JP2713354B2

JP2713354B2 - 話題抽出装置

Info

Publication number: JP2713354B2
Application number: JP4096035A
Authority: JP
Inventors: 一男住田; 顕司小野; 哲朗知野; 輝彦浮田
Original assignee: 工業技術院長
Priority date: 1992-03-24
Filing date: 1992-03-24
Publication date: 1998-02-16
Anticipated expiration: 2013-02-16
Also published as: JPH05266072A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、自然言語で書かれた文
章から話題情報を抽出する話題抽出装置に関するもので
ある。

【０００２】

【従来の技術】近年、計算機システムにより自然言語を
処理する研究が進められているが、この場合の処理は、
形態素解析や構文解析などの文単位にとどまらず、文章
全体を把握しなければ処理できないようになっている。

【０００３】例えば、自然語で書かれた文章中から重要
な文を抽出して抄録を作成するようなシステムを考えた
場合、重要な文を決定するため、文章全体の構造を把握
する必要がある。この場合、シテムとしては、重要な文
を単に取り出すだけで十分でなく、例えば、文が一体何
について述べているかが、その文自体に明示されていな
いような場合は、その文が何について述べているか解析
できなければ、その文を取り出しても完結した情報を担
ったことにならない。

【０００４】ここで、ある文が与えられた場合、その文
が何について述べているかという点で、その述べた対象
を話題と呼ぶ。そして、文中に話題が省略されている場
合には、その話題を文章中の他の文から補う必要があ
る。

【０００５】ところで、話題は、言語的デバイスで明示
的に提示される。すなわち、副助詞‘は’を初めとする
提題マーカにより提示される句（提題表現と呼ぶ）が、
通常話題として採用される。論説などの文章では、この
ような提題表現により話題を提示し、その話題を推移さ
せることにより、論旨を展開していく構造を持ってい
る。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかし、現実には、文
章中に提題を含まない文が存在することがあり、また、
提題マーカで提示されているにも関わらず話題としてふ
さわしくない提題表現が存在する文もあり、これらが原
因で文章中の各文に対して高精度に話題を抽出すること
ができない問題点があった。

【０００７】本発明は、上記事情に鑑みてなされたもの
で、提題表現を含まない文や話題としてふさわしくない
提題表現が存在する文があっても、これら文より高精度
に話題を抽出することができる話題抽出装置を提供する
ことを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明は、自然語で書か
れた文章について該文章を構成する各文について話題を
抽出する話題抽出装置において、前記各文についてあら
かじめ登録された提題表現であることを示す句に基づき
提題表現を抽出する提題表現抽出手段と、この提題表現
抽出手段で抽出された提題表現についてあらかじめ登録
された不適提題表現に基づき不適提題表現を排除する不
適提題表現排除手段と、前記提題表現抽出手段および不
適提題表現排除手段により判断された適切な提題表現を
含まない文について、あらかじめ登録されている文末の
表現と話題として抽出する要素を示す助詞との対応情報
に基づき話題を抽出する文タイプ話題抽出手段とにより
構成されている。

【０００９】また、本発明は、文章を構成する各文につ
いてあらかじめ登録された提題表現であることを示す句
に基づき提題表現を抽出する提題表現抽出手段、この提
題表現抽出手段で抽出された提題表現についてあらかじ
め登録された不適提題表現に基づき不適提題表現を排除
する不適提題表現排除手段、前記提題表現抽出手段およ
び不適提題表現排除手段により判断された適切な提題表
現を含まない文について該文と前記文章中に含まれる他
の文との相対関係を分析し該相対関係に基づいて前記正
当な提題表現を含まない文の話題を推定する話題推定手
段により構成されている。

【００１０】さらに、本発明は、文章を構成する各文に
ついてあらかじめ登録された提題表現であることを示す
句に基づき提題表現を抽出する提題表現抽出手段、この
提題表現抽出手段で抽出された提題表現についてあらか
じめ登録された不適提題表現に基づき不適提題表現を排
除する不適提題表現排除手段、前記提題表現抽出手段お
よび不適提題表現排除手段により判断された適切な提題
表現を含まない文について文末の表現により規定される
文タイプに基づき話題を抽出する文タイプ話題抽出手
段、この文タイプ話題抽出手段により適切な話題を抽出
できない文について該文と前記文章中に含まれる他の文
との相対関係を分析し該相対関係に基づいて前記正当な
提題表現を含まない文の話題を推定する話題推定手段に
より構成されている。

