(57)【要約】【課題】入力文書中の「動作性名詞＋助詞＋機能動詞」の組み合わせからなる述部が、正規化すべき「機能動詞構造」か、それとも正規化すべきでない「本動詞構造」もしくは「慣用句構造」かを、人手に頼ることなく自動的に判別可能とすること。【解決手段】主題化不可度計算部６１で、機能動詞構造候補の標準形及び主題化変形文の所定のコーパスにおけるそれぞれの出現頻度から主題化不可度を計算し、慣用表現計算部６２で、機能動詞構造候補における「動作性名詞」と「助詞＋機能動詞」との間の連語度を慣用表現度として計算し、自動判別部６３で、主題化不可度及び慣用表現度を素性とし、機能動詞構造、本動詞構造及び慣用句構造をクラスとする機能動詞構造に関する所定の正解データに基づいて自動学習により作成された分類器を用いて、機能動詞構造候補の主題化不可度及び慣用表現度から機能動詞構造、本動詞構造及び慣用句構造のいずれであるかを判別する。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
「動作を表す名詞である動作性名詞＋助詞＋機能動詞」の組み合わせからなる述部が、「動作性名詞＋助詞＋前記動作性名詞を述語化させるための動詞である機能動詞」の組み合わせからなる機能動詞構造であるか、または「動作性名詞＋助詞＋前記動作性名詞に関係なく本来の動詞としての意味を有する機能動詞」の組み合わせからなる本動詞構造であるか、もしくは「動作性名詞＋助詞＋機能動詞」の組み合わせが一つのかたまりとして特定の意味を有する慣用句構造であるかを判別する方法であって、
主題化不可度計算部が、入力文書中から抽出された機能動詞構造候補の標準形及び主題化変形文の所定のコーパスにおけるそれぞれの出現頻度から当該機能動詞構造候補の主題化不可度を計算する工程と、
慣用表現計算部が、前記機能動詞構造候補における「動作性名詞」と「助詞＋機能動詞」との間の連語度を慣用表現度として計算する工程と、
自動判別部が、少なくとも主題化不可度及び慣用表現度を素性とし、機能動詞構造、本動詞構造及び慣用句構造をクラスとする機能動詞構造に関する所定の正解データに基づいて自動学習により作成された分類器を用いて、少なくとも前記機能動詞構造候補の主題化不可度及び慣用表現度から当該機能動詞構造候補が機能動詞構造、本動詞構造及び慣用句構造のいずれであるかを判別する工程とを含む
ことを特徴とする機能動詞構造判別方法。
【請求項２】
請求項１に記載の機能動詞構造判別方法を用いて、入力文書中の機能動詞構造を正規化する方法であって、
形態素解析及び文節区切り部が、入力文書に対し、一文毎に周知の形態素解析処理及び文節区切り処理を行い、形態素毎の単語情報及び文節単位の区切り情報を出力する工程と、
機能動詞構造候補抽出部が、助詞と機能動詞の標準形との組み合わせの集合を記憶してなる機能動詞辞書及び動作性名詞と当該動作性名詞を動詞化した動詞化形との組み合わせの集合を記憶してなる動作性名詞辞書を用いて、前記単語情報及び区切り情報に基づき、入力文書中から「動作性名詞＋助詞＋機能動詞」の組み合わせからなる述部を機能動詞構造候補として抽出する工程と、
機能動詞構造判別部が、前記抽出された機能動詞構造候補が機能動詞構造、本動詞構造及び慣用句構造のいずれであるかを請求項１に記載の機能動詞構造判別方法により判別する工程と、
正規化部が、機能動詞構造候補のうち機能動詞構造と判別された候補のみを、機能動詞構造をどのように動詞化するかを示すいくつかの変換パターンと当該各変換パターンで付加する助動詞と当該各変換パターンの対象となる機能動詞構造における「助詞＋機能動詞」との組み合わせからなる変換ルールを記憶してなる変換ルールテーブルを用いて正規化する工程とを含む
ことを特徴とする機能動詞構造正規化方法。
【請求項３】
「動作を表す名詞である動作性名詞＋助詞＋機能動詞」の組み合わせからなる述部が、「動作性名詞＋助詞＋前記動作性名詞を述語化させるための動詞である機能動詞」の組み合わせからなる機能動詞構造であるか、または「動作性名詞＋助詞＋前記動作性名詞に関係なく本来の動詞としての意味を有する機能動詞」の組み合わせからなる本動詞構造であるか、もしくは「動作性名詞＋助詞＋機能動詞」の組み合わせが一つのかたまりとして特定の意味を有する慣用句構造であるかを判別する装置であって、
入力文書中から抽出された機能動詞構造候補の標準形及び主題化変形文の所定のコーパスにおけるそれぞれの出現頻度から当該機能動詞構造候補の主題化不可度を計算する主題化不可度計算部と、
前記機能動詞構造候補における「動作性名詞」と「助詞＋機能動詞」との間の連語度を慣用表現度として計算する慣用表現計算部と、
少なくとも主題化不可度及び慣用表現度を素性とし、機能動詞構造、本動詞構造及び慣用句構造をクラスとする機能動詞構造に関する所定の正解データに基づいて自動学習により作成された分類器を用いて、少なくとも前記機能動詞構造候補の主題化不可度及び慣用表現度から当該機能動詞構造候補が機能動詞構造、本動詞構造及び慣用句構造のいずれであるかを判別する自動判別部とを備えた
ことを特徴とする機能動詞構造判別装置。
【請求項４】
請求項３に記載の機能動詞構造判別装置を用いて、入力文書中の機能動詞構造を正規化する機能動詞構造正規化装置であって、
助詞と機能動詞の標準形との組み合わせの集合を記憶してなる機能動詞辞書と、
動作性名詞と当該動作性名詞を動詞化した動詞化形との組み合わせの集合を記憶してなる動作性名詞辞書と、
機能動詞構造をどのように動詞化するかを示すいくつかの変換パターンと当該各変換パターンで付加する助動詞と当該各変換パターンの対象となる機能動詞構造における「助詞＋機能動詞」との組み合わせからなる変換ルールを記憶してなる変換ルールテーブルと、
