(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された自然言語のテキストデータから、用語データを定義する解説データを生成する用語集生成装置であって、
前記テキストデータを形態素解析及び構文解析を行なうことで、前記テキストデータの文節の係り受け情報を生成する係り受け解析手段と、
前記テキストデータから、名詞または名詞句となる文字列を解析し、用語データとして抽出する用語データ抽出手段と、
前記係り受け情報と、用語データを言い換える特定の言い換え表現とに基づいて、前記テキストデータから、前記用語データの上位概念を示す概念データを抽出する概念データ抽出手段と、
予め連体修飾節が用語を定義する説明文となるときの特徴となる学習データを登録した学習データベースと、
前記係り受け情報と前記学習データとに基づいて、前記用語データに係る連体修飾節が前記用語データの定義となっているかを判断し、定義と判断された連体修飾節を修飾データとして抽出する修飾データ抽出手段と、
前記修飾データに前記概念データを連結することで、前記用語データを定義する解説データを生成する解説データ生成手段と、
を備えて構成されていることを特徴とする用語集生成装置。
【請求項２】
前記用語データ及びその用語データに対応した複数の概念データを登録する概念データベースを備え、
前記概念データ抽出手段は、前記用語データに対応した複数の概念データから、その出現頻度に基づいて、前記用語データに対応した１つの概念データを確定することを特徴とする請求項１に記載の用語集生成装置。
【請求項３】
前記学習データベースは、連体修飾節が用語を定義する説明文となるときの、その用語に直接係る動詞とその直前の助詞とを学習データとして登録していることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の用語集生成装置。
【請求項４】
前記用語データ及びその用語データに対応した解説データを蓄積する解説データ蓄積手段、
を備えたことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の用語集生成装置。
【請求項５】
前記テキストデータは、ニュース原稿のデータであることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の用語集生成装置。
【請求項６】
入力された自然言語のテキストデータと、連体修飾節が用語を定義する説明文となるときの特徴となる学習データを登録した学習データベースとから、前記テキストデータ内の用語を定義する解説データを生成するために、コンピュータを、
前記テキストデータを形態素解析及び構文解析を行なうことで、前記テキストデータの文節間の係り受け情報を生成する係り受け解析手段、
前記テキストデータから、名詞または名詞句となる文字列を用語データとして抽出する用語データ抽出手段、
前記係り受け情報と特定の言い換え表現とに基づいて、前記テキストデータから、前記用語データの上位概念を示す概念データを抽出する概念データ抽出手段、
前記係り受け情報と前記学習データとに基づいて、前記用語データに係る連体修飾節が前記用語データの定義となっているかを判断し、定義と判断された連体修飾節を修飾データとして抽出する修飾データ抽出手段、
前記修飾データに前記概念データを連結することで、前記用語データを定義する解説データを生成する解説データ生成手段、
として機能させることを特徴とする用語集生成プログラム。
【請求項７】
入力された自然言語のテキストデータから、用語データを定義する説明文である解説データを生成し、さらに入力された用語データから、その用語データに対応した解説データを検索する用語集検索装置であって、
前記テキストデータから用語データを説明する解説データを生成する請求項４に記載の用語集生成装置と、
前記用語データを入力する入力手段と、
前記用語データに基づいて、前記解説データ蓄積手段に蓄積された解説データを検索する解説データ検索手段と、
前記検索結果を出力する出力手段と、
を備えたことを特徴とする用語集検索装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、テキストデータから、用語及びその用語を解説したデータを抽出する用語集生成装置及び用語集生成プログラム、並びに用語からその用語の解説データを検索する用語集検索装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、自然言語のテキストデータから、用語及びその用語を定義した解説データを抽出する方法としては、文の表層的な特徴を表わした表層パターンのマッチングに基づく方法が知られている。
【０００３】
この方法では、例えば、用語をαとし、用語の定義文をβとしたとき、「αとはβである」、「αはβ」といった表層パターンに基づいて、テキストデータのマッチングを行なうことで、前記表層パターンにマッチングした用語及びその用語を定義する解説データを抽出することができる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、実際の放送番組等で使用されるニュース原稿を調査したところ、前記した「αとはβである」、「αはβ」といった表層パターンは、ニュース原稿全体の７．７％しか使用されておらず、前記ニュース原稿に含まれる用語及びその用語の解説データを抽出した用語集を生成するには、データ量として不充分であるという問題があった。
【０００５】
