(57)【要約】【課題】精度の高い関連性データベースの構築または拡張処理を実現する装置および方法を提供する。【解決手段】文書データから関連性ラベルを付与するエンティテイペアを含むフレーズを抽出し、抽出フレーズに含まれるエンティテイペアの関連性を示す関連性ラベルを付与する。ラベル付与部は、既存の関連性データベースの登録情報の解析によって、エンティテイペアを含むフレーズに含まれる語彙構文パターンの出現数を取得して各語彙構文パターンにおけるエンティテイペアの重なり割合行列Ｍを生成し、行列Ｍと、ラベル正当性を示すパラメータＺと、ラベルが正しく付与される確率を示すパラメータａを含む確率モデルを設定し、尤度を最大にするＺ、ａを算出し、Ｚの値に基づくラベル付与を実行する。【選択図】図１０
2012212422.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書データから関連性ラベルを付与するエンティテイペアを含むフレーズを抽出する文書解析部と、
前記エンティテイペアの関連性を示す関連性ラベルを付与するラベル付与部を有し、
前記ラベル付与部は、
エンティテイペアと関連性ラベルの登録情報を持つ既存の関連性データベースの登録情報と、関連性データベースに登録されているエンティテイペアを含むフレーズが少なくとも１つ存在する文書データの解析によって、
エンティテイペアを含むフレーズに含まれる語彙構文パターンを取得し、前記文書データでの各前記語彙構文パターンの文書データ内での出現数を取得し、
前記語彙構文パターンの各ペアにおいて、文書データ内で各ペア両方と共に出現するエンティテイペアの数をカウントし、
前記カウントと、
関連性ラベル付与の正当性を示すパラメータＺと、
関連性ラベルが正しく付与される確率を示すパラメータａと、
を含む確率密度分布からなる確率モデルを設定し、該確率モデルにおいて尤度を最大にするＺ、ａを算出して、前記文書データから抽出したエンティテイペアに対する関連性ラベルの正当性を評価して、評価結果に基づく関連性ラベル付与処理を実行する情報処理装置。
【請求項２】
前記ラベル付与部は、
エンティテイペアと関連性ラベルの登録情報を持つ既存の関連性データベースの登録情報と、該関連性データベースに登録されているエンティテイペアを含むフレーズが少なくとも１つ存在する文書データの解析によって、エンティテイペアを含むフレーズに含まれる語彙構文パターンを取得し、
ある語彙構文パターンＡを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合に属するエンティテイペア数Ｎ１と、
語彙構文パターンＡとは異なる語彙構文パターンＢ持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合に属するエンティテイペア数Ｎ３と、
語彙構文パターンＡを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合と語彙構文パターンＢを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合の重複部分の集合に属する重複エンティテイペア数Ｎ２と、
を取得し、上記３つのエンティテイペア数の比率情報を要素とした重なり割合行列Ｍを生成し、
前記行列Ｍを用いた確率モデルを用いて、前記文書データから抽出したエンティテイペアに対する関連性ラベルの正当性を評価して、評価結果に基づく関連性ラベルの付与処理を実行する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記重なり割合行列Ｍは、
前記Ｎ３と前記Ｎ２の比率、Ｎ２／Ｎ３と、
前記Ｎ１と前記Ｎ２の比率、Ｎ２／Ｎ１を要素として設定した行列である請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記ラベル付与部は、
前記確率モデルを用い、パラメータＺ，ａの値を逐次変更して収束した結果として得られるパラメータＺの値に応じて、前記文書データから抽出したエンティテイペアに関連性ラベルを付与する処理を行う請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記パラメータＺは、
関連性ラベルの設定が正しい場合と、正しくない場合とによって１か０の値を持つパラメータである請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記文書解析部は、
関連性ラベルを付与するエンティテイペアを含むフレーズを抽出し、該フレーズに含まれるエンティテイペアと、
前記フレーズの構文木において、前記エンティテイペア相互を結ぶ最短のパスに含まれる単語列を、語彙構文パターンとして取得し、これらのデータを３つ組みデータベースに格納する処理を行う請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記ラベル付与部は、
前記３つ組みデーダースに格納されたデータから、関連性ラベルの付与対象とする語彙構文パターンを選択する処理を実行する構成であり、
前記３つ組データベースに格納された１つの語彙構文パターンに対応するエンティテイペアの数が規定値より小さい語彙構文パターンと、
前記既存の関連性データベースに登録されているエンティテイペアの集合に含まれないエンティテイペアに対応する語彙構文パターンと、
を処理対象から排除する処理を行う請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記ラベル付与部は、
前記パラメータＺ、ａの推定処理として、以下の最尤推定の推定アルゴリズム、
（ｉ）Ｚとａをランダムに初期化する
（ｉｉ）収束する（Ｚの変化がなくなる、かつａの最急上昇法後の変化が０．００１以下となる）まで、以下のパラメータ更新を交互に繰り返す。
（ｉｉ−ｉ）Ｚを固定した上で、ａを最急上昇法で推定
（ｉｉ−ｉｉ）ａを固定した上で、Ｚをｃについてランダムに並べ替え、他のＺｃを固定しながら各Ｚｃについて尤度が最大になるように順次値を再設定し、Ｚの変化が起こらなくなるまで繰り返す、
上記推定アルゴリズムを実行する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
文書データから関連性ラベルを付与するエンティテイペアを含むフレーズを抽出する文書解析処理と、
前記エンティテイペアの関連性を示す関連性ラベルを付与するラベル付与処理を実行し、
前記ラベル付与処理において、
エンティテイペアと関連性ラベルの登録情報を持つ既存の関連性データベースの登録情報と、関連性データベースに登録されているエンティテイペアを含むフレーズが少なくとも１つ存在する文書データの解析によって、
エンティテイペアを含むフレーズに含まれる語彙構文パターンを取得し、前記文書データでの各前記語彙構文パターンの文書データ内での出現数を取得し、
前記語彙構文パターンの各ペアにおいて、文書データ内で各ペア両方と共に出現するエンティテイペアの数をカウントし、
前記カウントと、
関連性ラベル付与の正当性を示すパラメータＺと、
関連性ラベルが正しく付与される確率を示すパラメータａと、
を含む確率密度分布からなる確率モデルを設定し、該確率モデルにおいて尤度を最大にするＺ、ａを算出して、前記文書データから抽出したエンティテイペアに対する関連性ラベルの正当性を評価して、評価結果に基づく関連性ラベルの付与処理を実行する情報処理方法。
【請求項１０】
情報処理装置において、情報処理を実行させるプログラムであり、
文書データから関連性ラベルを付与するエンティテイペアを含むフレーズを抽出する文書解析処理と、
前記エンティテイペアの関連性を示す関連性ラベルを付与するラベル付与処理を実行させ、
前記ラベル付与処理において、
エンティテイペアと関連性ラベルの登録情報を持つ既存の関連性データベースの登録情報と、関連性データベースに登録されているエンティテイペアを含むフレーズが少なくとも１つ存在する文書データの解析によって、
エンティテイペアを含むフレーズに含まれる語彙構文パターンを取得し、前記文書データでの各前記語彙構文パターンの文書データ内での出現数を取得し、
前記語彙構文パターンの各ペアにおいて、文書データ内で各ペア両方と共に出現するエンティテイペアの数をカウントし、
前記カウントと、
関連性ラベル付与の正当性を示すパラメータＺと、
関連性ラベルが正しく付与される確率を示すパラメータａと、
を含む確率密度分布からなる確率モデルを設定し、該確率モデルにおいて尤度を最大にするＺ、ａを算出して、前記文書データから抽出したエンティテイペアに対する関連性ラベルの正当性を評価して、評価結果に基づく関連性ラベルの付与処理を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、および情報処理方法、並びにプログラムに関する。特に関連性が記述されたデータベース（関連性データベース）の構築や拡張処理を行う情報処理装置、および情報処理方法、並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今、多くの文書データは電子化され、例えば文書蓄積データベースやインターネットなどを介して多くの文書データを閲覧することができる。膨大な文書データから、効率的に必要な情報を得るため、文書に対する解析データの生成、利用処理についても様々な提案がなされている。
【０００３】
一例として、文書中に出現する２つの単語等のエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）の関連性を記述したデータベースの構築と利用処理がある。
２つの単語等のエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）の関連性を記述したデータベースは、関連性データベースと呼ばれる。この関連性データベースは、様々なアプリケーションに利用することができる。
【０００４】
関連性データベースの構成と利用処理の概要について説明する。
関連性データベースには、例えば、以下の情報が登録される。
（ａ）２つの単語等のエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）として、
［Ｔａｒｏ，Ｔｏｋｙｏ］
（ｂ）このエンティテイの関連性を示すラベル（関連性ラベル）として、
（ＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥ（誕生地））
これらの２つの単語（エンティテイ）と関連性ラベルが対応付けて登録される。
【０００５】
関連性データベースには、このように、
（ａ）複数のエンティテイ（単語）と、
（ｂ）エンティテイの関連性を示すラベル（関連性ラベル）、
これらのデータが対応付けて登録される。
【０００６】
このような登録情報を持つ関連性データベースを利用することで、効率的な文書解析を行うことができる。
例えば、解析対象の文書中から、データベースに登録済みの２つの単語［Ｔａｒｏ，Ｔｏｋｙｏ］が含まれる文（フレーズ）の検出を行う。
このようにして、登録エンティテイを含むと判定された文は、（ＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥ（誕生地））の説明文であると判定することが可能となる。
