(57)【要約】【課題】本発明はセマンティック知識ベースにおける実体にショートテキストにおける実体言及を関連付ける方法及び装置を提供する。【解決手段】該方法は、セマンティック知識ベースにおける実体から、ショートテキストにおける実体言及に関連する候補実体を選択するステップと、候補実体及び実体言及の属するカテゴリを決定するステップと、実体言及の属するカテゴリの最も高い識別性を有する属性集合を決定するステップと、該属性集合に基づいて、該カテゴリに属する候補実体と実体言及との類似度を計算するステップと、該類似度に基づいて、候補実体を選択して実体言及に関連付けるステップとを含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
セマンティック知識ベースにおける実体にショートテキストにおける実体言及を関連付ける方法であって、
セマンティック知識ベースにおける実体から、ショートテキストにおける実体言及に関連する候補実体を選択するステップと、
候補実体及び実体言及の属するカテゴリを決定するステップと、
実体言及の属するカテゴリの最も高い識別性を有する属性集合を決定するステップと、
該属性集合に基づいて、該カテゴリに属する候補実体と実体言及との類似度を計算するステップと、
前記類似度に基づいて、候補実体を選択して実体言及に関連付けるステップと、を含む、方法。
【請求項２】
セマンティック知識ベースにおける実体から、ショートテキストにおける実体言及に関連する候補実体を選択するステップは、
セマンティック知識ベースにおける、実体名が実体言及と同一の同名実体を、候補実体として選択するステップ、
セマンティック知識ベースにおける、同名実体と等価関係を有する実体を、候補実体として選択するステップ、
セマンティック知識ベースにおける、実体名が実体言及と実体記述テキストにおいて照応関係を有する実体を、候補実体として選択するステップ、
セマンティック知識ベースにおける、実体言及と百科事典の曖昧さ回避の関係を有する実体を、候補実体として選択するステップ、
セマンティック知識ベースにおける、実体言及をアンカーテキストとするリンク先の実体を、候補実体として選択するステップ、及び
セマンティック知識ベースにおける、実体名が実体言及と実体言及の所在するテキストテキストにおいて照応関係を有する実体を、候補実体として選択するステップ、のうち１つのステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
セマンティック知識ベースにおける実体の実体名と実体言及とが、該実体の実体記述テキスト又は実体言及の所在するテキストにおいて特定の照応パターンに合致するか否かに基づいて、或いは
セマンティック知識ベースにおける該実体の実体記述テキスト又は該実体言及の所在するテキストに対してテキスト解析を行うことによって、
照応関係を有するか否かを決定する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
実体言及の属するカテゴリを決定するステップは、
実体言及の所在するテキスト又はタイプ情報を有しない候補実体の実体記述テキストに対応する第１主題ベクトルを取得するステップと、
各カテゴリの実体の実体記述テキストに対応する第２主題ベクトルを取得するステップと、
第１主題ベクトルと各カテゴリの第２主題ベクトルとの平均類似度を計算するステップと、
平均類似度の最も高いカテゴリを、実体言及又はタイプ情報を有しない候補実体の属するカテゴリとして決定するステップと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
候補実体及び実体言及の属するカテゴリを決定するステップは、
各カテゴリの実体の実体記述テキストと予め定義されたテンプレートとの合致度、前記実体記述テキストが各カテゴリに関連するキーワードを含むか否か、各カテゴリの実体の百科事典における対応する主題情報、及び各カテゴリの実体に関連する属性タイプのうち少なくとも１つの特徴に基づいて、分類器を訓練するステップと、
分類器を用いて候補実体及び実体言及を分類するステップと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
該属性集合に基づいて該カテゴリに属する候補実体と実体言及との類似度を計算するステップは、
実体言及の所在するテキストから、実体言及の、該属性集合の属性の属性値を抽出するステップと、
該カテゴリに属する候補実体の、該属性集合の属性の属性値と実体言及の対応する属性値との類似度に基づいて、該候補実体と該実体言及との類似度を計算するステップと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
該属性集合に基づいて該カテゴリに属する候補実体と実体言及との類似度を計算するステップは、
該候補実体と該実体言及との相互照応確率、及び該属性集合の各属性の属性識別度のうち少なくとも１つに基づいて、該候補実体と該実体言及との類似度を計算するステップ、を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
実体言及の属するカテゴリの最も高い識別性を有する属性集合を決定するステップは、属性識別度が識別閾値よりも高い属性を、該カテゴリの最も高い識別性を有する属性集合における属性として決定するステップ、を含み、
属性の属性識別度を取得するステップにおいて、
セマンティック知識ベースにおける各カテゴリの各属性について、
セマンティック知識ベースにおける該属性の該カテゴリにおいて出現する第１頻度の統計を取り、
セマンティック知識ベースにおける該カテゴリの該属性の各属性値の該属性において出現する回数に関する第２頻度の統計を取り、
第１頻度と第２頻度との積を、該カテゴリの該属性の属性識別度として計算する、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
実体言及の属するカテゴリの最も高い識別性を有する属性集合を決定するステップは、属性識別度が識別閾値よりも高い属性を、該カテゴリの最も高い識別性を有する属性集合における属性として決定するステップ、を含み、
属性の属性識別度を取得するステップにおいて、
セマンティック知識ベースにおける各カテゴリの各属性について、実体と属性値との相関行列を計算し、
相関行列の各列の最大値を加算し、得られた和を該カテゴリの該属性の属性識別度とする、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
セマンティック知識ベースにおける実体にショートテキストにおける実体言及を関連付ける装置であって、
