(57)【要約】【課題】文章に含まれる未知語の意味情報を推定して文章解析をすること。【解決手段】本発明に係る文章解析システムは、解析対象である文章の構文解析結果を利用して、前記文章に含まれる未知語の意味情報を、前記文章に含まれる既知語の意味情報に基づいて推定する。【選択図】図２
2010055285.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
解析対象である文章の構文解析結果を利用して、
前記文章に含まれる未知語の意味情報を、
前記文章に含まれる既知語の意味情報に基づいて推定する
文章解析システム。
【請求項２】
前記文章を記録した文章データから文を逐次読み出す読み出し部と、
前記文を語に分解し、各語の係り受け関係を特定するとともに、各語の文法役割を解析する構文解析部と、
前記文から先行詞となり得る先行詞候補を抽出する先行詞候補抽出部と、
前記先行詞候補に、当該先行詞候補が有する文法役割を付与する文法役割付与部と、
前記先行詞候補に含まれる既知語に意味情報を付与する意味情報付与部と、
前記先行詞候補に含まれる未知語に関連付けられる少なくとも１つの既知語に付与された意味情報に基づいて、前記未知語の意味情報を推定する意味情報推定部と、
前記文に含まれる照応詞に対応する先行詞を、前記先行詞候補から、優先順位に従い同定する先行詞同定部と、
を有する請求項１記載の文章解析システム。
【請求項３】
前記意味情報推定部は、少なくとも前記未知語と同値関係にある前記既知語に付与された意味情報に基づいて、前記未知語の意味情報を推定する請求項２記載の文章解析システム。
【請求項４】
さらに、前記意味情報付与部は、前記未知語とその推定された意味情報に基づいて、前記先行詞候補に含まれる未知語に、既知語として意味情報を付与する請求項２記載の文章解析システム。
【請求項５】
さらに、同値関係にある複数の先行詞候補に共通に付与された意味情報を、前記同値関係にある複数の先行詞候補の意味情報として限定する意味情報限定部を有する請求項２記載の文章解析システム。
【請求項６】
さらに、前記先行詞候補に、当該先行詞候補が有する情報構造を付与する情報構造付与部を有する請求項２記載の文章解析システム。
【請求項７】
さらに、前記先行詞候補に、当該先行詞候補が含まれる文と句を特定する特定情報を付与する特定情報付与部を有する請求項２記載の文章解析システム。
【請求項８】
前記先行詞同定部は、同一句内に含まれる複数の照応詞に対し、対応する先行詞候補を重複しないように同定する請求項７記載の文章解析システム。
【請求項９】
前記文章を記録した文章データから文を逐次読み出す読み出し部と、
前記文を語に分解し、各語の係り受け関係を特定するとともに、各語の文法役割を解析する構文解析部と、
前記文から先行詞となり得る先行詞候補を抽出する先行詞候補抽出部と、
前記先行詞候補に、当該先行詞候補が有する文法役割を付与する文法役割付与部と、
前記先行詞候補に含まれる既知語に意味情報を付与する意味情報付与部と、
前記先行詞候補に含まれる未知語に関連付けられる少なくとも１つの既知語に付与された意味情報に基づいて、前記未知語の意味情報を推定する意味情報推定部と、
前記文に含まれる照応詞に対応する先行詞を、前記先行詞候補から、優先順位に従い同定する先行詞同定部と、
を有する文章解析システムとしてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文章解析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
指示語やゼロ代名詞等の照応詞が指し示す内容を推定する文章解析システムが提案されている。
【０００３】
たとえば、特許文献１には、意味制約データベースを参照して得られた意味制約を利用して、サポートベクタマシンを用いてゼロ代名詞を解消する文章解析システムが開示されている。同文章解析システムでは、意味制約データベースにない候補は、制約がないものとして取り扱われる。
【０００４】
