JP2017062716A - 校正支援装置、校正支援方法および校正支援プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】異表記の技術用語を適切に評価して優先順位を提示すること。【解決手段】支援装置１００は、文書データに含まれる複数の複合名詞を対象にして、同じ意味で表記の異なる複数の複合名詞を抽出する。支援装置１００は、複合名詞を構成する複数の形態素の複合名詞上の位置関係と、複合名詞を構成する複数の形態素が前記文書データ内で出現する出現頻度とを基にして、複合名詞の優先度をそれぞれ算出し、複合名詞と前記優先度とを対応付けて記憶部に記憶する。支援装置１００は、複合名詞を受け付けた場合に、複合名詞および複合名詞と同じ意味で表記の異なる複合名詞を記憶部から抽出し、抽出した複合名詞と複合名詞に対応する優先度とを対応付けて出力する。【選択図】図１

Description

本発明は、校正支援装置等に関する。

ソフトウェアの設計書等を作成する場合に用いられる技術用語のほとんどは、機能名や項目名などを定義する複合名詞である。また、顧客・業界の事情により、同一の意味であっても異なる技術用語を利用する場合がある。例えば、色の名称という意味で、技術用語「カラー名」を用いる場合や、技術用語「色名称」を用いる場合がある。

ここで、ソフトウェアの設計書を作成する際に、同一の意味であるにもかかわらず、異なる技術用語を用いると、機能の開発に誤解が生じる場合があるため、技術用語の使用に厳密さが要求される。

例えば、過去に作成された設計書等に基づいて、同一の意味を有する異なる各技術用語について、出現頻度を集計して表示することで、設計書等を作成する場合に使用する技術用語の選択を支援する従来技術がある。

特開２００４−２８７８１６号公報 特開２０１１−５３８６６号公報 特開２００９−２７７１５６号公報

しかしながら、上述した従来技術では、複数表記の中から適切な表記を選択することができないという問題がある。

図１３は、従来技術の問題を説明するための図である。図１３において、識別番号は、技術用語を一意に識別する番号である。表記は、技術用語の表記である。意味記号は、意味を一意に識別する記号である。まとめ番号は、同じ意味で異なる表記の技術用語のグループを一意に識別する番号である。出願頻度は、該当する技術用語が、過去の設計書等で出現する出現頻度である。

例えば、識別番号Ｓ１の技術用語「カラー名」と、識別番号Ｓ２の技術用語「色名称」については、技術用語「カラー名」の出現頻度が技術用語「色名称」の出現頻度よりも大きいため、従来技術により、利用者は「カラー名」を選択することができる。しかしながら、識別番号Ｓ３の技術用語「月売上表」と、識別番号Ｓ４の技術用語「月収益テーブル」については、技術用語「月売上表」と「月収益テーブル」との出現頻度が同じであるため、従来技術では、利用者はどちらの技術用語を選択すればよいか判断できない。

１つの側面では、本発明は、異表記の技術用語を適切に評価して優先順位を提示することで、複数表記の中から適切な表記を選択することができる校正支援装置、校正支援方法および校正支援プログラムを提供することを目的とする。

第１の案では、校正支援装置は、算出部と出力部とを有する。算出部は、文書データに含まれる複数の複合名詞を対象にして、同じ意味で表記の異なる複数の複合名詞を抽出する。算出部は、抽出した複数の複合名詞を対象にして、複合名詞を構成する複数の形態素の複合名詞上の位置関係と、複合名詞を構成する複数の形態素が前記文書データ内で出現する出現頻度とを基にして、複合名詞の優先度をそれぞれ算出する。算出部は、複合名詞と優先度とを対応付けて記憶部に記憶する。出力部は、複合名詞を受け付けた場合に、複合名詞および複合名詞と同じ意味で表記の異なる複合名詞を記憶部から抽出し、抽出した複合名詞と複合名詞に対応する優先度とを対応付けて出力する。

異表記の技術用語を適切に評価して優先順位を提示することで、複数表記の中から適切な表記を選択することができる。

図１は、本実施例１に係る支援装置の構成を示す機能ブロック図である。 図２は、本実施例１に係る部分形態素列情報のデータ構造の一例を示す図である。 図３は、本実施例１に係る優先度テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図４は、形態素列の階層の一例を示す図（１）である。 図５は、形態素列の階層の一例を示す図（２）である。 図６は、本実施例１に係る支援装置の処理手順を示すフローチャートである。 図７は、本実施例２に係る支援装置の構成を示す機能ブロック図である。 図８は、本実施例２の表示部が表示する表示画面の一例を示す図である。 図９は、本実施例２に係る支援装置の処理手順を示すフローチャートである。 図１０は、支援装置のその他の処理を説明するための図（１）である。 図１１は、支援装置のその他の処理を説明するための図（２）である。 図１２は、校正支援プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。 図１３は、従来技術の問題を説明するための図である。

以下に、本願の開示する校正支援装置、校正支援方法および校正支援プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。

図１は、本実施例１に係る支援装置の構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように、この支援装置１００は、通信部１１０と、入力部１２０と、表示部１３０と、記憶部１４０と、制御部１５０とを有する。支援装置１００は、校正支援装置の一例である。

