(57)【要約】  【課題】  システムに過大な負荷をかけることなく適切な照応解析が可能な照応解析システムを提供する。  【解決手段】  照応解析システム２は、入力テキストを照応解析に適した形式に変換する照応解析前処理部１２と、形式が変換された入力テキストから照応詞と該照応詞に対する複数の先行詞候補とを検出する照応解析対象検出部１３と、照応詞と該照応詞に対する複数の先行詞候補との照応関係を解析する先行詞同定部１４と、照応関係の度合いを外部リソース５０に問い合わせる照応解析検査部１８と、照応関係の度合いに基づいて、照応関係を調整する照応調整部１９とを有し、先行詞同定部１４は、調整後の照応関係に基づいて、複数の先行詞候補の中から先行詞を同定する。【選択図】  図２
2006127089.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力文に対して照応解析を行う照応解析システムであって、
前記入力文を照応解析に適した形式に変換する入力文変換手段と、
前記入力文変換手段により形式が変換された入力文から照応詞と該照応詞に対する複数の先行詞候補とを検出する照応解析対象検出手段と、
前記照応解析対象検出手段により検出された照応詞と該照応詞に対する複数の先行詞候補との照応関係を解析する照応解析手段と、
前記照応解析手段により得られる照応関係の度合いを外部リソースに問い合わせる問い合わせ手段と、
前記問い合わせ手段により得られる照応関係の度合いに基づいて、前記照応解析手段により得られる照応関係を調整する照応調整手段と、
前記照応解析手段による調整後の照応関係に基づいて、前記複数の先行詞候補の中から先行詞を同定する先行詞同定手段とを有することを特徴とする照応解析システム。
【請求項２】
前記照応解析手段は、名詞照応解析と、代名詞及びゼロ代名詞照応解析を行うことを特徴とする請求項１に記載の照応解析システム。
【請求項３】
前記照応解析手段は、前記照応詞と該照応詞に対する複数の先行詞候補との照応関係の評価値を算出することを特徴とする請求項２に記載の照応解析システム。
【請求項４】
前記問い合わせ手段は、前記入力文において、前記照応詞と該照応詞に対する複数の先行詞候補との近傍に存在する語をキーワードとして、前記外部リソースに対する検索を行い、前記外部リソースにおける文書を取得することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の照応解析システム。
【請求項５】
前記問い合わせ手段は、取得した外部リソースにおける文書数が所定数以下である場合に、前記キーワードの数を減らして、前記外部リソースに対する再度の検索を行うことを特徴とする請求項４に記載の照応解析システム。
【請求項６】
前記問い合わせ手段は、予め定められる専門性の低い語を前記キーワードから外すことを特徴とする請求項５に記載の照応解析システム。
【請求項７】
前記照応調整手段は、前記照応解析手段により前記照応詞と該照応詞に対する複数の先行詞候補との照応関係の評価値が算出される場合に、前記入力文と前記問い合わせ手段が取得した外部リソースにおける文書との類似度に基づいて、前記照応詞と該照応詞に対する複数の先行詞候補の関連度を導出し、
前記先行詞同定手段は、前記関連度と前記照応関係の評価値との積が最大となる先行詞候補を、前記先行詞として同定することを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の照応解析システム。
【請求項８】
先行詞同定手段は、前記照応調整手段による調整後の照応関係の評価値のうち、最大の評価値と２番目の評価値との差である確信度が、前記照応調整手段による調整前の照応関係の評価値のうち、最大の評価値と２番目の評価値との差である確信度よりも小さい場合に、前記照応解析手段による調整前の照応関係に基づいて先行詞を同定することを特徴とする請求項７に記載の照応解析システム。
【請求項９】
前記問い合わせ手段は、前記入力文の分類により得られる前記入力分のカテゴリに基づいて、問い合せ先の外部リソースを決定することを特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載の照応解析システム。
【請求項１０】
前記照応解析手段により得られる照応関係に基づいて、該照応関係の度合いを外部リソースに問い合わせる必要があるか否かを判定する問い合わせ要否判定手段を有することを特徴とする請求項１乃至９のいずれかに記載の照応解析システム。
【請求項１１】
前記問い合わせ要否判定手段は、前記照応解析手段により前記照応詞と該照応詞に対する複数の先行詞候補との照応関係の評価値が算出される場合に、該照応関係の評価値のうち、最大の評価値と２番目の評価値との差である確信度が所定値を超えない場合に、前記照応関係の度合いを外部リソースに問い合わせる必要があると判定することを特徴とする請求項１０に記載の照応解析システム。
【請求項１２】
前記問い合わせ要否判定手段は、前記照応解析手段により前記照応詞と該照応詞に対する複数の先行詞候補との照応関係の評価値が算出される場合に、該照応関係の評価値の分散が所定値を超える場合に、前記照応関係の度合いを外部リソースに問い合わせる必要があると判定することを特徴とする請求項１０に記載の照応解析システム。
【請求項１３】
前記問い合わせ要否判定手段は、前記照応解析手段により前記照応詞に対する照応解析結果の正解タグが付与された正解コーパスが定められる場合に、該正解コーパスに基づいて機械学習を行った分類器によって、前記照応関係の度合いを外部リソースに問い合わせる必要があるか否かを判定することを特徴とする請求項１０に記載の照応解析システム。
【請求項１４】
