(57)【要約】【課題】入力文の記号論理式レベルの文への単純化、記号論理式レベルの単純な文を用いた推論、及び記号論理式レベルの文に基づく出力文の生成の統一的、単純な方法による実現、並びに同様な方法による論理又は言語表現の自動的学習の実現。【解決手段】従来記号論理式によって行われている推論処理を、記号論理式と同レベルの単純さの自然言語文を用いて行い、それにより入力文から出力文への変換処理を統一する。また、入力文から記号論理式レベルの文への言い換えを逆用して、出力文生成を実現する。さらに、同様の言い換えを利用して、単純化された論理又は言語表現を抽出する。【選択図】図７
2010170162.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
同義的条件文が記憶された同義的条件文記憶手段と、
条件文が記憶された条件文記憶手段と、
前記同義的条件文記憶手段及び前記件文記憶手段に接続された文変換手段を備え、
前記文変換手段は、
テキスト入力文と対応する同義的条件文、又はテキスト入力文と対応する条件文を、前記同義的条件文記憶手段又は前記条件文記憶手段から検索抽出し、
前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、
前記決定された変項対応語を、前記抽出された同義的条件文又は前記抽出された条件文の後件の変項に代入し、
前記変項対応語が変項に代入された後件としてのテキスト文を、出力文として出力する、
テキスト入力文を文変換して出力文を得る言語処理システム。
【請求項２】
前記文変換手段によりテキスト入力文を文変換して出力文を得た後、前記得られた出力文を新たなテキスト入力文として、前記文変換手段による文変換を繰り返し行う、請求項１に記載の言語処理システム。
【請求項３】
同義的条件文が記憶された同義的条件文記憶手段と、
条件文が記憶された条件文記憶手段と、
前記同義的条件文記憶手段及び前記件文記憶手段に接続された文変換手段と、
前記同義的条件文記憶手段に接続された逆変換手段を備え、
前記文変換手段は、
テキスト入力文と対応する同義的条件文、又はテキスト入力文と対応する条件文を、前記同義的条件文記憶手段又は前記条件文記憶手段から検索抽出し、
前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、
前記決定された変項対応語を、前記抽出された同義的条件文又は前記抽出された条件文の後件の変項に代入し、
前記変項対応語が変項に代入された後件としてのテキスト文を出力し、
前記逆変換手段は、
前記出力されたテキスト文と対応する同義的条件文の後件を、前記同義的条件文記憶手段から検索し、
前記出力されたテキスト文に対応する同義的条件文を前記同義的条件文記憶手段から抽出し、
前記出力されたテキスト文の前記後件の変項に対応する変項対応語を決定し、
前記決定された変項対応語を前記抽出された同義的条件文の前件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された前件であるテキスト文を、前記出力されたテキスト文を逆変換した出力文として出力する、
前記出力されたテキスト文を逆変換して出力文を得る言語処理システム。
【請求項４】
さらに単語又は複合語の品詞情報が記憶された辞書と、
前記辞書に接続され、前記辞書を参照して単語又は複合語の品詞を決定する形態素解析手段を備え、
前記形態素解析手段は、
前記逆変換手段が前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、
前記決定された変項対応語の品詞を決定し、
既に決定されて前記同義的条件文記憶手段に記憶されている前記抽出された同義的条件文の後件の変項の品詞情報と、前記変項対応語の品詞とがそれぞれ一致するかをチェックし、一致した場合に、前記決定された変項対応語を前記抽出された同義的条件文の前件の変項にそれぞれ代入する、
請求項３に記載の言語処理システム。
【請求項５】
さらに単語又は複合語の品詞情報が記憶された辞書と、
前記辞書に接続され、前記辞書を参照して単語又は複合語の品詞を決定する変項決定手段を備え、
前記変項決定手段は、
前記辞書を参照して、前記テキスト入力文に属する単語又は複合語の品詞を決定し、
前記同義的条件文記憶手段に記憶されている任意の同義的条件文について、その後件に属する単語又は複合語の品詞を、前記テキスト入力文に属する単語又は複合語の品詞と比較し、それらが冠詞を除いてすべて一致するかチェックし、
冠詞を除いた品詞がすべて一致した同義的条件文が見つかった場合に、前記同義的条件文の後件に含まれる単語又は複合語と、前記入力文の単語又は複合語とを冠詞を除いて順番に比較し、
前記冠詞を除いた品詞がすべて一致した同義的条件文の後件の中の一致しない単語又は複合語を変項として出力し、
前記逆変換手段は、さらに、
前記冠詞を除いた品詞がすべて一致した同義的条件文を前記同義的条件文記憶手段から抽出し、
前記後件の変項に対応する前記テキスト入力文の変項対応語を決定する、
請求項３に記載の言語処理システム。
【請求項６】
前記逆変換作業を繰り返す請求項３〜請求項５のいずれかに記載の言語処理システム。
【請求項７】
単語又は複合語の品詞情報が記憶された辞書と、
同義的条件文が記憶された同義的条件文記憶手段と、
前記同義的条件文記憶手段に接続され、テキスト入力文を文変換する文変換手段と、
前記辞書に接続された基底表現確認手段と、を具備し、
前記文変換手段は、
テキスト入力文と対応する同義的条件文、又はテキスト入力文と対応する条件文を、前記同義的条件文記憶手段又は前記条件文記憶手段から検索抽出し、
前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、
