(57)【要約】【課題】対象文書中に出現する用語のセットに対して、単語シソーラスを用意することなく、同クラス語のグループを、対象文書に応じて高い信頼性で作成することができる単語クラス作成プログラム等を得る。【解決手段】抽出された用語間の組合せに関して類似度を算出し、類似度に基づいて二つの用語からなる用語組を選別し、選別された用語組について、各用語をノードとし組関係をエッジで表してグラフを作成し、所定のエッジを切断することによって得られるグラフの２分割パターンの候補を抽出し、各候補から算出された平均エッジ密度に基づいてグラフを分割し、分割結果における複数のグラフそれぞれの構成ノードにおける用語を同クラス用語グループとして抽出する。【選択図】図２
2007128389.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
単語クラスの作成をコンピュータに実行させる単語クラス作成プログラムであって、
抽出対象とする用語を文書中から抽出する用語抽出ステップと、
抽出された用語間の組合せに関して類似度を算出する類似度算出ステップと、
算出された類似度に基づいて、二つの用語からなる用語組の選別を行なう用語組選別ステップと、
選別された全ての用語組について、各用語をノードとし、組関係をエッジで表して各ノードをエッジで連結していくことによりグラフを作成するグラフ作成ステップと、
作成されたグラフにおける所定のエッジを切断することによりグラフの２分割パターンの候補を抽出すると共に、抽出された２分割パターンの各候補に対して、２つのグラフそれぞれを構成するエッジについての平均エッジ密度を算出し、その値が最大となる２分割パターンに対し、該平均エッジ密度が分割前のグラフの平均エッジ密度より大きくなることを条件に、該２分割パターンについてグラフを分割する分割ステップと、
分割されたグラフに対して前記条件を満たす限り前記分割ステップを再帰的に繰り返すと共に、条件を満たさなくなった場合に、分割結果における複数のグラフそれぞれの構成ノードにおける用語を同クラス用語グループとして抽出する同クラス用語抽出ステップと
をコンピュータに実行させる単語クラス作成プログラム。
【請求項２】
請求項１記載の単語クラス作成プログラムにおいて、
前記類似度算出ステップは、抽出対象とする文書中の特定範囲の単語列を抽出する単語列抽出ステップと、
前記抽出された特定範囲の単語列に含まれる部分単語または部分単語列を対象用語として抽出する対象用語抽出ステップと、
前記抽出された対象用語の二つの用語である第１、第２の用語において、前記特定範囲の単語列中の第１の用語を含む単語列の集合において、各々の単語列中の第１の用語を第２の用語に置換して作成した単語列の集合と、前記特定範囲の単語列の集合との交わりの数とに基づいて類似度を演算する類似度演算ステップを含むことを特徴とする単語クラス作成プログラム。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の単語クラス作成プログラムにおいて、
前記分割ステップは、前記２分割パターンの候補を抽出する際に、指定された閾値以下のエッジを削除することで分割されるもののみを２分割の候補とすることを特徴とする単語クラス作成プログラム。
【請求項４】
請求項１または請求項２に記載の単語クラス作成プログラムにおいて、
前記分割ステップは、前記２分割パターンの候補を抽出する際に、削除するエッジに対応する類似度の合計が指定された閾値を越えないもののみを２分割の候補とすることを特徴とする単語クラス作成プログラム。
【請求項５】
請求項１または請求項２に記載の単語クラス作成プログラムにおいて、
前記分割ステップは、前記２分割パターンの候補を抽出する際に、前記用語組選別ステップにより選別された全ての用語組を類似度順にソートし、類似度の高い順にグラフを作成していく過程において、ある用語組をグラフに加えることにより、それまで連結されていなかった２つのグラフを連結することとなる場合に、該用語組を加えることにより連結される２つのグラフを連結することとなる全ての用語組を除いた用語組で作成された前記２つのグラフを分割候補とすることを特徴とする単語クラス作成プログラム。
【請求項６】
単語クラスの作成を行う単語クラス作成装置であって、
抽出対象とする用語を文書中から抽出する用語抽出部と、
抽出された用語間の組合せに関して類似度を算出する類似度算出部と、
算出された類似度に基づいて、二つの用語からなる用語組の選別を行なう用語組選別部と、
選別された全ての用語組について、各用語をノードとし、組関係をエッジで表して各ノードをエッジで連結していくことによりグラフを作成するグラフ作成部と、
作成されたグラフにおける所定のエッジを切断することによりグラフの２分割パターンの候補を抽出すると共に、抽出された２分割パターンの各候補に対して、２つのグラフそれぞれを構成するエッジについての平均エッジ密度を算出し、その値が最大となる２分割パターンに対し、該平均エッジ密度が分割前のグラフの平均エッジ密度より大きくなることを条件に、該２分割パターンについてグラフを分割する分割部と、
分割されたグラフに対して前記条件を満たす限り前記分割部による分割を再帰的に繰り返すと共に、条件を満たさなくなった場合に、分割結果における複数のグラフそれぞれの構成ノードにおける用語を同クラス用語グループとして抽出する同クラス用語抽出部と
を備える単語クラス作成装置。
【請求項７】
単語クラス作成装置により行われる単語クラス作成方法であって、
抽出対象とする用語を文書中から抽出する用語抽出ステップと、
抽出された用語間の組合せに関して類似度を算出する類似度算出ステップと、
算出された類似度に基づいて、二つの用語からなる用語組の選別を行なう用語組選別ステップと、
選別された全ての用語組について、各用語をノードとし、組関係をエッジで表して各ノードをエッジで連結していくことによりグラフを作成するグラフ作成ステップと、
作成されたグラフにおける所定のエッジを切断することによりグラフの２分割パターンの候補を抽出すると共に、抽出された２分割パターンの各候補に対して、２つのグラフそれぞれを構成するエッジについての平均エッジ密度を算出し、その値が最大となる２分割パターンに対し、該平均エッジ密度が分割前のグラフの平均エッジ密度より大きくなることを条件に、該２分割パターンについてグラフを分割する分割ステップと、
分割されたグラフに対して前記条件を満たす限り前記分割ステップを再帰的に繰り返すと共に、条件を満たさなくなった場合に、分割結果における複数のグラフそれぞれの構成ノードにおける用語を同クラス用語グループとして抽出する同クラス用語抽出ステップと
を備える単語クラス作成方法。
【請求項８】
文書中に含まれる用語間の類似度をコンピュータにより算出させる類似度算出プログラムであって、
抽出対象とする文書中の特定範囲の単語列を抽出する単語列抽出ステップと、
