JP2016186772A - 短縮文生成装置、方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】自然な短縮文を生成する。
【解決手段】係り受け解析部１３は、短縮対象文を、該短縮対象文に含まれる構成要素間を文法的又は概念的関係に基づいて連結したツリー構造で表現する。結合確率テーブル２０には、原文と該原文を短縮した短縮文との１又は複数の組から、原文を表すツリー構造に含まれる構成要素間の連結が短縮文において残存する度合いとして得られた、構成要素間の文法的又は概念的関係を示す属性毎の結合度が格納される。結合確率付与部１５は、結合確率テーブル２０に基づいて、短縮対象文を表すツリー構造に含まれる連結した構成要素間の各々に結合度を付与する。短縮文生成部１７は、付与された構成要素間の各々の結合度に基づいて、短縮文に含める構成要素を抽出して、短縮文を生成する。
【選択図】図１

Description

開示の技術は、短縮文生成装置、短縮文生成方法、及び短縮文生成プログラムに関する。

入力文書を自動的に短く簡潔な文書に変換する文書要約技術が存在する。文書要約技術では、入力文書から重要文を抽出し、抽出した重要文を短縮することにより、要約文を生成する方式が一般的である。

文を短縮する方法としては、入力文のツリー構造（係り受け構造など）において、不要な部分を枝刈りする方法が知られている。例えば、形態素解析及び係り受け解析済みの入力文の依存構造に基づいて、当該入力文を構成する文節を組み合わせて短縮文の候補を生成する技術が提案されている。この技術では、コーパスから得られる任意の単語の重要度、及び任意の文節間の連接確率を用いて各候補の生成確率を求め、予め指定された長さの範囲で最も生成確率が高い要約文の候補を出力する。

特開２０１０−１４０４６８号公報

しかしながら、従来技術では、単語の重要度及び前後の文節間の連接確率を用いて生成確率を求めているため、例えば、必須格が欠落しているような不自然な文であっても、生成確率が高くなる場合があり、その候補が短縮文として採用されてしまう可能性がある。また、一方で、候補の一部に、単語の重要度又は連接確率の低い部分が含まれる場合には、その候補が自然な文であっても、その候補に対する生成確率は低くなり、短縮文として採用されない可能性がある。

開示の技術は、自然な短縮文を生成することを目的とする。

開示の技術は、一つの態様として、短縮対象文を、該短縮対象文に含まれる構成要素間を文法的又は概念的関係に基づいて連結したツリー構造で表現する解析部を備える。また、開示の技術は、前記短縮対象文を表すツリー構造に含まれる連結した構成要素間の各々に結合度を付与する付与部を備える。結合度は、原文と該原文を短縮した短縮文との１又は複数の組から、前記原文を表すツリー構造に含まれる構成要素間の連結が前記短縮文において残存する度合いとして、構成要素間の文法的又は概念的関係を示す属性毎に得られたものである。また、開示の技術は、前記付与部により付与された構成要素間の各々の結合度に基づいて、短縮文に含める構成要素を抽出して、短縮文を生成する生成部を備える。

一つの側面として、自然な短縮文を生成することができる、という効果を有する。

第１実施形態に係る短縮文生成装置の概略構成を示す機能ブロック図である。 文例、ツリー構造、及びノード組を説明するための図である。 第１実施形態における結合確率テーブルの一例を示す図である。 第１実施形態に係る短縮文生成装置として機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。 結合確率テーブル生成処理の一例を示すフローチャートである。 第１実施形態における短縮文生成処理の一例を示すフローチャートである。 短縮対象文のツリー構造の一例を示す図である。 ノード組の設定を説明するための図である。 結合確率積の導出を説明するための図である。 ノード間に結合確率積が付与されたツリー構造の一例を示す図である。 短縮文の生成を説明するための図である。 第２実施形態に係る短縮文生成装置の概略構成を示す機能ブロック図である。 短縮対象文のツリー構造の一例を示す図である。 ノード組の設定を説明するための図である。 第２実施形態における結合確率テーブルの一例を示す図である。 第２実施形態に係る短縮文生成装置として機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。 第２実施形態における短縮文生成処理の一例を示すフローチャートである。 結合確率積の導出を説明するための図である。 ノード間に結合確率積が付与されたツリー構造の一例を示す図である。 短縮文候補生成処理の一例を示すフローチャートである。 配列に格納された結合確率積の一例を示す図である。 短縮文候補の生成を説明するための図である。 短縮文候補の生成を説明するための図である。 短縮文候補の生成を説明するための図である。 短縮文候補の生成を説明するための図である。 バッファに格納されている短縮文候補の一覧を示す図である。

以下、図面を参照して、開示の技術に関する実施形態の一例を詳細に説明する。

＜第１実施形態＞。
図１に示すように、第１実施形態に係る短縮文生成装置１０は、文入力部１１と、形態素解析部１２と、係り受け解析部１３と、結合確率テーブル生成部１４と、結合確率付与部１５と、閾値設定部１６と、短縮文生成部１７と、短縮文出力部１９とを含む。また、短縮文生成装置１０には、結合確率テーブル２０が記憶される。なお、形態素解析部１２及び係り受け解析部１３は、開示の技術の解析部の一例である。また、結合確率テーブル生成部１４は、開示の技術の導出部の一例である。また、結合確率付与部１５は、開示の技術の付与部の一例である。また、短縮文生成部１７は、開示の技術の生成部の一例である。

短縮文生成装置１０には、複数の文例、又は短縮文を生成する対象となる入力文（以下、「短縮対象文」という）が入力される。より具体的には、後述する結合確率テーブル２０の生成時には、複数の文例が入力され、短縮文生成時には、短縮対象文が入力される。図２に示すように、文例３１は、原文３２と、その原文を短縮した短縮文３３とを組にしたものである。短縮文は、例えば、必須格の欠落が生じていないような自然な短縮文を人手により用意する。

文例３１又は短縮対象文は、短縮文生成装置１０に接続されたキーボード等の入力装置を介して入力したり、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＵＳＢメモリやＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体、またはネットワークを介して接続された外部記憶装置等から読み込むことにより入力したりすることができる。なお、本実施形態では、文例３１又は短縮対象文は、テキストデータで入力される場合について説明するが、音声データで入力し、音声認識によりテキストデータに変換する方式としてもよい。

文入力部１１は、短縮文生成装置１０に入力された複数の文例３１又は短縮対象文を受け付け、形態素解析部１２へ受け渡す。

形態素解析部１２は、形態素解析辞書を参照して、文例３１に含まれる原文の各々又は短縮対象文を形態素単位に分解し、各形態素に、その形態素の品詞等の情報を付与する。

係り受け解析部１３は、形態素解析結果に基づいて、例えば、名詞と後置詞（助詞）とを１つにまとめるなどの処理により、原文３２の各々又は短縮対象文の文節単位を解析し、係り受けの規則に従って、文節間の係り受け関係を解析する。これにより、原文３２の各々又は短縮対象文を、原文３２の各々又は短縮対象文に含まれる文節間を係り受け関係に基づいて連結したツリー構造で表現することができる。原文３２を係り受け解析したツリー構造の一例を図２に示す。図２に示すように、原文３２（又は短縮対象文）に含まれる文節の各々をノードで表し、係り受け関係にある文節間に対応するノード間を線で連結して、ツリー構造３４を表現する。

結合確率テーブル生成部１４は、短縮文生成装置１０に複数の文例が入力された場合、すなわち、結合確率テーブル２０の生成時に機能する機能部である。結合確率テーブル生成部１４は、複数の文例３１に基づいて、原文３２を表すツリー構造３４に含まれる各文節間の連結が、その原文３２と組である短縮文３３において残存する確率を、文節間の係り受け関係の属性毎に導出する。

