(57)【要約】  本発明は、先行詞の決定方法及び装置を開示する。ここで、該方法は、識別対象である語句情報を取得すること（Ｓ２０２）と、前記語句情報に代名詞が存在していると識別した場合に、語句情報から複数の先行詞候補と前記複数の先行詞候補の言語特徴を抽出すること（Ｓ２０４）と、複数の先行詞候補の言語特徴に基づいて、複数の先行詞候補から、代名詞が照応する目的先行詞を決定すること（Ｓ２０６）と、を含む。本発明によると、照応解析の処理効率が低いという技術的問題を解決できる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
識別対象である語句情報を取得することと、
前記語句情報に代名詞が存在していると識別した場合に、語句情報から複数の先行詞候補と前記複数の先行詞候補の言語特徴を抽出することと、
前記複数の先行詞候補の言語特徴に基づいて、前記複数の先行詞候補から、前記代名詞が照応する目的先行詞を決定することと、を含む先行詞の決定方法。
【請求項２】
前記複数の先行詞候補の言語特徴に基づいて、前記複数の先行詞候補から、前記代名詞が照応する目的先行詞を決定することは、
各前記先行詞候補の言語特徴に基づいて、各前記先行詞候補の照応重み値を決定することと、
照応重み値が最も大きい先行詞候補を、前記代名詞が照応する目的先行詞として選択することと、を含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の先行詞候補のうちの各先行詞候補は、１つ以上の前記言語特徴を含み、各前記先行詞候補の言語特徴に基づいて、各前記先行詞候補の照応重み値を決定することは、
抽出された言語特徴を特徴値に変換することと、
予め設定された１つ以上の前記言語特徴の特徴係数を利用して、各前記先行詞候補の前記特徴値に線形重み計算を行って、各前記先行詞候補の照応重み値を得ることと、を含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記複数の先行詞候補のうちの各先行詞候補は、１つ以上の前記言語特徴を含み、前記言語特徴は、
前記先行詞候補の単複数特徴、前記先行詞候補と前記代名詞との間の距離、前記先行詞候補が前置詞句に現れるかどうかということ、前記代名詞と前記先行詞候補の意味関連性のうちの少なくとも１つを含む請求項２に記載の方法。
【請求項５】
語句情報から複数の先行詞候補と前記複数の先行詞候補の言語特徴を抽出することは、
前記語句情報における代名詞の近接語を検索することと、
前記近接語の品詞性が名詞ではない場合に、前記語句情報から複数の先行詞候補と前記複数の先行詞候補の言語特徴を抽出することと、を含む請求項１に記載の方法。
【請求項６】
語句情報から複数の先行詞候補を抽出することは、
前記語句情報において前記代名詞との距離が所定の距離内にある名詞句を取得することと、
前記名詞句と前記代名詞との間に互いに照応するかどうかを判断することと、
前記名詞句と前記代名詞との間に互いに照応すれば、前記名詞句を前記先行詞候補とすることと、を含む請求項１又は５に記載の方法。
【請求項７】
前記名詞句と前記代名詞との間に互いに照応するかどうかを判断することは、
前記名詞句と前記代名詞との間の接続詞の品詞性が述語であるかどうかを判断することと、
前記名詞句と前記代名詞との間の接続詞の品詞性が述語でなければ、前記名詞句と前記代名詞との間に互いに照応できると判断することと、
前記名詞句と前記代名詞との間の接続詞の品詞性が述語であれば、前記名詞句と前記代名詞との間に互いに照応できないと判断することと、を含む請求項６に記載の方法。
【請求項８】
識別対象である語句情報を取得するように構成される取得ユニットと、
前記語句情報に代名詞が存在していると識別した場合に、語句情報から複数の先行詞候補と前記複数の先行詞候補の言語特徴を抽出するように構成される抽出ユニットと、
前記複数の先行詞候補の言語特徴に基づいて、前記複数の先行詞候補から、前記代名詞が照応する目的先行詞を決定するように構成される決定ユニットと、を含む先行詞の決定装置。
【請求項９】
前記決定ユニットは、
各前記先行詞候補の言語特徴に基づいて、各前記先行詞候補の照応重み値を決定するように構成される決定モジュールと、
照応重み値が最も大きい先行詞候補を、前記代名詞が照応する目的先行詞として選択するように構成される選択モジュールと、を含む請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
前記複数の先行詞候補のうちの各先行詞候補は、１つ以上の前記言語特徴を含み、前記決定モジュールは、
抽出された言語特徴を特徴値に変換するように構成される変換サブモジュールと、
予め設定された１つ以上の前記言語特徴の特徴係数を利用して、各前記先行詞候補の前記特徴値に線形重み計算を行って、各前記先行詞候補の照応重み値を得るように構成される計算サブモジュールと、を含む請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
前記複数の先行詞候補のうちの各先行詞候補は、１つ以上の前記言語特徴を含み、前記言語特徴は、
前記先行詞候補の単複数特徴、前記先行詞候補と前記代名詞との間の距離、前記先行詞候補が前置詞句に現れるかどうかということ、前記代名詞と前記先行詞候補の意味関連性のうちの少なくとも１つを含む請求項９に記載の装置。
【請求項１２】
前記抽出ユニットは、
前記語句情報における代名詞の近接語を検索するように構成される検索モジュールと、
前記近接語の品詞性が名詞ではない場合に、前記語句情報から複数の先行詞候補と前記複数の先行詞候補の言語特徴を抽出するように構成される抽出モジュールと、を含む請求項８に記載の装置。
【請求項１３】
前記抽出ユニットは、
前記語句情報において前記代名詞との距離が所定の距離内にある名詞句を取得するように構成される取得モジュールと、
前記名詞句と前記代名詞との間に互いに照応するかどうかを判断し、前記名詞句と前記代名詞との間に互いに照応すれば、前記名詞句を前記先行詞候補とするように構成される判断モジュールと、を含む請求項８又は１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記判断モジュールは、
前記名詞句と前記代名詞との間の接続詞の品詞性が述語であるかどうかを判断し、前記名詞句と前記代名詞との間の接続詞の品詞性が述語でなければ、前記名詞句と前記代名詞との間に互いに照応できると判断し、前記名詞句と前記代名詞との間の接続詞の品詞性が述語であれば、前記名詞句と前記代名詞との間に互いに照応できないと判断するように構成される判断サブモジュールを含む請求項１３に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連出願への相互参照］
本願は、２０１６年０５月２０日に中国特許局に提出された、出願番号が２０１６１０３４１６３７．６で、発明の名称が「先行詞の決定方法及び装置」である中国特許出願の優先権を主張し、その内容を全部本願に援用する。
【０００２】
［技術分野］
本発明は、情報処理の分野に関し、具体的には、先行詞の決定方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
マンマシン対話において、機械が語句中の文脈情報を正確に理解する必要があり、もし機械が語句中の文脈情報を正確に理解できなければ、対話情報がぼやけることになり、照応の問題が情報のぼやけを引き起こすという主な問題がある。
【０００４】
広義的には、照応解析とは、文章において代名詞がどの名詞句を指すかを決定するという問題である。既存技術において、（１）左から右へ幅優先探索を行い、構文木をレベル順でトラバースして照応解析作業を実施する照応解析アルゴリズムと、（２）構文知識を基にして意味制約を与える照応解析アルゴリズムと、（３）意味情報をＬＲＣ（ｌｅｆｔ−ｒｉｇｈｔ  ｃｅｎｔｅｒｉｎｇ）アルゴリズムに加えることにより先行詞候補のフィルタリングを実現する照応解析アルゴリズムが存在しているが、アルゴリズム（１）は、識別対象情報をトラバースする必要があり、トラバースの作業負荷が非常に大きく、アルゴリズム（２）は、英語の代名詞の照応解析効果が高いが、中国語の語彙の処理難度が大きく、中国語の照応解析に適せず、アルゴリズム（３）は、それに用いられた意味情報を事前に人手で定義する必要があり、テストコーパスに対して流暢ではない成分を人手で除去する必要もある。
