(57)【要約】【課題】  母国語でない言語を用いて記述された文章に対して見られがちな、単語の並びやその他の不自然な表現の校正又は推敲を好適に支援する【解決手段】  校正の対象となる文をＬＦＧ理論に基づいて解析することによってｆ−ｓｔｕｒｕｃｔｕｒｅに変換した後、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを同じ言語の自然言語文に逆変換する。ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは抽象的な構造であるため、文の意味は保存するが、その表現形式は保存されない。文の意味内容は同一であるが、表現の異なる文が複数生成されることになるが、これらからより自然な文を選択することは比較的容易である。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文章の校正を支援する自然言語処理システムであって、
校正の対象となる自然言語文に意味解析を施す意味解析手段と、
意味解析結果を保持する意味解析結果保持手段と、
意味解析結果から１以上の自然言語文を生成する文章生成手段とを備え、
前記文章生成手段により生成された自然言語文に基づいて、前記校正の対象となる自然言語文の校正を支援する、
ことを特徴とする自然言語処理システム。
【請求項２】
前記文書生成手段による生成結果を保持する生成結果保持手段と、
生成結果保持手段に保持されている複数の自然言語文の中から自然な文を選択する選択手段と、
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３】
前記意味解析手段は、語彙機能文法（Ｌｅｘｉｃａｌ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｇｒａｍｍａｒ（ＬＦＧ））理論に基づく意味解析を行ない、校正の対象となる自然言語文の意味内容を属性−属性値ペアの入れ子構造からなる機能構造（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ （ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ））として出力し、
前記文章生成手段は、前記意味解析手段における前記語彙機能文法理論に基づく意味解析処理により得られた機能構造で記述された意味解析結果から自然言語文を生成する、
ことを特徴とする請求項１又は２のいずれかに記載の自然言語処理システム。
【請求項４】
多数の自然言語文を保持するコーパス保持手段をさらに備え、
前記選択手段は、前記生成結果保持手段に保持されている自然言語文を前記コーパス保持手段に保持されている自然言語文と比較することによって、自然な文を選択する、
ことを特徴とする請求項２又は３のいずれかに記載の自然言語処理システム。
【請求項５】
多数の自然言語文を保持するコーパス保持手段と、
自然言語文を構文解析する構文解析手段をさらに備え、
前記選択手段は、前記生成結果保持手段に保持されている自然言語文、及び前記コーパス保持手段に保持されている自然言語文をそれぞれ前記構文解析手段により構文解析した結果を比較することによって、自然な文を選択する、
ことを特徴とする請求項２又は３のいずれかに記載の自然言語処理システム。
【請求項６】
前記構文解析手段は、文中の単語や句の構造を木構造形式で表した構文木として出力し、
前記選択手段は、構文木の比較に基づいて自然な文を選択する、
ことを特徴とする請求項５に記載の自然言語処理システム。
【請求項７】
前記選択手段は、機械学習手法によってコーパス手段から自然な文を選択するための学習を行ない、その学習結果に基づいて自然な文の選択を行なう、
ことを特徴とする請求項６に記載の自然言語処理システム。
【請求項８】
前記コーパス保持手段は、文の表現が自然な自然言語文、母国語話者によって書かれた自然言語文、文の表現が自然でない自然言語文、及び母国語話者によって自然でないと判断された自然言語文のうち少なくとも１つを多数保持し、
前記選択手段は、母国語話者からみて自然となる文章を選択する、
ことを特徴とする請求項４又は５のいずれかに記載の自然言語処理システム。
【請求項９】
シソーラス辞書をさらに備え、
前記選択手段は、前記シソーラス辞書に基づいて、校正対象となる文中の単語を上位の概念語で置き変えた上で、文の選択を行なう、
ことを特徴とする請求項２又は３のいずれかに記載の自然言語処理システム。
【請求項１０】
前記コーパス保持手段に保持されている自然言語文についての意味解析結果を取得する手段をさらに備え、
前記選択手段は、前記コーパス保持手段中の文のうち、前記意味解析結果保持手段に保持されている校正対象の文についての意味解析結果と等しい意味解析結果となるものを対象として、構文木の比較に基づく文の選択を行なう、
ことを特徴とする請求項６に記載の自然言語処理システム。
【請求項１１】
前記意味解析手段により複数の意味解析結果が得られた場合に、それらの中から１つの意味解析結果を選択する意味解析結果選択手段をさらに備える、
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の自然言語処理システム。
【請求項１２】
前記意味解析結果保持手段に保持されている意味解析結果を変更する意味解析結果変更手段をさらに備える、
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の自然言語処理システム。
【請求項１３】
前記意味解析結果保持手段に保持されている意味解析結果を２以上に分割する、又は校正対象となる文を分割して意味解析を施し２以上の意味解析結果を得る意味解析結果分割手段をさらに備え、
前記文章生成手段は、分割された意味解析結果毎に文の生成処理を行なう、
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の自然言語処理システム。
【請求項１４】
文章の校正を支援する自然言語処理方法であって、
校正の対象となる自然言語文に意味解析を施す意味解析ステップと、
意味解析結果を保持する意味解析結果保持ステップと、
意味解析結果から１以上の自然言語文を生成する文章生成ステップとを備え、
前記文章生成ステップにおいて生成された自然言語文に基づいて、前記校正の対象となる自然言語文の校正を支援する、
ことを特徴とする自然言語処理方法。
【請求項１５】
前記文章生成ステップにおいて生成された複数の自然言語文の中から自然な文を選択する選択ステップをさらに備える、
ことを特徴とする請求項１４に記載の自然言語処理方法。
【請求項１６】
前記意味解析ステップでは、語彙機能文法理論に基づく意味解析を行ない、校正の対象となる自然言語文の意味内容を属性−属性値ペアの入れ子構造からなる機能構造として出力し、
前記文章生成ステップでは、前記意味解析ステップにおいて前記語彙機能文法理論に基づく意味解析により得られた機能構造で記述された意味解析結果から自然言語文を生成する、
ことを特徴とする請求項１４又は１５のいずれかに記載の自然言語処理方法。
【請求項１７】
前記選択ステップでは、前記文章生成ステップにおいて生成された自然言語文をコーパスとしての複数の自然言語文と比較することによって、自然な文を選択する、
ことを特徴とする請求項１５又は１６のいずれかに記載の自然言語処理方法。
【請求項１８】
自然言語文を構文解析する構文解析ステップをさらに備え、
前記選択ステップでは、前記文章生成ステップにより生成された自然言語文、及びコーパスとしての自然言語文をそれぞれ構文解析した結果を比較することによって、自然な文を選択する、
ことを特徴とする請求項１５又は１６のいずれかに記載の自然言語処理方法。
【請求項１９】
前記構文解析ステップでは、文中の単語や句の構造を木構造形式で表した構文木として出力し、
前記選択ステップでは、構文木の比較に基づいて自然な文を選択する、
