(57)【要約】【課題】文節間の係り受け関係の解析精度の向上を図ること。【解決手段】情報処理装置１００は、文章１１０に含まれる複数の文節のうち、文末の文節よりも文頭側に存在する、文末の文節を係り先とする係り元の文節を決定する。情報処理装置１００は、複数の文節のうち文末の文節以外の各文節が、係り元の文節に決定されるまで、いずれかの係り元の文節よりも文頭側に存在する、いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定することを繰り返す。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
文章に含まれる複数の文節のうち、文末の文節よりも文頭側に存在する、前記文末の文節を係り先とする係り元の文節を決定し、
前記複数の文節のうち前記文末の文節以外の各文節が、係り元の文節に決定されるまで、いずれかの係り元の文節よりも文頭側に存在する、前記いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定することを繰り返す、
処理を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【請求項２】
前記繰り返す処理は、いずれかの係り元の文節よりも文頭側に存在し、かつ、前記いずれかの係り元の文節よりも文頭側で最も近い位置にある他の係り元の文節よりも文末側に存在する、前記いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。
【請求項３】
前記繰り返す処理は、いずれかの係り元の文節よりも文頭側に存在し、かつ、前記いずれかの係り元の文節よりも文頭側で最も近い位置にある他の係り元の文節以降に存在する、前記いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定する、ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理プログラム。
【請求項４】
前記決定する処理は、２つの文節のそれぞれの文節の素性に基づいて、前記２つの文節のうち前方の文節を係り元にし、後方の文節を係り先にする係り受け関係があるか否かを判定する解析モデルを利用し、前記文末の文節を係り先とする係り元の文節を決定し、
前記繰り返す処理は、前記解析モデルを利用し、前記いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定する、ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。
【請求項５】
前記解析モデルは、さらに、前記前方の文節よりも文末側に存在し、前記後方の文節を係り先とする係り元の文節の素性に基づいて、係り受け関係があるか否かを判定する、ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理プログラム。
【請求項６】
前記解析モデルは、さらに、前記前方の文節よりも文末側に存在し、かつ、前記前方の文節よりも文末側で最も近い位置にあり前記後方の文節を係り先とする係り元の文節よりも文頭側に存在する文節の素性に基づいて、係り受け関係があるか否かを判定する、ことを特徴とする請求項４または５に記載の情報処理プログラム。
【請求項７】
前記コンピュータに、
文章における文節間の係り受け関係を示す情報を取得し、
取得した情報に基づいて、前記文章に含まれる複数の文節のうち、文末の文節を係り先とし、前記文末の文節よりも文頭側に存在する各文節を係り元とする係り受け関係があるか否かを示す学習用データを生成し、
前記複数の文節のうち前記文末の文節以外の各文節が、いずれかの学習用データにおける係り元の文節になるまで、いずれかの学習用データにおける係り元の文節を係り先とし、当該文節より文頭側に存在する各文節を係り元とする係り受け関係があるか否かを示す学習用データを生成することを繰り返し、
生成した前記学習用データに基づいて、前記解析モデルを作成する、
処理を実行させることを特徴とする請求項４〜６のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。
【請求項８】
コンピュータが、
文章に含まれる複数の文節のうち、文末の文節よりも文頭側に存在する、前記文末の文節を係り先とする係り元の文節を決定し、
前記複数の文節のうち前記文末の文節以外の各文節が、係り元の文節に決定されるまで、いずれかの係り元の文節よりも文頭側に存在する、前記いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定することを繰り返す、
処理を実行することを特徴とする情報処理方法。
【請求項９】
文章に含まれる複数の文節のうち、文末の文節よりも文頭側に存在する、前記文末の文節を係り先とする係り元の文節を決定し、
前記複数の文節のうち前記文末の文節以外の各文節が、係り元の文節に決定されるまで、いずれかの係り元の文節よりも文頭側に存在する、前記いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定することを繰り返す、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、情報検索、翻訳、要約作成などに利用される文章解析技術がある。文章解析技術では、例えば、句読点、特定の品詞、特定の語句などにより文章が分割され、分割された部分ごとに文節間の係り受け関係が解析され、分割された部分間の関係が解析される。
【０００３】
先行技術としては、例えば、文末から文頭に向けて解析処理を行い、構文解析木を取得するものがある。また、例えば、文頭から文末にかけての複数の文節から構成される文における各文節の係り受け関係を文頭側から判断する技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平３−２４２７６３号公報
【特許文献２】特開２００６−３１３３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来技術では、文節間の係り受け関係を精度よく解析することが難しい。例えば、文章を分割する際、文章の意味に沿わない位置で文章が分割されてしまい、分割された部分について文節間の係り受け関係を解析することが難しくなる場合がある。
【０００６】
１つの側面では、本発明は、文節間の係り受け関係の解析精度の向上を図ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
１つの実施態様によれば、文章に含まれる複数の文節のうち、文末の文節よりも文頭側に存在する、前記文末の文節を係り先とする係り元の文節を決定し、前記複数の文節のうち前記文末の文節以外の各文節が、係り元の文節に決定されるまで、いずれかの係り元の文節よりも文頭側に存在する、前記いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定することを繰り返す情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置が提案される。
【発明の効果】
【０００８】
一態様によれば、文節間の係り受け関係の解析精度の向上を図ることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施の形態にかかる情報処理方法の一実施例を示す説明図である。
【図２】図２は、情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図３】図３は、形態素文節情報リストＳの記憶内容の一例を示す説明図である。
【図４】図４は、文節係り受け関係リストＲの記憶内容の一例を示す説明図である。
【図５】図５は、文節係り受け構造付自然言語文コーパスＣの記憶内容の一例を示す説明図である。
【図６】図６は、判定対象文節ＩＤリストＴの記憶内容の一例を示す説明図である。
【図７】図７は、情報処理装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。
【図８】図８は、情報処理装置１００の機能的構成の具体例を示すブロック図である。
【図９】図９は、文章に含まれる文節間の係り受け関係についての制約の一例を示す説明図（その１）である。
【図１０】図１０は、文章に含まれる文節間の係り受け関係についての制約の一例を示す説明図（その２）である。
【図１１】図１１は、文章に含まれる文節間の係り受け関係についての制約の一例を示す説明図（その３）である。
【図１２】図１２は、情報処理装置１００の動作例１の流れを示す説明図（その１）である。
【図１３】図１３は、情報処理装置１００の動作例１の流れを示す説明図（その２）である。
【図１４】図１４は、情報処理装置１００の動作例１の流れを示す説明図（その３）である。
【図１５】図１５は、情報処理装置１００の動作例２の流れを示す説明図（その１）である。
【図１６】図１６は、情報処理装置１００の動作例２の流れを示す説明図（その２）である。
【図１７】図１７は、情報処理装置１００の動作例２の流れを示す説明図（その３）である。
【図１８】図１８は、情報処理装置１００の動作例２の具体例を示す説明図（その１）である。
【図１９】図１９は、情報処理装置１００の動作例２の具体例を示す説明図（その２）である。
【図２０】図２０は、情報処理装置１００の動作例２の具体例を示す説明図（その３）である。
【図２１】図２１は、情報処理装置１００の動作例２の具体例を示す説明図（その４）である。
【図２２】図２２は、情報処理装置１００の動作例２の具体例を示す説明図（その５）である。
【図２３】図２３は、情報処理装置１００の動作例２の具体例を示す説明図（その６）である。
【図２４】図２４は、情報処理装置１００の動作例２の具体例を示す説明図（その７）である。
【図２５】図２５は、情報処理装置１００の動作例２の具体例を示す説明図（その８）である。
【図２６】図２６は、情報処理装置１００の動作例２の具体例を示す説明図（その９）である。
【図２７】図２７は、情報処理装置１００の動作例２の具体例を示す説明図（その１０）である。
【図２８】図２８は、情報処理装置１００が係り受け関係の有無を判定する一例を示す説明図（その１）である。
【図２９】図２９は、情報処理装置１００が係り受け関係の有無を判定する一例を示す説明図（その２）である。
【図３０】図３０は、情報処理装置１００が係り受け関係の有無を判定する一例を示す説明図（その３）である。
【図３１】図３１は、情報処理装置１００が係り受け関係の有無を判定する一例を示す説明図（その４）である。
【図３２】図３２は、情報処理装置１００が係り受け関係の有無を判定する一例を示す説明図（その５）である。
【図３３】図３３は、文節係り受け関係判定モデルＭを生成する一例を示す説明図（その１）である。
【図３４】図３４は、文節係り受け関係判定モデルＭを生成する一例を示す説明図（その２）である。
【図３５】図３５は、文節係り受け関係判定モデルＭを生成する一例を示す説明図（その３）である。
【図３６】図３６は、文節係り受け関係判定モデルＭを生成する一例を示す説明図（その４）である。
【図３７】図３７は、文節係り受け関係判定モデルＭを生成する一例を示す説明図（その５）である。
【図３８】図３８は、文節係り受け関係判定モデルＭを生成する一例を示す説明図（その６）である。
【図３９】図３９は、全体処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図４０】図４０は、係り元判定処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図４１】図４１は、係り受け有無判定処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図４２】図４２は、係り元判定処理手順の別の例を示すフローチャートである。
【図４３】図４３は、学習処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図４４】図４４は、学習用データ取得処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図４５】図４５は、確認結果追加処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図４６】図４６は、学習用データ取得処理手順の一例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】
【００１０】
以下に、図面を参照して、本発明にかかる情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置の実施の形態を詳細に説明する。
【００１１】
（実施の形態にかかる情報処理方法の一実施例）
図１は、実施の形態にかかる情報処理方法の一実施例を示す説明図である。情報処理装置１００は、文章を解析し、文章に含まれる文節間の係り受け関係を解析するコンピュータである。情報処理装置１００は、例えば、サーバ、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、タブレット端末、スマートフォンなどである。
【００１２】
ここで、文章を解析し、文章に含まれる文節間の係り受け関係を解析する技術は、例えば、情報検索、翻訳、要約作成などに利用されることがある。このため、文節間の係り受け関係を解析する精度を向上させることが望まれる傾向がある。また、文節間の係り受け関係を解析する時間を短縮化することが望まれる傾向がある。
【００１３】
これに対し、例えば、文章に含まれるすべての文節の組み合わせについて係り受け関係があるか否かを判定する技術が考えられる。しかしながら、かかる技術では、文節間の係り受け関係を解析する時間が増大化してしまう。例えば、文章が長くなり、文章に含まれる文節の数が増加するほど、文節間の係り受け関係を解析する時間が増大化してしまう。
