JP5849960B2 - 含意判定装置、方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、与えられた仮説を与えられた判定対象文が含意するか否かを判定する含意判定装置、含意判定方法および含意判定プログラムに関する。

含意判定とは、与えられた仮説Ｈを与えられた判定対象文Ｔが含意するかどうかを判定すること（タスク）である。判定対象文Ｔが仮説Ｈを含意するとは、判定対象文Ｔを読んだ人間が仮説Ｈを事実として推論できることを言う。含意判定を行う対象として、例えば、「Ｋ首相がアメリカを訪れた」という仮説Ｈと、「Ｋ首相がホワイトハウスを訪問した」という判定対象文Ｔが与えられたとする。この場合、判定対象文Ｔを読んだ人間は仮説Ｈを事実として推論できるため、判定対象文Ｔが仮説Ｈを含意すると判定される。

含意判定の代表的な方式が非特許文献１に記載されている。非特許文献１に記載された方式では、仮説Ｈに含まれる単語または係り受けの組が文Ｔにおいて共通する割合（以下、共通割合と記す。）を算出する。算出した共通割合が基準とする類似度閾値（基準値）以上の場合、仮説Ｈを文Ｔが含意すると判定される。また、非特許文献１には、含意判定の方式として、共通割合を算出する際に用いられる単語をシソーラスの範囲に拡張した方式、文の否定形やモダリティを判断する方式についても記載されている。

また、特許文献１には、話題が類似する関連文書を検索する文書検索装置が記載されている。特許文献１に記載された文書検索装置は、各文書に含まれる話題の類似性を基に関連文書か否かを判断する。また、特許文献１に記載された文書検索装置では、各関連文書が発表または報道された日付に基づいて、初期関連文書とするか、後続関連文書とするかが判断される。

なお、特許文献２には、対話を円滑に行うコミュニケーション支援装置が記載されている。特許文献２に記載された装置は、対象とする発話をそれ以前の発話と比較し、以前の発話には含まれるが、対象とする発話には含まれない要素を新情報と判定する。具体的には、特許文献２に記載された装置は、第１言語の話者が発話した第１言語文の言語構造、および第２言語文の言語構造を比較して、第２言語構造文で新たに発話された内容を表す新情報を抽出する。抽出された新情報は、優先して対話の相手に出力される。

特開２００４−１４５７５３号公報（段落００４４） 特開２００８−８３９９３号公報（段落００５０、００５３）

Adrian Iftene, "Textual Entailment", October 2009. , PH.D.Thesis, TR 09-02, ［online］,［平成２２年１０月４日検索］、インターネット〈http://profs.info.uaic.ro/~tr/tr09-02.pdf〉

以下、含意判定を行い、判定結果を出力する装置のことを含意判定装置と記す。また、正解（具体的には、仮説とその仮説を含意する文の組）の集合が存在するときに、含意判定装置が正解であると判定して出力した結果のうち、その出力結果に含まれる本来の正解の割合を「適合率」と記す。また、正解の集合のうち含意判定装置が正解であると判定して出力した正解の割合を「再現率」と記す。すなわち、「適合率」とは含意判定装置の出力の正確性を図る指標であり、「再現率」とは含意判定装置の出力の網羅性を図る指標である。

非特許文献１に記載されている代表的な含意判定の方式では、含意判定の性能が低いという問題がある。誤判定を防ぐ（すなわち、適合率の高める）ためには、一般的に、基準値を高く設定する必要がある。しかし、基準値を高く設定した場合、判定漏れが大量に発生し、再現率が低下してしまうことになる。文の表現には多様性があるため、仮説を含意する判定対象文であっても共通割合が高いとは限らないためである。

また、特許文献１に記載された文書検索装置では、関連文書か否かは、各文書の話題同士の類似度で判断されるが、類似度の計算方法としては、一般的に知られた方法が用いられるにすぎない。また、関連文書を日付順に並べ替えたとしても、文書の前後関係が明確になるにすぎず、関連文書間の類似度が変わるわけではない。そのため、特許文献１に記載された装置を用いても、含意判定の性能を向上させることは困難である。

そこで、本発明は、含意判定の性能を向上させることができる含意判定装置、含意判定方法および含意判定プログラムを提供することを目的とする。

本発明による含意判定装置は、与えられた仮説を含意する文である仮説含意文で、その仮説が初めて明らかにされた事実を示す新事実であるか否かを、その仮説含意文に記載された、単文書から新事実性を判定するための手がかり表現をもとに判定する新事実性判定手段と、与えられた仮説を、その仮説を含むか否かが判定される文である判定対象文が含意するか否かを判定する含意判定手段とを備え、含意判定手段が、与えられた仮説が仮説含意文で新事実であると判定された場合に、判定対象文の発生日時とその仮説を含意する仮説含意文の発生日時とを比較して、判定対象文の発生日時が与えられた仮説を含意する仮説含意文の発生日時よりも古い場合、その仮説を判定対象文が含意しないと判定することを特徴とする。また、本発明による他の含意判定装置は、与えられた仮説を含意する文である仮説含意文で、その仮説が初めて明らかにされた事実を示す新事実であるか否かを、その仮説含意文に記載された、単文書から新事実性を判定するための手がかり表現をもとに判定する新事実性判定手段と、与えられた仮説を、その仮説を含むか否かが判定される文である判定対象文が含意するか否かを判定する含意判定手段とを備え、含意判定手段が、与えられた仮説が仮説含意文で新事実であると判定された場合に、判定対象文の発生日時とその仮説を含意する仮説含意文の発生日時とを比較して、判定対象文の発生日時が与えられた仮説を含意する仮説含意文の発生日時よりも古い場合、判定対象文がその仮説を含意する度合いを示す含意度の値を低減させ若しくは予め定められた基準値の値を増加させ又は含意度の値を低減させるとともに基準値の値を増加させ、基準値と含意度とを比較して、与えられた仮説を判定対象文が含意するか否かを判定することを特徴とする。

本発明による含意判定方法は、与えられた仮説を含意する文である仮説含意文で、その仮説が初めて明らかにされた事実を示す新事実であるか否かを、その仮説含意文に記載された、単文書から新事実性を判定するための手がかり表現をもとに判定し、与えられた仮説が仮説含意文で新事実であると判定された場合に、与えられた仮説を含むか否かが判定される文である判定対象文の発生日時とその仮説を含意する仮説含意文の発生日時とを比較して、判定対象文の発生日時が与えられた仮説を含意する仮説含意文の発生日時よりも古い場合、その仮説を判定対象文が含意しないと判定することを特徴とする。

本発明による含意判定プログラムは、コンピュータに、与えられた仮説を含意する文である仮説含意文で、その仮説が初めて明らかにされた事実を示す新事実であるか否かを、その仮説含意文に記載された、単文書から新事実性を判定するための手がかり表現をもとに判定する新事実性判定処理、および、与えられた仮説を、その仮説を含むか否かが判定される文である判定対象文が含意するか否かを判定する含意判定処理を実行させ、含意判定処理で、与えられた仮説が仮説含意文で新事実であると判定された場合に、判定対象文の発生日時とその仮説を含意する仮説含意文の発生日時とを比較させ、判定対象文の発生日時が与えられた仮説を含意する仮説含意文の発生日時よりも古い場合、その仮説を判定対象文が含意しないと判定させることを特徴とする。

本発明によれば、含意判定の性能を向上させることができる。

本発明の第１の実施形態における含意判定装置の例を示すブロック図である。 第１の実施形態における含意判定装置の動作を示すフローチャートである。 記憶装置が記憶する情報の例を示す説明図である。 記憶装置が記憶する情報の例を示す説明図である。 本発明の第２の実施形態における含意判定装置の例を示すブロック図である。 第２の実施形態における含意判定装置の動作を示すフローチャートである。 記憶装置が記憶する情報の例を示す説明図である。 本発明の第３の実施形態における含意判定装置の例を示すブロック図である。 第３の実施形態における含意判定装置の動作を示すフローチャートである。 記憶装置が記憶する情報の例を示す説明図である。 記憶装置が記憶する情報の例を示す説明図である。 記憶装置が記憶する情報の例を示す説明図である。 記憶装置が記憶する情報の例を示す説明図である。 本発明による含意判定装置の最小構成の例を示すブロック図である。