また、１つのエンティテイ［Ｔａｒｏ］と関連性ラベル（ＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥ）をキーとして関連性データベースの検索を行うことで、［Ｔａｒｏ］の誕生地［Ｔｏｋｙｏ］を抽出することが可能となる。
このように関連性データベースを利用することで、文書に対する様々な解析を高速に行うことが可能となる。
【０００７】
しかし、この関連性データベースの構築処理は、処理対象となる文書から関連のある単語を抽出して、その関連性を示すラベルを決定する処理が必要となる。
このような処理を人手で行うことはコストがかかる。
【０００８】
関連性データベースが既に構築されている文書も多数存在するが、インターネット等では、日々、新たに膨大な数の文書が開示されている。これら、日々増加する情報に対応して関連性データベースをタイムリーに拡張していくことは困難である。
【０００９】
関連性データベースの構築処理について開示した従来技術としては、例えば以下のものがある。
非特許文献１は、既存の関連性データベースを利用して、文書に教師情報を付与し、関連性データベースを拡張する手法を提案している。非特許文献１では関連性データベースに登録されているｅｎｔｉｔｙペアと関連性ラベル、例えば、
ｅｎｔｉｔｙペア［Ｔａｒｏ，Ｔｏｋｙｏ］、
関連性ラベル（ＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥ）、
これらの対応データを利用した処理について説明している。
【００１０】
すなわち、上記の関連性データベースの登録データを利用して、文書から抜き出された記述（例えば、"Ｔａｒｏ  ｂｏｒｎ  ｉｎ  Ｔｏｋｙｏ"）に教師ラベルとして関連性ラベル（ここでは、ＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥ）を付与する。このように、すでに関連性データベースに登録された情報を利用して分類問題を解き、関連データベースを拡張する処理について開示している。
【００１１】
しかしながら、こうした手法を行うと、誤った教師ラベルが付与されてしまうという問題がある。例えば、関連性データベースに登録された、
ｅｎｔｉｔｙペア［Ｔａｒｏ，Ｔｏｋｙｏ］と、
関連性ラベル（ＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥ）、
これらが、以下のフレーズ、すなわち、
（Ａ）Ｔａｒｏ  ｌｉｖｅｄ  ｉｎ  Ｔｏｋｙｏ
（Ｂ）Ｔａｒｏ  ｄｉｅｄ  ｉｎ  Ｔｏｋｙｏ
にも付与されてしまう。
【００１２】
正しくは、以下のフレーズ、
Ｔａｒｏ  ｂｏｒｎ  ｉｎ  Ｔｏｋｙｏ
に対して付与されるｅｎｔｉｔｙペア［Ｔａｒｏ，Ｔｏｋｙｏ］と、関連性ラベル（ＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥ）、
これらが、上記の（Ａ），（Ｂ）の誕生地（ＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥ）を説明していない文（フレーズ）に対して設定されるというエラーが発生する。
【００１３】
このように、既存の関連性データベースから与えられる情報は完全な教師情報ではない。これは、一般にｅｎｔｉｔｙペアは複数の関連性を示すにもかかわらず、ｅｎｔｉｔｙペアをキーとして関連性ラベルを文書中の技術に付与していることに起因する。非特許文献１の手法では、教師データに誤りが含まれてしまい、全体の性能が悪化する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１４】
【非特許文献１】Ｍｉｋｅ  Ｍｉｎｔｚ，  Ｓｔｅｖｅｎ  Ｂｉｌｌｓ，  Ｒｉｏｎ  Ｓｎｏｗ，  ａｎｄ  Ｄａｎｉｅｌ  Ｊｕｒａｆｓｋｙ．２００９．  Ｄｉｓｔａｎｔ  ｓｕｐｅｒｖｉｓｉｏｎ  ｆｏｒ  ｒｅｌａｔｉｏｎ  ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ  ｗｉｔｈｏｕｔ  ｌａｂｅｌｅｄ  ｄａｔａ．Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｊｏｉｎｔ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｆ  ｔｈｅ  ４７ｔｈ  Ａｎｎｕａｌ  Ｍｅｅｔｉｎｇ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＡＣＬ  ａｎｄ  ｔｈｅ  ４ｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｉｎｔ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｎａｔｕｒａｌ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＡＦＮＬＰ  （ＡＣＬ  '０９），  ｐａｇｅｓ  １００３‐１０１１．  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
本開示は、例えば上記の問題を鑑みたものであり、上記のラベル付与の誤りを減らし精度の高い関連性データベースの構築や拡張処理を行う情報処理装置、および情報処理方法、並びにプログラムを提供することを目的とする。
本開示は、ある既存の関連性データベースに基づいて、例えばＷｅｂなどから入手可能な文書群を利用して拡張する手法に関する発明である。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本開示の第１の側面は、
文書データから関連性ラベルを付与するエンティテイペアを含むフレーズを抽出する文書解析部と、
前記エンティテイペアの関連性を示す関連性ラベルを付与するラベル付与部を有し、
前記ラベル付与部は、
エンティテイペアと関連性ラベルの登録情報を持つ既存の関連性データベースの登録情報と、関連性データベースに登録されているエンティテイペアを含むフレーズが少なくとも１つ存在する文書データの解析によって、
エンティテイペアを含むフレーズに含まれる語彙構文パターンを取得し、前記文書データでの各前記語彙構文パターンの文書データ内での出現数を取得し、
前記語彙構文パターンの各ペアにおいて、文書データ内で各ペア両方と共に出現するエンティテイペアの数をカウントし、
前記カウントと、
関連性ラベル付与の正当性を示すパラメータＺと、
関連性ラベルが正しく付与される確率を示すパラメータａと、
を含む確率密度分布からなる確率モデルを設定し、該確率モデルにおいて尤度を最大にするＺ、ａを算出して、前記文書データから抽出したエンティテイペアに対する関連性ラベルの正当性を評価して、評価結果に基づく関連性ラベル付与処理を実行する情報処理装置にある。
【００１７】
さらに、本開示の情報処理装置の一実施態様において、前記ラベル付与部は、エンティテイペアと関連性ラベルの登録情報を持つ既存の関連性データベースの登録情報と、該関連性データベースに登録されているエンティテイペアを含むフレーズが少なくとも１つ存在する文書データの解析によって、エンティテイペアを含むフレーズに含まれる語彙構文パターンを取得し、ある語彙構文パターンＡを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合に属するエンティテイペア数Ｎ１と、語彙構文パターンＡとは異なる語彙構文パターンＢ持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合に属するエンティテイペア数Ｎ３と、語彙構文パターンＡを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合と語彙構文パターンＢを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合の重複部分の集合に属する重複エンティテイペア数Ｎ２と、を取得し、上記３つのエンティテイペア数の比率情報を要素とした重なり割合行列Ｍを生成し、前記行列Ｍを用いた確率モデルを用いて、前記文書データから抽出したエンティテイペアに対する関連性ラベルの正当性を評価して、評価結果に基づく関連性ラベルの付与処理を実行する。
【００１８】
さらに、本開示の情報処理装置の一実施態様において、前記重なり割合行列Ｍは、前記Ｎ３と前記Ｎ２の比率、Ｎ２／Ｎ３と、前記Ｎ１と前記Ｎ２の比率、Ｎ２／Ｎ１を要素として設定した行列である。
【００１９】
さらに、本開示の情報処理装置の一実施態様において、前記ラベル付与部は、前記確率モデルを用い、パラメータＺ，ａの値を逐次変更して収束した結果として得られるパラメータＺの値に応じて、前記文書データから抽出したエンティテイペアに関連性ラベルを付与する処理を行う。
【００２０】
さらに、本開示の情報処理装置の一実施態様において、前記パラメータＺは、関連性ラベルの設定が正しい場合と、正しくない場合とによって１か０の値を持つパラメータである。
【００２１】
さらに、本開示の情報処理装置の一実施態様において、前記文書解析部は、関連性ラベルを付与するエンティテイペアを含むフレーズを抽出し、該フレーズに含まれるエンティテイペアと、前記フレーズの構文木において、前記エンティテイペア相互を結ぶ最短のパスに含まれる単語列を、語彙構文パターンとして取得し、これらのデータを３つ組みデータベースに格納する処理を行う。
【００２２】
さらに、本開示の情報処理装置の一実施態様において、前記ラベル付与部は、前記３つ組みデーダースに格納されたデータから、関連性ラベルの付与対象とする語彙構文パターンを選択する処理を実行する構成であり、前記３つ組データベースに格納された１つの語彙構文パターンに対応するエンティテイペアの数が規定値より小さい語彙構文パターンと、前記既存の関連性データベースに登録されているエンティテイペアの集合に含まれないエンティテイペアを含む語彙構文パターンと、を処理対象から排除する処理を行う。
【００２３】
さらに、本開示の情報処理装置の一実施態様において、前記ラベル付与部は、前記パラメータＺ、ａの推定処理として、以下の最尤推定の推定アルゴリズム、
（ｉ）Ｚとａをランダムに初期化する
（ｉｉ）収束する（Ｚの変化がなくなる、かつａの最急上昇法後の変化が０．００１以下となる）まで、以下のパラメータ更新を交互に繰り返す。
（ｉｉ−ｉ）Ｚを固定した上で、ａを最急上昇法で推定
（ｉｉ−ｉｉ）ａを固定した上で、Ｚをｃについてランダムに並べ替え、他のＺｃを固定しながら各Ｚｃについて尤度が最大になるように順次値を再設定し、Ｚの変化が起こらなくなるまで繰り返す、
上記推定アルゴリズムを実行する。
【００２４】
さらに、本開示の第２の側面は、
情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
文書データから関連性ラベルを付与するエンティテイペアを含むフレーズを抽出する文書解析処理と、
前記エンティテイペアの関連性を示す関連性ラベルを付与するラベル付与処理を実行し、
前記ラベル付与処理において、
エンティテイペアと関連性ラベルの登録情報を持つ既存の関連性データベースの登録情報と、関連性データベースに登録されているエンティテイペアを含むフレーズが少なくとも１つ存在する文書データの解析によって、
エンティテイペアを含むフレーズに含まれる語彙構文パターンを取得し、前記文書データでの各前記語彙構文パターンの文書データ内での出現数を取得し、
前記語彙構文パターンの各ペアにおいて、文書データ内で各ペア両方と共に出現するエンティテイペアの数をカウントし、
