(57)【要約】【課題】解を探索する際に最大全域木の探索手法を適用することで、依存構造木として正しい解を得る。【解決手段】言語解析装置は、入力部１１からの入力文に対して、文節単位モデルパラメータと文単位モデルパラメータとによって規定される確率モデルから、依存構造のサンプルを生成する動的サンプル生成部１２と、前記生成されたサンプルから、最大全域木探索手法を用いて最適な依存構造を決定する解探索部１３と、係り受け関係ラベル決定部１４とを有している。係り受け関係ラベル決定部１４は、前記決定された依存構造がラベル無し依存構造の場合には、前記ラベル無し依存構造に対して、ラベル付け用モデルパラメータによって規定される確率モデルを用いて、係り受け関係のラベルを同定する。【選択図】図１
2008293119.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力文に対して、文節単位モデルパラメータと文単位モデルパラメータとによって規定される確率モデルから、依存構造のサンプルを生成し、前記生成されたサンプルから、最大全域木探索手法を用いて最適な依存構造を決定することを特徴とする言語解析方法。
【請求項２】
請求項１記載の言語解析方法は、更に、
前記決定された依存構造がラベル無し依存構造の場合には、前記ラベル無し依存構造に対して、ラベル付け用モデルパラメータによって規定される確率モデルを用いて、係り受け関係のラベルを同定することを特徴とする言語解析方法。
【請求項３】
入力文に対して、ラベル情報付き文節単位モデルパラメータと、ラベル情報付き文単位モデルパラメータとを用いて、ラベル付きの依存構造木のサンプルを生成することにより、前記入力文において文中の各単語の係り先だけではなく係り受け関係のラベルも文節単位のモデルと文単位のモデルとにより同時に処理することを特徴とする言語解析方法。
【請求項４】
入力文に対して、ラベル情報無し文節単位モデルパラメータと、ラベル付け用モデルパラメータと、ラベル情報付き文単位モデルパラメータとを用いて、ラベル付きの依存構造木のサンプルを生成することにより、前記入力文において文単位のモデルでは係り先と係り受け関係のラベルを同時に処理し、文節単位のモデルでは係り先とラベルを別々に処理することを特徴とする言語解析方法。
【請求項５】
入力文に対して、文節単位モデルパラメータと文単位モデルパラメータとによって規定される確率モデルから、依存構造のサンプルを生成する動的サンプル生成部と、
前記生成されたサンプルから、最大全域木探索手法を用いて最適な依存構造を決定する解探索部と、
を有することを特徴とする言語解析装置。
【請求項６】
請求項５記載の言語解析装置は、更に、
前記文節単位モデルパラメータを格納する第１の格納部と、
前記文単位モデルパラメータを格納する第２の格納部と、
を有することを特徴とする言語解析装置。
【請求項７】
請求項５又は６記載の言語解析装置は、更に、
前記決定された依存構造がラベル無し依存構造の場合には、前記ラベル無し依存構造に対して、ラベル付け用モデルパラメータによって規定される確率モデルを用いて、係り受け関係のラベルを同定する係り受け関係ラベル決定部を有することを特徴とする言語解析装置。
【請求項８】
請求項７記載の言語解析装置は、更に、
前記ラベル付け用モデルパラメータを格納する第３の格納部を有することを特徴とする言語解析装置。
【請求項９】
入力文に対して、ラベル情報付き文節単位モデルパラメータと、ラベル情報付き文単位モデルパラメータとを用いて、ラベル付きの依存構造木のサンプルを生成することにより、前記入力文において文中の各単語の係り先だけではなく係り受け関係のラベルも文節単位のモデルと文単位のモデルにより同時に処理するラベル付き動的サンプル生成部と、
前記生成されたサンプルから、最大全域木探索手法を用いて最適な依存構造を決定する解探索部と、
を有することを特徴とする言語解析装置。
【請求項１０】
請求項９記載の言語解析装置は、更に、
前記ラベル情報付き文節単位モデルパラメータを格納する第１の格納部と、
前記ラベル情報付き文単位モデルパラメータを格納する第２の格納部と、
を有することを特徴とする言語解析装置。
【請求項１１】
入力文に対して、ラベル情報無し文節単位モデルパラメータと、ラベル付け用モデルパラメータと、ラベル情報付き文単位モデルパラメータとを用いて、ラベル付きの依存構造木のサンプルを生成することにより、前記入力文において文単位のモデルでは係り先と係り受け関係のラベルを同時に処理し、文節単位のモデルでは係り先とラベルを別々に処理するラベル付き動的サンプル生成部と、
前記生成されたサンプルから、最大全域木探索手法を用いて最適な依存構造を決定する解探索部と、
を有することを特徴とする言語解析装置。
【請求項１２】
請求項１１記載の言語解析装置では、更に、
前記ラベル情報無し文節単位モデルパラメータを格納する第１の格納部と、
前記ラベル付け用モデルパラメータを格納する第２の格納部と、
前記ラベル情報付き文単位モデルパラメータを格納する第３の格納部と、
を有することを特徴とする言語解析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、言語を解析する言語解析方法及びその装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
機械翻訳システム等の自然言語処理装置で機械翻訳する場合、例えば、使用者によって入力された入力文に対して文の依存構造の解析等を行い、この解析結果に基づいて翻訳処理をすることが行われる。
【０００３】
前記自然言語処理装置では、入力された入力文の依存構造を解析する必要が度々発生する。依存構造とは、例えば、単語間又は文節間の修飾／被修飾の関係（係り受け関係）を表す構造のことをいう。
【０００４】
【非特許文献１】情報処理学会論文誌、Ｖｏｌ．４０、Ｎｏ．９（１９９９）内元清貴、外２名“最大エントロピー法に基づくモデルを用いた日本語係り受け解析”Ｐ．３３９７−３４０７
【非特許文献２】情報処理学会論文誌、Ｖｏｌ．４３、Ｎｏ．６（２００２）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”Ｐ．１８３４−１８４１
【非特許文献３】Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ、Ｖｏｌ．３１、Ｎｏ．１（２００４）Ｃｏｌｌｉｎｓ  ａｎｄ  Ｋｏｏ“Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｖｅ  Ｒｅｒａｎｋｉｎｇ  ｆｏｒ  Ｎａｔｕｒａｌ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｐａｒｓｉｎｇ”
【０００５】
前記非特許文献１に記載されているように、依存構造を解析する方法としては、規則に基づく方法や統計的手法が考えられ、当該統計的手法は依存構造解析に必要なパラメータ等を学習用データから自動的に推定できるという利点がある。統計的手法に基づく依存構造解析では、データ中に含まれる手がかりとなる情報（素性）を基にして、未知の文に対する依存構造を決定する。そのため、どのような素性を利用するかによって依存構造解析の精度が左右される。前記非特許文献１に記載された技術では、最大エントロピーモデルを用いて２つの文節が係り受け関係を持つ確率を計算することにより、統計的に文の依存構造を求めている。
【０００６】
前記非特許文献２に記載された技術では、サポートベクターマシンを用いて、隣り合う２つの文節が係るか、若しくは係らないかの判定を段階的に適用していくことにより、文全体の依存構造を決定している。この非特許文献２に示す依存構造の解析方法では、文中の各係り受け関係が独立であるとは仮定せず、ある２つの文節が係り受け関係にあるかどうかを判定する際に、着目している係り元文節に係る文節、着目している係り先文節に係る文節、着目している係り先文節が係る文節から得られる素性も考慮している。このような素性を利用することで、より高い精度で文の依存構造を決定することができる。
【０００７】
又、前記非特許文献３では、リランキングに基づく方法を利用して文の句構造を決定している。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、従来の言語解析技術では、次の（Ａ）〜（Ｄ）のような課題があった。
【０００９】
（Ａ）  前記非特許文献１に記載された技術の課題
前記非特許文献１に示す依存構造の解析方法では、文中の各係り受け関係は独立であると仮定し、利用できる素性が限定されているため、この仮定が成り立たない場合は解析に失敗する可能性があるという課題がある。
【００１０】
（Ｂ）  前記非特許文献２に記載された技術の課題
前記非特許文献２に示す依存構造の解析方法では、文節単位の素性だけではなく、文中に含まれる複数の文節の各係り先のような文単位の素性を一部利用することができる。つまり、文中の各係り受け関係を１つずつ順番に判定しているため、既に係り受け関係の判定された文節から得られる素性を利用することができる。ところが、まだ係り受け関係が判定されていない文節から得られる素性は利用することができず、文単位の任意の素性を利用できるわけではない。
【００１１】
（Ｃ）  前記非特許文献３に記載された技術の課題
前記非特許文献３では、任意の文単位の素性を用いて句構造解析を行うために、リランキングに基づく方法を利用している。この方法では、先ず始めに従来手法を用いて、正解であると思われる解候補の上位ｘ個（例えばｘ＝３０）を得る。次に、そのｘ個の各候補に対して、文単位の素性を用いてどの候補が最も正しいと思われるかを決定する。この方法では、ｘ個の各候補は既に文中の全ての句構造が決定されているため、文単位の任意の素性を利用することができる。しかし、この非特許文献３に示す解析方法では、始めに得るｘ個の解候補の中に正解が含まれていなければ、どのようにしても正しい答えを出力することはできない、という課題がある。
【００１２】
（Ｄ）  本願出願人の先の提案（特願２００７−１０８７１、非公知状態であり、以下単に「先の提案」という。）
前記（Ａ）〜（Ｃ）の課題を解決するために、本願出願人は、先に、依存構造を解析する方法として、ギブスサンプリングを用いることにより、文中の任意の素性を利用して統計的に文の依存構造を解析する方法を提案した。この先の提案では、文単位の任意の素性を利用し、予め解候補を用意せずに依存構造の解析を行うことが可能になるといった特徴がある。
【００１３】
即ち、先の提案は、入力文に対する依存構造を解析する言語処理方法であって、文節単位の素性を用いて依存構造を解析するための確率モデルのパラメータである文節単位モデルパラメータを推定する文節単位モデルパラメータ推定ステップと、文単位の素性を用いて依存構造を解析するための確率モデルのパラメータである文単位モデルパラメータを推定する文単位モデルパラメータ推定ステップと、前記文単位モデルパラメータと前記文節単位モデルパラメータとによって規定される確率モデルから入力文に対する依存構造のサンプルを生成するサンプル生成ステップと、前記サンプル生成ステップで生成した前記入力文に対する依存構造のサンプルから最適な依存構造を決定する依存構造決定ステップとを有することを特徴としている。
【００１４】
ところが、この先の提案においても、次のような不都合がある。
先の提案の方法では、依存構造の解（文中の各単語の係り先）を選択する方法として、ギブスサンプリングによって計算された周辺確率を最大化する係り先を選ぶという方法を用いている。依存構造木は、サイクル（グラフ中で循環するノード列）を含まないという性質があり、更に言語によっては、係り受け関係は交差しないという性質がある。しかし、先の提案の方法により決定された解は、依存構造木として正しい形になっているとは限らない。又、先の提案の方法は、文中の各単語の係り先を決定するだけであるが、自然言語処理の応用においては、文中の各単語がどの単語に係るかということだけではなく、どのような関係で係るか（主語であるか目的語であるか、あるいは並列関係であるか、等の係り受け関係）がしばしば必要とされる。
【００１５】
従って、未だ技術的に十分に満足できる言語解析技術を実現することが困難であった。
【００１６】
そこで、本願発明では、上記課題を解決するために、最大全域木（Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｓｐａｎｎｉｎｇ  Ｔｒｅｅ）の探索手法を適用し、依存構造木として正しい形の解のみを出力し、更に、係り先の決定だけではなく係り受け関係のラベルの同定も行うようにした言語解析方法及びその装置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】
【００１７】
本発明の内の第１の発明の言語解析方法は、入力文に対して、文節単位モデルパラメータと文単位モデルパラメータとによって規定される確率モデルから、依存構造のサンプルを生成し、前記生成されたサンプルから、最大全域木探索手法を用いて最適な依存構造を決定することを特徴とする。