【００１１】

【作用】この結果、本発明によれば、自然言語で書かれ
た文章を構成する各文の話題抽出において、文章中に提
題を含まない文や、提題マーカで提示されているにも関
わらず話題としてふさわしくない提題表現が存在する文
があるような場合も、文末表現により規定される文タイ
プの情報を用いることで話題抽出を行うことができる。

【００１２】

【００１３】

【００１４】

【実施例】以下、本発明の一実施例を図面に従い説明す
る。

【００１５】図１は、同実施例の概略構成を示してい
る。図において、１は形態素解析部で、この形態素解析
部１は、自然語で書かれた文章の各文の単語毎に区切る
形態素解析処理を行うようにしている。そして、この形
態素解析部１での形態素解析の結果は、構文解析部２に
送られる。構文解析部２は形態素解析の結果より文節間
の係り受けを決定する構文解析処理を行うようにしてい
る。

【００１６】この場合、これら形態素解析処理および構
文解析処理は、例えば、「自然言語処理の基礎技術」
野村浩郷電子情報通信学会編）などで開示されている
技術を用いればよい。

【００１７】構文解析部２での処理結果は、文脈構造解
析部３および文レベル話題抽出部４に送られる。文脈構
造解析部３は、入力文章中の各文で明示されている接続
詞、例えば“や”や“従って”などの情報を取り出し、
これら接続詞の情報に基づいて文脈構造を解析するよう
にしている。

【００１８】文レベル話題抽出部４は、一文レベルで提
題表現および文タイプに基づいた話題の抽出処理を行う
ものである。この場合、文レベル話題抽出部４には、提
題マーカテーブル５、不適提題表現テーブル６、文タイ
プテーブル７およびワークメモリとして提題表現キュー
８、話題テーブル９を接続している。

【００１９】提題マーカテーブル５は、提題表現である
ことを示す提題マーカーを登録したもので、一例として
図２に示すように、助詞“は”“も”“こそ”などが提
題マーカとして登録されている。これら提題マーカテー
ブル５に格納されている表現で終わる句が提題表現とな
る。

【００２０】不適提題表現テーブル６は、話題とするに
は不適切な提題表現を登録したもので、一例は図３に示
すようになっている。このテーブル６に記述された提題
表現は、話題として抽出されない。

【００２１】文タイプテーブル７は、文末の表現、主に
述語などにより話題を決定できる文を記述したもので、
その一例は、図４に示すようになっている。ある文がこ
のテーブル７に記述された文タイプと一致した場合に、
あらかじめ登録されている文末の表現と話題として抽出
する要素を示す助詞との対応情報に基づき話題を抽出す
る。

【００２２】提題表現キュー８は、一文内で出現した提
題表現を出現順に格納するメモリである。また、話題テ
ーブル９は、抽出した話題を文に対応して格納しておく
メモリである。

【００２３】一方、文脈構造解析部３での処理結果は、
文脈レベル話題抽出部１０に送られる。この文脈レベル
話題抽出部１０は、文脈構造の情報を用いて、文レベル
で抽出できない話題を推定するようにしている。この場
合、文脈レベル話題抽出部１０には、話題推移規則１
１、話題文判定規則１２およびワークメモリとして話題
テーブル９を接続している。

【００２４】話題推移規則１１は、話題が省略された場
合に、文章のどの部分の話題を継承すればよいかの規則
を記述するもので、一例として図５に示すようになって
いる。また、話題文判定規則１２は、話題文を判定する
ための規則を記述するもので、一例として図６に示すよ
うになっている。

【００２５】なお、１３は話題抽出制御部で、話題抽出
のための全体制御を行うものである。

【００２６】次に、以上のように構成した実施例の動作
を説明する。

【００２７】この場合、本発明の要旨である各文の話題
の抽出処理について図８〜図１２に従って説明する。

【００２８】まず、入力文章中の文ｉに対して、図８に
示す文レベル話題抽出ルーチンを起動する。この場合、
提題表現抽出ルーチンを起動し（ステップ７１）、文レ
ベル話題抽出部４により提題表現の抽出を行う。ここで
は、図９のステップ９１〜ステップ９３に示すように、
形態素解析および構文解析により求められた文ｉの各項
要素について文章中での出現順に次の処理を行う。すな
わち、最後尾の付属語と提題マーカーテーブル５に登録
された提題マーカとのマッチングを行い、一致すればそ
の項要素を提題表現として提題表現キュー８のＢＯＴＴ
ＯＭに格納し、提題表現が存在しなければ提題表現キュ
ー８は空のままである。