前記問い合わせ要否判定手段は、前記照応解析手段により前記照応詞と該照応詞に対する複数の先行詞候補との照応関係の評価値が算出される場合に、前記正解タグ、前記照応関係の評価値、及び、前記先行詞候補の文脈から取得される素性に基づいて機械学習を行った分類器によって、前記照応関係の度合いを外部リソースに問い合わせる必要があるか否かを判定することを特徴とする請求項１３に記載の照応解析システム。
【請求項１５】
前記先行詞候補の文脈から取得される素性は、前記入力文において前記照応詞及び前記先行詞候補の近傍に存在する専門用語らしさを表す指標を含むことを特徴とする請求項１４に記載の照応解析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力文に対して照応解析を行う照応解析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
照応現象の機械的な解析は、翻訳や自動要約などのアプリケーションに有用であるとして、計算言語学の分野で研究が続けられてきた。照応現象とは、自然言語による情報の伝達の過程において、情報の受け取り側に容易に推測可能な事柄を指示する表現が、別の表現で置き換えられる現象のことを指す。ある言語表現が、後に現れる言語表現と同一の対象を指す場合、これら表現は照応関係にあるといい、前者を先行詞(antecedent)、後者を照応詞(anaphor)という。
【０００３】
例えば、「太郎が本屋に行きました。彼は雑誌を買いました」の２文目の「彼」は照応詞であり、先行詞である「太郎」を参照している。日本語においては、照応詞はしばしば省略され、「太郎が本屋に行きました。雑誌を買いました」のような形態となる。省略された照応詞をゼロ代名詞という。英訳を行うシステムでは、このゼロ代名詞の参照先が「太郎」であることがわからなければ、適切な英訳は行うことができない。文章内に現れる照応関係を同定する照応解析について、高品質な翻訳システムや質問応答タスクなどの応用分野において重要であると言及されてきており、数多くの研究及び発明が存在する。例えば、特許文献１及び特許文献２は、ゼロ代名詞を含む照応解析を組み込むことによって翻訳機の性能を高めようとした技術である。また、照応解析研究そのものに関しても、非特許文献１等を多々挙げることができる。
【０００４】
上述した既存の技術等における照応解析技術では、照応解析を行うシステムが照応解析のための言語的リソースを解析に前もって全て用意しておく必要がある。しかし、全ての状況を考慮した言語的リソースを用意することは現実的に不可能であるため、正確な照応解析結果を得ることができない場合がある。
【０００５】
例えば、テキスト「セオドア・ルーズベルト大統領と、第二次世界大戦を戦ったフランクリン・ルーズベルト大統領は親類関係にあります。また、棍棒外交で有名な彼はテディの愛称で呼ばれ、テディベアでも有名です。」について照応解析を行い、「棍棒外交で有名な彼は〜」の文に存在する照応詞「彼」の先行詞を同定する場合を考える。この例では、正しい先行詞は「セオドア・ルーズベルト大統領」であるが、「彼」の前に存在する名詞句は、「セオドア・ルーズベルト大統領」、「フランクリン・ルーズベルト大統領」、「親類関係」、「第二次世界大戦」及び「棍棒外交」が存在し、これら名詞句が「彼」の先行詞候補となる。
【０００６】
多くの既存の照応解析システムでは、「彼」の先行詞は「男性か中性の人物、少なくとも女性ではない」という制約を保持している。これは、非特許文献２等の機械学習手法に基づく照応解析システムにおける、学習コーパスから照応解析に関する一般的な制約を学習する場合においても同様である。この制約によれば、「彼」の先行詞候補としては、「セオドア・ルーズベルト大統領」と「フランクリン・ルーズベルト大統領」がより相応しいということになる。しかし、既存の照応解析システムは、これら２つの先行詞候補「フランクリン・ルーズベルト大統領」及び「セオドア・ルーズベルト大統領」のいずれかが「彼」の先行詞として相応しいかを判断する場合に、一般的な照応解析ルールのみでは照応解析を正確に行い得ない場合がある。
【０００７】
例えば、照応解析システムが、照応詞の近くに存在する先行詞候補は先行詞になりやすいという事実に基づく照応解析のルールや、照応詞と同一の格を持つ先行詞候補のほうがより先行詞になりやすいという事実に基づく一般的な照応解析のルールを保持していたとする。前者の照応解析ルールでは、先行詞候補「フランクリン・ルーズベルト大統領」が照応詞「彼」の近くに存在していた場合には、「フランクリン・ルーズベルト大統領」が先行詞と判断されることになり、照応解析に誤りが生じる。また、前者の照応解析ルールでは、照応詞から先行詞候補までの距離を、「文」を単位として算出している場合には、「セオドア・ルーズベルト大統領」と「フランクリン・ルーズベルト大統領」は同一文内に存在するため、両者に差異がないことになる。一方、後者の照応解析ルールでは、先行文脈中において「フランクリン・ルーズベルト大統領」と「セオドア・ルーズベルト大統領」とがいずれも「主格」として用いられていた場合には、両者に差異がないことになる。また、「セオドア・ルーズベルト大統領」が誤って「ト格」として格解析された場合には、照応解析も誤ることになる。
【０００８】
このように、一般的な照応解析ルールのみでは、先行詞を正確に同定することができず、「セオドア・ルーズベルト大統領が行った外交政策は棍棒外交である」というような人間が持つ常識に依拠した「セオドア・ルーズベルト大統領」と「棍棒外交」が共起しやすい等の語彙に関する特別の情報をあらかじめ保持していなければ、適切な照応解析を行うことができない。
【０００９】
