(57)【要約】【課題】概念間における既知の関係性を越えた新たな関係性に基づいて、入力キーワードと繋がりを持つ単語を提示する。【解決手段】第１の概念類似度計算部１６Ｂで、第１のＤＢ１５Ａから抽出した、対象語を外延として含む形式概念と各単語を外延として含む形式概念とに関する半順序関係に基づいて、当該対象語と当該各単語との間の類似性を示す第１の概念類似度をそれぞれ計算し、第２の概念類似度計算部１６Ｃで、第２のＤＢ１５Ｂから選択した、対象語の概念と各単語の概念とに関する包含関係に基づいて、当該対象語と当該各単語との間の類似性を示す第２の概念類似度をそれぞれ計算し、関連語選択部１６Ｄで、第１の概念類似度と第２の概念類似度とから計算される評価値に基づいて、各単語のうちから関連語を選択して画面表示する。【選択図】  図１
2013125454.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたキーワードと関連する関連語をデータベースから選択して画面表示することにより、当該キーワードに基づく発想を支援する発想支援装置であって、
入力されたキーワードを処理対象となる対象語として取得する入力処理部と、
共通する概念を含む３つの単語の組からなる複数の３つ組について、これら単語の属性値として、当該単語に含まれている概念であって、かつ当該３つ組の３つの単語間で互いに異なる概念を用いることにより、これら単語に関する形式概念解析処理を予め実行し、当該形式概念解析処理で得られた前記各単語に関する形式概念間の、ラティス構造からなる半順序関係を記憶する第１のデータベースと、
前記各単語に関する概念間の、ツリー構造からなる包含関係を記憶する第２のデータベースと、
前記第１のデータベースから抽出した、前記対象語を外延として含む形式概念と前記各単語を外延として含む形式概念とに関する半順序関係に基づいて、当該対象語と当該各単語との間の類似性を示す第１の概念類似度をそれぞれ計算する第１の概念類似度計算部と、
前記第２のデータベースから抽出した、前記対象語の概念と前記各単語の概念とに関する包含関係に基づいて、当該対象語と当該各単語との間の類似性を示す第２の概念類似度をそれぞれ計算する第２の概念類似度計算部と、
前記第１の概念類似度と前記第２の概念類似度とから計算される評価値に基づいて、前記各単語のうちから前記関連語を選択して画面表示する関連語選択部と
を備えることを特徴とする発想支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の発想支援装置において、
前記第１の概念類似度計算部は、前記第１のデータベースの前記ラティス構造における、最上位形式概念から前記対象語を外延として含む各形式概念までの最短ステップ数を統計処理して求めた第１の代表値と、前記最上位形式概念から前記単語を外延として含む各形式概念までの最短ステップ数を統計処理して求めた第２の代表値と、前記最上位形式概念から前記対象語および前記単語を外延として共通に含む各共通形式概念までの最短ステップ数の統計処理して求めた共通代表値とに基づいて、前記第１の概念類似度を計算することを特徴とする発想支援装置。
【請求項３】
請求項２に記載の発想支援装置において、
前記第１の概念類似度計算部は、前記共通代表値を、前記第１および第２の代表値の平均値で除算することにより、前記第１の概念類似度を計算することを特徴とする発想支援装置。
【請求項４】
請求項１に記載の発想支援装置において、
前記第２の概念類似度計算部は、前記第２のデータベースの前記ツリー構造における、前記対象語の概念が位置する階層を示す第１の階層値と、前記単語の概念が位置する階層を示す第２の階層値と、前記対象語の概念および前記単語の概念を共通して包含する上位概念のうち、最下層の概念が位置する階層を示す第３の階層値とに基づいて、前記第２の概念類似度を計算することを特徴とする発想支援装置。
【請求項５】
請求項４に記載の発想支援装置において、
前記第２の概念類似度計算部は、前記第３の階層値を、前記第１の階層値と前記第２の階層値の平均値で除算することにより、前記第２の概念類似度を計算することを特徴とする発想支援装置。
【請求項６】
請求項１に記載の発想支援装置において、
前記関連語選択部は、前記評価値に基づいて、前記各単語のうち、前記第１の概念類似度がより高くて前記第２の概念類似度がより低い単語を、前記関連語として選択することを特徴とする発想支援装置。
【請求項７】
請求項１に記載の発想支援装置において、
前記キーワードとして入力されうる各単語と前記３つ組を構成する各単語を含む複数の単語との間の因果関係を登録した第３のデータベースをさらに備え、
前記入力処理部は、入力された前記キーワードと因果関係を有する単語を前記第３のデータベースから抽出して画面表示し、これら単語のうち利用者操作により選択された単語を前記対象語として選択することを特徴とする発想支援装置。
【請求項８】
入力されたキーワードと関連する関連語をデータベースから選択して画面表示することにより、当該キーワードに基づく発想を支援する発想支援装置で用いられる発想支援方法であって、
入力処理部が、入力されたキーワードを処理対象となる対象語として取得する入力処理ステップと、
第１のデータベースが、共通する概念を含む３つの単語の組からなる複数の３つ組について、これら単語の属性値として、当該単語に含まれている概念であって、かつ当該３つ組の３つの単語間で互いに異なる概念を用いることにより、これら単語に関する形式概念解析処理を予め実行し、当該形式概念解析処理で得られた前記各単語に関する形式概念間の、ラティス構造からなる半順序関係を記憶するステップと、
第２のデータベースが、前記各単語に関する概念間の、ツリー構造からなる包含関係を記憶するステップと、
第１の概念類似度計算部が、前記第１のデータベースから抽出した、前記対象語を外延として含む形式概念と前記各単語を外延として含む形式概念とに関する半順序関係に基づいて、当該対象語と当該各単語との間の類似性を示す第１の概念類似度をそれぞれ計算する第１の概念類似度計算ステップと、
第２の概念類似度計算部が、前記第２のデータベースから抽出した、前記対象語の概念と前記各単語の概念とに関する包含関係に基づいて、当該対象語と当該各単語との間の類似性を示す第２の概念類似度をそれぞれ計算する第２の概念類似度計算ステップと、
関連語選択部が、前記第１の概念類似度と前記第２の概念類似度とから計算される評価値に基づいて、前記各単語のうちから前記関連語を選択して画面表示する関連語選択ステップと
を備えることを特徴とする発想支援方法。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１〜請求項７のいずれか１つに記載の発想支援装置を構成する各部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自然言語処理技術に関し、特に入力されたキーワードと繋がりを有する単語を提示する発想支援技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ある問題を解決する際、その解決の糸口が見つからず、解決策を容易に想起できない場合がある。一般に、このような発想を支援する手法の代表例として、ＫＪ法やＩＳＭ法などの手法が用いられている。
ＫＪ法は、事実を集めて、人の顕在意識・潜在意識の双方にある概念間の関係性を用いることにより、類似性のある項目をまとめていき、そのプロセスを経ることにより、潜在意識にあった概念間の関係性も顕在意識上にのぼらせ言語化するものである。具体的には、まず、様々なデータや各人の意見をカードに記入し、次に、これらカードの内容が本質的に似たものを、その意味を汲んで集約し、新たな仮説を発見しようとするものである。
【０００３】
また、ＩＳＭ(Interpretive Structural Modeling)法は、すべての要素間の関係を定義して、これら関係を行列で表現し、これら要素間の関係に推移律が成立することを前提として、直接的な関係のみを表示した階層構造でモデル化し、有向グラフを用いて要素間の関係を提示するものである。
また、ＮＭ法は、認識している問題点に関するキーワードを設定した後、このキーワードの特性や要素を含むアナロジー（類比）を想起し、得られたアナロジーの背景からその特性や要素を実現しているメカニズムを抽出し、問題点に対するメカニズムの応用という観点から、問題点の解決を探るものである。
【０００４】
