(57)【要約】【課題】コンピューターを用いて文章の意味構造解析処理を実現するための意味位相概念データを生成する方法を得る。【解決手段】単語とこの単語の意味を説明する一つ以上の語釈文とを関連付けて記憶する記憶手段を備えたコンピューターによって単語の基底データベースを生成する方法であって、記憶手段から単語を読み出すステップ、読み出した単語に関連付けて記憶されている語釈文を記憶手段から読み出すステップ、読み出した語釈文を形態素解析処理により単語分割するステップ、分割された単語が基底に該当するか否かを判断するステップ、判断ステップで基底に該当した単語を読み出した単語に対する基底として関連付けるステップ、分割した単語が基底に該当しない場合に当該単語が基底に該当するまで上記のステップを再帰的に行うステップとを有する基底データベース生成方法による。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
単語とこの単語の意味を説明する一以上の語釈文を関連付けて記憶する第一記憶手段と、上記単語と基底を関連付けて記憶する第二記憶手段とを備えたコンピュータにより、単語の基底データベースを生成する方法であって、
上記コンピュータが、
上記第一記憶手段から上記単語を読み出すステップと、
上記ステップで読み出した単語に関連付けて記憶されている上記語釈文を上記第一記憶手段から読み出す語釈文読み出しステップと、
上記語釈文を単語に分割する単語分割ステップと、
上記第一記憶手段から読み出した単語または上記語釈文から分割した単語が基底に該当するか否かを判断する基底判断ステップと、
上記基底判断ステップにおいて上記単語が基底に該当すると判断された場合、この単語を基底と関連付けて第二記憶手段に記憶する基底関連付けステップと、
上記基底判断ステップにおいて上記単語が基底に該当しないと判断された場合、この単語を用いて上記語釈文読出しステップ、上記単語分割ステップ及び上記基底判断ステップを再帰的に行う再帰ステップとを有することを特徴とする基底データベース生成方法。
【請求項２】
上記再帰ステップは、語釈文から分割された全ての単語に対して基底判断処理を行なったか否かを判断する判断ステップと、
上記基底判断ステップにおいて同じ単語が判断対象として出現した場合には、この単語が既に関連付けられた基底を第二記憶手段から読み出すステップと、
上記読み出した基底に対して上記語釈文の読出しに用いた単語を関連付けて第二記憶手段に記憶するステップとを有することを特徴とする請求項１記載の基底データベース作成方法。
【請求項３】
単語とこの単語の意味を説明する一以上の語釈文を関連付けて記憶する第一記憶手段、単語とその単語の出現頻度を関連付けて記憶する第二記憶手段、基底リストを記憶する第三記憶手段とを備えたコンピュータにより、この単語の基底データベースに用いる基底リストを作成する方法であって、
上記コンピュータが、
上記第一記憶手段より、単語を読み出すステップと、
上記第一記憶手段から読み出した単語に関連付けて記憶されている語釈文を読み出す語釈文読み出しステップと、
上記読み出した語釈文を単語に分割する単語分割ステップと、
上記分割した単語を第二記憶手段に登録するステップと、
上記分割した単語に対応する語釈文を第一記憶手段から読み出すステップと、
上記読み出した語釈文に対して単語分割処理、単語登録処理、語釈文データ読出し処理を再帰的に行うステップと、
上記第二記憶手段に記憶した単語の頻度情報を用いて特定の単語のみを抽出し第三記憶手段に記憶するステップとを有することを特徴とする基底データベース作成方法に用いる基底リスト作成方法。
【請求項４】
単語とこの単語の意味を説明する一以上の語釈文を関連付けて記憶する第一記憶手段と、上記単語と基底を関連付けて記憶する第二記憶手段と、
上記第一記憶手段から上記単語を読み出す手段と、
上記第一記憶手段から上記読み出した単語に関連付けて記憶されている語釈文を読み出す語釈文読出し手段と、
読み出した語釈文を単語に分割する単語分割手段と、
上記第一記憶手段から読み出した単語または上記語釈文から分割した単語が基底に該当するか否かを判断する基底判断手段と、
上記基底判断手段において上記単語が基底に該当すると判断された場合、この単語を基底と関連付けて第二記憶手段に記憶する基底関連付け手段と、
上記基底判断手段において上記単語が基底に該当しないと判断された場合、この単語を用いて上記語釈文読出し手段、上記単語分割手段及び上記基底判断手段の動作を再帰的に行う再帰手段とを有することを特徴とする基底データベース生成装置。
【請求項５】
語釈文から分割された全ての単語に対して基底判断手段による処理を行ったか否かを判断する判断手段と、
上記判断手段において既に処理された単語であると判断された場合に、この単語と関連付けられている基底を第二記憶手段から読み出す読出し手段と、
上記読み出した基底に対して上記語釈文の読出しに用いた単語を関連付けて第二記憶手段に記憶する手段とを有することを特徴とする請求項４記載の基底データベース生成装置。
【請求項６】
単語とこの単語の意味を説明する一以上の語釈文を関連付けて記憶する第一記憶手段と
、
単語とその単語の出現頻度を関連付けて記憶する第二記憶手段と、
上記第一記憶手段から単語を読み出す手段と、
上記第一記憶手段から読み出した単語に関連付けて記憶されている語釈文を読み出す手段と、
上記読み出した語釈文を単語に分割する手段と、
上記単語を第二記憶手段に登録する手段と、
上記単語が既に第二記憶手段に登録されている場合には、既に登録されている同じ単語の頻度情報に１を加算する手段と、
上記第二記憶手段に記憶した単語の頻度情報を用いて特定の単語のみを抽出し記憶する第三記憶手段とを有することを特徴とする基底リスト生成装置。
【請求項７】
単語とこの単語の意味を説明する一以上の語釈文を関連付けて記憶する第一記憶手段と、上記単語と基底を関連付けて記憶する第二記憶手段とを備えたコンピュータを、
上記第一記憶手段より上記単語を読み出す手段、
上記第一記憶手段から上記読み出した単語に関連付けて記憶されている語釈文を読み出す手段、
読み出した語釈文を単語に分割する単語分割手段、
上記第一記憶手段から読み出した単語または上記語釈文から分割した単語が基底に該当するか否かを判断する基底判断手段、
上記基底判断手段において、基底に該当すると判断された単語を上記読み出した単語に対応する基底として関連付けて第二記憶手段に記憶する基底関連付け手段、
上記基底判断手段において、上記分割した単語が基底に該当しないと判断した場合に当該単語に対応する語釈文を第一記憶手段から読み出して、読み出した語釈文に対する単語分割手段及び単語に対する基底判断手段の動作を語釈文から分割した単語が基底となるまで再帰的に行う再帰手段として動作させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項８】
コンピュータを、
上記分割手段によって分割された単語に対して基底判断手段による処理を行ったか否かを判断する判断手段、
上記判断手段によって既に処理された単語であると判断された場合に、この単語と関連付けられている基底を第二記憶手段から読み出す読出し手段、
上記読み出した基底に対して上記分割された単語の元である語釈文の読出しに用いた単語と関連付けて第二記憶手段に記憶する手段として動作させることを特徴とする請求項７記載のコンピュータプログラム。
【請求項９】
コンピュータを、
単語とこの単語の意味を説明する一以上の語釈文を関連付けて記憶する第一記憶手段、
単語とその単語の出現頻度を関連付けて記憶する第二記憶手段、
上記出現頻度によって並べ替える手段、
上記並べ替えた単語を抽出して記憶する第三記憶手段、
上記第一記憶手段より単語を読み出す手段、
上記読み出した単語に関連付けて記憶されている語釈文を読み出す手段、
上記読み出した語釈文を単語に分割する手段、
上記分割した単語を第二記憶手段に登録する手段、
上記分割した単語に対応する語釈文を第一記憶手段から読み出す手段、