【特許文献１】特開平７−９３３３３号公報
【特許文献２】特開２００２−５５９７７号公報
【非特許文献１】河原大輔、黒橋禎夫著 、語の大域的多義性解消に基づく省略解析の精度向上、言語処理学会第１０回年次大会、２００４年
【非特許文献２】W. M. Soon, H. T. Ng, and D. C. Y. Lim著、A Machine Learning Approach to Coreference Resolution of Noun Phrases」、Computational Linguistics、(27)4、2001
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
ところが、「セオドア・ルーズベルト大統領」と「棍棒外交」が共起しやすい等の語彙に関する特別な情報を全てあらかじめ用意するのはコスト的に困難であり、更には、新出の単語にもその都度対応していくことは、照応解析システムに過大な負荷がかかり、現実的に不可能である。すなわち、単一の照応解析システムのみが、例えば、世界中の全ての「大統領」に関する情報を「政策」、「性別」、「出身」等の多層な観点から取得し、また、今後未来において現れる全ての大統領についてもこのような情報を取得することは現実的に不可能である。
【００１１】
本発明の目的は、上述した問題を解決するものであり、システムに過大な負荷をかけることなく適切な照応解析が可能な照応解析システムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明に係る照応解析システムは、入力文に対して照応解析を行うものであって、前記入力文を照応解析に適した形式に変換する入力文変換手段と、前記入力文変換手段により形式が変換された入力文から照応詞と該照応詞に対する複数の先行詞候補とを検出する照応解析対象検出手段と、前記照応解析対象検出手段により検出された照応詞と該照応詞に対する複数の先行詞候補との照応関係を解析する照応解析手段と、前記照応解析手段により得られる照応関係の度合いを外部リソースに問い合わせる問い合わせ手段と、前記問い合わせ手段により得られる照応関係の度合いに基づいて、前記照応解析手段により得られる照応関係を調整する照応調整手段と、前記照応解析手段による調整後の照応関係に基づいて、前記複数の先行詞候補の中から先行詞を同定する先行詞同定手段とを有する。
【００１３】
この構成により、照応詞と該照応詞に対する複数の先行詞候補との照応関係が、外部リソースに問い合わせることによって得られる照応関係の度合いに基づいて調整され、その調整後の照応関係に基づいて、先行詞候補の中から先行詞が同定される。従って、外部リソースにおける多種多様な情報を用いることにより、照応解析システムに過大な負荷をかけることなく適切な照応解析が可能となる。
【００１４】
好ましくは、本発明に係る照応解析システムは、前記照応解析手段が、名詞照応解析と、代名詞及びゼロ代名詞照応解析を行う。また、本発明に係る照応解析システムは、前記照応解析手段が、前記照応詞と該照応詞に対する複数の先行詞候補との照応関係の評価値を算出する。この構成により、照応詞と該照応詞に対する複数の先行詞候補との照応関係が数値化され、照応関係の扱いがより容易になる。
【００１５】
好ましくは、本発明に係る照応解析システムは、前記問い合わせ手段が、前記入力文において、前記照応詞と該照応詞に対する複数の先行詞候補との近傍に存在する語をキーワードとして、前記外部リソースに対する検索を行い、前記外部リソースにおける文書を取得する。この構成により、照応詞と該照応詞に対する複数の先行詞候補に関連する可能性の高い語をキーワードとした適切な検索が可能となる。
【００１６】
好ましくは、本発明に係る照応解析システムは、前記問い合わせ手段が、取得した外部リソースにおける文書数が所定数以下である場合に、前記キーワードの数を減らして、前記外部リソースに対する再度の検索を行う。また、本発明に係る照応解析システムは、前記問い合わせ手段が、予め定められる専門性の低い語を前記キーワードから外す。
【００１７】
この構成により、照応詞と先行詞との関連をより適切に表す専門用語がキーワードに残されるため、精度のよい検索結果を得ることが可能となる。
【００１８】
好ましくは、本発明に係る照応解析システムは、前記照応調整手段が、前記照応解析手段により前記照応詞と該照応詞に対する複数の先行詞候補との照応関係の評価値が算出される場合に、前記入力文と前記問い合わせ手段が取得した外部リソースにおける文書との類似度に基づいて、前記照応詞と該照応詞に対する複数の先行詞候補の関連度を導出し、前記先行詞同定手段が、前記関連度と前記照応関係の評価値との積が最大となる先行詞候補を、前記先行詞として同定する。
【００１９】
好ましくは、本発明に係る照応解析システムは、先行詞同定手段が、前記照応調整手段による調整後の照応関係の評価値のうち、最大の評価値と２番目の評価値との差である確信度が、前記照応調整手段による調整前の照応関係の評価値のうち、最大の評価値と２番目の評価値との差である確信度よりも小さい場合に、前記照応解析手段による調整前の照応関係に基づいて先行詞を同定する。
【００２０】
好ましくは、本発明に係る照応解析システムは、前記問い合わせ手段が、前記入力文の分類により得られる前記入力分のカテゴリに基づいて、問い合せ先の外部リソースを決定する。
【００２１】
好ましくは、本発明に係る照応解析システムは、前記照応解析手段により得られる照応関係に基づいて、該照応関係の度合いを外部リソースに問い合わせる必要があるか否かを判定する問い合わせ要否判定手段を有する。この構成により、外部リソースへの問い合わせを必要最小限に抑え、照応解析システムの負荷をより軽減することができる。
