"他の単語データを利用して、属性が未知である単語に対し、付与すべき属性を推定する単語属性推定装置であって、入力単語データと単語共起データを取得し、入力単語と共起する単語のパターンを特徴パターンとして抽出し、特徴パターン記憶手段に格納する特徴パターンデータ作成手段と、前記特徴パターンデータと前記単語共起データを取得し、前記特徴パターンと合致する共起語を入力単語の同類語候補として抽出し、同類語候補記憶手段に格納する同類語候補抽出手段と、前記入力単語データと前記同類語候補記憶手段の同類語候補データと前記単語共起データを取得し、前記入力単語及び各前記同類語候補に対し、共起する単語のパターンを特徴パターンとして抽出し、該特徴パターンを要素とし、その共起頻度を値とするベクトルを作成し、特徴データ記憶手段に格納する特徴データ作成手段と、前記特徴データを取得し、前記入力単語と各前記同類語候補との関係度を計算し、関係度の高いものを同類語として抽出し、同類語記憶手段に格納する同類語抽出手段と、を備えたことを特徴とする単語属性推定装置。前記同類語記憶手段の同類語データと単語カテゴリデータ記憶手段の単語カテゴリデータを取得し、前記同類語のカテゴリの重複数を調べて、重複数が多いカテゴリを入力単語のカテゴリとして推定し、推定したカテゴリを属性として付与した単語を属性付き単語として出力するカテゴリ推定手段を更に有する請求項1に記載の単語属性推定装置。前記同類語抽出手段は、前記入力単語と各前記同類語候補との関係度の計算として、入力単語と各同類語候補との類似度を計算し、また、入力単語との共通度を計算して、類似度及び共通度が各々所定の閾値以上のものを同類語として抽出する手段を含む請求項1または2に記載の単語属性推定装置。属性が未知である単語に対し、付与すべき属性を推定する単語属性推定方法であって、特徴パターンデータ作成手段が、入力単語データ記憶手段の入力単語データと単語共起データ記憶手段の単語共起データを取得し、入力単語と共起する単語のパターンを特徴パターンとして抽出し、特徴パターン記憶手段に格納する特徴パターンデータ作成ステップと、同類語候補抽出手段が、前記特徴パターンデータと前記単語共起データを取得し、前記特徴パターンと合致する共起語を入力単語の同類語候補として抽出し、同類語候補記憶手段に格納する同類語候補抽出ステップと、特徴データ作成手段が、前記入力単語データと前記同類語候補記憶手段の同類語候補データと前記単語共起データを取得し、前記入力単語及び各前記同類語候補に対し、共起する単語のパターンを特徴パターンとして抽出し、該特徴パターンを要素とし、その共起頻度を値とするベクトルを作成し、特徴データ記憶手段に格納する特徴データ作成ステップと、同類語抽出手段が、前記特徴データを取得し、前記入力単語と各前記同類語候補との関係度を計算し、関係度の高いものを同類語として抽出し、同類語記憶手段に格納する同類語抽出ステップと、を行うことを特徴とする単語属性推定方法。カテゴリ推定手段が、前記同類語記憶手段の同類語データと単語カテゴリデータ記憶手段の単語カテゴリデータを取得し、前記同類語のカテゴリの重複数を調べて、重複数が多いカテゴリを入力単語のカテゴリとして推定し、推定したカテゴリを属性として付与した単語を属性付き単語として出力するカテゴリ推定ステップを更に行う請求項4に記載の単語属性推定方法。前記同類語抽出ステップにおいて、前記入力単語と各前記同類語候補との関係度の計算として、入力単語と各同類語候補との類似度を計算し、また、入力単語との共通度を計算して、類似度及び共通度が各々所定の閾値以上のものを同類語として抽出する請求項4または5に記載の単語属性推定方法。コンピュータを、請求項1乃至3のいずれか1項に記載の各手段として機能させるための単語属性推定プログラム。しかしながら、概念辞書に階層構造を持たない場合は、上記の特許文献1に示す技術は適用できない。また、シソーラスの特定のノードから、シソーラスの構造を利用して、関連のあるノードを順に調べて、未登録語がノードに含まれるかどうかを判定する方法であるため、関連あるノードが多数ある場合は、処理に時間がかかる。また、同類語の推定方法として、単語間の特徴ベクトルのcos類似度を用いた場合、同類以外の関係例えば、自動車メーカ名とそのメーカの車種名も類似度が高くなるため、同類語をうまく取得できない。本発明は上記のような課題を解決するものであり、必ずしも階層構造を持つ概念辞書でない場合でも、既存のカテゴリ属性が付与された単語で意味の抽象度が似ている単語同類語を参考にして、カテゴリ属性が未知の単語に最も適したカテゴリ属性を推定する単語属性推定装置、方法、プログラムを提供することを目的とする。また、更に本発明は、カテゴリを単語属性として付与するだけでなく、入力単語と各同類語候補との類似度を計算し、また、入力単語との共通度を計算して得られた同類語を単語属性として推定する単語属性推定装置及び方法及びプログラムを提供することを目的とする。