(57)【要約】【課題】より弱い制約で有用な同義語を抽出することができるようにする。【解決手段】同義語抽出装置１０Ａの選択部１１により、同義語の抽出対象とする検索対象テキストデータ４０に含まれる各単語から基準語を選択する。また、抽出部１２により、選択部１１によって選択された基準語から２つの基準語を抽出すると共に、検索対象テキストデータ４０から該２つの基準語の係り元の単語及び係り先の単語の少なくとも一方を抽出する。そして、判定部１３Ａにより、抽出部１２によって抽出された２つの基準語の間の係り元の単語及び係り先の単語の少なくとも一方の意味的な共通性の高さを示す値が所定の閾値以上である該２つの基準語を同義語と判定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
同義語の抽出対象とするテキストデータに含まれる各単語から基準語を選択し、
前記基準語から２つの基準語を抽出すると共に、前記テキストデータから該２つの基準語の係り元の単語及び係り先の単語の少なくとも一方を抽出し、
前記２つの基準語の間の前記係り元の単語及び前記係り先の単語の少なくとも一方の意味的な共通性の高さを示す値が所定の閾値以上である該２つの基準語を同義語と判定する、
ことを含む処理をコンピュータに実行させる同義語抽出方法。
【請求項２】
前記係り元の単語及び前記係り先の単語の少なくとも一方から固有名詞を除いて前記共通性の高さを示す値を得る、
請求項１記載の同義語抽出方法。
【請求項３】
前記テキストデータに加えて、予め定められたコーパスのテキストデータも対象として、前記係り元の単語及び前記係り先の単語の少なくとも一方を抽出する、
請求項１または請求項２記載の同義語抽出方法。
【請求項４】
前記共通性の高さを示す値を、対象とする前記２つの基準語の間の前記係り元の単語及び前記係り先の単語の少なくとも一方の組み合わせが、予め定められた同一の属性に含まれる単語であるか否かに応じて得る、
請求項１〜請求項３の何れか１項記載の同義語抽出方法。
【請求項５】
前記属性は、日付を表す単語との属性、場所を表す単語との属性及び同義語である単語との属性の少なくとも１つの属性である、
請求項４記載の同義語抽出方法。
【請求項６】
前記２つの基準語が上位及び下位の関係にある場合、前記係り元の単語及び前記係り先の単語の少なくとも一方から固有名詞を除いて前記共通性の高さを示す値を得る、
請求項２記載の同義語抽出方法。
【請求項７】
同義語の抽出対象とするテキストデータに含まれる各単語から基準語を選択する選択部と、
前記選択部によって選択された前記基準語から２つの基準語を抽出すると共に、前記テキストデータから該２つの基準語の係り元の単語及び係り先の単語の少なくとも一方を抽出する抽出部と
前記抽出部によって抽出された前記２つの基準語の間の前記係り元の単語及び前記係り先の単語の少なくとも一方の意味的な共通性の高さを示す値が所定の閾値以上である該２つの基準語を同義語と判定する判定部と、
を含む同義語抽出装置。
【請求項８】
同義語の抽出対象とするテキストデータに含まれる各単語から基準語を選択し、
前記基準語から２つの基準語を抽出すると共に、前記テキストデータから該２つの基準語の係り元の単語及び係り先の単語の少なくとも一方を抽出し、
前記２つの基準語の間の前記係り元の単語及び前記係り先の単語の少なくとも一方の意味的な共通性の高さを示す値が所定の閾値以上である該２つの基準語を同義語と判定する、
ことを含む処理をコンピュータに実行させるための同義語抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の技術は、同義語抽出方法、同義語抽出装置及び同義語抽出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
多数のテキストデータから所望のテキストデータを検索する場合、ユーザによって入力されたキーワードが所望のテキストデータでの表現と異なる場合には、適切な検索を行うことはできない。そこで、従来、この対策として、同義語辞書を利用することにより、ユーザの入力（クエリ（Query））に幅を持たせる技術があった。なお、開示の技術における「同義語」には、同一の意味を表す語のみならず、文書中において意味が似通っている語も含むものとする。
【０００３】
一般的な同義語辞書には、独立行政法人情報通信研究機構による日本語ワードネット（WordNet）等があるが、自部署内の文書や個人用ＰＣ（Personal Computer）に蓄積された業務に関する電子メール等のローカルデータに対する検索用の同義語辞書は通常は存在しない。このため、この種の同義語辞書は手作業で構築することが一般的であったが、この作業は非常に手間がかかるものであった。
【０００４】
従来、同義語辞書を簡易に作成するために適用することのできる技術として、少ないデータからでも精度よく同義語対を抽出できるようにすることを目的とした技術が提案されている。この技術では、予め同じ意味を表す文章を纏めたコーパスであるパラレルコーパスを事前に用意し、共通する２つの文字列に挟まれた互いに相違する一対の単語を同義語対として抽出している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−２５１８４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、上記従来の同義語対を抽出する技術では、共通する２つの文字列に挟まれた互いに相違する単語を同義語とする、との条件があり、制約が強く、パラレルコーパスがないローカルデータから、必ずしも有用な同義語を抽出することができるとは限らなかった。
【０００７】
開示の技術は、一つの側面として、より弱い制約で有用な同義語を抽出することができるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
開示の技術は、同義語の抽出対象とするテキストデータに含まれる各単語から基準語を選択する処理をコンピュータに実行させる。また、開示の技術は、前記基準語から２つの基準語を抽出すると共に、前記テキストデータから該２つの基準語の係り元の単語及び係り先の単語の少なくとも一方を抽出する処理をコンピュータに実行させる。また、開示の技術は、前記２つの基準語の間の前記係り元の単語及び前記係り先の単語の少なくとも一方の意味的な共通性の高さを示す値が所定の閾値以上である該２つの基準語を同義語と判定する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
開示の技術は、一つの側面として、より弱い制約で有用な同義語を抽出することができる、という効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１実施形態に係る同義語抽出装置の機能ブロック図である。
【図２】第１実施形態に係るコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
【図３】実施形態に係る単語分類シソーラスの一例を示す図表である。
【図４】実施形態に係る同義語ペアリストの一例を示す図表である。
【図５】第１実施形態に係る同義語抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】実施形態に係る選択処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】実施形態に係る選択処理の説明に供する模式図である。
【図８】実施形態に係る抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】実施形態に係る抽出処理の説明に供する模式図である。
【図１０】実施形態に係る抽出処理の説明に供する模式図である。
【図１１】第１実施形態に係る判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】第１実施形態に係る判定処理の説明に供する模式図である。
