(57)【要約】【課題】係り受け関係に着目し、さらに利用者の観点を反映させて一群の文の傾向等を把握できるようにする【解決手段】係り受け関係分析装置１００は、文書入力部１０、形態素解析部１１、構文解析部１２、構文解析結果データ記憶部１３、検索式入力部１４、係り受け関係抽出部１５、係り受け関係ソート部１６、係り受け関係頻度計数部１７および係り受け関係表示部１８等を含んで構成されている。係り受け関係表示部１８は、係り受け関係の係り部分および受け部分を対比させてその頻度、構造、文等を表示する。意味グループ割当部１９は、利用者の入力に基づいて係り受け関係の分類のエントリに意味づけを行なうラベルを付して意味に基づいてグルーピングする。検索式合成部２０は、意味グループ割当部１９によりグルーピングされた係り受け関係の分類から意味グループ検索式を合成する。検索処理表示部２１は、意味グループと文との対応表等を表示する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
一群の文からなる文書データを入力する文書データ入力手段と、
入力した文書データから係り受け関係を抽出する係り受け関係抽出手段と、
抽出した係り受け関係を、係り受け関係の分類ごとにエントリを割り当てて表示する係り受け関係表示手段と、
上記エントリにラベルを割り当てるラベル割り当て手段と、
上記ラベルごとに、当該ラベルが割り当てられたエントリの情報を取り出す取出手段とを有することを特徴とする文書データ分析装置。
【請求項２】
上記取出手段は、
ラベルごとに、当該ラベルが割り当てられたエントリの全体を規定する検索式を合成する検索式合成手段と、
上記検索式を用いて文書データを検索する検索手段とから成ることを特徴とする請求項１記載の文書データ分析装置。
【請求項３】
上記取出手段は、各ラベルをエントリと対応付けて記憶する対応付手段を含み、当該取出手段が、ラベルに対応付けられたエントリの情報を取り出すことを特徴とする請求項１記載の文書データ分析装置。
【請求項４】
上記対応付手段は、さらに、エントリの情報として各エントリの係り受け関係が出現する文書データの格納先を示すアドレス情報を当該エントリに対応付けて記憶し、前記取出手段が、ラベルに対応付けられたエントリの情報として当該文書データを取り出すものである請求項３記載の文書データ分析装置。
【請求項５】
上記係り受け関係表示手段は、上記係り受け関係を、行および列から成る表を用いて表示し、上記係り受け関係の分類ごとのエントリを各行に割り当て、上記係り受け関係の分類を特定する係り部分の語および受け部分の語を各列に割り当て、さらに、ラベル割り当て用の列を表示し、
上記ラベル割り当て手段は、上記表のラベル割り当て用の列に入力されたラベルを、当該ラベルが配置される行に該当するエントリに割り当てる請求項１〜４のいずれかに記載の文書データ分析装置。
【請求項６】
上記係り受け関係の分類は、係り部分の語、助詞および受け部分の語により規定され、各係り受け関係の分類を規定する係り部分の語、助詞および受け部分の語のうちの少なくとも１つが具体的な語であり、その他が任意である請求項５記載の文書データ分析装置。
【請求項７】
上記係り受け関係の分類は、係り部分の語、助詞、受け部分の語に加え他の要素を含んで規定される請求項５記載の文書データ分析装置。
【請求項８】
上記表の行は、上記係り部分の語および上記受け部分の語の少なくとも一方をキーとしてソートされて表示される請求項５〜７のいずれかに記載の文書データ分析装置。
【請求項９】
上記係り受け関係表示手段は、エントリごとに、当該エントリに割り当てられた係り受け関係の分類に該当する係り受け関係の頻度を表示する請求項５〜８のいずれかに記載の文書データ分析装置。
【請求項１０】
上記表の各行は、上記頻度をキーとしてソートされて表示される請求項９記載の文書データ分析装置。
【請求項１１】
ソートするキーは複数であり、上記表の各行を当該複数のキーを用いて多段にソートして表示する請求項８または９記載の文書データ分析装置。
【請求項１２】
上記ラベルは、数字である請求項１〜１１のいずれかに記載の文書データ分析装置。
【請求項１３】
上記ラベルは、文字列である請求項１〜１２のいずれかに記載の文書データ分析装置。
【請求項１４】
上記文字列は意味グループを表すキーワードである請求項１３記載の文書データ分析装置。
【請求項１５】
上記検索式合成手段が合成した検索式の各々をエントリとする一覧を表示する検索式一覧表示手段と、
上記検索式一覧表示手段により表示された一覧を用いて、検索式に対する操作指示を入力する操作指示入力手段とをさらに有する請求項１〜１４のいずれかに記載の文書データ分析装置。
【請求項１６】
上記文書データに含まれる各文書の識別子と上記ラベルの各々の識別子との対応関係を表を用いて表示し、対応関係のある文書の識別子およびラベルの識別子とに該当するセルの位置にマークを付して表示する対応関係表示手段をさらに有する請求項１〜１５のいずれかに記載の文書データ分析装置。
【請求項１７】
上記検索式に対する操作は論理和および論理積の少なくとも１つである請求項１５記載の文書データ分析装置。
【請求項１８】
文書データ入力手段が、一群の文からなる文書データを入力するステップと、
係り受け関係抽出手段が、入力した文書データから係り受け関係を抽出するステップと、
係り受け関係表示手段が、抽出した係り受け関係を、係り受け関係の分類ごとにエントリを割り当てて表示するステップと、
ラベル割り当て手段が、上記エントリにラベルを割り当てるステップと、
情報取り出し手段が、上記ラベルごとに、当該ラベルが割り当てられたエントリの情報を取り出すステップとを有することを特徴とする文書データ分析方法。
【請求項１９】
一群の文からなる文書データを入力する文書データ入力手段と、
入力した文書データから係り受け関係を抽出する係り受け関係抽出手段と、
