JP2943447B2

JP2943447B2 - テキスト情報抽出装置とテキスト類似照合装置とテキスト検索システムとテキスト情報抽出方法とテキスト類似照合方法、及び、質問解析装置

Info

Publication number: JP2943447B2
Application number: JP3241327A
Authority: JP
Inventors: 敦史金枝上; 和弘小池; 寛和滝; 仁司大樫
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1991-01-30
Filing date: 1991-09-20
Publication date: 1999-08-30
Anticipated expiration: 2014-08-30
Also published as: JPH04357568A; US5297039A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、テキスト情報抽出装
置とテキスト類似照合装置とテキスト検索システムとテ
キスト情報抽出方法とテキスト類似照合方法と質問解析
装置等に関するものであり、要約文等のテキストからそ
の内容を抽出してデータベース化したり分類したりする
ためのテキスト情報の抽出に利用されるものである。ま
た、テキストを含むデータベースに対する情報検索にお
いて、データベース中に含まれるテキストの意味的な類
似性を照合することにより類似情報を検索することを可
能とし、テキストを対象とした情報検索に利用されるも
のである。

【０００２】

【従来の技術】テキストを含むデータベースの情報検索
に文献や書籍などのデータベースがある。これらの情報
を検索する方法として、キーワードによる検索とテキス
ト中の言葉のパターンマッチによる検索、そしてテキス
トの類似性を判定した検索方法の大きく３種類の検索方
法がある。

【０００３】キーワード検索、パターンマッチング検索
はすでに知られた技術である。これら単語による検索方
法では検索のモレをなくするために単語がもつ同義語、
類義語も検索の対象にする方法がとられている。そして
テキストの意味的な類似性判定による検索では、公開特
許公報（特開昭６４−２１６２４）の“日本語文書検索
システム”のように、テキストを形態素解析、構文解析
し、その結果得られた単語や、単語間の係り受け関係を
検索の対象とし、さらにそこで得られた単語の同義語、
類義語、概念情報も検索の対象とするテキストの類似性
判定方法がある。また類似性判定は目的とはしていない
が、今回の発明の要素技術として関連のあるものとし
て、特許抄録文から用語の関係を抽出する方法を述べた
高松、日下、西田、“技術抄録文からの関係情報の自動
抽出”（情報処理学会論文誌Ｖｏｌ．２５，Ｎｏ．２，
１９８４年３月）がある。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】キーワード検索は、む
だな検索結果を出したり、逆に必要な検索結果を漏らす
ことが多く、これらの問題を人間がキーワード体系を熟
知し、論理式の組み方を工夫することにより解決してい
る。これらの作業は人間に負荷を与えており、この負荷
を少なくするためにテキストの意味的な類似性を判定す
る方法がある。しかし、この意味的な類似性判定方法も
従来の方法は、言葉の概念を追求するという方法によ
り、意味的な類似性判定をおこなおうとしていた。とこ
ろが言葉の概念は、ごく小数の人間にしか理解できず、
さらに明確な定義が難しい上、それが意味的な類似性判
定にどのように影響するかを判明できていない。よい類
似性判定が得られるためには、そこに出現する概念を１
つ１つ人間の手で調整してゆく必要がある。このように
実際にはある限られた量のテキストに対してのみ実装可
能である。特許文献などの大規模なデータベースに対し
て、この手法を用いるのは膨大な時間と労力が必要であ
るし、実際にはごく限られたシステム開発者の手によっ
て構築してゆくしか方法がなく、現実的ではない。

【０００５】この発明は、テキストの内容を自動的に抽
出してこれらの情報を解析ネットワークとして出力する
テキスト情報抽出装置及びその抽出方法を得るととも
に、得られた解析ネットワークを用いてデータベースを
構築しこのデータベースに対して柔軟性ある意味的な類
似判定を行なうことができる類似照合装置及びその照合
方法を得ることを目的とする。また、この発明は、大規
模なテキストデータベース対して精度が高く、効率のよ
いテキスト検索システム等を得ることを目的としてい
る。

【０００６】

【課題を解決するための手段】この発明に係るテキスト
情報抽出装置は、以下の要素を有することを特徴とす
る。（ａ）所定の技術について記述されたテキストを入力す
る入力部、（ｂ）上記入力部より入力されたテキストを解析し、テ
キストに記述されている所定の技術の要点を抽出して、
抽出した要点を要素と要素の関係とに分解し、上記所定
の技術の技術的な要点を表現するように要素と要素の関
係とを形式化して記憶する解析ネットワークを作成する
展開部、（ｃ）所定の用語に対して、その用語の同義語／類義語
／シソーラス等の関連語を記憶する関連語辞書、（ｄ）展開部により作成された解析ネットワークの要素
が関連語辞書に記憶された関連語と一致するとき、関連
語辞書に記憶されたその関連語を解析ネットワークに補
完する関連語処理部、（ｅ）上記関連語処理部により関連語を補完された解析
ネットワークを記憶装置あるいは表示装置に出力する出
力部。

【０００７】この発明に係るテキスト情報抽出装置は、
以下の要素を有することを特徴とする。（ａ）テキストを入力する入力部、（ｂ）入力されたテキストを解析し、テキストを構成す
る要素と要素の関係を抽出して、各要素とその関係を記
憶した解析ネットワークを作成する展開部、（ｃ）所定の用語に対して、その用語の同義語／類義語
／シソーラス等の関連語を記憶する関連語辞書、（ｄ）展開部により作成された解析ネットワークの要素
が関連語辞書に記憶された関連語と一致するとき、関連
語辞書に記憶されたその関連語を解析ネットワークに補
完する関連語処理部、（ｅ）テキストの内容に関連する情報をあらかじめ要素
とその関係という形で記憶しておく概念テンプレート、（ｆ）所定の用語に対して、その用語を補完する事項を
要素とその関係という形で記憶しておく補完テンプレー
ト、（ｇ）展開部により作成された解析ネットワークと概念
テンプレートを照合して類似を記憶する照合部、（ｈ）展開部により作成された解析ネットワークの要素
が補完テンプレートに記憶された用語と一致するとき、
補完テンプレートに記憶されたその用語を補完する事項
を解析ネットワークとして補完する補完部、（ｉ）上記補完部により補完された解析ネットワークを
記憶装置あるいは表示装置に出力する出力部。

【０００８】上記関連語処理部は、上記関連語を任意に
複数回追加して上記解析ネットワークを補完することを
特徴とする。

【０００９】この発明に係るテキスト類似照合装置は、
以下の要素を有することを特徴とする。（ａ）少なくともひとつの所定の技術について記述され
たテキストからテキストに記述されている所定の技術の
要点を抽出して、抽出した要点を要素と要素の関係とに
分解し、上記所定の技術の技術的な要点を表現するよう
に要素と要素の関係とを形式化して解析ネットワークと
してあらかじめ記憶しておく解析ネットワークベース、（ｂ）比較したい所定の技術について記述されたテキス
トより所定の技術の要点を抽出して、抽出した要点を要
素と要素の関係とに分解し、上記所定の技術の技術的な
要点を表現するように要素と要素の関係とを形式化した
解析ネットワークを入力する解析ネットワーク入力部、（ｃ）解析ネットワークベースの解析ネットワークと解
析ネットワーク入力部から入力された解析ネットワーク
の類似性を要素及び要素間関係から判定する類似性判定
部、（ｄ）類似性判定部により判定された結果を出力する出
力部。

【００１０】この発明に係るテキスト情報抽出方法は、
以下の工程を有することを特徴とする。（ａ）所定の技術について記述されたテキストを入力す
る入力工程、（ｂ）上記入力工程より入力されたテキストを辞書を用
いて解析し、抽出された名詞をひとつの要素とし、動詞
をひとつの関係とするとともに、上記所定の技術の技術
的な要点を表現するように要素と関係とを形式化して要
素と関係からなる組をひとつ以上有する解析ネットワー
クを作成する展開工程、（ｃ）抽出された要素をもとに、関連語辞書により、解
析ネットワークに関連語を追加する関連語処理工程、（ｄ）上記関連語処理工程により関連語を追加された解
析ネットワークを出力する出力工程。

