(57)【要約】【課題】対象間の関係を、低コストで、精度良く網羅的に検出する。【解決手段】関係検出システム１００の学習対象文抽出部１０１は、対象間の所定の関係を表す文を含む学習用文書から、所定の関係を有する２つの対象の対象名を共に含む文を学習対象文として抽出する。判別モデル生成部１０３は、学習対象文に含まれる所定の関係を有する対象名の各々を所定の関係における一方と他方を表すラベルの内の対応するラベルに置き換えた文の集合をもとに、所定の関係を表す文とそれ以外の文とに分類する判別モデルを生成する。判別対象文抽出部１０５は、判別用文書から、所定の関係を判別すべき２つの対象の対象名の内の少なくとも１つを含む文を判別対象文として抽出する。判別部１０６は、判別対象文に含まれる所定の関係を判別すべき対象の対象名の各々を対応するラベルに置き換えた文が、所定の関係を表す文か否かを、判別モデルを用いて判別する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象間の所定の関係を表す文を含む学習用文書から、前記所定の関係を有する２つの対象の対象名を共に含む文を学習対象文として抽出する、学習対象文抽出手段と、
前記抽出された学習対象文に含まれる前記所定の関係を有する対象の対象名の各々を前記所定の関係における一方と他方を表すラベルの内の対応するラベルに置き換えた文の集合をもとに、前記所定の関係を表す文とそれ以外の文とに分類する判別モデルを生成する、判別モデル生成手段と、
判別用文書から、前記所定の関係を判別すべき２つの対象の対象名の内の少なくとも１つを含む文を判別対象文として抽出する、判別対象文抽出手段と、
前記抽出された判別対象文に含まれる前記所定の関係を判別すべき対象の対象名の各々を前記ラベルの内の対応するラベルに置き換えた文が、前記所定の関係を表す文か否かを、前記生成された判別モデルを用いて判別する、判別手段と、
を備えた、関係検出システム。
【請求項２】
さらに、前記判別用文書から、前記所定の関係を表す文と判別された文に係る判別対象文を含み、かつ、前記所定の関係を判別すべき２つの対象の対象名を共に含む、１以上の連続した文を出力する、結果出力手段を備えた、
請求項１に記載の関係検出システム。
【請求項３】
前記判別対象文抽出手段は、前記判別用文書が、前記所定の関係を判別すべき２つの対象の対象名を含む場合、当該判別用文書から、前記判別対象文を抽出する、
請求項１または２に記載の関係検出システム。
【請求項４】
前記判別対象文抽出手段は、前記判別用文書において、前記所定の関係を判別すべき２つの対象の対象名間の距離が所定の範囲内にある場合、当該判別用文書から、前記判別対象文を抽出する、
請求項１乃至３のいずれかに記載の関係検出システム。
【請求項５】
さらに、
前記学習用文書を記憶する、学習用文書記憶手段と、
前記判別用文書を記憶する、判別用文書記憶手段と、
前記学習用文書において前記所定の関係を有する２つの対象の対象名、及び、前記判別用文書に対して前記所定の関係を判別すべき２つの対象の対象名を記憶する、対象名記憶手段と、
を備え、
前記学習対象文抽出手段は、前記学習用文書記憶手段に記憶された前記学習用文書から、前記対象名記憶手段に記憶された前記所定の関係を有する２つの対象の対象名を共に含む文を前記学習対象文として抽出し、
前記判別対象文抽出手段は、前記判別用文書記憶手段に記憶された前記判別用文書から、前記対象名記憶手段に記憶された前記所定の関係を判別すべき２つの対象の対象名の内の少なくとも１つを含む文を前記判別対象文として抽出する、
請求項１乃至４のいずれかに記載の関係検出システム。
【請求項６】
対象間の所定の関係を表す文を含む学習用文書から、前記所定の関係を有する２つの対象の対象名を共に含む文を学習対象文として抽出し、
前記抽出された学習対象文に含まれる前記所定の関係を有する対象の対象名の各々を前記所定の関係における一方と他方を表すラベルの内の対応するラベルに置き換えた文の集合をもとに、前記所定の関係を表す文とそれ以外の文とに分類する判別モデルを生成し、
判別用文書から、前記所定の関係を判別すべき２つの対象の対象名の内の少なくとも１つを含む文を判別対象文として抽出し、
前記抽出された判別対象文に含まれる前記所定の関係を判別すべき対象の対象名の各々を前記ラベルの内の対応するラベルに置き換えた文が、前記所定の関係を表す文か否かを、前記生成された判別モデルを用いて判別する、
関係検出方法。
【請求項７】
さらに、前記判別用文書から、前記所定の関係を表す文と判別された文に係る判別対象文を含み、かつ、前記所定の関係を判別すべき２つの対象の対象名を共に含む、１以上の連続した文を出力する、
請求項６に記載の関係検出方法。
【請求項８】
コンピュータに、
対象間の所定の関係を表す文を含む学習用文書から、前記所定の関係を有する２つの対象の対象名を共に含む文を学習対象文として抽出し、
前記抽出された学習対象文に含まれる前記所定の関係を有する対象の対象名の各々を前記所定の関係における一方と他方を表すラベルの内の対応するラベルに置き換えた文の集合をもとに、前記所定の関係を表す文とそれ以外の文とに分類する判別モデルを生成し、
判別用文書から、前記所定の関係を判別すべき２つの対象の対象名の内の少なくとも１つを含む文を判別対象文として抽出し、