上記分割する処理、登録する処理、語釈文を読出す処理を再帰的に行う手段、として動作させ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、コンピューターによる文章の意味構造解析処理に用いる意味位相概念データと、意味位相概念データの生成に用いる基底リストを生成する方法及びその装置、コンピュータプログラムを提供することを目的とする。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピューター技術の発達に伴い、文章解析のコンピューター処理に関する研究が盛んに行われている。コンピューターによる高精度な文章解析処理は、類似の文章を検索することができるシステム等への応用が期待されている。文章構造の解析を単語レベルのマッチング処理によるのではなく、文章そのものの意味概念の解析をコンピューターによって実現できれば、従来の検索システムによる検索結果のように、検索キーワードが単に含まれているだけでヒットしてしまうことを排除することができ、検索文章の意味に近いものだけを最適に検出することができるようになる。このようにコンピューターを用いた意味概念解析処理を検索システムに応用すると、従来の単語キーワード検索では得られなかったような検索結果を得ることが出来る。また、コンピューターを用いた意味概念検索処理を用いて、多量な文章で構成される文書（例えば論文）を所定の文字数で自動的に要約する処理を、文字数を指定するだけで、当該論文の意味合いの類似性を保ったまま行なうことができるシステムなどへの応用も期待できる。上記のように文章の解析処理をコンピューターによって行うシステムを実現することができれば産業発展に多大なる貢献を期待することができる。このため、高精度な解析技術とそれを実現するコンピュータプログラムが必要となる。
【０００３】
コンピューターを用いた文章解析技術に関しては従来から種々の発明があり、これら文章解析技術の中で周知技術に単語シソーラス辞書がある。単語シソーラス辞書とは、単語の同義語・類義語を定義するものであって、この単語シソーラス辞書に含まれるデータ（単語群）によって、高精度な解析結果を得ることができる。従って高精度な単語シソーラス辞書を生成することが必要になる。この単語シソーラス辞書の生成方法の一例を示す。膨大な量の文書データ（例えば数十万件もの新聞記事）に含まれる文章を解析して、この文章に含まれる単語同士の関連（同時発生度合いなど）を解析して生成するものが知られている（例えば特許文献１参照）。特許文献１に記載の発明は、単語シソーラス辞書データ生成方法において、統計的手法を用いることを特徴としている。新聞記事などの文書データに含まれる単語それぞれに対して、文書データ中に出現する頻度を計測し、各単語間で同一文書内に出現する確率（共起確率）を計算し、この確率を用いて単語間の意味的距離をベクトル演算によって算定する。この各単語間の距離に基づく構造を数値化したデータを単語シソーラス辞書とするものである。このようにして生成した単語シソーラス辞書を用いると、解析対象の文書中に含まれる単語により、統計的に近い文書を特定することが可能になる。従ってある文書に含まれる単語とその単語によって構成される文書に類似する構造を持つ別の文書をコンピューターによって判定することが可能となる。
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−３３１５１５号公報
【０００５】
上記発明を用いて生成したデータ（単語シソーラス辞書）には、当然ながら偏差（誤差）が内在することになる。即ち、生成に使用する文書データ内に出現する単語の出現頻度にはその文書の属性によって影響を受けるため、偏差が生じるからである。このような文書の属性は新聞記事であれば、その記事の内容自体に関わるものであるので排除することは困難である。従って上記発明を用いる場合、偏差を是正するために生成するデータの正規化を行う必要がある。しかし正規化を行っても偏差を全く無くすことは不可能であり、単語の出現頻度を求める為に使用する文書データ（例えば新聞記事）の内容や関連がそのまま統計処理を行う情報の質に反映されてしまう。また、各単語の意味自体を全く考慮していない方法であるため、統計上偶発的に関連性を持った意味的に全く異なる単語同士を「関連の有る単語」として認識し、それによって単語シソーラス辞書を生成してしまうことになる。
【０００６】
このように上記統計的手法を用いて生成した単語シソーラス辞書を用いて、文章解析処理を行う場合、辞書データ（上記例における単語シソーラス）の生成に用いた文書データの属性・嗜好によって、文章解析の結果の精度が落ちることになる。上記手法を用いて行う文章解析処理で解析精度を向上させることは困難である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
そこで本発明は、統計的手法を用いた文章解析手段の欠点を解消し、解析精度に優れた文章解析処理を実現することができる意味位相概念データである基底データベースの生成方法及び、基底データベースに用いる基底リストの生成方法とその装置、プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、単語とこの単語の意味を説明する一つ以上の語釈文とを関連付けて記憶する記憶手段を備えたコンピューターにより、この単語の基底データベースを生成する方法であって、上記コンピューターが備える記憶手段から単語を読み出すステップと、読み出した単語に関連付けて記憶されている語釈文を上記記憶手段から読み出すステップと、読み出した語釈文を形態素解析処理により単語分割するステップと、上記分割された単語が基底に該当するか否かを判断するステップと、上記判断ステップで基底に該当すると判断された単語を上記読み出した単語に対する基底として関連付けるステップと、分割した単語が基底に該当しない場合には当該単語が基底に該当するまで上記のステップを再帰的に行うステップとを有することを主な特徴とする。
【０００９】
また、単語とこの単語の意味を説明する一以上の語釈文を関連付けて記憶する第一記憶手段、単語とその単語の出現頻度を関連付けて記憶する第二記憶手段、基底リストを記憶する第三記憶手段とを備えたコンピューターにより、単語の基底データベース生成に用いる基底リストを生成する方法であって、上記コンピューターが、上記第一記憶手段より、単語を読み出すステップと、上記第一記憶手段から読み出した単語に関連付けて記憶されている語釈文を上記読み出す語釈文読み出しステップと、上記読み出した語釈文を単語に分割する単語分割ステップと、上記分割した単語を第二記憶手段に登録するステップと、上記分割した単語に対応する語釈文を第一記憶手段から読み出すステップと、上記読み出した語釈文に対して単語分割処理、単語登録処理、語釈文データ読出し処理を再帰的に行うステップと、上記第二記憶手段に記憶した単語の中から登録回数が多いものを基底として抽出し、第三記憶手段の基底リストに登録するステップとを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、各単語を構成する意味概念を定量的に扱うことができるように、各単語の意味を構成する「基底」を明らかにすることができる。これによって基底を用いた文章解析処理にコンピューターを用いることが可能となり、これまでの文章解析処理では得ることができなかった意味概念解析処理を行うことが出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照しながら、本発明にかかる基底データベース生成方法の実施形態について説明する。図１は本発明に係る基底データベース生成装置の構成を示す機能ブロック図である。基底データベース生成装置１は本発明にかかる基底データベース生成方法を実行する基底データベース生成プログラム２を搭載したコンピューターによって構成される。図１に示す各機能ブロックは、本発明に係る基底データベース生成プログラムと当該コンピューターのハードウェアが協働して処理を実行することにより実施される。
【実施例１】
【００１２】
図１において基底データベース生成装置１は辞書データ記憶部１０、基底データベース記憶部３０、辞書データ読み出し部１１、形態素解析部１２、表記ゆれ補正部１３、探査情報蓄積部１４、基底判断部１５、基底登録部１６、終了条件判断部１７、基底リスト１８を有してなる。
【００１３】
辞書データ記憶部１０は、「見出し語」となる単語データ（見出し語データ）と「語釈文」となる文章データ（語釈文データ）とを関連付けて記憶する辞書データを記憶する。語釈文は見出し語である単語の意味解釈を説明する一以上の文章で構成される。即ち、語釈文データは見出し語データの意味解釈を説明する文章データ群によって構成される。辞書データ記憶部１０は、本発明に係るプログラムを実行するコンピューターが備える外部記憶装置（ハードディスク装置等）上に構築され、予め辞書データを記憶しておく。辞書データは見出し語データを読み出し可能であり、また見出し語データを指定することでその見出し語データに関連付けられて記憶されている語釈文データを読み出し可能なものであって、上記のようにコンピューターが備えるハードウェア手段に記憶できるものであれば、その記憶方法や形式、データ構造は限定されない。
