(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書を解析するための文書解析システムであって、
文書から名詞のキーワードを抽出する手段と、
前記文書において抽出された前記キーワードの近傍から関連語の候補となる名詞及び動詞である単語を抽出する第１の抽出手段と、
前記関連語の候補の中から前記キーワードと係り受けの関係にある動詞について、同義語の関係にあるものは一の動詞とみなして前記文書中の出現頻度を合計してカウントし、前記出現頻度の最も高い動詞を前記関連語として抽出する第２の抽出手段と、
前記関連語の候補のうち、前記関連語として抽出されなかった単語を前記関連語に属する類語情報とする手段と、
前記関連語と前記類語情報を前記キーワードに対応させて保持する保持手段と、
を具備することを特徴とする文書解析システム。
【請求項２】
コンピュータを、
文書から名詞のキーワードを抽出する手段と、
前記文書において抽出された前記キーワードの近傍から関連語の候補となる名詞及び動詞である単語を抽出する第１の抽出手段と、
前記関連語の候補の中から前記キーワードと係り受けの関係にある動詞について、同義語の関係にあるものは一の動詞とみなして前記文書中の出現頻度を合計してカウントし、前記出現頻度の最も高い動詞を前記関連語として抽出する第２の抽出手段と、
前記関連語の候補のうち、前記関連語として抽出されなかった単語を、前記関連語に属する類語情報とする手段と、
前記関連語と前記類語情報を前記キーワードに対応させて保持する保持手段と、
して機能させるプログラムが記録された記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、文書解析システム及び記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
昨今、インターネットや通信ネットワーク等を通じて、文書情報データベースから情報を検索することが多い。通常の情報検索では、ユーザがキーワード等の条件を入力することで関連情報が出力され、ユーザによる条件の追加や条件のＡＮＤ／ＯＲを採ることにより、情報が絞り込まれ、ユーザの所望の情報が得られる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このようなキーワードによる情報検索では、ユーザがどのような視点でそのキーワードを選択したかが考慮されず、入力したキーワードに関する膨大な情報が出力され、ユーザが所望する情報を得るまでに手間がかかるという問題がある。
【０００４】
本発明はこのような問題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、検索作業においてユーザの視点が入力でき、検索作業効率の高いデータベースを構築する文書解析システムを提供することにある。
【０００５】
前述した目的を達成するために第１の発明は、文書を解析するための文書解析システムであって、文書から名詞のキーワードを抽出する手段と、前記文書において抽出された前記キーワードの近傍から関連語の候補となる名詞及び動詞である単語を抽出する第１の抽出手段と、前記関連語の候補の中から前記キーワードと係り受けの関係にある動詞について、同義語の関係にあるものは一の動詞とみなして前記文書中の出現頻度を合計してカウントし、前記出現頻度の最も高い動詞を前記関連語として抽出する第２の抽出手段と、前記関連語の候補のうち、前記関連語として抽出されなかった単語を、前記関連語に属する類語情報とする手段と、前記関連語と前記類語情報を前記キーワードに対応させて保持する保持手段と、を具備することを特徴とする文書解析システムである。
【０００６】
第２の発明は、コンピュータを、文書から名詞のキーワードを抽出する手段と、前記文書において抽出された前記キーワードの近傍から関連語の候補となる名詞及び動詞である単語を抽出する第１の抽出手段と、前記関連語の候補の中から前記キーワードと係り受けの関係にある動詞について、同義語の関係にあるものは一の動詞とみなして前記文書中の出現頻度を合計してカウントし、前記出現頻度の最も高い動詞を前記関連語として抽出する第２の抽出手段と、前記関連語の候補のうち、前記関連語として抽出されなかった単語を、前記関連語に属する類語情報とする手段と、前記関連語と前記類語情報を前記キーワードに対応させて保持する保持手段と、して機能させるプログラムが記録された記録媒体である。
