(57)【要約】【課題】副助詞や係助詞などのとりたて詞のとりたての勢力範囲を正確に抽出する。【解決手段】とりたて詞の位置ととりたてられる要素が既にとりたてられているかどうかを判断することにより、とりたてが行なわれている範囲を抽出し、構文情報に関連付けられたとりたて情報として意味情報とともに保持する。この結果、重要語の抽出（例えば、とりたて情報に基づいてキーワードの頻度に付随して重み付けを行なう）や、自動要約処理（英訳時に、副助詞に対応する副詞を文中の正確な位置に配置する）などにおいて、有用な情報を抽出することができる。【選択図】  図４
2004287680.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
とりたて詞を含む入力文を構文又は意味解析する自然言語処理システムであって、
入力文中でとりたて詞の接続先を特定する接続先特定手段と、
とりたて詞の接続先が体言であるかどうかに応じて該とりたて詞の勢力範囲の判定処理を行なう勢力範囲判定手段と、
を具備することを特徴とする自然言語処理システム。
【請求項２】
前記勢力範囲判定手段は、とりたて詞の接続先が体言である場合には、とりたて詞の接続先をとりたて勢力範囲の候補のリストに加える、
ことを特徴とする請求項１に記載の自然言語処理システム。
【請求項３】
前記勢力範囲判定手段は、とりたて詞の接続先が体言でない場合には、接続先に係っている連用修飾成分を特定し、連用修飾成分として特定されたそれぞれの成分について、別のとりたて詞が接続していないかどうかを判断し、別のとりたて詞が接続していない場合には当該とりたて詞の接続先を範囲候補のリストに加える、
ことを特徴とする請求項１に記載の自然言語処理システム。
【請求項４】
前記勢力範囲判定手段により得られたとりたて情報を構文情報に関連付けて意味情報とともに出力する出力手段をさらに備える、
ことを特徴とする請求項１に記載の自然言語処理システム。
【請求項５】
入力文の構文・意味解析を行なう自然言語処理システムであって、
とりたて詞を含む文の入力があった場合に、前記とりたて詞の勢力範囲及びその意味を併せて該入力文の解析結果を出力する、
ことを特徴とする自然言語処理システム。
【請求項６】
とりたて詞を含む入力文を構文又は意味解析する自然言語処理方法であって、
入力文中でとりたて詞の接続先を特定する接続先特定ステップと、
とりたて詞の接続先が体言であるかどうかに応じて該とりたて詞の勢力範囲の判定処理を行なう勢力範囲判定ステップと、
を具備することを特徴とする自然言語処理方法。
【請求項７】
前記勢力範囲判定ステップでは、とりたて詞の接続先が体言である場合には、とりたて詞の接続先をとりたて勢力範囲の候補のリストに加える、
ことを特徴とする請求項６に記載の自然言語処理方法。
【請求項８】
前記勢力範囲判定ステップでは、とりたて詞の接続先が体言でない場合には、接続先に係っている連用修飾成分を特定し、連用修飾成分として特定されたそれぞれの成分について、別のとりたて詞が接続していないかどうかを判断し、別のとりたて詞が接続していない場合には当該とりたて詞の接続先を範囲候補のリストに加える、
ことを特徴とする請求項６に記載の自然言語処理方法。
【請求項９】
入力文の構文・意味解析を行なう自然言語処理方法であって、
とりたて詞を含む文の入力があった場合に、前記とりたて詞の勢力範囲及びその意味を併せて該入力文の解析結果を出力する、
ことを特徴とする自然言語処理方法。
【請求項１０】
とりたて詞を含む入力文を構文又は意味解析するための自然言語処理をコンピュータ・システム上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムであって、
入力文中でとりたて詞の接続先を特定する接続先特定ステップと、
とりたて詞の接続先が体言である場合において、とりたて詞の接続先をとりたて勢力範囲の候補のリストに加えるステップと、
とりたて詞の接続先が体言でない場合において、接続先に係っている連用修飾成分を特定し、連用修飾成分として特定されたそれぞれの成分について、別のとりたて詞が接続していないかどうかを判断し、別のとりたて詞が接続していない場合には当該とりたて詞の接続先を範囲候補のリストに逐次加えるステップと、
を具備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】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、人間が日常的なコミュニケーションに使用する自然言語を数学的に取り扱うための自然言語処理システム及び自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プログラムに係り、特に、自然言語文の構文・意味解析を行なう自然言語処理システム及び自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。
