(57)【要約】  少なくとも１つの自然言語の電子文書またはデジタル文書において、自動的に全体−部分関係を認識する意味プロセッサ及び方法は、テキストにおいて１つ以上の展開された主語−動作−目的語（ｅＳＡＯ）セットを認識し、各ｅＳＡＯセットは、１つ以上のｅＳＡＯ構成要素を有し、意味プロセッサ及び方法は、１つ以上のｅＳＡＯセットを全体−部分関係パターンに適合させ、適合に基づいて１つ以上のｅＳＡＯ全体−部分関係を生成し、前記ｅＳＡＯ全体−部分関係は、全体ｅＳＡＯと部分ｅＳＡＯとを含む。
2010521750.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自然言語文書において自動的に全体−部分関係を認識する方法であって、
少なくとも１つの自然言語文書からテキストを提供するステップと、
前記テキストにおいて１つ以上の展開された主語−動作−目的語（ｅＳＡＯ）セットを認識するステップであって、各ｅＳＡＯセットは１つ以上のｅＳＡＯ構成要素を有するステップと、
前記１つ以上のｅＳＡＯセットを全体−部分関係パターンに適合させるステップと、
前記適合に基づいて１つ以上のｅＳＡＯ全体−部分関係を生成するステップであって、前記ｅＳＡＯ全体−部分関係は、全体ｅＳＡＯと部分ｅＳＡＯとを含むステップとを含む、方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、前記１つ以上のｅＳＡＯ構成要素は、主語、目的語、動作、形容詞、前置詞、間接目的語及び副詞を含むグループからの１つ以上の要素である、方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法において、
前記全体ｅＳＡＯは、前記ｅＳＡＯ構成要素のうち１つ以上、または、前記１つ以上のｅＳＡＯセットのうち１つのｅＳＡＯ構成要素の一部を含み、
前記部分ｅＳＡＯは、前記ｅＳＡＯ構成要素のうち１つ以上、または、前記１つ以上のｅＳＡＯセットのうち１つのｅＳＡＯ構成要素の一部を含む、方法。
【請求項４】
請求項２に記載の方法において、前記ｅＳＡＯ全体−部分関係は、前記全体ｅＳＡＯの前記ｅＳＡＯ構成要素を前記部分ｅＳＡＯの前記ｅＳＡＯ構成要素に関連付ける制御作用素を含み、前記作用素は、語彙的、文法的及び意味的言語指標のうち１つ以上を含む、方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、さらに、
品詞タグを前記テキストの少なくとも部分に付けて前記テキストのタグ付き部分を生成するステップと、
前記テキストのタグ付き部分を構文解析して前記テキストの構文解析されたタグ付き部分を生成するステップとを含み、
前記テキストにおいて前記ｅＳＡＯセットを認識するステップは、前記テキストの構文解析されたタグ付き部分に対して行われる、方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法において、品詞タグを付けるステップが、前記テキストの予め書式を整えられた部分に行われることにより、前記テキストの予め書式を整えられた部分は、非自然言語符号が除去されたテキストである、方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法において、
前記１つ以上のｅＳＡＯセットを全体−部分関係パターンに適合させるステップは、１つのｅＳＡＯセットを適合させるステップを含み、
前記適合に基づいて１つ以上のｅＳＡＯ全体−部分関係を生成するステップは、１つのｅＳＡＯ全体−部分関係を生成するステップを含む、方法。
【請求項８】
請求項１に記載の方法において、
前記１つ以上のｅＳＡＯセットを全体−部分関係パターンに適合させるステップは、１組のｅＳＡＯセットを適合させるステップを含み、
前記適合に基づいて１つ以上のｅＳＡＯ全体−部分関係を生成するステップは、前記１組のｅＳＡＯセットの適合に基づいて１つのｅＳＡＯ全体−部分関係を生成するステップを含む、方法。
【請求項９】
請求項１に記載の方法において、前記１つ以上のｅＳＡＯセットを全体−部分関係パターンに適合させるステップは、全体−部分パターンデータベースにアクセスするステップを含み、
前記全体−部分パターンデータベースは、
テキスト文書のコーパスにおいてｅＳＡＯセットを認識するステップと、
文のコーパスを生成するステップであって、各文は、前記認識されたｅＳＡＯセットのうち少なくとも１つを含むステップと、
前記文において全体−部分関係の特定の事例を認識するステップと、
前記全体−部分関係の特定の事例をｅＳＡＯ全体−部分パターンに一般化するステップと、
前記ｅＳＡＯ全体−部分パターンを前記全体−部分パターンデータベースに記憶するステップとを含む方法によって生成される、方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の方法において、前記テキストにおいて１つ以上の展開された主語−動作−目的語（ｅＳＡＯ）セットを認識するステップは、ｅＳＡＯ構成要素を定義するデータベースを有する言語知識ベースにアクセスするステップを含む、方法。
【請求項１１】
請求項１に記載の方法において、前記テキストにおいて１つ以上の展開された主語−動作−目的語（ｅＳＡＯ）セットを認識するステップは、前記テキストの１つ以上の文において、主語、目的語、動作、形容詞、前置詞、間接目的語及び副詞のうち１つ以上を認識するステップを含む、方法。
【請求項１２】
自然言語文書において自動的に全体−部分関係を認識することによって全体−部分知識ベースを生成する方法であって、前記方法は、
少なくとも１つの自然言語文書からテキストを提供するステップと、
前記テキストにおいて１つ以上の展開された主語−動作−目的語（ｅＳＡＯ）セットを認識するステップであって、各ｅＳＡＯセットは１つ以上のｅＳＡＯ構成要素を有するステップと、
前記１つ以上のｅＳＡＯセットを全体−部分関係パターンに適合させるステップと、
前記適合に基づいて１つ以上のｅＳＡＯ全体−部分関係を生成するステップであって、前記ｅＳＡＯ全体−部分関係は、全体ｅＳＡＯと部分ｅＳＡＯとを含むステップと、
前記１つ以上のｅＳＡＯ全体−部分関係を前記全体−部分知識ベースに記憶するステップとを含む、方法。
【請求項１３】
自然言語文書において全体−部分関係を認識する方法を実行するコンピュータ実行可能命令を有するコンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品であって、前記方法は、
少なくとも１つの自然言語文書からテキストを提供するステップと、
前記テキストにおいて１つ以上の展開された主語−動作−目的語（ｅＳＡＯ）セットを認識するステップであって、各ｅＳＡＯセットは１つ以上のｅＳＡＯ構成要素を有するステップと、
前記１つ以上のｅＳＡＯセットを全体−部分関係パターンに適合させるステップと、