上記の課題を解決するため、本発明請求項1は、他の単語データを利用して、属性が未知である単語に対し、付与すべき属性を推定する単語属性推定装置であって、入力単語データと単語共起データを取得し、入力単語と共起する単語のパターンを特徴パターンとして抽出し、特徴パターン記憶手段に格納する特徴パターンデータ作成手段と、前記特徴パターンデータと前記単語共起データを取得し、前記特徴パターンと合致する共起語を入力単語の同類語候補として抽出し、同類語候補記憶手段に格納する同類語候補抽出手段と、前記入力単語データと前記同類語候補記憶手段の同類語候補データと前記単語共起データを取得し、前記入力単語及び各前記同類語候補に対し、共起する単語のパターンを特徴パターンとして抽出し、該特徴パターンを要素とし、その共起頻度を値とするベクトルを作成し、特徴データ記憶手段に格納する特徴データ作成手段と、前記特徴データ記憶部から前記特徴データを取得し、前記入力単語と前記同類語候補記憶手段の各前記同類語候補との関係度を計算し、関係度の高いものを同類語として抽出し、同類語記憶手段に格納する同類語抽出手段と、を有する。また、本発明請求項2は、前記同類語記憶手段の同類語データと単語カテゴリデータ記録手段の既存のカテゴリ属性が付与された単語カテゴリデータを取得し、前記同類語のカテゴリの重複数を調べて、重複数が多いカテゴリを入力単語のカテゴリとして推定し、推定したカテゴリを属性として付与した単語を属性付き単語として出力するカテゴリ推定手段を更に有する。また、本発明請求項3は、前記同類語抽出手段において、前記入力単語と各前記同類語候補との関係度の計算として、入力単語と各同類語候補との類似度を計算し、また、入力単語との共通度を計算して、類似度及び共通度が各々所定の閾値以上のものを同類語として抽出する手段を含む。本発明によれば、必ずしも階層構造を持つ概念辞書でない場合でも、既存のカテゴリ属性が付与された単語で意味の抽象度が似ている単語同類語を参考にして、カテゴリ属性が未知の単語に最も適したカテゴリ属性を推定することで、単語にカテゴリを付与する際の負担や処理時間を軽減することが可能となる。また、本発明によれば、カテゴリを単語属性として付与するだけでなく、入力単語と各同類語候補との類似度を計算し、また、入力単語との共通度を計算して得られた同類語を単語属性として推定することも可能である。以下図面と共に、本発明の実施の形態を説明する。以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明するが、本発明は下記の実施形態例に限定されるものではない。図1は本発明の一実施形態の単語属性推定装置の構成図、図2は図1の単語属性推定装置の処理の流れを表すフローチャートである。図2のS100~S140は各処理のステップを各々示している。本実施形態の単語属性推定装置100は、特徴パターンデータ作成部110、同類語候補抽出部120、特徴データ作成部130、同類語抽出部140、カテゴリ推定部150、特徴パターンデータ記憶部160、同類語候補データ記憶部170、特徴データ記憶部180、同類語データ記憶部190、入力単語データ記憶部200、単語共起データ記憶部300、単語カテゴリデータ記憶部400、属性付き単語データ記憶部500から構成される。単語属性推定装置100内の各部の、後述する各機能は例えばコンピュータによって達成される。また、各記憶部はハードディスク等の記憶媒体に格納されている。ステップ100特徴パターンデータ作成部110は、入力単語データ記憶部200の入力単語データと単語共起データ記憶部300の単語共起データを読み込み、入力単語と共起する単語のパターンを特徴パターンとして抽出し、特徴パターンデータ記憶部160へ出力する。ステップ110同類語候補抽出部120は、特徴パターンデータ記憶部160の特徴パターンデータと単語共起データ記憶部300の単語共起データを読み込み、特徴パターンと合致する共起語を入力単語の同類語候補として抽出し、同類語候補データ記憶部170へ出力する。ステップ120特徴データ作成部130は、入力単語データ記憶部200の入力単語データと同類語候補データ記憶部170の同類語候補データと単語共起データ記憶部300の単語共起データを読み込み、入力単語及び各同類語候補に対し、共起する単語のパターンを特徴パターンとして抽出し、その特徴パターンを要素とし、その共起頻度を値とするベクトルを作成して、特徴データ記憶部180へ出力する。ステップ130同類語抽出部140は、特徴データ記憶部180から特徴データを読み込み、入力単語と各同類語候補との関連度を計算し、関連度の高いものを同類語データ記憶部190へ出力する。