(57)【要約】  ユーザ辞書に登録する単語が、自然言語処理に悪影響を及ぼす可能性のある単語である場合でも、その悪影響を最小限に抑えた辞書登録を可能とする辞書登録システムを提供する。  ユーザ辞書を管理・使用して自然言語処理をおこなうデータ処理装置と、自然言語処理に用いるシステム辞書情報及びユーザ辞書情報を保持する記憶装置と、を備えるユーザ辞書を使用して自然言語処理を行う辞書登録システムであって、前記記憶装置が、自然言語処理に用いるシステム辞書情報と、ユーザ辞書と、を備え、前記データ処理装置が、入力された単語に関する情報を前記ユーザ辞書に登録する、単語情報登録手段と、前記システム辞書情報を用いて自然言語処理をおこなった第１の処理結果と、前記システム辞書情報と前記ユーザ辞書情報を用いて自然言語処理をおこなった第２の処理結果との、処理結果の差分を作成する、差分作成手段と、前記差分作成手段で作成された差分にあたる、前記第１の処理結果から前記第２の処理結果への変化が正しいか誤っているかの正誤の判定を受け付ける正誤受付手段と、前記受け付けた単語の登録情報を、前記受け付けた正誤と各正誤を付与する差分を作成する元となった入力文のペアの一部又は全てと共に前記ユーザ辞書に登録する辞書登録手段と、を備える。
2008146583.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ辞書を管理・使用して自然言語処理をおこなうデータ処理装置と、自然言語処理に用いるシステム辞書情報及びユーザ辞書情報を保持する記憶装置と、を備えるユーザ辞書を使用して自然言語処理を行う辞書登録システムであって、
前記記憶装置が、
自然言語処理に用いるシステム辞書情報と、
ユーザ辞書と、を備え、
前記データ処理装置が、
入力された単語に関する情報を前記ユーザ辞書に登録する、単語情報登録手段と、
前記システム辞書情報を用いて自然言語処理をおこなった第１の処理結果と、前記システム辞書情報と前記ユーザ辞書情報を用いて自然言語処理をおこなった第２の処理結果との、処理結果の差分を作成する、差分作成手段と、
前記差分作成手段で作成された差分にあたる、前記第１の処理結果から前記第２の処理結果への変化が正しいか誤っているかの正誤の判定を受け付ける正誤受付手段と、
前記受け付けた単語の登録情報を、前記受け付けた正誤と各正誤を付与する差分を作成する元となった入力文のペアの一部又は全てと共に前記ユーザ辞書に登録する辞書登録手段と、
を備えることを特徴とする辞書登録システム。
【請求項２】
請求項１に記載の辞書登録システムであって、
前記データ処理装置が、
前記辞書登録手段においてユーザ辞書中に登録された、単語と共に格納された正誤と各正誤を付与する差分を作成する元となった入力文のペアの情報を用いて前記受け付けた単語の利用条件及び利用時のスコアを計算するパラメータ学習手段と、
自然言語処理システムが解析する対象の入力に、前記辞書登録手段においてユーザ辞書中に登録された単語が含まれていた場合に、前記パラメータ学習手段において計算された単語の利用条件を満たす場合のみ、前記単語情報登録手段において登録された入力された単語に関する情報を利用して解析する、又は、前記前記パラメータ学習手段において計算されたスコアを用いて解析する、自然言語解析処理手段を更に備えることを特徴とする辞書登録システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の辞書登録システムであって、
前記データ処理装置が、
前記受け付けた単語の登録情報対象文と正誤を作成する元となった入力文のペアの情報に対する正誤を追加で受け付け、前記辞書登録手段においてユーザ辞書中に登録された利用条件及び利用時スコアに対して再計算を行うことができる、利用条件及び利用時スコア再計算手段を更に備えることを特徴とする辞書登録システム。
【請求項４】
ユーザ辞書を管理・使用して自然言語処理をおこなうデータ処理装置と、自然言語処理に用いるシステム辞書情報及びユーザ辞書情報を保持する記憶装置と、を備えるユーザ辞書を使用して自然言語処理を行う辞書登録システムであって、
前記記憶装置が、
自然言語処理に用いるシステム辞書情報と、
ユーザ辞書と、を備え、
前記データ処理装置が、
入力された単語に関する情報を前記ユーザ辞書に登録する、単語情報登録手段と、
前記システム辞書情報を用いて自然言語処理をおこなった第１の処理結果と、前記システム辞書情報と前記ユーザ辞書情報を用いて自然言語処理をおこなった第２の処理結果との、処理結果の差分を作成する、差分作成手段と、
前記差分作成手段で作成された差分にあたる、前記第１の処理結果から前記第２の処理結果への変化が正しいか誤っているかの正誤の判定を受け付ける正誤受付手段と、
前記受け付けた正誤から前記受け付けた単語の利用条件、又は利用時のスコアの何れか又はその組合せを計算するパラメータ学習手段と、
前記受け付けた単語の登録情報を、前記計算された利用条件、又はスコアの何れか又はその組合せと共に前記ユーザ辞書に登録する辞書登録手段と、
を備えることを特徴とする辞書登録システム。
【請求項５】
請求項４に記載の辞書登録システムであって、
前記データ処理装置が、
自然言語処理システムが解析する対象の入力に前記ユーザ辞書中に格納された単語が含まれていた場合に、前記各単語と共に格納された単語の利用条件を満たす場合のみ前記単語情報登録手段において登録された入力された単語に関する情報を利用して解析する、又は、前記各単語と共に格納されたスコアを用いて解析する、自然言語解析処理手段を更に備えることを特徴とする辞書登録システム。
【請求項６】
請求項２乃至５の何れか１項に記載の辞書登録システムであって、
前記データ処理装置が、
前記正誤の判定結果を、正誤の判定のもととなった素性ごとに判別力が高い順に順序づけを行っておく、正誤素性順位付与手段を更に備え、
前記利用条件を計算する際に、判別力が高い素性に基づいた正誤のみで利用条件を計算できるのであれば、それよりも下位の順位が付与されている素性に基づいた正誤を利用条件の計算の要素として用いないことを特徴とする辞書登録システム。
【請求項７】
請求項２乃至６の何れか１項に記載の辞書登録システムであって、
前記パラメータ学習手段は、ユーザ辞書中の単語の利用条件を定めるにあたって、当該単語や当該単語の周囲の単語の見出しや品詞、活用形、意味分類、その他の文法情報の１つまたはその組み合わせ、からなる条件と、
当該単語を利用した場合としない場合で、形態素解析結果に含まれる未知語の数が増えるか減るか、からなる条件と、
当該単語を利用した場合としない場合で、構文解析の成功・失敗が変化するか、からなる条件と、
当該単語を利用した場合としない場合で、当該単語の周囲の単語の形態素区切りや品詞が変化するか、からなる条件と、
当該単語を利用した場合としない場合で、単語を文節に纏め上げた場合の文節の切れ目が変化するか、からなる条件と、
当該単語を利用した場合としない場合で、当該単語の周囲の単語の構文解析結果での係り先が変化するか、からなる条件と、
の何れか１つ、又はその組み合わせ、を用いて利用条件を定めることを特徴とする辞書登録システム。
【請求項８】
ユーザ辞書を管理・使用して自然言語処理をおこなうデータ処理装置と、自然言語処理に用いるシステム辞書情報及びユーザ辞書情報を保持する記憶装置と、を備えるユーザ辞書を使用して自然言語処理を行うシステムにおける、辞書登録方法であって、
前記データ処理装置が、入力された単語に関する情報を前記ユーザ辞書に登録する、単語情報登録ステップと、
前記データ処理装置が、前記システム辞書情報を用いて自然言語処理をおこなった第１の処理結果と、前記システム辞書情報と前記ユーザ辞書情報を用いて自然言語処理をおこなった第２の処理結果との、処理結果の差分を作成する、差分作成ステップと、
前記データ処理装置が、前記差分作成ステップで作成された差分にあたる、前記第１の処理結果から前記第２の処理結果への変化が正しいか誤っているかの正誤の判定を受け付ける正誤受付ステップと、
前記データ処理装置が、前記受け付けた単語の登録情報を、前記受け付けた正誤と各正誤を付与する差分を作成する元となった入力文のペアの一部又は全てと共に前記ユーザ辞書に登録する辞書登録ステップと、
を備えることを特徴とする辞書登録方法。
【請求項９】
請求項８に記載の辞書登録方法であって、
前記データ処理装置が、前記辞書登録ステップにおいてユーザ辞書中に登録された、単語と共に格納された、正誤と各正誤を付与する差分を作成する元となった入力文のペアの情報を用いて前記受け付けた単語の利用条件及び利用時のスコアを計算するパラメータ学習ステップと、
前記データ処理装置が、自然言語処理システムが解析する対象の入力に、前記辞書登録ステップにおいてユーザ辞書中に登録された単語が含まれていた場合に、前記パラメータ学習ステップにおいて計算された単語の利用条件を満たす場合のみ、前記単語情報登録ステップにおいて登録された入力された単語に関する情報を利用して解析する、又は、前記前記パラメータ学習ステップにおいて計算されたスコアを用いて解析する、自然言語解析処理ステップを更に備えることを特徴とする辞書登録方法。
【請求項１０】
請求項８又は９に記載の辞書登録方法であって、
前記データ処理装置が、前記受け付けた単語の登録情報対象文と正誤を作成する元となった入力文のペアの情報に対する正誤を追加で受け付け、前記辞書登録ステップにおいてユーザ辞書中に登録された利用条件及び利用時スコアに対して再計算を行うことができる、利用条件及び利用時スコア再計算ステップを更に備えることを特徴とする辞書登録方法。
【請求項１１】
ユーザ辞書を管理・使用して自然言語処理をおこなうデータ処理装置と、自然言語処理に用いるシステム辞書情報及びユーザ辞書情報を保持する記憶装置と、を備えるユーザ辞書を使用して自然言語処理を行うシステムにおける、辞書登録方法であって、
前記データ処理装置が、入力された単語に関する情報を前記ユーザ辞書に登録する、単語情報登録ステップと、
前記データ処理装置が、前記システム辞書情報を用いて自然言語処理をおこなった第１の処理結果と、前記システム辞書情報と前記ユーザ辞書情報を用いて自然言語処理をおこなった第２の処理結果との、処理結果の差分を作成する、差分作成ステップと、
前記データ処理装置が、前記差分作成ステップで作成された差分にあたる、前記第１の処理結果から前記第２の処理結果への変化が正しいか誤っているかの正誤の判定を受け付ける正誤受付ステップと、
前記データ処理装置が、前記受け付けた正誤から前記受け付けた単語の利用条件、又は利用時のスコアの何れか又はその組合せを計算するパラメータ学習ステップと、
前記データ処理装置が、前記受け付けた単語の登録情報を、前記計算された利用条件、又はスコアの何れか又はその組合せと共に前記ユーザ辞書に登録する辞書登録ステップと、
を備えることを特徴とする辞書登録方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の辞書登録方法であって、
前記データ処理装置が、自然言語処理システムが解析する対象の入力に前記ユーザ辞書中に格納された単語が含まれていた場合に、前記各単語と共に格納された単語の利用条件を満たす場合のみ前記単語情報登録ステップにおいて登録された入力された単語に関する情報を利用して解析する、又は、前記各単語と共に格納されたスコアを用いて解析する、自然言語解析処理ステップを更に備えることを特徴とする辞書登録方法。
【請求項１３】
請求項９乃至１２の何れか１項に記載の辞書登録方法であって、
前記データ処理装置が、前記正誤の判定結果を、正誤の判定のもととなった素性ごとに判別力が高い順に順序づけを行っておく、正誤素性順位付与ステップを更に備え、
前記データ処理装置が、前記利用条件を計算する際に、判別力が高い素性に基づいた正誤のみで利用条件を計算できるのであれば、それよりも下位の順位が付与されている素性に基づいた正誤を利用条件の計算の要素として用いないことを特徴とする辞書登録方法。
【請求項１４】
請求項９乃至１３の何れか１項に記載の辞書登録方法であって、