また、特許文献２には、構文意味解析辞書を参照して得られた意味情報及び意味制約を含む構文意味解析構造に基づき、省略個所に省略要素を補完する文章解析システムが開示されている。
【特許文献１】特開２００５−２５６５９号公報
【特許文献２】特開２００２−６３１６１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
自然言語である文章を解析する際に、文章中に登場する全ての語を網羅した辞書をあらかじめ用意することは、極めて困難であり、解析対象の文章中に、辞書にない未知語が含まれると、その意味情報が不明であるため、文章解析結果の正確さが損なわれる。
【０００６】
本発明はかかる観点に鑑みてなされたものであって、その目的は、文章に含まれる未知語の意味情報を推定して文章解析をすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本願の請求項１に係る文章解析システムは、解析対象である文章の構文解析結果を利用して、前記文章に含まれる未知語の意味情報を、前記文章に含まれる既知語の意味情報に基づいて推定することを特徴とする。
【０００８】
また、本願の請求項２に係る文章解析システムは、前記文章を記録した文章データから文を逐次読み出す読み出し部と、前記文を語に分解し、各語の係り受け関係を特定するとともに、各語の文法役割を解析する構文解析部と、前記文から先行詞となり得る先行詞候補を抽出する先行詞候補抽出部と、前記先行詞候補に、当該先行詞候補が有する文法役割を付与する文法役割付与部と、前記先行詞候補に含まれる既知語に意味情報を付与する意味情報付与部と、前記先行詞候補に含まれる未知語に関連付けられる少なくとも１つの既知語に付与された意味情報に基づいて、前記未知語の意味情報を推定する意味情報推定部と、前記文に含まれる照応詞に対応する先行詞を、前記先行詞候補から、優先順位に従い同定する先行詞同定部と、を有する。
【０００９】
また、本願の請求項３に係る文章解析システムは、前記意味情報推定部は、少なくとも前記未知語と同値関係にある前記既知語に付与された意味情報に基づいて、前記未知語の意味情報を推定する。
【００１０】
また、本願の請求項４に係る文章解析システムは、さらに、前記意味情報付与部は、前記未知語とその推定された意味情報に基づいて、前記先行詞候補に含まれる未知語に、既知語として意味情報を付与する。
【００１１】
また、本願の請求項５に係る文章解析システムは、さらに、同値関係にある複数の先行詞候補に共通に付与された意味情報を、前記同値関係にある複数の先行詞候補の意味情報として限定する意味情報限定部を有する。
【００１２】
また、本願の請求項６に係る文章解析システムは、さらに、前記先行詞候補に、当該先行詞候補が有する情報構造を付与する情報構造付与部を有する。
【００１３】
また、本願の請求項７に係る文章解析システムは、さらに、前記先行詞候補に、当該先行詞候補が含まれる文と句を特定する特定情報を付与する特定情報付与部を有する。
【００１４】
また、本願の請求項８に係る文章解析システムは、前記先行詞同定部は、同一句内に含まれる複数の照応詞に対し、対応する先行詞候補を重複しないように同定する。
【００１５】
また、本願の請求項９に係るコンピュータプログラムは、前記文章を記録した文章データから文を逐次読み出す読み出し部と、前記文を語に分解し、各語の係り受け関係を特定するとともに、各語の文法役割を解析する構文解析部と、前記文から先行詞となり得る先行詞候補を抽出する先行詞候補抽出部と、前記先行詞候補に、当該先行詞候補が有する文法役割を付与する文法役割付与部と、前記先行詞候補に含まれる既知語に意味情報を付与する意味情報付与部と、前記先行詞候補に含まれる未知語に関連付けられる少なくとも１つの既知語に付与された意味情報に基づいて、前記未知語の意味情報を推定する意味情報推定部と、前記文に含まれる照応詞に対応する先行詞を、前記先行詞候補から、優先順位に従い同定する先行詞同定部と、を有する文章解析システムとしてコンピュータを機能させる。
【発明の効果】
【００１６】
上記本願の請求項１に係る発明によれば、文章に含まれる未知語の意味情報を推定して文章解析をすることができる。
