(57)【要約】【課題】接続標識や構文構造だけに頼らず、複文の関係を抽出することのできる節間関係推定装置およびコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】装置が、節ペアに関する意味カテゴリーの組合せと節ペアの関係とを関連付けて保持する関係パラメータ記憶部と、テキストデータから得られた節ペアのデータに当該節ペアの関係を表わすデータを付与する節ペア関係付与部と、節の意味カテゴリーを推定するためのルールを用いて、節ペアに含まれる各節の意味カテゴリーを推定する処理を行ない、推定結果の意味カテゴリーを表わすデータを各節に付与する意味カテゴリー推定部と、節ペアに対応する意味カテゴリーの組合せと節ペア関係付与部によって付与された節ペアの関係との共起頻度を計算し、所定範囲の有意確率を有する意味カテゴリーの組合せと節ペアの関係とを関連付けて関係パラメータ記憶部に書き込む検定処理部を備える。【選択図】図１
2009048455.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
節ペアに関する意味カテゴリーの組合せと、前記節ペアの関係とを関連付けて保持する関係パラメータ記憶部と、
テキストデータから得られた節ペアのデータに当該節ペアの関係を表わすデータを付与する節ペア関係付与部と、
節の意味カテゴリーを推定するためのルールを用いて、前記節ペアに含まれる各節の意味カテゴリーを推定する処理を行ない、推定結果の意味カテゴリーを表わすデータを各節に付与する意味カテゴリー推定部と、
前記節ペアに対応する前記意味カテゴリーの組合せと前記節ペア関係付与部によって付与された前記節ペアの関係との共起頻度を計算し、所定範囲の有意確率を有する前記意味カテゴリーの組合せと前記節ペアの関係とを関連付けて前記関係パラメータ記憶部に書き込む検定処理部と、
を備えることを特徴とする節間関係推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の節間関係推定装置であって、
テキストデータを構文解析する処理を行ない、構文解析結果に基づいて係り元と係り先の関係にある節ペアを抽出し、さらに所定の単語リストに基づいて特定分野の節ペアを抽出する節ペア抽出部を備え、
前記節ペア関係付与部は、前記節ペア抽出部によって抽出された前記節ペアを節ペア関係付与の処理対象とし、
前記意味カテゴリー推定部は、前記節ペア抽出部によって抽出された前記節ペアを意味カテゴリー推定の処理対象とする、
ことを特徴とする節間関係推定装置。
【請求項３】
請求項１又は２のいずれかに記載の節間関係推定装置であって、
判定対象テキストデータを構文解析する処理を行ない、構文解析結果に基づいて係り元と係り先の関係にある節ペアを抽出し、さらに所定の単語リストに基づいて特定分野の節ペアを抽出する判定用節ペア抽出部と、
節の意味カテゴリーを推定するためのルールを用いて、前記判定用節ペア抽出部によって抽出された前記節ペアに含まれる各節の意味カテゴリーを推定する処理を行ない、推定結果の意味カテゴリーを表わすデータを各節に付与する判定用意味カテゴリー推定部と、
前記判定用意味カテゴリー推定部によって付与された前記意味カテゴリーの組合せと、前記関係パラメータ記憶部から読み出したデータに基づいて、当該意味カテゴリーの組合せに対応する節ペアの関係を求め、この節ペアの関係を出力する関係判定部と、
をさらに備えることを特徴とする節間関係推定装置。
【請求項４】
節ペアに関する意味カテゴリーの組合せと、前記節ペアの関係とを関連付けて保持する関係パラメータ記憶部と、
判定対象テキストデータを構文解析する処理を行ない、構文解析結果に基づいて係り元と係り先の関係にある節ペアを抽出し、さらに所定の単語リストに基づいて特定分野の節ペアを抽出する判定用節ペア抽出部と、
節の意味カテゴリーを推定するためのルールを用いて、前記判定用節ペア抽出部によって抽出された前記節ペアに含まれる各節の意味カテゴリーを推定する処理を行ない、推定結果の意味カテゴリーを表わすデータを各節に付与する判定用意味カテゴリー推定部と、
前記判定用意味カテゴリー推定部によって付与された前記意味カテゴリーの組合せと、前記関係パラメータ記憶部から読み出したデータに基づいて、当該意味カテゴリーの組合せに対応する節ペアの関係を求め、この節ペアの関係を出力する関係判定部と、
を備えることを特徴とする節間関係推定装置。
【請求項５】
請求項３又は４のいずれかに記載の節間関係推定装置であって、
受信した放送信号を基に、又は、ネットワーク経由で受信したコンテンツデータを基に、判定対象テキストデータを取り出すテキスト取得部をさらに備え、
前記判定用節ペア抽出部は、前記テキスト取得部が取得した前記判定対象テキストデータを基に前記節ペアを抽出する、
ことを特徴とする節間関係推定装置。
【請求項６】
節ペアに関する意味カテゴリーの組合せと、前記節ペアの関係とを関連付けて保持する関係パラメータ記憶部、を備えるコンピュータに、
テキストデータから得られた節ペアのデータに当該節ペアの関係を表わすデータを付与する節ペア関係付与過程と、
節の意味カテゴリーを推定するためのルールを用いて、前記節ペアに含まれる各節の意味カテゴリーを推定する処理を行ない、推定結果の意味カテゴリーを表わすデータを各節に付与する意味カテゴリー推定過程と、
前記節ペアに対応する前記意味カテゴリーの組合せと前記節ペア関係付与過程によって付与された前記節ペアの関係との共起頻度を計算し、所定範囲の有意確率を有する前記意味カテゴリーの組合せと前記節ペアの関係とを関連付けて前記関係パラメータ記憶部に書き込む検定処理過程と、
の処理を実行させるコンピュータプログラム。
【請求項７】
節ペアに関する意味カテゴリーの組合せと、前記節ペアの関係とを関連付けて保持する関係パラメータ記憶部、を備えるコンピュータに、
判定対象テキストデータを構文解析する処理を行ない、構文解析結果に基づいて係り元と係り先の関係にある節ペアを抽出し、さらに所定の単語リストに基づいて特定分野の節ペアを抽出する判定用節ペア抽出過程と、
節の意味カテゴリーを推定するためのルールを用いて、前記判定用節ペア抽出過程によって抽出された前記節ペアに含まれる各節の意味カテゴリーを推定する処理を行ない、推定結果の意味カテゴリーを表わすデータを各節に付与する判定用意味カテゴリー推定過程と、