前記データ処理装置が、前記パラメータ学習ステップで、ユーザ辞書中の単語の利用条件を定めるにあたって、当該単語や当該単語の周囲の単語の見出しや品詞、活用形、意味分類、その他の文法情報の１つまたはその組み合わせ、からなる条件と、
当該単語を利用した場合としない場合で、形態素解析結果に含まれる未知語の数が増えるか減るか、からなる条件と、
当該単語を利用した場合としない場合で、構文解析の成功・失敗が変化するか、からなる条件と、
当該単語を利用した場合としない場合で、当該単語の周囲の単語の形態素区切りや品詞が変化するか、からなる条件と、
当該単語を利用した場合としない場合で、単語を文節に纏め上げた場合の文節の切れ目が変化するか、からなる条件と、
当該単語を利用した場合としない場合で、当該単語の周囲の単語の構文解析結果での係り先が変化するか、からなる条件と、
の何れか１つ、又はその組み合わせ、を用いて利用条件を定めることを特徴とする辞書登録方法。
【請求項１５】
ユーザ辞書を管理・使用して自然言語処理を行う辞書登録プログラムであって、
入力された単語に関する情報を前記ユーザ辞書に登録する、単語情報登録機能と、
前記システム辞書情報を用いて自然言語処理をおこなった第１の処理結果と、前記システム辞書情報と前記ユーザ辞書情報を用いて自然言語処理をおこなった第２の処理結果との、処理結果の差分を作成する、差分作成機能と、
前記差分作成機能で作成された差分にあたる、前記第１の処理結果から前記第２の処理結果への変化が正しいか誤っているかの正誤の判定を受け付ける正誤受付機能と、
前記受け付けた単語の登録情報を、前記受け付けた正誤と各正誤を付与する差分を作成する元となった入力文のペアの一部又は全てと共に前記ユーザ辞書に登録する辞書登録機能と、
をコンピュータに実現させることを特徴とする辞書登録プログラム。
【請求項１６】
請求項１５に記載の辞書登録プログラムであって、
前記データ処理装置が、前記辞書登録機能においてユーザ辞書中に登録された、単語と共に格納された、正誤と各正誤を付与する差分を作成する元となった入力文のペアの情報を用いて前記受け付けた単語の利用条件及び利用時のスコアを計算するパラメータ学習機能と、
前記データ処理装置が、自然言語処理システムが解析する対象の入力に、前記辞書登録機能においてユーザ辞書中に登録された単語が含まれていた場合に、前記パラメータ学習機能において計算された単語の利用条件を満たす場合のみ、前記単語情報登録機能において登録された入力された単語に関する情報を利用して解析する、又は、前記前記パラメータ学習機能において計算されたスコアを用いて解析する、自然言語解析処理機能を更にコンピュータに実現させることを特徴とする辞書登録プログラム。
【請求項１７】
請求項１５又は１６に記載の辞書登録プログラムであって、
前記データ処理装置が、前記受け付けた単語の登録情報対象文と正誤を作成する元となった入力文のペアの情報に対する正誤を追加で受け付け、前記辞書登録機能においてユーザ辞書中に登録された利用条件及び利用時スコアに対して再計算を行うことができる、利用条件及び利用時スコア再計算機能を更にコンピュータに実現させることを特徴とする辞書登録プログラム。
【請求項１８】
ユーザ辞書を管理・使用して自然言語処理を行う、辞書登録プログラムであって、
入力された単語に関する情報を前記ユーザ辞書に登録する、単語情報登録機能と、
前記システム辞書情報を用いて自然言語処理をおこなった第１の処理結果と、前記システム辞書情報と前記ユーザ辞書情報を用いて自然言語処理をおこなった第２の処理結果との、処理結果の差分を作成する、差分作成機能と、
前記差分作成機能で作成された差分にあたる、前記第１の処理結果から前記第２の処理結果への変化が正しいか誤っているかの正誤の判定を受け付ける正誤受付機能と、
前記受け付けた正誤から前記受け付けた単語の利用条件、又は利用時のスコアの何れか又はその組合せを計算するパラメータ学習機能と、
前記受け付けた単語の登録情報を、前記計算された利用条件、又はスコアの何れか又はその組合せと共に前記ユーザ辞書に登録する辞書登録機能と、
をコンピュータに実現させることを特徴とする辞書登録プログラム。
【請求項１９】
請求項１８に記載の辞書登録プログラムであって、
前記データ処理装置が、自然言語処理システムが解析する対象の入力に前記ユーザ辞書中に格納された単語が含まれていた場合に、前記各単語と共に格納された単語の利用条件を満たす場合のみ前記単語情報登録機能において登録された入力された単語に関する情報を利用して解析する、又は、前記各単語と共に格納されたスコアを用いて解析する、自然言語解析処理機能を更にコンピュータに実現させることを特徴とする辞書登録プログラム。
【請求項２０】
請求項１６乃至１９の何れか１項に記載の辞書登録プログラムであって、
前記データ処理装置が、前記正誤の判定結果を、正誤の判定のもととなった素性ごとに判別力が高い順に順序づけを行っておく、正誤素性順位付与機能を更に備え、
前記データ処理装置が、前記利用条件を計算する際に、判別力が高い素性に基づいた正誤のみで利用条件を計算できるのであれば、それよりも下位の順位が付与されている素性に基づいた正誤を利用条件の計算の要素として用いないことを特徴とする辞書登録プログラム。
【請求項２１】
請求項１６乃至２０の何れか１項に記載の辞書登録プログラムであって、
前記データ処理装置が、前記パラメータ学習機能で、ユーザ辞書中の単語の利用条件を定めるにあたって、当該単語や当該単語の周囲の単語の見出しや品詞、活用形、意味分類、その他の文法情報の１つまたはその組み合わせ、からなる条件と、
当該単語を利用した場合としない場合で、形態素解析結果に含まれる未知語の数が増えるか減るか、からなる条件と、
当該単語を利用した場合としない場合で、構文解析の成功・失敗が変化するか、からなる条件と、
当該単語を利用した場合としない場合で、当該単語の周囲の単語の形態素区切りや品詞が変化するか、からなる条件と、
当該単語を利用した場合としない場合で、単語を文節に纏め上げた場合の文節の切れ目が変化するか、からなる条件と、
当該単語を利用した場合としない場合で、当該単語の周囲の単語の構文解析結果での係り先が変化するか、からなる条件と、
の何れか１つ、又はその組み合わせ、を用いて利用条件を定めることを特徴とする辞書登録プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は機械翻訳システム等の自然言語処理システムにおけるユーザ辞書登録システム、辞書登録方法および辞書登録プログラムに関し、より詳細には、ユーザ辞書を利用して自然言語処理を行う辞書登録システム、辞書登録方法および辞書登録プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、計算機の処理能力の高まりに応じて、第１の言語を第２の言語に翻訳する機械翻訳システムを始めとした様々な自然言語処理システムが実用化され利用されるようになった。【０００３】
自然言語処理システムは、入力される文を解析・処理するためのデフォルトの辞書(以下、「システム辞書」と呼ぶ。)を有する。【０００４】
またシステム辞書の他にも、システム辞書に登録されていない新語やユーザ独自の語・表現をユーザ固有の辞書(以下、「ユーザ辞書」と呼ぶ。)に登録して、ユーザが各自で自然言語処理の解析結果を改善できる枠組みを有することが多い。【０００５】
そして、このユーザ辞書に登録された単語は、システム辞書中の単語より優先されるのが通常である。【０００６】
ところが、ユーザ辞書中の単語がシステム辞書中の単語より優先されることに起因して、不適切な語をユーザ辞書に登録すると、却って全体としての解析結果が悪化する場合がある。【０００７】
そこで、ユーザ辞書に登録すると悪影響を与える可能性のある単語が登録されようとする際に、ユーザに対する警告を表示するシステムが提案されている。【０００８】
このような辞書登録システムの一例が、特許文献１に記載されている（以下、「関連技術１」と呼ぶ。）。この関連技術１の辞書登録システムは、登録項目入力手段と、辞書登録項目検査手段と、エラーメッセージ表示／処理選択手段とを有する。【０００９】
このような構成を有する関連技術１を用いた辞書登録システムは次のように動作する。【００１０】
まず、登録項目入力手段にて、ユーザ辞書に登録する新規登録語と、その品詞や訳語などの関連情報を受け付ける。【００１１】
次に辞書登録項目検査手段にて、当該入力された登録語が予め定められた特定の条件を満たすか否かをチェックする。ここで、特定の条件としては、当該登録語が既存の機能語を上書きする、当該登録語と同一文字列の既存語が存在し品詞が異なる、当該登録語の見出しが既存語の１活用形の文字列等と同じになる等が挙げられる。【００１２】
前記条件を満たす場合は、エラーメッセージ表示／処理選択手段にて、当該条件に応じたエラー表示（「登録中の単語『書き込み』は標準辞書内の動詞『書き込む』と連用形が一致するため登録に注意が必要です」）とユーザへの選択肢（「強制登録」／「修正登録」／「登録取り消し」）を表示する。【００１３】
最後に前記処理選択手段にてユーザが選択した処理を実行する。【００１４】
しかし、関連技術１では、悪影響を与える可能性のある単語に対する選択肢としては、悪影響があることをわきまえた上で登録するか、それとも登録しないか、または悪影響の少ない別の単語を登録するか、の３つの中からしか選択しかできず、その単語そのものを悪影響を抑えて登録することはできなかった。【００１５】
なお、ユーザ辞書に登録することにより悪影響を与えやすい単語としては、助詞や助動詞などの機能語が一例として知られている。【００１６】
これら機能語の一部である助詞＋動詞の形の長単位助詞については悪影響を抑えつつユーザ辞書登録可能にしたシステムが提案されている（以下、関連技術２と呼ぶ）。なお、長単位助詞の例としては、「について」や「を考慮した」が挙げられる。【００１７】
関連技術２を用いた辞書登録システムの一例が特許文献２に記載されている。この関連技術２の辞書登録システムは、登録項目入力手段と、見出し語分割手段と、辞書登録手段を有する。【００１８】
このような構成を有する関連技術２を用いた辞書登録システムは次のように動作する。【００１９】
すなわち、まず、登録項目入力手段にて、ユーザ辞書に登録する新規登録語とその品詞や訳語などの関連情報を受け付ける。【００２０】
次に見出し語分割手段にて、入力された語が機能語の場合に見出しを形態素に分割する。最後に辞書登録手段にて、分割された形態素に対して元の見出しとその関連情報への紐付けを行う。【００２１】
更に、この関連技術２の辞書登録システムによって作成されたユーザ辞書を利用する構文解析システムは、入力された文を形態素解析した結果に前記分割した形態素が含まれる場合には、分割前の形態素が連体修飾する助詞である場合は文末でないことや、連用修飾の場合は直後に助動詞が続かないことなどの特定条件を満たすか否かを判別する。【００２２】
そして、特定条件を満たす場合は、分割前の形態素を復元して処理を継続する。【００２３】
これにより、助詞＋動詞の形の長単位助詞を悪影響を抑えつつ登録することを可能にしている。
【特許文献１】特開平０７−０８５０５９号公報
【特許文献２】特開平１１−００３３３６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２４】
しかしながら、関連技術２では、前述の通り、悪影響を与える可能性のある単語のうち、機能語のごく一部の語に対処する方法しか提案されておらず、その他の種類の語には対処することができなかった。【００２５】
その他の悪影響を与える可能性がある単語の例としては、自立語のなかでも、内部に構造を持っている単語が挙げられる。【００２６】
例えば機械翻訳において、「濃い青」といった、日本語では「濃い」と「青」の２語からなる単語に対して、”dark blue”という訳語で翻訳したい場合について説明する。【００２７】
