(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
構築された電子辞書と他の電子辞書から異なった言語対の電子辞書を作成する辞書作成装置における辞書作成方法であって、
第１の辞書作成手段が、第１の自然言語の見出し語、意味カテゴリ及び第２自然言語の対訳表現（訳語）から構成され、かつ品詞が特定される言語対辞書と、第１自然言語の見出し語、語義から構成される語義辞書を用いて、双方の辞書の見出し語に基づいてマッチングを行い、マッチングできた見出し語に基づいて、該言語対辞書から意味カテゴリ、訳語を、該語義辞書から少なくとも見出し語、読み、品詞、語義を取得して第１の辞書を作成し、第１の記憶手段に格納し、
形態素解析手段が、前記第１の記憶手段の前記第１の辞書の語義に対して形態素解析を行い、形態素に分解された構成単語に意味カテゴリを付与し、
第２の辞書作成手段が、形態素解析により意味カテゴリが付与された構成単語を抽出して、前記第１の辞書と結合し、第２の辞書を作成し、第２の記憶手段に格納し、
類似度算出手段が、前記第２の記憶手段の前記第２の辞書の見出し語の意味カテゴリと前記形態素解析により得られた語義の構成単語の意味カテゴリとを比較して類似度を計算し、該類似度と該第２の辞書を結合し、第３の辞書を作成し、第３の記憶手段に格納し、
有効情報抽出手段が、前記類似度に基づいて、前記第３の記憶手段の前記第３の辞書の類似度に閾値を設定し、該閾値以上の類似度を持つレコードを抽出し、抽出された該レコードの品詞を特定することにより有効情報を抽出し、抽出された該有効情報を目的とする辞書として出力する
ことを特徴とする辞書作成方法。
【請求項２】
前記類似度を計算する際に、
前記類似度算出手段が、前記言語対辞書の見出し語の意味カテゴリと、前記語義辞書の見出し語が有する少なくとも語義から得られた単語の意味カテゴリの類似度を全て計算し、該類似度の最大値を類似度とする
請求項１記載の辞書作成方法。
【請求項３】
構築された電子辞書と他の辞書から異なった言語対の電子辞書を作成する辞書作成装置であって、
第１自然言語の見出し語、意味カテゴリ及び第２自然言語の対訳表現（訳語）から構成され、かつ品詞が特定される言語対辞書と、
第１自然言語の見出し語、語義から構成される語義辞書と、
前記言語対辞書と前記語義辞書の見出し語に基づいてマッチングを行い、マッチングできた見出し語について、前記言語対辞書から意味カテゴリ、訳語を、前記語義辞書から少なくとも見出し語、読み、品詞、語義を取得して第１の辞書を作成する第１の辞書作成手段と、
前記第１の辞書の語義に対して形態素解析を行い、形態素に分解された構成単語に意味カテゴリを付与する形態素解析手段と、
形態素解析により意味カテゴリが付与された構成単語を抽出して前記第１の辞書と結合し、第２の辞書を作成する第２の辞書作成手段と、
前記第２の辞書の見出し語の意味カテゴリと前記形態素解析により得られた語義の構成単語の意味カテゴリとを比較して類似度を計算し、該類似度と該第２の辞書を結合し、第３の辞書を作成する類似度演算手段と、
前記類似度に基づいて前記第３の辞書の類似度に閾値を設定し、該閾値以上の類似度を持つレコードを抽出し、抽出された該レコードの品詞を特定することより有効情報を抽出し、抽出された該有効情報を目的とする辞書として出力する有効情報抽出手段と、
を有することを特徴とする辞書作成装置。
【請求項４】
前記類似度演算手段は、
前記言語対辞書の見出し語の意味カテゴリと、前記語義辞書の見出し語が有する少なくとも語義から得られた単語の意味カテゴリの類似度を全て計算し、該類似度の最大値を類似度とする手段を含む
請求項３記載の辞書作成装置。
【請求項５】
コンピュータに、
請求項３または４記載の辞書作成装置の各手段を実行させることを特徴とする辞書作成プログラム。
【請求項６】
コンピュータに、
