JP2006228042A - 単語階層関係解析装置及びそれに用いる方法、単語階層関係解析プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】解析対象文中に含まれている単語に一意的に付したIDをi、jとするとき、見出し語wiに関する説明文中において見出し語wjが現れる出現頻度N(wj (1)|wi)を求め、出現頻度に基づき、見出し語wiに関する説明文中において見出し語wjが現れる出現確率P(wj (1)|wi)を求め、これを用いて、Ai=P(wj (1)|wi)となる行列Aを作成し、再帰的に説明文を無限に展開した拡張説明文について行列C=α1A+α2A2+・・・+αnAn+・・・を求め、得られた拡張説明文の行列Cにおいて、見出し語wi,wjについてのC(wj,wi)とその対象の成分C(wi,wj)差の符号に基づき単語wi,wjの上位下位関係を判定する。
【選択図】 図1
Description
Marti A.Hearst, "Automatic Acquisition of Hyponyms from Large Text Corpora" Proceedings of the Fourteenth International Conference on Computational Linguistics, July.1992 鶴丸弘昭、竹下克典、伊丹克企、柳川俊英、吉田将、"国語辞典情報を用いたシソーラスの作成について"情報処理学会研究報告、1991−NL−83
前記出現頻度検出手段により検出された出現頻度に基づき、見出し語wiに関する説明文中において見出し語wjが現れる出現確率P(wj (1)|wi)を全てのi、jについて求める確率算出手段と、
前記確率算出手段により算出された出現確率P(wj (1)|wi)を用いて、Ai=P(wj (1)|wi)となる行列Aを作成する行列作成手段と、
見出し語の説明文中に出現する単語を、次の見出し語とする説明文を2次説明文とし、この2次説明文中に出現する単語を、次の見出し語とする説明文を3次説明文とし、以下再帰的に説明文を無限に展開した拡張説明文について行列Cを
C=α1A+α2A2+・・・+αnAn+・・・とし、この拡張説明文の行列Cを求める拡張説明文行列算出手段と、前記拡張説明文行列算出手段により得られた拡張説明文の行列Cにおいて、見出し語wi,wjについてのC(wj,wi)とその対象の成分C(wi,wj)についての大小関係に基づき単語wi,wjの上位下位関係を判定する判定手段とを具備することを特徴とする。
前記出現頻度検出ステップにより検出された出現頻度に基づき、見出し語wiに関する説明文中において見出し語wjが現れる出現確率P(wj (1)|wi)を全てのi、jについて求める確率算出ステップと、
前記確率算出ステップにより算出された出現確率P(wj (1)|wi)を用いて、Ai=P(wj (1)|wi)となる行列Aを作成する行列作成ステップと、
見出し語の説明文中に出現する単語を、次の見出し語とする説明文を2次説明文とし、この2次説明文中に出現する単語を、次の見出し語とする説明文を3次説明文とし、以下再帰的に説明文を無限に展開した拡張説明文について行列Cを
C=α1A+α2A2+・・・+αnAn+・・・とし、この拡張説明文の行列Cを求める拡張説明文行列算出ステップと、前記拡張説明文行列算出ステップにより得られた拡張説明文の行列Cにおいて、見出し語wi,wjについてのC(wj,wi)とその対象の成分C(wi,wj)についての大小関係に基づき単語wi,wjの上位下位関係を判定する判定ステップとを具備することを特徴とする。
解析対象文中に含まれている単語に一意的に付したIDをi、jとするとき、見出し語wiに関する説明文中において見出し語wjが現れる出現頻度N(wj (1)|wi)を全てのi、jについて求める出現頻度検出ステップと、
前記出現頻度検出ステップにより検出された出現頻度に基づき、見出し語wiに関する説明文中において見出し語wjが現れる出現確率P(wj (1)|wi)を全てのi、jについて求める確率算出ステップと、
前記確率算出ステップにより算出された出現確率P(wj (1)|wi)を用いて、Ai=P(wj (1)|wi)となる行列Aを作成する行列作成ステップと、
見出し語の説明文中に出現する単語を、次の見出し語とする説明文を2次説明文とし、この2次説明文中に出現する単語を、次の見出し語とする説明文を3次説明文とし、以下再帰的に説明文を無限に展開した拡張説明文について行列CをC=α1A+α2A2+・・・+αnAn+・・・とし、この拡張説明文の行列Cを求める拡張説明文行列算出ステップと、
