(57)【要約】【課題】文における名詞句の範囲を精度よく解析する。【解決手段】解析部５０では、名詞句候補抽出部２２が、文書内に複数回出現する単語群を名詞句候補文字列として抽出し、整合性計算部２９が、構文解析済みコーパス４０に含まれる複数の構文事例のうち、名詞句候補文字列を含む複数の文と類似する構文事例をそれぞれ抽出し、複数の文それぞれについて抽出された構文事例に基づいて、名詞句候補文字列の抽出が正しいか否かを判断する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書内に複数回出現する単語群を名詞句候補として仮定する仮定部と、
構文リストに含まれる複数の正しい構文のうち、前記名詞句候補を含む複数の文と類似する構文をそれぞれ抽出する抽出部と、
前記抽出部による抽出結果に基づいて、前記名詞句候補の仮定が正しいか否かを判断する判断部と、を備える文書解析装置。
【請求項２】
前記名詞句候補が複数存在する場合、
前記抽出部は、文字数の多い名詞句候補を優先的に選択し、選択した前記名詞句候補を含む複数の文と類似する構文をそれぞれ抽出することを特徴とする請求項１に記載の文書解析装置。
【請求項３】
前記抽出部が抽出した構文に基づいて、前記名詞句候補の意味を特定する特定部、を更に備える請求項１又は２に記載の文書解析装置。
【請求項４】
前記文書内に、複数種類の名詞句候補を含む文が存在する場合に、
前記抽出部は、前記複数種類の名詞句候補の少なくとも１つを含む複数の文を前記文書の中から特定して、特定した前記複数の文それぞれと類似する構文を前記構文リストから抽出し、
前記判断部は、前記抽出部による抽出結果に基づいて、前記複数種類の名詞句候補の仮定が正しいか否かを判断する、ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の文書解析装置。
【請求項５】
前記判断部の判断結果に基づいて、前記文書の翻訳を実行する翻訳部を更に備える請求項１〜４のいずれか一項に記載の文書解析装置。
【請求項６】
文書内に複数回出現する単語群を名詞句候補として仮定し、
構文リストに含まれる複数の正しい構文のうち、前記名詞句候補を含む複数の文と類似する構文をそれぞれ抽出し、
抽出した結果に基づいて、前記名詞句候補の仮定が正しいか否かを判断する、
処理をコンピュータに実行させる文書解析プログラム。
【請求項７】
文書内に複数回出現する単語群を名詞句候補として仮定し、
構文リストに含まれる複数の正しい構文のうち、前記名詞句候補を含む複数の文と類似する構文をそれぞれ抽出し、
抽出した結果に基づいて、前記名詞句候補の仮定が正しいか否かを判断する、
処理をコンピュータが実行する文書解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書解析装置、文書解析プログラム及び文書解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、中国語などの品詞による語形変換がない言語を機械翻訳する場合、品詞の曖昧性により、名詞句を一つの単位として認識できず、誤った翻訳がなされる場合があった。これに対し、最近では、機械翻訳の際に、解析済コーパスデータベースを用いた構文解析を行う技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１においては、文法規則や統計手法に基づいて文を単語ごとに切って形態素に分解し、形態素に基づいて文の構造を解析する。この解析の結果、正しい構文解析結果となりうる候補が複数存在する場合には、解析済コーパスデータベースに含まれるコーパスとの類似度に基づいて、複数の候補から正しい構文解析結果を決定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−２４１７６４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、翻訳対象の文には様々な構造があるため、上述したようにコーパスとの類似度に基づいて構文解析を行ったとしても、正しい構文解析結果を得られない場合があった。
【０００６】
１つの側面では、本発明は、文における名詞句の範囲を精度よく解析することが可能な文書解析装置、文書解析プログラム及び文書解析方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一つの態様では、文書解析装置は、文書内に複数回出現する単語群を名詞句候補として仮定する仮定部と、構文リストに含まれる複数の正しい構文のうち、前記名詞句候補を含む複数の文と類似する構文をそれぞれ抽出する抽出部と、前記抽出部による抽出結果に基づいて、前記名詞句候補の仮定が正しいか否かを判断する判断部と、を備えている。
【０００８】
一つの態様では、文書解析プログラムは、文書内に複数回出現する単語群を名詞句候補として仮定し、構文リストに含まれる複数の正しい構文のうち、前記名詞句候補を含む複数の文と類似する構文をそれぞれ抽出し、抽出した結果に基づいて、前記名詞句候補の仮定が正しいか否かを判断する、処理をコンピュータに実行させる文書解析プログラムである。
【０００９】
一つの態様では、文書解析方法は、文書内に複数回出現する単語群を名詞句候補として仮定し、構文リストに含まれる複数の正しい構文のうち、前記名詞句候補を含む複数の文と類似する構文をそれぞれ抽出し、抽出した結果に基づいて、前記名詞句候補の仮定が正しいか否かを判断する、処理をコンピュータが実行する文書解析方法である。
【発明の効果】
【００１０】
文における名詞句の範囲を精度よく解析することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１の実施形態に係る翻訳端末のハードウェア構成を概略的に示す図である。
【図２】翻訳端末の機能ブロック図である。
【図３】構文解析済みコーパスの一例を示す図である。
【図４】第１の実施形態における解析部の処理を示すフローチャートである。
【図５】解析対象の文書の一例を示す図である。
【図６】図４のステップＳ１２の処理を示すフローチャートである。
【図７】図７（ａ）〜図７（ｃ）は、名詞句候補一時保存部に一時保存されるデータの一例を示す図である。