前記決定された変項対応語を、前記抽出された同義的条件文又は前記抽出された条件文の後件の変項に代入し、
前記変項対応語が変項に代入された後件としての文変換されたテキスト入力文を、出力文として出力し、
前記基底表現確認手段は、
前記文変換手段によって文変換されたテキスト入力文に含まれる単語又は複合語の品詞を、前記辞書を参照して決定し、
前記テキスト入力文の前件及び後件が基底表現であるか否かを確認し、基底表現である場合、前記テキスト入力文を前記条件文記憶手段に記憶させる、
基底表現の条件文を自動生成して条件文記憶手段に記憶させる言語処理システム。
【請求項８】
さらに条件文を後件として含む同義的条件文を記憶する学習用同義的条件文記憶手段を備え、
前記文変換手段は、さらに前記学習用同義的条件文記憶手段に接続され、
前記文変換手段は、
前記同義的条件文記憶手段に記憶された同義的条件文の替わりに、前記学習用同義的条件文記憶手段に記憶された前記条件文を後件として含む同義的条件文を用いた文変換により、テキスト入力文を文変換することにより条件文を抽出し、
前記抽出された条件文を新しい入力文として、前記同義的条件文記憶手段を用いた文変換を行う請求項７に記載の言語処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、言語処理システムに関し、特に記号論理を必ずしも用いず、比較的単純な条件文を繰り返し用いて入力文に対応する出力文の生成を行う言語処理システムに関する。また、条件文を繰り返し用いて原文から論理や言い換え表現を学習する言語処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】  従来から、自然言語処理の分野では、原文（入力文）を記号論理式に変換し、記号論理式を用いて推論を進め、結論として得られた記号論理式に基づき出力文を生成するという方法が採られている。しかしながら、従来の方法は十分単純ではないのでシステムの構築が容易であるとはいえず、また、システム自体が変更に対して柔軟に対処できないという問題があった。出力文の生成に関しては、確立した一般的な方法は未だにないといえる。さらには、入力文に対応して出力文を生成するプロセス全体の改善に活かせる様な、一般的かつ自動的な学習の方法も提案されてこなかった。【０００３】  上記の様な問題の一部を解決するために、特開２００２−１４９９０号公報（下記特許文献１参照）には、同義語のリストだけではなく、同義フレーズのリストもある程度自動的に生成するための方法が紹介されている。この方法は確かに、同義語と同義フレーズを利用して行う言い換えプロセスの改善につながる１つの方法である。しかし、言い換えには活用できても推論に活用できる方法であるとはいえず、また、出力文の一般的な生成法であるとも、入力文に対応して出力文を生成するプロセス全体を改善するための一般的な学習法であるともいえない。【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１４９９０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】  本発明は、入力文の記号論理式レベルの文への単純化、記号論理式レベルの文（自然言語文）を用いた推論、記号論理式レベルの文に基づく出力文の生成の３つを十分単純な、変更に対して柔軟に対処できる方法によって実現することを目的とする。また本発明によって、そのそれぞれのプロセスの改善に活かせる様な、一般性がある学習の方法も提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】  本発明は、基本的には、従来記号論理式によって行われている推論処理を、記号論理式と同レベルの単純さの自然言語文を用いて実現することにより、入力文から出力文への変換処理を統一し、単純化することに成功したものである。また、入力文の記号論理式レベルの文への言い換えを逆用することにより、記号論理式レベルの文の出力文への言い換えを実現できた。さらには、原文から同様の言い換えによって記号論理式レベルの条件文を得ることが可能になったことにより、一般性がある学習の仕組みも考案することができた。
【発明の効果】
【０００７】  すなわち、本発明によれば、上記で述べた問題の解決が可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】  ［第１の実施の形態］以下に述べる本発明の第１の実施の形態は、コンピュータおよびコンピュータ上で動作するソフトウェアにより実現される。もちろん、以下に述べる機能の一部または全部を、ソフトウェアでなくハードウェアで実現することも可能である。なお、第２の実施の形態以下の装置も、第１の実施の形態と同様のハードウェアにより実現される為、それらについてはハードウェアの説明は繰り返さない。【０００９】  図１は、本実施の形態に係る言語処理システム１０の基本構成を示すブロック図である。図１に示される様に、言語処理システム１０は、ＣＰＵ１１、メモリ１２、Ｉ／０１３、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１４、およびディスプレイ１５を具備する。そして、ＣＰＵ１１、メモリ１２、Ｉ／０１３、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１４、ディスプレイ１５は、バス１６に接続され、相互にデータ転送を行うことが出来る。なお、Ｉ／０１３を介して、たとえば、ポインティングデバイスなどの入力装置と接続されていてもよい。また、メモリ１２のうち、メインメモリには、たとえば、本発明を実装する制御プログラムが格納されていてもよい。入力装置から所定の情報が入力されると、ＣＰＵ１１は、メインメモリに格納された制御プログラムを読み出し、読み出した制御プログラムの指令に基づいて、メモリから適宜情報を読み出すとともに、演算処理を行い、必要に応じて演算結果をメモリに格納するとともに、出力装置から演算結果を出力すればよい。
