"入力された1つのインスタンスと少なくとも1つのシード属性とから、属性相関知識データベースに基づいて1つ以上の構文に合致するクエリを作成するクエリ作成手段と、前記クエリを使用して非構造化テキストデータベース内の非構造化テキストを検索するテキスト検索手段と、検索されたテキストに対して前記構文に従ってテキスト照合を実行することにより、当該インスタンスの他の属性を抽出するテキスト照合手段とを備えることを特徴とする属性抽出装置。入力されたインスタンスまたは少なくとも1つのシード属性から、同義語構文データベースに基づいてインスタンスまたはシード属性を拡張することにより、前記インスタンスまたはシード属性のすべての同義語を取得する拡張手段をさらに備え、前記クエリ作成手段は、インスタンスおよびシード属性のすべての同義語から、前記属性相関知識データベースに基づいて前記構文に合致するクエリをさらに作成することを特徴とする請求項1に記載の属性抽出装置。前記構文が、非構造化テキスト内に複数属性が頻繁に同時出現するパターンを表現した同時構文であることを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の属性抽出装置。1つのトレーニング専用インスタンスと少なくとも1つのトレーニング専用シード属性とから同時構文用クエリを作成し、同時構文用クエリを使用して非構造化テキストデータベースを検索し、さらに、検索されたテキストに基づいて、同時構文を抽出して前記属性相関知識データベースに格納する同時構文生成手段をさらに備えることを特徴とする請求項3に記載の属性抽出装置。前記構文が、プレフィックス辞書を使用して、常に非構造化テキスト内の属性名の先頭に出現するプレフィックスを表現するプレフィックス構文であることを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の属性抽出装置。2つ以上の属性名の先頭に出現するプレフィックスを、候補プレフィックスとして属性辞書から抽出し、事前に設定された頻度を上回る出現頻度を有する1つの候補プレフィックスを選択し、それを前記属性相関知識データベース内のプレフィックス辞書に格納するプレフィックス構文生成手段をさらに備えることを特徴とする請求項5に記載の属性抽出装置。前記構文が、サフィックス辞書を使用して、常に非構造化テキスト内の属性名の末尾に出現するサフィックスを表現するサフィックス構文であることを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の属性抽出装置。2つ以上の属性名の末尾に出現するサフィックスを、候補サフィックスとして属性辞書から抽出し、事前に設定された頻度を上回る出現頻度を有する1つの候補サフィックスを選択し、それを前記属性相関知識データベース内のサフィックス辞書に格納するサフィックス構文生成手段をさらに備えることを特徴とする請求項7に記載の属性抽出装置。シード同義語辞書から同義語構文用クエリを作成し、同義語構文用クエリを使用して非構造化テキストデータベースを検索し、さらに、検索されたテキストに基づいて候補同義語構文を抽出し、各候補同義語構文を検証し、検証済みの同義語構文を前記同義語構文データベースに格納する同義語構文生成手段をさらに備えることを特徴とする請求項2に記載の属性抽出装置。入力された1つのインスタンスと少なくとも1つのシード属性とから、属性相関知識データベースに基づいて1つ以上の構文に合致するクエリを作成するステップと、当該クエリを使用して非構造化テキストデータベース内の非構造化テキストを検索するステップと、検索されたテキストに対して上記の構文に従ってテキスト照合を実行することにより、当該インスタンスの他の属性を抽出するステップとを有することを特徴とする属性抽出方法。上述した既存の方法の多くは、構造化または半構造化テキストから属性を抽出することしかできない。非構造化テキストから属性を抽出できる方法は確かに存在するが、テキスト内においてシード属性と同じ出現パターンで出現する新規属性を抽出できるのみなので、十分な数の新規属性を取得することはできない。本発明の目的は、非構造化テキストから新規属性を抽出するため、シード属性と同じ出現パターンを有さない新規属性を属性相関知識に基づいて抽出することのできる、シード属性に基づいて非構造化テキストから新規属性を自動的に抽出するための装置および方法を提供することにある。本発明による属性抽出装置は、入力された1つのインスタンスと少なくとも1つのシード属性とから、属性相関知識データベースに基づいて1つ以上の構文に合致するクエリを作成するクエリ作成手段と、当該クエリを使用して非構造化テキストデータベース内の非構造化テキストを検索するテキスト検索手段と、検索されたテキストに対して上記の構文に従ってテキスト照合を実行することにより、当該インスタンスの他の属性を抽出するテキスト照合手段とを含む。好ましい態様では、属性抽出装置は、入力されたインスタンスまたは少なくとも1つのシード属性から、同義語構文データベースに基づいてインスタンスまたはシード属性を拡張することにより、当該インスタンスまたはシード属性のすべての同義語を取得する拡張手段をさらに備え、かつクエリ作成手段は、インスタンスおよびシード属性のすべての同義語から、属性相関知識データベースに基づいて構文に合致するクエリをさらに作成する。