前記適合に基づいて１つ以上のｅＳＡＯ全体−部分関係を生成するステップであって、前記ｅＳＡＯ全体−部分関係は、全体ｅＳＡＯと部分ｅＳＡＯとを含むステップを含む、コンピュータプログラム製品。
【請求項１４】
請求項１３に記載のコンピュータプログラム製品において、前記方法は、さらに、前記１つ以上のｅＳＡＯ全体−部分関係を全体−部分知識ベースに記憶するステップを含む、コンピュータプログラム製品。
【請求項１５】
電子形式またはデジタル形式の文書において、自動的に全体−部分関係を認識する意味プロセッサであって、前記意味プロセッサは、
言語知識ベースと、
意味解析装置とを含み、
前記意味解析装置は、
前記テキストに基づいて１つ以上のｅＳＡＯセットを生成する展開された主語−動作−目的語（ｅＳＡＯ）認識装置であって、前記ｅＳＡＯセットは、前記言語知識ベースに記憶されたｅＳＡＯ定義に基づいている、展開された主語−動作−目的語（ｅＳＡＯ）認識装置と、
前記１つ以上のｅＳＡＯセットを前記言語知識ベースに記憶された既知の全体−部分関係パターンと適合させ、前記適合に基づいて１つ以上のｅＳＡＯ全体−部分関係を生成するように構成された全体−部分認識装置とを含む、意味プロセッサ。
【請求項１６】
請求項１５に記載の意味プロセッサにおいて、前記意味プロセッサは、前記意味解析装置を含む言語解析装置を含み、前記言語解析装置は、さらに、
品詞タグを前記テキストの少なくとも部分に付けるように構成された品詞タグ付け装置と、
前記品詞タグ付け装置にタグを付けられた前記テキストを構文解析し、構文解析されたタグ付きテキストを前記展開された主語−動作−目的語（ｅＳＡＯ）認識装置に提供するように構成された構文解析装置とを含む、意味プロセッサ。
【請求項１７】
請求項１６に記載の意味プロセッサであって、さらに、
電子形式またはデジタル形式で前記テキストを受信し、前記言語知識ベースに記憶されたデータに基づいて予め形式を整えられたテキストを生成し、前記品詞タグ付け装置に入力するように構成されたプレフォーマッタと、
前記言語解析装置によって生成された前記１つ以上のｅＳＡＯ全体−部分関係から、全体−部分知識ベースを生成するように構成された知識ベース生成装置とを含む、意味プロセッサ。
【請求項１８】
請求項１７に記載の意味プロセッサにおいて、前記プレフォーマッタは、前記テキストの前記デジタルまたは電子表現の記号であって、自然言語テキストの一部を形成しない記号を除去する機能、前記テキストの不適合または誤りを検出し修正する機能、及び、前記テキストを文及び単語の構造に分割する機能のうち少なくとも１つを実行するように構成される、意味プロセッサ。
【請求項１９】
請求項１５に記載の意味プロセッサであって、さらに、前記既知の全体−部分関係パターンを生成し、記憶するように構成された全体−部分関係生成装置を含み、
前記全体−部分関係生成装置は、
テキスト文書のコーパスにおいてｅＳＡＯセットを認識するように構成されたコーパス言語解析装置と、
文のコーパスを生成するように構成されたコーパスｅＳＡＯ生成装置であって、各文は前記認識されたｅＳＡＯセットのうち少なくとも１つを含むコーパスｅＳＡＯ生成装置と、
前記文の全体−部分関係の特定の事例を認識するように構成された関係認識装置と、
前記全体−部分関係の特定の事例をｅＳＡＯ全体−部分パターンに一般化するように構成されたパターン生成装置と、
前記ｅＳＡＯ全体−部分関係パターンを全体−部分パターンデータベースに記憶するように構成されたパターン試験装置とを含む、意味プロセッサ。
【請求項２０】
請求項１５に記載の意味プロセッサにおいて、前記１つ以上のｅＳＡＯ全体−部分関係は、それぞれ、全体ｅＳＡＯと、部分ｅＳＡＯと、前記全体ｅＳＡＯを前記部分ｅＳＡＯに関連付ける少なくとも１つの制御作用素とを含む、意味プロセッサ。
【請求項２１】
請求項２０に記載の意味プロセッサにおいて、前記テキストに基づいた各ｅＳＡＯセットは、ｅＳＡＯ構成要素を含み、前記全体ｅＳＡＯは前記ｅＳＡＯ構成要素のうち１つ以上を含み、前記部分ｅＳＡＯは、前記全体ｅＳＡＯの前記１つ以上のｅＳＡＯ構成要素と異なる前記ｅＳＡＯ構成要素のうち１つ以上を含む、意味プロセッサ。
【請求項２２】
請求項２１に記載の意味プロセッサにおいて、前記ｅＳＡＯ構成要素は、主語、目的語、動作、形容詞、前置詞、間接目的語及び副詞を含むグループからの１つ以上の要素である、意味プロセッサ。
【請求項２３】
請求項１５に記載の意味プロセッサにおいて、前記全体−部分認識装置は、さらに、１つのｅＳＡＯセットを既知の全体−部分関係パターンに適合させて１つのｅＳＡＯ全体−部分関係を生成するように構成される、意味プロセッサ。
【請求項２４】
請求項１５に記載の意味プロセッサにおいて、前記全体−部分認識装置は、さらに、１組のｅＳＡＯセットを既知の全体−部分関係パターンに適合させて１つのｅＳＡＯ全体−部分関係を生成するように構成される、意味プロセッサ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象／概念間及び外界／主題領域（subject domain）の事実間の全体−部分（Whole-Part）の意味関係を反映した電子形式またはデジタル形式の文書から自動的に知識を認識し、抽出するシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
以下の米国特許文書は、本発明に関する技術を記載している。１９９５年５月に発行された伊藤による米国特許第５，４１８，８８９号（以下「伊藤」と称する）、１９９７年１２月に発行された日立による米国特許第５，６９６，９１６号（以下「日立」と称する）、２０００年２月に発行されたリディによる米国特許第６，０２６，３８８号（以下「リディ」と称する）、２００１年２月に発行されたボグラエフによる米国特許第６，１８５，５９２号（以下「ボグラエフ１」と称する）、２００１年４月に発行されたボグラエフによる米国特許第６，２１２，４９４号（以下「ボグラエフ２」と称する）、２００１年７月に発行されたパイクによる米国特許第６，２６３，３３５号（以下「パイク」と称する）、２００４年６月に発行されたキムによる米国特許第６，７５４，６５４号（以下「キム」と称する）、２００４年１１月に発行されたデービスによる米国特許第６，８２３，３２５号（以下、「デービス」と称する）、及び、２００５年３月に発行されたビニッヒによる米国特許第６，８７１，１９９号（以下「ビニッヒ」と称する）。
【０００３】
知識ベース及び知識工学は、現代の情報システム及びそれに対応する技術の重要な要素である。知識工学は、伝統的に、異なる知識領域の専門家から得られた情報を一般化することに基づいていた。しかし、分析により、この取り組みは、適切な実生活の（産業的な）用途の創出に利用できないことが分かっている。２つの問題がある。第１に、このような知識の最も信頼できる、効果的な情報源は何であるか、第２に、この知識をどのように認識し、抽出し、その後形式化するか。分析により、現在、グローバルコンピュータリゼーションの時代において、最も信頼できる知識の情報源は、広義のテキスト、すなわち、自然言語における文書群としてのテキスト（本、記事、特許、レポートなど）であることが分かっている。従って、第２の問題を踏まえた知識工学の基本的な前提は以下である。
