JP7100542B2 - 検索支援装置および検索支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、検索支援装置および検索支援方法に関するものである。

全く同じ単語を含む文章であっても、その文章における各単語の位置付けなどにより、意味するところは大きく違ってくる可能性がある。

そこで、そのような文章を情報処理対象とする場合、予めアノテーションを施しておくことで、各文章の意図、主旨を的確に踏まえた情報処理を図ろうとする動きもある。

ところで、文章に対する所定の情報処理を行う従来技術としては、例えば、自然言語文を入力するための入力部と、該入力部から入力された翻訳対象となる原文を記憶する原文記憶部と、翻訳処理に使用する知識情報を収容した翻訳辞書部と、該翻訳辞書部の内容を用いて前記入力された原文の翻訳処理を実行する翻訳部と、該翻訳部による翻訳処理の結果得られた訳文を記憶する訳文記憶部と、前記原文および訳文を表示する表示部と、前記各構成部を制御するとともに、前記表示部で表示された原文または訳文の編集処理を行なう編集制御部とから成り、前記翻訳部は原文の文型を認定し、認定した文型情報を出力することを特徴とする機械翻訳装置（特許文献１参照）などが提案されている。

また他にも、アノテーションに関連する従来技術として、情報検索装置、情報検索方法及びプログラム（特許文献２参照）や、アノテーション補助装置及びそのためのコンピュータープログラム（特許文献３参照）なども提案されている。

特開平６－２９５３０９号公報 特開２００５－１１０７９号公報 特開２０１６－１３６３４１号公報

例えば、複数のキーワードをキーとしたテキスト検索を行う場合、検索対象の母集団がアノテーション未実行の文章群であるよりも、アノテーション実行後の文章群である方が、検索効率は高くなる傾向にある。

例えば、或る者が、“人は魚を鑑賞する”という事象を意識し、“人”と“魚”という２つのキーワードを用いた文章検索を行ったとする。

検索対象の母集団がアノテーション未実行の文章群であった場合、単純に、単語として“人”と“魚”を両方含む文章が全て検索結果となって出力されることになる。具体的には、“人”と“魚”という単語さえ含まれていれば、“人が魚を鑑賞する”、“魚が人を鑑賞する”、“人と魚は鑑賞する”、“人の魚を鑑賞する”、といった様々な文型の文章全てが検索結果となる。

一方、検索対象の母集団がアノテーション実行後の文章群で、かつ、“人”が主語で“魚”が目的語であるとの指定を踏まえたアノテーション検索を行った場合、上述の具体例として示した文章のうち、“人が魚を鑑賞する”、のみが検索結果となる。すなわち、検
索効率は明らかに高くなる。

このように、文章群を母集団とした検索にあたって、当該文章群の文章それぞれにアノテーションを施しておくことは意義ある事である。ところが、現状におけるアノテーションは、人手により、各文章の単語それぞれについて行う必要があり、上述の母集団の規模によっては膨大な作業コストが必要となってしまう。

そこで本発明の目的は、効率的なアノテーションおよび当該アノテーションの結果を用いた精度良好な文章検索を可能とする技術を提供することにある。

上記課題を解決する本発明の検索支援装置は、検索対象の母集団を成す文章各々の品詞分析結果を記憶する記憶部と、前記文章各々に関し、前記品詞分析結果が示す各単語の品詞に基づき、生成しうる文型パターンを特定する処理と、前記文章各々に対し前記文型パターン各々を照合し、当該文章の構成に該当する複数の文型パターンをアノテーションルールの候補として特定する処理と、前記特定したアノテーションルールの候補に基づき、前記文章各々を対象にしたアノテーションの試行を行って、前記文章各々に該当するアノテーションルール候補の絞り込みを行う処理と、前記文章各々に関して、前記絞り込みを経たアノテーションルールの候補のうち、該当文章数が所定基準よりも多いもの又は所定数以上の要素に使用されている単語が使われているものを、前記文章各々に関して適用出来るアノテーションルールとして選定する処理と、前記選定したアノテーションルールを、前記照合に際して対象となった文章に適用してアノテーションを行い、複数のアノテーション済み文章を生成する処理と、所定装置から受けた検索要求に対し、前記選定したアノテーションルールの一覧を提示し、前記一覧の中でユーザ指定を受けたアノテーションルールに基づき、前記アノテーション済み文章から該当文章を検索結果として抽出し、当該検索結果を前記装置に出力する処理と、を実行する演算部と、を含むことを特徴とする。