前記抽出された特定範囲の単語列に含まれる部分単語または部分単語列を対象用語として抽出する対象用語抽出ステップと、
前記抽出された対象用語の二つの用語である第１、第２の用語において、前記特定範囲の単語列中の第１の用語を含む単語列の集合において、各々の単語列中の第１の用語を第２の用語に置換して作成した単語列の集合と、前記特定範囲の単語列の集合との交わりの数とに基づいて類似度を演算する類似度演算ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とする類似度算出プログラム。
【請求項９】
文書中に含まれる用語間の類似度を算出する類似度算出装置であって、
抽出対象とする文書中の特定範囲の単語列を抽出する単語列抽出部と、
前記抽出された特定範囲の単語列に含まれる部分単語または部分単語列を対象用語として抽出する対象用語抽出部と、
前記抽出された対象用語の二つの用語である第１、第２の用語において、前記特定範囲の単語列中の第１の用語を含む単語列の集合において、各々の単語列中の第１の用語を第２の用語に置換して作成した単語列の集合と、前記特定範囲の単語列の集合との交わりの数とに基づいて類似度を演算する類似度演算部と
を備える類似度算出装置。
【請求項１０】
文書中に含まれる用語間の類似度を算出する類似度算出方法であって、
抽出対象とする文書中の特定範囲の単語列を抽出する単語列抽出ステップと、
前記抽出された特定範囲の単語列に含まれる部分単語または部分単語列を対象用語として抽出する対象用語抽出ステップと、
前記抽出された対象用語の二つの用語である第１、第２の用語において、前記特定範囲の単語列中の第１の用語を含む単語列の集合において、各々の単語列中の第１の用語を第２の用語に置換して作成した単語列の集合と、前記特定範囲の単語列の集合との交わりの数とに基づいて類似度を演算する類似度演算ステップと
を備える類似度算出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テキストマイニングや文書検索といった自然言語処理を適切に行なうために必要となる処理対象文書中の語彙知識を自動的に獲得する単語クラス作成プログラム、単語クラス作成装置、及び単語クラス作成方法、並びに類似度算出プログラム、類似度算出装置、及び類似度算出方法に関し、特に、対象文書中の用語セットから同じクラスに属する用語のグループを自動的に作成する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
文書群に対して計算機による自然言語処理を実施する場合、対象文書群中の用語に対して、同義語や同クラス語に関する知識を計算機に与えることは適切な処理を行なうために有用である。
【０００３】
例えば、フライト中に起こったインシデントレポートにおいて、「本機は定刻に羽田を出発した」という文と、「本機は定時に羽田を離陸した」という文は同じ意味を持つと計算機が判定するには、同義語に関する知識が必要となる。また、同義語といった強い関係でなくとも、「羽田」と「成田」がどちらも空港名を表すという知識（そのような関係を同クラス語と呼ぶ）も適切な計算機処理に有用である。
【０００４】
例えば、このような知識は、「空港付近での乱気流」の事例を検索するタスクにおいて、「羽田上空で乱気流に遭遇した。」という文を含む文書と、「成田へのアプローチ中、乱気流に遭遇した。」という文を含む文書の両方が検索されることを実現する。従来このような知識は既存の単語シソーラスを流用してきた。
【０００５】
しかしながら、このような知識は、処理対象とする文書集合に依存して決まる知識であり、汎用的な単語シソーラスでは不十分である。例えば、「出発」と「離陸」とは一般的には同義ではないが、航空インシデントレポートを対象とするタスクにおいては同義とみなせる。
【０００６】
また、対象文書は航空インシデントレポートといった分野依存性が強い文書である場合、分野特有のテクニカルタームは、汎用的な単語シソーラスには含まれておらず、この意味でも不十分である。結局のところ、対象文書毎にこのような知識を用意する必要があるが、このコストは非常に大きい。従って、処理対象文書中の用語に関して、自動的に単語クラスを作成し、コストを削減する技術が重要となる。
【０００７】
このような単語クラスを作成する方式としては、文の記述パターンに基づく抽出ルールを定義する方式、用語間の類似性を評価する評価値を定義する方式の２つに大きく分類される。
【０００８】
前者の方式としては、例えば「〜とは〜である」といった用語を定義するような文を判定するルールを定義し、ルールにマッチした文から用語を抽出するものが公知となっている（例えば特許文献１参照）。この方式によれば、ルールの記載の仕方によっては、かなり高い精度で抽出が行なわれることが期待できる。
【０００９】
一方、後者の方式としては、例えば、対象とする用語に対して、その用語と共起する用語の共通性を用いて類似性を定義する方式が知られる（例えば特許文献２参照）。また、対象文書集合中の各文書における出現頻度で用語毎に特徴ベクトルを作成し、特徴ベクトルの内積で類似語を定義する方式が知られる（例えば特許文献３参照）。
【００１０】
また、類似する用語をグルーピングする方式として、単語クラスタリングと呼ばれる技術が一般的に広く用いられている。単語クラスタリング方式は、階層クラスタリング方式と非階層クラスタリング方式に大きく分類することができる。  
【００１１】
前者の方式の典型的な手法としては、デンドログラムと呼ばれる方式があり、これは、類似度の高い順に用語を次々にまとめあげていき、最終的に一つの階層構造を作成するものである。一方、非階層クラスタリング方式においては、典型的な手法としてはk-means法が挙げられる。
【００１２】
また、同義語のグループを自動的に作成する方式としては、対訳コーパスを用いて、用語の訳語組を作成し、作成した訳語組からグラフを作成する方式が公知である（非特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平６−２６６７６９号公報
【特許文献２】特開２００４−５４４８８２号公報
【特許文献３】特開２００４−４３２３６号公報
【非特許文献１】A.Aizawa & K.KAGEURA,An Approach to the Automatic Generation of          Mulitilingual Keyword Clusters,Proceedings of COMPTERM98,pp8-14,1998
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかしながら、特許文献１に示された方式では、精度の高いルールは、その分適用される確率が低く、抽出洩れを起こす可能性が高い。また、上記例における「出発」と「離陸」のような対象文書に特有の同義関係を抽出することはできない。航空インシデントレポートにおいては、この２つの用語が同じ意味であることは、暗黙の仮定として記載されており、「離陸とは出発することである」といった文が含まれることはないからである。
