"抽出対象の文字列である正例エンティティを含むテキストデータのトピックに対応する正例トピック情報を前記正例エンティティの素性の少なくとも一部とし、抽出対象としない文字列である負例エンティティを含むテキストデータのトピックに対応する負例トピック情報を前記負例エンティティの素性の少なくとも一部とするトピック情報抽出部と、前記正例エンティティの素性と前記負例エンティティの素性とを教師あり学習データとした学習処理によって、任意のエンティティの素性を入力として当該エンティティが正例エンティティか負例エンティティかを識別するための情報を出力する関数である識別モデルを生成する識別学習部と、テキストデータの集合から選択したテキストデータが含む文字列であるエンティティを対象エンティティとし、当該選択した前記テキストデータのトピックに対応するトピック情報を当該対象エンティティの素性の少なくとも一部とし、当該対象エンティティの素性を前記識別モデルに入力して前記対象エンティティが正例エンティティか負例エンティティかを識別し、前記対象エンティティが正例エンティティであると識別した場合に前記対象エンティティを前記正例エンティティとし、前記対象エンティティが負例エンティティであると識別した場合に前記対象エンティティを前記負例エンティティとするエンティティ識別部と、を有するデータ抽出装置。請求項1のデータ抽出装置であって、前記正例エンティティの素性は、前記正例エンティティを含む文字列であって当該正例エンティティを含むテキストデータに含まれるものに対応し、当該文字列と当該正例エンティティとの関係を表す情報を含み、前記負例エンティティの素性は、前記負例エンティティを含む文字列であって当該負例エンティティを含むテキストデータに含まれるものに対応し、当該文字列と当該負例エンティティとの関係を表す情報を含み、前記対象エンティティの素性は、前記対象エンティティを含む文字列であって当該対象エンティティを含むテキストデータに含まれるものに対応し、当該文字列と当該対象エンティティとの関係を表す情報を含む、ことを特徴とするデータ抽出装置。請求項2のデータ抽出装置であって、前記テキストデータが含む文字列には、当該テキストデータが含む文字列のトピックの候補と、当該トピックの候補それぞれの当該テキストデータが含む文字列に対する適切さを表すトピック候補スコアとが対応し、同一の前記トピックの候補に対応する前記トピック候補スコアを集計して得られる当該トピックの候補ごとの集計結果が当該トピックの候補それぞれの正例トピックスコアとされ、当該トピックの候補の中から当該正例トピックスコアが特定の基準を満たすものが正例基準トピックとされ、前記識別学習部は、前記正例基準トピックの何れかと同一のトピックの候補に対応する前記テキストデータが含む文字列であり、なおかつ、当該同一のトピックの候補に対応する前記トピック候補スコアが特定の基準を満たす文字列に対応する前記正例エンティティの素性を前記教師あり学習データとする、ことを特徴とするデータ抽出装置。請求項2又は3のデータ抽出装置であって、前記テキストデータが含む文字列には、当該テキストデータが含む文字列のトピックの候補と、当該トピックの候補それぞれの当該テキストデータが含む文字列に対する適切さを表すトピック候補スコアとが対応し、同一の前記トピックの候補に対応する前記トピック候補スコアを集計して得られる当該トピックの候補ごとの集計結果が当該トピックの候補それぞれの正例トピックスコアとされ、当該トピックの候補の中から当該正例トピックスコアが特定の基準を満たすものが正例基準トピックとされ、前記エンティティ識別部は、前記正例基準トピックの何れかと同一のトピックの候補に対応する前記テキストデータが含む文字列であり、なおかつ、当該同一のトピックの候補に対応する前記トピック候補スコアが特定の基準を満たす文字列が含むエンティティを前記対象エンティティとする、ことを特徴とするデータ抽出装置。請求項1から4の何れかのデータ抽出装置であって、前記エンティティ識別部は、前記識別学習部で前記教師あり学習データとして用いられた前記正例エンティティの素性及び前記負例エンティティの素性のうち、それらから生成された前記識別モデルへの影響度の大きさを表す指標が特定の基準を満たす素性を選択し、選択した素性に対応する文字列を含む前記テキストデータが含む文字列であるエンティティを前記対象エンティティとする、ことを特徴とするデータ抽出装置。抽出対象の文字列である正例エンティティの集合から選択した第1正例エンティティと前記正例エンティティの属性を表す文字列である正例属性の集合から選択した第1正例属性との組である第1正例エンティティ-正例属性ペアと、抽出対象としない文字列である負例エンティティの集合から選択した第1負例エンティティと前記負例エンティティの属性を表す文字列である負例属性の集合から選択した第1負例属性との組である第1負例エンティティ-負例属性ペアとを生成し、テキストデータの集合から、前記第1正例エンティティと前記第1正例属性との組を含む文字列を選択し、選択した当該文字列に対する前記第1正例エンティティ-正例属性ペアの特徴を表す情報を当該第1正例エンティティ-正例属性ペアの素性の少なくとも一部とし、前記テキストデータの集合から、前記第1負例エンティティと前記第1負例属性との組を含む文字列を選択し、選択した当該文字列に対する前記第1負例エンティティ-負例属性ペアの特徴を表す情報を当該第1負例エンティティ-負例属性ペアの素性の少なくとも一部とする属性識別用素性抽出部と、前記第1正例エンティティ-正例属性ペアの素性と前記第1負例エンティティ-負例属性ペアの素性とを教師あり学習データとした学習処理によって、任意の文字列であるエンティティと当該エンティティの属性との組であるエンティティ-属性ペアの素性を入力として当該エンティティ-属性ペアが正例エンティティ-正例属性ペアか負例エンティティ-負例属性ペアかを識別するための情報を出力する関数である第1識別モデルを生成する属性識別学習部と、前記テキストデータの集合から何れかの前記テキストデータを選択し、選択した当該テキストデータが含む文字列を第1対象エンティティとして選択し、選択した当該テキストデータから当該第1対象エンティティと異なる文字列を第1対象属性として選択し、前記第1対象エンティティと前記第1対象属性との組を第1対象エンティティ-対象属性ペアとし、選択した当該テキストデータ内での前記第1対象エンティティ-対象属性ペアの特徴を表す情報を当該第1対象エンティティ-対象属性ペアの素性の少なくとも一部とし、当該第1対象エンティティ-対象属性ペアの素性を前記第1識別モデルに入力して当該第1対象エンティティ-対象属性ペアが正例エンティティ-正例属性ペアか負例エンティティ-負例属性ペアかを識別し、当該第1対象エンティティ-対象属性ペアが正例エンティティ-正例属性ペアであると識別した場合に、前記第1対象属性を前記正例属性の集合に追加し、当該第1対象エンティティ-対象属性ペアが負例エンティティ-負例属性ペアであると識別した場合に、前記第1対象属性を前記負例属性の集合に追加する属性識別部と、前記正例エンティティの集合から選択した第2正例エンティティと前記正例属性の集合から選択した第2正例属性との組である第2正例エンティティ-正例属性ペアと、前記負例エンティティの集合から選択した第2負例エンティティと前記負例属性の集合から選択した第2負例属性との組である第2負例エンティティ-負例属性ペアとを生成し、前記テキストデータの集合から、前記第2正例エンティティと前記第2正例属性との組を含む文字列を選択し、選択した当該文字列に対する前記第2正例エンティティ-正例属性ペアの特徴を表す情報を当該第2正例エンティティ-正例属性ペアの素性の少なくとも一部とし、前記テキストデータの集合から、前記第2負例エンティティと前記第2負例属性との組を含む文字列を選択し、選択した当該文字列に対する前記第2負例エンティティ-負例属性ペアの特徴を表す情報を当該第2負例エンティティ-負例属性ペアの素性の少なくとも一部とするエンティティ識別用素性抽出部と、前記第2正例エンティティ-正例属性ペアの素性と前記第2負例エンティティ-負例属性ペアの素性とを教師あり学習データとした学習処理によって、任意の文字列であるエンティティと当該エンティティの属性との組であるエンティティ-属性ペアの素性を入力として当該エンティティ-属性ペアが正例エンティティ-正例属性ペアか負例エンティティ-負例属性ペアかを識別するための情報を出力する関数である第2識別モデルを生成するエンティティ識別学習部と、前記テキストデータの集合から何れかの前記テキストデータを選択し、選択した当該テキストデータが含む文字列を第2対象エンティティとして選択し、選択した当該テキストデータから当該第2対象エンティティと異なる文字列を第2対象属性として選択し、前記第2対象エンティティと前記第2対象属性との組を第2対象エンティティ-対象属性ペアとし、選択した当該テキストデータ内での前記第2対象エンティティ-対象属性ペアの特徴を表す情報を当該第2対象エンティティ-対象属性ペアの素性の少なくとも一部とし、当該第2対象エンティティ-対象属性ペアの素性を前記第2識別モデルに入力して当該第2対象エンティティ-対象属性ペアが正例エンティティ-正例属性ペアか負例エンティティ-負例属性ペアかを識別し、当該第2対象エンティティ-対象属性ペアが正例エンティティ-正例属性ペアであると識別した場合に、前記第2エンティティを前記正例エンティティの集合に追加し、当該第2対象エンティティ-対象属性ペアが負例エンティティ-負例属性ペアであると識別した場合に、前記第2対象エンティティを前記負例エンティティの集合に追加するエンティティ識別部と、を有するデータ抽出装置。請求項6のデータ抽出装置であって、前記第1正例エンティティ-正例属性ペアの素性は、前記第1正例エンティティ及び前記第1正例属性を含む文字列であって当該第1正例エンティティ及び当該第1正例属性を含むテキストデータに含まれるものと当該第1正例エンティティ及び当該第1正例属性との関係を表す情報を含み、前記第1負例エンティティ-負例属性ペアの素性は、前記第1負例エンティティ及び前記第1負例属性を含む文字列であって当該第1負例エンティティ及び当該第1負例属性を含むテキストデータに含まれるものと当該第1負例エンティティ及び当該第1負例属性との関係を表す情報を含み、前記第1対象エンティティ-対象属性ペアの素性は、前記第1対象エンティティ及び前記第1対象属性を含む文字列であって当該第1対象エンティティ及び当該第1対象属性を含むテキストデータに含まれるものと当該第1対象エンティティ及び当該第1対象属性との関係を表す情報を含み、前記第2正例エンティティ-正例属性ペアの素性は、前記第2正例エンティティ及び前記第2正例属性を含む文字列であって当該第2正例エンティティ及び当該第2正例属性を含むテキストデータに含まれるものと当該第2正例エンティティ及び当該第2正例属性との関係を表す情報を含み、前記第2負例エンティティ-負例属性ペアの素性は、前記第2負例エンティティ及び前記第2負例属性を含む文字列であって当該第2負例エンティティ及び当該第2負例属性を含むテキストデータに含まれるものと当該第2負例エンティティ及び当該第2負例属性との関係を表す情報を含み、前記第2対象エンティティ-対象属性ペアの素性は、前記第2対象エンティティ及び前記第2対象属性を含む文字列であって当該第2対象エンティティ及び当該第2対象属性を含むテキストデータに含まれるものと当該第2対象エンティティ及び当該第2対象属性との関係を表す情報を含む、ことを特徴とするデータ抽出装置。請求項6又は7のデータ抽出装置であって、前記正例エンティティを含むテキストデータの集合から当該正例エンティティ以外の何れかの文字列を正例属性候補として選択し、前記正例エンティティを含む文字列の集合内に当該正例属性候補が含まれる頻度とすべてのテキストデータからなる集合内に当該正例属性候補が含まれる頻度との違いの大きさを表す指標が大きいものから所定数の正例属性候補を前記正例属性の初期値とし、前記負例エンティティを含むテキストデータの集合から当該負例エンティティ以外の何れかの文字列を負例属性候補として選択し、前記負例エンティティを含む文字列の集合内に当該負例属性候補が含まれる頻度とすべてのテキストデータからなる集合内に当該負例属性候補が含まれる頻度との違いの大きさを表す指標が大きいものから所定数の負例属性候補を前記負例属性の初期値とする初期属性集合生成部をさらに有する、ことを特徴とするデータ抽出装置。請求項6から8の何れかのデータ抽出装置であって、前記属性識別部は、前記属性識別学習部で前記教師あり学習データとして用いられた前記第1正例エンティティ-正例属性ペアの素性と前記第1負例エンティティ-負例属性ペアの素性のうち、それらから生成された前記第1識別モデルへの影響度の大きさを表す指標が特定の基準よりも大きな素性を選択し、選択した素性に対応する文字列を含む前記テキストデータを選択し、当該選択したテキストデータが含む文字列を前記第1対象エンティティ及び前記第1対象属性とする、ことを特徴とするデータ抽出装置。請求項6から9の何れかのデータ抽出装置であって、前記エンティティ識別部は、前記エンティティ識別学習部で前記教師あり学習データとして用いられた前記第2正例エンティティ-正例属性ペアの素性と前記第2負例エンティティ-負例属性ペアの素性のうち、それらから生成された前記第2識別モデルへの影響度の大きさを表す指標が特定の基準よりも大きな素性を選択し、選択した素性に対応する文字列を含む前記テキストデータを選択し、当該選択したテキストデータが含む文字列を前記第2対象エンティティ及び前記第2対象属性とする、ことを特徴とするデータ抽出装置。請求項6から10の何れかのデータ抽出装置であって、前記第1正例エンティティ-正例属性ペアの素性は、前記第1正例エンティティと前記第1正例属性との組を含むテキストデータのトピックに対応するトピック情報を含み、前記第1負例エンティティ-負例属性ペアの素性は、前記第1負例エンティティと前記第1負例属性との組を含むテキストデータのトピックに対応するトピック情報を含み、前記第1対象エンティティ-対象属性ペアの素性は、前記第1対象エンティティと前記第1対象属性との組を含むテキストデータのトピックに対応するトピック情報を含み、前記第2正例エンティティ-正例属性ペアの素性は、前記第2正例エンティティと前記第2正例属性との組を含むテキストデータのトピックに対応するトピック情報を含み、前記第2負例エンティティ-負例属性ペアの素性は、前記第2負例エンティティと前記第2負例属性との組を含む前記テキストデータのトピックに対応するトピック情報を含み、前記第2対象エンティティ-対象属性ペアの素性は、前記第2対象エンティティと前記第2対象属性との組を含む前記テキストデータのトピックに対応するトピック情報を含む、ことを特徴とするデータ抽出装置。請求項1から5の何れかのデータ抽出装置であって、正例シードエンティティを含むテキストデータの集合に含まれる全エンティティの出現確率分布である正例確率分布を表す情報を得る正例分布処理部と、同一のトピック情報に対応するテキストデータの集合が含む全エンティティの出現確率分布であるトピック確率分布を表す情報を前記トピック情報ごとに得て、前記正例確率分布を表す情報及び前記トピック確率分布を表す情報を用いて得られる前記正例確率分布と前記トピック確率分布との距離に基づいて、少なくとも一部の前記トピック情報を前記負例トピック情報として選択する負例トピック決定部と、前記負例トピック決定部で選択された前記負例トピック情報に対応するエンティティを負例シードエンティティとして選択する負例シードエンティティ生成部と、を有し、前記トピック情報抽出部と前記識別学習部と前記エンティティ識別部とによる処理は1回以上繰り返され、前記正例シードエンティティは、前記トピック情報抽出部による初回の処理における前記正例エンティティであり、前記負例シードエンティティは、前記トピック情報抽出部による初回の処理における前記負例エンティティである、データ抽出装置。