(57)【要約】【課題】語義の推定における解析精度をさらに向上させることができる意味付与装置、意味付与方法、プログラムおよび記録媒体を提供する。【解決手段】特徴量抽出部６２は、自然言語からなる入力文に含まれる単語から、この単語の組み合わせに対する特徴量を抽出する。上位意味クラス決定部６３は、その特徴量に基づいて上記単語の上位概念を示す上位意味クラスを決定する。これにより、学習データの不足などから語義そのものを推定することが困難な場合であっても、対象とする単語に対応する最適な上位意味クラスを推定することができるので、例えば、この上位意味クラスに基づいて語義や意味クラスを推定することにより少ない学習データでもより高い精度で語義を推定することができる。【選択図】  図１
2009181408.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自然言語からなる入力文を受け付ける受付手段と、
前記入力文に含まれる単語の組み合わせに関する特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量に基づいて、前記入力文に含まれる単語の上位概念を示す上位意味クラスを推定する上位意味クラス推定手段と、
前記単語と、この単語に対応する前記上位意味クラスとを対応づけて出力する出力手段と
を備えたことを特徴とする単語意味付与装置。
【請求項２】
単語の意味を示す意味タグと、前記意味の概念を示す意味クラスとを前記単語の意味ごとに対応づけて登録した単語辞書と、
前記意味クラスの上下関係を定義したシソーラスと、
前記上位意味クラス推定手段により推定された前記上位意味クラスが、前記単語辞書および前記シソーラスの内容と整合しているか否かを確認し、整合していない場合に前記上位意味クラスを修正する整合性確認修正手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項１記載の単語意味付与装置。
【請求項３】
前記上位意味クラス推定手段で推定された前記上位意味クラスを、この上位意味クラスの内容に基づいて前記特徴量抽出手段にフィードバックするか否かを決定し、フィードバックすると決定した場合に当該上位意味クラスを前記特徴量抽出手段に送出するフィードバック手段
をさらに備え、
前記特徴量抽出手段は、前記フィードバック手段によりフィードバックされた前記上位意味クラスに基づいて前記特徴量を抽出し、
前記上位意味クラス推定手段は、前記特徴量抽出手段により前記上位意味クラスに基づいて抽出された前記特徴量に基づいて前記上位意味クラスと概念レベルの異なる他の上位意味クラスを推定する
ことを特徴とする請求項１または２記載の単語意味付与装置。
【請求項４】
前記上位意味クラス推定手段により推定された前記上位意味クラスに基づいて、前記入力文に含まれる単語の最も適切な意味を示す意味タグおよび当該意味の概念を示す意味クラスを決定する意味タグ決定手段
をさらに備え、
前記出力手段は、前記上位意味クラス、前記意味タグおよび前記意味クラスのうち少なくとも１つを前記単語に対応づけて出力する
ことを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の単語意味付与装置。
【請求項５】
前記上位意味クラス推定手段により推定された前記上位意味クラスに基づいて、前記特徴量を抽出する特徴量拡張再抽出手段
をさらに備え、
前記意味タグ決定手段は、前記特徴量拡張再抽出手段により抽出された特徴量に基づいて、前記意味タグおよび前記意味クラスを決定する
ことを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の単語意味付与装置。
【請求項６】
文章を受け付ける受付手段と、前記文章から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記文章に含まれる単語の上位意味クラスを推定する上位意味クラス推定手段と、前記上位意味クラスを出力する出力手段とを備えた単語意味付与装置を用いて前記文章に含まれる単語に意味を付与する単語意味付与方法であって、
前記受付手段が、自然言語からなる入力文を受け付ける受付ステップと、
前記特徴量抽出手段が、前記入力文に含まれる単語の組み合わせに関する特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記上位意味クラス推定手段が、前記特徴量に基づいて、前記入力文に含まれる単語の上位概念を示す上位意味クラスを推定する上位意味クラス推定ステップと、
前記出力手段が、前記単語と、この単語に対応する前記上位意味クラスとを対応づけて出力する出力ステップと
を有することを特徴とする単語意味付与方法。
【請求項７】
前記単語意味付与装置は、
単語の意味を示す意味タグと、前記意味の概念を示す意味クラスとを前記単語の意味ごとに対応づけて登録した単語辞書と、
前記意味クラスの上下関係を定義したシソーラスと、
上位意味クラスが前記単語辞書と前記シソーラスの内容と整合しているか否かを確認する整合性確認修正手段と
をさらに備え、
前記整合性確認修正手段が、前記上位意味クラス推定ステップにより推定された前記上位意味クラスが、前記単語辞書および前記シソーラスの内容と整合しているか否かを確認し、整合していない場合に前記上位意味クラスを修正する整合性確認修正ステップ
をさらに有することを特徴とする請求項６記載の単語意味付与方法。
【請求項８】
前記単語意味付与装置は、
前記上位意味クラス推定手段で推定された前記上位意味クラスを、この上位意味クラスの内容に基づいて前記特徴量抽出手段にフィードバックするか否かを決定するフィードバック手段
をさらに備え、
前記フィードバック手段が、前記上位意味クラス決定ステップで決定された前記上位意味クラスに基づいて、この上位意味クラスを前記特徴量抽出手段にフィードバックするか否かを決定し、フィードバックすると決定した場合に当該上位意味クラスを前記特徴量抽出手段にフィードバックするフィードバックステップと、
前記特徴量抽出手段が、前記フィードバックステップによりフィードバックされた前記上位意味クラスに基づいて、前記特徴量を抽出する再抽出ステップと、
前記上位意味クラス推定手段が、前記再抽出ステップにより抽出された前記特徴量に基づいて、前記上位意味クラスと概念レベルのことなる他の上位意味クラスを推定する推定ステップと
をさらに有することを特徴とする請求項６または７記載の単語意味付与方法。
【請求項９】
前記単語意味付与装置は、
文章に含まれる単語の最も適切な意味を示す意味タグおよび当該意味の概念を示す意味クラスを決定する意味タグ決定手段
をさらに備え、
前記意味タグ決定手段が、前記上位意味クラス推定手段により推定された前記上位意味クラスに基づいて、前記入力文に含まれる単語の意味クラスを決定する意味タグ決定ステップと、
前記出力手段が、前記上位意味クラス、前記意味タグおよび前記意味クラスのうち少なくとも１つを前記単語に対応づけて出力するステップと
をさらに有することを特徴とする請求項６乃至８の何れか１項に記載の単語意味付与方法。
【請求項１０】
前記単語意味付与装置は、
前記上位意味クラスに基づいて、前記特徴量を抽出する特徴量拡張再抽出手段
をさらに備え、
前記特徴量拡張再抽出手段が、前記上位意味クラス推定ステップにより推定された前記上位意味クラスに基づいて、前記特徴量を抽出する特徴量拡張再抽出ステップと、
前記意味タグ決定手段が、前記特徴量拡張再抽出ステップにより抽出された特徴量に基づいて、前記意味タグおよび前記意味クラスを決定する意味タグ再決定ステップと
をさらに有することを特徴とする請求項６乃至９の何れか１項に記載の単語意味付与方法。
【請求項１１】
コンピュータを、請求項１乃至５の何れか１項に記載の単語意味付与装置の各手段として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
