JP7362577B2 - 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム - Google Patents
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Description
(A1)文書から、原則として句点で終わる文を抽出する。
(A2)抽出された文を係り受け解析し、修飾構造を得る。
(A3)得られた修飾構造の構成ノードそれぞれを評価して特徴量を求め、機能表現であるか否かを推定する。
(A4)機能表現であると推定された文のうち、与件を含む文を、抽出モデルを用いて抽出する。このとき使用する抽出モデルは、与件の表現を抽出する統計モデル(表現のルールベース)、および、文のうち与件である語句を抽出するように予め学習されたルールベースなどを適用することができる。このルールベースは、例えば、サ変動詞である、および、過去形であるなどの、与件である語句の条件を定めるルールである。なお統計モデルは、例えば、確率モデルおよびベクトル空間モデルなどの、統計量を扱えるモデル(数理式や特徴量を表現したデータ)である。
機能表現例1:「水温計が周期的に測定した反応槽の温度を監視画面Xに折れ線グラフ表示する」
機能表現例2:「水温計によって周期的に測定された反応槽の温度を監視画面Xに折れ線グラフ表示する」
「文に複数の機能語があり、完了を示す過去形、または、受け身を示す過去形の機能語を含む表現を与件とみなす。」
・状態の継続を示す原形および進行形(~する、~している)
・受け身の継続を示す原形および進行形(~される、~されている)
・ノードの元の語の同義語、および、元の語が複合語の場合は複合語を分解した複数の単語を追加するルールベースのモデル(生成部103は、これらの処理に対して、予め用意した辞書を利用してもよい)
・大量の文書から単語間の意味関係(の距離)を学習した統計モデル
・自然言語の構文ルール:例えば、「その」、「この」等の指示代名詞、および、省略されるゼロ代名詞が、元の名詞を指し示すことが分かる構文ルールまたは表現ルール
・大量の学習用文書データから学習した同一判定用の統計モデル(構文/表現パタン)
(B1)与件を含むシステム仕様(機能、動作、行為、ふるまい、作用)の機能表現:
「水温計が周期的に測定した反応槽の温度を監視画面Xに折れ線グラフ表示する」
「水温計によって周期的に測定された反応槽の温度を監視画面Xに折れ線グラフ表示する」
(B2)上記(B1)の与件に関するシステム仕様の機能表現:
「稼働している反応槽αの温度をユーザが設定した時間間隔で測定する」
「稼働している反応槽αの温度をユーザに設定された時間間隔で測定する」
(B3)上記(B2)の与件に関するシステム仕様の機能表現:
「反応槽αの温度を周期的に測定する時間間隔をユーザが設定する」
(B2)では主語の「水温計」が省略されているが、省略されている語が「水温計」であることは、例えば共参照解析および照応解析などの自然言語解析技術により推定することができる。
・述語句ノードに対する同一の度合い(ステップS201)
・基本レイヤのノードに対する同一の度合い(ステップS203)
・詳細レイヤのノードに対する同一の度合い(ステップS205)
・機能の実行順に記載する。この場合、与件は前提条件として実行順が先になるので、先に記載される傾向(パタン)がある。
・主機能を骨格に記載する。この場合、与件は内容の詳細として、後述される傾向(パタン)がある。
101 受付部
102 抽出部
103 生成部
104 検索部
105 推定部
106 出力制御部
107 更新部
121 文書記憶部
122 抽出モデル記憶部
123 生成モデル記憶部
124 推定モデル記憶部
131 表示部
Claims (10)
- 第1機能を実行することを示す複数の第1情報を含む1以上の文書から、前記第1機能の前提となる第2機能を示す第2情報を含む1以上の前記第1情報を抽出し、抽出した前記第1情報から前記第2情報を抽出する抽出部と、
前記第2機能に対応する述語句を示す述語句ノードと、前記第2機能の主体となる句を示す主体ノード、前記第2機能の客体となる句を示す客体ノード、および、前記第2機能の性質を表す句を示す性質ノードのうち少なくとも1つと、の関係をグラフ状に表すように前記第2情報を変換したクエリを生成する生成部と、
抽出された前記第2情報について、前記第2情報が示す前記第2機能に対応する前記第1機能を実行することを示す前記第1情報の候補を前記文書から検索する検索処理を、生成された前記クエリを用いて実行する検索部と、
予め学習された推定モデルを用いて、前記検索処理により検索された前記候補が、前記第2機能を実行することを示す前記第1情報であるか否かを推定する推定部と、を備え、
前記抽出部は、予め学習された修飾構造を抽出する抽出モデルを用いて前記文書から抽出された前記修飾構造のうち、前記第1機能を実行することを示す前記修飾構造であって、前記第2情報を含む前記修飾構造を、前記第1情報として抽出する、
