(57)【要約】      （修正有）【課題】正しい文章より誤りのある文章を生成する文章生成装置モデル生成装置、校正装置及びプログラムを提供する。【解決手段】ＣＰＵは、正しい文章を取得しステップＳ４１、取得した文章の構文解析を行いＳ４２、文章に含まれる一文を選択しＳ４３、選択した文に対する助詞の変更内容を一時記憶領域に記憶しＳ４４、選択した文に対する誤変換の適用内容を記憶しＳ４５、選択した文に対する文節構造の変更内容を記憶しＳ４６、選択した文に対する読点の削除箇所を記憶しＳ４７、Ｓ４４からステップＳ４７で記憶した内容に基づいて正しい文に対してすべての変更を適用しＳ４８、Ｓ４８により得た誤りのある文と、正しい文とを対応付けて教師データ記憶部に記憶するＳ４９。【選択図】図１１
2019057095.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
変換規則を記憶する変換規則記憶部と、
変換元の文章を取得する取得部と、
前記文章を解析する解析部と、
解析部による解析の結果及び前記変換規則に基づいて、前記文章から変換した文章を生成する生成部と
を備えることを特徴とする文章生成装置。
【請求項２】
前記変換規則は、文法の誤り、誤記を含む、意味解釈の誤りを引き起こす記述を生成する規則である
ことを特徴とする請求項１に記載の文章生成装置。
【請求項３】
前記変換規則は、変換元の語と変換先の１つ以上の語とを関連付けたものであることを特徴とする請求項１又は２に記載の文章生成装置。
【請求項４】
前記変換規則は、複数の変換先候補からランダムに１つ抽出して変換先を決定することを特徴とする請求項３に記載の文章生成装置。
【請求項５】
前記変換元の文章及び前記変換した文章を対応付けて出力する出力部
を備えることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の文章生成装置。
【請求項６】
前記変換規則は助詞の置換規則を含み、
前記生成部は前記変換元の文章に含まれる助詞を置き換える
ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の文章生成装置。
【請求項７】
前記変換規則は単語の置換規則を含み、
前記生成部は前記単語の置換規則に基づいて、前記変換元の文章に含まれる単語を置き換える
ことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の文章生成装置。
【請求項８】
前記変換規則は読点の削除規則を含み、
前記生成部は前記読点の削除規則に基づいて、前記変換元の文章に含まれる読点を削除する
ことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の文章生成装置。
【請求項９】
前記変換規則は文節の並び替え規則を含み、
前記生成部は前記文節の並び替え規則に基づいて、前記変換元の文章の文節を並び替える
ことを特徴とする請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の文章生成装置。
【請求項１０】
前記文節の並び替え規則は、複数の文節から係受けがある文節を対象に、前記文節に係る部分的な係受け構造の順序を入れ替える
ことを特徴とする請求項９に記載の文章生成装置。
【請求項１１】
請求項５に記載の文章生成装置が出力した前記変換元の文章を正解データ、前記変換した文章を誤りデータとして、前記正解データ及び前記誤りデータの対応付けを学習し、学習モデルを生成する
ことを特徴とするモデル生成装置。
【請求項１２】
文章を取得する取得部と、
請求項１１のモデル生成装置が生成した学習モデルを用いて前記文章を変換する変換部と、
変換した文章を出力する文章出力部と
を備えることを特徴とする校正装置。
【請求項１３】
変換元の文章を取得し、
前記文章を解析し、
解析の結果及び記憶部から読み出した変換規則に基づいて、前記文章から変換した文章を生成する
処理をコンピュータに行わせることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文章の校正装置が学習を行うための文章を生成する文章生成装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
誤りのある文章を正しい文章に修正する校正装置が提案されている。校正装置が校正を行うためには、誤りのある文章とそれに対応する正しい文章との組（文章組）による学習が必要である。
【０００３】
特許文献１には、校正者が行った校正結果に基づいて作成した校正辞書を用いて文章の校正を行う文章校正装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１０−２８９２３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
