(57)【要約】【課題】分析対象とする文書に含まれる、辞書などに登録されていない単語の概念の特徴を推定する。【解決手段】文書分析システムとして、対象とする文書もしくは文書群の入力を受け付ける文書入力部と、文章に使用されている各単語とその使用箇所に関する単語情報の抽出を行う単語分析部と、各文章に使用されている各単語を対象単語とし、対象単語毎に、各単語の単語情報と、対象単語の文脈的な用いられ方のパターンに関連する関連語を抽出する所定の関連語抽出ルールとに基づき、個々の対象単語の関連語を抽出する関連語抽出部と、各対象単語について抽出された関連語を同一対象単語毎にまとめた関連語セットと、対象単語の関連語セットの多様さを指標化する単語概念特徴推定ルールとに基づき、個々の対象単語の概念特徴指標を推定する単語概念特徴推定部と、概念特徴指標に基づき各単語の概念特徴を出力する単語概念特徴出力部とを設ける。【選択図】図１
2013137702.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象とする文書もしくは文書群の入力を受け付ける文書入力部と、
文書もしくは文書群を構成する文章に使用されている各単語とその使用箇所に関する単語情報の抽出を行う単語分析部と、
各文章に使用されている各単語を対象単語とし、対象単語毎に、抽出された各単語の単語情報と、対象単語の文脈的な用いられ方のパターンに関連する関連語を抽出する所定の関連語抽出ルールとに基づき、個々の対象単語の関連語を抽出する関連語抽出部と、
各対象単語について抽出された関連語を同一対象単語毎にまとめた関連語セットと、対象単語の関連語セットの多様さを指標化する単語概念特徴推定ルールとに基づき、個々の対象単語の概念特徴指標を推定する単語概念特徴推定部と、
導き出された対象単語の概念特徴指標に基づき、受け付けた文書もしくは文書群に使用されている各単語の概念特徴を出力する単語概念特徴出力部と、
を備えることを特徴とする文書分析システム。
【請求項２】
前記関連語抽出推定部で用いる関連語抽出ルールでは、
対象単語の係り元となる単語、対象単語の係り先となる単語、対象単語と一文節内もしくは一文内で共起する単語、のいずれか、もしくはその組合せを、関連語として抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の文書分析システム。
【請求項３】
前記関連語抽出推定部で用いる関連語抽出ルールでは、
対象単語を含む文節において、対象単語が主語もしくは目的語もしくは目的語の修飾語などの述語以外の単語として用いられている場合の述語、対象単語が述語もしくはサ変接続名詞として用いられている場合の主語、対象単語が複合語の末尾に構成語として位置しかつサ変接続名詞として用いられている場合の残りの構成語、対象単語が複合語の末尾以外に位置する構成語である場合の末尾の構成語 のいずれか、もしくはその組合せを、関連語として抽出する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の文書分析システム。
【請求項４】
前記単語概念特徴推定部で用いる概念特徴推定ルールは、
関連語セットに含まれる各関連語の個数もしくは種類数に対応して単調増加するような関係にある指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルール、
関連語セットに含まれる各関連語間の類似性によって分類した各関連語の分類数に対応して単調増加するような関係にある指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルール、
関連語セットに含まれる各関連語間の類似性に対応して単調減少するような関係にある指標を関連語セットの各関連語間について平均もしくは総和した指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルール、
関連語セットに含まれる各関連語について 関連した対象単語の種類数に対応して単調減少するような関係にある指標を総和した指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルール、
のいずれか、もしくはその組合せである
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の文書分析システム。
【請求項５】
前記単語概念特徴推定部で用いる概念特徴推定ルールは、
対象単語間の関連語セットの包含関係から、他の対象単語の関連語セットを含む関連語セットを持つ対象単語の概念を上位と見做すと共に、他の対象単語の関連語セットの部分集合となる単語で構成される関連語セットを持つ対象単語の概念を下位と見做すことで、概念の広さに加え対象単語間の概念の階層関係を概念特徴として推定するルールである
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の文書分析システム。
【請求項６】
対象とする文書もしくは文書群の入力を受け付け、
受け付けた文書もしくは文書群を構成する文章に使用されている各単語とその使用箇所に関する単語情報の抽出処理を行い、