以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。

実施形態１．
図１は、本発明の第１の実施形態における含意判定装置の例を示すブロック図である。本実施形態における含意判定装置は、プログラム制御により動作するデータ処理装置１と、情報を記憶する記憶装置２とを備えている。

データ処理装置１は、新事実性判定手段１０と、含意判定手段１１とを含む。

新事実性判定手段１０は、与えられた仮説を含意する文（以下、仮説含意文と記す。）において、その仮説が初めて明らかにされた事実（新事実）であるか否かをその仮説含意文に記載された特定の表現をもとに判定する。なお、新事実の判定方法については後述する。

含意判定手段１１は、与えられた仮説を、仮説を含むか否かが判定される文（以下、判定対象文と記す。）が含意するか否かを判定する。そして、含意判定手段１１は、仮説含意文において、与えられた仮説が新事実であると判定された場合に、判定対象文の発生日時が、その仮説含意文の発生日時よりも古い場合、与えられた仮説を判定対象文が含意しないと判定する。ここで、発生日時とは、文書（文）が作成された日時や、発行された日時など、その文書（文）が発生した日時のことを意味する。以下、判定対象文の発生日時、仮説含意文の発生日時を、それぞれ判定対象文の日時、仮説含意文の日時と記すこともある。

また、含意判定手段１１は、判定対象文が仮説を含意する度合いを示す含意度（以下、仮説と判定対象文との含意度と記すこともある。）を用いて、判定対象文が仮説を含意するか否かを判定してもよい。このとき、含意判定手段１１は、例えば、仮説と判定対象文とで記載が類似する度合いを含意度として用いてもよい。具体的には、判定対象文の発生日時が、与えられた仮説を含意する仮説含意文の発生日時よりも古い場合、含意判定手段１１は、与えられた仮説と判定対象文との間の含意度にペナルティを付与してもよい。また、ペナルティ付与後の含意度が予め定められた基準値を下回る場合、含意判定手段１１は、その判定対象文が仮説を含意しないと判定してもよい。含意度は、例えば、仮説および判定対象文に記載された単語や係り受け組などが共通する度合いなどによって算出される。なお、含意度の算出方法については後述する。

記憶装置２は、判定対象文書記憶部２０と、仮説記憶部２１と、仮説含意文書記憶部２２と、新事実性判定結果記憶部２３と、含意度記憶部２４と、含意判定結果記憶部２５とを含む。判定対象文書記憶部２０と、仮説記憶部２１と、仮説含意文書記憶部２２と、新事実性判定結果記憶部２３と、含意度記憶部２４と、含意判定結果記憶部２５とは、それぞれ磁気ディスク等により実現される。

判定対象文書記憶部２０は、判定対象文を含む文書集合を記憶する。具体的には、判定対象文書記憶部２０は、判定対象文と、その判定対象文の日時とを対応付けて記憶する。判定対象文は、ユーザ等により予め判定対象文書記憶部２０に記憶される。

仮説記憶部２１は、判定対象とする仮説を記憶する。なお、仮説記憶部２１が記憶する仮説は、１つであってもよく、複数であってもよい。仮説は、ユーザ等により予め仮説記憶部２１に記憶される。

仮説含意文書記憶部２２は、仮説を含意する文（すなわち、仮説含意文）を含む文書集合を格納する。具体的には、仮説含意文書記憶部２２は、仮説含意文と、その仮説含意文の日時とを対応付けて記憶する。仮説含意文書記憶部２２には、特定の仮説を含意することが既知の文（仮説含意文）が予め記憶される。なお、この仮説含意文は、ユーザ等により予め仮説含意文書記憶部２２に記憶される。また、各仮説に対して、少なくとも１つ以上の仮説含意文を含む文書が対応する。

新事実性判定結果記憶部２３は、新事実性判定手段１０が判定した結果を記憶する。具体的には、新事実性判定結果記憶部２３は、与えられた仮説が仮説含意文において初めて明らかにされた事実であるか否かを判定した結果を記憶する。

含意度記憶部２４は、仮説と判定対象文との含意度を記憶する。

含意判定結果記憶部２５は、含意判定手段１１が判定した結果を記憶する。具体的には、含意判定結果記憶部２５は、判定対象文が与えられた仮説を含意するか否かを判定した結果を記憶する。

新事実性判定手段１０と、含意判定手段１１とは、プログラム（含意判定プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。例えば、プログラムは、データ処理装置１の記憶部（図示せず）に記憶され、ＣＰＵは、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、新事実性判定手段１０及び含意判定手段１１として動作してもよい。また、新事実性判定手段１０と、含意判定手段１１とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。

次に、本実施形態の含意判定装置の動作を説明する。図２は、第１の実施形態における含意判定装置の動作を示すフローチャートである。また、図３及び図４は、記憶装置２が記憶する情報の例を示す説明図である。以下の説明では、判定対象文書記憶部２０、仮説記憶部２１および仮説含意文書記憶部２２が、図３に例示するデータを記憶しているものとする。

仮説記憶部２１は、図３（ａ）に例示するように、仮説ＩＤ項目、仮説項目、文書ＩＤ項目および文ＩＤ項目を記憶する。仮説記憶部２１は、仮説ＩＤ項目として仮説の識別子（以下、仮説ＩＤ）を記憶し、仮説項目として仮説の内容を記憶する。また、仮説記憶部２１は、文書ＩＤ項目として仮説を含意する文書の識別子を記憶し、文ＩＤ項目として仮説を含意する文の識別子を記憶する。以下の説明では、文の識別子を文ＩＤと記し、文書の識別子を文書ＩＤと記す。

仮説含意文書記憶部２２は、図３（ｂ）に例示するように、文書ＩＤ項目、文ＩＤ項目、日時項目および文内容項目を記憶する。仮説含意文書記憶部２２は、文書ＩＤ項目として仮説を含意する文を含む文書の文書ＩＤを記憶し、文ＩＤ項目として仮説を含意する文の文ＩＤを記憶する。また、仮説含意文書記憶部２２は、日時項目として文書の発生日時を記憶し、文内容項目として仮説含意文の内容を記憶する。仮説と、その仮説を含意する文との対応関係は、仮説記憶部２１及び仮説含意文書記憶部２２が記憶する文書ＩＤと文ＩＤとで判断される。図３（ａ）および図３（ｂ）に示す例では、仮説記憶部２１に記憶された「仮説ＩＤ＝１」で特定される仮説は、仮説含意文書記憶部２２に記憶された「文書ＩＤ＝１」かつ「文ＩＤ＝１」で特定される文が含意することを示す。

判定対象文書記憶部２０は、図３（ｃ）に例示するように、文書ＩＤ項目、文ＩＤ項目、日時項目および文内容項目を記憶する。判定対象文書記憶部２０は、文書ＩＤ項目として、判定対象文を含む文書の文書ＩＤを記憶し、文ＩＤ項目として判定対象文の文ＩＤを記憶する。また、判定対象文書記憶部２０は、日時項目として文書の発行日時を記憶し、文内容項目として判定対象文の内容を記憶する。以下、本実施形態では、判定対象文書記憶部２０、仮説記憶部２１および仮説含意文書記憶部２２が、図３に示す情報をそれぞれ記憶している場合を例に説明する。

まず、新事実性判定手段１０は、仮説が仮説含意文において初めて明らかにされた事実（すなわち、新事実）であるか否かを、その仮説含意文に含まれる特定の表現を用いて判定する（図２におけるステップＳ１）。具体的には、新事実性判定手段１０は、仮説含意文書記憶部２２に記憶された仮説含意文に対し、以下の（１）〜（５）に例示する表現を手がかりに、新事実である、または、新事実ではない、と判定する。