【図１３】第１実施形態に係る判定処理の説明に供する模式図である。
【図１４】第１実施形態に係る判定処理の説明に供する模式図である。
【図１５】第２実施形態に係る同義語抽出装置の機能ブロック図である。
【図１６】第２実施形態に係るコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
【図１７】第２実施形態に係る固有名詞辞書の一例を示す図表である。
【図１８】第２実施形態に係る同義語抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【図１９】第２実施形態に係る判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図２０】第２実施形態に係る判定処理の説明に供する模式図である。
【図２１】第２実施形態に係る判定処理の説明に供する模式図である。
【図２２】第３実施形態に係る同義語抽出装置の機能ブロック図である。
【図２３】第３実施形態に係るコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
【図２４】第３実施形態に係る上下関係シソーラスの一例を示す図表である。
【図２５】第３実施形態に係る上下関係シソーラスの説明に供する模式図である。
【図２６】第３実施形態に係る同義語抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【図２７】第３実施形態に係る判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図２８】第３実施形態に係る判定処理の説明に供する模式図である。
【図２９】第４実施形態に係る同義語抽出装置の機能ブロック図である。
【図３０】第４実施形態に係るコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
【図３１】第４実施形態に係る同義語抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【図３２】第４実施形態に係る第２抽出処理の一例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】
【００１１】
以下、図面を参照して、開示の技術の実施形態の一例を詳細に説明する。なお、本実施形態では、会社内の所定部署において電子メールで送信及び受信された文面のテキストデータを検索対象とすることを目的として、開示の技術を、該テキストデータから同義語を抽出する同義語抽出装置として適用した場合について説明する。
【００１２】
〔第１実施形態〕
【００１３】
図１には、本実施形態に係る同義語抽出装置１０Ａが示されている。図１に示すように、本実施形態に係る同義語抽出装置１０Ａは、選択部１１、抽出部１２及び判定部１３Ａを備えている。
【００１４】
選択部１１は、同義語の抽出対象とするテキストデータ（以下、「検索対象テキストデータ」という。）４０に含まれる各単語から基準語を選択する。
【００１５】
本実施形態に係る同義語抽出装置１０Ａは、一例として会社内における電子メールによるテキストデータを対象としており、「明日の打ち合せは・・・」、「今日のＢＲ会の会議資料・・・」等の複数のテキストデータが検索対象テキストデータ４０とされている。選択部１１の処理により、一例として後述する図１０の左図に示すように、「打ち合せ」、「ＢＲ会」、「会議」といった単語が基準語として選択される。ちなみに、該「ＢＲ会」は、少人数での会議を表す社内用語であり、一般的には通用しない用語であるのでローカルな社内用語である。なお、本実施形態に係る選択部１１では、形態素解析によって単語を抽出して基準語を選択しているが、これに限らず、例えば、構文解析によって単語を抽出して基準語を選択する形態としてもよい。
【００１６】
また、抽出部１２は、選択部１１によって選択された複数の基準語から２つの基準語を抽出すると共に、検索対象テキストデータ４０から該２つの基準語の係り元の単語及び係り先の単語の少なくとも一方（本実施形態では、両方）を各々抽出する。
【００１７】
抽出部１２の処理により、一例として後述する図１０に示すように、例えば、２つの基準語として「打ち合せ」及び「ＢＲ会」が抽出される。また、抽出部１２の処理により、一例として「打ち合せ」の係り元の単語である「明日」、「グループ」といった単語が抽出される。さらに、抽出部１２の処理により、「打ち合せ」の係り先の単語である「資料」、「開始」といった単語が抽出される。なお、本実施形態に係る抽出部１２では、構文解析によって係り元の単語及び係り先の単語を抽出するが、これに限らず、例えば、形態素解析によって係り元の単語及び係り先の単語を抽出する形態としてもよい。
【００１８】
そして、判定部１３Ａは、抽出部１２によって抽出された２つの基準語の間の係り元の単語及び係り先の単語の少なくとも一方（本実施形態では、両方）の意味的な共通性の高さを示す値が所定の閾値以上である該２つの基準語を同義語と判定する。
【００１９】
なお、本実施形態に係る判定部１３Ａでは、意味的な共通性の高さを示す値として、上記２つの基準語の係り元の単語及び係り先の単語の、該２つの基準語の間の類似度を適用している。特に、判定部１３Ａでは、一例として図３に示す、後述する単語分類シソーラス５０を用いて、同一の属性に含まれる単語同士については意味的な共通性が高いとして、これらの単語数を積算し、該積算値に応じた値を上記類似度として適用している。しかしながら、これに限らず、上記類似度として、上記２つの基準語の係り元の単語及び係り先の単語の、各基準語間のコサイン類似度やピアソン相関係数を適用してもよい。また、意味的な共通性の高さを示す値は、これらの類似度に限らず、上記２つの基準語の係り元の単語及び係り先の単語の、各基準語間の距離の逆数を適用してもよい。この場合の距離としては、ユークリッド距離、マハラノビス距離、キャンベラ距離等の各種距離を適用することができる。
【００２０】
また、本実施形態に係る判定部１３Ａでは、同義語と判定した基準語同士を、図４に示す、後述する同義語ペアリスト６０に登録する処理を行っているが、これに限らない。例えば、検索対象テキストデータ４０により示されるテキストを、同義語と判定した基準語同士を強調した状態で表示する処理等を行ってもよい。
【００２１】
なお、同義語抽出装置１０Ａにおける選択部１１は開示の技術に係る選択部の一例であり、抽出部１２は開示の技術に係る抽出部の一例であり、判定部１３Ａは開示の技術に係る判定部の一例である。
【００２２】
同義語抽出装置１０Ａは、例えば図２に示すコンピュータ３０Ａで実現することができる。コンピュータ３０ＡはＣＰＵ（Central Processing Unit）３１、メモリ３２、記憶部３３、入力部３４、表示部３５、ネットワークインタフェース（Ｉ／Ｆ）部３６を備えている。ＣＰＵ３１、メモリ３２、記憶部３３、入力部３４、表示部３５、ネットワークＩ／Ｆ部３６はバス３９を介して互いに接続されている。ネットワークＩ／Ｆ部３６には、ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット等の通信回線を介して外部装置が接続される。
【００２３】
また、記憶部３３はＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ等によって実現することができる。記録媒体としての記憶部３３には、コンピュータ３０Ａを同義語抽出装置１０Ａとして機能させるための同義語抽出プログラム３３Ａが記憶されている。ＣＰＵ３１は、同義語抽出プログラム３３Ａを記憶部３３から読み出してメモリ３２に展開し、同義語抽出プログラム３３Ａが有するプロセスを順次実行する。
【００２４】
