(57)【要約】【課題】コンテンツデータに基づいて生成した機械認識可能な知識情報データを提供する。【解決手段】基本データ入力手段１１０１には、知識情報を特定するための用語（基本データ）が入力される。知識情報抽出手段１１０３は、入力された用語に関する知識情報を知識情報データベース４００から抽出する。知識情報展開手段１１０５は、知識情報抽出手段１１０３が知識情報データベース４００から抽出した知識情報を外部に出力する。【選択図】  図１１
2005018218.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基本データに基づいて、関連する知識情報を展開する知識情報展開装置であって、
基本データを入力するための基本データ入力手段、
当該基本データ入力手段からの基本データを受けて、タイトルを定義するために用いられる用語を当該タイトルに対応付けて知識情報として記録した知識情報データベースから、当該基本データに関する知識情報を抽出する知識情報抽出手段、
前記知識情報抽出手段が抽出した知識情報を出力する知識情報展開手段、
を備えたことを特徴とする知識情報展開装置。
【請求項２】
コンピュータにおいて、基本データに基づいて、関連する知識情報を展開する知識情報展開装置を実現するためのプログラムであって、コンピュータに以下の手段を構成させることを特徴とするプログラム：
Ａ）基本データを入力するための基本データ入力手段、
Ｂ）当該基本データ入力手段からの基本データを受けて、タイトルを定義するために用いられる用語を当該タイトルに対応付けて知識情報として記録した知識情報データベースから、当該基本データに関する知識情報を抽出する知識情報抽出手段、
Ｃ）前記知識情報抽出手段が抽出した知識情報を出力する知識情報展開手段。
【請求項３】
請求項１または２の知識情報展開装置またはプログラムにおいて、
前記知識情報提供手段が抽出した知識情報を所定のアプリケーションに出力することを特徴とするもの。
【請求項４】
請求項１〜３の何れかの知識情報展開装置またはプログラムにおいて、
前記知識情報が、タイトルと内容を関連づけて記録したコンテンツデータからタイトルデータを抽出した知識名、当該コンテンツデータの特徴部分データに含まれる各語の中から抽出した前記知識名に対応付けられる定義語データ、を備えたことを特徴とするもの。
【請求項５】
請求項４の知識情報展開装置またはプログラムにおいて、
前記定義語データが、前記コンテンツデータの特徴を最もよく表した主定義語データと、前記主定義語データ以外の補助定義語データとから構成されることを特徴とするもの。
【請求項６】
請求項４または５の知識情報展開装置またはプログラムにおいて、
前記知識情報が、前記コンテンツデータの内容に基づいて前記タイトルに関連する内容を表す関連語データ、を備えたことを特徴とするもの。
【請求項７】
請求項４の知識情報展開装置またはプログラムにおいて、
前記特徴部分データが、コンテンツデータの内容を構成する文を形態素解析して得られた語を抽出したものであることを特徴とするもの。
【請求項８】
請求項５の知識情報展開装置またはプログラムにおいて、
前記主定義語データが、形態素解析の結果、名詞であると決定された特徴部分データの末尾の語であることを特徴とするもの。
【請求項９】
請求項５の知識情報展開装置またはプログラムにおいて、
前記主定義語データが、コンテンツデータの内容を構成する文において、知識名を含む係り文節と係り受け関係にある受け文節に含まれる語であることを特徴とするもの。
【請求項１０】
請求項６の知識情報展開装置またはプログラムにおいて、
前記関連語データが、前記コンテンツデータのリンク付けされた語に基づいて抽出されることを特徴とするもの。
【請求項１１】
請求項４〜１０の何れかの知識情報展開装置またはプログラムにおいて、
前記タイトルと内容を関連づけて記録したコンテンツデータが、辞書であることを特徴とするもの。
【請求項１２】
基本データに基づいて、関連する知識情報を展開する知識情報展開方法であって、
入力される基本データを受けて、タイトルを定義するために用いられる用語を当該タイトルに対応付けて知識情報として記録した知識情報データベースから、当該基本データに関する知識情報を抽出して出力する、
ことを特徴とする知識情報展開方法。
【請求項１３】
基本データに基づいて、関連する知識情報を展開する知識情報展開システムであって、
基本データを入力するネットワーク上のクライアント端末、
当該クライアント端末からの基本データを受けて、タイトルを定義するために用いられる用語を当該タイトルに対応付けて知識情報として記録した知識情報データベースから、当該基本データに関する知識情報を抽出して外部に送信する知識情報展開サーバ、
前記知識情報展開サーバから知識情報を受信するネットワーク上の知識情報利用サーバ、
を備えたことを特徴とする知識情報展開システム。
【請求項１４】
基本データに基づいて、関連する知識情報を展開する知識情報展開サーバであって、
ネットワーク上のクライアント端末から受信した基本データを入力するための基本データ入力手段、
当該基本データ入力手段からの基本データを受けて、タイトルを定義するために用いられる用語を当該タイトルに対応付けて知識情報として記録した知識情報データベースから、当該基本データに関する知識情報を抽出する知識情報抽出手段、
前記知識情報抽出手段が抽出した知識情報をネットワーク上の検索エンジンサーバに送信する知識情報展開手段、
を備えたことを特徴とする知識情報展開サーバ。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の技術分野】