また、本発明の検索支援方法は、検索対象の母集団を成す文章各々の品詞分析結果を記憶する記憶部を備える情報処理装置が、前記文章各々に関し、前記品詞分析結果が示す各単語の品詞に基づき、生成しうる文型パターンを特定する処理と、前記文章各々に対し前記文型パターン各々を照合し、当該文章の構成に該当する複数の文型パターンをアノテーションルールの候補として特定する処理と、前記特定したアノテーションルールの候補に基づき、前記文章各々を対象にしたアノテーションの試行を行って、前記文章各々に該当するアノテーションルール候補の絞り込みを行う処理と、前記文章各々に関して、前記絞り込みを経たアノテーションルールの候補のうち、該当文章数が所定基準よりも多いもの又は所定数以上の要素に使用されている単語が使われているものを、前記文章各々に関して適用出来るアノテーションルールとして選定する処理と、前記選定したアノテーションルールを、前記照合に際して対象となった文章に適用してアノテーションを行い、複数のアノテーション済み文章を生成する処理と、所定装置から受けた検索要求に対し、前記選定したアノテーションルールの一覧を提示し、前記一覧の中でユーザ指定を受けたアノテーションルールに基づき、前記アノテーション済み文章から該当文章を検索結果として抽出し、当該検索結果を前記装置に出力する処理と、を実行することを特徴とする。

本発明によれば、効率的なアノテーションおよび当該アノテーションの結果を用いた精度良好な文章検索が可能となる。

本実施形態の検索支援装置を含むネットワーク構成図である。 本実施形態における検索支援装置のハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態の検索対象文書のデータ構成例を示す図である。 本実施形態の解析結果のデータ構成例を示す図である。 本実施形態のアノテーションルールのデータ構成例を示す図である。 本実施形態のアノテーション済み文書のデータ構成例を示す図である。 本実施形態における検索支援方法の概念例を示す図である。 本実施形態における検索支援方法のフロー例を示す図である。 本実施形態における候補絞り込み概念の例１を示す図である。 本実施形態における候補絞り込み概念の例２を示す図である。 本実施形態における出力例１を示す図である。 本実施形態における出力例２を示す図である。

－－－ネットワーク構成－－－
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施形態の検索支援装置１００を含むネットワーク構成図である。図１に示す検索支援装置１００は、効率的なアノテーションおよび当該アノテーションの結果を用いた精度良好な文章検索を可能とするコンピュータ装置である。

本実施形態の検索支援装置１００としては、例えば、製品やサービス等に対するユーザからの各種問い合わせに対応する、コールセンターシステムやチャットボットシステムに対し、問いに対する回答を適宜に導く検索機能の提供装置を想定できる。

こうした検索支援装置１００は、インターネットなどの適宜なネットワーク１０を介して、ユーザ端末２００と通信可能に結ばれている。

本実施形態の検索支援装置１００は、例えば、上述のコールセンターシステムやチャットボットシステムの構成の一部であるとする。勿論、本実施形態の検索支援装置１００が、コールセンターシステムやチャットボットシステムと別の構成となって、ネットワーク１０を介して機能提供するとしてもよい。

また、ユーザ端末２００は、検索支援装置１００に対して検索クエリを送信し、適宜な回答を受信するための端末である。よって具体的には、上述の製品やサービス等のユーザが操作する情報処理装置となる。

－－－ハードウェア構成－－－
図２に、本実施形態の検索支援装置１００のハードウェア構成例を示す。また、本実施形態の検索支援装置１００のハードウェア構成は以下の如くとなる。

すなわち、検索支援装置１００は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶部１０１、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成されるメモリ１０３、記憶部１０１に保持されるプログラム１０２をメモリ１０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵなどの演算部１０４、ユーザからのキー入力や音声入力を受け付ける入力部１０５、処理データの表示を行うディスプレイ等の出力部１０６、ネットワーク１０と接続し、ユーザ端末２００など他装置との通信処理を担う通信部１０７、を備える。

