(57)【要約】本文に対する無監督学習に基づくブロード構文解析法は、不明瞭でない分析ケースに基づいて言語情報を取得する学習過程と、学習過程で取得した情報を用いて不明瞭な分析ケースを解く解決過程との、２つの過程を反復実施することからなる。特に、情報処理装置用の特殊化された術語資源や、ウェブ上の特殊化された情報検索エンジン用の本体論や、自動翻訳装置用の用語辞典や、自動索引装置用のシソーラスを構築する用途がある。【選択図】図１
2005508535.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
本文に対する無監督学習に基づくブロード構文解析法であって：
−不明瞭でない分析ケースに基づいて言語情報を取得する学習過程と、
−学習過程で取得した情報を用いて不明瞭な分析ケースを解く解決過程、
との２つの過程を反復実施することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記学習過程と解決過程は、解決過程で解かれたケースが新たな学習過程の基礎となるように反復実施され、かつ、未解決の新たなケースがなくなるまで以下同様に反復実施されることを特徴とする請求項１に基づく本文のブロード構文解析法、特に、特殊化された本文のブロード構文解析法。
【請求項３】
前記方法は本文の単語間の従属関係を特定する手順を更に包含し、前記手順においては夫々の従属関係は三重項（X、R、Y）（但し、Xは支配語（関係の源泉）、Rは従属関係の名称、Yは被支配語（関係の目標））の形で記述され、かつ、前記手順においては夫々の頭語反復関係は三重項（X、ANA、Y）（但し、Xは代名詞、ANAは頭語反復関係の名詞、Yはその先行詞）の形で記述され、これらの頭語反復関係の特定は間接従属関係の更新を可能にすることを特徴とする請求項２に基づく方法。
【請求項４】
前記方法は入来時に予め形態論的構文法的ラベリングを受けている本文に適用されることを特徴とする請求項３に基づく方法。
【請求項５】
従属関係の処理は潜在的支配語に基づいて行われることを特徴とする請求項３又は４に基づく方法。
【請求項６】
従属関係の処理は潜在的被支配語に基づいて行われることを特徴とする請求項３又は４に基づく方法。
【請求項７】
従属関係を特定する手順においては、ピボット単語（夫々、支配語、被支配語）および従属関係から開始し、それと従属関係に入る単語（夫々、被支配語、支配語）を探すことを特徴とする請求項５又は６に基づく方法。
【請求項８】
前記方法は派生的形態論的情報の取得を含む情報取得ステップ（０）を更に包含し、前記ステップにおいては、本文の分析により、形態論的派生関係にあることが可能な異なるカテゴリの単語の対を取得することを特徴とする請求項７に基づく方法。
【請求項９】
前記取得ステップ（０）の次には、夫々のピボット単語（夫々、支配語、被支配語）毎に、被支配語（又は、支配語）となるべき候補単語を検索するステップ（１）が行われることを特徴とする請求項８に基づく方法。
【請求項１０】
前記検索ステップ（１）はピボット単語から開始して文章中の単語を順々に走査することを特徴とする請求項９に基づく方法。
【請求項１１】
前記検索ステップ（１）の終わりには、採用された各候補には、ピボット単語との距離に関連づけられ、かつ、前記候補とピボット単語との間に挿入される単語の形式に関連づけられたアクセシビリティー係数が付与されることを特徴とする請求項１０に基づく方法。
【請求項１２】
前記検索ステップ（１）は両立し得ない解答の特定を包含することを特徴とする請求項９から１１のいづれかに基づく方法。
【請求項１３】
前記検索ステップ（１）の次には、
−ピボット単語と、従属関係と、解決済みケースを導く唯一の候補とで夫々が構成される三重項の再認識と、
−ピボット単語と、従属関係と、不明瞭なケースを導く複数の競合する候補とで夫々が構成される三重項の再認識、
とを包含する内生的学習ステップ（２）が行われることを特徴とする請求項９から１２のいづれかに基づく方法。
【請求項１４】
前記内生的学習ステップ（２）は、分析された本文中の単語と前置詞に付随する補足情報の取得と、文理上近接した同一カテゴリの２つの単語に付随し、かつ、分析された本文中においてほぼ同一の構文文脈中に分布した、近接分布情報の取得、とを包含することを特徴とする請求項１３に基づく方法。
【請求項１５】
補足情報は生産性という係数を包含し、近接分布情報は近接という係数を包含することを特徴とする請求項１４に基づく方法。
【請求項１６】