各文章に使用されている各単語を対象単語として、対象単語毎に、抽出された各単語の単語情報と、対象単語の文脈的な用いられ方のパターンに関連する関連語を抽出する所定の関連語抽出ルールとに基づき、個々の対象単語の関連語を抽出処理し、
各対象単語について抽出された関連語を同一対象単語毎にまとめた関連語セットと、対象単語の関連語セットの多様さを指標化する単語概念特徴推定ルールとに基づき、個々の対象単語の概念特徴指標を推定処理し、
導き出された対象単語の概念特徴指標に基づき、受け付けた文書もしくは文書群に使用されている各単語の概念特徴を出力する
ことを特徴とする情報処理システムによる文書分析方法。
【請求項７】
前記関連語抽出ルールとして、
対象単語の係り元となる単語、対象単語の係り先となる単語、対象単語と一文節内もしくは一文内で共起する単語、
対象単語を含む文節において、対象単語が主語もしくは目的語もしくは目的語の修飾語などの述語以外の単語として用いられている場合の述語、対象単語が述語もしくはサ変接続名詞として用いられている場合の主語、対象単語が複合語の末尾に構成語として位置しかつサ変接続名詞として用いられている場合の残りの構成語、対象単語が複合語の末尾以外に位置する構成語である場合の末尾の構成語、
のいずれか、もしくはその組合せを識別処理して、
関連語を抽出処理する
ことを特徴とする請求項６に記載の文書分析方法。
【請求項８】
前記概念特徴推定ルールとして、
関連語セットに含まれる各関連語の個数もしくは種類数に対応して単調増加するような関係にある指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルール、
関連語セットに含まれる各関連語間の類似性によって分類した各関連語の分類数に対応して単調増加するような関係にある指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルール、
関連語セットに含まれる各関連語間の類似性に対応して単調減少するような関係にある指標を関連語セットの各関連語間について平均もしくは総和した指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルール、
関連語セットに含まれる各関連語について 関連した対象単語の種類数に対応して単調減少するような関係にある指標を総和した指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルール、
のいずれか、もしくはその組合せを用いて、概念特徴指標を推定処理する
ことを特徴とする請求項６又は７に記載の文書分析方法。
【請求項９】
前記概念特徴推定ルールとして、
対象単語間の関連語セットの包含関係から、他の対象単語の関連語セットを含む関連語セットを持つ対象単語の概念を上位と見做すと共に、他の対象単語の関連語セットの部分集合となる単語で構成される関連語セットを持つ対象単語の概念を下位と見做すことで、概念の広さに加え対象単語間の概念の階層関係を概念特徴として推定するルール
を用いて、概念特徴指標を推定処理する
ことを特徴とする請求項６又は７に記載の文書分析方法。
【請求項１０】
情報処理装置を、
対象とする文書もしくは文書群の入力を受け付ける文書入力手段、
文書もしくは文書群を構成する文章に使用されている各単語とその使用箇所に関する単語情報の抽出を行う単語分析手段、
各文章に使用されている各単語を対象単語とし、対象単語毎に、抽出された各単語の単語情報と、対象単語の文脈的な用いられ方のパターンに関連する関連語を抽出する所定の関連語抽出ルールとに基づき、個々の対象単語の関連語を抽出する関連語抽出手段、
各対象単語について抽出された関連語を同一対象単語毎にまとめた関連語セットと、対象単語の関連語セットの多様さを指標化する単語概念特徴推定ルールとに基づき、個々の対象単語の概念特徴指標を推定する単語概念特徴推定手段、
導き出された対象単語の概念特徴指標に基づき、受け付けた文書もしくは文書群に使用されている各単語の概念特徴を出力する単語概念特徴出力手段、
として動作させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書分析システム、文書分析方法およびプログラムに関し、特に、未知の単語や文書特有の概念を持つ単語を含む文書における、それら単語の概念的な特徴の分析を行なう文書分析システム、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、情報処理装置を用いて、自然言語で書かれた文書を解析して、その文書内の単語の解釈しやすさや関連する情報の多さなどの概念的な特徴を分析するシステムが開発されている。
【０００３】
文書分析システムに関する技術の一例が、特許文献１に「機械翻訳装置」として記載されている。この特許文献１に開示された機械翻訳装置は、原文記憶部と、編集部と、翻訳辞書部と、翻訳処理部と、評価部と、表示部となどを備える。このような構成を有する機械翻訳装置は、次のように動作する。  
