JP2010134844A - フレーズ間関係解析装置、フレーズ間関係解析方法、フレーズ間関係解析プログラム、および、フレーズ間関係解析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents
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Abstract
【課題】所定のインスタンスとの関係がオントロジ上での特定の関係に該当するフレーズを、入力された解析対象記事から抽出するに際して、該抽出に係る再現率および適合率の向上が図られるようにする。
【解決手段】関係解析部１０によって、所定のインスタンスとの関係がオントロジ上での特定の関係に該当するフレーズを解析対象記事から抽出すると共に、間接的関係解析部２０によって、所定のインスタンスとの関係がオントロジ上での特定の間接的関係に該当する間接的関係フレーズを解析対象記事から抽出する。
【選択図】 図１
【解決手段】関係解析部１０によって、所定のインスタンスとの関係がオントロジ上での特定の関係に該当するフレーズを解析対象記事から抽出すると共に、間接的関係解析部２０によって、所定のインスタンスとの関係がオントロジ上での特定の間接的関係に該当する間接的関係フレーズを解析対象記事から抽出する。
【選択図】 図１
Description
本発明は、ブログや新聞などの文書集合を対象として、該文書集合中からオントロジによって規定される或るインスタンスと関係があるフレーズを抽出して解析するに有効なフレーズ間関係解析装置、フレーズ間関係解析方法、フレーズ間関係解析プログラム、および、フレーズ間関係解析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
近年、ブログや新聞などの文書集合を対象として、該文書集合中から特定のフレーズを自動的に抽出して解析する技術が進展しつつある。
例えば、文章内に現れる「は」や「が」などの助詞や接続詞の位置や、フレーズの出現順序を考慮し、経験的に関係を解析するのに良いとされる「Centering Theory」を用い、センテンス内のみならず、センテンスを跨った場合にも有効な、フレーズ間の関係解析を行う手法なども提案されている（非特許文献１参照）。
例えば、文章内に現れる「は」や「が」などの助詞や接続詞の位置や、フレーズの出現順序を考慮し、経験的に関係を解析するのに良いとされる「Centering Theory」を用い、センテンス内のみならず、センテンスを跨った場合にも有効な、フレーズ間の関係解析を行う手法なども提案されている（非特許文献１参照）。
また、オントロジ上で定義される各クラス内のインスタンスに対し関係を持つ感性語の解析を行う手法が提案されている（非特許文献２参照）。
この方法では、まずクラスごとに関係を持つ可能性のあるフレーズ集合を抽出し、その上で各クラスに属するインスタンスと関係するフレーズを、インスタンスの出現する文書を解析することによって抽出する。
この方法では、まずクラスごとに関係を持つ可能性のあるフレーズ集合を抽出し、その上で各クラスに属するインスタンスと関係するフレーズを、インスタンスの出現する文書を解析することによって抽出する。
title: Detecting Semantic Relations between Named Entities in Text Using Contextual Features authors: Hirano, Toru, Matsumoto,Yoshihiko, Kikui,Genichiro venue: ACL-Demos
title: 話題対象のクラス知識を活用したＣＧＭからの感性解析技術authors: 中辻 真， 吉田 誠， 平野 美貴venue: DBSJ Letters Vol.6,No.1year: 2007
しかしながら、非特許文献１に開示の技術では、フレーズの属するドメインが何れかといった視点や、そのドメインにおいてフレーズがどのようなクラスに所属するかといったオントロジにおけるような視点を持たず、そのフレーズと関係すると思われる他のフレーズを入力された文章から自動抽出するのみである。
また、文書中でクラスとインスタンスとが入り混じって記述されている場合には、この技術では、或るフレーズが複数のインスタンスと入り混じった関係を持つと解析されてしまう。
一方、非特許文献２に開示の技術では、複数のインスタンスが同じ記事の中に出現した場合、所定のフレーズに対し何れのインスタンスが紐付けされるかを解析するものではない。
また、文書中でクラスとインスタンスとが入り混じって記述されている場合には、この技術では、或るフレーズが複数のインスタンスと入り混じった関係を持つと解析されてしまう。
一方、非特許文献２に開示の技術では、複数のインスタンスが同じ記事の中に出現した場合、所定のフレーズに対し何れのインスタンスが紐付けされるかを解析するものではない。
また、オントロジ上で関係を持つと定義されるインスタンス関係を利用した間接的関係を有するフレーズまで抽出の対象とするといった視点は開示されていない。
さらに、クラス間の関係によるインスタンスの特定の組み合わせに関しオントロジ上で規定される特定の解析の観点に基づいて該観点に係るインスタンスの組合せに該当するフレーズを識別しようといった発展的な解析手法については特段の論及がない。
上述のような状況にあるため、何れの先行技術文献所載の技術についても、或るインスタンスとオントロジ上での特定の関係を有するフレーズの抽出に関し、再現率および適合率の更なる向上が待たれる。
さらに、クラス間の関係によるインスタンスの特定の組み合わせに関しオントロジ上で規定される特定の解析の観点に基づいて該観点に係るインスタンスの組合せに該当するフレーズを識別しようといった発展的な解析手法については特段の論及がない。
上述のような状況にあるため、何れの先行技術文献所載の技術についても、或るインスタンスとオントロジ上での特定の関係を有するフレーズの抽出に関し、再現率および適合率の更なる向上が待たれる。
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、所定のクラスまたはインスタンスとの関係がオントロジ上での特定の関係に該当するフレーズを、入力された解析対象記事から抽出するに際して、該抽出に係る再現率および適合率の向上が図られるフレーズ間関係解析装置、フレーズ間関係解析方法、フレーズ間関係解析プログラム、および、フレーズ間関係解析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することを目的とする。
上記課題を解決するべく、本願では次に列記するような技術を提案する。
（１）所定のドメインにおける複数のクラス間のオントロジ上での関係、および、当該各クラスとそれらのクラスに属するインスタンスとのオントロジ上での関係のうちの少なくとも何れかに該当するオントロジ上での特定の関係を表す関係特定情報を保持し、所定のクラスまたはインスタンスとの関係が前記特定の関係に該当するフレーズを、入力された解析対象記事から抽出する関係解析部と、
前記所定のクラスまたはインスタンスとの関係がオントロジ上で前記特定の関係と関連を持つ特定の間接的関係に該当するフレーズを、間接的関係フレーズとして、前記解析対象記事から抽出する間接的関係解析部と、
を含んで構成されていることを特徴とするフレーズ間関係解析装置。
（１）所定のドメインにおける複数のクラス間のオントロジ上での関係、および、当該各クラスとそれらのクラスに属するインスタンスとのオントロジ上での関係のうちの少なくとも何れかに該当するオントロジ上での特定の関係を表す関係特定情報を保持し、所定のクラスまたはインスタンスとの関係が前記特定の関係に該当するフレーズを、入力された解析対象記事から抽出する関係解析部と、
前記所定のクラスまたはインスタンスとの関係がオントロジ上で前記特定の関係と関連を持つ特定の間接的関係に該当するフレーズを、間接的関係フレーズとして、前記解析対象記事から抽出する間接的関係解析部と、
を含んで構成されていることを特徴とするフレーズ間関係解析装置。
上記（１）のフレーズ間関係解析装置では、所定のドメインにおける複数のクラス間のオントロジ上での関係、および、当該各クラスとそれらのクラスに属するインスタンスとのオントロジ上での関係のうちの少なくとも何れかに該当するオントロジ上での特定の関係を表す関係特定情報が適宜の記憶手段等において保持され、入力された解析対象記事について、所定のクラスまたはインスタンスとの関係が前記保持されている特定の関係に該当するフレーズの抽出処理が関係解析部において実行される。
また、前記所定のクラスまたはインスタンスとの関係がオントロジ上で前記特定の関係と関連を持つ特定の間接的関係に該当するフレーズを、前記解析対象記事から間接的関係フレーズとして抽出する処理が間接的関係解析部において実行される。
関係解析部および間接的関係解析部において上述のように各該当するフレーズの抽出が行われることによって、フレーズの抽出に係る再現率および適合率の向上が図られる。
関係解析部および間接的関係解析部において上述のように各該当するフレーズの抽出が行われることによって、フレーズの抽出に係る再現率および適合率の向上が図られる。
（２）前記クラス間の関係によるインスタンスの特定の組み合わせに関しオントロジ上で規定される特定の解析の観点を表す観点特定情報を保持し、該特定の解析の観点に係るインスタンスの組合せに該当するフレーズを識別するクラス間観点解析部を更に備えていることを特徴とする（１）のフレーズ間関係解析装置。
上記（２）のフレーズ間関係解析装置では（１）のフレーズ間関係解析装置において特に、フレーズ間関係解析装置によって、前記クラス間の関係によるインスタンスの特定の組み合わせに関しオントロジ上で規定される特定の解析の観点を表す観点特定情報が保持され、該特定の解析の観点に係るインスタンスの組合せに該当するフレーズが識別される。