【００１４】
また、特許文献２や特許文献３に示された方式では、上記の同クラス語を直接反映した定義にはなっておらず、結果として、不適切な用語組が高い類似度を示す可能性が高くなる、つまり精度に問題があることが多い。
【００１５】
また、単語クラスタリングにおける階層クラスタリング方式においては、階層構造から単語グループを作成する際に、階層構造中のどの階層で分割してグループ化するかが問題となり、未だ適切な分割階層を自動的に算出する手法は存在しない。
【００１６】
一方、非階層クラスタリング方式においては、k-means法によればユーザの入力した数の単語グループを作成することができるが、クラスタリング実施時にはこの値をパラメータとして入力する必要があり、この値を事前に求めることは不可能である。
【００１７】
結局の所、どちらの方式も適切なグループを作成するには、適切なパラメータを与える必要がある。従って、これら従来の技術は、そのパラメータを事前に求めることができないような使用環境には適用することができないという問題がある。
【００１８】
なお、非特許文献１に示された方式は入力として対訳コーパスを必須とする点で、一般的な対象文書群に適用できないという問題がある。
【００１９】
本発明は、上述した問題点を解決するためになされたものであり、対象文書中に出現する用語のセットに対して、単語シソーラスを用意することなく、同クラス語のグループを、対象文書に応じて高い信頼性で作成することができる単語クラス作成プログラム、単語クラス作成装置、及び単語クラス作成方法、並びにそれらに用いられる類似度算出プログラム、類似度算出装置及び類似度算出方法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】
【００２０】
上述した課題を解決するため、本発明は、単語クラスの作成をコンピュータに実行させる単語クラス作成プログラムであって、抽出対象とする用語を文書中から抽出する用語抽出ステップと、抽出された用語間の組合せに関して類似度を算出する類似度算出ステップと、算出された類似度に基づいて、二つの用語からなる用語組の選別を行なう用語組選別ステップと、選別された全ての用語組について、各用語をノードとし、組関係をエッジで表して各ノードをエッジで連結していくことによりグラフを作成するグラフ作成ステップと、作成されたグラフにおける所定のエッジを切断することによりグラフの２分割パターンの候補を抽出すると共に、抽出された２分割パターンの各候補に対して、２つのグラフそれぞれを構成するエッジについての平均エッジ密度を算出し、その値が最大となる２分割パターンに対し、該平均エッジ密度が分割前のグラフの平均エッジ密度より大きくなることを条件に、該２分割パターンについてグラフを分割する分割ステップと、分割されたグラフに対して前記条件を満たす限り前記分割ステップを再帰的に繰り返すと共に、条件を満たさなくなった場合に、分割結果における複数のグラフそれぞれの構成ノードにおける用語を同クラス用語グループとして抽出する同クラス用語抽出ステップとをコンピュータに実行させるものであ。
【００２１】
また、本発明の単語クラス作成プログラムにおいて、前記類似度算出ステップは、抽出対象とする文書中の特定範囲の単語列を抽出する単語列抽出ステップと、前記抽出された特定範囲の単語列に含まれる部分単語または部分単語列を対象用語として抽出する対象用語抽出ステップと、前記抽出された対象用語の二つの用語である第１、第２の用語において、前記特定範囲の単語列中の第１の用語を含む単語列の集合において、各々の単語列中の第１の用語を第２の用語に置換して作成した単語列の集合と、前記特定範囲の単語列の集合との交わりの数とに基づいて類似度を演算する類似度演算ステップを含むことを特徴とする。
【００２２】
また、本発明の単語クラス作成プログラムにおいて、前記分割ステップは、前記２分割パターンの候補を抽出する際に、指定された閾値以下のエッジを削除することで分割されるもののみを２分割の候補とすることを特徴とする。
【００２３】
また、本発明の単語クラス作成プログラムにおいて、前記分割ステップは、前記２分割パターンの候補を抽出する際に、削除するエッジに対応する類似度の合計が指定された閾値を越えないもののみを２分割の候補とすることを特徴とする。
【００２４】
また、本発明の単語クラス作成プログラムにおいて、前記分割ステップは、前記２分割パターンの候補を抽出する際に、前記用語組選別ステップにより選別された全ての用語組を類似度順にソートし、類似度の高い順にグラフを作成していく過程において、ある用語組をグラフに加えることにより、それまで連結されていなかった２つのグラフを連結することとなる場合に、該用語組を加えることにより連結される２つのグラフを連結することとなる全ての用語組を除いた用語組で作成された前記２つのグラフを分割候補とすることを特徴とする。
【００２５】
また、本発明は、単語クラスの作成を行う単語クラス作成装置であって、抽出対象とする用語を文書中から抽出する用語抽出部と、抽出された用語間の組合せに関して類似度を算出する類似度算出部と、算出された類似度に基づいて、二つの用語からなる用語組の選別を行なう用語組選別部と、選別された全ての用語組について、各用語をノードとし、組関係をエッジで表して各ノードをエッジで連結していくことによりグラフを作成するグラフ作成部と、作成されたグラフにおける所定のエッジを切断することによりグラフの２分割パターンの候補を抽出すると共に、抽出された２分割パターンの各候補に対して、２つのグラフそれぞれを構成するエッジについての平均エッジ密度を算出し、その値が最大となる２分割パターンに対し、該平均エッジ密度が分割前のグラフの平均エッジ密度より大きくなることを条件に、該２分割パターンについてグラフを分割する分割部と、分割されたグラフに対して前記条件を満たす限り前記分割部による分割を再帰的に繰り返すと共に、条件を満たさなくなった場合に、分割結果における複数のグラフそれぞれの構成ノードにおける用語を同クラス用語グループとして抽出する同クラス用語抽出部とを備えるものである。
【００２６】
また、本発明は、単語クラス作成装置により行われる単語クラス作成方法であって、抽出対象とする用語を文書中から抽出する用語抽出ステップと、抽出された用語間の組合せに関して類似度を算出する類似度算出ステップと、算出された類似度に基づいて、二つの用語からなる用語組の選別を行なう用語組選別ステップと、選別された全ての用語組について、各用語をノードとし、組関係をエッジで表して各ノードをエッジで連結していくことによりグラフを作成するグラフ作成ステップと、作成されたグラフにおける所定のエッジを切断することによりグラフの２分割パターンの候補を抽出すると共に、抽出された２分割パターンの各候補に対して、２つのグラフそれぞれを構成するエッジについての平均エッジ密度を算出し、その値が最大となる２分割パターンに対し、該平均エッジ密度が分割前のグラフの平均エッジ密度より大きくなることを条件に、該２分割パターンについてグラフを分割する分割ステップと、分割されたグラフに対して前記条件を満たす限り前記分割ステップを再帰的に繰り返すと共に、条件を満たさなくなった場合に、分割結果における複数のグラフそれぞれの構成ノードにおける用語を同クラス用語グループとして抽出する同クラス用語抽出ステップとを備えるものである。