すなわち、原文記憶部は入力された翻訳対象の原文を記憶する。次に編集部はこの原文記憶部に記載された原文を編集コマンドによって編集する。翻訳辞書部は翻訳処理に用いる各種辞書の情報を格納する。さらに翻訳処理部はこの翻訳辞書部に格納された情報を用いて前記原文記憶部に記憶された原文を翻訳処理する。さらに評価部は、例えば原文中の語が係り受け先を所定個数以上持つかどうか、または原文の区切り方が複数存在するかどうか、または原文中の各誌が対応する訳語を所定個数以上持つかどうか、または原文中の各誌が品詞列を所定個数以上持つかどうか、あるいは原文中の単語数が所定個数以上かどうか等の情報に基づき、翻訳処理部での前記原文記憶部に記憶された原文についての翻訳処理の難易度、または難易度に関係する該原文の持つ属性を評価する。最後に表示部はこの評価部の評価結果を表示する。
【０００４】
このような構成により、特許文献１に記載された「機械翻訳装置」では、オペレータによる前編集を容易にし、また不必要な翻訳処理に要する時間が省くことができる。さらに、オーベレータが表示された評価結果に従って係り受け先等を指定することにより、自然言語文のあいまい性を減らすことができるため、より練度の高い翻訳文が得られる。
【０００５】
さらに、文書分析システムに関する技術の他の例が、特許文献２に「文書処理方法及び装置」として記載されている。この特許文献２に開示された文書処理方法は、文書入力部と、文書構成要素解析部と、文書構成要素記憶部と、単語指定部と、文書構成要素検索部と、修飾度算出部と、を有する。このような構成を有する文書処理方法は、次のように動作する。  
すなわち、文書入力部は、解析の対象となる文書群の文書を入力する。次に、文書構成要素解析部は、文書入力部により入力された文書群の文書について文節、部分文、文、段落、文書といった文書構成要素を解析する。さらに、文書構成要素記憶部は解析された文書構成要素を記憶する。単語指定部は、検索する単語の指定を行う。そして、次に、文書構成要素検索部は単語指定部で指定された単語を含む文書構成要素を検索する。最後に、修飾度算出部は、検索された文書構成要素に含まれる単語数などを指定単語の修飾度として算出する。
【０００６】
このような構成により、特許文献２に記載された「文書処理方法及び装置」では、豊かな表現あるいは詳細な記述を含むテキストという文章の特徴を抽出・表示し、たとえば検索などの場面で、検索された文書のすべてを人間が確認しなくてもテキストに含まれる知識の抽出、理解を効果的に行うことを可能にしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平１−８８７７６号公報
【特許文献２】特開２００３−２６３４２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
このような技術の第一の課題は、未知の単語や文書特有の概念を持つ単語を多く含む文書内の単語の概念的な特徴の推定に、上記技術による分析方法を適用すると、単語の概念的な特徴の推定対象となる単語が限定されてしまうことである。その理由は、未知の単語や文書特有の概念を持つ単語の概念を辞書から得ることはできないため、特許文献１の手法で用いられているような対応する訳語が登録された辞書に基づき訳語が多い単語などを検出する方法では、考慮できない単語が多くなってしまうためである。
【０００９】
このような技術の第二の課題は、未知の単語や文書特有の概念を持つ単語を多く含む文書内の単語の概念的な特徴の推定に、上記技術による分析方法を適用すると、単語の概念的な広さは推定できないことである。その理由は、単語の理解には、単語の概念的な広がりや多様性といった特徴が重要になるが、特許文献２の手法で用いられているような指定単語の修飾にかかわる単語の数などで指定単語に関する記述の詳細さなどを推測する方法では、単語に関する周辺の情報量しか把握することができず、単語自身の概念の広さや多様性などの特徴を考慮できないためである。
【００１０】
このように、文書に含まれる単語であって、その意味や概念を確定させる処理に辞書を頼ることが相応しくない単語について、自然言語としての意味的な解釈にかかる問題点について知ることが出来ていない。
【００１１】
本発明の目的は、上記課題に鑑み、未知の単語や文書特有の概念を持つ単語を多く含む文書について、意味的に多様な役割を割り当てられているような単語の概念の広さなどの特徴を考慮する情報処理を行い、未知の単語や文書特有の概念を持つ単語を多く含む文書で、特異な用いられ方がされている単語や、分かり難い単語、読み手によって解釈が異なる可能性のある単語などの推定処理、および文書の品質や優先的な修正点を推定処理する文書分析システム、文書分析方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明に係る文書分析システムは、対象とする文書もしくは文書群の入力を受け付ける文書入力部と、文書もしくは文書群を構成する文章に使用されている各単語とその使用箇所に関する単語情報の抽出を行う単語分析部と、各文章に使用されている各単語を対象単語とし、対象単語毎に、抽出された各単語の単語情報と、対象単語の文脈的な用いられ方のパターンに関連する関連語を抽出する所定の関連語抽出ルールとに基づき、個々の対象単語の関連語を抽出する関連語抽出部と、各対象単語について抽出された関連語を同一対象単語毎にまとめた関連語セットと、対象単語の関連語セットの多様さを指標化する単語概念特徴推定ルールとに基づき、個々の対象単語の概念特徴指標を推定する単語概念特徴推定部と、導き出された対象単語の概念特徴指標に基づき、受け付けた文書もしくは文書群に使用されている各単語の概念特徴を出力する単語概念特徴出力部とを備える。