この発明は、コンテンツデータに基づいて生成した機械利用可能な知識情報データを展開して出力する知識情報展開装置およびその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術および課題】
従来、例えば、電子的な百科事典の項目を参照していた際に、その項目に関連するＷｅｂページを検索しようとした場合、利用者がコンテンツの内容から特徴的であると思われる単語を選択し、インターネット検索エンジンの検索文字列入力欄に手作業で入力する必要があった。その際、人手による単純作業が発生し利便性が悪い。
【０００３】
かかる検索の精度を上げるには、項目のタイトル文字列だけでなく、特徴的な単語を複数選択する必要があるが、これは利用者が参照中のコンテンツの内容から文字列をコピーペーストする作業や、単語を連想して入力する作業の必要が生じるため不便である。
【０００４】
なお、入力キーワードに対する分野コードを記録しておき、これをキーワード検索時に用いて検索対象を絞り込む技術が知られている（例えば、特許文献１）。
【０００５】
【特許文献１】
【０００６】
特開平２００２−１３２８２４号公報
【課題を解決するための手段および発明の効果】
（１）（２）この発明の知識情報展開装置は、
基本データに基づいて、関連する知識情報を展開する知識情報展開装置であって、
基本データを入力するための基本データ入力手段、
当該基本データ入力手段からの基本データを受けて、タイトルを定義するために用いられる用語を当該タイトルに対応付けて知識情報として記録した知識情報データベースから、当該基本データに関する知識情報を抽出する知識情報抽出手段、
前記知識情報抽出手段が抽出した知識情報を出力する知識情報展開手段、
を備えたことを特徴とする。
【０００７】
これにより、特定の用語に関連する文字列データを外部装置に出力して提供することが可能になる。なお、この文字列データには、当該用語を定義付ける単語が選ばれているので、例えば、インターネット検索エンジンなどの検索を行う際に検索キーワードとして併せて用いれば、精度の高い結果を得ることができる。
【０００８】
（３）この発明の知識情報展開装置は、
前記知識情報提供手段が抽出した知識情報を所定のアプリケーションに出力することを特徴とする。
【０００９】
これにより、特定の用語に関連する文字列データを出力することが可能であり、かかる機械認識が可能な文字列データをアプリケーションが利用できる。
【００１０】
（４）この発明の知識情報展開装置は、
前記知識情報が、タイトルと内容を関連づけて記録したコンテンツデータからタイトルデータを抽出した知識名、当該コンテンツデータの特徴部分データに含まれる各語の中から抽出した前記知識名に対応付けられる定義語データ、を備えたことを特徴とする。
【００１１】
これにより、特定の用語である知識名に関連する定義語データを外部装置に出力して提供することが可能になる。
【００１２】
（５）この発明の知識情報展開装置は、
前記定義語データが、前記コンテンツデータの特徴を最もよく表した主定義語データと、前記主定義語データ以外の補助定義語データとから構成されることを特徴とするもの。
【００１３】
これにより、特定の用語である知識名に関連する主定義語データ、補助定義語データを外部装置に出力して提供することが可能になる。
【００１４】
（６）この発明の知識情報展開装置は、
前記知識情報が、前記コンテンツデータの内容に基づいて前記タイトルに関連する内容を表す関連語データ、を備えたことを特徴とする。
【００１５】
これにより、関連語データを含めた知識情報を外部装置に出力して提供することが可能になる。
【００１６】
（７）この発明の知識情報展開装置は、
前記特徴部分データが、コンテンツデータの内容を構成する文を形態素解析して得られた語を抽出したものであることを特徴とする。
【００１７】
これにより、コンテンツデータの内容から自動的に抽出した語を知識情報として提供することが可能になる。
【００１８】
（８）この発明の知識情報展開装置は、
前記主定義語データが、形態素解析の結果、名詞であると決定された特徴部分データの末尾の語であることを特徴とする。
【００１９】
これにより、コンテンツデータの内容から自動的に抽出した最も特徴的な表現の語を知識情報として提供することが可能になる。
【００２０】
（９）この発明の知識情報展開装置は、
前記主定義語データが、コンテンツデータの内容を構成する文において、知識名を含む係り文節と係り受け関係にある受け文節に含まれる語であることを特徴とする。
【００２１】
これにより、コンテンツデータの内容から抽出した最も特徴的な表現の語を知識情報として提供することが可能になる。
【００２２】
（１０）この発明の知識情報展開装置は、
前記関連語データが、前記コンテンツデータのリンク付けされた語に基づいて抽出されることを特徴とする。
【００２３】
これにより、コンテンツデータの内容から抽出した関連性のある語を知識情報として提供することが可能になる。
【００２４】
（１１）この発明の知識情報展開装置は、
前記タイトルと内容を関連づけて記録したコンテンツデータが、辞書であることを特徴とする。
【００２５】
これにより、コンテンツデータの内容から抽出した意味的に信憑性の高い知識情報を提供することが可能になる。
【００２６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明における一実施形態について、図面を参照して説明する。