また、用語を定義するには、その用語に係る連体修飾節を用いる場合がある。この連体修飾節を用いる場合、例えば、「住民票の取得や、企業が行なう許認可などの手続きを役所に出向かなくてもインターネットでできるようにする電子政府の実現などの…」というニュース原稿において、連体修飾節である「住民票の取得や、企業が行なう許認可などの手続きを役所に出向かなくてもインターネットでできるようにする」は、用語である「電子政府」を定義している。
【０００６】
このように、連体修飾節により用語を定義している場合は、前記従来の技術における表層パターンのマッチングでは、用語の解説データを抽出することができないという問題があった。
【０００７】
本発明は、前記した技術的問題点に鑑みてなされたものであり、自然言語のテキストデータから、連体修飾節に基づいて、用語及びその用語を定義する解説データを抽出する用語集生成装置及び用語集生成プログラム、並びに用語からその用語の解説データを検索する用語集検索装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明は、前記目的を達成するために創案されたものであり、まず、請求項１に記載の用語集生成装置は、以下の構成にかかるものとした。
すなわち、入力された自然言語のテキストデータを形態素解析及び構文解析を行なうことで、前記テキストデータの文節の係り受け情報を生成する係り受け解析手段と、前記テキストデータから、名詞または名詞句となる文字列を用語データとして抽出する用語データ抽出手段と、前記係り受け情報と、用語データを言い換える特定の言い換え表現とに基づいて、前記テキストデータから、前記用語データの上位概念を示す概念データを抽出する概念データ抽出手段と、予め連体修飾節が用語を定義する説明文となるときの特徴となる学習データを登録した学習データベースと、前記係り受け情報と前記学習データとに基づいて、前記用語データに係る連体修飾節が前記用語データの定義となっているかを判断し、定義と判断された連体修飾節を修飾データとして抽出する修飾データ抽出手段と、前記修飾データに前記概念データを連結することで、前記用語データを定義する解説データを生成する解説データ生成手段と、を備える構成とした。
【０００９】
かかる構成によれば、用語集生成装置は、係り受け解析手段によって、入力された自然言語のテキストデータを形態素解析及び構文解析を行なうことで、このテキストデータの文節の係り受け情報を生成し、用語データ抽出手段によって、このテキストデータから、名詞または名詞句となる文字列を用語データとして抽出する。なお、この名詞または名詞句となる文字列は、例えば構文解析により抽出する。そして、概念データ抽出手段によって、前記係り受け情報と、用語データを言い換える特定の言い換え表現とに基づいて、抽出した前記用語データに対する上位概念を示す概念データを前記テキストデータから抽出する。
【００１０】
さらに、用語集生成装置は、修飾データ抽出手段によって、前記係り受け情報と、予め連体修飾節が用語を定義する説明文となるときの特徴となる学習データを登録した学習データベースの学習データとに基づいて、前記用語データを定義する連体修飾節を修飾データとして抽出し、解説データ生成手段によって、前記修飾データに前記概念データを連結することで、前記用語データを定義する解説データを生成する。
【００１１】
これにより、用語集生成装置は、入力された自然言語のテキストデータに対して、形態素解析や構文解析により係り受け解析を行なうことで、用語データと、その用語データの上位概念を示す概念データと、用語データを定義する修飾データを前記テキストデータから抽出し、概念データと修飾データとに基づいて、用語データを定義する解説データを生成する。
【００１２】
さらに、請求項２に記載の用語集生成装置は、請求項１に記載の用語集生成装置において、用語データ及びその用語データに対応した複数の概念データを登録する概念データベースを備え、前記概念データ抽出手段が、前記複数の概念データから、その出現頻度に基づいて、前記用語データに対応した１つの概念データを確定する構成とした。
【００１３】
かかる構成によれば、用語集生成装置は、概念データ抽出手段によって、用語データ及びその用語データに対応した複数の概念データを登録した概念データベースの概念データから、その出現頻度を参照し、用語データに対応した１つの概念データを確定する。これにより、用語集生成装置は、概念データベース内の用語データに対応した複数の概念データのうちで、出現頻度の最も高い概念データを、その用語データに最も適した概念データとして確定する。
【００１４】
また、請求項３に記載の用語集生成装置は、請求項１または請求項２に記載の用語集生成装置において、学習データベースが、連体修飾節が用語を定義する説明文となるときの、その用語に直接係る動詞とその直前の助詞とを学習データとして登録する構成とした。
【００１５】
かかる構成によれば、用語集生成装置は、学習データベースによって、連体修飾節が用語を定義する説明文となるときの、その用語に直接係る動詞とその直前の助詞とを学習データとして登録する。これにより、用語集生成装置は、複数の連体修飾節の中から、用語を定義する説明文である連体修飾節を、その用語に直接係る動詞とその直前の助詞との組合せにより特定する。
【００１６】
さらに、請求項４に記載の用語集生成装置は、請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の用語集生成装置において、用語データ及びその用語データに対応した解説データを蓄積する解説データ蓄積手段を備える構成とした。