【００２２】
好ましくは、本発明に係る照応解析システムは、前記問い合わせ要否判定手段が、前記照応解析手段により前記照応詞と該照応詞に対する複数の先行詞候補との照応関係の評価値が算出される場合に、該照応関係の評価値のうち、最大の評価値と２番目の評価値との差である確信度が所定値を超えない場合に、前記照応関係の度合いを外部リソースに問い合わせる必要があると判定する。
【００２３】
好ましくは、本発明に係る照応解析システムは、前記問い合わせ要否判定手段が、前記照応解析手段により前記照応詞と該照応詞に対する複数の先行詞候補との照応関係の評価値が算出される場合に、該照応関係の評価値の分散が所定値を超える場合に、前記照応関係の度合いを外部リソースに問い合わせる必要があると判定する。
【００２４】
好ましくは、本発明に係る照応解析システムは、前記問い合わせ要否判定手段が、前記照応解析手段により前記照応詞に対する照応解析結果の正解タグが付与された正解コーパスが定められる場合に、該正解コーパスに基づいて機械学習を行った結果の分類器を用いて、前記照応関係の度合いを外部リソースに問い合わせる必要があるか否かを判定する。
【００２５】
好ましくは、本発明に係る照応解析システムは、前記問い合わせ要否判定手段が、前記照応解析手段により前記照応詞と該照応詞に対する複数の先行詞候補との照応関係の評価値が算出される場合に、前記正解タグ、前記照応関係の評価値、及び、前記先行詞候補の文脈から取得される素性に基づいて機械学習を行った結果の分類器を用いて、前記照応関係の度合いを外部リソースに問い合わせる必要があるか否かを判定する。さらに、本発明に係る照応解析システムは、前記先行詞候補の文脈から取得される素性が、前記入力文において前記照応詞及び前記先行詞候補の近傍に存在する専門用語らしさを表す指標を含む。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、照応詞と該照応詞に対する複数の先行詞候補との照応関係が、外部リソースに問い合わせることによって得られる照応関係の度合いに基づいて調整され、その調整後の照応関係に基づいて、先行詞候補の中から先行詞が同定されるため、外部リソースにおける多種多様な情報を用いて照応解析システムに過大な負荷をかけることなく適切な照応解析が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
本発明の実施の形態について、図面を参照して具体的に説明する。図１及び図２は、本発明の実施の形態に係る照応解析システムのブロック図である。図１に示す照応解析システム１及び図２に示す照応解析システム２は、入力されたテキスト中の名詞句から照応詞となるものを検出するとともに、代名詞及びゼロ代名詞を照応詞として同様に検出し、これら照応詞の先行詞候補を判別することによって、各照応詞の先行詞を同定するものであり、先行詞候補について照応解析により得られる最大の評価値と２番目に大きな評価値の差から照応詞に対する照応解析結果が妥当であるか否かを判定し、妥当でない場合にはインターネット上の外部リソース５０の検索（ウェブ検索）を行って先行詞候補に対応する外部文書を取得し、この外部文書に基づいて、先行詞候補と照応詞の関連度を計算し、関連度が正しいか否かを判定しながら照応解析結果を調整する。
【００２８】
図１に示す照応解析システム１は、照応解析部１０、テキスト入力部１１、照応解析前処理部１２、照応解析対象検出部１３、照応解析結果評価部１７、照応解析検査部１８、照応解析結果調整部１９及び照応解析結果出力部２０を有する。
【００２９】
図２に示す照応解析システム２は、図１に示す照応解析システムの下位概念に相当するものであり、テキスト入力部１１、照応解析前処理部１２、照応解析対象検出部１３、先行詞同定部１４、名詞照応解析リソース保持部１５、代名詞照応解析リソース保持部１６、照応解析結果評価部１７、照応解析検査部１８、照応解析結果調整部１９及び照応解析結果出力部２０を有する。以下、図２に示す照応解析システム２についてフローチャートを参照しつつ説明する。
【００３０】
図３は、照応解析システム２の動作を示すフローチャートである。テキスト入力部１１は、利用者による操作指示に応じたテキストを入力し、照応解析前処理部１２へ出力する（Ｓ１０１）。照応解析前処理部１２は、この入力テキストに対して形態素解析処理及び構文解析処理を行い、照応解析に適した形式に変換して照応解析対象検出部１３へ出力する（Ｓ１０３）。
【００３１】
照応解析対象検出部１３は、名詞照応解析リソース保持部１５及び代名詞照応解析リソース保持部１６に保持される言語的リソースを用いて、入力テキストから照応解析の対象となる照応詞を検出するとともに、その照応詞毎に先行詞となりうるもの（先行詞候補）を検出する（Ｓ１０３）。ここでの照応詞は、代名詞、ゼロ代名詞及び名詞句のことを指す。
【００３２】
具体的には、照応解析対象検出部１３は、「飯田龍、乾健太郎、松本裕治、関根聡著、機械学習による日本語名詞句照応解析の一手法、言語処理学会第１０回年次大会、２００４年」等の公知の手法によって名詞照応解析を行い、入力テキスト中の照応詞としての名詞句と、その名詞句に対する先行詞候補とを検出する。更に、照応解析対象検出部１３は、「河原大輔、黒橋禎夫著、語の大域的多義性解消に基づく省略解析の精度向上、言語処理学会第１０回年次大会、２００４年」等の公知の手法によって代名詞及びゼロ代名詞照応解析を行い、入力テキスト中の照応詞としての代名詞及びゼロ代名詞と、その代名詞及びゼロ代名詞に対する先行詞候補とを検出する。
【００３３】
