(57)【要約】【課題】  テキストマイニングの対象データから，照応解析を必要とするゼロ代名詞を効率的に選択することの可能な自然言語処理装置を提供する。【解決手段】  自然言語処理装置１００は，複数の文書データに対して格解析処理が行われた解析結果を格納する解析結果格納部１０５と，解析結果格納部に格納された解析結果に基づいて，解析結果格納部に格納されたゼロ代名詞を照応解析処理の対象にするかを判断する照応解析判断部１０３とを備えたことを特徴とする。あらかじめ対象文書を格解析し，所定の条件を満たすゼロ代名詞のみ照応処理を行うことで，解析誤りが起こりやすい照応解析処理を減らすことができる。また，一部のゼロ代名詞だけ照応解析することで，照応解析処理全体の処理時間を短縮できる。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自然言語処理装置において，
複数の文書データに対して格解析処理が行われた解析結果を格納する解析結果格納部と，
前記解析結果格納部に格納された解析結果に基づいて，前記解析結果格納部に格納されたゼロ代名詞を照応解析処理の対象にするかを判断する照応解析判断部と，
を備えたことを特徴とする，自然言語処理装置。
【請求項２】
前記照応解析判断部は，一定の出現頻度をもつ動詞と格種別の組のゼロ代名詞を照応解析処理の対象にすると判断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】
前記照応解析判断部は，一定の出現割合をもつ動詞と格種別の組のゼロ代名詞を照応解析処理の対象にすると判断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４】
前記照応解析判断部は，必須格と任意格とで異なる条件で，ゼロ代名詞を照応解析処理の対象にするかを判断することを特徴とする，請求項１〜３のいずれかに記載の自然言語処理装置。
【請求項５】
自然言語処理装置において，
複数の文書データを格納する文書格納部と，
前記文書格納部に格納された文書データに対して格解析処理を行う格解析部と，
格解析処理が行われた解析結果を格納する解析結果格納部と，
前記解析結果格納部に格納された解析結果に基づいて，前記解析結果格納部に格納されたゼロ代名詞を照応解析処理の対象にするかを判断する照応解析判断部と，
前記照応解析判断部において照応解析の対象にすると判断されたゼロ代名詞に対して照応解析処理を行う照応解析部と，
を備えたことを特徴とする，自然言語処理装置。
【請求項６】
前記照応解析判断部は，一定の出現頻度をもつ動詞と格種別の組のゼロ代名詞を照応解析処理の対象にすると判断することを特徴とする，請求項５に記載の自然言語処理装置。
【請求項７】
前記照応解析判断部は，一定の出現割合をもつ動詞と格種別の組のゼロ代名詞を照応解析処理の対象にすると判断することを特徴とする，請求項５に記載の自然言語処理装置。
【請求項８】
前記照応解析判断部は，必須格と任意格とで異なる条件で，ゼロ代名詞を照応解析処理の対象にするかを判断することを特徴とする，請求項５〜７のいずれかに記載の自然言語処理装置。
【請求項９】
自然言語処理装置において，
ユーザから文書データが入力される入力部と，
前記入力された文書データに対して格解析処理を行う格解析部と，
前記入力された文書データに必ず含まれるべき動詞と格種別の組（重要格情報）を格納した重要格情報格納部と，
前記入力された文書データの格解析結果と前記重要格情報格納部に格納された重要格情報とを比較し，前記入力された文書データに前記重要格情報が含まれていることを確認するデータ確認部と，
を備えたことを特徴とする，自然言語処理装置。
【請求項１０】
自然言語処理装置において，
複数の文書データを格納する文書格納部と，
ユーザから文書データが入力される入力部と，
前記文書格納部に格納された文書データまたは前記入力された文書データに対して格解析処理を行う格解析部と，
前記入力された文書データに必ず含まれるべき動詞と格種別の組（重要格情報）を格納した重要格情報格納部と，
前記入力された文書データの格解析結果と前記重要格情報格納部に格納された重要格情報とを比較し，前記入力された文書データに前記重要格情報が含まれていることを確認するデータ確認部と，
前記入力された文書データを登録するデータ登録部と，
格解析処理が行われた解析結果を格納する解析結果格納部と，
前記解析結果格納部に格納された解析結果に基づいて，前記解析結果格納部に格納されたゼロ代名詞を照応解析処理の対象にするかを判断する照応解析判断部と，
前記照応解析判断部において照応解析の対象にすると判断されたゼロ代名詞に対して照応解析処理を行う照応解析部と，
を備えたことを特徴とする，自然言語処理装置。