セマンティック知識ベースにおける実体から、ショートテキストにおける実体言及に関連する候補実体を選択する候補実体選択手段と、
候補実体及び実体言及の属するカテゴリを決定するカテゴリ決定手段と、
実体言及の属するカテゴリの最も高い識別性を有する属性集合を決定する属性集合決定手段と、
該属性集合に基づいて、該カテゴリに属する候補実体と実体言及との類似度を計算する類似度計算手段と、
前記類似度に基づいて、候補実体を選択して実体言及に関連付ける関連付け手段と、を含む、装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理の分野に関し、具体的に、セマンティック知識ベースにおける実体にショートテキストにおける実体言及を関連付ける方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＤＢＰｅｄｉａ等のインターネットのセマンティック知識ベース（ＳＫＢ：Ｓｅｍａｎｔｉｃ  ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  ｂａｓｅ）及びミニブログ（ｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇ）、ショートメッセージサービス（ＳＭＳ）等のショートテキスト情報プラットフォームの急速な発展に伴い、インターネットのセマンティック知識ベースにおける実体（ｅｎｔｉｔｙ）にショートテキストにおける「実体言及（ｍｅｎｔｉｏｎ）」をどのように関連付け、ショートテキストの内容を意味化するのかは、言語情報処理の分野の問題点となった。
【０００３】
ショートテキストの内容の意味化は、ユーザ及びコンピュータにショートテキストの意味情報を効率的に検索、利用させることができ、ショートテキストのデータの意味解析のために必要な基盤を提供できる。また、インターネットの知識ベースをリアルタイムで拡張でき、インターネットの知識ベースの動的な更新能力を向上できる。
【０００４】
このため、本発明は、セマンティック知識ベースにおける実体にショートテキストにおける実体言及を正確に関連付けることを目的とする。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
以下は、本発明の態様を基本的に理解させるために、本発明の簡単な概要を説明する。なお、この簡単な概要は、本発明を網羅的な概要ではなく、本発明のポイント又は重要な部分を意図的に特定するものではなく、本発明の範囲を意図的に限定するものではなく、後述するより詳細的な説明の前文として、単なる概念を簡単な形で説明することを目的とする。
【０００６】
本発明は、セマンティック知識ベースにおける実体にショートテキストにおける実体言及を正確に関連付けることができる方法及び装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の目的を実現するために、本発明の１つの態様では、セマンティック知識ベースにおける実体にショートテキストにおける実体言及を関連付ける方法であって、セマンティック知識ベースにおける実体から、ショートテキストにおける実体言及に関連する候補実体を選択するステップと、候補実体及び実体言及の属するカテゴリを決定するステップと、実体言及の属するカテゴリの最も高い識別性を有する属性集合を決定するステップと、該属性集合に基づいて、該カテゴリに属する候補実体と実体言及との類似度を計算するステップと、前記類似度に基づいて、候補実体を選択して実体言及に関連付けるステップと、を含む、方法を提供する。
【０００８】
本発明のもう１つの態様では、セマンティック知識ベースにおける実体にショートテキストにおける実体言及を関連付ける装置であって、セマンティック知識ベースにおける実体から、ショートテキストにおける実体言及に関連する候補実体を選択する候補実体選択手段と、候補実体及び実体言及の属するカテゴリを決定するカテゴリ決定手段と、実体言及の属するカテゴリの最も高い識別性を有する属性集合を決定する属性集合決定手段と、該属性集合に基づいて、該カテゴリに属する候補実体と実体言及との類似度を計算する類似度計算手段と、前記類似度に基づいて、候補実体を選択して実体言及に関連付ける関連付け手段と、を含む、装置を提供する。
【０００９】
本発明のもう１つの態様では、記憶媒体をさらに提供する。該記憶媒体は、機器が読み取り可能なプログラムコードを含み、情報処理装置において該プログラムコードを実行する際に、該プログラムコードは該情報処理装置に本発明の上記の方法を実行させる。
【００１０】
本発明のもう１つの態様では、プログラムプロダクトをさらに提供する。該プログラムプロダクトは、機器が実行可能な指令を含み、情報処理装置において該指令を実行する際に、該指令は該情報処理装置に本発明の上記の方法を実行させる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
下記図面の詳細の説明を通じて、本発明の実施例の上記の目的、他の目的、特徴及び利点はより明確になる。図面におけるユニットは、単なる本発明の原理を示すものである。図面において、同一又は類似する技術的特徴又はユニットは、同一又は類似する記号で示されている。
【図１】本発明の実施例に係るセマンティック知識ベースにおける実体にショートテキストにおける実体言及を関連付ける方法のフローチャートである。
【図２】候補実体及び実体言及の属するカテゴリを決定する第１方法のフローチャートである。
【図３】候補実体及び実体言及の属するカテゴリを決定する第２方法のフローチャートである。
【図４】本発明の実施例に係るセマンティック知識ベースにおける実体にショートテキストにおける実体言及を関連付ける装置の構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の実施例に係る方法及び装置を実施するためのコンピュータの構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照しながら本発明の例示的な実施例を詳細に説明する。説明の便宜上、明細書には実際の実施形態の全ての特徴が示されていない。なお、実際に実施する際に、開発者の具体的な目標を実現するために、特定の実施形態を変更してもよい、例えばシステム及び業務に関する制限条件に応じて実施形態を変更してもよい。また、開発作業が非常に複雑であり、且つ時間がかかるが、本公開の当業者にとって、この開発作業は単なる例の作業である。
【００１３】
なお、本発明を明確にするために、図面には本発明に密に関連する装置の構成要件又は処理のステップのみが示され、本発明と関係のない細部が省略される。また、本発明の図面又は実施形態に示されている要素及び特徴と他の図面又は実施形態に示されている要素及び特徴とを組み合わせてもよい。