なお、以下の説明において、（１），（２），（３）の説明に用いる仮説Ｈを「ＱＱＲＲ容疑者が逮捕された峠道は若いころに車で通い詰めた場所である」とし、（４），（５）の説明に用いる仮説Ｈを「ＱＱＲＲは逮捕された」とする。なお、ＱＱは姓を表し、ＲＲは名を表すものとする。

また、以下の説明において、（１）〜（４）の説明に用いる仮説含意文Ｔ＿Ｈを『Ｍ本社工場（Ｚ市ＸＸ区、Ｗ県ＹＹ町）で乗用車が社員１２人をはね死傷させた事件から２９日で１週間。殺人未遂容疑で逮捕されたＱＱＲＲ容疑者（４２）が、自ら１１０番して逮捕された峠道について、「若いころに車で通い詰めた思い出の場所」と供述していることが捜査本部への取材で分かった。』とし、（５）の説明に用いる仮説含意文Ｔ＿Ｈを「ＱＱＲＲ容疑者が逮捕されてから２９日で１週間になる。」とする。

（１）仮説含意文Ｔ＿Ｈに「情報の発信元を示す表現が存在する」ならば、Ｔ＿Ｈにおいて仮説Ｈを新事実と判定する。

上記例の場合、仮説含意文Ｔ＿Ｈの「捜査本部への取材で」という表現が、情報の発信元を示す表現であると言える。したがって、新事実性判定手段１０は、この仮説含意文Ｔ＿Ｈにおいて仮説Ｈを新事実と判定する。他にも、「関係筋への取材で」という表現や、「発表した」などの表現を、情報の発信元を示す表現とすることが出来る。新事実性判定手段１０は、このような表現を含んでいる場合に、仮説含意文Ｔ＿Ｈにおいて仮説Ｈを新事実と判定してもよい。さらに、仮説含意文が英文の場合、「ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ」，「ｓａｉｄ」，「ｔｏｌｄ」，「ｒｅｐｏｒｔｅｄ」，「ａｎｎｏｕｎｃｅｄ」などの表現が仮説含意文に含まれている場合、情報の発信元を示す表現とすることが出来る。

このように、新事実性判定手段１０は、情報の発信元を示す所定の文字列が含まれている仮説含意文Ｔ＿Ｈが含意する仮説Ｈを新事実と判定する。なお、判定に用いられる所定の文字列については、情報の発信元を示すと考えられる表現を予め定めておけばよい。

（２）仮説含意文Ｔ＿Ｈを含む文書の「仮説Ｈとヘッドライン（タイトル）との類似度が高い（あらかじめ設定した閾値以上）」ならば、Ｔ＿Ｈにおいて仮説Ｈを新事実と判定する。

仮説Ｈとヘッドラインとの間の類似度は、後述する含意度の計算方法と同様の方法で計算される。例えば、上記の例における仮説含意文Ｔ＿Ｈのヘッドライン（見出し）が『ＱＱＲＲ容疑者、逮捕の峠道「思い出の場所」 元”走り屋”に何が』であるとする。仮説Ｈを形態素解析した結果得られた単語のうち、自立語として、「ＱＱ」，「ＲＲ」，「容疑者」，「逮捕」，「峠道」，「若い」，「車」，「通い詰める」，「場所」の９つの単語ｔが選択される。同様に、仮説含意文Ｔ＿Ｈからも単語ｔを選択する。仮説Ｈに含まれる９つの単語のうち、仮説含意文Ｔ＿Ｈにも含まれる単語は、「ＱＱ」，「ＲＲ」，「容疑者」，「逮捕」，「峠道」，「場所」の６つである。したがって、単語ｔの重要度（以下、ｗｅｉｇｈｔ（ｔ））を全て１とした場合、Ｈとヘッドラインの類似度は０．６７（＝６／９）と算出される。ここで、仮説と判定する際の基準値（以下、仮説判定基準値と記す。）を０．５と定めた場合、本例の類似度は仮説判定基準値よりも大きいため、仮説Ｈは、Ｔ＿Ｈにおいて新事実と判定される。

なお、仮説判定基準値は、ユーザ等により予め定められる。また、各仮説含意文のヘッドラインもユーザ等により予め作成され、例えば、仮説含意文書記憶部２２に別項目として記憶される。また、仮説Ｈとヘッドラインとの類似度は、上述する方法に限定されない。このように、新事実性判定手段１０は、仮説含意文Ｔ＿Ｈのヘッドラインと仮説Ｈとの類似度が仮説判定基準値よりも大きい場合、その仮説含意文Ｔ＿Ｈが含意する仮説Ｈを新事実と判定する。

（３）仮説含意文Ｔ＿Ｈに「新事実を表す直接的な表現が存在する」ならば、仮説ＨはＴ＿Ｈにおいて新事実と判定する。

上記例の場合、仮説含意文Ｔ＿Ｈの「分かった」という表現が、新事実を示す直接的な表現に該当する。したがって、新事実性判定手段１０は、この仮説含意文Ｔ＿Ｈにおいて仮説Ｈを新事実と判定する。他にも、「判明した」などの表現を、新事実を示す直接的な表現とすることが出来る。このように、新事実性判定手段１０は、新事実を示す直接的な所定の表現が含まれている仮説含意文Ｔ＿Ｈが含意する仮説Ｈを新事実と判定する。なお、判定に用いられる所定の表現については、新事実を示すと考えられる表現を予め定めておけばよい。

（４）仮説含意文Ｔ＿Ｈに「過去を表す時間表現が存在する」ならば、Ｔ＿Ｈにおいて仮説Ｈを新事実ではないと判定する。

上記例の場合、仮説含意文Ｔ＿Ｈの「日で○○週間」という表現が、過去を表す時間表現であると言える。したがって、新事実性判定手段１０は、この仮説含意文Ｔ＿Ｈにおいて仮説Ｈを新事実ではないと判定する。

例えば、過去を表す表現のパターンを事前にいくつか用意しておき、仮説含意文Ｔ＿Ｈが、それらのパターンのいずれかと合致する場合に、新事実性判定手段１０は、仮説含意文Ｔ＿Ｈに過去を表す時間表現が存在すると判定してもよい。また、この場合、正規表現で記述されたパターンを用いてもよい。正規表現で記述されたパターンとして、例えば、「￥ｄ＋（週間｜年）」という表現が該当する。ここで、￥ｄは数値、＋は一回以上の繰り返し、（週間｜年）は週間と年のいずれかを表す。上記例の場合、仮説含意文Ｔ＿Ｈには、このパターンと合致する「１週間」という表現が含まれるので、新事実性判定手段１０は、仮説Ｈが仮説含意文Ｔ＿Ｈにおいて新事実ではないと判定する。

なお、過去を表す所定の時間表現が含まれているか否かを判定する方法は、上記方法に限定されない。このように、新事実性判定手段１０は、過去を表す所定の時間表現が含まれている仮説含意文Ｔ＿Ｈが含意する仮説Ｈを新事実ではないと判定する。

（５）仮説含意文Ｔ＿Ｈに「仮説が挿入句として記載されている」ならば、Ｔ＿Ｈにおいて仮説Ｈを新事実ではないと判定する。

ここで、「記載されている」とは、仮説Ｈの記載と仮説含意文Ｔ＿Ｈに含まれる記載とが、完全に一致する場合に限られず、記載内容が極めて近い（記載内容が同等である）場合も、ここで言う「記載されている」に該当する。

上記例の場合、仮説Ｈ「ＱＱＲＲは逮捕された」が、仮説含意文Ｔ＿Ｈの「・・・殺人未遂容疑で逮捕されたＱＱＲＲ容疑者（４２）・・・」の部分に挿入句として記載されている。したがって、新事実性判定手段１０は、この仮説含意文Ｔ＿Ｈにおいて仮説Ｈを新事実ではないと判定する。