【００１８】
第２の発明の言語解析方法は、第１の発明の言語解析方法において、更に、前記決定された依存構造がラベル無し依存構造の場合には、前記ラベル無し依存構造に対して、ラベル付け用モデルパラメータによって規定される確率モデルを用いて、係り受け関係のラベルを同定することを特徴とする。
【００１９】
第３の発明の言語解析方法は、入力文に対して、ラベル情報付き文節単位モデルパラメータと、ラベル情報付き文単位モデルパラメータとを用いて、ラベル付きの依存構造木のサンプルを生成することにより、前記入力文において文中の各単語の係り先だけではなく係り受け関係のラベルも文節単位のモデルと文単位のモデルとにより同時に処理することを特徴とする。
【００２０】
第４の発明の言語解析方法は、入力文に対して、ラベル情報無し文節単位モデルパラメータと、ラベル付け用モデルパラメータと、ラベル情報付き文単位モデルパラメータとを用いて、ラベル付きの依存構造木のサンプルを生成することにより、前記入力文において文単位のモデルでは係り先と係り受け関係のラベルを同時に処理し、文節単位のモデルでは係り先とラベルを別々に処理することを特徴とする。
【００２１】
第５の発明の言語解析装置は、入力文に対して、文節単位モデルパラメータと文単位モデルパラメータとによって規定される確率モデルから、依存構造のサンプルを生成する動的サンプル生成部と、前記生成されたサンプルから、最大全域木探索手法を用いて最適な依存構造を決定する解探索部と、を有することを特徴とする。
【００２２】
第６の発明の言語解析装置は、第５の発明の言語解析装置において、更に、前記決定された依存構造がラベル無し依存構造の場合には、前記ラベル無し依存構造に対して、ラベル付け用モデルパラメータによって規定される確率モデルを用いて、係り受け関係のラベルを同定する係り受け関係ラベル決定部を有することを特徴とする。
【００２３】
第７の発明の言語解析装置は、入力文に対して、ラベル情報付き文節単位モデルパラメータと、ラベル情報付き文単位モデルパラメータとを用いて、ラベル付きの依存構造木のサンプルを生成することにより、前記入力文において文中の各単語の係り先だけではなく係り受け関係のラベルも文節単位のモデルと文単位のモデルにより同時に処理するラベル付き動的サンプル生成部と、前記生成されたサンプルから、最大全域木探索手法を用いて最適な依存構造を決定する解探索部と、を有することを特徴とする。
【００２４】
第８の発明の言語解析装置は、入力文に対して、ラベル情報無し文節単位モデルパラメータと、ラベル付け用モデルパラメータと、ラベル情報付き文単位モデルパラメータとを用いて、ラベル付きの依存構造木のサンプルを生成することにより、前記入力文において文単位のモデルでは係り先と係り受け関係のラベルを同時に処理し、文節単位のモデルでは係り先とラベルを別々に処理するラベル付き動的サンプル生成部と、前記生成されたサンプルから、最大全域木探索手法を用いて最適な依存構造を決定する解探索部と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２５】
本発明の言語解析方法及びその装置によれば、文中のあらゆる素性を利用することができるギブスサンプリングを使用した依存構造解析方法やそのシステムにおいて、解を探索する際に最大全域木の探索手法を適用することで、依存構造木として正しい解を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
言語解析装置は、入力文に対して、文節単位モデルパラメータと文単位モデルパラメータとによって規定される確率モデルから、依存構造のサンプルを生成する動的サンプル生成部と、前記生成されたサンプルから、最大全域木探索手法を用いて最適な依存構造を決定する解探索部とを有している。
【実施例１】
【００２７】
（実施例１の構成）
図１は、本発明の実施例１を示す言語解析装置の概略の構成図である。
この言語解析装置は、例えば、中央処理装置（以下「ＣＰＵ」という。）、及び外部記憶装置や内部記憶装置等を有するコンピュータにより、言語解析プログラムを実行することにより構成される装置であり、入力された文を依存構造解析して係り受け関係を決定する解析部１０と、依存構造の解析を行う際に使用される確率モデルのパラメータを格納するモデル格納部２０と、構文解析済みコーパスからモデルパラメータの学習を行うパラメータ推定部３０等とにより構成されている。
【００２８】
解析部１０は、依存構造解析の対象となる文を使用者から入力するためのキーボード等の入力部１１と、ラベル無し動的サンプル生成部１２と、解探索部１３と、係り受け関係ラベル決定部１４と、ディスプレイ、プリンタ等の出力部１５とを有している。これらのラベル無し動的サンプル生成部１２、解探索部１３、及び、係り受け関係ラベル決定部１４は、例えば、ＣＰＵのプログラム制御により実現されるものである。
【００２９】
その内、ラベル無し動的サンプル生成部１２は、入力部１１に接続され、入力された文に対して、ラベル情報無し文節単位モデルパラメータとラベル情報無し文単位モデルパラメータとの情報を用いて、これらのモデルパラメータによって規定される確率分布から多数のラベル無し依存構造解析木のサンプルを生成するものであり、この出力側に、解探索部１３が接続されている。解探索部１３は、生成されたサンプルを利用して入力文の依存構造を決定するものであり、この出力側に、係り受け関係ラベル決定部１４が接続されている。係り受け関係ラベル決定部１４は、ラベル付け用モデルパラメータの情報を用いて依存構造の決定された文に対してその依存関係のラベルを付与するものであり、この出力側に、出力部１５が接続されている。出力部１５は、依存構造とその係り受け関係が決定された文を使用者へ出力する装置である。
【００３０】
モデル格納部２０は、第１の格納部（例えば、ラベル情報無し文節単位モデルパラメータ格納部）２１、第２の格納部（例えば、ラベル情報無し文単位モデルパラメータ格納部）２２、及び、第３の格納部（例えば、ラベル付け用モデルパラメータ格納部）２３を有し、これらが外部あるいは内部の記憶装置により構成されている。その内、ラベル情報無し文節単位モデルパラメータ格納部２１は、ラベル無し動的サンプル生成部１２等で使用されるラベル情報無し文節単位モデルのパラメータを格納するものである。ラベル情報無し文単位モデルパラメータ格納部２２は、ラベル無し動的サンプル生成部１２で使用されるラベル情報無し文単位モデルのパラメータを格納するものである。更に、ラベル付け用モデルパラメータ格納部２３は、係り受け関係ラベル決定部１４で使用されるラベル付け用モデルのパラメータを格納するものである。