ステップ140カテゴリ推定部150は、同類語データ記憶部190から同類語データと単語カテゴリデータ記憶部400から既存のカテゴリ属性が付与された単語カテゴリデータを読み込み、同類語のカテゴリの重複数を調べて、重複数が多いカテゴリを入力単語のカテゴリとして推定し、推定したカテゴリを属性として付与した単語を属性付き単語データ記憶部500へ出力する。次に、本実施形態の動作を具体例により、図2のフローチャートに沿って説明する。図3は、本発明の一実施の形態における各種データの一例である。同図Aは、入力単語データ記憶部200の入力単語データの例を示す。同図Bは、単語共起データ記憶部300の単語共起データの例を示す。同図Cは特徴パターンデータ作成部110で生成される入力単語特徴データの例である。同図Dは同類語候補抽出部120で抽出され、同類語候補データ記憶部170に格納される同類語候補データの例である。同図Eは、特徴データ作成部130で生成され、特徴データ記憶部180に格納される同類語候補特徴データの例である。同図Fは、同類語抽出部140により抽出された同類語抽出処理におけるデータの例であり、同図Gは、同類語抽出部140により最終的に抽出され、同類語データ記憶部190に格納される同類語データの例である。同図Hは、単語カテゴリデータ記憶部400からカテゴリ推定部150に入力される単語カテゴリデータの例であり、同図Iは、カテゴリ推定部150により推定され、属性付き単語データ記憶部500に格納されるカテゴリデータの例である。特徴パターンデータ作成部110は、入力単語データ記憶部200の入力単語データと単語共起データ記憶部300の単語共起データを読み込み、入力単語と共起する単語のパターンを特徴パターンとして抽出し、特徴パターンデータ記憶部160へ出力するステップ100。例えば、図3Aの入力単語データと図3Bの単語共起データが入力される。入力単語データが複数行からなる場合、各行の単語は独立に扱われ、順次処理される。また、図3Bの単語共起データはを単語区切りとして単語の共起関係を前後の出現関係も含めて表わすと共に、その共起頻度を付与している。このデータは、例えば、検索ログの複数の検索語が入力されたときの共起関係から前もって作成したものである。図3Aの入力単語データト○タを入力単語として処理する場合、図3Bの単語共起データにおいて、共起単語の一方と入力単語が一致したデータを探すと、その1つとしてト○タ中古車が見つかるので、一致した単語の残りの部分である中古車を特徴パターンとして抽出し、図3Cの特徴パターンデータ記憶部160へ出力する。同類語候補抽出部120は、特徴パターンデータ記憶部160の特徴パターンデータと単語共起データ300の単語共起データを読み出し、特徴パターンと合致する共起語を入力単語の同類語候補として抽出し、同類語候補データ記憶部170へ出力するステップ110。例えば、図3Bの単語共起データにおいて、図3Cの特徴パターンと一致した残りの単語を同類語候補とし、図3Dの同類語候補データ記憶部170へ出力する。具体的には、図3Cに中古車の特徴パターンがあるので、図3Bの○産中古車やホ○ダ中古車などと一致したものの残りの単語である○産やホ○ダが同類語候補として得られる。なお、同類語候補には入力単語を含めない。同様に、図3Cの別の特徴パターンである車は図3Bにおいて単語共起データ車○産と一致するため、残りの単語である○産が同類語候補として重複して得られる。そこで、各同類語候補に対して、異なる特徴パターンとの重複数もカウントし、全ての同類語候補を抽出し終わったところで、重複度に対し所定の閾値未満の同類語候補を除く。これにより、処理時間を短縮すると共に、入力単語との関係度が低い同類語候補を除けるので精度向上につながる。なお、所定の閾値の設定方法は、特徴パターン数が多いと、同類語候補に対する特徴パターンとの重複数は多くなることが予想されるので、特徴パターン数をaとしたときに、fbのようなaの関数によって、重複数の閾値を動的に変えるなお、bは定数。また、fはaの定数倍やaの平方根とすることが考えられる。特徴データ作成部130は、入力単語データ記憶部200の入力単語データと同類語候補データ記憶部170の同類語候補データと単語共起データ記憶部300の単語共起データを読み込み、入力単語及び各同類語候補に対し、共起する単語のパターンを特徴パターンとして抽出し、その特徴パターンを要素とし、その共起頻度を値とするベクトルを作成して、特徴データ記憶部180へ出力するステップ120。例えば、図3Aの入力単語データや図3Dの同類語候補データと、図3Bの単語共起データを読み込む。次に、入力単語もしくは同類語候補に対して、共起する単語のパターンを要素とし、その共起頻度を値とするベクトルデータを作成し、図3Eのような特徴データとして特徴データ記憶部180に出力する。具体的には、図3Eの入力単語がト○タの場合、共起した単語パターンである中古車では、共起頻度が318であるので、ベクトルの1要素に格納される。