(57)【要約】  文章の文脈に適したエンティティを特定する。  エンティティ特定システム１０は、文章を入力する入力部１１と、入力された文章から１つ以上の語句を抽出する語句抽出部１２と、抽出された語句のうち少なくとも何れかについて、当該語句にリンクされるエンティティの１つ以上の候補の語句に変換する候補変換部１３と、変換された１つ以上の語句の何れかをそれぞれ含む、文章に対応する語句の組み合わせを１つ以上生成する組み合わせ生成部１４と、生成された各組み合わせについて、組み合わせに含まれる語句同士の類似性のスコアに基づいてスコアを算出するスコア算出部１５と、算出された組み合わせのスコアに基づいて、１つ以上の候補の語句から、リンクされるエンティティの語句を特定するエンティティ特定部１６とを備える。
2020003928.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文章を入力する入力部と、
前記入力部によって入力された文章から１つ以上の語句を抽出する語句抽出部と、
前記語句抽出部によって抽出された語句のうち少なくとも何れかについて、当該語句にリンクされるエンティティの１つ以上の候補の語句に変換する候補変換部と、
前記候補変換部によって変換された１つ以上の語句の何れかをそれぞれ含む、前記文章に対応する語句の組み合わせを１つ以上生成する組み合わせ生成部と、
前記組み合わせ生成部によって生成された各組み合わせについて、組み合わせに含まれる語句同士の類似性のスコアに基づいてスコアを算出するスコア算出部と、
前記スコア算出部によって算出された組み合わせのスコアに基づいて、前記１つ以上の候補の語句から、前記リンクされるエンティティの語句を特定するエンティティ特定部と、
を備えるエンティティ特定システム。
【請求項２】
前記語句抽出部は、コーパスを入力して、入力したコーパスに基づいて文章から語句を抽出する請求項１に記載のエンティティ特定システム。
【請求項３】
前記語句抽出部は、コーパスを入力して、入力したコーパスに基づいて語句同士の類似性のスコアを算出する請求項１又は２に記載のエンティティ特定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文章中の語句にリンクされるエンティティを特定するエンティティ特定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
文章中の語句（キーワード）と、当該語句に対応するエンティティとを対応付けるエンティティリンキングが知られている。エンティティは、文章中における当該語句の概念（文章中において当該語句が示すもの）である。例えば、特許文献１には、インターネット上のデータベースから集められた人名情報を含むＷｅｂページ中の文書を解析し、有名人の別表現（愛称等）を抽出することが示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−１３００３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来のエンティティリンキングでは、文脈及びリンク確率等に基づいて、語句にリンクされるエンティティが特定されていた。しかしながら、従来の方法では、エンティティ候補から適切なエンティティを特定することが困難な場合があった。【０００５】
本発明の一実施形態は、上記に鑑みてなされたものであり、文章の文脈に適したエンティティを特定することができるエンティティ特定システ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】
【０００６】
上記の目的を達成するために、本発明の一実施形態に係るエンティティ特定システムは、文章を入力する入力部と、入力部によって入力された文章から１つ以上の語句を抽出する語句抽出部と、語句抽出部によって抽出された語句のうち少なくとも何れかについて、当該語句にリンクされるエンティティの１つ以上の候補の語句に変換する候補変換部と、候補変換部によって変換された１つ以上の語句の何れかをそれぞれ含む、文章に対応する語句の組み合わせを１つ以上生成する組み合わせ生成部と、組み合わせ生成部によって生成された各組み合わせについて、組み合わせに含まれる語句同士の類似性のスコアに基づいてスコアを算出するスコア算出部と、スコア算出部によって算出された組み合わせのスコアに基づいて、１つ以上の候補の語句から、リンクされるエンティティの語句を特定するエンティティ特定部と、を備える。【０００７】
本発明の一実施形態に係るエンティティ特定システムでは、文章に対応する語句同士の類似性に基づいて、文章に含まれる語句にリンクされるエンティティの語句が特定される。従って、本発明の一実施形態に係るエンティティ特定システムによれば、文章の文脈に適したエンティティを特定することができる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一実施形態によれば、文章に対応する語句同士の類似性に基づいて、文章に含まれる語句にリンクされるエンティティの語句が特定されるため、文章の文脈に適したエンティティを特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施形態に係るエンティティ特定システムの構成を示す図である。