入力文書に対し、一文毎に周知の形態素解析処理及び文節区切り処理を行い、形態素毎の単語情報及び文節単位の区切り情報を出力する形態素解析及び文節区切り部と、
機能動詞辞書及び動作性名詞辞書を用いて、前記単語情報及び区切り情報に基づき、入力文書中から「動作性名詞＋助詞＋機能動詞」の組み合わせからなる述部を機能動詞構造候補として抽出する機能動詞構造候補抽出部と、
前記抽出された機能動詞構造候補が機能動詞構造、本動詞構造及び慣用句構造のいずれであるかを判別する請求項３に記載の機能動詞構造判別装置からなる機能動詞構造判別部と、
機能動詞構造候補のうち機能動詞構造と判別された候補のみを、変換ルールテーブルを用いて正規化する正規化部とを備えた
ことを特徴とする機能動詞構造正規化装置。
【請求項５】
コンピュータを、請求項３または４に記載の装置の各手段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、自然言語処理において文情報の中心となる述部を対象として、表層形は異なるが意味が同じものをまとめるための正規化技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
＜タスクの説明＞
議事録やアンケート、ｗｅｂ上のテキストなど、膨大な文書から有益な情報を得るためには、対象文書から「誰がどこで何をどうした？」という情報を自動で抽出及び集計することが必須である。これをテキストマイニングと呼ぶ。しかし、「誰」、「どこ」、「何」といった特定の名前を抽出するのと異なり、「どうした？」の部分は単純に動詞一語で表わされるわけではなく、様々な表現形式をとる。
【０００３】
例えば、「政府が国会で個人情報の取り扱いを規定した」という文があった場合、下線部の述部は「規定を行った」や「規定を置いた」等、様々な表層形をとる。この「規定を行った」や「規定を置いた」という構造は、機能動詞構造と呼ばれており、「規定」等の動作を表す名詞（以下、動作性名詞と呼ぶ。）が、「を」等の助詞及び「置いた」等の動詞の一種である機能動詞に後続されている。そしてこの機能動詞構造が、日本語の述部が多様な形を有する原因の一つとなっている。これら「規定する」、「規定を行う」、「規定を置く」は同義ではあるが、表層形が異なるため、自動抽出の際には異なるものと認識される。その結果、テキストマイニングの精度を低下させる原因となる。
【０００４】
これらの問題点を解決するために、同義であるが異なる表層形を有する述部を、同じ表現に統一させるプロセス（以下、正規化と呼ぶ。）が必要となる。
【０００５】
＜機能動詞構造の正規化＞
「規定を置く」といった「動作性名詞＋助詞＋機能動詞」の構造を有する機能動詞構造では、「どうした？」の部分に当たる、本来、動詞が表す意味役割は名詞（本例では「規定」）が受け持つ。そして、「置く」等の動詞そのものは、前記動作性名詞を述語化させるための役割や助動詞に似た機能語としての役割しか持たず、機能動詞と呼ばれている。そのため、この機能動詞構造は、動作性名詞を動詞化させて単純な形に変換したものと同義になる。
【０００６】
【数１】
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【０００７】
上記（１）は、機能動詞である「覚える」が動作性名詞を述語化させている例であり、機能動詞の役割は動作性名詞が動詞となった「感動する」の「する」の部分に対応する。機能動詞構造の正規化では、後述する図４に例示するような「どのように動詞化させるか」を示す変換パターンを作成し、それをもとに動作性名詞を動詞化させる。これにより、表層形が異なる機能動詞構造を最も簡単な述部構造に正規化し、同義の述部をまとめることが出来る。上記（１）の例の場合、「を覚える」は変換パターン「能動」に属しているため、動作性名詞「感動」を単純に「感動する」の形に動詞化させる。
【０００８】
しかし、大きな問題として、入力された「動作性名詞＋助詞＋機能動詞」の組み合わせが常に変換対象の機能動詞構造とは限らないということが挙げられる。これらの例外の一つが、動作性名詞と繋がりながらも機能動詞が本来の動詞としての意味を保持する場合である。これを「本動詞構造」と呼ぶ。
【０００９】
【数２】
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【００１０】
上記（２）を、（１）のように自動変換するのは誤りである。なぜなら（２）では、動詞「覚える」は本来の「何かを教えられて習得する」という意味を保持しているからである。
【００１１】
二つ目は、慣用句を表している場合であり、これを「慣用句構造」と呼ぶ。慣用句構造では「動作性名詞＋助詞＋機能動詞」が一つのかたまりとして特定の意味を有する。故に、これらの慣用句構造を機能動詞構造のように変換してしまうと、本来備えている慣用句としての意味を失ってしまう。
【００１２】
【数３】
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【００１３】
上記（３）を、（１）のように自動変換するのは誤りである。なぜなら（３）では、「動作性名詞＋助詞＋機能動詞」の組み合わせ「限りを尽くす」は「出来る限りのことをする」という特定の意味を保持しているからである。
【００１４】
