(57)【要約】【課題】  複数の語義を有する単語を考慮することで適切な要約を作成することができる要約作成装置、要約作成プログラム、および要約作成方法を提供する。【解決手段】  要約作成装置１００に、文章データを記憶する文章データ記憶部１０と、文章データによって表される文章中の複数の単語について、該文章データに基づいて、各単語の出現頻度を計測し、文章中の単語が複数の語義を有する場合には、語義ごとに異なる副単語として扱い、各副単語に対応する出現頻度を計測する出現頻度計測部２０と、文章中の単語および副単語のうち、出現頻度が最も高いものを示すデータ、および文章データに基づいて、文章中の複数の文を選択することで、要約データを作成する文選択部３０とを設ける。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文章データを記憶する文章データ記憶部と、
前記文章データによって表される文章中の複数の単語について、該文章データに基づいて、各単語の出現頻度を計測する出現頻度計測部であって、前記文章中の単語が複数の語義を有する場合には、語義ごとに異なる副単語として扱い、各副単語に対応する出現頻度を計測する出現頻度計測部と、
前記文章中の単語および副単語のうち、前記出現頻度計測部によって計測された出現頻度が最も高いものを示すデータ、および前記文章データに基づいて、前記文章中の複数の文を選択することで、要約データを作成する文選択部とを備えることを特徴とする要約作成装置。
【請求項２】
前記出現頻度計測部は、
単語と、該単語に対する複数の語義と、該複数の語義それぞれに対応する抱合せ語とが関連付けられた辞書データを記憶する辞書データ記憶部と、
前記文章データおよび前記辞書データに基づいて、前記文章中の各単語が複数の語義を有するか否かを判断する単語判断部と、
前記文章データおよび前記辞書データに基づいて、前記単語判断部によって複数の語義を有すると判断された単語を含む文の中から、該単語に関連付けられた抱合せ語を検出する抱合せ語検出部と、
前記文章データおよび前記辞書データに基づいて、
前記単語判断部によって複数の語義を有さないと判断された単語については、前記文章中に出現する該単語の数を取得して出現頻度とし、
前記単語判断部によって複数の語義を有すると判断された単語については、前記抱合せ語検出部によって検出された抱合せ語に対応する語義ごとに異なる副単語として扱い、前記文章中に出現する該副単語の数を取得して出現頻度とする出現数取得部とを備えることを特徴とする請求項１に記載の要約作成装置。
【請求項３】
前記抱合せ語検出部は、前記抱合せ語を検出しなかった場合には、前記複数の語義を有すると判断された単語を含む文の直前の文および直後の文の少なくとも一方の中から、該単語に関連付けられた抱合せ語を検出するように構成されることを特徴とする請求項２に記載の要約作成装置。
【請求項４】
前記辞書データは、単語に対して、該単語に対応する同義語が関連付けられており、
前記抱合せ語検出部は、前記抱合せ語を検出しなかった場合には、前記複数の語義を有すると判断された単語に対応する同義語に関連付けられた抱合せ語を、該単語を含む文の中から検出するように構成され、
前記出現数取得部は、前記抱合せ語検出部によって前記同義語に関連付けられた抱合せ語が検出された単語については、該抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第２の副単語として扱い、前記文章中に出現する該第２の副単語の数を取得して出現頻度とするように構成されることを特徴とする請求項２または３に記載の要約作成装置。
【請求項５】
前記辞書データは、単語に対して、該単語に対応する類義語が関連付けられており、
前記抱合せ語検出部は、前記抱合せ語を検出しなかった場合には、前記複数の語義を有すると判断された単語に対応する類義語に関連付けられた抱合せ語を、該単語を含む文の中から検出するように構成され、
前記出現数取得部は、前記抱合せ語検出部によって前記類義語に関連付けられた抱合せ語が検出された単語については、該抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第３の副単語として扱い、前記文章中に出現する該第３の副単語の数を取得して出現頻度とするように構成されることを特徴とする請求項２〜４のいずれか１つに記載の要約作成装置。
【請求項６】
前記辞書データは、単語に対して、該単語に対応する反義語が関連付けられており、
前記抱合せ語検出部は、前記抱合せ語を検出しなかった場合には、前記複数の語義を有すると判断された単語に対応する反義語に関連付けられた抱合せ語を、該単語を含む文の中から検出するように構成され、
前記出現数取得部は、前記抱合せ語検出部によって前記反義語に関連付けられた抱合せ語が検出された単語については、該抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第４の副単語として扱い、前記文章中に出現する該第４の副単語の数を取得して出現頻度とするように構成されることを特徴とする請求項２〜５のいずれか１つに記載の要約作成装置。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１〜６のいずれか１つに記載の要約作成装置として機能させることを特徴とする要約作成プログラム。
【請求項８】
文章データから要約データを作成する要約作成装置が要約データを作成するときの要約作成方法において、
前記文章データによって表される文章中の複数の単語について、該文章データに基づいて、各単語の出現頻度を計測する出現頻度計測ステップであって、前記文章中の単語が複数の語義を有する場合には、語義ごとに異なる副単語として扱い、各副単語に対応する出現頻度を計測する出現頻度計測ステップと、
前記文章中の単語および副単語のうち、前記出現頻度計測ステップにおいて計測された出現頻度が最も高いものを示すデータ、および前記文章データに基づいて、前記文章中の複数の文を選択することで、要約データを作成する文選択ステップとを含むことを特徴とする要約作成方法。
【請求項９】
前記出現頻度計測ステップは、
単語と、該単語に対する複数の語義と、該複数の語義それぞれに対応する抱合せ語とが関連付けられた辞書データ、および前記文書データに基づいて、前記文章中の各単語が複数の語義を有するか否かを判断する単語判断ステップと、