生産性係数は、単語Mと前置詞PrepとカテゴリCとで構成される三重項について、カテゴリCの異なる単語Yの数に対応する支配語生産性係数を包含し、後者の単語については従属関係（M、Prep、Y）が特定済みであることを特徴とする請求項１５に基づく方法。
【請求項１７】
生産性係数は、単語Mと前置詞PrepとカテゴリCとで構成される三重項について、従属関係（X、Prep、M）が特定済みであるような、カテゴリCの異なる単語Xの数に対応する被支配語生産性係数を包含することを特徴とする請求項１４又は１５に基づく方法。
【請求項１８】
前記内生的学習ステップは、更に、対（M、REL）（但し、Mは単語であり、RELは従属関係である）に夫々対応する第１順位の構文文脈処理を包含することを特徴とする請求項１４から１７のいづれかに基づく方法。
【請求項１９】
前記内生的学習ステップは、更に、四重項（M1、M2、REL1、REL2）（但し、M1およびM2は単語であり、REL1およびREL2は従属関係である）に夫々対応する第２順位の構文文脈処理を包含することを特徴とする請求項１４から１８のいづれかに基づく方法。
【請求項２０】
前記内生的学習ステップは、更に、同一カテゴリの２つの単語X、Yについて、２つの単語X、Y間の近接被支配語係数：
近接被支配語（X、Y）＝a1・N1（X、Y）＋a2・N2（X、Y）
（但し、 N1（X、Y）はXおよびYが夫々見出されている第１順位の構文文脈の数であり、N2（X、Y）はXおよびYが夫々見出されている第２順位の構文文脈の数である）
を決定することを包含すること特徴とする請求項１８および１９に基づく方法。
【請求項２１】
前記内生的学習ステップは、更に、第１および第２順位の構文文脈（M1、R1）および（ M2、R2）について、前記第１構文文脈および第２構文文脈中に見出した単語の数に等しい近接支配語係数を決定することを包含することを特徴とする請求項１８および１９又は請求項２０に基づく方法。
【請求項２２】
前記内生的学習ステップ（２）の次には候補マーキングステップ（３）が行われ、後者のステップでは、夫々の不明瞭なケースについて、各候補をレビューし、内生的学習過程で取得した情報に基づいて計算された値を有する１つのインジケータを用いてそれをマークすることを特徴とする前記請求項のいづれかに基づく方法。
【請求項２３】
前記マーキングステップ（３）においては、夫々のケースの各候補には、候補およびピボット単語自体を用いて取得した情報に基づいて計算された直接インジケータ、および、候補又はピボット単語に連結された形態論的派生単語を用いて取得した情報に基づいて計算された派生的インジケータが付与されることを特徴とする請求項２２に基づく方法。
【請求項２４】
内生的学習ステップ（２）で取得した情報がマーキングステップ（３）において何等の候補のマーキングにも貢献しなかった場合には、前記マーキングステップ（３）の次には、残る不明瞭なケースのデフォルトによる解答ステップ（４）が行われることを特徴とする請求項２３に基づく方法。
【請求項２５】
前記請求項のいづれかに基づく方法を使用した、本文に対する無監督学習に基づくブロード構文解析装置であって、不明瞭でない分析ケースに基づいて言語情報を取得する手段と、取得した前記言語情報を処理する手段を包含し不明瞭な分析ケースを解く手段、とを包含することを特徴とするロード構文解析装置。
【請求項２６】
前記情報取得手段は不明瞭でない分析ケースと不明瞭な分析ケースとを区別するべく構成されており、前記処理手段は不明瞭な分析ケースを処理し、かつ、残る不明瞭なケースを解決することの可能な情報を供給するべく構成されていることを特徴とする請求項２５に基づく装置。
【請求項２７】
情報処理装置用の特殊化された術語資源を構築するために請求項１から２４のいづれかに基づく構文解析法を応用すること。
【請求項２８】
ウェブ上の特殊化された情報検索エンジン用の本体論を構築するために請求項１から２４のいづれかに基づく構文解析法を応用すること。
【請求項２９】
自動翻訳装置用の用語辞典を構築するために請求項１から２４のいづれかに基づく構文解析法を応用すること。
【請求項３０】
自動索引装置用のシソーラスを構築するために請求項１から２４のいづれかに基づく構文解析法を応用すること。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、本文（コルプス）、特に特殊化された本文、のブロード構文解析法に関する。本発明は、また、この方法を用いた構文解析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