前記判定用意味カテゴリー推定過程によって付与された前記意味カテゴリーの組合せと、前記関係パラメータ記憶部から読み出したデータに基づいて、当該意味カテゴリーの組合せに対応する節ペアの関係を求め、この節ペアの関係を出力する関係判定過程と、
の処理を実行させ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、節間関係推定装置およびコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、テキストデータに含まれる複文において文節間の意味的関係を抽出するための研究が行なわれている。
非特許文献１では、テキストに出現する文節間の関係を抽出する手法として、節間に存在する「ため」という単語を手掛かり語として抽出して２つの節がどのような関係にあるかを推定する手法が提案されている。
また、非特許文献２では、並列句の関係にある2つの動詞が共通の目的語を持つ時に因果関係が成立しやすいと仮定して、２つの並列句に因果関係があるかを判定する手法も提案されている。
【非特許文献１】乾孝司，乾健太郎，松本裕治：接続標識「ため」に基づく文書集合からの因果関係知識の自動獲得，２００４年３月，情報処理学会論文誌，Ｖｏｌ．４５，Ｎｏ．３，ｐｐ９１９−９３３
【非特許文献２】鳥澤健太郎：「常識的」推論規則のコーパスからの自動抽出，２００３年３月，言語処理学会第９回年次大会発表論文集，ｐｐ．３１８−３２１
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、従来から提案されている手法では、複文の関係を充分に抽出することは困難である。
非特許文献１に記載されている方法では、「ため」という接続標識を利用しているが、実際のテキストでは、このような接続標識を利用して明示的に因果関係を表現する頻度は少ない。
また、非特許文献２に記載されている方法を用いるにしても、並列句の関係にある２つの動詞が共通の目的語を持つ場合、一般的な知識に対しては因果関係が成り立つことがあるが、専門的な知識では因果関係が成り立たないことが多い。従って、非特許文献２に記載されている方法を用いて、例えば健康を対象とした文章から因果関係を適切に抽出することは困難である。
【０００４】
本発明は、上記の課題認識に基づいて行なわれたものであり、「ため」などの接続標識に頼らず、また共通の目的語を持つなどといった構文的特徴のみに頼らず、複文の関係を抽出することのできる節間関係推定装置およびコンピュータプログラム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】
【０００５】
本発明による節間関係推定装置は、与えられたテキストから節間の関係を推定する処理を行なう。日本語テキストの複文には、その要素となっている主節と従属節などの節間に様々な関係が存在する。例えば、「血圧が上がると、インスリンが分泌されます」という複文では、従属節「血圧が上がる」は主節「インスリンが分泌されます」の原因となっている。本発明による節間関係推定装置は、「原因」、「症状」、「目的」、「対処法」という４つの節間の関係を推定する。なお上記の、健康に関して記述された「血圧が上がると、インスリンが分泌されます」という複文のテキストは一例であり、本発明の手法は、健康以外の分野にも適用可能である。
本発明による節間関係推定装置による節間の関係の推定対象は、「ため」などといった接続標識により結ばれた節だけでなく、節に出現する用言が含まれる文節が係り受け関係にある２つの節を対象とする。また、共通の目的語を有するなどといった構文上の制約は与えず、節が属する意味カテゴリーを手掛かりとした検定を行うことにより、対象を汎用的な節間の関係の推定を行なう。
【０００６】
［１］上記の課題を解決するため、本発明の一態様による節間関係推定装置は、節ペアに関する意味カテゴリーの組合せと、前記節ペアの関係とを関連付けて保持する関係パラメータ記憶部と、テキストデータから得られた節ペアのデータに当該節ペアの関係を表わすデータを付与する節ペア関係付与部と、節の意味カテゴリーを推定するためのルールを用いて、前記節ペアに含まれる各節の意味カテゴリーを推定する処理を行ない、推定結果の意味カテゴリーを表わすデータを各節に付与する意味カテゴリー推定部と、前記節ペアに対応する前記意味カテゴリーの組合せと前記節ペア関係付与部によって付与された前記節ペアの関係との共起頻度を計算し、所定範囲の有意確率を有する前記意味カテゴリーの組合せと前記節ペアの関係とを関連付けて前記関係パラメータ記憶部に書き込む検定処理部と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
上記のルールは、テキスト（つまり節など）が、構文構造や単語や単語のリストや単語のカテゴリーなどのいずれか、又はそれらの組合せ、又はそれらのパターンにマッチするときにそのテキストの意味カテゴリーを推定ないしは決定するものである。
上記の節ペアは、典型的には、複文に含まれる２つの節であって、一方が係り元の節であり、他方が係り先の節である。
上記の節ペアに対する意味カテゴリーの組合せとは、典型的には、当該説ペアに含まれる各々の節に対する意味カテゴリー、の組合せである。
上記の節ペアの関係とは、節が有する特徴の一種であり、典型的には、節ペアに含まれる節と節との関係である。特に、ここでの関係とは係り元の節と係り先の節の意味上の関係である。
この構成によれば、節ペア関係付与部は、節ペアに関係を表わすデータを付与する。ここで関係を表わすデータは、既知のもの或いは人が判断して付与するものでも良い。また、意味カテゴリー推定部は、節ペア対応する意味カテゴリーの組合せを付与する。ここで各節に付与された意味カテゴリーを表わすデータの組合せが、意味カテゴリーに組合せである。検定処理部は、上記の節ペアの関係と、上記の節ペアの意味カテゴリーの組合せとの共起頻度を計算する。そして所定の範囲の有意確率を有するものを関係パラメータ記憶部に書き込む。これにより、関係パラメータ記憶部は、節ペアの意味カテゴリーの組合せと節ペアの（節間の）関係との関連を表わすデータが書き込まれた状態となる。
【０００８】
［２］また、本発明の一態様による節間関係推定装置においては、テキストデータを構文解析する処理を行ない、構文解析結果に基づいて係り元と係り先の関係にある節ペアを抽出し、さらに所定の単語リストに基づいて特定分野の節ペアを抽出する節ペア抽出部を備え、前記節ペア関係付与部は、前記節ペア抽出部によって抽出された前記節ペアを節ペア関係付与の処理対象とし、前記意味カテゴリー推定部は、前記節ペア抽出部によって抽出された前記節ペアを意味カテゴリー推定の処理対象とする、ことを特徴とする。