１．  テキストは、知識表現の理想的で自然で知的なモデルである。
２．  テキストに全てを見つけることができる。
【０００４】
第２の前提は、断定的過ぎるようだが、テキストの範囲が広がるに従って、よりあてはまる。
【０００５】
テキストからどんな種類の知識がどんな自動的な手段で得られるか。既存の方法には、厳密な構造を有する、手動で編集されたデータベース、または、厳密に定義されたフィールドを有するテキストを対象としている方法もある。通常、テキストの浅い言語分析が行われる。キムは、厳密な構造を有するテキスト（主にＥメール）の処理を開示している。キムのプロセスでは、以前から既知の原文書のフィールドから対応する情報を抽出し、組織の構造を反映したデータベース（ＤＢ）の所定のフィールドに置く。（このようなデータベースは、例えば、組織内の個人の名前及び肩書きのフィールドを有する。）キムに開示されている言語処理は、いわゆるフィルタによる文書からの重要な語の抽出のみに利用される。
【０００６】
デービスは、名詞と動詞とを識別し、「どのように」、「なぜ」、「何が」及び「何か」の関係に従って、所定の構造化データベースにおいて非常に的確な検索を行うために、テキストの語彙及び文法的な分析を行うことを開示している。
【０００７】
ビニッヒもまた、入力文字列から自動的に情報を展開するために外界の知識（知識領域）を反映した、フラクタル階層ネットワーク（fractal hierarchical network）の形式の、予め構造化されたデータベース（すなわち、知識データベース）を用いることを開示している。初めに、入力文字列（例えば、文の一部または全文など）が、統語的及び文法的構文解析、及び、変換により入力ネットワークを構築する意味プロセッサに処理される。このネットワークは、その後、知識データベースに「浸され」、入力情報を展開する。すなわち、対象、それらの関係及び属性に関する外界のモデルによって、入力情報をある種の記録をし、その後展開する。
【０００８】
ボグラエフ１は、深いテキスト分析を行い、テキストセグメントに対して、最も重要な名詞グループを、重み付けされた意味役割において、利用頻度に基づいてマークすることを開示している。
【０００９】
上記の事例は全て、概念についての特定の知識に関する。これは、テキストから抽出可能な初歩的な知識である。
【００１０】
ボグラエフ２は、コンピュータを利用した言語解析を用いて技術フィールドにおいて重要な語の目録を作成し、技術的機能（動詞−目的語）の行為者（解決者）を決定することを開示している。
【００１１】
日立は、概念間の高低関係、すなわち、ｉｓ−ａ関係及び全体−部分関係を有する所定の概念辞書を用いるシステムを開示している。
【００１２】
リディは、情報検索システムにおけるユーザクエリ拡張について、同様の技術を用いる。
【００１３】
伊藤は、因果モデルベース及びデバイスモデルベースを含む知識ベースを用いることを開示している。デバイスモデルベースは、対象機器のデバイスの階層を記述したデバイス知識を有する。因果モデルベースは、デバイスモデルベースに基づいて形成され、対象機器の故障事象の因果関係を有する。従って、デバイスの各要素の故障の考えられる原因が、デバイスの他の要素との構造的な関係についての情報に基づいて推測される。通常、これらは、最も「関係のある」要素であり、原因と判断される。
【００１４】
パイクは、領域に依存せず、自動的に主題知識ベースを構築するシステムを開示している。システムは、概念（人、場所、物または組織などの名付けられた実体または考え）、及び、それらの関係を認識する。これらの関係により、概念−関係−概念の三つ組を形成することができる。このように、パイクで認識される知識は、全体−部分関係のような重要な意味関係の認識に適した事実ではないが、次に重要な知識レベルである、事実（主語−動作−目的語）に近い。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１５】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００２／００１０５７４号明細書
【特許文献２】米国特許第７１２０５７４号明細書
【特許文献３】米国特許第５４１８８８９号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
実際、上記のどの取り組みも、電子文書またはデジタル情報のテキストを処理して対象／概念間及び外界／主題領域の事実間の全体−部分の意味関係を判定することを教示または示唆していない。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明の態様によれば、自然言語文書において全体−部分関係を自動的に認識する方法が提供される。本方法は、少なくとも１つの自然言語文書からテキストを提供するステップと、テキストの１つ以上の展開された主語−動作−目的語（ｅＳＡＯ）セットを認識するステップであって、各ｅＳＡＯセットは、１つ以上のｅＳＡＯ構成要素（eSAO components）を有するステップと、１つ以上のｅＳＡＯセットを全体−部分関係のパターンに適合させるステップと、適合に基づいて１つ以上のｅＳＡＯ全体−部分関係を生成するステップであって、ｅＳＡＯ全体−部分関係は、全体ｅＳＡＯと部分ｅＳＡＯとを含むステップとを含む。
【００１８】
１つ以上のｅＳＡＯ構成要素は、主語、目的語、動作、形容詞、前置詞、間接目的語及び副詞を含むグループからの１つ以上の要素でもよい。
【００１９】
全体ｅＳＡＯは、ｅＳＡＯ構成要素のうち１つ以上、または、１つ以上のｅＳＡＯセットの１つのｅＳＡＯ構成要素の一部を含んでもよく、部分ｅＳＡＯは、ｅＳＡＯ構成要素のうち１つ以上、または、１つ以上のｅＳＡＯセットの１つのｅＳＡＯ構成要素の一部を含んでもよい。
【００２０】
ｅＳＡＯ全体−部分関係は、全体ｅＳＡＯのｅＳＡＯ構成要素を部分ｅＳＡＯのｅＳＡＯ構成要素に関係付ける制御作用素（sequential operator）を含んでもよく、作用素は、語彙的、文法的及び意味的言語指標のうち１つ以上を含む。
【００２１】
本方法は、さらに、品詞タグをテキストの少なくとも部分に付けてテキストのタグ付き部分を生成するステップと、テキストのタグ付き部分を構文解析してテキストの構文解析されたタグ付き部分を生成するステップとを含み、テキストのｅＳＡＯセットを認識するステップは、テキストの構文解析されたタグ付き部分に対して行われる。
【００２２】
品詞タグを付けるステップが、テキストの予め書式を整えられた（preformatted）部分に行われることにより、テキストの予め書式を整えられた部分は、非自然言語符号が除去されたテキストである。