前記文章データおよび前記辞書データに基づいて、前記単語判断ステップにおいて複数の語義を有すると判断された単語を含む文の中から、該単語に関連付けられた抱合せ語を検出する抱合せ語検出ステップと、
前記文章データおよび前記辞書データに基づいて、
前記単語判断ステップにおいて複数の語義を有さないと判断された単語については、前記文章中に出現する該単語の数を取得して出現頻度とし、
前記単語判断ステップにおいて複数の語義を有すると判断された単語については、前記抱合せ語検出ステップにおいて検出された抱合せ語に対応する語義ごとに異なる副単語として扱い、前記文章中に出現する該副単語の数を取得して出現頻度とする出現数取得ステップとを含むことを特徴とする請求項８に記載の要約作成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、要約作成装置、要約作成プログラム、および要約作成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子書籍の検索などのために、文章を表す文章データから要約を表す要約データを作成する技術が用いられている。要約作成の手順としては、たとえば、文章を構成する各文について、さまざまな基準から評点を算出し、評点が比較的高い文を抽出するという手順がある。
【０００３】
たとえば、特許文献１には、評点算出の基準として、単語の出現頻度を利用することが記載されている。出現頻度の高い単語は、文章中において重要な単語であると推測されるからである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２８１１６４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
文章は複数の文によって構成され、文は複数の単語によって構成される。そして、様々な単語のうちには、１つの語義ではなく、複数の語義を有する単語がある。しかしながら、特許文献１に記載の方法では、単語の出現頻度を利用するときに、単語の語義が考慮されていない。
【０００６】
複数の語義を有する単語に関しては、出現頻度が高くても、各語義に対応する出現頻度が低い場合がある。よって、複数の語義を有する単語は、出現頻度が高いにもかかわらず重要な単語ではない可能性がある。したがって、特許文献１に記載の方法のように、複数の語義を有する単語について考慮せずに、各単語の出現頻度のみに基づいて評点を算出して文を抽出しても、適切な要約を作成することができない。
【０００７】
本発明は、上述した課題を解決するためのものであり、複数の語義を有する単語を考慮することで適切な要約を作成することができる要約作成装置、要約作成プログラム、および要約作成方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、文章データを記憶する文章データ記憶部と、
前記文章データによって表される文章中の複数の単語について、該文章データに基づいて、各単語の出現頻度を計測する出現頻度計測部であって、前記文章中の単語が複数の語義を有する場合には、語義ごとに異なる副単語として扱い、各副単語に対応する出現頻度を計測する出現頻度計測部と、
前記文章中の単語および副単語のうち、前記出現頻度計測部によって計測された出現頻度が最も高いものを示すデータ、および前記文章データに基づいて、前記文章中の複数の文を選択することで、要約データを作成する文選択部とを備えることを特徴とする要約作成装置である。
【０００９】
また本発明は、前記出現頻度計測部は、
単語と、該単語に対する複数の語義と、該複数の語義それぞれに対応する抱合せ語とが関連付けられた辞書データを記憶する辞書データ記憶部と、
前記文章データおよび前記辞書データに基づいて、前記文章中の各単語が複数の語義を有するか否かを判断する単語判断部と、
前記文章データおよび前記辞書データに基づいて、前記単語判断部によって複数の語義を有すると判断された単語を含む文の中から、該単語に関連付けられた抱合せ語を検出する抱合せ語検出部と、
前記文章データおよび前記辞書データに基づいて、
前記単語判断部によって複数の語義を有さないと判断された単語については、前記文章中に出現する該単語の数を取得して出現頻度とし、
前記単語判断部によって複数の語義を有すると判断された単語については、前記抱合せ語検出部によって検出された抱合せ語に対応する語義ごとに異なる副単語として扱い、前記文章中に出現する該副単語の数を取得して出現頻度とする出現数取得部とを備えることを特徴とする。
【００１０】
また本発明は、前記抱合せ語検出部は、前記抱合せ語を検出しなかった場合には、前記複数の語義を有すると判断された単語を含む文の直前の文および直後の文の少なくとも一方の中から、該単語に関連付けられた抱合せ語を検出するように構成されることを特徴とする。
【００１１】
また本発明は、前記辞書データは、単語に対して、該単語に対応する同義語が関連付けられており、
前記抱合せ語検出部は、前記抱合せ語を検出しなかった場合には、前記複数の語義を有すると判断された単語に対応する同義語に関連付けられた抱合せ語を、該単語を含む文の中から検出するように構成され、
前記出現数取得部は、前記抱合せ語検出部によって前記同義語に関連付けられた抱合せ語が検出された単語については、該抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第２の副単語として扱い、前記文章中に出現する該第２の副単語の数を取得して出現頻度とするように構成されることを特徴とする。
【００１２】
また本発明は、前記辞書データは、単語に対して、該単語に対応する類義語が関連付けられており、
前記抱合せ語検出部は、前記抱合せ語を検出しなかった場合には、前記複数の語義を有すると判断された単語に対応する類義語に関連付けられた抱合せ語を、該単語を含む文の中から検出するように構成され、
前記出現数取得部は、前記抱合せ語検出部によって前記類義語に関連付けられた抱合せ語が検出された単語については、該抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第３の副単語として扱い、前記文章中に出現する該第３の副単語の数を取得して出現頻度とするように構成されることを特徴とする。
【００１３】