【００２７】
また、本発明は、文書中に含まれる用語間の類似度をコンピュータにより算出させる類似度算出プログラムであって、抽出対象とする文書中の特定範囲の単語列を抽出する単語列抽出ステップと、前記抽出された特定範囲の単語列に含まれる部分単語または部分単語列を対象用語として抽出する対象用語抽出ステップと、前記抽出された対象用語の二つの用語である第１、第２の用語において、前記特定範囲の単語列中の第１の用語を含む単語列の集合において、各々の単語列中の第１の用語を第２の用語に置換して作成した単語列の集合と、前記特定範囲の単語列の集合との交わりの数とに基づいて類似度を演算する類似度演算ステップとをコンピュータに実行させるものである。
【００２８】
また、本発明は、文書中に含まれる用語間の類似度を算出する類似度算出装置であって、抽出対象とする文書中の特定範囲の単語列を抽出する単語列抽出部と、前記抽出された特定範囲の単語列に含まれる部分単語または部分単語列を対象用語として抽出する対象用語抽出部と、前記抽出された対象用語の二つの用語である第１、第２の用語において、前記特定範囲の単語列中の第１の用語を含む単語列の集合において、各々の単語列中の第１の用語を第２の用語に置換して作成した単語列の集合と、前記特定範囲の単語列の集合との交わりの数とに基づいて類似度を演算する類似度演算部とを備えるものである。
【００２９】
また、本発明は、文書中に含まれる用語間の類似度を算出する類似度算出方法であって、抽出対象とする文書中の特定範囲の単語列を抽出する単語列抽出ステップと、前記抽出された特定範囲の単語列に含まれる部分単語または部分単語列を対象用語として抽出する対象用語抽出ステップと、前記抽出された対象用語の二つの用語である第１、第２の用語において、前記特定範囲の単語列中の第１の用語を含む単語列の集合において、各々の単語列中の第１の用語を第２の用語に置換して作成した単語列の集合と、前記特定範囲の単語列の集合との交わりの数とに基づいて類似度を演算する類似度演算ステップとを備えるものである。
【発明の効果】
【００３０】
本発明によれば、対象文書中に出現する用語のセットに対して、単語シソーラスを用意することなく、同クラス語のグループを、対象文書に応じて高い信頼性で作成することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
以下、本発明の実施の形態を図を用いて説明する。
【００３２】
図１は本発明の実施の形態における単語クラス作成装置を示すブロック図である。
【００３３】
図１に示す単語クラス作成装置は、対象文書に含まれる用語（単語）を抽出する用語抽出部１と、用語抽出部１により抽出した用語の全ての組合せに対して、類似度を算出する類似度算出部（類似度算出装置）２と、類似度算出部２により算出された類似度に基づいて用語組を選別する用語組選別部３と、用語組選別部３により選別された用語組からグラフを作成するグラフ作成部４と、グラフ作成部４により作成されたグラフにおける所定の各連結部分グラフに対して、分割判定及び２つの連結グラフへの分割を行なう連結グラフ分割部５と、連結グラフ分割部５による分割結果として、連結グラフ分割部５がグラフをこれ以上分割できないと判定した時に、各連結部分グラフを各々一つの単語クラスとみなしてユーザに提示する出力部６とから構成される。ここで連結グラフ分割部５は本発明の分割部に対応し、出力部６は本発明の同クラス用語抽出部に対応している。
【００３４】
以下、本発明の実施の形態における動作について説明する。
【００３５】
図２は本実施の形態の全体動作を示すフローチャートである。この全体動作においては、用語抽出部１において行われる用語抽出ステップ（Ｓ１）、抽出された用語についての各組み合わせについて、類似度算出部２で行われる類似度算出ステップ（Ｓ２）、算出された類似度に基づいて用語組選別部３で行われる用語組選別ステップ（Ｓ３）、選別された用語組についてグラフ作成部４で行われるグラフ作成ステップ（Ｓ４）、作成されたグラフについて連結グラフ分割部５で行われるグラフ分割ステップ（Ｓ５）及び出力部６で行われる結果出力（同クラス用語抽出）ステップ（Ｓ６）が含まれる。
【００３６】
以下、これら動作の一例をステップ毎に実例に基づいて説明する。なお、本発明における全ての処理ステップは計算機上のプログラムとして実現可能であることは言うまでもない。
【００３７】
［用語抽出ステップ：Ｓ１］
このステップにおいては、対象文書に含まれる用語を抽出する。この処理は例えば、文書中の文を既存技術である形態素解析を用いて単語に分割し、この処理によって得られた全ての単語を抽出することで実現可能である。また、この際無駄な用語を削除するために、形態素解析結果における品詞情報を基に絞り込み、例えば対象とする用語を名詞だけに絞ることも可能である。また、これ以外にも、公知技術である様々なキーワード抽出技術を適用し、複合語なども処理対象となる用語として抽出することもできる。
【００３８】
例えば、航空インシデントレポートを対象として形態素解析を行ない、解析結果において、未登録語となった単語を抽出すると、図３に記載する単語が得られる。ここで、（ａ）は抽出対象文書、（ｂ）は得られた単語（抽出用語）を示している。
【００３９】
［類似度算出ステップ：Ｓ２］
このステップにおいては、抽出された用語（単語）の全ての組合せについて、その間の類似度を算出する。この類似度算出方式としては例えば前述の特徴ベクトルの内積で定義される類似度算出方式といった公知技術を用いることが可能である。しかしながら、上記類似度算出方式は精度に問題があり、同クラスでない用語組に対して高い類似度を算出してしまう誤りが多い。そこで、本実施の形態においては、用語の可換性に基づく類似度算出方式を用いている。
【００４０】
図４はこの類似度算出方式を示すフローチャートであり、この動作は、特定範囲単語列抽出ステップ（Ｓ１１）と、抽出した特定範囲単語列を用いて可換性情報を算出する可換性情報算出ステップ（Ｓ１２）と、可換性情報を用いて類似度を算出する算出ステップ（Ｓ１３）とから構成される。以下、これらについて詳述する。
【００４１】
（ａ：特定範囲単語列抽出ステップ：Ｓ１１）
対象文書から、ある基準に基づいた単語列を全て抽出する。ここで、ある基準とは例えば、複合語、文節、単語列（文中の個の単語連続部分）、文といったものが挙げられる。このような単語列を抽出するには、形態素解析や複合語抽出技術、文節判定技術といった全て既存の技術で実現可能である。