【００１１】この発明に係るテキスト情報抽出方法は、
以下の工程を有することを特徴とする。（ａ）テキストを入力する入力工程、（ｂ）入力されたテキストを辞書を用いて解析し、抽出
された名詞をひとつの要素とし、動詞をひとつの関係と
し、要素と関係からなる組をひとつ以上有する解析ネッ
トワークを作成する展開工程、（ｃ）抽出された要素をもとに、関連語辞書により、上
記展開工程により作成された解析ネットワークに関連語
を追加する関連語処理工程、（ｄ）上記関連語処理工程により関連語を追加された解
析ネットワークの各組が、特徴あるものであるかを、す
でに登録されている概念テンプレート内の組と比較して
照合する照合工程、（ｅ）上記関連語処理工程により関連語を追加された解
析ネットワークにある要素をもとに、すでに登録されて
いる補完テンプレート内の組と比較してその要素を補完
する要素があるかを調べ、補完する要素がある場合はこ
れを上記関連語処理工程により関連語を追加された解析
ネットワークに追加する補完工程、（ｆ）上記補完工程により補完された解析ネットワーク
を出力する出力工程。

【００１２】上記関連語処理工程は、上記関連語を任意
に複数回追加して上記解析ネットワークを補完すること
を特徴とする。

【００１３】この発明に係るテキスト類似照合方法は、
以下の工程を有することを特徴とする。（ａ）所定の技術について記述されたテキストを構成す
る要素と要素間関係を、上記所定の技術の技術的な要点
を表現するように要素と要素間関係とを形式化してひと
組以上登録した解析ネットワークをひとつ以上記憶する
解析ネットワークベースを生成する解析ネットワーク生
成工程、（ｂ）比較する所定の技術について記述されたテキスト
に記述されている所定の技術の要点を抽出して、抽出し
た要点を要素と要素の関係とに分解し、上記所定の技術
の技術的な要点を表現するように要素と要素の関係とを
形式化した解析ネットワークを作成し入力する入力工
程、（ｃ）解析ネットワークベースの解析ネットワークと上
記入力工程により入力された解析ネットワークの要素と
要素間関係をそれぞれの重みづけをもって比較しテキス
トの類似性を判定する判定工程、（ｄ）判定工程の結果を出力する出力工程。

【００１４】この発明に係るテキスト検索システムは、
以下の要素を有することを特徴とする。（ａ）検索されるテキストを記憶するデータベース、（ｂ）テキストを形態素解析して関連語を補完した補完
語リストを記憶する補完語リストベース、（ｃ）質問を入力し、検索のためのキーワードとその関
係を出力する質問解析部、（ｄ）上記データベースのテキストを質問解析部からの
キーワードを用いて検索する第１の検索手段を有すると
ともに、少なくとも以下の第２、第３、第４の検索手段
のいずれかを有する類似判定部、（ｄ１）補完語リストベースの補完語リストと第１の検
索手段により検索されたテキストに対応する補完語リス
トのいずれかに対して、質問解析部からのキーワードを
用いて検索を行なう第２の検索手段、（ｄ２）補完語リストベースの補完語リストと、第１の
検索手段により検索されたテキストに対応する補完語リ
ストと、第２の検索手段により検索されたテキストに対
応する補完語リストのいずれかに対して、質問解析部か
らのキーワードとその関係がそのテキストに正しく存在
するか判定して検索する第３の検索手段、（ｄ３）補完語リストベースの補完語リストと、第１の
検索手段により検索されたテキストに対応する補完語リ
ストと、第２の検索手段により検索されたテキストに対
応する補完語リストと、第３の検索手段により検索され
たテキストに対応する補完語リストのいずれかに対し
て、構文解析、意味解析することにより、質問解析部か
らの関係と類似する関係が補完語リスト中に存在するか
を判定して検索する第４の検索手段。

【００１５】上記テキスト検索システムは、さらに、上
記テキストを形態素解析して、この形態素解析されたテ
キストに少なくとも同義語と類義語とシソーラスのいず
れかを補完語として任意に複数回追加し、この補完語が
追加されたテキストを補完語リストとして出力するテキ
スト解析部を備え、上記補完語リストベースは、上記テ
キスト解析部からの補完語リストを入力して記憶するこ
とを特徴とする。

【００１６】

【００１７】

【００１８】この発明に係る質問解析装置は、以下の要
素を有することを特徴とする。（ａ）質問を、検索対象とする技術分野の要点を表現す
るように要素と要素の関係という項目を用いて形式化し
た解析ネットワークを入力する入力処理部、（ｂ）解析ネットワークの項目に入力されたテキストを
形態素解析する形態素解析処理部、（ｃ）形態素解析処理部により処理された解析ネットワ
ークの項目の単語に対して、少なくとも同義語と類義語
とシソーラスのいずれかを関連語として追加する関連語
処理部、（ｄ）少なくとも、上記形態素解析処理部と関連語処理
部で処理されたいずれかの解析ネットワークから、検索
条件となるキーワードと関係を抽出する抽出部。

【００１９】この発明に係る質問解析装置は、以下の要
素を有することを特徴とする。（ａ）質問を要素と関係という項目で表した解析ネット
ワークを入力する入力処理部、（ｂ）解析ネットワークの項目に入力されたテキストを
形態素解析する形態素解析処理部、（ｃ）形態素解析処理部により処理された解析ネットワ
ークの項目の単語に対して、少なくとも同義語と類義語
とシソーラスのいずれかを関連語として追加する関連語
処理部、（ｄ）少なくとも、上記形態素解析処理部と関連語処理
部で処理されたいずれかの解析ネットワークから、検索
条件となるキーワードと関係を抽出する抽出部、（ｅ）所定の用語もしくは関係に対して、その用語もし
くは関係を補完する別の用語もしくは関係を記憶してお
く補完テンプレート、（ｆ）上記抽出部から得られた関係に対して、補完テン
プレートに記憶された関係もしくは用語と一致すると
き、補完テンプレートに記憶された関係もしくは用語
を、上記関連語処理部により関連語を追加された解析ネ
ットワークから得られる検索条件となるキーワード、関
係に追加する質問補完処理部。

【００２０】上記関連語処理部は、上記関連語を任意に
複数回追加することを特徴とする。

【００２１】

【作用】人間は、類似文章検索の過程の中でテキストの
読解過程でおこなわれる要点抽出と、類似テキストを検
索する時におこなう同義語、類義語などの関連語の判定
と、知識による用語の意味理解と、いろいろな観点から
の類似性判定の処理をおこなっている。これらの処理を
疑似的におこなうため、まず基本となる要点抽出の処理
をおこなうため、テキストの分野ごとに人間、特にデー
タベース検索業務を常としている人もしくは各分野の専
門家のおこなっている要点抽出方法を実現するため、そ
れぞれの要点を形式化した解析ネットワークを利用す
る。

【００２２】第１と第３の発明に係るテキスト情報抽出
装置と第５の発明に係るテキスト情報抽出方法は解析ネ
ットワークを中心とした問題解決手段である解析ネット
ワーク生成に関するものである。

【００２３】第１，第３の発明に係るテキスト情報抽出
装置において、展開部はテキストを形態素解析、構文解
析し、抽出された名詞をひとつの要素とし、動詞をひと
つの関係とした要素と関係とからなる組をひとつ以上抽
出することにより、人間が読解したと同様に分類される
要素と関係の組として抽出し、解析ネットワークを作成
する。この方法でデータベース中のすべてのテキストを
変換し、解析ネットワークベースを作成することができ
る。

【００２４】また、第２の発明において、照合部は、概
念テンプレートとして記憶されたその分野で特徴的事項
や重要事項や一般事項と考えられている情報を、展開部
により得られた解析ネットワークと比較照合し、照合の
度合により作成された解析ネットワークの各要素関係の
組の重要度を付加もしくは不要な組を削除することがで
きる。また、補完部は、展開部により作成された解析ネ
ットワーク中の用語に関連する用語もしくは関係を知識
ベースの補完テンプレートから抽出し、解析ネットワー
クに追加することにより、テキスト中の用語もしくは関
係を他の用語もしくは関係でも照合検索できるようにす
る。

【００２５】第５，第７の発明に係るテキスト情報抽出
方法において、展開工程は、上記第１の発明の展開部と
同様に解析ネットワークの生成を行なう。また、関連語
処理工程は、作成された解析ネットワーク中の用語を同
義語、類義語の代表語に置き換えるか、同義語類似語の
集合を追加する処理を任意に複数回行う。このことによ
り、テキスト中の用語が解析ネットワーク中ではすべて
代表語に置き換わり、比較照合がしやすくなる。あるい
は、同義語類似語の集合の追加により、比較照合のもれ
がなくなる。

【００２６】また、第６の発明において、照合工程は、
関連語処理工程により関連語を追加された解析ネットワ
ーク中の組が概念テンプレートに存在するかを照合し、
このことにより、上記解析ネットワークがどの点につい
て特徴あるものかを知ることができる。さらに、補完工
程は、知識ベースの補完テンプレートを参照し、関連語
処理工程により関連語を追加された解析ネットワークに
追加する。このことによりテキスト中の用語が他の用語
でも照合検索できるようになる。