【００３１】
パラメータ推定部３０は、構文解析済みコーパス格納部３１、ラベル情報無し文節単位モデルパラメータ推定部３２、パラメータ推定用ラベル無しサンプル生成部３３、ラベル情報無し文単位モデルパラメータ推定部３４、及び、ラベル付け用モデルパラメータ推定部３５を有し、これらが相互に接続されている。この内、構文解析済みコーパス格納部３１は、他のパラメータ推定部３２，３４，３５及びサンプル生成部３３で使用される構文解析済みコーパスを格納するものであり、外部あるいは内部の記憶装置により構成されている。
【００３２】
他のパラメータ推定部３２，３４，３５及びサンプル生成部３３は、例えば、ＣＰＵのプログラム制御により実現されるものである。この内、ラベル情報無し文節単位モデルパラメータ推定部３２は、構文解析済みコーパス格納部３１に格納されたコーパスを用いてラベル情報無し文節単位モデルのパラメータを求め、その結果をラベル情報無し文節単位モデルパラメータ格納部２１へ格納するものである。パラメータ推定用ラベル無しサンプル生成部３３は、構文解析済みコーパス格納部３１に格納されたコーパスと、ラベル情報無し文節単位モデルパラメータ格納部２１に格納されたラベル情報無し文節単位モデルパラメータとを用いて、そのパラメータにより規定される確率分布からコーパス中の各文に対するラベル無しの依存構造のサンプルを生成し、この生成されたサンプルをラベル情報無し文単位モデルパラメータ推定部３４に与えるものである。
【００３３】
ラベル情報無し文単位モデルパラメータ推定部３４は、構文解析済みコーパス格納部３１に格納されたコーパスと、パラメータ推定用ラベル無しサンプル生成部３３により生成されたサンプルとを用いて、ラベル情報無し文単位モデルのパラメータを求め、その結果をラベル情報無し文単位モデルパラメータ格納部２２へ格納するものである。更に、ラベル付け用モデルパラメータ推定部３５は、構文解析済みコーパス格納部３１に格納されたコーパスを用いて、ラベル付け用モデルのパラメータを求め、その結果をラベル付け用モデルパラメータ格納部２３へ格納するものである。
【００３４】
（実施例１の言語解析方法における依存構造解析処理）
図２は、図１に示す言語解析装置が使用者によって入力された文を依存構造解析して出力するまでの存構造解析処理を示すフローチャートである。
【００３５】
先ず、使用者が依存構造解析したい文を入力部１１によって入力する（ステップＳ１）。但し、入力される文は、既に単語あるいは文節に分割されており、その品詞等も推定されているものとする。ここでは、入力された文中のｔ番目の文節（単語）をｗｔで表すことにする。入力文全体を下記の式（１）に示すように入力文中の文節の集合Ｗで表すこととし、文中に含まれる文節の数を｜Ｗ｜で表すことにする。
【００３６】
【数１】
2008293119.tif 000003
【００３７】
又、ｔ番目の文節の係り先が文中の何番目の文節であるかをｈｔで表すことにし、下記の式（２）に示すようにｈｔの集合をＨで表すことにする。
【００３８】
【数２】
2008293119.tif 000004
【００３９】
但し、文全体の主辞である文節は係り先を持たないため、そのような文節の係り先は例えばゼロ（０）で表すこととする。ｔ番目の文節の係り受け関係のラベル（主語であるか等）をｌｔで表すことにし、下記の式（３）に示すようにｌｔの集合をＬで表すことにする。
【００４０】
【数３】
2008293119.tif 000005
【００４１】
よって本実施例１の言語解析方法の目的である依存構造解析は、文節列Ｗが入力された時に、その各文節の係り先の集合Ｈとそのラベルの集合Ｌを求めることである。
【００４２】
入力部１１で入力された文節列Ｗに対して、ラベル無し動的サンプル生成部１２は、ラベル情報無し文節単位モデルパラメータ格納部２１に格納されたラベル情報無し文節単位モデルパラメータと、ラベル情報無し文単位モデルパラメータ格納部２２に格納されたラベル情報無し文単位モデルパラメータとを用いて、それらのパラメータにより規定される文単位の依存構造の確率分布からギブスサンプリングにより、動的にラベル無し依存構造木のサンプルを生成する（ステップＳ２）。
【００４３】
ここで、前記先の提案にも示されているが、ギブスサンプリング（又は、ギブスサンプラー、熱浴法）について簡単に説明する。
【００４４】
ギブスサンプリングとは、乱数を用いて次々に変数の値を書き換えることで、動的にサンプルを生成する手法である。なお、前記変数の値を書き換える部分は、条件付き分布からのサンプリングにより行われる。変数ｘをいくつかの成分に分けて、ｘ＝｛ｘｉ｝，ｉ＝１，…，Ｎのように書き、ｘｉは元からある自然な要素でも、それらを幾つかずつにまとめ直したものでも良いとする。
【００４５】
毎回、１つの成分ｘｉを選んで、現在のその値を忘れて新しく取り直すとする。新しく取り直す際には同じ成分の以前の値を参照しない。その時、新しいｘｉの値を、それ以外の成分を固定した条件付き確率Ｐ（ｘｉ｜ｘ１，…，ｘｉ−１，ｘｉ＋１，…，ｘＮ）で選ぶのがギブスサンプリングである。新しく取り直す際には、同じ成分の以前の値を参照しないのが特徴である。連続変数なら条件付密度を考えることになる。
【００４６】
任意の初期状態から出発して、他の成分を固定した条件付き確率に従って１つの成分を取り直す、という操作を限りなく繰り返すわけである。成分ｉの選び方は毎回ランダムに選んでも、計算を始める前に決めた順番で順繰りに選んでも良い。ギブスサンプリングは、問題を分割して、それぞれは効率良く扱えるものに分けて、それを統合するというアプローチである。ギブスサンプリングのポイントは、統合の仕方として条件付き分布からのサンプリングによって状態を部分的に更新していくという方法を取ることで、これによって、全体として、つじつまのあった計算を行い、且つ、高次元でも部分と全体とのギャップによって計算が破綻しないようにできる。
【００４７】
目標分布が事後分布π＊でその確率密度関数をπ（θ｜ｘ）とし、θはθ＝（θ１，・・・，θｐ）と幾つかのブロックに分割できるとする。又、θ−ｉ＝（θ１，・・・，θｉ−１，θｉ＋１，・・・，θｐ）とｘが与えられたときの条件付き事後分布π＊ｉの確率密度関数をπ（θｉ｜θ−ｉ，ｘ）とし、この条件付き分布からのサンプリングが容易であると仮定する。この時、ギブスサンプリングのアルゴリズムは、