上記（２）のフレーズ間関係解析装置では（１）のフレーズ間関係解析装置において特に、フレーズ間関係解析装置によって、前記クラス間の関係によるインスタンスの特定の組み合わせに関しオントロジ上で規定される特定の解析の観点を表す観点特定情報が保持され、該特定の解析の観点に係るインスタンスの組合せに該当するフレーズが識別される。
（３）所定の定義によるインスタンス間の特定の関係を表すインスタンス関係情報を保持し、該インスタンス間の特定の関係と前記解析対象記事内のインスタンスとの比較に基づいて前記解析対象記事において欠損しているインスタンスを類推するインスタンス類推部を更に備えていることを特徴とする（１）のフレーズ間関係解析装置。
上記（３）のフレーズ間関係解析装置では（１）のフレーズ間関係解析装置において特に、インスタンス類推部によって、所定の定義によるインスタンス間の特定の関係を表すインスタンス関係情報が保持され、該インスタンス間の特定の関係と前記解析対象記事内のインスタンスとの比較に基づいて前記解析対象記事において欠損しているインスタンスが類推される。
上記（３）のフレーズ間関係解析装置では（１）のフレーズ間関係解析装置において特に、インスタンス類推部によって、所定の定義によるインスタンス間の特定の関係を表すインスタンス関係情報が保持され、該インスタンス間の特定の関係と前記解析対象記事内のインスタンスとの比較に基づいて前記解析対象記事において欠損しているインスタンスが類推される。
（４）前記関係解析部は、
外部から供給される記事集合からフレーズ間の関係を解析する対象とする解析対象記事を抽出する解析対象記事抽出部と、
所定のドメインにおけるクラスと該クラスに属するインスタンスとのオントロジ上での特定の関係に該当する各インスタンスを、それらの所属クラスを表す所属クラス情報をそれぞれ伴なう該当インスタンスとして、これら該当インスタンスの集合である該当インスタンス集合を得るインスタンス関係解析部と、
前記解析対象記事抽出部で抽出された解析対象記事から所定のインスタンスとの関係が前記特定の関係に該当するフレーズを抽出する関係フレーズ集合取得部と、
を含んで構成されていることを特徴とする（１）、（２）、および、（３）の何れか一のフレーズ間関係解析装置。
外部から供給される記事集合からフレーズ間の関係を解析する対象とする解析対象記事を抽出する解析対象記事抽出部と、
所定のドメインにおけるクラスと該クラスに属するインスタンスとのオントロジ上での特定の関係に該当する各インスタンスを、それらの所属クラスを表す所属クラス情報をそれぞれ伴なう該当インスタンスとして、これら該当インスタンスの集合である該当インスタンス集合を得るインスタンス関係解析部と、
前記解析対象記事抽出部で抽出された解析対象記事から所定のインスタンスとの関係が前記特定の関係に該当するフレーズを抽出する関係フレーズ集合取得部と、
を含んで構成されていることを特徴とする（１）、（２）、および、（３）の何れか一のフレーズ間関係解析装置。
上記（４）のフレーズ間関係解析装置では、（１）、（２）、および、（３）の何れか一のフレーズ間関係解析装置において特に、前記関係解析部が、外部から供給される記事集合からフレーズ間の関係を解析する対象とする解析対象記事を抽出する解析対象記事抽出部と、所定のドメインにおけるクラスと該クラスに属するインスタンスとのオントロジ上での特定の関係に該当する各インスタンスをそれらの所属クラスを表す所属クラス情報をそれぞれ伴なう該当インスタンスとしてこれら該当インスタンスの集合である該当インスタンス集合を得るインスタンス関係解析部と、前記解析対象記事抽出部で抽出された解析対象記事から所定のインスタンスとの関係が前記特定の関係に該当するフレーズを抽出する関係フレーズ集合取得部と、を含んで構成されている。
前記インスタンス関係解析部によって、所定のドメインにおけるクラスと該クラスに属するインスタンスとのオントロジ上での特定の関係に各該当し所属クラス情報をそれぞれ伴なう各該当インスタンスの集合である該当インスタンス集合が取得される。
更に、関係フレーズ集合取得部によって、所定のインスタンスとの関係が前記特定の関係に該当するフレーズが前記解析対象記事抽出部で抽出された解析対象記事から抽出される。
更に、関係フレーズ集合取得部によって、所定のインスタンスとの関係が前記特定の関係に該当するフレーズが前記解析対象記事抽出部で抽出された解析対象記事から抽出される。
（５）前記間接的関係解析部は、所定のクラスまたはインスタンスとオントロジ上での所定の関係を有するインスタンスの集合のうち前記所定のクラスまたはインスタンスに所定の影響を与える影響インスタンスによる影響インスタンス集合を識別し該識別された影響インスタンス集合のうち前記所定のクラスまたはインスタンスと同じ記事中に出現する影響インスタンス集合を抽出し、該影響インスタンス集合に紐付けられた間接的関係フレーズ集合を抽出することを特徴とする（１）、（２）、および、（３）の何れか一のフレーズ間関係解析装置。
上記（５）のフレーズ間関係解析装置では、（１）、（２）、および、（３）の何れか一のフレーズ間関係解析装置において特に、前記間接的関係解析部によって、所定のクラスまたはインスタンスとオントロジ上での所定の関係を有するインスタンスの集合のうち前記所定のクラスまたはインスタンスに所定の影響を与える影響インスタンスによる影響インスタンス集合が識別が識別される。
更に、該識別された影響インスタンス集合のうち前記所定のクラスまたはインスタンスと同じ記事中に出現する影響インスタンス集合が抽出され、該影響インスタンス集合に紐付けられた間接的関係フレーズ集合が取得される。
更に、該識別された影響インスタンス集合のうち前記所定のクラスまたはインスタンスと同じ記事中に出現する影響インスタンス集合が抽出され、該影響インスタンス集合に紐付けられた間接的関係フレーズ集合が取得される。
（６）前記関係フレーズ集合取得部は、前記特定の関係に該当するフレーズを抽出するに際し前記所定のインスタンスと該抽出の対象とする各フレーズとの関係の近さを表すスコアが付随するようにして抽出し、該抽出された各フレーズのうち付随するスコアに基づいて最も関係が近いと判定されるフレーズを前記所定のインスタンスと紐付けることを特徴とする（４）のフレーズ間関係解析装置。
上記（６）のフレーズ間関係解析装置では、（４）のフレーズ間関係解析装置において特に、前記関係フレーズ集合取得部によって、前記特定の関係に該当するフレーズを抽出するに際し前記所定のインスタンスと該抽出の対象とする各フレーズとの関係の近さを表すスコアが付随するようにして抽出し、該抽出された各フレーズのうち付随するスコアに基づいて最も関係が近いと判定されるフレーズが前記所定のインスタンスと紐付けられる。
上記（６）のフレーズ間関係解析装置では、（４）のフレーズ間関係解析装置において特に、前記関係フレーズ集合取得部によって、前記特定の関係に該当するフレーズを抽出するに際し前記所定のインスタンスと該抽出の対象とする各フレーズとの関係の近さを表すスコアが付随するようにして抽出し、該抽出された各フレーズのうち付随するスコアに基づいて最も関係が近いと判定されるフレーズが前記所定のインスタンスと紐付けられる。
（７）所定のドメインにおける複数のクラス間のオントロジ上での関係、および、当該各クラスとそれらのクラスに属するインスタンスとのオントロジ上での関係のうちの少なくとも何れかに該当するオントロジ上での特定の関係を表す関係特定情報を保持し、所定のクラスまたはインスタンスとの関係が前記特定の関係に該当するフレーズを、入力された解析対象記事から抽出する関係解析ステップと、
前記所定のクラスまたはインスタンスとの関係がオントロジ上で前記特定の関係と関連を持つ特定の間接的関係に該当するフレーズを間接的関係フレーズとして前記解析対象記事から抽出する間接的関係解析ステップと、
を含むことを特徴とするフレーズ間関係解析方法。
前記所定のクラスまたはインスタンスとの関係がオントロジ上で前記特定の関係と関連を持つ特定の間接的関係に該当するフレーズを間接的関係フレーズとして前記解析対象記事から抽出する間接的関係解析ステップと、
を含むことを特徴とするフレーズ間関係解析方法。
上記（７）のフレーズ間関係解析方法では、
所定のドメインにおける複数のクラス間のオントロジ上での関係、および、当該各クラスとそれらのクラスに属するインスタンスとのオントロジ上での関係のうちの少なくとも何れかに該当するオントロジ上での特定の関係を表す関係特定情報が適宜の記憶手段等において保持され、入力された解析対象記事について、所定のクラスまたはインスタンスとの関係が前記保持されている特定の関係に該当するフレーズの抽出処理が関係解析部ステップおいて実行される。
所定のドメインにおける複数のクラス間のオントロジ上での関係、および、当該各クラスとそれらのクラスに属するインスタンスとのオントロジ上での関係のうちの少なくとも何れかに該当するオントロジ上での特定の関係を表す関係特定情報が適宜の記憶手段等において保持され、入力された解析対象記事について、所定のクラスまたはインスタンスとの関係が前記保持されている特定の関係に該当するフレーズの抽出処理が関係解析部ステップおいて実行される。
また、前記所定のクラスまたはインスタンスとの関係がオントロジ上で前記特定の関係と関連を持つ特定の間接的関係に該当するフレーズを、前記解析対象記事から間接的関係フレーズとして抽出する処理が間接的関係解析ステップにおいて実行される。
関係解析ステップおよび間接的関係解析ステップにおいて上述のように各該当するフレーズの抽出が行われることによって、フレーズの抽出に係る再現率および適合率の向上が図られる。