【００１７】
かかる構成によれば、用語集生成装置は、生成した用語データ及びその用語データに対応した解説データを解説データ蓄積手段に蓄積し、これにより、解説データ蓄積手段に、入力された自然言語のテキストデータから抽出した用語集のデータベースを構築する。
【００１８】
また、請求項５に記載の用語集生成装置は、請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の用語集生成装置において、入力されるテキストデータは、ニュース原稿のデータである構成とした。
【００１９】
かかる構成によれば、用語集生成装置は、ニュース原稿のデータを外部から入力することで、一般的な用語以外に、ニュース原稿に含まれる難解な用語、新語、造語から用語の解説データを生成する。
【００２０】
また、請求項６に記載の用語集生成プログラムは、入力された自然言語のテキストデータと、連体修飾節が用語を定義する説明文となるときの特徴となる学習データを登録した学習データベースとから、前記テキストデータ内の用語を定義する解説データを生成するために、コンピュータを、以下の手段により機能させるように構成した。
【００２１】
すなわち、テキストデータを形態素解析及び構文解析を行なうことで、前記テキストデータの文節間の係り受け情報を生成する係り受け解析手段、前記テキストデータから、名詞や名詞句との少なくとも１つを用語データとして抽出する用語データ抽出手段、前記係り受け情報と特定の言い換え表現とに基づいて、前記テキストデータから、前記用語データの上位概念を示す概念データを抽出する概念データ抽出手段、前記係り受け情報と前記学習データとに基づいて、前記用語データを定義する連体修飾節を修飾データとして抽出する修飾データ抽出手段、前記修飾データに前記概念データを連結することで、前記用語データを定義する解説データを生成する解説データ生成手段とした。
【００２２】
かかる構成によれば、用語集生成プログラムは、係り受け解析手段によって、テキストデータを形態素解析及び構文解析を行なうことで、前記テキストデータの文節間の係り受け情報を生成し、用語データ抽出手段によって、前記テキストデータから、名詞または名詞句となる文字列を用語データとして抽出し、概念データ抽出手段によって、前記係り受け情報と特定の言い換え表現とに基づいて、前記テキストデータから、前記用語データの上位概念を示す概念データを抽出し、修飾データ抽出手段によって、前記係り受け情報と前記学習データとに基づいて、前記用語データを定義する連体修飾節を修飾データとして抽出し、解説データ生成手段によって、前記修飾データに前記概念データを連結することで、前記用語データを定義する解説データを生成する。
【００２３】
これにより、用語集生成プログラムは、入力された自然言語のテキストデータに対して、形態素解析や構文解析により係り受け解析を行なうことで、用語データと、その用語データの上位概念を示す概念データと、用語データを定義する修飾データを前記テキストデータから抽出し、概念データと修飾データとに基づいて、用語データを定義する解説データを生成する。
【００２４】
さらに、請求項７に記載の用語集検索装置は、テキストデータから用語データを説明する解説データを生成する請求項４に記載の用語集生成装置と、用語データを入力する入力手段と、用語データに基づいて、解説データ蓄積手段に蓄積された解説データを検索する解説データ検索手段と、を備える構成とした。
【００２５】
かかる構成によれば、用語集検索装置は、用語集生成装置によって、入力されたテキストデータから用語データを説明する解説データを生成し、入力手段によって、用語データを入力し、解説データ検索手段によって、用語集生成装置内の解説データ蓄積手段に蓄積された解説データを検索し、出力手段によって、前記検索結果を出力する。これにより、用語集検索装置は、入力されたテキストデータから用語データを説明する解説データを生成する用語集生成装置に、ユーザからの用語データの問合せに対して、その用語データに対応する解説データを検索して、検索結果を出力するユーザインターフェース機能を有する。
【００２６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。
（第一の実施形態：用語集生成装置の構成）
図１は、本発明における第一の実施形態に係る用語集生成装置の全体構成を示すブロック図である。図１に示すように、用語集生成装置１は、テキストデータであるニュース原稿を入力し、そのニュース原稿に含まれる用語データと、その用語データを定義する解説データとを生成する装置である。
【００２７】
この用語集生成装置１は、係り受け解析手段１１、用語データ抽出手段１２、概念データ抽出手段１３、概念データベース１４、修飾データ抽出手段１５、学習データベース１６、解説データ生成手段１７及び解説データ蓄積手段１８を備えて構成されている。また、ニュース原稿は、外部のニュース原稿データベース３から、テキストデータとして入力されるものとする。さらに、用語集生成装置１には、ニュース原稿データベース３から、ニュース原稿の範囲指定（例えば、２０００年のニュース原稿のみを対象等）を行なう入力装置（図示せず）が外部に接続されている。
【００２８】
係り受け解析手段１１は、入力装置（図示せず）から入力されたニュース原稿の範囲指定に基づいて入力したニュース原稿を、形態素解析と構文解析とにより文節単位に分解し、その文節の文字列と、文節の係り受け関係とを係り受け情報として生成し、用語データ抽出手段１２、概念データ抽出手段１３及び修飾データ抽出手段１５へ通知する。