請求項１１記載のプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自然言語解析技術に関し、特に、自然言語からなる文の各単語に対して、文脈に合った意味を示す意味タグや該当する意味に対応する概念を示す意味クラスなどを付与する単語意味付与技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットの発達や計算機の普及などにより、自然言語で書かれた電子化文書が大量に流通するようになっている。これに伴って、電子化文書を計算機で解析し、自動要約、機械翻訳、情報検索などの情報処理を行うといった需要が増加している。こうした情報処理の精度を高めるためには、多義性のある単語の意味を文脈に応じて区別することが重要である。
【０００３】
単語の意味（語義）を自動的に区別する方法としては、形態素解析という比較的簡単な解析処理の結果を用いて、単語の共起関係等を用いる方法が一般的である（例えば、非特許文献１参照。）。しかし、単語の共起関係のような比較的簡単な処理結果では、語義を自動的に区別することが困難であり、解析対象とする文章によっては正解精度が未だに７０数％程度に留まっている。
【０００４】
そこで、近年では、語義を自動的に区別するために、係り受け解析や構文解析（例えば、非特許文献２，３参照。）、構造的意味解析（例えば、非特許文献４参照。）などのより複雑な解析処理の結果を用いる方法が提案されている。
【０００５】
【非特許文献１】白井清昭、SENSEVAL2J 日本語タスク、自然言語処理学会論文誌、２００３年、Vol.10、No.3、p.3-24
【非特許文献２】村田真樹、内山将夫、馬青、井佐原均、SENSEVAL2J 辞書タスクでのCRLの取り組み−日本語単語の多義性解消における種々の機械学習手法と素性の比較−、自然言語処理学会論文誌、２００３年、Vol.10、No.3、p.115-134
【非特許文献３】Luica Specia, Mark Stevenson, Maria das Gracas，“Learning Expressive Models for Word Sense Disambigution”，2007, in Proceeding of the 45th Annual Meeting of the Association of Computational Liguistics, Prague, Czech Republic, Association for Computational Linguistics, pp.41-48
【非特許文献４】Takaaki Tanaka, Francis Bond, Timothy Baldwin, Sanae Fujita, Chikara Hashimoto，“Word Sense Disambiguation Incorporating Lexical and Structural Semantic Information”，2007，in Proceedings of the 2007 Joint Conference on Empirical Method in Natural Language Processing and Computational Natural Language +earning(EMNLP-CoNLL)，pp.477-485
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
近年、機械学習手法の改良に伴って、学習データが十分にある場合には、比較的簡単な解析処理であっても語義の推定精度を高めることができることが解明されている。しかしながら、通常、１つの単語には複数の語義があるため、語義は全部で数万〜数十万種類も存在することとなる。このため、より高精度に語義を推定するには、語義それぞれに対して学習データが必要となるが、上述したように語義の数量が膨大であるため、十分な学習データを用意することが困難であった。
【０００７】
また、係り受け解析や構文解析などのより複雑な解析処理を行う場合であっても、正解精度は高々８０％であり、さらに複雑な解析処理を行うと解析間違いが多くなり、解析精度も低くなってしまうという問題があった。
【０００８】
そこで、本願発明は、語義の推定における解析精度をさらに向上させることができる意味付与装置、意味付与方法、プログラムおよび記録媒体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】
【０００９】
上述したような課題を解消するために、本発明に係る単語意味付与装置は、自然言語からなる入力文を受け付ける受付手段と、入力文に含まれる単語の組み合わせに関する特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、特徴量に基づいて、入力文に含まれる単語の上位概念を示す上位意味クラスを推定する上位意味クラス推定手段と、単語と、この単語に対応する上位意味クラスとを対応付けて出力する出力手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
従来技術では、語義を直接推定しているため、数万〜数十万の語義の中から該当する単語の語義を直接推定する必要があった。そこで、本願発明では、言語資源として、シソーラスやオントロジーなど、複数の単語の似たような語義に対して意味クラスを定義したものを用いる。
単語には、通常、複数の語義が存在するが、それらの語義は意味クラスが異なることが多い。すなわち、意味クラスを推定すれば、それだけで語義が一意に定まることが多い。例えば、「ライター」には、「ライター1：点火器。特に、たばこに火を付けるための用具。」と、「ライター2：文章を書くことを職業とする人。著述家。作家。」という２つの意味がある。これらの意味は、それぞれシソーラス上で、＜家庭用具＞、＜筆者＞という意味クラスに対応する。この場合、この「ライター」が、＜家庭用具＞なのか＜筆者＞なのかを推定できれば、それだけで、ライター1、ライター2のどちらの語義なのかが一意に定まる。すなわち、数万〜数十万語義の推定問題を、シソーラスやオントロジーの意味クラスの推定問題に置き換えることができる。さらに、上位下位関係を有するシソーラスやオントロジーを用いる場合、語義に対応する意味クラスそのものを推定しなくても、上位意味クラスを推定するだけでよい場合もある。例えば、上述した「ライター」の場合、シソーラス上で、＜家庭用具＞、＜筆者＞の上位意味クラスを辿れば、＜具体物＞、＜主体＞という上位意味クラスが両者の分岐点であることがわかる。すなわち、「ライター」が＜具体物＞または＜主体＞の何れなのかを推定できれば、これだけで「ライター1」または「ライター2」の何れの語義なのかが一意に定まる。また、同時に、上位意味クラスを推定しただけなのに、本来の意味クラスは、＜家庭用具＞や＜筆者＞であるということもわかる。上位意味クラスの推定であれば、語義そのものを推定する場合は勿論のこと、意味クラスそのものを推定する場合と比較しても、推定しなければならないクラス数が格段に減少する。このため、学習データが同じ量であっても、推定精度が向上するとともに、学習に要する時間を短縮することができる。また、例えば、数千の意味クラスの推定には利用できなかったような学習手法でも、上位意味クラスの推定であれば利用できるようになる。また、汎化する分、各クラスを推定するための学習データが多くなるため、少ない学習データでも高い精度で推定することができる。したがって、まず上位意味クラスを推定してから、語義および意味クラスを推定することで、少ない学習データで高い精度で語義の推定を行うことができる。
【００１１】
上記単語意味付与装置において、単語の意味を示す意味タグと、意味の概念を示す意味クラスとを単語の意味毎に対応付けて登録した単語辞書と、意味クラスの上下関係を定義したシソーラスと、上位意味クラス推定手段により推定された上位意味クラスが、単語辞書およびシソーラスの内容と整合しているか否かを確認し、整合していない場合に上位意味クラスを修正する整合性確認修正手段とをさらに備えるようにしてもよい。
【００１２】
また、上記単語意味付与装置において、上位意味クラス推定手段で推定された上位意味クラスを、この上位意味クラスの内容に基づいて特徴量抽出手段にフィードバックするか否かを決定し、フィードバックすると決定した場合に当該上位意味クラスを特徴量抽出手段に送出するフィードバック手段をさらに備え、特徴量抽出手段は、フィードバック手段によりフィードバックされた上位意味クラスに基づいて特徴量を抽出し、上位意味クラス推定手段は、特徴量抽出手段により上位意味クラスに基づいて抽出された特徴量に基づいて上位意味クラスと概念レベルの異なる他の上位意味クラスを推定するようにしてもよい。
