(57)【要約】【課題】意味カテゴリを学習して意味カテゴリ辞書の拡張や高精度化を図ることができるとともに、仮に意味カテゴリの学習結果に誤りが生じても、その学習結果を修正することができる辞書作成装置を得ることを目的とする。【解決手段】意味カテゴリ付与部４による意味カテゴリの付与結果を考慮して、意味カテゴリ辞書１に保持されている単語と意味カテゴリの対応関係を更新するとともに、意味カテゴリの抽出ルールを更新する意味カテゴリ学習部５の他に、その意味カテゴリ学習部５により更新された単語と意味カテゴリの対応関係を提示して、単語と意味カテゴリの対応関係の修正を受け付ける意味カテゴリ編集部６を設ける。【選択図】図１
2007213336.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
単語と意味カテゴリの対応関係及び意味カテゴリの抽出ルールを保持している意味カテゴリ辞書と、テキストに含まれている単語間の係り受け関係を抽出する係り受け関係抽出手段と、上記意味カテゴリ辞書に保持されている意味カテゴリの抽出ルールを参照して、上記係り受け関係抽出手段により抽出された係り受け関係がある単語に対応する意味カテゴリを特定し、上記単語に対して上記意味カテゴリを付与する意味カテゴリ付与手段と、上記意味カテゴリ付与手段による意味カテゴリの付与結果を考慮して、上記意味カテゴリ辞書に保持されている単語と意味カテゴリの対応関係を更新するとともに、上記意味カテゴリの抽出ルールを更新する意味カテゴリ学習手段と、上記意味カテゴリ学習手段により更新された単語と意味カテゴリの対応関係を提示して、単語と意味カテゴリの対応関係の修正を受け付ける修正受付手段とを備えた辞書作成装置。
【請求項２】
意味カテゴリ辞書は、単語と意味カテゴリの対応関係として、ある単語が、ある意味カテゴリに割り当てられる確率を保持し、意味カテゴリの抽出ルールとして、ある単語間の係り受け関係が、ある意味カテゴリ間の係り受け関係に割り当てられる確率とを保持していることを特徴とする請求項１記載の辞書作成装置。
【請求項３】
修正受付手段は、意味カテゴリ学習手段により更新された意味カテゴリの抽出ルールを提示して、意味カテゴリの抽出ルールの修正を受け付けることを特徴とする請求項１記載の辞書作成装置。
【請求項４】
修正受付手段は、意味カテゴリの分割を受け付けて、意味カテゴリの詳細化を実施することを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の辞書作成装置。
【請求項５】
修正受付手段は、意味カテゴリの詳細化を実施する際、分割後の意味カテゴリを含む係り受け関係同士を対応付けることを特徴とする請求項４記載の辞書作成装置。
【請求項６】
修正受付手段は、意味カテゴリの分割を受け付ける際、分割後の意味カテゴリに属する単語を提示することを特徴とする請求項４記載の辞書作成装置。
【請求項７】
意味カテゴリ学習手段は、テキストに含まれている単語が属している意味カテゴリが確定している場合、あるいは、上記単語が属している確率が閾値以上の意味カテゴリが存在する場合、上記意味カテゴリの係り受け関係を含む抽出ルールを新規の意味カテゴリの抽出ルールとして意味カテゴリ辞書に登録することを特徴とする請求項２記載の辞書作成装置。
【請求項８】
意味カテゴリ付与手段は、ある単語が、ある意味カテゴリに属さないことが既知である場合、上記意味カテゴリが上記単語の排他カテゴリであるとして、意味カテゴリ排他辞書に登録することを特徴とする請求項１から請求項７のうちのいずれか１項記載の辞書作成装置。
【請求項９】
意味カテゴリ辞書に登録されている単語の中から特定の係り受け関係がある単語対を抽出する係り受け分析手段を設け、修正受付手段が上記係り受け分析手段により抽出された単語対を新たな単語として意味カテゴリ辞書に登録することを特徴とする請求項１から請求項８のうちのいずれか１項記載の辞書作成装置。
【請求項１０】
係り受け分析手段が特定の意味カテゴリから特定の言語表現を抽出し、修正受付手段が上記係り受け分析手段により抽出された言語表現を提示することを特徴とする請求項９記載の辞書作成装置。
【請求項１１】
意味カテゴリ辞書に登録されている単語の中から、特定の意味カテゴリに共起する意味カテゴリに属している単語の集合を収集し、上記単語の集合を提示するシソーラス編集手段を設けたことを特徴とする請求項１から請求項１０のうちのいずれか１項記載の辞書作成装置。
【請求項１２】
意味カテゴリ辞書に登録されている単語の中から、特定の単語に共起する単語の集合を収集し、上記単語の集合を提示するシソーラス編集手段を設けたことを特徴とする請求項１から請求項１１のうちのいずれか１項記載の辞書作成装置。
【請求項１３】
シソーラス編集手段は、単語の集合の中からシソーラスに登録する単語の選択を受け付けて、シソーラスを作成することを特徴とする請求項１１または請求項１２記載の辞書作成装置。
【請求項１４】
シソーラス編集手段は、シソーラスを木構造状に提示することを特徴とする請求項１３記載の辞書作成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、単語と意味カテゴリの対応関係や意味カテゴリの抽出ルールを更新しながら意味カテゴリ辞書を作成する辞書作成装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
製造業における一連の業務（例えば、製品の設計、製造、保守など）では、数多くの文書（例えば、技術文書、設計書、マニュアルなど）が作成される。
このような文書では、製品の品質や性能に関わる重要な情報を誤り無く記載することが求められており、設計段階ではデザインレビューが実施され、製造段階における品質試験や保守段階では、過去の障害事例報告書の蓄積や活用が実施されている。また、ユーザが理解し易いマニュアルを作成するなど、作成する文書の高品質化のために様々な試みが製造現場でなされている。
【０００３】
文書の高品質化を行う上で、例えば、設計書の中で不具合が発生する危険がある箇所や、コンプライアンスに関わる機密事項箇所などの問題記載箇所を把握・管理して、問題の未然防止や改善に役立てたいというニーズが高まってきている。
このため、膨大な社内文書の中から、（１）関連する内容が記載されている箇所の検出や関連する内容の抽出作業の支援、（２）記載内容の妥当性のチェック作業の支援が重要になってきている。
【０００４】
（１）の作業支援に関しては、テキストから情報を自動的に抽出する公知の情報抽出技術を適用することにより実現することができる。