この場合は、「濃い青」全体で一語の名詞として登録したくなる。しかし、「濃い青」を一語の名詞としてユーザ辞書に登録してしまうと、内部構造の「濃い」に対する修飾が必要な入力に対して解析を行う場合は、解析が破綻してしまう。【００２８】
例えば、「濃い青」全体で一語の名詞として登録し、「非常に濃い青」なる入力がなされた場合は、「非常に（副詞）／濃い青（名詞）」と解釈されることとなるが、一般には副詞は名詞を修飾することができないため、結果として、解析が破綻する。【００２９】
この問題は名詞のような体言だけの問題ではなく、「ゆっくり歩く（動詞）」、「顔が広い（形容詞）」のような、内部構造を持った用言に対しても同様に問題となる。【００３０】
その他にも、特許文献１にも記載されている、既存の機能語や活用語とバッティングを起こす辞書登録の例、例えば「ので（固有名詞）」、「かんだ（固有名詞）」といった自立語の登録も悪影響を与えうる。【００３１】
しかしながらこれらの悪影響を与えうる自立語は、関連技術１又は２を用いても登録することはできない。また、前述のとおり、機能語に関しては、関連技術２では助詞＋動詞の形以外のものには対処できない。【００３２】
そこで、本発明は、ユーザ辞書に登録する単語が、自然言語処理に悪影響を及ぼす可能性のある単語である場合でも、その悪影響を最小限に抑えた辞書登録を可能とする辞書登録システム、その方法及びそのプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００３３】
本発明によれば、ユーザ辞書を管理・使用して自然言語処理をおこなうデータ処理装置と、自然言語処理に用いるシステム辞書情報及びユーザ辞書情報を保持する記憶装置と、を備えるユーザ辞書を使用して自然言語処理を行う辞書登録システムであって、前記記憶装置が、自然言語処理に用いるシステム辞書情報と、ユーザ辞書と、を備え、前記データ処理装置が、入力された単語に関する情報を前記ユーザ辞書に登録する、単語情報登録手段と、前記システム辞書情報を用いて自然言語処理をおこなった第１の処理結果と、前記システム辞書情報と前記ユーザ辞書情報を用いて自然言語処理をおこなった第２の処理結果との、処理結果の差分を作成する、差分作成手段と、前記差分作成手段で作成された差分にあたる、前記第１の処理結果から前記第２の処理結果への変化が正しいか誤っているかの正誤の判定を受け付ける正誤受付手段と、前記受け付けた単語の登録情報を、前記受け付けた正誤と各正誤を付与する差分を作成する元となった入力文のペアの一部又は全てと共に前記ユーザ辞書に登録する辞書登録手段と、を備えることを特徴とする辞書登録システムが提供される。【００３４】
また、本発明によれば、ユーザ辞書を管理・使用して自然言語処理をおこなうデータ処理装置と、自然言語処理に用いるシステム辞書情報及びユーザ辞書情報を保持する記憶装置と、を備えるユーザ辞書を使用して自然言語処理を行う辞書登録システムであって、前記記憶装置が、自然言語処理に用いるシステム辞書情報と、ユーザ辞書と、を備え、前記データ処理装置が、入力された単語に関する情報を前記ユーザ辞書に登録する、単語情報登録手段と、前記システム辞書情報を用いて自然言語処理をおこなった第１の処理結果と、前記システム辞書情報と前記ユーザ辞書情報を用いて自然言語処理をおこなった第２の処理結果との、処理結果の差分を作成する、差分作成手段と、前記差分作成手段で作成された差分にあたる、前記第１の処理結果から前記第２の処理結果への変化が正しいか誤っているかの正誤の判定を受け付ける正誤受付手段と、前記受け付けた正誤から前記受け付けた単語の利用条件、又は利用時のスコアの何れか又はその組合せを計算するパラメータ学習手段と、前記受け付けた単語の登録情報を、前記計算された利用条件、又はスコアの何れか又はその組合せと共に前記ユーザ辞書に登録する辞書登録手段と、を備えることを特徴とする辞書登録システムが提供される。【００３５】
更に、本発明によれば、ユーザ辞書を管理・使用して自然言語処理をおこなうデータ処理装置と、自然言語処理に用いるシステム辞書情報及びユーザ辞書情報を保持する記憶装置と、を備えるユーザ辞書を使用して自然言語処理を行うシステムにおける、辞書登録方法であって、前記データ処理装置が、入力された単語に関する情報を前記ユーザ辞書に登録する、単語情報登録ステップと、前記データ処理装置が、前記システム辞書情報を用いて自然言語処理をおこなった第１の処理結果と、前記システム辞書情報と前記ユーザ辞書情報を用いて自然言語処理をおこなった第２の処理結果との、処理結果の差分を作成する、差分作成ステップと、前記データ処理装置が、前記差分作成ステップで作成された差分にあたる、前記第１の処理結果から前記第２の処理結果への変化が正しいか誤っているかの正誤の判定を受け付ける正誤受付ステップと、前記データ処理装置が、前記受け付けた単語の登録情報を、前記受け付けた正誤と各正誤を付与する差分を作成する元となった入力文のペアの一部又は全てと共に前記ユーザ辞書に登録する辞書登録ステップと、を備えることを特徴とする辞書登録方法が提供される。【００３６】
更に、本発明によれば、ユーザ辞書を管理・使用して自然言語処理をおこなうデータ処理装置と、自然言語処理に用いるシステム辞書情報及びユーザ辞書情報を保持する記憶装置と、を備えるユーザ辞書を使用して自然言語処理を行うシステムにおける、辞書登録方法であって、前記データ処理装置が、入力された単語に関する情報を前記ユーザ辞書に登録する、単語情報登録ステップと、前記データ処理装置が、前記システム辞書情報を用いて自然言語処理をおこなった第１の処理結果と、前記システム辞書情報と前記ユーザ辞書情報を用いて自然言語処理をおこなった第２の処理結果との、処理結果の差分を作成する、差分作成ステップと、前記データ処理装置が、前記差分作成ステップで作成された差分にあたる、前記第１の処理結果から前記第２の処理結果への変化が正しいか誤っているかの正誤の判定を受け付ける正誤受付ステップと、前記データ処理装置が、前記受け付けた正誤から前記受け付けた単語の利用条件、又は利用時のスコアの何れか又はその組合せを計算するパラメータ学習ステップと、前記データ処理装置が、前記受け付けた単語の登録情報を、前記計算された利用条件、又はスコアの何れか又はその組合せと共に前記ユーザ辞書に登録する辞書登録ステップと、を備えることを特徴とする辞書登録方法が提供される。【００３７】
更に、本発明によれば、ユーザ辞書を管理・使用して自然言語処理を行う辞書登録プログラムであって、入力された単語に関する情報を前記ユーザ辞書に登録する、単語情報登録機能と、前記システム辞書情報を用いて自然言語処理をおこなった第１の処理結果と、前記システム辞書情報と前記ユーザ辞書情報を用いて自然言語処理をおこなった第２の処理結果との、処理結果の差分を作成する、差分作成機能と、前記差分作成機能で作成された差分にあたる、前記第１の処理結果から前記第２の処理結果への変化が正しいか誤っているかの正誤の判定を受け付ける正誤受付機能と、前記受け付けた単語の登録情報を、前記受け付けた正誤と各正誤を付与する差分を作成する元となった入力文のペアの一部又は全てと共に前記ユーザ辞書に登録する辞書登録機能と、をコンピュータに実現させることを特徴とする辞書登録プログラムが提供される。【００３８】
更に、本発明によれば、ユーザ辞書を管理・使用して自然言語処理を行う、辞書登録プログラムであって、入力された単語に関する情報を前記ユーザ辞書に登録する、単語情報登録機能と、前記システム辞書情報を用いて自然言語処理をおこなった第１の処理結果と、前記システム辞書情報と前記ユーザ辞書情報を用いて自然言語処理をおこなった第２の処理結果との、処理結果の差分を作成する、差分作成機能と、前記差分作成機能で作成された差分にあたる、前記第１の処理結果から前記第２の処理結果への変化が正しいか誤っているかの正誤の判定を受け付ける正誤受付機能と、前記受け付けた正誤から前記受け付けた単語の利用条件、又は利用時のスコアの何れか又はその組合せを計算するパラメータ学習機能と、前記受け付けた単語の登録情報を、前記計算された利用条件、又はスコアの何れか又はその組合せと共に前記ユーザ辞書に登録する辞書登録機能と、をコンピュータに実現させることを特徴とする辞書登録プログラムが提供される。
【発明の効果】
【００３９】
本発明によれば、あらかじめ定めた利用条件やスコアを用いて解析処理を行うことで、ユーザが誤りに変化したと付与したケースと類似する入力が行われた場合には、当該単語を利用しない方向への抑制をかけることができるので、ユーザ辞書に登録する単語が、自然言語処理に悪影響を及ぼす可能性がある単語であったとしても、悪影響を最小限に抑えた辞書登録を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の第１の発明（ユーザ辞書登録時）を実施するための最良の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の発明（ユーザ辞書を利用した解析時）を実施するための最良の形態の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の発明（ユーザ辞書登録時）を実施するための最良の形態の動作を示す流れ図である。
【図４】本発明の第１の発明（ユーザ辞書を利用した解析時）を実施するための最良の形態の動作を示す流れ図である。
【図５】本発明の第２の発明（ユーザ辞書登録時）を実施するための最良の形態の構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の第２の発明（ユーザ辞書を利用した解析時）を実施するための最良の形態の構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の第２の発明（ユーザ辞書登録時）を実施するための最良の形態の動作を示す流れ図である。
【図８】本発明の第２の発明（ユーザ辞書を利用した解析時）を実施するための最良の形態の動作を示す流れ図である。
【図９】第１の実施例のパラメータ学習に用いる対象文の第１の具体例である。
【図１０】上記第１の具体例の、単語「かんだ」未使用時の形態素解析結果・構文解析結果である。
【図１１】上記第１の具体例の、単語「かんだ」使用時の形態素解析結果・構文解析結果である。
【図１２】上記第１の具体例から得られた、パラメータ学習用の素性抽出結果と受け付けた正誤である。
【図１３】第１の実施例の正誤受付部のユーザインターフェイスの具体的な一例である。
【図１４】第１の実施例のパラメータ学習部で用いる知識の具体的な一例を示す表である。
【図１５】第１の実施例の言語解析部実行時の入力の一例に対する、単語「かんだ」未使用時の形態素解析結果・構文解析結果である。
【図１６】上記一例に対する、単語「かんだ」使用時の形態素解析結果・構文解析結果である。
【図１７】上記一例から利用条件判別用に抽出された素性である。
【図１８】第１の実施例のパラメータ学習に用いる対象文の第２の具体例である。
【図１９】上記第２の具体例の、単語「かんだ」未使用時の形態素解析結果・構文解析結果である。
【図２０】上記第２の具体例の、単語「かんだ」使用時の形態素解析結果・構文解析結果である。
【図２１】上記第２の具体例から得られた、パラメータ学習用の素性抽出結果と受け付けた正誤である。
【符号の説明】
【００４１】
１  入力装置
２  データ処理装置
３  記憶装置
４  出力装置
２０  言語解析部
２１  登録情報入力部
２２  差分作成部
２３  正誤受付部
２４  パラメータ学習部
２５  辞書登録部
３１  システム辞書記憶部
３２  ユーザ辞書記憶部
【発明を実施するための最良の形態】
【００４２】
次に、発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。【００４３】
［第１の実施の形態］
図１は、本発明を実施するための第１の実施の形態であって、ユーザ辞書に単語を登録する際の構成を示すブロック図である。【００４４】
図１を参照して説明すると、本発明の第１の実施の形態は、入力装置１と、データ処理装置２と、記憶装置３とを有する。【００４５】
