JP2000259670A - 文書解析システム及び記録媒体 - Google Patents
文書解析システム及び記録媒体Info
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- JP2000259670A JP2000259670A JP11067226A JP6722699A JP2000259670A JP 2000259670 A JP2000259670 A JP 2000259670A JP 11067226 A JP11067226 A JP 11067226A JP 6722699 A JP6722699 A JP 6722699A JP 2000259670 A JP2000259670 A JP 2000259670A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 検索作業においてユーザの視点が入力でき、
検索作業効率の高いデータベースを構築する文書解析シ
ステムを提供すること。 【解決手段】 コンピュータ７には文書読取装置５、キ
ーワードデータベース１１、関連語情報データベース１
３、及び文書データベース１５が設けられる。文書読取
装置５は、紙媒体に印刷された文書３のテキストを読取
る。キーワードデータベース１１は概念的に階層構造を
とるキーワード群を保持する。関連語情報１３は検索時
の視点の情報となる関連語情報を保持する。ＣＤ−ＲＯ
Ｍ１７はコンピュータ７に後述するような文書解析処理
を行わせるためのプログラムを記録する。
検索作業効率の高いデータベースを構築する文書解析シ
ステムを提供すること。 【解決手段】 コンピュータ７には文書読取装置５、キ
ーワードデータベース１１、関連語情報データベース１
３、及び文書データベース１５が設けられる。文書読取
装置５は、紙媒体に印刷された文書３のテキストを読取
る。キーワードデータベース１１は概念的に階層構造を
とるキーワード群を保持する。関連語情報１３は検索時
の視点の情報となる関連語情報を保持する。ＣＤ−ＲＯ
Ｍ１７はコンピュータ７に後述するような文書解析処理
を行わせるためのプログラムを記録する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、文書解析システム
及び記録媒体に関するものである。
及び記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】昨今、インターネットや通信ネットワー
ク等を通じて、文書情報データベースから情報を検索す
ることが多い。通常の情報検索では、ユーザがキーワー
ド等の条件を入力することで関連情報が出力され、ユー
ザによる条件の追加や条件のＡＮＤ／ＯＲを採ることに
より、情報が絞り込まれ、ユーザの所望の情報が得られ
る。
ク等を通じて、文書情報データベースから情報を検索す
ることが多い。通常の情報検索では、ユーザがキーワー
ド等の条件を入力することで関連情報が出力され、ユー
ザによる条件の追加や条件のＡＮＤ／ＯＲを採ることに
より、情報が絞り込まれ、ユーザの所望の情報が得られ
る。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うなキーワードによる情報検索では、ユーザがどのよう
な視点でそのキーワードを選択したかが考慮されず、入
力したキーワードに関する膨大な情報が出力され、ユー
ザが所望する情報を得るまでに手間がかかるという問題
がある。
うなキーワードによる情報検索では、ユーザがどのよう
な視点でそのキーワードを選択したかが考慮されず、入
力したキーワードに関する膨大な情報が出力され、ユー
ザが所望する情報を得るまでに手間がかかるという問題
がある。
【０００４】本発明はこのような問題に鑑みてなされた
もので、その目的とするところは、検索作業においてユ
ーザの視点が入力でき、検索作業効率の高いデータベー
スを構築する文書解析システムを提供することにある。
もので、その目的とするところは、検索作業においてユ
ーザの視点が入力でき、検索作業効率の高いデータベー
スを構築する文書解析システムを提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】前述した目的を達成する
ために第１の発明は、文書を解析するための文書解析シ