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、未知の単語や文書特有の概念を持つ単語を多く含む文書について、意味的に多様な役割を割り当てられているような単語の概念の広さなどの特徴を考慮して、未知の単語や文書特有の概念を持つ単語を多く含む文書で特異な用いられ方がされている単語や、分かり難い単語、読み手によって解釈が異なる可能性のある単語などの推定、および文書の品質や優先的な修正点を推定する文書分析システム、文書分析方法およびプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施形態に係る文書分析システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示した文書分析システムの動作例を示すシーケンス図である。
【図３】本発明の一実施例に係る文書分析システムの構成を示すブロック図である。
【図４】対象文書Ｄに関する対象単語Ｗｉと関連語Ｒｉｋの組合せの有無を記載した関連対応表の一部の例を示す説明図である。
【図５】図４の対象単語Ｗｉ＝「開発ツール」に関する関連語Ｒｉｋ間の相関係数の算出結果を示す説明図である。
【図６】図４の対象単語Ｗｉ＝「開発ツール」に関する関連語Ｒｉｋ間の非類似度の算出結果を示す説明図である。
【図７】図４の対象単語Ｗｉ＝「既存ツール」に関する関連語Ｒｉｋ間の相関係数の算出結果を示す説明図である。
【図８】図４の対象単語Ｗｉ＝「既存ツール」に関する関連語Ｒｉｋ間の非類似度の算出結果を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１６】
図１は、本発明の実施形態に係る文書分析システム１００の構成を示すブロック図である。
【００１７】
図１を参照すると、実施形態に係る文書分析システム１００は、基本的に電子機器内もしくはサーバと電子機器およびこれらを相互に接続するインターネット等の情報通信ネットワークからなるシステム内に、少なくとも、文書入力部１０、単語分析部２０、関連語抽出部３０、単語概念特徴推定部４０、単語概念特徴出力部５０と、を含む。
【００１８】
図示の文書分析システム１００は、未知の単語や文書特有の概念を持つ単語を多く含む文書について、意味的に多様な役割を割り当てられているような単語の概念の広さなどの特徴を考慮することによって、特異な用いられ方がなされている単語や、分かり難い単語、読み手によって解釈が異なる可能性のある単語などの推定と、その文書の品質や優先的な修正点を推定する情報処理を行なう文書分析システムである。
【００１９】
電子機器で文書分析システムを構成する場合、文書分析システム１００は、プログラム制御により動作するコンピュータで実現可能である。図示はしないが、この種のコンピュータは、周知のように、データを入力する入力装置と、データ処理装置と、データ処理装置での処理結果を出力する出力装置と、種々のデータベースとして働く補助記憶装置とを備えている。そして、データ処理装置は、プログラムを記憶するリードオンリメモリ（ＲＯＭ）と、データを一時的に記憶するワークエリアとして使用されるランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）と、ＲＯＭに記憶されたプログラムに従って、ＲＡＭに記憶されているデータを処理する中央処理装置（ＣＰＵ）とから構成される。  
この場合、データ処理装置が、文書入力部１０、単語分析部２０、関連語抽出部３０、単語概念特徴推定部４０、単語概念特徴出力部５０として働き、出力装置が単語概念特徴出力部５０からの処理結果を出力する。
【００２０】
次に、文書分析システム１００を構成する各構成要素の動作について説明する。  
文書入力部１０は、未知の単語や文書特有の概念を持つ単語を含む可能性が有り、解析および分析を行なう対象とする文書もしくは文書群の入力を受け付ける。ここで受け付けられた文書もしくは文書群について、以下の構成によって、特異な用いられ方がされている単語や、分かり難い単語、読み手によって解釈が異なる可能性のある単語などの推定、および 文書の品質や優先的な修正点を推定する。
【００２１】
単語分析部２０は、文書もしくは文書群を構成する各文章に形態素解析や構文解析を実行することで、各文章に使用されている各単語の単語情報の抽出を行う。ここで、抽出の対象とする単語には名詞、動詞、形容詞など単独で意味をなす自立語だけでなく、助詞などを含めても良い。上記単語情報は少なくとも、使用されている単語とその単語の存在位置に関する情報、および単語間の係り受け関係に関する情報を含み、必要に応じて単語毎の品詞、格、組み合される助詞などを含めても良い。また、単語の存在位置に関する情報とは、使用箇所が同定可能な情報であればよく、単語の存在する文の出現順位や頁、目次上の章や節、項などが該当する。