【００１４】
以下は、図１を参照しながら本発明の実施例のセマンティック知識ベースにおける実体にショートテキストにおける実体言及を関連付ける方法のフローを説明する。
【００１５】
図１は、本発明の実施例に係るセマンティック知識ベースにおける実体にショートテキストにおける実体言及を関連付ける方法のフローチャートである。図１に示すように、本発明の実施例のセマンティック知識ベースにおける実体にショートテキストにおける実体言及を関連付ける方法は、下記のステップを含む。セマンティック知識ベースにおける実体から、ショートテキストにおける実体言及に関連する候補実体を選択する（ステップＳ１）。候補実体及び実体言及の属するカテゴリを決定する（ステップＳ２）。実体言及の属するカテゴリの最も高い識別性を有する属性集合を決定する（ステップＳ３）。該属性集合に基づいて、該カテゴリに属する候補実体と実体言及との類似度を計算する（ステップＳ４）。該類似度に基づいて、候補実体を選択して実体言及に関連付ける（ステップＳ５）。
【００１６】
ステップＳ１において、ショートテキストにおける実体言及に関連する候補実体を選択する。
【００１７】
即ち、潜在的な関連付け対象を候補として初期的に選択し、後続のステップにおいて選別する。
【００１８】
具体的な実現方法は複数種類ある。例えば、セマンティック知識ベースにおける、実体名が実体言及と同一の同名実体を、候補実体として選択してもよい。該知識ベースは、該方法に適用するシナリオに対応する特定の知識ベース、例えばインターネットのセマンティック知識ベースであるＷｉｋｉｐｅｄｉａ（ウィキペディア）、ＤＢＰｅｄｉａ、ＢａｉｄｕＢａｉｋｅ（百度百科）などを含んでもよいが、これらの知識ベースに限定されない。例えば、実体言及が「ａｐｐｌｅ」である場合は、インターネットのセマンティック知識ベースから、「林檎」、「米国のアップル・インコーポレイテッド」など複数の候補実体を見つけることができる。
【００１９】
セマンティック知識ベースにおける、同名実体と等価関係を有する実体を、候補実体として選択してもよい。ここで、等価関係は、リダイレクト関係及び別称関係を含む。例えば、実体言及「ＩＢＭ」について、知識ベースから見つけられた内容はリダイレクト・リンク「インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション」を含み、この内容は実体言及「ＩＢＭ」の候補実体とされてもよい。
【００２０】
或いは、セマンティック知識ベースにおける、実体言及をアンカーテキストとするリンク先の実体を、候補実体として選択してもよい。実体言及「ワシントン」について、ウェブページのアンカーテキスト「ワシントン」をクリックし、百科事典における「米国首都のワシントン」にリンクし、「アメリカ人のワシントン」にリンクすると、「米国首都のワシントン」、「アメリカ人のワシントン」を実体言及「ワシントン」の候補実体としてもよい。
【００２１】
或いは、セマンティック知識ベースにおける、実体言及と百科事典の曖昧さ回避の関係を有する実体を、候補実体として選択してもよい。例えば、実体言及「アップル」について、知識ベースから曖昧さ回避ページが見つけられ、「アップル・インコーポレイテッド」、「アップル日刊新聞」、「アップル（映画）」などはいずれも、実体言及「アップル」の候補実体とされてもよい。
【００２２】
或いは、セマンティック知識ベースにおける、実体名が実体言及と実体記述テキストにおいて照応関係を有する実体を、候補実体として選択してもよい。また、セマンティック知識ベースにおける、実体名が実体言及と実体言及の所在するテキストテキストにおいて照応関係を有する実体を、候補実体として選択してもよい。
【００２３】
ここで、セマンティック知識ベースにおける実体の実体名と実体言及とが、該実体の実体記述テキスト又は実体言及の所在するテキストにおいて特定の照応パターンに合致するか否かに基づいて、照応関係を有するか否かを決定してもよい。セマンティック知識ベースにおける該実体の実体記述テキスト又は該実体言及の所在するテキストに対してテキスト解析を行うことによって、照応関係を有するか否かを決定してもよい。テキスト解析は照応解析（ａｎａｐｈｏｒａ  ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ）を含む。
【００２４】
例えば、ショートテキスト「ＩＢＭ（インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション）」、「Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ  Ｂａｎｋ  ｏｆ  Ｃｈｉｎａ（ＡＢＣ）」における括弧前の内容と括弧内の内容、「計算機はコンピュータとも称される」における「とも称される」前後の内容、「北京時間３月１２日、２０１３アジアチャンピオンズリーグのグループリーグ２回戦、広州恒大サッカークラブチームがアウェーで全北現代と戦い、広州恒大の先発発表」における「広州恒大」と「広州恒大サッカークラブチーム」とは、特定の照応パターンに合致し、テキスト解析、例えば照応解析により、照応関係を有すると決定してもよい。
【００２５】
ステップＳ２において、候補実体及び実体言及の属するカテゴリを決定する。以下は、２種類の例示的な態様を説明するが、本発明はこれらに限定されない。
【００２６】
カテゴリは、既存の知識ベースにおける実体の分類システムであってもよく、例えば、カテゴリは、機関、人、地名、建物などに分けられてもよい。少なくとも一部の実体は、知識ベースにおいてタイプ情報を有するため、例えば方式１のように、該情報に基づいて実体言及又はタイプ情報を有しない候補実体のカテゴリを決定する。また、例えば方式２のように、タイプ情報を既に有する実体に基づいて訓練データを構築し、分類器を訓練し、該分類器を用いて、タイプ情報を有しない候補実体又は実体言及を分類してもよい。
【００２７】
方式１：主題ベクトルに基づいて、実体言及又はタイプ情報を有しない候補実体の属するカテゴリを決定する。
【００２８】
図２は候補実体及び実体言及の属するカテゴリを決定する第１方法のフローチャートである。
【００２９】
具体的には、ステップＳ２１において、実体言及の所在するテキスト又はタイプ情報を有しない候補実体の実体記述テキスト（例えば主題ｓｕｂｊｅｃｔ、注釈コメントｃｏｍｍｅｎｔ、要約ａｂｓｔｒａｃｔ）に対応する第１主題ベクトルを取得する。実体言及の所在するテキスト又はタイプ情報を有しない候補実体の実体記述テキストを、主題モデルに入力することで、該ベクトルを取得してもよい。
【００３０】
ステップＳ２２において、各カテゴリの実体の実体記述テキストに対応する第２主題ベクトルを取得する。各カテゴリの実体の実体記述テキストを主題モデルに入力することで、該ベクトルを取得してもよい。