【００１７】
上記本願の請求項２に係る発明によれば、意味情報が推定された未知語をも、照応詞に対応する先行詞として同定することができる。
【００１８】
上記本願の請求項３に係る発明によれば、同値関係を利用して、未知語の意味情報を推定できる。
【００１９】
上記本願の請求項４に係る発明によれば、推定された未知語の意味情報を学習することができる。
【００２０】
上記本願の請求項５に係る発明によれば、複数の意味情報が付与された先行詞候補の意味情報を限定できる。
【００２１】
上記本願の請求項６に係る発明によれば、情報構造を加味して照応詞に対応する先行詞を同定できる。
【００２２】
上記本願の請求項７に係る発明によれば、文章中の先行詞候補の位置を加味して照応詞に対応する先行詞を同定できる。
【００２３】
上記本願の請求項８に係る発明によれば、同一句内に複数の照応詞が含まれる場合にも、より正確に照応詞に対応する先行詞を同定できる。
【００２４】
上記本願の請求項９に係る発明によれば、コンピュータを、文章に含まれる未知語の意味情報を推定して文章解析をする文章解析システムとして機能させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下に、本発明の好適な実施形態を、図面を参照しつつ説明する。
【００２６】
図１は、本実施形態に係る文章解析システムのハードウェア構成を示す図である。図中破線で示されているのは、一般的なコンピュータ１であり、その内部では、プロセッサ２が、データバス３を介して、入出力装置４、一時記憶装置５、インタフェース６、モニタ７等と接続されている。
【００２７】
入出力装置４は、代表的にはハードディスクドライブなどの記憶装置であるが、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等の外部記録媒体であっても、インターネットなどの電気通信回線を利用してコンピュータ１とデータの入出力を行うものであってもよく、また、それらを複数有するものであってもよい。一時記憶装置５は、コンピュータ１を文章解析システムとして動作させるためのプログラムを記憶するとともに、コンピュータ１が動作する上での作業領域としても機能する、ＲＡＭなどの一時記憶デバイスである。インタフェース６は、キーボードやマウス等の、人間がコンピュータ１を操作する際の入力を受け付ける受付装置である。モニタ７は、コンピュータ１の動作内容や結果を人間に通知するための出力装置であり、ＣＲＴや液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ等の画像表示装置や、プリンタ等が好適に用いられる。
【００２８】
なお、ここではコンピュータ１が文章解析システムとしてのハードウェア構成を含むものとして説明したが、これに限られず、たとえばサーバ−クライアントシステムのように、通信手段を経由してハードウェアを構成するようにしてもよいし、ＡＳＰ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｐｒｏｖｉｄｅｒ）のように、通信手段を経由して機能のみを提供する構成とすることも可能である。
【００２９】
また、コンピュータ１を文章解析システムとして動作させるためのプログラムは、ＲＯＭやハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能な情報記録媒体に記録して提供することができる。あるいは、インターネットなどの電気通信回線を通じて、コンピュータ読み取り可能な電気通信信号として提供することもできる。
【００３０】
図２は、本実施形態の文章解析システムの機能ブロック図である。同図に示された各機能ブロックは、コンピュータ１に読み込まれたプログラムによって、ソフトウェア的に実現される。そして、データ処理である文章解析は、図中矢印で示した流れに従って実行されるので、以下順に説明する。
【００３１】