新事実性判定手段１０は、仮説Ｈと一致する句が仮説含意文Ｔ＿Ｈに記載されている場合に、挿入句と判定してもよい。ただし、新事実性判定手段１０が挿入句を判定する方法は、内容が一致するか否かを判定する方法に限定されない。新事実性判定手段１０は、仮説Ｈが仮説含意文Ｔ＿Ｈの挿入句であるか否かを、例えば、仮説Ｈに含まれる体言と用言が、仮説含意文Ｔ＿Ｈにおいて連体修飾関係で接続しているか否かで判定してもよい。新事実性判定手段１０は、上記例の仮説Ｈ「ＱＱＲＲは逮捕された」に対して、体言と用言とを入れ替えた句である「逮捕されたＱＱＲＲ」を挿入句としてもよい。このように、仮説Ｈの記載内容と同等の記載内容を仮説含意文Ｔ＿Ｈが含む場合、新事実性判定手段１０は、その仮説Ｈを新事実と判定する。

以上のように、新事実性判定手段１０は、仮説含意文Ｔ＿Ｈが予め定められた表現を含む場合、その表現に応じて、その表現を含む仮説含意文Ｔ＿Ｈにおいて仮説Ｈが新事実か否かを判定してもよい。

なお、新事実か否かを判定する手がかりが複数存在する場合、これらの手がかりに予め優先順位を設けておけばよい。上記（１）〜（５）の手がかりが存在する場合、例えば、優先順位を（５）、（３）、（１）、（４）、（２）の順に設け、新事実性判定手段１０は、この順に判定処理を行ってもよい。また、どの手がかりにも一致しない場合、新事実性判定手段１０は、仮説含意文Ｔ＿Ｈにおいて仮説Ｈが新事実ではないと判定してもよい。

新事実性判定手段１０は、判定した結果を新事実性判定結果記憶部２３に記憶させる。図４（ａ）は、新事実性判定結果記憶部２３が記憶する判定結果の例を示す説明図である。図４（ａ）に示す例は、図３に例示する状態に対して、新事実性判定手段１０が判定処理を実行した結果である。図４（ａ）に示す例は、仮説記憶部２１に格納された仮説ＩＤ＝１に対する仮説含意文が仮説含意文書記憶部２２の文書ＩＤ＝１、文ＩＤ＝１で特定される文であることを示す。

具体的には、仮説含意文書記憶部２２の文書ＩＤ＝１、文ＩＤ＝１で特定される仮説含意文が（１）及び（３）で示す手がかりの条件に一致するため、新事実性判定手段１０は、仮説Ｈを新事実と判定する。そのため、新事実性判定手段１０は、新事実性判定結果記憶部２３の判定結果項目に、新事実であることを示す情報を設定する。図４（ａ）に示す例では、文書ＩＤ＝１、文ＩＤ＝１で特定される仮説含意文において仮説ＩＤ＝１で特定される仮説が新事実（判定結果＝１）であることを示している。

次に、含意判定手段１１は、仮説含意文で仮説が新事実であると判定された場合であって、判定対象文の発生日時が仮説含意文の発生日時よりも古い場合、その仮説を判定対象文が含意しないと判定する。なお、この場合、含意判定手段１１は、その仮説とその判定対象文間の含意度にペナルティを付与してもよい（図２におけるステップＳ２）。

まず、ステップＳ２において、含意判定手段１１が、仮説を判定対象文が含意しないと判定する動作を説明する。

図４（ｃ）は、含意判定結果記憶部２５が記憶する判定結果の例を示す説明図である。図４（ｃ）に例示する判定結果は、図４（ａ）に例示する判定結果をもとに、含意判定手段１１が判定処理を行った結果を示す。仮説記憶部２１に格納された仮説ＩＤ＝１で特定される仮説は、新事実性判定結果記憶部２３を参照すると、文書ＩＤ＝１、文ＩＤ＝１で特定される仮説含意文において新事実と判定されている。また、仮説含意文書記憶部２２を参照すると、文書ＩＤ＝１、文ＩＤ＝１で特定される仮説含意文の発生日時は「２０１０／０４／０１」である。

一方、判定対象文書記憶部２０に記憶された文書ＩＤ＝１０、文ＩＤ＝１で特定される判定対象文の日時は「２０１０／０３／０１」であるため、判定対象文の日時は仮説含意文の日時よりも古いことが分かる。したがって、含意判定手段１１は、文書ＩＤ＝１０、文ＩＤ＝１で特定される判定対象文が仮説ＩＤ＝１で特定される仮説を含意しないと判定し、含意判定結果記憶部２５の判定結果に０を格納する。ここで、判定結果が０とは、判定対象文が仮説を含意しないことを意味する。

次に、ステップＳ２において、含意判定手段１１が、仮説と判定対象文間の含意度にペナルティを付与する動作を説明する。なお、含意度が用いられる場合、仮説と判定対象文との含意度は予め算出され、含意度記憶部２４に記憶される。図４（ｂ）は、含意度記憶部２４が記憶する含意度の例を示す説明図である。図４（ｂ）に示す例では、仮説記憶部２１に格納された仮説ＩＤ＝１に対する仮説含意文が仮説含意文書記憶部２２の文書ＩＤ＝１、文ＩＤ＝１で特定される文であり、その仮説と仮説含意文との含意度が０．５６であることを示す。なお、含意度の算出方法については後述する。

以下、仮説と判定対象文との含意度にペナルティを付与する方法を説明する。まず１つ目の方法は、含意度を一定の値または一定の割合だけ低減させる方法である。この場合、含意判定手段１１は、低減後の含意度が基準値未満であればその仮説を判定対象文が含意しないと判定する。２つ目の方法は、基準値を一定の値または一定の割合だけ増加させる方法である。この場合、含意判定手段１１は、含意度が増加した基準値未満であればその仮説を判定対象文が含意しないと判定する。また、これらの方法は、同時に行われてもよい。すなわち、含意度にペナルティを付与する第一の方法として、含意度の値を低減させる方法が挙げられる。また、第二の方法として、予め定められた基準値の値を増加させる方法が挙げられる。さらに、第三の方法として、含意度の値を低減させるとともに基準値の値を増加させる方法が挙げられる。

図４（ａ）〜図４（ｃ）を用いて、２つ目の方法を用いてペナルティを付与した場合の判定処理を説明する。仮説記憶部２１に格納された仮説ＩＤ＝１で特定される仮説は、図４（ａ）に例示する新事実性判定結果記憶部２３を参照すると、文書ＩＤ＝１、文ＩＤ＝１で特定される仮説含意文おいて新事実（判定結果＝１）と判定されている。また、仮説含意文書記憶部２２を参照すると、文書ＩＤ＝１、文ＩＤ＝１で特定される仮説含意文の日時は「２０１０／０４／０１」である。一方、判定対象文書記憶部２０に格納された文書ＩＤ＝１０、文ＩＤ＝１で特定される判定対象文の日時は「２０１０／０３／０１」である。

さらに、図４（ｂ）に例示する含意度記憶部２４を参照すると、仮説ＩＤ＝１で特定される仮説と、文書ＩＤ＝１０、文ＩＤ＝１で特定される判定対象文の間の含意度は０．５６である。基準値を０．５、増加させる一定の値を０．２とした場合、基準値は、０．７となる。仮説ＩＤ＝１で特定される仮説と文書ＩＤ＝１０、文ＩＤ＝１で特定される判定対象文との間の含意度は０．５６であり、基準値０．５に０．２を足した０．７よりも小さい。そのため、含意判定手段１１は、その仮説を判定対象文が含意しないと判定し、含意判定結果記憶部２５に判定結果０を格納する。

ここで、含意度の計算方法を説明する。含意度は、仮説と判定対象文の双方に含まれる単語または係り受け組の共通する割合として計算できる。具体的には、含意度は、下記の式で計算される。

Ｓｉｍ（Ｈ，Ｔ）＝Σｔ⊂Ｈ∩Ｔ ｗｅｉｇｈｔ（ｔ）／Σｔ⊂Ｈ ｗｅｉｇｈｔ（ｔ）

ここで、Ｈは仮説を表し、Ｔは判定対象文を表す。またｔ⊂Ｈは、Ｈに含まれる単語を表し、ｔ⊂Ｈ∩Ｔは、ＨとＴに共通する単語を表し、ｗｅｉｇｈｔ（ｔ）は単語ｔの重要度を表す。

