(57)【要約】      （修正有）【課題】外部知識を導入して、精度よく、ニューラルネットを用いた述語項構造解析モデルを学習できる装置、方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】大規模平文データの平文の各々に対して、形態素解析を含む係り受け解析を行い、平文の各々の形態素解析結果に基づいて、平文の各々の述語を特定し、平文の各々の前記係り受け解析結果と、特定された平文の各々の述語とに基づいて、特定された述語に対する項を特定し、特定された述語と述語に対する項とに正解ラベルを付与した平文の形態素解析結果を、擬似正解データとして生成し、各形態素に正解ラベルが付与された、文の形態素解析結果である正解データと、生成された擬似正解データとに基づいて、文の形態素解析結果を入力とし、各形態素に付与する、述語ラベル及び項ラベルを含むラベルを出力とするリカレント型ニューラルネットワークモデルを学習する。【選択図】図９
2018206263.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
大規模平文データの平文の各々に対して、形態素解析を含む係り受け解析を行う文解析部と、
前記平文の各々の形態素解析結果に基づいて、前記平文の各々の述語を特定する述語部分特定部と、
前記平文の各々の前記係り受け解析結果と、前記特定された前記平文の各々の前記述語とに基づいて、前記特定された述語に対する項を特定する項部分特定部と、
前記特定された述語に対する項を含む平文の形態素解析結果であって、かつ、前記特定された前記述語と前記述語に対する項とに正解ラベルを付与した前記平文の形態素解析結果を、擬似正解データとして生成する擬似正解データ生成部と、
各形態素に正解ラベルが付与された、文の形態素解析結果である正解データと、前記生成された疑似正解データとに基づいて、文の形態素解析結果を入力とし、各形態素に付与する、述語ラベル及び項ラベルを含むラベルを出力とするリカレント型ニューラルネットワークモデルを学習する述語項構造モデル学習部と、
述語項構造モデル生成装置。
【請求項２】
前記述語部分特定部は、前記平文の各々の形態素解析結果に含まれる各形態素の品詞パタンを用いて、前記平文の述語を特定する請求項１に記載の述語項構造モデル生成装置。
【請求項３】
前記述語部分特定部は、前記平文の各々の形態素解析結果に基づいて、文の形態素解析結果から得られる各単語から述語部分を推定するための予め学習された推定モデルを用いて、前記平文の各々の述語を特定する請求項１又は請求項２に記載の述語項構造モデル生成装置。
【請求項４】
入力されたテキストに対して形態素解析を行う文解析部と、
前記テキストの形態素解析結果に基づいて、文の形態素解析結果を入力とし、各形態素に付与する、述語ラベル及び項ラベルを含むラベルを出力とする予め学習されたリカレント型ニューラルネットワークモデルを用いて、前記テキストの述語及び項を推定する述語項構造解析部と、
を含む述語項構造解析装置。
【請求項５】
文解析部が、大規模平文データの平文の各々に対して、形態素解析を含む係り受け解析を行うステップと、
述語部分特定部が、前記平文の各々の形態素解析結果に基づいて、前記平文の各々の述語を特定するステップと、
項部分特定部が、前記平文の各々の前記係り受け解析結果と、前記特定された前記平文の各々の前記述語とに基づいて、前記特定された述語に対する項を特定するステップと、
擬似正解データ生成部が、前記特定された述語に対する項を含む平文の形態素解析結果であって、かつ、前記特定された前記述語と前記述語に対する項とに正解ラベルを付与した前記平文の形態素解析結果を、擬似正解データとして生成するステップと、
述語項構造モデル学習部が、各形態素に正解ラベルが付与された、文の形態素解析結果である正解データと、前記生成された疑似正解データとに基づいて、文の形態素解析結果を入力とし、各形態素に付与する、述語ラベル及び項ラベルを含むラベルを出力とするリカレント型ニューラルネットワークモデルを学習するステップと、
述語項構造モデル生成方法、
【請求項６】
文解析部が、入力されたテキストに対して形態素解析を行うステップと、
述語項構造解析部が、前記テキストの形態素解析結果に基づいて、文の形態素解析結果を入力とし、各形態素に付与する、述語ラベル及び項ラベルを含むラベルを出力とする予め学習されたリカレント型ニューラルネットワークモデルを用いて、前記テキストの述語及び項を推定するステップと、