好ましくは、構文が、非構造化テキスト内に複数属性が頻繁に同時出現するパターンを表現した同時構文である。属性抽出装置は、1つのトレーニング専用インスタンスと少なくとも1つのトレーニング専用シード属性とから同時構文用クエリを作成し、同時構文用クエリを使用して非構造化テキストデータベースを検索し、さらに、検索されたテキストに基づいて、同時構文を抽出して属性相関知識データベースに格納する同時構文生成手段をさらに備える。好ましくは、構文が、プレフィックス辞書を使用して、常に非構造化テキスト内の属性名の先頭に出現するプレフィックスを表現するプレフィックス構文である。属性抽出装置は、2つ以上の属性名の先頭に出現するプレフィックスを、候補プレフィックスとして属性辞書から抽出し、事前に設定された頻度を上回る出現頻度を有する1つの候補プレフィックスを選択し、それを属性相関知識データベース内のプレフィックス辞書に格納するプレフィックス構文生成手段をさらに備える。好ましくは、構文が、サフィックス辞書を使用して、常に非構造化テキスト内の属性名の末尾に出現するサフィックスを表現するサフィックス構文である。属性抽出装置は、2つ以上の属性名の末尾に出現するサフィックスを、候補サフィックスとして属性辞書から抽出し、事前に設定された頻度を上回る出現頻度を有する1つの候補サフィックスを選択し、それを属性相関知識データベース内のサフィックス辞書に格納するサフィックス構文生成手段をさらに備える。好ましくは、属性抽出装置は、シード同義語辞書から同義語構文用クエリを作成し、同義語構文用クエリを使用して非構造化テキストデータベースを検索し、さらに、検索されたテキストに基づいて候補同義語構文を抽出し、各候補同義語構文を検証し、検証済み同義語構文を同義語構文データベースに格納する同義語構文生成手段をさらに備える。本発明による属性抽出方法は、入力された1つのインスタンスと少なくとも1つのシード属性とから、属性相関知識データベースに基づいて1つ以上の構文に合致するクエリを作成するステップと、当該クエリを使用して非構造化テキストデータベース内の非構造化テキストを検索するステップと、検索されたテキストに対して上記の構文に従ってテキスト照合を実行することにより、当該インスタンスの他の属性を抽出するステップとを含む。好ましくは、属性抽出方法は、入力されたインスタンスまたは少なくとも1つのシード属性から、同義語構文データベースに基づいてインスタンスまたはシード属性を拡張することにより、当該インスタンスまたはシード属性のすべての同義語を取得するステップと、インスタンスおよびシード属性のすべての同義語から、属性相関知識データベースに基づいて構文に合致するクエリを作成するステップとをさらに含む。好ましくは、構文は、非構造化テキスト内に複数属性が頻繁に同時出現するパターンを表現した同時構文である。属性抽出方法は、1つのトレーニング専用インスタンスと少なくとも1つのトレーニング専用シード属性とから同時構文用クエリを作成するステップと、同時構文用クエリを使用して非構造化テキストデータベースを検索するステップと、検索されたテキストに基づいて、同時構文を抽出して属性相関知識データベースに格納するステップとをさらに含む。好ましくは、構文は、プレフィックス辞書を使用して、常に非構造化テキスト内の属性名の先頭に出現するプレフィックスを表現するプレフィックス構文である。属性抽出方法は、属性辞書から、2つ以上の属性名の先頭に出現するプレフィックスを候補プレフィックスとして抽出するステップと、事前に設定された頻度を上回る出現頻度を有する1つの候補プレフィックスを選択し、それを属性相関知識データベース内のプレフィックス辞書に格納するステップとをさらに含む。好ましくは、構文は、サフィックス辞書を使用して、常に非構造化テキスト内の属性名の末尾に出現するサフィックスを表現するサフィックス構文である。属性抽出方法は、属性辞書から、2つ以上の属性名の末尾に出現するサフィックスを候補サフィックスとして抽出するステップと、事前に設定された頻度を上回る出現頻度を有する1つの候補サフィックスを選択し、それを属性相関知識データベース内のサフィックス辞書に格納するステップとをさらに含む。好ましくは、属性抽出方法は、シード同義語辞書から同義語構文用クエリを作成するステップと、同義語構文用クエリを使用して非構造化テキストデータベースを検索するステップと、検索されたテキストに基づいて候補同義語構文を抽出するステップと、各候補同義語構文を検証し、検証済み同義語構文を同義語構文データベースに格納するステップとをさらに含む。本発明によれば、シード属性に基づいて非構造化テキストから新規属性を自動的に抽出することができる。以下では、図面を参照して本発明の好適な実施例を詳細に説明する。この説明においては、本発明の明確な理解が阻害されるのを回避するため、本発明にとって重要ではない詳細や機能は省略している。図1Aは、本発明による属性抽出装置1000の概略ブロック図を示す。