【００２２】
関連語抽出部３０は、単語分析部２０で抽出された各文章に使用されている各単語を対象単語として、対象単語毎に、各単語の単語情報と、対象単語の文脈的な用いられ方のパターンに関連する関連語を抽出する所定の関連語抽出ルールとに基づき、個々の対象単語の関連語を抽出する。  
ここで、前記関連語抽出ルールとは、関連語を抽出するルールであればどの様なルールでも良い。例えば、対象単語の係り元となる単語、対象単語の係り先となる単語、対象単語と一文節内もしくは一文内で共起する単語などが挙げられる。また、対象単語を含む文節において、対象単語が主語もしくは目的語もしくは目的語の修飾語などの述語以外の単語として用いられている場合の述語、対象単語が述語もしくはサ変接続名詞として用いられている場合の主語、対象単語が複合語の末尾に構成語として位置しかつサ変接続名詞として用いられている場合の残りの構成語なども適する。また、これらの組合せを関連語として抽出するルールとして用いるとなお良い。
【００２３】
単語概念特徴推定部４０は、各対象単語について 抽出された関連語を同一対象単語（抽出に用いた対象単語）毎にまとめた関連語セットと、対象単語の関連語セットの多様さを指標化する単語概念特徴推定ルールとに基づき、個々の対象単語の概念特徴指標を推定する。  
ここで、関連語セットの多様さとは、関連語の数が多くかつ、それぞれの関連語が類似していないような状態を指す。  
単語概念特徴推定ルールの例としては、「関連語セットに含まれる各関連語の個数もしくは種類数に対応して単調増加するような関係にある指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルール」や、「関連語セットに含まれる各関連語間の類似性によって分類した各関連語の分類数に対応して単調増加するような関係にある指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルール」、「関連語セットに含まれる各関連語間の類似性に対応して単調減少するような関係にある指標を関連語セットの各関連語間について平均もしくは総和した指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルール」、「関連語セットに含まれる各関連語について 関連した対象単語の種類数に対応して単調減少するような関係にある指標を総和した指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルール」が挙げられる。  
ここで、関連語セットに含まれる各関連語間の類似性は、文書内での各関連語の共起語の類似性を利用しても良いし、シソーラスや類語辞書などから関連語の意味情報を抽出することで意味情報の類似性を利用しても良い。  
また、対象単語間の関連語セットの包含関係から、他の対象単語の関連語セットを含む関連語セットを持つ対象単語の概念を上位と見做すと共に、他の対象単語の関連語セットの部分集合となる単語で構成される関連語セットを持つ対象単語の概念を下位と見做すことで、対象単語間の概念の階層関係を概念特徴として推定するルールなども適する。
【００２４】
また、これら概念特徴推定ルールの組合せて用いても良い。特に、概念の広さを推定できる概念特徴推定ルールと、対象単語間の概念の階層関係を推定する概念特徴推定ルールを組み合わせて用いるとなお良い。  
単語概念特徴推定部４０で用いる概念特徴推定ルールは、抽出した関連語（関連語抽出ルール）に合わせて、最初に適用するルールや組合せを適するように所要に定めればよい。  
例えば、関連語として目的語や修飾語を抽出する場合、単語概念特徴推定ルールとしては、上記した「関連語セットに含まれる各関連語の個数もしくは種類数に対応して単調増加するような関係にある指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルール」が適するといえる。 同様に、関連語として述語やサ変接続名詞を抽出する場合、単語概念特徴推定ルールとしては、「関連語セットに含まれる各関連語間の類似性に対応して単調減少するような関係にある指標を関連語セットの各関連語間について平均もしくは総和した指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルール」や、「関連語セットに含まれる各関連語間の類似性によって分類した各関連語の分類数に対応して単調増加するような関係にある指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルール」が適するといえる。
【００２５】
単語概念特徴出力部５０は、単語概念特徴推定部４０で推測した対象単語の概念特徴指標に基づき対象単語の概念特徴を出力する。  