なお、記憶部１０１内には、本実施形態の検索支援装置として必要な機能を実装する為のプログラム１０２に加えて、検索対象文書１２５、解析結果１２６、アノテーションルール１２７、および、アノテーション済み文書１２８、が少なくとも記憶されている。ただし、これら検索対象文書１２５、解析結果１２６、アノテーションルール１２７、および、アノテーション済み文書１２８についての詳細は後述するものとする。

－－－データ構造例－－－
続いて、本実施形態の検索支援装置１００が用いるテーブル類について説明する。図３に、本実施形態における検索対象文書１２５の一例を示す。

検索対象文書１２５は、いわゆるＦＡＱ（Ｆｒｅｑｕｅｎｔｌｙ Ａｓｋｅｄ Ｑｕｅｓｔｉｏｎ）における回答集に該当する文書群である。

そのデータ構造は、例えば、文書ＩＤをキーとして、当該文書のファイル名、および、格納先、といったデータを紐付けたレコードの集合体である。

また図４に、本実施形態の解析結果１２６のデータ構成例を示す。解析結果１２６は、上述の検索対象文書１２５の各文書から分割した文章に対し、形態素解析（品詞分析）を行って得た単語群を格納したテーブルである。

そのデータ構造は、例えば、文書ＩＤおよび文章ＩＤをキーとして、当該文章から得られた各単語および当該単語の品詞、といったデータを紐付けたレコードの集合体である。

また図５に、本実施形態におけるアノテーションルール１２７の一例を示す。本実施形態のアノテーションルール１２７は、検索支援装置１００が、上述の検索対象文書１２５の各文書を構成する文章各々に関し、その品詞分析結果が示す各単語の品詞に基づき、生成しうる文型パターンを特定して、上述の文章各々に対し前述の文型パターン各々を照合し、当該文章の構成に該当する複数の文型パターンとして特定したもの、を格納したテーブルである。

そのデータ構造は、アノテーションルールを一意に特定するルールＩＤをキーとして、当該アノテーションルールの格納先を紐付けたレコードの集合体である。

また図６に、本実施形態におけるアノテーション済み文書１２８の一例を示す。本実施形態のアノテーション済み文書１２８は、上述のアノテーションルール１２７の各アノテーションルール、すなわち文型パターンの各々を、上述の照合の対象となった文章に適用してアノテーションを行って生成したアノテーション済み文章それぞれを格納したテーブルである。

そのデータ構造は、上述の検索対象文書１２５における対応文書と共通する文書ＩＤをキーとして、当該文書を構成する各文章に関して得たアノテーション済み文書のファイル名、および、格納先、といったデータを紐付けたレコードの集合体である。

－－－検索支援方法の概念およびフローについて－－－
以下、本実施形態における検索支援方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明する検索支援方法に対応する各種動作は、検索支援装置１００がメモリ等に読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。

図７は、本実施形態における検索支援方法の概念例を示す図であり、図８は本実施形態における検索支援方法のフロー例を示す図である。

なお、本実施形態におけるアノテーションとは、検索対象文書１２５の各文書における文章それぞれに註釈を付与することを意味する。特に、いわゆる５文型の各文型パターンを踏まえて、当該文章における係り受けのうち、文の要素である、Ｓ：主語、Ｖ：述語、Ｏ：目的語、および、Ｃ：補語、の各註釈を、文章における各単語に付与し、アノテーション済み文章を生成することに着目している。

そこでまず、検索支援装置１００は、検索対象文書１２５の各文書を文章単位に分割し、当該文章に関して形態素解析（品詞分析）を実行する（ｓ１０）。なお、文書における文章の分割は、句読点間で文章を分割することで実行する。

検索支援装置１００は、上述のｓ１０における形態素解析の結果、各文章から単語群を抽出し、この単語群を含むレコードを解析結果１２６に格納する（ｓ１１）。前述のレコードは、該当文書および該当文章を一意に特定する文書ＩＤおよび文章ＩＤをキーとして、当該文章から得られた各単語および当該単語の品詞、といったデータを紐付けたものとなる。

