(57)【要約】  【課題】複数のキーワードに基づいたテキストデータからの効率のよい情報検索処理を実現する。  【解決手段】情報検索装置４に、二項関係を含む教師データから取り出した事例ごとに素性の集合と解との組を生成し、機械学習によりその組について、どのような素性の集合の場合に前記解となるかの情報を保存する学習部４２と、複数の検索キーワードの対に基づいてテキストデータを抽出する情報検索部４０と、各テキストデータから検索キーワードの対を生成し、その対を二項関係の候補とする候補抽出部４４と、その候補について学習結果に基づき二項関係の候補の素性の集合の場合にどういう解とすべきかを判定し、抽出するべき解と判定された場合に該当する二項関係として選択する二項関係選択部４５と、選択した二項関係を含むテキストデータを検索結果として抽出する検索結果抽出部４６とを備える構成とした。  【選択図】図６
2007249458.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の検索キーワードによる情報検索処理を行う情報検索装置であって、
問題と解との組で構成される事例であって、問題が検索キーワードを要素とする二項関係であって解が抽出するべき二項関係であるものを含む教師データが格納された教師データ記憶部から前記事例を取り出し、前記事例ごとに、所定の情報を素性として抽出し、前記抽出した素性の集合と解との組を生成するとともに、所定の機械学習アルゴリズムに基づいて、前記生成した素性の集合と解の組について、どのような素性の集合の場合に前記解となるかということを機械学習処理し、前記どのような素性の集合の場合に前記解となるかということを示す情報を学習結果情報として学習結果記憶部に保存する学習部と、
入力された複数の検索キーワードを用いた入力検索キーワードの対を生成し、検索対象となるテキストデータから、所定の方法により前記入力検索キーワードに基づいてテキストデータを抽出して取得する情報検索部と、
前記情報検索部において検索して取得された各テキストデータから前記入力検索キーワードで構成される対を生成し、前記生成した対を二項関係の候補とする候補抽出部と、
前記学習部で行った抽出処理と同様の抽出処理によって、前記二項関係の候補について前記所定の情報を素性として抽出するとともに、前記学習結果記憶部に格納された前記学習結果情報に基づいて、前記二項関係の候補の素性の集合の場合にどういう解とすべきかを判定し、その判定結果として、前記二項関係の候補について抽出するべき二項関係であることを示す解とすべきと判定された場合に、前記二項関係の候補を抽出するべき二項関係として選択する二項関係選択部と、
前記二項関係選択部で選択した二項関係を含むテキストデータを検索結果として抽出する検索結果抽出部と、
を備えることを特徴とする情報検索装置。
【請求項２】
複数の検索キーワードによる情報検索処理を行う情報検索装置であって、
問題と解との組で構成される事例であって、問題が検索キーワードとテキストデータの組であって解が抽出するべきテキストデータであるものを含む教師データが格納された教師データ記憶部から前記事例を取り出し、前記事例ごとに、少なくとも検索キーワードを要素とする二項関係に関わる情報を素性として抽出し、前記抽出した素性の集合と解との組を生成する解−素性対抽出部と、
所定の機械学習アルゴリズムに基づいて、前記素性の集合と解の組について、どのような素性の集合の場合に前記解となるかということを機械学習処理し、前記どのような素性の集合の場合に前記解となるかということを示す情報を学習結果情報として学習結果記憶部に保存する機械学習部と、
入力された複数の検索キーワードを用いた入力検索キーワードの対を生成し、検索対象となるテキストデータから、所定の方法により前記入力検索キーワードに基づいてテキストデータを抽出して取得する情報検索部と、
前記解−素性対抽出部が行う抽出処理と同様の抽出処理によって、前記検索キーワードと抽出したテキストデータの組について前記少なくとも検索キーワードを要素とする二項関係に関わる情報を素性として抽出する素性抽出部と、
前記学習結果記憶部に格納された前記学習結果情報に基づいて、前記検索キーワードと抽出したテキストデータの組の素性の集合の場合にどういう解とすべきかを判定する解判定部と、
前記判定の結果として、前記検索キーワードと抽出したテキストデータの組について抽出するべきテキストデータである解とすべきと判定された場合に、前記テキストデータを抽出するべき記事として選択し、前記選択したテキストデータを検索結果として抽出する検索結果抽出部と、
を備えることを特徴とする情報検索装置。
【請求項３】
複数の検索キーワードによる情報検索処理を行う情報検索装置であって、
前記教師あり機械学習処理又は所定の規則を用いた処理方法に基づいて、二項関係の要素に関わる所定の情報を用いて、当該二項関係が抽出すべき二項関係かどうかを判定する二項関係判定部と、
複数の検索キーワードの入力と、当該複数の検索キーワードのうち任意の２つの検索キーワードの組について意味的な関係を持たせることを示す、当該２つの検索キーワードの組に付与される関係性情報の入力を受ける付ける入力部と、
入力された複数の検索キーワードを用いた入力検索キーワードの対を生成し、検索対象となるテキストデータから、所定の方法により前記入力検索キーワードに基づいてテキストデータを抽出して取得する情報検索部と、
前記情報検索部において検索して取得された各テキストデータから前記入力部で入力を受け付けた関係性情報が付与された２つの入力検索キーワードで構成される対を生成し、前記生成した対を二項関係の候補とする候補抽出部と、
前記二項関係判定部に基づいて、前記二項関係の候補について、前記二項関係の候補となった二項関係の要素に関わる所定の情報を用いて、抽出するべき二項関係か否かを判定し、抽出するべき二項関係であると判定された場合に、前記二項関係の候補を抽出するべき二項関係として選択する二項関係選択部と、
前記二項関係判定部で選択した二項関係を含むテキストデータを検索結果として抽出する検索結果抽出部と、
を備えることを特徴とする情報検索装置。
【請求項４】
前記入力部は、
複数の検索キーワードの入力、及び当該複数の検索キーワードのうち任意の２つの検索キーワードの組について意味的な関係を持たせることを示す、当該２つの検索キーワードの組に付与される関係性情報の入力を促す入力インタフェースを出力するとともに、当該入力インタフェースに入力された複数の入力検索キーワード及び関係性情報の入力を受けるものである、請求項３に記載の情報検索装置。
【請求項５】
前記二項関係判定部は、
問題と解との組で構成される事例であって、問題が検索キーワードを要素とする二項関係であって解が抽出するべき二項関係であるものを含む教師データが格納された教師データ記憶部から前記事例を取り出し、前記事例ごとに、所定の情報を素性として抽出し、前記抽出した素性の集合と解との組を生成するとともに、所定の機械学習アルゴリズムに基づいて、前記生成した素性の集合と解との組について、どのような素性の集合の場合に前記解となるかということを機械学習処理し、前記どのような素性の集合の場合に前記解となるかということを示す情報を学習結果情報として学習結果記憶部に保存する学習部、を有し、
前記二項関係選択部は、前記学習部で行った抽出処理と同様の抽出処理によって、前記二項関係の候補について前記所定の情報を素性として抽出するとともに、前記学習結果記憶部に格納された前記学習結果情報に基づいて、前記二項関係の候補の素性の集合の場合にどういう解とすべきどうかを判定し、その判定結果として、前記二項関係の候補について抽出するべき二項関係であることを示す解とすべきと判定された場合に、前記二項関係の候補を抽出するべき二項関係として選択するものである、
請求項３又は４に記載の情報検索装置。
【請求項６】
前記二項関係判定部は、
前記所定の規則を用いた処理方法として、二項関係として抽出すべきキーワードとキーワードの組み合わせのパターンをパターン記憶部に保存するパターン格納部、を有し、
前記二項関係選択部は、
前記二項関係の候補について、前記パターン記憶部に格納された前記パターンに照合して抽出するべき二項関係であると判定された場合に前記二項関係の候補を抽出するべき二項関係として選択するものである、
請求項３又は４に記載の情報検索装置。
【請求項７】
前記検索結果抽出部で抽出された検索結果を出力する出力部を更に備え、
当該出力部は、前記検索結果ごとに、前記入力検索キーワード間の二項関係の有無を表す情報をも出力するものである、請求項１又は３乃至６の何れかに記載の情報検索装置。
【請求項８】
前記出力部で出力した二項関係の有無を表す情報について、当該二項関係があることを表す情報又はないことを表す情報の何れかの指定を受け付け、その受け付けた情報に対応する前記検索結果のみを再出力する再出力部を、更に備える請求項７に記載の情報検索装置。
【請求項９】
コンピュータに、複数の検索キーワードによる情報検索処理を行わせるプログラムであって、
問題と解との組で構成される事例であって、問題が検索キーワードを要素とする二項関係であって解が抽出するべき二項関係であるものを含む教師データが格納された教師データ記憶部から前記事例を取り出し、前記事例ごとに、所定の情報を素性として抽出し、前記抽出した素性の集合と解との組を生成するとともに、所定の機械学習アルゴリズムに基づいて、前記生成した素性の集合と解の組について、どのような素性の集合の場合に前記解となるかということを機械学習処理し、前記どのような素性の集合の場合に前記解となるかということを示す情報を学習結果情報として学習結果記憶部に保存する学習工程と、
入力された複数の検索キーワードを用いた入力検索キーワードの対を生成し、検索対象となるテキストデータから、所定の方法により前記入力検索キーワードに基づいてテキストデータを抽出して取得する情報検索工程と、
前記情報検索工程において検索して取得された各テキストデータから前記入力検索キーワードで構成される対を生成し、前記生成した対を二項関係の候補とする候補抽出工程と、
前記学習工程で行った抽出処理と同様の抽出処理によって、前記二項関係の候補について前記所定の情報を素性として抽出するとともに、前記学習結果記憶部に格納された前記学習結果情報に基づいて、前記二項関係の候補の素性の集合の場合にどういう解とすべきかを判定し、その判定結果として、前記二項関係の候補について抽出するべき二項関係であることを示す解とすべきと判定された場合に、前記二項関係の候補を抽出するべき二項関係として選択する二項関係選択工程と、
前記二項関係選択工程で選択した二項関係を含むテキストデータを検索結果として抽出する検索結果抽出工程と、
を実行させることを特徴とする情報検索プログラム。
【請求項１０】
コンピュータに、複数の検索キーワードによる情報検索処理を行わせるプログラムであって、
問題と解との組で構成される事例であって、問題が検索キーワードとテキストデータの組であって解が抽出するべきテキストデータであるものを含む教師データが格納された教師データ記憶部から前記事例を取り出し、前記事例ごとに、少なくとも検索キーワードを要素とする二項関係に関わる情報を素性として抽出し、前記抽出した素性の集合と解との組を生成する解−素性対抽出工程と、
所定の機械学習アルゴリズムに基づいて、前記素性の集合と解の組について、どのような素性の集合の場合に前記解となるかということを機械学習処理し、前記どのような素性の集合の場合に前記解となるかということを示す情報を学習結果情報として学習結果記憶部に保存する機械学習工程と、
入力された複数の検索キーワードを用いた入力検索キーワードの対を生成し、検索対象となるテキストデータから、所定の方法により前記入力検索キーワードに基づいてテキストデータを抽出して取得する情報検索工程と、
前記解−素性対抽出工程が行う抽出処理と同様の抽出処理によって、前記検索キーワードと抽出したテキストデータの組について前記少なくとも検索キーワードを要素とする二項関係に関わる情報を素性として抽出する素性抽出工程と、
前記学習結果記憶部に格納された前記学習結果情報に基づいて、前記検索キーワードと抽出したテキストデータの組の素性の集合の場合にどういう解とすべきかを判定する解判定工程と、
前記判定の結果として、前記検索キーワードと抽出したテキストデータの組について抽出するべきテキストデータである解とすべきと判定された場合に、前記テキストデータを抽出するべき記事として選択し、前記選択したテキストデータを検索結果として抽出する検索結果抽出工程と、
を実行させることを特徴とする情報検索プログラム。
【請求項１１】
コンピュータに、複数の検索キーワードによる情報検索処理行わせるプログラムであって、
前記教師あり機械学習処理又は所定の規則を用いた処理方法に基づいて、二項関係の要素に関わる所定の情報を用いて、当該二項関係が抽出すべき二項関係かどうかを判定する二項関係判定工程と、
複数の検索キーワードの入力と、当該複数の検索キーワードのうち任意の２つの検索キーワードの組について意味的な関係を持たせることを示す、当該２つの検索キーワードの組に付与される関係性情報の入力を受ける付ける入力工程と、
入力された複数の検索キーワードを用いた入力検索キーワードの対を生成し、検索対象となるテキストデータから、所定の方法により前記入力検索キーワードに基づいてテキストデータを抽出して取得する情報検索工程と、
前記情報検索工程において検索して取得された各テキストデータから前記入力部で入力を受け付けた関係性情報が付与された２つの入力検索キーワードで構成される対を生成し、前記生成した対を二項関係の候補とする候補抽出工程と、
前記二項関係判定工程に基づいて、前記二項関係の候補について、前記二項関係の候補となった二項関係の要素に関わる所定の情報を用いて、抽出するべき二項関係か否かを判定し、抽出するべき二項関係であると判定された場合に、前記二項関係の候補を抽出するべき二項関係として選択する二項関係選択工程と、
前記二項関係選択工程で選択した二項関係を含むテキストデータを検索結果として抽出する検索結果抽出工程と、
を実行させることを特徴とする情報検索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、教師あり機械学習処理を用いて、テキストデータから二項関係を持つ表現（語、文字列、記事等）の対を考慮した、コンピュータ処理による情報検索技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
テキストデータベースなどから情報を抽出する手法として、人手によって作成したパターンを用いて二項関係を抽出処理する手法や、関連する語句の二項関係に着目して希望する情報を抽出する方法が知られている。例えば、非特許文献１の手法では、構文解析結果である述語項構造を用いて求める情報を抽出するためのパターンフレームを与えて、正解付きのコーパスから抽出し、抽出したパターンのうち不適切なパターンを排除することによって選別したパターンを用いて適合する情報を抽出している。より詳細には、同文献では、パターンの精度を良くするために学習コーパスと照らし合わせてパターンの選別を行って、二項関係の抽出処理の精度向上を図る技術が紹介されている。
【０００３】
また、非特許文献２の手法では、二項関係を考慮せずにキーワードに基づくテキスト（記事）検索方法として、各記事ごとについてキーワードの出現回数に関する情報と、データベース内のキーワードが出現する記事数に関する情報とに基づいたスコアを求めることによって、スコアの高い記事を検索結果として取得する、という技術が示されている。
【非特許文献１】薬師寺あかね他著、「述語項構造パターンを用いた医学・生物学分野情報抽出」、言語処理学会第１１回年次大会論文集、ｐ．９３−９６、言語処理学会、２００５年３月
【非特許文献２】村田真樹他著、「位置情報と分野情報を用いた情報検索」、自然言語処理  第７巻第２号、ｐ．１４１−１６０、言語処理学会、２０００年４月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが、非特許文献１の手法のように、二項関係の抽出ルールとしてパターンを用いる場合に、対象となる問題が複雑になると、パターンが煩雑になるという問題がある。そのため、パターンを利用する手法には限界があった。また、抽出手法の性能も高くならないという問題もあった。
【０００５】
また、例えば「京大」と「総長」という二つの語をキーワードとしてＡＮＤ検索を行った場合、これら「京大」と「総長」の二つのキーワードを含む記事が検索されて得られるが、このようにして得られた記事が全て「京大の総長」に関する記事であるとは限らない。具体的には、「京大の式典に東大の総長が出席した」という文を含む記事は、「京大の総長」に関する記事ではなく、「東大の総長」に関する記事である。このため、このような記事は検索結果としては不適切だと考えられるが、非特許文献２の手法のように、二項関係を考慮しない検索手法では、上記のように不適切な検索結果を除外することができない、という問題があった。
【０００６】
また、検索キーワードの入力時や、検索結果の出力時に、ユーザがキーワード間に関係を持たせることを指定できれば、ユーザが希望する結果に近い検索結果を得ることができると考えられるが、従来から知られている検索手法ではこのようなことは考慮されておらず、いわばコンピュータ任せの検索結果が得られているに過ぎない。例えば、上述のように「京大」と「総長」というキーワードに加えて、「言語処理」というキーワードも指定して検索したい場合、単なるＡＮＤ検索では、これら三つのキーワードが全て含まれるテキストデータ（記事）が得られるにとどまるが、ユーザにとっては、「言語処理」と他のキーワードとはそれほど密接な関係がなくてもよい場合があるが、従来の検索手法で得られた結果から、ユーザ自身で望む記事を探し出さなくてはならない。