このように、構造的には「動作性名詞＋助詞＋機能動詞」と同一でも、「どの動作性名詞と機能動詞が組み合わさるか」によって、３種類に分類しなくてはならない。一つ目は、正規化対象となる機能動詞構造である。二つ目は、機能動詞が動作性名詞に関係なく本来の動詞としての意味を保持している本動詞構造である。そして、三つ目は、特定の単語同士の結びつきで特定の意味を有する慣用句構造である。これらを識別せずに全ての「動作性名詞＋助詞＋機能動詞」の構造を常に変換してしまうと、意味が異なるものまで同一の表現にまとめられてしまうという問題が起こる。
【００１５】
＜従来技術＞
〈従来技術１〉
機能動詞構造か否かを識別する方法として、ネイティブスピーカーによる言語テストが挙げられる。言語テストとは文章を様々な形に変形させて、変形後の文章が「おかしいかどうか？」をネイティブスピーカーの直感をもとに判断するテストのことである。そして、機能動詞構造かどうかを識別する言語テストとして非特許文献１に挙げられている、「主題化テスト（Topicalization Test）」がある。主題化とは、ある特定の要素を文章の中で際立たせるために文の構造を変形させるもので、下記のような例文のことを言う。
【００１６】
【数４】
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【００１７】
【数５】
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【００１８】
上記（５）の場合、名詞「オレンジ」が話の中心である主題となっている。このように日本語において、ある要素を主題化させるためには、次の二つの方法がある。
【００１９】
１．主題化させる要素を、主題を表す助詞「は」でマークする。
【００２０】
２．主題化させる要素を文の頭に置く。
【００２１】
しかし、機能動詞構造は「動作性名詞＋助詞＋機能動詞」の組み合わせで一つの述部としての役割を果たす。そのため、これらの要素を文の中で引き離し、一つの要素だけを際立たせるといった主題化が出来ないという特徴を有する。
【００２２】
【数６】
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【００２３】
【数７】
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【００２４】
上記（７）は日本語としておかしい文である。これは、機能動詞構造の一部である動作性名詞が主題化されたためである。このように、機能動詞構造は主題化の二つのプロセスをたどることが出来ない。これをもとに、従来では（７）のように変形された文が、文法的におかしいかどうかを人の直観で判断し、「おかしい」と判断された場合は機能動詞構造、「おかしくない」と判断された場合は本動詞構造と判定していた。
【００２５】
しかし、この手法には二つの弱点がある。一つは、人手で機能動詞構造か否かを認識しなくてはいけないので、自動の正規化には利用できない。次に、上記の方法では、本動詞構造と機能動詞構造の区別はつけられるが、機能動詞構造と慣用句構造の区別をつけることはできない。なぜなら、慣用句構造も機能動詞構造と同様、主題化できないという特徴を備えるからである。
【００２６】
〈従来技術２〉
機能動詞構造正規化を自動で試みた手法として、非特許文献２が挙げられる。これは、機能動詞毎に「組み合わされる動作性名詞によって例外処理が必要か否か」の情報が入っているものである。もし、「例外処理が必要」との情報があった場合には、個別処理テーブルという、各機能動詞に対して動作性名詞のリストが載ったテーブルに移動する。そこで、リストにある動作性名詞に「本動詞フラグ」が付いていた場合には、その動作性名詞と組み合わさった場合は本動詞として作用していることを示し、変換は行わない。つまり、本技術の焦点となっている動作性名詞の種類により機能動詞構造及び本動詞構造の区別を行うために、非特許文献２では機能動詞毎に動作性名詞をリストアップし、各々の動作性名詞との組み合わせに、動詞が本動詞として働くか、機能動詞として働くかの情報を付加させているのである。
【００２７】
非特許文献２はさらに、慣用表現の自動抽出も試みている。これもまた、機能動詞構造の抽出と同様に、慣用句構造毎に「受動態及び否定形が取れない」等の文法構造における制約を設け、入力慣用句がその制約に適合したか否かを判断し、その判断に従って慣用表現かどうかを区別する。
【００２８】
しかし、これらの手法では変換すべき機能動詞構造を抽出するために、個々の動作性名詞と動詞との組み合わせ毎に変換ルールを持たせていることになる。この場合、変換ルールに網羅性を持たせるためには、例外処理が必要となり得る動詞の数と動作性名詞の数との積の分のルールが必要となり、個別処理テーブルの規模が莫大となる。
【００２９】
日本語では、動作性名詞の種類だけでも１万以上あり、例外処理が必要な機能動詞も５０種類以上あるため、それら全てに対して個々の動詞との組み合わせ毎に本動詞及び機能動詞フラグを人手で付けるには膨大な時間と労力がかかる。それに加え、慣用句構造も個別に異なるルールを設けているために、機能動詞構造、本動詞構造及び慣用句構造の判別を網羅するために必要な辞書の規模は莫大になる。逆に、限られた数の動作性名詞や慣用表現にのみルールを付加した場合、網羅性に欠けるため、正規化できない機能動詞構造が多数残ることになる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００３０】
【非特許文献１】Matsumoto Y.," A syntactic account of light verb phenomena in Japanese", Journal of East Asian Linguistics, Vol.5, No.2, 1996, pp.107-149.
