(57)【要約】【課題】誰もが編集可能な電子辞典を提供するサーバから精度よく同義語セットを収集する。【解決手段】同義語収集装置１０は、項目語毎に情報を記述した記事データを複数格納したデータベースであって、関連する項目語間に転送関係が設定されたデータベースに接続し、接続したデータベースから、一の項目語への転送関係が設定された項目語を取得し、一の項目語と取得した項目語とのうち少なくとも２つを同義語として関連づけて記憶する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
項目語毎に情報が記述された記事データを複数格納したデータベースであって、関連する項目語間に転送関係が設定された前記データベースに接続する手段と、
前記接続したデータベースから、一の項目語への転送関係が設定された少なくとも１つの項目語を取得する手段と、
前記一の項目語と前記取得した項目語とのうち少なくとも２つを同義語として関連づけて記憶する記憶手段と、を含む
ことを特徴とする同義語収集装置。
【請求項２】
前記一の項目語と前記取得した項目語との中から所定の選択条件を満足する項目語を選択する手段をさらに含み、
前記記憶手段に、前記選択された各項目語を同義語として関連づけて記憶する、
ことを特徴とする請求項１に記載の同義語収集装置。
【請求項３】
前記選択手段は、前記一の項目語と前記取得した項目語との中から、主辞が同一又は類似の概念である項目語を選択する、
ことを特徴とする請求項２に記載の同義語収集装置。
【請求項４】
前記記憶手段に、前記一の項目語と、前記取得した項目語のうち少なくとも一つとを同義語として関連づけて記憶する、
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の同義語収集装置。
【請求項５】
前記選択手段は、前記取得した項目語の中から、前記一の項目語と同一又は類似の概念の主辞を有する項目語を選択する、
ことを特徴とする請求項４に記載の同義語収集装置。
【請求項６】
前記データベースは、ネットワークを介して、前記各記事データの編集が可能なデータベースである、
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の同義語収集装置。
【請求項７】
コンピュータを、
項目語毎に情報が記述された記事を複数格納したデータベースであって、関連する項目語間に転送関係が設定された前記データベースに接続する手段と、
前記接続したデータベースから、一の項目語に転送関係が設定された少なくとも１つの項目語を取得する手段と、
前記一の項目語と前記取得した項目語とのうち少なくとも２つを同義語として関連づけて記憶する手段と、
して機能させることを特徴とする同義語収集プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、同義語収集装置、及び同義語収集プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
情報を検索する上で、検索キーの意味の揺らぎを吸収するために、単語の同義語を関連づけて登録したデータベースを利用することがある。このようなデータベースは今までは人手により構築されることが一般的であったが、コンピュータを用いて構築する方法も数多く提案されてきている。
【０００３】
例えば、下記の特許文献１では、同義語情報を登録したシソーラスを用いて、既知の単語と未知語の共起関係および係り受けの共有関係に基づいて未知語に対する概念推定（同義語の判定を含む）を行っている。また、下記の特許文献２では、テキスト中の括弧内の語とそれに先行する語句を形態素解析して得られた各語のカテゴリ関係や形態素パターンに基づいて、各語が同義語の関係であるか否かを判定している。また、下記の特許文献３では、単言語のパラレルコーパス中の同じ内容を表す文章から同義語候補を抽出し、同義語候補の前後の単語列からルールを用いて同義語の認定を行っている。そして、下記の非特許文献１では、単語間の表層的な表現のパターンに基づいて単語間の関係を認定している。
【０００４】
また、近年ではインターネットが発達し、インターネットを介して誰もが編集することができるＷｉｋｉｐｅｄｉａ（登録商標）等の電子事典サイトが広く使われるようになってきている。このような電子事典サイトは、日々情報がアップデートされ整備が続けられている。このようなインターネット上の電子事典サイトを利用して同義語の組を抽出することができれば、常に情報が新しく精度の高い同義語データベースを構築することができると考えられる。
【特許文献１】特開平１１−２１２９７５号公報
【特許文献２】特開２００６−１７８６７１号公報
