(57)【要約】【課題】関係節を含む文について高精度な構文・意味解析処理を好適に行なう。【解決手段】名詞（特に、「必要」や「条件」など、関係節で主語や目的語になるにくいことを示す名詞）に対し、どのような動詞の主語や目的語になり得るか（すなわち、逆結合価）を、逆結合価辞書として記録し、関係節の処理の際に利用することで、関係節で主語や目的語になりにくい名詞の意味役割を正確に判断して高精度の構文・意味解析処理を実現するができる。【選択図】  図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
関係節を含む入力文を構文・意味解析する自然言語処理システムであって、
入力文から関係節の先行詞と述語を抽出する手段と、
関係節で主語や目的語になりにくいことを示す名詞がどのような動詞にどのような役割で接続するのかを記述した逆結合価辞書と、
前記逆結合価辞書を参照して、関係節内の先行詞に関する逆結合価情報を取得する手段と、
先行詞に関する逆結合価情報と関係節から抽出された述語との関係に基づいて先行詞の意味役割を判断する意味役割判断手段と、
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】
前記逆結合価辞書では、関係節内で主語や目的語になりにくい各名詞について、名詞に後続する格助詞、及びそれぞれの格助詞が後続した場合の意味役割、それぞれに意味役割についての名詞の掛かり先となり得る動詞のリストが記述されている、
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】
前記意味役割判断手段は、関係節の中に主語がない場合に、先行詞が主語となることを記述した逆結合価情報における動詞リストを参照して、該動詞リストに当該関係節の述語が含まれている場合には該先行詞の意味役割を主語に決定し、それ以外の場合は該先行詞の意味役割を任意格に決定する、
ことを特徴とする請求項２に記載の自然言語処理システム。
【請求項４】
前記意味役割判断手段は、関係節の中に主語はあるが目的語がない場合に、先行詞が目的語となることを記述した逆結合価情報における動詞リストを参照して、該動詞リストに当該関係節の述語が含まれている場合には該先行詞の意味役割を目的語に決定し、それ以外の場合は該先行詞の意味役割を任意格に決定する、ことを特徴とする請求項２に記載の自然言語処理システム。
【請求項５】
前記意味役割判断手段は、関係節の中に主語及び目的語がある場合には、先行詞の意味役割を任意格に決定する、
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６】
入力文を構文・意味解析する自然言語処理システムであって、
関係節内で主語や目的語になりにくい各名詞について、名詞に後続する格助詞、及びそれぞれの格助詞が後続した場合の意味役割、それぞれに意味役割についての名詞の掛かり先となり得る動詞のリストを記述した逆結合価辞書と、
前記逆結合価辞書を参照して入力文を構文・意味解析する手段と、
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７】
名詞と、該名詞と対応付けて、該名詞が主語又は目的語となるときに伴われる動詞と格助詞と、該動詞及び格助詞が伴われた場合の前記名詞の意味役割とを格納した辞書を保持する手段と、
少なくとも名詞と動詞と格助詞とを含む文の入力を受けた際に該名詞の意味役割を出力する手段と、
を含むことを特徴とする自然言語処理システム。
【請求項８】
関係節を含む入力文を構文・意味解析する自然言語処理方法であって、
入力文から関係節の先行詞と述語を抽出するステップと、
関係節で主語や目的語になりにくいことを示す名詞がどのような動詞にどのような役割で接続するのかを記述した逆結合価辞書を参照して、関係節内の先行詞に関する逆結合価情報を取得するステップと、
先行詞に関する逆結合価情報と関係節から抽出された述語との関係に基づいて先行詞の意味役割を判断する意味役割判断ステップと、
を具備することを特徴とする自然言語処理方法。
【請求項９】
前記逆結合価辞書では、関係節内で主語や目的語になりにくい各名詞について、名詞に後続する格助詞、及びそれぞれの格助詞が後続した場合の意味役割、それぞれに意味役割についての名詞の掛かり先となり得る動詞のリストが記述されている、
ことを特徴とする請求項８に記載の自然言語処理方法。
【請求項１０】
前記意味役割判断ステップでは、関係節の中に主語がない場合に、先行詞が主語となることを記述した逆結合価情報における動詞リストを参照して、該動詞リストに当該関係節の述語が含まれている場合には該先行詞の意味役割を主語に決定し、それ以外の場合は該先行詞の意味役割を任意格に決定する、
ことを特徴とする請求項８に記載の自然言語処理方法。
【請求項１１】
前記意味役割判断ステップでは、関係節の中に主語はあるが目的語がない場合に、先行詞が目的語となることを記述した逆結合価情報における動詞リストを参照して、該動詞リストに当該関係節の述語が含まれている場合には該先行詞の意味役割を目的語に決定し、それ以外の場合は該先行詞の意味役割を任意格に決定する、