具体的には、結合確率テーブル生成部１４は、ツリー構造３４の各々から、線で連結された２つのノードをノード組３５として抽出する。結合確率テーブル生成部１４は、ノード組３５のうち、原文３２において係り元となる文節に対応するノードをＦＲＯＭノード、係り先となる文節に対応するノードをＴＯノードとして特定する。例えば、図２において、破線で囲んだノード組３５Ａでは、文節「論客が」に対応するノードがＦＲＯＭノード、文節「去った」に対応するノードがＴＯノードとして特定される。なお、以下では、文節「Ａ」に対応するノードをノード「Ａ」と表記する。また、個々のノード組を区別なく説明する場合には、単に「ノード組３５」と表記し、個々のノード組を区別する場合には、「ノード組３５Ａ」、「ノード組３５Ｂ」、・・・のように、アルファベット記号を付加した符号で表記する。

結合確率テーブル生成部１４は、全ての文例３１の原文３２の各々を表すツリー構造３４の各々に含まれる全てのノード組３５から、属性が同一のノード組３５について、ノード組の属性毎の結合確率を導出する。ノード組の属性毎の結合確率とは、その属性に該当するノード組が枝刈りされずに短縮文に残存する確率である。また、ノード組の属性とは、ノード組３５が有する文法的特徴であり、例えば、ＦＲＯＭノード又はＴＯノードに対応する文節に、特定の品詞の形態素が含まれるか又は含まれないか等の情報である。例えば、「ＦＲＯＭノードが助詞「が」を含む」、「ＦＲＯＭノードが助詞「が」を含まない」、「ＴＯノードが動詞を含む」、「ＴＯノードが動詞を含まない」などを、ノード組の属性とすることができる。なお、１つのノード組３５が複数の属性に該当する場合がある。

結合確率テーブル生成部１４は、例えば、下記（１）式により、属性ｉのノード組の結合確率を導出する。

（１）式において、「属性ｉのノード組の数」とは、全てのノード組３５のうち、属性ｉに該当するノード組３５の数である。「短縮文に残存する属性ｉのノード組の数」とは、属性ｉに該当するノード組３５であって、ノード組３５に含まれる２つのノードに対応する文節が、そのノード組３５を含む原文３２を短縮した短縮文３３に残存しているノード組の数である。短縮文３３に残存しているノード組３５、すなわち、短縮文３３生成の際にノード間が枝刈りされなかったノード組３５の数が多いほど、結合確率が高くなる。

図２を参照して、短縮文に残存するノード組３５について説明する。なお、図２に示すツリー構造３４では、短縮文に残存するノードを、太線枠のノードで示している。図２において、破線で囲んだノード組３５Ａ（ＦＲＯＭノード「論客が」、ＴＯノード「去った」）は、両ノードとも短縮文に残存する。すなわち、ノード組３５Ａのノード間は枝刈りされない。一方、図２において、一点破線で囲んだノード組３５Ｂ（ＦＲＯＭノード「日」、ＴＯノード「去った」）は、ノード「去った」は短縮文３３に残存するが、ノード「日」は短縮文に残存しない。すなわち、ノード「日」とノード「去った」との間で、枝刈りされる。なお、図２において、二点破線で囲んだノード組３５Ｃのように、両ノードとも短縮文３３に含まれない場合は、結合確率の導出に用いるノード組の対象としない。

結合確率テーブル生成部１４は、複数の文例３１を用いて、例えば上記（１）式により導出したノード組の属性毎の結合確率を、例えば図３に示すような結合確率テーブル２０に格納する。図３の例では、１つのノード組の属性に対する１つの結合確率の値が、１エントリとして格納されている。なお、図３の例では、結合確率を対数表示している。結合確率テーブル生成部１４は、生成した結合確率テーブル２０を所定の記憶領域に記憶する。

以下の結合確率付与部１５、閾値設定部１６、短縮文生成部１７、及び短縮文出力部１９は、短縮文生成装置１０に短縮対象文が入力された場合、すなわち、短縮文生成時に機能する機能部である。

結合確率付与部１５は、結合確率テーブル２０に格納されたノード組の属性毎の結合確率を用いて、係り受け解析部１３により解析された短縮対象文のツリー構造３４における各ノード間に結合確率を付与する。具体的には、結合確率付与部１５は、結合確率テーブル生成部１４と同様に、短縮対象文を解析したツリー構造３４から、線で連結された２つのノードをノード組３５として抽出し、ＦＲＯＭノード及びＴＯノードを特定する。そして、結合確率付与部１５は、結合確率テーブル２０から、各ノード組３５が該当する属性の全ての結合確率を取得し、それらの積を、該当のノード組３５の結合確率積として付与する。

閾値設定部１６は、入力装置を介して入力されたり、予め所定の記憶領域に記憶されたりしている結合確率積の閾値を、短縮文生成部１７に設定する。

短縮文生成部１７は、短縮対象文のツリー構造３４において、ルートノードから、閾値設定部１６により設定された閾値以上の結合確率積で結合されているノードを辿り、中断なく辿ることができた経路上のノードを抽出する。なお、係り受け構造を表すツリー構造におけるルートノードは、短縮対象文において係り先を持たない文節に対応するノードである。短縮文生成部１７は、抽出したノードに対応する文節を、短縮対象文における出現順に並べることにより、短縮文を生成する。

短縮文出力部１９は、短縮文生成部１７により生成された短縮文を、表示装置に表示したり、記憶媒体に記憶したり、プリンタで印字したりするなどして、出力する。

短縮文生成装置１０は、例えば、図４に示すコンピュータ４０で実現することができる。コンピュータ４０はＣＰＵ４１、一時記憶領域としてのメモリ４２、及び不揮発性の記憶部４３を備える。また、コンピュータ４０は、表示装置及び入力装置等の入出力装置４８が接続される入出力インターフェース（Ｉ／Ｆ）４４を備える。また、コンピュータ４０は、記録媒体４９に対するデータの読み込みと書き込みとを制御するｒｅａｄ／ｗｒｉｔｅ（Ｒ／Ｗ）部４５、及びインターネット等のネットワークに接続されるネットワークＩ／Ｆ４６を備える。ＣＰＵ４１、メモリ４２、記憶部４３、入出力Ｉ／Ｆ４４、Ｒ／Ｗ部４５、及びネットワークＩ／Ｆ４６は、バス４７を介して互いに接続される。

記憶部４３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（solid state drive）、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部４３には、コンピュータ４０を短縮文生成装置１０として機能させるための短縮文生成プログラム５０が記憶される。また、記憶部４３は、結合確率テーブル２０を構成する情報が記憶される結合確率情報記憶領域６０を有する。

ＣＰＵ４１は、短縮文生成プログラム５０を記憶部４３から読み出してメモリ４２に展開し、短縮文生成プログラム５０が有するプロセスを順次実行する。また、ＣＰＵ４１は、結合確率情報記憶領域６０から情報を読み出し、結合確率テーブル２０をメモリ４２に展開する。

短縮文生成プログラム５０は、文入力プロセス５１と、形態素解析プロセス５２と、係り受け解析プロセス５３と、結合確率テーブル生成プロセス５４と、結合確率付与プロセス５５と、閾値設定プロセス５６とを有する。また、短縮文生成プログラム５０は、短縮文生成プロセス５７と、短縮文出力プロセス５９とを有する。

ＣＰＵ４１は、文入力プロセス５１を実行することで、図１に示す文入力部１１として動作する。また、ＣＰＵ４１は、形態素解析プロセス５２を実行することで、図１に示す形態素解析部１２として動作する。また、ＣＰＵ４１は、係り受け解析プロセス５３を実行することで、図１に示す係り受け解析部１３として動作する。また、ＣＰＵ４１は、結合確率テーブル生成プロセス５４を実行することで、図１に示す結合確率テーブル生成部１４として動作する。また、ＣＰＵ４１は、結合確率付与プロセス５５を実行することで、図１に示す結合確率付与部１５として動作する。また、ＣＰＵ４１は、閾値設定プロセス５６を実行することで、図１に示す閾値設定部１６として動作する。また、ＣＰＵ４１は、短縮文生成プロセス５７を実行することで、図１に示す短縮文生成部１７として動作する。また、ＣＰＵ４１は、短縮文出力プロセス５９を実行することで、図１に示す短縮文出力部１９として動作する。これにより、短縮文生成プログラム５０を実行したコンピュータ４０が、短縮文生成装置１０として機能することになる。