【００２７】
１．知識情報の作成
まず、本発明で使用する知識情報について説明する。ここで「知識情報」とは、用語や人名等のキーワードを説明するための情報を知識データとして体系的に記録したものである。このような知識情報は、例えば、用語や人名を説明するための情報を有する百科事典に基づいて作成することができる。
【００２８】
上述したような百科事典に基づいて、知識情報作成装置を用いて知識情報データの作成を行う場合の例を説明する。
【００２９】
１−１．全体構成
図１に、上記の知識情報作成装置の全体構成図を示す。この図において、百科事典コンテンツサーバ１と知識情報作成装置３は、相互に接続されておりそれぞれ通信可能である。
【００３０】
百科事典コンテンツサーバ１は、百科事典のコンテンツを記録する記録手段１１を備えるコンピュータ装置である。
【００３１】
知識情報作成装置３は、百科事典のコンテンツに関する知識情報データを作成するためのコンピュータ装置である。
【００３２】
この知識情報作成装置３は、百科事典コンテンツサーバ１の記録手段に記録されたコンテンツを入力する入力手段３１、入力手段３１が入力したコンテンツに基づいて知識名を抽出する知識名抽出手段３３、知識名毎に知識ＩＤを付与する知識ＩＤ付与手段３５、入力手段３１が入力したコンテンツに基づいて特徴部分を抽出する特徴部分抽出手段３７、特徴部分抽出手段３７が抽出した特徴部分に基づいて主定義語を抽出する主定義語抽出手段３９、特徴部分抽出手段３７が抽出した特徴部分に基づいて補助定義語を抽出する補助定義語抽出手段４１、前記コンテンツに関連する情報である関連語を抽出する関連語抽出手段４３および前記定義語および前記補助定義語をコンテンツに関する知識情報データとして記録する知識情報記録手段４５を備えている。
【００３３】
１−２．ハードウェア構成
図２に、上記知識情報作成装置３におけるハードウェア構成図を示す。このコンピュータ装置は、ディスプレイ２０１、ＣＰＵ２０３、メモリ２０５、キーボード／マウス２０７、ハードディスク２０９、ＣＤ−ＲＯＭドライブ２１１および通信回路２１５を備えている。
【００３４】
ハードディスク２０９は、入力手段３１、知識名抽出手段３３、知識ＩＤ付与手段３５、特徴部分抽出手段３７、主定義語抽出手段３９、補助定義語抽出手段４１、関連語抽出手段４３および知識情報記録手段４５を実現して知識情報作成処理を行うための知識情報作成プログラム２５０を記憶している。なお、主定義語抽出手段３９、補助定義語抽出手段４１を合わせて定義語抽出手段４０とする。
【００３５】
このプログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ２１３からＣＤ−ＲＯＭドライブ２１１を介してハードディスク２０９にインストールされたものである。なお、フレキシブルディスクやＩＣカード等のようにＣＤ−ＲＯＭ以外の記録媒体に記録された処理プログラムからインストールするようにしてもよい。さらに、通信回線を介して他のコンピュータに記録された処理プログラムをインストールするようにしてもよい。
【００３６】
通信回路２１５は、他のコンピュータ装置との通信を行うための回路であって、ここでは百科事典コンテンツサーバ１と接続可能である。
【００３７】
なお、百科事典コンテンツサーバ１は、百科事典コンテンツを記録するコンピュータ装置であって、そのハードウェア構成は上述した知識情報作成装置と同様である。なお、百科事典コンテンツサーバ１のハードディスクには、百科事典としてのコンテンツ集合が記録されている。
【００３８】
１−３．コンテンツ
以下、百科事典コンテンツについて説明する。知識情報データの作成対象となる百科事典コンテンツは、あらゆる専門分野の言葉について、そのタイトルを示す項目とその内容を示す説明とを記録している。
【００３９】
図３に、百科事典コンテンツの例を示す。図に示すように、コンテンツ３００は、ＨＴＭＬ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）で記述されており、１つのタイトルとこれに対応する内容を表現している。このようなＨＴＭＬで記述されたコンテンツが集合することによって、１つの百科事典３５０を構成している。
【００４０】
１−４．知識情報作成処理
上述したような百科事典３５０のコンテンツ３００に基づいて知識情報データの作成を行う場合の例を説明する。図４に、本発明を利用した知識情報作成処理におけるフローチャートを示す。
【００４１】
知識情報作成装置３において、ユーザによって知識情報作成プログラム２５０が起動されると、知識情報作成装置３のＣＰＵ２０３は、百科事典コンテンツサーバ１に百科事典としてのコンテンツ集合を要求する（ステップＳ４１１）。
【００４２】
要求を受けて、百科事典コンテンツサーバ１は、ハードディスクに記録している百科事典としてのコンテンツ集合を知識情報作成装置３に出力する（ステップＳ４０１）。
【００４３】
出力を受けて、知識情報作成装置３のＣＰＵ２０３は、コンテンツ集合を入力してハードディスク２０９に記録する（ステップＳ４１２）。
【００４４】
ＣＰＵ２０３は、百科事典としてのコンテンツ集合から１コンテンツをメモリ２０５に読み込む（ステップＳ４１３）。
【００４５】
１−４−１．知識名抽出処理
ＣＰＵ２０３は、読み込んだ１コンテンツのデータに基づいて、知識名抽出処理を行う（ステップＳ４１５）。図５に、知識名抽出処理におけるフローチャートを示す。
【００４６】
ＣＰＵ２０３は、読み込んだコンテンツのタイトルデータを検出する（ステップＳ５０１）。例えば、図３のＨＴＭＬで記述されたコンテンツにおいては、＜ＴＩＴＬＥ＞タグ３０１を検索することによりタイトルデータを検出する。