この情報抽出技術では、予め、テキストの表現形式と抽出対象のデータとの対応関係を抽出パタンとして定義しておき、テキスト中を走査して、その抽出パタンに合致する記載箇所のデータを表現形式に格納して抽出する手法が用いられている。
この手法による抽出結果では、抽出対象のデータのみならず、誤って抽出パタンに合致して抽出された不要なデータも多く含まれることがある。
【０００５】
例えば、以下の特許文献１に開示されている辞書作成装置では、データの抽出精度を高めるため、対象物、属性名、属性値の３つの組によって規定されるデータを事実データとして、テキストに含まれている誤記述や抽出処理の誤りに起因する不要データの訂正や標準化を実施して、適切なデータの集積を可能にしている。
なお、特許文献１に開示されている辞書作成装置では、ユーザが抽出結果の正誤を判定し、ユーザにより誤りと判定されたデータから誤り検出パタンを自動的に生成し、抽出結果から誤り検出パタンに合致するデータを排除するようにしている。
【０００６】
（２）の作業支援に関しては、記載内容の妥当性をチェックするために、本来あるべき単語間の意味関係として、同義関係や上位下位関係などの意味関係をシソーラスとして定義し、テキストから抽出した単語間の関係がシソーラスに合致しているか否かを検証する公知の検証方法が用いられている。
このような検証方法では、記載内容の妥当性をチェックするために用いる知識源の品質が重要であり、高品質のシソーラスを効率的に構築することが求められる。
例えば、以下の非特許文献１には、既存のシソーラスに対して、未知の単語を自動的に配置することで、シソーラスの語彙拡張の効率化を図る技術が開示されている。
なお、非特許文献１では、単語のシソーラスに対して、未知の単語がどのノード集合（意味カテゴリ）に割り当てられるかを決定するために、未知の単語と係り受け関係を持つ単語の統計量から、類似するシソーラスの範囲を求めるようにしている。
【０００７】
【特許文献１】特開２００１−１３４５７６号公報（段落番号［００１３］から［００１４］、図１）
【非特許文献１】浦本,“コーパスに基づくシソーラス−統計情報を用いた既存のシソーラスへの未知語の配置,”情報処理学会論文誌  Ｖｏｌ．３７  Ｎｏ．１２，ｐｐ．２１８２−２１８９，１９９６．１２
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従来の辞書作成装置は以上のように構成されているので、ユーザが抽出結果の正誤を判定し、ユーザにより誤りと判定されたデータから誤り検出パタンを自動的に生成して、抽出結果から誤り検出パタンに合致するデータを排除することができる（特許文献１）。しかし、テキストからデータを抽出するために定義されている抽出パタンの高精度化や大規模化に関する技術が開示されていないため、日々増加する電子化文書の規模に応じて抽出パタンの拡張や高精度化を図ることができない課題があった。
なお、非特許文献１には、シソーラスの語彙拡張に関する技術が開示されているが、シソーラスを構成する意味カテゴリの学習結果に誤りがある場合でも、その学習結果を修正する手立てがなく、不適正なシソーラスが構築されることがある。
【０００９】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、意味カテゴリを学習して意味カテゴリ辞書の拡張や高精度化を図ることができるとともに、仮に意味カテゴリの学習結果に誤りが生じても、その学習結果を修正することができる辞書作成装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
この発明に係る辞書作成装置は、意味カテゴリ付与手段による意味カテゴリの付与結果を考慮して、意味カテゴリ辞書に保持されている単語と意味カテゴリの対応関係を更新するとともに、意味カテゴリの抽出ルールを更新する意味カテゴリ学習手段の他に、その意味カテゴリ学習手段により更新された単語と意味カテゴリの対応関係を提示して、単語と意味カテゴリの対応関係の修正を受け付ける修正受付手段を設けるようにしたものである。
【発明の効果】
【００１１】
この発明によれば、意味カテゴリ付与手段による意味カテゴリの付与結果を考慮して、意味カテゴリ辞書に保持されている単語と意味カテゴリの対応関係を更新するとともに、意味カテゴリの抽出ルールを更新する意味カテゴリ学習手段の他に、その意味カテゴリ学習手段により更新された単語と意味カテゴリの対応関係を提示して、単語と意味カテゴリの対応関係の修正を受け付ける修正受付手段を設けるように構成したので、意味カテゴリを学習して意味カテゴリ辞書の拡張や高精度化を図ることができるとともに、仮に意味カテゴリの学習結果に誤りが生じても、その学習結果を修正することができる効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による辞書作成装置を示す構成図であり、図において、意味カテゴリ辞書１は単語と意味カテゴリの対応関係として、ある単語Ｗiが、ある意味カテゴリＣjに割り当てられる確率Ｍｗｃ（Ｗi，Ｃj）を保持し、意味カテゴリの抽出ルールとして、ある単語間の係り受け関係Ｒiが、ある意味カテゴリ間の係り受け関係ＣＰjに割り当てられる確率ＲＣ（Ｒi，ＣＰj）とを保持している。ただし、ｉ＝１，２，・・・，Ｉ、ｊ＝１，２，・・・，Ｊである。
【００１３】
形態素解析部２は学習テキストの形態素を解析して、単語見出し、品詞、活用形などの言語情報を形態素解析結果として出力する処理を実施する。
係り受け解析部３は「の」「は」「が」などの表層表現と、用言の連体修飾形などの活用形の情報とを用いて、形態素解析部２の形態素解析結果から単語間の係り受け関係を抽出する。即ち、ある単語の係り先の単語と係り元の単語を決定して、係り受け関係がある単語対を出力する処理を実施する。
なお、形態素解析部２及び係り受け解析部３から係り受け関係抽出手段が構成されている。
【００１４】
意味カテゴリ付与部４は意味カテゴリ辞書１に保持されている意味カテゴリの抽出ルールを参照して、係り受け解析部３により抽出された係り受け関係がある単語に対応する意味カテゴリを特定し、その単語に対して上記意味カテゴリを付与する処理を実施する。なお、意味カテゴリ付与部４は意味カテゴリ付与手段を構成している。
意味カテゴリ学習部５は意味カテゴリ付与部４による意味カテゴリの付与結果を考慮して、意味カテゴリ辞書１に保持されている単語と意味カテゴリの対応関係を更新するとともに、意味カテゴリの抽出ルールを更新する処理を実施する。なお、意味カテゴリ学習部５は意味カテゴリ学習手段を構成している。
