(57)【要約】    【課題】大文字を含むアルファベットからなる単語（文字列）を含む日本語文を効率良く且つ正しく解析可能な形態素解析装置及びその方法を提供すること。    【解決手段】単語連鎖生成手段６において、単語辞書３及び文法規則４を用いて、入力テキストから接続可能な品詞連鎖を満たす単語を抽出し、この際、大文字を含むアルファベットからなる文字列であり且つ単語辞書３にその表記が登録されていない未知の文字列についてはその文字列中の大文字を小文字化した上で単語辞書３を再検索して単語を抽出して単語連鎖侯補列を作成し、単語選択手段７において、当該単語連鎖侯補列に対して所定のコスト計算を行い、前記入力テキストの文頭から文末までに対応する一連の単語連鎖からなる単語情報列を選択して出力する。【選択図】図１
2006202004.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された日本語文を単語に分割し、当該単語毎に読みや品詞等の情報が付与された単語情報列を出力する形態素解析装置において、
入力された日本語文を記憶する第１の記憶手段と、
第１の記憶手段から前記日本語文を読み出し、単語辞書及び文法規則を用いて、当該日本語文から接続可能な品詞連鎖を満たす単語を抽出し、この際、大文字を含むアルファベットからなる文字列であり且つ単語辞書にその表記が登録されていない未知の文字列についてはその文字列中の大文字を小文字化した上で単語辞書を再検索して単語を抽出し、該抽出した単語をその読みや品詞等の情報とともに前記日本語文の文頭から文末までに対応させて組み合わせた単語連鎖の候補である単語連鎖候補列を生成する単語連鎖生成手段と、
前記生成された単語連鎖候補列を記憶する第２の記憶手段と、
第２の記憶手段から単語連鎖侯補列を読み出し、当該単語連鎖侯補列に対して所定のコスト計算を行い、前記日本語文の文頭から文末までに対応する一連の単語連鎖からなる単語情報列を少なくとも１つ選択して出力する単語選択手段とを備えた
ことを特徴とする形態素解析装置。
【請求項２】
第１の記憶手段から前記日本語文を読み出し、単語辞書及び文法規則を用いて、当該日本語文から接続可能な品詞連鎖を満たす単語を抽出し、該抽出した単語をその読みや品詞等の情報とともに前記日本語文の文頭から文末までに対応させて組み合わせた単語連鎖の候補である単語連鎖候補列を生成し、当該単語連鎖候補列中に大文字を含むアルファベットからなる文字列であり且つ単語辞書にその表記が登録されていない未知の文字列が含まれている場合はその文字列中の大文字を小文字化した上で単語辞書を再検索し、該当する単語が存在する時は前記未知のアルファベット文字列を当該単語に置き換える単語連鎖生成手段を備えた
ことを特徴とする請求項１記載の形態素解析装置。
【請求項３】
入力された日本語文を単語に分割し、当該単語毎に読みや品詞等の情報が付与された単語情報列を出力する形態素解析方法において、
単語辞書と、文法規則と、第１の記憶手段と、第２の記憶手段とを備えた計算機を用い、
当該計算機が、
入力された日本語文を第１の記憶手段に記憶する工程と、
第１の記憶手段から前記日本語文を読み出し、単語辞書及び文法規則を用いて、当該日本語文から接続可能な品詞連鎖を満たす単語を抽出し、この際、大文字を含むアルファベットからなる文字列であり且つ単語辞書にその表記が登録されていない未知の文字列についてはその文字列中の大文字を小文字化した上で単語辞書を再検索して単語を抽出し、該抽出した単語をその読みや品詞等の情報とともに前記日本語文の文頭から文末までに対応させて組み合わせた単語連鎖の候補である単語連鎖候補列を生成する工程と、
前記生成された単語連鎖候補列を第２の記憶手段に記憶する工程と、
第２の記憶手段から単語連鎖侯補列を読み出し、当該単語連鎖侯補列に対して所定のコスト計算を行い、前記日本語文の文頭から文末までに対応する一連の単語連鎖からなる単語情報列を少なくとも１つ選択して出力する工程とを実行する