関係解析ステップおよび間接的関係解析ステップにおいて上述のように各該当するフレーズの抽出が行われることによって、フレーズの抽出に係る再現率および適合率の向上が図られる。
（８）コンピュータに、
所定のドメインにおける複数のクラス間のオントロジ上での関係、および、当該各クラスとそれらのクラスに属するインスタンスとのオントロジ上での関係のうちの少なくとも何れかに該当するオントロジ上での特定の関係を表す関係特定情報を保持し、所定のクラスまたはインスタンスとの関係が前記特定の関係に該当するフレーズを、入力された解析対象記事から抽出する関係解析手順と、
前記所定のクラスまたはインスタンスとの関係がオントロジ上で前記特定の関係と関連を持つ特定の間接的関係に該当するフレーズを、間接的関係フレーズとして、前記解析対象記事から抽出する間接的関係解析手順と、
を含む手順を実行させるためのフレーズ間関係解析プログラム。
所定のドメインにおける複数のクラス間のオントロジ上での関係、および、当該各クラスとそれらのクラスに属するインスタンスとのオントロジ上での関係のうちの少なくとも何れかに該当するオントロジ上での特定の関係を表す関係特定情報を保持し、所定のクラスまたはインスタンスとの関係が前記特定の関係に該当するフレーズを、入力された解析対象記事から抽出する関係解析手順と、
前記所定のクラスまたはインスタンスとの関係がオントロジ上で前記特定の関係と関連を持つ特定の間接的関係に該当するフレーズを、間接的関係フレーズとして、前記解析対象記事から抽出する間接的関係解析手順と、
を含む手順を実行させるためのフレーズ間関係解析プログラム。
上記（８）フレーズ間関係解析プログラムがコンピュータに適用されることによって、該コンピュータは、
所定のドメインにおける複数のクラス間のオントロジ上での関係、および、当該各クラスとそれらのクラスに属するインスタンスとのオントロジ上での関係のうちの少なくとも何れかに該当するオントロジ上での特定の関係を表す関係特定情報を保持し、所定のクラスまたはインスタンスとの関係が前記特定の関係に該当するフレーズを、入力された解析対象記事から抽出する関係解析手順と、
前記所定のクラスまたはインスタンスとの関係がオントロジ上で前記特定の関係と関連を持つ特定の間接的関係に該当するフレーズを、間接的関係フレーズとして、前記解析対象記事から抽出する間接的関係解析手順と、
を実行する。
所定のドメインにおける複数のクラス間のオントロジ上での関係、および、当該各クラスとそれらのクラスに属するインスタンスとのオントロジ上での関係のうちの少なくとも何れかに該当するオントロジ上での特定の関係を表す関係特定情報を保持し、所定のクラスまたはインスタンスとの関係が前記特定の関係に該当するフレーズを、入力された解析対象記事から抽出する関係解析手順と、
前記所定のクラスまたはインスタンスとの関係がオントロジ上で前記特定の関係と関連を持つ特定の間接的関係に該当するフレーズを、間接的関係フレーズとして、前記解析対象記事から抽出する間接的関係解析手順と、
を実行する。
（９）コンピュータに、所定のドメインにおける複数のクラス間のオントロジ上での関係、および、当該各クラスとそれらのクラスに属するインスタンスとのオントロジ上での関係のうちの少なくとも何れかに該当するオントロジ上での特定の関係を表す関係特定情報を保持し、所定のクラスまたはインスタンスとの関係が前記特定の関係に該当するフレーズを、入力された解析対象記事から抽出する関係解析手順と、前記所定のクラスまたはインスタンスとの関係がオントロジ上で前記特定の関係と関連を持つ特定の間接的関係に該当するフレーズを、間接的関係フレーズとして、前記解析対象記事から抽出する間接的関係解析手順と、を含む手順を実行させるためのフレーズ間関係解析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
上記（９）のフレーズ間関係解析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されたフレーズ間関係解析プログラムがコンピュータに適用されることによって、該コンピュータは、
所定のドメインにおける複数のクラス間のオントロジ上での関係、および、当該各クラスとそれらのクラスに属するインスタンスとのオントロジ上での関係のうちの少なくとも何れかに該当するオントロジ上での特定の関係を表す関係特定情報を保持し、所定のクラスまたはインスタンスとの関係が前記特定の関係に該当するフレーズを、入力された解析対象記事から抽出する関係解析手順と、
前記所定のクラスまたはインスタンスとの関係がオントロジ上で前記特定の関係と関連を持つ特定の間接的関係に該当するフレーズを、間接的関係フレーズとして、前記解析対象記事から抽出する間接的関係解析手順と、
を実行する。
所定のドメインにおける複数のクラス間のオントロジ上での関係、および、当該各クラスとそれらのクラスに属するインスタンスとのオントロジ上での関係のうちの少なくとも何れかに該当するオントロジ上での特定の関係を表す関係特定情報を保持し、所定のクラスまたはインスタンスとの関係が前記特定の関係に該当するフレーズを、入力された解析対象記事から抽出する関係解析手順と、
前記所定のクラスまたはインスタンスとの関係がオントロジ上で前記特定の関係と関連を持つ特定の間接的関係に該当するフレーズを、間接的関係フレーズとして、前記解析対象記事から抽出する間接的関係解析手順と、
を実行する。
本発明によれば、所定のクラスまたはインスタンスとの関係がオントロジ上での特定の関係に該当するフレーズを、入力された解析対象記事から抽出するに際して、該抽出に係る再現率および適合率の向上が図られるフレーズ間関係解析装置、フレーズ間関係解析方法、フレーズ間関係解析プログラム、および、フレーズ間関係解析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体が実現される。
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について詳述することにより本発明を明らかにする。
先ず、図１を参照して本発明の実施の形態としてのフレーズ間関係解析装置の構成を概観し、次いで、このフレーズ間関係解析装置１によるフレーズ間関係解析について図２乃至図６を参照しつつ説明し、更に、図１に戻って上記構成について詳述する。
先ず、図１を参照して本発明の実施の形態としてのフレーズ間関係解析装置の構成を概観し、次いで、このフレーズ間関係解析装置１によるフレーズ間関係解析について図２乃至図６を参照しつつ説明し、更に、図１に戻って上記構成について詳述する。
（本発明の実施の形態としてのフレーズ間関係解析装置の概要）
図１は、本発明の一つの実施の形態としてのフレーズ間関係解析装置の構成を表す機能ブロック図である。
図１において、本発明の実施の形態としてのフレーズ間関係解析装置１は、後述する関係解析部１０、間接的関係解析部２０、クラス間観点解析部３０、インスタンス類推部４０、入力部５０、出力部６０、操作部７０、データベース８０が、バス９１を通してシステム管理部９０に接続されている。
図１は、本発明の一つの実施の形態としてのフレーズ間関係解析装置の構成を表す機能ブロック図である。
図１において、本発明の実施の形態としてのフレーズ間関係解析装置１は、後述する関係解析部１０、間接的関係解析部２０、クラス間観点解析部３０、インスタンス類推部４０、入力部５０、出力部６０、操作部７０、データベース８０が、バス９１を通してシステム管理部９０に接続されている。
システム管理部９０は上述の各部およびデータベースを含む系全体を統括的に管理して、上述の各個の機能部が十全にそれらの所定の機能を果たすように、動作のタイミングとデータの授受を行い得るように管理する。
従って、関係解析部１０、間接的関係解析部２０、クラス間観点解析部３０、インスタンス類推部４０も、それら各部がシステム管理部９０の管理下で本来の機能を果たすものであり、一点鎖線による枠線の部分は敢えて各部の機能が端的に理解され易いように描いたものである。
従って、関係解析部１０、間接的関係解析部２０、クラス間観点解析部３０、インスタンス類推部４０も、それら各部がシステム管理部９０の管理下で本来の機能を果たすものであり、一点鎖線による枠線の部分は敢えて各部の機能が端的に理解され易いように描いたものである。
（フレーズ間の関係解析について）
次に、本発明の実施の形態としてのフレーズ間関係解析装置１の各部について詳細に説明する前に、本発明を適用して行うフレーズ間の関係解析について説明する。
（オントロジを利用した高精度なフレーズ間の関係解析）
先ず、或るドメインで重要な意味を持つ概念であるクラスと、その概念の例示であるインスタンス、および、クラス間のオントロジ上での関係を予め整理して、オントロジ上での或る特定の関係を定義しておく。
このような定義を行う過程においては、クラスおよびインスタンスに該当するそれぞれの事象に係るメタデータを用いて関係の整理を行うなどして作業が進められる。
次に、本発明の実施の形態としてのフレーズ間関係解析装置１の各部について詳細に説明する前に、本発明を適用して行うフレーズ間の関係解析について説明する。
（オントロジを利用した高精度なフレーズ間の関係解析）
先ず、或るドメインで重要な意味を持つ概念であるクラスと、その概念の例示であるインスタンス、および、クラス間のオントロジ上での関係を予め整理して、オントロジ上での或る特定の関係を定義しておく。
このような定義を行う過程においては、クラスおよびインスタンスに該当するそれぞれの事象に係るメタデータを用いて関係の整理を行うなどして作業が進められる。