【００１５】
意味カテゴリ編集部６は意味カテゴリ学習部５により更新された単語と意味カテゴリの対応関係を提示して、単語と意味カテゴリの対応関係の修正を受け付けるとともに、意味カテゴリ学習部５により更新された意味カテゴリの抽出ルールを提示して、意味カテゴリの抽出ルールの修正を受け付ける処理を実施する。
意味カテゴリ詳細化部７は意味カテゴリの分割を受け付けて、意味カテゴリの詳細化を実施する。
なお、意味カテゴリ編集部６及び意味カテゴリ詳細化部７から修正受付手段が構成されている。
図２はこの発明の実施の形態１による辞書作成装置の処理内容を示すフローチャートであり、図３はこの発明の実施の形態１による辞書作成装置における意味カテゴリ学習部５の処理内容を示すフローチャートである。
【００１６】
次に動作について説明する。
形態素解析部２は、学習テキストを入力すると、その学習テキストの形態素を解析して、単語見出し、品詞、活用形などの言語情報を形態素解析結果として出力する（ステップＳＴ１）。
即ち、形態素解析部２は、学習テキストを単語に分解して、各単語の見出し、品詞などの言語情報を解析し、その言語情報を形態素解析結果として出力する。
学習テキストは、自然言語で表現された文章であれば何でもよく、例えば、企業内文書の製品設計書やマニュアルなどの技術文書、顧客からの問合せ回答メールやアンケート回答、インターネット上にあるＷｅｂ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）ページなど、種々の電子化文書を学習テキストとして用いることができる。
【００１７】
図４は設計書（学習テキスト）の一例を示す説明図である。
図４の設計書に記述されている文章のうち、例えば「高温時のトランジスタのカットオフ電圧の検討」の文章が形態素解析部２に入力された場合、形態素解析部２がこの文章の形態素解析を実施することにより、図５に示すような形態素解析結果が得られる。
図５の例では、各単語の形態素ＩＤ、見出し、品詞、文内位置などの情報が解析されている。ただし、解析する言語情報は、これらのものに限定されず、形態素解析で使用する辞書の登録情報として、用言の活用形や詳細な品詞分類なども含めることができる。
【００１８】
係り受け解析部３は、形態素解析部２が学習テキストの形態素を解析すると、「の」「は」「が」などの表層表現と、用言の連体修飾形などの活用形の情報とを用いて、形態素解析部２の形態素解析結果から単語間の係り受け関係を抽出する（ステップＳＴ２）。
即ち、係り受け解析部３は、形態素解析部２の形態素解析結果から、ある単語の係り先の単語と係り元の単語を決定して、係り受け関係がある単語対を出力する。
具体的には、下記の通りである。
【００１９】
図６は図５の形態素解析結果から単語間の係り受け関係を抽出する過程を示しており、図６の例では、最初に、係り受け解析部３が図５の形態素解析結果に対して格解析を実施することにより、形態素解析結果の各単語の格を推定している。
ここでは、表層表現の助詞「の」が、後続の単語のいずれかに係る修飾格の標識として働いており、単語「高温時」の場合、後続の単語「トランジスタ」「カットオフ」「電圧」「検討」などが係り先の候補になる。
係り受け解析部３は、各単語の格を推定して、各単語に対する係り先の候補をみつけると、公知の係り受け関係抽出ルールにしたがって、他の単語間の係り受け関係との矛盾が生じないように、係り受け関係がある単語対を抽出する。
【００２０】
図６の例では、単語「高温時」に着目すると、「高温時(の格)」→「電圧(の格)」の係り受け関係（Ｗ１→Ｗ４の係り受け関係）を抽出している。
なお、単語「高温時」の係り先の候補として、「カットオフ」などもあるが、「高温時(の格)」→「カットオフ」の係り受け関係（Ｗ１→Ｗ３の係り受け関係）を抽出すると、「トランジスタ（の格）」→「電圧(の格)」の係り受け関係（Ｗ２→Ｗ４の係り受け関係）と交差する。一般に、係り受け関係が交差することは、文法的に許されないので、「高温時(の格)」→「カットオフ」の係り受け関係（Ｗ１→Ｗ３の係り受け関係）は抽出されない。
【００２１】
意味カテゴリ付与部４は、係り受け解析部３が単語間の係り受け関係を抽出すると、意味カテゴリ辞書１に保持されている意味カテゴリの抽出ルールを参照して、係り受け関係がある単語に対応する意味カテゴリを特定し、その単語に対して上記意味カテゴリを付与する（ステップＳＴ３）。
ここで、意味カテゴリとは、共通の特性を有する単語同士をまとめて、一つの分類として扱うための分類項目であり、一般的な意味解析技術で広く用いられているものである。
ただし、意味カテゴリの定義は確定したものではなく、情報システムの目的に応じて、適切な分類粒度で定義されるものである。
図７は意味カテゴリの定義例を示す説明図であり、図７の意味カテゴリは学習の初期で使用される分類であり、この分類に限定されるものではない。
以下、意味カテゴリを付与する処理を具体的に説明する。
【００２２】
意味カテゴリ付与部４が係り受け関係がある単語に意味カテゴリを付与する際、以下の２種類の制約条件を設定することができる。
（１）品詞と意味カテゴリの制約条件
図８は品詞と意味カテゴリの制約条件の一例を示す説明図であり、各意味カテゴリに属す単語の品詞に対して制限を設ける場合に設定される。
即ち、図８の例では、下記のような制限が設定されている。
・意味カテゴリ「Ｏ」の対象物は名詞「ｎ」の単語のみに属する
・意味カテゴリ「Ａ」の属性名は名詞「ｎ」又はサ変名詞「ｎｖ」の単語のみに属する
・意味カテゴリ「Ｖ」の属性値は形容詞「ａ」、形容動詞「ａｖ」又は名詞「ｎ」の単語のみに属する
・対象物の修飾後である意味カテゴリ「Ｍｏ」は名詞「ｎ」の単語のみ属する
・属性名の修飾後である意味カテゴリ「Ｍａ」は名詞「ｎ」の単語のみ属する
・その他の意味カテゴリ「Ｔ」は全ての品詞の単語が属することが可能
（２）意味カテゴリ係り受けパタンと品詞係り受けパタンの制約条件
図９は意味カテゴリ係り受けパタンと品詞係り受けパタンの制約条件の一例を示す説明図であり、（１）の意味カテゴリに属する品詞の制約を考慮して、意味カテゴリ係り受けパタンに対して制限を設ける場合に設定される。
【００２３】
意味カテゴリ付与部４は、上記のような２種類の制約条件を設定すると、２種類の制約条件を利用して、係り受け関係がある各単語に意味カテゴリを付与する。
