問題となる状況を想起させる表現である問題想起表現を識別するための識別情報を抽出する情報抽出システムであって、問題想起表現を含む文の正例を表す正例解決要求パタンと、前記正例解決要求とは反対の要求を表す負例解決要求パタンとを用いて、前記正例解決要求パタンと前記負例解決要求パタンとのそれぞれに合致する文の集合を、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合としてコーパスから取得し、取得した前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とにおいて、前記正例解決要求パタンおよび前記負例解決要求パタンにおける問題想起表現に相当する箇所を正例と負例とに対応付けて記憶する解決要求文集合取得手段と、前記問題想起表現毎に前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とに含まれる文の構成要素を比較し、前記正例解決要求文集合を特徴付ける構成要素と前記負例解決要求文集合を特徴付ける構成要素とを、それぞれ前記問題想起表現を含む文の正例を識別するための正例識別情報と前記問題想起表現を含む文の負例を識別するための負例識別情報として特定する識別情報特定手段とを含むことを特徴とする情報抽出システム。解決要求文集合取得手段は、問題想起表現に相当する箇所を正規表現として表した正例解決要求パタンと、前記問題想起表現を正規表現として表した負例解決要求パタンとを用いて、前記問題想起表現と正例解決要求文集合および負例解決要求文集合とを対応付けて取得する請求項1記載の情報抽出システム。解決要求文集合取得手段は、問題想起表現に所定の品詞であること、所定の品詞でないこと、所定の文字列であること、所定の文字列でないことの一部または全てを定める制約に従って文の集合を取得する請求項1又は請求項2記載の情報抽出システム。解決要求文集合取得手段は、正例解決要求文集合および負例解決要求文集合が所定の閾値よりも少ない文数しか含まない際、前記正例解決要求文集合および前記負例解決要求文集合を空集合とみなす請求項1から請求項3のうちのいずれか1項に記載の情報抽出システム。識別情報特定手段は、正例解決要求文集合に含まれる文の構成要素と、負例解決要求文集合に含まれる文の構成要素とにおいて、構成要素毎に前記正例解決要求文集合における出現数を格納した正例要素ベクトルと前記負例解決要求文集合における出現数を格納した負例要素ベクトルとを比較して、前記正例要素ベクトルにおいて大きな値を有する構成要素を正例識別情報と特定し、前記負例要素ベクトルにおいて大きな値を有する構成要素を負例識別情報と特定する請求項1から請求項4のうちのいずれか1項に記載の情報抽出システム。識別情報特定手段は、正例要素ベクトルにおいて問題想起表現と共起頻度が低い単語に関する構成要素を除外し、負例要素ベクトルにおいて問題想起表現と共起頻度が低い単語に関する構成要素を除外する請求項5記載の情報抽出システム。与えられた問題想起表現の候補を所定のテンプレート文に文意が通るように当てはめ、正例解決要求パタンと負例解決要求パタンとを生成する解決要求パタン生成手段を備えた請求項1から請求項6のうちのいずれか1項に記載の情報抽出システム。解決要求パタン生成手段は、問題想起表現の候補の文構造に基づいて、当てはめる所定のテンプレート文を切り替える請求項7記載の情報抽出システム。問題となる状況を想起させる表現である問題想起表現を識別するための識別情報を抽出する情報抽出方法であって、問題想起表現を含む文の正例を表す正例解決要求パタンと、前記正例解決要求とは反対の要求を表す負例解決要求パタンとを用いて、前記正例解決要求パタンと前記負例解決要求パタンとのそれぞれに合致する文の集合を、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合としてコーパスから取得し、取得した前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とにおいて、前記正例解決要求パタンおよび前記負例解決要求パタンにおける問題想起表現に相当する箇所を正例と負例とに対応付けて記憶し、前記問題想起表現毎に前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とに含まれる文の構成要素を比較し、前記正例解決要求文集合を特徴付ける構成要素と前記負例解決要求文集合を特徴付ける構成要素とを、それぞれ前記問題想起表現を含む文の正例を識別するための正例識別情報と前記問題想起表現を含む文の負例を識別するための負例識別情報として特定することを特徴とする情報抽出方法。コンピュータに、問題想起表現を含む文の正例を表す正例解決要求パタンと、前記正例解決要求とは反対の要求を表す負例解決要求パタンとを用いて、前記正例解決要求パタンと前記負例解決要求パタンとのそれぞれに合致する文の集合を、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合としてコーパスから取得し、取得した前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とにおいて、前記正例解決要求パタンおよび前記負例解決要求パタンにおける問題想起表現に相当する箇所を正例と負例とに対応付けて記憶する解決要求文集合取得処理と、前記問題想起表現毎に前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とに含まれる文の構成要素を比較し、前記正例解決要求文集合を特徴付ける構成要素と前記負例解決要求文集合を特徴付ける構成要素とを、それぞれ前記問題想起表現を含む文の正例を識別するための正例識別情報と前記問題想起表現を含む文の負例を識別するための負例識別情報として特定する識別情報特定処理とを実行させるための情報抽出プログラム。非特許文献1に記載された手法では、辞書に登録された文字列と表層上一致する語句に、付与するクラスがおおよそ正しいことを前提としている。付与したクラスが多くの語句で誤っている場合、その後のクラスタリングで、あるクラスタにおいてマジョリティとなった語句は、誤ったクラスを持った語句の集まりとなる。そのため、上記の前提を満たさない場合、クラスタ内においてマジョリティとなるクラスを調べる識別情報は、正例と負例との識別に適さない。ここで、問題となる状況を想起させる表現以下、問題想起表現とも呼ぶにおいては、実際に問題が生じているか正例と、生じていないか負例とが、文脈や背景知識に依存するものがある。そのため、問題を想起させる表現の辞書を準備したとしても、その辞書に表層上一致する文字列が、必ずしも正例となりやすいわけではなく、表層上一致するだけでは、多くの語句で負例となる可能性が高い。したがって、非特許文献1に記載された手法は、上記の表現の抽出には適さない。また、特許文献1に記載された方法では、検索目的に合致するものを正例、しないものを負例と扱っており、例えば、検索においてキーワードが含まれる文を正例、含まれない文を負例とする。すなわち、特許文献1に記載された方法では、検索目的が単一である。そのため、ある要求に合致する条件を見つけるのには役立つが、その要求とは反対の要求にも合致する条件である可能性を排除することができない。そこで、本発明は、問題となる状況を想起させる表現を抽出するために、表層上は一致または類似するが、文脈や背景知識によって実際に問題となるか否かが変わる表現に対して正例/負例を識別するための識別情報を抽出する情報抽出システム、情報抽出方法及び情報抽出プログラムを提供することを目的とする。本発明による情報抽出システムは、問題となる状況を想起させる表現である問題想起表現を識別するための識別情報を抽出する情報抽出システムであって、問題想起表現を含む文の正例を表す正例解決要求パタンと、正例解決要求とは反対の要求を表す負例解決要求パタンとを用いて、正例解決要求パタンと負例解決要求パタンとのそれぞれに合致する文の集合を、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合としてコーパスから取得し、取得した正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とにおいて、正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンにおける問題想起表現に相当する箇所を正例と負例とに対応付けて記憶する解決要求文集合取得手段と、問題想起表現毎に正例解決要求文集合と負例解決要求文集合に含まれる文の構成要素を比較し、正例解決要求文集合を特徴付ける構成要素と負例解決要求文集合を特徴付ける構成要素とを、それぞれ前記問題想起表現を含む文の正例を識別するための正例識別情報と前記問題想起表現を含む文の負例を識別するための負例識別情報として特定する識別情報特定手段とを含むことを特徴とする。本発明による情報抽出方法は、問題となる状況を想起させる表現である問題想起表現を識別するための識別情報を抽出する情報抽出方法であって、問題想起表現を含む文の正例を表す正例解決要求パタンと、正例解決要求とは反対の要求を表す負例解決要求パタンとを用いて、正例解決要求パタンと負例解決要求パタンとのそれぞれに合致する文の集合を、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合としてコーパスから取得し、取得した正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とにおいて、正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンにおける問題想起表現に相当する箇所を正例と負例とに対応付けて記憶し、問題想起表現毎に正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とに含まれる文の構成要素を比較し、正例解決要求文集合を特徴付ける構成要素と負例解決要求文集合を特徴付ける構成要素とを、それぞれ前記問題想起表現を含む文の正例を識別するための正例識別情報と前記問題想起表現を含む文の負例を識別するための負例識別情報として特定することを特徴とする。