"文書データから関連性ラベルを付与するエンティテイペアを含むフレーズを抽出する文書解析部と、前記エンティテイペアの関連性を示す関連性ラベルを付与するラベル付与部を有し、前記ラベル付与部は、エンティテイペアと関連性ラベルの登録情報を持つ既存の関連性データベースの登録情報と、関連性データベースに登録されているエンティテイペアを含むフレーズが少なくとも1つ存在する文書データの解析によって、エンティテイペアを含むフレーズに含まれる語彙構文パターンを取得し、前記文書データでの各前記語彙構文パターンの文書データ内での出現数を取得し、前記語彙構文パターンの各ペアにおいて、文書データ内で各ペア両方と共に出現するエンティテイペアの数をカウントし、前記カウントと、関連性ラベル付与の正当性を示すパラメータZと、関連性ラベルが正しく付与される確率を示すパラメータaと、を含む確率密度分布からなる確率モデルを設定し、該確率モデルにおいて尤度を最大にするZ、aを算出して、前記文書データから抽出したエンティテイペアに対する関連性ラベルの正当性を評価して、評価結果に基づく関連性ラベル付与処理を実行する情報処理装置。前記ラベル付与部は、エンティテイペアと関連性ラベルの登録情報を持つ既存の関連性データベースの登録情報と、該関連性データベースに登録されているエンティテイペアを含むフレーズが少なくとも1つ存在する文書データの解析によって、エンティテイペアを含むフレーズに含まれる語彙構文パターンを取得し、ある語彙構文パターンAを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合に属するエンティテイペア数N1と、語彙構文パターンAとは異なる語彙構文パターンB持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合に属するエンティテイペア数N3と、語彙構文パターンAを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合と語彙構文パターンBを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合の重複部分の集合に属する重複エンティテイペア数N2と、を取得し、上記3つのエンティテイペア数の比率情報を要素とした重なり割合行列Mを生成し、前記行列Mを用いた確率モデルを用いて、前記文書データから抽出したエンティテイペアに対する関連性ラベルの正当性を評価して、評価結果に基づく関連性ラベルの付与処理を実行する請求項1に記載の情報処理装置。前記重なり割合行列Mは、前記N3と前記N2の比率、N2/N3と、前記N1と前記N2の比率、N2/N1を要素として設定した行列である請求項2に記載の情報処理装置。前記ラベル付与部は、前記確率モデルを用い、パラメータZ,aの値を逐次変更して収束した結果として得られるパラメータZの値に応じて、前記文書データから抽出したエンティテイペアに関連性ラベルを付与する処理を行う請求項1に記載の情報処理装置。前記パラメータZは、関連性ラベルの設定が正しい場合と、正しくない場合とによって1か0の値を持つパラメータである請求項1に記載の情報処理装置。前記文書解析部は、関連性ラベルを付与するエンティテイペアを含むフレーズを抽出し、該フレーズに含まれるエンティテイペアと、前記フレーズの構文木において、前記エンティテイペア相互を結ぶ最短のパスに含まれる単語列を、語彙構文パターンとして取得し、これらのデータを3つ組みデータベースに格納する処理を行う請求項1に記載の情報処理装置。前記ラベル付与部は、前記3つ組みデーダースに格納されたデータから、関連性ラベルの付与対象とする語彙構文パターンを選択する処理を実行する構成であり、前記3つ組データベースに格納された1つの語彙構文パターンに対応するエンティテイペアの数が規定値より小さい語彙構文パターンと、前記既存の関連性データベースに登録されているエンティテイペアの集合に含まれないエンティテイペアに対応する語彙構文パターンと、を処理対象から排除する処理を行う請求項1に記載の情報処理装置。前記ラベル付与部は、前記パラメータZ、aの推定処理として、以下の最尤推定の推定アルゴリズム、iZとaをランダムに初期化するii収束するZの変化がなくなる、かつaの最急上昇法後の変化が0.001以下となるまで、以下のパラメータ更新を交互に繰り返す。ii-iZを固定した上で、aを最急上昇法で推定ii-iiaを固定した上で、Zをcについてランダムに並べ替え、他のZcを固定しながら各Zcについて尤度が最大になるように順次値を再設定し、Zの変化が起こらなくなるまで繰り返す、上記推定アルゴリズムを実行する請求項1に記載の情報処理装置。情報処理装置において実行する情報処理方法であり、文書データから関連性ラベルを付与するエンティテイペアを含むフレーズを抽出する文書解析処理と、前記エンティテイペアの関連性を示す関連性ラベルを付与するラベル付与処理を実行し、前記ラベル付与処理において、エンティテイペアと関連性ラベルの登録情報を持つ既存の関連性データベースの登録情報と、関連性データベースに登録されているエンティテイペアを含むフレーズが少なくとも1つ存在する文書データの解析によって、エンティテイペアを含むフレーズに含まれる語彙構文パターンを取得し、前記文書データでの各前記語彙構文パターンの文書データ内での出現数を取得し、前記語彙構文パターンの各ペアにおいて、文書データ内で各ペア両方と共に出現するエンティテイペアの数をカウントし、前記カウントと、関連性ラベル付与の正当性を示すパラメータZと、関連性ラベルが正しく付与される確率を示すパラメータaと、を含む確率密度分布からなる確率モデルを設定し、該確率モデルにおいて尤度を最大にするZ、aを算出して、前記文書データから抽出したエンティテイペアに対する関連性ラベルの正当性を評価して、評価結果に基づく関連性ラベルの付与処理を実行する情報処理方法。情報処理装置において、情報処理を実行させるプログラムであり、文書データから関連性ラベルを付与するエンティテイペアを含むフレーズを抽出する文書解析処理と、前記エンティテイペアの関連性を示す関連性ラベルを付与するラベル付与処理を実行させ、前記ラベル付与処理において、エンティテイペアと関連性ラベルの登録情報を持つ既存の関連性データベースの登録情報と、関連性データベースに登録されているエンティテイペアを含むフレーズが少なくとも1つ存在する文書データの解析によって、エンティテイペアを含むフレーズに含まれる語彙構文パターンを取得し、前記文書データでの各前記語彙構文パターンの文書データ内での出現数を取得し、前記語彙構文パターンの各ペアにおいて、文書データ内で各ペア両方と共に出現するエンティテイペアの数をカウントし、前記カウントと、関連性ラベル付与の正当性を示すパラメータZと、関連性ラベルが正しく付与される確率を示すパラメータaと、を含む確率密度分布からなる確率モデルを設定し、該確率モデルにおいて尤度を最大にするZ、aを算出して、前記文書データから抽出したエンティテイペアに対する関連性ラベルの正当性を評価して、評価結果に基づく関連性ラベルの付与処理を実行させるプログラム。本開示は、例えば上記の問題を鑑みたものであり、上記のラベル付与の誤りを減らし精度の高い関連性データベースの構築や拡張処理を行う情報処理装置、および情報処理方法、並びにプログラムを提供することを目的とする。本開示は、ある既存の関連性データベースに基づいて、例えばWebなどから入手可能な文書群を利用して拡張する手法に関する発明である。本開示の第1の側面は、文書データから関連性ラベルを付与するエンティテイペアを含むフレーズを抽出する文書解析部と、前記エンティテイペアの関連性を示す関連性ラベルを付与するラベル付与部を有し、前記ラベル付与部は、エンティテイペアと関連性ラベルの登録情報を持つ既存の関連性データベースの登録情報と、関連性データベースに登録されているエンティテイペアを含むフレーズが少なくとも1つ存在する文書データの解析によって、エンティテイペアを含むフレーズに含まれる語彙構文パターンを取得し、前記文書データでの各前記語彙構文パターンの文書データ内での出現数を取得し、前記語彙構文パターンの各ペアにおいて、文書データ内で各ペア両方と共に出現するエンティテイペアの数をカウントし、前記カウントと、関連性ラベル付与の正当性を示すパラメータZと、関連性ラベルが正しく付与される確率を示すパラメータaと、を含む確率密度分布からなる確率モデルを設定し、該確率モデルにおいて尤度を最大にするZ、aを算出して、前記文書データから抽出したエンティテイペアに対する関連性ラベルの正当性を評価して、評価結果に基づく関連性ラベル付与処理を実行する情報処理装置にある。