図1Aに示すように、属性抽出装置1000は、各非構造化テキストを1つの属性抽出データソースとして格納する非構造化テキストデータベース1110、属性相関知識を格納する属性相関知識データベース1120、および非構造化テキスト内の同義語関係を記述するすべての構文パターンを格納するオプションの同義語構文データベース1130図1Aでは破線で示すのうち少なくとも1つのデータベースを格納するための、属性抽出装置1000に外付けすることも可能な記憶ユニット1100と、同義語構文データベース1130に基づいてインスタンスおよびシード属性の様々な同義語を取得するためのオプションの拡張ユニット1200図1Aでは破線で示すと、インスタンスおよびシード属性を元に、属性相関知識データベース1120に基づいて非構造化テキストからインスタンスの他の属性を抽出するための新規属性抽出ユニット1300とを主に備える。図1Aに示すように、新規属性抽出装置1300は、入力された1つのインスタンスおよび少なくとも1つのシード属性もしくは当該インスタンスやシード属性のすべての同義語、またはその両方から、属性相関知識データベース1120に基づいて1つ以上の構文に合致するクエリを作成するこれについては後述するためのクエリ作成ユニット1310と、当該クエリを使用して非構造化テキストデータベース1110内の非構造化テキストを検索するためのテキスト検索ユニット1320と、検索されたテキストに対して上記の構文に従ってテキスト照合を実行することにより、当該インスタンスの他の属性を抽出するためのテキスト照合ユニット1330とを備える。図1Bは、本発明による属性抽出方法2000の概略フローチャートを示す。図1Bに示すように、属性抽出方法2000は主に、シード拡張ユニット1200によって、同義語構文データベース1130に基づいて、入力されたインスタンスまたは少なくとも1つのシード属性から、当該インスタンスまたはシード属性を拡張することにより当該インスタンスまたはシード属性のすべての同義語を取得するためのオプションのステップS2100図1Bでは破線で示すと、新規属性抽出ユニット1300によって、入力された1つのインスタンスおよび少なくとも1つのシード属性もしくは当該インスタンスやシード属性のすべての同義語、またはその両方から、属性相関知識データベース1120に基づいて1つ以上の構文に合致するクエリを作成するこれについては後述するためのステップS2200と、新規属性抽出ユニット1300によって、当該クエリを使用して、非構造化テキストデータベース1110内のテキストを検索するためのステップS2300と、新規属性抽出ユニット1300によって、検索されたテキストに対して上記の構文に従ってテキスト照合を実行することにより、当該インスタンスの他の属性新規属性を抽出するための最終ステップS2400とを主に備える。図1Aに戻ると、非構造化テキストデータベース1110はすべての非構造化テキストを格納し、属性抽出のデータソースとなる。非構造化テキストは、ウェブページ、文書、プレーンテキストなどの形式をとることができる。図2に、コンピュータに関するウェブページを格納する非構造化テキストデータベース1110の具体例を示す。図1Aに戻ると、属性相関知識データベース1120はすべての属性相関知識を格納する。属性相関知識の例としては、1同時構文、2プレフィックス辞書プレフィックス構文、および3サフィックス辞書サフィックス構文、の3種類が挙げられる。1同時構文同時構文は、非構造化テキスト内に複数属性が頻繁に同時出現するパターンを表現するものである。同時構文には、以下のような特殊記号が含まれる。<C>:任意インスタンス<Ai>:任意属性<X1|X2|...>:X1、X2、または他の語がここに出現する可能性がある。[X]:Xがここに出現するかもしれないし、出現しないかもしれない。{X}:複数個のXがここに繰り返し出現する可能性がある。図3Aに、同時構文の具体例を示す。<A1>{<,|and|with|or|aswellas|andits|...><A2>}[of]<C>は同時構文である。この構文は、例えば、harddisk,memoryandCPUofcomputerコンピュータのハードディスク、メモリ、およびCPUという非構造化テキストと一致する。2プレフィックス辞書プレフィックス構文プレフィックス辞書は、属性名でよく使われる接頭語すなわち、常に属性名の先頭に出現する語を格納する。図3Bに、プレフィックス辞書の具体例を示す。average平均、maximum最大、standard標準は、いずれも属性名の先頭にしばしば出現する接頭語である。例えば、averagewage平均賃金、averageperformance平均成績、averageload平均負荷という属性はすべて、average平均で始まっている。3サフィックス辞書サフィックス構文サフィックス辞書は、属性名でよく使われる接尾語すなわち、常に属性名の末尾に出現する語を格納する。図3Cに、サフィックス辞書の具体例を示す。ratio率、amount額、value値は、いずれも属性名の末尾にしばしば出現する接頭語である。例えば、resolutionratio解像率、increaseratio増加率、unemploymentratio失業率という属性はすべて、ratio率で終わっている。