(57)【要約】【課題】コーパスに含まれる節・句情報が付与されていない文例に精度良く節・句情報を付与する。【解決手段】自然言語処理装置１０は、文に付与された節・句情報を制約条件に用いて構文解析する第１構文解析部１４と、文に付与された節・句情報を制約条件に用いずに構文解析する第２構文解析部１６と、第１構文解析部１４と第２構文解析部１６による解析結果が異なる場合に、第１構文解析部１４による解析結果を正例、第１構文解析部１４による解析結果に含まれず第２構文解析部１６による解析結果のみに含まれる構文解析結果を負例として機械学習する機械学習部２０とを含み、第２構文解析部１６により節・句情報が付与されていない文について構文解析をした結果、複数の構文解析結果が得られた場合に、機械学習部２０により算出される各構文解析結果の生成確率に基づいて構文解析結果を選択し、選択された構文解析結果に基づいて、文に節・句情報を付与する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれに区切り位置の情報が付与された複数の文を格納する格納手段であって、前記複数の文は、区切り位置により区切られた文の要素に節・句情報が付与されている第１の群と、区切り位置により区切られた文の要素に節・句情報が付与されていない第２の群と、を含む前記格納手段と、
前記第１の群に含まれる文について、当該文に付与された節・句情報を制約条件に用いて構文解析する第１構文解析手段と、
前記第１の群に含まれる文について、当該文に付与された節・句情報を制約条件に用いずに構文解析する第２構文解析手段と、
前記第１構文解析手段と前記第２構文解析手段による解析結果が異なる場合に、前記第１構文解析手段による構文解析結果を正例、前記第１構文解析手段による構文解析結果に含まれず前記第２構文解析手段による構文解析結果のみに含まれる構文解析結果を負例として機械学習する機械学習手段と、
前記第２構文解析手段により前記第２の群に含まれる文について構文解析をした結果、複数の構文解析結果が得られた場合に、前記機械学習手段により算出される当該各構文解析結果の生成確率に基づいて構文解析結果を選択する選択手段と、
前記選択手段により選択された構文解析結果に基づいて、前記第２の群に含まれる文に節・句情報を付与する付与手段と、を含む
ことを特徴とする自然言語処理装置。
【請求項２】
前記機械学習手段は、前記第１構文解析手段と前記第２構文解析手段による解析結果が異なる部分につき、前記第１構文解析手段により解析された構文木に基づいた素性を正例とし、前記第１構文解析手段による構文解析結果に含まれず前記第２構文解析手段により解析された結果のみに含まれる構文木に基づいた素性を負例として機械学習する
ことを特徴とする請求項１に記載の自然言語処理装置。
【請求項３】
前記選択手段は、前記第２構文解析手段により前記第２の群に含まれる文について構文解析をした結果、１つの構文解析結果が得られた場合には、当該１つの構文解析結果を選択する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の自然言語処理装置。
【請求項４】
前記付与手段は、前記選択手段により選択された構文解析結果に基づいて、前記第２の群に含まれる文に付与された区切り位置により区切られた文の要素に節・句情報を付与する
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の自然言語処理装置。
【請求項５】
それぞれに区切り位置の情報が付与された複数の文を格納する格納手段であって、前記複数の文は、区切り位置により区切られた文の要素に節・句情報が付与されている第１の群と、区切り位置により区切られた文の要素に節・句情報が付与されていない第２の群と、を含む前記格納手段と、
前記第１の群に含まれる文について、当該文に付与された節・句情報を制約条件に用いて構文解析する第１構文解析手段と、
前記第１の群に含まれる文について、当該文に付与された節・句情報を制約条件に用いずに構文解析する第２構文解析手段と、
前記第１構文解析手段と前記第２構文解析手段による解析結果が異なる場合に、前記第１構文解析手段による構文解析結果を正例、前記第１構文解析手段による構文解析結果に含まれず前記第２構文解析手段による構文解析結果のみに含まれる構文解析結果を負例として機械学習する機械学習手段と、