なおここに示す言語処理システム１０はあくまで一例であり、この他にも種々の構成が可能である。【００１０】  以下の説明では、
「前件」とは、命題“ＩｆＰ，ｔｈｅｎＱ．”（ＰならばＱ）に対して、条件節Ｐのことである。
「後件」とは、命題“ＩｆＰ，ｔｈｅｎＱ．”（ＰならばＱ）に対して、帰結節Ｑのことである。
「条件文」とは、前件と後件から構成される文をいう。たとえば英語では、“Ｉｆ（前件），ｔｈｅｎ（後件）．”である。ただし、以下では説明の便宜上、下記「同義的条件文」と区別する為に、前件と後件が類義的（同義）ではない文だとする。
「推論」とは、条件文を用いた文の変換をいう事にする。論理的な文の変換である。
「同義的条件文」とは、前件と後件から構成され、かつ、前件と後件が類義的である文（同義である文を含む。）をいう。
「言い換え」とは、同義的条件文を用いた文の変換をいう事にする。変換前の文と変換後の文が類義的（あるいは同義）である文の変換である。【００１１】  「述語」とは、入力文、条件文の前件または後件、もしくは同義的条件文の前件または後件の変項および下記「変項対応語」以外の部分をいう事にする。
「変項対応語」とは、条件文または同義的条件文の「述語」が、比較対象の入力文に含まれているとき、条件文または同義的条件文の変項に対応する位置にある入力文中の語（または複合語）をいう。
例文などにおいて「→」、「⇔」、「∧」は、それぞれ“ａｎｄ（および）”、“ｉｆ…，ｔｈｅｎ…（ならば）”、“ｉｆ，ａｎｄ  ｏｎｌｙ  ｉｆ（同値）”を表すものとし、ｘ１，ｘ２，ｘ３，…およびｙ１，ｙ２，ｙ３，…はそれぞれ変項を表すものとする。
また、例文などにおいて［  ］内には直前の語（複合語）、変項に対する品詞あるいは品詞情報をそれぞれ示す。【００１２】  また、「基底表現」とは、用いる言語によって設定する形式の単文をいう事にする。たとえば、以下では、「基底表現」は能動態の単文だという設定だとして、例文の説明を行う事にする（なお以下の説明で用いる例文はすべて英語文である）。これをもっと詳細に、あるいは限定的に規定することも出来る。また、同一言語内でもこの設定は（「単文」という範囲内で）変更可能なものであるとする。【００１３】  本実施の形態（第１の実施の形態）では、「推論」が、前件と後件がそれぞれ「基底表現」である条件文を用いて行われる、全体入力文から全体出力文への変換を実現する。以下、その内容を説明する。【００１４】  図２は、本実施の形態の概念図である。１０は言語処理システム、１０１は文変換手段、２０１は同義的条件文データベース、２０２は条件文データベース、２０３は辞書、２０４は形態素解析手段を表す。【００１５】  図３は、言語処理システム１０による処理のフローチャートである。図３で、手順１の「文変換を実行」とは、図４にその詳細フローチャートを示す方法の実行を意味する。つまり、図３は、図４に示される文変換を繰り返すことを表している。全体入力文から全体出力文への変換は、図４に示される単純な方法を（繰り返し）適用することで可能になる。ただし、次の２点が前提条件である。【００１６】  前提１ａ：条件文データベース２０２にリストされている条件文は、基底表現（たとえば能動態の単文の組合せであると定義・設定される。）である前件と基底表現である後件から構成されている。
前提１ｂ：同義的条件文データベース２０１にリストされている同義的条件文では、前件が基底表現ではない。【００１７】  たとえば、全体入力文が、
Ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ，ｔｈｅ  ｃｌｏｓｅｓｔ  ｓｐｅｃｉｅｓ  ｔｏ  Ｍａｎ，ｉｓ  ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄ  ｂｙ  Ｊａｎｅ  Ｇｏｏｄａｌｌ．
であるとき、図５に記載の１個目の同義的条件文を用いて、以下の様な文変換が可能である。
入力文：Ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ，ｔｈｅ  ｃｌｏｓｅｓｔ  ｓｐｅｃｉｅｓ  ｔｏ  Ｍａｎ，ｉｓ  ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄ  ｂｙ  Ｊａｎｅ  Ｇｏｏｄａｌｌ．
同義的条件文：ｘ１［名詞］，ｘ２［形容詞］ｘ３［名詞］ｔｏ  ｘ４［名詞］，ｉｓ  ｘ５［動詞］−ｅｄｂｙ  ｘ６［名詞］．→ｘ１  ｉｓ  ｘ２  ｘ３  ｔｏ  ｘ４．∧ｘ１  ｉｓ  ｘ５−ｅｄ  ｂｙ  ｘ６．
出力文：Ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｃｌｏｓｅｓｔ  ｓｐｅｃｉｅｓ  ｔｏ  Ｍａｎ．∧  Ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ  ｉｓ  ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄ  ｂｙ  Ｊａｎｅ  Ｇｏｏｄａｌｌ．