ことを特徴とする形態素解析方法。
【請求項４】
第１の記憶手段から前記日本語文を読み出し、単語辞書及び文法規則を用いて、当該日本語文から接続可能な品詞連鎖を満たす単語を抽出し、該抽出した単語をその読みや品詞等の情報とともに前記日本語文の文頭から文末までに対応させて組み合わせた単語連鎖の候補である単語連鎖候補列を生成し、当該単語連鎖候補列中に大文字を含むアルファベットからなる文字列であり且つ単語辞書にその表記が登録されていない未知の文字列が含まれている場合はその文字列中の大文字を小文字化した上で単語辞書を再検索し、該当する単語が存在する時は前記未知のアルファベット文字列を当該単語に置き換える工程を含む
ことを特徴とする請求項３記載の形態素解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された日本語文（日本語テキスト）を単語に分割し、当該単語毎に読みや品詞等の情報が付与された単語情報列を出力する形態素解析技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
日本語文の形態素解析としては、単語辞書及び文法規則を用いて、入力された日本語文から接続可能な品詞連鎖を満たす単語を抽出（認定）し、該抽出した単語をその読みや品詞等の情報とともに前記日本語文の文頭から文末までに対応させて組み合わせた単語連鎖の候補である単語連鎖候補列を生成し（単語連鎖生成処理）、当該単語連鎖候補列に対して所定のコスト計算を行い、前記日本語文の文頭から文末までに対応する一連の単語連鎖からなる単語情報列を少なくとも１つ選択して出力する（単語選択処理）手法が一般的である（非特許文献１，２参照）。
【０００３】
この際、抽出される単語は、通常、単語辞書に登録されている辞書登録語、あるいは単語辞書に登録されていない未知の単語（辞書登録語により品詞連鎖が生成できない場合）のいずれかとなる。
【非特許文献１】吉村賢治、他「文節数最小法を用いたべた書き日本語文の形態素解析」情報処理学会論文誌、Ｖｏｌ．２４、Ｎｏ．１、１９８３、ｐ．４０〜４６
【非特許文献２】久光  徹、他「接続コスト最小法による形態素解析の提案と計算量の評価について」電子情報通信学会技術研究報告、Ｖｏｌ．９０、Ｎｏ．１１６、１９９０、ｐ．１７〜２４
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このように、従来の単語連鎖生成処理では、単語辞書にその表記が登録されていない単語（文字列）については未知の単語（以下、未知語）として扱うため、小文字のアルファベットからなる一般的な単語（英単語）が単語辞書に登録してあった場合でも、文頭で先頭の文字がキャピタライズ（大文字化）された単語や強調等により全ての文字がキャピタライズ（大文字化）された単語は表記が異なるため、未知語として扱われてしまうという問題があった。例えば、「restaurant」という表記の単語が単語辞書に登録されていたとしても、「Restaurant」（先頭文字キャピタライズ）、「RESTAURANT」（全文字キャピタライズ）が単語辞書に登録されていなければ、それらは未知語として扱われてしまう。
【０００５】
この問題は、単語「restaurant」を登録する際に「Restaurant」や「RESTAURANT」も併せて辞書登録すれば解決されるが、それだけ単語辞書のサイズが増大するという新たな問題を生じ、且つ、「restaurant」に関する単語辞書情報を修正する際には「Restaurant」及び「RESTAURANT」についてもその単語辞書情報を修正しなければならず、その分、単語辞書の整備（修正・更新）に必要な作業量や処理量が増加し、コストアップにつながるという新たな問題を生じる。
【０００６】