前記抽出された判別対象文に含まれる前記所定の関係を判別すべき対象の対象名の各々を前記ラベルの内の対応するラベルに置き換えた文が、前記所定の関係を表す文か否かを、前記生成された判別モデルを用いて判別する、
処理を実行させる、関係検出プログラム。
【請求項９】
さらに、前記判別用文書から、前記所定の関係を表す文と判別された文に係る判別対象文を含み、かつ、前記所定の関係を判別すべき２つの対象の対象名を共に含む、１以上の連続した文を出力する、
処理を実行させる、請求項８に記載の関係検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、関係検出システム、関係検出方法、及び、関係検出プログラムに関し、特に、収集したデータから、対象間の所望の関係を抽出する、関係検出システム、関係検出方法、及び、関係検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
交通や情報通信技術の発達、それらに伴うビジネスの領域拡大により、かつての地理的距離や国の違い、業界の違いといった制約を超えて、世界中の人や組織が互いに交流し、モノやカネの新しい流れを次々と作りだすようになった。こうした中、企業にとって、他社がどのような顧客を獲得し、どのようなパートナーシップを確立しているかといった状況をいち早く捉えることが、ビジネスチャンスの発掘やリスクマネジメントの点から非常に重要となっている。
【０００３】
現在、こうした組織等の間の繋がり（以下、組織間の繋がりだけでなく、組織と個人の繋がりや個人間の繋がりも含む）の把握には、専門の情報サービス会社を利用することが一般的である。日本国内では帝国データバンク、国際的にはダウ・ジョーンズやトムソン・ロイター等が、主な企業間の繋がりに関する情報を提供している。しかしながら、情報サービス会社が専門の調査員や分析者によって収集、整理し提供している情報は、高い信頼性が担保される反面、その更新頻度や情報量が時として十分でない場合がある。特に最近では、インターネット上で、情報交換に加えて取引そのものが行われるようになり、その量は人手で把握、整理できる限界を超えている。
【０００４】
このような組織間の繋がりを抽出するための技術として、例えば、特許文献１には、インターネット等から収集した文書群から、調査対象の会社の信用低下度（リスク度）を算出する技術が開示されている。この技術では、文書群から、調査対象の会社名やその会社に関連した他の会社名、個人名等と、ネガティブワードとを含む文書が検出され、各ネガティブワードに割り当てられたリスク度の累計から調査対象の会社の全体累計リスクが算出される。全体累計リスクの値が所定の水準以上である場合、調査対象の会社が、継続調査対象に設定される。ここで、ネガティブワードとは、例えば「賄賂」や「偽装」等のキーワードである。特許文献１の技術を用いることにより、他社との不正な取引を示唆する企業動向を、人手を介さず調査できる。
【０００５】
また、特許文献２には、同様に、インターネット等から収集した文書群から、組織間の関係を抽出する技術が開示されている。この技術では、組織間の各種関係を表現するパターン（関係表現）を用いて関係が抽出され、予め定義された関係タイプや抽出された関係の数に基づいて、ビジネスの観点からの関係の重要度が算出される。
【０００６】
特許文献１や特許文献２に開示された技術では、予め、人手により定義された個人名や企業名、キーワード、関係表現等の辞書を用いて、互いに関係のある個人や組織の組と、それらの間の関係が抽出される。しかしながら、これらの辞書を予め網羅的に定義することは大きな労力を要し、また、更新も必要になることから、長期的な運用と高い網羅性を達成、維持することは困難である。
【０００７】
一方、上述の各種辞書を人手で用意する代わりに、組織間の関係が記載されている収集済み文書と機械学習の技術とを用いて、所望の関係を自動的に検出する方法も考えられる。組織間の関係を検出することを、関係が記載された文書を検出するという目的に置き換えると、それは組織間の関係が記載された文書をそれ以外の文書と区別する２値判別問題として扱うことができる。この場合、組織間の関係が記載された多数の文書を正例（正解データ）とし、それ以外の多数の文書を負例（非正解データ）として入力した機械学習により、判別モデルが生成される。このような機械学習の分類器として、例えば、非特許文献１、２に記載された、ＬＩＢＳＶＭ（A Library for Support Vector Machines）やＬＩＢＬＩＮＥＡＲ（A Library for Large Linear Classification）等のオープンソース・ソフトウェアが知られている。これらのソフトウェアを用いて組織間の関係が記載された文書を検出するためには、予め収集した十分な数の文書を、人手で正例と負例に分けることにより、機械学習用の学習データ（正例と負例）を作成する必要がある。さらに、より正確に関係を検出するためには、学習データの作成時に、各文書中の企業名や、組織間の関係を表す部分に、アノテーション（所望の関係が書かれていることを表すタグ付け）を行う必要がある。
【０００８】
なお、関連技術として、特許文献３には、抽象度のばらつきがある単語を含む文書を、均一の抽象度を利用した文書に変更する技術が開示されている。特許文献４には、機械学習を用いて、二項関係を含むテキストデータを抽出する技術が開示されている。特許文献５には、論文から二項関係を抽出する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特許第５０８４５８７号公報