【非特許文献２】奥  雅博「前編集不要型日英機械翻訳のための日本語処理技術に関する研究」新潟大学博士論文（工学部）第１９号、２００１年３月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００３１】
このように、従来の技術では、「動作性名詞＋助詞＋機能動詞」が機能動詞構造か否かを判別するために、言語テストの結果を人手で判断するか、もしくは個々の用例毎に制約条件や変換ルールを人手で付加させていた。そのため、機能動詞構造の正規化を行う際に下記の２点の問題点があった。
【００３２】
１．各機能動詞と動作性名詞との組み合わせ毎に人手で判別するか、人手で作成したルールを付加させるため、辞書構築のコストが莫大である。
【００３３】
２．変換ルールに対応した機能動詞構造しか変換できず、網羅性に欠ける。
【課題を解決するための手段】
【００３４】
機能動詞構造自動正規化における２つの問題点を同時に解決するため、本発明では以下の方法を取る。
【００３５】
ａ．「動作性名詞＋助詞＋機能動詞」の入力に対し、機能動詞構造が備えることのできない主題化構造を自動生成し、それらの構造の容認度をコーパス中の出現頻度から自動的に算出する。
【００３６】
ｂ．「動作性名詞＋助詞＋機能動詞」の入力が慣用句構造を備えているか、入力単語列の連語度をコーパスから自動的に算出する。
【００３７】
ｃ．上記２種類のスコアをもとに、「動作性名詞＋助詞＋機能動詞」の入力を、学習に基づく分類器を用いて、機能動詞構造、本動詞構造及び慣用句構造の３種類に自動分類する。
【００３８】
このような方法を取ることで、入力された構造が変換すべき機能動詞構造か、それとも変換すべきではない本動詞構造もしくは慣用句構造であるかを自動で判別することが出来る。結果、網羅性が有り、かつ膨大なルールや例外テーブルを構築せずに、正確に機能動詞構造を正規化させ、異なる述部表現を同一の表層形にまとめることが出来る。
【発明の効果】
【００３９】
・「動作性名詞＋助詞＋機能動詞」の入力を、コーパスから算出した「主題化不可度」と「慣用表現度」を用いて自動で機能動詞構造、本動詞構造及び慣用句構造に分類することが出来る。結果、既存の技術のような動作性名詞と機能動詞との組み合わせ毎に人手で分類及びルール付加をする必要がなく、辞書構築のコストが削減できる。
【００４０】
・機能動詞と動作性名詞との全ての組み合わせに対応できる。結果、網羅性があり、また対象文書の種類に拘わらず、汎用的に使用できる。
【００４１】
・機能動詞構造、本動詞構造及び慣用句構造と３種類に分類することにより、正規化すべきもののみを単純な形に変換させるため、精度を下げることなく同じ意味の述部をまとめることが出来る。その結果、情報抽出、分類、集計などといったテキストマイニングの効果を上げることが出来る。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明の機能動詞構造正規化装置の実施の形態の一例を示す構成図
【図２】機能動詞辞書の一例を示す説明図
【図３】動作性名詞辞書の一例を示す説明図
【図４】変換ルールテーブルの一例を示す説明図
【図５】機能動詞構造判別部の詳細を示す構成図
【図６】機能動詞構造正規化装置における処理の流れ図
【図７】機能動詞構造判別部における処理の流れ図
【図８】形態素解析及び文節区切り結果の一例を示す説明図
【図９】機能動詞構造候補抽出のようすの一例を示す説明図
【図１０】入力ＬＶＣ候補の標準形及び主題化変形文の一例を示す説明図
【図１１】入力ＬＶＣ候補の主題化不可度の計算結果の一例を示す説明図
【図１２】慣用表現度計算の際の２×２テーブルの一例を示す説明図
【図１３】自動判別部の分類器への入力素性の一例を示す説明図
【図１４】決定木によるＬＶＣ自動判別のようすの一例を示す説明図
【図１５】正規化処理のようすの一例を示す説明図
【図１６】入力ＬＶＣ候補の主題化不可度の計算結果の他の例を示す説明図
【図１７】慣用表現度計算の際の２×２テーブルの他の例を示す説明図
【図１８】自動判別部の分類器への入力素性の他の例を示す説明図
【図１９】決定木によるＬＶＣ自動判別のようすの他の例を示す説明図
【図２０】入力ＬＶＣ候補の主題化不可度の計算結果のさらに他の例を示す説明図
【図２１】慣用表現度計算の際の２×２テーブルのさらに他の例を示す説明図
【図２２】自動判別部の分類器への入力素性のさらに他の例を示す説明図
【図２３】決定木によるＬＶＣ自動判別のようすのさらに他の例を示す説明図
【発明を実施するための形態】
【００４３】
以下、この発明を図示の実施の形態により詳細に説明する。
【００４４】
図１は本発明の機能動詞構造正規化装置の実施の形態の一例を示すもので、図中、１は機能動詞辞書、２は動作性名詞辞書、３は変換ルールテーブル、４は形態素解析及び文節区切り部、５は機能動詞構造候補抽出部、６は機能動詞構造判別部、７は正規化部である。