抽出した係り受け関係を、係り受け関係の分類ごとにエントリを割り当てて表示する係り受け関係表示手段と、
上記エントリにラベルを割り当てるラベル割り当て手段と、
上記ラベルごとに、当該ラベルが割り当てられたエントリの情報を取り出す取出手段とを実現するためにコンピュータにおいて実行されることを特徴とする文書データ分析用コンピュータプログラム。
【請求項２０】
一群の文からなる文書データを入力する文書データ入力手段と、
入力した文書データから係り受け関係を抽出する係り受け関係抽出手段と、
抽出した係り受け関係を、係り受け関係の分類ごとにエントリを割り当てて表示する係り受け関係表示手段と、
上記エントリにラベルを割り当てるラベル割り当て手段と、
ラベルごとに、当該ラベルが割り当てられたエントリに対応する係り受け関係の分類に含まれる係り受け関係のインスタンスの集合から和集合を生成し、ラベルに対応する係り受け関係のインスタンスの集合を抽出する和集合操作手段とを有することを特徴とする文書データ分析装置。
【請求項２１】
一群の文からなる文書データを入力する文書データ入力手段と、
入力した文書データから係り受け関係を抽出する係り受け関係抽出手段と、
抽出した係り受け関係を、係り受け関係の分類ごとにエントリを割り当てて表示する係り受け関係表示手段と、
複数のエントリおよび論理操作を指定して、当該複数のエントリおよび論理操作に対応した係り受け関係のインスタンスの所定の集合を抽出する係り受け関係インスタンス集合抽出手段とを有することを特徴とする文書データ分析装置。
【請求項２２】
上記係り受け関係インスタンス集合抽出手段は、上記複数のエントリのそれぞれの検索式に対して論理操作を実行して新たな検索式を合成してこの新たな検索式を用いて上記所定の集合を抽出する請求項２１記載の文書データ分析装置。
【請求項２３】
上記係り受け関係インスタンス集合抽出手段は、上記複数のエントリのそれぞれに対応する係り受け関係のインスタンスの集合を取得して、これに対して集合操作を行ない上記所定の集合を抽出する請求項２１記載の文書データ分析装置。
【請求項２４】
上記所定の集合に含まれる少なくとも一部の係り受け関係のインスタンスまたは当該少なくとも一部の係り受け関係のインスタンスを含むメッセージを表示する請求項２１〜２３のいずれかに記載の文書データ分析装置。
【請求項２５】
上記論理操作は論理積である請求項２１〜２４のいずれかに記載の文書データ分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、係り受け関係に着目して文章把握を支援する文書データ解析技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
自由形式で回答するアンケート、苦情文書（メール）等の多量の文書を解析してそれら多量の文書に内在する真実を抽出することが行なわれている。このような抽出作業は、熟練した作業者が多くの時間をかけて行なわれるのが通常であり、費用または即時性のうえで問題があった。
【０００３】
計算機による言語処理を利用してこのような作業を支援することが望まれる。
【０００４】
なお、この発明と関連するものとしては特許文献１がある。特許文献１は、注目点を係り受け関係で定義し、同一の係り受け関係を含む文書を当該注目点と関連付けて利用することを開示している。
【特許文献１】特開平６−１７６０６２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述の特許文献１の従来技術では、同一の係り受け関係を持つものを検索した単一の文に関連して表示することはできるが、コールセンタ業務や営業などにおけるお客様や社員の声、マーケテイングなどのアンケートにおける自由回答文、世論調査や投書などの大量のテキストデータ等の文書データを分析し、その背景にあるものを読み解くための支援については、何ら記載されていない。従来技術では、例えば、商品の人々のイメージ、商品に対する話題となりうる意見、社会のある階層の意見等についての分析を支援することはできない。
【０００６】
この発明は、以上の事情を考慮してなされたものであり、係り受け関係に着目して一群の文の傾向等の把握が容易に行なえるようにし、さらに、利用者の観点を加味して文書データを分析する文書データ分析技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明によれば、上述の目的を達成するために、特許請求の範囲に記載のとおりの構成を採用している。ここでは、発明を詳細に説明するのに先だって、特許請求の範囲の記載について補充的に説明を行なっておく。なお、ここでは、理解を容易にするために、実施例の各部に付した参照符号を補充的に記載するが、この発明の技術的な範囲がこれにより限定されないことに留意されたい。
【０００８】
すなわち、この発明の一側面によれば、上述の目的を達成するために、文書データ解析装置（１００）に：一群の文からなる文書データを入力する文書データ入力手段（１０）と；入力した文書データから係り受け関係を抽出する係り受け関係抽出手段（１５）と；抽出した係り受け関係を、係り受け関係の分類ごとにエントリを割り当てて表示する係り受け関係表示手段（１８）と；上記エントリにラベルを割り当てるラベル割り当て手段（１９）と；上記ラベルごとに、当該ラベルが割り当てられたエントリの情報を取り出す取出手段（３０）とを設けている。
【０００９】
文書データ分析装置は、典型的には、スタンドアローンのコンピュータシステム、ネットワークに接続されたコンピュータシステム群（クライアント・サーバシステム）等により構成できるが、これに限定されない。
【００１０】
取り出される情報は、当該ラベルに対応づけられた係り受け関係のインスタンスやそのインスタンスが含まれる文である。あるいはこれら係り受け関係のインスタンスや文から導出される対応表、集計表等で表示可能な統計量等である。