また本発明は、前記辞書データは、単語に対して、該単語に対応する反義語が関連付けられており、
前記抱合せ語検出部は、前記抱合せ語を検出しなかった場合には、前記複数の語義を有すると判断された単語に対応する反義語に関連付けられた抱合せ語を、該単語を含む文の中から検出するように構成され、
前記出現数取得部は、前記抱合せ語検出部によって前記反義語に関連付けられた抱合せ語が検出された単語については、該抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第４の副単語として扱い、前記文章中に出現する該第４の副単語の数を取得して出現頻度とするように構成されることを特徴とする。
【００１４】
また本発明は、コンピュータを、前記要約作成装置として機能させることを特徴とする要約作成プログラムである。
【００１５】
また本発明は、文章データから要約データを作成する要約作成装置が要約データを作成するときの要約作成方法において、
前記文章データによって表される文章中の複数の単語について、該文章データに基づいて、各単語の出現頻度を計測する出現頻度計測ステップであって、前記文章中の単語が複数の語義を有する場合には、語義ごとに異なる副単語として扱い、各副単語に対応する出現頻度を計測する出現頻度計測ステップと、
前記文章中の単語および副単語のうち、前記出現頻度計測ステップにおいて計測された出現頻度が最も高いものを示すデータ、および前記文章データに基づいて、前記文章中の複数の文を選択することで、要約データを作成する文選択ステップとを含むことを特徴とする要約作成方法である。
【００１６】
また本発明は、前記出現頻度計測ステップは、
単語と、該単語に対する複数の語義と、該複数の語義それぞれに対応する抱合せ語とが関連付けられた辞書データ、および前記文書データに基づいて、前記文章中の各単語が複数の語義を有するか否かを判断する単語判断ステップと、
前記文章データおよび前記辞書データに基づいて、前記単語判断ステップにおいて複数の語義を有すると判断された単語を含む文の中から、該単語に関連付けられた抱合せ語を検出する抱合せ語検出ステップと、
前記文章データおよび前記辞書データに基づいて、
前記単語判断ステップにおいて複数の語義を有さないと判断された単語については、前記文章中に出現する該単語の数を取得して出現頻度とし、
前記単語判断ステップにおいて複数の語義を有すると判断された単語については、前記抱合せ語検出ステップにおいて検出された抱合せ語に対応する語義ごとに異なる副単語として扱い、前記文章中に出現する該副単語の数を取得して出現頻度とする出現数取得ステップとを含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、出現頻度計測部は、文章中の単語が複数の語義を有する場合には、語義ごとに異なる副単語として扱い、各副単語に対応する出現頻度を計測する。そして、文選択部は、文章中の単語および副単語のうち、出現頻度計測部によって計測された出現頻度が最も高いものを示すデータに基づいて、文を選択し、要約データを作成する。したがって、本発明に係る要約作成装置は、複数の語義を有する単語が考慮された適切な要約を作成することができる。
【００１８】
また本発明によれば、辞書データ記憶部に記憶される辞書データに基づいて、抱合せ語検出部によって、複数の語義を有する単語に関連付けられた抱合せ語を検出することができる。そして、出現数取得部によって、複数の語義を有する単語について、抱合せ語検出部が検出した抱合せ語に対応する語義ごとに異なる副単語として扱い、文章中に出現する該副単語の数を取得して出現頻度とすることができる。
【００１９】
また本発明によれば、抱合せ語検出部は、複数の語義を有する単語を含む文の直前の文および直後の文の少なくとも一方の中から、抱合せ語を検出する。したがって、複数の語義を有する単語を含む文中に抱合せ語が存在しなくても、該単語について、抱合せ語に対応する語義ごとに異なる副単語として扱うことができ、これによって、適切な要約を作成することができる。
【００２０】
また本発明によれば、抱合せ語検出部は、複数の語義を有する単語を含む文の中から、該単語の同義語に関連付けられた抱合せ語を検出する。したがって、複数の語義を有する単語を含む文中に該単語の抱合せ語が存在しなくても、該単語について、同義語の抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第２の副単語として扱うことができ、これによって、適切な要約を作成することができる。
【００２１】
また、複数の語義を有する単語を含む文の直前の文および直後の文の中に該単語の抱合せ語が存在しない場合でも、該単語について、同義語の抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第２の副単語として扱うことができ、これによって、適切な要約を作成することができる。
【００２２】
また本発明によれば、抱合せ語検出部は、複数の語義を有する単語を含む文の中から、該単語の類義語に関連付けられた抱合せ語を検出する。したがって、複数の語義を有する単語を含む文中に該単語の抱合せ語が存在しなくても、該単語について、類義語の抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第３の副単語として扱うことができ、これによって、適切な要約を作成することができる。
【００２３】
また、複数の語義を有する単語を含む文の直前の文および直後の文の中に該単語の抱合せ語が存在しない場合や、該単語の同義語に関連付けられた抱合せ語が存在しない場合でも、該単語について、類義語の抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第３の副単語として扱うことができ、これによって、適切な要約を作成することができる。
【００２４】
また本発明によれば、抱合せ語検出部は、複数の語義を有する単語を含む文の中から、該単語の反義語に関連付けられた抱合せ語を検出する。したがって、複数の語義を有する単語を含む文中に該単語の抱合せ語が存在しなくても、該単語について、反義語の抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第４の副単語として扱うことができ、これによって、適切な要約を作成することができる。
【００２５】
