JP2004326596A - 概念表現生成システム、概念表現生成方法、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents
概念表現生成システム、概念表現生成方法、プログラム及び記憶媒体 Download PDFInfo
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Abstract
【課題】テキストからそのテキストの内容を表現する概念情報を低コストで抽出でき、且つ利用者にわかりやすく、操作しやすい概念表現を実現できる概念表現生成技術を提供する。
【解決手段】対象とするテキストの概念表現を生成する概念表現生成システムにおいて、テキストに対して形態素解析および文節係り受け解析を含む言語解析をおこなう言語解析部２、その言語解析部２による言語解析結果に基づいてテキストを、構成単語の表記、品詞、および係り受け情報を含む文節情報を有するテキストデータ構造に変換するテキストデータ構造生成部４、前記テキストデータ構造の文節情報を構成する単語の表記および品詞の並びが特定の表現パターンと一致した場合、その表現パターンに対応づけて記憶されている意図表現を前記テキストデータ構造の当該文節情報に対応づけて付加する意図表現設定部６、付加された意図表現を用いて概念表現を生成する概念表現生成部８を備えた。
【選択図】 図１
【解決手段】対象とするテキストの概念表現を生成する概念表現生成システムにおいて、テキストに対して形態素解析および文節係り受け解析を含む言語解析をおこなう言語解析部２、その言語解析部２による言語解析結果に基づいてテキストを、構成単語の表記、品詞、および係り受け情報を含む文節情報を有するテキストデータ構造に変換するテキストデータ構造生成部４、前記テキストデータ構造の文節情報を構成する単語の表記および品詞の並びが特定の表現パターンと一致した場合、その表現パターンに対応づけて記憶されている意図表現を前記テキストデータ構造の当該文節情報に対応づけて付加する意図表現設定部６、付加された意図表現を用いて概念表現を生成する概念表現生成部８を備えた。
【選択図】 図１
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えばパーソナルコンピュータなど情報処理装置上で実現される、文書検索システム、文書分類システム、文書分析システムといった文書処理システムなどに用いることができる概念表現生成技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、アンケートデータやコールセンターデータなど大量のテキストデータを分析することを目的としたテキストマイニング技術が注目されてきている。こうした分析をおこなう際には、文書集合内に含まれる特徴的な概念情報を抽出することが大きな課題の一つとなる。
概念情報抽出を含む情報抽出技術は、大量の文書データから何らかの知見を見出す方法として研究が進んでいる。文書から、その文書の主題やトピック、書き手の意図などを表現する有益な情報を抽出することができれば、それらに基づいた文書検索、文書分類、文書分析などの応用が実現可能となる。利用者にとって有益な抽出情報とは、利用者の任意の尺度をもって文書から抽出される概念であるが、これらを精度良く利用者の意図どおりに抽出し、表現する技術が求められているのである。
従来、文書の特徴的な概念は、所定値以上の出現頻度をもつ語句、語句群などの表層表現、いわゆるキーワードまたは共起する複数のキーワード群、キーワードを用いたアンドやオアの論理式などによって表現されることが多かった。例えば特開平８−３０６２７号公報記載の従来技術では、文書の特徴的な概念表現に際してのキーワード抽出のためのキーワード抽出技法を提示しており、特開２０００−０６７０５４公報に示された従来技術では、文書の特徴概念表現のために出現頻度が所定値以上の単語を抽出する。また、特開平２００１−２９０８２６公報に示された従来技術では、特定の単語の論理演算式で表現する。
しかしながら、一つまたは複数のキーワードの共起情報、複数のキーワードの論理式などで表現する方法では、例えば、「ＯＳのインストール」という概念を含む文書群を検索しようとした場合、「ＯＳ」＆「インストール」というキーワードの論理式を概念表現とすることになるが、この場合、「ＯＳのインストールができない」（概念に合致）という文書も、「ＯＳはＷｉｎ９５だが、ドライバーがインストールできない」という文書も該当してしまい、検索精度に悪影響を及ぼすという問題があり、概念記述に限界があることが明らかになってきている。
さらに、利用者の所望する概念は、必ずしも高頻度に出現する単語とは限らない。例えば「インストールできる」という文を含む文書と、「インストールできない」という文を含む文書を、可能、不可能という観点で概念を表現したい場合、全く逆の概念を有するにもかかわらず、従来のキーワードによる概念生成においては、同じ概念として処理されてしまう。このように頻度に基づくキーワード抽出でカバーできない事例も明らかになっていている。
【０００３】
そこで、対象文書の構文情報を利用して語と語の関係を抽出したり、文書の書き手の意図を抽出し、それを概念表現生成に利用する方法も提案されている。例えば特開平５−２６５７６０号公報に示された従来技術では、構文解析の結果得られる因果関係など、特定の命題間関係を、構造タグの付いた文節の構造知識という形式の知識表現へ変換し、概念表現としている。この表現方法は、命題間関係が明らかになり、利用者の観点が一致した場合、強力な表現方法である。しかし、この知識表現は、複数行にわたる文節の構造知識という形式であるので、利用者に言語知識がなければこれらの概念群を概観しにくいという問題点がある。
さらに、構造上、概念の組み合わせを記述しにくいという問題点もある。
また、特開２０００−１７２６９１公報に示された従来技術では、係り受け解析の結果得られる特定の自立語と、テンス・アスペクト・モダリティ情報付きの文構造を処理単位としている。しかし、この従来技術では、テンス、アスペクト、モダリティ情報の取得に関する具体的な方法の記載がなく、再現性に問題がある。また、特開２００１−０７５９６６公報に示された従来技術では、キーワードを概念表現に置き換え、さらに構文解析の結果、係り受け関係にある概念の組み合わせや、概念＋評価ラベルという形式で概念表現をおこなう。この評価ラベルには、打消の意図なども含まれ、先の例のような可能、不可能の概念を区別することが可能である。このように概念表現方法が豊富な手法であるが、しかし、概念変換のための辞書が必要であり、この辞書の構築は、前記のとおり、コストが高いという問題がある。
また、特開２００１−８４２５０公報に示された従来技術では、対象文書を構文解析して、その結果得られる語と語の関係構文木や線形リストが概念表現の役割を果たしている。語と語の関係構文木の形式で概念を表現するので、単語による表現に比べて情報が豊富で、ごみの少ない概念が生成できる。しかし、表記を統一するための変換辞書が必要な上、表現方法が知識パターンとしての構文木や線形リストであるので、そういった表現になじみの少ない利用者には難解であり、データの概観も難しく、抽出した概念の組み合わせなどの操作がしにくいという問題点がある。
【特許文献１】特開平８−３０６２７号公報
【特許文献２】特開２０００−０６７０５４公報
【特許文献３】特開２００１−２９０８２６公報
【特許文献４】特開平５−２６５７６０号公報
【特許文献５】特開２０００−１７２６９１公報
【特許文献６】特開２００１−０７５９６６公報
【特許文献７】特開２００１−８４２５０公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
前記したように、従来技術には、テキスト文書からそのテキスト文書の内容を表現する有益な概念情報を抽出するのに高いコストを要するとか、概念表現が利用者にわかりにくいとか、概念表現を操作しにくいとかいった問題があった。
本発明の目的は、このような従来技術の問題を解決することにあり、具体的には、テキスト文書からそのテキスト文書の内容を表現する有益な概念情報を低コストで抽出し、利用者にわかりやすく、操作しやすい概念表現を実現することができる概念表現生成技術を提供することにある。特に本発明では、テキストに対しておこなう言語解析結果から得られる文節情報と文節間関係情報から書き手の様々な意図表現を抽出し、それを用いて概念を表現することができる概念表現生成方法を提供する。これにより、利用者は、特別な文法知識がなくても、テキストに含まれる概念を容易に概観できるし、概念の検索、概念の拡張や絞込みなどの操作を容易におこなうことができる。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