ことを特徴とする請求項８に記載の自然言語処理方法。
【請求項１２】
前記意味役割判断ステップでは、関係節の中に主語及び目的語がある場合には、先行詞の意味役割を任意格に決定する、
ことを特徴とする請求項８に記載の自然言語処理方法。
【請求項１３】
関係節を含む入力文を構文・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、
入力文から関係節の先行詞と述語を抽出するステップと、
関係節内で主語や目的語になりにくい各名詞について、名詞に後続する格助詞、及びそれぞれの格助詞が後続した場合の意味役割、それぞれに意味役割についての名詞の掛かり先となり得る動詞のリストを記述した逆結合価辞書を参照して、関係節内の先行詞に関する逆結合価情報を取得するステップと、
関係節の中に主語及び目的語がある場合には、先行詞の意味役割を任意格に決定するステップと、
関係節の中に主語がない場合に、先行詞が主語となることを記述した逆結合価情報における動詞リストを参照して、該動詞リストに当該関係節の述語が含まれている場合には該先行詞の意味役割を主語に決定し、それ以外の場合は該先行詞の意味役割を任意格に決定するステップと、
関係節の中に主語はあるが目的語がない場合に、先行詞が目的語となることを記述した逆結合価情報における動詞リストを参照して、該動詞リストに当該関係節の述語が含まれている場合には該先行詞の意味役割を目的語に決定し、それ以外の場合は該先行詞の意味役割を任意格に決定するステップと、
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、関係節を含む文について高精度な構文・意味解析処理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・プログラムに係り、特に、関係節で主語や目的語になりにくい名詞の意味役割を正確に判断して高精度の構文・意味解析処理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。
【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。
【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】
ここで、統語意味解析では、構文解析などで係り受け関係を求めた後の構造文に対して、動詞と主語などの文中の他の構成要素との関係（すなわち、述語の格フレーム）を記述した「動詞の結合価辞書」を用いて、述部とそれに係る語の意味関係を抽出するということが行なわれている（例えば、特許文献１を参照のこと）。
【００１１】
動詞の結合価辞書には「［主語］ガ［目的語］ヲ［必須格］ニ育てる」という項目が記述されているので、構文解析などで係り受け関係を求め、その次の段階で動詞の結合価辞書を検索して、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。
【００１２】
しかしながら、関係節は、文の中の１つの構成要素が抜けて、残りのものが抜いたものを修飾するという構造（すなわち、省略された構造）を持つことから、構文解析では比較的容易に係り受け関係を把握することができるものの、意味解析の段階では主語や目的語の特定が難しい、という問題がある。
【００１３】
例えば、「本を書く人」という関係節を含んだ例文の場合、結合価辞書を用いることにより、主語：人、目的語：本、述語：書く、と正確に意味解析を行なうことができる。
【００１４】
しかしながら、動詞の結合価辞書を用いる方法では、「本を書く条件」という関係節を含んだ他の例文の場合、主語：条件、目的語：本、述語：書く、という具合に、主語とはなり得ない名詞「条件」を誤って主語として判定してしまう。
【００１５】
このような問題を解決するために、関係節の中で主語や目的語になりにくい語をあらかじめ名詞辞書として分類しておき（例えば、非特許文献１を参照のこと）、動詞の結合価と名詞辞書を用いて、関係節内の動詞と先行詞の意味関係を特定するという方法が提案されている（例えば、非特許文献２を参照のこと）。
【００１６】
動詞の結合価と名詞辞書を用いて関係節内の意味解析を行なう方法によれば、「本を書く人」という関係節を含んだ例文の場合、結合価辞書を用いることにより、主語：人、目的語：本、述語：書く、と正確に意味解析を行なうことができる。また、本を書く条件」という関係節を含んだ他の例文の場合には、名詞「条件」が主語や目的語になりにくいということが名詞辞書にあらかじめ登録されているので、主語：省略、目的語：本、述語：書く、任意格：条件、と正確に意味解析を行なうことができる。
【００１７】
しかしながら、名詞辞書は、単に主語や目的語になりにくい語を集めたものに過ぎない。このため、主語にはなり得ないが、述語（動詞）次第では目的語になり易い性質を持つ語には対応することができない。
【００１８】
例えば、「彼が認めた条件」という関係節を含んだ例文の場合、動詞の結合価と名詞辞書を用いて関係節内の意味解析を行なう方法によると、名詞「条件」が主語や目的語になりにくいということが名詞辞書にあらかじめ登録されているので、目的語であるにも拘らず、主語：彼、目的語：省略、述語：認める、任意格：条件、というように誤って判定してしまう。