属性相関知識データベース1120内の同時構文は、同時構文生成ユニット1410によって、トレーニング専用インスタンスと少なくとも1つのトレーニング専用シード属性とから生成できる。図4Aに示すように、同時構文生成ユニット1410の動作フローは具体的には以下のステップで構成される。S410Aクエリの作成:クエリ<seedattribute1><seedattribute2>of<instance><インスタンス>の<シード属性1><シード属性2>を生成する。S420Aテキストの検索:クエリを使用して非構造化テキストデータベース1110を検索し、同時構文を含むすべてのテキストを取得する。ステップS420Aにおいては、よく知られた任意のテキスト検索方法APIを起動するなどを使用することができる。S430A同時構文の抽出:ステップS420Aで検索された各テキストをクエリ<seedattribute1><seedattribute2>of<instance>と照合し、その後同時構文を生成する。図5Aは、属性相関知識データベースにおいて同時構文によって生成された具体例を示す。computerコンピュータは、harddiskハードディスクとmemoryメモリという属性を有する。まず、クエリharddiskmemoryofcomputerコンピュータのハードディスクメモリステップS410Aが作成される。その後、GoogleAPIを起動して、クエリと一致する1つの文を含む2つの検索済みテキストharddiskandmemoryofcomputerコンピュータのハードディスクおよびメモリおよびharddiskormemoryofcomputerコンピュータのハードディスクまたはメモリが取得されるステップS420A。これにより、同時構文<A1><and|or><A2>of<C>が抽出されるステップS430A。属性相関知識データベース1120内のプレフィックス辞書プレフィックス構文は、プレフィックス構文生成ユニット1420によって属性辞書から生成することができる。図4Bに、プレフィックス構文生成ユニット1420とその具体的な動作フローを示す。図4Bに示すように、プレフィックス構文生成ユニット1420の動作フローは具体的には以下のステップで構成される。S410B候補プレフィックスの抽出:属性辞書から、2つ以上の属性名の先頭に出現するプレフィックスを候補プレフィックスとして抽出する。属性辞書は各インスタンスのすべての属性を含むものであり、よく知られた属性辞書を使用することができる。S420B候補プレフィックスの検証:高い出現頻度を有する1つの候補プレフィックスを選択し、プレフィックス辞書に追加する。例えば、Nより大きい>出現頻度を有するプレフィックスを選択することができる。ここで、Nはシステム構築時にユーザが設定できる自然数である。図5Bに、属性相関知識データベース内でプレフィックス辞書を生成する動作の具体例を示すN=2。属性辞書は、averagewage平均賃金、averageperformance平均成績、standardconfiguration標準構成、standard標準などを含んでいる。まず、average出現頻度=3とstandard出現頻度=2というすべての候補プレフィックスが抽出されるステップS410B。そして、average出現頻度=3>N=2がプレフィックスとして選択されるステップS420B。属性相関知識データベース1120内のサフィックス辞書サフィックス構文は、サフィックス構文生成ユニット1430によって属性辞書から生成することができる。図4Cに、サフィックス構文生成ユニット1430とその具体的な動作フローを示す。図4Cに示すように、サフィックス構文生成ユニット1430の動作フローは具体的には以下のステップで構成される。S410C候補サフィックスの抽出:属性辞書から、2つ以上の属性名の末尾に出現するサフィックスを候補サフィックスとして抽出する。属性辞書は各インスタンスのすべての属性を含むものであり、よく知られた属性辞書を使用することができる。S420C候補サフィックスの検証:高い出現頻度を有する1つの候補サフィックスを選択し、サフィックス辞書に追加する。例えば、Nより大きい>出現頻度を有するサフィックスを選択することができる。ここで、Nはシステム構築時にユーザが設定できる自然数である。図5Cに、属性相関知識データベース内でサフィックス辞書を生成する動作の具体例を示すN=2。属性辞書は、resolutionratio解像率、increaseratio増加率、unemploymentratio失業率、capability機能、ability能力などを含んでいる。まず、ratio出現頻度=3とability出現頻度=2というすべての候補サフィックスが抽出されるステップS410C。そして、ratio出現頻度=3>N=2がサフィックスとして選択されるステップS420C。図1Aに戻ると、オプションの同義語構文データベース1130は、非構造化テキストの同義語関係を記述するすべての構文パターンを格納する。同義語構文のフォーマットは、属性相関知識データベース1120内の同時構文と同じである。図6に、同義語構文データベース1130の具体例を示す。