すなわち、文変換手段１０１は、外部から上記入力文を受け取った時、入力文の“述語”と同じ述語を持つ同義的条件文の前件を同義的条件文データベース２０１から検索する。図４に記載のとおり、実際には、データベース中のそれぞれの同義的条件文について、同義的条件文の述語（すなわち変項以外の部分）が、入力文に含まれているかどうかを文変換手段１０１は判断する。この例では、上記同義的条件文の述語は“…，…ｔｏ…，ｉｓ…−ｅｄｂｙ…．”であるので、それは上記入力文に含まれているから、上記同義的条件文が上記入力文と同じ述語を持つ同義的条件文だとわかる。
そこで、変項対応語、すなわち入力文中で同義的条件文中の変項と対応する位置にある語を決定すると、それはこの場合、ｘ１に対して“ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ”、ｘ２に対して“ｔｈｅ  ｃｌｏｓｅｓｔ”、ｘ３に対して“ｓｐｅｃｉｅｓ”、等々である。そこで形態素解析手段２０４により辞書２０３を参照して変項対応語の品詞を決定し、変項の事前に定められた品詞情報と、変項対応語の品詞が一致することを確認して、文変換手段１０１が上記同義的条件文の後件の変項にそれぞれ変項対応語を代入すれば、上記出力文を得られる。
同様にして、図５に記載の２個目の同義的条件文を上記出力文に適用すれば、新たな出力文を得られる。これが、同義的条件文データベース２０１を用いた文変換であり、すなわち言い換えである。【００１８】  一方、条件文データベース２０２を用いた文変換すなわち推論も、まったく同様の手順によって実現される。以下では、図５に記載の１個目の条件文を用いた文変換を例にとって、それを説明する。
まず、図５に記載の１個目の「条件文」を用いた文変換は以下のとおりである（ここでは、入力文のうち、今回の文変換に関係がある左側の部分だけを取り出して解説する）。
入力文：Ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｃｌｏｓｅｓｔ  ｓｐｅｃｉｅｓ  ｔｏ  Ｍａｎ．
条件文：ｘ１１［名詞］ｉｓ  ｔｈｅ  ｃｌｏｓｅｓｔ  ｓｐｅｃｉｅｓ  ｔｏ  ｘ１２［名詞］．→Ｘ１１  ｓｈａｒｅｓ  ＤＮＡ  ｗｉｔｈ  ｘ１２．
出力文：Ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ  ｓｈａｒｅｓ  ＤＮＡ  ｗｉｔｈ  Ｍａｎ．
文変換手段１０１は、前述の同義的条件文の適用の場合と同様にして、上記条件文が上記入力文と同じ述語“…ｉｓ  ｔｈｅ  ｃｌｏｓｅｓｔ  ｓｐｅｃｉｅｓ  ｔｏ…．”を持つと比較的容易に判断出来る。そして、変項対応語“ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ”、“Ｍａｎ”を決定し、辞書２０３を参照する形態素解析手段２０４により品詞を確認して、ｘ１１＝“ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ”、ｘ１２＝“Ｍａｎ”を上記条件文の後件に代入すれば、上記出力文を得られる。
まったく同様にして、図５に記載の２個目の条件文を上記出力文に適用すれば、次の新たな出力文を得られる。これが、全体出力文である。
Ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ  ｒｅｓｅｍｂｌｅｓ  Ｍａｎ  ｓｏｍｅｗｈａｔ，ａｎｄ  Ｊａｎｅ  Ｇｏｏｄａｌｌ  ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｓ  ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ．
なお、以上の全体入力文から全体出力文への変換の過程の詳細は、図６にまとめたので、参照されたい。【００１９】  この様な全体入力文から全体出力文への変換は、２つの部分に分けて考えることができる。
文変換の第一の部分は、前件が基底表現（たとえば能動態の単文の組合せ）ではない同義的条件文を用いた、「言い換え」（の繰返し）である。つまり、適用可能な、前件が基底表現ではない同義的条件文が同義的条件文データベース２０１に格納されていれば、変換前の言語表現は、同義的な言語表現に変換される。この第一の様な部分の変換については、次の２つの場合がある。【００２０】  １．１．全体入力文が基底表現ではない場合。
この場合は、推論（条件文を用いた文の変換）は起こり得ない。なぜならば、前提１ａにより、条件文データベース２０２にある条件文の前件は基底表現であり、基底表現ではない全体入力文とはマッチ（対応）し得ないからである。
したがって、この場合には、起こるとすれば、言い換えのみが起こり得る。すなわち、前件が基底表現ではない同義的条件文のみが、基底表現ではない全体入力文にマッチし得るので、それを適用した言い換えのみが起こり得る。可能な限り言い換えを繰り返し、言い換えが出来なくなったら（適用出来る同義的条件文がなくなったら）、次の「第二の部分」へ進む。【００２１】  １．２．全体入力文が基底表現である場合。
推論が発生し得るが、後述する２．１．の場合、すなわち第二の部分の場合の１つに相当するので、推論が発生しても、それは第二の部分の変換だと考えることができる（後述参照）。いずれにしろ、基底表現である全体入力文に対しては、前件が基底表現ではない同義的条件文はマッチし得ないので、言い換えすなわち第一の部分の変換は発生し得ない。【００２２】  ここまでの説明からも予想される様に、第一の部分で図４の方法を用いて（言い換えられる限り繰り返し）文を言い換えると、次の２つの場合に分かれる。【００２３】  ２．１．第一の部分の出力文が基底表現である場合。
引き続き文変換を実行すると、今度は逆に、前提１ｂにより、同義的条件文データベース２０１にある同義的条件文の前件は基底表現ではないので、基底表現である第一部分の出力文とはマッチし得ない。したがって、言い換えは発生し得ない。