出力形態は、所要の形態で出力すればよい。例えば、文書内における各対象単語の概念特徴指標から得られる概念の広さを、概念特徴として色分けや太字による強調、文字の拡大などで明示する処理をおこなった文書全体を出力する形態などが適当である。他に、概念の広さが任意に設定された閾値より大きい各対象単語のみについて表示を行なうように概念特徴の出力に限定を加えても良い。他に、予め準備された概念の広さの相対的な序列が示された一般の辞書を準備して、概念の広さの相対的な序列と、一般の辞書における序列との相違が大きい各対象単語のみについて出力するように限定しても良い。  
他にも、概念特徴の出力形態としては、各対象単語の概念特徴指標から得られた概念の広さと対象単語間の概念の階層関係を木構造にした図や表などの形態であって良い。  
また、文書の品質を表す指標として、対象単語毎の概念の広さを文書全体または任意の範囲で集計して出力する場合の概念特徴の出力形態としては、表形式などが適している。
また、概念特徴の各出力形態を選択できるようにして、ベースとなる表示形態から必要に応じて表に移行できるようにしてもよい。また、必要に応じて動詞や名詞などを選択的に出力するようにしてもよい。
【００２６】
次に、図１及び図２のシーケンス図を参照して、実施形態に係る文書分析システム１００の全体の動作について詳細に説明する。なお、図２に示すシーケンス図及び以下の説明は処理例であり、適宜求める処理に応じて処理順等を入れ替えたり処理を戻したり繰り返したりすることを行ってもよい。
【００２７】
文書入力部１０は、対象とする文書もしくは文書群の入力を受け付ける（図２のステップＡ１）。
【００２８】
単語分析部２０は、文書入力部１０から文書もしくは文書群を受けとり、含まれている各文章に形態素解析や構文解析を行なって、各文章に使用されている各単語の単語情報の抽出を行う（ステップＡ２）。
【００２９】
関連語抽出部３０は、単語分析部２０で抽出された各文章に使用されている各単語を対象単語として、対象単語毎に、抽出された各単語の単語情報と、対象単語の文脈的な用いられ方のパターンに関連する関連語を抽出する所定の関連語抽出ルールとに基づき、個々の対象単語の関連語を抽出する（ステップＡ３）。
【００３０】
単語概念特徴推定部４０は、各対象単語について抽出された関連語を同一対象単語毎にまとめた関連語セットと、対象単語の関連語セットの多様さを指標化する単語概念特徴推定ルールとに基づき、個々の対象単語の概念特徴指標を推定する（ステップＡ４）。
【００３１】
単語概念特徴出力部５０は、単語概念特徴推定部４０で推測した対象単語の概念特徴指標に基づき対象単語の概念特徴を出力する（ステップＡ５）。
【００３２】
次に、実施形態に係る文書分析システム１００の効果について説明する。  
本実施形態では、各対象単語について、文中で対象単語と関連して対象単語の文脈的な用いられ方のパターンの推定を可能にする関連語を抽出し、抽出された関連語を関連語セットとしてまとめ、まとめた関連語セットの多様さを指標化することによって、対象単語毎の概念の広さに関する特徴を推定するように構成している。このため、未知の単語や文書特有の概念を持つ単語を多く含む文書について、意味的に多様な役割を割り当てられているような単語の概念の広さなどの特徴を考慮して処理することが可能になる。また、未知の単語や文書特有の概念を持つ単語を多く含む文書で特異な用いられ方がされている単語や、分かり難い単語、読み手によって解釈が異なる可能性のある単語などの推定、および文書の品質や優先的な修正点を推定した出力が可能になる。
【００３３】
尚、上記 実施形態に係る文書分析システム１００は、文書分析方法として実現され得る。また、上記 実施形態に係る文書分析システム１００は、文書分析プログラムによりコンピュータによって実行させるようにしても良い。
【００３４】
［実施例］  
次に、図３を参照して、具体的な実施例を用いて、実施形態に係る文書分析システム１００の動作について説明する。
【００３５】
本実施例では、次のことを目的としている。  
先ず、文書分析システム１００は、情報システム構築に関する提案書や仕様書といった、単語に多様な解釈を与えるべきでない文書（対象文書Ｄ）内で、使用されている単語（対象単語Ｗ）毎に、単語の多様な解釈の直接的な原因となる概念の広がりを示す概念特徴指標を推定する。  
そして、文書分析システム１００は、推定できた単語Ｗ毎の概念特徴指標を所要に概念特徴Ｉとして出力することで、対象文書Ｄにおける多様な解釈がされる可能性の高い単語などの推定箇所を示したり、優先的な修正箇所の把握や、複数の文書間の比較として品質の低い文書の明確化などを容易に行なえる情報を示したりして、分析実施者が行なう文書の改善を効率化する。
【００３６】
また、本実施例では、文書分析システム１００は、図３に示されるように、ＰＣ端末（文書分析部Ｙ）と、インターネット・サーバＺとで構成されるものとする。  
文書分析部Ｙは、分析実施者Ｂの操作するＰＣ端末上で動作し、入力部及び出力部を介して、分析実施者Ｂが概念特徴指標Ｉを推定したい文書群を構成する文章の入力と、概念特徴Ｉの提示を実現する。  