【００２３】
１つ以上のｅＳＡＯセットを全体−部分関係パターンに適合させるステップは、１つのｅＳＡＯセットを適合させるステップを含み、適合に基づいて１つ以上のｅＳＡＯ全体−部分関係を生成するステップは、１つのｅＳＡＯ全体−部分関係を生成するステップを含む。
【００２４】
１つ以上のｅＳＡＯセットを全体−部分関係パターンに適合させるステップは、１組のｅＳＡＯセットを適合させるステップを含み、適合に基づいて１つ以上のｅＳＡＯ全体−部分関係を生成するステップは、１組のｅＳＡＯセットの適合に基づいて１つのｅＳＡＯ全体−部分関係を生成するステップを含む。
【００２５】
１つ以上のｅＳＡＯセットを全体−部分関係パターンに適合させるステップは、全体−部分パターンデータベースにアクセスするステップを含み、全体−部分パターンデータベースは、テキスト文書のコーパスにおいてｅＳＡＯセットを認識するステップと、文のコーパスを生成するステップであって、各文は、認識されたｅＳＡＯセットのうち少なくとも１つを含むステップと、文において全体−部分関係の特定の事例を認識するステップと、全体−部分関係の特定の事例をｅＳＡＯ全体−部分パターンに一般化するステップと、ｅＳＡＯ全体−部分パターンを全体−部分パターンデータベースに記憶するステップとを含む方法によって生成される。
【００２６】
テキストの１つ以上の展開された主語−動作−目的語（ｅＳＡＯ）セットを認識するステップは、認識言語モデル（Recognizing Linguistic Models）の形式でｅＳＡＯ構成要素を定義するデータベースを有する言語知識ベースにアクセスするステップを含む。
【００２７】
テキストの１つ以上の展開された主語−動作−目的語（ｅＳＡＯ）セットを認識するステップは、テキストの１つ以上の文において主語、目的語、動作、形容詞、前置詞、間接目的語及び副詞のうち１つ以上を認識するステップを含む。
【００２８】
本発明の別の態様によれば、自然言語文書において、自動的に全体−部分関係を認識することによって全体−部分知識ベースを生成する方法が提供される。本方法は、少なくとも１つの自然言語文書からテキストを提供するステップと、テキストの１つ以上の展開された主語−動作−目的語（ｅＳＡＯ）セットを認識するステップであって、各ｅＳＡＯセットは、１つ以上のｅＳＡＯ構成要素を有するステップと、１つ以上のｅＳＡＯセットを全体−部分関係パターンに適合させるステップと、適合に基づいて１つ以上のｅＳＡＯ全体−部分関係を生成するステップであって、ｅＳＡＯ全体−部分関係は、全体ｅＳＡＯと部分ｅＳＡＯとを含むステップと、１つ以上のｅＳＡＯ全体−部分関係を全体−部分知識ベースに記憶するステップとを含む。
【００２９】
本発明の別の態様によれば、自然言語文書において全体−部分関係を認識する方法を実行するコンピュータ実行可能命令を有するコンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品が提供される。本方法は、少なくとも１つの自然言語文書からテキストを提供するステップと、テキストの１つ以上の展開された主語−動作−目的語（ｅＳＡＯ）セットを認識するステップであって、各ｅＳＡＯセットは、１つ以上のｅＳＡＯ構成要素を有するステップと、１つ以上のｅＳＡＯセットを全体−部分関係パターンに適合させるステップと、適合に基づいて１つ以上のｅＳＡＯ全体−部分関係を生成するステップであって、ｅＳＡＯ全体−部分関係は、全体ｅＳＡＯと部分ｅＳＡＯとを含むステップとを含む。
【００３０】
本方法は、さらに、１つ以上のｅＳＡＯ全体−部分関係を全体−部分知識ベースに記憶するステップを含む。
【００３１】
本発明の別の態様によれば、電子形式またはデジタル形式の文書において、自動的に全体−部分関係を認識する意味プロセッサであって、言語知識ベースと意味解析装置とを含む意味プロセッサが提供される。意味解析装置は、テキストに基づいて１つ以上のｅＳＡＯセットを生成する展開された主語−動作−目的語（ｅＳＡＯ）認識装置であって、ｅＳＡＯセットは、認識言語モデルの形式で言語知識ベースに記憶されたｅＳＡＯ定義に基づいている展開された主語−動作−目的語（ｅＳＡＯ）認識装置と、１つ以上のｅＳＡＯセットを言語知識ベースに記憶された既知の全体−部分関係パターンと適合させ、適合に基づいて１つ以上のｅＳＡＯ全体−部分関係を生成するように構成された全体−部分認識装置とを含む。
【００３２】
意味プロセッサは、意味解析装置を含む言語解析装置を含んでもよい。言語解析装置は、さらに、品詞タグをテキストの少なくとも部分に付けるように構成された品詞タグ付け装置と、品詞タグ付け装置にタグを付けられたテキストを構文解析し、構文解析されたタグ付きテキストを展開された主語−動作−目的語（ｅＳＡＯ）認識装置に提供するように構成された構文解析装置とを含んでもよい。
【００３３】
意味プロセッサは、さらに、電子形式またはデジタル形式のテキストを受信し、言語知識ベースに記憶されたデータに基づいて予め形式を整えられたテキストを生成し、品詞タグ付け装置に入力するように構成されたプレフォーマッタと、言語解析装置によって生成された１つ以上のｅＳＡＯ全体−部分関係から、全体−部分知識ベースを生成するように構成された知識ベース生成装置とを含んでもよい。
【００３４】
プレフォーマッタは、テキストのデジタルまたは電子表現の記号であって、自然言語テキストの一部を形成しない記号を除去する機能、テキストの不適合または誤りを検出し修正する機能、及び、テキストを文及び単語の構造に分割する機能のうち少なくとも１つを実行するように構成されてもよい。
【００３５】
意味プロセッサは、さらに、既知の全体−部分関係パターンを生成し記憶するように構成された全体−部分関係生成装置を含んでもよい。全体−部分関係生成装置は、テキスト文書のコーパスにおいてｅＳＡＯセットを認識するように構成されたコーパス言語解析装置と、文のコーパスを生成するように構成されたコーパスｅＳＡＯ生成装置であって、各文は、認識されたｅＳＡＯセットのうち少なくとも１つを含むコーパスｅＳＡＯ生成装置と、文の全体−部分関係の特定の事例を認識するように構成された関係認識装置と、全体−部分関係の特定の事例をｅＳＡＯ全体−部分パターンに一般化するように構成されたパターン生成装置と、ｅＳＡＯ全体−部分パターンを全体−部分パターンデータベースに記憶するように構成されたパターン試験装置とを含んでもよい。
【００３６】
１つ以上のｅＳＡＯ全体−部分関係は、それぞれ、全体ｅＳＡＯ、部分ｅＳＡＯ、及び、全体ｅＳＡＯを部分ｅＳＡＯに関連付ける少なくとも１つの制御作用素を含んでもよい。
【００３７】
テキストに基づいた各ｅＳＡＯセットは、ｅＳＡＯ構成要素を含んでもよく、全体ｅＳＡＯは、ｅＳＡＯ構成要素のうち１つ以上を含んでもよく、部分ｅＳＡＯは、全体ｅＳＡＯの１つ以上のｅＳＡＯ構成要素と異なるｅＳＡＯ構成要素のうち１つ以上を含んでもよい。
【００３８】