【００３１】
ステップＳ２３において、第１主題ベクトルと各カテゴリの第２主題ベクトルとの平均類似度を計算する。
【００３２】
即ち、第１主題ベクトルと各カテゴリの１つ又は複数の実体に対応する１つ又は複数の第２主題ベクトルとの類似度をそれぞれ計算し、各カテゴリの類似度の平均値を計算してもよい。ベクトルの類似度は、例えば余弦夾角に基づいて計算されてもよい。
【００３３】
ステップＳ２４において、平均類似度の最も高いカテゴリを、実体言及又はタイプ情報を有しない候補実体の属するカテゴリとして決定する。
【００３４】
即ち、各カテゴリの平均類似度の大きさを比較し、そのうち最も高い平均類似度を選択し、最も高い平均類似度に対応するカテゴリを、実体言及又はタイプ情報を有しない候補実体の属するカテゴリとして決定する。
【００３５】
方式２：分類器を用いて候補実体及び実体言及の属するカテゴリを決定する。
【００３６】
図３は候補実体及び実体言及の属するカテゴリを決定する第２方法のフローチャートである。
【００３７】
具体的には、ステップ３１において、各カテゴリの実体の実体記述テキストと予め定義されたテンプレートとの合致度、該実体記述テキストが各カテゴリに関連するキーワードを含むか否か、各カテゴリの実体の百科事典における対応する主題情報、及び各カテゴリの実体に関連する属性タイプのうち少なくとも１つの特徴に基づいて、分類器を訓練する。
【００３８】
予め定義されたテンプレート特徴：各カテゴリの実体の実体記述テキストと予め定義されたテンプレートとの合致度は、各カテゴリの実体の実体記述テキストが予め定義されたテンプレートに合致できる場合、該特徴が１であり、そうでない場合、該特徴が０であることを意味する。
【００３９】
予め定義されたテンプレートは以下の通りであり、左側は複数のカテゴリの例を示し、右側はカテゴリにそれぞれに対応する予め定義されたテンプレートの例を示している。
【表１】
2017123168.tif 000003
【００４０】
キーワード特徴：各カテゴリの実体の実体記述テキストが各カテゴリに関連するキーワードを含むか否かは、各カテゴリの実体の実体記述テキストからキーワードを、各カテゴリに関連するキーワードとして抽出することを意味する。各カテゴリの実体の実体記述テキストにこれらのキーワードが含まれるか否かを判断し、これらのキーワードの少なくとも１つが含まれる場合、該特徴が１であり、そうでない場合、該特徴が０である。各カテゴリに関連するキーワードの例は以下の通りであり、左側は複数のカテゴリの例を示し、右側はカテゴリにそれぞれに対応するキーワードの例を示している。
【表２】
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【００４１】
百科事典主題特徴：各カテゴリの実体の百科事典における対応する主題情報は、例えば実体である青龍山の例えば百度百科における主題情報である。各カテゴリの実体の実体記述テキストにこれらの主題情報が含まれるか否かを判断し、これらの主題情報の少なくとも１つが含まれる場合、該特徴が１であり、そうでない場合、該特徴が０である。各カテゴリに関連する主題情報の例は以下の通りであり、左側は複数のカテゴリの例を示し、右側はカテゴリにそれぞれに対応する主題情報の例を示している。
【表３】
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【００４２】
関連属性タイプ特徴：各カテゴリの実体に関連する属性タイプは、各カテゴリの実体の知識ベースにおける通常又は固有のタイプの属性を意味する。例えば、カテゴリが「人」の実体は通常「出生日」、「出生地」、「国籍」等の属性を含む。カテゴリが「会社」の実体は通常「登録住所」、「設立日」、「経営範囲」等の属性を含む。各カテゴリの実体にこれらの属性が含まれるか否かを判断し、これらの属性の少なくとも１つが含まれる場合、該特徴が１であり、そうでない場合、該特徴が０である。
【００４３】
ステップＳ３２において、分類器を用いて候補実体及び実体言及を分類する。
【００４４】
分類する際に、予め定義されたテンプレート特徴、キーワード特徴、百科事典主題特徴は候補実体の実体記述テキスト、実体言及の所在するテキストに基づくものであり、関連属性タイプ特徴は候補実体及び実体言及そのものに基づくものである。
【００４５】
ステップＳ３において、実体言及の属するカテゴリの最も高い識別性を有する属性集合を決定する。
【００４６】
属性識別度が識別閾値よりも高い属性を、該カテゴリの最も高い識別性を有する属性集合における属性として決定する。
【００４７】
以下は、属性の属性識別度の計算方式の２つの例を説明する。
【００４８】
方式１：セマンティック知識ベースにおける各カテゴリの各属性について、セマンティック知識ベースにおける該属性の該カテゴリにおいて出現する第１頻度の統計を取り、セマンティック知識ベースにおける該カテゴリの該属性の各属性値の該属性において出現する回数に関する第２頻度の統計を取り、第１頻度と第２頻度との積を、該カテゴリの該属性の属性識別度として計算する。
【００４９】
例えば、候補実体集合Ｅについて、Ｅにおける各候補実体ｅｉはｍ（ｅｉ）個の属性、ｍ（ｅｉ）個の属性値Ｖｊを有し、説明の便宜上、１つの属性が１つの属性値に対応すると仮定し、ここで、ｉ及びｊは番号である。Ｅにおける属性の第１頻度ｐｆ及び属性値の第２頻度ｉｅｆの統計を取る。ｐｆは属性ｐの集合Ｅの全ての属性において出現する頻度であり、ｉｅｆの計算方法として、該属性の各属性値の該属性において出現する回数の逆数の和を求め、該属性の出現総数で除算する。表１の例では、ｐ１に対応するｐｆ＝３、ｐ１に対応する属性値はｖ１、ｖ４及びｖ７であると、ｐ１に対応するｉｅｆ＝（１／１＋１／１＋１／１）／３＝１．０。ｐ２に対応するｐｆ＝３、ｐ２に対応する属性値はｖ２及びｖ５であり、ｖ２が１回出現し、ｖ５が２回出現すると、ｐ２に対応するｉｅｆ＝（１／１＋１／２）／３＝０．５。ｐ３に対応するｐｆ＝３、ｐ３に対応する属性値はｖ３のみであると、ｐ３に対応するｉｅｆ＝（１／３）／３＝０．１１。この場合、Ｅに対応するカテゴリにおけるｐ１、ｐ２及びｐ３のそれぞれの属性識別度は、３＊１．０＝３．０、３＊０．５＝１．５、及び３＊０．１１＝０．３３である。識別閾値δを設定し、δよりも大きい属性は該カテゴリの最も高い識別性を有する属性集合を構成する。また、該カテゴリの最も高い識別性を有する属性集合における属性の属性識別度を正規化する。
【表４】
2017123168.tif 000006
表１．候補実体の属性及びその属性値の例
【００５０】