前記の課題を解決するために、請求項１記載の発明では、対象とするテキストの概念表現を生成する概念表現生成システムにおいて、テキストに対して少なくとも形態素解析および文節係り受け解析を含む言語解析をおこなう言語解析手段と、その言語解析手段による言語解析結果に基づいてテキストを、少なくとも構成単語の表記、品詞、および係り受け情報を含む文節情報を有するテキストデータ構造に変換するテキストデータ構造生成手段と、前記テキストデータ構造の文節情報を構成する単語の表記および品詞の並びが特定の表現パターンと一致した場合、その表現パターンに対応づけて記憶されている意図表現を前記テキストデータ構造の当該文節情報に対応づけて付加する意図表現設定手段と、付加された意図表現を用いて概念表現を生成する概念表現生成手段とを備えた。
また、請求項２記載の発明では、対象とするテキストの概念表現を生成する概念表現生成方法において、テキストに対して少なくとも形態素解析および文節係り受け解析を含む言語解析をおこない、その言語解析結果に基づいてテキストを、少なくとも構成単語の表記、品詞、および係り受け情報を含む文節情報を有するテキストデータ構造に変換し、そのテキストデータ構造の文節情報を構成する単語の表記および品詞の並びが特定の表現パターンと一致した場合、その表現パターンに対応づけて記憶されている意図表現を前記テキストデータ構造の当該文節情報に対応づけて付加し、付加した意図表現を用いて概念表現を生成する構成にした。
また、請求項３記載の発明では、請求項２記載の発明において、前記意図表現に少なくとも打消表現を含む構成にした。
また、請求項４記載の発明では、請求項３記載の発明において、当該文節の文節情報に打消の意の意図表現が偶数個付加された場合、その打消の意の意図表現を肯定の意の意図表現に変換する構成にした。
また、請求項５記載の発明では、請求項２記載の発明において、前記意図表現に少なくとも可能表現を含む構成にした。
また、請求項６記載の発明では、請求項２記載の発明において、前記意図表現に少なくとも要望表現を含む構成にした。
また、請求項７記載の発明では、請求項２記載の発明において、前記意図表現に少なくとも疑問表現を含む構成にした。
また、請求項８記載の発明では、請求項２記載の発明において、前記意図表現に少なくとも理由表現を含む構成にした。
【０００６】
また、請求項９記載の発明では、請求項２記載の発明において、表記および品詞の並びで構成される前記特定の表現パターン、および対応する意図表現を、ユーザインタフェースを介して参照、追加、修正、または削除が可能なテーブル形式で記憶する意図表現パターン辞書を用いる構成にした。
また、請求項１０記載の発明では、請求項２記載の発明において、意図表現を付加する際、当該文節が、自立語そのものであり、特定の表現パターンと一致し、さらに、当該文節が受け文節になっている係り受け文節対が存在する場合、その係り受け文節対の係り文節の文節情報にも対応する意図表現を付加する構成にした。
また、請求項１１記載の発明では、請求項１０記載の発明において、前記係り受け文節対の係り文節を構成する自立語が形式名詞であった場合、当該係り文節が連体修飾関係で受け文節になっている係り受け文節対が存在したならば、前記形式名詞を含む文節の代わりにその係り受け文節対の係り文節の文節情報に対応する意図表現を付加する構成にした。
また、請求項１２記載の発明では、請求項２記載の発明において、概念表現を生成する際、所定の意図表現が付加されなかった文節を検出し、その文節に所定の意図表現がつかなかったことを明示する構成にした。
また、請求項１３記載の発明では、情報処理装置上で実行されるプログラムにおいて、請求項２乃至請求項１２のいずれか１項に記載の概念表現生成方法によった概念表現生成が実行されるようにプログラミングされている構成にした。
また、請求項１４記載の発明では、プログラムを記憶した記憶媒体において、請求項１３記載のプログラムを記憶した。
【０００７】
【発明の実施の形態】
以下、図面により本発明の実施の形態を詳細に説明する。
図１は本発明の実施の形態を示す概念表現生成システムの構成ブロック図である。図示したように、この概念表現生成システムは、入力部１、言語解析部２、言語解析用辞書３、テキストデータ構造生成部４、テキストデータ構造記憶部５、意図表現設定部６、意図表現パターン辞書７、概念表現生成部８、概念表現記憶部９、および出力部１０などを備えている。なお、ここでは、請求項１記載の言語解析手段、テキストデータ構造生成手段、意図表現設定手段、および概念表現生成手段がそれぞれ、言語解析部２、テキストデータ構造生成部４、意図表現設定部６、および概念表現生成部８により実現される。
また、入力部１、言語解析部２、テキストデータ構造生成部４、意図表現設定部６、概念表現生成部８、および出力部１０は、プログラムを記憶したメモリ、およびそのプログラムに従って動作するＣＰＵなどにより実現され、言語解析用辞書３、テキストデータ構造記憶部５、および意図表現パターン辞書７は、例えばハードディスク記憶装置の一部を記憶領域として用いて実現される。また、入力部１が入力処理をおこなうための入力手段は例えばキーボードや音声入力装置であり、出力部１０が出力処理をおこなう相手の出力手段は例えば表示装置や音声出力装置である。
また、言語解析部２は少なくとも形態素解析と係り受け解析をおこなう。形態素解析処理は、テキストを単語毎に区切り、品詞など各単語の属性を付加する処理で、原理は「日本語情報処理・第４章 形態素解析」に詳しいが、その処理方法としては、最長一致法、コスト最小法、用例検索法など、既存の手法を用いる。係り受け解析は、係り受け処理の１単位である文節を生成し、文節と文節がどのような関係にあるかを同定する処理で、原理は「日本語情報処理・第５章 構文解析」や、「二文節間の係り受けを基礎とした日本語の構文分析」（吉田）にあるような既存の手法を用いる。
一般に文節は１つの自立語と０個以上の付属語で構成され、解析方法によっては、１文節に複数個の自立語が含まれるような結果を出す定義の仕方もあるが、この実施例では、文節にはかならず１つだけしか自立語を含まないように文節を生成する解析方法を用いる。
【０００８】
図２はテキストデータ構造の構造例、図３はテキストデータ構造の各構成要素が管理する情報例である。言語解析によって得られた情報を、テキストデータ構造生成部４において図２に示したようなテキストデータ構造に変換し、記憶する。前記したテキストデータ構造の各構成要素とは、上位から順に、テキスト、文、文節、単語である（図２参照）。図３に示したように、例えば文節情報には、文節を構成する単語情報の他、当該文節へ係る係り文節情報、当該文節が係る先の受け文節情報、意図表現などがある。
意図表現とは、文節内の意図を示す表現であり、主に助動詞など文節構成単語の表現パターンで判断することができる。例えば、「〜ない（助動詞）」「〜ず（助動詞）」という表現パターンは「打消」の意図を、「〜できる（補助動詞）」という表現パターンは「可能」の意図を、「〜たい（助動詞）」という表現パターンは「要望」の意図を、「〜ので（接続助詞）」という表現パターンは「理由」の意図を、当該文節に対して付加していると判断できる。なお、言語解析終了時には、意図表現はまだ設定されない。この後、意図表現設定部６により文節中から意図表現の表現パターンにマッチする文節が抽出され、テキストデータ構造記憶部５に、当該文節に対応づけて予め登録しておいた所定の意図表現が付加されるのである。
図４は意図表現パターン辞書の記載例である。図示したように表現パターンおよび対応する意図表現を含む意図表現パターン辞書を、ユーザインタフェースを介して参照、追加、修正、または削除が可能なテーブル形式で予め記憶しておく。そして、意図表現抽出では、文節を順に読み込み、図４に例示されているような意図表現パターン辞書とのマッチング処理をおこなう。マッチングキーは少なくとも１単語あたり表記と品詞を用いる。そして、マッチした場合の表現パターンによって、意図表現（図４参照）を、当該対象文節と、場合によっては係り受け関係にある係り文節、さらにその文節への係り文節へ付加し、テキストデータ構造記憶部５に記憶されている内容を更新する。
【０００９】
次に、本発明の一実施例を説明する。例えばアンケートなどで以下のＡ〜Ｅの回答文書を得て、概念表現生成によって分析する場合を想定する。以下、この実施例の概念表現生成過程について説明する。
Ａ：ドライバをインストールできない。
Ｂ：ドライバのインストールができない。
Ｃ：ドライバをインストールすることができない。
Ｄ：ドライバはインストールできた。
Ｅ：ドライバをインストールできなくもない。