なお、短縮文生成プログラム５０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等で実現することも可能である。

次に、第１実施形態に係る短縮文生成装置１０の作用について説明する。結合確率テーブル２０の生成時において、短縮文生成装置１０に複数の文例３１が入力されると、図５に示す結合確率テーブル生成処理が実行される。また、短縮文生成時において、短縮文生成装置１０に短縮対象文が入力されると、図６に示す短縮文生成処理が実行される。なお、短縮文生成装置１０において実行される短縮文生成処理は、開示の技術の短縮文生成方法の一例である。以下、各処理について説明する。

まず、結合確率テーブル生成処理について説明する。

図５に示す結合確率テーブル生成処理のステップＳ１１で、文入力部１１が、入力された複数の文例３１を受け付ける。次に、ステップＳ１２で、形態素解析部１２が、文例３１に含まれる原文３２の各々を形態素解析する。次に、ステップＳ１３で、係り受け解析部１３が、形態素解析結果に基づいて、原文３２の各々を係り受け解析し、図２に示すように、原文３２の各々の文節間の係り受け関係を表現したツリー構造３４を生成する。

次に、ステップＳ１４で、結合確率テーブル生成部１４が、全ての原文３２のツリー構造３４の各々から、全てのノード組３５を抽出し、各ノード組のＦＲＯＭノード及びＴＯノードを特定する。そして、結合確率テーブル生成部１４が、各ノード組３５の属性、及び各ノード組３５が短縮文に残存するか又は短縮時に枝刈りされるかに基づいて、例えば、上記（１）式により、ノード組の属性毎の結合確率を導出する。

次に、ステップＳ１５で、結合確率テーブル生成部１４が、上記ステップＳ１４で導出したノード組の属性毎の結合確率を、例えば図３に示すような結合確率テーブル２０に格納し、所定の記憶領域に記憶し、結合確率テーブル生成処理は終了する。

次に、短縮文生成処理について説明する。

図６に示す短縮文生成処理のステップＳ２１で、文入力部１１が、短縮文生成装置１０に入力された短縮対象文を受け付ける。ここでは、文入力部１１が、「天気がとてもよかったので、お弁当を持って緑の多い公園にハイキングに行った。」という短縮対象文を受け付けたものとする。

次に、ステップＳ２２で、形態素解析部１２が、短縮対象文を形態素解析する。次に、ステップＳ２３で、係り受け解析部１３が、形態素解析結果に基づいて、短縮対象文を係り受け解析し、短縮対象文の文節間の係り受け関係を表現したツリー構造３４を生成する。ここでは、図７に示すようなツリー構造３４が生成されたものとする。なお、図７に示すツリー構造３４における各ノードの右肩に付与した数字は、各ノードに対応する文節の短縮対象文での出現順を示す。

次に、ステップＳ２４のループ処理で、結合確率付与部１５が、上記ステップＳ２３で生成されたツリー構造３４に含まれるノード組を１つずつ処理対象として設定し、ステップＳ２５の処理、ステップＳ２６のループ処理、及びステップＳ２９の処理を実行する。ここでは、まず、図８に示すように、破線で囲んだノード組３５（ノード「天気が」、ノード「よかったので、」）が、処理対象のノード組に設定されたものとする。

ステップＳ２５では、結合確率付与部１５が、処理対象のノード組３５の結合確率積を示す変数ｘに、初期値として「０．０」を設定する。

次に、ステップＳ２６のループ処理で、結合確率付与部１５が、結合確率テーブル２０に含まれる各エントリを１つずつ処理対象として設定し、以下のステップＳ２７及びＳ２８の処理を実行する。

ステップＳ２７では、結合確率付与部１５が、処理対象のノード組３５に含まれる各ノードに対応する文節の短縮対象文での出現順に基づいて、ＦＲＯＭノード及びＴＯノードを特定する。ここでは、ノード「天気が」がＦＲＯＭノード、ノード「よかったので、」がＴＯノードとして特定される。そして、結合確率付与部１５が、処理対象のノード組３５の属性が、処理対象のエントリの属性に合致するか否かを判定する。合致する場合には、処理はステップＳ２８へ移行し、合致しない場合には、ステップＳ２８の処理はスキップされる。例えば、処理対象のエントリのノード組の属性が「ＦＲＯＭノードが助詞「が」を含む」であるとする。ここでは、処理対象のノード組３５のＦＲＯＭノード「天気が」は、助詞「が」を含むため、合致すると判定され、処理はステップＳ２８へ移行する。

ステップＳ２８では、変数ｘに処理対象のエントリの結合確率の値を加算する。ここでは、初期値である「０．０」に、処理対象のエントリの結合確率「−０．１２」が加算されて、ｘが「−０．１２」となる。なお、本実施形態では、結合確率を対数に変換して扱うため、ノード組の属性が合致するエントリの結合確率をｘに加算しているが、結合確率を真数のまま用いる場合には、ノード組の属性が合致するエントリの結合確率とｘとを乗算する。

結合確率テーブル２０に含まれる全てのエントリについて、ステップＳ２６のループ処理が終了すると、処理はステップＳ２９へ移行する。この段階で、結合確率積ｘとして、図９に示すように、処理対象のノード組３５について、そのノード組の属性に該当する結合確率を全て乗算（対数の場合、加算）した値が得られている。ステップＳ２９では、結合確率付与部１５が、処理対象のノード組３５に含まれる２つのノード間の結合確率積として、ｘを付与する。

上記ステップＳ２３で生成されたツリー構造３４に含まれる全てのノード組に対して結合確率積を付与する処理が終了すると、ループ処理Ｓ２４が終了する。この段階では、図１０に示すように、ツリー構造３４に含まれる各ノード間に結合確率積が付与された状態となる。なお、図１０において、ノードとノードとを連結する線に併記した数字が結合確率積である。

次に、ステップＳ３０で、閾値設定部１６が、結合確率積の閾値を設定する。そして、短縮文生成部１７が、短縮対象文のツリー構造３４において、ルートノードから、設定された閾値以上の結合確率積で結合されているノードを辿り、中断なく辿ることができた経路上のノードを抽出する。

例えば、設定された閾値を「−４．０」とした場合の例を図１１に示す。図１１では、閾値以上の結合確率積で連結されているノード間の線を太実線で、閾値未満の結合確率積で連結されているノード間の線を破線で示している。まず、ルートノード「行った。」から、ルートノードとの結合確率積が閾値以上のノード「持って」、ノード「公園に」、及びノード「ハイキングに」の各々へ辿る。ルートノードとノード「よかったので、」との結合確率積は閾値未満であるため、ノードを辿る処理は、ルートノード「行った。」で中断する。さらに、ノード「持って」とノード「お弁当を」との間の結合確率積も閾値以上であるため、ノード「持って」からノード「お弁当を」へ辿る。一方、ノード「公園に」と連結されているノード「多い」との間の結合確率積は閾値未満であるため、ノードを辿る処理はノード「公園に」で中断する。さらに連結するノードが存在しないノード「ハイキングに」も同様である。従って、ルートノード「行った」を含み、ルートノードから中断なく辿ることができたノード「持って」、ノード「公園に」、ノード「ハイキングに」、ノード「お弁当を」が抽出される。

次に、ステップＳ３１で、短縮文生成部１７が、上記ステップＳ３０で抽出したノードに対応する文節を、短縮対象文における出現順に並べることにより、短縮文を生成する。図１１に示すように、閾値を「−４．０」とした例では、「お弁当を持って公園にハイキングに行った。」という短縮文が生成される。上記ステップＳ３０で抽出されたノードを用いて短縮文を生成することで、ノードを辿る処理が中断された箇所（ノード間）で枝刈りされ短縮文が生成される。