したがって、起こるとすれば、推論だけが起こり得る。すなわち、前件が基底表現である条件文だけが、基底表現である第一部分の出力文にマッチし得るので、それを適用した推論だけが起こり得る。【００２４】  ２．２．第一の部分の出力文が基底表現ではない場合。
前述したとおり、第一の部分で、適用出来る同義的条件文がなくなっているので、言い換えは発生し得ない。また、前提１ａにより、条件文データベース２０２中の条件文の前件はすべて、基底表現であるので、基底表現ではない第一部分の出力文に適用出来る条件文もない。したがって推論も発生しない。すなわち、文変換は発生せず、変換はここで終了となる。【００２５】  まとめると、文変換の第一の部分では、必ず言い換えしか発生せず、文変換第二の部分では、必ず推論しか発生しない、という事である。ここであらためて強調されるべき事は、その為に図４の方法以外の方法あるいは特別な規定を、第一の部分、第二の部分、あるいはその境界の部分で、使用していない事である。（但し当然ながら、図４に示された方法以外の方法や特別な規定を併用する事はかまわない。）【００２６】  ［第２の実施の形態］以下に述べる本発明の第２の実施の形態では、全体入力文から上記第二の部分の出力文への変換の後に、「逆変換」という、逆方向に同義的条件文を用いる文変換によって、上記第二の部分の出力文から「基底表現」以外の（より複雑な）文への変換を実現する。以下、その内容を説明する。【００２７】  図７は、本実施の形態の概念図である。１０は言語処理システム、１０１は文変換手段、１０２は逆変換手段、２０１は同義的条件文データベース、２０２は条件文データベース、２０３は辞書、２０４は形態素解析手段を表す。【００２８】  図８は、言語処理システム１０による処理のフローチャートである。図８で、手順３の「逆変換を実行」するとは、図９にその詳細フローチャートを示す方法による変換を実行することである。つまり、図８は、文変換を繰り返した後に、図９に示される逆変換を繰り返すことを表している。前述の文変換第二の部分の出力文から「基底表現（たとえば能動態の単文の組合せ）」より複雑な文への変換は、図９に示される方法を（繰り返し）適用することで可能になる。【００２９】  たとえば、
Ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ  ｒｅｓｅｍｂｌｅｓ  Ｍａｎ  ｓｏｍｅｗｈａｔ，ａｎｄ  Ｊａｎｅ  Ｇｏｏｄａｌｌ  ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｓ  ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ．
が前述の文変換第二の部分の出力文であったとしたとき、以下の２つの同義的条件文が同義的条件文データベース２０１に格納されていたとしよう：
ｘ１５［名詞］ｘ１６［動詞］ｘ１７［名詞］ｓｏｍｅｗｈａｔ．→ｘ１５  ｓｏｍｅｗｈａｔ  ｘ１６ｘ１７．
ｘ１８［名詞］ｘ１９［副詞］ｒｅｓｅｍｂｌｅｓ  ｘ２０［名詞］．→ｘ１８ｘ１９  ｌｏｏｋｓ  ｌｉｋｅ  ｘ２０．
逆変換手段１０２が、順に、上記２つの同義的条件文を図９の単純な方法に基づいて前記出力文に適用すれば、下記の文を得られる（図１０参照）。
Ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ  ｓｏｍｅｗｈａｔ  ｌｏｏｋｓ  ｌｉｋｅ  Ｍａｎ，ａｎｄ  Ｊａｎｅ  Ｇｏｏｄａｌｌ  ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｓ  ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ．
この文を、全体出力文として出力することが出来る。【００３０】  なぜこの様な、同義的条件文を逆方向に使う変換が可能になるかといえば、同義的条件文は、本来、
（前件）  →  （後件）
と書かれるべきものではなく、前件と後件が同義あるいは類義的であるので、
（前件）  ⇔  （後件）
と書かれるべきものだからである。したがって、同義的条件文は、
（前件）  ←  （後件）
という逆方向の変換にも用いることが出来る。【００３１】  以上で述べた例の、文変換第二の部分の出力文から全体出力文への変換は、図１０のとおりにまとめられる。また、図６と図１０を同時に見れば、上記例の全体入力文から全体出力文への変換の過程がわかる。【００３２】  ［第３の実施の形態］ここまでは、変項が条件文中または同義的条件文中で決定済みである例について説明してきた。ここで、もう１つ次の逆変換の例を用いて、第３の実施の形態である、変項が設定されていない場合の（言い換え、推論も含めた）変換について説明する。
入力文：Ｓｈｅ  ｓｐｏｋｅ  Ｊａｐａｎｅｓｅ．∧  Ｓｈｅ  ｓｐｏｋｅ  Ｆｒｅｎｃｈ．
同義的条件文：Ｔｈｅ  ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ  ｂｏｕｇｈｔ  ｂｏｔｈ  ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ  ａｎｄ  ｍｏｎｉｔｏｒｓ．←Ｔｈｅ  ｃｕｓｔｏｍｅｒ［名詞］ｂｏｕｇｈｔ［動詞］ｃｏｍｕｐｔｅｒｓ［名詞］．∧  Ｔｈｅ  ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ［名詞］ｂｏｕｇｈｔ［動詞］ｍｏｎｉｔｏｒｓ［名詞］．
出力文：Ｓｈｅ  ｓｐｏｋｅ  ｂｏｔｈ  Ｊａｐａｎｅｓｅ  ａｎｄ  Ｆｒｅｎｃｈ．