構文解析は１つの文章の単語間の構文上の従属関係を自動的に特定し、文章を構成する構文単位（辞節syntagmと呼ばれる）を抜き出すことからなるタスクである。構文解析によって処理されたデータはここでは本文を構成する１組のテキストに属する文章である。ここでは本文の構文解析と言う。
【０００３】
本明細書で問題とする構文関係は非常に多様である：即ち、動詞の主語、動詞の直接目的語、動詞の前置詞的補語、名詞の前置詞的補語、形容詞の前置詞的補語、関係代名詞の先行詞、付加形容詞、主語の属詞、目的語の属詞。ここで“ブロード”構文解析と言うのはそのためである。一般に、構文解析のツールは遥かに小さな範囲を有する。
【０００４】
例えば文献WO062155A1から“チャンク・パーシング”ツールが既に知られており、これは、抽出されたこれらの辞節の中に従属関係を特定することも、これらの辞節が含まれる従属関係を特定することもなく、最小サイズ（ベース名詞句）又は最大サイズの辞節を標定することに限定されている。
【０００５】
ソフトウェアLEXTERは名目的な辞節の抽出のみを使用しており、動詞を中心とする分析は全くなく、従属関係は名目的グループの中にのみ見出されるが、名目的な辞節の完全な分析がなされる。
【０００６】
また、“シャロー・パーシング”と呼ばれる技術がある。即ち、動詞の主語と直接目的語の関係を標定するが、グループの詳細には関心がなく、前置詞的な結合は無視する。
【０００７】
特殊化された本文は特殊化された範囲或いは特定の技術に関する一組のテキストである。この種の本文は一方においてある種のテーマ的一様性によって特徴づけられると共に、他方において構文的に非常に複雑であることを特徴としている。即ち、これらの本文は比較的長い技術用語を用いた構文的にかなり複雑な技術的なまりで書かれている。これは特殊化された本文の自動構文解析を特に困難にするものである。
【０００８】
ブロード構文解析は、特に前置詞接続の不明瞭な（不明瞭な例：“ 私は望遠鏡をもった男を見た”）多数のケースがあるが故に、非常に複雑であるとの評判のあるタスクである。経験は、用途にカバーされる領域における豊富な術語上かつ概念上の知識を使用した場合にしか、情報処理装置の性能は満足すべき品質レベルに達することができないことを示している。ところが、術語資源の構築は非常にデリケートで酷なタスクであり、自動言語処理ツールを用いてしか作動的に想定することができず、その第１列には特殊化された本文の構文解析がある：
【０００９】
現在の構文解析法はブロード構文解析の問題を解決することを何等可能にするものではないので、本発明の目的は、本文の、特に特殊化された本文の、ブロード構文解析法を提供することにある。
【発明の開示】
【００１０】
前記目的は本文に対する無監督学習に基づくブロード構文解析法により達成されるもので、この方法は、処理の最中の本文の分析により、困難な分析ケースの解決に使用される一組の言語情報をそれ自体で取得することが可能である。本文は処理の客体であると同時に情報源である。
【００１１】
本発明によれば、このブロード構文解析法は次の２つの過程を反復実施することからなる：
−不明瞭でない分析ケースに基づいて言語情報を取得する学習過程と、
−学習過程で取得した情報を用いて不明瞭な分析ケースを解く解決過程。
【００１２】
情報は分析の最中に本文に基づいて分析者（分析機）が取得し、かつ、困難なケースを処理するために同一の本文についてこの同一の分析者によって直接に使用されるので、ここでは内生的学習と言う。
【００１３】
留意すべきことに、特に文献US 5796926に記載されているように、情報抽出装置で使用される学習方法は存在しており、そこでは、学習装置は抽出すべき出来事の中に介在する個々の文章中における構成要素群間の局部的構文関係の知見により新たな抽出モデル（パターン）を構成する。この学習装置は従ってモデルによって同義的に処理することの可能な単語群の簡単な帰納的学習によって予め学習した抽出モデルを一般化する。文献US 5841895は、また、この意味において例に基づいた情報抽出モデルの学習に使用する局部的構文関係の学習方法を開示している。
【００１４】
しかしながら、これらの文献は無監督で回帰的な内生的学習技術は記載していない。更に、前記２文献に記載された学習方法は手動による注釈過程を必要とし、その際には人間の専門家が出来事の構造的記載の厖大な数の文章例を連結する。学習が行われるのは手動により構成された“文章／出来事”対からである。
【００１５】
これに対して、本発明の構文解析法においては、学習前にデータを手動で準備する過程もないし、更に学習語に取得したデータを帰納的に有効にする過程もない。学習はラベリングされた本文に対して不明瞭でないケースに基づいて直接に行われ、この学習の結果は解析に直接に使用される。