を含む述語項構造解析方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の述語項構造モデル生成装置の各部として機能させるためのプログラム。
【請求項８】
コンピュータを、請求項４に記載の述語項構造解析装置の各部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、述語項構造モデル生成装置、述語項構造解析装置、方法、及びプログラムに係り、特に、テキストの述語項構造を解析するための述語項構造モデル生成装置、述語項構造解析装置方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、入力文に対し、述語と対応する項（格）を推定する技術が知られている。主な格としてはガ格、ヲ格、二格の３つが存在する。
【０００３】
例えば、入力文が「私はカレーを食べた」であれば、述語項構造を「私[ガ]  カレー[ヲ]  食べる」と推定するものである。
【０００４】
このような述語項構造の解析技術について、非特許文献１には、リカレントニューラルネットワーク型により、述語項の項推定をラベリング問題として解く方法が記載されている。非特許文献２では、大規模な自動解析結果（項と述語の共起しやすさ）を外部知識として利用することが記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】大内啓樹, 進藤裕之, 松本裕治, リカレントニューラルネットワークを用いた述語項構造解析, 言語処理学会全国大会，2016.
【非特許文献２】今村賢治, 東中竜一郎, 泉朋子, ゼロ代名詞照応付き述語項構造解析の対話への適応，言語処理学会全国大会，2014.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、従来のリカレント型ニューラルネットを用いた述語項構造解析モデルにおいては、外部知識の導入はなされていない。一方、従来研究（非特許文献２など）では、外部知識の導入が解析精度向上に有効であることが示されている。
【０００７】
本発明は、上記問題点を解決するために成されたものであり、外部知識を導入して、精度よく、ニューラルネットを用いた述語項構造解析モデルを学習できる述語項構造モデル生成装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【０００８】
また、本発明は、精度よく、述語項構造を解析できる述語項構造解析装置、方法、及びプログラム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】
【０００９】
上記目的を達成するために、第１の発明に係る述語項構造モデル生成装置は、大規模平文データの平文の各々に対して、形態素解析を含む係り受け解析を行う文解析部と、前記平文の各々の形態素解析結果に基づいて、前記平文の各々の述語を特定する述語部分特定部と、前記平文の各々の前記係り受け解析結果と、前記特定された前記平文の各々の前記述語とに基づいて、前記特定された述語に対する項を特定する項部分特定部と、前記特定された述語に対する項を含む平文の形態素解析結果であって、かつ、前記特定された前記述語と前記述語に対する項とに正解ラベルを付与した前記平文の形態素解析結果を、擬似正解データとして生成する擬似正解データ生成部と、各形態素に正解ラベルが付与された、文の形態素解析結果である正解データと、前記生成された疑似正解データとに基づいて、文の形態素解析結果を入力とし、各形態素に付与する、述語ラベル及び項ラベルを含むラベルを出力とするリカレント型ニューラルネットワークモデルを学習する述語項構造モデル学習部と、を含んで構成されている。
【００１０】
また、第１の発明に係る述語項構造モデル生成装置において、前記述語部分特定部は、前記平文の各々の形態素解析結果に含まれる各形態素の品詞パタンを用いて、前記平文の述語を特定するようにしてもよい。
【００１１】
また、第１の発明に係る述語項構造モデル生成装置において、前記述語部分特定部は、前記平文の各々の形態素解析結果に基づいて、文の形態素解析結果から得られる各単語から述語部分を推定するための予め学習された推定モデルを用いて、前記平文の各々の述語を特定するようにしてもよい。
【００１２】
第２の発明に係る述語項構造解析装置は、入力されたテキストに対して形態素解析を行う文解析部と、前記テキストの形態素解析結果に基づいて、文の形態素解析結果を入力とし、各形態素に付与する、述語ラベル及び項ラベルを含むラベルを出力とする予め学習されたリカレント型ニューラルネットワークモデルを用いて、前記テキストの述語及び項を推定する述語項構造解析部と、を含んで構成されている。