読み出し部１０は、入出力装置４に記憶された文章データから、文を逐次読み出す（図中矢印１００）。すなわち、最初に読み出し部１０が実行されたときには第１文を、次に実行されたときには第２文を読み出すといった具合である。文の区切りは、句点やピリオド等の終止符の存在により判別できる。
【００３２】
読み出された文は、構文解析部１１に受け渡され（図中矢印１０１）、形態素解析の手法を用いて、文を語に分解し、各語が抽出されるとともに、各語の係り受け関係、文法役割及び情報構造等を解析する構文解析が行われる。ここで、文法役割とは、特定の語が、文の中で果たしている文法上の機能を指し、具体的には、主語、述語、修飾語、補語、ト格目的語、ニ格目的語等を挙げることができる。また、情報構造とは、文中における特定の語の使用の態様により、その語が有する文法役割とは別に付加される情報を指す。たとえば、文法役割が主語である語が、助詞「は」により提示されている場合、その語はその文の話題の中心であることを示すから、この場合、「話題語」という情報構造を有することになる。また、この時、文中で省略されている語がある場合には、ゼロ代名詞が補完される。得られた結果である構文解析結果は、先行詞候補抽出部１２に受け渡される（図中矢印１０２）。
【００３３】
先行詞候補抽出部１２は、構文解析結果から、先行詞の候補である先行詞候補を抽出する。具体的には、構文解析結果に含まれる名詞を先行詞候補とすることができる。ここで、先行詞とは、指示代名詞やゼロ代名詞が指し示す先の内容を示す表現のことである。一方、指示代名詞やゼロ代名詞等の指示する元の表現は、照応詞と呼ばれる。抽出された先行詞候補は、先行詞候補リスト２０に追加される（図中矢印１０３）。なお、名詞以外のものを先行詞候補とすることができる場合には、当然にそれらを先行詞候補として抽出してよい。
【００３４】
続いて、受け渡された（図中矢印１０４）構文解析結果から、特定情報付与部１３は、抽出された先行詞候補が含まれる文及び句を特定する特定情報を、先行詞候補リスト２０中の各先行詞候補に付与する。具体的には、先行詞候補が含まれる文と句の番号を特定情報として先行詞候補リスト２０に書き込む（図中矢印１０５）。文の番号は、文章中において文が登場する順番であり、句の番号は、文中において句が登場する順番である。
【００３５】
さらに、受け渡された（図中矢印１０６）構文解析結果から、文法役割付与部１４は、抽出された先行詞候補の文法役割を、先行詞候補リスト２０中の各先行詞候補に付与する（図中矢印１０７）。
【００３６】
引き続き、受け渡された（図中矢印１０８）構文解析結果から、情報構造付与部１５は、抽出された先行詞候補の情報構造を、先行詞候補リスト２０中の各先行詞候補に付与する（図中矢印１０９）。
【００３７】
なお、ここでは説明の便宜上、先行詞候補抽出部１２、特定情報付与部１３、文法役割付与部１４及び情報構造付与部１５を別々のものとして示したが、これらを一体として、先行詞候補、特定情報、文法役割及び情報構造をまとめて先行詞候補リスト２０に書き込むようにしてもよい。
【００３８】
続いて、処理は意味情報付与部１６へと移る（図中矢印１１０）。意味情報付与部１６は、先行詞候補リスト２０に追加された先行詞候補に含まれる既知語に対し、意味情報辞書２１を参照して意味情報を付与する。具体的には、先行詞候補リスト２０から追加された先行詞候補を読み出し（図中矢印１１２）、意味情報辞書２１を参照して（図中矢印１１１）当該先行詞候補が意味情報辞書２１に登録されているか否かを判別する。登録されているなら、当該先行詞候補は既知語であるから、さらに意味情報辞書２１に登録されている意味情報を、先行詞候補リスト２０中の当該先行詞候補に付与する（図中矢印１１２）。一方、当該先行詞候補が意味情報辞書２１に登録されていなければ、当該先行詞候補は未知語であるから、未知語である旨の情報を、先行詞候補リスト２０中の当該先行詞候補に付与する（図中矢印１１２）。ここで、意味情報辞書２１は、多数の語句を、その語句が有し得る意味情報と関連付けて収録したデータベースである。そして、意味情報とは、語句が有する意味を、抽象化されたいくつかの上位概念にグループ分けした際の、そのグループが有する概念を指す。たとえば、具体物、抽象物、人間、組織、場所、属性、行為等を挙げることができる。