【００４７】
ＣＰＵ２０３は、検出したタイトルデータに基づいて、知識名データを決定する（ステップＳ５０３）。例えば、図３のコンテンツにおいては、＜ＴＩＴＬＥ＞タグ３０１および＜／ＴＩＴＬＥ＞タグ３０３で囲まれたテキスト情報である「大島」を知識名データとして決定する。
【００４８】
ＣＰＵ２０３は、決定した知識名データをメモリ２０５に記憶する（ステップＳ５０５）。図３のコンテンツの場合、「大島」が知識名データとして記録される。
【００４９】
１−４−２．知識ＩＤの付与
ＣＰＵ２０３は、知識名抽出処理で抽出した知識名データに対して知識ＩＤを付与する（ステップＳ４１７）。知識ＩＤは、各知識情報データを識別するものであって、例えば、連続番号を用いて作成すればよい。
【００５０】
１−４−３．特徴部分抽出処理
ＣＰＵ２０３は、読み込んだコンテンツに基づいて、特徴部分抽出処理を行う（ステップＳ４１９，図４）。図６に、特徴部分抽出処理におけるフローチャートを示す。
【００５１】
ＣＰＵ２０３は、読み込んだコンテンツの内容部分を検出する（ステップＳ６０１）。例えば、図３のＨＴＭＬで記述されたコンテンツにおいては、＜ＢＯＤＹ＞タグ３０５および＜／ＢＯＤＹ＞タグ３０７を検索することにより、これらのタグで囲まれた部分を内容部分として検出する。
【００５２】
ＣＰＵ２０３は、検出した内容部分の１行目の文を取得する（ステップＳ６０３）。図３のコンテンツ３１においては、＜ＢＯＤＹ＞タグ３０５以降であって、最初の「。」が登場するまでのテキスト部分のうち、タグ部分（＜Ｐ＞タグ、＜Ａ＞タグ等）を除いた部分を１行目の文として取得する。
【００５３】
例えば、
”＜Ｐ＞＜Ａ  ＨＲＥＦ＝”ｉｚｕｓｙｏｔｏｕ．ｈｔｍｌ”＞伊豆諸島＜／Ａ＞最北部にある最大の島。”
が＜ＢＯＤＹ＞タグ３０５以降であって、最初の「。」が登場するまでのテキスト部分であり、これのタグ部分を除くと”伊豆諸島最北部にある最大の島。”が内容部分の１行目の文となる。
【００５４】
ＣＰＵ２０３は、取得した内容部分の１行目の文に対して形態素解析を行う（ステップＳ６０５）。図７に、取得した内容部分の１行目の文を形態素解析して特徴部分を抽出する場合の例を示す。
【００５５】
図７において、”伊豆諸島最北部にある最大の島。”７０１は、抽出した内容部分の１行目の文である。ＣＰＵ２０３は、この文を形態素解析し、”｜伊豆諸島｜最北部｜に｜ある｜最大｜の｜島｜。”７０３に示すように、最小の言語単位である形態素に分割する。図７ａに、このときメモリに格納される処理結果を示す。図７ａにおいては、分割された形態素７０７毎に品詞７０９が記録されている。
【００５６】
ＣＰＵ２０３は、形態素に分割した文から名詞のみを抽出し、これを特徴部分データとして決定する（ステップＳ６０７）。すなわち、ＣＰＵ２０３は、図７ａに示す品詞が名詞である形態素のみを抽出し、それぞれの名詞を特徴部分データとして決定する。図７の７０５は、このとき特徴部分データとして抽出される名詞である。
【００５７】
ＣＰＵ２０３は、決定した特徴部分をメモリ２０５に記憶する（ステップＳ６０９）。図７の場合、「伊豆諸島」，「最北部」，「最大」，「島」がそれぞれ特徴部分データとして記憶される。
【００５８】
１−４−４．主定義語・補助定義語抽出処理
ＣＰＵ２０３は、読み込んだコンテンツに基づいて、主定義語・補助定義語抽処理を行う（ステップＳ４２１，図４）。図８に、主定義語・補助定義語抽出処理におけるフローチャートを示す。
【００５９】
ＣＰＵ２０３は、メモリ２０５に記憶した特徴部分データを読み込む（ステップＳ８０１）。例えば、図７の７０５に示した特徴部分データである「伊豆諸島」，「最北部」，「最大」，「島」が読み込まれる。
【００６０】
ＣＰＵ２０３は、読み込んだ特徴部分データのうち末尾の特徴部分データを主定義語データとして決定する（ステップＳ８０３）。図７の例においては、「島」が末尾の特徴部分であるので、これを主定義語データとして決定する。ＣＰＵ２０３は、決定した主定義語である「島」をメモリ２０５に記憶する（ステップＳ８０５）。
【００６１】
ＣＰＵ２０３は、読み込んだ特徴部分データのうち、主定義語データとして決定した特徴部分データを除く他の特徴部分データを補助定義語データに決定する（ステップＳ８０７）。図７の例においては、「伊豆諸島」，「最北部」，「最大」が主定義語データとして決定した特徴部分データを除く他の特徴部分データであるので、これを補助定義語データとして決定する。ＣＰＵ２０３は、決定した補助定義語データである「伊豆諸島」，「最北部」，「最大」をメモリ２０５に記憶する（ステップＳ８０９）。
【００６２】
１−４−５．関連語抽出処理
ＣＰＵ２０３は、読み込んだコンテンツに基づいて、関連語抽処理を行う（ステップＳ４２３，図４）。図９に、関連語抽出処理におけるフローチャートを示す。
【００６３】
ＣＰＵ２０３は、読み込んだコンテンツの内容部分の中からリンク情報を検出する（ステップＳ９０１）。図３のＨＴＭＬで記述されたコンテンツにおいては、＜Ａ〜＞タグ３０９および＜／Ａ＞タグ３１１を検索することにより、これらのタグで囲まれた部分をリンク情報として検出する。
【００６４】
例えば、
”＜Ａ  ＨＲＥＦ＝”ｉｚｕｓｙｏｔｏｕ．ｈｔｍｌ”＞伊豆諸島＜／Ａ＞”
から検出されるリンク情報は「伊豆諸島」であり、
”＜Ａ  ＨＲＥＦ＝”ｍｉｈａｒａｙａｍａ．ｈｔｍｌ”＞三原山＜／Ａ＞”
から検出されるリンク情報は、「三原山」である。
【００６５】