例えば、係り受け関係がある単語の品詞が形容詞「ａ」である場合、図８の制約条件では、形容詞「ａ」が属することが可能な意味カテゴリが意味カテゴリ「Ｖ」に限られているので、その品詞に付与する意味カテゴリを属性値の意味カテゴリ「Ｖ」に確定する。
また、係り受け関係がある単語の品詞が名詞「ｎ」である場合、図８の制約条件では、名詞「ｎ」が属することが可能な意味カテゴリが複数存在しており、その品詞に付与する意味カテゴリが一意に決まらないので、係り受け関係がある単語Ｗが、ある意味カテゴリＣに属する可能性を確率で表現する意味カテゴリ、即ち、単語−意味カテゴリ行列と意味カテゴリ抽出ルールからなる意味カテゴリを付与する。
【００２４】
図１０は意味カテゴリ辞書１に保持されている単語−意味カテゴリ行列と意味カテゴリ抽出ルールを示す説明図である。
（Ａ）単語−意味カテゴリ行列は、ある単語Ｗiが、ある意味カテゴリＣjに割り当てられる確率Ｍｗｃ（Ｗi，Ｃj）を保持する行列である。
（Ｂ）意味カテゴリ抽出ルールは、ある単語間の係り受け関係を示す係り受けパタンＲiが、ある意味カテゴリ間の係り受け関係を示す意味カテゴリ係り受けパタンＣＰjに割り当てられる確率ＲＣ（Ｒi，ＣＰj）を保持する行列である。
【００２５】
意味カテゴリ付与部４は、例えば、係り受け関係がある単語の品詞が名詞「ｎ」である場合、上述したように、単語−意味カテゴリ行列と意味カテゴリ抽出ルールからなる意味カテゴリを付与するが、学習前の各確率値としては、例えば、割り当て可能な要素に確率を均等に割り振るようにする。あるいは、ある程度の規模で蓄積された文書の係り受け解析結果を利用して、行列の各要素の出現頻度を正規化して与えるようにする。
図１１は初期設定時における意味カテゴリの付与結果を示す説明図である。
図１１の例では、図６の係り受け関係の解析結果に対して、「トランジスタ」が対象物の意味カテゴリ「Ｏ」に確定していることを前提にして意味カテゴリ付与した結果を示している。
初期設定の段階では、Ｗ２「トランジスタ」以外の単語については、意味カテゴリが未確定を表わす「Ｕ」となっている。
このため、Ｗ２「トランジスタ」と対象物の意味カテゴリ「Ｏ」との確率が“１”となり、Ｗ２「トランジスタ」以外の単語と各意味カテゴリとの確率が均等に割り振られることになる。
【００２６】
意味カテゴリ学習部５は、意味カテゴリ付与部４が係り受け関係がある各単語に意味カテゴリを付与すると、意味カテゴリの付与結果を考慮して、意味カテゴリ辞書１に保持されている単語−意味カテゴリ行列と意味カテゴリ抽出ルールを更新する（ステップＳＴ４）。
以下、意味カテゴリ学習部５における更新処理を具体的に説明する。
【００２７】
意味カテゴリ学習部５は、意味カテゴリ付与部４による意味カテゴリの付与結果を入力すると、その意味カテゴリを構成している（Ａ）単語−意味カテゴリ行列と（Ｂ）意味カテゴリ抽出ルールを、学習対象の意味カテゴリとして設定する（図３のステップＳＴ１１）。
意味カテゴリ学習部５は、学習対象の意味カテゴリを設定すると、単語Ｗiが意味カテゴリＣjに属する確率を更新する際に利用する更新意味カテゴリベクトルを算出する（ステップＳＴ１２）。
更新意味カテゴリベクトルの次元数は意味カテゴリ数であり、単語Ｗiに対する割り当て確率をベクトル要素とするものである。
【００２８】
更新意味カテゴリベクトルの算出方法としては、次のようなものがある。
例えば、単語Ｗiの意味カテゴリが確定している場合は、更新意味カテゴリベクトルの確率を０に設定する。
一方、単語Ｗiの意味カテゴリが確定していない場合は、単語Ｗiと係り受け関係がある単語（係り元の単語、係り先の単語）と意味カテゴリとの対応確率を算出する。例えば、各係り受け解析結果に対応する意味カテゴリ抽出ルールを参照し、対応可能な意味カテゴリとの確率値の総和に基づいて正規化して算出する。
【００２９】
意味カテゴリ学習部５は、更新意味カテゴリベクトルを算出すると、その更新意味カテゴリベクトルを利用して、単語−意味カテゴリ行列の各要素を更新する（ステップＳＴ１３）。
単語−意味カテゴリ行列の各要素の更新方法としては、例えば、単語−意味カテゴリ行列の各要素の確率値と、更新意味カテゴリベクトルの各要素とを重み付けで加算することにより、単語−意味カテゴリ行列の各要素を更新する方法が考えられる。
単語−意味カテゴリ行列の各要素を更新することにより、学習テキストに出現している単語が割り当てられる意味カテゴリ（確定した意味カテゴリ、または、未確定ではあるが割り当てられる可能性がある意味カテゴリ）の確率値が増加する方向に学習される。
ここで、図１２は意味カテゴリの更新例を示す説明図であり、図１２の例では、更新重みを０．５にして、単語Ｗ1が各意味カテゴリに割り当てられる確率を更新している。
【００３０】
意味カテゴリ学習部５は、単語−意味カテゴリ行列の各要素を更新すると、更新後の単語−意味カテゴリ行列を参照して、意味カテゴリ抽出ルールの確率を更新する（ステップＳＴ１４）。
意味カテゴリ抽出ルールの確率の更新方法としては、例えば、学習テキストを係り受け解析して得られた単語の全ての係り受け対に関して、単語−意味カテゴリ行列における係り先の単語に該当する係り先の意味カテゴリと、単語−意味カテゴリ行列における係り元の単語に該当する係り元の意味カテゴリとの係り受け対の確率を積算する方法が考えられる。
【００３１】
意味カテゴリ編集部６は、意味カテゴリ学習部５が単語−意味カテゴリ行列の各要素と意味カテゴリ抽出ルールの確率を更新すると、学習された単語と意味カテゴリの対応リストを提示して単語と意味カテゴリの対応関係の修正を受け付けるとともに、更新後の意味カテゴリの抽出ルールを提示して、意味カテゴリの抽出ルールの修正を受け付けるようにする（ステップＳＴ５）。
具体的には、下記の通りである。
【００３２】
図１３は意味カテゴリ編集部６のＧＵＩの一例を示す説明図である。
図１３の例では、編集画面の左の欄「意味分類階層」に、意味カテゴリが木構造状に提示されており、意味カテゴリ「対象物」の下位にある「電子部品」が選択されている場面を示している。
このとき、編集画面の中央の欄「用語」には、選択された意味カテゴリ「電子部品」が表示され、意味カテゴリ辞書１に登録済みの単語（例えば、コンデンサ、電解コンデンサ、アルミ電解コンデンサ、・・・）が表示されている。
また、意味カテゴリ学習部５により学習されて意味カテゴリ「電子部品」に対応付けられた単語（例えば、キャパシタ、可変抵抗器、ＨＣＭＯＳ、・・・）が、意味カテゴリ辞書１に追加する候補として表示されている。
追加候補の単語には、単語−意味カテゴリ行列の確率値に基づくスコアが付与され、スコアが高い順に提示されている。
【００３３】