情報処理装置。 - 前記生成部は、前記述語句ノードと、前記主体ノード、前記客体ノード、および、前記性質ノードのうち少なくとも1つと、を前記第2情報から抽出し、抽出した前記述語句ノードと、前記主体ノード、前記客体ノード、および、前記性質ノードのうち少なくとも1つと、の関係をグラフ状に表すように変換する予め学習された生成モデルを用いて、前記クエリを生成する、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記推定部による推定結果が正しいか否かについてのユーザによる指定に基づいて、前記生成モデルを更新する更新部をさらに備える、
請求項2に記載の情報処理装置。 - 抽出された前記第1情報に対するユーザによる修正結果を用いて前記抽出モデルを更新する更新部をさらに備える、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記推定部による推定結果が正しいか否かについてのユーザによる指定に基づいて、前記推定モデルを更新する更新部をさらに備える、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記推定部は、前記検索処理により検索された前記候補それぞれについて、前記クエリに含まれる前記述語句ノードに対する前記候補の同一の度合いを示す確信度を算出し、前記確信度と閾値との比較結果に応じて、前記検索処理により検索された前記候補が、前記第2機能を実行することを示す前記第1情報であるか否かを推定する、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記推定部は、さらに、前記候補を含む文書の第1属性情報と、前記クエリの変換元である前記第2情報が抽出された文書の第2属性情報とが、同じまたは類似するか否かに応じて、値が大きくなるように、または、値が小さくなるように、前記確信度を算出する、
請求項6に記載の情報処理装置。 - 前記第1属性情報および前記第2属性情報は、識別情報、分類情報、作成者、および、作成日時の少なくとも1つである、
請求項7に記載の情報処理装置。 - 第1機能を実行することを示す複数の第1情報を含む1以上の文書から、前記第1機能の前提となる第2機能を示す第2情報を含む1以上の前記第1情報を抽出し、抽出した前記第1情報から前記第2情報を抽出する抽出ステップと、
前記第2機能に対応する述語句を示す述語句ノードと、前記第2機能の主体となる句を示す主体ノード、前記第2機能の客体となる句を示す客体ノード、および、前記第2機能の性質を表す句を示す性質ノードのうち少なくとも1つと、の関係をグラフ状に表すように前記第2情報を変換したクエリを生成する生成ステップと、
抽出された前記第2情報について、前記第2情報が示す前記第2機能に対応する前記第1機能を実行することを示す前記第1情報の候補を前記文書から検索する検索処理を、生成された前記クエリを用いて実行する検索ステップと、
予め学習された推定モデルを用いて、前記検索処理により検索された前記候補が、前記第2機能を実行することを示す前記第1情報であるか否かを推定する推定ステップと、を含み、
前記抽出ステップは、予め学習された修飾構造を抽出する抽出モデルを用いて前記文書から抽出された前記修飾構造のうち、前記第1機能を実行することを示す前記修飾構造であって、前記第2情報を含む前記修飾構造を、前記第1情報として抽出する、
情報処理方法。 - コンピュータに、
第1機能を実行することを示す複数の第1情報を含む1以上の文書から、前記第1機能の前提となる第2機能を示す第2情報を含む1以上の前記第1情報を抽出し、抽出した前記第1情報から前記第2情報を抽出する抽出ステップと、
前記第2機能に対応する述語句を示す述語句ノードと、前記第2機能の主体となる句を示す主体ノード、前記第2機能の客体となる句を示す客体ノード、および、前記第2機能の性質を表す句を示す性質ノードのうち少なくとも1つと、の関係をグラフ状に表すように前記第2情報を変換したクエリを生成する生成ステップと、
抽出された前記第2情報について、前記第2情報が示す前記第2機能に対応する前記第1機能を実行することを示す前記第1情報の候補を前記文書から検索する検索処理を、生成された前記クエリを用いて実行する検索ステップと、
予め学習された推定モデルを用いて、前記検索処理により検索された前記候補が、前記第2機能を実行することを示す前記第1情報であるか否かを推定する推定ステップと、を実行させ、
前記抽出ステップは、予め学習された修飾構造を抽出する抽出モデルを用いて前記文書から抽出された前記修飾構造のうち、前記第1機能を実行することを示す前記修飾構造であって、前記第2情報を含む前記修飾構造を、前記第1情報として抽出する、
プログラム。
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