【０００２】
さらに詳しくは、本発明は、副助詞や係助詞などのとりたて詞を含む日本語文に対して正しい構文・意味解析結果を出力する自然言語処理システム及び自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プログラムに係り、特に、副助詞や係助詞などのとりたて詞のとりたての勢力範囲を抽出して構文・意味解析結果とともに出力する自然言語処理システム及び自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。
【０００３】
【従来の技術】
日本語や英語など、人間が日常的なコミュニケーションに使用する言葉のことを「自然言語」と呼ぶ。多くの自然言語は、自然発生的な起源を持ち、人類、民族、社会の歴史とともに進化してきた。勿論、人は身振りや手振りなどによっても意思疎通を行なうことが可能であるが、自然言語により最も自然で且つ高度なコミュニケーションを実現することができる。
【０００４】
他方、情報技術の発展に伴い、コンピュータが人間社会に定着し、各種産業や日常生活の中に深く浸透している。いまやコンピュータ・データだけでなく、画像や音響などほとんどすべての情報コンテンツがコンピュータ上で取り扱われ、情報の編集・加工、蓄積、管理、伝達、共有など高度な処理を行なうことが可能となっている。
【０００５】
例えば、日本語や英語を始めと刷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。
【０００６】
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。
【０００７】
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。
【０００８】
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。
【０００９】
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。
【００１０】
ところで、数多の自然言語の中でもとりわけ日本語は、あいまい性が高いとされている。その一因は、一般に副助詞（「ほど」、「ばかり」、「だけ」…）と呼ばれる品詞の存在に依拠する。日本語において、副助詞を含む表現は極めて標準的に用いられるものであり、そのような表現に対して正しい構文意味解析結果を出力することは重要な課題である。
【００１１】
例えば、「ほど」、「ばかり」、「だけ」などの副助詞は、文の中でさまざまな位置に出現するという性質（名詞、動詞、助詞、形容詞のいずれの後にも付くことができる）と、１つの単語が複数の意味機能を持つ場合があるという特徴を持つ。すなわち、副助詞は使い方に応じて意味が変わることから、文のあいまいさを増し、文の正確な解釈・翻訳を困難にしている。
【００１２】
これに対し、出現位置に応じて複数の意味機能を持つ可能性がある副助詞の意味情報をより正確に出力することができる（例えば、非特許文献１を参照のこと）。例えば、副助詞「ばかり」には「限定」と「程度」という２つの意味があるが、入力文に含まれる副助詞「ばかり」の構文情報を抽出して、副助詞「ばかり」が数量詞に係っているかどうかについて判断して、判断結果が真であれば副助詞「ばかり」の意味を「程度」に、それ以外は「限定」に決定して、意味解析の結果を出力することができる。「彼はりんごを３個ばかり食べた。」という例文では、「ばかり」は数量詞「３個」に係っているので、「ばかり」の意味を「程度」に決定することができる。
【００１３】
また、副助詞の用法は、文に後続する場合、形容詞あるいは名詞に後続する場合など、多岐にわたる。このように副助詞の出現位置が広範であることが、副助詞を適正に取り扱うことを困難にする主たる原因である。
【００１４】
これに対し、副助詞を品詞カテゴリとして明確に定義して、副助詞に関する句構造を正しく取り扱うことができる（例えば、非特許文献２を参照のこと）。すなわち、文Ｓ、動詞句ＶＰ、形容詞句ＡＰ、又は名詞句ＮＰの後に副助詞Ｐが連結してなる入力文に格構造解析を行ない、Ｓが含まれているかどうかを判定する。Ｓの先頭にとりたてられていない主語が存在するときはこの主語を含めて副助詞を含む入力文を名詞句又は副詞句と判定し、とりたてられた主語が存在するときはこの主語を除外して入力文を名詞句又は副詞句と判定する。また、副助詞を含む入力文がＳを含まないとき、入力文を名詞句又は副詞句と判定する。
【００１５】