【００１３】
また、上記単語意味付与装置において、上位意味クラス推定手段により推定された上位意味クラスに基づいて、入力文に含まれる単語の最も適切な意味を示す意味タグおよび当該意味の概念を示す意味クラスを決定する意味タグ決定手段をさらに備え、出力手段は、上位意味クラス、意味タグおよび意味クラスのうち少なくとも１つを単語に対応付けて出力するようにしてもよい。
【００１４】
また、上記単語意味付与装置において、上位意味クラス推定手段により推定された上位意味クラスに基づいて、特徴量を抽出する特徴量拡張再抽出手段をさらに備え、意味タグ決定手段は、特徴量拡張再抽出手段により抽出された特徴量に基づいて、意味タグおよび意味クラスを決定するようにしてもよい。
【００１５】
また、本発明に係る単語意味付与方法は、文章を受け付ける受付手段と、文章から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、文章に含まれる単語の上位意味クラスを推定する上位意味クラス推定手段と、上位意味クラスを出力する出力手段とを備えた単語意味付与装置を用いて文章に含まれる単語に意味を付与する単語意味付与方法であって、受付手段が、自然言語からなる入力文を受け付ける受付ステップと、特徴量抽出手段が、入力文に含まれる単語の組み合わせに関する特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、上位意味クラス推定手段が、特徴量に基づいて、入力文に含まれる単語の上位概念を示す上位意味クラスを推定する上位意味クラス推定ステップと、出力手段が、単語と、この単語に対応する上位意味クラスとを対応付けて出力する出力ステップとを有することを特徴とする。
【００１６】
上記単語意味付与方法において、単語意味付与装置は、単語の意味を示す意味タグと、意味の概念を示す意味クラスとを単語の意味毎に対応付けて登録した単語辞書と、意味クラスの上下関係を定義したシソーラスと、上位意味クラスが単語辞書とシソーラスの内容と整合しているか否かを確認する整合性確認修正手段とをさらに備え、整合性確認修正手段が、上位意味クラス推定ステップにより推定された上位意味クラスが、単語辞書およびシソーラスの内容と整合しているか否かを確認し、整合していない場合に上位意味クラスを修正する整合性確認修正ステップをさらに有するようにしてもよい。
【００１７】
また、上記単語意味付与方法において、単語意味付与装置は、上位意味クラス推定手段で推定された上位意味クラスを、この上位意味クラスの内容に基づいて特徴量抽出手段にフィードバックするか否かを決定するフィードバック手段をさらに備え、フィードバック手段が、上位意味クラス決定ステップで決定された上位意味クラスに基づいて、この上位意味クラスを特徴量抽出手段にフィードバックするか否かを決定し、フィードバックすると決定した場合に当該上位意味クラスを特徴量抽出手段にフィードバックするフィードバックステップと、特徴量抽出手段が、フィードバックステップによりフィードバックされた上位意味クラスに基づいて、特徴量を抽出する再抽出ステップと、上位意味クラス推定手段が、再抽出ステップにより抽出された特徴量に基づいて、上位意味クラスと概念レベルのことなる他の上位意味クラスを推定する推定ステップとをさらに有するようにしてもよい。
【００１８】
また、上記単語意味付与方法において、単語意味付与装置は、文章に含まれる単語の最も適切な意味を示す意味タグおよび当該意味の概念を示す意味クラスを決定する意味タグ決定手段をさらに備え、意味タグ決定手段が、上位意味クラス推定手段により推定された上位意味クラスに基づいて、入力文に含まれる単語の意味クラスを決定する意味タグ決定ステップと、出力手段が、上位意味クラス、意味タグおよび意味クラスのうち少なくとも１つを単語に対応付けて出力するステップとをさらに有するようにしてもよい。
【００１９】
また、上記単語意味付与方法において、単語意味付与装置は、上位意味クラスに基づいて、特徴量を抽出する特徴量拡張再抽出手段をさらに備え、特徴量拡張再抽出手段が、上位意味クラス推定ステップにより推定された上位意味クラスに基づいて、特徴量を抽出する特徴量拡張再抽出ステップと、意味タグ決定手段が、特徴量拡張再抽出ステップにより抽出された特徴量に基づいて、意味タグおよび意味クラスを決定する意味タグ再決定ステップとをさらに有するようにしてもよい。
【００２０】
また、本発明に係るプログラムは、コンピュータを、上記単語意味付与装置の各手段として機能させることを特徴とする。
【００２１】
また、本発明に係る記録媒体は、上記プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、自然言語からなる入力文に含まれる単語から、この単語の組み合わせ対する特徴量を抽出し、この特徴量に基づいて上記単語の上位概念を示す上位意味クラスを推定することにより、学習データの不足などから語義そのものを推定することが困難な場合であっても、対象とする単語に対応する最適な上位意味クラスを推定することができるので、例えば、この上位意味クラスに基づいて語義や意味クラスを推定することにより少ない学習データでもより高い精度で語義を推定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００２４】
［第１の実施の形態］
まず、本発明の第１の実施の形態に係る単語意味タグ付与装置について説明する。
【００２５】
＜単語意味タグ付与装置の構成＞
本実施の形態に係る単語意味タグ付与装置は、サーバーやＰＣ（Personal Computer）などの情報処理装置からなり、自然言語の文章からなる入力文Ｘに含まれる単語（以下、対象単語という）それぞれに対して、この対象単語の意味を示す意味タグを付与し、これを出力文Ｙとして出力する装置である。このような単語意味タグ付与装置は、図１に示すように、入出力インターフェース部（以下、入出力Ｉ／Ｆ部という）１と、通信インターフェース部（以下、通信Ｉ／Ｆ部という）２と、操作入力部３と、画面表示部４と、記憶部５と、演算処理部６とを備えている。
【００２６】
入出力Ｉ／Ｆ部１は、フレキシブルディスク、ＣＤ（Compact Disk）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、フラッシュメモリのような不揮発性メモリメモリカードなどの記録媒体との間で各種データの入出力を行うインターフェース装置からなり、演算処理部６からの指示に基づいて、入力文Ｘ、出力文Ｙ、辞書、データベースなどの各種データやプログラムをやりとりする。
【００２７】
通信Ｉ／Ｆ部２は、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等の通信回線を介して他の装置との間で各種データの入出力を行うインターフェース装置からなり、演算処理部６からの指示に基づいて、入力文Ｘ、出力文Ｙ、電子化辞書、データベースなどの各種データやプログラムをやりとりする。
【００２８】
操作入力部３は、キーボードやマウスなどからなり、オペレータの操作入力を検出して演算処理部６へ出力する操作入力装置である。
【００２９】
画面表示部４は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）またはＦＥＤ（Field Emission Display）、有機ＥＬ（Electro Luminescence）などからなり、演算処理部６からの指示に基づいて入力文Ｘや出力文Ｙなどの各種情報を画面表示する画面表示装置である。
【００３０】
記憶部５は、ハードディスクやメモリなどからなり、演算処理部６での処理動作に用いる各種情報やプログラムＰを記憶する記憶装置である。その各種情報としては、単語辞書５１、シソーラス５２、上位意味クラス推定モデル５３、意味タグ推定モデル５４がある。
【００３１】
プログラムＰは、後述する演算処理部６の各機能部を実現するための動作プログラムである。このようなプログラムＰは、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、メモリカードなどの記録媒体に記録された状態で入出力Ｉ／Ｆ部１を介して記憶部５に格納される。なお、他の装置からインターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ等の通信回線により通信Ｉ／Ｆ部２を介して記憶部５に格納するようにしてもよい。