通信部１１０は、ネットワークを介して他の装置とデータ通信を実行する処理部である。通信部１１０は、通信装置に対応する。

入力部１２０は、各種の情報を支援装置１００に入力するための入力装置である。入力部１２０は、例えば、キーボードやマウス、タッチパネル等に対応する。

表示部１３０は、制御部１５０から出力される情報を表示する表示装置である。表示部１３０は、液晶ディスプレイやタッチパネル等に対応する。

記憶部１４０は、文書集合データ１４１と、文字列テーブル１４２と、部分形態素列情報１４３と、優先度テーブル１４４とを有する。例えば、記憶部１４０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子や、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶装置に対応する。

文書集合データ１４１は、過去に作成された各種の文書の情報である。例えば、各種の文書には、ソフトウェアの設計書、標準辞書等が含まれる。

文字列テーブル１４２は、後述する抽出部１５１により抽出される技術用語の文字列を格納するテーブルである。例えば、技術用語は複合名詞である。

部分形態素列情報１４３は、文字列の形態素に関する情報を保持するものである。図２は、本実施例１に係る部分形態素列情報のデータ構造の一例を示す図である。図２に示すように、この部分形態素列情報１４３は、部分形態素列番号と、表記と、出現頻度と、階層番号とを対応付ける。部分形態素列番号は、形態素の部分集合を一意に識別する番号である。表記は、形態素の部分集合を示すものである。出現頻度は、形態素の部分集合が、文書集合データ１４１に出現する出現頻度を示すものである。階層番号は、形態素の部分集合が配置される階層を一意に識別する番号である。階層に関する説明は後述する。

例えば、部分形態素列番号「ｌ１」の形態素の部分集合の表記は「今月、売上、表」であり、出現頻度は「１」であり、階層番号は「Ｌ１」である。

図１の説明に戻る。優先度テーブル１４４は、技術用語に対する優先度の情報を保持するものである。図３は、本実施例１に係る優先度テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図３に示すように、この優先度テーブル１４４は、識別番号と、表記と、意味記号と、まとめ番号と、出現頻度と、優先度とを対応付ける。識別番号は、技術用語を一意に識別する番号である。表記は、技術用語の表記である。意味記号は、意味を一意に識別する記号である。まとめ番号は、同じ意味で異なる表記の技術用語のグループを一意に識別する記号である。出現頻度は、該当する技術用語が、文書集合データ１４１で出現する出現頻度である。優先度は、後述する優先度算出部１５６によって算出される技術用語の優先度である。

制御部１５０は、抽出部１５１と、形態素解析部１５２と、同義表記検出部１５３と、階層生成部１５４と、頻度集計部１５５と、優先度算出部１５６とを有する。制御部１５０は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）や、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積装置に対応する。また、制御部１５０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の電子回路に対応する。

抽出部１５１は、文書集合データ１４１を走査して、文書集合データ１４１に含まれる文字列を抽出する処理部である。抽出部１５１は、抽出した文字列を文字列テーブル１４２に格納する。抽出部１５１が抽出する文字列は、複合名詞（技術用語）である。例えば、文字列の一例は「今月売上表」、「今月収益テーブル」、「今月出荷表」等を、文書集合データ１４１から抽出する。

形態素解析部１５２は、文字列テーブル１４２に格納された各文字列に対して、形態素辞書を用いて、形態素解析を実行する処理部である。形態素辞書は、形態素解析に使用される形態素情報を持つ辞書である。形態素解析部１５２は、各文字列の形態素解析結果を、同義表記検出部１５３および階層生成部１５４に出力する。

形態素解析部１５２が、文字列を形態素解析することにより得られる形態素列の一例について説明する。例えば、文字列「今月売上表」の形態素列は「今月、売上、表」となる。文字列「今月収益テーブル」の形態素列は「今月、売上、テーブル」となる。文字列「今月出荷表」の形態素列は「今月、出荷、表」となる。

同義表記検出部１５３は、形態素列と意味辞書とを基にして、形態素列が示す意味を特定する。意味辞書は、同義表現の特定に使用される形態素の意味情報を持つ辞書である。同義表記検出部１５３は、特定した意味を一意に識別する意味記号を、形態素列に割り当てる。

同義表記検出部１５３により、形態素列と、形態素に割り当てられる意味記号との一例について説明する。形態素列「今月、売上、表」に割り当てられる意味記号は「MONTH_PROCEEDS_TABLE」となる。形態素列「今月、収益、テーブル」に割り当てられる意味記号は「MONTH_PROCEEDS_TABLE」となる。形態素列「今月、出荷、表」に割り当てられる意味記号は「MONTH_SHIP_TABLE」となる。

同義表記検出部１５３は、各形態素列に割り当てた意味記号を比較して、同一の意味記号に割り当てられた形態素列をクラスタリングする。同義表記検出部１５３は、同一のグループにクラスタリングされた形態素列に対応する文字列に、同一のまとめ番号を付与する。

例えば、形態素列「今月、売上、表」と、「今月、収益、テーブル」とに割り当てられる意味記号は「MONTH_PROCEEDS_TABLE」で同一となる。このため、同義表記検出部１５３は、形態素列「今月、売上、表」と、「今月、収益、テーブル」とを同じグループにクラスタリングする。また、同義表記検出部１３５は、文字列「今月売上表」、「今月収益テーブル」に同一のまとめ番号「Ｃ１」を付与する。

同義表記検出部１５３は、文字列と、形態素列と、まとめ番号とを対応付けた情報を、階層生成部１５４に出力する。

階層生成部１５４は、同一の意味となる複数の文字列に対して、この文字列の形態素解析結果を用いて、文字列の形態素列の階層を生成する処理部である。同一の意味となる複数の文字列には、同一のまとめ番号が付与されているため、階層生成部１５４は、まとめ番号を基にして、同一の意味となる文字列を特定する。階層生成部１５４に関する、以下の説明では、同一の文字列を「今月売上表」、「今月売上テーブル」として説明する。