また、副助詞の意味が及ぶ範囲が明確でないことも、副助詞を適正に取り扱うことを困難にする主たる原因である。副助詞とともに、「は」、「も」、「こそ」、「しか」に代表されるように係助詞がとりたて詞と呼ばれるが、とりたての範囲を正確に判断することが、高精度な意味解析を実現する上で不可欠である。ここで言う「とりたて」とは、副助詞や係助詞が接続することによってある範囲に特定の意味が与えられることを意味する。しかしながら、これらとりたて詞の接続先が動詞となる場合、そのとりたての範囲の判断が特に難しくなる。
【００１６】
【非特許文献１】
特願２００２−７９６２６号
【非特許文献２】
特願２００２−７９６３１号
【００１７】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、副助詞や係助詞などのとりたて詞を含む日本語文に対して正しい構文・意味解析結果を出力することができる、優れた自然言語処理システム及び自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。
【００１８】
本発明のさらなる目的は、副助詞や係助詞などのとりたて詞のとりたての勢力範囲を正確に抽出して構文・意味解析結果とともに出力することができる、優れた自然言語処理システム及び自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。
【００１９】
本発明のさらなる目的は、接続先が動詞となるとりたて詞のとりたての勢力範囲を正確に抽出して構文・意味解析結果とともに出力することができる、優れた自然言語処理システム及び自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。
【００２０】
【課題を解決するための手段及び作用】
本発明は、上記課題を参酌してなされたものであり、その第１の側面は、とりたて詞を含む入力文を構文又は意味解析する自然言語処理システムであって、
入力文中でとりたて詞の接続先を特定する接続先特定手段と、
とりたて詞の接続先が体言であるかどうかに応じて該とりたて詞の勢力範囲の判定処理を行なう勢力範囲判定手段と、
を具備することを特徴とする自然言語処理システムである。
【００２１】
ここで、前記勢力範囲判定手段は、とりたて詞の接続先が体言である場合には、とりたて詞の接続先をとりたて勢力範囲の候補のリストに加えるようにする。すなわち、とりたて詞の接続先が体言である場合には、名詞に直結しているとりたて詞は名詞だけに係ることから、とりたて詞の接続先をとりたて勢力範囲の候補のリストに加える。
【００２２】
一方、とりたて詞が動詞に係るのは特殊なケースであり、とりたての対象となっている範囲の同定の処理が難しくなる。このような場合、接続先に係っている連用修飾成分を特定する。そして、連用修飾成分として特定されたそれぞれの成分について、着目した成分に別のとりたて詞が接続していないかどうかを判断し、別のとりたて詞が接続していない場合には当該とりたて詞の接続先を範囲候補のリストに加える、という処理を繰り返し行なう。
【００２３】
また、別のとりたて詞が接続している場合には、とりたて詞の接続先を範囲候補のリストに加えない。
【００２４】
したがって、本発明によれば、とりたて詞の位置と、とりたてられる要素が既にとりたてられているかどうかを判断することにより、とりたてが行なわれている範囲を抽出し、構文情報に関連付けられたとりたて情報として意味情報とともに保持することができる。この結果、重要語の抽出（例えば、とりたて情報に基づいてキーワードの頻度に付随して重み付けを行なう）や、自動要約処理（副助詞は英語に翻訳すると副詞になることから、副詞を文中の正確な位置に配置することができる）などにおいて、有用な情報を抽出することができる。
【００２５】
また、本発明の第２の側面は、とりたて詞を含む入力文を構文又は意味解析するための自然言語処理をコンピュータ・システム上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムであって、
入力文中でとりたて詞の接続先を特定する接続先特定ステップと、
とりたて詞の接続先が体言である場合において、とりたて詞の接続先をとりたて勢力範囲の候補のリストに加えるステップと、
とりたて詞の接続先が体言でない場合において、接続先に係っている連用修飾成分を特定し、連用修飾成分として特定されたそれぞれの成分について、別のとりたて詞が接続していないかどうかを判断し、別のとりたて詞が接続していない場合には当該とりたて詞の接続先を範囲候補のリストに逐次加えるステップと、を具備することを特徴とするコンピュータ・プログラムである。
【００２６】