具体的には、上述の検索対象文書１２５のうち所定の文書が、「私は、魚を食べる。魚は、私を食べる。魚は、エビを食べる。私は、魚にえさを与える。私は、エビをえさにする。」というものであったとする。

その場合、この文書から得られる文章は、文章１：「私は、魚を食べる」、文章２：「魚は、私を食べる」、文章３：「魚は、エビを食べる」、文章４：「私は、魚にえさを与える」、文章５：「私は、エビをえさにする」、の５つの文章となる。

また、これら５つの文章それぞれに対する形態素解析により得られる単語群は、文章１および文章２において、名詞である「私」および「魚」と、動詞である「食べる」、の３単語であり、文章３において、名詞である「私」および「エビ」と、動詞である「食べる」、の３単語であり、文章４において、名詞である「私」、「魚」、および「えさ」と、動詞である「与える」、の４単語であり、文章５において、名詞である「私」、「エビ」および「魚」と、動詞である「する」、の４単語となる。

続いて、検索支援装置１００は、上述の解析結果１２６である各文章の単語群における所定品詞の単語の組合せ可能なパターンに基づき、生成しうる文型パターンをアノテーションルール候補１２６１として特定し（ｓ１２）、例えばメモリ１０３に保持する。

上述の具体例を踏まえると、例えば、上述の「文章１」の名詞のうち「私」を“ｎ１”、「魚」を“ｎ２”、また、動詞である「食べる」を“ｖ１”とすれば、生成しうる文型パターン（いわゆる英文法における１～５文型）は、以下のとおりである。

１文型（Ｓ＋Ｖ）・・・全２パターン
Ｒｕｌｅ１－１－１ Ｓ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）
Ｒｕｌｅ１－１－２ Ｓ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）
２文型（Ｓ＋Ｖ＋Ｃ）・・・全６パターン→重複削除で４パターン
Ｒｕｌｅ１－２－１ Ｓ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）・・・「Ｒｕｌｅ１－１－１」と重複
Ｒｕｌｅ１－２－２ Ｓ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）・・・「Ｒｕｌｅ１－１－２」と重複
Ｒｕｌｅ１－２－３ Ｃ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）
Ｒｕｌｅ１－２－４ Ｃ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）
Ｒｕｌｅ１－２－５ Ｓ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）、Ｃ（ｎ２）
Ｒｕｌｅ１－２－６ Ｓ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）、Ｃ（ｎ１）
３文型（Ｓ＋Ｖ＋Ｏ）・・・全６パターン→重複削除で４パターン
Ｒｕｌｅ１－３－１ Ｓ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）・・・「Ｒｕｌｅ１－１－１」と重複
Ｒｕｌｅ１－３－２ Ｓ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）・・・「Ｒｕｌｅ１－１－２」と重複
Ｒｕｌｅ１－３－３ Ｏ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）
Ｒｕｌｅ１－３－４ Ｏ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）
Ｒｕｌｅ１－３－５ Ｓ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）、Ｏ（ｎ２）
Ｒｕｌｅ１－３－６ Ｓ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）、Ｏ（ｎ１）
４文型（Ｓ＋Ｖ＋ＩＯ＋ＤＯ）・・・１２パターン → 重複削除で１０パターン
Ｒｕｌｅ１－４－１ Ｓ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）・・・「Ｒｕｌｅ１－１－１」と重複
Ｒｕｌｅ１－４－２ Ｓ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）・・・「Ｒｕｌｅ１－１－２」と重複
Ｒｕｌｅ１－４－３ ＩＯ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）
Ｒｕｌｅ１－４－４ ＩＯ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）
Ｒｕｌｅ１－４－５ ＤＯ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）
Ｒｕｌｅ１－４－６ ＤＯ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）
Ｒｕｌｅ１－４－７ Ｓ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）、ＩＯ（ｎ２）
Ｒｕｌｅ１－４－８ Ｓ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）、ＩＯ（ｎ１）
Ｒｕｌｅ１－４－９ Ｓ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）、ＤＯ（ｎ２）
Ｒｕｌｅ１－４－１０ Ｓ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）、ＤＯ（ｎ１）
Ｒｕｌｅ１－４－１１ Ｖ（ｖ１）、ＩＯ（ｎ１）、ＤＯ（ｎ２）
Ｒｕｌｅ１－４－１２ Ｖ（ｖ１）、ＩＯ（ｎ２）、ＤＯ（ｎ１）
５文型（Ｓ＋Ｖ＋Ｏ＋Ｃ）・・・１２パターン→重複削除で２パターン
Ｒｕｌｅ１－５－１ Ｓ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）・・・「Ｒｕｌｅ１－１－１」と重複
Ｒｕｌｅ１－５－２ Ｓ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）・・・「Ｒｕｌｅ１－１－２」と重複
Ｒｕｌｅ１－５－３ Ｏ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）・・・「Ｒｕｌｅ１－３－３」と重複
Ｒｕｌｅ１－５－４ Ｏ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）・・・「Ｒｕｌｅ１－３－４」と重複
Ｒｕｌｅ１－５－５ Ｃ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）・・・「Ｒｕｌｅ１－２－３」と重複
Ｒｕｌｅ１－５－６ Ｃ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）・・・「Ｒｕｌｅ１－２－４」と重複
Ｒｕｌｅ１－５－７ Ｓ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）、Ｏ（ｎ２）・・・「Ｒｕｌｅ１－３－５」と重複
Ｒｕｌｅ１－５－８ Ｓ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）、Ｏ（ｎ１）・・・「Ｒｕｌｅ１－３－６」と重複
Ｒｕｌｅ１－５－９ Ｓ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）、Ｃ（ｎ２）・・・「Ｒｕｌｅ１－２－５」と重複
Ｒｕｌｅ１－５－１０ Ｓ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）、Ｃ（ｎ１）・・・「Ｒｕｌｅ１－２－６」と重複
Ｒｕｌｅ１－５－１１ Ｖ（ｖ１）、Ｏ（ｎ１）、Ｃ（ｎ２）
Ｒｕｌｅ１－５－１２ Ｖ（ｖ１）、Ｏ（ｎ２）、Ｃ（ｎ１）
続いて、検索支援装置１００は、上述のｓ１２で得たアノテーションルール候補に基づき、各文章を対象にしたアノテーションの試行を行う（ｓ１３）。