【００１３】
第３の発明に係る述語項構造モデル生成方法は、文解析部が、大規模平文データの平文の各々に対して、形態素解析を含む係り受け解析を行うステップと、述語部分特定部が、前記平文の各々の形態素解析結果に基づいて、前記平文の各々の述語を特定するステップと、項部分特定部が、前記平文の各々の前記係り受け解析結果と、前記特定された前記平文の各々の前記述語とに基づいて、前記特定された述語に対する項を特定するステップと、擬似正解データ生成部が、前記特定された述語に対する項を含む平文の形態素解析結果であって、かつ、前記特定された前記述語と前記述語に対する項とに正解ラベルを付与した前記平文の形態素解析結果を、擬似正解データとして生成するステップと、述語項構造モデル学習部が、各形態素に正解ラベルが付与された、文の形態素解析結果である正解データと、前記生成された疑似正解データとに基づいて、文の形態素解析結果を入力とし、各形態素に付与する、述語ラベル及び項ラベルを含むラベルを出力とするリカレント型ニューラルネットワークモデルを学習するステップと、を含んで実行することを特徴とする。
【００１４】
第４の発明に係る述語項構造解析方法は、文解析部が、入力されたテキストに対して形態素解析を行うステップと、述語項構造解析部が、前記テキストの形態素解析結果に基づいて、文の形態素解析結果を入力とし、各形態素に付与する、述語ラベル及び項ラベルを含むラベルを出力とする予め学習されたリカレント型ニューラルネットワークモデルを用いて、前記テキストの述語及び項を推定するステップと、を含んで実行することを特徴とする。
【００１５】
第５の発明に係るプログラムは、コンピュータを、第１の発明に係る述語項構造モデル生成装置の各部として機能させるためのプログラムである。
【００１６】
第６の発明に係るプログラムは、コンピュータを、第２の発明に係る述語項構造解析装置の各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の述語項構造モデル生成装置、方法、及びプログラムによれば、大規模平文データの平文の各々に対して、形態素解析を含む係り受け解析を行い、平文の各々の形態素解析結果に基づいて、平文の各々の述語を特定し、平文の各々の前記係り受け解析結果と、特定された平文の各々の述語とに基づいて、特定された述語に対する項を特定し、特定された述語と述語に対する項とに正解ラベルを付与した平文の形態素解析結果を、擬似正解データとして生成し、各形態素に正解ラベルが付与された、文の形態素解析結果である正解データと、生成された擬似正解データとに基づいて、文の形態素解析結果を入力とし、各形態素に付与する、述語ラベル及び項ラベルを含むラベルを出力とするリカレント型ニューラルネットワークモデルを学習することにより、外部知識を導入して、精度よく、ニューラルネットを用いた述語項構造解析モデルを学習できる、という効果が得られる。
【００１８】
また、本発明の述語項構造解析装置、方法、及びプログラムによれば、テキストの形態素解析結果に基づいて、文の形態素解析結果を入力とし、各形態素に付与する、述語ラベル及び項ラベルを含むラベルを出力とする予め学習されたリカレント型ニューラルネットワークモデルを用いて、テキストの述語及び項を推定することにより、精度よく、述語項構造を解析できる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施の形態に係る述語項構造モデル生成装置の構成を示すブロック図である。
【図２】形態素解析を含む係り受け解析の結果の一例を示す図である。
【図３】品詞パタンで解析結果の述語を特定する一例を示す図である。
【図４】推定モデルで解析結果の述語を特定する一例を示す図である。
【図５】述語と、述語に対する項に対して正解ラベルを付与する場合の一例を示す図である。
【図６】ランダムに各助詞を欠落させたデータの一例を示す図である。
【図７】正解データの一例を示す図である。
【図８】リカレント型ニューラルネットワークの一例を示す図である。
【図９】本発明の実施の形態に係る述語項構造モデル生成装置における述語項構造モデル生成処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図１０】本発明の実施の形態に係る述語項構造解析装置の構成を示すブロック図である。