本発明の第２の側面に係るコンピュータ・プログラムは、コンピュータ・システム上で所定の処理を実現するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムを定義したものである。換言すれば、本発明の第２の側面に係るコンピュータ・プログラムをコンピュータ・システムにインストールすることによって、コンピュータ・システム上では協働的作用が発揮され、本発明の第１の側面に係る自然言語処理システムと同様の作用効果を得ることができる。
【００２７】
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形態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。
【００２８】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳解する。
【００２９】
本発明に係る自然言語処理システムは、副助詞や係助詞などのとりたて詞を含む日本語文に対して正しい構文・意味解析結果を出力してより高精度の構文・意味解析処理を行なうものである。
【００３０】
意味解析を行うための文法理論の代表的な例として、Ｌｅｘｉｃａｌ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｇｒａｍｍａｒ  （ＬＦＧ）を挙げることができる。本発明は、例えばＬＦＧ文法理論に基づく統語・意味解析処理に組み込んで実装することができる。
【００３１】
ＬＦＧでは、ネイティブ・スピーカの言語知識すなわち文法を、コンピュータ処理や、コンピュータの処理動作に影響を及ぼすその他の非文法的な処理パラメータとは切り離したコンポーネントとして構成している。まず、自然言語処理システムの全体像について簡単に説明する。
【００３２】
図１には、ＬＦＧに基づく自然言語処理システム１の構成を模式的に示している。
【００３３】
形態素解析部２は、日本語など特定の言語に関する形態素ルール２Ａと形態素辞書２Ｂを持ち、入力文を意味的最小単位である形態素に分節して品詞の認定処理を行なう。例えば、「私の娘は英語を話します。」という文が入力された場合、形態素解析結果として、「私｛Ｎｏｕｎ｝  の｛ｕｐ｝  娘｛Ｎｏｕｎ｝  は｛ｕｐ｝  英語｛Ｎｏｕｎ｝  を｛ｕｐ｝  話す｛Ｖｅｒｂ１｝｛ｔｒ｝  ます｛ｊｐ｝  。｛ｐｔ｝」が出力される。
【００３４】
このような形態素解析結果は、次いで、統語・意味解析部３に入力される。統語・意味解析部は、文法ルール３Ａや結合価辞書３Ｂなどの辞書を持ち、文法ルールなどに基づく句構造の解析や、文中の語の語義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の解析を行なう（結合価辞書は動詞と主語などの文中の他の構成要素との関係を記述したものであり、述部とそれに係る語の意味関係を抽出することができる）。そして、構文解析した結果として、単語や形態素などからなる文章の句構造を木構造として表した”ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ（ｃｏｎｓｔｉｔｕｅｎｔ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）”と、主語、目的語などの格構造に基づいて入力文を疑問文、過去形、丁寧文など意味的・機能的に解析した結果として”ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）”を出力する。
【００３５】
図２及び図３には、入力文「私の娘は英語を話します。」を統語・意味解析部１により処理した結果として得られるｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ及びｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅをそれぞれ示している。
【００３６】
ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは、文中の単語や句の構造を木構造形式で表したものであり、構文カテゴリによって定義される。例えば音素列を生成するための音韻学的な解釈を、ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを基に行なうことができる。一方、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは、文法的な機能を明確に表現したものであり、文法的な機能名、意味的形式、並びに特徴シンボルにより構成される。ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを参照することにより、主語（ｓｕｂｊｅｃｔ）、目的語（ｏｂｊｅｃｔ）、補語（ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔ）、修飾語（ａｄｊｕｎｃｔ）といった意味理解を得ることができる。ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは、ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの各節点に付随する素性の集合であり、図３に示すように属性−属性値のマトリックスの形で表現される。すなわち、［］で囲まれた中の左側は素性（属性）の名前であり、右側は素性の値（属性値）である。