【特許文献２】特許題４７９５４１７号公報
【特許文献３】特開２００９−１４６１２１号公報
【特許文献４】特開２００７−２４９４５８号公報
【特許文献５】特開２００３−１８６８９４号公報
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】Chih-Chung Chang and Chih-Jen Lin, "LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines"、［online］、［平成27年5月19日検索］、インターネット〈URL：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/〉
【非特許文献２】Machine Learning Group at National Taiwan University, "LIBLINEAR -- A Library for Large Linear Classification"、［online］、［平成27年5月19日検索］、インターネット〈URL：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear/〉
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
文書における組織間の関係は、自然言語の多様な表現で記述される。このため、特許文献１、２に開示されているような、関係を抽出するための各種の辞書を人手で用意する技術において、組織間の関係を網羅的に検出できるように辞書を整備、拡充しようとすると、作業コストが高くなる。
【００１２】
また、機械学習を用いた方法でも、判別精度を向上させるために、企業名等の単語や文単位でアノテーションを行った十分な量の学習データを用意しようとすると、作業コストが高くなる。一方で、単語や文単位のアノテーションを行わず、文書単位で正例と負例を分けただけの学習データで判別モデルを生成すると、文書中の不要な関係（学習対象でない企業間の関係や、所望の関係以外の関係）が誤って学習されるため、十分な精度が得られない。
【００１３】
本発明の目的は、上述の課題を解決し、組織等の対象間の関係を、低コストで、精度良く網羅的に検出できる、関係検出システム、関係検出方法、及び、関係検出プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の関係検出システムは、対象間の所定の関係を表す文を含む学習用文書から、前記所定の関係を有する２つの対象の対象名を共に含む文を学習対象文として抽出する、学習対象文抽出手段と、前記抽出された学習対象文に含まれる前記所定の関係を有する対象の対象名の各々を前記所定の関係における一方と他方を表すラベルの内の対応するラベルに置き換えた文の集合をもとに、前記所定の関係を表す文とそれ以外の文とに分類する判別モデルを生成する、判別モデル生成手段と、判別用文書から、前記所定の関係を判別すべき２つの対象の対象名の内の少なくとも１つを含む文を判別対象文として抽出する、判別対象文抽出手段と、前記抽出された判別対象文に含まれる前記所定の関係を判別すべき対象の対象名の各々を前記ラベルの内の対応するラベルに置き換えた文が、前記所定の関係を表す文か否かを、前記生成された判別モデルを用いて判別する、判別手段と、を備える。
【００１５】
本発明の関係検出方法は、対象間の所定の関係を表す文を含む学習用文書から、前記所定の関係を有する２つの対象の対象名を共に含む文を学習対象文として抽出し、前記抽出された学習対象文に含まれる前記所定の関係を有する対象の対象名の各々を前記所定の関係における一方と他方を表すラベルの内の対応するラベルに置き換えた文の集合をもとに、前記所定の関係を表す文とそれ以外の文とに分類する判別モデルを生成し、判別用文書から、前記所定の関係を判別すべき２つの対象の対象名の内の少なくとも１つを含む文を判別対象文として抽出し、前記抽出された判別対象文に含まれる前記所定の関係を判別すべき対象の対象名の各々を前記ラベルの内の対応するラベルに置き換えた文が、前記所定の関係を表す文か否かを、前記生成された判別モデルを用いて判別する。
【００１６】
本発明の関係検出プログラムは、コンピュータに、対象間の所定の関係を表す文を含む学習用文書から、前記所定の関係を有する２つの対象の対象名を共に含む文を学習対象文として抽出し、前記抽出された学習対象文に含まれる前記所定の関係を有する対象の対象名の各々を前記所定の関係における一方と他方を表すラベルの内の対応するラベルに置き換えた文の集合をもとに、前記所定の関係を表す文とそれ以外の文とに分類する判別モデルを生成し、判別用文書から、前記所定の関係を判別すべき２つの対象の対象名の内の少なくとも１つを含む文を判別対象文として抽出し、前記抽出された判別対象文に含まれる前記所定の関係を判別すべき対象の対象名の各々を前記ラベルの内の対応するラベルに置き換えた文が、前記所定の関係を表す文か否かを、前記生成された判別モデルを用いて判別する、処理を実行させる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の効果は、対象間の関係を、低コストで、精度良く網羅的に検出できることである。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の第１の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態における、関係検出システム１００の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態における、関係検出システム１００の動作を示すフローチャートである。