【００１４】
また、例えば、句読点、特定の品詞、特定の語句などにより文章を分割し、分割した部分ごとに文節間の係り受け関係を解析した後、異なる部分に含まれる文節間の係り受け関係をさらに解析する技術が考えられる。
【００１５】
しかしながら、かかる技術では、文節間の係り受け関係を精度よく解析することが難しく、文節間の係り受け関係を解析する際にかかる時間の増大化を招くことがある。例えば、文章を分割する際、文章の意味に沿わない位置で文章が分割されてしまい、分割された部分について文節間の係り受け関係を解析することが難しくなり、文節間の係り受け関係を精度よく解析することが難しくなる。一方で、分割された部分間での関係を解析し、文節間の係り受け関係の精度向上を図ろうとすれば、文節間の係り受け関係を解析する際にかかる時間の増大化を招くことになる。
【００１６】
そこで、本実施の形態では、文章の文末の文節よりも文頭側にある文末の文節を係り先とする係り元の文節を決定した後、係り元の文節を基準に文章を区切って文節間の係り受け関係の有無を判定することを繰り返すことができる情報処理方法について説明する。
【００１７】
（１−１）情報処理装置１００は、文章１１０に含まれる複数の文節のうち、文末の文節よりも文頭側に存在する、文末の文節を係り先とする係り元の文節を決定する。情報処理装置１００は、例えば、複数の文節１１１〜１１５のうち、文末の文節１１５よりも文頭側に存在する、文末の文節１１５を係り先とする係り元の文節１１４を決定する。
【００１８】
（１−２）情報処理装置１００は、複数の文節のうち文末の文節以外の各文節が、係り元の文節に決定されるまで、いずれかの係り元の文節よりも文頭側に存在する、いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定することを繰り返す。情報処理装置１００は、例えば、係り元の文節１１４よりも文頭側に存在する、係り元の文節１１４を係り先とする係り元の文節１１３を決定する。
【００１９】
これにより、情報処理装置１００は、文節間の係り受け関係の解析精度の向上を図ることができ、文節間の係り受け関係の解析時間の低減化を図ることができる。情報処理装置１００は、例えば、文章１１０内のいずれかの範囲での末尾の文節に注目し、当該文節を係り先とする係り元の文節を決定し、決定した文節で文章１１０を区切ることを繰り返すことができる。このため、情報処理装置１００は、文節間の係り受け関係の解析と、文章１１０の分割とを平行して実行することができ、文章１１０が複雑な構造を有する長文であっても、効率的に文節間の係り受け関係の解析を実行することができる。
【００２０】
（情報処理装置１００のハードウェア構成例）
次に、図２を用いて、情報処理装置１００のハードウェア構成例について説明する。
【００２１】
図２は、情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。図２において、情報処理装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２０１と、メモリ２０２と、ネットワークＩ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）２０３と、記録媒体Ｉ／Ｆ２０４と、記録媒体２０５とを有する。また、各構成部は、バス２００によってそれぞれ接続される。
【００２２】
ここで、ＣＰＵ２０１は、情報処理装置１００の全体の制御を司る。メモリ２０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ２０１のワークエリアとして使用される。メモリ２０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ２０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ２０１に実行させる。メモリ２０２は、図３〜図６に後述する各種テーブルを記憶する。
【００２３】
ネットワークＩ／Ｆ２０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他のコンピュータに接続される。そして、ネットワークＩ／Ｆ２０３は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。ネットワークＩ／Ｆ２０３には、例えば、モデムやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）アダプタなどを採用することができる。
【００２４】
記録媒体Ｉ／Ｆ２０４は、ＣＰＵ２０１の制御に従って記録媒体２０５に対するデータのリード／ライトを制御する。記録媒体Ｉ／Ｆ２０４は、例えば、ディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）ポートなどである。記録媒体２０５は、記録媒体Ｉ／Ｆ２０４の制御で書き込まれたデータを記憶する不揮発メモリである。記録媒体２０５は、例えば、ディスク、半導体メモリ、ＵＳＢメモリなどである。記録媒体２０５は、情報処理装置１００から着脱可能であってもよい。
【００２５】
情報処理装置１００は、上述した構成部のほか、例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタ、スキャナ、マイク、スピーカーなどを有してもよい。また、情報処理装置１００は、記録媒体Ｉ／Ｆ２０４や記録媒体２０５を複数有していてもよい。また、情報処理装置１００は、記録媒体Ｉ／Ｆ２０４や記録媒体２０５を有していなくてもよい。
【００２６】
（形態素文節情報リストＳの記憶内容）
次に、図３を用いて、形態素文節情報リストＳの記憶内容の一例について説明する。形態素文節情報リストＳは、例えば、図２に示した情報処理装置１００のメモリ２０２や記録媒体２０５などの記憶領域により実現される。
【００２７】
図３は、形態素文節情報リストＳの記憶内容の一例を示す説明図である。図３に示すように、形態素文節情報リストＳは、文節ＩＤと、形態素ＩＤと、形態素と、辞書情報とのフィールドを有する。形態素文節情報リストＳは、形態素ごとに各フィールドに情報を設定することにより、形態素情報がレコードとして記憶される。
【００２８】
文節ＩＤのフィールドには、文章に含まれる文節を識別する文節ＩＤが設定される。形態素ＩＤのフィールドには、文節に含まれる形態素を識別する形態素ＩＤが設定される。形態素のフィールドには、形態素である語句が設定される。辞書情報のフィールドには、形態素である語句の辞書情報が設定される。辞書情報は、例えば、語句の品詞、活用形、語幹などを含む。
【００２９】
（文節係り受け関係リストＲの記憶内容）
次に、図４を用いて、文節係り受け関係リストＲの記憶内容の一例について説明する。文節係り受け関係リストＲは、例えば、図２に示した情報処理装置１００のメモリ２０２や記録媒体２０５などの記憶領域により実現される。
【００３０】
図４は、文節係り受け関係リストＲの記憶内容の一例を示す説明図である。図４に示すように、文節係り受け関係リストＲは、係り元文節ＩＤと、係り先文節ＩＤとのフィールドを有する。文節係り受け関係リストＲは、文節間の係り受け関係ごとに各フィールドに情報を設定することにより、文節係り受け関係情報がレコードとして記憶される。
【００３１】
係り元文節ＩＤのフィールドには、係り受け関係の係り元となり、係り先を修飾する文節の文節ＩＤが設定される。係り先文節ＩＤのフィールドには、係り受け関係の係り先となり、係り元から修飾される文節の文節ＩＤが設定される。
【００３２】
（文節係り受け構造付自然言語文コーパスＣの記憶内容）
次に、図５を用いて、文節係り受け構造付自然言語文コーパスＣの記憶内容の一例について説明する。文節係り受け構造付自然言語文コーパスＣは、例えば、図２に示した情報処理装置１００のメモリ２０２や記録媒体２０５などの記憶領域により実現される。
【００３３】
図５は、文節係り受け構造付自然言語文コーパスＣの記憶内容の一例を示す説明図である。図５に示すように、文節係り受け構造付自然言語文コーパスＣは、文ＩＤごとに、形態素文節情報リストＳと、文節係り受け関係リストＬとを対応付けて記憶する。文節係り受け関係リストＬは、文節係り受け関係リストＲと同様のデータ構造である。
【００３４】
（判定対象文節ＩＤリストＴの記憶内容）
次に、図６を用いて、判定対象文節ＩＤリストＴの記憶内容の一例について説明する。判定対象文節ＩＤリストＴは、例えば、図２に示した情報処理装置１００のメモリ２０２や記録媒体２０５などの記憶領域により実現される。
【００３５】
図６は、判定対象文節ＩＤリストＴの記憶内容の一例を示す説明図である。図６に示すように、判定対象文節ＩＤリストＴは、文節ＩＤ対のフィールドを有する。判定対象文節ＩＤリストＴは、判定対象ごとに各フィールドに情報を設定することにより、文節ＩＤ対がレコードとして記憶される。文節ＩＤ対のフィールドには、係り受け関係があるか否かを判定する対象であり、先頭から係り元の文節の候補である１以上の文節を含み、末尾に係り先の文節の候補である文節を含む範囲を示す情報が設定される。文節ＩＤ対のフィールドには、例えば、係り受け関係があるか否かを判定する対象である範囲における、先頭の文節の文節ＩＤと、末尾の文節の文節ＩＤとを組み合わせた文節ＩＤ対が設定される。
【００３６】
（情報処理装置１００の機能的構成例）
次に、図７を用いて、情報処理装置１００の機能的構成例について説明する。
【００３７】
図７は、情報処理装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。情報処理装置１００は、記憶部７００と、取得部７０１と、学習部７０２と、解析部７０３と、出力部７０４とを含む。
【００３８】
記憶部７００は、例えば、図２に示したメモリ２０２や記録媒体２０５などの記憶領域によって実現される。以下では、記憶部７００が、情報処理装置１００に含まれる場合について説明するが、これに限らない。例えば、記憶部７００が、情報処理装置１００とは異なる装置に含まれ、記憶部７００の記憶内容が情報処理装置１００から参照可能である場合があってもよい。
【００３９】
取得部７０１〜出力部７０４は、制御部の一例として機能する。取得部７０１〜出力部７０４は、具体的には、例えば、図２に示したメモリ２０２や記録媒体２０５などの記憶領域に記憶されたプログラムをＣＰＵ２０１に実行させることにより、または、ネットワークＩ／Ｆ２０３により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、図２に示したメモリ２０２や記録媒体２０５などの記憶領域に記憶される。
【００４０】
記憶部７００は、各機能部の処理において参照され、または更新される各種情報を記憶する。記憶部７００は、例えば、解析モデルを記憶してもよい。解析モデルは、２つの文節のそれぞれの文節の素性に基づいて、２つの文節のうち前方の文節を係り元にし、後方の文節を係り先にする係り受け関係があるか否かを判定するモデルである。解析モデルは、例えば、後述する文節係り受け関係判定モデルＭである。素性は、文節の特徴を表す情報である。素性は、例えば、文節に含まれる形態素の品詞、活用形、語幹などである。
【００４１】
解析モデルは、さらに、前方の文節よりも文末側に存在し、後方の文節を係り先とする係り元の文節の素性に基づいて、係り受け関係があるか否かを判定するモデルであってもよい。解析モデルは、さらに、前方の文節よりも文末側に存在し、かつ、前方の文節よりも文末側で最も近い位置にあり後方の文節を係り先とする係り元の文節よりも文頭側に存在する文節の素性に基づいて、係り受け関係があるか否かを判定するモデルであってもよい。これにより、解析モデルは、係り受け関係があるか否かを判定する精度の向上を図ることができる。
【００４２】
記憶部７００は、例えば、学習用データに基づいて解析モデルを学習するための学習手法を記憶してもよい。学習用データは、２つの文節の素性と、２つの文節の係り受け関係の有無とを含むデータである。学習用データは、さらに、２つの文節とは異なる文節の素性を含んでもよい。学習用データは、例えば、２つの文節のうち後方の文節を係り先とする係り元の文節の素性を含む。学習用データは、例えば、２つの文節のうち前方の文節よりも文末側に存在し、後方の文節を係り先とする係り元の文節よりも文頭側に存在する文節の素性を含む。
【００４３】
記憶部７００は、例えば、解析対象の文章を記憶してもよい。記憶部７００は、例えば、解析対象の文章に含まれる複数の文節を示す情報を記憶してもよい。記憶部７００は、例えば、文節間の係り受け関係を示す情報を記憶してもよい。記憶部７００は、具体的には、図３〜図６に示した各種情報を記憶する。
【００４４】
取得部７０１は、各機能部の処理に用いられる各種情報を取得し、各機能部に出力する。取得部７０１は、例えば、各機能部の処理に用いられる各種情報を記憶部７００から取得し、各機能部に出力してもよい。取得部７０１は、例えば、各機能部の処理に用いられる各種情報を、情報処理装置１００とは異なる装置から取得し、各機能部に出力してもよい。
【００４５】
取得部７０１は、例えば、解析対象の文章を取得してもよい。取得部７０１は、例えば、解析対象の文章に含まれる複数の文節を示す情報を取得してもよい。取得部７０１は、具体的には、形態素文節情報リストＳを取得する。取得部７０１は、例えば、学習用データを生成する際に用いられる文節間の係り受け関係を示す情報を取得してもよい。取得部７０１は、具体的には、文節係り受け構造付自然言語文コーパスＣを取得する。
【００４６】
学習部７０２は、取得した情報に基づいて、文章に含まれる複数の文節のうち、文末の文節を係り先とし、文末の文節よりも文頭側に存在する各文節を係り元とする係り受け関係があるか否かを示す学習用データを生成する。学習部７０２は、例えば、文節係り受け構造付自然言語文コーパスＣに基づいて、学習用データを生成する。学習部７０２は、具体的には、図３３〜図３８に後述するように、学習用データを生成する。
【００４７】