請求項1から5の何れかのデータ抽出装置であって、正例シードエンティティを含むテキストデータに対する各トピックの適切さを表すシード正例トピック情報を当該トピックごとに集計し、それによって得られる当該トピックごとの集計結果を当該トピックのシード正例トピックスコアとして得るシード正例トピックスコア作成部と、前記トピックのシード正例トピックスコアの大きさに基づいて選択したトピックに対応するトピック情報を前記負例トピック情報とする負例トピック決定部と、前記負例トピック決定部で選択された前記負例トピック情報に対応するエンティティを負例シードエンティティとして選択する負例シードエンティティ生成部と、を有し、前記トピック情報抽出部と前記識別学習部と前記エンティティ識別部とによる処理は1回以上繰り返され、前記正例シードエンティティは、前記トピック情報抽出部による初回の処理で使用される前記正例エンティティであり、前記負例シードエンティティは、前記トピック情報抽出部による初回の処理で使用される前記負例エンティティである、データ抽出装置。抽出対象の文字列である正例エンティティを含むテキストデータのトピックに対応する正例トピック情報を前記正例エンティティの素性の少なくとも一部とし、抽出対象としない文字列である負例エンティティを含むテキストデータのトピックに対応する負例トピック情報を前記負例エンティティの素性の少なくとも一部とするトピック情報抽出ステップと、前記正例エンティティの素性と前記負例エンティティの素性とを教師あり学習データとした学習処理によって、任意のエンティティの素性を入力として当該エンティティが正例エンティティか負例エンティティかを識別するための情報を出力する関数である識別モデルを生成する識別学習ステップと、テキストデータの集合から選択したテキストデータが含む文字列であるエンティティを対象エンティティとし、当該選択した前記テキストデータのトピックに対応するトピック情報を当該対象エンティティの素性の少なくとも一部とし、当該対象エンティティの素性を前記識別モデルに入力して前記対象エンティティが正例エンティティか負例エンティティかを識別し、前記対象エンティティが正例エンティティであると識別した場合に前記対象エンティティを前記正例エンティティとし、前記対象エンティティが負例エンティティであると識別した場合に前記対象エンティティを前記負例エンティティとするエンティティ識別ステップと、を有するデータ抽出方法。抽出対象の文字列である正例エンティティの集合から選択した第1正例エンティティと前記正例エンティティの属性を表す文字列である正例属性の集合から選択した第1正例属性との組である第1正例エンティティ-正例属性ペアと、抽出対象としない文字列である負例エンティティの集合から選択した第1負例エンティティと前記負例エンティティの属性を表す文字列である負例属性の集合から選択した第1負例属性との組である第1負例エンティティ-負例属性ペアとを生成し、テキストデータの集合から、前記第1正例エンティティと前記第1正例属性との組を含む文字列を選択し、選択した当該文字列に対する前記第1正例エンティティ-正例属性ペアの特徴を表す情報を当該第1正例エンティティ-正例属性ペアの素性の少なくとも一部とし、前記テキストデータの集合から、前記第1負例エンティティと前記第1負例属性との組を含む文字列を選択し、選択した当該文字列に対する前記第1負例エンティティ-負例属性ペアの特徴を表す情報を当該第1負例エンティティ-負例属性ペアの素性の少なくとも一部とする属性識別用素性抽出ステップと、前記第1正例エンティティ-正例属性ペアの素性と前記第1負例エンティティ-負例属性ペアの素性とを教師あり学習データとした学習処理によって、任意の文字列であるエンティティと当該エンティティの属性との組であるエンティティ-属性ペアの素性を入力として当該エンティティ-属性ペアが正例エンティティ-正例属性ペアか負例エンティティ-負例属性ペアかを識別するための情報を出力する関数である第1識別モデルを生成する属性識別学習ステップと、前記テキストデータの集合から何れかの前記テキストデータを選択し、選択した当該テキストデータが含む文字列を第1対象エンティティとして選択し、選択した当該テキストデータから当該第1対象エンティティと異なる文字列を第1対象属性として選択し、前記第1対象エンティティと前記第1対象属性との組を第1対象エンティティ-対象属性ペアとし、選択した当該テキストデータ内での前記第1対象エンティティ-対象属性ペアの特徴を表す情報を当該第1対象エンティティ-対象属性ペアの素性の少なくとも一部とし、当該第1対象エンティティ-対象属性ペアの素性を前記第1識別モデルに入力して当該第1対象エンティティ-対象属性ペアが正例エンティティ-正例属性ペアか負例エンティティ-負例属性ペアかを識別し、当該第1対象エンティティ-対象属性ペアが正例エンティティ-正例属性ペアであると識別した場合に、前記第1対象属性を前記正例属性の集合に追加し、当該第1対象エンティティ-対象属性ペアが負例エンティティ-負例属性ペアであると識別した場合に、前記第1対象属性を前記負例属性の集合に追加する属性識別ステップと、前記正例エンティティの集合から選択した第2正例エンティティと前記正例属性の集合から選択した第2正例属性との組である第2正例エンティティ-正例属性ペアと、前記負例エンティティの集合から選択した第2負例エンティティと前記負例属性の集合から選択した第2負例属性との組である第2負例エンティティ-負例属性ペアとを生成し、前記テキストデータの集合から、前記第2正例エンティティと前記第2正例属性との組を含む文字列を選択し、選択した当該文字列に対する前記第2正例エンティティ-正例属性ペアの特徴を表す情報を当該第2正例エンティティ-正例属性ペアの素性の少なくとも一部とし、前記テキストデータの集合から、前記第2負例エンティティと前記第2負例属性との組を含む文字列を選択し、選択した当該文字列に対する前記第2負例エンティティ-負例属性ペアの特徴を表す情報を当該第2負例エンティティ-負例属性ペアの素性の少なくとも一部とするエンティティ識別用素性抽出ステップと、前記第2正例エンティティ-正例属性ペアの素性と前記第2負例エンティティ-負例属性ペアの素性とを教師あり学習データとした学習処理によって、任意の文字列であるエンティティと当該エンティティの属性との組であるエンティティ-属性ペアの素性を入力として当該エンティティ-属性ペアが正例エンティティ-正例属性ペアか負例エンティティ-負例属性ペアかを識別するための情報を出力する関数である第2識別モデルを生成するエンティティ識別学習ステップと、前記テキストデータの集合から何れかの前記テキストデータを選択し、選択した当該テキストデータが含む文字列を第2対象エンティティとして選択し、選択した当該テキストデータから当該第2対象エンティティと異なる文字列を第2対象属性として選択し、前記第2対象エンティティと前記第2対象属性との組を第2対象エンティティ-対象属性ペアとし、選択した当該テキストデータ内での前記第2対象エンティティ-対象属性ペアの特徴を表す情報を当該第2対象エンティティ-対象属性ペアの素性の少なくとも一部とし、当該第2対象エンティティ-対象属性ペアの素性を前記第2識別モデルに入力して当該第2対象エンティティ-対象属性ペアが正例エンティティ-正例属性ペアか負例エンティティ-負例属性ペアかを識別し、当該第2対象エンティティ-対象属性ペアが正例エンティティ-正例属性ペアであると識別した場合に、前記第2エンティティを前記正例エンティティの集合に追加し、当該第2対象エンティティ-対象属性ペアが負例エンティティ-負例属性ペアであると識別した場合に、前記第2対象エンティティを前記負例エンティティの集合に追加するエンティティ識別ステップと、を有するデータ抽出方法。請求項1から13の何れかのデータ抽出装置の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。従来のsetexpansionにはセマンティックドリフトという課題が存在する。例えば球団名を表すという正例シードエンティティに対して、従来のsetexpansionにより正例エンティティが獲得できたとする。は飲料名でもあるので、を新たに正例エンティティに追加することで次のイテレーションでは等の飲料系のエンティティが正例エンティティとして獲得されるようになり、獲得される正例エンティティの話題がシフトしていく可能性がある。このように獲得される正例エンティティの話題がシフトしていく現象をセマンティックドリフトと呼ぶ。TChaiではセマンティックドリフトの影響を抑えるために、前述した信頼度を用い、どのクエリにも共通して出やすい一般性の強いエンティティ及びパターンを選択しないアルゴリズムとなっている。しかし、TChaiにおいてもなおセマンティックドリフトは起こり得るため、別な観点からのセマンティックドリフト軽減が望まれる。本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、セマンティックドリフトを軽減することが可能な技術を提供することを目的とする。本発明の第1態様では、抽出対象の文字列である正例エンティティを含むテキストデータのトピックに対応する正例トピック情報を正例エンティティの素性の少なくとも一部とし、抽出対象としない文字列である負例エンティティを含むテキストデータのトピックに対応する負例トピック情報を負例エンティティの素性の少なくとも一部とし、正例エンティティの素性と負例エンティティの素性とを教師あり学習データとした学習処理によって、任意のエンティティの素性を入力として当該エンティティが正例エンティティか負例エンティティかを識別するための情報を出力する関数である識別モデルを生成し、テキストデータの集合から選択したテキストデータが含む文字列であるエンティティを対象エンティティとし、当該選択したテキストデータのトピックに対応するトピック情報を当該対象エンティティの素性の少なくとも一部とし、当該対象エンティティの素性を識別モデルに入力して対象エンティティが正例エンティティか負例エンティティかを識別し、対象エンティティが正例エンティティであると識別した場合に対象エンティティを正例エンティティとし、対象エンティティが負例エンティティであると識別した場合に対象エンティティを負例エンティティとする。本発明の第2態様では、抽出対象の文字列である正例エンティティの集合から選択した第1正例エンティティと正例エンティティの属性を表す文字列である正例属性の集合から選択した第1正例属性との組である第1正例エンティティ-正例属性ペアと、抽出対象としない文字列である負例エンティティの集合から選択した第1負例エンティティと負例エンティティの属性を表す文字列である負例属性の集合から選択した第1負例属性との組である第1負例エンティティ-負例属性ペアとを生成し、テキストデータの集合から、第1正例エンティティと第1正例属性との組を含む文字列を選択し、選択した当該文字列に対する第1正例エンティティ-正例属性ペアの特徴を表す情報を当該第1正例エンティティ-正例属性ペアの素性の少なくとも一部とし、テキストデータの集合から、第1負例エンティティと第1負例属性との組を含む文字列を選択し、選択した当該文字列に対する第1負例エンティティ-負例属性ペアの特徴を表す情報を当該第1負例エンティティ-負例属性ペアの素性の少なくとも一部とし、第1正例エンティティ-正例属性ペアの素性と第1負例エンティティ-負例属性ペアの素性とを教師あり学習データとした学習処理によって、任意の文字列であるエンティティと当該エンティティの属性との組であるエンティティ-属性ペアの素性を入力として当該エンティティ-属性ペアが正例エンティティ-正例属性ペアか負例エンティティ-負例属性ペアかを識別するための情報を出力する関数である第1識別モデルを生成し、テキストデータの集合から何れかのテキストデータを選択し、選択した当該テキストデータが含む文字列を第1対象エンティティとして選択し、選択した当該テキストデータから当該第1対象エンティティと異なる文字列を第1対象属性として選択し、第1対象エンティティと第1対象属性との組を第1対象エンティティ-対象属性ペアとし、選択した当該テキストデータ内での第1対象エンティティ-対象属性ペアの特徴を表す情報を当該第1対象エンティティ-対象属性ペアの素性の少なくとも一部とし、当該第1対象エンティティ-対象属性ペアの素性を第1識別モデルに入力して当該第1対象エンティティ-対象属性ペアが正例エンティティ-正例属性ペアか負例エンティティ-負例属性ペアかを識別し、当該第1対象エンティティ-対象属性ペアが正例エンティティ-正例属性ペアであると識別した場合に、第1対象属性を正例属性の集合に追加し、当該第1対象エンティティ-対象属性ペアが負例エンティティ-負例属性ペアであると識別した場合に、第1対象属性を負例属性の集合に追加し、正例エンティティの集合から選択した第2正例エンティティと正例属性の集合から選択した第2正例属性との組である第2正例エンティティ-正例属性ペアと、負例エンティティの集合から選択した第2負例エンティティと負例属性の集合から選択した第2負例属性との組である第2負例エンティティ-負例属性ペアとを生成し、テキストデータの集合から、第2正例エンティティと第2正例属性との組を含む文字列を選択し、選択した当該文字列に対する第2正例エンティティ-正例属性ペアの特徴を表す情報を当該第2正例エンティティ-正例属性ペアの素性の少なくとも一部とし、テキストデータの集合から、第2負例エンティティと第2負例属性との組を含む文字列を選択し、選択した当該文字列に対する第2負例エンティティ-負例属性ペアの特徴を表す情報を当該第2負例エンティティ-負例属性ペアの素性の少なくとも一部とし、第2正例エンティティ-正例属性ペアの素性と第2負例エンティティ-負例属性ペアの素性とを教師あり学習データとした学習処理によって、任意の文字列であるエンティティと当該エンティティの属性との組であるエンティティ-属性ペアの素性を入力として当該エンティティ-属性ペアが正例エンティティ-正例属性ペアか負例エンティティ-負例属性ペアかを識別するための情報を出力する関数である第2識別モデルを生成し、テキストデータの集合から何れかのテキストデータを選択し、選択した当該テキストデータが含む文字列を第2対象エンティティとして選択し、選択した当該テキストデータから当該第2対象エンティティと異なる文字列を第2対象属性として選択し、第2対象エンティティと第2対象属性との組を第2対象エンティティ-対象属性ペアとし、選択した当該テキストデータ内での第2対象エンティティ-対象属性ペアの特徴を表す情報を当該第2対象エンティティ-対象属性ペアの素性の少なくとも一部とし、当該第2対象エンティティ-対象属性ペアの素性を第2識別モデルに入力して当該第2対象エンティティ-対象属性ペアが正例エンティティ-正例属性ペアか負例エンティティ-負例属性ペアかを識別し、当該第2対象エンティティ-対象属性ペアが正例エンティティ-正例属性ペアであると識別した場合に、第2エンティティを正例エンティティの集合に追加し、当該第2対象エンティティ-対象属性ペアが負例エンティティ-負例属性ペアであると識別した場合に、第2対象エンティティを負例エンティティの集合に追加する。上述のように本発明では、トピック情報及び属性の少なくとも一方がエンティティの識別に反映されるため、セマンティックドリフトを軽減できる。以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。第1実施形態<構成>図1は、第1実施形態のデータ抽出装置1の機能構成を例示するためのブロック図である。図1に例示するように、データ抽出装置1は、記憶部11a-11e、トピック付与部12、素性抽出部13、トピック情報抽出部14、識別学習部15、エンティティ識別部16、収束判定部17、出力部18、及び制御部19を有し、制御部19の制御のもと各処理を実行する。なお、データ抽出装置1は、例えば、CPU、RAM及びROM等を含む公知又は専用のコンピュータに特別なプログラムが読み込まれて構成される特別な装置である。