文章校正装置の校正の質を高めるためには、大量の文章組による学習が必要である。しかし、人が文章組、特に誤りのある文章を大量に作成するのは困難である。
【０００６】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものである。本発明の目的は正しい文章より誤りのある文章を生成する文章生成装置等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る文章生成装置は、変換規則を記憶する変換規則記憶部と、変換元の文章を取得する取得部と、前記文章を解析する解析部と、解析部による解析の結果及び前記変換規則に基づいて、前記文章から変換した文章を生成する生成部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明にあっては、正しい文章より誤りのある文章を生成することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】校正装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図２】助詞ＤＢの一例を示すテーブル図である。
【図３】誤変換ＤＢの一例を示すテーブル図である。
【図４】校正装置が行う処理の手順例を示すフローチャートである。
【図５】教師データ作成処理の手順例を示すフローチャートである。
【図６】教師データの例を示す説明図である。
【図７】教師データの例を示す説明図である。
【図８】文節構造の変更についての説明図である。
【図９】学習処理の手順例を示すフローチャートである。
【図１０】校正処理の手順例を示すフローチャートである。
【図１１】教師データ作成処理の他の手順例を示すフローチャートである。
【図１２】校正システムの構成例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下実施の形態を、図面を参照して説明する。
【００１１】
実施の形態１
図１は校正装置１のハードウェア構成例を示すブロック図である。校正装置１はＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）（取得部、解析部、生成部、出力部、変換部、文章出力部）１１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３、変換規則ＤＢ（ｄａｔａｂａｓｅ）１４、教師データ記憶部１５、学習モデル記憶部１６、記憶部１７、通信部１８及び読み取り部１９を含む。各構成はバスＢで接続されている。
【００１２】
ＣＰＵ１１はＲＯＭ１２に記憶された制御プログラム（コンピュータプログラム）１Ｐにしたがい、ハードウェア各部を制御する。ＲＡＭ１３は例えばＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ  ＲＡＭ）、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  ＲＡＭ）又はフラッシュメモリである。ＲＡＭ１３はＣＰＵ１１によるプログラムの実行時に発生するデータを一時的に記憶する。
【００１３】
変換規則ＤＢ（変換規則記憶部）１４は正しい文章から誤りのある文章を生成する際に用いる各種データを記憶する。変換規則ＤＢ１４は助詞ＤＢ１４１、誤変換ＤＢ１４２を含む。変換規則ＤＢ１４は校正装置１以外のコンピュータに記憶してもよい。
【００１４】
教師データ記憶部１５は学習に用いる教師データを記憶する。教師データは正しい文章と当該正しい文章から生成した誤りのある文章とを含む。学習モデル記憶部１６は教師データを用いて学習した学習モデルを記憶する。
【００１５】
記憶部１７は、例えばハードディスク又はＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）などである。記憶部１７は構文解析を行う際に使用する辞書データなどを記憶する。また、制御プログラム１Ｐを記憶部１７に記憶してもよい。
【００１６】
通信部１８は他のコンピュータとの通信を行う。読み取り部１９はＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭ及びＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭを含む可搬型記憶媒体１ａを読み取る。ＣＰＵ１１が読み取り部１９を介して、制御プログラム１Ｐを可搬型記憶媒体１ａより読み取り、記憶部１７に記憶してもよい。また、半導体メモリ１ｂから、ＣＰＵ１１が制御プログラム１Ｐを読み込んでもよい。さらにまた、ＣＰＵ１１は通信部１８を介して他のコンピュータより制御プログラム１Ｐを取得してもよい。
【００１７】
