(57)【要約】【課題】係り元・係り先の２文節のみならず他の文節の情報も利用して、係り先がない文節または自身に係る文節を含めて解析すること。【解決手段】単語情報付き文節列の各文節の特徴を表す素性列を生成し（ｓ１）、その各文節に対する、着目文節が後方Ｎ文節のどの文節にどのタイプで係るか又は後方Ｎ文節には係らないことを表すラベルを、着目文節のラベルの尤もらしさを着目文節及び後方Ｎ文節の素性と着目文節の直前の文節のラベルとから算出する条件付き確率場に基づく系列ラベリングにより決定し（ｓ２）、各ラベルから後方Ｎ文節内に係り先がある文節を判定し、素性列から削除するとともに該削除文節に関するラベルを係り受け情報に変換し（ｓ３）、素性列の文節数が１以下になるまで前記系列ラベリング及び文節削除を繰り返し（ｓ４）、残された文節に関するラベルを係り受け情報に変換することにより係り受け情報付きの文節列を復元する（ｓ５）。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された日本語文の単語情報付きの文節列に対し、文節毎にその係り先文節と係り受けタイプを特定する方法であって、
文節列記憶手段と、素性列記憶手段と、削除文節記憶手段とを備えたコンピュータを用いて、
当該コンピュータが、
入力された日本語文の単語情報付き文節列を記憶する文節列記憶手段から一の文節を構成する各単語の単語情報を読み出し、該各単語の単語情報に基づいて当該一の文節の特徴を表す素性を決定して素性列記憶手段に記憶し、これを各文節について行って文節毎の素性をまとめた素性列を生成する素性列生成工程と、
素性列記憶手段から素性列を読み出し、該素性列中の各文節に対する、着目文節が後続する一定の範囲内のどの文節にどのタイプで係るかを表すラベル又は着目文節が後続する一定の範囲内の文節には係らないことを表すラベルを、前記着目文節のラベルの尤もらしさを当該着目文節及び後続する一定の範囲内の文節の素性と当該着目文節の直前の文節のラベルとを用いて算出する条件付き確率場に基づく系列ラベリングにより決定し、素性列記憶手段の各文節に対応させて記憶する系列ラベリング工程と、
素性列記憶手段から各文節に対応するラベルを読み出し、当該各ラベルから前記後続する一定の範囲内に係り先がある文節を判定し、これを素性列記憶手段から削除するとともに、該削除した文節に関するラベルを係り先文節と係り受けタイプに変換して削除文節記憶手段に記憶する文節削除工程と、
素性列記憶手段に記憶されている文節数が１以下になるまで前記系列ラベリング工程及び文節削除工程を繰り返し実行させる終了判定工程と、
素性列記憶手段から残された文節に関するラベルを読み出し、これを係り先文節と係り受けタイプに変換するとともに、削除文節記憶手段から削除された文節に関する係り先文節と係り受けタイプを読み出し、係り先文節と係り受けタイプからなる係り受け情報付きの文節列を復元する文節列復元工程とを実行する
ことを特徴とする係り受け解析方法。
【請求項２】
着目文節が後続する一定の範囲内のどの文節にどのタイプで係るかを表すラベル又は着目文節が後続する一定の範囲内の文節には係らないことを表すラベル又は着目文節が自身に係ることを表すラベルを用いる
ことを特徴とする請求項１に記載の係り受け解析方法。
【請求項３】
素性列記憶手段から残された文節に関するラベルを読み出し、これを係り先文節と係り受けタイプに変換するとともに、削除文節記憶手段から削除された文節に関する係り先文節と係り受けタイプを読み出し、さらに文節列記憶手段から単語情報付き文節列を読み出し、単語情報及び係り先文節と係り受けタイプからなる係り受け情報付きの文節列を復元する文節列復元工程を有する
ことを特徴とする請求項１に記載の係り受け解析方法。
【請求項４】
コンピュータに、請求項１乃至３のいずれかに記載の係り受け解析方法の各処理ステップを実行させるための係り受け解析プログラム。
【請求項５】
入力された日本語文の単語情報付きの文節列に対し、文節毎にその係り先文節と係り受けタイプを特定する装置であって、
入力された日本語文の単語情報付き文節列を記憶する文節列記憶手段と、
日本語文の単語情報付き文節列の文節毎の特徴を表す素性をまとめた素性列とともに、該素性列の各文節に対応する、着目文節が後続する一定の範囲内のどの文節にどのタイプで係るかを表すラベル又は着目文節が後続する一定の範囲内の文節には係らないことを表すラベルを記憶する素性列記憶手段と、
