(57)【要約】【課題】  本発明は、入力テキストの縮小されたテキスト本文を生成する方法を提供する。【解決手段】  入力テキストのドメイン・モデルを確立し、少なくとも一つの言語的リソースと前記ドメイン・モデルとを関連付け、前記入力テキストを、前記少なくとも一つの言語的リソースに基づいて、分析し、前記入力テキストの分析の結果に基づいて、前記少なくとも一つの言語的リソースにより、前記テキスト本文を生成する。【選択図】    図１Ａ
2005182823.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力テキストの縮小されたテキスト本文を生成する方法であって、
前記入力テキストのドメイン・モデルを確立し、
少なくとも一つの言語的リソースと前記ドメイン・モデルとを関連付け、
前記入力テキストを、前記少なくとも一つの言語的リソースに基づいて、分析し、
前記入力テキストの分析の結果に基づいて、前記少なくとも一つの言語的リソースにより、前記テキスト本文を生成する、
方法。
【請求項２】
前記ドメイン・モデルを確立することが、
複数の概念を定義し、
前記概念のうちの少なくとも一つの概念に対して、一つ以上の関係を定義する、
ことを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記一つ以上の関係を表す少なくとも一つの情報構造体を、言語的リソースとして定義する、
ことをさらに含み、
前記少なくとも一つの情報構造体がユーザの興味により定義される、
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
第１及び第２の語彙的又は統語的構造体が、前記一つ以上の関係と同じ関係で関連付けられている場合に、第１の語彙的又は統語的構造体と第２の語彙的又は統語的構造体との間の等価性を識別する、
ことをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
指定された形式主義によって、前記一つ以上の関係を表す情報構造体を定義し、
前記指定された形式主義によって、前記ドメイン・モデルと関連する構造的等価性を定義し、
前記入力テキストを、前記指定された形式主義によって、解析し、
前記入力テキストの解析を、前記指定された形式主義で、前記定義された構造的等価性により正規化し、
前記情報構造体のうちの一つ以上を、前記指定された形式主義によって、実体化する、
ことをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記入力テキストを分析することが、
前記ドメイン・モデル中で基本的概念を認識し、
前記基本的概念を伴う統語的関係を抽出し、
前記抽出された統語的関係を、前記ドメイン・モデルと関連する語彙的及び構造的等価性とに基づいて、正規化する、
ことを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記テキスト本文を生成することが、
前記関係の内の一つ以上を表し、前記入力テキストの分析中に実体化される情報構造体を受信し、
前記ドメイン・モデルと前記実体化された情報構造体とに基づいて、前記テキスト本文を生成する、
ことをさらに含む、
請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的には、情報の抽出を含むテキスト処理の分野に関し、詳細には、自然言語で提供された関連情報を含む要約などの、テキストの本文を縮小して生成することに関する。
【背景技術】
【０００２】
大容量の記憶媒体と組み合わせた電子データ処理システムの開発によって、実質的に無限大のデータを記憶する可能性が開かれ、また同時に、特定のアプリケーションのために必要とされる関連情報をこのようなデータから抽出することがますます困難になる。関連情報を過剰なほどの情報から選択するという問題は、比較的低コストでのデータ送信速度を高めることが可能とする強力なネットワークが迅速に開発されたためさらに拡大されている。したがって、一般に、社会的、経済的及び科学的見地からすればそれ自体が積極的な特徴であると考えられている情報の作成と配布は問題となっているが、それは、目的とする分野に対して提供される情報を査定して評価するのが極めて困難で時間がかかるからである。したがって、例えば、インターネットや、イントラネットや、デジタル・ライブラリなどの情報源からテキストという形態で提供される情報を「選別する」ための高速で信頼性のある技法は非常に重要であり、また、必要とされる情報を抽出して獲得する技法の開発のためかなりの努力が払われてきた。
【０００３】