【図４】本発明の第１の実施の形態における、学習用文書データ２００の例を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態における、学習対象文に含まれる対象名の抽象化の例を示す図である。
【図６】本発明の第１の実施の形態における、判別用文書の例を示す図である。
【図７】本発明の第１の実施の形態における、判別対象文に含まれる対象名の抽象化の例を示す図である。
【図８】本発明の第１の実施の形態における、入出力画面の例を示す図である。
【図９】本発明の第１の実施の形態における、判別対象文の抽出処理（ステップＳ５）を複数のステップで行う場合のフローチャートである。
【図１０】本発明の第１の実施の形態における、対象名間の距離の算出例を示す図である。
【図１１】本発明の第１の実施の形態における、関係検出システム１００のハードウェア構成の例を示すブロック図である。
【図１２】本発明の第２の実施の形態における、関係検出システム１００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】
【００１９】
（第１の実施の形態）
はじめに、本発明の第１の実施の形態の構成について説明する。図２は、本発明の第１の実施の形態における、関係検出システム１００の構成を示すブロック図である。
【００２０】
図２を参照すると、本発明の第１の実施の関係検出システム１００は、学習対象文抽出部１０１、対象名抽象化部１０２、判別モデル生成部１０３、判別モデル記憶部１０４、判別対象文抽出部１０５、判別部１０６、及び、結果出力部１０７を含む。
【００２１】
学習対象文抽出部１０１は、機械学習のための学習データとして利用する文書（学習用文書）から、学習対象文を全て抽出する。ここで、学習用文書は、組織や個人等の対象間の所望の関係（または、所定の関係）を表す文を含む。また、学習対象文は、学習用文書において、所望の相互関係を有する２つの対象それぞれを表す対象名を共に含む文である。
【００２２】
対象名抽象化部１０２は、学習対象文に含まれる所望の関係を有する対象の対象名の各々を、種類（所望の関係における一方と他方）を表すクラス名（または、ラベル）に置き換えて抽象化する。また、対象名抽象化部１０２は、後述する判別対象文に含まれる所望の関係を判別すべき対象の対象名の各々を、同様に、種類を表すクラス名に置き換えて抽象化する。
【００２３】
判別モデル生成部１０３は、対象名が抽象化された学習対象文の集合を学習データとして用いて機械学習を行い、入力された文が所望の関係を表す記述を含む文か否かを判別するための判別モデルを生成する。
【００２４】
判別モデル記憶部１０４は、生成された判別モデルを記憶する。
【００２５】
判別対象文抽出部１０５は、判別対象の文書（判別用文書）から、判別対象文を全て抽出する。ここで、判別対象文は、判別用文書において、所望の関係を判別すべき２つの対象それぞれを表す対象名の内の少なくとも１つを含む文である。
【００２６】
判別部１０６は、生成された判別モデルを用いて、対象名が抽象化された判別対象文が、所望の関係を表す文か否かを判別する。
【００２７】
結果出力部１０７は、判別の結果として得られた、所望の関係を表す判別対象文を、所定の形式で出力する。
【００２８】
次に、本発明の第１の実施の形態の動作について説明する。
【００２９】
ここでは、所望の相互関係として、自社の競合先である他社（「競合」）と当該他社の顧客（「顧客」）との関係を検出する場合を例に説明する。
【００３０】
図３は、本発明の第１の実施の形態における、関係検出システム１００の動作を示すフローチャートである。
【００３１】
はじめに、関係検出システム１００は、機械学習を用いて判別モデルを生成する。
【００３２】
関係検出システム１００の学習対象文抽出部１０１は、ユーザから学習用文書データ２００を受け取る。
【００３３】
図４は、本発明の第１の実施の形態における、学習用文書データ２００の例を示す図である。図４の例では、学習用文書データ２００は、正例／負例を表す情報（「正負」欄）、対象名（「対象名１」、「対象名２」欄）、及び、学習用文書２１０（２１０＿１、２１０＿２、２１０＿３、…）（「文書」欄）の組を含む。学習用文書２１０＿１、２１０＿２、２１０＿３は、それぞれ、文２１１＿１、２１１＿２、２１１＿３を含む。正例／負例を表す情報（「正負」欄）は、当該組の学習用文書が正例（「正負」欄に○が設定）か、負例（「正負」欄に×が設定）かを表す。正例は、学習用文書が所望の関係を表す文を含むことを示す。負例は、学習用文書が所望の関係を表す文を含まないことを示す。対象名（「対象名１」、「対象名２」欄）は、当該組の学習用文書において、所望の関係を有する対象の名前を示す。ここで、対象名１は、所望の関係（「競合」と「顧客」の関係）の内の一方の種類である「競合」に属する対象の対象名を示し、対象名２は、他方の種類である「顧客」に属する対象の対象名を示す。