ことを特徴とする請求項１８に記載の自然言語処理方法。
【請求項２０】
前記選択ステップでは、機械学習手法によってコーパス手段から自然な文を選択するための学習を行ない、その学習結果に基づいて自然な文の選択を行なう、
ことを特徴とする請求項１９に記載の自然言語処理方法。
【請求項２１】
文の表現が自然な自然言語文、母国語話者によって書かれた自然言語文、文の表現が自然でない自然言語文、及び母国語話者によって自然でないと判断された自然言語文のうち少なくとも１つをコーパスとして使用し、
前記選択ステップでは、母国語話者からみて自然となる文章を選択する、
ことを特徴とする請求項１７又は１８のいずれかに記載の自然言語処理方法。
【請求項２２】
２２
前記選択ステップでは、シソーラス辞書に基づいて、校正対象となる文中の単語を上位の概念語で置き変えた上で、文の選択を行なう、
ことを特徴とする請求項１５又は１６のいずれかに記載の自然言語処理方法。
【請求項２３】
コーパスとしての自然言語文についての意味解析結果を取得するステップをさらに備え、
前記選択ステップでは、前記コーパス中で校正対象の文についての意味解析結果と等しい意味解析結果となるものを対象として、構文木の比較に基づく文の選択を行なう、
ことを特徴とする請求項１９に記載の自然言語処理方法。
【請求項２４】
前記意味解析ステップにより複数の意味解析結果が得られた場合に、それらの中から１つの意味解析結果を選択する意味解析結果選択ステップをさらに備える、
ことを特徴とする請求項１４乃至１６のいずれかに記載の自然言語処理方法。
【請求項２５】
前記意味解析ステップにより得られた意味解析結果を変更する意味解析結果変更ステップをさらに備える、
ことを特徴とする請求項１４乃至１６のいずれかに記載の自然言語処理方法。
【請求項２６】
前記意味解析ステップによる意味解析結果を２以上に分割する、又は校正対象となる文を分割して意味解析を施し２以上の意味解析結果を得る意味解析結果分割ステップをさらに備え、
前記文章生成ステップでは、分割された意味解析結果毎に文の生成処理を行なう、
ことを特徴とする請求項１４乃至１６のいずれかに記載の自然言語処理方法。
【請求項２７】
文章の校正を支援するための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、
校正の対象となる自然言語文に意味解析を施す意味解析ステップと、
意味解析結果を保持する意味解析結果保持ステップと、
意味解析結果から１以上の自然言語文を生成する文章生成ステップとを備え、
前記文章生成ステップにおいて生成された自然言語文に基づいて、前記校正の対象となる自然言語文の校正を支援する、
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、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、自然言語文の校正あるいは推敲を支援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。
【０００２】
さらに詳しくは、本発明は、母国語でない言語を用いて記述された文章に対して見られがちな、単語の並びやその他の不自然な表現の校正又は推敲を支援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、単語の綴りの間違いや文法的な誤りはないが、母国語話者からみて不自然となる文章の校正又は推敲を支援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。
【背景技術】
【０００３】
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】
自然言語は、本来抽象的で曖昧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、文章校正システムなど、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。
【０００５】
例えば、母国語でない言語を用いて文章を書く場合、最大限注意を払ったとしても、その言語を母国語とするものからみると不適切な表現となっている文章を書いてしまうことは避けられない。すなわち、誤った綴りの単語を書いてしまう、文法的な誤りを犯してしまう、あるいは、文法的には正しいが不自然な文を書いてしまう、といったことが頻繁に起こる。このような場合、文章校正システムを用いて、単語の綴りの誤りや文法的な誤りを検出し、文章を修正することができる。スペル・チェッカや構文チェッカなどは既に実用化されている。
【０００６】
文章に含まれる文法的な誤りに関しては、基本的に、構文解析処理を施すことで検出することができる。構文解析とは、文法規則に基づいて語と語の係り受け関係を特定する処理である。
【０００７】
例えば、正しい句構造規則の他に、誤り句構造を含む誤り文に関する情報を文法規則テーブルに含めることで、文法的な誤りを含んだ文を、誤りを含まない正しい文と同様に構文解析することができる（例えば、特許文献１を参照のこと）。
【０００８】
また、訂正文生成用辞書と、学習者の入力文中の誤りに関する情報を格納する情報スタックを備え、学習者の入力文から文法的に誤りのある語句を検出し、その誤りのある語句を訂正して学習者の入力文を文法的に正しい文に直すことができる（例えば、特許文献２を参照のこと）。例えば、「Ｉ  ｗａｎｔ  ｔｏｏ  ｒｏｏｍ．」という文が入力された場合に、「Ｉ  ｗａｎｔ  ｔｗｏ  ｒｏｏｍ」へと正しく訂正することができる。
【０００９】
【特許文献１】特開平２−２２６３６４号公報
【特許文献２】特開平５−２０４２９９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上述したように、母国語でない言語を用いて文章を書く場合、最大限注意を払ったとしても、その言語を母国語とするものからみると不適切な表現となっている文章を書いてしまうことは避けられない、という問題がある。
【００１１】
非母国語であっても、それを一定以上のレベルで習得した文の書き手にとっては、このような文法的なミスあるいは不注意を避けることは比較的容易なことである。さらに、上述したような文章校正システムによれば、単語レベルの綴りに関する誤りを軽減し、構文レベルにおいても、文法的に誤っていることが明らかな文を書くことが回避できる。
【００１２】
例えば、文法的であるか否かという基準に沿って非文法的な文を特定するルールを記述することは可能であり、実際このようなルールを蓄積することによって、文法チェッカを実現することができる（例えば、特許文献１並びに特許文献２を参照のこと）。
【００１３】
これに対し、文法的には誤りがないにもかかわらず母国語話者からみて不自然な文の記述を避けることは、非母国語話者にとっては極めて困難なことである。また、文法的には的確であるが不自然な文を自然言語処理システムにおいて特定することは難しい。これは、母国語話者が自然と感じるか否かをルールとして宣言的に記述することが困難であることに由来する。また、たとえ母国語話者からみて自然に感じる文であるか否かが判定できたとしても、システムがより自然な文を書き手に提示することはさらに困難な処理である。
【００１４】
例えば、以下の２つの英語文（１）（２）はほぼ同じ意味を表し、且つ、どちらも自然な英語文である。
【００１５】
（１）Ｉｔ ｉｓ ｕｎｌｉｋｅｌｙ ｔｈａｔ Ｊｏｈｎ ｗｉｌｌ ｂｅ ｅｌｅｃｔｅｄ．
（２）Ｉｔ ｉｓ ｉｍｐｒｏｂａｂｌｅ ｔｈａｔ ｊｏｈｎ ｗｉｌｌ ｂｅ ｅｌｅｃｔｅｄ．
【００１６】
これに対し、以下の文（３）は英語を母国語とする話者にとっては自然な英文であるのに対し、文（４）は不自然な文である。
【００１７】
（３）Ｊｏｈｎ ｉｓ ｕｎｌｉｋｅｌｙ ｔｏ ｂｅ ｅｌｅｃｔｅｄ. 