【００１４】
辞書データ記憶部１０に記憶される辞書データの例を図２に示す。図２において辞書データ１００は、見出し語データ１０１と、この見出し語データ１０１の読み方（発音）を示す読みデータ１１１と、この見出し語データ１０１の意味を説明する文章である語釈文データ１０２、読み出し済フラグ１１２を有してなる。図２において、各見出し語データ１０１には、読み出し済フラグ１１２が関連付いて記憶されている。この読み出し済フラグは本発明にかかる基底生成プログラムが当該見出し語データ１０１を読み出した後にフラグデータ（例えば「*」）を挿入し、当該プログラムが既にこの見出し語データ１０１に対する処理を行ったことを示す為に用いる。語釈文データ１０２は、見出し語データ１０１をインデックスとして辞書データ記憶部１０に記憶されているので、１の見出し語データ１０１を指定することでそれに関連付けて記憶されている全ての語釈文データ１０２を読み出すことができるように構成されている。
【００１５】
なお、辞書データ記憶部１０を実装する記憶手段は上記例示のハードディスク装置の他に、ＣＤ−ＲＯＭなどの外部記憶装置であっても構わない。本発明に係るコンピュータプログラムの指示によって辞書データ１００に対して上記所定の読み出し処理が行える装置であれば媒体は問わず本発明は同様の効果を得ることができる。
【００１６】
基底データベース記憶部３０は、本発明に係るプログラムによって生成される基底データベースを格納する記憶装置である。基底データベース記憶部３０に格納される基底データベースは、上記見出し語データ１０１に相当する単語データをインデックスとし、上記基底リスト１８に含まれる単語データ１８ａをフィールドとするテーブル構造を有してなる。
【００１７】
図３に上記記憶部３０に格納される基底データベースの例を示す。図３において基底データベース４００は、単語４０１をインデックスとして、基底４０２をフィールドとするテーブル構造を有する。単語４０１の単語の意味構成に関係する基底４０２に値「１」を記憶し、関係しない基底４０２に「０」を記憶する。基底データベース４００は、単語と基底との関連付けが登録できる構造を有することができれば如何なる構造であってもよく、図３に示す例に限られない。
【００１８】
辞書データ読み出し部１１は、上記辞書データ１００に対して所定の問い合わせ処理を行う。所定の問い合わせ処理とは、見出し語データ１０１の読み出し処理、見出し語データ１０１に関連付いて記憶されている語釈文データ１０２を読み出す処理、読み出した見出し語データ１０１の読出し済フラグ１１２に値を挿入する処理、探査情報蓄積部１４の探査済データに当該見出し語データ１０１を追加する処理である。また、語釈文データ１０２を読み出した際に探査階層情報に１を加算する処理も行う。
【００１９】
形態素解析部１２は辞書データ１００から読み出した語釈文データ１０２に対して形態素解析処理を行い、単語データに分割する処理を行う。
【００２０】
ここで形態素解析処理について説明する。形態素解析処理は、文書を形態素と呼ばれる語の最小単位に分割し、分割した形態素の品詞を決定する処理のことである。上記形態素解析部１２は語釈文データ１０２に対して分ち書き処理、読み付与処理、品詞付与処理を行った後、活用型と活用形があるものに関しては、活用型、活用形、基本形の情報を付与する処理を行う。この形態素解析部１２によって語釈文データ１０２から後段の処理に用いる事ができる単語データを生成することが可能となる。形態素解析処理は既に周知となっているソフトウェアを用いても本発明は実施可能である。形態素解析部１２に用いることが可能なものとして、所定の言語体系に含まれる全ての語をデータとして含む辞書データを用意し、解析対象の文書に含まれる語がその辞書データ内の語に合致するか否かの判断をし、合致した場合はその文書に含まれていた語を分割処理するソフトウェアや、大規模コーパスを基にした統計確率手法による算術的に形態素に分割し品詞を決定することで単語分割をするソフトウェアなどがある。
【００２１】
表記ゆれ補正部１３は形態素解析部１２によって語釈文データ１０２から分割して生成された単語データに対して表記ゆれの補正処理を行う。表記ゆれとは、発音や意味が同じであっても、表記が異なることを意味する。例えば「インターフェース」には「インタフェース」や「インターフェイス」という表記も存在しうる。この表記ゆれを補正するために表記ゆれ補正部１３では語釈文データ１０２から分割された単語データの表記を見出し語データ１０１に合わせる処理を行う。例えば見出し語データ１０１が「インターフェース」という表記であれば、上記分割された単語データが「インタフェース」であった場合に、それを「インターフェース」に変換する処理を行うことをいう。
【００２２】
探査情報蓄積部１４は、分割された単語データと上記探査階層情報を関連付けて生成される未探査リストを記憶する。未探査リストの具体例は図４に示すとおりである。図４において未探査リスト７００は、未探査データ７０１とそれに関連する探査階層情報７０２によるテーブル構造を有してなる。探査階層情報は、基底判断処理を行った見出し語データ１０１を用いて語釈文データ１０２の読み出し処理を行う際に、再帰的に語釈文データ１０２を読み出す回数をカウントするために用いる情報である。
【００２３】
また、探査情報蓄積部１４には図示しない探査済データも蓄積する。探査済データは基底判断部１５において基底判断処理を行った見出し語データ１０１と未探査データ７０１が随時蓄積されるファイルである。この探査済データは同じデータに対する基底判断処理を重複して行うことを回避する為に用いるものである。従って、未探査リスト、探査済データ共に、後に説明する本発明に係るプログラムによって所定の処理に対応することが可能で有れば、その記憶形式等は上記に限ることはない。
【００２４】
基底判断部１５は、辞書データ読み出し部１１が読み出した見出し語データ１０１が基底に該当するか否かの判断を、基底リスト１８を用いた問い合わせ処理によって行う。この処理の結果によって基底リスト１８に含まれると判断された見出し語データ１０１を基底登録部１６に渡す。また、基底判断部１５は上記の問い合わせ処理を行った見出し語データ１０１を探査情報蓄積部１４に蓄積されている探査済データに追加する処理を行う。
基底判断部１５は、未探査リスト７００内に記憶されている未探査データ７０１を読み出して、この未探査データ７０１を未探査リスト７００から削除した後に、この未探査データ７０１が探査情報蓄積部１４に記憶されている探査済データに含まれているか否かを確認する処理を行う。この確認処理の結果、上記未探査データ７０１が探査済データに含まれていなければ、この未探査データ７０１を探査済データに追加して上記問い合わせ処理を行う。問い合わせ処理の結果、当該未探査データ７０１が基底リスト１８に含まれていると判断されれば当該未探査データ７０１を基底登録部１６に渡す。上記確認処理において未探査データ７０１が探査済データに含まれていれば、新たに未探査リスト７００から未探査データ７０１を読み出す処理を行う。
【００２５】
上記基底リスト１８は、コンピューターが具備するメモリ上に予め記憶しておくファイルであって基底に該当する単語データがリスト形式で格納されている。基底とは、単語の意味概念を構成する素たる概念を表す単語であって、予め人間によって決定するものとする。基底リスト１８は基底である単語データを１以上含んで構成され、上記基底判断部１５がある単語データを用いて問い合わせ処理を行った際に、その結果（有る／無い）を判定可能な形式であれば、その記憶方法及び情報の構造はこれ限ることなく他の構造等であっても本発明の効果は同様に得ることができる。基底リスト１８の例を図５に示す。図５において基底リスト１８は基底である単語の単語データ１８ａを１以上記憶するファイル構造を有してなる。
【００２６】