【００２７】次に、第４の発明に係るテキスト類似照合
装置と第８の発明に係るテキスト類似照合方法は、解析
ネットワークを用いた類似性判定に関するものである。

【００２８】第４の発明に係るテキスト類似照合装置に
おいて、解析ネットワークベースは、第１の発明あるい
は第２の発明により作成された解析ネットワークをデー
タベース化したものである。入力部は、検索条件とし
て、解析ネットワークベースと類似性を照合したいテキ
ストの解析ネットワークを入力する。類似性判定部は、
検索条件として入力された解析ネットワークと解析ネッ
トワークベースの解析ネットワークを、用語の一致、用
語の関係の一致を調べ一致度を点数化する。出力部は、
検索条件とデータベースのテキストの類似度を表示部に
て示す。なお用語および用語の関係に点数の重み付けを
変えるパラメータを与えるようにすることにより柔軟な
システムを構築できる。

【００２９】第８の発明に係るテキスト類似照合方法に
おいて、解析ネットワーク生成工程、入力工程、判定工
程、出力工程は、第４の発明に係るテキスト類似照合装
置の解析ネットワークベース、入力部、類似性判定部、
出力部に対応する工程である。

【００３０】以上の作用をまとめると、解析ネットワー
クと、類似性判定により、データベース検索を業務とす
る人もしくは各分野の専門家と同じ観点で要点把握され
た類似テキストを捜すことが可能になり、類似性判定時
に各要点ごとの比較ができ、検索の精度が向上する。ま
た、同義語、類義語を類似性判定の対象とすることによ
り検索のモレを減少させる。また、補完テンプレートに
よりテキストから得られた解析ネットワーク中のある情
報に対して専門家知識などの情報をさらに追加すること
により、検索のモレをなくする。また、類似性判定の基
準を変えることにより、いろいろな観点からの類似度が
一目瞭然となり、広い意味で検索のモレをなくする。以
上本発明において、検索のモレをなくする機能と精度を
あげる機能をうまく利用することにより、人間が思考錯
誤しながら類似性判定をおこなう過程を擬似することが
可能である。

【００３１】第９の発明に係るテキスト検索システム
は、たとえば、類似する技術文献を検索するため、技術
要素に着目したものである。各技術分野に存在する技術
要素は、単語および単語間の関係で表すことができ、こ
の関係の類似性の判定により、類似文献を捜し出す。本
システムにおいては、類似判定部がキーワードによる第
１の検索手段を有し、第２、第３あるいは第４の検索手
段によりキーワード間、関係間の類似性を判定し、段階
的な類似性の判定を行なう。このシステムは、比較的処
理は速いが精度のよくない第１の検索手段により検索対
象数を減少させ、順に処理は遅いが精度の良い第２、第
３、第４の検索手段に移ることにより、全体として検索
の効率と精度を高くしようとするものである。

【００３２】第１０の発明に係るテキスト検索システム
は、テキスト解析部により補完語リストベースに、少な
くとも同義語と類義語とシソーラスのいずれかを補完語
として任意に複数回追加して、検索の効率を高くしよう
とするものである。

【００３３】

【００３４】

【００３５】第１１の発明に係る質問解析装置は、質問
を、要素と関係を表した解析ネットワークとして入力す
る。たとえば、「電極が半導体層の上にあり、その電極
の素材としてアルミを使った技術に関して記述している
文献」を調査する場合、質問形式は、解析ネットワーク
の形式で記述し、この解析ネットワークは、“構造”、
“製法”、“材料”といった技術要素を表す欄からな
る。構造は“要素１”、“要素２”、“関係”という項
目からなり、“要素１”と“要素２”の関係を“関係”
で表す。製法は“製法（名）”と“（製法）条件”の２
つの項目からなり、“製法（名）”に製法の手段を、
“（製法）条件”にその時の条件を表す。材料は“材料
（名）”を表す。この質問形式は、人間が分かり易い意
味づけで定義されており、検索の仕方を知らない技術者
も質問がしやすいという利点がある。また、抽出処理部
は、形態素解析処理後か、同義／類義／シソーラス等の
関連語処理やテンプレート補完処理等の補完処理後のい
ずれの解析ネットワークからでもキーワード、関連語、
関係を抽出するので検索条件を柔軟に作成することがで
きる。

【００３６】また、第１２の発明は、専門家用語等を記
憶した補完テンプレートを用意して、質問を補完するの
で、質問側のモレがなくなる。

【００３７】さらに、第１３の発明に係る質問解析装置
は、関連語処理部により関連語を任意に複数回追加して
検索条件となるキーワードと関係をより多く抽出するも
のである。

【００３８】

【実施例】実施例１．解析ネットワークとシステム構成の２つについて、今回
の実施例を説明する。まずは解析ネットワークについて
説明する。解析ネットワークは、個々の技術資料が持つ
技術的な要点を表現するためのもので、今回は半導体関
連の技術資料が持つ要点のなかから、主に構造について
この解析ネットワークの表現を具体化した例をあげる。

【００３９】図１は、解析ネットワークの概念図を示し
ている。図１は、半導体の構造中にあらわれる、ある構
造物の関連を示している。例えば、基板の上に多結晶半
導体層があるという関係を、表１の１行目で示してい
る。そして、ＭＯＳが微細化かつ高集積化されていると
いう物質の状態を２／３行目で示している。このように
解析ネットワークは、半導体が持つ構造の特徴を示すた
めの表形式表現である。

【００４０】つぎにシステム構成を説明する。本システ
ムの構成は、図２のように大きくユーザインタフェース
層（Ｕ層）、カーネル層（Ｋ層）、通信層（Ｃ層）、デ
ータベース／知識ベース層（Ｄ層）の４つの層からな
る。Ｕ層は、ユーザからの検索対象の入力を受け付ける
解析ネットワーク入力部（ＡＮＩ）、解析ネットワーク
に判定時の重み付けをおこなう判定要素変更部（ＪＥ
Ｃ）、検索結果の表示をおこなう類似先行技術表示部
（ＥＸＰ）を持つ。Ｋ層は、スーパバイザ（ＳＶＭ）、
解析部（ＡＮＭ）、類似性判定部（ＳＪＭ）より構成さ
れる。解析部は、さらに解析ネットワーク展開部（ＡＥ
Ｍ）、同義／類義処理部あるいは関連語処理部（ＳＰ
Ｍ）、解析ネットワーク補完部（ＣＴＭ）、概念テンプ
レート照合部（ＣＴＲ）からなる。

【００４１】スーパバイザは、Ｕ層との通信、Ｋ層の資
源、制御の管理をおこなう。解析ネットワーク展開部
は、請求解析ネットワークの生成と先行技術解析ネット
ワークの生成をおこなう。請求解析ネットワークの生成
は、あらかじめ人間が作成した請求解析ネットワークへ
の同義／類義語等の関連語の付加、もしくは請求要約文
からの請求解析ネットワークの自動作成をおこなう。先
行技術解析ネットワークの生成では、先行技術の要約文
からの先行技術解析ネットワークの自動作成をおこな
う。解析ネットワーク補完部は、解析ネットワーク展開
部で生成された解析ネットワークに対し専門家知識の追
加をおこなうことにより、解析ネットワークの充実をお
こなう。

【００４２】Ｃ層は、Ｄ層にある辞書、専門家知識、そ
の他解析データのやりとりを制御し、Ｄ層は、辞書とし
て構文解析辞書（ＡＤ）、基本辞書（ＰＤ）、同義語／
類義語辞書あるいは関連語辞書（ＳＤ）、用語識別辞書
（ＴＤ）、専門家知識として、概念テンプレート（ｃ
Ｔ）、補完テンプレート（ＣＴ）、解析データとして特
許データベース（ＰＤＢ）、解析ネットワークベース
（ＡＤＢ）をもつ。

【００４３】構文解析辞書は、要約文を字切りするため
の辞書であり、各品詞情報をもつ。名詞としては一般語
の他、先行技術分野で出現する専門語を保持する。基本
辞書は、主に調査対象となる技術分野の専門語を保持す
る辞書で、これを基に他の辞書（構文解析辞書、同義語
／類義語辞書（関連語辞書）、用語識別辞書）を作成し
ている。同義語／類義語辞書（関連語辞書）は、一般語
の同義語／類義語の他、専門語の同義語／類義語を持
つ。用語識別辞書は、専門語の中でさらに構造や製法、
材料等、その語の出現する場面を分類するための辞書で
ある。