【００４２】
（ｂ：可換性情報算出ステップ：Ｓ１２）
抽出した特定範囲単語列の集合中で、用語Ａ、用語Ｂを含むものの数をそれぞれｍ（Ａ），ｍ（Ｂ）とする。また用語Ａを含む特定範囲単語列の集合において、Ａの部分をＢに置き換えてできる単語列の集合を考える。この集合の要素である単語列は、前ステップで抽出した特定範囲単語列の集合に含まれているか含まれていないかのどちらかであるが、抽出した特定範囲単語節の集合に含まれているものの個数をｎ（Ａ，Ｂ）とする。なお、この定義により、明らかにｎ（Ａ，Ｂ）＝ｎ（Ｂ，Ａ）となる。
【００４３】
例として、特定範囲単語列の基準として複合語を採用した時の、用語「客室乗務員」と「ＣＡ」の間における可換性情報の算出方法を挙げる。
【００４４】
「客室乗務員」を含む複合語としては「客室乗務員交代時」、「客室乗務員用シート」、「当該客室乗務員」、「客室乗務員訓練部」が抽出されており、ｍ（客室乗務員）は４となる。一方、「ＣＡ」を含む複合語としては「ＣＡ用シート」、「当該ＣＡ」、「ＣＡ負傷」、「ＣＡ向けブリーフィング」、「ＣＡ報告」が抽出されており、ｍ（ＣＡ）は５となる。
【００４５】
また「客室乗務員」を含む上記４つの複合語中、「客室乗務員」を「ＣＡ」に置き換えた時に、「ＣＡ」を含む複合語として抽出されているものは「ＣＡ用シート」と「当該ＣＡ」であるので、ｎ（客室乗務員，ＣＡ）は２となる。また、この２つの複合語は逆の場合も成立するのでｎ（ＣＡ，客室乗務員）も２となる。本ステップにおいては、用語の組に対して、上記の３つの値（４，５，２）を算出する。
【００４６】
（ｃ：類似度の算出ステップ：Ｓ１３）
前ステップで算出した可換性情報を基に、類似度を算出する。この算出式としては、ｎ（Ａ，Ｂ）が大きくなるにしたがって類似度が増加し、ｍ（Ａ）及びｍ（Ｂ）が大きくなるに従って類似度が小さくなるような式であれば良い。このような式の例としては、以下の式が挙げられる。
【００４７】
用語Ａと用語Ｂの類似度＝ｎ（Ａ，Ｂ）/（ｍ（Ａ）＊ｍ（Ｂ））
【００４８】
［用語組選別ステップ：Ｓ３］
このステップにおいては、前ステップによって付与された類似度に基づいて、同クラス語の組となっている可能性が高い用語組を選別する。この選別方法は、類似度順に上位の用語組を選別することになるが、例えば、類似度の閾値を設定しておく、選別数を設定しておく、抽出すべき個数の全体に対する割合を設定しておく、といった手法を採ることもできる。これらの値は固定値を用いてもよいが、ユーザとのインターフェース部を設け、これらの値をユーザが制御可能にしてもよい。
【００４９】
図５は、本実施の形態の一例として、類似度が０．６より大きい用語組を選別した場合を示している。図５において、（ａ）は抽出用語、（ｂ）は選別された用語組を示している。
【００５０】
［グラフ作成ステップ：Ｓ４］
このステップにおいては、前ステップによって選別された用語組を用いて、各々の用語をノード、用語組のペア関係をエッジとみなしてグラフを作成する。このグラフ自身はユーザに提示する必要はなく、計算機上に仮想的なグラフ構造を表現すれば良く、具体的には選別された用語組のリストをグラフ構造体に変換するのみである。
【００５１】
［連結部分グラフ分割ステップ：Ｓ５］
このステップでは、前ステップにより作成されたグラフ構造中の各連結部分グラフに対して、グラフ分割処理を行なう。まず、このようなグラフ構造中の全ての連結部分グラフを抽出する方法には、効率的なアルゴリズムが一般的に知られており、容易に実現可能である。
【００５２】
本実施の形態の実例においては、図５において選別された１２個の用語組から図６に示すように、ただ一つの連結グラフが作成されるが、複数の連結部分グラフが作成されることもあり、その場合は、各々の連結部分グラフに対して以下のグラフ分割処理が行なわれる。
【００５３】
一つの連結部分グラフに対するグラフ分割処理は、さらに以下のステップで行なわれる。
【００５４】
（ａ）連結部分グラフについて、分割候補とするグラフ２分割パターンを求める。
この算出方法としては種々の方法がある。例えば、連結部分グラフを構成するエッジの全ての組合せを求め、各々の組合せに属するエッジを元のグラフから削除するとグラフが２分割される全ての場合を２分割パターンの候補とすることが考えられる（図７）。
【００５５】
しかしながら、この方式は元々の連結部分グラフがある程度の量のエッジを含んでいる場合、組合せの数が膨大になってしまう。例えば、実例においては、分割対象となる連結グラフは１２本のエッジを含んでいるので、削除するエッジの組合せの数は１２12−２となる。
【００５６】
この各々のエッジの組合せを元々のグラフから削除した時に、グラフが２分割されるかどうかをチェックするという方法は計算コストに無駄が多い。そのため、候補とすべき２分割パターンの数を絞る工夫が必要となる。このような工夫の１つが図８に示された方法である。図８に示す方式によれば、指定された本数以下のエッジの組合せのみを削除することを考えれば良いので、エッジの組合せの数が劇的に削減できる。例えば、実例においては指定本数を２とした場合、エッジの組合せの数はＣ（１２，１）＋Ｃ（１２，２）＝７８となる。なお、Ｃ（ｎ，ｍ）はｎ個のものからｍ個のものを選択する組み合わせの数である。
【００５７】
また、上述のエッジの組合せを数で限定する方式に代えて、図９に示されるように、エッジの類似度の合計を指定し、その値を越えないエッジの組合せのみに制約する方法も採用し得る。全てのエッジの組合せに対して、その類似度の合計が閾値を越えるかどうかを計算するのは、グラフが２分割されるかどうかを判定するよりもはるかに低コストであるので、この方法も計算量の削減に効果がある。
【００５８】
ところで、上記のように分割パターンの数を削減しても、明らかに無駄な分割パターンが存在する。例えば、類似度の合計を閾値（１．５）とする方式において、削除するエッジ組の並べ方を図９の様にすると、最初に求まる分割パターンはエッジｒ3、ｒ8を削除したパターンであるが、この結果の平均辺密度は、ｒ8のみを削除してできる分割パターンの平均辺密度よりも明らかに小さいので、この分割パターンを分割候補とする意味はない。
【００５９】
また、上述のユーザが指定したパラメータによる分割パターン数削減方式では、適切なパラメータの値がいくつであるかは事前に算出することができないという問題もある。以上を解決して、単語クラス作成に適した分割パターンを自動的に無駄なく算出する方式として、本実施の形態では連結成分という概念を用いて分割する方式を考案し採用している。以下、この方式について、図１０〜図１６を用いて説明する。
【００６０】
図１０は、実施の形態におけるグラフを構成するエッジとその際に連結成分数を表にしたものである。ここで、連結成分数とは、この表の順（類似度の高いものから低いものへの順）に従って用語組をグラフに作成していく時に、そのエッジを追加した時に連結グラフが何個できているかを表している。例えば、最初のｒ1を追加した場合のグラフは「ＳＡＮ−ＬＡＸ」という１つのみであるので、この値は「１」となる。