同義語構文とは、例えば、<fullname|abbreviation>[of]<C1>[is]<C2>、<synonym|alias|byname>[of]<C1>[is]<C2>、<English|Englishname|translation>[of]<C1>[is]<C2>のようなものである。この場合は、インスタンスC1およびC2は同義語関係を有する。同義語構文データベース1130内の同義語構文は、同義語構文生成ユニット1440によってシード同義語辞書から生成することができる。図7に、同義語構文生成ユニット1440とその具体的な動作フローを示す。図7に示すように、同義語構文生成ユニット1440の動作フローは具体的には以下のステップで構成される。S710クエリの作成:シード同義語辞書からクエリ<word1><word2><語1><語2>を生成する。シード辞書はよく知られているが、すべての同義語をカバーすることはできない。シード同義語辞書内の各行は、word1word2である。これは、word1とword2が同義語であることを示す。S720テキストの検索:クエリを使用して非構造化テキストデータベース1110を検索し、同義語構文を含むすべてのテキストを取得する。ステップS720においては、よく知られた任意のテキスト検索方法GoogleAPIを起動するなどを使用することができる。S730候補構文の抽出:S720において検索された各テキストをクエリ<word1><word2>と照合してに対応する語を抽出することにより、候補同義語構文を生成する。S740候補同義語構文の検証:各候補同義語構文を検証する。検証方法としては、以下のような方法を採用することができる。すなわち、候補同義語構文を特定の語word1word2で置換して、テキスト検索のためのクエリを生成する。そして、検索結果が事前に設定したしきい値THを下回る場合は、その構文を無効とみなす。ここで、THは、システム構築時にユーザが設定できる自然数である。図8は、同義語構文生成の具体例を示すTH=100。personalcomputerパーソナルコンピュータの同義語はPCであることが既知とする。まず、personalcomputerPCパーソナルコンピュータpcというクエリが作成されるステップS710。続いて、GoogleAPIを起動して、各センテンスはクエリと一致する1つの文を含む検索済みの2つのテキストpersonalcomputer200PCパーソナルコンピュータ200PCおよびpersonalcomputerabbreviatedtoPCパーソナルコンピュータ略してPCが取得されるステップS720。その後、2つの候補同義語構文、<C1>200<C2>および<C1>abbreviatedto<C2>が抽出されるステップS730。最後に、personalcomputer200PCで検索して取得されるテキストは4つのみ<TH=100であるが、personalcomputerabbreviatedtoPCで検索して取得されるテキストは2000個を超える>TH=100。そのため、<C1>abbreviatedto<C2>が同義語構文として同義語構文データベース1130に格納される。図1Aに戻ると、オプションの拡張ユニット1200は、同義語構文データベース1130から、インスタンスのすべての同義語とシード属性を取得する。図9に、インスタンスとシード属性を拡張する際の具体的なステップを示す。S910クエリの作成:各インスタンスまたはシード属性を同義語構文データベース1130内の各々のキーワードと連結することにより、クエリを生成する例:<instanceorseedattribute><synonym|alias|byname|...><インスタンスまたはシード属性><同義語|別名|通称|...>。S920テキストの検索:各クエリを使用して非構造化テキストデータベース1110を検索する。なお、ステップS902においては、GoogleAPIを起動するなどのよく知られた任意のテキスト検索方法を使用することができる。S930同義語の抽出:ステップS920で検索された各テキストを同義語構文データベース1130内の個々の構文と照合し、対応する同義語を抽出する。図10に、インスタンスとシード属性を拡張する際の具体的なステップを示す。入力されたインスタンスはcomputerコンピュータ、シード属性はresolutionratio解像率である。まず、computerとresolutionratioに関して、synonym|alias|byname|...ofcomputercomputerの同義語|別名|通称|...およびsynonym|alias|byname|...ofresolutionratioresolutionratioの同義語|別名|通称|...というクエリが生成されるステップS910。そして、テキストを検索して、Whythealiasofacomputeriscomputingdeviceコンピュータの別名が計算装置なのは何故ですかやThebynameofresolutionratioisresolvingpower解像率の通称は解像力ですといった対応するテキストが取得されるステップS920。