【特許文献３】特開２００６−２５１８４３号公報
【非特許文献１】Marti A.Hearst, “Automatic Acquisition of Hyponyms from Large Text Corpora“，Proceedings of 14th International Conference of Computational Linguistics,1992
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の技術では、単語同士が同義語の関係にあるか否かの判定を、単語の係り受けや共起関係等のそれぞれの単語の前後関係に基づいて行っていた。そのため、電子事典サイトのように、項目語がそれぞれ別々のページに登録されており、前後関係が取得できない語の場合には、上記の従来の技術は適用できなかった。
【０００６】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであって、本発明の目的の一つは、例えばユーザが編集可能な記事データに基づいて電子辞典を提供するサーバから同義語セットを収集することができる同義語収集装置及び同義語収集プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の同義語収集装置の発明は、項目語毎に情報が記述された記事データを複数格納したデータベースであって、関連する項目語間に転送関係が設定された前記データベースに接続する手段と、前記接続したデータベースから、一の項目語への転送関係が設定された少なくとも１つの項目語を取得する手段と、前記一の項目語と前記取得した項目語とのうち少なくとも２つを同義語として関連づけて記憶する記憶手段と、を含むことを特徴とする。
【０００８】
また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の同義語収集装置において、前記一の項目語と前記取得した項目語との中から所定の選択条件を満足する項目語を選択する手段をさらに含み、前記記憶手段に、前記選択された各項目語を同義語として関連づけて記憶する、ことを特徴とする。
【０００９】
また、請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の同義語収集装置において、前記選択手段は、前記一の項目語と前記取得した項目語との中から、主辞が同一又は類似の概念である項目語を選択する、ことを特徴とする。
【００１０】
また、請求項４に記載の発明は、請求項１乃至３のいずれかに記載の同義語収集装置において、前記記憶手段に、前記一の項目語と、前記取得した項目語との少なくとも一つとを同義語として関連づけて記憶する、ことを特徴とする。
【００１１】
また、請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の同義語収集装置において、前記選択手段は、前記取得した項目語の中から、前記一の項目語と同一又は類似の概念の主辞を有する項目語を選択する、ことを特徴とする。
【００１２】
また、請求項６に記載の発明は、請求項１乃至５のいずれかに記載の同義語収集装置において、前記データベースは、ネットワークを介して、前記各記事データの編集が可能なデータベースである、ことを特徴とする。
【００１３】
また、請求項７に記載の同義語収集プログラムの発明は、コンピュータを、項目語毎に情報が記述された記事を複数格納したデータベースであって、関連する項目語間に転送関係が設定された前記データベースに接続する手段と、前記接続したデータベースから、一の項目語に転送関係が設定された少なくとも１つの項目語を取得する手段と、前記一の項目語と前記取得した項目語とのうち少なくとも２つを同義語として関連づけて記憶する手段と、して機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１に記載の発明によれば、項目語毎に情報が記述された記事データを複数格納したデータベースから、ある一つの項目語とその項目語へと転送される項目語とのうち少なくとも２つを同義語として関連づけることにより、同義語セットを収集することができる。
【００１５】
請求項２に記載の発明によれば、ある一つの項目語と、その項目語へと転送される項目語との中から選択された項目語を同義語とすることにより、精度良く同義語セットを収集することができる。
【００１６】
請求項３に記載の発明によれば、項目語毎に情報が記述された記事データを複数格納したデータベースから、より精度を向上させて同義語セットを収集することができる。
【００１７】
