(57)【要約】【課題】本発明は、複数のコンテクストにおいて略語に対して拡張を行う方法及び装置を提供する。【解決手段】かかる方法は、複数のコンテクストにおいて略語と共起パターン関係を有する原語を略語の第１類候補原語と確定し；共起パターン関係を有する略語及び原語が存在しないコンテクストにおいて第１類候補原語を検索語として検索を行い、某コンテクストに第１類候補原語が含まれている場合、それを第２類候補原語と確定し；ネットワーク情報に基づいて得た、第１類候補原語とは異なる全ての他の、略語に対応する原語を検索語として検索を行い、第３類候補原語を確定し；及び、複数のコンテクストと、第１類候補原語及び／又は第２類候補原語との対応関係及び信頼度に基づいて訓練用データ集を構築し、分類モデルを学習により取得し、第３類候補原語の信頼度を確定し、略語の各コンテクストにおける対応する原語を確定するステップを含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のコンテクストにおいて略語に対して拡張を行う方法であって、
前記複数のコンテクストにおいて、前記略語と共起パターン関係を有する原語を前記略語の第１類候補原語として確定し、前記第１類候補原語の信頼度を設定し；
前記共起パターン関係を有する前記略語及び前記原語が存在しないコンテクストにおいて、前記第１類候補原語を検索語として検索を行い、某コンテクストに前記第１類候補原語が含まれている場合、前記第１類候補原語を前記略語の該コンテクストにおける第２類候補原語として確定し、前記第２類候補原語の信頼度を設定し；
前記共起パターン関係を有する前記略語及び前記原語が存在しない前記コンテクストにおいて、ネットワーク情報に基づいて得られた、前記第１類候補原語とは異なる他の、前記略語に対応する原語を検索語として検索を行い、前記略語の前記複数のコンテクストの各々における第３類候補原語を確定し；及び
前記複数のコンテクストと、前記第１類候補原語及び／又は前記第２類候補原語との対応関係、及び、前記第１類候補原語及び／又は前記第２類候補原語の信頼度に基づいて、訓練用データ集を構築し、前記訓練用データ集を用いて分類モデルを学習により取得し、前記分類モデルに基づいて前記第３類候補原語の信頼度を確定し、前記略語の前記複数のコンテクストの各々における対応する原語を確定するステップを含む、方法。
【請求項２】
請求項1に記載の方法であって、
前記第２類候補原語の信頼度の設定は、前記第２類候補原語と、前記略語との距離に基づいて前記第２類候補原語の信頼度を確定することを含む、方法。
【請求項３】
請求項1又は2に記載の方法であって、
前記第１類候補原語の信頼度の設定は、前記第１類候補原語の信頼度を1.0と設定することを含む、方法。
【請求項４】
請求項1又は2に記載の方法であって、
前記共起パターン関係を有する前記略語及び前記原語が存在しない前記コンテクストについて索引を形成する、方法。
【請求項５】
請求項1又は2に記載の方法であって、
ランキングSVMアルゴリズム、SVMアルゴリズム、ListNetアルゴリズム、又はBayesアルゴリズムを用いて分類モデルを学習により取得する、方法。
【請求項６】
請求項1又は2に記載の方法であって、
前記ネットワーク情報は、リダイレクトリンク、最初の段落における太字、多義解消ページ、及び、アンカーテキストとエンティティとのリンク関係を含む、方法。
【請求項７】
請求項1又は2に記載の方法であって、
前記略語の前後関係に基づいて、前記複数のコンテクストの各々に前記略語と前記共起パターン関係を有する原語が存在するかどうかを確定する、方法。
【請求項８】
請求項1又は2に記載の方法であって、
前記略語と、それに対応する原語との共起パターン関係は、「原語（略語）」又は「略語（原語）」である、方法。
【請求項９】
請求項1又は2に記載の方法であって、
前記複数のコンテクストと、前記第１類候補原語及び／又は前記第２類候補原語との対応関係、及び、前記第１類候補原語及び／又は前記第２類候補原語の信頼度に基づいて、訓練用データ集を構築するステップは、前記複数のコンテクストの訓練用特徴を用いて訓練用データ集を構築することを含む、方法。
【請求項１０】
複数のコンテクストにおいて略語に対して拡張を行う装置であって、
前記複数のコンテクストにおいて、前記略語と共起パターン関係を有する原語を前記略語の第１類候補原語として確定し、前記第１類候補原語の信頼度を設置する第１類候補原語確定ユニット；
前記共起パターン関係を有する前記略語及び前記原語が存在しないコンテクストにおいて、前記第１類候補原語を検索語として検索を行い、某コンテクストに前記第１類候補原語が含まれている場合、前記第１類候補原語を前記略語の該コンテクストにおける第２類候補原語として確定し、前記第２類候補原語の信頼度を設定する第２類候補原語確定ユニット；
前記共起パターン関係を有する前記略語及び前記原語が存在しない前記コンテクストにおいて、ネットワーク情報に基づいて得られた、前記第１類候補原語とは異なる他の、前記略語に対応する原語を検索語として検索を行い、前記略語の前記複数のコンテクストの各々における第３類候補原語を確定する第３類候補原語確定ユニット；及び