【００３９】
さらに、処理は意味情報推定部１７へと移る（図中矢印１１３）。意味情報推定部１７は、意味情報推定規則２２を参照し、文章に含まれる既知語の意味情報に基づいて、先行詞候補リスト２０に追加された先行詞候補に含まれる未知語の意味情報を推定する。すなわち、構文解析結果に意味情報推定規則２２を当てはめ、未知語と特定の関係にある既知語を抽出する。そして、抽出された既知語が有する意味情報に基づいて、当該未知語に意味情報を付与するのである。より具体的に説明すると、意味情報推定部１７は同値関係と呼ばれる複数の語間の関係を利用する。同値関係とは、文法上、複数の語が同一の意味情報を持つような関係を指し、たとえば、「だ」や「である」等の述語に対する主語と補語との関係は、同値関係である。また、「と」や「や」等の助詞、「又は」等の接続詞により並列に接続されている語の関係は同値関係である。意味情報推定規則２２は、どのような場合に同値関係が成立するかの規則が記述されたデータベースであり、意味情報推定部１７は、構文解析結果に意味情報推定規則２２から読み出した（図中矢印１１４）規則を適用し、未知語と同値関係にある既知語を特定する。そして、特定された既知語が有する意味情報を、当該未知語が有する意味情報として推定し、先行詞候補リスト２０に書き込む（図中矢印１１５）のである。
【００４０】
なお、同値関係以外に、未知語の意味情報を既知語の意味情報から推定できる関係があれば、当然その関係を利用するものとしてよい。
【００４１】
また、意味情報推定部１７は、このようにして推定された未知語の意味情報を、意味情報辞書２１に書き込む（図中矢印１１６）。このようにすれば、次に同じ未知語が文章中に現れた際には、当該未知語は、既知語として取り扱われるため、意味情報付与部１６により意味情報が付与されることになる。
【００４２】
続いて、処理は意味情報限定部１８へと移る（図中矢印１１７）。意味情報限定部１８は、構文解析結果に意味情報推定規則２２を当てはめ（図中矢印１１８）、先行詞候補リスト２０に追加された先行詞候補のうち、同値関係にあるものを抽出する。そして、同値関係にある先行詞候補同士が異なる複数の意味情報を有している場合に、両者に共通する意味情報のみがそれぞれの先行詞候補に付与されるように、先行詞候補リスト２０の内容を書き換える（図中矢印１１９）。このようにして、先行詞候補が有する意味情報はより正確な内容に限定される。なお、同値関係にある先行詞候補同士が共通の意味情報を持っていない場合には、それぞれの先行詞候補に互いの意味情報を追加で付与する、すなわち、意味情報の総和をとるようにしてもよいし、そのままなにもしないようにしてもよい。
【００４３】
なお、ここでは説明の便宜上、意味情報付与部１６、意味情報推定部１７及び意味情報限定部１８を別々のものとして示したが、これらを一体として、意味情報を先行詞候補リスト２０にまとめて書き込むようにしてもよい。
【００４４】
最後に構文解析結果は先行詞同定部１９に受け渡され（図中矢印１２０）、文中に含まれる照応詞に対応する先行詞が同定される。先行詞同定部１９は、先行詞候補リスト２０に含まれる先行詞候補に優先順位をつけ、当該優先順位が上位にあり、かつ、照応詞の意味制約を満たす先行詞候補を、当該照応詞に対応する先行詞として同定する。ここで、照応詞の意味制約とは、照応詞に対応する先行詞が有していなければならない意味情報のことであり、意味制約辞書２３を参照して（図中矢印１２１）、構文解析結果から求めることができる。たとえば、「読む」という動詞に対応する主語が照応詞である場合、かかる照応詞に対応する先行詞は、意味情報として「人間」を有していなければならない。意味制約辞書２３は、意味制約が生じる種々の条件と、それぞれの場合に満たすべき意味制約を収録したデータベースである。先行詞同定部１９は、先行詞候補リスト２０から先行詞候補を読み込み（図中矢印１２２）、各先行詞候補に付された文法役割及び情報構造を用いて、話題語、主語、ニ格目的語、目的語、その他の順に優先順位をつけ、照応詞の意味制約を満足する先行詞候補のうち最も優先順位の高いものを先行詞として同定する。文法役割及び情報構造による優先順位に差がない場合には、文章中で後ろに出現した語の優先順位を高くする。
