(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力文書の編集処理を実行する文書編集装置であり、
入力文書に含まれる単語を抽出する単語抽出部と、
抽出単語に対応するオントロジー上のクラスを対応クラスとして抽出する対応クラス抽出部と、
オントロジー上に規定されたクラスの識別子であるクラスＩＤと、クラス対応語の文書コーパスにおける出現頻度情報を示す統計量を対応付けて格納したクラス統計量データベースと、
オントロジー上に規定されるクラス階層中、前記対応クラス抽出部の抽出した対応クラスの近傍クラスから前記統計量の高いクラスを基準クラスとして選択する基準クラス抽出部と、
前記基準クラスおよび対応クラス各々の抽象度を算出するクラス抽象度算出部と、
前記入力文書内の各単語に対応して抽出された全ての対応クラスの抽象度の分散または平均を文書抽象度として算出する文書抽象度計算部と、
前記文書抽象度と閾値との比較により、入力文書に含まれる単語の抽象度のばらつき度合いを判定し、ばらつき度合いが大きいと判定された場合には入力文書に含まれる単語を前記基準クラス対応の単語に置き換える処理、または、基準クラス情報の提示を行なう文書標準化処理部と、
を有することを特徴とする文書編集装置。
【請求項２】
前記対応クラス抽出部は、
前記入力文書からの抽出単語に対応するプロパティを有するオントロジー上のクラスを対応クラスとして抽出する処理を行なうことを特徴とする請求項１に記載の文書編集装置。
【請求項３】
前記クラス統計量データベースは、
統計量として、文書コーパスにおける出現頻度情報を示すＴＦ−ＩＤＦ（Ｔｅｒｍ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ−Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）が記録された構成であることを特徴とする請求項１に記載の文書編集装置。
【請求項４】
前記クラス統計量データベースは、
文書コーパスにおける出現頻度情報であるＴＦ−ＩＤＦ（Ｔｅｒｍ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ−Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）の文書作成者単位で算出し、算出した複数の文書作成者対応の［ＴＦ−ＩＤＦ］の分散の逆数を統計量として記録した構成であることを特徴とする請求項１に記載の文書編集装置。
【請求項５】
前記基準クラス抽出部は、
オントロジー上に規定されるクラス階層中、前記対応クラス抽出部の抽出した対応クラスを起点とした予め設定した階層数［ｎ］以内の近傍クラスから、分離関係クラスを排除し、前記統計量が最大のクラスを基準クラスとして選択する処理を実行することを特徴とする請求項１に記載の文書編集装置。
【請求項６】
前記基準クラス抽出部は、
前記対応クラスの統計量より、予め規定した値（ｐ％）大きくかつ統計量が最大のクラスを基準クラスとして抽出する処理を実行することを特徴とする請求項１に記載の文書編集装置。
【請求項７】
前記クラス抽象度算出部は、
前記基準クラスの近傍にある対応クラスの抽象度をオントロジー上の基準クラスからの階層の距離に基づいて決定する処理を行なう構成であり、上位クラスの抽象度を高い値として、下位クラスの抽象度を低い値とする抽象度設定を行なうことを特徴とする請求項１に記載の文書編集装置。
【請求項８】
前記クラス抽象度算出部は、
前記基準クラスの近傍にある対応クラスの抽象度を基準クラスのプロパティ数との差に基づいて決定する処理を行なう構成であり、プロパティ数が少ないクラスの抽象度を高い値として、プロパティ数が多いクラスの抽象度を低い値とする抽象度設定を行なうことを特徴とする請求項１に記載の文書編集装置。
【請求項９】
文書編集装置において、入力文書の編集処理を実行する文書編集方法であり、
単語抽出部が、入力文書に含まれる単語を抽出する単語抽出ステップと、
対応クラス抽出部が、抽出単語に対応するオントロジー上のクラスを対応クラスとして抽出する対応クラス抽出ステップと、
基準クラス抽出部が、オントロジー上に規定されるクラス階層中、前記対応クラス抽出部の抽出した対応クラスの近傍クラスから、文書コーパスにおける出現頻度情報を示す統計量の高いクラスを基準クラスとして選択する基準クラス抽出ステップと、
クラス抽象度算出部が、前記基準クラスおよび対応クラス各々の抽象度を算出するクラス抽象度算出ステップと、
文書抽象度計算部が、前記入力文書内の各単語に対応して抽出された全ての対応クラスの抽象度の分散または平均を文書抽象度として算出する文書抽象度計算ステップと、
文書標準化処理部が、前記文書抽象度と閾値との比較により、入力文書に含まれる単語の抽象度のばらつき度合いを判定し、ばらつき度合いが大きいと判定された場合には入力文書に含まれる単語を前記基準クラス対応の単語に置き換える処理、または、基準クラス情報の提示を行なう文書標準化処理ステップと、
を有することを特徴とする文書編集方法。
【請求項１０】
前記対応クラス抽出ステップは、
前記入力文書からの抽出単語に対応するプロパティを有するオントロジー上のクラスを対応クラスとして抽出する処理を行なうことを特徴とする請求項９に記載の文書編集方法。
【請求項１１】
前記基準クラス抽出ステップは、
オントロジー上に規定されるクラス階層中、前記対応クラス抽出部の抽出した対応クラスを起点とした予め設定した階層数［ｎ］以内の近傍クラスから、分離関係クラスを排除し、前記統計量が最大のクラスを基準クラスとして選択する処理を実行することを特徴とする請求９に記載の文書編集方法。
【請求項１２】
前記基準クラス抽出ステップは、
前記対応クラスの統計量より、予め規定した値（ｐ％）大きくかつ統計量が最大のクラスを基準クラスとして抽出する処理を実行することを特徴とする請求項９に記載の文書編集方法。
【請求項１３】
前記クラス抽象度算出ステップは、
前記基準クラスの近傍にある対応クラスの抽象度をオントロジー上の基準クラスからの階層の距離に基づいて決定する処理を行なう構成であり、上位クラスの抽象度を高い値として、下位クラスの抽象度を低い値とする抽象度設定を行なうことを特徴とする請求項９に記載の文書編集方法。
【請求項１４】
前記クラス抽象度算出ステップは、
前記基準クラスの近傍にある対応クラスの抽象度を基準クラスのプロパティ数との差に基づいて決定する処理を行なう構成であり、プロパティ数が少ないクラスの抽象度を高い値として、プロパティ数が多いクラスの抽象度を低い値とする抽象度設定を行なうことを特徴とする請求項９に記載の文書編集方法。
【請求項１５】
文書編集装置において、入力文書の編集処理を実行させるコンピュータ・プログラムであり、
単語抽出部に、入力文書に含まれる単語を抽出させる単語抽出ステップと、
対応クラス抽出部に、抽出単語に対応するオントロジー上のクラスを対応クラスとして抽出させる対応クラス抽出ステップと、
基準クラス抽出部に、オントロジー上に規定されるクラス階層中、前記対応クラス抽出部の抽出した対応クラスの近傍クラスから、文書コーパスにおける出現頻度情報を示す統計量の高いクラスを基準クラスとして選択させる基準クラス抽出ステップと、
クラス抽象度算出部に、前記基準クラスおよび対応クラス各々の抽象度を算出させるクラス抽象度算出ステップと、
文書抽象度計算部に、前記入力文書内の各単語に対応して抽出された全ての対応クラスの抽象度の分散または平均を文書抽象度として算出させる文書抽象度計算ステップと、
文書標準化処理部に、前記文書抽象度と閾値との比較により、入力文書に含まれる単語の抽象度のばらつき度合いを判定し、ばらつき度合いが大きいと判定された場合には入力文書に含まれる単語を前記基準クラス対応の単語に置き換える処理、または、基準クラス情報の提示を行なわせる文書標準化処理ステップと、