本発明による情報抽出プログラムは、コンピュータに、問題想起表現を含む文の正例を表す正例解決要求パタンと、正例解決要求とは反対の要求を表す負例解決要求パタンとを用いて、正例解決要求パタンと負例解決要求パタンとのそれぞれに合致する文の集合を、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合としてコーパスから取得し、取得した正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とにおいて、正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンにおける問題想起表現に相当する箇所を正例と負例とに対応付けて記憶する解決要求文集合取得処理と、問題想起表現毎に正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とに含まれる文の構成要素を比較し、正例解決要求文集合を特徴付ける構成要素と負例解決要求文集合を特徴付ける構成要素とを、それぞれ前記問題想起表現を含む文の正例を識別するための正例識別情報と前記問題想起表現を含む文の負例を識別するための負例識別情報として特定する識別情報特定処理とを実行させることを特徴とする。本発明によれば、問題となる状況を想起させる表現を抽出するために、表層上は一致または類似するが、文脈や背景知識によって実際に問題となるか否かが変わる表現に対して正例/負例を識別するための識別情報を抽出することができる。本発明の理解を容易にするために、本発明の背景および概要を説明する。ここでは、色がにじむという表現が問題想起表現となっている場合において、それが実際に問題を表すか否かを識別するための識別情報を提示することを想定する。ここでの識別情報の提示とは、問題を表す場合とそうでない場合との周辺語を提示することである。文1:プリントしたら色がにじんだ。文2:空の色がにじんだ。文1および文2は、色がにじむという問題想起表現を含む。文1だけを見ると、プリンタで文字や絵の色がにじんでしまったことを述べているため、文1は、実際に問題を表す。しかしながら、文2は、空の風景が雲や夕日などの要因でにじみ、きれいな様を表す。すなわち、色がにじむという表現は、表層上同一であっても、文脈や背景知識により、問題になるか正例/好ましいものであるか負例が変わる。このような表現では、問題想起表現に加えて、問題となるもの正例と、そうでないもの負例とを識別するための情報が必要となる。これに対して本発明では、問題想起表現が正例/負例となりやすい周辺語の集合を識別情報として提示する。非特許文献1に記載の方法では、文1と文2とが一つのクラスタに属するようクラスタリングするため、明確に、これらを識別する情報を得ているわけではない。本発明は、問題であれば解決を要求する文解決要求文がコーパス内に含まれていることを前提とする。前提について例を用いて説明する。例えば、色がにじむことを嫌がる人がいるならば、コーパス内に色がにじまないようにしたいという要求が記載された文データ以下、単に文と呼ぶが少なからず存在することが予想される。このような文が存在することが前提である。この前提は、文の数が多いほど成り立つ可能性が高く、大規模なコーパスを利用する場合においては、一般に成立する前提と考えられる。上記の解決要求文を用いると、問題想起表現を抽出することができる。例えば、色がにじまないようにしたいという解決要求文に合致する文がコーパスにあれば、色がにじむことは問題を表す。ただし、前述のように、色がにじむことが好ましいこともあるため、本発明では、色がにじむようにしたいという極性が反対の解決要求文に合致する文の有無も調べる。仮に、これに合致する文がコーパスにあれば、色がにじむことは必ずしも問題想起表現にはならない。本発明では、これら2つの解決要求文に基づいて得られる各々の文集合データ以下、単に文集合と呼ぶにおいて、一方のみに偏在して出現する語句データ以下、単に語句と呼ぶを抽出する。例えば、色がにじまないようにしたいという解決要求文に合致する文集合に偏在する語句としてプリンタや印刷などが得られたとする。一方、色がにじむようにしたいという解決要求文に合致する文集合に偏在する語句が景色パレットであったとする。この情報は、色がにじむという表現が問題想起表現となるか否かを識別する判断材料となる。そのため、本発明では、色がにじむという表現に加えて、それが正例とみなせる周辺語である単語集合および負例とみなせる単語集合を、識別情報として出力する。以下、本発明の実施形態を説明する。第1の実施形態.図1は、本発明による情報抽出装置の第1の実施形態の構成例を示すハードウェア構成図である。図1に示すように、情報抽出装置1は、CPU2と、メモリ3と、ハードディスクドライブHDD4と、通信インタフェースIF5と、入力装置6と、出力装置7とを含む。これらの構成要素は、バス8を介して互いに接続されており、データの入出力を行うことができる。情報抽出装置1は、具体的には、プログラムに従って動作するパーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって実現される。通信IF5は、外部のネットワークに接続するためのインタフェースである。入力装置6は、例えば、キーボードやマウスによって実現される。出力装置7は、例えば、ディスプレイ装置等の表示装置等によって実現される。本実施形態における各処理は、具体的には、CPU2が、メモリ3又はHDD4が記憶するプログラムに従って動作することにより実現される。なお、情報抽出装置1が含む上記の各部は、図1で示すように同一の筐体に含まれてもよいし、異なる筐体に含まれてもよい。図2は、情報抽出装置1を用いた情報抽出システムの機能構成の一例を示すブロック図である。図2に示すように、情報抽出装置1は、解決要求文集合取得部101と識別情報特定部102とを含む。また、情報抽出システムは、情報抽出装置1と、正例解決要求パタン記憶部30と、負例解決要求パタン記憶部35と、コーパス記憶部40と、出力部103とを含む。情報抽出装置1の解決要求文集合取得部101は、具体的には、プログラムに従って動作するCPU2によって実現される。解決要求文集合取得部101は、正例解決要求パタン記憶部30が格納する正例を抽出するための正例解決要求パタンに合致する文集合を判定する機能を備えている。また、解決要求文集合取得部101は、合致すると判定した文集合を正例解決要求文集合としてコーパス記憶部40から取得するすなわち、コーパス記憶部40から抽出する機能を備えている。また、解決要求文集合取得部101は、負例解決要求パタン記憶部35が格納する負例を抽出するための負例解決要求パタンに合致する文集合を、負例解決要求文集合としてコーパス記憶部40から取得する機能を備えている。なお、解決要求文集合取得部101は、後述するコーパス記憶部40の態様に応じて、様々な手法を用いて文集合を取得する。解決要求文集合取得部101は、各パタンを用いることで、問題想起表現となる個所を任意の文字列として指定でき、高い確度で問題想起表現を抽出できる。解決要求文集合取得部101は、正例解決要求文集合および負例解決要求文集合の取得には、例えば、正規表現におけるワイルドカードを含むパタンマッチングを用いる。解決要求文集合取得部101は、正例解決要求文集合および負例解決要求文集合の各文において、各パタンで任意の文字列とした部分から文字列を抽出し、それを問題想起表現とする。解決要求文集合取得部101は、問題想起表現の候補毎に、正例解決要求文集合と負例解決集合とにまとめる。正例解決要求パタン記憶部30は、問題想起表現を肯定文とした場合に、それを解決したいと願うことを示す正例解決要求パタンを記憶する。また、負例解決要求パタン35は、正例解決要求パタンとは極性が反転した負例解決要求パタンを記憶する。正例解決要求パタン記憶部30および負例解決要求パタン35は、例えば、メモリ3、HDD4等の記憶装置により実現される。コーパス記憶部40は、具体的には、光ディスク装置や磁気ディスク装置などの記憶装置によって実現される。コーパス記憶部40は、大規模コーパス文例集合を記憶する。なお、コーパス記憶部40が記憶するデータについては、任意の大規模文書データであれば、Webの情報や組織の文書データベースなど任意の情報を用いて構わない。例えば、コーパス記憶部40が組織の外部に存在し、記憶している情報をWeb上で公開している場合には、解決要求文集合取得部101は、インターネット等を介して、その情報にアクセスする。例えば、解決要求文集合取得部101は、検索エンジンを利用して、コーパス記憶部40から正例解決要求文集合および負例解決要求文集合を抽出する。そして、解決要求文集合取得部101は、抽出した正例解決要求文集合および負例解決要求文集合を問題想起表現と対応付けて、識別情報特定部102に出力する。識別情報特定部102は、正例解決要求文集合および負例解決要求文集合に含まれる文を形態素解析し、問題想起表現が含まれる文中の語句を抽出する機能を備えている。また、識別情報特定部102は、抽出した語句の中で所定の品詞のものを正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とで比較し、共有せず、一方の集合においてのみ出現しやすい語句を重要とする語句のベクトルを生成する機能を備えている。ここで、正例解決要求文集合においてのみ出現しやすい語句のベクトルを正例識別情報といい、負例解決要求文集合においてのみ出現しやすい語句のベクトルを負例識別情報という。識別情報特定部102は、正例識別情報および負例識別情報を問題想起表現と対応付けて、出力部103に出力する。出力部103は、情報抽出装置1の出力結果を提示する機能を備えている。例えば、出力部103は、情報抽出装置1の出力結果を表示部に表示するように制御する。出力部103は、例えば、出力装置7により実現される。次に、情報抽出装置1の構成要素を詳細に説明する。正例解決要求パタン記憶部30が記憶するパタンの一例を図3に示す。図3の例では、正例解決要求パタン記憶部30は、正例の解決要求パタンを記憶するために、パタン種類テーブル201とパタンテーブル202との2つのテーブルを用いて記憶している。負例解決要求パタン記憶部35が記憶するパタンの一例を図4に示す。図4の例では、負例解決要求パタン記憶部35は、反対の要求を示す負例の解決要求パタンを記憶するために、パタン種類テーブル201とパタンテーブル203との2つのテーブルを用いて記憶している。図3aおよび図4aのパタン種類テーブル201は、1つの行レコードに、パタン種類IDと表現構造とをそれぞれ記録する2つのフィールドを有する。パタン種類IDフィールドは、問題想起表現とみなす表現の構文毎に与える識別子を格納する。また、表現構造フィールドは、問題想起表現とみなす文の構造を格納する。なお、格納されているxおよびyの意味については後述する。図3bのパタンテーブル202および図4bのパタンテーブル203は、パタン種類IDとパタンとの2つのフィールドを有する。パタンフィールドは、解決要求文を見つけるためのテンプレートとして用いられる文字列を格納する。図3および図4に示す例では、パタン種類テーブル201の表現構造フィールドは、ガ格およびヲ格の二項関係を表す表現構造を格納している。表現構造フィールド内に格納されているxとyとは、任意の文字列を表し、パタンテーブル202のパタンフィールド内のxとyとにそれぞれ対応する。