【０００５】
中国語の浅い語彙の処理難度が大きく、照応解析作業において単語に分割する必要があり、また名詞には明確な単複数、性別の特徴がなく、代名詞にも明確な主格と目的格の特徴がなく、日常会話に単語を省略することがよく見られている。これらの問題点により、上記照応解析の手段は、中国語の代名詞の照応解析に適用することができなくなり、現在の代名詞の照応解析作業において、人手によるコーパスクリーニング及びタグ付けがより多く利用され、有効な照応解析の処理手段が未だない。
【０００６】
上記問題について、未だ有効な解決手段を提示していない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の実施例で、少なくとも照応解析の処理効率が低いという技術的問題を解決できる先行詞の決定方法及び装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の実施例の一態様によると、識別対象である語句情報を取得することと、前記語句情報に代名詞が存在していると識別した場合に、語句情報から複数の先行詞候補と前記複数の先行詞候補の言語特徴を抽出することと、前記複数の先行詞候補の言語特徴に基づいて、前記複数の先行詞候補から、前記代名詞が照応する目的先行詞を決定することと、を含む先行詞の決定方法を提供する。
【０００９】
本発明の実施例の他の一態様によると、さらに、識別対象である語句情報を取得する取得ユニットと、前記語句情報に代名詞が存在していると識別した場合に、語句情報から複数の先行詞候補と前記複数の先行詞候補の言語特徴を抽出する抽出ユニットと、前記複数の先行詞候補の言語特徴に基づいて、前記複数の先行詞候補から、前記代名詞が照応する目的先行詞を決定する決定ユニットと、を含む先行詞の決定装置を提供する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の実施例において、語句情報に代名詞が存在している場合に、語句情報から先行詞候補と各先行詞候補の言語特徴を抽出し、先行詞候補の言語特徴を利用して、代名詞が照応する目的先行詞を決定する。該解決手段において、語句情報から抽出された先行詞候補の言語特徴により、代名詞が照応する目的先行詞を自動的にロックすることができ、既存技術において照応解析の処理効率が低いという問題を解決し、代名詞の先行詞を正確且つ効率的に決定するという効果を達成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
ここで説明する図面は本発明を一層理解させるためのもので、本願の一部を構成する、本発明の例示的な実施例及びその説明は本発明を解釈するもので、本発明を限定するものではない。
【図１】本発明の実施例に係る選択可能な先行詞の決定方法のネットワーク環境の概略図である。
【図２】本発明の実施例に係る先行詞の決定方法のフローチャート１である。
【図３】本発明の実施例に係る先行詞の決定方法のフローチャート２である。
【図４】本発明の実施例に係る先行詞の決定方法のフローチャート３である。
【図５】本発明の実施例に係る先行詞の決定装置の概略図１である。
【図６】本発明の実施例に係る先行詞の決定装置の概略図２である。
【図７】本発明の実施例に係る先行詞の決定装置の概略図３である。
【図８】本発明の実施例に係る先行詞の決定装置の概略図４である。
【図９】本発明の実施例に係るサーバの内部構成ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
当業者が本発明の技術手段を一層簡単に理解するように、以下、本発明の実施例中の図面を組み合わせて、本発明の実施例の技術手段を明確且つ完全に説明するが、ここで説明する実施例は本発明の一部の実施例に過ぎず、すべての実施例ではないことは言うまでもない。本発明の実施例に基づいて、当業者が創造性のある行為を必要とせずに得られる他の実施例はすべて本発明の保護範囲に含まれるべきである。
【００１３】
尚、本発明の明細書及び特許請求の範囲と図面に用いられる「第１」、「第２」等の用語は類似する対象を区別するためのもので、特定の順又は前後順を限定するものではない。ここで説明する本発明の実施例を図面に示す順又は説明する順とは異なる順でも実現できるように、このように使用される数値は適切な状況において交換可能である。そして、「含む」、「有する」及びそれらの変形用語は、非排他的に含むことをカバーするもので、例えば、一連のステップ又はユニットを含むプロセス、方法、システム、製品又は機器は、それらのステップ又はユニットを明確に例示したのに限定されず、明確に例示していない又はこれらのプロセス、方法、製品又は機器固有の他のステップ又はユニットを含んでもよいことを表す。
【００１４】
まず、本願の実施例に係る用語について説明する。
【００１５】
照応：現在の代名詞と前文中に現れた単語、句との間に存在する意味関連性。
【００１６】
先行詞：現在の代名詞との間に意味関連性が存在する句、例えば、代名詞が照応する単語又は句。
【００１７】
Ｑｕｅｒｙ：セッションにおけるテキスト情報。
【００１８】
Ｓｅｓｓｉｏｎ：セッション集合。
【００１９】
述語：オブジェクトの性質、特徴又はオブジェクト間の関係を説明するか又は判定する語彙項目であり、該述語が一般的に動詞及び形容詞を含む。
【００２０】
近接語：語句情報において位置が近接する単語。
【００２１】
係り受け語：意味において互いに依存し、互いに付着する単語。
【００２２】
［実施例１］
本発明の実施例によると、先行詞の決定方法の実施例を提供し、なお、図面のフローチャートに示すステップは、一セットのコンピュータ実行可能命令のようなコンピュータシステム内で実行することができ、またフローチャートにおいて論理的順序が示されているが、場合によって、示す又は説明するステップをここでの順とは異なる順で実行することができる。
【００２３】
任意に、本実施例において、上記情報処理方法は、図１に示すネットワーク環境に応用することができる。該ネットワーク環境は、端末１０１とサーバ１０３を含み（該サーバは、ネットワーク接続アプリケーションのサーバ又はクラウドプラットフォームであってよい）、端末がネットワークを介してサーバと接続を確立することができ、端末とサーバとの両方にプロセッサを設けることができる。
【００２４】
上記ネットワークは、ワイドエリア・ネットワーク、メトロポリタンエリア・ネットワーク又はローカルエリア・ネットワークを含むが、これらに限定されることはない。上記端末は、入力装置を有する端末、例えば移動端末（例えば携帯電話、タブレットコンピュータ等）であってよく、該端末にスマート対話クライアントをインストールすることができる。任意に、サーバは該スマート対話クライアントに対応し、該サーバは、端末がスマート対話クライアントを利用して送信した情報を処理することができる。
【００２５】
図２は、本発明の実施例に係る先行詞の決定方法のフローチャートである。図２に示すように、該方法は、
識別対象である語句情報を取得するステップＳ２０２と、
前記語句情報に代名詞が存在していると識別した場合に、語句情報から複数の先行詞候補と複数の先行詞候補の言語特徴を抽出するステップＳ２０４と、
複数の先行詞候補の言語特徴に基づいて、複数の先行詞候補から、代名詞が照応する目的先行詞を決定するステップＳ２０６と、を含む。
【００２６】
上記実施例によると、語句情報に代名詞が存在している場合に、語句情報から先行詞候補と各先行詞候補の言語特徴を抽出し、先行詞候補の言語特徴を利用して、代名詞が照応する目的先行詞を決定する。該解決手段において、語句情報から抽出された先行詞候補の言語特徴により、代名詞が照応する目的先行詞を自動的にロックすることができ、既存技術において照応解析の処理効率が低いという問題を解決し、代名詞の先行詞を正確且つ効率的に決定するという効果を達成することができる。