【００４５】
なお、ここで示した優先順位は好適な例であって、必ずしもこれに限らなくともよい。また、先行詞同定部１９は、さらに先行詞候補の特定情報をも参照し、現在参照している文より一定以上前、たとえば１０文以上前に出現した文に含まれる先行詞候補を参照しないようにしてもよい。
【００４６】
また、同一句内に複数の照応詞が存在する場合には、それぞれの照応詞に同じ先行詞を同定すると句の意味がおかしくなるため、同一の先行詞候補を重複して同定することがないようにする。具体的には、同一句内に二番目に登場した照応詞に対しては、二番目の優先順位を持つ先行詞候補を先行詞として同定する。
【００４７】
同定された先行詞の情報は、構文解析結果に書き込まれる。それが終了すると、図中矢印１２３に示すように読み出し部１０に戻り、次の文を読み込む。読み込むべき文がなくなれば、文章解析を終了する。
【００４８】
全ての照応詞に対する先行詞が同定された構文解析結果は、文章解析結果として、モニタ７（図１参照）により出力されたり、機械翻訳や自動要約作成を行う際の基礎データとして用いられたりする。
【００４９】
続いて、本実施形態に係る文章解析システムにより文章解析がなされる様子を、具体例を用いて説明する。
【００５０】
ここでは、解析対象として、次の２文からなる文章を例に用いる。
「Ｂ−２９はアメリカの戦略爆撃機である。中型爆撃機Ｂ−１７と異なり、長距離戦略爆撃を想定して設計された。」
【００５１】
図２を参照すると、まず、読み出し部１０がこの文章の第１文を読み出す。第１文は、「Ｂ−２９はアメリカの戦略爆撃機である。」となる。
【００５２】
次に、構文解析部１１がこの第１文の構文解析を行う。その結果、述語の「である」に対して、主語が「Ｂ−２９」、補語が「爆撃機」であり、「戦略」は「爆撃機」とともに複合語を構成し、「アメリカ」は連体修飾詞「の」を介して爆撃を修飾することがわかる。また、主語の「Ｂ−２９」は助詞の「は」で取り立てられた話題語である。図３は、第１文の構文解析結果を示す図であり、同図（ａ）は、この結果をわかりやすいようツリー構造で図示したものである。
【００５３】
もちろん、構文解析結果は、同図（ａ）に示したツリー構造そのものとして得られるわけではなく、実際には、かかるツリー構造を示すデータとして得られる。同図（ｂ）は、そのようなデータの構造を示す図である。同図中、番号は、得られた語の通し番号である。文番号は、その語が含まれる文の通し番号、句番号はその語が含まれる句の通し番号である。ここでは、文は第１文であり、句は１つしか含まれていないから、両者とも「１」である。文法役割、情報構造は、ここでは説明の便宜のため「主語」や「話題語」のように示しているが、実際には、個々の文法役割や情報構造を意味する符号を付与する。たとえば、主語ならば「１」を、述語ならば「２」を、といった具合である。係り先は、その語が係っていく先の語の番号である。受け元は、その語が別の語を受けている、すなわち、別の語に係られている場合の、その別の語の番号である。ここでは、「Ｂ−２９」と「爆撃機」が「である」に係っているため、「Ｂ−２９」と「爆撃機」には係り先の番号として「である」の「５」が、「である」には受け元の番号として「Ｂ−２９」の「１」と「爆撃機」の「４」が付される。図中「−」で示した部分は、該当するデータがないことを示す。
【００５４】
なお、ここではデータとして、リスト形式の構造を有するものを例示したが、これに限定するものではない。オブジェクトクラスのインスタンスとして構築されるようにしてもよいし、他の種々の形式を採用してもよい。
【００５５】
図２に戻り、先行詞候補抽出部１２は、構文解析結果に含まれる語のうち、名詞を先行詞候補として抽出し、先行詞候補リスト２０に加える。ここでは、「Ｂ−２９」、「アメリカ」、「戦略」及び「爆撃機」が抽出される。空であった先行詞候補リスト２０には、これら４語が書き込まれる。
【００５６】