コンピュータやネットワークなどの強力な電子ツールが利用可能であるため、まったく異なった要求を持ち、収集しようとする情報のタイプに関して様々なレベルの教育と専門知識を持つ様々なタイプのユーザが、様々な種類の情報にアクセスすることが可能である。例えば、ある人物が健康上の問題があり、自身の健康状態と考えられる治療法とについての情報を発見することに関心があれば、多量の情報が、例え、その人物に対して入手可能としても、専門知識の欠如のため考慮されないかもしれず、その原因は、その人物が、その情報が表現されている言語を理解できないためであったり、その分野で一般に用いられている技術に不案内であったりすることにある。したがって、包括的にそして流動性のある自然言語でテキストの一つ以上の本文のテキスト要約又は抜粋を提供し、これで、ユーザがテキスト全体を閲覧することが可能かどうか査定するような技法が開発されてきた。
【０００４】
文書の要約化は、抜粋が記事と一緒に提供される、ジャーナルの記事などの書面によるテキストの分野での良好に確立された技法である。しかしながら、正確で包括的な抜粋がないテキストのコンテンツを要約することは、時間がかかるタスクであり、そのテキストを要約する人には熟練と経験が必要とされる。しばしば、評価すべきテキストには、著者が様々に重み付けした様々な複数の側面が含まれ、一方、興味を持ったユーザは、提供された抜粋には不完全にしか又はまったく反映されていないテキストのある側面の重要性に関して完全に異なった優先順位を持っている。このような理由により、ユーザに特定のテキスト要約を提供するため、多くの研究がなされてきた。
【０００５】
所与の入力テキストに対して、出力テキストを効率的で信頼性があるように、できれば縮小して生成し、同時に、その出力テキストのコンテンツや、専門知識のレベル（すなわち、専門語や言語）を「調整する」機能を備える改良型の技法に対する必要性が常に存在する。
【０００６】
特許文献１、非特許文献１〜７は、本発明に関連する。
【特許文献１】米国特許出願公開第２００３／００７４１８７Ａ１号明細書（オート・モクーター（Ａｉｔ−Ｍｏｋｈｔａｒ）、「自然言語パーサー（Ｎａｔｕｒａｌ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｐａｒｓｅｒ）」）
【非特許文献１】オート・モクーター（Ａｉｔ−Ｍｏｋｈｔａｒ）ら、「インクレメンタル有限状態解析（Ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌ  Ｆｉｎｉｔｅ−Ｓｔａｔｅ  Ｐａｒｓｉｎｇ）」、応用自然言語処理学会議事録、ワシントン、１９９７年４月
【非特許文献２】オート・モクーター（Ａｉｔ−Ｍｏｋｈｔａｒ）ら、「有限状態トランスデューサを用いた主語と目的語との依存性の抽出（Ｓｕｂｊｅｃｔ  ａｎｄ  Ｏｂｊｅｃｔ  Ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｙ  Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｆｉｎｉｔｅ−Ｓｔａｔｅ  Ｔｒａｎｓｄｕｃｅｒｓ）」、ＮＬＰアプリケーションのための情報抽出と語彙意味論的リソースの構築とに関するワークショップＡＣＬ'９７議事録、マドリッド、１９９７年７月
【非特許文献３】キャロライン・ブラン（Ｃａｒｏｌｉｎｅ  Ｂｒｕｎ）、マーク・ダイメトマン（Ｍａｒｃ  Ｄｙｍｅｔｍａｎ）、ヴェロニカ・ラックス（Ｖｅｒｏｎｉｋａ  Ｌｕｘ）、「文書構造と多言語テキストオーサリング（Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ａｎｄ  Ｍｕｌｔｉｌｉｎｇｕａｌ  Ｔｅｘｔ  Ａｕｔｈｏｒｉｎｇ）」、ＩＮＬＧ'２０００議事録、イスラエル、ミツペ・ラモン（Ｍｉｔｚｐｅ  Ｒａｍｏｎ）、２０００年
【非特許文献４】マーク・ダイメトマン（Ｍａｒｃ  Ｄｙｍｅｔｍａｎ）、ヴェロニカ・ラックス（Ｖｅｒｏｎｉｋａ  Ｌｕｘ）、アーン・ランタ（Ａｒｎｅ  Ｒａｎｔａ）、「ＸＭＬと多言語文書オーサリング：収束する傾向（ＸＭＬ  ａｎｄ  Ｍｕｌｔｉｌｉｎｇｕａｌ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ａｕｔｈｏｒｉｎｇ：  Ｃｏｖｅｒｉｎｇ  Ｔｒｅｎｄｓ）」、ＣＬＬＩＮ'２０００議事録、ドイツ、ザールブリュッケン（Ｓａａｂｒｕｃｋｅｎ）、２０００年
【非特許文献５】アウレリエン・マックス（Ａｕｒｅｌｉｅｎ  Ｍａｘ）、マーク・ダイメトマン（Ｍａｒｃ  Ｄｙｍｅｔｍａｎ）、「ファジー逆生成による文書コンテンツの分析（Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｃｏｎｔｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｔｈｒｏｕｇｈ  Ｆｕｚｚｙ  Ｉｎｖｅｒｔｅｄ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）」、情報アクセスのための言語的（及び世界の）知識の使用（と獲得）に関するＡＡＡＩ２００２、春のシンポジウム、米国、スタンフォード大学、２００２年
