(57)【要約】【課題】事態間知識抽出装置において、テキストデータから適切な事態ペアをより確実に抽出可能な構成を得る。【解決手段】事態間知識抽出装置１は、テキスト情報から互いに関係を有する事態のペアを抽出する。この事態間知識抽出装置１は、前記テキスト情報から、所定のパターンに基づいて前記事態ペアの候補を抽出する事態ペア候補抽出部２と、前記所定のパターンの信頼度、及び、前記所定のパターンに基づいて抽出された前記事態ペア候補の事態同士の共起度に基づいて、前記事態ペア候補のスコアを計算する事態ペアスコア計算部３と、前記スコアに基づいて、前記事態ペア候補のうち所定の条件を満たす事態ペアを選定する事態ペア選定部４と、を有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキスト情報から互いに関係を有する事態のペアを抽出する事態間知識抽出装置であって、
前記テキスト情報から、所定のパターンに基づいて前記事態ペアの候補を抽出する事態ペア候補抽出部と、
前記所定のパターンの信頼度、及び、前記所定のパターンに基づいて抽出された前記事態ペア候補の事態同士の共起度に基づいて、前記事態ペア候補のスコアを計算する事態ペアスコア計算部と、
前記スコアに基づいて、前記事態ペア候補のうち所定の条件を満たす事態ペアを選定する事態ペア選定部と、を有する、事態間知識抽出装置。
【請求項２】
前記事態ペアスコア計算部は、前記所定のパターンに基づいて抽出された前記事態ペア候補において、前記所定のパターンの信頼度による重み付けを行うとともに事態同士の共起度を計算することによって、前記スコアを求める、請求項１に記載の事態間知識抽出装置。
【請求項３】
前記テキスト情報から、相互抽出用事態ペアに基づいてパターン候補を抽出するとともに、該パターン候補から、該パターン候補の信頼度に応じて前記所定のパターンを選定する第１パターン抽出部をさらに有する、請求項１または２に記載の事態間知識抽出装置。
【請求項４】
前記第１パターン抽出部は、
前記相互抽出用事態ペアと共起する前記パターン候補を抽出し、該パターン候補から、該パターン候補の信頼度に応じて相互抽出用パターンを選定する第１相互抽出用パターン抽出部と、
前記相互抽出用パターンと共起する相互抽出用事態ペア候補を抽出し、該相互抽出用事態ペア候補から選定した事態ペアを前記相互抽出用事態ペアとする第１相互抽出用事態ペア抽出部と、
所定の終了条件を満たすまで、前記相互抽出用パターン抽出部及び前記相互抽出用事態ペア抽出部の動作を繰り返して、前記所定の終了条件を満たした場合に、その時点における前記相互抽出用パターンを前記所定のパターンとして選定する第１パターン選定部とを有する、請求項３に記載の事態間知識抽出装置。
【請求項５】
前記テキスト情報から、相互抽出用パターンに基づいて相互抽出用事態ペアを抽出し、該相互抽出用事態ペアと共起するパターン候補を抽出した後、該パターン候補から、該パターン候補の信頼度に応じて前記所定のパターンを選定する第２パターン抽出部をさらに有する、請求項１または２に記載の事態間知識抽出装置。
【請求項６】
前記第２パターン抽出部は、
前記相互抽出用パターンと共起する相互抽出用事態ペア候補を抽出し、該相互抽出用事態ペア候補から前記相互抽出用事態ペアを選定する第２相互抽出用事態ペア抽出部と、
前記相互抽出用事態ペアと共起するパターン候補を抽出し、該パターン候補から、該パターン候補の信頼度に応じて選定したパターンを前記相互抽出用パターンとする第２相互抽出用パターン抽出部と、
所定の終了条件を満たすまで、前記相互抽出用事態ペア抽出部及び前記相互抽出用パターン抽出部の動作を繰り返して、前記所定の終了条件を満たした場合に、その時点における前記相互抽出用パターンを前記所定のパターンとして選定する第２パターン選定部とを有する、請求項５に記載の事態間知識抽出装置。
【請求項７】
テキスト情報から互いに関係を有する事態のペアを抽出する事態間知識抽出方法であって、
前記テキスト情報から、所定のパターンに基づいて前記事態ペアの候補を抽出する事態ペア候補抽出ステップと、
前記所定のパターンの信頼度、及び、前記所定のパターンに基づいて抽出された前記事態ペア候補の事態同士の共起度に基づいて、前記事態ペア候補のスコアを計算する事態ペアスコア計算ステップと、
前記スコアに基づいて、前記事態ペア候補のうち所定の条件を満たす事態ペアを選定する事態ペア選定ステップと、を有する、事態間知識抽出方法。
【請求項８】
前記事態ペアスコア計算ステップでは、前記所定のパターンに基づいて抽出された前記事態ペア候補において、前記所定のパターンの信頼度による重み付けを行うとともに事態同士の共起度を計算することによって、前記スコアを求める、請求項７に記載の事態間知識抽出方法。
【請求項９】
前記テキスト情報から、相互抽出用事態ペアに基づいてパターン候補を抽出するとともに、該パターン候補から、該パターン候補の信頼度に応じて前記所定のパターンを選定する第１パターン抽出ステップをさらに有する、請求項７または８に記載の事態間知識抽出方法。
【請求項１０】
前記第１パターン抽出ステップは、
前記相互抽出用事態ペアと共起する前記パターン候補を抽出し、該パターン候補から、該パターン候補の信頼度に応じて相互抽出用パターンを選定する第１相互抽出用パターン抽出ステップと、
前記相互抽出用パターンと共起する相互抽出用事態ペア候補を抽出し、該相互抽出用事態ペア候補から選定した事態ペアを前記相互抽出用事態ペアとする第１相互抽出用事態ペア抽出ステップと、
所定の終了条件を満たすまで、前記相互抽出用パターン抽出ステップ及び前記相互抽出用事態ペア抽出ステップを繰り返して、前記所定の終了条件を満たした場合に、その時点における前記相互抽出用パターンを前記所定のパターンとして選定する第１パターン選定ステップとを有する、請求項９に記載の事態間知識抽出方法。
【請求項１１】
前記テキスト情報から、相互抽出用パターンに基づいて相互抽出用事態ペアを抽出し、該相互抽出用事態ペアと共起するパターン候補を抽出した後、該パターン候補から、該パターン候補の信頼度に応じて前記所定のパターンを選定する第２パターン抽出ステップをさらに有する、請求項７または８に記載の事態間知識抽出方法。
【請求項１２】
前記第２パターン抽出ステップは、
前記相互抽出用パターンと共起する相互抽出用事態ペア候補を抽出し、該相互抽出用事態ペア候補から前記相互抽出用事態ペアを選定する第２相互抽出用事態ペア抽出ステップと、
前記相互抽出用事態ペアと共起するパターン候補を抽出し、該パターン候補から、該パターン候補の信頼度に応じて選定したパターンを前記相互抽出用パターンとする第２相互抽出用パターン抽出ステップと、
所定の終了条件を満たすまで、前記相互抽出用事態ペア抽出ステップ及び前記相互抽出用パターン抽出ステップを繰り返して、前記所定の終了条件を満たした場合に、その時点における前記相互抽出用パターンを前記所定のパターンとして選定する第２パターン選定ステップとを有する、請求項１１に記載の事態間知識抽出方法。
【請求項１３】
テキスト情報から互いに関係を有する事態のペアを抽出する事態間知識抽出方法を実行するためのプログラムであって、
コンピュータに、
前記テキスト情報から、所定のパターンに基づいて前記事態ペアの候補を抽出する事態ペア候補抽出ステップと、
前記所定のパターンの信頼度、及び、前記所定のパターンに基づいて抽出された前記事態ペア候補の事態同士の共起度に基づいて、前記事態ペア候補のスコアを計算する事態ペアスコア計算ステップと、
前記スコアに基づいて、前記事態ペア候補のうち所定の条件を満たす事態ペアを選定する事態ペア選定ステップとを実行させる、プログラム。
【請求項１４】
前記事態ペアスコア計算ステップでは、前記所定のパターンに基づいて抽出された前記事態ペア候補において、前記所定のパターンの信頼度による重み付けを行うとともに事態同士の共起度を計算することによって、前記スコアを求める、請求項１３に記載のプログラム。
【請求項１５】
前記コンピュータに、
前記テキスト情報から、相互抽出用事態ペアに基づいてパターン候補を抽出するとともに、該パターン候補から、該パターン候補の信頼度に応じて前記所定のパターンを選定する第１パターン抽出ステップをさらに実行させる、請求項１３または１４に記載のプログラム。
【請求項１６】
前記第１パターン抽出ステップは、
前記相互抽出用事態ペアと共起する前記パターン候補を抽出し、該パターン候補から、該パターン候補の信頼度に応じて相互抽出用パターンを選定する第１相互抽出用パターン抽出ステップと、
前記相互抽出用パターンと共起する相互抽出用事態ペア候補を抽出し、該相互抽出用事態ペア候補から選定した事態ペアを前記相互抽出用事態ペアとする第１相互抽出用事態ペア抽出ステップと、
所定の終了条件を満たすまで、前記相互抽出用パターン抽出ステップ及び前記相互抽出用事態ペア抽出ステップを繰り返して、前記所定の終了条件を満たした場合に、その時点における前記相互抽出用パターンを前記所定のパターンとして選定する第１パターン選定ステップとを有する、請求項１５に記載のプログラム。
【請求項１７】
前記コンピュータに、
前記テキスト情報から、相互抽出用パターンに基づいて相互抽出用事態ペアを抽出し、該相互抽出用事態ペアと共起するパターン候補を抽出した後、該パターン候補から、該パターン候補の信頼度に応じて前記所定のパターンを選定する第２パターン抽出ステップをさらに実行させる、請求項１３または１４に記載のプログラム。
【請求項１８】
前記第２パターン抽出ステップは、
前記相互抽出用パターンと共起する相互抽出用事態ペア候補を抽出し、該相互抽出用事態ペア候補から前記相互抽出用事態ペアを選定する第２相互抽出用事態ペア抽出ステップと、
前記相互抽出用事態ペアと共起するパターン候補を抽出し、該パターン候補から、該パターン候補の信頼度に応じて選定したパターンを前記相互抽出用パターンとする第２相互抽出用パターン抽出ステップと、
所定の終了条件を満たすまで、前記相互抽出用事態ペア抽出ステップ及び前記相互抽出用パターン抽出ステップを繰り返して、前記所定の終了条件を満たした場合に、その時点における前記相互抽出用パターンを前記所定のパターンとして選定する第２パターン選定ステップとを有する、請求項１７に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テキスト情報から互いに関係を有する事態のペアを抽出する事態間知識抽出装置、事態間知識抽出方法、及びこれらを実現するためのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
深い言語理解や推論を実現するためには、大量に且つ様々な関係知識を整理する必要がある。このような関係知識の一つとして、二つの事態の間の関係を表す事態間知識がある。この事態間知識には、一方の事態の後に、他方の事態が頻繁に起こることを表す前後関係、一方の事態が原因となって他方の事態が起こることを表す因果関係、二つの事態が同一の事態を指している同義関係、一方の事態が成立した際に必ず他方の事態が成立することを表す含意関係などがある。
【０００３】
近年、上述のような事態間知識を、大規模なテキストの集合（テキストデータ）から半自動取得する技術が研究されている。例えば非特許文献１に開示されている構成では、テキストに出現する事態を表す表現のペア（以下、事態ペアという）を抽出している。
【０００４】
具体的には、非特許文献１に開示されている構成では、テキスト中で係り受け関係にある事態ペアの候補（以下、事態ペア候補という）を抽出し、該事態ペア候補の集合を出力する。次に、抽出された各事態ペア候補の共起度を計算する。共起度とは、二つの情報が同時に出現する程度を表す数値であり、二つの情報の関連の強さを表す指標として用いられる。そして、前記事態ペア候補の中から、算出した共起度が閾値の条件を満たす事態ペア候補を選択して、事態ペアの集合として出力する。