このような発想支援手法によれば、問題点や解決策が整理・構造化されて、問題全体を容易に把握することが可能となる。しかしながら、これら手法は、人の発想、すなわち人の顕在意識や潜在意識における概念間の関係性に限られた発想に基づくものであり、この関係性を越えた、有用な発想を得ることはできない。
【０００５】
従来、このような発想支援手法を、人の発想を直接的に利用することなく、コンピュータでの自然言語処理を用いて実現できる発想支援技術として、予め既存の文書からなるデータベーステキストをそれぞれデータベースに登録しておき、入力された問題記述テキストと関連するデータベーステキストを、類義語辞書や関連語辞書に基づき検索し、問題記述テキストと検索されたデータベーステキストの各文をそれぞれ形態素解析し、その解析結果に基づいて各文における文節係り受けを解析することにより、問題記述テキストとデータベーステキストの各文における文節間係り受け関係を同定し、両者の文節間係り受け構造のマッチング結果に基づいて、単語の対応関係を抽出する技術が提案されている（例えば、特許文献１など参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第３３７３８６８号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】長田博泰、「形式概念解析ツールとデータ解析」、札幌学院大学論集・紀要類・社会情報, 第17巻1号: 47-64、札幌学院大学社会情報学部、2007-12
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、このような従来技術では、文節間係り受け構造によるマッチング判定を用いているものの、既存の文書に基づいてキーワードと類似性の高い単語を抽出している。このため、得られた単語も既存の発想となる可能性が高く、キーワードに対して上位、下位、同義、あるいは類義などの意味的に共通する関係を持つ単語が提示される傾向が高くなる。したがって、従来技術によれば、発想の拡がりが制限されてしまうという問題点があった。
【０００９】
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、概念間における既知の関係性を越えた新たな関係性に基づいて、入力キーワードと繋がりを持つ単語を提示することができる発想支援技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
このような目的を達成するために、本発明にかかる発想支援装置は、入力されたキーワードと関連する関連語をデータベースから選択して画面表示することにより、当該キーワードに基づく発想を支援する発想支援装置であって、入力されたキーワードを処理対象となる対象語として取得する入力処理部と、共通する概念を含む３つの単語の組からなる複数の３つ組について、これら単語の属性値として、当該単語に含まれている概念であって、かつ当該３つ組の３つの単語間で互いに異なる概念を用いることにより、これら単語に関する形式概念解析処理を予め実行し、当該形式概念解析処理で得られた各単語に関する形式概念間の、ラティス構造からなる半順序関係を記憶する第１のデータベースと、各単語に関する概念間の、ツリー構造からなる包含関係を記憶する第２のデータベースと、第１のデータベースから抽出した、対象語を外延として含む形式概念と各単語を外延として含む形式概念とに関する半順序関係に基づいて、当該対象語と当該各単語との間の類似性を示す第１の概念類似度をそれぞれ計算する第１の概念類似度計算部と、第２のデータベースから抽出した、対象語の概念と各単語の概念とに関する包含関係に基づいて、当該対象語と当該各単語との間の類似性を示す第２の概念類似度をそれぞれ計算する第２の概念類似度計算部と、第１の概念類似度と第２の概念類似度とから計算される評価値に基づいて、各単語のうちから関連語を選択して画面表示する関連語選択部とを備えている。
【００１１】
この際、第１の概念類似度計算部で、第１のデータベースのラティス構造における、最上位形式概念から対象語を外延として含む各形式概念までの最短ステップ数を統計処理して求めた第１の代表値と、最上位形式概念から単語を外延として含む各形式概念までの最短ステップ数を統計処理して求めた第２の代表値と、前記最上位形式概念から前記対象語および前記単語を外延として共通に含む各共通形式概念までの最短ステップ数の統計処理して求めた共通代表値とに基づいて、第１の概念類似度を計算するようにしてもよい。
【００１２】
さらに、第１の概念類似度計算部で、前記共通代表値を、第１および第２の代表値の平均値で除算することにより、第１の概念類似度を計算するようにしてもよい。
【００１３】
また、第２の概念類似度計算部で、第２のデータベースのツリー構造における、対象語の概念が位置する階層を示す第１の階層値と、単語り概念が位置する階層を示す第２の階層値と、前記対象語の概念および前記単語の概念を共通して包含する上位概念のうち、最下層の概念が位置する階層を示す第３の階層値とに基づいて、第２の概念類似度を計算するようにしてもよい。
【００１４】
さらに、第２の概念類似度計算部で、第３の階層値を、第１の階層値と第２の階層値の平均値で除算することにより、第２の概念類似度を計算するようにしてもよい。
【００１５】
また、前記関連語選択部で、前記評価値に基づいて、前記各単語のうち、前記第１の概念類似度がより高くて前記第２の概念類似度がより低い単語を、前記関連語として選択するようにしてもよい。
【００１６】
また、キーワードとして入力されうる各単語と３つ組を構成する各単語を含む複数の単語との間の因果関係を登録した第３のデータベースをさらに備え、入力処理部で、入力されたキーワードと因果関係を有する単語を第３のデータベースから抽出して画面表示し、これら単語のうち利用者操作により選択された単語を対象語として選択するようにしてもよい。
【００１７】
また、本発明にかかる発想支援方法は、入力されたキーワードと関連する関連語をデータベースから選択して画面表示することにより、当該キーワードに基づく発想を支援する発想支援装置で用いられる発想支援方法であって、入力処理部が、入力されたキーワードを処理対象となる対象語として取得する入力処理ステップと、第１のデータベースが、共通する概念を含む３つの単語の組からなる複数の３つ組について、これら単語の属性値として、当該単語に含まれている概念であって、かつ当該３つ組の３つの単語間で互いに異なる概念を用いることにより、これら単語に関する形式概念解析処理を予め実行し、当該形式概念解析処理で得られた各単語に関する形式概念間の、ラティス構造からなる半順序関係を記憶するステップと、第２のデータベースが、各単語に関する概念間の、ツリー構造からなる包含関係を記憶するステップと、第１の概念類似度計算部が、第１のデータベースから抽出した、対象語を外延として含む形式概念と各単語を外延として含む形式概念とに関する半順序関係に基づいて、当該対象語と当該各単語との間の類似性を示す第１の概念類似度をそれぞれ計算する第１の概念類似度計算ステップと、第２の概念類似度計算部が、第２のデータベースから抽出した、対象語の概念と各単語の概念とに関する包含関係に基づいて、当該対象語と当該各単語との間の類似性を示す第２の概念類似度をそれぞれ計算する第２の概念類似度計算ステップと、関連語選択部が、第１の概念類似度と第２の概念類似度とから計算される評価値に基づいて、各単語のうちから関連語を選択して画面表示する関連語選択ステップとを備えている。
【００１８】
また、本発明にかかるプログラムは、コンピュータを、前述したいずれか１つに記載の発想支援装置を構成する各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、通常概念上において入力キーワードとは異質であり、通常知られている概念の関係性においては繋がりがない、もしくは繋がりが小さいものの、本質概念、すなわち、通常知られていない概念の関係性においては入力キーワードと繋がりを持つ単語を、データベースに用いた自然言語に関する情報処理により自動的に選択して提示することができる。したがって、一般的な通常概念の範囲に制限されることなく、表層的な通常概念とは異なる次元に隠れている本質的な概念の繋がり、すなわち概念間における既知の関係性を越えた新たな関係性に基づいた、極めて創造性の豊かな発想を支援することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】発想支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２】クロステーブルの構成例である。