【００２９】
この係り受け解析手段１１は、形態素解析によって、ニュース原稿から意味を担う最小の言語単位である形態素を同定し、構文解析によって、名詞句、動詞句などの文節及びその係り受け関係を同定する。なお、この形態素解析や構文解析は、公知の技術によって実現することができる。
【００３０】
用語データ抽出手段１２は、係り受け解析手段１１で生成された係り受け情報に基づいて、その係り受け情報に含まれる文節から、用語となる文節を抽出し、用語データとして出力する。この用語データは、概念データ抽出手段１３、修飾データ抽出手段１５、解説データ生成手段１７へ通知される。
【００３１】
ここで、用語となる文節の抽出は、その文節が名詞または名詞句である場合に、その文節を用語であると認定して行なう。もし、用語として認定する文節が存在しなければ、用語データは、ヌル文字列として出力する。
【００３２】
また、これ以外にも、用語集生成装置１に入力されるニュース原稿のテキストデータで、用語として扱う文字列を表層的な情報により抽出することも可能である。例えば、ニュース原稿のテキストデータで、鉤括弧等で囲まれた名詞句を重要部分と判断することで、用語データ抽出手段１２は、鉤括弧で囲まれた文字列を用語として抽出することができる。
【００３３】
概念データ抽出手段１３は、係り受け解析手段１１で生成された係り受け情報と、用語データ抽出手段１２で抽出された用語データとに基づいて、その用語データの上位概念を示す文節を概念データとして抽出する。
【００３４】
この概念データは、用語データとともに概念データベース１４に登録される。このとき、すでに同一の用語データが登録されている場合は、複数の概念データを登録することを可能とし、さらにその用語データに対応する概念データも同一の場合は、その概念データの出現数を更新（インクリメント）する。
【００３５】
そして、概念データ抽出手段１３は、概念データベース１４から、用語データに対応する概念データを読み込み、解説データ生成手段１７へ通知する。このとき、用語データに対応する概念データが複数存在する場合は、その概念データの中で最も出現数が多い概念データを、解説データ生成手段１７へ通知する。
【００３６】
なお、この概念データとは、「という」とか「と呼ばれる」などの特定の言い換え表現（特定表現）によって、用語データを言い換えたものである。ここで、言い換えたと判断する材料として、係り受け解析手段１１で生成された係り受け情報を使用する。
【００３７】
すなわち、「文節Ａ→文節Ｂ」の矢印（→）が係り受け関係を示し、文節Ａが係り元、文節Ｂが係り先であるとすると、入力された文字列が「（用語データ）→という→（名詞（句））」や、「（用語データ）→と呼ばれる→（名詞（句））」という係り受け関係であったとき、この名詞（句）が用語データの上位概念を示すと判断する。実際のニュース原稿から、この特定表現による概念データを抽出した結果を図３に示す。例えば、「顔文字という表現」という文字列で、用語データは「顔文字」（Ｄ１）であり、概念データは「表現」（Ｄ２）である。
【００３８】
概念データベース１４は、用語データと概念データとを対応させて登録してあるデータベースで、概念データ抽出手段１３が、用語データ及び概念データの登録及び参照を行なう。この用語データと概念データとは１対多の関係を持ち、１つの用語データに対して、複数の概念データが登録される。また、個々の概念データには、その出現数が付与されており、概念データ抽出手段１３が、その出現数を更新及び参照を行なう。なお、概念データベース１４は、ハードディスク等の記憶手段によって構成されている。
【００３９】
修飾データ抽出手段１５は、係り受け解析手段１１で生成された係り受け情報と、用語データ抽出手段１２で抽出された用語データと、学習データベース１６に登録してある学習データとに基づいて、その用語データを修飾する連体修飾節を抽出し、その連体修飾節が用語データを定義しているかどうかを判定し、その判定結果に基づいて、連体修飾節を修飾データとして解説データ生成手段１７へ通知する。
【００４０】
この修飾データ抽出手段１５は、連体修飾節が用語データを定義しているかどうかを判定するには、前記連体修飾節の用語データに直接係る動詞と、その直前の助詞との２項組を学習データとして登録した学習データベース１６に基づいて行なう。なお、この学習データは、その動詞に類似性を持つ動詞を同時に登録しておき、類似した単語を木構造に分類した同義語・類語素リストである公知のシソーラス（Ｔｈｅａｕｒｕｓ）として学習データベース１６上に構築しておく。
【００４１】
そこで、用語データに係る連体修飾節中の動詞を「ｖ」、そして、前記シソーラスとして、この動詞「ｖ」と同じグループに属する動詞集合を「ｖｇ１」、動詞「ｖ」の親ノードに属する動詞集合を「ｖｇ２」、動詞「ｖ」の直前の助詞を「ｐ」とし、また、前記動詞集合「ｖｇ１」及び「ｖｇ２」の動詞「ｖ」の類似度に対する重み付け係数をそれぞれ「ｗa」，「ｗb」、動詞集合「ｖｇ」と助詞「ｐ」が学習データ中に出現した回数を「ｎ（ｖｇ，ｐ）」、その期待値を「ｅ（ｖｇ，ｐ）」としたとき、連帯修飾節が用語データを修飾するいわゆる用語定義節であるかどうかを判定する指標値「ｗｅｉｇｈｔ（ｖ，ｐ）」を、（１）式のように定義する。
【００４２】
【数１】
0004014130.tif 000002
【００４３】