【０００５】
このように、非特許文献１では、事態ペアにおいて事態同士が関係を有するか否かを判断するスコア（事態ペアのスコア）として、事態間の共起度を用いることで、関連の強い事態ペアを自動的に抽出している。
【０００６】
また、非特許文献２に開示されている構成では、テキストから特定の関係を有する事態ペアを抽出している。この非特許文献２に開示されている構成は、ブートストラップ法により動作する。ブートストラップ法では、テキスト中の抽出したい知識に相当するインスタンスと、テキスト中で該インスタンスと共起する（同時に出現する）文脈の情報を表すパターン（共起パターン）とを用いる知識抽出方法である。
【０００７】
なお、パターンは、インスタンスを当てはめるスロットと、インスタンスの周辺文脈を表現する情報とから構成される。インスタンスがスロットに当てはまり且つ周辺文脈が一致した場合に、インスタンスとパターンとが共起したという。
【０００８】
ブートストラップ法では、インスタンスを入力として受け付け、インスタンスと共起するパターンの抽出、及び、パターンと共起するインスタンスの抽出を繰り返すことにより、入力された少数のインスタンスを元に大規模なインスタンスの集合を出力する。なお、はじめに入力として受け付けるインスタンスは、シードインスタンスと呼ばれる。
【０００９】
上述の非特許文献２に開示されている構成では、抽出する知識、つまり、インスタンスとして、事態ペアを対象にしている。また、非特許文献２には、インスタンスの共起パターンとして、係り受け関係において先祖子孫関係にある二つの事態の周辺の語句から構成されるパターンを生成して用いる点が開示されている。なお、非特許文献２で用いているパターンは、事態ペアを構成する二つの事態に相当する二つのスロットが係り受け関係において先祖子孫関係にある直列係り受けパターンに相当する。
【００１０】
すなわち、非特許文献２に開示されている構成では、特定の関係を有するシード事態ペア（シードインスタンス）を元に、ブートストラップ法の処理を行うことで、特定の関係に限定して事態ペアを抽出している。
【００１１】
詳しくは、非特許文献２に開示されている構成では、まず、テキスト集合及びシード事態ペアの集合が入力されると、シード事態ペアと共起するパターン候補を抽出する。次に、抽出したパターン候補について、パターンの信頼度を計算する。このパターン信頼度は、関係を有する事態ペアとの共起しやすさを表す数値である。非特許文献２では、パターン信頼度は、後述する事態ペアの信頼度を用いて相互再帰的に定義され、信頼度が高い事態ペアと共起するパターンほど大きい値になるように定義されている。次に、パターン信頼度が上位のパターン候補を選択し、選択したパターンを出力する。
【００１２】
続いて、非特許文献２に開示されている構成では、テキスト集合及び抽出されたパターンの集合に基づいて、パターンと共起する事態ペア候補を抽出する。次に、抽出した事態ペア候補について、事態ペアの信頼度を計算する。事態ペア信頼度は、信頼度の高いパターンとの共起しやすさを表す数値である。非特許文献２では、事態ペア信頼度は、パターンの信頼度を用いて相互再帰的に定義され、信頼度が高いパターンと共起する事態ペアほど大きい値になるように定義されている。次に、事態ペア信頼度が上位の事態ペア候補を選択し、選択した事態ペアを出力する。
【００１３】
その後、非特許文献２に開示されている構成では、ブートストラップの終了条件を満たすか否かを判定する。非特許文献２に開示されている構成では、パターンの抽出及び事態ペアの抽出を一定回数、繰り返し行うことを終了条件にしている。終了条件を満たす場合は、抽出された事態ペアを出力し、処理を終了する。終了条件を満たさない場合は、抽出された事態ペアを用いて、再度、上述のパターン抽出の処理を行う。
【００１４】
このように、非特許文献２では、共起パターンの信頼度から計算した事態ペア信頼度を事態ペアのスコアに用いるため、信頼度の高い文脈と共起する事態ペアを優先的に抽出することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１５】
【非特許文献１】柴田知秀、黒橋禎夫  著「述語項構造の共起情報と格フレームを用いた事態間知識の自動獲得」情報処理学会自然言語処理研究会、２０１１年９月
【非特許文献２】阿部修也、乾健太郎、松本裕治  著「項の共有関係と統語パターンを用いた事態間関係獲得」自然言語処理、２０１０年１月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
ところで、上述のように、非特許文献１に開示されている構成では、係り受け関係にある事態ペア候補を抽出している。そのため、非特許文献１に開示されている構成では、何らかの関係はあるものの係り受け関係にない事態ペアは抽出されない。
【００１７】
また、上述のように、非特許文献２に開示されている構成では、事態ペアの抽出に、パターン信頼度を用いて算出された事態ペア信頼度を用いている。しかしながら、非特許文献２に開示されている構成では、事態ペアを構成する事態間の関連の強さについては考慮していない。そのため、事態間の関連が弱い事態ペアが抽出される可能性があるとともに、事態間の関連が強い事態ペアが抽出される保証がない。
【００１８】
このように、非特許文献１，２に開示されている構成では、適切な事態ペアを十分に抽出できない可能性がある。
【００１９】
本発明の目的は、事態間知識抽出装置において、テキストデータから適切な事態ペアをより確実に抽出可能な構成を得ることにある。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
上記目的を達成するため、本発明の一側面における事態間知識抽出装置は、テキスト情報から互いに関係を有する事態のペアを抽出する事態間知識抽出装置である。この事態間知識抽出装置は、前記テキスト情報から、所定のパターンに基づいて前記事態ペアの候補を抽出する事態ペア候補抽出部と、前記所定のパターンの信頼度、及び、前記所定のパターンに基づいて抽出された前記事態ペア候補の事態同士の共起度に基づいて、前記事態ペア候補のスコアを計算する事態ペアスコア計算部と、前記スコアに基づいて、前記事態ペア候補のうち所定の条件を満たす事態ペアを選定する事態ペア選定部と、を有する。
【００２１】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における事態間知識抽出方法は、テキスト情報から互いに関係を有する事態のペアを抽出する事態間知識抽出方法である。この事態間知識抽出方法は、前記テキスト情報から、所定のパターンに基づいて前記事態ペアの候補を抽出する事態ペア候補抽出ステップと、前記所定のパターンの信頼度、及び、前記所定のパターンに基づいて抽出された前記事態ペア候補の事態同士の共起度に基づいて、前記事態ペア候補のスコアを計算する事態ペアスコア計算ステップと、前記スコアに基づいて、前記事態ペア候補のうち所定の条件を満たす事態ペアを選定する事態ペア選定ステップと、を有する。
【００２２】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、テキスト情報から互いに関係を有する事態のペアを抽出する事態間知識抽出方法を実行するためのプログラムである。このプログラムは、コンピュータに、前記テキスト情報から、所定のパターンに基づいて前記事態ペアの候補を抽出する事態ペア候補抽出ステップと、前記所定のパターンの信頼度、及び、前記所定のパターンに基づいて抽出された前記事態ペア候補の事態同士の共起度に基づいて、前記事態ペア候補のスコアを計算する事態ペアスコア計算ステップと、前記スコアに基づいて、前記事態ペア候補のうち所定の条件を満たす事態ペアを選定する事態ペア選定ステップとを実行させる。
【発明の効果】
【００２３】
以上のように本発明の構成によれば、テキストデータから適切な事態ペアをより確実に抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】事態間知識抽出装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態１に係る事態間知識抽出装置の概略構成を示すブロック図である。
【図３】実施形態１に係る事態間知識抽出装置の動作を示すフローである。
【図４】テキスト情報からパターンと共起する事態ペアを抽出する様子を模式的に示す図である。
【図５】共起度に基づく事態ペアのスコアの計算例を示す図である。
【図６】パターン信頼度で重み付けをした共起度を用いて事態ペアのスコアを計算した例を示す図である。
【図７】コンピュータの構成の一例を示す図である。
【図８】実施形態２に係る事態間知識抽出装置の概略構成を示すブロック図である。
【図９】実施形態２に係る事態間知識抽出装置の動作を示すフローである。
【図１０】ブートストラップ法を用いて、シード事態ペアからパターンを生成する様子を模式的に示す図である。
【図１１】実施形態３に係る事態間知識抽出装置の概略構成を示すブロック図である。
【図１２】実施形態３に係る事態間知識抽出装置の動作を示すフローである。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
＜実施形態１＞
以下、本発明の実施形態１に係る事態間知識抽出装置、事態間知識抽出方法及びプログラムについて、図１から図７を参照しながら説明する。
【００２６】
図１は、本発明の実施形態１に係る事態間知識抽出装置１の全体構成をブロック図で示す図である。事態間知識抽出装置１は、テキスト情報から、所定のパターンと共起する事態ペア候補（事態表現の組）を抽出し、抽出された事態ペア候補のスコアを計算することにより、その計算結果に基づいて事態ペアを選定する装置である。
【００２７】
ここで、パターンは、事態ペアを当てはめるスロット部分と、事態ペアの前後の文脈を表現する文脈情報部分とを有する。以下の説明では、事態ペアがパターンのスロット部分に当てはまり且つ該事態ペアの前後の文脈がパターンの文脈情報部分と一致した場合に、パターンと事態ペアとが共起したという。
【００２８】
事態間知識抽出装置１は、事態ペア候補抽出部２と、事態ペアスコア計算部３と、事態ペア選定部４とを備える。
【００２９】
事態ペア候補抽出部２は、テキスト情報から、所定のパターンと共起する事態ペア候補を抽出する。この所定のパターンは、該パターンと関係を有する事態ペアとの共起のしやすさを表す数値であるパターン信頼度を有する。前記所定のパターンは、係り受け関係に限らず、事態間の関係を示唆する手がかり含む任意のパターンである。前記所定のパターンは、事態ペア候補抽出部２に予め入力されていてもよいし、何らかの方法でパターンを抽出・選定した結果等に基づいて事態ペア候補抽出部２に入力されてもよい。
【００３０】
事態ペアスコア計算部３は、事態ペア候補抽出部２によって抽出された事態ペア候補のスコアを計算する。具体的には、事態ペアスコア計算部３は、事態ペア候補と共起したパターンの信頼度と、事態ペア候補における事態間の共起度とを用いて、事態ペア候補のスコアを計算する。
【００３１】
ここで、共起度は、テキスト情報中に事態ペアが同時に出現する程度を表す数値であり、事態ペアにおける事態同士の関連の強さを表す指標である。
【００３２】
事態ペア選定部４は、事態ペアスコア計算部３によってスコアが計算された事態ペア候補のうち、所定の条件を満たす事態ペア候補を、事態ペアとして選定し、出力する。この所定の条件は、例えば、事態ペア候補のスコアが一定値以上などの条件である。
【００３３】
次に、事態間知識抽出装置１のより具体的な構成を、図２を用いて詳細に説明する。
【００３４】
図２に示すように、事態間知識抽出装置１は、事態ペア候補抽出部２と、事態ペアスコア計算部３と、事態ペア選定部４と、記憶部５とを備える。