ＣＰＵ２０３は、検出したリンク情報を関連語データとして決定し（ステップＳ９０３）、これらをメモリ２０５に記憶する（ステップＳ９０５）。
【００６６】
１−４−６．知識情報データの記録
ＣＰＵ２０３は、上記の処理においてメモリ２０５に記憶した知識名データ、知識ＩＤ、主定義語データ、補助定義語データおよび関連語データを知識情報データとして知識情報データベース４００に記録する（ステップＳ４２５）。
【００６７】
図１０に、知識情報データベース４００の例を示す。このデータベースは、知識名１００１、知識ＩＤ１００３、主定義語１００５、補助定義語１００７および関連語１００９がそれぞれ記録される。上記の例の場合、知識名「大島」、知識ＩＤ「００１」、主定義語「島」、補助定義語「伊豆諸島，最北部，最大」および関連語「伊豆諸島，三原山」が記録される。
【００６８】
１−４−７．処理の終了
読み込んだコンテンツに関する知識情報データを記録すると、ＣＰＵ２０３は、知識情報データを作成していない他のコンテンツがあるか否かを判断し、コンテンツがあれば（ステップＳ４２７，ＹＥＳ）、ステップＳ４１３に戻って新たなコンテンツを読み込み、上記と同様の処理を繰り返すことにより知識情報データを作成する。なお、すべてのコンテンツについて知識情報データを作成したと判断すれば（ステップＳ４２７，ＮＯ）、当該処理を終了する。
【００６９】
１−４−８．まとめ
このように、百科事典であるコンテンツ集合を入力し、それぞれのコンテンツの内容に基づいて、知識名データ、知識ＩＤ、主定義語データ、補助定義語データおよび関連語データを抽出してコンテンツの知識情報データとすることにより、百科事典全体の知識情報データを容易に作成することができる。
【００７０】
上記においては、コンテンツを記録するコンテンツサーバ１と、知識情報作成処理を行う知識情報作成装置３とに分けて説明しているが、知識情報作成装置３にコンテンツを記録する記録手段を設け、知識情報作成装置３のみで処理を行うように構成してもよい。また、コンテンツサーバ１に知識情報作成プログラム２５０をインストールして、コンテンツサーバ１において知識情報作成処理を行うように構成してもよい。
【００７１】
上記においては、百科事典を構成するコンテンツを例として説明しているが、これに限定されることなく、タイトルおよびその内容を有するコンテンツであれば適用して、知識情報データを作成することができる。
【００７２】
上記においては、１行目の文を形態素解析した結果に基づいて特徴部分を抽出するように構成しているが、他の文に基づいて特徴部分を抽出するようにしてもよい。
【００７３】
例えば、任意の行の文や最も多く語を含む文に基づいて特徴部分データを抽出するように構成してもよい。また、例えば、タイトルが文の先頭にある文に基づいて特徴部分データを抽出するようにしてもよい。
【００７４】
さらに、例えば、タイトルを構成する語がその文の末尾近傍に存在する文に基づいて特徴部分データを抽出するようにしてもよい。なお、末尾近傍とは、当該文における末尾の語のみならず、例えば、当該文を構成する文字列において下位１０％以下に存在する語が存在する位置をいう。
【００７５】
上記においては、形態素解析の結果から名詞のみを特徴部分の抽出対象としたが、動詞や形容詞等のような他の品詞を抽出対象としてもよい。
【００７６】
上記においては、決定した文の特徴部分データの末尾の語を主定義語データを抽出するようにしたが、当該文における知識名データとの係り受け関係に基づいて抽出するようにしてもよい。例えば、「大島は、伊豆諸島最北部にある最大の島である。」という文の場合、「大島は」と「島である」は係り受け関係にあり、「大島は」は係り文節であり、「島である」は受け文節である。したがって、知識名データが「大島」である場合において、この「大島」を含む係り文節と係り受け関係にある文節である「島である」から抽出される語である「島」を主定義語として抽出することができる。
【００７７】
上記においては、ＨＴＭＬで記述されたコンテンツを用いて説明したがコンテンツの記述形式はこれに限定されることはない。例えば、ＳＧＭＬやＸＭＬなどで記述された文書やその他の構造化文書であってもよい。
【００７８】
また、タイトルおよびその内容がコンピュータによって認識可能であれば、通常のテキストのみで記述された文書であってもよい。例えば、タイトルと内容とを別々の行に分けて記述された文書、所定の位置にタイトルと内容が記述された文書またはＣＳＶファイルのように記号で区切られた文書などがこれに該当する。
【００７９】
２．知識情報展開装置
以下、本発明における知識情報展開装置について説明する。この知識情報展開装置が、上述した知識情報作成装置において作成した知識情報をアプリケーションなどに出力することにより、コンピュータが認識可能な文字列データを提供することができる。
【００８０】
２−０．知識情報展開装置の機能ブロック図
図１１に、本発明にかかる知識情報展開装置１１００の機能ブロック図を示す。この知識情報展開装置１１００は、図１１に示すように、基本データ入力手段１１０１、知識情報抽出手段１１０３、知識情報ＤＢ４００、および知識情報出力手段１１０５を備えている。
【００８１】
基本データ入力手段１１０１には、知識情報を特定するための用語（基本データ）が入力される。知識情報抽出手段１１０３は、入力された当該用語に関する知識情報を知識情報データベース４００から抽出する。知識情報展開手段１１０５は、知識情報抽出手段１１０３が知識情報データベース４００から抽出した知識情報を外部に出力する。
【００８２】
２−１．知識情報展開装置のハードウェア構成