具体的には、上述の文章のうち「文章１」を対象に処理を行ったケースについて示す。この場合、文章１「私は、魚を食べる」のうち、「私」は主語、「魚」は目的語、「食べる」は動詞である。よって、名詞としては、「私」を“ｎ１”、「魚」を“ｎ２”とし、動詞としては、「食べる」を“ｖ１”とすれば、検索支援装置１００は、こうした文章１の品詞構成と一致するか否かを各文型パターンについて照合することとなる。またその結果は、以下の通りとなる。

＜１文型（Ｓ＋Ｖ）・・・全２パターン＞
該当 Ｒｕｌｅ１－１－１ Ｓ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）
非該当 Ｒｕｌｅ１－１－２ Ｓ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）・・・「魚」は主語ではない。

＜２文型（Ｓ＋Ｖ＋Ｃ）・・・ ４パターン＞
非該当 Ｒｕｌｅ１－２－３ Ｃ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）・・・「私」は補語ではない。

非該当 Ｒｕｌｅ１－２－４ Ｃ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）・・・「魚」は主語ではない。

非該当 Ｒｕｌｅ１－２－５ Ｓ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）、Ｃ（ｎ２）・・・「魚」は補語ではない。

非該当 Ｒｕｌｅ１－２－６ Ｓ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）、Ｃ（ｎ１）・・・「魚」は主語ではない。

＜３文型（Ｓ＋Ｖ＋Ｏ）・・・４パターン＞
非該当 Ｒｕｌｅ１－３－３ Ｏ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）・・・「私」は目的語ではない。

該当 Ｒｕｌｅ１－３－４ Ｏ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）
該当 Ｒｕｌｅ１－３－５ Ｓ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）、Ｏ（ｎ２）
非該当 Ｒｕｌｅ１－３－６ Ｓ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）、Ｏ（ｎ１）・・・「魚」は主語ではない。