請求項３または４記載の辞書作成装置の各手段を実行させるプログラムを格納したことを特徴とする辞書作成プログラムを格納した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、辞書作成方法及び装置及び辞書作成プログラム及び辞書作成プログラムを格納した記憶媒体に係り、特に、機械翻訳用辞書（日英辞書等）に、国語辞書等に記述されている語義を付加することにより、この付加価値を高め、さらに、他の翻訳辞書（英馬（マレー語）辞書等）と組み合わせることにより、異なった言語対辞書（日馬辞書等）の構築を行うための辞書作成方法及び装置及び辞書作成プログラム及び辞書作成プログラムを格納した記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、機械的に辞書を作成する方法として、異なる言語で書かれた同一文書を電子化した対訳コーパスを用いて作成する方法が主である。特に、日本語と英語というような２言語間において、直接翻訳した対訳コーパスは高い精度で対訳を抽出することが可能である。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、対訳コーパスは種類や量が少なく、様々な言語対の対訳コーパスを実用に耐え得る大規模な辞書の作成に十分な量だけ獲得するのは困難である。
【０００４】
一方、インターネットの爆発的な普及により、機械翻訳、情報検索技術（異なった言語での検索も含む）の重要性がますます高くなっている。これらの技術を底辺で支えている「辞書」の重要性もまた高くなっている。辞書の作成は人手で行うのが一般的であるが、大規模なものを作成しようとするとコストと時間がかかるという大きな問題がある。
【０００５】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、異なった複数の電子化辞書を用いて効率的にかつ、高精度で辞書情報を拡張することが可能な辞書作成方法及び装置及び辞書作成プログラム及び辞書作成プログラムを格納した記憶媒体を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
図１は、本発明の原理を説明するための図である。
【０００７】
本発明（請求項１）は、構築された電子辞書と他の電子辞書から異なった言語対の電子辞書を作成する辞書作成装置における辞書作成方法であって、
第１の辞書作成手段が、第１の自然言語の見出し語、意味カテゴリ及び第２自然言語の対訳表現（訳語）から構成され、かつ品詞が特定される言語対辞書と、第１自然言語の見出し語、語義から構成される語義辞書を用いて、双方の辞書の見出し語に基づいてマッチングを行い、マッチングできた見出し語に基づいて、該言語対辞書から意味カテゴリ、訳語を、該語義辞書から少なくとも見出し語、読み、品詞、語義を取得して第１の辞書を作成し、第１の記憶手段に格納し（ステップ１）、
形態素解析手段が、第１の記憶手段の第１の辞書の語義に対して形態素解析を行い、形態素に分解された構成単語に意味カテゴリを付与し（ステップ２）、
第２の辞書作成手段が、形態素解析により意味カテゴリが付与された構成単語を抽出して、第１の辞書と結合し、第２の辞書を作成し、第２の記憶手段に格納し（ステップ３）、
類似度算出手段が、第２の記憶手段の第２の辞書の見出し語の意味カテゴリと形態素解析により得られた語義の構成単語の意味カテゴリとを比較して類似度を計算し、該類似度と該第２の辞書を結合し、第３の辞書を作成し、第３の記憶手段に格納し（ステップ４）、
有効情報抽出手段が、類似度に基づいて、第３の記憶手段の第３の辞書の類似度に閾値を設定し、該閾値以上の類似度を持つレコードを抽出し（ステップ５）、抽出された該レコードの品詞を特定することにより有効情報を抽出し、抽出された該有効情報を目的とする辞書として出力する（ステップ６）。
【０００８】
本発明（請求項２）は、類似度を計算する際に、
類似度算出手段が、前記言語対辞書の見出し語の意味カテゴリと、語義辞書の見出し語が有する少なくとも語義から得られた単語の意味カテゴリの類似度を全て計算し、該類似度の最大値を類似度とする。
【０００９】
図２は、本発明の原理構成図である。
【００１０】
本発明（請求項３）は、構築された電子辞書と他の辞書から異なった言語対の電子辞書を作成する辞書作成装置であって、
第１自然言語の見出し語、意味カテゴリ及び第２自然言語の対訳表現（訳語）から構成され、かつ品詞が特定される言語対辞書２００と、
第１自然言語の見出し語、語義から構成される語義辞書３００と、
言語対辞書と語義辞書の見出し語に基づいてマッチングを行い、マッチングできた見出し語について、言語対辞書から意味カテゴリ、訳語を、語義辞書から少なくとも見出し語、読み、品詞、語義を取得して第１の辞書１２０を作成する第１の辞書作成手段１１０と、
第１の辞書１２０の語義に対して形態素解析を行い、形態素に分解された構成単語に意味カテゴリを付与する形態素解析手段１０と、
