(57)【要約】【課題】テキストに含まれる漢字に自動的に適正なルビを振る。【解決手段】属性データ付与装置２の処理対象手段４が、テキストデータの入力を受け、ルビを振る対象である漢字データを抽出する。属性データ選択手段は、抽出された漢字データについて、データ記憶部８を検索し、該当する知識データを選択する。この時、同じ漢字について複数の知識データが登録されている場合には、入力されたテキストデータと、各知識データに関連する関連データとの適合度に基づいて知識データを選択する。属性データ合成手段１０は、選択された知識データに記録された読み仮名を、漢字データに合成して出力する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
タイトルデータと当該タイトルデータに関連する関連データにより対応づけられる知識データ、および当該知識データ毎にタイトルデータを異なる属性で表した属性データ、を記録したデータ記録部と、
入力されたテキストデータから処理対象データを抽出する処理対象抽出手段、
前記データ記憶部を検索して、前記処理対象データに対応する知識データが存在するか判断し、当該知識データが複数存在する場合には、前記入力されたテキストデータと関連データの適合度が高い知識データを選択する知識データ選択手段、
前記知識データ判別手段により選択された知識データに対応する属性データを前記処理対象テキストに合成して出力する属性データ合成手段、
を備えたことを特徴とする属性データ付与装置。
【請求項２】
タイトルデータと当該タイトルデータに関連する関連データにより対応づけられる知識データ、および当該タイトルデータを異なる属性で表した属性データ、を記録したデータ記録部を備えたコンピュータを、
入力されたテキストデータから処理対象データを抽出する処理対象抽出手段、
前記データ記憶部を検索して、前記処理対象データに対応する知識データが存在するか判断し、当該知識データが複数存在する場合には、前記入力されたテキストデータと関連データの適合度が高い知識データを選択する知識データ選択手段、
前記知識データ判別手段により選択された知識データに対応する属性データを前記処理対象テキストに合成して出力する属性データ合成手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項３】
請求項１の属性データ付与装置または請求項２のプログラムにおいて、
前記関連データが、コンテンツの第１文を形態素解析して名詞だけを抽出した定義語により構成されており、
前記知識データ選択手段が、入力されたテキストデータに前記定義語が含まれる場合に、入力されたテキストデータと関連データの適合度が高いと判断することを特徴とするもの。
【請求項４】
請求項３の属性データ付与装置またはプログラムにおいて、
前記関連データが、コンテンツの第１文を形態素解析し、名詞だけを抽出したデータのうち末尾の語である主定義語およびそれ以外の補助定義語を備えており、
前記知識データ選択手段が、入力されたテキストデータに前記主定義語または前記補助定義語の何れかが含まれる場合に、入力されたテキストデータと関連データの適合度が高いと判断することを特徴とするもの。
【請求項５】
請求項３または請求項４の属性データ付与装置またはプログラムにおいて、
前記関連データが、さらに、コンテンツから抽出されるリンク情報を示す語である連想語を備えており、
前記知識データ選択手段が、入力されたテキストデータに前記主定義語または前記補助定義語、前記連想語の何れかが含まれる場合に、入力されたテキストデータと関連データの適合度が高いと判断することを特徴とするもの。
【請求項６】
請求項４または請求項５の属性データ付与装置またはプログラムにおいて、
前記知識データ選択手段が、複数の前記関連データ全てについて、入力されたテキストデータに含まれるか否かに基づいて適合値を算出し、知識データ毎に合計した適合値を比較することにより適合度が高いか否かを判断することを特徴とするもの。
【請求項７】
請求項１〜６の何れかの属性データ付与装置またはプログラムにおいて、
前記データ記憶部が、知識データと属性データを別に記憶した知識データ記録部と属性データ記録部を備えており、
前記知識データ選択手段が、まず、前記属性データ記憶部を検索して、前記処理対象データに対応する知識データが複数存在するか否かを判断し、当該知識データが複数存在する場合には、前記知識データ記憶部を参照して、前記入力されたテキストデータと関連データの適合度が高い知識データを選択し、
前記属性データ合成手段が、選択した知識データに対応する属性データを属性データ記憶部から読み出すことを特徴とするもの。
【請求項８】
請求項１〜７の何れかの属性データ付与装置またはプログラムにおいて、
前記知識データ選択手段が、前記処理対象データと知識データの知識名が一致するか否かにより、前記処理対象データに対応する知識データが存在するかを判断することを特徴とするもの。
【請求項９】
請求項１〜７の何れかの属性データ付与装置またはプログラムにおいて、
前記知識データ選択手段が、前記処理対象データに対応する知識データが１つだけ存在する場合には、当該知識データを選択することを特徴とするもの。
【請求項１０】
請求項１〜９の何れかの属性データ付与装置またはプログラムにおいて、