【００３５】
事態ペア候補抽出部２には、テキスト情報及び信頼度を有するパターンの集合が入力される。事態ペア候補抽出部２は、テキスト情報及び信頼度を有するパターンの集合に基づいて、パターンと共起し且つ共起したパターンの情報（パターン共起情報）を有する事態ペア候補の集合を出力する。パターンの信頼度は、上述のように、関係を有する事態ペアとの共起しやすさを表す数値であり、値が大きいほど、前記事態ペアと共起しやすいことを意味する。パターン信頼度は、任意の実数値である。また、前記共起したパターンの情報は、たとえば、共起したパターンの信頼度や、事態ペア候補とパターンとが何回共起したかという共起回数などである。
【００３６】
事態ペアスコア計算部３は、事態ペア候補抽出部２によって抽出された事態ペア候補のスコアを計算する。事態ペアスコア計算部３は、図２に示すように、共起計算部３１と、スコア算出部３２とを備える。
【００３７】
共起計算部３１は、事態ペア候補抽出部２から出力されるパターン共起情報を有する事態ペア候補の集合に対し、各事態ペア候補が共起したパターンの信頼度を用いて、信頼度重み付き事態間共起スコア（以下、単にスコアともいう）の計算に利用する後述の各値を計算する。共起計算部３１は、計算結果を出力する。
【００３８】
スコア算出部３２は、共起計算部３１によって得られた前記各値を用いて、事態ペア候補抽出部２によって抽出された事態ペア候補のスコアを計算する。
【００３９】
なお、事態ペア候補のスコアは、たとえば、事態ペア候補を構成する事態間のＰＭＩ（Ｐｏｉｎｔｗｉｓｅ  Ｍｕｔｕａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）などの共起度と、事態ペア候補と共起したパターンの信頼度と、事態ペア候補と共起パターンとの共起回数とから求めることができる。また、事態ペア候補の共起度は、例えば、事態ペア候補と共起パターンとの共起回数を、共起したパターンの信頼度が高ければ増やし、該信頼度が低ければ減らすという処理を行なって求める方法がある。
【００４０】
事態ペア選定部４は、スコアを有する事態ペア候補の集合から、スコアが所定の条件を満たすものを事態ペアとして選定し、選定された事態ペアの集合を出力する。前記所定の条件としては、たとえば、スコアが一定値以上という条件などがある。
【００４１】
記憶部５は、事態ペア候補抽出部２、事態ペアスコア計算部３及び事態ペア選定部４からそれぞれ出力される情報を、記憶する。事態ペアスコア計算部３は、事態ペア候補抽出部２から出力され、記憶部４に記憶されている事態ペア候補の集合の情報に基づいて、上述の処理を行う。また、事態ペア選定部４は、事態ペアスコア計算部３から出力され、記憶部５に記憶されているスコア及び事態ペア候補の集合を用いて、上述の処理を行う。
【００４２】
また、記憶部５は、共起計算部３１による計算結果を記憶する。よって、スコア算出部３２は、記憶部５に記憶されている計算結果を用いて事態ペア候補のスコアを計算する。
【００４３】
なお、記憶部５は、事態ペア候補抽出部２に入力されるテキスト情報及び信頼度を有するパターンの集合を記憶してもよい。また、記憶部５は、事態ペア選定部４によって選定された事態ペアの集合を記憶してもよい。
【００４４】
本実施形態では、事態ペアスコア計算部３は、スコアの計算に用いる各値を計算する共起計算部３１と、前記各値を用いて事態ペア候補のスコアを計算するスコア算出部３２とを有する。しかしながら、事態ペアスコア計算部３は、事態ペア候補抽出部２によって抽出された事態ペア候補の共起度を算出した後、該共起度を、前記事態ペア候補が共起したパターンの信頼度によって補正することにより、事態ペア候補のスコアを計算してもよい。
【００４５】
次に、本発明の実施形態に係る事態間知識抽出装置１の動作について図３を用いて説明する。図３は、事態間知識抽出装置１の動作を示すフロー図である。以下の説明において、図２を適宜、参酌する。また、本実施形態では、事態間知識抽出装置１を動作させることによって、事態間知識抽出方法が実施される。よって、本実施形態における事態間知識抽出方法の説明は、以下の事態間知識抽出装置１の動作説明に代える。
【００４６】
まず、図３のフローがスタートすると、事態ペア候補抽出部２には、外部入力装置（図示省略）から、テキスト集合（テキスト情報）が入力される（ステップＳＡ１）。続いて、事態ペア候補抽出部２には、外部入力装置（図示省略）から、信頼度を有する所定のパターンの集合が入力される（ステップＳＡ２）。なお、ステップＳＡ１及びステップＳＡ２の処理の順番は逆でもよい。
【００４７】
次に、事態ペア候補抽出部２は、入力された前記テキストの集合のうちいずれかのテキスト中で、前記パターンの集合のうちいずれかのパターンと共起する事態ペア候補を抽出する。そして、事態ペア候補抽出部２は、共起したパターンの情報（パターン共起情報）を有する含む事態ペア候補の集合を出力する（ステップＳＡ３）。
【００４８】
共起計算部３１には、事態ペア候補抽出部２から出力されたパターン共起情報を有する事態ペア候補の集合が入力される。共起計算部３１は、各事態ペア候補が共起したパターンに基づいて、事態ペア候補のスコアを計算に用いる各値を計算し、出力する（ステップＳＡ４）。
【００４９】
スコア計算部３２には、共起計算部３１から出力されたスコア計算用の各値が入力される。スコア計算部３２は、スコア計算用の各値を用いて、事態ペア候補のスコアを計算し、スコアおよびパターン共起情報を有する事態ペア候補の集合を出力する（ステップＳＡ５）。
【００５０】
なお、ステップＳＡ４において事態ペア候補の共起度を計算した後、ステップＳＡ５において、前記共起度を、前記事態ペア候補と共起したパターンの信頼度を用いて補正することにより、事態ペア候補のスコアを計算してもよい。
【００５１】
事態ペア選定部４は、スコア計算部３２から出力されたスコアを有する事態ペア候補の集合に基づいて、事態ペア候補のうちスコアが所定の条件を満たすものを、事態ペアとして選定する（ステップＳＡ６）。次に、事態ペア選定部４は、選定した前記事態ペアの集合を出力する（ステップＳＡ７）。
【００５２】
ここで、パターンと共起する事態ペア候補を抽出するステップＳＡ３が事態ペア候補抽出ステップに対応し、前記パターンの信頼度及び前記事態ペア候補の共起度を用いて該事態ペア候補のスコアを計算するステップＳＡ４，ＳＡ５が事態ペアスコア計算ステップに対応する。また、計算されたスコアに基づいて、事態ペア候補のうち所定の条件を満たす事態ペアを選定するステップＳＡ６が事態ペア選定ステップに対応する。
【００５３】
次に、事態間知識抽出装置１の動作を具体的な例を用いて説明する。
【００５４】
図４に、事態間知識抽出装置１における事態ペア候補の抽出の一例を模式的に示す。図４に示すように、事態間知識抽出装置１にテキスト情報Ｔ１及びパターンｐ３が入力されると、事態間知識抽出装置１の事態ペア候補抽出部２は、テキスト情報Ｔ１から、パターンｐ３のスロット部分に当てはまり且つ前後の文脈と合う事態ペアｔ３を抽出する。
【００５５】
図４に示す例では、テキスト情報Ｔ１が１文からなるテキスト集合であり、該テキスト情報Ｔ１は形態素解析結果及び係り受け解析結果からなる言語解析結果の情報を有するものとする。ここで、形態素解析とは、入力テキストを単語に分割し、単語ごとに、表層、原型、品詞などの情報を付与する処理である。また、係り受け解析とは、入力テキストを文節に分割し、どの文節からどの文節に係るかという文節間の係り受け関係の情報を付与する処理である。すなわち、図４に示す例は、言語解析結果の情報を有するテキスト情報Ｔ１の例である。
【００５６】
例えば、図４に示す例では、テキスト情報Ｔ１に“拾った後にすぐに届けた”というテキストが含まれており、該テキスト情報Ｔ１は言語解析結果の情報を有する。この例において、「拾った」、「後に」、「すぐに」、「届けた」が、それぞれ文節である。図４において、文節間を結ぶ矢印が係り受け関係を示している。文節「拾った」が文節「後に」に係り、文節「後に」が文節「届けた」に係り、文節「すぐに」が文節「届けた」に係る。
【００５７】
文節中の「／」で区切られた位置および文節境界が、単語境界を示している。テキスト情報Ｔ１のテキストは、「拾っ」、「た」、「後」、「に」、「すぐ」、「に」、「届け」、「た」という単語に分割される。例えば、「拾っ」の表層は「拾っ」であり、原型は「拾う」、品詞は「動詞」である。
【００５８】
図４に示す例では、パターンｐ３は、３つのノードＮ１，Ｎ２，Ｎ３を有する。このパターンｐ３では、ノードＮ１からノードＮ２に係り、ノードＮ２からノードＮ３に係る。ノードＮ１およびノードＮ３は事態文節であり、ハッチ付きの四角形で表されている。Ｎ２は非事態文節であり、白色の四角形で表されている。
【００５９】
各ノードには、文節が含む単語の表層を繋げた文字列の情報が含まれている。図４において、［Ｅ１］および［Ｅ２］は、任意の事態が当てはまるスロットを表す記号である。ノードＮ１，Ｎ２，Ｎ３は、事態を表す記号または単語の表層を繋げた文字列（例えば、Ｎ１は「［Ｅ１］た」、Ｎ２は「後に」、Ｎ３は「［Ｅ２］た」）を有する。
【００６０】
なお、図４に示すパターンは一例であり、ノードが単語の表層の情報を含まない係り受けパターンや、事態ペアに相当するスロットおよび事態ペアを構成する事態の間に存在する単語からなるパターン（文字列パターン）や、文字列パターン中の単語を単語の原型、品詞、カテゴリなどで置き換える汎化の処理を施したパターン（汎化文字列パターン）や、事態ペアやその前後の文脈にマッチし得る正規表現からなるパターン（正規表現パターン）など、どのようなパターンであってもよい。
【００６１】
図４に示す例において、事態間知識抽出装置１にテキスト情報Ｔ１及びパターンｐ３が入力されると、事態ペア候補抽出部２は、テキスト情報Ｔ１から、パターンｐ３のスロットＥ１，Ｅ２に当てはまる単語を特定するとともに、特定した単語の原型を事態ペアとして抽出する。これにより、テキスト情報Ｔ１とパターンｐ３とを用いて、パターンｐ３と共起した事態ペアを抽出することができる。
【００６２】
以下では、図４の例、図２に示す全体構成及び図３に示すフローを用いて、事態間知識抽出装置１の動作を、具体例を挙げて詳細に説明する。
【００６３】
なお、以下の説明において、事態表現としては、「する」などの一般的な単語を除く動詞を用いる。なお、事態表現は、動詞や形容詞などの品詞からなる述語や、項が表層格とその格要素からなる述語項、項が意味役割とその意味役割に相当する単語からなる述語項など、動詞以外であってもよい。
【００６４】
また、パターンとしては、係り受けパターンを用いる。係り受けパターンとは、二つの事態に相当する二つのスロットを含む複数のノードから構成され、ノード間に係り受け関係が存在し、且つノード全体がノード間の係り受け関係をエッジとする木構造を構成するパターンを指す。以下の例では、注目する二つの事態を含む文を係り受け解析して得られる係り受け関係からなる木構造（係り受け木）において、事態を含む文節（事態文節）を二つとも含む部分木の中でノード数が最小であるものに対し、各文節が文節内の事態を表すスロットまたは事態を表さない単語の表層文字列を有するもの（表層制約を有する係り受けパターンと呼ぶ）を用いる。
【００６５】
まず、事態ペア候補抽出部２には、上述のテキストＴ１「拾った後にすぐに届けた」を含むテキスト集合Ｉ（テキスト情報）が入力される（図３のステップＳＡ１）。
【００６６】
次に、事態ペア候補抽出部２には、信頼度を有するパターンの集合Ｐが入力される（図３のステップＳＡ２）。
Ｐ＝｛（ｐ１，ｒ（ｐ１）），（ｐ２，ｒ（ｐ２）），（ｐ３，ｒ（ｐ３）），（ｐ４，ｒ（ｐ４））｝
【００６７】
ここで、ｒ（ｐ）は、パターンｐの信頼度であり、−１以上１以下の実数値である。また、ｐ１、ｐ２、ｐ３、ｐ４は、それぞれ、図５に示すｐ１、ｐ２、ｐ３、ｐ４に対応するパターンである。