学習部７０２は、複数の文節のうち文末の文節以外の各文節が、いずれかの学習用データにおける係り元の文節になるまで、学習用データを生成することを繰り返す。学習部７０２は、例えば、いずれかの学習用データにおける係り元の文節を係り先とし、当該文節より文頭側に存在する各文節を係り元とする係り受け関係があるか否かを示す学習用データを生成する。
【００４８】
学習部７０２は、例えば、文節係り受け構造付自然言語文コーパスＣから、形態素文節情報リストＳと、文節係り受け関係リストＬとを抽出する。そして、学習部７０２は、形態素文節情報リストＳと、文節係り受け関係リストＬとに基づいて、文節の組み合わせと、当該組み合わせの係り受け関係の有無とを対応付けた学習用データを生成する。学習部７０２は、具体的には、図３３〜図３８に後述するように、学習用データを生成することを繰り返す。
【００４９】
学習部７０２は、生成した学習用データに基づいて、解析モデルを作成する。学習部７０２は、例えば、図３３〜図３８に後述するように、学習用データに基づいて、解析モデルを作成する。これにより、学習部７０２は、文節間の係り受け関係の有無の判定精度が向上するように、解析モデルを作成することができる。学習部７０２は、例えば、文節間の係り受け関係の有無の判定対象となる文節の組み合わせと同様の組み合わせについて学習用データを生成することができる。このため、学習部７０２は、文節間の係り受け関係の有無の判定精度の低下を抑制し、解析モデルの生成にかかる時間の低減化を図ることができる。
【００５０】
解析部７０３は、解析対象の文章に含まれる文節を特定する。解析部７０３は、例えば、解析対象の文章に含まれる複数の文節を示す情報に基づいて、文節を特定する。解析部７０３は、具体的には、形態素文節情報リストＳに基づいて、複数の文節を特定する。解析部７０３は、解析対象の文章を解析し、解析対象の文章に含まれる文節を特定してもよい。解析部７０３は、解析対象の文章に含まれる文節を特定した結果を、他装置から受信してもよい。これにより、解析部７０３は、係り受け関係を判定する対象を特定することができる。また、解析部７０３は、利用者が予め文節を特定しなくてよいようにすることができ、利用者の利便性の向上を図ることができる。
【００５１】
解析部７０３は、文章に含まれる複数の文節のうち、文末の文節よりも文頭側に存在する、文末の文節を係り先とする係り元の文節を決定する。解析部７０３は、例えば、文末の文節よりも文頭側に存在する文節を順に選択し、選択した文節と文末の文節とに係り受け関係があるか否かを判定し、係り元の文節を決定する。解析部７０３は、例えば、解析モデルを利用し、文末の文節を係り先とする係り元の文節を決定する。解析部７０３は、具体的には、図１２〜図２７に後述するように、文末の文節を係り先とする係り元の文節を決定する。
【００５２】
これにより、解析部７０３は、文章内のいずれかの範囲での末尾の文節に注目し、当該文節を係り先とする係り元の文節を決定し、決定した文節で文章を区切ることができる。このため、解析部７０３は、文章の意味に沿った位置で、文章を区切りやすくすることができる。そして、解析部７０３は、区切られた範囲内で、さらに係り受け関係を解析可能にすることができる。
【００５３】
解析部７０３は、複数の文節のうち文末の文節以外の各文節が、係り元の文節に決定されるまで、いずれかの係り元の文節よりも文頭側に存在する、いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定することを繰り返す。解析部７０３は、例えば、いずれかの係り元の文節よりも文頭側に存在する文節を順に選択し、選択した文節と、いずれかの係り元の文節とに係り受け関係があるか否かを判定し、いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定する。解析部７０３は、例えば、解析モデルを利用し、いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定する。
【００５４】
これにより、解析部７０３は、文章内のいずれかの範囲での末尾の文節に注目し、当該文節を係り先とする係り元の文節を決定し、決定した文節で文章を区切ることができる。このため、解析部７０３は、文章の意味に沿った位置で、文章を区切りやすくすることができる。そして、解析部７０３は、区切られた範囲内で、さらに係り受け関係を解析可能にすることができる。
【００５５】
解析部７０３は、いずれかの係り元の文節よりも文頭側に存在し、かつ、いずれかの係り元の文節よりも文頭側で最も近い位置にある他の係り元の文節よりも文末側に存在する、いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定してもよい。解析部７０３は、例えば、いずれかの係り元の文節よりも文頭側に存在し、かつ、いずれかの係り元の文節よりも文頭側で最も近い位置にある他の係り元の文節よりも文末側に存在する文節を、文末側から順に選択する。そして、解析部７０３は、選択した文節と、いずれかの係り元の文節とに係り受け関係があるか否かを判定し、いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定する。
【００５６】
解析部７０３は、例えば、解析モデルを利用し、いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定する。解析部７０３は、具体的には、図１２〜図１４および図１８〜図２７に後述するように、いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定する。これにより、解析部７０３は、いずれかの文節を係り先とする係り元の文節を探索する範囲を狭めることができ、処理効率の向上を図り、処理時間の低減化を図ることができる。
【００５７】
解析部７０３は、いずれかの係り元の文節よりも文頭側に存在し、かつ、いずれかの係り元の文節よりも文頭側で最も近い位置にある他の係り元の文節以降に存在する、いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定してもよい。解析部７０３は、例えば、いずれかの係り元の文節よりも文頭側に存在し、かつ、いずれかの係り元の文節よりも文頭側で最も近い位置にある他の係り元の文節以降に存在する文節を、文末側から順に選択する。そして、解析部７０３は、選択した文節と、いずれかの係り元の文節とに係り受け関係があるか否かを判定し、いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定する。
【００５８】
解析部７０３は、例えば、解析モデルを利用し、いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定する。解析部７０３は、具体的には、図１５〜図１７に後述するように、いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定する。これにより、解析部７０３は、いずれかの文節を係り先とする係り元の文節を探索する範囲を狭めることができ、処理効率の向上を図り、処理時間の低減化を図ることができる。
【００５９】
出力部７０４は、各機能部の処理結果を出力する。出力形式は、例えば、ディスプレイへの表示、プリンタへの印刷出力、ネットワークＩ／Ｆ２０３による外部装置への送信、または、メモリ２０２や記録媒体２０５などの記憶領域への記憶である。これにより、出力部７０４は、各機能部の処理結果を利用者に通知可能にし、情報処理装置１００の管理や運用、例えば、情報処理装置１００の設定値の更新などを支援することができ、情報処理装置１００の利便性の向上を図ることができる。
【００６０】
出力部７０４は、例えば、学習部７０２の学習結果を出力する。出力部７０４は、具体的には、学習した解析モデルを出力する。出力部７０４は、例えば、解析部７０３の解析結果を出力する。出力部７０４は、具体的には、決定した係り受け関係がある文節を示す情報を出力する。これにより、出力部７０４は、文章に含まれる文節間の係り受け関係を利用可能にすることができる。
【００６１】
（情報処理装置１００の機能的構成の具体例）
次に、図８を用いて、情報処理装置１００の機能的構成の具体例について説明する。
【００６２】
図８は、情報処理装置１００の機能的構成の具体例を示すブロック図である。情報処理装置１００は、学習用データ生成部８０１と、素性抽出部８０２と、文節係り受け関係判定モデル学習部８０３と、文節係り受け構造解析部８０４と、文節係り受け関係判定部８０５とを含む。
【００６３】
学習用データ生成部８０１は、文節係り受け構造付自然言語文コーパスＣに基づいて、学習用データを生成する。学習用データ生成部８０１は、例えば、文節係り受け構造付自然言語文コーパスＣに基づいて、素性抽出部８０２により抽出された２つの文節の素性と、２つの文節の係り受け関係の有無とを対応付けた学習用データを生成する。
【００６４】
素性抽出部８０２は、文節の素性を抽出する。素性抽出部８０２は、例えば、学習用データ生成部８０１の制御にしたがって、文節の素性を抽出する。素性抽出部８０２は、例えば、文節係り受け関係判定部８０５の制御にしたがって、文節の素性を抽出してもよい。文節係り受け関係判定モデル学習部８０３は、学習用データに基づいて、文節係り受け関係判定モデルＭを作成する。
【００６５】
文節係り受け構造解析部８０４は、形態素文節情報リストＳに基づいて、係り先の文節の候補を特定し、係り先の文節の候補を係り先とする係り元の文節の候補を特定する。文節係り受け構造解析部８０４は、係り先の文節の候補と、係り元の文節の候補とに係り受け関係があるか否かを、文節係り受け関係判定部８０５に判定させ、判定結果を係り受け構造解析結果として出力する。文節係り受け関係判定部８０５は、文節係り受け関係判定モデルＭを利用し、２つの文節に係り受け関係があるか否かを判定する。
【００６６】
（文章に含まれる文節間の係り受け関係についての制約の一例）
次に、図９〜図１１を用いて、文章に含まれる文節間の係り受け関係についての制約の一例について説明する。
【００６７】
図９〜図１１は、文章に含まれる文節間の係り受け関係についての制約の一例を示す説明図である。図９に示す制約は「係り受け非交差の制約」である。「係り受け非交差の制約」を満たす文章では、係り受け関係がある２つの文節の内側にある文節と、外側にある文節とでは係り受け関係が成立しない。例えば、文章９０１のように、文節１の係り先が文節３であり、文節２の係り先が文節４であれば、「係り受け非交差の制約」を満たさない。一方で、文章９０２のように、文節１の係り先が文節３であり、文節２の係り先が文節３であれば、「係り受け非交差の制約」を満たす。次に、図１０の説明に移行する。
【００６８】
図１０に示す制約は「後方修飾の制約」である。「後方修飾の制約」を満たす文章では、文節の係り先は、当該文節よりも文末側に存在し、当該文節よりも文頭側には存在しない。例えば、文章１００１が、「後方修飾の制約」を満たす場合、文節２の係り先が、文節３になることはあるが、文節１になることはない。次に、図１１の説明に移行する。
【００６９】
図１１に示す制約は「係り先唯一の制約」である。「係り先唯一の制約」を満たす文章では、文節の係り先は１つである。例えば、文章１１０１が、「係り先唯一の制約」を満たす場合、文節１の係り先が、文節２および文節３の両方になることはない。文節３の係り先が、１つの文節４になることはある。また、文末の文節４の係り先はなくてよい。
【００７０】
情報処理装置１００は、図９〜図１１に示した制約を満たす言語の文章に含まれる文節間の係り受け関係を、図９〜図１１に示した制約を利用して特定する。図９〜図１１に示す制約を満たす言語は、例えば、日本語、ハングル語、モンゴル語などである。情報処理装置１００が、文節間の係り受け関係を図９〜図１１に示した制約を利用して特定する動作例を、動作例１として図１２〜図１４を用いて後述する。
【００７１】
一方で、情報処理装置１００は、図１１に示した制約を利用しない場合があってもよい。情報処理装置１００は、少なくとも図９および図１０に示した制約を満たす言語の文章に含まれる文節間の係り受け関係を、図９および図１０に示した制約を利用して特定する。情報処理装置１００が、文節間の係り受け関係を図９および図１０に示した制約を利用して特定する動作例を、動作例２として図１５〜図１７を用いて後述する。
【００７２】
（情報処理装置１００の動作例１の流れ）
次に、図１２〜図１４を用いて、情報処理装置１００の動作例１の流れについて説明する。
【００７３】
図１２〜図１４は、情報処理装置１００の動作例１の流れを示す説明図である。図１２〜図１４において、情報処理装置１００が文節間の係り受け関係を特定する対象となる例文は、「太郎が／アメリカから／帰国し、／自宅で／待っていた／花子に／空港で／見た／出来事を／話した」である。ここで、／は、文節の区切りを表す。
【００７４】
図１２において、（１２−１）情報処理装置１００は、文末の「話した」を対象とし、前方の９個の文節が「話した」を係り先とするか否かを判定する。ここで、情報処理装置１００は、「帰国し、」「花子に」「出来事を」が「話した」を係り先とすると判定する。
【００７５】
（１２−２）情報処理装置１００は、「出来事を」を対象とし、各種制約より、「空港で」「見た」の２個の文節が「出来事を」を係り先とするか否かを判定する。ここで、情報処理装置１００は、「見た」が「出来事を」を係り先とすると判定する。
【００７６】
（１２−３）情報処理装置１００は、「見た」を対象とし、各種制約より、「空港で」が「見た」を係り先とするか否かを判定する。ここで、情報処理装置１００は、「空港で」が「見た」を係り先とすると判定する。
【００７７】
（１２−４）情報処理装置１００は、「空港で」を対象とし、各種制約より、「空港で」を係り先とする係り元の文節の候補がないと判定する。次に、図１３の説明に移行する。
【００７８】