次に、ステップＳ６０で、短縮文出力部１９が、上記ステップＳ３１で生成された短縮文を出力し、短縮文生成処理は終了する。

以上説明したように、第１実施形態に係る短縮文生成装置１０によれば、短縮対象文に含まれる文節間の係り受け関係を、各文節に対応するノードを連結したツリー構造で表現する。そして、連結された２つのノード間に、該ノード間が短縮文生成の際に枝刈りされずに短縮文に残存する確率を示す結合確率を付与する。そして、ルートノードから閾値以上の結合確率で連結されたノードを辿って抽出されたノードに基づいて、短縮文を生成する。このように、係り受け関係に基づく文節間の結合確率を用いて、ノード間を枝刈りするか否かを判断するため、例えば、必須格の欠落を招くような枝刈りが抑制され、自然な短縮文を生成することができる。

＜第２実施形態＞
次に、第２実施形態について説明する。なお、第２実施形態に係る短縮文生成装置について、第１実施形態に係る短縮文生成装置１０と同様の部分については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。

図１２に示すように、第２実施形態に係る短縮文生成装置２１０は、文入力部１１と、形態素解析部１２と、概念構造解析部２１３と、結合確率テーブル生成部２１４と、結合確率付与部２１５と、短縮文長設定部２１６と、短縮文候補生成部２１７とを含む。また、短縮文生成装置２１０は、短縮文選択部１８と、短縮文出力部１９とを含む。さらに、短縮文生成装置２１０には、結合確率テーブル２２０が記憶される。なお、形態素解析部１２及び概念構造解析部２１３は、開示の技術の解析部の一例である。また、結合確率テーブル生成部２１４は、開示の技術の導出部の一例である。また、結合確率付与部２１５は、開示の技術の付与部の一例である。また、短縮文候補生成部２１７及び短縮文選択部１８は、開示の技術の生成部の一例である。

概念構造解析部２１３は、形態素解析部１２による形態素解析結果に基づいて、原文３２の各々又は短縮対象文の文節単位を解析し、語彙概念構造辞書を参照して、文節間の意味関係を特定し、原文３２の各々又は短縮対象文の概念構造を解析する。これにより、原文３２の各々又は短縮対象文を、原文３２又は短縮対象文に含まれる文節間を概念構造に基づいて連結したツリー構造で表現することができる。原文３２を概念構造解析したツリー構造の一例を図１３に示す。図１３に示すように、原文３２（又は短縮対象文）に含まれる文節の各々をノードで表し、意味的に関係のある文節間に対応するノード間を矢印で連結して、ツリー構造２３４を表現する。また、矢印で連結されたノード間には、連結されたノード間の関係の種別を示す関係種別が付与されている。図１３の例では、例えば、ノード「天気が」とノード「よかったので、」との間の関係種別は「形容対象」であることを表している。また、ノードの矢印の向きもノード間の関係を表しており、例えば、上記の例では、矢印の終点側のノード「天気が」が、矢印の始点側のノード「よかったので、」の「形容対象」であることを表している。

結合確率テーブル生成部２１４は、第１実施形態における結合確率テーブル生成部１４と同様に、ノード組の属性毎の結合確率を導出する。以下、第１実施形態における結合確率テーブル生成部１４と異なる点について説明する。

第２実施形態における結合確率テーブル生成部２１４は、結合確率テーブル２２０を生成する際、ノード組の属性として、概念構造におけるノード間の関係種別も用いる。また、結合確率テーブル生成部２１４は、矢印で連結された２つのノードからなるノード組３５のうち、矢印の始点側のノードをＦＲＯＭノード、矢印の終点側のノードをＴＯノードとして特定する。例えば、図１４において、破線で囲んだノード組３５では、ノード「よかったので、」がＦＲＯＭノード、ノード「天気が」がＴＯノードとして特定される。

図１５に、第２実施形態の結合確率テーブル生成部２１４により生成される結合確率テーブル２２０の一例を示す。ノード組の属性の各々についての結合確率の導出方法は、第１実施形態と同様である。

結合確率付与部２１５は、結合確率テーブル２２０に格納されたノード組の属性毎の結合確率を用いて、概念構造解析部２１３により解析された短縮対象文のツリー構造２３４における各ノード間に結合確率積を付与する。ノード組３５の矢印の始点側か終点側かに応じて、ＦＲＯＭノード及びＴＯノードを特定する点、及びノード間に付与する結合確率積に、ノード間の関係種別に応じた結合確率も反映される点が第１実施形態と異なる。その他の点については、第１実施形態の結合確率付与部１５と同様である。

短縮文長設定部２１６は、入力装置を介して入力されたり、予め所定の記憶領域に記憶されたりしている所望の短縮文長を、短縮文選択部１８に設定する。短縮文長とは、短縮文の長さであり、短縮文の文字数やバイト数で設定することができる。なお、短縮文長を設定する変わりに、対象短縮文の長さに対する短縮文の長さの割合（短縮率）を設定してもよい。

短縮文候補生成部２１７は、複数の異なる閾値の各々を設定し、設定した閾値毎に、短縮文候補を生成する。短縮文候補の生成方法は、第１実施形態における短縮文生成部１７による短縮文の生成方法と同様である。複数の異なる閾値は、例えば、短縮対象文のツリー構造２３４に含まれるノード組３５に付与された結合確率積の各々とすることができる。この場合、短縮文候補生成部２１７は、ノード組３５に付与された結合確率積の各々を大きい順にソートし、値が大きな結合確率積から順に閾値に設定して、各々の閾値に応じた短縮文候補を生成する。なお、短縮文候補に含めるノードを抽出する際のルートノードは、ツリー構造２３４において、矢印の終点側にならないノードである。短縮文候補生成部２１７は、生成した短縮文候補の各々と、各短縮文候補の短縮文長とをバッファに格納する。

短縮文選択部１８は、バッファに格納された短縮文候補から、短縮文長設定部２１６により設定された短縮文長の範囲内で最長の短縮文長となる短縮文候補を選択する。短縮文選択部１８は、選択した短縮文候補を、出力する短縮文として、短縮文出力部１９へ受け渡す。

短縮文生成装置２１０は、例えば、図１６に示すコンピュータ７０で実現することができる。コンピュータ７０はＣＰＵ７１、メモリ７２、及び不揮発性の記憶部７３を備える。また、コンピュータ７０は、入出力装置７８が接続される入出力Ｉ／Ｆ７４、記録媒体７９に対するデータの読み込みと書き込みとを制御するＲ／Ｗ部７５、及びネットワークＩ／Ｆ７６を備える。ＣＰＵ７１、メモリ７２、記憶部７３、入出力Ｉ／Ｆ７４、Ｒ／Ｗ部７５、及びネットワークＩ／Ｆ７６は、バス７７を介して互いに接続される。

記憶部７３は、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部７３には、コンピュータ７０を短縮文生成装置２１０として機能させるための短縮文生成プログラム２５０が記憶される。また、記憶部７３は、結合確率テーブル２２０を構成する情報が記憶される結合確率情報記憶領域６０を有する。

ＣＰＵ７１は、短縮文生成プログラム２５０を記憶部７３から読み出してメモリ７２に展開し、短縮文生成プログラム２５０が有するプロセスを順次実行する。また、ＣＰＵ７１は、結合確率情報記憶領域６０から情報を読み出し、結合確率テーブル２２０をメモリ７２に展開する。

短縮文生成プログラム２５０は、文入力プロセス５１と、形態素解析プロセス５２と、概念構造解析プロセス２５３と、結合確率テーブル生成プロセス２５４と、結合確率付与プロセス２５５と、短縮文長設定プロセス２５６とを有する。また、短縮文生成プログラム２５０は、短縮文候補生成プロセス２５７と、短縮文選択プロセス５８と、短縮文出力プロセス５９とを有する。