仮説および判定対象文から、形態素解析により単語ｔを抽出すればよい。具体的には、形態素解析ソフトウェアを用いて仮説および判定対象文から単語ｔを抽出してもよい。形態素解析ソフトウェアを用いた場合、文が単語に分割され、それぞれの単語に品詞が付与される。この際、全ての品詞を採用するのではなく、名詞、動詞、形容詞、形容動詞等の自立語のみを単語ｔとして採用することが可能である。

例えば、仮説Ｈが「Ａさんを東京で逮捕した」であれば、形態素解析によって、「Ａさん」，「東京」，「逮捕」が抽出され、これらの単語が仮説Ｈに含まれる単語ｔの集合になる。なお、形態素解析ソフトウェアとして、例えば、ＣｈａＳｅｎが利用可能である。なお、ＣｈａＳｅｎについては、以下の参考文献１に紹介されている。

＜参考文献１＞”ChaSen -- 形態素解析器”、2007年、Nara Institute of Science and Technology、［online］、［平成２２年１０月１８日検索］、インターネット〈http://chasen-legacy.sourceforge.jp/〉

最も単純な方法として、単語ｔの重要度ｗｅｉｇｈｔ（ｔ）に、全て１を設定する方法がある。この場合、Ｓｉｍ（Ｈ，Ｔ）は、仮説Ｈに含まれる単語と判定対象文Ｔに含まれる単語が共通する割合を意味する。また、別の方法として、単語ｔの出現文書数を用いる方法もある。この場合、単語ｔの出現文書数をｄｆ（ｔ）、全文書数を｜Ｄ｜としたとき、単語ｔの重要度は、ｗｅｉｇｔｈ（ｔ）＝ｌｏｇ（｜Ｄ｜／ｄｆ（ｔ））で計算される。なお、ｌｏｇは、底を２または１０とする対数である。

ここで、図３に例示する仮説記憶部２１に記憶された仮説ＩＤ＝１で特定される仮説Ｈと、判定対象文書記憶部２０に記憶された文書ＩＤ＝１０、文ＩＤ＝１で特定される判定対象文Ｔの間の含意度を計算する方法を説明する。仮説Ｈを形態素解析して抽出された単語のうち自立語を選択すると、仮説Ｈに含まれる単語ｔの集合は、「ＱＱ」，「ＲＲ」，「容疑者」，「逮捕」，「峠道」，「若い」，「車」，「通い詰める」，「場所」になる。同様の方法で、判定対象文Ｔからも単語ｔが抽出される。仮説Ｈに含まれる９つの単語のうち、判定対象文Ｔにも含まれる単語は「峠道」，「若い」，「車」，「通い詰める」，「場所」の５つである。ここで、ｗｅｉｇｈｔ（ｔ）を全て１とした場合、類似度は５／９＝０．５６と計算される。なお、このように図３に例示する状態に対して計算された含意度が、図４（ｂ）に例示する含意度記憶部２４に記憶されている

なお、上述した含意度の計算方法は、仮説と判定対象文間の含意度を計算する一例であり、上記の方式に限定されない。例えば、Ｓｉｍ（Ｈ，Ｔ）として、Ｃｏｓｉｎｅ類似度や、Ｊａｃｃａｒｄ係数を用いても良い。

また、上記説明では、Ｓｉｍ（Ｈ，Ｔ）を算出する際、ｔとして単語を用いる方法を説明したが、単語を用いる代わりに、単語の係り受け組を用いてもよい。係り受け組とは、係り受け関係にある２つの単語の組を表す。例えば、仮説Ｈが、「Ａさんを東京で逮捕した」である場合、係り受け組として、「Ａさん−逮捕」および「東京−逮捕］が仮説Ｈに含まれるｔの集合になる。

また、含意度の計算に分類器を用いても良い。分類器とは、データを自動的に２つのカテゴリに分類する方式であり、分類器を実装したソフトウェアも広く知られている。分類器を実装したソフトウェアを使用する際、利用者は、（ｉ）２つのカテゴリに事前分類したデータの単語ベクトル、および、（ｉｉ）未分類のデータの単語ベクトル、の２つを事前に用意する。特徴ベクトルとは、データに含まれる単語をベクトルの次元とし、各次元の値がそのデータにおける単語の有無（０／１）または単語の重要度を表すベクトルである。

分類器を実装したソフトウェアは、学習処理および分類処理の２つの部分から構成されている。まず学習処理では、事前分類したデータの単語ベクトルを入力データとして分類器が作成される。この際、分類器では、通常、どのような単語が含まれる場合に文書が一方のカテゴリに所属する可能性が高いかを表す分類基準が決定される。次に、分類処理では、学習処理で作成された分類器を用いて、未分類のデータが２つのカテゴリのいずれかに分類される。

この分類器を実装したソフトウェアを本発明に適用するには、分類対象のデータを仮説と判定対象文の組とし、２つのカテゴリを「仮説を判定対象文が含意するか、含意しないか」とすればよい。つまり、（ｉ）２つのカテゴリに事前分類した仮説と判定対象文の組の単語ベクトルと、（ｉｉ）未分類の仮説と判定対象文の組の単語ベクトルとを用意すれば、処理内容は上記と同様である。

なお、仮説と判定対象文それぞれの単語ベクトルの和を、仮説と判定対象文の組の単語ベクトルとすればよい。分類器を用いた結果、データが「含意する」とするカテゴリに分類された場合、そのデータの判定結果を１とし、データが「含意しない」とするカテゴリに分類された場合、そのデータの判定結果を０として、それぞれの判定結果を含意度記憶部２４に記憶させる。

なお、分類器を実装したソフトウェアの例として、Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）を実装したＳＶＭ−Ｌｉｇｈｔや、決定木を実装したＣ４．５などが知られている。なお、ＳＶＭ−Ｌｉｇｈｔについては、以下の参考文献２に紹介されている。また、Ｃ４．５については、以下の参考文献３に示すＷｅｂページからダウンロード可能である。

＜参考文献２＞ Thorsten Joachims、”Support Vector Machine”、2008年8月14日、［online］、［平成２２年１０月１８日検索］、インターネット〈http://svmlight.joachims.org/〉
＜参考文献３＞”Ross Quinlan”、［online］、［平成２２年１０月１８日検索］、インターネット〈http://www.rulequest.com/Personal/〉

以上のように、本実施形態によれば、新事実性判定手段１０が、仮説含意文Ｔ＿Ｈにおいて、与えられた仮説Ｈが初めて明らかにされた事実（新事実）であるか否かを、その仮説含意文Ｔ＿Ｈに記載された特定の表現をもとに判定する。そして、含意判定手段１１が、その仮説含意文Ｔ＿Ｈにおいて、与えられた仮説Ｈが新事実であると判定された場合に、判定対象文Ｔの発生日時とその仮説含意文Ｔ＿Ｈの発生日時とを比較して、与えられた仮説Ｈを判定対象文Ｔが含意するか否かを判定する。

具体的には、判定対象文Ｔの発生日時が仮説含意文Ｔ＿Ｈの発生日時よりも古い場合、含意判定手段１１が、与えられた仮説Ｈを判定対象文Ｔ＿Ｈが含意しないと判定する。このような構成により、含意判定の性能を向上させることができる。具体的には、再現率を低下させずに適合率を向上させることができる。

すなわち、仮説Ｈが含意判定文Ｔ＿Ｈにおいて新事実であるかを新事実性判定手段１０が事前に判定する。その仮説が新事実と判定された場合に、判定対象文Ｔの日付が含意判定文Ｔ＿Ｈの日付よりも古ければ、仮説Ｈを判定対象文Ｔが含意しないと含意判定手段１１が判定する。そのため、含意判定の性能を向上させることができる。

これは、仮説Ｈが含意判定文Ｔ＿Ｈにおいて新事実ならば、含意判定文Ｔ＿Ｈよりも古い判定対象文Ｔが仮説Ｈを含意することはないからである。よって、一般的な方式のように、基準値を一律に高く設定しなくても（すなわち、再現率を低下させずに）、仮説Ｈを含意しない判定対象文Ｔを正確に判定できる（すなわち、適合率を向上できる）。