【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にかかり，特に，格構造解析やゼロ代名詞の照応解析を行う自然言語処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
日本語の特徴の一つに，一見して代名詞がない（ゼロ代名詞）ような文がある。このようなゼロ代名詞が出現する文において，それ自身は意味をもたない語である照応語と，照応語の指示対象である先行詞との対応付けを行う手続きを照応解析という。文章中に出現するゼロ代名詞を照応解析するべきかどうかを判断する技術として，例えば特開２００３−２８１１３２号公報（特許文献１）や，「日英翻訳システムにおける用語意味属性を用いたゼロ代名詞照応解析」（情報処理学会論文誌，Vol.34，No.8，pp.1705-1715，1993年）（非特許文献１）などに開示されたものがある。
【０００３】
特許文献１の段落００１６においては，テキスト「考えてみていなかったが，」中の動詞「みる」，「いる」のように，照応解析する必要がない動詞をあらかじめ登録することで，特定の動詞が一定の条件で出現した場合については照応解析しなくても済む技術について開示されている。しかしながら，かかる技術では，機械翻訳タスクに限らず，どのようなタスクにも適用できる規則であるという利点があるものの，ゼロ代名詞の照応解析を不要と判断できる表現が少ないという問題点があった。
【０００４】
一方，非特許文献１においては，日英翻訳システムにおいて，目的言語の訳出で必要にならない動詞を分析し，文章を変換したり，日本語から英語に翻訳する際の態の変換に着目したりするなど，照応解析しなくても済む場合を検討する技術について開示している。しかしながら，かかる技術では，機械翻訳タスクには有効であるが，別のタスクで有効であるとは限らないという問題点があった。
【０００５】
また，数字主体のデータを対象とするデータマイニングを応用した技術にテキストマイニングがある。一般的なテキストマイニングは，テキストを語句に分解し，統計処理を行うものである。かかるテキストマイニングというタスクを考えた場合には，日本語の表現の違いを吸収し，意味レベルで同一の概念をまとめ挙げる概念化が重要であり，ゼロ代名詞を照応解析する処理も重要な処理の一つである。
【０００６】
例えば，コールセンターに集められた顧客からの問い合わせデータで，どのような要望が多いかを集計するタスクを考えると，データ１：「留守中に，母が投資信託の説明を受けて加入したが，解約したい。」というデータは，ゼロ代名詞の照応解析をしなければ「動詞「解約」の目的格＝投資信託」という関係を抽出できない。別のデータ２：「投資信託を解約したい」があった場合，同様の関係「動詞「解約」の目的格＝投資信託」が存在し，データ１とデータ２は同じ概念として概念化される必要がある。
【０００７】
【特許文献１】特開２００３−２８１１３２号公報
【非特許文献１】「日英翻訳システムにおける用語意味属性を用いた代名詞照応解析」（情報処理学会論文誌，Vol.34，No.8，pp.1705-1715）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら，テキストマイニングの対象データのうち，すべてのゼロ代名詞を照応解析する必要はない。照応解析処理で解析誤りが発生する可能性があるため，照応解析すべきゼロ代名詞を選択するのが望ましい。また，一部のゼロ代名詞だけ照応解析することで，照応解析処理全体の処理時間を短縮できる。しかしながら，かかる照応解析処理の効率化はいまだ実現されていない。
【０００９】
本発明は，従来の自然言語処理装置が有する上記問題点に鑑みてなされたものであり，本発明の目的は，テキストマイニングの対象データから，照応解析を必要とするゼロ代名詞を効率的に選択することの可能な，新規かつ改良された自然言語処理装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は次のような観点から上記課題を解決する。
例えば，「プリンタの電源を入れたが，うまく動かない。」というデータがある場合に，動詞「入れる」の主格は「私」だと予想できるが，これは「私」以外でもそれほど重要ではない。一方，「留守中に，母が投資信託の説明を受けて，加入したが，解約したい。」というデータの場合には，動詞「解約する」の目的格は「投資信託」である。他のデータに「口座を解約したい。」など目的格が記載される表現が多数存在するならば，その動詞の目的格を照応解析することは重要だと予想できる。このように，テキストマイニングの場合には，テキストマイニングの対象データによって，どの動詞のどの格を照応解析する必要があるのかを判断する基準が異なる。
【００１１】
