(57)【要約】【課題】例えばｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅなど特殊な構造を持つ構文意味解析結果に対応する正解コーパスを効率的に生成するシステムを提供する。【解決手段】初期コーパスの係り受け構造に基づいて初期コーパスの分割文を生成し、分割文の構文意味解析処理により分割文の構文意味解析結果を生成し、生成した分割文の構文意味解析結果を結合して分割処理前のコーパスに対応する構文意味解析結果を生成して正解コーパスとする。本構成によれば例えばＬＦＧシステムによって生成されるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅなど特殊な構造を持つ構文意味解析結果に対応する正解コーパスを効率的に生成することが可能となる。【選択図】図２
2008293069.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
初期コーパスを入力する入力手段と、
前記入力手段から入力した初期コーパスの係り受け構造に基づいて前記初期コーパスの分割処理を実行して分割文を生成する分割手段と、
前記分割手段において生成した分割文の構文意味解析処理を実行する構文意味解析処理手段と、
前記構文意味解析処理手段において生成した分割文の構文意味解析結果を結合して、分割処理前のコーパスに対応する構文意味解析結果を正解コーパスとして生成する分割文結合手段と、
を有することを特徴とする文書解析システム。
【請求項２】
前記文書解析システムは、さらに、
前記分割手段における分割処理によって生じた文法的曖昧性についての問い合わせ結果を取得する正解問い合わせ手段を有し、
前記分割文結合手段は、
前記正解問い合わせ手段の取得した問い合わせ結果を適用して正解コーパスの生成処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載の文書解析システム。
【請求項３】
前記構文意味解析処理手段は、
前記分割文の構文意味解析処理を実行して、構文意味解析結果としてｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを生成する構成であり、
前記分割文結合手段は、
分割処理前のコーパスに対応する構文意味解析結果としてのｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを生成する構成であることを特徴とする請求項１に記載の文書解析システム。
【請求項４】
前記文書解析システムは、さらに、
前記入力手段の入力した初期コーパスを前記構文意味解析処理手段の許容する入力データに変換する初期コーパス変換手段を有することを特徴とする請求項１に記載の文書解析システム。
【請求項５】
前記構文意味解析処理手段は、
ＬＦＧ（Ｌｅｘｉｃａｌ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｇｒａｍｍａｒ）に基づく構文意味解析処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１〜４いずれかに記載の文書解析システム。
【請求項６】
文書解析システムにおいて文書解析処理を実行する文書解析方法であり、
入力手段が、初期コーパスを入力する初期コーパス入力ステップと、
分割手段が、前記初期コーパス入力ステップにおいて入力した初期コーパスの係り受け構造に基づいて前記初期コーパスの分割処理を実行して分割文を生成する初期コーパス分割ステップと、
構文意味解析処理手段が、前記初期コーパス分割ステップにおいて生成した分割文の構文意味解析処理を実行する構文意味解析処理ステップと、
分割文結合手段が、前記構文意味解析処理ステップにおいて生成した分割文の構文意味解析結果を結合して、分割処理前のコーパスに対応する構文意味解析結果を正解コーパスとして生成する分割文結合ステップと、
を有することを特徴とする文書解析方法。
【請求項７】
前記文書解析方法は、さらに、
正解問い合わせ手段が、前記初期コーパス分割ステップにおける分割処理によって生じた文法的曖昧性についての問い合わせ結果を取得する正解問い合わせステップを有し、
前記分割文結合ステップは、
前記正解問い合わせステップにおいて取得した問い合わせ結果を適用して正解コーパスの生成処理を実行することを特徴とする請求項６に記載の文書解析方法。
【請求項８】
前記構文意味解析処理ステップは、
前記分割文の構文意味解析処理を実行して、構文意味解析結果としてｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを生成するステップであり、
前記分割文結合ステップは、
分割処理前のコーパスに対応する構文意味解析結果としてのｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを生成するステップであることを特徴とする請求項６に記載の文書解析方法。
【請求項９】
前記文書解析方法は、さらに、
初期コーパス変換手段が、前記初期コーパス入力ステップにおいて入力した初期コーパスを前記構文意味解析処理手段の許容する入力データに変換する初期コーパス変換ステップを有することを特徴とする請求項６に記載の文書解析方法。
【請求項１０】
前記構文意味解析処理ステップは、
ＬＦＧ（Ｌｅｘｉｃａｌ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｇｒａｍｍａｒ）に基づく構文意味解析処理を実行するステップであることを特徴とする請求項６〜９いずれかに記載の文書解析方法。
【請求項１１】
文書解析システムにおいて文書解析処理を実行させるコンピュータ・プログラムであり、
入力手段に、初期コーパスを入力させる初期コーパス入力ステップと、
分割手段に、前記初期コーパス入力ステップにおいて入力した初期コーパスの係り受け構造に基づいて前記初期コーパスの分割処理を実行して分割文を生成させる初期コーパス分割ステップと、
構文意味解析処理手段に、前記初期コーパス分割ステップにおいて生成した分割文の構文意味解析処理を実行させる構文意味解析処理ステップと、
分割文結合手段に、前記構文意味解析処理ステップにおいて生成した分割文の構文意味解析結果を結合して、分割処理前のコーパスに対応する構文意味解析結果を正解コーパスとして生成させる分割文結合ステップと、
を有す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、文書解析システム、および文書解析方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。さらに詳細には、構文意味解析処理を実行する文書解析システム、および文書解析方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
自然言語処理技術の発展においては、自然言語処理に適用するテキストの集合体としてコーパスを用いて様々な機械学習手法を適用して言語的特性についての学習を行い、その成果として生成される正解コーパスを自然言語処理アプリケーションに適用することが行われる。
【０００３】
正解コーパスの作成および蓄積は、自然言語処理技術の発展に極めて重要な意義をもち、コーパスの整備に関する研究および発明も盛んに行われている。例えば、特許文献１（特開２００２−０９１９６１号公報）は、タグ付コーパスの修正システムを開示している。具体的には、「タグ付きコーパスにおける種々の誤りを検出し、検出した誤りを自動的に修正できるようにする。誤り候補切り出し部によって、タグ付きコーパスから誤り候補を切り出し、誤り箇所検出部によって、切り出した誤り候補のタグが誤っているかどうかを、誤り候補の正解確率、誤り候補の誤り確率および変更可能な修正候補の正解確率の算出によって評価し、誤り箇所修正部によって、評価結果に基づき修正候補の提示または修正されたコーパスを出力する」という構成を開示している。この従来技術は、タグ付コーパスの誤り部分候補を切り出し、コーパスから学習した係りうけや語彙の共起に関する確率分布を用いて誤り部分を検出し、その修正案を提示するものである。