【０００７】
そこで本発明は、テキストデータから二項関係を抽出するすべての問題に利用でき、複雑な問題についても性能よく二項関係を抽出できる二項関係抽出処理技術を利用して、キーワード間の関係を考慮した適切な検索結果を得ることができる情報検索装置を提供することを目的としている。また、本発明の別の目的は、検索キーワードを要素とする二項関係に関わる情報を素性として抽出し、その素性を使って例えば記事単位で機械学習することで、キーワード間の関係を考慮した適切な検索結果を得ることができる情報検索装置を提供することを目的としている。また、本発明の別の目的は、二項関係抽出処理技術を利用して、検索キーワードの入力時において、ユーザ又はプログラムによるキーワード間の関係性の有無を指定することで、二以上若しくは三以上のキーワードに基づく適切な検索結果を得ることができるように工夫した情報検索装置や、検索結果の出力時において、ユーザが関連性のある複数のキーワードであると指定したことに基づく絞り込まれた検索結果を得ることができる情報検索装置を提供することを目的としている。さらに本発明の目的は、これらの二項関係抽出処理を使用した情報検索装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、複数の検索キーワードによる情報検索処理を行う情報検索装置であって、１）問題と解との組で構成される事例であって、問題が検索キーワードを要素とする二項関係であって解が抽出するべき二項関係であるものを含む教師データが格納された教師データ記憶部から前記事例を取り出し、前記事例ごとに、所定の情報を素性として抽出し、前記抽出した素性の集合と解との組を生成するとともに、所定の機械学習アルゴリズムに基づいて、前記生成した素性の集合と解の組について、どのような素性の集合の場合に前記解となるかということを機械学習処理し、前記どのような素性の集合の場合に前記解となるかということを示す情報を学習結果情報として学習結果記憶部に保存する学習部と、２）入力された複数の検索キーワードを用いた入力検索キーワードの対を生成し、検索対象となるテキストデータから、所定の方法により前記入力検索キーワードに基づいてテキストデータを抽出して取得する情報検索部と、３）前記情報検索部において検索して取得された各テキストデータから前記入力検索キーワードで構成される対を生成し、前記生成した対を二項関係の候補とする候補抽出部と、４）前記学習部で行った抽出処理と同様の抽出処理によって、前記二項関係の候補について前記所定の情報を素性として抽出するとともに、前記学習結果記憶部に格納された前記学習結果情報に基づいて、前記二項関係の候補の素性の集合の場合にどういう解とすべきかを判定し、その判定結果として、前記二項関係の候補について抽出するべき二項関係であることを示す解とすべきと判定された場合に、前記二項関係の候補を抽出するべき二項関係として選択する二項関係選択部と、５）前記二項関係選択部で選択した二項関係を含むテキストデータを検索結果として抽出する検索結果抽出部と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
上述した本発明は、まず、学習部において、検索キーワードを要素とする二項関係に、抽出するべき二項関係であることを示す解の情報を付与された事例を含む教師データを教師データ記憶部から事例を取り出し、事例ごとに、所定の情報を素性として抽出し、抽出した素性の集合と解との組を生成する。そして、所定の機械学習アルゴリズムに基づいて、解と素性の集合との組について、どのような素性の集合の場合にどのような解となるかということを機械学習処理し、「どのような素性の集合の場合にどのような解となるかということ」を示す情報を学習結果情報として学習結果記憶部に保存する。
【００１０】
その後，情報検索部によって，入力された複数の検索キーワードを用いた入力検索キーワード対を生成し、所定の方法により前記入力検索キーワードに基づいてテキストデータを抽出して取得する。ここで、「入力された複数の検索キーワード」は、ユーザによるキーワード入力を受け付ける態様であるとは限らず、例えば、プログラミング関数による入力によるものであってもよい（以下で言及する「入力された複数の検索キーワード」についても同様である）。また、前記「所定の方法」は、入力検索キーワードを含むＡＮＤ検索による方法であってもよいし、スコアによる方法であってもよい（以下で言及する「情報検索部」についても同様である）。さらに、候補抽出部によって、検索して取得された各テキストデータから、入力検索キーワードで構成される対を生成し、前記生成した対を二項関係の候補とする。そして、二項関係選択部によって、学習部が行う抽出処理と同様の抽出処理によって、二項関係の候補について所定の情報を素性として抽出し、さらに、学習結果記憶部に格納された学習結果情報にもとづいて、二項関係の候補の素性の集合の場合合にどういう解とすべきかを判定し、その判定結果として、前記二項関係の候補について抽出するべき二項関係であることを示す解とすべきと判定した場合に、その二項関係の候補を抽出するべき二項関係として選択する。そして最後に、検索結果抽出部によって、選択した二項関係を含むテキストデータを検索結果として抽出する。
【００１１】
また本発明は、複数の検索キーワードによる情報検索処理を行う情報検索装置であって、１）問題と解との組で構成される事例であって、問題が検索キーワードとテキストデータの組であって解が抽出するべきテキストデータであるものを含む教師データが格納された教師データ記憶部から前記事例を取り出し、前記事例ごとに、少なくとも検索キーワードを要素とする二項関係に関わる情報を素性として抽出し、前記抽出した素性の集合と解との組を生成する解−素性対抽出部と、２）所定の機械学習アルゴリズムに基づいて、前記素性の集合と解の組について、どのような素性の集合の場合に前記解となるかということを機械学習処理し、前記どのような素性の集合の場合に前記解となるかということを示す情報を学習結果情報として学習結果記憶部に保存する機械学習部と、３）入力された複数の検索キーワードを用いた入力検索キーワードの対を生成し、検索対象となるテキストデータから、所定の方法により前記入力検索キーワードに基づいてテキストデータを抽出して取得する情報検索部と、４）前記解−素性対抽出部が行う抽出処理と同様の抽出処理によって、前記検索キーワードと抽出したテキストデータの組について前記少なくとも検索キーワードを要素とする二項関係に関わる情報を素性として抽出する素性抽出部と、５）前記学習結果記憶部に格納された前記学習結果情報に基づいて、前記検索キーワードと抽出したテキストデータの組の素性の集合の場合にどういう解とすべきかを判定する解判定部と、６）前記判定の結果として、前記検索キーワードと抽出したテキストデータの組について抽出するべきテキストデータである解とすべきと判定された場合に、前記テキストデータを抽出するべきテキストデータとして選択し、前記選択したテキストデータを検索結果として抽出する検索結果抽出部と、を備えることを特徴とする。
【００１２】
上述した本発明は、まず、問題と解との組で構成される事例であって、問題が検索キーワードとテキストデータの組であって解が抽出するべきテキストデータであるものを含む教師データが格納された教師データ記憶部から、解−素性対抽出部によって事例を取り出し、事例ごとに、少なくとも検索キーワードを要素とする二項関係に関わる情報を素性として抽出し、抽出した素性の集合と解との組を生成する。ここで、「テキストデータ」は、記事や文書でもよい。次に、機械学習部によって、所定の機械学習アルゴリズムに基づいて、解と素性の集合との組について、どのような素性の集合の場合にどのような解となるかということを機械学習処理し、「どのような素性の集合の場合にどのような解となるかということ」を示す情報を学習結果情報として学習結果記憶部に保存する。その後、情報検索部によって、入力された複数の検索キーワードを用いた入力検索キーワードの対を生成し、検索対象となるテキストデータから、所定の方法により入力検索キーワードに基づいてテキストデータを抽出して取得すると、素性抽出部によって、解−素性対抽出部と同様の抽出処理によって、検索キーワードと抽出したテキストデータの組について、少なくとも検索キーワードを要素とする二項関係に関わる情報を素性として抽出する。さらに、解判定部によって、学習結果記憶部に格納された前記学習結果情報に基づいて、前記検索キーワードと抽出したテキストデータの組の素性の集合の場合にどういう解とすべきかを判定すると、検索結果抽出部によって、判定の結果として、前記検索キーワードと抽出したテキストデータの組について抽出するべきテキストデータである解とすべきと判定された場合に、そのテキストデータを抽出するべき記事として選択し、その選択したテキストデータを検索結果として抽出する。
【００１３】
さらにまた本発明は、複数の検索キーワードによる情報検索処理を行う情報検索装置であって、１）前記教師あり機械学習処理又は所定の規則を用いた処理方法に基づいて、二項関係の要素に関わる所定の情報を用いて、当該二項関係が抽出すべき二項関係かどうかを判定する二項関係判定部と、２）複数の検索キーワードの入力と、当該複数の検索キーワードのうち任意の２つの検索キーワードの組について意味的な関係を持たせることを示す、当該２つの検索キーワードの組に付与される関係性情報の入力を受ける付ける入力部と、３）入力された複数の検索キーワードを用いた入力検索キーワードの対を生成し、検索対象となるテキストデータから、所定の方法により前記入力検索キーワードに基づいてテキストデータを抽出して取得する情報検索部と、４）前記情報検索部において検索して取得された各テキストデータから前記入力部で入力を受け付けた関係性情報が付与された２つの入力検索キーワードで構成される対を生成し、前記生成した対を二項関係の候補とする候補抽出部と、５）前記二項関係判定部に基づいて、前記二項関係の候補について、前記二項関係の候補となった二項関係の要素に関わる所定の情報を用いて、抽出するべき二項関係か否かを判定し、抽出するべき二項関係であると判定された場合に、前記二項関係の候補を抽出するべき二項関係として選択する二項関係選択部と、６）前記二項関係選択部で選択した二項関係を含むテキストデータを検索結果として抽出する検索結果抽出部と、を備えることを特徴とする。
【００１４】
上述した本発明は、まず、二項関係判定部によって、教師あり機械学習処理又は所定の規則を用いた処理方法に基づいて、二項関係の要素に関わる所定の情報を用いて、当該二項関係が抽出すべき二項関係かどうかを判定する。ここで、二項関係かどうかの判定としては、機械学習処理の他に、「所定の規則を用いた処理方法」として、例えば、二項関係として抽出すべきキーワードとキーワードの組み合わせのパターンを利用するものや、その他のルールに基づく処理方法を例示することができる。また、「二項関係の要素に関わる所定の情報」とは、二項関係の要素の周辺の情報、例えば文字列や単語を意味する。そして、入力部によって、複数の検索キーワードの入力と、当該複数の検索キーワードのうち任意の２つの検索キーワードの組について意味的な関係を持たせることを示す、当該２つの検索キーワードの組に付与される関係性情報の入力を受ける付ける。この場合も、「入力」は、ユーザによるキーワード入力を受け付ける態様であるとは限らず、例えば、プログラミング関数による入力によるものであってもよい。次に、情報検索部によって、入力された複数の検索キーワードを用いた入力検索キーワードの対を生成し、検索対象となるテキストデータから、所定の方法により入力検索キーワードに基づいてテキストデータを抽出して取得する。そして、候補抽出部によって、検索の結果取得された各テキストデータから入力を受け付けた関係性情報が付与された２つの入力検索キーワードで構成される対を生成し、この生成した対を二項関係の候補として、二項関係選択部によって、前述の二項関係判定部に基づいて、二項関係の候補について、二項関係の候補となった二項関係の要素に関わる所定の情報を用いて、抽出するべき二項関係か否かを判定し、抽出するべき二項関係であると判定された場合に、二項関係の候補を抽出するべき二項関係として選択する。最後に、検索結果抽出部によって、選択した二項関係を含むテキストデータを検索結果として抽出する。なお、二項関係がある入力検索キーワードを含むテキストデータに代えて、二項関係がないものを検索結果として抽出するような態様も考えられる。
【００１５】
この本発明においては、前記入力部を、複数の検索キーワードの入力、及び当該複数の検索キーワードのうち任意の２つの検索キーワードの組について意味的な関係を持たせることを示す、当該２つの検索キーワードの組に付与される関係性情報の入力を促す入力インタフェースを出力するとともに、当該入力インタフェースに入力された複数の入力検索キーワード及び関係性情報の入力を受けるものとすることで、検索キーワードの入力時に、ユーザがどのキーワードとどのキーワードに関係があると考えており、その関係性のある検索結果を効率的に検索し、抽出することができる。
【００１６】
さらに、この本発明においては、機械学習処理として、次のような態様を採用することができる。すなわち、前記二項関係判定部が、問題と解との組で構成される事例であって、問題が検索キーワードを要素とする二項関係であって解が抽出するべき二項関係であるものを含む教師データが格納された教師データ記憶部から前記事例を取り出し、前記事例ごとに、所定の情報を素性として抽出し、前記抽出した素性の集合と解との組を生成するとともに、所定の機械学習アルゴリズムに基づいて、前記生成した素性の集合と解との組について、どのような素性の集合の場合に前記解となるかということを機械学習処理し、前記どのような素性の集合の場合に前記解となるかということを示す情報を学習結果情報として学習結果記憶部に保存する学習部、を有する構成である。このとき、前記二項関係選択部は、前記二項関係判定部で行った抽出処理と同様の抽出処理によって、前記二項関係の候補について前記所定の情報を素性として抽出するとともに、前記学習結果記憶部に格納された前記学習結果情報に基づいて、前記二項関係の候補の素性の集合の場合にどういう解とすべきどうかを判定し、その判定結果として、前記二項関係の候補について抽出するべき二項関係であることを示す解とすべきと判定された場合に、前記二項関係の候補を抽出するべき二項関係として選択するものとすればよい。
【００１７】
また、この発明において、機械学習処理に代えて、パターンによる二項関係抽出を行う場合には、前記二項関係判定部が、二項関係として抽出すべきキーワードとキーワードの組み合わせのパターンをパターン記憶部に保存するパターン格納部、を有する構成を採用するのが好ましく、この場合、前記二項関係選択部は、前記二項関係の候補について、前記パターン記憶部に格納された前記パターンに照合して抽出するべき二項関係であると判定された場合に前記二項関係の候補を抽出するべき二項関係として選択するものとすることが望ましい。
【００１８】
以上に述べた本発明のうち、第２番目に説明した発明を除き、検索結果を出力する際に、どのキーワードとどのキーワードに二項関係があるか又はないか、という情報を出力して、それをユーザが把握できるようにしてもよい。すなわち、本発明の情報検索装置を、上述した各構成に加えて、前記検索結果抽出部で抽出された検索結果を出力する出力部を更に備えるものとして、この出力部において、前記検索結果ごとに、前記入力検索キーワード間の二項関係の有無を表す情報をも出力するようにすればよい。
【００１９】
またこの場合、前記出力部で出力した二項関係の有無を表す情報について、当該二項関係があることを表す情報又はないことを表す情報の何れかの指定を受け付け、その受け付けた情報に対応する前記検索結果のみを再出力する再出力部を、本発明の情報検索装置に設けることで、検索結果の出力を受けてユーザがキーワード間で関係がある又はないと考える検索結果の絞り込みを行うことができる。
【００２０】
また、本発明は、コンピュータを、前記情報検索処理装置として実行されるための二項関係判定結果を用いた情報検索処理プログラムである。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、ＡＮＤ検索処理等の検索結果の記事に出現する検索キーワードの関係を、二項関係抽出処理を用いて評価することにより、検索キーワードを含んでいることによってヒットされたが、検索キーワード同士の関係がうすく、その結果として内容的に無関係な、いわば検索意図からはずれるような内容の記事を排除することができる。さらに、教師あり機械学習の精度向上によって、情報検索処理の性能の向上が見込める。
【００２２】
また、記事ごとに機械学習処理を行うことで、情報検索に際してキーワードが含まれていても内容的には当該キーワードと関係のない記事を検索しないようにして、有用な検索結果のみをユーザに提示することができるので、検索性能が飛躍的に向上する。
【００２３】
また、情報検索のキーワード入力時に、ユーザにより又はプログラム関数等により、どのキーワード同士は関連がないといけないか、また、どのキーワード同士は関連がなくてもよいかを指定できるように構成することで、より柔軟でユーザにとって必要な情報検索を効率的に行うことができる。
【００２４】
また、情報検索結果の出力時に、単に検索結果を出力するだけでなく、ユーザがどのキーワード同士は関連がないといけないか、また、どのキーワード同士は関連がなくてもよいかを指定できるように構成することで、必要な情報をより絞り込んだ形で得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本発明の実施形態を、図面を参照して説明するが、まず後述する各実施例の説明に先立って、各実施例で利用できる二項関係抽出処理について説明する。