図４および図５は、形態素列の階層の一例を示す図である。図４は、文字列「今月売上表」の形態素列の階層を示す。階層生成部１５４は、全ての形態素列「今月、売上、表」を、第１階層に設定する。階層生成部１５４は、上位の階層に設置した形態素列から形態素を一つ減らされた形態素列の組み合わせによって、下位の階層に設定する形態素列を特定する。

階層生成部１５４は、第１階層の形態素列「今月、売上、表」から形態素を一つ取り除いた形態素の組み合わせ「今月、売上」、「売上、表」、「今月、表」を、第２階層に設定する。

階層生成部１５４は、第２階層の形態素列「今月、売上」から形態素を一つ取り除いた形態素の組み合わせ「今月」、「売上」を、第３階層に設定する。階層生成部１５４は、第２階層の形態素列「売上、表」から形態素を一つ取り除いた形態素の組み合わせ「売上」、「表」を、第３階層に設定する。階層生成部１５４は、第２階層の形態素列「今月、表」から形態素を一つ取り除いた形態素の組み合わせ「今月」、「表」を、第３階層に設定する。

図５は、文字列「今月収益テーブル」の形態素列の階層を示す。階層生成部１５４は、全ての形態素列「今月、収益、テーブル」を、第１階層に設定する。

階層生成部１５４は、第１階層の形態素列「今月、収益、テーブル」から形態素を一つ取り除いた形態素の組み合わせ「今月、収益」、「収益、テーブル」、「今月、テーブル」を、第２階層に設定する。

階層生成部１５４は、第２階層の形態素列「今月、収益」から形態素を一つ取り除いた形態素の組み合わせ「今月」、「収益」を、第３階層に設定する。階層生成部１５４は、第２階層の形態素列「収益、テーブル」から形態素を一つ取り除いた形態素の組み合わせ「収益」、「テーブル」を、第３階層に設定する。階層生成部１５４は、第２階層の形態素列「今月、テーブル」から形態素を一つ取り除いた形態素の組み合わせ「今月」、「テーブル」を、第３階層に設定する。

階層生成部１５４は、図４および図５で説明したように、形態素列の階層を生成した後に、生成した形態素の階層を基にして、部分形態素列情報１４３に情報を登録する。例えば、階層生成部１５４は、各階層に含まれる形態素列にユニークな部分形態素列番号を付与する。階層生成部１５４は、部分形態素列番号、形態素列の表記、形態素列が設定された階層の階層番号を対応付けて、部分形態素列情報１４３に登録する。例えば、第１階層の階層番号を「Ｌ１（Ｒｏｏｔ）」とし、第２階層の階層番号を「Ｌ２」とし、第３階層の階層番号を「Ｌ３」とする。

例えば、階層生成部１５４は、部分形態素列番号「ｌ１」、表記「今月、売上、表」、階層番号「Ｌ１」を対応付けて、部分形態素列情報１４３に格納する。部分形態素列情報１４３において、各部分形態素列番号に対する出現頻度は、後述する頻度集計部１５５によって集計される。

頻度集計部１５５は、部分形態素列情報の各表記に格納された形態素列が、文字列テーブル１４２に出現する出現頻度を集計する処理部である。頻度集計部１５５は、各形態素列（形態素の部分集合）の出現頻度の集計結果を、部分形態素列情報１４３の出現頻度に格納する。

優先度算出部１５６は、部分形態素列情報１４３を基にして、各文字列の優先度を算出し、算出結果を優先度テーブル１４４に格納する処理部である。優先度算出部１５６は、算出部の一例である。例えば、優先度算出部１５６は、複合名詞等の文字列を構成する複数の形態素の文字列上の位置関係と、各形態素の出現頻度を基にして、文字列の優先度を算出する。

例えば、優先度算出部１５６は、ある表記Ｓの文字列の優先度ｆ（Ｌ，Ｆ）を式（１）に基づいて算出する。

式（１）において、α_Ｌは、階層の重みを示す。Ｌは、形態素列の階層を示し、Ｌ＝１、２、・・・ｎとなる。例えば、α_１は、第１階層の重み、α_２は、第２階層の重み、α_３は、第３階層の重みを示す。階層の重みα_１〜α_ｎの値は、０以上１以下の値となり、予め設定されている。

式（１）において、β_Ｆは、形態素列に含まれる各形態素の位置関係に応じた値を示すものであり、例えば、式（２）によって定義される。

β_Ｆ＝β_１Ｆ／β_２Ｆ・・・（２）

式（２）において、β_１Ｆは、ある形態素列Ｆに含まれる形態素の数を示すものである。例えば、形態素の数が多ければ、表記Ｓと類似度が高いため、形態素の数が多ければ、優先度が高くなる。例えば、表記「自社品番集計データ移行概要」の形態素列「自社、品番、データ」と「自社、品番」に対し、形態素列「自社、品番、データ」の方が、「自社、品番」よりも形態素数が多く、表記Ｓとの類似度が高いと言える。

式（２）において、β_２Ｆは、ある形態素列Ｆの形態素間の距離の合計を示すものである。優先度算出部１５６は、形態素列の形態素の組と、表記とを比較し、形態素の組の間に含まれる表記上の形態素の数に１を加算したものを、距離として算出する。