ここで、特定分野とは、例えば健康や生活など、対象とするテキストデータに含まれる節ペアが表わす分野である。
この構成により、処理対象の節ペアを自動的に抽出することができる。
【０００９】
［３］また、本発明の一態様による節間関係推定装置においては、判定対象テキストデータを構文解析する処理を行ない、構文解析結果に基づいて係り元と係り先の関係にある節ペアを抽出し、さらに所定の単語リストに基づいて特定分野の節ペアを抽出する判定用節ペア抽出部と、節の意味カテゴリーを推定するためのルールを用いて、前記判定用節ペア抽出部によって抽出された前記節ペアに含まれる各節の意味カテゴリーを推定する処理を行ない、推定結果の意味カテゴリーを表わすデータを各節に付与する判定用意味カテゴリー推定部と、前記判定用意味カテゴリー推定部によって付与された前記意味カテゴリーの組合せと、前記関係パラメータ記憶部から読み出したデータに基づいて、当該意味カテゴリーの組合せに対応する節ペアの関係を求め、この節ペアの関係を出力する関係判定部と、をさらに備えることを特徴とする。
典型的には、関係判定部は、判定用意味カテゴリー推定部によって付与された意味カテゴリーの組合せをキーに、関係パラメータ記憶部を参照し、その意味カテゴリーの組合せに対応した節ペアの関係を得る。
これにより、判定対象のテキストに含まれていた節ペアに関して、関係パラメータ記憶部に書かれていたデータに基づいて（つまり、前記の検定処理の結果に基づいて）、節ペアの（節間の）関係を判定することができる。
【００１０】
［４］また、本発明の一態様による節間関係推定装置は、節ペアに関する意味カテゴリーの組合せと、前記節ペアの関係とを関連付けて保持する関係パラメータ記憶部と、判定対象テキストデータを構文解析する処理を行ない、構文解析結果に基づいて係り元と係り先の関係にある節ペアを抽出し、さらに所定の単語リストに基づいて特定分野の節ペアを抽出する判定用節ペア抽出部と、節の意味カテゴリーを推定するためのルールを用いて、前記判定用節ペア抽出部によって抽出された前記節ペアに含まれる各節の意味カテゴリーを推定する処理を行ない、推定結果の意味カテゴリーを表わすデータを各節に付与する判定用意味カテゴリー推定部と、前記判定用意味カテゴリー推定部によって付与された前記意味カテゴリーの組合せと、前記関係パラメータ記憶部から読み出したデータに基づいて、当該意味カテゴリーの組合せに対応する節ペアの関係を求め、この節ペアの関係を出力する関係判定部と、を備えることを特徴とする。
なお、関係パラメータ記憶部には、予め、所定範囲の有意確率を有する意味カテゴリーの組合せと節ペアの関係とが関連付けられて（つまり共起頻度の度合いの高いものが関連付けられて）書き込まれている
【００１１】
［５］また、本発明の一態様による節間関係推定装置（構成例は、図５、図６）においては、受信した放送信号を基に、又は、ネットワーク経由で受信したコンテンツデータを基に、判定対象テキストデータを取り出すテキスト取得部をさらに備え、前記判定用節ペア抽出部は、前記テキスト取得部が取得した前記判定対象テキストデータを基に前記節ペアを抽出する、ことを特徴とする。
これにより、広く収集したテキストデータを基に、そのテキストに含まれる節ペアの（節間の）関係を判定することができ、そのような関係の情報を含んだテキストを知識として自動的に蓄積することができるようになる。
【００１２】
［６］また、本発明の一態様によるコンピュータプログラムは、節ペアに関する意味カテゴリーの組合せと、前記節ペアの関係とを関連付けて保持する関係パラメータ記憶部、を備えるコンピュータに、テキストデータから得られた節ペアのデータに当該節ペアの関係を表わすデータを付与する節ペア関係付与過程と、節の意味カテゴリーを推定するためのルールを用いて、前記節ペアに含まれる各節の意味カテゴリーを推定する処理を行ない、推定結果の意味カテゴリーを表わすデータを各節に付与する意味カテゴリー推定過程と、前記節ペアに対応する前記意味カテゴリーの組合せと前記節ペア関係付与過程によって付与された前記節ペアの関係との共起頻度を計算し、所定範囲の有意確率を有する前記意味カテゴリーの組合せと前記節ペアの関係とを関連付けて前記関係パラメータ記憶部に書き込む検定処理過程と、の処理を実行させるコンピュータプログラムである。
【００１３】
［７］また、本発明の一態様によるコンピュータプログラムは、節ペアに関する意味カテゴリーの組合せと、前記節ペアの関係とを関連付けて保持する関係パラメータ記憶部、を備えるコンピュータに、判定対象テキストデータを構文解析する処理を行ない、構文解析結果に基づいて係り元と係り先の関係にある節ペアを抽出し、さらに所定の単語リストに基づいて特定分野の節ペアを抽出する判定用節ペア抽出過程と、節の意味カテゴリーを推定するためのルールを用いて、前記判定用節ペア抽出過程によって抽出された前記節ペアに含まれる各節の意味カテゴリーを推定する処理を行ない、推定結果の意味カテゴリーを表わすデータを各節に付与する判定用意味カテゴリー推定過程と、前記判定用意味カテゴリー推定過程によって付与された前記意味カテゴリーの組合せと、前記関係パラメータ記憶部から読み出したデータに基づいて、当該意味カテゴリーの組合せに対応する節ペアの関係を求め、この節ペアの関係を出力する関係判定過程と、の処理を実行させるコンピュータプログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、特定の接続標識によって結ばれていることに依存せず、また、共通の目的語を有するなどといった構文上の制約にも依存せず、節が属する意味カテゴリーを手掛かりとした検定を行い、その検定結果に基づいた節間の関係の推定を行なうため、従来手法よりも広い範囲の複文を対象として処理を行なうことができる。
【００１５】
また、本発明によれば、電子化されたテキストに自動的に節間関係を与えることができるため、効率よく、知識の蓄積、知識ベースの構築を行なうことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明の実施形態について説明する。
［第１の実施の形態］