その後、これらのテキストが個々の同義語構文と照合され、computerとresolutionratioの同義語としてそれぞれcomputingdeviceとresolvingpowerが抽出されるステップS930。図1Aに戻ると、新規属性抽出ユニット1300は、インスタンスとシード属性を元に、属性相関知識データベース1120に基づいてインスタンスの他の属性あるいは、拡張ユニット1200によって拡張されている場合は、インスタンスおよびシード属性のすべての同義語を抽出する。図11に、新規属性抽出の概略ブロック図を示す。これは、以下の3つの方法のうち少なくとも1つを使用して実装することができる。1同時構文に基づく新規属性の抽出同時構文に合致するクエリを作成するため、クエリ作成ユニット1310が、インスタンスおよびシード属性から、クエリ<instance><seedattribute1|seedattribute2|...><インスタンス><シード属性1|シード属性2|...>を生成する。テキスト検索を実行するため、テキスト検索ユニット1320が、当該クエリを使用して非構造化テキストデータベース1110を検索する。ここでは、よく知られた任意のテキスト検索方法GoogleAPIを起動するなどを使用することができる。同時構文と一致する新規属性を抽出するため、テキスト照合ユニット1330が、各検索済みテキストを個々の同時構文と照合して対応する新規属性を抽出する。図12に、同時構文に基づく新規属性抽出の具体例を示す。入力されたインスタンスはcomputerコンピュータ、シード属性はprice価格とperformance性能である。最初に、同時構文クエリcomputerprice|performanceコンピュータ価格|性能が作成される。次に、テキスト検索が実行され、...ofcomputerperformanceanditsevaluationcriterion,datatypeanddatarepresentation,principleandstyleforinstructionsystemdesign,scalarpipelinetechnology...コンピュータ性能の...、およびその評価基準、データ型およびデータ表現、教示システム設計の原則およびスタイル、スカラーパイプライン技術...のような相関テキストが取得される。最後に、テキストが同時構文<C><A1>{<、|and|with|or|aswellas|andits|...><A2>}と一致する。これにより、新規属性としてevaluationcriterion評価基準、datatypeデータ型、datarepresentationデータ表現が抽出される。2プレフィックス構文に基づく属性抽出プレフィックス構文に従ったクエリを作成するため、クエリ作成ユニット1310が、プレフィックス辞書に基づいてシード属性に含まれる接頭語を取得し、インスタンスを結合してクエリ<prefixword1|prefixword2|...>of<instance><インスタンス>の<接頭語1|接頭語2|...>を生成する。テキスト検索を実行するため、テキスト検索ユニット1320が、当該クエリを使用して非構造化テキストデータベース1110を検索する。ここでは、よく知られた任意のテキスト検索方法GoogleAPIを起動するなどを使用することができる。同じプレフィックスを有する新規属性を抽出するため、テキスト照合ユニット1330が、各検索済みテキストをクエリと照合して、同じ接頭語を有する新規属性をシード属性として抽出する。図13に、プレフィックス辞書に基づく新規属性抽出の具体例を示す。入力されたインスタンスはcomputerコンピュータ、シード属性はperformance性能およびmaximumdiskvolume最大ディスク容量である。プレフィックス辞書が検索されて接頭語maximum最大が取得され、クエリmaximumofcomputerコンピュータの最大が作成される。次に、テキスト検索によって、...maximumconnectionsofcomputer...コンピュータの最大接続数のような対応するテキストが取得される。最後に、新規属性maximumconnections最大接続数が抽出される。3サフィックス構文に基づく属性抽出サフィックス構文に従ったクエリを作成するため、クエリ作成ユニット1310が、サフィックス辞書に基づいてシード属性に含まれる接尾語を取得し、インスタンスを結合してクエリ<suffixword1|suffixword2|...>of<instance><インスタンス>の<接尾語1|接尾語2|...>を生成する。テキスト検索を実行するため、テキスト検索ユニット1320が、当該クエリを使用して非構造化テキストデータベース1110を検索する。ここでは、よく知られた任意のテキスト検索方法GoogleAPIを起動するなどを使用することができる。同じサフィックスを有する新規属性を抽出するため、テキスト照合ユニット1330が、各検索済みテキストをクエリと照合して、同じ接尾語を有する新規属性をシード属性として抽出する。図14に、サフィックス辞書に基づく新規属性抽出の具体例を示す。