【００１１】
この構成においては、一群の文に含まれる係り受け関係を、係り受け関係の分類ごとにエントリを割り当てて表示し、エントリにラベルを割り当てて意味グループを構築してその意味グループに含まれるものを抽出できる。例えば、化粧品のアンケートから準備した一群の文を係り受け関係に着目して分析した後、「肌」の観点を含むエントリに当該観点を表すラベルを順次に割り当て当該観点から切り出した文を抽出することができる。この結果、ラベルを割り当てる際に利用者の意図を有効・確実に反映させることが可能となる。
【００１２】
この構成において、上記取出手段（３０）は、例えば、ラベルごとに、当該ラベルが割り当てられたエントリの全体を規定する検索式を合成する検索式合成手段（２０）と、上記検索式を用いて文書データを検索する検索手段（２１）とを含む。この場合、一群の文に含まれる係り受け関係を、係り受け関係の分類ごとにエントリを割り当てて表示し、エントリにラベルを割り当てて意味グループを構築して意味づけごとの検索式を合成できる。この検索式を利用して意味グループごとの検索が可能となる。
【００１３】
また、上記取出手段（３０）は、各ラベルを、エントリと対応付けて記憶する対応付手段（３１）を含み、当該取出手段が、ラベルに対応付けられたエントリの情報を取り出してもよい。
【００１４】
この場合、上記対応付手段は、さらに、エントリの情報として各エントリの係り受け関係が出現する文書データの格納先を示すアドレス情報を当該エントリに対応付けて記憶し、前記取出手段が、ラベルに対応付けられたエントリの情報として当該文書データを取り出すものであってもよい。もちろん、係り受け関係のインスタンスを取り出しても良い。
【００１５】
この場合、検索式を合成する必要がない。
【００１６】
より具体的な側面の即していえば、例えば、文書データ分析装置（１００）に：一群の文からなる文書データを入力する文書データ入力手段（１０）と；入力した文書データから係り受け関係を抽出する係り受け関係抽出手段（１５）と；抽出した係り受け関係を、係り受け関係の分類ごとにエントリを割り当てて表示する係り受け関係表示手段（１８）と；上記エントリにラベルを割り当てるラベル割り当て手段（１９）と；ラベルごとに、当該ラベルが割り当てられたエントリに対応する係り受け関係の分類に含まれる係り受け関係のインスタンスの集合から和集合を生成し、ラベルに対応する係り受け関係のインスタンスの集合を抽出する和集合操作手段（２３）とを設けている。
【００１７】
この場合、エントリごとに係り受け関係の集合を保持しておくことにより、検索式を合成することなく、簡易に目的の情報を取得できる。すなわち、エントリに対応する係り受け関係のインスタンスの集合の和集合を生成してラベル付けに対応する係り受け関係のインスタンスを抽出することができる。
【００１８】
上述の構成において、上記係り受け関係表示手段は、典型的には、上記係り受け関係を、行および列から成る表を用いて表示し、上記係り受け関係の分類ごとのエントリを各行に割り当て、上記係り受け関係の分類を特定する係り部分の語および受け部分の語を各列に割り当て、さらに、ラベル割り当て用の列を表示する。上記ラベル割り当て手段は、例えば、上記表のラベル割り当て用の列に入力されたラベルを、当該ラベルが配置される行に該当するエントリに割り当てる。
【００１９】
また、上記係り受け関係の分類は、例えば、係り部分の語、助詞および受け部分の語により規定され、各係り受け関係の分類を規定する係り部分の語、助詞および受け部分の語のうちの少なくとも１つが具体的な語であり、その他が任意であってよい。
【００２０】
また、上記係り受け関係の分類は、例えば、係り部分の語、助詞、受け部分の語に加え他の要素を含んで規定されてもよい。例えば、「自分の肌にあう」においては、直接の係り部分の語は「肌」であり、直接の受け語は「あう」である。「肌」を修飾する「自分」をその他の要素として規定することができる。
【００２１】
また、上記表の行は、上記係り部分の語および上記受け部分の語の少なくとも一方をキーとしてソートされて表示されることが好ましい。上記表の各行は、上記頻度をキーとしてソートされて表示されてもよい。ソートするキーを複数とし、上記表の各行を当該複数のキーを用いて多段にソートして表示してもよい。
【００２２】
また、上記係り受け関係表示手段は、エントリごとに、当該エントリに割り当てられた係り受け関係の分類に該当する係り受け関係の頻度を表示することが好ましい。頻度から一群のデータの全体の傾向を把握できる。
【００２３】
また、「ラベル」は、後の処理のために識別可能に割り当てられる任意の属性を意味し、例えば、数字、記号、文字列、キーワードであり、典型的には意味グループを表す。
【００２４】
また、文素データ分析装置は、さらに、上記検索式合成手段が合成した検索式の各々をエントリとする一覧を表示する検索式一覧表示手段と；上記検索式一覧表示手段により表示された一覧を用いて、検索式に対する操作指示を入力する操作指示入力手段とを含んでもよい。
【００２５】
また、文素データ分析装置は、さらに、上記文書データに含まれる各文書の識別子と上記ラベルの各々の識別子との対応関係を表を用いて表示し、対応関係のある文書の識別子およびラベルの識別子とに該当するセルの位置にマークを付して表示する対応関係表示手段を含んでもよい。
【００２６】
上記検索式に対する操作は例えば論理和および論理積の少なくとも１つである。
【００２７】
また、この発明の他の側面によれば、文書データ解析装置に：一群の文からなる文書データを入力する文書データ入力手段と；入力した文書データから係り受け関係を抽出する係り受け関係抽出手段と；抽出した係り受け関係を、係り受け関係の分類ごとにエントリを割り当てて表示する係り受け関係表示手段と；複数のエントリおよび論理操作を指定して、当該複数のエントリおよび論理操作に対応した係り受け関係のインスタンスの所定の集合を抽出する係り受け関係インスタンス集合抽出手段とを設けるようにしている。