図１２に、知識情報展開装置のハードウェア構成を示す。この知識情報展開装置１１００は、ディスプレイ１２０１、ＣＰＵ１２０３、メモリ１２０５、キーボード／マウス１２０７、ハードディスク１２０９、およびＣＤ−ＲＯＭドライブ１２１１を備えている。
【００８３】
ハードディスク１２０９には、図１２に示すように、知識情報展開プログラム３００、知識情報ＤＢ４００、アプリケーション５００、オペレーションシステム（図示せず）などが記憶されている。
【００８４】
知識情報ＤＢ４００には、前述した図１０に示す知識情報１０１０等が記録されており、知識情報展開プログラム３００は、アプリケーション５００の要求に応じて当該知識情報を出力する処理を行うプログラムである。アプリケーション５００は、知識情報ＤＢ４００に記録された知識情報を利用して所定の処理を行うためのアプリケーションであり、例えば、特許文献などの書類ファイルに、検索のためのキーワード（検索キーワード）を付与する処理を行うものが該当する。
【００８５】
これらのプログラム等は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ１２１３からＣＤ−ＲＯＭドライブ１２１１を介してハードディスク１２０９にインストールされたものである。なお、フレキシブルディスクやＩＣカード等のようにＣＤ−ＲＯＭ以外の記録媒体に記録された処理プログラムからインストールするようにしてもよい。さらに、通信回線を介して他のコンピュータに記録された処理プログラムをインストールするようにしてもよい。
【００８６】
２−２．知識情報の自動展開処理
以下に、アプリケーション５００が特許文献Ｘ（図示せず）の書類ファイルに検索キーワードを付与するまでの処理について、図１３を用いて説明する。図１３は、知識情報展開プログラム３００がアプリケーション５００の要求に応じて行う処理を示すフローチャートである。
【００８７】
アプリケーション５００は、特許文献Ｘの書類ファイルに含まれる用語の中から、予め検索キーワードを付与するために知識情報展開プログラム３００に入力する用語を決定している。例えば、この実施形態では、特許文献Ｘの発明の名称「かな漢字変換装置」の用語「かな漢字変換」を知識情報を要求する用語として決定している。なお、ここでは、発明の名称に含まれる用語を用いたが、その他の内容（特許請求の範囲、要約など）を示す部分に含まれる用語を用いてもよい。
【００８８】
アプリケーション５００から、決定した文献に含まれる用語（例えば、「かな漢字変換」）の入力を受け付けると（ステップＳ１１０１）、知識情報展開装置のＣＰＵは、この文献に含まれる用語を知識名とする知識情報データを知識情報データベース４００から抽出する（ステップＳ１１０２）。
【００８９】
さらに、ＣＰＵは、抽出した知識情報データの主定義語および補助定義語を取得して（ステップＳ１１０３）、これらを検索キーワードとしてアプリケーション５００に出力する（ステップＳ１１０５）。
【００９０】
例えば、アプリケーション５００から用語「かな漢字変換」が入力されると、「かな漢字変換」を知識名とする知識情報データベース４００の知識情報データレコード１０２０（図１０に示す）に基づいて、主定義語「入力方式」、補助定義語「漢字」、「読み」、「キーボード」がアプリケーション５００に出力される。これらの用語は、アプリケーション５００により特許文献Ｘの書類ファイルに対応づけて検索キーワードとして記録される。つまり、これらの「入力方式」などの用語を検索時にキーワードとして用いれば、特許文献Ｘを確実にヒットすることができる。
【００９１】
なお、上記実施形態においては、特許文献の書類ファイルに検索キーワードを付与するようにしたが、その他の医学論文などの書類ファイルに検索キーワード付与することも可能である。
【００９２】
なお、上記においては、知識情報データベースの主定義語および補助定義語を検索キーワードとしたが、さらに関連語（例えば、図１０に示す知識名１００「かな漢字変換」についての関連語１０８「ＦＥＰ」「ＩＭ」）を検索キーワードに追加するようにしてもよい。これにより、検索キーワードの範囲が拡大し、文献検索においてヒット率をより向上させることができる。
【００９３】
なお、上記実施形態においては、知識情報展開プログラム３００が独立して記録されたアプリケーション５００に対して知識情報を展開するようにしたが、知識情報展開プログラム３００がアプリケーション５００の中に含まれており、アプリケーション５００内で上記処理を行うようにしてもよい。
【００９４】
なお、上記実施形態においては、アプリケーション５００が出力された知識データを検索キーワードとして利用したが、分類キーワードとして利用するようにもよい。例えば、図１０に示す知識名「かな漢字変換」についての関連語「ＦＥＰ」を含む書類ファイルを同じグループに属するとみなして書類ファイルを分類するようなアプリケーションでは、知識データは分類キーワードとして用いられることになる。
【００９５】
２−３．知識情報展開システムのネットワーク構成
つぎに、図１１に示す知識情報処理装置１１００を、ネットワーク上におけるサーバ装置として用いた例を、以下に説明する。
【００９６】
図１４に示すように、知識情報展開サーバ１７０５は、インターネット１７を介して、クライアント端末１７０１、検索エンジンサーバ１７０３に通信可能に接続されている。
【００９７】