次いで、ブログや新聞などの文書集合に対して、或る文書の中でインスタンスが記述されている場合、その記述の中で、インスタンスと上記定義された特定の関係を持つフレーズを検索すると、オントロジ上で関係を定義しない従来の方法におけるよりも高い再現率および適合率で意図したフレーズの検索を行うことができる。
また、オントロジ上での関係において、インスタンスＢがインスタンスＡに影響を与えている関係にあるとき、インスタンスＢに関係するフレーズをインスタンスＡに間接的に関係するフレーズとして組み込むことによって再現率を向上させることが可能になる。
以上におけるインスタンスは、オントロジ上での特定の関係を規定するという観点からはインスタンスとして捉えられるが、文書集合の中では或るフレーズとして利用されるものである。
即ち、本発明の技術思想は、フレーズ間の関係解析のうち、特に、オントロジ上で定義されるインスタンスに焦点を当てたものであると見ることができる。
また、オントロジ上での関係において、インスタンスＢがインスタンスＡに影響を与えている関係にあるとき、インスタンスＢに関係するフレーズをインスタンスＡに間接的に関係するフレーズとして組み込むことによって再現率を向上させることが可能になる。
以上におけるインスタンスは、オントロジ上での特定の関係を規定するという観点からはインスタンスとして捉えられるが、文書集合の中では或るフレーズとして利用されるものである。
即ち、本発明の技術思想は、フレーズ間の関係解析のうち、特に、オントロジ上で定義されるインスタンスに焦点を当てたものであると見ることができる。
（クラス間の関係の観点から見た関係解析）
例えば、図２に示すように、あるクラスＡと他のクラスＢが関係を持つとき、クラスＡに所属するインスタンスの観点に焦点を当て、他のクラスＢに所属するインスタンスとの関係を解析することができる。
図３に上記の関係の一例が示されている。即ち、映画ドメインにおいては、映画タイトル、監督、および、役者が重要な概念である。
例えば、図２に示すように、あるクラスＡと他のクラスＢが関係を持つとき、クラスＡに所属するインスタンスの観点に焦点を当て、他のクラスＢに所属するインスタンスとの関係を解析することができる。
図３に上記の関係の一例が示されている。即ち、映画ドメインにおいては、映画タイトル、監督、および、役者が重要な概念である。
ここでクラス間の関係として、映画タイトルとそのタイトルの映画を作製した監督という関係（図３における"directed By"関係）と、映画タイトルとそのタイトルの映画に出演した役者という関係（図３における"actored By"関係）をオントロジ上での特定の関係として予め定義してあるものと仮定する。
この関係のインスタンスとしては、図４に例示されたように、映画タイトルＡとそのタイトルの映画を作製した監督Ａという関係（図４における"directed By"関係）と、映画タイトルＡとそのタイトルＡの映画に出演した役者Ａという関係（図４における"actored By"関係）などが該当する。
この関係のインスタンスとしては、図４に例示されたように、映画タイトルＡとそのタイトルの映画を作製した監督Ａという関係（図４における"directed By"関係）と、映画タイトルＡとそのタイトルＡの映画に出演した役者Ａという関係（図４における"actored By"関係）などが該当する。
更に、上述におけるようなインスタンスとして、第５図に示されたように、映画タイトルＢとそのタイトルＢの映画を作製した監督Ｂという関係（図５における"directed By"関係）や、タイトルＢの映画に出演した役者Ａという関係（図５における"actored By"関係）もオントロジ上での特定の関係として予め定義してあるものと仮定する。
以上の仮定の下では、「役者Ａと或る映画タイトルＡという関係」の観点から見た役者Ａと関係を持つフレーズと、「役者Ａと或る映画タイトルＢという関係」の観点から見た役者Ａと関係を持つフレーズとを区分して解析することが可能である。
以上の仮定の下では、「役者Ａと或る映画タイトルＡという関係」の観点から見た役者Ａと関係を持つフレーズと、「役者Ａと或る映画タイトルＢという関係」の観点から見た役者Ａと関係を持つフレーズとを区分して解析することが可能である。
例えば、役者Ａは或る映画タイトルＢでは「渋い」という関係を持つが、他の映画タイトルＡでは「コミカル」といった関係を持つといったように、タイトル毎に役者の特性を細かく分析することが可能である。
更にまた、図６におけるように、映画タイトルＣとそのタイトルＣの映画を作製した監督という関係（図６における"directed By"関係）や、タイトルＣの映画に出演した役者Ａという関係（図６における"actored By"関係）もオントロジ上での特定の関係として予め定義してあるものと仮定する。
図４および図６の例に着目すると、「役者Ａと監督Ａ」という関係の観点で、映画タイトルＡと映画タイトルＣは同条件であり、当該組み合わせにおける役者Ａや監督Ａと関係をもつフレーズを詳細に解析することが可能である。
更にまた、図６におけるように、映画タイトルＣとそのタイトルＣの映画を作製した監督という関係（図６における"directed By"関係）や、タイトルＣの映画に出演した役者Ａという関係（図６における"actored By"関係）もオントロジ上での特定の関係として予め定義してあるものと仮定する。
図４および図６の例に着目すると、「役者Ａと監督Ａ」という関係の観点で、映画タイトルＡと映画タイトルＣは同条件であり、当該組み合わせにおける役者Ａや監督Ａと関係をもつフレーズを詳細に解析することが可能である。
（フレーズ間関係解析装置の構成の詳細）
以下、図１に戻って、フレーズ間関係解析装置１の構成について詳述する。
関係解析部１０は、所定のドメインにおける複数のクラス間のオントロジ上での関係、および、当該各クラスとそれらのクラスに属するインスタンスとのオントロジ上での関係のうちの少なくとも何れかに該当するオントロジ上での特定の関係を表す関係特定情報を保持し、所定のクラスまたはインスタンスとの関係が前記特定の関係に該当するフレーズを、入力された解析対象記事から抽出する。
以下、図１に戻って、フレーズ間関係解析装置１の構成について詳述する。
関係解析部１０は、所定のドメインにおける複数のクラス間のオントロジ上での関係、および、当該各クラスとそれらのクラスに属するインスタンスとのオントロジ上での関係のうちの少なくとも何れかに該当するオントロジ上での特定の関係を表す関係特定情報を保持し、所定のクラスまたはインスタンスとの関係が前記特定の関係に該当するフレーズを、入力された解析対象記事から抽出する。
ここに解析対象記事は、例えば、本装置のユーザによる操作部７０への操作に応じて入力部５０から供給される。
関係解析部１０は、解析対象記事抽出部１１１と、インスタンス関係解析部１１２と、関係フレーズ集合取得部１１３とを含んで構成されている。
関係解析部１０におけるこれら各部のうち解析対象記事抽出部１１１は、上述のように、例えば、入力部５０から供給される解析対象記事中の解析対象とする記事集合Ｅを表す情報を受けて、この記事集合Ｅからフレーズ間の関係を解析するために適用する解析対象記事Ｅｉを抽出する。
関係解析部１０は、解析対象記事抽出部１１１と、インスタンス関係解析部１１２と、関係フレーズ集合取得部１１３とを含んで構成されている。
関係解析部１０におけるこれら各部のうち解析対象記事抽出部１１１は、上述のように、例えば、入力部５０から供給される解析対象記事中の解析対象とする記事集合Ｅを表す情報を受けて、この記事集合Ｅからフレーズ間の関係を解析するために適用する解析対象記事Ｅｉを抽出する。
また、インスタンス関係解析部１１２は、例えば、本装置のユーザによる操作部７０への操作に応じて入力部５０から供給される或るインスタンスＩｉを表す情報を受けて、このインスタンスＩｉとオントロジ上で関係するインスタンス集合Ｉを、このインスタンス集合Ｉに属する各インスタンスがその所属クラスを表す情報を伴なっている形で取得する。
上述における「オントロジ上で関係する」とは、既述の図４の例におけるような、映画タイトルＡ、監督Ａ、および、役者Ａの関係等である。
即ち、インスタンスＩｉを役者Ａとすると、インスタンス集合Ｉは監督Ａおよび映画タイトルＡを含む。
上述における「オントロジ上で関係する」とは、既述の図４の例におけるような、映画タイトルＡ、監督Ａ、および、役者Ａの関係等である。
即ち、インスタンスＩｉを役者Ａとすると、インスタンス集合Ｉは監督Ａおよび映画タイトルＡを含む。
尚、映画タイトルＡは、図３の例における映画タイトルというクラスに属し、映画タイトルというクラスは監督というクラスや役者というクラスとdirected Byやactored Byという関係で紐付けられている。
この「関係」のインスタンスが、図４に例示されたような監督Ａ、タイトルＡ、役者Ａの関係である。
更に、関係フレーズ集合取得部１１３は、解析対象記事抽出部１１１で抽出された解析対象記事Ｅｉを解析して、或るインスタンスＩｉに関係するフレーズを抽出し、フレーズ集合Ｆ（Ｉｉ）を得る。
更に、インスタンスＩｉと最も近い関係にあるフレーズｆｉを抽出して両者を関連付ける（紐付ける）。
この「関係」のインスタンスが、図４に例示されたような監督Ａ、タイトルＡ、役者Ａの関係である。
更に、関係フレーズ集合取得部１１３は、解析対象記事抽出部１１１で抽出された解析対象記事Ｅｉを解析して、或るインスタンスＩｉに関係するフレーズを抽出し、フレーズ集合Ｆ（Ｉｉ）を得る。
更に、インスタンスＩｉと最も近い関係にあるフレーズｆｉを抽出して両者を関連付ける（紐付ける）。
次に、フローチャートを伴なって関係フレーズ集合取得部１１３の動作について更に説明する。
図７は、関係解析部１０の関係フレーズ集合取得部１１３の動作を説明するためのフローチャートである。関係フレーズ集合取得部１１３は関係解析部１０における出力を得るための枢要な機能部である。