同義語抽出プログラム３３Ａは、選択プロセス３３Ａ１、抽出プロセス３３Ａ２及び判定プロセス３３Ａ３Ａを有する。ＣＰＵ３１は、選択プロセス３３Ａ１を実行することで、図１に示す選択部１１として動作する。また、ＣＰＵ３１は、抽出プロセス３３Ａ２を実行することで、図１に示す抽出部１２として動作する。さらに、ＣＰＵ３１は、判定プロセス３３Ａ３Ａを実行することで、図１に示す判定部１３Ａとして動作する。
【００２５】
これにより、同義語抽出プログラム３３Ａを実行したコンピュータ３０Ａが、同義語抽出装置１０Ａとして機能することになる。なお、同義語抽出プログラム３３Ａは開示の技術における同義語抽出プログラムの一例である。
【００２６】
一方、記憶部３３には、検索対象テキストデータ記憶領域３３Ｂ、単語分類シソーラス記憶領域３３Ｃ及び同義語ペアリスト記憶領域３３Ｇが設けられている。ＣＰＵ３１が、検索対象テキストデータ記憶領域３３Ｂに記憶されたデータをメモリ３２に展開することにより、検索対象テキストデータ４０が作成される。また、ＣＰＵ３１が、単語分類シソーラス記憶領域３３Ｃに記憶されたデータをメモリ３２に展開することにより、単語分類シソーラス５０が作成される。
【００２７】
図３には、本実施形態に係る単語分類シソーラス５０の構成の一例が示されている。図３に示すように、本実施形態に係る単語分類シソーラス５０は、意味ＩＤ（Identification）、属性及び単語の各情報が記憶されている。
【００２８】
意味ＩＤは、対応する属性を特定するための情報であり、属性毎に個別の情報が割り当てられる。また、属性は、対応する単語の種類を表す情報であり、単語は、対応する属性に分類される単語を示す情報である。図３に示す例では、例えば、「日付表現」との属性には意味ＩＤとして「１」が割り当てられ、この属性に分類される単語として、「昨日」、「今日」、「明日」等があることが示されている。
【００２９】
一方、図４には、本実施形態に係る同義語ペアリスト６０の構成の一例が示されている。図４に示すように、本実施形態に係る同義語ペアリスト６０は、判定部１３Ａによって同義語であると判定された基準語同士が互いに関連付けられて記憶（登録）される。図４に示す例では、同義語として「ＢＲ会」と「会議」との組み合わせや、「打ち合せ」と「会議」との組み合わせ等が登録されていることが示されている。
【００３０】
なお、同義語抽出装置１０Ａは、パーソナル・コンピュータ、またはＰＤＡ（Personal Digital Assistant）の機能を搭載した携帯型の同義語抽出装置であるスマート端末等であってもよい。また、同義語抽出装置１０Ａは、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等で実現することも可能である。
【００３１】
次に、本実施形態の作用を説明する。本実施形態では、コンピュータ３０Ａによって同義語抽出プログラム３３Ａを実行させることで、図５に示す同義語抽出処理が行われる。以下、該同義語抽出処理について説明する。なお、錯綜を回避するため、ここでは、検索対象テキストデータ４０及び単語分類シソーラス５０が記憶部３３に予め記憶されている場合について説明する。
【００３２】
同義語抽出処理のステップ１００において、選択部１１は、図６に示す選択処理を行う。
【００３３】
選択処理のステップ２００において、選択部１１は、記憶部３３に記憶されている検索対象テキストデータ４０に含まれる全てのテキストデータ（以下、「処理対象テキストデータ」という。）について、ステップ２０２〜ステップ２０６のループ処理を実行する。ステップ２０２において、選択部１１は、従来既知の形態素解析により、処理対象テキストデータの各々を単語毎に分解する。
【００３４】
ステップ２０４において、選択部１１は、ステップ２０２の処理によって得られた全ての単語（以下、「処理対象単語」という。）について、ステップ２０６のループ処理を実行する。ステップ２０６において、選択部１１は、処理対象単語の各々から、助詞及び助動詞を除いた単語を基準語として選択する。そして、選択部１１は、選択した基準語を記憶部３３の所定の記憶領域に記憶して、選択処理を終了する。
【００３５】
以上の選択処理により、一例として図７に示すように、例えば、「明日の打ち合せは・・・」との処理対象テキストデータの場合、形態素解析によって「明日」、「の」、「打ち合せ」、「は」、・・・との単語が抽出される。次いで、これらの単語から助詞及び助動詞を除いた「明日」、「打ち合せ」、・・・等の単語が基準語として選択される。このように、本実施形態では、基準語として、助詞及び助動詞を除いた単語を適用しているが、これに限るものではない。例えば、抽出したい同義語の品詞を絞り込む場合は、形態素解析によって得られた単語から該品詞のみを基準語として選択する形態としてもよい。
【００３６】
選択処理が終了すると、同義語抽出処理のステップ１０２に移行する。ステップ１０２において、抽出部１２は、図８に示す抽出処理を行う。
【００３７】
抽出処理のステップ３００において、抽出部１２は、選択処理によって記憶部３３に記憶された全ての基準語（以下、「処理対象基準語」という。）について、ステップ３０２〜ステップ３０６のループ処理を実行する。
【００３８】
ステップ３０２において、抽出部１２は、処理対象基準語の各々をキーワードとして検索対象テキストデータ４０における全てのテキストデータを検索することにより、少なくとも１つの処理対象基準語が含まれるテキストデータを特定する。次のステップ３０４において、抽出部１２は、特定したテキストデータを対象として構文解析する。次のステップ３０６において、抽出部１２は、処理対象基準語の係り元となる単語（以下、「係り元単語」という。）と、処理対象基準語の係り先となる単語（以下、「係り先単語」という。）と、を抽出する。そして、抽出部１２は、抽出した係り元単語及び係り先単語を、対応する処理対象基準語に関連付けて記憶部３３の所定の記憶領域に記憶する。
【００３９】
以上の処理により、一例として図９に示すように、例えば、基準語「打ち合せ」を含むテキストデータとして、「明日の打ち合せ・・・」、「グループの打ち合せ・・・」といった文章を示すテキストデータが特定される。そして、これらのテキストデータから、基準語「打ち合せ」の係り元単語として「明日」、「グループ」等が抽出され、係り先単語として、「資料」、「開始」等が抽出される。
【００４０】
次のステップ３０８において、抽出部１２は、選択処理によって記憶部３３に記憶された全ての処理対象基準語について、ステップ３１０のループ処理を実行する。
【００４１】
ステップ３１０において、抽出部１２は、処理対象基準語の各々から２つの処理対象基準語の組み合わせを同義語の候補として全て抽出し、記憶部３３の所定の記憶領域に記憶して、抽出処理を終了する。
【００４２】
以上の抽出処理により、一例として図１０の左図に示す基準語が選択され、かつ該基準語の係り元単語及び係り先単語が抽出されている場合、図１０の右図で示すように、例えば基準語「打ち合せ」及び「ＢＲ会」等が同義語の候補として抽出される。
【００４３】
抽出処理が終了すると、同義語抽出処理のステップ１０４Ａに移行する。ステップ１０４Ａにおいて、判定部１３Ａは、図１１に示す判定処理を行う。
【００４４】
判定処理のステップ５００において、判定部１３Ａは、抽出処理によって記憶部３３に記憶された全ての同義語の候補（以下、「同義語候補」という。）について、ステップ５０２〜５０８のループ処理を実行する。なお、便宜上、以下では、同義語候補における一方の基準語を‘Ａ’で表し、他方の基準語を‘Ｂ’で表す。
【００４５】
ステップ５０２において、判定部１３Ａは、単語分類シソーラス５０を参照し、同義語候補Ａ，Ｂにおける一方の基準語Ａに対する係り元単語の意味ＩＤ及び係り先単語の意味ＩＤを取得する。以下、基準語Ａに対する係り元単語の意味ＩＤをＸ（Ａ）と表し、係り先単語の意味ＩＤをＹ（Ａ）と表す。次のステップ５０４において、判定部１３Ａは、ステップ５０２と同様に、単語分類シソーラス５０を参照し、同義語候補Ａ，Ｂにおける他方の基準語Ｂに対する係り元単語の意味ＩＤ及び係り先単語の意味ＩＤを取得する。以下、基準語Ｂに対する係り元単語の意味ＩＤをＸ（Ｂ）と表し、係り先単語の意味ＩＤをＹ（Ｂ）と表す。