【００３７】
なお、ＬＦＧの詳細に関しては、例えばＲ．  Ｍ．  Ｋａｐｌａｎ及びＪ．  Ｂｒｅｓｎａｎ共著の論文”Ｌｅｘｉｃａｌ−Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｇｒａｍｍａｒ：  Ａ  Ｆｏｒｍａｌ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｇｒａｍｍａｔｉｃａｌ  Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ”（Ｔｈｅ  ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ，  Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ  （１９８２）．  Ｒｅｐｒｉｎｔｅｄ  ｉｎ  Ｆｏｒｍａｌ  Ｉｓｓｕｅｓ  ｉｎ  Ｌｅｘｉｃａｌ−Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｇｒａｍｍａｒ，  ｐｐ．  ２９−１３０．  ＣＳＬＩ  ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ，  Ｓｔａｎｆｏｒｄ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（１９９５）．）に記述されている。
【００３８】
次いで、本発明に係る自然言語処理によるとりたて詞のとりたて勢力範囲の判定処理について詳解する。ここで言う「とりたて」とは、副助詞や係助詞が接続することによってある範囲に特定の意味が与えられることを意味する。
【００３９】
図４には、とりたて詞のとりたて勢力範囲の判定するための処理手順をフローチャートの形式で示している。
【００４０】
副助詞や係助詞などのとりたて詞を含む文が当該システムに投入されると、まず、とりたて詞の接続先を特定する（ステップＳ１）。
【００４１】
次いで、とりたて詞の接続先が体言であるかどうかを判断する（ステップＳ２）。
【００４２】
ここで、とりたて詞の接続先が体言である場合には、名詞に直結しているとりたて詞は名詞だけに係ることから、とりたて詞の接続先をとりたて勢力範囲の候補のリストに加える（ステップＳ３）。
【００４３】
また、とりたて詞の接続先が体言でない場合には、接続先に係っている連用修飾成分（すなわち下位範疇）を特定する（ステップＳ５）。とりたて詞が動詞に係るのは特殊なケースであり、係り受け関係の処理が難しくなる。
【００４４】
そして、連用修飾成分として特定されたそれぞれの成分について、着目した成分に別のとりたて詞が接続していないかどうかを判断し（ステップＳ６）、別のとりたて詞が接続していない場合には当該とりたて詞の接続先を範囲候補のリストに加える（ステップＳ７）、という処理を繰り返し行なう。
【００４５】
このようにして抽出された範囲候補のリストをとりたての勢力範囲として出力する（ステップＳ４）。このとりたて情報は、構文情報に関連付けて、意味情報とともに出力される。
【００４６】
以下では、図４に示したとりたて詞のとりたて勢力範囲の判定処理に従ったとりたて勢力範囲の抽出結果の具体例について説明する。
【００４７】
例えば、「彼だけが英語を話した。」という例文の場合、とりたて詞としての副助詞「だけ」の接続先が体言「彼」であることから、この接続先をとりたて勢力範囲の候補のリストに加える。
【００４８】
また、「彼が英語だけを話した。」という例文の場合、とりたて詞としての副助詞「だけ」の接続先が体言「英語」であることから、この接続先をとりたて勢力範囲の候補のリストに加える。
【００４９】
また、「彼が英語を話すだけだった。」という例文の場合、とりたて詞としての副助詞「だけ」の接続先は「話す」であり、体言ではない。この場合、接続先に係っている連用修飾成分（すなわち下位範疇）を特定する。そして、この連用修飾成分に含まれる各成分「彼」、「英語」、並びに「話す」について、別のとりたて詞が接続していないかどうかを判断する。この例文では、いずれの成分も別のとりたて詞が接続していないので、そのままとりたて詞の接続先を範囲候補のリストに加える。
【００５０】