図3bのパタンテーブル202は、パタン種類IDが1であるレコードを4個含む。これら4個のパタンにおいてxおよびyは、ある品詞を制約とする任意の文字列を表す。この制約は、後述する解決要求文集合取得部101が用いる設定ファイル等において設定できる。任意の文字列の部分は、後の処理において暫定的な問題想起表現とみなされる。そのため、図3のパタンテーブル202が格納するパタンには、間違いなく解決要求を示し、正しく問題想起表現に該当するものが抽出できるものを用いる。また、正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンには、より複雑な条件を記載してもよい。たとえば、xをyように動詞と記載した場合、この条件は、ようにの後に動詞が来るものを表すパタンとなる。図4bのパタンテーブル203は、図3bのパタンテーブル202と同様であるが、図3bのパタンテーブル202が格納する解決要求パタンとは反対の要求を示すパタンを格納する。なお、パタン種類IDは、図3と図4とで対応関係が取れるものである。例えば、図3においてパタン種類IDが1である正例解決要求パタンには、図4においてパタン種類IDが1である負例解決要求パタンが対応する。正例解決要求パタン記憶部30および負例解決要求パタン記憶部35が格納するデータについては、利用者等が予め手作業で作成すればよい。また、同様のデータが扱えるのであれば、これらのデータの記憶方法は、表形式に限られない。例えば、これらのデータをXML等のフォーマットで記述してもよい。また、本実施形態では、利用者等がパタンを書き換えやすい形態にするために、パタンの記憶部を正例解決要求パタン記憶部30および負例解決要求パタン記憶部35として情報抽出装置1の外に出しているが、必ずしもこの形態である必要はない。例えば、同様の情報を解決要求文集合取得部101が用いる設定ファイルとして記述し、解決要求文集合取得部101が起動時に読み込むようにしてもよい。また、同様の情報を解決要求文集合取得部101を動作させるプログラムにハードコーディングしてもよい。なお、表現構造については、図3に示すように必ずしも複数記憶させる必要はない。例えばガ格xがyの二項関係のみを問題想起表現の対象とする場合においては、パタン種類テーブル201、正例解決要求用のパタンテーブル202および負例解決要求用のパタンテーブル203におけるパタン種類IDのフィールドは必要ない。また、ガ格xがyの例では、問題想起表現が2つの任意の文字列によって定義されているが、本実施形態において、正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンは、1つ以上の任意の文字列を含む形式であればよく、2つに限定されるものではない。以降、本実施形態では、ガ格xがyで表される問題想起表現の識別情報を特定することを想定し、任意の文字列が2つ含まれる正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンを例として処理を説明する。そのため、パタン種類IDフィールドが格納する値は単一であり、処理に用いられないものとする。なお、パタン種類IDフィールドが格納する値が複数ある場合には、その値毎に識別情報の抽出処理を実施すればよい。本実施形態では、正例解決要求パタンと負例解決要求パタンとを別の記憶部で記憶しているが、同一の記憶部で記憶するようにしてもよい。その場合には、正例解決要求パタンと負例解決要求パタンとを、識別するIDなどと対応付けて記憶するようにすればよい。次に、情報抽出装置が実行する動作を図面を参照して説明する。図5は、解決要求文集合取得部101の動作例を示すフローチャートである。文集合から問題想起表現と識別情報とを抽出するために、利用者は、入力装置6を用いて解決要求パタンを登録する操作を行う。すると、解決要求文集合取得部101は、利用者の操作に従って、正例解決要求パタン記憶部30と負例解決要求パタン記憶部35とから、解決要求パタンを取得するステップS11。具体的には、解決要求文集合取得部101は、正例解決要求用のパタンテーブル202と負例解決要求用のパタンテーブル203とを参照し、パタンフィールドに格納されたパタンを読み込む。これは図5のステップS11の処理に相当する。次に、解決要求文集合取得部101は、読み込んだパタンを用いて、コーパス記憶部40に記憶されている文に対してパタンマッチングを行い、合致する文を取得する。ここで、正例解決要求パタンと一致する文の集合を正例解決要求文集合とし、負例解決要求パタンと一致する文の集合を負例解決要求文集合とする。これは図5のステップS12の処理に相当する。解決要求文集合取得部101は、例えば、正規表現のワイルドカードを用いて、パタンマッチングを行う。これは、Java登録商標やRuby登録商標など一般的なプログラミング言語においてサポートされている機能である。また、Google登録商標などの検索エンジンにおいてもワイルドカードを含むフレーズ検索が行えるため、このような検索エンジンのAPIを利用してもよい。ここで、パタン内に含まれるxやyは、品詞等により制約された任意の文字列を表す。解決要求文集合取得部101は、抽出した文集合を、文毎に正例解決要求パタンまたは負例解決要求パタンのいずれによって抽出したものであるかが分かるように、識別用のフラグと対応付けて一時格納データとしてメモリ3等に記憶させる。次に、解決要求文集合取得部101は、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合との各々から、正例および負例解決要求パタンにおいて、xとyとに相当する文字列が制約を満たすか否かを判定する。そして、解決要求文集合取得部101は、満たすと判定した文を抽出する。また、満たさないと判定した文に関しては、解決要求文集合取得部101は、正例解決要求文集合および負例解決要求文集合から除外する。これは図5のステップS13の処理に相当する。制約の指定を行う設定ファイルの一例を図6に示す。図6に示す例では、xとyとに関して、AcceptとDenyという2つの状態を指定する。Acceptは、xおよびyとして取り得る構成要素の制約を表す。Denyは、xおよびyとして認めない構成要素を表す。なお、構成要素とは、文を構成する単語、品詞、係り受け関係を表す。図6に示す例において、で始まる文字は、品詞の制約を表す。これに基づいて、解決要求文集合取得部101は、xが名詞または複合名詞を対象としているか否かを判定する。また、がない文字列は、文字列そのものを表し、xまたはyの個所に位置する文字列を限定するものである。なお、動詞や形容詞、形容動詞などについては活用が存在するため、解決要求文集合取得部101は、xやyとの文字列比較を単語の原型と行うものとする。Acceptに記載されたがない文字列は、その文字列を含まないと抽出対象とならないことを表す。また、Denyに記載されるがない文字列は、ストップワードの役割を果たす。例えば、解決要求文集合取得部101が、図6に示す設定に基づいて、xに相当する部分が名詞であり、yに相当する部分が動詞である表現をコーパス内から抽出する場合を想定する。この場合、解決要求文集合取得部101は、yに相当する動詞の原型がするであれば、制約を満たさないと判定し、正例解決要求文集合や負例解決要求文集合から除外する。なお、解決要求文集合取得部101は、本除外処理を、上記の一時格納データに対して実施すればよい。次に、解決要求文集合取得部101がxおよびyに対応する文字列を抽出する処理について詳述する。解決要求文集合取得部101は、正例解決要求パタンまたは負例解決要求パタンに合致した文を所定の文単位で切り出す。一文の切り出しについて、解決要求文集合取得部101は、単純には、パタンに合致する部分の前後で近傍の句点やタブ、改行などを検出し、前方で検出した次の文字を文の開始、後方で検出した文字を文の終端とみなすといった処理を行えばよい。続いて、解決要求文集合取得部101は、切り出した一文に形態素解析を行い、xおよびyに相当する単語が、共にAcceptの制約を満たし、かつDenyに相当しない文字列を抽出する。解決要求文集合取得部101は、切り出した一文や抽出したxおよびyに該当する文字列を、一時格納データに対応付けて記憶させる。なお、解決要求文集合取得部101は、xおよびyとして一時格納するデータを、抽出した文字列が動詞であれば原型に変換して格納する。ここで、切り出す文の単位は一文に限定されるものではなく、前後数文や、文字数などで区切ってもかまわない。この指定については、例えば、情報抽出装置1の利用者が解決要求文集合取得部101の設定ファイルで指定すればよい。以上の処理を通して、解決要求文集合取得部101が一時的に格納させる一時格納データの一例を図7に示す。図7に示す一時格納データにおいて、フラグ列の値がPである行のデータ集合が正例解決要求文集合であり、Nである行のデータ集合が負例解決要求文集合である。なお、図7に示す一時格納データの該当文フィールドに格納された各文の形態素解析結果を対応付けて記憶してもよい。形態素解析結果については、以降の処理でも用いるため、ここで記憶しておくと、再度形態素解析を行う処理を省くことができ、処理の高速化を行うことができる。なお、ステップS12およびステップS13については、コーパス記憶部40に含まれる文書の全てに対して予め形態素解析を実施し、品詞情報を語句毎に付与しておくことにより、名詞や動詞ないようにしといった品詞を検索条件に含むフレーズ検索を高速に実施することもできる。このような検索が可能な技術の一例としては、例えば、文献楠村幸貴、神谷俊之、対話的テキストマイニングのためのタグ付け検索基盤、情報処理学会データベースシステム研究会、2008に記載された技術がある。最後に、解決要求文集合取得部101は、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とを問題想起表現毎にまとめる。具体的には、解決要求文集合取得部101は、一時格納されたデータにおいて、問題想起表現が一致するもので分類し、その後、フラグフィールドに格納された値が同一のものでまとめることで、出力するデータを整理する。これは図5のステップS14の処理に対応する。出力結果の記憶形式の一例を図8に示す。図8に示す例には、問題想起表現を管理するための問題想起表現データ204図8aと正例解決要求文集合205図8bと負例解決要求文集合206図8cとがある。問題想起表現データ204は、問題想起表現毎の特定する識別子である表現IDと、問題想起表現の表現構造を特定するパタン種類IDと、問題想起表現を示す単語と、問題想起表現とをまとめたものである。解決要求文集合取得部101は、図7に示すように格納された一時格納データにおいて、xとyとに格納される文字列の組み合わせがユニークなものに対して固有の表現IDを割り当てる。