【図８】図８（ａ）〜図８（ｄ）は、名詞句候補ＩＤ（ＣＡＮＤＩ−１）の名詞句候補文字列の処理例を説明するための図である。
【図９】図４のステップＳ１８の処理を示すフローチャートである。
【図１０】図１０（ａ）〜図１０（ｃ）は、名詞句候補ＩＤ（ＣＡＮＤＩ−２）の名詞句候補文字列の処理例を説明するための図（その１）である。
【図１１】図１１（ａ）〜図１１（ｃ）は、名詞句候補ＩＤ（ＣＡＮＤＩ−２）の名詞句候補文字列の処理例を説明するための図（その２）である。
【図１２】図４のステップＳ２０の処理を示すフローチャートである。
【図１３】図１３（ａ）、図１３（ｂ）は、名詞句リストの一例を示す図である。
【図１４】図１４（ａ）、図１４（ｂ）は、名詞句候補ＩＤ（ＣＡＮＤＩ−３）の名詞句候補文字列の処理例を説明するための図である。
【図１５】文書の名詞句を意味記号で置き換えた状態を示す図である。
【図１６】第２の実施形態に係る翻訳端末の機能ブロック図である。
【図１７】第２の実施形態における解析部の処理を示すフローチャートである。
【図１８】第２の実施形態における解析対象の文書の一例を示す図である。
【図１９】図１９（ａ）〜図１９（ｄ）は、図１７のステップＳ１２、Ｓ１３’を説明するための図である。
【図２０】図１７のステップＳ１３’の処理を示すフローチャートである。
【図２１】図２１（ａ）、図２１（ｂ）は、図１７のステップＳ２０’を説明するための図（その１）である。
【図２２】図２２（ａ）〜図２２（ｄ）は、図１７のステップＳ２０’を説明するための図（その２）である。
【図２３】図２３（ａ）〜図２３（ｄ）は、図１７のステップＳ２０’を説明するための図（その３）である。
【図２４】図１７のステップＳ２４に対応する名詞句リストの一例を示す図である。
【図２５】変形例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
《第１の実施形態》
以下、文書解析装置としての翻訳端末の第１の実施形態について、図１〜図１５に基づいて詳細に説明する。なお、本第１の実施形態の翻訳端末１０は、中国語の文書を日本語に翻訳する（中日翻訳する）端末である。
【００１３】
図１には、翻訳端末１０のハードウェア構成が示されている。翻訳端末１０は、例えば、ＰＣ（Personal Computer）等の端末であり、図１に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９０、ＲＯＭ（Read Only Memory）９２、ＲＡＭ（Random Access Memory）９４、記憶部（ここではＨＤＤ（Hard Disk Drive））９６、ネットワークインタフェース９７、表示部９３、入力部９５、及び可搬型記憶媒体用ドライブ９９等を備えている。これら翻訳端末１０の構成各部は、バス９８に接続されている。表示部９３は、液晶ディスプレイ等を含み、入力部９５は、キーボードやマウス等を含む。翻訳端末１０では、ＲＯＭ９２あるいはＨＤＤ９６に格納されているプログラム（文書解析プログラムを含む）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ９９が可搬型記憶媒体９１から読み取ったプログラム（文書解析プログラムを含む）をＣＰＵ９０が実行することにより、図２に示す機能が実現される。なお、図２には、翻訳端末１０のＨＤＤ９６等に格納されている構文リストとしての構文解析済みコーパス４０も図示されている。
【００１４】
図２には、翻訳端末１０の機能ブロック図が示されている。翻訳端末１０では、ＣＰＵ９０がプログラムを実行することで、図２に示すように、解析部５０及び翻訳部５２としての機能が実現されている。解析部５０は、入力される翻訳対象の中国語文書（例えば図５に示すような特許文書）に含まれる各文の構文解析を行い、構文解析結果を翻訳部５２に対して出力する。翻訳部５２は、各文の構文解析結果に基づいて、各文を日本語に翻訳する。
【００１５】
解析部５０は、入力受付部２０、仮定部としての名詞句候補抽出部２２、名詞句置換部２４、名詞句候補一時保存部２６、整合性計算部２９、構文解析部３０、及び出力部３４を含む。
【００１６】
入力受付部２０は、翻訳対象、すなわち構文解析対象の中国語文書の入力を受け付け、名詞句候補抽出部２２に対して送信する。名詞句候補抽出部２２は、文書に複数回出現する複数の単語を含む単語群を名詞句候補文字列と仮定し、抽出する。なお、名詞句候補文字列として検出された単語群は、名詞句候補一時保存部２６に一時保存される。ここで、名詞句候補一時保存部２６は、一例として、図７（ａ）〜図７（ｃ）に示すようなデータを一時保存するものとする。
【００１７】
名詞句置換部２４は、名詞句候補一時保存部２６に一時保存されたデータに基づいて、名詞句候補文字列を仮の意味記号で表される暫定名詞（[**]）で置換する。なお、暫定名詞[**]は、任意の意味を表す名詞であるものとする。
【００１８】
整合性計算部２９は、構文解析済みコーパス４０に含まれる複数の正しい構文のうち、名詞句候補文字列を含む複数の文と類似する構文をそれぞれ抽出する。また、整合性計算部２９は、該抽出結果に基づいて、名詞句候補文字列が正しい名詞句であるか否かを判断する。ここで、構文解析済みコーパス４０は、複数の正しい（解析済みの）構文の例を格納するものであり、図３に示すようなデータ構造を有する。具体的には、構文解析済みコーパス４０は、「事例ＩＤ」、及び「名詞句を意味記号で置換した構文構造」のフィールドを有する。「名詞句を意味記号で置換した構文構造」のフィールドには、（（Ａ）（Ｂ））（Ｃ）などの表現（Ａ〜Ｃは単語）により、解析済みの構文のツリー構造が格納されている。なお、事例ＩＤ＝Ｃ１００１の構文構造に含まれる[方法]や[土壌]という表現は、方法や土壌を意味する単語（同義／類義語）を統括して表す記号（意味記号ともいう）である。
【００１９】
構文解析部３０は、整合性計算部２９の判断結果に基づいて、構文解析を実行する。構文解析結果は、出力部３４を介して、翻訳部５２に送信される。
【００２０】
次に、本第１の実施形態の翻訳端末１０において実行される処理について、図４、図６、図９、図１２のフローチャートに沿って、その他図面を参照しつつ詳細に説明する。
【００２１】