例えば、表記「自社品番集計データ移行概要」の形態素列「自社、品番」の距離と、形態素列「自社、概要」の距離について説明する。優先度算出部１５６は、表記「自社品番集計データ移行概要」と形態素列「自社、品番」とを比較し、形態素列「自社、品番」の間には他の形態素が含まれていないので、距離を「１」とする。優先度算出部１５６は、表記「自社品番集計データ移行概要」と形態素列「自社、概要」とを比較し、形態素列「自社、概要」の間には他の形態素「品番、集計、データ、移行」が含まれているので、距離を「１＋５＝６」とする。

なお、形態素列が３以上の形態素である場合には、各形態素の組の距離を合計したものを、距離とする。例えば、形態素列「自社、品番、概要」についてβ_２Ｆを算出する場合には、形態素列「自社、品番」、形態素列「品番、概要」、形態素列「自社、概要」の距離をそれぞれ合計したものが、形態素列「自社、品番、概要」のβ_２Ｆの値となる。また、形態素の数が１つの場合には、β_２Ｆの値を１とする。

優先度算出部１５６は、各文字列の表記について、式（１）に基づいて、優先度をそれぞれ算出する。優先度算出部１５６は、算出結果を、優先度テーブル１４４に格納する。例えば、優先度算出部１５６は、識別番号と、表記と、意味記号と、まとめ番号と、出現頻度と、優先度とを対応付けて、優先度テーブル１４４に格納する。

次に、本実施例１に係る支援装置１００の処理手順について説明する。図６は、本実施例１に係る支援装置の処理手順を示すフローチャートである。図６に示すように、支援装置１００の抽出部１５１は、文書集合データ１４１から文字列を抽出し、文字列テーブル１４２に格納する（ステップＳ１０１）。ステップＳ１０１で抽出される文字列は、複合名詞である。

支援装置１００の形態素解析部１５２は、文字列に対して形態素解析を実行する（ステップＳ１０２）。支援装置１００の同義表記検出部１５３は、形態素列に意味記号を割り当てる（ステップＳ１０３）。同義表記検出部１５３は、文字列の意味記号が完全一致するものをグルーピングする（ステップＳ１０４）。

支援装置１００の階層生成部１５４は、文字列の形態素に基づく階層構造を生成する（ステップＳ１０５）。支援装置１００の頻度集計部１５５は、各形態素列の出現頻度を集計する（ステップＳ１０６）。

支援装置１００の優先度算出部１５６は、各文字列の優先度を算出する（ステップＳ１０７）。優先度算出部１５６は、各文字列の優先度の算出結果を優先度テーブル１４４に格納する（ステップＳ１０８）。

次に、本実施例１に係る支援装置１００の効果について説明する。支援装置１００は、同じ意味で異なる表記の複数の文字列について、文字列上の形態素の位置関係と各形態素が文字列テーブル１４２に出現する出現頻度を基にして、各文字列の優先度を算出する。このため、同じ意味で異なる表記の技術用語を適切に評価して各文字列の優先順位を提示することができる。また、例えば、文書集合データ１４１で出現する文字列の出現頻度が少なく、出現頻度のみに基づく文字列の優劣がつけにくい場合でも、どの文字列の優先度が高いのかを適切に判定することができる。

ところで、上記の優先度算出部１５６は、式（１）に基づいて文字列の優先度を算出していたが、これに限定されるものではなく、例えば、式（３）に基づいて、文字列の優先度を算出しても良い。

式（３）において、α_Ｌ、β_Ｆ、Ｆに関する説明は、式（１）の説明と同様であるため説明を省略する。ｇ（Ｆ）は、優先度を補正するための値であり、形態素列Ｆが標準辞書に含まれるか否かにより、異なる値となる。具体的に、優先度算出部１５６は、形態素列Ｆが、標準辞書に含まれる場合には、ｇ（Ｆ）の値を「１」とする。優先度算出部１５６は、形態素列Ｆが、標準辞書に含まれない場合は、ｇ（Ｆ）の値を「γ」とする。γは、０より大きく、１よりも小さい値であり、予め設定される。

優先度計算部１５６は、式（３）に示すように、標準辞書に形態素列が多く含まれる文字列に対しては、優先度を高くする補正を行い、標準辞書に形態素列が含まれない文字列に対しては、優先度を低くする補正を行う。このため、標準辞書で扱われる一般的な文字列の優先度を高くすることができる。

図７は、本実施例２に係る支援装置の構成を示す機能ブロック図である。支援装置２００は、優先度算出装置の一例である。図７に示すように、支援装置２００は、通信部２１０、入力部２２０、表示部２３０、記憶部２４０、制御部２５０を有する。

通信部２１０、入力部２２０、表示部２３０に関する説明は、図１で説明した通信部１１０、入力部１２０、表示部１３０に関する説明と同様である。

記憶部２４０は、優先度テーブル２４１を有する。記憶部２４０は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子や、ＨＤＤなどの記憶装置に対応する。

優先度テーブル２４１は、実施例１で説明した優先度テーブル１４４に対応するテーブルである。優先度テーブル２４１のデータ構造は、図３に示した優先度テーブル１４４のデータ構造に対応する。

制御部２５０は、優先度テーブル生成部２５１、入力文字検出部２５２、形態素解析部２５３、複合名詞検出部２５４、出力部２５５を有する。制御部２５０は、ＡＳＩＣや、ＦＰＧＡなどの集積装置に対応する。また、制御部２５０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等の電子回路に対応する。

優先度テーブル生成部２５１は、優先度テーブル２４１を生成する処理部である。優先度テーブル生成部２５１は、実施例１で説明した抽出部１５１、形態素解析部１５２、同義表記検出部１５３、階層生成部１５４、頻度集計部１５５、優先度算出部１５６に対応する。