さらに、本開示の情報処理装置の一実施態様において、前記ラベル付与部は、エンティテイペアと関連性ラベルの登録情報を持つ既存の関連性データベースの登録情報と、該関連性データベースに登録されているエンティテイペアを含むフレーズが少なくとも1つ存在する文書データの解析によって、エンティテイペアを含むフレーズに含まれる語彙構文パターンを取得し、ある語彙構文パターンAを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合に属するエンティテイペア数N1と、語彙構文パターンAとは異なる語彙構文パターンB持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合に属するエンティテイペア数N3と、語彙構文パターンAを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合と語彙構文パターンBを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合の重複部分の集合に属する重複エンティテイペア数N2と、を取得し、上記3つのエンティテイペア数の比率情報を要素とした重なり割合行列Mを生成し、前記行列Mを用いた確率モデルを用いて、前記文書データから抽出したエンティテイペアに対する関連性ラベルの正当性を評価して、評価結果に基づく関連性ラベルの付与処理を実行する。さらに、本開示の情報処理装置の一実施態様において、前記重なり割合行列Mは、前記N3と前記N2の比率、N2/N3と、前記N1と前記N2の比率、N2/N1を要素として設定した行列である。さらに、本開示の情報処理装置の一実施態様において、前記ラベル付与部は、前記確率モデルを用い、パラメータZ,aの値を逐次変更して収束した結果として得られるパラメータZの値に応じて、前記文書データから抽出したエンティテイペアに関連性ラベルを付与する処理を行う。さらに、本開示の情報処理装置の一実施態様において、前記パラメータZは、関連性ラベルの設定が正しい場合と、正しくない場合とによって1か0の値を持つパラメータである。さらに、本開示の情報処理装置の一実施態様において、前記文書解析部は、関連性ラベルを付与するエンティテイペアを含むフレーズを抽出し、該フレーズに含まれるエンティテイペアと、前記フレーズの構文木において、前記エンティテイペア相互を結ぶ最短のパスに含まれる単語列を、語彙構文パターンとして取得し、これらのデータを3つ組みデータベースに格納する処理を行う。さらに、本開示の情報処理装置の一実施態様において、前記ラベル付与部は、前記3つ組みデーダースに格納されたデータから、関連性ラベルの付与対象とする語彙構文パターンを選択する処理を実行する構成であり、前記3つ組データベースに格納された1つの語彙構文パターンに対応するエンティテイペアの数が規定値より小さい語彙構文パターンと、前記既存の関連性データベースに登録されているエンティテイペアの集合に含まれないエンティテイペアを含む語彙構文パターンと、を処理対象から排除する処理を行う。さらに、本開示の情報処理装置の一実施態様において、前記ラベル付与部は、前記パラメータZ、aの推定処理として、以下の最尤推定の推定アルゴリズム、iZとaをランダムに初期化するii収束するZの変化がなくなる、かつaの最急上昇法後の変化が0.001以下となるまで、以下のパラメータ更新を交互に繰り返す。ii-iZを固定した上で、aを最急上昇法で推定ii-iiaを固定した上で、Zをcについてランダムに並べ替え、他のZcを固定しながら各Zcについて尤度が最大になるように順次値を再設定し、Zの変化が起こらなくなるまで繰り返す、上記推定アルゴリズムを実行する。さらに、本開示の第2の側面は、情報処理装置において実行する情報処理方法であり、文書データから関連性ラベルを付与するエンティテイペアを含むフレーズを抽出する文書解析処理と、前記エンティテイペアの関連性を示す関連性ラベルを付与するラベル付与処理を実行し、前記ラベル付与処理において、エンティテイペアと関連性ラベルの登録情報を持つ既存の関連性データベースの登録情報と、関連性データベースに登録されているエンティテイペアを含むフレーズが少なくとも1つ存在する文書データの解析によって、エンティテイペアを含むフレーズに含まれる語彙構文パターンを取得し、前記文書データでの各前記語彙構文パターンの文書データ内での出現数を取得し、前記語彙構文パターンの各ペアにおいて、文書データ内で各ペア両方と共に出現するエンティテイペアの数をカウントし、前記カウントと、関連性ラベル付与の正当性を示すパラメータZと、関連性ラベルが正しく付与される確率を示すパラメータaと、を含む確率密度分布からなる確率モデルを設定し、該確率モデルにおいて尤度を最大にするZ、aを算出して、前記文書データから抽出したエンティテイペアに対する関連性ラベルの正当性を評価して、評価結果に基づく関連性ラベルの付与処理を実行する情報処理方法にある。さらに、本開示の第3の側面は、情報処理装置において、情報処理を実行させるプログラムであり、文書データから関連性ラベルを付与するエンティテイペアを含むフレーズを抽出する文書解析処理と、前記エンティテイペアの関連性を示す関連性ラベルを付与するラベル付与処理を実行させ、前記ラベル付与処理において、エンティテイペアと関連性ラベルの登録情報を持つ既存の関連性データベースの登録情報と、関連性データベースに登録されているエンティテイペアを含むフレーズが少なくとも1つ存在する文書データの解析によって、エンティテイペアを含むフレーズに含まれる語彙構文パターンを取得し、前記文書データでの各前記語彙構文パターンの文書データ内での出現数を取得し、前記語彙構文パターンの各ペアにおいて、文書データ内で各ペア両方と共に出現するエンティテイペアの数をカウントし、前記カウントと、関連性ラベル付与の正当性を示すパラメータZと、関連性ラベルが正しく付与される確率を示すパラメータaと、を含む確率密度分布からなる確率モデルを設定し、該確率モデルにおいて尤度を最大にするZ、aを算出して、前記文書データから抽出したエンティテイペアに対する関連性ラベルの正当性を評価して、評価結果に基づく関連性ラベルの付与処理を実行させるプログラムにある。なお、本開示のプログラムは、例えば、様々なプログラムコードを実行可能な画像処理装置やコンピュータシステムに対して、コンピュータ可読な形式で提供する記憶媒体、通信媒体によって提供可能なプログラムである。このようなプログラムをコンピュータ可読な形式で提供することにより、情報処理装置やコンピュータシステム上でプログラムに応じた処理が実現される。本開示のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本発明の実施例や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。本開示の一実施例の構成によれば、本開示の一実施例の構成によれば、精度の高い関連性データベースの構築または拡張処理が可能となる。具体的には、文書データから関連性ラベルを付与するエンティテイペアを含むフレーズを抽出し、抽出フレーズに含まれるエンティテイペアの関連性を示す関連性ラベルを付与する。ラベル付与部は、既存の関連性データベースの登録情報の解析によって、エンティテイペアを含むフレーズに含まれる語彙構文パターンの出現数を取得して各語彙構文パターンにおけるエンティテイペアの重なり割合行列Mを生成し、行列Mと、ラベル正当性を示すパラメータZと、ラベルが正しく付与される確率を示すパラメータaを含む確率モデルを設定し、尤度を最大にするZ、aを算出し、Zの値に基づくラベル付与を実行する。これらの処理によって、精度の高い関連性データベースの構築または拡張処理が可能となる。