インターネット・サーバＺは、通信ネットワークを介して文書分析部Ｙを実装した分析実施者Ｂの操作するＰＣ端末と接続されている。インターネット・サーバＺは、文書分析部Ｙからの文書（文章）の問い合わせに対し、形態素解析や構文解析を可能にする装置である。
【００３７】
図３と図１との対応関係について説明する。  
文書入力部１０と、関連語抽出部３０と、単語概念特徴推定部４０と、単語概念特徴出力部５０とは、文書分析部Ｙ内に含まれている。単語分析部２０はインターネット・サーバＺ内に含まれている。  
この様な手段を備えたＰＣ端末（文書分析部Ｙ）とインターネット・サーバＺは以下のような動作をする。
【００３８】
文書分析部Ｙは、入力部から、情報システム構築に関する提案書や仕様書といった、分析実施者Ｂが多様な解釈がされる可能性の高い単語を修正するための概念特徴Ｉを得たい対象文書Ｄの入力を受け付け、インターネット・サーバＺに対象文書Ｄの文章に用いられている全ての自立語を対象単語Ｗｉ（ｉ＝１、２、・・・、ｎ）とし、各対象単語Ｗｉの格、係り受け構造といった単語情報を問い合わせる。
【００３９】
問合せを受けて、インターネット・サーバＺは、文書分析部Ｙで問い合わせられた対象文書Ｄを構成する文章毎に形態素解析および構文解析を適用して、文書を構成する単語に分解すると共に、その係り受け関係や格を解析することで 対象単語Ｗｉとその格、係り受け構造を単語情報として抽出し、文書分析部Ｙに送信する。  
この際、インターネット・サーバＺは、対象文書Ｄの文の出現順に通し番号として文番号を付け、各単語を含む文の文番号を単語情報に加える。
【００４０】
応答を受けて、文書分析部Ｙは、対象文書Ｄのいずれかの文節において、主語もしくは目的語として用いられている各対象単語Ｗｉについて、各対象単語Ｗｉを含む文節における述語もしくはサ変接続名詞を、対象単語Ｗｉの用いられた文脈的なパターンを推定する際に手掛かりとなる関連語Ｒｉｋ（ｋ＝１、２、・・・、ｐ）として抽出する。例えば、対象文書Ｄの一部が「既存ツールを適用する場合は、別紙の初期値を参照のこと。」という一文を含む場合、抽出される各対象単語Ｗｉと関連語Ｒｉｋの組合せは例えば（Ｗｉ＝既存ツール、Ｒｉｋ＝適用）、（Ｗｉ＝初期値、Ｒｉｋ＝参照）のようになる。  
さらに、文書分析部Ｙは、対象単語Ｗｉ毎にその対象単語Ｗｉの関連語Ｒｉｋを関連語セットＲｉとして集約し、それぞれの対応の有無を示した関連対応表を作成する。  
例えば、対象文書Ｄに関する関連対応表の一部は図４のような形態となる。この関連対応表では、各行に対象単語Ｗｉ、各列に関連語Ｒｉｋを配置して、対応が有る場合は１、無い場合は０として、それぞれの対応の有無を示している。  
ここで、同一の対象単語Ｗｉと関連語Ｒｉｋの組合せの対象文書Ｄ中での出現回数が複数回ある場合、関連対応表の該当箇所に出現回数分を記載しても良いが、回数に関わらず１と記載する方が適している。これは、対象単語Ｗｉの文脈的な用いられ方の事例として１事例でも他と異なるパターンが有れば、その分パターンに広がりが有ることを示しており、その事例の出現回数は広がりを把握する上では必要ないためである。
【００４１】
さらに、文書分析部Ｙは、同一の対象単語Ｗｉ毎に抽出された関連語Ｒｉｋをまとめた関連語セットＲｉについて、関連語セットＲｉに含まれる各関連語Ｒｉｋ間の非類似性を、各関連語Ｒｉｋと関連した単語群Ｗｋの重複度（単語概念特徴推定ルール）を利用して算出し、求めた各関連語Ｒｉｋ間の非類似性を平均することにより対象単語Ｗｉの概念の広さに関する概念特徴を推定して概念特徴指標Ｉｉとして出力する。
【００４２】
ここで、関連語Ｒｉｋと関連した単語群Ｗｋの重複度には、各関連語Ｒｉｋから見て関連した単語群Ｗｋのベクトル（図４における列方向のベクトル）間の相関 もしくは コサイン類似度を１から引いた値などが適しており、関連語Ｒｉｋがｐ個存在する対象単語Ｗｉの概念特徴指標Ｉｉの算出式は以下の（１）式などが有効である。  
【数１】
2013137702.tif 000003
【００４３】
ここで、ｒｉｋは各関連語Ｒｉｋ間のｐ×ｐ個の相関係数もしくはコサイン類似度を指す。なお、関連語が１つしかない場合の概念特徴指標Ｉｉは０とする。  
（１）式では、関連語間に全く類似性がない場合は指標が１に、関連語間の類似性が高く同一と見なされる場合は指標が０となる。
【００４４】
このように文書内での活用場面の似た関連語間の非類似性を考慮した情報処理を行うことで、関連語の語数は多かったとしても どの用例も対象単語Ｗｉが同じ概念として用いられている場合には概念特徴指標Ｉｉが小さくなり、関連語の語数は少なくても各用例で対象単語Ｗｉが異なる概念として用いられている場合には概念特徴指標Ｉｉが大きくなる。  
よって、上記した情報処理によれば、特に対象文書Ｄ内で用いられている対象単語Ｗｉの出現回数が異なり、関連語の語数では関連語セットの多様さを指標化しにくい状況などでも対象単語Ｗｉの概念の広さを考慮できるという利点が有る。
【００４５】