前記複数のコンテクストと、前記第１類候補原語及び／又は前記第２類候補原語との対応関係、及び、前記第１類候補原語及び／又は前記第２類候補原語の信頼度に基づいて、訓練用データ集を構築し、前記訓練用データ集を用いて分類モデルを学習により取得し、前記分類モデルに基づいて前記第３類候補原語の信頼度を確定し、前記略語の前記複数のコンテクストの各々における対応する原語を確定する第３類候補原語信頼度確定ユニットを含む、装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理分野に関し、具体的には、略語の拡張方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
エンティティ（実体）リンキング（Entity  linking）は、非構造化テキスト、例えば、ニュース、ブログ、フォーラム、ツイッターなどにおけるエンティティ、例えば、人間、場所、組織などを、インターネット知識ベース、例えば、Wikipedia、DBPediaなどと関連付ける技術である。エンティティリンキング技術は、知識ベースの構築及び動的更新に用いて、テキスト内容に対して語義化（即ち、語義をもつ知識ベースへのリンクによる語義の明確化）を行うことができる。しかし、エンティティリンキング過程では、エンティティ名の形式が往々にして略語の形、例えば、「CNPC」、「ABC」のようなものである。各略語が複数のエンティティを表すことができ、例えば、「ABC」が「American  Broadcasting  Company」のみならず、「Agricultural  Bank  of  China」も表すことができるので、エンティティリンキングにおける多義解消の難しさが増えてしまう。よって、これらの略語の原語（即ち、省略された前の正式な用語）を確定することは、エンティティリンキングの主な解決すべき問題である。
【０００３】
したがって、略語を拡張することができる方法及び装置が望ましい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の１つの主な目的は、使われている状況（コンテクスト）に応じて略語を拡張する方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
一実施例によれば、複数のコンテクストにおいて略語を拡張する方法が提供される。かかる方法は、
複数のコンテクストにおいて、略語と共起パターン（co-occurrence  pattern）関係を有する原語を略語の第１類候補原語として確定し、そして、第１類候補原語の信頼度を設定し；
共起パターン関係を有する略語及び原語が存在しないコンテクストにおいて、第１類候補原語を検索語として検索を行い、あるコンテクストに第１類候補原語が含まれている場合、該第１類候補原語を略語の該コンテクストにおける第２類候補原語として確定し、そして、第２類候補原語の信頼度を設定し；
共起パターン関係を有する略語及び原語が存在しないコンテクストにおいて、ネットワーク情報に基づいて得られた、第１類候補原語とは異なる全ての他の、略語に対応する原語を検索語として検索を行い、略語の各コンテクストにおける第３類候補原語を確定し；及び
複数のコンテクストと、第１類候補原語及び／又は第２類候補原語との対応関係、及び、第１類候補原語及び／又は第２類候補原語の信頼度に基づいて訓練用データ集を構築し、訓練用データ集を用いて分類モデルを学習により取得し、そして、分類モデルに基づいて第３類候補原語の信頼度を確定し、これにより、略語の各コンテクストにおける対応する原語を確定するステップを含む。
【０００６】
本発明の実施例によれば、略語が現れた複数のコンテクストのコンテクスト情報を用いて協同拡張を行うことで、該略語に対応する原語（拡張語とも言う）を得ることができる。これにより、高い再現率を保ったまま、より正確な原語候補を得て、多義解消処理の仕事量を有効に削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の一実施例における略語拡張方法の例示的なフォローチャートである。
【図２】インターネット知識ベースにおける略語「IBM」に関する関連情報を示す図である。
【図３】インターネット知識ベースにおける略語「ABC」に関する多義解消ページを示す図である。
【図４】本発明の一実施例における略語拡張装置の例示的な構成図である。
【図５】本発明の実施例を実施し得る計算装置の例示的な構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、添付した図面を参照しながら本発明を実施するための形態を詳しく説明する。
【０００９】
本発明では、「協同＋フィードバック」に基づく略語拡張技術が提案され、該技術は、略語が現れた複数のコンテクストのコンテクスト情報に基づいて協同拡張を行うことで、該略語に対応する原語（拡張語とも言う）を得る。ここで、「コンテクスト」は、１つの文書、１つの章節、１つの段落、ひいては、一つの文であっても良い。
【００１０】
例えば、エンティティ名「ABC」がn個の文書に現れた場合、これらn個の文書をそれぞれ用いて「ABC」に対して単独拡張を行うのではなく、n個の文書における「ABC」のコンテクスト（前後関係）を用いて全ての「ABC」に対して協同拡張を行うのである。なぜなら、「ABC」の第i番目の文書における前後関係により、「ABC」の第j番目の文書における拡張を補助することができるからである。また、該技術は、インターネット知識ベース及びデータを用いて「ABC」に対応する原語候補集合を取得し、そして、該原語候補集合を関連文書の前後関係にフィードバックし、前後関係を用いて原語候補集合を更に最適化する。該技術は、高い再現率を保ったまま、より正確な原語候補を得ることで、多義解消処理の仕事量を有効に削減することができる。