【００６８】
各パターンの信頼度ｒは、以下のとおりとする。
ｒ（ｐ１）＝０．３
ｒ（ｐ２）＝０．４
ｒ（ｐ３）＝０．１
ｒ（ｐ４）＝−０．３
【００６９】
なお、パターンの信頼度ｒは、実数値であれば、−１以上１以下の範囲外の値であってもよい。
【００７０】
次に、事態ペア候補抽出部２は、テキスト集合Ｉとパターン集合Ｐとを照合し、パターンｐ１、ｐ２、ｐ３、ｐ４と共起する事態ペア候補を抽出する(図３のステップＳＡ３)。事態ペア候補抽出部２は、テキストＴ１とパターンｐ１、ｐ２、ｐ３、ｐ４との照合をそれぞれ行う。
【００７１】
ここで、テキストＴ１とパターンｐ３とを照合する処理の具体例を、図４を用いて説明する。図４に示す例では、テキストＴ１とパターンｐ３との照合を行っている。
【００７２】
Ｔ１中の文節「拾った」は、事態表現と単語「た」とにより構成されているため、ｐ３中のノードＮ１「［Ｅ１］た」にマッチする。また、Ｔ１中の「後に」がノードＮ２「後に」にマッチし、Ｔ１中の「届けた」がノードＮ３「［Ｅ２］た」にマッチする。さらに、ノードＮ１，Ｎ２，Ｎ３にマッチしたＴ１の文節間の係り受け関係がノードＮ１，Ｎ２，Ｎ３の間の係り受け関係と一致するため、テキストＴ１はパターンｐ３にマッチする。
【００７３】
そして、ｐ３中の［Ｅ１］および［Ｅ２］にマッチした事態表現を抜き出すことで、以下の事態ペアが抽出される。
ｔ３＝（拾う，届ける）
【００７４】
このとき、事態ペアｔ３は、パターンｐ３と共起したという。そして、事態ペアがテキスト集合Ｉの中で共起した回数を共起頻度という。テキストＴ１とその他のパターンｐ１、ｐ２、ｐ４との照合では、マッチするものはない。したがって、ステップＳＡ３では、事態ペア候補ｔ３＝（拾う，届ける）のみが抽出される。
【００７５】
続いて、テキスト集合Ｉ中の他のテキストからも事態ペア候補の抽出を行うことにより、以下の事態ペアも抽出されたとする。
ｔ１＝（失くす，買う）
ｔ２＝（落とす，失くす）
ｔ４＝（拾う，落とす）
ｔ５＝（買う，失くす）
【００７６】
テキスト集合Ｉとパターン集合Ｐとを照合した結果、事態ペア候補ｔ３が、それぞれ、パターンｐ１と３回、パターンｐ２と４回、パターンｐ３と３回、共起したとする。このとき、事態ペア候補ｔ３が各パターンと共起した回数の情報（パターン共起情報）は下式によって表される。
ｃｏｕｎｔｓ（ｔ３）＝｛（ｐ１，３），（ｐ２，４），（ｐ３，３）｝
【００７７】
また、その他の事態ペア候補についても、以下のパターン共起情報が得られたとする。
ｃｏｕｎｔｓ（ｔ１）＝｛（ｐ１，３）｝
ｃｏｕｎｔｓ（ｔ２）＝｛（ｐ２，２）｝
ｃｏｕｎｔｓ（ｔ４）＝｛（ｐ３，２），（ｐ４，４）｝
ｃｏｕｎｔｓ（ｔ５），｛（ｐ４，６）｝
【００７８】
以上の抽出結果に基づいて、事態ペア候補抽出部２は、パターン共起情報を有する事態ペア候補の集合を下式のとおり出力する。
Ｃ＿ｔ＝｛（ｔ，ｃｏｕｎｔｓ（ｔ））｜ｔは｛ｔ１，ｔ２，ｔ３，ｔ４，ｔ５｝の要素｝
【００７９】
次に、共起計算部３１は、パターン共起情報を有する事態ペア候補の集合Ｃ＿ｔに基づいて、事態ペア候補のスコアを計算する（図３のステップＳＡ４）。ここで、この例における事態ペア候補のスコア（信頼度重み付き事態間共起スコア）は、各事態ペア候補を構成する事態間の共起度及び事態ペア候補と共起したパターンの信頼度を用いて計算される。
【００８０】
なお、本発明の効果を示すため、パターンの信頼度を利用せずに事態間の共起度のみを用いた場合の事態ペア候補のスコア（事態間共起スコアｓｃｏｒｅ＿ｆ）の計算について先に説明する。
【００８１】
事態間共起スコアｓｃｏｒｅ＿ｆの計算には、事態間で関係の向きを持つＰＭＩを用いる。ここで、事態ペアｔが、テキスト中で先に出現する事態ｅ１と後に出現する事態ｅ２とから構成される場合、事態ペアｔをｔ＝（ｅ１，ｅ２）と表す。事態間で関係の向きを持つとは、事態ペアｔ＝（ｅ１，ｅ２）と事態ペアｔ’＝（ｅ２，ｅ１）とを区別し、これらを異なる事態ペアとして集計することを意味する。Ｎをすべての事態ペアの出現回数の総和とし、ｆ（ｔ）＝ｆ（ｅ１，ｅ２）をｔの出現回数の和（事態ペアｔの頻度と呼ぶ）とし、ｆ（ｅ）を事態ｅを含む事態ペアの出現回数の総和（事態ｅの頻度と呼ぶ）とすると、事態ペアｔのスコアｓｃｏｒｅ＿ｆ（ｔ）＝ｓｃｏｒｅ＿ｆ（ｅ１，ｅ２）は、（式１）により求められる。
（式１）ｓｃｏｒｅ＿ｆ（ｅ１，ｅ２）＝Ｎ×ｆ（ｅ１，ｅ２）／（ｆ（ｅ１）×ｆ（ｅ２））
【００８２】
また、事態ペアｔとパターンｐとの共起頻度をｆ（ｔ，ｐ）とすると、ｆ（ｔ）及びｆ（ｅ）は、それぞれ、（式２）及び（式３）によって求められる。
（式２）ｆ（ｔ）＝Σ＿｛Ｐ中のｐ全体について和をとる｝ｆ（ｔ，ｐ）
（式３）ｆ（ｅ）＝Σ＿｛ｅを含む事態ペアｔ全体について和をとる｝ｆ（ｔ，ｐ）
【００８３】
なお、すべての事態ペアの頻度の和Ｎは、（式４）によって求められる。
（式４）Ｎ＝Σ＿｛すべての事態ペアｔについて和をとる｝ｆ（ｔ）
【００８４】
ＰＭＩは、（式１）で計算された値の対数を指すこともあるが、対数をとるか否かによって、ＰＭＩの値の大小関係は変わらない。よって、ここでは、ＰＭＩとして上述の（式１）の定義を使用した。
【００８５】
次に、上述の（式１）から（式４）を用いた事態間共起スコアｓｃｏｒｅ＿ｆの計算例について説明する。計算例を図５に示す。
【００８６】
まず、入力された事態ペア候補の集合における事態ペア候補ｔの頻度ｆ（ｔ）は、（式２）から、以下の値になる。
ｆ（ｔ１）＝ｆ（ｔ１，ｐ１）＝３
ｆ（ｔ２）＝ｆ（ｔ２，ｐ２）＝２
ｆ（ｔ３）＝ｆ（ｔ３，ｐ１）＋ｆ（ｔ３，ｐ２）＋ｆ（ｔ３，ｐ３）＝３＋４＋３＝１０
ｆ（ｔ４）＝ｆ（ｔ４，ｐ３）＋ｆ（ｔ４，ｐ４）＝２＋４＝６
ｆ（ｔ５）＝ｆ（ｔ５，ｐ４）＝６
【００８７】
各事態ｅの頻度ｆ（ｅ）は、（式３）から、以下の値になる。
ｆ（落とす）＝ｆ（ｔ２）＋ｆ（ｔ４）＝２＋６＝８
ｆ（失くす）＝ｆ（ｔ１）＋ｆ（ｔ２）＋ｆ（ｔ５）＝３＋２＋６＝１１
ｆ（拾う）＝ｆ（ｔ３）＋ｆ（ｔ４）＝１０＋６＝１６
ｆ（届ける）＝ｆ（ｔ３）＝１０
ｆ（買う）＝ｆ（ｔ１）＋ｆ（ｔ５）＝３＋６＝９
【００８８】
すべての事態ペアの頻度の総和Ｎは、（式４）から、以下の値になる。
Ｎ＝ｆ（ｔ１）＋ｆ（ｔ２）＋ｆ（ｔ３）＋ｆ（ｔ４）＋ｆ（ｔ５）＝３＋２＋１０＋６＋６＝２７
【００８９】
したがって、事態間の共起度のみを用いた場合における各事態ペア候補ｔ１〜ｔ５の事態間共起スコアｓｃｏｒｅ＿ｆ（ｔ）は、（式１）から、ぞれぞれ、以下の値になる。
ｓｃｏｒｅ＿ｆ（ｔ１）＝Ｎ×ｆ（ｔ１）／（ｆ（失くす）×ｆ（買う））＝２７×３／（１１×９）＝０．８２
ｓｃｏｒｅ＿ｆ（ｔ２）＝Ｎ×ｆ（ｔ２）／（ｆ（落とす）×ｆ（失くす））＝２７×２／（８×１１）＝０．６１
ｓｃｏｒｅ＿ｆ（ｔ３）＝Ｎ×ｆ（ｔ３）／（ｆ（拾う）×ｆ（届ける））＝２７×１０／（１６×１０）＝１．６９
ｓｃｏｒｅ＿ｆ（ｔ４）＝Ｎ×ｆ（ｔ４）／（ｆ（拾う）×ｆ（落とす））＝２７×６／（１６×８）＝１．２７
ｓｃｏｒｅ＿ｆ（ｔ５）＝Ｎ×ｆ（ｔ５）／（ｆ（買う）×ｆ（失くす））＝２７×６／（９×１１）＝１．６４
【００９０】
一方、パターンの信頼度を利用する信頼度重み付き事態間共起スコアｓｃｏｒｅ＿ｗの計算方法について、以下で説明する。ｓｃｏｒｅ＿ｗは、事態ペアの頻度の代わりに、事態ペアと共起したパターンの信頼度を用いて事態ペアの頻度に重み付けを行うことにより求められる重み付き頻度を用いて、計算されるスコアである。
【００９１】
具体的には、ｓｃｏｒｅ＿ｗの計算には、パターンｐの補正信頼度ｒ＿ｐｍ（ｐ）、事態ペアｔのパターンｐとの重み付き共起頻度ｆ＿ｗ（ｔ，ｐ）、事態ペアｔの重み付き頻度ｆ＿ｗ（ｔ）、事態ｅの重み付き頻度ｆ＿ｗ（ｅ）、事態ペアｔの重み付き頻度の総和Ｎ＿ｗが用いられる。
【００９２】
上述の各値を計算するための定義式は次の通りである。
【００９３】
まず、補正信頼度ｒ＿ｍ（ｐ）は、−１以上１以下の信頼度の値を有するパターンｐに対し、（式５）及び（式６）のように、０以上の値をとるように補正した信頼度である。
（式５）ｒ＿ｐｍ（ｐ）＝ｒ＿ｐ（ｐ）＋１  （ｒ＿（ｐ）＞０のとき）
（式６）ｒ＿ｐｍ（ｐ）＝０                （ｒ＿（ｐ）≦０のとき）
【００９４】
また、事態ペアｔのパターンｐに対する重み付き共起頻度ｆ＿ｗ（ｔ，ｐ）は、（式７）によって定義される。
（式７）ｆ＿ｗ（ｔ，ｐ）＝ｒ＿ｐｍ（ｐ）×ｆ（ｔ，ｐ）
【００９５】
また、事態ペアｔの重み付き頻度ｆ＿ｗ（ｔ）、事態ｅの重み付き頻度ｆ＿ｗ（ｅ）、事態ペアｔの重み付き頻度の総和Ｎ＿ｗは、それぞれ、（式８）から（式１０）によって定義される。
（式８）ｆ＿ｗ（ｔ）＝Σ＿｛Ｐ中のｐ全体について和をとる｝ｆ＿ｗ（ｔ，ｐ）
（式９）ｆ＿ｗ（ｅ）＝Σ＿｛ｅを含む事態ペアｔ全体について和をとる｝ｆ＿ｗ（ｔ，ｐ）
（式１０）Ｎ＿ｗ＝Σ＿｛すべての事態ペアｔについて和をとる｝ｆ＿ｗ（ｔ）
【００９６】
そして、このように定義した重み付き頻度を用いて、事態ペアｔ＝（ｅ１，ｅ２）の事態ペアスコアｓｃｏｒｅ＿ｗ（ｔ）＝ｓｃｏｒｅ＿ｗ（ｅ１，ｅ２）は、（式１１）のように定義される。
（式１１）ｓｃｏｒｅ＿ｗ（ｅ１，ｅ２）＝Ｎ＿ｗ×ｆ＿ｗ（ｅ１，ｅ２）／（ｆ＿ｗ（ｅ１）×ｆ＿ｗ（ｅ２））
【００９７】
続いて、上述の具体例における信頼度重み付き事態間共起スコアｓｃｏｒｅ＿ｗの計算方法について、図６を用いて説明する。共起計算部３１は、パターン共起情報を有する事態ペア候補の集合Ｃ＿ｔ及び共起パターンの信頼度を用いて、事態ペアのスコアｓｃｏｒｅ＿ｗの計算に必要な情報であるｒ＿ｐｍ、ｆ＿ｗ（ｔ，ｐ）、ｆ＿ｗ（ｔ）、ｆ＿ｗ（ｅ）、Ｎ＿ｗを計算する（図３のステップＳＡ４）。計算結果の例を図６の表に示す。
【００９８】
図５に示す例の場合、各パターンｐの補正信頼度は、上述の（式５）及び（式６）を用いて求めると、以下の値である。
ｒ＿ｐｍ（ｐ１）＝０．３＋１＝１．３
ｒ＿ｐｍ（ｐ２）＝０．４＋１＝１．４
ｒ＿ｐｍ（ｐ３）＝０．１＋１＝１．１
ｒ＿ｐｍ（ｐ４）＝０
【００９９】
また、各事態ペア候補ｔの各パターンｐに対する重み付き共起頻度は、上述の（式７）を用いて求めると、以下の値である。
ｆ＿ｗ（ｔ１，ｐ１）＝ｒ＿ｐｍ（ｐ１）×ｆ（ｔ１，ｐ１）＝１．３×３＝３．９
ｆ＿ｗ（ｔ２，ｐ２）＝ｒ＿ｐｍ（ｐ２）×ｆ（ｔ２，ｐ２）＝１．４×２＝２．８
ｆ＿ｗ（ｔ３，ｐ１）＝ｒ＿ｐｍ（ｐ１）×ｆ（ｔ３，ｐ１）＝１．３×３＝３．９
ｆ＿ｗ（ｔ３，ｐ２）＝ｒ＿ｐｍ（ｐ２）×ｆ（ｔ３，ｐ２）＝１．４×４＝５．６
ｆ＿ｗ（ｔ３，ｐ３）＝ｒ＿ｐｍ（ｐ３）×ｆ（ｔ３，ｐ３）＝１．１×３＝３．３
ｆ＿ｗ（ｔ４，ｐ３）＝ｒ＿ｐｍ（ｐ３）×ｆ（ｔ４，ｐ３）＝１．１×２＝２．２
ｆ＿ｗ（ｔ４，ｐ４）＝ｒ＿ｐｍ（ｐ４）×ｆ（ｔ４，ｐ４）＝０×４＝０
ｆ＿ｗ（ｔ５，ｐ４）＝ｒ＿ｐｍ（ｐ４）×ｆ（ｔ５，ｐ４）＝０×６＝０
【０１００】
各事態ペア候補ｔの重み付き頻度ｆ＿ｗ（ｔ）は、上述の（式８）を用いて求めると、以下の値である。
ｆ＿ｗ（ｔ１）＝ｆ＿ｗ（ｔ１，ｐ１）＝３．９
ｆ＿ｗ（ｔ２）＝ｆ＿ｗ（ｔ２，ｐ２）＝２．８
ｆ＿ｗ（ｔ３）＝ｆ＿ｗ（ｔ３，ｐ１）＋ｆ＿ｗ（ｔ３，ｐ２）＋ｆ＿ｗ（ｔ３，ｐ３）＝３．９＋５．６＋３．３＝１２．８
ｆ＿ｗ（ｔ４）＝ｆ＿ｗ（ｔ４，ｐ３）＋ｆ＿ｗ（ｔ４，ｐ４）＝２．２＋０＝２．２
ｆ＿ｗ（ｔ５）＝ｆ＿ｗ（ｔ５，ｐ４）＝０
【０１０１】
各事態ｅの頻度ｆ＿ｗ（ｅ）は、上述の（式９）を用いて求めると、以下の値である。
ｆ＿ｗ（落とす）＝ｆ＿ｗ（ｔ２）＋ｆ＿ｗ（ｔ４）＝２．８＋２．２＝５
ｆ＿ｗ（失くす）＝ｆ＿ｗ（ｔ１）＋ｆ＿ｗ（ｔ２）＋ｆ＿ｗ（ｔ５）＝３．９＋２．８＋０＝６．７
ｆ＿ｗ（拾う）＝ｆ＿ｗ（ｔ３）＋ｆ＿ｗ（ｔ４）＝１２．８＋２．２＝１５
ｆ＿ｗ（届ける）＝ｆ＿ｗ（ｔ３）＝１２．８