図１３において、（１３−１）情報処理装置１００は、「花子に」を対象とし、各種制約より、「自宅で」「待っていた」の２個の文節が「花子に」を係り先とするか否かを判定する。ここで、情報処理装置１００は、「待っていた」が「花子に」を係り先とすると判定する。
【００７９】
（１３−２）情報処理装置１００は、「待っていた」を対象とし、各種制約より、「自宅で」が「待っていた」を係り先とするか否かを判定する。ここで、情報処理装置１００は、「自宅で」が「待っていた」を係り先とすると判定する。
【００８０】
（１３−３）情報処理装置１００は、「自宅で」を対象とし、各種制約より、「自宅で」を係り先とする係り元の文節の候補がないと判定する。次に、図１４の説明に移行する。
【００８１】
図１４において、（１４−１）情報処理装置１００は、「帰国し、」を対象とし、各種制約より、「太郎が」「アメリカから」の２個の文節が「帰国し、」を係り先とするか否かを判定する。ここで、情報処理装置１００は、「太郎が」「アメリカから」が「帰国し、」を係り先とすると判定する。
【００８２】
（１４−２）情報処理装置１００は、「アメリカから」を対象とし、各種制約より、「アメリカから」を係り先とする係り元の文節の候補がないと判定する。
【００８３】
（１４−３）情報処理装置１００は、「太郎が」を対象とし、各種制約より、「太郎が」を係り先とする係り元の文節の候補がないと判定する。このため、情報処理装置１００は、係り受け関係の判定を終了する。
【００８４】
これにより、情報処理装置１００は、文章内のいずれかの範囲での末尾の文節に注目し、当該文節を係り先とする係り元の文節を決定し、決定した文節で文章を区切ることができる。そして、情報処理装置１００は、区切られた範囲での末尾の文節に再び注目し、同様に、当該文節を係り先とする係り元の文節を決定し、決定した文節でさらに文章を区切ることができる。
【００８５】
このため、情報処理装置１００は、文節間の係り受け関係の解析と、文章の分割とを平行して実行することができ、文章が複雑な構造を有する長文であっても、効率的に文節間の係り受け関係の解析を実行することができる。また、情報処理装置１００は、文節の係り受け関係に基づいて文章を分割するため、文章の意味に沿った位置で文章を分割しやすくすることができ、文節間の係り受け関係の解析効率の低下を防止することができる。
【００８６】
また、情報処理装置１００は、文節間の係り受け関係の解析を、並列実行してもよい。例えば、上述した（１２−２）〜（１２−４）の処理、（１３−１）〜（１３−３）の処理、（１４−１）〜（１４−３）の処理は、それぞれ独立して実行可能である。このため、情報処理装置１００は、上述した（１２−２）〜（１２−４）の処理、（１３−１）〜（１３−３）の処理、（１４−１）〜（１４−３）の処理を並列実行することができる。また、情報処理装置１００は、上述した（１２−２）〜（１２−４）の処理、（１３−１）〜（１３−３）の処理、（１４−１）〜（１４−３）の処理を、複数の装置に並列実行させる場合があってもよい。
【００８７】
（情報処理装置１００の動作例２の流れ）
次に、図１５〜図１７を用いて、情報処理装置１００の動作例２の流れについて説明する。
【００８８】
図１５〜図１７は、情報処理装置１００の動作例２の流れを示す説明図である。図１５〜図１７において、情報処理装置１００が文節間の係り受け関係を特定する対象となる例文は、「太郎が／アメリカから／帰国し、／自宅で／待っていた／花子に／空港で／見た／出来事を／話した」である。ここで、／は、文節の区切りを表す。
【００８９】
図１５において、（１５−１）情報処理装置１００は、末尾の「話した」を対象とし、前方の９個の文節が「話した」を係り先とするか否かを判定する。ここで、情報処理装置１００は、「太郎が」「帰国し、」「花子に」「出来事を」が「話した」を係り先とすると判定する。
【００９０】
（１５−２）情報処理装置１００は、「出来事を」を対象とし、各種制約より、「花子に」「空港で」「見た」の３個の文節が「出来事を」を係り先とするか否かを判定する。ここで、情報処理装置１００は、「見た」が「出来事を」を係り先とすると判定する。
【００９１】
（１５−３）情報処理装置１００は、「見た」を対象とし、各種制約より、「花子に」「空港で」が「見た」を係り先とするか否かを判定する。ここで、情報処理装置１００は、「空港で」が「見た」を係り先とすると判定する。
【００９２】
（１５−４）情報処理装置１００は、「空港で」を対象とし、各種制約より、「花子に」が「空港で」を係り先とするか否かを判定する。ここで、情報処理装置１００は、「花子に」が「空港で」を係り先としないと判定する。次に、図１６の説明に移行する。
【００９３】
図１６において、（１６−１）情報処理装置１００は、「花子に」を対象とし、各種制約より、「帰国し、」「自宅で」「待っていた」の３個の文節が「花子に」を係り先とするか否かを判定する。ここで、情報処理装置１００は、「待っていた」が「花子に」を係り先とすると判定する。
【００９４】
（１６−２）情報処理装置１００は、「待っていた」を対象とし、各種制約より、「帰国し、」「自宅で」が「待っていた」を係り先とするか否かを判定する。ここで、情報処理装置１００は、「自宅で」が「待っていた」を係り先とすると判定する。
【００９５】
（１６−３）情報処理装置１００は、「自宅で」を対象とし、各種制約より、「帰国し、」が「自宅で」を係り先とするか否かを判定する。ここで、情報処理装置１００は、「帰国し、」が「自宅で」を係り先としないと判定する。次に、図１７の説明に移行する。
【００９６】
図１７において、（１７−１）情報処理装置１００は、「帰国し、」を対象とし、各種制約より、「太郎が」「アメリカから」の２個の文節が「帰国し、」を係り先とするか否かを判定する。ここで、情報処理装置１００は、「太郎が」「アメリカから」が「帰国し、」を係り先とすると判定する。
【００９７】
（１７−２）情報処理装置１００は、「アメリカから」を対象とし、各種制約より、「太郎が」が「アメリカから」を係り先とするか否かを判定する。ここで、情報処理装置１００は、「太郎が」が「アメリカから」を係り先としないと判定する。
【００９８】
（１７−３）情報処理装置１００は、「太郎が」を対象とし、各種制約より、「太郎が」を係り先とする係り元の文節の候補がないと判定する。このため、情報処理装置１００は、係り受け関係の判定を終了する。
【００９９】
これにより、情報処理装置１００は、複数の文節を係り先とする係り元の文節を特定することができ、文章が「係り先唯一の制約」を満たさなくても、文節間の係り受け関係を特定することができる。情報処理装置１００は、文章内のいずれかの範囲での末尾の文節に注目し、当該文節を係り先とする係り元の文節を決定し、決定した文節で文章を区切ることができる。そして、情報処理装置１００は、区切られた範囲での末尾の文節に再び注目し、同様に、当該文節を係り先とする係り元の文節を決定し、決定した文節でさらに文章を区切ることができる。
【０１００】
このため、情報処理装置１００は、文節間の係り受け関係の解析と、文章の分割とを平行して実行することができ、文章が複雑な構造を有する長文であっても、効率的に文節間の係り受け関係の解析を実行することができる。また、情報処理装置１００は、文節の係り受け関係に基づいて文章を分割するため、文章の意味に沿った位置で文章を分割しやすくすることができ、文節間の係り受け関係の解析効率の低下を防止することができる。
【０１０１】
また、情報処理装置１００は、動作例１と同様に、文節間の係り受け関係の解析を、並列実行してもよい。情報処理装置１００は、上述した（１５−２）〜（１５−４）の処理、（１６−１）〜（１６−３）の処理、（１７−１）〜（１７−３）の処理を並列実行することができる。また、情報処理装置１００は、上述した（１５−２）〜（１５−４）の処理、（１６−１）〜（１６−３）の処理、（１７−１）〜（１７−３）の処理を、複数の装置に並列実行させる場合があってもよい。
【０１０２】
（情報処理装置１００の動作例２の具体例）
次に、図１８〜図２７を用いて、情報処理装置１００の動作例２の具体例について説明する。
【０１０３】
図１８〜図２７は、情報処理装置１００の動作例２の具体例を示す説明図である。図１８〜図２７において、情報処理装置１００が文節間の係り受け関係を特定する対象となる例文は、「太郎が／アメリカから／帰国し、／自宅で／待っていた／花子に／空港で／見た／出来事を／話した」である。ここで、／は、文節の区切りを表す。先頭の文節から順に、文節ＩＤ０，１，２，・・・，９が割り振られているとする。
【０１０４】
図１８において、情報処理装置１００は、初期化処理を実行する。情報処理装置１００は、例えば、文節係り受け関係リストＲと、判定対象文節ＩＤリストＴとを初期化し、空のリストとする。文節係り受け関係リストＲは、係り受け関係を特定していく過程で、特定済みになった係り受け関係を蓄積する。判定対象文節ＩＤリストＴは、先頭から係り元の文節の候補である１以上の文節を含み、末尾に係り先の文節の候補である文節を含む範囲を示す、文節ＩＤ対を示す。以下の説明では、文節係り受け関係リストＲを「リストＲ」と表記する場合がある。以下の説明では、判定対象文節ＩＤリストＴを「リストＴ」と表記する場合がある。
【０１０５】
そして、情報処理装置１００は、文末の文節の文節ＩＤが９であるため、文節ＩＤ対［０，９］をリストＴに追加する。また、情報処理装置１００は、係り元の文節の文節ＩＤを９とし、係り先の文節の文節ＩＤをＮＵＬＬとしたレコードを、リストＲに追加する。次に、図１９の説明に移行する。
【０１０６】
図１９において、情報処理装置１００は、係り元文節判定処理を実行する。情報処理装置１００は、例えば、リストＴから文節ＩＤ対［ｉ，ｊ］を１つ取得し、文節ＩＤ対の文節ＩＤｊに対応する係り元文節候補リストＱを取得する。係り元文節候補リストＱは、リストＴの文節ＩＤ対が示す範囲において、係り元の文節の候補になる文節の文節ＩＤを示す。以下の説明では、係り元文節候補リストＱを「リストＱ」と表記する場合がある。
【０１０７】
ここで、情報処理装置１００は、ｉからｊ−１までの文節ＩＤを、リストＱとして取得し、文節ＩＤｊを係り先の文節の文節ＩＤとして設定する。情報処理装置１００は、具体的には、０から８までの文節ＩＤを、リストＱとして取得し、文節ＩＤ９を係り先の文節の文節ＩＤとして設定する。
【０１０８】
次に、情報処理装置１００は、リストＱの末尾から順に文節ＩＤｋを取得し、以下に示す第１の処理、第２の処理、第３の処理を繰り返す。第１の処理は、文節ＩＤｋと文節ＩＤｊの組み合わせに基づいて、２以上の文節の素性を抽出する処理である。また、第１の処理は、文節ＩＤｋの文節と、文節ＩＤｊの文節との間の文節のうち、文節ＩＤｋの文節より文末側で、かつ、文節ＩＤｊの文節を係り先とする係り元の文節より文頭側に存在する文節の素性を抽出してもよい。
【０１０９】
第２の処理は、抽出した素性に基づいて、文節係り受け関係判定モデルＭを利用し、文節ＩＤｋと文節ＩＤｊの組み合わせが示す文節間に係り受け関係があるか否かを判定する処理である。係り受け関係があるか否かを判定する一例については、図２８〜図３２を用いて後述する。第３の処理は、係り受け関係があれば文節ＩＤｋをリストＰの先頭に追加する処理である。リストＰは、係り元の文節に特定された文節の文節ＩＤを示す。次に、図２０の説明に移行し、情報処理装置１００が、第１の処理、第２の処理、第３の処理を繰り返す一例について説明する。
【０１１０】
図２０において、リストＰは、空である。情報処理装置１００は、リストＱから係り元の文節の候補の文節ＩＤｋ＝８を抽出し、文節ＩＤｋ＝８と、係り先の文節の文節ＩＤｊ＝９との組み合わせに対応する文節の素性を抽出する。情報処理装置１００は、抽出した素性を、文節係り受け関係判定モデルＭに入力し、係り受け関係があるという判定結果（Ｙｅｓ）を取得する。情報処理装置１００は、係り受け関係があるため、文節ＩＤｋ＝８を、リストＰに追加する。
【０１１１】
情報処理装置１００は、リストＱから係り元の文節の候補の文節ＩＤｋ＝７を抽出し、文節ＩＤｋ＝７と、係り先の文節の文節ＩＤｊ＝９との組み合わせに対応する文節の素性を抽出する。情報処理装置１００は、例えば、文節ＩＤ７，８，９の文節の素性を抽出する。情報処理装置１００は、抽出した素性を、文節係り受け関係判定モデルＭに入力し、係り受け関係がないという判定結果（Ｎｏ）を取得する。次に、図２１の説明に移行する。
【０１１２】
図２１において、情報処理装置１００は、リストＱから係り元の文節の候補の文節ＩＤｋ＝６を抽出し、文節ＩＤｋ＝６と、係り先の文節の文節ＩＤｊ＝９との組み合わせに対応する文節の素性を抽出する。情報処理装置１００は、例えば、文節ＩＤ６，７，８，９の文節の素性を抽出する。情報処理装置１００は、抽出した素性を、文節係り受け関係判定モデルＭに入力し、係り受け関係がないという判定結果（Ｎｏ）を取得する。
【０１１３】
情報処理装置１００は、リストＱから係り元の文節の候補の文節ＩＤｋ＝５を抽出し、文節ＩＤｋ＝５と、係り先の文節の文節ＩＤｊ＝９との組み合わせに対応する文節の素性を抽出する。情報処理装置１００は、例えば、文節ＩＤ５，６，７，８，９の文節の素性を抽出する。情報処理装置１００は、抽出した素性を、文節係り受け関係判定モデルＭに入力し、係り受け関係があるという判定結果（Ｙｅｓ）を取得する。情報処理装置１００は、係り受け関係があるため、文節ＩＤｋ＝５を、リストＰに追加する。次に、図２２の説明に移行する。
【０１１４】
図２２において、情報処理装置１００は、リストＱから係り元の文節の候補の文節ＩＤｋ＝４を抽出し、文節ＩＤｋ＝４と、係り先の文節の文節ＩＤｊ＝９との組み合わせに対応する文節の素性を抽出する。情報処理装置１００は、例えば、リストＰの先頭の文節ＩＤが示す文節よりも文末側にある文節のうち、リストＰの文節ＩＤが示す文節以外の文節の素性は抽出せず、文節ＩＤ４，５，８，９の文節の素性を抽出する。情報処理装置１００は、抽出した素性を、文節係り受け関係判定モデルＭに入力し、係り受け関係がないという判定結果（Ｎｏ）を取得する。
【０１１５】