ＣＰＵ７１は、概念構造解析プロセス２５３を実行することで、図１２に示す概念構造解析部２１３として動作する。また、ＣＰＵ７１は、結合確率テーブル生成プロセス２５４を実行することで、図１２に示す結合確率テーブル生成部２１４として動作する。また、ＣＰＵ７１は、結合確率付与プロセス２５５を実行することで、図１２に示す結合確率付与部２１５として動作する。また、ＣＰＵ７１は、短縮文長設定プロセス２５６を実行することで、図１２に示す短縮文長設定部２１６として動作する。また、ＣＰＵ７１は、短縮文候補生成プロセス２５７を実行することで、図１２に示す短縮文候補生成部２１７として動作する。また、ＣＰＵ７１は、短縮文選択プロセス５８を実行することで、図１２に示す短縮文選択部１８として動作する。他のプロセスについては、第１実施形態における短縮文生成プログラム５０と同様である。これにより、短縮文生成プログラム２５０を実行したコンピュータ７０が、短縮文生成装置２１０として機能することになる。

なお、短縮文生成プログラム２５０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ等で実現することも可能である。

次に、第２実施形態に係る短縮文生成装置２１０の作用について説明する。結合確率テーブル２２０の生成時において、短縮文生成装置２１０に複数の文例３１が入力されると、図５に示す結合確率テーブル生成処理が実行される。また、短縮文生成時において、短縮文生成装置２１０に短縮対象文が入力されると、図１７に示す短縮文生成処理が実行される。なお、短縮文生成装置２１０において実行される短縮文生成処理は、開示の技術のの短縮文生成方法の一例である。以下、各処理について説明する。

第２実施形態における結合確率テーブル２２０の生成時には、第１実施形態と同様、図５に示す結合確率テーブル生成処理が実行される。ただし、以下の点が、第１実施形態における処理と異なる。

ステップＳ１３では、概念構造解析部２１３が、原文３２の各々の概念構造を解析したツリー構造２３４を生成する。

ステップＳ１４で、ノード組のＦＲＯＭノード及びＴＯノードを特定する際、ノード組に含まれる２つのノードが、２つのノード間を連結する矢印の始点側か終点側かに基づいて特定される。また、ノード組の属性毎の結合確率を導出する際、ノード組の属性として、概念構造解析により得られたノード間の関係種別も含まれる。

次に、短縮文生成処理について説明する。なお、第１実施形態における短縮文生成処理と同様の処理となるステップについては、同一符号を付して詳細な説明を省略する。

図１７に示す短縮文生成処理のステップＳ２１で、文入力部１１が、短縮文生成装置１０に入力された短縮対象文を受け付ける。ここでは、文入力部１１が、「天気がとてもよかったので、お弁当を持って緑の多い公園にハイキングに行った。」という短縮対象文を受け付けたものとする。

次に、ステップＳ２２で、形態素解析部１２が、短縮対象文を形態素解析する。次に、ステップＳ３３で、概念構造解析部２１３が、形態素解析結果に基づいて、短縮対象文の概念構造を解析し、短縮対象文の概念構造を表現したツリー構造２３４を生成する。ここでは、図１３に示すようなツリー構造２３４が生成されたものとする。

次に、ステップＳ２４のループ処理で、結合確率付与部２１５が、上記ステップＳ３３で生成されたツリー構造２３４に含まれるノード組を１つずつ処理対象として設定し、ステップＳ２５の処理、ステップＳ２６のループ処理、及びステップＳ２９の処理を実行する。ここでは、まず、図１４に示すように、破線で囲んだノード組３５（ノード「天気が」、ノード「よかったので、」）が、処理対象のノード組３５に設定されたものとする。

ステップＳ２５では、結合確率付与部２１５が、処理対象のノード組３５の結合確率積を示す変数ｘに、初期値として「０．０」を設定する。

次に、ステップＳ２６のループ処理で、結合確率付与部２１５が、結合確率テーブル２２０に含まれる各エントリを１つずつ処理対象として設定し、以下のステップＳ２７及びＳ２８の処理を実行する。

ステップＳ２７では、結合確率付与部２１５が、処理対象のノード組３５に含まれる２つのノード間を連結する矢印の向きに基づいて、ＦＲＯＭノード及びＴＯノードを特定する。ここでは、ノード「天気が」がＴＯノード、ノード「よかったので、」がＦＲＯＭノードとして特定される。そして、結合確率付与部２１５が、処理対象のノード組の属性が、処理対象のエントリの属性に合致するか否かを判定する。合致する場合には、処理はステップＳ２８へ移行し、合致しない場合には、ステップＳ２８の処理はスキップされる。例えば、処理対象のエントリのノード組の属性が「ノード間の関係種別が「形容対象」」であるとする。ここでは、処理対象のノード組３５には、関係種別として「形容対象」が付与されているため、合致すると判定され、処理はステップＳ２８へ移行する。ステップＳ２８では、変数ｘに処理対象のエントリの結合確率の値を加算する。

結合確率テーブル２２０に含まれる全てのエントリについて、ステップＳ２６のループ処理が終了すると、処理はステップＳ２９へ移行する。この段階で、結合確率積ｘとして、図１８に示すように、処理対象のノード組３５について、そのノード組の属性に該当する結合確率を全て乗算（対数の場合、加算）した値が得られている。ステップＳ２９では、結合確率付与部２１５が、処理対象のノード組３５に含まれる２つのノードの間の結合確率として、ｘを付与する。

上記ステップＳ３３で生成されたツリー構造２３４に含まれる全てのノード組３５に対して結合確率を付与する処理が終了すると、ループ処理Ｓ２４が終了する。この段階では、図１９に示すように、ツリー構造２３４に含まれる各ノード間に結合確率積が付与された状態となる。なお、図１９において、ノードとノードとを連結する矢印に併記した数字が結合確率積である。

次に、ステップＳ４０で、図２０に詳細を示す短縮文候補生成処理が実行される。

図２０に示す短縮文候補生成処理のステップＳ４１で、短縮文候補生成部２１７は、短縮対象文のツリー構造２３４に含まれる各ノード組３５に付与された結合確率積の各々を大きい順にソートして、図２１に示すように、配列に格納する。

次に、ステップＳ４２のループ処理で、短縮文候補生成部２１７が、配列に格納された結合確率積を１つずつ処理対象に設定し、ステップＳ４３〜Ｓ４７の処理を実行する。ここでは、まず、図２２に示すように、結合確率積「−１．０４」が処理対象に設定されたものとする。図２２では、閾値以上の結合確率積で連結されているノード間の矢印を太実線で、閾値未満の結合確率積で連結されているノード間の線を破線で示している。

ステップＳ４３で、短縮文候補生成部２１７が、処理対象の結合確率積を、結合確率積の閾値として設定する。次に、ステップＳ４４及びＳ４５で、短縮文候補生成部２１７が、第１実施形態における短縮文生成処理（図６）のステップＳ３０及びＳ３１と同様の処理により、Ｓ４３で設定した閾値に応じた短縮文候補を生成する。

次に、ステップＳ４６で、短縮文候補生成部２１７が、上記ステップＳ４５で生成した短縮文候補が、既にバッファに格納されている短縮文候補と同一か否かを判定する。同一ではない場合には、処理はステップＳ４７へ移行する。ステップＳ４７では、短縮文候補生成部２１７が、生成した短縮文候補と、その短縮文候補の短縮文長とをバッファに格納する。一方、既にバッファに格納されている短縮文候補と同一の場合には、ステップＳ４７の処理はスキップされる。

例えば、図２２の例では、ルートノード「行った。」と連結されたノードのうち、ノード間の結合確率積が閾値以上のノードが存在しないため、ルートノード「行った」のみが抽出され、短縮文候補「行った。」が生成される。現段階では、バッファは空であるので、生成された短縮文候補「行った。」がバッファに格納される。なお、図２２では、抽出されたノードを太線枠で示している。