【００１１】
次に、文書1ないし文書5の5つの文書を５個のコンテクストとし、「ABC」を所定略語の例とし、本発明の一実施例における略語拡張方法を詳細に説明する。なお、該略語拡張方法は、例えば、後述の略語拡張装置により実行することができる。
【００１２】
図1は、本発明の一実施例における略語拡張方法を示す図である。
【００１３】
まず、ステップS110では、所定略語と共起パターン関係を有する原語を略語の第１類候補原語として確定し、そして、第１類候補原語の信頼度を設定する。
【００１４】
具体的には、所定略語「ABC」について、まず、該略語の前後関係を抽出し、例えば、略語の前後の各m個の単語を略語の前後関係として選定する。その後、原語と略語との共起パターン関係、例えば、「原語（略語）」又は「略語（原語）」のようなパターンに照合して、略語の前後関係から略語とその原語を抽出する。
【００１５】
本実施例では、文書1において「ABC（American  Broadcasting  Company）」を発見し、文書2において「ABC（Agricultural  Bank  of  China）」を発見したとする。
【００１６】
便宜のため、上記共起パターンに基づいて見つけられた、所定略語「ABC」に対応する原語が該略語の第１類候補原語と称され、即ち、「American  Broadcasting  Company」及び「Agricultural  Bank  of  China」はともに「ABC」の第１類候補原語であり、また、文書1及び文書2における信頼度はともに1.0と設定される。
【００１７】
ここでは、１つのコンテクストにおいて所定略語とそれに対応する原語との共起パターンが現れていれば、該略語に対応する原語が唯一確定され得ると仮定する。例えば、１つの文書に「ABC（American  Broadcasting  Company）」が現れた場合、該文書に「ABC」が再び現れると、必ず、他のものではなく、「American  Broadcasting  Company」を表す。１つの文書の異なる位置に、例えば、異なる段落に、「ABC（American  Broadcasting  Company）」及び「ABC（Agricultural  Bank  of  China）」がそれぞれ現れていれば、１つの段落を１つのコンテクストとすることで、即ち、「ABC（American  Broadcasting  Company）」及び「ABC（Agricultural  Bank  of  China）」が異なるコンテクストにあるということで、本実施例における略語拡張方法を行うことができる。
【００１８】
一例では、表を用いて本実施例における略語拡張方法の各ステップをより明確に示すことができる。例えば、ステップS110の実行結果を表1に入れることができる。表1には、５つの列が含まれ、それぞれ、略語、文書ID、原語ID、原語及び信頼度である。そのうち、略語は、所定の略語であり、該実施例では「ABC」であり；文書IDは、各コンテクストの識別子であり、該実施例ではD1−D5であり、それぞれ、文書1ないし文書5を表し；原語IDは、文書に現れた原語の識別子であり、該実施例では、D1に「ABC(American  Broadcasting  Company)」が現れており、その原語が「American  Broadcasting  Company」であり、その原語IDがF1であり、D2に「ABC(Agricultural  Bank  of  China)」が現れており、その原語が「Agricultural  Bank  of  China」であり、その原語IDがF2であり；信頼度は、該文書において、「ABC」がその対応する原語を表す信頼度を示し、例えば、表1では、第１行のC(F1，D1)=1.0は、ABCが文書1において「American  Broadcasting  Company」を表す信頼度が1.0であることを示す。
【００１９】
ステップS110で共起パターン関係に基づいて見つけられた第１類原語を表に入れ、なお、共起パターン関係を有する略語及び原語が存在しなければ、NILを入れる。また、信頼度としては、第１類候補原語の場合に1.0を入れ、他の場合にNILを入れる。このときの状態は、表1により示すことができる。
【表１】
2017016276.tif 000003
【００２０】
ステップS110により、いくつかの文書（D1及びD2）における略語の原語を見つけており、また、その信頼度も確定している。ステップS110で原語が見つけられなかった文書については、ステップS120を行い、即ち、共起パターン関係を有する略語及び原語が存在しないコンテクストにおいて、第１類候補原語を検索語として検索を行い、あるコンテクストに第１類候補原語が含まれていれば、該第１類候補原語を略語の該コンテクストにおける第２類候補原語として確定し、そして、第２類候補原語の信頼度を設定する。
【００２１】
そのうち、第２類候補原語と略語との距離（例えば、原語と略語との間の文の数）に基づいて、第２類候補原語の信頼度を確定することができる。
【００２２】