【００２６】
二項関係の抽出は、例えば機械学習を利用する場合、二項関係抽出プログラムに従って情報処理を行う二項関係抽出装置１によって実現される。この二項関係抽出装置１は、抽出するべき二項関係か否かのタグを付与したテキストデータである教師データを用いて、どのような語句の対が抽出するべき二項関係であるかを機械学習し、与えられたテキストデータ２から、二項関係の候補を取得して、抽出するべき二項関係３を抽出する処理装置である。
【００２７】
図１に、本発明にかかる二項関係抽出装置１の構成例を示す。二項関係抽出装置１は、教師データ記憶部１１、解−素性対抽出部１２、機械学習部１３、学習結果記憶部１４、候補抽出部１５、素性抽出部１６、解推定部１７、および二項関係抽出部１８を備える。
【００２８】
教師データ記憶部１１は、機械学習処理において使用される教師データとなるテキストデータを記憶する手段である。
【００２９】
教師データとして、テキストデータの文中に出現している二項関係の要素（一方の要素を第１要素、他方の要素を第２要素という）を問題、抽出するべき二項関係であるか否かの情報を解とする事例を用いる。具体的には、テキストデータの一つの文中に二個以上の二項関係の要素を含む文のみについて、その文中の二項関係にある要素の対について、抽出するべき対（正例）であるか、抽出するべきではない対（負例）かのいずれかの解を示すタグを人手によって付与する。一文中に三個以上の二項関係の要素を含む場合には、要素のすべての組み合わせである対それぞれについてタグを付与する。なお、教師データの事例として、抽出するべき対（正例）を示す解のみが付与された二項関係を使用してもよい。
【００３０】
解−素性対抽出部１２は、教師データ記憶部１１に記憶されているテキストデータ内の事例から、解と素性の集合との組を抽出する処理手段である。
【００３１】
素性は、機械学習処理で使用する情報である。解−素性対抽出部１２は、素性として、して、例えば、二項関係の要素、要素の周囲に出現する単語／文字とその出現位置や順序、要素や周囲の単語の品詞情報、形態素解析情報、構文解析情報、要素間の出現距離、要素間での他の二項関係の要素の有無などの情報を抽出する。
【００３２】
機械学習部１３は、解−素性対抽出部１２によって抽出された解と素性の集合との組から、どのような素性のときにどのような解になりやすいかを、教師あり機械学習法により学習する処理手段である。その学習結果は、学習結果記憶部１４に保存される。
【００３３】
素性抽出部１６は、テキストデータ２から抽出された二項関係の候補について、所定の素性を抽出する処理手段である。
【００３４】
解推定部１７は、学習結果記憶部１４の学習結果を参照して、二項関係の各候補について、その素性の集合の場合に、どのような解（分類先）になりやすいかの度合いを推定する処理手段である。
【００３５】
二項関係抽出部１８は、解推定部１７の推定結果にもとづいて、二項関係の候補から、抽出するべき二項関係であることを示す解となる度合いが高いと推定されたものを、二項関係３として出力する処理手段である。
【００３６】
なお、上述した「解推定部１７」は、二項関係の各候補について、その素性の集合の場合に、どのような解（分類先）になりやすいかの度合いを推定するものであるが、このような解推定部１７を、学習結果記憶部１４に格納された前記学習結果情報に基づいて、前記二項関係の候補の素性の集合の場合にどういう解とすべきかを判定する「解判定部」に置き換えることができる。このような「解判定部」であれば、二項関係の各候補について、その素性の集合の場合に、「どのような解（分類先）になりやすいかの度合いを推定する」だけでなく、「解となるか否か」という判定を行うことができる。この場合、前記「二項関係抽出部１８」は、「解判定部」の判定結果に基づいて、二項関係の候補の素性の集合の場合に、どういう解とすべきかの判定として、「二項関係の候補から、抽出するべき二項関係であることを示す解となる度合いが高いと推定されたものを、二項関係３として出力する」だけでなく、「二項関係の候補から、抽出するべき二項関係であることを示す解となると判定されたものを、二項関係３として出力する」ことになる。
【００３７】
図２に、二項関係抽出装置１の処理の流れを示す。
【００３８】
二項関係抽出装置１の教師データ記憶部１１には、教師データとして、ある意味を持つ要素の対である二項関係に、抽出するべき二項関係であるか（正）または抽出するべきでない二項関係であるか（負）のいずれかの「解」の情報が付与された事例を含むテキストデータ２を記憶しておく。
【００３９】
なお、抽出するべき対にのみ、所定の解を付与した事例を含むテキストデータ２を記憶しておくようにしてもよい。この場合には、テキストデータ２の解が付与された対は、抽出するべき二項関係である（正）の解が与えられているとみなされ、解が付与されていない残りの対は抽出するべきではない二項関係（負）の解が与えられているとみなして扱われる。
【００４０】
まず、解−素性対抽出部１２は、教師データ記憶部１１の教師データから各事例について、所定の素性を抽出し、解（タグによって付与された情報）と抽出した素性の集合との組を生成する（ステップＳ１）。解−素性対抽出部１２は、教師データであるテキストデータから所定のタグによって二項関係を抽出し、抽出した二項関係の要素について、形態素解析処理、構文解析処理、要素の出現位置や要素菅野距離の算出処理などを行って、所定の素性を抽出する。
【００４１】
そして、機械学習部１３は、解−素性対抽出部１２により生成された解と素性の集合との組から、どのような素性の集合のときにどのような解（正または負）になりやすいかを機械学習法により学習し、学習結果を学習結果記憶部１４に格納する（ステップＳ２）。機械学習部１３は、教師あり機械学習法として、例えば、ｋ近傍法、シンプルベイズ法、決定リスト法、最大エントロピー法、サポートベクトルマシン法などの手法のいずれかを用いて機械学習処理を行う。
【００４２】
その後、候補抽出部１５は、二項関係を抽出したいテキストデータ２を入力し、入力したテキストデータ２から二項関係の候補を抽出する（ステップＳ３）。候補抽出部１５は、テキストデータを文単位に分割し、一文中に二以上の二項関係の要素が出現する文についてのみ処理対象として扱い、その文から二項関係の候補を抽出する。
【００４３】
素性抽出部１６は、解−素性対抽出部１２での処理とほぼ同様の処理によって、テキストデータ２から抽出した二項関係の各候補について素性を抽出する（ステップＳ４）。
【００４４】
解推定部１７は、各候補について、その素性の集合の場合にどのような解になりやすいか、すなわち「正となりやすい」か「負となりやすいか」の度合いを学習結果記憶部１４の学習結果をもとに推定する（ステップＳ５）。そして、二項関係抽出部１８は、より良い度合いで「正となりやすい」と推定された候補のなかから、所定の程度の候補を抽出するべき二項関係２として出力する（ステップＳ６）。
【００４５】
次に、本発明の二項関係抽出処理の具体例を説明する。本例では、二項関係抽出装置１を、生物医学関係の論文のテキストデータベースから、相互作用のある蛋白質表現（蛋白質名）の二項関係を抽出するものとし、テキストデータベースでの蛋白質表現を１００％の精度で特定しているものと仮定する。
【００４６】
また、二項関係を構成する要素は同一文中に出現するものとする。なお、二項関係を構成する要素は、同一段落内、同一文書内に出現する要素同士であってもよい。
【００４７】
教師データを作成する処理において、二項関係の要素となる表現、例えば、蛋白質表現、病名と治療方法などの特定の表現を二項関係の要素として取り出す場合には、以下のようにして行う。
【００４８】
１）ルールを用いて要素を取り出す。人手によって、「ＮＦ−Ｋａｐｐａ  ［Ａ−Ｚ］，ただし、［Ａ−Ｚ］はＡからＺまでのいずれかの文字」などのパターンを定義して、該当する表現を抽出する。このパターンによって、ＮＦ−Ｋａｐｐａ  Ａ，ＮＦ−Ｋａｐｐａ  Ｂなどの蛋白質名の表現である要素を抽出する。
【００４９】
２）辞書を用いて要素を取り出す。病名や治療方法などの表現が記載された辞書を使用して、それらの辞書にあった表現（文字列，単語列など）とまったく同じ文字列等を、病名や治療方法の表現である要素として抽出する。
【００５０】
３）機械学習処理によって要素を取り出す。蛋白質表現、病名と治療方法などの表現の前後に開始位置タグと終了位置タグとを付与したテキストデータを、学習データとして用意する。そして、このタグ付きの学習データを用いた機械学習処理を行って、その学習結果を利用して、タグが付いていない新しいテキストデータの該当する表現の開始位置と終了位置にタグを挿入することで要素を特定する。
【００５１】
４）所定の二項関係を示す情報を用いて取り出す。あらかじめ二項関係の要素になりうる表現にタグが付与されたデータを利用して、そのタグをもとに二項関係の要素である表現を抽出する。
【００５２】
図３に、教師データの例を示す。図３（Ａ）に示すような、相互作用のある蛋白質表現を要素とする二項関係を含む英文テキストデータを、教師データとして使用する。本例では、教師データには、抽出するべき二項関係についてのみ、解（正／ｐｏｓｉｔｉｖｅ）を示すタグが付与される。すなわち、機械学習処理において、正の事例のみを含む教師データが使用される。
【００５３】
図３（Ｂ）に、教師データに付与されているタグの例を示す。教師データには、二つの二項関係の対Ｐ１，対Ｐ２が含まれる。二項関係（対）Ｐ１は、第１要素ｐ１「ｄｅｌｔａ−ｃｅｔｅｎｉｎ」，第２要素ｐ２「ｐｒｅｓｅｎｉｌｉｎ  １」で構成されている。また、二項関係（対）Ｐ２は、第１要素ｐ１「ｐｒｅｓｅｎｉｌｉｎ  （ＰＳ）  １」，第２要素ｐ２「ｄｅｌｔａ−ｃｅｔｅｎｉｎ」で構成されている。
【００５４】
解−素性対抽出部１２は、教師データ記憶部１１に記憶されているテキストデータ内の事例から、解と素性の集合との組を抽出する。例えば、素性として、以下のような情報を抽出する。
１）二項関係の要素の周囲に出現する単語または文字。例えば、二項関係の第１要素（最初の要素）の前方の所定数の単語／文字，第２要素（二番目の要素）の後方の所定数の単語／文字，第１要素と第２要素の間の所定数の単語／文字；
２）二項関係の要素の周囲に出現する単語／文字の出現位置，出現順序など；
３）二項関係の二つの要素；
４）二項関係の要素または周囲の単語の品詞情報，形態素解析情報など；
５）二項関係の要素または周囲の単語の構文解析情報；
６）二項関係の第１要素と第２要素との出現距離；
７）二項関係の第１要素と第２要素の間での要素の出現の有無。
【００５５】
素性のうち、例えば、品詞情報は、形態素解析システム「ＣｈａＳｅｎ」などの既存の形態素解析処理手法を使用して取得する（参照：http://chasen.aist-nara.ac.jp/index.html.ja）。「ＣｈａＳｅｎ」では、日本語文を分割し、さらに、各単語の品詞も推定することができる。例えば、「学校へ行く」を入力すると以下の結果をえる．
学校    ガッコウ        学校    名詞-一般
へ      ヘ              へ      助詞-格助詞-一般
行く    イク            行く    動詞-自立    五段・カ行促音便        基本形
EOS
このように、各行に一個の単語が入るように分割され、各単語に読みや品詞の情報が付与される。
【００５６】
英語のテキストデータの場合の品詞情報は、例えば、「Transformation-Based Error-Driven Learning and Natural Language
Processing: A Case Study in Part-of-Speech Tagging」（Eric Brill, Computational Linguistics, Vol.21, No.4, p.543-565, 1995）を使用して取得する。このシステムを利用することで、英語文の各単語の品詞を推定される。
【００５７】
ここでは、二項関係の要素が、同一段落中に出現する場合には、素性として、二項関係の要素が文をまたぐか否かという情報を用いてもよい。また、二項関係の要素が、同一文書内に出現する場合には、素性として、二項関係の要素が文をまたぐか否かという情報、段落をまたぐか否かという情報を用いてもよい。
【００５８】
解−素性対抽出部１２は、図３（Ｂ）に示すようなタグが付与された教師データの事例から、素性を抽出し、素性の集合と解との組を生成する。例えば、二項関係Ｐ２の事例について、図５に示すように、解（ｐｏｓｉｔｉｖｅ：正）と、以下の素性の集合との組が生成されるとする。
「第１要素の前方３単語内に「for」，「interaction」，「with」が出現；
要素間に「and」，「cloned」，「the」，「full」，「-」，「length」，「cDNA」，「of」，「human」が出現；
第２要素の後方３単語内に「which」，「encoded」，「1225」が出現」。
【００５９】
機械学習部１３は、この解と素性の集合とをもとに、どのような素性の集合の場合に解（ｐｏｓｉｔｉｖｅ）となりやすいかを機械学習処理し、学習結果を学習結果記憶部１４に記憶する。
【００６０】
機械学習部１３は、教師あり機械学習法として、例えば、ｋ近傍法、シンプルベイズ法、決定リスト法、最大エントロピー法、サポートベクトルマシン法などの手法を用いる。
【００６１】
ｋ近傍法は、最も類似する一つの事例のかわりに、最も類似するｋ個の事例を用いて、このｋ個の事例での多数決によって分類先（解）を求める手法である。ｋは、あらかじめ定める整数の数字であって、一般的に、１から９の間の奇数を用いる。シンプルベイズ法は、ベイズの定理にもとづいて各分類になる確率を推定し、その確率値が最も大きい分類を求める分類先とする方法である。
【００６２】
シンプルベイズ法において、文脈ｂで分類ａを出力する確率は、以下の式（１）で与えられる。
【００６３】
【数１】
2007249458.tif 000003
【００６４】
ただし、ここで文脈ｂは、あらかじめ設定しておいた素性ｆｊ（∈Ｆ，１≦ｊ≦ｋ）の集合である。ｐ（ｂ）は、文脈ｂの出現確率である。ここで、分類ａに非依存であって定数のために計算しない。Ｐ（ａ）（ここでＰはｐの上部にチルダ）とＰ（ｆｉ｜ａ）は、それぞれ教師データから推定された確率であって、分類ａの出現確率，分類ａのときに素性ｆｉを持つ確率を意味する。Ｐ（ｆｉ｜ａ）として最尤推定を行って求めた値を用いると、しばしば値がゼロとなり、式（２）の値がゼロで分類先を決定することが困難な場合が生じる。そのため、スームージングを行う。ここでは、以下の式（３）を用いてスームージングを行ったものを用いる。
【００６５】
【数２】
2007249458.tif 000004
【００６６】
ただし、ｆｒｅｑ（ｆｉ，ａ）は、素性ｆｉを持ちかつ分類がａである事例の個数、ｆｒｅｑ（ａ）は、分類がａである事例の個数を意味する。
【００６７】
決定リスト法は、素性と分類先の組とを規則とし、それらをあらかじめ定めた優先順序でリストに蓄えおき、検出する対象となる入力が与えられたときに、リストで優先順位の高いところから入力のデータと規則の素性とを比較し、素性が一致した規則の分類先をその入力の分類先とする方法である。
【００６８】
決定リスト方法では、あらかじめ設定しておいた素性ｆｊ(∈Ｆ，１≦ｊ≦ｋ）のうち、いずれか一つの素性のみを文脈として各分類の確率値を求める。ある文脈ｂで分類ａを出力する確率は以下の式によって与えられる。
【００６９】
ｐ（ａ｜ｂ）＝ｐ（ａ｜ｆmax）        （４）
【００７０】
ただし、ｆmax は以下の式によって与えられる。
【００７１】
【数３】
2007249458.tif 000005
【００７２】
また、Ｐ（ａｉ｜ｆｊ）（ここでＰはｐの上部にチルダ）は、素性ｆｊを文脈に持つ場合の分類ａｉの出現の割合である。
【００７３】
最大エントロピー法は、あらかじめ設定しておいた素性ｆj （１≦ｊ≦ｋ）の集合をＦとするとき、以下の式（６）を満足しながらエントロピーを意味する式（７）を最大にするときの確率分布ｐ（ａ，ｂ）を求め、その確率分布にしたがって求まる各分類の確率のうち、最も大きい確率値を持つ分類を求める分類先とする方法である。
【００７４】
【数４】
2007249458.tif 000006
【００７５】
ただし、Ａ，Ｂは分類と文脈の集合を意味し、ｇｊ（ａ，ｂ）は文脈ｂに素性ｆｊがあって、なおかつ分類がａの場合１となり、それ以外で０となる関数を意味する。また、Ｐ（ａｉ｜ｆｊ）（ここでＰはｐの上部にチルダ）は、既知データでの（ａ，ｂ）の出現の割合を意味する。
【００７６】
式（６）は、確率ｐと出力と素性の組の出現を意味する関数ｇをかけることで出力と素性の組の頻度の期待値を求めることになっており、右辺の既知データにおける期待値と、左辺の求める確率分布に基づいて計算される期待値が等しいことを制約として、エントロピー最大化( 確率分布の平滑化) を行なって、出力と文脈の確率分布を求めるものとなっている。最大エントロピー法の詳細については、以下の参考文献１および参考文献２を参照されたい。
（参考文献１：Eric Sven
Ristad, Maximum Entropy Modeling for Natural Language,(ACL/EACL Tutorial
Program, Madrid, 1997)；
（参考文献２：Eric Sven
Ristad, Maximum Entropy Modeling Toolkit, Release 1.6beta,
(http://www.mnemonic.com/software/memt,1998)）
【００７７】
サポートベクトルマシン法は、空間を超平面で分割することにより、二つの分類からなるデータを分類する手法である。
【００７８】