【００４６】
次のステップ５０６において、判定部１３Ａは、ステップ５０２の処理により取得した意味ＩＤと、ステップ５０４の処理により取得した意味ＩＤと、の組み合わせにおいて、意味ＩＤが一致する組み合わせがあるか否かを判定する。具体的には、Ｘ（Ａ）及びＸ（Ｂ）、Ｘ（Ａ）及びＹ（Ｂ）、Ｙ（Ａ）及びＸ（Ｂ）、Ｙ（Ａ）及びＹ（Ｂ）の４種類の組み合わせにおいて、意味ＩＤが一致する組み合わせが存在するか否かを判定する。ステップ５０６において肯定判定となった場合はステップ５０８に移行する。
【００４７】
ステップ５０８において、判定部１３Ａは、ステップ５０６において上記組み合わせが存在すると判定された同義語候補Ａ，Ｂ及び該同義語候補Ａ，Ｂに関する全ての意味ＩＤ（Ｘ（Ａ）、Ｙ（Ａ）、Ｘ（Ｂ）、Ｙ（Ｂ））を記憶部３３の所定の記憶領域に記憶した後、ステップ５１０に移行する。なお、ステップ５０６において否定判定となった場合は、ステップ５０８の処理を実行することなく、ステップ５１０に移行する。
【００４８】
同義語候補Ａ，Ｂ、係り元単語及び係り先単語が図１２の左図に示すものであり、単語分類シソーラス５０が図３に示すものである場合、意味ＩＤは図１２の右図に示すものとなる。この場合、意味ＩＤが一致する組み合わせが３組あるため、以上の処理により、「打ち合せ」及び「ＢＲ会」の各同義語候補Ａ，Ｂ及び各意味ＩＤの各々が記憶部３３に記憶される。
【００４９】
ステップ５１０において、判定部１３Ａは、以上の処理によって記憶部３３に記憶された全ての同義語候補Ａ，Ｂの各々について、ステップ５１２〜ステップ５１６のループ処理を実行する。
【００５０】
ステップ５１２において、判定部１３Ａは、ａ１を同義語候補Ａ，Ｂにおける上記４種類の組み合わせにおいて意味ＩＤが一致する係り元単語及び係り先単語の合計数とする。また、判定部１３Ａは、ｂ１を該同義語候補Ａ，Ｂにおける係り元単語及び係り先単語の合計数として、次の式（１）により類似度Ｒ１を算出する。
【００５１】
【数１】
2016075986.tif 000003
【００５２】
次のステップ５１４において、判定部１３Ａは、類似度Ｒ１が予め定められた閾値Ｔ１（本実施形態では、例えば０．４）以上であるか否かを判定し、肯定判定となった場合はステップ５１６に移行する。なお、本実施形態では、閾値Ｔ１として、過去の同一種類のテキストデータ（本実施形態では、会社内の所定部位において送受信された電子メールの文面を示すテキストデータ）を用いて、より適切に同義語が特定できる値として経験的に得られた固定値を適用している。しかしながら、これに限らず、例えば、入力部３４等を介してユーザに閾値Ｔ１を入力させる形態としてもよい。
【００５３】
ステップ５１６において、判定部１３Ａは、同義語候補Ａ，Ｂにおける基準語Ａ及び基準語Ｂを関連付けて同義語ペアリスト６０に記憶（登録）し、判定処理を終了する。なお、ステップ５１４において否定判定となった場合は、ステップ５１６の処理を実行することなく、判定処理を終了する。
【００５４】
ここで、一例として図１３に示すように、例えば、「打ち合せ」に関する係り元単語と係り先単語との組み合わせ（以下、「単語対」という。）の数が３２、「会議」に関する単語対の数が４０、上記意味ＩＤが一致する単語対の数が３０である場合を考える。この場合、以上の判定処理により、類似度Ｒ１は約０．４１（＝３０／（３２＋４０））となる。また、この場合、類似度Ｒ１の値は閾値Ｔ１（＝０．４）以上であるので、基準語Ａ（「打ち合せ」）及び基準語Ｂ（「会議」）は同義語であると判定されて、同義語ペアリスト６０に登録される。
【００５５】
これに対し、一例として図１４に示すように、例えば、「打ち合せ」に関する単語対の数が３２、「研修」に関する単語対の数が２０、上記意味ＩＤが一致する単語対の数が１０である場合、類似度Ｒ１は約０．１９（＝１０／（３２＋２０））となる。この場合、類似度Ｒ１の値は閾値Ｔ１未満であるので、基準語Ａ（「打ち合せ」）及び基準語Ｂ（「研修」）は同義語ではないと判定されて、同義語ペアリスト６０に登録されることはない。
【００５６】
判定処理が終了すると、同義語抽出処理も終了する。なお、以上の同義語抽出処理により得られた同義語ペアリスト６０は、検索対象テキストデータ４０を検索する際の検索エンジンに用いる同義語辞書として適用することができる。また、同義語ペアリスト６０は、検索対象テキストデータ４０を検索する際のキーワードの言い換えを示すものとして用いることもできる。
【００５７】
以上、詳細に説明したように、本実施形態では、同義語の抽出対象とするテキストデータ（本実施形態では、検索対象テキストデータ４０）に含まれる各単語から基準語を選択する。また、本実施形態では、上記基準語から２つの基準語（本実施形態では、同義語候補Ａ，Ｂ）を抽出すると共に、上記テキストデータから該２つの基準語の係り元の単語及び係り先の単語の少なくとも一方（本実施形態では、両方）を抽出する。そして、本実施形態では、上記２つの基準語の間の係り元の単語及び係り先の単語の少なくとも一方の意味的な共通性の高さを示す値（本実施形態では、類似度Ｒ１）が所定の閾値（本実施形態では、閾値Ｔ１）以上である該２つの基準語を同義語と判定する。従って、本実施形態によれば、共通する２つの文字列に挟まれた互いに相違する単語を同義語とする従来の技術に比較して、より弱い制約で有用な同義語を（より多数の有用な同義語を）抽出することができる。
【００５８】
また、本実施形態では、上記共通性の高さを示す値を、対象とする上記２つの基準語の間の係り元の単語及び係り先の単語の少なくとも一方の組み合わせが、予め定められた同一の属性に含まれる単語であるか否かに応じて得ている。従って、本実施形態によれば、上記属性を用いることなく上記共通性の高さを示す値を得る場合に比較して、より簡易かつ適切に該値を得ることができる。
【００５９】
また、本実施形態では、上記属性を、日付を表す単語との属性、場所を表す単語との属性及び同義語である単語との属性の少なくとも１つの属性（本実施形態では、これらの全ての属性）としているので、これらの属性に関連する単語を同義語として抽出することができる。
【００６０】
また、本実施形態では、上記テキストデータに含まれる各単語を、形態素解析により抽出しているので、従来既知の形態素解析の技術によって容易に単語を抽出することができる。
【００６１】
また、本実施形態では、係り元の単語及び係り先の単語の少なくとも一方を、構文解析により抽出しているので、従来既知の構文解析の技術によって容易に係り元の単語及び係り先の単語の少なくとも一方を抽出することができる。
【００６２】
また、本実施形態では、上記共通性の高さを示す値を、予め定められた属性毎に単語が分類されたシソーラス（本実施形態では、単語分類シソーラス５０）を用いて導出しているので、より簡易に共通性の高さを示す値を導出することができる。
【００６３】
さらに、本実施形態では、同義語と判定した基準語を関連付けて記憶しているので、記憶した同義語を用いた何らかの処理を随時行うことができる。
【００６４】
なお、本実施形態では、同義語候補Ａ，Ｂに関する係り元単語及び係り先単語の両方の組み合わせを用いて類似度Ｒ１を導出しているが、これに限らない。例えば、係り元単語及び係り先単語の何れか一方のみを用いて類似度Ｒ１を導出する形態としてもよい。
【００６５】
〔第２実施形態〕
【００６６】
次に開示の技術の第２実施形態について説明する。まず、図１５を参照して、本第２実施形態に係る同義語抽出装置１０Ｂの機能的な構成について説明する。なお、図１５における図１に示す同義語抽出装置１０Ａと同一の構成要素については図１と同一の符号を付して、その説明を省略する。
【００６７】
図１５に示すように、本第２実施形態に係る同義語抽出装置１０Ｂは、判定部１３Ａに代えて、単語分類シソーラス５０及び固有名詞辞書５４を用いて判定部１３Ａとは異なる判定処理を行う判定部１３Ｂが用いられている点が同義語抽出装置１０Ａと異なっている。
【００６８】