【図３】形式概念データを示す構成例である。
【図４】形式概念解析の分析結果例を示すＨａｓｓｅ図である。
【図５】第２のデータベースの構成例である。
【図６】第３のデータベースの構成例である。
【図７】発想支援装置における発想支援処理を示すフローチャートである。
【図８】対象語選択画面の画面表示例である。
【図９】第１の概念類似度の算出方法を示す説明図である。
【図１０】第２の概念類似度の算出方法を示す説明図である。
【図１１】関連語表示画面の画面表示例である。
【図１２】通常概念と本質概念とから構成される概念空間における距離を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
［発明の原理］
まず、本発明の原理について説明する。
人が既に得ている概念間の関係性は、人々の間で共通認識的に認められている概念間の関係性であり、これらの多くは辞書という形で表され、形式知化されている。また、形式知化されていない暗黙知としての概念間の関係性の共通認識も人々の間にはある。また、その中には顕在意識にはのぼらない潜在意識下にある概念間の関係性もあると言える。
本発明は、このような概念間の関係性は既知の関係性であるとし、それらの関係性では見出すことができない関係性を提示することにより、発想を支援することを目的としている。
【００２２】
本発明の課題である「発想を支援する」ということが、どういう意味を持つか検討して見る。国語辞典などの一般的な辞書において、「発想」は、「物事を考え出すこと。新しい考えや思いつきを得ること。また、その方法や、内容」と定義されている。したがって、「発想」とは、単語の処理の一形態と捉えることもできる。また、「発想」における「単語の処理」とは、「通常では見いだせない有用な単語の繋がりを見出すこと」ということができる。したがって、「発想を支援する」ということの意味を検討する上で、ここでいう「通常では見いだせない単語の繋がり」を明らかにしていく必要がある。
【００２３】
「通常では見いだせない単語の繋がり」を考える前に、これとは逆に「通常で見いだせる単語の繋がり」をまず考えて見る。「通常で見いだせる単語の繋がり」と言われると、なかなか思いつかないかもしれないが、通常に使用している一般的な辞書の中には、まさに「通常で見いだせる単語の繋がり」がたくさん存在している。というよりは、辞書そのものが「通常で見いだせる単語の繋がり」の集合体そのものということもできる。
【００２４】
これら辞書には、通常の単語の意味を調べるような国語辞典から、類義語や反義語を調べるための専用の辞書や、概念の包含関係まで詳細に記述してある日本語語彙大系などの特殊な辞書まで、さまざまな辞書が存在する。しかし、いずれの辞書も、通常の概念において、ある単語と別の単語の繋がりを何等かの形態で示していることには変わりない。「辞書」とは通常の概念における「単語の繋がり」が明示的に書かれたものであるということができる。このように、辞書に明示的に示されているような、各単語の意味または概念を、「通常で見出せる単語の繋がり」を提供するものという意味で、本発明では「通常概念」ということにする。
【００２５】
このように考えてくると、「通常では見いだせない単語の繋がり」とは、通常に使用できる「辞書」には載っていない「単語の繋がり」、すなわち通常概念における「単語の繋がり」ではなく、「通常では見いだせない単語の繋がり」ということができるであろう。
【００２６】
一方、「有用な単語の繋がり」について考えて見ると、「有用」とは、何か繋がりを見出したいと考えている事柄に対して、役に立つということである。例えば、課題解決という事柄については、解決策それ自身とか、解決策につながるヒントが、「有用な単語の繋がり」ということができるだろう。当然、「有用でない単語の繋がり」とは、すぐに思いつくような、前述した通常概念における繋がりではない。
【００２７】
ここで、先の「発想とは、単語の処理の一形態である」という観点から見たときに、その処理対象である「単語」とはどのようなものかということを、的確に捉えておくことが重要となる。
【００２８】
まず、「単語」には、ある単語にはある概念が対応しているということもできる。その概念というものは、例えば「名称」、「内包」、「外延」というような３つの特徴で表記されることがある。「名称」は、例えば「机」という概念であれば、「つくえ」という名前がその概念の名称となる。「内包」は、「机」の性質を記述したものであり、「外延」は、個々の机それ自身である。したがって、「発想」を行う場合、単語の概念を明確に捉えて、その概念の繋がりを見出すことが重要となる。
【００２９】
概念や単語にはこのような基本的な構造があるが、このような単語は人類の発達の歴史とともに、それぞれの土地でそこに住む人々によって、だんだんと形成されて現在に至っている。
そのような単語の発達の歴史においては、ある単語からある概念が部分的に時代とともに抜け落ちたり、その逆に、ある単語にある概念が新たに加わってその単語の新たな意味を形成したりすることがあったのではないかと考えられる。また、ある単語の概念に別の単語の概念が掛け合わされて新しい単語が形成されたり、その逆に、ある概念をある単語の概念から取り除いた新しい単語が形成されたりすることがあったのではないかと考えられる。
【００３０】
このように、人類の発達の歴史と共に、単語の概念は複雑な構造を呈するようになってきた。しかしながら、人は、単語の習得過程でいろいろな単語の概念範囲を、単語によるコミュニケーションを行いながらアジャストすることができるという素晴らしい能力を有している。その能力のおかげで、何も考えずに、人は、この複雑な概念構造を持った単語を、その複雑さをまったく意識することなく自然に使用できている。
【００３１】
ここで、例えば「机」という単語について、その概念のうち「内包」という特徴を考えてみる。例えば、「机」の「内包」という特徴をより根源的な、より概念範囲の広い単語で記述しようとすると、「ペーパーワークなどを行うための平面スペースが空間のある高さに固定され、…」というような記述になるかもしれない。このように、「机」という単語の概念には、「平面」、「空間」、「高さ」という「机」の本質的な概念が、複雑に絡み合った複合体になっているということもできる。
【００３２】
しかし、通常、我々がこの「机」という単語を使用するときに、「平面」や「空間」や「高さ」などの本質的な概念を意識下に持ちながら話すことはごく稀といってよい。先ほど述べたように、そのようなことは、まったく意識せずに、一般的な通常概念に基づいて単語によるコミュニケーションは行うことができる。そのような能力を人間は有している。
この能力は、非常に素晴らしい反面、本発明の課題である「発想」という点からは、非常に大きな能力の慣性力となっており、一般的な通常概念の範囲に制限されやすい状況となっている。
【００３３】
したがって、予め用意した単語の繋がりに基づいて、ある単語から他の単語を「発想」する際、表層的な通常概念において強い繋がりを持たない単語を選択することが重要となる。この際、概念が全く異なる単語間では、有用な「発想」を得ることはできないことは明らかである。このため、通常概念では表せない本質概念において強い繋がりを持つ単語を選択することも重要となる。しかしながら、前述したような人間の能力によれば、単語の本質概念を把握して、「通常では見いだせない」繋がりを持つ単語を選択すること、すなわち「発想」することは難しく、困難な場合もある。
【００３４】
これに対して、人間にはさらに素晴らしい能力として「考える」、「比べる」という能力も有しており、「比べる」ことを通して、人は「同じ」、「違う」ということを「考える」ことができる。
本発明では、この能力に着目して、単語間において共通する概念や異なる概念を「比べる」ことにより、通常概念において繋がりが小さく、本質概念において繋がりの大きい単語を、データベースを用いた自然言語に関する情報処理により自動的に選択するようにしたものである。
【００３５】
図１２は、通常概念と本質概念とから構成される概念空間における距離を示す模式図である。図１２に示すように、単語の概念が存在する概念空間を想定する。この概念空間は、通常概念と本質概念とから構成されており、横軸および縦軸がそれぞれ通常概念の次元および本質概念の次元を模式的に示している。この概念空間には、３つの単語に関する概念Ａ、概念Ｂ、概念Ｃが存在しており、通常概念の次元から見た場合、概念Ａと概念Ｂの距離ＸＢは、概念Ａと概念Ｃの距離ＸＣより小さい。一方、本質概念の次元から見た場合、概念Ａと概念Ｂの距離ＹＢは、概念Ａと概念Ｃの距離ＹＣより大きい。