を有することを特徴とするコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書編集装置、および文書編集方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。さらに具体的には文書に含まれる語の抽象度を調整し、抽象度をほぼ一定にする処理を行なう文書編集装置、および文書編集方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
文書作成において、文書中に使用する語は文書作成者によって決定されるが、文書作成者の知識の偏りなどによっては抽象度の異なる語がランダムに使用される場合がある。例えば、医療分野における専門家の作成する文書、具体的には診断結果について記述する文書などには様々な専門用語が含まれるが、一般的な用語も混在し、それぞれの語の抽象度が大きく異なることが多い。文書に含まれる語の抽象度が異なると記述の一貫性が損なわれ、読者にとって分かりにくい文書となることがある。
【０００３】
任意に作成された文書の編集処理により、様式や用語の統一を行なう編集処理を実行する従来技術として、例えば以下の文献がある。
【０００４】
特許文献１（特開平０７−２１９９３０号公報）には、学習対象の文書集合を設定し、これらの文書集合の様式を学習して、様式の統一処理を実行する処理対象文書を入力したときに学習結果に基づいて文書様式の統一を行う装置及び方法を開示している。具体的な処理としては、例えば、見出しと異表記の対応が格納された文書様式管理表を用意し、学習文書内に出現する見出しに統一フラグを設定し、統一対象文が入力されたときに、この統一フラグに基づき警告や統一候補を提示して様式の統一を支援するというものである。
【０００５】
また、特許文献２（特開２００４−２４０８５９号公報）は、テキスト中に専門知識を必要とするような語句が現れるとき、それらを分かり易く言い換えるシステムについて開示している。例えば、ユーザが入力したテキスト中に現れる語句に対して、言い換え語を格納する辞書を用い言い換えの候補を提示する。このとき、言い換えの候補は、ユーザが設定したレベル、語句のレベル、ユーザの過去の言い換え履歴を基に提示される。
【０００６】
また、特許文献３（特開２０００−２６８３０４号公報）は、テキストの種類とテキストに対する前編集処理を予め定義しておき、テキストが入力されたときにテキストの種類を自動的に識別し、テキストの種類に対応する前編集処理を用いてテキストを編集する装置及び方法を開示している。まず、自動編集を行いたいテキストに対して形態素解析を行い、品詞等の語彙属性を抽出し、次に、用意された識別規則に基づき語彙属性からテキストの種類を決定し、テキストの種類に応じた前編集処理を用いてテキストの自動編集を行うものである。
【０００７】
このように文書編集処理を行なう装置について、従来から様々な処理構成が提案されている。多くの先行技術では、基準となる文書集合、予め設定された語句のレベル、文書の種類に応じて、単語の変換（統一、言い換え、編集）が行われる。しかし、これらの処理は、基本的には意味的に同義な別表記への変換であり、文書全体をより抽象・詳細な表現に変換する等の、意味や概念としての抽象度を考慮した標準化を行なう構成とはなっていない。
【０００８】
記述の一貫性が重視される文書では、文書全体として表現の抽象度が一様であることが望ましい。例えば、医療分野のテキストとして、
「左肺Ｓ３に大きさ…棘状突起を伴う…、鑑別として肺癌が挙がります。」
といったテキストがある場合、
「左肺Ｓ３」という部位、
「棘状突起」という状態、
「肺癌」という病名、
これらの表記を比較すると、病名である「肺癌」は、他の表記に比較して抽象的であり、部位や状態の表記に対応する抽象度を持つ病名、すなわち、
「原発性肺癌」等のより詳細な表現がよい。
【特許文献１】特開平０７−２１９９３０号公報
【特許文献２】特開２００４−２４０８５９号公報
【特許文献３】特開２０００−２６８３０４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、記述の一貫性、つまり文書全体としての抽象度を一定にするという意味での標準化を行う文書編集装置、および文書編集方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することを目的とする。
【００１０】
具体的には、例えば標準化の基となる特定分野の文書コーパスとオントロジーを用意し、文書コーパス内に現れる単語に基づいて、オントロジー内のクラスの統計量（出現回数もしくはそれに準じた値）を計算する。ユーザによりシステムに文書が入力された際には、文書内の各単語に対応するオントロジー上のクラスを抽出し、予め計算されたクラスの統計量を用いてそれらの抽象度を計算する。なお、抽象度の算出方法は独自の手法を用いる。文書内の各単語に対応するクラスの抽象度がばらつく場合には、システムはユーザに文書内の抽象度のばらつきの原因となる単語を知らせる、もしくは文書内の抽象度のばらつきの原因となる単語を自動的に修正するという処理を行なう文書編集装置、および文書編集方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の第１の側面は、
入力文書の編集処理を実行する文書編集装置であり、
入力文書に含まれる単語を抽出する単語抽出部と、
抽出単語に対応するオントロジー上のクラスを対応クラスとして抽出する対応クラス抽出部と、
オントロジー上に規定されたクラスの識別子であるクラスＩＤと、クラス対応語の文書コーパスにおける出現頻度情報を示す統計量を対応付けて格納したクラス統計量データベースと、
オントロジー上に規定されるクラス階層中、前記対応クラス抽出部の抽出した対応クラスの近傍クラスから前記統計量の高いクラスを基準クラスとして選択する基準クラス抽出部と、
前記基準クラスおよび対応クラス各々の抽象度を算出するクラス抽象度算出部と、
前記入力文書内の各単語に対応して抽出された全ての対応クラスの抽象度の分散または平均を文書抽象度として算出する文書抽象度計算部と、
前記文書抽象度と閾値との比較により、入力文書に含まれる単語の抽象度のばらつき度合いを判定し、ばらつき度合いが大きいと判定された場合には入力文書に含まれる単語を前記基準クラス対応の単語に置き換える処理、または、基準クラス情報の提示を行なう文書標準化処理部と、
を有することを特徴とする文書編集装置にある。
【００１２】
さらに、本発明の文書編集装置の一実施態様において、前記対応クラス抽出部は、前記入力文書からの抽出単語に対応するプロパティを有するオントロジー上のクラスを対応クラスとして抽出する処理を行なうことを特徴とする。
【００１３】
さらに、本発明の文書編集装置の一実施態様において、前記クラス統計量データベースは、統計量として、文書コーパスにおける出現頻度情報を示すＴＦ−ＩＤＦ（Ｔｅｒｍ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ−Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）が記録された構成であることを特徴とする。
【００１４】
さらに、本発明の文書編集装置の一実施態様において、前記クラス統計量データベースは、文書コーパスにおける出現頻度情報であるＴＦ−ＩＤＦ（Ｔｅｒｍ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ−Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）の文書作成者単位で算出し、算出した複数の文書作成者対応の［ＴＦ−ＩＤＦ］の分散の逆数を統計量として記録した構成であることを特徴とする。
【００１５】
さらに、本発明の文書編集装置の一実施態様において、前記基準クラス抽出部は、オントロジー上に規定されるクラス階層中、前記対応クラス抽出部の抽出した対応クラスを起点とした予め設定した階層数［ｎ］以内の近傍クラスから、分離関係クラスを排除し、前記統計量が最大のクラスを基準クラスとして選択する処理を実行することを特徴とする。
【００１６】
さらに、本発明の文書編集装置の一実施態様において、前記基準クラス抽出部は、前記対応クラスの統計量より、予め規定した値（ｐ％）大きくかつ統計量が最大のクラスを基準クラスとして抽出する処理を実行することを特徴とする。