前記処理対象データが漢字データであり、前記属性データが当該漢字の読み仮名データであることを特徴とするもの。
【請求項１１】
請求項１〜１０の何れかの属性データ付与装置またはプログラムにおいて、
前記知識データが、百科事典データから生成されることを特徴とするもの。
【請求項１２】
タイトルデータと当該タイトルデータに関連する関連データにより対応づけられる知識データ、および当該タイトルデータを異なる属性で表した属性データ、を記録したデータ記録部を備えたコンピュータを用いて、
入力されたテキストデータから処理対象データを抽出し、
前記データ記憶部を検索して、前記処理対象データに適合する知識データを選択する知識データ選択手段であって、当該知識データが複数存在する場合には、前記入力されたテキストデータと関連データの適合度が高い知識データを選択し、
前記知識データ判別手段により選択された知識データに対応する属性データを前記処理対象テキストに合成して出力する、
ことを特徴とする属性データ付与方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明が属する技術分野】
この発明は、入力されたテキストデータについて適合する属性データを合成して出力する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ユーザがルビを振りたい漢字を指定すると、漢字かな辞書から当該文字のルビである「よみ」を読み出してルビを振る文書作成装置がある。従来の文書作成装置においては、ルビを振ろうとする漢字に複数のよみが存在する場合、画面に表示された複数のよみの中からユーザが正しい読みを判断して選択するようにしている（例えば、特許文献１を参照）。また、複数のよみが存在する場合に、ユーザが品詞を予め指定又は画面表示から選択することで、よみを特定して漢字かな変換を行うようにしたものもある（例えば、特許文献２を参照）。
【０００３】
【特許文献１】
特開平５−１０１０５６号公報（図１）
【特許文献２】
特開平５−１５８９１８号公報（図１）
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許文献１のものは、同一漢字によみが複数存在する場合に、ユーザが正しいよみを判断して選択しなければならず、自動的に正しいルビを振ることが困難であった。また、特許文献２のものは、同一漢字によみが複数存在する場合に、品詞を予め指定しておいて自動的にルビを振るようにしているが、品詞が同じものについては全く対応できないという問題がある。
【０００４】
この発明は、このような問題を解決して、入力されたデータについて、正しい属性データを簡易かつ正確に付与することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段及び発明の効果】
（１）（２）この発明の属性データ付与装置は、
タイトルデータと当該タイトルデータに関連する関連データにより対応づけられる知識データ、および当該知識データ毎にタイトルデータを異なる属性で表した属性データ、を記録したデータ記録部と、
入力されたテキストデータから処理対象データを抽出する処理対象抽出手段、前記データ記憶部を検索して、前記処理対象データに対応する知識データが存在するか判断し、当該知識データが複数存在する場合には、前記入力されたテキストデータと関連データの適合度が高い知識データを選択する知識データ選択手段、
前記知識データ判別手段により選択された知識データに対応する属性データを前記処理対象テキストに合成して出力する属性データ合成手段、
を備えたことを特徴とする。
【０００６】
これにより、同じ表記で複数の属性データを有するテキストに対しても、ユーザの判断を要することなく、自動的に読み仮名などの属性データを正確に付与することが可能である。
【０００７】
（３）この発明の属性データ付与装置は、
前記関連データが、コンテンツの第１文を形態素解析して名詞だけを抽出した定義語により構成されており、
前記知識データ選択手段が、入力されたテキストデータに前記定義語が含まれる場合に、入力されたテキストデータと関連データの適合度が高いと判断することを特徴とする。
【０００８】
これにより、同じ表記で複数の属性データを有するテキストに対しても、入力されたテキスト中に定義語が含まれているか否かを判断することで、自動的に読み仮名などの属性データを正確に付与することが可能である。
【０００９】
（４）この発明の属性データ付与装置は、
前記関連データが、コンテンツの第１文を形態素解析し、名詞だけを抽出したデータのうち末尾の語である主定義語およびそれ以外の補助定義語を備えており、
前記知識データ選択手段が、入力されたテキストデータに前記主定義語または前記補助定義語の何れかが含まれる場合に、入力されたテキストデータと関連データの適合度が高いと判断することを特徴とする。
【００１０】
これにより、同じ表記で複数の属性データを有するテキストに対しても、入力されたテキスト中に主定義語または補助定義語が含まれているか否かを判断することで、自動的に読み仮名などの属性データを正確に付与することが可能である。
【００１１】
（５）この発明の属性データ付与装置は、