【００３６】
この概念空間において、概念間の距離は、概念間の類似度、すなわち繋がりの大小（強弱）を示している。具体的には、これら距離の逆数が、概念間の類似度を示している。したがって、通常概念において繋がりの小さい異質な概念を持ち、本質概念において繋がりの大きい単語を選択するには、通常概念の次元における概念間の類似度、すなわち通常概念類似度が低く、本質概念の次元における概念間の類似度、すなわち本質概念類似度が高いものを選択すればよいことがわかる。
【００３７】
本発明では、通常概念における単語の繋がりの程度、すなわち通常概念類似度（第２の概念類似度）については、２つの単語の概念に関する階層的な包含関係を通常概念の次元と見なし、この通常概念の次元における概念間の包含関係に基づき求めるものとした。このような単語の概念に関する包含関係は、例えば、日本語語彙大系などの公知の辞書で提供されているものを利用して特定することができる。
【００３８】
また、本質概念における単語の繋がりの程度、すなわち本質概念類似度（第１の概念類似度）については、各単語に関する形式概念を、公知の形式概念解析処理で分析して得られる形式概念間の、ラティス構造からなる半順序関係から求めるものとした。なお、形式概念とは、所定の条件を満たす、単語の集合と属性の集合との対から構成されるものである。この形式概念間の繋がりは、例えば、次に述べるように、いわゆる「３つ組」を構成する３つの単語の属性値を使って特定することができる。
【００３９】
各種文書を記述する際、共通する概念を含む３つ単語が組として用いられる場合がある。本発明では、このような３つの単語の組を３つ組という。例えば、「正、反、合」や「守、破、離」の他、「現在、過去、未来」、「Ｈｏｗ、Ｗｈｙ、Ｗｈａｔ」、「時間、関係、空間」という記述は、３つの単語から構成されている。これらの３つ組について、３つの単語の概念を分析すると、これら単語に共通の概念と、これら単語間で異なる概念とが含まれている。
【００４０】
このようにして、複数の３つ組について、それぞれを構成する単語の概念を比較すると、２つの３つ組間において、単語自体はそれぞれ異なるものの、その単語の概念において共通する場合がある。例えば、「正、反、合」の「正」と「守、破、離」の「守」は、ともに「ある（或る）」という概念を有している。したがって、この場合、互いに異なる共通概念を有する２つの３つ組のうち、それぞれの３つ組を構成する２つの単語が、概念的に繋がりを持っていることになる。このような３つ組間における概念的な繋がりは、それぞれの３つ組、さらにはその共通概念から、容易に想起することできない。
【００４１】
３つ組は、それぞれ或る共通の概念領域から、例えばｘ軸方向に長さ「１」だけ伸びている概念領域を持つもの、ｙ軸方向に長さ「１」だけ伸びている概念領域を持つもの、ｚ軸方向に長さ「１」だけ伸びている概念領域を持つもの、が考えられる。これらを絶対座標系で比較した際、共通部分の概念の座標が大きく異なっている場合には、このｘ、ｙ、ｚ軸方向に「１」ずつずれている差異などは見えなくなってしまう。しかし、共通部分の概念を取り除くというような作業をすることにより、いままで非常に離れていた３つ組の概念同士が、同じ土俵に乗せられ、そこで、差異部分がどの方向を向いているかが吟味される。このズレの方向が全く同じであれば、これらの３つ組同士は非常に近い組だということになる。
【００４２】
発想のプロセスを非常にシンプルに表現するとすれば、具体的な概念領域から、一旦抽象的な概念領域にまでのぼり、その後、元とは異なる具体的な概念領域に再度降りてくることになる。このプロセスが、発想ということになると言える。この際に、戻ってきた具体的な概念領域が最初の具体的概念領域から既存の概念の繋がりの中で見いだせるようでは、「よい発想」ということはできない。単に辞書を引けばよいことになる。
そして、具体的な概念領域から抽象的な概念領域へ移行するための方法、および抽象的な概念領域から具体的な概念領域に移行するための方法が、現在利用可能な方法としては、日本語語彙体系などの上位・下位概念のツリー構造を使って登ったり、下りたりする方法や、人間の顕在・潜在的な意識による連想というものを使ってしか、行うことができなかったのが現状である。
【００４３】
しかしながら、本発明は、概念的にバランスよく広がっている３つ組の言葉を導入することにより、具体的概念領域と抽象的概念領域の間の繋がりを埋めようとするものである。具体的には、３つ組にすることにより、そこには、共通概念部分と差異概念部分を創りだすことができ、その共通概念部分を取り除き、差異概念部分のみを扱うことにより、具体的概念領域からより抽象的概念領域への関係性を構築することが可能となる。また、この３つ組の共通概念を取り除いてしまい、より抽象的な概念のみにして扱うことも可能であるが、そこで選ばれた抽象概念より、具体的な領域の概念に戻す発想も人には非常に難しい思考プロセスとなる。そのため、本発明では、この３つ組の構造は維持したまま、抽象度の高い概念領域でこの３つ組の言葉の関係性、すなわち繋がりを、形式概念解析という既知の手法により可能にし、これに加えて、抽象から具体への概念領域の移行のプロセスも不要とすることができる。
【００４４】
本発明は、このような３つ組に関する特性に着目し、予め用意した複数の３つ組について、それぞれの３つ組を構成する各単語の概念を形式概念解析処理で分析し、得られた各単語に関する形式概念間のラティス構造的な繋がりから、本質概念類似度を求めるものとした。形式概念解析とは、解析対象に関する属性値を、既存の辞書から自然言語処理に基づき形式的に定義し、これらの属性値の全体集合から任意に選択された属性値からなる属性部分集合ごとに、当該属性部分集合を含む単語の集合（外延）と、当該属性部分集合に含まれる属性の集合（内包）との組合せからなる形式概念を生成して、これら形式概念間のラティス構造的な半順序関係を導出し、この半順序関係に基づき解析対象間の関係を解析する手法である（例えば、非特許文献１など参照）。
【００４５】
したがって、このような形式概念間の繋がりを示す、ラティス構造からなる半順序関係を、各単語の本質概念の次元と見なすことにより、形式概念間の類似度から本質概念間の類似度を求めることができる。特に、これら単語として３つ組を構成する単語を用い、これら単語の差異概念を、形式概念解析処理で用いる各単語の属性値としたので、互いに包含関係を持たず、並列的で独立性のある属性値で解析することができ、形式概念間のラティス構造的な繋がりを精度よく導出することができる。
【００４６】
なお、各単語の概念については、一般的な国語辞典などの辞書の語釈文から抽出すればよい。また、組をなす単語の数については、人の認知機構的に整合性のよい３つとした。これは、２つの単語について概念を比較する場合には、意図しない部分で概念が共通する確率が高くなり、４つ以上の単語では、単語概念の共通概念を捨象した差異部分で互いに包含関係を持たず、並列的で独立性のある属性値を特定することが難しくなるからである。
【００４７】
このようにして、本願発明によれば、選択された対象語と各単語とについて、このような３つ組の単語を形式概念解析して得られた形式概念に関するラティス構造的な繋がりに基づいて本質概念類似度が求められるとともに、各単語の概念に関するラティス構造的な半順序関係に基づいて通常概念類似度が求められる。そして、これら本質概念類似度と通常概念類似度とに基づいて、本質概念類似度が高くて通常概念類似度が低い単語が、キーワードの関連語として選択される。これにより、本発明の課題である「発想」に必要な、「通常では見いだせない有用な単語の繋がりを見出すこと」を実現できる。
すなわち、人間の認知の枠組みにないような繋がりさえも、この仕組みより創造することができるということが、本発明の非常に優れたところである。辞書にもないし、人間の認知の枠組みにもない、有用な繋がりを既存の概念の繋がりを利用して創造しているということができる。
【００４８】
［発想支援装置］
次に、本発明の一実施の形態について図面を参照して説明する。
まず、図１を参照して、本実施の形態にかかる発想支援装置１０について説明する。図１は、発想支援装置の構成を示すブロック図である。
この発想支援装置１０は、全体としてコンピュータにより自然言語を用いた情報処理を行う情報処理装置であり、入力されたキーワードと本質的な繋がりを持つ単語を提示することにより、発想を支援する機能を有している。