形態素解析により意味カテゴリが付与された構成単語を抽出して第１の辞書と結合し、第２の辞書１４０を作成する第２の辞書作成手段１３０と、
第２の辞書１４０の見出し語の意味カテゴリと形態素解析により得られた語義の構成単語の意味カテゴリとを比較して類似度を計算し、該類似度と該第２の辞書１４０を結合し、第３の辞書１６０を作成する類似度演算手段１５０と、
類似度に基づいて第３の辞書１６０の類似度に閾値を設定し、該閾値以上の類似度を持つレコードを抽出し、抽出された該レコードの品詞を特定することより有効情報を抽出し、抽出された該有効情報を目的とする辞書として出力する有効情報抽出手段１７０と、を有する。
【００１１】
本発明（請求項４）は、類似度演算手段１５０において、
言語対辞書の見出し語の意味カテゴリと、語義辞書の見出し語が有する少なくとも語義から得られた単語の意味カテゴリの類似度を全て計算し、該類似度の最大値を類似度とする手段を含む。
【００１２】
本発明（請求項５）は、コンピュータに、請求項３または４記載の辞書作成装置の各手段を実行させる辞書作成プログラムである。
【００１４】
本発明（請求項６）は、コンピュータに、請求項３または４記載の辞書作成装置の各手段を実行させるプログラムを格納した記憶媒体である。
【００１６】
機械翻訳の研究開発の過程で得られた言語知識の蓄積として、日本語の単語をおよそ３０００の意味カテゴリに分類した辞書（「日本語語彙大系」岩波書店）がある。また、この意味カテゴリに基づいて作成した大規模な日英辞書もある。本発明は、このような単語の意味カテゴリを辞書の作成に応用したものである。本発明は、第１自然言語の「見出し語」、「意味カテゴリ」及び第２自然言語の対訳表現（「対訳」）から構成され、かつ品詞が特定される「言語対辞書」と、第１自然言語の「見出し語」、「語義」（よみ、品詞、例文、反対語、類義語、同意語等があればなおよい）から構成される「語義辞書」を用いて、各々の見出し語に基づいてマッチングを取り、新たに「中間辞書」を作成する。作成された「中間辞書」の語義（語義辞書の語義等に相当する部分）に対して、形態素解析を行い、その構成単語に意味カテゴリを付与する。次に、「中間辞書」の意味カテゴリ（言語対辞書の意味カテゴリに相当する部分）と、形態素解析により得られた構成単語の意味カテゴリを比較し、その類似度を計算する。得られた類似度を元に、「中間辞書」からある閾値以上の類似度を持つレコードを抽出し、さらに品詞を特定することにより目的の「辞書」を作成することが可能となる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について説明する。
【００１８】
図３は、本発明の辞書作成装置の構成を示す。
【００１９】
同図に示す辞書作成装置１００には、言語対辞書２００、語義辞書３００、形態素解析装置１０、第１の補助記憶装置１２０、第２の補助記憶装置１４０、第３の補助記憶装置１６０及び、作成された辞書を格納する辞書記憶装置４００が接続されている。
【００２０】
辞書作成装置１００は、辞書エントリ結合部（中間辞書１作成部）１１０、中間辞書２作成部１３０、類似度演算部（中間辞書３作成部）１５０、有効情報抽出部１７０から構成される。
【００２１】
言語対辞書２００には、第１自然言語の「見出し語」、「意味カテゴリ」及び第２の自然言語の対訳表現（「訳語」）から構成され、かつ品詞が特定される「言語対辞書」が格納されている。なお、当該言語対辞書２００は、ハードディスク等の記憶装置に格納されているものとする。
【００２２】
語義辞書３００には、第１自然言語の「見出し語」、「語義」（品詞、例文、反対語、類義語、同意語等があればなおよい）から構成される。当該語義辞書３００は、ハードディスク等の記憶装置に格納されているものとする。
【００２３】
辞書作成装置１００の辞書エントリ結合部１１０は、言語対辞書２００と語義辞書３００から辞書情報を読み出し、それぞれの見出し語によるマッチングを取り、中間辞書１を作成し、第１の補助記憶装置１２０に格納する。
【００２４】
当該第１の補助記憶装置１２０に格納された中間辞書１に対して、意味カテゴリ付与機能付きの形態素解析装置１０は、中間辞書１の語義部分（語義辞書３００の語義等に相当する部分）を取り出し、形態素解析を行い、形態素解析結果を中間辞書作成部１３０に渡す。
【００２５】
中間辞書２作成部１３０は、形態素解析装置１０により形態素解析された情報を元に、意味カテゴリが付与された単語さけを取り出して、第１の補助記憶装置１２０に格納されている中間辞書１と結合して、中間辞書２を作成し、第２の補助記憶装置１４０に格納する。
