(57)【要約】【課題】オントロジーのラベルの充実化を実行する装置、方法を提供する。【解決手段】存在を表す概念としてのクラス単位で性質情報であるラベルと、属性情報であるクラス間の関係情報を含む辞書データ、例えばオントロジー辞書の更新処理を実行する構成において、更新対象クラスの関連クラスのラベル情報を利用してテキストコーパスの検索条件としての制約条件を決定し、制約条件に従ってテキストコーパスの検索を行ない更新対象クラスのラベル候補を含む関連文を抽出し、さらに制約条件に従って関連文から更新対象クラスのラベル候補となる関連文字列を抽出して抽出した関連文字列を更新対象クラスのラベルとして設定する編集処理を行なう。本構成によりオントロジーのラベルの充実化を効率的に実行することが可能となる。【選択図】図１
2009140113.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
存在を表す概念をクラスとして設定し、クラス対応の性質情報であるラベルと、クラス対応の属性情報であるクラス間の関係情報を含むデータを記録した辞書データの更新処理を実行する辞書編集装置であり、
更新対象クラスの関連クラスを前記辞書データから抽出する関連クラス抽出部と、
関連クラスに対応するラベル情報に基づいてテキストコーパスの検索条件としての制約条件を決定する制約条件抽出部と、
前記制約条件に従ってテキストコーパスの検索を行い、更新対象クラスのラベル候補を含む関連文を抽出する関連文抽出部と、
前記制約条件に従って、前記関連文抽出部の抽出した関連文から更新対象クラスのラベル候補となる関連文字列を抽出する関連文字列抽出部と、
前記関連文字列抽出部の抽出した関連文字列を前記更新対象クラスのラベルとして設定する編集処理部と、
を有することを特徴とする辞書編集装置。
【請求項２】
前記辞書編集装置は、さらに、
前記関連文字列抽出部の抽出した関連文字列を編集オペレータに対して提示する関連文字列提示部を有し、
前記編集処理部は、
前記編集オペレータによる関連文字列の選択情報の入力に応じて、選択された関連文字列を前記更新対象クラスのラベルとして設定する処理を実行することを特徴とする請求項１に記載の辞書編集装置。
【請求項３】
前記辞書データは複数のクラスを階層構成として設定した辞書データであり、
前記関連クラス抽出部は、
更新対象クラスの関連クラスとして、スーパークラス（親クラス）、サブクラス（子クラス）、シブリングクラス（兄弟クラス）の少なくともいずれかの関連クラスを抽出し、
前記制約条件抽出部は、
スーパークラス（親クラス）、サブクラス（子クラス）、シブリングクラス（兄弟クラス）から選択された２つの関連クラスに対応するラベル情報に基づいて前記制約条件を決定する処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の辞書編集装置。
【請求項４】
前記制約条件抽出部は、
正の制約条件としての文字列と、負の制約条件としての文字列を決定し、
前記関連文抽出部は、
正の制約条件として決定した文字と同種の文字列を含み、負の制約条件として決定した文字と同種の文字列を含まないテキストを前記テキストコーパスから抽出する処理を実行することを特徴とする請求項３に記載の辞書編集装置。
【請求項５】
前記制約条件抽出部は、
更新対象クラスの関連クラスとして抽出したスーパークラス（親クラス）、サブクラス（子クラス）、シブリングクラス（兄弟クラス）から選択された２つの関連クラスに対応するラベル情報の最長の共通部分を正の制約条件として決定することを特徴とする請求項４に記載の辞書編集装置。
【請求項６】
前記制約条件抽出部は、
更新対象クラスの関連クラスのラベルを参照して抽出した正の制約条件に内包される負の制約条件を削除する処理を実行して最終的な制約条件を決定することを特徴とする請求項４に記載の辞書編集装置。
【請求項７】
前記関連文字列抽出部は、
前記関連文抽出部の抽出した関連文から、前記正の制約条件としての文字列を含む連続する文字列を、前記更新対象クラスのラベル候補となる関連文字列として抽出することを特徴とする請求項４に記載の辞書編集装置。
【請求項８】
前記関連文字列抽出部は、
前記関連文抽出部の抽出した関連文の形態素解析を実行し、前記正の制約条件としての文字列を含む名詞の連続部を前記更新対象クラスのラベル候補となる関連文字列として抽出することを特徴とする請求項４に記載の辞書編集装置。
【請求項９】
前記辞書は、階層構成を持つクラスの登録情報によって構成されたオントロジー辞書であることを特徴とする請求項１〜８いずれかに記載の辞書編集装置。
【請求項１０】
情報処理装置において辞書データの編集処理を実行する辞書編集方法であり、
編集対象の辞書データは、存在を表す概念がクラスとして設定され、クラス対応の性質情報であるラベルと、クラス対応の属性情報であるクラス間の関係情報を含むデータを記録した辞書データであり、
関連クラス抽出部が、更新対象クラスの関連クラスを前記辞書データから抽出する関連クラス抽出ステップと、
制約条件抽出部が、関連クラスに対応するラベル情報に基づいてテキストコーパスの検索条件としての制約条件を決定する制約条件抽出ステップと、
関連文抽出部が、前記制約条件に従ってテキストコーパスの検索を行い、更新対象クラスのラベル候補を含む関連文を抽出する関連文抽出ステップと、
関連文字列抽出部が、前記制約条件に従って、前記関連文抽出部の抽出した関連文から更新対象クラスのラベル候補となる関連文字列を抽出する関連文字列抽出ステップと、
編集処理部が、前記関連文字列抽出ステップにおいて抽出した関連文字列を前記更新対象クラスのラベルとして設定する編集処理ステップと、
を有することを特徴とする辞書編集方法。
【請求項１１】
前記辞書編集方法は、さらに、
関連文字列提示部が、前記関連文字列抽出ステップにおいて抽出された関連文字列を編集オペレータに対して提示する関連文字列提示ステップを有し、
前記編集処理ステップは、
前記編集オペレータによる関連文字列の選択情報の入力に応じて、選択された関連文字列を前記更新対象クラスのラベルとして設定する処理を実行することを特徴とする請求項１０に記載の辞書編集方法。
【請求項１２】
前記辞書データは複数のクラスを階層構成として設定した辞書データであり、
前記関連クラス抽出ステップは、
更新対象クラスの関連クラスとして、スーパークラス（親クラス）、サブクラス（子クラス）、シブリングクラス（兄弟クラス）の少なくともいずれかの関連クラスを抽出し、
前記制約条件抽出ステップは、
スーパークラス（親クラス）、サブクラス（子クラス）、シブリングクラス（兄弟クラス）から選択された２つの関連クラスに対応するラベル情報に基づいて前記制約条件を決定する処理を行うことを特徴とする請求項１０に記載の辞書編集方法。
【請求項１３】
前記制約条件抽出ステップは、
正の制約条件としての文字列と、負の制約条件としての文字列を決定するステップであり、
前記関連文抽出ステップは、
正の制約条件として決定した文字と同種の文字列を含み、負の制約条件として決定した文字と同種の文字列を含まないテキストを前記テキストコーパスから抽出する処理を実行することを特徴とする請求項１２に記載の辞書編集方法。
【請求項１４】
前記制約条件抽出ステップは、
更新対象クラスの関連クラスとして抽出したスーパークラス（親クラス）、サブクラス（子クラス）、シブリングクラス（兄弟クラス）から選択された２つの関連クラスに対応するラベル情報の最長の共通部分を正の制約条件として決定することを特徴とする請求項１３に記載の辞書編集方法。
【請求項１５】
前記制約条件抽出ステップは、
更新対象クラスの関連クラスのラベルを参照して抽出した正の制約条件に内包される負の制約条件を削除する処理を実行して最終的な制約条件を決定することを特徴とする請求項１３に記載の辞書編集方法。