例えば、非特許文献１に記載された一般的な方式では、含意度（すなわち、含意度記憶部２４に記憶された含意度）のみを用いて判定処理を行う。この場合、図４（ｂ）に例示する含意度記憶部２４の内容を参照すると、仮説ＩＤ＝１で特定される仮説と、文書ＩＤ＝１０、文ＩＤ＝１で特定される判定対象文間の類似度は０．５６である。ここで、基準値が０．５の場合、非特許文献１に記載された一般的な方式では、その判定対象文が仮説を含意すると判定される。しかし、この判定対象文は仮説を含意しないため誤りである。一方、本実施形態によれば、含意判定手段１１は、新事実性判定手段１０による判定結果を用いて判定を行うため、この判定対象文が仮説を含意しないと判定できる。

実施形態２．
図５は、本発明の第２の実施形態における含意判定装置の例を示すブロック図である。なお、第１の実施形態と同様の構成については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。本実施形態における含意判定装置は、プログラム制御により動作するデータ処理装置１と、情報を記憶する記憶装置２とを備えている。

データ処理装置１は、新事実性判定手段１０と、含意判定手段１１と、新規仮説判定手段１２とを含む。このうち、新事実性判定手段１０及び含意判定手段１１の内容については、第１の実施形態と同様のため、説明を省略する。

新規仮説判定手段１２は、いずれの判定対象文にも含意されない仮説を特定する。具体的には、新規仮説判定手段１２は、含意判定手段１１の判定結果をもとに、判定対象文書集合のうち、含意する判定対象文が一つも存在しない仮説を、いずれの判定対象文にも含意されない仮説と判定する。新規仮説判定手段１２は、例えば、含意判定手段１１が含意判定結果記憶部２５に記憶させた仮説のうち、判定結果に「１」が存在しない仮説を、いずれの判定対象文にも含意されない仮説と特定してもよい。

記憶装置２は、判定対象文書記憶部２０と、仮説記憶部２１と、仮説含意文書記憶部２２と、新事実性判定結果記憶部２３と、含意度記憶部２４と、含意判定結果記憶部２５と、新規仮説記憶部２６とを含む。このうち、判定対象文書記憶部２０、仮説記憶部２１、仮説含意文書記憶部２２、新事実性判定結果記憶部２３、含意度記憶部２４、および、含意判定結果記憶部２５の内容については、第１の実施形態と同様のため、説明を省略する。

新規仮説記憶部２６は、新規仮説判定手段１２でいずれの判定対象文にも含意されないと判定された仮説を記憶する。新規仮説記憶部２６は、仮説の内容を記憶してもよく、仮説ＩＤを記憶してもよい。新規仮説記憶部２６は、例えば、磁気ディスク等により実現される。

新事実性判定手段１０と、含意判定手段１１と、新規仮説判定手段１２とは、プログラム（含意判定プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。また、新事実性判定手段１０と、含意判定手段１１と、新規仮説判定手段１２とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。

次に、本実施形態の含意判定装置の動作を説明する。図６は、第２の実施形態における含意判定装置の動作を示すフローチャートである。また、図７は、記憶装置２が記憶する情報の例を示す説明図である。なお、仮説が新事実か否かを新事実性判定手段１０が判定し、含意判定手段１１が、その仮説を判定対象文が含意するか否かを判定するまでの処理は、図２におけるステップＳ１〜ステップＳ２の処理と同様であるため、説明を省略する。

新規仮説判定手段１２は、含意判定手段１１の判定結果をもとに、含意する文が一つも存在しない仮説を判定対象文書集合に記載されていないと判定する（図６におけるステップＳ３）。

図７は、新規仮説記憶部２６の内容の例を示す説明図である。図４（ｃ）に例示する含意判定結果記憶部２５には、仮説ＩＤ＝１で特定される仮説が記憶されているが、判定結果＝１のデータは存在しない。そのため、仮説ＩＤ＝１で特定される仮説を含意する判定対象文は存在しない。したがって、新規仮説判定手段１２は、いずれの判定対象文にも仮説ＩＤ＝１で特定される仮説が含意されない仮説と判定し、図７に例示するように、新規仮説記憶部２６に仮説ＩＤ＝１を記憶させる。

以上のように、本実施形態によれば、第１の実施形態における効果に加え、仮説が判定対象文書集合に記載されているかを判別できる。その理由は、新規仮説判定手段１２が、含意判定手段１１の結果を参照して、含意する判定対象文が一つも存在しない仮説を判定対象文書集合に記載されていないと判定するためである。すなわち、新規仮説判定手段１２が、含意判定手段１１によって含意する判定対象文が存在すると判定されなかった仮説が存在する場合、その仮説をいずれの判定対象文にも含意されない仮説と判定するためである。

また、本実施形態における含意判定装置を用いることにより、Ｕｐｄａｔｅ Ｓｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎ Ｔａｓｋ（ＵＳＴ）における要約の候補文の選択が可能になる。ＵＳＴとは、文書集合Ａの記載内容を、それ以前に記述された文書集合Ｂの内容が既知であることを条件として要約するタスクである。文書集合Ａに含まれるそれぞれの文を仮説とし、文書集合Ｂの文を判定対象文とすれば、本実施形態による含意判定装置が、文書集合Ｂに記載されていない文書集合Ａに含まれる文を判定できる。このようにして判定された文を要約の候補文とすればよい。

実施形態３．
図８は、本発明の第３の実施形態における含意判定装置の例を示すブロック図である。なお、第１の実施形態と同様の構成については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。本実施形態における含意判定装置は、プログラム制御により動作するデータ処理装置１と、情報を記憶する記憶装置２とを備えている。

記憶装置２は、判定対象文書記憶部２０と、仮説記憶部２１と、仮説含意文書記憶部２２と、新事実性判定結果記憶部２３と、含意度記憶部２４と、含意判定結果記憶部２５を有する。記憶装置２の内容は、第１の実施形態と同様のため、説明を省略する。

データ処理装置１は、新事実性判定手段１０と、含意判定手段１１と、仮説含意文追加手段１３とを含む。このうち、新事実性判定手段１０及び含意判定手段１１の内容については、第１の実施形態と同様のため、説明を省略する。

仮説含意文追加手段１３は、含意判定手段１１の判定結果をもとに、仮説を含意する判定対象文を仮説含意文として追加し、その内容を新事実性判定手段１０に通知する。具体的には、含意判定手段１１が与えられた仮説を判定対象文が含意すると判定した場合、仮説含意文追加手段１３は、その判定対象文を仮説含意文として追加する。このとき、仮説含意文追加手段１３は、仮説を含意すると判定した判定対象文の内容を仮説記憶部２１および仮説含意文書記憶部２２に記憶させてもよい。

新事実性判定手段１０と、含意判定手段１１と、仮説含意文追加手段１３とは、プログラム（含意判定プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。また、新事実性判定手段１０と、含意判定手段１１と、仮説含意文追加手段１３とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。

次に、本実施形態の含意判定装置の動作を説明する。図９は、第３の実施形態における含意判定装置の動作を示すフローチャートである。また、図１０〜図１３は、記憶装置２が記憶する情報の例を示す説明図である。なお、仮説が新事実か否かを新事実性判定手段１０が判定し、含意判定手段１１が、その仮説を判定対象文が含意するか否かを判定するまでの処理は、図２におけるステップＳ１〜ステップＳ２の処理と同様である。ただし、本動作の説明では、初期状態として図１０に例示する内容が、仮説記憶部２１（図１０（ａ）参照。）、仮説含意文書記憶部２２（図１０（ｂ）参照。）、判定対象文書記憶部２０（図１０（ｃ）参照。）に記憶されているものとする。具体的には、仮説記憶部２１が仮説ＩＤ＝２で特定される仮説を記憶している点、および、判定対象文書記憶部２０が文書ＩＤ＝１１、文ＩＤ＝１で特定される文、および、文書ＩＤ＝１２、文ＩＤ＝１で特定される文を記憶している点において、第１の実施形態と異なる。