関係フレーズ集合取得部１１３では、先ず、処理の繰り返し回数の計数値を０にしておき（ステップＳ７０１）、次いで、解析対象記事抽出部１１１で抽出された解析対象記事Ｅｉについて、インスタンスＩｉに関係する関係フレーズｆ（Ｉｉ）を、関係の近さを表すスコアＳ（Ｉｉ）を伴なって抽出し、該抽出された関係フレーズｆ（Ｉｉ）による関係フレーズ集合Ｆ（Ｉｉ）を得る（ステップＳ７０２）。
図７は、関係解析部１０の関係フレーズ集合取得部１１３の動作を説明するためのフローチャートである。関係フレーズ集合取得部１１３は関係解析部１０における出力を得るための枢要な機能部である。
関係フレーズ集合取得部１１３では、先ず、処理の繰り返し回数の計数値を０にしておき（ステップＳ７０１）、次いで、解析対象記事抽出部１１１で抽出された解析対象記事Ｅｉについて、インスタンスＩｉに関係する関係フレーズｆ（Ｉｉ）を、関係の近さを表すスコアＳ（Ｉｉ）を伴なって抽出し、該抽出された関係フレーズｆ（Ｉｉ）による関係フレーズ集合Ｆ（Ｉｉ）を得る（ステップＳ７０２）。
既述のシステム管理部９０の管理下で、インスタンス集合Ｉに含まれている全インスタンス（ここでは全数をｍとする）に対し、ステップＳ７０１の処理を繰り返し実行する（ステップＳ７０２〜ステップＳ７０４）。
ステップＳ７０２〜ステップＳ７０４によって、インスタンスに関係する各フレーズｆ（Ｉｉ）がその関係の近さを表す各スコアＳ（Ｉｉ）を伴なって抽出される。
ステップＳ７０２〜ステップＳ７０４によって、インスタンスに関係する各フレーズｆ（Ｉｉ）がその関係の近さを表す各スコアＳ（Ｉｉ）を伴なって抽出される。
次いで、ステップＳ７０２〜ステップＳ７０４によって抽出された各関係フレーズｆ（Ｉｉ）によるフレーズ集合Ｆの各フレーズｆ付随するスコアＳ（Ｉｉ）の値を相互に比較して、スコア値が最大であるフレーズｆｉを探索する（ステップＳ７０５）。
ステップＳ７０５の処理において、（ユーザによって特定された）或るインスタンスＩｉ、フレーズｆｉ、インスタンス集合Ｉ、上記インスタンスＩｉに関係する関係フレーズｆ（Ｉｉ）の関係の近さを表すスコアをスコアＳ（Ｉｉ）と表記する。
ステップＳ７０５の処理において、（ユーザによって特定された）或るインスタンスＩｉ、フレーズｆｉ、インスタンス集合Ｉ、上記インスタンスＩｉに関係する関係フレーズｆ（Ｉｉ）の関係の近さを表すスコアをスコアＳ（Ｉｉ）と表記する。
そして、インスタンス集合Ｉ内のインスタンスＩｉ内でＩｉに関係する関係フレーズｆ（Ｉｉ）と関係をもつインスタンス集合Ｉ（ｆ（Ｉｉ））、および、インスタンス集合Ｉ（ｆ（Ｉｉ））内の各インスタンスとｆ（Ｉｉ）との関係の近さを表すスコアＳ（Ｉ（ｆ（Ｉｉ）））が供給されると、上記スコアＳ（Ｉｉ）と比較される。
スコアＳ（Ｉｉ）とスコアＳ（Ｉ（ｆ（Ｉｉ）））との比較判定の結果、スコアＳ（Ｉｉ）が最も大きいときのインスタンスＩｉとフレーズｆｉとを紐付ける（ステップＳ７０６）。
スコアＳ（Ｉｉ）とスコアＳ（Ｉ（ｆ（Ｉｉ）））との比較判定の結果、スコアＳ（Ｉｉ）が最も大きいときのインスタンスＩｉとフレーズｆｉとを紐付ける（ステップＳ７０６）。
以上、関係解析部１０の構成および作用について説明したが、このフレーズ間関係解析操作１は、更に、間接的関係解析部２０を含んで構成されている。
間接的関係解析部２０は所定のクラスまたはインスタンスとの関係がオントロジ上で既述の特定の関係と関連を持つ特定の間接的関係に該当するフレーズを、間接的関係フレーズとして、解析対象記事から抽出する。
従って、間接的関係解析部２０の構成は、外部から供給される記事集合からフレーズ間の関係を解析する対象とする解析対象記事を抽出する解析対象記事抽出部については、既述の関係解析部１０における解析対象記事抽出部１１１が利用され得る。
間接的関係解析部２０は所定のクラスまたはインスタンスとの関係がオントロジ上で既述の特定の関係と関連を持つ特定の間接的関係に該当するフレーズを、間接的関係フレーズとして、解析対象記事から抽出する。
従って、間接的関係解析部２０の構成は、外部から供給される記事集合からフレーズ間の関係を解析する対象とする解析対象記事を抽出する解析対象記事抽出部については、既述の関係解析部１０における解析対象記事抽出部１１１が利用され得る。
また、所定のドメインにおけるクラスと該クラスに属するインスタンスとのオントロジ上での特定の関係に該当する各インスタンスを、それらの所属クラスを表す所属クラス情報をそれぞれ伴なう該当インスタンスとして、これら該当インスタンスの集合である該当インスタンス集合を得るインスタンス関係解析部についても、既述の関係解析部１０におけるインスタンス関係解析部１１２が利用され得る。
尚、上述におけるような解析対象記事抽出部１１１およびインスタンス関係解析部１１２を間接的関係解析部２０にも共用する機能は、システム管理部９０がこれら各部の動作を管理することによって実現される。
一方、間接的関係解析部２０の枢要な機能部としての間接的関係フレーズ集合取得部１２１については、既述の関係解析部１０における関係フレーズ集合取得部１１３とは異なる特徴的機能を有する。
一方、間接的関係解析部２０の枢要な機能部としての間接的関係フレーズ集合取得部１２１については、既述の関係解析部１０における関係フレーズ集合取得部１１３とは異なる特徴的機能を有する。
即ち、上述のような特定のインスタンスＩｉ、および、このインスタンスＩｉとオントロジ上で関係するインスタンス集合Ｉが供給されると、このインスタンスＩｉとインスタンス集合Ｉとの関係を解析し、該解析された関係に間接的に該当するフレーズを抽出して、これら間接的に関係するフレーズによる間接的関係フレーズ集合Ｆ（ｉｎ）を得る。
このような間接的関係フレーズ集合取得部１２１の機能の詳細について、以下に、図８のフローチャートを参照して詳述する。
このような間接的関係フレーズ集合取得部１２１の機能の詳細について、以下に、図８のフローチャートを参照して詳述する。
図８は、フレーズ間関係解析装置１における間接的関係解析部２０の間接的関係フレーズ集合取得部１２１の動作を説明するためのフローチャートである。
上述のように例えばユーザによって選択された或る特定のインスタンスＩｉに関係するインスタンス集合の中で特に、図４乃至図６を参照して例示的に説明した“directed By”或いは“actored By”のような形でインスタンスＩｉに影響を与える影響インスタンス集合Ｉ（Ｉｉ）を抽出する（ステップＳ８０１）。
尚、インスタンスＩｉは、既述のように、システム管理部９０の管理下で、この間接的関係フレーズ集合取得部１２１に供給される。
上述のように例えばユーザによって選択された或る特定のインスタンスＩｉに関係するインスタンス集合の中で特に、図４乃至図６を参照して例示的に説明した“directed By”或いは“actored By”のような形でインスタンスＩｉに影響を与える影響インスタンス集合Ｉ（Ｉｉ）を抽出する（ステップＳ８０１）。
尚、インスタンスＩｉは、既述のように、システム管理部９０の管理下で、この間接的関係フレーズ集合取得部１２１に供給される。
ステップＳ８０１の処理は、より具体的には例えば次のように示される。即ち、
（１）インスタンスＩｉが所属するクラスＣとオントロジ上で関係しているクラスＣRを抽出する。例えば、図３においてインスタンスＩｉがクラス映画タイトルに所属しているとすると、ＣRには、役者クラスと監督クラスが該当する。
（２）クラスＣRの中のクラスに対しクラスＣに影響を与える関係にある影響クラスＣIを選択する。この選択作業はオントロジ上のクラス間の関係の定義を確認し、人手を介して行われ得る。図３の例では、監督や役者は映画タイトルを作製（directed By）したり、出演（actored By）したりという関係であるため、映画タイトルに影響を与える関係であるとも考えることができる。
（１）インスタンスＩｉが所属するクラスＣとオントロジ上で関係しているクラスＣRを抽出する。例えば、図３においてインスタンスＩｉがクラス映画タイトルに所属しているとすると、ＣRには、役者クラスと監督クラスが該当する。
（２）クラスＣRの中のクラスに対しクラスＣに影響を与える関係にある影響クラスＣIを選択する。この選択作業はオントロジ上のクラス間の関係の定義を確認し、人手を介して行われ得る。図３の例では、監督や役者は映画タイトルを作製（directed By）したり、出演（actored By）したりという関係であるため、映画タイトルに影響を与える関係であるとも考えることができる。
（３）影響クラスＣI内のクラスに含まれるインスタンスＩｉと関係のあるインスタンスを抽出する。図４において、インスタンスＩｉが映画タイトルＡであるとすると、影響を与える関係のあるクラスに含まれインスタンスＩｉと関係するインスタンスは、監督Ａと役者Ａである。
（４）以上のようにして、影響インスタンス集合Ｉ（ｉｎ）を出力する。
次いで、ステップＳ８０１で抽出された影響インスタンス集合Ｉ（Ｉｉ）の中で、インスタンスＩｉと同じ記事Ｅｉ内に出現するインスタンス集合Ｉ（ｉｎ２）に関係があるとして紐付けられたフレーズ集合Ｆ（ｉｎ２）を抽出する（ステップＳ８０２）。
ステップＳ８０２で抽出されたフレーズ集合Ｆ（ｉｎ２）を間接的関係を有する間接的フレーズ集合としてインスタンスＩｉに紐付ける（ステップＳ８０３）。
（４）以上のようにして、影響インスタンス集合Ｉ（ｉｎ）を出力する。
次いで、ステップＳ８０１で抽出された影響インスタンス集合Ｉ（Ｉｉ）の中で、インスタンスＩｉと同じ記事Ｅｉ内に出現するインスタンス集合Ｉ（ｉｎ２）に関係があるとして紐付けられたフレーズ集合Ｆ（ｉｎ２）を抽出する（ステップＳ８０２）。
ステップＳ８０２で抽出されたフレーズ集合Ｆ（ｉｎ２）を間接的関係を有する間接的フレーズ集合としてインスタンスＩｉに紐付ける（ステップＳ８０３）。