図１は、本発明の実施形態による節間関係推定装置の機能構成を示すブロック図である。図示するように、この節間関係推定装置１００は、入力テキスト記憶部（検定用）１１と、節ペア抽出部１と、節ペア関係付与部２と、意味カテゴリー推定部３と、検定処理部４と、関係パラメータ記憶部３０と、入力テキスト記憶部（テスト用）３１と、節ペア抽出部２１と、意味カテゴリー推定部２３と、関係判定部２５とを含んで構成される。
なお、本実施形態による節間関係推定装置１００は、健康に関連するテキストを処理対象として、節間の関係を抽出する。
【００１７】
入力テキスト記憶部（検定用）１１および入力テキスト記憶部（テスト用）３１は、それぞれ、処理対象のテキストデータを記憶する。入力テキスト記憶部（検定用）１１が記憶する検定用のテキストとは、後述するように、節ペア関係付与部２において人の判断による節間の関係が付与され、その節間関係と節の意味カテゴリーの組合せとの共起頻度に基づく検定を行うためのものである。また、入力テキスト記憶部（テスト用）３１が記憶するテスト用のテキスト（判定対象テキストデータ）とは、未知のテキストであり、検定処理の結果のデータが格納される関係パラメータ記憶部を参照することによって関係判定部２５が節間の関係を判定する対象となるテキストである。
なお、入力テキスト記憶部（検定用）１１と入力テキスト記憶部（テスト用）３１は、例えば半導体メモリや磁気ディスク装置を用いて実現される。
【００１８】
節ペア抽出部１および２１はそれぞれ、入力テキストを読み込み、そのテキストから、健康に関連した内容を示す、動詞とその格要素となる名詞句からなる節を抽出し、節に出現する用言が含まれる文節が係り受け関係にある２つの節を節ペアとして抽出する処理を行なう。
【００１９】
節ペア関係付与部２は、節ペア抽出部１によって抽出された節ペアを表示装置に表示する制御を行ない、本装置の利用者による指定に応じて、その節ペアに「原因」、「症状」、「目的」、「対処法」、「その他」のいずれかのタグを付与する処理を行なう。節ペアに付与されるこれらのタグはそれぞれ、そのペアの節間の関係を表わすものである。つまり、節ペア関係付与部２は、テキストデータから得られた節ペアのデータに当該節ペアの関係を表わすデータを付与する。
【００２０】
意味カテゴリー推定部３および２３はそれぞれ、分類ルールを参照することによって、各節を「症状（状態）」、「症状（変化）』、「病気（状態）」、「病気（変化）」、「行為（医療）」、「行為（体の動作）」、「行為（管理）」、「その他」という８種類の意味カテゴリーに分類する処理を行なう。意味カテゴリー推定部３および２３は、分類した結果の意味カテゴリーを、その節に付与する。つまり、意味カテゴリー推定部３および２３は、節の意味カテゴリーを推定するためのルールを用いて、前記節ペアに含まれる各節の意味カテゴリーを推定する処理を行ない、推定結果の意味カテゴリーを表わすデータを各節に付与する。
【００２１】
検定処理部４は、統計的な処理により、節ペアが属する意味カテゴリーの祖み合わせが顕著に現れる関係を抽出する。検定処理部４は、抽出した結果のデータを関係パラメータ記憶部３０に書き込む。つまり、検定処理部４は、節ペアに対応する意味カテゴリーの組合せと節ペア関係付与部２によって付与された節ペアの関係との共起頻度を計算し、所定範囲の有意確率を有する意味カテゴリーの組合せと節ペアの関係とを関連付けて前記関係パラメータ記憶部３０に書き込む。
関係パラメータ記憶部３０は、半導体メモリや磁気ディスク装置などを用いて構成され、節ペアが属する意味カテゴリーの祖み合わせが顕著に現れる関係を保持する。具体的には、関係パラメータ記憶部３０は、係り元の節の意味カテゴリーと、係り先の節の意味カテゴリーと、節間の関係（節ペアの関係）とを相互に関連付けて保持する。また、それらに加えて、そのような意味カテゴリーの組合せと節間の関係とが共起する有意確率を、さらに関連付けて保持するようにしても良い。つまり、関係パラメータ記憶部３０は、節ペアに関する意味カテゴリーの組合せと、前記節ペアの関係とを関連付けて保持する。
【００２２】
関係判定部２５は、検定処理部４による検定により得られた節ペアが属する意味カテゴリーの組み合わせが顕著に現れる関係と、入力テキスト（テスト用）を解析して得られた節ペアの意味カテゴリーから、それらの節ペアの関係を判定する処理を行なう。具体的には、関係判定部２５は、関係パラメータ記憶部３０にアクセスすることによって、節ペアが属する意味カテゴリーの組み合わせが顕著に現れる関係を表わすデータを読み出す。つまり、関係判定部２５は、判定用意味カテゴリー推定部によって付与された意味カテゴリーの組合せと、関係パラメータ記憶部から読み出したデータに基づいて、当該意味カテゴリーの組合せに対応する節ペアの関係を求め、この節ペアの関係を出力する。
【００２３】
次に節間関係推定装置１００の動作手順を説明する。本装置による処理は、大きく分けて、検定過程の処理と判定過程の処理からなる。
【００２４】
＜検定過程＞
検定過程においては、読み込んだ検定用テキストから節ペアが属する意味カテゴリーが顕著に現れる関係を抽出する処理を行う。
まず、節ペア抽出部１は、入力テキスト記憶部（検定用）１１から、検定用の入力テキストのデータを読み込む。そして、節ペア抽出部１は、読み込んだ検定用のテキストデータから健康に関連した内容を示す節ペアを抽出する。
【００２５】
図２は、節ペア抽出部１が節のペアを抽出する処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートに沿って、節ペア抽出部１の処理を説明する。
まずステップＳ１０１では、節ペア抽出部１は、入力されるテキストの構文解析処理を行なう。この構文解析処理は、予め用意した辞書と構文規則を参照しながら、入力されたテキストを構文にマッチングさせていくことによって行なう。この構文解析の手法は、例えば、工藤拓，松本裕治：「チャンキングの段階適用による係り受け解析」，２００２年，情報処理学会論文誌，Ｖｏｌ．４３，Ｎｏ．６，ｐｐ.１８３４−１８４２  にも記載されている。そして、構文解析処理の結果、動詞とその格要素となっている名詞句から構成される節を抽出する。
【００２６】
次にステップＳ１０２では、節ペア抽出部１は、上で抽出された節ペアのそれぞれについて、構文解析の結果にも基づいて次の判断を行なう。ここで行なう判断は、節に含まれる述語を表わす文節が、別の節に含まれる述語を表わす文節を修飾するか否かである。判断結果が肯定的である場合は次のステップＳ１０３に進み、判断結果が否定的である場合にはその節ペアを判定対象とはせずにその節ペアに関する処理を終了する。