すなわち、たとえば文変換第二の部分の出力文として、基底表現の組合せである上記入力文を得ていれば、上記出力文を全体出力文として出力出来るわけである。しかし、ここまでで述べた方法では、変項が設定されていない為に、この様な変換は実行出来ない。どの様にすれば、上記の様な変換を実現出来るだろうか。
実際には、次の図１１、図１２によって示すシステム構成、方法により上記例の変換を実現出来る。【００３３】  図１１は、本実施の形態の概念図である。１０は言語処理システム、１０２は逆変換手段、２０１は同義的条件文データベース、２０３は辞書、２０５は変項決定手段を表す。【００３４】  図１２は、変項が設定されていない場合の逆変換の方法を詳細に述べたものである。これによれば、事前（あるいは直前）に同義的条件文の後件の全ての単語または複合語の品詞が決定されているとき、第一に変項決定手段２０５が辞書２０３を参照して入力文の全ての単語または複合語の品詞を決定し、入力文と対象の同義的条件文の後件を比較する。もし対応する位置の単語または複合語の品詞が全て同じであれば、第二に、変項決定手段２０５が語そのものについて入力文、対象の同義的条件文をそれぞれ比較する。すると、上記例の場合、対象の同義的条件文の後件の品詞はすべて同じであるが、入力文と対象の同義的条件文の後件は、「…．∧…．」という部分以外は、同じではない（但し、どちらも主語の名詞と、動詞が、組合せの文どうしで共通している）。そこで、変項決定手段２０５が同義的条件文側の一致しない部分“Ｔｈｅ  ｃｕｓｔｏｍｅｒ”、“ｂｏｕｇｈｔ”、“ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ”、“ｍｏｎｉｔｏｒｓ”をそれぞれ変項とし、逆変換手段１０２が入力文側の一致しない部分“ｓｈｅ”、“ｓｐｏｋｅ”、“Ｊａｐａｎｅｓｅ”、“Ｆｒｅｎｃｈ”をそれぞれ変項対応語とすれば、それらをペア“Ｔｈｅ  ｃｕｓｔｏｍｅｒ”＝“ｓｈｅ”、“ｂｏｕｇｈｔ”＝“ｓｐｏｋｅ”、“ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ”＝“Ｊａｐａｎｅｓ”、“ｍｏｎｉｔｏｒｓ”＝“Ｆｒｅｎｃｈ”に出来て、同義的条件文の前件に代入出来る。よって最終的に、逆変換手段１０２は、上記出力文を出力出来るのである。【００３５】  以上にて述べた方法は、変項の設定を必要としないので、本発明に係る言語処理システムが文章を大量に記憶しているあるいは読み込んだ場合に、その文章中に上記の様な同義的条件文または基底表現からなる条件文があれば、それをそのまま（ほかの）変換に活用出来るという意味で、有用である。また、同じ理由で、後述する学習にて得た条件文（または同義的条件文も）の活用に有用である。【００３６】  以下では、「推論」を一般的な条件文を用いて行う、全体入力文から全体出力文への変換について説明する。本発明の第１の実施の形態の説明部分で説明した、基底表現のみを用いて推論を行う方法は、限定的な方法だといえる。実は、より一般的に、基底表現を必ずしも用いないで推論を実行することも出来る。以下では、そういうきわめて一般的な方法について説明する。【００３７】  まず、基底表現の条件文以外の、より一般的な条件文の作成について説明する。その為には、２つの方法がある。
第一の作成法は、ここまでで説明した文変換を行った場合に、その結果を見て、全体入力文と全体出力文を比較し、より一般的な条件文を作成する方法である。【００３８】  たとえば、前出例の全体入力文：
Ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ，ｔｈｅ  ｃｌｏｓｅｓｔ  ｓｐｅｃｉｅｓ  ｔｏ  Ｍａｎ，ｉｓ  ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄ  ｂｙ  Ｊａｎｅ  Ｇｏｏｄａｌｌ．
が、全体出力文：
Ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ  ｓｏｍｅｗｈａｔ  ｌｏｏｋｓ  ｌｉｋｅ  Ｍａｎ，ａｎｄ  Ｊａｎｅ  Ｇｏｏｄａｌｌ  ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｓ  ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ．
に変換される時、たしかに図５に記載の条件文および同義的条件文を順番に適用していっても変換は実現されるが、次の条件文を適用しても変換は実現される（但し、文中のＷ、Ｘ、Ｙ、Ｚはそれぞれ変項を表す）：
Ｗ［名詞］，ｔｈｅ  ｃｌｏｓｅｓｔ  ｓｐｅｃｉｅｓ  ｔｏ  Ｘ［名詞］，ｉｓ  Ｙ−ｅｄ［動詞］ｂｙ  Ｚ［名詞］．→Ｗ［名詞］ｓｏｍｅｗｈａｔ  ｌｏｏｋｓ  ｌｉｋｅ  Ｘ［名詞］，ａｎｄ  Ｚ［名詞］Ｙ［動詞］Ｗ［名詞］．
この様な条件文の作成は、容易であり、変換前の文と変換後の文で共通する単語（または複合語）を変項として扱えばよいだけである。（あるいは、同じ事だが、変換前の文と変換後の文で共通する単語または複合語（ここでは“ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ”、“Ｍａｎ”、“ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅ”、“Ｊａｎｅ  Ｇｏｏｄａｌｌ”）を、この条件文のように変項（ここではＷ、Ｘ、Ｙ、Ｚ）に置き換えればよいだけである。）【００３９】  第二の作成法は、第一の方法と本質的には同じであるが、記号論理学の手法に従って複数の（能動態の単文の）条件文および／または同義的条件文を１つにまとめて、より一般的な条件文を作成する方法である。たとえば、条件文データベース２０２または同義的条件文データベース２０１に、「ｐ→ｑ」と「ｑ→ｒ」が登録されている時に、この２つの条件文および／または同義的条件文をまとめて、「ｐ→ｒ」を生成するのである（但しｐ、ｑ、ｒはそれぞれ文を表す）。【００４０】  複数の（基底表現の）条件文および／または同義的条件文をまとめて作成した条件文は、詳細に見ると、次の３種類に分類される（ただし、適用の手順上は同じ様に扱われる。）