図２は助詞ＤＢ１４１の一例を示すテーブル図である。助詞ＤＢ１４１は助詞を記憶するデータベースである。助詞ＤＢ１４１はＩＤ列及び助詞列を含む。ＩＤ列はレコードを一意に特定するＩＤを記憶する。助詞列は助詞を記憶する。なお、助詞ＤＢ１４１の形式は図２に示す形式に限らない。すべての助詞を１レコードに収めてもよい。すなわち、助詞の数と同じ数の列があるデータベースとなる。
【００１８】
図３は誤変換ＤＢ１４２の一例を示すテーブル図である。誤変換ＤＢ１４２は誤変換を起こす可能性のある同音異義語（単語）を２語１組で記憶する。誤変換ＤＢ１４２はＩＤ列、読み列、語１列及び語２列を含む。ＩＤ列はレコードを一意に特定するＩＤを記憶する。読み列は語の読みを記憶する。語１列は同音異義語の１つを記憶する。語２列は同音異義語のもう１つを記憶する。誤変換ＤＢ１４２は同音異義語を２語１組で記憶するとしたが、同音異義語を３語以上記憶してもよい。その場合は、誤変換ＤＢ１４２の列を適宜追加する。
【００１９】
次に、校正装置１が行う処理について説明する。校正装置１は３つの動作モードを備える。３つの動作モードは、教師データ生成モード、学習モード及び校正モードである。教師データ生成モードは、学習のための教師データを生成する。教師データ生成モードの場合、校正装置１は文章作成装置として機能する。学習モードの場合、校正装置１はモデル生成装置として機能する。校正モードの場合、校正装置１は本来の機能を発揮する。
【００２０】
図４は校正装置が行う処理の手順例を示すフローチャートである。校正装置１のＣＰＵ１１は教師データ作成を行う（ステップＳ１）。ＣＰＵ１１は作成した教師データを用いて学習を行う（ステップＳ２）。ＣＰＵ１１は学習によって得た学習モデルを用いて文章の校正を行う（ステップＳ３）。なお、図４に示した処理を必ずしもすべて行わなくてもよい。学習に十分な教師データを得られている場合は、ステップＳ２の学習から開始してもよい。さらに、十分な教師データによる学習により、学習モデルが得られている場合は、ステップＳ３のみを実行してもよい。
【００２１】
図５は教師データ作成処理の手順例を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は正しい文章を取得する（ステップＳ１１）。ＣＰＵ１１は正しい文章を、通信部１８を介して他のコンピュータから取得する。又は、ＣＰＵ１１は読み取り部１９を介して可搬型記憶媒体１ａを読み取ることにより、正しい文章を取得してもよい。ＣＰＵ１１は取得した文章の構文解析を行う（ステップＳ１２）。構文解析は公知の技術であるので説明を省略する。
【００２２】
ＣＰＵ１１は構文解析の結果を用いて、正しい文章に対して助詞の変更を行う（ステップＳ１３）。ＣＰＵ１１は、値が１以上ｎ（ｎは助詞ＤＢ１４１に記憶してある助詞の個数）以下の整数の乱数を１つ発生させる。乱数をＩＤに持つ助詞を助詞ＤＢ１４１から読み出す。読み出した助詞が変更対象の助詞と一致する場合は、再度、乱数の発生から行う。読み出した助詞が変更対象の助詞と異なる場合は、変更対象の助詞を読み出した助詞に変更する。なお、助詞ＤＢ１４１の形式を上述したように、すべての助詞を１レコードに収めた場合は、正しい文章に含まれる助詞以外の助詞をランダムに選択して置き換える。
【００２３】
ＣＰＵ１１は構文解析の結果を用いて、正しい文章に対して誤変換の適用を行う（ステップＳ１４）。ＣＰＵ１１は誤変換ＤＢ１４２に記憶してある同音異義語（語１列、語２列）が正しい文章内に含まれていないか検索を行う。検索にヒットした場合、語を入れ替える。語１列に記憶している語がヒットした場合は、同じレコードの語２列に記憶してある語に入れ替える。同様に、語２列に記憶している語にヒットした場合は、語１列に記憶している語に入れ替える。同音異義語が３語以上記憶している場合は、検索にヒットした語以外の語をランダムに選択し、入れ替えを行う。
【００２４】
ＣＰＵ１１は構文解析の結果を用いて、正しい文章に対して文節構造の変更を行う（ステップＳ１５）。文節構造の変更は、複数の文節から係受けがある文節を対象に、当該文節に係る部分的な係受け構造の順序を入れ替える。詳細は後述する。なお、文の構造によって、文節構造の変更が不可能な場合、当該の文についての文節構造の変更処理は飛ばす。
【００２５】
ＣＰＵ１１は構文解析の結果を用いて、正しい文章に対して読点の除去を行う（ステップＳ１６）。ＣＰＵ１１は正しい文章に含まれるすべての読点を削除する。すべての読点ではなく、ランダムに選択した一部の読点のみを削除してもよい。
【００２６】
ＣＰＵ１１はステップＳ１３からステップ１６で生成した誤りのある文章（誤りデータ）それぞれと、正しい文章（正解データ）とを対応付けて教師データ記憶部１５に記憶する（ステップＳ１７）。これらのデータが教師データとなる。
【００２７】
ここで、教師データ作成処理で生成される教師データの例を示す。図６及び７は教師データの例を示す説明図である。図６Ａは助詞に誤りのある文章の例を示す。図６Ｂは誤変換のある文章の例を示す。図７Ａは文節構造に誤りのある文章の例を示す。図７Ｂは読点が削除されている文章の例を示す。図６及び７に示した正しい文章と誤りのある文章との組が教師データとなる。