処理がステップＳ４３に戻ると、短縮文候補生成部２１７が、配列に格納されている結合確率積のうち、次に大きい結合確率積を閾値に設定する。例えば、図２３に示すように、結合確率積の閾値が「−１．７７」に設定される。この場合、既にバッファに格納済みの短縮文候補と同一の「行った。」が生成されるため、ステップＳ４７で肯定判定され、生成した短縮文候補をバッファに格納することなく、再び、処理はステップＳ４３に戻る。

次に、ステップＳ４３で、短縮文候補生成部２１７が、結合確率積の閾値として「−１．９９」を設定すると、図２３の場合と同様、短縮文候補として「行った。」が生成される。従って、ステップＳ４７で肯定判定され、生成した短縮文候補をバッファに格納することなく、再び、処理はステップＳ４３に戻る。

次に、ステップＳ４３で、短縮文候補生成部２１７が、図２４に示すように、結合確率積の閾値として「−２．２０」を設定すると、短縮文候補として「公園に行った。」が生成される。この短縮文候補はバッファにまだ格納されていないため、ステップＳ４７で否定判定され、生成した短縮文候補がバッファに格納され、再び、処理はステップＳ４３に戻る。

次に、ステップＳ４３で、短縮文候補生成部２１７が、図２５に示すように、結合確率積の閾値として「−３．７７」を設定すると、短縮文候補として「公園にハイキングに行った。」が生成される。この短縮文候補はバッファにまだ格納されていないため、ステップＳ４７で否定判定され、生成した短縮文候補がバッファに格納され、再び、処理はステップＳ４３に戻る。

配列に格納された全ての結合確率積について、ステップＳ４２のループ処理が終了すると、短縮文候補生成処理は終了し、処理は短縮文生成処理（図１７）に戻る。図２６に、この段階でバッファに格納されている短縮文候補の一覧を示す。段階的に異なる複数の結合確率積を設定したことで、設定した閾値に応じて、様々な短縮文長の短縮文候補が得られている。

次に、図１７に示す短縮文生成処理のステップＳ５０で、短縮文長設定部２１６が、短縮文長を設定する。そして、短縮文選択部１８が、バッファに格納された短縮文候補から、短縮文長が、設定された短縮文長の範囲内で最長となる短縮文候補を選択する。例えば、短縮文長として「３０」が設定され、図２６に示す短縮文候補が生成されている場合、短縮文長が３０以下の短縮文候補のうち、短縮文長が最長の「公園にハイキングに行った」が選択される。

次に、ステップＳ６０で、短縮文出力部１９が、上記ステップＳ５０で選択された短縮文を出力し、短縮文生成処理は終了する。

以上説明したように、第２実施形態に係る短縮文生成装置２１０によれば、短縮対象文に含まれる文節間の概念構造に基づいて、各文節に対応するノードを連結したツリー構造で生成する。そして、連結された２つのノード間に、該ノード間が短縮文生成の際に枝刈りされずに短縮文に残存する確率を示す結合確率を付与する。そして、ルートノードから閾値以上の結合確率で連結されたノードを辿って抽出されたノードに基づいて、短縮文を生成する。このように、概念構造に基づく文節間の結合確率を用いて、ノード間を枝刈りするか否かを判断するため、例えば、必須格の欠落を招くような枝刈りが抑制され、自然な短縮文を生成することができる。

また、複数の異なる結合確率積の閾値を設定して、複数の短縮文候補を生成し、その中で所望の短縮文長の範囲内で最長となる短縮文候補を選択するため、設定された短縮文長の範囲内で、より長く、かつ自然な短縮文を生成することができる。

なお、第２実施形態では、短縮対象文のツリー構造に含まれるノード間に付与された結合確率積の各々を、短縮文候補を生成する際の閾値として設定する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、短縮対象文のツリー構造に含まれるノード間に付与された結合確率積の最大値と最小値との間で、段階的に異ならせた複数の値を閾値として設定してもよい。

また、第２実施形態のように、設定する閾値を徐々に小さくする場合には、作成される短縮文候補の長さは徐々に長くなる。そこで、作成された短縮文候補の長さが、設定された短縮文長を超えた場合には、短縮文候補生成処理（図２０）のステップＳ４２のループ処理を終了するようにしてもよい。

また、第２実施形態においても、第１実施形態のように、概念構造を解析したツリー構造に変えて、係り受け解析したツリー構造を用いてもよい。また、第１実施形態においても、第２実施形態のように、複数の閾値の各々に応じた短縮文候補を生成し、設定された短縮文長に基づいて、出力する短縮文を選択するようにしてもよい。各実施形態の処理内容は、適宜組み合わせ可能である。

また、上記第１及び第２実施形態では、ノード組の属性毎の結合確率として、（１）式に示すような確率を用いる場合について説明したが、これに限定されない。例えば、（１）式で得られる確率に係数を乗算した値や、確率に値に応じて段階的に設定した度合い（例えば、結合度「大」、「中」、「小」など）を用いてもよい。

また、上記第１及び第２実施形態では、結合確率テーブルの各エントリに対して、ノード組の属性が該当する全ての結合確率を乗算した（対数の場合、加算）結合確率積を用いる場合について説明したが、これに限定されない。各結合確率の重み付き和や平均等により、全ての結合確率を統合した結合確率を用いてもよい。

また、上記第１及び第２実施形態では、ルートノードから結合確率積が閾値以上のノードを辿って抽出されたノードに対応する文節を、短縮対象文での出現順に並べて、短縮文又は短縮文候補を生成する場合について説明したが、これに限定されない。言語の種類や、どのノードが枝刈りされたなどによっては、短縮後の文の語順が短縮対象文と異ならせた方が自然な場合も考えられる。そこで、短縮対象文のツリー構造において、抽出されたノードがどのように連結されているかに基づいて、文法的又は概念的関係を考慮して、抽出されたノードに対応する文節を並び替えた短縮文を生成してもよい。

また、上記第１及び第２実施形態では、結合確率テーブル生成部も含む構成について説明したが、これに限定されない。短縮文生成装置以外の情報処理装置で生成された結合確率テーブルを、短縮文生成装置の所定の記憶領域に記憶したり、短縮文生成時に短縮文生成装置に読み込んだりしてもよい。この場合、短縮文生成装置の構成から、結合確率テーブル生成部を省略することができる。

また、上記第１及び第２実施形態では、原文又は短縮対象文の構成要素を文節とし、文節間の係り受け関係や概念構造を解析する場合について説明したが、これに限定されない。原文又は短縮対象文の構成要素として、単語や句などを用いてもよく、対象の言語や所望する短縮率などに応じて、適切な単位の構成要素を用いればよい。

また、上記第１及び第２実施形態では、結合確率テーブル生成時には、複数の文例３１が入力される場合について説明したが、入力される文例３１は１つであってもよい。

なお、上記では、短縮文生成プログラム５０、２５０が記憶部４３に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。開示の技術に係るプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ等の記録媒体に記録された形態で提供することも可能である。

以上の各実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。

（付記１）
短縮対象文を、該短縮対象文に含まれる構成要素間を文法的又は概念的関係に基づいて連結したツリー構造で表現する解析部と、
原文と該原文を短縮した短縮文との１又は複数の組から、前記原文を表すツリー構造に含まれる構成要素間の連結が前記短縮文において残存する度合いとして得られた、構成要素間の文法的又は概念的関係を示す属性毎の結合度に基づいて、前記短縮対象文を表すツリー構造に含まれる連結した構成要素間の各々に結合度を付与する付与部と、
前記付与部により付与された構成要素間の各々の結合度に基づいて、短縮文に含める構成要素を抽出して、短縮文を生成する生成部と、
を含む短縮文生成装置。