【００６１】
次にこのグラフにｒ2を追加しても、グラフは「ＬＡＸ−ＳＡＮ−ＪＦＫ」という一つの連結グラフのみであるので連結成分数は変わらない。しかし、その次のｒ3を追加した場合、このエッジは元のグラフには接続しないので、連結成分数は「２」となる。このように連結成分数を算出し、連結成分数が減少するエッジ
に着目する。
【００６２】
本例においては、ｒ7，ｒ10のみが相当し、例えば、ｒ7は２つのグラフ「ＰＬＴ−ＣＡＰＴ−ＰＡＸ」とグラフ「ＡＣＦＴ−ＳＭＡ」を接続するので、連結成分数は減少する。次に着目したｒ7以降のエッジにおいて、上記２つのグラフを連結するものは、ｒ11、ｒ12であるので、元々のグラフからこの３つのエッジを除いてできる２分割パターン（図１１）を第一の分割候補にする。同様な処理をｒ10に対しても行なうことで第二の分割パターン（図１２）を得ることができる。
【００６３】
（ｂ）算出された各グラフ２分割パターンにおける平均エッジ密度を算出する。  平均エッジ密度とは、作成した２つの連結部分グラフのエッジ密度の平均である。また、グラフのエッジ密度は、そのグラフのノード数をＮ、エッジ数をＥ とすると以下の式で定義される（ノード数が「１」の時のエッジ密度を「０」 とする）。
【００６４】
グラフのエッジ密度＝２Ｅ／Ｎ（Ｎ−１）
【００６５】
例えば、２分割パターンの候補は図１１，１２に記載された２つであるが、図１１の分割パターンにおける平均エッジ密度は、ノード数「７」、エッジ数「８」のグラフと、ノード数「２」、エッジ数「１」のグラフの辺密度の平均値であるので、（８／２１＋１）／２＝２９／４２＝０．６９０となる。同様に図１２に示した分割パターンにおける平均エッジ密度は０．６３３と算出される。
【００６６】
（ｃ）前記平均エッジ密度が最大となる分割パターン、及びその時の平均エッジ密度を算出する。本例では、図１１の分割パターンが相当する。
【００６７】
（ｄ）前ステップで算出した平均エッジ密度の最大値が、分割前の連結部分グラフのエッジ密度より大きい場合、グラフはその分割パターンに分割される。
本例では、元々のグラフのエッジ密度は０．３３３であるので、図１１に示されるパターンに分割されることになる。
【００６８】
なお、分割された２つの連結部分グラフに対しても、この分割処理を適用していき、全ての連結部分グラフが分割されなくなるまで処理を繰り返す。本例では最初に図１１に示された分割が行なわれるが、この結果作成した図１１中のノード数「７」のグラフに対してさらに分割が行なわれ、図１３に示されたグラフを得ることになる。また、この３つのグラフは、このエッジ密度より大きい平均エッジ密度を持つ分割パターンは存在しないため、これ以上分割は行なわれない。
【００６９】
なお、本実施の形態においては、分割判定にエッジ密度を用いたが、類似度を重みとする重みつきのエッジ密度を用いてもよい。また、平均エッジ密度の算出の際にも、２つのグラフのエッジ密度の平均を、ノード数で重み付けを行なった重みつき平均とすることも可能である。
【００７０】
図１４〜図１６は上述したグラフ分割処理の動作をフローチャートで示したものである。
【００７１】
まず、図１４に示される連結エッジ取得動作のフローチャートでは、構成エッジのソートを行い（ステップＳ４０１）、エッジがある場合（ステップＳ４０２，ｙｅｓ）はソート順にエッジを追加し（ステップＳ４０３）、連結成分数が減少する場合は（ステップＳ４０４，ｙｅｓ）、その際のエッジ及び連結される２つのグラフをメモリに格納し（ステップＳ４０５）、次のエッジを取得して（ステップＳ４０６）、ステップＳ４０２に戻る。この動作はエッジがなくなることを条件に（ステップＳ４０２，ｎｏ）終了する。
【００７２】
次に、図１５に示される分割パターンの取得動作のフローチャートでは、連結エッジがある場合は（ステップＳ４１１，ｙｅｓ）、構成エッジのソートが行われ（ステップＳ４１２）、エッジがある場合は（ステップＳ４１３，ｙｅｓ）、そのエッジにより対応する２つのグラフが連結するか否かが判断され（ステップＳ４１６）、連結しない場合は（ステップＳ４１６，ｎｏ）、そのエッジが追加されて（ステップＳ４１７）、次のエッジが取得され（ステップＳ４１８）、ステップＳ４１７に戻る。
【００７３】
エッジが無い場合は（ステップＳ４１３，ｎｏ）、分割パターンの取得が行われ（ステップＳ４１４）、次の連結エッジの取得が行われて（ステップＳ４１５）ステップＳ４１１に戻る。
【００７４】
そして、図１６に示すグラフ分割処理動作のフローチャートでは、図１４及び図１５を経て取得されるグラフ２分割パターンを抽出し（ステップＳ４１）、その全ての分割パターンにおいて（ステップＳ４２、Ｓ４６）、平均エッジ密度を算出し（ステップＳ４３）、現時点の最大値であれば（ステップＳ４４，ｙｅｓ）、その最大値とそのときの２つの連結部分グラフをメモリに格納（ステップＳ４５）する。全ての分割パターンについての上記チェックが終了すると（ステップＳ４２，ｙｅｓ）、最大平均エッジ密度が分割前のエッジ密度よりも大きいか否かを判断し（ステップＳ４７）、大きくない場合は処理を終了するが（ステップＳ４９）、大きい場合（ステップＳ４７，ｙｅｓ）はメモリに格納された２つの連結部分グラフに分割し（ステップＳ４８）、その後分割されたそれぞれの連結部分グラフに対して、再度分割処理を再帰的に行う（ステップＳ４１）。
【００７５】
［出力ステップ］
前ステップによって作成されたグラフ（図１３）の各連結部分グラフを構成する用語を各々一つの単語クラスとみなして、ユーザに出力する。この処理はモニタなどの出力デバイスを用いることで容易に実現可能である。また、適切なユーザインターフェースを設けて出力結果をユーザが簡単に修正可能としたり、逆に出力結果をユーザに提示せずに直接知識としてＤＢに格納してもよい。
【００７６】
本例において作成した３つのグループは、各々空港名（ＪＦＫ，ＬＡＸ，ＯＡＫ，ＳＡＮ）、乗客・乗員（ＣＡＰＴ，ＰＡＸ，ＰＬＴ）、航空機(ＡＣＦＴ，ＳＭＡ)を表す用語であり、誤りなく単語クラスを作成できることが明白となった。
【００７７】
上述した本発明の実施の形態において、各フローチャートに示したステップを単語クラス作成プログラムとして、コンピュータにより読取り可能な記録媒体に記憶させることによって、当該単語クラス作成をコンピュータに実行させることが可能となる。なお、本発明において、上記コンピュータにより読取り可能な記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭやフレキシブルディスク、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカード等の可搬型記憶媒体や、コンピュータプログラムを保持するデータベース、或いは、他のコンピュータ並びにそのデータベースや、更に回線上の伝送媒体をも含むものである。