そこで，本発明の第１の観点によれば，複数の文書データに対して格解析処理が行われた解析結果を格納する解析結果格納部（１０５）と，解析結果格納部に格納された解析結果に基づいて，解析結果格納部に格納されたゼロ代名詞を照応解析処理の対象にするかを判断する照応解析判断部（１０３）と，を備えたことを特徴とする，自然言語処理装置（１００）が提供される。
【００１２】
また，本発明の第２の観点によれば，複数の文書データを格納する文書格納部（１０１）と，文書格納部に格納された文書データに対して格解析処理を行う格解析部（１０２）と，格解析処理が行われた解析結果を格納する解析結果格納部（１０５）と，解析結果格納部に格納された解析結果に基づいて，解析結果格納部に格納されたゼロ代名詞を照応解析処理の対象にするかを判断する照応解析判断部（１０３）と，照応解析判断部において照応解析の対象にすると判断されたゼロ代名詞に対して照応解析処理を行う照応解析部（１０４）と，を備えたことを特徴とする，自然言語処理装置（１００）が提供される。
【００１３】
かかる自然言語処理装置によれば，テキストマイニングの対象データから，照応解析を必要とするゼロ代名詞を効率的に選択することが可能である。すなわち，あらかじめ対象文書を格解析し，所定の条件を満たすゼロ代名詞のみ照応処理を行うことで，解析誤りが起こりやすい照応解析処理を減らすことができる。また，一部のゼロ代名詞だけ照応解析することで，照応解析処理全体の処理時間を短縮できる。
【００１４】
上記において所定の条件とは，例えば，一定の出現頻度をもつ動詞と格種別の組のゼロ代名詞を照応解析処理の対象にすると判断するようにしてもよい。
【００１５】
また，例えば，一定の出現割合をもつ動詞と格種別の組のゼロ代名詞を照応解析処理の対象にすると判断するようにしてもよい。テキストマイニングを行う元データのデータ数に依存せず，処理するゼロ代名詞を選択できる。
【００１６】
また，例えば，必須格と任意格とで異なる条件で，ゼロ代名詞を照応解析処理の対象にするかを判断するようにしてもよい。任意格が必須格より出現頻度が少ない場合でも，照応解析を行うゼロ代名詞として選択できる。
【００１７】
また，本発明の第３の観点によれば，ユーザから文書データが入力される入力部（３０９）と，入力された文書データに対して格解析処理を行う格解析部（３０２）と，入力された文書データに必ず含まれるべき動詞と格種別の組（以下，この組に関する情報を，重要格情報という。）を格納した重要格情報格納部（３０８）と，入力された文書データの格解析結果と重要格情報格納部に格納された重要格情報とを比較し，入力された文書データに重要格情報が含まれていることを確認するデータ確認部（３１０）と，を備えたことを特徴とする，自然言語処理装置（３００）が提供される。
【００１８】
また，本発明の第４の観点によれば，複数の文書データを格納する文書格納部（３０１）と，ユーザから文書データが入力される入力部（３０９）と，文書格納部に格納された文書データまたは入力された文書データに対して格解析処理を行う格解析部（３０２）と，入力された文書データに必ず含まれるべき動詞と格種別の組（重要格情報）を格納した重要格情報格納部（３０８）と，入力された文書データの格解析結果と重要格情報格納部に格納された重要格情報とを比較し，入力された文書データに重要格情報が含まれていることを確認するデータ確認部（３１０）と，入力された文書データを登録するデータ登録部（３１１）と，格解析処理が行われた解析結果を格納する解析結果格納部（３０５）と，解析結果格納部に格納された解析結果に基づいて，解析結果格納部に格納されたゼロ代名詞を照応解析処理の対象にするかを判断する照応解析判断部（３０３）と，照応解析判断部において照応解析の対象にすると判断されたゼロ代名詞に対して照応解析処理を行う照応解析部（３０４）と，を備えたことを特徴とする，自然言語処理装置（３００）が提供される。
【００１９】
かかる自然言語処理装置によれば，ユーザ（例えば，コースセンターのオペレータ（データ登録者）等である。）から入力された文書データを登録する際に，文書データに必ず含まれるべき動詞と格種別の組（重要格情報）が含まれていることを確認し，含まれていない場合には，重要格情報を入力するようにユーザ（データ登録者）に促すことができる。このようにして，照応解析に失敗するようなデータが登録されることを避けることができる。
【００２０】
また，本発明の他の観点によれば，コンピュータを，上記自然言語処理装置として機能させるためのプログラムと，そのプログラムを記録した，コンピュータにより読み取り可能な記録媒体が提供される。ここで，プログラムはいかなるプログラム言語により記述されていてもよい。また，記録媒体としては，例えば，ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＯＭ，フレキシブルディスクなど，プログラムを記録可能な記録媒体として現在一般に用いられている記録媒体，あるいは将来用いられるいかなる記録媒体をも採用することができる。