図４には、翻訳端末１０の解析部５０において実行される処理の概要がフローチャートにて示されている。
【００２２】
図４の処理では、まず、ステップＳ１０において、入力受付部２０が、中国語文書が入力されるまで待機する。中国語文書が入力されると、ステップＳ１２に移行し、名詞句候補抽出部２２は、名詞句候補文字列抽出処理のサブルーチンを実行する。なお、本第１の実施形態では、図５に示すような特許文書が入力受付部２０に入力されたものとする。図５では、説明の便宜上、特許文書に含まれる各文に対して、原文ＩＤ（Ｑ３０１、Ｑ３０２…）を付して示している。
【００２３】
ステップＳ１２においては、図６に示すフローチャートに沿った処理が実行される。図６の処理では、ステップＳ４０において、名詞句候補抽出部２２は、文書中のテキストを文単位で抽出する。この場合、図５に示す原文ＩＤごとに文を抽出する。
【００２４】
次いで、ステップＳ４２では、名詞句候補抽出部２２は、文ペアを抽出する。例えば、名詞句候補抽出部２２は、原文ＩＤ＝Ｑ３０１、Ｑ３０２の文ペアを抽出する。
【００２５】
次いで、ステップＳ４４では、名詞句候補抽出部２２が、文ペアの部分一致文字列を検出する。この場合、ステップＳ４２で抽出した文ペアを比較し、共通する文字列部分を検出する。
【００２６】
次いで、ステップＳ４６では、名詞句候補抽出部２２が、部分一致文字列が検出された場合において、該部分一致文字列が既に検出された文字列か否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ４８に移行し、名詞句候補抽出部２２は、名詞句候補一時保存部２６に保存する。この場合、名詞句候補一時保存部２６には、例えば、図７（ａ）〜図７（ｃ）に示すような構造のデータが保存される。図７（ａ）〜図７（ｃ）のデータは、「名詞句候補ＩＤ」、「名詞句候補文字列」、及び「出現原文ＩＤ」の各項目を有する。「名詞句候補ＩＤ」の項目には、ＣＡＮＤＩ−１、ＣＡＮＤＩ−２、…のような名詞句候補の識別情報が格納される。「名詞句候補文字列」の項目には、ステップＳ４４で検出された部分一致文字列が格納される。「出現原文ＩＤ」の項目には、部分一致文字列が検出された文の原文ＩＤが格納される。
【００２７】
ステップＳ４８の後は、名詞句候補抽出部２２は、ステップＳ５０に移行する。一方、ステップＳ４６の判断が肯定された場合には、名詞句候補抽出部２２は、ステップＳ４９において、ステップＳ４２で抽出された文ペアの原文ＩＤを名詞句候補一時保存部２６の対応するデータの「出現原文ＩＤ」の欄に格納する。その後は、ステップＳ５０に移行する。
【００２８】
ステップＳ５０に移行すると、名詞句候補抽出部２２は、全ての文ペアを抽出したか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、名詞句候補抽出部２２は、ステップＳ４２に戻り、上述したステップＳ４２〜Ｓ５０の処理・判断を繰り返す。なお、例えば、文ペアとして原文ＩＤ＝Ｑ３０２、Ｑ３０４の文ペアが抽出された場合には、図７（ａ）〜図７（ｃ）に名詞句候補文字列として示されているような部分一致文字列が検出され、名詞句候補一時保存部２６に格納される。また、例えば、文ペアとして原文ＩＤ＝Ｑ３０４、Ｑ３０５の文ペアが抽出された場合には、図７（ｂ）、図７（ｃ）に名詞句候補文字列として示されているような部分一致文字列が検出される。また、例えば、文ペアとして原文ＩＤ＝Ｑ３０６、Ｑ３０７の文ペアが抽出された場合には、図７（ｃ）に名詞句候補文字列として示されているような部分一致文字列が検出される。
【００２９】
その後、すべての文ペアを抽出し、ステップＳ５０の判断が肯定されると、ステップＳ５２に移行する。ステップＳ５２に移行すると、名詞句候補抽出部２２は、名詞句候補一時保存部２６に保存されているデータを名詞句候補文字列の文字数が多い順に並べ替える（ソートする）。以上のようにして、図６の処理が終了すると、図４のステップＳ１４に移行する。
【００３０】
図４のステップＳ１４では、名詞句置換部２４が、１つの名詞句候補文字列を特定する。この場合、名詞句置換部２４は、名詞句候補一時保存部２６に一時保存されているデータのうち、候補文字列の文字数が最も多いものを特定する。ここでは、図８（ａ）に示すデータ（名詞句候補ＩＤ＝ＣＡＮＤＩ−１の名詞句候補文字列）が特定されたものとする。
【００３１】
次いで、ステップＳ１６では、名詞句置換部２４は、文書中の名詞句候補文字列を暫定名詞[**]に置換する。具体的には、名詞句置換部２４は、図８（ｂ）に示すように、文書の中から、ステップＳ１４で特定した名詞句候補文字列を含んでいる文を図８（ａ）のデータの出現原文ＩＤ（＝Ｑ３０２，Ｑ３０４）に基づいて抽出する。そして、名詞句置換部２４は、図８（ｃ）に示すように、抽出された文のうち、名詞句候補文字列の部分を暫定名詞（仮の意味記号）[**]で置換する。
【００３２】
次いで、ステップＳ１８では、整合性計算部２９が、名詞句候補文字列に対する意味記号候補を抽出する処理のサブルーチンを実行する。このステップＳ１８の処理においては、図９のフローチャートに沿った処理が実行される。
【００３３】
図９の処理では、まず、ステップＳ６０において、整合性計算部２９は、名詞句候補文字列を暫定名詞で置換した文集合Ｚ（文数ｋmax）を取得する。ここでは、整合性計算部２９は、図８（ｃ）に示す２つの文（文数ｋmax＝２）を取得したとする。
【００３４】
次いで、ステップＳ６２では、整合性計算部２９は、文の処理数を示すパラメータｋを１に設定する。次いで、ステップＳ６４では、整合性計算部２９は、文集合Ｚに含まれる文ｚｋ（＝ｚ１）に対し、構文解析を行い、構文解析結果を獲得する。ここでは、例えば、図８（ｃ）の原文ＩＤ＝Ｑ３０２の文についての構文解析を行い、図８（ｄ）に示す構文解析結果を獲得したものとする。
【００３５】
次いで、ステップＳ６６では、整合性計算部２９は、構文解析済みコーパス４０において、構文解析結果と類似する構文解析事例を検索する。なお、図８（ｄ）の原文ＩＤ＝Ｑ３０２については、類似する構文解析事例が存在していなかったものとする。
【００３６】