【００３２】
単語辞書５１は、例えば図２に示すように、複数の意味を有する単語を意味毎に識別する意味タグと、意味タグ毎の単語の意味と、この意味に対する概念を表す意味クラスとを対応付けて記憶したデータベースである。このような単語辞書５１の具体例としては、対象自然言語を日本語とすると、例えば、Lexeed（笠原要，佐藤浩史，Francis Bond，田中貴秋，藤田早苗，金杉友子，天野昭成、“「基本語意味データベース：Lexeed」の構築”、2004-NLC-159，pp.75-82，2004）、ＥＤＲ日本語辞書単語辞書（情報通信機構、http://www2.nict.go.jp/r/r312/EDR/JPN/TG/Doc/EDR_J02a.pdf）などが挙げられる。また、語義毎ではないが、単語と意味クラスとの関係が掲載されているとしては、日本語語彙体系の辞書などが存在する。なお、単語辞書５１に格納される単語辞書は１つに限定されず複数の単語辞書を格納してもよく、例えば上記Lexeedと日本語語彙体系の両方を格納するようにしてもよい。
【００３３】
シソーラス５２は、例えば、図３に示すように、単語や意味クラスの上下関係を示すデータベースである。このようなシソーラス５２の具体例としては、対象自然言語が日本語の場合、例えば、日本語語彙大系、ＥＤＲ概念辞書（情報通信機構、http://www2.nict.go.jp/r/r312/EDR/J_index.html）、分類語彙表−増補改訂版（国立国語研究所、http://www.kokken.go.jp/katsudo/kanko/data/index.html）、檜オントロジー（“Acquiring an Ontology for a Fundamental Vocabulary”、Francis Bond，Eric Nichols，Sanae Fujita，Takaaki Tanaka．in COLING-2004，Geneva，pp.1319-1325，2004）などが挙げられる。なお、シソーラス５２に格納されるシソーラスは、１つに限定されず複数のシソーラスを格納してもよく、例えば、上記檜オントロジーと日本語語彙大系の両方を格納するようにしてもよい。
【００３４】
上位意味クラス推定モデル５３は、特徴量と、この特徴量に対応する上位意味クラスの評価値とを対応付けて記憶したデータベースである。ここで、特徴量とは、該当する単語（以下、該当単語という）の品詞、該当単語の前後何語かの単語および品詞、該当単語と同じ文中に出現する名詞や動詞等の内容語、および、この内容語の品詞などのことを意味する。また、評価値は、特徴量に基づいて設定される値であり、適合性が高いものほど高い値が付与される。このような上位意味クラス推定モデル５３は、例えば、Conditional Rnadom Fields（ＣＲＦ）、Maximam Entropy Method（ＭＥＭ）、Surpport Vector Mashine（ＳＶＭ）など各種機械学習手法を用いて構築することができる。ここで、ＣＲＦは、対象文全体のコストを最適化する機械学習手法として高い性能を有しているが、計算コストが高く、分類対象のクラス数が多い場合に用いることが困難な手法である。しかしながら、本実施の形態では、後述するように処理の初期段階での上位意味クラスの推定の際に分類対象のクラス数が少なくなっているので、ＣＲＦを用いることが可能である。
【００３５】
なお、上位意味クラス推定モデル２３に格納する上位意味クラス推定モデルは１つに限定されず、複数の上位意味クラス推定モデルを格納するようにしてもよい。複数格納した場合、各上位意味クラス推定モデルにより上位意味クラスを推定し、より確からしい結果を用いるようにしてもよい。
【００３６】
意味タグ推定モデル５４は、特徴量毎に単語に対応する各意味タグの重み付けを格納したデータベースである。または、文全体を最適化するために、各特徴量の組み合わせに関する重み付けを格納したデータベースである。このような意味タグ推定モデル５４は、上述したＣＲＦ、ＭＥＭ、ＳＶＭなどの各種機械学習手法を用いて構築することができる。また、予め用意した出現頻度に基づいて構築するようにしてもよい。
【００３７】
演算処理部６は、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部５のプログラムＰを読み込んで実行することにより、上記ハードウェア資源とプログラムとを協働させて各種機能手段を実現する。この機能手段としては、入力文解析部６１、特徴量抽出部６２、上位意味クラス決定部６３、特徴量拡張再抽出部６４、意味タグ決定部６５および意味タグ出力部６６がある。
【００３８】
入力文解析部６１は、入出力Ｉ／Ｆ部１、通信Ｉ／Ｆ部２、操作入力部３または記憶部５から入力される自然言語からなる入力文Ｘに対して、言語解析を行う機能を有している。本実施の形態において、入力文解析部６１は、入力文Ｘに対して形態素解析処理を行う形態素解析部６１ａを備えている。このような形態素解析部６１ａの具体例としては、対象自然言語を日本語とした場合、茶筌（奈良先端科学技術大学院大学、http://chasen-legacy.sourceforge.jp/）、ＪＵＭＡＮ（京都大学、http://nlp.kuee.kyoto-u.ac.jp/nl-resource/juman.html）、Ｍｅｃａｂ（http://mecab.sourceforge.net/）などが挙げられる。なお、形態素解析部６１ａに格納される形態素解析処理を行うための機能部は１つに限定されず、複数の機能部を有するようにしてもよい。例えば、上記茶筌とＪＵＭＡＮとを格納し、入力文Ｘの分野などに応じて使い分けたり、精度の高い方を利用したりするようにしてもよい。また、形態素解析の結果を一つに絞るのみならず、確率付きの形態素ラティスを入力として用いるようにしてもよい。
【００３９】
なお、入力文解析部６１に設けられる言語解析を行う機能部としては、上述した形態素解析処理を行う機能部に限定されず、さまざまな言語解析を行う機能部を適宜自由に設定することができる。例えば、単語を句にまとめる機能を有する公知のチャンカーや文章のドメインを判定するドメイン付与ツール（Hashimoto, Chikara & Sadao Kurohashi, 2007, ‘Construction of domain dictionary for fundamental vocabulary’, in Proceedings of the 45th Annual Meeting of th Association for Computational Linguistics Companion Volume Proceedings of the Demo and Poster Sessions, Prague, Czech Republic, Association for Computational Linguistics, pp, 137-140 2007）などを設けるようにしてもよい。
【００４０】
特徴量抽出部６２は、入力文解析部６１による言語解析の結果に基づいて、入力文Ｘを構成する各単語の組み合わせに関する特徴量を抽出する機能を有している。
【００４１】
上位意味クラス決定部６３は、特徴量抽出部６２により抽出された特徴量と上位意味クラス推定モデル５３とに基づいて、入力文Ｘに含まれる各単語に対して最適な上位意味クラスを決定する機能を有している。このような上位意味クラス決定部６３は、入力文Ｘに含まれる各単語の特徴量に基づいて、上位意味クラス推定モデル５３からその単語毎に対応する全ての上位意味クラスを抽出し、これらを組み合わせて評価点の和が最も高くなる上位意味クラスの組み合わせを求める上位意味クラス推定部６３ａを有している。
【００４２】
特徴量拡張再抽出部６４は、上位意味クラス決定部６３により決定された意味クラスに基づき、対象単語に対する特徴量を拡張する機能と、特徴量を抽出し直す機能とを有している。
【００４３】