【０００４】
また、特許文献２（特開２００３−２４２１３６号公報）は、タグ付コーパスの修正を目的として、タグの付与された文の構文意味解析結果をタグのアノテータに提示することにより、タグ付コーパスの修正を容易にするシステムを提示している。
【０００５】
これらの従来技術は、自然言語で表現されたデータの構造や意味を付与し、正解コーパスを作成するコストの低減を行うことを目的とするものである。これらの先行技術においては、係りうけ構造や構文木といった単純なデータ構造で表現されたコーパスを想定している。
【０００６】
一方、構文意味解析処理の実行システムとして知られているＬＦＧ（Ｌｅｘｉｃａｌ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  ＧｒａｍｍａｒやＨＰＳＧ（Ｈｅａｄ−ｄｒｉｖｅｎ  Ｐｈｒａｓｅ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  Ｇｒａｍｍａｒ）などにおいて実行される構文意味解析処理結果の出力形式は、係りうけ構造や構文木といった単純なコーパスではなく上記の従来技術は、ＬＦＧやＨＳＰＧの出力に対応できないという問題がある。
【０００７】
文法理論における構文意味構造は有用な言語情報を多く含み、その正解コーパスの構築は、言語処理技術の発展に非常に有益である。例えば、ＬＦＧに従った構文意味解析処理結果の出力形式の１つであるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは、文に対する文法役割や格解析結果、意味クラスなどの意味解析結果を、属性−値のマトリックスの入れ子構造で表現したものであり、係りうけ構造にはない情報が付与され、その構造も係りうけ構造などとは異なる。
【０００８】
ＬＦＧに従った構文意味解析処理結果の出力形式の１つであるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの構成例を図１に示す。図１は、
「太郎が本を読む」
上記文に対する
（ａ）ＬＦＧに従った構文意味解析結果であるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ
（ｂ）形態素構文解析構造
をそれぞれ示している。（ａ）に示すＬＦＧに従った構文意味解析結果であるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは、図に示すように属性−値のマトリックス構造として設定される。ＴＥＮＳＥが現在形であることを示しており、「読む」にはＳＵＢＪとＯＢＪという格があり、それぞれ「太郎」と「本」であることが解析結果として付与されている）。
【０００９】
また、非特許文献「Ａ  Ｇｒａｍｍａｒ  ｗｒｉｔｅｒ'ｓ  Ｃｏｏｋｂｏｏｋ，  Ｍｉｒｉａｍ  Ｂｕｔｔ，  Ｔｒａｃｙ  Ｈｏｌｌｅｙｗａｙ  Ｋｉｎｇ，  Ｍａｒｉａ−Ｅｎｇｉｎｉａ  Ｎｉｎｏ  ａｎｄ  Ｆｒｅｄｅｒｉｑｕｅ  Ｓｅｇｏｎｄ，  ＣＳＬＩ  ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ，  Ｓｔａｎｆｏｒｄ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（１９９９）」に詳細に述べられているとおり、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは言語に依存しない構造で表現される。すなわち、言語が異なっていても、文の意味が同じであれば、同じ構造のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅが出力される。
【００１０】
ＬＦＧにおけるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは、その言語非依存の性質から機械翻訳のフォーマットとして有効である。また、その属性−値のマトリックス構造の中に、格構造や意味属性を含む豊富な情報を包括的に保持しており、言い換えオントロジーの抽出などためのフォーマットとして有用である。ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅによる正解コーパスは、自然言語処理技術のための機械学習に対する有益な言語資源となりうる。ＨＰＳＧに基づく文法理論で解析された文にも、文法役割や時制などの情報が付与されており、ＬＦＧのｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅと同様に有益である。
【００１１】
しかしながら、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅのような情報量の多い構造での正解コーパスを作成することは、係りうけ構造などの場合に比べて非常に困難であり、まとまった正解集合を作成すること自体が課題となりうる。ＬＦＧやＨＰＳＧなどの文法理論の枠組みによる正解コーパスは、コーパスの誤りを修正する以前の状況というのが現状である。正解コーパスの構築者は、係りうけ構造などでは文節同士が係りうけ関係を持つか否かについて考えればよいだけであるが、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅにおいてはそのような文の構造のみならず、文を構成する語がどのような文法機能を持ち、それらの文法機能にはどのような属性と値を持つかなどまで考えなければならない。そのような情報を含めた正解のコーパスを構築することは、既存のＬＦＧなどに基づく構文意味解析処理システムの出力を修正するとしても、非常に困難である。
【００１２】
ＬＦＧやＨＰＳＧなどの句構造文法の枠組みでの文解析においては、文の構造が長くなるほど文法的な曖昧性は増加し、数百から数万のオーダーの解析結果が出力されることもまれではない。そのような文法理論に基づく正解コーパス作成においては、整備された正解コーパスの構築自体が困難であるため、前述の特許文献１（特開２００２−９１９６１号公報）などによるコーパス修正の技術も適用できない。例えば、既存の構文意味解析処理システムによって出力された解析文集合を、仮に正解コーパスとして仮定し、これを修正することによって正解コーパスを構築することを考えた場合に、前述の特許文献１（特開２００２−９１９６１号公報）の技術によってコーパス中から誤り部分候補を抽出し、誤り部分に類似した構文意味構造の頻度に基づく確率分布を用いて、誤り部分を検出するなどしたとしても、文の文法的な曖昧性を解消していない場合には１文の解析結果が数百−数万の数となり、正しい頻度が計算できず、適切に手法を適用できない。
【００１３】
また、確率を頻度に基づいて算出するにしても、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅには多くの属性があり、どのような場合を頻度としてカウントするかを精緻に設定しなければならず、手法を適切に適用できない可能性がある。前述の特許文献２（特開２００３−２４２１３６号公報）では、構文意味解析処理を用いて係りうけ構造の正解を修正する手法を提案しているが、構文意味構造の正解は対象とはしていない。
【特許文献１】特開２００２−９１９６１号公報
【特許文献２】特開２００３―２４２１３６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