【００４９】
本実施の形態にかかる発想支援装置１０には、主な機能部として、操作入力部１１、画面表示部１２、通信Ｉ／Ｆ部１３、記憶部１４、データベース部１５、および演算処理部１６が設けられている。
【００５０】
操作入力部１１は、キーボードやタッチパネルなどの操作入力装置からなり、利用者の操作を検出して演算処理部１６へ出力する機能を有している。
画面表示部１２は、ＬＣＤなどの画面表示装置からなり、演算処理部１６からの指示に応じて各種情報を画面表示する機能を有している。
通信Ｉ／Ｆ部１３は、データ通信用の専用回路からなり、ＬＡＮ回線や無線回線を介してデータ通信を行う機能を有している。
【００５１】
記憶部１４は、ハードディスクや半導体メモリなどの記憶装置からなり、演算処理部１６での各種処理に用いる処理情報１４Ａやプログラム１４Ｐを記憶する機能を有している。プログラム１４Ｐは、演算処理部１６で実行されることにより、演算処理部１６と協働して各種の処理部を実現するプログラムであり、外部装置や記録媒体（ともに図示せず）から予め読み込まれて記憶部１４に格納される。
【００５２】
データベース部１５は、ハードディスクや半導体メモリなどの記憶装置からなり、演算処理部１６での各種処理に用いるデータベースを記憶する機能を有している。
データベース部１５で記憶する主なデータベースとして、第１のＤＢ（第１のデータベース）１５Ａ、第２のＤＢ（第２のデータベース）１５Ｂ、および第３のＤＢ（第３のデータベース）１５Ｃがある。
【００５３】
第１のＤＢ１５Ａは、３つ組を構成する単語と、これら単語を形式概念解析して得られた、形式概念間の関係とを示すデータベースである。この第１のＤＢ１５Ａには、各単語と形式概念の属性との対応関係を示すクロステーブルと、形式概念解析して得られた各形式概念の構成を示す形式概念データとが含まれている。
【００５４】
図２は、クロステーブルの構成例である。ここでは、各３つ組を識別するためのＩＤごとに、当該３つ組を構成する３つの単語、これら単語が属するクラスタ、およびこれら単語が持つ概念的な属性値が組として登録されている。これら属性値については、既存辞書に記載されている当該単語の語釈文から、当該３つ組を構成する他の単語と対比して抽出すればよい。
【００５５】
図２の例では、「正、反、合」という３つ組は、「正」、「反」、「合」という３つの単語から構成されており、各単語「正」、「反」、「合」が、それぞれ「Ｒ」、「Ｂ」、「Ｇ」という名前のクラスタにそれぞれ属していることが登録されている。また、概念的な属性値として、単語「正」は「或る」という属性値を有しており、単語「反」は「他」という属性値を有しており、単語「合」は「総合的」という属性値を有していることが登録されている。この場合、第１のＤＢ１５Ａでは、複数の属性値の欄が設けられており、これらの欄のうち、当該単語が持つ属性値の欄にフラグ「１」がセットされており、他の属性値の欄にはフラグ「０」がセットされている。
【００５６】
同じく「守、破、離」という組は、「守」、「破」、「離」という３つの単語から構成されており、各単語「守」、「破」、「離」が、それぞれ「Ｒ」、「Ｂ」、「Ｇ」という名前のクラスタにそれぞれ属していることが登録されている。また、概念的な属性値として、単語「守」は、「或る」という属性値を有しており、単語「破」は「応用」という属性値を有しており、単語「離」は「独自」と「型にとらわれない」という属性値を有していることが登録されている。
【００５７】
これら３つ組は、既存文書やコーパスで使用されているものを利用してもよい。一般的な文書では、概念が異なる３つの単語を列挙して用いる場合がある。例えば、前述した「正、反、合」や「守、破、離」の他、「現在、過去、未来」、「Ｈｏｗ、Ｗｈｙ、Ｗｈａｔ」、「時間、関係、空間」など、多くの３つ組が使用されている。また、「〜的」、「〜性」、「〜化」というような接尾語が付加された単語は、例えば「学問的、社会的、文化的な環境」という記載のように、３つの組として使用されることがある。このような例では、共通する接尾語を取り除くことにより、「学問、社会、文化」というように、新たな３つ組を抽出することができる。
【００５８】
また、既存の３つ組から新たな３つ組を抽出してもよい。例えば既存の３つ組「Ｈｏｗ、Ｗｈｙ、Ｗｈａｔ」は、既存辞書の語釈文において、それぞれ「方法の疑問詞、理由の疑問詞、目的の疑問詞」という説明がある。これらの説明のうち共通する「の疑問詞」を取り除くと、「方法、理由、目的」という新たな３つ組が抽出される。また、既存の３つ組「Ｈｏｗ、Ｗｈｙ、Ｗｈａｔ」は、既存辞書の語釈文において、それぞれ「行動の流れに関する疑問詞、行動・思考の関係に関する疑問詞、行動の対象に関する疑問詞」という説明がある。これらの説明のうち共通する「行動・思考」、「に関する疑問詞」を取り除くと、「流れ、関係、対象」という単語が得られ、これら単語の概念として「時間、関係、空間」新たな３つ組が抽出される。
【００５９】
また、既存文書やコーパスから列挙して用いられている２つの単語からなるペアを複数抽出し、これらペアのうち３つの単語で実現される３つのペアを検索し、これら３つの単語の本質概念を新たな３つ組として抽出してもよい。例えば、「個人的、喚情的」、「喚情的、美的」、「美的、個人的」という３つのペアが抽出された場合、これらペアは、３つの単語「個人的、喚情的、美的」で実現されている。したがって、「個人的、喚情的、美的」を新たな３つ組として抽出すればよい。
【００６０】
このような３つ組を構成するそれぞれの単語について、当該単語の属性値に基づき、公知の形式概念解析手法で分析することにより、各単語間の概念的な繋がりを抽出することができる。発明者が実際に各単語の繋がりを分析した結果、各単語は３つの大きなクラスタに分類された。したがって、上記のようにして新たな３つ組を抽出・生成した場合、その３つ組を構成する各単語のそれぞれが異なる３つのクラスタに属していることを確認することにより、当該３つ組の取捨を判定するようにしてもよい。本発明では、これらクラスタに含まれる各単語の大まかな性質から、これらクラスタをそれぞれＲ（赤性）、Ｂ（青性）、Ｇ（緑性）と名付けているが、これに限定されるものではない。
【００６１】
図３は、形式概念データを示す構成例である。形式概念データは、演算処理部１６の形式概念解析部１６Ｅで予め実行された形式概念解析処理により得られた、それぞれの３つ組を構成する各単語に関する形式概念の、ラティス構造からなる半順序関係を示すデータである。ここでは、形式概念を識別するためのＩＤごとに、当該形式概念を構成する要素（内包）と、当該形式概念を構成する単語（外延）とが登録されている。形式概念は、前述したクロステーブルで用いられる要素の集合と、当該要素を含む単語の集合との組合せから構成されている。したがって、各形式概念間における半順序関係により、それぞれの形式概念のラティス構造的な繋がりが特定される。
【００６２】
図４は、形式概念解析の分析結果例を示すＨａｓｓｅ図である。図３に示した形式概念データにおける、形式概念のラティス構造的関係をグラフ化した場合、図４に示すようなＨａｓｓｅ図（Hasse diagram）が得られる。このＨａｓｓｅ図は、形式概念の繋がりをラティス構造的に２次元で表現したグラフであり、各形式概念を示すノードとこれら形式概念間の繋がりを示す線分とで構成されている。
【００６３】
Ｈａｓｓｅ図において、各ノードは、それぞれの形式概念の深さに対応する位置に配置され、その上位形式概念を示す上位階層のノード、およびその下位形式概念を示す下位階層のノードと、それぞれ線分で接続されている。また、最上位階層には、すべての単語を含む最上位形式概念が配置され、最下位層には、すべての要素を含む最下位形式概念が配置される。第１の概念類似度、すなわち本質概念の次元における２つの単語の繋がりの強さを示す本質概念類似度は、この第１のＤＢ１５Ａの形式概念データやＨａｓｓｅ図に基づいて算出される。
【００６４】
第２のＤＢ１５Ｂは、第１のＤＢ１５Ａに登録されているすべての単語を含む各単語について、当該単語に関する概念間の、ツリー構造からなる包含関係が登録されているデータベースである。図５は、第２のデータベースの構成例である。ここでは、単語を識別するためのＩＤごとに、当該単語、当該単語の読み、当該単語の概念に関する包含関係を示す分類などが登録されている。このような単語の概念に関する包含関係は、例えば、日本語語彙大系などの公知の辞書で提供されているものを利用すればよい。第２の概念類似度、すなわち通常概念の次元における２つの単語の繋がりの強さを示す通常概念類似度は、この第２のＤＢ１５Ｂに基づいて算出される。