ステムであって、文書からキーワードを抽出する手段
と、抽出されたキーワードの近傍から関連語の候補とな
る単語を抽出する手段と、前記関連語の候補となる単語
から頻度の高い単語を関連語として抽出する手段と、前
記関連語の候補のうち、関連語として抽出されなかった
単語を類語情報とする手段とを具備することを特徴とす
る文書解析システムである。
ために第１の発明は、文書を解析するための文書解析シ
ステムであって、文書からキーワードを抽出する手段
と、抽出されたキーワードの近傍から関連語の候補とな
る単語を抽出する手段と、前記関連語の候補となる単語
から頻度の高い単語を関連語として抽出する手段と、前
記関連語の候補のうち、関連語として抽出されなかった
単語を類語情報とする手段とを具備することを特徴とす
る文書解析システムである。
【０００６】第２の発明は、コンピュータを、文書から
キーワードを抽出する手段と、抽出されたキーワードの
近傍から関連語の候補となる単語を抽出する手段と、前
記関連語の候補となる単語から頻度の高い単語を関連語
として抽出する手段と、前記関連語の候補のうち、関連
語として抽出されなかった単語を類語情報とする手段と
して機能させるプログラムが記録された記録媒体であ
る。
キーワードを抽出する手段と、抽出されたキーワードの
近傍から関連語の候補となる単語を抽出する手段と、前
記関連語の候補となる単語から頻度の高い単語を関連語
として抽出する手段と、前記関連語の候補のうち、関連
語として抽出されなかった単語を類語情報とする手段と
して機能させるプログラムが記録された記録媒体であ
る。
【０００７】
【発明の実施の形態】以下、図面に基づいて本発明の実
施の形態を詳細に説明する。図１は、本実施の形態に係
る文書解析システム１の概略構成を示す図である。
施の形態を詳細に説明する。図１は、本実施の形態に係
る文書解析システム１の概略構成を示す図である。
【０００８】図１において、コンピュータ７には文書読
取装置５、キーワードデータベース１１、関連語情報デ
ータベース１３、及び文書データベース１５が設けられ
る。文書読取装置５は、紙媒体に印刷された文書３のテ
キストを読取るものであり、例えば、ＯＣＲ等である。
取装置５、キーワードデータベース１１、関連語情報デ
ータベース１３、及び文書データベース１５が設けられ
る。文書読取装置５は、紙媒体に印刷された文書３のテ
キストを読取るものであり、例えば、ＯＣＲ等である。
【０００９】キーワードデータベース１１は概念的に階
層構造をとるキーワード群を保持する。関連語情報デー
タベース１３は検索時の視点の情報となる関連語情報を
保持する。文書データベース１５は解析未処理の文書ま
たは解析処理済みの文書を保持する。
層構造をとるキーワード群を保持する。関連語情報デー
タベース１３は検索時の視点の情報となる関連語情報を
保持する。文書データベース１５は解析未処理の文書ま
たは解析処理済みの文書を保持する。
【００１０】ＣＤ−ＲＯＭ１７はコンピュータ７に後述
するような文書解析処理を行わせるためのプログラムを
記録する。尚、このプログラムはＣＤ−ＲＯＭ１７以外
の記録媒体に格納されてもよい。
するような文書解析処理を行わせるためのプログラムを
記録する。尚、このプログラムはＣＤ−ＲＯＭ１７以外
の記録媒体に格納されてもよい。
【００１１】図２はキーワードデータベース１１に保持
されるキーワードの構成を示す図である。キーワードデ
ータベース１１には、あらゆる分野別に名詞がその概念
ごとに階層型に登録されている。以下の説明は「食材」
を例にとって行う。
されるキーワードの構成を示す図である。キーワードデ
ータベース１１には、あらゆる分野別に名詞がその概念
ごとに階層型に登録されている。以下の説明は「食材」
を例にとって行う。
【００１２】図２に示すように、上位概念である「食
材」の内、上位語２３は例えば「乳製品」、「肉類」、
…といったものがある。その上位語２３の下には、概念
的にその上位語２３に属するキーワード２５が登録され
る。例えば、上位語「乳製品」には、「チーズ」、「バ
ター」といったキーワード２５が登録される。
材」の内、上位語２３は例えば「乳製品」、「肉類」、
…といったものがある。その上位語２３の下には、概念
的にその上位語２３に属するキーワード２５が登録され
る。例えば、上位語「乳製品」には、「チーズ」、「バ
ター」といったキーワード２５が登録される。