このように、名詞照応解析と代名詞及びゼロ代名詞照応解析とが別々に行われるのは、以下の理由による。すなわち、名詞句の照応解析では、照応詞は入力テキスト中に存在するため、照応詞の文字列が有する性質を用いて、先行詞の同定を行うことができるが、代名詞の照応解析では、照応詞の文字列が有する性質が詳細なものではなく、ゼロ代名詞の照応解析では、照応詞の文字列が存在しないため、照応詞の文字列が有する性質を用いることができない。このため、一般的に名詞照応解析と代名詞及びゼロ代名詞照応解析は、別々のアーキテクチャを持つことになる。このことに対応して、名詞照応解析と代名詞及びゼロ代名詞照応解析とでは、一般に別々の言語的リソースが用いられており、本実施形態では、名詞照応解析リソース保持部１５と代名詞照応解析リソース保持部１６にそれぞれ言語的リソースが保持される。照応解析対象検出部１３によって検出された照応詞及び当該照応詞に対する各先行詞候補は、先行詞同定部１４へ出力される。
【００３４】
先行詞同定部１４は、各照応詞毎に、その照応詞に対する先行詞候補の中から１の先行詞を同定する。具体的には、先行詞同定部１４は、まず名詞照応解析リソース保持部１５及び代名詞照応解析リソース保持部１６に保持されている言語的リソースを用いて、公知の手法により、入力テキストの先頭から各照応詞毎に、その照応詞に対する各先行詞候補に対して、先行詞としての評価値を与える（Ｓ１０４）。
【００３５】
評価値を与える手法としては、上述した「飯田龍、乾健太郎、松本裕治、関根聡著、機械学習による日本語名詞照応解析の一手法、言語処理学会第１０回年次大会、２００４年」等により、名詞句の照応詞に対する先行詞候補に評価値を与え、「河原大輔、黒橋禎夫著、語の大域的多義性解消に基づく省略解析の精度向上、言語処理学会第１０回年次大会、２００４年」等により、代名詞及びゼロ代名詞に対する先行詞候補に評価値を与える。ただし、本実施形態では、名詞照応解析と代名詞及びゼロ代名詞照応解析とが同等の価値となる必要があるため、名詞句に対する先行詞候補に与えられる評価値と、代名詞及びゼロ代名詞に対する先行詞候補に与えられる評価値とは、同じスケール、例えば、０．０から１．０の間になるように調整される。
【００３６】
更に、先行詞同定部１４は、各照応詞毎に、その照応詞に対する各先行詞候補に与えられた評価値に基づいて、以下のような処理を行う。まず、先行詞同定部１４は、各照応詞毎に、その照応詞に対する各先行詞候補について、順位付けを行い、評価値が最も大きな先行詞候補を第１位先行詞候補とし、評価値が２番目に大きな先行詞候補を第２位先行詞候補とする。そして、先行詞同定部１４は、第１位先行詞候補と第２位先行詞候補との評価値の差を、照応詞における先行詞同定の確信度として算出する（Ｓ１０５）。
【００３７】
このような先行詞候補に与えられた評価値に基づいて確信度を算出する公知の手法としては、「Kazuhiro Seki, Atsushi Fujii, and Tetsuya Ishikawa著、A Probabilistic Method for Analyzing Japanese Anaphora Integrating Zero Pronoun Detection and Resolution、Proceedings of the 19th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2002), 2002」等がある。このSekiらの手法では、先行詞候補に与えられた評価値のうち、最大の評価値と２番目に大きな評価値との差が第１のスレッシュホールドを超えている場合だけ、先行詞候補が照応詞の先行詞として同定される。先行詞同定部によって算出された各照応詞毎の確信度は、照応解析結果評価部１７へ出力される。
【００３８】
照応解析結果評価部１７は、各照応詞毎の先行詞候補の確信度の値を用いて、入力テキストにおいて照応解析のための情報が十分に存在するか否かを判定する。具体的には、照応解析結果評価部１７は、１の照応詞について、その照応詞に対する各先行詞候補に与えられた評価値のうち、最大の評価値と２番目に大きな評価値との差が第１のスレッシュホールドを超えているか否かを判定する（Ｓ１０６）。
【００３９】
最大の評価値と２番目に大きな評価値との差がスレッシュホールドを超えていない状況は、本来一つに定まるべき照応解析結果が定まらないという状況であり、既存の照応解析処理システムが有する一般的な照応解析ルールだけでは、照応現象を適切に解析することができないということである。このため、照応解析結果評価部１７によって、最大の評価値と２番目に大きな評価値との差が第１のスレッシュホールドを超えていないと判定された場合、上述したSekiらの手法とは異なり、入力テキストだけでは正しい照応解析結果が得られないと判断し、この判断結果を受けた照応解析検査部１８は、外部リソース５０へ問い合わせを行い、照応詞と先行詞候補との関連度を取得する（Ｓ１０７）。
【００４０】
図４は、照応詞と先行詞候補との関連度の取得動作を示すフローチャートである。なお、以下においては、「セオドア・ルーズベルト大統領と、第二次世界大戦を戦ったフランクリン・ルーズベルト大統領は親類関係にあります。また、棍棒外交で有名な彼はテディの愛称で呼ばれ、テディベアでも有名です。」という入力テキスト例において、照応詞「彼」に対する先行詞候補「セオドア・ルーズベルト大統領」及び「フランクリン・ルーズベルト大統領」について一般的な照応解析ルールに基づく照応解析によって与えられた評価値が、他の先行詞候補に与えられた評価値よりも抜きん出ているが、これら２つの先行詞候補の評価値の差（確信度）がスレッシュホールド以下である場合を例に説明を加える。
【００４１】