また、入力された日本語文中の全てのアルファベットを小文字化してから形態素解析を行えば、上記で挙げた「Restaurant」や「RESTAURANT」等への対処は可能であるが、この場合も、固有名詞や略語等の常にキャピタライズ表記される単語であって同一綴りの小文字表記の単語とは通常、別に辞書登録される単語との判別が困難になる（例えば、「IT」は「Information Technology」の略語の「アイティー」を表すことが多いが、「it」は「イット」を表すことが多い）という新たな問題を生じ、また、入力された日本語文を変形して形態素解析を行うため、本来の表記が必要な場合には、元の日本語文を保存しておき、解析後に元の日本語文に置き換える処理を行わなければならず、その分、多くのメモリが必要となり、処理量も増加し、コストアップにつながるという新たな問題を生じる。
【０００７】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、大文字を含むアルファベットからなる単語（文字列）を含む日本語文を効率良く且つ正しく解析可能な形態素解析装置及びその方法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】
【０００８】
本発明は、単語辞書及び文法規則を用いて、入力された日本語文から単語連鎖侯補列を生成し、当該単語連鎖候補列に対してコスト計算を行い、単語情報列を出力する形態素解析において、単語連鎖侯補列を生成する際に、大文字を含むアルファベットからなる文字列であり且つ単語辞書にその表記が登録されていない未知の文字列については、その文字列中の大文字を小文字化した上で単語辞書を再検索することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、キャピタライズされた英単語を含む日本語文を効率良く且つ正しく形態素解析できるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、この発明を図示の実施の形態により詳細に説明する。
【００１１】
図１は本発明の実施の形態にかかる形態素解析装置を示すもので、図中、１は第１の記憶手段、２は第２の記憶手段、３は単語辞書、４は文法規則、５は中央処理装置（ＣＰＵ）である。
【００１２】
第１の記憶手段１は、図示しないキーボード等から直接入力され又は記憶媒体から読み出されて入力され又は通信媒体を介して他の装置等から入力された日本語文（以下、入力テキストと呼ぶ。）を記憶する。
【００１３】
第２の記憶手段２は、後述する単語連鎖生成手段によって生成された単語連鎖侯補列を記憶する。
【００１４】
単語辞書３は、少なくとも１つの文字を含む単語をその読みや品詞等の情報とともに多数登録してなるものであり、また、文法規則４は、様々な品詞同士の連鎖に関し、接続可能か不能かを記述してなるものであり、これらは実際には図示しない記憶装置に記憶・保持されている。
【００１５】
ＣＰＵ５は、図２乃至図４にフローチャートで示すプログラムに従って前述した各部を制御するとともに、この際、単語連鎖生成手段６及び単語選択手段７を構成する。
【００１６】
単語連鎖生成手段６は、第１の記憶手段１から入力テキストを読み出し、単語辞書３及び文法規則４を用いて、当該入力テキストから接続可能な品詞連鎖を満たす単語を抽出し、この際、大文字を含むアルファベットからなる文字列であり且つ単語辞書３にその表記が登録されていない未知の文字列についてはその文字列中の大文字を小文字化した上で単語辞書３を再検索して単語を抽出し、該抽出した単語をその読みや品詞等の情報とともに前記入力テキストの文頭から文末までに対応させて組み合わせた単語連鎖の侯補である単語連鎖候補列を生成し、第２の記憶手段２に記憶する、あるいは、第１の記憶手段１から入力テキストを読み出し、単語辞書３及び文法規則４を用いて、当該入力テキストから接続可能な品詞連鎖を満たす単語を抽出し、該抽出した単語をその読みや品詞等の情報とともに前記入力テキストの文頭から文末までに対応させて組み合わせた単語連鎖の候補である単語連鎖候補列を生成し、当該単語連鎖候補列中に大文字を含むアルファベットからなる文字列であり且つ単語辞書３にその表記が登録されていない未知の文字列が含まれている場合はその文字列中の大文字を小文字化した上で単語辞書３を再検索し、該当する単語が存在する時は前記未知のアルファベット文字列を当該単語に置き換え、第２の記憶手段２に記憶する。