入力文字検出部２５２は、入力部２２０からユーザが入力文字を受け付け、入力予定の文字列を検出する処理部である。ユーザは、入力部２２０を操作して、支援装置２００に入力文字を入力する。入力文字検出部２５２は、入力予定の文字列を、形態素解析部２５３に出力する。

形態素解析部２５３は、入力予定の文字列に対して形態素解析を実行し、形態素列を求める。形態素解析部２５３は、形態素列に対して、意味解析を実行し、形態素列の持つ意味を特定する。形態素解析部２５３は、実施例１で説明した同義表記検出部１５３と同様にして、特定した意味を一意に識別する意味記号を、形態素列に割り当てる。形態素解析部２５３は、形態素列と、意味記号とを対応付けた情報を、複合名詞検出部２５４に出力する。

複合名詞検出部２５４は、形態素列から複合名詞を検出する処理部である。例えば、複合名詞検出部２５４は、形態素列から名詞に対応する形態素を特定し、特定した形態素が連続する場合に、連続する形態素を複合名詞として検出する。複合名詞検出部２５４は、複合名詞と、意味記号とを対応付けた情報を、出力部２５５に出力する。以下の説明では、説明の便宜上、複合名詞検出部２５４が検出した複合名詞を、入力複合名詞と表記する。

出力部２５５は、入力複合名詞および優先度と、入力複合名詞と同じ意味の複合名詞および優先度とを対応付けた優先度情報を、表示部２３０に出力して表示させる処理部である。例えば、出力部２５５は、入力複合名詞と、優先度テーブル２４１とを比較して、入力複合名詞に対応する優先度を特定する。また、出力部２５５は、入力複合名詞に対応する意味記号をキーにして、入力複合名詞と同じ意味記号の複合名詞と、この複合名詞の優先度を、優先度テーブル２４１から検出する。

図８は、本実施例２の表示部が表示する表示画面の一例を示す図である。領域２０に示す文字列は、ユーザが入力部２２０を操作して入力した入力文字列である。図８では一例として、入力複合文字列を「今月収益テーブル」とする。領域２１は、入力複合名詞および優先度と、入力複合名詞と同じ意味の複合名詞および優先度とを対応付けた優先度情報を示す領域である。例えば、入力複合名詞「今月収益テーブル」の優先度は「６．３８」である。入力複合名詞と同じ意味の複合名詞「今月売上表」の優先度は「６．７５」である。出力部２５５は、領域２１に優先度情報を表示する場合に、優先度の高い複合名詞から順に並べて表示しても良い。ユーザは、表示部２３０の領域２０に表示された優先度情報を参照して、いずれかの複合名詞を選択する。

なお、出力部２５５は、領域２２において、領域２１に表示した複合名詞が使用された設計書を一意に示す情報を表示しても良い。例えば、出力部２５５は、複合名詞と、図示しない文書集合データ１４１とを比較して、該当する複合名詞が含まれる設計書の名称を特定し、領域２２に表示させる。また、出力部２５５は、領域２２に、複合名詞が出現した文脈の情報を表示させても良い。

次に、本実施例２に係る支援装置２００の処理手順について説明する。図９は、本実施例２に係る支援装置の処理手順を示すフローチャートである。図９に示すように、支援装置２００の入力文字検出部２５２は、文字列の入力を受け付け（ステップＳ２０１）、入力予定の文字列を検出する（ステップＳ２０２）。

支援装置２００の形態素解析部２５３は、入力予定の文字列を解析する（ステップＳ２０３）。支援装置２００の複合名詞検出部２５４は、解析結果から複合名詞を検出する（ステップＳ２０４）。支援装置２００の出力部２５５は、入力複合名詞と同じ意味の複合名詞を優先度テーブル２４１から検索する（ステップＳ２０５）。

出力部２５５は、優先度情報を表示するためのＵＩ（User Interface）を生成する（ステップＳ２０６）。出力部２５５は、入力複合名詞と同じ意味の複合名詞を優先度順で表示する（ステップＳ２０７）。

次に、本実施例２に係る支援装置２００の効果について説明する。支援装置２００は、入力部２２０から文字列を受け付けた場合に、文字列に含まれる複合名詞を検出し、この複合名詞と同じ意味の複合名詞を該当する優先度と共に表示部２３０に表示させる。このため、ユーザは、入力した複合名詞と同じ意味の複合名詞を確認でき、各複合名詞から適切な複合名詞を選択することができる。

ところで、図７で説明した支援装置２００の処理は一例であり、その他の処理を実行しても良い。以下では、支援装置２００が実行するその他の処理（１）〜（４）について説明する。

支援装置２００が実行するその他の処理（１）について説明する。本実施例２に係る出力部２５５は、図８で説明したように、入力複合名詞と入力文字列と同じ意味の複合名詞とを優先度と対応付けて領域２１に表示し、いずれかの複合名詞をユーザに選択させていたが、これに限定されるものではない。例えば、出力部２５５は、各複合名詞の優先度を比較して、最も優先度の高い複合名詞を自動で選択しても良い。

図１０は、支援装置のその他の処理を説明するための図（１）である。図１０の領域３１に示す文字列は、ユーザが入力部２２０を操作して入力した入力文字列である。図１０では一例として、入力複合文字列を「今月収益テーブル」とする。出力部２５５は、領域３１に示すように、入力複合名詞と同じ意味の複合名詞を抽出し、抽出した複合名詞のうち、優先度が最も大きい複合名詞「今月売上表」を選択する。出力部２５５は、領域３２に示すように、選択した複合名詞によって、入力文字列を置き換える。