（ａ）  初期値θ（０）＝（θ（０）１，θ（０）２，…，θ（０）ｐ）を決め、ｔ＝１とおく。
（ｂ）  ｉ＝１，・・・，ｐについて、
θ（ｔ）１，〜π（θｉ，｜θ（ｔ）−ｉ，ｘ），
θ（ｔ）−ｉ＝（θ（ｔ）１，・・・，θ（ｔ）ｉ−１，θ（ｔ−１）ｉ＋１，・・・，θ（ｔ−１）ｐ），
を発生させる。
（ｃ）  ｔをｔ＋１として（ｂ）に戻る。
【００４８】
前記（ｂ）と（ｃ）を繰り返し、十分大きな数Ｎについてｔ≧Ｎのときθ（ｔ）＝（θ（ｔ）１，θ（ｔ）２，・・・，θ（ｔ）ｐ）を事後分布π＊の確率標本とする。
【００４９】
以上で、ギブスサンプリングについての説明を終了する。なお、ラベル無し動的サンプル生成部１２が実行するギブスサンプリングは、下記の参考文献１に記載のギブスサンプリングと同じものである。
参考文献１；伊庭幸人、外５名“計算統計ＩＩ−マルコフ連鎖モンテカルロ法とその周辺“（２００５）岩波書店
【００５０】
文単位の依存構造の確率分布、つまり文節列Ｗが与えられた場合の集合Ｈの確率分布としては様々なものを考えることができるが、例えば、前記先の提案に示されているような下記の式（４）〜（８）により定義される確率分布Ｐ（Ｈ｜Ｗ）を利用することができる。
【００５１】
【数４】
2008293119.tif 000006
【００５２】
これらの式（４）〜（８）において、Ｑ（Ｈ｜Ｗ）は文節単位の依存構造の確率分布であり、λｋは文単位モデルパラメータであり、Ω（Ｗ）は文節の集合Ｗが与えられた場合のあらゆる可能なＨからなる集合であり、ｆｋ（Ｗ，Ｈ）は任意の文単位の素性である、又、μｉは文節単位モデルパラメータであり、ｇｉ（Ｗ，ｔ，ｈ）は文節列Ｗ中のｔ番目の文節がｈ番目の文節に係ることに関する文節単位の素性である。この素性ｇｉ（Ｗ，ｔ，ｈ）としては、例えば、ｗｔとｗｈのそれぞれの見出し、品詞、あるいは、文節間の距離、文節間の読点の有無等、前記非特許文献１に記述されているような素性等を用いることができる。
【００５３】
前記非特許文献１には、次のように記載されている。素性とは、例えば、２つの文節間の係り受けの確率を計算するための情報であり、具体的には、素性は、表層文字列、品詞、活用形、括弧や句読点の有無、文節間距離、又はそれらの組み合わせ等であり、表２（非特許文献１、Ｐ．３４０１参照）に挙げられている。表２に挙げた素性は、素性名と素性値から成り、１文中の２つの文節に着目したとき、それぞれの文節（前文節と後文節）が持ち得る属性若しくは２文節間に現れ得る属性を表している。このように、文節単位の素性を用いて計算される依存構造の確率分布は、文中の各係り受け関係間の独立性を仮定して計算される。
【００５４】
以上のようにして定義された確率分布Ｐ（Ｈ｜Ｗ）に対して、前記先の提案に示されるような方法で、ギブスサンプリングを用いてサンプルを生成することができる。
【００５５】
ラベル無し動的サンプル生成部１２により生成されたＳ個のサンプル｛Ｈ（１），・・・，Ｈ（Ｓ）｝を用いて、解探索部１３は最適な依存構造と思われる解を探索し決定する（ステップＳ３）。ここでは、以下の式（９）、（１０）のように定義される周辺確率を利用することにする。
【００５６】
【数５】
2008293119.tif 000007
【００５７】
ここで、Ｐｔ（ｈ｜Ｗ）は、ｔ番目の単語がｈを係り先とする確率である。単純にこの値を最大化するような候補を解として選択した場合、結果として得られる構造はサイクルを含む等の依存構造木としては不適切な構造になっている可能性がある。そこで、最大全域木の探索手法を利用して、最適な依存構造木を探索することにする。依存構造解析は、例えば、下記の参考文献２に記載されているように、最大全域木の探索問題として解くことができる。
参考文献２；Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  Ｐｅｎｎｓｙｌｖａｎｉａ  Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ａｎｄ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｒｅｐｏｒｔ  Ｎｏ．ＭＳ−ＣＩＳ−０６−１１（２００６）ＭｃＤｏｎａｌｄ  ｅｔ  ａｌ．“Ｓｐａｎｎｉｎｇ  Ｔｒｅｅ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｖｅ  Ｔｒａｉｎｉｎｇ  ｏｆ  Ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｙ  Ｐａｒｓｅｒｓ”
【００５８】
この参考文献２に記載されているように、特に、係り受け関係が交差しない言語の場合はＥｉｓｎｅｒ法を用いることで最適な最大全域木を求めることができ、係り受けが交差する言語の場合はＣｈｕ−Ｌｉｕ−Ｅｄｍｏｎｄｓ法を用いることで最適な最大全域木を求めることができる。これらの最大全域木を求めるアルゴリズムは、グラフ中のノードｉからノードｊへ向かうエッジのスコアをｓ（ｉ，ｊ）とした場合に、このスコアの和を最大にするような全域木をグラフ中から求めることができる。そこで、ｉを係り先の単語、ｊを係り元の単語として、スコアｓ（ｉ，ｊ）を周辺確率を用いて下記の式（１１）のように定義する。
【００５９】
【数６】
2008293119.tif 000008
【００６０】
このようにして計算されたスコアをＥｉｓｎｅｒ法やＣｈｕ−Ｌｉｕ−Ｅｄｍｏｎｄｓ法と共に利用することで、解探索部１３は最適な依存構造を探索することができる。
【００６１】
係り受け関係ラベル決定部１４は、解探索部１３によって決定された依存構造を入力として、各単語の係り受け関係のラベルを決定する（ステップＳ４）。係り受け関係のラベルの決定は、多値分類問題として解くことができるので、多値分類問題を解くための手法を用いることができる。例えば、最大エントロピー法や下記の参考文献３に記載されたサポートベクターマシンを用いて、ラベルを付与する単語、及びその周辺の単語やその係り先の単語の語形や品詞等を素性として利用することで、ラベルを決定することができる。
参考文献３；金明等“統計科学のフロンティア１０言語と心理の統計”（２００３）岩波書店
【００６２】
例えば、最大エントロピーモデルを用いて、下記の式（１２）〜（１４）のような確率分布によって表されるラベル付け用モデルを定義し、この確率を最大にするようなラベルＬを求めることができる。
【００６３】
【数７】
2008293119.tif 000009