【００２１】
なお上記において，構成要素に付随して括弧書きで記した参照符号は，理解を容易にするため，後述の実施形態および図面における対応する構成要素および信号を一例として記したに過ぎず，本発明がこれに限定されるものではない。
【発明の効果】
【００２２】
以上のように，本発明によれば，テキストマイニングの対象データから，照応解析を必要とするゼロ代名詞を効率的に選択することが可能である。すなわち，あらかじめ対象文書を格解析し，所定の条件を満たすゼロ代名詞のみ照応処理を行うことで，解析誤りが起こりやすい照応解析処理を減らすことができる。また，一部のゼロ代名詞だけ照応解析することで，照応解析処理全体の処理時間を短縮できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下に添付図面を参照しながら，本発明にかかる自然言語処理装置の好適な実施形態について詳細に説明する。なお，本明細書および図面において，実質的に同一の機能構成を有する構成要素については，同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２４】
（第１の実施形態）
本発明の第１の実施形態について説明する。本実施形態では，テキストマイニングのように，大量の文書データ（以下，単にデータという。）が存在する際に，どの動詞のどの格が高頻度で出現したかを判断し，高頻度に出現した動詞と格種別の組に対してゼロ代名詞の照応解析を行う自然言語処理装置について説明する。
【００２５】
図１は，本実施形態にかかる自然言語処理装置の構成を示す説明図である。
自然言語処理装置１００は，図１に示したように，文書格納部１０１と，格解析部１０２と，照応解析判断部１０３と，照応解析部１０４と，解析結果格納部１０５と，制御部１０６を含んで構成されている。本実施形態の説明に必要のない構成要素については図示およびその説明を省略する。
【００２６】
文書格納部１０１は，テキストマイニングの対象になる複数のデータを格納する機能部である。
【００２７】
格解析部１０２は，文書格納部１０１の各データに対して，形態素解析，構文解析などの一連の処理を実施し，最終的に，主格，目的格などを付与する格解析処理を実施する機能部である。
【００２８】
照応解析判断部１０３は，格解析部１０２の処理結果を利用して，ゼロ代名詞の照応解析を実施する動詞とその格種別の組を判断する機能部である。かかる判断方法については後述する。
【００２９】
照応解析部１０４は，照応解析判断部１０３で判断された動詞と格種別の組について，ゼロ代名詞の照応解析を実施する機能部である。
【００３０】
解析結果格納部１０５は，格解析部１０２や照応解析部１０４の処理結果として，各データの格構造を格納する機能部である。
【００３１】
制御部１０６は，この自然言語処理装置１００の各機能部（文書格納部１０１〜解析結果格納部１０５）を制御する機能部である。
【００３２】
次いで，本実施形態の動作について説明する。
図２は，本実施形態の動作を示すフローチャートである。以下，図２のフローチャートを参照しながら動作を説明する。ここでは，動作の一例として，文書格納部１０１に格納されたデータが図３に示すデータの場合について説明する。図３において，「データＩＤ」は，テキストマイニングの対象となる各データを識別するための識別子である。
【００３３】
＜ステップＳ１１０＞
制御部１０６は，格解析部１０２を起動する。格解析部１０２は，文書格納部１０１の各データに対して，形態素解析，構文解析などの一連の処理を実施し，最終的に，主格，目的格などを付与する格解析処理を実施する。そして，格解析処理を実施した結果を，解析結果格納部１０５に登録する。格解析は，格フレーム辞書に基づく方式や，選択制約に基づく方式などで行うことができ，特定の方式に限定されない。
【００３４】
図３に示すデータに対して格解析を実行し，解析結果格納部１０５に登録した結果を図４に示す。解析結果格納部１０５のデータは，図４に示したように，データＩＤ，番号，動詞，格種別，動詞および格種別に対応する名詞の各項目から構成される。データＩＤ項目は，図３に示した文書格納部１０１のデータＩＤに対応する。番号項目は，解析結果格納部１０５の各レコードを識別するための項目である。動詞項目は，格解析された格構造の動詞部分を示す項目である。格種別項目は，主格，目的格，時間格，場所格などの格の種類を表す項目である。名詞項目は，各動詞の格に関連付けられた名詞を表す項目である。例えば，図４の番号１のレコードは，図３のデータＩＤ１の「母が−受ける」の関係を表し，動詞「受ける」の主格が名詞「母」であることを示している。