（４）Ｊｏｈｎ ｉｓ ｉｍｐｒｏｂａｌｅ ｔｏ ｂｅ ｅｌｅｃｔｅｄ．
【００１８】
英語が母国語でない書き手が、（１）（２）（３）がともに自然な文であることから（４）の英文を書いてしまうことは十分にあり得る。しかしながら、文（４）は英語を母国語とするものからみて不自然な表現であり、さらに、（４）を（２）へと修正すべきである点をシステムが指摘することは困難である。
【００１９】
本発明は、上述したような技術的課題を鑑みたものであり、その主な目的は、自然言語文の校正あるいは推敲を好適に支援することができる、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】
本発明のさらなる目的は、母国語でない言語を用いて記述された文章に対して見られがちな、単語の並びやその他の不自然な表現の校正又は推敲を好適に支援することができる、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。
【００２１】
本発明のさらなる目的は、はっきりとした文法的誤りを含むとは言い難く、したがって、文法誤りを特定するルールの蓄積によって文の校正支援を行なう従来の技術では取り扱うことができないような文を、より自然な文へと自動修正することができる、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。
【課題を解決するための手段】
【００２２】
本発明は、単語の綴りの間違いや文法的な誤りはないが、母国語話者からみて不自然となる文章の校正又は推敲を支援する自然言語処理システムであり、図１にはそのシステム構成を概略的に示している。すなわち、本発明に係る自然言語処理システムは、校正の対象となる自然言語文に意味解析を施す意味解析手段と、意味解析結果を保持する解析結果保持手段と、意味解析結果から複数の自然言語文を生成する生成手段と、生成結果を保持する生成結果保持手段と、生成結果保持手段に保持されている複数の自然言語文の中から最も自然な文を選択する選択手段とを備えている。
【００２３】
ここで、校正の対象となる自然言語文に意味解析を施す意味解析、並びに意味解析結果から自然言語文を生成する処理には、例えば、Ｌｅｘｉｃａｌ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｇｒａｍｍａｒ（ＬＦＧ：語彙機能文法）理論に基づく構文意味解析処理システムを適用することができる。
【００２４】
ＬＦＧ理論では、自然言語文を解析し、解析結果として文の意味内容をｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ （ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ：機能構造）と呼ばれる属性−属性値ペアの入れ子構造（マトリックス構造）で表現する。ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは入力文の意味内容を抽象化したものである。いかなる言語であっても文の表現する意味が同じであれば等しい構造を持つｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを出力できる点が、ＬＦＧの最大の特徴である。なお、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの言語普遍性の詳細については、例えばＤａｌｒｙｍｐｌｅ，Ｍ．著“Ｓｙｎｔａｘ ａｎｄ Ｓｅｍａｎｔｉｃs：Ｌｅｘｉｃａｌ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｇｒａｍｍａｒ”（Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｒｅｓｓ（２００１））に記載されている。
【００２５】
例えば、ｆ−ｓｔｕｒｕｃｔｕｒｅの言語普遍性の特徴を活かし、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを中間言語とみなした機械翻訳手法を実現することができる。すなわち、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを中間言語として利用することにより、図２（ａ）に示すように複数の言語間の相互機械翻訳システムを実現することが可能である。この場合、まず翻訳元言語Ａで記述された自然言語文をＬＦＧ理論に基づいて解析し、解析結果として言語Ａのｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを得る。次いで、言語Ａのｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを翻訳先言語Ｂのｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅに変換する。この変換処理は、ｆ−ｓｔｕｒｕｃｔｕｒｅの言語普遍性を勘案すれば、比較的容易な処理であると言える。最後に、得られた言語Ｂのｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを言語Ｂの自然言語文に変換する。
【００２６】
なお、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを中間言語とみなした機械翻訳手法に関しては、例えば、Ａｎｅｔｔｅ Ｆｒａｎｋ著“Ｆｒｏｍ Ｐａｒａｌｌｅｌ Ｇｒａｍｍａｒ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｔｏｗａｒｄｓ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ”（Ｉｎ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＭＴ Ｓｕｍｍｉｔ ＶＩＩ，ｐｐ．１３４−１４２（１９９９））を参照されたい。また、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅから自然言語文への変換については、例えばＲｏｎａｌｄ Ｋａｐｌａｎ及び Ｊｕｒｇｅｎ Ｗｅｄｅｋｉｎｄ共著“ＬＦＧ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｐｒｏｄｕｃｅｓ ｃｏｎｔｅｘｔ−ｆｒｅｅ ｌａｎｇｕａｇｅｓ”（Ｉｎ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ １８ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ，ｐｐ．４２５−４３１（２０００））に詳細な説明がなされている。また、自然言語文からｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅへの変換と、その逆変換であるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅから自然言語文への変換を実現するシステムとしては、Ｊｏｈｎ Ｍａｘｗｅｌｌ及びＲｏｎａｌｄ Ｋａｐｌａｎ共著“Ａ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｄｉｓｊｕｎｃｔｉｖｅ Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ Ｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎ（Ｉｎ Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｉｓｓｕｅｓ ｉｎ Ｐａｒｓｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｐｐ．１７３−１９０， Ｋｌｕｗｅｒ（１９９１））や、Ｊｏｈｎ Ｍａｘｗｅｌｌ及びＲｏｎａｌｄ Ｋａｐｌａｎ共著“Ｔｈｅ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｂｅｔｗｅｅｎ ｐｈｒａｓａｌ ａｎｄ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ”（Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ，１９（４），ｐｐ．５７１−５９０（１９９３））で詳細な説明がなされているＸＬＥと呼ばれるＬＦＧシステムを挙げることができる。