本発明は、上述の従来技術における問題点に鑑みてなされたものであり、その構築が非常に困難な構文意味解析結果の正解コーパス構築支援システムを提供するものであり、例えばＬＦＧの処理結果として出力されるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅに対応する正解コーパスを構築する文書解析システム、および文書解析方法、並びにコンピュータ・プログラム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】
【００１５】
本発明の第１の側面は、
初期コーパスを入力する入力手段と、
前記入力手段から入力した初期コーパスの係り受け構造に基づいて前記初期コーパスの分割処理を実行して分割文を生成する分割手段と、
前記分割手段において生成した分割文の構文意味解析処理を実行する構文意味解析処理手段と、
前記構文意味解析処理手段において生成した分割文の構文意味解析結果を結合して、分割処理前のコーパスに対応する構文意味解析結果を正解コーパスとして生成する分割文結合手段と、
を有することを特徴とする文書解析システムにある。
【００１６】
本構成によれば、初期コーパスを分割してその分割文に対応する構文意味解析を実行して、さらに解析結果を結合する構成としたので、例えばＬＦＧによって生成されるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅなどの特殊な構造を持つ構文意味解析結果に対応する正解コーパスを効率的にかつ曖昧性を解消して正確に構築することが可能となる。
【００１７】
さらに、本発明の文書解析システムの一実施態様において、前記文書解析システムは、さらに、前記分割手段における分割処理によって生じた文法的曖昧性についての問い合わせ結果を取得する正解問い合わせ手段を有し、前記分割文結合手段は、前記正解問い合わせ手段の取得した問い合わせ結果を適用して正解コーパスの生成処理を実行する構成であることを特徴とする。
【００１８】
本構成によれば、初期コーパスを分割してその分割文に対応する構文意味解析を実行して、さらに解析結果を結合する構成とするとともに、曖昧な部分についてはユーザ問い合わせを行なってその結果を反映させる構成としたので、例えばＬＦＧによって生成されるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅなどの特殊な構造を持つ構文意味解析結果に対応する正解コーパスを効率的にかつ曖昧性を解消して正確に構築することが可能となる。
【００１９】
さらに、本発明の文書解析システムの一実施態様において、前記構文意味解析処理手段は、前記分割文の構文意味解析処理を実行して、構文意味解析結果としてｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを生成する構成であり、前記分割文結合手段は、分割処理前のコーパスに対応する構文意味解析結果としてのｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを生成する構成であることを特徴とする。
【００２０】
本構成によれば、例えば文に対する文法役割や格解析結果、意味クラスなどの意味解析結果を属性−値のマトリックスの入れ子構造で表現したＬＦＧによって生成されるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅなど、特殊な構造を持つ構文意味解析結果に対応する正解コーパスを効率的にかつ曖昧性を解消して正確に構築することが可能となる。
【００２１】
さらに、本発明の文書解析システムの一実施態様において、前記文書解析システムは、さらに、前記入力手段の入力した初期コーパスを前記構文意味解析処理手段の許容する入力データに変換する初期コーパス変換手段を有することを特徴とする。
【００２２】
本構成によれば、初期コーパスを分割してその分割文に対応する構文意味解析を実行して、さらに解析結果を結合する構成とするとともに、初期コーパスを構文意味解析処理手段の許容する入力データに変換する初期コーパス変換手段を有する構成としたので、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅなどの特殊な構造を持つ構文意味解析処理を行う構成にも適用可能となる。
【００２３】
さらに、本発明の文書解析システムの一実施態様において、前記構文意味解析処理手段は、ＬＦＧ（Ｌｅｘｉｃａｌ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｇｒａｍｍａｒ）に基づく構文意味解析処理を実行する構成であることを特徴とする。
【００２４】
さらに、本発明の第２の側面は、
文書解析システムにおいて文書解析処理を実行する文書解析方法であり、
入力手段が、初期コーパスを入力する初期コーパス入力ステップと、
分割手段が、前記初期コーパス入力ステップにおいて入力した初期コーパスの係り受け構造に基づいて前記初期コーパスの分割処理を実行して分割文を生成する初期コーパス分割ステップと、
構文意味解析処理手段が、前記初期コーパス分割ステップにおいて生成した分割文の構文意味解析処理を実行する構文意味解析処理ステップと、
分割文結合手段が、前記構文意味解析処理ステップにおいて生成した分割文の構文意味解析結果を結合して、分割処理前のコーパスに対応する構文意味解析結果を正解コーパスとして生成する分割文結合ステップと、
を有することを特徴とする文書解析方法にある。
【００２５】
本構成によれば、初期コーパスを分割してその分割文に対応する構文意味解析を実行して、さらに解析結果を結合する構成としたので、例えばＬＦＧによって生成されるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅなどの特殊な構造を持つ構文意味解析結果に対応する正解コーパスを効率的にかつ曖昧性を解消して正確に構築することが可能となる。
【００２６】
さらに、本発明の文書解析方法の一実施態様において、前記文書解析方法は、さらに、正解問い合わせ手段が、前記初期コーパス分割ステップにおける分割処理によって生じた文法的曖昧性についての問い合わせ結果を取得する正解問い合わせステップを有し、前記分割文結合ステップは、前記正解問い合わせステップにおいて取得した問い合わせ結果を適用して正解コーパスの生成処理を実行することを特徴とする。
【００２７】
本構成によれば、初期コーパスを分割してその分割文に対応する構文意味解析を実行して、さらに解析結果を結合する構成とするとともに、曖昧な部分についてはユーザ問い合わせを行なってその結果を反映させる構成としたので、例えばＬＦＧによって生成されるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅなどの特殊な構造を持つ構文意味解析結果に対応する正解コーパスを効率的にかつ曖昧性を解消して正確に構築することが可能となる。
【００２８】
さらに、本発明の文書解析方法の一実施態様において、前記構文意味解析処理ステップは、前記分割文の構文意味解析処理を実行して、構文意味解析結果としてｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを生成するステップであり、前記分割文結合ステップは、分割処理前のコーパスに対応する構文意味解析結果としてのｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを生成するステップであることを特徴とする。
【００２９】
本構成によれば、例えば文に対する文法役割や格解析結果、意味クラスなどの意味解析結果を属性−値のマトリックスの入れ子構造で表現したＬＦＧによって生成されるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅなど、特殊な構造を持つ構文意味解析結果に対応する正解コーパスを効率的にかつ曖昧性を解消して正確に構築することが可能となる。
【００３０】
さらに、本発明の文書解析方法の一実施態様において、前記文書解析方法は、さらに、初期コーパス変換手段が、前記初期コーパス入力ステップにおいて入力した初期コーパスを前記構文意味解析処理手段の許容する入力データに変換する初期コーパス変換ステップを有することを特徴とする。