例えば、記憶部11a-11eは、ハードディスクや半導体メモリなどであり、トピック付与部12、素性抽出部13、トピック情報抽出部14、識別学習部15、エンティティ識別部16、収束判定部17、出力部18、及び制御部19は、特別なプログラムが読み込まれたCPUなどである。また、これらの少なくとも一部が集積回路などによって構成されてもよい。また、図1に表記された矢印は情報の流れを表すが、表記の都合上一部の矢印が省略されている以降に述べる他のブロック図も同様。<事前処理>事前処理として、記憶部11aにテキストデータの集合Dが格納され、記憶部11bにトピックモデルTM0が格納される。テキストデータとは、文字テキストを含むデータを意味する。テキストデータの例は、文書データ、クエリ、語句を含む図表データ、フレーズデータ、単語列データなどである。本形態では、形態素解析、固有表現抽出、係り受け解析、文境界同定などの前処理を行った後の文書データをテキストデータとした例を示す。トピックモデルTM0とは、テキストデータに対応するトピックに対応するトピック情報とそのテキストデータが含む文字列との関係を記述するモデル関数、数式を意味する。文字列の具体例は、単語、単語列、フレーズ、文、文字、記号などである。テキストデータに対応するトピックとは、テキストデータのトピック題目、話題、事柄、出来事、論題、分類などを意味する。テキストデータがトピックを表す単語そのものを含んでいるとは限らない。また、トピック情報は、テキストデータに対応するトピックに対応する情報であればどのようなものであってもよい。例えば、テキストデータに対応するトピックの候補例えばやなどごとに、当該テキストデータに対する各トピックの候補の適切さを表す指標例えば、確率、重み係数、確率や重み係数の関数値であるスコアなどが与えられ、それらの指標の少なくとも一部が当該テキストデータのトピック情報とされてもよい。トピックモデルは、事前に教師なし学習データトピック情報との関係が特定されていないテキストデータから得られる学習データから獲得しておく。例えば、WEB上の100万個の文書データから所望のエンティティを獲得したい場合には、これら100万個の文書データから得られた学習データを用いてトピックモデルを学習しておく。トピックモデルTM0の具体例は、UMAndrewKMcCallumKamalNigamEmployingEMandPoolBasedActiveLearningforTextClassificationICML981998等参照、LDA、DMなどである。以下にトピックモデルTM0としてUMを用いる例を示す。この場合のトピックモデルTM0は以下の形で定義される。ここでdはテキストデータの集合Dに属するテキストデータd∈Dを表し、pはテキストデータの集合Dにおけるテキストデータdの出現確率を表す。z∈Zは隠れ変数であり、各zが1つのトピックの候補に対応する。Zは隠れ変数zの集合を表す。以下ではzを1以上Z以下の自然数とし、Zを隠れ変数の総数トピックの候補の総数とする。pは隠れ変数zに対する確率であり、を満たす。vは文字列を表し、Vは文字列vの集合を表す。pは隠れ変数zにおける文字列vの生成確率隠れ変数zが与えられたときの文字列vの事後確率であり、を満たす。ndvはテキストデータd中に文字列vが出現した回数である。トピックモデルTM0の学習は繰り返し最適化手法の1種であるEMアルゴリズムを用いて行われ、学習によってパラメータppが得られる。得られた各パラメータppはトピックモデルTM0を特定する情報として記憶部11bに格納される。これはトピックモデルTM0が記憶部11bに格納されることと同等である。なお、本形態ではテキストデータが含む文字列をエンティティと呼び、抽出対象のエンティティを正例エンティティと呼び、抽出しない抽出対象としないエンティティを負例エンティティと呼ぶ。また、最初に入力されるエンティティをシードエンティティと呼び、正例のシードエンティティを正例シードエンティティと呼び、負例のシードエンティティを負例シードエンティティと呼ぶ。<データ抽出処理>図3は、第1実施形態のデータ抽出装置1のデータ抽出処理を例示するための図である。以下、図3を用いてデータ抽出装置1のデータ抽出処理を例示する。《初期化:ステップS11》制御部19がjの値をj1に初期化する。《トピック付与:ステップS12》トピック付与部12が、記憶部11bに格納されたトピックモデルTM0を用い、記憶部11aに格納されたテキストデータの集合Dが含む各テキストデータのトピックに対応するトピック情報をそれぞれ生成する。トピック付与部12は、生成した各トピック情報をそれに対応する各テキストデータに対応付け、テキストデータとトピック情報とを含むトピック情報付きテキストデータを生成する。生成されたトピック情報付きテキストデータの集合Dは記憶部11cに格納される。なお、各テキストデータのトピックに対応する情報であれば、どのような情報をトピック情報としてもよい。以下に、UMをトピックモデルTM0として生成されるトピック情報を例示する。トピック情報の例トピック付与部12は、記憶部11bに格納されたトピックモデルTM0のパラメータppとテキストデータd及び文字列vから得られるndvを用い、式に従って、記憶部11aに格納されたテキストデータの集合Dに属するテキストデータdに対応するpを計算できる。また、確率の乗法定理より、トピック付与部12は、ppを用い、zvについての同時確率pを以下のように求めることができる。ppp...また、トピック付与部12は、p及びndvを用い、zdについての同時確率pを以下のように求めることができる。さらに、確率の乗法定理より、トピック付与部12は、p及びpを用い、隠れ変数zが与えられたときのテキストデータdの事後確率pを、以下のように求めることができる。ppp...またさらに、ベイズの定理より、トピック付与部12は、得られたpp及びpを用い、テキストデータdが与えられたときの隠れ変数zの事後確率pを以下のように求めることができる。pppp...すなわち、トピック付与部12は、記憶部11bに格納されたトピックモデルTM0のパラメータppを用い、任意のテキストデータdに対する隠れ変数zの事後確率pを計算できる。なお、事後確率pの計算手順は上記のものに限定されない。最終的にpが得られるのであればどのような計算手順で事後確率pが計算されてもよい。事後確率pはトピックの候補の適切さを表す指標であり、これらをトピック情報とすることができる。以下、このようなトピック情報を例示する。トピック情報の例1:各トピックの候補に対応する各隠れ変数znに対応する各事後確率pのうち、事後確率の大きな上位N個の隠れ変数znとそれらにそれぞれ対応する事後確率p又は当該事後確率pの写像との組をテキストデータdのトピック情報とする。なお、Nは1以上Z以下の自然数定数である。例えば、N1であり、p095が最大の事後確率である場合、隠れ変数z5と事後確率p095との組をテキストデータdのトピック情報とする。トピック情報の例2:各トピックの候補に対応する各隠れ変数znに対応する各事後確率pのうち、事後確率の大きな上位N個の隠れ変数zn又は当該隠れ変数znの写像をテキストデータdのトピック情報とする。例えば、N1であり、p095が最大の事後確率である場合、隠れ変数z5をテキストデータdのトピック情報とする。トピック情報の例3:各トピックの候補に対応する各隠れ変数znに対応する各事後確率pのうち、上位N個の事後確率p又は当該事後確率pの写像をそれぞれn次元目の要素とし、他のZN個の要素を0としたZ次元ベクトルをテキストデータdのトピック情報とする。例えばN1であり、p095が最大の事後確率である場合、Z次元ベクトルをテキストデータdのトピック情報とする。トピック情報の例4:各トピックの候補に対応する各隠れ変数znに対応する各事後確率pのうち、上位N個の事後確率pにそれぞれ対応するn次元目の要素を第1定数例えば1とし、他のZN個の要素を第2定数例えば0としたZ次元ベクトルをテキストデータdのトピック情報とする。例えばN1であり、p095が最大の事後確率である場合、Z次元ベクトルをテキストデータdのトピック情報とする。トピック情報の例5:トピック情報の例1又は2において、事後確率の大きな上位N個の隠れ変数znを事後確率が閾値以上となる隠れ変数znに置換した方法でテキストデータdのトピック情報を定める。トピック情報の例6:トピック情報の例3又は4において、上位N個の事後確率pを閾値以上の事後確率pに置換した方法でテキストデータdのトピック情報を定める。図4は、記憶部11aに格納されたテキストデータの集合Dを例示した図であり、図5Aは、トピック情報付きテキストデータの集合Dを例示した図である。図4に例示したテキストデータの集合Dは、前処理を行った後の文書データであるテキストデータと当該テキストデータのIDとが対応付けされたデータである。また、図5Aに例示したトピック情報付きテキストデータの集合Dは、テキストデータと、当該テキストデータのIDと、当該テキストデータに対してトピック情報の例1によって生成されたトピック情報とが対応付けされたデータである。このように、トピック情報はテキストデータごとに付与されており、同じテキストデータ内に表れるエンティティには同じトピック情報が対応する。なお、予めテキストデータにトピック情報が付与されている場合には、そのトピック情報を用いればよい。また、事前にトピック情報付きテキストデータの集合Dが生成されている場合にはステップS12の処理を実行しなくてもよいトピック情報の例の説明終わり。《素性抽出:ステップS13》ユーザが欲するエンティティの例が正例シードエンティティRPe0として素性抽出部13に入力される。例えば、などが正例シードエンティティとして入力される。また、負例シードエンティティRNe0が素性抽出部13に入力される。例えば、などが負例シードエンティティとして入力される。正例シードエンティティRPe0は初回の処理j1における正例エンティティであり、負例シードエンティティRNe0は初回の処理j1における負例エンティティである。正例シードエンティティRPe0は、ユーザによって選択されたものである。負例シードエンティティRNe0は、ユーザによって選択されたものであってもよいし、テキストデータの集合Dから半自動または全自動で生成されたものであってもよい。以下に負例シードエンティティRNe0を半自動または全自動で生成する方法を例示する。負例シードエンティティRNe0の半自動生成方法の例負例シードエンティティ生成部図示せずが、テキストデータの集合Dから、何れの正例シードエンティティRPe0も含まないテキストデータを所定個数抽出し、抽出した各テキストデータから1つずつランダムに名詞を選択し、それらを負例エンティティ候補として出力する。表示部図示せずはこれらの負例エンティティ候補を表示し、これらから負例シードエンティティを選択するようにユーザに促す表示を行う。ユーザによる選択内容は負例シードエンティティ生成部に入力され、負例シードエンティティ生成部は、選択された負例エンティティ候補を負例シードエンティティRNe0として出力する負例シードエンティティRNe0の半自動生成方法の例の説明終わり。[負例シードエンティティRNe0の自動生成方法の例]<方法1>この例のデータ抽出装置1は、負例シードエンティティRNe0を自動生成する自動生成部110を有する図1。自動生成部110は、正例分布処理部111、負例トピック決定部112、及び負例シードエンティティ生成部113を有する図2A。まず、正例分布処理部111が、記憶部11aに格納されたテキストデータの集合Dのうち、正例シードエンティティRPe0を含むテキストデータの集合PDに含まれる全エンティティの出現確率分布である正例確率分布を表す情報パラメータを得る。正例確率分布の代表例は、BagofWordsの仮定に従う全エンティティの多項分布である。以下に単語などの文字列をエンティティとし、BagofWordsの仮定に従う全エンティティの多項分布を正例確率分布とする例を示す。この例での正例確率分布を表すパラメータは、エンティティである文字列vの生成確率pである。生成確率pは以下の関係を満たす。ここでdはPDに含まれるある1テキストデータを示し、Pはテキストデータの集合PDの出現確率を表す。vは単語などの文字列を表し、Vは文字列vの集合を表す。pは文字列vの生成確率であり、以下の関係を満たす。ここでndvはテキストデータd中に文字列vが出現した回数である。この生成確率p正例確率分布を表すパラメータは最尤推定法を用いて容易に求めることができる。具体的には、生成確率pは以下の式によって計算され得る。ここでnPDvはテキストデータの集合PD中に文字列vが出現した回数を表す。NPDはテキストデータの集合PDに含まれる文字列の総数例えば、総単語数を表し、NPD=ΣvnPDvである。これらの値は、記憶部11aに格納されたテキストデータの集合Dから得ることができる。この例のデータ抽出装置1は、各文字列vv1vV∈Vに対応する各生成確率ppを正例確率分布のパラメータβpppとして出力する。次に、負例トピック決定部112が、同一のトピック情報に対応するテキストデータの集合が含むエンティティの出現確率分布であるトピック確率分布を表す情報をトピック情報ごとに得て、正例確率分布を表す情報及びトピック確率分布を表す情報を用いて得られる正例確率分布とトピック確率分布との距離に基づいて、少なくとも一部のトピック情報を負例トピック情報として選択する。すなわち、負例トピック決定部112は、正例確率分布とトピック確率分布との情報量距離を求めて、情報量距離の大きなトピック確率分布に対応するトピック情報の中から負例トピック情報を選択する。以下に正例確率分布のパラメータが上述したβpppであり、トピック確率分布を表す情報パラメータがβtppである場合の例を示す。確率分布間の距離尺度にはKLdivergenceやJSdivergenceが用いられるが、ここでは距離の対称性のあるJSdivergenceが用いられる。2つの確率分布pqの間のJSdivergenceDJSは以下のように定義される。ただし、0≦λ≦1であり、DKLはKLdivergenceを表す。確率分布pqの間のKLdivergenceは以下のように定義される。ただし、xは確率変数を表す。この場合、負例トピック決定部112は、pβP、q∈β1β2...βTとし、βPと各βtとの間のJSdivergenceを計算する。負例トピック決定部112は、例えば、正例確率分布とのJSdivergenceがある一定の閾値以上のパラメータβtに対応するトピック情報、或いは正例確率分布とのJSdivergenceの大きな方から順にN個のパラメータβtに対応するトピック情報を負例トピック情報とする。負例トピック決定部112は、負例トピック情報を特定する情報例えばtを出力する。負例トピック情報を特定する情報は、負例シードエンティティ生成部113に入力される。負例シードエンティティ生成部113は、負例トピック決定部112で選択された負例トピック情報に対応するエンティティを負例シードエンティティRNe0として選択する。このような負例シードエンティティRNe0の選択方法の例は以下の通りである。選択方法1単語などの文字列が負例シードエンティティRNe0として選択される。選択方法2文書などのテキストデータが負例シードエンティティとして選択される。何れの選択方法の場合も負例トピック情報との関連性が強い負例トピックの寄与度の高いエンティティが負例シードエンティティRNe0とされる。以下に選択方法1,2の具体例を示す。選択方法1単語などの文字列vが負例シードエンティティRNe0として選択される場合、負例シードエンティティ生成部113は、負例トピック情報に対応するパラメータβtからpを以下のように計算する。pppΣzpp負例シードエンティティ生成部113は、この値pの大きな文字列vを負例シードエンティティRNe0として選択する。例えば、負例シードエンティティ生成部113は、pの大きい順に所定個のpを選択し、選択したpに対応する文字列vを負例シードエンティティRNe0とする。