また、解決要求文集合取得部101は、パタン種類テーブル201の表現構造フィールドの値を抽出する。そして、解決要求文集合取得部101は、そこに含まれるxやyなど任意の文字列を表す部分に、一時格納データに記憶されているxやyの値を対応付けることにより問題想起表現を生成して、問題想起表現データ204に記憶する。なお、本実施形態において任意の文字列はxとyとであるが、前述したように、これらはパタン種類において異なる場合もある。また、問題想起表現データ204のxおよびyには、抽出した対象の品詞がわかるように品詞の情報も品詞という形式で記録している。ただし、xおよびyに格納される文字列を読み取る際には、以降の文字列は無視するものとする。正例解決要求文集合205と負例解決要求文集合206とは、表現IDをキーとすることで、当該の問題想起表現を含む該当文が参照できる形式で記憶される。また、一時格納データと同様に、上記の該当文の各々に対して形態素解析の結果を対応付けて記憶するようにしてもよい。なお、上記の表形式による出力形式は一例であり、これ以外の方法を用いて記憶しても構わない。例えば、XMLなどで構造化した形式を用いる方法などがある。図7に示す例では、解決要求文集合取得部101によって、xおよびyの値がともに一致する色にじむと紙つまるという2つに分類されている。すなわち、解決要求文集合取得部101が2つの問題想起表現を抽出していることになる。その後、解決要求文集合取得部101は、フラグフィールドに格納された値がPであるものとNであるものとに分類する。結果として、解決要求文集合取得部101は、図7に示す6個のデータを、図8に示すように、問題想起表現色がにじむに対しては、正例解決要求文集合2個と負例解決要求文集合2個とに整理する。また、解決要求文集合取得部101は、問題想起表現紙がつまるに対しては、正例解決要求文集合1個と負例解決要求文集合0個とに整理する。なお、解決要求文集合取得部101は、ある程度の数の正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とを抽出した場合のみ、その要求があったとみなす処理を行ってもよい。正例解決要求文集合および負例解決要求文集合の抽出処理において、稀に解決要求文ではない文もパタンに一致してしまうことがある。このような誤抽出の影響を避けるため、例えば、予め閾値を設けておく。そして、解決要求文集合取得部101は、問題想起表現毎に収拾された正例解決要求文集合と負例解決要求文集合との要素数が、閾値を超えなければ、その正例解決要求文集合205または負例解決要求文集合206の当該のデータを削除する。また、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とのどちらともを十分に抽出できるわけではない。例えば、紙がつまるといった多くの場合において、実際に問題が起きている場合に用いられるため、負例がほとんど得られない。また、問題想起表現に対応する、正例解決要求文集合や負例解決要求文集合が共に抽出していない場合には、解決要求文集合取得部101は、問題想起表現データ204からその問題想起表現を削除する。解決要求文集合取得部101は、問題想起表現毎の正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とを識別情報特定部102に出力する。次に、識別情報特定部102の動作を説明する。図9は、識別情報特定部102の動作例を示すフローチャートである。なお、以降の処理については、問題想起表現毎に実施する。図9に示すように、識別情報特定部102は、まず問題想起表現データ204を参照し、表現IDフィールドに格納された表現IDを抽出する。そして、識別情報特定部102は、抽出した表現IDをキーとして、正例解決要求文集合205と負例解決要求文集合206とから、該当文フィールドに格納された文を抽出し、処理対象を確定する。これは図9のステップS15の処理に対応する。識別情報特定部102は、図8に示す出力結果を解決要求文集合取得部101から受信したとすると、問題想起表現データ204を参照して最初に抽出する表現ID1の色がにじむという問題想起表現を処理対象とする。また、識別情報特定部102は、表現ID1をキーとして、正例解決要求文集合205と負例解決要求文集合206とから2つずつ該当文を抽出する。次に、識別情報特定部102は、処理対象となる正例解決要求文集合205と負例解決要求文集合206とから抽出した該当文に対して形態素解析を行う。また、識別情報特定部102は、各該当文から所定の品詞の単語を収集し、正例解決要求文集合205と負例解決要求文集合206との各々で単語ベクトルを生成する。これは図9のステップS16の処理に対応する。以降、問題想起表現毎に生成した正例解決要求文集合と負例解決要求文集合との単語ベクトルを、それぞれ正例要素ベクトルまたは負例要素ベクトルと呼ぶ。なお、正例要素ベクトルおよび負例要素ベクトルの各要素は、特定の単語と対応しており、その単語の有無を1/0で表す、もしくは正例解決要求文集合または負例解決要求文集合におけるその単語の出現数を記録するものとする。本実施形態では、単語iに対する正例要素ベクトルの要素をxi、負例要素ベクトルの要素をyiで表すものとする。また、正例要素ベクトルおよび負例要素ベクトルは、処理が行いやすいように、同じ要素数のベクトルとしておき、該当する単語をもたなければ、その要素に対しては0を与えるものとする。単語ベクトルとする所定の品詞を示すデータは、例えば、利用者等によって事前に設定ファイル等で与えられる。識別情報特定部102は、起動時に設定ファイルを読み込み単語とみなす品詞を示すデータを取得する。設定ファイルとすることによって、情報抽出装置1の利用者が単語ベクトルとする品詞を任意に変更できる。ただし、名詞等で予め固定した品詞を使うのであれば、上記の品詞を示すデータについては、識別情報特定部102を動作させるプログラムにおいてハードコーディングしても構わない。また、前述のように、解決要求文集合取得部101が出力する出力結果の各該当文に形態素解析の結果が対応付けられていた場合、識別情報特定部102は、再度形態素解析を実施する必要はない。なお、単語ベクトルを抽出する際には、明らかに不要な単語を除外するため、ストップワードのリストを用意しておいてもよい。識別情報特定部102は、ストップワードのリストを読み込み、それに合致する単語については、正例要素ベクトルまたは負例要素ベクトルには用いないように制御する。本処理において生成する問題想起表現色がにじむに対する正例要素ベクトルおよび負例要素ベクトルの一例を図10に示す。なお、図10では、図8に示す正例解決要求文集合205と負例解決要求文集合206との2個ずつのデータだけではなく、より多くのデータから抽出したものであるため、図8に記載されている該当文に含まれない単語も記載されている。また、図10は、紙面の都合上、ベクトル形式ではなく、正例要素ベクトルと負例要素ベクトルとが含む単語を列挙したものとなっている。また簡単化のため、本例では、単語の有無だけを扱うものとする。次に、識別情報特定部102は、正例要素ベクトルおよび負例要素ベクトルの中から、問題想起表現と共起頻度が低いものを除去する。これは図9のステップS17の処理に対応する。正例要素ベクトルで値を有する単語が含まれる文の問題想起表現は、真に問題を表す可能性を高める。また、負例要素ベクトルで値を有する単語が含まれる文の問題想起表現は、その状態が望ましい可能性を高める。また、これらが問題想起表現と密接に関連する単語であれば、その単語の有無は、問題想起表現が真に問題想起表現となりうるか否かの判断材料となる。識別情報特定部102は、まず、問題想起表現データ204において、表現IDをキーとしてxおよびyの単語を抽出する。また、識別情報特定部102は、コーパス記憶部40から、xおよびyとあまり共起しない単語を特定する。例えば、識別情報特定部102は、検索エンジンを用いてxの検索ヒット数Nxを求める。次に、識別情報特定部102は、xと単語ベクトルの各単語とをクエリとするアンド検索を行い、そのヒット数Mxiを求める。そして、識別情報特定部102は、このMxiとNxとの比が所定の閾値αを上回る、またはMxiが所定の閾値βを上回る場合に共起すると判定すればよい。識別情報特定部102は、予め各単語間をキーとし、共起頻度をバリューとした辞書を記憶しておき、xと単語iとをキーとして共起頻度をすぐに求められるようにする方法を用いてもよい。辞書は使い回しが効くが、ありとあらゆる単語間の共起頻度を求めるためには、ある程度時間がかかる処理となる。識別情報特定部102が辞書を記憶する場合、図3に示すブロック図において、コーパス記憶部40から識別情報特定部102へのパスは必要なくなる。なお、本処理は学習データの抽出精度を高める工夫であるため、識別情報特定部102において必須とする処理ではない。例えば、情報抽出装置1の利用者が、予めステップS17の処理を行わないように設定すれば、その分、学習データの生成速度を速めることができる。また、図3に示すブロック図において、コーパス記憶部40から識別情報特定部102へのパスは必要なくなる。ステップS17の処理を実施するか否かは、例えば、設定ファイル等で決められるようにしておく。最後に、識別情報特定部102は、正例要素ベクトルと負例要素ベクトルとを比較し、正例要素ベクトルおよび負例要素ベクトルで共有される単語を除外する。そして、識別情報特定部102は、正例解決要求文集合および負例解決要求文集合を特徴付ける正例識別情報および負例識別情報を特定する。これは図9のステップS18の処理に対応する。正例要素ベクトルおよび負例要素ベクトルを更新する処理について説明する。識別情報特定部102は、正例要素ベクトルから、正例解決要求文集合を特徴付ける単語を求めるために、下記の式1を用いる。ximax式1式1のmaxは、引数のうち大きい値を優先する関数である。式1により、xiがyiよりも大きい場合、xiは値を有する。また、yiの方が大きい場合には、該要素の値は0となる。同様に、識別情報特定部102は、負例要素ベクトルから、負例解決要求文集合を特徴付ける単語を求めるために、下記の式2を用いる。yimax式2式2は、式1のxiとyiとを反転させたものである。識別情報特定部102は、式1と式2とにより求めたxiとyiとにおいて、要素が共に0となる単語iを除外したものを求める。このようにして求めたxiのベクトルを正例識別情報と呼び、yiのベクトルを負例識別情報と呼ぶ。正例識別情報と負例識別情報とは、それぞれ、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とを特徴付けるものとなる。例えば、未知の一文がある問題想起表現を含む場合、識別情報特定部102は、その周辺の単語を集める具体的には、抽出して一時的に記憶部に記憶させる。