【００６５】
第３のＤＢ１５Ｃは、３つ組を構成するすべての単語を含む各単語に関する、単語間の因果関係が登録されているデータベースである。図６は、第３のデータベースの構成例である。ここでは、原因となる単語と、当該単語を原因とした際に導出されうる結果を示す単語とが、組として登録されている。これら因果関係を持つ単語の一方が、３つ組を構成する単語であり、他方がキーワードとして入力が想定される単語である。
【００６６】
図６の例では、「逸脱」という単語を結果として捉えた場合、この「逸脱」から導出されうる原因を示す単語として「モチベーション」、「意欲」、「作業環境」などの単語が登録されている。また、「逸脱」という単語を原因として捉えた場合、この「逸脱」から導出されうる結果を示す単語として「不具合」、「クレーム」などの単語が登録されている。
【００６７】
演算処理部１６は、ＣＰＵおよびその周辺回路を有し、記憶部１４のプログラム１４Ｐを読み込んで実行することにより、各種の処理部を実現する機能を有している。演算処理部１６で実現される主な処理部として、入力処理部１６Ａ、第１の概念類似度計算部１６Ｂ、第２の概念類似度計算部１６Ｃ、関連語選択部１６Ｄ、および形式概念処理部１６Ｅがある。
【００６８】
入力処理部１６Ａは、操作入力部１１で検出された利用者操作に基づいて、発想の種となるキーワードを処理対象となる対象語として取得する機能を有している。この際、入力処理部１６Ａで、取得したキーワードと因果関係を有する単語を、データベース部１５の第３のＤＢ１５Ｃから抽出して画面表示部１２で画面表示し、操作入力部１１で検出された利用者操作に基づいて、画面表示した各単語のうちから、いずれか１つを対象語として選択するようにしてもよい。
【００６９】
第１の概念類似度計算部１６Ｂは、データベース部１５の第１のＤＢ１５Ａに登録されている形式概念データ（ラティス構造）から抽出した、対象語を外延として含む形式概念と各単語を外延として含む形式概念とに関する半順序関係に基づいて、入力処理部１６Ａで取得した対象語と、第１のＤＢ１５Ａに登録されている各単語との間の第１の概念類似度を、それぞれ計算する機能を有している。この第１の概念類似度は、本質概念の次元における観念間の距離の逆数に相当する。
【００７０】
この際、具体的には、第１の概念類似度計算部１６Ｂにおいて、第１のデータベースのラティス構造における、最上位形式概念から対象語を外延として含む各形式概念までの最短ステップ数を統計処理して求めた第１の代表値と、最上位形式概念から単語を外延として含む各形式概念までの最短ステップ数を統計処理して求めた第２の代表値と、最上位形式概念から対象語および単語を外延として共通に含む各共通形式概念までの最短ステップ数の統計処理して求めた共通代表値とに基づいて、第１の概念類似度を計算してもよい。
さらには、共通代表値を、第１および第２の代表値の平均値で除算することにより、第１の概念類似度を計算してもよい。
【００７１】
第２の概念類似度計算部１６Ｃは、データベース部１５の第２のＤＢ１５Ｂに登録されている各単語の概念に関する包含関係に基づいて、入力処理部１６Ａで取得した対象語と、第１のＤＢ１５Ａに登録されている各単語との間の第２の概念類似度を、それぞれ計算する機能を有している。この第２の概念類似度は、通常概念の次元における観念間の距離の逆数に相当する。
【００７２】
この際、具体的には、第２の概念類似度計算部１６Ｃにおいて、第２のデータベースのツリー構造における、対象語に関する概念が位置する階層を示す第１の階層値と、単語に関する概念が位置する階層を示す第２の階層値と、対象語の概念および単語の概念を共通して包含する上位概念のうち、最下層の概念が位置する階層を示す第３の階層値とに基づいて、第２の概念類似度を計算してもよい。
さらには、第３の階層値を、第１の階層値と第２の階層値の平均値で除算することにより、第２の概念類似度を計算してもよい。
【００７３】
関連語選択部１６Ｄは、第１の概念類似度計算部１６Ｂで得られた第１の概念類似度と、第２の概念類似度計算部１６Ｃで得られた第２の概念類似度とから、関連語を選択するための尺度となる評価値を計算する機能と、この評価値に基づいて、各単語のうち第１の概念類似度がより高くて第２の概念類似度がより低い単語を、関連語として選択して画面表示する機能とを有している。
【００７４】
形式概念処理部１６Ｅは、前述の図２で示した、第１のＤＢ１５Ａのクロステーブルに予め登録されている複数の３つ組について、それぞれの３つ組を構成する各単語を形式概念解析処理する機能と、この形式概念解析処理の処理結果を、前述の図３で示した、図形式概念データとして第１のＤＢ１５Ａへ登録する機能とを有している。この図形式概念データにおける各単語に関する形式概念間のラティス構造的な繋がりは、前述の図４で示したＨａｓｓｅ図として表現できる。
【００７５】
［本実施の形態の動作］
次に、図７を参照して、本実施の形態にかかる発想支援装置１０の動作について説明する。図７は、発想支援装置における発想支援処理を示すフローチャートである。
発想支援装置１０は、操作入力部１１で検出された利用者による発想支援開始指示操作に応じて、図７の発想支援処理を開始する。
【００７６】
まず、入力処理部１６Ａは、操作入力部１１で検出された利用者操作に基づいて、発想の種となるキーワードを取得し（ステップ１００）、このキーワードと因果関係を有する単語を、データベース部１５の第３のＤＢ１５Ｃから抽出して画面表示部１２で画面表示することにより、対象語の選択利用者に促す（ステップ１０１）。
【００７７】
図８は、対象語選択画面の画面表示例である。ここでは、画面中央に入力されたキーワード２０として「逸脱」というシンボルが表示されており、キーワード２０の左側には、キーワード２０を結果として見た場合にその原因となる「モチベーション」、「意欲」、「作業環境」などの原因語２１を示すシンボルがリスト表示されている。なお、これら原因語２１を結果と見なした場合の原因語２１Ａを、さらにリスト表示してもよい。図８の例では、「作業環境」に関する原因語として「構造化」や「体系化」がリスト表示されている。
【００７８】
また、キーワード２０の右側には、キーワード２０を原因として見た場合にその結果となる「不具合」、「クレーム」などの結果語２２を示すシンボルがリスト表示されている。結果語２２についても、原因語２１と同様に、結果語２２を原因と見なした場合の結果語をリスト表示してもよい。
したがって、利用者は、マウスなどのポインティングデバイスで、原因語２１や結果語２２から、発想の方向性に最も相応しい語を示すシンボルを選択すればよい。
【００７９】
この対象語選択画面において、操作入力部１１により、いずれかのシンボルが利用者により対象語として選択されたことが検出された場合、入力処理部１６Ａは、選択されたシンボルと対応する単語を、当該発想支援処理の対象となる対象語として選択する（ステップ１０２）。
【００８０】
このようにして、対象語が選択された後、第１の概念類似度計算部１６Ｂは、データベース部１５の第１のＤＢ１５Ａに登録されている形式概念データ（ラティス構造）から抽出した、対象語を外延として含む形式概念と各単語を外延として含む形式概念とに関する半順序関係に基づいて、この対象語と第１のＤＢ１５Ａに登録されている各単語との間の第１の概念類似度を、それぞれ計算する（ステップ１０３）。
【００８１】
図９は、第１の概念類似度の算出方法を示す説明図である。ここでは、形式概念解析処理を実行して得られるＨａｓｓｅ図の例が示されており、ラティス構造をなしている。ノードＣ０〜Ｃ１５は、３つ組を構成する各単語に関する形式概念（説明用モデル）であり、それぞれの概念の半順序関係に対応した繋がりで配置されている。この場合、ノードＣ０がすべての単語を含む最上位形式概念であり、ノードＣ１５がすべての要素を含む最下位形式概念である。
【００８２】
第１の概念類似度計算部１６Ｂは、任意の単語間について第１の概念類似度を計算する場合、まず、第１のＤＢ１５Ａのラティス構造に基づいて、これら単語ごとに、最上位形式概念から当該単語を外延として含む各形式概念までの最短ステップ数を統計処理することにより、それぞれの代表値を計算し、これら２つの代表値に基づき、第１の概念類似度を計算する。なお、最短ステップ数は、２つのノード間を最も少ない数のノードを経由して結ぶ最短ルートにおける、ノード間の接続経路数である。