データ処理装置２は、言語処理部２０と、登録情報受付部２１と、差分作成部２２と、正誤受付部２３と、パラメータ学習部２４と、辞書登録部２５とを有する。【００４６】
記憶装置３は、言語処理知識記憶部３１と、ユーザ辞書記憶部３２とを有する。【００４７】
これらの各部分はそれぞれ概略つぎのように動作する。【００４８】
言語処理知識記憶部３１には、言語処理部２０が言語処理を行うのに必要な単語の見出し、品詞、訳語、意味分類、単語の情報や文法情報が格納されている。【００４９】
ユーザ辞書記憶部３２は、言語処理知識記憶部３１に含まれない単語をユーザが独自に登録し言語処理部２０で利用するための辞書が格納されている部分である。【００５０】
言語処理部２０は、言語処理知識記憶部３１とユーザ辞書記憶部３２内のユーザ辞書を用いて、入力に対して処理を施す部分である。【００５１】
なお、入力は多くの場合、文単位で処理されるが、文節毎や複数文毎、一段落毎など文単位以外の単位毎の処理であってもよい。【００５２】
この点、本実施例の説明では文単位で入力が行われる場合を想定し、以下では「文」「入力文」という記述を用いる。【００５３】
言語処理部２０の処理のバリエーションとしては、入力文に対して辞書を用いて単語に分割する処理が必要となる言語処理であれば様々なものが考えられる。【００５４】
例えば、入力文を単語に分割し品詞を付与する形態素解析処理、形態素解析の後、単語間の関係を求める構文解析処理、入力文を別の原語に翻訳して出力する機械翻訳処理、入力文を音声に合成して出力する音声合成処理、音声認識処理に用いる言語モデルを作成する言語モデル作成処理などである。【００５５】
この点、本部分の具体的な言語処理の内容が、どのような処理であるかということは、本発明の本質とは関わりがないため、特に限定されるものではない。【００５６】
本発明のユーザ辞書登録システムを用いて作成されたユーザ辞書を利用する際、パラメータ学習部２４で得られるパラメータを利用して処理を行う点に特徴があるが、これについては後述する。【００５７】
登録情報受付部２１は、ユーザ辞書に登録する単語の見出しと、その品詞や訳語、意味情報等の関連情報を受け付ける。ここで受け付ける登録情報は言語処理部２０で必要となる情報のため、言語処理部２０が行う処理の内容により異なる。【００５８】
例えば言語処理部２０が形態素解析処理を行う場合は、単語の見出しと品詞を受け付けるのが一般的である。【００５９】
言語処理部２０が機械翻訳処理を行う場合は、単語の見出しと品詞に加えて、訳語や訳語の品詞の情報、場合によって意味情報等も一般的には必要となる。【００６０】
差分作成部２２は、登録情報受付部２１にて入力された単語を利用した場合と利用しない場合での、言語処理部２０の解析結果の差分を表示する。【００６１】
ここで、差分を作成する為の文書は、予め用意しておいてもよいし、登録時にユーザに指定させても良いし、インターネットや文書管理サーバ等の大量の文書が記憶された場所から動的に検索・収集してもよい。【００６２】
また、差分の表示方法には様々なバリエーションが考えられる。例えば、最も単純な方法としては、当該単語を利用した場合の解析結果と利用しない場合の解析結果とを並べて表示する方法が考えられる。【００６３】
また、言語処理部２０の解析結果は好ましくはテキスト文書である。そして、解析結果をテキスト文書で出力する場合は、一般に入手可能なテキスト文書の差分作成ツールの出力を用いても良い。【００６４】
さらに、言語処理部２０の途中解析結果の差分を表示しても良い。たとえば、構文解析処理の場合、一般に形態素解析処理を行った後に行うため、その形態素解析処理の差分を表示しても良い。【００６５】
また、機械翻訳処理の場合であれば、一般に形態素解析処理と構文解析処理を行った後に行うため、形態素解析処理の差分若しくは構文解析処理の差分をそれぞれ表示しても良い。【００６６】
正誤受付部２３は、差分作成部２２で作成した差分を表示し、その個々に関して、前記単語を利用しない場合と比較して、利用した場合に解析結果が正しいものに変化したか誤りに変化したかの正誤の判定をユーザから受け付ける。【００６７】
好ましくは、正しいものに変化した場合に○、誤りに変化した場合に×、等の２値を受け付ける。なお、表示した差分の全てについて、正誤を付与させる必要はない。また、○×に加え、変化の正誤が不明の場合に△等を受け付ける３値受け付けでも良い。その場合、後段の処理では、△を付与した単語は処理の対象としては用いない。【００６８】
パラメータ学習部２４は、正誤受付部２３で入力された正誤を元にし、この正誤に従うように、登録情報受付部２１で受け付けられ今後辞書登録部２５でユーザ辞書に登録される単語の利用条件や利用時のスコアといったパラメータを定める。【００６９】
ここで、利用条件とは、当該単語を、ユーザ辞書を利用する言語処理部２０において利用するための条件である。具体的には、言語処理部２０が解析対象の、ある入力を受け付けた場合に、この入力がここでの利用条件に合致した場合にのみ当該単語が解析に利用される。【００７０】
また、利用時のスコアとは、当該単語を、ユーザ辞書を利用する自然言語解析システムにおいて利用する際に、当該単語の重みとして加味されるスコアである。【００７１】
自然言語処理の解析結果は一般に複数の曖昧性を持つことが多く、また一般に各曖昧性に対して言語処理システムにとっての妥当性を表すスコアが付与される。利用時のスコアは、当該単語を利用した曖昧性の妥当性を表すスコアに加味されることによって、当該単語を利用した曖昧性の優先度を上げ下げする働きを持つ。なお、スコアは、連続量であっても良いし離散量であってもよい。【００７２】
辞書登録部２５は、登録情報受付部２１で受け付けた単語の登録情報を、パラメータ学習部２４で得られた、単語の利用条件や利用時のスコアと共にユーザ辞書記憶部３２中のユーザ辞書に登録する。【００７３】
この際、単語の登録情報と共に登録するのは、単語の利用条件と利用時のスコアの両方でも、何れか一方でもよいし、または共に登録しなくても良い。【００７４】
次に、本発明を実施するための第１の実施の形態であって、ユーザ辞書を利用した解析時の構成を図２のブロック図を用いて説明する。【００７５】
図２を参照すると、本発明の第１の実施の形態（ユーザ辞書を利用した解析時）は、入力装置１と、データ処理装置２と、記憶装置３と、出力装置４とを有する。【００７６】
データ処理装置２は、言語処理部２０を有する。【００７７】
記憶装置３は、言語処理知識記憶部３１と、ユーザ辞書記憶部３２とを有する。【００７８】
これらの部分はそれぞれ概略つぎのように動作する。【００７９】
言語処理知識記憶部３１には、言語処理部２０が言語処理を行うために必要な、単語の見出し、品詞、訳語、意味分類等の単語の情報や文法情報が格納されている。【００８０】
ユーザ辞書記憶部３２は、言語処理知識記憶部３１に含まれない単語の情報を、ユーザが独自に登録し、言語処理部２０で利用するためのユーザ辞書が格納されている部分である。【００８１】
入力装置１は、言語処理部２０が処理する対象となる入力を受け付ける装置である。【００８２】
言語処理部２０は、言語処理知識記憶部３１に格納された言語処理知識と、ユーザ辞書記憶部３２に格納されたユーザ辞書を用いて、入力に対して何らかの自然言語処理を施す部分である。【００８３】
言語処理部２０と言語処理知識記憶部３１に記憶された言語処理知識は、前記ユーザ辞書が作成された際に、本発明のユーザ辞書登録システムで利用された言語処理部２０、言語処理知識記憶部３１に記憶された言語処理知識と同じものであることが好ましい。【００８４】
言語処理部２０は、前述したとおり、前記ユーザ辞書中の単語を処理に利用する場合に、単語と共に登録されている、パラメータ学習部２４で得られた利用条件と利用時のスコアを利用して処理を行うという点に特徴がある。【００８５】
なお、ここで用いている、利用条件と利用時のスコアの文言の意味については前述の通りである。【００８６】
出力装置４は、言語処理部２０の処理結果を出力する機能を有する。【００８７】
次に、本実施の形態の全体の動作について詳細に説明する。【００８８】
第１に、図１及び図３のフローチャートを参照して、本実施の形態のユーザ辞書登録を行う際の動作について説明する。【００８９】
まず、登録情報受付部２１において、ユーザからユーザ辞書に登録する単語の見出しとその品詞や訳語、意味情報等の登録情報を受け付ける（図３のステップＡ１）。【００９０】
次に、差分作成部２１において、差分作成の対象とする対象文書を確定する（ステップＡ２）。【００９１】
続いて、自然言語処理部２０において、対象文書中の各文について、ステップＡ１で受け付けた単語をユーザ辞書に仮登録しないで処理した処理結果と、当該単語をユーザ辞書に仮登録して処理した処理結果を作成する（ステップＡ３）。【００９２】
なお仮登録する際には、パラメータ学習部で計算されるパラメータは付与しない。つまり、あくまで仮登録であり、本登録ではないので利用条件は与えずに使用し、利用時のスコアも変化させない。【００９３】
その次に、差分作成部２１において、得られた２つの処理結果の差分を作成する（ステップＡ４）。そして、得られた差分の情報をユーザに提示する（ステップＡ５）。【００９４】
さらに、正誤受付部２３において、ステップＡ５で提示した差分の各々について、ユーザに単語を利用しない場合と、利用した場合を比較させ、利用した場合に解析結果が正しいものに変化したか誤りに変化したかの正誤の判断をユーザから受け付ける（ステップＡ６）。【００９５】
その後、パラメータ学習部２４において、正誤受付部２３で入力された正誤を元に、この正誤に従うように単語の利用条件や利用時のスコアを定める（ステップＡ７）。【００９６】
最後に、辞書登録部２５において、ステップＡ１で受け付けた登録情報を、ステップＡ７で得られた利用条件や利用時のスコアと共にユーザ辞書に登録する（ステップＡ８）。【００９７】
第２に、図２及び図４のフローチャートを参照して、本実施の形態の解析時の動作について説明する。【００９８】
まず、入力装置１において、処理対象となる入力文を受け付ける（図４のステップＡ２１）。【００９９】
次に、言語処理部２０において、ユーザ辞書中の単語が入力文の１つの曖昧性で使われる場合、当該単語を利用して良いか否かを、当該単語と共に登録された利用条件を入力文中の当該単語の出現箇所が満たすかを元に判定する（ステップＡ２２）。【０１００】
ここで利用可能と判断されたユーザ辞書中の単語は、後段の言語処理に用いる。逆に利用不能と判断されたユーザ辞書中の単語は、後段の言語処理に用いられない。【０１０１】
さらに、言語処理部２０において、入力文の処理を行う（ステップＡ２３）。【０１０２】
言語処理部２０の処理のバリエーションとしては、入力文に対して辞書を用いて単語に分割する処理が必要となる言語処理であれば様々なものが考えられる。【０１０３】
例としては、入力文を単語に分割し品詞を付与する形態素解析処理、形態素解析の後に単語間の関係を求める構文解析処理、入力文を別の言語に翻訳して出力する機械翻訳処理、入力文を音声に合成して出力する音声合成処理、音声認識処理に用いる言語モデルを作成する言語モデル作成処理などが例示出来る。もっとも、具体的にどのような言語処理が行われるかということは、本発明の本質とは関わりがないため、言語処理部２０の具体的な処理内容については限定しない。【０１０４】
但し、処理にユーザ辞書中の単語を用いる場合に、単語と共に利用時のスコアが登録されている場合は、入力文中で当該単語が１度出現する毎に、当該単語を用いる処理の曖昧性の妥当性のスコアに対し、この利用時のスコアを加味して、妥当性のスコアを調整する。【０１０５】
そして、妥当性のスコアが最大となる処理結果を言語処理部２０の出力とする。【０１０６】
最後に、出力装置４において、言語処理部２０の出力する処理結果を出力する（ステップＡ２４）。【０１０７】
次に、第１の実施の形態の効果について説明する。【０１０８】