【請求項１６】
前記関連文字列抽出ステップは、
前記関連文抽出ステップにおいて抽出した関連文から、前記正の制約条件としての文字列を含む連続する文字列を、前記更新対象クラスのラベル候補となる関連文字列として抽出することを特徴とする請求項１３に記載の辞書編集方法。
【請求項１７】
前記関連文字列抽出ステップは、
前記関連文抽出ステップにおいて抽出した関連文の形態素解析を実行し、前記正の制約条件としての文字列を含む名詞の連続部を前記更新対象クラスのラベル候補となる関連文字列として抽出することを特徴とする請求項１３に記載の辞書編集方法。
【請求項１８】
前記辞書は、階層構成を持つクラスの登録情報によって構成されたオントロジー辞書であることを特徴とする請求項１０〜１７いずれかに記載の辞書編集方法。
【請求項１９】
情報処理装置において辞書データの編集処理を実行させるコンピュータ・プログラムであり、
編集対象の辞書データは、存在を表す概念がクラスとして設定され、クラス対応の性質情報であるラベルと、クラス対応の属性情報であるクラス間の関係情報を含むデータを記録した辞書データであり、
関連クラス抽出部に、更新対象クラスの関連クラスを前記辞書データから抽出させる関連クラス抽出ステップと、
制約条件抽出部に、関連クラスに対応するラベル情報に基づいてテキストコーパスの検索条件としての制約条件を決定させる制約条件抽出ステップと、
関連文抽出部に、前記制約条件に従ってテキストコーパスの検索を行い、更新対象クラスのラベル候補を含む関連文を抽出させる関連文抽出ステップと、
関連文字列抽出部に、前記制約条件に従って、前記関連文抽出部の抽出した関連文から更新対象クラスのラベル候補となる関連文字列を抽出させる関連文字列抽出ステップと、
編集処理部に、前記関連文字列抽出ステップにおいて抽出した関連文字列を前記更新対象クラスのラベルとして設定させる編集処理ステップと、
を有することを特徴とするコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、辞書編集装置、および辞書編集方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。さらに具体的には存在を表す概念（概念に属する語彙を含む）の辞書の一種であり、上位概念と下位概念との語関係を記述した辞書であるオントロジーの構築や更新を行う辞書編集装置、および辞書編集方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えばデータベース検索などにおいて適用する検索キーや、用語辞書の索引としてのインデックスの設定など、データ処理において適用する用語を自然言語の文書から抽出する処理は、様々なデータ処理分野において必要となる技術である。
【０００３】
様々なテキストデータの集合はテキストコーパスと呼ばれる。テキストコーパスに含まれる文書からの用語抽出、すなわち意味のある言語単位としての用語を抽出する研究は従来から行われている。例えば、［車が道路を走る］といったありふれた文書であれば、一般的な形態素解析システムを適用することで、［車］、［道路］、［走る］といった形態素を抽出することが可能である。形態素解析システムは、予め定めた形態素解析用の辞書を適用して、辞書登録語に基づいて意味的最小単位である形態素（ｍｏｒｐｈｅｍｅ）に分節して品詞の認定処理を行なうシステムとして知られている。
【０００４】
また、例えばデータ検索を行う場合に用いられる用語を体系的にまとめた辞書としてシソーラスやオントロジーがある。シソーラスは意味の類似する用語を体系的にまとめた辞書である。オントロジーは、知識の分類体系および推論規則の集合を意味し、存在を表す概念の辞書の一種であり、上位概念と下位概念との語関係を記述した辞書として構成される。例えばある概念の上位概念、下位概念や、概念を表す用語（ラベル）、概念間の関係情報などを登録している。オントロジーは一般的には概念に対応するクラスをノードとしてノード間の接続関係を定義したクラス階層構成を持つ。具体的にはオントロジーには［概念］に対応するクラスや、クラスの性質情報としてのプロパティ、さらにクラス属性情報としてのアトリビュートなどが記述される。
【０００５】
シソーラスやオントロジーの構築や更新処理について開示した従来技術として、例えば特許文献１（特開２００１−１４１６６号公報）、特許文献２（特開２００６−３０９４４６号公報）がある。
【０００６】
特許文献１（特開２００１−１４１６６号公報）は、複数のオントロジーがあるときに、オントロジー間でノードの属性（ノード名、ノードタイプ、ノード定義）の類似性を用いて、ノードの対応付けを自動的に行う構成や、ＸＭＬ、ＲＤＦ、ＤＴＤ等の様々な形式で表現されるデータについて、各データスキーマに対応したノード変換規則を用意して対応付けを行う構成を開示している。
【０００７】
また、特許文献２（特開２００６−３０９４４６号公報）は、オントロジーを構成する階層型データベースにおいて、例えばオントロジーに登録される［概念］に対応して定義されるクラスを追加する際、既存クラスとのアトリビュート（クラスやその属性の詳細フィールド）の類似性を用いて、類似クラスを抽出しユーザに提示して確認させてオントロジーに対するクラス追加などのオントロジー更新や、既存クラスのアトリビュートの編集に際して、予め保持している過去の編集履歴を用いて、アトリビュート値の候補をユーザに提示して選択可能とするなどオントロジーの更新の効率化を図る構成を提示している。
【０００８】
さらに、非特許文献１（Ｅｘｔｅｎｄｉｎｇ  ａ  ｔｈｅｓａｕｒｕｓ  ｂｙ  ｃｌａｓｓｉｆｙｉｎｇ  ｗｏｒｄｓ．  （Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＡＣＬ／ＥＡＣＬ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｂｕｉｌｄｉｎｇ  ｏｆ  Ｌｅｘｉｃａｌ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ，  １９９７．））は、シソーラスに含まれる単語に対して、予め共起する単語を用いて特徴ベクトルを作成し、シソーラスに新規に単語を追加する際に、新規に追加する単語の特徴ベクトルを同様に作成し、既存の単語との特徴ベクトルの類似性を用いて、追加する場所を決定する技術について開示している。
【０００９】
このように、シソーラスやオントロジーの構築や更新を行うシステムについて開示した文献は複数存在する。しかし、これらの従来技術には、既存のオントロジーに不足しているプロパティ（性質情報）を充実化させる構成については示されていない。例えば特許文献２はクラスの編集支援を行うが、過去の編集履歴を用いて支援を行うため、ラベル等のクラス固有の値を取るプロパティの充実化には向いていない。なお、テキストデータ等とオントロジーを結び付け高度な知識処理を行うには、クラスのテキスト中での存在を表すラベルが適切に設定されていることが重要になる。これは、オントロジー上ではクラスとは概念を現すものであり、テキスト中ではラベルが概念のインスタンス（実体）となって出現するためである。従って、オントロジーに設定されたクラスのラベルを充実化することはオントロジーの有用性を高めることになる。
【特許文献１】特開２００１−１４１６６号公報
【特許文献２】特開２００６−３０９４４６号公報