基底登録部１６は、上記の基底判断部１５により基底であると判断された見出し語データ１０１または未探査データ７０１を基底データベース４００に格納する処理を行う。基底データベースの構造は既に説明した通りである。基底登録部１６は見出し語データ１０１または未探査データ７０１を基底データベースのインデックス(単語４０１)に追加し、当該インデックスに関連する基底４０１の中で上記基底判断処理において処理をした基底と同じ基底４０１に該当するフィールドに１を追加し、該当しない基底４０２のフィールドに０を追加する処理を行う。
【００２７】
終了条件判断部１７は、上記未探査リスト７００に未探査データ７０１が存在するか否かの問い合わせ処理を行う。この処理の結果、未探査データ７０１が抽出されなければ（つまり未探査データ７０１が一つも存在しなければ）、探査済データをクリアして上記探査階層情報の値をゼロにする。また、終了条件判断部１７は、辞書データ１００の読み出し済フラグ１１２が空白な見出し語データ１０１があるか否かを問い合わせる処理を行う。この処理の結果、読み出しフラグ１１２が空白な見出し語データ１０１が無ければ本発明に係るプログラムの動作を終了させる。
【００２８】
上記機能を具備する基底データベース生成装置１によって実施する基底データベース生成方法について説明する。図６は基底データベース生成方法を実行する本発明に係るコンピュータプログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【００２９】
先ず、ステップ２０１は見出し語読み出し処理である。ステップ２０１において辞書データ読み出し部１１は辞書データ記憶部１０に記憶している辞書データ１００の記憶領域先頭位置の見出し語データ１０１を読み出して、読み出し済フラグ１１２に「*」を追加する。見出し語データ１０１の読み出しは辞書データ１００に記憶されている順番で行う。
【００３０】
ステップ２０２は基底判断処理である。ステップ２０２において、基底判断部１５は上記にて読み出された見出し語データ１０１が、基底リスト１８に含まれる単語データに合致するか否かを問い合わせる処理を行う。この問い合わせ処理の結果、基底リスト１８から上記見出し語データ１０１が抽出されれば、基底に該当するので、この見出し語データ１０１を基底登録部１６に渡す。上記問い合わせ処理の結果、見出し語データ１０１が抽出されなければ、基底に該当しないので、この見出し語データ１０１を辞書データ読み出し部１１に渡す。上記問い合わせ処理をした当該見出し語データ１０１を基底判断部１５は探査済データに追加する。
【００３１】
ステップ２０４は基底登録処理である。ステップ２０４において基底登録部１６は基底判断部１５から渡された見出し語データ１０１を基底データベース記憶部３０に記憶されている基底データベース４００のインデックス（単語４０１）に追加し、上記基底判断処理に用いられた基底リスト１８内の単語データと同一の単語データである基底４０２に「１」を追加し、それ以外の基底４０２に「０」を追加する処理を行う。
【００３２】
ステップ２１３は全見出し語終了判断処理である。ステップ２１３において終了条件判断部１７は、見出し語データ１０１に関連付いて記憶されている読み出し済フラグ１１２に空欄があるか否かの問い合わせ処理を行う。この処理の結果、空欄があればその見出し語データ１０１は基底判断処理が行われていないことになるので、本プログラムの処理をステップ２０１に再帰させる。また上記処理の結果、読み出し済フラグ１１２に空欄が無ければ、本プログラムを終了させる。
【００３３】
次に、上記ステップ２０２において見出し語データ１０１が基底に該当しなかった場合の処理について説明する。
【００３４】
ステップ２０３は語釈文読み出し処理である。ステップ２０３において辞書データ読み出し部１０１は、先に読み出した見出し語データ１１に関連付いて記憶されている語釈文データ１０２を読み出す処理を行う。
【００３５】
ステップ２０５は形態素解析処理である。ステップ２０５において形態素解析部１２はステップ２０３において読み出した語釈文データ１０２に対して形態素解析処理を行う。この形態素解析処理によって当該語釈文データ１０２は単語データに分割される。
【００３６】
ステップ２０６は表記ゆれ補正処理である。ステップ２０６において表記ゆれ補正部１４は形態素解析部１３によって生成された単語データの表記を、見出し語データ１０１の表記に合わせる補正処理を行う。
【００３７】
上記ステップ２０５、２０６によって得る結果の例を図７に示す。図７は図１に示した語釈文データ１０６に対して上記処理を行った結果例である。図７に示すように解析結果データ６００は語釈文１０６から分割した単語データ（形態素）毎に、基本形、読み、品詞分類、品詞細分類、活用型の有無とその型名、活用形の有無とその形名を関連づけて構成される。この解析結果データ６００に含まれる形態素の中で、語の意味概念に直接関与しない形態素である非自立語（例えば助詞や助動詞）、形式名詞（例えば「こと」）、補助用言（例えば「いる」「ある」「ない」）を除去した形態素の基本形、すなわち「電子計算機」、「異なる」、「機器」、「装置」、「あいだ」、「接続」、「する」、「交信」、「制御」、「可能だ」、「装置」、「ソフトウェア」に対して、ステップ２０６において表記ゆれ補正処理を行い、その結果「電子計算機」、「異なる」、「機器」、「装置」、「間」、「接続」、「する」、「交信」、「制御」、「可能だ」、「装置」、「ソフトウェア」という単語データを探査情報蓄積部１４の未探査リスト７００に未探査データ７０１として記憶する。
【００３８】
上記の処理で語釈文データ１０２から分割された単語データに対して基底判断処理を行った結果、この単語データがさらに基底ではないと判断された場合に、この単語データを用いて再度語釈文データ１０２を読み出す処理を行うことになる。このように基底に該当する単語データに行き着くまで語釈文読み出し処理から基底判断処理までを繰り返す必要がある。このためステップ２０３は再帰的に処理されることになる。この時、最初に読み出した語釈文データ１０２から分割された単語データの探査階層情報を「１」として、再帰的に語釈文データ１０２を読み出すごとに、１を加算することで再帰回数を計測可能にする情報が探査階層情報である。
【００３９】
ステップ２０７は探査済判断処理である。ステップ２０７において基底判断部１５は未探査リスト７００に記憶されている未探査データ７０１と、その未探査データ７０１に関連付いて記憶されている探査階層情報７０２を読み出して、当該未探査データ７０１を未探査リスト７００から削除した後に、探査情報蓄積部１４に記憶されている図示しない探査済データに上記の未探査データ７０１が既に含まれているか否かの確認処理を行う。この処理の結果、探査済データ内に合致する単語データが存在しなければ上記未探査データ７０１はまだ基底判断処理を行っていないことになるので、上記未探査データ７０１を探査済データに追加してステップ２０８へ移行する。
【００４０】
ステップ２０８は基底判断処理である。ステップ２０８において基底判断部１５は、先の処理で読み出した未探査データ７０１に対する基底判断処理を行う。基底判断処理の詳細は既に説明したステップ２０２と同様であり、続くステップ２０９は既に説明したステップ２０４の基底登録処理と同じ処理を行う。
【００４１】
ステップ２１０は探査終了判断処理である。ステップ２１０において、終了条件判断部１７は先の処理において基底判断部１５が探査情報記憶部１４から読み出した探査階層情報７０２（図４参照）が、所定の数値以下であるかどうかの判断を行う。ここで所定の数値は「５」とする。このように探査階層情報を用いて再帰的に語釈文読み出し処理を行う回数を制限する目的は本発明の実施を効率的に行う為であって上記所定の数値はこれに限るものではなく、本発明の必須要件ではない。
【００４２】
ステップ２１１は見出し語確認処理である。ステップ２１１において終了条件判断部１７は、上記処理に用いた未探査データ７０１が見出し語データ１０１として辞書データ１００に含まれているか否かを問い合わせる処理を行う。
【００４３】
ステップ２１２は終了判断処理である。ステップ２１２において終了条件判断部１７は、探査情報蓄積部１４に記憶する未探査リスト７００に１以上の未探査データ７０１が存在するか否かの問い合わせ処理を行う。この処理の結果、未探査データ７０１が一つも存在しなければ、探査済データをクリアして上記探査階層情報の値をゼロにする。
【００４４】
ステップ２１３は既に説明したとおり全見出し語終了判断処理である。
【００４５】