【００４５】
機能動詞辞書（記憶部）１は、予め作成された、助詞と機能動詞の標準形との組み合わせの集合を記憶してなるもので、図２にその一例を示す。
【００４６】
動作性名詞辞書（記憶部）２は、予め作成された、動作性名詞と当該動作性名詞を動詞化した動詞化形との組み合わせの集合を記憶してなるもので、ここでは図３にその一例を示すように、動作性名詞が動詞化した際の語尾が様々である和語動詞辞書（ａ）と、動詞化した際の語尾が「する」であるサ変名詞辞書（ｂ）とからなっている。
【００４７】
変換ルールテーブル（記憶部）３は、予め作成された、機能動詞構造をどのように動詞化するかを示すいくつかの変換パターンと当該各変換パターンで付加する助動詞と当該各変換パターンの対象となる機能動詞構造における「助詞＋機能動詞」（対象機能動詞）との組み合わせからなる変換ルールを記憶してなるもので、図４にその一例を示す。
【００４８】
形態素解析及び文節区切り部４は、図示しないキーボード等から直接入力され又は記憶媒体から読み出されて入力され又は通信媒体を介して他の装置等から入力された入力文書に対し、一文毎に周知の形態素解析処理及び文節区切り処理を行い、形態素（単語）毎の表記、読み、品詞、標準形、活用形等の単語情報及び文節単位の区切り情報（文節番号）を機能動詞構造候補抽出部５へ出力する。
【００４９】
機能動詞構造候補抽出部５は、機能動詞辞書１及び動作性名詞辞書２を用いて、形態素解析及び文節区切り部４から出力された単語情報及び区切り情報に基づき、入力文書中から「動作性名詞＋助詞＋機能動詞」の組み合わせからなる述部を機能動詞構造候補として抽出し、機能動詞構造判別部６へ出力する。
【００５０】
機能動詞構造判別部（機能動詞構造判別装置）６は、機能動詞構造候補抽出部５で抽出された機能動詞構造候補が機能動詞構造、本動詞構造及び慣用句構造のいずれであるかを判別し、機能動詞構造と判別した候補のみを正規化部７へ出力するもので、図５に示すように、主題化不可度計算部６１、慣用表現計算部６２及び自動判別部６３からなっている。
【００５１】
主題化不可度計算部６１は、前記機能動詞構造候補の標準形及び主題化変形文の所定のコーパスにおけるそれぞれの出現頻度から当該機能動詞構造候補の主題化不可度を計算する。
【００５２】
慣用表現計算部６２は、前記機能動詞構造候補における「動作性名詞」と「助詞＋機能動詞」との間の連語度を慣用表現度として計算する。
【００５３】
自動判別部６３は、少なくとも主題化不可度及び慣用表現度を素性とし、機能動詞構造、本動詞構造及び慣用句構造をクラスとする機能動詞構造に関する所定の正解データに基づいて自動学習により作成された分類器を用いて、少なくとも前記機能動詞構造候補の主題化不可度及び慣用表現度から当該機能動詞構造候補が機能動詞構造、本動詞構造及び慣用句構造のいずれであるかを判別する。
【００５４】
正規化部７は、機能動詞構造判別部６から出力された機能動詞構造と判別された機能動詞構造候補のみを、変換ルールテーブル３を用いて正規化して出力する。
【００５５】
なお、本動詞構造または慣用句構造と判別された機能動詞構造候補は、機能動詞構造判別部６からそのまま出力される。
【００５６】
図６は前述した機能動詞構造正規化装置全体の処理の流れを、また、図７は機能動詞構造判別部における処理の流れを示すもので、以下、各部の構成及び動作の詳細を具体的な例に沿って説明する。
【実施例１】
【００５７】
＜入力＞
機能動詞構造正規化装置の入力は、日本語で書かれた文書である。本実施例では、前記（６）の「祖母が息子の頑張りに感動を覚えた」を入力文の例として説明する。
【００５８】
＜形態素解析及び文節区切り＞
形態素解析及び文節区切り部４において、入力文書に対し、一文毎に周知の形態素解析処理及び文節区切り処理を行う（ｓ１）。形態素解析では、文が単語単位に分割され、各単語に表記、読み、品詞、標準形、活用形等の単語情報が付与される。文節区切りでは、形態素（単語）が文節単位にまとめられる。形態素解析器は、公知のものを用いて良い。また、文節区切りには、係り受け解析器など公知のものが利用できる。図８に前記（６）の文の形態素解析及び文節区切り結果の一例を示す。
【００５９】
＜機能動詞構造（Light Verb Construction；ＬＶＣ）候補抽出＞
機能動詞構造候補抽出部５において、形態素解析及び文節区切り結果を入力とし、機能動詞構造（以後、ＬＶＣ）候補の抽出を下記の手順で行う（ｓ２）。
【００６０】
１．主辞が動詞である文節と、その直前の文節とのペアを取り出す。そして、直前文節の主辞を動作性名詞、直前文節の格助詞を助詞、動詞そのものを機能動詞の候補とする。
【００６１】
上記の例では、文節番号４と５がペアとして取り出され、動作性名詞として「感動」、助詞として「を」、機能動詞として「覚え」が候補として取り出される。
【００６２】