情報処理装置１００は、リストＱから係り元の文節の候補の文節ＩＤｋ＝３を抽出し、文節ＩＤｋ＝３と、係り先の文節の文節ＩＤｊ＝９との組み合わせに対応する文節の素性を抽出する。情報処理装置１００は、例えば、リストＰの先頭の文節ＩＤが示す文節よりも文末側にある文節のうち、リストＰの文節ＩＤが示す文節以外の文節の素性は抽出せず、文節ＩＤ３，４，５，８，９の文節の素性を抽出する。情報処理装置１００は、抽出した素性を、文節係り受け関係判定モデルＭに入力し、係り受け関係がないという判定結果（Ｎｏ）を取得する。次に、図２３の説明に移行する。
【０１１６】
情報処理装置１００は、リストＱから係り元の文節の候補の文節ＩＤｋ＝２を抽出し、文節ＩＤｋ＝２と、係り先の文節の文節ＩＤｊ＝９との組み合わせに対応する文節の素性を抽出する。情報処理装置１００は、例えば、リストＰの先頭の文節ＩＤが示す文節よりも文末側にある文節のうち、リストＰの文節ＩＤが示す文節以外の文節の素性は抽出せず、文節ＩＤ２，３，４，５，８，９の文節の素性を抽出する。情報処理装置１００は、抽出した素性を、文節係り受け関係判定モデルＭに入力し、係り受け関係があるという判定結果（Ｙｅｓ）を取得する。情報処理装置１００は、係り受け関係があるため、文節ＩＤｋ＝２を、リストＰに追加する。
【０１１７】
情報処理装置１００は、リストＱから係り元の文節の候補の文節ＩＤｋ＝１を抽出し、文節ＩＤｋ＝１と、係り先の文節の文節ＩＤｊ＝９との組み合わせに対応する文節の素性を抽出する。情報処理装置１００は、例えば、リストＰの先頭の文節ＩＤが示す文節よりも文末側にある文節のうち、リストＰの文節ＩＤが示す文節以外の文節の素性は抽出せず、文節ＩＤ１，２，５，８，９の文節の素性を抽出する。情報処理装置１００は、抽出した素性を、文節係り受け関係判定モデルＭに入力し、係り受け関係がないという判定結果（Ｎｏ）を取得する。次に、図２４の説明に移行する。
【０１１８】
図２４において、情報処理装置１００は、リストＱから係り元の文節の候補の文節ＩＤｋ＝０を抽出し、文節ＩＤｋ＝０と、係り先の文節の文節ＩＤｊ＝９との組み合わせに対応する文節の素性を抽出する。情報処理装置１００は、例えば、リストＰの先頭の文節ＩＤが示す文節よりも文末側にある文節のうち、リストＰの文節ＩＤが示す文節以外の文節の素性は抽出せず、文節ＩＤ０，１，２，５，８，９の文節の素性を抽出する。情報処理装置１００は、抽出した素性を、文節係り受け関係判定モデルＭに入力し、係り受け関係があるという判定結果（Ｙｅｓ）を取得する。情報処理装置１００は、係り受け関係があるため、文節ＩＤｋ＝０を、リストＰに追加する。
【０１１９】
情報処理装置１００は、リストＱが空になったため、リストＰ＝｛０，２，５，８｝を図２５に後述する次の処理に渡す。以上により、情報処理装置１００は、文節ＩＤ０の文節「太郎が」、文節ＩＤ２の文節「帰国し、」、文節ＩＤ５の文節「花子に」、文節ＩＤ８の文節「土産を」が、文節ＩＤ９の文節「渡した」を係り先とする係り元の文節であると決定する。次に、図２５の説明に移行する。
【０１２０】
図２５において、情報処理装置１００は、リストＰ＝｛０，２，５，８｝の内容を、リストＲに反映する。また、情報処理装置１００は、リストＰ＝｛０，２，５，８｝が示す、係り先の文節が決定した係り元の文節の文節ＩＤ（＝０，２，５，８）と文節ＩＤｉ（＝０）とに基づいて、リストＴに追加する文節ＩＤ対を決定し、リストＴに追加する。
【０１２１】
情報処理装置１００は、例えば、文節ＩＤ対［ｉ，ｐ１］，［ｐ１，ｐ２］，・・・，［ｐｎ−１，ｐｎ］を、リストＴに追加する。ここで、情報処理装置１００は、ｉ＝ｐ１である場合、文節ＩＤ対［ｉ，ｐ１］は、リストＴに追加しない。このため、図２５の例では、情報処理装置１００は、文節ＩＤ対［０，０］，［０，２］，［２，５］，［５，８］を特定し、［０，０］のような同値の文節ＩＤ対を除いて、リストＴに追加する。
【０１２２】
また、情報処理装置１００は、動作例１の場合では、リストＰの文節ＩＤを先頭からｐ１，ｐ２，・・・，ｐｎとすれば、文節ＩＤ対［ｉ，ｐ１］，［ｐ１＋１，ｐ２］，・・・，［ｐｎ−１＋１，ｐｎ］を、リストＴに追加すればよい。ここで、情報処理装置１００は、ｉ＝ｐ１である場合、文節ＩＤ対［ｉ，ｐ１］は、リストＴに追加しない。このため、情報処理装置１００は、文節ＩＤ対［０，０］，［１，２］，［３，５］，［６，８］を特定し、［０，０］のような同値の文節ＩＤ対を除いて、リストＴに追加する。次に、図２６の説明に移行する。
【０１２３】
図２６において、情報処理装置１００は、リストＴが空になるまで、図１９〜図２５に示した処理を繰り返す。情報処理装置１００は、例えば、文節ＩＤ対［５，８］を抽出し、ｊ＝８と設定し、リストＱ＝｛５，６，７｝を取得する。そして、情報処理装置１００は、文節ＩＤ７の文節と文節ＩＤ８の文節との間、文節ＩＤ６の文節と文節ＩＤ８の文節との間、文節ＩＤ５の文節と文節ＩＤ８の文節との間について、順番に係り受け関係があるか否かを判定する。
【０１２４】
ここで、情報処理装置１００は、文節ＩＤ７の文節と文節ＩＤ８の文節との間に係り受け関係があると判定する。そして、情報処理装置１００は、判定結果に基づいて、リストＴに文節ＩＤ対［５，７］を追加し、リストＲを更新する。次に、図２７の説明に移行する。
【０１２５】
図２７において、情報処理装置１００は、リストＴが空になるまで、図１９〜図２５に示した処理を繰り返した後、リストＲを解析結果として出力する。
【０１２６】
これにより、情報処理装置１００は、文章内のいずれかの範囲での末尾の文節に注目し、当該文節を係り先とする係り元の文節を決定し、決定した文節で文章を区切ることができる。そして、情報処理装置１００は、区切られた範囲での末尾の文節に再び注目し、同様に、当該文節を係り先とする係り元の文節を決定し、決定した文節でさらに文章を区切ることができる。このため、情報処理装置１００は、処理時間の低減化を図り、文章に含まれる文節間の係り受け関係を精度よく特定することができる。そして、情報処理装置１００は、文章に含まれる文節間の係り受け関係を示す情報を出力することができる。
【０１２７】
ここで、例えば、文末の文節から順に着目し、着目した文節の係り先の文節を検索していくことにより、文節間の係り受け関係を解析する技術が考えられる。しかしながら、かかる技術では、文節に着目する都度、１つの係り先の文節を特定することになり、文節に着目する回数の増大化を招きやすい。一方で、情報処理装置１００は、文節に着目する都度、複数の係り元の文節を特定することがあり、文節に着目する回数の低減化を図ることができる。
【０１２８】
また、例えば、文脈自由文法や記号間接続制約などを利用し、文章を解析する技術が考えられる。しかしながら、かかる技術では、文脈自由文法や記号間接続制約などを利用しても、文章の意味に沿った位置で文章を区切ることはできない。一方で、情報処理装置１００は、文章の意味に沿った位置で文章を区切ることができ、処理時間の低減化を図り、文章に含まれる文節間の係り受け関係を精度よく特定することができる。また、情報処理装置１００は、文章についての文脈自由文法や記号間接続制約などの情報を取得しなくても、文章に含まれる文節間の係り受け関係を特定することができ、利便性の向上を図ることができる。
【０１２９】
また、例えば、文章の各文節について、当該文節に近い係り先の文節の候補から順に、係り先の文節であるか否かを判定する技術が考えられる。しかしながら、かかる技術では、いずれかの文節と、当該文節の係り先の文節とが離れた位置にあるほど、判定回数の増大化を招いてしまう。一方で、情報処理装置１００は、文章の意味に沿った位置で文章を区切ることができ、処理時間の低減化を図り、文章に含まれる文節間の係り受け関係を精度よく特定することができる。
【０１３０】
また、例えば、文章の文頭の文節から順に、係り先の文節を特定していく技術が考えられる。しかしながら、かかる技術では、並列処理による効率化は難しい。一方で、情報処理装置１００は、文節間の係り受け関係の判定処理を並列処理することができる。
【０１３１】
（係り受け関係の有無を判定する一例）
次に、図２８〜図３２を用いて、情報処理装置１００が係り受け関係の有無を判定する一例について説明する。
【０１３２】
図２８〜図３２は、情報処理装置１００が係り受け関係の有無を判定する一例を示す説明図である。図２８において、情報処理装置１００は、２つの文節間に係り受け関係があるか否かを判定する際、２つの文節と、２つの文節間にある文節とが有する「特徴」を素性として利用する。特徴は、例えば、内容語（名詞、動詞、形容詞、副詞など）や機能語（助詞、助動詞など）と、品詞や活用形と、括弧の有無と、読点の有無となどである。
【０１３３】
図２８の例では、情報処理装置１００は、文節２と文節３の間の係り受け関係の有無を判定する場合、文節２の素性として「内容語：駅、内容語品詞：名詞、機能語：に、機能語品詞「助詞」」を抽出する。また、情報処理装置１００は、文節３の素性として「内容語：向かう、内容語品詞：動詞、内容語活用形：連用形、機能語：た、機能語品詞：助動詞、機能語活用形：基本形」を抽出する。また、情報処理装置１００は、文節２と文節３との間の素性として「文節数：０」を抽出する。
【０１３４】
ここで、助詞「に」を含む文節と動詞「向かう」を含む文節は、係り受け関係にある可能性が高いという性質がある。また、動詞を含む文節と、当該文節の直前の文節とは、間に他の文節がない場合は、係り受け関係にある可能性が高いという性質がある。このため、情報処理装置１００は、文節２と文節３は係り受け関係にあると判定する。
【０１３５】
情報処理装置１００は、文節０と文節３の間の係り受け関係の有無を判定する場合、文節０の素性として「内容語：車、内容語品詞：名詞、機能語：に、機能語品詞「助詞」」を抽出する。また、情報処理装置１００は、文節３の素性として「内容語：向かう、内容語品詞：動詞、内容語活用形：連用形、機能語：た、機能語品詞：助動詞、機能語活用形：基本形」を抽出する。また、情報処理装置１００は、文節０と文節３との間の素性として「文節数：２、読点：あり、助詞：に」を抽出する。
【０１３６】
ここで、助詞「に」を含む文節と動詞「向かう」を含む文節は、係り受け関係にある可能性が高いという性質がある。また、文節間に読点を含む文節がある場合、係り受け関係にある可能性が低いという性質がある。また、文節間に助詞「に」を含む文節がある場合、係り受け関係にある可能性が低いという性質がある。このため、情報処理装置１００は、文節０と文節３とは係り受け関係にないと判定する。
【０１３７】
このように、情報処理装置１００は、２つの文節の素性からは係り受け関係がある可能性が高くても、２つの文節間にどのような文節が存在するかによって係り受け関係がないと判定することができる。これにより、情報処理装置１００は、係り受け関係の有無の判定精度の向上を図ることができる。次に、図２９〜図３２の説明に移行し、係り受け関係の有無の判定精度について説明する。
【０１３８】
図２９〜図３２における例文は、「日本を／訪れた／Ａ氏は／都内で／開かれた／講演会で／会場に／集まった／１０００人を／超える／聴衆に／長年にわたり／母国で／取り組んできた／活動について／話した」である。ここで、／は、文節の区切りを表す。
【０１３９】
ここで、２つの文節に係り受け関係があるか否かを判定する際、２つの文節間にある文節の素性を利用すると、係り受け関係を判定する精度の向上を図ることができる傾向がある。図２９に示すように、「都内で」と「話した」との係り受け関係の有無を判定する際、間に「講演会で」があるため、同じ助詞「で」を含む「都内で」は「話した」の係り元ではないと判定される傾向がある。次に、図３０の説明に移行する。
【０１４０】
一方で、２つの文節に係り受け関係があるか否かを判定する際、２つの文節間にある文節の数が増加するほど、ノイズとなる文節の素性が増加する傾向がある。このため、２つの文節に係り受け関係があるか否かを判定する際、２つの文節間にあるすべての文節の素性を利用すると、係り受け関係を判定する精度の低下を招きやすい傾向がある。図３０に示すように、「講演会で」と「話した」とに係り受け関係があっても、「講演会で」と「話した」との係り受け関係の有無を判定する際、間に「母国で」があるため、「講演会で」は「話した」の係り元ではないと判定される傾向がある。
【０１４１】
これに対し、情報処理装置１００は、２つの文節に係り受け関係があるか否かを判定する際、２つの文節間にある一部の文節の素性を利用し、係り受け関係を判定する精度の向上を図ることができる。情報処理装置１００は、例えば、既に決定した係り受け関係と交差しない文節の素性を選択的に利用する。
【０１４２】
図３１に示すように、情報処理装置１００は、「講演会で」と「話した」との係り受け関係の有無を判定する際、「話した」を係り先とする「聴衆に」と「活動について」との素性を選択的に利用する。また、情報処理装置１００は、「講演会で」と「話した」との係り受け関係の有無を判定する際、「講演会で」と「話した」を係り先とする「聴衆に」との間にある「会場に」「集まった」「１０００人を」「超える」の素性を選択的に利用する。
【０１４３】
結果として、情報処理装置１００は、「講演会で」と「話した」との係り受け関係の有無を判定する際、間に「母国で」があっても素性を利用しないため、「講演会で」は「話した」の係り元であると判定しやすくすることができる。このため、情報処理装置１００は、判定精度の向上を図ることができる。次に、図３２の説明に移行する。
【０１４４】
図３２に示すように、情報処理装置１００は、「都内で」と「話した」との係り受け関係の有無を判定する際、「話した」を係り先とする「講演会で」「聴衆に」と「活動について」との素性を選択的に利用する。また、情報処理装置１００は、例えば、「都内で」と「話した」との係り受け関係の有無を判定する際、「都内で」と「話した」を係り先とする「講演会で」との間にある「開かれた」の素性を選択的に利用する。
【０１４５】
結果として、情報処理装置１００は、「都内で」と「話した」との係り受け関係の有無を判定する際、間に「講演会で」があるため、「都内で」は「話した」の係り元ではないと判定しやすくすることができる。このため、情報処理装置１００は、判定精度の向上を図ることができる。