【００１６】
学習過程と解決過程は、解決過程で解かれたケースが新たな学習過程の基礎となるように反復的に実施され、未解決の新たなケースがなくなるまで以下同様に反復実施される。
【００１７】
本発明の構文解析法の客体たる解決は非常に大規模な言語的かつ概念的な知識の使用に対する代替物を構成するもので、特に特殊化された領域においては構成し更新するのがほぼ不可能である。
【００１８】
即ち、本発明の構文解析法においては、構文解析は完全に自動的である。内生的学習課程で取得した情報は、手動による有効化のために人間が介入することなしに、不明瞭性解決モジュールによって直接に使用される。統計的な基準はカバー範囲と取得した情報の正確性との間の良好な妥協を見出すために局部的に使用される。
【００１９】
言語情報は先ず内生的学習課程の際に不明瞭でない分析状況（リンクのための唯一の候補しか存在しないような状況）を用いて取得される。これらの最初の情報は所定数の不明瞭な分析ケースを解くために使用される。これらの新たな解決されたケースの解析に基づいて、取得モジュールは、第２に、新たな情報を取得することができ、後者は次いで残る不明瞭なケースを新たに解くために使用される。
【００２０】
本発明の構文解析法は内生的学習課程を包含し、この内生的学習課程は：
−不明瞭でない分析状況に基づく言語情報の取得と、
−不明瞭な分析ケースを解決するために前記取得した言語情報を処理することと、
−解決された新たな不明瞭なケースの分析、
−とを包含する第１ステップと、
−不明瞭な分析状況に基づく新たな言語情報の取得と、
−残る新たな不明瞭なケースを解決するために前記取得した新たな言語情報を処理すること、
−とを包含する第２ステップ、
とを包含する。
【００２１】
目的とする主たる用途は、情報処理装置用の特殊化された術語資源を構築することである。自動解析の成果は人間の解析者が使用することができるし、或いは、例えば：
−ウェブ上の特殊化された情報の検索エンジン用の本体論
−自動翻訳装置用の用語辞典
−自動索引装置用のシソーラス
のような術語資源を構築するために自動的に使用することができる。
【００２２】
本発明の他の観点に従えば、本発明の方法を用いた本文（特に、特殊化された本文）のブロード構文解析装置が提供されるもので、この装置は、
−前記本文の中で言語情報を取得する手段と、
−取得した前記言語情報を処理する手段と、
−学習手段を含み、前記本文の中で単語を解析する手段、
とを包含する。
【００２３】
本発明によれば、前記情報取得手段は不明瞭でない分析ケースと不明瞭な分析ケースとを区別するべく構成されており、前記処理手段は不明瞭な分析ケースを処理し、かつ、残る不明瞭なケースを解決することの可能な情報を供給するべく構成されている。
【００２４】
本発明の構文解析装置は情報処理装置に実施することができるもので、データ処理装置、データ入力装置、データベースのような情報記憶装置、および情報供給可視化装置と協働することができる。
【００２５】
本発明の他の利点や特徴は非限定的な実施例に関する詳細な説明と図面を検討すれば明らかとなるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
次に、本発明の構文解析法の全体的アーキテクチャーと実施例を説明する。先ず、以下には、本発明の構文解析法において使用される原理をより良く理解するため、従属関係の概念を説明する。
【００２７】
１つの文章の文法構造は単語と単語との間の従属関係として記述することができる。そこに付随する関係は従来の文法の関係である；即ち、動詞の主語、動詞の直接目的補語、動詞の間接目的補語、名詞を修飾する形容詞、等。
【００２８】
以下には、内生的学習の原理の説明に使用する表記法を述べる。これは、動詞、名詞、形容詞、副詞の概念が意味を有するような言語の場合に適用される。
【００２９】
従属関係は三重項（X、R、Y）として記述することができる（ここで、Xは支配語（関係の源泉）、Rは従属関係の名称、Yは被支配語（関係の目標））。
【００３０】
主たる従属関係のリストを以下に掲げる。
−主語関係：Xは動詞カテゴリの単語であり、Yは一般に名詞又は代名詞カテゴリの単語である。Yは動詞Xの主語たる名目的群の先頭である。
猫は眠っている。
従属関係：（眠る、主語、猫）
【００３１】
−直接補語関係：Xは動詞カテゴリの単語であり、Yは一般に名詞又は代名詞カテゴリの単語である。Yは動詞Xの直接目的補語たる名目的群の先頭である。
猫が鼠を食べる。
従属関係：（食べる、直接補語、鼠）