２．上記１で取り出された助詞と機能動詞の標準形でペアを作成し、機能動詞辞書１の助詞と機能動詞とのペアとマッチするか検索する。
【００６３】
機能動詞辞書１が図２に示したものであった場合、助詞「を」、機能動詞「覚える」のペアにマッチする。
【００６４】
３．動作性名詞の標準形が、動作性名詞辞書２の名詞とマッチするかを検索する。
【００６５】
上記の例では、「感動」が図４に示した動作性名詞辞書２中のサ変名詞辞書（ｂ）に存在するため、マッチする。動作性名詞かどうかの判断は、辞書を用いる他にも、形態素解析の品詞などに動作性名詞を表すカテゴリーがあれば、それを手がかりにすることもできる。
【００６６】
４．上記２，３にて「助詞＋機能動詞」のペアと「動作性名詞」とがそれぞれ辞書にエントリーを有していた場合、入力文内の「動作性名詞＋助詞＋機能動詞」の組を「ＬＶＣ候補」として出力する。
【００６７】
図９に前記（６）の文に対する機能動詞構造候補抽出のようすの一例を示す。
【００６８】
＜機能動詞構造判別＞
機能動詞構造判別部（機能動詞構造判別装置）６において、ＬＶＣ候補が機能動詞構造、本動詞構造及び慣用句構造のいずれであるかの判別を行う（ｓ３）。
【００６９】
入力は「動作性名詞＋助詞＋機能動詞」というＬＶＣ候補である。以下では、本実施例の（６）から抽出されたＬＶＣ候補「感動を覚え」をもとに説明する。
【００７０】
〈主題化不可度計算〉
まず、主題化不可度計算部６１において、「ＬＶＣは主題化が出来ない」という特徴をもとに、入力されたＬＶＣ候補の主題化不可度を計算する（ｓ３１）。
【００７１】
１．入力ＬＶＣ候補の標準形及び主題化させた変形文を生成する。
【００７２】
まず、ＬＶＣ候補の機能動詞を標準形に戻し、図１０に示すような３種類の主題化変形文（Topic １，２，３）を作成する。これは、日本語の主題化文の特徴である、「主題となる要素は『は』でマークされる」と「主題となる要素が文の先頭に移動する」という要素を対応付けた変形文である。なお、「＊」は「任意の１語以上の単語」を表す。      
【００７３】
２．標準形と主題化変形文の出現頻度をカウントする。
【００７４】
予め大量の文を蓄積しておいたコーパスから、標準形の出現頻度及び主題化変形文の出現頻度をカウントする。なお、出現頻度は検索サイトなどを用いて、標準形及び主題化変形文を含むページ数を、ウェブページからカウントしても良い。
【００７５】
３．標準形の出現頻度と主題化変形文の出現頻度とから主題化不可度を計算し、出力する。
【００７６】
標準形の出現頻度と主題化変形文の出現頻度との差を主題化不可度として計算する。
【００７７】
本実施例では、下記の比を「主題化不可度」として計算する。
【００７８】
【数８】
2011018217.tif 000010
【００７９】
上記は、高ければ、「入力構造は主題化され難い」という特徴を表し、「機能動詞構造」もしくは「慣用句構造」と同じ特徴を表す。一方、低ければ主題化できるということを表し、「本動詞構造」と同じ特徴を表す。
【００８０】
図１１に入力ＬＶＣ候補の主題化不可度の計算結果の一例を示す。
【００８１】
〈慣用表現度計算〉
次に、慣用表現計算部６２において、入力ＬＶＣ候補の「動作性名詞」と「助詞＋機能動詞」との間の連語度（collocation）を計算し、慣用表現度とする（ｓ３２）。
【００８２】
ある語と語が同時に出現する確率を計算する連語度を用いることにより、その単語同士の結びつきの度合いを測ることが出来る。慣用句は、ある特定の語と語が結びついて特別な意味を保持する構造である。即ち、慣用句構造内の単語同士の結びつきはとても強く、連語度が非常に高ければそれは慣用表現の特徴であるといえる。そこで、連語度の値を「慣用表現度」とする。以下、具体的な慣用表現度の計算手順の一例を示す。
【００８３】
１．〈主題化不可度計算〉で用いたものと同様のコーパスから、ＬＶＣ候補の「動作性名詞の出現頻度（Ｃ1）」、「助詞＋機能動詞ペアの出現頻度（Ｃ2）」、「動作性名詞＋助詞＋機能動詞の出現頻度（Ｃ11）」及び「コーパスに含まれる単語総数（Ｎ）」を計算し、２×２テーブルを作成する。なお、出現頻度をウェブページから取得する場合は、コーパスに含まれる単語数Nは、検索サイトに含まれる全ページ数とすれば良い。
【００８４】
図１２に「感動（Ｃ1）」「を覚える（Ｃ2）」「感動を覚える（Ｃ11）」の出現頻度から作成された２×２テーブルの例を示す。
【００８５】
２．２×２テーブルより、「動作性名詞」と「助詞＋機能動詞」との間の連語度を計算し、慣用表現度として値を出力する。本実施例では、相互情報量とｘ2値を用いる。これらは、ｔ検定値や対数尤度比など、他の連語度を計算する方法で行うこともできる。
【００８６】
以下に、前記（６）の文から抽出されたＬＶＣ候補「感動を覚え」の標準形である「感動を覚える」の「感動」と「を覚える」との間の慣用表現度の計算式を示す。
【００８７】
・相互情報量