【非特許文献６】マーク・ダイメトマン（Ｍａｒｃ  Ｄｙｍｅｔｍａｎ）、「文書コンテンツのオーサリングとハイブリッド知識ベース（Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｃｏｎｔｅｎｔ  Ａｕｔｈｏｒｉｎｇ  ａｎｄ  Ｈｙｂｒｉｄ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｂａｓｅｓ）」、ＫＲＤＢ−０２（知識表現は知識ベースを満足する）議事録、フランス、ツールーズ、２００２年
【非特許文献７】マーク・ダイメトマン（Ｍａｒｃ  Ｄｙｍｅｔｍａｎ）、「テキスト・オーサリング、知識獲得および記述ロジック（Ｔｅｘｔ  Ａｕｔｈｏｒｉｎｇ，  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  Ｌｏｇｉｃｓ）」、ＣＯＬＩＮＧ−０２議事録、台湾、２００２年８月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、入力テキストの縮小されたテキスト本文を生成する方法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】
【０００８】
本発明は、一般的には、所与のドメインに属する一つ以上の未加工のテキストから正規化された要約又は概要を生成することを可能とする技法に関する。このような概括や要約は、様々なレベルの自然言語で生成する、すなわち、この未加工のテキストで用いられる専門語は、特定の判断基準に基づいて変更される及び／又は概要もしくは要約は一つ多い互いに異なった言語で提示される。そのうえ、本発明による技法では、出力テキストにユーザの興味が反映されるように、ユーザが一つ以上の判断基準を選択する機能が提供される。一般に、本発明は、前記一つ以上の未加工のテキストが属すようなドメインのモデルと関連する言語的リソースは、一般に、入力テキストの分析と出力テキストの生成とのために用いられるという概念に基づいている。
【０００９】
本発明の一つの例示的な実施形態によれば、入力テキストからテキスト本文を生成する方法は、前記入力テキストのドメイン・モデルを確立し、前記確立されたドメイン・モデルに少なくとも一つの言語的リソースを関連付ける。さらにそのうえ、入力テキストは、前記少なくとも一つの言語的リソースに基づいて分析され、次に、その入力テキストの分析の結果によって、テキスト本文は、前記少なくとも一つの言語的リソースに基づいて生成される。
【００１０】
この例示的な実施形態では、指定されたドメインの一つ以上のテキストを、その指定されたドメインに対して作成されたモデルを用いて分析するが、ここで、このモデルは、明確な又は「顕著な」概念と、これらの概念のそれぞれの相互作用又は関係とを含む。この関係又は相互作用は、情報構造体によって表されるが、この構造体は、第１のステップでは、一つ以上の入力テキストを言語的に分析することによって「充填される」又は実体化される。この言語的分析の結果、すなわち、実体化された情報構造体は、次に、自動的テキスト・ジェネレータを供給して、入力テキストを自然言語による出力として提供する。この出力テキストは言語的分析に基づいて生成されるため、出力テキストの生成は正規化され、「並行に」実行され、これで、入力テキストの目的とするコンテンツを異なった言語又は異なった専門語に翻訳する機能を提供する。例えば、指定されたドメインの一つ以上の入力テキストに含まれる目的とする情報は、互いに異なった複数の自然言語で提供され、これで、ユーザは自分にとって不案内な言語で書かれたテキストを選別することが可能となる。同様に、言語分析の結果に基づいて出力テキストを生成することによって、様々な自然言語を提供することに加えて又は代替的に、ドメイン・テキストの専門語を、例えば、ユーザが指定した又は別様に選択された専門知識や様々な専門語のレベルに適応させることが可能となる。例えば、高度に特定的なテキストは、それに応じてドメインのモデルを確立することによって、又は、それに応じた相互作用文法をテキスト生成セクションで提供して、高度に特定的な言語を非専門家でも理解可能な言語に「翻訳」することによって平均的な人によってアクセス可能とされる。そのうえ、入力テキストの分析に応じて確立された言語的リソースに基づいて出力テキストを生成すると、入力テキストの分析によって生じたどのような実体化された情報構造体にとっても、適切な出力テキストが保証される。その結果、入力テキストの分析と出力テキストの生成の双方の場合にドメイン・モデルと関連する言語的リソースを一般的に用いるという原理によって、一般的に言語的分析が省略される又は皮相的なチャンキングに限られる従来のシステムと比較してフレキシビリティが増加する。