また、複数の語義を有する単語を含む文の直前の文および直後の文の中に該単語の抱合せ語が存在しない場合や、該単語の同義語および類義語に関連付けられた抱合せ語が存在しない場合でも、該単語について、反義語の抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第４の副単語として扱うことができ、これによって、適切な要約を作成することができる。
【００２６】
また本発明によれば、コンピュータを前記要約作成装置として機能させる要約作成プログラムを提供することができる。
【００２７】
また本発明によれば、出現頻度計測ステップにおいて、文章中の単語が複数の語義を有する場合には、語義ごとに異なる副単語として扱い、各副単語に対応する出現頻度を計測する。そして、文選択ステップにおいて、文章中の単語および副単語のうち、出現頻度計測部によって計測された出現頻度が最も高いものを示すデータに基づいて、文を選択し、要約データを作成する。したがって、本発明に係る要約作成方法では、複数の語義を有する単語が考慮された適切な要約を作成することができる。
【００２８】
また本発明によれば、辞書データに基づいて、抱合せ語検出ステップにおいて、複数の語義を有する単語に関連付けられた抱合せ語を検出することができる。そして、出現数取得ステップにおいて、複数の語義を有する単語について、抱合せ語検出ステップで検出された抱合せ語に対応する語義ごとに異なる副単語として扱い、文章中に出現する該副単語の数を取得して出現頻度とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】要約作成装置の構成を機能的に示すブロック図である。
【図２】文章データに対する要約データの作成処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下に、本発明の実施形態である要約作成装置１００について説明する。要約作成装置１００は、文章データから要約データを作成する装置である。
【００３１】
図１は、要約作成装置１００の構成を機能的に示すブロック図である。要約作成装置１００は、ＰＣ（Personal Computer）などに備えられる従来公知の制御演算装置および記憶装置によって実現され、機能的には、文章データ記憶部１０と出現頻度計測部２０と文選択部３０とを含む。出現頻度計測部２０は、前処理部２１と、辞書データ記憶部２２と、単語判断部２３と、抱合せ語検出部２４と、出現数取得部２５とを含んでいる。
【００３２】
文章データ記憶部１０は、要約データを作成する対象となる文章データを記憶する機能を有する。文章データによって表される文章（以下では、単に「文章」と称する場合がある）は、たとえば、論文や小説などである。
【００３３】
辞書データ記憶部２２は、辞書データを記憶する機能を有する。辞書データは、種々の単語についての包括的なデータである。具体的には、辞書データ中では、各単語に対して、その単語が複数の語義を有するか否かの情報が関連付けられて設定されている。また、辞書データ中において、複数の語義を有する単語に対しては、複数の語義、および該複数の語義それぞれに対応する抱合せ語が関連付けられて設定されている。ここで、抱合せ語とは、複数の語義を有する単語の各語義について、その語義を意味する単語として該単語が文中で用いられるときに、他の語義と比較して一般的に、該単語とともに同じ文中で用いられる可能性が高い単語である。
【００３４】
たとえば、「打」という中国語単語は、「買う」、「遊ぶ」、「攪拌する」、「綴じる」、および「浸す」という語義を有している。この単語「打」とともに「酒」という中国語単語が用いられる場合、他の語義と比較して、「買う」という語義を表している可能性が一般的に高い。そこで、単語「酒」は、「買う」という語義に対応する抱合せ語として、辞書データに設定される。なお、１つの単語に関して、１つの抱合せ語は１つの語義のみに対応する。したがって、単語「酒」が語義「買う」に対応する抱合せ語として設定された場合は、「攪拌する」、「浸す」などの他の語義に対応する抱合せ語としては設定されない。
【００３５】
抱合せ語は、Wordnetやhownetなどのデータベースを利用して、人の判断に基づいて辞書データ中に設定されてもよいし、または、電子新聞やウェブなどにおける文書データが入力された情報処理装置に判断させて抱合せ語を設定させてもよい。たとえば、単語「打」の語義「攪拌する」に対応する抱合せ語を情報処理装置に判断させる場合、文書データによって表される文書中から、「攪拌する」という単語を含む文を検出し、「攪拌する」という単語を含む文に出現する回数が高い順に所定の個数（たとえば１００個）の単語を、単語「打」の語義「攪拌する」に対応する抱合せ語であると判断させる。なお、１つの語義に対応して設定される抱合せ語の数に特に制限は無いけれども、５０個以上であることが好ましい。
【００３６】
また、複数の語義を有する単語については、辞書データ中で、該単語に対して、他の語義と比較して一般的に意味する可能性が高い語義を示す情報が関連付けられて設定されている。他の語義と比較して一般的に意味する可能性が高い語義は、新聞などを基にした統計によって選択される。
【００３７】
さらに、辞書データ中では、各単語に対して、同義語、類義語、および反義語が関連付けられて設定されている。また、辞書データ中では、各単語に対して、その単語の品詞を示す情報も関連付けられて設定されている。
【００３８】
出現頻度計測部２０、前処理部２１、単語判断部２３、抱合せ語検出部２４、出現数取得部２５、および文選択部３０の機能については、文章データに対する要約データの作成処理に沿って説明する。図２は、文章データに対する要約データの作成処理を示すフローチャートである。要約データの作成処理は、出現頻度計測ステップＳ１、文選択ステップＳ２の順に進む。
【００３９】
出現頻度計測ステップＳ１では、出現頻度計測部２０が、文章データによって表される文章中の複数の単語について、該文章データに基づいて、各単語の出現頻度を計測する。出現頻度計測ステップＳ１において、文章中の単語が複数の語義を有する場合には、出現頻度計測部２０は、語義ごとに異なる副単語として扱い、各副単語に対応する出現頻度を計測する。文選択ステップＳ２では、文選択部３０によって、文章中の単語および副単語のうち、出現頻度計測ステップＳ１において計測された出現頻度が最も高いものを示すデータ、および文章データに基づいて、文章中の複数の文が選択されて、要約データが作成される。