相互情報量は下記の式を用いて計算する。
【００８８】
【数９】
2011018217.tif 000011
【００８９】
・ｘ2値
ｘ2値は、下記の式を用いて計算する。
【００９０】
【数１０】
2011018217.tif 000012
【００９１】
なお、〈主題化不可度計算〉及び〈慣用表現度計算〉は互いに独立しているので、実行順序は逆でも良い。
【００９２】
〈自動判別〉
最後に、自動判別部６３において、主題化不可度及び慣用表現度の数値、並びに前述した「動作性名詞の出現頻度（Ｃ1）」、「助詞＋機能動詞ペアの出現頻度（Ｃ2）」及び「動作性名詞＋助詞＋機能動詞の出現頻度（Ｃ11）」各々の対数値をもとに、入力ＬＶＣ候補が機能動詞構造、本動詞構造及び慣用句構造のいずれであるかを分類器によって判別する（ｓ３３）。
【００９３】
分類器とは、「素性」と「クラス」がペアになっている正解データから、素性の値をもとにどのクラスに分類するべきかを自動で学習するものである。本実施例では、素性を主題化不可度及び慣用表現度、並びに「動作性名詞の出現頻度（Ｃ1）」、「助詞＋機能動詞ペアの出現頻度（Ｃ2）」及び「動作性名詞＋助詞＋機能動詞の出現頻度（Ｃ11）」各々の対数値とし、クラスを「機能動詞構造」、「本動詞構造」及び「慣用句構造」の３種類とする（なお、精度は若干低くなるが、主題化不可度及び慣用表現度のみを素性としても良い。）。そして、予め用意された正解データからどの構造に分類するべきかを学習する。分類器として、本実施例では決定木を用いるが、ＳＶＭなど他の分類器を用いても良い。
【００９４】
１．主題化不可度、慣用表現度、「動作性名詞の出現頻度（Ｃ1）」の対数値、「助詞＋機能動詞の出現頻度（Ｃ2）」の対数値、及び「動作性名詞＋助詞＋機能動詞の出現頻度（Ｃ11）」の対数値を入力素性とする。
【００９５】
図１３に本実施例における分類器への入力素性の例を示す。
【００９６】
２．素性値をもとに、予め学習された決定木を用いて「機能動詞構造（lvc）」、「本動詞構造（heavy）」及び「慣用句構造（idiom）」の３つのいずれかに分類する。
【００９７】
決定木では、決定木中の値を閾値として、lvc, heavy, idiomのどれかに分類されるまで入力値をもとに決定木をたどる。図１４は本実施例における決定木によるＬＶＣ自動判別のようすを示すもので、図中の太線は「感動を覚える」の素性値が入力された際の決定木内での経路を示している。
【００９８】
太線が示すように、ＬＶＣ候補「感動を覚え（る）」は機能動詞構造と判別され、次の正規化プロセスへの入力となる。
【００９９】
＜正規化＞
正規化部７において、正規化対象の機能動詞構造に対し、変換ルールテーブル３を用いた正規化処理を行う（ｓ４）。
【０１００】
１．正規化対象の機能動詞構造の「助詞＋機能動詞」に対応した変換パターンを変換ルールテーブル３から取り出し、当該変換パターンに合わせて動作性名詞を動詞化させる。
【０１０１】
実施例の「を覚える」は「能動」が変換パターンとなる。本実施例における「能動」は前記動作性名詞を単純に動詞化させることを意味するので、図３の動作性名詞辞書２に載っている動詞化に沿って「感動」→「感動する」に変換させる。
【０１０２】
変換パターンが「使役」や「受動」など、付加する助動詞がある変換パターンの場合は、動詞化された語の語幹に、変換ルールテーブルに記載されている助動詞を接続させる。例えば「使役」に属する「を強いる」が動作性名詞「変更」と組み合わさった場合、「変更を強いる」→「変更する（動詞化）＋ せる（付加する助動詞）」→「変更させる」というように、動詞化＋助動詞が接続された状態で出力する。
【０１０３】
２．動詞化させた動作性名詞を活用させる。
【０１０４】
＜形態素解析及び文節分解＞で出力された機能動詞の活用形と同一の活用形に、動詞化された部分を活用させる。
【０１０５】
実施例では、過去を表す助詞「た」に接続しているため、「感動する」を連用形に変換させる。
【０１０６】
３．正規化対象部分以降の助詞・助動詞を連結させた正規形を出力する。
【０１０７】
実施例の入力「感動を覚え」の場合は、後続の助詞「た」を連結させた「感動した」が正規形として出力される。
【０１０８】
図１５に本実施例における正規化処理のようすを示す。
【実施例２】
【０１０９】
次に、前記（２）の「作業を覚える」がＬＶＣ候補として抽出された場合の動作について説明する。＜入力＞、＜形態素解析及び文節区切り＞及び＜機能動詞構造候補抽出＞に関する処理は実施例１の場合と基本的に同一であるため、＜機能動詞構造判別＞についてのみを述べる。
【０１１０】
＜機能動詞構造判別＞
〈主題化不可度計算〉
実施例１の場合と同様、コーパスを用いて「作業を覚える」の出現頻度を計算し、図１６に示すように主題化不可度を算出する。
【０１１１】
〈慣用表現度計算〉