【００４４】概念テンプレートは、調査対象となる技術
分野で専門家が重要とする、もしくは常識とする概念を
表した専門家知識の１種であり、要約文から得られた解
析ネットワークの概念の中で、それらの概念の重要度を
識別するために利用される。今回の実施例における概念
テンプレートの例を図３に示す。ここに示しているのは
半導体の構造概念を表したもので、構造を要素と要素間
の関係、および要素とその状態で表したものである。

【００４５】補完テンプレートは、概念テンプレート同
様専門家が重要、もしくは常識とする概念を表した専門
家知識である。概念テンプレートとの違いは、ある専門
用語をキーワードとし、その専門用語が持つ意味、バッ
クグランドとなる知識であり、解析ネットワークに新し
い用語もしくは関係の組を追加するためのものである。
今回の実施例における補完テンプレートの例を図４に示
す。ここに示しているのは半導体の構造名をキーワード
とし、その専門用語が持つ構造に関する関係の組を表し
たものとある。この他にも製法名をキーワードとした
り、材料名をキーワードとした補完テンプレートが考え
られる。

【００４６】特許データベースは、技術資料をテキスト
とそれに付加されたキーワードなどに分けて保持してい
る。解析ネットワークベースは、先行技術資料のテキス
トをあらかじめ解析した後の解析ネットワークと、先行
技術と個々の検索技術との類似性を判定した後の判定結
果を保持している。判定結果には、類似点数と、類似性
の判定理由の情報が含まれている。

【００４７】次に、第１，第２，第３の発明に係るテキ
スト情報抽出装置及び第５，第６，第７の発明に係るテ
キスト情報抽出方法の動作について説明する。図５は、
特許データベースから解析ネットワークを作成し、デー
タベース化するテキスト情報抽出装置の要約文解析処理
及びテキスト情報抽出方法の解析ネットワーク生成工程
を示す図である。また、図６は、解析ネットワークの生
成工程の具体例である。図５において、Ｓ１は入力工
程、Ｓ２は展開工程、Ｓ３は同義類義語（関連語）処理
工程、Ｓ４は照合工程、Ｓ５は補完工程、Ｓ６は出力工
程である。またＳ１００は、解析ネットワーク生成工程
である。また、図６においては１は、特許データベース
（ＰＤＢ）から入力された入力文章、２は、形態素解析
後の字切りリスト、３は、作成された解析ネットワー
ク、４は、同義類義語等の関連語による追加がされた解
析ネットワーク、５は、補完後の解析ネットワークであ
る。

【００４８】次に動作について説明する。まず、入力工
程Ｓ１で、特許データベースからあらじめデータベース
化されているテキスト文１を取出し、次にＳ２ａで、こ
のテキスト文を構文解析辞書を用いて形態素解析する。
図６（ｂ）の形態素解析後の字切りリスト２は、この形
態素解析Ｓ２ａの結果を示したものである。字切りリス
ト２に示すように、テキストは名詞、動詞、その他の品
詞に分けられることになる。次に、Ｓ２ｂでは、この字
切りリスト２を基にして構文解析を行なう。この構文解
析Ｓ２ｂでは、形態素解析時に個々の文字に付加された
品詞情報を基に構文解析をおこなう。構文解析は、名詞
に「を」または「に」が同じ文節にあるものを選び、そ
の後ろの「動詞」を選ぶ。ここでえらばれた動詞、
「（を）名詞」、「（に）名詞」を、後にそれぞれ関
係、要素１、要素２とする。たとえば、入力文章１から
は、「（を）名詞」として「スイッチングトランジス
タ」を選択し、「（に）名詞」として「シリコン膜」を
選択し、それぞれを要素１、要素２とし、これらの関係
として動詞「形成」を選択することになる。このように
して、解析ネットワークの一組（一行）が生成される。
さらに、用語による重み付けＳ２ｃでは格納された名
詞、動詞に対して識別辞書を用いて識別辞書中に存在す
るものに＊マークを付ける。さらに、Ｓ２ｄで得られた
関係−要素１−要素２を解析ネットワーク３の構造の１
行として格納する。こうして得られた解析ネットワーク
３中の名詞／動詞に対して、同義／類義辞書（関連語）
を用い同義語／類義語があった場合、Ｓ３で元の行を同
義語／類似語に置き換えた行を新しく解析ネットワーク
３に追加する。そして、Ｓ４でここまで作成された解析
ネットワーク４の構造の１行に対し、概念テンプレート
と同じ関係−要素の組があるかをチェックし、もし同じ
関係−要素組があれば○マークをマークする。この例で
は、図３の概念テンプレートに「形成、スイッチングト
ランジスタ、シリコン膜」があるので、図６（ｄ）の解
析ネットワークの該当組に○印をつける。次に、Ｓ５に
おいては、最後の処理として、補完テンプレートによる
行の追加をおこなう。この例では、図４の補完テンプレ
ートに「シリコン膜」のキーワードがあるため、図６
（ｅ）に示すように「酸化、ＳｉＯ2 ・ＳｉＯ、シリコ
ン膜」が専門知識として補完され追加される。ここまで
で処理が完了し、解析ネットワークが完成する。以上の
処理において、入力された文章が解析ネットワークに変
換される。

【００４９】さて、次に、解析ネットワークの他の実施
例を示す。図７（ａ）は、入力文章１を示し、（ｂ）
は、この入力文章から得られた補完後の解析ネットワー
ク５である。前例では、同義類義語処理（関連語処理）
において同義類義語があればあらたに一行追加する場合
を示したが、この例では、同一行ｋ１〜ｋｎにそれぞれ
「表示」、「同義」、「類義」の欄をもっており、同
義、類義があればこれらの欄を使用する。「表示」には
テキストの文字そのままで記入される。また、ｋ１〜ｋ
５はｓ４の照合工程までに生成された解析ネットワーク
であり、ｋ５には、図３に示す概念テンプレートと一致
したことを示す。○マークが付されている。さらにｋ６
〜ｋ１０はｋ１の「ポリＳｉ膜」をキーワードにして図
４の補完テンプレートから補完されたものであり、また
ｋ１１〜ｋ１２は、同じくｋ２の「自己整合技術」をキ
ーワードにして補完されたものであり、ｋ６〜ｋ１０の
最後の補完テンプレートの欄には、ｋ１の補完であるこ
とを示す「ｋ１」が記入され、ｋ１１〜ｋ１２にはｋ２
の補完であることを示す「ｋ２」が記入さされている。

【００５０】次に、解析ネットワークのその他の実施例
を図８に示す。図８に示した解析ネットワークは要素１
と要素２の方に、要素１と要素２の用途をそれぞれ記入
できるようにしたものである。このように構造上の関係
に用途も加えることによりその要素間関係が明確になり
人間が解析する方法により近くなる。たとえば、この例
では、絶縁基板は基板という用途がありゲート電極は電
極という用途に用いられていることを記入し、チャネル
は通信路として、ゲート電極はその端子としての用途が
あることが記入されている。

【００５１】実施例２．次に、第４の発明であるテキスト類似照合装置及び第８
の発明であるテキスト類似照合方法の動作について説明
する。図９は、テキスト類似照合装置の類似性判定処理
を示す図であり、図において、Ｓ１００は前述した解析
ネットワーク生成工程であり、ここでは、解析ネットワ
ークベース（ＮＤＢ）がすでに生成されているものとす
る。Ｓ１１は、検索条件となる解析ネットワークを入力
する入力工程、Ｓ１２は、入力された解析ネットワーク
に同義類義語処理（関連語処理）をする同義類義処理工
程（関連語処理工程）、Ｓ１３は解析ネットワークベー
ス（ＮＤＢ）から解析ネットワークを抽出する工程、Ｓ
１４は抽出された解析ネットワークと入力された解析ネ
ットワークを比較し、類似性を判定する判定工程、Ｓ１
５は結果を出力する出力工程である。

【００５２】以下、動作について説明する。まず、入力
工程Ｓ１１により検索したい対象の解析ネットワークを
図２の解析ネットワーク入力部に入力する。この解析ネ
ットワークは人手で入力したものでも、解析ネットワー
ク生成工程で得られたものでもよい。もし人手で入力し
たものの場合は、Ｓ１２によりその解析ネットワークの
各用語に対して同義語、類義語行を付加する。次に、Ｓ
１３で解析ネットワークベースから解析ネットワークを
抽出する。次に、Ｓ１４で入力工程からの解析ネットワ
ークと抽出工程からの解析ネットワークを比較し、点数
付けをおこなう。比較の詳細をさらに図１０を用いて説
明する。