前記第２構文解析手段により前記第２の群に含まれる文について構文解析をした結果、複数の構文解析結果が得られた場合に、前記機械学習手段により算出される当該各構文解析結果の生成確率に基づいて構文解析結果を選択する選択手段と、
前記選択手段により選択された構文解析結果に基づいて、前記第２の群に含まれる文に節・句情報を付与する付与手段としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自然言語処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
自然言語処理において、文例に基づいた解析や統計処理に基づく解析が行われることがあり、こうした解析を精度良く行うためには膨大な量の文を含む高品質のコーパスが必要とされる。
【０００３】
例えば下記の特許文献１では、コーパスの質を高めるために、コーパスに含まれる文の中に誤りがあるか否かを判定し、その判定結果に基づいてコーパスを修正する技術を提案している。
【０００４】
コーパスには、複数の文例に加え文例を構文解析した結果に基づいてテキストに構文タグや節・句情報が付与されていることがあるが、節・句情報を付与するには手間を要するため、節・句情報が付与されている文例はコーパスに含まれる文例のうち一部に過ぎなかった。
【特許文献１】特開２００２−９１９６２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的の一つは、コーパスに含まれる節・句情報が付与されていない文例に精度良く節・句情報を付与することができる自然言語処理装置及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の自然言語処理装置の発明は、それぞれに区切り位置の情報が付与された複数の文を格納する格納手段であって、前記複数の文は、区切り位置により区切られた文の要素に節・句情報が付与されている第１の群と、区切り位置により区切られた文の要素に節・句情報が付与されていない第２の群と、を含む前記格納手段と、前記第１の群に含まれる文について、当該文に付与された節・句情報を制約条件に用いて構文解析する第１構文解析手段と、前記第１の群に含まれる文について、当該文に付与された節・句情報を制約条件に用いずに構文解析する第２構文解析手段と、前記第１構文解析手段と前記第２構文解析手段による解析結果が異なる場合に、前記第１構文解析手段による構文解析結果を正例、前記第１構文解析手段による構文解析結果に含まれず前記第２構文解析手段による構文解析結果のみに含まれる構文解析結果を負例として機械学習する機械学習手段と、前記第２構文解析手段により前記第２の群に含まれる文について構文解析をした結果、複数の構文解析結果が得られた場合に、前記機械学習手段により算出される当該各構文解析結果の生成確率に基づいて構文解析結果を選択する選択手段と、前記選択手段により選択された構文解析結果に基づいて、前記第２の群に含まれる文に節・句情報を付与する付与手段と、を含むことを特徴とする。
【０００７】
また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の自然言語処理装置において、前記機械学習手段は、前記第１構文解析手段と前記第２構文解析手段による解析結果が異なる部分につき、前記第１構文解析手段により解析された構文木に基づいた素性を正例とし、前記第１構文解析手段による構文解析結果に含まれず前記第２構文解析手段により解析された解析結果のみに含まれる構文木に基づいた素性を負例として機械学習することを特徴とする。
【０００８】
また、請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の自然言語処理装置において、前記選択手段は、前記第２構文解析手段により前記第２の群に含まれる文について構文解析をした結果、１つの構文解析結果が得られた場合には、当該１つの構文解析結果を選択することを特徴とする。
【０００９】
また、請求項４に記載の発明は、請求項１乃至３のいずれかに記載の自然言語処理装置において、前記付与手段は、前記選択手段により選択された構文解析結果に基づいて、前記第２の群に含まれる文に付与された区切り位置により区切られた文の要素に節・句情報を付与することを特徴とする。
【００１０】