ユーザは、スコアが付与されている追加候補の中で、実際に意味カテゴリ辞書１に追加する単語があれば、編集画面上で当該単語を選択して（例えば、マウスを利用して当該単語をクリックすることにより選択）、中央の欄にある「追加」ボタンをクリックすれば、当該単語を意味カテゴリ辞書１に追加することができる。
ここでは、ユーザが追加候補の中から実際に追加する単語を選択して、その単語を意味カテゴリ辞書１に追加するものについて示したが、スコアが予め設定された閾値以上の追加候補を自動的に意味カテゴリ辞書１に追加するようにしてもよい。
また、ユーザは、既に意味カテゴリ辞書１に登録されている単語の編集や削除を行う場合、編集画面上で当該単語を選択して、中央の欄にある「編集」ボタン又は「削除」ボタンをクリックすれば、登録済みの単語の編集や削除を行うことができる。
これにより、ユーザは、単語と意味カテゴリの対応関係を自由に修正することができる。
【００３４】
図１３の編集画面には意味カテゴリの抽出ルールが提示されていないが、意味カテゴリの抽出ルールを編集画面に表示するようにすれば、単語と意味カテゴリの対応関係と同様に、ユーザは意味カテゴリの抽出ルールを自由に修正することができる。
【００３５】
意味カテゴリ詳細化部７は、意味カテゴリ編集部６の編集処理が終了すると、意味カテゴリの分割の指示を受け付けている場合（ステップＳＴ６）、意味カテゴリの詳細化を実施する（ステップＳＴ７）。
ここで、意味カテゴリの詳細化は、意味カテゴリにある程度の数の単語が登録された場合に、意味的に類似するグループに単語を分配することを意味する。例えば、ある意味カテゴリに属している対象物として、電子部品に関わる単語と、機械部品に関わる単語が存在する場合、電子部品に関わる単語のグループと、機械部品に関わる単語のグループとに分配することができる。
【００３６】
意味カテゴリの分割を行うか否かの判断は、ユーザが判断するようにしてもよいが、例えば、意味カテゴリに属している単語の数が所定の個数を上回ったとき、意味カテゴリ詳細化部７が意味カテゴリを分割すると判断するようにしてもよい。
この際、意味カテゴリ詳細化部７は、多数の単語を一般的な手法のクラスタリング技術によって、指定された数のクラスタに自動分類し、新たに分割された意味カテゴリに単語集合を関連付けて提示するようにすれば、分割すべき意味カテゴリの選択作業を支援することができるようになる。公知のクラスタリングアルゴリズムを使用して、意味カテゴリの詳細化を行う例については後述する。
なお、意味カテゴリの詳細化は、精密な意味解析を実現する上で重要な処理であり、分割可能な場合には、詳細化を実施した方が良い解析結果が得られる傾向がある。
【００３７】
意味カテゴリ詳細化部７は、意味カテゴリ学習部５により学習された意味カテゴリの中から、分割対象の意味カテゴリとして、例えば、電子部品Ｏｐｅに関わる単語と、機械部品Ｏｐｍに関わる単語が属している意味カテゴリを選択すると、電子部品Ｏｐｅに関わる単語が属する意味カテゴリと、機械部品Ｏｐｍに関わる単語が属する意味カテゴリとに分割する。
これにより、一連の意味カテゴリの学習が終了するが、ユーザが学習の継続を希望する場合（ステップＳＴ８）、別の学習テキストを形態素解析部２に入力して（ステップＳＴ１）、学習を継続する。
【００３８】
この実施の形態１では、意味カテゴリの学習を段階的に進めることで、人手による精度のチューニングを自動学習処理の中に導入して、ブートストラップ的な意味カテゴリの詳細化を実現することができる。
図１４は段階的に意味カテゴリが学習された場合の学習結果の一例を示す説明図であり、図１４の例では、初期学習の後、３つの学習テキスト用いて段階的に学習している。
【００３９】
初期学習では、入力文「高温時のトランジスタのカットオフ電圧の検討」に対して、係り受け解析と意味カテゴリ付与を実施した結果、「トランジスタ：Ｏ→電圧：（名詞Ｕ）」と、「カットオフ：（名詞）Ｕ→電圧：（名詞）Ｕ」が得られているものとする。
この場合、「電圧」が対応している可能性がある意味カテゴリは、「トランジスタ」の意味カテゴリが対象物の意味カテゴリ「Ｏ」に確定しており、「Ｏ→？」という意味カテゴリ係り受けパタンが合致するため、「Ａ」「Ｏ」「Ｖ」の意味カテゴリが該当する。
「電圧」が対応している可能性がある意味カテゴリの確率、即ち、「Ａ」「Ｏ」「Ｖ」の意味カテゴリに割り当てられる確率は、確率１を均等に割り当てるため、各々１／３になる。
また、「カットオフ」についてはまだ曖昧であるため、「カットオフ」が対応している可能性がある意味カテゴリは、名詞が割り当てられる可能性がある意味カテゴリの全てである。即ち、「カットオフ」が対応している可能性がある意味カテゴリは、「Ａ」「Ｏ」「Ｖ」「Ｍｏ」「Ｍａ」「Ｔ」の意味カテゴリであり、「Ａ」「Ｏ」「Ｖ」「Ｍｏ」「Ｍａ」「Ｔ」の意味カテゴリに割り当てられる確率は、確率１を均等に割り当てるため、各々１／６になる。
【００４０】
次に、１回目の学習で入力文「トランジスタの電流の検討」を学習すると、意味カテゴリの付与結果が「トランジスタ：Ｏ→電流：（名詞Ｕ）」となる。このため、初回の「電圧」の学習時と同様に、この段階では「電流」に対応している可能性がある意味カテゴリが「Ａ」「Ｏ」「Ｖ」の意味カテゴリになり、「Ａ」「Ｏ」「Ｖ」の意味カテゴリに割り当てられる確率は、各々１／３になる。
【００４１】
次に、２回目の学習で入力文「電源回路のトランジスタの電流が大きい」を学習すると、意味カテゴリの付与結果が「電流：（名詞）Ｕ→大きい：（形容詞）Ｕ」となり、「大きい」が形容詞であるため、「大きい」の意味カテゴリが属性値の意味カテゴリ「Ｖ」に確定する。
これにより、意味カテゴリの付与結果が「電流：（名詞）Ｕ→大きい：（形容詞）Ｖ」になるので、「電流」は「？→Ｖ」という意味カテゴリ係り受けパタンと合致する。
意味カテゴリ辞書１に保持されている意味カテゴリの抽出ルールを参照すると（図１０（Ｂ）を参照）、「？→Ｖ」という意味カテゴリ係り受けパタンとして、「Ｏ→Ｖ」と「Ａ→Ｖ」があり、２通りの可能性があるが、単語−意味カテゴリ行列を学習した結果、属性名の意味カテゴリ「Ａ」の確率が大きくなるように学習される。
このため、ユーザが「電流」に対応している意味カテゴリが属性名の意味カテゴリ「Ａ」であると判断すると、「電流」の意味カテゴリが属性名の意味カテゴリ「Ａ」に確定する。
【００４２】