そのうち、略語と共起パターン関係を有する原語が存在しない文書については、索引INDEXを形成することができる。その後、第１類候補原語を検索語として、索引INDEXを用いて検索を行う。
【００２３】
この具体例では、「American  Broadcasting  Company」（その原語IDがF1である。）及び「Agricultural  Bank  of  China」（その原語IDがF2である。）をそれぞれ検索語として文書3−5において検索を行う。例えば、検索により、文書3に原語F1が含まれており、文書5に原語F2が含まれているという結果を得た場合、表1中の内容を更新して表2を得ることで、ステップS120を実行後の状態を示すことができる。この場合、F1の文書3における信頼度を、F1から略語「ABC」までの距離の関数、例えば、C(F1,D3)=e-distance(F1)として設定しても良く、そのうち、distance（F1）は、文書3におけるF1から「ABC」までの距離を表す。同様に、F2の文書5における信頼度をC(F2,D5)=e-distance(F2)として設定しても良く、そのうち、distance（F2）は、文書5におけるF2から「ABC」までの距離を表す。
【表２】
2017016276.tif 000004
【００２４】
１つのコンテクストに第２類候補原語が複数あり、例えば、文書3に原語F1及びF2が同時に含まれていると確定すれば、このときの状態は、表3により示すことができる。
【表３】
2017016276.tif 000005
【００２５】
ここでは、F1の文書3における信頼度がe-distance(F1)と設定され、F2の文書3における信頼度がe-distance(F2)と設定され、そのうち、distance（F1）は、文書3におけるF1から「ABC」までの距離を表し、distance（F2）は、文書3におけるF2から「ABC」までの距離を表す。便宜のため、以下、依然として文書3に原語F1のみが含まれている場合を例として説明を行う。
【００２６】
続いて、ステップS130では、共起パターン関係を有する略語及び原語が存在しないコンテクストにおいて、ネットワーク情報に基づいて得られた、第１類候補原語とは異なる全ての他の、略語に対応する原語を検索語として検索を行い、略語の各コンテクストにおける第３類候補原語を確定する。
【００２７】
略語の可能な原語はさらにインターネット知識ベース、例えば、Wikipedia、DBPedia、BaiduBaikeなどから得ることもできる。例えば、ネットワーク情報は、次のようなソース、即ち、リダイレクトリンク（図2参照）、最初の段落における太字（図2参照）、多義解消ページ（図3参照）、及び、アンカーテキストとエンティティとのリンク関係などを含んでも良い。これらのネットワーク情報に基づいて、略語の全体的な原語集合を構築することができる。
【００２８】
全体的な原語集合においてステップS110で確定された第１類候補原語とは異なる原語を広く集めて検索語とし、索引INDEXを用いて検索を行う。ある文書に何らかの原語が含まれていれば、該原語を第３類候補原語と称する。
【００２９】
例えば、ネットワーク情報に基づいて、「ABC」に対応するABC  Development  Corporation、Asahi  Broadcasting  Corporation、Associated  British  Corporation、Australian  Broadcasting  Corporationなどの複数の原語候補をさらに得ることができ、それらの原語IDは、それぞれ、F3、F4、F5及びF6である。
【００３０】
文書3ないし文書5において「American  Broadcasting  Company」及び「Agricultural  Bank  of  China」以外の原語候補を広く集めることで、文書4に原語F3及びF4が含まれており、文書5に原語F5及びF6が含まれていると確定すれば、このときの状態は、表4により示すことができる。
【表４】
2017016276.tif 000006
【００３１】
上述のステップにより、多数の文書における略語の原語候補（いくつかの文書において略語の拡張語を見つけることができない場合もある。）を得ることができる。D1における略語の原語IDはF1であり、D2における略語の原語IDはF2であり、D3における略語の原語IDはF1であり、D4における略語の原語IDはF3及びF4であり、D5における略語の原語IDはF2、F5、及びF6である。
【００３２】
続いて、ステップS140では、複数のコンテクストと、第１類候補原語及び／又は第２類候補原語との対応関係、及び、第１類候補原語及び／又は第２類候補原語の信頼度に基づいて訓練用データ集を構築し、訓練用データ集を用いて分類モデルを学習により取得し、そして、分類モデルに基づいて第３類候補原語の信頼度を確定し、これにより、略語の各コンテクストにおける原語を確定する。
【００３３】
上記表4から分かるように、第１類候補原語の信頼度は、1.0と設定されており；第２類候補原語の信頼度は、原語から略語までの距離の関数であり、例えば、D1においてF1であり、D2においてF2であり、D3においてF1であり、D5においてF2であり；第３類候補原語の信頼度は、未だ確定されていない。以下、第３類候補原語の信頼度を計算する方法の一例を説明する。
【００３４】
まず、表4に基づいて表5を得ることができる。