続いて、特定情報付与部１３が各語の文番号及び句番号を、文法役割付与部１４が各語の文法役割を、情報構造付与部１５が各語の情報構造を、それぞれ先行詞候補リスト２０に書き加える。
【００５７】
さらに、意味情報付与部１６は、先行詞候補リスト２０に加えられた語を意味情報辞書２１から検索し、意味情報辞書２１に登録されている各語の意味情報を先行詞候補リスト２０に書き加える。ここでは、「アメリカ」には「組織」と「場所」、「爆撃機」には「具体物」、「戦略」には「抽象物」という意味情報がそれぞれ付与される。一方、「Ｂ−２９」は意味情報辞書２１に登録されていなかったため、意味情報は付与されず、未知語であることを示す情報が付与される。
【００５８】
図４は、第１文の先行詞候補リスト２０である。同図（ａ）は、意味情報付与部１６により意味情報が付与された状態を示している。
【００５９】
続いて、意味情報推定部１７により、未知語の意味情報を推定する。ここでは、「Ｂ−２９」が未知語である。意味情報推定部１７は、意味情報推定規則２２を参照し、構文解析結果から未知語と同値関係にある既知語を検索する。ここでは、「Ｂ−２９」と「爆撃機」が、述語「である」に対する主語と補語であるから、同値関係にあることがわかる。したがって、「Ｂ−２９」は、「爆撃機」と同じ意味情報である「具体物」を持つと推定され、その結果が同図（ｂ）に示すように、先行詞候補リスト２０に書き込まれる。
【００６０】
また、意味情報推定部１７は、未知語の意味情報を推定したならば、その結果を意味情報辞書２１に書き加える。その結果、次回からは「Ｂ−２９」は、「具体物」なる意味情報を持つ既知語として取り扱われることになる。
【００６１】
意味情報限定部１８は、意味情報推定規則２２を参照し、同値関係にある語同士の意味情報を比較する。ここでは、「Ｂ−２９」と「爆撃機」が同値関係にあるが、両者の意味情報は等しいため、なにも行わない。
【００６２】
先行詞同定部１９も、この例における第１文は、指示代名詞やゼロ代名詞等の照応詞を含まないため、なにも行わない。
【００６３】
以上で、第１文に対する処理は終了である。
【００６４】
引き続き、第２文に対する処理を行うため、再度読み出し部１０に戻り、第２文である「中型爆撃機Ｂ−１７と異なり、長距離戦略爆撃を想定して設計された。」が読み出される。
【００６５】
構文解析部１１により得られる第２文の構文解析結果は図５に示したとおりである。第２文は３つの述語を含んでいるから、３つの句からなっている。また、主語や目的語が省略されている個所には、ゼロ代名詞が補完されている。
【００６６】
第２文についても、第１文同様に先行詞候補リスト２０が作成される。図６は、第１文及び第２文の先行詞候補リスト２０であり、同図（ａ）は、図２において意味情報推定部１７の処理が終わった時点での先行詞候補リスト２０を示している。なお、ここでは「Ｂ−１７」は意味情報辞書２１に登録されており、その意味情報は「具体物」及び「組織」として与えられているものとする。
【００６７】
意味情報限定部１８は、すでに述べたとおり、意味情報推定規則２２を参照し、構文解析結果から同値関係にある語同士の意味情報を比較する。ここでは、「Ｂ−１７」と「爆撃機」が同値関係にあることが検出される。図６（ａ）に示したとおり、「Ｂ−１７」には「具体物」と「組織」の２つの意味情報が、「爆撃機」には「具体物」の意味情報が付与されている。このとき、意味情報限定部１８は、両者に共通する意味情報、すなわち、「具体物」を両者が有する意味情報として限定する。同図（ｂ）はその結果を示している。
【００６８】
続いて、先行詞同定部１９は、文章中に含まれる照応詞に対応する先行詞を同定する。この際、まず、先行詞同定部１９は、先行詞候補リスト２０に含まれる先行詞候補に優先順位を付与する。この優先順位の付与は、各先行詞候補に優先順位を示す番号等の符号を付すことによってもよいし、先行詞候補リスト２０を優先順位順に並べ替えてもよい。図６（ｃ）は、優先順位に従って並べ替えられた先行詞候補リスト２０である。優先順位は、前述したとおり、文法役割及び情報構造について話題語、主語、ニ格目的語、目的語、その他の順であり、同順位の語に対しては、その語の出現が遅いものを上位にする。