【非特許文献１】Ｅｘｔｅｎｄｉｎｇ  ａ  ｔｈｅｓａｕｒｕｓ  ｂｙ  ｃｌａｓｓｉｆｙｉｎｇ  ｗｏｒｄｓ．  （Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＡＣＬ／ＥＡＣＬ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｂｕｉｌｄｉｎｇ  ｏｆ  Ｌｅｘｉｃａｌ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ，  １９９７．）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明は、オントロジーに設定されたクラスの性質情報（プロパティ）の一種であるラベルの充実化を行う辞書編集装置、および辞書編集方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することを目的とする。
【００１１】
例えば、あるオントロジーが存在する場合、クラスによってプロパティの充実度が異なることがある。これは例えば違う言語（英語等）で作成されたオントロジーを日本語化したときには顕著である。またそうでなくてもオントロジー構築者の知識の偏りによっては、クラス各々についてのラベルの表記に偏りが発生し、ある特定のクラスのラベルが不足してしまうことがある。本発明ではある特定のクラスのラベルを、関連クラスのラベルと、例えばオントロジーと関連性の高いテキストを含むテキストコーパスを利用して、ラベルの充実化を行うことを可能とする。なお、本発明はクラスのラベルの充実化について述べるが、ラベルと類似した性質を持つ他のプロパティにも本発明で述べる充実化手法は適用できる。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の第１の側面は、
存在を表す概念をクラスとして設定し、クラス対応の性質情報であるラベルと、クラス対応の属性情報であるクラス間の関係情報を含むデータを記録した辞書データの更新処理を実行する辞書編集装置であり、
更新対象クラスの関連クラスを前記辞書データから抽出する関連クラス抽出部と、
関連クラスに対応するラベル情報に基づいてテキストコーパスの検索条件としての制約条件を決定する制約条件抽出部と、
前記制約条件に従ってテキストコーパスの検索を行い、更新対象クラスのラベル候補を含む関連文を抽出する関連文抽出部と、
前記制約条件に従って、前記関連文抽出部の抽出した関連文から更新対象クラスのラベル候補となる関連文字列を抽出する関連文字列抽出部と、
前記関連文字列抽出部の抽出した関連文字列を前記更新対象クラスのラベルとして設定する編集処理部と、
を有することを特徴とする辞書編集装置にある。
【００１３】
さらに、本発明の辞書編集装置の一実施態様において、前記辞書編集装置は、さらに、前記関連文字列抽出部の抽出した関連文字列を編集オペレータに対して提示する関連文字列提示部を有し、前記編集処理部は、前記編集オペレータによる関連文字列の選択情報の入力に応じて、選択された関連文字列を前記更新対象クラスのラベルとして設定する処理を実行することを特徴とする。
【００１４】
さらに、本発明の辞書編集装置の一実施態様において、前記辞書データは複数のクラスを階層構成として設定した辞書データであり、前記関連クラス抽出部は、更新対象クラスの関連クラスとして、スーパークラス（親クラス）、サブクラス（子クラス）、シブリングクラス（兄弟クラス）の少なくともいずれかの関連クラスを抽出し、前記制約条件抽出部は、スーパークラス（親クラス）、サブクラス（子クラス）、シブリングクラス（兄弟クラス）から選択された２つの関連クラスに対応するラベル情報に基づいて前記制約条件を決定する処理を行うことを特徴とする。
【００１５】
さらに、本発明の辞書編集装置の一実施態様において、前記制約条件抽出部は、正の制約条件としての文字列と、負の制約条件としての文字列を決定し、前記関連文抽出部は、正の制約条件として決定した文字と同種の文字列を含み、負の制約条件として決定した文字と同種の文字列を含まないテキストを前記テキストコーパスから抽出する処理を実行することを特徴とする。
【００１６】
さらに、本発明の辞書編集装置の一実施態様において、前記制約条件抽出部は、更新対象クラスの関連クラスとして抽出したスーパークラス（親クラス）、サブクラス（子クラス）、シブリングクラス（兄弟クラス）から選択された２つの関連クラスに対応するラベル情報の最長の共通部分を正の制約条件として決定することを特徴とする。
【００１７】
さらに、本発明の辞書編集装置の一実施態様において、前記制約条件抽出部は、更新対象クラスの関連クラスのラベルを参照して抽出した正の制約条件に内包される負の制約条件を削除する処理を実行して最終的な制約条件を決定することを特徴とする。
【００１８】
さらに、本発明の辞書編集装置の一実施態様において、前記関連文字列抽出部は、前記関連文抽出部の抽出した関連文から、前記正の制約条件としての文字列を含む連続する文字列を、前記更新対象クラスのラベル候補となる関連文字列として抽出することを特徴とする。
【００１９】
さらに、本発明の辞書編集装置の一実施態様において、前記関連文字列抽出部は、前記関連文抽出部の抽出した関連文の形態素解析を実行し、前記正の制約条件としての文字列を含む名詞の連続部を前記更新対象クラスのラベル候補となる関連文字列として抽出することを特徴とする。
【００２０】
さらに、本発明の辞書編集装置の一実施態様において、前記辞書は、階層構成を持つクラスの登録情報によって構成されたオントロジー辞書であることを特徴とする。
【００２１】
さらに、本発明の第２の側面は、
情報処理装置において辞書データの編集処理を実行する辞書編集方法であり、
編集対象の辞書データは、存在を表す概念がクラスとして設定され、クラス対応の性質情報であるラベルと、クラス対応の属性情報であるクラス間の関係情報を含むデータを記録した辞書データであり、
関連クラス抽出部が、更新対象クラスの関連クラスを前記辞書データから抽出する関連クラス抽出ステップと、
制約条件抽出部が、関連クラスに対応するラベル情報に基づいてテキストコーパスの検索条件としての制約条件を決定する制約条件抽出ステップと、
関連文抽出部が、前記制約条件に従ってテキストコーパスの検索を行い、更新対象クラスのラベル候補を含む関連文を抽出する関連文抽出ステップと、
関連文字列抽出部が、前記制約条件に従って、前記関連文抽出部の抽出した関連文から更新対象クラスのラベル候補となる関連文字列を抽出する関連文字列抽出ステップと、
編集処理部が、前記関連文字列抽出ステップにおいて抽出した関連文字列を前記更新対象クラスのラベルとして設定する編集処理ステップと、
を有することを特徴とする辞書編集方法にある。
【００２２】
さらに、本発明の辞書編集方法の一実施態様において、前記辞書編集方法は、さらに、関連文字列提示部が、前記関連文字列抽出ステップにおいて抽出された関連文字列を編集オペレータに対して提示する関連文字列提示ステップを有し、前記編集処理ステップは、前記編集オペレータによる関連文字列の選択情報の入力に応じて、選択された関連文字列を前記更新対象クラスのラベルとして設定する処理を実行することを特徴とする。
【００２３】
さらに、本発明の辞書編集方法の一実施態様において、前記辞書データは複数のクラスを階層構成として設定した辞書データであり、前記関連クラス抽出ステップは、更新対象クラスの関連クラスとして、スーパークラス（親クラス）、サブクラス（子クラス）、シブリングクラス（兄弟クラス）の少なくともいずれかの関連クラスを抽出し、前記制約条件抽出ステップは、スーパークラス（親クラス）、サブクラス（子クラス）、シブリングクラス（兄弟クラス）から選択された２つの関連クラスに対応するラベル情報に基づいて前記制約条件を決定する処理を行うことを特徴とする。
【００２４】