条件文（ｉ）：複数個の、前提部が基底表現ではない同義的条件文、および基底表現の条件文をまとめて作成した条件文。たとえば、上記例で、「ｐ→ｑ」がそういう同義的条件文、「ｑ→ｒ」が基底表現の条件文である場合。これだと、結論部が基底表現の条件文になる。
条件文（ｉｉ）：複数個の、基底表現の条件文、および結論部が基底表現ではない同義的条件文をまとめて作成した条件文。たとえば、上記例で、「ｐ→ｑ」が基底表現の条件文、「ｑ→ｒ」がそういう同義的条件文である場合。これだと、前提部が基底表現の条件文になる。
条件文（ｉｉｉ）：複数個の、前提部が基底表現ではない同義的条件文、基底表現の条件文、および結論部が基底表現ではない同義的条件文をまとめて作成した条件文。【００４１】  このうち、条件文（ｉｉｉ）は、基底表現を含まない条件文であり、一般的な条件文だと言える。だからこれを適用して行う推論は、基底表現のレベルを経由しない、一般的な推論だと言える。
たとえば、第一の作成法の説明で例として作成した条件文も、条件文（ｉｉｉ）である。【００４２】  以上の様にして作成された条件文および同義的条件文は、第１の実施の形態、第２の実施の形態の箇所で説明したのとまったく同様の手順で、使用出来る。これは当然だが、非常に重要な事実である。但し、本発明の方法では、どんな一般的な条件文も使用出来るわけではなく、基底表現の条件文の組合せに還元され得る条件文のみが使用可能である。逆にだからこそ、それぞれの推論について正当な論理的基礎があるといえる。従来の一般的な条件文を用いる方法と異なり、（記号論理に基づいた推論の様に）基底表現に基づいた推論では、論理的基礎を明確にして推論を実行出来る。【００４３】  ［第４の実施の形態］以下に述べる本発明の第４の実施の形態では、本発明に係る言語処理システムが、ここまでで説明してきた方法（とくに図４記載の方法）を再び活用して、前件と後件がそれぞれ基底表現である条件文を自動的に生成し、学習する。【００４４】  図１３は、本実施の形態の概念図である。１０は言語処理システム、１０１は文変換手段、１０３は基底表現確認手段、２０１は同義的条件文記憶手段、２０２は条件文記憶手段、２０３は辞書を表す。【００４５】  図１４は、言語処理システム１０による処理のフローチャートである。図１４は、入力文が（初めから）条件文であるときに、前述の同義的条件文を用いた文変換を繰り返すことを表している。入力文は、一般的な条件文であり、前件および／または後件が必ずしも基底表現ではないものとする。【００４６】  たとえば、いま、テキスト入力文が次のとおりであったとしよう。
入力文：Ｉｆ  Ｍｅｒｃｕｒｙ  ｉｓ  ａ  ｐｌａｎｅｔ，ｔｈｅｎ  Ｍｅｒｃｕｒｙ  ｍｏｖｅｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｏｒｂｉｔ  ｔｈａｔ  Ｔｈｅｏｒｙ  ｏｆ  Ｒｅｌａｔｉｖｉｔｙ  ｐｒｅｄｉｃｔｓ．
すなわち、見やすいように“Ｉｆ…，ｔｈｅｎ…”を“→”で書き換えれば、次のとおりである。
入力文：Ｍｅｒｃｕｒｙ  ｉｓ  ａ  ｐｌａｎｅｔ．→Ｍｅｒｃｕｒｙ  ｍｏｖｅｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｏｒｂｉｔ  ｔｈａｔ  Ｔｈｅｏｒｙ  ｏｆ  Ｒｅｌａｔｉｖｉｔｙ  ｐｒｅｄｉｃｔｓ．
また、同義的条件文データベース２０１にある同義的条件文の１つが次のとおりであったとしよう。
同義的条件文：ｙ６［名詞］ｙ７［動詞］ｉｎ  ｙ８［名詞］ｔｈａｔ  ｙ９［名詞］ｙ１０［動詞］．→ｙ９ｙ１０ｙ８．∧ｙ６ｙ７  ｉｎ  ｙ８．
すると、文変換手段１０１が文変換を実行すれば、次の出力文を得られる。
出力文：Ｍｅｒｃｕｒｙ  ｉｓ  ａ  ｐｌａｎｅｔ．→Ｔｈｅｏｒｙ  ｏｆ  Ｒｅｌａｔｉｖｉｔｙ  ｐｒｅｄｉｃｔｓ  ｔｈｅ  ｏｒｂｉｔ．∧  Ｍｅｒｃｕｒｙｍｏｖｅｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｏｒｂｉｔ．
ここで、得られた条件文の前件と後件がそれぞれ能動態の単文（の組合せ）である。基底表現確認手段２０３は、下記［  ］内に記載のとおり、得られた条件文のそれぞれの語の品詞を決定して、前件および後件がそれぞれ基底表現（の組合せ）であるかどうかを（品詞構成によって）確認する。
出力文：Ｍｅｒｃｕｒｙ［名詞］ｉｓ［動詞］ａ  ｐｌａｎｅｔ［名詞］．→Ｔｈｅｏｒｙ［名詞］ｏｆ［前置詞］Ｒｅｌａｔｉｖｉｔｙ［名詞］ｐｒｅｄｉｃｔｓ［動詞］ｔｈｅ  ｏｒｂｉｔ［名詞］．∧Ｍｅｒｃｕｒｙ［名詞］ｍｏｖｅｓ［動詞］ｉｎ［前置詞］ｔｈｅ  ｏｒｂｉｔ［名詞］．