また、請求項５に記載のプログラムの発明は、それぞれに区切り位置の情報が付与された複数の文を格納する格納手段であって、前記複数の文は、区切り位置により区切られた文の要素に節・句情報が付与されている第１の群と、区切り位置により区切られた文の要素に節・句情報が付与されていない第２の群と、を含む前記格納手段と、前記第１の群に含まれる文について、当該文に付与された節・句情報を制約条件に用いて構文解析する第１構文解析手段と、前記第１の群に含まれる文について、当該文に付与された節・句情報を制約条件に用いずに構文解析する第２構文解析手段と、前記第１構文解析手段と前記第２構文解析手段による解析結果が異なる場合に、前記第１構文解析手段による解析結果を正例、前記第１構文解析手段による解析結果に含まれず前記第２構文解析手段による解析結果のみに含まれる構文解析結果を負例として機械学習する機械学習手段と、前記第２構文解析手段により前記第２の群に含まれる文について構文解析をした結果、複数の構文解析結果が得られた場合に、前記機械学習手段により算出される当該各構文解析結果の生成確率に基づいて構文解析結果を選択する選択手段と、前記選択手段により選択された構文解析結果に基づいて、前記第２の群に含まれる文に節・句情報を付与する付与手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
請求項１及び５に記載の発明によれば、コーパスに含まれる未だ節・句情報が付与されていない文例の構文解析結果に精度良く節・句情報を付与することができる。
【００１２】
請求項２に記載の発明によれば、文例の各要素に付与される節・句情報を精度良く学習することができる。
【００１３】
請求項３に記載の発明によれば、コーパスに含まれる未だ節・句情報が付与されていない文例の構文解析結果に曖昧性がある場合ない場合の双方において精度良く節・句情報を付与できる。
【００１４】
請求項４に記載の発明によれば、コーパスに含まれる未だ節・句情報が付与されていない文例について予め区切られた要素に対して節・句情報を付与できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明を実施するための好適な実施の形態（以下、実施形態という）を、図面に従って説明する。
【００１６】
図１には、本実施形態に係る自然言語処理装置１０の機能ブロック図を示す。図１に示されるように、自然言語処理装置１０は、コーパス格納部１２、第１構文解析部１４、第２構文解析部１６、構文解析結果比較部１８、機械学習部２０、構文解析結果選択部２２、及び節・句情報付与部２４を含む。上記の各部の機能は、ＣＰＵ等の制御手段、メモリ等の記憶手段、外部デバイスとデータを送受信する入出力手段等を備えたコンピュータが、コンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体に格納されたプログラムを読み込み実行することで実現されるものとしてよい。なお、プログラムは情報記憶媒体によってコンピュータたる自然言語処理装置１０に供給されることとしてもよいし、インターネット等のデータ通信ネットワークを介して供給されることとしてもよい。
【００１７】
コーパス格納部１２は、半導体メモリや磁気ディスク装置等の記憶装置を含み構成され、複数の文例のデータを格納するものである。文例のデータは、文例を示す文字列情報と文例に付与されたタグ情報を含む。タグ情報は、文例を示す文字列情報について句や節等の区切り位置を示した情報を含む構文情報である。本実施形態においては、コーパス格納部１２に格納される文例には区切り位置を示すタグ情報が含まれているが、そのうちの一部にはさらにタグにより区切られた要素の節・句情報が付与されている。以下、コーパス格納部１２に格納された文例のうち、節・句情報が付与されている文例のグループを第１グループ、節・句情報が付与されていない文例のグループを第２グループとする。
【００１８】
図２Ａには、コーパス格納部１２に格納される第１グループの文例の一例を示した。図２Ａに示されるように、第１グループのコーパスは、文例ＩＤに関連づけて、タグ情報が付与された文が格納されている。そして、第１グループの文例は、ＩＤ＝１−００１の文例に示されるように、各タグにより区切られる要素に節・句情報が付与されている。なお、ＮＰとは名詞句、ＶＰとは動詞句、ＲＥＬＰとは関係詞句を示している。
【００１９】