【表５】
2017016276.tif 000007
【００３５】
表5は、文書D1−D5と原語F1−F6との対応関係を示す。ある文書に該原語が存在した場合、対応する表に1を入れ、そうでない場合、0を入れる。
【００３６】
表5に基づいて文書D1−D5について次の表6−10に示すように訓練用データ集をそれぞれ構築することができる。なお、表９の場合、文書D4は、文書D4(C(F3,D4)C(F4,D4))である。
【表６】
2017016276.tif 000008
【表７】
2017016276.tif 000009
【表８】
2017016276.tif 000010
【表９】
2017016276.tif 000011
【表１０】
2017016276.tif 000012
【００３７】
そのうち、＋1及び-1は、類別指示子（indicator）である。例えば、<f(F1,D1),f(F2,D1),＋1>において、＋1は、f(F1,D1)がf(F2,D1)よりも大きいことを表し、即ち、文書1において「ABC」に対応する原語がF1である信頼度は、F2である信頼度よりも高く；<f(F2,D1),f(F1,D1),-1>において、-1は、f(F2,D1)がf(F1,D1)よりも小さいことを表し、即ち、文書1において「ABC」に対応する原語がF2である信頼度は、F1である信頼度よりも低い。
【００３８】
f(F1、D1)は、D1中のn個の訓練用特徴からなるn次元ベクトルである。訓練用特徴は、次のような特徴を含むが、それらに限定されない。
【表１１】
2017016276.tif 000013
【００３９】
上述のような訓練用特徴を用いて訓練用データ集を構築し、その後、Ranking  SVM（ランキングsupport  vector  machine）アルゴリズムを用いて１つの分類モデルを学習により取得し、該分類モデルに基づいてC(F3,D4)、C(F4,D4)、C(F5,D5)及びC(F6,D5)のランキング結果を取得し、そして、ランキング結果に基づいてC(F3,D4)、C(F4,D4)、C(F5,D5)及びC(F6,D5)にスコア（得点）を付け、これにより、C(F3,D4)、C(F4,D4)、C(F5,D5)及びC(F6,D5)の値を確定することができる。
【００４０】
最後に、各類候補原語の信頼度に基づいて、所定略語の各コンテクストにおける対応する原語を確定することができる。
【００４１】
当業者が理解すべきは、他の分類アルゴリズム、例えば、ListNetアルゴリズム、SVMアルゴリズム、ベイズ(Bayes)アルゴリズムなどの分類アルゴリズムを用いて分類モデルを学習により得ることもできるとのことである。
【００４２】
図4は、本本発明の一実施例における略語拡張装置の例示的な構成図である。
【００４３】
例えば、図4に示すように、略語に対して拡張を行う略語拡張装置400は、第１類候補原語確定ユニット410、第２類候補原語確定ユニット420、第３類候補原語確定ユニット430、及び第３類候補原語信頼度確定ユニット440を含む。
【００４４】
そのうち、第１類候補原語確定ユニット410は、複数のコンテクストにおいて、略語と共起パターン関係を有する原語を略語の第１類候補原語として確定し、そして、第１類候補原語の信頼度を設定するように構成される。
【００４５】
第２類候補原語確定ユニット420は、共起パターン関係を有する略語及び原語が存在しないコンテクストにおいて、第１類候補原語を検索語として検索を行い、あるコンテクストに第１類候補原語が含まれている場合、該第１類候補原語を略語の該コンテクストにおける第２類候補原語として確定し、そして、第２類候補原語の信頼度を設定するように構成される。
【００４６】
第３類候補原語確定ユニット430は、共起パターン関係を有する略語及び原語が存在しないコンテクストにおいて、ネットワーク情報に基づいて得られた、第１類候補原語とは異なる全ての他の、略語に対応する原語を検索語として検索を行い、略語の各コンテクストにおける第３類候補原語を確定するように構成される。
【００４７】
第３類候補原語信頼度確定ユニット440は、複数のコンテクストと、第１類候補原語及び／又は第２類候補原語との対応関係、及び、第１類候補原語及び／又は第２類候補原語の信頼度に基づいて訓練用データ集を構築し、訓練用データ集を用いて分類モデルを学習により取得し、分類モデルに基づいて第３類候補原語の信頼度を確定し、これにより、略語の各コンテクストにおける対応する原語を確定するように構成される。
【００４８】
そのうち、第２類候補原語確定ユニット420はさらに、第２類候補原語と略語との距離に基づいて第２類候補原語の信頼度を確定するように構成される。
【００４９】
そのうち、第１類候補原語確定ユニット410はさらに、第１類候補原語の信頼度を1.0と設定するように構成される。
【００５０】
そのうち、略語に対して拡張を行う略語拡張装置400はさらに索引形成ユニット（図示せず）を含み、索引形成ユニットは、共起パターン関係を有する略語及び原語が存在しないコンテクストのために索引を形成するように構成される。
【００５１】
そのうち、第３類候補原語信頼度確定ユニット440はさらに、ランキングSVMアルゴリズム、SVMアルゴリズム、ListNetアルゴリズム、又はBayesアルゴリズムを用いて分類モデルを学習により取得するように構成される。
【００５２】