【図１１】本発明の実施の形態に係る述語項構造解析装置における述語項構造解析処理ルーチンを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００２１】
＜本発明の実施の形態に係る概要＞
【００２２】
本実施の形態では、上記非特許文献２の方法と同様に、大規模平文データの平文の自動係り受け解析結果から、自動的に項と述語との関係が特定できる箇所を抽出する。そして、抽出した述語及び項について、部分学習データとしてリカレント型ニューラルネットワークの学習データに追加して学習を行う。また、すべての項が自動でアノテーションできるわけではないため、確実な部分のみを部分学習データとして利用する。大規模な外部知識としての大規模平文データを導入することにより、小規模なデータから学習できない分布を考慮することが可能となり、高精度な解析が実現できる。
【００２３】
＜本発明の実施の形態に係る述語項構造モデル生成装置の構成＞
【００２４】
次に、本発明の実施の形態に係る述語項構造モデル生成装置の構成について説明する。図１に示すように、本発明の実施の形態に係る述語項構造モデル生成装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する述語項構造モデル生成処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。この述語項構造モデル生成装置１００は、機能的には図１に示すように入力部１０と、演算部２０とを備えている。
【００２５】
入力部１０は、大規模平文データを受け付ける。また、入力部１０は、各形態素に正解ラベルが付与された、文の形態素解析結果である正解データを受け付ける。
【００２６】
演算部２０は、文解析部３０と、述語部分特定部３２と、項部分特定部３４と、擬似正解データ生成部３６と、述語項構造モデル学習部３８と、述語項構造モデル４０とを含んで構成されている。
【００２７】
文解析部３０は、入力部１０で受け付けた大規模平文データの平文の各々に対して、形態素解析を含む係り受け解析を行う。例えば、入力が「こんな大勢の仲間ができました。」という平文であれば、図２に示すような形態素解析を含む係り受け解析の結果が得られる。
【００２８】
述語部分特定部３２は、文解析部３０の平文の各々の形態素解析結果に基づいて、平文の各々の述語を特定する。ここで述語の特定は、平文の形態素解析結果に含まれる各形態素の品詞パタンを用いて、平文の述語を特定する。また、予め学習された推定モデル（図示省略）を用いて、平文の各々の述語を特定するようにしてもよい。この場合には、文の形態素解析結果から得られる各単語から述語部分を推定するための推定モデルを予め学習しておき、この推定モデル（図示省略）を用いて、平文の各々の形態素解析結果に基づいて、平文の各々の述語を特定するようにしてもよい。
【００２９】
品詞パタンを用いる場合について説明する。品詞パタンを用いる場合には、上記非特許文献２などで提示されているように、述語となりうる品詞パタンを予め設定しておき、平文の各々の述語部分を特定すればよい。例えば、「動詞，自立」という品詞パタンが設定されていた場合、図３のように枠内の単語が述語と特定される。
【００３０】
推定モデルを用いる場合について説明する。推定モデルは、例えば、ニューラルネットワークを用いて構築することができる。推定モデルを用いる場合には、形態素解析結果の各単語に対し、０又は１のラベル付与した学習データを用いて推定モデルを構築し、推定モデルを用いて、平文を自動解析した結果に対し、形態素毎に０又は１のラベルを推定する。図４に示すように１のラベルが推定された部分を述部として特定する。なお、推定モデルの学習において、形態素解析結果だけでなく係り受け解析結果を考慮するようにしてもよい。
【００３１】
項部分特定部３４は、文解析部３０の平文の各々の係り受け解析結果と、述語部分特定部３２で特定された平文の各々の述語とに基づいて、特定された述語に対する項を特定する。ここでは、述語部分特定部３２で平文の各々の各述語に対し、係り受け解析結果から確実に特定できる項を抽出する。例えば、述語に対し、直接係り受けが存在し、「が」「を」「に」の助詞をもつ単語を、述語に対する項として抽出する。上記の入力例では「仲間」が「が格」の項と特定される。
【００３２】
擬似正解データ生成部３６は、特定された述語に対する項を含む平文の形態素解析結果であって、かつ、特定された述語と述語に対する項とに正解ラベルを付与した平文の形態素解析結果を、擬似正解データとして生成する。例えば、図５に示すように、述語と、述語に対する項に対して正解ラベルを付与する。図５の例では、１：述語、２：が格の項、３：を格の項、４：に格の項、０：その他、−１：推定に用いない単語、として１〜４を正解ラベルとして付与している。図５の例では、擬似的な正解データであるため、述語及び項以外の単語は学習に用いないこととしている。