【図２】文章から抽出される語句の例を示す図である。
【図３】文章中の語句から変換されるエンティティの候補の語句の例を示す図である。
【図４】語句の組み合わせの例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態に係るエンティティ特定システムで実行される処理を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態に係るエンティティ特定システムのハードウェア構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面と共に本発明に係るエンティティ特定システムの実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１１】
図１に本実施形態に係るエンティティ特定システム１０を示す。エンティティ特定システム１０は、文章（テキスト、文字列）を入力して、入力した文章に含まれる語句にリンクされるエンティティを特定する装置（システム）である。即ち、エンティティ特定システム１０は、エンティティリンキングを行う装置である。なお、本実施形態では、日本語の文章を例として説明する。但し、日本語以外の文章であっても、同様にエンティティを特定することができる。例えば、文章中に「連邦裁判所」との語句が含まれていた場合に、エンティティ特定システム１０は、当該文章中における「連邦裁判所」が、「アメリカ合衆国連邦裁判所」「連邦裁判所（ドイツ）」「連邦裁判所（スイス）」「オーストラリア連邦裁判所」の何れのエンティティを指しているかを特定する。
【００１２】
エンティティ特定システム１０によるエンティティの特定は、例えば、文章から固有表現を抽出する前処理として行われてもよいし、文章中の語句の語義曖昧性解消のために行われてもよい。また、上記以外の目的でエンティティの特定が行われてもよい。エンティティ特定システム１０は、例えば、サーバ装置によって実現される。また、エンティティ特定システム１０は、何らかのクライアント−サーバ型システム（例えば、対話システム）の一部であってもよいし、単体の装置であってもよい。
【００１３】
引き続いて、本実施形態に係るエンティティ特定システム１０の機能を説明する。図１に示すようにエンティティ特定システム１０は、入力部１１と、語句抽出部１２と、候補変換部１３と、組み合わせ生成部１４と、スコア算出部１５と、エンティティ特定部１６とを備えて構成される。
【００１４】
入力部１１は、エンティティの特定対象の語句を含む文章を入力する機能部である。入力部１１は、例えば、端末からエンティティ特定システム１０に対して送信される文章を受信して入力する。あるいは、入力部１１は、端末から音声を受信して、受信した音声を音声認識して、音声認識の結果である文章を取得して入力してもよい（即ち、音声データでの入力）。この場合、入力部１１は、従来の任意の音声認識方法を用いて音声認識を行うことができる。また、入力部１１は、予め設定された生成ルールに基づいて、ユーザの指示に応じて自動的に文章を音声データ又はテキストデータの形式で生成して入力することとしてもよい。また、入力部１１は、上記以外の任意の方法で文章を入力することができる。入力部１１は、入力した文章を語句抽出部１２に出力する。
【００１５】
語句抽出部１２は、入力部１１によって入力された文章から１つ以上の語句を抽出する機能部である。語句抽出部１２によって抽出される語句は、エンティティがリンクされる対象となる語句を含む。また、語句抽出部１２によって抽出される語句は、エンティティがリンクされる対象とならない語句を含んでいてもよい。後述するようにエンティティがリンクされる対象とならない語句も、エンティティの特定に用いられ得る。抽出される語句は、単語単位でもよいし、複数の単語からなる語句であってもよく、任意の単位の文字列でよい。抽出される語句は、１つ以上であってもよいし、複数であってもよい。語句抽出部１２は、例えば、以下のように語句を抽出する。
【００１６】
語句抽出部１２は、入力部１１から文章を入力する。例えば、語句抽出部１２は、形態素解析を用いて語句を抽出する。この場合、語句抽出部１２は、入力した文章を形態素解析によって形態素に分割する。形態素解析自体は、従来の方法によって行うことができる。語句抽出部１２は、文章を分割して得られた形態素全てを語句として抽出してもよい。あるいは、形態素のうちの一部を語句として抽出してもよい。具体的には、語句抽出部１２は、形態素解析によって各形態素に付与された品詞に基づいて形態素を語句として抽出してもよい。例えば、語句として抽出する品詞（例えば、名詞）あるいは語句として抽出しない品詞を予め設定しておいてもよい。
【００１７】