まず、このようなそれぞれのテキスト文書を言語解析し、図５に示したようなテキストデータ構造へ変換する。なお、図５の文節構造リスト例において、ｂの後続数字は文節番号、「・」は単語や品詞の切れ目を表わす（図６以下、同様）。単語列および品詞列は、処理上は、単語ＩＤ（識別符号）、品詞番号列などで処理可能である。
次に、文書ＩＤ毎に、文節の先頭から順に図４に示した辞書を参照・比較し、表現パターンが一致した文節に対して、対応する意図表現をテキストデータ構造中の当該文節情報に付加する。なお、表現パターンが特定パターンだった場合（図４参照）、当該対象文節へ意図表現を付与すると同時に、その対象文節への係り文節を参照し、その文節構成要素に形式名詞が含まれていなかった場合、その係り文節へも意図表現を付与する。もし、形式名詞が含まれていた場合は、その係り文節の、そのまた係り文節へ意図表現を付与する。これにより、前記文書Ａ〜Ｅには、図６〜図７に示したように意図表現が付与される。なお、図６（ａ）の意図表現については、「でき」が補助動詞「できる」可能にマッチし、「ない」が助動詞「ない」打消にマッチする。
また、図６（ｂ）では、「でき」が動詞「できる」可能にマッチし、「ない」が助動詞「ない」打消にマッチし、動詞「できる」が特定パターンであるので、係り文節ｂ２を参照し、ｂ２に形式名詞が含まれないので係り文節ｂ２にも同様の意図表現を付加する。また、図６（ｃ）では、「でき」が動詞「できる」可能にマッチし、「ない」が助動詞「ない」打消にマッチし、動詞「できる」が特定パターンであるので、係り文節ｂ３を参照し、ｂ３に形式名詞が含まれるので、ｂ３の係り文節ｂ２にも同様の意図表現を付加する。また、図７（ｄ）では、「でき」が補助動詞「できる」可能にマッチする。また、図７（ｅ）では、「でき」が補助動詞「できる」可能にマッチし、「なく」が助動詞「ない」打消にマッチし、形容詞「ない」打消にマッチし、形容詞「ない」が特定パターンであるので、係り文節ｂ２にも同様の意図表現を付加する。
【００１０】
意図表現設定の動作フローを図８に示す。以下、図８に従って、この動作フローを説明する。
まず、意図表現設定部６が、テキストデータ構造記憶部５から対象テキストの文節構造リスト（図５参照）を取り出し、各文節を構成する単語の表記および品詞（図５参照）を文節先頭から文節ＩＤ順に文節バッファに書き込む（Ｓ１）。そして、図４に例示されているような意図表現パターン辞書とのマッチング処理をおこなう（Ｓ２）。マッチングキーは少なくとも１単語あたり表記と品詞を用いる。その結果、マッチしなかったならば（Ｓ３でＮ）、文節バッファを空にし（Ｓ４）、次の文節があるならば（Ｓ５でＹ）、次の文節についてステップＳ１から繰り返す。
一方、ステップＳ３においてマッチした場合は（Ｓ３でＹ）、マッチした表現パターンが自立語の特定パターン（図４参照）か否かを判定する（Ｓ７）。そして、特定パターンであれば（Ｓ７でＹ）、係り文節があるか否かを判定し（Ｓ８）、係り文節があれば（Ｓ８でＹ）、その文節の自立語が形式名詞か否かを判定する（Ｓ９）。こうして、形式名詞であると判定されたならば（Ｓ９でＹ）、その文節への連体修飾（係り）文節があるか否かを判定し（Ｓ１０）、あれば（Ｓ１０でＹ）当該意図表現（図４参照）をテキストデータ構造（文節構造リスト）中のその連体修飾文節の意図表現の項に付加（設定）し（Ｓ１１）、さらに、その意図表現をテキストデータ構造中のマッチ文節（Ｓ３においてマッチした文節）の意図表現の項に付加する（Ｓ１３）。
それに対して、ステップＳ９において形式名詞でないと判定された場合（Ｓ９でＮ）、およびステップＳ１０において連体修飾文節がないと判定された場合（Ｓ１０でＮ）は、当該意図表現をテキストデータ構造中の当該係り文節の意図表現の項に付加し（Ｓ１２）、さらに、その意図表現をテキストデータ構造中のマッチ文節（Ｓ３においてマッチした文節）の意図表現の項に付加する（Ｓ１３）。また、ステップＳ７において特定パターンでないと判定された場合には（Ｓ７でＮ）、当該意図表現をテキストデータ構造中のマッチ文節（Ｓ３においてマッチした文節）の意図表現の項のみに付加する（Ｓ１３）。
こうして、ステップＳ１３が終了すると、次の文節があるか否かを判定し（Ｓ５）、あれば（Ｓ５でＹ）ステップＳ１から繰り返し、なければ（Ｓ５でＮ）テキストデータ構造記憶部５に記憶されている内容を意図表現の付加された内容に更新する（Ｓ６）。
次に、意図表現を用いて概念候補を生成する。概念表現には、単語の概念を扱う表現と、意図概念を扱う表現がある。本発明では、意図概念を扱う表現に主題を置くので、この実施例においては、意図概念の生成について説明する。単語の概念を扱う表現には言及しないが、例えば、単語の概念とその単語が属する文節に対して付与された意図表現とから、「単語概念＋意図概念」という組み合わせの概念ももちろん生成できるので、その概念表現についても例示する。
【００１１】
図９〜図１０は、文書Ａ〜Ｅに対して、文節に付与された意図表現から、文書の概念候補生成をおこなった例である。なお、図９（ａ）において、概念候補の項の左側の概念候補は「単語概念＋意図概念」、右側の概念候補は「意図概念」、つまりカッコ外が単語概念でカッコ内が意図概念である（以下、同様）。また、この実施例では、各文節の意図表現ごとに意図表現の付加回数を数えるが、図１０（ｅ）の例ではｂ３の意図表現がｂ２にも付加されるので、ｂ２の意図表現の数は、「＋打消」が２つと偶数である。そこで、「＋打消＋打消」を「−打消」と変換する。
以上の処理で、文書Ａ〜Ｅの文書群に対する、意図表現を利用した概念表現の生成が終了する。概念表現生成部８は生成した概念表現候補を概念表現記憶部９に記憶し、利用者が分析を行なう際、指定や呼び出しに応じて出力部１０により記憶されている概念表現候補を表示装置などへ出力する。そして、利用者は、前記した例で「インストールに否定」的な意図の文書を集めてカテゴリを作成したいと考えた場合、表示された概念候補のなかから選択することにより概念「インストール（＋打消）」の文書を検索する。こうして、文書Ａ、Ｂ、Ｃにおいて、「インストール否定」カテゴリが生成される。
【００１２】
概念表現生成の動作フローを図１１に示す。以下、図１１に従って、この動作フローを説明する。
まず、概念表現生成部８が、対象テキストの意図表現付加後の文節構造リストをテキストデータ構造記憶部５から取り出し、文節先頭から文節ＩＤ順に意図表現およびその文節の単語（形式名詞を含まない自立語のみ）（図９〜１０参照）を意図情報バッファに書き込む（Ｓ２１）。そして、文節ごとに打消意図の意図表現の数を数え（Ｓ２２）、その数が偶数か否かを判定し（Ｓ２３）、偶数であれば（Ｓ２３でＹ）、複数個記載の打消意図を１個の肯定意図記載に変換する（Ｓ２４）。図１０（ｅ）に示したように、「＋打消＋打消」であれば「−打消」というように変換するのである。
続いて、変換後の意図表現と単語の繋ぎ合わせ処理などをおこなって、概念候補（概念表現候補）を生成する（Ｓ２５）。例えば、まず単語を記載し、その後に両端をカッコした意図表現を記載する（図９〜１０参照）。この際、動詞は終止形に変換するというように、語尾変化のある単語については基本形にする。なお、概念候補は、単に意図表現だけの項も生成する（図９〜１０参照）。
最後に、概念表現生成部８は概念候補を付加した文節構造リストを概念表現記憶部９に格納する（Ｓ２６）。
【００１３】
ところで、利用者が、文書Ａ〜Ｅの文書から例えば「インストールの可否の統計を取りたい」と考えて、「可能（不可能は除く）」に言及している文書を抽出しようというとき、前記した実施例ではまず「可能」の文書カテゴリを生成し、そこから部分カテゴリ「＋可能＋打消」を作成し、「＋可能」カテゴリと「＋可能＋打消」カテゴリの差分をとる必要があり、手間がかかる。
そこで、そのような場合には、予め意図表現が付いていないことを明示するようにする。例えば、「インストール（＋可能−打消）」という概念を生成すれば、いくつもカテゴリを作成して差分を取るなどの手間なしに、打消表現の付かない可能だけの表現をもつ文書カテゴリを１回の検索で得ることが可能となるのである。そのため、具体的には、各文節に付与されなかった意図表現を概念生成時にマイナス表示などにより明示させる。例えば文書Ｄでは、意図表現が「＋可能」のみであるが、「打消表現の有無を明示させる」機能を用いて、図１２に示したような概念候補を追加生成するのである。
意図表現が付いていないことを予め明示する機能は、予めデフォルトで設定しておいてもよいが、設定しないで、利用者が分析時に任意に起動してもよい。起動の方法は、選択ボタンやキーボード入力など既存の入力手段を用いれば実現可能である。この機能を用いれば、「インストール（＋可能−打消）」という概念を持つ文書を検索すればよく、その結果、文書Ｄと文書Ｅとから成る「インストールが可能（不可能は除く）」の文書カテゴリを作成することができる。
【００１４】