【００２７】
本発明では、自然言語文の表層的記述の違いに依存しないｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの言語普遍的性質を、機械翻訳ではなく、文の校正支援に利用している。すなわち、図２（ｂ）に示すように、校正の対象となる文をＬＦＧ理論に基づいて解析することによってｆ−ｓｔｕｒｕｃｔｕｒｅに変換した後、さらにｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを同じ言語の自然言語文に逆変換する。ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは抽象的な構造であるため、文の意味は保存するが、その表現形式は保存されない。ここで「文の意味」と呼んでいるものは、一般に述語・項構造と呼ばれる情報で、文の述部が何であり、その主語や目的語などが何であるか、といった情報のことである。したがって、上記の処理を行なうことにより、文の意味内容は同一であるが、表現の異なる文が複数生成されることになる。
【００２８】
この同一言語内での自然言語文からｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅへの変換、及び、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅから自然言語文への逆変換を行なうことによって、例えば、上記の英語文（４）を入力として、英語文（４）及び英語文（２）を出力結果として得ることができる。ここで重要なことは、英語文（４）だけを見て不自然な文であるか否かの判断を下すことが極めて困難な処理であるのに対して、（２）と（４）という２つの英語文が与えられれば、それら２文から、より自然な文を選択することは比較的容易な処理となる点である。
【００２９】
また、同一言語内での自然言語文からｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅへの変換、及び、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅから自然言語文への逆変換を行なうことによって、文の意味内容は同一であるが、表現の異なる複数の文が候補として生成された場合において、例えばコーパスとの比較を行なうことによって、意味内容が同一となる文の中からより自然な表現をした文を選択することができる。
【００３０】
ここで、複数の候補文とコーパスを比較する場合、原文同士を直接比較するのではなく、これらの構文解析結果に基づいて評価することができる。ここで、意味解析結果を用いて評価を行なう場合、文章のうち意味を持つ部分のみが抽出され、表層的記述の違いが捨象されてしまう。これに対し、構文解析結果によれば、これらの表層的な情報が残されているため、単語の並びなど文章表現の自然さを好適に判断することができる。
【００３１】
また、本発明の第２の側面は、文章の校正を支援するための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、校正の対象となる自然言語文に意味解析を施す意味解析ステップと、意味解析結果を保持する意味解析結果保持ステップと、意味解析結果から１以上の自然言語文を生成する文章生成ステップとを備え、前記文章生成ステップにおいて生成された自然言語文に基づいて、前記校正の対象となる自然言語文の校正を支援することを特徴とするコンピュータ・プログラムである。
【００３２】
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。
【発明の効果】
【００３３】
本発明に係る自然言語処理システムによれば、はっきりとした文法的誤りを含むとは言い難く、したがって、文法誤りを特定するルールの蓄積によって文の校正支援を行なう従来の技術では取り扱うことができないような文を、より自然な文へと自動修正することが可能となり、且つ、元の入力文と意味的に異なる校正結果を出力することもない。
【００３４】
また、本発明に係る自然言語処理システムは、従来技術によっては実現できなかった自然な表現への校正を可能とするものであり、機械翻訳システムから得られる出力をさらに精錬する用途にも使用することができる。
【００３５】
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。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
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。
【００３７】
図３には、本発明の一実施形態に係る文章校正システム１０の構成を模式的に示している。同図に示すように、文章校正システム１０は、校正対象文入力部１１と、意味解析部１２と、意味解析結果保持部１３と、文章生成部１４と、生成結果保持部１５と、コーパス保持部１６と、構文解析部１７と、選択部１８とを備えている。図示の文章校正システム１０は、専用のハードウェア装置として構成することもできるが、パーソナル・コンピュータなどの一般的な計算機システムに文章校正用アプリケーションを導入するという形態で実現することも可能である。
【００３８】
校正対象文入力部１１は、校正の対象となる英語文をユーザから受け取るユーザ・インターフェースを備える。
【００３９】
意味解析部１２は、校正対象文入力部１１が受け取った英語文に対し、ＬＦＧに基づく意味解析処理を施し、対応するｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを得る。
【００４０】
ここで、ＬＦＧに基づく意味解析処理について説明しておく。図４には、ＬＦＧ文法理論に基づく構文意味解析処理システム２００の機能的構成を模式的に示している。
【００４１】
形態素解析部２０２は、日本語など特定の言語に関する形態素ルール２０２Ａと形態素辞書２０２Ｂ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。但し、校正対象文入力部１１は、校正の対象となる英語文の形態素解析結果を入力することができる場合には、形態素解析部２０２を省略することができる。形態素解析システムとして、例えば「茶筌（Ｃｈａｓｅｎ）」など日本語形態素解析システムを適用することができるが、本発明の要旨はこれに限定されるものではない。茶筌による形態素解析システムについては、例えば、松本裕治、北内啓、山下達雄、平野善隆、松田寛、高岡一馬、浅原正幸共著「日本語形態素解析システム 茶筌 ｖｅｒｓｉｏｎ  ２．２．１ 使用説明書」（奈良先端科学技術大学院大学，２０００）を参照されたい。
【００４２】
形態素解析結果は、次いで、構文意味解析部２０３に入力される。構文意味解析部２０３は、文法ルール２０３Ａや格フレーム辞書２０３Ｂ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。格フレーム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。
【００４３】
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：）”を得て、さらに主語、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。
【００４４】