さらに、本発明の辞書編集方法の一実施態様において、前記制約条件抽出ステップは、正の制約条件としての文字列と、負の制約条件としての文字列を決定するステップであり、前記関連文抽出ステップは、正の制約条件として決定した文字と同種の文字列を含み、負の制約条件として決定した文字と同種の文字列を含まないテキストを前記テキストコーパスから抽出する処理を実行することを特徴とする。
【００２５】
さらに、本発明の辞書編集方法の一実施態様において、前記制約条件抽出ステップは、更新対象クラスの関連クラスとして抽出したスーパークラス（親クラス）、サブクラス（子クラス）、シブリングクラス（兄弟クラス）から選択された２つの関連クラスに対応するラベル情報の最長の共通部分を正の制約条件として決定することを特徴とする。
【００２６】
さらに、本発明の辞書編集方法の一実施態様において、前記制約条件抽出ステップは、更新対象クラスの関連クラスのラベルを参照して抽出した正の制約条件に内包される負の制約条件を削除する処理を実行して最終的な制約条件を決定することを特徴とする。
【００２７】
さらに、本発明の辞書編集方法の一実施態様において、前記関連文字列抽出ステップは、前記関連文抽出ステップにおいて抽出した関連文から、前記正の制約条件としての文字列を含む連続する文字列を、前記更新対象クラスのラベル候補となる関連文字列として抽出することを特徴とする。
【００２８】
さらに、本発明の辞書編集方法の一実施態様において、前記関連文字列抽出ステップは、前記関連文抽出ステップにおいて抽出した関連文の形態素解析を実行し、前記正の制約条件としての文字列を含む名詞の連続部を前記更新対象クラスのラベル候補となる関連文字列として抽出することを特徴とする。
【００２９】
さらに、本発明の辞書編集方法の一実施態様において、前記辞書は、階層構成を持つクラスの登録情報によって構成されたオントロジー辞書であることを特徴とする。
【００３０】
さらに、本発明の第３の側面は、
情報処理装置において辞書データの編集処理を実行させるコンピュータ・プログラムであり、
編集対象の辞書データは、存在を表す概念がクラスとして設定され、クラス対応の性質情報であるラベルと、クラス対応の属性情報であるクラス間の関係情報を含むデータを記録した辞書データであり、
関連クラス抽出部に、更新対象クラスの関連クラスを前記辞書データから抽出させる関連クラス抽出ステップと、
制約条件抽出部に、関連クラスに対応するラベル情報に基づいてテキストコーパスの検索条件としての制約条件を決定させる制約条件抽出ステップと、
関連文抽出部に、前記制約条件に従ってテキストコーパスの検索を行い、更新対象クラスのラベル候補を含む関連文を抽出させる関連文抽出ステップと、
関連文字列抽出部に、前記制約条件に従って、前記関連文抽出部の抽出した関連文から更新対象クラスのラベル候補となる関連文字列を抽出させる関連文字列抽出ステップと、
編集処理部に、前記関連文字列抽出ステップにおいて抽出した関連文字列を前記更新対象クラスのラベルとして設定させる編集処理ステップと、
を有することを特徴とするコンピュータ・プログラムにある。
【００３１】
なお、本発明のコンピュータ・プログラムは、例えば、様々なプログラム・コードを実行可能な汎用コンピュータ・システムに対して、コンピュータ可読な形式で提供する記憶媒体、通信媒体によって提供可能なコンピュータ・プログラムである。このようなプログラムをコンピュータ可読な形式で提供することにより、コンピュータ・システム上でプログラムに応じた処理が実現される。
【００３２】
本発明のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本発明の実施例や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。
【発明の効果】
【００３３】
本発明の一実施例の構成によれば、存在を表す概念としてのクラス単位で性質情報であるラベルと、属性情報であるクラス間の関係情報を含む辞書データ、例えばオントロジー辞書の更新処理を実行する構成において、更新対象クラスの関連クラスのラベル情報を利用してテキストコーパスの検索条件としての制約条件を決定し、制約条件に従ってテキストコーパスの検索を行ない更新対象クラスのラベル候補を含む関連文を抽出し、さらに制約条件に従って関連文から更新対象クラスのラベル候補となる関連文字列を抽出して抽出した関連文字列を更新対象クラスのラベルとして設定する編集処理を行なう。本構成によりオントロジーのラベルの充実化を効率的に実行することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
以下、図面を参照しながら本発明の一実施形態に係る辞書編集装置、および辞書編集方法、並びにコンピュータ・プログラムの詳細について説明する。
【００３５】
図１に本発明の一実施形態に係る辞書編集装置の構成図を示す。本発明の辞書編集装置は、辞書記憶部であるオントロジー記憶部１１１に格納された辞書データ、本例ではオントロジーから処理対象とする［クラス］、すなわちオントロジーに登録された存在を表す概念に相当する［クラス］を選択し、さらに、オントロジー記憶部１１１に格納された関連クラスを抽出して、処理対象とする［クラス］の性質情報（プロパティ）として記録されたラベルの更新、例えば新たなラベルを追加する処理を行う。
【００３６】
図１に示すように、本発明の一実施形態に係る辞書編集装置１００は、クラス選択部１０１、関連クラス抽出部１０２、制約条件抽出部１０３、関連文抽出部１０４、関連文字列抽出部１０５、関連文字列提示部１０６、オントロジー編集処理部１０７を有する。さらに、編集処理対象とするオントロジーを格納したオントロジー記憶部１１１、関連文抽出部１０４において利用されるテキストコーパスを格納したテキストコーパス記憶部１１２が利用される。
【００３７】
辞書編集装置１００を利用した処理の説明の前に、辞書記憶部であるオントロジー記憶部１１１に格納された辞書データとしてのオントロジーと、テキストコーパス記憶部１１２に格納されるテキストコーパスについて図２〜図４を参照して説明する。
【００３８】
まず、図２を参照してオントロジー記憶部１１１に格納されるオントロジーについて説明する。前述したようにオントロジーは存在を表す概念の辞書の一種であり、上位概念と下位概念の関係を記述した辞書として構成される。例えばある概念の上位概念、下位概念の関連をノード間の接続関係で定義した階層構成を持つ。オントロジーには［概念］に対応するクラスや、クラスの性質情報としてのプロパティが登録情報として記述される。
【００３９】
図２は、オントロジー記述言語として知られるＯＷＬに従って記述された１つの登録語の情報構成例を示している。オントロジー記憶部１１１には、図２に示すような登録情報が、登録語である概念に対応するクラス各々について記録されている。
【００４０】
図２に示すように、オントロジーには、例えば以下の情報、すなわち、
（ａ）［概念］に対応するクラス、
（ｂ）クラスの性質情報としてのプロパティ、
（ｃ）クラスの属性情報としてのアトリビュート（他のクラスとの関係情報、例えば親子関係など）、
これらの情報が登録される。
【００４１】
［クラス］は、登録された存在を表す概念名を記録するフィールドであり、［性質情報（プロパティ）］はラベル等のクラスの情報が記録される。さらに、クラスの属性情報（アトリビュート）として他のクラスとの関係情報も記録される。
【００４２】
他のクラスとの関係について、図３を参照して説明する。オントロジーは、概念に対応するクラス単位で、図２に示す登録情報を記録しているとともに、各クラスを１つのノードとして、クラス間の関係をノード間の接続関係として識別可能な構成を持つ。クラス間の関係として、大きく分類すると３つの関係が定義される。図３に示すクラスＡ２０１を注目クラスとして、クラスＡ２０１とのクラス関係について説明する。