まず、照応解析検査部１８は、入力テキスト中の照応詞の近傍から格フレーム情報を取得する（Ｓ２０１）。上述した入力テキスト例では、照応解析検査部１８は、照応詞「彼」を含む文、すなわち、「棍棒外交で有名な彼はテディの愛称で呼ばれ、テディベアでも有名です。」を照応詞の近傍とみなし、この文の構文解析（図３のＳ１０２）の結果より、「彼」は「呼ばれ」の格フレームの主格であり、デ格の格フレームには「テディの愛称」が存在し、更に、彼を修飾する表現は「棍棒外交でも有名」であり、並置の構造として「テディベアでも有名です。」が存在することを認識する。そして、照応解析検査部１８は、照応詞の格フレームである、「彼（主格）」、「愛称（デ格）[所有格に「テディ」]」、「呼ぶ（動詞）」と、照応詞の格フレームの修飾節である、「棍棒外交（デ格）」、「有名だ（連体修飾）」と、照応詞に並置する格フレームである、「テディベア（デ格）」、「有名だ（動詞）」とからなる格フレーム情報を取得する。
【００４２】
次に、照応解析検査部１８は、格フレーム情報内の語について、専門用語らしさの指標（専門用語指標）を付与する（Ｓ２０２）。語の専門用語らしさの判断については、「中川裕志、森辰則、湯本紘彰著、出現頻度と連接頻度に基づく専門用語抽出、自然言語処理、Vol.10 No.1, pp. 27 - 45, ２００３年１月」等の公知の手法が採用される。
【００４３】
更に、照応解析検査部１８は、入力テキスト中の照応詞の近傍における、その照応詞を特徴づける修飾表現及び係り先の動詞の格フレーム情報からキーワードを取得する（Ｓ２０３）。上述した入力テキスト例では、照応解析検査部１８は、格フレーム情報から指示詞や代名詞等の語（ここでは代名詞「彼」）をストップワードとして除去し、残りの格フレームである、「愛称」、「呼ぶ」、「テディ」、「棍棒外交」、「有名だ」、「テディベア」をキーワードとして取得する。
【００４４】
次に、照応解析検査部１８は、各先行詞候補毎に、Ｓ２０３で取得したキーワードに基づくクエリを作成する（Ｓ２０４）。上述した入力テキスト例では、照応解析検査部１８は、先行詞候補「セオドア・ルーズベルト大統領」については、その先行詞候補の語とキーワードとを組み合わせた「セオドア、ルーズベルト大統領、テディ、愛称、呼ぶ、テディベア、棍棒外交、有名だ」というクエリを作成し、先行詞候補「フランクリン・ルーズベルト大統領」については、その先行詞候補の語とキーワードとを組み合わせた「フランクリン、ルーズベルト大統領、テディ、愛称、呼ぶ、テディベア、棍棒外交」というクエリを作成する。
【００４５】
次に、照応解析検査部１８は、各先行詞候補毎に、その先行詞候補に対応するクエリを用いて、外部リソース５０のウェブ検索を行い、このウェブ検索によって得られる文書（外部文書）を対応する各先行詞候補毎に保持する（Ｓ２０５）。
【００４６】
但し、クエリを構成する語が多い場合には、十分な数の検索結果が得られない場合もあり得る。このため、照応解析検査部１８は、検索結果であるウェブ文書（検索文書）の数が第２のスレッシュホールド以下であるか否かを判定し（Ｓ２０６）、外部文書の数が第２のスレッシュホールド以下である場合には、クエリを構成する語を減らして、サイドのウェブ検索を行う。
【００４７】
具体的には、検索文書の数が第２のスレッシュホールド以下である場合には、照応解析検査部１８は、クエリを構成する語に動詞が含まれているか否かを判定する（Ｓ２０７）。クエリに動詞が含まれている場合には、照応解析検査部１８は、クエリから動詞を除去する（Ｓ２０８）。その後は、新たなクエリを用いたウェブ検索（Ｓ２０５）以降の動作を繰り返す。
【００４８】
一方、クエリに動詞が含まれていない場合には、照応解析検査部１８は、Ｓ２０２において格フレーム情報内の語に付与した専門用語指標に基づいて、クエリに含まれる名詞のうち、より一般的な語、換言すれば、より専門的でない語を除去する（Ｓ２０９）。ここで、より一般的な語がクエリから除去されるのは、一般的な語よりも専門用語の方が、より照応詞と先行詞との関連を表し、且つ、より精度のよい検索結果を得ることができるからである。その後は、新たなクエリを用いたウェブ検索（Ｓ２０５）以降の動作を繰り返す。
【００４９】
一方、最初のウェブ検索、あるいは、新たなクエリを用いた再度のウェブ検索により得られた検索文書の数が第２のスレッシュホールドを超える場合（Ｓ２０６で否定判断された場合）には、照応解析検査部１８は、入力テキストとＳ２０５におけるウェブ検索によって得られた各検索文書のそれぞれについて、その特徴を表す文書ベクトルを作成する。更に、照応解析検査部１８は、入力テキストの文書ベクトルと、各検索文書の文書ベクトルとに基づいて、入力テキストと各検索文書との類似度を算出する（Ｓ２１０）。文書ベクトルを用いた類似度算出については、「Hiroshi Masuichi, Raymond Flournoy, Stefan Kaufmann and Stefan Peters著、Query Translation Method for Cross Language Information Retrieval、The Proceedings of Machine Translation Summit7'99 Workshop on Machine Translation for Cross Language Information Retrieval, 1999」における公知の手法が採用される。
【００５０】