【００１１】
本発明の別の実施形態では、ドメイン・モデルは、複数の概念を定義し、また、これらの概念の内少なくとも一つの概念に対して一つ以上の関係を定義することによって確立される。概念の定義とその関係の定義とによって、例えば、任意のエンティティ同士間の任意のドメイン・エンティティ又は相互作用に添付された特性と機能とを表す効果的な手段が提供される。
【００１２】
さらに別の実施形態では、本方法は、前記一つ以上の関係を表す少なくとも一つの説明的な構造体を言語的リソースとして定義するステップを含む。したがって、この情報構造体を定義することによって、あとの分析ステップで目的とする情報を抽出して伝達する効果的な手段が提供される。
【００１３】
さらに別の実施形態では、前記少なくとも一つの情報構造体は、ユーザの興味に従って定義される。したがって、入力テキストから抽出すべきコンテンツに対する特定の要件は、それに対応して情報構造体を定義することによって容易に満足される。情報構造体は、所望の情報に対するユーザ固有又はアプリケーション固有の要件が事前に分かっていれば、前もって容易に定義される。
【００１４】
さらに別の実施形態では、一つ以上の情報構造体を、ユーザによって前記少なくとも一つの情報構造体から選択して、目的とする情報を指定する。したがって、ユーザがその興味や、指定されたドメインの入力テキストの選別の際の高いフレキシビリティ程度に合わせて選択する複数の情報構造体が提供される。そのうえ、指定された情報構造体はインタラクティブに又は前もって選択されるが、特にインタラクティブに選択することによって、現時点で又は前もって得られた出力テキストの結果に対する応答が「即時化」されることを特徴とする。適切な情報構造体は、目的とする構造体を直接に選択することによって、又は、情報構造体に関連する代表値又は記号を用いることによって選択される。
【００１５】
さらに別の実施形態では、前記少なくとも一つの言語的リソースには、前記ドメイン・モデルの少なくとも一つの基本的概念を識別するための、一つ以上の語彙集及び／又は一つ以上の類語集及び／又は一つ以上の専門語的リソース及び／又は一つ以上のエンティティ・レコグナイザが含まれる。
【００１６】
これらの言語的リソースの内の一つを提供することによって、入力テキストを分析する強力で効率的な手段が提供される。例えば、専門語的リソースを提供することによって、様々な専門語や様々なレベルの専門語知識が与えられても、概念の識別及び／又はこれらの概念の相互作用が可能となる。そのうえ、上記の言語的リソースの内の一つを提供することによって、トランスレータと組み合わされて、指定されたドメインに対して様々な言語による入力テキストを入力する機能が与えられる。
【００１７】
さらに別の実施形態では、本方法は、第１の語彙的又は統語的構造体と第２の語彙的又は統語的構造体の間の等価性を、その第１又は第２の語彙的もしくは統語的構造体が、一つ以上の概念を関連する一つ以上の関係と同じ関係と関連している場合に識別するステップを含む。
【００１８】
等価の語彙的又は統語的構造体を識別することによって、高度にフレキシブルに入力テキストを分析する機能が提供される及び／又は様々なレベルの専門語を適用することが可能とされる。例えば、第１と第２の構造間に、高度に指定された専門的な句をより包括的な「会話的な」句に関連付ける一つ以上の等価性が特定されるが、この第１及び第２の構造体は双方ともが、実質的に同じ関係、すなわち、指定された概念の相互作用、機能等のことである。
【００１９】
さらに別の実施形態では、本方法は、この特定された等価性を前記少なくとも一つの言語的リソースの要素としての表現を確立するステップをさらに含む。この特定された等価性を言語的リソースの内の一つとして適切に表現することによって、この特定された等価性は入力テキスト分析の一部となり、また、入力テキストを実際に分析する際の支援となり、これで、目的とする情報に対する入力テキストの「包括範囲」の増加及び／又は所望の出力専門語に対する入力専門語の適用の機能の提供がなされる。
【００２０】
さらに別の実施形態では、入力テキストを分析する前記ステップは、ドメイン・モデル中の基本的概念を認識して、この基本的概念を伴う統語的関係を抽出するステップを含む。そのうえ、この抽出された統語的関係は、ドメイン・モデルと関連する語彙的等価性と構造的等価性とに基づいて正規化される。
【００２１】
すでに指摘したように、基本的概念の認識と入力テキスト中の基本的概念と関連する統語的関係との抽出とによって、特に、語彙的等価性と構造的等価性との集合をドメイン・モデルと組み合わせて、例えば、抽出された統語的関係と関連するなんらかの情報構造体を実体化することによって提供されると、抽出された統語的関係を正規化する非常に効果的な方法が可能となる。