前記拡張説明文行列算出ステップにより得られた拡張説明文の行列Cにおいて、見出し語wi,wjについてのC(wj,wi)とその対象の成分C(wi,wj)についての大小関係に基づき単語wi,wjの上位下位関係を判定する判定ステップと
を実行させることを特徴とする。
1.Web検索エンジンを用いて、ある見出し語を含むWebページを網羅的に取得する。
2.取得したページにおけるHTMLのタグ構造を利用してページのレイアウトを解析し、見出し語を含む領域(段落)を抽出し、これを見出し語に対する説明文とする。
・判定B:(見出し語を部分的に説明している)
・判定C:(見出し語を説明していない)
この3段階で判定し、さらに用語の語義や分野に応じて分類をする。
<単語間の上位下位関係の指標>
ある単語を説明するとき、「〜の種類」「〜のひとつ」というような表現をするのが一般的である。ここで「〜」は見出し語の上位語にあたる。例えば、「ライオン」の説明文では「ネコ科の哺乳類」と表現する.つまり説明文中において「哺乳類」という単語の出現頻度が高い。しかし、見出し語「哺乳類」を説明するとき「ライオン」という単語を説明に用いることは少ない。つまり、説明文において「ライオン」の出現頻度が低い。このことから説明文に出現する単語は、見出し語の上位語の出現頻度が高い。この例では、「哺乳類」が「ライオン」の上位語であると推定できる。つまり、見出し語wiの説明文中における見出し語wjの出現頻度と,見出し語wjの説明文中における見出し語wiの出現頻度を比較することが単語間の上位下位関係を推定する1つの指標であると考えられる。
説明文における単語の出現頻度を比較することで見出し語の上位語を推定することは可能である。ただ、本発明で用いる事典コーパスはWebから集めてきた説明文であるため、各説明文における信頼性の水準に差が生じている。そこで、ある見出し語の説明文中に出現する単語も説明文を持つ、と考えることで説明文を再帰的に展開する手法を利用する。例えば「ROM」の説明文中に見出し語「RAM」が出現していたとする。また「RAM」の説明文では「記憶装置」が出現していたとする。このとき、説明文を展開することで「ROM」の上位語として「記憶装置」を推定することが可能となる。
C=α1A+α2A2+・・・+αnAn+・・・ (3)
を定義する。αnはn次説明文の全体に対する重みである。拡張説明文の行列Cの要素にあたるC(wj,wi)の値は、見出し語wiの拡張した説明文中に見出し語wjが出現する確率を表している。
拡張説明文という手法は本来、単語間の類似度を算出する手法として提案された。見出し語wiから見出し語wjを想起する確率は、
d=C(wj,wi)−C(wi,wj) (5)
を計算し,dの値が正であればwjはwiの上位の語であると推定し、負であればwjはwiの下位の語であると推定することにする。
本発明では、式(1)を用いて式(0)に示した確率行列Aを計算し、式(3)に示した拡張説明文の行列Cを算出するときにおける各n次説明文の重みの付け方についで二種類の方法を提案する。
式(3)においてn次説明文までを考慮するのではなく、低次の説明文のみを用いて、単語と単語の上位下位関係を推定する。低次の説明文を特徴量と考えて、最適な重みを線形判別分析により学習し、拡張説明文の行列Cを計算する。これは見出し語数を増やし大規模にモデルを試すときに生じる計算量の問題に対処するためである。この学習、評価法については後述の「評価実験」の項において説明する。
1次説明文ほどその見出し語を直接的に表現しているという考えから1次説明文に最も高い重みを与え、nの値に応じて指数的に減少するような重みを考える。aを定数とするとき、式(3)は、
C=b(aA+a2A2+・・・+anAn+・・・) (6)
C=abA(I−aA)-1 (8)
となり、上記(8)式により拡張説明文の行列Cを計算する。なお、Iは単位行列を示すものである。
C=(1−a)A(I−aA)-1 (8’)
となり、上記(8’)式により拡張説明文の行列Cを計算することもできる。
語彙中の語と語の上位下位関係を語に対応する説明文を用いて推定をおこなう。このとき説明文の質による推定精度を確認するために、事典コーパスにおいて説明文が人手によってA、B、Cと判定されているIT用語に限定し、その中の語の上位下位関係を推定する。今回はその見出し語に対応する複数の説明文すべてをまとめて、1つの説明文と考える。表1に、使用したIT用語の説明文の判定別データを示す。この表1においては、二人の判定が一致した場合に、単独に、A判定、B判定、C判定として分類しており、A、Bが共存する欄は判定がAとBに割れた場合を示し、A、B、Cが共存する欄は全ての判定データを示す。判評価用としてはJICST科学技術シソーラス1999年度版(約43000 語を記述)(JST(JICST)科学技術シソーラス1999年版、http://jois.jst.go.jp/jois/html/thesaurus_index.htm.)を用いる。その中で表2のように、IT用語中の二つの見出し語の上位下位関係の判定がされているものを抽出し、利用した。JICSTシソーラスに記述されていないIT用語の上位下位関係については、今回は評価を行っていない。