意味タグ決定部６５は、単語辞書５１およびシソーラス５２を参照して、対象単語と、上位意味クラス決定部６３により決定された上位意味クラスと、これに対応する対象単語との組み合わせから、対象単語の意味タグおよび意味クラスが一意に定まる場合には、その意味タグおよび意味クラスを抽出する機能と、対象単語の意味タグおよび意味クラスが一意に定まらない場合には、特徴量拡張再抽出部６４で抽出された特徴量に基づき、意味タグ推定モデル５４を参照することにより、入力文Ｘに含まれる対象単語に対して単語辞書５１に記述されている当該対象単語の意味タグのうち、最も適切な意味タグを決定する機能とを有している。
【００４４】
意味タグ出力部６６は、上位意味クラス決定部６３で決定した各対象単語の上位意味クラス、意味タグ決定部６５で決定した各対象単語の意味タグおよび意味クラスのうち少なくとも１つを各対象単語に付与した出力文Ｙを生成する機能と、この出力文Ｙを、入出力Ｉ／Ｆ部１、通信Ｉ／Ｆ部２、操作入力部３または記憶部５に出力する機能とを有している。
【００４５】
＜単語意味タグ付与装置の動作＞
次に、図４等を参照して、本実施の形態に係る単語意味タグ付与装置の動作について説明する。以下においては、対象とする自然言語が日本語の場合を例に説明する。ただし、対象とする自然言語は日本語に限定されず、例えば、英語、中国語、スペイン語、ドイツ語、フランス語など、何れの言語にも適用することができる。
【００４６】
まず、演算処理部６の入力文解析部６１は、入出力Ｉ／Ｆ部１、通信Ｉ／Ｆ部２、操作入力部３または記憶部５を介して入力された入力文Ｘを受け取ると（ステップＳ１）、形態素解析部６１ａにより入力文Ｘに対して形態素解析処理を行い、この処理結果を出力する（ステップＳ２）。例えば、入力文Ｘとして「ドライバーがライターを持つ」という自然言語のデータが入力された場合、形態素解析部６１ａは、図５に示すように、入力文Ｘに含まれる各単語と、各単語の品詞とを対応付けて出力する。なお、入力文Ｘは、テキストデータなどの電子データの形式で演算処理部６に入力される。また、図５において、語番号は、入力文Ｘにおける各単語の出現順を表している。
【００４７】
形態素解析部６１ａから入力文Ｘに対する形態素解析処理の処理結果が出力されると、特徴量抽出部６２は、その処理結果に基づいて入力文Ｘに含まれる各単語および各単語に関する特徴量を抽出する（ステップＳ３）。特徴量としては、上述したように、各単語の品詞、各単語の前後に出現する単語、この単語の品詞、入力文Ｘ中に出現する名詞や動詞などの内容語、この内容語の品詞などが挙げられる。なお、入力文解析部６１にチャンカーを設けた場合には、各単語の含まれる句を特徴量として抽出したり、入力文解析部６１にドメイン付与ツールを設けた場合には、入力文Ｘのドメインを特徴量として抽出したりするようにしてもよい。
【００４８】
特徴量抽出部６２により特徴量が抽出されると、上位意味クラス決定部６３は、入力意味クラス推定部６３ａにより、その特徴量に基づいて、入力文Ｘの各単語に対して最適な上位意味クラスを推定する（ステップＳ４）。ここで、入力意味クラス推定部６３ａは、特徴量抽出部６２により抽出された特徴量に基づき、記憶部５の上位意味クラス推定モデル５３を参照して各単語に対応する上位意味クラスのさまざまな組み合わせを作成し、各組み合わせにおける評価値を計算する。そして、この評価値が最大となる上位意味クラスの組み合わせを最適な上位意味クラスとして出力する。このような上位意味クラス推定部６３ａの処理の具体例について、以下に説明する。なお、何れのレベルの意味クラスを上位意味クラスとして出力するかは、予め設定される。本実施の形態では、図３に示す上位意味クラス推定モデル５３において、レベル３の意味クラスを上位意味クラスとして出力するものとする。
【００４９】
例えば、入力文Ｘ「ドライバーがライターを持つ」について上位意味クラスを推定する場合、上位意味クラス推定部６３ａは、まず、図６に示すように、各単語と上位意味クラスの組み合わせを作成する。この図６に示すように、入力文Ｘの場合、ＢＯＳからＥＯＳに至るまで１２の経路、すなわち１２の組み合わせが存在する。なお、図６において、ＢＯＳ，ＥＯＳは、それぞれ文の始まりと終わりを意味している。
【００５０】
次に、各経路について評価値を算出する。ここでは、図７，図８に示す異なる経路Ｙ1、Ｙ2の評価値を各経路に含まれる素性のスコアの和から求める場合を例に説明する。この図７，図８は、図６に示す複数の経路の中から抽出したものであり、選択した経路が実線、他の経路が点線で示されている。すなわち、図７の経路Ｙ1は、「ドライバー［名詞］＜無生物＞」、「が［助詞］」、「ライター［［名詞］＜無生物＞」、「を［助詞］」、「持つ［動詞］＜存在＞」という単語と意味クラスの組み合わせからなる経路である。一方、図８の経路Ｙ2は、「ドライバー［品詞］＜人＞」、「が［助詞］」、「ライター［［名詞］＜無生物＞」、「を［助詞］」、「持つ［動詞］＜人間活動＞」という単語と意味クラスの組み合わせからなる経路である。
【００５１】
上記経路Ｙ1，Ｙ2に対応する素性の例を図９に、上位意味クラス推定モデル５３に格納された各素性に対応する素性のスコアの例を図１０にそれぞれ示す。なお、図９では、経路毎に、「字面や品詞と上位意味クラスの組み合わせ素性」と「2-gram素性」という２つの素性タイプに関する素性を表しており、素性毎に素性番号が付与されている。図１０に示すように、各素性のスコアは、素性番号と対応付けられている。
【００５２】
各経路の評価値を含まれる素性のスコアの総和として計算すると、図９，図１０より、Ｙ1の評価値が１２６、Ｙ2の評価値が１５５となる。同様に、他の経路についても計算し、最も評価値が高い経路を上位意味クラス推定部６３ａの推定結果として出力する。本実施の形態では、上位意味クラス推定部６３ａの推定結果として、図１１に示すように、語番号と、単語と、この単語の基本形と、各単語の品詞と、レベル３に対応する各単語の上位意味クラスとが対応付けられて出力される。すなわち、本実施の形態では、入力文Ｘ「ドライバーがライターを持つ」を構成する単語「ドライバー」、「が」、「ライター」、「を」、「持つ」に対する上位意味クラスとして、出現順に＜人＞、対象外、＜無生物＞、対象外、＜人間活動＞ を出力する。ここで、素性のスコアは、適合性が高いものほど高い値を有する。
【００５３】
上位意味クラス決定部６３により上位意味クラスが出力されると、特徴量拡張再抽出部６４は、その上位意味クラスに基づいて意味タグおよび意味タグに対応する意味クラスを決定するための特徴量を再抽出する、または、特徴量抽出部６２で抽出された特徴量に当該上位意味クラスの情報を付与する（ステップＳ５）。
【００５４】
特徴量拡張再抽出部６４から特徴量が抽出されると、意味タグ決定部６５は、その特徴量に基づいて入力文Ｘの各単語に最適な意味タグおよび意味クラスを決定する（ステップＳ６）。
【００５５】
ここで、特徴量拡張再抽出部６４から入力される特徴量と上位意味クラスの組み合わせから意味タグが一意に定まる場合、意味タグ決定部６５は、これを最適な意味タグと決定し、かつ、この意味タグに対応する意味クラスを単語辞書５１から抽出する。
【００５６】
具体的には、意味タグ決定部６５は、単語辞書５１とシソーラス５２とに基づいて、意味タグに対応する意味クラスを単語辞書５１から抽出する。例えば、図１２に示すように、単語辞書５１とシソーラス５２とから、入力文Ｘの単語毎に、意味タグと、意味クラスと、上位意味クラスとの組み合わせ表を作成し、これに基づいて意味クラスを抽出するようにしてもよい。図１２において、上位意味クラスが＜人＞である「ドライバー」の意味タグは、「ドライバー2」のみなので、意味タグとしてこの「ドライバー2」が抽出され、単語辞書５１から対応する意味クラスとして＜運転手＞が抽出される。なお、図１２において、左から３列目まで、すなわち「見出し語」、「意味タグ」、「意味クラス」の項目に対応するレコードは、単語辞書５１から得られる情報であり、右端の列、すなわち「上位意味クラス」の項目に対応するレコードは、シソーラス５２から得られる情報である。
【００５７】
一方、特徴量拡張再抽出部６４から入力される特徴量と上位意味クラスの組み合わせから意味タグが一意に定まらない場合、意味タグ決定部６５は、記憶部５の意味タグ推定モデル５４から各単語に対応する意味タグの組み合わせの評価値を算出し、この評価値が最大となる意味タグの組み合わせを求め、これを最適な意味タグとして出力する。