【００６９】
そして、意味制約辞書２３を参照して、意味制約を満足し、かつ、優先順位の高い先行詞候補を、各照応詞に対応する先行詞として順に同定する。図７は、意味制約辞書２３の一部を抜粋して示す図である。これによれば、図５に示すゼロ代名詞３０は、述語「異なる」の主語であるから、意味制約は特に存在しない。したがって、ゼロ代名詞３０に対応する先行詞は、図６（ｃ）に示す先行詞候補リスト２０中の最も優先順位の高い先行詞候補である、「Ｂ−２９」であると同定される。
【００７０】
また、ゼロ代名詞３１（図５参照）は、述語「想定する」の主語であるから、図７を参照すれば、意味情報が「人間」または「組織」でなければならないという意味制約を有することがわかる。したがって、ゼロ代名詞３１に対応する先行詞は、図６（ｃ）の先行詞候補リスト２０中において、「組織」なる意味情報を有する最も優先順位の高い先行詞候補である、「アメリカ」であると同定される。
【００７１】
同様にして、ゼロ代名詞３２に対応する先行詞は「アメリカ」、ゼロ代名詞３３に対応する先行詞は「Ｂ−２９」であると同定される。なお、第２文の第３句は、２つのゼロ代名詞を含んでいる。この例では、意味制約と優先順位のみによってそれぞれ別の先行詞候補が先行詞として同定されたが、時として、同一の先行詞候補が同定されることが起こり得る。これを避けるため、先行詞同定部１９は、同一句内に含まれる照応詞に対しては、同一の先行詞候補を同定しないようにすることが好ましい。同定された先行詞の情報は、構文解析結果に書き込まれる。
【００７２】
図８は、同定された先行詞の情報が書き込まれた構文解析結果である。なお、同定された先行詞の情報は、構文解析結果中の照応詞を置き換えるようにして書き込まれてもよいし、照応詞に対応する先行詞を参照する情報を付加するようにしてもよい。
【００７３】
再び図２に戻ると、入出力装置４から読み出すべき文はもうないので、文章解析は終了し、図８に示した同定された先行詞の情報が書き込まれた構文解析結果が、文章解析結果として得られる。得られた文章解析結果は、モニタ７（図１参照）より出力したり、機械翻訳や自動要約作成などに用いたりしてよい。
【００７４】
以上の説明では、日本語の文章解析を例として説明したが、本発明は、日本語のみに適用されるべきものではなく、いかなる言語に適用してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】文章解析システムのハードウェア構成を示す図である。
【図２】文章解析システムの機能ブロック図である。
【図３】第１文の構文解析結果を示す図である。
【図４】第１文の先行詞候補リストである。
【図５】第２文の構文解析結果を示す図である。
【図６】第１文及び第２文の先行詞候補リストである。
【図７】意味制約辞書の一部を抜粋して示す図である。
【図８】同定された先行詞の情報が書き込まれた構文解析結果である。
【符号の説明】
【００７６】
１  コンピュータ、２  プロセッサ、３  データバス、４  入出力装置、５  一時記憶装置、６  インタフェース、７  モニタ、１０  読み出し部、１１  構文解析部、１２  先行詞候補抽出部、１３  特定情報付与部、１４  文法役割付与部、１５  情報構造付与部、１６  意味情報付与部、１７  意味情報推定部、１８  意味情報限定部、１９  先行詞同定部、２０  先行詞候補リスト、２１  意味情報辞書、２２  意味情報推定規則、２３  意味制約辞書、３０，３１，３２，３３  ゼロ代名詞。
【図１】
2010055285.tif 000003
【図２】
2010055285.tif 000004
【図３】
2010055285.tif 000005
【図４】
2010055285.tif 000006
【図５】
2010055285.tif 000007
【図６】
2010055285.tif 000008
【図７】
2010055285.tif 000009
【図８】
2010055285.tif 000010