本第２実施形態に係る判定部１３Ｂは、抽出部１２によって抽出された係り元単語及び係り先単語の少なくとも一方（本実施形態では、両方）から固有名詞を除いて類似度を導出する。ここで、判定部１３Ｂは、類似度Ｒ１が閾値Ｔ１より小さな値として予め定められた閾値Ｔ２以上である場合に固有名詞を除いて類似度を導出する。
【００６９】
同義語抽出装置１０Ｂは、例えば図１６に示すコンピュータ３０Ｂで実現することができる。以下、図１６を参照して、本第２実施形態に係るコンピュータ３０Ｂの構成について説明する。なお、図１６における図２のコンピュータ３０Ａと同一の構成要素については図２と同一の符号を付して、その説明を省略する。
【００７０】
図１６に示すように、本第２実施形態に係るコンピュータ３０Ｂは、同義語抽出プログラム３３Ａの判定プロセス３３Ａ３Ａに代えて、実行することで判定部１３Ｂとして動作する判定プロセス３３Ａ３Ｂを有している点がコンピュータ３０Ａと異なっている。また、コンピュータ３０Ｂは、記憶部３３に固有名詞辞書記憶領域３３Ｅが設けられている点がコンピュータ３０Ａと異なっている。ＣＰＵ３１が、固有名詞辞書記憶領域３３Ｅに記憶されたデータをメモリ３２に展開することにより、固有名詞辞書５４が作成される。
【００７１】
図１７には、本実施形態に係る固有名詞辞書５４の構成の一例が示されている。図１７に示すように、本実施形態に係る固有名詞辞書５４は、種別及び名前の各情報が記憶（登録）されている。
【００７２】
種別は、対応する名前の種類を示す情報であり、名前は、対応する種別に属する固有名詞を示す情報である。図１７に示す例では、例えば、「人名」との種別に属する固有名詞として、「富士  太郎」、「富士  花子」等が登録されており、「地名」との種別に属する固有名詞として、「北海道」、「青森県」等が登録されていることが示されている。
【００７３】
次に、本実施形態の作用を説明する。本実施形態では、コンピュータ３０Ｂによって図１６に示す同義語抽出プログラム３３Ａを実行させることで、図１８に示す同義語抽出処理が行われる。以下、該同義語抽出処理について説明する。なお、錯綜を回避するため、ここでは、検索対象テキストデータ４０、単語分類シソーラス５０及び固有名詞辞書５４が記憶部３３に予め記憶されている場合について説明する。また、図１８における図５に示す同義語抽出処理と同一の処理を行うステップについては図５と同一のステップ番号を付して、その説明を省略する。
【００７４】
図１８に示すように、本第２実施形態に係る同義語抽出処理は、ステップ１０４Ａの判定処理に代えて、判定部１３Ｂによりステップ１０４Ｂの判定処理が行われる点が第１実施形態に係る同義語抽出処理と異なっている。
【００７５】
すなわち、ステップ１０４Ｂにおいて、判定部１３Ｂは、図１９に示す判定処理を行う。以下、図１９を参照して、本第２実施形態に係る判定処理について説明する。なお、図１９における図１１に示す判定処理と同一の処理を行うステップについては図１１と同一のステップ番号を付して、その説明を省略する。
【００７６】
図１９のステップ５１４において否定判定となった場合はステップ５１８に移行する。ステップ５１８において、判定部１３Ｂは、類似度Ｒ１が閾値Ｔ１より小さな値として予め定められた閾値Ｔ２（本実施形態では、例えば０．２）以上であるか否かを判定し、肯定判定となった場合はステップ５２０に移行する。本実施形態では、閾値Ｔ２を、過去の同一種類のテキストデータ（ここでは、会社内の所定部署にて送受信された電子メールの文面のテキストデータ）を用いて、固有名詞を除くことで、より適切に同義語が特定できる値として経験的に得られた固定値としている。しかしながら、これに限らず、例えば、入力部３４等を介してユーザに閾値Ｔ２を入力させる形態としてもよい。
【００７７】
ステップ５２０において、判定部１３Ｂは、ａ２を同義語候補Ａ，Ｂにおける上記４種類の組み合わせにおいて意味ＩＤが一致する係り元単語及び係り先単語の固有名詞を除いた合計数とする。また、判定部１３Ｂは、ｂ２を該同義語候補Ａ，Ｂにおける係り元単語及び係り先単語の固有名詞を除いた合計数とする。そして、判定部１３Ｂは、次の式（２）により類似度Ｒ２を算出する。なお、係り元単語及び係り先単語における固有名詞の特定は、固有名詞辞書５４を参照して、該固有名詞辞書５４に含まれる固有名詞と、係り元単語及び係り先単語とを照合することにより行うことができる。
【００７８】
【数２】
2016075986.tif 000004
【００７９】
次のステップ５２２において、判定部１３Ｂは、類似度Ｒ２が予め定められた閾値Ｔ３（本実施形態では、例えば０．３）以上であるか否かを判定し、肯定判定となった場合はステップ５１６に移行する。なお、本実施形態では、閾値Ｔ３としても、過去の同一種類のテキストデータを用いて、より適切に同義語が特定できる値として経験的に得られた固定値を適用している。しかしながら、これに限らず、例えば、入力部３４等を介してユーザに閾値Ｔ３を入力させる形態としてもよい。
【００８０】
一方、ステップ５１８及びステップ５２２の何れかにおいて否定判定となった場合は、ステップ５１６の処理を実行することなく、判定処理を終了する。
【００８１】
以上の判定処理により、一例として図２０の左図に示すように、同義語候補Ａ，Ｂが「会議」及び「打ち合せ」であり、類似度Ｒ１が閾値Ｔ１以上であった場合は、第１判定（ステップ５１４による判定）において同義語候補Ａ，Ｂが同義語であると判定される。
【００８２】
これに対し、図２０の右図に示すように、同義語候補Ａ，Ｂが「ＢＲ会」及び「打ち合せ」であり、類似度Ｒ１が閾値Ｔ１未満であった場合は、上記第１判定では同義語候補Ａ，Ｂが同義語であるか否かの判断が保留される。そして、この場合、類似度Ｒ１が閾値Ｔ２以上である場合に、係り元単語及び係り先単語から固有名詞が除かれて得られた類似度Ｒ２が閾値Ｔ３以上であった場合に、第２判定（ステップ５２２による判定）において同義語候補Ａ，Ｂが同義語であると判定される。
【００８３】
すなわち、一例として図２１に示すように、例えば、「会議」に関する係り元単語と係り先単語との組み合わせ（単語対）の数が４０、「ＢＲ会」に関する単語対の数が１４、上記意味ＩＤが一致する単語対の数が１７である場合を考える。この場合、以上の判定処理により、類似度Ｒ１は約０．３１（＝１７／（４０＋１４））となる。この場合、類似度Ｒ１の値は閾値Ｔ１（＝０．４）未満であるので、基準語Ａ（「会議」）及び基準語Ｂ（「ＢＲ会」）は同義語であるか否かの判断が保留される。
【００８４】
そして、この場合、類似度Ｒ１が閾値Ｔ２以上であるため、係り元単語及び係り先単語から固有名詞が除かれる。この結果、例えば、「会議」に関する単語対の数が３５、「ＢＲ会」に関する単語対の数が１３、上記意味ＩＤが一致する単語対の数が１７と、各単語対の数が低下される結果、類似度Ｒ２は約０．３５（＝１７／（３５＋１３））となる。この場合、類似度Ｒ２の値は閾値Ｔ３（＝０．３）以上であるので、基準語Ａ及び基準語Ｂは同義語であると判定されて、同義語ペアリスト６０に登録される。
【００８５】
以上、詳細に説明したように、本実施形態では、係り元の単語及び係り先の単語の少なくとも一方（本実施形態では、両方）から固有名詞を除いて上記共通性の高さを示す値を得ている。これにより、特定の対象を表す名詞であり、同義語候補に関して、必ずしも意味的な共通性の高さを示すとは限らない固有名詞による影響を低減させることができる結果、より高精度に同義語を抽出することができる。
【００８６】
〔第３実施形態〕
【００８７】
次に開示の技術の第３実施形態について説明する。まず、図２２を参照して、本第３実施形態に係る同義語抽出装置１０Ｃの機能的な構成について説明する。なお、図２２における図１５に示す同義語抽出装置１０Ｂと同一の構成要素については図１５と同一の符号を付して、その説明を省略する。
【００８８】
図２２に示すように、本第３実施形態に係る同義語抽出装置１０Ｃは、判定部１３Ｂに代えて、判定部１３Ｂとは異なる判定処理を行う判定部１３Ｃが用いられている点が同義語抽出装置１０Ｂと異なっている。本実施形態に係る判定部１３Ｃでは、単語分類シソーラス５０、上下関係シソーラス５２及び固有名詞辞書５４を用いる。