【００８３】
以下、第１の概念類似度計算部１６Ｂにおいて、単語Ｗ１，Ｗ２間の第１の概念類似度を計算する場合の動作例について説明する。
ある単語を外延として含む形式概念は１つ以上存在する。したがって、最上位形式概念から当該単語を外延として含む形式概念までの最短ステップ数として、１つ以上の最短ステップ数が得られることになる。
このため、第１の概念類似度計算部１６Ｂは、まず、単語Ｗ１，Ｗ２ごとに、最上位形式概念から、当該単語を外延として含む１つ以上の形式概念までの最短ステップ数をそれぞれ求め、これら最短ステップ数について、最大、最小、平均などの代表値を求める一般的な統計処理を行うことにより、単語Ｗ１，Ｗ２ごとに代表値を求める。
【００８４】
図９のラティス構造において、単語Ｗ１を外延として含む形式概念として、ノードＣ０，Ｃ１，Ｃ３，Ｃ８，Ｃ９，Ｃ１０，Ｃ１１が存在しており、これらをグループＧ１とする。したがって、単語Ｗ１の代表値Ｔ１（第１の代表値）は、最上位形式概念であるノードＣ０から、グループＧ１に属するノードＣ０，Ｃ１，Ｃ３，Ｃ８，Ｃ９，Ｃ１０，Ｃ１１までの７つの最短ステップ数の統計値、例えば最大値からなる。ノードＣ０，Ｃ１，Ｃ３，Ｃ８，Ｃ９，Ｃ１０，Ｃ１１まで最短ステップ数は、それぞれ「１」，「２」，「１」，「２」，「２」，「３」であることから、ノードＣ１１に相当する最大値「３」が代表値Ｔ１となる。
【００８５】
また、単語Ｗ２を外延として含む形式概念として、ノードＣ０，Ｃ２，Ｃ４，Ｃ５，Ｃ６，Ｃ８，Ｃ１０，Ｃ１２，Ｃ１４が存在しており、これらをグループＧ２とする。したがって、単語Ｗ２の代表値Ｔ２（第２の代表値）は、最上位形式概念であるノードＣ０から、グループＧ２に属するノードＣ２，Ｃ４，Ｃ５，Ｃ６，Ｃ８，Ｃ１０，Ｃ１２，Ｃ１４までの８つの最短ステップ数の統計値、例えばノードＣ１４に相当する最大値「３」が代表値Ｔ２となる。
【００８６】
第１の概念類似度計算部１６Ｂは、このようにして単語Ｗ１，Ｗ２の代表値Ｔ１，Ｔ２を求めた後、これら単語Ｗ１，Ｗ２の両方を外延として含む１つ以上の共通形式概念までの最短ステップ数をそれぞれ求め、これら最短ステップ数について、最大、最小、平均などの代表値を求める一般的な統計処理を行うことにより、共通形式概念に関する共通代表値ＴＣを求める。
【００８７】
図９の例では、単語Ｗ１，Ｗ２の両方を外延として含む共通形式概念として、グループＧ１，Ｇ２の両方に属するノードＣ０，Ｃ８，Ｃ１０が存在する。したがって、共通代表値ＴＣは、最上位形式概念であるノードＣ０から、ノードＣ０，Ｃ８，Ｃ１０までの３つの最短ステップ数の統計値、例えばノードＣ１０に相当する最大値「２」が代表値Ｔ２となる。なお、代表値Ｔ１，Ｔ２，ＴＣを求める統計処理については、単語Ｗ１，Ｗ２について同一の統計処理を適用する必要がある。
【００８８】
この後、第１の概念類似度計算部１６Ｂは、共通代表値ＴＣを、代表値Ｔ１，Ｔ２の平均値で除算することにより、第１の概念類似度を計算する。すなわち、第１の概念類似度Ｓｙは、Ｓｙ＝ＴＣ×２／（Ｔ１＋Ｔ２）で求められる。図９の例において、第１の概念類似度Ｓｙは、２×２／（３＋３）＝２／３となる。
【００８９】
次に、第２の概念類似度計算部１６Ｃは、データベース部１５の第２のＤＢ１５Ｂに登録されている各単語の概念に関する包含関係（ツリー構造）に基づいて、入力処理部１６Ａで選択された対象語と第２のＤＢ１５Ｂに登録されている各単語との間の第２の概念類似度を、それぞれ計算する（ステップ１０４）。なお、ステップ１０３とステップ１０４の実行順序は、入れ替えてもよく、並列的に実行してもよい。
【００９０】
図１０は、第２の概念類似度の算出方法を示す説明図である。ここでは、各単語の概念に関する包含関係を示す概念ツリー構造の例が示されており、各ノードＴ０〜Ｔ１６は、３つ組を構成する各単語を含んでおり、それぞれの概念の深さに対応する階層に配置されている。この場合、ノードＴ０が最上位階層を示すレベル０に位置する最上位概念を示す単語であり、ノードＴ１６が最下位階層を示すレベル４に位置する最下位概念を示す単語である。
【００９１】
第２の概念類似度計算部１６Ｃは、任意の単語間について第１の概念類似度を計算する場合、まず、第２のＤＢ１５Ｂのツリー構造に基づいて、これら単語ごとに、当該単語が位置する階層の階層値を求め、これら２つの階層値に基づき、第２の概念類似度を計算する。これら単語の階層値については、例えば、第２のＤＢ１５Ｂのツリー構造の最上位概念から当該単語に関する概念までのステップ数を用いればよい。
【００９２】
以下、第２の概念類似度計算部１６Ｃにおいて、単語Ｗ１，Ｗ２間の第２の概念類似度を計算する場合の動作例について説明する。
第１の概念類似度計算部１６Ｃは、まず、単語Ｗ１の階層値Ｌ１（第１の階層値）と、単語Ｗ２の階層値Ｌ２（第２の階層値）とを計算する。図１０の例において、単語Ｗ１に関する概念がＴ７である場合、階層値Ｌ１は「２」となる。また、単語Ｗ２に関する概念がＴ１６である場合、階層値Ｌ２は「４」となる。
【００９３】
この後、第１の概念類似度計算部１６Ｃは、単語Ｗ１の概念の位置と単語Ｗ２の概念の位置から上位概念方向に遡った場合に共通となる最下層の概念が位置する階層、すなわち、対象語の概念および単語の概念を共通して包含する上位概念のうち、最下層の概念が位置する階層を特定し、当該階層の階層値Ｌ３（第３の階層値）を、階層値Ｌ１と階層値Ｌ２の平均値で除算することにより、第２の概念類似度を計算する。すなわち、第２の概念類似度Ｓｘは、Ｓｘ＝Ｌ３×２／（Ｌ１＋Ｌ２）で求められる。図１０の例において、階層値Ｌ１と階層値Ｌ２の階層値Ｌ３は「１」であることから、第２の概念類似度Ｓｘは、１×２／（３＋３）＝１／３となる。
【００９４】
この後、関連語選択部１６Ｄは、対象語と３つ組の各単語との間について、第１の概念類似度計算部１６Ｂで得られた第１の概念類似度と、第２の概念類似度計算部１６Ｃで得られた第２の概念類似度とから、関連語を選択するための尺度となる評価値を計算する（ステップ１０５）。
【００９５】
例えば、この評価値の値が小さいほど発想に有効な単語であると評価する場合、第１の概念類似度を第２の概念類似度で除算すればよい。具体的には、対象語とある単語との間における第１の概念類似度をＳｙとし、第２の概念類似度をＳｘとした場合、評価値Ｅは、Ｅ＝Ｓｙ／（１＋Ｓｘ）で求められる。これにより、第１の概念類似度が高いほど、また第２の概念類似度が低いほど、評価値が小さくなり、発想に有効な単語であると評価することができる。
なお、評価値の計算において、互いにどの程度の割合で第１の概念類似度や第２の概念類似度を考慮するかについては、例えば、Ｅ＝Ｓｙ×Ｗｙ／（１＋Ｓｘ×Ｗｘ）というように、これら第１および第２の概念類似度に対する重み係数Ｗｙ，Ｗｘをそれぞれ導入し、実際の運用結果に基づいてこれら重み係数の値を調整すればよい。
【００９６】
このようにして、関連語選択部１６Ｄは、対象語と３つ組の各単語との間についてそれぞれ評価値を算出した後、これら評価値のうち、最も小さい評価値を持つ単語から順に規定数分の単語を、キーワードに対する関連語として選択し、画面表示部１２において画面表示し（ステップ１０６）、一連の発想支援処理を終了する。
【００９７】
図１１は、関連語表示画面の画面表示例である。ここでは、キーワードである「逸脱」と、対象語である「モチベーション」に加えて、キーワードに対する関連語として「合」、「Ｗｈａｔ」、「未来」、「帰納」、「総合」、「空間」がリスト表示されている。
【００９８】
作業改善に関する課題を解決することを目的とした発想支援の事例を考える。具体的な事象として「個人事情によるマニュアル作業よりの逸脱」が課題である場合、この課題に基づきキーワードとして、例えば「逸脱」が入力される。次に、対象語選択画面に画面表示された単語のうち、この「逸脱」の原因として「モチベーション」の低下が想定されるため、この「モチベーション」を対象語として選択したものとする。
したがって、図１１に示すような、「合」、「Ｗｈａｔ」、「未来」、「帰納」、「総合」、「空間」という関連語が画面表示される。
【００９９】
ここで、これら関連語のうち「空間」に着目した場合、「空間」を改善することから、「距離」を改善することが想起され、さらに「モバイル端末」を改善することが想起されたとする。したがって、この場合には、必要な情報（人・もの）が遠隔地に存在するため、アクセスに手間がかかる、もしくはアクセスできない状況にあることから、その情報を未確認のまま作業を行うことにより、マニュアルから逸脱する結果となってしまう、という状況が推定される。このため、モバイル端末を活用することにより、遠隔地にある必要な情報（人・もの）へのアクセスが可能となるため、マニュアル遵守率が改善される、という解釈に繋がる。