図４にサポートベクトルマシン法のマージン最大化の概念を示す。図４において、白丸は正例、黒丸は負例を意味し、実線は空間を分割する超平面を意味し、破線はマージン領域の境界を表す面を意味する。図４（Ａ）は、正例と負例の間隔が狭い場合（スモールマージン）の概念図、図４（Ｂ）は、正例と負例の間隔が広い場合（ラージマージン）の概念図である。
【００７９】
このとき、二つの分類が正例と負例からなるものとすると、学習データにおける正例と負例の間隔（マージン) が大きいものほどオープンデータで誤った分類をする可能性が低いと考えられ、図４（Ｂ）に示すように、このマージンを最大にする超平面を求めそれを用いて分類を行なう。
【００８０】
基本的には上記のとおりであるが、通常、学習データにおいてマージンの内部領域に少数の事例が含まれてもよいとする手法の拡張や、超平面の線形の部分を非線型にする拡張（カーネル関数の導入) がなされたものが用いられる。
【００８１】
この拡張された方法は、以下の識別関数を用いて分類することと等価であり、その識別関数の出力値が正か負かによって二つの分類を判別することができる。
【００８２】
【数５】
2007249458.tif 000007
【００８３】
ただし、ｘは識別したい事例の文脈（素性の集合) を、ｘｉとｙｊ（ｉ＝１，…，ｌ，ｙｊ∈｛１，−１｝）は学習データの文脈と分類先を意味し、関数ｓｇｎは、
ｓｇｎ（ｘ）＝１（ｘ≧０）                  （９）
−１（otherwise ）
であり、また、各αｉは式（１０）と式（１１）の制約のもと式（９）を最大にする場合のものである。
【００８４】
【数６】
2007249458.tif 000008
【００８５】
また、関数Ｋはカーネル関数と呼ばれ、様々なものが用いられるが、本形態では以下の多項式のものを用いる。
【００８６】
Ｋ（ｘ，ｙ）＝（ｘ・ｙ＋１）ｄ              （１２）
Ｃ，ｄは実験的に設定される定数である。後述する具体例ではＣはすべての処理を通して１に固定した。また、ｄは、１と２の二種類を試している。ここで、αｉ＞０となるｘｉは、サポートベクトルと呼ばれ、通常、式（８）の和をとっている部分は、この事例のみを用いて計算される。つまり、実際の解析には学習データのうちサポートベクトルと呼ばれる事例のみしか用いられない。
【００８７】
なお、拡張されたサポートベクトルマシン法の詳細については、以下の参考文献３および参考文献４を参照されたい。
（参考文献４：Nello
Cristianini and John Shawe-Taylor, An Introduction to Support Vector Machines
and other kernel-based learning methods,(Cambridge University Press,2000)；
参考文献５：Taku
Kudoh, Tinysvm:Support Vector
machines,(http://cl.aist-nara.ac.jp/taku-ku//software/Tiny SVM/index.html,2000)）
【００８８】
サポートベクトルマシン法は、分類の数が２個のデータを扱うものである。したがって、分類の数が３個以上の事例を扱う場合には、通常、これにペアワイズ法またはワンＶＳレスト法などの手法を組み合わせて用いることになる。
【００８９】
ペアワイズ法は、ｎ個の分類を持つデータの場合に、異なる二つの分類先のあらゆるペア（ｎ（ｎ−１）／２個）を生成し、各ペアごとにどちらがよいかを二値分類器、すなわちサポートベクトルマシン法処理モジュールで求めて、最終的に、ｎ（ｎ−１）／２個の二値分類による分類先の多数決によって、分類先を求める方法である。
【００９０】
ワンＶＳレスト法は、例えば、ａ，ｂ，ｃという三つの分類先があるときは、分類先ａとその他、分類先ｂとその他、分類先ｃとその他、という三つの組を生成し、それぞれの組についてサポートベクトルマシン法で学習処理する。そして、学習結果による推定処理において、その三つの組のサポートベクトルマシンの学習結果を利用する。推定すべき二項関係の候補が、その三つのサポートベクトルマシンではどのように推定されるかを見て、その三つのサポートベクトルマシンのうち、その他でないほうの分類先であって、かつサポートベクトルマシンの分離平面から最も離れた場合のものの分類先を求める解とする方法である。例えば、ある候補が、「分類先ａとその他」の組の学習処理で作成したサポートベクトルマシンにおいて分離平面から最も離れた場合には、その候補の分類先はaと推定する。
【００９１】
その後、候補抽出部１５は、入力された新しいテキストデータ２から、二項関係の候補を抽出する。具体的には、テキストデータ２を文単位に分割し、各文中の二項関係の要素となる表現（文字列）を抽出する。そして、一文中に二項関係の要素となる表現が二個以上存在するか否かを調べ、一文中にある二項関係の要素のすべての二つの組み合わせ（対）を二項関係の候補として生成する。
【００９２】
また、新しいテキストデータ２を各段落に分割し、各段落中の二項関係の要素となる表現を抽出し、同じ段落内から二以上の要素がある段落について、すべての二つの組み合わせ（対）を二項関係の候補として生成してもよい。または、テキストデータ２の一文書内からの二項関係の要素となる表現を抽出し、すべての二つの組み合わせ（対）を二項関係の候補として生成してもよい。
【００９３】
テキストデータ２から二項関係の要素となる表現を抽出する手法としては、前述の教師データの生成方法で説明した手法を使用する。例えば、パターンや辞書の記述と合致する表現を抽出する、教師あり機械学習の学習結果にもとづいて推定した表現を抽出する。
【００９４】
テキストデータ２の一文中に二個以上の要素が出現する場合に、その要素の対を二項関係の候補とする。なお、一文中に三個以上の要素が出現する場合には、要素のあらゆる組み合わせの対を二項関係の候補とする。
【００９５】
そして、素性抽出部１６は、二項関係の候補から、解−素性対抽出部１２と同様の処理によって同様の素性を抽出する。
【００９６】
解推定部１７は、学習結果記憶部１４に記憶されている学習結果をもとに、各二項関係の候補について、その候補の素性の集合の場合に正の解（ｐｏｓｉｔｉｖｅ）のなりやすさを推定する。二項関係抽出部１８は、解推定部１７の推定結果をもとに二項関係の候補から、正の解となりやすい推定の度合いが高いものを二項関係２として出力する。
【００９７】
本例では、上記の素性を抽出し、機械学習処理としてサポートベクトルマシン法を用いた。１０分割のクロスバリデーションを利用して精度を調べたところ、Ｆ値＝４７．５％の精度が得られた。Ｆ値は、再現率と適合率の調和平均をいう。再現率は、テキストデータ２から抽出するべき二項関係のうち、どの程度のものが出力できたかを示す割合である。適合率は、二項関係抽出装置１が抽出した二項関係のうち、どの程度のものが取り出すべき二項関係であったかを示す割合である。
【００９８】
二項関係抽出装置１では、機械学習部１３によって、所定の機械学習アルゴリズムにもとづいて、与えられた教師データを用いて、各二項関係の解と素性の集合との組について、どのような素性の集合の場合にどのような解となるかということを機械学習処理し、どのような素性の集合の場合にどのような解となるかということを示す情報を学習結果情報として学習結果記憶部１４に保存し、解推定部１７によって、この学習結果情報にもとづいて、二項関係の候補の素性の集合の場合についての前記解となりやすい度合いを推定する。
【００９９】
二項関係抽出装置１において、機械学習手法としてｋ近傍法を用いる場合には、機械学習部１３は、教師データの事例同士で、その事例から抽出された素性の集合のうち重複する素性の割合（同じ素性をいくつ持っているかの割合）にもとづく事例同士の類似度と定義して、前記定義した類似度と事例とを学習結果情報として学習結果記憶部１４に記憶しておく。
【０１００】
そして、解推定部１７は、新しいテキストデータ２が入力されたときに、学習結果記憶部１４の定義した類似度と事例を参照して、テキストデータ２から抽出された二項関係の候補について、その候補の類似度が高い順にｋ個の事例を学習結果記憶部１４の事例から選択し、選択したｋ個の事例での多数決によって決まった分類先を、二項関係の候補の分類先（解）として推定する。すなわち、解推定部１７では、二項関係の候補の素性の集合の場合にある解となりやすさの度合いを、選択したｋ個の事例での多数決の票数、ここでは「抽出するべき」という分類が獲得した票数とする。また、機械学習手法として、シンプルベイズ法を用いる場合には、機械学習部１３は、教師データの事例について、前記事例の解と素性の集合との組を学習結果情報として学習結果記憶部１４に記憶する。そして、解推定部１７は、新しいテキストデータ２が入力されたときに、学習結果記憶部１４の学習結果情報の解と素性の集合との組をもとに、ベイズの定理にもとづいて素性抽出部１６で取得した二項関係の候補の素性の集合の場合の各分類になる確率を算出して、その確率の値が最も大きい分類を、その二項関係の候補の素性の分類（解）と推定する。すなわち、解推定部１７では、二項関係の候補の素性の集合の場合にある解となりやすさの度合いを、各分類になる確率、ここでは「抽出するべき」という分類になる確率とする。
【０１０１】
また、機械学習手法として決定リスト法を用いる場合には、機械学習部１３は、教師データの事例について、素性と分類先との規則を所定の優先順序で並べたリストを学習結果記憶部１４に記憶する。そして、新しいテキストデータ２が入力されたときに、解推定部１７は、学習結果記憶部１４のリストの優先順位の高い順にテキストデータ２から抽出された二項関係の候補の素性と規則の素性とを比較し、素性が一致した規則の分類先をその候補の分類先（解）として推定する。すなわち、解推定部１７では、二項関係の候補の素性の集合の場合にある解となりやすさの度合いを、所定の優先順位またはそれに相当する数値、尺度、ここでは「抽出するべき」という分類になる確率のリストにおける優先順位とする。
【０１０２】
また、機械学習手法として最大エントロピー法を使用する場合には、機械学習部１３は、教師データの事例から解となりうる分類を特定し、所定の条件式を満足しかつエントロピーを示す式を最大にするときの素性の集合と解となりうる分類の二項からなる確率分布を求めて学習結果記憶部１４に記憶する。そして、新しいテキストデータ２が入力されたときに、解推定部１７は、学習結果記憶部１４の確率分布を利用して、テキストデータ２から抽出された二項関係の候補の素性の集合についてその解となりうる分類の確率を求めて、最も大きい確率値を持つ解となりうる分類を特定し、その特定した分類をその候補の解と推定する。すなわち、解推定部１７では、二項関係の候補の素性の集合の場合にある解となりやすさの度合いを、各分類になる確率、ここでは「抽出するべき」という分類になる確率とする。
【０１０３】
また、機械学習手法としてサポートベクトルマシン法を使用する場合には、機械学習部１３は、教師データの事例から解となりうる分類を特定し、分類を正例と負例に分割して、カーネル関数を用いた所定の実行関数にしたがって事例の素性の集合を次元とする空間上で、その事例の正例と負例の間隔を最大にし、かつ正例と負例を超平面で分割する超平面を求めて学習結果記憶部１４に記憶する。そして、新しいテキストデータ２が入力されたときに、解推定部１７は、学習結果記憶部１４の超平面を利用して、テキストデータ２から抽出された二項関係の候補の素性の集合が超平面で分割された空間において正例側か負例側のどちらにあるかを特定し、その特定された結果にもとづいて定まる分類を、その候補の解と推定する。すなわち、解推定部１７では、二項関係の候補の素性の集合の場合にある解となりやすさの度合いを、分離平面からの正例（抽出するべき二項関係）の空間への距離の大きさとする。より詳しくは、抽出するべき二項関係を正例、抽出するべきではない二項関係を負例とする場合に、分離平面に対して正例側の空間に位置する事例が「抽出するべき事例」と判断され、その事例の分離平面からの距離をその事例の度合いとする。
【０１０４】
また、解−素性対抽出部１２では、素性として、例えば、「二つの要素自体の単語」を使用してもよい。また、「要素の前方から一つ目の単語／文字列、二つ目の単語／文字列、後方から一つ目の単語／文字列、二つ目の単語／文字列」を素性として使用してもよい。図３（Ａ）の場合には、素性は、
「第１要素が「presenilin
(PS) 1」；
第２要素が「delta − catenin」；
第１要素の一つ目の単語が「presenilin」；
同二つ目の単語が「(PS)」；
第１要素の最後から二つ目の単語が「(PS)」；
同最後から一つ目の単語が「1」；
第２要素の一つ目の単語が「delta」；
同二つ目の単語が「-」；
第２要素の最後から二つ目の単語が「-」；
同最後から一つ目の単語が「catenin」である」となる。
【０１０５】
または、
「第１要素の最初の１文字が「p」；
同最初の２文字が「pr」；
同最初の３文字が「pre」；
同最後の１文字が「1」；
同最後の２文字が「スペース，1」；
同最後の３文字が 「)，スペース，1」；
第２要素の最初の１文字が「d」；
同最初の２文字が「de」；
同最初の３文字が「del」；
同最後の１文字が「n」；
同最後の２文字が「in」；
同最後の３文字が「ini」である」となる。
【０１０６】
また、要素の前後２単語の単語自体とその品詞情報を素性とする場合には、素性は、
「第１要素の二つ前の単語は「interaction」；
同二つ前の単語の品詞は「名詞」；
同一つ前の単語は「with」；
同一つ前の単語の品詞は「前置詞」；
同一つ後の単語は「and」；
同一つ後の単語の品詞は「接続詞」；
同二つ後の単語は「cloned」；
同二つ後の単語の品詞は「動詞」；
第２要素の二つ前の単語は「of」；
同二つ前の単語の品詞は「前置詞」；
同一つ前の単語は「human」；
同一つ前の単語の品詞は「名詞」；
同一つ後の単語は「which」；
同一つ後の単語の品詞は「代名詞」；
同二つ後の単語は「encoced」；
同二つ後の単語の品詞は「動詞」である」となる。
【０１０７】
また、二つの要素の間の距離として、その要素間にある単語の数を素性として用いる場合には、「二つの要素間の距離は、「９」である」という情報が素性となる。
【０１０８】
また、二つの要素の間の単語数が０から１の状態を「距離小」とし、２から４の状態を「距離中」とし、５から９の状態を「距離大」とし、１０以上の状態を「距離特大」とするそれぞれの状態を素性とする場合に、「二つの要素間の距離は、「距離大」である」という情報が素性となる。
【０１０９】
また、二つの要素の間に他の要素がないかどうかという状態を素性とする場合に、「二つの要素の間に他の要素はない」という情報が素性となる。
【０１１０】
さらに、二項関係の要素として異種の用語が設定されるような場合には、要素の出現順位を素性として用いてもよい。例えば、病名と治療方法の二項関係の場合には、「第１要素が「病名」で第２要素が「治療方法」である」または「第１要素が「治療方法」で第２要素が「病名」である」との情報が素性となる。
【０１１１】
二項関係抽出装置１は、教師データとして、相互作用のある蛋白質表現の二項関係以外に、病名と治療方法との二項関係、病名と蛋白質表現との二項関係、病名と器官（臓器）との二項関係、病名と動物種との二項関係、病名と関連のある化学物質との二項関係、蛋白質表現とその蛋白質についてこれまでになされた実験方法との二項関係などのさまざまな二項関係の事例を与えることによって、生物医学論文のテキストデータ２から、これらの対応する二項関係を抽出することができる。
【０１１２】
例えば、教師データとして、以下のような二項関係を含むテキストデータを用いることができる。
「Oral
corticosteroids（要素：治療方法）are
the preference of many for the treatment of CIDP（要素：病名）, being much less expensive than IVIG（要素：治療方法）infusion or TA（要素：治療方法）.」
「In the CIDP （要素：病名）patient, the IgG antibody（要素：蛋白質表現） titer to GD3 （要素：化学物質表現）was remarkably elevated (titer,
1:10,000), indicating maximal avidity to the tetrasaccharide epitope
(-NeuAcalpha2-8NeuAcalpha2-3Galbeta1-4Glc-).」
「Ciliated
metaplasia (CM) in the stomach（要素：器官名）is mainly found in gastric mucosa （要素：器官名）that harbours gastric cancer（要素：病名）」
「Variant
Creutzfeldt-Jakob disease (CJD)（要素：病名） is a transmissible spongiform encephalopathy believed to be caused
by the bovine（要素：動物種）
spongiform encephalopathy agent, an abnormal isoform of the prion protein
(PrP(sc))（要素：蛋白質表現）.」
「AIDP （要素：病名）and CIDP （要素：病名）having specific antibodies to the carbohydrate epitope
(-NeuAcalpha2-8NeuAcalpha2-3Galbeta1-4Glc-) of gangliosides.