請求項４に記載の発明によれば、一の項目語に関連づけて、その一の項目語へ転送関係が設定されている項目語の少なくとも１つを同義語として関連づけることにより、同義語セットを収集することができる。
【００１８】
請求項５に記載の発明によれば、一の項目語へ転送関係が設定されている項目語のうち、その一の項目語の主辞と同一の主辞を有する項目語を当該一の項目語の同義語として選択することにより、精度よく同義語セットを収集することができる。
【００１９】
請求項６に記載の発明によれば、項目語毎に情報が記述され編集可能な記事データを複数格納したデータベースサーバを用いるので、精度よく同義語セットを収集することができる。
【００２０】
請求項７に記載の発明によれば、項目語毎に情報が記述された記事データを複数格納したデータベースから、ある一つの項目語とその一つの項目語へと転送される項目語とのうち少なくとも２つを同義語として関連づけることにより、同義語セットを収集するようにコンピュータを機能させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、本発明を実施するための好適な実施の形態（以下、実施形態という）を、図面に従って説明する。
【００２２】
図１には、本実施形態に係る同義語収集装置１０の機能ブロック図を示す。図１に示されるように、同義語収集装置１０は、通信部１２、記憶部１４、記事データ収集部１６、記事データ解析部１８、同義語候補取得部２０、及び同義語選択部２２を含み構成される。各部の機能は、コンピュータシステムたる同義語収集装置１０がコンピュータプログラムに従って動作することにより実現されるものとしてよい。また、コンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のコンピュータが読み取り可能なあらゆる形態の情報記録媒体に格納され、同義語収集装置１０に接続された図示しない媒体読み取り装置により同義語収集装置１０に読み込まれることとしてもよい。また、コンピュータプログラムは、ネットワークを介して同義語収集装置１０にダウンロードされることとしても構わない。
【００２３】
通信部１２は、ネットワークインターフェースを含み構成され、ＴＣＰ／ＩＰ等のプロトコルを用いてサーバ３０に接続する。
【００２４】
サーバ３０は、項目毎に情報が記述された記事データが複数登録されたデータベース（電子事典データベース）を保持し、ネットワークを介して受け付けた検索クエリに対して該当する項目の記事データを提供するとともに、ネットワークを介した記事データの編集を自由に許可している。また、記事データは項目語及び、その項目語についての説明が記述された本文を含み、複数の記事データのうち少なくとも一部には他の記事データへの転送関係が設定されている。転送関係とは、例えば、入力された検索キーに基づいて記事データを検索した際に、その検索キーに該当する項目語とは異なる項目語へとリダイレクトされる関係である。具体的には、例えば項目語「米国」、「アメリカ」、「ＵＳＡ」の記事データにはそれぞれ、項目語「アメリカ合衆国」へと転送される転送関係（リダイレクト関係）が設定されている。
【００２５】
記憶部１４は、メモリやハードディスク等の記憶装置を含み、データやプログラムを記憶するほか、同義語収集装置１０において行われる処理のワークメモリとしても用いられる。
【００２６】
記事データ収集部１６は、通信部１２により接続したサーバ３０のデータベースから複数の記事データをダウンロードするとともに、ダウンロードした記事データを記憶部１４に格納する。記事データ収集部１６は、サーバ３０からデータベースに登録された全ての記事データをダウンロードすることとしてもよいし、その一部、例えばサーバ３０のルートディレクトリから所定の階層までの記事データをダウンロードすることとしてもよい。
【００２７】
記事データ解析部１８は、記憶部１４に格納された記事データを解析し、同義語の抽出に必要な情報を取得する。本実施形態では、記事データ解析部１８は、記憶部１４に格納された記事データから、記事データ毎にＩＤ、項目語、記事データに設定された転送情報（リダイレクト情報）を抽出して記事情報テーブルを生成し、生成した記事情報テーブルを記憶部１４に格納する。
【００２８】
図２には、記事データ解析部１８による解析結果の一例（記事情報テーブル）を示す。図２に示されるように、記事情報テーブルは、記事データのＩＤに関連づけて、その記事データの項目語、そして、記事データの転送先の記事データのＩＤが格納されている。これらの各情報は、ＸＭＬにより記述された記事データを解析して抽出することとしてよい。また、記事データの転送先は、項目語により指定されることとしてもよい。
【００２９】