【００３１】
本構成によれば、初期コーパスを分割してその分割文に対応する構文意味解析を実行して、さらに解析結果を結合する構成とするとともに、初期コーパスを構文意味解析処理手段の許容する入力データに変換する初期コーパス変換手段を有する構成としたので、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅなどの特殊な構造を持つ構文意味解析処理を行う構成にも適用可能となる。
【００３２】
さらに、本発明の文書解析方法の一実施態様において、前記構文意味解析処理ステップは、ＬＦＧ（Ｌｅｘｉｃａｌ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｇｒａｍｍａｒ）に基づく構文意味解析処理を実行するステップであることを特徴とする。
【００３３】
さらに、本発明の第３の側面は、
文書解析システムにおいて文書解析処理を実行させるコンピュータ・プログラムであり、
入力手段に、初期コーパスを入力させる初期コーパス入力ステップと、
分割手段に、前記初期コーパス入力ステップにおいて入力した初期コーパスの係り受け構造に基づいて前記初期コーパスの分割処理を実行して分割文を生成させる初期コーパス分割ステップと、
構文意味解析処理手段に、前記初期コーパス分割ステップにおいて生成した分割文の構文意味解析処理を実行させる構文意味解析処理ステップと、
分割文結合手段に、前記構文意味解析処理ステップにおいて生成した分割文の構文意味解析結果を結合して、分割処理前のコーパスに対応する構文意味解析結果を正解コーパスとして生成させる分割文結合ステップと、
を有することを特徴とするコンピュータ・プログラムにある。
【００３４】
本構成によれば、初期コーパスを分割してその分割文に対応する構文意味解析を実行して、さらに解析結果を結合する構成としたので、例えばＬＦＧによって生成されるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅなどの特殊な構造を持つ構文意味解析結果に対応する正解コーパスを効率的にかつ曖昧性を解消して正確に構築するコンピュータ・プログラムが実現される。
【００３５】
なお、本発明のコンピュータ・プログラムは、例えば、様々なプログラム・コードを実行可能な汎用コンピュータ・システムに対して、コンピュータ可読な形式で提供する記憶媒体、通信媒体によって提供可能なコンピュータ・プログラムである。このようなプログラムをコンピュータ可読な形式で提供することにより、コンピュータ・システム上でプログラムに応じた処理が実現される。
【００３６】
本発明のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本発明の実施例や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。
【発明の効果】
【００３７】
本発明の構成によれば、入力する初期コーパスの係り受け構造に基づいて初期コーパスの分割処理を実行して分割文を生成し、分割文の構文意味解析処理を実行して分割文の構文意味解析結果を生成し、生成した分割文の構文意味解析結果を結合して、分割処理前のコーパスに対応する構文意味解析結果を生成して、これを正解コーパスとする構成としたので、例えばＬＦＧシステムによって生成されるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅなどの特殊な構造を持つ構文意味解析結果に対応する正解コーパスを効率的に生成することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３８】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態に係る文書解析システム、および文書解析方法、並びにコンピュータ・プログラムの詳細について説明する。
【００３９】
以下に発明の実施例を示す。本実施例は、構文意味解析処理の実行システムとして知られているＬＦＧ（Ｌｅｘｉｃａｌ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｇｒａｍｍａｒ）によって行われる構文意味解析処理の結果として出力されるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの構造を有する正解コーパスの作成支援手法について説明する。なお、ＬＦＧについては、例えば、「増市，大熊，"Ｌｅｘｉｃａｌ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｇｒａｍｍａｒに基づく実用的な日本語解析システムの構築"，自然言語処理，Ｖｏｌ．１０，Ｎｏ．２，ｐｐ．７９−１０９（２００３）」にその詳細が記載されている。
【００４０】
構文意味解析処理について簡単に説明する。日本語や英語を始めとする各種の言語で記述される自然言語は、本来抽象的であいまい性が高い性質を持つが、文章を数学的に取り扱うことにより、コンピュータ処理を行なうことができる。この結果、機械翻訳や対話システム、検索システム、質問応答システムなど、自動化処理により自然言語に関するさまざまなアプリケーション／サービスが実現される。かかる自然言語処理は一般に、形態素解析、構文解析、意味解析、文脈解析という各処理フェーズに区分される。
【００４１】
形態素解析では、文を意味的最小単位である形態素（ｍｏｒｐｈｅｍｅ）に分節して品詞の認定処理を行なう。構文解析では、文法規則などを基に句構造などの文の構造を解析する。文法規則が木構造であることから、構文解析結果は一般に個々の形態素が係り受け関係などを基にして接合された木構造となる。意味解析では、文中の語の語義（概念）や、語と語の間の意味関係などに基づいて、文が伝える意味を表現する意味構造を求めて、意味構造を合成する。また、文脈解析では、文の系列である文章（談話）を解析の基本単位とみなして、文間の意味的なまとまりを得て談話構造を構成する。
【００４２】
構文解析及び意味解析は、自然言語処理の分野において、対話システム、機械翻訳、文書校正支援、文書要約などのアプリケーションを実現する上で必要不可欠の技術であるとされている。
【００４３】
構文解析では、自然言語文を受け取り、文法規則に基づいて単語（文節）間の係り受け関係を決定する処理を行なう。構文解析結果は、依存構造と呼ばれる木構造（依存木）の形態で表現することができる。また、意味解析では、単語（文節）間の係り受け関係に基づいて文中の格関係を決定する処理を行なうことができる。ここで言う格関係とは、文を構成する各要素が持つ、主語（ＳＵＢＪ）、目的語（ＯＢＪ）といった文法上の役割のことを指す。また、文の時制や様相、話法などを判定する処理を意味解析が含む場合もある。
【００４４】
ＬＦＧに従った構文意味解析結果であるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは、例えば先に図１（ａ）を参照して説明したように、属性−値のマトリックス構造として設定される。文に対する文法役割や格解析結果、意味クラスなどの意味解析結果を、属性−値のマトリックスの入れ子構造で表現したものであり、係りうけ構造にはない情報が付与され、その構造も係りうけ構造などとは異なる。本発明の文書解析システムは、このようなＬＦＧによる構文意味解析処理の結果であるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの構造を有する正解コーパスの作成支援を行う。
【００４５】
ある文に対する構文意味解析結果が正しいとは、以下の二つの観点から評価される。
まずは、その文の構文構造が正しく解析されているか、すなわち文の形態素間の依存構造が正しく解析されているかである。
そして、それらの構文構造に対して、文法の枠組みで定義する文法役割や文法役割の値が正しく付けられているかということである。