【００５３】図１０は、類似性判定部（判定部）の判定
方法の一例を示す図である。まず解析ネットワークの用
語同志の比較をおこない一致した用語があった場合に点
数を与える。この点数を用語一致点Ｄとする。つぎに解
析ネットワークの用語ペアの比較をおこなう。そして同
様に一致した用語ペアがあった場合、点数Ｃを与え、こ
の点数をペア一致点Ｃとする。ここで用語ペアとは、解
析ネットワーク上でなんらかの関係を持つ２つの用語を
指す。最後に解析ネットワークの行の比較をおこない、
同様に、ここで得た点数を行一致点Ｂとする。以上で比
較を終了し、その結果を解析ネットワークベースに格納
する。以上の処理を繰り返し、すべての文献に対して比
較の結果を解析ネットワークベースに格納が終わる。結
果表示はそれぞれの結果の用語一致点Ｄ、ペア一致点
Ｃ、行一致点Ｂの２つの点数に対して、それぞれ重み
ｄ、ｃ、ｂをかけた総合点を算出し、その総合点の順番
に類似文章を表示する。

【００５４】図１１は、総合点数を計算するための具体
的一例を示す図であり、入力された解析ネットワーク２
０が、解析ネットワークＡとＢのいずれかに類似してい
るかを判定しようとした例である。図中要素と用途には
アルファベットと数字を便宜上付してあるが、２文字と
も一致したときは一致点、２点を与え、アルファベット
のみ一致したときは類似とみなし１点を与え、２文字と
も異なるときは関連なしとして０点を付するものとす
る。このようにして、用語比較、用語ペア比較、行比較
を行なうと、それぞれ２３、２４のようになる。重みは
すべてｂ＝ｃ＝ｄ＝１とすると総合点数は解析ネットワ
ークＡ用は３５点、Ｂ用は２１点となりＡの方が入力さ
れた解析ネットワーク２０に類似していると判断するこ
とができる。

【００５５】さて、上記実施例では解析ネットワークに
用途の記入がある場合を示したがここで、もし、解析ネ
ットワークが用途の記入を行なわないものである場合に
は、用語ペア一致点Ｃに対する重みｃを０にしてしまえ
ばよい。この変更は、判定要素変更部によって行なえば
よい。また、用途の記入がある場合でも記入が完全でな
い場合や、信頼できにくい場合には、重みｃを０．５
等、他の重みｂ、ｄより小さくすればよい。

【００５６】また、上記実施例では述べなかったが、図
６（ｄ）に示したように要素に識別辞書中に存在するこ
とを示す＊マークがある場合、当該技術分野の専門用語
であると考えられることから総合点に加算することが考
えられる。たとえば＊マークを３点とすれば総合点は、
Ｂ×ｂ＋Ｃ×ｃ＋Ｄ×ｄ＋＊マークの数×３となる。

【００５７】同様に図６（ｄ）に示すように概念テンプ
レートに存在したことを示す○マークがついている場合
も総合点に加算する。○マークを５点とすると総合点は
Ｂ×ｂ＋Ｃ×ｃ＋Ｄ×ｄ＋○マークの数×５となる。も
ちろん、これに＊マークの数×３を加えてもよい。

【００５８】判定要素変更部（ＪＥＣ）は、これら重み
ｂ、ｃ、ｄ及び＊マークと○マークの点を変更する機能
をもち自由にその経験に基づき変更し、よりよい結果に
近づけるようにする。また判定要素部は辞書内の各単語
・専門用語ごとに点数を変更できるようにしておいても
よい。たとえば「ニューロ」という用語に１０点を与え
るようにしておき、その他のものは前例のように３点を
与えておくと、「ニューロ」が検出されたときは、類似
度が高くなる。

【００５９】以上のようにこの実施例では、テキストを
形態素解析、構文解析した結果を用語、用語の関係を知
識ベースの概念テンプレートを用いてあらかじめ分類分
けした解析ネットワークを作成する解析ネットワーク展
開部と、解析ネットワーク展開部で作成された解析ネッ
トワークを保持する解析ネットワークベースと、検索条
件として解析ネットワーク入力部より入力された解析ネ
ットワークと解析ネットワークベースの解析ネットワー
クの類似性を判定する類似性判定部より構成されるテキ
スト類似照合装置を説明した。また、解析ネットワーク
にデータベースの同義／類義語辞書を用いて解析ネット
ワーク中のすべての用語に同義語および類義語を付加す
る同義／類義処理部を持ったテキスト類似照合装置を説
明した。さらに、解析ネットワークに知識ベースの補完
テンプレートを用いて解析ネットワーク中の用語、用語
の関係から関連のある用語、用語の関係を付加する解析
ネットワーク補完部を持ったテキスト類似照合装置も説
明した。さらに、また、解析ネットワーク入力部にすで
に入力した解析ネットワークの用語や用語関係の重要度
を付加する判定要素変更部を持ったテキスト照合装置も
説明した。

【００６０】なお、上記実施例では、関連語処理の一例
として同義類義処理を示し、関連語辞書の一例として同
義語／類義語辞書を示したが、その他のシソーラス等の
関連語を辞書に持ちこの関連語を付加する場合でもかま
わない。ここでシソーラスとは、上位概念と下位概念の
関係にある用語、製品と部品の関係にある用語等をいう
ものとする。また、シソーラスに限らず、その他の関連
語でもよい。

【００６１】実施例３．さて、上記実施例では、検索されるテキストを解析して
すべてのテキストに対して解析ネットワークを作成する
場合について説明してきたが、この方法では、類似照合
精度がまだ不十分である。なぜならば、あらかじめ、解
析ネットワークを作成する場合は、テキスト中のすべて
の要素と関係を解析ネットワークとして抽出できる訳で
はなく、ある決まった構文上の用語と用語の係り受けの
解析を行なって解析ネットワークを作成している。した
がって、すべての要素に対してすべての関係が正しく抽
出されていない場合がある。したがって、このような解
析ネットワークをもとに検索しても十分な類似判定がで
きないことが起こりうる。。

【００６２】さらに、上記実施例のように、すべてのテ
キストに対して、解析ネットワークを作成しておくこと
は、その作成時間を必要とするし、その解析ネットワー
クを記憶しておく記憶容量が必要になるという問題もあ
った。また、各テキストの解析ネットワークひとつひと
つに対して前述したような比較照合を行なうと検索時間
も大きくなる等の不具合もあった。

【００６３】そこで、第９〜第１３の発明は、これらの
不具合を解消するために考えられたものであり、検索す
るテキストは解析ネットワークの形で記憶しておくこと
をやめ、通常のテキストあるいは、通常のテキストに補
完語を追加した補完語リストの形でデータベースに記憶
させるようにするとともに、解析ネットワークの形で質
問を入力し、この質問からキーワードと関係を抽出し、
まず、データベースに対してキーワード検索を行ない、
ここで検索されたテキストにもしくは補完語リスト対し
て、キーワード検索を行ない、ここで検索されたテキス
トもしくは補完語リストに対して、構文解析、意味解析
等により、さらに、類似性を判定しようとするものであ
る。この類似性の判定を行なうテキストもしくは補完語
リストの量はすべて検索によりしぼられていること、及
び、そのテキストに質問された解析ネットワークのもつ
要素と関係があるかに注目して類似判定を行なえること
等により、この類似判定は高速かつ精度の高いものとな
る。

【００６４】以下、第９の発明であるテキスト検索シス
テムについて説明する。図１２は、テキスト検索システ
ムを示す図であり、質問解析部とテキスト解析部、類似
判定部の３つのモジュールと、テキストを格納するテキ
ストベース、辞書、専門家知識を格納する知識ベースか
ら構成される。図において、３０は、ＩＰＣ、公開番
号、要約文等の先行特許の要約された情報を記憶する特
許データベース、４０は、単語辞書、同義／類義／関連
辞書、シソーラス、共起辞書、テンプレート等を記憶す
る知識ベース、５０は、テキスト解析された結果として
の先行特許補完語リスト等を記憶する補完語リストベー
ス、６０は、特許データベース３０から先行特許要訳文
を入力し、知識ベース３０の各種辞書類を用いて解析
し、結果を先行特許補完語リストとして補完語リストベ
ース５０へ出力するテキスト解析部、７０は、特許デー
タベース３０や補完語リストベース５０に記憶された特
許要約情報から類似した情報を取り出すための質問を入
力し、その質問を解析する質問解析部、８０は、質問解
析部７０からの質問に基づいて特許データベース３０あ
るいは補完語リストベース５０から類似する特許要訳文
を捜し出す類似判定部、９０は特許データベースと補完
語リストベースからなるテキストベースである。