【００３５】
図４において，名詞項目が「ＮＵＬＬ」のレコードがゼロ代名詞を表す。
【００３６】
また，図３の原文中の単語と図４の単語との対応関係については，例えば，出現位置を記憶するなどによって，対応付けが可能であるとする。
【００３７】
以上の処理を，文書格納部１０１のすべてのデータに対して処理する。
【００３８】
＜ステップＳ１２０＞
制御部１０６は，照応解析判断部１０３を起動する。照応解析判断部１０３は，解析結果格納部１０５に格納されているデータ（図４）のうち，動詞項目と格種別項目にのみ着目して，動詞項目と格種別項目が一致するレコードを集計する。
【００３９】
集計の際，名詞項目が「ＮＵＬＬ」の値のレコードはカウントしない。したがって，例えば，「動詞：解約する，格種別：目的格」の出現数は１（図４の番号９のみ）になる。番号７は，名詞項目が「ＮＵＬＬ」であるのでカウントしない。
【００４０】
図４のデータに対して集計した結果を図５に示す。図５において，１行目の「動詞：受ける，格種別：主格」は図４の番号１のレコードに対応する。同様に，２行目は図４の番号２のレコードに，３行目は図４の番号３のレコードに，４行目は図４の番号９のレコードに，５行目は図４の番号１１のレコードに，６行目は図４の番号１２のレコードに，７行目は図４の番号１５のレコードに，それぞれ対応する。
【００４１】
＜ステップＳ１３０＞
照応解析判断部１０３は，ステップＳ１２０で集計した各組について，一定の出現数以上のものを照応解析の対象にする。例えば，出現数が１個以上の組を処理対象とすると，図５に示す７つの組がすべて照応解析の対象になる。
【００４２】
＜ステップＳ１４０＞
制御部１０６は，照応解析部１０４を起動する。照応解析部１０４は，照応解析を実施する。解析結果格納部１０５の各レコードについて，ステップＳ１３０で決定された動詞と格種別の組が一致し，名詞項目が「ＮＵＬＬ」であるレコードのみを照応解析の対象にする。
【００４３】
図６に，ステップＳ１４０の動作を表すフローチャートを示す。以下，このフローチャートに沿って動作を説明する。
【００４４】
照応解析部１０４は，解析結果格納部１０５の各レコードについて，ステップＳ１０１０〜Ｓ１０３０の処理を実行する。すべてのレコードで処理が終了したら終了する。
【００４５】
＜ステップＳ１０１０＞
照応解析部１０４は，解析結果格納部１０５の各レコードについて，処理条件に一致する場合には照応処理を行い，処理条件に一致しない場合には照応処理を行わずに次のレコードを処理する。すなわち，ステップＳ１３０で決定された図５の動詞と格種別の組が一致し，名詞項目が「ＮＵＬＬ」あれば，ステップＳ１０２０へ進み，そうでないなら，ステップＳ１０３０へ進む。
【００４６】
例えば，図４の番号７，番号１４のデータについては，動詞と格種別の組（それぞれ「動詞：解約する，格種別：目的格」，「動詞：電話する，格種別：目的格」が，図５に存在し，名詞項目が「ＮＵＬＬ」であるので，ステップＳ１０２０に行く。
【００４７】
＜ステップＳ１０２０＞
ゼロ代名詞の照応処理を実施する。照応方法は，上述の「日英翻訳システムにおける用語意味属性を用いた代名詞照応解析」（情報処理学会論文誌，Vol.34，No.8，pp.1705-1715）（非特許文献１）に示す方法でもよいし，他の方法でもよい。
【００４８】
＜ステップＳ１０３０＞
解析結果格納部１０５のすべてのレコードで処理が終了したら終了する。すべてのレコードの処理が終了していない場合には，次のレコードの処理を行うためにステップＳ１０１０へ進む。
【００４９】
ステップＳ１４０までの処理結果として，例えば図７に示す照応解析結果になる。番号７のデータは，名詞項目を直近の名詞にしている。例えば，図７の番号７「解約する」の名詞項目には，図３のデータＩＤ１：「留守中に，母が投資信託の説明を受けて，加入したが，解約したい。」の「投資信託」が補完されている。一方，番号１４のデータは，図３のデータＩＤ４：「電話したが，応答がなかった。」に基づいて補完できる名詞が不明であるため，引き続き「ＮＵＬＬ」になっている。
【００５０】
図７に示す解析結果は適切な概念化が行われており，このデータを利用することで正確なテキストマイニングができるようになる。
【００５１】
（第１の実施形態の効果）
以上説明したように，本実施形態によれば，あらかじめ対象文書を格解析し，一定の出現頻度の動詞と格種別の組のみゼロ代名詞の照応処理を行うことで，解析誤りが起こりやすい照応解析処理を減らすことができる。また，一部のゼロ代名詞だけ照応解析することで，照応解析処理全体の処理時間を短縮できる。
【００５２】
（第２の実施形態）