前記カウントと、
関連性ラベル付与の正当性を示すパラメータＺと、
関連性ラベルが正しく付与される確率を示すパラメータａと、
を含む確率密度分布からなる確率モデルを設定し、該確率モデルにおいて尤度を最大にするＺ、ａを算出して、前記文書データから抽出したエンティテイペアに対する関連性ラベルの正当性を評価して、評価結果に基づく関連性ラベルの付与処理を実行する情報処理方法にある。
【００２５】
さらに、本開示の第３の側面は、
情報処理装置において、情報処理を実行させるプログラムであり、
文書データから関連性ラベルを付与するエンティテイペアを含むフレーズを抽出する文書解析処理と、
前記エンティテイペアの関連性を示す関連性ラベルを付与するラベル付与処理を実行させ、
前記ラベル付与処理において、
エンティテイペアと関連性ラベルの登録情報を持つ既存の関連性データベースの登録情報と、関連性データベースに登録されているエンティテイペアを含むフレーズが少なくとも１つ存在する文書データの解析によって、
エンティテイペアを含むフレーズに含まれる語彙構文パターンを取得し、前記文書データでの各前記語彙構文パターンの文書データ内での出現数を取得し、
前記語彙構文パターンの各ペアにおいて、文書データ内で各ペア両方と共に出現するエンティテイペアの数をカウントし、
前記カウントと、
関連性ラベル付与の正当性を示すパラメータＺと、
関連性ラベルが正しく付与される確率を示すパラメータａと、
を含む確率密度分布からなる確率モデルを設定し、該確率モデルにおいて尤度を最大にするＺ、ａを算出して、前記文書データから抽出したエンティテイペアに対する関連性ラベルの正当性を評価して、評価結果に基づく関連性ラベルの付与処理を実行させるプログラムにある。
【００２６】
なお、本開示のプログラムは、例えば、様々なプログラムコードを実行可能な画像処理装置やコンピュータ・システムに対して、コンピュータ可読な形式で提供する記憶媒体、通信媒体によって提供可能なプログラムである。このようなプログラムをコンピュータ可読な形式で提供することにより、情報処理装置やコンピュータ・システム上でプログラムに応じた処理が実現される。
【００２７】
本開示のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本発明の実施例や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。
【発明の効果】
【００２８】
本開示の一実施例の構成によれば、本開示の一実施例の構成によれば、精度の高い関連性データベースの構築または拡張処理が可能となる。具体的には、文書データから関連性ラベルを付与するエンティテイペアを含むフレーズを抽出し、抽出フレーズに含まれるエンティテイペアの関連性を示す関連性ラベルを付与する。ラベル付与部は、既存の関連性データベースの登録情報の解析によって、エンティテイペアを含むフレーズに含まれる語彙構文パターンの出現数を取得して各語彙構文パターンにおけるエンティテイペアの重なり割合行列Ｍを生成し、行列Ｍと、ラベル正当性を示すパラメータＺと、ラベルが正しく付与される確率を示すパラメータａを含む確率モデルを設定し、尤度を最大にするＺ、ａを算出し、Ｚの値に基づくラベル付与を実行する。
これらの処理によって、精度の高い関連性データベースの構築または拡張処理が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本開示の情報処理装置の実行する処理について説明する図であり、入力と出力について説明する図である。
【図２】本開示の情報処理装置の実行する処理について説明する図であり、３つ組みデータの抽出処理について説明する図である。
【図３】本開示の情報処理装置の実行する処理について説明する図であり、語彙構文パターンと関連性ラベルとの対応について説明する図である。
【図４】本開示の情報処理装置の実行する処理について説明する図であり、関連性データベースの構成例について説明する図である。
【図５】本開示の情報処理装置の実行する処理について説明する図であり、教師データベースから得られる情報の例について説明する図である。
【図６】本開示の情報処理装置の実行する処理について説明する図であり、関連性ラベルの設定誤りのメカニズムについて説明する図である。
【図７】本開示の情報処理装置の実行する処理について説明する図であり、誤りを含めたラベル付与のモデル化について説明する図である。
【図８】本開示の情報処理装置の実行する処理について説明する図であり、潜在変数について説明する図である。
【図９】本開示の情報処理装置の実行する処理について説明する図であり、エンティテイペアの重なり割合行列Ｍにについて説明する図である。
【図１０】本開示の情報処理装置の構成例を示す図である。
【図１１】本開示の情報処理装置の実行する処理について説明するフローチャートを示す図である。
【図１２】文書群からのフレーズ抽出処理について説明するフローチャートを示す図である。
【図１３】抽出された３つ組みの例について説明する図である。
【図１４】フレーズの選択処理について説明するフローチャートを示す図である。
【図１５】特定の語彙構文パターンに対応するエンティテイペアの集合Ｓ（ｐ）の例について説明する図である。
【図１６】ラベルの付与処理について説明するフローチャートを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下、図面を参照しながら、本開示の情報処理装置、および情報処理方法、並びにプログラムについて説明する。
以下の項目順に説明する。
１．本開示の情報処理装置の実行する処理の概要について
２．情報処理装置の構成と処理シーケンスについて
３．各処理の詳細について
３−１．文書からのフレーズ抽出処理（ステップＳ１０１〜Ｓ１０２）の詳細
３−２．抽出した３つ組データから関連性ラベル設定対象を選択する処理（ステップＳ１０３〜Ｓ１０５）の詳細
３−３．関連性ラベルの付与処理（ステップＳ１０６〜Ｓ１０７）の詳細
３−３−１．確率モデル１を利用した処理例
３−３−２．確率モデル２を利用した処理例
４．エンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアの追加処理について
５．本開示の構成のまとめ
【００３１】
［１．本開示の情報処理装置の実行する処理の概要について］
まず、本開示の情報処理装置の実行する処理の概要について説明する。
本開示の情報処理装置は、文書から関連性をもつエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペア（エンティテイは例えば固有名詞等の単語とする）を抽出し、そのエンティテイペアの関連性を特定する処理を行う。
文書から抽出したエンティテイペアに対する関連性の特定処理、すなわち新たなエンティテイペアに対する関連性ラベルの設定処理は、例えば既存のデータベースに登録済みの関連性ラベルを利用して行う。
【００３２】
本開示の情報処理装置においては、既に構築済みの関連性データベース（ＤＢ）、すなわち、エンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアと、関連性ラベルとの対応情報の集合として構築されている既存の関連性データベース（ＤＢ）を利用して、この関連性データベース（ＤＢ）の登録情報を利用して、新たな文書から抽出したエンティテイペアに対する関連性ラベルの設定を行う。すなわち、既存の関連性データベース（ＤＢ）の拡張処理を行う。
【００３３】
本開示の情報処理装置において実行する処理の概要を説明する。
まず、処理対象とする文書からエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアを含むフレーズ（文）を抽出し、抽出したエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアの関連性を表す語彙構文パターン（構文木と単語に基づく文字列パターン）を抽出する。
各語彙構文パターンについて、文書においてその語彙構文パターンを含むフレーズに含まれるエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアの数をカウントする。これをカウント１とする。
【００３４】
以下では、語彙構文パターンに０個以上の関連性ラベルを対応づけることを考える。語彙構文パターンが定まれば、共に出現するエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアは同じ関連性を示すものとする。エンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアへの関連性ラベルの付与は、共に出現する語彙構文パターンに対応する関連性ラベルを付与することで行う。
【００３５】
既存の関連性ＤＢの登録情報（エンティテイペアと関連性データベースの対応情報）を利用して、次のように語彙構文パターンに関連性ラベルを付与する（前述の関連性ラベルの対応付けとは異なる）。
語彙構文パターンと共に出現する各エンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアについて、既存の関連性ＤＢからそのエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアに対応する関連性ラベルの有無を判別して、存在が確認されれば、それを語彙構文パターンと共に出現するエンティテイペアに対する関連性ラベルとして付与する。
これをすべての語彙構文パターンに対して行う。これをラベル付与手順１と呼ぶ。語彙構文パターンと関連性ラベルの各ペアについて、語彙構文パターンに関連性ラベルが付与された回数をカウントする。これをカウント２とする。
【００３６】
本開示の情報処理装置では、語彙構文パターンに関連性ラベルを対応づける手がかりとして、カウント１とカウント２を利用する。基本的には、語彙構文パターンと関連性ラベルの各ペアについて、
（カウント２）／（カウント１）
の値が大きいペアは、その語彙構文パターンがその関連性ラベルに対応付けることができると期待される。
【００３７】
しかし、ラベル付与手順１で語彙構文パターンに関連性ラベルを付与すると、語彙構文パターンに、本来はその関連性を示さない関連性ラベルが付与されてしまう。これは、一般にエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアは複数の関連性を持つため、関連性ＤＢのエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアと文書中のエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアが同一であっても、関連性ＤＢの関連性ラベルが、文書で述べられているエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアの関連性を示すとは限らないからである。
【００３８】
具体的には、例えば、エンティテイペアが、
Ｔａｒｏ  Ｔｏｋｙｏ
これらの２つの固有名詞であるとき、
これら２つの固有名詞の関連性を示す関連性ラベルとして、例えば、
生まれた場所（ＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥ）、