本実施の形態では、差分作成部により作成された、登録しようとする単語を利用するか利用しないかにより生じる言語処理解析部の解析結果の差分を表示し、その各々の差分に対して、当該単語を利用することで解析結果が正しいものに変化したか誤りに変化したかの正誤をユーザに付与させることができる。【０１０９】
さらに、その正誤を元に、ユーザが正しいものに変化したと付与したケースでは登録しようとする単語を使うような、逆に誤りに変化したと付与したケースでは単語を使わないような条件を、登録しようとする単語の周辺情報等から学習し、また同様な切り分けが可能となるようなこの単語の利用スコアを推定し、単語の登録情報と共にユーザ辞書に登録することができる。【０１１０】
加えて、そして得られた条件やスコアを用いて解析処理を行うことで、ユーザが誤りに変化したと付与したケースと類似する入力が言語解析部に対して行われた場合には、当該単語を利用しない方向への抑制がかかるため、登録単語から生じる悪影響を抑えることができる。【０１１１】
［第２の実施の形態］
次に、発明を実施するための他の最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。【０１１２】
図５は、本発明を実施するための第２の実施の形態におけるユーザ辞書登録時の構成を示すブロック図である。【０１１３】
図５を参照して説明すると、本発明の第２の実施の形態（ユーザ辞書登録時）は、入力装置１と、データ処理装置２と、記憶装置３とを有する。【０１１４】
データ処理装置２は、言語処理部２０と、登録情報受付部２１と、差分作成部２２と、正誤受付部２３と、辞書登録部２５とを有する。【０１１５】
記憶装置３は、言語処理知識記憶部３１と、ユーザ辞書記憶部３２とを有する。【０１１６】
なお、入力装置１、言語処理装置２０、登録情報受付部２１、差分作成部２２、正誤受付部２３、言語処理知識記憶部３１、ユーザ辞書記憶部３２は、第１の実施の形態（ユーザ辞書登録時）の対応する符号を有する各部分と、同様である。【０１１７】
これらの部分はそれぞれ概略つぎのように動作する。【０１１８】
言語処理知識記憶部３１には、言語処理部２０が言語処理を行うのに必要な単語の見出し、品詞、訳語、意味分類、単語の情報や文法情報が格納されている。【０１１９】
ユーザ辞書記憶部３２は、言語処理知識記憶部３１に含まれない単語をユーザが独自に登録し言語処理部２０で利用するためのユーザ辞書が格納されている部分である。【０１２０】
言語処理部２０は、言語処理知識記憶部３１とユーザ辞書記憶部３２に格納されているユーザ辞書を用いて、入力に対しての処理を施す部分である。【０１２１】
登録情報受付部２１は、ユーザ辞書に登録する単語の見出しと、その品詞や訳語、意味情報等の関連情報を受け付ける部分である。【０１２２】
差分作成部２２は、登録情報受付部２１にて入力された単語を利用した場合と利用しない場合での、言語処理部２０の解析結果の差分を表示する部分である。【０１２３】
正誤受付部２３は、差分作成部２２で作成した差分を表示し、その個々に関して、単語を利用しない場合と比較して利用した場合に解析結果が正しいものに変化したか誤りに変化したかの正誤をユーザから受け付ける部分である。【０１２４】
辞書登録部２５は、登録情報受付部２１で受け付けた単語の登録情報を、正誤受付部２３で受け付けた正誤と、正誤を付与した差分を作成する元となる文とのペアの一部または全部と共に、ユーザ辞書記憶部３２に格納されたユーザ辞書に登録する。【０１２５】
図６は、本発明を実施するための第２の実施の形態であって、ユーザ辞書を利用した解析を行う際の構成を示すブロック図である。【０１２６】
図６を参照して説明すると、本発明の第２の実施の形態（ユーザ辞書を利用した解析時）は、入力装置１と、データ処理装置２と、記憶装置３と、出力装置４とを有する。【０１２７】
データ処理装置２は、言語処理部２０と、パラメータ学習部２４とを有する。【０１２８】
記憶装置３は、言語処理知識記憶部３１と、ユーザ辞書記憶部３２とを有する。【０１２９】
なお、言語処理知識記憶部３１と、入力装置１は、第１の実施の形態（ユーザ辞書を利用した解析時）と同様、データ処理装置２は、第１の実施の形態（ユーザ辞書を利用した解析時）とほぼ同様である。なお、相違点については、以下で説明する。【０１３０】
また、パラメータ学習部２４は、第１の実施の形態（ユーザ辞書登録時）におけるパラメータ学習部２４とほぼ同様である。相違点については、以下で説明する。【０１３１】
これらの部分はそれぞれ概略つぎのように動作する。【０１３２】
言語処理知識記憶部３１は、言語処理部２０が言語処理を行うのに必要な単語の見出し、品詞、訳語、意味分類、単語の情報や文法情報といった、言語処理知識が格納されている。【０１３３】
ユーザ辞書記憶部３２は、言語処理知識記憶部３１に含まれない単語をユーザが独自に登録し言語処理部２０で利用するためのユーザ辞書が格納されている部分である。【０１３４】
但し、第１の実施の形態では登録された各単語の利用条件や利用時のスコアが記録されているのに対し、第２の実施の形態では、第２の実施の形態（ユーザ辞書登録時）の正誤受付部２３で、正誤と、正誤を付与した差分を作成する元となる文とのペアの一部または全部が記録されている点で相違する。【０１３５】
入力装置１は、言語処理部２０が処理する対象となる入力を受け付ける機能を有する。【０１３６】
パラメータ学習部２４は、入力を処理する際に利用されうる、ユーザ辞書記憶部３２に記憶されたユーザ辞書中の各単語について、当該各単語と共に記録された文と、正誤を元に、当該各単語の利用条件と利用時のスコアを定める。【０１３７】
ここでの定め方は、第１の実施の形態（ユーザ辞書登録時）におけるパラメータ学習部２４の定め方と同様である。【０１３８】
言語処理部２０は、言語処理知識記憶部３１とユーザ辞書記憶部３２内のユーザ辞書を用いて、入力に対して処理を施す部分である。【０１３９】
言語処理部２０と言語処理知識記憶部３１に記憶された言語処理知識は、ユーザ辞書記憶部３２に格納されたユーザ辞書が作成された際に本発明のユーザ辞書登録システムで利用されていた言語処理部２０、言語処理知識記憶部３１に記憶された言語処理知識を用いることが好ましい。【０１４０】
言語処理部２０は、ユーザ辞書中の単語を処理に利用する場合に、パラメータ学習部２４で得られた利用条件と、利用時のスコアを利用して処理を行うという点に特徴がある。【０１４１】
なお、ここで用いている、利用条件と利用時のスコアの文言の意味については前述の通りである。【０１４２】
出力装置４は、言語処理部２０の処理結果を出力する機能を有する。【０１４３】
次に、本実施の形態の全体の動作について詳細に説明する。【０１４４】
第１に、図５及び図７のフローチャートを参照して、本実施の形態のユーザ辞書登録を行う際の動作について説明する。【０１４５】
なお、本実施の形態のステップＡ３１からＡ３６は、図３で示されている第１の実施の形態（ユーザ辞書登録時）のステップＡ１からＡ６と同様である。【０１４６】
まず、登録情報受付部２１において、ユーザからユーザ辞書に登録する単語の見出しとその品詞や訳語、意味情報等の登録情報を受け付ける（図７のステップＡ３１）。【０１４７】
次に、差分作成部２１において、差分作成の対象とする対象文書を確定する（ステップＡ３２）。【０１４８】
続いて、自然言語処理部２０において、対象文書中の各文について、ステップＡ３１で受け付けた単語をユーザ辞書に仮登録しないで処理した処理結果と、当該単語をユーザ辞書に仮登録して処理した処理結果を作成する（ステップＡ３３）。なお仮登録する際には、パラメータ学習部で計算されるパラメータは付与しない。つまり、利用条件は与えず常に使用し、利用時のスコアも変化させない。【０１４９】
その次に、差分作成部２１において、得られた２つの処理結果の差分を作成し（ステップＡ３４）、ユーザに提示する（ステップＡ３５）。【０１５０】
さらに、正誤受付部２３において、ステップＡ５で提示した差分の各々について、単語を利用しない場合と比較して利用した場合に解析結果が正しいものに変化したか誤りに変化したかの正誤をユーザから受け付ける（ステップＡ３６）。【０１５１】
最後に、辞書登録部２５において、ステップＡ３１で受け付けた登録情報を、ステップＡ３６で受け付けた、正誤と正誤を付与した差分を作成する元となる文のペアの一部または全部と共に、ユーザ辞書記憶部３２に格納されたユーザ辞書に登録する（ステップＡ３７）。【０１５２】
第２に、図６及び図８のフローチャートを参照して、本実施の形態の解析時の動作について説明する。【０１５３】
なお、本実施の形態のステップＡ４１、Ａ４３、Ａ４４及びＡ４５は、図４で示されている第１の実施の形態（ユーザ辞書を用いた解析時）のステップＡ１、Ａ２、Ａ３及びＡ４と同様である。【０１５４】
まず、入力装置１において、処理対象となる入力文を受け付ける（図８のステップＡ４１）。【０１５５】
次に、パラメータ学習部２４において、入力文を処理する際に利用されうるユーザ辞書記憶部３２に記憶されたユーザ辞書中の各単語について、当該各単語と共にペアとして記録されている文と正誤を元に、当該各単語の利用条件と利用時のスコアを求める（ステップＡ４２）。【０１５６】
その次に、言語処理部２０において、当該単語が入力文の１つの曖昧性で使われる場合、当該単語を利用して良いかを、ステップＡ４２にて当該単語について求めた利用条件を入力文中の当該単語の出現箇所が満たすかを元に判定する（ステップＡ４３）。【０１５７】
ここで利用可能と判断されたユーザ辞書中の単語は、後段の言語処理に用いられる。逆に利用不能と判断されたユーザ辞書中の単語は、後段の言語処理に用いられない。【０１５８】
さらに、言語処理部２０において、入力文の処理を行う（ステップＡ４４）。【０１５９】
処理にユーザ辞書中の単語を用いる場合には、ステップＡ４２にて当該単語について求められた利用時のスコアを、入力文中で当該単語が１度出現する毎に、当該単語を用いる処理の曖昧性の妥当性のスコアに対して加味して妥当性のスコアを調整する。【０１６０】
そして、妥当性のスコアが最大となる処理結果を言語処理部２０の出力とする。【０１６１】
最後に、出力装置４において、言語処理部２０の出力した処理結果を出力する（ステップＡ４５）。【０１６２】
次に、本実施の形態の効果について説明する。【０１６３】
本構成では、第１の実施形態と同じく、差分作成部により作成された、登録しようとする単語を利用するか利用しないかにより生じる言語処理解析部の解析結果の差分を表示することができる。【０１６４】
そして、その表示された各々の差分に対して、当該単語を利用することで解析結果が正しいものに変化したか誤りに変化したかの正誤をユーザに付与させることができる。【０１６５】
その正誤を元に、ユーザが正しいものに変化したと付与したケースでは登録しようとする単語を使うような、逆に誤りに変化したと付与したケースでは単語を使わないような条件を、登録しようとする単語の周辺情報等から学習することが可能となる。【０１６６】
また同様な切り分けが可能となるようなこの単語の利用スコアを推定し、単語の登録情報と共にユーザ辞書に登録することができる。【０１６７】
得られた条件やスコアを用いて解析処理を行うことで、ユーザが誤りに変化したと判断したケースと類似する入力が言語解析部に対して行われた場合には、当該単語を利用しない方向への抑制がかかるため、登録単語の悪影響を抑えることができる。【０１６８】
更に、本構成では単語と共に利用条件や利用時のスコア自体ではなく、それらを求めるための正誤と対象文を記録するようにしている。これにより、当該単語のユーザ辞書登録の後、ユーザの想定と異なる当該単語の利用され方をする文に遭遇した場合等に、正誤と対象分を追加することで、当該単語の利用条件や利用時のスコアのユーザによる調整が可能となる。【０１６９】
なお、以上述べた実施の形態では、ユーザ辞書中の単語の利用条件と利用時のスコアは、ユーザが付与した正誤とその対象文とは排他に記録されている場合について説明したが、これらを共に記録する実施の形態でも上述した効果は得られる。