最後に、３回目の学習で入力文「カットオフ電流は良好な特性か」を学習すると、意味カテゴリの付与結果が「カットオフ：（名詞）Ｕ→電流：（名詞）Ａ」となり、「電流」の意味カテゴリが属性名の意味カテゴリ「Ａ」に確定しているため、単語−意味カテゴリ行列を学習した結果、「カットオフ」の意味カテゴリが属性名「Ａ」を修飾する修飾語の意味カテゴリ「Ｍａ」に確定する。
【００４３】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、意味カテゴリ付与部４による意味カテゴリの付与結果を考慮して、意味カテゴリ辞書１に保持されている単語と意味カテゴリの対応関係を更新するとともに、意味カテゴリの抽出ルールを更新する意味カテゴリ学習部５の他に、その意味カテゴリ学習部５により更新された単語と意味カテゴリの対応関係を提示して、単語と意味カテゴリの対応関係の修正を受け付ける意味カテゴリ編集部６を設けるように構成したので、意味カテゴリを学習して意味カテゴリ辞書１の拡張や高精度化を図ることができるとともに、仮に意味カテゴリの学習結果に誤りが生じても、その学習結果を修正することができる効果を奏する。
【００４４】
即ち、品詞と意味カテゴリの制約条件と、意味カテゴリ係り受けパタンと品詞係り受けパタンの制約条件を満たしながら、単語−意味カテゴリ行列と意味カテゴリ抽出ルールの学習を繰り返し、意味カテゴリ編集部６が各段階の学習結果を提示して、ユーザが学習結果の品質をチェックし、必要に応じて意味カテゴリ付与の修正や追加を行なって、再度、意味カテゴリの学習を繰り返すような枠組みを実現したので、ブートストラップ的に意味カテゴリを段階的に詳細化することができるようになり、人手による精度のチューニングが容易になる効果が得られる。
【００４５】
なお、この実施の形態１では、学習テキストに含まれている単語が属している意味カテゴリが確定している場合、あるいは、単語が属している確率が閾値以上の意味カテゴリが存在する場合、意味カテゴリ学習部５が、その意味カテゴリの係り受け関係を含む抽出ルールを新規の意味カテゴリの抽出ルールとして意味カテゴリ辞書１に登録するようにしてもよい。この場合、追加作業を支援することができる効果も奏する。
例えば、「電流」の意味カテゴリが属性名の意味カテゴリ「Ａ」に確定している場合、学習テキストの係り受け解析結果として、「リーク：(名詞)Ｕ→電流：Ａ」「突入：(サ変名詞)Ｕ→電流：Ａ」「電流：Ａ→０．１アンペア：(名詞)Ｕ」など、「電流」と係り受け関係がある単語を収集し、属性名の意味カテゴリ「Ａ」に関して、単語−意味カテゴリ行列の確率を大きい順に提示する。これにより、新たな意味カテゴリの抽出パタンを一覧参照することができるため、意味カテゴリの抽出ルールの追加作業を容易に行うことができる。
【００４６】
また、この実施の形態１では、意味カテゴリ詳細化部７が意味カテゴリの詳細化を実施する際、分割後の意味カテゴリを含む係り受け関係同士を対応付けるようにしてもよい。この場合、さらに精密な意味制約条件を導入することができる効果を奏する。
例えば、製品設計書において、対象物の意味カテゴリ「Ｏ」に属している単語を、電子部品Ｏｐｅに関わる単語と機械部品Ｏｐｍに関わる単語に分割する場合、属性名の意味カテゴリ「Ａ」を電子部品Ｏｐｅに関わる単語が属する「Ａｐｅ」の意味カテゴリと、機械部品Ｏｐｍに関わる単語が属する「Ａｐｍ」の意味カテゴリとに分割することができる。
このとき、意味カテゴリ係り受けパタンの「Ｏ→Ａ」を、新たに「Ｏｐｍ→Ａｐｍ」と「Ｏｐｅ→Ａｐｅ」とに対応付けることにより、分割前では許容していた「Ｏｐｍ→Ａｐｅ」や「Ｏｐｅ→Ａｐｍ」などの不適切な係り受け関係を排除することができる。
これにより、より精密な意味カテゴリ係り受けパタンが作成されて、意味解析の精度を高めることができる。
【００４７】
また、この実施の形態１では、ある単語が、ある意味カテゴリに属さないことが既知である場合、意味カテゴリ付与部４が、上記意味カテゴリが上記単語の排他カテゴリであるとして、意味カテゴリ排他辞書に登録するようにしてもよい。この場合、意味カテゴリの学習の初期段階において、排他カテゴリを排除することができるため、学習の効率化を図ることができる効果を奏する。
【００４８】
実施の形態２．
上記実施の形態１では、意味カテゴリ詳細化部７が意味カテゴリの分割を受け付けて、意味カテゴリの詳細化を実施するものについて示したが、この実施の形態２では、意味カテゴリ詳細化部７が公知のクラスタリングアルゴリズムを使用して、意味カテゴリの詳細化を行う例を説明する。
図１５は意味カテゴリ詳細化部７のクラスタリング処理を示すフローチャートである。
【００４９】
意味カテゴリ詳細化部７は、あるカテゴリに属する全ての単語（確率が所定値以上の単語）を１ノード１単語として初期化し、全ノード間の距離を計算する（ステップＳＴ２１）。意味カテゴリ詳細化部７は、全ノード間の距離を行列データとして記録する。
ここで、図１６はクラスタリングで使用する距離行列の例を示しており、図１６（Ａ）では、あるカテゴリに属する５単語から距離行列を計算して初期化している。
なお、図１６に示す距離行列は、対称行列になるので、図面上は上三角部分を強調するために、下三角部分を網掛け表示している。
【００５０】
意味カテゴリ詳細化部７は、全ノード間の距離を計算すると、最も近い距離にある２つのノードを抽出し、２つのノードをマージして、親ノードを作成する（ステップＳＴ２２）。
図１６（Ｂ）の例では、ノードＮ１とノードＮ４を抽出して、ノードＮ１とノードＮ４をマージすることにより、親ノードＮ６を作成する。
意味カテゴリ詳細化部７は、親ノードＮ６を作成すると、その親ノードＮ６と他の全ノードとの距離を計算し、距離行列を更新する（ステップＳＴ２３）。
図１６（Ｃ）は、更新後の距離行列を示している。
【００５１】
意味カテゴリ詳細化部７は、クラスタリング処理の停止条件の判定を実施し（ステップＳＴ２４）、クラスタリング処理の停止条件に合致する場合、クラスタリング処理を終了するが、クラスタリング処理の停止条件に合致しない場合、ステップＳＴ２２の処理に戻り、クラスタリング処理を継続する。
クラスタリング処理の停止条件としては、クラスタ数が所定値より少なくなった場合や、最も近いノード間の距離が所定値より大きくなった場合などが考えられる。
この実施の形態２によれば、意味カテゴリ詳細化部７が公知のクラスタリングアルゴリズムを使用して、意味カテゴリの詳細化を行うように構成したので、クラスタリングの利用による意味カテゴリ詳細化の自動化や省力化を図ることができる効果を奏する。
【００５２】
実施の形態３．
図１７はこの発明の実施の形態３による辞書作成装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