【００２８】
この構成によれば、係り受け関係のレベルで、精度良く、論理操作、典型的には論理積の観点に即した係り受け関係のインスタンスの集合またはこれに対応する文を抽出できる。
【００２９】
この場合、上記係り受け関係インスタンス集合抽出手段は、典型的には、上記複数のエントリのそれぞれの検索式に対して論理操作を実行して新たな検索式を合成してこの新たな検索式を用いて上記所定のインスタンス集合を抽出する。また、上記係り受け関係インスタンス集合抽出手段は、上記複数のエントリのそれぞれに対応する係り受け関係のインスタンスの集合を取得して、これに対して論理操作を行ない上記所定のインスタンス集合を抽出してもよい。
【００３０】
なお、この発明は装置またはシステムとして実現できるのみでなく、方法としても実現可能である。また、そのような発明の一部をソフトウェアとして構成することができることはもちろんである。またそのようなソフトウェアをコンピュータに実行させるために用いるソフトウェア製品もこの発明の技術的な範囲に含まれることも当然である。
【００３１】
この発明の上述の側面および他の側面は特許請求の範囲に記載され以下実施例を用いて詳述される。
【発明の効果】
【００３２】
この発明によれば、一群の文に含まれる係り受け関係に着目して当該一群の文の傾向を把握することができ、さらに、ラベルの割り当てにより利用者の意図を反映させることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
以下、この発明の実施例について説明する。
【００３４】
図１は、この発明の実施例の文書データ分析装置を全体として示している。この例では、コンピュータ２００上のソフトウェアとして実現している。ソフトウェアは周知の手法により記録媒体２０１を用いたり通信回線を用いてコンピュータ２００にインストールできる。図ではスタンドアローンの構成となっているが、ネットワークにより接続されたサーバ装置およびクライアント装置で構成しても良い。
【００３５】
図１において、文書データ分析装置１００は、文書入力部１０、形態素解析部１１、構文解析部１２、構文解析結果データ記憶部１３、基礎意味チャンク検索式入力部１４、係り受け関係抽出部１５、係り受け関係ソート部１６、係り受け関係頻度計数部１７、係り受け関係表示部１８、意味グループ割当部１９、情報取出部３０、表示装置２２等を含んで構成されている。情報取出部３０は、典型的には意味グループ検索式合成部２０および検索処理表示部２１を含む。
【００３６】
この実施例では、文書データから抽出した係り受け関係のデータ（以下に述べるように基礎意味チャンクといい、用言節等の受け部分を共通にする範囲で一まとめにされたものである）を、係り受け関係に着目して係り語、受け語、その他の語で検索し、典型的には、係り語や受け語を対比させて表示し、そののち、利用者が割り振った意味づけのラベルを用いて意味グループ用の検索式を合成し、合成した検索式を用いて基礎意味チャンクひいては文を検索して種々の態様で利用者に提示する。基礎意味チャンク検索式入力部１４は後に詳述するように検索キーとしての係り語、受け語、その他の語を入力するものであり、意味グループ検索式合成部２０は同じく後に詳述するように利用者が割り当てたラベルから意味グループを検索するための検索式を合成するものである。
【００３７】
文書入力部１０は、一群のアンケートや一群の電子メール等の文書データ（コーパスともいう）を入力するものであり、文書データは後続の形態素解析等を行なうために適宜に前処理されてもよい。文書入力部１０は、文書データを入力できるものであればどのようなものでもよく、例えば、ファイルシステム、外部記憶装置、通信回線、Ｉ／Ｏ装置等から構成される。文書入力部１０は、アンケートや電子メール等のメッセージを受信するシステムであってもよいし、文字認識装置、音声認識装置等であってもよい。文書データの例は例えば図６に示すようなものであり、この例では、化粧品のアンケート結果から取得した文が文の番号を割り当てられて管理されている。
【００３８】
形態素解析部１１は、周知の任意の形態素解析手法で形態素解析辞書を参照して文を形態素に分解するものである。形態素解析は例えば図７に示すように行なわれる。
【００３９】
構文解析部１２は、周知の任意の構文解析手法で、構文規則に基づいて、形態素解析結果を構文解析する。構文解析結果は例えば図８に示すようなものであり、理解を容易にするためにこれを木構造で表すと図９に示すようになる。構文解析結果のデータは構文解析結果データ記憶部１３に登録される。
【００４０】
基礎意味チャンク検索式入力部１４は、どのような係り受け関係を抽出するか、抽出した係り受け関係をどのように表示するかを定義した検索式を入力するものである。この例では、所定のウェブブラウザを用いたインタフェースにより検索式を定義するようになっているが、これに限定されない。個々の検索内容については後に詳述する。
【００４１】
係り受け関係抽出部１５は、検索式により決定される抽出規則に基づいて、構文解析結果から係り受け関係を抽出するものである。抽出規則は例えば図１０（Ａ）、（Ｂ）に示すようなものである。（Ａ）は、「太郎」が「紹介した」に連用で係ることを条件として抽出するルールである。なお、「＊」は任意個のサブ木（分の構文解析木の部分をなす要素）である。（Ｂ）は「「紹介した」を指定せずに抽象化したルールである。抽出規則を適用することにより例えば図１１に矢印で示すように係り受け関係を抽出できる。この例では連用の係り受け関係を示している。
【００４２】