また、語句抽出部１２は、コーパスを入力して、入力したコーパスに基づいて文章から語句を抽出することとしてもよい。コーパスとしては、例えば、オンライン百科事典（例えば、ウィキペディア）又はオンライン辞書等を用いることができる。コーパスの入力は、例えば、エンティティ特定システム１０の管理者の操作によって行われる。具体的には、語句抽出部１２は、コーパスに出現する語句の出現頻度を算出して、語句の出現頻度に基づいて語句を抽出してもよい。例えば、形態素解析によって得られた語句のうち、予め設定された出現頻度以上の語句を、一般的な語句であるとして抽出する語句から除外することとしてもよい。
【００１８】
また、語句抽出部１２は、形態素解析にかえて、あるいは加えて予め記憶した語句抽出用の辞書を用いて語句を抽出してもよい。語句抽出用の辞書は、抽出すべき語句をリスト化したものである。語句抽出用の辞書は、エンティティ特定システム１０の管理者等によって人工的に作成されたものであってもよい。あるいは、語句抽出用の辞書は、上述したコーパスに基づいて生成されたものであってもよい。例えば、コーパスに出現する語句のうち、予め設定された出現頻度未満の語句のリストを語句抽出用の辞書としてもよい。語句抽出部１２は、語句抽出用の辞書に含まれる各語句と入力した文章とを比較して、文字列のマッチングを行い、文章に含まれる語句を抽出する。語句抽出部１２は、抽出した語句を候補変換部１３に出力する。
【００１９】
図２（ａ）に「合衆国最高裁判所は米政府の連邦裁判所を統括する」との文章から形態素解析によって抽出された語句の例を示す。図２（ｂ）に当該文章から語句抽出用の辞書によって抽出された語句の例を示す。例えば、「合衆国最高裁判所」は、形態素解析を用いた場合では、「合衆国」「最高」「裁判所」の３語の語句に分割されるが、語句抽出用の辞書を用いた場合では、辞書に「合衆国最高裁判所」との語句が含まれていれば、「合衆国最高裁判所」の１語の語句となる。以下では、語句抽出用の辞書を用いた場合の語句の例を用いて説明する。
【００２０】
候補変換部１３は、語句抽出部１２によって抽出された語句のうち少なくとも何れかについて、当該語句にリンクされるエンティティの１つ以上の候補の語句に変換する機能部である。候補変換部１３は、例えば、以下のように語句をエンティティの候補の語句に変換する。
【００２１】
候補変換部１３は、予め文章中に出現し得る語句と当該語句にリンクされ得るエンティティを示す語句とを対応付けて記憶しておく。記憶されるエンティティを示す語句は、文章中の語句の変換候補、即ち、文章中に出現し得る語句にリンクされるエンティティの候補の語句である。例えば、候補変換部１３は、図３に示すように「連邦裁判所」との文章中に出現し得る語句に対して、「アメリカ合衆国連邦裁判所」「連邦裁判所（ドイツ）」「連邦裁判所（スイス）」「オーストラリア連邦裁判所」等のエンティティを示す語句を対応付けて予め記憶しておく。文章中に出現し得る語句１つに対して、エンティティの候補の語句は１つであってもよいし、複数であってもよい。
【００２２】
上記の情報は、エンティティ特定システム１０の管理者等によって人工的に作成されたものであってもよい。あるいは、上記の情報は、上述したコーパスに基づいて生成されたものであってもよい。例えば、コーパスに含まれるアンカーテキストに基づいて生成されたものであってもよい。あるいは、コーパスに基づいて決定された語句間の文字列距離（例えば、後述するコサイン距離）に基づいて生成されたものであってもよい。
【００２３】
候補変換部１３は、語句抽出部１２から語句を入力する。候補変換部１３は、語句抽出部１２から入力した語句毎に、予め記憶した上記の情報に当該語句が含まれているか否かを確認する。候補変換部１３は、予め記憶した情報に含まれている語句を、当該情報において当該語句に対応付けられたエンティティを示す語句に変換する。候補変換部１３は、語句抽出部１２によって抽出された語句毎に変換した後のエンティティの候補の語句を組み合わせ生成部１４に出力する。また、語句抽出部１２から入力した語句のうち、予め記憶した情報に含まれていないものについても、候補変換部１３は当該（変換がされない）語句を組み合わせ生成部１４に出力してもよい。記憶した情報に含まれていない語句は、エンティティの特定の対象とならない語句である。
【００２４】
組み合わせ生成部１４は、候補変換部１３によって変換された１つ以上の語句の何れかをそれぞれ含む、文章に対応する語句の組み合わせを１つ以上生成する機能部である。
【００２５】
組み合わせ生成部１４は、候補変換部１３から語句を入力する。組み合わせ生成部１４は、入力部１１によって入力された文章毎、即ち、エンティティの特定対象の語句を含む文章毎に語句の組み合わせを生成する。組み合わせ生成部１４は、１つの組み合わせに対して、語句抽出部１２によって抽出された語句毎に、候補変換部１３によって変換されたエンティティの候補の語句の何れか１つを含める。組み合わせ生成部１４は、全てのエンティティの候補の語句の組み合わせを生成する。これによって、変換後のエンティティの候補の語句の数の積の組み合わせが生成される。何れかの語句に対して複数のエンティティの候補の語句の数があれば、上記の組み合わせも複数になる。組み合わせの例を図４に示す。