住んでいる場所（ＰＬＡＣＥ  ＯＦ  ＬＩＶＩＮＧ）
亡くなった場所（ＰＬＡＣＥ  ＯＦ  ＤＥＡＴＨ）
これらの様々な関連性を示す関連性ラベルが付与される可能性がある。
このように、同じエンティテイペアであっても、一般にエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアは複数の関連性を持つため、関連性ＤＢのエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアと文書中のエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアが同一であっても、関連性ＤＢの関連性ラベルが、文書で述べられているエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアの関連性を示すとは限らない。
【００３９】
例えば、既存の関連性データベースは、
エンティテイペア：Ｔａｒｏ  Ｔｏｋｙｏに対する関連性ラベルとして、生まれた場所（ＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥ）のみの登録情報を持っていたとして、新たな処理対象文書のフレーズが、
Ｔｏｍ  ｌｉｖｅｓ  ｉｎ  Ｔｏｋｙｏ．
であった場合、
このフレーズ対応する語彙構文パターンに対する正しい、関連性ラベルは、
住んでいる場所（ＰＬＡＣＥ  ＯＦ  ＬＩＶＩＮＧ）
であるにも関わらず、
既存の関連性データベースの登録情報をそのまま適用してしまうと、
関連性ラベルとして、
生まれた場所（ＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥ）
が設定されてしまう。
このような誤った関連性ラベルの設定処理が行われる可能性がある。
【００４０】
本開示の情報処理装置では、この問題に対処するために、語彙構文パターンのすべてのペアについて、共通して出現するエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアの数をカウントする。これをカウント３とする。カウント３は語彙構文パターンに誤った関連性ラベルを付与してしまう確率の見積もりに利用することができる。
【００４１】
本開示の情報処理装置では、ラベル付与手順１で関連性ラベルが付与される確率（付与された関連性ラベルはカウント１とカウント２で表現される）を、例えば以下のパラメータ及びカウント３を利用してモデル化する。
【００４２】
（パラメータ：Ｚｃ）語彙構文パターンｃと関連性ラベルのペアごとに割り当てられる２値のパラメータ。ここでは、ある１つの関連性ラベルを考える。
Ｚｃ＝１は、語彙構文パターンｃがその関連性ラベルの関連性を示すことを表す。
Ｚｃ＝０は、語彙構文パターンｃがその関連性ラベルの関連性を示さないことを表す。
このパラメータの推定結果が、語彙構文パターンと関連性ラベルの対応関係となる。
【００４３】
（パラメータ：ａ）関連性ラベルごとに割り当てられる０以上１以下の実数値パラメータ。
関連性ラベルの関連性を持つエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアが関連性ＤＢに存在する確率を表す。
例えば、最尤推定等によって各パラメータを推定することで、語彙構文パターンに関連性ラベルを対応づけることができる。
【００４４】
図１は、本開示の情報処理装置の処理対象データである（ａ）入力データとしての文書の例と、情報処理装置の実行する処理によって取得される（ｂ）関連性データベースの構成データの例を示している。
【００４５】
入力としての文書は、電子文書であり、例えばインターネット上において開示されている文書などである。
これらの文書から、例えば固有名詞等の２つの単語をエンティテイペアとして選択する。
さらに、選択したエンティテイペアの関連性を示す関連性ラベルを決定する。
【００４６】
例えば、図１（ａ）に示す文書に含まれるフレーズ、
「Ｔｏｍ  Ｊａｃｋｓｏｎ  ｗａｓ  ｂｏｒｎ  ｉｎ  Ｉｎｄｉａｎａ」
このフレーズから選択されるエンティテイペアは、
「Ｔｏｍ  Ｊａｃｋｓｏｎ」と「Ｉｎｄｉａｎａ」
である。
本実施例では、固有名詞をエンティテイペアとして抽出する。
【００４７】
このエンティテイペア「Ｔｏｍ  Ｊａｃｋｓｏｎ」と「Ｉｎｄｉａｎａ」の関連性を示す関連性ラベルとしては、例えば誕生地を示す「ＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥ」を設定することが正しいラベル設定処理となる。
本開示の情報処理装置では、このようにしてエンティテイペアの抽出と、抽出したエンティテイペアに対する正しい関連性ラベルを設定して関連性データベースの登録エントリを追加、更新する処理を行う。
【００４８】
固有名詞としてのエンティテイペアの選択処理を機械的に実行することは比較的容易な処理であるが、選択したエンティテイペアに対して正しい関連性ラベルを付与することは困難である。
【００４９】
本開示の情報処理装置では、まず処理対象文書から固有名詞としてのエンティテイペアを含むフレーズの構文解析を行い、構文木パス上の連結態様に応じて３つ組みデータを抽出する。
この処理について、図２を参照して説明する。
【００５０】
図２（ａ）は、文書の構文解析処理例を示している。
フレーズ：Ｔｏｍ  ｗａｓ  ｂｏｒｎ  ｉｎ  Ｋｙｏｔｏ  ｏｎ  Ｊａｎｕａｒｙ  １５  １９８１．
このフレーズの構文解析により、図２（ａ）に示すような構文木パスを生成する。
【００５１】
この構文木パスから、まず、
固有名詞である２つのエンティテイ：Ｔｏｍ，Ｋｙｏｔｏ
を抽出する。
次に、この２つのエンティテイを結ぶ最短のパスを選択し、その選択パス上の単語または単語列を「語彙構文パターン」として抽出する。
このように２つのエンティテイからなる「エンティテイペア」と、
「語彙構文パターン」、
これら３つのデータを３つ組みデータとして取得する。
【００５２】
図２（ａ）に示す例では、
エンティテイペア：Ｔｏｍ，Ｋｙｏｔｏ
語彙構文パターン：ｂｏｒｎ  ｉｎ
を抽出する。
このように、情報処理装置は、まず、処理対象とする文書全体からエンティテイペアと語彙構文パターンの３つ組みデータをすべて抽出して、抽出した３つ組みデータをデータベース（３つ組みデータベース）に格納する。
【００５３】
次に、情報処理装置は３つ組みデータベースに格納された３つ組みデータに含まれるエンティテイペアに対して、正しい関連性ラベルを設定する処理を行う。
【００５４】
エンティテイペアに対する関連性ラベルが正しく設定されているか否かは、例えば語彙構文パターンに基づいて判定することができる。
図２に示す例では、
語彙構文パターン：ｂｏｒｎ  ｉｎ
を抽出しているが、この語彙構文パターン：ｂｏｒｎ  ｉｎが抽出されるフレーズは、処理対象文書中に複数存在する場合も多い。
例えば、図２（ｂ）に示すように、
１つの同じ語彙構文パターン：ｂｏｒｎ  ｉｎを持つフレーズから異なるエンティテイペアが選択される。
【００５５】
エンティテイペアを結ぶ構文木上のパスの単語列によって構成される語彙構文パターンと関連性ラベルとの対応関係について、図３を参照して説明する。
図３は、文書中から抽出される語彙構文パターンと、関連性ラベルとの対応関係としての正誤関係を１，０で示す図である。
【００５６】
語彙構文パターンとして、
ｂｏｒｎ  ｉｎ
ｂａｎｄ  ｆｒｏｍ
ｄｉｅｄ  ｉｎ
ｍｏｖｅｄ  ｔｏ
これらを示している。
また、関連性ラベルとして、
ＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥ
ＰＬＡＣＥ  ＯＦ  ＤＥＡＴＨ
ＯＲＩＧＩＮ
これらを示している。
【００５７】
語彙構文パターンに対する正しい関連性ラベルとの対応欄には［１］、
語彙構文パターンに対する誤った関連性ラベルとの対応欄には［０］、
を示している。
すなわち、例えば、
語彙構文パターン：ｂｏｒｎ  ｉｎ
に対する正しい関連性ラベルは、［１］の設定された［ＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥ］または［ＯＲＩＧＩＮ］である。
語彙構文パターン：ｄｉｅｄ  ｉｎ
に対する正しい関連性ラベルは、［１］の設定された［Ｐｌａｃｅ  ＯＦ  ＤＥＡＴＨ］である。
このように、語彙構文パターンに応じて、関連性ラベルの正当性を判断することができる。
【００５８】
しかし、この関連性ラベルの設定を人の判断なしに自動的な処理アルゴリズムに従って実行すると、エンティテイペアに対して誤った関連性ラベルが設定されてしまう場合が発生する。
【００５９】
本開示の情報処理装置では、すでに、何らかの文書に基づいて構築済みの関連性データベースの登録情報を教師情報として利用した処理によって、新たな処理対象文書から抽出したエンティテイペアに対する関連性ラベルを設定する処理を行う。
ここで設定する関連性ラベルは、既存データベースの登録情報とされている関連性ラベル利用する。
【００６０】
既存の関連性データベースの登録情報の例を図４に示す。
関連性データベースには、図４に示すように、
エンティテイペア（エンティテイ１，２）と、エンティテイペアの関連性を示す関連性ラベルとの対応データが登録されている。
【００６１】
本開示の情報処理装置は、この既存関連性データベースの登録情報を教師データとして利用して、新たな入力文書から抽出したエンティテイペアに対して、正しい関連性ラベルを設定する処理を行う。
【００６２】
図５は、既存の関連性データベースを教師データベースとして利用した場合に得られる情報（＝観測データＤ）を示している。
図５は、ある語彙構文パターン［（ｂｏｒｎ  ｉｎ），（ｂａｎｄ  ｆｒｏｍ）・・・］が含まれるフレーズのエンティテイペアに対して設定された関連性ラベル［（ＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥ），（ＰＬＡＣＥ  ＯＦ  ＤＥＡＴＨ）・・・］の比率を示している。
【００６３】
図５に示す表中の（３２２／１３４２）等の値は、
ラベル付与数／その語彙構文パターンの出現数
を示している。
【００６４】
例えば、
語彙構文パターン：ｂｏｒｎ  ｉｎの文書中の出現数は１３４２である。
そのうち、関連性ラベル［ＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥ］が付与された数は３２２である。
ことを示している。
【００６５】
本開示の情報処理装置のラベル付与部は、このように、エンティテイペアと関連性ラベルの登録情報を持つ既存の関連性データベースの登録情報と、関連性データベースに登録されているエンティテイペアを含むフレーズが少なくとも１つ存在する文書データの解析によって、エンティテイペアを含むフレーズに含まれる語彙構文パターンの出現数を取得する。具体的には、以下の各データを取得する。
【００６６】
ある語彙構文パターンＡを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合に属するエンティテイペア数Ｎ１、
語彙構文パターンＡとは異なる語彙構文パターンＢ持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合に属するエンティテイペア数Ｎ３、