【００６４】
これらの式（１２）〜（１４）において、νｉはラベル付け用モデルのパラメータであり、ｅｊ（Ｗ，Ｈ，ｔ，ｌ）は係り先としてＨを持つ文節列Ｗのｔ番目の文節がｌという係り受け関係のラベルを持つことに関する素性である。出力部１５は、係り受け関係ラベル決定部１４によって出力される、入力文に対して依存構造と係り受け関係が同定された依存構造解析結果を利用者へ出力し（ステップＳ５）、依存構造解析処理を終了する。
【００６５】
（実施例１の言語解析方法におけるパラメータ推定処理）
図３は、実施例１の図１の言語解析方法において依存構造解析を行う上で必要となるパラメータを学習用データから学習して格納するまでのパラメータ推定処理を示すフローチャートである。
【００６６】
先ず、ラベル情報無し文節単位モデルパラメータ推定部３２は、構文解析済みコーパス格納部３１に格納された構文解析済みコーパスを用いて、ラベル情報無し文節単位モデルパラメータ、つまり式（７）中の｛μｉ｝を求め、それをラベル情報無し文節単位モデルパラメータ格納部２１へ格納する（ステップＳ１１）。
【００６７】
次に、パラメータ推定用ラベル無しサンプル生成部３３は、構文解析済みコーパス格納部３１に格納された構文解析済みコーパスと、ラベル情報無し文節単位モデルパラメータ格納部２１に格納されたラベル無し文節単位モデルパラメータとを用いて、それらのパラメータによって規定される文節単位の依存構造の確率分布Ｑ（Ｈ｜Ｗ）から、パラメータ推定用のラベル無しサンプルを構文解析済みコーパス中の各文に対して生成し、それをラベル情報無し文単位モデルパラメータ推定部３４へ渡す（ステップＳ１２）。
【００６８】
ラベル情報無し文単位モデルパラメータ推定部３４は、構文解析済みコーパス格納部３１に格納された構文解析済みコーパスと、パラメータ推定用ラベル無しサンプル生成部３３により生成されたパラメータ推定用のラベル無しサンプルとを用いて、ラベル情報無し文単位モデルパラメータ｛λｋ｝を求め、それをラベル情報無し文単位モデルパラメータ格納部２２へ格納する（ステップＳ１３）。
【００６９】
その後、ラベル付け用モデルパラメータ推定部３５は、構文解析済みコーパス格納部３１に格納された構文解析済みコーパスを用いて、ラベル付け用モデルのパラメータを求め、それをラベル付け用モデルパラメータ格納部２３へ格納し（ステップＳ１４）、パラメータ推定処理を終了する。
【００７０】
（実施例１の効果）
本実施例１の言語解析方法及びその装置によれば、文中のあらゆる素性を利用することができるギブスサンプリングを使用した依存構造解析方法やそのシステムにおいて、解を探索する際に最大全域木の探索手法を適用することで、依存構造木として正しい解を得ることができる。更に、各単語の係り先を決定した後で、係り受けラベルの決定を後処理として行うことで、少ない計算量で効率良く、係り受け関係のラベルも同定することができる。
【実施例２】
【００７１】
本実施例２の言語解析方法及びその装置では、実施例１において後処理として行っている係り受け関係のラベル推定を、係り先を決定する際に同時に行うようにしている。
【００７２】
（実施例２の構成）
図４は、本発明の実施例２を示す言語解析装置の概略の構成図であり、実施例１を示す図１中の要素と共通の要素には共通の符号が付されている。
【００７３】
本実施例２の言語解析装置では、実施例１の構成に対して、係り受け関係ラベル決定部１４を持たず、文節単位モデルと文単位モデルの両方でラベル情報を扱う点が異なっている。即ち、本実施例２の言語解析装置は、実施例１とは構成が異なり、解析部１０Ａ、モデル格納部２０Ａ、及びパラメータ推定部３０Ａにより構成されている。
【００７４】
解析部１０Ａは、実施例１と同様の入力部１１と、この入力部１１に接続された実施例１とは構成の異なるラベル付き動的サンプル生成部１２Ａと、このサンプル生成部１２Ａに接続された実施例１と同様の解探索部１３と、この解探索部１３に接続された実施例１と同様の出力部１５とを有している。モデル格納部２０Ａは、実施例１とは構成が異なり、第１の格納部（例えば、ラベル情報付き文節単位モデルパラメータ格納部）２１Ａ、及び、第２の格納部（例えば、ラベル情報付き文単位モデルパラメータ格納部）２２Ａを有している。更に、パラメータ推定部３０Ａは、実施例１と同様の構文解析済みコーパス格納部３１と、実施例１とは構成の異なるラベル情報付き文節単位モデルパラメータ推定部３２Ａと、実施例１とは構成の異なるパラメータ推定用ラベル付きサンプル生成部３３Ａと、実施例１とは構成の異なるラベル情報付き文単位モデルパラメータ推定部３４Ａとを有し、これらのコーパス格納部３１、パラメータ推定部３２Ａ，３４Ａ、及びサンプル生成部３３Ａが相互に接続されている。
【００７５】
解析部１０Ａにおいて、ラベル付き動的サンプル生成部１２Ａは、入力部１１から入力された文に対して、ラベル情報付き文節単位モデルパラメータ格納部２１Ａと、ラベル情報付き文単位モデルパラメータ格納部２２Ａに格納された情報とを用いて、これらのモデルパラメータによって規定される確率分布から多数のラベル付き依存構造解析木のサンプルを生成するものである。このラベル付き動的サンプル生成部１２Ａの出力側に接続された解探索部１３は、生成されたサンプルを利用して入力文のラベル付き依存構造を決定し、出力部１５へ出力するものである。その他の構成は、実施例１とほぼ同様である。
【００７６】
（実施例２の言語解析方法）
図５は、図４に示す言語解析装置が使用者によって入力された文を依存構造解析して出力するまでの依存構造解析処理を示すフローチャートであり、実施例１を示す図２中の要素と共通の要素には共通の符号が付されている。
【００７７】
本実施例２の依存構造解析処理では、実施例１と同様に依存構造解析する文の入力処理（ステップＳ１）と、実施例１とは異なり入力文に対する動的なラベル付きサンプルの生成処理（ステップＳ２Ａ）、及び、最適なラベル付き依存構造の探索処理（ステップＳ３Ａ）と、実施例１と同様に結果を出力する処理（Ｓ５）とを実行するようになっている。
【００７８】
又、図６は、実施例２の図４の言語解析方法において依存構造解析を行う上で必要となるパラメータを学習用データから学習して格納するまでのパラメータ推定処理を示すフローチャートであり、実施例１の図３に対応している。
【００７９】
本実施例２のパラメータ推定処理では、実施例１とは異なり、ラベル情報付き文節単位モデルパラメータの推定処理（ステップＳ１１Ａ）、パラメータ推定用ラベル付きサンプルの生成処理（ステップＳ１２Ａ）、及び、ラベル情報付き文単位モデルパラメータの推定処理（ステップＳ１３Ａ）を実行するようになっている。