【００４３】
まず、クラスＰ２１１は、クラスＡ２０１に相当する概念の上位概念のクラスである。
このクラスＰ２１１は、クラスＡ２０１のスーパークラス（親クラス）となる。
【００４４】
また、クラスＡ２０１は、クラスＡ２０１に相当する概念の下位概念のクラスとして、クラスＳ２２１、クラスＴ２２２を有する。
このクラスＳ２２１、クラスＴ２２２は、クラスＡ２０１のサブクラス（子クラス）となる。
【００４５】
さらに、クラスＰ２１１の下位概念として登録されたクラスには、クラスＡ２０１の他、クラスＢ２１２、クラスＣ２１３がある。クラスＢ２１２、クラスＣ２１３は、クラスＡ２０１と同じスーパークラス（親クラス）＝クラスＰ２１１を有する。
このクラスＢ２１２、クラスＣ２１３は、クラスＡ２０１のシブリングクラス（兄弟クラス）となる。
【００４６】
このように、オントロジーのクラス関係としては、
（ａ）スーパークラス（親クラス）
（ｂ）サブクラス（子クラス）
（ｃ）シブリングクラス（兄弟クラス）
これらのクラス関係が定義される。さらに、サブクラスのサブクラス（孫クラス）等についても定義される。
【００４７】
本発明の辞書編集装置では、オントロジー記憶部１１１に格納されたある１つのクラスを処理対象として選択し、さらに、オントロジー記憶部１１１に格納された関連クラスを抽出して、処理対象［クラス］の性質情報（プロパティ）として記録されたラベルの更新、例えば新たなラベルを追加する処理を行いラベルの充実化を実行する。
【００４８】
次に、図４を参照してテキストコーパス記憶部１１２に格納されるテキストコーパスの例について説明する。テキストコーパス記憶部１１２は様々なテキストを格納したデータベースである。図４に示すように、各テキストには識別子としてのＩＤが設定されている。
【００４９】
以下、図１に示す辞書編集装置１００を利用した具体的処理例について説明する。なお、本実施例では、医療分野の用語を格納したオントロジー記憶部と、医療分野のテキストを集めたテキストデータベースを利用した処理例について説明する。
【００５０】
まず、クラス選択部１０１において、ユーザ（オントロジー編集者）から、オントロジー記憶部１１１に格納されたオントロジーから、ラベルの充実化を行いたいクラスの指定を入力する。
指定クラスを［クラスＡ］とする。
例えば処理対象として指定されたクラスＡは、図２を参照して説明したと同様の登録情報を持つ。
【００５１】
関連クラス抽出部１０２は、クラスＡの登録情報から、クラスＡの関連クラスとして、スーパークラス（親クラス）、サブクラス（子クラス）、シブリングクラス（兄弟クラス）を判別し、判別した関連クラスを、オントロジー記憶部１１１から抽出する。
【００５２】
例えば、図２に示すＯＷＬで記述されたオントロジーでは、スーパークラスはクラスＡの"ＳｕｂＣｌａｓｓＯｆ"プロパティを参照することにより抽出できる。サブクラスについても、全体のスーパークラス構造を抽出していれば、指定したクラスをスーパークラスに持つクラスとして抽出できる。また、シブリングクラスについても、クラスＡのスーパークラスのサブクラスとして抽出できる。なお、抽出する関連クラスとしては、サブクラスのサブクラス（孫クラス）等をさらに抽出してもよい。
【００５３】
次に、制約条件抽出部１０３は、クラスＡの関連クラスとして抽出された関連クラスのラベルから、テキストコーパス記憶部１１２のテキストコーパスを検索するための制約条件を決定する。
【００５４】
制約条件とは、
テキストコーパス記憶部１１２のテキストコーパスを検索する際の制約条件であり、［正の制約条件］と［負の制約条件］を決定する。［正の制約条件］と［負の制約条件］は、関連文抽出部１０４において、テキストコーパス記憶部１１２のテキストコーパスを検索する際に、以下のように利用される。
関連文抽出部１０４のテキスト検索処理＝テキストコーパス記憶部１１２のテキストコーパスから、正の制約条件として決定した文字と同種の文字列を含み、負の制約条件として決定した文字と同種の文字列を含まないテキストを抽出する。
【００５５】
制約条件抽出部１０３は、クラスＡの関連クラスとして抽出された関連クラスのラベルから、テキストコーパス記憶部１１２のテキストコーパスを検索するための制約条件をクラスＡとのクラス関係に応じて異なる態様で決定する。
以下では、
（ａ）シブリング（兄弟）クラスとシブリング（兄弟）クラスとのラベル比較による制約条件抽出
（ｂ）スーパー（親）クラスとシブリング（兄弟）クラスとのラベル比較による制約条件抽出
（ｃ）スーパー（親）クラスとサブ（子）クラスとのラベル比較による制約条件抽出
（ｄ）サブ（子）クラスとサブ（子）クラスとのラベル比較による制約条件抽出
【００５６】
これらの４パターンの処理による例を説明する。なお、以下に説明する制約条件決定パターンは一例であり、以下に説明する処理以外に、抽出された関連クラスの間で、同様の他のパターンを設定して制約条件を定める構成としてもよい。以下、上記（ａ）〜（ｄ）の各処理について説明する。
【００５７】
（ａ）シブリング（兄弟）クラスとシブリング（兄弟）クラスとのラベル比較による制約条件抽出
まず、ラベル充実化の処理対象とするクラスＡに対応する２つのシブリング（兄弟）クラスとシブリング（兄弟）クラスとのラベル比較による制約条件抽出処理例について、図５を参照して説明する。
【００５８】
シブリング（兄弟）クラスとシブリング（兄弟）クラスとのラベル比較による制約条件抽出処理においては、ラベル充実化の処理対象とするクラスＡに対応する２つのシブリングクラスのラベルを比較して、最長の共通部分を正の制約条件として抽出する。また、共通部分を含むラベルの差分を負の制約条件として抽出する。
【００５９】
例えば図５に示すようにラベル充実化の処理対象とするクラスＡ３０１に、スーパー（親）クラス３０２を共通とするシブリング（兄弟）クラスとして、シブリングクラス１，３０３とシブリングクラス２，３０４がある。
【００６０】
このような設定において、シブリングクラス１，３０３とシブリングクラス２，３０４それぞれの性質情報としてのラベルを抽出し、ラベルの比較を行う。図５に示す例では、
シブリングクラス１，３０３には、
＊肺がん
＊肺癌
これらのラベルが登録され。
シブリングクラス２，３０４には、
＊乳がん
＊乳癌
これらのラベルが登録されている。
【００６１】
これら２つのシブリングクラスのラベルを比較して、最長の共通部分を正の制約条件として抽出する。また、共通部分を含むラベルの差分を負の制約条件として抽出する。図５に示す例では、
正の制約条件として"がん"、"癌"
これらのラベルを抽出し、
負の制約条件として"肺"および"乳"
これらのラベルを抽出する。
【００６２】
（ｂ）スーパー（親）クラスとシブリング（兄弟）クラスとのラベル比較による制約条件抽出
次に、ラベル充実化の処理対象とするクラスＡに対応するスーパー（親）クラスとシブリング（兄弟）クラスとのラベル比較による制約条件抽出処理例について、図６を参照して説明する。
【００６３】
スーパー（親）クラスとシブリング（兄弟）クラスのラベルを比較による制約条件抽出処理においては、これらのクラスのラベルを比較して、最長の共通部分を正の制約条件として抽出する。また、共通部分を含むシブリングクラスのラベルの差分を負の制約条件として抽出する。
【００６４】
例えば図６に示すようにラベル充実化の処理対象とするクラスＡ３１１に、スーパー（親）クラス３１２とシブリング（兄弟）クラス３１３がある。
【００６５】
このような設定において、スーパー（親）クラス３１２と、シブリング（兄弟）クラス３１３それぞれの性質情報としてのラベルを抽出し、ラベルの比較を行う。図６に示す例では、