以下、図面を参照しながら、本開示の情報処理装置、および情報処理方法、並びにプログラムについて説明する。以下の項目順に説明する。1.本開示の情報処理装置の実行する処理の概要について2.情報処理装置の構成と処理シーケンスについて3.各処理の詳細について3-1.文書からのフレーズ抽出処理ステップS101~S102の詳細3-2.抽出した3つ組データから関連性ラベル設定対象を選択する処理ステップS103~S105の詳細3-3.関連性ラベルの付与処理ステップS106~S107の詳細3-3-1.確率モデル1を利用した処理例3-3-2.確率モデル2を利用した処理例4.エンティテイentityペアの追加処理について5.本開示の構成のまとめ[1.本開示の情報処理装置の実行する処理の概要について]まず、本開示の情報処理装置の実行する処理の概要について説明する。本開示の情報処理装置は、文書から関連性をもつエンティテイentityペアエンティテイは例えば固有名詞等の単語とするを抽出し、そのエンティテイペアの関連性を特定する処理を行う。文書から抽出したエンティテイペアに対する関連性の特定処理、すなわち新たなエンティテイペアに対する関連性ラベルの設定処理は、例えば既存のデータベースに登録済みの関連性ラベルを利用して行う。本開示の情報処理装置においては、既に構築済みの関連性データベースDB、すなわち、エンティテイentityペアと、関連性ラベルとの対応情報の集合として構築されている既存の関連性データベースDBを利用して、この関連性データベースDBの登録情報を利用して、新たな文書から抽出したエンティテイペアに対する関連性ラベルの設定を行う。すなわち、既存の関連性データベースDBの拡張処理を行う。本開示の情報処理装置において実行する処理の概要を説明する。まず、処理対象とする文書からエンティテイentityペアを含むフレーズ文を抽出し、抽出したエンティテイentityペアの関連性を表す語彙構文パターン構文木と単語に基づく文字列パターンを抽出する。各語彙構文パターンについて、文書においてその語彙構文パターンを含むフレーズに含まれるエンティテイentityペアの数をカウントする。これをカウント1とする。以下では、語彙構文パターンに0個以上の関連性ラベルを対応づけることを考える。語彙構文パターンが定まれば、共に出現するエンティテイentityペアは同じ関連性を示すものとする。エンティテイentityペアへの関連性ラベルの付与は、共に出現する語彙構文パターンに対応する関連性ラベルを付与することで行う。既存の関連性DBの登録情報エンティテイペアと関連性データベースの対応情報を利用して、次のように語彙構文パターンに関連性ラベルを付与する前述の関連性ラベルの対応付けとは異なる。語彙構文パターンと共に出現する各エンティテイentityペアについて、既存の関連性DBからそのエンティテイentityペアに対応する関連性ラベルの有無を判別して、存在が確認されれば、それを語彙構文パターンと共に出現するエンティテイペアに対する関連性ラベルとして付与する。これをすべての語彙構文パターンに対して行う。これをラベル付与手順1と呼ぶ。語彙構文パターンと関連性ラベルの各ペアについて、語彙構文パターンに関連性ラベルが付与された回数をカウントする。これをカウント2とする。本開示の情報処理装置では、語彙構文パターンに関連性ラベルを対応づける手がかりとして、カウント1とカウント2を利用する。基本的には、語彙構文パターンと関連性ラベルの各ペアについて、カウント2/カウント1の値が大きいペアは、その語彙構文パターンがその関連性ラベルに対応付けることができると期待される。しかし、ラベル付与手順1で語彙構文パターンに関連性ラベルを付与すると、語彙構文パターンに、本来はその関連性を示さない関連性ラベルが付与されてしまう。これは、一般にエンティテイentityペアは複数の関連性を持つため、関連性DBのエンティテイentityペアと文書中のエンティテイentityペアが同一であっても、関連性DBの関連性ラベルが、文書で述べられているエンティテイentityペアの関連性を示すとは限らないからである。具体的には、例えば、エンティテイペアが、TaroTokyoこれらの2つの固有名詞であるとき、これら2つの固有名詞の関連性を示す関連性ラベルとして、例えば、生まれた場所BIRTHPLACE、住んでいる場所PLACEOFLIVING亡くなった場所PLACEOFDEATHこれらの様々な関連性を示す関連性ラベルが付与される可能性がある。このように、同じエンティテイペアであっても、一般にエンティテイentityペアは複数の関連性を持つため、関連性DBのエンティテイentityペアと文書中のエンティテイentityペアが同一であっても、関連性DBの関連性ラベルが、文書で述べられているエンティテイentityペアの関連性を示すとは限らない。例えば、既存の関連性データベースは、エンティテイペア:TaroTokyoに対する関連性ラベルとして、生まれた場所BIRTHPLACEのみの登録情報を持っていたとして、新たな処理対象文書のフレーズが、TomlivesinTokyo.であった場合、このフレーズ対応する語彙構文パターンに対する正しい、関連性ラベルは、住んでいる場所PLACEOFLIVINGであるにも関わらず、既存の関連性データベースの登録情報をそのまま適用してしまうと、関連性ラベルとして、生まれた場所BIRTHPLACEが設定されてしまう。このような誤った関連性ラベルの設定処理が行われる可能性がある。本開示の情報処理装置では、この問題に対処するために、語彙構文パターンのすべてのペアについて、共通して出現するエンティテイentityペアの数をカウントする。これをカウント3とする。カウント3は語彙構文パターンに誤った関連性ラベルを付与してしまう確率の見積もりに利用することができる。本開示の情報処理装置では、ラベル付与手順1で関連性ラベルが付与される確率付与された関連性ラベルはカウント1とカウント2で表現されるを、例えば以下のパラメータ及びカウント3を利用してモデル化する。パラメータ:Zc語彙構文パターンcと関連性ラベルのペアごとに割り当てられる2値のパラメータ。ここでは、ある1つの関連性ラベルを考える。Zc=1は、語彙構文パターンcがその関連性ラベルの関連性を示すことを表す。Zc=0は、語彙構文パターンcがその関連性ラベルの関連性を示さないことを表す。このパラメータの推定結果が、語彙構文パターンと関連性ラベルの対応関係となる。パラメータ:a関連性ラベルごとに割り当てられる0以上1以下の実数値パラメータ。関連性ラベルの関連性を持つエンティテイentityペアが関連性DBに存在する確率を表す。例えば、最尤推定等によって各パラメータを推定することで、語彙構文パターンに関連性ラベルを対応づけることができる。図1は、本開示の情報処理装置の処理対象データであるa入力データとしての文書の例と、情報処理装置の実行する処理によって取得されるb関連性データベースの構成データの例を示している。入力としての文書は、電子文書であり、例えばインターネット上において開示されている文書などである。これらの文書から、例えば固有名詞等の2つの単語をエンティテイペアとして選択する。さらに、選択したエンティテイペアの関連性を示す関連性ラベルを決定する。例えば、図1aに示す文書に含まれるフレーズ、TomJacksonwasborninIndianaこのフレーズから選択されるエンティテイペアは、TomJacksonとIndianaである。本実施例では、固有名詞をエンティテイペアとして抽出する。このエンティテイペアTomJacksonとIndianaの関連性を示す関連性ラベルとしては、例えば誕生地を示すBIRTHPLACEを設定することが正しいラベル設定処理となる。本開示の情報処理装置では、このようにしてエンティテイペアの抽出と、抽出したエンティテイペアに対する正しい関連性ラベルを設定して関連性データベースの登録エントリを追加、更新する処理を行う。固有名詞としてのエンティテイペアの選択処理を機械的に実行することは比較的容易な処理であるが、選択したエンティテイペアに対して正しい関連性ラベルを付与することは困難である。本開示の情報処理装置では、まず処理対象文書から固有名詞としてのエンティテイペアを含むフレーズの構文解析を行い、構文木パス上の連結態様に応じて3つ組みデータを抽出する。