或いは、負例シードエンティティ生成部113は、例えば、閾値よりも大きなpを選択し、選択したpに対応する文字列vを負例シードエンティティRNe0とする。選択方法2文書などのテキストデータが負例シードエンティティRNe0として選択される場合、例えば、あらかじめ全テキストデータdに対応するトピック情報である事後確率pを計算しておき、トピックごと隠れ変数zごとにpの値の大きなテキストデータdを記憶部11aに格納しておく。例えば、トピックごとにpの大きい順に所定個のテキストデータdを選択しておき、それらを記憶部11aに格納しておく、又は、トピックzごとに閾値よりも大きなpに対応するテキストデータdを選択しておき、それらを記憶部11aに格納しておく。負例シードエンティティ生成部113は、このように記憶部11aに格納しておいたテキストデータdから、負例トピック決定部112で得られた負例トピック情報に対応するpに対応するテキストデータdを負例シードエンティティRNe0として選択する<方法1>の説明終わり。<方法2>この例のデータ抽出装置1は、負例シードエンティティRNe0を自動生成する自動生成部120を有する図1。自動生成部120は、シード正例トピックスコア生成部121、負例トピック決定部122、及び負例シードエンティティ生成部113を有する図2B。まずシード正例トピックスコア作成部121が、正例シードエンティティRPe0を含むテキストデータdに対する各トピックzの適切さを表すシード正例トピック情報を当該トピックごと隠れ変数zごとに集計し、それによって得られる当該トピックごと隠れ変数zごとの集計結果を当該トピックのシード正例トピックスコアとして得る。例えば、シード正例トピックスコア作成部121は、トピック付与部12で得られた事後確率pのうち正例文書PDに対応するものの和、すなわちΣd∈PDpをトピックごと隠れ変数zごとに計算し、それを当該トピック隠れ変数zに対するシード正例トピックスコアとする。或いは、例えばΣd∈PDpの単調増加関数値が当該トピック隠れ変数zに対するシード正例トピックスコアとされてもよい。次に、負例トピック決定部122は、トピックのシード正例トピックスコアの大きさに基づいて選択したトピックに対応するトピック情報を負例トピック情報とする。例えば、負例トピック決定部122は、シード正例トピックスコアの低い順に所定個のトピック隠れ変数zを選択し、選択したトピックに対応するトピック情報を負例トピック情報とする。或いは、負例トピック決定部122は、シード正例トピックスコアが所定の閾値以下となるトピック隠れ変数zを選択し、選択したトピックに対応するトピック情報を負例トピック情報とする。負例トピック決定部122は、負例トピック情報を特定する情報例えば隠れ変数ztに対応するtを出力する。その後、<方法1>と同様に、負例シードエンティティ生成部113が、負例トピック決定部122で選択された負例トピック情報に対応するエンティティを負例シードエンティティRNe0として選択する<方法2>の説明終わり。以上の負例シードエンティティRNe0の自動生成方法によれば、正例エンティティとの関連性が低いトピック情報から負例の初期集合負例シードエンティティが自動生成されるため、早期にセマンティックドリフトが起こる可能性を減らすことができ、結果として最終的に得られるエンティティ集合の精度を高めることができる。素性抽出部13は、記憶部11aに格納されたテキストデータの集合Dから、何れかの正例エンティティRPej1初期の正例エンティティRPe0は正例シードエンティティRPe0を含む文字列である正例テキストを抽出する。正例テキストの例は、テキストデータが含む文、フレーズ、単語列などでである。正例テキストは、正例エンティティRPej1とテキストデータとの組に対して1個以上抽出される。素性抽出部13は、抽出した正例テキストとの関係で定まる正例エンティティRPej1の特徴を表す素性fPejを抽出する。この例では、正例エンティティRPej1を含む正例テキストごとに当該正例エンティティRPej1の素性fPejが抽出される。以下に、正例エンティティRPej1の素性fPejを例示する。正例エンティティRPej1の素性fPejの例正例エンティティRPej1の素性fPejは、正例テキスト正例エンティティRPej1を含む文字列であってテキストデータが含むものに対応し、正例テキストと当該正例エンティティRPej1との関係を表す情報を含む。このような情報であればどのようなものを素性として用いてもよい。例えば、何れかの正例エンティティRPej1を含むテキストデータ内における当該正例エンティティRPej1に一致するエンティティ一致エンティティから前後所定単語数以内正例テキスト内に位置する単語周辺単語の表記と当該一致エンティティに対する当該周辺単語の相対位置を表す情報との組表層素性、一致エンティティ又は周辺単語の品詞情報品詞素性や固有名詞情報固有名詞素性や構文情報構文素性、テキストデータ内での正例エンティティRPej1の出現回数やテキストデータの集合D内での正例エンティティRPej1の出現回数出現回数素性のうち、少なくとも一つに対応する情報を素性fPejとすることができる。表層素性の例はex1はex1でなどであり、これらは周辺単語前者の例でははと一致エンティティに対する周辺単語の相対位置前者の例ではex1を表す情報との組を特定する情報である。exは一致エンティティを表し、exβは一致エンティティexのβ単語後の単語を表し、exβは一致エンティティexのβ単語前の単語を表す。品詞素性の例はex1POS:助詞exPOS:名詞などであり、これらは一致エンティティに対する周辺単語の相対位置前者の例ではex1、後者の例ではexと一致エンティティ又は周辺単語の品詞との組を特定する情報である。固有名詞素性の例はexORGex1ORGなどであり、これらは一致エンティティに対する周辺単語の相対位置と一致エンティティ又は周辺単語の固有名詞との組を特定する情報である。構文素性の例は、正例テキスト内での一致エンティティの係り受けの階層を表す情報である。出現回数素性の例は、テキストデータやテキストデータの集合Dが含む正例エンティティRPej1の個数である正例エンティティRPej1の素性fPejの例の説明終わり。同様に、素性抽出部13は、記憶部11aに格納されたテキストデータの集合Dから、何れかの負例エンティティRNej1初期の負例エンティティRNe0は負例シードエンティティRNe0を含む文字列である負例テキストを抽出する。負例テキストの例は、テキストデータが含む文、フレーズ、単語列などである。負例テキストは、負例エンティティRNej1とテキストデータとの組に対して一つ以上抽出される。素性抽出部13は、抽出した負例テキストとの関係で定まる負例エンティティRNej1の特徴を表す素性fNejを抽出する。負例エンティティRNej1の素性fNejは、負例テキスト負例エンティティRNej1を含む文字列であってテキストデータが含むものに対応し、負例テキストと当該負例エンティティRNej1との関係を表す情報を含む。この例では、負例エンティティRNej1を含む負例テキストごとに当該負例エンティティRNej1の素性fNejが抽出される。負例エンティティRNej1の素性fNejの具体例は、上述した正例エンティティRPej1の素性fPejの場合と同様である。例えば、上述した正例エンティティRPej1の素性fPejの具体例の正例が負例にRPej1がRNej1にfPej1がfNej1にそれぞれ置換されたものである。素性抽出部13は、正例エンティティRPej1の素性fPejと正例を表すラベルとの組、及び、負例エンティティRNej1の素性fNejと負例を表すラベルとの組を出力する。《トピック情報抽出:ステップS14》正例エンティティRPej1、負例エンティティRNej1、正例エンティティRPej1の素性fPejと正例を表すラベルとの組、及び、負例エンティティRNej1の素性fNejと負例を表すラベルとの組がトピック情報抽出部14に入力される。トピック情報抽出部14は、記憶部11cに格納されたトピック情報付きテキストデータの集合Dから、正例エンティティRPej1を含むテキストデータを含むトピック情報付きテキストデータが含むトピック情報正例エンティティRPej1を含むテキストデータに対応するトピック情報を選択する。このように選択されたトピック情報を、正例エンティティRPej1とテキストデータとの組に対応する正例トピック情報と呼ぶことにする。なお、トピック情報はテキストデータごとに与えられているため、同一のテキストデータが含む各正例テキストには、同じ正例トピック情報が対応する。トピック情報抽出部14は、正例エンティティRPej1とテキストデータとの組に対応する正例トピック情報を、当該テキストデータが含む各正例テキストに対応する各正例エンティティRPej1の素性fPejに加え、各正例テキストに対応する各正例エンティティRPej1の素性をfPejに更新する。すなわち、正例テキストに対応する正例エンティティRPej1の素性fPejは、当該正例テキストに対応する正例エンティティRPej1の素性fPejと正例トピック情報とを含む。このように正例トピック情報は素性fPejの一部とされる。同様に、トピック情報抽出部14は、記憶部11cに格納されたトピック情報付きテキストデータの集合Dから、負例エンティティRNej1を含むテキストデータを含むトピック情報付きテキストデータが含むトピック情報負例エンティティRNej1を含むテキストデータに対応するトピック情報を選択する。このように選択されたトピック情報を、負例エンティティRNej1とテキストデータとの組に対応する負例トピック情報と呼ぶことにする。なお、トピック情報はテキストデータごとに与えられているため、同一のテキストデータが含む各負例テキストには、同じ負例トピック情報が対応する。トピック情報抽出部14は、負例エンティティRNej1とテキストデータとの組に対応する負例トピック情報を、当該テキストデータが含む各負例テキストに対応する各負例エンティティRNej1の素性fNejに加え、各負例テキストに対応する各負例エンティティRNej1の素性をfNejに更新する。すなわち、負例テキストに対応する負例エンティティRNej1の素性fNejは、負例テキストに対応する負例エンティティRNej1の素性fNejと負例トピック情報とを含む。このように負例トピック情報は素性fNejの一部とされる。なお、トピック情報付きテキストデータの集合Dが含むすべての正例テキストや負例テキストに対応する素性fPejfNejが生成されてもよいし、一部の正例テキストや負例テキストに対応する素性fPejfNejのみが生成されてもよい。以下に、一部の正例テキストや負例テキストに対応する素性fPejfNejのみが生成される例を示す。一部の正例テキストや負例テキストに対応する素性のみが生成される例多義的な正例エンティティRPej1が素性抽出部13に入力される場合がある。例えばのような正例エンティティRPej1は、球団名として用いられる場合もあれば、企業名として用いられる場合もある。この例では、トピック情報付きテキストデータの集合Dにおいて正例エンティティRPej1がどのような意味で使用されることが多いのかを推定し、当該推定された意味で正例エンティティRPej1が使用されていると推定される文字列正例テキスト及び負例テキストのみを対象として正例トピック情報及び負例トピック情報を選択し、正例エンティティRPej1の素性fPejや負例エンティティRNej1の素性fNejを生成する。これにより、後述する識別学習部15での学習精度やエンティティ識別部16での識別精度の向上が見込まれる。まず、トピック情報付きテキストデータの集合Dにおいて正例エンティティRPej1がどのような意味で使用されているかを推定するために、素性抽出部13は、トピック情報付きテキストデータの集合Dが含む各テキストデータが含む文字列正例テキスト及び負例テキストに、当該文字列のトピックの候補と、当該トピックの候補それぞれの当該文字列に対する適切さを表すトピック候補スコアとを与える。トピック候補スコアは、例えば、前述のトピックモデルTM0を用いて計算されるか、前述のステップS12の過程で得られた情報から計算され、記憶部11cに格納される。以下に、各トピックの候補に対応するznとテキストデータが含む文字列vとに対応するトピック候補スコアsを例示する。spppp...なお、ppは、zznでのトピックモデルTM0のパラメータとして得られ、pは、zznでの式の同時確率pとパラメータpΣzppとから得られる。また、以下のトピック候補スコアsを用いてもよい。その他、式の写像をトピック候補スコアsとしてもよい。次に素性抽出部13は、同一のトピックの候補に対応するトピック候補スコアを集計し、当該トピックの候補ごとの集計結果を当該トピックの候補それぞれの正例トピックスコアとする。例えば、素性抽出部13は、式に従ってトピックの候補のそれぞれに対応する各正例トピックスコアSを計算し、記憶部11cに格納する。なお、Vpは正例テキストの集合を表す。その他、トピック候補スコアsの単調増加関数値を各正例トピックスコアSとするなど、その他の集計方法で正例トピックスコアSが計算されてもよい。次に素性抽出部13は、各正例トピックスコアSが特定の基準を満たすトピックの候補を選択し、それを正例基準トピックSeとして記憶部11cに格納する。選択される正例基準トピックSeの個数は1個であってもよいし2個以上であってもよい。例えば、最も値の大きな正例トピックスコアSに対応するトピックの候補が正例基準トピックSeとされてもよいし、値の大きな順に選択された所定個の正例トピックスコアSにそれぞれ対応するトピックの候補が正例基準トピックSeとされてもよいし、基準値以上の正例トピックスコアSに対応するトピックの候補が正例基準トピックSeとされてもよい。素性抽出部13は、例えば、正例基準トピックSeの何れかと同一のトピックの候補に対応する正例テキストテキストデータが含む文字列であり、なおかつ、当該同一のトピックの候補に対応するトピック候補スコアが特定の基準を満たす正例テキストに対応する正例エンティティRPej1の素性fPejを生成するが、それ以外の正例テキストに対応する正例エンティティの素性を生成しない。また、素性抽出部13は、例えば、正例基準トピックSeの何れかと同一のトピックの候補に対応する負例テキストテキストデータが含む文字列であり、なおかつ、当該同一のトピックの候補に対応するトピック候補スコアが特定の基準を満たす負例テキストに対応する負例エンティティRNej1の素性fNejを生成するが、それ以外の負例テキストに対応する負例エンティティの素性を生成しない。以下に具体的な素性生成例を示す。素性生成例1:素性抽出部13は、正例基準トピックSeの何れかと同一のトピックの候補に対応する正例テキストであり、なおかつ、当該同一のトピックの候補に対応するトピック候補スコアが当該正例テキストに対応するトピック候補スコアの中で最大となる正例テキストに対応する正例エンティティRPej1の素性fPejを生成するが、それ以外の正例テキストに対応する正例エンティティの素性を生成しない。また、例えば、素性抽出部13は、正例基準トピックSeの何れかと同一のトピックの候補に対応する負例テキストであり、なおかつ、当該同一のトピックの候補に対応するトピック候補スコアが当該負例テキストに対応するトピック候補スコアの中で最大となる負例テキストに対応する負例エンティティRNej1の素性fNejを生成するが、それ以外の負例テキストに対応する負例エンティティの素性を生成しない。素性生成例2:素性抽出部13は、正例基準トピックSeの何れかと同一のトピックの候補に対応する正例テキストであり、なおかつ、当該同一のトピックの候補に対応するトピック候補スコアが基準値以上となる正例テキストに対応する正例エンティティRPej1の素性fPejを生成するが、それ以外の正例テキストに対応する正例エンティティの素性を生成しない。