図１３に、このような概念表現生成の動作フローを示す。以下、図１３に従って、この動作フローを説明する。
まず、概念表現生成部８が、対象テキストの意図表現付加後の文節構造リストをテキストデータ構造記憶部５から取り出し、文節先頭から文節ＩＤ順に意図表現およびその文節の単語（形式名詞を含まない自立語のみ）を意図情報バッファに書き込む（Ｓ３１）。
続いて、付加されていない意図表現があるか否かを判定する（Ｓ３２）。例えば、「＋可能」のみが付加された意図表現があるか否かを判定するのである。そして、あった場合には（Ｓ３２でＹ）、その意図表現に「−（マイナス）記号」付きの意図表現、例えば「＋可能」の後に「−打消」、「−要望」、「−疑問」というような意図表現を付加する（Ｓ３３）。
次に、変換後の意図表現と単語の繋ぎ合わせ処理などをおこなって、概念候補（概念表現候補）を生成する（Ｓ３４）。この際、動詞は終止形に変換するというように、語尾変化のある単語については基本形にする。概念候補としては、単に意図表現だけの項も生成する（図９〜１０参照）。
最後に、概念表現生成部８は概念候補を付加した文節構造リストを概念表現記憶部９に格納する（Ｓ３５）。
なお、図１３に示した動作フローのステップＳ３３とＳ３４の間において、図１１に示したステップＳ２２〜Ｓ２４を実行させる構成も可能である。
以上、図１に示したシステム構成の場合で説明したが、説明したような概念表現生成方法に従ってプログラミングしたプログラムを着脱可能な記憶媒体に記憶し、その記憶媒体をこれまで本発明によった概念表現生成をおこなえなかったパーソナルコンピュータなど情報処理装置に装着することにより、または、そのようなプログラムをネットワークを介してそのような情報処理装置へ転送することにより、そのような情報処理装置においても本発明によった概念表現生成をおこなうことができる。
【００１５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、請求項１および請求項２記載の発明では、対象とするテキストの概念表現を生成する際、テキストに対して少なくとも形態素解析および文節係り受け解析を含む言語解析をおこない、その言語解析結果に基づいてテキストを、少なくとも構成単語の表記、品詞、および係り受け情報を含む文節情報を有するテキストデータ構造に変換し、そのテキストデータ構造の文節情報を構成する単語の表記および品詞の並びが特定の表現パターンと一致した場合、その表現パターンに対応づけて記憶されている意図表現をそのテキストデータ構造の当該文節情報に対応づけて付加し、付加した意図表現を用いて概念表現を生成することができるので、テキストの内容を表現する有益な概念情報を低コストで表現できるし、利用者にわかりやすく、操作しやすい概念表現を実現できる。
また、請求項３記載の発明では、請求項２記載の発明において、意図表現に少なくとも打消表現を含むので、打消の意図を概念表現に用いることが可能となる。
また、請求項４記載の発明では、請求項３記載の発明において、当該文節の文節情報に打消の意の意図表現が偶数個付加された場合、その打消の意の意図表現が肯定の意の意図表現に変換されるので、利用者がこのような文法知識をもたなくても文意に沿った概念表現生成が可能となる。
また、請求項５記載の発明では、請求項２記載の発明において、意図表現に少なくとも可能表現を含むので、可能の意図を概念表現に用いることが可能となる。
また、請求項６記載の発明では、請求項２記載の発明において、意図表現に少なくとも要望表現を含むので、要望の意図を概念表現に用いることが可能となる。
【００１６】
また、請求項７記載の発明では、請求項２記載の発明において、意図表現に少なくとも疑問表現を含むので、疑問の意図を概念表現に用いることが可能となる。
また、請求項８記載の発明では、請求項２記載の発明において、意図表現に少なくとも理由表現を含むので、理由の意図を概念表現に用いることが可能となる。
また、請求項９記載の発明では、請求項２記載の発明において、表記および品詞の並びで構成される特定の表現パターン、および対応する意図表現を、ユーザインタフェースを介して参照、追加、修正、または削除が可能なテーブル形式で記憶する意図表現パターン辞書が用いられるので、利用者が任意にカスタマイズでき、利用者の意図に合った概念表現を生成できる。
また、請求項１０記載の発明では、請求項２記載の発明において、意図表現を付加する際、当該文節が、自立語そのものであり、特定の表現パターンと一致し、さらに、当該文節が受け文節になっている係り受け文節対が存在する場合、その係り受け文節対の係り文節の文節情報にも対応する意図表現が付加されるので、本来意図が付加されるべき係り文節にも意図表現を付加でき、したがって、文意に沿った概念表現を生成できる。
また、請求項１１記載の発明では、請求項１０記載の発明において、係り受け文節対の係り文節を構成する自立語が形式名詞であった場合、当該係り文節が連体修飾関係で受け文節になっている係り受け文節対が存在したならば、形式名詞を含む文節の代わりにその係り受け文節対の係り文節の文節情報に対応する意図表現が付加されるので、本来意図が付加されるべきもうひとつ前の係り文節に意図表現を付加することができ、したがって、文意に沿った概念表現を生成できる。
【００１７】
また、請求項１２記載の発明では、請求項２記載の発明において、概念表現を生成する際、所定の意図表現が付加されなかった文節を検出し、その文節に所定の意図表現がつかなかったことを明示できるので、いくつもカテゴリを作成して差分を取ったりする手間をかけずに、意図表現の付かない表現も加味した高い表現力をもつ概念表現を生成できる。
また、請求項１３記載の発明では、請求項２乃至請求項１２のいずれか１項に記載の概念表現生成方法によった概念表現生成を実行させるようにプログラミングされているプログラムを情報処理装置上で実行できるので、情報処理装置を用いて請求項２乃至請求項１２のいずれか１項に記載の発明の効果を得ることができる。
また、請求項１４記載の発明では、請求項１３記載のプログラムを着脱可能な記憶媒体に記憶できるので、その記憶媒体をこれまで請求項２乃至請求項１２のいずれか１項に記載の発明によった概念表現生成をおこなえなかったパーソナルコンピュータなど情報処理装置に装着することにより、そのような情報処理装置においても請求項２乃至請求項１２のいずれか１項に記載の発明の効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態を示す概念表現生成システムの構成ブロック図。
【図２】本発明の実施の形態を示す概念表現生成システム要部のデータ構造図。
【図３】本発明の実施の形態を示す概念表現生成システム要部の他のデータ構造図。
【図４】本発明の実施の形態を示す概念表現生成システム要部のデータ構成図。
【図５】本発明の一実施例を示す概念表現生成システム要部のデータ構成図。
【図６】本発明の一実施例を示す概念表現生成システム要部の他のデータ構成図。
【図７】本発明の一実施例を示す概念表現生成システム要部の他のデータ構成図。
【図８】本発明の一実施例を示す概念表現生成システム要部の動作フロー図。
【図９】本発明の一実施例を示す概念表現生成システム要部の他のデータ構成図。
【図１０】本発明の一実施例を示す概念表現生成システム要部の他のデータ構成図。
【図１１】本発明の一実施例を示す概念表現生成システム要部の他の動作フロー図。
【図１２】本発明の一実施例を示す概念表現生成システム要部の他のデータ構成図。
【図１３】本発明の一実施例を示す概念表現生成システム要部の他の動作フロー図。
【符号の説明】
１ 入力部、２ 言語解析部、３ 言語解析用辞書、４ テキストデータ構造生成部、５ テキストデータ構造記憶部、６ 意図表現設定部、７ 意図表現パターン辞書、８ 概念表現生成部、９ 概念表現記憶部、１０ 出力部
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えばパーソナルコンピュータなど情報処理装置上で実現される、文書検索システム、文書分類システム、文書分析システムといった文書処理システムなどに用いることができる概念表現生成技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、アンケートデータやコールセンターデータなど大量のテキストデータを分析することを目的としたテキストマイニング技術が注目されてきている。こうした分析をおこなう際には、文書集合内に含まれる特徴的な概念情報を抽出することが大きな課題の一つとなる。
概念情報抽出を含む情報抽出技術は、大量の文書データから何らかの知見を見出す方法として研究が進んでいる。文書から、その文書の主題やトピック、書き手の意図などを表現する有益な情報を抽出することができれば、それらに基づいた文書検索、文書分類、文書分析などの応用が実現可能となる。利用者にとって有益な抽出情報とは、利用者の任意の尺度をもって文書から抽出される概念であるが、これらを精度良く利用者の意図どおりに抽出し、表現する技術が求められているのである。