前記関連データが、さらに、コンテンツから抽出されるリンク情報を示す語である連想語を備えており、
前記知識データ選択手段が、入力されたテキストデータに前記主定義語または前記補助定義語、前記連想語の何れかが含まれる場合に、入力されたテキストデータと関連データの適合度が高いと判断することを特徴とする。
【００１２】
これにより、同じ表記で複数の属性データを有するテキストに対しても、入力されたテキスト中に主定義語または補助定義語、連想語の何れかが含まれているか否かを判断することで、自動的に読み仮名などの属性データを正確に付与することが可能である。
【００１３】
（６）この発明の属性データ付与装置は、
前記知識データ選択手段が、複数の前記関連データ全てについて、入力されたテキストデータに含まれるか否かに基づいて適合値を算出し、知識データ毎に合計した適合値を比較することにより適合度が高いか否かを判断することを特徴とする。
【００１４】
これにより、同じ表記で複数の属性データを有するテキストに対しても、入力されたテキスト中に含まれる主定義語または補助定義語、連想語により適合度を算出して判断することで、自動的に読み仮名などの属性データを正確に付与することが可能である。
【００１５】
（７）この発明の属性データ付与装置は、
前記データ記憶部が、知識データと属性データを別に記憶した知識データ記録部と属性データ記録部を備えており、
前記知識データ選択手段が、まず、前記属性データ記憶部を検索して、前記処理対象データに対応する知識データが複数存在するか否かを判断し、当該知識データが複数存在する場合には、前記知識データ記憶部を参照して、前記入力されたテキストデータと関連データの適合度が高い知識データを選択し、
前記属性データ合成手段が、選択した知識データに対応する属性データを属性データ記憶部から読み出すことを特徴とする。
【００１６】
これにより、属性データ記録部に知識データが複数存在する場合にのみ知識データ記憶部を参照するようにして処理を分散することが可能であり、属性データ付与装置の負担が軽減される。
【００１７】
（８）この発明の属性データ付与装置は、
前記知識データ選択手段が、前記処理対象データと知識データの知識名が一致するか否かにより、前記処理対象データに対応する知識データが存在するかを判断することを特徴とする。
【００１８】
これにより、処理対象データに対応する知識データを容易に特定することができる。
【００１９】
（９）この発明の属性データ付与装置は、
前記知識データ選択手段が、前記処理対象データに対応する知識データが１つだけ存在する場合には、当該知識データを選択することを特徴とする。
【００２０】
これにより、知識データが１つだけ存在する場合には、属性データに対応する知識データを容易に特定することができる。
【００２１】
（１０）この発明の属性データ付与装置は、
前記処理対象データが漢字データであり、前記属性データが当該漢字の読み仮名データであることを特徴とする。
【００２２】
これにより、同じ表記で複数の読み仮名を有する漢字に対しても、ユーザの判断を要することなく、自動的に読み仮名を正確に付与することが可能である。
【００２３】
（１１）この発明の属性データ付与装置は、
前記知識データが、百科事典データから生成されることを特徴とする。
【００２４】
これにより、百科事典に記録されている同じ表記で複数の属性データを有するテキストに対して、ユーザの判断を要することなく、自動的に読み仮名などの属性データを正確に付与することが可能である。
【００２５】
なお、本明細書で用いる語句について、以下に説明する。
【００２６】
「タイトルデータ」とは、例えば、百科事典の見出し語のように、あるコンテンツの題目、表題を表すデータをいい、図３に示す知識辞書ＤＢ２８の知識名１００が該当する。
【００２７】
「関連データ」とは、当該タイトルと意味や概念に関連のあるデータをいい、タイトルの内容を表すコンテンツのデータに対して、特定の処理を行う等することにより抽出される。図３に示す知識辞書ＤＢ２８の主定義語１０４、補助定義語１０６が該当するほか、連想語１０８も含まれる。
【００２８】
「知識データ」とは、タイトルデータと当該タイトルデータに対応づけられた関連データで構成されるデータをいい、図３に示す知識辞書ＤＢ２８に記録されている各行のデータが該当する。
【００２９】
「属性データ」とは、例えば、漢字についての読み仮名のように、あるテキストを異なる属性で表したデータをいい、図３に示す知識辞書ＤＢ２８の知識名１００に対応する読み仮名１１０が該当する。
【００３０】
「プログラム」とは、ＣＰＵにより直接的に実行可能なプログラムだけでなく、ソース形式のプログラム、圧縮処理がされたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む概念である。
【００３１】
【発明の実施の形態】
１．実施形態の概要
まず、図１を用いて、この発明の実施形態の概要について説明する。図１は、この発明の属性データ付与装置２の機能ブロック図である。なお、以下においては、属性データ付与装置２に入力されたテキスト中に含まれる漢字に対してルビ（読み仮名）を振る場合を例に説明する。
【００３２】