尚、関係解析部１０および間接的関係解析部２０における上述の各処理において供給される処理対象とされるデータ、処理の中で基準として用いられるデータは、例えば、操作部７０に対するユーザの操作に応じて、予め入力部５０から入力されてデータベース８０に格納され、システム管理部９０による管理下で、所定のタイミングで処理に供される。
また、或る処理の実行、処理の繰り返しの起動や終了などに係る管理もシステム管理部９０による管理下で所定の通りに実行される。
上記繰り返しの結果として、上述のインスタンスＩｉに関係付けられた関係フレーズ集合Ｆ（Ｉｉ）、および、上述のインスタンスＩｉに間接的に関係する間接的関係フレーズ集合Ｆ（ｉｎ）がそれぞれ出力される。
それらの関係フレーズ集合Ｆ（Ｉｉ）および間接的関係フレーズ集合Ｆ（ｉｎ）に各包摂されるフレーズは、各有限の発現回数を持つ。
また、或る処理の実行、処理の繰り返しの起動や終了などに係る管理もシステム管理部９０による管理下で所定の通りに実行される。
上記繰り返しの結果として、上述のインスタンスＩｉに関係付けられた関係フレーズ集合Ｆ（Ｉｉ）、および、上述のインスタンスＩｉに間接的に関係する間接的関係フレーズ集合Ｆ（ｉｎ）がそれぞれ出力される。
それらの関係フレーズ集合Ｆ（Ｉｉ）および間接的関係フレーズ集合Ｆ（ｉｎ）に各包摂されるフレーズは、各有限の発現回数を持つ。
システム管理部９０による管理下で、繰り返された処理によって上述のインスタンスＩｉと所定回数α以上関係付けられたフレーズｆ、および、所定回数α以上間接的に関係付けられたフレーズｆを、インスタンスＩｉに関係する関係フレーズ、および、インスタンスＩｉに間接的に関係する間接的関係フレーズとして識別し、上述のインスタンスＩｉに対する関係フレーズ集合Ｆ（Ｉｉ）および上述のインスタンスＩｉに対する間接的関係フレーズ集合Ｆ（Ｉｉ）として処理結果を得る。
更に、処理結果は、システム管理部９０による管理下で、データベース８０の所定領域に格納され、或いはまた、出力部６０から出力される。
従って、このフレーズ間関係解析装置１によれば、オントロジにおける関係を利用せず且つ間接的関係にあるフレーズを抽出対象としない従来の技術に比し、再現率および適合率の高い分析が可能である。
更に、処理結果は、システム管理部９０による管理下で、データベース８０の所定領域に格納され、或いはまた、出力部６０から出力される。
従って、このフレーズ間関係解析装置１によれば、オントロジにおける関係を利用せず且つ間接的関係にあるフレーズを抽出対象としない従来の技術に比し、再現率および適合率の高い分析が可能である。
一方、既述の通り、本実施の形態のフレーズ間関係解析装置１は、更に、クラス間観点解析部３０を備えている。
このクラス間観点解析部３０は、クラス間の関係によるインスタンスの特定の組み合わせに関しオントロジ上で規定される特定の解析の観点を表す観点特定情報を保持し、該特定の解析の観点に係るインスタンスの組合せに該当するフレーズを識別する該当フレーズ識別部１３１を備えている。
該当フレーズ識別部１３１で実行される処理は、概括的には、ユーザが解析を希望する観点となるインスタンスの組合せが供給されると、このインスタンスの組合せ、および、タクソノミ上のクラスに分類された解析対象記事のユーザＩＤを表す情報を受けて、当前記インスタンスの組合せに係るインスタンス関係に該当するフレーズを識別する処理である。
このクラス間観点解析部３０は、クラス間の関係によるインスタンスの特定の組み合わせに関しオントロジ上で規定される特定の解析の観点を表す観点特定情報を保持し、該特定の解析の観点に係るインスタンスの組合せに該当するフレーズを識別する該当フレーズ識別部１３１を備えている。
該当フレーズ識別部１３１で実行される処理は、概括的には、ユーザが解析を希望する観点となるインスタンスの組合せが供給されると、このインスタンスの組合せ、および、タクソノミ上のクラスに分類された解析対象記事のユーザＩＤを表す情報を受けて、当前記インスタンスの組合せに係るインスタンス関係に該当するフレーズを識別する処理である。
このような該当フレーズ識別部１３１の機能の詳細について、以下に、図９のフローチャートを参照して詳述する。
図９は、フレーズ間関係解析装置１におけるクラス間観点解析部３０の該当フレーズ識別部１３１の動作を説明するためのフローチャートである。
先ず、ユーザが解析を希望する観点となる（ユーザが制約として与えたい）インスタンスの組合せ（関係）Ｉ（Ｃ）に関し、オントロジ上で規定される特定の解析の観点である観点特定情報を保持しておく（ステップＳ９０１）。
上記インスタンスの組合せ（関係）Ｉ（Ｃ）についてオントロジ上で当該指定による組合せ（関係）Ｉ（Ｃ）に該当するインスタンス関係を抽出し、この関係に該当するインスタンスによるインスタンス集合Ｉ（Ｒ）を得る（ステップＳ９０２）。
図９は、フレーズ間関係解析装置１におけるクラス間観点解析部３０の該当フレーズ識別部１３１の動作を説明するためのフローチャートである。
先ず、ユーザが解析を希望する観点となる（ユーザが制約として与えたい）インスタンスの組合せ（関係）Ｉ（Ｃ）に関し、オントロジ上で規定される特定の解析の観点である観点特定情報を保持しておく（ステップＳ９０１）。
上記インスタンスの組合せ（関係）Ｉ（Ｃ）についてオントロジ上で当該指定による組合せ（関係）Ｉ（Ｃ）に該当するインスタンス関係を抽出し、この関係に該当するインスタンスによるインスタンス集合Ｉ（Ｒ）を得る（ステップＳ９０２）。
ステップＳ９０２の処理は、より具体的には例えば次のように示される。即ち、
（１）インスタンスの組合せ（関係）Ｉ（Ｃ）が所属するクラスＣとオントロジ上で関係するクラスＣRを抽出する。例えば図３においてインスタンスＩｉがクラス映画タイトルに所属しているとすると、クラスＣRには役者クラスと監督クラスとが入る。
（２）クラスＣRの中のクラスに対しクラスＣに包含される関係にあるクラスＣIを選択する。この選択作業はオントロジ上のクラス間の関係の定義を確認し、人手を介して行われ得る。例えば、図３の例では、監督や役者は映画タイトルを作製（directed By）したり、出演（actored By）したりという関係であるため、映画タイトルに影響を与える関係であるとも考えることができる。
（１）インスタンスの組合せ（関係）Ｉ（Ｃ）が所属するクラスＣとオントロジ上で関係するクラスＣRを抽出する。例えば図３においてインスタンスＩｉがクラス映画タイトルに所属しているとすると、クラスＣRには役者クラスと監督クラスとが入る。
（２）クラスＣRの中のクラスに対しクラスＣに包含される関係にあるクラスＣIを選択する。この選択作業はオントロジ上のクラス間の関係の定義を確認し、人手を介して行われ得る。例えば、図３の例では、監督や役者は映画タイトルを作製（directed By）したり、出演（actored By）したりという関係であるため、映画タイトルに影響を与える関係であるとも考えることができる。
（３）クラスＣI内のクラスに含まれるインスタンスＩｉと関係のあるインスタンスを抽出する。図４において、インスタンスＩｉが映画タイトルＡであるとすると、影響を与える関係のあるクラスに含まれインスタンスＩｉと関係するインスタンスは、監督Ａと役者Ａである。
（４）以上のようにして、インスタンス集合Ｉ（Ｒ）を出力する。
次いで、観点特定情報によるインスタンスの組合せ（関係）Ｉ（Ｃ）内のインスタンスＩが、或る文書Ｅｉ内に同時に現れた場合に、同時にインスタンス集合Ｉ（Ｒ）内のインスタンスの記述が存在するかをチェックする。存在すれば、そのインスタンスをＩ（Ｒ２）とする（ステップＳ９０３）。
更に、既述のステップＳ７０１〜ステップＳ７０６と同様の手順で、インスタンスＩ（Ｒ２）内の各インスタンスに関係するフレーズを抽出する（ステップＳ９０４）。
（４）以上のようにして、インスタンス集合Ｉ（Ｒ）を出力する。
次いで、観点特定情報によるインスタンスの組合せ（関係）Ｉ（Ｃ）内のインスタンスＩが、或る文書Ｅｉ内に同時に現れた場合に、同時にインスタンス集合Ｉ（Ｒ）内のインスタンスの記述が存在するかをチェックする。存在すれば、そのインスタンスをＩ（Ｒ２）とする（ステップＳ９０３）。
更に、既述のステップＳ７０１〜ステップＳ７０６と同様の手順で、インスタンスＩ（Ｒ２）内の各インスタンスに関係するフレーズを抽出する（ステップＳ９０４）。
ステップＳ９０４で抽出されたフレーズを、インスタンスの組合せ（関係）Ｉ（Ｃ）という観点に該当するインスタンス集合Ｉ（Ｒ）に関係するフレーズとして出力する。これらのフレーズは所属するクラス名をそれぞれ伴なって出力される（ステップＳ９０５）。
ステップＳ９０１〜ステップＳ９０５の手順により、例えば図２に示されたように、あるクラスＡと他クラスＢが関係を持つとき、クラスＡに所属するインスタンスの観点に焦点を当て、他クラスＢに所属するインスタンスとの関係を解析することができる。
ステップＳ９０１〜ステップＳ９０５の手順により、例えば図２に示されたように、あるクラスＡと他クラスＢが関係を持つとき、クラスＡに所属するインスタンスの観点に焦点を当て、他クラスＢに所属するインスタンスとの関係を解析することができる。
以下、例示的に説明する。例えば、映画ドメインにおいては、映画タイトル、監督、および、役者が重要な概念である。
クラス間の関係として、映画タイトルとそのタイトルの映画を作製した監督という関係（図３における“directed By”関係）と、その映画タイトルとそのタイトルの映画に出演した役者という関係（図３における“actored By”関係）を予め規定していたとする。
クラス間の関係として、映画タイトルとそのタイトルの映画を作製した監督という関係（図３における“directed By”関係）と、その映画タイトルとそのタイトルの映画に出演した役者という関係（図３における“actored By”関係）を予め規定していたとする。