素性列記憶手段から削除された文節に関する係り先文節と係り受けタイプを記憶する削除文節記憶手段と、
文節列記憶手段から一の文節を構成する各単語の単語情報を読み出し、該各単語の単語情報に基づいて当該一の文節の特徴を表す素性を決定して素性列記憶手段に記憶し、これを各文節について行って文節毎の素性をまとめた素性列を生成する素性列生成手段と、
素性列記憶手段から素性列を読み出し、該素性列中の各文節に対する、着目文節が後続する一定の範囲内のどの文節にどのタイプで係るかを表すラベル又は着目文節が後続する一定の範囲内の文節には係らないことを表すラベルを、前記着目文節のラベルの尤もらしさを当該着目文節及び後続する一定の範囲内の文節の素性と当該着目文節の直前の文節のラベルとを用いて算出する条件付き確率場に基づく系列ラベリングにより決定し、素性列記憶手段の各文節に対応させて記憶する系列ラベリング手段と、
素性列記憶手段から各文節に対応するラベルを読み出し、当該各ラベルから前記後続する一定の範囲内に係り先がある文節を判定し、これを素性列記憶手段から削除するとともに、該削除した文節に関するラベルを係り先文節と係り受けタイプに変換して削除文節記憶手段に記憶する文節削除手段と、
素性列記憶手段に記憶されている文節数が１以下になるまで前記系列ラベリング手段及び文節削除手段を繰り返し動作させる終了判定手段と、
素性列記憶手段から残された文節に関するラベルを読み出し、これを係り先文節と係り受けタイプに変換するとともに、削除文節記憶手段から削除された文節に関する係り先文節と係り受けタイプを読み出し、係り先文節と係り受けタイプからなる係り受け情報付きの文節列を復元する文節列復元手段とを備えた
ことを特徴とする係り受け解析装置。
【請求項６】
着目文節が後続する一定の範囲内のどの文節にどのタイプで係るかを表すラベル又は着目文節が後続する一定の範囲内の文節には係らないことを表すラベル又は着目文節が自身に係ることを表すラベルを用いる
ことを特徴とする請求項５に記載の係り受け解析装置。
【請求項７】
素性列記憶手段から残された文節に関するラベルを読み出し、これを係り先文節と係り受けタイプに変換するとともに、削除文節記憶手段から削除された文節に関する係り先文節と係り受けタイプを読み出し、さらに文節列記憶手段から単語情報付き文節列を読み出し、単語情報及び係り先文節と係り受けタイプからなる係り受け情報付きの文節列を復元する文節列復元手段を備えた
ことを特徴とする請求項５に記載の係り受け解析装置。
【請求項８】
コンピュータを、請求項５乃至７のいずれかに記載の係り受け解析装置の各手段として機能させるための係り受け解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された日本語文の単語情報付きの文節列に対し、文節毎にその係り先文節と係り受けタイプ（まとめて係り受け関係と呼ぶ。）を特定する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
＜日本語係り受け解析＞
係り受け解析は、入力された文節列に対し、どの文節がどの文節に係るかを、自動的に判定するものである。例えば、例文１『キャスターが「男の子が生まれました」と伝えた。』では、構成される５文節“キャスターが”，“「男の”，“子が”，“生まれました」と”，“伝えた。”に対して、図１に示すような係り受け関係を同定する。
【０００３】
［従来技術１］
従来の係り受け解析方法として、非特許文献１に記載された方法がある。これは、ある文節がその直後の文節にどの係り受けタイプでかかるか、あるいは係らないかを、多値分類器によって分類する。そして、係ると判断された場合に、その文節を一時的に削除し、同様の分類を繰り返すことによって、文全体の係り先文節と係り受けタイプを特定する方法である。
【０００４】
しかし、前記方法では、１回の分類では連続する２文節しか考慮していない。また、最終文節を除き、必ず自分より後の文節に係ることを前提としているため、係り先がない、あるいは図２に示すような自分自身に係る文節を考慮できない。
【０００５】
なお、本明細書において、日本語文中の文節や単語の位置を示す表現として「前」（「前方」、「直前」等を含む。）及び「後」（「後方」、「直後」等を含む。）という言葉を用いるが、ある文節や単語（の位置）に対して「前」とはその文節や単語（の位置）より文頭側を指し、「後」とは文末側を指すものとする。
【０００６】
［従来技術２］