また、「彼は英語を話すだけだった。」という例文の場合、とりたて詞としての副助詞「だけ」の接続先は「話す」であり、体言ではない。この場合、接続先に係っている連用修飾成分（すなわち下位範疇）を特定する。そして、この連用修飾成分に含まれる各成分「彼」、「英語」、並びに「話す」について、別のとりたて詞が接続していないかどうかを判断する。この例文では、「英語」、並びに「話す」については別のとりたて詞が接続していないので、そのままとりたて詞の接続先を範囲候補のリストに加える。これに対し、成分「彼」には、別のとりたて詞としての係助詞「は」が既に接続している、既にとりたてられており、とりたて詞「だけ」の勢力が及ばなくなっているので、とりたて詞の接続先を範囲候補のリストに加えない。
【００５１】
以上の処理結果を、下表にまとめておく。
【００５２】
【表１】
2004287680.tif 000003
【００５３】
また、本実施形態では、とりたて詞によりとりたてが行なわれている範囲を抽出した結果を、構文情報に関連付けられたとりたて情報として意味情報とともに保持する。このような情報の保持形態によれば、この結果、重要語の抽出（例えば、とりたて情報に基づいてキーワードの頻度に付随して重み付けを行なう）や、自動要約処理（副助詞は英語に翻訳すると副詞になることから、副詞を文中の正確な位置に配置することができる）などにおいて、有用な情報を抽出することができる。
【００５４】
図５には、例文「彼だけが英語を話した。」についての構文意味をｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｔｅの形式で示している。ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｔｅでは、文法的な機能が明確に表現され、文法的な機能名、意味的形式、並びに特徴シンボルにより構成される。ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを参照することにより、主語（ｓｕｂｊｅｃｔ）、目的語（ｏｂｊｅｃｔ）、補語（ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔ）、修飾語（ａｄｊｕｎｃｔ）といった意味理解を得ることができる。
【００５５】
図示の例では、とりたて詞としての副助詞「だけ」の勢力範囲が体言「彼」であることから、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ中の属性ＳＵＢＪの属性値「彼」に、とりたて情報へのリンク参照のためのマーカとして「ｔｏｒｉｔａｔｅ＋」が付加されるとともに、リンク参照情報としてのとりたて情報には、とりたて詞の意味機能を表すマーカ「ｓｅｍ」の値に「限定」が挿入されている。
【００５６】
また、図６には、例文「彼が英語だけを話した。」についての構文意味をｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｔｅの形式で示している。図示の例では、とりたて詞としての副助詞「だけ」の勢力範囲が体言「英語」であることから、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ中の属性ＯＢＪの属性値「英語」に、とりたて情報へのリンク参照のためのマーカとして「ｔｏｒｉｔａｔｅ＋」が付加されるとともに、リンク参照情報としてのとりたて情報には、とりたて詞の意味機能を表すマーカ「ｓｅｍ」の値に「限定」が挿入されている。
【００５７】
また、図７には、例文「彼が英語を話すだけだった。」についての構文意味をｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの形式で示している。図示の例では、とりたて詞としての副助詞「だけ」の勢力範囲が連用修飾成分に含まれるすべての成分「彼」、「英語」、並びに「話す」である。したがって、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ中の属性ＳＵＢＪの属性値「彼」に、とりたて情報へのリンク参照のためのマーカとして「ｔｏｒｉｔａｔｅ＋」が付加されるとともに、リンク参照情報としてのとりたて情報には、とりたて詞の意味機能を表すマーカ「ｓｅｍ」の値に「限定」が挿入されている。また、属性ＯＢＪの属性値「英語」に、とりたて情報へのリンク参照のためのマーカとして「ｔｏｒｉｔａｔｅ＋」が付加されるとともに、リンク参照情報としてのとりたて情報には、とりたて詞の意味機能を表すマーカ「ｓｅｍ」の値に「限定」が挿入されている。また、属性ＰＲＥＤの属性値「話す」に、とりたて情報へのリンク参照のためのマーカとして「ｔｏｒｉｔａｔｅ＋」が付加されるとともに、リンク参照情報としてのとりたて情報には、とりたて詞の意味機能を表すマーカ「ｓｅｍ」の値に「限定」が挿入されている。