第１の実施形態では，ステップＳ１３０で，照応解析するゼロ代名詞を選択する際に，必須格（必ず取らなければならない格）と任意格（取る場合もある格）を区別していなかった。しかし，任意格は必須格より出現頻度が少ないと予想されるため，任意格と必須格とで，ゼロ代名詞を選択する基準を変えることが望ましい。そこで，本発明の第２の実施形態として，必須格と任意格の違いによって，ゼロ代名詞選択する基準を変更する例について説明する。
【００５３】
また，第１の実施形態では，ステップＳ１３０で，照応解析するゼロ代名詞を選択する際に，出現頻度によって判断したが，この場合，文書格納部１のデータ数が多いほど，照応解析するゼロ代名詞と判断されやすくなる。そこで，本実施形態では，データ数に依存しないように，出現率で判断する例について説明する。
【００５４】
図８は，本実施形態にかかる自然言語処理装置の構成を示す説明図である。
自然言語処理装置２００は，図８に示したように，文書格納部２０１と，格解析部２０２と，照応解析判断部２０３と，照応解析部２０４と，解析結果格納部２０５と，制御部２０６と，格フレーム辞書部２０７を含んで構成されている。本実施形態の説明に必要のない構成要素については図示およびその説明を省略する。
【００５５】
文書格納部２０１，格解析部２０２，照応解析判断部２０３，照応解析部２０４，解析結果格納部２０５，および制御部２０６については，上記第１の実施形態における文書格納部１０１，格解析部１０２，照応解析判断部１０３，照応解析部１０４，解析結果格納部１０５，および制御部１０６と実質的に同様であるので，重複説明を省略する。
【００５６】
本実施形態にかかる自然言語処理装置２００は，第１の実施形態にかかる自然言語処理装置１００に比べて，格フレーム辞書部２０７が追加されたことを特徴とする。図９は，格フレーム辞書部２０７のデータ例を示す説明図である。格フレーム辞書部２０７は，各動詞がとりうる格が必須格か任意格かを区別するための情報を保持する機能部である。
【００５７】
次いで，本実施形態の動作について説明する。
図１０は，本実施形態の動作を示すフローチャートである。以下，図１０のフローチャートを参照しながら動作を説明する。なお，第１の実施形態と同様に，文書格納部２０１に格納されたデータが図３に示すデータの場合について説明する。
【００５８】
図１０において，ステップＳ１１０，ステップＳ１４０の動作は第１の実施形態と実質的に同様である。本実施形態では，第１の実施形態に比べて，ステップＳ１２０，Ｓ１３０（図２）の代わりに，ステップＳ２００〜Ｓ２２０の処理を実施する。
【００５９】
＜ステップＳ１１０＞
まず，第１の実施形態のステップＳ１１０と同様に，格解析部２０２は各解析処理を実施し，その結果を解析結果格納部２０５に登録する。従って，文書格納部２０１に格納されたデータが図３に示すデータの場合，解析結果格納部２０５のデータは図４に示すものとなる。
【００６０】
＜ステップＳ２００＞
制御部２０６は，照応解析判断部２０３を起動する。照応解析判断部２０３は，解析結果格納部２０５に格納されているデータのうち，動詞項目と格種別項目にのみ着目して，動詞項目と格種別項目が一致するレコードを集計する。図１１に集計結果を示す。第１の実施形態と同様に，名詞項目が「ＮＵＬＬ」のレコードはカウントしないで集計し，出現数項目に設定する。したがって，「動詞：解約する，格種別：目的格」の出現数は１（図４の番号９のみ）になる。
【００６１】
全データ数項目には，名詞項目が「ＮＵＬＬ」のレコードもカウントして集計する。したがって，例えば，「動詞：解約する，格種別：目的格」の出現数は２（図４の番号７，番号９）になる。
【００６２】
＜ステップＳ２１０＞
照応解析判断部２０３は，格フレーム辞書部２０７を参照し，ステップＳ２００で集計した各組について，必須格か任意格かどうかの情報を設定する。設定結果は，図１１のようになる。図１１に示したように，動詞「受ける」は，主格（誰が受けるのか），目的格（何を受けるのか）が必須格であり，時間格（いつ受けるのか）は任意格である。同様に，動詞「解約する」は目的格が必須格であり，動詞「電話する」は目的格が必須格であり，動詞「悪い」は主格が必須格であり，動詞「ない」は主格が必須格である。
【００６３】
＜ステップＳ２２０＞
照応解析判断部２０３は，ステップＳ２００で集計した各組について，一定の出現率以上の組を照応解析の対象にする。出現率は，次の式で計算する。
出現率＝出現数÷全データ数
例えば，必須格の場合に出現率が０．６以上の組，任意格の場合に出現率が０．３以上の組を照応解析処理対象にすることができる。
【００６４】
図１１においては，「動詞：解約する，格種別：目的格」と「動詞：電話する，格種別：目的格」は０．５の出現率，それ以外は１．０の出現率である。「動詞：解約する，格種別：目的格」と「動詞：電話する，格種別：目的格」は，ともに必須格で，出現率が０．６以下であるので，処理対象にならない。その他の組は，すべて処理対象になる。