【００２６】
組み合わせ生成部１４は、候補変換部１３から入力された変換後のエンティティの候補の語句のうち、一部の語句のみを組み合わせの生成に用いることとしてもよい。具体的には、組み合わせ生成部１４は、エンティティの候補の語句の文字列長又はコーパス中の当該語句の出現頻度によって、当該語句をフィルタリングし、フィルタリングした語句を組み合わせの生成に用いることとしてもよい。例えば、組み合わせ生成部１４は、エンティティの候補の語句の文字列長が予め設定した範囲内である場合、あるいは、コーパス中の当該語句の出現頻度が予め設定した値以上、又は変換された語句のうち予め設定した順位以上である場合に語句を組み合わせの生成に用いることとしてもよい。文字列長をフィルタリングに用いるのは、例えば、機械的に抽出された文字列長が極端に短い又は長い候補の語句は、エンティティを示す語句として適切ではない場合があるためである。また、エンティティの候補の語句の文字列長及びコーパス中の当該語句の出現頻度の両方を用いてフィルタリングを行ってもよい。このフィルタリングによって、例えば、「連邦裁判所」という語句から変換された複数の候補のうち、コーパス中の出現頻度に基づいて、「アメリカ合衆国連邦裁判所」と「連邦裁判所（ドイツ）」との２つだけが組み合わせの生成に用いられてもよい。
【００２７】
フィルタリングによって語句の候補の数を減らし、それによって語句の組み合わせの数を減らすことで計算量を削減することができる。例えば、文章中から３つの語句が抽出でき、それらの語句に対する候補の語句の数がそれぞれ３つ、５つ、３つであるとすると、生成される組み合わせの数は３×５×３＝４５通りとなる。語句の候補をそれぞれ１つずつフィルタリングによって除外すれば、生成される組み合わせの数は２×４×２＝１６通りとなり、計算量を半分以下にすることができる。
【００２８】
候補の語句のフィルタリングは、フィルタリングを行わない場合の語句の組み合わせの数に応じて行われてもよい。例えば、フィルタリングを行わない場合の語句の組み合わせの数が、予め設定した閾値以上になる場合に行うこととしてもよい。これによって、計算量の削減が必要であると考えられる場合に適切にフィルタリングを行うことができる。また、語句の候補のフィルタリングは、候補変換部１３によって行われてもよい。また、候補変換部１３は、フィルタリング後の候補の語句を、変換用の語句として予め記憶しておいてもよい。
【００２９】
組み合わせ生成部１４は、語句抽出部１２によって抽出された全ての語句のエンティティの候補の語句を組み合わせの生成に用いてもよいし、一部の語句のエンティティの候補の語句を組み合わせの生成に用いてもよい。具体的には、組み合わせ生成部１４は、語句抽出部１２によって抽出された語句の品詞、又はコーパスに出現する語句の出現頻度に基づいて、組み合わせの生成に用いる語句を決定してもよい。例えば、語句抽出部１２による語句の抽出の際と同様に品詞が用いられてもよい。あるいは、コーパス中の当該語句の出現頻度が予め設定した値以上、又は抽出された語句のうち予め設定した順位以上である場合に、当該語句のエンティティの候補の語句を組み合わせの生成に用いることとしてもよい。また、語句の品詞、及びコーパスに出現する語句の出現頻度の両方に基づいて、組み合わせの生成に用いる語句を決定してもよい。これによって、例えば、「合衆国最高裁判所」、「米政府」及び「連邦裁判所」の３つの語句に対する候補のうち、「合衆国最高裁判所」及び「連邦裁判所」の２つの語句に対する候補だけが組み合わせの生成に用いられてもよい。上記のように語句の組み合わせの数を減らすことで、上述したフィルタリングと同様に計算量を削減することができる。なお、組み合わせの生成に用いる語句の決定（語句抽出部１２による語句の抽出に相当）は、語句抽出部１２及び組み合わせ生成部１４の何れか一方のみで一律の基準で行われることとしてもよい。
【００３０】
語句抽出部１２によって抽出された語句の一部のみを用いた組み合わせの生成は、全ての語句を組み合わせの生成に用いる場合の語句の組み合わせの数に応じて行われてもよい。例えば、全ての語句を組み合わせの生成に用いる場合の語句の組み合わせの数が、予め設定した閾値以上になる場合に一部の語句のみを組み合わせの生成に用いることとしてもよい。これによって、計算量の削減が必要であると考えられる場合に適切に語句の削減を行うことができる。なお、この場合、組み合わせ生成部１４による語句の削減を意義のあるものとするため、語句抽出部１２による語句の抽出は、語句の品詞、又はコーパスに出現する語句の出現頻度を用いずに行うか、用いたとしても組み合わせ生成部１４による語句の削減とは異なる（ゆるい）基準で行うこととしてもよい。
【００３１】
候補変換部１３から入力された語句に、エンティティの候補の語句に変換されていない語句が含まれている場合には、組み合わせ生成部１４は、当該語句を含めて組み合わせを生成してもよい。組み合わせ生成部１４は、生成した組み合わせを示す情報をスコア算出部１５に出力する。