【００２７】
次にステップＳ１０３では、節ペア抽出部１は、次の判断を行なう。ここで行なう判断は、係り元の節の述語中の動詞が連用形であるか、又は、その動詞が接続助詞「て」、「と」、「ば」を付属語として伴うか否かである。判断結果が肯定的である場合は次のステップＳ１０４に進み、判断結果が否定的である場合にはその節ペアを判定対象とはせずにその節ペアに関する処理を終了する。
【００２８】
次にテップＳ１０４では、節ペア抽出部１は、次の判断を行なう。ここで行なう判断は、節ペアのいずれかに健康関連に特有な単語が含まれるか否かである。判断結果が肯定的である場合はその節ペアが判定対象の節ペアであると判定する。判断結果が否定的である場合にはその節ペアを判定対象とはせずにその節ペアに関する処理を終了する。なお、ある単語が健康関連に特有な単語であるか否かの判定は、ＴＦＩＤＦ値などの既存技術を利用した計算結果に基づき、予め単語リストを生成しておき、その単語リストを参照することによって行なう。なお、ＴＦＩＤＦ値は、Term FrequencyとInverse Document Frequencyの積により得られる。
【００２９】
なお、節ペア抽出部１は、ステップＳ１０１で得られた全ての節ペアに対して、ステップＳ１０２からＳ１０４までの流れで示した判断処理を行なうが、各節ペアに対して順次これらの判断処理を行なっても良いし、複数の節ペアに関する判断処理を全部又は一部、並列的に行なっても良い。
以上、ステップＳ１０１からＳ１０４で説明した処理により、節ペア抽出部１は、入力されたテキストの中から判定対象の節ペアを抽出する。
【００３０】
節ペア抽出部１が抽出した節ペアに対して、次に、節ペア関係付与部２は、節ペアの関係を付与する。付与される節ペアの関係は、「原因」、「症状」、「目的」、「対処法」、「その他」の５種類である。節ペア関係付与部２は、節ペア抽出部１から渡された節ペアを順次、画面等に表示し、ユーザインタフェースを通してユーザによって指定された関係を表わすタグ（上の、「原因」、「症状」、「目的」、「対処法」、「その他」のいずれか）を、その節ペアに付与する処理を行なう。節ペア関係付与部２は、付与されるタグを表わす情報を、節に関連付けて記憶させる。
【００３１】
次に、意味カテゴリー推定部３は、節ペアに対して、節が属する意味カテゴリーを推定する処理を行なう。節の意味カテゴリーは、「症状（状態）」、「症状（変化）」、「病気（状態）」、「病気（変化）」、「行為（医療）」、「行為（体の動作）」、「行為（管理）」、「その他」の８種類である。このような８種類の意味カテゴリーへの分類は、意味カテゴリー推定部３が、節ペア抽出部１から渡された各ペアに対してルールを適用することによって行なう。下に列挙するルールは、節に含まれる動詞とその格構造の組み合わせとに基づいて、意味カテゴリーを導出するものである。
【００３２】
＜ルール＞
ルール１）  ［病気］の＋［＊］が＋起きる  →  病気（変化）
ルール２）  ［内臓or分泌物］が＋不足する  →  症状（状態）
ルール３）  ［内臓or分泌物］を＋取る  →  行為（医療）
ルール４）  ［症状］を＋保つ  →  行為（管理）
ルール５）  ［病気］が＋発生する  →  病気（変化）
ルール６）  ［病気］に＋なる  →  病気（変化）
ルール７）  ［病気］が＋出来る  →  病気（変化）
ルール８）  ［病気］に＋なる＋［＊］が＋ある  →  病気（状態）
ルール９）  ［病気］の＋［＊］が＋高い  →  病気（状態）
ルール１０）  ［病気］が＋［＊］に＋現れる  →  病気（状態）
ルール１１）  ［症状］の＋［＊］が＋進行する  →  症状（変化）
ルール１２）  ［症状］に＋なる  →  症状（変化）
ルール１３）  ［症状］の＋低下  →  症状（変化）
【００３３】
ルール１４）  ［体の部位］が＋しびれる  →  症状（変化）
ルール１５）  ［症状］に＋なる＋［＊］が＋ある  →  症状（状態）
ルール１６）  ［症状］が＋続く  →  症状（状態）
ルール１７）  ［症状］が＋ある  →  症状（状態）
ルール１８）  ［薬品］を＋使う  →  行為（医療）
ルール１９）  ［内臓or分泌物］を＋減らす  →行為（医療）
ルール２０）  ［体の状態］を＋［＊］に＋する  →  行為（医療）
ルール２１）  ［体の部位］を＋曲げる  →  行為（体の動作）
ルール２２）  ［体の部位］を＋使う  →  行為（体の動作）
ルール２３）  ［体の部位］が＋上がる  →  行為（体の動作）
ルール２４）  ［体の部位］に＋注意する  →  行為（管理）
ルール２５）  ［内臓or分泌物］を＋コントロールする  →  行為（管理）
ルール２６）  ［病気］を＋防ぐ  →  行為（管理）
【００３４】
上に列挙した１）から２６）のルールは、節間関係推定装置１００内の記憶装置（図示せず）に、テキストの形式で、或いは中間言語の形式で、記憶されている。ルールを記憶する記憶手段としては、例えば、半導体メモリや、磁気ディスク装置を用いる。
各ルールは、「→」という記号を含んでおり、「→」より左の部分（左辺）は、元のテキストから抽出された節へのマッチングパターンを表現したものである。そして、「→」より右の部分（右辺）は、推定される意味カテゴリーを表わす。
【００３５】
上記のルールの左辺において、［○○○］と書かれている部分は、そのカテゴリーに属する名詞にマッチする。例えば、［病気］と書かれている部分は、病気に関する名詞にマッチする。［症状］、［体の部位］、［行為］、［人体属性］、［内臓or分泌物］、［体の部位］などについても同様である。これらそれぞれのカテゴリーに属する名詞のリストは、辞書等に基づいて予め記憶手段に登録しておく。一例としては、［体の部位］に該当する単語としては、「頭」、「お腹」、「胃」、「脚」などがあり、これらの単語のリストが、［体の部位］にマッチすべきものとして登録されている。そして、例えば、節内に「脚」という語が出現するとき、その節の「脚」の部分は、ルールの左辺の［体の部位］にマッチする。
【００３６】
また、上記のルールの左辺において、［＊］と書かれている部分は、任意の単語にマッチする。
【００３７】
意味カテゴリー推定部３は、推定対象の節に対して、上記の各ルールの左辺のマッチさせることを試み、マッチングに成功した場合は右辺の意味カテゴリーを当該節の意味カテゴリー推定結果とする。意味カテゴリー推定部３は、推定結果である意味カテゴリーの情報を節に関連付けて記憶させる。