【実施例１】
【０１７０】
次に、具体的な実施例を用いて本発明を実施するための最良の形態の動作を説明する。【０１７１】
まず、第１の実施の形態に基づく１の実施例について述べる。第１の実施例は、本発明のユーザ辞書登録システムが、日本語から英語への翻訳を行う日英機械翻訳システムに対するユーザ辞書登録システムである場合を考える。【０１７２】
この場合、言語処理部２０は、日本語から英語への翻訳を行う日英機械翻訳部の役割を果たす。【０１７３】
言語処理知識記憶部３１に記憶された言語処理知識は、日英機械翻訳を行うための日本語の単語と英語の単語の対訳関係を記載した日英翻訳辞書（以下、システム辞書と呼ぶ）と当該辞書を用いて日本語の文を英語の文に変換するための翻訳規則とを有する。【０１７４】
一方、ユーザ辞書記憶部３２に記憶されたユーザ辞書は、システム辞書に記載されていない日本語の単語と英語の単語の対訳関係をユーザが独自に定義するための辞書となる。【０１７５】
また、パラメータ学習部で求める単語の利用条件は、
１）当該単語や当該単語の周囲の単語の見出しや品詞、活用形、意味分類、その他の文法情報の１つまたはその組み合わせ、からなる条件。
２）当該単語を利用した場合と、しない場合で、形態素解析結果に含まれる未知語の数が増えるか減るか、からなる条件。
３）当該単語を利用した場合と、しない場合で、構文解析の成功・失敗が変化するか、からなる条件。
４）当該単語を利用した場合と、しない場合で、当該単語の周囲の単語の形態素区切りや品詞が変化するか、からなる条件。
５）当該単語を利用した場合と、しない場合で、単語を文節に纏め上げた場合の文節の切れ目が変化するか、からなる条件。
６）当該単語を利用した場合と、しない場合で、当該単語の周囲の単語の構文解析結果での係り先が変化するか、からなる条件。【０１７６】
以上の６つの条件の中の１つまたはその組み合わせから定まる条件を含む条件であることが好ましい。もっとも、正誤受付部２３で受け付ける正誤に基づくその他の利用条件であっても良いし、その他の利用条件を以上の６つ条件と組み合わせてもよい。【０１７７】
なお、上記条件２）である、形態素解析結果での未知語の含まれ方の増減と構文解析の成功または失敗の変化を利用条件とする理由は、一般に未知語が増えるような解析の変化や構文解析が失敗するようになる解析の変化は誤りである可能性が非常に高いため、これらを条件とすることで確実な誤りを排除することができるためである。【０１７８】
また、上記条件４）である、周囲の単語の形態素区切りや品詞の変化、上記条件５）である、文節の切れ目の変化、上記条件６）である、構文解析結果での係り先の変化を利用条件とする理由は、これらが変化しない場合は変化する場合に比べて言語処理部２０の処理結果の変化が一般に小さくなるという関連性があり、従って悪影響が生じる可能性が低いためである。【０１７９】
よって、これらの変化を条件にすることで、悪影響の切り分けが可能となることが多いため、以上の６つの条件を用いることが好ましいといえる。【０１８０】
また、上記の条件だけで利用条件が適切に定義しきれない場合は、当該単語の周囲の見出しや品詞、活用形、意味分類、その他の文法情報を、更に利用条件に用いても良い。【０１８１】
次に、この日英機械翻訳システムを用いて、「かんださんと会った」という文を翻訳しようとした際に、「かんだ」という固有名詞がシステム辞書に登録されていなかったので翻訳がうまくいかず、ユーザが「かんだ」という固有名詞をユーザ辞書に登録する場合について考える。【０１８２】
まず、登録情報受付部２１より、「かんだ」をユーザ辞書に登録するのに必要な情報を受け付ける。【０１８３】
本実施例では、対象とする自然言語処理として日英機械翻訳を想定しているため、登録に必要な以下のような情報を入力する。【０１８４】
見出し：かんだ 品詞：固有名詞 訳語：Kanda 訳語の品詞：NOUN 意味分類：人
なお、ここで示す登録情報の種類は一例であり、登録に必要な情報は、対象とする自然言語処理の種類やその実装方法によって異なりうる。【０１８５】
例えば、翻訳辞書以外では訳語の情報は不必要であり、音声合成用辞書では更に、読みやアクセントの情報が必要となる。【０１８６】
次に、差分作成部２２にて、前記受け付けた登録情報を利用した場合と、利用しない場合の言語処理部２０の処理結果の差分を作成する。【０１８７】
このためには、まず、差分を作成するための対象とする文の集合を定める必要がある。この集合は、予め用意しておいても良いし、登録時にユーザに指定させても良いし、インターネットや文書管理サーバ等の大量の文書が記憶された場所から動的に検索・収集してもよい。【０１８８】
なお一般に、単語の用法は、その単語が用いられる分野によって異なることが多い。【０１８９】
よって、この文の集合は、ユーザがこの自然言語処理システムをよく適用する分野で用いられる文の集合である方が、後段のパラメータ学習がより精度良く行われるため好ましいといえる。【０１９０】
また、処理時間を短縮するという目的のためには、好ましくはこの集合は、今回登録しようとしている単語の見出しの文字列や、当該単語が連用形・終止形などの活用を持つ場合はその一活用形の文字列、を含む文のみに絞る方がよい。【０１９１】
ここでは、このように定められた文の集合が、図９に示す５文であったとして説明をする。【０１９２】
次に、この５文の集合の各文に対し、今回登録しようとしている単語「かんだ」を用いずに行った場合の処理結果と、当該単語を仮にユーザ辞書に登録したとして行った場合の処理結果を求める。【０１９３】
図１０は、図９の各文に対して、単語「かんだ」を用いずに行った結果の形態素解析結果、構文解析結果、そして言語処理部２０の出力である翻訳結果である。【０１９４】
形態素解析結果における“／”は単語の切れ目、丸括弧“（）”は単語の品詞と活用を表す。また構文解析結果における四角括弧“[]”は文節の纏まりを、矢印は文節の係り先を表す。【０１９５】
文ＩＤ１を例に説明すると、「かんだをオープン」なる文は形態素解析の結果は「かんだ」「を」「オープン」という３単語に分割され、それぞれの単語の品詞は「未知語」「助詞」「サ変」となる。【０１９６】
そして構文解析の結果は、「かんだ」「を」の２単語が１つの文節、「オープン」の１単語が１つの文節として纏め上げられ、その後、「かんだ」「を」から成る文節の係り先が「オープン」から成る文節となっている。そして翻訳結果は「かんだ is opened.」である。【０１９７】
なお、形態素解析結果の品詞の後に更に丸括弧“（）”が続く場合、その括弧内は活用語の活用形を表している。【０１９８】
例えば、文ＩＤ５を例に取ると、形態素解析結果の最後の形態素「だ」の品詞は「助動詞」で、その活用形は「終止」となる。【０１９９】
一方、図１１は、図９の各文に対して、単語「かんだ」をユーザ辞書に仮登録し、当該単語を処理に用いた結果の形態素解析結果、構文解析結果、そして言語処理部２０の出力である翻訳結果である。なお、構文解析結果の係り先を表す矢印の先が「×」になっているものは、係り先が得られなかったことを表す。【０２００】
例えば文ＩＤ３の文では、「ガム」「を」からなる文節の係り先が定まっていない。また、ＩＤ５の文では、「頭」「に」からなる文節の係り先が定まっていない。【０２０１】
また、本実施例では、構文解析処理においてまず、文節を纏め上げてから各文節の係り先を計算しているが、文節の纏め上げを行わずに直接各単語の係り先の単語を計算しても良い。その場合、文節に関する素性は用いられない。【０２０２】
ここでは、言語処理部２０の処理結果を求めると同時に、その途中状態として得られる形態素解析結果と構文解析結果も求めておく。本発明では、形態素解析結果は必須となるが、言語処理部２０の種類によっては構文解析処理を行わない物もあるため、これらの構文解析処理を行わない言語処理を行う目的に、本発明を適用する際には、必ずしも構文解析結果は求めなくてもよい。【０２０３】
構文解析結果を用いない場合でも、本発明の目的であるユーザ辞書登録の悪影響を抑制する効果は、構文解析結果の情報を使わない分だけ小さくなりはするが得ることができる。【０２０４】
逆に構文解析処理を用いない言語処理部２０に本発明を適用する際は、別途、構文解析部を用意して、構文解析結果を求めて本発明のユーザ辞書登録システムに組み入れることにより、本発明で得られる効果を高めることができる。【０２０５】
その次に、差分作成部２２において、得られた２種類の言語処理部２０の処理結果すなわち翻訳結果の差分を作成し表示する。【０２０６】
差分の表示方法は、好ましくは、登録しようとする単語を利用した場合と利用しない場合で翻訳結果に差分がでる文についてのみ、原文と、当該単語を利用しない翻訳結果と、利用した翻訳結果の３つを組として並べて表示する。【０２０７】
より好ましくは、利用した場合と利用しない場合の２つの翻訳結果の各々について、実際に差分となっている文字列部分のみ色をかえる、アンダーラインやその他のマーカーを付与する等の強調表示を行うことでユーザの差分チェックを効率化できる。【０２０８】
そして、対象とする文の集合の全てまたは一部について前記３つ組を表示し、各々の差分について、当該単語を利用しない場合と比較して利用した場合の解析結果が正しいものに変化しているか誤りに変化しているかの正誤を受け付けるインターフェースを設ける。【０２０９】
以上の差分表示方法の一例を図１３に示す。なお、一文中で差分が複数箇所に生じ、各々の正誤が異なるケースも考えうるため、正誤を受け付けるためのインターフェースを一文中の個々の差分箇所のそれぞれについて受け付けられるものとしてもよい。【０２１０】
続いて、正誤受付部２３において、上記表示した差分と正誤を受け付けるインターフェースを用いて、各々の差分について正誤を受け付ける。単語を仮登録した結果、文ＩＤ１、２の結果は改善しているため、これらの結果の変化は「正」、文ＩＤ３〜５の結果は悪化しているため、これらの変化は「誤」という入力をユーザがしたとする。【０２１１】
さらに、上記受け付けた正誤と、登録しようとしている単語を利用した場合と利用しない場合のそれぞれについて求めた形態素解析結果、構文解析結果から、当該単語の利用条件を求めるための情報（以下、素性と呼ぶ）を抽出する。ここで、好ましくは、素性として以下の物を考慮する。【０２１２】
未知語増  ：当該単語を利用しない場合と比較して増加した未知語の数。【０２１３】
構文破綻増：当該単語を利用しない場合と比較して増加した、未決定な係り先の数。【０２１４】
係り先    ：当該単語を利用した場合としない場合で係り先が変化する文節または単語が存在するか。係り先を考える単位（文節または単位）が変化した場合に係り先も変化することにするかは限定しないが、好ましくは、当該単位の右側の境界が変化した場合は係り先が変化したとする。【０２１５】
文節境界  ：文節纏め上げによる文節の境界が変化したか。【０２１６】
形態素境界：形態素解析による単語区切りの境界が変化したか。【０２１７】
活用形    ：当該単語が活用する単語である場合の活用形。活用形をそのまま用いても良いし、何らかの抽象化（係り先が用言か体言かによって連用・連体の２値に纏めるなど）を行っても良い。【０２１８】
元の語の品詞・活用：当該単語を利用しない形態素解析結果の、当該単語位置に存在する単語の品詞・活用当該単語を利用した場合に当該単語が形作る２本の形態素境界が利用しない場合に変化しない場合、その２本の形態素境界の内側から接する単語の品詞と活用。形態素境界が異なる場合の定義は限定しないが、好ましくは、空値（値なし）とする。【０２１９】
隣の語の品詞・活用：当該単語を利用した形態素解析結果における、左隣接・右隣接する単語の品詞・活用当該単語が文頭、文末に存在する場合も定義は限定しないが、好ましくはそれぞれ左隣接の品詞を「文頭」、右隣接の品詞を「文末」とする。【０２２０】
当該単語の周辺の単語の周囲の文法情報としては、ここでは、元の語と隣の語の品詞と活用のみを例示しているが、参照する範囲は前記例示により示された範囲に限定されるものではない。また、上記の素性のみでは利用条件が定めきれない場合、単語の文字列（見出し）の情報を用いても良い。【０２２１】