コーパスより、「作業（Ｃ1）」、「を覚える（Ｃ2）」、「作業を覚える（Ｃ11）」の出現頻度を計算し、図１７に示すように２×２テーブルを作成し、以下のように相互情報量及びｘ2値を前記式（９）及び（１０）を用いて求める。
【０１１２】
・相互情報量
【０１１３】
【数１１】
2011018217.tif 000013
【０１１４】
・ｘ2値
【０１１５】
【数１２】
2011018217.tif 000014
【０１１６】
〈自動判別〉
主題化不可度、慣用表現度（相互情報量、ｘ2値）、Ｃ1, Ｃ2, Ｃ11の対数値を入力とし、予め学習された決定木を用いて、機能動詞構造（lvc）、本動詞構造（heavy）、慣用句構造（idiom）のどれに分類されるかを判別する。
【０１１７】
図１８に本実施例における分類器への入力素性の例を、図１９に本実施例における決定木によるＬＶＣ自動判別のようすの例を示す。
【０１１８】
この際、「作業を覚える」は「本動詞構造」と認定されるため、次の正規化へは進まず、処理を終了させる。
【実施例３】
【０１１９】
次に、前記（３）の「限りを尽くす」がＬＶＣ候補として抽出された場合の動作について説明する。＜入力＞、＜形態素解析及び文節区切り＞及び＜機能動詞構造候補抽出＞に関する処理は実施例１の場合と基本的に同一であるため、＜機能動詞構造判別＞についてのみを述べる。
【０１２０】
＜機能動詞構造判別＞
〈主題化不可度計算〉
実施例１の場合と同様、コーパスを用いて「限りを尽くす」の出現頻度を計算し、図２０に示すように主題化不可度を算出する。
【０１２１】
〈慣用表現度計算〉
コーパスより、「限り（Ｃ1）」、「を尽くす（Ｃ2）」、「限りを尽くす（Ｃ11）」の出現頻度を計算し、図２１に示すように２×２テーブルを作成し、以下のように相互情報量及びｘ2値を前記式（９）及び（１０）を用いて求める。
【０１２２】
・相互情報量
【０１２３】
【数１３】
2011018217.tif 000015
【０１２４】
・ｘ2値
【０１２５】
【数１４】
2011018217.tif 000016
【０１２６】
〈自動判別〉
主題化不可度、慣用表現度（相互情報量、ｘ2値）、Ｃ1, Ｃ2, Ｃ11の対数値を入力とし、予め学習された決定木を用いて、機能動詞構造（lvc）、本動詞構造（heavy）、慣用句構造（idiom）のどれに分類されるかを判別する。
【０１２７】
図２２に本実施例における分類器への入力素性の例を、図２３に本実施例における決定木によるＬＶＣ自動判別のようすの例を示す。
【０１２８】
この際、「限りを尽くす」は「慣用句構造」と認定されるため、次の正規化へは進まず、処理を終了させる。
【０１２９】
このように、「作業を覚える」といった本動詞構造や「限りを尽くす」といった慣用句構造は、正規化処理の対象外として自動判別され、誤った正規化処理は行われず、正規化すべき機能動詞構造のみを変換させることが出来る。
【０１３０】
なお、本発明は、周知のコンピュータに媒体もしくは通信回線を介して、図１、図５の構成図に示された機能を実現するプログラムあるいは図６、図７のフローチャートに示された手順を備えるプログラムをインストールすることによっても実現可能である。
【符号の説明】
【０１３１】
１：機能動詞辞書（記憶部）、２：動作性名詞辞書（記憶部）、３：変換ルールテーブル（記憶部）、４：形態素解析及び文節区切り部、５：機能動詞構造候補抽出部、６：機能動詞構造判別部、６１：主題化不可度計算部、６２：慣用表現計算部、６３：自動判別部、７：正規化部。
【図１】
2011018217.tif 000017
【図２】
2011018217.tif 000018
【図３】
2011018217.tif 000019
【図４】
2011018217.tif 000020
【図５】
2011018217.tif 000021
【図６】
2011018217.tif 000022
【図７】
2011018217.tif 000023
【図８】
2011018217.tif 000024
【図９】
2011018217.tif 000025
【図１０】
2011018217.tif 000026
【図１１】
2011018217.tif 000027
【図１２】
2011018217.tif 000028
【図１３】
2011018217.tif 000029
【図１４】
2011018217.tif 000030
【図１５】
2011018217.tif 000031
【図１６】
2011018217.tif 000032
【図１７】
2011018217.tif 000033
【図１８】
2011018217.tif 000034
【図１９】
2011018217.tif 000035
【図２０】
2011018217.tif 000036
【図２１】
2011018217.tif 000037
【図２２】
2011018217.tif 000038
【図２３】
2011018217.tif 000039