【００２６】
類似度演算部１５０は、第２の補助記憶装置１４０に格納されている中間辞書２の意味カテゴリ（言語対辞書２００の意味カテゴリに相当する部分）と意味カテゴリ付与機能付き形態素解析装置１０から得られた語義の構成単語の意味カテゴリの類似度を計算し、その結果を中間辞書２と結合して中間辞書３を作成し、第３の補助記憶装置１６０に格納する。
【００２７】
有効情報抽出部１７０は、第３の補助記憶装置１６０に格納されている中間辞書３から類似度及び品詞等を元に有効情報を抽出し辞書を作成し、辞書記憶装置４００に格納する。
【００２８】
第１の補助記憶装置１２０に格納される中間辞書１は、見出し語、意味カテゴリ、訳語、読み、品詞、語義、例文から構成される。
【００２９】
第２の補助記憶装置１４０に格納される中間辞書２は、見出し語、意味カテゴリ、訳語、読み、品詞、語義、例文、形態素解析結果から構成される。
【００３０】
第３の補助記憶装置１６０に格納される中間辞書３は、見出し語、意味カテゴリ、訳語、読み、品詞、語義、例文、形態素解析結果、類似度から構成される。辞書記憶装置４００に格納される目的とする辞書は、見出し語、意味カテゴリ、訳語、読み、品詞、語義、例文、形態素解析結果、類似度から構成される。
【００３１】
なお、形態素解析装置１０は、既存の意味カテゴリ付与機能が付いているものを利用するものとする。
【００３２】
次に、上記の構成における辞書作成装置の動作を説明する。
【００３３】
図４は、本発明の一実施の形態における辞書作成処理のフローチャートである。
【００３４】
ステップ１０１）  辞書エントリ結合部１１０は、言語対辞書２００と語義辞書３００のそれぞれの見出し語に基づいてマッチングを行い、マッチングできた見出し語に基づいて、例えば、言語対辞書２００から意味カテゴリ、訳語を、語義辞書３００から見出し語、読み、品詞、語義、例文を取得して中間辞書１を作成し、第１の補助記憶装置１２０に格納する。
【００３５】
ステップ１０２）  第１の補助記憶装置１２０に格納された中間辞書１の語義部分を取り出し（「例文」、「反対語」、「類義語」、「同意語」等があれば合わせて取り出す）、それを外部の意味カテゴリ付与機能付き形態素解析装置１０に入力し、形態素に分解された構成単語とそれに「意味カテゴリ」が付与されたデータを受け取る。
【００３６】
ステップ１０３）  その後、中間辞書２作成部１３０で形態素に分解された構成単語の中から「意味カテゴリ」が付与された単語だけを取り出し、それを第１の補助記憶装置１２０に格納されている中間辞書１と結合し、中間辞書２として第２の補助記憶装置１４０に格納する。例えば、中間辞書２の内容は、見出し語、意味カテゴリ、訳語、読み、品詞、語義、例文、形態素解析結果からなる。
【００３７】
ステップ１０４）  類似度演算部１５０は、第２の補助記憶装置１４０に格納された中間辞書２の意味カテゴリと形態素解析結果に含まれる単語の「意味カテゴリ」毎の「類似度」を計算し、得られた計算結果を、中間辞書２と結合して中間辞書３として、第３の補助記憶装置１６０に格納する。例えば、中間辞書３の内容は、見出し語、意味カテゴリ、訳語、読み、品詞、語義、例文、形態素解析結果、類似度からなる。
【００３８】
ステップ１０５）  有効情報抽出部１７０は、第３の補助記憶装置１６０に格納されている中間辞書３の類似度に閾値を設定し、さらに、品詞等を絞り込んで有効情報を抽出し、辞書記憶装置４００に格納する。
【００３９】
【実施例】
以下、図面と共に本発明の実施例を説明する。
【００４０】
以下の例では、見出し語を「犬」とし、第１自然言語として「日本語」、第２自然言語として「英語」として説明する。
【００４１】
図５は、本発明の一実施例の言語対辞書の例を示す。
【００４２】
同図に示す言語対辞書２００には、見出し語「犬」が、意味カテゴリ「３１６スパイ」、訳語「ｓｐｙ」、意味カテゴリ「５３７獣」、訳語「ｄｏｇ」の２通りで登録されている。なお、図示しないが、見出し語「犬」の品詞は「名詞」である。
【００４３】
図６は、本発明の一実施例の語義辞書の例を示す。同図に示すように、語義辞書３００には、見出し語「犬」が、読みが「けん」のものをはじめとして、「よみ」、「品詞」、「語義」、「例文」のカラムで構成されていて、５通りが登録されている。
【００４４】