（要素：化学物質表現）」
「Gene expression
in archived frozen sural nerve biopsies of patients with chronic inflammatory
demyelinating polyneuropathy (CIDP) （要素：病名）was compared to that in vasculitic nerve biopsies (VAS) and to
normal nerve (NN) by DNA microarray technology（要素：実験方法）.」
「This novel
interaction was identified in a yeast two-hybrid screen（要素：実験方法） using PrP(C)（要素：蛋白質表現） as bait and confirmed by an in
vitro binding assay and co-immunoprecipitations」
「Comparative
study of the PrP(BSE)（要素：蛋白質表現） distribution in brains f（要素：器官名）rom BSE（要素：病名）
field cases using rapid tests（要素：検査法）.」
【０１１３】
また、例えば、会社の製品名とその製品に対する評判（例えば、評判がいい、悪いなどの情報）との対を、二項関係として抽出することもできる。
【０１１４】
以上のように、上述した二項関係抽出装置１を利用した二項関係抽出処理によれば、機械学習処理用の教師データとして、抽出するべき二項関係であるか否かの評価（解）を付与したテキストデータを用意するだけで、新しいテキストデータから抽出するべきものに値すると推定した二項関係を自動的に抽出することが可能となる。これによって、二項関係抽出処理に使用するパターン生成の煩雑さを回避することができる。また、教師あり機械学習の精度向上によって、二項関係抽出処理の性能の向上が期待できる。
【０１１５】
なお、上述した機械学習処理では、キーワードが二つの場合について説明したが、キーワードが三つ（又はそれ以上）の場合にも、二項関係の抽出を行うことができる。上述の機械学習処理では、「度合い」を導入して、その積の値が大きいものをとるようにしていたが、すべての二項関係が、テキストデータ中少なくとも一箇所では抽出すべき二項関係となった場合、抽出すべきテキストデータとしてとるとしてもよい。
【０１１６】
また、二項関係の抽出は、上述のような機械学習処理を利用した態様以外に、パターンに基づく処理方法による、抽出すべき二項関係の取り出し方を採用することも可能である。例えば、キーワードとして「Ａ」という語と「Ｂ」という語を想定した場合、
「ＡのＢ」，「ＡはＢ」，「Ａは、Ｂ」，「Ａの関係するＢ」，「Ａに依存するＢ」
などのパターンをあらかじめ作成しておく。そして、テキストデータ（記事）中において、そのパターンに合致すれば、そのテキストデータにおいて、その二項関係は抽出すべき二項関係と判断され、合致しなければ、抽出すべき二項関係でないと判断されるので、抽出すべき二項関係と判断されたものを抽出処理するようにすればよい。なお、このようなパターンによる二項関係の抽出処理においても、キーワードが三つ以上の場合にも適用できる。すなわち、すべての二項関係が、テキストデータ中少なくとも一箇所では抽出すべき二項関係となった場合、抽出すべきテキストデータとしてとるようにすればよい。
【０１１７】
次に、本発明の第１実施例である情報検索装置４について説明する。
【０１１８】
この情報検索装置４は、ＡＮＤ検索処理の二つの検索キーワードの関係を意味のある二項関係とみなして、この検索キーワードを要素とする二項関係について、抽出するべき関係であること（正）または、抽出するべき関係でないこと（負）のいずれかの解を示すタグを付与した教師データを用いて機械学習し、検索対象である検索用テキストデータ５から、二つの検索キーワードを含む記事であって、その検索キーワードの対が抽出するべき二項関係であると判定されものを検索結果６として出力する処理装置である。
【０１１９】
図６に、本発明に係る情報検索装置４の構成例を示す。情報検索装置４は、情報検索部４０、学習部４２、候補抽出部４４、二項関係選択部４５、および検索結果抽出部４８を備える。ただし、教師データ記憶部４１と学習結果記憶部４３については、この情報検索装置４が内部要素として備えていてもよいし、外部要素として情報検索装置４から利用可能としてもよい。また、同図では、学習部４２がさらに、解−素性対抽出部４２１及び機械学習部４２２を有し、二項関係選択部４５がさらに、素性抽出部４５１及び解判定部４５２を備えた構成を示している。
【０１２０】
この情報検索装置４において、教師データ記憶部４１、解−素性対抽出部４２１、機械学習部４２２、学習結果記憶部４３、候補抽出部４４、素性抽出部４５１、および解判定部４５２は、図１に示す二項関係抽出装置１の教師データ記憶部１１、解−素性対抽出部１２、機械学習部１３、学習結果記憶部１４、候補抽出部１５、素性抽出部１６、および解推定部１７とそれぞれ同様の処理を行う処理手段である。ただし、解判定部４５２については、二項関係の各候補について、その素性の集合の場合に、どのような解（分類先）になりやすいかの度合いを推定する処理を行う場合は、前述の解推定部１７と同様の処理を行うが、二項関係抽出装置１の項で述べたように、解推定部１７を「解判定部」と置き換える場合には、この情報処理装置４の解判定部５５２は、前記「解判定部」と同様の処理を行うものとする。以下で言及する解判定部４５２は主に、解推定部１７と同様の処理を行う場合について説明するものとする。
【０１２１】
情報検索部４０は、ＡＮＤ検索処理で与えられた検索キーワードを用いて検索用テキストデータ５を検索し、該当する記事（テキストデータ）を取得する。なお、情報検索部４０には、ＡＮＤ検索処理以外の検索処理の態様を採用することもできるが、これについては後述する。
【０１２２】
候補抽出部４４は、情報検索部４０が取得した記事に含まれている二つの検索キーワードと同じ文字列（語）の対を要素とする二項関係の候補を抽出する。
【０１２３】
検索結果抽出部４６は、解判定部４５２の判定結果（推定結果）をもとに、検索用テキストデータ５から検索された記事の二項関係の候補から、推定された正の解（抽出するべき二項関係であること）のなりやすさの度合いが所定の程度より良いものを抽出し、抽出した二項関係の候補を含む記事または記事を特定する情報を検索結果６として出力する。
【０１２４】
図７に、情報検索装置４の処理の流れを示す。情報検索装置４の教師データ記憶部４１には、教師データとして、ＡＮＤ検索処理で与えられる二つの検索キーワードを要素とする二項関係に、抽出するべき二項関係であるか（正）または抽出するべきでない二項関係であるか（負）のいずれかの「解」の情報が付与された事例を含むテキストデータを記憶しておく。
まず、学習部４２において解−素性対抽出部４２１は、教師データ記憶部４１の教師データから各事例について、所定の素性を抽出し、解（タグによって付与された情報）と抽出した素性の集合との組を生成する（ステップＳ１１）。解−素性対抽出部４２１は、教師データであるテキストデータから所定のタグによって二項関係を抽出し、抽出した二項関係の要素（検索キーワード）について、形態素解析処理、構文解析処理、要素の出現位置や要素間の距離の算出処理などを行って、所定の素性を抽出する。
【０１２５】
そして、同じく学習部４２において機械学習部４２２は、解−素性対抽出部４２１により生成された解と素性の集合との組から、どのような素性の集合のときにどのような解（正または負）になりやすいかを機械学習法により学習し、学習結果を学習結果記憶部４３に格納する（ステップＳ１２）。機械学習部４２２は、教師あり機械学習法として、例えば、ｋ近傍法、シンプルベイズ法、決定リスト法、最大エントロピー法、サポートベクトルマシン法などの手法のいずれかを用いて機械学習処理を行う。
【０１２６】
その後、候補抽出部４４は、ＡＮＤ検索処理で与えられた二つの入力検索キーワードを用いてすべての二つの組み合わせ（対）を生成する（ステップＳ１３）。情報検索部４０は、二つの入力検索キーワードの対を用いて検索用テキストデータ５をＡＮＤ検索処理し、入力検索キーワード対を含む記事（テキストデータ）を抽出し、候補抽出部４４は、検索処理によって抽出された記事に出現する入力検索キーワードを用いて、すべての二つの組み合わせ（対）を二項関係の候補として抽出する（ステップＳ１４）。
【０１２７】
そして、二項関係選択部４５において、素性抽出部４５１は、解−素性対抽出部４２１での処理とほぼ同様の処理によって、検索した記事に出現している二項関係の各候補について、所定の素性の集合を抽出する（ステップＳ１５）。
【０１２８】
さらに二項関係選択部４５において解判定部４５２は、各候補について、その素性の集合の場合にどのような解になりやすいか、すなわち、「正となりやすい」または「負となりやすいか」の度合いを学習結果記憶部４３の学習結果をもとに推定する（ステップＳ１６）。そして、検索結果抽出部４６は、二項関係の候補から、所定の程度より良い程度で「正となりやすい」と推定されたものを抽出するべき二項関係として選択し、この二項関係を含む記事または記事を特定する情報を検索結果６として選択する（ステップＳ１７）。
【０１２９】
次に、この情報検索装置４による情報検索処理の具体例を説明する。本例では、情報検索装置４を、検索用テキストデータ５から、ＡＮＤ検索処理で使用される二つの検索キーワードとなりうる文字列を要素とする二項関係を含むテキストデータを教師データとする。そして、ＡＮＤ検索処理で与えられた入力検索キーワードを要素とする二項関係の候補を作成し、検索用テキストデータ５からこの二項関係の候補を用いて検索を行い記事を抽出する。検索された記事に含まれる入力検索キーワードの二項関係の候補が抽出するべきであるか否かを推定して、抽出するべきものと推定された度合いがよい二項関係の候補を含む記事を検索結果６として出力するものとする。
【０１３０】
ＡＮＤ検索の検索キーワードとして、「京大」と「総長」を設定すると仮定する。また、検索キーワードの二項関係が正または負であるかの判断は人が行い、正または負の解を示すタグを人手で付与する。したがって、機械学習処理において正の事例および負の事例を含む教師データが使用される。
【０１３１】
図８〜図１０に、教師データ記憶部４１に記憶される教師データの例および、その教師データから解−素性対抽出部４２によって抽出される素性の例を示す。本例では、図８および図９の教師データには、抽出するべき二項関係について解が正（ｐｏｓｉｔｉｖｅ）であることを示すタグが付与される。また、図１０の教師データには、抽出するべきでない二項関係について解が負（ｎｅｇａｔｉｖｅ）であることを示すタグが付与される。
【０１３２】
図８の教師データには、二つ検索キーワードの対であるの二項関係の対Ｐ３が含まれ、二項関係（対）Ｐ３は、第１要素ｐ１（検索キーＫ１）「京大」、第２の要素ｐ２（検索キーＫ２）「総長」で構成され、二項関係の対Ｐ３には正の解（ｐｏｓｉｔｉｖｅ）が付与されている。
【０１３３】
同様に、図９の教師データには、二つ検索キーワードの対であるの二項関係の対Ｐ４が含まれ、二項関係（対）Ｐ４は、第１要素ｐ１（検索キーＫ１）「京大」、第２の要素ｐ２（検索キーＫ２）「総長」で構成され、二項関係の対Ｐ４には正の解（ｐｏｓｉｔｉｖｅ）が付与されている。図８および図９の教師データが「京大の総長」の内容であると判断できるからである。
【０１３４】
また、図１０の教師データには、二つ検索キーワードの対であるの二項関係の対Ｐ５が含まれ、二項関係（対）Ｐ５は、第１要素ｐ１（検索キーＫ１）「京大」、第２の要素ｐ２（検索キーＫ２）「総長」で構成され、二項関係の対Ｐ５には負の解（ｎｅｇａｔｉｖｅ）が付与されている。同じデータ内に「京大」と「総長」とが出現しているが、相互に関係を持つものではなく、「京大の総長」の内容でないと判断できるからである。
【０１３５】
解−素性対抽出部４２１は、教師データ記憶部４１に記憶されている教師データの事例から、解と素性の集合との組を抽出する。例えば、素性として、要素（検索キーワード）の前後の二単語の単語自体、単語の品詞を素性とする。この場合に、素性は、
「第１要素の二つ前の単語は「今日」；
同二つ前の単語の品詞は「名詞」；
同一つ前の単語は「，」；
同一つ前の単語の品詞は「読点」；
同一つ後の単語は「で」；
同一つ後の単語の品詞は「助詞」；
同一つ後の単語は「の」；
同一つ後の単語の品詞は「助詞」；
第２要素の二つ前の単語は「で」；
同二つ前の単語の品詞は「助詞」；
同一つ前の単語は「，」；
同一つ前の単語の品詞は「読点」；
同一つ後の単語は「が」；
同一つ後の単語の品詞は「助詞」；
同二つ後の単語は「出席」；
同二つ後の単語の品詞は「名詞」である」となる。
【０１３６】
なお、解−素性対抽出部４２１は、二項関係抽出処理で説明したような情報を素性として抽出することができる。
【０１３７】
機械学習部４２２は、この解と素性の集合とをもとに、どのような素性の集合の場合にどのような解（正（ｐｏｓｉｔｉｖｅ）／負（ｎｅｇａｔｉｖｅ））となりやすいかを機械学習処理し、学習結果を学習結果記憶部４３に記憶する。機械学習部４２２は、教師あり機械学習法として、例えば、ｋ近傍法、シンプルベイズ法、決定リスト法、最大エントロピー法、サポートベクトルマシン法などの前述の処理手法を用いる。
【０１３８】
その後、情報検索部４０は、与えられた入力検索キーワード「京大」と「総長」とをもとに検索用テキストデータ５をＡＮＤ検索し、入力検索キーワードを含む記事を取得する。そして、候補抽出部４４は、抽出された記事から二項関係の候補を抽出する。具体的には、ＡＮＤ検索の検索結果である記事中に含まれる入力検索キーワードから二項関係の候補を抽出する。そして、素性抽出部４５１は、二項関係の候補から、解−素性対抽出部４２１と同じ素性を抽出し、解判定部４５２は、学習結果記憶部４３に記憶されている学習結果をもとに、各二項関係の候補について、その候補の素性の集合の場合に正（ｐｏｓｉｔｉｖｅ）または負（ｎｅｇａｔｉｖｅ）のなりやすさの度合いを推定する。検索結果抽出部４６は、解判定部４５２の推定結果をもとに二項関係の候補から、推定された正の解となりやすさの度合いがよい二項関係を抽出し、この二項関係を含む記事、記事を特定する情報を検索結果６として出力する。
【０１３９】
例えば、候補抽出部４４は、与えられた入力検索キーワードから、二つの入力検索キーワードのすべての組み合わせ（対）を生成し、生成した対を二項関係の候補とする。そして、情報検索部４０は、それぞれの二項関係の候補の要素（二つの入力検索キーワード）を用いてＡＮＤ検索処理を行う。そして、素性抽出部４５１は、抽出された記事に出現している二項関係の候補について所定の素性の集合を抽出する。
【０１４０】
解判定部４５２は、学習結果記憶部４３の学習結果をもとに、各二項関係の候補について、その候補の素性の集合の場合に解のなりやすさの度合いを推定する。入力検索キーワードの対である二項関係の候補それぞれが、検索されたその記事内で一つずつしか出現していないときは、それらすべての二項関係の候補が正（抽出するべき）との度合いがよいと推定した場合に、その記事、記事を特定する情報を検索結果６とする。
【０１４１】
また、入力検索キーワードの対である二項関係が、検索されたその記事内で複数出現しているときは、出現する複数の二項関係の候補のうちの一つの候補について正（抽出するべき）との度合いがよいと推定していることを条件とし、さらに二項関係の候補それぞれが、前述の条件をすべて満足して正の度合いがよいと推定した場合に、その記事、記事を特定する情報を検索結果６とする。
【０１４２】