上記ステップ２０７からステップ２１２に至る処理について具体例を提示して説明する。上記ステップ２０７において基底判断部１５は、探査情報蓄積部１４に記憶する未探査リスト７００の先頭位置に記憶されている未探査データ７０１（図４において「電子計算機」）と、この未探査データ７０１に関連付いて記憶されている探査階層情報（図４において「１」）とを読み出す。次に基底判断部１５は読み出した未探査データ７０１が探査済データに含まれているか否かの問い合わせ処理を行う。
【００４６】
次のステップ２０８において基底判断部１５は、上記未探査データ７０１である「電子計算機」なる単語の基底判断処理を行う。「電子計算機」は基底リスト１８に含まれていないので、基底では無いと判断される（２０８のＮ）。次のステップ２１０において終了条件判断部１７は上記探査階層情報の値が終了条件である「５以上」であるか判断する。上記のように探査階層情報は「１」なので終了条件は満たさない（２１０のＮ）。次のステップ２１１おいて終了条件判断部１７は上記「電子計算機」が見出し語データ１０１に存在するか否かの問い合わせ処理を行う。辞書データ１００には「電子計算機」が見出し語１０７として含まれているので（２１１のＹ））単語データ「電子計算機」を辞書データ読み出し部１１に渡して処理はステップ２０３に再帰する。
【００４７】
次に再度、ステップ２０３の処理を行う。ステップ２０３において辞書データ読み出し
部１１は、見出し語データ１０１が「電子計算機」である語釈文データ１０２を読み出して、探査階層情報に１を加える。図１において読み出される語釈文データ１０２は語釈文１０８である（図２参照）。次にステップ２０５において形態素解析処理を行い、単語に分割された「コンピュータ」と「の」、「こと」、「。」から非自立語「の」、「。」と形式名詞「こと」を除いた「コンピュータ」に対してステップ２０６において表記ゆれ補正処理を行い、処理結果である「コンピューター」を探査階層情報（値「２」）と共に探査情報蓄積部１４の未探査リスト７００に追加記憶する。「コンピューター」を追加した状態の未探査リスト７００の例を図４に示す。
【００４８】
次にステップ２０７において未探査リストの未探査データ７０１の先頭位置に記憶されている単語データ「異なる」が探査済データに含まれているか否かの問い合わせ処理を行う。上記単語データ「異なる」の基底判断処理は探査済データに含まれていないので処理はステップ２０８に移行する。ステップ２０８において基底判定部１５は単語データ「異なる」が基底リスト１８に含まれているか否かの判断を行う。基底リスト１８に「異なる」は含まれていないので、当該単語データは基底では無いと判断される（Ｎ）。
【００４９】
次にステップ２１０において、探査終了判断処理を行う。終了条件判断部１７は「異なる」の探査階層情報が終了条件を満たすか否かの判定を行う。探査階層情報は「１」であり終了条件は満たさない。従って処理をステップ２１１に移行する。
【００５０】
次にステップ２１１において、辞書データ読み出し部１１は「異なる」が辞書データ１００の見出し語１０１として存在するか否か照合し、見出し語データ１０１に「異なる」は存在しないので処理をステップ２１２に移行する（Ｎ）。
【００５１】
次にステップ２１２において、終了条件判断部１７は探査情報記憶部１４に記憶されている未探査リスト７００に単語データが存在するか否かの判断を行う。未探査リストには単語データが存在するので処理をステップ２０７に移行する（２１２のＮ）。このように未探査リストに含まれる未探査データ７０１が無くなるまで（未探査リストの内容が空になるまで）上記処理を再帰的に継続する。ステップ２０７において未探査リスト中に含まれる未探査データ７０１が無ければ、探査済データをクリアして処理をステップ２１３に移行する。
【００５２】
このようにして辞書データ１００に含まれる全ての見出し語データ１０１に対する基底判断処理と、見出し語データ１０１に関連付いて記憶している語釈文データ１０２を分割した全ての単語データに対する基底判断処理を行った結果、図３に示した基底データベースが生成される。図３に示すとおり基底データベースには単語４０２に該当した基底４０２（行う、機器、色、味・・・Ｘn）のそれぞれに値「１」が追加されている。つまり各単語４０１（行う、インターフェース、単語１、単語２・・・単語ｍ）がいかなる基底４０２と関連する語であるかを、数値で表現することが可能となる。すなわち、各単語の意味概念を形成する基底との関連を数値で表わすことができるので、この基底データベースを用いることで単語の持つ意味概念を数学的手法により容易に処理可能となる。
【００５３】
以上説明した実施の形態によれば、辞書データから単語の意味概念データを自動構築できる効果がある。
【００５４】
なお、この発明は上記一実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を変更しない範囲で終了判断条件は種々変形可能である。
【実施例２】
【００５５】
本発明にかかる別の実施形態について図面を用いて説明する。図８は本発明に係る基底データベース生成装置の構成を示す機能ブロック図である。基底データベース生成装置１ａは本発明にかかる基底データベース生成方法を実行する基底データベース生成プログラム２ａを搭載したコンピューターによって実施される。図８に示す各機能ブロックは、本発明に係る基底データベース生成プログラムと当該コンピューターのハードウェアとが協働して処理を実行することにより実施されるものである。既に説明した図１における基底データベース生成装置と異なる部分は、探査情報蓄積部１４ａ、基底判断部１５ａ、基底化不能データベース記憶部４０である。その他の辞書データ記憶部１０，辞書データ読出し部１１，形態素解析部１２、表記ゆれ補正部１３、終了条件判断部１７、基底リスト１８、基底登録部１６、基底データベース記憶部３０は実施例１に用いた基底データベース生成装置１と同様の機能ブロックである。
【００５６】
基底化不能データベース記憶部４０は、図２に示す辞書データ１００に登録されている見出し語データ１０１や、語釈文データ１０２を分割して得られる未探査データ７０１（図４参照）の中で、本発明に係る基底データベース生成方法ではただ１つの基底へも到達できない単語データを登録する基底化不能データベースを記憶する。基底化不能データベースは、見出し語データ１０１、未探査データ７０１による問い合わせ処理を可能なものであれば、その作成方法・記録方法・データ構造は問わない。
【００５７】
探査情報蓄積部１４ａは、語釈文データ１０２から分割された単語データと、この単語データの生成元になった語釈文データ１０２に関連付いている見出し語データ１０１である読出し元の単語データ（以下「元単語データ」という）と、探査階層情報とを関連付けて生成される未探査リストを記憶する。この探査情報蓄積部１４ａに記憶される未探査リストの具体例を図１３に示す。図１３において未探査リスト７００ａは、未探査データ７０１と探査階層情報７０２と元単語データ７０３とを関連付けて記憶可能なテーブル構造を有してなる。図１３（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に示すように未探査リスト７００ａは元単語データ７０３毎に生成され、記憶される。この未探査リスト７００ａは、後に説明する本発明に係るプログラムによって所定の処理に対応することが可能で有れば、その記憶形式等は上記説明した形式に限ることはない。
【００５８】
また、探査情報蓄積部１４ａには図示しない探査済データも蓄積する。探査済データは基底判断部１５ａにおいて基底判断処理を行った見出し語データ１０１と未探査データ７０１が随時蓄積されるファイルである。この探査済データは同じデータに対する基底判断処理を重複して行うことを回避する為に用いるものである。従って、未探査リスト、探査済データ共に、後に説明する本発明に係るプログラムによって所定の処理に対応することが可能で有れば、その記憶形式等は上記に限ることはない。
【００５９】
基底判断部１５ａは、辞書データ読み出し部１１が読み出した見出し語データ１０１が基底に該当するか否かの判断を、基底リスト１８を用いた問い合わせ処理によって行う。