また、例えば、素性抽出部13は、正例基準トピックSeの何れかと同一のトピックの候補に対応する負例テキストであり、なおかつ、当該同一のトピックの候補に対応するトピック候補スコアが基準値以上となる負例テキストに対応する負例エンティティRNej1の素性fNejを生成するが、それ以外の負例テキストに対応する負例エンティティの素性を生成しない。素性生成例3:素性抽出部13は、正例基準トピックSeの何れかと同一のトピックの候補に対応する正例テキストであり、なおかつ、当該同一のトピックの候補に対応するトピック候補スコアが当該正例テキストに対応するトピック候補スコアの中で最大となる正例テキストに対応する正例エンティティRPej1の素性fPejを生成するが、それ以外の正例テキストに対応する正例エンティティの素性を生成しない。一方、負例エンティティRNej1の素性fNejについては、すべての負例テキストに対応する負例エンティティRNej1の素性fNejが生成される。素性生成例4:素性抽出部13は、正例基準トピックSeの何れかと同一のトピックの候補に対応する正例テキストであり、なおかつ、当該同一のトピックの候補に対応するトピック候補スコアが基準値以上となる正例テキストに対応する正例エンティティRPej1の素性fPejを生成するが、それ以外の正例テキストに対応する正例エンティティの素性を生成しない。一方、負例エンティティRNej1の素性fNejについては、すべての負例テキストに対応する負例エンティティRNej1の素性fNejが生成される一部の正例テキストや負例テキストに対応する素性のみが生成される例の説明終わり。トピック情報抽出部14は、正例エンティティRPej1の素性fPejと正例を表すラベルとの組、及び、負例エンティティRNej1の素性fNejと負例を表すラベルとの組を出力する。図5Bは、トピック情報抽出部14が出力する組及び組を例示した図である。なお、POSは品詞素性を表し、BOSは対応する位置に単語が存在しないことを表す。例えば、テキストデータが含む正例テキストに対応する正例エンティティexの素性はfPejex2ヤクルトex2POS:名詞ex1VSex1POS:名詞ex1のex1POS:助詞ex2ヤクルトex2POS:助詞トピック情報である。《識別学習:ステップS15》正例エンティティRPej1の素性fPejと正例を表すラベルとの組、及び、負例エンティティRNej1の素性fNejと負例を表すラベルとの組は識別学習部15に入力される。正例エンティティRPej1の素性fPejは正例に対する教師あり学習データとして利用でき、負例エンティティRNej1の素性fNejは負例に対する教師あり学習データとして利用できる。識別学習部15は、正例エンティティRPej1の素性fPejと負例エンティティRNej1の素性fNejとを教師あり学習データとした学習処理によって、識別モデルMEejを生成する。この識別モデルMEejは、任意のエンティティの素性を入力として当該エンティティが正例エンティティか負例エンティティかを識別するための情報を出力する関数である。このような識別モデルMEejであればどのようなモデルであってもよい。識別モデルMEejの例は、正則化項付き最大エントロピーモデル参考文献1BergerALPietraVJDandPietraAmaximumentropyapproachtonaturallanguageprocessingSAD1996、正則化項付きの条件付きランダム場などである。各例の識別モデルMEejの学習では、教師あり学習データとして用いられた正例エンティティRPej1の素性fPej及び負例エンティティRNej1の素性fNejに対し、当該識別モデルMEejへの影響度の大きさを表す指標素性に対する重みが付され、これらが識別モデルMEejを特定するパラメータとなる。特に参考文献1-3で例示したようなモデルは、すべての素性に対して重みが付されるモデル例えば正則化項のない最大エントロピーモデルではなく、識別に有効と判断された素性のみについて重みが付される。以下、正則化項付き最大エントロピーモデルの具体例を示す。正則化項付き最大エントロピーモデルが用いられる場合、識別学習部15は、∈を学習データとして用い、条件付確率に対するエントロピーを最大化する各重みパラメータλqに対応するPλであるPを識別モデルMEejとする。ただし、であり、qは各学習データの組にそれぞれ対応するラベルであり、pは学習データにおけるxの出現頻度であり、fqはqに対応する素性関数である。ここで、各重みλqはqに対応する学習データの素性fPej又はfNejの識別モデルMEejへの影響度の大きさを表す指標となる。また、正則化項付き最大エントロピーモデルの例では、すべての学習データの素性fPej又はfNejに対して重みλqが付されるわけではなく、重要度の低い素性に対応する重みλqは付されない。すなわち、重要度の低い素性に対応する重みλqは0とされる。また、ステップS14で一部の正例テキストや負例テキストに対応する素性fPejfNejのみが生成されていた場合には、一部の正例テキストや負例テキストに対応する素性fPejfNejに対応する∈のみが学習データとされる。例えば、前述した一部の正例テキストや負例テキストに対応する素性のみが生成される例のように素性fPejfNejが生成された場合には、前述した正例基準トピックの何れかと同一のトピック候補に対応する正例テキストテキストデータが含む文字列であり、なおかつ、当該同一のトピック候補のトピック候補スコアが特定の基準を満たす正例テキストに対応する正例エンティティ及び/又は負例エンティティの素性のみが教師あり学習データとされる。学習処理によって生成された識別モデルMEejは記憶部11dに格納される。例えば、学習処理によって生成された識別モデルMEejのパラメータが記憶部11dに格納される。《エンティティ識別:ステップS16》エンティティ識別部16は、記憶部11cに格納されたトピック情報付きテキストデータの集合Dから何れかのトピック情報付きテキストデータを選択し、選択したトピック情報付きテキストデータが含むテキストデータが含む文字列であるエンティティを対象エンティティRDejとする。なお、トピック情報付きテキストデータの集合Dからすべてのトピック情報付きテキストデータが選択されてもよいが、すべてのテキストデータを識別対象とすることは計算効率上好ましくない。そのため、特定の方法で識別対象を限定して選択を行うことが望ましい。以下にその具体例を示す。選択方法の例選択方法の例1:選択方法の例1では、エンティティ識別部16は、識別学習部15で教師あり学習データとして用いられた正例エンティティRPej1の素性fPej及び負例エンティティRNej1の素性fNejのうち、それらから生成された識別モデルMEejへの影響度の大きさを表す指標例えば前述の重みλqが特定の基準を満たす素性、つまり、当該識別モデルMEejへの影響度が大きな素性fPej及び/又はfNejを選択する。例えば、エンティティ識別部16は、前述の重みλqの絶対値が閾値よりも大きな素性fPej及び/又はfNejを選択する。また、エンティティ識別部16は、選択した素性fPej及び/又はfNejに対応する文字列を含むテキストデータを含むトピック情報付きテキストデータを選択し、当該選択したトピック情報付きテキストデータが含むテキストデータが含む文字列であるエンティティを対象エンティティRDejとする。例えば、エンティティ識別部16は、選択した素性fPej及び/又はfNejから表層素性の単語を抽出し、当該表層素性の単語を含むテキストデータを含むトピック情報付きテキストデータを選択する。一例を挙げると、選択された素性がエンティティexの前2単語が表層素性と品詞素性の組み合わせで成り立つ素性FNCFNCは関数であった場合、エンティティ識別部16は、選択した素性FNCから表層素性の単語でを抽出し、単語でを含むテキストデータを含むトピック情報付きテキストデータを選択する。選択方法の例2:選択方法の例2では、エンティティ識別部16は、前述した正例基準トピックSeの何れかと同一のトピック候補に対応する正例テキストテキストデータが含む文字列であり、なおかつ、当該同一のトピック候補のトピック候補スコアが特定の基準を満たす正例テキストが含むエンティティを対象エンティティRDejとする。例えば、エンティティ識別部16は、正例基準トピックSeの何れかと同一のトピックの候補に対応する正例テキストであり、なおかつ、当該同一のトピックの候補に対応するトピック候補スコアが当該正例テキストに対応するトピック候補スコアの中で最大となる正例テキストが含むエンティティを対象エンティティRDejとする。或いは、例えば、エンティティ識別部16は、正例基準トピックSeの何れかと同一のトピックの候補に対応する正例テキストであり、なおかつ、当該同一のトピックの候補に対応するトピック候補スコアが基準値以上となる正例テキストが含むエンティティを対象エンティティRDejとする選択方法の例の説明終わり。素性抽出部13は、記憶部11aに格納されたテキストデータの集合Dから、対象エンティティRDejを含む文字列である対象テキストを抽出する。対象テキストの例は、テキストデータが含む文、フレーズ、単語列などである。対象テキストは、対象エンティティRDejとテキストデータとの組に対して1個以上抽出される。素性抽出部13は、抽出した対象テキストとの関係で定まる対象エンティティRDejの特徴を表す素性fDejを抽出する。対象エンティティRDejの素性fDejは、対象テキスト対象エンティティRDejを含む文字列であってテキストデータに含まれるものに対応し、対象テキストと当該対象エンティティRDejとの関係を表す情報を含む。具体的な処理は、前述した正例エンティティRPej1の素性fPejを抽出する場合と同様である。例えば、正例エンティティRPejが対象エンティティRDejに素性fPejが素性fDejに正例テキストが対象テキストに置換される以外は、前述した正例エンティティRPej1の素性fPejを抽出する処理と同じである。対象テキストに対応する対象エンティティRDejの素性fDejは、トピック情報抽出部14に入力される。トピック情報抽出部14は、記憶部11cから、対象テキストを含むトピック情報付きテキストデータが含むトピック情報対象テキストに対応するトピック情報を選択する。このように選択されたトピック情報を、対象エンティティRDejとテキストデータとの組に対応する対象トピック情報と呼ぶことにする。なお、トピック情報はテキストデータごとに与えられているため、同一のテキストデータが含む各対象テキストには、同じ対象トピック情報が対応する。トピック情報抽出部14は、対象エンティティRDejとテキストデータとの組に対応する対象トピック情報を、当該テキストデータが含む各対象テキストに対応する各対象エンティティRDejの素性fDejに加え、各対象テキストに対応する各対象エンティティRDejの素性をfDejに更新する。すなわち、対象テキストに対応する対象エンティティRDejの素性fDejは、当該対象テキストに対応する対象エンティティRDejの素性fDejと対象トピック情報とを含む。このように対象トピック情報は素性fDejの一部とされる。対象エンティティRDejの素性fDejは、エンティティ識別部16に入力される。エンティティ識別部16は、対象エンティティRDejの素性fDejを記憶部11dから読み出した識別モデルMEejに入力し、対象エンティティRDejが正例エンティティか負例エンティティかを識別する。例えば、識別モデルMEejとして正則化項付き最大エントロピーモデルが用いられる場合には、xfDejを識別モデルMEejであるPに代入してPとPとを求め、それらに対応する指標信頼度などと閾値とを比較することで、対象エンティティRDejが正例エンティティか負例エンティティかを識別する。ここで、対象エンティティが正例エンティティであると識別された場合、エンティティ識別部16は、対象エンティティRDejを新たな正例エンティティRPejとして記憶部11eに格納する。一方、対象エンティティが負例エンティティであると識別された場合、エンティティ識別部16は、対象エンティティRDejを新たな負例エンティティRNejして記憶部11eに格納する。《収束判定:ステップS17-S19》収束判定部17は、収束条件を満たしたかを判定する。以下に収束条件を例示する。収束条件の例収束条件の例1:この例の収束判定部17は、正例エンティティRPejに新たに割り当てられる対象エンティティRDejが存在しない場合に、収束条件を満たしたと判断する。収束条件の例2:この例の収束判定部17は、ステップS13からS17のイテレーションを基準回数以上繰り返しても新たに割り当てられる対象エンティティRDej1が存在しない場合に、収束条件を満たしたと判断する。収束条件の例3:この例の収束判定部17は、jの値が基準値以上となった場合に収束条件を満たしたと判断する収束条件の例の説明終わり/ステップS17。収束判定部17が収束条件を満たしたと判断した場合、ステップS13からS17のイテレーションが終了し、出力部18が記憶部11eに格納されているすべての正例エンティティRPjeを出力して処理を終了するステップS19。それ以外の場合は、制御部19がj1を新たなjの値としステップS18、記憶部11eに格納されている正例エンティティRPje及び負例エンティティRNjeを素性抽出部13に入力し、ステップS13からS16のイテレーションが実行される。<識別事例>第1実施形態における具体的な識別事例を例示する。この例では2つのトピックの候補に対応するトピックモデルTM0を用いる。具体的には球団名と企業名とがトピックの候補とされたトピックモデルTM0を用いる。また、正例シードエンティティがであり、負例シードエンティティがであり、ユーザは球団名についてのエンティティのセットを要求していると仮定する。また、トピックモデルTM0を用いて計算された、正例シードエンティティを含むテキストデータd1に対するトピック球団名の事後確率がp09であり、当該テキストデータd1に対するトピック企業名の事後確率がp01であったとする。一方、負例シードエンティティを含むテキストデータd2に対するトピック球団名の事後確率がp01であり、当該テキストデータd2に対するトピック企業名の事後確率がp09であったとする。ここで前述のトピック情報の例1のようにトピック情報が定められていたとすると、テキストデータd1に対するトピック情報はとなり、テキストデータd2に対するトピック情報はとなるステップS12。この例ではステップS13の素性抽出が行われず、トピック情報のみが素性として用いられたとする。その場合、正例シードエンティティの素性はとなり、負例シードエンティティの素性はとなる。よって、学習データはとなるステップS14。このような学習データを元に識別モデルを学習するステップS15。学習の結果、球団名に対して正例側の重みが大きく、企業名に対して正例側の重みの小さな識別モデルが得られるであろう。次に、シードエンティティに含まれない対象エンティティが入力されたとする。ここで、上記と同様に計算された、対象エンティティを含むテキストデータd3に対するトピック球団名の事後確率がp08であり、当該テキストデータd3に対するトピック企業名の事後確率がp02であったとする。その場合、対象エンティティの素性はとなる。この素性を上記の識別モデルに識別させてみると、その結果から素性は正例エンティティに対応すると判断できるステップS16。このようにトピック情報を素性の少なくとも一部として用いることで、ユーザの要求を表した正例シードエンティティ及び負例シードエンティティに沿った識別が適切に行われ、セマンティックドリフトを抑えたエンティティの抽出が可能となる。これがトピック情報を用いるメリットである。特にsetexpansionでは表した正例シードエンティティの数が少ない場合が多く、利用できる情報が非常に限られるため、周辺文脈だけを素性としたのではデータが疎となり、識別精度が低下する場合が多い。トピック情報は、このように利用可能なデータの少ない場面での識別において有効な素性として作用する。<第1実施形態の特徴>以上のように、本形態の方法ではトピック情報を素性の少なくとも一部として用いたため、セマンティックドリフトを抑制することができる。