【００３８】
ここまでの処理で、節ペア抽出部１によって抽出されたペアのそれぞれについて、節ペア関係付与部２によって節ペアの関係を表わすタグが付与され、意味カテゴリー推定部３によって各節の意味カテゴリーの推定結果が付与された。
次に、そのような節を入力して、検定処理部４は、節ペアが属する意味カテゴリーの組み合わせが顕著に現れる関係を抽出する処理を行なう。
【００３９】
その際、検定処理部４は、例えば、フィッシャーの正確確率検定を用いる。この検定方法については、Ｗｉｌｌｉａｍ  Ｌ．  Ｈａｙｓ：  Ｓｔａｔｉｓｔｃｓ  Ａｎａｌｙｚｉｎｇ  Ｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅ  Ｄａｔａ，１９８８年，Ｒｉｎｅｈａｒｔ  ａｎｄ  Ｗｉｎｓｔｏｎ，Ｉｎｃ．  ，Ｃｈａｐｔｅｒ  １８，ｐｐ．７６９−７８３  にも記載されている。
フィッシャーの正確確率検定は、２つの変数の間に統計学的に有意な差があるかを判定する検定手法であり、近似せずに全ての可能な事象について列挙し、直接、有意確率を計算する。
【００４０】
節間の関係ｘと、節の意味カテゴリーの組合せＡとの関係を考える。節の意味カテゴリーの組合せＡとは、係り元の節の意味カテゴリーが特定のもの（例えば、「病気（変化）」）であり、係り先の節の意味カテゴリーが特定のもの（例えば、「症状（変化）」であるという場合を表わす。
図３は、節間の関係ｘと節の意味カテゴリーの組合せＡとの関係を考える場合の、それら両者の共起頻度を示す２行２列の分割表である。図示する通り、この場合、意味カテゴリーの組合せがＡであり関係がｘである場合の頻度をａであり、意味カテゴリーの組合せがＡであり関係がｘ以外である場合の頻度をｂであり、意味カテゴリーの組合せがＡ以外であり関係がｘである場合の頻度をｃであり、意味カテゴリーの組合せがＡ以外であり関係がｘ以外である場合の頻度をｄである。
全体の節ペアの数がａ＋ｂ＋ｃ＋ｄであり、関係ｘである頻度がａ＋ｃであるときに、上記の分割表のような場合が出現する確率は、下の式（１）で与えられる。
【００４１】
【数１】
2009048455.tif 000003
【００４２】
節間の関係ｘと節の意味カテゴリーの組み合わせＡに有意な差があるかを片側検定により判定する場合、下の式（２）により頻度ａ以上の確率値の和を、有意確率として求める。
【００４３】
【数２】
2009048455.tif 000004
【００４４】
この有意確率が一定値以下の場合、節の意味カテゴリーの祖み合わせＡは関係ｘを持つ場合と判定できる。入力されるテキストを基に、これらの計算をすることにより、節ペアが属する意味カテゴリーの組み合わせが顕著に現れる関係を抽出できる。
【００４５】
図４は、健康に関するテキストを対象として、実際に検定処理部４が上記の有意確率の計算を行なった結果得られた、有意確率の低い節ペアが属する意味カテゴリーの祖み合わせと、その関係の例を示す概略図である。この図では、１０を基数とする指数表記を用いて有意確率の値を示している。
図示する例では、係り元の意味カテゴリーが「症状（変化）」で係り先の意味カテゴリーが「症状（変化）」であるときに節間の関係が「原因」である有意確率は２．１×１０−１２である。また、係り元の意味カテゴリーが「病気（変化）」で係り先の意味カテゴリーが「症状（変化）」であるときに節間の関係が「症状」である有意確率は４．１×１０−９である。また、係り元の意味カテゴリーが「行為（医療）」で係り先の意味カテゴリーが「行為（医療）」であるときに節間の関係が「目的」である有意確率は３．１×１０−７である。また、係り元の意味カテゴリーが「行為（体の動作）」で係り先の意味カテゴリーが「症状（変化）」であるときに節間の関係が「原因」である有意確率は４．８×１０−４である。また、係り元の意味カテゴリーが「病気（状態）」で係り先の意味カテゴリーが「行為（管理）」であるときに節間の関係が「対処法」である有意確率は９．３×１０−４である。
【００４６】
検定処理部４は、上記のように求めた、節ペアが属する意味カテゴリーの組合せが顕著に現れる関係に関する情報を、関係パラメータ記憶部３０に書き込む。検定処理部４が関係パラメータ記憶部に書き込むものは、例えば、図４に示した形式のデータである。
【００４７】
＜判定過程＞
節間関係推定装置１００は、上記の関係パラメータ記憶部３０の情報を用いて、以下に述べる処理によって、入力される未知の（つまり、テスト用の）テキストの節ペアの判定を行なう。
【００４８】
まず、節ペア抽出部２１は、入力テキスト記憶部（テスト用）３１から、テスト用の入力テキストのデータを読み込む。そして、節ペア抽出部２１は、読み込んだ検定用のテキストデータから健康に関連した内容を示す節ペアを抽出する。節ペア抽出部２１が入力テキストから節を抽出する方法は、既に説明した節ペア抽出部１による処理の方法と同様であり、対象とする入力テキストが異なるのみである。
【００４９】
次に、意味カテゴリー推定部２３は、節ペア抽出部２１によって抽出された節ペアそれぞれについて、各節の意味カテゴリーを推定する処理を行なう。意味カテゴリー推定部２３による意味カテゴリー推定処理は、既に説明した意味カテゴリー推定部３による処理の方法と同様である。この処理によって、それぞれの節ペアの係り元の節と係り先の節には意味カテゴリーが付与される。なお、意味カテゴリー推定部２３も、意味カテゴリー推定部３が用いたルールと同じルールを用いて、推定の処理を行なう。
【００５０】
次に、関係判定部２５は、関係パラメータ記憶部に書き込まれているデータ（節ペアが属する意味カテゴリーの組み合わせが顕著に現れる関係を表わすデータ）を利用して、節ペアの関係を判定する処理を行なう。この処理において、関係判定部２５は、意味カテゴリー推定部２３から渡された節ペアのそれぞれについて、係り元に付与されている意味カテゴリーと係り先に付与されている意味カテゴリーとをキーとして、関係パラメータ記憶部３０のデータを検索し、該当する意味カテゴリーの組合せから、節間の関係を取得し、これを判定結果とする。なお、判定対象としている節ペアに対応する意味カテゴリーの組合せが関係パラメータ記憶部３０のデータ内に存在しない場合には、節間の関係が「その他」であると判定する。
そして、関係判定部２５は、判定結果として、各節ペアの関係を出力する。