【００６５】次に、テキスト解析部６０の動作につい
て、図１３、図１４、図１５を用いて説明する。図１３
は、特許データベース３０に記憶された先行特許要約文
の一例である。テキスト解析部６０は、この先行特許要
約文を入力し、知識ベース４０の単語辞書を用いて形態
素解析処理を行なう。図１４に、この形態素解析処理後
の先行特許要約文を示す。次にテキスト解析部６０はこ
の先行特許要約文に対して同義／類義／関連辞書及びシ
ソーラスを用いて同義語／類義語／シソーラス等の関連
語を追加する。図１５は、この同義／類義／シソーラス
を追加した関連語処理後の先行特許補完語リストを示し
ており、図中のｅ、ｓ、ｃはそれぞれ以下の意味をも
つ。ｅ：同義語ｓ：類義語ｃ：シソーラス例えば、この例では、テキストが形態素解析されてでき
た単語に対して、（１）単語（同義（シソーラス））（２）単語（類義（類義））というような関連語処理を行うような例であり、上記
（１）は、単語に対して同義語を追加した後、シソーラ
スを追加する処理を意味し、（２）は、単語に対して類
義語を追加し、再びその類義語を追加する処理を意味し
ている。組み合わせは（１）（２）に限らず、任意の組
み合わせが可能である。また、３個以上を合わせてもよ
い。以下、具体例を示す。たとえば、「（名詞）チッ
プ」に対して、｛装置、デバイス、ペレット、ダイス、ダイ、ＩＣ、集
積回路、セル、素子｝という同義語の集合が追加されている。また、「（動
詞）設ける」に対して、｛設置する｝という類義語が追加されている。また、「（名詞）熱」
に対して、｛エネルギー｝というシソーラスが追加されている。さらに、この例で
は、同義処理のあとにシソーラス処理を行なったので、
追加された同義語に対するシソーラスも追加できる。た
とえば、同義語として追加された「ＩＣ」には、｛ＣＣＤ（国体撮像素子）、ＭＯＳ、ＳＩＳ、ＳＩＴ、
ＳＯＳ、バイＭＯＳ、バイホーラ、三次元、トランジス
タ、ＦＥＴ、基板｝というシソーラスが追加されている。さらに、同義類義
処理あるいはシソーラス処理後に再び同義類義処理ある
いはシソーラス処理を行なうことも可能である。たとえ
ば、「（動詞）設ける」に対して１度目の同義類義処理
で｛設置する｝という類義語が追加されたが、２度目の
同義類義処理では、この｛設置する｝に対して｛形成す
る、作る｝という同義語が追加される。次に、テキスト
解析部６０は、このようにして作成された先行特許要約
文に対して各形態素が要素、用途、関係、製法、材料、
機能等のいずれの分類にあたるか識別する識別処理を行
なう。その後、テキスト解析部６０は共起辞書を用いて
共起辞書に登録されている用語が、要約文中にあればそ
の用語と共起関係にある用語を要約文に追加する補完処
理を行なう。この様にして、完成されたのが先行特許補
完語リストであり、テキスト解析部６０は以上の処理を
各先行特許要約文について行ない、これらを補完語リス
トベースに出力する。

【００６６】次に、質問解析部７０について述べる。ま
ず、その特徴は以下のようなものである。（１）質問を、技術分野の特徴を表す関係で記述する。
記述は単語に限らず句や文を許す。（２）質問および検索対象となる文献の文章中に現れる
キーワード、関係を抽出し、各単語には辞書を用いて関
連語を付与する。（３）質問からの関係の抽出、質問への関係の補完に専
門家知識を用いる。（４）キーワード間の関係を抽出する。そして、これらの処理により、次の解析結果が得られ
る。・キーワード集合キーワードは、質問を分割して得られた単語のうち類似
判定に重要な単語およびその関連語である。・関係集合関係は、キーワード間の関係、そして（３）、（４）に
より導出される関係である。

【００６７】次に、質問解析部７０の動作について、図
１６〜図２１を用いて説明する。図１６は、解析ネット
ワークの形式をもち質問の一例を示している図であり、
この場合は、類似の先行特許文献を捜そうとしている特
許出願（以後、略して本願という）をこのような形式に
して入力してやるものとする。この解析ネットワークは
半導体などの構造物の特徴を表す解析ネットワークであ
り、大きく分けて構造と製法と材料に分かれている。構
造は、各構造欄が構造物の要素を示す「要素１、２、
３」と、要素１、２、３のそれぞれの用途を示す「用途
１、２、３」と、要素１、２、３間の関係を示す「関
係」から構成されている。これは、図８に示した解析ネ
ットワークを別な形で表現してものであり、図８に要素
３と用途３を追加したものと考えることができる。要素
３と用途３を追加したのは、「要素１と要素２の間にあ
る要素３」というような３者間関係を表すのに便利だか
らである。「要素１の上に要素２」という２者間関係を
表す場合はこの要素３と用途３は使用されない。また、
用途１、２、３の記入も任意であり、通常はブランクの
ままでよい。次に、製法は各製法欄が製法を示す「製法
１、２」と、各製法における条件を示す「条件１、２」
と、「関係」から構成されている。２つの製法を使った
時の処理順序を「関係」に示す。製法の場合も条件欄、
関係欄は空欄でもよい。次に材料は材料と機能等から構
成されるが、この欄の記入は後のテンプレート補完処理
で行なうため、この例では記入されている必要はない。
なお、図中、かっこ内の数字は得点であり、テキストの
類似を判定するとき、その欄の重要性を示している。た
とえば、この例では、要素１と２には２０点、関係には
５０点を与え、ひとつの構造欄には１００点が与えられ
ている。構造全体として３００点であり、製法が１００
点であるため、構造が類似した方がそのテキストの類似
度が高くなることを示している。さて、質問解析部７０
は、この本願解析ネットワークを入力すると、単語辞書
を用いて形態素解析処理を行なう。図１７は、この形態
素解析処理後の本願解析ネットワークを示している。次
に質問解析部７０は、同義／類義／シソーラス処理を行
なう。図１８はこの同義／類義／シソーラス処理後の本
願解析ネットワークを示しており、図において、
「同」、「概」は以下の意味をもつ。同：同義語概：シソーラスまた、図示していないが、「類」は類義語を示すものと
する。同義／類義／シソーラス処理はこのようにして、
同義語／類義語／シソーラスを関連語として本願解析ネ
ットワークに追加する。次に、質問解析部７０は、知識
ベース４０にあるテンプレートを用いてテンプレート補
完処理を行なう。図１９は、補完テンプレートのひとつ
である材料テンプレートの一例を示す図であり、要素か
ら対応する材料（あるいは、用途・機能）を検索できる
ようになっている。図２０は、図１９に示した材料テン
プレートを具体的に記憶する場合のフォーマットの一例
であり、「：」で各フィールドの区切りを表している。
たとえば、この例では、３行とも要素が絶縁である材料
テンプレートが記憶されているフォーマットを示してい
る。質問解析部７０は、この材料テンプレートを用い
て、本願解析ネットワークの材料を補完する。図２１
は、このテンプレート補完処理後の本願解析ネットワー
クを示しており、材料として、図２０の絶縁膜に対する
原材料が補完語としてすべて追加されている。質問解析
部７０は、最後に、本願解析ネットワークからキーワー
ドあるいは関係を抽出する作業を行ない、これを出力す
る。

【００６８】なお、この例では、キーワードあるいは関
係を抽出するのは、テンプレート補完処理後の本願解析
ネットワークから行なう場合を示したが、形態素解析処
理後、あるいは、同義／類義／シソーラス処理後のいず
れかの本願解析ネットワークから抽出する場合でもかま
わない。

【００６９】次に、類似判定部８０の動作について、図
２２〜図２４を用いて説明する。類似判定部８０は、前
記質問解析、テキスト解析により得られた解析結果を用
いて、次の４つのレベルの判定・評価を行なう。（１）第１の検索手段質問解析から得られたキーワード集合により、特許デー
タベース３０をそのままテキスト検索し、キーワードの
一致を判定・評価する。ここで、質問中のキーワードを
テキストにどの程度含むかを判定する。ここではテキス
トをそのまま検索対象とするため、解析によるキーワー
ドの字きりの違いは問題にならない。そのかわり関連語
は検索対象にならない。ここでの評価方法は各文献ごと
に一致するキーワード数をカウントし、その数により類
似とする。図２２は、このキーワードＶＳテキスト（要
約文）の判定結果を示す例であり、質問解析部７０の形
態素解析処理後の本願解析ネットワークに対してキーワ
ード抽出処理を行なった結果、キーワードが１４個抽出
され、この１４個に対して特許データベースの要約文そ
のものを検索したところ、一致したキーワード数の最も
大きいものが６で１件見つかり、次に一致したキーワー
ド数が４のものが１３件見つかったことを示している。
また、図２３は、同義／類義／シソーラス処理後の本願
解析ネットワークからキーワード抽出処理を行ない、３
９個のキーワードを抽出し、これらのキーワードを用い
て、要約文の検索を行なった場合の結果の一例である。
一致したキーワードの数８が最高で１件見つかり、次が
一致したキーワード数５で４件見つかっていることを示
している。