【００４０】
出現頻度計測ステップＳ１は、より詳細には、前処理ステップＳ１−１、単語判断ステップＳ１−２、抱合せ語検出ステップＳ１−３、出現数取得ステップＳ１−４の順に進む。前処理ステップＳ１−１では、前処理部２１によって、文章データに対する前処理が行われる。具体的には、前処理として、まず、文章中の句点、終止符に従って、文章が、該文章を構成する各文に分割される。次に、辞書データに従って、各文が、各文を構成する各単語に分割される。
【００４１】
単語判断ステップＳ１−２では、単語判断部２３によって、文章データおよび辞書データに基づいて、文章中の各単語が複数の語義を有するか否かが判断される。判断の対象とする単語が、辞書データに設定されていないか、または、複数の語義を有さないという情報と関連付けられている場合、複数の語義を有さないと判断され、複数の語義を有するという情報と関連付けられている場合、複数の語義を有すると判断される。
【００４２】
抱合せ語検出ステップＳ１−３では、抱合せ語検出部２４によって、文章データおよび辞書データに基づいて、単語判断ステップＳ１−２において複数の語義を有すると判断された単語（以下、「対象単語」と称する場合がある）を含む文（以下、「本文」と称する）の中から、該対象単語に関連付けられた抱合せ語が検出される。本実施形態では、本文中から抱合せ語が検出されなかった場合、抱合せ語検出部２４によって、本文の直前の文（以下、「前文」と称する）の中から、抱合せ語が検出される。さらに、本実施形態では、前文中から抱合せ語が検出されなかった場合、抱合せ語検出部２４によって、本文の直後の文（以下、「後文」と称する）の中から、抱合せ語が検出される。なお、本発明の他の実施形態としては、本文中から抱合せ語が検出されなかった場合に、後文中から抱合せ語を検出し、そのとき、後文中からも抱合せ語が検出されなかった場合に、前文中から抱合せ語を検出するように構成されてもよい。
【００４３】
また本実施形態では、本文中、前文中、および後文中のいずれにおいても対象単語に関連付けられた抱合せ語が検出されなかった場合、抱合せ語検出部２４によって、辞書データに基づいて、該対象単語の同義語に関連付けられた抱合せ語が、本文中から検出される。辞書データ中において対象単語に対して同義語が設定されていないか、辞書データ中において該同義語に対応する抱合せ語が設定されていないか、または、該同義語に関連付けられた抱合せ語が本文中から検出されない場合は、抱合せ語検出部２４によって、辞書データに基づいて、該対象単語の類義語に関連付けられた抱合せ語が、本文中から検出される。辞書データ中において対象単語に対して類義語が設定されていないか、辞書データ中において該類義語に対応する抱合せ語が設定されていないか、または、該類義語に関連付けられた抱合せ語が本文中から検出されない場合は、抱合せ語検出部２４によって、辞書データに基づいて、該対象単語の反義語に関連付けられた抱合せ語が、本文中から検出される。
【００４４】
さらに本実施形態では、辞書データ中において対象単語に対して反義語が設定されていないか、辞書データ中において該反義語に対応する抱合せ語が設定されていないか、または、該反義語に関連付けられた抱合せ語が本文中から検出されない場合は、抱合せ語検出部２４によって、辞書データに基づいて、他の語義と比較して一般的に意味する可能性が高い語義に対応する抱合せ語が検出されたものと判断されて、これ以降の処理が行われる。辞書データ中に、対象単語に対して、他の語義と比較して一般的に意味する可能性が高い語義を示す情報が設定されていない場合は、抱合せ語検出部２４によって、対象単語が本文中に存在しないものと判断されて、これ以降の処理が行われる。
【００４５】
出現数取得ステップＳ１−４では、出現数取得部２５が、文章データおよび辞書データに基づいて、単語判断ステップＳ１−２において複数の語義を有さないと判断された単語について、文章中に出現する該単語の数を取得して出現頻度とする。したがって、単語判断ステップＳ１−２において複数の語義を有さないと判断された単語については、単語判断ステップＳ１−２の処理の直後に、出現数取得ステップＳ１−４の処理が行われる。
【００４６】
また、出現数取得ステップＳ１−４では、出現数取得部２５が、文章データおよび辞書データに基づいて、単語判断ステップＳ１−２において複数の語義を有すると判断された単語について、抱合せ語検出ステップＳ１−３において検出された該単語に対する抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第１副単語として扱い、文章中に出現する該第１副単語の数を取得して出現頻度とする。
【００４７】
また、出現数取得ステップＳ１−４では、出現数取得部２５が、文章データおよび辞書データに基づいて、抱合せ語検出ステップＳ１−３において対象単語の同義語に関連付けられた抱合せ語が検出された該対象単語について、該抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第２副単語として扱い、文章中に出現する該第２副単語の数を取得して出現頻度とする。
【００４８】
また、出現数取得ステップＳ１−４では、出現数取得部２５が、文章データおよび辞書データに基づいて、抱合せ語検出ステップＳ１−３において対象単語の類義語に関連付けられた抱合せ語が検出された該対象単語について、該抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第３副単語として扱い、文章中に出現する該第３副単語の数を取得して出現頻度とする。
【００４９】
また、出現数取得ステップＳ１−４では、出現数取得部２５が、文章データおよび辞書データに基づいて、抱合せ語検出ステップＳ１−３において対象単語の反義語に関連付けられた抱合せ語が検出された該対象単語について、該抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第４副単語として扱い、文章中に出現する該第４副単語の数を取得して出現頻度とする。
【００５０】