【００３４】
例えば、学習対象文抽出部１０１は、図４の学習用文書データ２００をユーザから受け取る。
【００３５】
学習対象文抽出部１０１は、学習用文書データ２００の各組の学習用文書から、当該組で指定された２つの対象名を共に含む文を、学習対象文として、全て抽出する（ステップＳ１）。
【００３６】
例えば、学習対象文抽出部１０１は、図４の学習用文書データ２００の２組目の学習用文書２１０＿２から、対象名１「Company Q」と対象名２「Company Y」の両方を含む、文２１１＿２を、学習対象文として抽出する。また、学習対象文抽出部１０１は、これに続く文からも、対象名１「Company Q」と対象名２「Company Y」の両方を含む文を、学習対象文として、全て抽出する。
【００３７】
対象名抽象化部１０２は、抽出された各学習対象文に含まれる所望の関係を有する対象の対象名を、それぞれの種類を表すクラス名に置き換えることにより抽象化する（ステップＳ２）。
【００３８】
図５は、本発明の第１の実施の形態における、学習対象文に含まれる対象名の抽象化の例を示す図である。
【００３９】
例えば、対象名１の種類「競合」のクラス名を［COMPETITOR］、対象名２の種類「顧客」のクラス名を［CUSTOMER］とした場合、対象名抽象化部１０２は、上述の学習対象文２１１＿２における対象名を、図５の文２１１＿２’のように抽象化する。
【００４０】
判別モデル生成部１０３は、対象名が抽象化された学習対象文の集合を用いて、機械学習を行い、入力された文が所望の関係を表す記述を含む文か否かを判別するための判別モデルを生成する（ステップＳ３）。
【００４１】
例えば、判別モデル生成部１０３は、上述のＬＩＢＬＩＮＥＡＲやＬＩＢＳＶＭなどの分類器を用いて、判別モデルを生成する。ここで、判別モデル生成部１０３は、図４の学習用文書データ２００における、正例の学習用文書から抽出された学習対象文を正例の学習データ、負例の学習用文書から抽出された学習対象文を負例の学習データとして、分類器に入力する。
【００４２】
判別モデル生成部１０３は、生成した判別モデルを、判別モデル記憶部１０４に保存する（ステップＳ４）。
【００４３】
以上、ステップＳ１からＳ４までが、学習用文書データ２００に対する、判別モデル生成処理の動作である。
【００４４】
次に、関係検出システム１００は、生成された判別モデルを用いて、所望の関係を表す判別対象文を検出する。
【００４５】
判別対象文抽出部１０５は、ユーザから、１以上の判別用文書、及び、判別用文書から所望の関係を判別すべき２つの対象の対象名（対象名１、対象名２）を受け取る。ここで、上述の学習用文書データ２００と同様に、対象名１は、所望の関係（「競合」と「顧客」の関係）の内の一方の種類に属する対象である「競合」の対象名を示し、対象名２は、他方の種類に属する対象である「顧客」の対象名を示す。
【００４６】
図８は、本発明の第１の実施の形態における、入出力画面の例を示す図である。
【００４７】
例えば、判別対象文抽出部１０５は、図８のような入出力画面により、対象名１（「競合」）、対象名２（「顧客」）を受け取る。
【００４８】
判別対象文抽出部１０５は、各判別用文書から、指定された２つの対象名の内の少なくとも１つを含む文を、判別対象文として、全て抽出する（ステップＳ５）。
【００４９】
図６は、本発明の第１の実施の形態における、判別用文書３１０の例を示す図である。図６の例では、判別用文書３１０は、文３１１ａ、３１１ｂ、３１１ｃ、３１１ｄ、…を含む。
【００５０】
例えば、２つの対象名として、対象名１「Company C」と対象名２「Company A」が指定されていると仮定する。この場合、判別対象文抽出部１０５は、図６の判別用文書３１０から、対象名１「Company C」を含む文３１１ｂ、対象名２「Company A」を含む文３１１ｃを判別対象文として抽出する。
【００５１】
対象名抽象化部１０２は、抽出された各判別対象文に含まれる所望の関係を判別すべき対象の対象名を、判別モデルの生成時と同様に、それぞれの種類を表すクラス名に置き換えることにより抽象化する（ステップＳ６）。
【００５２】
図７は、本発明の第１の実施の形態における、判別対象文に含まれる対象名の抽象化の例を示す図である。
【００５３】
例えば、対象名抽象化部１０２は、上述の判別対象文３１１ｂ、３１１ｃにおける対象名を、それぞれ、図７の文３１１ｂ’、３１１ｃ’のように抽象化する。
【００５４】
判別部１０６は、生成された判別モデルを用いて、対象名が抽象化された判別対象文から、所望の関係を表す判別対象文を検出する（ステップＳ７）。
【００５５】
例えば、判別部１０６は、上述のＬＩＢＬＩＮＥＡＲを用いて各判別対象文の判別を行い、判別結果のスコアが所定の値以上であれば、当該判別対象文は所望の関係を表すと判別する。
【００５６】
結果出力部１０７は、所望の関係を表すと判別された判別対象文を、関係検出結果として、ディスプレイ装置等によりユーザに出力する（ステップＳ８）。ここで、結果出力部１０７は、例えば、判別用文書中で所望の関係を表すと判別された判別対象文の内、判別結果のスコアが最大の判別対象文とその前後の連続した文とから成り、かつ、指定された２つの対象名を共に含むような最短の文章を出力する。なお、判別結果のスコアが最大の判別対象文が、指定された２つの対象名を共に含む場合、当該判別対象文が関係検出結果として出力される。