【００２９】次に、不適話題排除ルーチンを起動する
（ステップ７２）。ここでは、提題表現キュー８が空で
なければ以下の処理を行う。ここでは図１０のステップ
１０１〜ステップ１０６に示すように提題表現キュー８
のＴＯＰの提題表現を取り出し、不適提題表現テーブル
６に登録された各提題表現とのマッチングを行う。マッ
チングが成功すれば提題表現キュー８のＴＯＰから次の
提題表現を取り出し、同様なマッチングを行う。不適提
題表現テーブル６に登録された全ての提題表現とのマッ
チングが失敗すれば、提題表現を文ｉの話題テーブルに
格納し不適話題排除ルーチンを終了する。この時点で文
ｉの話題テーブル９が、空でなければ文レベル話題抽出
ルーチンを終了し、空であれば文タイプ話題抽出ルーチ
ンを起動する（ステップ７３、ステップ７４、ステップ
７５）。

【００３０】文タイプ話題抽出ルーチンは、図１１のス
テップ１１１〜ステップ１１３に示すように文ｉと文タ
イプテーブル７に登録された文タイプとのマッチングを
行い、マッチングが成功すれば文タイプごとに予め定め
られた項要素を文ｉの話題テーブル９に格納するように
なる。

【００３１】この時点で文ｉの話題テーブル９が空でな
ければ話題抽出を終了する（ステップ７６、ステップ７
７）。

【００３２】一方、話題テーブル９が空の場合、文ｉに
対して文脈レベル抽出ルーチンを起動し、文脈レベル話
題抽出部１０により文脈構造の情報と話題推移規則１１
を利用して話題を決定する。

【００３３】この場合、話題推移規則１１は、一例とし
て図５に示すようになるが、これらの形式は、次のよう
になっている。

【００３４】rule（＜関係名＞、＜部分構造＞、＜文番
号＞、＜話題スコープ＞ここで、“関係名”は文脈構造で定義されている接続関
係で、例えば、図７に示すように接続詞などの接続表現
との対応を有している。“部分構造”は、文脈構造と照
合する部分構造を表しており、“文番号”、“話題スコ
ープ”で記述する文番号情報と対応する変数部分を有し
ている。“文番号”は、話題推定を行う対象となる文の
番号と対応する引き数である。“話題スコープ”は、話
題推移規則に照合した場合に、継承すべき話題が存在す
る文番号のリストを表している。

【００３５】しかして、図５に示す第１行目の規則にお
いて、Ｂ１、Ｂ２、Ｉはそれぞれ変数で、同じ変数名は
同じ値が設定されなければならないことを意味してい
る。例えば、 rule（順接，ＢＫ，文ｉ，ＳＰ）のような表現と照合することを考えると、変数ＢＫは
（（Ｂ１，例示，Ｂ２），順接，文ｉ）と、変数ＳＰは
［Ｂ１］とそれぞれ等しくなければならないという情報
が得られることになる（話題推移規則の変数Ｉは文ｉに
設定される）。

【００３６】また、図５の最後の行に示す話題推移規則
は、関係が何であっても直前の文を話題のスコープとす
るという規則を表している。ここでは、話題推移規則
は、先頭から順次取り出していくものとしている。

【００３７】そして、与えられた文脈構造に上述の話題
推移規則で記述された部分構造が存在するかどうかの照
合処理を行うことにより、対応する話題スコープを得る
ようになる。

【００３８】そして、このような考えに基づいた文脈レ
ベル抽出ルーチンでの動作は、図１２のステップ１２１
〜ステップ１２３に示すようになる。すなわち、関係名
と文番号を推定し、それらと照合する話題推移規則を初
めに一つ取り出す。そして、与えられた文脈構造に変数
ＢＫと照合する部分を検索し、照合に成功した場合、変
数ＳＰに設定される話題スコープの文番号を取り出し、
文ｉの話題テーブル９に格納するようになる。一方、照
合に成功しない場合は、再度別の話題推移規則を取り出
し、照合に成功するまで繰り返す。ここで、構造を持つ
表現同士の照合や、同じ名前の変数が同じ値を持つとい
う制約処理は、ｐｒｏｌｏｇで実現されているユニフィ
ケーションに相当する処理である。

【００３９】なお、与えられる文脈構造によっては、話
題スコープに設定されるのは、文番号ではなく文脈構造
の部分構造となることがあり、このような場合には、部
分構造に含まれるどの話題を、文ｉの話題するかを決め
る必要がある。