【００２８】
文節構造の変更について、具体例を用いて説明する。図８は文節構造の変更についての説明図である。文節構造の変更は、複数の文節から係受けがある文節を対象に、その文節に係る部分的な係受け構造の順序をランダムに入れ替える。図８Ａに示す文章の係受けの構造を示したのが、図８Ｂである。文節の抽出及び係り元、係り先に関する係受け解析は公知の技術で実現可能である。図８Ｂに示すように、複数の文節から係受けがある文節は、「躍進している」と「開発する」である。前者に係る文節は、「研究機関が様々な技術を開発する中で」、「米国では」、「戦略に成功した企業が」の３つである。これらをランダムに入れ替える（図８Ｂの入れ替え１）。例えば、「米国では戦略に成功した企業が研究機関が様々な技術を開発する中で、躍進している」となる。さらに、「開発する」には、「研究機関が」と「様々な技術を」とが係るので、これらの２つも入れ替え対象となる（図８Ｂの入れ替え２）。入れ替え２も行うと、「米国では戦略に成功した企業が様々な技術を研究機関が開発する中で、躍進している」との文章が最終的な誤りのある文章になる。なお、文節の入れ替えを行う際、入れ替え対象となる文節を対応付けて記憶し、所定の文節（例えば、最初の文節）と対応付いた文節をランダムに選択して、入れ替えてもよい。
【００２９】
次に学習について説明する。本実施の形態ではモデルとして、ＲＮＮ（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）による文章生成モデルを利用する。例えば、ＥｎｃｏｄｅｒＤｅｃｏｄｅｒモデルの一種であるＳｅｑｕｅｎｃｅ−ｔｏ−Ｓｅｑｕｅｎｃｅ（Ｓｅｑ２Ｓｅｑ）を利用する。Ｓｅｑ２Ｓｅｑの学習は任意長の入力列から任意長の出力列を出力するような学習である。ここでは、入力列を誤りのある文章、出力列を正しい文章として学習を行う。
【００３０】
図９は学習処理の手順例を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は教師データ記憶部１５から教師データを取得する（ステップＳ２１）。ＣＰＵ１１は取得した教師データを学習モデルの入力に設定する（ステップＳ２２）。ここでの教師データは入出力の組データである。入力は誤りのある文章であり、出力は正しい文章である。ＣＰＵ１１はＲＮＮによる学習を行う（ステップＳ２３）。ＣＰＵ１１は学習済みの学習モデルを学習モデル記憶部１６に記憶する（ステップＳ２４）。
【００３１】
続いて、学習モデルを利用した文章の校正処理について説明する。図１０は校正処理の手順例を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は校正対象である誤りのある文章を取得する（ステップＳ３１）。例えば、ＣＰＵ１１は通信部１８を介して、他のコンピュータより誤りのある文章を取得する。また、ＣＰＵ１１は読み取り部１９を介して、可搬型記憶媒体１ａに記憶してある誤りのある文章を取得する。ＣＰＵ１１は取得した誤りのある文章を学習モデルに入力し、学習モデルにより新たな文章を生成する（ステップＳ３２）。新たな文章は誤りが正された正しい文章である。ＣＰＵ１１は生成した文章を出力する（ステップＳ３３）。
【００３２】
本実施の形態においては、正しい文章より誤りのある文章を生成するので、正しい文章を用意するだけで、正しい文章と誤りのある文章とからなる学習用教師データを生成することが可能となる。また、教師データにより学習した学習モデルを用いて、文章の校正が可能となる。
【００３３】
実施の形態２
実施の形態１では生成する誤りのある文章は１種類の誤りしか含まれていなかった。本実施の形態では複数種類の誤りがある文章を生成する。本実施の形態における校正装置１のハードウェア構成は、実施の形態１と同様であるから、説明を省略する。
【００３４】
図１１は教師データ作成処理の他の手順例を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は正しい文章を取得する（ステップＳ４１）。ＣＰＵ１１は取得した文章の構文解析を行う（ステップＳ４２）。ＣＰＵ１１は文章に含まれる一文を選択する（ステップＳ４３）。ＣＰＵ１１は選択した文に対する助詞の変更内容を一時記憶領域に記憶する（ステップＳ４４）。一時記憶領域はＲＡＭ１３や記憶部１７に設ける。ＣＰＵ１１は選択した文に対する誤変換の適用内容を記憶する（ステップＳ４５）。ＣＰＵ１１は選択した文に対する文節構造の変更内容を記憶する（ステップＳ４６）。ＣＰＵ１１は選択した文に対する読点の削除箇所を記憶する（ステップＳ４７）。ＣＰＵ１１はステップＳ４４からステップＳ４７で記憶した内容に基づき、正しい文に対してすべての変更を適用する（ステップＳ４８）。ＣＰＵ１１はステップＳ４８により得た誤りのある文と、正しい文とを対応付けて教師データ記憶部１５に記憶する（ステップＳ４９）。ＣＰＵ１１は未処理の文があるか否かを判定する（ステップＳ５０）。ＣＰＵ１１は未処理の文があると判定した場合（ステップＳ５０でＹＥＳ）、処理をステップＳ４３に戻す。ＣＰＵ１１は未処理の文がないと判定した場合（ステップＳ５０でＮＯ）、教師データ作成処理を終了する。