【０００７】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を詳細に説明する。図１は、本実施の形態に係る文書解析システム１の概略構成を示す図である。
【０００８】
図１において、コンピュータ７には文書読取装置５、キーワードデータベース１１、関連語情報データベース１３、及び文書データベース１５が設けられる。文書読取装置５は、紙媒体に印刷された文書３のテキストを読取るものであり、例えば、ＯＣＲ等である。
【０００９】
キーワードデータベース１１は概念的に階層構造をとるキーワード群を保持する。関連語情報データベース１３は検索時の視点の情報となる関連語情報を保持する。文書データベース１５は解析未処理の文書または解析処理済みの文書を保持する。
【００１０】
ＣＤ−ＲＯＭ１７はコンピュータ７に後述するような文書解析処理を行わせるためのプログラムを記録する。
尚、このプログラムはＣＤ−ＲＯＭ１７以外の記録媒体に格納されてもよい。
【００１１】
図２はキーワードデータベース１１に保持されるキーワードの構成を示す図である。キーワードデータベース１１には、あらゆる分野別に名詞がその概念ごとに階層型に登録されている。以下の説明は「食材」を例にとって行う。
【００１２】
図２に示すように、上位概念である「食材」の内、上位語２３は例えば「乳製品」、「肉類」、…といったものがある。その上位語２３の下には、概念的にその上位語２３に属するキーワード２５が登録される。例えば、上位語「乳製品」には、「チーズ」、「バター」といったキーワード２５が登録される。
【００１３】
図３は関連語情報データベース１３に保持される関連語情報の一例を示す図である。関連語情報とは図３に示す関連語３３とそれに属する類語情報３５である。関連語３３は、ユーザがキーワード２５に関する情報を検索する場合に、どのような情報を所望しているか、即ち視点を入力するために設けられるものである。
【００１４】
従って、ユーザのキーワード２５に対する視点が明確になるように、関連語３３には動詞が選ばれる。例えば、キーワード２５が「チーズ」である場合、関連語３３はユーザが「チーズ」をどうしたいか、即ち「チーズ」に対する消費行動を示すものであり、図３に示すように「使う」、「買う」、「食べる」、「知る」等がある。
【００１５】
類語情報３５は、ユーザが自分の所望する情報に適した関連語３３を選択するために参照とする情報であり、関連語３３に属する。例えば、関連語「使う」に対する類語情報３５は「料理、調理、切り方、保存法製品、製法、原材料、原産国、地方、輸入、…」等がある。このように類語情報３５を参照すれば、ユーザは関連語「使う」の意味を明確に判断でき、適切な関連語３３を選択することができる。
【００１６】
尚、関連語情報データベース１３において、関連語３３及び類語情報３５はキーワード２５に対応させて登録される。
【００１７】
次に、関連語情報データベース１３の作成方法について説明する。図４は関連語３３及び類語情報３５の登録作業の手順を示すフローチャートである。
文書３は文書読取装置５によって読み取られ、コンピュータ７によって次のような解析が行われる。文書３中のテキストを形態素解析して、名詞のみを抽出し（ステップ４０１）、抽出した名詞の内一つを取り出して（ステップ４０２）、以下の処理を行う。
【００１８】
ステップ４０１で解析対象とする文書は同じ分野の文書である。例えば、視点として「食べる事」に関する関連語３３を導きたい場合、グルメ情報やレストランガイドブック等の文書を入力する。
【００１９】
抽出された名詞をキーワードデータベース１１のキーワード２５と照合し、キーワードデータベース１１に登録されているかどうかを判定する（ステップ４０３）。キーワードデータベース１１に登録されていない場合、当該名詞が文書中に出現する頻度の高い名詞であればキーワードデータベース１１に登録する（ステップ４０５）。
【００２０】
抽出された名詞がキーワードデータベース１１に登録されている場合、文書３において名詞、即ちキーワードの近傍から関連語候補を抽出し（ステップ４０４）、キーワードの品詞情報を元に、キーワードに対する係受けパターンを解析する（ステップ４０６）。
【００２１】
登録作業者によって関連語候補の出現パターンが入力され（ステップ４０７）、選択された出現パターンの近傍の単語を頻度順に表示する（ステップ４０８）。この中で出現頻度の高い単語が関連語３３として登録され（ステップ４０９）、その他の単語が類語情報３５として登録される（ステップ４１０）。