【００８０】
本実施例２の図５及び図６の処理では、実施例１の処理と比べて、文節単位のモデルと文単位のモデルでラベル情報を扱う点が異なっているので、この点について以下説明する。
【００８１】
実施例１では、式（４）〜（８）のような、係り先のみを考慮したラベル情報を扱わない文節単位と文単位の確率モデルを用いて、係り先のみを決定している。これに対し、本実施例２では、係り先だけではなく係り受け関係のラベルも考慮した下記の式（１５）〜（１９）に示すような確率モデルを用いて、係り先とラベルの両方を同時に決定する。
【００８２】
【数８】
2008293119.tif 000010
【００８３】
これらの式（１５）〜（１９）において、Ｑ（Ｈ，Ｌ｜Ｗ）は文節単位のラベル付き依存構造の確率分布であり、λｋはラベル情報付き文単位モデルパラメータであり、Ω（Ｗ）はＷが与えられた場合のあらゆる可能なＨとＬの組み合わせからなる集合であり、ｆｋ（Ｗ，Ｈ，Ｌ）は任意の文単位の素性である、又、μｉはラベル情報付き文節単位モデルパラメータであり、ｇｉ（Ｗ，ｔ，ｈ，ｌ）は文節列Ｗ中のｔ番目の文節がｈ番目の文節にｌというラベルの関係で係ることに関する文節単位の素性である。このモデルを使用した場合のサンプルの生成やパラメータの推定等は、実施例１や前記先の提案の場合と同様に行うことができる。
【００８４】
図５において、入力部１１で入力された文節列Ｗに対して（ステップＳ１）、ラベル付き動的サンプル生成部１２Ａは、ラベル情報付き文節単位モデルパラメータ格納部２１Ａに格納されたラベル情報付き文節単位モデルパラメータと、ラベル情報付き文単位モデルパラメータ格納部２２Ａに格納されたラベル情報付き文単位モデルパラメータとを用いて、それらのパラメータにより規定される文単位のラベル付き依存構造の確率分布からギブスサンプリングにより動的にラベル付き依存構造木のサンプルを生成する（ステップＳ１２）。
【００８５】
ラベル付き動的サンプル生成部１２Ａにより生成されたＳ個のラベル付きサンプル｛Ｈ（１），Ｌ（１），・・・，Ｈ（Ｓ），Ｌ（Ｓ）｝を用いて、解探索部１３は最適なラベル付き依存構造と思われる解を探索し決定する（ステップＳ１３）。ここでは、下記の式（２０）〜（２２）で定義される周辺確率を利用することにする。
【００８６】
【数９】
2008293119.tif 000011
【００８７】
ここで、Ｐｔ（ｈ，ｌ｜Ｗ）は、ｔ番目の単語がｈを係り先としてそのラベルがｌである確率である。この周辺確率を用いて、係り先の単語がｈ、係り元の単語がｄ、係り受け関係のラベルがｌの場合のスコアｓ（ｈ，ｄ，ｌ）を次のように定義する。
【００８８】
【数１０】
2008293119.tif 000012
【００８９】
このようなスコアｓ（ｈ，ｄ，ｌ）を用いることで、実施例１の場合と同様に、最大全域木を探索して最適解を求めることができる。
【００９０】
（実施例２の効果）
本実施例２によれば、実施例１に比べて必要な計算量は多くなるが、係り先の決定と係り受け関係のラベルの同定を同時に行うことで、これらの情報を統合した素性を用いて高い精度で依存構造解析を行うことができる。つまり、係り先の文節とラベルの情報を統合的に扱うことが可能となり、高い精度で依存構造解析ができる。
【実施例３】
【００９１】
本実施例３の言語解析方法及びその装置では、実施例１及び２を組み合わせ、実施例２において文節単位モデルで行っているラベル情報の推定を、別に用意されたラベル付け用モデルを用いて別個の処理として行うようにしている。
【００９２】
（実施例３の構成）
図７は、本発明の実施例３を示す言語解析装置の概略の構成図であり、実施例１及び実施例２を示す図１及び図４中の要素と共通の要素には共通の符号が付されている。
【００９３】
本実施例３の言語解析装置は、実施例２の構成に対して、文節単位モデルではラベル情報を取り扱わず、別に用意されたラベル付け用モデルを用いてラベル情報を扱う点が異なっている。即ち、本実施例３の言語解析装置は、実施例２と同様の解析部１０Ａと、実施例２の構成とは異なるモデル格納部２０Ｂ、及びパラメータ推定部３０Ｂとにより構成されている。
【００９４】
モデル格納部２０Ｂは、実施例１と同様の第１の格納部（例えば、ラベル情報無し文節単位モデルパラメータ格納部）２１と、実施例２と同様の第３の格納部（例えば、ラベル情報付き文単位モデルパラメータ格納部）２２Ａと、実施例１と同様の第２の格納部（例えば、ラベル付け用モデルパラメータ格納部）２３とを有している。パラメータ推定部３０Ｂは、実施例１と同様の構文解析済みコーパス格納部３１、及び、ラベル情報無し文節単位モデルパラメータ推定部３２と、実施例２と同様のパラメータ推定用ラベル付きサンプル生成部３３Ａ、及び、ラベル情報付き文単位モデルパラメータ推定部３４Ａと、実施例１と同様のラベル付け用モデルパラメータ推定部３５とを有し、これらのコーパス格納部３１、パラメータ推定部３２，３４Ａ，３５、及びサンプル生成部３３Ａが相互に接続されている。
【００９５】
解析部１０Ａにおいて、ラベル付き動的サンプル生成部１２Ａは、入力部１１から入力された文に対して、ラベル情報無し文節単位モデルパラメータ格納部２１と、ラベル情報付き文単位モデルパラメータ格納部２２Ａと、ラベル付け用モデルパラメータ格納部２３に格納されたモデルパラメータ情報を用いて、これらのモデルパラメータによって規定される確率分布から多数のラベル付き依存構造解析木のサンプルを生成するものである。
【００９６】
又、パラメータ推定部３０Ｂにおいて、パラメータ推定用ラベル付きサンプル生成部３３Ａは、構文解析済みコーパス格納部３１に格納されたコーパスと、ラベル情報無し文節単位モデルパラメータ格納部２１に格納されたラベル情報無し文節単位モデルパラメータと、ラベル付け用モデルパラメータ格納部２３に格納されたラベル付け用モデルパラメータとを用いて、そのパラメータにより規定される確率分布からコーパス中の各文に対するラベル付きの依存構造のサンプルを生成し、生成されたサンプルをラベル情報付き文単位モデルパラメータ推定部３４Ａに与えるものである。又、ラベル付け用モデルパラメータ推定部３５は、構文解析済みコーパス格納部３１に格納されたコーパスを用いてラベル付け用モデルのパラメータを求め、その結果をラベル付け用モデルパラメータ格納部２３）へ格納するものである。その他の構成は、実施例１、２とほぼ同様である。
【００９７】
（実施例３の言語解析方法）