【００１７】
さらに、本発明の文書編集装置の一実施態様において、前記クラス抽象度算出部は、前記基準クラスの近傍にある対応クラスの抽象度をオントロジー上の基準クラスからの階層の距離に基づいて決定する処理を行なう構成であり、上位クラスの抽象度を高い値として、下位クラスの抽象度を低い値とする抽象度設定を行なうことを特徴とする。
【００１８】
さらに、本発明の文書編集装置の一実施態様において、前記クラス抽象度算出部は、前記基準クラスの近傍にある対応クラスの抽象度を基準クラスのプロパティ数との差に基づいて決定する処理を行なう構成であり、プロパティ数が少ないクラスの抽象度を高い値として、プロパティ数が多いクラスの抽象度を低い値とする抽象度設定を行なうことを特徴とする。
【００１９】
さらに、本発明の第２の側面は、
文書編集装置において、入力文書の編集処理を実行する文書編集方法であり、
単語抽出部が、入力文書に含まれる単語を抽出する単語抽出ステップと、
対応クラス抽出部が、抽出単語に対応するオントロジー上のクラスを対応クラスとして抽出する対応クラス抽出ステップと、
基準クラス抽出部が、オントロジー上に規定されるクラス階層中、前記対応クラス抽出部の抽出した対応クラスの近傍クラスから、文書コーパスにおける出現頻度情報を示す統計量の高いクラスを基準クラスとして選択する基準クラス抽出ステップと、
クラス抽象度算出部が、前記基準クラスおよび対応クラス各々の抽象度を算出するクラス抽象度算出ステップと。
文書抽象度計算部が、前記入力文書内の各単語に対応して抽出された全ての対応クラスの抽象度の分散または平均を文書抽象度として算出する文書抽象度計算ステップと、
文書標準化処理部が、前記文書抽象度と閾値との比較により、入力文書に含まれる単語の抽象度のばらつき度合いを判定し、ばらつき度合いが大きいと判定された場合には入力文書に含まれる単語を前記基準クラス対応の単語に置き換える処理、または、基準クラス情報の提示を行なう文書標準化処理ステップと、
を有することを特徴とする文書編集方法にある。
【００２０】
さらに、本発明の文書編集方法の一実施態様において、前記対応クラス抽出ステップは、前記入力文書からの抽出単語に対応するプロパティを有するオントロジー上のクラスを対応クラスとして抽出する処理を行なうことを特徴とする。
【００２１】
さらに、本発明の文書編集方法の一実施態様において、前記基準クラス抽出ステップは、オントロジー上に規定されるクラス階層中、前記対応クラス抽出部の抽出した対応クラスを起点とした予め設定した階層数［ｎ］以内の近傍クラスから、分離関係クラスを排除し、前記統計量が最大のクラスを基準クラスとして選択する処理を実行することを特徴とする。
【００２２】
さらに、本発明の文書編集方法の一実施態様において、前記基準クラス抽出ステップは、前記対応クラスの統計量より、予め規定した値（ｐ％）大きくかつ統計量が最大のクラスを基準クラスとして抽出する処理を実行することを特徴とする。
【００２３】
さらに、本発明の文書編集方法の一実施態様において、前記クラス抽象度算出ステップは、前記基準クラスの近傍にある対応クラスの抽象度をオントロジー上の基準クラスからの階層の距離に基づいて決定する処理を行なう構成であり、上位クラスの抽象度を高い値として、下位クラスの抽象度を低い値とする抽象度設定を行なうことを特徴とする。
【００２４】
さらに、本発明の文書編集方法の一実施態様において、前記クラス抽象度算出ステップは、前記基準クラスの近傍にある対応クラスの抽象度を基準クラスのプロパティ数との差に基づいて決定する処理を行なう構成であり、プロパティ数が少ないクラスの抽象度を高い値として、プロパティ数が多いクラスの抽象度を低い値とする抽象度設定を行なうことを特徴とする。
【００２５】
さらに、本発明の第３の側面は、
文書編集装置において、入力文書の編集処理を実行させるコンピュータ・プログラムであり、
単語抽出部に、入力文書に含まれる単語を抽出させる単語抽出ステップと、
対応クラス抽出部に、抽出単語に対応するオントロジー上のクラスを対応クラスとして抽出させる対応クラス抽出ステップと、
基準クラス抽出部に、オントロジー上に規定されるクラス階層中、前記対応クラス抽出部の抽出した対応クラスの近傍クラスから、文書コーパスにおける出現頻度情報を示す統計量の高いクラスを基準クラスとして選択させる基準クラス抽出ステップと、
クラス抽象度算出部に、前記基準クラスおよび対応クラス各々の抽象度を算出させるクラス抽象度算出ステップと、
文書抽象度計算部に、前記入力文書内の各単語に対応して抽出された全ての対応クラスの抽象度の分散または平均を文書抽象度として算出させる文書抽象度計算ステップと、
文書標準化処理部に、前記文書抽象度と閾値との比較により、入力文書に含まれる単語の抽象度のばらつき度合いを判定し、ばらつき度合いが大きいと判定された場合には入力文書に含まれる単語を前記基準クラス対応の単語に置き換える処理、または、基準クラス情報の提示を行なわせる文書標準化処理ステップと、
を有することを特徴とするコンピュータ・プログラムにある。
【００２６】
なお、本発明のコンピュータ・プログラムは、例えば、様々なプログラム・コードを実行可能な汎用コンピュータ・システムに対して、コンピュータ可読な形式で提供する記憶媒体、通信媒体によって提供可能なコンピュータ・プログラムである。このようなプログラムをコンピュータ可読な形式で提供することにより、コンピュータ・システム上でプログラムに応じた処理が実現される。
【００２７】
本発明のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本発明の実施例や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。
【発明の効果】
【００２８】
本発明の一実施例の構成によれば、入力文書に含まれる単語を抽出し、抽出単語に対応するオントロジー上のクラスを対応クラスとして選択し、さらに、対応クラスの近傍クラスから、文書コーパスにおける出現頻度情報を示す統計量の高いクラスを基準クラスとして選択し、入力文書内の各単語に対応して抽出された全ての対応クラスの抽象度の分散または平均を文書抽象度として算出して、算出した文書抽象度と閾値との比較により、入力文書に含まれる単語の抽象度のばらつき度合いを判定し、ばらつき度合いが大きいと判定された場合には入力文書に含まれる単語を基準クラス対応の単語に置き換える処理、または、基準クラス情報の提示を行なう構成としたので、抽象度のばらつきのある単語を利用した文書を変更して、均一の抽象度を持つ単語の利用された文書を生成することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、図面を参照しながら本発明の一実施形態に係る文書編集装置、および文書編集方法、並びにコンピュータ・プログラムの詳細について説明する。
【００３０】
図１に本発明の一実施形態に係る文書編集装置の構成図を示す。本発明の文書編集装置１００は、文書入力部１０１から処理対象とする任意の文書を入力し、その入力文書に使用されている語の抽象度をほぼ均一なレベルに調整した文書、すなわち標準化文書を作成するものである。
【００３１】
本発明の文書編集装置１００では、標準化の基となる特定分野の文書データを集積した文書コーパスとオントロジーを用意し、文書コーパス内に現れる単語に基づいて、オントロジー内のクラスの統計量（出現回数もしくはそれに準じた値）を計算し、入力文書内の各単語に対応するオントロジー上のクラスを抽出し、予め計算されたクラスの統計量を用いてそれらの抽象度を計算して、各単語に対応するクラスの抽象度がばらつく場合に、ユーザに文書内の抽象度のばらつきの原因となる単語を知らせる処理や、抽象度のばらつきの原因となる単語を自動的に修正する処理を行なう。
【００３２】