また、その関係のインスタンスとしては、図４に示すように映画タイトルＡとそのタイトルＡの映画を作製した監督Ａという関係や、その映画タイトルＡとそのタイトルＡの映画に出演した役者Ａという関係などがある。
また、上述のようなインスタンスとして図５に示すように、映画タイトルＢとそのタイトルＢの映画を作製した監督Ｂという関係や、その映画タイトルＢとそのタイトルＢの映画に出演した役者Ａという関係も予め規定されていたとする。
また、上述のようなインスタンスとして図５に示すように、映画タイトルＢとそのタイトルＢの映画を作製した監督Ｂという関係や、その映画タイトルＢとそのタイトルＢの映画に出演した役者Ａという関係も予め規定されていたとする。
このような関係を踏まえ、解析すると、「役者Ａと或るタイトルＡという関係」の観点からみた役者Ａと関係を持つフレーズと、「役者Ａと或るタイトルＢという関係」の観点からみた役者Ａと関係を持つフレーズとを、別々に解析できる。
これにより、例えば、役者Ａは或るタイトルＢでは「渋い」という関係を持つが、タイトルＡでは「コミカル」といった関係を持つといように、タイトル毎に役者の特性を細かく分析できる。
これにより、例えば、役者Ａは或るタイトルＢでは「渋い」という関係を持つが、タイトルＡでは「コミカル」といった関係を持つといように、タイトル毎に役者の特性を細かく分析できる。
尚、上述のような特定のインスタンスＩｉと関係のあるインスタンスには、暗黙的に予想し得るインスタンスも含まれることは一つの留意点である。
本実施の形態としてのフレーズ間関係解析装置１では、このような点に着目して、インスタンス類推部４０において、暗黙的に予想し得るインスタンスを得るようにしている。
インスタンス類推部４０は、所定の定義によるインスタンス間の特定の関係を表すインスタンス関係情報を保持し、該インスタンス間の特定の関係と解析対象記事内のインスタンスとの比較に基づいてこの解析対象記事において欠損しているインスタンスを類推する。
インスタンス類推部４０における上述のような暗黙的に予想し得るインスタンスの類推処理は、例えば感性解析エンジンとして構成され得るインスタンス類推処理部１４１において実行される。
本実施の形態としてのフレーズ間関係解析装置１では、このような点に着目して、インスタンス類推部４０において、暗黙的に予想し得るインスタンスを得るようにしている。
インスタンス類推部４０は、所定の定義によるインスタンス間の特定の関係を表すインスタンス関係情報を保持し、該インスタンス間の特定の関係と解析対象記事内のインスタンスとの比較に基づいてこの解析対象記事において欠損しているインスタンスを類推する。
インスタンス類推部４０における上述のような暗黙的に予想し得るインスタンスの類推処理は、例えば感性解析エンジンとして構成され得るインスタンス類推処理部１４１において実行される。
上記に例示の感性解析エンジンにおける処理について、既述の図６の例に基づいて説明する。
図６の例では、ユーザが制約として与えたいインスタンスの組合せ（関係）Ｉ（Ｃ）が例えばインスタンス“役者Ａ”のみから構成されていても、オントロジ上で“役者Ａ”と関係のあるインスタンス“映画タイトルＣ”を経由して“役者Ａ”は“役者Ｂ”や“監督Ａ”とも関係を持つ。
図１０は上述のインスタンス類推処理部１４１として適用可能な感性解析エンジンを表す概念図である。
図６の例では、ユーザが制約として与えたいインスタンスの組合せ（関係）Ｉ（Ｃ）が例えばインスタンス“役者Ａ”のみから構成されていても、オントロジ上で“役者Ａ”と関係のあるインスタンス“映画タイトルＣ”を経由して“役者Ａ”は“役者Ｂ”や“監督Ａ”とも関係を持つ。
図１０は上述のインスタンス類推処理部１４１として適用可能な感性解析エンジンを表す概念図である。
この感性解析エンジン１０００は、ドメイン判定部１００１、ドメイン辞書作成部１００２、関係判定部１００３、関係比較部１００４、フィルタリング・復元処理部１００５、関係付け感性解析部１００６、記憶部１００７、および、インターフェース部１００８がそれぞれシステムコントローラ１００９と結ばれて構成されている。
上述の各部は、この感性解析エンジン１０００の系全体を統括的に管理するシステムコントローラ１００９の管理下で各所定の機能を営む。
上述の各部は、この感性解析エンジン１０００の系全体を統括的に管理するシステムコントローラ１００９の管理下で各所定の機能を営む。
ドメイン判定部１００１は、図４乃至図６に例示されているような形で定義されるインスタンス間の関係を表す情報に依拠して、解析対象記事たるブログエントリの集合であるブログエントリ集合から、特定のドメイン（この例では映画ドメイン）の記事を抽出する。
この抽出では、例えば、概念検索とタクソノミによるフィルタリング処理が併用される。
ドメイン辞書作成部１００２では、クラスおよびインスタンス毎に特徴的な辞書を作成する。このように作成された辞書は、例えば、記憶部１００７に格納される。
この抽出では、例えば、概念検索とタクソノミによるフィルタリング処理が併用される。
ドメイン辞書作成部１００２では、クラスおよびインスタンス毎に特徴的な辞書を作成する。このように作成された辞書は、例えば、記憶部１００７に格納される。
関係判定部１００３では、インスタンスと感性語との関係の判定が実行される。この判定にはタクソノミによるジャンル別特徴分析の手法が適用され得る。
関係比較部１００４は、インスタンス間で感性語との関係の強さを比較する。
フィルタリング・復元処理部１００５では、上述のような関係の定義を利用して、フレーズの抽出に関する適合率の向上を図ると共に、解析対象記事たるブログエントリの集合であるブログエントリ集合には明示的に含まれていない、謂わば隠れた関係にあるフレーズを復元する。
関係付け感性解析部１００６では、上述のような関係の定義に基づいて、暗黙的な関係を構築する。
関係比較部１００４は、インスタンス間で感性語との関係の強さを比較する。
フィルタリング・復元処理部１００５では、上述のような関係の定義を利用して、フレーズの抽出に関する適合率の向上を図ると共に、解析対象記事たるブログエントリの集合であるブログエントリ集合には明示的に含まれていない、謂わば隠れた関係にあるフレーズを復元する。
関係付け感性解析部１００６では、上述のような関係の定義に基づいて、暗黙的な関係を構築する。
以上説明した本発明の技術は、図１１に示すようなフレーズ間関係解析方法の技術として観念され得る。
図１１は、本発明の実施の形態としてのフレーズ間関係解析方法を表す概念図である。
即ち、本発明の実施の形態としてのフレーズ間関係解析方法１１００は、所定のドメインにおける複数のクラス間のオントロジ上での関係、および、当該各クラスとそれらのクラスに属するインスタンスとのオントロジ上での関係のうちの少なくとも何れかに該当するオントロジ上での特定の関係を表す関係特定情報を保持し所定のクラスまたはインスタンスとの関係が前記特定の関係に該当するフレーズを入力された解析対象記事から抽出する関係解析ステップ（ステップＳ１１０１）と、前記所定のクラスまたはインスタンスとの関係がオントロジ上で前記特定の関係と関連を持つ特定の間接的関係に該当するフレーズを間接的関係フレーズとして前記解析対象記事から抽出する間接的関係解析ステップ（ステップＳ１１０２）と、を含む。
図１１は、本発明の実施の形態としてのフレーズ間関係解析方法を表す概念図である。
即ち、本発明の実施の形態としてのフレーズ間関係解析方法１１００は、所定のドメインにおける複数のクラス間のオントロジ上での関係、および、当該各クラスとそれらのクラスに属するインスタンスとのオントロジ上での関係のうちの少なくとも何れかに該当するオントロジ上での特定の関係を表す関係特定情報を保持し所定のクラスまたはインスタンスとの関係が前記特定の関係に該当するフレーズを入力された解析対象記事から抽出する関係解析ステップ（ステップＳ１１０１）と、前記所定のクラスまたはインスタンスとの関係がオントロジ上で前記特定の関係と関連を持つ特定の間接的関係に該当するフレーズを間接的関係フレーズとして前記解析対象記事から抽出する間接的関係解析ステップ（ステップＳ１１０２）と、を含む。
ステップＳ１１０１とステップＳ１１０２とは、上記の順に実行されてもよいが、必ずしもこの順に実行されることを必須とするものではない。
一方、図１２は、本発明の実施の形態としてのフレーズ間関係解析プログラムを表す図であり、このフレーズ間関係解析プログラムによるコンピュータの処理手順を表している。
このフレーズ間関係解析プログラムによるコンピュータの処理手順１２００では、上記コンピュータは、関係解析手順であるステップＳ１２０１において、所定のドメインにおける複数のクラス間のオントロジ上での関係、および、当該各クラスとそれらのクラスに属するインスタンスとのオントロジ上での関係のうちの少なくとも何れかに該当するオントロジ上での特定の関係を表す関係特定情報を保持し所定のクラスまたはインスタンスとの関係が前記特定の関係に該当するフレーズを入力された解析対象記事から抽出する。
一方、図１２は、本発明の実施の形態としてのフレーズ間関係解析プログラムを表す図であり、このフレーズ間関係解析プログラムによるコンピュータの処理手順を表している。
このフレーズ間関係解析プログラムによるコンピュータの処理手順１２００では、上記コンピュータは、関係解析手順であるステップＳ１２０１において、所定のドメインにおける複数のクラス間のオントロジ上での関係、および、当該各クラスとそれらのクラスに属するインスタンスとのオントロジ上での関係のうちの少なくとも何れかに該当するオントロジ上での特定の関係を表す関係特定情報を保持し所定のクラスまたはインスタンスとの関係が前記特定の関係に該当するフレーズを入力された解析対象記事から抽出する。