品詞の構成から、前件および後件がそれぞれ基底表現（本明細書の例文では、能動態の単文がこれに当たるとした。）だと確認出来たので、基底表現確認手段は、この出力文を、条件文データベース２０２に追加する。【００４７】  データベースに追加された上記条件文は、第３の実施の形態で説明した逆変換と同様の文変換によって、述語がマッチする入力文への適用が可能である。より一般的に言って、学習されな条件文の応用が可能だから、本発明の学習の方法は、単なるデータベースへの条件文の記憶とは異なる。【００４８】  ［第５の実施の形態］第４の実施の形態の説明では、本発明に係る言語処理システムが、もともと一般的な条件文である入力文から、前件と後件がそれぞれ基底表現である条件文を自動的に生成し、学習することを説明した。一方、以下で述べる本発明の第５の実施の形態では、本発明に係る言語処理システムが、まず一般的な条件文を生成し、それから前件と後件がそれぞれ基底表現である条件文を生成して、学習する。【００４９】  図１５は、本実施の形態の概念図である。１０は言語処理システム、１０１は文変換手段、１０３は基底表現確認手段、２０１は同義的条件文記憶手段、２０２は条件文記憶手段、２０３は辞書、２０６は学習用同義的条件文記憶手段を表す。【００５０】  図１６は、言語処理システム１０による処理のフローチャートである。図１６は、入力文が一般的な文であるときに、まず、条件文そのものを後件として含む同義的条件文を用いて、条件文である出力文を生成し、それから、既述の同義的条件文を用いた言い換えを繰り返すことによって基底表現からなる条件文を得ることを示している。【００５１】  まず、前件および／または後件が必ずしも基底表現ではない条件文を得る為には、文変換手段１０１がそういう条件文そのものを後件として含む同義的条件文を用いて文変換を実行するのがよい。たとえば、いま、テキスト入力文が次のとおりであったとしよう。
入力文：Ｅｖｅｒｙ  ｐｌａｎｅｔ  ｍｏｖｅｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｏｒｂｉｔ  ｔｈａｔ  Ｔｈｅｏｒｙ  ｏｆ  Ｒｅｌａｔｉｖｉｔｙ  ｐｒｅｄｉｃｔｓ．
このとき、下記の様な同義的条件文が、学習用同義的条件文データベース２０６にあったとすれば、文変換手段１０１は、文変換を実行して下記の出力文を得ることが出来る（ここでＸは新たに導入する変項を表す）。
同義的条件文：｛Ｅｖｅｒｙ  ｙ１［名詞］ｙ２［動詞］ｉｎ  ｙ３［名詞］ｔｈａｔ  ｙ４［名詞］ｙ５［動詞］．｝→｛Ｘ  ｉｓ  ａ  ｙ１．→Ｘ  ｙ２  ｉｎ  ｙ３  ｔｈａｔ  ｙ４  ｙ５．｝
出力文：Ｘ  ｉｓ  ａ  ｐｌａｎｅｔ．→Ｘ  ｍｏｖｅｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｏｒｂｉｔ  ｔｈａｔ  Ｔｈｅｏｒｙ  ｏｆ  Ｒｅｌａｔｉｖｉｔｙ  ｐｒｅｄｉｃｔｓ．【００５２】  すると、前出の同義的条件文（下記に再掲）が同義的条件文データベース２０１にあれば、文変換手段１０１は、文変換を実行して下記の出力文を得られる。
前出の同義的条件文：ｙ６［名詞］ｙ７［動詞］ｉｎ  ｙ８［名詞］ｔｈａｔ  ｙ９［名詞］ｙ１０［動詞］．→ｙ９  ｙ１０  ｙ８．∧ｙ６  ｙ７  ｉｎ  ｙ８．
出力文：Ｘ  ｉｓ  ａ  ｐｌａｎｅｔ．→Ｔｈｅｏｒｙ  ｏｆ  Ｒｅｌａｔｉｖｉｔｙ  ｐｒｅｄｉｃｔｓ  ｔｈｅ  ｏｒｂｉｔ．∧Ｘ  ｍｏｖｅｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｏｒｂｉｔ．
基底表現確認手段１０３が、この出力文の前件と後件がそれぞれ能動態の単文（基底表現）であることを確認して、条件文データベース２０２に追加すれば、その応用が可能になるので、学習は完了である。【００５３】  なお、以上ではふれなかったが、同義的条件文の学習も同様にして、実現出来る。但し、同義的条件文の学習には、基底表現確認手段は不要である。同義的条件文を新たに得られたら、その前件、後件が基底表現であるか否かには関係なく、単にそれを同義的条件文データベースに追加すればよい。
【産業上の利用可能性】
【００５４】  本発明は、情報処理などの分野において利用され得る。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】  第１の実施の形態及び第２以下の実施の形態に係る言語処理システムの基本構成を示すブロック図である。
【図２】  第１の実施の形態の概念図である。
【図３】  文変換を用いた全体入力文から全体出力文への変換手順のフローチャートである。
【図４】  文変換のフローチャートである。
【図５】  第１の実施の形態で用いる条件文及び同義的条件文の例を示す図である。
【図６】  文変換の例における変換過程を示す図である。
【図７】  第２の実施の形態の概念図である。
【図８】  文変換及び逆変換を用いた全体入力文から全体出力文への変換手順のフローチャートである。
【図９】  逆変換のフローチャートである。
【図１０】  逆変換の例における変換過程を示す図である。
【図１１】  第３の実施の形態の概念図である。
【図１２】  同義的条件文中で変項が設定されていない場合に対応する逆変換手順のフローチャートである。
【図１３】  第４の実施の形態の概念図である。
【図１４】  条件文の入力がある場合の、学習手順のフローチャートである。
【図１５】  第５の実施の形態の概念図である。
【図１６】  学習手順のフローチャートである。
【符号の説明】
【００５６】  １０    言語処理システム
１０１  文変換手段
１０２  逆変換手段
１０３  基底表現確認手段
２０１  同義的条件文記憶手段
２０２  条件文記憶手段
２０３  辞書
２０４  形態素解析手段
２０５  変項決定手段
２０６  学習用同義的条件文記憶手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１３】
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【図１２】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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