ｆ＿ｗ（買う）＝ｆ＿ｗ（ｔ１）＋ｆ＿ｗ（ｔ５）＝３．９＋０＝３．９
【０１０２】
すべての事態ペアの重み付き頻度の総和Ｎ＿ｗは、上述の（式１０）を用いて求めると、以下の値である。
Ｎ＿ｗ＝ｆ＿ｗ（ｔ１）＋ｆ＿ｗ（ｔ２）＋ｆ＿ｗ（ｔ３）＋ｆ＿ｗ（ｔ４）＋ｆ＿ｗ（ｔ５）＝３．９＋２．８＋１２．８＋２．２＋０＝２１．７
【０１０３】
そして、共起計算部３１は、信頼度重み付き事態間共起スコアｓｃｏｒｅ＿ｗの計算に必要な重み付き頻度の情報を含む、以下の事態ペア候補の集合を出力する。
Ｃ＿ｔ’＝（｛ｔ｜ｔは｛ｔ１，ｔ２，ｔ３，ｔ４，ｔ５｝の要素｝，｛ｆ＿ｗ（ｔ）｜ｔは｛ｔ１，ｔ２，ｔ３，ｔ４，ｔ５｝の要素｝，｛ｆ＿ｗ（ｅ）｜ｅは｛ｔ１，ｔ２，ｔ３，ｔ４，ｔ５｝の要素ｔに含まれる事態｝，Ｎ＿ｗ）
【０１０４】
次に、スコア計算部３２は、重み付き頻度の情報を含む事態ペア候補の集合Ｃ＿ｔ’に基づいて、信頼度重み付き事態間共起スコアｓｃｏｒｅ＿ｗを計算する（図３のステップＳＡ５）。各事態ペア候補ｔのスコアｓｃｏｒｅ＿ｗ（ｔ）は、上述の（式１１）を用いて求めると、以下の値である。
ｓｃｏｒｅ＿ｗ（ｔ１）＝Ｎ＿ｗ×ｆ＿ｗ（ｔ１）／（ｆ＿ｗ（失くす）×ｆ＿ｗ（買う））＝２１．７×３．９／（６．７×３．９）＝３．２４
ｓｃｏｒｅ＿ｗ（ｔ２）＝Ｎ＿ｗ×ｆ＿ｗ（ｔ２）／（ｆ＿ｗ（落とす）×ｆ＿ｗ（失くす））＝２１．７×２．８／（５×６．７）＝１．８１
ｓｃｏｒｅ＿ｗ（ｔ３）＝Ｎ＿ｗ×ｆ＿ｗ（ｔ３）／（ｆ＿ｗ（拾う）×ｆ＿ｗ（届ける））＝２１．７×１２．８／（１５×１２．８）＝１．４５
ｓｃｏｒｅ＿ｗ（ｔ４）＝Ｎ＿ｗ×ｆ＿ｗ（ｔ４）／（ｆ＿ｗ（拾う）×ｆ＿ｗ（落とす））＝２１．７×２．２／（１５×５）＝０．６４
ｓｃｏｒｅ＿ｗ（ｔ５）＝Ｎ＿ｗ×ｆ＿ｗ（ｔ５）／（ｆ＿ｗ（買う）×ｆ＿ｗ（失くす））＝２１．７×０／（３．９×６．７）＝０
【０１０５】
以上の計算結果から、スコア計算部３２は、以下のようなスコアを有する事態ペア候補の集合を出力する。
Ｃ＿ｔｓ＝｛（ｔ，ｓｃｏｒｅ＿ｗ（ｔ））｜ｔは｛ｔ１，ｔ２，ｔ３，ｔ４，ｔ５｝の要素｝
【０１０６】
なお、ｓｃｏｒｅ＿ｗの計算では、事態ペア候補とパターンの共起頻度を、共起したパターンの信頼度が高ければ増やす一方、低ければ減らすことにより、事態ペア候補を構成する事態間の共起度を計算している。よって、ｓｃｏｒｅ＿ｗの計算結果では、信頼度の高いパターンと共起した事態ペア候補のスコアが高くなり、信頼度の低いパターンと共起した事態ペア候補のスコアが低くなる。
【０１０７】
次に、事態ペア選定部４は、ステップＳＡ５までで計算されたスコアを有する事態ペア候補の集合Ｃ＿ｔｓに基づいて、スコアの所定の条件を満たす事態ペア候補を、事態ペアとして選定する（図３のステップＳＡ６）。
【０１０８】
本実施形態では、前記所定の条件は、スコアが１以上という条件である。なお、前記所定の条件は、事態ペアがスコア上位の事態ペアから数えて所定数以内であるなど、他の条件であってもよい。したがって、本実施形態の例では、事態ペア候補ｔ１、ｔ２及びｔ３が事態ペアとして選択される。事態ペア選定部４は、選定した前記事態ペアの集合｛ｔ１、ｔ２、ｔ３｝を出力する。
【０１０９】
以上より、本実施形態の構成によれば、事態ペア候補を抽出するパターンとして、任意のパターンを用いることができるため、係り受け関係以外のパターンに共起する事態ペアを抽出することが可能になる。すなわち、同一文書内に出現する任意の関係を有する事態の組を事態ペア候補として抽出することができる。
【０１１０】
このように、係り受け関係等の強い制約を持たないパターンを用いた場合、事態ペアとして適切ではない事態ペア候補と共起するパターンが多くなり、抽出される事態ペアにノイズが多く含まれる可能性がある。
【０１１１】
これに対し、上述のように、本実施形態では、事態間の共起度、及び、事態ペア候補を抽出するためのパターンの信頼度を用いて、事態ペア候補のスコア計算を行う。これにより、事態ペアを構成する事態間の関連が強いほど事態ペア候補のスコアが高くなる一方、事態間の関連が弱いほど事態ペア候補のスコアが低くなる。また、信頼度の高いパターンと共起した事態ペア候補のスコアが高くなる一方、信頼度の低いパターンと共起した事態ペア候補のスコアは低くなる。
【０１１２】
したがって、本実施形態の構成により、事態間の関連が強く、且つ、信頼度の高いパターンと共起する事態ペアを抽出することができる。すなわち、本実施形態の構成によって、適切な事態ペアをより確実に抽出することができる。
【０１１３】
本発明の実施形態１におけるプログラムは、コンピュータに、図３に示すステップＳＡ１からＳＡ７を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施形態における事態間知識抽出装置及び事態間知識抽出方法を実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）は、事態間知識抽出装置１の事態ペア候補抽出部２、事態ペアスコア計算部３及び事態ペア選定部４として機能し、処理を行う。
【０１１４】
また、本実施形態では、事態ペア候補抽出部２、事態ペアスコア計算部３及び事態ペア選定部４は、コンピュータが有する記憶装置に、これらを構成するデータファイルを格納することによって、又はこのデータファイルが格納された記録媒体をコンピュータと接続された読取装置に搭載することによって実現されている。
【０１１５】
ここで、本実施形態におけるプログラムを実行することによって、事態間知識抽出装置１を実現するコンピュータについて図７を用いて説明する。図７は、本発明の実施形態における事態間知識抽出装置１を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【０１１６】
図７に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。
【０１１７】
ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。
【０１１８】
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
【０１１９】
データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
【０１２０】
また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｆｌａｓｈ（登録商標））及びＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ）等の磁気記憶媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）などの光学記憶媒体が挙げられる。
【０１２１】
また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、汎用または専用の回路（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）、プロセッサ等やこれらの組み合わせによって実現される。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。
【０１２２】
各装置の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
【０１２３】
＜実施形態２＞
図８に、本発明の実施形態２に係る事態間知識抽出装置２００の概略構成をブロック図で示す。この実施形態の事態間知識抽出装置２００は、実施形態１の事態間知識抽出装置１とは異なり、初期の事態ペア（シード事態ペア、相互抽出用事態ペア）を用いてパターン及び事態ペアの抽出を所定の終了条件を満たすまで繰り返し行う、いわゆるブートストラップ法によって、事態ペア候補を抽出するための所定のパターンを抽出する。よって、以下の説明では、事態間知識抽出装置２００において、主に実施形態１の事態間知識抽出装置１と構成が異なる部分について説明し、実施形態１と同様の構成についは同一の符号を付して説明を省略する。
【０１２４】
図８に示すように、本実施形態に係る事態間知識抽出装置２００は、実施形態１と同様の構成を有する事態ペア候補抽出部２、事態ペアスコア計算部３、事態ペア選定部４及び記憶部５に加えて、パターン抽出部２０１（第１パターン抽出部）を備える。
【０１２５】
パターン抽出部２０１は、実施形態１における所定のパターンに相当するパターンを、シード事態ペア、すなわち信頼度を有する事態ペアの入力に基づいて、抽出する。具体的には、パターン抽出部２００は、シード事態ペア入力部２０２と、相互抽出用パターン抽出部２０３（第１相互抽出用パターン抽出部）と、相互抽出用事態ペア抽出部２０４（第１相互抽出用事態ペア抽出部）と、パターン選定部２０５（第１パターン選定部）とを備える。
【０１２６】
シード事態ペア入力部２０２は、信頼度を有する事態ペアの集合が入力されると、該事態ペアの集合を出力する。前記事態ペアの信頼度は、信頼度の高いパターンとの共起しやすさを表す数値であり、値が大きいほど信頼度の高いパターンと共起しやすいことを意味する。前記事態ペアの信頼度の値は、任意の実数値である。
【０１２７】
相互抽出用パターン抽出部２０３は、シード事態ペア入力部２０２から出力された前記事態ペア（相互抽出用事態ペア）の集合に基づいて、パターン候補を抽出するとともに、抽出したパターン候補から該パターン候補の信頼度に応じてパターン（相互抽出用パターン）を選定する。なお、以下の説明において、相互抽出用パターン抽出部２０３における処理の対象であるパターンを相互抽出用パターンと呼び、後述の相互抽出用事態ペア抽出部２０４における処理の対象である事態ペアを相互抽出用事態ペアと呼ぶ。
【０１２８】
相互抽出用パターン抽出部２０３は、相互抽出用パターン候補抽出部２１１と、相互抽出用パターン信頼度計算部２１２と、相互抽出用パターン選定部２１３とを備える。
【０１２９】
相互抽出用パターン候補抽出部２１１には、テキスト集合（テキスト情報）、及びシード事態ペア入力部２０２から出力された信頼度を有する事態ペアの集合が入力される。相互抽出用パターン候補抽出部２１１は、前記テキスト集合中のいずれかのテキスト中で前記事態ペア集合中のいずれかの事態ペアと共起するパターン候補を抽出する。そして、相互抽出用パターン候補抽出部２１１は、共起した事態ペアの情報（事態ペア共起情報）を有する前記パターン候補の集合を出力する。
【０１３０】
前記事態ペア共起情報としては、たとえば、パターン候補と事態ペアとが何回共起したかという共起回数がある。なお、前記事態ペアの集合として、実施の形態１における事態間知識抽出装置１で得られた事態ペアの集合を用いてもよい。この場合には、事態ペアのスコアが信頼度に相当する。
【０１３１】
相互抽出用パターン信頼度計算部２１２には、相互抽出用パターン候補抽出部２１１から出力された事態ペア共起情報を有するパターン候補の集合が入力される。相互抽出用パターン信頼度計算部２１２は、事態ペア共起情報及び共起した事態ペアの信頼度に基づいて前記パターン候補の信頼度を計算する。そして、相互抽出用パターン信頼度計算部２１２は、信頼度を有するパターン候補の集合を出力する。
【０１３２】
前記パターン候補の信頼度は、例えば、パターン候補と、該パターン候補と共起した事態ペアとの共起度に対して、該事態ペアの信頼度によって重み付けをした値を、共起した事態ペア全体について合計することにより求められる。
【０１３３】
相互抽出用パターン選定部２１３には、相互抽出用パターン信頼度計算部２１２から出力された信頼度を有するパターン候補の集合が入力される。相互抽出用パターン選定部２１３は、各パターン候補を採用するか否かを選定するとともに、選定したパターン（相互抽出用パターン）の集合を出力する。パターン候補の選定方法としては、例えば、信頼度が上位のパターン候補を選定する方法がある。