また用いる文法情報の種類も他に意味分類や活用語の場合活用型、用言の場合各情報など、ここに挙げたものに限定されない。【０２２２】
また１つの正誤に付随する素性の集合を以下では「事例」と呼ぶ。【０２２３】
今回対象とする対象文から得られた素性とユーザ入力の正誤を整理した表を図１２に示す。ここでは、具体例として文ＩＤ３の素性抽出結果について説明する。【０２２４】
文ＩＤ３について、ユーザが「誤」という入力をしたため、正誤は「×」となる。【０２２５】
形態素解析結果での未知語の数は利用の有無に拘わらず０のため、未知語増は０−０＝「-(変化なし)」となる。【０２２６】
構文解析結果での未決定な係り先の数は、利用しない場合０、利用した場合１のため、構文破綻増は１−０＝「１」となる。【０２２７】
当該単語が形作る形態素境界を「/」で表すと、「ガムを / かんだ /」となるが、この境界は、当該単語を利用しない場合の形態素境界「/ ガム / を / かん / だ /」中にそのまま含まれるため、形態素境界は「同じ」となる。【０２２８】
「かんだ」の前後の形態素は当該単語を利用した場合も利用しない場合も、「を」（助詞）と「文末」で変わらないため、周辺形態素は「同じ」となる。【０２２９】
当該単語を利用した場合と利用しない場合で、文節纏め上げによる文節は変化しないため、文節境界は「同じ」となる。【０２３０】
当該単語を利用した場合に、文節[ガム を]の係り先が未決定に変化するため、係り先は「変化」となる。【０２３１】
当該単語は活用する語でも助詞でもないため、活用形は「-（空値）」となる。【０２３２】
当該単語を利用する場合と利用しない場合で形態素境界は変わらず、利用しない場合に当該単語位置には、「かん(動詞) /だ(助動詞(終止))」の２語が存在するため、左の形態素境界に隣接する元の語の品詞・活用は「かん(動詞)」、右の形態素境界に隣接する元の語の品詞・活用は「だ(助動詞(終止))」となる。【０２３３】
当該単語を利用した場合に当該単語に左隣接する単語は「を(助詞)」のため、左隣接する隣の語の品詞・活用は「助詞（活用はなし）」、当該単語は文末に位置するため、右隣接する隣の語の品詞・活用は「文末（活用はなし）」となる。【０２３４】
こうして得られた素性を元に、正誤を適切に判別できる条件を求める。ここでいう適切とは、好ましくはユーザから与えられた正誤の全てについて、得られた素性を元にして正しく判別が可能な条件を求めることを言う。【０２３５】
但し、正誤が完全に判別できない場合も存在する。その場合、当該単語の登録による悪影響をできるだけなくすことを目的に、本来「正」と判別すべき事例の幾つかを誤って「誤」と判別してしまっても、できるだけ本来「誤」の事例を正しく「誤」と判別できるような条件を求めることが好ましい。【０２３６】
この判別条件の求め方は、ＳＶＭ（Support Vector Machine）等の分類器を用いて学習しても良いし、何らかのヒューリスティックにもとづいて条件を求めても良い。【０２３７】
以下ではヒューリスティックに基づく方法の一例について述べる。以下で述べるヒューリスティックは、学習のための事例数が少ない場合にＳＶＭ等の学習器で容易に発生しうる過学習の問題を緩和する方法となっている。【０２３８】
本実施例で述べる方法では予め、正誤の判別力が高いと思われる順に、ヒューリスティカルに素性の順序づけを行っておく。また、素性を順位を持った複数クラスに分類しておき、より上位のクラスの素性のみで判別が可能な場合に、より下位のクラスの素性を用いないようにする。またパラメータ学習部２４に与えられる事例の数が少ない場合であっても、より適切に利用条件が定まるように、判別力が高い上位クラスの素性を元にした条件はより上位の素性で判別が可能だったとしても設定する。【０２３９】
一方で判別力の低い中位、下位クラスの素性を元にした条件は、過学習の原因になるため、より上位の素性で判別が可能な場合には、それらの素性を条件には用いない。【０２４０】
以上の方針に基づいた定義の一例を図１４に示す。図１４の各クラス中の素性は、矢印の上流の方が優先度が高い。【０２４１】
実際に具体例に基づいて、条件獲得の処理を説明する。【０２４２】
まず、上位クラスの素性を用いた条件を設定する。ここでは、正誤を正確に分別できる条件のみを列挙する。空値(-)は条件には用いない。【０２４３】
また、「未知語増< 0 → ○」「未知語減 > 0 → ×」「構文破綻増 < 0 → ○」「構文破綻増 > 0 → ×」の４条件は非常に確度の高い条件であるため、これら条件を満たされない事例が存在しない限りは、利用条件の要素として列挙する。【０２４４】
本実施例の具体例に基づく列挙の結果は以下の通りである。【０２４５】
未知語増 < 0 → ○ 未知語増 > 0 → ×
構文破綻 < 0 → ○ 構文破綻増 > 0 → ×
係り先 = 変化 → ×
形態素境界 = 変化 → ×
周辺形態素 = 変化 → ×
以上を、素性の順序づけに従ってつなぎ合わせ、利用条件を作成する。【０２４６】
if (未知語増 < 0) then ○
else if (未知語増 > 0) then ×
else if (構文破綻 < 0) then ○
else if (構文破綻 > 0) then ×
else if (係り先 = 変化) then ×
else if (形態素境界 = 変化) then ×
else if (周辺形態素 = 変化) then ×
上記の利用条件により、与えられた５事例の正誤判別を完全に行える。よって、上記の利用条件を登録しようとする単語「かんだ」の利用条件とする。もし、上記の条件では与えられた５事例の正誤判別が不十分な場合は、中位クラスの素性を用いて条件を詳細化、なお不十分な場合は下位クラスを更に用いる。【０２４７】
もちろん、正誤判別が不十分な状態で利用条件としてしまってもよい。例えば今回下位クラスに分類した単語の見出し等の素性は一般に過学習を生じやすいため、事例数が少ない場合は、正誤判別が不十分な場合でもこれらの素性は用いないほうが好ましい。【０２４８】
最後に、辞書登録部２５により、登録情報受付部２１で受け付けた登録情報を、上記で得られた利用条件と共にユーザ辞書記憶部２２中のユーザ辞書に登録する。【０２４９】
以上でユーザ辞書に登録する処理の具体的な説明を終える。以下では、上記で登録されたユーザ辞書中のエントリを用いた日英機械翻訳処理を具体例を挙げて説明する。【０２５０】
日英翻訳システムに対する入力として、「かんださんと会う」なる入力が与えられたとする。そして、当該システムは、ユーザ辞書中の単語も用いて当該入力を形態素解析する。形態素解析の結果は以下の通りである。【０２５１】
かんだ（固有名詞） /さん(接尾辞) /と(助詞) /会う(動詞(終止))  すると、ユーザ辞書中の単語「かんだ」が用いられることが分かるので、当該システムは、ユーザ辞書中に登録されている「かんだ」を利用した形態素解析結果・構文解析結果と利用しない形態素解析結果・構文解析結果を計算する。【０２５２】
これらの解析結果を図１５及び図１６に示す。これらの解析結果から、ユーザ辞書登録時と同様に、素性の抽出を行う。抽出結果を図１７に示す。【０２５３】
ここで、ユーザ辞書中の単語「かんだ」と共に登録されている利用条件を参照すると、上記抽出された素性のうち「未知語増 = -1」なる素性が、「if (未知語増 < 0) then ○」の部分に適合するため、判別結果は「○」となる。そのため、本入力においては、ユーザ辞書中の単語「かんだ」が利用され、結果として、”I will meet Mr. Kanda.”なる自然な翻訳が得られる。【０２５４】
一方で、当該システムに「舌をかんだよ」なる入力が行われた場合を考える。同様にユーザ辞書中の単語「かんだ」が用いられうるが、この場合は、当該単語を利用しない場合、利用した場合と比較して構文破綻増が増えるため、単語「かんだ」と共に記録された利用条件のうち、「else if (構文破綻 > 0) then ×」の部分に適合し、単語「かんだ」は用いられない。結果として、適切に単語「かんだ」の利用が抑制され、「I bit my tongue.」なる自然な翻訳が得られる。【０２５５】
以上で、単語「かんだ」を例とした具体例の説明を終える。次に、単語「濃い青」を具体例に簡単に説明を行う。【０２５６】
まず、「かんだ」の例と同様に、登録情報受付部２１にて「濃い青」の登録情報を受け付ける。【０２５７】
見出し：濃い青 品詞：名詞 訳語：dark blue 訳語の品詞：NOUN
差分作成のための文の集合、その形態素解析・構文解析結果、得られる素性が図１８、図１９。図２０及び図２１の通りであったとする。すると、「かんだ」の例と同様に利用条件として以下が得られる。【０２５８】
if (未知語増 < 0) then ○
else if (未知語増 > 0) then ×
else if (構文破綻 < 0) then ○
else if (構文破綻 > 0) then ×
else if (係り先 = 変化) then ×
else if (形態素境界 = 変化) then ×
else if (周辺形態素 = 変化) then ×
この利用条件を上記登録情報と共にユーザ辞書に登録する。そして、ユーザ辞書を用いて日英翻訳処理を行う。入力が「濃い青は好きだ」「濃い青のシャツ」等の場合、単語「濃い青」と共に登録された利用条件を満たすため、それぞれ “I like dark blue”“a dark blue shirt”と登録単語を利用した適切な訳が出力される。【０２５９】
一方で、「これはとても濃い青だ」「色の濃い青空」等では仮に当該単語が利用されると”This is --- very --- dark blue.”“a dark blue sky of color”と文の構造を壊した却って正しくない翻訳結果となるが、それぞれ”係り先=変化”,”形態素境界=変化”の条件を満たすため、当該単語の利用条件が満たされず、当該単語が利用されない翻訳結果”This is thick blue.”“ a blue sky with thick color”が出力される。【０２６０】
以上で、単語「濃い青」を例とした具体例の説明を終える。次に、利用条件の代わりに利用時のスコアを用いる方法について簡単に述べる。【０２６１】
今までの具体例では、ユーザ辞書に登録された単語を利用するか否かの決定を、素性を用いた条件によって行ってきたが、一部の条件は利用時のスコアを調節することでも実現可能である。【０２６２】
例えば、お屠蘇の意味の単語「とそ」を登録することを考える。この語が登録されていないと、「とそを飲む」といった文の翻訳に失敗することになるが、一般に文字数の少ないひらがなの語、特に単語の始まりか終わりが助詞に一致するような語は悪影響が大きいことが多い。単語「とそ」は前述の条件を満たす。そして、実際に「とそ」を登録した場合には、「この机とその机」等の解釈を壊す。【０２６３】
したがって利用条件を用いる方法では、正誤受付、パラメータ学習の結果、当該単語を利用しない場合に明らかに解析が破綻する場合、つまり以下のような条件が得られるとする。【０２６４】
if (未知語増 < 0) then ○
else if (未知語増 > 0) then ×
else if (構文破綻 < 0) then ○
else if (構文破綻 > 0) then ×
このような、明らかに解析が破綻する場合のみ利用する、という条件が、利用時のスコアによる調節が可能な条件の一例である。【０２６５】
一般にはユーザ辞書中の単語はシステム辞書中の単語より優先される、つまり、システム辞書中の単語の利用時のスコアと比較して優先度の高いスコアがユーザ辞書中の単語に振られることになる。もっとも、このように明らかに解析が破綻する場合のみ利用すればよい単語の場合には、システム辞書中の単語の利用時のスコアより優先度が低い、しかし未知語を生成するよりは優先度が高いスコアを当該単語に付与することで、適切な利用の制御が可能となる。【０２６６】