方式２：セマンティック知識ベースにおける各カテゴリの各属性について、実体と属性値との相関行列を計算し、相関行列の各列の最大値を加算し、得られた和を該カテゴリの該属性の属性識別度とする。
【００５１】
例えば、カテゴリについての属性ｐについて、点別相互情報（ＰＭＩ：Ｐｏｉｎｔｗｉｓｅ  Ｍｕｔｕａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）関数により確率Ｐ（ｅｉ｜ｖｊ）を計算して、相関行列Ｍを取得し、ここで、ｅｉは実体であり、ｖｊは属性値である。
【００５２】
例えば、以下のように、属性ｐ１、ｐ２及びｐ３について行列Ｍ１、Ｍ２及びＭ３をそれぞれ取得する。
【表５】
2017123168.tif 000007
【表６】
2017123168.tif 000008
【表７】
2017123168.tif 000009
【００５３】
相関行列Ｍの各列の最大値を加算し、得られた和を該カテゴリの該属性ｐの属性識別度とする。
【００５４】
例えば、属性ｐ１について、属性識別度＝０．８＋０．７＋０．５＝２．０。
【００５５】
属性ｐ２について、属性識別度＝０．９＋０．９＋０．９＝２．６。
【００５６】
属性ｐ３について、属性識別度＝０．４＋０．４＋０．４＝１．２。
【００５７】
識別閾値δを設定し、δよりも大きい属性は該カテゴリの最も高い識別性を有する属性集合を構成するようにしてもよい。また、該カテゴリの最も高い識別性を有する属性集合における属性の属性識別度を正規化する。
【００５８】
以上の２つの方式は２つの属性識別度をそれぞれ取得してもよい。そのうち１つの方式を用いて属性識別度を計算してもよいし、２つの属性識別度を併合し、最終的な属性識別度を取得してもよい。
【００５９】
併合の方法は、例えば両者に対して重み付け加算を行ってもよく、重みの総和は１である。
【００６０】
ステップＳ４において、該属性集合に基づいて、該カテゴリに属する候補実体と実体言及との類似度を計算する。
【００６１】
具体的には、実体言及の所在するテキストから、関係抽出／分類技術を用いて、実体言及の、該属性集合の属性の属性値を抽出し、該カテゴリに属する候補実体の、該属性集合の属性の属性値と実体言及の対応する属性値との類似度に基づいて、該候補実体と該実体言及との類似度を計算する。
【００６２】
即ち、同一のカテゴリに属する候補実体及び実体言及について、該カテゴリの最も高い識別性を有する属性集合における属性に基づいて、その属性値の類似度を比較し、候補実体と実体言及との類似度とする。
【００６３】
例えば、候補実体ｅｎｔｉｔｙと実体言及ｍｅｎｔｉｏｎとの類似度ｓｉｍ（ｍｅｎｔｉｏｎ，ｅｎｔｉｔｙ）＝Σｓｉｍ（ｖｉ（ｍｅｎｔｉｏｎ），ｖｉ（ｅｎｔｉｔｙ））となる。
【００６４】
ここで、ｓｉｍ（ｖｉ（ｍｅｎｔｉｏｎ），ｖｉ（ｅｎｔｉｔｙ））は、実体言及ｍｅｎｔｉｏｎと候補実体ｅｎｔｉｔｙとの属性ｐｉに対応する属性値ｖｉの類似度である。
【００６５】
また、好ましい態様では、該候補実体と該実体言及との相互照応確率、及び該属性集合の各属性の属性識別度のうち少なくとも１つに基づいて、該候補実体と該実体言及との類似度を計算する。
【００６６】
例えば、候補実体ｅｎｔｉｔｙと実体言及ｍｅｎｔｉｏｎとの類似度ｓｉｍ（ｍｅｎｔｉｏｎ，ｅｎｔｉｔｙ）＝Σｗｅｉｇｈｔ（ｐｉ）＊ｓｉｍ（ｖｉ（ｍｅｎｔｉｏｎ），ｖｉ（ｅｎｔｉｔｙ））となる。
【００６７】
ここで、ｗｅｉｇｈｔ（ｐｉ）は属性ｐｉの属性識別度であり、ｓｉｍ（ｖｉ（ｍｅｎｔｉｏｎ），ｖｉ（ｅｎｔｉｔｙ））は、実体言及ｍｅｎｔｉｏｎと候補実体ｅｎｔｉｔｙとの属性ｐｉに対応する属性値ｖｉの類似度である。
【００６８】
即ち、候補実体と実体言及との類似度を計算する際に、候補実体と実体言及との相互照応確率、及び該カテゴリの最も高い識別性を有する属性集合における属性の属性識別度の両方の情報を用いてもよい。
【００６９】
ここで、候補実体と実体言及との相互照応確率は、該候補実体を選択する処理において用いられる情報の信頼性を表す。即ち、その前のステップＳ１において、セマンティック知識ベースにおける実体から、ショートテキストにおける実体言及に関連する候補実体を選択する。複数の方式を用いて候補実体を選択するため、候補実体の由来に基づいて、候補実体を選択する時に用いられる情報の信頼度を表す、異なる相互照応確率を取得してもよい。
【００７０】
例えば、候補実体ｅと実体言及ｍの相互照応確率はｐ（ｅ｜ｍ）である。
【００７１】
候補実体ｅがセマンティック知識ベースにおける同名実体からのものである場合、相互照応確率ｐ（ｅ｜ｍ）＝１／ｒとなり、ｒは同名実体の総数である。
【００７２】
候補実体ｅが等価関係（リダイレクト関係、別称関係）からのものである場合、相互照応確率ｐ（ｅ｜ｍ）＝１となる。
【００７３】
候補実体ｅが特定パターンの照応関係からのものである場合、相互照応確率ｐ（ｅ｜ｍ）＝１となる。
【００７４】
候補実体ｅが曖昧さ回避のページからのものである場合、相互照応確率ｐ（ｅ｜ｍ）＝１／ｋとなり、ｋは曖昧な実体の総数である。
【００７５】
候補実体ｅがインターネットのアンカーテキストからのものである場合、相互照応確率ｐ（ｅ｜ｍ）＝ｗ／ｎとなり、ｗは実体言及とアンカーテキストのリンク先の実体との間に存在するリンク数であり、ｎは実体言及と全ての実体との間に存在するリンク数である。
【００７６】
ステップＳ５において、該類似度に基づいて、候補実体を選択して実体言及に関連付ける。
【００７７】
具体的には、類似度が類似度閾値よりも大きい候補実体を実体言及に関連付ける。
【００７８】
また、該類似度が何れも類似度閾値よりも小さい場合、実体言及を新たな実体としてセマンティック知識ベースに追加する。
【００７９】
以下は、図４を参照しながら、セマンティック知識ベースにおける実体にショートテキストにおける実体言及を関連付ける装置を説明する。
【００８０】
図４は本発明の実施例に係るセマンティック知識ベースにおける実体にショートテキストにおける実体言及を関連付ける装置の構成を示すブロック図である。図４に示すように、本発明の関連付け装置４００は、セマンティック知識ベースにおける実体から、ショートテキストにおける実体言及に関連する候補実体を選択する候補実体選択部４１と、候補実体及び実体言及の属するカテゴリを決定するカテゴリ決定部４２と、実体言及の属するカテゴリの最も高い識別性を有する属性集合を決定する属性集合決定部４３と、該属性集合に基づいて、該カテゴリに属する候補実体と実体言及との類似度を計算する類似度計算部４４と、該類似度に基づいて、候補実体を選択して実体言及に関連付ける関連付け部４５とを含む。
【００８１】