【０１３４】
相互抽出用事態ペア抽出部２０４は、相互抽出用パターン抽出部２０３によって抽出されたパターン（相互抽出用パターン）に共起する事態ペア候補を抽出するとともに、抽出した事態ペア候補から、該事態ペア候補の信頼度に応じて事態ペア（相互抽出用事態ペア）を選定する。具体的には、相互抽出用事態ペア抽出部２０３は、相互抽出用事態ペア候補抽出部２２１と、相互抽出用事態ペア信頼度計算部２２２と、相互抽出用事態ペア選定部２２３とを備える。
【０１３５】
相互抽出用事態ペア候補抽出部２２１には、テキスト集合、及び相互抽出用パターン抽出部２０３で抽出された信頼度を有するパターンの集合が入力される。相互抽出用事態ペア候補抽出部２２１は、前記テキスト集合中のいずれかのテキスト中で前記パターン集合中のいずれかのパターンと共起する事態ペア候補を抽出する。そして、相互抽出用事態ペア候補抽出部２２１は、共起したパターンの情報（パターン共起情報）を含む前記事態ペア候補の集合を出力する。
【０１３６】
相互抽出用事態ペア信頼度計算部２２２には、相互抽出用事態ペア候補抽出部２２１から出力されたパターン共起情報を有する事態ペア候補が入力される。相互抽出用事態ペア信頼度計算部２２２は、パターン共起情報および共起したパターンの信頼度に基づいて前記事態ペア候補の信頼度を計算する。そして、相互抽出用事態ペア信頼度計算部２２２は、信頼度を有する事態ペア候補の集合を出力する。
【０１３７】
前記事態ペアの信頼度は、例えば、事態ペアと、該事態ペアと共起したパターンとの共起度に対して、該パターンの信頼度によって重み付けをした値を、共起したパターン全体について合計することにより求められる。
【０１３８】
相互抽出用事態ペア選定部２２３には、相互抽出用事態ペア信頼度計算部２２２から出力された信頼度を有する事態ペア候補の集合が入力される。相互抽出用事態ペア選定部２２３は、各事態ペア候補を採用するか否かを判定することにより、事態ペア（相互抽出用事態ペア）を選定し、その集合を出力する。相互抽出用事態ペア候補における事態ペアの選定方法としては、例えば、信頼度が上位の事態ペア候補を選定する方法がある。
【０１３９】
パターン選定部２０５は、ブートストラップの終了条件を満たしているかどうかを判定し、終了条件を満たしていると判定した場合に、相互抽出用パターン抽出部２０３によって抽出された相互抽出用パターンを、実施形態１における所定のパターンとして、事態ペア候補抽出部２に出力する。ブートストラップの終了条件は、例えば、パターンの抽出処理を繰り返した回数が一定値に達した場合や、所定数以上のパターンを抽出できた場合などである。
【０１４０】
なお、パターン抽出部２０１は、パターン選定部２０５によって、ブートストラップの終了条件を満たしていないと判定された場合には、相互抽出用パターン抽出部２０３及び相互抽出用事態ペア抽出部２０４によるパターンの抽出処理を繰り返す。
【０１４１】
パターン抽出部２０１において、シード事態ペア入力部２０２、相互抽出用パターン候補抽出部２１１、相互抽出用パターン信頼度計算部２１２、相互抽出用パターン選定部２１３、相互抽出用事態ペア候補抽出部２２１、相互抽出用事態ペア信頼度計算部２２２、相互抽出用事態ペア選定部２２３及びパターン選定部２０５から、それぞれ出力される情報は、記憶部５に記憶される。パターン抽出部２０１で処理を行う場合には、パターン抽出部２０１が、都度、記憶部５から必要な情報を読み出す。
【０１４２】
次に、本発明の実施形態２に係る事態間知識抽出装置２００の動作について図９を用いて説明する。図９は、事態間知識抽出装置２００の動作を示すフロー図である。以下の説明において、図８を適宜、参酌する。また、本実施形態では、事態間知識抽出装置２００を動作させることによって、事態間知識抽出方法が実施される。よって、本実施形態における事態間知識抽出方法の説明は、以下の事態間知識抽出装置２００の動作説明に代える。
【０１４３】
まず、図９のフローがスタートすると、シード事態ペア入力部２０２は、信頼度を有する事態ペアの集合の入力を外部入力装置から受け付けて、前記事態ペアの集合を出力する（ステップＳＢ１）。なお、ステップＳＢ１の処理は、信頼度を有しない事態ペアの集合を受け付けた後、前記事態ペアに信頼度を付与し、その事態ペアの集合を出力してもよい。
【０１４４】
相互抽出用パターン候補抽出部２１１には、外部入力装置からテキスト集合が入力されるとともに、ステップＳＢ１においてシード事態ペア入力部２０２から出力された信頼度を有する事態ペア（相互抽出用事態ペア）の集合が入力される（ステップＳＢ２）。
【０１４５】
次に、相互抽出用パターン候補抽出部２１１は、前記テキスト集合中のいずれかのテキスト中で前記事態ペア集合中のいずれかの事態ペアと共起するパターン候補を抽出する。そして、相互抽出用パターン候補抽出部２１１は、共起した事態ペアの情報（事態ペア共起情報）を有する前記パターン候補の集合を出力する（ステップＳＢ３）。
【０１４６】
相互抽出用パターン信頼度計算部２１２には、ステップＳＢ３において相互抽出用パターン候補抽出部２１１から出力された事態ペア共起情報を有するパターン候補の集合が入力される。相互抽出用パターン信頼度計算部２１２は、事態ペア共起情報及び共起した事態ペアの信頼度に基づいて、各パターン候補の信頼度を計算する（ステップＳＢ４）。そして、相互抽出用パターン信頼度計算部２１２は、信頼度を有するパターン候補の集合を出力する。
【０１４７】
相互抽出用パターン選定部２１３には、ステップＳＢ４において相互抽出用パターン信頼度計算部２１２から出力された信頼度を有するパターン候補の集合が入力される。相互抽出用パターン選定部２１３は、各パターン候補を採用するか否かを判定することによって、パターン（相互抽出用パターン）の集合を選定し、その集合を出力する（ステップＳＢ５）。
【０１４８】
次に、パターン選定部２０５は、ブートストラップの終了条件を満たすか否かを判定し、終了条件を満たさない場合（ＮＯの場合）は続くステップＳＢ７に進む一方、終了条件を満たす場合（ＹＥＳの場合）はステップＳＢ１０に進む（ステップＳＢ６）。
【０１４９】
ブートストラップの終了条件としては、たとえば、ステップＳＢ３からＳＢ５のパターンの抽出処理を繰り返した回数が一定値に達した場合や、所定数以上のパターンを抽出できた場合などである。
【０１５０】
なお、本実施形態では、ステップＳＢ６でブートストラップの終了条件を満たしているかどうかの判定を行っている。しかしながら、この限りではなく、ステップＳＢ６の処理を行わずに、後述のステップＳＢ７からＳＢ９の処理が終わった後に、ブートストラップの終了を判定してもよい。また、ステップＳＢ５の後に、直接、ステップＳＢ１０に進んでもよい。
【０１５１】
相互抽出用事態ペア候補抽出部２２１には、テキスト集合、及び相互抽出用パターン抽出部２０３によって抽出された信頼を有するパターン（相互抽出用パターン）の集合が入力される。相互抽出用事態ペア候補抽出部２２１は、前記テキスト集合中のいずれかのテキスト中で前記パターン集合中のいずれかのパターンと共起する事態ペア候補を抽出し、共起したパターンの情報を含む事態ペア候補の集合を出力する（ステップＳＢ７）。
【０１５２】
相互抽出用事態ペア信頼度計算部２２２には、ステップＳＢ７において相互抽出用事態ペア候補抽出部２２１から出力されたパターン共起情報を有する事態ペア候補が入力される。相互抽出用事態ペア信頼度計算部２２２は、パターン共起情報および共起したパターンの信頼度に基づいて各事態ペア候補の信頼度を計算し、信頼度を有する事態ペアの集合を出力する（ステップＳＢ８）。
【０１５３】
相互抽出用事態ペア判定部２２３には、ステップＳＢ８において相互抽出用事態ペア信頼度計算部２２２から出力された信頼度を有する事態ペア候補の集合が入力される。相互抽出用事態ペア判定部２２３は、各事態ペア候補を採用するか否かをそれぞれ判定することによって、信頼度を有する事態ペア（相互抽出用事態ペア）の集合を選定し、その集合を出力する（ステップＳＢ９）。その後、ステップＳＢ３に進んで、再びパターンの抽出処理を行う。
【０１５４】
ステップＳＢ６においてＹＥＳの場合（ブートストラップの終了条件を満たしている場合）に進むステップＳＢ１０では、事態ペア候補抽出部２に、相互抽出用事態ペア判定部２２３から出力されたパターンが、所定のパターンとして入力される。これにより、事態ペア候補抽出部２、事態ペアスコア計算部３及び事態ペア選定部４が、図３に示すフローにおけるステップＳＡ１〜ＳＡ７の処理を行う。ステップＳＢ１０についての説明は、省略する。
【０１５５】
ステップＳＢ１０の処理の後、このフローを終了する。
【０１５６】
ここで、テキスト集合から、事態ペアに基づいてパターン候補を抽出するとともに、該パターン候補から、該パターン候補の信頼度に応じて所定のパターンを選定するステップＳＢ１からＳＢ９が、第１パターン抽出ステップに対応する。
【０１５７】
また、前記事態ペアと共起する前記パターン候補を抽出し、該パターン候補から、該パターン候補の信頼度に応じてパターンを選定するステップＳＢ３からＳＢ５が第１相互抽出用パターン抽出ステップに対応する。
【０１５８】
さらに、前記パターンと共起する事態ペア候補を抽出し、該事態ペア候補から選定した事態ペアを前記事態ペアとするステップＳＢ７からＳＢ９が第１相互抽出用事態ペア抽出ステップに対応する。
【０１５９】
また、所定の終了条件を満たすまで、相互抽出用パターン抽出部２０３及び相互抽出用事態ペア抽出部２０４の動作を繰り返して、前記所定の終了条件を満たした場合に、その時点における前記パターンを前記所定のパターンとして選定するステップＳＢ６が、第１パターン選定ステップに対応する。
【０１６０】
次に、図１０の例、図８に示す全体構成及び図９に示すフローを用いて、事態間知識抽出装置２００の動作の具体的な例を説明する。図１０は、実施形態１の具体例で用いた事態表現及びパターンと同様のものを用いて、前後関係を有する事態ペアが抽出される例を示す。
【０１６１】
シード事態ペア入力部２０２には、信頼度を有する事態ペアの集合Ｓ０が入力される（図９のステップＳＢ１）。ここで、事態ペアの集合Ｓ０は、以下の式によって表現される。
Ｓ０＝｛ｔ３，ｔ１０，ｔ１１，ｔ１２｝
【０１６２】
事態ペアｔ３，ｔ１０，ｔ１１，ｔ１２は、例えば、以下のような事態の組み合わせとする。
ｔ３＝（拾う，届ける）
ｔ１０＝（走る，疲れる）
ｔ１１＝（疲れる，休む）
ｔ１２＝（運動する，休む）
【０１６３】
また、各シード事態ペアｔの信頼度ｒ＿ｔ（ｔ）は、１．０とする。つまり、各シード事態ペアｔの信頼度ｒ＿ｔ（ｔ）を式で表現すると下式のとおりである。
ｒ＿ｔ（ｔ３）＝ｒ＿ｔ（ｔ１０）＝ｒ＿ｔ（ｔ１１）＝ｒ＿ｔ（ｔ１２）＝１．０
【０１６４】
次に、相互抽出用パターン候補抽出部２１１には、テキスト集合Ｉが入力される（図９のステップＳＢ２）。ここで、テキスト集合Ｉは、例えば、以下の式によって表現される。
Ｉ＝｛Ｔ１，Ｔ１０，Ｔ１１，Ｔ１２，Ｔ１３，Ｔ１４，Ｔ１５，Ｔ１６，Ｔ１７，Ｔ１８，…｝
【０１６５】
テキスト集合Ｉの各テキストは、例えば、以下の内容とする。
Ｔ１＝拾った後にすぐに届けた
Ｔ１０＝走ったので疲れた
Ｔ１１＝財布を拾ったので届けた
Ｔ１２＝疲れたので休みたい
Ｔ１３＝運動するより休みたい
Ｔ１４＝故障したので修理した
Ｔ１５＝食べた後にすぐ寝た
Ｔ１６＝お金を拾ったので届けることにした
Ｔ１７＝食べたので休むことにした
Ｔ１８＝故障したので修理することにした
【０１６６】
相互抽出用パターン候補抽出部２１１には、テキスト集合Ｉだけでなく、シード事態ペア入力部２０２から出力された信頼度を有する事態ペア（相互抽出用事態ペア）の集合Ｓ０も入力される。相互抽出用パターン候補抽出部２１１は、事態ペア集合Ｓ０中の事態ペアと共起するパターン候補をテキスト集合Ｉから抽出する。