【００３２】
スコア算出部１５は、組み合わせ生成部１４によって生成された各組み合わせについて、組み合わせに含まれる語句同士の類似性のスコアに基づいてスコアを算出する機能部である。スコア算出部１５は、コーパスを入力して、入力したコーパスに基づいて語句同士の類似性のスコアを算出こととしてもよい。スコア算出部１５は、例えば、以下のように各組み合わせについてスコアを算出する。
【００３３】
スコア算出部１５は、組み合わせ生成部１４から組み合わせを示す情報を入力する。スコア算出部１５は、組み合わせに含まれる２つの語句同士の類似性のスコアを特定する。語句の類似性のスコアは、例えば、以下のように算出される。スコア算出部１５は、コーパスを入力して、コーパスに基づいて２つの語句同士の類似性のスコアを算出する。コーパスに基づく語句同士の類似性のスコアの算出は、例えば、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ等の機械学習によって語句の解析を行う手法によって行うことができる。Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃを用いる場合には、語句の特徴を示す単語ベクトル同士のコサイン距離を類似度とすることができる。あるいは、語句間の共起確率に基づいて、類似度が算出されてもよい。なお、コーパスに基づく類似度は、全ての語句の組み合わせについて予め算出されてスコア算出部１５に記憶されていてもよい。また、語句同士の類似度は、上記以外の方法で算出されてもよく、あるいは、予め他の装置よって又は人工的に生成されたものが用いられてもよい。
【００３４】
スコア算出部１５は、組み合わせに含まれる全ての２つの語句同士の類似性のスコアを算出する。スコア算出部１５は、それらの類似性のスコアから、組み合わせ全体に対するスコアを算出する。例えば、スコア算出部１５は、組み合わせに含まれる全ての２つの語句同士の類似性のスコアを足し合わせて、組み合わせ全体に対するスコアを算出する。スコア算出部１５は、全ての組み合わせについてスコアを算出する。スコア算出部１５は、組み合わせを示す情報及び算出したスコアをエンティティ特定部１６に出力する。
【００３５】
エンティティ特定部１６は、スコア算出部１５によって算出された組み合わせのスコアに基づいて、１つ以上の候補の語句から、リンクされるエンティティの語句を特定する機能部である。
【００３６】
エンティティ特定部１６は、スコア算出部１５から組み合わせを示す情報及びスコアを入力する。スコアは、組み合わせに含まれるエンティティの候補の語句の文章に対する妥当性を示すものである。例えば、上記の２つの語句同士の類似性のスコアの値が高い程、類似性が高いものであった場合、組み合わせのスコアが高い程、組み合わせに含まれるエンティティの候補の語句の文章に対する妥当性が高いことを示している。
【００３７】
エンティティ特定部１６は、各組み合わせのうち、スコアが、上記の妥当性が最も高いことを示すものである（例えば、スコアが最も高い）組み合わせに含まれるエンティティの候補の語句を、対応する語句にリンクされるエンティティの語句として特定する。また、エンティティ特定部１６は、スコアと予め設定された閾値とを比較して、スコアが閾値以上である場合にエンティティを特定することとしてもよい。スコアが閾値未満である場合、エンティティ特定部１６は、語句にリンクされるエンティティが（候補の中には）ないとしてもよい。上記のようにエンティティ特定部１６は、文章に含まれる語句一つ一つに対してエンティティを特定するのではなく、スコア（組み合わせの整合性）に基づいて文章に含まれる全ての語句に対して、リンクされるエンティティの語句を一度に特定する。
【００３８】
エンティティ特定部１６は、特定したエンティティの語句を、当該語句が用いられるシステム又はモジュール等に出力する。なお、特定したエンティティの語句の出力は、任意の方法で行われてもよい。以上が、本実施形態に係るエンティティ特定システム１０の機能である。
【００３９】
引き続いて、図５のフローチャートを用いて、本実施形態に係るエンティティ特定システム１０で実行される処理（エンティティ特定システム１０が行う動作方法）を説明する。本処理では、入力部１１によって、エンティティの特定対象の語句を含む文章が入力される（Ｓ０１）。続いて、語句抽出部１２によって、文章から語句が抽出される（Ｓ０２）。続いて、候補変換部１３によって、文章中の語句が、当該語句にリンクされるエンティティの候補の語句に変換される（Ｓ０３）。続いて、組み合わせ生成部１４によって、変換された語句をそれぞれ含む、文章に対応する語句の組み合わせが生成される（Ｓ０４）。続いて、スコア算出部１５によって、各組み合わせについて、組み合わせに含まれる語句同士の類似性のスコアに基づいてスコアが算出される（Ｓ０５）。続いて、エンティティ特定部１６によって、組み合わせのスコアに基づいて、候補の語句からリンクされるエンティティの語句が特定されて出力される（Ｓ０６）。以上が、本実施形態に係るエンティティ特定システム１０で実行される処理である。