係り受け分析部８は意味カテゴリ辞書１に登録されている単語の中から特定の係り受け関係がある単語対を抽出する処理を実施する。なお、係り受け分析部８は係り受け分析手段を構成している。
意味カテゴリ編集部９は図１の意味カテゴリ編集部６と同様の機能を有する他に、係り受け分析部８により抽出された単語対を複合名詞（新たな単語）として意味カテゴリ辞書１に登録する処理を実施する。なお、意味カテゴリ編集部９は修正受付手段を構成している。
【００５３】
次に動作について説明する。
係り受け分析部８は、ユーザが特定の意味カテゴリ係り受けパタンを指定すると、意味カテゴリ辞書１に登録されている単語の中から、特定の意味カテゴリ係り受けパタンに対応する単語対を収集する。
例えば、ユーザが特定の意味カテゴリ係り受けパタンとして、「Ｍｏ→Ｏ」「Ｍａ→Ａ」の意味カテゴリ係り受けパタンを指定すると、意味カテゴリ辞書１を参照して、「Ｍｏ→Ｏ」「Ｍａ→Ａ」の係り受け関係を有する単語対を収集する。
ここでは、説明の便宜上、「Ｍｏ→Ｏ」の係り受け関係を有する単語対として、「バックアップ用→ハードディスク」、「バックアップ（の格）→ハードディスク」、「バックアップ→ＨＤ」などを収集したものとする。
【００５４】
意味カテゴリ編集部９は、係り受け分析部８が「Ｍｏ→Ｏ」「Ｍａ→Ａ」の係り受け関係を有する単語対として、「バックアップ用→ハードディスク」、「バックアップ（の格）→ハードディスク」、「バックアップ→ＨＤ」を収集すると、これらの単語対を提示する。
意味カテゴリ編集部９は、ユーザが、これらの単語対を「バックアップ用ハードディスク」「バックアップハードディスク」「バックアップ用ＨＤ」などの複合名詞として意味カテゴリ辞書１に登録することを要求すると、「バックアップ用ハードディスク」「バックアップハードディスク」「バックアップ用ＨＤ」などの複合名詞を新たに意味カテゴリ辞書１に登録する。
【００５５】
以上で明らかなように、この実施の形態３によれば、意味カテゴリ辞書１に登録されている単語の中から特定の係り受け関係がある単語対を抽出する係り受け分析部８を設け、意味カテゴリ編集部９が係り受け分析部８により抽出された単語対を新たな単語として意味カテゴリ辞書１に登録するように構成したので、ユーザが気づき難い複合名詞を網羅的に作成することができる効果を奏する。
【００５６】
実施の形態４．
上記実施の形態３では、意味カテゴリ辞書１に登録されている単語の中から特定の係り受け関係がある単語対を抽出する係り受け分析部８を設け、意味カテゴリ編集部９が係り受け分析部８により抽出された単語対を新たな単語として意味カテゴリ辞書１に登録するものについて示したが、係り受け分析部８が特定の意味カテゴリから特定の言語表現を抽出し、意味カテゴリ編集部９が係り受け分析部８により抽出された言語表現を提示するようにしてもよい。
具体的には、以下の通りである。
【００５７】
係り受け分析部８は、特定の意味カテゴリから特徴的な言語表現を収集する。
例えば、特定の意味カテゴリとして、ユーザから、その他の意味カテゴリ「Ｔ」が指定された場合、その他の意味カテゴリ「Ｔ」に属している単語やフレーズを含む係り受け関係から、特定の対象物Ｏや属性名Ａに特徴的に出現する言語表現を収集する。
具体的には、詳細化された意味カテゴリに属している機械部品Ｏｐｍを係り元とするその他の意味カテゴリ「Ｔ」の中に、「破断した」「増し締め」「切り出す」「焼きなます」などの単語やフレーズが含まれており、また、電子部品Ｏｐｅを係り元とするその他の意味カテゴリ「Ｔ」の中に、「（電圧を）かける」「増幅」「流れる」「ノイズ除去」などの単語やフレーズが含まれているものとする。
この場合、係り受け分析部８が、「破断した」「増し締め」「切り出す」「焼きなます」の中から、出現頻度が高い単語やフレーズから順次収集する。また、「（電圧を）かける」「増幅」「流れる」「ノイズ除去」の中から、出現頻度が高い単語やフレーズから順次収集する。
意味カテゴリ編集部９は、係り受け分析部８が出現頻度が高い順に単語やフレーズを収集すると、出現頻度が高い順に単語やフレーズを提示する。
【００５８】
以上で明らかなように、この実施の形態４によれば、係り受け分析部８が特定の意味カテゴリから特定の言語表現を抽出し、意味カテゴリ編集部９が係り受け分析部８により抽出された言語表現を提示するように構成したので、ユーザが特定の言語表現を把握することができる効果を奏する。
【００５９】
なお、係り受け分析部８が、機械部品Ｏｐｍに関わる単語が属している意味カテゴリの中の特定の単語「ドア」と、その他の意味カテゴリ「Ｔ」に属している単語との係り受け関係に着目すれば、その他の意味カテゴリ「Ｔ」の中の特徴的な言語表現として、「開けにくい」「がたがたいう」「気持ちよい」「省スペース」「素晴らしい」などの評価表現も収集することができるようになる。
【００６０】
実施の形態５．
図１８はこの発明の実施の形態５による辞書作成装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
シソーラス編集部１０は意味カテゴリ辞書１に登録されている単語の中から、特定の意味カテゴリに共起する意味カテゴリに属している単語の集合を収集して、その単語の集合を提示するとともに、特定の単語に共起する単語の集合を収集して、その単語の集合を提示する処理を実施する。また、シソーラス編集部１０は単語の集合の中からシソーラス１１に登録する単語の選択を受け付けて、シソーラス１１を作成する処理も実施する。なお、シソーラス編集部１０はシソーラス編集手段を構成している。
【００６１】
次に動作について説明する。
最初に、類義語辞書の作成支援について説明する。
シソーラス編集部１０は、意味カテゴリ辞書１に登録されている単語の中から、特定の意味カテゴリに共起する意味カテゴリに属している単語の集合を収集する。即ち、意味カテゴリ辞書１に登録されている単語の中から、特定の属性名と共起する対象物の単語を収集する。
例えば、特定の属性名が「容量」であるとすると、学習済みの意味カテゴリ係り受けパタンを保持している意味カテゴリ辞書１を参照して、意味カテゴリ係り受けパタンが「対象物」→「容量」、または、「容量」→「対象物」の関係にある「対象物」の単語を収集する。
【００６２】
シソーラス編集部１０は、特定の属性名と共起する対象物の単語の集合を収集すると、その単語の集合を分類する。
分類の方法としては、例えば、代表語として「コンデンサ」を与え、文字列類似度方式を用いて、代表語に類似している類義語候補を抽出する。