【０１６７】
相互抽出用パターン候補抽出部２１１が各事態ペアと各テキストとの照合を行うと、図１０に示す例では、ｔ３とＴ１１との照合及びｔ１０とＴ１０との照合によりパターン候補ｐ２が抽出され、ｔ３とＴ１との照合によりパターン候補ｐ３が抽出され、ｔ１１とＴ１２との照合によりパターン候補ｐ１０が抽出され、ｔ１２とＴ１３との照合によりパターン候補ｐ１１が抽出される。ｐ２、ｐ３、ｐ１０及びｐ１１は、図１０に示すパターンである。以下の説明では、その他に抽出されたパターンはなかったものとする。
【０１６８】
相互抽出用パターン候補抽出部２１１がテキスト集合Ｉと事態ペア集合Ｓ０とを照合した結果、例えば、パターン候補ｐ２が、事態ペアｔ３と２回、事態ペアｔ１０と１回、共起したとする。このとき、パターン候補ｐ２が各事態ペアと共起した回数の情報（事態ペア共起情報）は下式によって表される。
ｃｏｕｎｔｓ（ｐ２）＝｛（ｔ３，２），（ｔ１０，１）｝
【０１６９】
Ｐ２以外のパターン候補についても同様に事態ペア共起情報が得られる。これにより、相互抽出用パターン候補抽出部２１１は、下式のような事態ペア共起情報を有するパターン候補の集合を出力する（ステップＳＢ３）。
Ｃ＿ｐ１＝｛（ｐ，ｃｏｕｎｔｓ（ｐ））｜ｐは｛ｐ２，ｐ３，ｐ１０，ｐ１１｝の要素｝
【０１７０】
相互抽出用パターン信頼度計算部２１２には、相互抽出用パターン候補抽出部２１１から出力された事態ペア共起情報を有するパターン候補の集合Ｃ＿ｐ１が入力される。相互抽出用パターン信頼度計算部２１２は、事態ペア共起情報および共起した事態ペアの信頼度に基づいて各パターン候補の信頼度ｒ＿ｐを計算する。
【０１７１】
ここでは、パターンの信頼度ｒ＿ｐの算出方法は、パターンと事態ペアとの間のＰＭＩを、パターンと共起した事態ペア全体について重み付けを行い、その和を求める非特許文献２と同様の方法を用いる。つまり、パターンｐの信頼度ｒ＿ｐ（ｐ）は、事態ペアｔの信頼度ｒ＿ｔ（ｔ）を用いて、以下の式によって表される。
（式２０）ｒ＿ｐ（ｐ）＝（１／Ｚ＿ｐ）×Σ＿｛ｐと共起した事態ペアｔ全体について和をとる｝（ＰＭＩ（ｐ，ｔ）×ｒ＿ｔ（ｔ））
【０１７２】
ただし、ＰＭＩ（ｐ，ｔ）は、以下の式によって定義されるパターンｐと事態ペアｔのＰＭＩである。Ｎは、すべてのパターンとすべての事態ペアとの共起回数の総和、ｆ（ｐ，ｔ）は、パターンｐと事態ペアｔとの共起回数（共起頻度）、ｆ（ｐ）はパターンｐの出現回数（頻度）、ｆ（ｔ）は事態ペアｔの出現回数（頻度）である。
（式２１）ＰＭＩ（ｐ，ｔ）＝ｌｏｇ（Ｎ×ｆ（ｐ，ｔ）／（ｆ（ｐ）×ｆ（ｔ）））
【０１７３】
また、Ｚ＿ｐは、抽出されたパターン候補の中で、信頼度の絶対値が最大であるものの信頼度の絶対値を表す値であり、下式で定義される。
Ｚ＿ｐ＝ｍａｘ｛｜ｒ＿ｐ（ｐ）｜｜ｐは抽出されたパターン候補｝
【０１７４】
上述の（式２０）を用いて計算した結果、共起情報を有するパターン候補の集合Ｃ＿ｐ中のパターン候補の信頼度は、以下の値になったと仮定する。
ｒ＿ｐ（ｐ２）＝０．３
ｒ＿ｐ（ｐ３）＝０．０５
ｒ＿ｐ（ｐ１０）＝０．１
ｒ＿ｐ（ｐ１１）＝−０．３
【０１７５】
このとき、相互抽出用パターン信頼度計算部２１２は、以下のような信頼度を有するパターン候補の集合を出力する（ステップＳＢ４）。
Ｃ＿ｐｒ１＝｛（ｐ，ｒ＿ｐ（ｐ）｜ｐは｛ｐ２，ｐ３，ｐ１０，ｐ１１｝の要素｝
【０１７６】
相互抽出用パターン選定部２１３には、信頼度を有するパターン候補の集合Ｃ＿ｐｒが入力される。相互抽出用パターン選定部２１３は、各パターン候補を採用するか否かを判定することによって、パターンを選定する。この例では、相互抽出用パターンの選定方法として、信頼度が上位のパターン候補を４個選択する方法を用いる。
【０１７７】
図１０の例では、抽出されたパターン候補ｐ２、ｐ３、ｐ１０、ｐ１１の中から信頼度が上位４位以内のパターンを選択すると、ｐ２、ｐ３、ｐ１０、ｐ１１が選択される。よって、相互抽出用パターン選定部２１３は、以下のような信頼度を有するパターン（相互抽出用パターン）の集合を出力する（ステップＳＢ５）。
Ｐ１＝｛（ｐ，ｒ＿ｐ（ｐ）｜ｐは｛ｐ２、ｐ３、ｐ１０、ｐ１１｝の要素）
【０１７８】
次に、パターン選定部２０５は、ブートストラップの終了条件を満たすか否かを判定する。この例では、ブートストラップの終了条件として、パターン抽出の処理を繰り返した回数が２回に到達することを終了条件とする。現時点では、パターン抽出を繰り返した回数は１回であるため、前記終了条件を満たしていない。よって、図９に示すフローにおいて、ステップＳＢ７に進む（ステップＳＢ６）。
【０１７９】
相互抽出用事態ペア候補抽出部２２１には、テキスト集合Ｉ及び相互抽出用パターン選定部２１３から出力された信頼度を有するパターン（相互抽出用パターン）の集合Ｐ１が入力される。相互抽出用事態ペア候補抽出部２２１は、テキスト集合Ｉ中のテキストから、パターン集合Ｐ１中のパターンと共起する事態ペア候補を抽出する。
【０１８０】
図１０の例では、各パターンと各テキストとの照合を行うと、ｐ２とＴ１０との照合により事態ペア候補ｔ１０＝（走る，疲れる）が抽出され、ｐ２とＴ１１との照合及びｐ３とＴ１との照合によりｔ３＝（拾う，届ける）が抽出され、ｐ３とＴ１５との照合によりｔ１３＝（食べる，寝る）が抽出され、ｐ２とＴ１４との照合によりｔ１４＝（故障する，修理する）が抽出され，ｐ１０とＴ１２との照合によりｔ１１＝（疲れる，休む）が抽出され、ｐ１１とＴ１３との照合によりｔ１２＝（運動する，休む）が抽出される。
【０１８１】
つまり、シード事態ペアとして最初に入力された事態ペアに加えて、以下の事態ペアが事態ペア候補として抽出される。なお、その他のテキストとパターンとの照合で新たに抽出された事態ペアはないものとする。
ｔ１３＝（食べる，寝る）
ｔ１４＝（故障する，修理する）
【０１８２】
相互抽出用事態ペア候補抽出部２２１は、以下のような、共起したパターンの情報を有する事態ペア候補の集合を出力する（ステップＳＢ７）。なお、ｃｏｕｎｔｓ（ｔ）は、実施形態１と同様とする。
Ｃ＿ｔ１＝｛（ｔ，ｃｏｕｎｔｓ（ｔ））｜ｔは｛ｔ３，ｔ１０，ｔ１１，ｔ１２，ｔ１３，ｔ１４｝の要素｝
【０１８３】
相互抽出用事態ペア信頼度計算部２２２には、相互抽出用事態ペア候補抽出部２２１から出力されたパターン共起情報を有する事態ペア候補の集合Ｃ＿ｔ１が入力される。相互抽出用事態ペア信頼度計算部２２２は、Ｃ＿ｔ１中の各事態ペア候補の信頼度を計算する。
【０１８４】
この例では、事態ペアの信頼度として、事態ペアとパターンとの間のＰＭＩを、事態ペアと共起したパターン全体について重み付けを行い、その和を求める非特許文献２と同様の方法を用いる。つまり、事態ペアｔの信頼度ｒ＿ｔ（ｔ）は、パターンｐの信頼度ｒ＿ｐ（ｐ）を用いて以下の式によって計算される。
（式２２）ｒ＿ｔ（ｔ）＝（１／Ｚ＿ｔ）×Σ＿｛ｔと共起したパターンｐ全体について和をとる｝（ＰＭＩ（ｐ，ｔ）×ｒ＿ｐ（ｐ））
【０１８５】
ただし、Ｚ＿ｔは、以下の式によって表される値であり、抽出されたパターン候補の中で、信頼度の絶対値が最大であるものの信頼度の絶対値を表す。
Ｚ＿ｔ＝ｍａｘ｛｜ｒ＿ｔ（ｔ）｜｜ｔは抽出された事態ペア候補｝
【０１８６】
なお、ステップＳＢ２で入力されたシード事態ペア集合Ｓ０に含まれる事態ペアと同一の事態ペア候補については、上述の（式２２）を用いて信頼度を計算した後、信頼度の値を１．０に更新するものとする。
【０１８７】
上述の（式２０）を用いて計算するとともに、シード事態ペアの信頼度を更新した結果、各事態ペア候補の信頼度は、以下の値になったと仮定する。
ｒ＿ｔ（ｔ３）＝１．０
ｒ＿ｔ（ｔ１０）＝１．０
ｒ＿ｔ（ｔ１１）＝１．０
ｒ＿ｔ（ｔ１２）＝１．０
ｒ＿ｔ（ｔ１３）＝０．２
ｒ＿ｔ（ｔ１４）＝０．３
【０１８８】
このとき、相互抽出用事態ペア信頼度計算部２２２は、以下のような信頼度を有する事態ペア候補の集合を出力する（ステップＳＢ８）。
Ｃ＿ｔｒ１＝｛（ｔ，ｒ＿ｔ（ｔ）｜ｔは｛ｔ３，ｔ１０，ｔ１１，ｔ１２，ｔ１３，ｔ１４｝の要素｝
【０１８９】
相互抽出用事態ペア選定部２２３には、相互抽出用事態ペア信頼度計算部２２２から出力された信頼度を有する事態ペア候補の集合Ｃ＿ｔｒ１が入力される。相互抽出用事態ペア選定部２２３は、各事態ペア候補を採用するか否かを判定することにより、事態ペアを選定する。この例では、事態ペア候補の選定方法として、シード事態ペア及びシード事態ペア以外で信頼度が上位の事態ペア候補４個を選択する方法を用いる。図１０の例では、この方法により、ｔ３、ｔ１０、ｔ１１、ｔ１２、ｔ１３、ｔ１４が選択されるため、相互抽出用事態ペア選定部２２３は、以下のような信頼度を有する事態ペア（相互抽出用事態ペア）の集合を出力する（ステップＳＢ９）。
Ｓ１＝｛（ｔ，ｒ＿ｔ（ｔ）｜ｔは｛ｔ３、ｔ１０、ｔ１１、ｔ１２、ｔ１３、ｔ１４｝の要素）
【０１９０】
次に、図９に示すフローにおいてステップＳＢ３に進むことにより、相互抽出用パターン候補抽出部２１１は、相互抽出用事態ペア選定部２２３から出力された事態ペアの集合Ｓ１中の事態ペアと共起するパターン候補をテキスト集合Ｉから抽出する。図１０の例では、各事態ペアと各テキストとの照合を行うと、１回目のパターン抽出の処理において抽出されたパターンに加え、ｔ３とＴ１６との照合及びｔ１３とＴ１７との照合及びｔ１４とＴ１８との照合によりパターン候補ｐ１が抽出される。ここで、ｐ１は、図１０に示されるパターンである。なお、その他のテキストと事態ペアとの照合で新たに抽出されたパターンはないものとする。
【０１９１】
これにより、相互抽出用パターン候補抽出部２１１は、以下のような、共起した事態ペアの情報を含むパターン候補の集合を出力する（ステップＳＢ３）。
Ｃ＿ｐ２＝｛（ｐ，ｃｏｕｎｔｓ（ｐ））｜ｐは｛ｐ１，ｐ２，ｐ３，ｐ１０，ｐ１１｝の要素｝
【０１９２】
次に、相互抽出用パターン信頼度計算部２１２は、相互抽出用パターン候補抽出部２１１から出力された共起情報を有するパターン候補の集合Ｃ＿ｐ２中の各パターンの信頼度ｒ＿ｐを計算する。上述の（式２０）による計算の結果、各パターンの信頼度は、以下の値になったと仮定する。
ｒ＿ｐ（ｐ１）＝０．３
ｒ＿ｐ（ｐ２）＝０．４
ｒ＿ｐ（ｐ３）＝０．１
ｒ＿ｐ（ｐ１０）＝０．１
ｒ＿ｐ（ｐ１１）＝−０．３
【０１９３】
よって、相互抽出用パターン信頼度計算部２１２は、以下のような、信頼度を有するパターン候補の集合を出力する（ステップＳＢ４）。
Ｃ＿ｐｒ２＝｛（ｐ，ｒ＿ｐ（ｐ）｜ｐは｛ｐ１，ｐ２，ｐ３，ｐ１０，ｐ１１｝の要素｝
【０１９４】
次に、相互抽出用パターン選定部２１３には、相互抽出用パターン信頼度計算部２１２から出力された信頼度を有するパターン候補の集合Ｃ＿ｐｒ２が入力される。相互抽出用パターン選定部２１３は、Ｃ＿ｐｒ２中のパターン候補から信頼度が上位４位以内のパターンを選択する。図１０の例では、ｐ１、ｐ２、ｐ３、ｐ１０が選択される。
【０１９５】
相互抽出用パターン選定部２１３は、以下のようなパターン集合を出力する（ステップＳＢ５）。
Ｐ２＝｛（ｐ，ｒ＿ｐ（ｐ）｜ｐは｛ｐ１，ｐ２，ｐ３，ｐ１０｝の要素）
【０１９６】
次に、パターン選定部２０５は、ブートストラップの終了条件を満たすか否かを判定する。パターン抽出の処理を繰り返した回数が２回に到達したため、終了条件を満たしている。よって、図９に示すフローにおいて、ステップＳＢ１０に進む（ステップＳＢ７）。なお、ステップＳＢ１０の処理は、相互抽出用パターン選定部２１３から出力されたパターン集合を所定のパターンとして用いる点以外は、実施例１と同様のため、説明を省略する。
【０１９７】