【００５８】
なお、図５〜図７に示す例では、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅのとりたて勢力範囲からリンクを張るという形式でとりたて情報が付加されているが、本実施形態に係るとりたて勢力範囲の判定結果の出力形式はこれに限定されない。例えば、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅなどの統語・意味解析結果の中にとりたて情報を埋め込むような形式であっても構わない。
【００５９】
［追補］
以上、特定の実施形態を参照しながら、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該実施形態の修正や代用を成し得ることは自明である。
【００６０】
本実施形態ではＬＦＧ文法理論に基づいて説明するが，勿論、他の文法ルールを備えた解析システムにおいても本発明を同様に適用することができる。
【００６１】
要するに、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、本明細書の記載内容を限定的に解釈するべきではない。本発明の要旨を判断するためには、冒頭に記載した特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。
【００６２】
【発明の効果】
以上詳記したように、本発明によれば、副助詞や係助詞などのとりたて詞のとりたての勢力範囲を正確に抽出して構文・意味解析結果とともに出力することができる、優れた自然言語処理システム及び自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。
【００６３】
また、本発明によれば、接続先が動詞となるとりたて詞のとりたての勢力範囲を正確に抽出して構文・意味解析結果とともに出力することができる、優れた自然言語処理システム及び自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。
【００６４】
本発明によれば、とりたて詞の位置と、とりたてられる要素が既にとりたてられているかどうかを判断することにより、とりたてが行なわれている範囲を抽出し、構文情報に関連付けられたとりたて情報として意味情報とともに保持することができる。この結果、重要語の抽出（例えば、とりたて情報に基づいてキーワードの頻度に付随して重み付けを行なう）や、自動要約処理（副助詞は英語に翻訳すると副詞になることから、副詞を文中の正確な位置に配置することができる）などにおいて、有用な情報を抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ＬＦＧに基づく自然言語処理システム１の構成を模式的に示した図である。
【図２】入力文「私の娘は英語を話します。」を統語・意味解析部１により処理した結果として得られるｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを示した図である。
【図３】入力文「私の娘は英語を話します。」を統語・意味解析部１により処理した結果として得られるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを示した図である。
【図４】とりたて詞のとりたて勢力範囲の判定するための処理手順を示したフローチャートである。
【図５】例文「彼だけが英語を話した。」についてのｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｔｅの形式の統語・意味解析結果にとりたて情報が付加されている様子を示した図である。
【図６】例文「彼が英語だけを話した。」についてのｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｔｅの形式の統語・意味解析結果にとりたて情報が付加されている様子を示した図である。
【図７】例文「彼が英語を話すだけだった。」についてのｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｔｅの形式の統語・意味解析結果にとりたて情報が付加されている様子を示した図である。
【符号の説明】
１…自然言語処理システム
２…形態素解析部
２Ａ…形態素ルール，２Ｂ…形態素辞書
３…統語・意味解析部
３Ａ…文法ルール，３Ｂ…結合価辞書
【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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