【００１３】図３は関連語情報データベース１３に保持
される関連語情報の一例を示す図である。関連語情報と
は図３に示す関連語３３とそれに属する類語情報３５で
ある。関連語３３は、ユーザがキーワード２５に関する
情報を検索する場合に、どのような情報を所望している
か、即ち視点を入力するために設けられるものである。
される関連語情報の一例を示す図である。関連語情報と
は図３に示す関連語３３とそれに属する類語情報３５で
ある。関連語３３は、ユーザがキーワード２５に関する
情報を検索する場合に、どのような情報を所望している
か、即ち視点を入力するために設けられるものである。
【００１４】従って、ユーザのキーワード２５に対する
視点が明確になるように、関連語３３には動詞が選ばれ
る。例えば、キーワード２５が「チーズ」である場合、
関連語３３はユーザが「チーズ」をどうしたいか、即ち
「チーズ」に対する消費行動を示すものであり、図３に
示すように「使う」、「買う」、「食べる」、「知る」
等がある。
視点が明確になるように、関連語３３には動詞が選ばれ
る。例えば、キーワード２５が「チーズ」である場合、
関連語３３はユーザが「チーズ」をどうしたいか、即ち
「チーズ」に対する消費行動を示すものであり、図３に
示すように「使う」、「買う」、「食べる」、「知る」
等がある。
【００１５】類語情報３５は、ユーザが自分の所望する
情報に適した関連語３３を選択するために参照とする情
報であり、関連語３３に属する。例えば、関連語「使
う」に対する類語情報３５は「料理、調理、切り方、保
存法製品、製法、原材料、原産国、地方、輸入、…」等
がある。このように類語情報３５を参照すれば、ユーザ
は関連語「使う」の意味を明確に判断でき、適切な関連
語３３を選択することができる。
情報に適した関連語３３を選択するために参照とする情
報であり、関連語３３に属する。例えば、関連語「使
う」に対する類語情報３５は「料理、調理、切り方、保
存法製品、製法、原材料、原産国、地方、輸入、…」等
がある。このように類語情報３５を参照すれば、ユーザ
は関連語「使う」の意味を明確に判断でき、適切な関連
語３３を選択することができる。
【００１６】尚、関連語情報データベース１３におい
て、関連語３３及び類語情報３５はキーワード２５に対
応させて登録される。
て、関連語３３及び類語情報３５はキーワード２５に対
応させて登録される。
【００１７】次に、関連語情報データベース１３の作成
方法について説明する。図４は関連語３３及び類語情報
３５の登録作業の手順を示すフローチャートである。文
書３は文書読取装置５によって読み取られ、コンピュー
タ７によって次のような解析が行われる。文書３中のテ
キストを形態素解析して、名詞のみを抽出し（ステップ
４０１）、抽出した名詞の内一つを取り出して（ステッ
プ４０２）、以下の処理を行う。
方法について説明する。図４は関連語３３及び類語情報
３５の登録作業の手順を示すフローチャートである。文
書３は文書読取装置５によって読み取られ、コンピュー
タ７によって次のような解析が行われる。文書３中のテ
キストを形態素解析して、名詞のみを抽出し（ステップ
４０１）、抽出した名詞の内一つを取り出して（ステッ
プ４０２）、以下の処理を行う。
【００１８】ステップ４０１で解析対象とする文書は同
じ分野の文書である。例えば、視点として「食べる事」
に関する関連語３３を導きたい場合、グルメ情報やレス
トランガイドブック等の文書を入力する。
じ分野の文書である。例えば、視点として「食べる事」
に関する関連語３３を導きたい場合、グルメ情報やレス
トランガイドブック等の文書を入力する。
【００１９】抽出された名詞をキーワードデータベース
１１のキーワード２５と照合し、キーワードデータベー
ス１１に登録されているかどうかを判定する（ステップ
４０３）。キーワードデータベース１１に登録されてい
ない場合、当該名詞が文書中に出現する頻度の高い名詞
であればキーワードデータベース１１に登録する（ステ
ップ４０５）。
１１のキーワード２５と照合し、キーワードデータベー
ス１１に登録されているかどうかを判定する（ステップ
４０３）。キーワードデータベース１１に登録されてい
ない場合、当該名詞が文書中に出現する頻度の高い名詞
であればキーワードデータベース１１に登録する（ステ
ップ４０５）。
【００２０】抽出された名詞がキーワードデータベース
１１に登録されている場合、文書３において名詞、即ち