【００１７】
単語選択手段７は、第２の記憶手段２から単語連鎖侯補列を読み出し、当該単語連鎖侯補列に対して所定のコスト計算（例えば、既存の文節数最小法やコスト最小法等、どのようなものを用いても良い。）を行い、入力テキストの文頭から文末までに対応する一連の単語連鎖のうち、優先順位の最も高いものを単語情報列として出力する。なお、この際、指定された数だけ、優先順位順に複数の単語情報列（多義）を出力しても良い。
【００１８】
以下、本発明装置による形態素解析方法を説明するが、まず、図２に従い、形態素解析の全体的な流れについて説明する。
【００１９】
まず、ＣＰＵ５は、入力テキストが図示しないキーボード等から直接入力され又は記憶媒体から読み出されて入力され又は通信媒体を介して他の装置等から入力されると、これを第１の記憶手段１に記憶する（ｓ１）。
【００２０】
次に、ＣＰＵ５は、その単語連鎖生成手段６により、第１の記憶手段１の記憶内容を読み出し（ｓ２）、単語辞書３及び文法規則４を用いて、後述する単語連鎖生成処理を行って単語連鎖候補列を作成し（ｓ３）、これを第２の記憶手段２に記憶する（ｓ４）。
【００２１】
最後に、ＣＰＵ５は、その単語選択手段７により、第２の記憶手段２から単語連鎖侯補列を読み出し（ｓ５）、従来の場合と同様な単語選択処理を行って単語情報列を出力し（ｓ６）、処理を終了する。
【００２２】
次に、図３及び図４に従い、単語連鎖生成手段６による単語連鎖生成処理について詳細に説明する。以下の処理で利用する、所定の辞書検索・接続チェックアルゴリズムとしては、任意の辞書検索・接続チェックアルゴリズム（非特許文献１、２に示したように各種の既存技術が存在する）を用いて良い。なお、「辞書検索」とは単語辞書３に対する検索であり、「接続チェック」とは文法規則４を用いて単語間の接続の可否や接続のコストをチェックすることである。
【００２３】
図３は図２中の単語連鎖生成処理の詳細フローの一例を示すものである。
【００２４】
ステップｓ１１では、所定の辞書検索・接続チェックアルゴリズムにおける初期設定値（文頭から処理するアルゴリズムにおいては文頭、文末から処理するアルゴリズムにおいては文末）を設定し、ステップｓ１２に移る。
【００２５】
ステップｓ１２では、所定の辞書検索・接続チェックアルゴリズムを用いて、対象文字位置を起点として単語辞書検索を行い、ステップｓ１３に移る。
【００２６】
ステップｓ１３では、マッチする（該当する）単語が単語辞書３に存在するか否かを判定する。条件を満たす場合にはステップｓ１９に、満たさない場合にはステップｓ１４に移る。
【００２７】
ステップｓ１４では、対象文字位置の先頭文字がアルファベットであるか否かを判定する。条件を満たす場合にはステップｓ１５に、満たさない場合にはステップｓ２０に移る。但し、所定の辞書検索・接続チェックアルゴリズムが文頭→文末へ処理するアルゴリズムである場合には、先頭文字が大文字のアルファベットであるか否かの判定に限定しても良い。この場合、後述するステップｓ１６の判定は行わず、そのままステップｓ１７に移れば良い。
【００２８】
ステップｓ１５では、対象文字列の先頭から連続するアルファベットを抽出し、ステップｓ１６に移る。
【００２９】