従来、文書の特徴的な概念は、所定値以上の出現頻度をもつ語句、語句群などの表層表現、いわゆるキーワードまたは共起する複数のキーワード群、キーワードを用いたアンドやオアの論理式などによって表現されることが多かった。例えば特開平８−３０６２７号公報記載の従来技術では、文書の特徴的な概念表現に際してのキーワード抽出のためのキーワード抽出技法を提示しており、特開２０００−０６７０５４公報に示された従来技術では、文書の特徴概念表現のために出現頻度が所定値以上の単語を抽出する。また、特開平２００１−２９０８２６公報に示された従来技術では、特定の単語の論理演算式で表現する。
しかしながら、一つまたは複数のキーワードの共起情報、複数のキーワードの論理式などで表現する方法では、例えば、「ＯＳのインストール」という概念を含む文書群を検索しようとした場合、「ＯＳ」＆「インストール」というキーワードの論理式を概念表現とすることになるが、この場合、「ＯＳのインストールができない」（概念に合致）という文書も、「ＯＳはＷｉｎ９５だが、ドライバーがインストールできない」という文書も該当してしまい、検索精度に悪影響を及ぼすという問題があり、概念記述に限界があることが明らかになってきている。
さらに、利用者の所望する概念は、必ずしも高頻度に出現する単語とは限らない。例えば「インストールできる」という文を含む文書と、「インストールできない」という文を含む文書を、可能、不可能という観点で概念を表現したい場合、全く逆の概念を有するにもかかわらず、従来のキーワードによる概念生成においては、同じ概念として処理されてしまう。このように頻度に基づくキーワード抽出でカバーできない事例も明らかになっていている。
【０００３】
そこで、対象文書の構文情報を利用して語と語の関係を抽出したり、文書の書き手の意図を抽出し、それを概念表現生成に利用する方法も提案されている。例えば特開平５−２６５７６０号公報に示された従来技術では、構文解析の結果得られる因果関係など、特定の命題間関係を、構造タグの付いた文節の構造知識という形式の知識表現へ変換し、概念表現としている。この表現方法は、命題間関係が明らかになり、利用者の観点が一致した場合、強力な表現方法である。しかし、この知識表現は、複数行にわたる文節の構造知識という形式であるので、利用者に言語知識がなければこれらの概念群を概観しにくいという問題点がある。
さらに、構造上、概念の組み合わせを記述しにくいという問題点もある。
また、特開２０００−１７２６９１公報に示された従来技術では、係り受け解析の結果得られる特定の自立語と、テンス・アスペクト・モダリティ情報付きの文構造を処理単位としている。しかし、この従来技術では、テンス、アスペクト、モダリティ情報の取得に関する具体的な方法の記載がなく、再現性に問題がある。また、特開２００１−０７５９６６公報に示された従来技術では、キーワードを概念表現に置き換え、さらに構文解析の結果、係り受け関係にある概念の組み合わせや、概念＋評価ラベルという形式で概念表現をおこなう。この評価ラベルには、打消の意図なども含まれ、先の例のような可能、不可能の概念を区別することが可能である。このように概念表現方法が豊富な手法であるが、しかし、概念変換のための辞書が必要であり、この辞書の構築は、前記のとおり、コストが高いという問題がある。
また、特開２００１−８４２５０公報に示された従来技術では、対象文書を構文解析して、その結果得られる語と語の関係構文木や線形リストが概念表現の役割を果たしている。語と語の関係構文木の形式で概念を表現するので、単語による表現に比べて情報が豊富で、ごみの少ない概念が生成できる。しかし、表記を統一するための変換辞書が必要な上、表現方法が知識パターンとしての構文木や線形リストであるので、そういった表現になじみの少ない利用者には難解であり、データの概観も難しく、抽出した概念の組み合わせなどの操作がしにくいという問題点がある。
【特許文献１】特開平８−３０６２７号公報
【特許文献２】特開２０００−０６７０５４公報
【特許文献３】特開２００１−２９０８２６公報
【特許文献４】特開平５−２６５７６０号公報
【特許文献５】特開２０００−１７２６９１公報
【特許文献６】特開２００１−０７５９６６公報
【特許文献７】特開２００１−８４２５０公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
前記したように、従来技術には、テキスト文書からそのテキスト文書の内容を表現する有益な概念情報を抽出するのに高いコストを要するとか、概念表現が利用者にわかりにくいとか、概念表現を操作しにくいとかいった問題があった。
本発明の目的は、このような従来技術の問題を解決することにあり、具体的には、テキスト文書からそのテキスト文書の内容を表現する有益な概念情報を低コストで抽出し、利用者にわかりやすく、操作しやすい概念表現を実現することができる概念表現生成技術を提供することにある。特に本発明では、テキストに対しておこなう言語解析結果から得られる文節情報と文節間関係情報から書き手の様々な意図表現を抽出し、それを用いて概念を表現することができる概念表現生成方法を提供する。これにより、利用者は、特別な文法知識がなくても、テキストに含まれる概念を容易に概観できるし、概念の検索、概念の拡張や絞込みなどの操作を容易におこなうことができる。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
前記の課題を解決するために、請求項１記載の発明では、対象とするテキストの概念表現を生成する概念表現生成システムにおいて、テキストに対して少なくとも形態素解析および文節係り受け解析を含む言語解析をおこなう言語解析手段と、その言語解析手段による言語解析結果に基づいてテキストを、少なくとも構成単語の表記、品詞、および係り受け情報を含む文節情報を有するテキストデータ構造に変換するテキストデータ構造生成手段と、前記テキストデータ構造の文節情報を構成する単語の表記および品詞の並びが特定の表現パターンと一致した場合、その表現パターンに対応づけて記憶されている意図表現を前記テキストデータ構造の当該文節情報に対応づけて付加する意図表現設定手段と、付加された意図表現を用いて概念表現を生成する概念表現生成手段とを備えた。
また、請求項２記載の発明では、対象とするテキストの概念表現を生成する概念表現生成方法において、テキストに対して少なくとも形態素解析および文節係り受け解析を含む言語解析をおこない、その言語解析結果に基づいてテキストを、少なくとも構成単語の表記、品詞、および係り受け情報を含む文節情報を有するテキストデータ構造に変換し、そのテキストデータ構造の文節情報を構成する単語の表記および品詞の並びが特定の表現パターンと一致した場合、その表現パターンに対応づけて記憶されている意図表現を前記テキストデータ構造の当該文節情報に対応づけて付加し、付加した意図表現を用いて概念表現を生成する構成にした。
また、請求項３記載の発明では、請求項２記載の発明において、前記意図表現に少なくとも打消表現を含む構成にした。
また、請求項４記載の発明では、請求項３記載の発明において、当該文節の文節情報に打消の意の意図表現が偶数個付加された場合、その打消の意の意図表現を肯定の意の意図表現に変換する構成にした。
また、請求項５記載の発明では、請求項２記載の発明において、前記意図表現に少なくとも可能表現を含む構成にした。
また、請求項６記載の発明では、請求項２記載の発明において、前記意図表現に少なくとも要望表現を含む構成にした。
また、請求項７記載の発明では、請求項２記載の発明において、前記意図表現に少なくとも疑問表現を含む構成にした。
また、請求項８記載の発明では、請求項２記載の発明において、前記意図表現に少なくとも理由表現を含む構成にした。
【０００６】
また、請求項９記載の発明では、請求項２記載の発明において、表記および品詞の並びで構成される前記特定の表現パターン、および対応する意図表現を、ユーザインタフェースを介して参照、追加、修正、または削除が可能なテーブル形式で記憶する意図表現パターン辞書を用いる構成にした。
また、請求項１０記載の発明では、請求項２記載の発明において、意図表現を付加する際、当該文節が、自立語そのものであり、特定の表現パターンと一致し、さらに、当該文節が受け文節になっている係り受け文節対が存在する場合、その係り受け文節対の係り文節の文節情報にも対応する意図表現を付加する構成にした。