抽出された係り受け関係のデータは、用言節等の受け部分を共通にする範囲で一まとめにされる。以下では、このようなデータを基礎意味チャンクとも呼ぶ。基礎意味チャンクは、例えばプログラミング言語Ｐｒｏｌｏｇのファクト形式のデータ構造で表され、図１２はこのようなデータ構造の例を示す。このデータ構造では、基礎意味チャンクとチャンク述部の２種類のデータからなる。図１２の例では、「１」は文番号を示し、「紹介，する，た」は用言節の形態素列を終止形で並べたものであり、「２３，３１」はその出現位置を示すバイトオフセットであり、「太郎，は」、「５，１１」、「花子，を」、「１７，２３」、「次郎，に」、「１１，１７」はそれぞれ受け部分の形態素列およびそれぞれの出現位置を示すバイトオフセットである。「３」は係り受けの個数を示す。「紹介＿例文」はコーパスの名称である。
【００４３】
係り受け関係ソート部１６は、抽出した係り受け関係をソートするものである。係り受け関係頻度計数部１７は、係り受け関係をその種別ごとに頻度計算するものである。係り受け関係表示部１８は、係り受け関係ソート部１６や係り受け関係頻度計数部１７の処理結果を表示するものである。
【００４４】
処理された係り受け関係の集計表は、例えば、図１４に示すように表示装置２２に表示される。図１４の例では、係り語で大きく分類して、その中で助詞の種類で分類し、さらに受け語で分類するようにしている。もちろん、受け語や助詞を大分類とするようにしても良い（図２０参照）。同一の語が上下方向に続く場合には一番上のセルにのみ当該語を表示して下のセルは空欄にしている。任意の語でよい場合にも空欄としている（例えば、「肌」のセルの右の２つのセルは任意の助詞、および、任意の受け語であることを示す）。図１４の例では、左から列から順に、係り語、助詞、受け語、カウント、および意味グループの識別子が表示される。意味グループは、後述する意味グループ割当部１９を用いて利用者により各行（係り受け関係の分類）に割り当てられたものである。意味グループ（ラベルともいう）は、利用者が意味づけを行ないたい観点、側面に対応するものであり、利用者は任意の数字、文字列、キーワードを用いて各係り受け関係の分類にラベルを付すことができる。
【００４５】
これら係り受け関係ソート部１６、係り受け関係頻度計数部１７、係り受け関係表示部１８の詳細については図３および図４の動作例を参照して後に詳述する。
【００４６】
意味グループ割当部１９は、利用者の入力に基づいて各行（各係り受け関係の分類）に意味づけを行なうラベルを付して係り受け関係の分類を意味に基づいてグルーピングするものである。この例では表の位置関係に基づいて意味グループの割当が行なわれる。すなわち、表の各行が、係り受け関係の分類の各エントリに対応し、このエントリすなわち行単位でラベルを割り当てることが可能である。
【００４７】
情報取出部３０の検索式合成部２０は、意味グループ割当部１９によりグルーピングされた係り受け関係の分類から意味グループ検索式を合成するものである。意味グループ検索式は例えば図１５に示すようなものである。図１５の例では、意味グループ（数字の１〜１２、２０で示す）ごとに意味グループ検索式が示されている。意味グループ検索式合成部２０の合成動作は例えば図５に示すようなものであり、これについては後に説明する。
【００４８】
情報取出部３０の検索処理表示部２１は、例えば図２に示すように、検索式一覧表示部２１１、検索式操作部２１２、検索部２１３および検索結果表示部２１４等を含んで構成されている。検索式一覧表示部２１１は例えば図１６に示すように検索式のリストをその意味グループおよび内容とともに表示するものである。内容は表示されなくても良い。検索式操作部２１２は、チェックボックスやラジオボタンで特定された検索式に対して、検索、和集合、積集合、対応表表示等の操作指示を受け付けるものである。操作ユーザインタフェースの例を図１８に示す。対応表は例えば図１７に示し様なものであり、後に説明する。検索部２１３は検索式操作部２１２の操作に基づいて、先に合成した検索式を用いて種々の検索を実行するものである。検索結果表示部２１４は検索結果を種々の表示態様（さきの対応表の表示も含む）で検索結果を表示するものである。表示結果は表示装置２２を用いて表示される。なお、図１および図２では、構文解析結果データ記憶部１３が係り受け関係抽出結果（係り受け関係のインスタンスの集合）を保持しているものとして示しているが、係り受け関係抽出結果は任意に記憶部に保持されて良い。
【００４９】
つぎに文書データ分析装置１００の動作例を説明する。
【００５０】
図３は文書データ（コーパス）から構文解析結果データを取得して構文解析結果データ記憶部１３に登録する処理（Ｓ１０〜Ｓ１５）を示し、その詳細は以下のとおりである。
【００５１】
［ステップＳ１０］：一群の文のデータ（コーパス）を文書入力部１０により入力する。
［ステップＳ１１］：１つの文のデータを処理対象として取り出す。
［ステップＳ１２］：取りだした文のデータについて形態素解析部１１により形態素解析を行なう。
［ステップＳ１３］：形態素解析に基づいて構文解析部１２により構文解析を行なう。
［ステップＳ１４］：構文解析結果（図８に示すようなリスト形式のデータ）を構文解析結果データ記憶部１３に登録する。
［ステップＳ１５］：すべての文について以上の処理を繰り返す。
【００５２】
図４は検索式に基づいて構文解析結果データを参照して係り受け関係を抽出し表示する処理（Ｓ２０〜Ｓ２３）を示し、その詳細は以下の通りである。
【００５３】
［ステップＳ２０］：基礎意味チャンク検索式入力部１４から検索式を入力する。
［ステップＳ２１］：係り受け関係抽出部１５が構文解析結果データ記憶装置１３を参照して該当する係り受け関係データを抽出する。
［ステップＳ２２］：係り受け関係ソート部１６および係り受け関係頻度計数部１７を用いて係り受け関係の所望の情報（検索結果、頻度等）を取得する。
［ステップＳ２３］：係り受け関係表示部１８が取得した検索結果や頻度を整列させて表示する。