【００４０】しかして、話題スコープが構造体となる場
合は、話題文判定規則１２を参照し、文番号が得られる
まで話題文判定規則を再帰的に適用し、これにより得ら
れた文番号を文ｉの話題として取り出すようにする。

【００４１】話題文判定規則１２の一例を図６に示して
いる。この場合、話題文判定規則１２の形式は次のよう
になっている。

【００４２】gr（（＜前接部分構造＞，＜関係名＞，＜
後接部分構造＞），＜話題文＞）ここで、図６の一行目は、順接という関係させている部
分構造にあっては、前接する部分構造を話題文として取
り出すことを示している。

【００４３】次に、具体的な例として図１３に示すよう
な自然語で書かれた文章が入力された場合の話題抽出処
理を説明する。

【００４４】この場合、提題マーカテーブル５として図
２、不適提題表現テーブル６として図３、文タイプテー
ブル７として図４、話題推移規則１１として図５の内容
のものがそれぞれ用いられるとする。

【００４５】いま、図１３に示す文１〜文４から構成さ
れる文章が入力されると、形態素解析部１および構文解
析部２では、各文レベルで解析を行い、それぞれの文の
項要素を求める。ここで、項要素とは主動詞に直接かか
る句のことを言う。例えば、文１の場合、項要素に基づ
いて記述した構文は図１４に示すようになり、“一般的
には”や“半導体”などの項要素が主動詞に直接かかる
ようになる。

【００４６】また、構文解析部２の処理結果が与えられ
る文脈構造解析部３では、文脈の構造を解析するもの
で、図１３に示す入力文章の場合には、図１５に示すよ
うな文脈構造を出力するようにしている。

【００４７】まず、入力文章の文１に対して、図８に示
す文レベル話題抽出ルーチンを起動し、文レベル話題抽
出部４により提題表現の抽出を行う。この場合、図９に
示す提題表現抽出ルーチンにより、文１について求めた
各項要素について、提題マーカーテーブル５に登録され
た図２に示す提題マーカとのマッチングを調べる。そし
て、ここでマッチングが取れればその項要素を提題表現
として提題表現キュー８に格納する。この場合、提題表
現として、“一般的には”“半導体は”“高温下では”
の３つが存在するので、これらは提題表現キュー８に図
１６に示す順で格納されることになる。

【００４８】次に、図１０に示す不適話題排除ルーチン
を起動する。この場合、最初に、提題表現キュー８のＴ
ＯＰより“一般的には”が取り出され、不適提題表現テ
ーブル６に登録された各提題表現とのマッチングが調べ
られる。この場合、提題表現“一般的には”は、図３に
示す不適提題表現“＊＋的＋に＋は”とマッチングす
る。次に、提題表現“半導体は”が提題表現キュー８よ
り取り出され、不適提題表現とのマッチングを調べる。
この場合、マッチングするものがないので、提題表現
“半導体は”が文１の話題テーブル９に格納され、不適
話題排除ルーチンを終了する。

【００４９】この時点で、文１の話題テーブル９は空で
なくなるので、文レベル話題抽出ルーチンが終了し、文
１の話題として“半導体は”が得られることになる。

【００５０】この場合は、図１２に示す文脈レベル話題
抽出ルーチンは起動されない。

【００５１】次に、文２に対して、図８に示す話題抽出
ルーチンを起動する。この場合も、文レベル話題抽出部
４により上述したと同様にして提題表現の抽出を行う。
ところが、文２の場合、提題表現が含まれていないの
で、提題表現キュー８は空となる。

【００５２】次に、図１０に示す不適話題排除ルーチン
を起動するが、この場合、提題表現キュー８が空なの
で、そのまま不適話題排除ルーチンを終了する。

【００５３】この時点で、文２の話題テーブル９は空な
ので、図１１に示す文タイプ話題抽出ルーチンを起動す
る。この場合、文２と文タイプテーブル７に登録された
図４に示す文タイプとのマッチングを調べ、マッチング
が成功すれば文タイプごとに予め定められた項要素を、
文２の話題テーブル９に格納する。この場合、文２で
は、文タイプ＜図示文＞とマッチングするので、文タイ
プ＜図示文＞に対応する項要素“半導体の動作安定性と
温度との関係を”が、文２の話題テーブル９に格納さ
れ、文レベル話題抽出ルーチンが終了する。