１つの態様では、候補実体選択部４１は、セマンティック知識ベースにおける、実体名が実体言及と同一の同名実体を、候補実体として選択するステップ、セマンティック知識ベースにおける、同名実体と等価関係を有する実体を、候補実体として選択するステップ、セマンティック知識ベースにおける、実体名が実体言及と実体記述テキストにおいて照応関係を有する実体を、候補実体として選択するステップ、セマンティック知識ベースにおける、実体言及と百科事典の曖昧さ回避の関係を有する実体を、候補実体として選択するステップ、セマンティック知識ベースにおける、実体言及をアンカーテキストとするリンク先の実体を、候補実体として選択するステップ、及びセマンティック知識ベースにおける、実体名が実体言及と実体言及の所在するテキストテキストにおいて照応関係を有する実体を、候補実体として選択するステップのうち１つを実行する。
【００８２】
１つの態様では、セマンティック知識ベースにおける実体の実体名と実体言及とが、該実体の実体記述テキスト又は実体言及の所在するテキストにおいて特定の照応パターンに合致するか否かに基づいて、或いはセマンティック知識ベースにおける該実体の実体記述テキスト又は該実体言及の所在するテキストに対してテキスト解析を行うことによって、照応関係を有するか否かを決定する。
【００８３】
１つの態様では、カテゴリ決定部４２は、実体言及の所在するテキスト又はタイプ情報を有しない候補実体の実体記述テキストに対応する第１主題ベクトルを取得し、各カテゴリの実体の実体記述テキストに対応する第２主題ベクトルを取得し、第１主題ベクトルと各カテゴリの第２主題ベクトルとの平均類似度を計算し、平均類似度の最も高いカテゴリを、実体言及又はタイプ情報を有しない候補実体の属するカテゴリとして決定する。
【００８４】
１つの態様では、カテゴリ決定部４２は、各カテゴリの実体の実体記述テキストと予め定義されたテンプレートとの合致度、前記実体記述テキストが各カテゴリに関連するキーワードを含むか否か、各カテゴリの実体の百科事典における対応する主題情報、及び各カテゴリの実体に関連する属性タイプのうち少なくとも１つの特徴に基づいて、分類器を訓練し、分類器を用いて候補実体及び実体言及を分類する。
【００８５】
１つの態様では、類似度計算部４４は、実体言及の所在するテキストから、実体言及の、該属性集合の属性の属性値を抽出し、該カテゴリに属する候補実体の、該属性集合の属性の属性値と実体言及の対応する属性値との類似度に基づいて、該候補実体と該実体言及との類似度を計算する。
【００８６】
１つの態様では、類似度計算部４４は、該候補実体と該実体言及との相互照応確率、及び該属性集合の各属性の属性識別度のうち少なくとも１つに基づいて、該候補実体と該実体言及との類似度を計算する。
【００８７】
１つの態様では、属性集合決定部４３は、属性の属性識別度を取得するステップにおいて、セマンティック知識ベースにおける各カテゴリの各属性について、セマンティック知識ベースにおける該属性の該カテゴリにおいて出現する第１頻度の統計を取り、セマンティック知識ベースにおける該カテゴリの該属性の各属性値の該属性において出現する回数に関する第２頻度の統計を取り、第１頻度と第２頻度との積を、該カテゴリの該属性の属性識別度として計算し、属性識別度が識別閾値よりも高い属性を、該カテゴリの最も高い識別性を有する属性集合における属性として決定する。
【００８８】
１つの態様では、属性集合決定部４３は、属性の属性識別度を取得するステップにおいて、セマンティック知識ベースにおける各カテゴリの各属性について、実体と属性値との相関行列を計算し、相関行列の各列の最大値を加算し、得られた和を該カテゴリの該属性の属性識別度とし、属性識別度が識別閾値よりも高い属性を、該カテゴリの最も高い識別性を有する属性集合における属性として決定する。
【００８９】
１つの態様では、関連付け部４５は、類似度が類似度閾値よりも大きい候補実体を実体言及に関連付ける。該類似度が何れも類似度閾値よりも小さい場合、関連付け部４５は、実体言及を新たな実体としてセマンティック知識ベースに追加する。
【００９０】
本発明の関連付け装置４００に含まれる各部の処理は上述した関連付け方法に含まれる各ステップの処理と類似するため、説明の便宜上、ここでこれらの部分及びユニットの詳細な説明が省略される。
【００９１】
なお、上記装置における各構成要件、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により実現されてもよい。用いられる具体的な手段又は方式の構成は当業者にとって周知であり、ここでその説明が省略される。ソフトウェア又はファームウェアにより実施されている場合、記録媒体又はネットワークから専用のハードウェア構成を有するコンピュータ（例えば図５示されている汎用コンピュータ５００）に上記方法を実施するためのソフトウェアを構成するプログラムをインストールしてもよく、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場合は各種の機能などを実行できる。
【００９２】
図５は本発明の実施例に係る方法及び装置を実施するためのコンピュータの構成を示すブロック図である。
【００９３】
図５において、中央処理部（即ちＣＰＵ）５０１は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）５０２に記憶されているプログラム、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より各種の処理を実行する。ＲＡＭ５０３には、必要に応じて、ＣＰＵ５０１が各種の処理を実行するに必要なデータが記憶されている。ＣＰＵ５０１、ＲＯＭ５０２、及びＲＡＭ５０３は、バス５０４を介して互いに接続されている。入力／出力インターフェース５０５もバス５０４に接続されている。
【００９４】
入力部５０６（キーボード、マウスなどを含む）、出力部５０７（ディスプレイ、例えばブラウン管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）など、及びスピーカなどを含む）、記憶部５０８（例えばハードディスクなどを含む）、通信部５０９（例えばネットワークのインタフェースカード、例えばＬＡＮカード、モデムなどを含む）は、入力／出力インターフェース５０５に接続されている。通信部５０９は、ネットワーク、例えばインターネットを介して通信処理を実行する。必要に応じて、ドライブ部５１０は、入力／出力インターフェース５０５に接続されてもよい。取り外し可能な媒体５１１は、例えば磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどであり、必要に応じてドライブ部５１０にセットアップされて、その中から読みだ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ている。
【００９５】