【００５１】
下の表１に、実際のテスト用入力テキストに含まれる節ペアから、関係判定部２５が関係パラメータ記憶部３０に書かれているデータを用いてその関係を判定した結果の例を示す概略図である。
【００５２】
【表１】
2009048455.tif 000005
【００５３】
この表に挙げた最初の例では、係り元の節は「インスリンの  分泌が  落ちる」でその意味カテゴリーは「病気（変化）」である。そして、係り先の節は「インスリンの  働きが  悪くなる」でその意味カテゴリーは「症状（変化）」である。そして、これらの意味カテゴリーの組合せから、関係パラメータ記憶部３０を参照して得られる節間の関係は「原因」である。
２番目の例では、係り元の節は「血糖値が  上がる」でその意味カテゴリーは「症状（変化）」である。そして、係り先の節は「インスリンが  分泌される」でその意味カテゴリーは「症状（変化）」である。そして、これらの意味カテゴリーの組合せから、関係パラメータ記憶部３０を参照して得られる節間の関係は「原因」である。
１０番目の例では、係り元の節は「血糖値が  上がる」でその意味カテゴリーは「症状（変化）」である。そして、係り先の節は「インスリンが  分泌される」でその意味カテゴリーは「症状（変化）」である。そして、これらの意味カテゴリーの組合せから、関係パラメータ記憶部３０を参照して得られる節間の関係は「原因」である。
その他の例についても同様である。
【００５４】
以上述べたように、節間関係推定装置１００は、予め検定処理部４が算出した有意確率に基づいて節ペアが属する意味カテゴリーの組合せが顕著に現れる関係のデータを関係パラメータ記憶部３０に記憶させておくことにより、関係判定部２５は、そのデータを用いて、テキストに含まれる節間の関係を自動的に判定して、「原因」、「症状」、「目的」、「対処法」といった関係にある節を自動抽出することができる。それにより、与えられたテキストから自動的に知識を抽出し、知識ベースを構築することができる。
この結果、質問応答などのアプリケーションで、例えば、「糖尿病の原因は何？」、「糖尿病になるとどんな症状が現れる？」、「血尿がでるんだけど、何が原因？」といった質問に答えるための知識を自動構築することができる。
【００５５】
なお、節間関係推定装置１００を実現する際、節ペア抽出部１と２１を個別のハードウェア、装置、回路、プログラムなどで実現しても良いし、一部又は全部を共用する構成としても良い。また同様に、意味カテゴリー推定部３と２３を個別のハードウェア、装置、回路、プログラムなどで実現しても良いし、一部又は全部を共用する構成としても良い。
また、図１に示した構成では、節間関係推定装置１００が、検定過程の処理を行なう部分（つまり、入力テキスト記憶部（検定用）１１と、節ペア抽出部１と、節ペア関係付与部２と、意味カテゴリー付与部３と、検定処理部４を含む部分）と、判定過程の処理を行なう部分（つまり、入力テキスト記憶部（テスト用）３１と、節ペア抽出部２１と、意味カテゴリー付与部２３と、関係判定部２５を含む部分）の両方を含むように表わしている。しかし、予め行なわれた検定過程の処理の結果のデータを関係パラメータ記憶部３０に記憶させておき、関係判定部２５がそのデータを参照可能なようにして、検定過程の処理の部分を節間関係推定装置１００には持たないようにしてもよく、この場合も同様の判定過程の処理を行なうことができる。
【００５６】
次に、本発明の変形例について説明する。
＜変形例１＞
上記の実施形態においては、健康に関するテキストに含まれる節について、「症状（状態）」、「症状（変化）」、「病気（状態）」、「病気（変化）」、「行為（医療）」、「行為（体の動作）」、「行為（管理）」、「その他」の８種類の意味カテゴリーに分類したが、この意味カテゴリーを拡張しても良い。
例えば、「循環」という意味カテゴリーをさらに設ける。このとき、意味カテゴリー推定部３および２３が、節に対して「循環」という意味カテゴリーを付与するためのルールの例は、次の通りである。
ルール２７）  ［内臓or分泌物］に＋運ばれる  →  循環
また例えば、「感覚」という意味カテゴリーをさらに設ける。このとき、意味カテゴリー推定部３および２３が、節に対して「循環」という意味カテゴリーを付与するためのルールの例は、次の通りである。
ルール２８）  ［体の部位］が＋痛い  →  感覚
【００５７】
＜変形例２＞
上記の実施形態においては、健康に関するテキストを対象として処理を行なったが、他の分野にも応用することができる。他の分野に応用する場合には、分類する節の意味カテゴリーを変えるとともに、意味カテゴリー分類のためのルールもその分野用に設ける。
例えば、生活に関するテキストを処理対象とし、テキスト内に例えば「天気が良く、洗濯物が乾く。」という複文が含まれている。このような生活に関するテキストを処理するために、予め、次のようなルールを設ける。
ルール２９）  ［自然］が＋良い  →  自然現象
ルール３０）  ［モノ］が＋［変化］  →  変化
【００５８】
このような場合には、意味カテゴリー推定部２３は、係り元の節「天気が良く」に対しては、ルール２９を適用して、「自然現象」という意味カテゴリーを付与する。また、意味カテゴリー推定部２３は、係り先の節「洗濯物が乾く」に対しては、ルール３０を適用して、「変化」という意味カテゴリーを付与する。また、検定処理部４が、予め当該分野の検定用の入力テキストに基づいて行なった検定処理により、関係パラメータ記憶部３０にはデータが書き込まれている。そのデータは、係り元の節の意味カテゴリーが「自然現象」で、係り先の節の意味カテゴリーが「変化」の場合は、節間の関係が「原因」となっている。つまりこれは、係り元の節が係り先の節の「原因」となっていることを表わしている。関係判定部２５は、意味カテゴリー推定部２３が付与した意味カテゴリーの組合せと、関係パラメータ記憶部３０から読み出したデータに基づき、上の例の複文がにおける節間の関係が「原因」であることを判定して、これを出力する。
【００５９】
本発明による節間関係推定装置１００を応用することにより、知識を自動的に取得して蓄えていくこともできる。
＜変形例３＞
図５は、データ放送や字幕放送のテキストデータを自動的に解析して、知識を蓄えていく知的なテレビ受信機の構成を示すブロック図である。図示するように、放送受信機１００Ａ（節間関係推定装置）は、関係パラメータ記憶部３０と、入力テキスト記憶部（テスト用）３１と、節ペア抽出部２１と、意味カテゴリー推定部２３と、関係判定部２５と、テスト用テキスト取得部６１（テキスト取得部）と、放送受信部６２とを含んで構成される。