図１に示すように、本発明の一実施形態に係る文書編集装置１００は、文書入力部１０１、文書抽出部１０２、単語抽出部１０３、対応クラス抽出部１０４、クラス統計量計算部１０５、基準クラス抽出部１０６、クラス抽象度計算部１０７、文書抽象度計算部１０８、文書標準化処理部１０９、さらに、標準化の基となる特定分野の文書データを集積した文書コーパス記憶部１２１、オントロジーを格納したオントロジーデータベース１２２、オントロジーのクラスＩＤと文書コーパス中での統計量を現す値を保持する、クラス統計量データベース１２３を有する。
【００３３】
文書編集装置１００を利用した処理の説明の前に、文書コーパス記憶部１２１、オントロジーデータベース１２２、クラス統計量データベース１２３各々について説明する。なお、以下の実施例では、医学文書に関する処理例について説明する。従って、本例で利用するコーパスや、オントロジーは医学文書、用語に関するコーパスや、オントロジーである。
【００３４】
図２を参照して文書コーパス記憶部１２１に格納されるテキストコーパスの例について説明する。文書コーパス記憶部１２１は様々なテキストを格納したデータベースである。図２に示すように、各テキストにはテキスト識別子としてのＩＤと、テキスト作成者の識別子（作成者名など）が設定されている。
【００３５】
次に、図３を参照してオントロジーデータベース１２２に格納されるオントロジーについて説明する。オントロジーは知識の分類体系および推論規則の集合を意味し、存在を表す概念の辞書の一種であり、上位概念と下位概念との語関係を記述した辞書として構成される。例えばある概念の上位概念、下位概念の関連をノード間の接続関係で定義した階層構成を持つ。オントロジーには［概念］に対応するクラスや、クラスの性質情報としてのプロパティ、クラスの属性情報としてのアトリビュートなどが記述される。
【００３６】
図３は、オントロジー記述言語として知られるＯＷＬに従って記述された１つの登録語の情報構成例を示している。オントロジーデータベース１２２には、図３に示すような登録情報が、登録語である概念に対応するクラス各々について記録されている。
【００３７】
図３に示すように、オントロジーには、例えば以下の情報、すなわち、
（ａ）［概念］に対応するクラス、
（ｂ）クラスの性質情報としてのラベル、
（ｃ）クラスの属性情報である他のクラスとの関係情報（例えば親子関係など）、
これらの情報が登録される。
【００３８】
［クラス］は、登録された存在を表す概念名を記録するフィールドである。クラスのフィールドには、単語や単語の概念情報がクラス識別子（クラスＩＤ）として記録される。図に示す例では、
クラス識別子（クラスＩＤ）＝［Ｅｐｉｔｈｅｌｉａｌ  Ｎｅｏｐｌａｓｍ］
である。なお、Ｅｐｉｔｈｅｌｉａｌ  Ｎｅｏｐｌａｓｍは医学用語であり、病名としての「上皮腫瘍」を意味している。
［プロパティ］にはラベル等のクラスの性質情報が記録される。さらに、属性情報として他のクラスとの関係情報が記録される。
【００３９】
他のクラスとの関係について、図４を参照して説明する。オントロジーは、概念に対応するクラス単位で、図３に示す登録情報を記録しているとともに、各クラスを１つのノードとして、クラス間の関係をノード間の接続関係として識別可能な構成を持つ。クラス間の関係として、大きく分類すると３つの関係が定義される。図４に示すクラスＡ２０１を注目クラスとして、クラスＡ２０１とのクラス関係について説明する。
【００４０】
まず、クラスＰ２１１は、クラスＡ２０１に相当する概念の上位概念のクラスである。
このクラスＰ２１１は、クラスＡ２０１のスーパークラス（親クラス）となる。
【００４１】
また、クラスＡ２０１は、クラスＡ２０１に相当する概念の下位概念のクラスとして、クラスＳ２２１、クラスＴ２２２を有する。
このクラスＳ２２１、クラスＴ２２２は、クラスＡ２０１のサブクラス（子クラス）となる。
【００４２】
さらに、クラスＰ２１１の下位概念として登録されたクラスには、クラスＡ２０１の他、クラスＢ２１２、クラスＣ２１３がある。クラスＢ２１２、クラスＣ２１３は、クラスＡ２０１と同じスーパークラス（親クラス）＝クラスＰ２１１を有する。
このクラスＢ２１２、クラスＣ２１３は、クラスＡ２０１のシブリングクラス（兄弟クラス）となる。
【００４３】
このように、オントロジーのクラス関係としては、
（ａ）スーパークラス（親クラス）
（ｂ）サブクラス（子クラス）
（ｃ）シブリングクラス（兄弟クラス）
これらのクラス関係が定義される。さらに、サブクラスのサブクラス（孫クラス）等についても定義される。
【００４４】
次に、図５を参照してクラス統計量データベース１２３について説明する。クラス統計量データベース１２３は、オントロジーに記録されている各クラスのクラスＩＤと文書コーパス中での統計量を現す値を保持するデータベースである。なお、クラス統計量データベース１２３の構築処理については後述する。
【００４５】
図５に示すように、クラス統計量データベース１２３は、オントロジーに記録されている各クラスのクラスＩＤと文書コーパス中での統計量を現す値を保持する。クラスＩＤは、先に、図３を参照して説明したように、オントロジーデータベースに登録された語の概念名を記録するフィールドに記録された概念を示すＩＤである。統計量は、この単語が文書コーパスＤＢ１２１に格納された文書中に出現する頻度情報であり、具体的には、ＴＦ−ＩＤＦ（Ｔｅｒｍ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ−Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）＝（単語の出現回数／単語の出現文書数）が利用される。
【００４６】
ＴＦ−ＩＤＦは、文書に出現する語の重要性、例えば検索語としての有用性を意味する指標として利用される。例えば１つの文書に頻出する語のＴＦ−ＩＤＦは高くなる。しかし、多くの文書に頻出する場合、ＴＦ−ＩＤＦの値は小さくなる。すなわち、文書に一般的に利用される語の場合、ＴＦ−ＩＤＦの値は小さくなり、特定の文書にのみ頻出する場合ＴＦ−ＩＤＦの値は高くなる傾向があり、多くの文書から特定文書を選択する場合のキーワードとして利用する場合、ＴＦ−ＩＤＦの値の高い語を利用することが有効となる。
【００４７】
次に、図１に示す文書編集装置１００を利用した処理について説明する。以下の２つの処理について、順次説明する。
（ａ）クラス統計量データベースの構築処理
（ｂ）入力文書の標準化処理
なお、上記（ａ），（ｂ）の処理中、（ａ）クラス統計量データベースの構築処理は、（ｂ）入力文書の標準化処理に用いるクラス統計量データベースの構築処理であり、（ｂ）入力文書の標準化処理の実行以前に、予め実行してデータベースを構築するための処理である。データベースが構築されれば、その後は、同じ処理を行なう必要はない。ただし、文書コーパスデータベース１２１やオントロジーデータベース１２２が更新された場合には、必要応じてクラス統計量データベース１２３の更新処理を、構築処理と同様の処理に従って行なうことが好ましい。
【００４８】
（ａ）クラス統計量データベースの構築処理
まず、図６に示すフローを参照してクラス統計量データベースの構築処理シーケンスについて説明する。
【００４９】
ステップＳ１０１において、文書コーパスから文書を１つ抽出する。この処理は、図１に示す文書編集装置１００の文書抽出部１０２が文書コーパスデータベース１２１から文書を抽出する処理である。
【００５０】
次に、ステップＳ１０２において、文書コーパスから抽出された文書のテキストに対して、形態素解析を行い、文書を分かち書きにし、単語の集合を抽出する。この処理は、図１に示す文書編集装置１００の単語抽出部１０３の処理である。なお、形態素解析には、既存の形態素解析プログラムの適用が可能である。具体的には、例えば茶筌（ｈｔｔｐ：／／ｃｈａｓｅｎ．ｎａｉｓｔ．ｊｐ／ｈｉｋｉ／ＣｈａＳｅｎ／）等で形態素解析を行なう。
【００５１】
次に、ステップＳ１０３において、抽出された各単語について、オントロジーデータベース１２２に格納されたオントロジー上のクラスとの対応を解析する。この処理は、図１に示す文書編集装置１００の対応クラス抽出部１０３の処理として実行される。
【００５２】