語彙構文パターンＡを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合と語彙構文パターンＢを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合の重複部分の集合に属する重複エンティテイペア数Ｎ２、
さらに、上記３つのエンティテイペア数の比率情報を要素とした重なり割合行列Ｍを生成する。この処理については後述する。
【００６７】
語彙構文パターン：ｂｏｒｎ  ｉｎに対して、関連性ラベル［ＰＬＡＣＥ  ＯＦ  ＤＥＡＴＨ］が付与されることは関連性ラベルの誤った付与処理である。
このようなラベル設定誤りの発生メカニズムについて、図６を参照して説明する。
【００６８】
図６には、２つの異なる語彙構文パターン、
ｂｏｒｎ  ｉｎ
ｍｏｖｅｄ  ｔｏ
これらを含むフレーズから抽出されたエンティテイペアの集合（集合Ａ，Ｂ）を示している。
【００６９】
語彙構文パターン（ｂｏｒｎ  ｉｎ）を含むフレーズのエンティテイペアの集合Ａの一部に正しい関連性ラベル［ＯＲＩＧＩＮ］が付与される。
その一方、語彙構文パターン（ｍｏｖｅｄ  ｔｏ）を含むフレーズのエンティテイペアの集合Ｂの一部にも誤った関連性ラベル［ＯＲＩＧＩＮ］が付与される。
【００７０】
なお、集合Ａ，Ｂの交わりは、文書データ内において、語彙構文パターン（ｂｏｒｎ  ｉｎ）と共に出現し、かつ（ｍｏｖｅｄ  ｔｏ）とも共に出現するエンティテイペアの集合である。
このようなエンティテイペアに対して関連性ラベル［ＯＲＩＧＩＮ］を付与する処理を行った場合、そのエンティテイペアが語彙構文パターン（ｍｏｖｅｄ  ｔｏ）に対するエンティテイペアである場合は関連性ラベルの設定誤りとなる。
【００７１】
本開示の情報処理装置は、例えば、このようなメカニズムで発生する関連性ラベルの設定誤りを考慮して、正しいラベル設定を実現する。
図７は、本開示の情報処理装置において利用する関連性ラベル付与のモデルの一例を説明する図である。
【００７２】
図６を参照して説明したと同様、２つの異なる語彙構文パターン、
ｂｏｒｎ  ｉｎ
ｍｏｖｅｄ  ｔｏ
これらを含むフレーズから抽出されたエンティテイペアの集合（集合Ａ，Ｂ）を示している。
【００７３】
語彙構文パターン（ｂｏｒｎ  ｉｎ）を含むフレーズから抽出されたエンティテイペアの集合（集合Ａ）の要素数Ｎ１、
語彙構文パターン（ｍｏｖｅｄ  ｔｏ）を含むフレーズから抽出されたエンティテイペアの集合（集合Ｂ）の要素数Ｎ３、
とする。さらに、
これらの重複部分、すなわち、フレーズ中に語彙構文パターン（ｂｏｒｎ  ｉｎ）と（ｍｏｖｅｄ  ｔｏ）が出現するフレーズから抽出されたエンティテイペアの集合の要素数Ｎ２、
とする。
【００７４】
集合Ａに属するエンティテイペアに関連性ラベル［ＯＲＩＧＩＮ］が付与される確率をａとする。
この場合、語彙構文パターン（ｍｏｖｅｄ  ｔｏ）に対して、誤って関連性ラベル［ＯＲＩＧＩＮ］が付与される確率は、
ａ×（Ｎ２／Ｎ３）
として見積もることができる。
【００７５】
次に、図８を参照して、本開示の情報処理装置において利用する潜在変数Ｚｃについて説明する。
これまで、説明してきたように、エンティテイペアに対して設定される関連性ラベルは、エンティテイペアを抽出したフレーズに含まれる語彙構文パターンと対応づけられるが、語彙構文パターンと関連性ラベルとの対応関係が正しいか否かの判定を自動的に行うことは困難である。
【００７６】
本開示の処理では、この判定処理の指標となる潜在変数Ｚｃを定義して利用する。（ここではある１つの関連性ラベルに着目する。）
Ｚｃは、０，１の値に設定される変数であり、各値に応じて以下の意味を示す。
Ｚｃ＝１：語彙構文パターンｃを含むフレーズのエンティテイペアに付与されたラベルが正しい。
Ｚｃ＝０：語彙構文パターンｃを含むフレーズのエンティテイペアに付与されたラベルが正しくない。
【００７７】
図８（ｂ）には共通部分を持つ２つの語彙構文パターンｃ１，ｃ２の関係例を３種類示している。
（ｂ１）は、図７を参照して説明した例に対応し、
語彙構文パターンｃ１に正しい関連性ラベルが付与される確率をａとしたとき、
異なる語彙構文パターンｃ２に正しくない関連性ラベルが付与される確率は、
ａ×（Ｎ２／Ｎ３）
であることを示している。
【００７８】
（ｂ２），（ｂ３）は、２つの異なる語彙構文パターンにインタラクション（相互作用）がない場合の例である。
（ｂ２）は、２つの異なる語彙構文パターンの双方に正しいラベル設定が行われた場合（Ｚｃ１＝１，Ｚｃ２＝１）であり、双方に正しい関連性ラベルの付与される確率はａとなる。
（ｂ３）は、２つの異なる語彙構文パターンの双方に誤ったラベル設定が行われた場合（Ｚｃ１＝０，Ｚｃ２＝０）である。
【００７９】
本開示の情報処理装置では、このような、語彙構文パターンを含むフレーズのエンティテイペアに付与されたラベルが正しいか正しくないかを示す潜在変数を用いた処理を行う。
なお、処理の詳細については後述する。
【００８０】
本開示の情報処理装置では、ある語彙構文パターンに設定される関連性ラベルの設定が正しいか誤りであるかを所定の確率モデルを設定して推定を行う。
この確率モデルを用いた処理に際して、複数の語彙構文パターンに対応するエンティテイペア集合の数を用いて生成する行列Ｍを用いる。
【００８１】
行列Ｍについて、図９を参照して説明する。
行列Ｍを構成する行列要素（ｍｃ'ｃ）は、図６〜図８を参照して説明したと同様の、複数の異なる語彙構文パターンのエンティテイペアの集合に含まれる要素数Ｎ１〜Ｎ３を用いて算出する。すなわち、
語彙構文パターン（Ｃ'）を含むフレーズから抽出されたエンティテイペアの集合（集合Ａ）の要素数Ｎ１、
語彙構文パターン（Ｃ）を含むフレーズから抽出されたエンティテイペアの集合（集合Ｂ）の要素数Ｎ３、
とする。さらに、
これらの重複部分のエンティテイペアの集合の要素数Ｎ２、
とする。
【００８２】
行列Ｍを構成する行列要素（ｍｃ'ｃ）は、ｃ'番目の語彙構文パターンとｃ番目の語彙構文パターンの共通部分のｃ番目の語彙構文パターンから見た割合に相当する。
同様に、行列Ｍを構成する行列要素（ｍｃｃ'）は、ｃ番目の語彙構文パターンとｃ'番目の語彙構文パターンの共通部分のｃ'番目の語彙構文パターンから見た割合に相当する。
ｍｃ'ｃ＝Ｎ２／Ｎ３
ｍｃｃ'＝Ｎ２／Ｎ１
となる。
ただし、
ｍｃｃ＝０
とする。
【００８３】
このように、本開示の情報処理装置では、ある語彙構文パターンに設定される関連性ラベルの設定が正しいか誤りであるかを所定の確率モデルを設定して推定を行う。
この確率モデルを用いた処理に際して、図９を参照して説明した複数の語彙構文パターンに対応するエンティテイペア集合の数を用いて算出する行列要素から構成される行列Ｍを用いた処理を行う。
【００８４】
［２．情報処理装置の構成と処理シーケンスについて］
次に、本開示の情報処理装置の構成と処理シーケンスについて説明する。
図１０は本開示の一実施例に係る情報処理装置の主要部の構成を示す図である。
図１０に示す情報処理装置の実行する全体処理のフローチャートを図１１に示す。
図１０に示すように情報処理装置１００は、文書解析部１０１、３つ組みデータベース（ＤＢ）１０２、ラベル付与部１０３、関連性テータベース（ＤＢ）１０４を有する。
なお、情報処理装置１００は、図１０に示す構成の他、以下で説明する処理を実行するプログラムを記録したメモリ、さらに、プログラム実行機能としてのＣＰＵを備えた制御部を有する。
【００８５】
なお、以下に説明する実施例では、一例として、
拡張対象として利用する既存の関連性データベース（ＤＢ）１０４には、すでに関連性ラベル：ＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥ（人物と場所が生誕地の関係にある）と、それに対応するエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）のペア集合が登録されているものとする。
情報処理装置１００は、この情報を元に、新たな文書から抽出したエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアに対して、正しい関連性ラベルを設定する処理を高精度に実行する。
なお、処理対象文書の言語は英語とする。
また、以下に説明する実施例は、あるエンティテイペアに対して設定された関連性ラベルが１つの場合であるが、他の関連性ラベルが存在する場合でも同様の処理が可能である。
【００８６】
図１１に示すフローに従って、情報処理装置１００の実行する処理について説明する。
情報処理装置１００は、図１１に示すフローに従って、以下の処理を実行する。
（ステップＳ１０１）
文書群からエンティテイペアを含むフレーズの抽出
（ステップＳ１０２）
フレーズから語彙構文パターンとエンティテイペアを抽出し、３つ組みＤＢに登録
（ステップＳ１０３）
３つ組みデータベース（ＤＢ）から３つ組を読み込む
（ステップＳ１０４）
関連性データベース（ＤＢ）からラベルデータを読み込む
（ステップＳ１０５）
語彙構文パターンの選択
（ステップＳ１０６）
所定のラベル付与アルゴリズムに従って、エンティテイに対する関連性ラベルを付与
（ステップＳ１０７）
エンティテイペアを関連性ラベルとともに関連性データベース（ＤＢ）に登録
【００８７】
以下、図１１に示すフローチャートにおける各ステップの処理の詳細について説明する。
【００８８】
［３．各処理の詳細について］
（３−１．文書からのフレーズ抽出処理（ステップＳ１０１〜Ｓ１０２）の詳細）
まず、文書からのフレーズ抽出処理について説明する。
これは、図１１に示すフローチャートのステップＳ１０１、Ｓ１０２の処理に対応する。すなわち、
（ステップＳ１０１）
文書群からエンティテイペアを含むフレーズの抽出
（ステップＳ１０２）
フレーズから語彙構文パターンとエンティテイペアを抽出し、３つ組みデータベース（ＤＢ）に蓄積
これらの処理である。
【００８９】
ステップＳ１０１、Ｓ１０２において実行する処理、すなわち、文書群からエンティテイペアを含むフレーズを抽出する処理は、図１０に示す情報処理装置１００の文書解析部１０１で行われる。
ステップＳ１０１、Ｓ１０２において実行する文書群からのフレーズの抽出処理の詳細フローチャートを図１２に示す。
【００９０】
図１２に示すフローに従って、文書群からのフレーズの抽出処理について説明する。
なお、本処理は、既存の関連性データベースがあることを前提として、このデータベースに対する拡張処理を、新たな文書データに基づいて実行する処理である。
【００９１】
ステップＳ２０１において、新たな文書の読み込みを実行する。
ステップＳ２０２において、読み込み文書から文を特定する。
ステップＳ２０３において、特定した文から、固有名詞抽出処理を行い、文書から固有名詞を特定する。
なお、本実施例では固有名詞を関連性データベースに登録するエンティテイ、すなわち、関連性ラベルに対応付けて登録するエンティテイとする。
【００９２】
ステップＳ２０４において、固有名詞が２つ以上出現する文を抽出する。
ステップＳ２０５において、依存構造構文解析を実行して、構文木を作成する。
【００９３】
次のステップＳ２０６では、次の条件をすべて満たすエンティテイペア（＝固有名詞ペア）を特定する。
（条件１）２つのエンティテイ（固有名詞）をつなぐ構文木パスにおいて、文の区切りとなるような依存関係が存在しない（関係代名詞など）
（条件２）構文木における２つのエンティテイ（固有名詞）間の依存パスの長さが３以下