【００２７】
なお、上記実施例における代名詞、先行詞候補及び先行詞候補の言語特徴は、いずれも語句情報から抽出されたものであり、事前定義を必要とせず、人手によるコーパスクリーニング及びタグ付けも必要としないため、処理速度を大幅に高める。
【００２８】
上記実施例における識別対象である語句情報は、端末１０１がサーバに送信したものであってよく、該語句情報は文字情報であってよく、該文字情報は、セッション情報における音声情報を変換して得られるものであっても、語句情報から直接抽出される文字情報であっても、文章から抽出される情報であってもよく、本願は該情報の供給源を限定するものではない。
【００２９】
具体的には、語句情報は、１つのクライアントとサーバとのマンマシン対話過程において生じたセッション情報集合である。
【００３０】
ここで、語句情報から複数の先行詞候補と複数の先行詞候補の言語特徴を抽出する過程において、順に語句情報から先行詞候補と各先行詞候補の言語特徴を抽出しても、語句情報から先行詞候補を抽出すると同時に先行詞候補の言語特徴を抽出してもよい。
【００３１】
なお、代名詞が照応する単語は名詞でも名詞句でもよく、抽出された先行詞候補はいずれも名詞又は名詞句である。
【００３２】
さらに、語句情報から代名詞と複数の先行詞候補を抽出する過程において、予め設定された単語分割器を利用して語句情報のうちの語句情報に対して単語に分割し、分割して得られた複数の単語から、品詞性が代名詞である単語（即ち代名詞）と名詞／名詞句（即ち先行詞候補）を抽出することができる。
【００３３】
本発明の上記実施例によると、複数の先行詞候補の言語特徴に基づいて、複数の先行詞候補から、代名詞が照応する目的先行詞を決定することができ、該言語特徴が意味特徴と文法特徴を含む。
【００３４】
以下、本発明の実施例を詳細に説明する。
【００３５】
端末は、スマート対話クライアント（以下、クライアントと略称する）を起動した後、スマート対話クライアントとサーバとの間の通信を確立し、該通信関係を利用して、スマート対話クライアントによりサーバへセッション情報を送信し、サーバは、該セッション情報を受信した後、該セッション情報が文字情報であれば、該セッション情報を語句情報とし、該セッション情報が音声情報であれば、該音声情報を文字情報に変換し、変換して得られた文字情報を語句情報とする。
【００３６】
サーバは、語句情報を識別し、該語句情報に代名詞が存在していると識別すれば、該対話過程において生じたセッション集合（即ち上記語句情報）を取得し、該語句情報から複数の先行詞候補と各先行詞候補の言語特徴を抽出し、該言語特徴を利用して、代名詞が照応する目的先行詞を決定する。
【００３７】
代名詞が照応する目的先行詞を決定した後、該語句情報を完全と補うように、該語句情報中の代名詞を目的先行詞に取り替えることができる。
【００３８】
本発明の上記実施例によると、複数の先行詞候補の言語特徴に基づいて、複数の先行詞候補から、代名詞が照応する目的先行詞を決定することは、各先行詞候補の言語特徴に基づいて、各先行詞候補の照応重み値を決定することと、照応重み値が最も大きい先行詞候補を、代名詞が照応する目的先行詞として選択することと、を含む。
【００３９】
具体的には、上記実施例における言語特徴は意味特徴でも文法特徴でもよく、該意味特徴及び／又は文法特徴を利用して、各先行詞候補の該代名詞に対する照応重み値を決定し、かつ得られた各照応重み値を順序付けて、照応重み値シーケンスを取得し、該照応重み値シーケンスが照応重み値の大きい順に並ぶと、照応重み値シーケンスにおける一番目の照応重み値に対応する先行詞候補を、代名詞が照応する目的先行詞とし、該照応重み値シーケンスが照応重み値の小さい順に並ぶと、照応重み値シーケンスにおける最後の照応重み値に対応する先行詞候補を、代名詞が照応する目的先行詞とする。
【００４０】
１つの選択可能な実施形態において、各先行詞候補の該代名詞に対する照応重み値を決定した後、２つずつ比較する方式に従って複数の照応重み値のうちの最も大きい照応重み値を取得し、最も大きい照応重み値に対応する先行詞候補を、代名詞が照応する目的先行詞として選択する。
【００４１】
１つの選択可能な実施例において、複数の先行詞候補のうちの各先行詞候補は１つ以上の言語特徴を含み、複数の先行詞候補のうちの各先行詞候補が１つの言語特徴を含む場合に、各先行詞候補の言語特徴を特徴値に変換し、かつ該特徴値を該先行詞候補の照応重み値とする。
【００４２】
別の選択可能な実施例において、複数の先行詞候補のうちの各先行詞候補は１つ以上の言語特徴を含み、各先行詞候補の言語特徴に基づいて、各先行詞候補の照応重み値を決定することは、抽出された言語特徴を特徴値に変換することと、予め設定された１つ以上の言語特徴の特徴係数を利用して、各先行詞候補の特徴値に線形重み計算を行って、各先行詞候補の照応重み値を取得することと、を含む。
【００４３】
具体的には、複数の先行詞候補のうちの各先行詞候補が複数の言語特徴を含む場合に、各先行詞候補の各言語特徴をそれぞれ特徴値に変換し、予め設定された１つ以上の言語特徴の特徴係数を利用して、該複数の特徴値に線形重み計算を行って、各先行詞候補の照応重み値を取得する。
【００４４】
例えば、言語特徴が２つあり、該２つの言語特徴の特徴値がそれぞれｔ１とｔ２であれば、該２つの言語特徴の予め設定された特徴係数λ１とλ２を取得し、Ｗｅｉｇｈｔ＝λ１・ｔ１＋λ２・ｔ２によって該２つの特徴値に線形重み計算を行う。
【００４５】
ここで、これらの特徴の特徴係数について、経験的に初期値を与えてもよいが、訓練コーパスによって該特徴係数の大きさを調整してもよい。
【００４６】
１つの選択可能な実施例において、複数の先行詞候補のうちの各先行詞候補は１つ以上の言語特徴を含み、言語特徴が、先行詞候補の単複数特徴、先行詞候補と代名詞との間の距離、先行詞候補が前置詞句に現れるかどうかということ、代名詞と先行詞候補の意味関連性のうちの少なくとも１つを含む。
【００４７】
言語特徴が先行詞候補の単複数特徴を含む場合に、単数の代名詞が複数の代名詞に照応できないため、単複数が一致するかどうかは２つの単語が照応関係を有するかどうかを判断するための重要な特徴であり、例えば、「今日は良い天気です。私とクラスメートたちは外出して散歩するつもりです」、ここでの代名詞「私」が単数で、「クラスメートたち」が複数であり、単数が複数に照応できない。単複数特徴を抽出した後、先行詞候補の単複数が代名詞の単複数と一致するかどうかの特徴を利用して、その単複数特徴を特徴値に変換することができ、例えば、先行詞候補の単複数が代名詞の単複数と一致すれば、その特徴値を第１常数に設定し、先行詞候補の単複数が代名詞の単複数と一致しなければ、その特徴値を第２常数に設定する。任意に、第１常数が１であってよく、第２常数が０であってよい。
【００４８】
上記実施例における先行詞候補と代名詞との間の距離は、一般的に２つの単語が所在する文の間又は段落の間の距離と考えられ、２つの単語の間のキャラクタ数であってもよい。複数回のセッションにおいて、完全な語句情報は複数の文で表す必要があり、先行詞候補及び代名詞が所在する文の間の距離が近いほど、関連性が高くなり、ここでは、代名詞と先行詞との間の距離を考慮に入れる意味も大きくなる。言語特徴が先行詞候補と代名詞との間の距離を含む場合に、言語特徴を特徴値に変換する過程において、先行詞候補及び代名詞が所在する文の間の距離、又は２つの単語の間のキャラクタ数若しくは句数をその特徴値とすることができる。
【００４９】
大量の複数回のセッションコーパスに基づいて分析することにより、文法構造が照応解析作業に大きな影響を及ぼすと発見した。直接目的語と間接目的語とにある名詞が照応される確率には有意な差がないが、前置詞句にある名詞が照応される確率は比較的低い。従って、本発明の実施例において、先行詞候補が前置詞句に現れるかどうかを言語特徴とすることができる。言語特徴を特徴値に変換するとき、先行詞候補が前置詞句に現れた場合に、特徴値を例えば常数１に設定することができ、先行詞候補が前置詞句に現れていない場合に、特徴値を例えば別の常数０に設定することができる。