【００８９】
本第３実施形態に係る判定部１３Ｃは、抽出部１２によって抽出された係り元単語及び係り先単語の少なくとも一方（本実施形態では、両方）から固有名詞を除いて類似度を導出する。ここで、判定部１３Ｃは、同義語候補Ａ，Ｂが上位及び下位の関係にある場合に固有名詞を除いて類似度を導出する。
【００９０】
同義語抽出装置１０Ｃは、例えば図２３に示すコンピュータ３０Ｃで実現することができる。以下、図２３を参照して、本第３実施形態に係るコンピュータ３０Ｃの構成について説明する。なお、図２３における図１６のコンピュータ３０Ｂと同一の構成要素については図１６と同一の符号を付して、その説明を省略する。
【００９１】
図２３に示すように、本第３実施形態に係るコンピュータ３０Ｃは、同義語抽出プログラム３３Ａの判定プロセス３３Ａ３Ｂに代えて、実行することで判定部１３Ｃとして動作する判定プロセス３３Ａ３Ｃを有している点がコンピュータ３０Ｂと異なっている。また、コンピュータ３０Ｃは、記憶部３３に上下関係シソーラス記憶領域３３Ｄが設けられている点がコンピュータ３０Ｂと異なっている。ＣＰＵ３１が、上下関係シソーラス記憶領域３３Ｄに記憶されたデータをメモリ３２に展開することにより、上下関係シソーラス５２が作成される。
【００９２】
図２４には、本実施形態に係る上下関係シソーラス５２の構成の一例が示されている。図２４に示すように、本実施形態に係る上下関係シソーラス５２は、意味ＩＤ、単語、上位ＩＤ及び下位ＩＤの各情報が記憶されている。
【００９３】
意味ＩＤは、対応する単語を特定するための情報であり、単語毎に個別の情報が割り当てられる。また、単語は、基準語となり得るものとして予め定められた単語である。さらに、上位ＩＤは、対応する単語を意味的に包含する上位の関係にある単語の意味ＩＤを示す情報であり、下位ＩＤは、対応する単語に意味的に包含される下位の関係にある単語の意味ＩＤを示す情報である。図２４に示す例では、図２５に模式的に示すように、例えば、「会議」の上位となる単語が、意味ＩＤとして「７０００」が割り振られた単語「カンファレンス」であることが示されている。同様に、「会議」の下位となる単語が、意味ＩＤとして「２００００」が割り振られた単語「法廷」であることが示されている。
【００９４】
次に、本実施形態の作用を説明する。本実施形態では、コンピュータ３０Ｃによって図２３に示す同義語抽出プログラム３３Ａを実行させることで、図２６に示す同義語抽出処理が行われる。以下、該同義語抽出処理について説明する。なお、錯綜を回避するため、ここでは、検索対象テキストデータ４０、単語分類シソーラス５０、上下関係シソーラス５２及び固有名詞辞書５４が記憶部３３に予め記憶されている場合について説明する。また、図２６における図１８に示す同義語抽出処理と同一の処理を行うステップについては図１８と同一のステップ番号を付して、その説明を省略する。
【００９５】
図２６に示すように、本第３実施形態に係る同義語抽出処理は、ステップ１０４Ｂの判定処理に代えて、判定部１３Ｃによりステップ１０４Ｃの判定処理が行われる点が第２実施形態に係る同義語抽出処理と異なっている。
【００９６】
すなわち、ステップ１０４Ｃにおいて、判定部１３Ｃは、図２７に示す判定処理を行う。以下、図２７を参照して、本第３実施形態に係る判定処理について説明する。なお、図２７における図１９に示す判定処理と同一の処理を行うステップについては図１９と同一のステップ番号を付して、その説明を省略する。
【００９７】
図２７のステップ５１４において否定判定となった場合はステップ５１８Ｂに移行し、判定部１３Ｃは、同義語候補Ａ，Ｂが上位及び下位の関係にある単語の組み合わせであるか否かを判定して、肯定判定となった場合はステップ５２０に移行する。ここで、同義語候補Ａ，Ｂが上位及び下位の関係にある単語の組み合わせであるか否かの判定は、上下関係シソーラス５２を参照して、同義語候補Ａ，Ｂが上位及び下位の関係にあるか否かを判定することにより、行うことができる。なお、ステップ５１８Ｂにおいて否定判定となった場合、判定部１３Ｃは、判定処理を終了する。
【００９８】
以上の判定処理により、一例として図２８に示すように、同義語候補Ａ，Ｂが「ＢＲ会」及び「打ち合せ」であり、類似度Ｒ１が閾値Ｔ１未満であった場合は、第１判定（ステップ５１４による判定）では同義語候補Ａ，Ｂが同義語であるか否かの判断が保留される。そして、この場合、同義語候補Ａ，Ｂが上位及び下位の関係にある場合で、かつ係り元単語及び係り先単語から固有名詞が除かれて得られた類似度Ｒ２が閾値Ｔ３以上であった場合に、第２判定（ステップ５２２による判定）において同義語候補Ａ，Ｂが同義語であると判定される。
【００９９】
以上、詳細に説明したように、本実施形態では、同義語候補Ａ，Ｂの各基準語が上位及び下位の関係にある場合、係り元の単語及び係り先の単語の少なくとも一方（本実施形態では、両方）から固有名詞を除いて共通性の高さを示す値を得ている。これにより、特に、同義語候補Ａ，Ｂの各基準語が上位及び下位の関係にある場合に、該同義語候補に関して意味的な共通性の高さを示さない可能性の高い固有名詞による影響を低減させることができる結果、より高精度に同義語を抽出することができる。
【０１００】
〔第４実施形態〕
【０１０１】
次に開示の技術の第４実施形態について説明する。まず、図２９を参照して、本第４実施形態に係る同義語抽出装置１０Ｄの機能的な構成について説明する。なお、図２９における図１に示す同義語抽出装置１０Ａと同一の構成要素については図１と同一の符号を付して、その説明を省略する。
【０１０２】
図２９に示すように、本第４実施形態に係る同義語抽出装置１０Ｄは、第２抽出部１４が新たに加えられている点、及び判定部１３Ａに代えて、判定部１３Ａとは異なる判定処理を行う判定部１３Ｄが用いられている点が同義語抽出装置１０Ａと異なっている。
【０１０３】
本第４実施形態に係る第２抽出部１４は、予め定められたコーパス４２のテキストデータを対象として、同義語候補Ａ，Ｂについての係り元の単語及び係り先の単語の少なくとも一方（本実施形態では、両方）を抽出する。そして、本第４実施形態に係る判定部１３Ｄは、抽出部１２及び第２抽出部１４によって抽出された同義語候補Ａ，Ｂの各基準語の間の係り元の単語及び係り先の単語を対象として、類似度Ｒ１を導出する。なお、本実施形態では、上記コーパスとして、インターネット上のフリー百科事典に掲載されているテキストデータを用いているが、これに限らない。例えば、上記会社内の上記所定部署における共有文書や、該所定部署とは異なる部署において電子メールでやりとりされている文面等のテキストデータを上記コーパスとして用いてもよい。
【０１０４】
同義語抽出装置１０Ｄは、例えば図３０に示すコンピュータ３０Ｄで実現することができる。以下、図３０を参照して、本第４実施形態に係るコンピュータ３０Ｄの構成について説明する。なお、図３０における図２のコンピュータ３０Ａと同一の構成要素については図２と同一の符号を付して、その説明を省略する。
【０１０５】
図３０に示すように、本第４実施形態に係るコンピュータ３０Ｄは、同義語抽出プログラム３３Ａに対して、実行することで第２抽出部１４として動作する第２抽出プロセス３３Ａ２Ｂが新たに含まれている点がコンピュータ３０Ａと異なっている。また、コンピュータ３０Ｄは、同義語抽出プログラム３３Ａの判定プロセス３３Ａ３Ａに代えて、実行することで判定部１３Ｄとして動作する判定プロセス３３Ａ３Ｄを有している点がコンピュータ３０Ａと異なっている。さらに、コンピュータ３０Ｄは、記憶部３３にコーパス記憶領域３３Ｆが設けられている点がコンピュータ３０Ａと異なっている。ＣＰＵ３１が、コーパス記憶領域３３Ｆに記憶されたデータをメモリ３２に展開することにより、コーパス４２が作成される。
【０１０６】