この対応クラス抽出処理は、文書コーパスデータベース１２１の格納文書から抽出された各単語について、オントロジーデータベース１２２に格納されたオントロジー上のクラス対応データ（図３参照）に記録されたクラス性質情報であるラベルと一致する語の有無を判定する処理として実行する。
【００５３】
例えば、文書コーパスから抽出された文書ＩＤ＝１の文書の形態素解析結果が、
「…／残留／腫瘍／も／否定／でき／ませ／ん。」
といった分かち書きにされたテキストを持つ文書に対して、
オントロジーデータベース１２２のオントロジー上のクラス［Ｎｅｏｐｌａｓｍ］が記録され、このクラス［Ｎｅｏｐｌａｓｍ］の性質情報としてのラベル情報に、
"腫"、"腫瘍"、"腫瘤"が記録されているとする。
この場合、文書コーパスから抽出された文書中の単語［腫瘍］と同様のラベル［腫瘍］の記録されたクラスがオントロジーに存在しており、以下の対応関係情報（ａ）〜（ｃ）を生成する。
（ａ）文書コーパスから抽出された文書ＩＤ
（ｂ）文書コーパスから抽出された文書中の単語
（ｃ）単語に対応するクラス名
すなわち、上記例では、
（文書ＩＤ、単語、クラス名）＝＜１，腫瘍，Ｎｅｏｐｌａｓｍ＞
このようなデータ形式で、文書と単語とクラスの対応関係を取得する。
【００５４】
ステップＳ１０４では、文書コーパス中の全ての文書の処理が終了したか否かを判定し、終了していない場合はステップＳ１０１に戻り、未処理文書について、ステップＳ１０１〜Ｓ１０３の処理を実行する。ステップＳ１０４において、文書コーパス中の全ての文書の処理が終了したと判定した場合、ステップＳ１０５に進む。
【００５５】
ステップＳ１０５では、抽出された単語とクラスの対応関係を基にクラスの統計量を計算する。この処理は、図１に示す文書編集装置１００のクラス統計量計算部１０５の処理である。統計量は、前述したように、例えば一般的に知られているＴＦ−ＩＤＦ（Ｔｅｒｍ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ−Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）＝（単語の出現回数／単語の出現文書数）を利用する。
【００５６】
前述したようにＴＦ−ＩＤＦは、文書に出現する語の重要性、例えば検索後としての有用性を意味する指標として利用される。例えば１つの文書に頻出する語のＴＦ−ＩＤＦは高くなる。しかし、多くの文書に頻出する場合、ＴＦ−ＩＤＦの値は小さくなる。すなわち、文書に一般的に利用される語の場合、ＴＦ−ＩＤＦの値は小さくなり、特定の文書にのみ頻出する場合ＴＦ−ＩＤＦの値は高くなる傾向があり、多くの文書から特定文書を選択する場合のキーワードとして利用する場合、ＴＦ−ＩＤＦの値の高い語を利用することが有効となる。
【００５７】
ステップＳ１０６では、抽出単語対応のクラスＩＤと、統計量（ＴＦ−ＩＤＦ）をクラス統計量ＤＢに格納する。すなわち図１に示す文書編集装置１００のクラス統計量データベース１２３に格納する。この処理の結果として、先に図５を参照して説明したクラス統計量データベース１２３が構築されることになる。
【００５８】
（ｂ）入力文書の標準化処理
次に、図１の文書編集装置１００を用いて実行する入力文書の標準化処理のシーケンスについて図７に示すフローチャートを参照して説明する。
【００５９】
まず、ステップＳ２０１において、文書入力部から処理対象とする文書を入力する。この処理は、図１に示す文書編集装置１００の文書入力部１０１の処理である。
【００６０】
次に、ステップＳ２０２において、文書入力部から入力された文書のテキストに対して、形態素解析を行い、文書を分かち書きにし、単語の集合を抽出する。この処理は、図１に示す文書編集装置１００の単語抽出部１０３の処理である。なお、形態素解析には、既存の形態素解析プログラム、具体的には、先に説明した茶筌（ｈｔｔｐ：／／ｃｈａｓｅｎ．ｎａｉｓｔ．ｊｐ／ｈｉｋｉ／ＣｈａＳｅｎ／）等を利用することが可能である。
【００６１】
次に、ステップＳ２０３において、抽出された各単語について、オントロジーデータベース１２２に格納されたオントロジー上のクラスとの対応を解析する。この処理は、図１に示す文書編集装置１００の対応クラス抽出部１０４の処理である。この処理は、抽出された各単語について、オントロジーデータベース１２２に格納されたオントロジー上のクラス対応データ（図３参照）に記録されたクラス性質情報であるラベルと一致する語の有無を判定する処理として実行する。
【００６２】
先に説明した図６のフローのステップＳ１０３の処理と同様、文書から抽出された単語と同様のラベルの記録されたクラスがオントロジーに存在している場合、以下の対応関係情報（ａ）〜（ｃ）を生成する。
（ａ）文書コーパスから抽出された文書ＩＤ
（ｂ）文書コーパスから抽出された文書中の単語
（ｃ）単語に対応するクラス名
すなわち、（文書ＩＤ、単語、クラス名）
このようなデータ形式で、文書と単語とクラスの対応関係を取得する。
【００６３】
ステップＳ２０３では、このように、入力文書に含まれる単語と同様のラベルの記録されたクラスを抽出する。入力文書に対する解析処理に際しては、さらにステップＳ２０４において、入力文書に含まれる単語に対応するクラスを対応クラスとしてオントロジーのクラス階層（図４参照）に従って近傍クラスを取得する。ステップＳ２０４，Ｓ２０５の処理は、図１に示す文書編集装置１００の基準クラス抽出部１０６の処理である。
【００６４】
例えば、対応クラスからオントロジー上でｎ階層（ｎは１〜３程度の任意の値）の範囲にあるクラスを抽出する。すなわち、先に図４を参照して説明した階層構成に従って、対応クラスに近接するｎ階層のクラスについても抽出する。これらの抽出クラスには、入力文書に含まれる単語と同様のラベルの記録された対応クラスのスーパークラス（親クラス）やサブクラス（子クラス）などが含まれることになる。
【００６５】
なお、近接クラスの近傍クラスであっても、以下の条件に対応するクラスは選択しない。
（ａ）統計量の設定されていないクラス、
（ｂ）オントロジー上で「分離関係（ｄｉｓｊｏｉｎｔＷｉｔｈ）」にあるクラス、およびその分離関係クラスを経由するクラス、
これらのクラスは、選択しない。
【００６６】
分離関係（ｄｉｓｊｏｉｎｔＷｉｔｈ）の成り立つ２つのクラスの例について説明する。例えばオントロジーに記録されたクラスとして、身体の部位名を示すクラス、
クラス［手］と、
クラス［足］
があったとき、これらのクラス間に分離関係（ｄｉｓｊｏｉｎｔＷｉｔｈ）が定義されることがある。これは、ある身体の部位の実体（インスタンス）が［手］であり、かつ［足］あるということはありえないことを意味している。すなわち、分離関係（ｄｉｓｊｏｉｎｔＷｉｔｈ）の成り立つ２つのクラスは双方が共にある実体の正しいクラスとして両立し得ないクラスの関係である。
【００６７】
次にステップＳ２０５において、抽出した近傍クラスの中から、対応クラスより統計量がｐ％（ｐは１０〜５０程度の任意の値）大きくかつ統計量が最大のクラスを基準クラスとして抽出する。
【００６８】
基準クラスの抽出処理例について、図８を参照して説明する。図８はオントロジーデータベース１２２に格納されたオントロジーのクラス階層構成を示している。
対応クラス［Ｃａｒｃｉｎｏｍａ］３０１は、入力文書に含まれる単語と同様のラベルを持つクラスとしてステップＳ２０３において抽出されたクラスであり、図８に示す階層構成のクラスは、ｎ＝２として、対応クラス３０１の上下２階層分のクラスを示している。
【００６９】
各クラスに示す［ｗ］の値は、先に図５を参照して説明したクラス統計量データベース１２３に記録された統計量、すなわちＴＤ−ＩＤＦなど文書コーパスにおける出現頻度に対応する指数を示す統計量である。
【００７０】
なお、図８に示す分離関係クラス３０３は、対応クラス３０１に対して、前述した「分離関係（ｄｉｓｊｏｉｎｔＷｉｔｈ）」にあるクラスであり、基準クラスの選定対象からは除外される。
【００７１】
現在、処理対象としているクラスが、図８に示す対応クラス［Ｃａｒｃｉｎｏｍａ］３０１とし、
抽出する近傍クラスの階層数［ｎ］：ｎ＝２
基準クラスとして選択する統計量閾値としての［ｐ］：ｐ＝２０％