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。このような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、属性−属性値のマトリックスの形で表現される。ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅでは、自然言語文の表層的記述の違いに依存しない、文章の意味を持つ部分のみが抽出され、言語普遍的性質を記述することができる。これに対し、ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅでは、表層的記述の違いが残され、単語の並びなど文章表現の自然さを判断するための要素が包含されている。
【００４５】
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）．）などに記述されている。
【００４６】
図５には、校正対象文入力部１１が以下の英語文（５）を受け取った場合に、意味解析部１２が出力するｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを示している。
【００４７】
（５）Ｆｏｏｄ ｑｕｉｃｋｌｙ ｓｐｏｉｌｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓｕｍｍｅｒ．（夏は食物が腐りやすい。)
【００４８】
ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅでは、属性−属性値のマトリックスの形で表現され、［］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。図５に示す例では、英語（５）の主辞（述部、ＰＲＥＤ（ｉｃａｔｅ））が「ｓｐｏｉｌ」であり、その主語（ＳＵＢＪ（ｅｃｔ））が「ｆｏｏｄ」、時制が「現在（ＰＲＥＳ（ｅｎｔ））」であること、さらに、任意の修飾要素（ＡＤＪＵＮＣＴ）として「ｑｕｉｃｋｌｙ」と「ｉｎ ｔｈｅ ｓｕｍｍｅｒ」が「ｓｐｏｉｌ」を修飾していることが示されている。なお、意味解析部１２による意味解析に失敗した場合には、入力文に文法的不備があるとして、その旨をユーザに通知する。
【００４９】
意味解析結果保持部１３は、意味解析部１２から得られるＬＦＧ理論に基づく意味解析結果としての上記ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを、文章校正システム１０を構成する計算機内部に保持する。
【００５０】
文章生成部１４は、意味解析結果保持部１３に保持されているｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅに対して、ＬＦＧに基づく英語文生成処理を施すことにより、対応する１つ以上の英語文を得る。ＬＦＧに基づく自然言語文生成処理の詳細については、前述したＲｏｎａｌｄ Ｋａｐｌａｎ及び Ｊｕｒｇｅｎ Ｗｅｄｅｋｉｎｄ共著“ＬＦＧ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｐｒｏｄｕｃｅｓ ｃｏｎｔｅｘｔ−ｆｒｅｅ ｌａｎｇｕａｇｅｓ”（Ｉｎ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ １８ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ，ｐｐ．４２５−４３１（２０００））を参照されたい。
【００５１】
図５に示したｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを入力として生成される複数の英語文の例を以下に挙げる。ここで、文章生成部１４により生成された複数の文のうち１つが、入力された英語文（５）と同じであるとする。
【００５２】
（５）Ｆｏｏｄ ｑｕｉｃｋｌｙ ｓｐｏｉｌｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓｕｍｍｅｒ．
（６）Ｆｏｏｄ ｓｐｏｉｌｓ ｑｕｉｃｋｌｙ ｉｎ ｔｈｅ ｓｕｍｍｅｒ．
（７）Ｆｏｏｄ ｓｐｏｉｌｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓｕｍｍｅｒ ｑｕｉｃｋｌｙ．
（８）Ｑｕｉｃｋｌｙ ｆｏｏｄ ｓｐｏｉｌｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓｕｍｍｅｒ．
（９）Ｉｎ ｔｈｅ ｓｕｍｍｅｒ ｆｏｏｄ ｑｕｉｃｋｌｙ ｓｐｏｉｌｓ． 
（10）Ｉｎ ｔｈｅ ｓｕｍｍｅｒ ｆｏｏｄ ｓｐｏｉｌｓ ｑｕｉｃｋｌｙ． 
…
【００５３】
生成結果保持部１５は、文章生成部１４により生成される各英語文を、文章校正システム１０を構成する計算機内部に保持する。
【００５４】
コーパス保持部１６は、テキストや発話を大規模又は網羅的に集めた言語資料体である。本実施形態では、英語を母国語とする話者によって書かれた英語文を言語資料として、文章校正システム１０を構成する計算機内部に保持する。
【００５５】
構文解析部１７は、生成結果保持部１５及びコーパス保持部１６に保持されている英語文に対して構文解析処理を施す。構文解析は、文法規則などを基に句構造などの文の構造を解析する処理である。文法規則が木構造であることから、文の構造を文の構成要素をより上位のフレーズへと纏め上げることによって、個々の形態素が係り受け関係などに基づいて接合された木構造として、構文解析結果が表現される。構文解析の結果得られる構造は一般に「構文木」と呼ばれる。
【００５６】
本実施形態では、ＬＦＧ文法理論に基づく構文解析を施し、構文木として、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を扱う（前述）。図６〜図８には、上記の英語文（５）、（６）、及び以下の英語文（１１）に対応する構文木を示している。
【００５７】
（11）Ｒａｗ ｆｏｏｄ ｓｐｏｉｌｔ ｑｕｉｃｋｌｙ ｉｎ ｔｈｅ ｌａｓｔ ｓｕｍｍｅｒ．
【００５８】
選択部１８は、構文解析部１７から得られる、コーパス保持部１６中に保持されている英語文に対応する構文木と、生成結果保持部１５中に保持されている英語文に対応する構文木とを比較し、生成結果保持手段１５中に保持されている英語文の中から自然な英語文を選択する。具体的には、生成結果保持部１５中に保持されている英語文に対応する構文木のうち、コーパス保持部１６中に保持されている文中に類似する文が多く存在するものを、より自然な英語文として選択する。構文木の類似度は、構文木間の距離計算（周知）などに基づいて算出することができる。
【００５９】
選択部１８において、文章の構文解析結果に基づいて選択処理を行なうのは、意味解析結果では、文章のうち意味を持つ部分のみが抽出され、表層的記述の違いが捨象されてしまうのに対し、構文解析結果によれば、これらの情報がまだ残されており、単語の並びなど文章表現の自然さを好適に判断することができるからである。
【００６０】
図９には、選択部１８において実行される英語文選択アルゴリズムをフローチャートの形式で示している。
【００６１】
ここでは、文章生成部１４によって生成された英語文に対応する構文木の集合をＸとし、コーパス保持部１６中の英語文に対応する構文木の集合をＹとする。また、Ｘの要素のうち、校正対象文入力部１１に入力された文（すなわち元の文）に対応する構文木をｘkとする（ステップＳ１）。
【００６２】
構文木の集合Ｘの要素数をｍとして、ｍが１であれば（ステップＳ２）、ｘkに対応する校正対象文をそのままユーザに示す（ステップＳ６）。
【００６３】
一方、構文木の集合Ｘの要素数ｍが２以上の場合には（ステップＳ２）、Ｘの各要素ｘn （１≦ｎ≦ｍ）に対して、コーパスの構文木の集合Ｙのうちｘnを包含する要素数Ｎ（ｘn）を算出する（ステップＳ３）。
【００６４】
ここで、一方の構文木が他方の構文木を「包含」するとは、構文木同士が類似することを意味し、例えば木構造間の距離計算（周知）に基づいて包含するかどうかを判別することができる。一方の構文木が他方の構文木を包含する顕著な例としては、他方の構文木が一方の構文木に完全に含まれている場合や、構文木同士が一致する場合である。例えば、図８に示した構文木は、図７に示した構文木を完全に含む構造を有しているため（図１０を参照のこと）、図８に示した構文木は図７に示した構文木を包含していると判断する。但し、動詞の時制は、異なっていても等しいものとした。