図１に示すように、属性データ付与装置２は、処理対象抽出手段４、知識データ選択手段６、データ記憶部８、属性データ合成手段１０を備える。なお、データ記憶部８には、漢字と当該漢字の意味や概念を表す関連データにより対応付けられる知識データと、当該漢字の読み仮名を知識データ毎に示した属性データが記録されている。
【００３３】
属性データ付与装置２の処理対象抽出手段４は、まず、入力されたテキストデータから、ルビを振る対象となる漢字データを抽出する。属性データ選択手段６は、抽出された漢字データについてデータ記憶部８を検索し、適合する知識データを選択する。この時、同じ漢字データについて複数の知識データが登録されている場合には、入力されたテキストデータと関連データの適合度に基づいて知識データを選択する。属性データ合成手段１０は、選択された知識データに対応する読み仮名を属性データから読み出し、漢字データに合成して出力する。
【００３４】
これにより、同一表記の漢字について、複数の異なる読み仮名が存在するような場合であっても、自動的に適正なルビ振りが行われる。
【００３５】
２．装置のハードウェア構成
図２に、属性データ付与装置２のハードウエア構成を示す。図２に示すように、この発明の属性データ付与装置２は、ディスプレイ１２、ＣＰＵ１４、メモリ１６、キーボード／マウス１８、ハードディスク２０、ＣＤ−ＲＯＭドライブ２２、通信回路２４などを備えており、これらはバスラインを介して接続されている。
【００３６】
図２に示すように、ハードディスク２０には、属性データ付与プログラム２６や、知識辞書ＤＢ２８、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。
【００３７】
属性データ付与プログラム２６は、キーボード／マウス１８から入力されたテキストについて、ＣＰＵ１４、メモリ１６を用いて属性データの付与処理を行うプログラムである。これらのプログラム等は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ２２を介してＣＤ−ＲＯＭ３０等からインストールされる。なお、これらのプログラム等は、通信回路２４を用いることにより、ネットワーク等を介して他のコンピュータからダウンロードするようにしてもよい。
【００３８】
３．知識辞書ＤＢ２８のデータ構造
以下に、図２に示す知識辞書ＤＢ２８のデータ構造について、図３を用いて説明する。図３は、知識辞書ＤＢ２８に記録されるデータの内容を示す図である。
【００３９】
図３に示すように、知識辞書ＤＢ２８の各データには、タイトルデータである知識名１００ごとに知識ＩＤ１０２が付され、各知識名１００に関する関連データ（主定義語１０４、補助定義語１０６、連想語１０８）が知識データとして知識名１００に対応付けて記録されている。ここで、主定義語１０４、補助定義語１０６、連想語１０８は、知識名１００の意味や概念等を説明するのに用いられる用語である。また、知識名１００（漢字）を読み仮名１１０で表した属性データも、各知識データ毎に記録されている。
【００４０】
例えば、図３に示す知識ＩＤ１０２が「００１」である知識名「大島」については、「島、伊豆諸島、最北部、最大」など「大島」の地域情報を説明する上で用いられる用語が定義語（主定義語１０４および補助定義語１０６）に該当する。さらに、特にこれらの用語の中でも、知識名「大島」の分野等を表す用語や上位概念にあたる用語で末尾にある「島」が主定義語１０４に該当し、その他の用語は補助定義語１０６に該当する。また、知識名「大島」から一般的に連想される用語である「三原山」が、連想語１０８に該当する。
【００４１】
なお、主定義語１０４は、知識名１００の分野等を表す用語や上位概念にあたる用語に限られるものではなく、補助定義語１０６と同種のものであってもよい。また、連想語１０８は、知識名１００から一般的に連想される用語に限られるものではなく、定義語である主定義語、補助定義語と同種のものであってもよい。
【００４２】
さらに、補助定義語１０６または連想語１０８は、知識名の下位概念にあたる用語であってもよい。例えば、知識名「合成樹脂」に対して、その下位概念にあたる「熱可塑性樹脂、熱硬化性樹脂」等を、補助定義語１０６等として設定してもよい。また、知識名１００と分野や範疇を共通にするものや、意味的に同一または類似するものであって言語体系の異なる国語で表記されたものを、補助定義語１０６等として設定してもよい。
【００４３】
また、知識名１００や定義語等は、語句に限られるものではなく、記号や数字であってもよく、語句の場合には、名詞に限られるものではなく、他の品詞（動詞、形容詞等）であってもよい。また、連想語のない知識データも、知識辞書ＤＢ２８に登録される。
【００４４】
４．属性データ付与プログラム２６が行う処理
図２に示す属性データ付与プログラム２６が行う処理について、以下に図４から図８を用いて説明する。図４、図７および図８は、属性データ付与プログラムが、入力されたテキストに含まれる漢字にルビを振る処理を示すフローチャートである。図５および図６は、読み仮名付与実行の前後における入力画面の表示を示す図である。
【００４５】