【００６０】
これらのうち、関係パラメータ記憶部３０と、入力テキスト記憶部（テスト用）３１と、節ペア抽出部２１と、意味カテゴリー推定部２３と、関係判定部２５の機能および処理手順は、上述した実施形態のそれらと同様である。なお、この図では、入力テキスト記憶部（検定用）１１と、節ペア抽出部１と、節ペア関係付与部２と、意味カテゴリー推定部３と、検定処理部４の図示を省略している。あるいは、検定用入力テキストに基づく検定処理を予め他の装置で行なっておき、検定処理の結果のデータだけを関係パラメータ記憶部３０に保持しておき、関係判定部２５が関係パラメータ記憶部３０からそのデータを読み出して処理に用いるようにしても良い。
【００６１】
この変形例において、放送受信部６２は、テレビやラジオなどの放送信号を受信し、そこからテキストデータ（判定対象テキストデータ）を取り出す。放送受信部６２がテキストデータを取り出す方法は、例えば、文字放送の部分のデータを取り出すようにしたり、放送のクローズドキャプション（字幕）のテキストデータを取り出すようにしたり、放送に含まれる音声信号を音声認識処理してテキストデータを取り出すようにする。テスト用テキスト取得部６１は、放送受信部６２が取り出したテキストデータを取得し、テスト用入力テキストとして入力テキスト記憶部（テスト用）３１に書き込む。そして、節ペア抽出部２１は、テスト用テキスト取得部６１によって書き込まれたテキストデータを基に、前述した節ペアの抽出の処理を行なう。
関係判定部２５は、前述の処理によって節ペアの関係を判定するとともに、その節ペアと、判定結果の関係とを関連付けて、知識蓄積部（図示せず）に書き込む。
【００６２】
＜変形例４＞
図６は、インターネット上のテキストデータを解析して大規模な知識構築を行なう知識構築装置の機能構成を示すブロック図である。図示するように、知識構築装置１００Ｂ（節間関係推定装置）は、関係パラメータ記憶部３０と、入力テキスト記憶部（テスト用）３１と、節ペア抽出部２１と、意味カテゴリー推定部２３と、関係判定部２５と、テスト用テキスト取得部６１（テキスト取得部）と、ネットワーク送受信部６２とを含んで構成される。なお、関係パラメータ記憶部３０と、入力テキスト記憶部（テスト用）３１と、節ペア抽出部２１と、意味カテゴリー推定部２３と、関係判定部２５の機能および処理については、上の変形例３と同様である。また、関係パラメータ記憶部３０に記憶させるデータの作成方法についても、上の変形例３と同様である。
【００６３】
この変形例４において、ネットワーク送受信部６３は、インターネット等のネットワークを介して他のコンピュータと相互に通信する機能を有する。そして、例えば、ウェブサーバ（ＨＴＴＰ（Hyper Text Transfer Protocol）サーバ）やＦＴＰ（File Transfer Protocol）サーバなどに対して適宜、リクエストを送信し、その結果としてテキストデータ（判定対象テキストデータ）を含むコンテンツファイルを取得する。そして、ネットワーク送受信部６３は、受信したコンテンツファイルからテキストデータを取り出す。テスト用テキスト取得部６１は、ネットワーク送受信部６３が取り出したテキストデータを取得し、テスト用入力テキストとして入力テキスト記憶部（テスト用）３１に書き込む。
なお、関係判定部２５は、前述の処理によって節ペアの関係を判定するとともに、その節ペアと、判定結果の関係とを関連付けて、知識蓄積部（図示せず）に書き込む。
【００６４】
なお、上述した実施形態および変形例における節間関係推定装置の全部又は一部、例えば、節ペア抽出部（１、２１）、節ペア関係付与部（２）、意味カテゴリー推定部（３，２３）、検定処理部（４）、関係判定部（２５）、テスト用テキスト取得部（６１）等の機能をコンピュータで実現するようにしても良い。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時刻の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時刻プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【００６５】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】本発明の実施形態による節間関係推定装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】同実施形態による節ペア抽出部が節のペアを抽出する処理の手順を示すフローチャートである。
【図３】同実施形態による、節間の関係と、節の意味カテゴリーの組合せと、の関係を考える場合の、両者の共起頻度を示す概略図である。
【図４】同実施形態による検定処理部が有意確率の計算を行なった結果得られた、有意確率の低い節ペアが属する意味カテゴリーの祖み合わせと、その関係の例を示す概略図である。
【図５】実施形態の変形例による、テキストデータを自動的に解析して、知識を蓄えていく知的なテレビ受信機の構成を示すブロック図である。
【図６】実施形態の変形例による、インターネット上のテキストデータを解析して大規模な知識構築を行なう知識構築装置の機能構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００６７】
１  節ペア抽出部
２  節ペア関係付与部
３  意味カテゴリー推定部
４  検定処理部
２１  節ペア抽出部（判定用節ペア抽出部）
２３  意味カテゴリー推定部（判定用意味カテゴリー推定部）
２５  関係判定部
１１  入力テキスト記憶部（検定用）
３０  関係パラメータ記憶部
３１  入力テキスト記憶部（テスト用）
６１  テスト用テキスト取得部（テキスト取得部）
１００  節間関係推定装置
１００Ａ  放送受信機（節間関係推定装置）
１００Ｂ  知識構築装置（節間関係推定装置）
【図１】
2009048455.tif 000006
【図２】
2009048455.tif 000007
【図３】
2009048455.tif 000008
【図４】
2009048455.tif 000009
【図５】
2009048455.tif 000010
【図６】
2009048455.tif 000011