この（１）式において、ｎ（ｖｇ１，ｐ）＜ｅ（ｖｇ１，ｐ）のときは、第一項を０とし、また、ｎ（ｖｇ２，ｐ）＜ｅ（ｖｇ２，ｐ）のときは、第二項を０とする。この指標値ｗｅｉｇｈｔ（ｖ，ｐ）が、予め設定された閾値よりも大きいときに、連体修飾節が用語データを定義する説明文であると判定する。
【００４４】
実験結果として、２００１年６月のニュース原稿から用語データを抽出した結果の一部を図４に示す。なお、この実験においては、１５２９５個の学習データを与え、ｗa＝０．６７，ｗb＝０．３３、閾値を１．０として、用語定義節を抽出している。
【００４５】
学習データベース１６は、修飾データ抽出手段１５で説明したように、連体修飾節の用語データに直接係る動詞と、その直前の助詞との２項組を学習データとして登録したデータベースで、ハードディスク等の記憶手段で構成されている。
【００４６】
解説データ生成手段１７は、用語データ抽出手段１２で抽出された用語データと、概念データ抽出手段１３で抽出された概念データと、修飾データ抽出手段１５とに基づいて、用語データと、その用語データを定義する解説データとを生成する。
【００４７】
前記説明した修飾データ抽出手段１５で抽出された修飾データは、図４に示すように、動詞の連体形で文が終了しており、定義文としては適切でない。そのため、解説データ生成手段１７では、「修飾データ（連体修飾節）＋概念データ（上位概念）」によって、解説データを生成する。例えば、図３において用語データが「顔文字」（Ｄ１）、概念データが「表現」（Ｄ２）、そして、図４において、前記「顔文字」に対応する修飾データが「パソコンや携帯電話でやり取りする電子メールについて記号などを使って感情を表す」（Ｄ３）であったとき、「顔文字」に対応する解説データは、前記修飾データと概念データを連結して、「パソコンや携帯電話でやり取りする電子メールについて記号などを使って感情を表す表現」となる。
【００４８】
また、解説データ生成手段１７は、用語データの修飾データは存在するが、概念データが存在しない場合は、用語データ自体を形態素解析したときの最終形態素が、概念データであるかを判定する。この判定は、例えば、最終形態素で上位概念となりやすいデータを、予め概念データベース１４に概念データとして登録しておくことで判断することができる。
【００４９】
ここで、この最終形態素が、概念データである場合は、「修飾データ（連体修飾節）＋用語データの最終形態素」によって、解説データを生成する。例えば、図４において、用語データ「司法制度改革推進法」（Ｄ４）に対する概念データが存在しない場合は、「司法制度改革推進法」（Ｄ４）の最終形態素である「法」を概念データとして、前記用語データの連体修飾節「司法制度改革を推進するための体制を定める」（Ｄ５）に付加することで、「司法制度改革を推進するための体制を定める法」という解説データを生成する。
【００５０】
また、解説データ生成手段１７は、用語データの修飾データは存在するが、概念データが存在せず、その最終形態素も概念データと判定できない場合は、「修飾データ（連体修飾節）＋もの（こと）」によって、解説データを生成する。例えば、図４において、用語データ「レッドデータブック」（Ｄ６）に対する概念データが存在しない場合は、「レッドデータブック」（Ｄ６）の連体修飾節「絶滅の恐れのある野鳥を記録した」（Ｄ７）に「もの（こと）」を付加することで、「絶滅の恐れのある野鳥を記録したもの（こと）」という解説データを生成する。
なお、この生成された解説データは、解説データ蓄積手段１８に用語データと対にして蓄積される。
【００５１】
解説データ蓄積手段１８は、解説データ生成手段１７から出力される用語データと解説データとを対にして蓄積する蓄積手段で、ハードディスク等で構成される。ここで蓄積されたデータは、用語データから解説データを参照することが可能な用語集検索用のデータベースとして使用することができる。
【００５２】
以上、一実施形態に基づいて本発明に係る用語集生成装置１の構成について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、解説データ蓄積手段１８を備えず、解説データ生成手段１７が、用語データと解説データとをデータとして外部に出力し、外部に蓄積手段を備えた形態であっても構わない。
【００５３】
また、概念データベース１４を備えず、概念データ抽出手段１３が、係り受け解説手段１１から入力された係り受け情報と、用語データ抽出手段１２から入力された用語データとに基づいて、その係り受け情報毎に概念データを抽出する形態であっても構わない。
【００５４】
また、用語集生成装置１の入力データは、ニュース原稿に限ったものではなく、一般的なテキストデータであればよい。例えば、雑誌の原稿を蓄積したデータベースからその原稿をテキストデータとして入力することで、最新の雑誌の用語データに対する解説データを出力することができる。
【００５５】
（第一の実施形態：用語集生成装置の動作）
次に、図１、図５〜図８に基づいて、用語集生成装置１の動作について説明する。図５は、用語集生成装置１全体の動作を示すフローチャートである。図６は、概念データ抽出手段１３の動作を示すフローチャートである。図７は、修飾データ抽出手段１５の動作を示すフローチャートである。図８は、解説データ生成手段１７の動作を示すフローチャートである。
まず、図５のフローチャートに基づいて、用語集生成装置１全体の動作を説明する。
【００５６】
まず最初に、外部から入力されたニュース原稿を、形態素解析と構文解析とにより文節単位に分解し、その文節の文字列と、文節の係り受け関係とを係り受け情報として生成する（ステップａ１）。