【００５８】
例えば、単語「ドライバー」の上位意味クラスとして＜無生物＞が出力された場合、図１２に示すように、意味タグとしては「ドライバー1」と「ドライバー3」の何れかの可能性が残っている。このような場合、意味タグ決定部６５は、意味タグ推定モデル５４を参照して、より評価値が高い方の意味タグを選択し、この意味タグに対応する意味クラスとともに出力する。
【００５９】
意味タグ決定部６５により入力文Ｘの各単語に最適な意味タグおよび意味クラスが出力されると、意味タグ出力部６６は、その出力と上位意味クラス決定部６３からの出力を適宜所定の出力形式に整形して、出力文Ｙとして入出力Ｉ／Ｆ部１、通信Ｉ／Ｆ部２、操作入力部３または記憶部５に出力する（ステップＳ７）。通常、意味タグ決定部６５からの出力は、意味タグや上位意味クラスを表す数値のみであり、入力文Ｘとの対応がわかりづらい形式となっている。そこで、意味タグ決定部６５は、意味タグ決定部６５からの出力を成型し、図１３に示すように出力文Ｙとして、入力文Ｘと、上位意味クラス、意味タグおよび意味クラスとの対応関係がユーザにとってわかりやすい形式に加工して出力する。
【００６０】
意味タグ決定部６５による出力形式としては、例えば、図１３に示すように、意味タグ、意味クラス、上位意味クラスの全てを付与する形式のみならず、意味タグ、意味クラスおよび上位意味クラスのうち少なくとも１つを付与したりするようにしてもよい。また、推定した上位意味クラスのみならず、他のレベルの上位意味クラスをも付与するようにしてもよい。
【００６１】
以上説明したように、本実施の形態によれば、自然言語からなる入力文に含まれる単語から、この単語の組み合わせに対する特徴量を抽出し、この特徴量に基づいて上記単語の上位概念を示す上位意味クラスを推定することにより、学習データの不足などから語義そのものを推定することが困難な場合であっても、対象とする単語に対応する最適な上位意味クラスを推定することができるので、例えば、この上位意味クラスに基づいて語義や意味クラスを推定することにより少ない学習データでもより高い精度で語義を推定することができる。
【００６２】
また、クラス数の少ない上位意味クラスは、推定すべきクラス数が非常に少ないため、少ない学習データでも高い精度で推定することができる。この結果得られた上位意味クラスを用いて意味タグを決定することにより、単語と、対応する上位意味クラスのみから意味タグが一意に決まることが多く、一意に決まらなくても上位意味クラスが定まると曖昧性がより少なくなるので、意味タグの推定もより高い精度で行うことができる。また、形態素解析部６１ａ程度の実用化レベルの浅い言語解析しか行っていないので、より複雑な構文解析などの言語解析を必要とするような単語意味タグ付与装置と比較して、汎用的かつ頑健である。
【００６３】
また、意味タグ決定部６５を設けることにより、上位意味クラスを推定するだけで、単語の意味を示す意味タグや単語の意味に対応する意味クラスを取得することができる。また、単語とその上位意味クラスだけでは語義が１つに定まらない場合であっても、可能性のある語義の中から最も出現頻度の高い語義を用いることにより、語義を推定することができる。
【００６４】
また、特徴量拡張再抽出部６４を設けることにより、単語とその上位意味クラスだけでは語義が１つに定まらない場合には、その単語の意味として可能性のある全ての語義の中から最も適切な語義（意味タグ）およびこの語義に対応する意味クラスを推定することができる。また、対象単語の意味クラスとして可能性のある全ての意味クラスの中から、最も適切な意味クラスを推定することもできる。
【００６５】
なお、図９においては、説明の簡略化のため、素性タイプの数（２つ）少ない場合を例に説明したが、さらに多数の素性タイプや上述した以外の素性タイプを用いるようにしてもよい。例えば、2-gram以上のn-gram素性を用いたり、１文中に出現する内容語や形態素全てを素性として用いたり、分野情報を素性として用いたりするようにしてもよい。
【００６６】
また、図１０においては、評価値はスコアとして高い方がよい場合を例として説明したが、スコアの代わりにコストを用い、このコストが最小になるように経路を選択するようにしてもよい。
【００６７】
また、図１１においては、上位意味クラス推定部６３ａで得られる上位意味クラスの組み合わせは最も評価値が高かったものとして説明したが、評価値の高い組み合わせをスコアとともに複数出力するようにしてもよい。
【００６８】
また、意味タグ決定部６５は、意味タグのみならず、各単語に対応する意味クラスの組み合わせの評価値を計算し、この評価値が最大になる意味クラスの組み合わせを求めるようにしてもよい。この場合、必要に応じて単語辞書５１を検索し、各単語と意味クラスの組み合わせに対応する意味タグを抽出する。
【００６９】
また、上位意味クラス推定部６３ａにより上位意味クラスの推定を行う際、字面や意味クラスなどの組み合わせに関する辞書を予め記憶部５に登録しておき、この辞書に基づいて上位意味クラスを推定するようにしてもよい。これにより、予め上位意味クラス推定部６３ａから出力される上位意味クラスを制限しておき、あり得ない上位意味クラスが出力されるのを防ぐことができる。
【００７０】
［第２の実施の形態］
次に、本発明に係る第２の実施の形態について説明する。なお、本実施の形態は、上述した第１の実施の形態の上位意味クラス決定部６３において、さらに整合性確認修正部６３ｂを設けたものである。したがって、本実施の形態において、第１の実施の形態と同等の構成要素については、同じ名称および符号を付し、適宜説明を省略する。
【００７１】
＜単語意味タグ付与装置の構成＞
本実施の形態に係る単語意味タグ付与装置は、図１４に示すように、入出力Ｉ／Ｆ部１と、通信Ｉ／Ｆ部２と、操作入力部３と、画面表示部４と、記憶部５と、演算処理部６とを備えている。
【００７２】
ここで、演算処理部６は、機能手段として、入力文解析部６１、特徴量抽出部６２、上位意味クラス決定部６３、特徴量拡張再抽出部６４、意味タグ決定部６５および意味タグ出力部６６がある。
【００７３】
演算処理部６の上位意味クラス決定部６３は、上位意味クラス推定部６３ａと、整合性確認修正部６３ｂとを有している。この整合性確認修正部６３ｂは、上位意味クラス推定部６３ａで推定された各単語の上位意味クラスが、記憶部５の単語辞書５１およびシソーラス５２の内容と整合しているか否かを確認する機能と、その制約を満たしていない場合にその内容に整合するよう上位意味クラスを修正する機能とを有している。
【００７４】
＜単語意味タグ付与装置の動作＞
次に、図１５を参照して、本実施の形態に係る単語意味タグ付与装置の動作について説明する。なお、図１５において、上述した第１の実施の形態で図４を参照して説明したのと同等の動作については、同じ符号を付し、適宜説明を省略する。
【００７５】
ステップＳ１〜Ｓ４の処理が行われ、上位意味クラス推定部６３ａにより上位意味クラスが出力されると、整合性確認修正部６３ｂは、まず、上位意味クラス推定部６３ａで推定された各単語の上位意味クラスが、記憶部５の単語辞書５１およびシソーラス５２により規定される制約を満たしているか否かを確認する（ステップＳ１１）。
【００７６】
単語意味タグ付与装置の構成によっては、第１の実施の形態で述べたように字面や意味タグ等の組み合わせに関する辞書を予め登録しておくことによって上位意味クラス推定部６３ａに制限をかけることができず、上位意味クラス推定部６３ａからあり得ない上位意味クラスが出力されることがある。そこで、本実施の形態は、整合性確認修正部６３ｂを設けることにより、上位意味クラス推定部６３ａにおいて予め各単語に対して選択し得る上位意味クラスが制限されていない場合であっても、あり得ない上位意味クラスが出力されるのを防ぎ、適切な上位意味クラスが出力されるようにしたものである。
【００７７】
具体的には、まず、単語辞書５１を参照して、入力文Ｘの各単語の意味クラスを抽出する。例えば、「ドライバーがライターを持つ」という入力文Ｘの意味クラスは、図２の単語辞書５１を参照すると、単語「ドライバー」については＜工具＞、＜運転手＞、＜遊び道具＞、単語「ライター」については＜家庭用具＞、＜筆者＞、単語「持つ」については＜保存＞、＜連続＞、＜手の動作＞がそれぞれ抽出される。