次いで、ステップＳ６８では、整合性計算部２９は、ステップＳ６６の結果、類似する構文解析事例が存在したか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ７４に移行し、整合性計算部２９は、ｋがｋmax（＝２）であるか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ７６に移行し、整合性計算部２９は、ｋを１インクリメント（ｋ←ｋ＋１）し、ステップＳ６４に戻る。
【００３７】
ステップＳ６４に戻ると、整合性計算部２９は、次の文ｚ２として、図８（ｃ）の原文ＩＤ＝Ｑ３０４の構文解析を行い、構文解析結果を獲得する。ここでは、図８（ｄ）の原文ＩＤ＝Ｑ３０４の構文解析結果を得ることができたとする。次いで、ステップＳ６６では、整合性計算部２９は、構文解析済みコーパス４０において構文解析結果と類似する構文解析事例を検索する。ここでは、類似する構文解析事例が存在しなかったものとする。したがって、次のステップＳ６８の判断は否定され、ステップＳ７４に移行する。ステップＳ７４に移行すると、整合性計算部２９は、ｋがｋmax（＝２）であるか否かを判断する。ここでの判断が肯定されると、図９の全処理を終了し、図４のステップＳ１９に移行する。
【００３８】
図４のステップＳ１９に移行すると、整合性計算部２９は、ステップＳ１８の処理において意味記号候補を抽出できたか否かを判断する。すなわち、整合性計算部２９は、直前に行われたステップＳ１８の処理において、ステップＳ７２の処理が実行されたか否かを判断する。このステップＳ１９の判断が否定されると、ステップＳ２６に移行する。なお、ステップＳ１９の判断が否定される場合とは、名詞句候補文字列として抽出した部分が、正しい名詞句でなかったことを意味する。
【００３９】
ステップＳ２６に移行すると、整合性計算部２９は、全ての名詞句候補を特定したか否かを判断する。このステップＳ２６の判断が否定されると、ステップＳ１４に戻り、名詞句置換部２４は、２番目に文字数の多い名詞句候補文字列を特定する。ここでは、図１０（ａ）に示すように、名詞句候補ＩＤ＝ＣＡＮＤＩ−２の名詞句候補文字列が特定されたものとする。
【００４０】
次いで、ステップＳ１６では、名詞句置換部２４は、文書中の名詞句候補文字列を暫定名詞[**]に置換する。具体的には、名詞句置換部２４は、図１０（ｂ）に示すように、文書の中から、名詞句候補文字列を含んでいる文を図１０（ａ）のデータの出現原文ＩＤ（＝Ｑ３０２，Ｑ３０４、Ｑ３０５，Ｑ３０６）に基づいて抽出する。そして、名詞句置換部２４は、抽出された文のうち、名詞句候補文字列の部分を暫定名詞 [**]で置換する。
【００４１】
次いで、ステップＳ１８では、整合性計算部２９は、名詞句候補文字列に対する意味記号候補を抽出する処理を実行する（図９）。
【００４２】
図９の処理では、ステップＳ６０において、整合性計算部２９は、名詞句候補文字列を暫定名詞で置換した文集合Ｚ（文数ｋmax＝４）を取得する。
【００４３】
次いで、ステップＳ６２では、整合性計算部２９は、文を表すパラメータｋを１に設定する。次いで、ステップＳ６４では、整合性計算部２９は、文集合Ｚに含まれる文ｚk（＝ｚ１）に対し、構文解析を行い、構文解析結果を獲得する。ここでは、例えば、図１０（ｂ）の原文ＩＤ＝Ｑ３０２の下線部を暫定名詞で置換したものについての構文解析を行い、図１０（ｃ）に示す構文解析結果を獲得したものとする。
【００４４】
次いで、ステップＳ６６では、整合性計算部２９は、構文解析済みコーパス４０において、構文解析結果と類似する構文解析事例を検索する。なお、図１０（ｃ）の原文ＩＤ＝Ｑ３０２については、類似する構文解析事例として、図３に示す、事例ＩＤ＝Ｃ１００１，Ｃ１００２の２つの事例が検索されたものとする。
【００４５】
次いで、ステップＳ６８では、整合性計算部２９は、ステップＳ６６の結果、類似する構文解析事例が存在したか否かを判断する。ここでの判断が肯定されると、ステップＳ７２に移行し、整合性計算部２９は、検索された構文解析事例から、名詞句候補文字列の意味記号候補を特定し、意味候補リストに保存する。この場合、図１１（ａ）に示すように、検索された構文解析事例（Ｃ１００１）のうち、文の暫定名詞[**]と対応する意味記号が、[中子]であり、検索された構文解析事例（Ｃ１００２）のうち、文の暫定名詞[**]と対応する意味記号が、［細菌]であるので、整合性計算部２９は、これらの意味記号を意味記号候補と特定し、意味候補リストに保存する。
【００４６】
次いで、ステップＳ７４に移行すると、整合性計算部２９は、ｋがｋmax（＝４）であるか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ７６に移行し、整合性計算部２９は、ｋを１インクリメント（ｋ←ｋ＋１）し、ステップＳ６４に戻る。
【００４７】
ステップＳ６４に戻ると、整合性計算部２９は、次の文ｚ２として、図１０（ｂ）の原文ＩＤ＝Ｑ３０４の文を暫定名詞［**］で置換したものを構文解析し、構文解析結果を獲得する。ここでは、図１０（ｃ）の原文ＩＤ＝Ｑ３０４の構文解析結果を得ることができたとする。次いで、ステップＳ６６では、整合性計算部２９は、構文解析済みコーパス４０において構文解析結果と類似する構文解析事例を検索する。ここでは、類似する構文解析事例として、事例ＩＤ＝Ｃ１００４の事例が検索されたものとする。この場合、ステップＳ６８の判断が肯定され、ステップＳ７２において、整合性計算部２９は、意味記号［細菌］を意味記号候補と特定し、意味候補リストに保存する。その後、ステップＳ７４の判断が否定されると、ステップＳ７６に移行し、整合性計算部２９は、ｋを１インクリメント（ｋ←ｋ＋１）し、ステップＳ６４に戻る。
【００４８】
以降、ステップＳ６４〜Ｓ７６の処理、判断を繰り返し、整合性計算部２９は、図１０（ｂ）の残りの２つの文についても構文解析を行う。なお、本第１の実施形態では、原文ＩＤ＝Ｑ３０５の文に関しては、意味記号［細菌］が意味記号候補と特定され、原文ＩＤ＝Ｑ３０６の文に関しては、意味記号候補は特定されなかったものとする。
【００４９】
その後、ステップＳ７４の判断が肯定されると、図４のステップＳ１９に移行する。
【００５０】
ステップＳ１９に移行すると、整合性計算部２９は、ステップＳ１８の処理において意味記号候補を抽出できたか否かを判断する。すなわち、整合性計算部２９は、直前に行われたステップＳ１８の処理において、ステップＳ７２の処理が実行されたか否かを判断する。このステップＳ１９の判断が肯定されると、整合性計算部２９は、ステップＳ２０に移行する。