図５に示すように、まず、ユーザはディスプレイ１２に表示された入力フォーム５０に読み仮名を振ろうとする漢字を含んだテキストを入力しておく。この実施形態においては、図５の入力フォーム５０に示すように「（Ａ）伊藤一刀斎は一刀流剣術の祖で剣豪で知られている。（Ｂ）東京の神田周辺の飲食店を紹介します。」という２文から成るテキストが入力されている。
【００４６】
入力フォーム５０にテキストを入力した後、ユーザは、図５に示す読み仮名付与ボタン５２を押下する。これにより、属性データ付与プログラム２６が処理を開始し、まず入力フォーム５０中の第１文テキストデータ”（Ａ）伊藤一刀斎は一刀流剣術の祖で剣豪で知られている。”が読み出される（ステップＳ１０）。なお、この実施形態においては、読み仮名付与ボタン５２を１回押下する度に、１つの文章について読み仮名付与処理を行うように設定している。このため、最初に現れる句点「。」を識別して、まず（Ａ）文のみを読み出している。
【００４７】
さらに、読み出されたテキストは形態素解析され、漢字データである「伊藤一刀斎」、「一刀流」、「剣術」、「祖」、「剣豪」が抽出される（ステップＳ１２）。このとき、最初の漢字データである「伊藤一刀斎」が読み仮名付与の対象として選択される。
【００４８】
次に、知識辞書ＤＢ２８の知識名１００をマッチングすることにより、読み仮名付与の対象として選択された漢字（例えば「伊藤一刀斎」）の知識データが図３に示す知識辞書ＤＢ２８に登録されているか否か検索される（ステップＳ１４）。
【００４９】
その結果、知識データが存在する場合はステップＳ１８に移り（ステップＳ１６）、知識データが存在しない場合は、当該漢字にルビを振ることなく、次の漢字を選択して再びステップＳ１４に移る（ステップＳ２６）。
【００５０】
ステップＳ１６において知識データが存在すると判断した場合には、さらに、知識データが複数存在するか否かを判断する（ステップＳ１８）。知識データが１つだけしか存在しない場合には、そのまま図３に示す知識辞書ＤＢ２８から当該知識データ１００に対応する読み仮名の欄１１０（例えば、漢字「伊藤一刀斎」についての読み仮名「いとういっとうさい」）を読み出し、漢字に合成して出力する（ステップＳ２０）。これにより、例えば、図６の出力フォーム５４に示すように、漢字「伊藤一刀斎」の上部に読み仮名「いとういっとうさい」αが表示される。
【００５１】
その後、ステップＳ２２において、最後の漢字であるかが判断され、最後の漢字である場合には処理を終了する。一方、最後の漢字でない場合には次の漢字を選択して処理を継続する（ステップＳ２６）。なお、この実施形態では、上記（Ａ）文に含まれる他の漢字については、知識辞書ＤＢ２８に知識データが登録されていない。このため、図６に示すように、（Ａ）文の他の漢字については読み仮名が振られることなく、読み仮名付与処理が終了する。
【００５２】
つぎに、読み仮名を振ろうとする漢字について、知識辞書ＤＢ２８に複数の知識データが存在する場合に適正な知識データを判別するための処理（図４のステップＳ２４）を、以下に説明する。
【００５３】
（Ａ）文の読み仮名付与処理が終了した後、さらにユーザが図５の読み仮名付与ボタン５２を押下する。これにより、図６の入力フォーム５０に示す第２文テキストデータ”（Ｂ）東京の神田周辺の飲食店を紹介します。”が読み込まれ、形態素解析されることにより名詞だけが抽出され、処理対象となる漢字データ「東京」「神田」「周辺」「飲食」「店」「紹介」が特定される（ステップＳ１２）。これらの漢字のうち「神田」には、図３に示すように、主定義語が「地名」であるもの（知識ＩＤ「００３」）と主定義語が「田地」であるもの（知識ＩＤ「００４」）の複数の知識データが存在する。また、それぞれの読み仮名１１０は「かんだ」「しんでん」で異なっている。
【００５４】
図４のステップＳ１８において、複数の知識データ（図３の知識ＩＤ「００３」と「００４」）が存在すると判断され、図７に示すように、知識辞書ＤＢ２８を参照して最も適合するものを判別する処理が行われることになる（ステップＳ２４）。
【００５５】
図４に示すステップＳ１８において、知識データが複数存在すると判断されると、まず、図７に示すように、入力されたテキストの中に各知識データの主定義語が含まれているかが判断される（図７のステップＳ２６）。ここで、入力されたテキストに何れかの主定義語が含まれる場合には、該当する知識データが選択され（ステップＳ３２）、図３に示すステップＳ２０に移り、読み仮名の付与処理が行われる。
【００５６】
この実施形態においては、図３に示すように、知識ＩＤ「００３」の主定義語「地名」、知識ＩＤ「００４」の主定義語「田地」は、何れも入力テキスト”（Ｂ）東京の神田周辺の飲食店を紹介します。”の中には含まれていない。このため、ステップＳ２８に移り、さらに補助定義語が含まれているか判断される。  入力されたテキストに各知識データの何れかの補助定義語が含まれる場合には、該当する知識データが選択され（ステップＳ３２）、図３に示すステップＳ２０に移り、読み仮名付与処理が行われる。
【００５７】