まず、式(5)をn次説明文まで用いて、以下のように展開する。
d=C(wj,wi)−C(wi,wj)
=α1{P(wj (1)|wi)−P(wi (1)|wj)}
+α2{P(wj (2)|wi)−P(wi (2)|wj)} (9)
+・・・・
+αn{P(wj (n)|wi)−P(wi (n)|wj)}
z=α1x1+α2x2+・・・・+αpxp (10)
という線形結合zの値によって判別ができるように係数αiを決定する手法である。
JS=SB/SW (12)
(処理1) 既述の情報源であるJICSTシソーラスについて、対象とする語彙に含まれる語のうち上位下位関係が判明している語の組をnp組用意する。なお、用意する語の組は、対象とする語彙のうち、ごく一部であってもよい。
(処理2) i番目の組に含まれる語の上位の語について、当該上位の語が含まれていた元の語彙におけるIDをwx、また、i番目の組に含まれる語の下位の語について、当該下位の語が含まれていた元の語彙におけるIDをwyとし、ベクトルziを式(0)におけるAを用いて、
上記のようにして学習して得られた重みαiを用いて、JICSTシソーラスから得られた評価用セットの正解率を算出する。評価用セッ卜における見出し語の組に対して式(9)を計算し、値が正であったものを全ての見出し語の組(評価用セッ卜のデータ数)で割ったものを正解率式(13)とした。
上述の線形判別法により推定した重みについて以下の手順1〜手順5を実行して、重みの検証を行った。
(手順1) 1次説明文(A)と2次説明文(A2)を計算し、JICSTシソーラスにおける学習用データを用いて、その重みαiをフィッシャーの線形判別法を用いて学習する。
(手順2) 学習した重みαiを用いて、JICSTシソーラスから得られた評価用セットにおける正解率を計算する。
(手順3) 4回のクロスバリデーション(交叉検定)をおこない、正解率の平均値を求める。
(手順4) 3次説明文を特徴量として増やし、同様の学習、評価を繰り返す。
(手順5) 以後、判定A,判定B,判定Cの説明文毎に、展開した説明文を特徴量として増加させながら重みを学習し、評価を行う。
指数重みを用いる場合には、上記式(8)或いは式(8’)の定数aの値を変化させながら拡張説明文の行列Cを算出する。そして、式(5)から計算できるdの値とJICSTシソーラスからの見出し語間の正しい上位下位関係を示すデータを比較するために式(13)を用いて正解率を算出する。そのときの正解率の遷移を図4に示す。
2 確率算出手段
3 行列作成手段
4 拡張説明文行列算出手段
5 判定手段
Claims (12)
- 解析対象文中に含まれている単語に一意的に付したIDをi、jとするとき、見出し語wiに関する説明文中において見出し語wjが現れる出現頻度N(wj (1)|wi)を全てのi、jについて求める出現頻度検出手段と、
前記出現頻度検出手段により検出された出現頻度に基づき、見出し語wiに関する説明文中において見出し語wjが現れる出現確率P(wj (1)|wi)を全てのi、jについて求める確率算出手段と、
前記確率算出手段により算出された出現確率P(wj (1)|wi)を用いて、Ai=P(wj (1)|wi)となる行列Aを作成する行列作成手段と、
見出し語の説明文中に出現する単語を、次の見出し語とする説明文を2次説明文とし、この2次説明文中に出現する単語を、次の見出し語とする説明文を3次説明文とし、以下再帰的に説明文を無限に展開した拡張説明文について行列Cを
C=α1A+α2A2+・・・+αnAn+・・・とし、この拡張説明文の行列Cを求める拡張説明文行列算出手段と、
前記拡張説明文行列算出手段により得られた拡張説明文の行列Cにおいて、見出し語wi,wjについてのC(wj,wi)とその対象の成分C(wi,wj)についての大小関係に基づき単語wi,wjの上位下位関係を判定する判定手段と
を具備することを特徴とする単語階層関係解析装置。 - 前記拡張説明文行列算出手段は、C=α1A+α2A2+・・・+αnAn+・・・の計算に代えて、C=(1−a)(I−aA)−1なる行列Cを計算することにより拡張説明文の行列Cを求めることを特徴とする請求項1に記載の単語階層関係解析装置。
- 前記判定手段は、C(wj,wi)とその対象の成分C(wi,wj)の差分dを求め、このdの符号が正の場合には単語wjが上位語であると判定し、このdの符号が負の場合には単語wiが上位語であると判定することを特徴とする請求項1または2に記載の単語階層関係解析装置。