【００７０】（２）第２の検索手段質問解析、テキスト解析それぞれから得られたキーワー
ド集合と補完語リスト同志の一致を判定評価する。ここ
で、検討対象であるテキスト側を補完語リストとするこ
とにより関連語を含むキーワード間の一致を判定する。
ここでは関連語として付加されたキーワード間の一致
と、元々キーワードとして存在するものの一致に違いを
持たせるため点数の重み付けを変えて評価を行なう。図
２４は、同義／類義／シソーラス処理後の本願解析ネッ
トワークの構造、製法、材料の各欄からキーワードを抽
出し、これらをもとに、補完語リストベースを検索した
場合の判定結果を示している。類似得点は本願解析ネッ
トワークの各欄でキーワードの一致を見たときその欄に
ある配点を与える。ここで配点としては、本願のキーワ
ードと補完語リストのキーワードの一致が同義語による
一致か、類義語による一致か、もしくは、文字列の部分
的一致なのかなどの重み付けを計算の上、すべての欄に
おける得点が加算された結果を示したものである。

【００７１】（３）第３の検索手段質問解析から得られた関係集合と、テキスト解析から得
られた補完語リスト間で、キーワードの一致を判定・評
価する。ここでは質問解析により得られた関係を構成す
るキーワードを用い、それらが積演算で一致する補完語
リストを捜し出す。たとえば、キーワード１と２が関係
Ａをもっていれば、キーワード１と２と関係Ａの３つの
キーワードが表れる補完語リストを検索する。

【００７２】（４）第４の検索手段質問解析およびテキスト解析により得られた関係集合同
士の関係の一致を判定・評価する。（４）は（３）で一
致が見られた文献に対して、さらに意味的な関係の一致
を判定する。すなわち文献文章を構文解析、意味解析す
ることにより、（３）で一致した関係が本当に存在する
ことを確認の上、（３）で一致を見た関係間をさらに正
確に判定する。

【００７３】なお、類似判定部は、図２５に示すよう
に、判定部と評価部から構成され、判定部は、質問文と
文献間に含まれる単語の類似度を判定する単語判定部、
関係の類似度を判定する関係判定部から構成される。そ
して、評価部では、判定部の結果をもとに質問と各文献
との類似度を評価する。ここでは単語間の類似度を評価
する単語類似評価部と、関係間の類似度を評価する関係
類似評価部がある。

【００７４】以上この実施例では、技術文献のデータベ
ースから類似文献を検索する方式について説明した。本
方式は、各技術分野に存在する技術要素を関係で表し、
関係の類似性を判定する方式である。そして、質問もこ
の関係で記述することにより、質問の前処理が可能であ
ることを示した。

【００７５】なお、上記実施例では、同義／類義／シソ
ーラス処理として説明するが、同義語、類義語、シソー
ラスのほかにその他の関連語を追加する関連語処理であ
ってもかまわない。なお、この方式は質問に記述する関
係を一般化することにより、技術文献検索のみならず、
他の文献検索に活用できる。

【００７６】

【発明の効果】以上のようにこの発明によれば、人間が
テキスト解析及び検索時におこなっているさまざまな手
法を本システムの機能として組み込んだので、テキスト
の自動解析が高性能に行なわれ、また検索精度が高く、
モレの少ない検索結果を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の解析ネットワークの構成を示した図。

【図２】本発明に係るテキスト情報抽出装置及びテキス
ト類似照合装置の一例を示す図。

【図３】本発明の概念テンプレートの一例を示す図。

【図４】本発明の補完テンプレートの一例を示す図。

【図５】本発明のテキスト情報抽出方法を示す図。

【図６】テキスト情報抽出方法の具体例を示す図。

【図７】解析ネットワークの他の例を示す図。

【図８】解析ネットワークのその他の例を示す図。

【図９】本発明のテキスト類似照合方法を示す図。

【図１０】本発明の類似性判定部の動作を示す図。

【図１１】本発明の類似性判定の具体例を示す図。

【図１２】本発明のテキスト検索装置を示す図。

【図１３】本発明の先行特許要約文の一例を示す図。

【図１４】本発明のテキスト解析部による形態素解析処
理後の先行特許要約文の一例を示す図。

【図１５】本発明のテキスト解析部による同義／類義／
シソーラス処理後の先行特許要約文の一例を示す図。

【図１６】本発明の質問解析部による質問形式の一例を
示す図。

【図１７】本発明の質問解析部による形態素解析処理後
の解析ネットワークの一例を示す図。

【図１８】本発明の質問解析部による同義／類義／シソ
ーラス処理後の解析ネットワークの一例を示す図。

【図１９】本発明の材料テンプレートの一例を示す図。

【図２０】本発明の材料テンプレートのフォーマット例
を示す図。

【図２１】本発明の質問解析部による補完処理後の解析
ネットワークの一例を示す図。

【図２２】本発明の類似判定部のキーワード検索の判定
結果の一例を示す図。

【図２３】本発明の類似判定部のキーワード検索の判定
結果の一例を示す図。

【図２４】本発明の類似判定部のキーワード検索の判定
結果の一例を示す図。

【図２５】本発明の類似判定部の構成図。

【符号の説明】

１入力文章２字切りリスト３解析ネットワーク４同義類義処理された解析ネットワーク５補完された解析ネットワーク６解析ネットワーク１０用語比較１１用語ペア比較１２行比較３０特許データベース４０知識ベース５０補完語リスト６０テキスト解析部７０質問解析部８０類似判定部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者大樫仁司鎌倉市大船五丁目１番１号三菱電機株式会社情報電子研究所内 (56)参考文献特開昭63−311432（ＪＰ，Ａ) 特開平２−56068（ＪＰ，Ａ) 特開平１−180046（ＪＰ，Ａ) 情報処理学会第39回（平成元年後期) 全国大会講演論文集ｐｐ．682−683, 678−679 細野公男ほか，「ファジイ集合理論に基づく重み付き検索システム」，ＬｉｂｒａｒｙａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅＮｏ．23 1985 ＰＰ137−147 (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) G06F 17/30