【００５７】
例えば、図６の判別用文書３１０について、上述の対象名を抽象化した判別対象文３１１ｃ’が所望の関係を満たすと判別され、かつ、判別結果のスコアが最大であったと仮定する。この場合、結果出力部１０７は、図８の入出力画面のように、対象名１「Company C」と対象名２「Company A」を共に含む、文３１１ｂ、及び、文３１１ｃから成る連続した文章を、関係検出結果として出力する。
【００５８】
以上、ステップＳ５からＳ８までが、判別対象文に対する、判別処理の動作である。
【００５９】
なお、ここでは、判別処理時に指定される、所望の関係を判別すべき対象の対象名の数が２の場合について説明した。しかしながら、これに限らず、判別処理時に指定される対象名の数が３以上であってもよい。例えば、図８の入出力画面例のように、対象名１（「競合」）として複数の対象名「Company B」、「Company C」、「Company D」、対象名２（「顧客」）として１つの対象名「Company A」が指定されてもよい。この場合、関係検出システム１００は、例えば、対象名を３つの組（Company B, Company A）、（Company C Company A）、及び、（Company D, Company A）に分ける。そして、関係検出システム１００は、これらの組から１組ずつを、判別用文書と共に判別対象文抽出部１０５に渡しながら、上記ステップＳ５からＳ８までの処理を繰り返す。
【００６０】
また、判別対象文抽出部１０５は、判別用文書から、指定された２つの対象名の内の少なくとも１つを含む文を、判別対象文として抽出した。しかしながら、これに限らず、判別対象文抽出部１０５は、指定された２つの対象名を共に含む文を、判別対象文として抽出してもよい。
【００６１】
また、関係検出システム１００は、ステップＳ１からＳ４までの判別モデル生成処理を一度行って判別モデルを生成、蓄積し、その後、所望の関係を判別すべき任意の対象の対象名、判別用文書に対して、ステップＳ５からＳ８までの判別処理を繰り返してもよい。これにより、判別用文書を定期的に収集しながら、所望の関係が含まれている文書を検出できる。
【００６２】
また、判別処理時に指定される、所望の関係を判別すべき２つの対象は、任意の組み合わせでよい。この場合、２つの対象は、それぞれが属する２つの種類（所望の関係における一方と他方）の組が、判別モデル生成処理時の２つの対象が属する２つの種類の組と同一となるように指定される。いずれか一方でも異なる種類を適用する場合は、その種類を含む２つの種類に係る関係について、新たに判別モデル生成処理を行った後で、判別処理が行われる。
【００６３】
また、上述の、判別対象文抽出部１０５による判別対象文の抽出処理（ステップＳ５）は、以下のような、複数のステップにより行われてもよい。図９は、本発明の第１の実施の形態における、判別対象文の抽出処理（ステップＳ５）を複数のステップで行う場合のフローチャートである。
【００６４】
判別対象文抽出部１０５は、判別対象である１以上の文書と所望の関係を判別すべき２つの対象の対象名を受け取った時に、受け取った文書の内、当該２つの対象名を共に含む文書を、処理対象の文書として抽出する（ステップＳ５１）。
【００６５】
例えば、所望の関係を判別すべき２つの対象名として、対象名１「Company C」と対象名２「Company A」が指定されていると仮定する。この場合、図６の判別用文書３１０は、これら２つの対象名を含むため、判別対象文抽出部１０５は、図６の判別用文書３１０を処理対象の文書として抽出する。
【００６６】
判別対象文抽出部１０５は、ステップＳ５１で抽出された処理対象の文書の内、２つの対象名間の距離が所定の範囲内である対象名の組み合わせが１つ以上ある文書を、処理対象の文書として抽出する（ステップＳ５２）。
【００６７】
ここで、２つの対象名の間の距離は、対象名間の文字数や単語数でもよく、対象名間の品詞の数を、品詞ごとに異なる重みで足し合わせた値でもよい。
【００６８】
図１０は、本発明の第１の実施の形態における、対象名間の距離の算出例を示す図である。
【００６９】
例えば、動詞（verb）の重みが１．０、一般名詞（common noun）の重みが０．２、その他の品詞の重みが０であり、距離を判定するための所定の範囲が「１以上１０以下」であると仮定する。この場合、図６の文書における、対象名１「Company C」と対象名２「Company A」の間の距離は、図１０のように、所定の範囲内の５．８と計算される。したがって、判別対象文抽出部１０５は、図６の判別用文書３１０を処理対象の文書として抽出する。
【００７０】
判別対象文抽出部１０５は、ステップＳ５２で抽出された処理対象の文書に含まれる文の内、２つの対象名の内の少なくとも１つを含む文を、判定対象文として、全て抽出する（ステップＳ５３）。
【００７１】
例えば、判別対象文抽出部１０５は、図６の判別用文書３１０から、文３１１ｂ、３１１ｃを判別対象文として抽出する。
【００７２】
以上により、本発明の第１の実施の形態の動作が完了する。
【００７３】