そのうち、ネットワーク情報は、リダイレクトリンク、最初の段落における太字、多義解消ページ、及び、アンカーテキストとエンティティとのリンク関係を含む。
【００５３】
そのうち、第１類候補原語確定ユニット410はさらに、略語の前後関係に基づいて、各コンテクストにおいて略語と共起パターン関係を有する原語が存在するかどうかを確定するように構成される。
【００５４】
そのうち、略語と、それに対応する原語との共起パターン関係は、「原語（略語）」又は「略語（原語）」である。
【００５５】
そのうち、第３類候補原語信頼度確定ユニット440はさらに、複数のコンテクストの訓練用特徴を用いて訓練用データ集を構築するように構成される。
【００５６】
略語に対して拡張を行う略語拡張装置400の各部の操作及び機能の細部については、図1−3に基づいて説明した本発明の、複数のコンテクストにおいて略語を拡張する方法の実施例を参照することができるため、ここでは詳しい説明を省略する。
【００５７】
なお、図4に示す、略語に対して拡張を行う略語拡張装置400及びその構成ユニットの構造は、例示にすぎず、当業者は、必要に応じて図4に示す構造について変更を行うこともできる。
【００５８】
本発明の実施例では、「協同＋フィードバック」に基づく略語拡張技術が提案され、該技術は、略語が現れた複数のコンテクストの前後関係情報を用いて協同拡張を行うことで、該略語に対応する原語を得ることができる。これにより、高い再現率を保ったまま、より正確な原語候補を得ることで、多義解消処理の仕事量を有効に削減することができる。
【００５９】
以上、具体的な実施例を参照しながら本発明の基本原理を説明したが、当業者が理解すべきは、本発明の方法及び装置の全部又は任意のステップ又は部品を、任意の計算装置（処理ユニットや記憶媒体などを含む）又は計算装置のネットワークにおいて、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア又はそれらの組み合わせにより実現し得ることであり、これは、当業者が本明細書を参照した上で彼らの基本的なプログラミングスキルを発揮することで実現し得ることである。
【００６０】
よって、本発明の目的はさらに、任意の計算装置において１つのプログラム又は１組のプログラムを実行することで実現することもできる。このような計算装置は、周知の汎用装置であっても良い。よって、本発明の目的は、上記方法又は装置を実現し得るプログラムコードを含むプログラムプロダクトにより実現されても良い。言い換えれば、このようなプログラムプロダクトも本発明を構成し、かつ、このプログラムプロダクトを記憶した記憶媒体も本発明を構成する。また、明らかであるように、上記記憶媒体は、周知の任意の記憶媒体又は将来に開発され得る任意の記憶媒体であっても良い。
【００６１】
ソフトウェア及び／又はファームウェアにより本発明の実施例を実現する場合、記憶媒体又はネットワークから専用ハードウェア構造を有するコンピュータ、例えば、図5に示す汎用コンピュータ500に該ソフトウェアを構成するプログラムをインストールすることができ、該コンピュータは、各種のプログラムがインストールされているときに、各種の機能を実行することができる。
【００６２】
図5では、中央処理装置(CPU)501は、リードオンリーメモリ(ROM)502に記憶されたプログラム、又は、記憶部508からランダムアクセスメモリ(RAM)503にロードされたプログラムに基づいて各種の処理を実行することができる。RAM  503は、必要に応じて、CPU  501が各種の処理を実行する時に必要なデータを記憶しても良い。CPU  501、ROM  502、及びRAM  503は、バス504を経由して互いに接続される。また、入力／出力インターフェース505もバス504に接続される。
【００６３】
また、入力部506（キーボードやマウスを含む。）、出力部507（ディスプレイ、例えば、陰極線管(CRT)や液晶表示器(LCD)、及びスピーカーなどを含む。）、記憶部508（ハードディスクなどを含む。）、通信部509（ネットワーク・インターフェース・カード、例えば、LANカードやモデムなどを含む。）も入力／出力インターフェース505に接続される。通信部509は、ネットワーク、例えば、インターネットを経由して通信処理を行う。必要に応じて、ドライブ510も入力／出力インターフェース505に接続され得る。取り外し可能な媒体511、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体記憶装置などが必要に応じてドライブ510にインストールされ、これにより、その中から読み出されたコンピュータプログラムは、必要に応じて記憶部508にインストールされ得る。
【００６４】
ソフトウェアにより上述の一連の処理を実現する場合、ネットワーク、例えば、インターネット又は記憶媒体、例えば、取り外し可能な媒体511からソフトウェアを構成するプログラムをインストールすることができる。
【００６５】
当業者が理解すべきは、このような記憶媒体は、図5に示すような、中にプログラムが記憶されており、装置や設備とは独立してユーザにプログラムを提供するために配布された取り外し可能な媒体511に限定されないとのことである。取り外し可能な媒体511の例は、磁気ディスク(フロッピー(登録商標)ディスクを含む。)、光ディスク(光ディスク・リードオンリーメモリ(CD-ROM)及びデジタルデータの記録媒体（DVD）)、光磁気ディスク（ミニディスク(MD)(登録商標)を含む。)及び半導体記憶装置を含む。或いは、記憶媒体は、ROM  502や記憶部508に含まれるハードディスクなどであっても良く、その中にプログラムが記憶されており、かつ、それらを含む装置や設備とともにユーザに配られても良い。