（条件３）文書上での表現において、２つのエンティテイ（固有名詞）の間の単語の数が１０以下
【００９４】
なお、抽出されたエンティテイペア間の構文木パス上の単語を先頭から順に並べたものを語彙構文パターンと呼ぶ。
ステップＳ２０７において、フレーズに含まれるエンティテイペアと語彙構文パターンを３つ組みＤＢ１０２に登録する。
なお、３つ組みとは、
２つのエンティテイ、すなわち「エンティテイペア」と、
２つのエンティテイを結ぶ構文木パス上の単語、すなわち、「語彙構文パターン」
これらのデータの組み合わせを意味する。
なお、３つ組みＤＢ１０２に登録するデータとしては、さらに、エンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアのタイプ（ｌｏｃａｔｉｏｎ，  ｐｅｒｓｏｎなど）を含んでもよい。
【００９５】
「エンティテイペア」と、「語彙構文パターン」を３つ組みＤＢ１０２に格納する処理は、図１１に示すフローのステップＳ１０２の処理に対応する。
なお、異なるフレーズに、同じエンティテイペアと同じ語彙構文パターンが出現した場合は、別の３つ組みとして扱い、異なる３つ組みデータとして３つ組みＤＢ１０２に個別に登録する。
【００９６】
図１３に上記処理で抽出されたエンティテイペアを含むフレーズ（３つ組みデータ）の例を示す。
図１３（ａ）は、処理対象の文書の一部を示している。
図１３（ｂ）は、図４（ａ）に示す文書から抽出され、３つ組みＤＢ１０２に登録した３つ組みデータ、すなわち、「エンティテイペア」と「語彙構文パターン」の例である。
【００９７】
図１３（ａ）に示すように、処理対象文書に、
「・・・Ｔｈｅ  Ｊａｃｋｓｏｎ  ｂｒｏｔｈｅｒｓ  ｓｉｇｎｅｄ  ａ  ｎｅｗ  ｃｏｎｔｒａｃｔ  ｗｉｔｈ  ＢＢＳ  Ｒｅｃｏｒｄｓ  ｉｎ  Ｊｕｎｅ  １９７５，・・・  Ｔｏｍ  Ｊａｃｋｓｏｎ  ｂｏｒｎ  ｉｎ  Ｉｎｄｉａｎａ，・・・」
この文書が含まれる。
【００９８】
この図１３（ａ）に示す文書から、図１３（ｂ）に示す「エンティテイペア」と「語彙構文パターン」（＝３つ組みデータ）が抽出される。
（ｂ１）Ｔｈｅ  Ｊａｃｋｓｏｎ  ｂｒｏｔｈｅｒｓ，  ｓｉｇｎｅｄ  ｃｏｎｔｒａｃｔ  ｗｉｔｈ，ＢＢＳ  Ｒｅｃｏｒｄｓ
（ｂ２）Ｔｏｍ  Ｊａｃｋｓｏｎ，  ｂｏｒｎ  ｉｎ，  Ｉｎｄｉａｎａ
なお、本例では固有名詞をエンティテイとして抽出し、このエンティテイを構文木上で結ぶパス上の単語の組み合わせを語彙構文パターンとして抽出している。
【００９９】
抽出フレーズ（ｂ１）において、
エンティテイペアは、
Ｔｈｅ  Ｊａｃｋｓｏｎ  ｂｒｏｔｈｅｒｓ
ＢＢＳ  Ｒｅｃｏｒｄｓ、
語彙構文パターン（構文木上で結ぶパス上の単語）は、
ｓｉｇｎｅｄ  ｃｏｎｔｒａｃｔ  ｗｉｔｈ
である。
【０１００】
また、抽出フレーズ（ｂ２）において、
エンティテイペアは、
Ｔｏｍ  Ｊａｃｋｓｏｎ
Ｉｎｄｉａｎａ、
語彙構文パターン（構文木上で結ぶパス上の単語）は、
ｂｏｒｎ  ｉｎ
である。
なお、３つ組データを抽出したフレーズが定まれば、共に出現するエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアは同じ関連性を示すものとする。
【０１０１】
以下、１つの処理例として、３つ組みデータベース１０２に登録された３つ組みデータに対して、関連性ラベル（ＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥ）を対応づける処理例について説明する。
【０１０２】
（３−２．抽出した３つ組データから関連性ラベル設定対象を選択する処理（ステップＳ１０３〜Ｓ１０５）の詳細）
次に、３つ組みデータベースに登録したデータから、関連性ラベルを設定する対象データを選択する処理について説明する。
なお、以下では、３つ組みデータベースに登録したデータ、すなわち、
エンティテイペア、
語彙構文パターン、
これらの３つ組みデータを抽出した文を「フレーズ」として説明し、そのフレーズに対して関連性ラベルを設定する処理として説明する。
この処理は、フレーズから抽出され、３つ組みデータベースに登録されたエンティテイペアに対して関連性ラベルを付与する処理にも相当する。
【０１０３】
この処理は、図１１に示すフローのステップＳ１０３〜ステップＳ１０５に対応する。すなわち、
（ステップＳ１０３）
３つ組みデータベース（ＤＢ）から登録３つ組（エンティテイペア、語彙構文パターン）を読み込む
（ステップＳ１０４）
関連性データベース（ＤＢ）から、既存のラベルデータ（関連性ラベル）を読み込む
（ステップＳ１０５）
関連性ラベル設定対象とする語彙構文パターンの選択
これらの処理である。
これらの処理は図１に示すラベル付与部１０３において行われる。
【０１０４】
なお、このステップＳ１０３〜Ｓ１０５の一連の処理には、例えば、関連性データベース１０４の登録情報と関係の薄い語彙構文パターンを含む３つ組と、文書中における出現頻度が小さく有用でないと判定された語彙構文パターンを含む３つ組を取り除く処理が含まれる。
【０１０５】
図１１に示すフローのステップＳ１０３〜ステップＳ１０５の処理の詳細について、図１４に示すフローチャートを参照して説明する。
ステップＳ３０１において、ラベル付与部１０３は、３つ組みＤＢ１０２に登録されたすべての３つ組みデータを取得する。
次に、ステップＳ３０２において、３つ組みＤＢ１０２に登録された出現する語彙構文パターンごとに、その語彙構文パターンと共に出現するエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアの集合Ｓ（ｐ）を構成する。
【０１０６】
ある語彙構文パターンｐに対応するエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアの集合をＳ（ｐ）とする。
エンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアの集合：Ｓ（ｐ）の具体例を図１５に示す。
図１５に示す例は、
語彙構文パターンに相当する単語列「ｂｏｒｎ  ｉｎ」が含まれる３つ組に含まれるエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアとして、
（Ｔａｒｏ，Ｔｏｋｙｏ）
（Ｔｏｍ，Ｉｎｄｉａｎａ）
（Ｈａｎａｋｏ，  Ｃｈｉｂａ）
・・
これらのエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアの集合：Ｓ（ｐ）が存在することを示す。
【０１０７】
次に、ステップＳ３０３において、エンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアの集合：Ｓ（ｐ）の要素数が、１０以下となる語彙構文パターンｐを３つ組みデータベース１０２から取り除く。
この処理は、文書中における出現頻度が小さく有用でないと判定された語彙構文パターンを取り除く処理に相当する。
【０１０８】
次に、ステップＳ３０４において、関連性データベース１０４から、すべてのエンティテイペアを読み出す。
次に、ステップＳ３０５において、集合Ｓ（ｐ）が関連性データベース１０４に存在するエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアを含まない場合、対応する語彙構文パターンｐを３つ組みデータベース１０２から除去する。
この処理は、関連性データベース１０４の登録情報と関係の薄い語彙構文パターンを取り除く処理に相当する。
【０１０９】
（３−３．関連性ラベルの付与処理（ステップＳ１０６〜Ｓ１０７）の詳細）
次に、関連性ラベルの付与処理とデータベースへの登録処理について説明する。
この処理は、図１１に示すフローのステップＳ１０６〜Ｓ１０７の処理に対応する。すなわち、
（ステップＳ１０６）
所定のラベル付与アルゴリズムに従って、エンティテイに対する関連性ラベルを付与
（ステップＳ１０７）
エンティテイペアを関連性ラベルとともに関連性データベース（ＤＢ）に登録
これらの処理である。
これらの処理は、図１０に示すラベル付与部１０３において行われる。
【０１１０】
ステップＳ１０５において処理対象として選択された語彙構文パターンに対して、さらに、関連性ラベル（ＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥ）を選択的に付与する。
具体的には、ステップＳ１０５において選択された部位構文パターンｐに対応するエンティテイペアの集合Ｓ（ｐ）の各要素のエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアついて、関連性データベースにそのエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアが存在（登録）するか否かを調べ、存在した場合、語彙構文パターンｐに関連性ラベルＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥを付与する。これをすべての語彙構文パターンに対して行う。
【０１１１】
図１１に示すフローのステップＳ１０６の処理の詳細シーケンスについて、図１６に示すフローチャートを参照して説明する。
なお、前述のように、語彙構文パターンｐに対応するエンティテイペアの集合Ｓ（ｐ）とする。
また、
ステップＳ１０５において処理対象語彙構文パターンとして選択された語彙構文パターンの総数をＣ個とする。
語彙構文パターンのインデックスをｃ＝１，２，・・・・Ｃとする。
このとき、
語彙構文パターンｐに対応するエンティテイペアの集合Ｓ（ｐ）の要素数（エンティテイペアの総数）をＮｃ、
ｃ番目の語彙構文パターンにおいてラベルが付与されたエンティテイペアの個数をｎｃとする。
【０１１２】
図１１に示すフローのステップＳ１０６において実行するラベル付与アルゴリズムは、上記パラメータＮｃとｎｃを用いて表現される確率モデルを利用して実行する。
この処理においては、以下のパラメータを利用する。
【０１１３】
（パラメータ：Ｚ（＝Ｚｃ））
Ｚｃ：ｃ番目の語彙構文パターンと関連性ラベルのペアごとに割り当てられる２値のパラメータ
Ｚｃ＝１はｃ番目の語彙構文パターンが特定の関連性ラベル、本実施例ではＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥが設定されるべき語彙構文パターンのであることを表す。
Ｚｃ＝０はｃ番目の語彙構文パターンが特定の関連性ラベル、本実施例ではＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥが設定されべき語彙構文パターンでないことを表す。
このパラメータの推定結果が、語彙構文パターンと関連性ラベルＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥの対応関係となる。
【０１１４】
（パラメータ：ａ）
関連性ラベルごとに割り当てられる０以上１以下の実数値パラメータ。
特定の関連性ラベル、本実施例ではＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥの関連性を持つエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアが、関連性データベース１０４に登録されている確率を表す。
【０１１５】
（パラメータｓ）