図２Ｂには、コーパス格納部１２に格納される第２グループの文例の一例を示した。図２Ｂに示されるように、第２グループのコーパスは、文例の区切り位置を示すタグが示されているが、各タグにより区切られる要素に節・句情報が付与されていない。本実施形態に係る自然言語処理装置１０は、この第２グループの文例について節・句情報を付与する処理を行う。
【００２０】
第１構文解析部１４は、第１グループに含まれる文例について、当該文例について付与された節・句情報を制約条件に用いて構文解析を行う。すなわち、第１構文解析部１４は、コーパス格納部１２に格納された第１グループのＩＤ＝１−００１の文例であれば、「この本を」及び「この本を書いたのは」はそれぞれＮＰであるとした上で構文解析を行う。
【００２１】
第２構文解析部１６は、第１グループ及び第２グループに含まれる文例について、当該文例について付与された区切り位置に基づいて構文解析を行う。第２構文解析部１６は、解析対象の文例に節・句情報が付与されている場合には、その節・句情報を無視して構文解析を行う。すなわち、コーパス格納部１２に格納された第１グループのＩＤ＝１−００１の文例であれば、「この本を」及び「この本を書いたのは」について付与されたＮＰという情報は除外した上で構文解析を行う。
【００２２】
本実施形態において用いられる構文解析のアルゴリズムには、例えばＭＳＬＲパーザ（「自然言語解析のためのＭＳＬＲパーザ・ツールキット」自然言語処理，７（５），ｐｐ．９３−１１２、白井清昭，植木正裕，橋本泰一，徳永建伸，田中穂積（２０００）等に記載）等を用いることとしてよい。図３には、本実施形態において用いられる文法と語彙の一例を示した。図３（Ａ）には文法の例を示しており、同図に示されるように文法は文の要素がさらに如何なる要素に分解されるのかの規則を定めた情報を含み構成される。また、図３（Ｂ）には語彙の例を示しており、同図に示されるように語彙は形態素毎に品詞情報を関連づけた情報を含み構成される。構文解析では、文例を形態素に分割すると共に、当該分割された形態素により構文木を形成し、構文木の各葉に節・句情報を付与することにより行う。
【００２３】
構文解析結果比較部１８は、第１構文解析部１４又は／及び第２構文解析部１６により得られた複数の構文解析結果を比較して、構文解析結果の差異を取得するものである。構文解析結果比較部１８は、構文解析により得られた複数の構文木の比較を、各構文木の上位（ルート）から順に構文木の葉毎に差異があるか否かを判断することにより行うこととしてよい。なお、本実施形態では、学習処理時には第１グループの文例に対する第１構文解析部１４と第２構文解析部１６の解析結果を比較し、節・句情報付与処理時には第２グループの文例に対する第２構文解析部１６の複数の構文解析結果を比較するものである。これらの処理の詳細については後述する。
【００２４】
機械学習部２０は、第１グループの文例について第１構文解析部１４と第２構文解析部１６による構文解析結果が異なる場合に、第１構文解析部１４による構文解析結果を正例、第１構文解析部１４による構文解析結果に含まれず第２構文解析部１６による構文解析結果のみに含まれる構文解析結果を負例として学習するものである。なお、機械学習部２０は、サポートベクタマシンや最大エントロピー法等を用いて学習を行うこととしてよい。
【００２５】
本実施形態では、構文解析結果比較部１８により取得された構文解析結果の差異に該当する構文木の葉に基づいて各構文解析結果の素性を生成し、当該生成した素性を学習データとして学習を行う。例えば、図４に示されるように、素性は対象となる葉Ｘに対して、当該葉Ｘの構文木上のＡ「親」、Ｂ「左の兄弟」、Ｃ「右の兄弟」、Ｄ「左の子」、Ｅ「右の子」、Ｆ「左の子の左の子」、Ｇ「左の子の右の子」、Ｈ「右の子の左の子」、Ｉ「右の子の右の子」に基づいて、“Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉ”として生成することとしてよい。なお、各節・句情報に予め番号を付与しておくことにより、素性を数値により表現することとしてもよい。
【００２６】
また、機械学習部２０は生成確率算出部２０Ａを含み、生成確率算出部２０Ａは学習された情報に基づいて、入力された構文解析結果の出現のし易さを表す確率値を算出する。例えば、機械学習部２０がサポートベクタマシンにより構成されている場合には、生成確率算出部２０Ａは、入力された構文解析結果の素性データの分離超平面からの距離を生成確率として算出することとしてよい。