このように、支援装置２００の出力部２５５が、各複合名詞の優先度を比較して、最も優先度の高い複合名詞を自動で選択して、入力文字列を置換することで、ユーザの負担を軽減しつつ、適切な複合名詞を用いた文書を作成することが可能となる。

支援装置２００が実行するその他の処理（２）について説明する。支援装置２００の入力文字検出部２５２は、図示しない文書集合データ１４１または作成済みの他の文書データから文字列を検出し、検出した文字列に対して、実施例２の支援装置２００と同様の処理を実行することで、複合名詞を検出する。以下の説明では、検出した複合名詞を、検出複合名詞と表記する。

支援装置２００の出力部２５５は、検出複合名詞と同じ意味を持つ複合名詞を、優先度テーブル２４１から検索する。出力部２５５は、検出複合名詞と検索した複合名詞の優先度を比較し、最も優先度の高い複合名詞を特定する。出力部２５５は、特定した複合名詞によって、文書集合データ１４１または作成済みの他の文書データの文字列に含まれる複合名詞を置き換える。

例えば、支援装置２００は、ある文書データに「今月収益テーブル登録」なる文字列が含まれており、「今月収益テーブル」を検出複合名詞として検出したとする。支援装置２００は、「今月収益テーブル」と同じ意味の複合名詞「今月売上表」を特定し、「今月収益テーブル」の優先度よりも、「今月売上表」の優先度の方が大きいとする。この場合には、支援装置２００は、ある文書データの文字列「今月収益テーブル登録」を、「今月売上表登録」に置換する。支援装置２００は、他の文書データの文字列についても同様の処理を繰り返し実行する。

このような処理を実行することで、支援装置２００は、文書データに含まれる複合名詞を、より優先度の高い複合名詞で置換することができる。

支援装置２００が実行するその他の処理（３）について説明する。支援装置２００は、上述した実施例２と同様にして、同じ意味を持つ複合名詞を表示部２３０の領域２１に表示させる。支援装置２００は、領域２１に表示した複数の複合名詞のうち、ユーザに選択された複合名詞の優先度を、元の優先度より大きくなるように補正する処理を実行する。例えば、出力部２５５は、式（４）に基づいて、新たな優先度を算出し、新たな優先度によって、元の優先度を修正する。式（４）において、係数は予め設定されるものであり、例えば、０．５とする。

新たな優先度＝元の優先度＋元の優先度×係数・・・（４）

例えば、実施例２と同様にして、出力部２５５は、領域２１に複合名詞「今月売上表」と「今月収益テーブル」とを表示させ、ユーザにより、複合名詞「今月収益テーブル」が選択されたものとする。ここで、複合名詞「今月収益テーブル」の元の優先度を「６．３８」とする。出力部２５５は、式（４）に基づいて、新たな優先度を算出すると、新たな優先度は「６．７０」となる。出力部２５５は、優先度テーブル２４１に格納された複合名詞「今月収益テーブル」の優先度を、新たな優先度によって更新する。

このような処理を実行することで、支援装置２００は、複合名詞に対するユーザの実際の選択結果を、複合名詞の優先度に反映させることができる。

支援装置２００が実行するその他の処理（４）について説明する。図１１は、支援装置のその他の処理を説明するための図（２）である。上述したその他の処理（３）では、単一のユーザからの選択結果を基にして、複合名詞の優先度を修正する場合について説明したがこれに限定されるものではない。例えば、支援装置２００を、インターネット上に配置し、ネットワークに接続された複数のユーザ端末に対して、その他の処理（３）に対応する処理を実行してもよい。

例えば、図１１に示すように、支援装置２００は、インターネット５を介して、ユーザ端末１０ａ，１０ｂ，１０ｃに接続される。ユーザ端末１０ａ〜１０ｃは、ユーザが使用する端末装置であり、例えば、文書データに入力する文字列の情報を、支援装置２００に送信する。以下の説明では、ユーザ端末１０ａ〜１０ｃをまとめて適宜、ユーザ端末１０と表記する。

支援装置２００は、文字列の情報を受信すると、上記実施例２と同様にして、文字列から複合名詞を検出し、検出複合名詞と、検出複合名詞と同じ意味を持つ複合名詞を特定し、ユーザ端末１０に通知する。支援装置２００は、通知した複数の複合名詞のうち、何れかの複合名詞の選択を受け付けると、選択を受け付けた複合名詞の優先度を、元の優先度よりも大きくする修正を行い、優先度テーブル２４１を更新する。支援装置２００が、新たな優先度を算出する処理は上記のその他の処理（３）と同様である。

このような処理を実行することで、支援装置２００は、複合名詞に対する複数のユーザの実際の選択結果を、複合名詞の優先度に反映されることができる。

次に、上記実施例に示した支援装置１００，２００と同様の機能を実現する校正支援プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。図１２は、校正支援プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

図１２に示すように、コンピュータ３００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ３０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置３０２と、ディスプレイ３０３とを有する。また、コンピュータ３００は、記憶媒体からプログラム等を読取る読み取り装置３０４と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインターフェース装置３０５とを有する。また、コンピュータ３００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ３０６と、ハードディスク装置３０７とを有する。そして、各装置３０１〜３０７は、バス３０８に接続される。