ステップＳ２までの処理の結果、図１１に例示する内容が、新事実性判定結果記憶部２３（図１１（ａ）参照。）、含意度記憶部２４（図１１（ｂ）参照。）に記憶される。図１１（ａ）に例示するように、仮説ＩＤ＝２で特定される仮説は、文書ＩＤ＝１、文ＩＤ＝１で特定される仮説含意文において新事実ではない（判定結果＝０）と判定されている。これは、文書ＩＤ＝１、文ＩＤ＝１で特定される仮説含意文が、第１の実施形態で示す手がかり（５）の条件に一致するためである。

また、含意度記憶部２４には、仮説ＩＤ＝２で特定される仮説と、判定対象文書記憶部２０に格納された２つの判定対象文（文書ＩＤ＝１１、文ＩＤ＝１で特定される文、および、文書ＩＤ＝１２、文ＩＤ＝１で特定される文）との間の含意度が、第１の実施形態に記載された方法を用いて計算され、計算された含意度が事前に記憶されているものとする。図１１（ｂ）に示す例では、含意度はそれぞれ１．０と０．６７である。ここで、基準値が０．５と定められている場合、いずれの含意度も基準値以上であるため、いずれの判定対象文も仮説を含意すると判定されることになる。判定された結果は、図１１（ｃ）に例示するように、共に仮説を含意する判定対象文として含意判定結果記憶部２５に記憶される。

ステップＳ２の後、仮説含意文追加手段１３は、含意判定手段１１の判定結果をもとに、仮説を含意する判定対象文を仮説含意文として追加し、その内容を新事実性判定手段１０に通知する（図９におけるステップＳ４）。このとき、仮説含意文追加手段１３は、仮説記憶部２１と仮説含意文書記憶部２２に、判定対象文の内容を記憶させてもよい。

例えば、含意判定手段１１が、仮説と判定対象文との間の含意度が０．７以上の判定対象文を仮説含意文と判定した場合、図１１（ｂ）より、仮説含意文追加手段１３は、含意度が１．０である文書ＩＤ＝１１、文ＩＤ＝１で特定される判定対象文を仮説含意文書記憶部２２に記憶させる。また、仮説含意文追加手段１３は、仮説記憶部２１にも、仮説ＩＤ＝２で特定される仮説を含意する文書ＩＤ＝１１、文ＩＤ＝１の内容を記憶させる。この結果、仮説含意文書記憶部２２の内容は、図１０に例示する初期状態から、図１２に例示する状態に変更される。

ステップＳ４において、仮説含意文が追加された場合（図９のステップＳ５におけるＹＥＳ）、仮説が新事実か否かを判定するステップＳ１以降の処理を繰り返す。一方、仮説含意文が追加されていない場合（ステップＳ５におけるＮＯ）、処理を終了する。

図１２に例示する変更された仮説記憶部２１と、仮説含意文書記憶部２２とを用いて、再度、ステップＳ１及びステップＳ２を実行した結果を図１３に示す。一回目との違いは、仮説ＩＤ＝２で特定される仮説が、文書ＩＤ＝１１、文ＩＤ＝１において新事実と判定されている点である。これは、文書ＩＤ＝１１、文ＩＤ＝１で特定される仮説含意文が、第１の実施形態で示す手がかり（１）の条件に一致するためである。

以上のように、本実施形態によれば、第１の実施形態における効果に加え、含意文検索性能をさらに向上できる。その理由は、含意判定手段１１が仮説を含意すると判定した判定対象文を仮説含意文追加手段１３が仮説含意文として新事実性判定手段１０に通知するためである。すなわち、含意判定手段１１が与えられた仮説を判定対象文が含意すると判定した場合、仮説含意文追加手段１３がその判定対象文を仮説含意文として追加するためである。

例えば、初期状態で、図１０に例示する内容が記憶装置２に記憶されているとする。一回目の処理では、仮説ＩＤ＝２で特定される仮説を、文書ＩＤ＝１２、文ＩＤ＝１の判定対象文が含意すると判定される。しかし、これは本来誤りである。このような誤りが発生した場合であっても、一回目の処理の結果、文書ＩＤ＝１１、文ＩＤ＝１で特定される判定対象文が仮説含意文になる。そのため、二回目の処理を実行することで、仮説ＩＤ＝２で特定される仮説を、文書ＩＤ＝１２、文ＩＤ＝１の判定対象文が含意しないと修正できる。

次に、本発明の最小構成を説明する。図１４は、本発明による含意判定装置の最小構成の例を示すブロック図である。本発明による含意判定装置は、与えられた仮説（例えば、仮説Ｈ）を含意する文である仮説含意文（例えば、仮説含意文Ｔ＿Ｈ）で、その仮説が初めて明らかにされた事実を示す新事実であるか否かを、その仮説含意文に記載された特定の表現（例えば、手がかり（１）〜（５）など）をもとに判定する新事実性判定手段８１（例えば、新事実性判定手段１０）と、与えられた仮説を、その仮説を含むか否かが判定される文である判定対象文（例えば、判定対象文Ｔ）が含意するか否かを判定する含意判定手段８２（例えば、含意判定手段１１）とを備えている。

含意判定手段８２は、与えられた仮説が仮説含意文で新事実であると判定された場合に、判定対象文の発生日時（例えば、図３（ｃ）における日時）とその仮説を含意する仮説含意文の発生日時（例えば、図３（ｂ）における日時）とを比較して、与えられた仮説を判定対象文が含意するか否かを判定する。

そのような構成により、含意判定の性能を向上させることができる。

具体的には、含意判定手段８２は、判定対象文の発生日時が与えられた仮説を含意する仮説含意文の発生日時よりも古い場合、その仮説を判定対象文が含意しないと判定してもよい。また、含意判定手段８２は、判定対象文の発生日時が与えられた仮説を含意する仮説含意文の発生日時よりも古い場合、判定対象文がその仮説を含意する度合いを示す含意度にペナルティを付与し、予め定められた基準値とペナルティ付与後の含意度とを比較して、与えられた仮説を判定対象文が含意するか否かを判定してもよい。

また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

（付記１）与えられた仮説を含意する文である仮説含意文で、当該仮説が初めて明らかにされた事実を示す新事実であるか否かを、当該仮説含意文に記載された特定の表現をもとに判定する新事実性判定手段と、与えられた仮説を、当該仮説を含むか否かが判定される文である判定対象文が含意するか否かを判定する含意判定手段とを備え、前記含意判定手段は、与えられた仮説が仮説含意文で新事実であると判定された場合に、前記判定対象文の発生日時と当該仮説を含意する仮説含意文の発生日時とを比較して、与えられた仮説を前記判定対象文が含意するか否かを判定することを特徴とする含意判定装置。

（付記２）含意判定手段は、判定対象文の発生日時が与えられた仮説を含意する仮説含意文の発生日時よりも古い場合、当該仮説を前記判定対象文が含意しないと判定する付記１記載の含意判定装置。

（付記３）含意判定手段は、判定対象文の発生日時が与えられた仮説を含意する仮説含意文の発生日時よりも古い場合、判定対象文が当該仮説を含意する度合いを示す含意度の値を低減させ若しくは予め定められた基準値の値を増加させ又は含意度の値を低減させるとともに前記基準値の値を増加させ、前記基準値と前記含意度とを比較して、与えられた仮説を前記判定対象文が含意するか否かを判定する付記１記載の含意判定装置。

（付記４）含意判定手段は、判定対象文の発生日時が与えられた仮説を含意する仮説含意文の発生日時よりも古い場合、含意度を一定の値または一定の割合低減させ、前記含意度が予め定められた基準値未満である場合、与えられた仮説を判定対象文が含意しないと判定する付記３記載の含意判定装置。

（付記５）含意判定手段は、判定対象文の発生日時が与えられた仮説を含意する仮説含意文の発生日時よりも古い場合、予め定められた基準値を一定の値または一定の割合増加させ、含意度が前記基準値未満である場合、与えられた仮説を判定対象文が含意しないと判定する付記３記載の含意判定装置。