従来のもう一つの係り受け解析方法として、非特許文献２に記載された方法がある。これは、入力された文節の任意の２文節（同一文節でもよい）間における係る確率を算出し、係る確率が最も高い係り受け関係を文全体の係り受けとして同定するものである。
【０００７】
この方法では、係り先がない文節、あるいは自分自身にかかる文節を考慮できるが、２文節のみで係り受け関係を同定しており、当該２文節以外の情報を係り受け関係同定に使用していない。
【０００８】
＜系列ラベリング＞
一方、系列ラベリング技術は、入力系列Ｘに対して、ラベル列Ｙを付与するものである（例えば、非特許文献３参照）。系列ラベリングは、単語の品詞推定、単語列の文節認定などに使われている。例えば、単語の品詞推定では、単語列Ｘが与えられたときの品詞列Ｙを推定するタスクとして系列ラベリングが使われている。
【０００９】
系列ラベリング法の一つとして、条件付き確率場に基づく方法がある。条件付確率場では、入力系列Ｘが与えられたときのラベル列Ｙの出力確率は以下の式で与える。
【００１０】
【数１】
2008123403.tif 000003
但し、Ｚ（Ｘ）は正規化項、Ｉは入力系列長、ｆk（Ｘ，Ｙ，ｉ）は、入力系列とラベル列が位置ｉにおいて、ある条件を満たすときに１、それ以外で０となる（特徴ｋに関する）素性関数である。例えば、単語の品詞推定では、位置ｉにおいて、単語ｘiの表記ｘi,1（特徴ｋ＝１は「表記」を表す。）が「キャスター」で、品詞ｙiが「名詞」であるとき１、それ以外で０となるような関数である。なお、単語の表記のような、入力の特徴を表すものを素性と呼ぶ。また、λkは、（特徴ｋに関する）素性関数に対する重みである。
【００１１】
従って、入力系列Ｘに対する最適なラベル列
【００１２】
【数２】
2008123403.tif 000004
は、以下の式を満足するものを、全ラベルの組み合わせから探索することにより決定される。
【００１３】
【数３】
2008123403.tif 000005
なお、重みλkは、正解のＸ，Ｙの組を複数与え、事後確率最大化学習等を行うことにより、予め算出しておく。
【００１４】
Ｘ，Ｙは系列であるため、系列上のある位置ｉのラベルを決定する際、その点の素性だけでなく、例えば前後の素性やその組み合わせ、前方のラベル（侯補）を利用してラベリングすることができる。
【００１５】
例えば、図３に示すように、位置ｉの前後（ｉ−１からｉ＋１）の素性と前方（ｉ−１）のラベル（侯補）とを用いて、位置ｉのラベルの尤もらしさを算出し、全ラベルの組み合わせから式（２）を満たすラベル列を探索することによりラベリングする。
【００１６】
係り受け解析は文を木構造にするタスクなので、条件付き確率場に基づく系列ラベリング方法は用いられていない。
【非特許文献１】工藤拓、松本裕治「チャンキングの段階適用による日本語係り受け解析」情報処理学会論文誌、Ｖｏｌ．４３、Ｎｏ．６、２００２年、ｐｐ．１８３４−１８４２
【非特許文献２】T.Ohno, S.Matsubara, N.Kawaguchi, and Y.Inagaki, "Robust dependency parsing of spontaneous japanese spoken language",  IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems, VOL.E88-D, NO.3, March 2005, pp.545-552
【非特許文献３】John Lafferty, Andrew McCallum, and Fernando Pereira, "Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data", In Proceedings of the 18th International Conference on Machine Learning, 2001, pp. 282-289
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
前述したように、従来の日本語係り受け解析には、
・係り先がない文節、あるいは自分自身に係る文節を解析できない、
・係り受け関係同定の際、２文節の情報しか使用していない、
という２つの問題点があった。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明では、日本語係り受け解析における前記２つの問題点を同時に解決するため、以下の方法をとる。