【００５０】
任意に、意味係り受け語の関連性を言語特徴とすることもでき（即ち、上記実施例における代名詞と先行詞候補との意味関連性）、例えば、語句情報が「警察は泥棒の脱獄を発見し、彼の刑罰を重くしました」であれば、先行詞候補「泥棒」と代名詞「彼」がそれぞれ「脱獄」と「刑罰」に依存し、この２つの意味係り受け語が非常に高い関連性を有し、このため、代名詞と先行詞候補の意味係り受け語間の関連性の高さにより照応関係の決定に役立つことが分かることができる。
【００５１】
ここで、該代名詞と先行詞候補の意味関連性は、該２つの単語の意味係り受け語間の関連性によって決定されてもよい。
【００５２】
１つの選択可能な実施例において、Ｐが照応解析対象代名詞で、Ａが先行詞候補で、（Ｐｘ１、Ｐｘ２．．．Ｐｘｉ）が代名詞の係り受け語で、（Ａｘ１、Ａｘ２．．．Ａｘｊ）が先行詞候補の係り受け語であり、ｉとｊが自然数であり、ｉが代名詞の係り受け語の数量を示し、ｊが先行詞候補の係り受け語の数量を示し、具体的には、代名詞Ｐと先行詞候補Ａの意味関連性ＷｏｒｄＳｅｎｃｅ（Ｐ，Ａ）は、
【数１】
2019504395.tif 000003
であり、
言語特徴が代名詞と先行詞候補との間の意味関連性を含む場合に、該特徴値は上記式により計算して得られる値であることができる。
【００５３】
対話情報をよりよく完全と補うために、まず訓練コーパスにおける各照応解析対象代名詞に対して先行詞候補集合を決定し、その後、一致性制約規則に従って、代名詞に照応解析を行う必要があるかどうかを判断し、特徴抽出を行い、代名詞と先行詞候補との距離、意味及び文法等の情報に基づいて、マンマシン対話に適する中国語の人称代名詞照応解析方法を提供し、それにより最終的な先行詞候補を決定する。
【００５４】
任意に、語句情報から複数の先行詞候補と前記複数の先行詞候補の言語特徴を抽出する前に、代名詞に照応解析を行う必要があるかどうかを判断する。代名詞に照応解析を行う必要があると判断した場合に、語句情報から複数の先行詞候補と複数の先行詞候補の言語特徴を抽出し、代名詞に照応解析を行う必要がないと判断した場合に、語句情報から複数の先行詞候補と複数の先行詞候補の言語特徴を抽出しない。
【００５５】
具体的には、代名詞に照応解析を行う必要があるかどうかを判断することは、代名詞の近接語が名詞であるかどうかを判断することにより実現することができ、該代名詞の近接語が名詞であれば、該代名詞に照応解析を行う必要がないと判断し、該代名詞の近接語が名詞でなければ、該代名詞に照応解析を行う必要があると判断し、それにより語句情報から複数の先行詞候補と複数の先行詞候補の言語特徴を抽出することができる。
【００５６】
例えば、「今日は良い天気です。小明さん彼は外出して散歩するつもりです」という日常会話でよく見られる類似会話において、代名詞「彼」に照応解析を行う必要がない。文法角度から言えば、該代名詞「彼」の近接語は「小明さん」であり、「小明さん」が名詞であり、２つの名詞が近接する場合に、その中の１つの単語が名詞であれば、この２つの単語に照応解析する必要がなくなり、つまり、この代名詞の意味が明瞭である。
【００５７】
具体的には、語句情報から複数の先行詞候補と複数の先行詞候補の言語特徴を抽出することは、語句情報における代名詞を検索し、検索された代名詞の近接語を取得することと、近接語の品詞性が名詞ではない場合に、語句情報から複数の先行詞候補と複数の先行詞候補の言語特徴を抽出することと、を含む。
【００５８】
１つの選択可能な実施例において、語句情報から複数の先行詞候補を抽出することは、
語句情報において代名詞との距離が所定の距離内にある名詞句を取得することと、名詞句と代名詞との間に互いに照応するかどうかを判断することと、名詞句と代名詞との間に互いに照応すれば、名詞句を先行詞候補とすることと、を含む。
【００５９】
以下、図３を参照して本発明の実施例を詳細に説明し、図３に示すように、該実施例は、ステップＳ３０１〜ステップＳ３０６を含む。
【００６０】
ステップＳ３０１で、語句情報において代名詞が現れたと検出する。
【００６１】
任意に、語句情報において代名詞が現れるかどうかを検出するステップ（即ち、下記ステップＳ３０６）を実行することができ、代名詞を検出した場合に、該ステップに入る。
【００６２】
ステップＳ３０２で、該代名詞に照応解析を行う必要があるかどうかを判断する。
【００６３】
該代名詞に照応解析を行う必要があると判断すれば、ステップＳ３０３を実行し、該代名詞に照応解析を行う必要がないと判断すれば、語句情報において代名詞が現れるかどうかを検出するステップＳ３０６を続けて実行する。
【００６４】
具体的には、代名詞の近接語が名詞であるかどうかを判断することにより実現することができ、該代名詞の近接語が名詞であれば、該代名詞に照応解析を行う必要がないと判断し、該代名詞の近接語が名詞でなければ、該代名詞に照応解析を行う必要があると判断する。
【００６５】
ステップＳ３０３で、複数の先行詞候補を取得する。
【００６６】
該ステップで、語句情報から先行詞候補を抽出するとき、該抽出対象単語と代名詞との間に相互照応関係が存在する可能性があるかどうかに基づいて、該単語を抽出するかどうかを決定することができる。該抽出対象単語と代名詞との間に相互照応関係が存在する可能性があれば、該単語を抽出し、そうでなければ、抽出しない。
【００６７】
任意に、該実施例において、さらに、すべての先行詞候補（例えば、名詞又は名詞句）を抽出した後、該先行詞候補と代名詞が互いに照応できるかどうかを利用して、複数の先行詞候補をフィルタリングし、フィルタリング後の先行詞候補を取得する。その後、語句情報からフィルタリング後の先行詞候補の言語特徴を抽出し、該抽出された言語特徴に基づいて、フィルタリング後の先行詞候補から目的先行詞を選択することができる。
【００６８】
ステップＳ３０４で、先行詞候補の言語特徴を抽出する。
【００６９】
ステップＳ３０５で、先行詞候補の言語特徴を利用して、代名詞が照応する目的先行詞を決定する。
【００７０】
本発明の上記実施例によると、語句情報において、該代名詞との距離が近い名詞又は名詞句を検索し、つまり、語句情報において代名詞との距離が所定の距離内にある名詞句を取得することができる。名詞句を検索した後、該名詞句と代名詞との間に照応関係が存在する可能性がなければ、該名詞又は名詞句を抽出せず、つまり、該名詞又は名詞句を代名詞の先行詞候補とせず、該名詞句と代名詞との間に互いに照応できれば、該名詞又は名詞句を抽出し、それを先行詞候補とする。
【００７１】
具体的には、名詞句と代名詞との間に互いに照応するかどうかを判断することは、名詞句と代名詞との間の接続詞の品詞性が述語であるかどうかを判断することと、名詞句と代名詞との間の接続詞の品詞性が述語でなければ、名詞句と代名詞との間に互いに照応できると判断することと、名詞句と代名詞との間の接続詞の品詞性が述語であれば、名詞句と代名詞との間に互いに照応できないと判断することと、を含む。
【００７２】
ここで、述語は動詞又は形容詞であってよい。例えば、「ジューサーで果物を搾ることは健康に良いです」の場合に、先行詞候補「ジューサー」と代名詞「果物」とは共同に述語「搾る」によりバインドされ、二者が互いに照応できない関係に属する。任意に、構文解析器の出力結果により代名詞と先行詞候補との間に互いに照応できるかどうかを判断することができる。
【００７３】
該実施例において、名詞句と代名詞との間に互いに照応するかどうかを判断することにより、先行詞候補をフィルタリングし、単語と言語特徴の処理量を低減することができる。
【００７４】
さらに、該実施例において、すべての先行詞候補（例えば、名詞又は名詞句）を抽出した後、該先行詞候補と代名詞が互いに照応できるかどうかを利用して、複数の先行詞候補をフィルタリングし、フィルタリング後の先行詞候補を取得する。その後、語句情報からフィルタリング後の先行詞候補の言語特徴を抽出し、該抽出された言語特徴に基づいて、フィルタリング後の先行詞候補から目的先行詞を選択することができる。