次に、本発明の第１の実施の形態の関係検出システム１００のハードウェア構成の例を説明する。図１１は、本発明の第１の実施の形態における、関係検出システム１００のハードウェア構成の例を示すブロック図である。
【００７４】
図１１を参照すると、関係検出システム１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１１、主記憶部１１２、人に処理結果または処理の経過を提示するための出力部１１４、通信部１１５、及び、補助記憶部１１６を含む。また、関係検出システム１００は、さらに、人による操作を受け付けるための入力部１１３を含んでいてもよい。
【００７５】
主記憶部１１２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のメインメモリであって、データの作業領域やデータの一時退避領域として用いられる。入力部１１３は、例えば、キーボードやマウス等の入力デバイスであり、ユーザがデータや処理命令を入力するために用いられる。出力部１１４は、例えば、液晶ディスプレイ装置等の表示装置、または、プリンタ等の印刷装置であり、データを出力する。通信部１１５は、有線、または、無線のネットワーク（情報通信ネットワーク）を介して、周辺機器との間でデータを入力、及び、出力する。補助記憶部１１６は、例えば、ハードディスク装置やその他の記憶装置により実現される。なお、図１１に示すように、関係検出システム１００に含まれる、上述の各構成要素は、システムバス１１７を介して相互に接続される。
【００７６】
補助記憶部１１６は、図２に示した、学習対象文抽出部１０１、対象名抽象化部１０２、判別モデル生成部１０３、判別モデル記憶部１０４、判別対象文抽出部１０５、判別部１０６、及び、結果出力部１０７をそれぞれ実行するためのプログラムを記憶する。さらに、補助記憶部１１６は、判別モデル記憶部１０４が記憶するデータを記憶する。ただし、関係検出システム１００は、補助記憶部１１６を含まず、データを主記憶部１１２のみに記憶してもよい。学習対象文抽出部１０１、及び、判別対象文抽出部１０５は、入力部１１３、または、通信部１１５を通じてデータを取得する。
【００７７】
なお、関係検出システム１００は、図２に示した各構成要素の機能を実現するプログラムを内部に組み込んだＬＳＩ（Large Scale Integration）等のハードウェア部品からなる回路を実装することにより、ハードウェアで実現されてもよい。また、関係検出システム１００は、図２に示した各構成要素の機能を提供するプログラムを、コンピュータのＣＰＵ１１１に実行させることで、ソフトウェアで実現されていてもよい。この場合、ＣＰＵ１１１は、補助記憶部１１６に格納されているプログラムを主記憶部１１２にロードして実行し、関係検出システム１００の動作を制御することにより、上述した各機能をソフトウェアにより実現する。
【００７８】
また、通信部１１５は、周辺機器と接続され、データの送受信を行う。周辺機器の１つとして、外部記憶装置１１８が通信部１１５によりネットワークを介して関係検出システム１００と接続されていてもよい。この場合、学習対象文抽出部１０１、及び、判別対象文抽出装置５が、外部記憶装置１１８に格納されたデータを取得してもよい。さらに、関係検出システム１００の結果出力部１０７は、検出結果のデータを外部記憶装置１１８に格納してもよい。
【００７９】
また、関係検出システム１００は、図２に示した各構成要素が、有線または無線で接続された複数の物理的な装置に分散的に配置されることより構成されていてもよい。
【００８０】
次に、本発明の第１の実施の形態の特徴的な構成を説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。
【００８１】
図１を参照すると、関係検出システム１００は、学習対象文抽出部１０１、判別モデル生成部１０３、判別対象文抽出部１０５、及び、判別部１０６を含む。
【００８２】
学習対象文抽出部１０１は、対象間の所定の関係を表す文を含む学習用文書から、所定の関係を有する２つの対象の対象名を共に含む文を学習対象文として抽出する。判別モデル生成部１０３は、学習対象文に含まれる所定の関係を有する対象名の各々を所定の関係における一方と他方を表すラベルの内の対応するラベルに置き換えた文の集合をもとに、所定の関係を表す文とそれ以外の文とに分類する判別モデルを生成する。判別対象文抽出部１０５は、判別用文書から、所定の関係を判別すべき２つの対象の対象名の内の少なくとも１つを含む文を判別対象文として抽出する。判別部１０６は、判別対象文に含まれる所定の関係を判別すべき対象の対象名の各々を対応するラベルに置き換えた文が、所定の関係を表す文か否かを、判別モデルを用いて判別する。
【００８３】
次に、本発明の第１の実施の形態の効果を説明する。
【００８４】
本発明の第１の実施の形態によれば、組織等の対象間の関係を、低コストで、精度良く網羅的に検出できる。
【００８５】
その理由は、以下の通りである。すなわち、関係検出システム１００は、学習用文書に含まれる所定の関係を有する２つの対象の対象名を共に含む文において、当該対象名をラベルに置き換えた文の集合をもとに、判別モデルを生成する。そして、関係検出システム１００は、判別モデルを用いて、判別用文書に含まれる所定の関係を判別すべき２つの対象の対象名の内の少なくとも１つを含む文において、当該対象名をラベルに置き換えた文が、所定の関係を表す文かどうかを判別する。