【０１４６】
（文節係り受け関係判定モデルＭを生成する一例）
次に、図３３〜図３８を用いて、文節係り受け関係判定モデルＭを生成する一例について説明する。
【０１４７】
図３３〜図３８は、文節係り受け関係判定モデルＭを生成する一例を示す説明図である。図３３において、情報処理装置１００は、文節係り受け関係判定モデルＭの生成に利用する形態素文節情報リストＳを取得する。図３３の例では、形態素文節情報リストＳは、例文「空港で／花子への／土産を／買った」に関するリストである。例文の先頭の文節から順に、文節ＩＤ０，１，２，３が割り振られているとする。次に、図３４の説明に移行する。
【０１４８】
図３４において、情報処理装置１００は、文節係り受け関係判定モデルＭの生成に利用する文節係り受け関係リストＬを取得する。図３４の例では、文節係り受け関係リストＬは、例文「空港で／花子への／土産を／買った」に関するリストである。文節係り受け関係リストＬは、例文について特定済みの文節間の係り受け関係を示す。以下の説明では、文節係り受け関係リストＬを「リストＬ」と表記する場合がある。次に、図３５の説明に移行する。
【０１４９】
図３５において、情報処理装置１００は、図１８と同様に、文節係り受け関係リストＲと、判定対象文節ＩＤリストＴとを初期化し、空のリストとする。ここで、文節係り受け関係リストＲと、文節係り受け関係リストＬとは異なるリストである。文節係り受け関係リストＲは、学習用データを生成する過程で、存在が確認された文節間の係り受け関係を示す。判定対象文節ＩＤリストＴは、先頭から係り元の文節の候補である１以上の文節を含み、末尾に係り先の文節の候補である文節を含む範囲を示す、文節ＩＤ対を示す。以下の説明では、文節係り受け関係リストＲを「リストＲ」と表記する場合がある。以下の説明では、判定対象文節ＩＤリストＴを「リストＴ」と表記する場合がある。
【０１５０】
そして、情報処理装置１００は、文末の文節の文節ＩＤが３であるため、文節ＩＤ対［０，３］をリストＴに追加する。また、情報処理装置１００は、係り元の文節の文節ＩＤを３とし、係り先の文節の文節ＩＤをＮＵＬＬとしたレコードを、リストＲに追加する。
【０１５１】
情報処理装置１００は、図１９と同様に、リストＴから文節ＩＤ対［ｉ，ｊ］を１つ取得し、文節ＩＤ対の文節ＩＤｊに対応する係り元文節候補リストＱを取得する。係り元文節候補リストＱは、リストＴの文節ＩＤ対が示す範囲において、係り元の文節の候補になる文節の文節ＩＤを示す。以下の説明では、係り元文節候補リストＱを「リストＱ」と表記する場合がある。
【０１５２】
ここで、情報処理装置１００は、ｉからｊ−１までの文節ＩＤを、リストＱとして取得し、文節ＩＤｊを係り先の文節の文節ＩＤとして設定する。情報処理装置１００は、具体的には、０から２までの文節ＩＤを、リストＱとして取得し、文節ＩＤ３を係り先の文節の文節ＩＤとして設定する。
【０１５３】
次に、情報処理装置１００は、リストＱの末尾から順に文節ＩＤｋを取得し、文節ＩＤｋと文節ＩＤｊの組み合わせに基づいて、２以上の文節の素性を抽出する。情報処理装置１００は、例えば、文節ＩＤｋの文節と、文節ＩＤｊの文節との間の文節のうち、文節ＩＤｋの文節より文末側で、かつ、文節ＩＤｊの文節を係り先とする係り元の文節より文頭側に存在する文節の素性を抽出してもよい。そして、情報処理装置１００は、文節ＩＤｋと文節ＩＤｊの組み合わせが、リストＬに存在する組み合わせであるか否かを確認し、抽出した素性と確認結果とのペアを学習用データＤに追加する。
【０１５４】
図３５の例では、リストＱ＝｛０，１，２｝である。リストＰ＝｛｝である。リストＰは、存在が確認された文節間の係り受け関係において係り元の文節になる文節の文節ＩＤを示す。学習用データＤ＝｛｝である。情報処理装置１００は、文節ＩＤｋ＝２を抽出し、文節ＩＤｋ＝２と、文節ＩＤｊ＝３との組み合わせに対応する文節の素性を抽出する。ここで、情報処理装置１００は、文節ＩＤｋ＝２，３の文節の素性を抽出する。また、情報処理装置１００は、文節ＩＤｋ＝２の文節と、文節ＩＤｊ＝３の文節との組み合わせが、リストＬに存在するか否かを確認し、存在するという確認結果（Ｙｅｓ）を取得する。
【０１５５】
そして、情報処理装置１００は、抽出した素性と確認結果とのペア（文節２−３素性，Ｙｅｓ）を、学習用データＤに追加し、学習用データＤ＝｛（文節２−３素性，Ｙｅｓ）｝とする。ここで、「文節ｘ−ｙ素性」は「文節ＩＤｘの文節から文節ＩＤｙの文節までのそれぞれの文節の素性」を示す。また、情報処理装置１００は、確認結果が存在することを示すため、リストＰ＝｛２｝とする。ここで、リストＱ＝｛０，１｝になる。次に、図３６の説明に移行する。
【０１５６】
図３６において、情報処理装置１００は、図３５と同様に、リストＱの末尾から順に文節ＩＤｋを取得し、文節ＩＤｋと文節ＩＤｊの組み合わせに基づいて、２以上の文節の素性を抽出する。そして、情報処理装置１００は、文節ＩＤｋと文節ＩＤｊの組み合わせが、リストＬに存在する組み合わせであるか否かを確認し、抽出した素性と確認結果とのペアを学習用データＤに追加する。
【０１５７】
図３６の例では、リストＱ＝｛０，１｝である。リストＰ＝｛２｝である。学習用データＤ＝｛（文節２−３素性，Ｙｅｓ）｝である。情報処理装置１００は、文節ＩＤｋ＝１を抽出し、文節ＩＤｋ＝１と、文節ＩＤｊ＝３との組み合わせに対応する文節の素性を抽出する。ここで、情報処理装置１００は、文節ＩＤｋ＝１，２，３の文節の素性を抽出する。また、情報処理装置１００は、文節ＩＤｋ＝１の文節と、文節ＩＤｊ＝３の文節との組み合わせが、リストＬに存在するか否かを確認し、存在しないという確認結果（Ｎｏ）を取得する。
【０１５８】
そして、情報処理装置１００は、抽出した素性と確認結果とのペア（文節１−３素性，Ｎｏ）を、学習用データＤに追加し、学習用データＤ＝｛（文節２−３素性，Ｙｅｓ），（文節１−３素性，Ｎｏ）｝とする。ここで、リストＱ＝｛０｝になる。次に、図３７の説明に移行する。
【０１５９】
図３７において、情報処理装置１００は、図３５と同様に、リストＱの末尾から順に文節ＩＤｋを取得し、文節ＩＤｋと文節ＩＤｊの組み合わせに基づいて、２以上の文節の素性を抽出する。そして、情報処理装置１００は、文節ＩＤｋと文節ＩＤｊの組み合わせが、リストＬに存在する組み合わせであるか否かを確認し、抽出した素性と確認結果とのペアを学習用データＤに追加する。
【０１６０】
図３７の例では、リストＱ＝｛０｝である。リストＰ＝｛２｝である。学習用データＤ＝｛（文節２−３素性，Ｙｅｓ），（文節１−３素性，Ｎｏ）｝である。情報処理装置１００は、文節ＩＤｋ＝０を抽出し、文節ＩＤｋ＝０と、文節ＩＤｊ＝３との組み合わせに対応する文節の素性を抽出する。ここで、情報処理装置１００は、文節ＩＤｋ＝０，１，２，３の文節の素性を抽出する。また、情報処理装置１００は、文節ＩＤｋ＝０の文節と、文節ＩＤｊ＝３の文節との組み合わせが、リストＬに存在するか否かを確認し、存在するという確認結果（Ｙｅｓ）を取得する。
【０１６１】
そして、情報処理装置１００は、抽出した素性と確認結果とのペア（文節０−３素性，Ｙｅｓ）を、学習用データＤに追加し、学習用データＤ＝｛（文節２−３素性，Ｙｅｓ），（文節１−３素性，Ｎｏ），（文節０−３素性，Ｙｅｓ）｝とする。また、情報処理装置１００は、確認結果が存在することを示すため、リストＰ＝｛０，２｝とする。ここで、リストＱ＝｛｝になる。次に、図３８の説明に移行する。
【０１６２】
図３８において、情報処理装置１００は、図２５に示した動作例２の場合と同様に、リストＰ＝｛０，２｝の内容を、リストＲに反映する。また、情報処理装置１００は、リストＰ＝｛０，２｝が示す、係り先の文節がある係り元の文節の文節ＩＤ（＝０，２）と文節ＩＤｉ（＝０）とに基づいて、リストＴに追加する文節ＩＤ対を決定し、リストＴに追加する。情報処理装置１００は、例えば、文節ＩＤ対［０，２］を、リストＴに追加する。また、情報処理装置１００は、動作例１の場合と同様に、リストＰ＝｛０，２｝の内容を、リストＲに反映してもよい。
【０１６３】
そして、情報処理装置１００は、リストＴが空になるまで、図３５〜図３７の処理を繰り返す。このため、情報処理装置１００は、｛（文節１−２素性，Ｙｅｓ），（文節０−２素性，Ｎｏ）｝を、学習用データＤに追加する。結果として、情報処理装置１００は、学習用データＤ＝｛（文節２−３素性，Ｙｅｓ），（文節１−３素性，Ｎｏ），（文節０−３素性，Ｙｅｓ），（文節１−２素性，Ｙｅｓ），（文節０−２素性，Ｎｏ）｝を取得する。
【０１６４】
これにより、情報処理装置１００は、すべての文節の組み合わせについて係り受け関係の有無を対応付けた学習用データを利用するよりも少ない学習用データを取得することができる。このため、情報処理装置１００は、文節係り受け関係判定モデルＭの生成にかかる時間の低減化を図ることができる。
【０１６５】
また、情報処理装置１００は、動作例１や動作例２における文節間の係り受け関係の有無の判定対象となる文節の組み合わせと同様の組み合わせについて学習用データを取得することができる。このため、情報処理装置１００は、生成した文節係り受け関係判定モデルＭを利用した、動作例１や動作例２における文節間の係り受け関係の有無の判定精度の低下を抑制することができる。
【０１６６】
（全体処理手順の一例）
次に、図３９を用いて、情報処理装置１００が実行する、全体処理手順の一例について説明する。全体処理は、例えば、図２に示したＣＰＵ２０１と、メモリ２０２や記録媒体２０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ２０３とによって実現される。
【０１６７】
図３９は、全体処理手順の一例を示すフローチャートである。図３９において、まず、情報処理装置１００は、文節係り受け関係リストＲ、および、判定対象文節ＩＤリストＴを初期化し、空のリストにする（ステップＳ３９０１）。
【０１６８】
次に、情報処理装置１００は、形態素文節情報リストＳを取得し、形態素文節情報リストＳから文末の文節の文節ＩＤを取得してＮに設定し、文節ＩＤ対［０，Ｎ］を判定対象文節ＩＤリストＴに追加する（ステップＳ３９０２）。そして、情報処理装置１００は、Ｎの係り先の文節をＮＵＬＬとして、文節係り受け関係リストＲに追加する（ステップＳ３９０３）。
【０１６９】
次に、情報処理装置１００は、判定対象文節ＩＤリストＴが空であるか否かを判定する（ステップＳ３９０４）。ここで、空である場合（ステップＳ３９０４：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、ステップＳ３９０６の処理に移行する。一方で、空ではない場合（ステップＳ３９０４：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ３９０５の処理に移行する。
【０１７０】
ステップＳ３９０５では、情報処理装置１００は、図４０または図４２に後述する係り元文節判定処理を実行する（ステップＳ３９０５）。そして、情報処理装置１００は、ステップＳ３９０４の処理に戻る。
【０１７１】
ステップＳ３９０６では、情報処理装置１００は、文節係り受け関係リストＲを出力する（ステップＳ３９０６）。そして、情報処理装置１００は、全体処理を終了する。
【０１７２】
（係り元判定処理手順の一例）
次に、図４０を用いて、情報処理装置１００が実行する、係り元判定処理手順の一例について説明する。係り元判定処理は、例えば、図２に示したＣＰＵ２０１と、メモリ２０２や記録媒体２０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ２０３とによって実現される。
【０１７３】
図４０は、係り元判定処理手順の一例を示すフローチャートである。図４０において、まず、情報処理装置１００は、判定対象文節ＩＤリストＴから文節ＩＤ対［ｉ，ｊ］を取得し、ｉからｊ−１までのすべての文節ＩＤを含む係り元文節候補リストＱを設定する（ステップＳ４００１）。
【０１７４】
次に、情報処理装置１００は、係り元文節候補リストＱが空であるか否かを判定する（ステップＳ４００２）。ここで、空である場合（ステップＳ４００２：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、係り元判定処理を終了する。一方で、空ではない場合（ステップＳ４００２：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ４００３の処理に移行する。
【０１７５】
ステップＳ４００３では、情報処理装置１００は、図４１に後述する係り受け有無判定処理を実行する（ステップＳ４００３）。これにより、情報処理装置１００は、係り元文節候補リストＱの各文節ＩＤと、文節ＩＤｊとの組み合わせに対応する各文節の素性を抽出し、文節係り受け関係判定モデルＭを利用して係り受け関係の有無を判定することができる。
【０１７６】
次に、情報処理装置１００は、係り先が決定した文節の文節ＩＤｐ１，ｐ２，・・・，ｐｎについて、判定結果を対応付けて文節係り受け関係リストＲに反映する（ステップＳ４００４）。そして、情報処理装置１００は、文節ＩＤ対［ｉ，ｐ１］，［ｐ１，ｐ２］，・・・，［ｐｎ−１，ｐｎ］を、判定対象文節ＩＤリストＴに追加する（ステップＳ４００５）。その後、情報処理装置１００は、係り元判定処理を終了する。
【０１７７】
（係り受け有無判定処理手順の一例）
次に、図４１を用いて、情報処理装置１００が実行する、係り受け有無判定処理手順の一例について説明する。係り受け有無判定処理は、例えば、図２に示したＣＰＵ２０１と、メモリ２０２や記録媒体２０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ２０３とによって実現される。
【０１７８】
図４１は、係り受け有無判定処理手順の一例を示すフローチャートである。図４１において、まず、情報処理装置１００は、文節ＩＤｊの文節の係り元の文節の文節ＩＤを保持する係り元文節リストＰを初期化し、空のリストにする（ステップＳ４１０１）。