入力されたインスタンスはcomputerコンピュータ、シード属性はperformance性能、visualmemoryvalueビジュアルメモリ値、およびresolutionratio解像率である。サフィックス辞書が検索されて接尾語value値およびratio率が取得され、クエリvalue|ratioofcomputerコンピュータの値|率が作成される。次に、テキスト検索により、MACvalueofcomputerコンピュータのMAC値とpopularizationratioofcomputerコンピュータの普及率のような対応するテキストが取得される。最後に、新規属性MACvalueとpopularizationratioが抽出される。上記の説明では、各ステップに関連していくつかの具体例を示した。発明者はこれらの具体例を相互に関連して列記するよう努めたが、列記された具体例が参照番号によって示唆される対応関係を有する必要があるわけではない。異なるステップにおいて参照番号の面で対応関係にない具体例を選択したとしても、選択した具体例の基礎を成す条件が相互に対立しない限り、これらの具体例によって複数の解決法を達成することが可能である。本発明の範囲にはこうした解決策がすべて内包される。上記の説明では、本発明の解決法は例として示したに過ぎないことに留意されたい。本発明は上記のステップおよび要素構造に限定されるものではなく、実際の使用条件に合わせてこれらのステップや要素構造を変更および修正することが可能である。また、ステップおよび要素の中には、本発明の全体概念の実装において必須ではないものもある。したがって、本発明の重要な技術的特徴は、上記の特定の具体例にではなく、本発明の全体概念の実装における最低限の要件に限定される。開示した本発明の実施例のさらに他の構成は、最初に簡単に説明し、その後方法の実施例において詳述したステップおよび動作のためのソフトウェアプログラムから成る。具体的には、このコンピュータプログラム製品は、計算装置上で稼働する間に関連の動作を提供するコンピュータプログラム論理が符号化された、コンピュータ可読媒体を備える実施例である。コンピュータプログラム論理が計算システムの少なくとも1つのプロセッサ上で実行されると、当該プロセッサを介して実施例の動作ステップが実行される。本発明のこうした構成は、典型的には、光媒体例:CD-ROMを始めとするコンピュータ可読媒体や、フロッピーディスクもしくはハードディスク等の各種タイプの媒体上で提供されるかもしくは符号化されたソフトウェア、コード、またはその他のデータ構造体、1つ以上のROM、RAM、もしくはPROMチップ上のファームウェアもしくはマイクロコード、特定用途向け集積回路ASIC、ダウンロード可能なソフトウェアイメージ、または単一もしくは複数モジュール上の共有データベースとして提供される。ソフトウェアまたはファームウェアの形態をとる構成は、計算装置上にインストールし、当該計算装置内の1つ以上のプロセッサを介して本発明の実施例を実装することができる。ソフトウェアプロセスを、例えば他のエンティティ内のデータ通信装置や計算装置と共に稼働させると、本発明のシステムが提供される。本発明のシステムは、いくつかのソフトウェアプロセスを複数のデータ通信装置間に分散させたり、一連の小型専用コンピュータ上ですべてのソフトウェアプロセスを稼働させたり、あるいは単一のコンピュータ上ですべてのソフトウェアプロセスを稼働させたりすることにより実現することも可能である。本発明の実施例は、厳密には、ソフトウェアプログラム、1台のデータ通信装置上のソフトウェアおよびハードウェア、独立したソフトウェア、または独立した回路として実装できることに留意されたい。以上、本発明についてその好適な実施例を参照して説明してきたが、当該技術に精通した当業者には、本発明の精神と範囲から逸脱することなく様々な修正、変更、追加を行うことが可能なことは明らかであろう。したがって、本発明の範囲は上記の特定の実施例に限定されず、付記した請求項によってのみ限定される。なお、上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、これに限定されない。付記1入力された1つのインスタンスと少なくとも1つのシード属性とから、属性相関知識データベースに基づいて1つ以上の構文に合致するクエリを作成するクエリ作成手段と、前記クエリを使用して非構造化テキストデータベース内の非構造化テキストを検索するテキスト検索手段と、検索されたテキストに対して前記構文に従ってテキスト照合を実行することにより、当該インスタンスの他の属性を抽出するテキスト照合手段とを備えることを特徴とする属性抽出装置。付記2入力されたインスタンスまたは少なくとも1つのシード属性から、同義語構文データベースに基づいてインスタンスまたはシード属性を拡張することにより、前記インスタンスまたはシード属性のすべての同義語を取得する拡張手段をさらに備え、前記クエリ作成手段は、インスタンスおよびシード属性のすべての同義語から、前記属性相関知識データベースに基づいて前記構文に合致するクエリをさらに作成することを特徴とする付記1に記載の属性抽出装置。付記3前記構文が、非構造化テキスト内に複数属性が頻繁に同時出現するパターンを表現した同時構文であることを特徴とする付記1又は付記2に記載の属性抽出装置。