文書に対して割り当てられる０以上の実数値パラメータ。
エンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアの多義性以外の原因で語彙構文パターンに誤って関連性ラベルＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥが付与される確率を表す。
【０１１６】
これらのパラメータ：Ｚｃ、ａ、ｓを利用する。
さらに、本実施例の処理では、語彙構文パターンに対応するすべてのエンティテイペアについて、共通して出現するエンティテイペアの数をカウントして利用する。すなわち、
すべての異なる語彙構文パターン：ｐ≠ｐ'について、
語彙構文パターンｐと語彙構文パターンｐ'に対応するエンティテイペアの集合の重複数：Ｓ（ｐ）∩Ｓ（ｐ'）の要素数についてもカウントする。
前述の語彙構文パターンｐに対応するエンティテイペアの集合Ｓ（ｐ）の要素数（エンティテイペアの総数）をＮｃは、この重複数についてもカウントした値として設定する。
【０１１７】
これは語彙構文パターンに誤った関連性ラベルを付与してしまう確率の見積もりに利用する。
確率モデルが定義されれば、最尤推定などでパラメータを求めることができる。前述のように、語彙構文パターンと関連性ラベルのペアごとに割り当てられる２値のパラメータ：Ｚｃが語彙構文パターンと特定の関連性ラベル、本実施例ではＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥの対応関係を示すことになる。
【０１１８】
以下、ラベル付与処理例として、２つの確率モデルを利用した処理例について、順次説明する。
【０１１９】
（３−３−１．確率モデル１を利用した処理例）
まず、確率モデル１を利用したラベル付与処理例について説明する。
基本的な処理としては、以下に示す（式１）に従った確率密度分布を設定し、この（式１）に従って、ａとＺを推定する処理を行う。
【０１２０】
【数１】
2012212422.tif 000003
【０１２１】
上記（式１）は、
ａ，Ｍ，ｓの値に応じて、Ｄ，Ｚの発生する確率を示す式である。
この（式１で示される）確率密度分布に従って、ａとＺを推定する処理を行う。
ａは、前述したように、０≦ａ≦１となるパラメータであり、
関連性ラベルごとに割り当てられる０以上１以下の実数値パラメータである。
特定の関連性ラベル、本実施例ではＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥの関連性を持つエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアが、関連性データベース１０４に登録されている確率を表す。
【０１２２】
【数２】
2012212422.tif 000004
【０１２３】
は、１か０の値をとる潜在変数であり、１ならばその語彙構文パターンに特定のラベル、本実施例では、ＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥを付与することは正しく、０ならばその語彙構文パターンに特定のラベル、本実施例では、ＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥを付与することは正しくないことを示す。
【０１２４】
なお、上記（式１）において、
ｃは集合Ｓに含まれる語彙構文パターンのインデックスであり、
ｃ＝１，２，・・・Ｃである。
処理対象とする語彙構文パターンの総数はＣ個である、すなわち、ステップＳ１０５で選択された処理対象語彙構文パターンの総数はＣ個であるとする。
また、Ｎｃは、前述のようにｃ番目の語彙構文パターンに対応するエンティテイペアの集合Ｓ（ｐ）の要素数（エンティテイペアの総数）、
ｎｃは、ｃ番目の語彙構文パターンにおいてラベルが付与されたエンティテイペアの個数、
である。
【０１２５】
また、上記（式１）において、ｂｃは、語彙構文パターンが特定の関連性ラベル、本実施例ではＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥの関連性を示すものでない場合に、ラベルがエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアに付与される確率（誤り確率）を示す。複数個のエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペア集合の共通部分の共通部分を考慮している。
本実施例では、誤り確率ｂｃの算出式として上記の（式２）を適用している。
誤り確率ｂｃの算出式（式２）に適用される各パラメータは、以下のパラメータである。
【０１２６】
【数３】
2012212422.tif 000005
【０１２７】
｜Ｔ｜は、集合Ｔの要素数を表す。
上記（式１）に従った確率モデルを利用したラベル付与処理は以下の手順で実行する。
まず、上記（式１）に従って、ａとＺを推定する処理を行う際に適用する行列Ｍを定義する。
図１６のフローに示すステップＳ４０１の処理である。
【０１２８】
本開示の情報処理装置のラベル付与部１０３は、エンティテイペアと関連性ラベルの登録情報を持つ既存の関連性データベースの登録情報と、該関連性データベースの生成対象となった既存文書データの解析によって、エンティテイペアを含むフレーズに含まれる複数の語彙構文パターンの出現数を取得する。具体的には、以下の各データを取得する。
【０１２９】
ある語彙構文パターンＡを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合に属するエンティテイペア数Ｎ１、
語彙構文パターンＡとは異なる語彙構文パターンＢ持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合に属するエンティテイペア数Ｎ３、
語彙構文パターンＡを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合と語彙構文パターンＢを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合の重複部分の集合に属する重複エンティテイペア数Ｎ２、
さらに、上記３つのエンティテイペア数の比率情報を要素とした重なり割合行列Ｍを生成する。
【０１３０】
行列Ｍはｃ×ｃの行列であり、以下の式によって定義される。
【０１３１】
【数４】
2012212422.tif 000006
である。
【０１３２】
ここで、Ｎｃ'はｃ'番目のＳ（ｐ）の要素数、
Ｎｃはｃ番目のＳ（ｐ）の要素数、
Ｎｃ'ｃ＝Ｎｃｃ'はｃ番目のＳ（ｐ）とｃ'番目のＳ（ｐ）の共通部分の要素数とする。
ｍｃ'ｃはｃ'番目のＳ（ｐ）とｃ番目のＳ（ｐ）の共通部分のｃ番目のＳ（ｐ）から見た割合である。これはｃ'番目の語彙構文パターンに特定の関連性ラベル、本実施例ではＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥを付与することが正しく、ｃ番目の語彙構文パターンにＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥを付与することが誤りの場合、ｃ番目のＳ（ｐ）の要素に誤ってＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥを付与してしまう確率を見積もることに利用される。
【０１３３】
図１６に示すフローチャートのステップＳ４０１において、行列Ｍを生成した後、
次に、ステップＳ４０２において、前述の（式１）に基づいて、Ｚとａを推定する。例えば、最尤推定法を適用して推定処理を行う。なお、推定手法としては、その他の手法、例えば、事後確率最大化法やベイズ法を適用した推定処理を行ってもよい。
【０１３４】
最尤推定の推定アルゴリズムの一例を下記に示す。
（ｉ）Ｚとａをランダムに初期化する
（ｉｉ）収束する（Ｚの変化がなくなる、かつａの最急上昇法後の変化が０．００１以下となる）まで、以下のパラメータ更新を交互に繰り返す。
（ｉｉ−ｉ）Ｚを固定した上で、ａを最急上昇法で推定
（ｉｉ−ｉｉ）ａを固定した上で、Ｚをｃについてランダムに並べ替え、他のＺｃを固定しながら各Ｚｃについて尤度が最大になるように順次値を再設定する。これをＺの変化が起こらなくなるまで繰り返す。
【０１３５】
ステップＳ４０２では、このような最尤推定処理、あるいは事後確率最大化法やベイズ法によって、Ｚとａを推定する。
【０１３６】
最後に、ステップＳ４０３において、ステップＳ４０２で取得した推定結果としてのＺの値に基づいて、関連性ラベルを選択語彙構文パターンに対して設定する。
すなわち、Ｚｃ＝１と判定された語彙構文パターンに対して、関連性ラベル（本実施例ではＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥ）を付与する。
【０１３７】
ただし、上記（式２）に示す誤り確率ｂｃの算出式は、計算量が大きいという問題がある。
従って、計算コストの削減のため、誤り確率ｂｃは、近似的に以下の計算式に従って算出してもよい。
【０１３８】
【数５】
2012212422.tif 000007
【０１３９】
（３−３−２．確率モデル２を利用した処理例）
次に、確率モデル２を利用したラベル付与処理例について説明する。
次の（式３）に示す確率密度分布を考える。
【０１４０】
【数６】
2012212422.tif 000008
【０１４１】
同様に尤度を最大にするＺとａを求める。これは０≦ｂｃ≦１の制約付き最適化問題となる。
制約付き最尤推定アルゴリズムの一例を下記に示す。
（ｉ）Ｚとａを制約が満たされるようにランダムに初期化する
（ｉｉ）収束する（Ｚの変化がなくなる、かつａの最急上昇法後の変化が０．００１以下となる）まで、以下のパラメータ更新を交互に繰り返す。ただし、各更新後のパラメータが制約を破った場合そこでアルゴリズムを停止し、直前の値を推定結果として返す。
（ｉｉ−ｉ）Ｚを固定した上で、ａを最急上昇法で推定
（ｉｉ−ｉｉ）ａを固定した上で、Ｚをｃについてランダムに並べ替え、他のＺｃを固定しながら各Ｚｃについて尤度が最大になるように順次値を再設定する。これをＺの変化が起こらなくなるまで繰り返す。
なお、ａとＺと共に、主な要因であるエンティテイペアの一致以外の原因によるラベル誤り確率を示すパラメータｓを推定しても良い。
【０１４２】
特に、すべてのｃについて、
【０１４３】
【数７】
2012212422.tif 000009
【０１４４】
であればどのようなＺやａでも
０≦ｂｃ≦１
を満たすので、制約付き最適化にはならない。
条件を満たせばこの方が少ない計算量で済む。Ｚとａを最尤推定で推定する。事後確率最大化法やベイズ法で推定しても良い。
【０１４５】
最尤推定の推定アルゴリズムの一例を下記に示す。
（ｉ）Ｚとａをランダムに初期化する
（ｉｉ）収束する（Ｚの変化がなくなる、かつａの最急上昇法後の変化が０．００１以下となる）まで、以下を交互に繰り返す。
（ｉｉ−ｉ）Ｚを固定した上で、ａを最急上昇法で推定
（ｉｉ−ｉｉ）ａを固定した上で、Ｚをｃについてランダムに並べ替え、他のＺｃを固定しながら各Ｚｃについて尤度が最大になるように順次値を再設定する。これをＺの変化が起こらなくなるまで繰り返す。
ａとＺと共にｓを推定しても良い。
【０１４６】