【００１９】
１．文節列に対して、現在着目している文節の素性及びそれに後続する一定の範囲（以下、ウィンドウと呼ぶ。図４参照）内の文節（後方Ｎ文節）の素性と、現在着目している文節の直前の文節のラベルとで系列ラベリングを行う。
【００２０】
２．系列ラベリング時、ウィンドウ内のどの文節にどのタイプで係るか、またはウィンドウ内の文節には係らないというラベルを付与。
【００２１】
３．ウィンドウ内に係り先があると判定された文節を一時的に削除し、文節が１つになるまで繰り返す。
【００２２】
このような方法を取ることにより、ウィンドウ内の文節は、係り元・係り先の２文節のみならず、他の文節の情報も利用して係り受け関係を総合的に判断できる。また、「自分自身に係る」というラベルを用意しておけば、どこにも係らない文節も解析できる。
【発明の効果】
【００２３】
・ウィンドウサイズＮは自由に設定できるため、これを大きく取ると、複数の文節を総合的に判断し、係り先と係り受けタイプを付与することができる。
【００２４】
・ラベルとして現在着目している文節も含むようにすると、着目文節も係り先とすることができる。結果的に、係り先がない、あるいは自分自身に係る文節を含む文でも、正しく係り受け解析が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
図５は本発明の係り受け解析装置の実施の形態の一例を示すもので、図中、１は文節列記憶部、２は素性列記憶部、３は係り受けモデル記憶部、４は削除文節記憶部、５は素性列生成部、６は系列ラベリング部、７は文節削除部、８は終了判定部、９は文節列復元部である。
【００２６】
文節列記憶部１は、図示しないキーボード等から直接入力され又は記憶媒体から読み出されて入力され又は通信媒体を介して他の装置等から入力された日本語文の単語情報付きの文節列を一時的に記憶する。
【００２７】
なお、日本語文の単語情報付きの文節列は、通常の入力文（テキストデータ）に対して周知の形態素解析を行って（即ち、入力文を形態素単位（単語単位）に分割し、各単語についてその表記、品詞、活用形等の形態素情報（単語情報）を付与することによって）単語情報付きの単語列を作成し、さらにこの単語情報付きの単語列に対して周知の文節認定を行う（即ち、単語列中の各単語を文節を単位としてまとめる）ことによって得られる。
【００２８】
素性列記憶部２は、日本語文の単語情報付き文節列の文節毎の特徴を表す素性をまとめた素性列とともに、該素性列の各文節に対応する、着目文節がウィンドウ内のどの文節にどのタイプで係るかを表すラベル又は着目文節がウィンドウ内の文節には係らないことを表すラベル又は着目文節が自身に係ることを表すラベルを一時的に記憶する。
【００２９】
係り受けモデル記憶部３は、前述した如く正解のＸ，Ｙの組を複数与え、事後確率最大化学習等を行うことにより予め算出しておいた、本発明における系列ラベリングの素性関数に対する重みλkを記憶する。
【００３０】
削除文節記憶部４は、素性列記憶部２から削除された文節に関する係り先文節と係り受けタイプを一時的に記憶する。
【００３１】
素性列生成部５は、文節列記憶部１から一の文節を構成する各単語の単語情報を読み出し、該各単語の単語情報に基づいて当該一の文節の特徴を表す素性を決定して素性列記憶部２に記憶し、これを各文節について行って文節毎の素性をまとめた素性列を生成する。
【００３２】
系列ラベリング部６は、素性列記憶部２から素性列（素性ベクトル列）を読み出し、該素性列中の各文節に対する、着目文節がウィンドウ内のどの文節にどのタイプで係るかを表すラベル又は着目文節がウィンドウ内の文節には係らないことを表すラベル又は着目文節が自身に係ることを表すラベルを、前記着目文節のラベルの尤もらしさを当該着目文節及びウィンドウ内の文節の素性と当該着目文節の直前の文節のラベルと前記重みλkとを用いて算出する条件付き確率場に基づく系列ラベリングにより決定し、素性列記憶部２の各文節に対応させて記憶する。
【００３３】
文節削除部７は、素性列記憶部２から各文節に対応するラベルを読み出し、当該各ラベルから前記ウィンドウ内に係り先がある文節を判定し、これを素性列記憶部２から削除するとともに、該削除した文節に関するラベルを係り先文節と係り受けタイプに変換して削除文節記憶部４に記憶する。
【００３４】
終了判定部８は、素性列記憶部２に記憶されている文節数が１以下になるまで前記系列ラベリング部６及び文節削除部７を繰り返し動作させる。