【００５４】
ここで、係り受け関係の表示態様の例を説明する。
【００５５】
この実施例の文書データ分析装置１００は、特定の範囲の基礎意味チャンクを係り受け関係に着目して集計した基礎意味チャンク集計表を計算表示する。集計する基礎意味チャンクの範囲は、基礎意味チャンク検索式入力部１４で入力して検索式で特定できる。
【００５６】
図１３は、検索式を入力するインタフェースを示している。検索式のほかに、データセット（コーパス）およびそのロケーション（フォルダー名）等を指定できる。図１３の例では、検索式（「ｑｕｅｒｙ」）中で検索タイプ（例では「１」）、名詞部、助詞の種類、動詞の種類を特定する。「［  ］」は、５個あるが、最初の「［  ］」が名詞、つぎの「［  ］」が当該名詞に続く助詞、３番目の「［  ］」がつぎの「名詞」、４番目の「［  ］」が当該名詞に続く助詞、最後の「［  ］」が動詞に対応する。「［  ］」が空である場合には任意のものでよい。
【００５７】
なお、集計タイプ「１」は、名詞および述部の対について集計を行なうものである。
【００５８】
図１４は基礎意味チャンクの集計表の表示例を示す。この例では、検索の内容が表示され、それに続いて集計表が表示される。集計表は、係り受けの対ごとに頻度を表示する。集計表は、「係り語」、「助詞」、「受け語」のそれぞれの役割および「件数」（出現頻度）に列（横方向）が割り当てられており、係り受け関係の各定義が各行に割り当てられている。行は、役割や「件数」（頻度）によりソートすることができる。例えば、係り語で大きくソートされ、つぎに、助詞でソートされ、その後、受け語でソートされる（複数のソートキーを用いて多段にソートされる）。この例では、係り語に「肌」を含むものは１５個あり、係り語に「肌」を含み、助詞が「に」であるものは１０個あり、係り語に「肌」を含み、助詞が「に」であり、受け語が「よい」を含むものは３個あることが示される。他も同様である。
【００５９】
また、ソートの仕方は、上述のとおり、役割の辞書順でもよいし、頻度順であってもよい。図１４の例では、具体的には、係り語の頻度が多い順でソートし、その結果が、１位が「肌」、２位が「カバー力」、３位が「色」である。１位の「肌」については、助詞の順位が１位が「に」、２位が「が」、３位が「を」である。この助詞が１位の中で、受け語の１位が「よい」の３回、「合う」が２回、となっている。もちろんこれに限定されず種々の態様でソートが可能である。
【００６０】
この例では、同位置の語が前後する場合には、最初の（最上部の）行のみ語を明示して表示し、後続する部分については同一であることが容易にわかるので、表示が煩雑にならないように空白としている。
【００６１】
この集計表を用いると、どのような名詞（係り部分）が多いのか、どのような述部（受け部分）が多いのかを把握してコーパス全体の意味内容を把握することが容易になる。
【００６２】
利用者は、このようなコーパス全体を把握しながら、各行（係り受け関係の分類のエントリ）の該当する列位置（セル）にラベルの数字、文字列、キーワード等を入力してラベルを付して意味グループを構成していく。図１４の例では、一番上の行（基礎意味チャンク、係り受け関係の分類）に「１」のラベルを付し、以降の行に「２」、「３」、「３」、「３」、「４」、「４」を割り当てている。利用者が意味を付したくない行には何も割り当てなくて良い。
【００６３】
図５はラベルの割当に基づいて検索式を合成する検索式合成部２０の動作例を示す。その詳細は以下のとおりである。
【００６４】
［ステップＳ３０］：集計表の空のセルを補充する。まず、文字列を含むセルが左に隣接する空のセルを当該文字列で置き換える。置き換えた結果、文字列を含むセルが左に隣接するようになった空のセルも同様に処理する。この後、文字列を含むセルが上に隣接する空のセルを当該文字列で置き換える。置き換えた結果、文字列を含むセルが上に隣接するようになった空のセルも同様に処理する。このようにしてすべての空のセルを補充する。
［ステップＳ３１］：意味グループを１つ取り出す。
［ステップＳ３２］：取りだした意味グループが割り当てられた行をすべてスキャンしてその係り受け関係を検索式に付加する。
［ステップＳ３３］：当該意味グループが割り当てられたすべての行のスキャンが終了したら、当該意味グループの検索式として登録する。
［ステップＳ３４］：残りの意味グループがあるかどうか判断し、なければ処理を終了し、あればステップＳ３０に戻って処理を繰り返す。
【００６５】
検索処理表示部２１は、このような検索式を用いて例えば図１７に示すような文の識別子（メッセージＩＤ）と意味グループの識別子の対応関係を示す対応表を表示する。この対応表の例では、縦に文の識別子が並べて表示され、横に意味グループの識別子が並べて表示され、交点に「１」が表示されている場合には、対応する文が当該意味グループに含まれることを意味する。このようにして、利用者が所望の観点で意味づけしたラベルで文を分析でき、該当する意味合いの文がどのくらいあるのかも容易に把握できる。「１」以外の任意のマークを用いても良い。
【００６６】
もちろん、所望の１または複数の意味グループの含まれる文を一覧表示しても良い。検索式を和・積処理した結果を一覧表示されても良い。検索した文を表示するようにしても良い。
【００６７】
この実施例によれば、係り受け関係に着目して文書データを分析表示し、さらにこの分析表示結果のエントリにラベルを割り当てて意味グループを設定できるようにし、この意味グループごとの検索式を構成するようにしている。したがって、一群の文に含まれる係り受け関係に着目して当該一群の文の傾向を把握することができ、さらに、ラベルの割り当てにより利用者の意図を反映させることが可能となる。「肌」を係り語とし、「よい」、「あう」、「なじむ」を受け語とするエントリに同一のラベルを割り当てて意味グループを構成して、これを含む文を検索できる。また、意味グループと各文との対応関係を一覧で把握することも可能であり、利用者の意図に合致した観点で文書データを分析できる。