同義語候補取得部２０は、記事データ解析部１８により解析された記事データ間の転送関係に基づいて、同義語の候補となる集合（以下、同義語候補集合）を取得する。同義語候補取得部２０は、一の項目語（転送先項目語）に転送関係が設定されている複数の項目語（転送元項目語）のみを同義語候補集合の要素としてもよいし、同義語候補集合に転送先項目語を含めてもよい。得られた同義語候補集合の中には、意味的に一貫性を持つ同義語と、意味的には一貫性のない単なる関連語とが混じっている。そこで、本実施形態では、同義語の抽出精度を向上させるために、得られた同義語候補集合の中から以下に説明する同義語選択部２２により同義語を選択する。
【００３０】
同義語選択部２２は、同義語候補取得部２０により取得された同義語候補集合毎に、その同義語候補集合の中から所定の選択条件に従って同義語を選択する。所定の選択条件とは、例えば、同義語候補集合のうち意味の一貫性があるものを選択するための条件である。意味の一貫性があるか否かの判断は、例えば、同義語候補の主辞が、既存のシソーラスにおいて同一の概念に属するか否かにより行うこととしてよい。
【００３１】
具体的には、「仮想記憶」（転送先項目語）に転送される「仮想メモリ」、「バーチャルメモリ」が得られた場合に、それらの「仮想記憶」、「仮想メモリ」、「バーチャルメモリ」を要素とする同義語候補集合を集合Ａとし、また、「愛媛県」（転送先項目語）に転送される「愛媛県を題材にした文芸作品」、「愛媛県を舞台にした映画作品」、「愛媛県知事」が得られた場合に、それらの「愛媛県」、「愛媛県を題材にした文芸作品」、「愛媛県を舞台にした映画作品」、「愛媛県知事」を要素とする同義語候補集合を集合Ｂとする。このとき、集合Ａについては、各語の主辞が「記憶」、「メモリ」、「メモリ」であり、既存のシソーラスにおいてそれぞれ同一概念を有するため、集合Ａの各要素は同義語として選択される。一方で、集合Ｂについては、各語の主辞が「県」、「作品」、「作品」、「知事」であり、既存のシソーラスにおいて一貫した概念を有さないため、集合Ｂは同義語として選択されない。同義語か否かの判断は、集合毎に一まとまりとして行ってもよいし、集合の要素毎に判断することとしてもよい。また、同義語候補集合の要素のうち、転送先項目語の主辞と一致する項目語を同義語として選択することとしてもよい。
【００３２】
また、同義語候補集合に含まれる語が同義語か否かの判定は上述したものに限られず、文字種ごとの文字列の一致度（編集文字列など）の値を算出し、その値が閾値を超えるか否かに基づいて行ってもよい。そのほかにも、同義語か否かの判定には、カタカナと平仮名の互換検知ルール（ある語のカタカナ表記をひらがなに変換した際に、他の語と一致するか否かによって語同士の一貫性を評価するルール）を用いてもよいし、表記の揺れに関するルール（例えばカタカナの「リー」は「リ」に置換可能であり、「ヴァ」は「バ」で置換可能である等のルール）を作成し、そのルールに基づいて行ってもよい。さらには、これらのシソーラスや編集文字列などの一致度合いを素性とし、同義語候補集合が一致しているか否かという問題を解く分類器を、ＳＶＭなどの手法で作成してもよい。その場合には、正解の同義語候補集合と、不正解の同義語候補集合を用意し、それらに基づいて分類器を学習させることとしてよい。
【００３３】
次に、図３を参照しながら、本実施形態に係る同義語収集装置１０により行われる同義語収集処理の一連の流れを説明する。図３には、同義語収集処理のフローが示されている。
【００３４】
図３に示されるように、同義語収集装置１０は、電子事典データベースを保有するサーバ３０から、記事データをダウンロードする（Ｓ１０１）。ダウンロードした記事データは、記憶部１４に格納される。なお、記事データは、ＸＭＬ形式により記述されたテキストデータであることとしてよい。
【００３５】
次に、同義語収集装置１０は、記憶部１４に格納された記事データのＸＭＬのタグを利用した解析により、記事データのＩＤ、項目語、他の項目語への転送関係等の所定の情報を抽出して、記事情報テーブルを生成する。そして、同義語収集装置１０は、生成した記事情報テーブルに基づいて、ある項目語、並びにその項目語へと転送される項目語を１つのグループとした同義語候補集合を生成する（Ｓ１０３）。
【００３６】
同義語収集装置１０は、生成した同義語候補集合毎にその同義語候補集合の各要素が意味の一貫性があるか否かを判断し、その判断結果に基づいて同義語を選択する（Ｓ１０４）。同義語の選択は、同義語候補集合を１つのまとまりとして行ってもよいし、同義語候補集合の中から意味の一貫性のある語を抽出して同義語として選択してもよい。
【００３７】