【００７８】
以上に詳述した本発明の実施の形態によれば、対象文書に応じて、適切な同クラス単語のグループを作成することが明らかとなる。例えば、航空インシデントレポートを対象として、３つの単語クラス（航空機を表す略語、人を表す単語、地名や空港を表す略語）に属する単語を各々１０個ずつ合計３０個に対して本発明の手法に基づいてグループを作成した所、５つのグループが作成されたが、各々のグループには全く誤りを含んでいなかった（図１７）。一方、従来手法では、最も良い結果が出るパラメータ下においても、８個以上の用語が誤ったグループに含まれるという結果が得られた。
（付記１）  単語クラスの作成をコンピュータに実行させる単語クラス作成プログラムであって、
抽出対象とする用語を文書中から抽出する用語抽出ステップと、
抽出された用語間の組合せに関して類似度を算出する類似度算出ステップと、
算出された類似度に基づいて、二つの用語からなる用語組の選別を行なう用語組選別ステップと、
選別された全ての用語組について、各用語をノードとし、組関係をエッジで表して各ノードをエッジで連結していくことによりグラフを作成するグラフ作成ステップと、
作成されたグラフにおける所定のエッジを切断することによりグラフの２分割パターンの候補を抽出すると共に、抽出された２分割パターンの各候補に対して、２つのグラフそれぞれを構成するエッジについての平均エッジ密度を算出し、その値が最大となる２分割パターンに対し、該平均エッジ密度が分割前のグラフの平均エッジ密度より大きくなることを条件に、該２分割パターンについてグラフを分割する分割ステップと、
分割されたグラフに対して前記条件を満たす限り前記分割ステップを再帰的に繰り返すと共に、条件を満たさなくなった場合に、分割結果における複数のグラフそれぞれの構成ノードにおける用語を同クラス用語グループとして抽出する同クラス用語抽出ステップと
をコンピュータに実行させる単語クラス作成プログラム。
（付記２）  付記１記載の単語クラス作成プログラムにおいて、
前記類似度算出ステップは、抽出対象とする文書中の特定範囲の単語列を抽出する単語列抽出ステップと、
前記抽出された特定範囲の単語列に含まれる部分単語または部分単語列を対象用語として抽出する対象用語抽出ステップと、
前記抽出された対象用語の二つの用語である第１、第２の用語において、前記特定範囲の単語列中の第１の用語を含む単語列の集合において、各々の単語列中の第１の用語を第２の用語に置換して作成した単語列の集合と、前記特定範囲の単語列の集合との交わりの数とに基づいて類似度を演算する類似度演算ステップを含むことを特徴とする単語クラス作成プログラム。
（付記３）  付記１または付記２に記載の単語クラス作成プログラムにおいて、
前記分割ステップは、前記２分割パターンの候補を抽出する際に、指定された閾値以下のエッジを削除することで分割されるもののみを２分割の候補とすることを特徴とする単語クラス作成プログラム。
（付記４）  付記１または付記２に記載の単語クラス作成プログラムにおいて、
前記分割ステップは、前記２分割パターンの候補を抽出する際に、削除するエッジに対応する類似度の合計が指定された閾値を越えないもののみを２分割の候補とすることを特徴とする単語クラス作成プログラム。
（付記５）  付記１または付記２に記載の単語クラス作成プログラムにおいて、
前記分割ステップは、前記２分割パターンの候補を抽出する際に、前記用語組選別ステップにより選別された全ての用語組を類似度順にソートし、類似度の高い順にグラフを作成していく過程において、ある用語組をグラフに加えることにより、それまで連結されていなかった２つのグラフを連結することとなる場合に、該用語組を加えることにより連結される２つのグラフを連結することとなる全ての用語組を除いた用語組で作成された前記２つのグラフを分割候補とすることを特徴とする単語クラス作成プログラム。
（付記６）  単語クラスの作成を行う単語クラス作成装置であって、
抽出対象とする用語を文書中から抽出する用語抽出部と、
抽出された用語間の組合せに関して類似度を算出する類似度算出部と、
算出された類似度に基づいて、二つの用語からなる用語組の選別を行なう用語組選別部と、
選別された全ての用語組について、各用語をノードとし、組関係をエッジで表して各ノードをエッジで連結していくことによりグラフを作成するグラフ作成部と、
作成されたグラフにおける所定のエッジを切断することによりグラフの２分割パターンの候補を抽出すると共に、抽出された２分割パターンの各候補に対して、２つのグラフそれぞれを構成するエッジについての平均エッジ密度を算出し、その値が最大となる２分割パターンに対し、該平均エッジ密度が分割前のグラフの平均エッジ密度より大きくなることを条件に、該２分割パターンについてグラフを分割する分割部と、
分割されたグラフに対して前記条件を満たす限り前記分割部による分割を再帰的に繰り返すと共に、条件を満たさなくなった場合に、分割結果における複数のグラフそれぞれの構成ノードにおける用語を同クラス用語グループとして抽出する同クラス用語抽出部と
を備える単語クラス作成装置。
（付記７）  付記６記載の単語クラス作成装置において、
前記類似度算出部は、抽出対象とする文書中の特定範囲の単語列を抽出する単語列抽出部と、
前記抽出された特定範囲の単語列に含まれる部分単語または部分単語列を対象用語として抽出する対象用語抽出部と、
前記抽出された対象用語の二つの用語である第１、第２の用語において、前記特定範囲の単語列中の第１の用語を含む単語列の集合において、各々の単語列中の第１の用語を第２の用語に置換して作成した単語列の集合と、前記特定範囲の単語列の集合との交わりの数とに基づいて類似度を演算する類似度演算部を有することを特徴とする単語クラス作成装置。
（付記８）  付記６または付記７に記載の単語クラス作成装置において、
前記分割部は、前記２分割パターンの候補を抽出する際に、指定された閾値以下のエッジを削除することで分割されるもののみを２分割の候補とすることを特徴とする単語クラス作成装置。
（付記９）  付記６または付記７に記載の単語クラス作成装置において、
前記分割部は、前記２分割パターンの候補を抽出する際に、削除するエッジに対応する類似度の合計が指定された閾値を越えないもののみを２分割の候補とすることを特徴とする単語クラス作成装置。
（付記１０）  付記６または付記７に記載の単語クラス作成装置において、
前記分割部は、前記２分割パターンの候補を抽出する際に、前記用語組選別部により選別された全ての用語組を類似度順にソートし、類似度の高い順にグラフを作成していく過程において、ある用語組をグラフに加えることにより、それまで連結されていなかった２つのグラフを連結することとなる場合に、該用語組を加えることにより連結される２つのグラフを連結することとなる全ての用語組を除いた用語組で作成された前記２つのグラフを分割候補とすることを特徴とする単語クラス作成装置。