【００４０】
本実施形態では、文章に対応する語句同士の類似性に基づいて、文章に含まれる語句にリンクされるエンティティの語句が特定される。従って、本実施形態によれば、文章の文脈に適したエンティティを特定することができる。また、語句同士の類似性を予め算出しておけば、従来のエンティティの特定と比べて比較的簡易な処理でエンティティを特定することができる。即ち、本実施形態によれば、エンティティの特定における処理負荷を低減することができる。
【００４１】
また、上述したようにコーパスに基づいて文章から語句を抽出することとしてもよい。この構成によれば、エンティティの特定対象となる語句を適切に抽出することができる。但し、語句の抽出には、必ずしもコーパスを用いる必要はない。
【００４２】
また、上述したようにコーパスに基づいて語句同士の類似性を算出することとしてもよい。この構成によれば、適切かつ確実に語句同士の類似性を算出することができ、その結果、適切かつ確実に文章の文脈に適したエンティティを特定することができる。但し、語句同士の類似性は、必ずしもコーパスに基づいたものとしなくてもよい。
【００４３】
なお、上記実施形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した１つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的又は間接的に（例えば、有線、無線などを用いて）接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記１つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。
【００４４】
機能には、判断、決定、判定、計算、算出、処理、導出、調査、探索、確認、受信、送信、出力、アクセス、解決、選択、選定、確立、比較、想定、期待、見做し、報知（broadcasting）、通知（notifying）、通信（communicating）、転送（forwarding）、構成（configuring）、再構成（reconfiguring）、割り当て（allocating、mapping）、割り振り（assigning）などがあるが、これらに限られない。たとえば、送信を機能させる機能ブロック（構成部）は、送信部（transmitting  unit）又は送信機（transmitter）と呼称される。いずれも、上述したとおり、実現方法は特に限定されない。
【００４５】
例えば、本開示の一実施の形態におけるエンティティ特定システム１０は、本開示の情報処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図６は、本開示の一実施の形態に係るエンティティ特定システム１０のハードウェア構成の一例を示す図である。上述のエンティティ特定システム１０は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。
【００４６】
なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。エンティティ特定システム１０のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
【００４７】
エンティティ特定システム１０における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信を制御したり、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。
【００４８】
プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central  Processing  Unit）によって構成されてもよい。例えば、上述のエンティティ特定システム１０における各機能は、プロセッサ１００１によって実現されてもよい。
【００４９】
また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ１００３及び通信装置１００４の少なくとも一方からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態において説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、エンティティ特定システム１０における各機能は、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１において動作する制御プログラムによって実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１００１によって実行される旨を説明してきたが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップによって実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。
