(57)【要約】  言語向上のための方法であり、テキストを受け取り、前記テキストの文法構成を特定し、前記テキストの少なくとも１つのオリジナル部分に対応する少なくとも１つの代替のテキスト部分を提示し、前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分の文法構成に整合し、かつ前記オリジナル部分と実質的に同じ意味を持つが、異なる印象を与えるものであることを特徴とする。装置も記載され、クレームされる。
2007531065.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキストを受け取り、
前記テキストの文法構成を特定し、
前記テキストの少なくとも１つのオリジナル部分に対応する少なくとも１つの代替のテキスト部分を提示し、前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分の文法構成に整合し、かつ前記オリジナル部分と実質的に同じ意味を持つが、異なる印象を与えるものであることを特徴とする言語向上のための方法。
【請求項２】
前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分と置換されるときに文法的に正しいテキストを生成することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分の名詞に対応する少なくとも１つの形容詞を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分のイディオムに対応する少なくとも１つの同義語を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分に対応する少なくとも１つのイディオムを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分の動詞に対応する少なくとも１つの副詞を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
テキストの前記オリジナル部分は単一の単語であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
テキストの前記オリジナル部分は節であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
テキストの前記オリジナル部分はイディオムであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記代替のテキスト部分は、選択されたスタイルに従うことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記選択されたスタイルは法学スタイルであることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記選択されたスタイルは科学スタイルであることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記選択されたスタイルは医学スタイルであることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
テキストを保存するメモリーと、
前記テキストの文法構成を特定する自然言語構文解析プログラムと、
前記テキストの少なくとも１つのオリジナル部分に対応する少なくとも１つの代替のテキスト部分を提示する自然言語エンリッチャーとを備え、前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分の文法構成に整合し、かつ前記オリジナル部分と実質的に同じ意味を持つが、異なる印象を与えるものであることを特徴とする言語向上装置。
【請求項１５】
前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分と置換されるときに文法的に正しいテキストを生成することを特徴とする請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分の名詞に対応する少なくとも１つの形容詞を含むことを特徴とする請求項１４に記載の装置。
【請求項１７】
前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分のイディオムに対応する少なくとも１つの同義語を含むことを特徴とする請求項１４に記載の装置。
【請求項１８】
前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分に対応する少なくとも１つのイディオムを含むことを特徴とする請求項１４に記載の装置。
【請求項１９】
前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分の動詞に対応する少なくとも１つの副詞を含むことを特徴とする請求項１４に記載の装置。
【請求項２０】
テキストの前記オリジナル部分は単一の単語であることを特徴とする請求項１４に記載の装置。
【請求項２１】
テキストの前記オリジナル部分は節であることを特徴とする請求項１４に記載の装置。
【請求項２２】
テキストの前記オリジナル部分はイディオムであることを特徴とする請求項１４に記載の装置。
【請求項２３】
前記代替のテキスト部分は、選択されたスタイルに従うことを特徴とする請求項１４に記載の装置。
【請求項２４】
前記選択されたスタイルは法学スタイルであることを特徴とする請求項２３に記載の装置。
【請求項２５】
前記選択されたスタイルは科学スタイルであることを特徴とする請求項２３に記載の装置。
【請求項２６】
前記選択されたスタイルは医学スタイルであることを特徴とする請求項２３に記載の装置。
【請求項２７】
テキストを受け取り、
前記テキストの文法構成を特定し、
前記テキストの少なくとも１つのオリジナル部分に対応する少なくとも１つの代替のテキスト部分を提示し、前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分の文法構成に整合し、かつ前記オリジナル部分と実質的に同じ意味を持つが、異なる印象を与えるステップをコンピュータに実行させるためのプログラムコードを有することを特徴とする、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
【請求項２８】
文中の単語の多義性によるあいまいさを取り除くための方法であって、
トレーニングテキスト内の複数の文に対応して、
単語Ｗ１およびＷ２のペアを、互いに連結して用いられる周知の文脈に関連付け、
単語Ｗ１と文中における文脈上同義の単語Ｖ１と、単語Ｗ２と文中における文
脈上同義の単語Ｖ２とのペアのマッチングを行い、
ユーザーにより送られた文に対応して、
文中で連結して使用される単語のペアがマッチするように、文中の単語に整合する文脈を導き出すことを特徴とする方法。
【請求項２９】
単語Ｗ１とＷ２とのペアは、互いに連結して用いられる名詞を含むことを特徴とする請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
単語Ｗ１とＷ２とのペアは、互いに連結して用いられる動詞を含むことを特徴とする請求項２８に記載の方法。
【請求項３１】
単語Ｗ１とＷ２とのペアは、名詞と、この名詞に先行する形容詞とを含むことを特徴とする請求項２８に記載の方法。
【請求項３２】
単語Ｗ１とＷ２とのペアは、動詞と、この動詞に関連する形容詞とを含むことを特徴とする請求項２８に記載の方法。
【請求項３３】
文中の単語の多義性によるあいまいさを取り除くための装置であって、
単語Ｗ１およびＷ２のペアを、互いに連結して用いられる周知の文脈に関連付ける自然言語構文解析プログラムと、
単語Ｗ１と文中における文脈上同義の単語Ｖ１と、単語Ｗ２と文中における文
脈上同義の単語Ｖ２とのペアのマッチングを行うデータベースマネージャと、
文中で連結して使用される単語のペアがマッチするように、文中の単語に整合する文脈を導き出す文脈アナライザーとを備えることを特徴とする装置。
【請求項３４】
単語Ｗ１とＷ２とのペアは、互いに連結して用いられる名詞を含むことを特徴とする請求項３３に記載の装置。
【請求項３５】
単語Ｗ１とＷ２とのペアは、互いに連結して用いられる動詞を含むことを特徴とする請求項３３に記載の装置。
【請求項３６】
単語Ｗ１とＷ２とのペアは、名詞と、この名詞に先行する形容詞とを含むことを特徴とする請求項３３に記載の装置。
【請求項３７】
単語Ｗ１とＷ２とのペアは、動詞と、この動詞に関連する形容詞とを含むことを特徴とする請求項３３に記載の装置。
【請求項３８】
トレーニングテキスト内の複数の文に対応して、
単語Ｗ１およびＷ２のペアを、互いに連結して用いられる周知の文脈に関連付け、
単語Ｗ１と文中における文脈上同義の単語Ｖ１と、単語Ｗ２と文中における文
脈上同義の単語Ｖ２とのペアのマッチングを行い、
ユーザーにより送られた文に対応して、
文中で連結して使用される単語のペアがマッチするように、文中の単語に整合する文脈を導き出すステップをコンピュータに実行させるためのプログラムコードを有することを特徴とする、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
【請求項３９】
自然言語テキストの１またはそれ以上の文を含むリクエストを受け取り、
前記１またはそれ以上の文を向上させるための少なくとも１つの提示を導き出し、
前記少なくとも１つの提示を含むレスポンスを返信することを特徴とするウェブサービス。
【請求項４０】
前記少なくとも１つの提示は、文中の単語の位置を示す第１のパラメータと、アクションを示す第２のパラメータと、プライオリティを示す第３のパラメータと、少なくとも１つの単語を示す第４のパラメータを用いて記号化されることを特徴とする請求項３９に記載のウェブサービス。
【請求項４１】
可能性のあるアクションは、置き換え、削除、前への挿入、後ろへの挿入を含むことを特徴とする請求項４０に記載のウェブサービス。
【請求項４２】
可能性のあるプライオリティは、must、recommended、optionalを含むことを特徴とする請求項４０に記載のウェブサービス。
【請求項４３】
前記第４のパラメータは、単語辞書の中にある少なくとも１つの単語への参照であることを特徴とする請求項４０に記載のウェブサービス。
【請求項４４】
単語辞書は辞書サーバコンピュータの中に存在することを特徴とする請求項４３に記載のウェブサービス。
【請求項４５】
前記少なくとも１つの提示は、使用頻度に従ってランク付けされることを特徴とする請求項３９に記載のウェブサービス。
【請求項４６】
可能性のある提示は、文中のキーワードをイディオムに置き換えることを含むことを特徴とする請求項３９に記載のウェブサービス。
【請求項４７】
前記イディオムは、前記キーワードに似た意味を持つことを特徴とする請求項４６に記載のウェブサービス。
【請求項４８】
可能性のある提示は、前記キーワードに関連したテキストの変形を含むことを特徴とする請求項４６に記載のウェブサービス。
【請求項４９】
前記キーワードに関連したテキストの変形は、前記キーワードに先行する副詞を削除することを含むことを特徴とする請求項４８に記載のウェブサービス。
【請求項５０】
前記キーワードに関連したテキストの変形は、前記キーワードに先行する形容詞を削除することを含むことを特徴とする請求項４８に記載のウェブサービス。
【請求項５１】
前記キーワードに関連したテキストの変形は、前記キーワードに先行する前置詞を削除することを含むことを特徴とする請求項４８に記載のウェブサービス。
【請求項５２】
前記キーワードに関連したテキストの変形は、前記キーワードに先行する動詞を削除することを含むことを特徴とする請求項４８に記載のウェブサービス。
【請求項５３】
可能性のある提示は、イディオムの前に連結動詞を挿入すること含むことを特徴とする請求項４６に記載のウェブサービス。
【請求項５４】
選択されたプロファイルに一致するトレーニングテキストを用意し、前記選択されたプロファイルは特定のタイプの作家に対応し、
トレーニングテキスト内の複数の文に対応して、
単語Ｗ１およびＷ２のペアを、互いに連結して用いられる周知の文脈に関連付け、
単語Ｗ１と文中における文脈上同義の単語Ｖ１と、単語Ｗ２と文中における文
脈上同義の単語Ｖ２とのペアのマッチングを行うことを特徴とする、自然言語テキストを向上させるのに用いられるデータベーステーブルの作成方法。
【請求項５５】
前記選択されたプロフィアルは医学プロファイルであることを特徴とする請求項５４に記載の方法。
【請求項５６】
前記選択されたプロフィアルは法学プロファイルであることを特徴とする請求項５４に記載の方法。
【請求項５７】
前記選択されたプロフィアルは科学プロファイルであることを特徴とする請求項５４に記載の方法。
【請求項５８】
前記選択されたプロフィアルは特定の作家に対応することを特徴とする請求項５４に記載の方法。
【請求項５９】
前記特定の作家は文学作家であることを特徴とする請求項５８に記載の方法。
【請求項６０】
前記特定の作家は指定されたユーザーであることを特徴とする請求項５８に記載の方法。
【請求項６１】
特定のタイプの作家に対応する、選択されたプロファイルに一致するトレーニングテキストを受け取るテキストレシーバーと、
単語Ｗ１およびＷ２のペアを、互いに連結して用いられる周知の文脈に関連付ける自然言語構文解析プログラムと、
単語Ｗ１と文中における文脈上同義の単語Ｖ１と、単語Ｗ２と文中における文
脈上同義の単語Ｖ２とのペアのマッチングを行う文脈アナライザーとを備えることを特徴とする、自然言語テキストを向上させるのに用いられるデータベーステーブルの作成装置。
【請求項６２】
前記選択されたプロフィアルは医学プロファイルであることを特徴とする請求項６１に記載の装置。
【請求項６３】
前記選択されたプロフィアルは法学プロファイルであることを特徴とする請求項６１に記載の装置。
【請求項６４】
前記選択されたプロフィアルは科学プロファイルであることを特徴とする請求項６１に記載の装置。
【請求項６５】