【００６６】
本発明はさらに、マシン（例えば、コンピュータ）読み取り可能な指令コードを含むプログラムプロダクトも提供する。指令コードは、マシンにより読み取られて実行される時に、上述の本発明の実施例における方法を実行させることができる。
【００６７】
それ相応に、上述のマシン読み取り可能な指令コードを含むプログラムプロダクトを記憶している記憶媒体も、本発明の開示に含まれている。記憶媒体は、フロッピーディスク、光ディスク、光磁気ディスク、記憶カード、記憶スティックなどを含むが、これらに限定されない。
【００６８】
当業者が理解すべきは、ここに列挙されているものは例示にすぎず、本発明を限定するものではないことである。
【００６９】
また、本明細書では、「第１」、「第２」、及び「第n番目」のような表現は、説明した特徴を文字上で区別し、本発明を明確に説明し得るためのものである。よって、それらが限定的な意味を有するものであると解釈すべきではない。
【００７０】
また、一例として、上述の方法の各ステップ及び上述の装置の各構成モジュール及び／又はユニットは、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア又はそれらの組み合わせとして実現されてもよく、また、対応する装置や設備中の一部とされても良い。なお、上述の装置における各構成モジュールやユニットがソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア又はそれらの組み合わせの方式で構成されるときに、使用可能な具体的な手段又は方式は、当業者に既知であるため、ここでは詳しい説明を省略する。
【００７１】
また、一例として、ソフトウェア又はファームウェアにより実現する場合、記憶媒体又はネットワークから専用ハードウェア構造を有するコンピュータ（例えば、図5に示す汎用コンピュータ500）に該ソフトウェアを構成するプログラムをインストールすることができ、該コンピュータは、各種のプログラムがインストールされているときに、各種の機能を実行させることができる。
【００７２】
上述の本発明の具体的な実施例の説明では、１つの実施例について説明した及び／又は示した特徴は、同じ又は類似する方式で１つ又は複数の他の実施例に用い、他の実施例における特徴と組み合わせ、又は、他の実施例における特徴を置換することもできる。
【００７３】
なお、「含む／有する」のような用語は、本明細書に使用される時に、特徴、要素、ステップ又はアセンブルの存在を指すが、１つ又は複数の他の特徴、要素、ステップ又はアセンブリの存在又は付加を排除しないことも指す。
【００７４】
また、本発明の方法は、本明細書に説明した時間順で実行されるに限られず、他の時間順で並行に又は独立して実行されても良い。よって、本明細書に説明した方法の実行順序は、本発明の技術的範囲を限定しない。
【００７５】
また、上述の各実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【００７６】
（付記1）
複数のコンテクストにおいて略語に対して拡張を行う方法であって、
複数のコンテクストにおいて、前記略語と共起パターン関係を有する原語を前記略語の第１類候補原語として確定し、前記第１類候補原語の信頼度を設定し；
共起パターン関係を有する略語及び原語が存在しないコンテクストにおいて、前記第１類候補原語を検索語として検索を行い、某コンテクストに第１類候補原語が含まれている場合、該第１類候補原語を前記略語の該コンテクストにおける第２類候補原語として確定し、前記第２類候補原語の信頼度を設定し；
共起パターン関係を有する略語及び原語が存在しないコンテクストにおいて、ネットワーク情報に得られた、前記第１類候補原語とは異なる全ての他の、前記略語に対応する原語を検索語として検索を行い、前記略語の各コンテクストにおける第３類候補原語として確定し；及び
前記複数のコンテクストと、前記第１類候補原語及び／又は前記第２類候補原語との対応関係、及び、前記第１類候補原語及び／又は前記第２類候補原語の信頼度に基づいて訓練用データ集を構築し、前記訓練用データ集を用いて分類モデルを学習により取得し、前記分類モデルに基づいて前記第３類候補原語の信頼度を確定し、これにより、前記略語の各コンテクストにおける対応する原語を確定するステップを含む、方法。
【００７７】
（付記2）
付記1に記載の方法であって、
前記第２類候補原語の信頼度の設定は、前記第２類候補原語と前記略語との距離に基づいて前記第２類候補原語の信頼度を確定することを含む、方法。
【００７８】
（付記3）
付記1又は2に記載の方法であって、
第１類候補原語の信頼度の設定は、前記第１類候補原語の信頼度を1.0と設定することを含む、方法。
【００７９】
（付記4）
付記1又は2に記載の方法であって、
共起パターン関係を有する略語及び原語が存在しない前記コンテクストについて索引を形成する、方法。
【００８０】
（付記5）
付記1又は2に記載の方法であって、
ランキングSVMアルゴリズム、SVMアルゴリズム、ListNetアルゴリズム、又はBayesアルゴリズムを用いて分類モデルを学習により取得する、方法。