【００５７】
そして、前記係り受け情報に基づいて、係り受け情報に含まれる文節から、その文節が名詞または名詞句であることを判定して、用語となる文節を用語データとして抽出する（ステップａ２）。
【００５８】
ここで、ステップａ２で抽出された用語データがあるかどうかを判定し（ステップａ３）、用語データがない場合（Ｎｏ）は、動作を終了する。一方、用語データがある場合（Ｙｅｓ）は、ステップａ４へ進む。
【００５９】
そして、前記係り受け情報と、前記用語データとに基づいて、「という」とか「と呼ばれる」などの特定表現により、その用語データの上位概念を示す文節を概念データとして抽出する（ステップａ４）。
【００６０】
また、前記係り受け情報と、前記用語データと、学習データベースに登録されている学習データとに基づいて、その用語データを修飾する連体修飾節が、用語データを定義しているかどうかを判定し、その判定結果に基づいて、連体修飾節を修飾データとして抽出する（ステップａ５）。
【００６１】
そして、前記概念データと、前記修飾データとに基づいて、前記用語データを定義する解説データを生成する（ステップａ６）。
【００６２】
次に、図６のフローチャートに基づいて、概念データ抽出手段１３の動作について説明する。なお、本フローチャートは、図５におけるステップａ４を詳細に説明したものである。
【００６３】
まず最初に、入力された係り受け情報に基づいて、この係り受け情報の各文節の中で、「という」とか「と呼ばれる」などの特定表現があるかどうかを判定し（ステップｂ１）、特定表現がない場合（Ｎｏ）は、入力された用語データが、すでに概念データベース１４にあるかどうか（登録されているかどうか）を判定し（ステップｂ２）、概念データベース１４にない（登録されていない）場合（Ｎｏ）は、この用語データに対応した概念データが存在しないものとして処理を終了する。一方、概念データベース１４に用語データに対応する概念データがある（登録されている）場合（Ｙｅｓ）は、ステップｂ５へ進む。
【００６４】
また、ステップｂ１において、特定表現がある場合（Ｙｅｓ）は、その特定表現に基づいて、その係り受け関係から、用語データの上位概念である概念データを抽出する（ステップｂ３）。
【００６５】
そして、用語データと、ステップｂ３で抽出した概念データを概念データベース１４に登録する（ステップｂ４）。このとき、すでに同一の用語データが登録されている場合は、複数の概念データを登録することを可能とし、さらにその用語データに対応する概念データも同一の場合は、その概念データの出現数を更新（インクリメント）する。
【００６６】
そして、前記用語データに対応した概念データのうちで、前記出現数に基づいて、最も出現頻度の高い概念データを、前記用語データの概念データとして出力する（ステップｂ５）。
【００６７】
なお、用語集生成装置１において、概念データベース１４が存在しない場合は、ステップｂ１の判断で、特定表現がない場合（Ｎｏ）は、用語データに対応した概念データが存在しないものとして処理を終了する。一方、特定表現がある場合（Ｙｅｓ）は、ステップｂ３において、その特定表現に基づいて、係り受け関係から、用語データの上位概念である概念データを抽出・出力して処理を終了することで、概念データの抽出動作を簡略化することも可能である。
【００６８】
次に、図７のフローチャートに基づいて、修飾データ抽出手段１５の動作について説明する。なお、本フローチャートは、図５におけるステップａ５を詳細に説明したものである。
【００６９】
まず最初に、入力された係り受け情報と、用語データとに基づいて、この係り受け情報の各文節の中で、用語データに係る連体修飾節があるかどうかを判定し（ステップｃ１）、用語データに係る連体修飾節がない場合（Ｎｏ）は、用語データに係る修飾データがないものとして処理を終了する。
【００７０】
一方、ステップｃ１において、用語データに係る連体修飾節がある場合（Ｙｅｓ）は、この連体修飾節が用語データを定義する説明文であるかどうかを判定する指標値を前記（１）式に基づいて算出する（ステップｃ２）。
【００７１】
そして、前記指標値と予め設定したしきい値との比較を行ない（ステップｃ３）、指標値がしきい値以下の場合（Ｎｏ）は、この連体修飾節は、用語データを定義する修飾データがないものとして処理を終了する。一方、指標値がしきい値よりも大きい場合（Ｙｅｓ）は、この連体修飾節は、用語データに係る修飾データであると判定して、この連体修飾節を修飾データとして出力する（ステップｃ４）。
【００７２】
次に、図８のフローチャートに基づいて、解説データ生成手段１７の動作について説明する。なお、本フローチャートは、図５におけるステップａ６を詳細に説明したものである。
【００７３】
まず最初に、用語データを定義した説明文である修飾データがあるかどうかを判定する（ステップｄ１）。ここで修飾データがない場合（Ｎｏ）は、さらに用語データの上位概念である概念データがあるかどうかを判定し（ステップｄ２）、概念データがない場合（Ｎｏ）は、解説データの変数に「なし」（ヌルデータ）を設定して（ステップｄ３）、ステップｄ１０へ進む。一方、ステップｄ２で概念データがある場合（Ｙｅｓ）は、解説データの変数に「概念データ」の文字列を設定して（ステップｄ４）、ステップｄ１０へ進む。
【００７４】
また、ステップｄ１において、用語データを定義した説明文である修飾データがある場合（Ｙｅｓ）は、さらに、用語データの上位概念である概念データがあるかどうかを判定する（ステップｄ５）。ここで概念データがある場合（Ｙｅｓ）は、解説データの変数に「修飾データ＋概念データ」の文字列を設定して（ステップｄ６）、ステップｄ１０へ進む。