【００３３】
また、形態素解析結果から生成した擬似正解データには「が」「を」「に」の助詞が含まれているため、図６に示すように、ランダムに各助詞を欠落させたデータも擬似正解データとして生成する。
【００３４】
述語項構造モデル学習部３８は、各形態素に正解ラベルが付与された、文の形態素解析結果である正解データと、擬似正解データ生成部３６で生成された擬似正解データとに基づいて、文の形態素解析結果を入力とし、各形態素に付与する、述語ラベル及び項ラベルを含むラベルを出力とするリカレント型ニューラルネットワークモデルを学習し、述語項構造モデル４０として保持する。図７は正解データの一例である。
【００３５】
リカレント型ニューラルネットワークは、図８に示すように、文解析部３０の解析結果に含まれる単語情報及び品詞情報から得られる、単語embedding、品詞embedding、及び述語embeddingを、Bidirectional LSTMの入力として用い、Bidirectionalの隠れ層を用いてラベル推定を行う。Bidirectional LSTMでは、単語ごとに、forward隠れ層、及びbackward隠れ層、出力層直前の隠れ層（図示省略）、及び出力層（図示省略）を有し、forward隠れ層及びbackward隠れ層の入力として、当該単語の単語embedding、品詞embedding、及び述語embeddingを含み、出力層直前の隠れ層の入力として、当該単語のforward隠れ層及びbackward隠れ層の出力を含む。また、学習において、擬似的に生成した擬似正解データは事前学習としてのみ用い、人手の正解データでfine tuningするようにしてもよい。
【００３６】
＜本発明の実施の形態に係る述語項構造モデル生成装置の作用＞
【００３７】
次に、本発明の実施の形態に係る述語項構造モデル生成装置１００の作用について説明する。入力部１０において大規模平文データを受け付けると、述語項構造モデル生成装置１００は、図９に示す述語項構造モデル生成処理ルーチンを実行する。
【００３８】
まず、ステップＳ１００では、入力部１０で受け付けた大規模平文データの平文の各々に対して、形態素解析を含む係り受け解析を行う。
【００３９】
次に、ステップＳ１０２では、ステップＳ１００の平文の各々の形態素解析結果に基づいて、平文の各々の述語を特定する。ここで述語の特定は、平文の形態素解析結果に含まれる各形態素の品詞パタンを用いて、平文の述語を特定する。また、予め学習された推定モデル（図示省略）を用いて、平文の各々の述語を特定するようにしてもよい。
【００４０】
ステップＳ１０４では、ステップＳ１００の平文の各々の係り受け解析結果と、ステップＳ１０２で特定された平文の各々の述語とに基づいて、特定された述語に対する項を特定する。
【００４１】
ステップＳ１０６では、ステップＳ１０４で特定された述語に対する項を含む平文の形態素解析結果であって、かつ、ステップＳ１０２で特定された述語と述語に対する項とに正解ラベルを付与した平文の形態素解析結果を、擬似正解データとして生成する。
【００４２】
ステップＳ１０８では、入力部１０で受け付けた各形態素に正解ラベルが付与された、文の形態素解析結果である正解データと、ステップＳ１０６で生成された擬似正解データとに基づいて、文の形態素解析結果を入力とし、各形態素に付与する、述語ラベル及び項ラベルを含むラベルを出力とするリカレント型ニューラルネットワークモデルを学習し、述語項構造モデル４０として保持し処理を終了する。
【００４３】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る述語項構造モデル生成装置によれば、大規模平文データの平文の各々に対して、形態素解析を含む係り受け解析を行い、平文の各々の形態素解析結果に基づいて、平文の各々の述語を特定し、平文の各々の前記係り受け解析結果と、特定された平文の各々の述語とに基づいて、特定された述語に対する項を特定し、特定された述語と述語に対する項とに正解ラベルを付与した平文の形態素解析結果を、擬似正解データとして生成し、各形態素に正解ラベルが付与された、文の形態素解析結果である正解データと、生成された擬似正解データとに基づいて、文の形態素解析結果を入力とし、各形態素に付与する、述語ラベル及び項ラベルを含むラベルを出力とするリカレント型ニューラルネットワークモデルを学習することにより、外部知識を導入して、精度よく、ニューラルネットを用いた述語項構造解析モデルを学習できる。