前記選択されたプロフィアルは特定の作家に対応することを特徴とする請求項６１に記載の装置。
【請求項６６】
前記特定の作家は文学作家であることを特徴とする請求項６５に記載の装置。
【請求項６７】
前記特定の作家は指定されたユーザーであることを特徴とする請求項６５に記載の装置。
【請求項６８】
選択されたプロファイルに一致するトレーニングテキストを用意し、前記選択されたプロファイルは特定のタイプの作家に対応し、
トレーニングテキスト内の複数の文に対応して、
単語Ｗ１およびＷ２のペアを、互いに連結して用いられる周知の文脈に関連付け、
単語Ｗ１と文中における文脈上同義の単語Ｖ１と、単語Ｗ２と文中における文
脈上同義の単語Ｖ２とのペアのマッチングを行うステップをコンピュータに実行させるためのプログラムコードを有することを特徴とする、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
【請求項６９】
マッチングされた特定のペアの文脈上同義語グループを含む複数の文脈上同義語グループを用意し、文脈上同義語グループは同一文脈中で使われる同一の文法タイプの単語群であり、
自然言語文を構文解析して文中の単語の文法タイプを特定し、
文中の単語が属する文脈上同義語グループを特定し、
特定された文脈上同義語グループ間でのマッチングに整合するように、文中の多義性の単語の文脈を分析することを特徴とする、自然言語文中の文脈のあいまいさを解決する方法。
【請求項７０】
前記用意、前記構文解析、前記特定、および前記分析は自然言語の多様性のいずれにも適用されることを特徴とする請求項６９に記載の方法。
【請求項７１】
文脈上同義語グループのペア間のマッチング少なくとも１つのリレーショナルデータベーステーブルに保存されることを特徴とする請求項６９に記載の方法。
【請求項７２】
文脈上同義語グループは手動で生成されることを特徴とする請求項６９に記載の方法。
【請求項７３】
マッチングは、互いに連結して用いられるそれぞれの単語を含む文脈上同義語グループのペア間で行われることを特徴とする請求項６９に記載の方法。
【請求項７４】
連結単語は文脈上同義語グループのペア間のマッチングに関連することを特徴とする請求項６９に記載の方法。
【請求項７５】
前記分析は、文中の特定の連結単語の存在に基づくことを特徴とする請求項７４に記載の方法。
【請求項７６】
ランク付けは文脈上同義語グループのペア間のマッチングに関連することを特徴とする請求項６９に記載の方法。
【請求項７７】
前記ランク付けは、前記分析が複数の文脈上同義語グループを生成し、他のものよりもあるものを選択しなければならないときに、他のマッチングよりもあるマッチングを優先するために使われることを特徴とする請求項７６に記載の方法。
【請求項７８】
前記ランク付けは、使用頻度に基づくことを特徴とする請求項７７に記載の方法。
【請求項７９】
マッチングされた特定のペアの文脈上同義語グループを含む複数の文脈上同義語グループを保存するメモリーと、文脈上同義語グループは同一文脈中で使われる同一の文法タイプの単語群であり、
自然言語文を構文解析して文中の単語の文法タイプを特定する自然言語構文解析プログラムと、
文中の単語が属する文脈上同義語グループを特定する文脈特定部と、
特定された文脈上同義語グループ間でのマッチングに整合するように、文中の多義性の単語の文脈を分析する文脈分析部とを有することを特徴とする、自然言語文中の文脈のあいまいさを解決する装置。
【請求項８０】
前記用意、前記構文解析、前記特定、および前記分析は自然言語の多様性のいずれにも適用されることを特徴とする請求項７９に記載の装置。
【請求項８１】
文脈上同義語グループのペア間のマッチング少なくとも１つのリレーショナルデータベーステーブルに保存されることを特徴とする請求項７９に記載の装置。
【請求項８２】
文脈上同義語グループは手動で生成されることを特徴とする請求項７９に記載の装置。
【請求項８３】
マッチングは、互いに連結して用いられるそれぞれの単語を含む文脈上同義語グループのペア間で行われることを特徴とする請求項７９に記載の装置。
【請求項８４】
連結単語は文脈上同義語グループのペア間のマッチングに関連することを特徴とする請求項７９に記載の装置。
【請求項８５】
前記分析は、文中の特定の連結単語の存在に基づくことを特徴とする請求項８４に記載の装置。
【請求項８６】
ランク付けは文脈上同義語グループのペア間のマッチングに関連することを特徴とする請求項７９に記載の装置。
【請求項８７】
前記ランク付けは、前記分析が複数の文脈上同義語グループを生成し、他のものよりもあるものを選択しなければならないときに、他のマッチングよりもあるマッチングを優先するために使われることを特徴とする請求項７６に記載の装置。
【請求項８８】
前記ランク付けは、使用頻度に基づくことを特徴とする請求項８６に記載の装置。
【請求項８９】
マッチングされた特定のペアの文脈上同義語グループを含む複数の文脈上同義語グループを用意し、文脈上同義語グループは同一文脈中で使われる同一の文法タイプの単語群であり、
自然言語文を構文解析して文中の単語の文法タイプを特定し、
文中の単語が属する文脈上同義語グループを特定し、
特定された文脈上同義語グループ間でのマッチングに整合するように、文中の多義性の単語の文脈を分析するステップをコンピュータに実行させるためのプログラムコードを有することを特徴とする、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自然言語処理に関し、特に言語向上に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来技術の自然言語処理（ＮＬＰ）のアプリケーションは、種々の言語アシストを備えている。例えば、（ｉ）テキスト中の個々の単語のスペルをチェックするスペルチェッカー、（ii）テキスト中の文の文法をチェックする文法チェッカー、（iii）テキスト中の単語の同義語を提供するシソーラス、そして（iv）イディオムを翻訳するイディオムプロセッサーである。
【０００３】
スペルチェッカー
従来のスペルチェッカーは、個々の単語を調べてスペルの誤りをチェックし、その訂正を提示する。よく知られているスペルチェッカーはMicrosoft  Wordの中に使われているものである。これは、スペルの間違った単語に赤の下線を引き、ユーザーが赤い下線が引かれた単語を右クリックしたときにその訂正を提示するものである。スペルチェッカーは、ユーザーが文字列を動的に入力している最中に機能することができ（オンザフライ）、または、文章全体を一度にまとめて処理することができる。スペルチェッカーのアプリケーションは、例えば、ワードプロセッサー、光学式文字認識機能付きスキャナー、および電気式音声・テキスト口授録音器を含んでいる。
【０００４】
米国特許No.３９９５２５４（Rosenbaum）は、スペルの間違った単語の既定義リストを検索することを開示している。
米国特許No.５６０４８９７（Travis）は、よくスペルが間違えられる単語およびそれらの訂正候補のデータベースを用いることを開示している。
米国特許No.４７９９１８８（Yoshimura）は、スペルの間違った単語を提示された訂正に結びつけるために共通の接尾辞を用いることを開示している。
米国特許No.５１４８３６７（Saito  et  al.）は、スペルの誤った単語の訂正を判断するために確率テーブルを用いることを開示している。
米国特許No.５９７０４９２（Nielson）は、インターネットをベースにしたスペルチェッカーを開示している。
【０００５】
米国特許No.５７８７４５１（Mogilevsky）は、オンザフライタイプのスペルチェッカーの遅延時間を軽減するバックグランド・スペルチェック機能を用いることを開示している。しかしながら、Mogilevskyの技術は、局所的に用いるスペルチェッカーとしては適しているが、インターネットベースのスペルチェッカーとしてはうまく機能しない。これは、バックグランド・スペルチェッカーは、データがインターネットを介して転送されていないときにのみ機能するからである。上述した米国特許No.５９７０４９２（Nielson）はインターネットをベースとしたスペルチェックであるが、遅延時間を軽減することには触れられていない。
【０００６】
その他のスペルチェッカーは、米国特許No.４４９８１４８（Glickman）、米国特許No.４５８０２４１（Kucera）、米国特許No.４６８９７６８（Heard  et  al.）、米国特許No.４７９７８５５（Duncan  IV  et  al.）、米国特許No.４７９９１９１（Yoshimura）、米国特許No.４８２９４７２（McCourt  et  al.）、米国特許No.４８４２４２８（Suzuki）、米国特許No.４８７３６３４（Frisch  et  al.）、米国特許No.４９０３２０６（Itoh  et  at.）、米国特許No.４９１５５４６（Kobayashi  et  al.）、米国特許No.４９８０８５５（Kojima）、米国特許No.４９９５７４０（Kobayashi）、米国特許No.５２０３７０５（Hardy  et  al.）、米国特許No.５２１５３８８（Shibaoka）、米国特許No.５２１８５３６（McWherter）、米国特許No.５７６５１８０（Travis）、米国特許No.５８０２５３７（Makita）、米国特許No.６２１９４５３（Goldberg）、および米国特許No.６３９３４４４（Lawrence）に開示されている。
【０００７】
文法チェッカー
従来の文法チェッカーは、個々の単語ではなく文節および文章全体を解析し、不適切な文法を検出する。よく知られている文法チェッカーは、Microsoft  Wordに使われているものである。これは、文法に誤りがある箇所に緑の下線を引き、ユーザーがその緑の下線部を右クリックすると訂正の候補を提示するものである。文法チェッカーは、ユーザーが文字列を動的に入力している最中に機能することができ（オンザフライ）、または、文章全体を一度にまとめて処理することができる。文法チェッカーのアプリケーションは、例えば、ワードプロセッシング、情報検索言語翻訳を含んでいる。
【０００８】
スペルチェッカーは、通常、個々の単語ごとに処理するのに対し、文法チェッカーは、通常、文節または文章ごとに処理する。多くの文法チェッカーは、一つの文節を文法的に解析し、名詞、代名詞、形容詞、動詞、副詞、前置詞、接続詞などの言語構成要素に分解する。このやり方は、言語教育課程で文節を図解する方法に似ている。
【０００９】
従来の自然言語構文解析プログラムには大きく分けて２つのタイプがある。統語論タイプと意味論タイプである。統語論タイプの構文解析プログラムは、文法ルールに基づくものである。このような構文解析プログラムは、通常、ルックアップ辞書に基づいて、文節のための解析木を導くことにより機能する。文節中の各単語は、機能的構成として認識され、木の節として表される。統語論タイプのテンプレートパターンは、ルールまたは式と称され、解析された文節に当てはめられ、もっとも適切なルールが決定される。
【００１０】
統語論タイプの構文解析には２つのタイプのアルゴリズムがある。上昇型解析と下降型解析である。上昇型解析は、まず文節中の個々の単語を特定してタグを付け、次に文章を解析する。下降型解析は、まず、文節を既定義の統語論テンプレートにマッチングさせ、次に、個々の単語を解析する。統語論タイプの構文解析プログラムが直面する問題の一つは、単語の多義性である。すなわち、同一の単語が異なる意味で使われ得ることである。
【００１１】
米国特許No.５０８３２６８（Hemphill  et  al.）は、構文解析プログラムおよび予測変数を用い、単語の組み合わせを是認するまたは是認しないことによって許容しうる文節を特定することを開示している。
米国特許No.４９９４９６６（Hutchins）は、“正しいルール”および“正しくないルール”に基づいた文法チェッカーを開示している。この場合、正しくないルールは正しいルールからの偏りを表している。
米国特許No.４８８７２１２（Zamora  et  al.）は、分離された状態の文を解析する構文解析プログラム、語形論分析、辞書調査、単語エキスパートルール、動詞グループ、および節解析を開示している。
【００１２】
米国特許No.５２２４０３８（Bespalko）および米国特許No.５６１０８１２（Schabes  et  al.）は、ルールに基づき、品詞にタグをつけることを開示している。
米国特許No.４８７８７５０（Kucera  et  al.）、米国特許No.５７９９６２９（Schabes  et  al.）、米国特許No.５８２２７３１（Schultz）、および米国特許No.６２９２７７１（Haug  et  al.）は、統計上のパラメータに基づいた確率テーブルを用いて、タグが付けられた単語を含む文の文法をチェックすることを開示している。
【００１３】
米国特許No.５３５３２２１（Kutsumi  et  al.）および米国特許No.６２４３６６９（Horiguchi  et  al.）は、文脈を判断することにより多義性の問題を克服した翻訳システムを開示している。
米国特許No.６０１２０７５（Fein  et  al.）は、オンザフライタイプの文法チェッカーの遅延時間を軽減させるために、ユーザーが何もしていない間にバックグランドチェックを行うことを開示している。
【００１４】
一方、意味論タイプの構文解析プログラムは、文に使われる単語の脈略の理解または解釈に基づいたものであり、多義性をより効果的に処理することができる。
米国特許No.４６７４０６５（Lange  et  al.）は、同音異義語および混同しやすい単語のデータベースに基づいて、間違って使われている単語を含む文脈を判断し、代替案を提示することを開示している。
米国特許No.４８４９８９８（Adi）は、２つの単語または表現の間の意味を関連つける方法を開示している。
米国特許No.５０８３２６８（Hemphill  et  al.）は、与えられた単語に続く品詞を予測することを開示している。
米国特許No.５６４２５２２（Zaenen  et  al.）は、単語をその隣接した単語にマッチングさせることにより、その文脈に従って単語を解析することを開示している。