これら二つの観点において正しく文が解析され初めて文は正しく解析されたと言える。
【００４６】
本発明の正解コーパス支援システムでは、構文意味解析の正解コーパスよりもコストの低い形式である係りうけ構造による正解コーパスを利用し、その係りうけ構造を反映した構文意味構造を作成することにより、まずは正解コーパスの構文構造の正しさを保証する。そして、その正しい構文構造に対する文法役割や文法役割の値の付与について曖昧性が生じているような場合にコーパス作成者に明示し、人手による修正を経ることで正しい意味解析結果を得、構文意味解析の正解コーパス作成を行う。
【００４７】
具体的には、正解係りうけ構造を反映した構文意味解析結果を得るため本発明による支援システムでは、正解の係りうけ構造に基づいて元の文を分割し、それら分割された文に対して構文意味解析処理を施し、解析結果を正解の係りうけ構造に基づいて再結合する。それにより、結合後の構文意味解析結果は、正しい構文構造を持つ。また、その際、分割文に対する構文意味解析処理において解析結果が複数存在する場合は、文法的な曖昧性が生じているとし、正解コーパスを作成している人間にどの解析結果が正しいのかを入力してもらう処理を行う。この時の曖昧性は、正解係りうけに基づき文を分割し、個々の分割文は少数の文節によって構成されるのみであるため、文全体を解析したときに生じる解析数よりも少なくなり、曖昧性が生じている部分の特定も容易になり、分割は正解コーパスの作成コストの低減に寄与する。
【００４８】
以下、本発明による正解コーパス作成支援を行う文書解析システムの実施例について説明する。実施例の構成例を図２に示し、全体の処理の流れを図３に示す。図２に示すように、文書解析システム１００は、初期コーパス入力手段１０１、初期コーパス変換手段１０２、初期コーパス分割手段１０３、構文意味解析処理手段１０４、分割文結合手段１０５、正解コーパス保持手段１０６、構文意味解析結果結合手段１１１、正解問い合わせ手段１１２を有する。以下、各処理手段の実行する処理について説明する。
【００４９】
［初期コーパス入力手段］
初期コーパス入力手段１０１では、正解の構文意味解析結果を生成するための自然言語文集合を初期コーパスとして入力する。この初期コーパスには構文解析の正解が付与されている必要がある。例えば、「京都テキストコーパス」などが存在する。これら初期コーパスは、構文意味解析構造の正解を作成するよりも作成コストは低く、既存の修正システムや構築支援システムなどがそのまま利用可能である。この処理は図３のフローチャートにおけるステップＳ３０１の処理に対応する。
【００５０】
［初期コーパス変換手段］
初期コーパス変換手段１０２は、正解の係りうけ構造が付与されたコーパスを以後の構文意味解析処理手段１０４に対する入力に適した形式に変換する。例えば、構文意味解析処理手段１０４が入力を「Ｃｈａｓｅｎ」の形式の形態素切り分けを前提としており京都テキストコーパスを初期コーパスとして用いる場合には、京都テキストコーパスの形態素解析の形式は「Ｊｕｍａｎ」であるので、係りうけ構造を保持したまま「Ｃｈａｓｅｎ」の形式に変換する。この処理は図３のフローチャートにおけるステップＳ３０２の処理に対応する。
【００５１】
［初期コーパス分割手段］
初期コーパス分割手段１０３では、初期コーパスの係りうけ構造に基づき文を分割し、構文意味解析処理手段１０４への入力を作成する。例えば以下のような文があった場合を考える。
【００５２】
例文：村山富市首相は年頭にあたり首相官邸で内閣記者会と二十八日会見し、社会党の新民主連合所属議員の離党問題について「政権に影響を及ぼすことにはならない。離党者がいても、その範囲にとどまると思う」と述べ、大量離党には至らないとの見通しを示した。
【００５３】
この文を構文意味解析システムで解析した場合、文が長いため得られる構文意味構造には多くの情報が盛り込まれ、正解コーパス作成者が全てチェックすることは非常にコストの高いことである。例えば、上記例文を構文意味解析システムで解析した結果、文法的な曖昧性が生じて解析数が３４となり、正解コーパス作成者は、全ての文法的な曖昧性をチェックしなければならない。
【００５４】
そこで、本発明による正解コーパス支援システムでは、上記文の正解の係り受け情報を元に文を分割し、その分割文における構文構造の正しさを保証し、意味構造のみをコーパス正解者がチェックするという方針をとり、正解コーパス作成者のコストを低減する。
【００５５】
上記例文の係り受け構造は図４に示される。以下の分割では、台詞の部分は「ＤＵＭＭＹ」で置換し、文を直接係りうけ関係を持つ文節のみからなるように分割した。また、本実施例における文分割は、分割文が、係り先の文節とそれに直接係る文節からのみなるように分割している。
【００５６】
図５は分割の過程を示す。各分割文における係り先の文節を分割文におけるｒｏｏｔ文節、係り元の文節をｌｅａｆ文節とし、これらの係りうけ構造は各文分割ごとに記憶する。
この処理は図３のフローチャートにおけるステップＳ３０３の処理に対応する。
【００５７】
［構文意味解析処理手段］
構文意味解析処理手段１０４では、分割された各分割文に対して構文解析処理を行う。本実施例においてはｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ構造を出力し、文法を適用した際の解析数と解析結果を保持する。この処理は図３のフローチャートにおけるステップＳ３０４の処理に対応する。
【００５８】
以下は例文を分割した際の部分文とその解析数である。
分割文０：村山富市首相は会見し、「ＤＵＭＭＹ」と述べ、見通しを示した。（解析数４）
分割文１：至らないとの見通し。（解析数１）
分割文２：大量離党には至らない。（解析数１）
分割文３：離党問題について「ＤＵＭＭＹ」と述べる。  （解析数２）
分割文４：ならない。とどまると思う。（解析数１）  分割文５：いても、範囲にとどまる。（解析数２）
分割文６：その範囲。（解析数１）
分割文７：離党者がいて。（解析数１）
分割文８：ことにはならない。（解析数１）
分割文９：及ぼすこと。（解析数２）
分割文１０：政権に影響を及ぼす。（解析数１）
分割文１１：新民主連合所属議員の離党問題。（解析数１）
分割文１２：社会党の新民主連合所属議員。（解析数１）
分割文１３：年頭にあたり首相官邸で内閣記者会と二十八日会見する。（解析数１）
【００５９】
［分割文結合手段］。
分割文結合手段１０５では、構文意味解析結果結合手段１０４において、個々の分割文の構文意味解析結果を結合して、１つの正解構文意味解析結果とする。その際分割によって生じた文法的曖昧性は結合の過程で正解問い合わせ手段１１２において正解コーパス作成者に問い合わせ処理を行い、その入力に従って解消される。この処理は図３のフローチャートにおけるステップＳ３０５の処理に対応する。
【００６０】
以下、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの結合方法について説明する。まずは、１文における結合処理の全体の過程を説明する。以下の結合処理全体の流れを図６のフローチャートを参照して説明する。
【００６１】
（結合処理のメインループ）
手順１（ステップＳ４０１）
初期コーパスにおける係り受け情報から、分割文の構文意味解析結果（ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）および文節集合を選択し、選択した分割文を埋め込み先対象文として以下の処理を行う。もし、手順１（ステップＳ４０１）を最初に実行する際には、最も文末に近い分割文０のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅと文節集合が選択される。
【００６２】
手順２（ステップＳ４０２→Ｓ４０４→Ｓ４０１）