【００６８】
なお、この発明は上述の実施例に限定されるものではなくその趣旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
【００６９】
例えば、上述の例では、直接の係り語および直接の受け語に着目したが、これらを修飾する語に着目してもよい。図２１の例では、「自分の肌」という観点で切り出しを行うために、係り語の一部をなす「自分の」をその他の役割として規定して係り受け関係を定義するようにして「自分」を含む係り受け関係に着目できるようにし、さらにラベル付けを行い切り出すようにしてもよい。さらに「肌」の意味グループの検索式と「自分」の意味グループの検索式との積論理演算を行なって、「自分の肌」という新たに合成した観点から文または基礎意味チャンク（係り受け関係）を切り出しても良い。
【００７０】
また係り受け関係の集計表は図１９に示すように、係り語を大きな分類とし、受け語を小さな分類としてもよいし、その逆に、図２０に示すように、受け語を大きな分類として係り語を小さな分類としてもよい。図１９の例の検索式は、つぎのようなものである。
（１）係り語：[[[係り語],[]]]
（２）係り語-助詞：[[[係り語, 助詞],[]]]
（３）係り-助詞-受け語：[[[係り語,助詞],[受け語]]]
（４）係り語-受け語：[[[係り語],[受け語]]]
【００７１】
また、図２０の例の検索式はつぎのようなものである。
（１）受け語：[[[],[受け語]]]
（２）受け語-助詞：[[[助詞],[受け語]]]
（３）受け語-助詞-係り語：[[[係り語,助詞],[受け語]]]
（４）受け語-係り語：[[[係り語],[受け語]]]
【００７２】
また係り受け関係の集計表は、図２２および図２３、図２４、図２５、図２６、図２７のようなものでもよい。もちろんこれらに限定されない。なお、図２２〜図２７の例でも、図１４と同様にラベル入力用の列が設けられているが、図では省略した。
【００７３】
また、語群登録を行なえるように構成しても良い。すなわち、一群の語を単一の語で扱うようにしてもよい。例えば、「太郎」、「花子」を「人」として語群登録する。
【００７４】
また、上述の例では、係り受け関係の分類（基礎意味チャンクの分類）のエントリごとの検索式を組み合わせて意味グループ（ラベル）ごとの意味グループ検索式を合成して、この合成検索式を利用して意味グループに該当する基礎意味チャンクのインスタンスまたはそれを含む文（メッセージ）を抽出・表示するようにしたが、各エントリごとに係り受け関係のインスタンスの集合（その識別子の集合等でもよい）を保持しておけば、それら集合に対して論理和演算を行なって意味グループごとの基礎意味チャンクのインスタンスの集合を合成できる。
【００７５】
図２８はこのような変形例を示す。図２８において図１と対応する箇所には対応する符号を付した。図２８の例では、意味グループ割当部２０は割当結果に基づいて例えば意味グループ・エントリ対応表を生成する。意味グループ集合合成部２３は、グループ・エントリ対応表３１を参照してまず対応するエントリを決定して、対応するエントリに属する係り受け関係のインスタンスの集合を参照して和集合を取り意味グループごとの係り受け関係のインスタンスの集合を合成して、当該係り受け関係のインスタンスまたはそれを含む文を表示装置２２に表示させる。図１７に示すような意味グループと文（メッセージ。あるいは基礎意味チャンクでもよい）との間の対応表を表示しても良い。なお、図２８では、構文解析結果データ記憶部１３が係り受け関係抽出結果（係り受け関係のインスタンスの集合）を保持しているものとして示しているが、係り受け関係抽出結果は任意に記憶部に保持されて良い。典型的には、エントリのＩＤと、対応する集合の要素をなす係り受け関係のインスタンス（基礎意味チャンク）のＩＤのリストとを、例えばアドレス情報を利用して、リンクしておき、エントリに対応する集合を取り出す。係り受け関係のインスタンス（基礎意味チャンク）を含む文（メッセージ）のＩＤのリストをエントリのＩＤにリンクさせても良い。
【００７６】
なお、エントリごとのインスタンスの集合を特定する情報（基礎意味チャンクのＩＤのリスト）を予め保持することなく、それにかえて、エントリごとの個別の検索式（図１５参照）を用いてエントリに属する係り受け関係のインスタンスの集合をその時点で新たに抽出して、そののち、和集合を生成しても良い。また、対応表３１を用いずに、意味グループの割り当て結果（ラベルのマーク）をスキャンして即時に和集合を生成してもよい。
【００７７】
また、図２９に示すように、各エントリの観点を合成して所望の係り受け関係のインスタンスや文のインスタンスの集合を抽出する集合抽出部３２を設けても良い。集合抽出部３２は典型的には基礎意味チャンク論理操作部２４および検索処理表示部２１を含む。基礎意味チャンク論理操作部２４を設けて基礎意味チャンクの分類（係り受け関係の分類）の各エントリに対して論理操作を行なう。典型的な論理操作は論理積である。検索処理表示部２２は、エントリに対する論理操作の結果合成された検索式を用いて係り受け関係（基礎意味チャンク）のインスタンスまたはそれを含む文を抽出して表示装置２２に表示させる。図２９において図１と対応する箇所には対応する符号を付した。図２９でも、構文解析結果データ記憶部１３が係り受け関係抽出結果（係り受け関係のインスタンスの集合）を保持しているものとして示しているが、係り受け関係抽出結果は任意に記憶部に保持されて良い。
【００７８】