【００１５】
米国特許No.５７９４０５０（Dahlgren  et  al.）は、修正に用いるための自然言語理解システムを開示している。
米国特許No.６２６０００８（Sanfilippo）は統語論的に関連した単語のあいまいさを除くことを開示している。
米国特許No.６４０５１６２（Segond  et  al.）は、予め定義されたルールを用いて単語のあいまいさを取り除くことを開示している。
【００１６】
その他の自然言語アシスト
スペルおよび文法チェックに加えて、自然言語処理は、ユーザーのテキスト構築をアシストするツールを含む。そのようなツールとしては、電子シソーラスおよびイディオム翻訳機が挙げられる。
米国特許No.４７１２１７４（Minkler,  II）は、入力されたデータに応答して、予め定義された詞的な、すなわち散文的なテキストを生成することを開示している。
米国特許No.４９２３３１４（Blanchard,  Jr.  et  al.）は、ユーザーによって入力された単語の同義語を表示する電子シソーラスを開示している。
米国特許No.５００７０１９（Squillante  et  al.）は、シソーラスからユーザーが選択した履歴を維持することを開示している。
【００１７】
米国特許No.５２３７５０３（Bedecarrax  et  al.）は、同義語のあいまいさを取り除き、シソーラス内の同義語に「意味のエントリ」を提供するためのテーブルを用いることを開示している。
米国特許No.５５４１８３８（Koyama  et  al.）は、固定および変動イディオムの分類を使用して、イディオムを登録および翻訳することを開示している。
米国特許No.５６４４７７４（Fukumochi  et  al.）は、イディオム処理機能を備えた翻訳システムを開示している。
【００１８】
米国特許No.５７４２８３４（Kobayashi）は、頻繁に用いられる文の部分およびイディオムの代替案を提供することを開示している。
米国特許No.６２５６６０５（MacMillan）は、形容詞と副詞をその意味に従ってグループ化することで、ユーザーに単語の語源的説明を提供することを開示している。
米国特許No.６３８９４１５（Chase）は、感情的な暗示的意味を所定のプロファイルにしたがって生成することを開示している。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１９】
本発明は、ユーザーまたは作者に文の向上のための提示をすることにより、自然言語テキストを向上させる方法および装置に関するものである。本発明は、クライアント側のスタンドアローン型のソフトウエアまたはハードウエアとして実行することができ、あるいはサーバー・クライアント・アーキテクチャー側のウェブサービスとして実行することができる。このようなオンライン・ウェブサービスは、クライアント側から入力されたテキストを受け取り、テキスト向上のための提示を返信する。
【００２０】
自然言語の言い方はさまざまである。名詞、形容詞、動詞、および副詞を慎重に選択することにより、気持ちを表すことができる。ある形容詞および副詞の使用により読み手または聞き手に特別な印象を与えることができる。
例えば、「I'm  happy  with  your  work」という文章がある場合、「I'm  very  pleased  with  your  excellent  performance」というより豊かな文章に代えるために、本発明は段階的なプロセスにユーザーを導く。ユーザーには、オリジナル文に登場する単語の文脈上同義語が提供され、また、挿入すべき形容詞や副詞が提供される。ユーザーは、これらの提示を受け入れるか、あるいは無視することを選択することができる。さらに、これらの提示は、好ましくは、文全体としての文法的な正しさが維持されていることが検証される。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
好ましい形態では、本発明は、言語向上のための複数のプロファイルを維持する。プロファイルは読み手の特定のクラスになじみのあるスタイルに対応する。例えば、医学の専門家、法学の専門家、科学の専門家などである。本発明を用いることで、弁護士や裁判官のプロファイルに従ってメッセージが向上され、また、物理学者あるいは科学者の異なるプロファイルに従ってメッセージが向上される。
好ましい形態では、本発明は、特定のユーザーのために、ユーザーによって選択された文脈上同義語やユーザーの使用頻度に基づいてパーソナルプロファイルを構築する。このように、本発明は、ユーザー自身が好きな散文を選択肢としてユーザーに提供することによって文を向上させることができる。
【００２２】
本発明は、幅広く適用することができる。特に、自然言語のノンネイティブスピーカー、および言語能力の乏しいネイティブスピーカーにとって有利である。本発明を用いれば、ノンネイティブスピーカーは、効果的にコミュニケーションをとるために、単に限定的な外国語の知識のみを有していればよくなる。本発明は、ある特定のクラスに特化した語彙を用いたい場合には、言語能力の豊かなネイティブスピーカーにとっても有利である。
【００２３】
従って、本発明の好ましい態様によれば、テキストを受け取り、前記テキストの文法構成を特定し、前記テキストの少なくとも１つのオリジナル部分に対応する少なくとも１つの代替のテキスト部分を提示し、前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分の文法構成に整合し、かつ前記オリジナル部分と実質的に同じ意味を持つが、異なる印象を与えるものであることを特徴とする言語向上のための方法が提供される。
【００２４】
また、本発明の好ましい態様によれば、テキストを保存するメモリーと、前記テキストの文法構成を特定する自然言語構文解析プログラムと、前記テキストの少なくとも１つのオリジナル部分に対応する少なくとも１つの代替のテキスト部分を提示する自然言語エンリッチャーとを備え、前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分の文法構成に整合し、かつ前記オリジナル部分と実質的に同じ意味を持つが、異なる印象を与えるものであることを特徴とする言語向上装置が提供される。
【００２５】
また、本発明の好ましい態様によれば、テキストを受け取り、前記テキストの文法構成を特定し、前記テキストの少なくとも１つのオリジナル部分に対応する少なくとも１つの代替のテキスト部分を提示し、前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分の文法構成に整合し、かつ前記オリジナル部分と実質的に同じ意味を持つが、異なる印象を与えるステップをコンピュータに実行させるためのプログラムコードを有することを特徴とする、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体が提供される。
【００２６】
また、本発明の好ましい態様によれば、文中の単語の多義性によるあいまいさを取り除くための方法であって、トレーニングテキスト内の複数の文に対応して、単語Ｗ１およびＷ２のペアを、互いに連結して用いられる周知の文脈に関連付け、単語Ｗ１と文中における文脈上同義の単語Ｖ１と、単語Ｗ２と文中における文脈上同義の単語Ｖ２とのペアのマッチングを行い、ユーザーにより送られた文に対応して、文中で連結して使用される単語のペアがマッチするように、文中の単語に整合する文脈を導き出すことを特徴とする方法が提供される。
【００２７】
また、本発明の好ましい態様によれば、文中の単語の多義性によるあいまいさを取り除くための装置であって、単語Ｗ１およびＷ２のペアを、互いに連結して用いられる周知の文脈に関連付ける自然言語構文解析プログラムと、単語Ｗ１と文中における文脈上同義の単語Ｖ１と、単語Ｗ２と文中における文脈上同義の単語Ｖ２とのペアのマッチングを行うデータベースマネージャと、文中で連結して使用される単語のペアがマッチするように、文中の単語に整合する文脈を導き出す文脈アナライザーとを備えることを特徴とする装置が提供される。
【００２８】
また、本発明の好ましい態様によれば、トレーニングテキスト内の複数の文に対応して、単語Ｗ１およびＷ２のペアを、互いに連結して用いられる周知の文脈に関連付け、単語Ｗ１と文中における文脈上同義の単語Ｖ１と、単語Ｗ２と文中における文脈上同義の単語Ｖ２とのペアのマッチングを行い、ユーザーにより送られた文に対応して、文中で連結して使用される単語のペアがマッチするように、文中の単語に整合する文脈を導き出すステップをコンピュータに実行させるためのプログラムコードを有することを特徴とする、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体が提供される。
【００２９】
また、本発明の好ましい態様によれば、自然言語テキストの１またはそれ以上の文を含むリクエストを受け取り、前記１またはそれ以上の文を向上させるための少なくとも１つの提示を導き出し、前記少なくとも１つの提示を含むレスポンスを返信することを特徴とするウェブサービスが提供される。
また、本発明の好ましい態様によれば、選択されたプロファイルに一致するトレーニングテキストを用意し、前記選択されたプロファイルは特定のタイプの作家に対応し、トレーニングテキスト内の複数の文に対応して、単語Ｗ１およびＷ２のペアを、互いに連結して用いられる周知の文脈に関連付け、単語Ｗ１と文中における文脈上同義の単語Ｖ１と、単語Ｗ２と文中における文脈上同義の単語Ｖ２とのペアのマッチングを行うことを特徴とする、自然言語テキストを向上させるのに用いられるデータベーステーブルの作成方法が提供される。
【００３０】
また、本発明の好ましい態様によれば、特定のタイプの作家に対応する、選択されたプロファイルに一致するトレーニングテキストを受け取るテキストレシーバーと、単語Ｗ１およびＷ２のペアを、互いに連結して用いられる周知の文脈に関連付ける自然言語構文解析プログラムと、  単語Ｗ１と文中における文脈上同義の単語Ｖ１と、単語Ｗ２と文中における文脈上同義の単語Ｖ２とのペアのマッチングを行う文脈アナライザーとを備えることを特徴とする、自然言語テキストを向上させるのに用いられるデータベーステーブルの作成装置が提供される。
【００３１】
また、本発明の好ましい態様によれば、選択されたプロファイルに一致するトレーニングテキストを用意し、前記選択されたプロファイルは特定のタイプの作家に対応し、トレーニングテキスト内の複数の文に対応して、単語Ｗ１およびＷ２のペアを、互いに連結して用いられる周知の文脈に関連付け、単語Ｗ１と文中における文脈上同義の単語Ｖ１と、単語Ｗ２と文中における文脈上同義の単語Ｖ２とのペアのマッチングを行うステップをコンピュータに実行させるためのプログラムコードを有することを特徴とする、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体が提供される。
【００３２】
また、本発明の好ましい態様によれば、マッチングされた特定のペアの文脈上同義語グループを含む複数の文脈上同義語グループを用意し、文脈上同義語グループは同一文脈中で使われる同一の文法タイプの単語群であり、自然言語文を構文解析して文中の単語の文法タイプを特定し、文中の単語が属する文脈上同義語グループを特定し、特定された文脈上同義語グループ間でのマッチングに整合するように、文中の多義性の単語の文脈を分析することを特徴とする、自然言語文中の文脈のあいまいさを解決する方法が提供される。
【００３３】
また、本発明の好ましい態様によれば、マッチングされた特定のペアの文脈上同義語グループを含む複数の文脈上同義語グループを保存するメモリーと、文脈上同義語グループは同一文脈中で使われる同一の文法タイプの単語群であり、自然言語文を構文解析して文中の単語の文法タイプを特定する自然言語構文解析プログラムと、文中の単語が属する文脈上同義語グループを特定する文脈特定部と、特定された文脈上同義語グループ間でのマッチングに整合するように、文中の多義性の単語の文脈を分析する文脈分析部とを有することを特徴とする、自然言語文中の文脈のあいまいさを解決する装置が提供される。
【００３４】
また、本発明の好ましい態様によれば、マッチングされた特定のペアの文脈上同義語グループを含む複数の文脈上同義語グループを用意し、文脈上同義語グループは同一文脈中で使われる同一の文法タイプの単語群であり、自然言語文を構文解析して文中の単語の文法タイプを特定し、文中の単語が属する文脈上同義語グループを特定し、特定された文脈上同義語グループ間でのマッチングに整合するように、文中の多義性の単語の文脈を分析するステップをコンピュータに実行させるためのプログラムコードを有することを特徴とする、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体が提供される。
【００３５】
次の定義は、明細書および特許請求の範囲を通じて適用される。
１．多義性−１つの単語に複数の意味が当てはめられることを意味する。
２．文脈上同義語グループ、あるいはグループ−同一または類似する意味を表す共通の文法タイプの単語グループ。例えば、”argument”を表す名詞のグループとして、「argument」、「confrontation」、「disagreement」、「dispute」、「fight」、「quarrel」、および「spat」などの単語が挙げられ、”pace”を表す形容詞のグループとして、「quickly」、「slowly」、「rapidly」、「hastily」、および「fast」などの単語が挙げられる。ここで、文脈上同義語グループは、同一の文脈に用いられる単語を含むものであり、単なる同義語以上のものを含むものである。
【００３６】
３．エンリッチメントプロファイル、あるいはプロファイル−テキストを豊かにするための、ある特別なライティングスタイルである。プロファイルとしては、例えば、一般スタイル、法学スタイル、医学スタイル、科学スタイルなどが挙げられる。プロファイルは、また、ある特定の作家、例えば、マーク・トウェインやナサニエル・ホーソーンなどに特化したライティングスタイルも含む。一般的なプロファイルおよび特定のプロファイルは、ユーザー自身のライティングスタイルにカスタマイズできる。