【００６５】
＜ステップＳ１４０＞
以降の処理は，第１の実施形態のステップＳ１４０と実質的に同様である。
【００６６】
（第２の実施形態の効果）
以上説明したように，本実施形態によれば，必須格と任意格とを区別をして，それらの違いによって，ゼロ代名詞を選択する基準を変更する。それによって，任意格が必須格より出現頻度が少ない場合でも，照応解析を行うゼロ代名詞として選択できる。また，出現率によって，照応解析を行う動詞と格種別の組を決定することで，テキストマイニングを行う元データのデータ数に依存せず，処理するゼロ代名詞を選択できる。
【００６７】
（第３の実施形態）
第１の実施形態では，図７の番号１４のデータは，最終的に補完できる名詞がわからず，引き続き「ＮＵＬＬ」になっている。しかし，あらかじめ動詞「電話する」の目的格が重要であることがわかっていれば，文書格納部１にデータを登録する際に，動詞「電話する」の目的格を入力するように，自然言語処理装置のユーザであるデータ登録者（例えばコールセンターならば，オペレータ）に促すことができる。そこで，本発明の第３の実施形態として，すでに文書格納部に登録されているデータから重要な動詞と格種別の組を計算しておき，その後のデータ登録者の入力データにそれらの組が記載されていなかった際に，データ登録者に入力を促す例について説明する。
【００６８】
図１２は，本実施形態にかかる自然言語処理装置の構成を示す説明図である。
自然言語処理装置３００は，図１２に示したように，文書格納部３０１と，格解析部３０２と，照応解析判断部３０３と，照応解析部３０４と，解析結果格納部３０５と，制御部３０６と，重要格情報格納部３０８と，入出力部３０９と，データ確認部３１０と，データ登録部３１１を含んで構成されている。本実施形態の説明に必要のない構成要素については図示およびその説明を省略する。
【００６９】
文書格納部３０１，格解析部３０２，照応解析判断部３０３，照応解析部３０４，解析結果格納部３０５，および制御部３０６については，上記第１の実施形態における文書格納部１０１，格解析部１０２，照応解析判断部１０３，照応解析部１０４，解析結果格納部１０５，および制御部１０６と実質的に同様であるので，重複説明を省略する。
【００７０】
本実施形態にかかる自然言語処理装置３００は，第１の実施形態にかかる自然言語処理装置１００に比べて，重要格情報格納部３０８，入出力部３０９，データ確認部３１０，およびデータ登録部３１１が追加されたことを特徴とする。以下，順に説明する。
【００７１】
重要格情報格納部３０８は，第１の実施形態のステップＳ１３０の処理結果を格納する機能部である。図１３に重要格情報格納部３０８のデータを示す。重要格情報格納部３０８は，動詞項目と各種別項目を保持する。例えば，図５に示す７つの組が重要格情報として，重要格情報格納部３０８に格納される。その際，出現数項目は取り除かれる。
【００７２】
入出力部３０９は，データ登録者からのデータの入力を受け付け，正常に登録されたかどうかをデータ登録者に伝える機能部である。
【００７３】
データ確認部３１０は，データ登録者から入力されたデータに，重要格情報が記載されているかどうかを確認する機能部である。かかる確認方法については後述する。
【００７４】
データ登録部３１１は，文書格納部３０１と解析結果格納部３０５に，データ登録者から入力されたデータを登録する機能部である。
【００７５】
次いで，本実施形態の動作について説明する。
第３の実施形態は，文書格納部３０１にデータがある程度蓄えられた段階で重要格情報格納部３０８に重要格を登録する処理と，重要格情報格納部３０８に登録された後に，データ登録者からデータ入力を受け付けた際の処理とに分けられる。
【００７６】
重要格情報格納部３０８に重要格を登録する処理は，第１の実施形態のステップＳ１３０（図２）が次のステップＳ１３０’に変更される。
【００７７】
＜ステップＳ１３０’＞
照応解析判断部３０３は，ステップＳ１２０で集計した各組について，一定の出現数以上のものを照応解析の対象にする。例えば，出現数が１個以上の組を処理対象とすると，図５に示す７つの組がすべて照応解析の対象になる。照応解析の対象と判断された動詞と格種別の組を重要格情報格納部３０８に登録する。
【００７８】
一方，データ登録者からデータ入力を受け付けた際の処理を，図１４のフローチャートに示す。
【００７９】
＜ステップＳ３００＞
入出力部３０９は，データ登録者からデータを受け付ける。例えば，データ「解約したい」という入力を受け付けたとする。
【００８０】
＜ステップＳ３１０＞
格解析部３０２は，入力データを格解析する。例えば，「解約したい」というデータの格解析結果を図１５に示す。
【００８１】
＜ステップＳ３２０＞