（付記１１）  単語クラス作成装置により行われる単語クラス作成方法であって、
抽出対象とする用語を文書中から抽出する用語抽出ステップと、
抽出された用語間の組合せに関して類似度を算出する類似度算出ステップと、
算出された類似度に基づいて、二つの用語からなる用語組の選別を行なう用語組選別ステップと、
選別された全ての用語組について、各用語をノードとし、組関係をエッジで表して各ノードをエッジで連結していくことによりグラフを作成するグラフ作成ステップと、
作成されたグラフにおける所定のエッジを切断することによりグラフの２分割パターンの候補を抽出すると共に、抽出された２分割パターンの各候補に対して、２つのグラフそれぞれを構成するエッジについての平均エッジ密度を算出し、その値が最大となる２分割パターンに対し、該平均エッジ密度が分割前のグラフの平均エッジ密度より大きくなることを条件に、該２分割パターンについてグラフを分割する分割ステップと、
分割されたグラフに対して前記条件を満たす限り前記分割ステップを再帰的に繰り返すと共に、条件を満たさなくなった場合に、分割結果における複数のグラフそれぞれの構成ノードにおける用語を同クラス用語グループとして抽出する同クラス用語抽出ステップと
を備える単語クラス作成方法。
（付記１２）  付記１１記載の単語クラス作成方法において、
前記類似度算出ステップは、抽出対象とする文書中の特定範囲の単語列を抽出する単語列抽出ステップと、
前記抽出された特定範囲の単語列に含まれる部分単語または部分単語列を対象用語として抽出する対象用語抽出ステップと、
前記抽出された対象用語の二つの用語である第１、第２の用語において、前記特定範囲の単語列中の第１の用語を含む単語列の集合において、各々の単語列中の第１の用語を第２の用語に置換して作成した単語列の集合と、前記特定範囲の単語列の集合との交わりの数とに基づいて類似度を演算する類似度演算ステップを含むことを特徴とする単語クラス作成方法。
（付記１３）  付記１１または付記１２に記載の単語クラス作成方法において、
前記分割ステップは、前記２分割パターンの候補を抽出する際に、指定された閾値以下のエッジを削除することで分割されるもののみを２分割の候補とすることを特徴とする単語クラス作成方法。
（付記１４）  付記１１または付記１２に記載の単語クラス作成方法において、
前記分割ステップは、前記２分割パターンの候補を抽出する際に、削除するエッジに対応する類似度の合計が指定された閾値を越えないもののみを２分割の候補とすることを特徴とする単語クラス作成方法。
（付記１５）  付記１１または付記１２に記載の単語クラス作成方法において、
前記分割ステップは、前記２分割パターンの候補を抽出する際に、前記用語組選別ステップにより選別された全ての用語組を類似度順にソートし、類似度の高い順にグラフを作成していく過程において、ある用語組をグラフに加えることにより、それまで連結されていなかった２つのグラフを連結することとなる場合に、該用語組を加えることにより連結される２つのグラフを連結することとなる全ての用語組を除いた用語組で作成された前記２つのグラフを分割候補とすることを特徴とする単語クラス作成方法。
（付記１６）  文書中に含まれる用語間の類似度をコンピュータにより算出させる類似度算出プログラムであって、
抽出対象とする文書中の特定範囲の単語列を抽出する単語列抽出ステップと、
前記抽出された特定範囲の単語列に含まれる部分単語または部分単語列を対象用語として抽出する対象用語抽出ステップと、
前記抽出された対象用語の二つの用語である第１、第２の用語において、前記特定範囲の単語列中の第１の用語を含む単語列の集合において、各々の単語列中の第１の用語を第２の用語に置換して作成した単語列の集合と、前記特定範囲の単語列の集合との交わりの数とに基づいて類似度を演算する類似度演算ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とする類似度算出プログラム。
（付記１７）  文書中に含まれる用語間の類似度を算出する類似度算出装置であって、
抽出対象とする文書中の特定範囲の単語列を抽出する単語列抽出部と、
前記抽出された特定範囲の単語列に含まれる部分単語または部分単語列を対象用語として抽出する対象用語抽出部と、
前記抽出された対象用語の二つの用語である第１、第２の用語において、前記特定範囲の単語列中の第１の用語を含む単語列の集合において、各々の単語列中の第１の用語を第２の用語に置換して作成した単語列の集合と、前記特定範囲の単語列の集合との交わりの数とに基づいて類似度を演算する類似度演算部と
を備える類似度算出装置。
（付記１８）  文書中に含まれる用語間の類似度を算出する類似度算出方法であって、
抽出対象とする文書中の特定範囲の単語列を抽出する単語列抽出ステップと、
前記抽出された特定範囲の単語列に含まれる部分単語または部分単語列を対象用語として抽出する対象用語抽出ステップと、
前記抽出された対象用語の二つの用語である第１、第２の用語において、前記特定範囲の単語列中の第１の用語を含む単語列の集合において、各々の単語列中の第１の用語を第２の用語に置換して作成した単語列の集合と、前記特定範囲の単語列の集合との交わりの数とに基づいて類似度を演算する類似度演算ステップと
を備える類似度算出方法。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】本発明の実施の形態を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態における全体動作を示すフローチャートである。
【図３】用語の抽出例を示す説明図である。
【図４】類似度算出ステップの動作の一例を示すフローチャートである。
【図５】用語組作成及び選別動作例を示す説明図である。
【図６】作成された連結グラフの一例を示す図である。
【図７】分割パターンの取得方法の第１例を示す説明図である。
【図８】分割パターンの取得方法の第２例を示す説明図である。
【図９】分割パターンの取得方法の第３例を示す説明図である。
【図１０】選別用語組と連結成分数を示す図である。
【図１１】分割パターンの一例を示す図である。
【図１２】分割パターンの他の例を示す図である。
【図１３】分割結果を示す図である。
【図１４】連結エッジの取得動作の一例を示すフローチャートである。
【図１５】分割パターン取得動作の一例を示すフローチャートである。
【図１６】グラフ分割ステップの動作の一例を示すフローチャートである。
【図１７】作成された単語グループの一例を示す図である。
【符号の説明】
【００８０】
１  用語抽出部、２  類似度算出部、３  用語組選別部、４  グラフ作成部、５  連結グラフ分割部、６  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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