同類語候補についても同様な処理によって、入力単語及び同類語候補のベクトルは作成され、特徴データ記憶部180へ出力される。同類語抽出部140は、特徴データ記憶部180から特徴データを読み込み、入力単語と各同類語候補との関連度を計算し、関連度の高いものを同類語データ記憶部190へ出力するステップ130。例えば、図3Eの入力単語ト○タと同類語候補中古車の特徴ベクトル間で関連度を計算する。まず、関連度はcos類似度に基づいて計算する。入力単語の特徴ベクトルXのi番目のベクトルの値をxi、同類語候補の特徴ベクトルYのi番目のベクトルの値をyiとする。ここで、iは共通であるので、同じ特徴に対するXまたはYにおける値を表わす。ベクトルの次元数をMとするとcos類似度は次の式で求める。cos類似度を計算後、所定の閾値未満となるものを除く。例えば、図3Fのように入力単語ト○タと同類語候補中古車のcos類似度は、所定の閾値例えば025未満のため、同類語候補から除く。次に、cos類似度だけでは除けないが、本来除くべき同類語候補について対処する。例えば、自動車メーカ名ト○タとその製造車種レ○サスの場合、レ○サスと共起した特徴の多くがト○タと共起した特徴の一部に収まるため、片方にしか出現しない特徴によるcos類似度の低下は見込めない。そこで、ト○タと共起する特徴に限定した共通度を計算する。ベクトルの次元数をMとすると入力単語共通度は次の式で求める。なお、tiとはi番目の特徴パターンがYに現れ、かつXにも現れた場合のxiである。つまり、入力単語共通度は入力単語の全特徴において、同類語候補と共通する特徴の度合いを表わしたものである。この入力単語共通度を計算した結果、所定の閾値未満となるものは同類語候補から除く。なお、この閾値はcos類似度で設定したものとは異なる。例えば、図3Fのように入力単語ト○タと同類語候補レ○サスの入力単語共通度は、所定の閾値例えば05未満のため、同類語候補から除く。以上の後、最終的に残った同類語候補を同類語として、図3Gのように抽出される。カテゴリ推定部150は、同類語データ記憶部190から同類語と単語カテゴリデータ記憶部400から単語カテゴリデータを入力し、同類語のカテゴリの重複数を調べて、重複数が多いカテゴリを入力単語のカテゴリとして推定し、推定したカテゴリを属性として付与した単語を属性付き単語データ記憶部500へ出力するステップ140。カテゴリ推定部150は、例えば、同類語データとして図3Gが、単語カテゴリデータとして図3Hが入力された場合、図3Gの上位から所定件数もしくは、cosスコアの閾値以上である同類語に対し、図3Hの単語と一致したカテゴリについて重複数を求めると、図3Iのようなカテゴリデータを得る。個数が最大のものは、多くの同類語に付与されたカテゴリであるので、入力単語と共にカテゴリとして出力する。例えば、入力単語ト○タに図3Iの最上位のカテゴリである日本の自動車メーカーブランドをカテゴリの属性として付与して出力する。また、上位から所定の閾値を最大とする複数のカテゴリを出力したり、重複度が所定の閾値以上に該当する複数のカテゴリを出力することも可能である。なお、図1の特徴データ作成部130と同類語抽出部140は別々に行っているが、同類語候補毎に特徴データを作成して、同類語とするかどうかの判定を行うまでを一貫して行う手段であってもよい。なお、図1のカテゴリ推定部150の処理を行わず、同類語データ記憶部190の同類語を入力単語に対する属性として付与し、出力することも可能である。また、本実施形態の単語属性推定装置における各手段の一部もしくは全部の機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して本発明を実現することができること、本実施形態の関連語計算方法における手順をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータに実行させることができることは言うまでもなく、コンピュータでその機能を実現するためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えばフレキシブルディスクや、MOMagneto-Opticaldisk、ROMReadOnlyMemory、メモリカード、CDCompactDiskROM、DVDDigitalVersatileDiskROM、BDBlurayDiskROM、CDR、CDRW、DVDR、DVDRW、DVDRDL、DVDR、DVDRW、DVDRDL、BDR、BDRE,HDD、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。なお、本発明は上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更応用が可能である。"