スーパー（親）クラス３１２には、
＊がん
＊癌
＊癌腫
これらのラベルが登録され。
シブリング（兄弟）クラス３１３には、
＊肺がん
＊肺癌
これらのラベルが登録されている。
【００６６】
これら２つのクラスのラベルを比較して、最長の共通部分を正の制約条件として抽出する。また、共通部分を含むラベルの差分を負の制約条件として抽出する。図６に示す例では、
正の制約条件として"がん"、"癌"
これらのラベルを抽出し、
負の制約条件として"肺"
これらのラベルを抽出する。
【００６７】
（ｃ）スーパー（親）クラスとサブ（子）クラスとのラベル比較による制約条件抽出
次に、ラベル充実化の処理対象とするクラスＡに対応するスーパー（親）クラスとサブ（子）クラスとのラベル比較による制約条件抽出処理例について、図７を参照して説明する。
【００６８】
スーパー（親）クラスとサブ（子）クラスとのラベル比較による制約条件抽出処理においては、これらのクラスのラベルを比較して、最長の共通部分を正の制約条件として抽出し、さらに、共通部分を含むスーパークラスのラベルも正の制約条件として抽出する。負の制約条件は抽出しない。
【００６９】
例えば図７に示すようにラベル充実化の処理対象とするクラスＡ３２１に、スーパー（親）クラス３２２とサブ（子）クラス３２３がある。
【００７０】
このような設定において、スーパー（親）クラス３２２と、サブ（子）クラス３２３それぞれの性質情報としてのラベルを抽出し、ラベルの比較を行う。図６に示す例では、
スーパー（親）クラス３２２には、
＊腫
＊腫瘍
＊腫瘤
＊異常増殖
これらのラベルが登録され。
サブ（子）クラス３２３には、
＊中皮腫
これらのラベルが登録されている。
【００７１】
これら２つのクラスのラベルを比較して、最長の共通部分を正の制約条件として抽出し、さらに、共通部分を含むスーパークラスのラベルも正の制約条件として抽出する。負の制約条件は抽出しない。図７に示す例では、
正の制約条件として"腫"、"腫瘍"、"腫瘤"
これらのラベルを抽出する。
【００７２】
（ｄ）サブ（子）クラスとサブ（子）クラスとのラベル比較による制約条件抽出
次に、ラベル充実化の処理対象とするクラスＡに対応する２つのサブ（子）クラスのラベル比較による制約条件抽出処理例について、図８を参照して説明する。
【００７３】
サブ（子）クラスとサブ（子）クラスのラベルを比較による制約条件抽出処理においては、これらのクラスのラベルを比較して、最長の共通部分を正の制約条件として抽出する。負の制約条件は抽出しない。
【００７４】
例えば図８に示すようにラベル充実化の処理対象とするクラスＡ３３１に、サブ（子）クラス３３２とサブ（子）クラス３３３がある。
【００７５】
このような設定において、サブ（子）クラス３３２と、サブ（子）クラス３３３それぞれの性質情報としてのラベルを抽出し、ラベルの比較を行う。図８に示す例では、
サブ（子）クラス３３２には、
＊がん
＊癌
＊癌種
＊異常増殖
これらのラベルが登録され。
サブ（子）クラス３３３には、
＊アデノーマ
＊腺腫
これらのラベルが登録されている。
【００７６】
これら２つのクラスのラベルを比較して、最長の共通部分を正の制約条件として抽出する。負の制約条件は抽出しない。図７に示す例では、
正の制約条件として"腫"
このラベルを抽出する。
【００７７】
以上が、図１に示す制約条件抽出部１０３が実行する制約条件抽出処理である。上述したように制約条件抽出部１０３は、クラスＡの関連クラスとして抽出された関連クラスのラベルから、テキストコーパス記憶部１１２のテキストコーパスを検索するための制約条件を決定する。
【００７８】
さらに、制約条件抽出部１０３は、全ての関連クラス間から上述した処理により制約条件を抽出した後、抽出された正負の制約条件を利用してさらに最終的な制約条件を決定する。
具体的には、正の制約条件に内包される負の制約条件は削除する処理を行う。
例えば、
正の制約条件として"腫瘍"が抽出され、
負の制約条件として"腫"が抽出されていた場合、
負の制約条件"腫"は削除される。
【００７９】
このようにして正負の制約条件が決定した後、関連文抽出部１０４が、テキストコーパス記憶部１１２からテキスト検索を行う。
関連文抽出部１０４は、正の制約条件を含み負の制約条件を含まない文の集合を抽出する。
【００８０】
例えば、正の制約条件として"がん"、"癌"があり、負の制約条件として"肺"、"乳"がある場合、"…食道癌と思われ…"のような文は抽出されるが、"…肺癌の可能性が…"のような文は抽出しない。
【００８１】
関連文抽出部１０４が、正の制約条件と負の制約条件を利用してテキストコーパス記憶部１１２から抽出したテキストは関連文字列抽出部１０５に入力される。
【００８２】
関連文字列抽出部１０５は、関連文抽出部１０４が、テキストコーパス記憶部１１２から抽出した文の集合から正の制約条件等を利用して関連文字列を抽出する。この関連文字列抽出処理は、例えば以下の２つの方法（方法ａ），（方法ｂ）のいずれか、またはその組み合わせを用いて実行することが可能である。
【００８３】
（方法ａ）正の制約条件と同種の文字を含む連続する文字列を抽出する
抽出した文の集合から、正の制約条件と同種の文字を含む連続する文字列を抽出する方法による関連文字列抽出処理について説明する。
【００８４】
テキストコーパス記憶部１１２から抽出した文の集合から、
正の制約条件と同種の文字を、先頭文字として含む文字列を選択し、その文字列を含む連続する文字列を抽出する
同様に、正の制約条件と同種の文字を、末尾文字として含む文字列を選択し、その文字列を含む連続する文字列を抽出する
【００８５】
例えば、
正の制約条件として"腫瘍"があり、
文の集合として"…や梗塞、腫瘍性病巣を…"、"膀胱腫瘍を見ている…"があれば、
"腫瘍性病巣"と"膀胱腫瘍"
これらの文字列が抽出される。
なお、文字種としては漢字、平仮名、片仮名、英数字、記号等を用いる。
【００８６】
（方法ｂ）文に対して形態素解析を行い正の制約条件を含む形態素の連なりを抽出する
テキストコーパス記憶部１１２から抽出した文の集合に対して、例えば形態素解析アルゴリズムとして知られている茶筌（ｈｔｔｐ：／／ｃｈａｓｅｎ．ｎａｉｓｔ．ｊｐ／ｈｉｋｉ／ＣｈａＳｅｎ／）等を用いて形態素解析を行い、抽出文を分かち書きにし、正の制約条件と同種の語を含む連続する名詞の集合を関連文字列として抽出する。
【００８７】
例えば、正の制約条件として"腫瘍"があり、
テキストコーパス記憶部１１２から抽出し、形態素解析によって分かち書きにされた文として
"…／や（助詞）／梗塞（名詞）／、（記号）／腫瘍性（名詞）／病巣（名詞）／を（助詞）／…"、"膀胱（名詞）／腫瘍（名詞）／を（助詞）／見（動詞）／て（助詞）／いる（動詞）／…"があれば、
正の制約条件と同種の語を含む連続する名詞の集合として、
"腫瘍性病巣"と"膀胱腫瘍"が関連文字列として抽出される。
【００８８】
なお、正の制約条件が現れる文が多いと抽出される関連文字列の数も多くなりがちなので、関連文字列のランキングを行い、上位ｎ（ｎは任意の数）を抽出してもよい。例えば、テキストコーパス内での関連文字列のエントロピーを求め、その値の高い上位ｎを取ることができる。なお、文字列のエントロピーを求める手法は一般的に知られており、文献「北研二．確率的言語モデル．東京大学出版会，１９９９」等に記載された方法を適用可能である。
【００８９】
以上の処理によって、関連文字列抽出部１０５は、関連文抽出部１０４が、テキストコーパス記憶部１１２から抽出した文の集合から正の制約条件等を利用して関連文字列を抽出する。抽出された関連文字列は、関連文字列提示部１０６に入力され、抽出された関連文字列がディスプレイなどを利用してユーザ（オントロジー編集者）に提示される。ディスプレイ出力の他、音声出力なども適用可能であり、ユーザへの提示方法は特に問わない。また、関連文字列のランキングを行っている場合には、その順位とスコアを併せて提示してもよい。