そして、識別情報特定部102は、単語の集合の個々の要素を正負識別情報と比較し、合致する正例識別情報と負例識別情報とのそれぞれの和を求める。識別情報特定部102は、正例識別情報の和が負例識別情報の和よりも大きければ、その問題想起表現を含む一文が、実際に問題となる状況を想起させるものと判定できる。識別情報特定部102は、問題想起表現に対する正例識別情報と負例識別情報とを対応付けて出力する。出力形式の一例を図11に示す。図11に示す例では、問題想起表現データ204と正例識別情報207と負例識別情報208との3つの表形式データで情報を格納している。ただし、図11も紙面の都合上、正例識別情報と負例識別情報とは、単語ベクトル形式ではなく、単語を羅列している。なお、図11において、図10から減っている単語が、ステップS16およびステップS17の処理において除外されたものとなる。なお、正例識別情報および負例識別情報は、単語の文字列情報だけではなく、その単語の品詞の情報や、構文解析をした結果得られる係り受けの関係において問題想起表現を表す語句に係る文字列や品詞といった素性の情報を含んでいてもよい。また、識別情報特定部102は、正例識別情報と負例識別情報との2つに分けずに、下記の式3を用いて求める一つのベクトルを識別情報としてもよい。このときのziを単語iに対する要素の値とするベクトルを正負識別情報と呼ぶ。zixiyi式3例えば、識別情報特定部102は、未知の一文がある問題想起表現を含む場合、その周辺の単語を集める具体的には、抽出して一時的に記憶部に記憶させる。そして、識別情報特定部102は、単語の集合の個々の要素を正負識別情報と比較し、合致するziの和を求める。識別情報特定部102は、この和の値が正であれば、その問題想起表現を含む一文が、実際に問題となる状況を想起させるものと判定できる。その後、識別情報特定部102は、問題想起表現と正例識別情報および負例識別情報とを対応付けて、出力部103に出力する。次に、出力部103の動作を説明する。識別情報特定部102が上記の情報を出力すると、出力部103は、問題想起表現と正例識別情報および負例識別情報とを対応付けて、情報抽出装置1の利用者にわかるように提示する。例えば、問題想起表現と正例識別情報および負例識別情報との各々をフィールドとして表形式で表示部に表示するなどの方法がある。なお、出力部103は、具体的には、出力装置7により実現されるものである。以上、第1の実施形態では、問題想起表現とそれが実際に問題となりうるか否かを示す識別情報とを合わせて提示できるため、表層上の文字列が問題想起表現であるか否かを正しく判定できる。特許文献1に記載された方法では、検索目的に合致するものを正例、しないものを負例と扱っている。これに対して、本実施形態では、目的を達成したいとする文書集合を正例とし、その目的を達成したくない反対のことを意味する要求とする文書集合を負例としている。例えば、検索においてキーワードが色がにじむであれば、色がにじむようにしたいに合致する文書集合を正例とし、色がにじまないようにしたいに合致する文書集合を負例としている。特許文献1の文脈で説明するならば、本実施形態では、意味が反する2つの検索式を用いて、一方の検索目的に合致する文書集合を正例、他方の検索目的に合致する文書集合を負例としている。そのため、本実施形態では、検索目的は単一ではなく、相異なる意味を有する2つの目的となる。以上のことから、本実施形態における正例と負例との識別基準は、ある要求を望む条件と望まない条件とを区別するものとなるため、問題表現の候補が実際に問題となりうるのか否かを区別する条件を見出すのに役立つ。そのため、本実施形態では、表層上同一の問題想起表現であっても、問題の状態を回避したいとする要求文があるか、また、その状態にしたいとする要求文があるかによって問題想起表現を分類し、その分類を行うに利用できる周辺の語句や品詞などを識別情報として抽出することができる。第2の実施形態.以下、本発明の第2の実施形態として、情報抽出装置1を用いた問題表現抽出システムについて説明する。図12は、本発明の実施形態に係る問題表現抽出システムの機能構成の一例を示すブロック図である。問題表現抽出システムは、具体的には、プログラムに従って動作するパーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって実現される。なお、本実施形態では、問題表現抽出システムは、情報抽出装置1と他の機能部等とが分離しているが、同一の情報処理装置によって実現されていてもよい。第1の実施形態で説明した情報抽出装置1は、問題想起表現が実際に問題を想起させるか否かを識別するための識別情報を取得できる。これを利用すれば、表層上は問題想起表現を含むが、実際に問題を想起させるものであるか否かを区別できる。本実施形態では、問題表現抽出システムは、これを学習データにおける正例および負例として用いることで、機械学習により抽出ルールを構築し問題想起表現を抽出する。本実施形態における問題表現抽出システムでは、文脈を考慮した正例/負例の学習データを用いるため、抽出ルールもそれを反映した識別精度の高いものになる。本発明の第2の実施形態は、第1の実施形態に加えて、コーパス記憶部40から学習データを抽出する学習データ抽出部104、学習データを記憶する学習データ記憶部50、学習データを用いて問題想起表現を抽出するための問題表現抽出部105および問題想起表現を抽出するデータ群である他コーパス記憶部60を備える。情報抽出装置1を用いて学習データを得るまでの過程については、第1の実施形態と同一であるため、説明を割愛する。学習データ抽出部104は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のCPUによって実現される。学習データ抽出部104は、解決要求文と問題が記載されている文とでは、出現する語句が似ていることを前提として、コーパス記憶部40から学習データを抽出する。この前提は、例えば、色がにじまないようにしたいという要求を含む文と、問題想起表現として色がにじんだと記載されている文とでは、プリンタで色がにじまないようにしたいやプリンタで色がにじんでしまったなど、文の近傍にプリンタといった類似する言葉が含まれることを想定したものである。学習データ抽出部104の動作を示すフローチャートを図13に示す。学習データ抽出部104は、まず、識別情報特定部102から問題想起表現と対応付けられた正例識別情報および負例識別情報を受信し、問題想起表現毎に下記処理を実施する。これは図13のステップS19の処理に対応する。図11に示す形式で正例識別情報207と負例識別情報208とが与えられている場合、学習データ抽出部104は、正例識別情報207と負例識別情報208との表現IDフィールドに格納された値を参照し、値が同一である単語ベクトルをペアにして取得する。そして、学習データ抽出部104は、この正例識別情報と負例識別情報との単語ベクトルのペア毎に学習データを抽出する。次に、学習データ抽出部104は、問題想起表現と表層上の文字列がほぼ一致し、極性が同一である文をコーパス記憶部40から抽出する。これは図13のステップS20の処理に相当する。具体的には、学習データ抽出部104は、表現IDをキーとして問題想起表現データ202を参照し、問題想起表現フィールドに格納されている文字列を抽出する。表現IDが1であれば、学習データ抽出部104は、色がにじむを抽出する。次に、学習データ抽出部104は、色がにじむを含むクエリを用いてコーパス記憶部40の文を検索する。ここで、問題想起表現が動詞で構成される場合、動詞の活用により語尾が複数に変化する。そのため、例えば、解決要求文集合取得部101の設定ファイルにおいて、xやyが動詞で制約されている場合、学習データ抽出部104は、動詞の活用を考慮し、語尾を変化させた検索を実施する。例えば、色がにじむであれば、学習データ抽出部104は、色がにじみ色がにじむ色がにじめ色がにじんと語尾を変化させる。解決要求文集合取得部101が用いる設定ファイルには、動詞の原型において最後の文字をア段からウ段まで変化させる、動詞の原型の最後の文字がむで終わる場合、変化にんも加えるといったルールを事前に組み込んでおく。また、事前にコーパス記憶部40が記憶する文を形態素解析できているのであれば、動詞の原型をインデクスに入れておくことで、色がにじむだけで該当する文を全て検索することもできる。学習データ抽出部104は、このようにして抽出した文が、上記の問題想起表現と極性が一致するか否かを確認する。極性が一致するとは、具体的には、問題想起表現が色がにじむという肯定文であるなら、抽出する文も色がにじむに対する肯定文となっていることを指す。仮に抽出した文が、色がにじまないというように、否定文である場合には、学習データ抽出部104は、極性が不一致であるとみなし、コーパス記憶部40から抽出した文から除外する。これは、問題想起表現となる表現の極性が異なる場合、その表現は問題想起表現とならないことを考慮したものである。上記処理によって、学習データ抽出部104は、問題想起表現を含む文を取得する。続いて、学習データ抽出部104は、抽出した文の周辺単語が正例識別情報と類似し、負例識別情報と異なる文を正例学習データ、その逆を負例学習データとして抽出する。これは、図13のステップS21の処理に対応する。正例識別情報は、問題想起表現が表す問題を解決したいと要求する文に含まれやすい単語を含む。すなわち、問題想起表現を含み、正例識別情報の単語を含む文は、実際に問題となる文であることが想定されるため、正例のデータに適する。一方、問題想起表現を含むが負例識別情報を含む文は、問題想起表現となって欲しいという状態を表すものであるため、問題想起表現の状態が好ましい可能性が高く、負例のデータとして適した文になるといえる。そこで、学習データ抽出部104は、まず、問題想起表現を含み、かつ問題想起表現と極性が一致する文を文単位で切り出す。一文の切り出し方については、第1の実施形態において解決要求文集合取得部101が実行する方法と同様であり、また、切り出す文も一文ではなく前後数文や文字数などで指定しても構わない。学習データ抽出部104は、切り出した文に対して形態素解析を行い、コーパス記憶部40から抽出した文に含まれる識別情報と同じ条件の単語や素性情報を抽出する。例えば、識別情報が、名詞の単語で構成されているならば、ここで抽出する単語も名詞のものとする。ここで抽出した文から得られる単語および素性情報を文構成情報と呼ぶ。学習データ抽出部104は、文構成情報と正例識別情報とを比較し、文構成情報に正例識別情報が所定の閾値以上含まれていれば、その文を正例学習データであると判定する。同様に、学習データ抽出部104は、文構成情報に負例識別情報が所定の閾値以上含まれていれば、その文を負例学習データと判定する。仮に、どちらも閾値上含まれている、または、どちらも含まれていない場合には、学習データ抽出部104は、判定不能として、そのデータを学習データには用いない。