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】以下の要素を有するテキスト情報抽出装
置（ａ）所定の技術について記述されたテキストを入力す
る入力部、（ｂ）上記入力部より入力されたテキストを解析し、所
定の技術の技術的な要点を表現するようにあらかじめ要
素と要素の関係とが形式化された解析ネットワークの形
式に適合するように、テキストに記述されている所定の
技術の要点を抽出して、抽出した要点を要素と要素の関
係とに分解し、分解した要素と要素の関係とを解析ネッ
トワークの形式に適合するように形式化して記憶するこ
とにより解析ネットワークを作成する展開部、（ｃ）所定の用語に対して、その用語の同義語／類義語
／シソーラス等の関連語を記憶する関連語辞書、（ｄ）展開部により作成された解析ネットワークの要素
が関連語辞書に記憶された関連語と一致するとき、関連
語辞書に記憶されたその関連語を解析ネットワークに補
完する関連語処理部、（ｅ）上記関連語処理部により関連語を補完された解析
ネットワークを記憶装置あるいは表示装置に出力する出
力部。
【請求項２】以下の要素を有するテキスト情報抽出装
置（ａ）テキストを入力する入力部、（ｂ）入力されたテキストを解析し、テキストを構成す
る要素と要素の関係を抽出して、各要素とその関係を記
憶した解析ネットワークを作成する展開部、（ｃ）所定の用語に対して、その用語の同義語／類義語
／シソーラス等の関連語を記憶する関連語辞書、（ｄ）展開部により作成された解析ネットワークの要素
が関連語辞書に記憶された関連語と一致するとき、関連
語辞書に記憶されたその関連語を解析ネットワークに補
完する関連語処理部、（ｅ）テキストの内容に関連する情報をあらかじめ要素
とその関係という形で記憶しておく概念テンプレート、（ｆ）所定の用語に対して、その用語を補完する事項を
要素とその関係という形で記憶しておく補完テンプレー
ト、（ｇ）展開部により作成された解析ネットワークと概念
テンプレートを照合して類似を記憶する照合部、（ｈ）展開部により作成された解析ネットワークの要素
が補完テンプレートに記憶された用語と一致するとき、
補完テンプレートに記憶されたその用語を補完する事項
を解析ネットワークとして補完する補完部、（ｉ）上記補完部により補完された解析ネットワークを
記憶装置あるいは表示装置に出力する出力部。
【請求項３】上記関連語処理部は、上記関連語を任意に複数回追加して上記解析ネットワー
クを補完することを特徴とする請求項１又は２記載のテ
キスト情報抽出装置。
【請求項４】以下の要素を有するテキスト類似照合装
置（ａ）少なくともひとつの所定の技術について記述され
たテキストからテキストに記述されている所定の技術の
要点を抽出して、抽出した要点を要素と要素の関係とに
分解し、上記所定の技術の技術的な要点を表現するよう
に要素と要素の関係とを形式化して解析ネットワークと
してあらかじめ記憶しておく解析ネットワークベース、（ｂ）比較したい所定の技術について記述されたテキス
トより所定の技術の要点を抽出して、抽出した要点を要
素と要素の関係とに分解し、上記所定の技術の技術的な
要点を表現するように要素と要素の関係とを形式化した
解析ネットワークを入力する解析ネットワーク入力部、（ｃ）解析ネットワークベースの解析ネットワークと解
析ネットワーク入力部から入力された解析ネットワーク
の類似性を要素及び要素間関係から判定する類似性判定
部、（ｄ）類似性判定部により判定された結果を出力する出
力部。
【請求項５】以下の工程を有するテキスト情報抽出方
法（ａ）所定の技術について記述されたテキストを入力す
る入力工程、（ｂ）上記入力工程より入力されたテキストを辞書を用
いて解析し、所定の技術の技術的な要点を表現するよう
にあらかじめ要素と関係とが形式化された解析ネットワ
ークの形式に適合するように、名詞をひとつの要素と
し、動詞をひとつの関係として抽出するとともに、抽出
した要素と関係からなるひとつ以上の組を解析ネットワ
ークの形式に適合するように形式化して記憶することに
より解析ネットワークを作成する展開工程、（ｃ）抽出された要素をもとに、関連語辞書により、解
析ネットワークに関連語を追加する関連語処理工程、（ｄ）上記関連語処理工程により関連語を追加された解
析ネットワークを出力する出力工程。
【請求項６】以下の工程を有するテキスト情報抽出方
法（ａ）テキストを入力する入力工程、（ｂ）入力されたテキストを辞書を用いて解析し、抽出
された名詞をひとつの要素とし、動詞をひとつの関係と
し、要素と関係からなる組をひとつ以上有する解析ネッ
トワークを作成する展開工程、（ｃ）抽出された要素をもとに、関連語辞書により、上
記展開工程により作成された解析ネットワークに関連語
を追加する関連語処理工程、（ｄ）上記関連語処理工程により関連語を追加された解
析ネットワークの各組が、特徴あるものであるかを、す
でに登録されている概念テンプレート内の組と比較して
照合する照合工程、（ｅ）上記関連語処理工程により関連語を追加された解
析ネットワークにある要素をもとに、すでに登録されて
いる補完テンプレート内の組と比較してその要素を補完
する要素があるかを調べ、補完する要素がある場合はこ
れを上記関連語処理工程により関連語を追加された解析
ネットワークに追加する補完工程、（ｆ）上記補完工程により補完された解析ネットワーク
を出力する出力工程。
【請求項７】上記関連語処理工程は、上記関連語を任意に複数回追加して上記解析ネットワー
クを補完することを特徴とする請求項５又は６記載のテ
キスト情報抽出方法。
【請求項８】以下の工程を有するテキスト類似照合方
法（ａ）所定の技術について記述されたテキストを構成す
る要素と要素間関係を、上記所定の技術の技術的な要点
を表現するように要素と要素間関係とを形式化してひと
組以上登録した解析ネットワークをひとつ以上記憶する
解析ネットワークベースを生成する解析ネットワーク生
成工程、（ｂ）比較する所定の技術について記述されたテキスト
に記述されている所定の技術の要点を抽出して、抽出し
た要点を要素と要素の関係とに分解し、上記所定の技術
の技術的な要点を表現するように要素と要素の関係とを
形式化した解析ネットワークを作成し入力する入力工
程、（ｃ）解析ネットワークベースの解析ネットワークと上
記入力工程により入力された解析ネットワークの要素と
要素間関係をそれぞれの重みづけをもって比較しテキス
トの類似性を判定する判定工程、（ｄ）判定工程の結果を出力する出力工程。
【請求項９】以下の要素を有するテキスト検索システ
ム（ａ）検索されるテキストを記憶するデータベース、（ｂ）テキストを形態素解析して関連語を補完した補完
語リストを記憶する補完語リストベース、（ｃ）質問を入力し、検索のためのキーワードとその関
係を出力する質問解析部、（ｄ）上記データベースのテキストを質問解析部からの
キーワードを用いて検索する第１の検索手段を有すると
ともに、少なくとも以下の第２、第３、第４の検索手段
のいずれかを有する類似判定部、（ｄ１）補完語リストベースの補完語リストと第１の検
索手段により検索されたテキストに対応する補完語リス
トのいずれかに対して、質問解析部からのキーワードを
用いて検索を行なう第２の検索手段、（ｄ２）補完語リストベースの補完語リストと、第１の
検索手段により検索されたテキストに対応する補完語リ
ストと、第２の検索手段により検索されたテキストに対
応する補完語リストのいずれかに対して、質問解析部か
らのキーワードとその関係がそのテキストに正しく存在
するか判定して検索する第３の検索手段、（ｄ３）補完語リストベースの補完語リストと、第１の
検索手段により検索されたテキストに対応する補完語リ
ストと、第２の検索手段により検索されたテキストに対
応する補完語リストと、第３の検索手段により検索され
たテキストに対応する補完語リストのいずれかに対し
て、構文解析、意味解析することにより、質問解析部か
らの関係と類似する関係が補完語リスト中に存在するか
を判定して検索する第４の検索手段。
【請求項１０】上記テキスト検索システムは、さら
に、上記テキストを形態素解析して、この形態素解析された
テキストに少なくとも同義語と類義語とシソーラスのい
ずれかを補完語として任意に複数回追加し、この補完語
が追加されたテキストを補完語リストとして出力するテ
キスト解析部を備え、上記補完語リストベースは、上記テキスト解析部からの
補完語リストを入力して記憶することを特徴とする請求
項９記載のテキスト検索システム。
【請求項１１】以下の要素を有する質問解析装置（ａ）質問を、検索対象とする技術分野の要点を表現す
るように要素と要素の関係という項目を用いて形式化し
た解析ネットワークを入力する入力処理部、（ｂ）解析ネットワークの項目に入力されたテキストを
形態素解析する形態素解析処理部、（ｃ）形態素解析処理部により処理された解析ネットワ
ークの項目の単語に対して、少なくとも同義語と類義語
とシソーラスのいずれかを関連語として追加する関連語
処理部、（ｄ）少なくとも、上記形態素解析処理部と関連語処理
部で処理されたいずれかの解析ネットワークから、検索
条件となるキーワードと関係を抽出する抽出部。
【請求項１２】以下の要素を有する質問解析装置（ａ）質問を要素と関係という項目で表した解析ネット
ワークを入力する入力処理部、（ｂ）解析ネットワークの項目に入力されたテキストを
形態素解析する形態素解析処理部、（ｃ）形態素解析処理部により処理された解析ネットワ
ークの項目の単語に対して、少なくとも同義語と類義語
とシソーラスのいずれかを関連語として追加する関連語
処理部、（ｄ）少なくとも、上記形態素解析処理部と関連語処理
部で処理されたいずれかの解析ネットワークから、検索
条件となるキーワードと関係を抽出する抽出部、（ｅ）所定の用語もしくは関係に対して、その用語もし
くは関係を補完する別の用語もしくは関係を記憶してお
く補完テンプレート、（ｆ）上記抽出部から得られた関係に対して、補完テン
プレートに記憶された関係もしくは用語と一致すると
き、補完テンプレートに記憶された関係もしくは用語
を、上記関連語処理部により関連語を追加された解析ネ
ットワークから得られる検索条件となるキーワード、関
係に追加する質問補完処理部。
【請求項１３】上記関連語処理部は、上記関連語を任
意に複数回追加することを特徴とする請求項１１又は１
２記載の質問解析装置。