【００６５】
ステップＳ３において算出されるコーパスの構文木の集合Ｙの要素数Ｎ（ｘn）とは、要するに、処理対象となっている英語文と表現が類似しているコーパス中の文章の数に相当する。すなわち、要素数Ｎ（ｘn）が大きければ、構文木ｘnの元の英語文に類似する表現が、英語を母国語とする話者によって書かれた英語文に多く見られる、すなわち自然であることが推定される。
【００６６】
ステップＳ４では、要素数Ｎ（ｘn）の判断基準として、Ｎ（ｘn）／Ｎ（ｘk）＞Ｔa及びＮ（ｘn）＞Ｔb、すなわち生成された英語文と表現が類似するコーパス中の英語文の数を元の入力文と閾値Ｔaにより比較し、さらに、表現が類似するコーパス中の英語文の数自体を所定の閾値Ｔbで判断する。
【００６７】
そして、Ｎ（ｘn）／Ｎ（ｘk）＞Ｔaを満たし、且つ、Ｎ（ｘn）＞Ｔbを満たすｘnが存在すれば、そのｘnに対応する文をＮ（ｘn）の値が大きいものから順に校正結果として出力する（ステップＳ５）。
【００６８】
なお、Ｔa及びＴbはあらかじめ設定された閾値であり、Ｔaは１よりも大きい正の実数、Ｔbは１よりも大きい自然数であるとする。上記制約を満たすｘnが存在しない場合は、ｘkに対応する校正対象文をそのままユーザに示す（ステップＳ６）。
【００６９】
上記のアルゴリズムは、基本的にコーパス保持部１６中の文集合の中に類似する構文構造を持つ文が多く存在するものを校正結果として選択するものである。本実施形態では、構文木が完全に包含関係にあるものを対象として選択を行なった。例えば、高橋哲郎、乾健太郎、松本裕治共著「テキストの構文的類似度の評価方法について」（情報処理学会研究報告，２００２−ＮＬ−１５０，ｐｐ．１６３−１７０（２００２））で提案されている種々の構文木比較手法を用いることによって、より頑健なシステムを実現することができる。
【００７０】
あるいは、構文木の比較に基づく選択処理に機械学習手法を用いることによって、最も自然な英語文を選択することも可能である。この場合、機械学習手法によってコーパス手段から自然な文を選択するための学習を行ない、その学習結果に基づいて自然な文の選択を行なう。機械学習では、学習データを入力とし、統計処理手法を用いることによって、データの特徴を説明するための規則を出力することができる。
【００７１】
機械学習手法として、Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒｅ ＭａｃｈｉｎｅやＭａｘｉｍｕｍ Ｅｎｔｒｏｐｙなどを挙げることができる。例えばＳｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅは、ノンパラメトリックなパターン分類器の１つであり、学習の最適解として求められた分離超平面による線形識別を行ない、学習資料を線形分離することが不適切な場合には学習資料を元のパターン空間からより高次のパターン空間に非線形写像し高次元空間で分離超平面を構築し線形識別を行なう。なお、これら機械学習手法の詳細については、Ｆａｂｒｉｚｉｏ Ｓｅｂａｓｔｉａｎｉ著“Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ｉｎ Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｔｅｘｔ Ｃａｔｅｇｏｒｉｚａｔｉｏｎ”（ＡＣＭ Ｃｏｍｐｕｒｔｉｎｇ Ｓｕｒｖｅｙｓ Ｖｏｌ．３４， Ｎｏ．１，ｐｐ．１−４７，２００２）及び当該論文中の引用文献を参照されたい。
【００７２】
以上の構成により、校正対象文入力部１１に入力された英語文を、意味内容が等しく、且つ、文法的に誤りのない他の表現に変換した後、その中から最も自然な文を選択することができる。この結果、はっきりとした文法的誤りを含むとは言い難く、したがって、文法誤りを特定するルールの蓄積によって文の校正支援を行なう従来の技術では取り扱うことができないような文を、より自然な文へと自動修正することが可能となり、且つ、元の入力文と意味的に異なる校正結果を出力することもない。
【００７３】
上記の英語文（５）の場合、副詞「ｑｕｉｃｋｌｙ」が主語と動詞の間の位置に存在することは、文法的な誤りであるとは言えないが、英語を母国語とするものがこのような文を書くことは稀である。このため、上記の手法によって、コーパス中の英語を母国語とする話者によって書かれた英語文との比較により、英語文としてより自然な英語文（６）が選択されることが期待できる。なお、英語文の場合「ｉｎ ｔｈｅ ｓｕｍｍｅｒ」のような時間を表すＡＤＪＵＮＣＴは文の最後部に位置するのが自然であり、その点からも英語文（６）が選択されることになる。
【００７４】
同様に、入力英語文が以下の（１２）の場合に、意味解析部１２におけるＬＦＧに基づく意味解析処理により得られるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを図１１に示している。
【００７５】
（12）Ａｎｎ ｆａｘｅｄ ｔｈｅ ｎｅｗｓ ｔｏ ｈｉｍ．
【００７６】
この場合、文章生成部１４により、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅに対して、ＬＦＧに基づく英語文生成処理を施すことにより、対応する英語文として、入力された元の英語文（１２）とともに以下の英語文（１３）が生成される。
【００７７】
（13）Ａｎｎ ｆａｘｅｄ ｈｉｍ ｔｈｅ ｎｅｗｓ．
【００７８】
この場合、英語文（１２）は文法的に誤った文であるとは言えないが、間接目的語が代名詞であれば動詞の直後に間接目的語が位置する文が自然である。したがって、コーパス中の英語を母国語とする話者によって書かれた英語文との構文木の比較により、校正結果として英語文（１３）が選択されることが期待できる。
【００７９】
また、入力英語文が以下の（１４）の場合に、意味解析部１２におけるＬＦＧに基づく意味解析処理により得られるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを図１２に示している。
【００８０】
（14）Ｊｏｈｎ ｇａｖｅ ａ ｈａｒｄ ｔｉｍｅ ｔｏ Ｂｏｂ．
【００８１】
この場合、文章生成部１４により、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅに対して、ＬＦＧに基づく英語文生成処理を施すことにより、対応する英語文として、入力された元の英語文（１４）とともに以下の英語文（１５）が生成される。
【００８２】
（15）Ｊｏｈｎ ｇａｖｅ Ｂｏｂ ａ ｈａｒｄ ｔｉｍｅ．
【００８３】
この場合も、英語文（１４）は文法的に正しい文であるが不自然な文であり、コーパス中の英語を母国語とする話者によって書かれた英語文との構文木の比較により、校正結果として英語文（１５）が選択される。
【００８４】
また、前述の英語文（４）、及び英語文（１６）、（１７）が入力された場合に、意味解析部１２におけるＬＦＧに基づく意味解析処理により得られるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを図１３〜図１５にそれぞれ示している。
【００８５】
（４）Ｊｏｈｎ ｉｓ ｉｍｐｒｏｂａｂｌｅ ｔｏ ｂｅ ｅｌｅｃｔｅｄ．
（16）Ｖｏｔｅ ｆｏｒ ｙｏｕ．
（17）Ｈｅ ｉｓ ｔｈｅ Ｇｏｄ ｔｈａｔ ｉｓ ｉｎ Ｊｅｒｕｓａｌｅｍ．
【００８６】
図１３に示したｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅからは英語文（４）とともに前出の英語文（２）が、図１４に示したｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅからは英語文（１６）とともに英語文（１８）が、図１５に示したｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅからは英語文（１７）とともに（１９）及び（２０）が、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅに対するＬＦＧに基づく英語文生成処理を施すことによってそれぞれ生成される。そして、コーパス中の英語を母国語とする話者によって書かれた英語文との構文木の比較により、最も自然な校正結果として英語文（２）、（１８）、（１９）がそれぞれ選択されることが期待できる。