【００５１】
ステップＳ２０では、整合性計算部２９は、名詞句候補文字列が意味記号候補の場合の整合性評価のサブルーチンを実行する。本ステップＳ２０では、具体的には、図１２のフローチャートに沿った処理が実行される。
【００５２】
図１２の処理では、まず、ステップＳ８０において、整合性計算部２９は、文の処理数を示すパラメータｋを１、意味記号候補の特定数を示すパラメータｃを１、整合性評価に用いるパラメータｎを０に設定する。なお、ここでは、パラメータｋの最大値ｋmaxは４であり、パラメータｃの最大値ｃmaxは２である。
【００５３】
次いで、ステップＳ８２では、整合性計算部２９は、意味記号候補Ｔｃ（＝Ｔ１）を特定する。ここでは、意味記号候補Ｔｃとして、［中子］が特定されたものとする。次いで、整合性計算部２９は、文ｚｋ（＝ｚ１）の意味候補リストに意味記号候補Ｔc（＝Ｔ１）が存在するか否かを判断する。図１１（ｂ）に示すよう原文ＩＤ＝Ｑ３０２の文は、意味記号候補Ｔｃが［中子］である場合に、一致事例（Ｃ１００１）が存在しているので、ステップＳ８４の判断は肯定され、ステップＳ８６に移行する。
【００５４】
ステップＳ８６に移行すると、整合性計算部２９は、ｎを１インクリメント（ｎ←ｎ＋１）し、ステップＳ８８に移行する。ステップＳ８８では、整合性計算部２９は、ｋが最大値（ｋmax）であるか否かを判断し、判断が否定されると、ステップＳ９０において、ｋを１インクリメント（ｋ←ｋ＋１）し、ステップＳ８２に戻る。その後は、整合性計算部２９は、全ての文の意味候補リストに意味記号候補Ｔ１が存在するか否かを判断し、ｋが最大値（ｋmax）となった段階で、ステップＳ９２に移行する。
【００５５】
ステップＳ９２に移行すると、整合性計算部２９は、暫定名詞［**］が意味記号候補Ｔc（Ｔ１）である場合の整合性評価値を算出する。具体的には、次式（１）より、整合性評価値を算出する。
整合性評価値＝ｎ／ｋmax      …（１）
【００５６】
図１１（ｂ）の場合、ｎ＝１となるため、整合性評価値は、１／４＝０．２５となる。
【００５７】
次いで、ステップＳ９４では、整合性計算部２９は、ｃがｃの最大値（ｃmax＝２）であるか否かを判断する。ここでの判断が否定されると、ステップＳ９６に移行し、整合性計算部２９は、ｋを１に戻すとともに、ｃを１インクリメント（ｃ←ｃ＋１）し、ステップＳ８２に戻る。
【００５８】
ステップＳ８２に戻った後は、上述したように、ステップＳ８２〜Ｓ９２の処理・判断を実行する。ここで、意味記号候補Ｔ２として、［細菌］が抽出された場合、図１１（ｃ）に示すように、意味候補リストに意味記号候補Ｔ２が存在する文の数ｎは、３である。したがって、ステップＳ９２では、整合性計算部２９は、整合性評価値として、３／４＝０．７５を算出する。
【００５９】
その後、ステップＳ９４の判断が肯定されると、整合性計算部２９は、図１２の全処理を終了し、図４のステップＳ２２に移行する。ステップＳ２２に移行すると、整合性計算部２９は、整合性評価値が最大、かつ閾値を超えた意味記号候補があるか否かを判断する。例えば、閾値が０．５であるとすると、図１１（ｂ）、図１１（ｃ）の例では、整合性評価値の最大値０．７５が閾値よりも大きいので、ステップＳ２２の判断が肯定され、ステップＳ２４に移行する。ステップＳ２４では、整合性計算部２９は、検出した名詞句と、意味記号候補を名詞句リストに登録する。図１３（ａ）には、名詞句リストの一例が示されている。名詞句リストにおいては、ステップＳ１４で特定された名詞句候補文字列が、「抽出された名詞句」の欄に格納され、ステップＳ２２で特定された意味記号候補が、「意味記号」の欄に格納される。その後は、ステップＳ２６に移行する。なお、ステップＳ２２が肯定される場合とは、名詞句候補文字列として抽出した部分が正しい名詞句であったことを意味する。一方、ステップＳ２２の判断が否定された場合には、ステップＳ２４を経ずに、ステップＳ２６に移行する。なお、ステップＳ２２が否定される場合とは、名詞句候補文字列と仮定して抽出した部分が正しい名詞句ではなかったことを意味する。
【００６０】
ステップＳ２６に移行すると、整合性計算部２９は、全ての名詞句候補文字列を特定したか否かを判断する。このステップＳ２６の判断が否定されると、ステップＳ１４に戻り、次の名詞句候補文字列について、ステップＳ１４〜Ｓ２６の処理・判断が実行される。例えば、図１４（ａ）に示すように、名詞句候補ＩＤ＝ＣＡＮＤＩ−３の名詞句候補文字列が特定されたとする（Ｓ１４）。この場合、図１４（ｂ）に示すように、名詞句候補ＩＤ＝ＣＡＮＤＩ−３の出現原文ＩＤのうち、名詞句候補ＩＤ＝ＣＡＮＤＩ−２の出現原文ＩＤに含まれていないＩＤの文（原文ＩＤ＝Ｑ３０７、Ｑ３０８）の名詞句候補文字列を暫定名詞［**］に変換するなどして、該名詞句候補文字列の意味記号として、［細菌］を特定する。これにより、名詞句リストには、図１３（ｂ）に示す２つ目のデータが追加される。
【００６１】
その後、ステップＳ２６の判断が肯定されると、ステップＳ２８に移行し、構文解析部３０は、名詞句リストに基づいて名詞句を意味記号に置換し、構文解析済みコーパス４０を用いて文書を解析する。これにより、構文解析部３０は、名詞句を適切に区切り、適切な意味記号で置換した文を解析することができるため、高精度な構文解析結果を得ることができる。その後、構文解析部３０は、ステップＳ３０に移行し、出力部３４を介して、解析結果を翻訳部５２に対して出力する。
【００６２】
なお、翻訳部５２では、高精度な構文解析結果を用いて、文書を翻訳することができる。これにより、高精度な翻訳結果を得ることが可能となる。
【００６３】
なお、上記説明から分かるように、図４のステップＳ１４〜Ｓ２２の処理においては、構文解析済みコーパス４０に含まれる構文事例のうち、名詞句候補文字列を含む複数の文と類似する構文事例をそれぞれ抽出し（Ｓ６６、図１１（ａ）参照）、ステップＳ１８，Ｓ２０、Ｓ２２において、抽出結果に基づいて、名詞句候補文字列の抽出が正しかったか判断し、名詞句候補文字列の意味を特定しているといえる。すなわち、本実施形態の整合性計算部２９により、構文解析済みコーパス４０に含まれる複数の正しい構文のうち、名詞句候補文字列を含む複数の文と類似する構文をそれぞれ抽出する抽出部、及び抽出部による抽出結果に基づいて、名詞句候補文字列が正しい名詞句であるか否かを判断する判断部としての機能が実現されている。また、本実施形態の整合性計算部２９により、抽出部が抽出した構文に基づいて、名詞句候補文字列の意味を特定する特定部としての機能が実現されている。