この実施形態では、図２に示すように、知識ＩＤ「００３」の補助定義語「東京」は補助定義語がテキスト（Ｂ）文に含まれているが、知識ＩＤ「００４」の補助定義語「神社」などはテキスト（Ｂ）文に含まれていない。このため、該当する知識ＩＤ「００３」の知識データが選択され、図３のステップＳ２０へ移る。これにより、選択した知識ＩＤに記憶されている読み仮名である「かんだ」が読み出して出力される。これにより、図６の出力フォーム５４のβに示すように、漢字「神田」の上部に読み仮名「かんだ」が表示される。なお、この実施形態では、上記（Ｂ）文に含まれる他の漢字については、知識辞書ＤＢ２８に知識データが登録されていない。このため、図６に示すように、（Ｂ）文の他の漢字については読み仮名が振られることなく、読み仮名付与処理が終了する。
【００５８】
入力されたテキストに各知識データの補助定義語が含まれていない場合には、さらに連想語が含まれていないか否か判断される（ステップＳ３０）。入力テキストに連想語が含まれる知識データが存在すれば、当該知識データを選択してステップＳ２０へ移り、読み仮名付与処理が行われる（ステップＳ３２）。一方、そのような知識データが存在しなければ、ステップＳ２２（図４に示す）に移り、当該漢字には読み仮名は振られないことになる。
【００５９】
なお、上記知識データの判別処理（図７に示す）では、主定義語、補助定義語、連想語の何れかが入力テキスト中に含まれる場合に、当該知識データを選択するようにしたが、これら全てについて一旦適合値を算出して合計したものを比較して、最も適合値の高い知識データを選択するようにしてもよい。知識データ毎に算出した適合値を合計したものを、各知識データ毎に比較して判別する場合の処理について、以下に図８を用いて説明する。
【００６０】
図４に示すステップＳ１８において、知識データが複数存在すると判断されると、まず、入力テキスト中に各知識データの主定義語が含まれているか判断される（ステップＳ３４）。入力テキスト中に主定義語が含まれている場合には、その個数Ｎに係数をかけて適合値を算出し、メモリに一時的に記憶する（ステップＳ３６）。例えば、図３に示すように、漢字「神田」の知識ＩＤ「００３」の主定義語は「地名」であり、知識ＩＤ「００４」の主定義語は「田地」であるが、これらは何れも入力されたテキスト（Ｂ）文には含まれていない。このため適合値は算出されず、ステップＳ３８に移る。
【００６１】
つぎに、入力テキスト中に各知識データの補助定義語が含まれているかを判断する（ステップＳ３８）。入力テキスト中に補助定義語が含まれている場合には、その個数Ｎに係数をかけて適合値を算出し、メモリに一時的に記憶する（ステップＳ４０）。例えば、図３に示すように、知識ＩＤ「００３」の補助定義語「東京」はテキスト（Ｂ）文に含まれるが、知識ＩＤ「００４」の補助定義語「神社」等はいずれもテキスト（Ｂ）文に含まれていない。このため知識ＩＤ「００３」の知識データについてのみ適合値が算出され、ステップＳ３８に移る。
【００６２】
つぎに、入力テキスト中に各知識データの連想語が含まれているかを判断する（ステップＳ４２）。入力テキスト中に連想語が含まれている場合には、その個数Ｎに係数をかけて適合値を算出し、メモリに一時的に記憶する（ステップＳ４０）。例えば、図３に示すように、知識ＩＤ「００３」の連想語「神田川」等は入力されたテキスト（Ｂ）文には含まれず、また、知識ＩＤ「００４」の連想語は存在しない。このため、適合値は算出されず、ステップＳ４２に移る。
【００６３】
最終的に、上記各処理（ステップＳ３６、Ｓ４０、Ｓ４４）においてメモリに記憶された適合値が各知識データについて合計され、最も適合値の大きい知識データが選択される（ステップＳ４６）。その後、図４に示すステップＳ２０へ移り、選択した漢字に読み仮名が振られることになる。なお、例えば、各知識データについて合計した適合値が０である場合など、該当する知識データを特定できない場合には、ステップＳ２２に移り、当該漢字には読み仮名は振られないことになる。
【００６４】
５．知識辞書ＤＢ２８の生成方法
図３に示す知識辞書ＤＢ２８は、知識データ作成装置によって、以下のように生成される。具体例として、図１０に示すＨＴＭＬで記述されたコンテンツから、図３に示す知識ＩＤ「００１」の知識データ「知識名：大島、定義語：島、補助定義語：伊豆大島・最北部・最大、連想語：三原山」を作成する場合について説明する。図９は、知識データ作成装置が知識辞書ＤＢ２８の生成を行う処理を示すフローチャートである。
【００６５】
なお、知識データ作成装置のハードウエア構成は、基本的に図２に示す属性データ付与装置１０と同じであるが、ここで知識データを生成する知識データ作成装置のハードディスクには、知識データを作成するための知識データ作成プログラムや、知識データを作成するためのコンテンツ（例えば、百科辞典のデータ）を蓄積するデータベース等が記憶されている点で異なる。
【００６６】
知識データ作成装置は、まず、図１０に示す知識データを作成するためのコンテンツ３５０の中から１のコンテンツ３００を読み込み、＜ＴＩＴＬＥ＞タグ３０１および＜／ＴＩＴＬＥ＞タグ３０３で囲まれたテキスト情報「大島」を、知識名データとして決定し、メモリに記憶する（図９のステップＳ１００、Ｓ１０２）。
【００６７】
次に、知識名データと決定した「大島」に対して知識ＩＤ「００１」を付与する（図９のステップＳ１０４）。ここでは、知識データを識別するためのデータの一例として、連続番号を用いている。
【００６８】