キーワードの近傍から関連語候補を抽出し（ステップ４
０４）、キーワードの品詞情報を元に、キーワードに対
する係受けパターンを解析する（ステップ４０６）。
１１に登録されている場合、文書３において名詞、即ち
キーワードの近傍から関連語候補を抽出し（ステップ４
０４）、キーワードの品詞情報を元に、キーワードに対
する係受けパターンを解析する（ステップ４０６）。
【００２１】登録作業者によって関連語候補の出現パタ
ーンが入力され（ステップ４０７）、選択された出現パ
ターンの近傍の単語を頻度順に表示する（ステップ４０
８）。この中で出現頻度の高い単語が関連語３３として
登録され（ステップ４０９）、その他の単語が類語情報
３５として登録される（ステップ４１０）。
ーンが入力され（ステップ４０７）、選択された出現パ
ターンの近傍の単語を頻度順に表示する（ステップ４０
８）。この中で出現頻度の高い単語が関連語３３として
登録され（ステップ４０９）、その他の単語が類語情報
３５として登録される（ステップ４１０）。
【００２２】次に、抽出された名詞がまだ存在するかを
判定し（ステップ４１１）、抽出された名詞がなくなる
まで、ステップ４０２からステップ４１０の作業を繰り
返し、関連語３３と類語情報３５を登録する。
判定し（ステップ４１１）、抽出された名詞がなくなる
まで、ステップ４０２からステップ４１０の作業を繰り
返し、関連語３３と類語情報３５を登録する。
【００２３】以下、ステップ毎に詳細に説明する。ステップ４０４、４０６ 図５は、キーワードの近傍のテキストを示す図である。
ここで、キーワード２５を「チーズ」としたとき、文書
３−１において「チーズ」の周辺のテキストが関連語候
補として選択され、動詞情報５３、名詞情報５５、格情
報５７等の品詞情報を参照して単語に分けられ、キーワ
ードの「チーズ」とその他の単語の係受けが解析され
る。
ここで、キーワード２５を「チーズ」としたとき、文書
３−１において「チーズ」の周辺のテキストが関連語候
補として選択され、動詞情報５３、名詞情報５５、格情
報５７等の品詞情報を参照して単語に分けられ、キーワ
ードの「チーズ」とその他の単語の係受けが解析され
る。
【００２４】ここで、動詞情報５３とは動詞に関する情
報であり、名詞情報５５とは名詞に関する情報であり、
格情報５７とは主格、目的格等を判別するための情報で
ある。 係受けの解析とは、例えば図５に示す「チーズ
を食べる」というテキストでは、「チーズ」が「食べ
る」という動詞の目的語になるということを明かにする
ことである。
報であり、名詞情報５５とは名詞に関する情報であり、
格情報５７とは主格、目的格等を判別するための情報で
ある。 係受けの解析とは、例えば図５に示す「チーズ
を食べる」というテキストでは、「チーズ」が「食べ
る」という動詞の目的語になるということを明かにする
ことである。
【００２５】ステップ４０７、ステップ４０８、ステッ
プ４０９ 以上のように、関連語候補の解析が行われ、関連語候補
の出現パターンが登録作業者により入力される。例え
ば、「チーズを食べる」は「チーズを食す」、「チーズ
を味わう」などと同意義であり、このような同義語を考
慮して、関連語候補の単語の出現頻度が数えられる。
プ４０９ 以上のように、関連語候補の解析が行われ、関連語候補
の出現パターンが登録作業者により入力される。例え
ば、「チーズを食べる」は「チーズを食す」、「チーズ
を味わう」などと同意義であり、このような同義語を考
慮して、関連語候補の単語の出現頻度が数えられる。
【００２６】図６は関連語候補とその代表語を示す図で
ある。分野別に文書を解析し、キーワード「チーズ」に
対して分野ごとの関連語候補の単語群６１−１、６１−
２、６１−３が求められる。例えば、レストランガイド
等の文書を解析した場合、「レストラン、シェフ、店、
美味しく、食べる、…」といった単語が含まれる関連語
候補６１−２が得られる。
ある。分野別に文書を解析し、キーワード「チーズ」に
対して分野ごとの関連語候補の単語群６１−１、６１−
２、６１−３が求められる。例えば、レストランガイド
等の文書を解析した場合、「レストラン、シェフ、店、
美味しく、食べる、…」といった単語が含まれる関連語
候補６１−２が得られる。
【００２７】この関連語候補６１−２の単語の中から、
同義語を含んでカウントした頻度が最も高く、動詞であ