【００４４】
＜本発明の実施の形態に係る述語項構造解析装置の構成＞
【００４５】
次に、本発明の実施の形態に係る述語項構造解析装置の構成について説明する。図１０に示すように、本発明の実施の形態に係る述語項構造解析装置２００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する述語項構造解析処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。この述語項構造解析装置２００は、機能的には図１０に示すように入力部２１０と、演算部２２０と、出力部２５０とを備えている。
【００４６】
入力部２１０は、述語項構造の解析対象であるテキストを受け付ける。
【００４７】
演算部２２０は、文解析部２３０と、述語項構造解析部２３２と、述語項構造モデル２４０とを含んで構成されている。
【００４８】
述語項構造モデル２４０は、上記述語項構造モデル学習装置１００で学習された、文の形態素解析結果を入力とし、各形態素に付与する、述語ラベル及び項ラベルを含むラベルを出力とするリカレント型ニューラルネットワークモデルである。
【００４９】
文解析部２３０は、入力部２１０で受け付けたテキストに対して形態素解析を行う。
【００５０】
述語項構造解析部２３２は、文解析部２３０のテキストの形態素解析結果に基づいて、述語項構造モデル２４０を用いて、テキストの各形態素にラベルを付与し、テキストの述語及び項を推定し、出力部２５０に出力する。具体的には、上記図８に示すように、文解析部２３０の形態素解析結果含まれる単語情報及び品詞情報から得られる、単語embedding、品詞embedding、及び述語embeddingを、述語項構造モデル２４０のBidirectional LSTMへの入力として、単語ごとのラベルの出力結果を得て、述語項構造の解析を行う。
【００５１】
＜本発明の実施の形態に係る述語項構造解析装置の作用＞
【００５２】
次に、本発明の実施の形態に係る述語項構造解析装置２００の作用について説明する。入力部２１０において述語項構造の解析対象であるテキストを受け付けると、述語項構造解析装置２００は、図１１に示す述語項構造解析処理ルーチンを実行する。
【００５３】
まず、ステップＳ２００では、入力部２１０で受け付けたテキストに対して形態素解析を行う。
【００５４】
次に、ステップＳ２０２では、ステップＳ２００のテキストの形態素解析結果に基づいて、述語項構造モデル２４０を用いて、テキストの各形態素にラベルを付与し、テキストの述語及び項を推定し、出力部２５０に出力して処理を終了する。
【００５５】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る述語項構造解析装置によれば、テキストの形態素解析結果に基づいて、文の形態素解析結果を入力とし、各形態素に付与する、述語ラベル及び項ラベルを含むラベルを出力とする予め学習されたリカレント型ニューラルネットワークモデルを用いて、テキストの述語及び項を推定することにより、精度よく、述語項構造を解析できる。
【００５６】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【符号の説明】
【００５７】
１０，２１０  入力部
２０，２２０  演算部
３０，２３０  文解析部
３２   述語部分特定部
３４   項部分特定部
３６   擬似正解データ生成部
３８   述語項構造モデル学習部
４０，２４０  述語項構造モデル
１００ 述語項構造モデル生成装置
２００ 述語項構造解析装置
２３２ 述語項構造解析部
２５０ 出力部
【図１】
2018206263.tif 000003
【図２】
2018206263.tif 000004
【図３】
2018206263.tif 000005
【図４】
2018206263.tif 000006
【図５】
2018206263.tif 000007
【図６】
2018206263.tif 000008
【図７】
2018206263.tif 000009
【図８】
2018206263.tif 000010
【図９】
2018206263.tif 000011
【図１０】
2018206263.tif 000012
【図１１】
2018206263.tif 000013