【００３５】
作成した教師データを用いた学習処理、学習したモデルを用いた文章の校正処理は、実施の形態１と同様であるから、説明を省略する。
【００３６】
本実施の形態においては、実施の形態１が奏する効果に加えて、次の効果を奏する。教師データとして生成する文章に含まれる各文は、複数の誤りのある文であるので、校正処理において、複数の誤りのある文が含まれる文章が入力されても適切な校正が可能となる。
【００３７】
上述の教師データ作成処理において、各文すべてに４種類の誤りを適用したが、それに限らない。実施の形態１のように各文につき１種類の誤りを適用した教師データを合わせて生成してもよい。さらに、各文につき２種類の誤りを適用した教師データ及び各文につき３種類の誤りを適用した教師データを合わせて生成してもよい。２種類の誤り、３種類の誤りについては、それぞれすべての組み合わせについての誤りを適用した教師データを作成するのが望ましい。教師データが多いほど、学習済みモデルによる校正の精度が高くなるからである。
【００３８】
上述の実施の形態においては、校正装置１が教師データ作成、学習、校正を行ったが、機能毎に別装置としてもよい。図１２は校正システムの構成例を示す説明図である。校正システムは、校正装置１、文章生成装置２、モデル生成装置３及びデータベース４を含む。各装置はネットワークＮにより、通信可能に接続されている。
【００３９】
校正装置１はデータベース４の学習モデル記憶部１６に記憶されている学習モデルを用いて、入力された文章の校正を行い、校正された文書を出力する。文章生成装置２は入力された正しい文章から、誤りのある文章を生成する。文章生成装置２は誤りのある文章を生成時に、データベース４に記憶されている助詞ＤＢ１４１、誤変換ＤＢ１４２を利用する。文章生成装置２は正しい文章と誤りのある文章とを対応付けた教師データを、データベース４の教師データ記憶部１５に記憶する。モデル生成装置３はデータベース４の学習モデル記憶部１６に記憶されている学習モデルの学習を行う。モデル生成装置３は学習の際、教師データ記憶部１５に記憶されている教師データを用いる。モデル生成装置３は学習済みの学習モデルを学習モデル記憶部１６に記憶する。
【００４０】
校正装置１はネットワークＮを介して、ユーザ端末５から校正対象の文書を取得し、校正した文章をユーザ端末５に出力してもよい。ユーザ端末５はＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、タブレットコンピュータ、スマートフォンなどにより構成される。また、校正装置１、文章生成装置２、モデル生成装置３及びデータベース４が提供する機能の一部又は全部をクラウドサービスで提供してもよい。
【００４１】
上述においては、文章の誤りを４種類としたが、それに限らない。意味解釈の誤りを引き起こすような記載上、構文上の誤りならばよい。
【００４２】
各実施の形態で記載されている技術的特徴（構成要件）はお互いに組み合わせ可能であり、組み合わせすることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００４３】
１        校正装置
１１      ＣＰＵ
１２      ＲＯＭ
１３      ＲＡＭ
１４      変換規則ＤＢ
１４１    助詞ＤＢ
１４２    誤変換ＤＢ
１５      教師データ記憶部
１６      学習モデル記憶部
１７      記憶部
１８      通信部
１９      読み取り部
１Ｐ      制御プログラム
１ａ      可搬型記憶媒体
１ｂ      半導体メモリ
Ｂ        バス
２        文章生成装置
３        モデル生成装置
４        データベース
５        ユーザ端末
【図１】
2019057095.tif 000003
【図２】
2019057095.tif 000004
【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】
2019057095.tif 000009
【図８】
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【図９】
2019057095.tif 000011
【図１０】
2019057095.tif 000012
【図１１】
2019057095.tif 000013
【図１２】
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