また、請求項１１記載の発明では、請求項１０記載の発明において、前記係り受け文節対の係り文節を構成する自立語が形式名詞であった場合、当該係り文節が連体修飾関係で受け文節になっている係り受け文節対が存在したならば、前記形式名詞を含む文節の代わりにその係り受け文節対の係り文節の文節情報に対応する意図表現を付加する構成にした。
また、請求項１２記載の発明では、請求項２記載の発明において、概念表現を生成する際、所定の意図表現が付加されなかった文節を検出し、その文節に所定の意図表現がつかなかったことを明示する構成にした。
また、請求項１３記載の発明では、情報処理装置上で実行されるプログラムにおいて、請求項２乃至請求項１２のいずれか１項に記載の概念表現生成方法によった概念表現生成が実行されるようにプログラミングされている構成にした。
また、請求項１４記載の発明では、プログラムを記憶した記憶媒体において、請求項１３記載のプログラムを記憶した。
【０００７】
【発明の実施の形態】
以下、図面により本発明の実施の形態を詳細に説明する。
図１は本発明の実施の形態を示す概念表現生成システムの構成ブロック図である。図示したように、この概念表現生成システムは、入力部１、言語解析部２、言語解析用辞書３、テキストデータ構造生成部４、テキストデータ構造記憶部５、意図表現設定部６、意図表現パターン辞書７、概念表現生成部８、概念表現記憶部９、および出力部１０などを備えている。なお、ここでは、請求項１記載の言語解析手段、テキストデータ構造生成手段、意図表現設定手段、および概念表現生成手段がそれぞれ、言語解析部２、テキストデータ構造生成部４、意図表現設定部６、および概念表現生成部８により実現される。
また、入力部１、言語解析部２、テキストデータ構造生成部４、意図表現設定部６、概念表現生成部８、および出力部１０は、プログラムを記憶したメモリ、およびそのプログラムに従って動作するＣＰＵなどにより実現され、言語解析用辞書３、テキストデータ構造記憶部５、および意図表現パターン辞書７は、例えばハードディスク記憶装置の一部を記憶領域として用いて実現される。また、入力部１が入力処理をおこなうための入力手段は例えばキーボードや音声入力装置であり、出力部１０が出力処理をおこなう相手の出力手段は例えば表示装置や音声出力装置である。
また、言語解析部２は少なくとも形態素解析と係り受け解析をおこなう。形態素解析処理は、テキストを単語毎に区切り、品詞など各単語の属性を付加する処理で、原理は「日本語情報処理・第４章 形態素解析」に詳しいが、その処理方法としては、最長一致法、コスト最小法、用例検索法など、既存の手法を用いる。係り受け解析は、係り受け処理の１単位である文節を生成し、文節と文節がどのような関係にあるかを同定する処理で、原理は「日本語情報処理・第５章 構文解析」や、「二文節間の係り受けを基礎とした日本語の構文分析」（吉田）にあるような既存の手法を用いる。
一般に文節は１つの自立語と０個以上の付属語で構成され、解析方法によっては、１文節に複数個の自立語が含まれるような結果を出す定義の仕方もあるが、この実施例では、文節にはかならず１つだけしか自立語を含まないように文節を生成する解析方法を用いる。
【０００８】
図２はテキストデータ構造の構造例、図３はテキストデータ構造の各構成要素が管理する情報例である。言語解析によって得られた情報を、テキストデータ構造生成部４において図２に示したようなテキストデータ構造に変換し、記憶する。前記したテキストデータ構造の各構成要素とは、上位から順に、テキスト、文、文節、単語である（図２参照）。図３に示したように、例えば文節情報には、文節を構成する単語情報の他、当該文節へ係る係り文節情報、当該文節が係る先の受け文節情報、意図表現などがある。
意図表現とは、文節内の意図を示す表現であり、主に助動詞など文節構成単語の表現パターンで判断することができる。例えば、「〜ない（助動詞）」「〜ず（助動詞）」という表現パターンは「打消」の意図を、「〜できる（補助動詞）」という表現パターンは「可能」の意図を、「〜たい（助動詞）」という表現パターンは「要望」の意図を、「〜ので（接続助詞）」という表現パターンは「理由」の意図を、当該文節に対して付加していると判断できる。なお、言語解析終了時には、意図表現はまだ設定されない。この後、意図表現設定部６により文節中から意図表現の表現パターンにマッチする文節が抽出され、テキストデータ構造記憶部５に、当該文節に対応づけて予め登録しておいた所定の意図表現が付加されるのである。
図４は意図表現パターン辞書の記載例である。図示したように表現パターンおよび対応する意図表現を含む意図表現パターン辞書を、ユーザインタフェースを介して参照、追加、修正、または削除が可能なテーブル形式で予め記憶しておく。そして、意図表現抽出では、文節を順に読み込み、図４に例示されているような意図表現パターン辞書とのマッチング処理をおこなう。マッチングキーは少なくとも１単語あたり表記と品詞を用いる。そして、マッチした場合の表現パターンによって、意図表現（図４参照）を、当該対象文節と、場合によっては係り受け関係にある係り文節、さらにその文節への係り文節へ付加し、テキストデータ構造記憶部５に記憶されている内容を更新する。
【０００９】
次に、本発明の一実施例を説明する。例えばアンケートなどで以下のＡ〜Ｅの回答文書を得て、概念表現生成によって分析する場合を想定する。以下、この実施例の概念表現生成過程について説明する。
Ａ：ドライバをインストールできない。
Ｂ：ドライバのインストールができない。
Ｃ：ドライバをインストールすることができない。
Ｄ：ドライバはインストールできた。
Ｅ：ドライバをインストールできなくもない。
まず、このようなそれぞれのテキスト文書を言語解析し、図５に示したようなテキストデータ構造へ変換する。なお、図５の文節構造リスト例において、ｂの後続数字は文節番号、「・」は単語や品詞の切れ目を表わす（図６以下、同様）。単語列および品詞列は、処理上は、単語ＩＤ（識別符号）、品詞番号列などで処理可能である。
次に、文書ＩＤ毎に、文節の先頭から順に図４に示した辞書を参照・比較し、表現パターンが一致した文節に対して、対応する意図表現をテキストデータ構造中の当該文節情報に付加する。なお、表現パターンが特定パターンだった場合（図４参照）、当該対象文節へ意図表現を付与すると同時に、その対象文節への係り文節を参照し、その文節構成要素に形式名詞が含まれていなかった場合、その係り文節へも意図表現を付与する。もし、形式名詞が含まれていた場合は、その係り文節の、そのまた係り文節へ意図表現を付与する。これにより、前記文書Ａ〜Ｅには、図６〜図７に示したように意図表現が付与される。なお、図６（ａ）の意図表現については、「でき」が補助動詞「できる」可能にマッチし、「ない」が助動詞「ない」打消にマッチする。
また、図６（ｂ）では、「でき」が動詞「できる」可能にマッチし、「ない」が助動詞「ない」打消にマッチし、動詞「できる」が特定パターンであるので、係り文節ｂ２を参照し、ｂ２に形式名詞が含まれないので係り文節ｂ２にも同様の意図表現を付加する。また、図６（ｃ）では、「でき」が動詞「できる」可能にマッチし、「ない」が助動詞「ない」打消にマッチし、動詞「できる」が特定パターンであるので、係り文節ｂ３を参照し、ｂ３に形式名詞が含まれるので、ｂ３の係り文節ｂ２にも同様の意図表現を付加する。また、図７（ｄ）では、「でき」が補助動詞「できる」可能にマッチする。また、図７（ｅ）では、「でき」が補助動詞「できる」可能にマッチし、「なく」が助動詞「ない」打消にマッチし、形容詞「ない」打消にマッチし、形容詞「ない」が特定パターンであるので、係り文節ｂ２にも同様の意図表現を付加する。
【００１０】
意図表現設定の動作フローを図８に示す。以下、図８に従って、この動作フローを説明する。
まず、意図表現設定部６が、テキストデータ構造記憶部５から対象テキストの文節構造リスト（図５参照）を取り出し、各文節を構成する単語の表記および品詞（図５参照）を文節先頭から文節ＩＤ順に文節バッファに書き込む（Ｓ１）。そして、図４に例示されているような意図表現パターン辞書とのマッチング処理をおこなう（Ｓ２）。マッチングキーは少なくとも１単語あたり表記と品詞を用いる。その結果、マッチしなかったならば（Ｓ３でＮ）、文節バッファを空にし（Ｓ４）、次の文節があるならば（Ｓ５でＹ）、次の文節についてステップＳ１から繰り返す。
一方、ステップＳ３においてマッチした場合は（Ｓ３でＹ）、マッチした表現パターンが自立語の特定パターン（図４参照）か否かを判定する（Ｓ７）。そして、特定パターンであれば（Ｓ７でＹ）、係り文節があるか否かを判定し（Ｓ８）、係り文節があれば（Ｓ８でＹ）、その文節の自立語が形式名詞か否かを判定する（Ｓ９）。こうして、形式名詞であると判定されたならば（Ｓ９でＹ）、その文節への連体修飾（係り）文節があるか否かを判定し（Ｓ１０）、あれば（Ｓ１０でＹ）当該意図表現（図４参照）をテキストデータ構造（文節構造リスト）中のその連体修飾文節の意図表現の項に付加（設定）し（Ｓ１１）、さらに、その意図表現をテキストデータ構造中のマッチ文節（Ｓ３においてマッチした文節）の意図表現の項に付加する（Ｓ１３）。