ソフトウェアにより上記処理を実施する場合、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を介して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。
【００９６】
また、これらの記憶媒体は、図５に示されている、プログラムを記憶し、機器と分離してユーザへプログラムを提供する取り外し可能な媒体５１１に限定されない。取り外し可能な媒体５１１は、例えば磁気ディスク（フロッピーディスク（登録商標）を含む）、光ディスク（光ディスク−読み出し専用メモリ（ＣＤＲＯＭ）、及びデジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）を含む）、光磁気ディスク（ミニディスク（ＭＤ）（登録商標））及び半導体メモリを含む。或いは、記憶媒体は、ＲＯＭ５０２、記憶部５０８に含まれるハードディスクなどであってもよく、プログラムを記憶し、それらを含む機器と共にユーザへ提供される。
【００９７】
本発明は、機器に読み取り可能な指令コードを記憶するプログラムプロダクトをさらに提供する。該指令コードは機器により読み出されて、上述した本発明の実施例に係る方法を実行できる。
【００９８】
それに応じて、本発明は、機器読み取り可能な指令コードを記憶するプログラムのプロダクトが記録されている記憶媒体をさらに含む。該記憶媒体は、フロッピーディスク、光ディスク、光磁気ディスク、メモリカード、メモリスティックを含むが、これらに限定されない。
【００９９】
なお、本発明の具体的な実施例の上記の説明では、１つの態様について説明及び／又は例示された特徴は同一又は類似の方式で１つ又は複数の他の態様に用いられてもよいし、他の態様における特徴と組み合わせてもよいし、他の態様における特徴の代わりに用いられてもよい。
【０１００】
なお、用語「包括／含む」は、本文に使用される際に、特徴、要素、ステップ又は構成要件の存在を意味し、一つ又は複数の他の特徴、要素、ステップ又は構成要件の存在又は追加を排除するものではない。
【０１０１】
また、本発明の方法は、明細書に説明された時間的順序で実行するものに限定されず、他の時間的順序で順次、並行、又は独立して実行されてもよい。このため、本明細書に説明された方法の実行順序は、本発明の技術的な範囲を限定するものではない。
【０１０２】
以上は本発明の具体的な実施例の説明を通じて本発明を開示するが、上記の全ての実施例及び例は例示的なものであり、制限的なものではない。当業者は、特許請求の範囲の主旨及び範囲内で本発明に対して各種の修正、改良、均等的なものに変更してもよい。これらの修正、改良又は均等的なものに変更することは本発明の保護範囲に含まれるものである。
【０１０３】
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。
（付記１）
セマンティック知識ベースにおける実体にショートテキストにおける実体言及を関連付ける方法であって、
セマンティック知識ベースにおける実体から、ショートテキストにおける実体言及に関連する候補実体を選択するステップと、
候補実体及び実体言及の属するカテゴリを決定するステップと、
実体言及の属するカテゴリの最も高い識別性を有する属性集合を決定するステップと、
該属性集合に基づいて、該カテゴリに属する候補実体と実体言及との類似度を計算するステップと、
前記類似度に基づいて、候補実体を選択して実体言及に関連付けるステップと、を含む、方法。
（付記２）
セマンティック知識ベースにおける実体から、ショートテキストにおける実体言及に関連する候補実体を選択するステップは、
セマンティック知識ベースにおける、実体名が実体言及と同一の同名実体を、候補実体として選択するステップ、
セマンティック知識ベースにおける、同名実体と等価関係を有する実体を、候補実体として選択するステップ、
セマンティック知識ベースにおける、実体名が実体言及と実体記述テキストにおいて照応関係を有する実体を、候補実体として選択するステップ、
セマンティック知識ベースにおける、実体言及と百科事典の曖昧さ回避の関係を有する実体を、候補実体として選択するステップ、
セマンティック知識ベースにおける、実体言及をアンカーテキストとするリンク先の実体を、候補実体として選択するステップ、及び
セマンティック知識ベースにおける、実体名が実体言及と実体言及の所在するテキストテキストにおいて照応関係を有する実体を、候補実体として選択するステップ、のうち１つのステップを含む、付記１に記載の方法。
（付記３）
セマンティック知識ベースにおける実体の実体名と実体言及とが、該実体の実体記述テキスト又は実体言及の所在するテキストにおいて特定の照応パターンに合致するか否かに基づいて、或いは
セマンティック知識ベースにおける該実体の実体記述テキスト又は該実体言及の所在するテキストに対してテキスト解析を行うことによって、
照応関係を有するか否かを決定する、付記２に記載の方法。
（付記４）
実体言及の属するカテゴリを決定するステップは、
実体言及の所在するテキスト又はタイプ情報を有しない候補実体の実体記述テキストに対応する第１主題ベクトルを取得するステップと、
各カテゴリの実体の実体記述テキストに対応する第２主題ベクトルを取得するステップと、
第１主題ベクトルと各カテゴリの第２主題ベクトルとの平均類似度を計算するステップと、
平均類似度の最も高いカテゴリを、実体言及又はタイプ情報を有しない候補実体の属するカテゴリとして決定するステップと、を含む、付記１に記載の方法。
（付記５）
候補実体及び実体言及の属するカテゴリを決定するステップは、
各カテゴリの実体の実体記述テキストと予め定義されたテンプレートとの合致度、前記実体記述テキストが各カテゴリに関連するキーワードを含むか否か、各カテゴリの実体の百科事典における対応する主題情報、及び各カテゴリの実体に関連する属性タイプのうち少なくとも１つの特徴に基づいて、分類器を訓練するステップと、
分類器を用いて候補実体及び実体言及を分類するステップと、を含む、付記１に記載の方法。
（付記６）
該属性集合に基づいて該カテゴリに属する候補実体と実体言及との類似度を計算するステップは、
実体言及の所在するテキストから、実体言及の、該属性集合の属性の属性値を抽出するステップと、
該カテゴリに属する候補実体の、該属性集合の属性の属性値と実体言及の対応する属性値との類似度に基づいて、該候補実体と該実体言及との類似度を計算するステップと、を含む、付記１に記載の方法。
（付記７）
該属性集合に基づいて該カテゴリに属する候補実体と実体言及との類似度を計算するステップは、
該候補実体と該実体言及との相互照応確率、及び該属性集合の各属性の属性識別度のうち少なくとも１つに基づいて、該候補実体と該実体言及との類似度を計算するステップ、を含む、付記６に記載の方法。