なお、所定の閾値は、例えば、学習データ抽出部104に対する設定ファイル等に情報抽出装置1の利用者が記載するものとする。学習データ抽出部104によって抽出された各問題想起表現に対する正例学習データと負例学習データとの格納形式の一例を図14に示す。図14では、これらのデータが、前述した問題想起表現データ204と学習データ209とからなることを示す。学習データ209については、正例学習データと、負例学習データとをそれぞれ別で保存してもよい。図14の例では、フラグフィールドに正例Pであるか負例Nであるかを格納することで一つにまとめている。仮に複数のパタン種類を用いるのであれば、パタン種類毎に問題想起表現データ204と学習データ209とを出力するようにすればよい。問題想起表現データ204と学習データ209のような形式でまとめることで、以降学習データ209を用いる際、どんな問題想起表現を学習するためにどのデータを正例/負例として用いればいいかが容易に参照できる。なお、学習データ209の文フィールドに格納されている文は、解決要求を表す文ではないため、問題を表す様々な表現を含む正例または負例となる。最後に、学習データ抽出部104は、問題想起表現と正例学習データおよび負例学習データとを対応付けて、学習データ記憶部50に記憶させる。学習データ記憶部50は、学習データとなる文において、どのような問題想起表現を表すための正例または負例であるのかがまとめられたデータを記憶する。これらがわかる状態であれば記録方法は任意である。学習データ記憶部50は、例えば、図14に示すように問題想起表現データ204と学習データ209との2つのテーブルを有する形式で保存すればよい。仮に、パタン種類が複数ある場合には、各テーブルにパタン種類IDフィールドを設けて、パタン種類IDを記録する形式にすればよい。こうすることにより、複数のパタン種類の問題想起表現に対する学習データを一括管理できる。以上のように、本実施形態では、正例識別情報と負例識別情報とを識別する文を抽出することで、表層上一致/類似しても、文脈や背景知識によって正例/負例が異なる表現を含む学習データを、コーパス内から適切に抽出できる。次に、問題表現抽出部105の動作例を示すフローチャートを図15に示す。なお、実際に問題となる状況を表している表現を問題表現と呼ぶ。問題表現抽出部105は、まず、学習データ記憶部50から、学習データを抽出する。これは図15のステップS22の処理に対応する。学習データを抽出する際には、同一のパタン種類にすることが望ましい。そのため、問題表現抽出部105は、学習データ記憶部50がパタン種類IDフィールドを含む場合には、パタン種類IDフィールドに格納されたパタン種類ID毎に文フィールドおよびフラグフィールドに格納された値を抽出する。また、パタン種類IDが無ければ、格納されている全てのデータが、1種のパタン種類であるとし、問題表現抽出部105は、文フィールドおよびフラグフィールドに格納された全ての値を抽出する。以降、抽出した文を学習文と呼ぶ。なお、学習文のどの部分が問題想起表現であるかも学習するのであれば、問題表現抽出部105は、問題想起表現204のxフィールド、yフィールドおよび問題想起表現フィールドに格納された値を参照し、問題想起表現が抽出した文のどこに含まれるかを照合する。照合する際には、問題表現抽出部105は、文を形態素解析し、抽出した原型の表現で、xがyとなっている箇所を検索する。ただし、照合の際には、問題表現抽出部105は、xおよびyに品詞という形式で記載される品詞情報を用いない。次に、問題表現抽出部105は、抽出した学習文と各学習文に対する正例/負例の情報とに基づいて、問題表現を抽出する抽出ルールを機械学習する。これは図15のステップS23の処理に対応する。問題表現抽出部105が実行する学習処理では、どういう単位を問題表現とみなすかによって学習すべきことが変わる。これはアプリケーションに依存するため、情報抽出装置1の利用者が定める必要がある。もし、問題表現を含むか否かを文単位で識別するために、学習データを用いるのであれば、問題表現抽出部105は、学習文の形態素解析や構文解析を行い、学習文に含まれる所定の品詞の単語を特徴量とし、その特徴量とフラグで与えられる正例Pおよび負例Nとの関係を記述するルールを機械学習すればよい。すなわち、機械学習方式は、文の特徴量に対して問題表現となるかならないかを決定する二値分類器を学習する方式になる。機械学習を行う手法は任意の方法を用いることができ、例えばサポートベクターマシンSVMによって実現できる。また、問題表現抽出部105が問題表現となる箇所をピンポイントで抽出するための学習を行うのであれば、任意の文において、学習する問題想起表現と同じ表現構造の箇所が問題表現となりうるか否かを判定する二値分類問題となる。問題表現抽出部105は、学習文に形態素解析と構文解析とを行い、学習文の所定の品詞の単語列と問題想起表現に係る単語やその品詞を特徴量として、上記の二値分類器を学習する。なお、より広い範囲で問題表現を抽出しようとするならば、問題表現抽出部105は、学習文において問題想起表現となる箇所として、問題想起表現データ204のxおよびyに格納されている品詞を抜き出す。そして、問題表現抽出部105は、当該学習文で各単語や品詞、名詞が動詞に係る単語等を特徴として学習を実施する。次に、問題表現抽出部105は、取得した学習分類器に基づいて他コーパス記憶部60に蓄積された文から問題表現を抽出する。これは図15のステップS24の処理に対応する。他コーパス記憶部60には多量の文が含まれているが、どれが問題表現であるかは不明であるとする。ただし、コーパス記憶部40にも問題表現かどうかが不明な文は含まれているため、他コーパス記憶部60はそれらを含んでもよい。問題表現抽出部105は、他コーパス記憶部60から1文ずつ抽出し、文から学習時と同様の特徴量を取得する。文単位で問題表現を検出するのか、問題表現となるか箇所をピンポイントで抽出するかは、学習時と同様の単位であるとする。また、他コーパス記憶部60の全ての文が対象となるわけではなく、対象とする表現構造本例では名詞が動詞を含む文のみを問題表現の抽出対象とする。問題表現抽出部105は、抽出ルールに対して、各文の特徴量を入力し、得られる分類結果、問題表現であるか否かを出力する。問題表現抽出部105は、問題表現を含む文と問題表現となる箇所とを対応付けて出力部103に出力する。ただし、問題表現となる箇所をピンポイントで特定する学習を行っていない場合には、問題表現抽出部105は、文のみを出力することになる。なお、本実施形態では、問題表現となる箇所を推定するための学習として説明しているため、正例となるデータを新しく抽出できることになる。また、本学習データを用いれば、問題想起表現を含むが実際には問題ではなかった文も学習できる。出力部103は、問題表現抽出部105が抽出して出力した問題表現を情報抽出装置1の利用者にわかるように提示する。例えば、問題表現を含む文を問題表現となる箇所をハイライトして表示部に表示する、問題表現を含む文と問題表現とをフィールドとして表形式で表示するなどの方法がある。また、同一の問題表現をまとめ、その数で円グラフや棒グラフを用いて表示部に表示する方法もある。このように集計した結果を提示することにより、利用者は多くの人が抱えている問題を把握することができる。なお、出力部103は、具体的には、出力装置7により実現されるものである。本発明の第2の実施形態は、問題想起表現とそれが実際に問題を想起させるものであるか否かを識別する情報とを用いて、正例および負例の学習データを作れることを利用する。学習データ抽出部104は、学習データと問題想起表現が一緒であるが、その表現方法が異なる文集合を収集できる。また、問題表現抽出部105は、表現方法が異なる文集合を用いて、問題となる状況を表しやすい表現を学習することで、様々な問題表現を抽出するためのルールを作ることができる。第3の実施形態.本発明の第3の実施形態は、情報抽出装置1を用いたブートストラップ法により学習データを増殖させる問題表現抽出システムである。図16は、本発明の実施形態に係る問題表現抽出システムの機能構成を示すブロック図である。問題表現抽出システムは、具体的には、プログラムに従って動作するパーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって実現される。なお、本実施形態では、問題表現抽出システムは、情報抽出装置1と他の機能部等とが分離しているが、同一の情報処理装置によって実現されていてもよい。本発明の第3の実施形態は、第2の実施形態と同じ構成要素を有するが、処理の流れにおいて、問題表現の抽出結果を、再度、情報抽出装置1に返信する点で第2の実施形態とは異なる。本実施形態での基本的な動作は、第2の実施形態と同様である。ただし、問題表現抽出部105は、問題表現となる文字列までピンポイントで抽出するように問題想起表現の学習を行う。この場合、問題表現抽出部105の出力結果は、問題表現となる文と、その文に含まれる問題表現箇所とが明らかになっている。そのため、この出力結果は、図7に示す識別方法特定部102の入力情報と等しい情報となる。そこで、第3の実施形態では、問題表現抽出部105の出力結果を、解決要求文集合取得部101の出力結果のフォーマットにあわせマージしたものとし、これを識別方法特定部102の入力として、再度識別方法特定部102が行う処理以降の処理が繰り返される。このブートストラップ処理により学習データの増殖と抽出ルールの強化とを実施する。ただし、問題表現抽出部105の出力結果には、誤分類しているものもあるため、極力誤分類の可能性が低いもののみを識別方法特定部102への入力とする。SVMなどで二値分類を行う場合には、特徴量空間において各データ点の識別境界面からの距離に基づいて、そのデータが分類しやすいものであったか否かが分かる。分類しやすいデータは、問題表現であるか否かが正確に分類されている確率が高い。そこで、問題表現抽出部105は、このような分類しやすいデータのみを識別情報特定部102に返信するようにする。以上のように、第3の実施形態では、抽出した問題想起表現の抽出結果を学習データの種に用いることで、様々な問題表現のための識別情報を得ることができる。第4の実施形態.本発明の第4の実施形態は、情報抽出装置1に問題想起表現の候補を入力して動作させるものである。図17は、本発明の実施形態に係る情報抽出装置1を用いた問題想起表現抽出システムの機能構成を示すブロック図である。問題想起表現抽出システムは、具体的には、プログラムに従って動作するパーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって実現される。なお、本実施形態では、問題想起表現抽出出システムは、情報抽出装置1と他の機能部等とが分離しているが、同一の情報処理装置によって実現されていてもよい。