たとえば、中国語文章中に、「我打酒。」という中国語文が含まれていたとする。この文は、「我」、「打」、および「酒」という単語から構成される。そして、「打」という中国語単語は、上述したように、「買う」、「遊ぶ」、「攪拌する」、「綴じる」、「浸す」という語義を有する。辞書データ中において、単語「打」について、語義「買う」に対応して抱合せ語「酒」が関連付けられている場合、出現数取得ステップＳ１−４では、単語「打」は、「“買う”を意味する“打”」という第１副単語として扱われ、「“買う”を意味する“打”」という副単語が１つ出現したと判定される。文章中の他の単語「打」についても、「“買う”を意味する“打”」という副単語として扱われたときは、「“買う”を意味する“打”」という副単語が１つ出現したと判定される。そして、判定された数の合計の値が、「“買う”を意味する“打”」という副単語の出現数として取得され、取得された出現数が出現頻度とされる。
【００５１】
また、たとえば、辞書データ中において、「Ａ」という単語について、「Ａ１」、「Ａ２」、および「Ａ３」という語義が設定され、「Ｂ」という同義語、「Ｃ」という類義語、「Ｄ」という反義語が設定され、同義語「Ｂ」には、「Ｂ１」、「Ｂ２」という語義が設定され、類義語「Ｃ」には「Ｃ１」、「Ｃ２」という語義が設定され、反義語「Ｄ」には「Ｄ１」、「Ｄ２」、「Ｄ３」という語義が設定され、語義「Ａ１」、語義「Ａ２」、語義「Ａ３」、語義「Ｂ１」、語義「Ｂ２」、語義「Ｃ１」、語義「Ｃ２」、語義「Ｄ１」、語義「Ｄ２」、語義「Ｄ３」それぞれに対応して、「ａ」、「ｂ」、「ｃ」、「ｄ」、「ｅ」、「ｆ」、「ｇ」、「ｈ」、「ｉ」、「ｊ」という抱合せ語が設定されている場合の処理を以下に示す。また、この場合では、単語「Ａ」について、一般的に意味する可能性が最も高い語義は「Ａ１」であると設定されているものとする。
【００５２】
この場合、まず、単語「Ａ」について、本文中、前文中、および後文中のいずれか１つから、抱合せ語「ａ」、「ｂ」、「ｃ」のいずれか１つが検出される。たとえば、本文中に抱合せ語「ｂ」が検出された場合は、単語「Ａ」は、「“Ａ２”を意味する“Ａ”」という第１副単語として扱われ、「“Ａ２”を意味する“Ａ”」という第１副単語が１つ出現したと判定される。
【００５３】
なお、本実施形態において、本文中（または前文中もしくは後文中）から、対象単語について２つ以上の語義にそれぞれ対応する抱合せ語が検出された場合、辞書データに基づいて、該対象単語は、該対象単語の語義のうち一般的に意味する可能性が最も高い語義を表す第１副単語として扱われ、対象単語の語義のうち一般的に意味する可能性が最も高い語義を表す第１副単語が１つ出現したと判定される。たとえば、本文中に、抱合せ語「ａ」、「ｃ」が検出された場合、対象単語「Ａ」は、「“Ａ１”を意味する“Ａ”」という第１副単語として扱われ、「“Ａ１”を意味する“Ａ”」という第１副単語が１つ出現したと判定される。対象単語について、他の語義と比較して一般的に意味する可能性が高い語義を示す情報が設定されていない場合は、該対象単語が本文中に存在しないものとして扱われ、出現数としては取得されない。
【００５４】
本文中、前文中、および後文中のいずれにおいても、対象単語「Ａ」に対応する抱合せ語「ａ」、「ｂ」、「ｃ」のいずれも検出されなかった場合は、本文中から、同義語「Ｂ」に対応する抱合せ語「ｄ」、「ｅ」のいずれか１つが検出される。たとえば、本文中に抱合せ語「ｅ」が検出された場合は、単語「Ａ」は、「“Ｂ２”とほぼ同じ意味を有する“Ａ”」という第２副単語として扱われ、「“Ｂ２”とほぼ同じ意味を有する“Ａ”」という第２副単語が１つ出現したと判定される。
【００５５】
なお、本実施形態において、本文中から、同義語について２つ以上の語義にそれぞれ対応する抱合せ語が検出された場合、辞書データに基づいて、対象単語は、同義語の語義のうち一般的に意味する可能性が最も高い語義とほぼ同じ意味を表す第２副単語として扱われ、同義語の語義のうち一般的に意味する可能性が最も高い語義とほぼ同じ意味を表す第２副単語が１つ出現したと判定される。同義語について、他の語義と比較して一般的に意味する可能性が高い語義を示す情報が設定されていない場合は、対象単語が本文中に存在しないものとして扱われ、出現数としては取得されない。
【００５６】
本文中において、同義語「Ｂ」に対応する抱合せ語「ｄ」、「ｅ」のいずれも検出されなかった場合は、本文中から、類義語「Ｃ」に対応する抱合せ語「ｆ」、「ｇ」のいずれか１つが検出される。たとえば、本文中に抱合せ語「ｆ」が検出された場合は、単語「Ａ」は、「“Ｃ１”と類似の意味を有する“Ａ”」という第３副単語として扱われ、「“Ｃ１”とほぼ同じ意味を有する“Ａ”」という第３副単語が１つ出現したと判定される。
【００５７】
なお、本実施形態において、本文中から、類義語について２つ以上の語義にそれぞれ対応する抱合せ語が検出された場合、辞書データに基づいて、対象単語は、類義語の語義のうち一般的に意味する可能性が最も高い語義と類似の意味を表す第３副単語として扱われ、類義語の語義のうち一般的に意味する可能性が最も高い語義と類似の意味を表す第３副単語が１つ出現したと判定される。類義語について、他の語義と比較して一般的に意味する可能性が高い語義を示す情報が設定されていない場合は、対象単語が本文中に存在しないものとして扱われ、出現数としては取得されない。
【００５８】
本文中において、類義語「Ｃ」に対応する抱合せ語「ｆ」、「ｇ」のいずれも検出されなかった場合は、本文中から、反義語「Ｄ」に対応する抱合せ語「ｈ」、「ｉ」、「ｊ」のいずれか１つが検出される。たとえば、本文中に抱合せ語「ｊ」が検出された場合は、単語「Ａ」は、「“Ｄ３”と反対の意味を有する“Ａ”」という第４副単語として扱われ、「“Ｄ３”と反対の意味を有する“Ａ”」という第４副単語が１つ出現したと判定される。
【００５９】
なお、本実施形態において、本文中から、反義語について２つ以上の語義にそれぞれ対応する抱合せ語が検出された場合、辞書データに基づいて、対象単語は、反義語の語義のうち一般的に意味する可能性が最も高い語義と反対の意味を表す第４副単語として扱われ、反義語の語義のうち一般的に意味する可能性が最も高い語義と反対の意味を表す第４副単語が１つ出現したと判定される。反義語について、他の語義と比較して一般的に意味する可能性が高い語義を示す情報が設定されていない場合は、対象単語が本文中に存在しないものとして扱われ、出現数としては取得されない。
【００６０】