ｅＳＡＯ構成要素は、主語、目的語、動作、形容詞、前置詞、間接目的語及び副詞を含むグループから１つ以上の要素を含んでもよい。
【００３９】
全体−部分認識装置は、さらに、１つのｅＳＡＯセットを既知の全体−部分関係パターンに適合させて、１つのｅＳＡＯ全体−部分関係を生成するように構成されてもよい。
【００４０】
全体−部分認識装置は、さらに、１組のｅＳＡＯセットを既知の全体−部分関係パターンに適合させて、１つのｅＳＡＯ全体−部分関係を生成するように構成されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
図面は、好ましい実施形態を限定ではなく例として図示する。図面において、同様の参照番号は、同じまたは類似の要素を示す。
【図１】本発明の態様に関る意味プロセッサの構造的及び機能的機構の実施形態である。
【図２】本発明の態様に関る言語解析装置の構造的及び機能的機構の実施形態である。
【図３】本発明の態様に関る意味解析装置の構造的及び機能的機構の実施形態である。
【図４】本発明の態様に関る全体−部分パターンのデータベースを構築する主要な機構の実施形態である。
【発明を実施するための形態】
【００４２】
本願では、第１、第２などの語を用いて様々な要素を表現しているが、これらの要素は、これらの語によって限定されるべきではないことを理解されたい。これらの語は、ある要素を別の要素と区別するために用いるが、要素の必須の順序を示唆していない。例えば、本発明の範囲を逸脱することなく、第１要素は、第２要素と称してもよいし、同様に、第２要素は、第１要素と称してもよい。本願で用いられているように、「及び／または」という語は、関連付けられて記載された項目のうち１つ以上のいかなる組み合わせを含む。
【００４３】
要素が別の要素「の上にある」、「接続されている」または「連結されている」と記載する場合、直接、別の要素の上にある、接続されている、または、連結されていてもよいし、または、介在要素が存在してもよいことを理解されたい。一方、要素が別の要素「の上に直接ある」、「直接接続されている」または「直接連結されている」と記載する場合、介在要素は存在しない。要素間の関係を説明するのに用いられる他の用語も、同じように解釈されるべきである（例えば、「間で」と「直接間で」や、「隣接した」と「直接隣接した」など）。
【００４４】
本願で用いられる用語は、特定の実施形態を説明する目的のためだけであり、本発明を限定することを意図していない。本願で用いられているように、単数形は、明確に単数形であることを示さない限り、複数形を含むことを意図している。さらに、「包含する」や「含む」という語は、本願で用いられる場合、記載された特徴、ステップ、動作、要素及び／または構成要素の存在を示すが、１つ以上の他の特徴、ステップ、動作、要素、構成要素及び／またはそれらのグループの存在または追加を除外しないことを理解されたい。
【００４５】
様々な実施形態において、対象／概念間及び事実間の「全体−部分」の意味関係を反映する電子形式またはデジタル形式の文書から、大変重要な知識を自動的に認識し抽出するシステム及び方法が提供される。例えば、対象／概念間の全体−部分の意味関係は、特定の技術的装置がどんな構成要素を含むかを示す。事実間の全体−部分の意味関係は、例えば、特定の技術的プロセスが含む動作及びそれらの動作の順番を示す。
【００４６】
本発明の態様によれば、ＳＡＯ間のみの意味関係を検出していた従来の取り組みと異なり、展開されたｅＳＡＯが用いられる。好ましい実施形態において、ｅＳＡＯは７個の構成要素を含み、再び、少なくとも１つのｅＳＡＯ構成要素が定義される。付加的な構成要素により、分析はより深くなり、高品質となる。他の実施形態では、ｅＳＡＯは展開され、付加的な構成要素を含んでもよい。本文書では、「ｅＳＡＯ」及び「ｅＳＡＯセット」という語は、同じ意味で用いられ、両語ともｅＳＡＯ構成要素の集合を示す。
【００４７】
好ましい実施形態において、ｅＳＡＯ構成要素は、以下の要素を含む。
１．  目的語（Ｏ）に動作（Ａ）を行う主語（Ｓ）
２．  主語（Ｓ）によって目的語（Ｏ）に対して行われた動作（Ａ）
３．  主語（Ｓ）によって動作（Ａ）を行われる目的語（Ｏ）
４．  目的語（Ｏ）のないｅＳＡＯにおいて、主語（Ｓ）または主語に続く動作（Ａ）を特徴付ける形容詞（Ａｄｊ）（例えば、「本発明は効果的である」や「水が熱くなる」）
５．  間接目的語（ＩＯ）を支配する前置詞（Ｐｒｅｐ）（例えば、「ランプがテーブルの上に置かれている」や「装置は、超音波によって摩擦を減少させる」）
６．  一般的に名詞句によって表され、前置詞とともに動作（Ａ）を特徴づけ、副詞修飾語となる間接目的語（ＩＯ）（例えば、「ランプがテーブルの上に置かれている」や「装置は、超音波によって摩擦を減少させる」）
７．  一般的に行われている動作（Ａ）の状態を特徴づける副詞（Ａｄｖ）（例えば、「プロセスはゆっくり修正される」や「運転手はそのようにハンドルを切ってはいけない」）
【００４８】
ｅＳＡＯ形式の適用例を表１及び表２に示す。
【表１】
2010521750.tif 000003
【表２】
2010521750.tif 000004
【００４９】
事実間、すなわち、ｅＳＡＯ間の意味関係の種類の１つに、「コンピュータに基づいた自然言語文書の要約」というタイトルの米国特許出願公開第２００３０１３０８３７号に記載されている因果関係がある。因果関係の認識についても、当該公報に記載されている。例えば、「今日、ユーザは、「スクリーン」という語を打ち込むことによってウェブから１万文書をダウンロードすることができる」という入力文は、表３に示されるｅＳＡＯ間の因果関係となる。
【表３】
2010521750.tif 000005
【００５０】
意味処理は、自然言語文書内のｅＳＡＯから、知識に存在する全体−部分関係を構築するのに用いられる。対象が（完全または不完全な）事実の構成素である場合、ｅＳＡＯ形式は、ここでは、文書内容の形式的な知識表現であると考えられる。
【００５１】
実施形態例において、電子形式またはデジタル形式のテキストの全体−部分関係を認識する意味処理は、テキストの形式を予め整えるステップと、言語解析を行うステップと、全体−部分知識ベースを生成するステップとを含む。
【００５２】
本発明の態様に関る全体−部分意味プロセッサ（以降、意味プロセッサ（ＳＰ）と称する）の実施形態は、図１を参照して理解されるだろう。意味プロセッサ１００は、原本１０を処理して全体−部分知識ベース５０を生成する。本実施形態では、意味プロセッサ１００は、（原本の形式を予め整える）プレフォーマッタ２０と、（言語解析を行う）言語解析装置３０と、（全体−部分知識ベース５０を生成する）知識ベース生成装置４０とを含む。意味プロセッサ１００の全てのモジュールの機能は、言語知識ベース６０内に保持されてもよく、言語知識ベース６０は、辞書、分類詞、統計データなどの様々なデータベース、及び、（テキストから語への分割、名詞句、動詞句、主語、目的語、動作及びそれらの属性の認識、原因−結果の認識などのために）言語モデルを認識するデータベースを含む。言語解析装置３０及び知識ベース生成装置４０を、以下にさらに詳細に記載する。プレフォーマッタ２０は、米国特許出願公開第２００３０１３０８７号に記載されている技術に従って、テキストの形式を予め整えることが好ましい。テキストの形式を予め整えるステップは、テキストから、例えば、句読点などの非自然言語符号を除去するステップを含むことが好ましい。