【００８１】
（付記6）
付記1又は2に記載の方法であって、
前記ネットワーク情報は、リダイレクトリンク、最初の段落における太字、多義解消ページ、及び、アンカーテキストとエンティティとのリンク関係を含む、方法。
【００８２】
（付記7）
付記1又は2に記載の方法であって、
前記略語の前後関係に基づいて、各コンテクストに前記略語と前記共起パターン関係を有する原語が存在するかどうかを確定する、方法。
【００８３】
（付記8）
付記1又は2に記載の方法であって、
前記略語と、それに対応の原語との共起パターン関係は、「原語（略語）」又は「略語（原語）」である、方法。
【００８４】
（付記9）
付記1又は2に記載の方法であって、
前記複数のコンテクストと、前記第１類候補原語及び／又は前記第２類候補原語との対応関係、及び、前記第１類候補原語及び／又は前記第２類候補原語の信頼度に基づいて、訓練用データ集を構築することは、前記複数のコンテクストの訓練用特徴を用いて訓練用データ集を構築することを含む、方法。
【００８５】
（付記10）
複数のコンテクストにおいて略語に対して拡張を行う装置であって、
複数のコンテクストにおいて、前記略語と共起パターン関係を有する原語を前記略語の第１類候補原語として確定し、前記第１類候補原語の信頼度を設定するように構成される第１類候補原語確定ユニット；
共起パターン関係を有する略語及び原語が存在しないコンテクストにおいて、前記第１類候補原語を検索語として検索を行い、某コンテクストに第１類候補原語が含まれている場合、該第１類候補原語を前記略語の該コンテクストにおける第２類候補原語として確定し、前記第２類候補原語の信頼度を確定するように構成される第２類候補原語確定ユニット；
共起パターン関係を有する略語及び原語が存在しないコンテクストにおいて、ネットワーク情報に基づいて得られた、第１類候補原語とは異なる全ての他の、前記略語に対応する原語を検索語として検索を行い、前記略語の各コンテクストにおける第３類候補原語をを確定するように構成される第３類候補原語確定ユニット；及び
前記複数のコンテクストと、前記第１類候補原語及び／又は前記第２類候補原語との対応関係、及び、前記第１類候補原語及び／又は前記第２類候補原語の信頼度に基づいて、訓練用データ集を構築し、前記訓練用データ集を用いて分類モデルを学習により取得し、前記分類モデルに基づいて前記第３類候補原語の信頼度を確定し、これにより、前記略語の各コンテクストにおける対応する原語を確定するように構成される第３類候補原語信頼度確定ユニットを含む、装置。
【００８６】
（付記11）
付記10に記載の装置であって、
前記第２類候補原語確定ユニットはさらに、前記第２類候補原語と前記略語との距離に基づいて前記第２類候補原語の信頼度を確定するように構成される、装置。
【００８７】
（付記12）
付記10又は11に記載の装置であって、
前記第１類候補原語確定ユニットはさらに、前記第１類候補原語の信頼度を1.0と設定するように構成される、装置。
【００８８】
（付記13）
付記10又は11に記載の装置であって、
共起パターン関係を有する略語及び原語が存在しない前記コンテクストについて索引を作成するように構成される索引形成ユニットをさらに含む、装置。
【００８９】
（付記14）
付記10又は11に記載の装置であって、
前記第３類候補原語信頼度確定ユニットはさらに、ランキングSVMアルゴリズム、SVMアルゴリズム、ListNetアルゴリズム、又はBayesアルゴリズムを用いて分類モデルを学習による取得するように構成される、装置。
【００９０】
（付記15）
付記10又は11に記載の装置であって、
前記ネットワーク情報は、リダイレクトリンク、最初の段落における太字、多義解消ページ、及び、アンカーテキストとエンティティとのリンク関係を含む、装置。
【００９１】
（付記16）
付記10又は11に記載の装置であって、
前記第１類候補原語確定ユニットはさらに、前記略語の前後関係に基づいて、各コンテクストに前記略語と前記共起パターン関係を有する原語が存在するかどうかを確定するように構成される、装置。
【００９２】
（付記17）
付記10又は11に記載の装置であって、
前記略語と、それに対応する原語との共起パターン関係は、「原語（略語）」又は「略語（原語）」である、装置。
【００９３】
（付記18）
付記10又は11に記載の装置であって、
前記第３類候補原語信頼度確定ユニットはさらに、前記複数のコンテクストの訓練用特徴を用いて訓練用データ集を構築するように構成される、装置。
【００９４】
（付記19）
コンピュータに、付記1ないし9のいずれか１つに記載の方法を実行させるためのプログラム。
【００９５】
（付記20）
付記19に記載のプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００９６】
以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明はこのような実施形態に限定されず、本発明の趣旨を離脱しない限り、本発明に対するあらゆる変更は本発明の技術的範囲に属する。
【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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