【００７５】
一方、ステップｄ５で、用語データの上位概念である概念データがない場合（Ｎｏ）は、用語データの最終形態素が概念データであるかどうかを判定し（ステップｄ７）、最終形態素が概念データである場合（Ｙｅｓ）は、解説データの変数に「修飾データ＋最終形態素」の文字列を設定して（ステップｄ８）、ステップｄ１０へ進む。
【００７６】
また、ステップｄ７において、用語データの最終形態素が概念データでない場合（Ｎｏ）は、解説データの変数に「修飾データ＋もの（こと）」の文字列を設定して（ステップｄ９）、ステップｄ１０へ進む。
【００７７】
そして、用語データと、前記処理によって設定された解説データを出力する（ステップｄ１０）。
以上の動作によって、用語集生成装置１は、ニュース原稿から、用語データと、その用語データを定義する解説データを生成することができる。
【００７８】
なお、用語集生成装置１は、コンピュータにおいて各機能をプログラムで実現することも可能であり、各機能プログラムを結合して用語集生成プログラムとして動作させることも可能である。
【００７９】
（第二の実施形態：用語集検索装置）
図２は、本発明における第二の実施形態に係る用語集検索装置の全体構成を示すブロック図である。図２に示すように、用語集検索装置２は、テキストデータであるニュース原稿を入力し、そのニュース原稿に含まれる用語データと、その用語データを定義する解説データとを生成するとともに、操作者が問合せを行なった用語データに対する解説データを出力する装置である。
【００８０】
この用語集検索装置２は、図１に示した用語集生成装置１に、解説データ検索手段２１、入力手段２２及び出力手段２３が付加されて構成されている。解説データ検索手段２１、入力手段２２及び出力手段２３以外の構成は、図１に示したものと同一の符号を付し、説明を省略する。さらに、用語集検索装置２は、外部にキーボード等の入力装置４と、ＣＲＴ等の出力装置５が外部に接続されている。
【００８１】
解説データ検索手段２１は、入力手段２２から入力されたテキストデータである用語データに基づいて、解説データ蓄積手段１８に蓄積されている前記用語データに対応した解説データを検索し、検索された解説データをテキストデータとして出力手段２３へ出力する。
【００８２】
入力手段２２は、キーボード、マウス等の入力装置４から操作者が入力した入力データを入力し解析を行なう。この入力データとして、用語データが入力された場合は、この用語データを解説データ検索手段２１に出力する。
【００８３】
また、入力データが、ニュース原稿の範囲指定、例えば、「２０００年のニュース原稿」を指定した場合は、その範囲指定データを用語集生成装置１に通知することで、用語集生成装置１が、その範囲内のニュース原稿をニュース原稿データベース３から入力して、用語データを抽出し、その用語データを定義する解説データを生成し、前記用語データ及び解説データをテキストデータとして出力手段２３へ出力する。
【００８４】
出力手段２３は、用語集生成手段１で生成される用語データ及び解説データ、並びに解説データ検索手段２１で検索後に出力される解説データを、ＣＲＴ等の出力装置５へ、出力データとして出力する。
【００８５】
図９に用語集検索装置２に接続された出力装置５の表示例５０を示す。図９の画面は、操作者が用語データを入力し、それに対応した解説データを表示するニュース原稿の用語解説を行なうアプリケーションの画面例である。
【００８６】
例えば、操作者が用語入力欄５０ａに、入力装置４を介して用語データを入力し、ＲＥＴＵＲＮキーを押下する、あるいはマウスで検索ボタン５０ｂをクリックすることで、用語集検索装置２は、解説データ蓄積手段１８に蓄積されている前記用語データに対応する解説データを検索し、解説表示欄５０ｄに解説データを表示する。ここで、クリアボタン５０ｃは、用語入力欄５０ａに入力された解説データを一括して削除するためのボタンで、終了ボタン５０ｅは、ニュース原稿の用語解説を行なうアプリケーションを終了するためのボタンである。
【００８７】
このように、用語集検索装置２は、ニュース原稿から、用語データとその用語データを定義する解説データとを生成するとともに、操作者が問合せを行なった用語データに対する解説データを出力するインターフェースを有することで、常に用語の最新の解説を素早く検索することができる。
【００８８】
以上、一実施形態に基づいて本発明に係る用語集検索装置２について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、ネットワークインターフェースを有し、ネットワークを介して遠隔地の操作者が、用語データの解説データを検索することも可能である。
【００８９】
【発明の効果】
以上説明したとおり、本発明に係る用語集生成装置及び用語集生成プログラム並びに用語集検索装置では、以下に示す優れた効果を奏する。
【００９０】
請求項１に記載の発明によれば、用語集生成装置は、入力された自然言語のテキストデータに対して、形態素解析や構文解析により係り受け解析を行なうことで、用語データと、その用語データの上位概念を示す概念データと、用語データを定義する修飾データを前記テキストデータから抽出し、概念データと修飾データとに基づいて、用語データを定義する解説データを生成することができる。
【００９１】