【００６４】
以上、詳細に説明したように、本第１の実施形態によると、解析部５０では、名詞句候補抽出部２２が、文書内に複数回出現する単語群を名詞句候補文字列として抽出し（Ｓ１２）、整合性計算部２９が、構文解析済みコーパス４０に含まれる複数の構文事例のうち、名詞句候補文字列を含む複数の文と類似する構文事例をそれぞれ抽出し、複数の文それぞれについて抽出された構文事例に基づいて、名詞句候補文字列の抽出が正しいか否かを判断する（Ｓ１４〜Ｓ２２）。これにより、複数の文を用いて名詞句候補文字列を仮定し、該仮定が正しいか否かを判断することで、文全体において名詞句候補文字列が正しい名詞句であるか否かを精度よく判断することができる。この場合、例えば、１つの文において名詞句候補文字列を仮定し、構文解析済みコーパス４０の構文事例と比較する方法よりも、精度よく名詞句候補文字列が正しい名詞句か否かを判断することができる。これにより、品詞による語形変換がないため品詞の曖昧性により誤訳が生じやすい中国語の翻訳において、高精度な翻訳結果を得ることができる。
【００６５】
また、本第１の実施形態では、名詞句候補文字列のうち文字数の多い名詞句候補を優先して、処理することとしている（Ｓ１４）。これにより、文字数の少ない名詞句候補文字列を先に処理した場合に生じる、文字数の多い名詞句が分断される事態の発生を回避し、高精度な構文解析を実現することができる。
【００６６】
また、本第１の実施形態では、整合性計算部２９は、複数の文それぞれについて抽出された構文に基づいて、名詞句候補文字列の意味を特定する（意味記号を決定し、名詞句リストに登録する）。これにより、名詞句の意味を考慮した構文解析を行うことができるため、高精度な構文解析が可能となる。
【００６７】
また、本第１の実施形態では、解析部５０の解析結果に基づいて、翻訳部５２が文書の翻訳を実行するので、高精度な構文解析に基づく翻訳により、高精度な翻訳結果を得ることができる。
【００６８】
《第２の実施形態》
以下、第２の実施形態について、図１６〜図２４に基づいて、詳細に説明する。なお、本第２の実施形態では、１つの文に複数の名詞句候補文字列が含まれる場合の例について説明する。なお、翻訳端末１０の装置構成は、第１の実施形態と同様であるが、図１６に示すように、解析部５０が名詞句集合一時保存部２５としての機能を有している点が異なる。
【００６９】
図１７は、本第２の実施形態における、解析部５０の処理の概要を示すフローチャートである。図１７において、第１の実施形態と異なる処理については、ステップ番号に「’」を付して示している。
【００７０】
図１７の処理では、翻訳対象（解析対象）の文書が入力されると、ステップＳ１２において、第１の実施形態と同様にして、名詞句候補抽出部２２が、名詞句候補抽出処理を実行する（図６参照）。なお、本第２の実施形態では、図１８に示すような特許文書が入力されたものとし、ステップＳ１２では、図１９（ａ）において下線を付して示す部分が名詞句候補文字列として抽出されたものとする。この場合、名詞句候補一時保存部２６には、図１９（ｂ）、図１９（ｃ）のデータが一時保存されたものとする。
【００７１】
次いで、図１７のステップＳ１３’では、名詞句候補抽出部２２が、名詞句集合候補抽出処理のサブルーチンを実行する。具体的には、ステップＳ１３’においては、図２０に示す処理が実行される。
【００７２】
図２０の処理では、ステップＳ１０２において、名詞句候補抽出部２２が、名詞句候補のパラメータｉを１に設定するとともに、文のパラメータｋを１に設定する。次いで、ステップＳ１０４では、名詞句候補抽出部２２は、名詞句候補Ｎｉ（＝Ｎ１）を特定する。ここでは、名詞句候補ＩＤ＝ＣＡＮＤＩ−１の名詞句候補文字列が特定されたものとする。そして、名詞句候補抽出部２２は、特定した名詞句候補が文ｚｋ（＝ｚ１）の中に存在しているかどうかを確認する。なお、文ｚ１は、一例として、図１９（ａ）の原文ＩＤ＝Ｑ３０２であるものとする。
【００７３】
次いで、ステップＳ１０６では、名詞句候補抽出部２２が、ｉがｉの最大値（ｉmax＝２）であるか否かを判断する。ここでの判断が否定されると、ステップＳ１０８において、名詞句候補抽出部２２は、ｉを１インクリメント（ｉ←ｉ＋１）し、ステップＳ１０４に戻る。
【００７４】
ステップＳ１０４に戻ると、名詞句候補抽出部２２は、名詞句候補Ｎ２として名詞句候補ＩＤ＝ＣＡＮＤＩ−２の名詞句候補文字列を特定し、文ｚ１に該名詞句候補文字列が存在するか否かを確認する。その後、ステップＳ１０６における判断が肯定されると、ステップＳ１１０に移行し、名詞句候補抽出部２２は、文ｚｋ（＝ｚ１）に名詞句候補文字列が１以上存在していたか否かを判断する。
【００７５】
このステップＳ１１０の判断が肯定されると、ステップＳ１１２に移行し、名詞句候補抽出部２２は、名詞句集合一時保存部２５に文ｚｋに存在していた名詞句候補文字列の情報を名詞句集合の情報として格納する。図１９（ｄ）には、名詞句集合一時保存部２５が一時保存するデータの一例が示されている。図１９（ｄ）に示すように、名詞句集合一時保存部２５に一時保存されるデータは、「名詞句集合ＩＤ」と、「名詞句集合」の項目を含んでいる。文ｚｋ（ＩＤ＝Ｑ３０２）の場合、名詞句候補ＩＤ＝ＣＡＮＤＩ−１、ＣＡＮＤＩ−２の両方が存在しているので、ステップＳ１１２では、名詞句集合として、名詞句集合ＩＤ＝１に示すような情報が格納されることになる。なお、名詞句候補抽出部２２は、名詞句集合一時保存部２５に既に保存されている情報については、重複して保存しないようにする。
【００７６】