【００８７】
（２）Ｉｔ ｉｓ ｉｍｐｒｏｂａｂｌｅ ｔｈａｔ Ｊｏｈｎ ｗｉｌｌ ｂｅ ｅｌｅｃｔｅｄ．
（18）Ｖｏｔｅ ｆｏｒ ｙｏｕｒｓｅｌｆ． 
（19）Ｈｅ ｉｓ ｔｈｅ Ｇｏｄ ｗｈｏ ｉｓ ｉｎ Ｊｅｒｕｓａｌｅｍ．
（20）Ｈｅ ｉｓ ｔｈｅ Ｇｏｄ ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｉｎ Ｊｅｒｕｓａｌｅｍ．
【００８８】
上述した本発明の実施形態では、コーパス保持部１６には校正結果の選択をするに十分な数の英語文が保持されていることを前提としている。これに対し、保持されている英語文の数が少ない場合は、シソーラス辞書を用い、校正対象となっている英語文に含まれる単語の類似語を含む例文をコーパス保持部１６から優先的に取り出して利用するようにしてもよい（図１６を参照のこと）。この場合、選択部１８は、文中の単語を上位の概念語で置き変えた上で、文の選択を行なうことができる。例えば、「Ｊｏｈｎ」を「人名」などのマークに置き換えた上で、選択部１８による上記の選択アルゴリズムを実行すればよい。 
【００８９】
また、選択部１８において実行される英語文選択アルゴリズムでは、生成された英語文と表現が類似するコーパス中の英語文の数を元の入力文の場合と閾値Ｔaにより比較し、さらに、表現が類似するコーパス中の英語文の数自体を所定の閾値Ｔbで判断することで、生成されたそれぞれの英語文についての表現の自然さについて判断若しくは評価している（前述）。ここで、コーパス保持部１６に保持されている文がすべて十分に信頼できる文であれば、Ｔａ及びＴbの閾値を小さな（１に近い）値に設定することが可能である。例えば、英語論文に用いる英語文を校正する用途で本発明の文校正支援システムを使用する際には、同じ分野の論文で実際に使用された英語文のみをコーパス保持部１６に保持しておく。そして、構文木の一致数が少ない場合であっても十分信頼できる結果として選択部１８による選択結果を採用することが可能である。
【００９０】
また、上述した実施形態では、コーパス保持部１６には、文の表現が自然な自然言語文、あるいは母国語話者によって書かれた自然言語文を言語資料として多数保持し、これらのコーパス中の文と、校正対象とする文の意味解析結果を基に生成された文とを構文木比較を行ない、構造木同士が類似（包含）する文を選択することによって、母国語話者からみて自然となる文章を選択するようにしている。これに対し、コーパス保持部１６に、文の表現が自然でない自然言語文、あるいは母国語話者によって自然でないと判断された自然言語文を保持し、これらコーパス中の文と構造木が類似しない文を選択することによって、母国語話者からみて自然となる文章を選択することもできる。あるいは、これらの方法を組み合わせることによって、母国語話者からみてより自然となる文章を選択することができる。
【００９１】
また、構文構造が等しい場合には、それをさらに抽象化した意味解析結果（ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）も基本的に等しい構造となる。コーパス保持部１６中の文集合に対し、構文解析結果に加えて意味解析結果もあらかじめ施しておくことによって、まず意味解析結果保持部１３に保持されているｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅと等しいｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを持つ文をコーパス保持部１６中から検索し、その後、検索結果のみを対象として上述した構文木の比較アルゴリズムを行なうようにしてもよい（図１７を参照のこと）。これによって、処理の効率化を図ることが可能である。
【００９２】
また、上述した本発明の実施形態では、１つの校正対象入力文に対して、意味解析部１２において意味解析結果（ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）が一意に定まることを前提にして説明を行なったが、実際には１つの文に対して意味解析結果が複数得られることもあり得る。このような場合であっても、意味解析結果毎に同様の上述した文章生成及び構文木の比較に基づく文章校正処理を行なうことが可能である。
【００９３】
あるいは、意味解析結果を１つに絞り込んだ後に、上述した文章生成及び構文木の比較に基づく文章校正処理を行なうことも可能である（図１８を参照のこと）。意味解析結果の絞込みには、例えばＳｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅやその他の機械学習方法を適用することができる。意味解析結果の絞込みに関しては、例えば、吉村、増市、大熊、杉原共著「Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅに基づくｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの選択」（情報処理学会研究報告２００３−ＮＬ−１５８，ｐｐ．７５−８０（２００３）」を参照されたい。
【００９４】
図１９には、本発明の他の実施形態に係る文章校正システム１０の構成例を示している。同図に示すシステム１０は、意味解析部１２により得られた校正対象文の意味解析結果であるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを、ユーザ・インターフェースを介したユーザ入力、あるいはその他の自動化処理に基づいて変更する意味解析結果変更部１９を備えている。
【００９５】
意味解析結果変更部１９は、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ中の指定された属性とその属性値を削除又は変更することができる。これによって、ユーザの要求に沿って、生成される英語文を増減させるなど、生成される自然言語文を変更することが可能である。例えば、母国語でない言語を用いて文章を書いた文章を校正対象とした場合であって、文中の時制に自信がない場合には、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅから時制に関する属性とその属性値を削除する。これによって、文章生成部１４では、時制に制限されず英語文を生成し、選択部１８による選択の幅を増やすことができる。
【００９６】
例えば、以下の英語文（２１）を入力として、意味解析部１２がＬＦＧ理論に基づいて意味解析し出力されるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを図２０に示している。
【００９７】
（21）Ｈｅ ｉｓ ｏｗｎｉｎｇ ａ ｈｏｕｓｅ．
【００９８】
ここで、意味解析結果変更部１９が、例えば「校正候補の生成時に、進行形の情報を使用しますか？（する／しない）」というような、あらかじめ用意された質問パターンをユーザに提示し、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの変更を行なう。そして、ユーザが（時制について文（２１）が自然であるか否かに自信がなく）「（進行形の情報を使用）しない」と回答した場合には、図２０中のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅから文（２１）が進行形であるという情報（すなわち「ＡＳＰＥＣＴ ＰＲＯＧ（ｒｅｓｓ）」の部分）を削除した上で、処理を進める。これにより、以下の英語文（２２）のような文が生成されることになる。
【００９９】
（22）Ｈｅ ｏｗｎｓ ａ ｈｏｕｓｅ．
【０１００】
実際には、英語文において「ｏｗｎ」が現在進行形で使用されることは稀であり、英語文（２２）が校正結果として採用されることになる。
【０１０１】