ステップｓ１６では抽出した連続するアルファベットからなる文字列（アルファベット文字列）が大文字を含む否かを判定する。条件を満たす場合にはステップｓ１７に、満たさない場合にはステップｓ２０に移る。
【００３０】
ステップｓ１７では、抽出したアルファベット文字列を小文字化し、これに対して所定の辞書検索・接続チェックアルゴリズムを用いて単語辞書検索を行い、ステップｓ１８に移る。ここで、小文字化においては、全ての文字を小文字にしたもの（全小文字化）及び（文頭側の）先頭文字のみ大文字のままでその他は全て小文字にしたもの（先頭以外小文字化）の２種類に対して検索しても良く、又は、適用順序を予め決めておき（例えば、先頭以外小文字化、全小文字化の順に適用）、最初の文字列（ここでの例では、先頭以外小文字化）でマッチしなかった場合のみ、次の文字列（ここでの例では、全小文字化）を検索しても良く、あるいは、どちらか一方のみを検索しても良いものとする。
【００３１】
ステップｓ１８では、マッチする単語が単語辞書３に存在するか否かを判定する。条件を満たす場合にはステップｓ１９に、満たさない場合にはステップｓ２０に移る。
【００３２】
ステップｓ１９では、単語辞書３に存在した単語（辞書検索単語）を単語連鎖侯補列に追加し（小文字化したアルファベット文字列にマッチした場合には、表記は元々の大文字アルファベット文字列に置き換える）、所定の辞書検索・接続アルゴリズムに従い、対象文字位置を更新し、ステップｓ２１に移る。
【００３３】
ステップｓ２０では、前述したアルファベット文字列を未知語として単語連鎖侯補列に追加し、所定の辞書検索・接続アルゴリズムに従い、対象文字位置を更新し、ステップｓ２１に移る。
【００３４】
ステップｓ２１では、全文字列に対して処理が終了した否かを判定する。条件を満たす場合には処理を終了し、満たさない場合にはステップｓ１２に移る。
【００３５】
また、未知語として認定するために、単語辞書３に未知語を表す単語（通常１文字）を登録している辞書検索・接続チェックアルゴリズムにおいては、ステップｓ１３及びステップｓ１８の、マッチする単語が単語辞書３に存在するか否かの判定において、上記未知語を表す単語のみ単語辞書３から検索された場合には、「条件を満たさない」と判断しても良い。
【００３６】
図４は図２中の単語連鎖生成処理の詳細フローの他の例を示すものである。
【００３７】
ステップｓ１１、ｓ１２、ｓ１３、ｓ１９、ｓ２０、ｓ２１での処理は、図３の例の場合と同様であり、これらによって、従来技術の場合と同様の未知語を含む単語連鎖候補列が生成される。
【００３８】
ステップｓ３１では、ステップｓ１１〜ｓ２１で生成した単語連鎖候補列の中に、ステップｓ３２以降の処理を行っていない、大文字を含むアルファベットからなる未知の文字列（未知語）が存在するか否かを判定する。条件を満たす場合にはステップｓ３２に、満たさない場合には処理を終了する。
【００３９】
ステップｓ３２では、前記アルファベット文字列を小文字化し、単語辞書検索を行う。これはステップｓ１７と同様の処理である。但し、接続チェックは、既に作成されている単語連鎖候補列における当該単語と連鎖する単語に対して行う。処理後、ステップｓ３３に移る。
【００４０】
ステップｓ３３では、マッチする単語が単語辞書３に存在するか否かを判定する。条件を満たす場合にはステップｓ３４に、満たさない場合にはステップｓ３１に移る。
【００４１】
ステップｓ３４では、単語連鎮候補列における当該未知語を、単語辞書３に存在した単語（辞書検索単語）に置き換える。但し、表記は、元々の大文字を含むアルファベット文字列のままとする。処理後、ステップｓ３１に移る。
【００４２】
次に、本発明による具体的な形態素解析の処理例について説明する。なお、以下の例では、入力テキストとして、
「Restaurant TOKYO」本日オープン
を用い、単語辞書３には、「restaurant」、「Tokyo」という語が登録されており、「Restaurant」、「TOKYO」という語は登録されていないものとする。