このように、上述した確率モデル１〜２のいずれかを適用した処理によって推定されたＺに基づき、Ｚｃ＝１である語彙構文パターンにＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥを付与する。
この結果を、関連性データベースに登録する。図１１のステップＳ１０７の処理である。
【０１４７】
［４．エンティテイ（エンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ））ペアの追加処理について］
次に、図１１のステップＳ１０７の処理について説明する。この処理は、図１０に示すラベル付与部１０３の処理として実行される。
ＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥに付与された語彙構文パターンｐのエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペア集合Ｓ（ｐ）のうち、関連性ＤＢに存在しないエンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアを関連性ＤＢに追加する。
【０１４８】
以上の処理によって、関連性データベースの拡張処理が実行される。
上述した処理により、以下のような効果が期待される。
＊関連性ＤＢの関連性ラベルを、エンティテイ（ｅｎｔｉｔｙ）ペアの関連を示す語彙構文パターン（文書から抽出する）に付与する際に、誤ったラベルを減らすことができる。関連性ＤＢの拡張、関連ＤＢによる文書データへのラベル付け、ブートストラップ手法に共通して出現する課題である。
＊各語彙構文パターンに対して、ラベルごとに異なる基準でラベルが誤りかどうかを検出できる。
＊結果に大きな影響を与えるようなパラメータの設定をする必要がないので、幅広く適用できる。
【０１４９】
なお、上述した実施例では、既存の関連性データベースを利用した処理例として、既存の関連性データベースに登録された関連性ラベル：ＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥを適用した処理例について説明したが、例えば、既存の関連性データベースの利用ができない場合、あるいは既存の関連性データベースに登録されていない関連性ラベルを設定する処理を行う場合には、以下の処理を事前処理として実行すれば、上述した実施例と同様の処理が可能である。
【０１５０】
すなわち、付与したい関連性ラベル、例えばＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥを説明しているフレーズ（文）を複数、選択する。例えばｂｏｒｎ  ｉｎ  を含むフレーズである。この処理は、人がフレーズを確認して確実に行う。
これらのフレーズから抽出したエンティテイペアと関連性ラベル（ＢＩＲＴＨＰＬＡＣＥ）を仮の関連性データベースに登録する。
この仮の関連性データベースを既存の関連性データベースとして仮定した処理を行えばよい。
【０１５１】
［５．本開示の構成のまとめ］
以上、特定の実施例を参照しながら、本開示の実施例について詳解してきた。しかしながら、本開示の要旨を逸脱しない範囲で当業者が実施例の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。本開示の要旨を判断するためには、特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。
【０１５２】
なお、本明細書において開示した技術は、以下のような構成をとることができる。
（１）  文書データから関連性ラベルを付与するエンティテイペアを含むフレーズを抽出する文書解析部と、
前記エンティテイペアの関連性を示す関連性ラベルを付与するラベル付与部を有し、
前記ラベル付与部は、
エンティテイペアと関連性ラベルの登録情報を持つ既存の関連性データベースの登録情報と、関連性データベースに登録されているエンティテイペアを含むフレーズが少なくとも１つ存在する文書データの解析によって、
エンティテイペアを含むフレーズに含まれる語彙構文パターンを取得し、前記文書データでの各前記語彙構文パターンの文書データ内での出現数を取得し、
前記語彙構文パターンの各ペアにおいて、文書データ内で各ペア両方と共に出現するエンティテイペアの数をカウントし、
前記カウントと、
関連性ラベル付与の正当性を示すパラメータＺと、
関連性ラベルが正しく付与される確率を示すパラメータａと、
を含む確率密度分布からなる確率モデルを設定し、該確率モデルにおいて尤度を最大にするＺ、ａを算出して、前記文書データから抽出したエンティテイペアに対する関連性ラベルの正当性を評価して、評価結果に基づく関連性ラベル付与処理を実行する情報処理装置。
【０１５３】
（２）前記ラベル付与部は、エンティテイペアと関連性ラベルの登録情報を持つ既存の関連性データベースの登録情報と、該関連性データベースに登録されているエンティテイペアを含むフレーズが少なくとも１つ存在する文書データの解析によって、エンティテイペアを含むフレーズに含まれる語彙構文パターンを取得し、ある語彙構文パターンＡを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合に属するエンティテイペア数Ｎ１と、語彙構文パターンＡとは異なる語彙構文パターンＢ持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合に属するエンティテイペア数Ｎ３と、語彙構文パターンＡを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合と語彙構文パターンＢを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合の重複部分の集合に属する重複エンティテイペア数Ｎ２と、を取得し、上記３つのエンティテイペア数の比率情報を要素とした重なり割合行列Ｍを生成し、前記行列Ｍを用いた確率モデルを用いて、前記文書データから抽出したエンティテイペアに対する関連性ラベルの正当性を評価して、評価結果に基づく関連性ラベルの付与処理を実行する前記（１）に記載の情報処理装置。
【０１５４】
（３）前記重なり割合行列Ｍは、前記Ｎ３と前記Ｎ２の比率、Ｎ２／Ｎ３と、
前記Ｎ１と前記Ｎ２の比率、Ｎ２／Ｎ１を要素として設定した行列である前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）前記ラベル付与部は、前記確率モデルを用い、パラメータＺ，ａの値を逐次変更して収束した結果として得られるパラメータＺの値に応じて、前記文書データから抽出したエンティテイペアに関連性ラベルを付与する処理を行う前記（１）〜（３）いずれかに記載の情報処理装置。
【０１５５】
（５）前記パラメータＺは、関連性ラベルの設定が正しい場合と、正しくない場合とによって１か０の値を持つパラメータである前記（１）〜（４）いずれかに記載の情報処理装置。
（６）前記文書解析部は、関連性ラベルを付与するエンティテイペアを含むフレーズを抽出し、該フレーズに含まれるエンティテイペアと、前記フレーズの構文木において、前記エンティテイペア相互を結ぶ最短のパスに含まれる単語列を、語彙構文パターンとして取得し、これらのデータを３つ組みデータベースに格納する処理を行う前記（１）〜（５）いずれかに記載の情報処理装置。
【０１５６】
（７）前記ラベル付与部は、前記３つ組みデーダースに格納されたデータから、関連性ラベルの付与対象とするフレーズを選択する処理を実行する構成であり、前記３つ組データベースに格納された１つの語彙構文パターンに対応するエンティテイペアの数が規定値より小さい語彙構文パターンと、前記既存の関連性データベースに登録されているエンティテイペアの集合に含まれないエンティテイペアに対応する語彙構文パターンと、を処理対象から排除する処理を行う前記（１）〜（６）いずれかに記載の情報処理装置。
（８）前記ラベル付与部は、前記パラメータＺ、ａの推定処理として、以下の最尤推定の推定アルゴリズム、
（ｉ）Ｚとａをランダムに初期化する
（ｉｉ）収束する（Ｚの変化がなくなる、かつａの最急上昇法後の変化が０．００１以下となる）まで、以下のパラメータ更新を交互に繰り返す。
（ｉｉ−ｉ）Ｚを固定した上で、ａを最急上昇法で推定
（ｉｉ−ｉｉ）ａを固定した上で、Ｚをｃについてランダムに並べ替え、他のＺｃを固定しながら各Ｚｃについて尤度が最大になるように順次値を再設定し、Ｚの変化が起こらなくなるまで繰り返す、
上記推定アルゴリズムを実行する前記（１）〜（７）いずれかに記載の情報処理装置。
【０１５７】
さらに、上記した装置等において実行する処理の方法や、処理を実行させるプログラムも本開示の構成に含まれる。
【０１５８】
また、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。例えば、プログラムは記録媒体に予め記録しておくことができる。記録媒体からコンピュータにインストールする他、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットといったネットワークを介してプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。
【０１５９】
なお、明細書に記載された各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。
【産業上の利用可能性】
【０１６０】
以上、説明したように、本開示の一実施例の構成によれば、精度の高い関連性データベースの構築または拡張処理が可能となる。具体的には、文書データから関連性ラベルを付与するエンティテイペアを含むフレーズを抽出し、抽出フレーズに含まれるエンティテイペアの関連性を示す関連性ラベルを付与する。ラベル付与部は、既存の関連性データベースの登録情報の解析によって、エンティテイペアを含むフレーズに含まれる語彙構文パターンの出現数を取得して各語彙構文パターンにおけるエンティテイペアの重なり割合行列Ｍを生成し、行列Ｍと、ラベル正当性を示すパラメータＺと、ラベルが正しく付与される確率を示すパラメータａを含む確率モデルを設定し、尤度を最大にするＺ、ａを算出し、Ｚの値に基づくラベル付与を実行する。
これらの処理によって、精度の高い関連性データベースの構築または拡張処理が可能となる。
【符号の説明】
【０１６１】
１００  情報処理装置
１０１  文書解析部
１０２  ３つ組みデータベース
１０３  ラベル付与部
１０４  関連性データベース
【図１】
2012212422.tif 000010
【図２】
2012212422.tif 000011
【図３】
2012212422.tif 000012
【図４】
2012212422.tif 000013
【図５】
2012212422.tif 000014
【図６】
2012212422.tif 000015
【図７】
2012212422.tif 000016
【図８】
2012212422.tif 000017
【図９】
2012212422.tif 000018
【図１０】
2012212422.tif 000019
【図１１】
2012212422.tif 000020
【図１２】
2012212422.tif 000021
【図１３】
2012212422.tif 000022
【図１４】
2012212422.tif 000023
【図１５】
2012212422.tif 000024
【図１６】
2012212422.tif 000025