図１５に、知識情報展開サーバ１７０５のハードウェア構成を示す。この知識情報展開サーバ１７０５は、ディスプレイ１２０１、ＣＰＵ１２０３、メモリ１２０５、キーボード／マウス１２０７、ハードディスク１２０９、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１２１１、および通信回路１２１５を備えている。なお、通信回路１２１５は、他のサーバとの通信を行うための回路である。
【００９８】
知識情報展開サーバ１７０５のハードディスク１２０９には、図１５に示すように、知識情報展開プログラム３００、知識情報ＤＢ４００、オペレーションシステム（図示せず）などが記憶されている。また、Ｗｅｂブラウザにおいて検索Ｗｅｂページ（図１８に示すＷｅｂページを検索エンジンサーバ１７０３を利用して検索するための入力フォームページ）を表示するためのＨＴＭＬ文書も記憶されている。
【００９９】
知識情報ＤＢ４００には、前述した図１０に示す知識情報１０１０等が記録されており、知識情報展開プログラム３００は、クライアント端末１７０１からの要求に応じて当該知識情報を出力する処理を行うプログラムである。
【０１００】
クライアント端末１７０１は、基本データである検索キーワードを検索エンジンサーバ１７０３に送信するための端末である。検索エンジンサーバ１７０３は、検索キーワードに基づいてＷｅｂページの検索サービスを提供するサーバである。
【０１０１】
なお、クライアント端末１７０１、検索エンジンサーバ１７０３のハードウェア構成は、図１５に示す知識情報展開サーバ１７０５のハードウェア構成とほぼ同じである。ただし、クライアント端末１７０１のハードディスクには、データ化した百科事典を閲覧するための百科事典を閲覧するためのソフトウェアや、Ｗｅｂブラウザ（図示せず）が記録されている点で異なる。また、検索エンジンサーバ１７０３のハードディスクには、クライアント端末１７０１のＷｅｂページのデータベースや、前述の知識情報展開サーバ１７０５のハードディスクにも記録されるＷｅｂページブラウザにおいて検索Ｗｅｂページを表示するためのＨＴＭＬ文書など（図示せず）が記録されている点で異なる。
【０１０２】
２−４．ネットワーク上における知識情報の自動展開処理
次に、図１４に示すクライアント端末１７０１において、ユーザが百科事典閲覧ブラウザの「大島」の項目を参照している場合にお、この「大島」を基本データとしてサーバが知識情報を検索し、検索した知識情報を種データとして検索エンジンサーバ１７０３に出力する処理について、図１４および図１６〜図１８を用いて説明する。
【０１０３】
図１６は、クライアント端末１７０１、知識情報展開サーバ１７０５、検索エンジンサーバ１７０３において行われる処理の流れを示すフローチャートである。図１７は、クライアント端末１７０１における百科事典の閲覧画面を示す図である。図１８は、Ｗｅｂブラウザの入力フォームに知識情報を含んだ検索キーワードを自動入力した状態を示す図である。
【０１０４】
ユーザは、クライアント端末１７０１において、図１７の画面１３０に示すような百科事典閲覧ソフトを起動し、参照している（ステップＳ１２０１）。図１７に示す画面１３０には、百科事典の項目欄１３１に「大島」が表示され、その説明欄１３３に「大島」を説明する文が表示されている。また、項目欄１３１の右には、「大島」を知識名とする知識情報データベース４００（図１０）の知識ＩＤが表示されている。
【０１０５】
ユーザが「大島」に関するＷｅｂページを検索したいと考えたような場合に、ユーザが画面１３０の右下にある「Ｗｅｂページ検索」ボタン１３５（図１７に示す）を押下すると、項目「大島」の知識ＩＤ「００１」（図１０に示す、知識ＩＤ１００３）が知識情報展開サーバ１７０５に送信される（ステップＳ１２０３）。一方、クライアント端末１７０１では、「Ｗｅｂページ検索」ボタン１３５の押下に連動して、検索Ｗｅｂページ（Ｗｅｂページを検索するための入力フォームページ）を表示するためのＷｅｂブラウザが起動し、表示される（ステップＳ１２１１）。
【０１０６】
知識情報展開サーバ１７０５のＣＰＵ１２０３は、知識ＩＤを受信し（ステップＳ１２０５）、当該知識ＩＤに基づいて知識情報データベース４００を検索して、当該知識ＩＤにかかる知識情報（図１０に示す各知識ＩＤ１００３についての主定義語１００５、補助定義語１００７など）を抽出する（ステップＳ１２０７）。さらに、検索Ｗｅｂページの入力フォームに知識情報が入力されるように、抽出した知識情報がＨＴＭＬ文書に合成され、この知識情報を合成したＨＴＭＬ文書がクライアント端末１７０１に送信される（ステップＳ１２０９）。
【０１０７】
これにより、図１８に示すように、クライアント端末１７０１のＷｅｂブラウザにおいて、入力フォームに知識情報が自動的に入力された検索Ｗｅｂページが表示される（Ｓ１２１３）。図１８においては、項目「大島」の知識情報である知識名「大島」、主定義語「島」、補助定義語「伊豆諸島」「最北部」「最大」が入力フォームに入力されている。なお、このとき、ユーザは入力欄の検索キーワードを変更することも可能である。
【０１０８】
さらにユーザが検索ボタン１４１を押下することにより、検索キーワードが検索エンジンサーバ１７０３に送信される（ステップＳ１２１５）。例えば、ＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｅａｒｃｈｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ／ｓｅａｒｃｈ？ｑ＝大島＋島＋伊豆諸島＋最北部＋最大」のデータとして送信される。
【０１０９】