【００２７】
構文解析結果選択部２２は、第２グループの文例について第２構文解析部１６により複数の構文解析結果を得た場合に、各構文解析結果について生成確率算出部２０Ａにより算出された生成確率に基づいて構文解析結果を選択する。構文解析結果選択部２２は、生成確率算出部２０Ａにより算出された生成確率が最大の素性データを有する構文解析結果を選択することとしてよい。
【００２８】
節・句情報付与部２４は、第２グループの文例について第２構文解析部１６により得られた複数の構文解析結果の中から構文解析結果選択部２２により選択された構文解析結果に基づいて、当該対象の文例に節・句情報を付与する。節・句情報付与部２４は、対象の文例に予め付与された区切りによる各要素に、当該要素が解析結果として得られた構文木において対応する葉の節・句情報を付与することとしてよい。
【００２９】
次に、本実施形態に係る自然言語処理装置１０において行われる学習処理と、学習されたデータを用いて行われる第２グループの文例に対する節・句情報付与処理のそれぞれについての詳細を説明する。
【００３０】
まず、図５に示された学習処理のフローチャートを参照しながら、学習処理の詳細について説明する。図５に示されるように、自然言語処理装置１０は、コーパス格納部１２に格納された第１グループから未学習の文例を１つ選択し（Ｓ１０１）、第１構文解析部１４により当該選択した文例の構文解析を行う（Ｓ１０２）。上述したように、第１構文解析部１４では、文例の区切り位置の情報と、文例に付与された節・句情報との双方を用いて構文解析を行う。
【００３１】
また、自然言語処理装置１０は、第２構文解析部１６により上記選択した文例の構文解析を行う（Ｓ１０３）。上述したように、第２構文解析部１６では、文例に付与された節・句情報は用いずに、文例の区切り位置の情報の方のみを用いて構文解析を行う。
【００３２】
次に、自然言語処理装置１０は、構文解析結果比較部１８により、第１構文解析部１４と第２構文解析部１６による構文解析結果を比較し、両者が異なるか否かを判断する（Ｓ１０４）。自然言語処理装置１０は、両者が異なると判断した場合には（Ｓ１０４：Ｙ）、各構文解析結果について素性データを生成する（Ｓ１０５）。ここで、素性データの生成処理を図６Ａ，図６Ｂを参照しながら具体的に説明する。
【００３３】
図６Ａには、ＩＤ＝１−００１の文例についての第１構文解析部１４と第２構文解析部１６の双方で得られる構文解析結果を、図６Ｂには、同文例についての第１構文解析部１４のみにより得られる構文解析結果を示す。図６Ａ，図６Ｂに示されるように、ルートから辿って左の子に該当する葉がＮＰ（名詞句）とＣＰ（補文標識句）とで異なっており、構文解析結果比較部１８では上記異なる葉の情報を取得する。そして、自然言語処理装置１０は、上記取得した葉に基づく素性を生成する。この際、自然言語処理装置１０は、図６Ａに示された構文解析結果は正例として、素性データ“Ｓ，＊，ＶＰ，Ｎ，ＰＰ，ＲＥＬＰ，ＰＲＯＮ，＊，＊”が生成される。一方の図６Ｂに示された構文解析結果は負例として、素性データ“Ｓ，＊，ＶＰ，ＣＰ，ＰＰ，ＮＰ，ＶＰ，＊，＊”が生成される。なお、上記素性データは、図４に示したＡ「親」、Ｂ「左の兄弟」、Ｃ「右の兄弟」、Ｄ「左の子」、Ｅ「右の子」、Ｆ「左の子の左の子」、Ｇ「左の子の右の子」、Ｈ「右の子の左の子」、Ｉ「右の子の右の子」に基づいて、“Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉ”として生成したものである。
【００３４】
次に、自然言語処理装置１０は、機械学習部２０に正例と負例の素性データをそれぞれ入力して学習する（Ｓ１０６）。自然言語処理装置１０は、第１グループに未学習の文例が残っているか否かを判断し（Ｓ１０７）、残っていると判断する場合には（Ｓ１０７：Ｙ）Ｓ１０１に戻りそれ以降の処理を繰り返す。一方で、未学習の文例が残っていないと判断する場合には（Ｓ１０７：Ｎ）、処理を終了する。
【００３５】
次に、図７に示された節・句情報付与処理のフローチャートを参照しながら、第２グループの文例について行われる節・句情報付与処理の詳細について説明する。
【００３６】