【００５０】
メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable  Programmable  ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically  Erasable  Programmable  ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）などの少なくとも１つによって構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本開示の一実施の形態に係る情報処理を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。
【００５１】
ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disc  ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つによって構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。エンティティ特定システム１０が備える記憶媒体は、例えば、メモリ１００２及びストレージ１００３の少なくとも一方を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。
【００５２】
通信装置１００４は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの少なくとも一方を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。
【００５３】
入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。
【００５４】
また、プロセッサ１００１、メモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバス１００７によって接続される。バス１００７は、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。
【００５５】
また、エンティティ特定システム１０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital  Signal  Processor）、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＰＬＤ（Programmable  Logic  Device）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つを用いて実装されてもよい。
【００５６】
本開示において説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明した方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
【００５７】
入出力された情報等は特定の場所（例えば、メモリ）に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。
【００５８】
判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：true又はfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。
【００５９】
本開示において説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。
【００６０】
以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
【００６１】
ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
【００６２】
また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術（同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ：Digital  Subscriber  Line）など）及び無線技術（赤外線、マイクロ波など）の少なくとも一方を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び無線技術の少なくとも一方は、伝送媒体の定義内に含まれる。
【００６３】
本開示において使用する「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。
【００６４】
また、本開示において説明した情報、パラメータなどは、絶対値を用いて表されてもよいし、所定の値からの相対値を用いて表されてもよいし、対応する別の情報を用いて表されてもよい。