とした場合、
図８に示すクラスから、
基準クラス［Ｌｕｎｇ  Ｃａｒｃｉｎｏｍａ］が選択される。
すなわち、図８に示す対応クラス３０１と、分離関係クラス３０３を除く複数のクラス中、最大の統計量［ｗ］を持つクラスは、
統計量［ｗ］＝５．１の設定された対応クラスより統計量がｐ％（ｐは１０〜５０程度の任意の値）大きであり、
統計量［ｗ］＝５．１と、
対応クラス［Ｃａｒｃｉｎｏｍａ］３０１の統計量ｗ＝４．２との差分Δｗは、
Δｗ＝５．１−４．２
＝０．９
として算出される。
【００７２】
一方、対応クラス［Ｃａｒｃｉｎｏｍａ］３０１の統計量ｗ＝４．２に基づいて、統計量閾値を算出すると、
［ｐ］：ｐ＝２０％
の設定であるので、
４．２×２０％＝０．８１
となる。
差分Δｗ＝０．９は、０．８１より大であり、
クラス［Ｌｕｎｇ  Ｃａｒｃｉｎｏｍａ］の統計量ｗ＝５．１は、対応クラス［Ｃａｒｃｉｎｏｍａ］３０１の統計量ｗ＝４．２より、閾値ｐ（ｐ＝２０％）以上の差分を有する大きい値となっている。
【００７３】
基準クラスの選定条件は、以下の条件１，２となる。
（条件１）対応クラスからオントロジー上でｎ階層（ｎは１〜３程度の任意の値）の範囲にあるクラス［本例ではｎ＝２］、ただし分離関係クラスは除外、
（条件２）対応クラスより統計量がｐ％（ｐは１０〜５０程度の任意の値）大きくかつ統計量が最大のクラス［本例ではｐ＝２０％］
【００７４】
クラス［Ｌｕｎｇ  Ｃａｒｃｉｎｏｍａ］は、上記条件１，２を満足するクラスであり、図８に示すように対応クラス［Ｃａｒｃｉｎｏｍａ］３０１の基準クラス３０２として選択される。
【００７５】
なお、図８に示す例において、分離関係クラス３０３内のクラス［ｙｙｙｙｙ］の統計量は、基準クラス３０２より大きい値となっているが、［ｙｙｙｙｙ］や［ｚｚｚｚ］、［ａｄｅｎｏｍａ］は分離関係（ｄｉｓｊｏｉｎｔＷｉｔｈ）にあるクラスおよびそのサブクラスなので抽出対象から除外される。
【００７６】
次に、ステップＳ２０６において、入力文に含まれる各単語に対応して抽出された各クラス（対応クラス）と、各単語対応の対応クラスに対応して選択された基準クラスの抽象度を計算する。この処理は、図１に示す文書編集装置１００のクラス抽象度計算部１０７の処理である。
【００７７】
このクラス抽象度の算出処理例について説明する。クラス抽象度の算出処理手法としてはいくつかの手法が適用可能であるが、基本的には、
基準クラスの抽象度［ａ］をａ＝０、
として設定し、さらに、基準クラスの近傍にある対応クラス等の近傍クラスの抽象度を以下のいずれかの手法（ア），（イ）を用いて決定する。
（ア）オントロジー上の基準クラスからの階層の距離に基づいて抽象度を算出する手法、
（イ）基準クラスのプロパティ数との差に基づいて抽象度を算出する手法、
以下、これらの２つの手法について図９、図１０を参照して説明する。
説明する。
【００７８】
（ア）オントロジー上の基準クラスからの階層の距離に基づいて抽象度を算出する手法、
まず、オントロジー上の基準クラスからの階層の距離に基づいて抽象度を算出する手法について、図９を参照して説明する。
【００７９】
図９には、入力部に含まれる単語に対応して選択されたクラス、すなわち対応クラス３２１と、その近傍クラスから上記した手法によって選択された基準クラス３２２を含むクラス階層構成を示している。
対応クラス３２１は、入力部に含まれる単語に対応して選択されたクラスであり、単語に相当する性質情報としてのラベルが記録されたクラスである。基準クラス３２２は、前述した基準クラスの選定条件、すなわち、
（条件１）対応クラスからオントロジー上でｎ階層（ｎは１〜３程度の任意の値）の範囲にあるクラス、ただし分離関係クラスは除外、
（条件２）対応クラスより統計量がｐ％（ｐは１０〜５０程度の任意の値）大きくかつ統計量が最大のクラス、
この条件を満足するクラスとして選択されたクラスである。
【００８０】
本例では、各クラスの抽象度を、オントロジー上の基準クラスからの階層の距離によって決定する。具体的には、あるクラスから、スーパークラス（親クラス）方向に進む場合、抽象度の値をプラス（＋１）し、サブクラス（子クラス）方向に進む場合、抽象度の値をマイナス（−１）するという規則に従って、各クラスの抽象度を設定する。
【００８１】
図９に示す例では、まず、基準クラス３２２の抽象度［ａ］をａ＝０とする。この場合、
基準クラス３２２のスーパークラス（親クラス）の抽象度［ａ］はａ＝１
基準クラス３２２のサブクラス（子クラス）の抽象度［ａ］はａ＝−１
基準クラス３２２のシブリングクラス（兄弟クラス）の抽象度［ａ］はａ＝０
となる。なお、
基準クラス３２２のスーパークラス（親クラス）の、さらにスーパークラス（親クラス）の抽象度［ａ］はａ＝２
となる。
このように、クラス階層に応じて抽象度を設定する。
【００８２】
この抽象度の設定手法は、基本的にオントロジーのクラス階層構成に従ったものである。すなわちオントロジーにおいて、スーパークラス（親クラス）方向に進むに従って上位概念となり、語としての抽象度が増加し、サブクラス（子クラス）方向に進むに従って下位概念となり、語としての抽象度が減少する設定であり、この抽象度の設定手法はこのオントロジーのクラス階層構成に従った手法である。
【００８３】
（イ）基準クラスのプロパティ数との差に基づいて抽象度を算出する手法、
次に、図１０を参照して、基準クラスのプロパティ数との差に基づいて抽象度を算出する手法について説明する。
【００８４】
先に図３を参照して説明したようにオントロジーの各クラスには、プロパティ（性質情報）としてのラベルが設定されている。本手法は、このクラスに設定されたプロパティ（性質情報）の数に応じて、各クラスの抽象度を設定する手法である。
【００８５】
例えばクラスに設定されたプロパティの数が多いほどクラス対応抽象度は低い値とし、クラスに設定されたプロパティの数が少ないほどクラス対応抽象度は高い値とする。
【００８６】
具体的には、例えば図１０に示すように、まず基準クラス３３２の抽象度を０とする。この基準クラスに設定されたプロパティ（性質情報）の数はｐ１〜ｐ４の４つである。
【００８７】
次に、基準クラス選択の際に選定された近傍クラスの各プロパティ数に応じて、各クラスの抽象度を設定する。
基準クラスを抽象度ａ＝０とする。
基準クラスのプロパティ（性質情報）数は［４］であり、
他のクラスのプロパティ数を検証し、基準クラスのプロパティ数［４］を基準として、プロパティが１つ減ると抽象度ａをプラス１とし、プロパティ数が１つ増えると抽象度ａをマイナス１とする。
【００８８】
図１０に示す例では、例えば対応クラス３３１は２つのプロパティが記録されたクラスであり、基準クラスのプロパティ（性質情報）数は［４］より２つプロパティ数が少ないので、抽象度ａはａ＝２となる。
【００８９】
この抽象度設定手法は、基本的にオントロジーのプロパティ（性質情報）の設定状況に対応した手法である。すなわちオントロジーにおいて、上位概念の語は、抽象度が増加し、またプロパティ（性質情報）の設定数が減少する傾向にあり、下位概念の語は、抽象度が減少し、それとともにプロパティ（性質情報）の設定数が増加する傾向にある。この図１０を参照して説明した手法は、このオントロジーのプロパティ設定構成に従った手法である。
【００９０】
図７のフローにおけるステップＳ２０６では、図９または図１０を参照して説明した手法で、入力文に含まれる各単語に対応して抽出された各クラス（対応クラス）と、各単語対応の対応クラスに対応して選択された基準クラスの抽象度を計算する。この処理は、図１に示す文書編集装置１００のクラス抽象度計算部１０７の処理である。
【００９１】
次に、ステップＳ２０７に進み、入力文書内の各単語に対応して抽出された全てのクラス（対応クラス）の抽象度の分散［Ｖ］を計算し、その計算された分散値［Ｖ］を［文書の抽象度］として設定する。なお、文書の抽象度は分散に限るものではなく、平均等を用いてもよい。ステップＳ２０７〜Ｓ２０９の処理は、図１に示す文書編集装置１００の文書抽象度計算部１０８の処理として実行される。
【００９２】