他の利用可能な例を前述の「濃い青」を登録する例を具体例に説明する。「濃い/青汁」「濃い青/汁」の２つの曖昧性の解釈の妥当性（スコア）は、両者とも２単語の自立語からなるため、ほぼ同等のスコアとなるとする。【０２６７】
このようにユーザ辞書中の単語「濃い青」を用いなくてもほぼ同等の妥当性の曖昧性が他に存在する場合にはそちらを用いるといった利用の制御をする必要が正誤受付の結果を判別するために生じた場合も想定できる。【０２６８】
この場合も、利用時のスコアのシステム辞書中の単語の利用時のスコアより低い優先度に設定することで解決可能である。【０２６９】
もちろん、素性を用いた条件と利用時のスコアによる制御は排他ではなく、これらを同時に行うようなパラメータ学習を行ってもよい。【０２７０】
以下、第１の実施例を用いた場合の効果について説明する。通常の日英機械翻訳システムを用いて、「かんださんと会った」という文を翻訳しようとした際、「かんだ」という固有名詞が辞書に登録されていない場合は翻訳がうまくいかなかった。この場合は、ユーザが「かんだ」という固有名詞を登録することによってこの文に関しては正しい翻訳結果を得ることができた。反面、「ガムをかんだ」といった文では「かんだ」が固有名詞と解釈されてしまい正しい翻訳結果を得ることはできなかった。逆に「かんだ」を登録しないと「かんださんと会う」「かんだ整骨院」といった表現では正しい翻訳結果を得ることができなかった。【０２７１】
本発明の辞書登録システムによると、正誤受付部２３で実例文の各々について登録しようとする単語の利用の正誤をユーザに入力させ、パラメータ学習部２４においてこの正誤から求めた当該単語の利用条件や利用時のスコアを、言語処理部２０を用いた実際の処理の際に参照することで、当該単語の登録による悪影響がある場合でも抑制しつつ、当該単語をユーザ辞書に登録することができる。【０２７２】
同様に、関連技術において、ユーザ辞書登録システムでは登録が行われ、かつ悪影響がでていた「濃い青」なる単語に対しても悪影響を抑えた上で登録することが可能になっている。
【実施例２】
【０２７３】
次に、第２の実施の形態に基づく第２の実施例について述べる。第２の実施例も、本発明のユーザ辞書登録システムが、日本語から英語への翻訳を行う日英機械翻訳システムに用いるユーザ辞書登録システムである場合を考える。【０２７４】
言語処理部２０、言語処理知識記憶部３１及びユーザ辞書記憶部３２は、第１の実施例と同様とする。ただし、ユーザ辞書記憶部３２中のユーザ辞書に単語と共に登録される情報として、正誤受付部２３でユーザから受け付けた正誤と、各正誤を付与した差分の元となる入力文とが含まれる点が異なる。【０２７５】
第１の実施例と同様に「濃い青」を登録する場合について考える。【０２７６】
まず、登録情報受付部２１にて、第１の実施例と同様の登録情報を受け付ける。【０２７７】
次に、差分作成部２２にて、第１の実施例と異なり、差分を作成する基となる対象文として、図１８の(2)〜(4)のみが選ばれたとする。これを元に作成した差分に対して正誤受付部２３にてユーザが付与した正誤は第１の実施例と同様であったとする（図２１のＩＤ２〜４の正誤が得られる）。【０２７８】
最後に辞書登録部２５にて、前記登録情報を、上記得られた正誤と各正誤を付与する差分の元となった対象文と共にユーザ辞書に登録する。すなわち、以下の情報も登録情報と共に登録する。【０２７９】
非常に濃い青を塗る→×
濃い青になる→○
この濃い青です→○
以上でユーザ辞書に登録する処理の説明を終え、以下では、上記で登録されたユーザ辞書中のエントリを用いた日英機械翻訳処理を具体例を挙げて説明する。【０２８０】
この日英機械翻訳システムに「これはとても濃い青だ」なる入力がなされたとする。すると、当該システムはパラメータ学習部２４にてユーザ辞書中の単語も用いてこの入力を形態素解析する。形態素解析の結果は以下の通りである。【０２８１】
これ(名詞) /は(助詞) /とても(副詞) /濃い青(名詞) /だ(助動詞)【０２８２】
よって、ユーザ辞書中の単語「濃い青」を使いうることがわかる。そのため、引き続きパラメータ学習部２４にて、単語「濃い青」と共に登録されている正誤を付与する差分の元となった対象文を当該単語を利用して形態素解析・構文解析、また当該単語を利用しないで形態素解析・構文解析する。【０２８３】
その結果を基に第１の実施例のパラメータ学習部２４と同様にパラメータ学習用の素性を抽出する。その抽出結果は図２１のＩＤ２〜４と同様になる。この素性を元に、第１の実施例のパラメータ学習部２４と同様に利用条件を得る。得られる利用条件は以下の通りとなる。【０２８４】
if (未知語増 < 0) then ○
else if (未知語増 > 0) then ×
else if (構文破綻 < 0) then ○
else if (構文破綻 > 0) then ×
else if (係り先 = 変化) then ×
ここで、日英翻訳システムに為された入力に対して当該単語を利用した場合と利用しない場合で形態素解析・構文解析を行って素性を抽出し、上記利用条件を満たすかを考える。すると、”係り先=変化”の条件を満たすため、上記利用条件が満たされず、結果として、正しく単語「濃い青」の使用が抑制される。【０２８５】
一方で、入力が「濃い青は好きだ」「濃い青のシャツ」等の場合は上記利用条件を満たすため、適切に単語「濃い青」が用いられ、第１の実施例と同様に、悪影響のある単語を登録した上で悪影響を抑えるように動作していることが分かる。【０２８６】
しかし、ここで「濃い青汁」なる入力がなされたとする。この場合、単語「濃い青」を使用すると、“dark blue soup”なる不適な訳語となるため、単語「濃い青」の使用を抑制したいケースとなる。しかし同様に上記利用条件を満たすかという観点から考えると、上記利用条件を満たしてしまうため、単語「濃い青」が用いられてしまう。【０２８７】
このように、利用条件の精度が不十分な場合、この利用条件の判別に誤った文とその正誤を、ユーザ辞書に追加登録する。既に登録されている正誤とその元となった対象文と合わせると、単語「濃い青」に対しては、以下の正誤とその元となる対象文が登録される。【０２８８】
非常に濃い青を塗る→×
濃い青になる→○
この濃い青です→○
濃い青汁→× (今回追加分)
この状態で、再度「濃い青汁」なる入力を受けると、今度は利用条件として以下が得られる。この利用条件は、利用条件獲得の元となる正誤と対象文が第１の実施例と同一になるため、第１の実施例での利用条件と同様である。【０２８９】
if (未知語増 < 0) then ○
else if (未知語増 > 0) then ×
else if (構文破綻 < 0) then ○
else if (構文破綻 > 0) then ×
else if (係り先 = 変化) then ×
else if (形態素境界 = 変化) then ×
else if (周辺形態素 = 変化) then ×
「濃い青汁」なる入力は、今度は”形態素境界=変化”の条件を満たすため、上記利用条件を満たすことができず、単語「濃い青」の使用が抑制され、適切に、”thick green soup.”なる入力が得られるようになる。【０２９０】
以下、第２の実施例による発明の効果について説明する。第１の実施例と同様に、通常の日英機械翻訳システムでは登録が困難な単語をユーザ辞書登録可能である。加えて、ユーザ辞書に現在の利用条件や利用時スコアを推定した元となる正誤とその対象文を登録しておくことができる。これにより、ユーザ辞書登録時に決定された利用条件や利用時スコアが不十分であることが後の日英機械翻訳システム利用中に判明した場合でも、対象文とそれに対する正誤を追加で受け付け、利用条件や利用時スコアの再推定を行うことができる。そして、より適切な利用条件や利用時スコアを設定しなおすことが可能となっている。【０２９１】
なお、上述の実施例では、ユーザ辞書中の単語の利用条件と利用時のスコアは、ユーザが付与した正誤とその対象文とは排他に記録されているが、これらを共に記録する実施の形態でも上述した効果は得られる。【０２９２】
また、上述の実施例では言語処理部２０の例として日英機械翻訳を用いたが、本発明の用途は日英機械翻訳に限定されるものではない。【０２９３】
また、上述の実施例では、本発明の辞書登録システムを、ユーザがユーザ辞書を作成する際に利用する例について述べた。もっともその他の用途に本実施例を利用することも可能である。例えば、言語処理システムの開発者が当該言語処理システム用のシステム辞書を構築する際に、本発明の辞書登録システムを用いてシステム辞書中に単語の利用条件や利用時のスコア、パラメータ学習用の文と正誤を格納しても良い。【０２９４】
その場合、システム辞書中の単語を使う際にも、上述の実施例で述べたユーザ辞書中の単語を利用する場合と同様に、上記言語処理システムの開発者が格納した利用条件等を参照して処理を行う。【０２９５】
なお、辞書登録システムは、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組合せにより実現することができる。【０２９６】
本願は、日本の特願２００７−１３６６６０（２００７年５月２３日に出願）に基づいたものであり、又、特願２００７−１３６６６０に基づくパリ条約の優先権を主張するものである。特願２００７−１３６６６０の開示内容は、特願２００７−１３６６６０を参照することにより本明細書に援用される。【０２９７】
本発明の代表的な実施形態が詳細に述べられたが、様々な変更(changes)、置き換え(substitutions)及び選択(alternatives)が請求項で定義された発明の精神と範囲から逸脱することなくなされることが理解されるべきである。また、仮にクレームが出願手続きにおいて補正されたとしても、クレームされた発明の均等の範囲は維持されるものと発明者は意図する。
【産業上の利用可能性】
【０２９８】
本発明は、自然言語文を単語に分割する形態素解析を行った後に処理を行う任意のシステムに適用できる。【０２９９】
すなわち形態素解析システムや自然言語文から単語間の関係の構造を作成する構文解析システム、入力された自然言語文を音声に合成して出力する音声合成システム、入力された自然言語文を別の言語に翻訳して出力する機械翻訳システム、大量の自然言語文の集合から特徴的な単語や単語の共起・連なりを抽出するマイニングシステムといったシステム用のユーザ辞書登録システムに適用できる。
【図１】
2008146583.tif 000003
【図２】
2008146583.tif 000004
【図３】
2008146583.tif 000005
【図４】
2008146583.tif 000006
【図５】
2008146583.tif 000007
【図６】
2008146583.tif 000008
【図７】
2008146583.tif 000009
【図８】
2008146583.tif 000010
【図９】
2008146583.tif 000011
【図１０】
2008146583.tif 000012
【図１１】
2008146583.tif 000013
【図１２】
2008146583.tif 000014
【図１３】
2008146583.tif 000015
【図１４】
2008146583.tif 000016
【図１５】
2008146583.tif 000017
【図１６】
2008146583.tif 000018
【図１７】
2008146583.tif 000019
【図１８】
2008146583.tif 000020
【図１９】
2008146583.tif 000021
【図２０】
2008146583.tif 000022
【図２１】
2008146583.tif 000023
【国際調査報告】
2008146583.tif 000024
2008146583.tif 000025
2008146583.tif 000026
2008146583.tif 000027