＜４文型（Ｓ＋Ｖ＋ＩＯ＋ＤＯ）・・・１０パターン＞
非該当 Ｒｕｌｅ１－４－３ ＩＯ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）・・・「私」は目的語ではない。

該当 Ｒｕｌｅ１－４－４ ＩＯ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）
非該当 Ｒｕｌｅ１－４－５ ＤＯ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）・・・「私」は目的語ではない。

該当 Ｒｕｌｅ１－４－６ ＤＯ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）
該当 Ｒｕｌｅ１－４－７ Ｓ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）、ＩＯ（ｎ２）
非該当 Ｒｕｌｅ１－４－８ Ｓ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）、ＩＯ（ｎ１）・・・「私」は目的語ではない。

該当 Ｒｕｌｅ１－４－９ Ｓ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）、ＤＯ（ｎ２）
非該当 Ｒｕｌｅ１－４－１０ Ｓ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）、ＤＯ（ｎ１）・・・「私」は目的語ではない。

非該当 Ｒｕｌｅ１－４－１１ Ｖ（ｖ１）、ＩＯ（ｎ１）、ＤＯ（ｎ２）・・・「私」は目的語ではない。

非該当 Ｒｕｌｅ１－４－１２ Ｖ（ｖ１）、ＩＯ（ｎ２）、ＤＯ（ｎ１）・・・「私」は目的語ではない。

＜５文型（Ｓ＋Ｖ＋Ｏ＋Ｃ）・・・２パターン＞
非該当 Ｒｕｌｅ１－５－１１ Ｖ（ｖ１）、Ｏ（ｎ１）、Ｃ（ｎ２）・・・「私」は目的語ではない。

非該当 Ｒｕｌｅ１－５－１２ Ｖ（ｖ１）、Ｏ（ｎ２）、Ｃ（ｎ１）・・・「私」は補語ではない。

上述の結果において「該当」のものを抽出すると、「文章１」に該当するアノテーションルール候補は、以下の７つに絞り込みできる。

・Ｒｕｌｅ１－１－１・・・Ｓ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）
・Ｒｕｌｅ１－３－４・・・Ｏ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）
・Ｒｕｌｅ１－３－５・・・Ｓ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）、Ｏ（ｎ２）
・Ｒｕｌｅ１－４－４・・・ＩＯ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）
・Ｒｕｌｅ１－４－６・・・ＤＯ（ｎ２）、Ｖ（ｖ１）
・Ｒｕｌｅ１－４－７・・・Ｓ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）、ＩＯ（ｎ２）
・Ｒｕｌｅ１－４－９・・・Ｓ（ｎ１）、Ｖ（ｖ１）、ＤＯ（ｎ２）
続いて、検索支援装置１００は、検索対象文書１２５の各文書の文章に関して、適用出
来るアノテーションルールの選定処理を行う（ｓ１４）。ここで選定したアノテーションルールは、記憶部１０１のアノテーションルール１２７に格納される。

この選定処理としては、ケース１：上述のｓ１３で特定しｓ１２で絞り込みを行ったアノテーションルール候補（すなわち“該当”となったもの）全てをアノテーションルールとする場合、ケース２：ｓ１３で“該当”となったアノテーションルール候補のうち該当文章数が所定基準より多いものをアノテーションルールとする場合、および、ケース３：ｓ１３で“該当”となったアノテーションルール候補のうち、所定数以上の品詞要素に使用されている単語が使われているものをアノテーションルールとする場合、の３ケースのうちいずれかを、検索支援装置１００の運用者等の適宜なユーザの指示に基づいて選択実行することとする。

例えば、ケース２を採用する場合、検索支援装置１００は、ｓ１３の実行に伴い、図９に示すように、文章単位×アノテーションルールの該当／非該当状況、のテーブル９００を生成しメモリ１０３に保持しておく。また、検索支援装置１００は、このテーブル９００において、該当数が所定順位以上のアノテーションルール候補ルールを、アノテーションルールとして選定する。図９の例の場合、例えば、該当数が最大の「Ｒｕｌｅ１」をアノテーションルールとして選定することとなる。