【００５４】この場合、図１２に示す文脈レベル話題抽
出ルーチンは起動されない。

【００５５】次に、文３に対して、文レベル話題抽出ル
ーチンを起動する。この場合も、文レベル話題抽出部４
により上述したと同様にして提題表現の抽出を行う。と
ころが、文３の場合、提題表現が含まれていないので、
提題表現キュー８は空となる。

【００５６】次に、図１０に示す不適話題排除ルーチン
を起動するが、この場合、提題表現キュー８が空なの
で、そのまま不適話題排除ルーチンを終了する。

【００５７】この時点で、文３の話題テーブル９は空な
ので、図１１に示す文タイプ話題抽出ルーチンを起動す
る。この場合、文２の場合と同様に、文タイプ＜図示文
＞とマッチングするので、文タイプ＜図示文＞に対応す
る項要素“半導体の動作安定性と温度との関係を”が、
文３の話題テーブル９に格納され、文レベル話題抽出ル
ーチンを終了する。

【００５８】この場合も、図１２に示す文脈レベル話題
抽出ルーチンは起動されない。

【００５９】次に、文４に対して、文レベル話題抽出ル
ーチンを起動する。この場合も、文レベル話題抽出部４
により上述したと同様にして提題表現の抽出を行う。と
ころが、文４の場合、提題表現が含まれていないので、
提題表現キュー８は空となる。

【００６０】次に、図１０に示す不適話題排除ルーチン
を起動するが、この場合、提題表現キュー８が空なの
で、そのまま不適話題排除ルーチンは終了する。

【００６１】この時点で、文４の話題テーブル９は空な
ので、図１１に示す文タイプ話題抽出ルーチンを起動す
る。この場合、文４は、どの文タイプともマッチングし
ないので、文４の話題テーブルは空のまま文タイプ話題
抽出ルーチンを終了する。

【００６２】そして、文４の話題テーブル９が空のまま
あることで、図１２に示す文脈レベル話題抽出ルーチン
を起動する。この場合、図８に示す話題推移規則とのマ
ッチングを調べるために、文４と前方の部分構造に対す
る接続関係“順接”と文４を次のように設定する。

【００６３】rule（順接，ＢＫ，４，ＳＰ）この場合、次のような変数の制約が得られる。

【００６４】ＢＫ＝（（Ｂ１，例示，Ｂ２），順接，４）ＳＰ＝［Ｂ１］そして、文脈構造解析部３より与えられる図１５に示す
文脈構造と部分構造ＢＫとのマッチングを調べ、文脈構
造の一部にＢＫとマッチングする部分があれば、マッチ
ング成功とする。

【００６５】この場合、図１５に示す文脈構造は、（（１，例示，（２，並列，３），順接，４）であるので、変数ＢＫとマッチングすることにより、変
数Ｂ１には１が設定されることになる。

【００６６】これにより、変数ＳＰは［１］となる。つ
まり、文４の話題として、文１の話題を採用することを
示し、この結果、文４の話題は“半導体”と推定される
ことになる。

【００６７】以上述べた処理により、図１３に示す文章
の文１〜４について、図１７に示すように、文１につい
ては“半導体”、文２については“ｎ型半導体の動作安
定性と温度との関係”文３については“ｐ型半導体の動
作安定性と温度との関係”、そして、文４については文
１より推定された“半導体”が、それぞれ話題として得
られることになる。

【００６８】なお、本発明は、上記実施例にのみ限定さ
れず、要旨を変更しない範囲で適宜変形して実施でき
る。例えば、上述した実施例では、提題表現を助詞
“は”“も”“こそ”で終わる名詞句としたが、これら
以外も提題表現にできることはいうまでもない。また、
１文中に複数の提題表現が存在する場合には、すべてを
話題とするようにすることも可能であり、また、文中で
の出現順序ではなく他の要因、例えば文章中でのその語
または句の出現頻度などにより、どれを話題とするかを
決定することもできる。また複数の提題表現を１文の話
題とすることも可能である。

【００６９】また、不適話題排除において、単に提題表
現の形のみで話題として不適と判定するのでなく、構文
的なパターンでの判定、例えば“Ａはともかく”という
ような表現の時は話題として不適と判定するようにする
ことも可能であり、また、提題表現を示す助詞を除いた
句が特定の品詞、例えば副詞などである時に話題として
不適と判定するようにすることも可能である。