この処理について、図2を参照して説明する。図2aは、文書の構文解析処理例を示している。フレーズ:TomwasborninKyotoonJanuary151981.このフレーズの構文解析により、図2aに示すような構文木パスを生成する。この構文木パスから、まず、固有名詞である2つのエンティテイ:Tom,Kyotoを抽出する。次に、この2つのエンティテイを結ぶ最短のパスを選択し、その選択パス上の単語または単語列を語彙構文パターンとして抽出する。このように2つのエンティテイからなるエンティテイペアと、語彙構文パターン、これら3つのデータを3つ組みデータとして取得する。図2aに示す例では、エンティテイペア:Tom,Kyoto語彙構文パターン:borninを抽出する。このように、情報処理装置は、まず、処理対象とする文書全体からエンティテイペアと語彙構文パターンの3つ組みデータをすべて抽出して、抽出した3つ組みデータをデータベース3つ組みデータベースに格納する。次に、情報処理装置は3つ組みデータベースに格納された3つ組みデータに含まれるエンティテイペアに対して、正しい関連性ラベルを設定する処理を行う。エンティテイペアに対する関連性ラベルが正しく設定されているか否かは、例えば語彙構文パターンに基づいて判定することができる。図2に示す例では、語彙構文パターン:borninを抽出しているが、この語彙構文パターン:borninが抽出されるフレーズは、処理対象文書中に複数存在する場合も多い。例えば、図2bに示すように、1つの同じ語彙構文パターン:borninを持つフレーズから異なるエンティテイペアが選択される。エンティテイペアを結ぶ構文木上のパスの単語列によって構成される語彙構文パターンと関連性ラベルとの対応関係について、図3を参照して説明する。図3は、文書中から抽出される語彙構文パターンと、関連性ラベルとの対応関係としての正誤関係を1,0で示す図である。語彙構文パターンとして、borninbandfromdiedinmovedtoこれらを示している。また、関連性ラベルとして、BIRTHPLACEPLACEOFDEATHORIGINこれらを示している。語彙構文パターンに対する正しい関連性ラベルとの対応欄には[1]、語彙構文パターンに対する誤った関連性ラベルとの対応欄には[0]、を示している。すなわち、例えば、語彙構文パターン:borninに対する正しい関連性ラベルは、[1]の設定された[BIRTHPLACE]または[ORIGIN]である。語彙構文パターン:diedinに対する正しい関連性ラベルは、[1]の設定された[PlaceOFDEATH]である。このように、語彙構文パターンに応じて、関連性ラベルの正当性を判断することができる。しかし、この関連性ラベルの設定を人の判断なしに自動的な処理アルゴリズムに従って実行すると、エンティテイペアに対して誤った関連性ラベルが設定されてしまう場合が発生する。本開示の情報処理装置では、すでに、何らかの文書に基づいて構築済みの関連性データベースの登録情報を教師情報として利用した処理によって、新たな処理対象文書から抽出したエンティテイペアに対する関連性ラベルを設定する処理を行う。ここで設定する関連性ラベルは、既存データベースの登録情報とされている関連性ラベル利用する。既存の関連性データベースの登録情報の例を図4に示す。関連性データベースには、図4に示すように、エンティテイペアエンティテイ1,2と、エンティテイペアの関連性を示す関連性ラベルとの対応データが登録されている。本開示の情報処理装置は、この既存関連性データベースの登録情報を教師データとして利用して、新たな入力文書から抽出したエンティテイペアに対して、正しい関連性ラベルを設定する処理を行う。図5は、既存の関連性データベースを教師データベースとして利用した場合に得られる情報=観測データDを示している。図5は、ある語彙構文パターン[bornin,bandfrom]が含まれるフレーズのエンティテイペアに対して設定された関連性ラベル[BIRTHPLACE,PLACEOFDEATH]の比率を示している。図5に示す表中の322/1342等の値は、ラベル付与数/その語彙構文パターンの出現数を示している。例えば、語彙構文パターン:borninの文書中の出現数は1342である。そのうち、関連性ラベル[BIRTHPLACE]が付与された数は322である。ことを示している。本開示の情報処理装置のラベル付与部は、このように、エンティテイペアと関連性ラベルの登録情報を持つ既存の関連性データベースの登録情報と、関連性データベースに登録されているエンティテイペアを含むフレーズが少なくとも1つ存在する文書データの解析によって、エンティテイペアを含むフレーズに含まれる語彙構文パターンの出現数を取得する。具体的には、以下の各データを取得する。ある語彙構文パターンAを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合に属するエンティテイペア数N1、語彙構文パターンAとは異なる語彙構文パターンB持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合に属するエンティテイペア数N3、語彙構文パターンAを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合と語彙構文パターンBを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合の重複部分の集合に属する重複エンティテイペア数N2、さらに、上記3つのエンティテイペア数の比率情報を要素とした重なり割合行列Mを生成する。この処理については後述する。語彙構文パターン:borninに対して、関連性ラベル[PLACEOFDEATH]が付与されることは関連性ラベルの誤った付与処理である。このようなラベル設定誤りの発生メカニズムについて、図6を参照して説明する。図6には、2つの異なる語彙構文パターン、borninmovedtoこれらを含むフレーズから抽出されたエンティテイペアの集合集合A,Bを示している。語彙構文パターンborninを含むフレーズのエンティテイペアの集合Aの一部に正しい関連性ラベル[ORIGIN]が付与される。その一方、語彙構文パターンmovedtoを含むフレーズのエンティテイペアの集合Bの一部にも誤った関連性ラベル[ORIGIN]が付与される。なお、集合A,Bの交わりは、文書データ内において、語彙構文パターンborninと共に出現し、かつmovedtoとも共に出現するエンティテイペアの集合である。このようなエンティテイペアに対して関連性ラベル[ORIGIN]を付与する処理を行った場合、そのエンティテイペアが語彙構文パターンmovedtoに対するエンティテイペアである場合は関連性ラベルの設定誤りとなる。本開示の情報処理装置は、例えば、このようなメカニズムで発生する関連性ラベルの設定誤りを考慮して、正しいラベル設定を実現する。図7は、本開示の情報処理装置において利用する関連性ラベル付与のモデルの一例を説明する図である。図6を参照して説明したと同様、2つの異なる語彙構文パターン、borninmovedtoこれらを含むフレーズから抽出されたエンティテイペアの集合集合A,Bを示している。語彙構文パターンborninを含むフレーズから抽出されたエンティテイペアの集合集合Aの要素数N1、語彙構文パターンmovedtoを含むフレーズから抽出されたエンティテイペアの集合集合Bの要素数N3、とする。さらに、これらの重複部分、すなわち、フレーズ中に語彙構文パターンborninとmovedtoが出現するフレーズから抽出されたエンティテイペアの集合の要素数N2、とする。集合Aに属するエンティテイペアに関連性ラベル[ORIGIN]が付与される確率をaとする。この場合、語彙構文パターンmovedtoに対して、誤って関連性ラベル[ORIGIN]が付与される確率は、a×N2/N3として見積もることができる。次に、図8を参照して、本開示の情報処理装置において利用する潜在変数Zcについて説明する。これまで、説明してきたように、エンティテイペアに対して設定される関連性ラベルは、エンティテイペアを抽出したフレーズに含まれる語彙構文パターンと対応づけられるが、語彙構文パターンと関連性ラベルとの対応関係が正しいか否かの判定を自動的に行うことは困難である。