選択された埋め込み先対象文における各ｌｅａｆ文節に対して以下の処理を行う。まずｌｅａｆ文節をチェックし、別のｒｏｏｔ文節になっているような分割文についてｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの結合処理を終了するまで再起的に処理を行い、ｌｅａｆ文節が分割文を持つ場合にそのｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅが結合可能な状態まで先に結合処理を終わらせる。
【００６３】
手順３（ステップＳ４０２→Ｓ４０３）
埋め込み文のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを埋め込み対象文のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ内に埋め込むことによって二つの分割文のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを結合する。その際、埋め込み対象文に文法的曖昧性が生じている場合には、正解コーパス作成者に対して提示し、どの解析結果が正しいかを入力してもらう（詳細は後述）。
なお、全てのｌｅａｆ文節のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの結合が終了するまで上記手順は繰り返される（ステップＳ４０５）。
【００６４】
例えば、上記例文におけるメインループ処理の流れは以下のようになる。
手順１（ステップＳ４０１）において、分割文０が埋め込み対象文となる。分割文０の係りうけ構造は、以下のようになっており、
分割文０：村山富市首相は（ｌｅａｆ文節）会見し（ｌｅａｆ文節）、「ＤＵＭＭＹ」と述べ（ｌｅａｆ文節）、見通しを（ｌｅａｆ文節）  示した（ｒｏｏｔ文節）。
【００６５】
各ｌｅａｆ文節に対して手順２（ステップＳ４０２→Ｓ４０４→Ｓ４０１）を実行する。手順２において「村山富市首相は」という文節は他の分割文のｒｏｏｔ文節にはならず、次の「会見し」は分割文１３のｒｏｏｔ文節なので、「会見し」を埋め込み対象文として手順１から２が繰り返される。
分割文１３：年頭にあたり（ｌｅａｆ文節）首相官邸で（ｌｅａｆ文節）内閣記者会と（ｌｅａｆ文節）二十八日（ｌｅａｆ文節）会見する（ｒｏｏｔ文節）。
【００６６】
上記手順３（ステップＳ４０２→Ｓ４０３）における、分割文１３を埋め込み対象文として手順１のプロセスを実行する。分割文１３に埋め込まれる分割文はないので手順３に移り、分割文１３「年頭にあたり首相官邸で内閣記者会と二十八日会見する」の構文意味構造が分割文０の構文意味構造に埋め込まれる。結果として、埋め込み対象文におけるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの構造は「村山富市首相は年頭にあたり首相官邸で内閣記者会と二十八日会見し、「ＤＵＭＭＹ」と述べ、見通しを示した。」のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅと同様となり、これらの処理を全てのｌｅａｆ文節ごとで行うことによって１文の正解ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを構成することができる。
【００６７】
以下に構文意味解析結果結合手段におけるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの埋め込みの処理手順を述べる。埋め込みは以下のステップに従って行われる。この過程においてユーザに対して文法的曖昧性解消による正解付けを促す処理を行う。以下の処理は図７のフローチャートに対応する処理である。図７のフローチャートの各ステップの処理についいて説明する。
【００６８】
ステップＳ５０１
埋め込み文と埋め込み対象文に共通する文節を選択し（埋め込み文のｒｏｏｔ文節と埋め込み対象文の処理中のｌｅａｆ文節は同じ文節。分割文０と分割文１３における処理ならば「会見する」の文節が共通文節となる）、その共通文節中の形態素について、埋め込み文のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅのどの部分にあるかの情報を取得し、埋め込み文における文節中の形態素位置のうち、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ中の階層として最も他を包括するものをそれぞれ選択する。最も他を包括するとは、例えば、分割文１３で最も他を包括する部分は「会見する」のＰＲＥＤの位置であり、分割文１３のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは「会見する」のＰＲＥＤ以下の部分に入れ子になって記述されている。図８を参照。この文節中の形態素とｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ上の位置の決定は、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの構造に基づいた検索ルールによって検索される。また、埋め込み文が埋め込み対象文の「ＤＵＭＭＹ」の括弧内にある場合は、埋め込み文のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの最上層を埋め込み文のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの位置、埋め込み対象文の位置は「ＤＵＭＭＹ」のある位置とする。
【００６９】
ステップＳ５０２
埋め込み対象文に文法的曖昧性が生じているか否かで処理を分ける。埋め込み対象文に文法的曖昧性が生じている場合はステップＳ５０３に、生じていない場合にはステップＳ５０４進む。
【００７０】
ステップＳ５０３
埋め込み対象文において文法的曖昧性が生じている場合には、それが文分割によるものか、そうでないかの判定を行う。まず、ステップＳ５０１で埋め込み文の最も他を包括するｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ中の位置が「会見する」のＰＲＥＤだったことを受け、同様に埋め込み対象文中の「会見する」のＰＲＥＤの位置を取得する。もし、文法的な曖昧性が埋め込み対象文の最も他を包括する位置以下で生じている場合には、その曖昧性は埋め込み文のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを埋め込むことで解消されるのでステップＳ５０４へ進む。そうでない場合はステップＳ５０５へ進む。
【００７１】
ステップＳ５０４
その文法的曖昧性は埋め込み対象文自体に生じているとして、［正解問い合わせ手段］を用いて、ユーザに対して正しい解析文がどれであるかの入力を求め、入力に従って埋め込み対象文の解析結果を選択し、ステップＳ５０５へ進む。
【００７２】
ステップＳ５０５
埋め込み文における他を最も包含するｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ中の位置以下の入れ子構造を埋め込み文対象文の選択されたｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ中の位置に埋め込む。
【００７３】
図９は分割文０のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの解析結果図である。分割文１３のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを分割文０の「会見する」の入れ子構造に埋め込む。図１０と図１１は分割文９と分割文１０の埋め込み処理を示す図である。以下に説明するが、分割文９の文法的な曖昧性は分割文１０のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを埋め込むことによって解消される。
【００７４】
次にｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの埋め込み処理について説明する。これらの処理の流れを図１２に示すフローチャートを参照して説明する。
【００７５】
埋め込み処理は埋め込み文と埋め込み対象文のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅにおける双方の属性の比較を行うことによって行う（図１２に示すフローチャートのステップＳ７０１からとＳ７０９への流れ）。例えば、分割文１０のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを分割文９のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅへの埋め込む際には、「及ぼす」がＰＲＥＤとなっている部分のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを埋め込む。この時、それぞれのｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの属性と値を比較して以下の処理を行う。
【００７６】
（処理１）属性を比較して埋め込み文にあり埋め込み対象文にないものは埋め込み文の属性を埋め込み対象文のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅに加える。図１２に示すフローチャートのステップＳ７０２とＳ７０５の処理に対応する。
（処理２）属性を比較して埋め込み対象文と埋め込み文と双方にあり、値が等しいものは埋め込み対象文にあるものをそのまま残す。図１２に示すフローチャートのステップＳ７０２とＳ７０５の処理に対応する。
【００７７】
（処理３）属性を比較して埋め込み対象文と埋め込み文双方にあるものは、文法の適用の結果が多くなる属性を選ぶ。文法の適用が多くなるとは、各属性の値がより特殊な値を持つ属性が文法の適用が多いと定める。例えば、格要素のＯＢＪを比較する際には、ＰＲＥＤの文字列が"ｐｒｏ（文字列なし）"の場合よりも"影響"などの文字列がある場合が採用される。また、ＮＴＹＰＥの比較の場合では、"ｃｏｍｍｏｎ"と"ｆｉｒｓｔ＿ｎａｍｅ"では"ｆｉｒｓｔ＿ｎａｍｅ"の値が採用される。これらの情報量の定義は文法理論の枠組みの中で属性ごとに定義される。図１２に示すフローチャートのステップＳ７０３とＳ７０６の処理に対応する。
【００７８】
（処理４）上記の（処理３）による処理で解決できない属性がありかつ、埋め込み対象文に文結合によって生じた文法的曖昧性がある場合には、埋め込み対象文における曖昧性の生じている属性値に対して、属性値ごとに埋め込み文および埋め込み対象文における文法の適用を比較し、文法の適用の結果が多くなる分割文の解析属性が採用される。ＳＵＢＪは埋め込み文と埋め込み対象文においてＰＲＥＤが"ｐｒｏ"であり、（処理３）においては分割文９と分割文１０との間に文法適用の多寡を決定できない。ＳＵＢＪは埋め込み文と埋め込み対象文においてＰＲＥＤが"ｐｒｏ"であるが、そのＰＲＯＮ−ＴＹＰＥは分割文１０では"ｎｕｌｌ"のみ、分割文９ではＯＢＪのＰＲＯＮ−ＴＹＰＥとの間に排他的に"ｒｅｌ"と"ｎｕｌｌ"のどちらかを持っていないといけないという曖昧性が生じている。分割文１０におけるＰＲＯＮ−ＴＹＰＥの"ｎｕｌｌ"は「及ぼす」の格フレームにＳＵＢＪのスロットがなければならないという文法規則（格フレーム規則）、分割文９におけるＰＲＯＮ−ＴＹＰＥの"ｒｅｌ"と"ｎｕｌｌ"は格フレーム規則と連体修飾節文法規則の二つが適用されて生じている。よって文法規則は分割文９のほうが多く、分割文９のＳＵＢＪが残ることになる。さらに、この場合、"ｎｕｌｌ"の値は格フレーム規則のみで生じ得るが、"ｒｅｌ"は格フレーム規則と連体修飾文法規則の二つによって生じ、より特殊な値である。よってＰＲＯＮ−ＴＹＰＥの値は"ｒｅｌ"が採用される。最初から曖昧性がない場合や、この処理によっても分割文の属性が選択できない場合は（処理５）に進む。（処理４）は図１２に示すフローチャートのステップＳ７０４とＳ７０７の処理に対応する。
【００７９】
（処理５）正解コーパス作成者に提示し、［正解問い合わせ手段］により正しい結果を入力してもらう。図１２に示すフローチャートのステップＳ７０８の処理に対応する。
【００８０】
図１１は埋め込みの過程を表している。上記処理を全ての分割文を結合することによって、本発明による実施例では、１つの文に対して１つの正しい構文意味構造を持ったｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを生成することができる。分割文のうち解析数１のものは、システムが文法を適用した結果曖昧性が生じていない場合である。文法とは、人間が記述した文を解析するためのルールであり人間の判断そのものである。
【００８１】
本発明の実施例においては、形態素解析結果および構文解析結果は正解であり、正しい形態素並びおよび構文構造に対して解析結果が１しかないということは、現時点における人間の判断はその分割文に対して判断を行う必要はないことになる。本発明による実施例では、解析数が１でない文の解析結果のみをユーザに提示し、どの解析結果が正しいのかを入力してもらう。分割文の解析結果ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの曖昧性のみを解消するよう場合、文全体のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを見る必要がなく、また解消すべき曖昧性の数も限定されるため、少ない労力で正しい構文意味構造の選択が可能となる。また、分割によって生じている文法的な曖昧性を分割の結合によって解消することにより、上記例において、解析数の総数は、４＋２＋２＋２の１０通りであり、そのうち２つの曖昧性は処理過程で解消可能なものであったので、ユーザが解消しなければならない文法的曖昧性は、８である。当初３４通りあったものが４分の１程度となっている。また、それぞれの構文意味解析結果は短い文によるものなので、ユーザはその全体を容易に把握することが可能である。分割の過程で生じた曖昧性を解消する際も、生じた曖昧性の部位を適切に提示することが可能である。正解コーパス作成の労力は大幅に削減されることになる。
【００８２】
［正解コーパス保持手段］
以上の処理により、１文全体のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅが生成され、正解コーパス保持手段１０６は、正解コーパス集合に正解構文意味解析結果として加える処理を実行する。
【００８３】
最後に、上述した処理を実行する文書解析システムを構成する情報処理装置のハードウェア構成例について、図１３を参照して説明する。ＣＰＵ（Central Processing Unit）５０１は、ＯＳ（Operating System)に対応する処理や、上述の実施例において説明した初期コーパス変換処理、分割処理、構文意味解析処理、分割文結合処理などを実行する。これらの処理は、各情報処理装置のＲＯＭ、ハードディスクなどのデータ記憶部に格納されたコンピュータ・プログラムに従って実行される。
【００８４】
ＲＯＭ（Read Only Memory）５０２は、ＣＰＵ５０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。ＲＡＭ（Random Access Memory）５０３は、ＣＰＵ５０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を格納する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバス５０４により相互に接続されている。
【００８５】