また、上記コンピュータは、間接的関係解析手順であるステップＳ１２０２において、前記所定のクラスまたはインスタンスとの関係がオントロジ上で前記特定の関係と関連を持つ特定の間接的関係に該当するフレーズを間接的関係フレーズとして前記解析対象記事から抽出する。
また、上述のフレーズ間関係解析プログラムはコンピュータ読み取り可能な記録媒体１３００に記録されて、本発明の実施の形態としてのフレーズ間関係解析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を構成する。
また、上述のフレーズ間関係解析プログラムはコンピュータ読み取り可能な記録媒体１３００に記録されて、本発明の実施の形態としてのフレーズ間関係解析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を構成する。
本発明は、所定のクラスまたはインスタンスとの関係がオントロジ上での特定の関係に該当するフレーズを、入力された解析対象記事から抽出するに際して、該抽出に係る再現率および適合率の向上が図られるフレーズ間関係解析装置、フレーズ間関係解析方法、フレーズ間関係解析プログラム、および、フレーズ間関係解析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体の実現に利用することができる。
１…フレーズ間関係解析装置
１０…関係解析部
２０…間接的関係解析部
３０…クラス間観点解析部
４０…インスタンス類推部
５０…入力部
６０…出力部
７０…操作部
８０…データベース
９０…システム管理部
９１…バス
１１１…解析対象記事抽出部
１１２…解析対象記事抽出部
１１３…関係フレーズ集合取得部
１２１…間接的関係フレーズ集合取得部
１３１… 該当フレーズ識別部
１４１…インスタンス類推処理部
１０００…感性解析エンジン
１００１…ドメイン判定部
１００２…ドメイン辞書作成部
１００３…関係判定部
１００４…関係比較部
１００５…フィルタリング・復元処理部
１００６…関係付け感性解析部
１００７…記憶部
１００８…インターフェース部
１００９…システムコントローラ
１０…関係解析部
２０…間接的関係解析部
３０…クラス間観点解析部
４０…インスタンス類推部
５０…入力部
６０…出力部
７０…操作部
８０…データベース
９０…システム管理部
９１…バス
１１１…解析対象記事抽出部
１１２…解析対象記事抽出部
１１３…関係フレーズ集合取得部
１２１…間接的関係フレーズ集合取得部
１３１… 該当フレーズ識別部
１４１…インスタンス類推処理部
１０００…感性解析エンジン
１００１…ドメイン判定部
１００２…ドメイン辞書作成部
１００３…関係判定部
１００４…関係比較部
１００５…フィルタリング・復元処理部
１００６…関係付け感性解析部
１００７…記憶部
１００８…インターフェース部
１００９…システムコントローラ
Claims (9)
- 所定のドメインにおける複数のクラス間のオントロジ上での関係、および、当該各クラスとそれらのクラスに属するインスタンスとのオントロジ上での関係のうちの少なくとも何れかに該当するオントロジ上での特定の関係を表す関係特定情報を保持し、所定のクラスまたはインスタンスとの関係が前記特定の関係に該当するフレーズを、入力された解析対象記事から抽出する関係解析部と、
前記所定のクラスまたはインスタンスとの関係がオントロジ上で前記特定の関係と関連を持つ特定の間接的関係に該当するフレーズを、間接的関係フレーズとして、前記解析対象記事から抽出する間接的関係解析部と、
を含んで構成されていることを特徴とするフレーズ間関係解析装置。 - 前記クラス間の関係によるインスタンスの特定の組み合わせに関しオントロジ上で規定される特定の解析の観点を表す観点特定情報を保持し、該特定の解析の観点に係るインスタンスの組合せに該当するフレーズを識別するクラス間観点解析部を更に備えていることを特徴とする請求項１に記載のフレーズ間関係解析装置。
- 所定の定義によるインスタンス間の特定の関係を表すインスタンス関係情報を保持し、該インスタンス間の特定の関係と前記解析対象記事内のインスタンスとの比較に基づいて前記解析対象記事において欠損しているインスタンスを類推するインスタンス類推部を更に備えていることを特徴とする請求項１に記載のフレーズ間関係解析装置。
- 前記関係解析部は、
外部から供給される記事集合からフレーズ間の関係を解析する対象とする解析対象記事を抽出する解析対象記事抽出部と、
所定のドメインにおけるクラスと該クラスに属するインスタンスとのオントロジ上での特定の関係に該当する各インスタンスを、それらの所属クラスを表す所属クラス情報をそれぞれ伴なう該当インスタンスとして、これら該当インスタンスの集合である該当インスタンス集合を得るインスタンス関係解析部と、
前記解析対象記事抽出部で抽出された解析対象記事から所定のインスタンスとの関係が前記特定の関係に該当するフレーズを抽出する関係フレーズ集合取得部と、
を含んで構成されていることを特徴とする請求項１、２、および、３の何れか一項に記載のフレーズ間関係解析装置。 - 前記間接的関係解析部は、所定のクラスまたはインスタンスとオントロジ上での所定の関係を有するインスタンスの集合のうち前記所定のクラスまたはインスタンスに所定の影響を与える影響インスタンスによる影響インスタンス集合を識別し該識別された影響インスタンス集合のうち前記所定のクラスまたはインスタンスと同じ記事中に出現する影響インスタンス集合を抽出し、該影響インスタンス集合に紐付けられた間接的関係フレーズ集合を抽出することを特徴とする請求項１、２、および、３の何れか一項に記載のフレーズ間関係解析装置。
- 前記関係フレーズ集合取得部は、前記特定の関係に該当するフレーズを抽出するに際し前記所定のインスタンスと該抽出の対象とする各フレーズとの関係の近さを表すスコアが付随するようにして抽出し、該抽出された各フレーズのうち付随するスコアに基づいて最も関係が近いと判定されるフレーズを前記所定のインスタンスと紐付けることを特徴とする請求項４に記載のフレーズ間関係解析装置。
- 所定のドメインにおける複数のクラス間のオントロジ上での関係、および、当該各クラスとそれらのクラスに属するインスタンスとのオントロジ上での関係のうちの少なくとも何れかに該当するオントロジ上での特定の関係を表す関係特定情報を保持し、所定のクラスまたはインスタンスとの関係が前記特定の関係に該当するフレーズを、入力された解析対象記事から抽出する関係解析ステップと、
前記所定のクラスまたはインスタンスとの関係がオントロジ上で前記特定の関係と関連を持つ特定の間接的関係に該当するフレーズを、間接的関係フレーズとして、前記解析対象記事から抽出する間接的関係解析ステップと、
を含むことを特徴とするフレーズ間関係解析方法。 - コンピュータに、
所定のドメインにおける複数のクラス間のオントロジ上での関係、および、当該各クラスとそれらのクラスに属するインスタンスとのオントロジ上での関係のうちの少なくとも何れかに該当するオントロジ上での特定の関係を表す関係特定情報を保持し、所定のクラスまたはインスタンスとの関係が前記特定の関係に該当するフレーズを、入力された解析対象記事から抽出する関係解析手順と、
前記所定のクラスまたはインスタンスとの関係がオントロジ上で前記特定の関係と関連を持つ特定の間接的関係に該当するフレーズを、間接的関係フレーズとして、前記解析対象記事から抽出する間接的関係解析手順と、
を含む手順を実行させるためのフレーズ間関係解析プログラム。 - コンピュータに、所定のドメインにおける複数のクラス間のオントロジ上での関係、および、当該各クラスとそれらのクラスに属するインスタンスとのオントロジ上での関係のうちの少なくとも何れかに該当するオントロジ上での特定の関係を表す関係特定情報を保持し、所定のクラスまたはインスタンスとの関係が前記特定の関係に該当するフレーズを、入力された解析対象記事から抽出する関係解析手順と、前記所定のクラスまたはインスタンスとの関係がオントロジ上で前記特定の関係と関連を持つ特定の間接的関係に該当するフレーズを、間接的関係フレーズとして、前記解析対象記事から抽出する間接的関係解析手順と、を含む手順を実行させるためのフレーズ間関係解析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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|---|---|---|---|---|
| JP2012159983A (ja) * | 2011-01-31 | 2012-08-23 | Meiji Univ | 類推装置、類推方法及びプログラム |
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| JP2001014348A (ja) * | 1999-07-01 | 2001-01-19 | Chishiki System Kenkyusho:Kk | 計算機共有技術辞書 |
| WO2008088722A2 (en) * | 2007-01-17 | 2008-07-24 | International Business Machines Corporation | Querying data and an associated ontology in a database management system |
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2008
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