本開示の処理では、この判定処理の指標となる潜在変数Zcを定義して利用する。ここではある1つの関連性ラベルに着目する。Zcは、0,1の値に設定される変数であり、各値に応じて以下の意味を示す。Zc=1:語彙構文パターンcを含むフレーズのエンティテイペアに付与されたラベルが正しい。Zc=0:語彙構文パターンcを含むフレーズのエンティテイペアに付与されたラベルが正しくない。図8bには共通部分を持つ2つの語彙構文パターンc1,c2の関係例を3種類示している。b1は、図7を参照して説明した例に対応し、語彙構文パターンc1に正しい関連性ラベルが付与される確率をaとしたとき、異なる語彙構文パターンc2に正しくない関連性ラベルが付与される確率は、a×N2/N3であることを示している。b2,b3は、2つの異なる語彙構文パターンにインタラクション相互作用がない場合の例である。b2は、2つの異なる語彙構文パターンの双方に正しいラベル設定が行われた場合Zc1=1,Zc2=1であり、双方に正しい関連性ラベルの付与される確率はaとなる。b3は、2つの異なる語彙構文パターンの双方に誤ったラベル設定が行われた場合Zc1=0,Zc2=0である。本開示の情報処理装置では、このような、語彙構文パターンを含むフレーズのエンティテイペアに付与されたラベルが正しいか正しくないかを示す潜在変数を用いた処理を行う。なお、処理の詳細については後述する。本開示の情報処理装置では、ある語彙構文パターンに設定される関連性ラベルの設定が正しいか誤りであるかを所定の確率モデルを設定して推定を行う。この確率モデルを用いた処理に際して、複数の語彙構文パターンに対応するエンティテイペア集合の数を用いて生成する行列Mを用いる。行列Mについて、図9を参照して説明する。行列Mを構成する行列要素mccは、図6~図8を参照して説明したと同様の、複数の異なる語彙構文パターンのエンティテイペアの集合に含まれる要素数N1~N3を用いて算出する。すなわち、語彙構文パターンCを含むフレーズから抽出されたエンティテイペアの集合集合Aの要素数N1、語彙構文パターンCを含むフレーズから抽出されたエンティテイペアの集合集合Bの要素数N3、とする。さらに、これらの重複部分のエンティテイペアの集合の要素数N2、とする。行列Mを構成する行列要素mccは、c番目の語彙構文パターンとc番目の語彙構文パターンの共通部分のc番目の語彙構文パターンから見た割合に相当する。同様に、行列Mを構成する行列要素mccは、c番目の語彙構文パターンとc番目の語彙構文パターンの共通部分のc番目の語彙構文パターンから見た割合に相当する。mcc=N2/N3mcc=N2/N1となる。ただし、mcc=0とする。このように、本開示の情報処理装置では、ある語彙構文パターンに設定される関連性ラベルの設定が正しいか誤りであるかを所定の確率モデルを設定して推定を行う。この確率モデルを用いた処理に際して、図9を参照して説明した複数の語彙構文パターンに対応するエンティテイペア集合の数を用いて算出する行列要素から構成される行列Mを用いた処理を行う。[2.情報処理装置の構成と処理シーケンスについて]次に、本開示の情報処理装置の構成と処理シーケンスについて説明する。図10は本開示の一実施例に係る情報処理装置の主要部の構成を示す図である。図10に示す情報処理装置の実行する全体処理のフローチャートを図11に示す。図10に示すように情報処理装置100は、文書解析部101、3つ組みデータベースDB102、ラベル付与部103、関連性テータベースDB104を有する。なお、情報処理装置100は、図10に示す構成の他、以下で説明する処理を実行するプログラムを記録したメモリ、さらに、プログラム実行機能としてのCPUを備えた制御部を有する。なお、以下に説明する実施例では、一例として、拡張対象として利用する既存の関連性データベースDB104には、すでに関連性ラベル:BIRTHPLACE人物と場所が生誕地の関係にあると、それに対応するエンティテイentityのペア集合が登録されているものとする。情報処理装置100は、この情報を元に、新たな文書から抽出したエンティテイentityペアに対して、正しい関連性ラベルを設定する処理を高精度に実行する。なお、処理対象文書の言語は英語とする。また、以下に説明する実施例は、あるエンティテイペアに対して設定された関連性ラベルが1つの場合であるが、他の関連性ラベルが存在する場合でも同様の処理が可能である。図11に示すフローに従って、情報処理装置100の実行する処理について説明する。情報処理装置100は、図11に示すフローに従って、以下の処理を実行する。ステップS101文書群からエンティテイペアを含むフレーズの抽出ステップS102フレーズから語彙構文パターンとエンティテイペアを抽出し、3つ組みDBに登録ステップS1033つ組みデータベースDBから3つ組を読み込むステップS104関連性データベースDBからラベルデータを読み込むステップS105語彙構文パターンの選択ステップS106所定のラベル付与アルゴリズムに従って、エンティテイに対する関連性ラベルを付与ステップS107エンティテイペアを関連性ラベルとともに関連性データベースDBに登録以下、図11に示すフローチャートにおける各ステップの処理の詳細について説明する。[3.各処理の詳細について]3-1.文書からのフレーズ抽出処理ステップS101~S102の詳細まず、文書からのフレーズ抽出処理について説明する。これは、図11に示すフローチャートのステップS101、S102の処理に対応する。すなわち、ステップS101文書群からエンティテイペアを含むフレーズの抽出ステップS102フレーズから語彙構文パターンとエンティテイペアを抽出し、3つ組みデータベースDBに蓄積これらの処理である。ステップS101、S102において実行する処理、すなわち、文書群からエンティテイペアを含むフレーズを抽出する処理は、図10に示す情報処理装置100の文書解析部101で行われる。ステップS101、S102において実行する文書群からのフレーズの抽出処理の詳細フローチャートを図12に示す。図12に示すフローに従って、文書群からのフレーズの抽出処理について説明する。なお、本処理は、既存の関連性データベースがあることを前提として、このデータベースに対する拡張処理を、新たな文書データに基づいて実行する処理である。ステップS201において、新たな文書の読み込みを実行する。ステップS202において、読み込み文書から文を特定する。ステップS203において、特定した文から、固有名詞抽出処理を行い、文書から固有名詞を特定する。なお、本実施例では固有名詞を関連性データベースに登録するエンティテイ、すなわち、関連性ラベルに対応付けて登録するエンティテイとする。ステップS204において、固有名詞が2つ以上出現する文を抽出する。ステップS205において、依存構造構文解析を実行して、構文木を作成する。次のステップS206では、次の条件をすべて満たすエンティテイペア=固有名詞ペアを特定する。条件12つのエンティテイ固有名詞をつなぐ構文木パスにおいて、文の区切りとなるような依存関係が存在しない関係代名詞など条件2構文木における2つのエンティテイ固有名詞間の依存パスの長さが3以下条件3文書上での表現において、2つのエンティテイ固有名詞の間の単語の数が10以下なお、抽出されたエンティテイペア間の構文木パス上の単語を先頭から順に並べたものを語彙構文パターンと呼ぶ。ステップS207において、フレーズに含まれるエンティテイペアと語彙構文パターンを3つ組みDB102に登録する。なお、3つ組みとは、2つのエンティテイ、すなわちエンティテイペアと、2つのエンティテイを結ぶ構文木パス上の単語、すなわち、語彙構文パターンこれらのデータの組み合わせを意味する。なお、3つ組みDB102に登録するデータとしては、さらに、エンティテイentityペアのタイプlocation,personなどを含んでもよい。エンティテイペアと、語彙構文パターンを3つ組みDB102に格納する処理は、図11に示すフローのステップS102の処理に対応する。なお、異なるフレーズに、同じエンティテイペアと同じ語彙構文パターンが出現した場合は、別の3つ組みとして扱い、異なる3つ組みデータとして3つ組みDB102に個別に登録する。