【００１９】
【特許文献１】
特開平９−１１４８３０号公報
【非特許文献１】
河原外著「頑健な格解析を実現する格フレーム辞書の自動構築」（言語処理学会第８回年次大会発表論文集（２００２））
【非特許文献２】
ティモシー・ボールドウィン外著「日本語の関係節における主辞の省略の解析」（１９９７−ＮＬ−１１７（１９９７））
【００２０】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、関係節を含む文について高精度な構文・意味解析処理を好適に行なうことができる、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。
【００２１】
本発明のさらなる目的は、関係節で主語や目的語になりにくい名詞の意味役割を正確に判断して高精度の構文・意味解析処理を行なうことができる、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。
【００２２】
【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、関係節を含む入力文を構文・意味解析する自然言語処理システムであって、
入力文から関係節の先行詞と述語を抽出する手段と、
関係節で主語や目的語になりにくいことを示す名詞がどのような動詞にどのような役割で接続するのかを記述した逆結合価辞書と、
前記逆結合価辞書を参照して、関係節内の先行詞に関する逆結合価情報を取得する手段と、
先行詞に関する逆結合価情報と関係節から抽出された述語との関係に基づいて先行詞の意味役割を判断する意味役割判断手段と、
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。
【００２３】
ここで、前記逆結合価辞書では、関係節内で主語や目的語になりにくい各名詞について、名詞に後続する格助詞、及びそれぞれの格助詞が後続した場合の意味役割、それぞれに意味役割についての名詞の掛かり先となり得る動詞のリストが記述されている。
【００２４】
前記意味役割判断手段は、関係節の中に主語がない場合に、先行詞が主語となることを記述した逆結合価情報における動詞リストを参照して、該動詞リストに当該関係節の述語が含まれている場合には該先行詞の意味役割を主語に決定し、それ以外の場合は該先行詞の意味役割を任意格に決定することができる。
【００２５】
また、前記意味役割判断手段は、関係節の中に主語はあるが目的語がない場合に、先行詞が目的語となることを記述した逆結合価情報における動詞リストを参照して、該動詞リストに当該関係節の述語が含まれている場合には該先行詞の意味役割を目的語に決定し、それ以外の場合は該先行詞の意味役割を任意格に決定することができる。
【００２６】
また、前記意味役割判断手段は、関係節の中に主語及び目的語がある場合には、先行詞の意味役割を任意格に決定することができる。
【００２７】
したがって、本発明によれば、名詞（特に、「必要」や「条件」など、関係節で主語や目的語になりにくいことを示す名詞）に対し、どのような動詞の主語や目的語になり得るか（すなわち、逆結合価）を逆結合価辞書として記録し、関係節の処理の際に利用することで、関係節で主語や目的語になりにくい名詞の意味役割を正確に判断して高精度の構文・意味解析処理を実現するができる。
【００２８】
また、本発明の第２の側面は、関係節を含む入力文を構文・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、
入力文から関係節の先行詞と述語を抽出するステップと、
関係節内で主語や目的語になりにくい各名詞について、名詞に後続する格助詞、及びそれぞれの格助詞が後続した場合の意味役割、それぞれに意味役割についての名詞の掛かり先となり得る動詞のリストを記述した逆結合価辞書を参照して、関係節内の先行詞に関する逆結合価情報を取得するステップと、
関係節の中に主語及び目的語がある場合には、先行詞の意味役割を任意格に決定するステップと、
関係節の中に主語がない場合に、先行詞が主語となることを記述した逆結合価情報における動詞リストを参照して、該動詞リストに当該関係節の述語が含まれている場合には該先行詞の意味役割を主語に決定し、それ以外の場合は該先行詞の意味役割を任意格に決定するステップと、
関係節の中に主語はあるが目的語がない場合に、先行詞が目的語となることを記述した逆結合価情報における動詞リストを参照して、該動詞リストに当該関係節の述語が含まれている場合には該先行詞の意味役割を目的語に決定し、それ以外の場合は該先行詞の意味役割を任意格に決定するステップと、
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。
【００２９】
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。
【００３０】
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。
【００３１】
【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。