４．文法タイプあるいは品詞−言語要素であり、とりわけ名詞、代名詞、形容詞、動詞、副詞、前置詞、および接続詞が挙げられる。
５．イディオム、あるいはフレーズ−特別な意味を持つ単語グループである。
６．タグ付け−文中の単語の文法タイプを特定することである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３７】
本発明は、ユーザーまたは作者に文の向上のための提示をすることにより、自然言語テキストを向上させる方法および装置に関するものである。本発明は、クライアント側のスタンドアローン型のソフトウエアまたはハードウエアとして実行することができ、あるいはサーバー・クライアント・アーキテクチャー側のウェブサービスとして実行することができる。このようなオンライン・ウェブサービスは、クライアント側から入力されたテキストを受け取り、テキスト向上のための提示を返信する。
【００３８】
上述したように、従来のワードプロセッサー・プログラムはスペルおよび文法の誤りを検出し、それの訂正を提示するものである。しばしば、スペルおよび文法の誤りに対して提示された訂正は、その文が本来意図する意味から逸脱させてしまう。そのような逸脱は、単語の多義性、文体の相違、および音声の変化に起因する。例えば、「hard  labor」という表現は、精を出して働く、あるいは合併出産という意味で用いることができる。「take  off」および「take  over」は、同じ動詞を使うが、異なる意味を持つ。極めて小さいという意味で使う「minute」は、時間の構成要素としての「minute」とは音声上異なる。「running  out  of」は、「running  out  of  the  house」として用いるときは素早く移動するという意味になるが、「running  out  of  bread」として用いるときには消耗するという意味になる。特に自然言語のノンネイティブスピーカーによる間違った文脈の中で単語または表現を用いることは、混乱を招き、理解を妨げる。
【００３９】
本発明は、従来のスペルおよび文法チェッカーの限界を克服し、以下に述べるように、多義性によるエラーを検出するものである。
自然言語の言い方はさまざまである。しばしば、名詞、形容詞、動詞、および副詞を慎重に選択することにより、特別な強調や気持ちを表すことができる。形容詞および副詞の選択により特別な表現を作り上げることができる。例えば、「I'll  leave  it  in  your  capable  hands」という言い方は、「I'll  leave  it  in  your  hands」という言い方よりも高いレベルの感謝の気持ちを表している。形容詞「capable」は文に気持ちを付加している。
【００４０】
新たな品詞を加えることにより、またすでにある品詞に代えて文脈上同意義の異なる品詞を用いることにより文を自動的に向上できるということは、言語処理において極めて有利である。本発明は、ユーザーに、異なる文体およびイントネーションで同一の意味を表現することを可能とする。本発明のユーザーは、単に自分の意図することを基本形のまま表現するだけでよく、本発明が好ましい言語表現を得るための段階的なプロセスにユーザーを導く。例えば、基本となる文として「I'm  happy  with  your  work」は、品詞を変え、新たな品詞を付加することにより、さらに豊かな表現である「I'm  very  pleased  with  your  excellent  performance」に代えることができる。
【００４１】
本発明の好ましい態様によれば、ユーザーは、文中の単語と文脈上同義語の中から単語を選択する。例えば、（１）「happy」，「content」，「pleased」，「thrilled」，「satisfied」、および（２）「work」，「performance」，「achievement」，「labor」，「results」などである。文脈上同義語は、しばしば異なるニュアンスを反映し、文章に気持ちを持ち込む。
好ましくは、本発明は、新たな品詞を提供し、その中からユーザーが選択する。好ましくは、本発明によって提示された変換および付加は、文が全体として文法的に正しいことを維持する。
【００４２】
好ましい態様では、本発明は、文法上のタイプおよび文脈上の機能による分類に基づいて、似たような文脈を持つ単語郡を文脈上同義語グループに分類する。好ましくは、複数の意味または複数の文法上のタイプを持つ単語は複数のグループに属させる。文脈上同義語グループは多義性を解決するのに有効である。文脈上同義語は同義語以上のものであり、それらは異なる文体を反映し、文に新たな側面を与えることができる。
好ましい態様では、本発明は、文を向上させる前に、スペル間違いや文法の訂正チェックする。
【００４３】
ユーザーインターフェイス
図１は、本発明の好ましい実施形態に係る言語向上ソフトウエアアプリケーションのユーザーインターフェイスを示す第１の図である。図１に示すのはスクリーン１１０であり、これにはテキストボックス１２０、向上提示部１３０のスクロール可能なリスト、およびシソーラスからの同義語１４０のリストが含まれる。また、スクリーン１１０には、プロファイル１５０のリストが含まれ、これを介してユーザーが言語向上の実行に関連する特別なプロファイルを選択可能となっている。
【００４４】
図１に示すように、テキストボックス１２０の「This  is  a  test」との文が解析される。「test」には下線が引かれ、リスト１３０およびリスト１４０内の提示がこの単語に適用される。リスト１３０は「test」に組み合わせることができる形容詞および代名詞を含む。例えば、「the  genuine  test」、「lost  the  test」、「ready  for  the  test」などである。リスト１４０は、「test」の同義語を含む。例えば、「appraisal」、「assessment」、「check」などである。ユーザーはリスト１３０，１４０からアイテムを選択し、テキストボックス１２０内の文を向上させることができる。
【００４５】
リスト１３０，１４０に表示されたアイテムは、星によってランク付けされている。例えば、リスト１３０の「genuine」は４つ星、リスト１４０の「appraisal」は５つ星である。これらの星はスコアリングに対応している。好ましい態様では、本発明は、アイテムにスコアを割り当てる。この場合、それらが文に使われる頻度に応じてスコアを割り当てることが好ましい。ただし、使用頻度に代えて、あるいは使用頻度と組み合わせて、他のスコアリングの基準を設けてもよい。
【００４６】
図２は、本発明の好ましい実施形態に係る言語向上ソフトウエアアプリケーションのユーザーインターフェイスを示す第２の図である。図２に示すのは、ポップアップウインドウ２１０が被さったスクリーン１１０である。ポップアップウインドウ２１０はユーザーがエンリッチメントリスト１３０およびシソーラスリスト１４０（図１）からアイテムを受け入れることを可能としている。
【００４７】
図３は、本発明の好ましい実施形態に係る自然言語向上部を示す、簡略化されたブロック図である。図３に示すのは、入力されたテキストを処理し、向上されたテキストの提示を生成するシステム３００である。図３に示すように、入力されたテキストは文字列レシーバー３１０によって受けられ、自然言語構文解析部３２０によって処理される。自然言語構文解析部３２０は、受け入れられたテキストからの文節中の単語の役割に、好ましくはタグを付ける、すなわち役割を特定する単語タグ付与部３３０を含んでいる。自然言語構文解析部３２０によって生成された、タグが付けられたテキストは、自然言語向上部３４０によって処理される。この自然言語向上部３４０は、文節中の単語群の文脈を導き出す文脈解析部３５０を含んでいる。導き出された文脈に基づいて、自然言語向上部はテキストを向上させる１つ以上の提示を生成する。
【００４８】
本発明の好ましい態様では、自然言語向上部３４０は提示を導くために言語情報のデータベースを用いる。このデータベースは、図３においてデータベース管理システム３６０として表されている。好ましくは、データベース管理システム３６０はリレーショナルデータベースシステムである。リレーショナルデータベースは、リンクされたテーブルおよびその列のエントリを用いて情報を蓄える。以下に示すテーブルI-ＸIＶは、言語情報を蓄えたリレーショナルデータベーステーブルの例である。リレーショナルデータベースに代えて、ＸＭＬドキュメントのような他のデータストラクチャを用いることは当業者であれば可能である。
【００４９】
本発明は、リレーショナルデータベース管理システム３６０に保存されたデータベーステーブルを生成する方法および装置を提供する。好ましくは、データベーステーブルは、トレーナーモジュール３７０によってトレーニング、すなわち学習するために用いられるテキスト入力を処理することによって生成される。好ましくは、トレーナーモジュール３７０はタグが付されたテキストを自然言語処理部３２０から受けとり、向上のためにテキストを処理する代わりに、データベース管理システム３６０に蓄えるための言語情報を取得するためにテキストを処理する。好ましくは、トレーナーモジュール３７０は、図７Ａおよび図７Ｂに示すように、関連して一緒に使われる単語群の文脈間の関係を特定するマッチ処理部３８０を含む。
【００５０】
本発明の好ましい態様では、データベース管理システム３６０は複数のプロファイルのための言語データを保存し、自然言語向上部３４０およびトレーナーモジュール３７０は、あるプロファイルに特有の言語情報をそれぞれ生成し、使用する。あるプロファイルは、医学、法学、または科学プロファイルのような特定のプロファイルであり、あるいは一般的なプロファイルである。
【００５１】
図３に関して述べたように、好ましい態様では、本発明は２つのフェーズを含む。すなわち、トレーニングテキストファイルが解析され、それに基づいて言語データを有するデータベーステーブルが生成されるラーニングフェーズと、ラーニングフェーズで生成されたテーブルに基づいて、入力されたテキストを向上させるエンハンスメントフェーズである。
【００５２】
ラーニングフェーズ
ラーニングフェーズは、入力されたトレーニングテキストを解析し、データベーステーブルを構築する。トレーニングテキストは、教科書や新聞記事などの専門的な刊行物からのテキストとすることができ、あるいは、インターネットのウェブページから取得したテキストとすることができる。
【００５３】
本発明の好ましい態様では、ラーニングフェーズは、特定処理およびマッチング処理を含む。特定処理は、好ましくは、インプットテキストファイル内の文から単語を特定し、特定された単語をデータベース内の関連するデータに連結させる。すなわち、特定された単語をデータベーステーブル内に配属させることを意図してデータベースが検索され、そして、使用フォームに関する情報、文法タイプ、および１以上の関連する意味が単語に連結される。さらに、単語は、それを含む１以上の文脈上同義語グループに連結されることが好ましい。特定処理は図６を参照して後で説明する。
【００５４】
単語は、文法タイプおよび文脈に基づいて、文脈上同義語グループに分類されることが好ましい。複数の文法タイプとして使用される、または複数の意味を持つ単語は、複数の文脈上同義語グループに登場することが好ましい。
マッチング処理は、次のように、連結して使用される文法タイプの対を特定することが好ましい。
【００５５】
名詞と名詞とのマッチング
連結して現れる名詞同士、例えば、前置詞または助動詞によって分離された名詞同士がマッチングされる。文の異なる構成部分からの名詞同士は、マッチングしないことが好ましい。例えば、「His  achievement  was  a  breakthrough  in  the  field  of  mathematics」との文の中で、「field」と「mathematics」はマッチングさせるが、これらは、いずれも「achievement」とマッチングさせない。
【００５６】
動詞と動詞とのマッチング
連結して現れる動詞がマッチングされる。例えば、「She  wanted  to  take  the  dog  home」という文において、動詞「to  want」は動詞「to  take」とマッチングされるが、文の異なる構成部分からの動詞はマッチングさせないことが好ましい。
【００５７】
形容詞と名詞とのマッチング
名詞に連結して現れる形容詞がマッチングされる。例えば、「The  sun  set  into  the  dark  blue  sea」との文において、形容詞「dark」と名詞「sea」とはマッチングされ、形容詞「blue」と名詞「sea」とはマッチングされる。名詞は、文の異なる構成部分の形容詞とマッチングさせないことが好ましい。
【００５８】
副詞と動詞とのマッチング
動詞に連結して現れる副詞がマッチングされる。例えば、「He  suddenly  looked  into  her  eyes  and  instinctively  stepped  aside」との文において、副詞「suddenly」は動詞「looked」とマッチングされ、副詞「instinctively」は動詞「stepped」とマッチングされる。動詞は、文の異なる構成部分の副詞とマッチングさせないことが好ましい。
【００５９】
前置詞と名詞とのマッチング
名詞に連結して現れる前置詞がマッチングされる。例えば、「There  was  something  hidden  under  the  floor」との文において、前置詞「under」は名詞「floor」とマッチングされる。名詞は、文の異なる構成部分の前置詞とマッチングさせないことが好ましい。
【００６０】