ステップＳ１１２の後、又はステップＳ１１０の判断が否定された場合には、ステップＳ１１４に移行する。ステップＳ１１４では、名詞句候補抽出部２２は、ｋがｋの最大値（ｋmax）と同一であるか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、名詞句候補抽出部２２は、ステップＳ１１６において、ｉを１に戻すとともに、ｋを１インクリメントした後、ステップＳ１０２に戻る。その後は、ステップＳ１０４以降の処理をステップＳ１１４の判断が肯定されるまで実行する。そして、図１９（ｄ）に示すようなデータが名詞句集合一時保存部２５に格納され、ステップＳ１１４の判断が肯定された段階で、図２０の処理を終了する。その後は、図１７のステップＳ１４’に移行する。
【００７７】
図１７のステップＳ１４’に移行すると、名詞句置換部２４は、図１９（ｄ）の中から、１つの名詞句集合候補を特定する。例えば、名詞句置換部２４は、図１９（ｄ）の中から、名詞句集合ＩＤ＝１の名詞句集合候補を特定したものとする。
【００７８】
次いで、ステップＳ１６’では、名詞句置換部２４は、文書中の名詞句候補文字列を暫定名詞に置換する。この場合、ステップＳ１４’で特定した名詞句集合候補に含まれる名詞句候補文字列を、図２１（ａ）に示すように、暫定名詞[**1]、[**2]を用いて置換する。
【００７９】
次いで、ステップＳ１８’では、整合性計算部２９は、名詞句候補文字列に対する意味記号候補の抽出処理を実行する。このステップＳ１８’では、図２１（ａ）の各文を図２１（ｂ）のように構文解析し、各構文構造と類似する構文構造事例が構文解析済みコーパス４０に含まれているかどうかを検索する。例えば、図２２（ａ）に示す文（Ｑ３０２）は、図２２（ｂ）に示す構文構造事例（Ｃ１００１，Ｃ１００２）と類似していたとする。この場合、図２２（ｃ）に示すように、[**1]の意味候補リストに意味記号候補[中子]と[細菌]が保存され、[**2]の意味候補リストに意味記号候補[土壌]と「金属」が保存される。以下、同様に、他の文についても構文解析が行われるが、意味候補リストは、図２２（ｃ）のままであったとする。
【００８０】
次いで、ステップＳ１９では、整合性計算部２９は、意味記号候補を抽出できたか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ２６’に移行するが、肯定された場合には、ステップＳ２０’に移行する。
【００８１】
ステップＳ２０’では、整合性計算部２９は、名詞句集合候補が意味記号候補の場合の整合性を評価する処理を実行する。ここでは、整合性計算部２９は、図２２（ｄ）に示すように、図２２（ｃ）の意味候補リストに基づいて、各暫定名詞の仮説（仮説１〜４）を立て、第１の実施形態と同様、整合性評価値を算出する。例えば、仮説１を採用した場合の構文解析の結果、図２３（ａ）に示すように、原文ＩＤ＝Ｑ３０８の文のみ、構文解析済みコーパス４０に一致事例が存在していたとする。この場合、仮説１の整合性評価値は、１／４＝０．２５となる。同様に、仮説２を採用した場合の構文解析の結果、図２３（ｂ）に示すように、原文ＩＤ＝Ｑ３０２の文のみ、構文解析済みコーパス４０に一致事例が存在していたとする。この場合、仮説２の整合性評価値は、１／４＝０．２５となる。また、仮説３を採用した場合の構文解析の結果、図２３（ｃ）に示すように、原文ＩＤ＝Ｑ３０２、Ｑ３０４，Ｑ３０８の文に一致事例が存在していたとする。この場合、仮説３の整合性評価値は、３／４＝０．７５となる。更に、仮説４を採用した場合の構文解析の結果、図２３（ｄ）に示すように、原文ＩＤ＝Ｑ３０４の文のみ、一致事例が存在していたとする。この場合、仮説４の整合性評価値は、１／４＝０．２５となる。
【００８２】
以上のように、ステップＳ２０’において、図２３（ａ）〜図２３（ｄ）の整合性評価値を得ると、整合性計算部２９は、次のステップＳ２２’に移行する。
【００８３】
ステップＳ２２’に移行すると、整合性評価値が最大、かつ閾値（例えば、０．５）を超えた仮説が存在するか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ２６’に移行するが、肯定された場合には、ステップＳ２４に移行する。ステップＳ２４に移行すると、整合性計算部２９は、図２４に示すように、名詞句リストに意味記号を登録した後、ステップＳ２６’に移行する。
【００８４】
ステップＳ２６’に移行すると、整合性計算部２９は、全ての名詞句集合候補を特定したか否かを判断する。このステップＳ２６’の判断が否定された場合には、ステップＳ１４’に戻り、上述した処理を繰り返す。なお、図１９（ｄ）の名詞句集合ＩＤ＝２、３の名詞句集合のように、既に前の処理（名詞句集合ＩＤ＝１の処理）において意味記号が確定している名詞句候補文字列のみを含む集合については、ステップＳ１４’以降の処理を実行しなくてもよい。一方、ステップＳ２６’の判断が肯定された場合には、ステップＳ２８に移行する。
【００８５】
ステップＳ２８では、第１の実施形態と同様、構文解析部３０は、名詞句リスト（図２４）に基づいて名詞句を意味記号に置換して、文書の解析を行う。そして、ステップＳ３０では、構文解析部３０は、出力部３４を介してステップＳ２８の解析結果を翻訳部５２に対して出力する。
【００８６】
以上、詳細に説明したように、本第２の実施形態によると、第１の実施形態と同様の効果が得られるほか、複数種類の名詞句候補文字列を含む文が存在する場合に、名詞句候補抽出部２２は、複数種類の名詞句候補文字列の少なくとも１つを含む文を前記文書の中から特定し、整合性計算部２９は、特定した文それぞれと類似する構文事例を構文解析済みコーパス４０から抽出する。そして、整合性計算部２９は抽出した構文事例に基づいて、複数の名詞句候補文字列が正しい名詞句であるか否かを判断する。これにより、複数種類の名詞句候補文字列が正しい名詞句であるか否かを一度に判断することができるので、複数種類の名詞句候補文字列を用いた総合的な判断を行うことができる。これにより、１つずつ名詞句候補文字列が正しい名詞句であるか否かを判断する場合よりも、高精度な判断が可能となる。
【００８７】
なお、上記第１、第２の実施形態では、解析部５０及び翻訳部５２を翻訳端末１０が有する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、図２５に示すように、ネットワーク１８０に接続されたサーバ１１０が解析部５０や翻訳部５２を有していても良い。この場合、クライアント１２０から翻訳対象の文書を入力することで、該文書がサーバ１１０において高精度に翻訳され、翻訳文がサーバ１１０からクライアント１２０に対して出力されるようになる。なお、図２５の場合、解析部５０及び翻訳部５２のいずれかをクライアント１２０が有していてもよい。