それに対して、ステップＳ９において形式名詞でないと判定された場合（Ｓ９でＮ）、およびステップＳ１０において連体修飾文節がないと判定された場合（Ｓ１０でＮ）は、当該意図表現をテキストデータ構造中の当該係り文節の意図表現の項に付加し（Ｓ１２）、さらに、その意図表現をテキストデータ構造中のマッチ文節（Ｓ３においてマッチした文節）の意図表現の項に付加する（Ｓ１３）。また、ステップＳ７において特定パターンでないと判定された場合には（Ｓ７でＮ）、当該意図表現をテキストデータ構造中のマッチ文節（Ｓ３においてマッチした文節）の意図表現の項のみに付加する（Ｓ１３）。
こうして、ステップＳ１３が終了すると、次の文節があるか否かを判定し（Ｓ５）、あれば（Ｓ５でＹ）ステップＳ１から繰り返し、なければ（Ｓ５でＮ）テキストデータ構造記憶部５に記憶されている内容を意図表現の付加された内容に更新する（Ｓ６）。
次に、意図表現を用いて概念候補を生成する。概念表現には、単語の概念を扱う表現と、意図概念を扱う表現がある。本発明では、意図概念を扱う表現に主題を置くので、この実施例においては、意図概念の生成について説明する。単語の概念を扱う表現には言及しないが、例えば、単語の概念とその単語が属する文節に対して付与された意図表現とから、「単語概念＋意図概念」という組み合わせの概念ももちろん生成できるので、その概念表現についても例示する。
【００１１】
図９〜図１０は、文書Ａ〜Ｅに対して、文節に付与された意図表現から、文書の概念候補生成をおこなった例である。なお、図９（ａ）において、概念候補の項の左側の概念候補は「単語概念＋意図概念」、右側の概念候補は「意図概念」、つまりカッコ外が単語概念でカッコ内が意図概念である（以下、同様）。また、この実施例では、各文節の意図表現ごとに意図表現の付加回数を数えるが、図１０（ｅ）の例ではｂ３の意図表現がｂ２にも付加されるので、ｂ２の意図表現の数は、「＋打消」が２つと偶数である。そこで、「＋打消＋打消」を「−打消」と変換する。
以上の処理で、文書Ａ〜Ｅの文書群に対する、意図表現を利用した概念表現の生成が終了する。概念表現生成部８は生成した概念表現候補を概念表現記憶部９に記憶し、利用者が分析を行なう際、指定や呼び出しに応じて出力部１０により記憶されている概念表現候補を表示装置などへ出力する。そして、利用者は、前記した例で「インストールに否定」的な意図の文書を集めてカテゴリを作成したいと考えた場合、表示された概念候補のなかから選択することにより概念「インストール（＋打消）」の文書を検索する。こうして、文書Ａ、Ｂ、Ｃにおいて、「インストール否定」カテゴリが生成される。
【００１２】
概念表現生成の動作フローを図１１に示す。以下、図１１に従って、この動作フローを説明する。
まず、概念表現生成部８が、対象テキストの意図表現付加後の文節構造リストをテキストデータ構造記憶部５から取り出し、文節先頭から文節ＩＤ順に意図表現およびその文節の単語（形式名詞を含まない自立語のみ）（図９〜１０参照）を意図情報バッファに書き込む（Ｓ２１）。そして、文節ごとに打消意図の意図表現の数を数え（Ｓ２２）、その数が偶数か否かを判定し（Ｓ２３）、偶数であれば（Ｓ２３でＹ）、複数個記載の打消意図を１個の肯定意図記載に変換する（Ｓ２４）。図１０（ｅ）に示したように、「＋打消＋打消」であれば「−打消」というように変換するのである。
続いて、変換後の意図表現と単語の繋ぎ合わせ処理などをおこなって、概念候補（概念表現候補）を生成する（Ｓ２５）。例えば、まず単語を記載し、その後に両端をカッコした意図表現を記載する（図９〜１０参照）。この際、動詞は終止形に変換するというように、語尾変化のある単語については基本形にする。なお、概念候補は、単に意図表現だけの項も生成する（図９〜１０参照）。
最後に、概念表現生成部８は概念候補を付加した文節構造リストを概念表現記憶部９に格納する（Ｓ２６）。
【００１３】
ところで、利用者が、文書Ａ〜Ｅの文書から例えば「インストールの可否の統計を取りたい」と考えて、「可能（不可能は除く）」に言及している文書を抽出しようというとき、前記した実施例ではまず「可能」の文書カテゴリを生成し、そこから部分カテゴリ「＋可能＋打消」を作成し、「＋可能」カテゴリと「＋可能＋打消」カテゴリの差分をとる必要があり、手間がかかる。
そこで、そのような場合には、予め意図表現が付いていないことを明示するようにする。例えば、「インストール（＋可能−打消）」という概念を生成すれば、いくつもカテゴリを作成して差分を取るなどの手間なしに、打消表現の付かない可能だけの表現をもつ文書カテゴリを１回の検索で得ることが可能となるのである。そのため、具体的には、各文節に付与されなかった意図表現を概念生成時にマイナス表示などにより明示させる。例えば文書Ｄでは、意図表現が「＋可能」のみであるが、「打消表現の有無を明示させる」機能を用いて、図１２に示したような概念候補を追加生成するのである。
意図表現が付いていないことを予め明示する機能は、予めデフォルトで設定しておいてもよいが、設定しないで、利用者が分析時に任意に起動してもよい。起動の方法は、選択ボタンやキーボード入力など既存の入力手段を用いれば実現可能である。この機能を用いれば、「インストール（＋可能−打消）」という概念を持つ文書を検索すればよく、その結果、文書Ｄと文書Ｅとから成る「インストールが可能（不可能は除く）」の文書カテゴリを作成することができる。
【００１４】
図１３に、このような概念表現生成の動作フローを示す。以下、図１３に従って、この動作フローを説明する。
まず、概念表現生成部８が、対象テキストの意図表現付加後の文節構造リストをテキストデータ構造記憶部５から取り出し、文節先頭から文節ＩＤ順に意図表現およびその文節の単語（形式名詞を含まない自立語のみ）を意図情報バッファに書き込む（Ｓ３１）。
続いて、付加されていない意図表現があるか否かを判定する（Ｓ３２）。例えば、「＋可能」のみが付加された意図表現があるか否かを判定するのである。そして、あった場合には（Ｓ３２でＹ）、その意図表現に「−（マイナス）記号」付きの意図表現、例えば「＋可能」の後に「−打消」、「−要望」、「−疑問」というような意図表現を付加する（Ｓ３３）。
次に、変換後の意図表現と単語の繋ぎ合わせ処理などをおこなって、概念候補（概念表現候補）を生成する（Ｓ３４）。この際、動詞は終止形に変換するというように、語尾変化のある単語については基本形にする。概念候補としては、単に意図表現だけの項も生成する（図９〜１０参照）。
最後に、概念表現生成部８は概念候補を付加した文節構造リストを概念表現記憶部９に格納する（Ｓ３５）。
なお、図１３に示した動作フローのステップＳ３３とＳ３４の間において、図１１に示したステップＳ２２〜Ｓ２４を実行させる構成も可能である。
以上、図１に示したシステム構成の場合で説明したが、説明したような概念表現生成方法に従ってプログラミングしたプログラムを着脱可能な記憶媒体に記憶し、その記憶媒体をこれまで本発明によった概念表現生成をおこなえなかったパーソナルコンピュータなど情報処理装置に装着することにより、または、そのようなプログラムをネットワークを介してそのような情報処理装置へ転送することにより、そのような情報処理装置においても本発明によった概念表現生成をおこなうことができる。
【００１５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、請求項１および請求項２記載の発明では、対象とするテキストの概念表現を生成する際、テキストに対して少なくとも形態素解析および文節係り受け解析を含む言語解析をおこない、その言語解析結果に基づいてテキストを、少なくとも構成単語の表記、品詞、および係り受け情報を含む文節情報を有するテキストデータ構造に変換し、そのテキストデータ構造の文節情報を構成する単語の表記および品詞の並びが特定の表現パターンと一致した場合、その表現パターンに対応づけて記憶されている意図表現をそのテキストデータ構造の当該文節情報に対応づけて付加し、付加した意図表現を用いて概念表現を生成することができるので、テキストの内容を表現する有益な概念情報を低コストで表現できるし、利用者にわかりやすく、操作しやすい概念表現を実現できる。
また、請求項３記載の発明では、請求項２記載の発明において、意図表現に少なくとも打消表現を含むので、打消の意図を概念表現に用いることが可能となる。
また、請求項４記載の発明では、請求項３記載の発明において、当該文節の文節情報に打消の意の意図表現が偶数個付加された場合、その打消の意の意図表現が肯定の意の意図表現に変換されるので、利用者がこのような文法知識をもたなくても文意に沿った概念表現生成が可能となる。