【００７５】
本発明の上記実施例によると、異なる特徴重みの線形重み方式に基づいて、照応解析を行うときに、先行詞候補の重み（即ち照応重み値）大きさにより順序付け、重みの最も高いものを最終的に選択される照応詞とすることができる。
【００７６】
以下、図４を参照して本発明の上記実施例を詳細に説明し、図４に示すように、該実施例は、ステップＳ４０１〜ステップＳ４０５を含む。
【００７７】
ステップＳ４０１で、識別された代名詞に照応解析を行う必要がある場合に、文法制約を用いて先行詞候補をフィルタリングする。
【００７８】
具体的には、ここでの文法制約とは、代名詞と先行詞候補との間に照応できないという規則に合致するものであり、代名詞と先行詞候補との間に照応できなければ、先行詞候補を直接フィルタリングする。
【００７９】
ステップＳ４０２で、残りの先行詞候補の言語特徴を抽出する。
【００８０】
ここで、言語特徴は、単複数特徴、先行詞候補と代名詞との間の距離、先行詞候補と代名詞の意味関連性、先行詞候補が前置詞句に現れるかどうかということ等を含むことができる。
【００８１】
ステップＳ４０３で、特徴を特徴値に変換する。
【００８２】
ここで、単複数一致性重みＳｐについて、先行詞候補と代名詞の単複数が一致すれば１とし、先行詞候補と代名詞の単複数が一致しなければ０とする。
【００８３】
距離特徴重みＤｉｓについて、該特徴値を先行詞候補と代名詞との間のセッションの回数に等しくする。
【００８４】
文法制約重みＳｃについて、先行詞候補が前置詞句にあれば１とし、そうでなければ０とする。
【００８５】
意味係り受け語関連性特徴Ｗｓ（即ち、先行詞候補と代名詞の意味関連性）について、任意に、上記実施例における対応するステップの実現方式により実現することができるので、ここでは詳細な説明を省略する。
【００８６】
ステップＳ４０４で、先行詞候補の合計重み（即ち、上記実施例における照応重み値）を計算する。
【００８７】
先行詞候補の合計重みは、Ｗｅｉｇｈｔ＝λ１・Ｓｐ＋λ２・Ｄｉｓ＋λ３・Ｓｃ＋λ４・Ｗｓとする。
【００８８】
ここで、これらの特徴重み係数（例えばλ１）について、経験的に初期値を与え、次に訓練コーパスによって重み係数の大きさを調整する。
【００８９】
ステップＳ４０５で、照応重み値が最も大きい先行詞候補を目的先行詞に決定する。
【００９０】
つまり、重み値が最も大きい先行詞候補を照応解析結果として選択する。
【００９１】
上記技術手段において、本発明者らは、代名詞と先行詞候補との距離、文法、意味等の特徴を総合的に考慮し、かつ実際に複数回のセッションコーパスを大量に分析し、文法制約規則を加えることにより、最終的に該技術を実際のマンマシン対話シナリオに応用し、高い効果を達成した。
【００９２】
尚、前述の各方法実施例について、簡単に説明するために、いずれも一連の動作の組み合せとして説明したが、本発明が説明した動作順に限定されないことは当業者が理解でき、これは本発明が一部のステップを他の順で実行するか又は同時に実行することも可能であるからである。そして、明細書に説明した実施例がいずれも好適な実施例で、係る動作やモジュールが本発明に不可欠なものではない可能性もあることは当業者が理解できる。
【００９３】
以上の実施形態の説明によって、当業者は上記実施例に係る方法をソフトウェアに必要な汎用のハードウェアプラットフォームを結合した方式で実現できる一方、ハードウェアによって実現でき、多数の場合に前方が最も好適な実施形態であることを理解できる。従って、本発明の技術手段の実質又は既存技術に貢献のある部分をソフトウェア製品の形態で実現することができ、該コンピュータソフトウェア製品は記憶媒体（例えば、ＲＯＭ／ＲＡＭ、ディスク、ＣＤ）に記憶され、端末機器（携帯電話、コンピュータ、サーバ又はネットワーク機器等であることができる）を本発明の各実施例で説明した方法を実行させる幾つかの命令を含むことができる。
【００９４】
［実施例２］
本発明の実施例によると、さらに、上記先行詞の決定方法を実施する決定装置を提供し、図５に示すように、該装置は、
識別対象である語句情報を取得する取得ユニット５１と、
語句情報に代名詞が存在していると識別した場合に、語句情報から複数の先行詞候補と複数の先行詞候補の言語特徴を抽出する抽出ユニット５３と、
複数の先行詞候補の言語特徴に基づいて、複数の先行詞候補から、代名詞が照応する目的先行詞を決定する決定ユニット５５と、を含む。
【００９５】
上記実施例によると、語句情報に代名詞が存在している場合に、語句情報から先行詞候補と各先行詞候補の言語特徴を抽出し、先行詞候補の言語特徴を利用して、代名詞が照応する目的先行詞を決定する。該解決手段において、語句情報から抽出された先行詞候補の言語特徴により、代名詞が照応する目的先行詞を自動的にロックすることができ、既存技術において照応解析の処理効率が低いという問題を解決し、代名詞の先行詞を正確且つ効率的に決定するという効果を達成することができる。
【００９６】
なお、上記実施例における代名詞、先行詞候補及び先行詞候補の言語特徴は、いずれも語句情報から抽出されるものであり、事前定義を必要とせず、人手によるコーパスクリーニング及びタグ付けも必要としないため、処理速度を大幅に高める。
【００９７】
上記実施例における識別対象である語句情報は、端末１０１がサーバへ送信したものであってよく、該語句情報は文字情報であってよく、該文字情報は、セッション情報における音声情報を変換して得られるものであっても、語句情報から直接抽出される文字情報であっても、文章から抽出される情報であってもよく、本願は該情報の供給源を限定するものではない。
【００９８】
具体的には、語句情報は、１つのクライアントとサーバとのマンマシン対話過程において生じたセッション情報集合である。
【００９９】
ここで、語句情報から複数の先行詞候補と複数の先行詞候補の言語特徴を抽出する過程において、順に語句情報から先行詞候補と各先行詞候補の言語特徴を抽出しても、語句情報から先行詞候補を抽出すると同時に先行詞候補の言語特徴を抽出してもよい。
【０１００】
なお、代名詞が照応する単語は名詞でも名詞句でもよく、抽出された先行詞候補はいずれも名詞又は名詞句である。
【０１０１】
さらに、語句情報から代名詞と複数の先行詞候補を抽出する過程において、予め設定された単語分割器を利用して語句情報のうちの語句情報に対して単語に分割し、分割して得られた複数の単語から、品詞性が代名詞である単語（即ち代名詞）と名詞／名詞句（即ち先行詞候補）を抽出することができる。
【０１０２】
本発明の上記実施例によると、複数の先行詞候補の言語特徴に基づいて、複数の先行詞候補から、代名詞が照応する目的先行詞を決定することができ、該言語特徴が意味特徴と文法特徴を含む。
【０１０３】
代名詞が照応する目的先行詞を決定した後、該語句情報を完全と補うように、該語句情報中の代名詞を目的先行詞に取り替えることができる。
【０１０４】
本発明の上記実施例によると、図６に示すように、決定ユニットは、各先行詞候補の言語特徴に基づいて、各先行詞候補の照応重み値を決定する決定モジュール６１と、照応重み値が最も大きい先行詞候補を、代名詞が照応する目的先行詞として選択する選択モジュール６３と、を含む。
【０１０５】
具体的には、上記実施例における言語特徴は意味特徴でも文法特徴でもよく、該意味特徴及び／又は文法特徴を利用して、各先行詞候補の該代名詞に対する照応重み値を決定し、かつ得られた各照応重み値を順序付けて、照応重み値シーケンスを取得し、該照応重み値シーケンスが照応重み値の大きい順に並ぶと、照応重み値シーケンスにおける一番目の照応重み値に対応する先行詞候補を、代名詞が照応する目的先行詞とし、該照応重み値シーケンスが照応重み値の小さい順に並ぶと、照応重み値シーケンスにおける最後の照応重み値に対応する先行詞候補を、代名詞が照応する目的先行詞とする。
【０１０６】