【００３２】
−間接補語関係：この場合は間接補語現象をカバーする。Xは動詞、名詞、形容詞、又は副詞カテゴリの単語であり、Yは前置詞カテゴリの単語である。YはXの前置的補語群を導入する前置詞である。
猫はボールと遊ぶ。
従属関係：（遊ぶ、間接補語、〜と）
【００３３】
−前置詞関係：Xは前置詞カテゴリの単語であり、Yは一般に名詞又は動詞カテゴリの単語である。Yは前置詞Xによって導入される群の名目的先頭である。
猫はボールと遊ぶ。
従属関係：（〜と、前置詞、ボール）
【００３４】
−修飾語関係：Xは名詞カテゴリの単語であり、Yは形容詞カテゴリの単語であり、Yは名詞Xの付加形容詞であるか、或いは、Xは動詞カテゴリの単語であり、Yは副詞カテゴリの単語であり、Yは動詞Xの修飾的副詞である。
猫は赤いボールと遊ぶ。
従属関係：（ボール、修飾語、赤い）
猫は静かに眠ている。
従属関係：（眠る、修飾語、静かに）
【００３５】
１つの文章においては、１つの単語は唯一の関係については唯一の支配語によってしか支配されず、１つの支配語は、ある種の関係を除き、複数の被支配語を有することができる。
【００３６】
従属関係は交差することはできない。例えば、（X1、R、X3）および（X2、R’、X4）の後に同一文章中でX1、X2、X3、X4をこの順序で続けることはできない。
【００３７】
構文解析の目的は、各文章の中に最大限の従属関係を特定することにある。分析の終了時に、ある種の単語は孤児（それらの支配語が全く見つからなかった）であり得る。構文解析を補完するため、同一文章の単語間にある頭語反復関係（例えば、代名詞（関係代名詞又は人称代名詞）とその先行詞との関係）を特定することも必要である。
【００３８】
これらの関係は、それ自体、三重項（X、ANA、Y）を用いて記述することができる（ここで、Xは代名詞、Yはその先行詞）。これらの頭語反復関係の特定は次の推論を用いて間接従属関係を生成するのを可能にする：（X、R、Y）および（Y、ANA、Z）φ（X、R、Y）
ボールと遊ぶところの猫は・・・
（遊ぶ、主語、ところの）
（ところの、ANA、猫）
φ（遊ぶ、主語、猫）
【００３９】
最後に、間接補語と前置詞との従属関係に関し、次の概念の約束を採用する：従属関係R＝（X、間接補語、前置詞）およびR’＝（前置詞、前置詞、Y）が特定された場合には、従属関係R’’＝（X、前置詞、Y）が特定されたと言う。
猫はボールと遊ぶ。
従属関係：（遊ぶ、間接補語、〜と）
従属関係：（〜と、前置詞、ボール）
従属関係：（遊ぶ、“〜と”、ボール）
【００４０】
次に、本発明の構文解析法で使用する処理の構成例を説明する。本文は予め形態論的構文法的ラベリングを受けているものと想定する：即ち、各単語には文法上のカテゴリ（動詞、名詞、等）が付されている。
【００４１】
本発明の構文解析法の枠内で、構文解析は２つのモードで行われる：
−潜在的支配語に基づく従属関係の処理。この場合、分析は支配語および従属関係から開始し、被支配語を探す。例えば、殆ど全ての動詞は主語（唯一の主語）を有すると考えられるので、分析は各動詞から開始し、それらの被支配語を探す；
−潜在的被支配語に基づく従属関係の処理。この場合、分析は被支配語および従属関係から開始し、支配語を探す。例えば、殆ど全ての前置詞は支配語に従属すると考えられるので、分析は各前置詞から開始し、それらの支配語（動詞、名詞、形容詞、副詞）を探す。
【００４２】
これら２つの場合において、ピボット単語（夫々、支配語、被支配語）および従属関係から開始し、それと従属関係に入る単語（夫々、被支配語、支配語）を探す。
【００４３】
本発明の構文解析法は派生的形態論的情報を取得するステップ（０）を含み、このステップでは、本文の分析により、形態論的派生関係にあることが可能な異なるカテゴリの単語の対を取得する。この手順は、本文の単語間の潜在的形態論的関係（例えば、動詞“閉じる”と名詞“閉鎖”との関係のような）を特定するべく単語の末尾部分を截頭／追加するための少数の規則に基づいている。これらの関係は下記のステップ（３）の構文解析の段階で使用される。
【００４４】
予備的取得ステップ（０）の次には候補検索ステップ（１）が行われる。こうして構文解析が始まる：夫々のピボット単語毎に、支配語（又は、モードによっては、被支配語）となるべき候補単語を探す。この検索はピボット単語から開始して（場合に応じて、右方または左方へ）文章中の単語を順々に走査する。適当な文法上のカテゴリと構文位置をもつ単語が候補として採用される。検索は境界に出会ったときに終了する。各候補にはアクセシビリティー係数（距離と、間に入る単語の形式に関連づけられている）が付与され、この係数は、他のインジケータがない場合或いは競合する場合には、決定的なインジケータとして使用される。更に、このステップでは、両立し得ない解答（禁止された関係の交差）が特定される。結果は一組の解決すべきケースである：各ピボット単語毎に、支配語又は被支配語、候補単語のリスト。