【００８６】
これにより、自然言語の多様な表現で記述される組織間の関係を予め辞書として用意する、或いは、単語や文単位で精緻かつ大量のアノテーションを行うような人手作業をせずに、抽象化された対象間の関係について精度の良い網羅的な判別モデルを生成できる。そして、生成された判別モデルを用いて、対象間の関係を、精度良く網羅的に検出できる。
【００８７】
（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態の構成について説明する。図１２は、本発明の第２の実施の形態における、関係検出システム１００の構成を示すブロック図である。
【００８８】
図１２を参照すると、本発明の第２の実施の関係検出システム１００は、本発明の第２の実施の関係検出システム１００の構成要素（図２）に加えて、学習用文書記憶部１０８、対象名記憶部１０９、及び、判別用文書記憶部１１０を含む。
【００８９】
学習用文書記憶部１０８は、上述の学習用文書を記憶する。
【００９０】
判別用文書記憶部１１０は、上述の判別用文書を記憶する。
【００９１】
対象名記憶部１０９は、学習用文書において所望の関係を有する２つの対象の対象名、及び、判別用文書から所望の関係を判別すべき２つの対象の対象名を記憶する。
【００９２】
学習対象文抽出部１０１は、学習用文書記憶部１０８に記憶された学習用文書から、対象名記憶部１０９に記憶された所望の関係を有する２つの対象の対象名を含む学習対象文を、第１の実施の形態と同様に抽出する。そして、抽出された学習対象文に対して、対象名抽象化部１０２による対象名の抽象化、及び、判別モデル生成部１０３による判別モデルの生成が行われる。
【００９３】
判別対象文抽出部１０５は、判別用文書記憶部１１０に記憶された判別用文書から、対象名記憶部１０９に記憶された所望の関係を判別すべき２つの対象の対象名を含む判別対象文を、第１の実施の形態と同様に抽出する。そして、抽出された判別対象文に対して、対象名抽象化部１０２による対象名の抽象化、及び、判別部１０６による判別が行われる。
【００９４】
本発明の第２の実施の形態によれば、本発明の第１の実施形態に比べて、対象間の関係の検出をより効率的に実行できる。例えば、人手による入力操作を行わずに、組織間の関係の検出を夜間や週末等に実行できる。また、判別用文書の一部または全部を追加もしくは変更した文書から、以前と同じ対象名の組み合わせに係る関係を検出できる。さらに、以前と同じ判別用文書から、対象名の一部または全部を追加もしくは変更した、新たな対象名の組み合わせに係る関係を検出できる。
【００９５】
その理由は、関係検出システム１００が、学習用文書記憶部１０８の学習用文書、対象名記憶部１０９の対象名を用いて、判別モデルを生成し、判別用文書記憶部１１０の判別用文書に対して、対象名記憶部１０９の対象名間の関係を判別するためである。
【００９６】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【００９７】
例えば、本発明の実施の形態では、所望の相互関係として、「競合」と「顧客」の関係を検出する場合を例に説明した。しかしながら、これに限らず、検出すべき関係を有する学習データが利用できれば、所望の相互関係として、自社の競合先である他社と当該他社の提携先や買収先との関係等、他の関係を検出してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００９８】
本発明は、組織、個人等の対象間の関係の検出に広く適用できる。例えば、本発明は、企業による自社の顧客と競合他社との関係の継続的な調査等、特定種類の組織や個人と、他の種類、または、同じ種類の組織や個人と、の間の関係を知るための関係検出システムに適用できる。
【符号の説明】
【００９９】
１００    関係検出システム
１０１    学習対象文抽出部
１０２    対象名抽象化部
１０３    判別モデル生成部
１０４    判別モデル記憶部
１０５    判別対象文抽出部
１０６    判別部
１０７    結果出力部
１０８    学習用文書記憶部
１０９    対象名記憶部
１１０    判別用文書記憶部
１１１    ＣＰＵ
１１２    主記憶部
１１３    入力部
１１４    出力部
１１５    通信部
１１６    補助記憶部
１１７    システムバス
１１８    外部記憶装置
２００    学習用文書データ
２１０    学習用文書
２１１    文
３１０    判別用文書
３１１    文
【図１】
2017004074.tif 000003
【図２】
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【図３】
2017004074.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2017004074.tif 000009
【図８】
2017004074.tif 000010
【図９】
2017004074.tif 000011
【図１０】
2017004074.tif 000012
【図１１】
2017004074.tif 000013
【図１２】
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