（付記８）
実体言及の属するカテゴリの最も高い識別性を有する属性集合を決定するステップは、属性識別度が識別閾値よりも高い属性を、該カテゴリの最も高い識別性を有する属性集合における属性として決定するステップ、を含み、
属性の属性識別度を取得するステップにおいて、
セマンティック知識ベースにおける各カテゴリの各属性について、
セマンティック知識ベースにおける該属性の該カテゴリにおいて出現する第１頻度の統計を取り、
セマンティック知識ベースにおける該カテゴリの該属性の各属性値の該属性において出現する回数に関する第２頻度の統計を取り、
第１頻度と第２頻度との積を、該カテゴリの該属性の属性識別度として計算する、付記１に記載の方法。
（付記９）
実体言及の属するカテゴリの最も高い識別性を有する属性集合を決定するステップは、属性識別度が識別閾値よりも高い属性を、該カテゴリの最も高い識別性を有する属性集合における属性として決定するステップ、を含み、
属性の属性識別度を取得するステップにおいて、
セマンティック知識ベースにおける各カテゴリの各属性について、実体と属性値との相関行列を計算し、
相関行列の各列の最大値を加算し、得られた和を該カテゴリの該属性の属性識別度とする、付記１に記載の方法。
（付記１０）
前記類似度に基づいて候補実体を選択して実体言及に関連付けるステップは、類似度が類似度閾値よりも大きい候補実体を実体言及に関連付けるステップ、を含み、前記類似度が何れも類似度閾値よりも小さい場合、実体言及を新たな実体としてセマンティック知識ベースに追加する、付記１に記載の方法。
（付記１１）
セマンティック知識ベースにおける実体にショートテキストにおける実体言及を関連付ける装置であって、
セマンティック知識ベースにおける実体から、ショートテキストにおける実体言及に関連する候補実体を選択する候補実体選択手段と、
候補実体及び実体言及の属するカテゴリを決定するカテゴリ決定手段と、
実体言及の属するカテゴリの最も高い識別性を有する属性集合を決定する属性集合決定手段と、
該属性集合に基づいて、該カテゴリに属する候補実体と実体言及との類似度を計算する類似度計算手段と、
前記類似度に基づいて、候補実体を選択して実体言及に関連付ける関連付け手段と、を含む、装置。
（付記１２）
候補実体選択手段は、
セマンティック知識ベースにおける、実体名が実体言及と同一の同名実体を、候補実体として選択するステップ、
セマンティック知識ベースにおける、同名実体と等価関係を有する実体を、候補実体として選択するステップ、
セマンティック知識ベースにおける、実体名が実体言及と実体記述テキストにおいて照応関係を有する実体を、候補実体として選択するステップ、
セマンティック知識ベースにおける、実体言及と百科事典の曖昧さ回避の関係を有する実体を、候補実体として選択するステップ、
セマンティック知識ベースにおける、実体言及をアンカーテキストとするリンク先の実体を、候補実体として選択するステップ、及び
セマンティック知識ベースにおける、実体名が実体言及と実体言及の所在するテキストテキストにおいて照応関係を有する実体を、候補実体として選択するステップ、のうち１つのステップを実行する、付記１１に記載の装置。
（付記１３）
セマンティック知識ベースにおける実体の実体名と実体言及とが、該実体の実体記述テキスト又は実体言及の所在するテキストにおいて特定の照応パターンに合致するか否かに基づいて、或いは
セマンティック知識ベースにおける該実体の実体記述テキスト又は該実体言及の所在するテキストに対してテキスト解析を行うことによって、
照応関係を有するか否かを決定する、付記１２に記載の装置。
（付記１４）
カテゴリ決定手段は、
実体言及の所在するテキスト又はタイプ情報を有しない候補実体の実体記述テキストに対応する第１主題ベクトルを取得し、
各カテゴリの実体の実体記述テキストに対応する第２主題ベクトルを取得し、
第１主題ベクトルと各カテゴリの第２主題ベクトルとの平均類似度を計算し、
平均類似度の最も高いカテゴリを、実体言及又はタイプ情報を有しない候補実体の属するカテゴリとして決定する、付記１１に記載の装置。
（付記１５）
カテゴリ決定手段は、
各カテゴリの実体の実体記述テキストと予め定義されたテンプレートとの合致度、前記実体記述テキストが各カテゴリに関連するキーワードを含むか否か、各カテゴリの実体の百科事典における対応する主題情報、及び各カテゴリの実体に関連する属性タイプのうち少なくとも１つの特徴に基づいて、分類器を訓練し、
分類器を用いて候補実体及び実体言及を分類する、付記１１に記載の装置。
（付記１６）
類似度計算手段は、
実体言及の所在するテキストから、実体言及の、該属性集合の属性の属性値を抽出し、
該カテゴリに属する候補実体の、該属性集合の属性の属性値と実体言及の対応する属性値との類似度に基づいて、該候補実体と該実体言及との類似度を計算する、付記１１に記載の装置。
（付記１７）
類似度計算手段は、
該候補実体と該実体言及との相互照応確率、及び該属性集合の各属性の属性識別度のうち少なくとも１つに基づいて、該候補実体と該実体言及との類似度を計算する、付記１６に記載の装置。
（付記１８）
属性集合決定手段は、
属性の属性識別度を取得するステップにおいて、セマンティック知識ベースにおける各カテゴリの各属性について、セマンティック知識ベースにおける該属性の該カテゴリにおいて出現する第１頻度の統計を取り、セマンティック知識ベースにおける該カテゴリの該属性の各属性値の該属性において出現する回数に関する第２頻度の統計を取り、第１頻度と第２頻度との積を、該カテゴリの該属性の属性識別度として計算し、
属性識別度が識別閾値よりも高い属性を、該カテゴリの最も高い識別性を有する属性集合における属性として決定する、付記１１に記載の装置。
（付記１９）
属性集合決定手段は、
属性の属性識別度を取得するステップにおいて、セマンティック知識ベースにおける各カテゴリの各属性について、実体と属性値との相関行列を計算し、相関行列の各列の最大値を加算し、得られた和を該カテゴリの該属性の属性識別度とし、
属性識別度が識別閾値よりも高い属性を、該カテゴリの最も高い識別性を有する属性集合における属性として決定する、付記１１に記載の装置。
（付記２０）
関連付け手段は、類似度が類似度閾値よりも大きい候補実体を実体言及に関連付け、
前記類似度が何れも類似度閾値よりも小さい場合、関連付け手段は、実体言及を新たな実体としてセマンティック知識ベースに追加する、付記１１に記載の装置。
【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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