【０１７９】
次に、情報処理装置１００は、係り元文節候補リストＱの末尾から文節ＩＤｋを取得し、文節ＩＤｋと文節ＩＤｊとの組み合わせに対応する各文節の素性を抽出する（ステップＳ４１０２）。そして、情報処理装置１００は、抽出した素性を、文節係り受け関係判定モデルＭに入力し、文節ＩＤｋと文節ＩＤｊとの組み合わせに対応する文節間の係り受け関係の有無を決定する（ステップＳ４１０３）。
【０１８０】
次に、情報処理装置１００は、係り受け関係があるか否かを判定する（ステップＳ４１０４）。ここで、係り受け関係がある場合（ステップＳ４１０４：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、ステップＳ４１０５の処理に移行する。一方で、係り受け関係がない場合（ステップＳ４１０４：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ４１０６の処理に移行する。
【０１８１】
ステップＳ４１０５では、情報処理装置１００は、係り元文節リストＰの先頭に文節ＩＤｋを追加する（ステップＳ４１０５）。そして、情報処理装置１００は、ステップＳ４１０６の処理に移行する。
【０１８２】
ステップＳ４１０６では、情報処理装置１００は、係り元文節候補リストＱは空であるか否かを判定する（ステップＳ４１０６）。ここで、空である場合（ステップＳ４１０６：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、ステップＳ４１０７の処理に移行する。一方で、空ではない場合（ステップＳ４１０６：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ４１０２の処理に戻る。
【０１８３】
ステップＳ４１０７では、情報処理装置１００は、係り元文節リストＰを出力する（ステップＳ４１０７）。そして、情報処理装置１００は、係り受け有無判定処理を終了する。
【０１８４】
（係り元判定処理手順の別の例）
次に、図４２を用いて、情報処理装置１００が実行する、係り元判定処理手順の別の例について説明する。係り元判定処理は、例えば、図２に示したＣＰＵ２０１と、メモリ２０２や記録媒体２０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ２０３とによって実現される。
【０１８５】
図４２は、係り元判定処理手順の別の例を示すフローチャートである。図４２において、情報処理装置１００は、判定対象文節ＩＤリストＴから文節ＩＤ対［ｉ，ｊ］を取得し、ｉからｊ−１までのすべての文節ＩＤを含む係り元文節候補リストＱを設定する（ステップＳ４２０１）。
【０１８６】
次に、情報処理装置１００は、係り元文節候補リストＱが空であるか否かを判定する（ステップＳ４２０２）。ここで、空である場合（ステップＳ４２０２：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、係り元判定処理を終了する。一方で、空ではない場合（ステップＳ４２０２：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ４２０３の処理に移行する。
【０１８７】
ステップＳ４２０３では、情報処理装置１００は、図４１に示した係り受け有無判定処理を実行する（ステップＳ４２０３）。これにより、情報処理装置１００は、係り元文節候補リストＱの各文節ＩＤと、文節ＩＤｊとの組み合わせに対応する各文節の素性を抽出し、文節係り受け関係判定モデルＭを利用して係り受け関係の有無を判定することができる。
【０１８８】
次に、情報処理装置１００は、係り先が決定した文節の文節ＩＤｐ１，ｐ２，・・・，ｐｎについて、判定結果を対応付けて文節係り受け関係リストＲに反映する（ステップＳ４２０４）。そして、情報処理装置１００は、文節ＩＤ対［ｉ，ｐ１］，［ｐ１＋１，ｐ２］，・・・，［ｐｎ−１＋１，ｐｎ］を、判定対象文節ＩＤリストＴに追加する（ステップＳ４２０５）。その後、情報処理装置１００は、係り元判定処理を終了する。
【０１８９】
（学習処理手順の一例）
次に、図４３を用いて、情報処理装置１００が実行する、学習処理手順の一例について説明する。学習処理は、例えば、図２に示したＣＰＵ２０１と、メモリ２０２や記録媒体２０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ２０３とによって実現される。
【０１９０】
図４３は、学習処理手順の一例を示すフローチャートである。図４３において、まず、情報処理装置１００は、文節係り受け構造付自然言語文コーパスＣが空であるか否かを判定する（ステップＳ４３０１）。ここで、空である場合（ステップＳ４３０１：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、ステップＳ４３０３の処理に移行する。一方で、空ではない場合（ステップＳ４３０１：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ４３０２の処理に移行する。
【０１９１】
ステップＳ４３０２では、情報処理装置１００は、図４４または図４６に後述する学習用データ取得処理を実行する（ステップＳ４３０２）。そして、情報処理装置１００は、ステップＳ４３０１の処理に戻る。
【０１９２】
ステップＳ４３０３では、情報処理装置１００は、学習用データＤを利用し、文節係り受け関係判定モデルＭを学習する（ステップＳ４３０３）。次に、情報処理装置１００は、文節係り受け関係判定モデルＭを出力する（ステップＳ４３０４）。そして、情報処理装置１００は、学習処理を終了する。
【０１９３】
（学習用データ取得処理手順の一例）
次に、図４４を用いて、情報処理装置１００が実行する、学習用データ取得処理手順の一例について説明する。学習用データ取得処理は、例えば、図２に示したＣＰＵ２０１と、メモリ２０２や記録媒体２０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ２０３とによって実現される。
【０１９４】
図４４は、学習用データ取得処理手順の一例を示すフローチャートである。図４４において、まず、情報処理装置１００は、文節係り受け構造付自然言語文コーパスＣから１文を取得し、形態素文節情報リストＳと、文節係り受け関係リストＬとを取得する（ステップＳ４４０１）。
【０１９５】
次に、情報処理装置１００は、文節係り受け関係リストＲ、および、判定対象文節ＩＤリストＴを初期化し、空のリストにする（ステップＳ４４０２）。そして、情報処理装置１００は、形態素文節情報リストＳから文末の文節の文節ＩＤ（Ｎ）を取得し、文節ＩＤ対［０，Ｎ］を判定対象文節ＩＤリストＴに追加する（ステップＳ４４０３）。
【０１９６】
次に、情報処理装置１００は、Ｎの係り先の文節をＮＵＬＬとして、文節係り受け関係リストＲに追加する（ステップＳ４４０４）。そして、情報処理装置１００は、ステップＳ４４０５の処理に移行する。
【０１９７】
ステップＳ４４０５では、情報処理装置１００は、判定対象文節ＩＤリストＴが空であるか否かを判定する（ステップＳ４４０５）。ここで、空である場合（ステップＳ４４０５：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、学習用データ取得処理を終了する。一方で、空ではない場合（ステップＳ４４０５：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ４４０６の処理に移行する。
【０１９８】
ステップＳ４４０６では、情報処理装置１００は、判定対象文節ＩＤリストＴから文節ＩＤ対［ｉ，ｊ］を取得し、ｉからｊ−１までのすべての文節ＩＤを含む係り元文節候補リストＱを設定する（ステップＳ４４０６）。
【０１９９】
次に、情報処理装置１００は、係り元文節候補リストＱが空であるか否かを判定する（ステップＳ４４０７）。ここで、空である場合（ステップＳ４４０７：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、ステップＳ４４０５の処理に戻る。一方で、空ではない場合（ステップＳ４４０７：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ４４０８の処理に移行する。
【０２００】
ステップＳ４４０８では、情報処理装置１００は、図４５に後述する確認結果追加処理を実行する（ステップＳ４４０８）。これにより、情報処理装置１００は、係り元文節候補リストＱの各文節ＩＤと文節ＩＤｊとの組み合わせに対応する各文節の素性と、当該組み合わせが文節係り受け関係リストＬに存在するか否かの存在確認結果とのペアを、学習用データＤに追加することができる。
【０２０１】
次に、情報処理装置１００は、文節係り受け関係リストＬに存在した組み合わせの係り元の文節の文節ＩＤｐ１，ｐ２，・・・，ｐｎについて、文節係り受け関係リストＲに反映する（ステップＳ４４０９）。そして、情報処理装置１００は、文節ＩＤ対［ｉ，ｐ１］，［ｐ１，ｐ２］，・・・，［ｐｎ−１，ｐｎ］を、判定対象文節ＩＤリストＴに追加する（ステップＳ４４１０）。その後、情報処理装置１００は、ステップＳ４４０５の処理に戻る。
【０２０２】
（確認結果追加処理手順の一例）
次に、図４５を用いて、情報処理装置１００が実行する、確認結果追加処理手順の一例について説明する。確認結果追加処理は、例えば、図２に示したＣＰＵ２０１と、メモリ２０２や記録媒体２０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ２０３とによって実現される。
【０２０３】
図４５は、確認結果追加処理手順の一例を示すフローチャートである。図４５において、まず、情報処理装置１００は、文節ＩＤｊの文節の係り元の文節の文節ＩＤを保持する係り元文節リストＰを初期化し、空のリストにする（ステップＳ４５０１）。
【０２０４】
次に、情報処理装置１００は、係り元文節候補リストＱの末尾から文節ＩＤｋを取得し、文節ＩＤｋと文節ＩＤｊとの組み合わせに対応する各文節の素性を抽出する（ステップＳ４５０２）。そして、情報処理装置１００は、文節係り受け関係リストＬに、文節ＩＤｋと文節ＩＤｊとの組み合わせが存在するか否かを確認し、存在確認結果を記憶する（ステップＳ４５０３）。
【０２０５】
次に、情報処理装置１００は、存在確認結果により、組み合わせが存在するか否かを判定する（ステップＳ４５０４）。ここで、組み合わせが存在する場合（ステップＳ４５０４：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、ステップＳ４５０５の処理に移行する。一方で、組み合わせが存在しない場合（ステップＳ４５０４：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ４５０６の処理に移行する。
【０２０６】
ステップＳ４５０５では、情報処理装置１００は、係り元文節リストＰの先頭に、文節ＩＤｋを追加する（ステップＳ４５０５）。そして、情報処理装置１００は、ステップＳ４５０６の処理に移行する。
【０２０７】
ステップＳ４５０６では、情報処理装置１００は、抽出した素性と、存在確認結果のペアを、学習用データＤに追加する（ステップＳ４５０６）。
【０２０８】
次に、情報処理装置１００は、係り元文節候補リストＱは空であるか否かを判定する（ステップＳ４５０７）。ここで、空である場合（ステップＳ４５０７：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、ステップＳ４５０８の処理に移行する。一方で、空ではない場合（ステップＳ４５０７：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ４５０２の処理に戻る。
【０２０９】
ステップＳ４５０８では、情報処理装置１００は、係り元文節リストＰを出力する（ステップＳ４５０８）。そして、情報処理装置１００は、確認結果追加処理を終了する。
【０２１０】
（学習用データ取得処理手順の一例）
次に、図４６を用いて、情報処理装置１００が実行する、学習用データ取得処理手順の一例について説明する。学習用データ取得処理は、例えば、図２に示したＣＰＵ２０１と、メモリ２０２や記録媒体２０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ２０３とによって実現される。
【０２１１】
図４６は、学習用データ取得処理手順の一例を示すフローチャートである。図４６において、まず、情報処理装置１００は、文節係り受け構造付自然言語文コーパスＣから１文を取得し、形態素文節情報リストＳと、文節係り受け関係リストＬとを取得する（ステップＳ４６０１）。
【０２１２】
次に、情報処理装置１００は、文節係り受け関係リストＲ、および、判定対象文節ＩＤリストＴを初期化し、空のリストにする（ステップＳ４６０２）。そして、情報処理装置１００は、形態素文節情報リストＳから文末の文節の文節ＩＤ（Ｎ）を取得し、文節ＩＤ対［０，Ｎ］を判定対象文節ＩＤリストＴに追加する（ステップＳ４６０３）。
【０２１３】
次に、情報処理装置１００は、Ｎの係り先の文節をＮＵＬＬとして、文節係り受け関係リストＲに追加する（ステップＳ４６０４）。そして、情報処理装置１００は、ステップＳ４６０５の処理に移行する。
【０２１４】
ステップＳ４６０５では、情報処理装置１００は、判定対象文節ＩＤリストＴが空であるか否かを判定する（ステップＳ４６０５）。ここで、空である場合（ステップＳ４６０５：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、学習用データ取得処理を終了する。一方で、空ではない場合（ステップＳ４６０５：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ４６０６の処理に移行する。
【０２１５】