なお、複数の文章を集約した「段落」や「章」、「節」、「項」といったグループの場合は、テーブル９００における行表示が「文章」から「Ｐａｒａｇｒａｐｈ（段落）」などに変更となる。

一方、ケース３を採用する場合、その背景としては、以下のものを想定している。すなわち、条件１：複数のキーワードによる検索実行の場合、結果が複数ある、条件２：各検索結果における、上述のキーワードの少なくともひとつの役割が異なっている、との２条件が揃う時、アノテーション検索の優位性がある。

例えば、文章１：私は魚を食べる、文章２：魚は私を食べる、の２文章が存在した場合、「私」、「魚」の検索条件だけでは、文章１、２の両文章が該当結果となる。

ところが、「私」が主語、「魚」が目的語、「私」が目的語、「魚」が主語、のように各単語の役割を付与して検索（アノテーション検索）することにより、該当結果としてはユーザが当初意図したものが得られることとなる。

従って検索精度を向上するため、他のアノテーションルールと役割が異なる単語を含むアノテーションルールを優先選定することを、ケース３の主眼としている。

そこでケース３を採用する場合、検索支援装置１００は、ｓ１４に先立つｓ１３の実行に伴い、図１０に示すように、各文章の単語単位×アノテーションルールの使用／非使用状況、文の要素別集計、および、要素数のテーブル１０００を生成しメモリ１０３に保持しておく。

また、ｓ１４における検索支援装置１００は、このテーブル１０００において、「文の要素別集計」欄の複数要素に値が存在しているため「要素数」欄の値が２以上、すなわち、該当単語が幅広い要素として使用されているアノテーションルール候補ルールを、アノテーションルールとして選定する。

図１０の例の場合、例えば、文の要素別集計の値が、主語（Ｓ）、目的語（Ｏ）、補語（Ｃ）、の各要素に存在して「要素数」が「３」の「私」を使用している、「Ｒｕｌｅ１
」、「Ｒｕｌｅ２」、および「Ｒｕｌｅ３」を、また、文の要素別集計の値が、主語（Ｓ）および目的語（Ｏ）の各要素に存在して「要素数」が「２」の「魚」の単語を使用している、「Ｒｕｌｅ１」および「Ｒｕｌｅ２」を、アノテーションルールとして選定することとなる。

続いて、検索支援装置１００は、上述のｓ１３で選定したアノテーションルール、すなわち文型パターンを、そのアノテーションルール生成に際し照合対象とした文章に適用してアノテーションを行い、アノテーション済み文章を生成する（ｓ１５）。ここで各文章に関して生成したアノテーションルール済み文章は、記憶部１０１のアノテーションルール済み文章１２８に格納される。

続いて、検索支援装置１００は、ユーザ端末２００から受けた検索クエリに対し、例えば、当該検索クエリが含む複数の単語をキーに、検索対象文書１２５の文書群が含む文章のうち該当単語をいずれも含むものを特定し、当該文章に関してｓ１４で得ているアノテーションルールの一覧（図１１の画面１１００）を返信する（ｓ１６）。

この場合、上述のユーザ端末２００を操作しているユーザは、アノテーションルールの一覧中から、自身の意図にマッチするものを指定する。

検索支援装置１００は、上述のユーザによるアノテーションルールの指定通知を、ユーザ端末２００から受信する（ｓ１７）。

また、検索支援装置１００は、ｓ１７でユーザ指定を受けたアノテーションルールに基づき生成された、アノテーション済み文章１２８における該当文章を検索結果として抽出し、当該検索結果（図１２の画面１２００）をユーザ端末２００に出力し（ｓ１８）、処理を終了する。

以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。

こうした本実施形態によれば、効率的なアノテーションおよび当該アノテーションの結果を用いた精度良好な文章検索を可能となる。

本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、本実施形態の検索支援装置において、前記演算部は、前記アノテーションルールの候補に関して、該当文章数が所定基準より多いものを選定する絞込を実行し、当該絞込を経た候補を以後の処理に用いるものである、ことを特徴とする。

これによれば、様々な文章に適用性のあるアノテーションルールを優先的に用いることが可能となり、ひいては、より効率的なアノテーションおよび当該アノテーションの結果を用いた精度良好な文章検索が可能となる。