第1の実施形態では、コーパス記憶部40から正例解決要求パタンまたは負例解決要求パタンを用いて、問題想起表現を抽出した。これに対して、第4の実施形態では、情報抽出装置1の利用者が、問題想起表現を例示すると、その問題想起表現が実際に問題となる状態とそうでない場合とを識別する識別情報を提示する装置となる。本発明の第4の実施形態は、第1の実施形態の構成要素に加えて、問題想起表現を格納する問題想起表現記憶部70と問題想起表現候補から正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンを生成する解決要求パタン生成部106とを備える。問題想起表現記憶部70は、問題想起表現データ204と同様のテーブルを記憶する。テーブルの情報は、情報抽出装置1の利用者が手作業により記憶させるものとする。記憶させたデータが図8に示す問題想起表現データ204であるとする。この場合、表現構造としてx、y、および問題想起表現の各フィールドに格納されている値を参照することにより、利用者がxがyの表現構造を指定し、xとyの組み合わせとして、色にじむと紙つまるを入力したことがわかる。なお、問題想起表現にいくつかの表現構造を記憶するのであれば、パタン種類を識別するために、問題想起表現記憶部70はパタン種類テーブル201も記憶するものとする。このときパタン種類テーブル201の各フィールドの値は、例えば、利用者によって登録されるものとする。問題想起表現記憶部70は、具体的には、メモリ3やHDD4などを用いて実現される。次に、本実施形態の動作について説明する。解決要求パタン生成部106の動作を示すフローチャートを図18に示す。解決要求パタン生成部106は、図3のパタンテーブル202と図4のパタンテーブル203と同様のデータを記憶しているものとする。解決要求パタン生成部106は、両パタンテーブルを、データベースに保持してもよいし、設定ファイルとして保有してもよい。ただし、パタンテーブルは、正例解決要求パタンPと負例解決要求パタンNとを識別するためのフラグフィールドを含むようにする。解決要求パタン生成部106は、両パタンテーブルに格納されている正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンをパタン種類IDと対応付けて抽出する。これは図18のステップS25の処理に対応する。次に、解決要求パタン生成部106は、抽出した各パタン種類IDをキーとして問題想起表現データ204から任意の文字列を参照する。本実施形態では、解決要求パタン生成部106は、xフィールドとyフィールドとに格納されている色とにじむおよび紙とつまるという2組を参照する。なお、解決要求パタン生成部106は、この処理では、問題想起表現データのxフィールドおよびyフィールドに格納されている文字列に品詞が含まれるが、その品詞部分の記載は無視する。また、解決要求パタン生成部106は、参照したxとyとの文字列を、抽出した正例解決要求パタンと負例解決要求パタンとに代入し、正規表現を含まない正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンを生成する。なお、xおよびyが動詞、形容動詞、形容詞など活用されるものである場合、解決要求パタン生成部106は、代入した場合、自然な文となるように変換して生成する。解決要求パタン生成部106は、xやyに記載される品詞を、上記で述べた品詞の部分を抽出することで判定できる。また、解決要求パタン生成部106は、自然な文にする処理を、ヒューリスティックなルールを用いることで実行する。例えば、yないようにするという正例解決要求パタンにおいて、yが動詞を与える表現構造であるとする。このように動詞ないという関係であるならば、yに指定された動詞の最後の文字をア段に変更するといったルールを用いればよい。こうすることで、解決要求パタン生成部106は、yににじむが指定されてもにじまないようにという自然な文を生成することができる。このようなルールは、例えば、予め解決要求パタン生成部106を動作させるプログラム等においてハードコーディングしておく。解決要求パタン生成部106は、このようにして、利用者が入力した問題想起表現候補に対して正規表現を含まない正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンを生成する。そして、解決要求パタン生成部106は、問題想起表現毎の正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンを解決要求文集合取得部101に出力する。次に、解決要求文取得部101は、正規表現を含まない正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンに対しては、これらのパタンとイグザクトマッチする文をコーパス記憶部40から抽出する。次に、解決要求文取得部101は、イグザクトマッチした箇所を文単位で切り出す。切り出し方法については、第1の実施形態と同様の方法を用いればよい。また、切り出しは文単位ではなく数文単位や前後の文字数などで指定しても構わない。解決要求文取得部101が正例解決要求パタンに基づいて抽出した文集合は、正例解決要求文集合となる。また、解決要求文取得部101が負例解決要求パタンに基づいて抽出した文集合は、負例解決要求文集合となる。正例解決要求パタンまたは負例解決要求パタンと問題想起表現となる文字列およびそれを含む文とが対応付けられるため、この時点で、解決要求文取得部101は、図7に示す表形式のデータを得たことになる。そこで、解決要求文取得部101は、第1の実施形態と同様、問題想起表現に対応付けられた正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とを、識別情報特定部102に出力する。以降の処理は、第1の実施形態と同様であるため、説明を割愛する。以上のように、第4の実施形態では、情報抽出装置1の利用者が、ある問題想起表現と考える語句を入力とすることで、それが実際に問題を想起させる識別情報を得ることができる。第5の実施形態.本発明の第5の実施形態は、情報抽出装置1を用いた問題表現抽出システムとして動作させるものである。図19は、本発明の実施形態に係る問題表現抽出システムの機能構成を示すブロック図である。第5の実施形態は、第3の実施形態に第4の実施形態を組み合わせたものであり、第3の実施形態と同様、ブートストラップによって学習データの増殖と抽出ルールの強化とを実行することができる。本実施形態と第3の実施形態との違いは、本実施形態では、問題想起表現記憶部70と解決要求パタン生成部106とを含み、問題表現抽出部104において抽出した問題想起表現を問題想起表現候補とし、解決要求パタン生成部106に入力する点である。なお、本実施形態において第2の実施形態と第4の実施形態とを組み合わせるようにしてもよい。こうすることにより、本実施形態では、抽出した問題想起表現が問題となる正例解決要求パタンと、問題とならない負例解決要求パタンとを、再度学習データに取り込むことができる。そのため、本実施形態では、より様々な問題想起表現に対する識別情報を得ることが可能になる。次に、本発明による情報抽出システムの最小構成を説明する。図20は、情報抽出システムの最小の構成例を示すブロック図である。図20に示すように、情報抽出システムは、最小の構成要素として、解決要求文集合取得手段10と、識別情報特定手段20とを含む。図20に示す最小構成の情報抽出システムでは、解決要求文集合取得手段10は、問題想起表現を含む文の正例を表す正例解決要求パタンと、正例解決要求とは反対の要求を表す負例解決要求パタンとを用いて、正例解決要求パタンと負例解決要求パタンとのそれぞれに合致する文の集合を、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合としてコーパスから取得する。次いで、解決要求文集合取得手段10は、取得した正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とにおいて、正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンにおける問題想起表現に相当する箇所を正例と負例とに対応付けて記憶部に記憶させる。次いで、識別情報特定手段20は、問題想起表現毎に正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とに含まれる文の構成要素を比較し、正例解決要求文集合を特徴付ける構成要素と負例解決要求文集合を特徴付ける構成要素とを、それぞれ前記問題想起表現を含む文の正例を識別するための正例識別情報と前記問題想起表現を含む文の負例を識別するための負例識別情報として特定する。従って、最小構成の情報抽出システムによれば、表層上同一の問題想起表現であっても、問題の状態を回避したいとする要求文があるか、また、その状態にしたいとする要求文があるかによって問題想起表現を分類し、その分類を行うに利用できる周辺の語句や品詞などを識別情報として抽出することができる。なお、本実施形態では、以下の1~8に示すような情報抽出システムの特徴的構成が示されている。1情報抽出システムは、問題となる状況を想起させる表現である問題想起表現を識別するための識別情報を抽出する情報抽出システムであって、問題想起表現を含む文の正例を表す正例解決要求パタン例えば、パタンテーブル202に含まれると、正例解決要求とは反対の要求を表す負例解決要求パタン例えば、パタンテーブル203に含まれるとを用いて、正例解決要求パタンと負例解決要求パタンとのそれぞれに合致する文の集合を、正例解決要求文集合例えば、正例解決文集合205と負例解決要求文集合例えば、負例解決文集合206としてコーパス例えば、コーパス記憶部40から取得し、取得した正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とにおいて、正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンにおける問題想起表現に相当する箇所を正例と負例とに対応付けて記憶する解決要求文集合取得手段例えば、解決要求文集合取得部101によって実現されると、問題想起表現毎に正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とに含まれる文の構成要素を比較し、正例解決要求文集合を特徴付ける構成要素と負例解決要求文集合を特徴付ける構成要素とを、それぞれ前記問題想起表現を含む文の正例を識別するための正例識別情報と前記問題想起表現を含む文の負例を識別するための負例識別情報として特定する識別情報特定手段例えば、識別情報特定部102によって実現されるとを含むことを特徴とする。