【００７８】
次に、シソーラス５２を参照して、単語辞書５１から抽出した意味クラスの上位意味クラスを抽出する。例えば、上述した入力文Ｘの場合、図３のシソーラス５２を参照すると、意味クラス＜工具＞、＜遊び道具＞、＜家庭用具＞のレベル３の上位意味クラスとして＜無生物＞が抽出される。同様に、意味クラス＜運転手＞、＜筆者＞については＜人＞、意味クラス＜保存＞については＜存在＞、意味クラス＜連続＞については＜事象＞、意味クラス＜手の動作＞については＜人間活動＞がそれぞれレベル３の上位意味クラスとして抽出される。したがって、入力文Ｘの各単語において可能なレベル３の上位意味クラスは、図１６に示すように、単語「ドライバー」については＜無生物＞および＜人＞、単語「ライター」については＜無生物＞および＜人＞、単語「持つ｝については＜存在＞、＜事象＞および＜人間活動＞が抽出される。
【００７９】
次に、整合性確認修正部６３ｂは、上述したように単語辞書５１とシソーラス５２に基づいて抽出した制約条件と、上位意味クラス推定部６３ａにより推定された上位意味クラスとを比較することにより、上位意味クラス推定部６３ａからの出力が単語辞書５１とシソーラス５２の内容と整合しているか否かを確認する。本実施の形態においては、図１１および図１６に示すように、上位意味クラス推定部６３ａからの出力と単語辞書５１とシソーラス５２の内容とが整合している（ステップＳ１２：ＹＥＳ）。このような場合、単語意味タグ付与装置はステップＳ５の処理に進む。
【００８０】
一方、例えば、図１７に示すように、上位意味クラス推定部６３ａの推定結果において、単語「ライター」の上位意味クラスとして＜施設＞が付与されている場合、その推定結果は、単語辞書５１とシソーラス５２の内容と整合していない（ステップＳ１２：ＮＯ）。このような場合、整合性確認修正部６３ｂは、その単語の上位意味クラスを修正する（ステップＳ１３）。具体的には、整合性確認修正部６３ｂは、単語「ライター」の上位意味クラスに設定されている＜無生物＞または＜人＞の何れかを選択して、その単語に付与する。この選択は、例えば、上位意味クラス推定部６３ａにおける評価値の高い方、単語「ライター」の上位意味クラスとして出現頻度の高い方などを選ぶことにより行うことができる。このような修正が行われると、単語意味タグ付与装置は、ステップＳ５の処理に進む。
【００８１】
このように、本実施の形態では、上位意味クラスを推定した後に、単語辞書５１およびシソーラス５２の内容に整合しているか否かを確認し、整合していない場合に、その内容が整合するように上位意味クラスを修正することにより、上位意味クラス推定部６３ａのみを用いる場合よりも、より高精度で上位意味クラスを取得することができる。すなわち、上位意味クラス推定部６３ａでの上位意味クラスの推定結果が間違っていた場合に、単語辞書５１やシソーラス５２の内容に整合するように上位意味クラスを修正することができるので、より高精度で上位意味クラスを取得することができる。
【００８２】
［第３の実施の形態］
次に、本発明に係る第３の実施の形態について説明する。なお、本実施の形態は、上述した第２の実施の形態の記憶部５において、さらに制約条件５５と拡張単語辞書５６を設けたものである。したがって、本実施の形態において、第１，第２の実施の形態と同等の構成要素については、同じ名称および符号を付し、適宜説明を省略する。
【００８３】
＜単語意味タグ付与装置の構成＞
本実施の形態に係る単語意味タグ付与装置は、図１８に示すように、入出力Ｉ／Ｆ部１と、通信Ｉ／Ｆ部２と、操作入力部３と、画面表示部４と、記憶部５と、演算処理部６とを備えている。
【００８４】
ここで、記憶部５は、プログラムＰとともに、単語辞書５１、シソーラス５２、上位意味クラス推定モデル５３、意味タグ推定モデル５４、制約条件５５および拡張単語辞書５６が記憶されている。
【００８５】
制約条件５５は、上述した第２の実施の形態に図１６を参照して説明したように、単語辞書５１とシソーラス５２から抽出した、各単語と可能な上位意味クラスとを対応付けて記憶したデータベースである。すなわち、このデータベースは、各単語が対応し得る上位意味クラスを示すものである。
【００８６】
拡張単語辞書５６は、図１９に示すように、単語辞書５１およびシソーラス５２から得られる単語と上位意味クラスの組み合わせを予め記憶したデータベースである。
【００８７】
＜単語意味タグ付与装置の動作＞
次に、図２０を参照して、本実施の形態に係る単語意味タグ付与装置の動作について説明する。なお、図２０において、上述した第２の実施の形態で図１５を参照して説明したのと同等の動作については、同じ符号を付し、適宜説明を省略する。
【００８８】
本実施の形態において、整合性確認修正部６３ｂによるステップＳ１１〜Ｓ１３の処理は、予め登録した制約条件５５を用いて行われる。これにより、単語辞書５１およびシソーラス５２を用いて行っていた第２の実施の形態と比較して、上位意味クラス推定部６３ａによる推定結果と単語辞書５１およびシソーラス５２との整合性の確認や修正をより効率的に行うことができる。
【００８９】
また、本実施の形態では、意味タグ決定部６５によるステップＳ６の処理を、予め登録した拡張単語辞書５６を用いて行われる。これにより、単語辞書５１およびシソーラス５２を用いて行っていた第１，第２の実施の形態と比較して、意味タグの決定をより効率的に行うことができる。
【００９０】
［第４の実施の形態］
次に、本発明に係る第４の実施の形態について説明する。なお、本実施の形態は、上述した第３の実施の形態の上位意味クラス決定部６３において、さらにフィードバック部６３ｃを設けたものである。したがって、本実施の形態において、第１〜第３の実施の形態と同等の構成要素については、同じ名称および符号を付し、適宜説明を省略する。
【００９１】
＜単語意味タグ付与装置の構成＞
本実施の形態に係る単語意味タグ付与装置は、図２１に示すように、入出力Ｉ／Ｆ部１と、通信Ｉ／Ｆ部２と、操作入力部３と、画面表示部４と、記憶部５と、演算処理部６とを備えている。
【００９２】
演算処理部６は、機能手段として、入力文解析部６１、特徴量抽出部６２、上位意味クラス決定部６３、特徴量拡張再抽出部６４、意味タグ決定部６５および意味タグ出力部６６がある。
【００９３】
ここで、上位意味クラス決定部６３は、上位意味クラス推定部６３ａと、整合性確認修正部６３ｂと、フィードバック部６３ｃとを有している。このフィードバック部６３ｃは、整合性確認修正部６３ｂから出力された上位意味クラスを特徴量抽出部６２に入力するか否か判断する機能と、特徴量抽出部６２に入力すると判断した場合にその上位意味クラスを特徴量抽出部６２に入力する機能とを有している。
【００９４】
＜単語意味タグ付与装置の動作＞
次に、図２２を参照して、本実施の形態に係る単語意味タグ付与装置の動作について説明する。なお、図２２において、上述した第３の実施の形態で図２０を参照して説明したのと同等の動作については、同じ符号を付し、適宜説明を省略する。
【００９５】
ステップＳ１〜Ｓ４，Ｓ１１〜Ｓ１３の処理が行われ、整合性確認修正部６３ｂから上位意味クラスが入力されると、フィードバック部６３ｃは、その上位意味クラスの内容を確認し、当該上位意味クラスを特徴量抽出部６２にフィードバックするか否かを判断する（ステップＳ１４）。フィードバックすると判断した場合には（ステップＳ１４：ＹＥＳ）、ステップＳ２の処理に進む。一方、フィードバックしないと判断した場合には（ステップＳ１４：ＮＯ）、ステップＳ５の処理に進む。
【００９６】
例えば、最初にレベル２の上位意味クラスを推定した場合において、入力文Ｘの「ドライバーがライターを持つ」の上位意味クラスの推定結果が、図２３に示すように、単語「ドライバー」については＜具体物＞、単語「ライター」については＜具体物＞、単語「持つ」については＜事＞が出力されたものとする。このとき、ドライバーが無生物の場合、ドライバーが工具であるか遊び道具であるか不明であり、多義性を有しているため、さらに下位のレベルで意味クラスを決定する必要がある。そこで、このような場合には、整合性確認修正部６３ｂにより出力された上位意味クラスを、特徴量抽出部６２にフィードバックする。上位意味クラスが入力されると、特徴量抽出部６２は、その上位意味クラスに関する素性を特徴量に追加し、これを上位意味クラス決定部６３に出力する。これにより、上位意味クラス決定部６３の上位意味クラス推定部６３ａでは、フィードバックされた上位意味クラスの素性を含む特徴量に基づいて、さらに下位の上位意味クラスが推定されるので、クラス数が多くて推定が難しい下位の上位意味クラスについても、推定精度を高めることができる。