【００４５】
支配語候補検索ステップ（１）が終わると、内生的学習ステップ（２）が実行され、このステップでは語彙情報が取得される。唯一の候補を有するケースは解決済みと見なされる。関連する従属関係とピボット単語と単一の候補とで構成される三重項は再認識される。このケースは解決される。複数の候補が競合するケースは“不明瞭なケース”と呼ばれる。分析者が不明瞭でない文脈中にこの三重項を“少なくとも一度”見出した場合には、本文中に従属関係（X、R、Y）が“特定された”と言う。
【００４６】
内生的学習の基本的概念は、情報（これは不明瞭なケースを解決するために後で以下のステップで使用される）を取得するためにこのステップで特定された一組の関係（支配語、関係、被支配語）に依拠することである。
【００４７】
２つの主要な情報が取得される：
−補足情報。これは単語（動詞、名詞、形容詞、副詞）と前置詞を使用するもので、これらは斯る単語は“分析された本文中において”斯る前置詞と共に規則正しく構成されていることを示す。
−近接分布情報。これは、同一カテゴリの２つの単語を使用するもので、これらは、“分析された本文中において”同一の構文文脈中に分布しているので、斯る単語と斯る単語は文理上近接していることを示す。
【００４８】
補足情報は“生産性”という係数の形で与えられる。近接分布情報は“近接”という係数の形で与えられる。生産性および近接の概念は内生的学習の原理の中枢である。
【００４９】
次に本発明の構文解析法で使用する“生産性支配語”の概念を定義する。単語Mと前置詞PrepとカテゴリCとで構成される三重項の“生産性支配語”は、カテゴリCの異なる単語Yの数であり、これらの単語については従属関係（M、Prep、Y）が特定済みである。
【００５０】
例として：
−分析者が“厚い沖積層の下に消える”および“礫の下に消える”という不明瞭でない文脈に出会ったならば、彼は従属関係（消える、“下に”、沖積層）および（消える、“下に”、礫）を特定する。この三重項（消える、下に、名詞）の生産性支配語は２である。
−分析者が“洗濯  するための  機械”および“乾燥  するための  機械”という不明瞭でない文脈に出会ったならば、この三重項（機械、するための、動詞）の生産性支配語は２である。
【００５１】
次に本発明の構文解析法で同じく使用する“生産性被支配語”の概念を定義する。単語Mと前置詞PrepとカテゴリCとで構成される三重項の“生産性被支配語”は、従属関係（X、Prep、M）が特定済みであるような、カテゴリCの異なる単語Xの数である。
【００５２】
例として：
−分析者が“厚い  粒子  を有する  花崗岩”および“大きな  粒子  を有する  砂岩”という不明瞭でない文脈に出会ったならば、彼は従属関係（花崗岩、“を有する”、粒子）および（砂岩、“を有する”、粒子）を特定する。この三重項（粒子、を有する、名詞）の生産性被支配語は２である。
【００５３】
次に“第１順位の構文文脈”、“第２順位の構文文脈”および“近接被支配語”の概念を定義する。
【００５４】
“第１順位の構文文脈”は対（M、REL）である（ここで、Mは単語であり、RELは従属関係である）。単語Mは、従属関係（M、REL、X）が特定済みである場合には、かつ、その場合にのみ、構文文脈（M、REL）中に見出されている。
【００５５】
例として：
−構文文脈（食べる、主語）は動詞“食べる”の主語の位置に言及している。構文文脈（ボール、修飾語）は名詞“ボール”の付加形容詞epitheteの位置に言及している。構文文脈（消える、下に）は動詞“消える”の“下に”の間接目的補語の位置に言及している。
【００５６】
“第２順位の構文文脈”は四重項（M1、M2、REL1、REL2）である（ここで、M1およびM2は単語であり、REL1およびREL2は従属関係である）。単語Xは、従属関係（M2、REL1、M1）および（M2、REL2、X）が特定済みである場合には、かつ、その場合にのみ、第２順位の構文文脈（M1、M2、REL1、REL2）中に見出されている。
【００５７】
例として：