ハードディスク装置３０７は、抽出プログラム３０７ａと算出プログラム３０７ｂとを有する。ＣＰＵ３０１は、抽出プログラム３０７ａ、算出プログラム３０７ｂを読み出してＲＡＭ３０６に展開する。抽出プログラム３０７ａは、抽出プロセス３０６ａとして機能する。算出プログラム３０７ｂは、算出プロセス３０６ｂとして機能する。例えば、抽出プロセス３０６ａは、受付部１５１に対応する。算出プロセス３０６ｂは、優先度算出部１５６に対応する。

なお、抽出プログラム３０７ａ、算出プログラム３０７ｂについては、必ずしも最初からハードディスク装置３０８に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００が抽出プログラム３０７ａ、算出プログラム３０７ｂを読み出して実行するようにしてもよい。

以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）文書データに含まれる複数の複合名詞を対象にして、同じ意味で表記の異なる複数の複合名詞を抽出し、抽出した複数の複合名詞を対象にして、複合名詞を構成する複数の形態素の複合名詞上の位置関係と、複合名詞を構成する複数の形態素が前記文書データ内で出現する出現頻度とを基にして、前記複合名詞の優先度をそれぞれ算出し、前記複合名詞と前記優先度とを対応付けて記憶部に記憶する算出部と、
複合名詞を受け付けた場合に、前記複合名詞および前記複合名詞と同じ意味で表記の異なる複合名詞を前記記憶部から抽出し、抽出した前記複合名詞と前記複合名詞に対応する優先度とを対応付けて出力する出力部と
を有することを特徴とする校正支援装置。

（付記２）前記文書データは、標準的な複合名詞を定義した標準辞書データと、前記標準辞書データ以外の文書データとを有し、前記算出部は、前記複合名詞を構成する複数の形態素が前記標準辞書データに含まれるか否かを基にして、前記複合名詞の優先度を補正することを特徴とする付記１に記載の校正支援装置。

（付記３）前記算出部は、前記複合名詞が第１形態素と第２形態素とを含む場合に、前記第１形態素と前記第２形態素とを含む文字列が前記文書データ内で出現する出現頻度と、前記第１形態素の位置と前記第２形態素の位置との距離に応じた値とを基にして、前記複合名詞の優先度を算出することを特徴とする付記１に記載の校正支援装置。

（付記４）前記出力部は、出力した複合名詞のうち、いずれかの複合名詞の選択を受け付けた場合には、選択を受け付けた複合名詞に対応する優先度を上げることを特徴とする付記１に記載の校正支援装置。

（付記５）前記出力部は、複合名詞を受け付けた場合に、前記複合名詞および前記複合名詞と同じ意味で表記の異なる複合名詞を前記記憶部から抽出し、抽出した複合名詞の内、優先度が最も大きい複合名詞を出力することを特徴とする付記１に記載の校正支援装置。

（付記６）コンピュータが実行する校正支援方法であって、
文書データに含まれる複数の複合名詞を対象にして、同じ意味で表記の異なる複数の複合名詞を抽出し、
抽出した複数の複合名詞を対象にして、複合名詞を構成する複数の形態素の複合名詞上の位置関係と、複合名詞を構成する複数の形態素が前記文書データ内で出現する出現頻度とを基にして、前記複合名詞の優先度をそれぞれ算出し、
前記複合名詞と前記優先度とを対応付けて記憶部に記憶し、
複合名詞を受け付けた場合に、前記複合名詞および前記複合名詞と同じ意味で表記の異なる複合名詞を前記記憶部から抽出し、抽出した前記複合名詞と前記複合名詞に対応する優先度とを対応付けて出力する
処理を実行することを特徴とする校正支援方法。

（付記７）前記文書データは、標準的な複合名詞を定義した標準辞書データと、前記標準辞書データ以外の文書データとを有し、前記算出する処理は、前記複合名詞を構成する複数の形態素が前記標準辞書データに含まれるか否かを基にして、前記複合名詞の優先度を補正することを特徴とする付記６に記載の校正支援方法。

（付記８）前記算出する処理は、前記複合名詞が第１形態素と第２形態素とを含む場合に、前記第１形態素と前記第２形態素とを含む文字列が前記文書データ内で出現する出現頻度と、前記第１形態素の位置と前記第２形態素の位置との距離に応じた値とを基にして、前記複合名詞の優先度を算出することを特徴とする付記６に記載の校正支援方法。

（付記９）前記出力する処理は、出力した複合名詞のうち、いずれかの複合名詞の選択を受け付けた場合には、選択を受け付けた複合名詞に対応する優先度を上げることを特徴とする付記６に記載の校正支援方法。

（付記１０）前記出力する処理は、複合名詞を受け付けた場合に、前記複合名詞および前記複合名詞と同じ意味で表記の異なる複合名詞を前記記憶装置から抽出し、抽出した複合名詞の内、優先度が最も大きい複合名詞を出力することを特徴とする付記６に記載の校正支援方法。

（付記１１）コンピュータに、
文書データに含まれる複数の複合名詞を対象にして、同じ意味で表記の異なる複数の複合名詞を抽出し、
抽出した複数の複合名詞を対象にして、複合名詞を構成する複数の形態素の複合名詞上の位置関係と、複合名詞を構成する複数の形態素が前記文書データ内で出現する出現頻度とを基にして、前記複合名詞の優先度をそれぞれ算出し、
前記複合名詞と前記優先度とを対応付けて記憶部に記憶し、
複合名詞を受け付けた場合に、前記複合名詞および前記複合名詞と同じ意味で表記の異なる複合名詞を前記記憶部から抽出し、抽出した前記複合名詞と前記複合名詞に対応する優先度とを対応付けて出力する
処理を実行させることを特徴とする校正支援プログラム。