図７に示されるように、自然言語処理装置１０はコーパス格納部１２に格納された第２グループから節・句情報を未付与の文例を選択して（Ｓ２０１）、当該選択した文例を第２構文解析部１６により構文解析する（Ｓ２０２）。第２構文解析部１６により複数の構文解析結果が得られた場合には（Ｓ２０３：Ｙ）、構文解析結果比較部１８により各々の構文解析結果を比較して相違点を抽出し、抽出された相違点に基づいて各構文解析結果について素性データを生成する（Ｓ２０４）。自然言語処理装置１０は、生成確率算出部２０Ａにより、上記生成した素性データの各々に基づいて各構文解析結果の生成確率を算出する（Ｓ２０５）。
【００３７】
図８Ａ及び図８Ｂには、第２グループに含まれるＩＤ＝２−００１の文例についての第２構文解析部１６による解析結果の一例を示した。この例においては、２つの解析結果が得られたこととし、図８Ａには第１の結果が、図８Ｂには第２の結果が示されている。図８Ａ及び図８Ｂに示されるように、第１の結果と第２の結果とでは、第１の結果では「演奏したのは」がＮＰ（名詞句）と解析されているのに対して、第２の結果では同句がＣＰ（補文標識句）と解析されている点が相違する。そして、自然言語処理装置１０は、上記相違点に関する素性データを各結果について生成する。例えば、第１の結果においては、素性データ“Ｓ，＊，ＶＰ，Ｎ，ＰＰ，ＲＥＬＰ，ＰＲＯＮ，＊，＊”が生成され、当該生成された素性データに基づいて生成確率算出部２０ＡによりＮＰらしさの生成確率を算出する。同様に、第２の結果においては、素性データ“Ｓ，＊，ＶＰ，ＣＰ，ＰＰ，ＶＰ，ＶＰ，＊，＊”が生成され、当該生成された素性データに基づいて生成確率算出部２０ＡによりＣＰらしさの生成確率を算出する。
【００３８】
そして、自然言語処理装置１０は、複数の構文解析結果のうち算出された生成確率が最大のものを構文解析結果として選択し（Ｓ２０６）、選択した構文解析結果に基づいて選択された文例に節・句情報を付与する（Ｓ２０７）。具体的には、ＮＰらしさの生成確率がＣＰらしさの生成確率よりも大きかったとすると、図９に示されるように、ＩＤ＝２−００１の文例には、“［ＮＰ演奏したのは］彼女だろう”のようにして節・句情報が付与される。
【００３９】
自然言語処理装置１０は、第２グループに節・句情報の未付与の文例が残っているか否かを判断し（Ｓ２０８）、残っていると判断する場合には（Ｓ２０８：Ｙ）、Ｓ２０１に戻ってそれ以降の処理を繰り返す。一方で、未付与の文例が残っていないと判断する場合には（Ｓ２０８：Ｎ）、処理を終了する。
【００４０】
本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、この分野の通常の知識を有する当業者によって多様な変更、変形又は置換が可能であることはもちろんである。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本実施形態に係る自然言語処理装置の機能ブロック図である。
【図２Ａ】第１グループの文例の一例を示す図である。
【図２Ｂ】第２グループの文例の一例を示す図である。
【図３】文法と語彙の一例を示す図である。
【図４】素性の生成例を説明する図である。
【図５】学習処理のフローチャートである。
【図６Ａ】構文解析結果の一例を示す図である。
【図６Ｂ】構文解析結果の一例を示す図である。
【図７】節・句情報付与処理のフローチャートである。
【図８Ａ】構文解析結果の一例を示す図である。
【図８Ｂ】構文解析結果の一例を示す図である。
【図９】文例に付与される節・句情報の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００４２】
１０  自然言語処理装置、１２  コーパス格納部、１４  第１構文解析部、１６  第２構文解析部、１８  構文解析結果比較部、２０  機械学習部、２０Ａ  生成確率算出部、２２  構文解析結果選択部、２４  節・句情報付与部。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2010140263.tif 000008
【図６Ａ】
2010140263.tif 000009
【図６Ｂ】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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