−第２順位の構文文脈（猫、食べる、主語、直接補語）は、それが主語としての単語“猫”で構成されている場合には、、動詞“食べる”の直接目的補語の位置に言及している。２つの従属関係（食べる、主語、猫）および（食べる、目的語、鼠）が特定済みである場合には、単語“鼠”は第２順位の構文文脈（食べる、猫、主語、直接補語）中に見出されており、単語“猫”は第２順位の構文文脈（食べる、鼠、直接補語、主語）中に見出されている。
【００５８】
XとYは同一カテゴリの２つの単語であるとする。N1（X、Y）はXおよびYが夫々見出されている第１順位の構文文脈の数であるとし、N2（X、Y）はXおよびYが夫々見出されている第２順位の構文文脈の数であるとする。XとYとの間の近接被支配語は、N1とN2との線状組合せの結果である：近接被支配語（X、Y）＝a1・N1（X、Y）＋a2・N2（X、Y）
【００５９】
例として：
−分析者が“沖積層の下に消える”および“礫の下に消える”、並びに、“沖積層の中に刻む”および“礫の中に刻む”という不明瞭でない文脈に出会ったならば、彼は構文文脈（消える、下に、名詞）および（刻む、中に、名詞）の中に名詞“沖積層”と“礫”を見出す。“沖積層”と“礫”とが夫々見出された第１順位の構文文脈の数は２である：N1（沖積層、礫）＝２
aとbはパラメータである。bは体系的にaより大きい。
単語Xは、 XとYとの間の近接支配語が或る閾値よりも大きい場合には、かつ、その場合にのみ、単語Yの近接支配語である。
【００６０】
次に、“近接支配語”の概念を定義する。（M1、R1）と（M2、R2）は２つの構文文脈であるとする。これら２つの文脈の間の近接支配語は文脈（M1、R1）内および文脈（M2、R2）内に見出した単語の数に等しい。
【００６１】
例として：
−分析者が“沖積層の下に消える”および“礫の下に消える”、並びに、“沖積層の中に刻む”および“礫の中に刻む”という不明瞭でない文脈に出会ったならば、彼は構文文脈（消える、下に）および（刻む、中に）の中に名詞“沖積層”と“礫”を見出す。（消える、下に）と（刻む、中に）との間の近接支配語は２に等しい。
【００６２】
１つの構文文脈は、それらの近接支配語が或る閾値よりも大きい場合には、かつ、その場合にのみ、所与の構文文脈の近接支配語である。
【００６３】
留意すべきことに、頻度は問題とはならない。ここに提示する解決の最も独自の特性は、単語又は従属関係の発生頻度は取得した情報の計算に優先的には関与しないということである。
【００６４】
次に、本発明の構文解析法における候補マーキングのステップ（３）を説明する。
【００６５】
夫々の不明瞭なケースについて、各候補をレビューし、所定数のインジケータ（その数値は内生的学習段階で取得した情報に基づいて計算する）でマークする。
【００６６】
夫々のケースについて、従属関係はRで示される。ピボット単語は、支配語であるか、被支配語である。ピボット単語が支配語である場合には、候補は被支配語候補である。ピボット単語が被支配語である場合には、候補は支配語候補である。夫々の場合について、各候補毎に：
ξ  支配語はRrで示される。ピボット単語が支配語である場合には、Rrはこのケースのすべての候補についてピボット単語であり、ピボット単語が被支配語である場合には、Rrは候補それ自体である。 支配語単語RrのカテゴリはCrで示される。
ξ  支配語はRiで示される。ピボット単語が被支配語である場合には、Riはこのケースのすべての候補についてピボット単語であり、ピボット単語が支配語である場合には、Riは候補それ自体である。RiのカテゴリはCiで示される。註：関係が前置詞であるケースでは、被支配語は前置詞が支配する単語（そして、前置詞自体ではない）であり、関係Rは前置詞自体の価値を有する。
【００６７】
夫々のケースの各候補は所定数のインジケータを付与される。“直接インジケータ”と“派生的インジケータ”とは区別される。直接インジケータは候補およびピボット単語自体を用いて取得した情報に基づいて計算される。派生的インジケータは候補又はピボット単語に連結された形態論的派生単語（ステップ０参照）を用いて取得した情報に基づいて計算される。
【００６８】
以下には候補マーキングステップで使用する直接インジケータを示す。
関係（REL）インジケータ  従属関係（Rr、R、Ri）が特定された場合には、候補には１の関係インジケータが付与され、そうでなければ０が付与される。
ProD支配語インジケータ  従属関係が間接補語の場合しか使用されない。前置詞をPrepとする。インジケータは三重項（Rr、Prep、Ci）の生産性支配語に等しい。
ProD被支配語インジケータ  従属関係が間接補語の場合しか使用されない。前置詞をPrepとする。インジケータは三重項（Ri、Prep、Cr）の生産性被支配語に等しい。