【００４３】
また、辞書検索・接続チェックアルゴリズムは、文頭→文末へ処理を行うアルゴリズムを利用するものとする。また、図３中のステップｓ１７、図４中のステップｓ３２の小文字化においては、対象のアルファベット文字列が全て大文字の場合には、先頭以外小文字化、全小文字化の順に適用し、先頭のみ大文字の場合には全小文字化のみ適用するものとする。
【００４４】
＜処理例１＞
図５は単語連鎖生成処理として図３で説明した処理を用いた場合の例を示すもので、以下、代表的な処理について説明する。
【００４５】
まず、単語連鎖生成手段６によるステップｓ１１の処理では、対象文字位置として文頭を設定する。ステップｓ１２の処理では、辞書検索を行い、「「」（品詞：括弧）がマッチし、ステップｓ１３からステップｓ１９の処理に移り、「「」（品詞：括弧）を単語連鎖候補列に追加し、対象文字位置を１文字後ろにずらす。
【００４６】
次に、ステップｓ２１からステップｓ１２の処理に移り、辞書検索を行い、ステップｓ１３の処理に移る。ここでは接続可能な単語が単語辞書３に存在しないため、ステップｓ１４の処理に移る。
【００４７】
ステップｓ１４の処理では、対象文字列先頭が「R」でありアルファベットであるため、ステップｓ１５の処理に移る。
【００４８】
ステップｓ１５の処理では、「R」から連続するアルファベット文字列「Restaurant」を抽出し、ステップｓ１６の処理に移る。
【００４９】
ステップｓ１６の処理では、「R」が大文字であるため、ステップｓ１７の処理に移る。
【００５０】
ステップｓ１７の処理では、「Restaurant」は先頭のみ大文字であるため、全てを小文字化した「restaurant」という文字列に対して辞書検索を行い、ステップｓ１８の処理に移る。
【００５１】
ステップｓ１８の処理では、「restaurant」（品詞：名詞）がマッチするため、ステップｓ１９の処理に移り、「Restaurant」（品詞：名詞）を単語連鎖侯補列に追加し、対象文字位置を１０文字後ろにずらし、ステップｓ２１からステップｓ１２の処理に移る。
【００５２】
ステップｓ１２の処理では、辞書検索を行い、マッチする単語として「  」（品詞：空白）が存在するので、ステップｓ１３からステップｓ１９の処理に移り、「  」（品詞：空白）を単語連鎖侯補列に追加し、対象文字位置を１文字後ろにずらす。
【００５３】
次に、ステップｓ２１からステップｓ１２の処理に移り、辞書検索を行い、ステップｓ１３の処理に移る。ここでは接続可能な単語が単語辞書３に存在しないため、ステップｓ１４の処理に移る。
【００５４】
ステップｓ１４の処理では、対象文字列先頭が「T」でありアルファベット文字であるため、ステップｓ１５の処理に移る。
【００５５】
ステップｓ１５の処理では、「T」から連続するアルファベット文字列「TOKYO」を抽出し、ステップｓ１６の処理に移る。
【００５６】
ステップｓ１６の処理では、「T」が大文字であるため、ステップｓ１７の処理に移る。
【００５７】
ステップｓ１７の処理では、「TOKYO」は全て大文字であるため、先頭以外小文字化を行い、「Tokyo」という文字列に対して辞書検索を行い、「Tokyo」（品詞：名詞）がマッチするため（「tokyo」という全小文字化は行わず）、ステップｓ１８からステップｓ１９の処理に移り、「TOKYO」（品詞：名詞）を単語連鎖候補列に追加し、対象文字位置を文字後ろにずらし、ステップｓ２１からステップｓ１２の処理に移る。
【００５８】
これ以降の処理については、従来の辞書検索・接続チェックアルゴリズムと同様の処理となるので、記述を省略する。
【００５９】
この結果、図５に示す単語連鎖侯補列４１が生成される。
【００６０】
次に、単語選択手段７によるステップｓ６の処理では、従来の場合と同様な単語選択処理によって、図５に示す単語情報列４２を出力する。