- 前記拡張説明文行列算出手段は、予め定められた重み或いは計算により得られた重みを設定する重み設定部を具備することを特徴とする請求項1に記載の単語階層関係解析装置。
- 解析対象文中に含まれている単語に一意的に付したIDをi、jとするとき、見出し語wiに関する説明文中において見出し語wjが現れる出現頻度N(wj (1)|wi)を全てのi、jについて求める出現頻度検出ステップと、
前記出現頻度検出ステップにより検出された出現頻度に基づき、見出し語wiに関する説明文中において見出し語wjが現れる出現確率P(wj (1)|wi)を全てのi、jについて求める確率算出ステップと、
前記確率算出ステップにより算出された出現確率P(wj (1)|wi)を用いて、Ai=P(wj (1)|wi)となる行列Aを作成する行列作成ステップと、
見出し語の説明文中に出現する単語を、次の見出し語とする説明文を2次説明文とし、この2次説明文中に出現する単語を、次の見出し語とする説明文を3次説明文とし、以下再帰的に説明文を無限に展開した拡張説明文について行列Cを
C=α1A+α2A2+・・・+αnAn+・・・とし、この拡張説明文の行列Cを求める拡張説明文行列算出ステップと、
前記拡張説明文行列算出ステップにより得られた拡張説明文の行列Cにおいて、見出し語wi,wjについてのC(wj,wi)とその対象の成分C(wi,wj)についての大小関係に基づき単語wi,wjの上位下位関係を判定する判定ステップと
を具備することを特徴とする単語階層関係解析方法。 - 前記拡張説明文行列算出ステップでは、C=α1A+α2A2+・・・+αnAn+・・・の計算に代えて、C=(1−a)(I−aA)−1なる行列Cを計算することにより拡張説明文の行列Cを求めることを特徴とする請求項5に記載の単語階層関係解析方法。
- 前記判定ステップでは、C(wj,wi)とその対象の成分C(wi,wj)の差分dを求め、このdの符号が正の場合には単語wjが上位語であると判定し、このdの符号が負の場合には単語wiが上位語であると判定することを特徴とする請求項5または6に記載の単語階層関係解析方法。
- 前記拡張説明文行列算出ステップでは、予め定められた重み或いは計算により得られた重みを設定して、これを用いることを特徴とする請求項5に記載の単語階層関係解析方法。
- コンピュータに対し、
解析対象文中に含まれている単語に一意的に付したIDをi、jとするとき、見出し語wiに関する説明文中において見出し語wjが現れる出現頻度N(wj (1)|wi)を全てのi、jについて求める出現頻度検出ステップと、
前記出現頻度検出ステップにより検出された出現頻度に基づき、見出し語wiに関する説明文中において見出し語wjが現れる出現確率P(wj (1)|wi)を全てのi、jについて求める確率算出ステップと、
前記確率算出ステップにより算出された出現確率P(wj (1)|wi)を用いて、Ai=P(wj (1)|wi)となる行列Aを作成する行列作成ステップと、
見出し語の説明文中に出現する単語を、次の見出し語とする説明文を2次説明文とし、この2次説明文中に出現する単語を、次の見出し語とする説明文を3次説明文とし、以下再帰的に説明文を無限に展開した拡張説明文について行列Cを
C=α1A+α2A2+・・・+αnAn+・・・とし、この拡張説明文の行列Cを求める拡張説明文行列算出ステップと、
前記拡張説明文行列算出ステップにより得られた拡張説明文の行列Cにおいて、見出し語wi,wjについてのC(wj,wi)とその対象の成分C(wi,wj)についての大小関係に基づき単語wi,wjの上位下位関係を判定する判定ステップと
を実行させることを特徴とする単語階層関係解析プログラム。 - 前記拡張説明文行列算出ステップでは、C=α1A+α2A2+・・・+αnAn+・・・の計算に代えて、C=(1−a)(I−aA)−1なる行列Cを計算することにより拡張説明文の行列Cを求めることを特徴とする請求項9に記載の単語階層関係解析プログラム。
- 前記判定ステップでは、C(wj,wi)とその対象の成分C(wi,wj)の差分dを求め、このdの符号が正の場合には単語wjが上位語であると判定し、このdの符号が負の場合には単語wiが上位語であると判定することを特徴とする請求項9または10に記載の単語階層関係解析プログラム。
- 前記拡張説明文行列算出ステップでは、予め定められた重み或いは計算により得られた重みを設定して、これを用いることを特徴とする請求項9に記載の単語階層関係解析プログラム。
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