本発明の好ましい態様では、２つの単語のマッチングは、その単語を含む文脈上同義語グループ間のマッチングにまで拡張する。すなわち、２つの単語、例えばＷ１およびＷ２がマッチングされた後、それらの文脈上同義語グループのマッチングが許容されるかチェックされる。すなわち、各文脈上同義語グループ、例えばＷ１を含むＧ１が、Ｗ２を含むＧ２とマッチングするかチェックされる。このチェックを満たす文脈上同義語グループのマッチングのために、グループそれ自身がマッチングされ、これがＷ１とＷ２とのマッチングを２つのグループからの単語対に拡張させる。マッチング情報はデータベース管理システム３６０（図３）に保存されることが好ましい。
【００６１】
例えば、「The  boy  gave  the  flowers  to  the  woman」との文において、名詞と動詞のペアである、「boy」と「to  give」、「flowers」と「to  give」、および「woman」と「to  give」がマッチングされる。複数の意味を持つ単語間のマッチングは、予め決定された意味のみがマッチングされる。上記例の名詞と動詞のペアのうち名詞を含む各文脈上同義語グループは、対となる動詞を含む各文脈上同義語グループとマッチングするかチェックされる。そのような連結が存在するときは、マッチングは、名詞の文脈上同義語グループ内の単語が動詞の文脈上同義語グループ内の単語とマッチングされるように拡張される。マッチングは図７を参照して後で説明する。
【００６２】
しばしば、データベーステーブルが生成されるにつれて、同一の単語、フレーズ、名詞と形容詞とのペア、副詞と動詞とのペア、または名詞と動詞とのペアが遭遇する。好ましい態様では、本発明は、データベースへの単語および単語対のエントリの使用頻度を追跡し、これによりエントリのランク付け、もしくはスコアリングを割り当てる。これにより、例えば、使用頻度に応じて、ある名詞と形容詞とのペアに他の名詞と形容詞とのペアよりも高いスコアを割り当てられることになる。データベーステーブル内のアイテムにスコアを付けると、あるアイテムを他のものよりも優先的に選択することができるため、エンハンスメントフェーズが改善される。使用頻度を表にまとめることについては、図８Ａおよび図８Ｂを参照して後で述べる。
【００６３】
本発明の好ましい態様では、あるユーザーに関するエラープロファイルは、ユーザーの文中に見つかったエラーに関する情報を蓄えることにより導き出される。
図４は、本発明の好ましい態様におけるトレーニング、すなわちラーニングフェーズのための簡略化されたフローチャートであり、あるプロファイル用のデータベーステーブルが言語エントリにより満たされる流れを示している。ラーニングフェーズはステップ４０５から開始され、プロファイル中を循環する。処理すべきプロファイルが残っている限り、ステップ４１０で判断されるように、次のプロファイルＰがステップ４１５にて選択される。その後、ラーニングフェーズはプロファイルＰに関連するトレーニングテキストファイル内を循環する。処理すべきプロファイルＰに関連するトレーニングテキストファイルが残っている限り、ステップ４２０で判断されるように、テキストファイルＴがステップ４２５にて選択される。その後、ラーニングフェーズはテキストファイルＴ内のテキストの文中を循環する。処理すべきテキストファイルＴが残っている限り、ステップ４３０で判断されるように、次の文Ｓがステップ４３５にて選択される。
【００６４】
ステップ４４０では、ラーニングフェーズは文Ｓからフレーズを引き出し、それをフレーズテーブル（テーブルＸIIIとして後で述べる）に保存する。ステップ４４５では、文Ｓ内の単語には、特定処理（図６を参照して後で述べる）により文法タイプに従ってタグが付される。ステップ４５０では、シソーラスは文Ｓの単語に基づいて更新される。シソーラスは１つまたはそれ以上のデータベーステーブルに保存されることが好ましい。ステップ４５５では、名詞と形容詞、副詞と動詞、および名詞と動詞との組み合わせがマッチング処理によりマッチングされ、ステップ４６０では、その結果が１つまたはそれ以上の適切なデータベーステーブルに保存される。マッチング処理は図７を参照して後で述べる。ステップ４６５では、データベースエントリ用に使用頻度が累積される。これについては図９Ａおよび図９Ｅを参照して後で述べる。
【００６５】
ステップ４６５の後、コントロールサイクルは、ステップ４３０に戻り、ここでもし、テキストファイルＴ中に処理されていない文が残っていれば、コントロールはステップ４３５に進む。それ以外の場合は、コントロールサイクルはステップ４２０に戻る。ここでもし、プロファイルＰ用の処理されていないテキストファイルが残っていれば、コントロールはステップ４２５に進む。それ以外の場合は、コントロールサイクルはステップ４１０に戻る。ここでもし、処理されていないプロファイルが残っていれば、ラーニングフェーズはステップ４１５に進む。それ以外の場合は、ラーニングフェーズはステップ４６０で終了する。
【００６６】
本発明の好ましい態様では、ラーニングフェーズは、入力されたテキストからライティングスタイルを導き出す。例えば、副詞が動詞の前か後のどちらに置かれるかなどである。したがって、エンハンスメントフェーズは、動詞に関連する副詞を適切な箇所に置くことを提示することができる。同様に、ラーニングフェーズは、名詞とともに使われる代名詞と、動詞とともに使われる前置詞に関する情報を導き出す。
ラーニングフェーズは、人間が、読んだテキストから単語の組み合わせを学び、次いでその組み合わせをライティングに用いるやり方に似ている。
【００６７】
エンリッチメントフェーズ
本発明の好ましい態様では、エンハンスメントフェーズは、特定処理および把握処理を含む。特定処理は、ラーニングフェーズでの特定処理に似ており、図６を参照して後で述べる。把握処理は図９を参照して後で述べる。
把握処理は、好ましくは、文中に発見された単語のペアのマッチングを用い、単語群の文脈を判断する。一般に、連結する２つの文法タイプが文中に登場したときは、そのうちの１つは、ただ１つの文脈、すなわちもう一方のタイプの意味と結び付けられる。例えば、名詞の前に登場した形容詞は、ただ１つの文脈、すなわち名詞の意味と通常結び付けられる。文中の各単語は、それ自体、文中における多義性の可能性を軽減するのに役立つ。
【００６８】
結合する２つの文法タイプを用いて文を解析する際、一方の文法タイプの文脈上同義語が他方の文法タイプの文脈上同義語のいずれにもマッチしない場合が起こりうる。このような状況をここでは把握失敗と称する。これが起こるときは、音声テーブルの助けを借りて、スペルは違うが同様の発音を持つ単語の探し出す。これは、文中の２つの文法タイプの一方または両方を置き換え得る。その後マッチングが得られたら、そのような音声上類似するものに置き換えることは、言語向上のためにユーザーに提示される。好ましくは、まず、より近い音声を有する単語に置き換えることがユーザーに提示され、その後に、それよりも似ていない単語への置き換えが提示される。
【００６９】
例えば、「He  spoke  to  his  sun」という文において、「speak」と「sun」とのマッチングをすると、「to  speak」という動詞の文脈上同義語が、「sun」という名詞の文脈上同義語のいずれにもマッチしないことが明らかとなる。そこで、音声テーブルを用いて「son」という単語が発見され、「sun」との置き換えの可能性をテストする。そして、「to  speak」という動詞、またはその文脈上同義語のうちの１つと、「son」という名詞、またはその文脈上同義語のうちの１つとがマッチングすることが分かる。したがって、ユーザーには、「sun」を「son」に置き換えることが提示される。
【００７０】
音声テーブルは、音声上の類似性を測るのに用いられる。このテーブルは、１９１８年のSoundex  coding  systemにまでさかのぼる。このシステムでは、４桁の数字が単語の音声学上の発音を表すのに用いられる。一般には、このSoundex  systemは、「H」および「W」以外の英語の文字を７つのカテゴリーに分類し、数字による表示を各カテゴリーに割り当てる。Soundex  systemは、数字による表示をSoundex  codeに変換する。同じSoundex  codeを持つ単語は通常同じように発音される。
【００７１】
エンハンスメントフェーズは、（ｉ）現在の名詞、形容詞、動詞、副詞の文脈上同義語となる候補を提供し、（ii）文法的正確さを維持しつつ、文が向上するような箇所に新たな形容詞および副詞を組み込むことを提示し、（iii）イディオムを品詞に置き換える、あるいはその逆を提示する、という処理である。把握処理が行われた後は、ユーザーが意図する、唯一の整合性のある意味のある文脈が見つかるのが一般的である。エンハンスメント処理の間は、意味のある文脈に対応した文脈上同義語および付加的な文法タイプがユーザーに提示される。整合性のある意味のある複数の文脈が見つかった場合は、それぞれの意味のある文脈を示しつつ、それぞれに基づいてユーザーに提示されることが好ましい。
【００７２】
例えば、「I  am  happy  with  your  work」という文を考える。「happy」という単語は、「to  be」という動詞の正しいフォーム「am」に関連して登場しており、それ自体、「pleased」などの文脈上同義語である他の形容詞に置き換えることができる。同様に、「work」という単語は、「performance」，「results」，「achievement」などの文脈上同義語の他の名詞に置き換えることができる。単語の置き換えに加え、付加的な単語を追加することも可能である。例えば、「happy」とともに使われる「absolutely」や「very」などの文脈上同義語である副詞や、「work」とともに使われる「brilliant」や「extraordinary」、「outstanding」などの文脈上同義語である形容詞などである。
【００７３】
本発明の好ましい態様では、ユーザーはある特定のエンリッチメントプロファイルを選択することによってエンリッチメントフェーズを洗練させることができる。法学、医学、および科学などの専門的なプロファイル、または、ある特定の作家や詩人の言語プロファイルを選択することができる。したがって、エンハンスメントフェーズは、選択されたプロファイルに対応するデータベーステーブルに束縛される。
ユーザーは、エンハンスメントフェーズ中は必要なときにいつでもプロファイルを変えることができるようにすることが好ましい。もしユーザーがある特定のプロファイルを選択しなかったときは、一般的なプロファイルをエンハンスメントのためのデフォルトプロファイルとして用いることが好ましい。
【００７４】
本発明の好ましい態様では、エンハンスメント処理では、ラーニングフェーズのときに決定された使用頻度に基づいて、ユーザーに提示される単語のランク付けを行う。これについては、図９Ａおよび図９Ｂを参照してラーニングフェーズに関連して後述する。例えば、「They  found  evidence  that  he  had  committed  the  crime」という文において、ユーザーが法学エンリッチメントプロファイルを選択した場合を考える。このプロファイルに基づき、名詞「evidence」に先行する形容詞としては、とりわけ、「circumstantial」，「compelling」，「sufficient」，「insufficient」「strong」，「weak」，「enough」などが挙げられる。これらの形容詞は使用頻度に従ってランク付けされることが好ましく、最もランクが高い形容詞がユーザーにエンハンスメント用の候補として提示される。この場合は、使用頻度の低い他の形容詞を表示させるために、選択肢moreを同時に表示することが好ましい。これに代えて、ユーザーは、候補として提示されているか否かにかかわらず、ユーザー自身が選択した形容詞を追加することもできる。同様に、ユーザーは、名詞「crime」に先行する形容詞として、「vicious」などの候補の中から選択することができ、動詞「committed」に先行する副詞として、「intentionally」や「willfully」などの候補の中から選択することができる。この候補も使用頻度に従ってランク付けされる。さらに、名詞「evidence」や「crime」と文脈上同義語、動詞「found」や「committed」と文脈上同義語が、使用頻度に従ってランク付けされた上でユーザーに提示される。これに代えて、ユーザーは、置き換えが提示されているか否かにかかわらず、ユーザー自身が選択した名詞および動詞に置き換えることもできる。
【００７５】
図５は、本発明の好ましい態様におけるエンハンスメントフェーズの簡略化されたフローチャートを示すものである。このエンハンスメントフェーズでは、あるプロファイル用のデータベーステーブルに基づいてテキストが向上される。エンリッチメントフェーズはステップ５０５から開始され、テキストの文の中を循環する。ステップ５１０で判断されるように、処理されるべき文が残っている限り、次の文Ｓがステップ５１５で選択される。ステップ５２０では、エンリッチメントフェーズは文Ｓ中のフレーズを特定する。ステップ５２５では、文Ｓは文法的に解剖され、各単語にはタグが付けられる。このタグ付けは、図６に示す特定処理を用いて、文法タイプに従って行われる。ステップ５３０では、把握処理を用いて多義性によるあいまいさを解決し、かつ文Ｓ中の単語の文脈を決定する。把握処理は図８を参照して後述する。ステップ５３５で判断されるように、処理されるべきプロファイルが残っている限り、次のプロファイルＰがステップ５４０で選択される。ステップ５４５では、エンハンスメントフェーズは、プロファイルＰに対応するデータベーステーブルに保存されたシソーラスに基づいて、文Ｓ中の単語の同義語を提示する。ステップ５５０では、エンハンスメントフェーズは各名詞に合う形容詞を提示し、ステップ５５５では、エンリッチメントフェーズは各動詞に合う副詞を提示する。
【００７６】
ステップ５５５の後、コントロールサイクルはステップ５３５に戻り、ここでもし、処理されていないプロファイルがあれば、コントロールはステップ５４０に進む。それ以外の場合は、コントロールサイクルはステップ５１０に戻る。もし、処理されていない文があれば、コントロールはステップ５１５に進む。それ以外の場合は、エンハンスメントフェーズはステップ５６０で終了する。