（付記２）
前記解析部は、前記構成要素間の係り受け関係に基づいて、前記短縮対象文をツリー構造で表現し、
前記付与部は、前記構成要素間の係り受け関係を示す属性毎の結合度に基づいて、前記短縮対象文を表すツリー構造に含まれる構成要素間の各々に結合度を付与する
付記１記載の短縮文生成装置。

（付記３）
前記解析部は、前記構成要素間の概念構造に基づいて、前記短縮対象文をツリー構造で表現し、
前記付与部は、前記構成要素間の概念構造に基づく属性毎の結合度に基づいて、前記短縮対象文を表すツリー構造に含まれる構成要素間の各々に結合度を付与する
付記１記載の短縮文生成装置。

（付記４）
前記生成部は、前記短縮対象文のツリー構造におけるルートとなる構成要素から、設定された閾値以上の結合確率が付与された構成要素間を、中断なく辿ることができる経路上の構成要素を抽出して、短縮文を生成する付記１〜付記３のいずれか１項記載の短縮文生成装置。

（付記５）
前記生成部は、複数の異なる閾値の各々について、前記短縮対象文のツリー構造におけるルートとなる構成要素から、設定された閾値以上の結合確率で結合されている構成要素間を、中断なく辿ることができる経路上の構成要素を抽出し、抽出した構成要素から短縮文候補の各々を生成し、前記短縮文候補のうち、指定された短縮文の長さ又は短縮率の範囲内で最長の短縮文候補を短縮文とする付記１〜付記３のいずれか１項記載の短縮文生成装置。

（付記６）
前記解析部は、前記１又は複数の組に含まれる原文の各々を、該原文の各々に含まれる構成要素間を文法的又は概念的関係に基づいて連結したツリー構造で表現し、
前記原文を表すツリー構造に含まれる構成要素間の連結が前記短縮文において残存する度合いを示す結合度を、構成要素間の文法的又は概念的関係を示す属性毎に導出する導出部
を含む付記１〜付記５のいずれか１項記載の短縮文生成装置。

（付記７）
前記生成部は、抽出した構成要素を、前記短縮対象文のツリー構造における構成要素間の連結に基づいて並び替えて、前記短縮文を生成する付記１〜付記６のいずれか１項記載の短縮文生成装置。

（付記８）
前記付与部は、前記構成要素間の文法的又は概念的関係を示す属性毎の結合度のうち、前記短縮対象文を表すツリー構造に含まれる各構成要素間の属性に該当する全ての結合度を統合した結合度を、前記短縮対象文を表すツリー構造に含まれる構成要素間の各々に付与する付記１〜付記７のいずれか１項記載の短縮文生成装置。

（付記９）
前記構成要素は、単語、文節、または句である付記１〜付記８のいずれか１項記載の短縮文生成装置。

（付記１０）
コンピュータに、
短縮対象文を、該短縮対象文に含まれる構成要素間を文法的又は概念的関係に基づいて連結したツリー構造で表現し、
原文と該原文を短縮した短縮文との１又は複数の組から、前記原文を表すツリー構造に含まれる構成要素間の連結が前記短縮文において残存する度合いとして得られた、構成要素間の文法的又は概念的関係を示す属性毎の結合度に基づいて、前記短縮対象文を表すツリー構造に含まれる連結した構成要素間の各々に結合度を付与し、
付与された構成要素間の各々の結合度に基づいて、短縮文に含める構成要素を抽出して、短縮文を生成する
ことを含む処理を実行させる短縮文生成方法。

（付記１１）
前記短縮対象文をツリー構造で表現する際に、前記構成要素間の係り受け関係に基づいて、前記短縮対象文をツリー構造で表現し、
前記構成要素間の各々に結合度を付与する際に、前記構成要素間の係り受け関係を示す属性毎の結合度に基づいて、前記短縮対象文を表すツリー構造に含まれる構成要素間の各々に結合度を付与する
付記１０記載の短縮文生成方法。

（付記１２）
前記短縮対象文をツリー構造で表現する際に、前記構成要素間の概念構造に基づいて、前記短縮対象文をツリー構造で表現し、
前記構成要素間の各々に結合度を付与する際に、前記構成要素間の概念構造に基づく属性毎の結合度に基づいて、前記短縮対象文を表すツリー構造に含まれる構成要素間の各々に結合度を付与する
付記１０記載の短縮文生成方法。

（付記１３）
前記短縮文を生成する際に、前記短縮対象文のツリー構造におけるルートとなる構成要素から、設定された閾値以上の結合確率が付与された構成要素間を、中断なく辿ることができる経路上の構成要素を抽出して、短縮文を生成する付記１０〜付記１２のいずれか１項記載の短縮文生成方法。

（付記１４）
前記短縮文を生成する際に、複数の異なる閾値の各々について、前記短縮対象文のツリー構造におけるルートとなる構成要素から、設定された閾値以上の結合確率で結合されている構成要素間を、中断なく辿ることができる経路上の構成要素を抽出し、抽出した構成要素から短縮文候補の各々を生成し、前記短縮文候補のうち、指定された短縮文の長さ又は短縮率の範囲内で最長の短縮文候補を短縮文とする付記１０〜付記１２のいずれか１項記載の短縮文生成方法。

（付記１５）
前記コンピュータに、
前記１又は複数の組に含まれる原文の各々を、該原文の各々に含まれる構成要素間を文法的又は概念的関係に基づいて連結したツリー構造で表現し、
前記原文を表すツリー構造に含まれる構成要素間の連結が前記短縮文において残存する度合いを示す結合度を、構成要素間の文法的又は概念的関係を示す属性毎に導出する
ことをさらに含む処理を実行させる付記１０〜付記１４のいずれか１項記載の短縮文生成方法。

（付記１６）
前記短縮文を生成する際に、抽出した構成要素を、前記短縮対象文のツリー構造における構成要素間の連結に基づいて並び替えて、前記短縮文を生成する付記１０〜付記１５のいずれか１項記載の短縮文生成方法。

（付記１７）
前記構成要素間の各々に結合度を付与する際に、前記構成要素間の文法的又は概念的関係を示す属性毎の結合度のうち、前記短縮対象文を表すツリー構造に含まれる各構成要素間の属性に該当する全ての結合度を統合した結合度を、前記短縮対象文を表すツリー構造に含まれる構成要素間の各々に付与する付記１０〜付記１６のいずれか１項記載の短縮文生成方法。

（付記１８）
前記構成要素は、単語、文節、または句である付記１０〜付記１７のいずれか１項記載の短縮文生成方法。

（付記１９）
コンピュータに、
短縮対象文を、該短縮対象文に含まれる構成要素間を文法的又は概念的関係に基づいて連結したツリー構造で表現し、
原文と該原文を短縮した短縮文との１又は複数の組から、前記原文を表すツリー構造に含まれる構成要素間の連結が前記短縮文において残存する度合いとして得られた、構成要素間の文法的又は概念的関係を示す属性毎の結合度に基づいて、前記短縮対象文を表すツリー構造に含まれる連結した構成要素間の各々に結合度を付与し、
付与された構成要素間の各々の結合度に基づいて、短縮文に含める構成要素を抽出して、短縮文を生成する
ことを含む処理を実行させるための短縮文生成プログラム。

（付記２０）
前記短縮対象文をツリー構造で表現する際に、前記構成要素間の係り受け関係に基づいて、前記短縮対象文をツリー構造で表現し、
前記構成要素間の各々に結合度を付与する際に、前記構成要素間の係り受け関係を示す属性毎の結合度に基づいて、前記短縮対象文を表すツリー構造に含まれる構成要素間の各々に結合度を付与する
付記１９記載の短縮文生成プログラム。

（付記２１）
前記短縮対象文をツリー構造で表現する際に、前記構成要素間の概念構造に基づいて、前記短縮対象文をツリー構造で表現し、
前記構成要素間の各々に結合度を付与する際に、前記構成要素間の概念構造に基づく属性毎の結合度に基づいて、前記短縮対象文を表すツリー構造に含まれる構成要素間の各々に結合度を付与する
付記１９記載の短縮文生成プログラム。