例えば、図４の「開発ツール」という対象単語Ｗｉの場合、関連語セットＲｉは（「組込」、「設定」、「提供」）となり、各組み合わせの相関係数ｒｉｋは図５のように、各組み合わせの非類似度は図６のようになる。その結果、概念特徴指標Ｉｉは（０＋０．８９９＋０．９４５＋０．８９９＋０＋１．４１１＋０．９４５＋１．４１１＋０）／６＝１．０９となる。同様に「既存ツール」という対象単語Ｗｉの場合、関連語セットＲｉは（「処理」、「適用」、「参照」、「活用」、「組込」、「選定」）となり、各組み合わせの相関係数ｒｉｋは図７のように、各組み合わせの非類似度は図８のようになる。その結果、概念特徴指標Ｉｉは０．５４となる。  
例示したような、関連語の語数が相対的に多い「既存ツール」より、少ない「開発ツール」が概念特徴指標Ｉｉが大きいという結果は、「既存ツール」はほぼ単独の概念で利用されていたが、「開発ツール」の方は「開発ツール（のモジュール）を組込」、「開発ツール（のパラメータ）を設定」、「開発ツール（自体）を提供」のように、括弧書き部分のような より概念を詳細化する情報が省略されており、広い概念で用いられていたことを反映している。  
なお、一般的には、「開発ツール」は１種類だが、「既存ツール」は複数ある可能性があり、「既存ツール」の方が多義となりがちである。このような常識や辞書などに記載されている一般的な多義性ではなく、文面内での各単語の概念の広さを推測できる点が本指標を用いる利点である。
【００４６】
次に文書分析部Ｙは、概念特徴指標Ｉｉに基づき、「開発ツール」など、対象文書Ｄ内における概念特徴指標Ｉｉの大きい各対象単語Ｗｉを着色して単語の概念特徴を明示することで、修正すべき曖昧箇所を分かりやすくして表示する。  
また、概念特徴指標Ｉｉに基づき、各対象単語Ｗｉの概念特徴指標Ｉｉを対象文書Ｄ全体や目次の章単位などで集計して、概念特徴が表れた表もしくはグラフなどの形式で出力することで、対象文書Ｄの品質を表すメトリクスおよび、修正すべき曖昧な章を判断する情報を分析実施者Ｂに提供する。  
このようにして、文書分析システムとして、対象とする文書もしくは文書群を受け付けて、分析実施者Ｂに、受け付けた文書もしくは文書群に使用されている各単語の概念特徴を辞書などの既知のデータベースによらずに提示する。これによって、対象とした文章内から、多様な捉え方が行ない得る（広い概念を有する）単語を所要な形態で示して、文書の改善や編集、用語の定義を行える情報を提供する。
【００４７】
以上説明したように、本発明を適用した文書分析システムは、未知の単語や文書特有の概念を持つ単語を多く含む文書について、意味的に多様な役割を割り当てられているような単語の概念の広さなどの特徴を考慮して、未知の単語や文書特有の概念を持つ単語を多く含む文書で特異な用いられ方がされている単語や、分かり難い単語、読み手によって解釈が異なる可能性のある単語などの推定、および文書の品質や優先的な修正点を推定できる。
【００４８】
なお、本発明に係るプログラムは、記憶媒体に記録されて頒布されても良い。当該記録媒体に記録されたプログラムは、有線、無線、又は記録媒体そのものを介して、メモリに読込まれ、制御部等を動作させる。尚、記録媒体を例示すれば、オプティカルディスクや磁気ディスク、半導体メモリ装置、ハードディスクなどが挙げられる。
【００４９】
上記実施の形態を別の表現で説明すれば、文書分析システムとして動作させる情報処理装置を、ＲＡＭに展開された文書分析プログラムに基づき、文書入力手段、単語分析手段、関連語抽出手段、単語概念特徴推定手段、単語概念特徴出力手段として制御部を動作させることで実現することが可能である。
【００５０】
また、本発明の具体的な構成は前述の実施の形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の変更があってもこの発明に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【００５１】
本発明によれば、ソフトウェアやシステムの開発における要件定義などの作業においてやり取りされる各種文書に関して、単語の概念が広く読み手によって異なる解釈が起こる可能性の高い単語を優先的に修正することが可能になり、文書作成や文書レビューの効率化に繋がる。また、複数の読み手の間に異なる解釈が起きる状況などが減少し、手戻りの減少や顧客満足の向上などシステム開発の効率化に関する用途に適用できる。他に、翻訳時に翻訳後の文章などで広い概念を持ってしまっている単語を検出し、翻訳語の変更を促すことで、文書を校正することなどが可能になり、読みやすい翻訳文の作成の効率化に繋がる。
【符号の説明】
【００５２】
１０    文書入力部
２０    単語分析部
３０    関連語抽出部
４０    単語概念特徴推定部
５０    単語概念特徴出力部
１００  文書分析システム
Ｄ      対象文書
Ｉ      概念特徴
Ｙ      文書分析部
Ｚ      インターネット・サーバ
【図１】
2013137702.tif 000004
【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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