【００３５】
文節列復元部９は、素性列記憶部２から残された文節に関するラベルを読み出し、これを係り先文節と係り受けタイプに変換するとともに、削除文節記憶部４から削除された文節に関する係り先文節と係り受けタイプを読み出し、さらに文節列記憶部１から単語情報付き文節列を読み出し、単語情報及び係り先文節と係り受けタイプからなる係り受け情報付きの文節列を復元する。
【００３６】
図６は本発明の係り受け解析装置における処理の流れを示すもので、以下、例を挙げてその動作を詳細に説明する。
【００３７】
入力された日本語文の単語情報付きの文節列は、文節列記憶部１に一時的に記憶される。例えば、例文１『キャスターが「男の子が生まれました」と伝えた。』では、図７に示すような文節列が入力となる。なお、例文１に対する正しい係り受け解析結果は図１に示した通りである。
【００３８】
まず、素性列生成部５において、文節列記憶部１から一の文節を構成する各単語の単語情報を読み出し、該各単語の単語情報に基づいて当該一の文節の素性を以下のように決定して素性列記憶部２に記憶し、これを各文節について行って文節毎の素性をまとめた素性列を生成する（ｓ１）。
【００３９】
素性とは、各文節を様々な観点から特徴づけたものである。ここでは、文節を代表する形態素を主辞と主機能語の２つとし、これら各々の表記、品詞、活用形を素性とする（計６つ）が、他の特徴を素性としても良い。
【００４０】
ここで、主辞とは、各文節の最後尾に最も近い部分に現れた内容語であり、また、主機能語とは、各文節の最後尾に最も近い機能語である。
【００４１】
なお、内容語・機能語は、品詞により一意に決定できる。一般的に、名詞、動詞、形容詞は内容語であり、助詞、助動詞は機能語であり、記号はそのどちらでもない。また、文節に機能語がない場合は、最後尾の形態素を主機能語とする。
【００４２】
例文１の場合、図８に示すような素性列が得られる。ここで、素性１は主辞の表記、素性２は主辞の品詞、素性３は主辞の活用形、素性４は主機能語の表記、素性５は主機能語の品詞、素性６は主機能語の活用形をそれぞれ表し、「＊」は該当する素性がないことを表している。
【００４３】
次に、系列ラベリング部６において、素性列記憶部２から素性列を読み出し、係り受けモデル記憶部３から重みλkを読み出し、条件付き確率場に基づく系列ラベリングを行って該素性列中の各文節に対するラベルを決定し、素性列記憶部２の各文節に対応させて記憶する（ｓ２）。
【００４４】
本発明における系列ラベリングでは、着目文節のラベルの推定を、当該着目文節及びその後方Ｎ文節（ウィンドウ内の文節）の素性と、着目文節の直前の文節のラベルとを使用して行う（図４参照）。Ｎは予め定めた定数である。なお、素性は本例では単独で用いるが、ウィンドウ内の素性を組み合わせても良い。
【００４５】
また、系列ラベリングで付与するラベルは、係り先文節の相対位置と係り受けタイプを表すものとする。ウィンドウが着目文節＋２（つまり、Ｎ＝２）の場合のラベルの例を図９に示す。また、例文１の場合、図１０に示すようにラベルが付与される。
【００４６】
もし、系列ラベリングの結果、ラベルが全て“−（ウィンドウ内の文節に係らない）”である場合、以降の処理で無限ループになるのを防ぐため、最終文節の直前（図１０の例の場合、文節４）のラベルを“１Ｄ（直後の文節に、通常の係り受けで係る）”に変更する。
【００４７】
次に、文節削除部７において、素性列記憶部２から各文節に対応するラベルを読み出し、以下の処理を行う（ｓ３）。
【００４８】
１．まず、先頭から最初に“−”ラベルが付与されている文節の直前までの文節を全て削除する。
【００４９】
２．“−”ラベルの直後に、それ以外のラベルがある場合、後方の文節をＮ文節削除する。但し、削除文節中に“−”ラベルがある場合、その文節と以降の文節は削除しない。
【００５０】
３．削除した文節は、ラベルから係り先文節と係り受けタイプを解釈し、削除文節記憶部４に記憶する。
【００５１】
例文１の場合、文節２，３が削除され、文節１，４，５が残る。削除文節記憶部４には、図１１に示すような情報が記録される。
【００５２】
次に、終了判定部８において、文節削除部７での処理の結果、素性列記憶部２に残された（記憶されている）文節数が１以下かどうかを判定し、１以下であれば文節列復元部９に対して処理を命じ、そうでなければ、系列ラベリング部６に対して再び処理を命じる（ｓ４）。
【００５３】