以上より、この実施形態によれば、事態間知識抽出装置２００に対して、関係を有する既知の事態ペアであり且つ信頼度を有する事態ペア（シード事態ペア）の集合を入力する。そして、その事態ペアと共起するパターン候補のうち、パターン信頼度に基づいてパターンを選定した後、該パターンと共起する事態ペアから事態ペアを選定する。その後、該事態ペアと共起するパターン候補から、パターン信頼度に基づいてパターンを選定する。この実施形態では、このような事態ペア及びパターンの抽出・選定を、ブートストラップの終了条件を満たすまで繰り返す。
【０１９８】
本実施形態では、上述のように、事態ペア及びパターンの抽出・選定を繰り返すことにより、信頼度の高いパターンを自動的に抽出することができる。すなわち、シード事態ペアを事態間知識抽出装置２００に入力することにより、前記シード事態ペアに基づいて、信頼度の高いパターンの集合を自動的に得られる。
【０１９９】
なお、コンピュータのＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）が、事態間知識抽出装置２００のパターン抽出部２０１として機能し、処理を行う点以外は、本実施形態におけるプログラムは、実施形態１に記載のプログラムと同様なので、詳しい説明を省略する。この場合、パターン抽出部２０１は、コンピュータが有する記憶装置に、これらを構成するデータファイルを格納することによって、又はこのデータファイルが格納された記録媒体をコンピュータと接続された読取装置に搭載することによって実現されている。
【０２００】
＜実施形態３＞
図１１に、本発明の実施形態３に係る事態間知識抽出装置３００の概略構成をブロック図で示す。この実施形態の事態間知識抽出装置３００は、実施形態２の事態間知識抽出装置２００とは異なり、初期のパターン（シードパターン、相互抽出用パターン）を与えることにより、該パターンと共起する事態ペアを抽出して、該事態ペアに共起するパターン候補からパターンを抽出する。よって、以下の説明では、事態間知識抽出装置３００において、主に実施形態２の事態間知識抽出装置２００と構成が異なる部分について説明し、実施形態２と同様の構成についは同一の符号を付して説明を省略する。
【０２０１】
図１１に示すように、本実施形態に係る事態間知識抽出装置３００は、実施形態１と同様の構成を有する事態ペア候補抽出部２、事態ペアスコア計算部３、事態ペア選定部４及び記憶部５に加えて、パターン抽出部３０１（第２パターン抽出部）を備える。
【０２０２】
パターン抽出部３０１は、実施形態２に係る事態間知識抽出装置２００とそれぞれ同様の構成を有する、相互抽出用事態ペア抽出部２０４（第２相互抽出用事態ペア抽出部）、相互抽出用パターン抽出部２０３（第２相互抽出用パターン抽出部）及びパターン選定部２０５（第２パターン選定部）を備える。本実施形態のパターン抽出部３０１は、実施形態２におけるシード事態ペア入力部２０２の代わりに、シードパターン入力部３０２を備える。すなわち、パターン抽出部３０１は、パターンが入力される点で、実施形態２のパターン抽出部２０１と異なる。
【０２０３】
なお、以下の説明において、相互抽出用パターン抽出部２０３における処理の対象であるパターンを相互抽出用パターンと呼び、相互抽出用事態ペア抽出部２０４における処理の対象である事態ペアを相互抽出用事態ペアと呼ぶ。
【０２０４】
シードパターン入力部３０２は、信頼度を有するパターンの集合が入力されると、該パターンを出力する。
【０２０５】
相互抽出用事態ペア抽出部２０４は、シートパターン入力部３０２から出力された信頼度を有するパターン（相互抽出用パターン）に基づいて、事態ペア候補を抽出する。また、相互抽出用事態ペア抽出部２０４は、抽出した事態ペア候補から該事態ペア候補の信頼度に応じて事態ペア（相互抽出用事態ペア）を選定して、出力する。
【０２０６】
相互抽出用パターン抽出部２０３は、相互抽出用事態ペア抽出部２０４から出力された事態ペア（相互抽出用事態ペア）に基づいて、パターン候補を抽出する。また、相互抽出用パターン抽出部２０３は、抽出したパターン候補から該パターン候補の信頼度に応じてパターンを選定して、出力する。
【０２０７】
パターン選定部２０５は、ブートストラップの終了条件を満たしているかどうかを判定し、終了条件を満たしていると判定された場合に、相互抽出用パターン抽出部２０３によって抽出されたパターンを、実施形態１における所定のパターンとして、事態ペア候補抽出部２に出力する。ブートストラップの終了条件は、例えば、パターンの抽出処理を繰り返した回数が一定値に達した場合や、所定数以上のパターンを抽出できた場合などである。
【０２０８】
なお、相互抽出用事態ペア抽出部２０４、相互抽出用パターン抽出部２０３及びパターン選定部２０５の構成は、実施形態２の構成と同様なので、詳しい説明を省略する。
【０２０９】
次に、本発明の実施形態３に係る事態間知識抽出装置３００の動作について図１２を用いて説明する。図１２は、事態間知識抽出装置３００の動作を示すフロー図である。以下の説明において、図１１を適宜、参酌する。また、本実施形態では、事態間知識抽出装置３００を動作させることによって、事態間知識抽出方法が実施される。よって、本実施形態における事態間知識抽出方法の説明は、以下の事態間知識抽出装置３００の動作説明に代える。
【０２１０】
まず、図１２のフローがスタートすると、シードパターン入力部３０１は、信頼度を有するパターンの集合の入力を外部入力装置から受け付け、該パターンの集合を出力する（ステップＳＣ１）。なお、ステップＳＣ１の処理は、信頼度を有しないパターンの集合を受け付けた後、前記パターンに信頼度を付与し、そのパターンの集合を出力してもよい。
【０２１１】
次に、相互抽出用事態ペア抽出部２０４の相互抽出用事態ペア候補抽出部２２１には、外部入力装置からテキスト集合が入力されるとともに、ステップＳＣ１においてシードパターン入力部３０１から出力された信頼度を有するパターン（相互抽出用パターン）の集合が入力される（ステップＳＣ２）。
【０２１２】
相互抽出用事態ペア候補抽出部２２１では、実施形態２の構成と同様、パターンに共起する事態ペア候補を抽出する。すなわち、相互抽出用事態ペア抽出部２０４は、実施形態２の図９に示すフローにおけるステップＳＢ７からＳＢ９と同様の処理を行う（ステップＳＣ３）。
【０２１３】
実施形態２と同様の方法によって、相互抽出用事態ペア抽出部２０４から出力された事態ペア（相互抽出用事態ペア）は、相互抽出用パターン抽出部２０３に入力される。相互抽出用パターン抽出部２０３は、実施形態２の図９に示すフローにおけるステップＳＢ３からＳＢ５と同様の処理を行う（ステップＳＣ４）。
【０２１４】
続いて、パターン選定部２０５は、ブートストラップの終了条件を満たすか否かを判定し、終了条件を満たさない場合（ＮＯの場合）にはステップＳＣ３に進んで、再度、抽出用事態ペアの選定を行う一方、終了条件を満たす場合（ＹＥＳの場合）にはステップＳＣ６に進む（ステップＳＣ５）。ブートストラップの終了条件としては、たとえば、ステップＳＣ４のパターン抽出の処理を繰り返した回数が一定値に到達した場合や、所定数以上の相互抽出用パターンを抽出できた場合などである。
【０２１５】
ブートストラップの終了条件を満たす場合（ＹＥＳの場合）に進むステップＳＣ６では、事態ペア候補抽出部２、事態ペアスコア計算部３及び事態ペア選定部４が、図３に示すフローにおけるステップＳＡ１〜ＳＡ７の処理を行う。ステップＳＣ６についての説明は、省略する。
【０２１６】
ステップＳＣ６の処理の後、このフローを終了する。
【０２１７】
ここで、テキスト集合から、パターンに基づいて事態ペアを抽出し、該事態ペアと共起するパターン候補を抽出した後、該パターン候補から、該パターン候補の信頼度に応じてパターンを選定するステップＳＣ１からＳ５が、第２パターン抽出ステップに対応する。
【０２１８】
また、パターンと共起する事態ペア候補を抽出し、該事態ペア候補から前記事態ペアを選定するステップＳＣ３が第２相互抽出用事態ペア抽出ステップに対応する。
【０２１９】
さらに、前記事態ペアと共起するパターン候補を抽出し、該パターン候補から、該パターン候補の信頼度に応じて選定したパターンを前記パターンとするステップＳＣ４が第２相互抽出用パターン抽出ステップに対応する。
【０２２０】
また、所定の終了条件を満たすまで、前記相互抽出用事態ペア抽出ステップ及び前記相互抽出用パターン抽出ステップを繰り返して、前記所定の終了条件を満たした場合に、その時点におけるパターンを前記所定のパターンとして選定するステップＳＣ５が、第２パターン選定ステップに対応する。
【０２２１】
以上より、この実施形態によれば、事態間知識抽出装置３００に対して、既知のパターンであり且つ信頼度を有するパターン（シードパターン）の集合を入力する。そして、そのパターンと共起する事態ペアから相互抽出用の事態ペアを選定した後、該事態ペアと共起するパターン候補のうち、パターン信頼度に基づいてパターンを選定する。ブートストラップの終了条件を満たしていなければ、前記パターンと共起する事態ペアから相互抽出用の事態ペアを選定した後、該事態ペアに基づいてパターン候補を抽出し、該パターン候補からパターンを選定する。この実施形態では、このような事態ペア及びパターンの抽出・選定を、終了条件を満たすまで繰り返す。
【０２２２】
本実施形態では、上述のように、事態ペア及びパターンの抽出・選定を繰り返すことにより、事態ペアと共起するパターンを増やすことができる。すなわち、関係が自明な少数のシードパターンを用いて、信頼度を有するパターンの集合を自動的に生成することができる。
【０２２３】
なお、コンピュータのＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）が、事態間知識抽出装置３００のパターン抽出部３０１として機能し、処理を行う点以外は、本実施形態におけるプログラムは、実施形態１，２に記載のプログラムと同様なので、詳しい説明を省略する。この場合、パターン抽出部３０１は、コンピュータが有する記憶装置に、これらを構成するデータファイルを格納することによって、又はこのデータファイルが格納された記録媒体をコンピュータと接続された読取装置に搭載することによって実現されている。
【産業上の利用可能性】
【０２２４】
本発明は、テキスト情報から互いに関係を有する事態のペアを抽出する事態間知識抽出装置に利用可能である。
【符号の説明】
【０２２５】
１  事態間知識抽出装置
２  事態ペア候補抽出部
３  事態ペアスコア計算部
４  事態ペア選定部
２００  事態間知識抽出装置
２０１  パターン抽出部（第１パターン抽出部）
２０２  シード事態ペア入力部
２０３  相互抽出用パターン抽出部（第１相互抽出用パターン抽出部、第２相互抽出用パターン抽出部）
２０４  相互抽出用事態ペア抽出部（第１相互抽出用事態ペア抽出部、第２相互抽出用事態ペア抽出部）
２０５  パターン選定部
２１１  相互抽出用パターン候補抽出部
２１２  相互抽出用パターン信頼度計算部
２１３  相互抽出用パターン選定部
２２１  相互抽出用事態ペア候補抽出部
２２２  相互抽出用事態ペア信頼度計算部
２２３  相互抽出用事態ペア選定部
３００  事態間知識抽出装置
３０１  パターン抽出部（第２パターン抽出部）
３０２  シードパターン入力部
【図１】
2017174009.tif 000003
【図２】
2017174009.tif 000004
【図３】
2017174009.tif 000005
【図４】
2017174009.tif 000006
【図５】
2017174009.tif 000007
【図６】
2017174009.tif 000008
【図７】
2017174009.tif 000009
【図８】
2017174009.tif 000010
【図９】
2017174009.tif 000011
【図１０】
2017174009.tif 000012
【図１１】
2017174009.tif 000013
【図１２】
2017174009.tif 000014