【００５３】
図２は、言語解析装置３０を含むモジュールの実施形態を示す。言語解析装置３０は、プレフォーマッタ２０からの予め形式を整えられたテキストを処理して意味的に解析されたテキスト１６を生成する。予め形式を整えられたテキスト１２は、（品詞タグを決定し、予め形式を整えられたテキスト１２に付ける）品詞タグ付け装置３２によって受信される。その後、構文解析装置３４が意味解析装置３００による処理のため、品詞タグを付けられたテキストを構文解析する。品詞タグ付け装置及び構文解析装置３４によって行われる機能は、米国特許出願公開第２００３０１３０８３７号に記載された技術に従って行われることが好ましい。
【００５４】
図３は、意味解析装置３００を含むモジュールの実施形態を示す。意味解析装置３００は、構文解析されたテキスト１４を受信し、意味的に解析されたテキスト１６を生成する。意味解析装置３００は、ｅＳＡＯ認識を行うｅＳＡＯ認識装置３１０を有する。ｅＳＡＯ認識は、米国特許出願公開第２００２００１０５７４号及び米国特許出願公開第２００２０１１６１７６号に記載されている技術に従って行われることが好ましい。全てのｅＳＡＯ要素の認識は、知識ベース１００の一部である対応する認識言語モデルを用いて行われる。これらのモデルは、その後、構文解析されたテキストから限定動作、非限定動作及び動名詞を含むｅＳＡＯを抽出するのに用いられる品詞タグ、語彙項目及び統語範疇を用いる規則を記載している。動作抽出規則の一例は以下である。
＜ＨＶＺ＞＜ＢＥＮ＞＜ＶＢＮ＞＝＞（＜Ａ＞＝＜ＶＢＮ＞）
【００５５】
この規則は、「入力文が、品詞タグ付けステップにおいて、それぞれ、ＨＶＺ、ＢＥＮ及びＶＢＮタグを取得した単語ｗ１、ｗ２及びｗ３の配列を含む場合、配列においてＶＢＮタグを有する単語が動作である」という意味である。例えば、ｈａｓ＿ＨＶＺ  ｂｅｅｎ＿ＢＥＮ  ｐｒｏｄｕｃｅｄ＿ＶＢＮ＝＞（Ａ＝ｐｒｏｄｕｃｅ）となる。さらに、動作の態（能動態または受動態）が、主語と目的語の抽出の規則において考慮される。
【００５６】
ｅＳＡＯ内及び／またはｅＳＡＯ間の全体−部分関係の認識は、全体−部分（Ｗ−Ｐ）認識装置３２０によって行われ、その後、全体−部分認識装置３２０は、意味的に解析されたテキスト１６を生成する。この手順の実施形態を、本発明の態様に従って以下により詳細に記載する。
【００５７】
全体−部分認識装置３２０は、１つのｅＳＡＯ内だけでなく異なるｅＳＡＯ間のテキスト文における全体−部分関係を検出するアルゴリズムを用いる。これらのアルゴリズムは、言語モデルまたは言語パターンの生成に分類することができる。初めに、パターンは使用環境、すなわち、文における全体−部分関係の存在の指標を記載し、次に、パターンは、１つのｅＳＡＯのどの構成要素が関係の全体要素として役割を果たしているか、及び、１つのｅＳＡＯまたはｅＳＡＯのセットのどの構成要素が関係の部分要素として役割を果たしているかの情報を記載する。全体−部分指標は、別々のｅＳＡＯ構成要素を指し、言語単位、それらの語彙的及び文法的タグ、意味クラスなどを記載する。
【００５８】
全体−部分認識装置３２０は、共通のリストからのパターンのうち１つに従って、全てのｅＳＡＯ及びｅＳＡＯのセットを解析することが好ましい。ｅＳＡＯまたはｅＳＡＯのセットがパターンに適合する場合、全体−部分認識装置３２０は、パターンに従って、全体−部分関係の存在を登録し、ｅＳＡＯまたはｅＳＡＯのセットのどの構成要素が全体タイプの意味単位か、及び、どの意味単位が部分タイプかをマークする。このようにマークされたｅＳＡＯ及びｅＳＡＯのセットは、その後、知識ベース生成装置４０（図１参照）に導かれ、知識ベース生成装置４０は、全体−部分関係を有する対象／概念のリスト及び事実のリストを形成し、それらのリストを全体−部分知識ベース５０に記憶する。
【００５９】
以下に、本実施形態に関る、テキストの全体−部分関係の認識のための好ましいパターンを示す。しかし、他のパターンも他の実施形態に従って用いられてもよい。
【００６０】
第１部  １つのｅＳＡＯにおいて全体−部分関係を認識するためのパターン
パターン１：「主語／目的語＋動作」タイプ
【００６１】
このパターンは、ｅＳＡＯがテキストにおいて認識され、ｅＳＡＯが主語、動作及び目的語の少なくとも３つの空ではないフィールドを有する場合に生じる。本実施形態では、このパターンについて２つの考えられる場合がある。第１の場合は、主語が「〜の一部」という意味を有し、目的語が空ではなく、主語を目的語につなぐ動作が連結動詞の意味である。第２の場合は、動作が同じ意味を有し、主語が空ではなく、目的語が「〜の一部」という意味を有する。どちらの場合でも、「〜の一部」という意味を有するｅＳＡＯ構成要素（主語または目的語）の特定の部分が、出力される関係の全体構成要素として認識され、示された１組の構成要素のもう１つの構成要素は、部分として認識される。
【００６２】
このパターンでは、「〜の一部」の主語／目的語の意味は、「〜の」と言う語を有さない、いかなる単語または熟語を示す非終端記号であり、以下のリスト「部分、構成要素、成分、要素、単位、構築物、材料、内部、内側」のうち少なくとも１つの単語に匹敵する単語または熟語で終わり、後に「〜の」という語が続き、さらにその後にいかなる単語または熟語が続く。「〜の」という語が続く主語／目的語の部分は、出力される関係の「全体」部分として認識される。好ましい実施形態では、「連結動詞」の意味は、「である、存在する、表す」の単語または熟語に少なくとも匹敵する。表４に、第１の場合のパターン１の一般的な構造を示す。
【表４】
2010521750.tif 000006
【００６３】
例として、入力文が「車の主要部はハンドルである」とする。表５に文から抽出されたｅＳＡＯを示す。
【表５】
2010521750.tif 000007
【００６４】
このｅＳＡＯは、パターン１の条件を満たすので、以下の全体−部分関係が得られる。
全体＝車
部分＝ハンドル
【００６５】
表６は、第２の場合のパターン１の一般的な構造を示す。
【表６】
2010521750.tif 000008
【００６６】
例えば、「ハンドルは、車の主要部である」という入力文は、表７に示すｅＳＡＯになる。
【表７】
2010521750.tif 000009
【００６７】
好ましい実施形態従ってこの入力文から得られる全体−部分関係は、
全体＝車
部分＝ハンドル
である。
【００６８】
パターン２：「動作」タイプ
【００６９】