文字列類似度方式では、字面の類似性に着目して類義語候補の抽出を行う。尺度としてはＬＣＳ（最大共通部分文字列）を使用する。
ＬＣＳでは、文字列ｓ１と文字列ｓ２の類似度Ｓｉｍ（ｓ１，ｓ２）を、文字列全体の長さに対するＬＣＳの長さＬｅｎ（ｓ１，ｓ２）の割合として、以下のように定義している。
Ｓｉｍ（ｓ１，ｓ２）
＝（Ｌｅｎ（ｓ１，ｓ２）／ｍ＋Ｌｅｎ（ｓ１，ｓ２）／ｎ）／２
ただし、ｍはｓ１の文字数、ｎはｓ２の文字数である。
【００６３】
シソーラス編集部１０は、上記のようにして、単語の集合を分類すると、分類した単語を提示する。
例えば、類義語候補を図１３の編集画面の「類義語辞書」の欄に表示する。図１３の例では、「コンデンサ」に対する類義語候補として、「電解コンデンサ」「Ｔａ電解コンデンサ」などが表示されている。
【００６４】
シソーラス編集部１０は、ユーザが「コンデンサ」に対する類義語候補の中から、類義語辞書に登録する類義語候補を選択すると、その類義語候補をシソーラス１１の類義語辞書に登録する。
このように、類義語候補を自動的に抽出して提示することにより、シソーラス１１の類義語辞書の作成を効率的に支援することができるようになる。
【００６５】
次に、概念の上位下位関係の作成支援について説明する。
シソーラス編集部１０は、意味カテゴリ辞書１に登録されている単語の中から、特定の単語に共起する単語の集合を収集する。
例えば、学習済みの意味カテゴリ係り受けパタンを保持している意味カテゴリ辞書１を参照して、特定の単語「電圧」の係り先となっている単語「サージ電圧」「定格電圧」「５０Ｖ」「印加」「比例」を収集する。
【００６６】
シソーラス編集部１０は、特定の単語に共起する単語の集合を収集すると、その単語の集合を分類する。
分類の方法としては、例えば、「電圧」に共起する頻度が、所定の閾値以上の単語を「電圧」に特徴的な単語として分類する。
【００６７】
シソーラス編集部１０は、単語の集合を分類すると、類義語辞書を作成する場合と同様に、単語毎に特徴的な単語の集合を提示し、概念的な関係であるＰａｒｔ−ｏｆ関係、ｉｓ−ａ関係などを判定して、シソーラス１１の作成を支援する。
このように、単語に共起する特徴語の候補を自動的に抽出して提示することにより、シソーラス１１の概念的な関係であるＰａｒｔ−ｏｆ関係や、ｉｓ−ａ関係の作成を効率的に支援することができるようになる。
【００６８】
また、シソーラス編集部１０は、上記のようにして、シソーラス１１を作成すると、そのシソーラス１１を木構造状に提示する。
シソーラス編集部１０は、ユーザが詳細化された任意の意味カテゴリを指定すると、その意味カテゴリの下位の意味カテゴリを展開して、学習済みのシソーラスの全体像を概観できるようにする。
また、シソーラス編集部１０は、必要に応じて詳細な意味カテゴリを参照し、属する単語と類義語をリスト形式で一覧できるようにする。例えば、図１３の「意味分類階層」のように、単語と類義語を表示して、シソーラスの内容を容易に把握できるようにする。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】この発明の実施の形態１による辞書作成装置を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１による辞書作成装置の処理内容を示すフローチャートである。
【図３】この発明の実施の形態１による辞書作成装置における意味カテゴリ学習部５の処理内容を示すフローチャートである。
【図４】設計書（学習テキスト）の一例を示す説明図である。
【図５】形態素解析結果の一例を示す説明図である。
【図６】図５の形態素解析結果から単語間の係り受け関係を抽出する過程を示す説明図である。
【図７】意味カテゴリの定義例を示す説明図である。
【図８】品詞と意味カテゴリの制約条件の一例を示す説明図である。
【図９】は意味カテゴリ係り受けパタンと品詞係り受けパタンの制約条件の一例を示す説明図である。
【図１０】意味カテゴリ辞書に保持されている単語−意味カテゴリ行列と意味カテゴリ抽出ルールを示す説明図である。
【図１１】初期設定時における意味カテゴリの付与結果を示す説明図である。
【図１２】意味カテゴリの更新例を示す説明図である。
【図１３】意味カテゴリ編集部のＧＵＩの一例を示す説明図である。
【図１４】段階的に意味カテゴリが学習された場合の学習結果の一例を示す説明図である。
【図１５】意味カテゴリ詳細化部のクラスタリング処理を示すフローチャートである。
【図１６】クラスタリングで使用する距離行列の一例を示す説明図である。
【図１７】この発明の実施の形態３による辞書作成装置を示す構成図である。
【図１８】この発明の実施の形態５による辞書作成装置を示す構成図である。
【符号の説明】
【００７０】
１  意味カテゴリ辞書、２  形態素解析部（係り受け関係抽出手段）、３  係り受け解析部（係り受け関係抽出手段）、４  意味カテゴリ付与部（意味カテゴリ付与手段）、５  意味カテゴリ学習部（意味カテゴリ学習手段）、６  意味カテゴリ編集部（修正受付手段）、７  意味カテゴリ詳細化部（修正受付手段）、８  係り受け分析部（係り受け分析手段）、９  意味カテゴリ編集部（修正受付手段）、１０  シソーラス編集部（シソーラス編集手段）、１１  シソーラス。
【図１】
2007213336.tif 000003
【図２】
2007213336.tif 000004
【図３】
2007213336.tif 000005
【図４】
2007213336.tif 000006
【図５】
2007213336.tif 000007
【図６】
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【図７】
2007213336.tif 000009
【図８】
2007213336.tif 000010
【図９】
2007213336.tif 000011
【図１０】
2007213336.tif 000012
【図１１】
2007213336.tif 000013
【図１２】
2007213336.tif 000014
【図１３】
2007213336.tif 000015
【図１４】
2007213336.tif 000016
【図１５】
2007213336.tif 000017
【図１６】
2007213336.tif 000018
【図１７】
2007213336.tif 000019
【図１８】
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