さらに、候補抽出部４４は、与えられた入力検索キーワードから、すべての二つの入力検索キーワードの対を生成し、生成した対を二項関係の候補とする。そして、情報検索部４０は、それぞれの二項関係の候補の要素（二つの入力検索キーワード）を用いてＡＮＤ検索処理を行う。そして、素性抽出部４５１は、抽出された記事に出現している二項関係の候補について所定の素性の集合を抽出する。
【０１４３】
解判定部４５２は、学習結果記憶部４３の学習結果をもとに、各二項関係の候補について、その候補の素性の集合の場合に解のなりやすさの度合いを推定する。入力検索キーワードの対である二項関係の候補それぞれが、検索されたその記事内で一つずつしか出現していないときは、それらすべての二項関係の候補について正（抽出するべき）の度合いを推定し、それらすべての二項関係の候補について推定された正の度合いを掛け合わせたものを、その記事の正の度合いとする。そして正の度合いがよいと推定した記事、記事を特定する情報を検索結果６とする。
【０１４４】
また、入力検索キーワードの対である二項関係が、検索された記事内で複数出現しているときは、出現する複数の二項関係の候補について正の度合いを推定し、それらの複数の二項関係の候補の推定した度合いのうち、最も値がよい度合いをその二項関係の候補の度合いとする。そして、それぞれの二項関係の度合いを求め、求めた度合いを掛け合わせたものを、その記事の正の度合いとする。そして正の度合いがよいと推定した記事、記事を特定する情報を検索結果６とする。
【０１４５】
以上のように、本実施例の情報検索装置４によれば、機械学習処理用の教師データとして、ＡＮＤ検索処理の二つの検索キーワードの二項関係に、抽出するべき二項関係であるか否かの評価を付与したテキストデータを用意するだけで、新しい検索用テキストデータ５から、抽出するべきものに値するとされた二項関係を含む記事を自動的に抽出することが可能となる。
【０１４６】
本実施例の情報検索装置４は、ＡＮＤ検索処理の検索結果の記事に出現する検索キーワードの関係を、二項関係抽出処理を用いて評価することにより、検索キーワードを含んでいることによってヒットされたが、検索キーワード同士の関係がうすく、その結果として内容的に無関係な、いわば検索意図からはずれるような内容の記事を排除することができる。また、教師あり機械学習の精度向上によって、情報検索処理の性能の向上が期待できる。
【０１４７】
以上の実施例においては、二項関係抽出処理および情報検索処理において、二つの要素からなる二項関係の例を説明した。本発明は、三つの要素で構成される三項項関係についても適用することができる。
【０１４８】
例えば、二項関係抽出装置１において、教師データとして、三つの要素の三項関係を含むデータを用意する。そして、解−素性対抽出部１２は、この三項関係についての素性を、例えば、三つの要素のうちの、第１要素（最初に出現する要素）の前方二単語、第３要素（最後に出現する要素）の後方二単語、第１要素と第２要素（中間に出現する要素）間の単語すべて、第２要素と第３要素間の単語すべての単語情報とすることによって、機械学習部１３は、三項関係の素性の集合をもとに解のなりやすさを学習することができ、二項関係抽出部１８において、三項関係の抽出を扱うことができる。なお、三項関係に与えられる解は、二項関係の場合と同様に、「抽出するべき三項関係」または「抽出するべきでない三項関係」とする。
【０１４９】
例えば、二項関係抽出装置１において、教師データとして、三つの要素の三項関係を含むデータを用意する。そして、二項関係抽出装置１の各処理手段は、教師データの三項関係を分解して得られたそれぞれの二項関係、第１要素と第２要素の二項関係、第２要素と第３要素の二項関係、第１要素と第３要素の二項関係をそれぞれ別個の二項関係として扱う。そして、それぞれの二項関係すべてについて、抽出するべき三項関係であるかの解の度合いを算出し、算出した度合いを掛け合わせて求めた値をその三項関係の度合いとする。そして、その度合いの大きいものを抽出するべき三項関係として取り出すようにする。
【０１５０】
このとき、機械学習部１３が、サポートベクトルマシン法を使用する場合には、分類先が二つ（正または負）となるので、ペアワイズ法またはワンＶＳレスト法を用いて三項関係を機械学習する。
【０１５１】
また、二項関係抽出部１８では、二項関係２の抽出の際に、抽出の確信度を求められるようにする。そして、二項関係を複数組み合わせて作成した三項関係の確信度として、それぞれの組み合わせた二項関係の確信度の積を用いて、三項関係の確信度の大きなものを取り出すようにする。二項関係の確信度は、通常の機械学習処理において算出される確信度を利用する。
【０１５２】
このような三項関係の抽出処理は、情報検索装置４においても同様に行うことができる。例えば、「平成１２年の京大の総長」に関する記事を検索する場合に、教師データとして、「平成１２年」，「京大」，および「総長」の三つの検索キーワードによる三項関係を含むデータを与えて、検索用テキストデータ５から、これら三つの検索キーワードによるＡＮＤ検索の検索結果６を出力する。
【０１５３】
また、本例では、事例の二項関係または三項関係に付与する解の情報として、「正（抽出するべき二項関係である）」または「負（抽出するべきでない二項関係である）」を用いて説明したが、付与する解の情報として、例えば、「相互作用のある」，「反作用のある」，「作用がない」などの多分類のものであってもよい。
【０１５４】
また、機械学習処理としては、上述した以外にも、次のような処理方法を採用することができる。例えば、ニューラルネット（パーセプトロン）、ＨＭＭ（隠れマルコフモデル）,ＣＲＦ（条件付確率場）、重回帰分析、決定木学習、最尤推定などを用いて、問題に対して、解の分類をもとめてもよい。
【０１５５】
なお、この情報検索装置４の学習部４２による二項関係の抽出は、上述したような機械学習に基づく態様以外にも、前述した二項関係抽出装置１の項で触れたように、パターンに基づく処理方法による、抽出すべき二項関係の取り出し方を採用してもよい。
【０１５６】
特に、キーワードが三つ以上ある場合、機械学習処理では、「度合い」を導入して、その積の値が大きいものを取るようにしていたが、パターンに基づく処理方法の場合は、全ての二項関係が、テキストデータ中少なくとも一箇所では抽出すべき二項関係となった場合、抽出すべきテキストデータとして取るようにすることができる。このことは、機械学習処理の場合であっても適用することができる。すなわち、機械学習の方法で、全ての二項関係が、テキストデータ中少なくとも一箇所では抽出すべき二項関係となった場合、抽出すべきテキストデータとして取るようにしてもよい。
【０１５７】
また、上述した情報検索部４０は、ＡＮＤ検索処理を行うものであると説明したが、それ以外に、スコアによる検索処理を行う態様を採用することができる。以下にスコアによる検索処理の例について説明する。
【０１５８】
スコアによる検索処理の例としては、一般に、重要キーワードの自動抽出にはＴＦ／ＩＤＦ法が主に用いられる。ＴＦは、その文書でのその語の出現回数を表し、ＩＤＦは、その語があらかじめ持っている多数の文書のうち、何個の文書に出現するかのその個数の逆数を表す。一般には、ＴＦとＩＤＦの積が大きい語ほどキーフレーズとして妥当なものとなる。ところで、ＩＤＦは文書が複数いるため、ある本を読んでいるときであると、その本は一つしかないので、複数の文書がない状態である。そこで例えば、複数の本を持ってきて、その一つひとつを文書とみなしてＩＤＦを求める方法が考えられる。また、ＩＤＦは本のデータ以外のデータで求めて、それをこの本のデータに使う方法もある。すなわち、本に限らず文書データを集めて、それぞれの文書を一つ一つの文書として考慮してＩＤＦを求める。そこでもとめたＩＤＦを本発明でＩＤＦを用いる場合に利用することができる。ＴＦについては、その文書での出現回数であるので、本発明に適用する場合は、電子文書全体での出現回数とするとよい。
【０１５９】
厳密にはＩＤＦは、単にＴＦを逆数にするだけではなく、次式（１２）で計算される。
【０１６０】
【数７】
2007249458.tif 000009
【０１６１】
基本的なＴＦ／ＩＤＦ法では、次式（１３）によってスコアが求められる。
【０１６２】
【数８】
2007249458.tif 000010
ただし、ｗ∈Ｗで加算する。Ｗは入力されたキーワードの集合、ｔｆ（ｗ，Ｄ）は文書Ｄでのｗの出現回数、ｄｆ（ｗ）は全文書でｗが出現した文書の数、Ｎは文書の総数である。そして、ｓｃｏｒｅ（Ｄ）が高い文書を検索結果として出力する。
【０１６３】
特に性能がよいとされているスコアによる検索処理としては、確率型手法の一つの Robertson の2-ポアソンモデル（Robertson, S. E. and Walker, S.
(1994). “Some Simple Effective Approximations to the 2-Poisson Model for
Probabilistic Weighted Retrieval.” In Proceedings of the Seventeenth Annual
International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information
Retrieval.）を挙げることができる。Robertson
らの方法とは、各記事毎に以下の式（１４）で与えられるScore
を算出し、Score の上位のものを検索結果として出力する方法である（以下の Score(d) は記事dのScore である）。
【０１６４】
【数９】
2007249458.tif 000011
【０１６５】
ただし、ここでのキーワードとは入力されたキーワードである。式（１４）において、ＴＦ（ｄ，ｔ）はキーワードｔの記事ｄでの出現回数である。ＤＦ（ｔ）は全データベースでのキーワードｔが出現している記事の数である。Ｎは全データベースに存在する記事の、ｌｅｎｇｔｈ（ｄ）は記事ｄの長さ(文字列単位)である。Δは全データベースでの記事の長さの平均である。また、式（１４）のＡ部をＴＦに関する項としてＴＦ項、Ｂ部をＩＤＦ（ＤＦの逆数）に関する項としてＩＤＦ項と呼ぶことにする。この式（１４）のＴＦの項が一般のベクトル空間法で重みの一部として用いられるＴＦと異なり、Ａ部のようになっている。
【０１６６】
Ｓｃｏｒｅをキーワードによる加点として扱うとき、ＴＦの影響が大きい場合だと一つでもＴＦの値が大きいキーワードがあれば、他のキーワードがほとんど存在していないという関連性が低いときでも十分大きな得点を取ってしまう。この式はこのことを防ぐのに役に立っている。この式ではＴＦが無限になってもたかだか１の値を持つにすぎない。このため全キーワードが万遍なく評価されることになる。さらに、Ａ部の分母における＋の左側の項という複雑な部分があるが、これは長い記事ほどＴＦの値が大きくなるのでそれを補正するための項である。さらに、式（１４）にいくつかの補強項をつけたものも考えられる。
【０１６７】
また、この方法はＯｋａｐｉのウェイティング法とも呼ばれる。
【０１６８】
また、式（１４）において、Σで積を取る前のＴＦ項とＩＤＦ項の積を単語の重みに使うことができる。
【０１６９】
また、各単語を次元と、各単語のスコアを要素とするベクトルを作成し、記事のベクトルを記事に含まれる単語を使ってベクトル(vector ＿x)にし、また、入力されたキーワード群のベクトルを入力されたキーワード群に含まれる単語を使ってベクトル(vector ＿y)にし、それらベクトルの余弦(cos(vector ＿x,vector＿y)) の値を記事の類似度としてもよい。各単語のスコアの算出には、tf・idf やokapiを用いるとよい。それらの式のΣの後ろの部分の式がスコアの算出の式となる。その式の値が各単語のスコアとなる。
tf・idf だと  tf(d,t) * log(N/df(t))        （１５）
okapi だと  tf(d,t)/(tf(d,t) + length(d)/delta)
* log(N/df(t))        （１６）
がその式となる。
【０１７０】
さらに、以下の情報検索を行うこともできる。
（Okapi について、参考文献６；S. E. Robertson, S. Walker, S. Jones, M. M. Hancock-Beaulieu, and   M. Gatford  Okapi at TREC-3, TREC-3, 1994）
（SMART について、参考文献７； Amit Singhal 
AT&T at TREC-6, TREC-6, 1997）
より高度な情報検索の方法として、これらの Okapiや SMARTの式を用いてもよい。さらにそれらの変形の式を用いてもよい。
【０１７１】
また、たんぱく質表現を検索キーワードとし、先に示した抽出すべきたんぱく質表現の二項関係を抽出する方法により、検索キーワードのたんぱく質表現の二項関係が、検索対象のテキストデータにおいて、抽出すべきとして抽出されたテキストデータのみを検索結果として出力する、情報検索装置を構成してもよい。また、このことはたんぱく質表現の二項関係に限らず、会社の製品名とその製品に対する評判（例えば、評判がいい，悪いなどの情報）との対からなる二項関係を対象にして、その二項関係の要素を検索キーワードとし、二項関係を抽出する方法により、検索キーワードの二項関係が、検索対象のテキストデータにおいて、抽出すべきと抽出されたテキストデータのみを検索結果として出力する、情報検索装置を構成してもよい。
【０１７２】
またさらに、英語の単語の場合、例えば「studies」を「study」と直すように、複数形や、過去形、三人称単数現在形の「s」の表現から基本形に戻す処理を「steming」というが、機械学習の素性に使う単語について、この「steming」を行った後の単語を素性に使ってもよい。
【０１７３】
次に、本発明の第２実施例である情報検索装置７について説明する。
【０１７４】
この情報検索装置７は、記事について、抽出するべき記事であること（正）または、抽出するべき記事でないこと（負）のいずれかの解を示すタグを付与した教師データを用いて機械学習し、検索対象である検索用テキストデータ５から、二つの検索キーワードを含む記事をとりだし、それら記事において、その記事が抽出するべき記事であると推定されものを検索結果６として出力する処理装置である
【０１７５】
図１１に、本発明に係る情報検索装置７の構成例を示す。情報検索装置７は、情報検索部７０、解−素性対抽出部７２、機械学習部７３、素性抽出部７５、解判定部７６、および検索結果抽出部７７を備える。ただし、第１実施例と同様に、教師データ記憶部７１と学習結果記憶部７４については、この情報検索装置７が内部要素として備えていてもよいし、外部要素として情報検索装置７から利用可能としてもよい。
【０１７６】
特に本実施例では、記事単位で機械学習を行うものであり、上述した機械学習処理において言及した「問題」については、「二項関係」に代えて「検索キーワードと記事の組」に、「解」については、「抽出すべき二項関係か抽出すべきでない二項関係」に代えて「抽出すべき記事か抽出すべきでない記事」に、「素性の取り出しの対象」については「二項関係」に代えて「検索キーワードと記事の組」に、それぞれ読み替えるものとする。
【０１７７】