【００２２】
次に、抽出された名詞がまだ存在するかを判定し（ステップ４１１）、抽出された名詞がなくなるまで、ステップ４０２からステップ４１０の作業を繰り返し、関連語３３と類語情報３５を登録する。
【００２３】
以下、ステップ毎に詳細に説明する。
ステップ４０４、４０６
図５は、キーワードの近傍のテキストを示す図である。ここで、キーワード２５を「チーズ」としたとき、文書３−１において「チーズ」の周辺のテキストが関連語候補として選択され、動詞情報５３、名詞情報５５、格情報５７等の品詞情報を参照して単語に分けられ、キーワードの「チーズ」とその他の単語の係受けが解析される。
【００２４】
ここで、動詞情報５３とは動詞に関する情報であり、名詞情報５５とは名詞に関する情報であり、格情報５７とは主格、目的格等を判別するための情報である。  係受けの解析とは、例えば図５に示す「チーズを食べる」というテキストでは、「チーズ」が「食べる」という動詞の目的語になるということを明かにすることである。
【００２５】
ステップ４０７、ステップ４０８、ステップ４０９
以上のように、関連語候補の解析が行われ、関連語候補の出現パターンが登録作業者により入力される。例えば、「チーズを食べる」は「チーズを食す」、「チーズを味わう」などと同意義であり、このような同義語を考慮して、関連語候補の単語の出現頻度が数えられる。
【００２６】
図６は関連語候補とその代表語を示す図である。分野別に文書を解析し、キーワード「チーズ」に対して分野ごとの関連語候補の単語群６１−１、６１−２、６１−３が求められる。例えば、レストランガイド等の文書を解析した場合、「レストラン、シェフ、店、美味しく、食べる、…」といった単語が含まれる関連語候補６１−２が得られる。
【００２７】
この関連語候補６１−２の単語の中から、同義語を含んでカウントした頻度が最も高く、動詞である単語が関連語候補の代表語であり、関連語３３として関連語情報データベース１３に登録される。また、関連語候補６１−２の単語の内、代表語以外の単語は類語情報３５として関連語情報データベース１３に登録される。
【００２８】
図６に示す関連語候補６１−２の単語のうち、「食べる」の出現頻度が最も高ければ「食べる」を関連語３３として登録し、その他の「レストラン、シェフ、店、美味しく、…」の単語は類語情報３５として登録される。類語情報３５はユーザがキーワード２５である「チーズ」に対する目的を判断するために有効である。
【００２９】
以上のような文書解析を各分野の文書に行うことで、分野ごとの関連語３３と類語情報３５が登録され、関連語情報データベース１３が構築される。
【００３０】
このように、本発明の実施の形態によれば、ユーザがキーワード２５に関する情報検索を行う際、キーワード２５に対する目的を明確にできるような関連語情報データベース１３が提供でき、情報検索作業の効率が高まる。
【００３１】
尚、関連語３３は動詞としたが、検索要件によってはその他の品詞を関連語３３として登録することもできる。
また、解析対象となる文書は外部記憶装置等に設けられた文書データベース１５から読み出しても構わない。
【００３２】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように本発明によれば、検索作業においてユーザの視点が入力でき、検索作業効率の高いデータベースを構築する文書解析システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の１実施の形態に係る文書解析システム１を示す図
【図２】  キーワードデータベース１１を示す図
【図３】  関連語情報データベース１３を示す図
【図４】  関連語３３と類語情報３５の登録作業を示すフローチャート
【図５】  文書３−１におけるキーワードの近傍を示す図
【図６】  関連語候補６１を示す図
【符号の説明】
１………文書解析システム
３………文書
５………文書読取装置
７………コンピュータ
１１………キーワードデータベース
１３………関連語情報データベース
１５………文書データベース
１７………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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