2情報抽出システムにおいて、解決要求文集合取得手段は、問題想起表現に相当する箇所を正規表現として表した正例解決要求パタンと、問題想起表現を正規表現として表した負例解決要求パタンとを用いて、問題想起表現例えば、問題想起表現データ204と正例解決要求文集合および負例解決要求文集合とを対応付けて例えば、表現IDを用いて対応付ける取得するように構成されていてもよい。3情報抽出システムにおいて、解決要求文集合取得手段は、問題想起表現に所定の品詞であること、所定の品詞でないこと、所定の文字列であること、所定の文字列でないことの一部または全てを定める制約例えば、図6に示す制約に従って文の集合を取得するように構成されていてもよい。4情報抽出システムにおいて、解決要求文集合取得手段は、正例解決要求文集合および負例解決要求文集合が所定の閾値よりも少ない文数しか含まない際、正例解決要求文集合および負例解決要求文集合を空集合とみなすように構成されていてもよい。5情報抽出システムにおいて、識別情報特定手段は、正例解決要求文集合に含まれる文の構成要素と、負例解決要求文集合に含まれる文の構成要素とにおいて、構成要素毎に正例解決要求文集合における出現数を格納した正例要素ベクトルと負例解決要求文集合における出現数を格納した負例要素ベクトルとを比較して例えば、式1又は式2を用いる、正例要素ベクトルにおいて大きな値を有する構成要素を正例識別情報と特定し、負例要素ベクトルにおいて大きな値を有する構成要素を負例識別情報と特定するように構成されていてもよい。6情報抽出システムにおいて、識別情報特定手段は、正例要素ベクトルにおいて問題想起表現と共起頻度が低い単語に関する構成要素を除外し、負例要素ベクトルにおいて問題想起表現と共起頻度が低い単語に関する構成要素を除外するように構成されていてもよい。7情報抽出システムにおいて、与えられた問題想起表現の候補を所定のテンプレート文に文意が通るように当てはめ、正例解決要求パタンと負例解決要求パタンとを生成する解決要求パタン生成手段例えば、解決要求パタン生成部106によって実現されるを備えるように構成されていてもよい。8情報抽出システムにおいて、解決要求パタン生成手段は、問題想起表現の候補の文構造に基づいて、当てはめる所定のテンプレート文を切り替えるように構成されていてもよい。上記の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得るが、以下には限られない。付記1問題となる状況を想起させる表現である問題想起表現を識別するための識別情報を抽出する情報抽出システムであって、問題想起表現を含む文の正例を表す正例解決要求パタンと、前記正例解決要求とは反対の要求を表す負例解決要求パタンとを用いて、前記正例解決要求パタンと前記負例解決要求パタンとのそれぞれに合致する文の集合を、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合としてコーパスから取得し、取得した前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とにおいて、前記正例解決要求パタンおよび前記負例解決要求パタンにおける問題想起表現に相当する箇所を正例と負例とに対応付けて記憶する解決要求文集合取得手段と、前記問題想起表現毎に前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とに含まれる文の構成要素を比較し、前記正例解決要求文集合を特徴付ける構成要素と前記負例解決要求文集合を特徴付ける構成要素とを、それぞれ前記問題想起表現を含む文の正例を識別するための正例識別情報と前記問題想起表現を含む文の負例を識別するための負例識別情報として特定する識別情報特定手段とを備えたことを特徴とする情報抽出システム。付記2解決要求文集合取得手段は、問題想起表現に相当する箇所を正規表現として表した正例解決要求パタンと、前記問題想起表現を正規表現として表した負例解決要求パタンとを用いて、前記問題想起表現と正例解決要求文集合および負例解決要求文集合とを対応付けて取得する付記1記載の情報抽出システム。付記3解決要求文集合取得手段は、問題想起表現に所定の品詞であること、所定の品詞でないこと、所定の文字列であること、所定の文字列でないことの一部または全てを定める制約に従って文の集合を取得する付記1又は付記2記載の情報抽出システム。付記4解決要求文集合取得手段は、正例解決要求文集合および負例解決要求文集合が所定の閾値よりも少ない文数しか含まない際、前記正例解決要求文集合および前記負例解決要求文集合を空集合とみなす付記1から付記3のうちのいずれか1項に記載の情報抽出システム。付記5識別情報特定手段は、正例解決要求文集合に含まれる文の構成要素と、負例解決要求文集合に含まれる文の構成要素とにおいて、構成要素毎に前記正例解決要求文集合における出現数を格納した正例要素ベクトルと前記負例解決要求文集合における出現数を格納した負例要素ベクトルとを比較して、前記正例要素ベクトルにおいて大きな値を有する構成要素を正例識別情報と特定し、前記負例要素ベクトルにおいて大きな値を有する構成要素を負例識別情報と特定する付記1から付記4のうちのいずれか1項に記載の情報抽出システム。付記6識別情報特定手段は、正例要素ベクトルと負例要素ベクトルとの差分を正負識別情報として特定する付記5記載の情報抽出システム。付記7識別情報特定手段は、正例要素ベクトルにおいて問題想起表現と共起頻度が低い単語に関する構成要素を除外し、負例要素ベクトルにおいて問題想起表現と共起頻度が低い単語に関する構成要素を除外する付記5又は付記6記載の情報抽出システム。付記8問題想起表現を含み正例識別情報の一部または全てを含む文である正例学習データと、前記問題想起表現の候補を含み負例識別情報の一部または全てを含む文である負例学習データとをコーパスから抽出する学習データ抽出手段を備えた付記1から付記7のうちのいずれか1項に記載の情報抽出システム。付記9学習データ抽出手段は、正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンに含まれる問題想起表現と極性が一致する問題想起表現を学習データの候補とする付記8記載の情報抽出システム。付記10与えられた問題想起表現の候補を所定のテンプレート文に文意が通るように当てはめ、正例解決要求パタンと負例解決要求パタンとを生成する解決要求パタン生成手段を備えた付記1から付記9のうちのいずれかに記載の情報抽出システム。付記11解決要求パタン生成手段は、問題想起表現の候補の文構造に基づいて、当てはめる所定のテンプレート文を切り替える付記10記載の情報抽出システム。付記12問題となる状況を想起させる表現である問題想起表現を識別するための識別情報を抽出する情報抽出装置であって、問題想起表現を含む文の正例を表す正例解決要求パタンと、前記正例解決要求とは反対の要求を表す負例解決要求パタンとを用いて、前記正例解決要求パタンと前記負例解決要求パタンとのそれぞれに合致する文の集合を、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合としてコーパスから取得し、取得した前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とにおいて、前記正例解決要求パタンおよび前記負例解決要求パタンにおける問題想起表現に相当する箇所を正例と負例とに対応付けて記憶する解決要求文集合取得手段と、前記問題想起表現毎に前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とに含まれる文の構成要素を比較し、前記正例解決要求文集合を特徴付ける構成要素と前記負例解決要求文集合を特徴付ける構成要素とを、それぞれ前記問題想起表現を含む文の正例を識別するための正例識別情報と前記問題想起表現を含む文の負例を識別するための負例識別情報として特定する識別情報特定手段とを備えたことを特徴とする情報抽出装置。付記13問題となる状況を想起させる表現である問題想起表現を識別するための識別情報を抽出する情報抽出方法であって、問題想起表現を含む文の正例を表す正例解決要求パタンと、前記正例解決要求とは反対の要求を表す負例解決要求パタンとを用いて、前記正例解決要求パタンと前記負例解決要求パタンとのそれぞれに合致する文の集合を、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合としてコーパスから取得し、取得した前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とにおいて、前記正例解決要求パタンおよび前記負例解決要求パタンにおける問題想起表現に相当する箇所を正例と負例とに対応付けて記憶し、前記問題想起表現毎に前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とに含まれる文の構成要素を比較し、前記正例解決要求文集合を特徴付ける構成要素と前記負例解決要求文集合を特徴付ける構成要素とを、それぞれ前記問題想起表現を含む文の正例を識別するための正例識別情報と前記問題想起表現を含む文の負例を識別するための負例識別情報として特定することを特徴とする情報抽出方法。付記14コンピュータに、問題想起表現を含む文の正例を表す正例解決要求パタンと、前記正例解決要求とは反対の要求を表す負例解決要求パタンとを用いて、前記正例解決要求パタンと前記負例解決要求パタンとのそれぞれに合致する文の集合を、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合としてコーパスから取得し、取得した前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とにおいて、前記正例解決要求パタンおよび前記負例解決要求パタンにおける問題想起表現に相当する箇所を正例と負例とに対応付けて記憶する解決要求文集合取得処理と、前記問題想起表現毎に前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とに含まれる文の構成要素を比較し、前記正例解決要求文集合を特徴付ける構成要素と前記負例解決要求文集合を特徴付ける構成要素とを、それぞれ前記問題想起表現を含む文の正例を識別するための正例識別情報と前記問題想起表現を含む文の負例を識別するための負例識別情報として特定する識別情報特定処理とを実行させるための情報抽出プログラム。以上、実施形態及び実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。この出願は、2010年5月24日に出願された日本特許出願2010-118450を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。