【００９０】
オントロジー編集処理部１０７は、ラベルの充実化を行いたいクラスＡの性質情報としてのラベルの編集を実行する処理部である。例えば、ユーザ（オントロジー編集者）が、ラベルの充実化を行いたいクラスＡの性質情報としてのラベルとして、提示された関連文字列が妥当であるかを判定し、妥当であると判定した場合は、その関連文字列をクラスＡのラベルとして追記する処理を行う。
【００９１】
なお、ユーザ（オントロジー編集者）の介在なしに処理を実行する構成としてもよく、その場合は、関連文字列抽出部１０６において抽出された関連文字列を、クラスＡのラベルとして追加する処理を実行する構成とすればよい。この場合、図１に示す点線の矢印に従った処理となり、関連文字列提示部１０６は省略可能となる。
【００９２】
次に、図９に示すフローチャートを参照して、図１に示す辞書編集装置１００を利用した処理シーケンスについて説明する。
【００９３】
まず、ステップＳ１０１において、オントロジー記憶部１１１に格納されたオントロジーから、ラベルの充実化を行いたいクラスを選択する。これは、図１に示すクラス選択部１０１の処理であり、例えば、ユーザ（オントロジー編集者）による選択として行ってもよいし、あるいはオントロジー記憶部１１１に格納されたオントロジーから、順次、クラスを選択する構成としてもよい。処理対象クラス［クラスＡ］は、図２を参照して説明したと同様の登録情報を持つ。
【００９４】
次に、ステップＳ１０２において、処理対象クラス［クラスＡ］の関連クラスを抽出する。これは図１に示す関連クラス抽出部１０２の処理であり、クラスＡの登録情報から、クラスＡの関連クラスとして、スーパークラス（親クラス）、サブクラス（子クラス）、シブリングクラス（兄弟クラス）を判別し、判別した関連クラスを、オントロジー記憶部１１１から抽出する。
【００９５】
次に、ステップＳ１０３において、処理対象クラス［クラスＡ］のラベルに適用する関連文字列を抽出するために利用するテキストコーパスの検索条件である制約条件を抽出する。この処理は、図１に示す制約条件抽出部１０３の処理である。
【００９６】
制約条件は、前述したように、テキストコーパス記憶部１１２のテキストコーパスを検索する際の制約条件であり、［正の制約条件］と［負の制約条件］がある。テキストコーパスを検索する際に利用され、正の制約条件として決定した文字と同種の文字列を含み、負の制約条件として決定した文字と同種の文字列を含まないテキストの抽出が行われることになる。
【００９７】
ステップＳ１０３の制約条件抽出処理は、先に説明したように、処理対象クラス［クラスＡ］の関連クラスのクラス関係に応じて異なる態様で決定する。すなわち、先に図５〜図８を参照して説明したように以下の処理態様によって制約条件を決定する。
【００９８】
（ａ）シブリング（兄弟）クラスとシブリング（兄弟）クラスとのラベル比較による制約条件抽出
２つのシブリングクラスのラベルを比較して、最長の共通部分を正の制約条件として抽出する。また、共通部分を含むラベルの差分を負の制約条件として抽出する。
【００９９】
（ｂ）スーパー（親）クラスとシブリング（兄弟）クラスとのラベル比較による制約条件抽出
これらのクラスのラベルを比較して、最長の共通部分を正の制約条件として抽出する。また、共通部分を含むシブリングクラスのラベルの差分を負の制約条件として抽出する。
【０１００】
（ｃ）スーパー（親）クラスとサブ（子）クラスとのラベル比較による制約条件抽出
これらのクラスのラベルを比較して、最長の共通部分を正の制約条件として抽出し、さらに、共通部分を含むスーパークラスのラベルも正の制約条件として抽出する。負の制約条件は抽出しない。
【０１０１】
（ｄ）サブ（子）クラスとサブ（子）クラスとのラベル比較による制約条件抽出
これらのクラスのラベルを比較して、最長の共通部分を正の制約条件として抽出する。負の制約条件は抽出しない。
【０１０２】
さらに、ステップＳ１０３では、全ての関連クラス間からの制約条件抽出後、正の制約条件に内包される負の制約条件は削除して、最終的な制約条件を決定する。
例えば、
正の制約条件として"腫瘍"が抽出され、
負の制約条件として"腫"が抽出されていた場合、
負の制約条件"腫"は削除される。
【０１０３】
このようにして正負の制約条件が決定した後、ステップＳ１０４において、決定した制約条件を適用してテキストコーパス記憶部１１２からテキスト検索を行う。この処理は、図１に示す関連文抽出部１０４の処理である。
関連文抽出部１０４は、正の制約条件を含み負の制約条件を含まない文の集合をテキストコーパス記憶部１１２から抽出する。
【０１０４】
次に、ステップＳ１０５において、テキストコーパス記憶部１１２から抽出した文の集合から、クラスＡのラベルとして追加する候補となる関連文字列を抽出する処理が実行される。この処理は図１に示す関連文字列抽出部１０５の処理である。
【０１０５】
関連文字列抽出部１０５は、先に説明したように、以下の（方法ａ）、（方法ｂ）、これらの方法のいずれか、または組み合わせにより、クラスＡのラベルとして追加する候補となる関連文字列を抽出する。
（方法ａ）正の制約条件と同種の文字を含む連続する文字列を抽出する
（方法ｂ）文に対して形態素解析を行い正の制約条件を含む形態素の連なりを抽出する。
【０１０６】
なお、前述したように、正の制約条件が現れる文が多いと抽出される関連文字列の数も多くなりがちなので、関連文字列のランキングを行い、上位ｎ（ｎは任意の数）を抽出してもよい。
【０１０７】
次に、ステップＳ１０６において、抽出した関連文字列がディスプレイなどを利用してユーザ（オントロジー編集者）に提示される。これは、図１に示す関連文字列提示部１０６の処理である。関連文字列のランキングを行っている場合には、その順位とスコアを併せて提示してもよい。
【０１０８】
最後に、ステップＳ１０７において、提示された関連文字列を、ラベルの充実化を行いたいクラスＡの性質情報として追記するラベル編集を実行する。この処理は、図１に示すオントロジー編集処理部１０７の処理である。
【０１０９】
例えば、ユーザ（オントロジー編集者）が、ラベルの充実化を行いたいクラスＡの性質情報としてのラベルとして、提示された関連文字列が妥当であるかを判定し、妥当であると判定した場合は、その関連文字列をクラスＡのラベルとして追記する処理を行う。
【０１１０】
なお、前述したように、ユーザ（オントロジー編集者）の介在なしに処理を実行する構成としてもよく、その場合は、ステップＳ１０５の関連文字列抽出処理において抽出された関連文字列を、そのままクラスＡのラベルとして追加する処理を実行する。この場合、ステップＳ１０６の関連文字列提示処理は省略される。
【０１１１】
最後に、上述した処理を実行する辞書編集装置を構成する情報処理装置のハードウェア構成例について、図１０を参照して説明する。辞書編集装置を構成する情報処理装置は、ハードウェアとしては例えばＰＣによって実現可能であり、上述した処理を実行するプログラムを実行させることによってデータ検索および表示データの生成、出力が可能である。ＣＰＵ（Central Processing Unit）７０１は、ＯＳ（Operating System)に対応する処理や、上述の実施例において説明したクラス選択処理、関連クラス抽出処理、制約条件抽出処理、関連文抽出処理、文字列抽出処理、関連文字列提示処理、オントロジー編集処理などを実行する。これらの処理は、各情報処理装置のＲＯＭ、ハードディスクなどのデータ記憶部に格納されたコンピュータ・プログラムに従って実行される。