この処理の結果によって基底リスト１８に含まれると判断された見出し語データ１０１を基底登録部１６に渡す。また、基底判断部１５は、未探査リスト７００ａ内に記憶されている未探査データ７０１を読み出して、この未探査データ７０１を未探査リスト７００ａから削除した後に、この未探査データ７０１が探査情報蓄積部１４ａに記憶されている探査済データに含まれているか否かを確認する処理を行う。この確認処理の結果、上記未探査データ７０１が探査済データに含まれていなければ、この未探査データ７０１を探査済データに追加して上記問い合わせ処理を行う。この問い合わせ処理の結果、当該未探査データ７０１が基底リスト１８に含まれていると判断されれば当該未探査データ７０１を基底登録部１６に渡す。当該未探査データ７０１を未探査リスト７００aから削除する。また、基底化不能データベース記憶部４０にアクセスして、基底化不能データベースに所定の単語データが記憶されているか否かを問い合わせる処理も行う。上記確認処理において未探査データ７０１が探査済データに含まれていれば、新たに未探査リスト７００ａから未探査データ７０１を読み出す処理を行う。
【００６０】
上記基底データベース生成装置１ａを用いて行う基底データベース生成方法の処理の流れについて図９は基底データベース生成プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【００６１】
ステップ５０１は実施例１におけるステップ２０１と同様の見出し語読み出し処理である。ステップ５０１において辞書データ読み出し部１１は辞書データ記憶部１０に記憶している辞書データ１００の記憶領域先頭位置の見出し語データ１０１を読み出して、読み出し済フラグ１１２に「*」を挿入する。見出し語データ１０１の読み出しは辞書データ１００に記憶されている順番で行う。
【００６２】
ステップ５０２は基底データベース確認処理である。ステップ５０２において基底判断部１５ａは上記ステップ５０１において読み出した見出し語データ１０１が基底データベース４００のインデックスに記憶されている否かを問い合わせる処理を行う。この処理の結果、上記見出し語データ１０１がインデックスに存在しなければ処理はステップ５０３に移行し、存在すればステップ５２１に移行する。
【００６３】
ステップ５０３は基底判断処理である。実施例１におけるステップ２０２と同様の処理を行う。ステップ５０３において、基底判断部１５ａは上記見出し語データ１０１が、基底リスト１８に含まれる単語データに合致するか否かを問い合わせる処理を行う。この問い合わせ処理の結果、基底リスト１８から上記見出し語データ１０１が抽出されれば、この見出し語データ１０１は基底に該当するので、この見出し語データ１０１を基底登録部１６に渡す。
【００６４】
図２の辞書データ１００を例に用いて上記ステップの具体的な説明を行う。見出し語データ１０１の先頭位置に記憶されている見出し語１０３「行う」を読み出して（ステップ５０１）、この見出し語１０３が基底データベースに記憶されているか確認する。本プログラムの処理を開始した段階では基底データベース４００にインデックスとして登録されている単語はないので、見出し語１０３（行う）はインデックスに存在しないと判断され（ステップ５０２のＮ）、続くステップ５０３においては図５に示した基底リスト１８には見出し語１０１「行う」は含まれているので、基底であると判断され処理はステップ５０４に移行することになる。
【００６５】
ステップ５０４は基底登録処理であって、実施例１のステップ２０４と同様の処理を行う。続くステップ５２１は全見出し語終了判断処理であって、実施例１のステップ２１３と同様の処理を行う。
【００６６】
ステップ５２１において終了条件判断部１７は、見出し語データ１０１に関連付いて記憶されている読み出し済フラグ１１２に空欄があるか否かの問い合わせ処理を行う。本実施例においては、この処理の結果は空欄ありとなるので、基底判断処理が行われていない見出し語データ１０１が存在し全見出し語データに対する基底判断処理は未終了であるので処理はステップ５０１に移行する。
【００６７】
次にステップ５０１において見出し語１０３の次に記憶されている見出し語データ１０１「インターフェース」（見出し語１０５）を読み出し、ステップ５０２において基底データベース４００に見出し語１０５が存在するか否かの判断を行う。基底データベース４００に見出し語１０５は存在しないので、処理はステップ５０３に移行する。ステップ５０３において見出し語１０５に対する基底判断処理を行う。見出し語１０５は基底リスト１８には含まれていないので基底ではないと判断され処理をステップ５０５に移行する（５０３のＮ）。
【００６８】
ステップ５０５は基底化不能判断処理である。ステップ５０５において、基底判断部１５ａは基底化不能データベース記憶部４０に記憶している図示しない基底化不能データベースに対して、上記見出し語データ１０１（見出し語１０５）を用いた問い合わせ処理を行う。基底化データベースには「インターフェース」なる単語は存在しないため本処理結果、ステップ５０６に移行する。
【００６９】
ステップ５０６は語釈文読み出し処理である。このステップ５０６と、これに続くステップ５０７、ステップ５０８はそれぞれ既に説明したステップ２０３、ステップ２０５、ステップ２０６と同様の処理を行う。ステップ５０８によって生成された未探査データ７０１は、探査情報蓄積部１４ａに未探査リスト７００ａとして記憶される。未探査リスト７００ａは図１３（ａ）に示す通り、未探査データ７０１、探査階層情報７０２とこの未探査データ７０１の元単語データ７０３を関連付けて記憶する。
【００７０】
ステップ５０９は探査済判断処理である。ステップ５０９において基底判断部１５ａは未探査リスト７００ａに記憶されている未探査データ７０１と、その未探査データ７０１に関連付いて記憶されている探査階層情報７０２を読み出して、当該未探査データ７０１を未探査リスト７００から削除した後に、探査情報蓄積部１４ａに記憶されている図示しない探査済データに上記の未探査データ７０１が既に含まれているか否かの確認処理を行う。この処理の結果、探査済データ内に合致する単語データが存在しなければ上記未探査データ７０１はまだ基底判断処理を行っていないことになるので、この未探査データ７０１を探査済データに追加して処理をステップ５１０に移行する。
【００７１】
ステップ５１０は基底登録確認処理である。ステップ５１０において基底判断部１５ａは上記未探査リスト７００に記憶される未探査データ７０１（電子計算機）が基底データベース４００のインデックスである単語データ４０１に既に記憶されていて存在するか否か問い合わせ処理を行う。「電子計算機」は基底データベース４００に存在しないことが判明するので、処理をステップ５１２に移行する。
【００７２】
ステップ５１２は基底判断処理であって、既に説明した実施例１のステップ２０８と同じ処理を行うので説明は省略する。上記の「電子計算機」は基底リスト１８に含まれていないので処理はステップ５１４に移行する。
【００７３】
ステップ５１４は基底化不能判断処理であって、既に説明したステップ５０５と同じ処理を行う。ステップ５１４において、上記の「電子計算機」は基底化不能データベースに存在しないためステップ５１５に移行する。
【００７４】
ステップ５１５は探査終了判断処理であって、実施例１のステップ２１０と同じ処理を行う。ステップ５１５において上記「電子計算機」に関連付く探査階層情報は「１」であるため終了条件を満たさない。従って処理をステップ５１６に移行する。
【００７５】
ステップ５１６は見出し語確認処理であって、実施例１のステップ２１１と同じ処理を行う。ステップ５１６において上記「電子計算機」は見出し語データ１０１に存在するため処理を５０６に移行する（Ｎ）。ステップ５０６では、上記「電子計算機」に該当する語釈文データ１０２を読み出して探査階層情報に１を加算する。
【００７６】
上記ステップ５０６で読み出した語釈文データ１０２（語釈文１０８）を用いてステップ５０７、ステップ５０８を行い、図１３（ｂ）に示す未探査リスト７００ａを探査情報蓄積部１４ａに生成する。
【００７７】
ステップ５０９において語釈文１０８から生成され未探査リスト（図１３（ｂ））に記憶されている未探査データ７０１（コンピューター）と、この未探査データ７０１に関連付いて記憶されている探査階層情報（値が「２」）を読み出して探査済判断処理を行う。処理の結果、単語データ「コンピューター」は探査済データには含まれていないので、上記未探査データ７０１（コンピューター）を探査済データに追加処理を行い、ステップ５１０に移行する。ステップ５１０の基底登録確認処理において上記「コンピューター」は基底データベース４００に存在しないと判断されて処理はステップ５１２に移行する。
【００７８】