また、本形態の方法はリソースであるテキストデータの種類によらず利用でき、適用範囲が広い。第2実施形態第2実施形態は第1実施形態の変形例であり、エンティティの属性を用いてセマンティックドリフトを抑制する。属性とは、エンティティの特徴を表すテキストデータ中の文字列である。このような文字列の例は、名詞、単語、単語列、フレーズ、文などである。属性の具体例はエンティティの前後W単語以内に存在する名詞である。なお、Wはウィンドウサイズを表す1以上の整数である。例えば阪神の試合速報というテキストデータ中のがエンティティであり、ウィンドウサイズをW3とした場合、とがエンティティの属性の候補とされる。互いに関連のある複数のエンティティには同一の属性が対応する。例えば、球団名であるエンティティと同じく球団名であるエンティティとは、同じやなどの属性が対応する。そのため、属性は探索対象となるエンティティが満たすべき制約条件となる。このことを利用し、第2実施形態では、エンティティとその属性との組を用いてエンティティの識別を行う。例えば、正例シードエンティティを球団名であるとし、同じく球団名であるというエンティティを獲得することを狙っていると仮定する。この場合、これらのエンティティに共通する属性はやなどであり、例えば、正例シードエンティティとその属性との組を用いてエンティティの識別が行われる。ここで、球団名であるは正例エンティティであるが、には飲料名としての意味もある例えば、図5AのT5。よってはセマンティックドリフトが起こりやすいエンティティである。しかしながら、飲料名であるエンティティの属性はやなどではなくやなどである。本形態では、エンティティとその属性との組を用いることでエンティティがどのような意味を指すかを特定でき、セマンティックドリフトを軽減できる。以下では第1実施形態の相違点を中心に説明し、第1実施形態と共通する事項については説明を省略する。また、第1実施形態と共通する部分については第1実施形態と同じ参照番号を用いる。<構成>図6は、第2実施形態のデータ抽出装置2の機能構成を例示するためのブロック図である。図6に例示するように、データ抽出装置2は、記憶部11a11d11e21d21e、初期属性集合生成部22、属性識別用素性抽出部23a、エンティティ識別用素性抽出部23b、属性識別学習部25a、エンティティ識別学習部25b、属性識別部26a、エンティティ識別部26b、収束判定部17、出力部18、及び制御部19を有し、制御部19の制御のもと各処理を実行する。なお、データ抽出装置2は、例えば、公知又は専用のコンピュータに特別なプログラムが読み込まれて構成される特別な装置である。例えば、記憶部11a11d11e21d21eは、ハードディスクや半導体メモリなどであり、初期属性集合生成部22、属性識別用素性抽出部23a、エンティティ識別用素性抽出部23b、属性識別学習部25a、エンティティ識別学習部25b、属性識別部26a、エンティティ識別部26b、収束判定部17、出力部18、及び制御部19は、特別なプログラムが読み込まれたCPUなどである。また、これらの少なくとも一部が集積回路などによって構成されてもよい。<事前処理>事前処理として、記憶部11aにテキストデータの集合Dが格納される。テキストデータの集合Dは第1実施形態と同様である。<データ抽出処理>図7は、第2実施形態のデータ抽出装置2のデータ抽出処理を例示するための図である。本形態では、エンティティと属性の更新を交互に行うcotraining方式を用いる。すなわち、ステップS22-S24では正例及び負例エンティティの更新は行われず、正例及び負例属性の更新のみが行われる。一方ステップS25-S27では正例及び負例属性の更新は行われず、正例及び負例エンティティの更新のみが行われる。以下、図7を用いてデータ抽出装置2のデータ抽出処理を例示する。《初期化:ステップS11》制御部19がjの値をj1に初期化する。《初期属性集合生成:ステップS21》正例シードエンティティRPe0と負例シードエンティティRNe0とが初期属性集合生成部22に入力される。例えば、正例シードエンティティとしてRPe0、負例シードエンティティとしてRNe0が入力される。正例シードエンティティRPe0は、ユーザによって選択されたものである。負例シードエンティティRNe0は、ユーザによって選択されたものであってもよいし、テキストデータの集合Dから半自動で生成されたものであってもよい。以下に負例シードエンティティRNe0を半自動で生成する方法を例示する。負例シードエンティティRNe0の半自動生成方法の例負例シードエンティティ生成部図示せずが、テキストデータの集合Dから、何れの正例シードエンティティRPe0も後述する正例属性RPa0も含まないテキストデータを所定個数抽出し、抽出した各テキストデータから1つずつランダムに名詞を選択し、それらを負例エンティティ候補として出力する。表示部図示せずはこれらの負例エンティティ候補を表示し、これらから負例シードエンティティを選択するようにユーザに促す表示を行う。ユーザによる選択内容は負例シードエンティティ生成部に入力され、負例シードエンティティ生成部は、選択された負例エンティティ候補を正例シードエンティティRPe0として出力する負例シードエンティティRNe0の半自動生成方法の例の説明終わり。初期属性集合生成部22は、入力された正例シードエンティティRPe0と負例シードエンティティRNe0と記憶部11aに格納されたテキストデータの集合Dとを用い、正例シードエンティティRPe0の属性を表す文字列である正例属性RPa0の集合と、負例シードエンティティRNe0の属性を表す文字列である負例属性RNa0の集合とを生成する。Aまず初期属性集合生成部22が、正例シードエンティティRPe0を含むテキストデータの集合から当該正例エンティティRPe0以外の何れかの文字列を正例属性候補として選択する。例えば、初期属性集合生成部22は、記憶部11aから正例シードエンティティRPe0を含む正例テキストを所定数取得し、各正例テキストにおいて正例シードエンティティRPe0と直接又は1文節を挟む係り受け関係にある単語のみを正例属性候補として抽出する。B次に初期属性集合生成部22は、正例シードエンティティRPe0を含む文字列の集合内に当該正例属性候補が含まれる頻度とすべてのテキストデータからなる集合D内に当該正例属性候補が含まれる頻度との違いの大きさを表す指標統計量を求め、当該指標が大きいものから所定数の正例属性候補、つまり、これらの頻度の違いが大きい当該正例属性候補を正例属性RPa0正例属性の初期値とする。これらの頻度の違いが大きい正例属性候補ほど正例シードエンティティRPe0との関連が強く、正例シードエンティティRPe0の正例属性RPa0にふさわしいといえる。以下にこのような指標を例示するが、その他の統計量を用いてもかまわない。指標の例指標の例1:指標の例1では、以下のχ2値を指標として用いる。χ2値が高い正例属性候補αほど、正例シードエンティティRPe0と関係の深い、即ち属性としてふさわしいといえる。よって、この例の初期属性集合生成部22は、χ2値が高い正例属性候補αを正例属性RPa0として抽出する。例えば、χ2値が基準値以上となる正例属性候補αを正例属性RPa0とする。指標の例2:指標の例2では、正例シードエンティティRPe0と正例属性候補αとの2項における以下のPMIを指標として用いる。ここでRPe0αは正例シードエンティティRPe0の集合と正例属性候補αとの組の出現頻度を表す。また、はRPe0又はαのワイルドカードを表す。PMI値が大きい正例属性候補αほど、正例シードエンティティRPe0と関係の深い、即ち属性としてふさわしいといえる。よって、この例の初期属性集合生成部22は、PMI値が大きな正例属性候補αを正例属性RPa0として抽出する。例えば、PMI値が基準値以上となる正例属性候補αを正例属性RPa0とする指標の例の説明終わり。この方法では、まずAで構文情報を用いて正例属性候補を粗く絞り込むため、Bでの計算時間を大幅に削減することができる。また、上記ABにより正例属性RPa0正例属性の初期値を抽出した後、適切な属性が選択されているか否かを人手によりチェックし、最終的な正例属性RPa0を決定してもよい。初期属性集合生成部22は、負例シードエンティティRNe0についても同様の処理を行い、負例属性RNa0を抽出する。すなわち、初期属性集合生成部22は、負例シードエンティティRNe0を含むテキストデータの集合から当該負例シードエンティティRNe0以外の何れかの文字列を負例属性候補として選択し、負例シードエンティティRNe0を含む文字列の集合内に当該負例属性候補が含まれる頻度とすべてのテキストデータからなる集合D内に当該負例属性候補が含まれる頻度との違いの大きさを表す指標が条件を満たす負例属性候補、つまり、これらの頻度の違いが大きな当該負例属性候補を負例属性RNa0負例属性の初期値とする。また、上述した方法の代わりに、初期属性集合生成部22が、負例シードエンティティRNe0とそれに対応する負例属性RNa0とを半自動で選択してもよい。例えば、初期属性集合生成部22は、テキストデータの集合Dから、何れの正例シードエンティティRPe0も正例属性RPa0も含まないテキストデータを所定個数抽出し、抽出した各テキストデータから2つずつランダムに名詞を選択し、一方を負例エンティティ候補、他方を負例属性候補として出力する。表示部図示せずはこれらを表示し、これらから負例シードエンティティRNe0とそれに対応する負例属性RNa0とを選択するようにユーザに促す表示を行う。ユーザによる選択内容は初期属性集合生成部22に入力され、初期属性集合生成部22は選択された負例シードエンティティRNe0及び負例属性RNa0の集合を出力する。初期属性集合生成部22は、正例シードエンティティRPe0の集合、負例シードエンティティRNe0の集合、抽出した正例属性RPa0の集合、及び負例属性RNa0の集合を出力する。例えば、初期属性集合生成部22は、図4のテキストデータの中から、正例シードエンティティRPe0を含むテキストとしてT1,T2,T10に対応するものを取得し、上記の処理によってT1T2に対応するテキストが含む正例属性RPa0の集合,,を抽出して出力する。同様に初期属性集合生成部22は、例えば、負例シードエンティティRNe0を含むテキストとしてT7に対応するものを取得し、負例属性RNa0の集合Rを抽出して出力する。《属性識別用素性抽出:ステップS22》正例エンティティRPej1の集合、負例エンティティRNej1の集合、正例属性RPaj1の集合、及び負例属性RNaj1の集合が、属性識別用素性抽出部23aに入力される。属性識別用素性抽出部23aは、正例エンティティRPej1の集合から選択した第1正例エンティティと正例属性RPaj1の集合から選択した第1正例属性との組である第1正例エンティティ-正例属性ペアPP1RPej1RPaj1と、負例エンティティRNej1の集合から選択した第1負例エンティティと負例属性RNaj1の集合から選択した第1負例属性との組である第1負例エンティティ-負例属性ペアPN1RNej1RNaj1とを生成する。PP1RPej1RPaj1やPN1RNej1RNaj1は、RPej1とRPaj1やRNej1とRNaj1の採り得るすべての組み合わせについて生成されてもよいし、それらの一部の組み合わせのみについて生成されてもよい。次に属性識別用素性抽出部23aは、記憶部11aに格納されたテキストデータの集合Dから、PP1RPej1RPaj1の正例エンティティRPej1と正例属性RPaj1との組を含む文字列である第1正例テキストを選択する。第1正例テキストの例は、テキストデータが含む文、フレーズ、単語列などである。第1正例テキストは、第1正例エンティティ-正例属性ペアPP1RPej1RPaj1とテキストデータとの組に対して1個以上抽出される。属性識別用素性抽出部23aは、第1正例テキストに対する第1正例エンティティ-正例属性ペアPP1RPej1RPaj1の特徴を表す情報を当該第1正例エンティティ-正例属性ペアPP1RPej1RPaj1の素性fPajとする。この例では、第1正例テキストごとにPP1RPej1RPaj1の素性fPajが抽出される。PP1RPej1RPaj1の素性fPajの例は、第1正例テキスト正例エンティティRPej1及び正例属性RPaj1を含む文字列であってテキストデータに含まれるものと当該第1正例エンティティRPej1及び第1正例属性RPaj1との関係を表す情報である。例えば、何れかの正例エンティティRPej1及び正例属性RPaj1を含むテキストデータ内における当該正例属性RPaj1に一致する文字列一致属性から前後所定単語数以内第1正例テキスト内に位置する単語周辺単語の表記と当該一致属性に対する当該周辺単語の相対位置を表す情報との組表層素性、一致属性又は周辺単語の品詞情報品詞素性や固有名詞情報固有名詞素性や構文情報構文素性、テキストデータ内での一致属性の出現回数やテキストデータの集合D内での一致属性の出現回数出現回数素性のうち、少なくとも一つに対応する情報を素性fPajとすることができる。この具体例は、正例属性を基準とする以外、第1実施形態の正例エンティティRPej1の素性fPejの例と同様である。例えば、正例エンティティRPej1がexであり、正例属性RPaj1がeyであり、第1正例テキストが阪神は投手陣が好調であるとすると、抽出される素性fPajの例は以下のようになる。ここでは素性抽出の範囲をエンティティ及び属性の前後2単語以内と仮定している。表層素性:ex1はex2eyey-2ex,ey-1は,ey1陣,ey2が品詞素性:ex1助詞ey-1助詞,ey1名詞,ey1助詞固有名詞素性:exORGey-2ORG構文素性:exの階層eyの階層同様に、属性識別用素性抽出部23aは、記憶部11aに格納されたテキストデータの集合Dから、PN1RNej1RNaj1の負例エンティティRNej1と負例属性RNaj1との組を含む文字列である第1負例テキストを選択する。第1負例テキストの例は、テキストデータが含む文、フレーズ、単語列などである。第1負例テキストは、第1負例エンティティ-負例属性ペアPN1RNej1RNaj1とテキストデータとの組に対して1個以上抽出される。属性識別用素性抽出部23aは、第1負例テキストに対する第1負例エンティティ-負例属性ペアPN1RNej1RNaj1の特徴を表す情報を当該第1負例エンティティ-負例属性ペアPN1RNej1RNaj1の素性fNajとする。この例では、第1負例テキストごとにPN1RNej1RNaj1の素性fNajが抽出される。PN1RNej1RNaj1の素性fNajの例は、第1負例テキスト負例エンティティRNej1及び負例属性RNaj1を含む文字列であってテキストデータに含まれるものと当該第1負例エンティティRNej1及び第1負例属性RNaj1との関係を表す情報である。その具体例は、上述した正例に対応するPP1RPej1RPaj1の素性fPajの場合と同様である。属性識別用素性抽出部23aは、PP1RPej1RPaj1の素性fPajと正例を表すラベルとの組、及び、PN1RNej1RNaj1の素性fNajと負例を表すラベルとの組を出力する。図8Aは、属性識別用素性抽出部23aが出力する組及び組を例示した図である。この例では、エンティティと属性の前後2単語の表記を素性としている。《属性識別学習:ステップS23》PP1RPej1RPaj1の素性fPajと正例を表すラベルとの組、及び、PN1RNej1RNaj1の素性fNajと負例を表すラベルとの組が属性識別学習部25aに入力される。属性識別学習部25aは、PP1RPej1RPaj1の素性fPajとPN1RNej1RNaj1の素性fNajとを教師あり学習データとした学習処理によって、第1識別モデルMEajを生成する。この第1識別モデルMEajは、任意の文字列であるエンティティと当該エンティティの属性との組であるエンティティ-属性ペアの素性を入力として当該ペアが正例エンティティ-正例属性ペアか負例エンティティ-負例属性ペアかを識別するための情報を出力する関数である。このような識別モデルMEejであればどのようなモデルであってもよい。