付記41つのトレーニング専用インスタンスと少なくとも1つのトレーニング専用シード属性とから同時構文用クエリを作成し、同時構文用クエリを使用して非構造化テキストデータベースを検索し、さらに、検索されたテキストに基づいて、同時構文を抽出して前記属性相関知識データベースに格納する同時構文生成手段をさらに備えることを特徴とする付記3に記載の属性抽出装置。付記5前記構文が、プレフィックス辞書を使用して、常に非構造化テキスト内の属性名の先頭に出現するプレフィックスを表現するプレフィックス構文であることを特徴とする付記1又は付記2に記載の属性抽出装置。付記62つ以上の属性名の先頭に出現するプレフィックスを、候補プレフィックスとして属性辞書から抽出し、事前に設定された頻度を上回る出現頻度を有する1つの候補プレフィックスを選択し、それを前記属性相関知識データベース内のプレフィックス辞書に格納するプレフィックス構文生成手段をさらに備えることを特徴とする付記5に記載の属性抽出装置。付記7前記構文が、サフィックス辞書を使用して、常に非構造化テキスト内の属性名の末尾に出現するサフィックスを表現するサフィックス構文であることを特徴とする付記1又は付記2に記載の属性抽出装置。付記82つ以上の属性名の末尾に出現するサフィックスを、候補サフィックスとして属性辞書から抽出し、事前に設定された頻度を上回る出現頻度を有する1つの候補サフィックスを選択し、それを前記属性相関知識データベース内のサフィックス辞書に格納するサフィックス構文生成手段をさらに備えることを特徴とする付記7に記載の属性抽出装置。付記9シード同義語辞書から同義語構文用クエリを作成し、同義語構文用クエリを使用して非構造化テキストデータベースを検索し、さらに、検索されたテキストに基づいて候補同義語構文を抽出し、各候補同義語構文を検証し、検証済みの同義語構文を前記同義語構文データベースに格納する同義語構文生成手段をさらに備えることを特徴とする付記2に記載の属性抽出装置。付記10入力された1つのインスタンスと少なくとも1つのシード属性とから、属性相関知識データベースに基づいて1つ以上の構文に合致するクエリを作成するステップと、当該クエリを使用して非構造化テキストデータベース内の非構造化テキストを検索するステップと、検索されたテキストに対して上記の構文に従ってテキスト照合を実行することにより、当該インスタンスの他の属性を抽出するステップとを有することを特徴とする属性抽出方法。付記11入力されたインスタンスまたは少なくとも1つのシード属性から、同義語構文データベースに基づいてインスタンスまたはシード属性を拡張することにより、前記インスタンスまたはシード属性のすべての同義語を取得するステップと、インスタンスおよびシード属性のすべての同義語から、前記属性相関知識データベースに基づいて構文に合致するクエリを作成するステップとをさらに有することを特徴とする付記10に記載の属性抽出方法。付記12前記構文が、非構造化テキスト内に複数属性が頻繁に同時出現するパターンを表現した同時構文であることを特徴とする付記10又は付記11に記載の属性抽出方法。付記131つのトレーニング専用インスタンスと少なくとも1つのトレーニング専用シード属性とから同時構文用クエリを作成するステップと、同時構文用クエリを使用して非構造化テキストデータベースを検索するステップと、検索されたテキストに基づいて、同時構文を抽出して前記属性相関知識データベースに格納するステップとをさらに有することを特徴とする付記12に記載の属性抽出方法。付記14前記構文が、プレフィックス辞書を使用して、常に非構造化テキスト内の属性名の先頭に出現するプレフィックスを表現するプレフィックス構文であることを特徴とする付記10又は付記11に記載の属性抽出方法。付記15属性辞書から、2つ以上の属性名の先頭に出現するプレフィックスを候補プレフィックスとして抽出するステップと、事前に設定された頻度を上回る出現頻度を有する1つの候補プレフィックスを選択すし、それを前記属性相関知識データベース内のプレフィックス辞書に格納するステップとをさらに有することを特徴とする付記14に記載の属性抽出方法。付記16前記構文が、サフィックス辞書を使用して、常に非構造化テキスト内の属性名の末尾に出現するサフィックスを表現するサフィックス構文であることを特徴とする付記10又は付記11に記載の属性抽出方法。付記17属性辞書から、2つ以上の属性名の末尾に出現するサフィックスを候補サフィックスとして抽出するステップと、事前に設定された頻度を上回る出現頻度を有する1つの候補サフィックスを選択し、それを属性相関知識データベース内のサフィックス辞書に格納するステップとをさらに有することを特徴とする付記16に記載の属性抽出方法。付記18シード同義語辞書から同義語構文用クエリを作成するステップと、同義語構文用クエリを使用して非構造化テキストデータベースを検索するステップと、検索されたテキストに基づいて候補同義語構文を抽出するステップと、各候補同義語構文を検証し、検証済み同義語構文を同義語構文データベースに格納するステップとをさらに有することを特徴とする付記11に記載の属性抽出方法。"