図２９の処理例を図３１の例を用いて説明する。図３１では、文（メッセージ。ＭＩＤで特定する）が１〜１０あり、ＭＩＤが１の文はＣＩＤ１および２の基礎意味チャンクを含む。ＭＩＤが２の文はＣＩＤが３〜５の基礎意味チャンクを含む。基礎意味チャンクが１つのセンテンスに対応する場合もあるし、複数の基礎意味が１つのセンテンスに含まれても良い。図３１において、元の文書データに対して「ＡはＣした」という係り受け関係で検索を行うと、検索結果１を得ることができる。他方、「ＢをＣした」という係り受け関係で検索を行なうと、検索結果２を得る。図２９の処理例では、基礎意味チャンクの分類のエントリ単位で論理操作（典型的には論理積）を行なうので、同一の基礎意味チャンク中に、「ＡはＣした」および「ＢをＣした」が含まれていなければヒットしない。したがって、論理積を行なった検索結果３では１および１０のＣＩＤが抽出され、また、１および６の文が抽出される。これに対して、通常では基礎意味チャンクを考慮していないので文単位で検索を行なうしかなく、比較例に示すように、１および６の文の外に３の文がノイズとして抽出されるおそれがある。同一の文に含まれても、それが含まれる基礎意味チャンクが別々であると、相互に無関係な場合も多く、そのような場合には、本来、論理積により排除したいものが混ざってしまったという結果になる。図２９の処理では、基礎意味チャンクのレベルで論理積を行なうので、正確に論理積の意図を反映できる。
【００７９】
図３０は、図２９の変形例である。図３０の例では、集合合成部２５が、基礎意味チャンクの分類に含まれる基礎意味チャンク（係り受け関係）のインスタンスの集合に対して論理操作（典型的には論理積）を行ない集合を合成する。表示装置２２はこの集合に関して表示を行なう。例えば、基礎意味チャンクのインスタンスや文のインスタンスを表示し、また対応表を表示する。図２９でも、構文解析結果データ記憶部１３が係り受け関係抽出結果（係り受け関係のインスタンスの集合）を保持しているものとして示しているが、係り受け関係抽出結果は任意に記憶部に保持されて良い。なお、図３０において、図１、図２８、図２９と対応する箇所には対応する符号を付した。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】この発明の実施例の文書データ分析装置の構成を全体として示すブロック図である。
【図２】上述の実施例の検索処理表示部の構成例を示すブロック図である。
【図３】上述実施例の係り受け解析の動作例を示すフローチャートである。
【図４】上述実施例の基礎意味チャンク検索の動作例を示すフローチャートである。
【図５】上述実施例の意味グループ検索式の合成の動作例を示すフローチャートである。
【図６】上述実施例の文書データの例を説明する図である。
【図７】上述実施例の形態素解析の例を説明する図である。
【図８】上述実施例の構文解析結果の例を説明する図である。
【図９】上述実施例の構文解析の例を説明する図である。
【図１０】上述実施例の係り受け関係抽出規則の例を説明する図である。
【図１１】上述実施例の係り受け関係の抽出結果の例を説明する図である。
【図１２】上述実施例の抽出された係り受け関係のデータ構造の例である。
【図１３】上述実施例の集計表の検索指定ユーザインタフェースの例を説明する図である。
【図１４】上述実施例の集計表の表示例を説明する図である。
【図１５】上述実施例の意味グループ検索式の例を説明する図である。
【図１６】上述実施例の意味グループ検索式の一覧表示の例を説明する図である。
【図１７】上述実施例の意味グループと文の対応関係を示す対応表の例を説明する図である。
【図１８】上述実施例の意味グループ検索式に対する操作用のユーザインタフェースの例を説明する図である。
【図１９】上述実施例の集計表の態様と検索式との関係を説明する図である。
【図２０】上述実施例の集計表の他の態様と検索式との関係を説明する図である。
【図２１】上述実施例の意味グループ検索式の他の例を説明する図である。
【図２２】上述実施例の集計表の他の表示例を説明する図である。
【図２３】上述実施例の集計表の他の表示例を説明する図である。
【図２４】上述実施例の集計表の他の表示例を説明する図である。
【図２５】上述実施例の集計表の他の表示例を説明する図である。
【図２６】上述実施例の集計表の他の表示例を説明する図である。
【図２７】上述実施例の集計表の他の表示例を説明する図である。
【図２８】上述実施例の変形例を全体として示す図である。
【図２９】上述実施例の他の変形例を全体として示す図である。
【図３０】上述実施例のさらに他の変形例を全体として示す図である。
【図３１】図２９の変形例を説明する図である。
【符号の説明】
【００８１】
１０    文書入力部
１１    形態素解析部
１２    構文解析部
１３    構文解析結果データ記憶装置
１３    構文解析結果データ記憶部
１４    基礎意味チャンク検索式入力部
１５    係り受け関係抽出部
１６    係り受け関係ソート部
１７  係り受け関係頻度計数部
１８    係り受け関係表示部
１９    意味グループ割当部
２０    意味グループ検索式合成部
２１    検索処理表示部
２２    表示装置
３０    情報取出部
２００     コンピュータ
２０１     記録媒体
２１１     検索式一覧表示部
２１２     検索式操作部
２１３     検索部
２１４     検索結果表示部
【図１】
2007141186.tif 000003
【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１５】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図６】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図３１】
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