以降は、検索エンジンによる一般的なＷｅｂページの検索処理が行われる。検索エンジンサーバ１７０３では、検索キーワード「大島＋島＋伊豆諸島＋最北部＋最大」（なお、＋記号はａｎｄ条件を示す。）に基づいてＷｅｂページリストの検索が行われ、検索結果がクライアント端末１７０１に送信される（ステップＳ１２１７）。これにより、クライアント端末１７０１において、知識情報を用いたＷｅｂページの検索結果が表示されることになる（ステップＳ１２１９）。
【０１１０】
このように、基本データである項目「大島」に基づく知識情報を用いて、Ｗｅｂページの検索を行うことにより、検索の精度を高めることができる。また、複数の検索キーワードをユーザが入力しなくても最適なＷｅｂページを探し当てることができる。
【０１１１】
なお、上記実施形態においては、図１６のステップＳ１２１５において「検索ボタン」１４１を押下するようにしたが、図１９のフローチャート（図１６に対応）に示すようにかかるユーザの入力を省略することができる。具体的には、図１９のフローチャートにおいては、ステップＳ１２０９で知識情報をクライアント端末１７０１に送信せず検索エンジンサーバ１７０３に送信し、そのままＷｅｂページを検索するようにしている。したがって、クライアント端末１７０１には、図１８に示す検索キーワードの入力画面は表示されず、直ちに検索結果が表示されることになる。
【０１１２】
なお、上記実施形態においては、図１６のステップＳ１２０３において「大島」の知識ＩＤのみを送信するようにしたが、コンテンツにに含まれる用語（例えば、図１７に示す「伊豆諸島」００４、「三原山」００５）の知識ＩＤを同時に送信するようにしてもよい。これにより、「大島」の知識データだけでなく、「伊豆諸島」「三原山」の知識データも検索エンジンサーバ１７０３に出力することができる。
【０１１３】
上記実施形態においては、ユーザが参照している百科事典コンテンツに基づく知識情報を用いて知識情報の展開処理を行っているが、これに限定されず、知識ＩＤを付与した他のコンテンツに基づく知識情報を用いてかかる処理を行うように構成してもよい。
【０１１４】
３．その他の実施形態
上記実施形態においては、知識情報作成装置３（図１に示す）を用いて作成した知識情報データベースを利用しているが、この方法に限定されることなく、人手による方法やその他の方法で作成された知識情報を利用して構成するようにしてもよい。
【０１１５】
上記実施形態においては、図１に示す機能を実現する為に、ＣＰＵを用い、ソフトウェアによってこれを実現している。しかし、その一部もしくは全てを、ロジック回路等のハードウェアによって実現してもよい。なお、プログラムの一部の処理をさらに、オペレーティングシステム（ＯＳ）に行わせるようにしてもよい。
【０１１６】
なお、上記実施形態においては、展開した知識データを論文、文献などのファイルを検索するためのキーワードを付与するために用いたが、その他、連想ゲームなどのアプリケーションに用いることもできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施形態における知識情報作成装置の全体構成の例を示す図である。
【図２】この発明の一実施形態における知識情報作成装置のハードウェア構成図である。
【図３】この発明の一実施形態におけるコンテンツの例を示す図である。
【図４】この発明の一実施形態における知識情報作成装置のフローチャートの例を示す図である。
【図５】この発明の一実施形態における知識名抽出処理のフローチャートの例を示す図である。
【図６】この発明の一実施形態における特徴部分抽出処理のフローチャートの例を示す図である。
【図７】この発明の一実施形態における文から特徴部分データを抽出する場合の例を示す図である。
【図７ａ】この発明の一実施形態における文を形態素解析した結果の例を示す図である。
【図８】この発明の一実施形態における主定義語・補助定義語抽出処理のフローチャートの例を示す図である。
【図９】この発明の一実施形態における関連語抽出処理のフローチャートの例を示す図である。
【図１０】この発明の一実施形態における知識情報データベースの例を示す図である。
【図１１】この発明の知識情報展開装置の機能ブロック図である。
【図１２】この発明の知識情報展開装置のハードウェア構成を示す図である。
【図１３】この発明の知識情報展開プログラムがアプリケーションの要求に応じて行う処理を示すフローチャートである。
【図１４】この発明の知識情報展開システムのネットワーク構成を示す図である。
【図１５】この発明の知識情報展開サーバのハードウェア構成を示す図である。
【図１６】クライアント端末、知識情報展開サーバ、検索エンジンサーバにおいて行われる処理の流れを示すフローチャートである。
【図１７】クライアント端末における百科事典の閲覧画面を示す図である。
【図１８】Ｗｅｂブラウザに検索キーワードを自動入力した状態を示す図である。
【図１９】他の実施形態において、クライアント端末、知識情報展開サーバ、検索エンジンサーバにおいて行われる処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
１１００・・・知識情報展開装置
１１０１・・・基本データ入力手段
１１０３・・・知識情報抽出手段
１１０５・・・知識情報データベース
１１０７・・・知識情報展開手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図７ａ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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