次に、本実施形態の作用を説明する。本実施形態では、コンピュータ３０Ｄによって図３０に示す同義語抽出プログラム３３Ａを実行させることで、図３１に示す同義語抽出処理が行われる。以下、該同義語抽出処理について説明する。なお、錯綜を回避するため、ここでは、検索対象テキストデータ４０、コーパス４２及び単語分類シソーラス５０が記憶部３３に予め記憶されている場合について説明する。また、図３１における図５に示す同義語抽出処理と同一の処理を行うステップについては図５と同一のステップ番号を付して、その説明を省略する。
【０１０７】
図３１に示すように、本第４実施形態に係る同義語抽出処理は、第２抽出部１４によるステップ１０３の第２抽出処理が行われる点が第１実施形態に係る同義語抽出処理と異なっている。また、本第４実施形態に係る同義語抽出処理は、ステップ１０４Ａの判定処理に代えて、判定部１３Ｄによりステップ１０４Ｄの判定処理が行われる点が第１実施形態に係る同義語抽出処理と異なっている。
【０１０８】
すなわち、ステップ１０３において、第２抽出部１４は、図３２に示す第２抽出処理を行う。以下、図３２を参照して、本第４実施形態に係る第２抽出処理について説明する。
【０１０９】
第２抽出処理のステップ４００において、第２抽出部１４は、選択処理によって記憶部３３に記憶された全ての基準語（処理対象基準語）について、ステップ４０２〜ステップ４０６のループ処理を実行する。
【０１１０】
ステップ４０２において、第２抽出部１４は、処理対象基準語の各々をキーワードとしてコーパス４２における全てのテキストデータを検索することにより、少なくとも１つの処理対象基準語が含まれるテキストデータを特定する。次のステップ４０４において、第２抽出部１４は、特定したテキストデータを対象として構文解析する。次のステップ４０６において、第２抽出部１４は、処理対象基準語の係り元単語及び係り先単語を抽出する。そして、第２抽出部１４は、抽出した係り元単語及び係り先単語を、対応する処理対象基準語に関連付けて記憶部３３の所定の記憶領域に記憶して、第２抽出処理を終了する。
【０１１１】
第２抽出処理が終了すると、同義語抽出処理のステップ１０４Ｄに移行し、判定部１３Ｄによりステップ１０４Ｄの判定処理を実行する。なお、ここで実行される判定処理は、抽出部１２によって抽出された係り元単語及び係り先単語に加えて、第２抽出部１４によって抽出された係り元単語及び係り先単語を含めて類似度Ｒ１を導出する点を除いて、図１１に示す判定処理と同様である。
【０１１２】
以上、詳細に説明したように、本実施形態では、検索対象テキストデータ４０に加えて、予め定められたコーパス４２のテキストデータも対象として、係り元の単語及び係り先の単語の少なくとも一方（本実施形態では、両方）を抽出する。これにより、より適切な同義語を抽出することができる。
【０１１３】
なお、上記各実施形態では、検索対象テキストデータ４０から全ての基準語に対応する係り元単語及び係り先単語を抽出した後に同義語候補を抽出する場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、同義語候補を抽出した後に、該同義語候補に対応する係り元単語及び係り先単語を抽出するようにしてもよい。この場合、係り元単語及び係り先単語の抽出数を削減することができ、該抽出のための負荷を低減することができる。
【０１１４】
また、上記第２、第３実施形態では、所定条件が成立した場合のみ、係り元単語及び係り先単語から固有名詞を除く場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、無条件に係り元単語及び係り先単語から固有名詞を除くようにしてもよい。これにより、必ずしも意味的な共通性の高さを示すとは限らない固有名詞による影響を低減させることができる場合があり、この場合には、より高精度に同義語を抽出することができる。
【０１１５】
また、上記各実施形態では、類似度を、単語分類シソーラス５０の属性毎に重み付けすることなく算出する場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、単語分類シソーラス５０の少なくとも一部の属性と他部の属性とで異なる重み付けを行って類似度を算出するようにしてもよい。この場合、上記重み付けを検索対象テキストデータの種類等に応じて最適化することにより、より有用な同義語を抽出することができる。
【０１１６】
また、上記各実施形態では、意味的な共通性の高さを示すものとして、単語分類シソーラス５０における「日付表現」、「場所」といった表現対象の種類が同一であるとの条件、及び同義語であるとの条件を用いる場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、これらの条件に加えて、文字列そのものが一致するとの条件を用いる形態としてもよい。
【０１１７】
また、上記各実施形態では、電子メールの文面のテキストデータを対象として同義語を抽出する場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、人の発話に基づく音声データを従来既知の音声認識技術によってテキストデータに変換し、該テキストデータを対象として同義語を抽出する形態としてもよい。同様に、書面に記載されている文字列を従来既知の文字認識技術によってテキストデータに変換し、該テキストデータを対象として同義語を抽出する形態としてもよい。
【０１１８】
また、上記各実施形態では、検索対象テキストデータ４０、単語分類シソーラス５０、上下関係シソーラス５２、固有名詞辞書５４及び同義語ペアリスト６０をコンピュータ３０において保持する場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、これらのデータの少なくとも１つを、コンピュータ３０にネットワークＩ／Ｆ部３６等を介して接続された他の装置において保持するようにしてもよい。この場合、コンピュータ３０の記憶部３３に必要とされる記憶容量を低減することができるため、上記各実施形態に比較して、コンピュータ３０のコストを削減することができる。
【０１１９】
また、上記各実施形態では、同義語抽出プログラム３３Ａを記憶部３３に予め記憶（インストール）しておく態様を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、同義語抽出プログラム３３Ａを、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disc ROM）等の記録媒体から媒体読み書き装置を介してコンピュータ３０の記憶部３３に読み込む形態としてもよく、ネットワークを介して外部装置から記憶部３３にダウンロードする形態としてもよい。
【０１２０】
本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。
【０１２１】
以上の各実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【０１２２】
（付記１）
同義語の抽出対象とするテキストデータに含まれる各単語から基準語を選択し、
前記基準語から２つの基準語を抽出すると共に、前記テキストデータから該２つの基準語の係り元の単語及び係り先の単語の少なくとも一方を抽出し、
前記２つの基準語の間の前記係り元の単語及び前記係り先の単語の少なくとも一方の意味的な共通性の高さを示す値が所定の閾値以上である該２つの基準語を同義語と判定する、
ことを含む処理をコンピュータに実行させる同義語抽出方法。
【０１２３】
（付記２）
前記係り元の単語及び前記係り先の単語の少なくとも一方から固有名詞を除いて前記共通性の高さを示す値を得る、
付記１記載の同義語抽出方法。
【０１２４】
（付記３）
前記テキストデータに加えて、予め定められたコーパスのテキストデータも対象として、前記係り元の単語及び前記係り先の単語の少なくとも一方を抽出する、
付記１または付記２記載の同義語抽出方法。
【０１２５】
（付記４）