る単語が関連語候補の代表語であり、関連語３３として
関連語情報データベース１３に登録される。また、関連
語候補６１−２の単語の内、代表語以外の単語は類語情
報３５として関連語情報データベース１３に登録され
る。
同義語を含んでカウントした頻度が最も高く、動詞であ
る単語が関連語候補の代表語であり、関連語３３として
関連語情報データベース１３に登録される。また、関連
語候補６１−２の単語の内、代表語以外の単語は類語情
報３５として関連語情報データベース１３に登録され
る。
【００２８】図６に示す関連語候補６１−２の単語のう
ち、「食べる」の出現頻度が最も高ければ「食べる」を
関連語３３として登録し、その他の「レストラン、シェ
フ、店、美味しく、…」の単語は類語情報３５として登
録される。類語情報３５はユーザがキーワード２５であ
る「チーズ」に対する目的を判断するために有効であ
る。
ち、「食べる」の出現頻度が最も高ければ「食べる」を
関連語３３として登録し、その他の「レストラン、シェ
フ、店、美味しく、…」の単語は類語情報３５として登
録される。類語情報３５はユーザがキーワード２５であ
る「チーズ」に対する目的を判断するために有効であ
る。
【００２９】以上のような文書解析を各分野の文書に行
うことで、分野ごとの関連語３３と類語情報３５が登録
され、関連語情報データベース１３が構築される。
うことで、分野ごとの関連語３３と類語情報３５が登録
され、関連語情報データベース１３が構築される。
【００３０】このように、本発明の実施の形態によれ
ば、ユーザがキーワード２５に関する情報検索を行う
際、キーワード２５に対する目的を明確にできるような
関連語情報データベース１３が提供でき、情報検索作業
の効率が高まる。
ば、ユーザがキーワード２５に関する情報検索を行う
際、キーワード２５に対する目的を明確にできるような
関連語情報データベース１３が提供でき、情報検索作業
の効率が高まる。
【００３１】尚、関連語３３は動詞としたが、検索要件
によってはその他の品詞を関連語３３として登録するこ
ともできる。また、解析対象となる文書は外部記憶装置
等に設けられた文書データベース１５から読み出しても
構わない。
によってはその他の品詞を関連語３３として登録するこ
ともできる。また、解析対象となる文書は外部記憶装置
等に設けられた文書データベース１５から読み出しても
構わない。
【００３２】
【発明の効果】以上、詳細に説明したように本発明によ
れば、検索作業においてユーザの視点が入力でき、検索
作業効率の高いデータベースを構築する文書解析システ
ムを提供することができる。
れば、検索作業においてユーザの視点が入力でき、検索
作業効率の高いデータベースを構築する文書解析システ
ムを提供することができる。
【図１】 本発明の１実施の形態に係る文書解析システ
ム１を示す図
ム１を示す図
【図２】 キーワードデータベース１１を示す図
【図３】 関連語情報データベース１３を示す図
【図４】 関連語３３と類語情報３５の登録作業を示す
フローチャート
フローチャート
【図５】 文書３−１におけるキーワードの近傍を示す
図
図
【図６】 関連語候補６１を示す図
１………文書解析システム ３………文書 ５………文書読取装置 ７………コンピュータ １１………キーワードデータベース １３………関連語情報データベース １５………文書データベース １７………ＣＤ−ＲＯＭ
Claims (4)
- 【請求項１】 文書を解析するための文書解析システム
であって、 文書からキーワードを抽出する手段と、 前記文書において抽出されたキーワードの近傍から関連
語の候補となる単語を抽出する第１の抽出手段と、 前記関連語の候補となる単語から頻度の高い単語を関連
語として抽出する第２の抽出手段と、 前記関連語の候補のうち、関連語として抽出されなかっ
た単語を類語情報とする手段と、 を具備することを特徴とする文書解析システム。 - 【請求項２】 抽出された関連語と類語情報をキーワー
ドに対応させて保持する保持手段を更に具備することを
特徴とする請求項１記載の文書解析システム。 - 【請求項３】 前記第２の抽出手段は、前記関連語の候
補となる単語から頻度の高い単語を関連語として抽出す
る際に、関連語の候補となる単語と抽出されたキーワー
ドとの係り受けの関係を調べ、関連語の候補となる単語
とその同義語に関して、文書中の出現頻度をカウントす