また、本実施形態の検索支援装置において、前記演算部は、前記アノテーションルールの候補に関して、所定数以上の要素に使用されている単語が使われているものを選定する絞込を実行し、当該絞込を経た候補を以後の処理に用いるものである、としてもよい。

これによれば、文型パターンをにおける要素（主語、目的語、補語など）としてより多く用いられている単語が使われているアノテーションルールを優先的に用いることが可能となり、ひいては、より効率的なアノテーションおよび当該アノテーションの結果を用いた精度良好な文章検索が可能となる。

また、本実施形態の検索支援方法において、前記情報処理装置が、前記アノテーションルールの候補に関して、該当文章数が所定基準より多いものを選定する絞込を実行し、当該絞込を経た候補を以後の処理に用いる、としてもよい。

また、本実施形態の検索支援方法において、前記情報処理装置が、前記アノテーションルールの候補に関して、所定数以上の要素に使用されている単語が使われているものを選定する絞込を実行し、当該絞込を経た候補を以後の処理に用いる、としてもよい。

１０ ネットワーク
１００ 検索支援装置
１０１ 記憶部
１０２ プログラム
１０３ メモリ
１０４ 演算部
１０５ 入力部
１０６ 出力部
１０７ 通信部
１２５ 情報
１２６ 情報
１２７ 情報
２００ ユーザ端末

Claims (2)

1. 検索対象の母集団を成す文章各々の品詞分析結果を記憶する記憶部と、
   前記文章各々に関し、前記品詞分析結果が示す各単語の品詞に基づき、生成しうる文型パターンを特定する処理と、前記文章各々に対し前記文型パターン各々を照合し、当該文章の構成に該当する複数の文型パターンをアノテーションルールの候補として特定する処理と、前記特定したアノテーションルールの候補に基づき、前記文章各々を対象にしたアノテーションの試行を行って、前記文章各々に該当するアノテーションルール候補の絞り込みを行う処理と、前記文章各々に関して、前記絞り込みを経たアノテーションルールの候補のうち、該当文章数が所定基準よりも多いもの又は所定数以上の要素に使用されている単語が使われているものを、前記文章各々に関して適用出来るアノテーションルールとして選定する処理と、前記選定したアノテーションルールを、前記照合に際して対象となった文章に適用してアノテーションを行い、複数のアノテーション済み文章を生成する処理と、所定装置から受けた検索要求に対し、前記選定したアノテーションルールの一覧を提示し、前記一覧の中でユーザ指定を受けたアノテーションルールに基づき、前記アノテーション済み文章から該当文章を検索結果として抽出し、当該検索結果を前記装置に出力する処理と、を実行する演算部と、
   を含むことを特徴とする検索支援装置。
2. 検索対象の母集団を成す文章各々の品詞分析結果を記憶する記憶部を備える情報処理装置が、
   前記文章各々に関し、前記品詞分析結果が示す各単語の品詞に基づき、生成しうる文型パターンを特定する処理と、前記文章各々に対し前記文型パターン各々を照合し、当該文章の構成に該当する複数の文型パターンをアノテーションルールの候補として特定する処理と、前記特定したアノテーションルールの候補に基づき、前記文章各々を対象にしたアノテーションの試行を行って、前記文章各々に該当するアノテーションルール候補の絞り込みを行う処理と、前記文章各々に関して、前記絞り込みを経たアノテーションルールの候補のうち、該当文章数が所定基準よりも多いもの又は所定数以上の要素に使用されている単語が使われているものを、前記文章各々に関して適用出来るアノテーションルールとして選定する処理と、前記選定したアノテーションルールを、前記照合に際して対象となった文章に適用してアノテーションを行い、複数のアノテーション済み文章を生成する処理と、所定装置から受けた検索要求に対し、前記選定したアノテーションルールの一覧を提示し、前記一覧の中でユーザ指定を受けたアノテーションルールに基づき、前記アノテーション済み文章から該当文章を検索結果として抽出し、当該検索結果を前記装置に出力する処理と、
   を実行することを特徴とする検索支援方法。

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