図13に上記処理で抽出されたエンティテイペアを含むフレーズ3つ組みデータの例を示す。図13aは、処理対象の文書の一部を示している。図13bは、図4aに示す文書から抽出され、3つ組みDB102に登録した3つ組みデータ、すなわち、エンティテイペアと語彙構文パターンの例である。図13aに示すように、処理対象文書に、TheJacksonbrotherssignedanewcontractwithBBSRecordsinJune1975,TomJacksonborninIndiana,この文書が含まれる。この図13aに示す文書から、図13bに示すエンティテイペアと語彙構文パターン=3つ組みデータが抽出される。b1TheJacksonbrothers,signedcontractwith,BBSRecordsb2TomJackson,bornin,Indianaなお、本例では固有名詞をエンティテイとして抽出し、このエンティテイを構文木上で結ぶパス上の単語の組み合わせを語彙構文パターンとして抽出している。抽出フレーズb1において、エンティテイペアは、TheJacksonbrothersBBSRecords、語彙構文パターン構文木上で結ぶパス上の単語は、signedcontractwithである。また、抽出フレーズb2において、エンティテイペアは、TomJacksonIndiana、語彙構文パターン構文木上で結ぶパス上の単語は、borninである。なお、3つ組データを抽出したフレーズが定まれば、共に出現するエンティテイentityペアは同じ関連性を示すものとする。以下、1つの処理例として、3つ組みデータベース102に登録された3つ組みデータに対して、関連性ラベルBIRTHPLACEを対応づける処理例について説明する。3-2.抽出した3つ組データから関連性ラベル設定対象を選択する処理ステップS103~S105の詳細次に、3つ組みデータベースに登録したデータから、関連性ラベルを設定する対象データを選択する処理について説明する。なお、以下では、3つ組みデータベースに登録したデータ、すなわち、エンティテイペア、語彙構文パターン、これらの3つ組みデータを抽出した文をフレーズとして説明し、そのフレーズに対して関連性ラベルを設定する処理として説明する。この処理は、フレーズから抽出され、3つ組みデータベースに登録されたエンティテイペアに対して関連性ラベルを付与する処理にも相当する。この処理は、図11に示すフローのステップS103~ステップS105に対応する。すなわち、ステップS1033つ組みデータベースDBから登録3つ組エンティテイペア、語彙構文パターンを読み込むステップS104関連性データベースDBから、既存のラベルデータ関連性ラベルを読み込むステップS105関連性ラベル設定対象とする語彙構文パターンの選択これらの処理である。これらの処理は図1に示すラベル付与部103において行われる。なお、このステップS103~S105の一連の処理には、例えば、関連性データベース104の登録情報と関係の薄い語彙構文パターンを含む3つ組と、文書中における出現頻度が小さく有用でないと判定された語彙構文パターンを含む3つ組を取り除く処理が含まれる。図11に示すフローのステップS103~ステップS105の処理の詳細について、図14に示すフローチャートを参照して説明する。ステップS301において、ラベル付与部103は、3つ組みDB102に登録されたすべての3つ組みデータを取得する。次に、ステップS302において、3つ組みDB102に登録された出現する語彙構文パターンごとに、その語彙構文パターンと共に出現するエンティテイentityペアの集合Spを構成する。ある語彙構文パターンpに対応するエンティテイentityペアの集合をSpとする。エンティテイentityペアの集合:Spの具体例を図15に示す。図15に示す例は、語彙構文パターンに相当する単語列borninが含まれる3つ組に含まれるエンティテイentityペアとして、Taro,TokyoTom,IndianaHanako,Chibaこれらのエンティテイentityペアの集合:Spが存在することを示す。次に、ステップS303において、エンティテイentityペアの集合:Spの要素数が、10以下となる語彙構文パターンpを3つ組みデータベース102から取り除く。この処理は、文書中における出現頻度が小さく有用でないと判定された語彙構文パターンを取り除く処理に相当する。次に、ステップS304において、関連性データベース104から、すべてのエンティテイペアを読み出す。次に、ステップS305において、集合Spが関連性データベース104に存在するエンティテイentityペアを含まない場合、対応する語彙構文パターンpを3つ組みデータベース102から除去する。この処理は、関連性データベース104の登録情報と関係の薄い語彙構文パターンを取り除く処理に相当する。3-3.関連性ラベルの付与処理ステップS106~S107の詳細次に、関連性ラベルの付与処理とデータベースへの登録処理について説明する。この処理は、図11に示すフローのステップS106~S107の処理に対応する。すなわち、ステップS106所定のラベル付与アルゴリズムに従って、エンティテイに対する関連性ラベルを付与ステップS107エンティテイペアを関連性ラベルとともに関連性データベースDBに登録これらの処理である。これらの処理は、図10に示すラベル付与部103において行われる。ステップS105において処理対象として選択された語彙構文パターンに対して、さらに、関連性ラベルBIRTHPLACEを選択的に付与する。具体的には、ステップS105において選択された部位構文パターンpに対応するエンティテイペアの集合Spの各要素のエンティテイentityペアついて、関連性データベースにそのエンティテイentityペアが存在登録するか否かを調べ、存在した場合、語彙構文パターンpに関連性ラベルBIRTHPLACEを付与する。これをすべての語彙構文パターンに対して行う。図11に示すフローのステップS106の処理の詳細シーケンスについて、図16に示すフローチャートを参照して説明する。なお、前述のように、語彙構文パターンpに対応するエンティテイペアの集合Spとする。また、ステップS105において処理対象語彙構文パターンとして選択された語彙構文パターンの総数をC個とする。語彙構文パターンのインデックスをc=1,2,Cとする。このとき、語彙構文パターンpに対応するエンティテイペアの集合Spの要素数エンティテイペアの総数をNc、c番目の語彙構文パターンにおいてラベルが付与されたエンティテイペアの個数をncとする。図11に示すフローのステップS106において実行するラベル付与アルゴリズムは、上記パラメータNcとncを用いて表現される確率モデルを利用して実行する。この処理においては、以下のパラメータを利用する。パラメータ:Z=ZcZc:c番目の語彙構文パターンと関連性ラベルのペアごとに割り当てられる2値のパラメータZc=1はc番目の語彙構文パターンが特定の関連性ラベル、本実施例ではBIRTHPLACEが設定されるべき語彙構文パターンのであることを表す。Zc=0はc番目の語彙構文パターンが特定の関連性ラベル、本実施例ではBIRTHPLACEが設定されべき語彙構文パターンでないことを表す。このパラメータの推定結果が、語彙構文パターンと関連性ラベルBIRTHPLACEの対応関係となる。パラメータ:a関連性ラベルごとに割り当てられる0以上1以下の実数値パラメータ。特定の関連性ラベル、本実施例ではBIRTHPLACEの関連性を持つエンティテイentityペアが、関連性データベース104に登録されている確率を表す。パラメータs文書に対して割り当てられる0以上の実数値パラメータ。エンティテイentityペアの多義性以外の原因で語彙構文パターンに誤って関連性ラベルBIRTHPLACEが付与される確率を表す。これらのパラメータ:Zc、a、sを利用する。さらに、本実施例の処理では、語彙構文パターンに対応するすべてのエンティテイペアについて、共通して出現するエンティテイペアの数をカウントして利用する。すなわち、すべての異なる語彙構文パターン:p≠pについて、語彙構文パターンpと語彙構文パターンpに対応するエンティテイペアの集合の重複数:Sp∩Spの要素数についてもカウントする。