ステップ５１２の基底判断処理において、上記「コンピューター」は基底リスト１８に含まれていないので、この単語データを探査済データに追加して処理をステップ５１４に移行する。
【００７９】
ステップ５１４において、上記「コンピューター」は基底化不能データベースに存在しないので処理をステップ５１５に移行する（Ｎ）。ステップ５１５において探査済データは値が「２」であるので終了条件は満たさず処理をステップ５１６に移行する。ステップ５１６において、上記「コンピューター」は見出し語データ１０１に存在することが確認されるので処理をステップ５０６に移行する（Ｎ）。ステップ５０６において見出し語１０９「コンピューター」に対応する語釈文データ１０２（語釈文１１０）を辞書データ１００から読み出して、ステップ５０７、ステップ５０８の処理によって単語データ「電子計算機」を探査階層情報（値は「３」）と共に未探査リストに記憶し処理をステップ５１０に移行する。ステップ５０９において上記「電子計算機」は探査済データに存在すると判断されるので処理はステップ５１７に移行する。
【００８０】
ステップ５１７は同レベル判断処理である。ステップ５１７において、基底判断部１５ａは探査情報蓄積部１４ａに記憶されている未探査リスト７００ａの中に、現在の処理対象である単語データ（「電子計算機」）の元単語データ（「コンピューター」）と、同一の元単語データを有する単語データが他に記憶されているか否かの判断を行う。この段階の未探査リストに「コンピューター」を呼び出し元単語とする単語データは存在しないので処理はステップ５１８に移行する。
【００８１】
ステップ５１８において基底判断部１５ａは上記元単語データである「コンピューター」が基底データベース４００のインデックスである単語４０１に既に記憶されているか否かの問い合わせ処理を行う。この処理の結果、元単語データ「コンピューター」は基底データベース４００のインデックスには存在しないので処理はステップ５１９に移行する。ステップ５１９は基底化不能データベース登録処理である。ステップ５１９において基底判断部１５ａは基底化不能データベース４０に上記読み出し元単語データ「コンピューター」を追加記憶し、処理をステップ５２０に移行する。
【００８２】
ステップ５２０は終了判断処理である。ステップ５２０において終了条件判断部１７は探査情報蓄積部１４ａに記憶する未探査リスト７００ａに何らかの単語データが記憶されているか否かの問い合わせ処理を行う。本実施例では未探査リストに単語データは記憶されているので、処理はステップ５１７に移行する。
【００８３】
ステップ５１７において、上記基底化不能データベース登録処理（ステップ５１９）で基底化不能データベース４０に登録した単語と同じ元単語データを有する単語データが未探査リストに存在するか問い合わせ処理を行う。本実施例において未探査リストに単語データ「電子計算機」（図１３（ｃ））を呼び出し元単語データとして持つ別の単語データは存在しないので処理はステップ５１８に移行する。
【００８４】
ステップ５１８において、上記単語データ「電子計算機」が基底データベース４００に記憶されているか否かの照合処理を行う。単語データ「電子計算機」は基底データベース４００に記憶されていないため、処理はステップ５１９に移行する。ステップ５１９において、基底判断部１５ａは、基底化不能データベースに上記単語データ「電子計算機」を記憶する。次にステップ５２０において終了判断処理を行う。
【００８５】
ステップ５２０において未探査リストには単語データが存在するかことが判断されるので処理はステップ５１７に移行する。ステップ５１７において上記基底化不能データベース登録処理で登録した単語と同じ呼び出し元単語を呼び出し元単語として持つ単語データが未探査リストに存在するか否か判断処理を行う。処理の結果、未探査リストには上記読み出し元単語データと同じ読み出し元単語を有する単語データが存在することが判断され、処理をステップ５０９に移行する。
【００８６】
ステップ５０９において、未探査リストの記憶先頭位置にある単語データと探査階層情報を読み出して、探査済判断処理を行う。処理の結果、読み出した単語データ「異なる」は未探査であると判断される。次にステップ５１０において基底登録確認処理を上記単語データ「異なる」に対して行う。基底データベース４００の単語４０１には「異なる」は存在しないので処理はステップ５１２に移行する。ステップ５１２の基底判断処理を上記「異なる」に対して行い、当該単語データ「異なる」を探査済データに追加記憶する。上記判断処理の結果「異なる」は基底リスト１８に存在しないと判断されるので、処理はステップ５１４に移行する。
【００８７】
ステップ５１４において、上記単語データ「異なる」に対して基底化不能判断処理を行う。処理の結果、基底化不能データベースには「異なる」は記憶されていないことが判断されるので処理はステップ５１５に移行する。
【００８８】
上記単語データ「異なる」の探査階層情報は１であるのでステップ５１５の探査終了判断処理によってステップ５１６に移行する。ステップ５１６では単語データ「異なる」が辞書データ１００の見出し語データ１０１に記憶されているか否かの照合処理を行う結果、「異なる」は見出し語データ１０１には存在しないことが判断されるので処理はステップ５１７に移行する。
【００８９】
ステップ５１７において単語データ「異なる」の読み出し元単語「インターフェース」を読み出し元単語とする、別の単語データが未探査リストに存在するか否かの照合処理を行う。この処理の結果、未探査リストには該当する単語データが存在することが判断され、処理はステップ５０９に再帰する。次にステップ５０９において、基底判断部１５ａは未探査リストの記憶先頭位置に記憶されている単語データ「機器」を読み出して探査済データに存在するか否かの探査済確認処理を行う。処理の結果、「機器」は探査済データに存在しないことが判断されるのでこの「機器」を探査済データに追加して、処理はステップ５１０に移行する。
【００９０】
次にステップ５１０において基底判断部１５ａは、上記単語データ「機器」に対して基底判断処理を行う。処理の結果「機器」は基底リストに含まれていることが判断されるので、処理をステップ５１３に移行する。ステップ５１３において基底判断部１５ａは基底データベース４００の単語４０１として「機器」を追加し、「機器」に該当する基底４０２に「１」を追加し、「機器」に該当しない基底４０２には「０」を追加する。
【００９１】
次にステップ５１１において、基底判断部１５ａは、上記処理で基底であると判断された単語データ「機器」の読み出し元単語データ「インターフェース」が基底データベースの単語４０１に記憶されているか否かの照合処理を行い、処理の結果、基底データベースの単語４０１即ちインデックスデータに記憶されていなければ、この読み出し元単語データ「インターフェース」を基底データベース４００のインデックスとして追加記憶し、追加記憶した単語４０１「インターフェース」に基底４０２の中で、上記基底であると判断された単語データ「機器」に該当する箇所に「１」を追加し、それ以外の箇所には「０」を追加して処理はステップ５１７に移行する。
【００９２】
ステップ５１７において既に説明したとおり、上記単語データ「機器」の読み出し元単語である「インターフェース」を読み出し元単語データとする単語データが未探査リストに存在するか否かの判断処理を行う。このように未探査リスト内の単語データに対して基底判断処理を終了するまで、本処理は再帰的に実行される。
【実施例３】
【００９３】
次に本発明に係る基底リストの生成方法について説明する。図１０は基底リスト生成方法に用いる基底リスト生成装置の構成を示す機能ブロック図である。基底リスト生成装置は本発明に係る基底リスト生成方法を実行するコンピュータプログラムを搭載したコンピューターによって実施される。図１０に示す各機能ブロックは、本発明に係る基底リスト生成プログラムと当該コンピューターのハードウェアとが協働して処理を実行することにより実現するものである。
【００９４】
図１０において基底リスト生成装置は、基底リスト生成プログラム３ａと辞書データ記憶部１０、基底リスト記憶２０ａ，単語頻度データベース５０を有してなる。辞書データ記憶部１０は実施例１及び実施例２において用いた辞書データ記憶部と同様であり、上記辞書データ１００（図２参照）が記憶されている。単語頻度データベースは基底リスト生成プログラムの処理によって生成された情報を蓄積するデータベースである。基底リストデータベース２０ａは本発明の実施によって生成される基底リストを記憶するデータベースである。