【００７７】
特定処理
図６は、本発明の好ましい態様における特定処理、すなわちタグ付けの簡略化されたフローチャートを示すものである。文中の単語のタグ付けは、ステップ６１０〜６３０に示されるシフト還元解析プログラムなどの自然言語構文解析プログラムにより行われる。シフト還元解析プログラムは、J.  Allen,  "Natural  Language  UnderstandinＧ２nd  Edition",  1995,  Benjamin  Cummings  Publishing  Co.,  の１６３〜１７０ぺージに記載されている。
【００７８】
マッチング処理
図７Ａは、本発明の好ましい態様における、単語のペアのマッチング処理を示す簡略化されたフローチャートである。図７Ａに示すように、マッチング処理は、ステップ７０５から開始される。ステップ７１０では、２つの名詞からなる名詞と名詞のペアを特定し、これをひとまとめにして名詞１および名詞２と指定する。ステップ７１５では、名詞１の文脈上同義語グループ、すなわちＧ１が、名詞２の文脈上同義語グループ、すなわちＧ２とマッチングされ、これにより、名詞１と名詞２とのマッチングを、グループＧ１の名詞とグループＧ２の名詞ととのマッチングに拡張する。
【００７９】
ステップ７２０および７２５では、同様のマッチングが動詞と動詞のペアに適用される。ステップ７３０および７３５では、同様のマッチングが名詞と形容詞のペアに適用される。ステップ７４０および７４５では、同様のマッチングが動詞と副詞のペアに適用される。処理はステップ７５０で終了する。
【００８０】
図７Ｂは、本発明の好ましい態様における、単語同士のマッチング処理を文脈上同義語同士のマッチングに拡張することを説明するための簡略化された図である。図７Ｂに示すのは、２つの文脈上同義語グループである第１のグループＧ１および第２のグループＧ２である。第１のグループＧ１は「movement」に関連した動詞群であり、第２のグループＧ２は「pace」に関連した副詞群である。ステップ７１０（図７Ａ）において、単語「to  stroll」と「slowly」のペアが連結して用いられ、「They  strolled  slowly  through  the  hillside」のように図７Ｂにおいて実線で指定された場合には、マッチングはＧ１の中の単語とＧ２の中の単語との間で行われる。例えば、図７Ｂにおいて点線で示されるように、「walk」と「fast」との間、「to  run」と「quickly」との間、および「to  stride」と「quickly」との間で行われる。
文脈上同義語グループ間のマッチングは、後述するテーブルＸＶのようなリレーショナルデータベーステーブルに保存しておくことが好ましい。
【００８１】
把握処理
把握処理では、文中の単語にとって、現実味があって互いに矛盾がない文脈を決定する。各単語または単語群に限定したスペルチェッカーや文法チェッカーとは異なり、把握処理は、文全体に包括的に適用される。文中の１つの単語を変えると、文全体の把握に影響を与えうる。
本発明の好ましい態様では、把握処理は、連続した構成要素からなる文を解析する。構成要素は、１またはそれ以上の単語からなる。例えば、フレーズ「in  case  of」はあたかも１つの単語として扱われる。本発明は、構成要素を個々の単語の集まりとしてではなく、ユニットとして認識することにより、正確な文解析を実現する。
【００８２】
把握処理は、単語が属する文脈上同義語グループを特定することによって単語に適した文脈を決定する。１つの単語に対する複数の異なる文脈は、通常異なる文脈上同義語グループに対応する。
把握処理は互いに連結して使われる単語のグループの解析と考えることができる。文中の単語がつづりの節として配列されている場合には、単語間のエッジはその文中で連結して用いられる単語のペアに対応する。この枠組みでは、把握処理は、文全体に整合性を持たせるように、文脈をつづりの節に割り当てるものと考えることができる。エッジによって接続される２つの節の文脈が整合するものであるためには、対応する文脈上同義語グループ同士をマッチング処理（図７）の間にマッチングさせておく必要がある。言い換えれば、整合性を持たせるためには、エッジにより接続されている２つの単語、あるいはそれらの文脈上同義語同士をラーニングフェーズ（図４）のときにマッチングさせておく必要がある。つづりのエッジは単語の文脈間に従属性を持たせ、ある単語の文脈を変化させることは、他の単語の文脈に影響を与える。
【００８３】
図８は、本発明の好ましい態様における把握処理を示す簡略化されたフローチャートである。図８に示すように、把握処理はステップ８１０から開始され、ステップ８２０では、連結して用いられる単語のペア、すなわち単語１と単語２を特定する。ステップ８３０では、文脈を単語１および単語２に割り当てる処理を試みる。ステップ８４０では、ステップ８３０で割り当てられた文脈に対応する、単語１の文脈上同義語グループＧ１と単語２の文脈上同義語グループＧ２とを特定する。
ステップ８５０では、マッチング処理（図７）においてグループＧ１とＧ２との間でマッチングが生成されたか否かを判断する。もしそうであれば、ステップ８５０では、単語１および単語２の現在の文脈は現実性があり、記録され、そして、ステップ８６０で処理が終了する。その他の場合は、ステップ８７０で判断されるように、もし単語１および単語２にとって他の可能性のある文脈が存在する場合は、プロセスはステップ８３０に戻り、他の文脈に現実性があるかどうかをチェックする。もし、ステップ８７０において、単語１および単語２にとって他の可能性のある文脈が存在せず、文脈の現実性についてまだ調査されていなければ、ステップ８８０で把握失敗と承認される。
【００８４】
使用頻度の表作成
好ましくは、それぞれのエンハンスメントプロファイルＰ用として、使用頻度は個々の単語について保存される。このときのフォーマットは次の通りである。
・［単語Ｗ］［プロファイルＰ］［出現回数Ｎ］  ただし、Ｎは、単語Ｗが登場するある特定の文脈に対応した、入力テキストの中に単語Ｗが出現した回数である。
また、使用頻度は関連する単語のペアについて保存される。このときのフォーマットは次の通りである。
・［単語Ｗ］［グループＧ］［プロファイルＰ］［出現回数Ｎ］  ただし、Ｎは、文脈上同義語グループＧからの単語と連結して登場する単語Ｗの回数である。
［Ｗ］［Ｐ］［Ｎ］を用いた使用頻度は、プロファイルＰに一致するテキスト内に登場した単語Ｗの頻度を示している。［Ｗ］［Ｇ］［Ｐ］［Ｎ］を用いた使用頻度は、プロファイルＰに一致するテキスト内において、グループＧからの単語と連結して登場した形容詞または副詞Ｗの頻度を示している。
【００８５】
例えば、プロファイルＰ用のラーニングフェーズにおいて、「His  conviction  was  based  on  circumstantial  evidence」という文に遭遇したとする。対をなす単語「circumstantial」および「evidence」は、［単語「circumstantial」］［グループ「evidence」］［プロファイルＰ］［出現回数１５］としてひとつずつ表に記入される。これは、「circumstantial」は「evidence」が属する文脈上同義語グループＧ内の名詞と連結して用いられ、ラーニングフェーズにおいて、これまで１５回登場したことを示している。
【００８６】
図９Ａおよび図９Ｂは、本発明の好ましい態様における使用頻度の表作成を示す簡略化されたフローチャートである。表作成は、ステップ９０４から開始される。ステップ９０８で判断されるように、処理すべき他の文がある場合は、ステップ９１２にて次の文が処理される。その他の場合は、すべての文が処理されたときに、表作成はステップ９１６にて終了する。ステップ９２０では図６を参照して既に説明した特定処理が行われ、ステップ９２４では図８を参照して既に説明した把握処理が行われる。
【００８７】
把握処理は、文に対する単一の整合性のある文脈を決定する。しかしながら、整合性のある文脈が決定できなかった場合は、図８に説明するように、把握失敗となり、複数の整合性のある文脈が決定された場合は、把握があいまいとなる。把握失敗または把握があいまいとなった場合には、ステップ９２８および９３２で判断されるように、現在の文が破棄され、コントロールはステップ９０８に戻る。その他の場合は、もし単一の整合性のある文脈が決定された場合は、ステップ９３６および９４０にて、文中の名詞、動詞、形容詞、副詞が１単語頻度の表作成のために引き抜かれる。ステップ９４４に示すように、名詞、動詞、形容詞、または副詞のエントリが既にあれば、ステップ９４８にてカウンタが１つ増える。その他の場合は、ステップ９５２にて、名詞、動詞、形容詞、または副詞の新たなエントリが作成され、そのカウンタが１にイニシャライズされる。
【００８８】
ステップ９５６および９６０では、名詞とその名詞に先行する形容詞とのペアが文から引き抜かれる。ステップ９６４にて判断されるように、名詞と形容詞とのペアのエントリが既に存在している場合は、ステップ９６８にてそのカウンタが１つ増える。その他の場合は、ステップ９７２にて、名詞と形容詞とのペアの新たなエントリが作成され、そのカウンタが１にイニシャライズされる。同様に、ステップ９７６〜９９２では、ステップ９１８に戻って他の文の処理が完了したときに、動詞と副詞とのペアの表作成が行われる。
【００８９】
イディオム処理
しばしば、１つまたはそれ以上の単語を適切なイディオムに置き換えることによって文を向上させることができる。本発明の好ましい態様では、テーブルＸIIについて後述するように、ヒント、すなわちキーワードのリストとともにイディオムが保存され、キーワードはイディオムに連結され、各キーワードはイディオムの意味に似た意味を持つ。キーワードは（ｉ）特別な文法タイプ、または（ii）単語のルートとなる形である。これについては、テーブルＸIIIに関して説明する。テーブルＸIIIではルートから引き出されたすべての形はイディオムに連結されている。
【００９０】
把握処理（図５のステップ５３０）が完了したときは、エンハンスメントフェーズにおいて、キーワードに対応するイディオムへの置き換えがユーザーに提示される。例えば、「Carrying  out  such  an  operation  is  risky」という文の処理において、単語「risky」はイディオム「a  long  shot」のキーワードとなる場合がある。従って、ユーザーには、単語「risky」をイディオム「a  long  shot」に置き換えることが提示される。
キーワードがイディオムに置き換えられた場合、しばしば文法的な誤りが生じる。これは、イディオムに求められる正しい副詞と形容詞の形が、キーワードに求められる正しい形と異なるからである。好ましくは、本発明は、文法上の誤りを正すために、イディオムに連結した正しい用法に従って適切な指示を導く。このような訂正には、キーワードに先行する副詞、形容詞、前置詞、および動詞の削除が挙げられ、さらにイディオムの前に連結動詞を挿入することが挙げられる。本発明の好ましい態様では、イディオムのために動詞を適切に訂正したことがデータベースに保存される。
【００９１】
図１０は、本発明の好ましい態様におけるイディオムの処理を示す簡略化されたフローチャートである。図１０に示すように、処理はステップ１０１０から開始される。ステップ１０２０で判断されるように、処理すべきイディオムがある場合には、ステップ１０３０にて次のイディオムがデータベーステーブルに追加される。ステップ１０４０および１０５０では、イディオムを参照しやすくするために、イディオムに関連するキーワードにタグが付けられる。処理すべきイディオムがなければ、ステップ１０６０において処理が終了する。
【００９２】
クライアント・サーバーの実施形態
好ましい実施形態では、本発明は、ウェブサービスとして実行される。このウェブサービスは、リクエストとしてインプットされたテキストを処理し、その応答として文向上のための候補を提供する。このようなウェブサービスはWeb  Services  Description  Language  (WSDL)を用いて説明することができ、Universal  Description  Discovery  and  Integration  (UDDI)レジストリにより提供される。
図１１は、本発明の好ましい態様における自然言語向上のためのウェブサービスを示す簡略化されたブロック図である。図１１に示すのは、ウェブブラウザ１１２０を含むクライアントコンピュータ１１１０である。クライアントコンピュータはテキストをパーサーサーバコンピュータ１１３０に送り、テキストはパーサーサーバ１１３０上で動いている言語向上ウェブサービス１１４０に入力される。パーサーサーバ１１３０は、典型的にはＨＴＴＰプロトコルを用いてウェブブラウザ１１２０からのリクエストを受け取るウェブサーバー１１５０を含み、典型的にはＨＴＴＰプロトコルを用いてウェブブラウザ１１２０にレスポンスを送る。
【００９３】
言語向上ウェブサービス１１４０は入力されたテキストを解析し、文向上のための提示を生成する。後述するように、文向上のための提示としては、辞書サーバ１１６０上に存在する単語への参照が含まれる。辞書サーバ１１６０はデータベースマネージャ１１７０を含み、このデータベースマネージャ１１７０はインデックスに従って単語を保存したり引き出したりする。好ましくは、パーサーサーバ１１３０で生成された文向上のための提示内の単語への参照は、データベースマネージャ１１７０内のテーブルへのインデックスである。
【００９４】
クライアント１１１０はパーサーサーバ１１３０から、文向上のための提示のレスポンスを受け取った際、ユーザーに提示を表示するために、単語の参照を分析しなければならない。クライアント１１１０は１またはそれ以上の単語の参照とともにリクエストを辞書サーバ１１６０に送り、辞書サーバ１１６０は参照された単語をクライアント１１１０に返信する。好ましくは、クライアント１１１０は参照および単語をキーバリューペアとしてそのローカルキャッシュに保存し、パーサーサーバ１１３０からの今後のレスポンスを解釈するためにそれらをいつでもアクセス可能とする。パーサーサーバ１１３０からのレスポンス内の単語の参照を分析した後は、ウェブブラウザ１１２０はユーザーに親しみやすいフォーマットで、好ましくはウェブページで提示を表示することができる。