辞書エントリ結合部１１０により言語対辞書２００及び語義辞書３００を用いて、見出し語によるマッチングを行うと、図７に示すような中間辞書１が作成される。中間辞書１は、言語対辞書２００が２通り、語義辞書３００が５通り登録されていることから、１０レコード作成されることとなる。また、作成された中間辞書１は、第１の補助記憶装置１２０に格納される。
【００４５】
次に、この中間辞書１から「語義」と「例文」部分を取り出し（「反対語」「類義語」「同意語」等があれば併せて取り出す）、それを外部の意味カテゴリ付与機能付き形態素解析装置１０に入力する。当該形態素解析装置１０は、例えば、「日本語語彙大系」（岩波書店）で分類している単語（名詞）の意味カテゴリなどを入力した文章の構成単語に付与する機能を有している。当該形態素解析装置１０から得られた結果を用いて、「意味カテゴリ」が付与された単語だけを取り出すと、図８の右欄に示すような情報となる。これを、前述の中間辞書１（図７）と結合すると、図９上欄に示すような中間辞書２が得られる。
【００４６】
類似度演算部１５０は、この中間辞書２を用いて、言語対辞書２００の見出し語が有していた「意味カテゴリ」と語義辞書３００の見出し語が有していた「語義」、「例文」から得られた構成単語の「意味カテゴリ」の類似度を計算する。その結果を図９下欄に示す。類似度の計算方法については後述する。
【００４７】
次に、類似度演算部１５０で得られた類似度の計算結果を図９上欄の中間辞書２と結合すると、図１０に示す中間辞書３が作成される。
【００４８】
最後に、有効情報抽出部１７０は、中間辞書３の類似度に閾値を設定し（この例では０．８以上）、さらに、品詞を「名詞」に絞り込んで（言語対辞書２００の見出し語の品詞が「名詞」であるため）、その有効情報を抽出すると、図１１に示すような辞書が作成され、辞書記憶装置４００に格納される。
【００４９】
なお、読みが「けん」、品詞が「接尾」のレコードは、類似度が閾値よりも大きいが、品詞が異なるため、この例では削除される。
【００５０】
次に、類似度演算部１５０における類似度計算について説明する。
【００５１】
図１６は、本発明の一実施例の類似度計算のフローチャートである。
【００５２】
まず、入力された見出し語の意味カテゴリ番号を取得し（ステップ２０１）、入力された語義の構成単語数を取得する（ステップ２０２）。
【００５３】
構成単語がない場合には（ステップ２０３，ｎｏ）、構成単語毎に類似度の最大値を獲得して終了する（ステップ２０７）。
【００５４】
構成単語がまだある場合には（ステップ２０３，ｙｅｓ）、構成単語の意味カテゴリ番号を取得する（ステップ２０４）。
【００５５】
意味カテゴリがまだある場合には（ステップ２０５、ｙｅｓ）、見出し語の意味カテゴリ番号と構成単語の意味カテゴリ番号の類似度（距離）を計算し（ステップ２０６）、ステップ２０５に移行し、意味カテゴリがない場合には（ステップ２０５，ｎｏ）、ステップ２０３に移行する。
【００５６】
以下の例では、入力として、見出し語「犬」、意味カテゴリ「３１６スパイ」、語義（形態素解析結果）「まわし者（［３１６，３４７］），スパイ（［３１６，３４７，１４２７］）が入力されるものとする。
【００５７】
「日本語語彙大系」（岩波書店）に収録されている単語（名詞）の意味カテゴリは、図１２、図１３に示すような木構造を有している。図１２では、意味カテゴリとして「スパイ」の木構造を示し、図１３では、意味カテゴリとして「獣」の木構造を示す。
【００５８】
また、言語対辞書２００の見出し語「犬」の意味カテゴリ「３１６スパイ」、「５３７獣」に着目すると、その意味カテゴリは、図１４、図１５のような単語から構成される。
【００５９】
この構成単語を調べてみると、語義辞書３００の見出し語が有していた「語義」、「例文」から得られた単語「いぬ」、「スパイ」、「回し者」が、意味カテゴリ「３１６スパイ」の構成単語として、また、「いぬ」、「日本犬」、「盲導犬」が、意味カテゴリ「５３７獣」の構成単語として登録されていることがわかる。このように、言語対辞書２００の見出し語の意味カテゴリと、語義辞書３００の見出し語が有していた「語義」、「例文」から得られた単語の意味カテゴリに一致するものがある場合、類似度「１．００００００」として与えている。併せて出現回数も与えている。
【００６０】