ホストバス５０４は、ブリッジ５０５を介して、ＰＣＩ(Peripheral Component Interconnect/Interface)バスなどの外部バス５０６に接続されている。
【００８６】
キーボード５０８、ポインティングデバイス５０９は、ユーザにより操作される入力デバイスである。ディスプレイ５１０は、液晶表示装置またはＣＲＴ（Cathode Ray Tube）などから成り、各種情報をテキストやイメージで表示する。
【００８７】
ＨＤＤ（Hard Disk Drive）５１１は、ハードディスクを内蔵し、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ５０１によって実行するプログラムや情報を記録または再生させる。ハードディスクは、例えば文書の格納手段、解析結果の格納手段としても利用される。さらに、データ処理プログラム等、各種コンピュータ・プログラムが格納される。
【００８８】
ドライブ５１２は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体５２１に記録されているデータまたはプログラムを読み出して、そのデータまたはプログラムを、インタフェース５０７、外部バス５０６、ブリッジ５０５、およびホストバス５０４を介して接続されているＲＡＭ５０３に供給する。
【００８９】
接続ポート５１４は、外部接続機器５２２を接続するポートであり、ＵＳＢ，ＩＥＥＥ１３９４等の接続部を持つ。接続ポート５１４は、インタフェース５０７、および外部バス５０６、ブリッジ５０５、ホストバス５０４等を介してＣＰＵ５０１等に接続されている。通信部５１５は、ネットワークに接続され、各種データベースや他の情報処理装置との通信を実行する。
【００９０】
なお、図１３に示す文書解析システムとしての情報処理装置のハードウェア構成例は、ＰＣを適用して構成した装置の一例であり、本発明の文書解析システムは、図１３に示す構成に限らず、上述した実施例において説明した処理を実行可能な構成であればよい。
【００９１】
以上、特定の実施例を参照しながら、本発明について詳解してきた。しかしながら、本発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が実施例の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。本発明の要旨を判断するためには、特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。
【００９２】
また、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。例えば、プログラムは記録媒体に予め記録しておくことができる。記録媒体からコンピュータにインストールする他、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットといったネットワークを介してプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。
【００９３】
なお、明細書に記載された各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。
【産業上の利用可能性】
【００９４】
以上、説明したように、本発明の構成によれば、入力する初期コーパスの係り受け構造に基づいて初期コーパスの分割処理を実行して分割文を生成し、分割文の構文意味解析処理を実行して分割文の構文意味解析結果を生成し、生成した分割文の構文意味解析結果を結合して、分割処理前のコーパスに対応する構文意味解析結果を生成して、これを正解コーパスとする構成としたので、例えばＬＦＧシステムによって生成されるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅなどの特殊な構造を持つ構文意味解析結果に対応する正解コーパスを効率的に生成することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００９５】
【図１】ＬＦＧに従った構文意味解析処理結果の出力形式の１つであるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの構成例を説明する図である。
【図２】本発明の文書解析システムの一実施例の構成を示す図である。
【図３】本発明の文書解析システムの処理シーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。
【図４】本発明の文書解析システムの処理について説明する図である。
【図５】本発明の文書解析システムの処理について説明する図である。
【図６】本発明の文書解析システムの実行する結合処理全体の流れについて説明するフローチャートを示す図である。
【図７】本発明の文書解析システムの構文意味解析結果結合手段におけるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの埋め込みの処理手順について説明するフローチャートを示す図である。
【図８】ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの構成例について説明する図である。
【図９】分割文０のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの解析結果について説明する図である。
【図１０】本発明の文書解析システムの実行するｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの埋め込みの処理について説明する図である。
【図１１】本発明の文書解析システムの実行するｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの埋め込みの処理について説明する図である。
【図１２】本発明の文書解析システムの実行するｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの埋め込みの処理について説明するフローチャートを示す図である。
【図１３】本発明の一実施形態に係る文書解析システムのハードウェア構成例について説明する図である。
【符号の説明】
【００９６】
１００  文書解析システム
１０１  初期コーパス入力手段
１０２  初期コーパス変換手段
１０３  初期コーパス分割手段
１０４  構文意味解析処理手段
１０５  分割文結合手段
１０６  正解コーパス保持手段
１１１  構文意味解析結果結合手段
１１２  正解問い合わせ手段
５０１  ＣＰＵ(Central Processing Unit)
５０２  ＲＯＭ（Read-Only-Memory）
５０３  ＲＡＭ（Random Access Memory）
５０４  ホストバス
５０５  ブリッジ
５０６  外部バス
５０７  インタフェース
５０８  キーボード
５０９  ポインティングデバイス
５１０  ディスプレイ
５１１  ＨＤＤ（Hard Disk Drive）
５１２  ドライブ
５１４  接続ポート
５１５  通信部
５２１  リムーバブル記録媒体
５２２  外部接続機器
【図１】
2008293069.tif 000003
【図２】
2008293069.tif 000004
【図３】
2008293069.tif 000005
【図４】
2008293069.tif 000006
【図５】
2008293069.tif 000007
【図６】
2008293069.tif 000008
【図７】
2008293069.tif 000009
【図８】
2008293069.tif 000010
【図９】
2008293069.tif 000011
【図１０】
2008293069.tif 000012
【図１１】
2008293069.tif 000013
【図１２】
2008293069.tif 000014
【図１３】
2008293069.tif 000015