ることを特徴とする請求項１記載の文書解析システム。 - 【請求項４】 コンピュータを、 文書からキーワードを抽出する手段と、 抽出されたキーワードの近傍から関連語の候補となる単
語を抽出する手段と、 前記関連語の候補となる単語から頻度の高い単語を関連
語として抽出する手段と、 前記関連語の候補のうち、関連語として抽出されなかっ
た単語を類語情報とする手段、 として機能させるプログラムが記録された記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP06722699A JP4408980B2 (ja) | 1999-03-12 | 1999-03-12 | 文書解析システム及び記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP06722699A JP4408980B2 (ja) | 1999-03-12 | 1999-03-12 | 文書解析システム及び記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000259670A true JP2000259670A (ja) | 2000-09-22 |
| JP4408980B2 JP4408980B2 (ja) | 2010-02-03 |
Family
ID=13338796
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP06722699A Expired - Fee Related JP4408980B2 (ja) | 1999-03-12 | 1999-03-12 | 文書解析システム及び記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4408980B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006065366A (ja) * | 2004-08-24 | 2006-03-09 | Nec Corp | キーワード分類装置およびその方法、端末装置ならびにプログラム |
| JP2006146586A (ja) * | 2004-11-19 | 2006-06-08 | Pioneer Electronic Corp | 検索データベース作成装置、情報検索装置および情報検索システム |
| JP2007011973A (ja) * | 2005-07-04 | 2007-01-18 | Sharp Corp | 情報検索装置及び情報検索プログラム |
| WO2016194054A1 (ja) * | 2015-05-29 | 2016-12-08 | 株式会社日立製作所 | 情報抽出システム、情報抽出方法、及び記録媒体 |
-
1999
- 1999-03-12 JP JP06722699A patent/JP4408980B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006065366A (ja) * | 2004-08-24 | 2006-03-09 | Nec Corp | キーワード分類装置およびその方法、端末装置ならびにプログラム |
| JP2006146586A (ja) * | 2004-11-19 | 2006-06-08 | Pioneer Electronic Corp | 検索データベース作成装置、情報検索装置および情報検索システム |
| JP2007011973A (ja) * | 2005-07-04 | 2007-01-18 | Sharp Corp | 情報検索装置及び情報検索プログラム |
| WO2016194054A1 (ja) * | 2015-05-29 | 2016-12-08 | 株式会社日立製作所 | 情報抽出システム、情報抽出方法、及び記録媒体 |
| JPWO2016194054A1 (ja) * | 2015-05-29 | 2017-08-31 | 株式会社日立製作所 | 情報抽出システム、情報抽出方法、及び記録媒体 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP4408980B2 (ja) | 2010-02-03 |
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