一方、全く一致するものがない場合、例えば、言語対辞書２００の見出し語「犬」の意味カテゴリ「３１６スパイ」に対して、「語義辞書」の語義「いぬ科の食肉動物。〜」は、類似度が「０．４０００００」となっているが、この語義の構成単語「飼い主（［３４９］）」に着目すると、図１２からわかるように意味カテゴリ「３１６スパイ」と、意味カテゴリ「３４９所有者」（飼い主の意味カテゴリ）は、木をたどっていくと、３１６→３１１→２２４→２２３→３３３→３４８→３４９と距離「６」だけ離れていることが理解できる。
【００６１】
これを、
１−０．１＊Ｎ    Ｎ＝０〜９：単語間の意味カテゴリの距離
１／（Ｎ＋１）    Ｎ≧１０：単語間の意味カテゴリの距離
に当てはめて計算し「０．４０００００」としている。
【００６２】
いずれの場合も、言語対辞書２００の見出し語の意味カテゴリと、語義辞書３００の見出し語が有していた「語義」「例文」から得られた単語の意味カテゴリの類似度を全て計算し、その最大値を採用している。
【００６３】
なお、語義辞書３００の見出し語が有していた「語義」「例文」から得られた単語に、その表記が「見出し語」と一致するものがある場合、得られた類似度に悪影響を及ぼすことが考えられるため、その単語は類似度計算の対象外としている（例えば、図９の「犬医者」から得られた「犬」など）。
【００６４】
また、上記の例において、図３に示す辞書作成装置１００の構成要素をプログラムとして構築し、辞書作成装置として利用されるコンピュータのＣＰＵにインストールする、または、ネットワークを介して流通させることも可能である。
【００６５】
また、構築されたプログラムを辞書作成装置として利用されるコンピュータに接続されるハードディスクや、フロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納しておき、本発明を実施する際にインストールすることにより、容易に本発明を実現できる。
【００６６】
なお、本発明は、上記の実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
【００６７】
【発明の効果】
上述のように、本発明によれば、既存の複数の電子化辞書を用いて、効率的に電子化辞書の拡張を行うことができる。例えば、日英辞書に語義を持つ対象辞書（英仏、英中、英馬など）と組み合わせて、各対象辞書のエントリの語義の類似性を利用して、新しい言語対の対象辞書（日仏、日中、日馬など）を自動的に作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理を説明するための図である。
【図２】本発明の原理構成図である。
【図３】本発明の一実施の形態における辞書作成装置の構成図である。
【図４】本発明の一実施の形態における辞書作成処理のフローチャートである。
【図５】本発明の一実施例の言語対辞書の例である。
【図６】本発明の一実施例の語義辞書の例である。
【図７】本発明の一実施例の作成された中間辞書１の例である。
【図８】本発明の一実施例における形態素解析装置に入力する情報と得られた結果である。
【図９】本発明の一実施例の中間辞書２と類似度を示す図である。
【図１０】本発明の一実施例の作成された中間辞書３の例である。
【図１１】本発明の一実施例において作成された辞書の例である。
【図１２】本発明の一実施例の意味カテゴリ「スパイ」の木構造（日本語語彙大系）である。
【図１３】本発明の一実施例の意味カテゴリ「獣」の木構造（日本語語彙大系）である。
【図１４】本発明の一実施例の意味カテゴリ「スパイ」の構成単語（日本語語彙大系）である。
【図１５】本発明の一実施例の意味カテゴリ「獣」の構成単語（日本語語彙大系）である。
【図１６】本発明の一実施例の類似度計算のフローチャートである。
【符号の説明】
１０  形態素解析装置
１００  辞書作成装置
１１０  第１の辞書作成手段、辞書エントリ結合部
１２０  第１の辞書、第１の補助記憶装置
１３０  第２の辞書作成手段、中間辞書２作成部
１４０  第２の辞書、第２の補助記憶装置
１５０  類似度演算部、類似度演算手段
１６０  第３の辞書、第３の補助記憶装置
１７０  有効情報抽出手段、有効情報抽出部
２００  言語対辞書
３００  語義辞書
４００  目的とする辞書、辞書記憶装置
【図１】
0003873653.tif 000002
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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