【０１１２】
ＲＯＭ（Read Only Memory）７０２は、ＣＰＵ７０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。ＲＡＭ（Random Access Memory）７０３は、ＣＰＵ７０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を格納する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバス７０４により相互に接続されている。
【０１１３】
ホストバス７０４は、ブリッジ７０５を介して、ＰＣＩ(Peripheral Component Interconnect/Interface)バスなどの外部バス７０６に接続されている。キーボード７０８、ポインティングデバイス７０９は、ユーザにより操作される入力デバイスである。ディスプレイ７１０は、液晶表示装置またはＣＲＴ（Cathode Ray Tube）などから成り、各種情報をテキストやイメージで表示する。
【０１１４】
ＨＤＤ（Hard Disk Drive）７１１は、ハードディスクを内蔵し、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ７０１によって実行するプログラムや情報を記録または再生させる。ハードディスクは、例えば、オントロジー、テキストコーパス、辞書などの格納手段などに利用され、さらに、データ処理プログラム等、各種コンピュータ・プログラムが格納される。
【０１１５】
ドライブ７１２は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体７２１に記録されているデータまたはプログラムを読み出して、そのデータまたはプログラムを、インタフェース７０７、外部バス７０６、ブリッジ７０５、およびホストバス７０４を介して接続されているＲＡＭ７０３に供給する。
【０１１６】
接続ポート７１４は、外部接続機器７２２を接続するポートであり、ＵＳＢ，ＩＥＥＥ１３９４等の接続部を持つ。接続ポート７１４は、インタフェース７０７、および外部バス７０６、ブリッジ７０５、ホストバス７０４等を介してＣＰＵ７０１等に接続されている。通信部７１５は、ネットワークに接続され、例えば外部のデータベース８０１との通信によりデータ検索を実行する。
【０１１７】
なお、図１０に示す情報処理装置のハードウェア構成例は、ＰＣを適用して構成した装置の一例であり、本発明の辞書編集装置は、図１０に示す構成に限らず、上述した実施例において説明した処理を実行可能な構成であればよい。
【０１１８】
以上、特定の実施例を参照しながら、本発明について詳解してきた。しかしながら、本発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が実施例の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。本発明の要旨を判断するためには、特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。
【０１１９】
また、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。例えば、プログラムは記録媒体に予め記録しておくことができる。記録媒体からコンピュータにインストールする他、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットといったネットワークを介してプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。
【０１２０】
なお、明細書に記載された各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。
【産業上の利用可能性】
【０１２１】
以上、説明したように、本発明の一実施例の構成によれば、存在を表す概念としてのクラス単位で性質情報であるラベルと、属性情報であるクラス間の関係情報を含む辞書データ、例えばオントロジー辞書の更新処理を実行する構成において、更新対象クラスの関連クラスのラベル情報を利用してテキストコーパスの検索条件としての制約条件を決定し、制約条件に従ってテキストコーパスの検索を行ない更新対象クラスのラベル候補を含む関連文を抽出し、さらに制約条件に従って関連文から更新対象クラスのラベル候補となる関連文字列を抽出して抽出した関連文字列を更新対象クラスのラベルとして設定する編集処理を行なう。本構成によりオントロジーのラベルの充実化を効率的に実行することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０１２２】
【図１】本発明の一実施例に係る辞書編集装置の構成例について示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施例に係る辞書編集装置において利用するオントロジーの例について説明する図である。
【図３】本発明の一実施例に係る辞書編集装置において利用するオントロジーの例について説明する図である。
【図４】本発明の一実施例に係る辞書編集装置において利用するテキストコーパスの例について説明する図である。
【図５】本発明の一実施例に係る辞書編集装置において実行する制約条件の抽出処理例について説明する図である。
【図６】本発明の一実施例に係る辞書編集装置において実行する制約条件の抽出処理例について説明する図である。
【図７】本発明の一実施例に係る辞書編集装置において実行する制約条件の抽出処理例について説明する図である。
【図８】本発明の一実施例に係る辞書編集装置において実行する制約条件の抽出処理例について説明する図である。
【図９】本発明の一実施例に係る辞書編集装置において実行する処理シーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。
【図１０】本発明の一実施形態に係る辞書編集装置を構成する情報処理装置のハードウェア構成例について説明する図である。
【符号の説明】
【０１２３】
１００  辞書編集装置
１０１  クラス選択部
１０２  関連クラス抽出部
１０３  制約条件抽出部
１０４  関連文抽出部
１０５  関連文字列抽出部
１０６  関連文字列提示部
１０７  オントロジー編集処理部
１１１  オントロジー記憶部
１１２  テキストコーパス記憶部
２０１  クラスＡ
２１１〜２１３  クラス
２２１〜２２２  クラス
３０１  クラスＡ
３０２  スーパークラス
３０３，３０４  シブリングクラス
３１１  クラスＡ
３１２  スーパークラス
３１３  シブリングクラス
３２１  クラスＡ
３２２  スーパークラス
３２３  サブクラス
３３１  クラスＡ
３３２，３３３  サブクラス
７０１  ＣＰＵ(Central Processing Unit)
７０２  ＲＯＭ（Read-Only-Memory）
７０３  ＲＡＭ（Random Access Memory）
７０４  ホストバス
７０５  ブリッジ
７０６  外部バス
７０７  インタフェース
７０８  キーボード
７０９  ポインティングデバイス
７１０  ディスプレイ
７１１  ＨＤＤ（Hard Disk Drive）
７１２  ドライブ
７１４  接続ポート
７１５  通信部
７２１  リムーバブル記録媒体
７２２  外部接続機器
８０１  データベース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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