本実施例３言語解析方法において、使用者によって入力された文を依存構造解析して出力するまでの依存構造解析処理を示すフローチャートの内容は、実施例２の図５と同一である。
【００９８】
図８は、実施例３の図７の言語解析方法において依存構造解析を行う上で必要となるパラメータを学習用データから学習して格納するまでのパラメータ推定処理を示すフローチャートであり、実施例１の図３及び実施例２の図６に対応している。
【００９９】
本実施例３のパラメータ推定処理では、実施例１と同様のラベル情報無し文節単位モデルパラメータの推定処理（ステップＳ１１）と、実施例１とは異なるラベル付け用モデルパラメータの推定処理（ステップＳ１４Ａ）と、実施例２と同様のパラメータ推定用ラベル付きサンプルの生成処理（ステップＳ１２Ａ）、及び、ラベル情報付き文単位モデルパラメータの推定処理（ステップＳ１３Ａ）とを実行するようになっている。
【０１００】
本実施例３の図８の処理では、実施例２の処理と比べて、文節単位のモデルではラベル情報を取り扱わず、別に用意されたラベル付け用モデルを用いてラベル情報を扱う点が異なっているので、この点について以下説明する。
【０１０１】
実施例２では、式（１７）、（１９）のような、係り先と係り受け関係のラベルを同時に考慮した文節単位のモデルを用いた。このようなモデルは、係り先とそのラベルの情報を統合して扱うことができるので、高い精度で解析が行えることが期待できる反面、係り先とそのラベルの組み合わせを考慮しなくてはならないため計算量が多くなる。
【０１０２】
そこで、本実施例３では、文単位のモデルについては実施例２と同様に係り先とラベルを同時に考慮し、文節単位のモデルについては実施例１と同様に係り先のみ考慮するモデルを用いることとし、下記の式（２３）〜（２５）のようにして確率モデルを定義する。
【０１０３】
【数１１】
2008293119.tif 000013
【０１０４】
これらの式（２３）〜（２５）において、Ｑ（Ｈ｜Ｗ）は式（６）により定義される文節単位のラベル無し依存構造の確率分布であり、Ｐ（Ｌ｜Ｗ，Ｈ）は式（１２）により定義されるラベル付け用モデルであり、λｋはラベル情報付き文単位モデルパラメータであり、Ω（Ｗ）はＷが与えられた場合のあらゆる可能なＨとＬの組み合わせからなる集合であり、ｆｋ（Ｗ，Ｈ，Ｌ）は任意の文単位の素性である。このモデルを使用した場合のサンプルの生成やパラメータの推定等は、実施例１の場合や前記先の提案と同様に行うことができる。
【０１０５】
解析部１０Ａにおいて、入力部１１で入力された文節列Ｗに対して、ラベル付き動的サンプル生成部１２Ａは、ラベル情報無し文節単位モデルパラメータ格納部２１に格納されたラベル情報無し文節単位モデルパラメータと、ラベル情報付き文単位モデルパラメータ格納部２２Ａに格納されたラベル情報付き文単位モデルパラメータと、ラベル付け用モデルパラメータ格納部２３に格納されたラベル付け用モデルパラメータとを用いて、それらのパラメータにより規定される文単位の依存構造の確率分布からギブスサンプリングにより動的にラベル付き依存構造木のサンプルを生成する。この生成結果に基づき、解探索部１３及び出力部１５にて実施例２と同様の処理が行われる。
【０１０６】
（実施例３の効果）
本実施例３によれば、文節単位のモデルはラベル情報を考慮せずに済むため必要な計算量が少なくなるが、文単位のモデルではラベル情報を考慮するため高い精度で依存構造解析ができるようになる。つまり、文節単位のモデルでは係り先の決定のみを行い、ラベルの同定は別のモデルで取り扱い、又、文単位のモデルでは係り先の決定とラベルの同定を同時に行うことにより、計算量を抑えながら高い精度で依存構造解析を行うことができる。
【０１０７】
（変形例）
本発明は、図示の実施例に限定されず、言語解析装置及び言語解析方法は、図示以外の他の構成や処理手順等に種々の利用形態や変形が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０８】
【図１】本発明の実施例１を示す言語解析装置の概略の構成図である。
【図２】図１の存構造解析処理を示すフローチャートである。
【図３】図１のパラメータ推定処理を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施例２を示す言語解析装置の概略の構成図である。
【図５】図４の依存構造解析処理を示すフローチャートである。
【図６】図４のパラメータ推定処理を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施例３を示す言語解析装置の概略の構成図である。
【図８】図７のパラメータ推定処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１０９】
１０，１０Ａ      解析部
１１      入力部
１２      ラベル無し動的サンプル生成部
１２Ａ      ラベル付き動的サンプル生成部
１３      解探索部
１４      係り受け関係ラベル決定部
１５      出力部
２０，２０Ａ，２０Ｂ      モデル格納部
２１      ラベル情報無し文節単位モデルパラメータ格納部
２１Ａ      ラベル情報付き文節単位モデルパラメータ格納部
２２      ラベル情報無し文単位モデルパラメータ格納部
２２Ａ      ラベル情報付き文単位モデルパラメータ格納部
２３      ラベル付け用モデルパラメータ格納部
３０，３０Ａ，３０Ｂ      パラメータ推定部
３１      構文解析済みコーパス格納部
３２      ラベル情報無し文節単位モデルパラメータ推定部
３２Ａ      ラベル情報付き文節単位モデルパラメータ推定部
３３      パラメータ推定用ラベル無しサンプル生成部
３３Ａ      パラメータ推定用ラベル付きサンプル生成部
３４      ラベル情報無し文単位モデルパラメータ推定部
３４Ａ      ラベル情報付き文単位モデルパラメータ推定部
３５      ラベル付け用モデルパラメータ推定部
【図１】
2008293119.tif 000014
【図２】
2008293119.tif 000015
【図３】
2008293119.tif 000016
【図４】
2008293119.tif 000017
【図５】
2008293119.tif 000018
【図６】
2008293119.tif 000019
【図７】
2008293119.tif 000020
【図８】
2008293119.tif 000021