これにより、入力された自然言語のテキストデータから、用語集の元となる用語データを抽出することができ、さらに、その用語データの定義文となる解説データを同時に抽出することができるので、多量のテキストデータであっても、人手を介することなく、高速に用語集のデータを抽出することができる。
【００９２】
請求項２に記載の発明によれば、用語集生成装置は、概念データベース内の用語データに対応した複数の概念データのうちで、出現頻度の最も高い概念データを、その用語データの概念データとすることができるので、解説データを生成するときに、この概念データを末尾に付加することで、前記解説データは、上位概念が同じ用語データであれば、末尾が同じ概念データで構成されることになり、統一性のある用語集のデータを生成することができる。
【００９３】
請求項３に記載の発明によれば、用語集生成装置は、複数の連体修飾節の中から、用語を定義する説明文である連体修飾節を、用語に直接係る動詞とその直前の助詞との組合せにより特定するので、前記連体修飾節が用語を定義するものであるかどうかの判定を、文章の意味を考慮しなくてもよいため、簡易な判定基準で行なうことができ、高速に判定を行なうことができる。
【００９４】
請求項４に記載の発明によれば、用語集生成装置は、生成した用語データ及びその用語データに対応した解説データを解説データ蓄積手段に蓄積し、これにより、解説データ蓄積手段に、入力された自然言語のテキストデータの用語集を構築することができる。これにより、用語集のデータベースを容易に構築することができ、さらに、このデータベースを用いて用語データの検索システムを構築することも可能になる。
【００９５】
請求項５に記載の発明によれば、用語集生成装置は、入力されるテキストデータがニュース原稿のデータであるため、特にニュース原稿では、難解な用語や、毎年多くの創り出される新語や、既存の言葉を組み合わせた造語を、視聴者に容易に理解できるような用語の説明を伴うことが多く、この説明を利用して効果的に用語集のデータを生成することができる。
【００９６】
請求項６に記載の発明によれば、用語集生成プログラムは、入力された自然言語のテキストデータに対して、形態素解析や構文解析により係り受け解析を行なうことで、用語データと、その用語データの上位概念を示す概念データと、用語データに係る修飾データを前記テキストデータから抽出し、概念データと修飾データとに基づいて、用語データを定義する解説データを生成することができる。
【００９７】
これにより、入力された自然言語のテキストデータから、用語集の元となる用語データを抽出することができ、さらに、その用語データの定義文となる解説データを同時に抽出することができるので、多量のテキストデータであっても、人手を介することなく、高速に用語集のデータを抽出することができる。
【００９８】
請求項７に記載の発明によれば、用語集検索装置は、入力されたテキストデータから用語データを説明する解説データを生成する用語集生成装置に、ユーザからの用語データの問合せに対して、その用語データに対応する解説データを検索して、検索結果を出力するユーザインターフェースを提供することができ、常に最新の用語データの意味をユーザが容易に、検索することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る用語集生成装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る用語集検索装置の全体構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の特定表現を利用した用語データの概念データ抽出結果の一部を示した図である。
【図４】本発明の用語データを定義する連体修飾節抽出結果の一部を示した図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る用語集生成装置の動作を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施の形態に係る概念データを抽出する動作を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態に係る修飾データを抽出する動作を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態に係る解説データを生成する動作を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態に係る用語集検索装置の出力画面の一例を示す図である。
【符号の説明】
１……用語集生成装置
２……用語集検索装置
１１……係り受け解析手段
１２……用語データ抽出手段
１３……概念データ抽出手段
１４……概念データベース
１５……修飾データ抽出手段
１６……学習データベース
１７……解説データ生成手段
１８……解説データ蓄積手段
２１……解説データ検索手段
２２……入力手段
２３……出力手段
【図１】
0004014130.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
0004014130.tif 000006
【図５】
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【図６】
0004014130.tif 000008
【図７】
0004014130.tif 000009
【図８】
0004014130.tif 000010
【図９】
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