【００３２】
本発明に係る自然言語処理システムは、関係節で主語や目的語になりにくい名詞の意味役割を正確に把握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。
【００３３】
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。
【００３４】
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。
【００３５】
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。
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
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、構文カテゴリー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。
【００４０】
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。
【００４１】
次いで、本発明に係る自然言語処理による関係節を含む文について構文・意味解析処理について詳解する。
【００４２】
本発明では、関係節内で主語や目的語になりにくい名詞の意味役割を正確に判断するために、名詞（特に、「必要」や「条件」など、関係節で主語や目的語になりにくいことを示す名詞）がどのような動詞にどのような役割で接続するのかをあらかじめ記述しておく。本明細書中では、関係節内で主語や目的語になりにくい名詞と接続される動詞とその役割関係を「逆結合価」と呼び、この種の名詞がどのような動詞の主語や目的語になり得るかを「逆結合価辞書」に記録するようにしている。
【００４３】
以下の表には、逆結合価辞書の構成例を示している。
【００４４】
【表１】
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【００４５】
上表では、関係節内で主語や目的語になりにくい各名詞について、名詞に後続する格助詞、及びそれぞれの格助詞が後続した場合の意味役割毎にレコードが設けられ、各レコードではそれぞれの意味役割について名詞の掛かり先となり得る動詞のリストが記述されている。
【００４６】
例えば、関係節内で「条件」という名詞に格助詞「が」が後続する場合、「条件」は主語としての意味役割を持ち、存在を表わす「ある」や「ない」などがこの名詞の掛かり先となり得る。
【００４７】
また、関係節内で「条件」という名詞に格助詞「を」が後続する場合、「条件」は目的語としての意味役割を持ち、動作又は作用を表わす「出す」や「入れ替える」、「変える」、「満たす」、「加える」、「認める」などがこの名詞の掛かり先となり得る。
【００４８】
また、関係節内で「必要」という名詞に格助詞「が」が後続する場合、「必要」は主語としての意味役割を持ち、存在を表わす「ある」や「ない」などがこの名詞の掛かり先となり得る。
【００４９】
また、関係節内で「必要」という名詞に格助詞「を」が後続する場合、「必要」は目的語としての意味役割を持ち、認知を表わす「認める」や「覚える」、「感じる」などがこの名詞の掛かり先となり得る。
【００５０】
図４には、本発明に係る自然言語処理の一実施形態である、関係節を含む文について構文・意味解析処理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。
【００５１】
関係節を含む文が当該システムに投入されると、まず、関係節の先行詞と述語を抽出する（ステップＳ１）。
【００５２】
次いで、逆結合価辞書を参照して、該当する先行詞の情報を取得する（ステップＳ２）。
【００５３】
次いで、関係節の中に主語があるかどうかを判別する（ステップＳ３）。
【００５４】
関係節の中に主語がある場合、言い換えれば、関係節内では省略がないことから、その意味解析は比較的容易となる。この場合、関係節の中に目的語があるかどうかをさらに判別し（ステップＳ４）、目的語がある場合には、先行詞の意味役割を「任意格」にして（ステップＳ５）、意味解析結果として出力する（ステップＳ６）。
【００５５】
一方、ステップＳ３において、関係節の中に主語がないと判定された場合には、逆結合価辞書中で、先行詞が「主語」となるレコードにおける動詞リストを参照して（ステップＳ７）、「主語」の動詞リストに当該関係節の述語が含まれている場合には、先行詞の意味役割を「主語」に決定して（ステップＳ８）、意味解析結果として出力する（ステップＳ６）。
【００５６】
また、ステップＳ７において、「主語」の動詞リストに当該関係節の述語が含まれていない場合には、先行詞の意味役割を「任意格」にして（ステップＳ５）、意味解析結果として出力する（ステップＳ６）。
【００５７】
また、関係節の中に主語はあるが目的語が存在しないと判定された場合には（ステップＳ４）、逆結合価辞書中で、先行詞が「目的語」となるレコードにおける動詞リストを参照して（ステップＳ９）、「目的語」の動詞リストに当該関係節の述語が含まれている場合には、先行詞の意味役割を「目的語」に決定して（ステップＳ１０）、意味解析結果として出力する（ステップＳ６）。