ProX被支配語インジケータ  このインジケータは構文文脈（Rr、R）中に見出されたRiの近接被支配語の数に等しい。
ProX支配語インジケータ  このインジケータはRiが見出された近接支配語構文文脈（Rr、R）の数に等しい。
【００６９】
以下には候補マーキングステップで使用する派生的インジケータを示す。派生的インジケータは候補又はピボット単語に連結された形態論的派生単語を用いて取得した情報に基づいて計算される。
非常に多数の形態があるので、ここでは派生的インジケータの例示的な２例しか記載しない。
ProD支配語NVインジケータ  従属関係が前置詞Prepの場合には、支配語候補は名詞Nであり、被支配語のカテゴリは名詞である。候補Nが形態論的派生語として動詞Vを有する場合には、この候補のためのProD支配語NVインジケータは三重項（V、Prep、名詞）の生産性支配語に等しい。
例として、
−候補は名詞“書き物”であり、前置詞は“〜の上に”であり、“書き物”と“〜の上に”との間の形態論的派生関係が取得された。直接のProD支配語NVインジケータは前置詞“〜の上に”をもった名詞“書き物”の生産性支配語であり、派生的なProD支配語NVインジケータは前置詞“〜の上に”をもった動詞“書く”の生産性支配語である。
【００７０】
関係（REL）VAvNAjインジケータ  従属関係が修飾語である場合であり、支配語候補は動詞Vであり、被支配語は副詞Avである。候補Vが形態論的派生語として名詞Nを有し、かつ、副詞Avが形態論的派生語として形容詞Ajを有する場合には、この候補のための関係VAvNAjインジケータは、従属関係（N、修飾語、Aj）が特定されている場合には、１に等しい。例として：
−支配語候補は動詞“印刷する”であり、被支配語は副詞“迅速に”であり、“印刷する”と“印刷”との間、並びに、“迅速に”と“迅速”との間の形態論的派生関係が取得された。従属関係（印刷する、修飾語、迅速に）が特定された場合には直接の関係インジケータは１に値し、従属関係（印刷、修飾語、迅速）が特定された場合には派生的な関係VAvNAjインジケータは１に値する。
【００７１】
マーキングステップ（３）の次には本発明の構文解析法の解答ステップ（４）が行われる。
【００７２】
内生的学習段階（ステップ２）で取得した情報がマーキング段階（ステップ３）で何等の候補のマーキングにも貢献しなかった場合には、手続きはデフォルトによる解答段階（ステップ５）で終了する。
【００７３】
さもなくば、新たなインジケータが与えられる。これらの新たなインジケータに基づいて、かつ、両立し得ない解答とアクセシビリティー係数とを考慮しながら、所定数の新たなケースが解かれる。最初に不明瞭と判定されたケースは、取得されたある種の情報が候補を除去するに至った場合には、不明瞭でなくなることができる。
【００７４】
内生的学習結果を用いた異なる形式の戦略や解決法を想定することができる。
新たなケースが解決されたならば、新たな内生的学習ステップ（ステップ２）を実行する。さもなくば、手続きはデフォルトによる解答段階（ステップ５）で終了する。
【００７５】
本発明の構文解析法は、また、いづれの候補もインジケータを有しないようなケースを取り扱うデフォルト解答をも包含する。解決法のうちで、ある種のものは内生的学習によって取得される：解決されたケースの全部について、ケースの外形（従属関係を用いて記述されている）とピボット単語のカテゴリと候補のカテゴリのシーケンスとに応じて、リンクの確率を計算する。
【００７６】
勿論、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、本発明の範囲を逸脱することなくこれらの実施例に多数の修正を加えることができる。特に、解析および学習は２回以上の複数回にわたり反復することができる。更に、本発明の構文解析法はフランス語に限定されるものではなく、他の言語にも有利に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】図１は本発明の構文解析法で使用する内生的学習の原理を示す。
【図２】図２は本発明の構文解析法の実施例の主要ステップを示す。
【図１】
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【図２】
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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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