本文中において、反義語「Ｄ」に対応する抱合せ語「ｈ」、「ｉ」、「ｊ」のいずれも検出されなかった場合は、辞書データに基づいて、対象単語は、該対象単語の語義のうち一般的に意味する可能性が最も高い語義を表す第１副単語として扱われ、対象単語の語義のうち一般的に意味する可能性が最も高い語義を表す第１副単語が１つ出現したと判定される。対象単語について、他の語義と比較して一般的に意味する可能性が高い語義を示す情報が設定されていない場合は、該対象単語が本文中に存在しないものとして扱われ、出現数としては取得されない。
【００６１】
このように、本実施形態では、（１）本文中から対象単語の抱合せ語を検出する、（２）本文中から対象単語の抱合せ語が検出されなかった場合、前文中および後文中から対象単語の抱合せ語を検出する、（３）前文中および後文中から対象単語の抱合せ語が検出されなかった場合、本文中から同義語の抱合せ語を検出する、（４）同義語の抱合せ語が検出されなかった場合、本文中から類義語の抱合せ語を検出する、（５）類義語の抱合せ語が検出されなかった場合、本文中から反義語の抱合せ語を検出する、（６）反義語の抱合せ語が検出されなかった場合、対象単語の語義のうち一般的に意味する可能性が最も高い語義を表す第１副単語として扱う、という順序で、出現頻度計測の処理を行っている。しかしながら、本発明としては、これに限られず、前文中および後文中から対象単語の抱合せ語を検出する処理、同義語の抱合せ語を検出する処理、類義語の抱合せ語を検出する処理、反義語の抱合せ語を検出する処理、対象単語の語義のうち一般的に意味する可能性が最も高い語義を表す第１副単語として扱う処理は、それぞれ実行するか否かを適宜設定でき、また、それぞれが実行される順番も適宜設定できる。
【００６２】
なお、本実施形態では、ストップワードが設定されていてもよい。ストップワードとは、出現数取得部２５による出現数の取得処理において、文中には存在しないものとして扱われる単語であり、たとえば、前置詞や後置詞などである。ストップワードについては、出現頻度が計測されないことになる。
【００６３】
また、本実施形態では、出現数取得部２５は出現数をそのまま出現頻度としているけれども、本発明の他の実施形態としては、出現数に単語の品詞に対応する所定の係数を乗じた値を出現頻度とするように、出現数取得部２５が構成されてもよい。たとえば、単語または第１〜第４副単語が名詞である場合には出現数に１．５を乗じた値を出現頻度とし、動詞である場合には出現数に０．８を乗じた値を出現頻度とするなどである。
【００６４】
上記のような出現頻度計測ステップＳ１の処理が終了すると、文選択ステップＳ２では、文選択部３０によって、文章中の単語および第１〜第４副単語のうち、出現数取得ステップＳ１−４において計測された出現頻度が最も高いものを示すデータ、および文章データに基づいて、文章中の複数の文が選択される。そして、文選択部３０は、選択した文をまとめた要約を表す要約データを作成する。
【００６５】
たとえば、「Ｅ」という単語の出現頻度が１０であり、「Ｆ」という単語の出現頻度が２０であり、「Ａ２を意味するＡ」という第１副単語の出現頻度が３０であるとき、出現頻度が最も高いものは、「“Ａ２”を意味する“Ａ”」という第１副単語である。この第１副単語を示すデータを用いて、たとえば、文選択部３０は、「“Ａ２”を意味する“Ａ”」を含む文すべてを選択し、「“Ａ２”を意味する“Ａ”」を含む文のみから構成される文章を要約として、要約データを作成する。
【００６６】
なお、文選択部３０は、出現頻度以外の情報も併せて用いて文の選択を行うように構成されてもよい。出現頻度以外の情報としては、各文の文章全体における位置情報、ユーザ設定のキーワード情報、文章の題名に含まれる単語情報、キューワード情報などがある。キューワードとは、「つまり」、「すなわち」、「要するに」などの、要旨を表す文に含まれる単語である。
【００６７】
たとえば、出現頻度以外の情報も併せて用いて文の選択を行う場合、文選択部３０は、各文の評点を算出して文の選択を行うように構成される。評点算出の基準は、たとえば、各文の文章全体における位置情報を用いるときは、文章全体を文章前半部と文章後半部とに分割し、文章前半部中の文には１点、文章後半部中の文には２点の評点を付与するなどである。また、ユーザ設定のキーワード情報を用いるときは、該キーワード情報が示す単語を含む文には１０点を付与するなどであり、文章の題名に含まれる単語情報を用いるときは、該単語情報が示す単語を含む文には１０点を付与するなどであり、キューワード情報を用いるときは、該キューワード情報が示す単語を含む文には１０点を付与するなどである。
【００６８】
このような基準で各文の評点を算出するとともに、出現頻度を基準とした評点も算出する。たとえば、出現頻度が１番目に高い単語（または、第１〜第４副単語）を含む文には、該単語（または、第１〜第４副単語）１つにつき１０点を付与し、出現頻度が２番目に高い単語（または、第１〜第４副単語）を含む文には、該単語（または、第１〜第４副単語）１つにつき５点を付与し、出現頻度が３番目に高い単語（または、第１〜第４副単語）を含む文には、該単語（または、第１〜第４副単語）１つにつき１点を付与するなどである。そして、文選択部３０は、すべての基準で算出された評点の合計値が高い文から順に、上位５つの文を選択し、要約データを作成することができる。
【００６９】
本発明に係る要約作成装置１００によれば、出現頻度計測部２０は、文章中の単語が複数の語義を有する場合には、語義ごとに異なる副単語（第１〜第４副単語）として扱い、各副単語に対応する出現頻度を計測し、文選択部３０は、文章中の単語および副単語のうち、出現頻度計測部によって計測された出現頻度が最も高いものを示すデータに基づいて、要約データを作成するので、複数の語義を有する単語が考慮された適切な要約を作成することができる。
【００７０】
また本実施形態では、辞書データ記憶部２２に記憶される辞書データに基づいて、抱合せ語検出部２４によって、複数の語義を有する単語に関連付けられた抱合せ語を検出することができる。そして、出現数取得部２５によって、複数の語義を有する単語について、抱合せ語検出部２４が検出した抱合せ語に対応する語義ごとに異なる副単語（第１〜第４副単語）として扱い、文章中に出現する該副単語の数を取得して出現頻度とすることができる。
【００７１】