データ確認部３１０は，ステップＳ３１０で実行された格解析結果の各レコードに対して，重要格情報格納部３０８のデータと照合する。動詞項目と格種別項目が一致し，かつ，格解析結果の名詞項目が「ＮＵＬＬ」であるならば，不適切なデータと判断し，ステップＳ３３０に行く。そうでないならば，適切なデータと判断し，ステップＳ３４０に行く。例えば，図１５の２行目と図１３の４行目が，重要格「動詞：解約する，格種別：目的格」で一致する。図１５の２行目の名詞項目は「ＮＵＬＬ」であるので，不適切なデータと判断し，ステップＳ３３０に行く。
【００８２】
＜ステップＳ３３０＞
不適切なデータと判断した場合，入出力部３０９は，データ登録者に異常終了を出力し，重要格情報を入力するように伝える。データ「解約したい」の例では，「解約する」の目的格を入力するようにデータ登録者に促す。そして終了する。
【００８３】
＜ステップＳ３４０＞
一方，適切なデータと判断した場合，入力データを文書格納部３０１に登録し，ステップＳ３１０で実行された格解析結果を解析結果格納部３０５に登録する。そしてステップＳ３５０へ行く。
【００８４】
＜ステップＳ３５０＞
入出力部３０９は，データ登録者に，データが正常登録されたことを伝える。そして処理を終了する。
【００８５】
（第３の実施形態の効果）
以上説明したように，本実施形態によれば，データ登録時に，あらかじめ計算された重要格を入力するように，データ登録者に促すことで，照応解析の失敗するようなデータが登録されることを避けることができる。
【００８６】
以上，添付図面を参照しながら本発明にかかる自然言語処理装置の好適な実施形態について説明したが，本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば，特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり，それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【００８７】
例えば，以下のような変更例または修正例が可能である。
（１）格構造解析の方法は，特に限定しない。第１の実施形態では，格種別は主格，目的格などの表現であるが，「ガ格」，「ヲ格」，「二格」などの分類や，動作主格，対象格などの分類としてもよい。抽出された格構造が，表層格でも深層格でも本発明の方式を適用することができる。
（２）ゼロ代名詞の照応解析の方法も特に限定しない。
（３）ゼロ代名詞のみでなく，一般の代名詞に対しても照応解析をするかどうかを判断することができる。
（４）図３の例では，各データには１文しか設定されていないが，複数文が登録されていても適用可能である。
【産業上の利用可能性】
【００８８】
本発明は自然言語処理装置に利用可能であり，特に，格構造解析やゼロ代名詞の照応解析を行う自然言語処理装置に利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１】第１の実施形態にかかる自然言語処理装置を示す説明図である。
【図２】第１の実施形態の動作を示す流れ図である。
【図３】文書格納部のデータを示す説明図である。
【図４】解析結果格納部のデータを示す説明図である。
【図５】集計結果を示す説明図である。
【図６】図２のステップＳ１４０の詳細を示す説明図である。
【図７】解析結果格納部のデータを示す説明図である。
【図８】第２の実施形態にかかる自然言語処理装置を示す説明図である。
【図９】格フレーム辞書部のデータを示す説明図である。
【図１０】第２の実施形態の動作を示す流れ図である。
【図１１】集計結果の一時データを示す説明図である。
【図１２】第３の実施形態にかかる自然言語処理装置を示す説明図である。
【図１３】重要格情報格納部のデータを示す説明図である。
【図１４】第３の実施形態におけるデータ登録時の動作を示す流れ図である。
【図１５】格解析結果のデータを示す説明図である。
【符号の説明】
【００９０】
１００，２００，３００  自然言語処理装置
１０１，２０１，３０１  文書格納部
１０２，２０２，３０２  格解析部
１０３，２０３，３０３  照応解析判断部
１０４，２０４，３０４  照応解析部
１０５，２０５，３０５  解析結果格納部
１０６，２０６，３０６  制御部
２０７  格フレーム辞書部
３０８  重要各情報格納部
３０９  入出力部
３１０  データ確認部
３１１  データ登録部
【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１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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