【００７０】また、不適話題排除、文タイプテーブルを
分野ごとに用意し、文章の分野に応じて使用するように
することも可能である。

【００７１】また、話題推移規則と話題文判定規則とを
一つにまとめて表現することも可能である。

【００７２】ここでは、話題抽出のために文脈解析を行
った後に、文レベル話題抽出処理や文脈レベル話題抽出
処理を行う場合について説明したが、文脈構造解析にあ
っては、あらかじめ、わかる範囲での話題情報が得られ
たほうがより高精度な処理が行える場合かある。従っ
て、文レベル話題抽出処理を行った後、その情報も用い
て文脈構造解析を行い、その後で文脈レベル話題抽出処
理を行うことも可能である。この場合、文レベル話題抽
出処理において、接続関係が得られず、しかも提題表現
が存在しないような場合、直前の文の話題を継承する処
理をつけ加えるという変形もできる。

【００７３】また、上述した実施例では、適切な提題表
現を含まない文については、文タイプに基づき話題を抽
出する文タイプ話題抽出を行うようにしたが、この文タ
イプ話題抽出を省略して、直ちに文脈構造の情報を用い
た話題推定を行うようにしてもよい。

【００７４】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、自
然言語で書かれた文章を構成する各文についての話題抽
出において、文章中に提題表現を含まない文や話題とし
てふさわしくない提題表現が存在する文があっても、各
文について高精度で適正な話題抽出が可能になり、文章
の内容解析の精度を向上させることができる。

【００７５】また、このような考えは、キーワード抽出
などへの応用も可能である。すなわち、話題として取り
出した句は、与えられた文で重要な語句を含んでいるの
であるから、これら話題から語句を取り出すことにより
重要なキーワードを得られるようにもなる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の概略構成を示す図。

【図２】図１に示す実施例に用いられる提題マーカテー
ブルを示す図。

【図３】図１に示す実施例に用いられる不適提題表現テ
ーブルを示す図。

【図４】図１に示す実施例に用いられる文タイプテーブ
ルを示す図。

【図５】図１に示す実施例に用いられる話題推移規則を
示す図。

【図６】図１に示す実施例に用いられる話題文判定規則
を示す図。

【図７】文脈構造における接続関係を表す関係名と接続
表現との対応例を示す図。

【図８】図１に示す実施例における話題抽出処理を説明
するためのフローチャート。

【図９】図１に示す実施例における話題抽出処理を説明
するためのフローチャート。

【図１０】図１に示す実施例における話題抽出処理を説
明するためのフローチャート。

【図１１】図１に示す実施例における話題抽出処理を説
明するためのフローチャート。

【図１２】図１に示す実施例における話題抽出処理を説
明するためのフローチャート。

【図１３】図１に示す実施例の入力文章の例を示す図。

【図１４】図１３に示す入力文章の構文構造を示す図。

【図１５】図１３に示す入力文章の文脈構造を示す図。

【図１６】図１に示す実施例における文１の提題表現キ
ューの状態を示す図。

【図１７】図１３に示す入力文章について抽出された話
題を示す図。

【符号の説明】

１…形態素解析部、２…構文解析部、３…文脈構造解析
部、４…文レベル話題抽出部、５…提題マーカテーブ
ル、６…不適提題表現テーブル、７…文タイプテーブ
ル、８…提題表現キュー、９…話題テーブル、１０…文
脈レベル話題抽出部、１１…話題推移規則、１２…話題
文判定規則、１３…話題抽出制御部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者浮田輝彦神奈川県川崎市幸区小向東芝町１番地株式会社東芝総合研究所内 (56)参考文献情報処理学会研究報告、Ｖｏｌ．91、Ｎｏ．37（ＮＬ83−４）、竹下敦、「表層的処理による話題抽出」、ｐ．23− ｐ．30、（1991)

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】自然語で書かれた文章について該文章を
構成する各文について話題を抽出する話題抽出装置にお
いて、前記各文についてあらかじめ登録された提題表現である
ことを示す句に基づき提題表現を抽出する提題表現抽出
手段と、この提題表現抽出手段で抽出された提題表現についてあ
らかじめ登録された不適提題表現に基づき不適提題表現
を排除する不適提題表現排除手段と、前記提題表現抽出手段および不適提題表現排除手段によ
り判断された適切な提題表現を含まない文について、あ
らかじめ登録されている文末の表現と話題として抽出す
る要素を示す助詞との対応情報に基づき話題を抽出する
文タイプ話題抽出手段とを具備したことを特徴とする話
題抽出装置。