例文１の場合、１回目の系列ラベリング及び文節削除では素性列記憶部２には文節１，４，５が残っており、系列ラベリング部６が残った文節１，４，５に対して前記同様の系列ラベリング処理を行う。例文１の場合、２回目の系列ラベリングで付与されるラベルは図１２に示す通りである。
【００５４】
ここで注意するのは、文節１の係り先の侯補として、文節４と５がある点である。文節４に係る場合、「キャスターが生まれた」という意味になり、文節５に係る場合、「キャスターが伝えた」という意味になる。正解は文節５である。
【００５５】
本発明では、前述した系列ラベリングにより、ウィンドウ内の係り受け関係を同時に考慮している。「生まれる」のは子供である可能性が高く、「伝える」のはキャスターである可能性が高いため、文節１の係り先として文節５が選択される。文節４と５を同時に考慮しているため、適切な係り先を決定することができる。
【００５６】
さらに、文節削除部７が素性列記憶部２に対して前記同様の文節削除処理を行う。例文１の場合、文節１，４が削除され、文節５が残り、削除文節記憶部４には、図１３に示すような情報が追加・記録される。
【００５７】
また、終了判定部８が前記同様の終了判定を行うが、ここでは残った文節が文節５の１つのみなので、文節列復元部９に対して処理を命じる。
【００５８】
最後に、文節列復元部９において、素性列記憶部２から残された文節に関するラベルを読み出し、これを係り先文節と係り受けタイプに変換するとともに、削除文節記憶部４から削除された文節に関する係り先文節と係り受けタイプを読み出し、さらに文節列記憶部１から単語情報付き文節列を読み出し、単語情報及び係り先文節と係り受けタイプからなる係り受け情報付きの文節列を復元し、出力する（ｓ５）。
【００５９】
例文１の場合の単語情報及び係り受け情報付きの文節列を図１４に示す。
【００６０】
なお、文節列記憶部１から単語情報付き文節列を読み出さず、係り受け情報付きの文節列のみを復元し、出力しても良い。
【００６１】
＜他の処理例＞
例文２『えーっと、今日は調子良かったです、はい。』が入力された場合の動作について説明する。処理内容については、前述した例文１の場合と同一であるため、データのみ示す。
【００６２】
まず、文節列記憶部に１に記憶される、例文２に対する単語情報付きの文節列を図１５に示す。
【００６３】
また、素性列生成部５によって生成され、素性列記憶部２に記憶された、例文２に対する素性列を図１６に示す。なお、ここではフィラーを内容語として扱っている。
【００６４】
また、系列ラベリング部６によって付与され、素性列記憶部２に記憶された、例文２に対するラベル付きの素性列（１回目）を図１７に示す。
【００６５】
また、文節削除部７によって削除され、削除文節記憶部４に記憶された、例文２に対する削除文節の情報を図１８に示す。ここでは、文節１，２，３，５が削除され、残った文節が文節４のみとなるため、終了判定部８は文節列復元部９に処理を命じる。
【００６６】
また、文節列復元部９によって復元され出力された、例文２に対する単語情報及び係り受け情報付きの文節列を図１９に示す。
【００６７】
なお、例文２に対する正しい係り受け解析結果は図２に示した通りである。このように、自分自身に係る文節があっても、適切に解析することができる。
【００６８】
なお、実施の形態における文節列記憶部、素性列記憶部、係り受けモデル記憶部および削除文節記憶部という記載は、どのようなデータを記憶するかという機能上の違いに基づく表現であり、ハードウェア的に個別の記憶部（記憶装置）が必要であるという意味ではない。また、本発明は、周知のコンピュータに媒体もしくは通信回線を介して、図５の構成図に示された機能を実現するプログラムあるいは図６のフローチャートに示された手順を備えるプログラムをインストールすることによっても実現可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】係り受け解析結果の一例を示す説明図
【図２】係り受け解析結果の他の例を示す説明図
【図３】系列ラベリングに用いる素性とラベルの一例を示す説明図
【図４】本発明における系列ラベリングに用いる素性とラベルを示す説明図
【図５】本発明の係り受け解析装置の実施の形態の一例を示す構成図
【図６】本発明の係り受け解析装置における処理の流れ図
【図７】日本語文の単語情報付きの文節列の一例を示す説明図
【図８】素性列の一例を示す説明図
【図９】ラベルの一例を示す説明図
【図１０】ラベル付き素性列の一例を示す説明図