次に、ステップＳ２０８において、分散［Ｖ］と予め定めた閾値［ｍ］を比較し、ステップＳ２０９において、
分散Ｖ≧閾値ｍ
上記式が成立するか否かを判定する。
上記式が成立しない場合、すなわち分散［Ｖ］が閾値［ｍ］未満である場合、処理対象とした入力文に含まれる単語の抽象度のばらつきが少ない。すなわちほぼ同一レベルの抽象度を持つ単語が使用された文であると判断して処理を終了する。
【００９３】
一方、
分散Ｖ≧閾値ｍ
上記式が成立する場合、すなわち分散［Ｖ］が閾値［ｍ］以上である場合、処理対象とした入力文に含まれる単語の抽象度のばらつきが大きい。すなわち抽象度の異なる単語が使用された文であると判断して、ステップＳ２１０に進む。
【００９４】
ステップＳ２１０は、文書の標準化処理であり、図１に示す文書標準化処理部１０９において実行する処理である。標準化処理としては、各語に対応する規定クラスの近傍において検出された基準クラスが存在する各語について、入力文に使用されていた語を、基準クラスに対応する語に置き換える編集処理を行なう。この編集処理によって、編集された文に含まれる語は基準クラスの語に置き換えられ、抽象度が揃えられた語からなる文に変更されることになる。
【００９５】
なお、このような自動編集を行なう構成としてもよいが、自動編集を行わず、ユーザに対して、入力文に含まれる各単語に対応して選定された基準クラス情報を提示して、ユーザに基準クラス対応の語への置き換えを行うか否かを判定させて、ユーザの意思に応じた編集処理を実行させる構成としてもよい。
【００９６】
上述したように、本発明の文書編集装置では、文書に含まれる各単語についての抽象度を均一にする処理を実行する構成であり、抽象度の異なる様々な語が使用された文を自動的に修正し、抽象度レベルが揃った語からなる文書（標準化文書）を生成することが可能となる。
【００９７】
［第２実施例］
図１１に、本発明の文書編集装置の第２実施例の構成を示す。図１１に示す文書編集装置５００と、図１に示した文書編集装置１００との差異は、図１に示す構成中のクラス統計量計算部１０５を、図１１では、文書作成者対応クラス統計量計算部５０１と、クラス統計量計算部（分散）５０２に置き換え、クラス統計量データベース５０３の格納データを変更した点である。
【００９８】
すなわち、この第２実施例では、クラス統計量データベース５０３に格納するデータを、先の実施例と異なり、各文書作成者毎のばらつきを排除したデータとしている。
【００９９】
具体的には、先の実施例において、図６を参照して説明したクラス統計量データベースの構築処理シーケンスが異なることになる。また、図７を参照して説明した入力文書の標準化処理においても、クラス統計量データベース５０３の統計量が適用されることになる。
【０１００】
本実施例におけるクラス統計量データベースの構築処理シーケンスについて、図１２に示すフローを参照して説明する。
【０１０１】
ステップＳ３０１において、文書コーパスから文書を１つ抽出する。この処理は、図１１に示す文書編集装置５００の文書抽出部１０２が文書コーパスデータベース１２１から文書を抽出する処理である。なお、この処理において、文書作成者情報も取得する。
【０１０２】
次に、ステップＳ３０２において、文書コーパスから抽出された文書のテキストに対して、形態素解析を行い、文書を分かち書きにし、単語の集合を抽出する。この処理は、図１１に示す文書編集装置５００の単語抽出部１０３の処理である。なお、形態素解析には、既存の形態素解析プログラムの適用が可能である。具体的には、例えば茶筌（ｈｔｔｐ：／／ｃｈａｓｅｎ．ｎａｉｓｔ．ｊｐ／ｈｉｋｉ／ＣｈａＳｅｎ／）等で形態素解析を行なう。
【０１０３】
次に、ステップＳ３０３において、抽出された各単語について、オントロジーデータベース１２２に格納されたオントロジー上のクラスとの対応を解析する。この処理は、図１１に示す文書編集装置５００の対応クラス抽出部１０３の処理として実行される。
【０１０４】
この対応クラス抽出処理は、文書コーパスデータベース１２１の格納文書から抽出された各単語について、オントロジーデータベース１２２に格納されたオントロジー上のクラス対応データ（図３参照）に記録されたクラス性質情報であるラベルと一致する語の有無を判定する処理として実行する。
【０１０５】
ステップＳ３０４では、文書コーパス中の全ての文書の処理が終了したか否かを判定し、終了していない場合はステップＳ３０１に戻り、未処理文書について、ステップＳ３０１〜Ｓ３０３の処理を実行する。ステップＳ３０４において、文書コーパス中の全ての文書の処理が終了したと判定した場合、ステップＳ３０５に進む。
【０１０６】
ステップＳ３０５では、抽出された単語とクラスの対応関係を基にクラスの統計量を計算する。この処理は、図１１に示す文書編集装置５００の文書作成者対応クラス統計量計算部５０１の処理である。統計量は、前述したように、例えば一般的に知られているＴＦ−ＩＤＦ（Ｔｅｒｍ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ−Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）＝（単語の出現回数／単語の出現文書数）を利用する。
【０１０７】
ただし、本実施例では、この統計量を文書作成者毎に個別のデータとして算出する。すなわち、文書作成者はそれぞれ文書作成の「癖」があり、作成者毎に、よく使用する語や使用しない語に偏りがある。従ってこの統計量も作成者毎に大きく異なる場合がある。
【０１０８】
ステップＳ３０６では、抽出単語に対応する各クラスの各文書作成者対応の統計量（ＴＦ−ＩＤＦ）の分散を算出し、算出した分散の逆数をそのクラスの統計量とする。この処理は、図１１に示す文書編集装置５００のクラス統計量計算部５０２の処理である
【０１０９】
ステップＳ３０７では、抽出単語対応のクラスＩＤと、ステップＳ３０６において算出した［各文書作成者対応の統計量（ＴＦ−ＩＤＦ）の分散の逆数］を、クラス対応の統計量として対応付けてクラス統計量ＤＢに格納する。
【０１１０】
この処理により、図１１に示す文書編集装置５００のクラス統計量データベース５０３に格納されるデータは、作成者毎の「癖」などによって影響されない、ばらつきの少ない統計量が記録されることになる。
【０１１１】
本実施例における文書標準化処理は、先の実施例で説明した図７に示すフローと同様の処理であるが、図７のフローにおけるステップＳ２０５において利用する統計量の値が、先の実施例と異なる値であり、上述した作成者毎の「癖」などによって影響されない、ばらつきの少ない統計量（各文書作成者対応の統計量（ＴＦ−ＩＤＦ）の分散の逆数）となり、これにより、的確な基準クラスの選択が実行され、より品質の高い文書標準化が実現されることになる。
【０１１２】
最後に、上述した処理を実行する文書編集装置を構成する情報処理装置のハードウェア構成例について、図１３を参照して説明する。文書編集装置を構成する情報処理装置は、ハードウェアとしては例えばＰＣによって実現可能である。ＣＰＵ（Central Processing Unit）７０１は、ＯＳ（Operating System)に対応する処理や、上述の実施例において説明した、
（ａ）クラス統計量データベースの構築処理
（ｂ）入力文書の標準化処理
これらの処理などを実行する。これらの処理は、各情報処理装置のＲＯＭ、ハードディスクなどのデータ記憶部に格納されたコンピュータ・プログラムに従って実行される。
【０１１３】
ＲＯＭ（Read Only Memory）７０２は、ＣＰＵ７０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。ＲＡＭ（Random Access Memory）７０３は、ＣＰＵ７０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を格納する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバス７０４により相互に接続されている。
【０１１４】