このことを踏まえて、本実施例の情報検索装置７における教師データ記憶部７１、解−素性対抽出部７２、機械学習部７３、素性抽出部７５、解判定部７６は、図１に示す二項関係抽出装置１の教師データ記憶部１１、解−素性対抽出部１２、機械学習部１３、学習結果記憶部１４、素性抽出部１６、および解推定部１７と概ねそれぞれ同様の処理を行う処理手段である。情報検索装置７における情報検索部７０は、第１実施例の情報検索装置４における情報検索部４０と概ね同様の処理を行う処理手段である。さらに、この情報検索装置７は、候補抽出部１５に相当する処理手段や、第１実施例の情報検索装置７の二項関係選択部４５に相当する処理手段を備えていない。また、ただし、第１実施例の場合と同様に、解判定部７６については、二項関係の各候補について、その素性の集合の場合に、どのような解（分類先）になりやすいかの度合いを推定する処理を行う場合は、前述の解推定部１７と同様の処理を行うが、解推定部１７を「解判定部」と置き換える場合には、この情報処理装置７の解判定部７６は、前記「解判定部」と同様の処理を行うものとする。
【０１７８】
図１２に、情報検索装置７の処理の流れを示す。情報検索装置７の教師データ記憶部７１には、教師データとして、検索キーワードと記事の組に、抽出するべき記事であるか（正）または抽出するべきでない記事であるか（負）のいずれかの「解」の情報が付与された事例を含むテキストデータを記憶しておく。
【０１７９】
まず、解−素性対抽出部７２は、教師データ記憶部７１から、問題が検索キーワードと記事の組であり、解が抽出すべき記事である事例を取り出し、その事例ごとに、検索キーワードを要素とする二項関係に関わる情報を素性として抽出して、それら素性の集合と解の組を生成する（ステップＳ２１）。例えば、素性として、以下のような情報を抽出する。
１）入力キーワードを要素とする二項関係の要素の周囲に出現する単語または文字。例えば，二項関係の第１要素（最初の要素）の前方の所定数の単語／文字，第２要素（二番目の要素）の後方の所定数の単語／文字，第１要素と第２要素の間の所定数の単語／文字；
２）入力キーワードを要素とする二項関係の要素の周囲に出現する単語／文字の出現位置，出現順序など；
３）入力キーワードを要素とする二項関係の二つの要素；
４）入力キーワードを要素とする二項関係の要素または周囲の単語の品詞情報，形態素解析情報など；
５）入力キーワードを要素とする二項関係の要素または周囲の単語の構文解析情報；
６）入力キーワードを要素とする二項関係の第１要素と第２要素との出現距離；
７）入力キーワードを要素とする二項関係の第１要素と第２要素の間での要素の出現の有無；
８）入力キーワードを要素とする二項関係を記事からすべて取り出し，それら二項関係が意義のある二項関係であるかどうかを機械学習の方法かパターンに基づく方法かのいずれかによって調べ，すくなくとも一つは意義のある二項関係であると判断されたかどうか；
９）入力キーワードの記事中での出現において，そのキーワードの周囲に出現する単語または文字；
なお、上記の例のうち、１）−７）の素性の例は、上述した二項関係抽出装置１で述べたものと同様である。
【０１８０】
８）の例としては、例えば次のようなものを挙げることができる。すなわち、キーワードが「京大」，「総長」であり、記事が「．．．京大の総長．．．」のときに、記事Ｃにおいて、キーワードＡ，Ｂが機械学習またはパターンの方法で、意義のある二項関係と判断された場合、素性は「意義のある二項関係あり」となる。
【０１８１】
また、９）の例としては、例えば次のようなものを挙げることができる。すなわち、キーワードが「京大」，「総長」であり、記事が「．．今日，京大の総長が，．．．」のとき、また周囲の単語として直前と直後のみをとる場合、素性（直前）は読点「、」，「の」の二個となり、素性（直後）は読点「の」，「が」の二個となる。
【０１８２】
次に、機械学習部７３は、解−素性対抽出部７２により生成された素性の集合と解の組から、どのような素性の集合のときにどのような解（正または負）になりやすいか（またはどのような解になるか）を機械学習法により学習し、学習結果を学習結果記憶部７４に格納する（ステップＳ２２）。機械学習部７３によって学習結果記憶部７４に格納される学習データの例は、例えば次のようなものである。
問題１：キーワード「京大」「総長」，記事「．．．京大の総長．．．」
解答１：抽出すべき
問題２：キーワード「京大」「総長」，記事「．．．東大の総長が京大に来た．．．」
解答２：抽出すべきでない
これを学習すると、上述した素性の６）入力キーワードを要素とする二項関係の第１要素と第２要素との出現距離；が小さいと抽出すべきになりやすい，遠いと抽出すべきでないなどを学習する。
【０１８３】
その後、情報検索部７０は、ＡＮＤ検索処理で与えられた二つの検索キーワードの対を用いて検索用テキストデータ５を検索し、該当する記事を取得する（ステップＳ２３）。なお、情報検索部７０には、ＡＮＤ検索処理以外の検索処理の態様を採用することができるのは、第１実施例で述べた通りである。
【０１８４】
そして、素性抽出部７５は、解−素性対抽出部７２と同様にして、情報検索部７０によりテキストデータ５から抽出された記事と検索キーワードの組について、検索キーワードを要素とする二項関係に関わる情報を素性として抽出する（ステップＳ２４）。この点で、素性抽出部７５の処理内容は、二項関係抽出装置１の素性抽出部１６や情報検索装置４の素性抽出部４５１と異なる。
【０１８５】
解判定部７６は、学習結果記憶部７４に記憶されている学習データをもとに、検索キーワードと抽出された記事の組について、どういう解とすべきかを判定する（ステップＳ２５）。上述した学習データの例を用いて具体例を説明する。
新しい問題として
問題：キーワード「阪大」「総長」，記事「．．．阪大の総長．．．」
が入ると、
６）入力キーワードを要素とする二項関係の第１要素と第２要素との出現距離；
が小さいと抽出すべきになりやすい，遠いと抽出すべきでないなどといった学習結果を使って、今回は距離が小さいので抽出すべき解とするべきであると判定する。ここでは距離の６）の素性を例にあげたが、他の素性の特徴を利用した学習も可能である。例えば、二項関係の第１要素と第２要素の間の単語が「の」の場合、抽出すべきになりやすいなども学習する場合もある。
【０１８６】
検索結果抽出部７７は、このような解判定部７６の判定結果をもとに、検索用テキストデータ５から検索された記事から、抽出すべきと判定された記事を検索結果６として抽出する（ステップＳ２６）。
【０１８７】
以上のように、本実施例の情報検索装置７によれば、機械学習処理用の教師データとして、検索キーワードと記事の組に、抽出するべき記事であるか否かの「解」の情報が付与された事例を含むテキストデータテキストデータを用意しておき、記事ごとに機械学習することで、新しい検索用テキストデータ５から、抽出するべきものに値するとされた記事を自動的に抽出することが可能となる。
【０１８８】
本実施例の情報検索装置７は、情報検索において、複数与えられたキーワード間に意味的な関係があるかを判断し、その判断結果も利用した情報検索を行なうことができる。具体例を挙げて説明すると、例えば、既存のＷＥＢ上におけるキーワード検索サービスで、「京大」と「総長」の二つをキーワードとして、ＡＮＤ検索をする。そうすると、「京大」と「総長」の二つのキーワードを含むページが検索されて出てくる。しかし、この得られたページがすべて京大の総長に関するページであるとは限らない。例えば、「京大の式典に東大の総長が出席した」という文を記述したページであるとこのページは京大の総長に関するページではなく、東大の総長に関するページである。このため、このようなページは検索で結果として抽出すべきでない。一方、本実施例の情報検索装置７では、機械学習を利用して、各ページが、「京大」と「総長」が密接に関連したページであるかどうかを判断できるようにして、欲しいページだけを取り出してユーザに提示することができる。すなわち、より具体的には、教師データとして、「京大」と「総長」の二つのキーワードを含む記事のうち、欲しい記事、つまり、「京大の総長」に関して記述した記事を正例、それ以外を負例として作成し、機械学習し、欲しい記事かそうでないかを判断できるようにし、その結果を利用して検索結果を得ることができる。したがって、従来の検索技術では不要な検索結果が多く含まれていたが、本実施例の情報検索装置７を利用することで、有用な検索結果のみをユーザに提示することができ、検索性能が飛躍的に向上する。
【０１８９】
次に、本発明の第３実施例である情報検索装置８について説明する。
【０１９０】
この情報検索装置８は、複数の検索キーワードの入力時に、そのうち二つのキーワードの関係性を示す情報をユーザに入力させておき、又はプログラム関数により入力されるようにしておき、ＡＮＤ検索処理の二つ以上の検索キーワードの関係を意味のある二項関係とみなして、この検索キーワードを要素とする二項関係について、抽出するべき関係であること（正）または、抽出するべき関係でないこと（負）のいずれかの解を示すタグを付与した教師データを用いて機械学習し、検索対象である検索用テキストデータ５から、二つの検索キーワードを含む記事であって、その検索キーワードの対が抽出するべき二項関係であると判定されもののうち、その検索キーワードの対が入力時に関係性があると指定されたものを検索結果６として出力する処理装置である。
【０１９１】
図１３に、本発明に係る情報検索装置８の構成例を示す。情報検索装置８は、情報検索部８０、二項関係判定部８２、入力部８４、候補抽出部８５、二項関係選択部８６、および検索結果抽出部８７を備える。また、同図でに示した情報検索装置８は、二項関係判定部８２がさらに、学習部８２０（解−素性対抽出部８２１及び機械学習部８２２を備える）を有し、二項関係選択部８６がさらに、素性抽出部８６１及び解判定部８６２を備えた構成を示しており、この場合は情報検索装置８が、教師データ記憶部８１と学習結果記憶部８３を利用可能としている。なお、教師データ記憶部８１と学習結果記憶部８３は、この情報検索装置４が内部要素として備えていてもよい。二項関係判定部８２の他の構成等については後述する。
【０１９２】
この情報検索装置８において、二項関係判定部８２｛（学習部８２０（解−素性対抽出部８２１及び機械学習部８２２）｝は、第１実施例の情報検索装置４における学習部４２と同様の処理を行う処理手段である。また、情報検索部８０、候補抽出部８５、二項関係選択部８６（素性抽出部８６１及び解判定部８６２を含む）、および検索結果抽出部８７は、情報検索装置４の情報検索部４０、候補抽出部４４、二項関係選択部４５（素性抽出部４５１及び解判定部４５２を含む）、および検索結果抽出部４６と同様の処理を行う処理手段である。教師データ記憶部８１、及び学習結果記憶部８３についても、第１実施例で述べた教師データ記憶部４１、および学習結果記憶部４３と同様である。
【０１９３】
入力部８４は、本実施例では、複数の検索キーワードの入力と、当該複数の検索キーワードのうち任意の２つの検索キーワードの組について意味的な関係を持たせることを示す、当該２つの検索キーワードの組に付与される関係性情報の入力を受ける処理を行う処理手段である。より具体的には、入力部８４は、複数の検索キーワードの入力、及び当該複数の検索キーワードのうち任意の２つの検索キーワードの組について意味的な関係を持たせることを示す、当該２つの検索キーワードの組に付与される関係性情報の入力を促す入力インタフェースを出力するとともに、この入力インタフェースに入力された複数の入力検索キーワード及び関係性情報の入力を受ける。なお、この入力部８４については、入力インタフェースを一旦出力して、ユーザによる関係性情報の入力を伴う態様について説明するが、例えばプログラム関数により自動的に検索キーワード及び関連性情報の入力を受け付けたり、検索キーワードはユーザに入力させておき、関連性情報はプログラム関数により入力させたものを受け付けるという態様も採用することができる。
【０１９４】
また、このような入力部８４に対応して、候補抽出部８５では、入力部８４で関係性情報が付与されて入力された二つの検索キーワードの対を生成して、その対を二項関係の候補とする。
【０１９５】
図１４に、情報検索装置８の処理の流れを示す。第１実施例の場合と同様に、情報検索装置４の教師データ記憶部４１には、教師データとして、ＡＮＤ検索処理で与えられる二つの検索キーワードを要素とする二項関係に、抽出するべき二項関係であるか（正）または抽出するべきでない二項関係であるか（負）のいずれかの「解」の情報が付与された事例を含むテキストデータを記憶しておく。
まず、二項関係判定部８２の学習部８２０において解−素性対抽出部８２１は、教師データ記憶部８１の教師データから各事例について、所定の素性を抽出し、解（タグによって付与された情報）と抽出した素性の集合との組を生成する（ステップＳ３１）。解−素性対抽出部８２１は、教師データであるテキストデータから所定のタグによって二項関係を抽出し、抽出した二項関係の要素（検索キーワード）について、形態素解析処理、構文解析処理、要素の出現位置や要素間の距離の算出処理などを行って、所定の素性を抽出する。
【０１９６】
そして、同じく学習部８２０において機械学習部８２２は、解−素性対抽出部８２１により生成された解と素性の集合との組から、どのような素性の集合のときにどのような解（正または負）になりやすいかを機械学習法により学習し、学習結果を学習結果記憶部８３に格納する（ステップＳ３２）。機械学習部８２２は、教師あり機械学習法として、例えば、ｋ近傍法、シンプルベイズ法、決定リスト法、最大エントロピー法、サポートベクトルマシン法などの手法のいずれかを用いて機械学習処理を行うのは、第１実施例の場合と同様である。
【０１９７】
一方、入力部８４は、検索キーワードと、任意の二つの検索キーワード間の関係性情報の入力を受け付ける（ステップＳ３３）。候補抽出部８５は、ＡＮＤ検索処理で与えられた二つの入力検索キーワードを用いてすべての二つの組み合わせ（対）を生成する（ステップＳ３４）。情報検索部８０は、二つの入力検索キーワードの対を用いて検索用テキストデータ５をＡＮＤ検索処理し、入力検索キーワード対を含む記事（テキストデータ）を抽出し、候補抽出部４４は、検索処理によって抽出された記事に出現する入力検索キーワードを用いて、すべての二つの組み合わせ（対）を二項関係の候補として抽出する（ステップＳ３５）。
【０１９８】
そして、二項関係選択部８６において、素性抽出部８６１は、解−素性対抽出部８２１での処理とほぼ同様の処理によって、検索した記事に出現している二項関係の各候補について、所定の素性の集合を抽出する（ステップＳ３６）。
【０１９９】
さらに二項関係選択部８６において解判定部８６２は、各候補について、その素性の集合の場合にどのような解になりやすいか、すなわち、「正となりやすい」または「負となりやすいか」の度合いを学習結果記憶部８３の学習結果をもとに推定する（ステップＳ３７）。そして、検索結果抽出部８７は、二項関係の候補から、所定の程度より良い程度で「正となりやすい」と推定されたものを抽出するべき二項関係として選択し、この二項関係を含む記事または記事を特定する情報を検索結果６として選択する（ステップＳ３８）。
【０２００】
ここで、複数の検索キーワードとして、三つの検索キーワードが入力される場合について、入力インタフェースの例を説明する。図１５（Ａ）は、円周上にキーワード入力ウィンドウを配置した入力インタフェースである。図示例では、三つのキーワード入力ウィンドウに、それぞれ「京大」，「総長」，「言語処理」の語をユーザが入力したものとする。そして、この入力インタフェースでは、ユーザが意味的な関係性を持たせたい二つのキーワードを示す関連性情報として、任意の二つのキーワード入力ウィンドウを線で結ぶことができるようにしてある。図示例では「京大」と「総長」のキーワード入力ウィンドウを関係性情報を意味する線で結んでいる。すなわち、ユーザは、「京大」と「総長」は関係があることを条件として、「言語処理」はそれほど関係がなくてもよいとする条件で検索することを希望していることを意味している。なお、検索キーワードを四つ以上としたい場合は、適宜のユーザの操作により、円周上にキーワード入力ウィンドウを増やすことができるようにするとよい。また、上記の「円」は、図示例のような正円であってもよいし、楕円であってもよい。