前記共通性の高さを示す値を、対象とする前記２つの基準語の間の前記係り元の単語及び前記係り先の単語の少なくとも一方の組み合わせが、予め定められた同一の属性に含まれる単語であるか否かに応じて得る、
付記１〜付記３の何れか１項記載の同義語抽出方法。
【０１２６】
（付記５）
前記属性は、日付を表す単語との属性、場所を表す単語との属性及び同義語である単語との属性の少なくとも１つの属性である、
付記４記載の同義語抽出方法。
【０１２７】
（付記６）
前記２つの基準語が上位及び下位の関係にある場合、前記係り元の単語及び前記係り先の単語の少なくとも一方から固有名詞を除いて前記共通性の高さを示す値を得る、
付記２記載の同義語抽出方法。
【０１２８】
（付記７）
前記テキストデータに含まれる各単語を、形態素解析により抽出する、
付記１〜付記６の何れか１項記載の同義語抽出方法。
【０１２９】
（付記８）
前記係り元の単語及び前記係り先の単語の少なくとも一方を、構文解析により抽出する、
付記１〜付記７の何れか１項記載の同義語抽出方法。
【０１３０】
（付記９）
前記共通性の高さを示す値を、予め定められた属性毎に単語が分類されたシソーラスを用いて導出する、
付記１〜付記８の何れか１項記載の同義語抽出方法。
【０１３１】
（付記１０）
前記同義語と判定した基準語を関連付けて記憶する、
付記１〜付記９の何れか１項記載の同義語抽出方法。
【０１３２】
（付記１１）
同義語の抽出対象とするテキストデータに含まれる各単語から基準語を選択する選択部と、
前記選択部によって選択された前記基準語から２つの基準語を抽出すると共に、前記テキストデータから該２つの基準語の係り元の単語及び係り先の単語の少なくとも一方を抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出された前記２つの基準語の間の前記係り元の単語及び前記係り先の単語の少なくとも一方の意味的な共通性の高さを示す値が所定の閾値以上である該２つの基準語を同義語と判定する判定部と、
を含む同義語抽出装置。
【０１３３】
（付記１２）
前記判定部は、前記係り元の単語及び前記係り先の単語の少なくとも一方から固有名詞を除いて前記共通性の高さを示す値を得る、
付記１１記載の同義語抽出装置。
【０１３４】
（付記１３）
予め定められたコーパスのテキストデータを対象として、前記係り元の単語及び前記係り先の単語の少なくとも一方を抽出する第２抽出部をさらに含み、
前記判定部は、前記抽出部及び前記第２抽出部によって抽出された前記２つの基準語の間の前記係り元の単語及び前記係り先の単語の少なくとも一方の意味的な共通性の高さを示す値が前記所定の閾値以上である該２つの基準語を同義語と判定する、
付記１１または付記１２記載の同義語抽出装置。
【０１３５】
（付記１４）
前記判定部は、前記共通性の高さを示す値を、対象とする前記２つの基準語の間の前記係り元の単語及び前記係り先の単語の少なくとも一方の組み合わせが、予め定められた同一の属性に含まれる単語であるか否かに応じて得る、
付記１１〜付記１３の何れか１項記載の同義語抽出装置。
【０１３６】
（付記１５）
前記属性は、日付を表す単語との属性、場所を表す単語との属性及び同義語である単語との属性の少なくとも１つの属性である、
付記１４記載の同義語抽出装置。
【０１３７】
（付記１６）
前記判定部は、前記２つの基準語が上位及び下位の関係にある場合、前記係り元の単語及び前記係り先の単語の少なくとも一方から固有名詞を除いて前記共通性の高さを示す値を得る、
付記１２記載の同義語抽出装置。
【０１３８】
（付記１７）
前記選択部は、前記テキストデータに含まれる各単語を、形態素解析により抽出する、
付記１１〜付記１６の何れか１項記載の同義語抽出装置。
【０１３９】
（付記１８）
前記抽出部は、前記係り元の単語及び前記係り先の単語の少なくとも一方を、構文解析により抽出する、
付記１１〜付記１７の何れか１項記載の同義語抽出装置。
【０１４０】
（付記１９）
前記判定部は、前記共通性の高さを示す値を、予め定められた属性毎に単語が分類されたシソーラスを用いて導出する、
付記１１〜付記１８の何れか１項記載の同義語抽出装置。
【０１４１】
（付記２０）
前記判定部は、前記同義語と判定した基準語を関連付けて記憶する、
付記１１〜付記１９の何れか１項記載の同義語抽出装置。
【０１４２】
（付記２１）
同義語の抽出対象とするテキストデータに含まれる各単語から基準語を選択し、
前記基準語から２つの基準語を抽出すると共に、前記テキストデータから該２つの基準語の係り元の単語及び係り先の単語の少なくとも一方を抽出し、
前記２つの基準語の間の前記係り元の単語及び前記係り先の単語の少なくとも一方の意味的な共通性の高さを示す値が所定の閾値以上である該２つの基準語を同義語と判定する、
ことを含む処理をコンピュータに実行させるための同義語抽出プログラム。
【０１４３】
（付記２２）
前記係り元の単語及び前記係り先の単語の少なくとも一方から固有名詞を除いて前記共通性の高さを示す値を得る、
付記２１記載の同義語抽出プログラム。
【０１４４】
（付記２３）
前記テキストデータに加えて、予め定められたコーパスのテキストデータも対象として、前記係り元の単語及び前記係り先の単語の少なくとも一方を抽出する、
付記２１または付記２２記載の同義語抽出プログラム。
【０１４５】
（付記２４）
前記共通性の高さを示す値を、対象とする前記２つの基準語の間の前記係り元の単語及び前記係り先の単語の少なくとも一方の組み合わせが、予め定められた同一の属性に含まれる単語であるか否かに応じて得る、
付記２１〜付記２３の何れか１項記載の同義語抽出プログラム。
【０１４６】
（付記２５）
前記属性は、日付を表す単語との属性、場所を表す単語との属性及び同義語である単語との属性の少なくとも１つの属性である、
付記２４記載の同義語抽出プログラム。
【０１４７】
（付記２６）
前記２つの基準語が上位及び下位の関係にある場合、前記係り元の単語及び前記係り先の単語の少なくとも一方から固有名詞を除いて前記共通性の高さを示す値を得る、
付記２２記載の同義語抽出プログラム。
【０１４８】
（付記２７）
前記テキストデータに含まれる各単語を、形態素解析により抽出する、
付記２１〜付記２６の何れか１項記載の同義語抽出プログラム。
【０１４９】
（付記２８）
前記係り元の単語及び前記係り先の単語の少なくとも一方を、構文解析により抽出する、
付記２１〜付記２７の何れか１項記載の同義語抽出プログラム。
【０１５０】
（付記２９）
前記共通性の高さを示す値を、予め定められた属性毎に単語が分類されたシソーラスを用いて導出する、
付記２１〜付記２８の何れか１項記載の同義語抽出プログラム。
【０１５１】
（付記３０）
前記同義語と判定した基準語を関連付けて記憶する、
付記２１〜付記２９の何れか１項記載の同義語抽出プログラム。
【符号の説明】
【０１５２】
１０Ａ〜１０Ｄ  同義語抽出装置
１１  選択部
１２  抽出部
１３Ａ〜１３Ｄ  判定部
１４  第２抽出部
３０Ａ〜３０Ｄ  コンピュータ
３１  ＣＰＵ
３２  メモリ
３３  記憶部
３３Ａ  同義語抽出プログラム
３３Ａ１  選択プロセス
３３Ａ２  抽出プロセス
３３Ａ２Ｂ  第２抽出プロセス
３３Ａ３Ａ〜３３Ａ３Ｄ  判定プロセス
３３Ｂ  検索対象テキストデータ記憶領域
３３Ｃ  単語分類シソーラス記憶領域
３３Ｄ  上下関係シソーラス記憶領域
３３Ｅ  固有名詞辞書記憶領域
３３Ｆ  コーパス記憶領域
３３Ｇ  同義語ペアリスト記憶領域
３４  入力部
３５  表示部
４０  検索対象テキストデータ
４２  コーパス
５０  単語分類シソーラス
５２  上下関係シソーラス
５４  固有名詞辞書
６０  同義語ペアリスト
【図１】
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【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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