ホストバス７０４は、ブリッジ７０５を介して、ＰＣＩ(Peripheral Component Interconnect/Interface)バスなどの外部バス７０６に接続されている。キーボード７０８、ポインティングデバイス７０９は、ユーザにより操作される入力デバイスである。ディスプレイ７１０は、液晶表示装置またはＣＲＴ（Cathode Ray Tube）などから成り、各種情報をテキストやイメージで表示する。
【０１１５】
ＨＤＤ（Hard Disk Drive）７１１は、ハードディスクを内蔵し、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ７０１によって実行するプログラムや情報を記録または再生させる。ハードディスクは、例えば、オントロジー、テキストコーパス、クラス統計量、辞書などの格納手段などに利用され、さらに、データ処理プログラム等、各種コンピュータ・プログラムが格納される。
【０１１６】
ドライブ７１２は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体７２１に記録されているデータまたはプログラムを読み出して、そのデータまたはプログラムを、インタフェース７０７、外部バス７０６、ブリッジ７０５、およびホストバス７０４を介して接続されているＲＡＭ７０３に供給する。
【０１１７】
接続ポート７１４は、外部接続機器７２２を接続するポートであり、ＵＳＢ，ＩＥＥＥ１３９４等の接続部を持つ。接続ポート７１４は、インタフェース７０７、および外部バス７０６、ブリッジ７０５、ホストバス７０４等を介してＣＰＵ７０１等に接続されている。通信部７５１５は、ネットワークに接続され、例えば外部のデータベース８０１との通信によりデータ検索を実行する。
【０１１８】
なお、図１３に示す情報処理装置のハードウェア構成例は、ＰＣを適用して構成した装置の一例であり、本発明の文書編集装置は、図１３に示す構成に限らず、上述した実施例において説明した処理を実行可能な構成であればよい。
【０１１９】
以上、特定の実施例を参照しながら、本発明について詳解してきた。しかしながら、本発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が実施例の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。本発明の要旨を判断するためには、特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。
【０１２０】
また、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。例えば、プログラムは記録媒体に予め記録しておくことができる。記録媒体からコンピュータにインストールする他、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットといったネットワークを介してプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。
【０１２１】
なお、明細書に記載された各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。
【産業上の利用可能性】
【０１２２】
以上、説明したように、本発明の一実施例の構成によれば、入力文書に含まれる単語を抽出し、抽出単語に対応するオントロジー上のクラスを対応クラスとして選択し、さらに、対応クラスの近傍クラスから、文書コーパスにおける出現頻度情報を示す統計量の高いクラスを基準クラスとして選択し、入力文書内の各単語に対応して抽出された全ての対応クラスの抽象度の分散または平均を文書抽象度として算出して、算出した文書抽象度と閾値との比較により、入力文書に含まれる単語の抽象度のばらつき度合いを判定し、ばらつき度合いが大きいと判定された場合には入力文書に含まれる単語を基準クラス対応の単語に置き換える処理、または、基準クラス情報の提示を行なう構成としたので、抽象度のばらつきのある単語を利用した文書を変更して、均一の抽象度を持つ単語の利用された文書を生成することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０１２３】
【図１】本発明の一実施例に係る文書編集装置の構成例について示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施例に係る文書編集装置において利用する文書コーパスの例について説明する図である。
【図３】本発明の一実施例に係る文書編集装置において利用するオントロジーの例について説明する図である。
【図４】本発明の一実施例に係る文書編集装置において利用するオントロジーの例について説明する図である。
【図５】本発明の一実施例に係る文書編集装置において利用するクラス統計量の例について説明する図である。
【図６】本発明の一実施例に係る文書編集装置において実行するクラス統計量データベースの構築処理シーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。
【図７】本発明の一実施例に係る文書編集装置において実行する入力文書の標準化処理シーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。
【図８】本発明の一実施例に係る文書編集装置において実行する基準クラスの抽出処理例について説明する図である。
【図９】本発明の一実施例に係る文書編集装置において実行するオントロジー上の基準クラスからの階層の距離に基づいて抽象度を算出する手法について説明する図である。
【図１０】本発明の一実施例に係る文書編集装置において実行する基準クラスのプロパティ数との差に基づいて抽象度を算出する手法について説明する図である。
【図１１】本発明の一実施例に係る文書編集装置の構成例について示すブロック図である。
【図１２】本発明の一実施例に係る文書編集装置において実行するクラス統計量データベースの構築処理シーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。
【図１３】本発明の一実施形態に係る文書編集装置を構成する情報処理装置のハードウェア構成例について説明する図である。
【符号の説明】
【０１２４】
１００  文書編集装置
１０１  文書入力部
１０２  文書抽出部
１０３  単語抽出部
１０４  対応クラス抽出部
１０５  クラス統計量計算部
１０６  基準クラス抽出部
１０７  クラス抽象度計算部
１０８  文書抽象度計算部
１０９  文書標準化処理部
１２１  文書コーパス記憶部
１２２  オントロジーデータベース
１２３  クラス統計量データベース
２０１  クラスＡ
２１１〜２１３  クラス
２２１〜２２２  クラス
３０１  対応クラス
３０２  基準クラス
３０３  分離関係クラス
３２１  対応クラス
３２２  基準クラス
３３１  対応クラス
３３２  基準クラス
５００  文書編集装置
５０１  文書作成者対応クラス統計量計算部
５０２  クラス統計量計算部
５０３  クラス統計量データベース
７０１  ＣＰＵ(Central Processing Unit)
７０２  ＲＯＭ（Read-Only-Memory）
７０３  ＲＡＭ（Random Access Memory）
７０４  ホストバス
７０５  ブリッジ
７０６  外部バス
７０７  インタフェース
７０８  キーボード
７０９  ポインティングデバイス
７１０  ディスプレイ
７１１  ＨＤＤ（Hard Disk Drive）
７１２  ドライブ
７１４  接続ポート
７１５  通信部
７２１  リムーバブル記録媒体
７２２  外部接続機器
８０１  データベース
【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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【図１３】
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