パターン２は、動作フィールドが「包含する」という意味を有するか、「有する」または「含む」という動詞によって表される場合に生じる。このパターンでは、「包含する」の動作の意味は、少なくとも「包含する、含有する、組み込む、から成る」という単語または熟語を示す非終端記号である。表８はパターン２の一般的な構造を示す。
【表８】
2010521750.tif 000010
【００７０】
動作が「有する」という動詞で表される場合、原文において「有している」という形式で表されなければならない。「含む」という動詞で表され、原文で「含んでいる」という形式で表される動作は、単数の主語を有する関連したｅＳＡＯを有さなければならない。
【００７１】
例えば、入力文が「内熱機関１５ｂは、カムシャフト１７ａを収容する」、「カムシャフト１７ａを有している内熱機関１５ｂ」、「内熱機関１５ｂは、カムシャフト１７ａを含む」及び「カムシャフト１７ａを含んでいる内熱機関１５ｂ」は、それぞれ、表９に示す対応するｅＳＡＯとなる。
【表９】
2010521750.tif 000011
【００７２】
これらのｅＳＡＯは全てパターン２の条件を満たすので、以下の全体−部分関係が得られる。
全体＝内熱機関１５ｂ
部分＝カムシャフト１７ａ
【００７３】
パターン３：「動作＋前置詞」タイプ
【００７４】
このようなパターンには２種類ある。第１の場合、パターンは、動作フィールドが「備える」という意味を有し、前置詞フィールドが「〜を」という意味を有する場合、生じる。この場合、「備える」の動作の意味は、少なくとも「備える、設ける、提供する、機器を備える」の単語または熟語を示す非終端記号である。「〜を」の前置詞の意味は、少なくとも「〜を」という語を示す非終端記号である。表１０は、この場合のパターン３の一般的な構造を示す。
【表１０】
2010521750.tif 000012
【００７５】
例えば、「車はエンジンを備える」という入力文は、表１１に示すｅＳＡＯになる。
【表１１】
2010521750.tif 000013
【００７６】
好ましい実施形態に従ってこの入力文から得られる全体−部分関係は、
全体＝車
部分＝エンジン
である。
【００７７】
第２の場合、パターン３は、動作フィールドが「位置する」の意味を有し、原文では受動態の動詞によって表され、前置詞フィールドが「内部」の意味を有する場合、生じる。このパターンでは、「位置する」の動作の意味は、「備える、設ける、提供する、機器を備える」という単語または熟語に少なくとも匹敵する非終端記号である。表１２は、この場合のパターン３の一般的な構造を示す。
【表１２】
2010521750.tif 000014
【００７８】
例えば、「エンジンは車の内部に位置する」という入力文は表１３に示すｅＳＡＯになる。
【表１３】
2010521750.tif 000015
【００７９】
好ましい実施形態に従ってこの入力文から得られる全体−部分関係は、
全体＝車
部分＝エンジン
である。
【００８０】
パターン４：「名詞句」タイプ
【００８１】
パターン４は、ｅＳＡＯの主語構成要素または目的語構成要素を示す名詞句が以下の構造を含む場合、生じる。
ＮＧ１−ＣＯＮＴＡＩＮＩＮＧ？ＲＩＣＨ  ＮＧ２
【００８２】
このパターンでは、ＮＧ１及びＮＧ２は名詞群を示す非終端記号であり、「含有する」は、「含有する、包含する、組み込む」という単語に少なくとも匹敵する非終端記号であり、「豊富に含む」は、少なくとも「豊富に含む、基づいた、含んだ、豊富な、減少した、強化された」という単語を示す非終端記号である。この場合、ＮＧ２は、全体−部分関係の全体構成要素として認識され、ＮＧ１は部分構成要素として認識される。
【００８３】
例えば、「金を含有するコードは・・・」及び「酸素を豊富に含む水は・・・」という入力文（例は、パターンの例示に必要な文の一部のみを含む）は、パターン４の条件を満たし、以下の全体−部分関係がそれぞれ得られる。
全体＝コード      全体＝水
部分＝金          部分＝酸素
【００８４】
第２部  ｅＳＡＯのセットから全体−部分関係を認識するためのパターン
【００８５】
パターン５：「動名詞句」タイプ
【００８６】
パターン５は、ｅＳＡＯ間の全体−部分関係の抽出を目的としており、１つのｅＳＡＯは関係の全体構成要素を示し、他のｅＳＡＯは部分構成要素を示す。パターン５は、原文において動名詞（ＶＢＧ）句で表される動作フィールドを含むｅＳＡＯの後に、動作フィールドに「包含する」という意味を有するｅＳＡＯが続き、さらに後に「；」または「，」、または他の句読点または接続詞で分けられた動名詞句によって表される１つ以上のｅＳＡＯが続く場合、生じる。第１のｅＳＡＯは、全体ｅＳＡＯとマークされ、第３のｅＳＡＯから始まる他のｅＳＡＯは部分ｅＳＡＯとマークされる。上述した少なくとも３つのｅＳＡＯ間では、必要であれば、他に、ｅＳＡＯ属性とマークされてもよい、いわゆる属性的なｅＳＡＯがあってもよい。このパターンでは、「包含する」の動作の意味は、「包含する、含む、含有する、組み込む、から成る」という単語または熟語に少なくとも匹敵する非終端記号である。表１４は属性的なｅＳＡＯを含まないパターン５の一般的な構造を示す。
【表１４】
2010521750.tif 000016
【００８７】
例えば、「データフローの形成は以下のステップを含む：１つ以上のソースを追加してファイル及びデータベースからデータを抽出するステップ；業務要件を満たす変更を加えるステップ」という入力文から抽出されるｅＳＡＯのセットを表１５に示す。
【表１５】
2010521750.tif 000017
【００８８】
これらのｅＳＡＯは全てパターン５の条件を満たすので、以下の全体−部分関係が得られる。
全体＝ｅＳＡＯ−１
部分＝｛ｅＳＡＯ−３／ａｔｔｒ．ｅＳＡＯ−４，ｅＳＡＯ−５／ａｔｔｒ．ｅＳＡＯ−６｝
【００８９】
パターン６：「ＩＦ節」タイプ
【００９０】
パターン６は、原文で少なくとも「もし、場合」の接続詞に導かれる条件節（ＩＦ節）で表される動作フィールドを有するｅＳＡＯの後に、「行う」という意味の動作フィールドを有するｅＳＡＯが続き、さらに後に、「；」または「，」または他の句読点または接続詞によって分けられた１つ以上のｅＳＡＯが続く場合、生じる。第１のｅＳＡＯは、全体ｅＳＡＯとマークされ、第３のｅＳＡＯから始まる他のｅＳＡＯは部分ｅＳＡＯとマークされる。このパターンでは、「行う」の動作の意味は、「従う、完了する、する、行う、実行する」という単語または熟語に少なくとも匹敵する非終端記号である。表１６はパターン６の一般的な構造を示す。
【表１６】
2010521750.tif 000018
【００９１】
例えば、「最初に拡張機能を作成する場合、以下のステップを実行する：ベンダと拡張機能の利用について調整する；拡張機能の仕様を書く」という入力文から抽出されるｅＳＡＯのセットを表１７に示す。
【表１７】
2010521750.tif 000019
【００９２】
これらのｅＳＡＯは全てパターン６の条件を満たすので、以下の全体−部分関係が得られる。