【図１１】削除文節の情報の一例を示す説明図
【図１２】２回目の系列ラベリング処理時のラベル付き素性列の一例を示す説明図
【図１３】２回目の文節削除処理時の削除文節の情報の一例を示す説明図
【図１４】単語情報及び係り受け情報付きの文節列の一例を示す説明図
【図１５】日本語文の単語情報付きの文節列の他の例を示す説明図
【図１６】素性列の他の例を示す説明図
【図１７】ラベル付き素性列の他の例を示す説明図
【図１８】削除文節の情報の他の例を示す説明図
【図１９】単語情報及び係り受け情報付きの文節列の他の例を示す説明図
【符号の説明】
【００７０】
１：文節列記憶部、２：素性列記憶部、３：係り受けモデル記憶部、４：削除文節記憶部、５：素性列生成部、６：系列ラベリング部、７：文節削除部、８：終了判定部、９：文節列復元部。
【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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【手続補正書】
【提出日】平成19年10月11日(2007.10.11)
【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】
入力された日本語文の単語情報付きの文節列に対し、文節毎にその係り先文節と係り受けタイプを特定する装置であって、
入力された日本語文の単語情報付き文節列を記憶する文節列記憶手段と、
日本語文の単語情報付き文節列の文節毎の特徴を表す素性をまとめた素性列とともに、該素性列の各文節に対応する、着目文節が後続する一定の範囲内のどの文節にどのタイプで係るかを表すラベル又は着目文節が後続する一定の範囲内の文節には係らないことを表すラベルを記憶する素性列記憶手段と、
素性列記憶手段から削除された文節に関する係り先文節と係り受けタイプを記憶する削除文節記憶手段と、
文節列記憶手段から一の文節を構成する各単語の単語情報を読み出し、該各単語の単語情報に基づいて当該一の文節の特徴を表す素性を決定して素性列記憶手段に記憶し、これを各文節について行って文節毎の素性をまとめた素性列を生成する素性列生成手段と、
素性列記憶手段から素性列を読み出し、該素性列中の各文節に対する、着目文節が後続する一定の範囲内のどの文節にどのタイプで係るかを表すラベル又は着目文節が後続する一定の範囲内の文節には係らないことを表すラベルを、前記着目文節のラベルの尤もらしさを当該着目文節及び後続する一定の範囲内の文節の素性と当該着目文節の直前の文節のラベルとを用いて算出する条件付き確率場に基づく系列ラベリングにより決定し、素性列記憶手段の各文節に対応させて記憶する系列ラベリング手段と、
素性列記憶手段から各文節に対応するラベルを読み出し、当該各ラベルから前記後続する一定の範囲内に係り先がある文節を判定し、これを素性列記憶手段から削除するとともに、該削除した文節に関するラベルを係り先文節と係り受けタイプに変換して削除文節記憶手段に記憶する文節削除手段と、
素性列記憶手段に記憶されている文節数が１以下になるまで前記系列ラベリング手段及び文節削除手段を繰り返し動作させる終了判定手段と、
素性列記憶手段から残された文節に関するラベルを読み出し、これを係り先文節と係り受けタイプに変換するとともに、削除文節記憶手段から削除された文節に関する係り先文節と係り受けタイプを読み出し、係り先文節と係り受けタイプからなる係り受け情報付きの文節列を復元する文節列復元手段とを備えた
ことを特徴とする係り受け解析装置。
【請求項２】
着目文節が後続する一定の範囲内のどの文節にどのタイプで係るかを表すラベル又は着目文節が後続する一定の範囲内の文節には係らないことを表すラベル又は着目文節が自身に係ることを表すラベルを用いる
ことを特徴とする請求項１に記載の係り受け解析装置。
【請求項３】
素性列記憶手段から残された文節に関するラベルを読み出し、これを係り先文節と係り受けタイプに変換するとともに、削除文節記憶手段から削除された文節に関する係り先文節と係り受けタイプを読み出し、さらに文節列記憶手段から単語情報付き文節列を読み出し、単語情報及び係り先文節と係り受けタイプからなる係り受け情報付きの文節列を復元する文節列復元手段を備えた
ことを特徴とする請求項１に記載の係り受け解析装置。
【請求項４】
コンピュータを、請求項１乃至３のいずれかに記載の係り受け解析装置の各手段として機能させるための係り受け解析プログラム。