【００９５】
図１２に単語頻度データベース５０に記憶する単語データベースの構造例を示す。図１２において、単語頻度データベース８００は辞書データ１００より読み出した情報に含まれる単語８０１と、単語８０１が辞書データ１００内に含まれる頻度８０２を記録するフィールドを有するテーブル構造によって構成される。しかし、後に説明する各単語の出現頻度数を記録できる構造であればこれに限ることなく本発明の実施は可能である。
【００９６】
次に基底リスト生成プログラムの実施形態について説明する。図１１は基底リスト生成プログラムの処理の流れを示すプローチャートである。図１１において、最初に実行されるステップ６０１は見出し語読み出し処理である。この処理において辞書データ読み出し部３１は、辞書データ記憶部１０に記憶されている辞書データ１００の見出し語データ１０１を読み出す。ステップ６０１は語釈文読出し処理である。この処理において上記にて読み出された見出し語データ１０１に関連付いて記憶されている語釈文データ１０２を読み出し、読み出した語釈文データ１０２を形態素解析部３２に渡して、探査階層情報に１を加算し処理をステップ６０２に移行する。ここで探査階層情報の初期値はゼロである。
【００９７】
ステップ６０３は形態素解析処理である。ステップ６０３において形態素解析部３２は、上記語釈文データ１０２に対して形態素解析処理を行う。ここで行う形態素解析処理は実施例１及び実施例２に用いた形態素解析処理を同じものである。ステップ６０４は表記ゆれ補正処理である。ステップ６０４において形態素解析部３２は語釈文データ１０２から生成された単語データに対して表記ゆれの補正を行う。この表記ゆれ補正処理は、実施例１及び実施例２に用いた表記ゆれ補正処理を同じ処理である。ステップ６０４の処理によって生成される単語データは、探査情報蓄積部３３に記憶される未探査リストに単語データを未探査データとして、この未探査データに関連付いて記憶される探査階層情報と共に記憶される。未探査リストの構造や未探査データ、探査階層情報については既に説明した実施例１及び実施例２に用いたものと同等のものである。
【００９８】
ステップ６０５は探査済判断処理である。ステップ６０５において単語頻度登録部３４は未探査リストから未探査データと探査階層情報を読み出し、読み出した未探査データが探査済データに含まれているか否かの問い合わせ処理を行い、当該未探査データを未探査リストから削除する。この処理の結果、当該未探査データが探査済データに含まれていれば、処理をステップ６０９に移行する。上記照合処理の結果、読み出した未探査データが探査済データに含まれていなければ、処理をステップ６０６に移行する。
【００９９】
ステップ６０６は単語頻度登録処理である。ステップ６０６において単語頻度登録部３４は上記未探査データである単語データが単語頻度データベース５０に既に記録されているか否かを判断するための照合処理を行う。照合処理の結果、未記録であれば当該単語データを単語頻度データベース５０の単語８００即ちインデックスに追加し、その頻度８０２に数値「１」を記録する。上記照合処理の結果、単語頻度データベース５０に上記未探査データが既に記録されていれば、この未探査データに該当する単語８０１に関連付いている頻度８０２に１を加算して記録する。上記頻度８０２への記録処理が終了後、処理をステップ６０７に移行する。
【０１００】
ステップ６０７は終了判断処理である。ステップ６０７において終了条件判断部３５は上記未探査データと一緒に未探査リストから読み出した探査階層情報が終了条件である「４」以上であるか否かを判断する。この判断処理の結果、探査階層情報が４未満であれば、処理はステップ６０８に移行する。上記判断処理の結果、探査階層情報が４以上であれば処理はステップ６０９に移行する。
【０１０１】
ステップ６０８は見出し語確認処理である。ステップ６０８において辞書データ読み出し部３１は、探査情報蓄積部３３に記憶する未探査リストから未探査データを読み出し、見出し語データ１０１に該当するデータが存在するか否かの問い合わせ処理を行う。問い合わせ処理の結果、当該未探査データが見出し語データ１０１に存在すれば、当該未探査データを未探査リストから削除し、探査階層情報に１を加算して、上記見出し語データ１０１に関連付いて記憶されている語釈文データ１０２を読み出して形態素解析部３２に渡す。
【０１０２】
上記問い合わせ処理の結果、上記未探査データが見出し語データ１０１に存在しなければ、この未探査データを未探査リストから削除して、処理をステップ６０９に移行する。
【０１０３】
ステップ６０９は終了判断処理である。ステップ６０９において、終了条件判断部３５は未探査リストに未探査データが存在するか否かの問い合わせ処理を行う。この処理の結果、未探査データが存在していれば処理をステップ６０６に移行し、未探査データが存在していなければ探査済データをクリアして探査階層情報の値をゼロにして、処理を６１０に移行する。
【０１０４】
ステップ６１０は、全終了判断処理である。ステップ６１０において終了条件判断部３５は、見出し語データ１０１に関連付いて記憶されている読み出し済フラグ１１２に空欄があるか否かの問い合わせ処理を行う。この処理の結果、空欄があればその見出し語データ１０１は処理が行われていないことになるので本プログラムの処理をステップ６０１に再帰させる。また、上記処理の結果、読み出し済フラグ１１２に空欄が無ければ本プログラムを終了させる。
【０１０５】
ステップ６１１は、基底リスト抽出処理である。ステップ６１１において、基底リスト登録部３６は、単語頻度データベースに記憶された頻度によってソート処理を行い、ソート処理によって上位５００位に位置する単語８０１に係る単語データを抽出して、抽出した単語データを基底リストデータベースに登録する。なお、単語頻度データベースから単語データを抽出する条件は上記のように一定の閾値を設けて、抽出する方法の他、統計的手法によって抽出するものであってもよい。
【０１０６】
以上より、辞書データ１００を用いて基底を生成することが可能となる。
【０１０７】
上述したように、この発明によれば、自然言語を解釈するにあたり、単語の意味概念に基づいた精度の高い単語シソーラスを構築するための基礎となる単語の意味概念抽出法を提供できる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【０１０８】
【図１】本発明に係る基底データベース生成装置の実施形態を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明に係る基底データベース生成方法に用いる辞書データの例を示す図である。
【図３】本発明に係る基底データベース生成方法によって生成される基底データベースの例を示す図である。
【図４】本発明に用いることができる未探査リストの例を示す図である。
【図５】本発明に用いることができる基底リストの例を示す図である。
【図６】本発明に係る基底データベース生成方法を実施するコンピュータプログラムの処理の例を示すフローチャートである。
【図７】本発明に用いる形態素解析処理による結果の例を示す図である。
【図８】本発明に係る基底データベース生成装置の別の実施例を示す機能ブロック図である。
【図９】本発明に係る基底データベース生成方法を実施する別のコンピュータプログラムの処理の例を示すフローチャートである。
【図１０】本発明に係る基底リスト生成装置の実施形態を示す機能ブロック図である。
【図１１】本発明に係る基底リスト生成方法を実施するコンピュータプログラムの処理例を示すフローチャートである。
【図１２】本発明に係る基底リスト自動作成方法によって生成される単語頻度データベースの構造例を示す図である。
【図１３】本発明に用いることができる未探査リストの別の例を示す図である。
【符号の説明】
【０１０９】
１      基底データベース生成装置
１００  辞書データ
１０１  見出し語データ
１０２  語釈文データ
２００  基底リスト
４００  基底データベース  
４０１  単語
４０２  基底
６００  解析結果データ
７００  単語頻度データベース
【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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