例えば、前述の識別モデルMEejと同様に第1識別モデルMEajを生成すればよい。学習処理によって生成された第1識別モデルMEajは記憶部21dに格納される。例えば、学習処理によって生成された第1識別モデルMEajのパラメータが記憶部21dに格納される。《属性識別:ステップS24》属性識別部26aは、記憶部11aに格納されたテキストデータの集合Dから何れかのテキストデータを選択し、選択した当該テキストデータが含む文字列を第1対象エンティティRDejとして選択する。また属性識別部26aは、選択した当該テキストデータから当該第1対象エンティティRDejと異なる文字列を第1対象属性RDajとして選択する。そして属性識別部26aは、第1対象エンティティRDejと第1対象属性RDajとの組を第1対象エンティティ-対象属性ペアPD1RDejRDajとする。なお、テキストデータの集合Dからすべてのテキストデータが選択されてもよいが、すべてのテキストデータを対象とすることは計算効率上好ましくない。そのため、特定の方法で対象を限定して選択を行うことが望ましい。以下にその具体例を示す。選択方法の例第1条件:属性識別部26aは、何れかの正例エンティティRPj1e又は負例エンティティRNj1eを含み、かつ当該エンティティRPj1e又RNj1eから任意のウィンドウサイズ内ここでは3単語とするに名詞を含むテキストデータを選択し、当該ウィンドウサイズ内の名詞を属性候補とする。第2条件:第1条件だけでは対象の数が膨大になる場合があるため、属性識別部26aは、属性識別学習部25aで教師あり学習データとして用いられたPP1RPej1RPaj1の素性fPajとPN1RNej1RNaj1の素性fNajのうち、それらから生成された第1識別モデルMEajへの影響度の大きさを表す指標例えば前述の重みλqが特定の基準を満たす素性、つまり、当該第1識別モデルMEajへの影響度が大きな素性fPaj及び/又はfNajを選択する。例えば、属性識別部26aは、前述の重みλqの絶対値が閾値よりも大きな素性fPaj及び/又はfNajを選択する。属性識別部26aは、選択した素性fPaj及び/又はfNajに対応する文字列を含むテキストデータを、第1条件で選択されたテキストデータの集合から選択する。属性識別部26aは、当該選択したテキストデータが含む文字列を第1対象エンティティRDej及び第1対象属性RDajとする。例えば、属性識別部26aは、選択した素性fPaj及び/又はfNajから表層素性の単語を抽出し、当該表層素性の単語を含むテキストデータを第1条件で選択されたテキストデータの集合から選択し、当該選択したテキストデータが含む文字列を第1対象エンティティRDej及び第1対象属性RDajとする。一例を挙げると、選択された素性がエンティティexの前2単語が表層素性と品詞素性の組み合わせで成り立つ素性FNCであった場合、属性識別部26aは、選択した素性FNCから表層素性の単語VSを抽出し、第1条件で選択されたテキストデータの集合から、単語VSを含むテキストデータを選択する選択方法の例の説明終わり。属性識別用素性抽出部23aは、記憶部11aに格納されたテキストデータの集合Dから、第1対象エンティティRDejと第1対象属性RDajとの組を含む文字列である第1対象テキストを選択する。第1対象テキストの例は、テキストデータが含む文、フレーズ、単語列などである。第1対象テキストは、第1対象エンティティ-対象属性ペアPD1RDejRDajとテキストデータとの組に対して1個以上抽出される。属性識別用素性抽出部23aは、第1対象テキストに対する第1対象エンティティ-対象属性ペアPD1RDejRDajの特徴を表す情報を当該第1対象エンティティ-対象属性ペアPD1RDejRDajの素性fDajとする。この例では、第1対象テキストごとにPD1RDejRDajの素性fDajが抽出される。PD1RDejRDajの素性fDajの例は、第1対象テキスト第1対象エンティティRDej及び第1対象属性RDaj1を含む文字列であってテキストデータに含まれるものと第1対象エンティティRDej及び第1対象属性RDaj1との関係を表す情報である。その具体例は、上述した正例に対応するPP1RPej1RPaj1の素性fPajの場合と同様である。第1対象テキストに対応するPD1RDejRDajの素性fDajは、属性識別部26aに入力される。属性識別部26aは、PD1RDejRDajの素性fDajを記憶部21dから読み出した第1識別モデルMEajに入力し、PD1RDejRDajが正例エンティティ-正例属性ペアか負例エンティティ-負例属性ペアかを識別する。ここで、属性識別部26aは、PD1RDejRDajを正例エンティティ-正例属性ペアであると識別した場合、当該PD1RDejRDajの第1対象属性RDajを正例属性RPajとして記憶部21eに格納し、正例属性RPajの集合に追加する。また、属性識別部26aは、PD1RDejRDajが負例エンティティ-負例属性ペアであると識別した場合、当該PD1RDejRDajの第1対象属性RDajを負例属性RNajとして記憶部21eに格納し、負例属性RNajの集合に追加する。すなわち、ステップS22-S24では正例及び負例エンティティの更新は行われず、正例及び負例属性の更新のみが行われる。例えば、属性識別部26aが図4のテキストデータの集合Dから、T10のテキストデータを選択し、当該テキストデータが含む単語を第1対象エンティティRDejとし、単語を第1対象属性RDajとして選択したとする。この場合、属性識別用素性抽出部23aは、例えば、ととの組を含むT10のテキストデータを第1対象テキストとし、T10のテキストデータに対するPD1RDejRDaj-の素性fDajを抽出する。属性識別部26aは、PD1RDejRDaj-の素性fDajを第1識別モデルMEajに入力し、PD1RDejRDajが正例エンティティ-正例属性ペアであるか負例エンティティ-負例属性ペアであるかが識別される。例えば、-が正例エンティティ-正例属性ペアであると識別したとすると、という属性が正例属性RPajの集合に追加される。なお、正例又は負例と識別されたPD1RDejRDajのうち、閾値を超える信頼度が付与されたものの第1対象属性RDajのみを、正例属性RPaj又は負例属性RNajの集合に追加してもよい。上述の例では{,,,}が正例属性RPjaの集合に追加される。《エンティティ識別用素性抽出:ステップS25》正例エンティティRPej1の集合、負例エンティティRNej1の集合、上記のように更新された正例属性RPajの集合及び負例属性RNajの集合がエンティティ識別用素性抽出部23bに入力される。エンティティ識別用素性抽出部23bは、正例エンティティRPej1の集合から選択した第2正例エンティティと正例属性RPajの集合から選択した第2正例属性との組である第2正例エンティティ-正例属性ペアPP2RPej1RPajと、負例エンティティRNej1の集合から選択した第2負例エンティティと負例属性RNajの集合から選択した第2負例属性との組である第2負例エンティティ-負例属性ペアPN2RNej1RNajとを生成する。PP2RPej1RPajやPN2RNej1RNajは、RPej1とRPajやRNej1とRNajの採り得るすべての組み合わせについて生成されてもよいし、それらの一部の組み合わせのみについて生成されてもよい。次にエンティティ識別用素性抽出部23bは、記憶部11aに格納されたテキストデータの集合Dから、PP2RPej1RPajの正例エンティティRPej1と正例属性RPajとの組を含む文字列である第2正例テキストを選択する。第2正例テキストの例は、テキストデータが含む文、フレーズ、単語列などである。第2正例テキストは、第2正例エンティティ-正例属性ペアPP2RPej1RPajとテキストデータとの組に対して1個以上抽出される。エンティティ識別用素性抽出部23bは、第2正例テキストに対する第2正例エンティティ-正例属性ペアPP2RPej1RPajの特徴を表す情報を当該第2正例エンティティ-正例属性ペアPP2RPej1RPajの素性fPejとする。この例では、第2正例テキストごとにPP2RPej1RPajの素性fPejが抽出される。PP2RPej1RPajの素性fPejの例は、第2正例テキスト正例エンティティRPej1及び正例属性RPajを含む文字列であってテキストデータに含まれるものと当該第2正例エンティティRPej1及び第2正例属性RPajとの関係を表す情報である。その具体例は、前述ステップS22したPP1RPej1RPaj1の素性fPajの場合と同様である。同様に、エンティティ識別用素性抽出部23bは、記憶部11aに格納されたテキストデータの集合Dから、何れかの負例エンティティRNej1と負例属性RNajとの組を含む文字列である第2負例テキストを選択する。第2負例テキストの例は、テキストデータが含む文、フレーズ、単語列などである。第2負例テキストは、第2負例エンティティ-負例属性ペアPN2RNej1RNajとテキストデータとの組に対して1個以上抽出される。エンティティ識別用素性抽出部23bは、第2負例テキストに対する第2負例エンティティ-負例属性ペアPN2RNej1RNajの特徴を表す情報を当該第2負例エンティティ-負例属性ペアPN2RNej1RNajの素性fNejとする。この例では、第2負例テキストごとにPN2RNej1RNajの素性fNejが抽出される。PN2RNej1RNajの素性fNejの例は、第2負例テキスト負例エンティティRNej1及び負例属性RNajを含む文字列であってテキストデータに含まれるものと当該第2負例エンティティRNej1及び第2負例属性RNajとの関係を表す情報である。その具体例は、前述ステップS22したPP1RPej1RPaj1の素性fPajの場合と同様である。エンティティ識別用素性抽出部23bは、PP2RPej1RPajの素性fPejと正例を表すラベルとの組、及び、PN2RNej1RNajの素性fNejと負例を表すラベルとの組を出力する。図8Bは、エンティティ識別用素性抽出部23bが出力する組及び組を例示した図である。この例では、エンティティと属性の前後2単語の表記を素性としている。《エンティティ識別学習:ステップS26》PP2RPej1RPajの素性fPejと正例を表すラベルとの組、及び、PN2RNej1RNajの素性fNejと負例を表すラベルとの組がエンティティ識別学習部25bに入力される。エンティティ識別学習部25bは、PP2RPej1RPajの素性fPejとPN2RNej1RNajの素性fNejとを教師あり学習データとした学習処理によって、第2識別モデルMEejを生成する。この2識別モデルMEejは、任意の文字列であるエンティティと当該エンティティの属性との組であるエンティティ-属性ペアの素性を入力として当該ペアが正例エンティティ-正例属性ペアか負例エンティティ-負例属性ペアかを識別するための情報を出力する関数である。このような第2識別モデルMEejであればどのようなモデルであってもよい。例えば、前述の識別モデルMEejと同様に第2識別モデルMEejを生成すればよい。学習処理によって生成された第2識別モデルMEejは記憶部11dに格納される。例えば、学習処理によって生成された第2識別モデルMEejのパラメータが記憶部11dに格納される。《エンティティ識別:ステップS27》エンティティ識別部26bは、記憶部11aに格納されたテキストデータの集合Dから何れかのテキストデータを選択し、選択した当該テキストデータが含む文字列を第2対象エンティティRDejとして選択する。またエンティティ識別部26bは、選択した当該テキストデータから当該第2対象エンティティRDejと異なる文字列を第2対象属性RDajとして選択する。そしてエンティティ識別部26bは、第2対象エンティティRDejと第2対象属性RDajとの組を第2対象エンティティ-対象属性ペアPD2RDejRDajとする。なお、テキストデータの集合Dからすべてのテキストデータが選択されてもよいが、すべてのテキストデータを対象とすることは計算効率上好ましくない。そのため、特定の方法で対象を限定して選択を行うことが望ましい。以下にその具体例を示す。選択方法の例第1条件:エンティティ識別部26bは、何れかの正例属性RPja又は負例属性RNjaを含み、かつ当該属性RPja又RNjaから任意のウィンドウサイズ内ここでは3単語とするに名詞を含むテキストデータを抽出し、ウィンドウサイズ内の名詞をエンティティ候補とする。第2条件:第1条件だけでは対象の数が膨大になる場合があるため、エンティティ識別部26bは、エンティティ識別学習部25bで教師あり学習データとして用いられたPP2RPej1RPajの素性fPejとPN2RNej1RNajの素性fNejのうち、それらから生成された第2識別モデルMEejへの影響度の大きさを表す指標例えば前述の重みλqが特定の基準を満たす素性、つまり、当該第2識別モデルMEejへの影響度が大きな素性fPej及び/又はfNejを選択する。例えば、エンティティ識別部26bは、前述の重みλqの絶対値が閾値よりも大きな素性fPej及び/又はfNejを選択する。エンティティ識別部26bは、選択した素性fPej及び/又はfNejに対応する文字列を含むテキストデータを、第1条件で選択されたテキストデータの集合から選択する。エンティティ識別部26bは、当該選択したテキストデータが含む文字列を第2対象エンティティRDej及び第2対象属性RDajとする。例えば、エンティティ識別部26bは、選択した素性fPej及び/又はfNejから表層素性の単語を抽出し、当該表層素性の単語を含むテキストデータを第1条件で選択されたテキストデータの集合から選択する。選択方法の例の説明終わり。エンティティ識別用素性抽出部23bは、記憶部11aに格納されたテキストデータの集合Dから、第2対象エンティティRDejと第2対象属性RDajとの組を含む文字列である第2対象テキストを選択する。第2対象テキストの例は、テキストデータが含む文、フレーズ、単語列などである。第2対象テキストは、第2対象エンティティ-対象属性ペアPD2RDejRDajとテキストデータとの組に対して1個以上抽出される。エンティティ識別用素性抽出部23bは、第2対象テキストに対する第2対象エンティティ-対象属性ペアPD2RDejRDajの特徴を表す情報を当該第2対象エンティティ-対象属性ペアPD2RDejRDajの素性fDejとする。この例では、第2対象テキストごとにPD2RDejRDajの素性fDejが抽出される。PD2RDejRDajの素性fDejの例は、第2対象テキスト第2対象エンティティRDej及び第2対象属性RDaj1を含む文字列であってテキストデータに含まれるものと第2対象エンティティRDej及び第2対象属性RDaj1との関係を表す情報である。その具体例は、前述ステップS22したPP1RPej1RPaj1の素性fPajの場合と同様である。第2対象テキストに対応するPD2RDejRDajの素性fDejは、エンティティ識別部26bに入力される。エンティティ識別部26bは、PD2RDejRDajの素性fDejを記憶部11dから読み出した第2識別モデルMEejに入力し、PD2RDejRDajが正例エンティティ-正例属性ペアか負例エンティティ-負例属性ペアかを識別する。ここで、エンティティ識別部26bは、PD2RDejRDajを正例エンティティ-正例属性ペアであると識別した場合、当該PD2RDejRDajの第2対象エンティティRDejを正例エンティティRPejとして記憶部11eに格納し、正例エンティティRPejの集合に追加する。また、エンティティ識別部26bは、PD2RDejRDajが負例エンティティ-負例属性ペアであると識別した場合、当該PD2RDejRDajの第2対象エンティティRDejを負例エンティティRNejとして記憶部11eに格納し、負例エンティティRNejの集合に追加する。すなわち、ステップS25-S27では正例及び負例属性の更新は行われず、正例及び負例エンティティの更新のみが行われる。