【００９７】
また、逆に下位の上位意味クラスの推定結果から、より上位の上位意味クラスを出力するようにしてもよい。より上位の上位意味クラスが必要な場合において、下位の上位意味クラスの推定が高精度で行われていると、この結果から上位意味クラスを抽出し直すことにより、推定結果の精度をより向上できることがある。そこで、このような場合には、整合性確認修正部６３ｂにより出力された上位意味クラスを、特徴量抽出部６２に入力するようにしてもよい。
【００９８】
このように、本実施の形態では、上位意味クラス推定部６３ａにより推定された上位意味クラスの内容が多義性を有する場合、フィードバック決定部６３ｃにより当該上位意味クラスを特徴量抽出部６２にフィードバックさせ、特徴量抽出部６２により当該上位意味クラスに基づいて概念レベルの異なる他の上位意味クラスを抽出させることにより、推定結果の精度をより向上させることができる。
【００９９】
［第５の実施の形態］
次に、本発明に係る第５の実施の形態について説明する。なお、本実施の形態は、上述した第４の実施の形態の演算処理部２から特徴量拡張再抽出部６４および意味タグ決定部６５を省いたものである。したがって、本実施の形態において、第１〜第４の実施の形態と同等の構成要素については、同じ名称および符号を付し、適宜説明を省略する。
【０１００】
＜単語意味タグ付与装置の構成＞
本実施の形態に係る単語意味タグ付与装置は、図２４に示すように、入出力Ｉ／Ｆ部１と、通信Ｉ／Ｆ部２と、操作入力部３と、画面表示部４と、記憶部５と、演算処理部６とを備えている。
【０１０１】
演算処理部６は、機能手段として、入力文解析部６１、特徴量抽出部６２、上位意味クラス決定部６３および意味タグ出力部６６がある。
【０１０２】
＜単語意味タグ付与装置の動作＞
次に、図２５を参照して、本実施の形態に係る単語意味タグ付与装置の動作について説明する。なお、図２５において、上述した第３の実施の形態で図２２を参照して説明したのと同等の動作については、同じ符号を付し、適宜説明を省略する。
【０１０３】
ステップＳ１〜Ｓ４およびＳ１１〜Ｓ１４の処理が行われ、上位意味クラス決定部６３から上位意味クラスが出力されると、意味タグ出力部６６は、その出力を適宜所定の出力形式に整形して、出力文Ｙとして入出力Ｉ／Ｆ部１、通信Ｉ／Ｆ部２、操作入力部３または記憶部５に出力する（ステップＳ７）。この出力形式としては、例えば、図２６に示すように、各単語と、対応する上位意味クラスと対応付けて出力する。
【０１０４】
本実施の形態に係る単語意味タグ付与装置を利用するシステムによっては、意味タグのように詳細な情報が必要なく、上位意味クラス程度の情報で十分な場合がある。例えば、構文解析や意味解析の解析システムでは、意味タグ情報を用いるとデータスパースネスの問題から精度が下がってしまうが、上位意味クラスを用いると精度が向上する。このような場合には、上述したように、上位意味クラス決定部６３の処理結果のみを出力する。このように他の処理を簡略化することにより、処理速度の向上を図ることができる。
【産業上の利用可能性】
【０１０５】
本発明は、自然言語処理の分野、特に語義の推定に関する分野に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１０６】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る単語意味タグ付与装置の構成を示すブロック図である。
【図２】単語辞書５１のデータ構造の構成例を示す模式図である。
【図３】シソーラス５２のデータ構造の構成例を示す模式図である。
【図４】第１の実施の形態に係る単語意味タグ付与装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】形態素解析部６１ａによる解析結果の一例を示す図である。
【図６】上位意味クラス推定部６３ａにより作成される各単語と上位意味クラスとの組み合わせの一例を示す図である。
【図７】図６において経路Ｙ1を選択した場合を示す図である。
【図８】図６において経路Ｙ2を選択した場合を示す図である。
【図９】経路Ｙ1，Ｙ2に対応する素性の一例を示す図である。
【図１０】上位意味クラス推定モデル５３に格納された各素性に対応する素性のスコアの一例を示す図である。
【図１１】上位意味クラス推定部６３ａによる推定結果の一例を示す図である。
【図１２】単語辞書５１とシソーラス５２に基づく意味タグと、意味クラスと、上位意味クラスとの組み合わせ表の一例を示す図である。
【図１３】意味タグ出力部６５から出力される出力文Ｙの一例を示す図である。
【図１４】本発明の第２の実施の形態に係る単語意味タグ付与装置の構成を示すブロック図である。
【図１５】第２の実施の形態に係る単語意味タグ付与装置の動作を示すフローチャートである。
【図１６】制約条件の一例を示す図である。
【図１７】上位意味クラス推定部６３ａの推定結果の一例を示す図である。
【図１８】本発明の第３の実施の形態に係る単語意味タグ付与装置の構成を示すブロック図である。
【図１９】拡張単語辞書５６のデータ構造の構成例を示す模式図である。
【図２０】第３の実施の形態に係る単語意味タグ付与装置の動作を示すフローチャートである。
【図２１】本発明の第４の実施の形態に係る単語意味タグ付与装置の構成を示すブロック図である。
【図２２】第４の実施の形態に係る単語意味タグ付与装置の動作を示すフローチャートである。
【図２３】整合性確認修正部６３ｂからの出力の一例を示す図である。
【図２４】本発明の第５の実施の形態に係る単語意味タグ付与装置の構成を示すブロック図である。
【図２５】第５の実施の形態に係る単語意味タグ付与装置の動作を示すフローチャートである。
【図２６】意味タグ出力部６６から出力される出力文Ｙの一例を示す図である。
【符号の説明】
【０１０７】
１…入出力Ｉ／Ｆ部、２…通信Ｉ／Ｆ部、３…操作入力部、４…画面表示部、５…記憶部、６…演算処理部、５１…単語辞書、５２…シソーラス、５３…上位意味クラス推定モデル、５４…意味タグ推定モデル、５５…制約条件、５６…拡張単語辞書、６１…入力文解析部、６１ａ…形態素解析部、６２…特徴量抽出部、６３…上位意味クラス決定部、６３ａ…上位意味クラス推定部、６３ｂ…整合性確認修正部、６３ｃ…フィードバック部、６４…特徴量拡張再抽出部、６５…意味タグ決定部、６６…意味タグ出力部。
【図１】
2009181408.tif 000003
【図２】
2009181408.tif 000004
【図３】
2009181408.tif 000005
【図４】
2009181408.tif 000006
【図５】
2009181408.tif 000007
【図６】
2009181408.tif 000008
【図７】
2009181408.tif 000009
【図８】
2009181408.tif 000010
【図９】
2009181408.tif 000011
【図１０】
2009181408.tif 000012
【図１１】
2009181408.tif 000013
【図１２】
2009181408.tif 000014
【図１３】
2009181408.tif 000015
【図１４】
2009181408.tif 000016
【図１５】
2009181408.tif 000017
【図１６】
2009181408.tif 000018
【図１７】
2009181408.tif 000019
【図１８】
2009181408.tif 000020
【図１９】
2009181408.tif 000021
【図２０】
2009181408.tif 000022
【図２１】
2009181408.tif 000023
【図２２】
2009181408.tif 000024
【図２３】
2009181408.tif 000025
【図２４】
2009181408.tif 000026
【図２５】
2009181408.tif 000027
【図２６】
2009181408.tif 000028