また、請求項５記載の発明では、請求項２記載の発明において、意図表現に少なくとも可能表現を含むので、可能の意図を概念表現に用いることが可能となる。
また、請求項６記載の発明では、請求項２記載の発明において、意図表現に少なくとも要望表現を含むので、要望の意図を概念表現に用いることが可能となる。
【００１６】
また、請求項７記載の発明では、請求項２記載の発明において、意図表現に少なくとも疑問表現を含むので、疑問の意図を概念表現に用いることが可能となる。
また、請求項８記載の発明では、請求項２記載の発明において、意図表現に少なくとも理由表現を含むので、理由の意図を概念表現に用いることが可能となる。
また、請求項９記載の発明では、請求項２記載の発明において、表記および品詞の並びで構成される特定の表現パターン、および対応する意図表現を、ユーザインタフェースを介して参照、追加、修正、または削除が可能なテーブル形式で記憶する意図表現パターン辞書が用いられるので、利用者が任意にカスタマイズでき、利用者の意図に合った概念表現を生成できる。
また、請求項１０記載の発明では、請求項２記載の発明において、意図表現を付加する際、当該文節が、自立語そのものであり、特定の表現パターンと一致し、さらに、当該文節が受け文節になっている係り受け文節対が存在する場合、その係り受け文節対の係り文節の文節情報にも対応する意図表現が付加されるので、本来意図が付加されるべき係り文節にも意図表現を付加でき、したがって、文意に沿った概念表現を生成できる。
また、請求項１１記載の発明では、請求項１０記載の発明において、係り受け文節対の係り文節を構成する自立語が形式名詞であった場合、当該係り文節が連体修飾関係で受け文節になっている係り受け文節対が存在したならば、形式名詞を含む文節の代わりにその係り受け文節対の係り文節の文節情報に対応する意図表現が付加されるので、本来意図が付加されるべきもうひとつ前の係り文節に意図表現を付加することができ、したがって、文意に沿った概念表現を生成できる。
【００１７】
また、請求項１２記載の発明では、請求項２記載の発明において、概念表現を生成する際、所定の意図表現が付加されなかった文節を検出し、その文節に所定の意図表現がつかなかったことを明示できるので、いくつもカテゴリを作成して差分を取ったりする手間をかけずに、意図表現の付かない表現も加味した高い表現力をもつ概念表現を生成できる。
また、請求項１３記載の発明では、請求項２乃至請求項１２のいずれか１項に記載の概念表現生成方法によった概念表現生成を実行させるようにプログラミングされているプログラムを情報処理装置上で実行できるので、情報処理装置を用いて請求項２乃至請求項１２のいずれか１項に記載の発明の効果を得ることができる。
また、請求項１４記載の発明では、請求項１３記載のプログラムを着脱可能な記憶媒体に記憶できるので、その記憶媒体をこれまで請求項２乃至請求項１２のいずれか１項に記載の発明によった概念表現生成をおこなえなかったパーソナルコンピュータなど情報処理装置に装着することにより、そのような情報処理装置においても請求項２乃至請求項１２のいずれか１項に記載の発明の効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態を示す概念表現生成システムの構成ブロック図。
【図２】本発明の実施の形態を示す概念表現生成システム要部のデータ構造図。
【図３】本発明の実施の形態を示す概念表現生成システム要部の他のデータ構造図。
【図４】本発明の実施の形態を示す概念表現生成システム要部のデータ構成図。
【図５】本発明の一実施例を示す概念表現生成システム要部のデータ構成図。
【図６】本発明の一実施例を示す概念表現生成システム要部の他のデータ構成図。
【図７】本発明の一実施例を示す概念表現生成システム要部の他のデータ構成図。
【図８】本発明の一実施例を示す概念表現生成システム要部の動作フロー図。
【図９】本発明の一実施例を示す概念表現生成システム要部の他のデータ構成図。
【図１０】本発明の一実施例を示す概念表現生成システム要部の他のデータ構成図。
【図１１】本発明の一実施例を示す概念表現生成システム要部の他の動作フロー図。
【図１２】本発明の一実施例を示す概念表現生成システム要部の他のデータ構成図。
【図１３】本発明の一実施例を示す概念表現生成システム要部の他の動作フロー図。
【符号の説明】
１ 入力部、２ 言語解析部、３ 言語解析用辞書、４ テキストデータ構造生成部、５ テキストデータ構造記憶部、６ 意図表現設定部、７ 意図表現パターン辞書、８ 概念表現生成部、９ 概念表現記憶部、１０ 出力部
Claims (14)
- 対象とするテキストの概念表現を生成する概念表現生成システムにおいて、前記テキストに対して少なくとも形態素解析および文節係り受け解析を含む言語解析をおこなう言語解析手段と、該言語解析手段による言語解析結果に基づいて前記テキストを少なくとも構成単語の表記、品詞、および係り受け情報を含む文節情報を有するテキストデータ構造に変換するテキストデータ構造生成手段と、前記テキストデータ構造の文節情報を構成する単語の表記および品詞の並びが特定の表現パターンと一致した場合、その表現パターンに対応づけて記憶されている意図表現を前記テキストデータ構造の当該文節情報に対応づけて付加する意図表現設定手段と、付加された意図表現を用いて概念表現を生成する概念表現生成手段とを備えたことを特徴とする概念表現生成システム。
- 対象とするテキストの概念表現を生成する概念表現生成方法において、前記テキストに対して少なくとも形態素解析および文節係り受け解析を含む言語解析をおこない、その言語解析結果に基づいてテキストを、少なくとも構成単語の表記、品詞、および係り受け情報を含む文節情報を有するテキストデータ構造に変換し、そのテキストデータ構造の文節情報を構成する単語の表記および品詞の並びが特定の表現パターンと一致した場合、その表現パターンに対応づけて記憶されている意図表現を前記テキストデータ構造の当該文節情報に対応づけて付加し、付加した意図表現を用いて概念表現を生成することを特徴とする概念表現生成方法。
- 請求項２記載の概念表現生成方法において、前記意図表現に少なくとも打消表現を含むことを特徴とする概念表現生成方法。
- 請求項３記載の概念表現生成方法において、当該文節の文節情報に打消の意の意図表現が偶数個付加された場合、その打消の意の意図表現を肯定の意の意図表現に変換することを特徴とする概念表現生成方法。
- 請求項２記載の概念表現生成方法において、前記意図表現に少なくとも可能表現を含むことを特徴とする概念表現生成方法。
- 請求項２記載の概念表現生成方法において、前記意図表現に少なくとも要望表現を含むことを特徴とする概念表現生成方法。
- 請求項２記載の概念表現生成方法において、前記意図表現に少なくとも疑問表現を含むことを特徴とする概念表現生成方法。
- 請求項２記載の概念表現生成方法において、前記意図表現に少なくとも理由表現を含むことを特徴とする概念表現生成方法。
- 請求項２記載の概念表現生成方法において、表記および品詞の並びで構成される前記特定の表現パターン、および対応する意図表現を、ユーザインタフェースを介して参照、追加、修正、または削除が可能なテーブル形式で記憶する意図表現パターン辞書を用いることを特徴とする概念表現生成方法。
- 請求項２記載の概念表現生成方法において、意図表現を付加する際、当該文節が、自立語そのものであり、特定の表現パターンと一致し、さらに、当該文節が受け文節になっている係り受け文節対が存在する場合、その係り受け文節対の係り文節の文節情報にも対応する意図表現を付加することを特徴とする概念表現生成方法。
- 請求項１０記載の概念表現生成方法において、前記係り受け文節対の係り文節を構成する自立語が形式名詞であった場合、当該係り文節が連体修飾関係で受け文節になっている係り受け文節対が存在した場合、前記形式名詞を含む文節の代わりにその係り受け文節対の係り文節の文節情報に対応する意図表現を付加することを特徴とする概念表現生成方法。
- 請求項２記載の概念表現生成方法において、概念表現を生成する際、所定の意図表現が付加されなかった文節を検出し、その文節に所定の意図表現がつかなかったことを明示することを特徴とする概念表現生成方法。
- 情報処理装置上で実行されるプログラムにおいて、請求項２乃至請求項１２のいずれか１項に記載の概念表現生成方法によった概念表現生成が実行されるようにプログラミングされていることを特徴とするプログラム。
- プログラムを記憶した記憶媒体において、請求項１３記載のプログラムを記憶したことを特徴とする記憶媒体。
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