【０２０１】
図１５（Ｂ）は、一つのキーワード入力ウィンドウが示される入力インタフェースである。このキーワード入力ウィンドウでは、ユーザによって入力されるキーワード間は「，」で区分される。そして、関係性情報として、キーワード間に意味的な関係を持たせたい場合は、図示例のように、ユーザにｒｅｌ（Ａ，Ｂ）と入力させる（ｒｅｌは、「ｒｅｌａｔｉｏｎ」を意味する関数である）。図示例のように、キーワード入力ウィンドウに、「Ｃ，ｒｅｌ（Ａ，Ｂ）」と入力された場合は、ユーザが、キーワード「Ａ」と「Ｂ」は関係があることを条件として、キーワード「Ｃ」はそれほど関係がなくてもよいとする条件で検索することを希望していることを意味している。キーワードが二つ又は四つ以上であっても同様である。
【０２０２】
図１５（Ｃ）は、横方向に行、縦方向に列が形成される表形式の入力インタフェースの例である。この入力インタフェースでは、第１行の各列がキーワード入力ウィンドウであり、第２行以下に、第１行に入力された各列のキーワードに対して意味的な関係性を持たせたいキーワードを入力する。図示例では、第１行各列のキーワード入力ウィンドウに、キーワード「Ａ」，「Ｂ」，「Ｃ」が入力され、第２行第１列にキーワード「Ｂ」を、第２行第２列にキーワード「Ａ」が入力された場合を示している。この例では、ユーザが、キーワード「Ａ」と「Ｂ」は関係があることを条件として、キーワード「Ｃ」はそれほど関係がなくてもよいとする条件で検索することを希望していることを意味している。ただし、第２行以下のキーワード入力は、第１行の何れかの列のキーワードを入力デバイスで指定すれば自動的に入力されたり、第２行以下各列内を指定すれば当該列以外のキーワードが自動的にポップアップ表示されるようにするなどの工夫をすることで、ユーザによる手入力の手間を軽減することができる。また、キーワードが二つ又は四つ以上であっても同様である。
【０２０３】
図１５（Ｄ）は、表形式の入力インタフェースの別の例である。この例では、表の上段各列をキーワード入力ウィンドウとしており、上段各列の下段に、全てのキーワードが上下に順番に並べて表示され、そのキーワードの横に、当該列のキーワードと関係性があることを示す関係性情報として例えばラジオボタン（これに代えて、チェックボックス等でもよい）を配置している。なお、当該列と同一のキーワードは、ラジオボタンを選択できないようにしている。図示例では、ユーザが、キーワード「Ａ」について、キーワード「Ｂ」のラジオボタンをＯＮにした状態を示している。この場合、そのラジオボタンのＯＮ入力に連動させて、キーワード「Ｂ」についてのキーワード「Ａ」のラジオボタンが自動的にＯＮ入力されるようにしておくと、ユーザによる入力の手間が省ける。この例では、ユーザが、キーワード「Ａ」と「Ｂ」は関係があることを条件として、キーワード「Ｃ」はそれほど関係がなくてもよいとする条件で検索することを希望していることを意味している。また、キーワードが二つ又は四つ以上であっても同様である。
【０２０４】
また、本実施例の情報検索装置８’は、図１６に示すように、上述した学習部８２０を備える二項関係判定部８２の構成に代えて、パターン格納部８２０’を備える二項関係判定部８２’を採用することもできる。この場合、二項関係選択部８６’は、上述した二項関係選択部８６とは処理機能が異なる。さらにパターン格納部８２０’と二項関係選択部８６（特に解判定部８６２）は、図１３に示した学習結果記憶部８３に代えて、パターン記憶部８３’を利用する。また、この情報検索装置８の変形例では、教師データ記憶部８１は利用しない。
【０２０５】
この場合パターン格納部８２０’が、パターンとして、二項関係として抽出すべきキーワードとキーワードの組み合わせを、予めパターン記憶部８３’に保存しておく。そして、二項関係選択部８６’が、候補抽出部８５で抽出した二項関係の候補に関して、パターン記憶部８３’のパターンと照合し、抽出するべき二項関係であると判定した場合に、その二項関係の候補を、抽出するべき二項関係として選択する。この選択された二項関係は、検索結果抽出部８７で抽出されることとなる。
【０２０６】
また、入力時にキーワード間の関係を指定する場合、キーワードが三つ以上であれば、全ての二項関係が、テキストデータ中少なくとも一箇所では抽出すべき二項関係となった場合、抽出すべきテキストデータとして取るように、上記実施例における処理を変更してもよい。
【０２０７】
以上のように、本実施例の情報検索装置８は、ユーザにより（又は予め設定されたプログラムにより）、どのキーワード同士は関連がないといけないか、また、どのキーワード同士は関連がなくてもよいかを指定できるように構成しており、より柔軟な情報検索を実現することができる。具体例を挙げると、情報検索において、複数与えられたキーワード間に意味的な関係があるかを判断し、その判断結果も利用した情報検索を行なう方法は従来からある。例えば、既存のＷＥＢ上におけるキーワード検索サービスで、「京大」と「総長」の二つをキーワードとして、ＡＮＤ検索をする。そうすると、「京大」と「総長」の二つのキーワードを含むページが検索されて出てくる。しかし、この得られたページがすべて京大の総長に関するページであるとは限らない。例えば、「京大の式典に東大の総長が出席した」という文を記述したページであるとこのページは京大の総長に関するページではなく、東大の総長に関するページである。このため、ユーザにとってはこのようなページは検索で結果として得たくないものである。これに対して本実施例では、「京大」と「総長」が関係がある場合のものだけを検索結果として取ってくるように、入力時に指定して検索する。この方法において、この二つのキーワード以外に「言語処理」というキーワードも指定して検索することを考える。このときは、「言語処理」と他のキーワードとはそれほど密接な関係がなくてもよいとする。その場合は、「京大」と「総長」と「言語処理」のキーワードをユーザは入力するが、「京大」と「総長」は関係があることを条件として、他はそれほど関係がなくてもよいとする条件で検索する。本実施例の情報検索装置８はこのように、キーワードの入力時にキーワード同士の関係の条件を指定できるものである。
【０２０８】
次に、本発明の第４実施例の情報検索装置９について説明する。
【０２０９】
情報検索装置９は、上述した第１、第２、第３実施例の情報検索装置４、７、８に適用することができる出力部９１及び再出力部９２を備えたものであり、図１７にその構成例（検索結果抽出部よりも上流の処理手段については省略する）を示し、図１８に処理の流れを示す。
【０２１０】
出力部９１は、情報検索装置４、７、８における各検索結果抽出部４６、７７、８７で抽出された検索結果を出力する処理手段である。具体的には、例えば当該検索結果をディスプレイの所定の画面に表示出力する。その出力の際に、出力部９１は、各検索結果ごとについて、検索キーワード間の二項関係の有無を表す情報も一緒に出力する（ステップＳ４１）。図１９に、出力部９１により表示出力される検索結果出力画面の例を示す。この例では、検索結果が「１，２，３，４，５…」と表示される。各検索結果の横上段に表示される「ＡＢ」，「ＢＣ」，「ＣＡ」は、例えば入力された三つのキーワード「Ａ」，「Ｂ」，「Ｃ」のうち全ての二つずつについて「ＡとＢに関係がある」，「ＢとＣに関係がある」，「ＢとＣに関係がある」ことを示す指定ボタンである。各検索結果の横にマーク（図示例では○）が付された検索結果は、「ＡＢ」，「ＢＣ」，「ＣＡ」のうち何れかに該当することを意味している。なお、このような表示出力形式に代えて又は加えて、二つのキーワード間に関係がないことを示すボタン等を表示出力し、ユーザが選択できるようにしてもよい。
【０２１１】
再出力部９２は、前述したようなユーザによるキーワード間の関係の有無の指定入力を受け付けて、それに該当する検索結果を出力部９１で出力した検索結果のなかから抽出して、再度出力する処理手段である。すなわち、再出力部９２は、上述の表示例に従って説明すれば、ユーザが入力デバイスを用いた「ＡＢ」，「ＢＣ」，「ＣＡ」の指定ボタンの何れか（複数でもよい）の指定入力を受け付けて（ステップＳ４２）、指定された二項関係の有無に対応する検索結果を抽出して再出力する（ステップＳ４３）。なお、再出力部９２により表示出力される画面には、検索結果のみが表示されてもよいし、図１９で示した画面例と同様に、検索結果と検索キーワード間の関係性の有無を表す情報の両方が表示されてもよい。後者の場合は、さらに検索結果の絞り込みを行うことができる。
【０２１２】
また、上述したような再出力部９２の機能が必要とされない場合は、情報検索装置９として、情報検索装置４、７、８に加えて出力部９１のみを備えた態様のものも実現することができる。
【０２１３】
以上のように、本実施例の情報検索装置９であれば、検索キーワード間の関係性の有無のユーザによる指定を情報検索の出力時に行うことができる。例えば、三つのキーワード「京大」と「総長」と「言語処理」でＡＮＤ検索を行ない、検索結果において、各キーワードの関係を表すボタンを検索結果と共に表示させて、ユーザ自身が各キーワードに関係を持たせたいか否かをそのボタンにより指定し、その指定した結果に基づいて、各キーワード間に関係があるかどうかを調べて、指定した結果に基づいた検索をやり直して、ユーザに結果を提示することで、ユーザにとって有益に絞り込まれた検索結果を提供することができる。
【０２１４】
なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。
【０２１５】
例えば第３実施例で説明した情報検索装置７において、キーワード間の関係性情報に関する入力部８４を除いた構成も考えられる。この場合、情報検索装置は、「教師あり機械学習処理又は所定の規則を用いた処理方法に基づいて、二項関係の要素に関わる所定の情報を用いて、当該二項関係が抽出すべき二項関係かどうかを判定する二項関係判定部と、入力された複数の検索キーワードを用いた入力検索キーワードの対を生成し、検索対象となるテキストデータから、所定の方法により前記入力検索キーワードに基づいてテキストデータを抽出して取得する情報検索部と、前記情報検索部において検索して取得された各テキストデータから前記入力部で入力を受け付けた関係性情報が付与された２つの入力検索キーワードで構成される対を生成し、前記生成した対を二項関係の候補とする候補抽出部と、前記二項関係判定部に基づいて、前記二項関係の候補について、前記二項関係の候補となった二項関係の要素に関わる所定の情報を用いて、抽出するべき二項関係か否かを判定し、抽出するべき二項関係であると判定された場合に、前記二項関係の候補を抽出するべき二項関係として選択する二項関係選択部と前記二項関係判定部で選択した二項関係を含むテキストデータを検索結果として抽出する検索結果抽出部と、を備える」構成となる。
【０２１６】
さらに発展的に、抽出すべきテキストデータを判定する方法には、種々の処理方法があり得るので、第１、第３実施形態の情報検索装置の概念を包含する概念の情報検索装置として、「所定の方法に基づいて、テキストデータ中に含まれる二項関係の要素に関わる所定の情報を用いて当該テキストデータが抽出すべき二項関係かどうかを判定する
テキストデータ判定部と、入力された複数の検索キーワードを用いた入力検索キーワードの対を生成し、検索対象となるテキストデータから、所定の方法により前記入力検索キーワードに基づいてテキストデータを抽出して取得する情報検索部と、前記情報検索部において検索して取得された各テキストデータから前記入力部で入力を受け付けた関係性情報が付与された２つの入力検索キーワードで構成される対を生成し、前記生成した対を二項関係の候補とする候補抽出部と、前記テキストデータ判定部に基づいて、前記二項関係の候補について、前記二項関係の候補となった二項関係の要素に関わる所定の情報を用いて、抽出するべき二項関係か否かを判定し、抽出するべき二項関係であると判定された場合に、前記二項関係の候補を抽出するべき二項関係として選択する二項関係選択部と前記二項関係判定部で選択した二項関係を含むテキストデータを検索結果として抽出する検索結果抽出部と、を備える」という構成の情報処理装置も考えられる。
【０２１７】
また、以上で言及した処理において、「値が大きいものを取る」処理については、例えば「値が閾値以上のものを取る」処理や、「値が大きいものを所定の値の個数以上のものを大きい順に取る」処理や、「取り出されたものの値の最大値に対して所定の割合をかけた値を求め、その求めた値以上の値を持つものを取る」処理に置き換えることができる。また、これら閾値や所定の値は、あらかじめ定めることも可能であるし、適宜ユーザが値を変更・設定できることも可能である。
【０２１８】
その他、各部の具体的構成についても上記実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０２１９】
【図１】本発明で利用される二項関係抽出装置の構成例を示す図である。
【図２】二項関係抽出装置の処理の流れを示す図である。
【図３】教師データの例を示す図である。
【図４】サポートベクトルマシン法のマージン最大化の概念を示す図である。
【図５】図３に示す二項関係の素性の集合との組の例を示す図である。
【図６】本発明の第１実施例に係る情報検索装置の構成例を示す図である。
【図７】同情報検索装置の処理の流れを示す図である。
【図８】同実施例における、教師データおよび、その二項関係の素性の集合との組の例を示す図である。
【図９】同実施例における、教師データおよび、その二項関係の素性の集合との組の例を示す図である。
【図１０】教師データおよび、その二項関係の素性の集合との組の例を示す図である。
【図１１】本発明の第２実施例に係る情報検索装置の構成例を示す図である。
【図１２】同情報検索装置の処理の流れを示す図である。
【図１３】本発明の第３実施例に係る情報検索装置の構成例を示す図である。
【図１４】同情報検索装置の処理の流れを示す図である。
【図１５】同情報検索装置が出力する入力インタフェースの例を示す図である。
【図１６】同情報検索装置の他の構成例を示す図である。
【図１７】本発明の第４実施例に係る情報検索装置の部分的な構成例を示す図である。
【図１８】同情報検索装置の処理の流れを示す図である。
【図１９】同情報検索装置が出力する検索結果出力画面の例を示す図である。
【符号の説明】
【０２２０】
１…二項関係抽出装置
１１…教師データ記憶部
１２…解−素性対抽出部
１３…機械学習部
１４…学習結果記憶部
１５…候補抽出部
１６…素性抽出部
１７…解推定部
１８…二項関係抽出部
２…テキストデータ
３…二項関係
４…情報検索装置
４０…情報検索部
４１…教師データ記憶部
４２…学習部
４２１…解−素性対抽出部
４２２…機械学習部
４３…学習結果記憶部
４４…候補抽出部
４５…二項関係選択部
４５１…素性抽出部
４５２…解判定部
４６…検索結果抽出部
５…検索用テキストデータ
６…検索結果
７…情報検索装置
７０…情報検索部
７１…教師データ記憶部
７２…解−素性対抽出部
７３…機械学習部
７４…学習結果記憶部
７５…素性抽出部
７６…解判定部
７７…検索結果抽出部
８，８’…情報検索装置
８１…教師データ記憶部
８２，８２’…二項関係判定部
８２０…学習部
８２１…解−素性対抽出部
８２２…機械学習部
８２０’…パターン格納部
８３…学習結果記憶部
８３’…パターン記憶部
８４…入力部
８５…候補抽出部
８６，８６’…二項関係選択部
８６１…素性抽出部
８６２…解判定部
８７…検索結果抽出部
９…情報検索装置
９１…出力部
９２…再出力部
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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