次に、照応解析検査部１８は、入力テキストとの類似度の低い検索文書については、照応詞と先行詞候補との関連度の算出から除外すべく、算出した入力テキストと各検索文書との類似度のうち、所定値以上であるものを特定し、その所定値以上の類似度について平均値を算出する（Ｓ２１１）。更に、照応解析検査部１８は、所定値以上の類似度に対応する検索文書の数と、Ｓ２１１で算出した所定値以上の類似度についての平均値との積を、照応詞と先行詞候補との関連度として算出し、その関連度と先行詞候補の確信度とを照応解析結果調整部１９へ出力する（Ｓ２１２）。各先行詞候補毎にＳ２０５以降の動作が行われることにより、各先行詞候補毎に照応詞との関連度が算出されることになる。なお、各先行詞候補毎に算出される、照応詞と先行詞候補との関連度は、下限１．０から上限２．０までの数値で正規化される。下限を１．０としたのは、後述において、先行詞候補について、照応詞との関連度と評価値との積が算出されることを考慮したものである。また、上限の２．０はアドホックな値である。
【００５１】
上述した入力テキスト例では、照応解析検査部１８は、先行詞候補「フランクリン・ルーズベルト大統領」及び「セオドア・ルーズベルト大統領」のどちらが「棍棒外交で有名な彼はテディの愛称で呼ばれ、テディベアでも有名です。」という近傍を有する照応詞「彼」と関連があるかを表す指標としての関連度を算出することになる。ここで、Ｓ２０５におけるウェブ検索によって得られる検索文書の数は、照応詞と先行詞候補との共起のしやすさを示す。また、Ｓ２１１において算出される、入力テキストと各検索文書との類似度のうち所定値以上のものの平均値は、得られた検索文書群の信頼度を示し、照応詞と先行詞候補とが同一文脈中で用いられていることを表す指標である。
【００５２】
再び、図３に戻って説明する。照応解析検査部１８は、全ての照応詞について、Ｓ１０６における確信度についての判定を行ったか否かを判定する（Ｓ１０８）。未判定の照応詞が存在する場合には、その照応詞についてＳ１０６以降の動作が繰り返される。
【００５３】
一方、全ての照応詞について、Ｓ１０６における確信度についての判定を行った場合、照応解析結果調整部１９は、各照応詞毎に、その照応詞と各先行詞候補との関連度に基づいて、各先行詞候補のリランキングを行う（Ｓ１０９）。
図５は、先行詞候補のリランキング動作を示すフローチャートである。照応解析結果調整部１９は、入力テキストの先頭から順に図３のＳ１０５において得られた先行詞候補の確信度が第３のスレッシュホールド以下の照応詞を選択する（Ｓ３０１）。
【００５４】
次に、照応解析結果調整部１９は、選択した照応詞に対する各先行詞候補の順位について、その先行詞候補の評価値と関連度の積に基づいてリランキング（順位の再設定）を行う（Ｓ３０２）。
【００５５】
次に、照応解析結果調整部１９は、Ｓ３０２における先行詞候補の評価値と関連度の積に基づくリランキングにより定められた第１位先行詞候補と、図３のＳ１０５における評価値のみに基づく順位付けにより定められた第１位先行詞候補とが異なるか否かを判定する（Ｓ３０３）。
【００５６】
これら２つの第１位先行詞候補が異なる場合、先行詞同定部１４は、先行詞候補の評価値と関連度の積に基づくリランキングにより定められた第１位先行詞候補が先行詞として成立している状況の照応連鎖を先行文脈として、Ｓ３０１において選択された照応詞以下の各照応詞毎に、再度、その照応詞に対する各先行詞候補に対して、先行詞としての評価値を与える（Ｓ３０４）。具体的な動作は、図３のＳ１０４と同様である。更に、先行詞同定部１４は、Ｓ３０１において選択された照応詞以下の各照応詞毎に、その照応詞に対する各先行詞候補について、順位付けを行い、評価値が最も大きな先行詞候補を第１位先行詞候補とし、評価値が２番目に大きな先行詞候補を第２位先行詞候補とする。そして、先行詞同定部１４は、第１位先行詞候補と第２位先行詞候補との評価値の差を、照応詞における先行詞同定の確信度として算出する。更に、先行詞同定部１４は、各照応詞毎に算出した確信度の合計値を算出する（Ｓ３０５）。
【００５７】
次に、先行詞同定部１４は、Ｓ３０５において算出した確信度の合計値が、図３のＳ１０５において算出した確信度の合計値よりも減少したか否かを判定する（Ｓ３０６）。確信度の合計値が減少していない場合には、ウェブ検索により得られた検索文書と入力テキストとの関連性が高く、リランキングにより定められた第１位先行詞候補は、図３のＳ１０５における評価値のみに基づく順位付けにより定められた第１位先行詞候補よりも先行詞として適切である。従って、先行詞同定部１４は、リランキングにより定められた第１位先行詞候補を先行詞として同定する（Ｓ３０７）。
【００５８】
一方、確信度の合計値が減少している場合には、ウェブ検索により得られた検索文書と入力テキストとの関連性が低く、リランキングにより定められた第１位先行詞候補は、図３のＳ１０５における評価値のみに基づく順位付けにより定められた第１位先行詞候補よりも先行詞として適切でない。従って、先行詞同定部１４は、先行詞を変更せず、図３のＳ１０５における評価値のみに基づく順位付けにより定められた第１位先行詞候補をそのまま先行詞として同定する（Ｓ３０８）。
【００５９】
Ｓ３０７及びＳ３０８の動作により、検索文書を用いて得られる照応詞毎の関連度が、入力テキスト全体の照応解析の確信度を増大させる場合にのみ、検索文書を考慮した照応解析が行われることになり、一般の照応解析ではできない語と語の細やかな関係を反映した照応解析が可能となる。
【００６０】
Ｓ３０７及びＳ３０８の動作の後、あるいは、Ｓ３０３において評価値と関連度の積に基づく第１位先行詞候補と評価値のみに基づく第１位先行詞候補とが同一であると判定した場合、照応解析結果調整部１９は、全ての照応詞について、Ｓ３０１における選択を行ったか否かを判定する（Ｓ３０９）。未選択の照応詞の照応詞が存在する場合には、その照応詞についてＳ３０１以降の動作が繰り返される。
【００６１】