１つの選択可能な実施形態において、各先行詞候補の該代名詞に対する照応重み値を決定した後、２つずつ比較する方式に従って複数の照応重み値のうちの最も大きい照応重み値を取得し、最も大きい照応重み値に対応する先行詞候補を、代名詞が照応する目的先行詞として選択することができる。
【０１０７】
１つの選択可能な実施例において、複数の先行詞候補のうちの各先行詞候補は１つ以上の言語特徴を含み、複数の先行詞候補のうちの各先行詞候補が１つの言語特徴を含む場合に、各先行詞候補の言語特徴を特徴値に変換し、かつ該特徴値を該先行詞候補の照応重み値とする。
【０１０８】
具体的には、複数の先行詞候補のうちの各先行詞候補は１つ以上の言語特徴を含み、図６に示す決定モジュール６１は、
抽出された言語特徴を特徴値に変換する変換サブモジュール６１１と、
予め設定された１つ以上の言語特徴の特徴係数を利用して、各先行詞候補の特徴値に線形重み計算を行って、各先行詞候補の照応重み値を得る計算サブモジュール６１３と、を含む。
【０１０９】
具体的には、複数の先行詞候補のうちの各先行詞候補が複数の言語特徴を含む場合に、各先行詞候補の各言語特徴をそれぞれ特徴値に変換し、予め設定された１つ以上の言語特徴の特徴係数を利用して、該複数の特徴値に線形重み計算を行って、各先行詞候補の照応重み値を得る。
【０１１０】
本発明の上記実施例によると、複数の先行詞候補のうちの各先行詞候補は１つ以上の言語特徴を含み、言語特徴が、先行詞候補の単複数特徴、先行詞候補と代名詞との間の距離、先行詞候補が前置詞句に現れるかどうかということ、代名詞と先行詞候補の意味関連性のうちの少なくとも１つを含む。
【０１１１】
先行詞候補の単複数が代名詞の単複数と一致するかどうかの特徴を利用して、その単複数特徴を特徴値に変換することができ、例えば、先行詞候補の単複数が代名詞の単複数と一致すれば、その特徴値を第１常数に設定し、先行詞候補の単複数が代名詞の単複数と一致しなければ、その特徴値を第２常数に設定する。任意に、第１常数が１であってよく、第２常数が０であってよい。
【０１１２】
言語特徴が先行詞候補と代名詞との間の距離を含む場合に、言語特徴を特徴値に変換する過程において、先行詞候補及び代名詞が所在する文の間の距離、又は２つの単語の間のキャラクタ数若しくは句数をその特徴値とすることができる。
【０１１３】
言語特徴を特徴値に変換するとき、先行詞候補が前置詞句に現れた場合に、特徴値を例えば常数１に設定することができ、先行詞候補が前置詞句に現れていない場合に、特徴値を例えば別の常数０に設定することができる。
【０１１４】
言語特徴が代名詞と先行詞候補との間の意味関連性を含む場合に、該特徴値は上記式により計算して得られる値であることができる。
【０１１５】
本発明の上記実施例によると、図７に示すように、抽出ユニット５３は、語句情報における代名詞の近接語を検索する検索モジュール７１と、近接語の品詞性が名詞ではない場合に、語句情報から複数の先行詞候補と複数の先行詞候補の言語特徴を抽出する抽出モジュール７３と、を含む。
【０１１６】
具体的には、図８に示すように、抽出ユニットは、語句情報において代名詞との距離が所定の距離内にある名詞句を取得する取得モジュール８１と、名詞句と代名詞との間に互いに照応するかどうかを判断し、名詞句と代名詞との間に互いに照応すれば、名詞句を先行詞候補とする判断モジュール８３と、を含む。
【０１１７】
さらに、判断モジュールは、名詞句と代名詞との間の接続詞の品詞性が述語であるかどうかを判断し、名詞句と代名詞との間の接続詞の品詞性が述語でなければ、名詞句と代名詞との間に互いに照応できると判断し、名詞句と代名詞との間の接続詞の品詞性が述語であれば、名詞句と代名詞との間に互いに照応できないと判断する判断サブモジュールを含む。
【０１１８】
対話情報をよりよく完全と補うために、まず訓練コーパスにおける各照応解析対象代名詞に対して先行詞候補集合を決定し、そして一致性制約規則に従って、代名詞に照応解析を行う必要があるかどうかを判断し、特徴抽出を行い、代名詞と先行詞候補との距離、意味及び文法等の情報に基づいて、マンマシン対話に適する中国語の人称代名詞照応解析方法を提供し、それにより最終的な先行詞候補を決定する。
【０１１９】
本実施例で提供する各モジュールと方法実施例の対応するステップとで提供した使用方法が同じであり、応用シナリオも同じであることができる。なお、上記モジュールに係る解決手段は、上記実施例における内容及びシナリオに限定されるものではなく、上記モジュールは、コンピュータ端末又は携帯端末で実行することができ、ソフトウェア又はハードウェアによって実現することができることは言うまでもない。    
【０１２０】
［実施例３］
本発明の実施例によると、さらに、上記先行詞の決定方法及び装置を実現するサーバを提供し、図９に示すように、該サーバは、
図９に示すように、該サーバは、１つ以上（１つのみ図示）のプロセッサ９０１、メモリ９０３及び伝送装置９０５（例えば、上記実施例の送信装置）を含み、図９に示すように、該端末は、さらに、入出力装置９０７を含むことができる。
【０１２１】
ここで、メモリ９０３は、ソフトウェアプログラム及びモジュール、例えば、本発明の実施例における先行詞の決定方法及び装置に対応するプログラム命令／モジュールを記憶するために用いられ、プロセッサ９０１は、メモリ９０３内に記憶されたソフトウェアプログラム及びモジュールを実行することにより、様々な機能アプリケーション及びデータ処理を実行し、つまり、上記先行詞の決定方法を達成する。メモリ９０３は、高速ランダムアクセスメモリを含むこともできるし、例えば、１つ以上の磁気記憶装置、フラッシュメモリのような不揮発性メモリ、又は他の不揮発性ソリッドステートメモリを含むこともできる。幾つかの例において、メモリ９０３は、さらにプロセッサ９０１に対して遠隔に配置されたメモリを含むことができ、これらのリモートメモリは、ネットワークを介して端末に接続することができる。上記ネットワークの例は、インターネット、イントラネット、ローカルエリア・ネットワーク、移動通信ネットワーク及びそれらの組み合わせを含むが、これらに限定されることはない。
【０１２２】
上記伝送装置９０５は、ネットワークを介してデータを送受信するために用いられ、さらに、プロセッサとメモリとの間にデータを伝送するために用いられる。上記ネットワークは、具体的な例において、有線ネットワーク及び無線ネットワークを含むことができる。一例において、伝送装置９０５は、ネットワークケーブルを介して他のネットワーク機器やルーターに接続することによりインターネット又はローカルエリア・ネットワークと通信することができる１つのネットワークインタフェースコントローラ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ、ＮＩＣ）を含む。一例において、伝送装置９０５は、無線方式によりインターネットと通信する無線周波数（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ、ＲＦ）モジュールである。
【０１２３】
ここで、具体的には、メモリ９０３は、アプリケーションプログラムを記憶するために用いられる。
【０１２４】
プロセッサは、識別対象である語句情報を取得するステップと、語句情報に代名詞が存在していると識別した場合に、語句情報から複数の先行詞候補と複数の先行詞候補の言語特徴を抽出するステップと、複数の先行詞候補の言語特徴に基づいて、複数の先行詞候補から、代名詞が照応する目的先行詞を決定するステップと、を実行するために用いられる。
【０１２５】
プロセッサは、さらに、各先行詞候補の言語特徴に基づいて、各先行詞候補の照応重み値を決定するステップと、照応重み値が最も大きい先行詞候補を、代名詞が照応する目的先行詞として選択するステップと、を実行するために用いられる。
【０１２６】
プロセッサは、さらに、複数の先行詞候補のうちの各先行詞候補が１つ以上の言語特徴を含み、各先行詞候補の言語特徴に基づいて、各先行詞候補の照応重み値を決定することが、抽出された言語特徴を特徴値に変換することと、予め設定された１つ以上の言語特徴の特徴係数を利用して、各先行詞候補の特徴値に線形重み計算を行って、各先行詞候補の照応重み値を得ることと、を含むステップ、を実行するために用いられる。