【００６１】
＜処理例２＞
図６は単語連鎖生成処理として図４で説明した処理を用いた場合の例を示すもので、以下、代表的な処理について説明する。
【００６２】
まず、単語連鎖生成手段６によるステップｓ１１〜ｓ２１の処理により、図６に示す単語連鎖候補列（ステップｓ２１後）５１が生成され、ステップｓ３１の処理に移る。
【００６３】
ステップｓ３１の処理では、未処理の大文字アルファベット未知語「Restaurant」が存在するため、ステップｓ３２の処理に移る。
【００６４】
ステップｓ３２の処理では、「Restaurant」は先頭のみ大文字であるため、全てを小文字化した「restaurant」という文字列に対して辞書検索を行い、ステップｓ３３の処理に移る。
【００６５】
ステップｓ３３の処理では、「restaurant」（品詞：名詞）が存在し、前方の「「」（品詞：括弧）及び後方の「  」（品詞：空白）と接続可能であるため、ステップｓ３４の処理に移る。
【００６６】
ステップｓ３４の処理では、未知語の「Restaurant」を辞書検索された「restaurant」（品詞：名詞）に置き換え、表記のみ「Restaurant」に変更してステップｓ３１の処理に移る。
【００６７】
ステップｓ３１の処理では、未処理の大文字アルファベット未知語「TOKYO」が存在するため、ステップｓ３２の処理に移る。
【００６８】
ステップｓ３２の処理では、「TOKYO」は全て大文字であるため、先頭以外小文字化を行い、「Tokyo」という文字列に対して辞書検索を行い、ステップｓ３３の処理に移る。
【００６９】
ステップｓ３３の処理では、「Tokyo」（品詞：名詞）が存在し、前方の「  」（品詞：空白）と後方の「」」（品詞：括弧）と接続可能であるため、ステップｓ３４の処理に移る。
【００７０】
ステップｓ３４の処理では、未知語の「TOKYO」を辞書検索された「Tokyo」（品詞：名詞）に置き換え、表記のみ「TOKYO」に変更してステップｓ３１の処理に移る。
【００７１】
ステップｓ３１の処理では、未処理の大文字アルファベット未知語が存在しないため、処理を終了する。
【００７２】
この結果、図６に示す単語連鎖侯補列（図３のフロー終了後）５２が生成される。
【００７３】
次に、単語選択手段７にるステップｓ６の処理では、従来の場合と同様な単語選択処理によって、図６に示す単語情報列５３を出力する。
【００７４】
なお、本発明中の第１及び第２の記憶手段という記載は、どのようなデータを記憶するかという機能上の違いに基づく表現であり、ハードウェア的に２つの個別の記憶装置が必要であるという意味ではない。また、実施の形態では、単語連鎖生成手段及び単語選択手段を中央演算処理装置（ＣＰＵ）上でプログラムにより構成した例を示したが、それぞれハードウェアで構成しても良いことはいうまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】本発明の実施の形態にかかる形態素解析装置を示すブロック構成図
【図２】本発明の実施の形態にかかる形態素解析装置のプログラムに対応するフローチャート
【図３】図２中の単語連鎖生成処理の詳細内容の一例を示すフローチャート
【図４】図２中の単語連鎖生成処理の詳細内容の他の例を示すフローチャート
【図５】本発明による具体的な形態素解析処理の一例を示す説明図
【図６】本発明による具体的な形態素解析処理の他の例を示す説明図
【符号の説明】
【００７６】
１：第１の記憶手段、２：第２の記憶手段、３：単語辞書、４：文法規則、５：中央処理装置（ＣＰＵ）、６：単語連鎖生成手段、７：単語選択手段。
【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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