全体＝ｅＳＡＯ−１
部分＝｛ｅＳＡＯ−３，ｅＳＡＯ−４｝
【００９３】
パターン７：「不定詞句」タイプ
【００９４】
パターン７は、不変化詞「〜するため」または少なくとも熟語「〜するため」によって導かれる不定詞句によって原文で表される動作フィールドを有するｅＳＡＯの後に、動作フィールドが「行う」という意味を有するｅＳＡＯが続き、さらに後に、「；」または「，」または他の句読点または接続詞によって分けられた１つ以上のｅＳＡＯが続く場合、生じる。第１のｅＳＡＯは、全体ｅＳＡＯとマークされ、第３のｅＳＡＯから始まる他のｅＳＡＯは部分ｅＳＡＯとマークされる。このパターンでは、「行う」の動作の意味は、「従う、完了する、する、行う、実行する」という単語または熟語に少なくとも匹敵する非終端記号である。表１８はパターン７の一般的な構造を示す。
【表１８】
2010521750.tif 000020
【００９５】
例えば、「マイクロソフトインターネットエクスプローラで余白を変更するためには、以下のステップに従う：ファイルメニューをクリックする；ページセットアップを選択する」という入力文から抽出されるｅＳＡＯのセットを表１９に示す。
【表１９】
2010521750.tif 000021
【００９６】
これらのｅＳＡＯは全てパターン７の条件を満たすので、以下の全体−部分関係が得られる。
全体＝ｅＳＡＯ−１
部分＝｛ｅＳＡＯ−３，ｅＳＡＯ−４｝
【００９７】
図４は、本願に開示される実施形態において用いられてもよい関係モデルを生成するのに用いられるモジュールを示す。図４に示すように、テキスト文書１７０の十分大きいコーパスを用いてモデルまたはパターンを構築及び形成することが好ましい。コーパス言語解析装置１８０は、コーパス１７０の言語解析を行ってｅＳＡＯを認識する。コーパスＥＳＡＯ生成装置１９０は、少なくとも１つの（完全または不完全な）ｅＳＡＯを含む文のコーパスを生成する。関係認識装置２００は、少なくとも１つのｅＳＡＯを含む文において全体−部分関係の特定の事例を認識するプロセスを行う。パターン生成装置２１０は、特定の事例をより一般的なパターンに一般化する。パターン試験装置２２０は、全体−部分関係の存在を確認し、承認されたパターンを全体−部分関係の認識のため、データベース２３０に格納する。
【００９８】
関係認識装置２００の機能は、専門家によって手動で実行されることが好ましい。例えば、専門家は、言語解析装置が品詞タグ付け、構文解析及び意味解析を行い、ｅＳＡＯ（表１３参照）を認識した、ｅＳＡＯテキストコーパスからの「エンジンは車の内部に位置する」という文を分析し、このｅＳＡＯの目的語及び間接目的語が全体−部分関係を形成することを示す特別なタグを付ける。全体−部分関係において、間接目的語が関係の全体構成要素であり、目的語が部分構成要素である。このような役割の分担は、前置詞「内部に」の意味に基づいて可能である。この文は、その後、パターン生成装置２１０に進む。
【００９９】
パターン生成装置２１０は、全体−部分関係の分析を行い、パターンのレベルまで一般化する。パターン生成装置の機能もまた、専門家によって手動で実行されることが好ましい。このように、専門家は、自分自身の経験及び知識だけでなく言語知識ベースに含まれる知識も考慮する。前の例に戻ると、専門家は、前置詞「内部に」は、前置詞「内側に」と類似した意味を有し、少なくとも「置く、含む、位置する、配置する、固定する、取り付ける、搭載する、収容する」という動詞は、動詞「位置する」と類似した意味を有するという結論を出すだろう。従って、専門家は、パターンのプロトタイプを表１２に表すような方法で登録する。
【０１００】
パターン試験装置２２０は、プロトタイプのパターンを用いてｅＳＡＯテキストコーパスの全体−部分関係の例を探す。専門家は、検索された例を分析し、パターンを（場合によっては修正をして）承認する。その後、パターン試験装置２２０は、この承認されたパターンを全体−部分認識のため、パターンのデータベース２３０に格納する。
【０１０１】
上述したように、意味解析装置１８０とパターン生成装置２１０との両方が、機能を実行するために言語知識ベースにアクセスしてもよい。さらに、ある実施形態では、パターンのデータベース２３０を言語知識ベース６０に組み込んで、図１から図３について上述した全体−部分意味処理をサポートしてもよい。
【０１０２】
本発明の態様に関る実施形態は、１つ以上のコンピュータ、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラまたは他の処理装置にあるコンピュータ実行可能な命令によって提供されてもよい。システム及び方法を実行するコンピュータ実行可能な命令は、処理装置のメモリにあってもよいし、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、コンパクトディスク（ＣＤｓ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤｓ）、ＲＯＭ、または他の記憶媒体によって処理装置に提供されてもよい。
【０１０３】
前述の例示的及び好ましい実施形態の詳細な説明は、例示の目的で提示されている。発明の内容を余すところなく述べることや、厳密な形態に限定することは意図していないが、当業者が本発明をどのように特定の用途または実施に適合させるかを理解できるようにすることのみを意図している。修正及び変更の可能性は、本願を理解した当業者に明らかだろう。許容範囲、特徴次元、特定の動作条件、工業規格などを含む実施形態例の記載は、限定を意図及び暗示しておらず、実施ごとに、または最先端の技術の変化とともに変化する可能性がある。
【０１０４】
本発明は、現在の最先端の技術に関してなされているが、現在の最先端の技術に従って、進歩を考慮しており、将来の適応はこれらの進歩を考慮している。本発明の範囲は、請求の範囲の記載及び規定された同等物に定義されることが意図されている。さらに、請求の範囲に明確に記載されているのが、要素であるか、構成要素であるか、ステップであるかに関らず、本発明の要素、構成要素、方法またはプロセスステップのいずれも一般公衆に開放されることを意図していない。本願の請求の範囲の要素は、「〜する手段」という表現で明確に記載されていない場合、米国特許法第１１２条（provisions of 35 U.S.C. Sec.112）第６段落に基づいて解釈されることはない。本願の方法またはプロセスステップは、「〜するステップ」という表現で明確に記載されていない場合、米国特許法第１１２条第６段落に基づいて解釈されることはない。
【図１】
2010521750.tif 000022
【図２】
2010521750.tif 000023
【図３】
2010521750.tif 000024
【図４】
2010521750.tif 000025
【国際調査報告】
2010521750.tif 000026
2010521750.tif 000027