【００９５】
図１２は、本発明の好ましい態様における自然言語向上のウェブサービスを示す簡略化されたフローチャートである。図１２に示すのは、３つの列である。すなわち、左側の列は、パーサーサーバ１１３０（図１１）などのパーサーサーバにより実行されるステップであり、中央の列はクライアント１１１０などのクライアントコンピュータにより実行されるステップであり、右側の列は、辞書サーバ１１６０などの辞書サーバコンピュータにより実行されるステップである。
ステップ１２０５では、ウェブサービスへの入力時に、クライアントコンピュータは１つまたはそれ以上の文をパーサーサーバに送る。典型的には、ウェブサービスへの入力はＸＭＬドキュメントとしてフォーマットされる。ステップ１２１０では、パーサーサーバはクライアントがウェブサービスを利用可能であることを認証する。ステップ１２１５では、パーサーは、クライアントのローカルキャッシュに存在する言語データのバージョンをチェックする。このバージョン情報は入力されたテキストともにクライアントによってパーサーサーバに送られるか、あるいは、パーサーサーバからのリクエストに応じてクライアントから後で提供される。クライアントのキャッシュに存在するデータのバージョンが最新のバージョンでないことをパーサーサーバが見つけたら、ステップ１２２０にて古い言語データをそのローカルキャッシュから追い出すことをクライアントに指示する。
ステップ１２２５では、パーサーサーバはウェブサービスを作動させ、入力されたテキストの向上のための提示を生成する。ステップ１２３０では、パーサーサーバは提示をクライアントにリターンし、好ましくは、ウェブサービスの出力としてフォーマットされる。本発明の好ましい態様では、文向上のための提示は次のように４つのパラメータとして記号化される。
【００９６】
単語インデックス：文中の単語の相対位置である。
アクションコード：提示されたアクションのコードであり、１は置き換え、２は削除、３は前に挿入、４は後ろに挿入を示す。
プライオリティ：提示の重要性を示すコードであり、１はmust、２はrecommended、３はoptionalを示す。
単語ＩＤ：データベーステーブル内の単語のインデックスを示す。
以下に、「This  are  a  step  for  the  company」という文を入力した場合のウェブサービスからの出力例を示す。
Sample  Web  Service  Response
【表１】
2007531065.tif 000003
最初の列は、文の２番目の単語、すなわち「are」がインデックス８４３２("is")に置き換えられなければならないことを示している。第２の列は、４番目の単語、すなわち「step」がインデックス６５３２("leap")に置き換えられてもよいことを示している。第３の列は、４番目の単語、すなわち「leap」の前にインデックス７６５３("enormous")が挿入されてもよいことを示している。インデックス８４３２，６５３２，７６５３を伴った単語の特定は、後述するように、辞書サーバから判断される。
上述した４つのパラメータに代えて、他の記号化を用いてもよい。
上述したように４つのパラメータとして提示を送信することの利点は、元の形と向上した文との間での変化の提示のみが送信されるので、インターネットを介して送信すべきデータ量を最小にすることができることである。
【００９７】
図１２に戻って、ステップ１２３５では、クライアントは、上述のように記号化された文向上の提示をパーサーサーバから受け取る。ステップ１２４０では、クライアントは、上記インデックス８４３２，６５３２，７６５３のような、レスポンスにおいてインデックスを伴った単語がすでにクライアントのローカルキャッシュに存在しているか否かをチェックする。もし存在していなければ、ステップ１０４０にて、クライアントは辞書サーバから単語をリクエストする。ステップ１０４５では、辞書サーバはクライアントのリクエストを処理し、ステップ１０５０では、辞書サーバはリクエストされた単語をクライアントに返す。好ましくは、辞書サーバもクライアントにバージョンナンバーを送信する。
【００９８】
ステップ１２６０では、クライアントは単語を受け取り、ステップ１２６５では、クライアントは今後の参照のために単語をそのローカルキャッシュに保存する。好ましくは、クライアントもそのローカルキャッシュにバージョンナンバーを保存し、キャッシュデータが最新のものか古いものかどうかを判断できるようにする。ステップ１２７０では、クライアントはユーザーに親しみやすいフォーマットで、好ましくはウェブページ内で提示をユーザーに表示する。ステップ１２４０では、レスポンス中のインデックスされたすべての単語がすでにクライアントのローカルキャッシュに存在しているとクライアントが判断した場合は、コンロトールはステップ１２４０から直接ステップ１２７０に進む。
【００９９】
データベーステーブル
上述したように、好ましい態様では、本発明は、単語の関係のデータベースを構築する。以下に示す最初のテーブルIはシソーラスとして用いられるもので、同義語のリストを含む。
テーブルI
【表２】
2007531065.tif 000004
文中の単語は周知の文法の役割を果たし、タイプに従って特定される。このタイプには、とりわけ名詞、代名詞、形容詞、動詞、副詞、前置詞、および接続詞が含まれる。好ましくは、以下に示すテーブルII〜ＸIIのようなテーブルは各文法タイプのために提供される。
【０１００】
以下に示すテーブルIIは、名詞テーブルであり、名詞の単数形および複数形の欄を含み、さらに可算名詞として使用できるかどうかの指標を含む。
テーブルII
【表３】
2007531065.tif 000005
【０１０１】
本発明の好ましい態様によれば、名詞テーブルへのエントリは、その名詞が属する１またはそれ以上の文脈上同義語グループにリンクしている。例えば、名詞「achievement」のエントリは、好ましくは、「performance」の文脈上同義語グループにリンクし、このグループには「performance」，「results」，「work」などの他の名詞が含まれる。
【０１０２】
テーブルIIIはリファレンステーブルであり、一人称、二人称、三人称名詞のリファレンスリストである。
テーブルIII
【表４】
2007531065.tif 000006
【０１０３】
テーブルIＶは、代名詞テーブルであり、代名詞の単数形および複数形の欄を含む。
テーブルIＶ
【表５】
2007531065.tif 000007
【０１０４】
テーブルＶは、形容詞テーブルであり、形容詞の比較級および最上級の欄を含む。
テーブルＶ
【表６】
2007531065.tif 000008
好ましくは、形容詞のテーブルへのエントリは、その形容詞が属する１またはそれ以上の文脈上同義語グループにリンクしている。例えば、形容詞は「color」グループ，「shape」グループ，「size」グループにリンクする。
【０１０５】
テーブルＶＩは、数量詞テーブルであり、インデックスが付けられた数量詞のリストを示す。
テーブルＶI
【表７】
2007531065.tif 000009
【０１０６】
テーブルＶIIは、動詞テーブルであり、動詞の不定詞、三人称単数の現在形、現在進行形、過去形、および過去分詞形の欄を含む。
テーブルＶII
【表８】
2007531065.tif 000010
【０１０７】
好ましくは、動詞のテーブルへのエントリは、その動詞が属する１またはそれ以上の文脈上同義語グループへのリンクを含む。例えば、動詞「to  run」のエントリは「physical  exercise」動詞グループにリンクし、このグループには「to  jump」、「to  walk」、「to  swim」などの他の動詞が属する。動詞「to  run」には「to  manage」の意味もあるため、動詞「to  run」のエントリは「management」動詞グループにもリンクすることが好ましい。異なる前置詞が続く動詞は、異なる動詞として扱われることが好ましく、別々のエントリとして動詞テーブルに表されることが好ましい。
好ましくは、動詞テーブルは、標準の動詞を含む。「be」「can」「dare」「do」「have」「may」「must」「need」「ought  to」「shall」「used  to」「will」などの助動詞は助動詞テーブルにハードコードされる。
【０１０８】
テーブルＶIIIは助動詞テーブルであり、インデックスが付けられた助動詞のリストを示す。
テーブルＶIII
【表９】
2007531065.tif 000011
【０１０９】
テーブルIＸは副詞テーブルであり、副詞の比較級および最上級の欄を含む。
テーブルIＸ
【表１０】
2007531065.tif 000012
好ましくは、副詞のテーブルへのエントリは、その副詞が属する１またはそれ以上の文脈上同義語グループへのリンクを含む。例えば、副詞「slowly」は「degrees  of  movement」と名が付けられたグループにリンクし、このグループには「quickly」などの他の副詞が含まれる。
【０１１０】
テーブルＸは前置詞テーブルであり、インデックスが付けられた前置詞のリストを示す。
テーブルＸ
【表１１】
2007531065.tif 000013
好ましくは、前置詞のテーブルへのエントリは、その前置詞が属する１またはそれ以上の文脈上同義語グループへのリンクを含む。例えば、前置詞の文脈上同義語グループは、ある特定のタイプの名詞の前または後にくる前置詞を含む。
【０１１１】
テーブルＸIは接続詞テーブルであり、インデックスが付けられた接続詞のリストを示す。
テーブルＸI
【表１２】
2007531065.tif 000014
【０１１２】
テーブルＸIIはイディオムテーブル、またはフレーズテーブルであり、イディオムと、そのヒントを示す欄を含む。
テーブルＸII
【表１３】
2007531065.tif 000015
【０１１３】
なお、テーブルII〜ＸIIは、文法情報を保存するための複数のテーブルの例示であることは当業者にとって認識されうることである。上述のテーブルに代えて他のテーブルを用いてもよい。
本発明の好ましい態様では、ルートテーブルは文法タイプに従って変化する単語の変形例を提供する。このテーブルは多義性からくるあいまいさを解決するのに役立つ。
テーブルＸIII
【表１４】
2007531065.tif 000016
例えば、本発明は、好ましくは、ルートテーブルＸIIIを用いることにより、「Beautiful  scenes  attractive  the  attention  of  people」という文中の形容詞「attractive」を動詞「attract」に置き換えることをユーザーに提示する。
【０１１４】
本発明の好ましい態様では、テーブルII〜ＸIIIは、図４を参照して説明したように、特定のプロファイルに対応したトレーニングテキストファイルから各プロファイルのために作成される。典型的には、これらのテーブルはプロファイルごとに異なる。このように、本発明は、テーブルII〜ＸIIの内容を経験的に「学ぶ」ことが好ましい。
本発明の好ましい態様では、文脈上同義語グループは、上記テーブルとは別にデータベースに保存される。好ましくは、文脈上同義語グループに含まれる各単語は、適切なテーブル内の単語に対応してエントリするようにポインタによって指示される。
【０１１５】
好ましくは、本発明は、単語用法辞書として、単語の用法の情報を含んだ、コンピュータによって生成された以下のようなテーブルを用いる。
テーブルＸIＶ
【表１５】
2007531065.tif 000017
【０１１６】
テーブルＸIＶの欄は次の通りである。
単語インデックス−特定の単語のためのシソーラステーブル（テーブルＩ）へのインデックス。
グループ−単語の文脈上同義語グループ。
言語タイプ−文法タイプとしての単語の分類であり、とりわけ名詞、代名詞、形容詞、動詞、副詞、前置詞、および接続詞を含む。
ルートテーブルインデックス−ルートテーブル（テーブルＸIII）へのインデックス。
特定テーブルリファレンス−言語タイプに適切な、名詞テーブル（テーブルII）へのインデックス、または代名詞テーブル（テーブルIＶ）へのインデックス、または形容詞テーブル（テーブルＶ）へのインデックスなどである。
フレーズリファレンス−フレーズテーブル（テーブルＸII）への１またはそれ以上のインデックスのリストであり、単語を含むフレーズに対応する。
イディオムリファレンス−イディオムテーブル（テーブルＸII）への１またはそれ以上のインデックスのリストであり、単語と置換しうるイディオムに対応する。
サブイディオムリファレンス−イディオムテーブル（テーブルＸII）への１またはそれ以上のインデックスのリストであり、単語を含むイディオムに対応する。
【０１１７】
本発明の好ましい態様では、テキストボックス１２０（図１）からの単語、例えば「test」、を解析するときに、単語用法辞書テーブルＸIＶが最初に調べられ、辞書シソーラステーブルI内、ルートテーブルＸIII内、およびテーブルII〜ＸIIの中の最適な１以上の特定のテーブル内の単語のインデックスを探し出す。
好ましくは、複数の意味を持つ単語は単語用法辞書テーブルＸIＶの複数の列に保存される。この場合、各列は異なる意味に対応する。
本発明の好ましい態様では、グループマッチングテーブルＸＶは、マッチングした文脈上同義語グループに基づき、文の中の多義性からくるあいまいさを解決するために用いられる。文脈上同義語グループのマッチングは図７Ａおよび図７Ｂを参照して既に説明している。
【０１１８】
以下のテーブルＸＶは２つの列を伴う。第１の列は「出て行く」という意味で名詞とともに用いられるフレーズ「running  out」であり、第２の列は「消耗する」という意味で名詞とともに用いられるフレーズ「running  out」である。
テーブルＸＶ
【表１６】