【０１２７】
プロセッサは、さらに、複数の先行詞候補のうちの各先行詞候補が１つ以上の言語特徴を含み、言語特徴が、先行詞候補の単複数特徴、先行詞候補と代名詞との間の距離、先行詞候補が前置詞句に現れるかどうかということ、代名詞と先行詞候補の意味関連性のうちの少なくとも１つを含むステップ、を実行するために用いられる。
【０１２８】
プロセッサは、さらに、語句情報から複数の先行詞候補と複数の先行詞候補の言語特徴を抽出することが、語句情報における代名詞の近接語を検索することと、近接語の品詞性が名詞ではない場合に、語句情報から複数の先行詞候補と複数の先行詞候補の言語特徴を抽出することと、を含むステップ、を実行するために用いられる。
【０１２９】
プロセッサは、さらに、語句情報から複数の先行詞候補を抽出することが、語句情報において代名詞との距離が所定の距離にある名詞句を取得することと、名詞句と代名詞との間に互いに照応するかどうかを判断することと、名詞句と代名詞との間に互いに照応すれば、名詞句を先行詞候補とすることと、を含むステップ、を実行するために用いられる。
【０１３０】
プロセッサは、さらに、名詞句と代名詞との間に互いに照応するかどうかを判断することが、名詞句と代名詞との間の接続詞の品詞性が述語であるかどうかを判断することと、名詞句と代名詞との間の接続詞の品詞性が述語でなければ、名詞句と代名詞との間に互いに照応できると判断することと、名詞句と代名詞との間の接続詞の品詞性が述語であれば、名詞句と代名詞との間に互いに照応できないと判断することと、を含むステップ、を実行するために用いられる。
【０１３１】
任意に、本実施例中の具体的な例としては上記実施例１と実施例２で説明した例を参照することができ、本実施例では詳細な説明を省略する。
【０１３２】
当業者によって理解されるように、図９に示す構造は例示的なのものであり、端末は、スマートフォン（例えば、Ａｎｄｒｏｉｄ携帯電話、ｉＯＳ携帯電話等）、タブレットコンピュータ、パームトップコンピュータ及びモバイルインターネットデバイス（Ｍｏｂｉｌｅ  Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｄｅｖｉｃｅｓ、ＭＩＤ）、ＰＡＤ等の端末装置であってよい。図９は、上記電子装置の構造を限定するものではない。例えば、端末は、さらに、図９に示すものより多いか又はより少ないコンポーネント（例えば、ネットワークインタフェース、表示装置等）を含み、或いは図９に示すものとは異なる配置を有することができる。
【０１３３】
［実施例４］
本実施例の実施例は、さらに記憶媒体を提供する。任意に、本実施例において、上記記憶媒体は、上記方法を実行するプログラムコードを記憶するために用いられる。
【０１３４】
任意に、本実施例において、記憶媒体は、
識別対象である語句情報を取得するステップと、語句情報に代名詞が存在していると識別した場合に、語句情報から複数の先行詞候補と複数の先行詞候補の言語特徴を抽出するステップと、複数の先行詞候補の言語特徴に基づいて、複数の先行詞候補から、代名詞が照応する目的先行詞を決定するステップと、を実行するプログラムコードを記憶するように構成される。
【０１３５】
記憶媒体は、各先行詞候補の言語特徴に基づいて、各先行詞候補の照応重み値を決定するステップと、照応重み値が最も大きい先行詞候補を、代名詞が照応する目的先行詞として選択するステップと、を実行するプログラムコードを記憶するように構成される。
【０１３６】
記憶媒体は、複数の先行詞候補のうちの各先行詞候補が１つ以上の言語特徴を含み、各先行詞候補の言語特徴に基づいて、各先行詞候補の照応重み値を決定することが、抽出された言語特徴を特徴値に変換することと、予め設定された１つ以上の言語特徴の特徴係数を利用して、各先行詞候補の特徴値に線形重み計算を行って、各先行詞候補の照応重み値を得ることと、を含むステップを実行するプログラムコードを記憶するように構成される。
【０１３７】
記憶媒体は、複数の先行詞候補のうちの各先行詞候補が１つ以上の言語特徴を含み、言語特徴が、先行詞候補の単複数特徴、先行詞候補と代名詞との間の距離、先行詞候補が前置詞句に現れるかどうかということ、代名詞と先行詞候補の意味関連性のうちの少なくとも１つを含むステップを実行するプログラムコードを記憶するように構成される。
【０１３８】
記憶媒体は、語句情報から複数の先行詞候補と複数の先行詞候補の言語特徴を抽出することが、語句情報における代名詞の近接語を検索することと、近接語の品詞性が名詞ではない場合に、語句情報から複数の先行詞候補と複数の先行詞候補の言語特徴を抽出することと、を含むステップを実行するプログラムコードを記憶するように構成される。
【０１３９】
記憶媒体は、語句情報から複数の先行詞候補を抽出することが、語句情報において代名詞との距離が所定の距離にある名詞句を取得することと、名詞句と代名詞との間に互いに照応するかどうかを判断することと、名詞句と代名詞との間に互いに照応すれば、名詞句を先行詞候補とすることと、を含むステップを実行するプログラムコードを記憶するように構成される。
【０１４０】
記憶媒体は、名詞句と代名詞との間に互いに照応するかどうかを判断することが、名詞句と代名詞との間の接続詞の品詞性が述語であるかどうかを判断することと、名詞句と代名詞との間の接続詞の品詞性が述語でなければ、名詞句と代名詞との間に互いに照応できると判断することと、名詞句と代名詞との間の接続詞の品詞性が述語であれば、名詞句と代名詞との間に互いに照応できないと判断することと、を含むステップを実行するプログラムコードを記憶するように構成される。
【０１４１】
任意に、本実施例において、上記記憶媒体は、ＵＳＢフラッシュディスク、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ、Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ、Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、モバイルハードディスク、磁気ディスク又はＣＤ等のプログラムコードを記憶できる各種の媒体を含むことができるが、これらに限定されることはない。
【０１４２】
任意に、本実施例中の具体的な例としては上記実施例で説明した例を参照することができ、本実施例では詳細な説明を省略する。
【０１４３】
上記本発明の実施例の番号は説明の便利を図るためのもので、実施例の優劣を示すものではない。
【０１４４】
上記実施例中の集積されたユニットがソフトウェア機能ユニットの形態で実現して独立製品として販売したり使用したりする場合、上記実施例中の集積されたユニットは、上記コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶することができる。従って、本発明の技術手段の実質又は既存技術に対する貢献のある部分又は該技術手段の全部又は一部は、ソフトウェア製品の形態で実現することができ、該コンピュータソフトウェア製品は、記憶媒体に記憶されて、１つ以上のコンピュータ機器（パーソナルコンピュータ、サーバ又はネットワーク機器等であることができる）を本発明の各実施例で説明した方法の全部又は一部のステップを実行させる幾つかの命令を含むことができる。
【０１４５】
本発明の上記実施例において、各実施例の説明についてはそれぞれ重点を置き、ある実施例で詳しく説明していない部分については他の実施例の関連部分の説明を参照することができる。
【０１４６】
本願で提供する幾つかの実施例において、開示されたクライアントは、他の形態で実現することもできる。ここで、以上説明した装置実施例は例示的なもので、例えば前記ユニットの区画はロジック的な機能の区画であり、実際に実現する場合、他の区画方式であってもよく、例えば複数のユニット又は部品を結合したり他のシステムに集積したりすることができ、或いは、一部の特徴を無視するか又は実行しなくてもよい。そして、表示又は検討した相互結合又は直接結合又は通信接続は、インタフェース、ユニット又はモジュールを介した間接結合又は通信接続であってよく、電気的又は他の形態であってよい。