以上説明した本実施形態に係る同義語収集装置１０によれば、項目語毎に情報が記述された記事データを複数格納したデータベースを格納するサーバ３０から精度よく同義語セットを収集することができる。同義語を機械的に取得できるため手間が軽減される上に、特にこのデータベースとして原則的として誰もが編集可能に運営されている電子辞典を提供するデータベースを用いる場合には、こうしたデータベースが特定の制限領域（例えばイントラネット）内で記事に対して厳格な編集制限が為されているデータベースを用いる場合に比べて、新しい言葉や言葉の使われ方の変化により電子事典がアップデートされる毎に同義語セットも追従して容易にアップデートすることができる。
【００３８】
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、例えば、同義語候補集合の要素とする項目語を、その項目語についての記事の長さや記事の種類によって選別することとしてもよい。これは、記事が長大な場合には、リダイレクトに同義語ではなく単なる関連語が含まれる場合が多いためである。具体的には、項目語に関する記事の文の数が所定値（例えば５００文）を超える場合には、その項目語を同義語候補集合の要素としないこととしてよい。また、記事の種類によっては、リダイレクトに同義語でない語が含まれることが予め分かっている場合には、記事の種類に応じて同義語候補集合の要素としない等のルール設定をしておいてもよい。このように電子辞典の記事の性質によって同義語候補を選別することで、より高精度で同義語を収集することができる。
【００３９】
また、同義語候補集合に一貫性がない場合には、シソーラスなどを用いて同義語候補集合を分割して、さらに項目語との一致を見ることにより、同義語の収集率を向上させるようにしてもよい。
【００４０】
具体的に説明すると、項目語「漫画」に転送される項目語として「マンガ、コミック、漫画研究会、漫画部、まんが」が得られたとすると、これらの各語を要素とした同義語候補集合を生成する。そして、生成された同義語候補集合に対して、主辞を抽出した上でのＥＤＲシソーラスを用いて一貫性判定処理を行うと一貫性がないが、カタカナと平仮名の互換検知ルール（ある語のカタカナ表記をひらがなに変換した際に、他の語と一致するか否かによって語同士の一貫性を評価するルール）を用いた場合には「マンガ」と「まんが」に一貫性がある。これらの一貫性の存在から、同義語候補集合を、［マンガ、まんが］、［漫画研究会］、［漫画部］、［コミック］のように分割する。なお、同義語候補集合の分割は、上記のルールに基づいて行っても良いし、文字列の一致やシソーラス上の距離などの様々な素性を用いて、既存のクラスタリング手法によって分割しても良い。教師あり学習のクラスタリング手法とはしては、論文「T. Finley and T.“Joachims, Supervised Clustering with Support Vector Machines“, Proceedings of the International Conference on Machine Learning (ICML), 2005.」等に記載の手法を用いることとしてよい。
【００４１】
次に、分割された同義語候補集合の各パーツのうち、要素が２以上のものを選び（リダイレクト語の集合の中で、集合の中に複数の語が何かしらの一致した性質を持っている場合、それが同義語となりやすい）、そのパーツ内の語と項目語との概念の一致性を判断する。この場合、［マンガ、まんが］をパーツとして選び、この中の語と項目語「漫画」との概念の一致性を判断する。この時、ＥＤＲのシソーラスにより、「マンガ」と「漫画」は概念ＩＤが一致する。そしてこの場合には、「マンガ、まんが」が「漫画」の同義語として設定される。
【００４２】
また、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、この分野の通常の知識を有する当業者によって多様な変更、変形又は置換が可能であることはもちろんである。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本実施形態に係る同義語収集装置の機能ブロック図である。
【図２】記事情報テーブルの一例を示す図である。
【図３】同義語収集処理のフロー図である。
【符号の説明】
【００４４】
１０  同義語収集装置、１２  通信部、１４  記憶部、１６  記事データ収集部、１８  記事データ解析部、２０  同義語候補取得部、２２  同義語選択部、３０  サーバ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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