前述の語彙構文パターンpに対応するエンティテイペアの集合Spの要素数エンティテイペアの総数をNcは、この重複数についてもカウントした値として設定する。これは語彙構文パターンに誤った関連性ラベルを付与してしまう確率の見積もりに利用する。確率モデルが定義されれば、最尤推定などでパラメータを求めることができる。前述のように、語彙構文パターンと関連性ラベルのペアごとに割り当てられる2値のパラメータ:Zcが語彙構文パターンと特定の関連性ラベル、本実施例ではBIRTHPLACEの対応関係を示すことになる。以下、ラベル付与処理例として、2つの確率モデルを利用した処理例について、順次説明する。3-3-1.確率モデル1を利用した処理例まず、確率モデル1を利用したラベル付与処理例について説明する。基本的な処理としては、以下に示す式1に従った確率密度分布を設定し、この式1に従って、aとZを推定する処理を行う。上記式1は、a,M,sの値に応じて、D,Zの発生する確率を示す式である。この式1で示される確率密度分布に従って、aとZを推定する処理を行う。aは、前述したように、0≦a≦1となるパラメータであり、関連性ラベルごとに割り当てられる0以上1以下の実数値パラメータである。特定の関連性ラベル、本実施例ではBIRTHPLACEの関連性を持つエンティテイentityペアが、関連性データベース104に登録されている確率を表す。は、1か0の値をとる潜在変数であり、1ならばその語彙構文パターンに特定のラベル、本実施例では、BIRTHPLACEを付与することは正しく、0ならばその語彙構文パターンに特定のラベル、本実施例では、BIRTHPLACEを付与することは正しくないことを示す。なお、上記式1において、cは集合Sに含まれる語彙構文パターンのインデックスであり、c=1,2,Cである。処理対象とする語彙構文パターンの総数はC個である、すなわち、ステップS105で選択された処理対象語彙構文パターンの総数はC個であるとする。また、Ncは、前述のようにc番目の語彙構文パターンに対応するエンティテイペアの集合Spの要素数エンティテイペアの総数、ncは、c番目の語彙構文パターンにおいてラベルが付与されたエンティテイペアの個数、である。また、上記式1において、bcは、語彙構文パターンが特定の関連性ラベル、本実施例ではBIRTHPLACEの関連性を示すものでない場合に、ラベルがエンティテイentityペアに付与される確率誤り確率を示す。複数個のエンティテイentityペア集合の共通部分の共通部分を考慮している。本実施例では、誤り確率bcの算出式として上記の式2を適用している。誤り確率bcの算出式式2に適用される各パラメータは、以下のパラメータである。|T|は、集合Tの要素数を表す。上記式1に従った確率モデルを利用したラベル付与処理は以下の手順で実行する。まず、上記式1に従って、aとZを推定する処理を行う際に適用する行列Mを定義する。図16のフローに示すステップS401の処理である。本開示の情報処理装置のラベル付与部103は、エンティテイペアと関連性ラベルの登録情報を持つ既存の関連性データベースの登録情報と、該関連性データベースの生成対象となった既存文書データの解析によって、エンティテイペアを含むフレーズに含まれる複数の語彙構文パターンの出現数を取得する。具体的には、以下の各データを取得する。ある語彙構文パターンAを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合に属するエンティテイペア数N1、語彙構文パターンAとは異なる語彙構文パターンB持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合に属するエンティテイペア数N3、語彙構文パターンAを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合と語彙構文パターンBを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合の重複部分の集合に属する重複エンティテイペア数N2、さらに、上記3つのエンティテイペア数の比率情報を要素とした重なり割合行列Mを生成する。行列Mはc×cの行列であり、以下の式によって定義される。である。ここで、Ncはc番目のSpの要素数、Ncはc番目のSpの要素数、Ncc=Nccはc番目のSpとc番目のSpの共通部分の要素数とする。mccはc番目のSpとc番目のSpの共通部分のc番目のSpから見た割合である。これはc番目の語彙構文パターンに特定の関連性ラベル、本実施例ではBIRTHPLACEを付与することが正しく、c番目の語彙構文パターンにBIRTHPLACEを付与することが誤りの場合、c番目のSpの要素に誤ってBIRTHPLACEを付与してしまう確率を見積もることに利用される。図16に示すフローチャートのステップS401において、行列Mを生成した後、次に、ステップS402において、前述の式1に基づいて、Zとaを推定する。例えば、最尤推定法を適用して推定処理を行う。なお、推定手法としては、その他の手法、例えば、事後確率最大化法やベイズ法を適用した推定処理を行ってもよい。最尤推定の推定アルゴリズムの一例を下記に示す。iZとaをランダムに初期化するii収束するZの変化がなくなる、かつaの最急上昇法後の変化が0.001以下となるまで、以下のパラメータ更新を交互に繰り返す。ii-iZを固定した上で、aを最急上昇法で推定ii-iiaを固定した上で、Zをcについてランダムに並べ替え、他のZcを固定しながら各Zcについて尤度が最大になるように順次値を再設定する。これをZの変化が起こらなくなるまで繰り返す。ステップS402では、このような最尤推定処理、あるいは事後確率最大化法やベイズ法によって、Zとaを推定する。最後に、ステップS403において、ステップS402で取得した推定結果としてのZの値に基づいて、関連性ラベルを選択語彙構文パターンに対して設定する。すなわち、Zc=1と判定された語彙構文パターンに対して、関連性ラベル本実施例ではBIRTHPLACEを付与する。ただし、上記式2に示す誤り確率bcの算出式は、計算量が大きいという問題がある。従って、計算コストの削減のため、誤り確率bcは、近似的に以下の計算式に従って算出してもよい。3-3-2.確率モデル2を利用した処理例次に、確率モデル2を利用したラベル付与処理例について説明する。次の式3に示す確率密度分布を考える。同様に尤度を最大にするZとaを求める。これは0≦bc≦1の制約付き最適化問題となる。制約付き最尤推定アルゴリズムの一例を下記に示す。iZとaを制約が満たされるようにランダムに初期化するii収束するZの変化がなくなる、かつaの最急上昇法後の変化が0.001以下となるまで、以下のパラメータ更新を交互に繰り返す。ただし、各更新後のパラメータが制約を破った場合そこでアルゴリズムを停止し、直前の値を推定結果として返す。ii-iZを固定した上で、aを最急上昇法で推定ii-iiaを固定した上で、Zをcについてランダムに並べ替え、他のZcを固定しながら各Zcについて尤度が最大になるように順次値を再設定する。これをZの変化が起こらなくなるまで繰り返す。なお、aとZと共に、主な要因であるエンティテイペアの一致以外の原因によるラベル誤り確率を示すパラメータsを推定しても良い。特に、すべてのcについて、であればどのようなZやaでも0≦bc≦1を満たすので、制約付き最適化にはならない。条件を満たせばこの方が少ない計算量で済む。Zとaを最尤推定で推定する。事後確率最大化法やベイズ法で推定しても良い。最尤推定の推定アルゴリズムの一例を下記に示す。iZとaをランダムに初期化するii収束するZの変化がなくなる、かつaの最急上昇法後の変化が0.001以下となるまで、以下を交互に繰り返す。ii-iZを固定した上で、aを最急上昇法で推定ii-iiaを固定した上で、Zをcについてランダムに並べ替え、他のZcを固定しながら各Zcについて尤度が最大になるように順次値を再設定する。これをZの変化が起こらなくなるまで繰り返す。aとZと共にsを推定しても良い。