（付記２２）
前記短縮文を生成する際に、前記短縮対象文のツリー構造におけるルートとなる構成要素から、設定された閾値以上の結合確率が付与された構成要素間を、中断なく辿ることができる経路上の構成要素を抽出して、短縮文を生成する付記１９〜付記２１のいずれか１項記載の短縮文生成プログラム。

（付記２３）
前記短縮文を生成する際に、複数の異なる閾値の各々について、前記短縮対象文のツリー構造におけるルートとなる構成要素から、設定された閾値以上の結合確率で結合されている構成要素間を、中断なく辿ることができる経路上の構成要素を抽出し、抽出した構成要素から短縮文候補の各々を生成し、前記短縮文候補のうち、指定された短縮文の長さ又は短縮率の範囲内で最長の短縮文候補を短縮文とする付記１９〜付記２１のいずれか１項記載の短縮文生成プログラム。

（付記２４）
前記コンピュータに、
前記１又は複数の組に含まれる原文の各々を、該原文の各々に含まれる構成要素間を文法的又は概念的関係に基づいて連結したツリー構造で表現し、
前記原文を表すツリー構造に含まれる構成要素間の連結が前記短縮文において残存する度合いを示す結合度を、構成要素間の文法的又は概念的関係を示す属性毎に導出する
ことをさらに含む処理を実行させるための付記１９〜付記２３のいずれか１項記載の短縮文生成プログラム。

（付記２５）
前記短縮文を生成する際に、抽出した構成要素を、前記短縮対象文のツリー構造における構成要素間の連結に基づいて並び替えて、前記短縮文を生成する付記１９〜付記２４のいずれか１項記載の短縮文生成プログラム。

（付記２６）
前記構成要素間の各々に結合度を付与する際に、前記構成要素間の文法的又は概念的関係を示す属性毎の結合度のうち、前記短縮対象文を表すツリー構造に含まれる各構成要素間の属性に該当する全ての結合度を統合した結合度を、前記短縮対象文を表すツリー構造に含まれる構成要素間の各々に付与する付記１９〜付記２５のいずれか１項記載の短縮文生成プログラム。

（付記２７）
前記構成要素は、単語、文節、または句である付記１９〜付記２６のいずれか１項記載の短縮文生成プログラム。

（付記２８）
コンピュータに、
短縮対象文を、該短縮対象文に含まれる構成要素間を文法的又は概念的関係に基づいて連結したツリー構造で表現し、
原文と該原文を短縮した短縮文との１又は複数の組から、前記原文を表すツリー構造に含まれる構成要素間の連結が前記短縮文において残存する度合いとして得られた、構成要素間の文法的又は概念的関係を示す属性毎の結合度に基づいて、前記短縮対象文を表すツリー構造に含まれる連結した構成要素間の各々に結合度を付与し、
付与された構成要素間の各々の結合度に基づいて、短縮文に含める構成要素を抽出して、短縮文を生成する
ことを含む処理を実行させるための短縮文生成プログラムを記憶した記憶媒体。

１０、２１０ 短縮文生成装置
１１ 文入力部
１２ 形態素解析部
１３ 係り受け解析部
２１３ 概念構造解析部
１４、２１４ 結合確率テーブル生成部
１５、２１５ 結合確率付与部
１６ 閾値設定部
２１６ 短縮文長設定部
１７ 短縮文生成部
２１７ 短縮文候補生成部
１８ 短縮文選択部
１９ 短縮文出力部
２０、２２０ 結合確率テーブル
３１ 文例
３２ 原文
３３ 短縮文
３４、２３４ ツリー構造
３５ ノード組
４０、７０ コンピュータ
４１、７１ ＣＰＵ
４２、７２ メモリ
４３、７３ 記憶部
５０、２５０ 短縮文生成プログラム

Claims (8)

1. 短縮対象文を、該短縮対象文に含まれる構成要素間を文法的又は概念的関係に基づいて連結したツリー構造で表現する解析部と、
   原文と該原文を短縮した短縮文との１又は複数の組から、前記原文を表すツリー構造に含まれる構成要素間の連結が前記短縮文において残存する度合いとして得られた、構成要素間の文法的又は概念的関係を示す属性毎の結合度に基づいて、前記短縮対象文を表すツリー構造に含まれる連結した構成要素間の各々に結合度を付与する付与部と、
   前記付与部により付与された構成要素間の各々の結合度に基づいて、短縮文に含める構成要素を抽出して、短縮文を生成する生成部と、
   を含む短縮文生成装置。
2. 前記解析部は、前記構成要素間の係り受け関係に基づいて、前記短縮対象文をツリー構造で表現し、
   前記付与部は、前記構成要素間の係り受け関係を示す属性毎の結合度に基づいて、前記短縮対象文を表すツリー構造に含まれる構成要素間の各々に結合度を付与する
   請求項１記載の短縮文生成装置。
3. 前記解析部は、前記構成要素間の概念構造に基づいて、前記短縮対象文をツリー構造で表現し、
   前記付与部は、前記構成要素間の概念構造に基づく属性毎の結合度に基づいて、前記短縮対象文を表すツリー構造に含まれる構成要素間の各々に結合度を付与する
   請求項１記載の短縮文生成装置。
4. 前記生成部は、前記短縮対象文のツリー構造におけるルートとなる構成要素から、設定された閾値以上の結合確率が付与された構成要素間を、中断なく辿ることができる経路上の構成要素を抽出して、短縮文を生成する請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の短縮文生成装置。
5. 前記生成部は、複数の異なる閾値の各々について、前記短縮対象文のツリー構造におけるルートとなる構成要素から、設定された閾値以上の結合確率で結合されている構成要素間を、中断なく辿ることができる経路上の構成要素を抽出し、抽出した構成要素から短縮文候補の各々を生成し、前記短縮文候補のうち、指定された短縮文の長さ又は短縮率の範囲内で最長の短縮文候補を短縮文とする請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の短縮文生成装置。
6. 前記解析部は、前記１又は複数の組に含まれる原文の各々を、該原文の各々に含まれる構成要素間を文法的又は概念的関係に基づいて連結したツリー構造で表現し、
   前記原文を表すツリー構造に含まれる構成要素間の連結が前記短縮文において残存する度合いを示す結合度を、構成要素間の文法的又は概念的関係を示す属性毎に導出する導出部
   を含む請求項１〜請求項５のいずれか１項記載の短縮文生成装置。
7. コンピュータに、
   短縮対象文を、該短縮対象文に含まれる構成要素間を文法的又は概念的関係に基づいて連結したツリー構造で表現し、
   原文と該原文を短縮した短縮文との１又は複数の組から、前記原文を表すツリー構造に含まれる構成要素間の連結が前記短縮文において残存する度合いとして得られた、構成要素間の文法的又は概念的関係を示す属性毎の結合度に基づいて、前記短縮対象文を表すツリー構造に含まれる連結した構成要素間の各々に結合度を付与し、
   付与された構成要素間の各々の結合度に基づいて、短縮文に含める構成要素を抽出して、短縮文を生成する
   ことを含む処理を実行させる短縮文生成方法。
8. コンピュータに、
   短縮対象文を、該短縮対象文に含まれる構成要素間を文法的又は概念的関係に基づいて連結したツリー構造で表現し、
   原文と該原文を短縮した短縮文との１又は複数の組から、前記原文を表すツリー構造に含まれる構成要素間の連結が前記短縮文において残存する度合いとして得られた、構成要素間の文法的又は概念的関係を示す属性毎の結合度に基づいて、前記短縮対象文を表すツリー構造に含まれる連結した構成要素間の各々に結合度を付与し、
   付与された構成要素間の各々の結合度に基づいて、短縮文に含める構成要素を抽出して、短縮文を生成する
   ことを含む処理を実行させるための短縮文生成プログラム。

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