次に、図１０に示すコンテンツ３００において、＜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内容部分を検出し、この内容部分の１行目の文を、特徴部分データとして取得する（図９のステップＳ１０６）。ここでは、＜ＢＯＤＹ＞タグ３０５以降であって、最初の句点「。」が登場するまでのテキスト部分から、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。つまり、”＜Ｐ＞＜Ａ  ＨＲＦＦ＝”ｉｚｕｓｙｏｔｏｕ．ｈｔｍｌ”＞伊豆諸島＜／Ａ＞最北部にある最大の島。”からタグ部分を除いた「伊豆諸島最北部にある最大の島。」が、１行目の文であり、特徴部分データに該当する。
【００６９】
次に、＜ＢＯＤＹ＞タグ３０５および＜／ＢＯＤＹ＞タグ３０７で囲まれた内容部分の１行目の文「伊豆諸島最北部にある最大の島。」４０１について、図１１に示すように、最小の言語単位である形態素解析を行い「伊豆諸島｜最北部｜に｜ある｜最大｜の｜島｜。」４０３とする（図９のステップＳ１０８）。さらに、形態素ごとに品詞を付して、名詞の形態素だけ（「伊豆諸島、最北部、最大、島」）を抽出して、メモリに記憶する。
【００７０】
次に、図１１に示すように、抽出したデータ４０５のうち末尾の語「島」を主定義語として決定し、それ以外のデータ「伊豆諸島、最北部、最大」を補助定義語として決定し、メモリに記憶する（ステップＳ１１０）。
【００７１】
次に、図１０に示すコンテンツにおいて、＜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。ここでは、”＜Ａ  ＨＲＦＦ＝”ｉｚｕｓｙｏｔｏｕ．ｈｔｍｌ”＞伊豆諸島＜／Ａ＞”から「伊豆諸島」のリンク情報が検出され、また、”＜Ａ  ＨＲＦＦ＝”ｍｉｈａｒａｙａｍａ．ｈｔｍｌ”＞三原山＜／Ａ＞”から「三原山」のリンク情報が検出される。これらのリンク情報を連想語として決定し、メモリに記憶する（図９のステップＳ１１２）。なお、この実施形態では、リンク情報として検出された「伊豆諸島」については、上記補助定義語に含まれているため連想語として記録しない。
【００７２】
以上の処理においてメモリに記憶された「知識名、知識ＩＤ、定義語、補助定義語、連想語」が、知識データとして図３に示す知識辞書ＤＢ２８に記録される（ステップＳ１１４）。さらに、知識データを作成するためのコンテンツが他に存在する場合、ステップＳ１００に戻り、上述の知識データ生成処理を再度実行する（図９のステップＳ１１６）。
【００７３】
なお、知識データの作成に用いるコンテンツとしては、ある用語の意味や概念等の説明が、その用語のタイトルを示す項目とともに記述されたコンテンツを用いることが好ましい。例えば、百科事典や、地域情報、会社情報等のコンテンツである。
【００７４】
また、上述の例では、１行目の文を形態素解析した結果に基づいて、定義語や補助定義語を抽出しているが、他の文から補助定義語等を抽出してもよい。例えば、任意の行の文や、最も多くの語を含む文に基づいて、補助定義語等を抽出するように構成してもよい。また、タイトルが文の先頭にある文に基づいて、補助定義語等を抽出してもよい。さらに、タイトルを構成する語が、その文の末尾近傍（例えば、その文を構成する文字列において、下位１０％以下に位置する語が存在する箇所）に存在する文に基づいて、補助定義語等を抽出してもよい。
【００７５】
また、上述の例では、形態素解析の結果から、名詞のみの形態素を、補助定義語等として抽出したが、他の品詞（動詞や形容詞等）の形態素を、補助定義語等として抽出してもよい。
【００７６】
また、上記の例では、形態解析により抽出したデータのうち末尾の語を、定義語として抽出しているが、知識名データとの係り受け関係（２つの文節間において修飾関係にあること）に基づいて抽出してもよい。例えば、「大島は、伊豆諸島最北部にある最大の島である。」という文では、「大島は」は係り文節であり、「島である」は受け文節であり、両者は係り受け関係にある。ゆえに、知識名データが「大島」であるとき、この「大島」を含む係り文節「大島は」と係り受け関係にある文節「島である」から抽出される語「島」を、定義語として抽出してもよい。
【００７７】
また、人間が、知識データを、直接コンピュータに入力して、知識データを作成してもよい。例えば、百科事典や、地域情報、会社情報が記述された本等を見ながら、「定義語、補助定義語、連想語」となるべき用語を考慮して、知識データを設定してもよい。
【００７８】
６．その他の実施形態
なお、上記実施形態においては、図３に示すように、定義語１０４、１０６等と読み仮名１１０を知識辞書ＤＢ２８に共に記録するようにしたが、これらを別のデータベースに記憶するようにしてもよい。例えば、図３に示す知識辞書ＤＢ２８の読み仮名１１０を、知識名、知識ＩＤに対応付けて、漢字かな辞書ＤＢとして記録して、知識辞書ＤＢ２８とは別に記録してもよい。これにより、知識辞書ＤＢ２８を用いて行う属性データの付与処理（図４に示す）を、図１２に示すように知識辞書ＤＢ２８と漢字かな辞書ＤＢ３２を用いて行うことができる。
【００７９】
具体的には、図１２に示すように、知識データが複数存在するかを、まず漢字かな辞書３２を用いて検索し（ステップＳ１４）、知識データが複数存在する場合にのみ知識辞書ＤＢ２８を参照して適正な知識データを選択する（ステップＳ２４）。さらに、選択した知識データに対応する読み仮名を漢字かな辞書３２から読み出して合成する（ステップＳ２０）。