【００５８】
また、ステップＳ９において、「目的語」の動詞リストに当該関係節の述語が含まれていない場合には、先行詞の意味役割を「任意格」にして（ステップＳ５）、意味解析結果として出力する（ステップＳ６）。
【００５９】
以下では、図４に示した関係節を含む文について構文・意味解析処理するための処理手順に従った意味解析処理結果の具体例について説明する。
【００６０】
例えば、「本を書く人」という関係節を含んだ例文の場合、関係節の中には主語や目的語になりにくい語を含んでいないので、結合価辞書を用いることにより、主語：人、目的語：本、述語：書く、と正確に意味解析を行なうことができる。
【００６１】
また、「本を書く条件」という関係節を含んだ例文の場合、関係節の中には主語や目的語になりにくい語「条件」を含んでいる。
【００６２】
このような場合、関係節の先行詞として「条件」が、述語として「書く」が抽出される。そして、逆結合価辞書を参照して、関係節内で「条件」という名詞に格助詞「が」が後続する場合、「条件」は主語としての意味役割を持ち、存在を表わす「ある」や「ない」などがこの名詞の掛かり先となり得るということを記述したレコードと、関係節内で「条件」という名詞に格助詞「を」が後続する場合、「条件」は目的語としての意味役割を持ち、動作又は作用を表わす「出す」や「入れ替える」、「変える」、「満たす」、「加える」、「認める」などがこの名詞の掛かり先となり得るということを記述したレコードを取得する。
【００６３】
この例文の関係節の中には、主語は省略されているが、目的語「本」がある。そこで、先行詞「条件」が「目的語」となるレコードにおける動詞リストを参照するが、述語「書く」が発見されないので、先行詞の意味役割を「任意格」に決定する。すなわち、主語：省略、目的語：本、述語：書く、任意格：条件、と正確に意味解析を行なうことができる。
【００６４】
また、「彼が考えた条件」という関係節を含んだ例文の場合、関係節の中には主語や目的語になりにくい語「条件」を含んでいる。
【００６５】
このような場合、関係節の先行詞として「条件」が、述語として「考える」が抽出される。そして、逆結合価辞書を参照して、関係節内で「条件」という名詞に格助詞「が」が後続する場合、「条件」は主語としての意味役割を持ち、存在を表わす「ある」や「ない」などがこの名詞の掛かり先となり得るということを記述したレコードと、関係節内で「条件」という名詞に格助詞「を」が後続する場合、「条件」は目的語としての意味役割を持ち、動作又は作用を表わす「出す」や「入れ替える」、「変える」、「満たす」、「加える」、「認める」、「考える」などがこの名詞の掛かり先となり得るということを記述したレコードを取得する。
【００６６】
この例文の関係節の中には、主語「彼」が存在するが、目的語が存在しないので、先行詞「条件」が「目的語」となるレコードにおける動詞リストを参照する。そして、動作又は作用を表わす動詞「考える」を動詞リスト中で発見することができるので、先行詞「条件」の意味役割を「目的語」に決定することができる。すなわち、主語：彼、目的語：条件、述語：考える、と正確に意味解析を行なうことができる。
【００６７】
［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。
【００６８】
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。
【００６９】
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。
【００７０】
【発明の効果】
以上詳記したように、関係節を含む文について高精度な構文・意味解析処理を好適に行なうことができる、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。
【００７１】
また、本発明によれば、関係節内で主語や目的語になりにくい名詞の意味役割を正確に判断して高精度の構文・意味解析処理を行なうことができる、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。
【００７２】
本発明によれば、名詞（特に、「必要」や「条件」など、関係節で主語や目的語になりにくいことを示す名詞）に対し、どのような動詞の主語や目的語になり得るか（すなわち、逆結合価）を逆結合価辞書として記録し、関係節の処理の際に利用することで、関係節で主語や目的語になりにくい名詞の意味役割を正確に判断して高精度の構文・意味解析処理を実現するができる。
【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】本発明に係る自然言語処理の一実施形態である、関係節を含む文について構文・意味解析処理するための処理手順を示したフローチャートである。
【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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