（付記６）いずれの判定対象文にも含意されない仮説を特定する新規仮説判定手段を備えた付記１から付記５のうちのいずれか１つに記載の含意判定装置。

（付記７）与えられた仮説を判定対象文が含意すると判定された場合、当該判定対象文を仮説含意文として追加する仮説含意文追加手段を備えた付記１から付記６のうちのいずれか１つに記載の含意判定装置。

（付記８）与えられた仮説を含意する文である仮説含意文で、当該仮説が初めて明らかにされた事実を示す新事実であるか否かを、当該仮説含意文に記載された特定の表現をもとに判定し、与えられた仮説が前記仮説含意文で新事実であると判定された場合に、与えられた仮説を含むか否かが判定される文である判定対象文の発生日時と当該仮説を含意する仮説含意文の発生日時とを比較して、与えられた仮説を前記判定対象文が含意するか否かを判定することを特徴とする含意判定方法。

（付記９）判定対象文の発生日時が与えられた仮説を含意する仮説含意文の発生日時よりも古い場合、当該仮説を前記判定対象文が含意しないと判定する付記８記載の含意判定方法。

（付記１０）判定対象文の発生日時が与えられた仮説を含意する仮説含意文の発生日時よりも古い場合、判定対象文が当該仮説を含意する度合いを示す含意度の値を低減させ若しくは予め定められた基準値の値を増加させ又は含意度の値を低減させるとともに前記基準値の値を増加させ、前記基準値と前記含意度とを比較して、与えられた仮説を前記判定対象文が含意するか否かを判定する付記８記載の含意判定方法。

（付記１１）コンピュータに、与えられた仮説を含意する文である仮説含意文で、当該仮説が初めて明らかにされた事実を示す新事実であるか否かを、当該仮説含意文に記載された特定の表現をもとに判定する新事実性判定処理、および、与えられた仮説を、当該仮説を含むか否かが判定される文である判定対象文が含意するか否かを判定する含意判定処理を実行させ、前記含意判定処理で、与えられた仮説が仮説含意文で新事実であると判定された場合に、前記判定対象文の発生日時と当該仮説を含意する仮説含意文の発生日時とを比較させ、与えられた仮説を前記判定対象文が含意するか否かを判定させるための含意判定プログラム。

（付記１２）コンピュータに、含意判定処理で、判定対象文の発生日時が与えられた仮説を含意する仮説含意文の発生日時よりも古い場合、当該仮説を前記判定対象文が含意しないと判定させる付記１１記載の含意判定プログラム。

（付記１３）コンピュータに、含意判定処理で、判定対象文の発生日時が与えられた仮説を含意する仮説含意文の発生日時よりも古い場合、判定対象文が当該仮説を含意する度合いを示す含意度の値を低減させ若しくは予め定められた基準値の値を増加させ又は含意度の値を低減させるとともに前記基準値の値を増加させ、前記基準値と前記含意度とを比較させて、与えられた仮説を前記判定対象文が含意するか否かを判定させる付記１１記載の含意判定プログラム。

以上、実施形態及び実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

この出願は、２０１０年１０月２１日に出願された日本特許出願２０１０−２３６５４８を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

本発明の含意判定装置は、文書検索システムにおける検索結果の絞り込みや、文書要約システムにおける要約の候補文の選択に利用できる。

１ データ処理装置
１０ 新事実性判定手段
１１ 含意判定手段
１２ 新規仮説判定手段
１３ 仮説含意文追加手段
２ 記憶装置
２０ 判定対象文書記憶部
２１ 仮説記憶部
２２ 仮説含意文書記憶部
２３ 新事実性判定結果記憶部
２４ 含意度記憶部
２５ 含意判定結果記憶部
２６ 新規仮説記憶部

Claims (8)

1. 与えられた仮説を含意する文である仮説含意文で、当該仮説が初めて明らかにされた事実を示す新事実であるか否かを、当該仮説含意文に記載された、単文書から新事実性を判定するための手がかり表現をもとに判定する新事実性判定手段と、
   与えられた仮説を、当該仮説を含むか否かが判定される文である判定対象文が含意するか否かを判定する含意判定手段とを備え、
   前記含意判定手段は、与えられた仮説が仮説含意文で新事実であると判定された場合に、前記判定対象文の発生日時と当該仮説を含意する仮説含意文の発生日時とを比較して、前記判定対象文の発生日時が与えられた仮説を含意する仮説含意文の発生日時よりも古い場合、当該仮説を前記判定対象文が含意しないと判定する
   ことを特徴とする含意判定装置。
2. 与えられた仮説を含意する文である仮説含意文で、当該仮説が初めて明らかにされた事実を示す新事実であるか否かを、当該仮説含意文に記載された、単文書から新事実性を判定するための手がかり表現をもとに判定する新事実性判定手段と、
   与えられた仮説を、当該仮説を含むか否かが判定される文である判定対象文が含意するか否かを判定する含意判定手段とを備え、
   前記含意判定手段は、与えられた仮説が仮説含意文で新事実であると判定された場合に、前記判定対象文の発生日時と当該仮説を含意する仮説含意文の発生日時とを比較して、前記判定対象文の発生日時が与えられた仮説を含意する仮説含意文の発生日時よりも古い場合、判定対象文が当該仮説を含意する度合いを示す含意度の値を低減させ若しくは予め定められた基準値の値を増加させ又は含意度の値を低減させるとともに前記基準値の値を増加させ、前記基準値と前記含意度とを比較して、与えられた仮説を前記判定対象文が含意するか否かを判定する
   ことを特徴とする含意判定装置。
3. 含意判定手段は、判定対象文の発生日時が与えられた仮説を含意する仮説含意文の発生日時よりも古い場合、含意度を一定の値または一定の割合低減させ、前記含意度が基準値未満である場合、与えられた仮説を判定対象文が含意しないと判定する
   請求項２記載の含意判定装置。
4. 含意判定手段は、判定対象文の発生日時が与えられた仮説を含意する仮説含意文の発生日時よりも古い場合、予め定められた基準値を一定の値または一定の割合増加させ、含意度が前記基準値未満である場合、与えられた仮説を判定対象文が含意しないと判定する
   請求項２記載の含意判定装置。
5. いずれの判定対象文にも含意されない仮説を特定する新規仮説判定手段を備えた
   請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の含意判定装置。
6. 与えられた仮説を判定対象文が含意すると判定された場合、当該判定対象文を仮説含意文として追加する仮説含意文追加手段を備えた
   請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の含意判定装置。
7. コンピュータが、与えられた仮説を含意する文である仮説含意文で、当該仮説が初めて明らかにされた事実を示す新事実であるか否かを、当該仮説含意文に記載された、単文書から新事実性を判定するための手がかり表現をもとに判定し、
   前記コンピュータが、与えられた仮説が前記仮説含意文で新事実であると判定された場合に、与えられた仮説を含むか否かが判定される文である判定対象文の発生日時と当該仮説を含意する仮説含意文の発生日時とを比較して、前記判定対象文の発生日時が与えられた仮説を含意する仮説含意文の発生日時よりも古い場合、当該仮説を前記判定対象文が含意しないと判定する
   ことを特徴とする含意判定方法。
8. コンピュータに、
   与えられた仮説を含意する文である仮説含意文で、当該仮説が初めて明らかにされた事実を示す新事実であるか否かを、当該仮説含意文に記載された、単文書から新事実性を判定するための手がかり表現をもとに判定する新事実性判定処理、および、
   与えられた仮説を、当該仮説を含むか否かが判定される文である判定対象文が含意するか否かを判定する含意判定処理を実行させ、
   前記含意判定処理で、与えられた仮説が仮説含意文で新事実であると判定された場合に、前記判定対象文の発生日時と当該仮説を含意する仮説含意文の発生日時とを比較させ、前記判定対象文の発生日時が与えられた仮説を含意する仮説含意文の発生日時よりも古い場合、当該仮説を前記判定対象文が含意しないと判定させる
   ための含意判定プログラム。

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