（付記１２）前記文書データは、標準的な複合名詞を定義した標準辞書データと、前記標準辞書データ以外の文書データとを有し、前記算出する処理は、前記複合名詞を構成する複数の形態素が前記標準辞書データに含まれるか否かを基にして、前記複合名詞の優先度を補正することを特徴とする付記１１に記載の校正支援プログラム。

（付記１３）前記算出する処理は、前記複合名詞が第１形態素と第２形態素とを含む場合に、前記第１形態素と前記第２形態素とを含む文字列が前記文書データ内で出現する出現頻度と、前記第１形態素の位置と前記第２形態素の位置との距離に応じた値とを基にして、前記複合名詞の優先度を算出することを特徴とする付記１１に記載の校正支援プログラム。

（付記１４）前記出力する処理は、出力した複合名詞のうち、いずれかの複合名詞の選択を受け付けた場合には、選択を受け付けた複合名詞に対応する優先度を上げることを特徴とする付記１１に記載の校正支援プログラム。

（付記１５）前記出力する処理は、複合名詞を受け付けた場合に、前記複合名詞および前記複合名詞と同じ意味で表記の異なる複合名詞を前記記憶装置から抽出し、抽出した複合名詞の内、優先度が最も大きい複合名詞を出力することを特徴とする付記１１に記載の校正支援プログラム。

１００，２００ 支援装置
１５１ 抽出部
１５２，２５３ 形態素解析部
１５３ 同義表記検出部
１５４ 階層生成部
１５５ 頻度集計部
１５６ 優先度算出部
２５１ 優先度テーブル生成部
２５２ 入力文字検出部
２５４ 複合名詞検出部
２５５ 出力部

Claims (7)

1. 文書データに含まれる複数の複合名詞を対象にして、同じ意味で表記の異なる複数の複合名詞を抽出し、抽出した複数の複合名詞を対象にして、複合名詞を構成する複数の形態素の複合名詞上の位置関係と、複合名詞を構成する複数の形態素が前記文書データ内で出現する出現頻度とを基にして、前記複合名詞の優先度をそれぞれ算出し、前記複合名詞と前記優先度とを対応付けて記憶部に記憶する算出部と、
   複合名詞を受け付けた場合に、前記複合名詞および前記複合名詞と同じ意味で表記の異なる複合名詞を前記記憶部から抽出し、抽出した前記複合名詞と前記複合名詞に対応する優先度とを対応付けて出力する出力部と
   を有することを特徴とする校正支援装置。
2. 前記文書データは、標準的な複合名詞を定義した標準辞書データと、前記標準辞書データ以外の文書データとを有し、前記算出部は、前記複合名詞を構成する複数の形態素が前記標準辞書データに含まれるか否かを基にして、前記複合名詞の優先度を補正することを特徴とする請求項１に記載の校正支援装置。
3. 前記算出部は、前記複合名詞が第１形態素と第２形態素とを含む場合に、前記第１形態素と前記第２形態素とを含む文字列が前記文書データ内で出現する出現頻度と、前記第１形態素の位置と前記第２形態素の位置との距離に応じた値とを基にして、前記複合名詞の優先度を算出することを特徴とする請求項１に記載の校正支援装置。
4. 前記出力部は、出力した複合名詞のうち、いずれかの複合名詞の選択を受け付けた場合には、選択を受け付けた複合名詞に対応する優先度を上げることを特徴とする請求項１に記載の校正支援装置。
5. 前記出力部は、複合名詞を受け付けた場合に、前記複合名詞および前記複合名詞と同じ意味で表記の異なる複合名詞を前記記憶部から抽出し、抽出した複合名詞の内、優先度が最も大きい複合名詞を出力することを特徴とする請求項１に記載の校正支援装置。
6. コンピュータが実行する校正支援方法であって、
   文書データに含まれる複数の複合名詞を対象にして、同じ意味で表記の異なる複数の複合名詞を抽出し、
   抽出した複数の複合名詞を対象にして、複合名詞を構成する複数の形態素の複合名詞上の位置関係と、複合名詞を構成する複数の形態素が前記文書データ内で出現する出現頻度とを基にして、前記複合名詞の優先度をそれぞれ算出し、
   前記複合名詞と前記優先度とを対応付けて記憶部に記憶し、
   複合名詞を受け付けた場合に、前記複合名詞および前記複合名詞と同じ意味で表記の異なる複合名詞を前記記憶部から抽出し、抽出した前記複合名詞と前記複合名詞に対応する優先度とを対応付けて出力する
   処理を実行することを特徴とする校正支援方法。
7. コンピュータに、
   文書データに含まれる複数の複合名詞を対象にして、同じ意味で表記の異なる複数の複合名詞を抽出し、
   抽出した複数の複合名詞を対象にして、複合名詞を構成する複数の形態素の複合名詞上の位置関係と、複合名詞を構成する複数の形態素が前記文書データ内で出現する出現頻度とを基にして、前記複合名詞の優先度をそれぞれ算出し、
   前記複合名詞と前記優先度とを対応付けて記憶部に記憶し、
   複合名詞を受け付けた場合に、前記複合名詞および前記複合名詞と同じ意味で表記の異なる複合名詞を前記記憶部から抽出し、抽出した前記複合名詞と前記複合名詞に対応する優先度とを対応付けて出力する
   処理を実行させることを特徴とする校正支援プログラム。

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