【００８０】
なお、上記実施形態においては、入力するテキストデータとして日本語を用いたが、英語などの外国語を入力するようにしてもよい。また、日本語と外国語の混在テキストを入力するようにしてもよい。
【００８１】
なお、上記実施形態においては、漢字について読み仮名を付与するようにしたが、英語などの外国語について同一表記異音語の発音表記を付与をするようにしてもよい。例えば、ｂｏｗという英単語には、おじぎを意味する場合の発音［ｂａｕ］と船首を意味する場合の発音［ｂｏｕ］の異なる発音があるが、これらのうち適合するものを判別して追記することも可能である。
【００８２】
また、ＡＴＭなどの略語についてその元となった用語を追記するのに用いることもできる。例えば、ＡＴＭという略語には、「現金自動預け払い機」（原語：  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｔｅｌｌｅｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）や、通信分野におけるＡＴＭ「非同期通信モード」（原語：  Ａｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｍｏｄｅ）などの複数の異なる意味があるが、これらのうち最も適合するものを判別して、原語を”ＡＴＭ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｔｅｌｌｅｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）”というように追記することも可能である。
【００８３】
なお、上記実施形態においては、漢字に属性データとして読み仮名を付与するようにしたが、画数、偏、旁（つくり）を属性データとして付与するようにしてもよい。また、漢字が地名（例えば、○○町）である場合に残りの住所や郵便番号を付与してもよい。
【００８４】
また、上記実施形態においては、読み仮名などの文字データを属性データとして出力したが、イントネーションなどの文字データ以外の属性データを付して、例えば、英語の正しい発音を音声データとして出力するようにしてもよい。また、入力テキストに含まれる人名に、男女の別に基づいて色を付与（例えば、男性を青色文字に、女性を赤色文字にするなど）するようにしてもよい。
【００８５】
なお、上記実施形態においては、１文毎に読み仮名を付与することとしたが、これに限定されるものではなく、１段落毎に読み仮名を付与したり、自在に設定できるようにしてもよい。
【００８６】
なお、上記実施形態においては、入力されたテキストデータの１文について関連データとの適合度を判断したが、これに限定されるものではなく、１段落毎について判断したり、自在に範囲を設定できるようにしてもよい。
【００８７】
なお、上記実施形態においては、読み仮名を振る漢字を抽出するために、入力されたテキストを形態素解析して名詞を抽出するようにしたが、形容詞や動詞を抽出してもよい。また、形態素解析を行わず単に漢字のみをマッチングして抽出するようにしてもよい。
【００８８】
なお、上記実施形態においては、属性データ付与装置だけでデータ入力処理から出力処理までをスタンドアローンで行うようにしているが、インターネットなどのネットワーク上のユーザから入力されたテキストデータについて属性データを付与して提供する等してもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の概要を示す機能ブロック図である。
【図２】この発明の属性データ付与装置のハードウェア構成を示す図である。
【図３】知識辞書として記録されるデータの内容を示す図である。
【図４】属性データの付与処理を示すフローチャートである。
【図５】アプリケーションの操作画面を示す図である。
【図６】複数の知識データを判別する処理を示すフローチャートである。
【図７】アプリケーションの操作画面を示す図である。
【図８】複数の知識データを判別する処理を示すフローチャートである。
【図９】知識情報の作成処理を示すフローチャートである。
【図１０】知識データを作成するためのコンテンツを示す図である。
【図１１】コンテンツから主定義語、補助定義語を抽出するまでを示す図である。
【図１２】他の属性データの付与処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
２・・・・属性データ付与装置
４・・・・処理対象抽出手段
６・・・・属性データ選択手段
８・・・・知識データ記憶部
１０・・・属性データ付与装置
１２・・・ディスプレイ
１４・・・ＣＰＵ
１６・・・メモリ
１８・・・キーボード／マウス
２０・・・ハードディスク
２２・・・ＣＤ−ＲＯＭドライブ
２４・・・通信回路
２６・・・属性データ付与プログラム
２８・・・知識辞書ＤＢ
３０・・・ＣＤ−ＲＯＭ
【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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