【０１００】
このように、「モチベーション」は、「合」、「Ｗｈａｔ」、「未来」、「帰納」、「総合」、「空間」という関連語に対して、本質的概念の次元において繋がりを持っているものの、例えば日本語語彙大系などで提供されている通常概念の包含関係からは、容易に導き出せない関係である。本実施の形態にかかる発想支援装置によれば、このような、通常概念において繋がりの小さい異質な概念を持ち、本質概念において繋がりの大きい単語を、データベースに用いた自然言語に関する情報処理により自動的に選択される。
【０１０１】
［本実施の形態の効果］
このように、本実施の形態は、共通する概念を含む３つの単語の組からなる複数の３つ組について、これら単語の属性値として、当該単語に含まれている概念であって、かつ当該３つ組の３つの単語間で互いに異なる概念を用いることにより、これら単語に関する形式概念解析処理を予め実行し、当該形式概念解析処理で得られた各に関する形式概念間の、ラティス構造からなる半順序関係を記憶する第１のＤＢ１５Ａと、各単語に関する概念間の、ツリー構造からなる包含関係を記憶する第２のＤＢ１５Ｂとを、予め設けたものである。
【０１０２】
そして、  第１の概念類似度計算部１６Ｂで、第１のＤＢ１５Ａから抽出した、対象語を外延として含む形式概念と各単語を外延として含む形式概念とに関する半順序関係に基づいて、当該対象語と当該各単語との間の類似性を示す第１の概念類似度をそれぞれ計算し、第２の概念類似度計算部１６Ｃで、第２のＤＢ１５Ｂから選択した、対象語の概念と各単語の概念とに関する包含関係に基づいて、当該対象語と当該各単語との間の類似性を示す第２の概念類似度をそれぞれ計算し、関連語選択部１６Ｄで、第１の概念類似度と第２の概念類似度とから計算される評価値に基づいて、各単語のうちから関連語を選択して画面表示するようにしたものである。
【０１０３】
具体的には、関連語選択部１６Ｄにおいて、評価値に基づいて、各単語のうち、第１の概念類似度がより高くて第２の概念類似度がより低い単語を、関連語として選択するようにしたものである。
【０１０４】
これにより、入力キーワードとは異質であり、通常知られている概念の関係性においては繋がりがない、もしくは繋がりが小さいものの、本質概念、すなわち、通常知られていない概念の関係性においては、入力キーワードと繋がりを持つ単語を、データベースに用いた自然言語に関する情報処理により自動的に選択して提示することができる。したがって、一般的な通常概念の範囲に制限されことなく、表層的な通常概念とは異なる次元に隠れている本質的な概念の繋がり、すなわち概念間における既知の関係性を越えた新たな関係性に基づいた、極めて創造性の豊かな発想を支援することが可能となる。
【０１０５】
また、本実施の形態では、第１の概念類似度計算部１６Ｂにおいて、第１のデータベースのラティス構造における、最上位形式概念から対象語を外延として含む各形式概念までの最短ステップ数を統計処理して求めた第１の代表値と、最上位形式概念から単語を外延として含む各形式概念までの最短ステップ数を統計処理して求めた第２の代表値と、前記最上位形式概念から前記対象語および前記単語を外延として共通に含む各共通形式概念までの最短ステップ数の統計処理して求めた共通代表値とに基づいて、第１の概念類似度を計算するようにしたので、対象語と各単語との間における第１の概念類似度を、的確かつ容易に計算することができる。
【０１０６】
さらに、本実施の形態では、第１の概念類似度計算部１６Ｂにおいて、共通代表値を、第１および第２の代表値の平均値で除算することにより、第１の概念類似度を計算するようにしたので、第１の概念類似度を計算する際、対象語および単語に関する共通形式概念を介した、これら対象語および単語に関する個々の形式概念間の繋がりを考慮することができる。したがって、本質概念の次元における対象語と単語と間の類似度を、より正確に計算することができ、効果的な発想支援を実現できる。
【０１０７】
また、本実施の形態では、第２の概念類似度計算部１６Ｃにおいて、第２のＤＢ１５Ｂのツリー構造における、対象語に関する概念が位置する階層を示す第１の階層値と、単語に関する概念が位置する階層を示す第２の階層値と、前記対象語の概念および前記単語の概念を共通して包含する上位概念のうち、最下層の概念が位置する階層を示す第３の階層値とに基づいて、第２の概念類似度を計算するようにしたので、対象語と各単語との間における第２の概念類似度を、的確かつ容易に計算することができる。
【０１０８】
さらに、本実施の形態では、第２の概念類似度計算部１６Ｃにおいて、第３の階層値を、第１の階層値と第２の階層値の平均値で除算することにより、第２の概念類似度を計算するようにしたので、第２の概念類似度を計算する際、対象語および単語に関する個々の概念間の相対的な階層位置関係を考慮することができる。したがって、通常概念の次元における対象語と単語と間の類似度を、より正確に計算することができ、効果的な発想支援を実現できる。
【０１０９】
また、本実施の形態では、キーワードとして入力されうる各単語を含む複数の単語と３つ組を構成する各単語との間の因果関係を登録した第３のＤＢ１５Ｃをさらに備え、入力処理部１６Ａで、入力されたキーワードと因果関係を有する単語を第３のＤＢ１５Ｃから抽出して画面表示し、これら単語のうち利用者操作により選択された単語を対象語として選択するようにしたので、フリーで力されるキーワードを、３つ組を構成する単語へ、極めて容易に置換することができる。これにより、第１のＤＢ１５Ａや第２のＤＢ１５Ｂへ予め登録しておく３つ組の数を削減することができ、発想支援装置１０の構成を簡素化することができ、処理速度を向上させることができる。
【０１１０】
［実施の形態の拡張］
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
【０１１１】
以上で説明した実施の形態では、演算処理部１６に、形式概念処理部１６Ｅを設け、クロステーブルに予め登録されている各３つ組について、形式概念解析処理を実行することにより、第１のＤＢ１５Ａを生成する場合を例として説明したが、この形式概念処理部１６Ｅは、発想支援処理において必須の構成ではない。例えば、外部のサーバ装置により形式概念処理部１６Ｅを実現して、形式概念解析処理を予め実行し、得られた処理結果から生成した第１のＤＢ１５Ａを、記録媒体や通信回線を介して発想支援装置１０のデータベース部１５へ登録すればよい。
【０１１２】
また、３つ組を抽出してクロステーブルを生成するための機能部として、３つ組処理部を演算処理部１６に設けてもよい。３つ組の抽出・生成方法については、前述した通り、自然言語に対する演算処理で実現可能であり、いずれかの方法を３つ組処理部で実現すればよい。
なお、３つ組の各単語に関する属性値については、既存辞書に記載されている当該単語の語釈文に含まれる単語のうちから、これら単語間の概念に関する包含関係に基づいて、互いに包含関係のない独立性のある単語を、当該３つ組を構成する他の単語と対比して抽出すればよい。
【符号の説明】
【０１１３】
１０…発想支援装置、１１…操作入力部、１２…画面表示部、１３…通信Ｉ／Ｆ部、１４…記憶部、１４Ａ…処理情報、１４Ｐ…プログラム、１５…データベース部、１５Ａ…第１のＤＢ、１５Ｂ…第２のＤＢ、１５Ｃ…第３のＤＢ、１６…演算処理部、１６Ａ…入力処理部、１６Ｂ…第１の概念類似度計算部、１６Ｃ…第２の概念類似度計算部、１６Ｄ…関連語選択部、１６Ｅ…形式概念処理部。
【図１】
2013125454.tif 000003
【図２】
2013125454.tif 000004
【図３】
2013125454.tif 000005
【図４】
2013125454.tif 000006
【図５】
2013125454.tif 000007
【図６】
2013125454.tif 000008
【図７】
2013125454.tif 000009
【図８】
2013125454.tif 000010
【図９】
2013125454.tif 000011
【図１０】
2013125454.tif 000012
【図１１】
2013125454.tif 000013
【図１２】
2013125454.tif 000014