【０１４７】
前記分離部品として説明したユニットは、物理的に分離しても物理的に分離しなくてもよく、ユニットとして表す部品は物理ユニットであっても物理ユニットではなくてもよく、つまり、１つの箇所に位置しても、複数のネットワークユニットに分布してもよい。実際の需要に応じて、そのうちの一部又は全部のユニットを選択して本実施例の技術手段の目的を達成することができる。
【０１４８】
そして、本発明の各実施例中の各機能ユニットは、１つの処理ユニットに集積しても、物理的に独立しても、２つ以上のユニットを１つのユニットに集積してもよい。上記集積されたユニットは、ハードウェアの形態で実現されても、ソフトウェア機能ユニットの形態で実現されてもよい。
【０１４９】
以上は、本発明の好適な実施形態に過ぎず、当業者は本発明の精神から逸脱せずに若干の改善や修正を行うこともでき、このような改善や修正は本発明の保護範囲に含まれるべきである。
【図１】
2019504395.tif 000004
【図２】
2019504395.tif 000005
【図３】
2019504395.tif 000006
【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】
2019504395.tif 000011
【図９】
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【手続補正書】
【提出日】平成30年6月13日(2018.6.13)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２８】
上記実施例における識別対象である語句情報は、端末１０１がサーバに送信したものであってよく、該語句情報は文字情報であってよく、該文字情報は、セッション情報における音声情報を変換して得られるものであっても、語句情報から直接抽出される文字情報であっても、文章から抽出される情報であってもよく、本願は該文字情報の供給源を限定するものではない。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９７】
上記実施例における識別対象である語句情報は、端末１０１がサーバへ送信したものであってよく、該語句情報は文字情報であってよく、該文字情報は、セッション情報における音声情報を変換して得られるものであっても、語句情報から直接抽出される文字情報であっても、文章から抽出される情報であってもよく、本願は該文字情報の供給源を限定するものではない。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１６】
具体的には、図８に示すように、抽出ユニット５３は、語句情報において代名詞との距離が所定の距離内にある名詞句を取得する取得モジュール８１と、名詞句と代名詞との間に互いに照応するかどうかを判断し、名詞句と代名詞との間に互いに照応すれば、名詞句を先行詞候補とする判断モジュール８３と、を含む。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２０】
［実施例３］
本発明の実施例によると、さらに、上記先行詞の決定方法及び装置を実現するサーバを提供し、図９に示すように、該サーバは、
１つ以上（１つのみ図示）のプロセッサ９０１、メモリ９０３及び伝送装置９０５（例えば、上記実施例の送信装置）を含み、図９に示すように、該端末は、さらに、入出力装置９０７を含むことができる。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２６】
プロセッサは、さらに、複数の先行詞候補のうちの各先行詞候補が１つ以上の言語特徴を含み、抽出された言語特徴を特徴値に変換することと、予め設定された１つ以上の言語特徴の特徴係数を利用して、各先行詞候補の特徴値に線形重み計算を行って、各先行詞候補の照応重み値を得ることと、を含むステップ、を実行するために用いられる。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２７
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２８】
プロセッサは、さらに、語句情報における代名詞の近接語を検索することと、近接語の品詞性が名詞ではない場合に、語句情報から複数の先行詞候補と複数の先行詞候補の言語特徴を抽出することと、を含むステップ、を実行するために用いられる。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２９】
プロセッサは、さらに、語句情報において代名詞との距離が所定の距離にある名詞句を取得することと、名詞句と代名詞との間に互いに照応するかどうかを判断することと、名詞句と代名詞との間に互いに照応すれば、名詞句を先行詞候補とすることと、を含むステップ、を実行するために用いられる。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３０】
プロセッサは、さらに、名詞句と代名詞との間の接続詞の品詞性が述語であるかどうかを判断することと、名詞句と代名詞との間の接続詞の品詞性が述語でなければ、名詞句と代名詞との間に互いに照応できると判断することと、名詞句と代名詞との間の接続詞の品詞性が述語であれば、名詞句と代名詞との間に互いに照応できないと判断することと、を含むステップ、を実行するために用いられる。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３６】
記憶媒体は、複数の先行詞候補のうちの各先行詞候補が１つ以上の言語特徴を含み、抽出された言語特徴を特徴値に変換することと、予め設定された１つ以上の言語特徴の特徴係数を利用して、各先行詞候補の特徴値に線形重み計算を行って、各先行詞候補の照応重み値を得ることと、を含むステップを実行するプログラムコードを記憶するように構成される。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３７
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３８】
記憶媒体は、語句情報における代名詞の近接語を検索することと、近接語の品詞性が名詞ではない場合に、語句情報から複数の先行詞候補と複数の先行詞候補の言語特徴を抽出することと、を含むステップを実行するプログラムコードを記憶するように構成される。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３９】
記憶媒体は、語句情報において代名詞との距離が所定の距離にある名詞句を取得することと、名詞句と代名詞との間に互いに照応するかどうかを判断することと、名詞句と代名詞との間に互いに照応すれば、名詞句を先行詞候補とすることと、を含むステップを実行するプログラムコードを記憶するように構成される。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１４０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１４０】
記憶媒体は、名詞句と代名詞との間の接続詞の品詞性が述語であるかどうかを判断することと、名詞句と代名詞との間の接続詞の品詞性が述語でなければ、名詞句と代名詞との間に互いに照応できると判断することと、名詞句と代名詞との間の接続詞の品詞性が述語であれば、名詞句と代名詞との間に互いに照応できないと判断することと、を含むステップを実行するプログラムコードを記憶するように構成される。
【国際調査報告】
2019504395.tif 000013
2019504395.tif 000014
2019504395.tif 000015
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