《収束判定:ステップS17-S19》収束判定部17は、第1実施形態と同様に、収束条件を満たしたかを判定するステップS17。収束判定部17が収束条件を満たしたと判断した場合、ステップS22からS27のイテレーションが終了し、出力部18が記憶部11eに格納されているすべての正例エンティティRPjeを出力して処理を終了するステップS19。それ以外の場合は、制御部19がj1を新たなjの値としステップS18、記憶部11eに格納されている正例エンティティRPje及び負例エンティティRNje、記憶部21eに格納されている正例属性RPja及び負例属性RNjaを属性識別用素性抽出部23aに入力し、ステップS22からS27のイテレーションが実行される。<第2実施形態の特徴>以上のように、本形態の方法ではエンティティとその属性との組を用いて識別を行うこととしたため、セマンティックドリフトを抑制することができる。例えばエンティティには曖昧性があり、エンティティの素性のみでは、エンティティが鉄道名と球団名のどちらを指すか識別できない。しかし、やの属性を付加した-や-を制約条件とすれば、それぞれのが異なる意味で用いられていることを識別できる。また、本形態では、cotraining方式を用いるため、精度の高い識別が可能となる。なお、上記では正例及び負例属性の更新ステップS22-S24を行った後に、正例及び負例エンティティの更新S25-S27を行う例を示した。しかし、正例及び負例エンティティの更新を行った後に正例及び負例属性の更新を行ってもよい。なお、エンティティ-属性ペアを扱う関係抽出技術としてespressoが知られている参考文献4PatrickPantelandMarcoPennacchiottiEspressoLeveragingGenericPatternsforAutomaticallyHarvestingSemanticRelationsCOLINGACL2006。espressoの場合は、エンティティ-属性ペアを獲得するのが目的であるため、予めエンティティ-属性ペアを正例及び負例として与えておく必要がある。これに対し、本形態はエンティティ獲得のために属性を用いるので、初期値としてはエンティティだけを与えれば良い。また、espressoはエンティティと属性のペアについての信頼度を計算するイテレーションと、素性に対する信頼度計算のイテレーションから構成されるのに対し、本形態ではエンティティの信頼度を計算するイテレーションと属性の信頼度を計算するイテレーションから構成されている。今我々が欲しているのはエンティティのみであり、属性情報は付加的に獲得されるにすぎない。つまり属性についての網羅性は高い必要がなく、十分に信頼でき、かつセマンティックドリフトを抑えるに足る量の属性のみを用いれば良い。本形態の目的からすれば、espressoのようにペアで信頼度を得るよりも、エンティティ属性それぞれの信頼度を直接評価できる本形態の手法の方が適切であると言える。さらに、espressoで100個の新規エンティティ属性ペアを獲得しようとした場合、その中には新規エンティティ、新規属性がそれぞれいくつ含まれるかを制御できない。例えば、1エンティティ×100属性といった適切でない状況も起こり得る。本形態の手法では、エンティティの信頼度を計算するイテレーションと属性の信頼度を計算するイテレーションとが別個に実行されるため、エンティティの数と属性の数を別個に自由に制御できる。本形態では、例えば、エンティティを100個、属性を10個といったように細かく制御することも可能である。その他、第1実施形態と同様、本形態の方法はリソースであるテキストデータの種類によらず利用でき、適用範囲が広い。第3実施形態第3実施形態は、第1実施形態と第2実施形態とを組み合わせた形態である。つまり、トピック情報と属性の両方を用いて識別モデルの学習及び識別モデルによる識別を行う。以下では、第1及び第2実施形態との相違点を中心に説明する。また、第1及び第2実施形態と共通する部分については第1及び第2実施形態と同じ参照番号を用いる。<構成>図9は、第3実施形態のデータ抽出装置3の機能構成を例示するためのブロック図である。図9に例示するように、データ抽出装置3は、記憶部11a-11e21d21e、初期属性集合生成部22、属性識別用素性抽出部23a、エンティティ識別用素性抽出部23b、トピック情報抽出部34a34b、属性識別学習部35a、エンティティ識別学習部35b、属性識別部36a、エンティティ識別部36b、収束判定部17、出力部18、及び制御部19を有し、制御部19の制御のもと各処理を実行する。なお、データ抽出装置3は、例えば、公知又は専用のコンピュータに特別なプログラムが読み込まれて構成される特別な装置である。<事前処理>第1実施形態と同様である。<データ抽出処理>図10は、第3実施形態のデータ抽出装置3のデータ抽出処理を例示するための図である。まず、第1及び第2実施形態のステップS11S12S21S22と同じ処理が実行される。《トピック情報抽出:ステップS321》ステップS22で生成されたPP1RPej1RPaj1の素性fPajと正例を表すラベルとの組、及び、PN1RNej1RNaj1の素性fNajと負例を表すラベルとの組がトピック情報抽出部34aに入力される。混乱を避けるため、以下ではこれらを組及び組と表記する。トピック情報抽出部34aは、前述したステップS14と同様な処理により、第1正例エンティティRPej1と第1正例属性RPaj1との組を含むテキストデータに対応する第1正例トピック情報を抽出する。トピック情報抽出部34aは、当該テキストデータが含む各第1正例テキストに対応するPP1RPej1RPaj1の素性fPajに当該第1正例トピック情報加えたものを、各第1正例テキストに対応する各PP1RPej1RPaj1の新たな素性fPajとする。すなわち、トピック情報抽出部34aによって生成された当該PP1RPej1RPaj1の素性fPajは、トピック情報付きテキストデータの集合Dから選択された、第1正例エンティティRPej1と第1正例属性RPaj1との組を含むテキストデータを含むトピック情報付きテキストデータが含むトピック情報を含む例えば図5A参照。同様に、トピック情報抽出部34aは、前述したステップS14と同様な処理により、負例エンティティRNej1と第1負例属性RNaj1との組を含むテキストデータに対応する第1負例トピック情報を抽出する。トピック情報抽出部34aは、当該テキストデータが含む各第1負例テキストに対応するPN1RNej1RNaj1の素性fNajに当該第1負例トピック情報を加えたものを、各第1負例テキストに対応する各PN1RNej1RNaj1の新たな素性fNajとする。すなわち、トピック情報抽出部34aによって生成された当該PN1RNej1RNaj1の素性fNajは、トピック情報付きテキストデータの集合Dから選択された、第1負例エンティティRNej1と第1負例属性RNaj1との組を含むテキストデータを含むトピック情報付きテキストデータが含むトピック情報を含む。トピック情報抽出部34aは、生成したPP1RPej1RPaj1の素性fPajと正例を表すラベルとの組、及び、PN1RNej1RNaj1の素性fNajと負例を表すラベルとの組を出力する。《属性識別学習:ステップS33》PP1RPej1RPaj1の素性fPajと正例を表すラベルとの組、及び、PN1RNej1RNaj1の素性fNajと負例を表すラベルとの組が属性識別学習部35aに入力される。属性識別学習部35aはこれらを教師あり学習データとし、前述のステップS23と同様に第1識別モデルMEajを生成し、記憶部21dに格納する。《属性識別:ステップS34》属性識別部36aは、まず、ステップS24と同様に第1対象テキストに対応するPD1RDejRDajの素性fDajを生成する。以下では、混乱を避けるため、ステップS24と同様に作成された第1対象テキストに対応するPD1RDejRDajの素性fDajをfDajと表記する。次に、属性識別部36aは、ステップS15と同様に、対象エンティティRDejと第1対象属性RDajとの組を含むテキストデータに対応する第1対象トピック情報を抽出する。属性識別部36aは、当該テキストデータが含む各第1対象テキストに対応する各PD1RDejRDajの素性fDajに当該第1対象トピック情報を加えたものを、各第1対象テキストに対応する各PD1RDejRDajの素性fDejとする。すなわち、属性識別部36aによって生成されたPD1RDejRDajの素性fDejは、トピック情報付きテキストデータの集合Dから選択された、第1対象エンティティRDejと第1対象属性RDajとの組を含むテキストデータを含むトピック情報付きテキストデータが含むトピック情報を含む例えば図5A参照。属性識別部36aは、ステップS24と同様に、PD1RDejRDajの素性fDajを記憶部21dから読み出した第1識別モデルMEajに入力し、PD1RDejRDajが正例エンティティ-正例属性ペアか負例エンティティ-負例属性ペアかを識別する。属性識別部36aは、PD1RDejRDajを正例エンティティ-正例属性ペアであると識別した場合、当該PD1RDejRDajの第1対象属性RDajを正例属性RPajとして記憶部21eに格納し、正例属性RPajの集合に追加する。また、属性識別部36aは、PD1RDejRDajが負例エンティティ-負例属性ペアであると識別した場合、当該PD1RDejRDajの第1対象属性RDajを負例属性RNajとして記憶部21eに格納し、負例属性RNajの集合に追加する。《トピック情報抽出:ステップS351》次に、前述したステップS25の処理が実行され、それによって得られたPP2RPej1RPajの素性fPejと正例を表すラベルとの組、及び、PN2RNej1RNajの素性fNejと負例を表すラベルとの組がトピック情報抽出部34bに入力される。混乱を避けるため、以下ではこれらを組及び組と表記する。トピック情報抽出部34bは、前述したステップS14と同様な処理により、第2正例エンティティRPej1と第2正例属性RPajとの組を含むテキストデータとの組に対応する第2正例トピック情報を抽出する。トピック情報抽出部34bは、当該テキストデータが含む各第2正例テキストに対応するPP2RPej1RPajの素性fPejに当該第2正例トピック情報を加えたものを、各第2正例テキストに対応する各PP2RPej1RPajの新たな素性fPejとする。すなわち、トピック情報抽出部34bによって生成された当該PP2RPej1RPajの素性fPejは、トピック情報付きテキストデータの集合Dから選択された、第2正例エンティティRPej1と第2正例属性RPajとの組を含むテキストデータを含むトピック情報付きテキストデータが含むトピック情報を含む例えば図5A参照。同様に、トピック情報抽出部34bは、前述したステップS14と同様な処理により、第2負例エンティティRNej1と第2負例属性RNajとの組を含むテキストデータに対応する第2負例トピック情報を抽出する。トピック情報抽出部34bは、当該テキストデータが含む各第2負例テキストに対応するPN2RNej1RNajの素性fNejに当該第2負例トピック情報を加えたものを、各第2負例テキストに対応する各PN2RNej1RNajの新たな素性fNejとする。すなわち、トピック情報抽出部34bによって生成された当該PN2RNej1RNajの素性fNejは、トピック情報付きテキストデータの集合Dから選択された、第2負例エンティティRNej1と第2負例属性RNajとの組を含むテキストデータを含むトピック情報付きテキストデータが含むトピック情報を含む。トピック情報抽出部34bは、生成したPP2RPej1RPajの素性fPejと正例を表すラベルとの組、及び、PN2RNej1RNajの素性fNejと負例を表すラベルとの組を出力する。《エンティティ識別学習:ステップS36》PP2RPej1RPajの素性fPejと正例を表すラベルとの組、及び、PN2RNej1RNajの素性fNejと負例を表すラベルとの組がエンティティ識別学習部35bに入力される。エンティティ識別学習部35bはこれらを教師あり学習データとし、前述のステップS26と同様に第2識別モデルMEejを生成し、記憶部11dに格納する。《エンティティ識別:ステップS37》エンティティ識別部36bは、まず、ステップS27と同様に第2対象テキストに対応するPD2RDejRDajの素性fDejを生成する。以下では、混乱を避けるため、ステップS27と同様に作成された第2対象テキストに対応するPD2RDejRDajの素性fDejをfDejと表記する。次に、エンティティ識別部36bは、ステップS15と同様に、対象エンティティRDejと第2対象属性RDajとの組を含むテキストデータに対応する第2対象トピック情報を抽出する。エンティティ識別部36bは、当該テキストデータが含む各第2対象テキストに対応する各PD2RDejRDajの素性fDejに当該第2対象トピック情報を加えたものを、各第2対象テキストに対応する各PD2RDejRDajの素性fDejとする。すなわち、エンティティ識別部36bによって生成されたPD2RDejRDajの素性fDejは、トピック情報付きテキストデータの集合Dから選択された、第2対象エンティティRDejと第2対象属性RDajとの組を含むテキストデータを含むトピック情報付きテキストデータが含むトピック情報を含む例えば図5A参照。エンティティ識別部36bは、ステップS27と同様に、PD2RDejRDajの素性fDejを記憶部11dから読み出した第2識別モデルMEejに入力し、PD2RDejRDajが正例エンティティ-正例属性ペアか負例エンティティ-負例属性ペアかを識別する。エンティティ識別部36bは、PD2RDejRDajを正例エンティティ-正例属性ペアであると識別した場合、当該PD2RDejRDajの第2対象エンティティRDejを正例エンティティRPejとして記憶部11eに格納し、正例エンティティRPejの集合に追加する。また、エンティティ識別部36bは、PD2RDejRDajが負例エンティティ-負例属性ペアであると識別した場合、当該PD2RDejRDajの第2対象エンティティRDejを負例エンティティRNejとして記憶部11eに格納し、負例エンティティRNejの集合に追加する。その後、前述したステップS17-S19の処理が実行される。その他の変形例等なお、本発明は上述の実施の形態に限定されるものではない。例えば、第1実施形態においてステップS13を実行せず、トピック情報のみを素性としてもよい。また、トピックモデルや学習モデルが上述した具体例に限定されないのは上述の通りである。また、上述の各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。また、上述の構成をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体は、非一時的なnontransitory記録媒体である。このような記録媒体の例は、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等である。また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したDVD、CD-ROM等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録装置に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるASPApplicationServiceProvider型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるものコンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等を含むものとする。また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、本装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。"