また本実施形態では、抱合せ語検出部２４は、本文中から対象単語に対応する抱合せ語が検出されない場合、前文中および後文中から、該抱合せ語を検出する。したがって、本文中に対象単語に対応する抱合せ語が存在しなくても、該対象単語について、抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第１副単語として扱うことができ、これによって、適切な要約を作成することができる。
【００７２】
また本実施形態では、抱合せ語検出部２４は、本文中、前文中、および後文中から対象単語に対応する抱合せ語が検出されない場合、本文中から、該単語の同義語に関連付けられた抱合せ語を検出する。したがって、本文中、前文中、および後文中に対象単語に対応する抱合せ語が存在しなくても、該対象単語について、同義語の抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第２副単語として扱うことができ、これによって、適切な要約を作成することができる。
【００７３】
また本実施形態では、抱合せ語検出部２４は、本文中から対象単語の同義語に対応する抱合せ語が検出されない場合、本文中から、該単語の類義語に関連付けられた抱合せ語を検出する。したがって、本文中に、対象単語および該対象単語の同義語に対応する抱合せ語が存在しなくても、該対象単語について、類義語の抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第３副単語として扱うことができ、これによって、適切な要約を作成することができる。
【００７４】
また本実施形態では、抱合せ語検出部２４は、本文中から対象単語の類義語に対応する抱合せ語が検出されない場合、本文中から、該単語の反義語に関連付けられた抱合せ語を検出する。したがって、本文中に、対象単語ならびに該対象単語の同義語および類義語に対応する抱合せ語が存在しなくても、該対象単語について、反義語の抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第４副単語として扱うことができ、これによって、適切な要約を作成することができる。
【００７５】
また本実施形態では、抱合せ語検出部２４は、本文中から対象単語の反義語に対応する抱合せ語が検出されない場合、対象単語について、本文中に、他の語義と比較して一般的に意味する可能性が高い語義に対応する抱合せ語が検出されたものと判断する。したがって、本文中に、対象単語ならびに該対象単語の同義語、類義語、および反義語に対応する抱合せ語が存在しなくても、該対象単語について、該対象単語の語義のうち他の語義と比較して一般的に意味する可能性が高い語義を表す第１副単語として扱うことができ、これによって、適切な要約を作成することができる。
【００７６】
要約作成装置１００は、従来公知の情報処理装置に、該情報処理装置を要約作成装置１００として機能させるプログラムである要約作成プログラムを記憶させることで、実現することができる。この要約作成プログラムは、従来公知の、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録できる。
【００７７】
上記要約作成プログラムを記録媒体に記録することで、要約作成装置１００が行う各種の処理を実行するためのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラムなど）を記録した記録媒体を、持ち運び自在に提供することができる。
【００７８】
なお、記録媒体は、マイクロコンピュータが処理を行うためのメモリ、たとえばＲＯＭ（Read Only Memory）のようなプログラムメディアであってもよいし、または、コンピュータが外部記憶装置として備えるプログラム読取装置に挿入することで読み取られるプログラムメディアであってもよい。
【００７９】
記録媒体に格納されているプログラムは、マイクロプロセッサが記録媒体にアクセスして実行する方式であってもよいし、または、マイクロプロセッサが記録媒体からプログラムコードを読み出し、読み出されたプログラムコードがマイクロコンピュータのプログラム記憶エリアにダウンロードされることで、そのプログラムが実行される方式であってもよい。このダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。
【００８０】
ここで、上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープ、カセットテープなどのテープ系、フレキシブルディスク、ハードディスクなどの磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc - Read Only Memory）、ＭＯ（Magneto Optical disc）、ＭＤ（Mini Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの光ディスクのディスク系、ＩＣ（Integrated Circuit）カード（メモリカードを含む）、光カードなどのカード系、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）、フラッシュＲＯＭなどによる半導体メモリを含めた固定的にプログラムコードを担持する媒体であってもよい。
【００８１】
また、コンピュータが、インターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であれば、記録媒体は、通信ネットワークからプログラムコードをダウンロードするように、流動的にプログラムコードを担持する媒体であってもよい。なお、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納しておくか、または他の記録媒体からインストールしておく。また、上記要約作成プログラムは、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
【符号の説明】
【００８２】
１０  文章データ記憶部
２０  出現頻度計測部
２１  前処理部
２２  辞書データ記憶部
２３  単語判断部
２４  抱合せ語検出部
２５  出現数取得部
３０  文選択部
１００  要約作成装置
【図１】
2012113688.tif 000003
【図２】
2012113688.tif 000004