このように、上述した確率モデル1~2のいずれかを適用した処理によって推定されたZに基づき、Zc=1である語彙構文パターンにBIRTHPLACEを付与する。この結果を、関連性データベースに登録する。図11のステップS107の処理である。[4.エンティテイエンティテイentityペアの追加処理について]次に、図11のステップS107の処理について説明する。この処理は、図10に示すラベル付与部103の処理として実行される。BIRTHPLACEに付与された語彙構文パターンpのエンティテイentityペア集合Spのうち、関連性DBに存在しないエンティテイentityペアを関連性DBに追加する。以上の処理によって、関連性データベースの拡張処理が実行される。上述した処理により、以下のような効果が期待される。関連性DBの関連性ラベルを、エンティテイentityペアの関連を示す語彙構文パターン文書から抽出するに付与する際に、誤ったラベルを減らすことができる。関連性DBの拡張、関連DBによる文書データへのラベル付け、ブートストラップ手法に共通して出現する課題である。各語彙構文パターンに対して、ラベルごとに異なる基準でラベルが誤りかどうかを検出できる。結果に大きな影響を与えるようなパラメータの設定をする必要がないので、幅広く適用できる。なお、上述した実施例では、既存の関連性データベースを利用した処理例として、既存の関連性データベースに登録された関連性ラベル:BIRTHPLACEを適用した処理例について説明したが、例えば、既存の関連性データベースの利用ができない場合、あるいは既存の関連性データベースに登録されていない関連性ラベルを設定する処理を行う場合には、以下の処理を事前処理として実行すれば、上述した実施例と同様の処理が可能である。すなわち、付与したい関連性ラベル、例えばBIRTHPLACEを説明しているフレーズ文を複数、選択する。例えばborninを含むフレーズである。この処理は、人がフレーズを確認して確実に行う。これらのフレーズから抽出したエンティテイペアと関連性ラベルBIRTHPLACEを仮の関連性データベースに登録する。この仮の関連性データベースを既存の関連性データベースとして仮定した処理を行えばよい。[5.本開示の構成のまとめ]以上、特定の実施例を参照しながら、本開示の実施例について詳解してきた。しかしながら、本開示の要旨を逸脱しない範囲で当業者が実施例の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。本開示の要旨を判断するためには、特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。なお、本明細書において開示した技術は、以下のような構成をとることができる。1文書データから関連性ラベルを付与するエンティテイペアを含むフレーズを抽出する文書解析部と、前記エンティテイペアの関連性を示す関連性ラベルを付与するラベル付与部を有し、前記ラベル付与部は、エンティテイペアと関連性ラベルの登録情報を持つ既存の関連性データベースの登録情報と、関連性データベースに登録されているエンティテイペアを含むフレーズが少なくとも1つ存在する文書データの解析によって、エンティテイペアを含むフレーズに含まれる語彙構文パターンを取得し、前記文書データでの各前記語彙構文パターンの文書データ内での出現数を取得し、前記語彙構文パターンの各ペアにおいて、文書データ内で各ペア両方と共に出現するエンティテイペアの数をカウントし、前記カウントと、関連性ラベル付与の正当性を示すパラメータZと、関連性ラベルが正しく付与される確率を示すパラメータaと、を含む確率密度分布からなる確率モデルを設定し、該確率モデルにおいて尤度を最大にするZ、aを算出して、前記文書データから抽出したエンティテイペアに対する関連性ラベルの正当性を評価して、評価結果に基づく関連性ラベル付与処理を実行する情報処理装置。2前記ラベル付与部は、エンティテイペアと関連性ラベルの登録情報を持つ既存の関連性データベースの登録情報と、該関連性データベースに登録されているエンティテイペアを含むフレーズが少なくとも1つ存在する文書データの解析によって、エンティテイペアを含むフレーズに含まれる語彙構文パターンを取得し、ある語彙構文パターンAを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合に属するエンティテイペア数N1と、語彙構文パターンAとは異なる語彙構文パターンB持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合に属するエンティテイペア数N3と、語彙構文パターンAを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合と語彙構文パターンBを持つフレーズに出現するエンティテイペアからなる集合の重複部分の集合に属する重複エンティテイペア数N2と、を取得し、上記3つのエンティテイペア数の比率情報を要素とした重なり割合行列Mを生成し、前記行列Mを用いた確率モデルを用いて、前記文書データから抽出したエンティテイペアに対する関連性ラベルの正当性を評価して、評価結果に基づく関連性ラベルの付与処理を実行する前記1に記載の情報処理装置。3前記重なり割合行列Mは、前記N3と前記N2の比率、N2/N3と、前記N1と前記N2の比率、N2/N1を要素として設定した行列である前記2に記載の情報処理装置。4前記ラベル付与部は、前記確率モデルを用い、パラメータZ,aの値を逐次変更して収束した結果として得られるパラメータZの値に応じて、前記文書データから抽出したエンティテイペアに関連性ラベルを付与する処理を行う前記1~3いずれかに記載の情報処理装置。5前記パラメータZは、関連性ラベルの設定が正しい場合と、正しくない場合とによって1か0の値を持つパラメータである前記1~4いずれかに記載の情報処理装置。6前記文書解析部は、関連性ラベルを付与するエンティテイペアを含むフレーズを抽出し、該フレーズに含まれるエンティテイペアと、前記フレーズの構文木において、前記エンティテイペア相互を結ぶ最短のパスに含まれる単語列を、語彙構文パターンとして取得し、これらのデータを3つ組みデータベースに格納する処理を行う前記1~5いずれかに記載の情報処理装置。7前記ラベル付与部は、前記3つ組みデーダースに格納されたデータから、関連性ラベルの付与対象とするフレーズを選択する処理を実行する構成であり、前記3つ組データベースに格納された1つの語彙構文パターンに対応するエンティテイペアの数が規定値より小さい語彙構文パターンと、前記既存の関連性データベースに登録されているエンティテイペアの集合に含まれないエンティテイペアに対応する語彙構文パターンと、を処理対象から排除する処理を行う前記1~6いずれかに記載の情報処理装置。8前記ラベル付与部は、前記パラメータZ、aの推定処理として、以下の最尤推定の推定アルゴリズム、iZとaをランダムに初期化するii収束するZの変化がなくなる、かつaの最急上昇法後の変化が0.001以下となるまで、以下のパラメータ更新を交互に繰り返す。ii-iZを固定した上で、aを最急上昇法で推定ii-iiaを固定した上で、Zをcについてランダムに並べ替え、他のZcを固定しながら各Zcについて尤度が最大になるように順次値を再設定し、Zの変化が起こらなくなるまで繰り返す、上記推定アルゴリズムを実行する前記1~7いずれかに記載の情報処理装置。さらに、上記した装置等において実行する処理の方法や、処理を実行させるプログラムも本開示の構成に含まれる。また、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。例えば、プログラムは記録媒体に予め記録しておくことができる。記録媒体からコンピュータにインストールする他、LANLocalAreaNetwork、インターネットといったネットワークを介してプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。なお、明細書に記載された各種の処理は、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。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。"