以下に詳細な説明を載せる． この説明は，「意味的関係抽出サービスマニュアル」[15]を参考にしている． このサービスでは，統計的な手法を用いた半自動処理により， 約6億のWeb文書から効率的に大量の単語対， 例えば「原因-結果」「トラブル-予防策」「食材-効能」などの 種々の意味的関係を持つ単語対を作成することができる．
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c]「原因-結果」関係インスタンスの例
(「-」の左の単語が「原因」で，右の単語が「結果」) 連鎖球菌 - 化膿性関節炎,EBウイルス - 伝染性単核球症, ツボカビ - カエルツボカビ症,断層 - 直下型地震,煤塵 - 環境問題, フロン - 地球温暖化問題,トラウマ - PTSD, ヒューマンエラー- 重大事故,過冷却 - 結露,窒素肥料 - 地下水汚染 |
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c]「トラブル-予防策」関係インスタンスの例
(「-」の左の単語が「トラブル」で，右の単語が「予防策」) 情報漏えい - 暗号化ソフトウェア,不正アクセス - ファイヤーウォール機能, 床ずれ - エアマット,鳥害 - 防鳥ネット,手荒れ - ラノリン, 老化 - ガラクタン,壁内結露 - 羊毛断熱材,尿モレ - 立体ギャザー, 白とび - NDフィルター,腐食 - クロームメッキ |
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c]「食材-効能」関係インスタンスの例
(「-」の左の単語が「食材」で，右の単語が「効能」) にんにく- 精力増強, ウコン - 吐き気, 酢 - 疲労回復, ハトムギ - むくみ, お茶 - 口臭予防,プーアル茶 - 消化,ざくろ - 美容,ゴーヤ - バテ防止, ペパーミント - クールダウン, クランベリー - 抗酸化作用 |
このサービスでは「Xから派生するY」などのパターン(シードパターン)を入力すると， シードパターンと同様な意味関係を持つ類似したパターンを自動で作成し， シードパターンと自動で作成した類似パターンに合致したX,YをWeb文書から自動的に抽出する．
ただし，特定の意味的関係に絞ったとしても， その知識は様々な言語パターンで書かれているため， 大量のインスタンスを獲得するには大量の言語パターンが必要という問題がある． それらを人手で用意する作業は非常に高コストである．
このサービスは人手コストを最小限にするため， 少数の言語パターン(以降，シードパターンと呼ぶ) を入力するだけで稼働するように設計されている． その鍵は，シードパターンと同じ意味的関係を表す， 一種の言い換えとなる言語パターン(以降，類似パターンと呼ぶ) を自動学習する機能にある． 類似パターンの学習は，同じインスタンスを獲得できるパターン同士は 良い言い換えであるという考えに基づいている． 例えば，シードパターンとして「X が Y の原因になる」 「Y の原因である X」を入力すると， これらと同じインスタンスを獲得しやすい「X によって起こる Y」「X で Y が発生」 「Y を招く X」など，多くの人がすぐには思いつきにくい言語パターンも含め，大量の 類似パターンを学習してくれる． 最終的には，学習された全類似パターンを用いて大量のインスタンスを獲得する．
さらに，このサービスは，単語の意味的なカテゴリの情報(以降クラスと呼ぶ)を用い， 曖昧な言語パターンをうまく活用できるよう工夫している． 曖昧な言語パターンとは，複数の異なる意味的関係を表せるもので， 例えば「X による Y」という言語パターンは「ノロウイルスによる食中毒」ならば因果関係， 「X 社による製品 Y」ならば会社と製品の関係といった具合に様々な関係を表す． 曖昧な言語パターンは，X,Y に当てはまる単語の意味に制限を付けることで， その曖昧性を解消することができる． 単語のクラスを[クラス名]と書くことにすると， 例えば「Xによる Y」という言語パターンは，「[生物]による[症状]」ならば因果関係， 「[組織]による[製品]」ならば会社と製品の関係となる． このように単語のクラスの対毎に異なる言語パターンと考えることで曖昧性を解消できる． すると，例えば「X が Y の原因になる」など因果関係を表す言語パターンの言い換えとしては，「[生物]による[症状]」など因果関係を表す意味カテゴリのペアを持つ言語パターンが 学習されるようになる． 実際にはこれらのクラスは「生物」「症状」などの意味的なラベルで表されているのではなく， 同じような意味を持つと自動判定された単語に同じID(1から500までの数字)が 割り当てられたものとなる． このサービスの基本的なデータ量は以下の通りである．
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c]基本的なデータ量
抽出対象の文書数:約 6 億ウェブページ 対象とする単語数:約 100 万 単語クラス数:500 クラス対最大数:250,000 (=500×500) 利用可能な言語パターン:約 58,700,000 種類 |
このサービスによって， 膨大なデータから意味的関係のインスタンスを獲得することができる．
また，このサービスでは取得時に詳細なオプションも設定することができる．