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第１の列は、文脈上同義語グループＶlの動詞とともに用いられる文脈上同義語グループＮ１の名詞を示している。第２の列は、文脈上同義語グループＶ２の動詞とともに用いられる文脈上同義語グループＮ１の名詞を示している。文脈上同義語グループＶ２の動詞とともに用いられる文脈上同義語グループＮ１は、物理的実体である名詞のグループであり、そのような名詞の例として、「apple」「chair」「dish」などが挙げられる。文脈上同義語グループＶlは、行動を示すために用いられる動詞のグループであり、そのような動詞の例として、「to  lift」「to  run」「to  step」「to  walk」などが挙げられる。文脈上同義語グループＶ２は、何かが欠如していることを示すために用いられる動詞のグループであり、そのような動詞の例として、「to  deplete」「to  finish」「to  lack」「to  run  out」などが挙げられる。テーブルＸＶに示す連結語は、Ｖlの文脈に基づいた用法と、Ｖ２の文脈に基づいた用法とを区別するために用いられる。従って、Ｖlの文脈では、「running  out」は、通常、前置詞「the」によって名詞に連結される。一方、Ｖ２の文脈では、「running  out」は、通常、前置詞「of」によって名詞に連結される。
【０１１９】
「John  is  running  out  of  the  yard」という文を処理するために、本発明は、好ましくは、次のステップを行う。
１．文中の品詞を特定し、
２．文中の各単語につき、
ａ．単語が属する文脈上同義語グループのリストを導き出し、
ｂ．文中の他の品詞を伴う単語とそれらの品詞の文脈上同義語グループとの組み合わせに基づいて、最も適切な文脈上同義語グループを特定する。
【０１２０】
具体的には、動詞「running  out」は文脈上同義語グループＶｌおよびＶ２に属し、名詞「yard」は文脈上同義語グループＮ１、さらに計測の単位の意味から文脈上同義語グループＮ２にも属する。文を適切に向上させるためには、「running  out」と「yard」の正しい文脈を判断することが好ましい。すなわち、テーブルＸＶに従い、動詞「running  out」を名詞「yard」に接続する前置詞「the」が、文脈の判断に用いられる。ここで、図面は限定的な意味ではなく、例示的なものである。
【図面の簡単な説明】
【０１２１】
本発明は、以下に示す詳細な説明と、それに関連する以下の図面からより完全に理解され、正しく認識されるものである。
【図１】図１は、本発明の好ましい実施形態に係る言語向上ソフトウエアアプリケーションのユーザーインターフェイスを示す第１の図である。
【図２】図２は、本発明の好ましい実施形態に係る言語向上ソフトウエアアプリケーションのユーザーインターフェイスを示す第２の図である。
【図３】図３は、本発明の好ましい実施形態に係る自然言語向上部を示す、簡略化されたブロック図である。
【図４】図４は、本発明の好ましい態様における、言語エントリが記入された、あるプロファイル用のデータベーステーブルのトレーニング、すなわちラーニングフェーズのための簡略化されたフローチャートである。
【図５】図５は、本発明の好ましい態様における、あるプロファイル用のデータベーステーブルに基づいてテキストが向上された様子を示すエンハンスメントフェーズの簡略化されたフローチャートを示すものである。
【図６】図６は、本発明の好ましい態様における特定処理、すなわちタグ付けの簡略化されたフローチャートを示すものである。
【図７Ａ】図７Ａは、本発明の好ましい態様における、単語のペアのマッチング処理を示す簡略化されたフローチャートである。
【図７Ｂ】図７Ｂは、本発明の好ましい態様における、単語同士のマッチング処理を文脈上同義語同士のマッチングに拡張することを説明するための簡略化された図である。
【図８】図８は、本発明の好ましい態様における把握処理を示す簡略化されたフローチャートである。
【図９Ａ】図９Ａは、本発明の好ましい態様における使用頻度の表作成を示す簡略化されたフローチャートである。
【図９Ｂ】図９Ｂは、本発明の好ましい態様における使用頻度の表作成を示す簡略化されたフローチャートである。
【図１０】図１０は、本発明の好ましい態様におけるイディオムの処理を示す簡略化されたフローチャートである。
【図１１】図１１は、本発明の好ましい態様における、自然言語向上のウェブサーバーの具体例を示す簡略化されたフローチャートである。
【図１２】図１２は、本発明の好ましい態様における、自然言語向上のウェブサービスバージョンを示す簡略化されたブロック図である。
【図１３】図１３、本発明の好ましい態様における、多義性を持つ単語のための文脈分析の例を示す簡略化された図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【手続補正書】
【提出日】平成19年7月6日(2007.7.6)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ある気持ちを表現するテキストを受け取り、
前記テキストの文法構成を特定し、
前記テキストの少なくとも１つのオリジナル部分に対応する少なくとも１つの代替のテキスト部分を、ユーザーにより選択されたスタイルプロファイルから提示することにより、前記受け取ったテキストを向上させ、
前記代替のテキスト部分は、前記気持ちの内容を変えずに、前記気持ちの表現形態を変え、かつ前記オリジナル部分の文法構成に整合し、それにより前記受け取ったテキストをユーザーにより選択された前記スタイルプロファイルに一致させることを特徴とする言語向上のための方法。
【請求項２】
前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分と置換されるときに文法的に正しいテキストを生成することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分の名詞に対応する少なくとも１つの形容詞を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分のイディオムに対応する少なくとも１つの同義語を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分に対応する少なくとも１つのイディオムを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分の動詞に対応する少なくとも１つの副詞を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
テキストの前記オリジナル部分は単一の単語であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
テキストの前記オリジナル部分は節であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
テキストの前記オリジナル部分はイディオムであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記代替のテキスト部分は、選択されたスタイルに従うことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記選択されたスタイルは法学スタイルであることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記選択されたスタイルは科学スタイルであることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記選択されたスタイルは医学スタイルであることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
ある気持ちを表現するテキストを保存するメモリーと、
前記テキストの文法構成を特定する自然言語構文解析プログラムと、
前記テキストの少なくとも１つのオリジナル部分に対応する少なくとも１つの代替のテキスト部分を、ユーザーにより選択されたスタイルプロファイルから提示することにより、前記受け取ったテキストを向上させる自然言語エンリッチャーとを備え、
前記代替のテキスト部分は、前記気持ちの内容を変えずに、前記気持ちの表現形態を変え、かつ前記オリジナル部分の文法構成に整合し、それにより前記受け取ったテキストをユーザーにより選択された前記スタイルプロファイルに一致させることを特徴とする言語向上装置。
【請求項１５】
前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分と置換されるときに文法的に正しいテキストを生成することを特徴とする請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分の名詞に対応する少なくとも１つの形容詞を含むことを特徴とする請求項１４に記載の装置。
【請求項１７】
前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分のイディオムに対応する少なくとも１つの同義語を含むことを特徴とする請求項１４に記載の装置。
【請求項１８】
前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分に対応する少なくとも１つのイディオムを含むことを特徴とする請求項１４に記載の装置。
【請求項１９】
前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分の動詞に対応する少なくとも１つの副詞を含むことを特徴とする請求項１４に記載の装置。
【請求項２０】
テキストの前記オリジナル部分は単一の単語であることを特徴とする請求項１４に記載の装置。
【請求項２１】
テキストの前記オリジナル部分は節であることを特徴とする請求項１４に記載の装置。
【請求項２２】
テキストの前記オリジナル部分はイディオムであることを特徴とする請求項１４に記載の装置。
【請求項２３】
前記代替のテキスト部分は、選択されたスタイルに従うことを特徴とする請求項１４に記載の装置。
【請求項２４】
前記選択されたスタイルは法学スタイルであることを特徴とする請求項２３に記載の装置。
【請求項２５】
前記選択されたスタイルは科学スタイルであることを特徴とする請求項２３に記載の装置。
【請求項２６】
前記選択されたスタイルは医学スタイルであることを特徴とする請求項２３に記載の装置。
【請求項２７】
ある気持ちを表現するテキストを受け取り、
前記テキストの文法構成を特定し、
前記テキストの少なくとも１つのオリジナル部分に対応する少なくとも１つの代替のテキスト部分を、ユーザーにより選択されたスタイルプロファイルから提示することにより、前記受け取ったテキストを向上させるステップをコンピュータに実行させるためのプログラムコードを有し、
前記代替のテキスト部分は、前記気持ちの内容を変えずに、前記気持ちの表現形態を変え、かつ前記オリジナル部分の文法構成に整合し、それにより前記受け取ったテキストをユーザーにより選択された前記スタイルプロファイルに一致させることを特徴とする、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
【請求項２８】
ある気持ちを表現する自然言語テキストの１またはそれ以上の文を含むリクエストを受け取り、
前記１またはそれ以上の文を向上させるための少なくとも１つの提示を、ユーザーにより選択されたスタイルプロファイルから導き出し、前記少なくとも１つの提示は、前記気持ちの内容を変えずに、前記気持ちの表現形態を変え、それにより前記受け取ったテキストをユーザーにより選択された前記スタイルプロファイルに一致させるものであり、そして
前記少なくとも１つの提示を含むレスポンスを返信することを特徴とするウェブサービス。
【請求項２９】
前記少なくとも１つの提示は、文中の単語の位置を示す第１のパラメータと、アクションを示す第２のパラメータと、プライオリティを示す第３のパラメータと、少なくとも１つの単語を示す第４のパラメータを用いて記号化されることを特徴とする請求項２８に記載のウェブサービス。
【請求項３０】
可能性のあるアクションは、置き換え、削除、前への挿入、後ろへの挿入を含むことを特徴とする請求項２９に記載のウェブサービス。
【請求項３１】
可能性のあるプライオリティは、must、recommended、optionalを含むことを特徴とする請求項２９に記載のウェブサービス。
【請求項３２】
前記第４のパラメータは、単語辞書の中にある少なくとも１つの単語への参照であることを特徴とする請求項２９に記載のウェブサービス。
【請求項３３】
単語辞書は辞書サーバコンピュータの中に存在することを特徴とする請求項３２に記載のウェブサービス。
【請求項３４】
前記少なくとも１つの提示は、使用頻度に従ってランク付けされることを特徴とする請求項２８に記載のウェブサービス。
【請求項３５】
可能性のある提示は、文中のキーワードをイディオムに置き換えることを含むことを特徴とする請求項２８に記載のウェブサービス。
【請求項３６】
前記イディオムは、前記キーワードに似た意味を持つことを特徴とする請求項３５に記載のウェブサービス。
【請求項３７】
可能性のある提示は、前記キーワードに関連したテキストの変形を含むことを特徴とする請求項３５に記載のウェブサービス。
【請求項３８】
前記キーワードに関連したテキストの変形は、前記キーワードに先行する副詞を削除することを含むことを特徴とする請求項３７に記載のウェブサービス。
【請求項３９】
前記キーワードに関連したテキストの変形は、前記キーワードに先行する形容詞を削除することを含むことを特徴とする請求項３７に記載のウェブサービス。
【請求項４０】
前記キーワードに関連したテキストの変形は、前記キーワードに先行する前置詞を削除することを含むことを特徴とする請求項３７に記載のウェブサービス。
【請求項４１】
前記キーワードに関連したテキストの変形は、前記キーワードに先行する動詞を削除することを含むことを特徴とする請求項３７に記載のウェブサービス。
【請求項４２】
可能性のある提示は、イディオムの前に連結動詞を挿入すること含むことを特徴とする請求項３５に記載のウェブサービス。