【００８８】
なお、上記第１、第２の実施形態では、中国語から日本語への翻訳を例にとり説明したが、これに限られるものではない。中国語以外の、品詞による語形変化がない言語の翻訳において、上記第１、第２の実施形態の装置や方法を用いることとしてもよい。また、中国語等から日本語以外の言語に翻訳する場合に、上記第１、第２の実施形態の装置や方法を用いることとしてもよい。
【００８９】
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体（ただし、搬送波は除く）に記録しておくことができる。
【００９０】
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記録媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【００９１】
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
【００９２】
上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。
【００９３】
なお、以上の第１、第２の実施形態の説明に関して、更に以下の付記を開示する。
（付記１）  文書内に複数回出現する単語群を名詞句候補として仮定する仮定部と、
構文リストに含まれる複数の正しい構文のうち、前記名詞句候補を含む複数の文と類似する構文をそれぞれ抽出する抽出部と、
前記抽出部による抽出結果に基づいて、前記名詞句候補の仮定が正しいか否かを判断する判断部と、を備える文書解析装置。
（付記２）  前記名詞句候補が複数存在する場合、
前記抽出部は、文字数の多い名詞句候補を優先的に選択し、選択した前記名詞句候補を含む複数の文と類似する構文をそれぞれ抽出することを特徴とする付記１に記載の文書解析装置。
（付記３）  前記抽出部が抽出した構文に基づいて、前記名詞句候補の意味を特定する特定部、を更に備える付記１又は２に記載の文書解析装置。
（付記４）  前記文書内に、複数種類の名詞句候補を含む文が存在する場合に、
前記抽出部は、前記複数種類の名詞句候補の少なくとも１つを含む複数の文を前記文書の中から特定して、特定した前記複数の文それぞれと類似する構文を前記構文リストから抽出し、
前記判断部は、前記抽出部による抽出結果に基づいて、前記複数種類の名詞句候補の仮定が正しいか否かを判断する、ことを特徴とする付記１〜３のいずれかに記載の文書解析装置。
（付記５）  前記判断部の判断結果に基づいて、前記文書の翻訳を実行する翻訳部を更に備える付記１〜４のいずれかに記載の文書解析装置。
（付記６）  文書内に複数回出現する単語群を名詞句候補として仮定し、
構文リストに含まれる複数の正しい構文のうち、前記名詞句候補を含む複数の文と類似する構文をそれぞれ抽出し、
抽出した結果に基づいて、前記名詞句候補の仮定が正しいか否かを判断する、
処理をコンピュータに実行させる文書解析プログラム。
（付記７）  前記名詞句候補が複数存在する場合、
前記抽出する処理では、文字数の多い名詞句候補を優先的に選択し、選択した前記名詞句候補を含む複数の文と類似する構文をそれぞれ抽出することを特徴とする付記６に記載の文書解析プログラム。
（付記８）  前記抽出する処理において抽出された構文に基づいて、前記名詞句候補の意味を特定する、処理を前記コンピュータに更に実行させる付記６又は７に記載の文書解析プログラム。
（付記９）  前記文書内に、複数種類の名詞句候補を含む文が存在する場合に、
前記抽出する処理では、前記複数種類の名詞句候補の少なくとも１つを含む複数の文を前記文書の中から特定して、特定した前記複数の文それぞれと類似する構文を前記構文リストから抽出し、
前記判断する処理では、前記抽出する処理における抽出結果に基づいて、前記複数種類の名詞句候補の仮定が正しいか否かを判断する、ことを特徴とする付記６〜８のいずれかに記載の文書解析プログラム。
（付記１０）  前記判断する処理における判断結果に基づいて、前記文書を翻訳する、処理を前記コンピュータに実行させる付記６〜９のいずれかに記載の文書解析プログラム。
（付記１１）  文書内に複数回出現する単語群を名詞句候補として仮定し、
構文リストに含まれる複数の正しい構文のうち、前記名詞句候補を含む複数の文と類似する構文をそれぞれ抽出し、
抽出した結果に基づいて、前記名詞句候補の仮定が正しいか否かを判断する、
処理をコンピュータが実行する文書解析方法。
（付記１２）  前記名詞句候補が複数存在する場合、
前記抽出する処理では、文字数の多い名詞句候補を優先的に選択し、選択した前記名詞句候補を含む複数の文と類似する構文をそれぞれ抽出することを特徴とする付記１１に記載の文書解析方法。
（付記１３）  前記抽出する処理において抽出された構文に基づいて、前記名詞句候補の意味を特定する、処理を前記コンピュータが更に実行する付記１１又は１２に記載の文書解析方法。
（付記１４）  前記文書内に、複数種類の名詞句候補を含む文が存在する場合に、
前記抽出する処理では、前記複数種類の名詞句候補の少なくとも１つを含む複数の文を前記文書の中から特定して、特定した前記複数の文それぞれと類似する構文を前記構文リストから抽出し、
前記判断する処理では、前記抽出する処理における抽出結果に基づいて、前記複数種類の名詞句候補の仮定が正しいか否かを判断する、ことを特徴とする付記１１〜１３のいずれかに記載の文書解析方法。
（付記１５）  前記判断する処理における判断結果に基づいて、前記文書を翻訳する、処理を前記コンピュータが更に実行する付記１１〜１４のいずれかに記載の文書解析方法。
【符号の説明】
【００９４】
１０  翻訳端末（文書解析装置）
２２  名詞句候補抽出部（仮定部）
２９  整合性計算部（抽出部、判断部、特定部）
４０  構文解析済みコーパス（構文リスト）
５２  翻訳部
【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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