ステップＳ４６０６では、情報処理装置１００は、判定対象文節ＩＤリストＴから文節ＩＤ対［ｉ，ｊ］を取得し、ｉからｊ−１までのすべての文節ＩＤを含む係り元文節候補リストＱを設定する（ステップＳ４６０６）。
【０２１６】
次に、情報処理装置１００は、係り元文節候補リストＱが空であるか否かを判定する（ステップＳ４６０７）。ここで、空である場合（ステップＳ４６０７：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、ステップＳ４６０５の処理に戻る。一方で、空ではない場合（ステップＳ４６０７：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ４６０８の処理に移行する。
【０２１７】
ステップＳ４６０８では、情報処理装置１００は、図４５に示した確認結果追加処理を実行する（ステップＳ４６０８）。これにより、情報処理装置１００は、係り元文節候補リストＱの各文節ＩＤと文節ＩＤｊとの組み合わせに対応する各文節の素性と、当該組み合わせが文節係り受け関係リストＬに存在するか否かの存在確認結果とのペアを、学習用データＤに追加することができる。
【０２１８】
次に、情報処理装置１００は、文節係り受け関係リストＬに存在した組み合わせの係り元の文節の文節ＩＤｐ１，ｐ２，・・・，ｐｎについて、文節係り受け関係リストＲに反映する（ステップＳ４６０９）。そして、情報処理装置１００は、文節ＩＤ対［ｉ，ｐ１］，［ｐ１＋１，ｐ２］，・・・，［ｐｎ−１＋１，ｐｎ］を、判定対象文節ＩＤリストＴに追加する（ステップＳ４６１０）。その後、情報処理装置１００は、ステップＳ４６０５の処理に戻る。
【０２１９】
ここで、情報処理装置１００は、図３９〜図４６のそれぞれのフローチャートにおける一部ステップの処理の順序を入れ替えて実行してもよい。また、情報処理装置１００は、図３９〜図４６のそれぞれのフローチャートにおける一部ステップの処理を省略してもよい。
【０２２０】
以上説明したように、情報処理装置１００によれば、文章に含まれる複数の文節のうち、文末の文節よりも文頭側に存在する、文末の文節を係り先とする係り元の文節を決定することができる。情報処理装置１００によれば、複数の文節のうち文末の文節以外の各文節が、係り元の文節に決定されるまで、いずれかの係り元の文節よりも文頭側に存在する、いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定することを繰り返すことができる。これにより、情報処理装置１００は、文節間の係り受け関係の解析精度の向上を図ることができ、文節間の係り受け関係の解析時間の低減化を図ることができる。
【０２２１】
情報処理装置１００によれば、いずれかの係り元の文節よりも文頭側、かつ、いずれかの係り元の文節よりも文頭側で最も近い位置にある他の係り元の文節よりも文末側の範囲から、いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定することができる。これにより、情報処理装置１００は、文節間の係り受け関係の制約により、いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節であるか否かを判定する対象となる文節の数の低減化を図ることができる。このため、情報処理装置１００は、文節間の係り受け関係の解析精度の向上を図ることができ、文節間の係り受け関係の解析時間の低減化を図ることができる。
【０２２２】
情報処理装置１００によれば、いずれかの係り元の文節よりも文頭側、かつ、いずれかの係り元の文節よりも文頭側で最も近い位置にある他の係り元の文節以降の範囲から、いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定することができる。これにより、情報処理装置１００は、文節間の係り受け関係の制約により、いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節であるか否かを判定する対象となる文節の数の低減化を図ることができる。このため、情報処理装置１００は、文節間の係り受け関係の解析精度の向上を図ることができ、文節間の係り受け関係の解析時間の低減化を図ることができる。
【０２２３】
情報処理装置１００によれば、係り受け関係の有無の判定対象の２つの文節のそれぞれの文節の素性に基づいて、２つの文節のうち前方の文節を係り元にし、後方の文節を係り先にする係り受け関係があるか否かを判定する解析モデルを利用することができる。これにより、情報処理装置１００は、２つの文節の素性に基づいて、係り受け関係があるか否かを判定する精度の向上を図ることができる。
【０２２４】
情報処理装置１００によれば、さらに、係り受け関係の有無の判定対象の２つの文節の間にある文節の素性に基づいて、係り受け関係があるか否かを判定する解析モデルを利用することができる。２つの文節の間にある文節は、２つの文節のうち前方の文節よりも文末側に存在し、２つの文節のうち後方の文節を係り先とする係り元の文節である。これにより、情報処理装置１００は、解析モデルを利用して２つの文節に係り受け関係があるか否かを判定する精度の向上を図ることができる。
【０２２５】
情報処理装置１００によれば、さらに、係り受け関係の有無の判定対象の２つの文節の間にある文節の素性に基づいて、係り受け関係があるか否かを判定する解析モデルを利用することができる。２つの文節の間にある文節は、２つの文節のうち前方の文節よりも文末側に存在し、かつ、前方の文節よりも文末側で最も近い位置にあり２つの文節のうち後方の文節を係り先とする係り元の文節よりも文頭側に存在する文節である。これにより、情報処理装置１００は、解析モデルを利用して２つの文節に係り受け関係があるか否かを判定する精度の向上を図ることができる。
【０２２６】
情報処理装置１００によれば、文章における文節間の係り受け関係を示す情報を取得することができる。情報処理装置１００によれば、取得した情報に基づいて、文末の文節を係り先とし、文末の文節よりも文頭側に存在する各文節を係り元とする係り受け関係があるか否かを示す学習用データを生成することができる。情報処理装置１００によれば、いずれかの学習用データにおける係り元の文節を係り先とし、当該文節より文頭側に存在する各文節を係り元とする係り受け関係があるか否かを示す学習用データを生成することを繰り返すことができる。情報処理装置１００によれば、生成した学習用データに基づいて、解析モデルを作成することができる。これにより、情報処理装置１００は、生成する学習用データの数の低減化を図ることができ、文節係り受け関係判定モデルの生成にかかる時間の低減化を図ることができる。また、情報処理装置１００は、生成した文節係り受け関係判定モデルを利用した文節間の係り受け関係の有無の判定精度の低下を抑制することができる。
【０２２７】
情報処理装置１００によれば、文章に含まれる文節を特定することができる。これにより、情報処理装置１００は、予め文節が特定されていない文章が入力されても、文章に含まれる文節間の係り受け関係を特定することができる。
【０２２８】
なお、本実施の形態で説明した情報処理方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本実施の形態で説明した情報処理プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本実施の形態で説明した情報処理プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
【０２２９】
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０２３０】
（付記１）コンピュータに、
文章に含まれる複数の文節のうち、文末の文節よりも文頭側に存在する、前記文末の文節を係り先とする係り元の文節を決定し、
前記複数の文節のうち前記文末の文節以外の各文節が、係り元の文節に決定されるまで、いずれかの係り元の文節よりも文頭側に存在する、前記いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定することを繰り返す、
処理を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【０２３１】
（付記２）前記繰り返す処理は、いずれかの係り元の文節よりも文頭側に存在し、かつ、前記いずれかの係り元の文節よりも文頭側で最も近い位置にある他の係り元の文節よりも文末側に存在する、前記いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定する、ことを特徴とする付記１に記載の情報処理プログラム。
【０２３２】
（付記３）前記繰り返す処理は、いずれかの係り元の文節よりも文頭側に存在し、かつ、前記いずれかの係り元の文節よりも文頭側で最も近い位置にある他の係り元の文節以降に存在する、前記いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定する、ことを特徴とする付記１または２に記載の情報処理プログラム。
【０２３３】
（付記４）前記決定する処理は、２つの文節のそれぞれの文節の素性に基づいて、前記２つの文節のうち前方の文節を係り元にし、後方の文節を係り先にする係り受け関係があるか否かを判定する解析モデルを利用し、前記文末の文節を係り先とする係り元の文節を決定し、
前記繰り返す処理は、前記解析モデルを利用し、前記いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定する、ことを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。
【０２３４】
（付記５）前記解析モデルは、さらに、前記前方の文節よりも文末側に存在し、前記後方の文節を係り先とする係り元の文節の素性に基づいて、係り受け関係があるか否かを判定する、ことを特徴とする付記４に記載の情報処理プログラム。
【０２３５】
（付記６）前記解析モデルは、さらに、前記前方の文節よりも文末側に存在し、かつ、前記前方の文節よりも文末側で最も近い位置にあり前記後方の文節を係り先とする係り元の文節よりも文頭側に存在する文節の素性に基づいて、係り受け関係があるか否かを判定する、ことを特徴とする付記４または５に記載の情報処理プログラム。
【０２３６】
（付記７）前記コンピュータに、
文章における文節間の係り受け関係を示す情報を取得し、
取得した情報に基づいて、前記文章に含まれる複数の文節のうち、文末の文節を係り先とし、前記文末の文節よりも文頭側に存在する各文節を係り元とする係り受け関係があるか否かを示す学習用データを生成し、
前記複数の文節のうち前記文末の文節以外の各文節が、いずれかの学習用データにおける係り元の文節になるまで、いずれかの学習用データにおける係り元の文節を係り先とし、当該文節より文頭側に存在する各文節を係り元とする係り受け関係があるか否かを示す学習用データを生成することを繰り返し、
生成した前記学習用データに基づいて、前記解析モデルを作成する、
処理を実行させることを特徴とする付記４〜６のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。
【０２３７】
（付記８）前記コンピュータに、
文章に含まれる文節を特定する、処理を実行させることを特徴とする付記１〜７のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。
【０２３８】
（付記９）コンピュータが、
文章に含まれる複数の文節のうち、文末の文節よりも文頭側に存在する、前記文末の文節を係り先とする係り元の文節を決定し、
前記複数の文節のうち前記文末の文節以外の各文節が、係り元の文節に決定されるまで、いずれかの係り元の文節よりも文頭側に存在する、前記いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定することを繰り返す、
処理を実行することを特徴とする情報処理方法。
【０２３９】
（付記１０）文章に含まれる複数の文節のうち、文末の文節よりも文頭側に存在する、前記文末の文節を係り先とする係り元の文節を決定し、
前記複数の文節のうち前記文末の文節以外の各文節が、係り元の文節に決定されるまで、いずれかの係り元の文節よりも文頭側に存在する、前記いずれかの係り元の文節を係り先とする係り元の文節を決定することを繰り返す、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。
【符号の説明】
【０２４０】
１００  情報処理装置
１１０，９０１，９０２，１００１，１１０１  文章
１１１〜１１５  文節
２００  バス
２０１  ＣＰＵ
２０２  メモリ
２０３  ネットワークＩ／Ｆ
２０４  記録媒体Ｉ／Ｆ
２０５  記録媒体
２１０  ネットワーク
７００  記憶部
７０１  取得部
７０２  学習部
７０３  解析部
７０４  出力部
８０１  学習用データ生成部
８０２  素性抽出部
８０３  文節係り受け関係判定モデル学習部
８０４  文節係り受け構造解析部
８０５  文節係り受け関係判定部
【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７】
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【図８】
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【図９】
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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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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