再び、図３に戻って説明する。Ｓ１０９における先行詞候補の順位付けの後、照応解析結果出力部２０は、同定した先行詞についての照応解析結果を利用者に提示したり、他のアプリケーションへの入力として適切な形で出力する（Ｓ１１０）。
【００６２】
このように、本実施形態の照応解析システム２は、照応詞に対する各先行詞候補に与えられた評価値のうち最大の評価値と２番目の評価値の差が第１のスレッシュホールドを超えない場合、従来の一般的な照応解析ルールでは先行詞が１つに定まらないため、外部リソース５０へ問い合わせを行って照応詞と先行詞候補との関連度を取得し、その関連度に基づいて先行詞を同定する。従って、照応解析システム２の内部に検索文書を保持する必要がなく、照応解析システム２に過大な負荷をかけることなく適切な照応解析が可能となる。
【００６３】
なお、上述した実施形態では、照応解析結果評価部１７は、先行詞同定部１４によって照応詞の先行詞候補に与えられた評価値のうち最大の評価値と２番目の評価値の差が、第１のスレッシュホールドに満たない場合に、本来１つに定まるべき先行詞が定まらず、従来の照応解析システムが有する一般的な照応解析ルールからだけでは、照応現象を適切に解析できないという状況であると判断しているが、これを以下のような構成にて実現することも可能である。
【００６４】
すなわち、照応解析結果評価部１７は、照応詞の先行詞候補に与えられた評価値の分散が、所定のスレッシュホールドを超えている場合には、先行詞候補に与えられた評価値に抜きん出ているものがなく、一般的な照応解析ルールからだけでは先行詞を１つに定めることができないものとして、外部リソース５０に対し、照応詞と先行詞候補との関連度を求めるべき状況であると判断する。なお、外部リソース５０に照応詞と先行詞候補との関連度を求めるべき状況であるか否かの判定は、機械学習を行った結果を用いた分類器が行うことも可能である。
【００６５】
ここで、外部リソース５０に照応詞と先行詞候補との関連度を求めるべき状況であるか否かの判定とは、一般的な照応解析ルールによって先行詞の同定が不可能であるか否かの判定である。例えば、先行詞同定部１４は、テキスト中の照応詞に対する照応解析結果の正解タグが付与されたコーパス（正解コーパス）を定め、その正解コーパス中の先行詞候補に先行詞としての評価値を与える。学習器（図示せず）は、正解タグ、先行詞同定部１４が各照応詞毎にその照応詞に対する各先行詞候補に与えた評価値、及び、各照応詞毎に、その照応詞に対する各先行詞候補の文脈から取得された素性（例えば、照応詞及び先行詞候補の近傍に存在する専門用語らしさを表す指標等）に基づいて、どのような文脈で、且つ、先行詞同定部１４が与える評価値がどの程度ならば、その評価値が照応解析の正解に結びついているかを学習する。機械学習の結果を用いた分類器は、先行詞同定部１４による照応解析結果が信頼するに足るか否かの分類を行い、外部リソース５０への問い合わせを行うか否かを判断することができる。
【００６６】
また、上述した実施例では、ウェブ文書を外部リソース５０に対する検索によって得られた検索文書としているが、照応解析システム２がアクセスする外部リソース５０としての外部データベース内の文書を用いることもできる。また、照応解析検査部１８は、入力テキストの内容により、問い合わせを行う検索文書の種類を変更するような構成とすることも可能である。例えば、照応解析検査部１８は、予め定められた文書分類カテゴリと、カテゴリ毎の問い合わせ先として設定された外部リソース５０に対するアクセス方法との対応関係を記述したテーブルを保持しておく。そして、照応解析検査部１８は、入力テキストに対して文書分類処理を施し、得られた文書分類カテゴリを用いて上述したテーブルを検索し、取得したアクセス方法を用いて外部リソース５０である外部データベースに対して問い合わせを行うことも可能である。例えば、入力テキストが「調理」に関するテキストだった場合には、キーワードを用いてウェブ検索を行う場合よりも、レシピの情報を保持する外部データベースに直接アクセスして検索を行う場合の方がより質の高い検索結果が期待できるため、上述した入力テキストのカテゴリに基づく外部データベースに対するアクセスは有効である。
【産業上の利用可能性】
【００６７】
以上、説明したように、本発明に係る照応解析システムによれば、装置やシステムに過大な負荷をかけることなく適切な照応解析が可能という効果を奏し、照応解析システム等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】第１の照応解析システムのブロック図である。
【図２】第２の照応解析システムのブロック図である。
【図３】照応解析システムの動作を示すフローチャートである。
【図４】照応解析システムにおける関連度の取得動作を示すフローチャートである。
【図５】照応解析システムにおける先行詞候補のリランキング動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６９】
１、２  照応解析システム
１０  照応解析部
１１  テキスト入力部
１２  照応解析前処理部
１３  照応解析対象検出部
１４  先行詞同定部
１５  名詞照応解析リソース保持部
１６  代名詞照応解析リソース保持部
１７  照応解析結果評価部
１８  照応解析検査部
１９  照応解析結果調整部
２０  照応解析結果出力部
【図１】
2006127089.tif 000003
【図２】
2006127089.tif 000004
【図３】
2006127089.tif 000005
【図４】
2006127089.tif 000006
【図５】
2006127089.tif 000007