上述した各実施形態では、文章校正システムは、入力文に対応するｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの全情報を用いて文の生成を行なっている。ここで、計算量は、文の形態素数が増すにつれ指数関数的に増大するため、長文を対象とした場合には計算コストが問題となる場合がある。この解決方法として、入力文を適切に分割し、分割した要素毎に上述と同様の処理を行なうことが考えられる。例えば、形態素解析結果に基づいて入力文を分割し、分割した要素毎に同様の処理を行なうようにしてもよい。あるいは、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの部分毎を対象に同様の処理を行なうことも可能である。
【０１０２】
例えば、形態素解析処理によって、品詞情報付きの形態素列に変換した後、所定の分割ルールを優先度順に順次適用していき、合致する分割ルールを用いて分割位置を決定し、入力文を分割位置の前後の要素に分割することができる。このようにして分割された要素毎に意味解析処理を施すことによって、意味解析結果を分割したと同様の結果を得ることができる。
【０１０３】
図２１には、分割ルールの例を示している。分割ルールは、入力文における分割位置を決定するための１つの形態素又は２以上の連続する形態素が持つ形態素情報として記述される。同図に示す例では、優先度１の分割ルールＡとして、接続助詞Ａ類に読点が連結する箇所を分割位置として取り決めている。また、優先度２の分割ルールＢとして、接続助詞Ｂ類に読点が連結する箇所を分割位置として取り決めている。また、優先度３の分割ルールＣとして、活用後の連用形に読点が連結する箇所を分割位置として取り決めている。また、優先度４の分割ルールＤとして、格助詞に読点が連結する箇所を分割位置として取り決めている。また、優先度５の分割ルールＥとして、名詞と係助詞と読点が連続する箇所を分割位置として取り決めている。また、優先度６の分割ルールＦとして、副詞可能名詞に読点が連結する箇所を分割位置として取り決めている。また、優先度７の分割ルールＧとして、読点が出現する箇所を分割位置として取り決めている。また、優先度８の分割ルールＡ’として、接続助詞Ａ類が出現する箇所を分割位置として取り決めている。また、優先度９の分割ルールＢ’として、接続助詞Ｂ類が出現する箇所を分割位置として取り決めている。また、優先度１０の分割ルールＣ’として、活用後の連用形が出現する箇所を分割位置として取り決めている。また、優先度１１の分割ルールＤ’として、格助詞が出現する箇所を分割位置として取り決めている。また、優先度１２の分割ルールＥ’として、係助詞が出現する箇所を分割位置として取り決めている。また、優先度１３の分割ルールＦ’として、副詞可能名詞が出現する箇所を分割位置として取り決めている。
【０１０４】
また、例えば、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの最も外側のマトリックス構造が並列構造になっている場合、すなわち、文が重文になっている場合は、単文に相当するｆ−ｓｔｕｒｕｃｔｕｒｅ毎に生成処理を行ない、それぞれに対応する文を生成しても構わない。また、入れ子になっているＡＤＪＵＮＣＴ（任意の修飾要素）を削除し、文の主要な構成要素だけを用いて生成処理を行なうことも可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１０５】
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。
【０１０６】
本明細書では、入力された自然言語文に対する意味解析結果を得るためにＬＦＧ（Ｌｅｘｉｃａｌ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｇｒａｍｍｅｒ）理論に基づく意味解析手段を例として具体的に説明してきたが、本発明の要旨はこれに限定されるものではなく、自然言語文の構造を抽象的な意味表現に変換し、さらにその意味表現を自然言語文に逆変換可能な理論あるいは技術を用いれば同じ効果が期待できることは明らかである。このような理論のＬＦＧ以外の例としてＣ．Ｊ．Ｆｉｌｌｍｏｒｅが提案した格文法（ｃａｓｅ ｇｒａｍｍａｒ）を挙げることができる。
【０１０７】
また、本明細書中では、英語文を対象として本発明に係る校正支援システムの説明を行なったが、英語以外の言語であっても、意味解析及び意味解析結果からの文生成が可能であれば、同様の効果が得られることは明らかである。
【０１０８】
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。
【図面の簡単な説明】
【０１０９】
【図１】図１は、本発明に係る自然言語処理システムの機能構成を模式的に示した図である。
【図２】図２は、自然言語文の表層的記述の違いに依存しないｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの言語普遍的性質を、機械翻訳並びに文の校正支援に利用したシステムを説明するための図である。
【図３】図３は、本発明の一実施形態に係る文章構成システム１０の構成を模式的に示した図である。
【図４】図４は、ＬＦＧ文法理論に基づく構文意味解析処理システム２００の機能的構成を模式的に示した図である。
【図５】図５は、意味解析部１２が出力するｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの構成例を示した図である。
【図６】図６は、構文木の構成例を示した図である。
【図７】図７は、構文木の構成例を示した図である。
【図８】図８は、構文木の構成例を示した図である。
【図９】図９は、選択部１８において実行される英語文選択アルゴリズムを示したフローチャートである。
【図１０】図１０は、図８に示した構文木が図７に示した構文木を完全に含む構造を有していることを説明するための図である。
【図１１】図１１は、意味解析部１２が出力するｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの構成例を示した図である。
【図１２】図１２は、意味解析部１２が出力するｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの構成例を示した図である。
【図１３】図１３は、意味解析部１２が出力するｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの構成例を示した図である。
【図１４】図１４は、意味解析部１２が出力するｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの構成例を示した図である。
【図１５】図１５は、意味解析部１２が出力するｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの構成例を示した図である。
【図１６】図１６は、シソーラス辞書を含んだ文章校正システム１０の構成例を示した図である。
【図１７】図１７は、コーパス中の意味解析結果が等しい構造となる構文解析結果を用いて文章校正を行なう文章校正システム１０の構成例を示した図である。
【図１８】図１８は、１つの校正対象入力文に対して複数の意味解析結果が得られた場合に、意味解析結果を１つに絞り込んだ後に文章校正を行なう文章校正システム１０の構成例を示した図である。
【図１９】図１９は、校正対象文の意味解析結果を変更して文章校正を行なう文章校正システム１０の構成例を示した図である。
【図２０】図２０は、意味解析部１２が出力するｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの構成例を示した図である。
【図２１】図２１は、入力文の分割位置を決める分割ルールの例を示した図である。
【符号の説明】
【０１１０】
１０…文章構成システム
１１…校正対象文入力部
１２…意味解析部
１３…意味解析結果保持部
１４…文章生成部
１５…生成結果保持部
１６…コーパス保持部
１７…構文解析部
１８…選択部
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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