【００６５】
サーバ及びクライアントの少なくとも一方は、送信装置、受信装置、通信装置などと呼ばれてもよい。なお、サーバ及びクライアントの少なくとも一方は、移動体に搭載されたデバイス、移動体自体などであってもよい。当該移動体は、乗り物（例えば、車、飛行機など）であってもよいし、無人で動く移動体（例えば、ドローン、自動運転車など）であってもよいし、ロボット（有人型又は無人型）であってもよい。なお、サーバ及びクライアントの少なくとも一方は、必ずしも通信動作時に移動しない装置も含む。例えば、基地局及び移動局の少なくとも一方は、センサなどのＩｏＴ（Internet  of  Things）機器であってもよい。
【００６６】
また、本開示におけるサーバは、クライアント端末で読み替えてもよい。例えば、サーバ及びクライアント端末間の通信を、複数のユーザ端末間の通信（例えば、Ｄ２Ｄ（Device-to-Device）、Ｖ２Ｘ（Vehicle-to-Everything）などと呼ばれてもよい）に置き換えた構成について、本開示の各態様／実施形態を適用してもよい。この場合、上述のサーバが有する機能をクライアント端末が有する構成としてもよい。
【００６７】
同様に、本開示におけるクライアント端末は、サーバで読み替えてもよい。この場合、上述のクライアント端末が有する機能をサーバが有する構成としてもよい。
【００６８】
本開示で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking  up、search、inquiry)（例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。また、「判断（決定）」は、「想定する（assuming）」、「期待する（expecting）」、「みなす（considering）」などで読み替えられてもよい。
【００６９】
「接続された(connected)」、「結合された(coupled)」という用語、又はこれらのあらゆる変形は、２又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」又は「結合」された２つの要素間に１又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合又は接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。例えば、「接続」は「アクセス」で読み替えられてもよい。本開示で使用する場合、２つの要素は、１又はそれ以上の電線、ケーブル及びプリント電気接続の少なくとも一つを用いて、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び光（可視及び不可視の両方）領域の波長を有する電磁エネルギーなどを用いて、互いに「接続」又は「結合」されると考えることができる。
【００７０】
本開示において使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
本開示において、「含む（include）」、「含んでいる（including）」及びそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える（comprising）」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本開示において使用されている用語「又は（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
【００７１】
本開示において、例えば、英語でのa,  an及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、本開示は、これらの冠詞の後に続く名詞が複数形であることを含んでもよい。
【００７２】
本開示において、「ＡとＢが異なる」という用語は、「ＡとＢが互いに異なる」ことを意味してもよい。なお、当該用語は、「ＡとＢがそれぞれＣと異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」などの用語も、「異なる」と同様に解釈されてもよい。
【符号の説明】
【００７３】
１０…エンティティ特定システム、１１…入力部、１２…語句抽出部、１３…候補変換部、１４…組み合わせ生成部、１５…スコア算出部、１６…エンティティ特定部、１００１…プロセッサ、１００２…メモリ、１００３…ストレージ、１００４…通信装置、１００５…入力装置、１００６…出力装置、１００７…バス。
【図１】
2020003928.tif 000003
【図２】
2020003928.tif 000004
【図３】
2020003928.tif 000005
【図４】
2020003928.tif 000006
【図５】
2020003928.tif 000007
【図６】
2020003928.tif 000008
【国際調査報告】
2020003928.tif 000009
2020003928.tif 000010