【００２２】
さらに別の実施形態では、一つ以上の関係を表す情報構造体の定義と、ドメイン・モデルと関連する構造的等価性の定義と、入力テキストの解析と、定義された構造的等価性による入力テキストの解析の正規化と、一つ以上の情報構造体の実体化と、が同じ形式主義によって遂行される。
【００２３】
したがって、ドメイン・モデルに従って入力テキストを分析する際における個々のステップの高度の互換性が、上記のプロセス・ステップに対して同じ形式主義を用いることによって得られる。
【００２４】
さらに別の実施形態では、テキスト本文を生成するステップは、前記関係の内の一つ以上の関係を表す情報構造体を受信するステップをさらに含み、前記情報構造体が、入力テキストの分析中に実体化されることを特徴とする。次に、このテキスト本文は、ドメイン・モデルと実体化された情報構造体とに基づいて生成される。
【００２５】
その結果、テキストの本文はドメイン・モデルとその関連する言語的リソースとに基づいて生成されるため、供給された実体化済みのどの情報構造体に対しても、適切な形式主義のテキスト本文が保証される。
【００２６】
別の実施形態では、本方法は入力テキストの原文エレメントをリトリーブするステップをさらに含み、前記原文エレメントは実体化された情報構造体と関連していることを特徴とする。
【００２７】
このように、指定された実体化済み情報構造体の文脈中に顕れる節や、修飾語句や、隣の文章などの原文エレメントが、例え、それがこの指定された情報構造体を実体化する際の引数として選択されなくても達成される。例えば、関連情報は、基本的概念に直接的には参照していない文章中に含まれ、その代わり、代名詞がこの文章中で用いられる。それでも、この代名詞を含む文章は、例え、それに応じた情報構造体の実体化には情報構造体の引数として基本的概念が必要であっても、更なる分析のためリトリーブされる。
【００２８】
さらに別の実施形態では、情報構造体の外部にある一つ以上の原文エレメントが、情報構造体のための文脈上のエレメントとして選択され、テキストの本文もまた、この選択された文脈上のエレメントに基づいて生成される。
【００２９】
このようにして、生成されたテキストの本文は、選択された文脈上のエレメントを用い、これで、正規化され、多分翻訳されたテキストがそのオリジナルの文脈の内部に提供されるようにすることによって充実又は補足される。
【００３０】
さらに別の実施形態では、文脈上のエレメントに対するテキストの第２の本文が、ドメイン・モデル以外のモデルに基づくテキスト・ジェネレータによって生成される。このテキストの第２の本文を提供することによって、実体化された情報構造体に基づいた出力テキストが、文脈上のエレメントを表すこの第２のテキスト本文に対して提供されるが、この第２のテキスト本文は、確立されたドメイン・モデルによっては制御されない。例えば、出力テキストの制御される翻訳と制御されない翻訳が同時に提供される。
【００３１】
さらに別の実施形態では、テキストの本文はユーザの要求があり次第編集される。変更の要求はインタラクティブに入力され、これで、要求された情報を含む出力テキストを作成する際に高度のフレキシビリティが提供されるようにするのが望ましい。他の実施形態では、テキスト本文に対する編集要求は前もって供給されるが、所望の変更に関する特定の判断基準を記憶しておいて、テキスト本文が完了されたら又はテキスト本文が提供されたら起動される。例えば、テキスト本文の編集には、単に、テキストのフォーマットの変更が含まれているだけであり、又は、場合によっては、それに加えて、或いは代替的に、意味的及び／又は統語的な変更が含まれる。
【００３２】
本発明のさらに別の実施形態では、システムは、指定されたドメインのモデルを表し、また、このドメインと関連する言語的リソースを表すデータを含む記憶エレメントを備える。そのうえ、入力テキスト・アナライザがこの記憶エレメントと動作可能に接続されており、この入力テキスト・アナライザは、入力テキストを受信して、この入力テキストの少なくともある部分を表す正規化された情報構造体を前記言語的リソースとドメイン・モデルとに基づいて提供するように構成されている。さらにそのうえ、本システムは、正規化された情報構造体を前記入力テキスト・アナライザから受信するように構成された出力テキスト・ジェネレータを備えている。この出力テキスト・ジェネレータは、前記情報構造体と言語的リソースとに基づいて自然言語出力テキストを提供するようにさらに構成されている。
【００３３】
本発明によるシステムは、上に指定されたように方法を実行し、実質的に同じ利点を提供するように構成されている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
要約したように、本発明は、入力テキストを分析して、出力テキストを自然言語で提供するという概念に基づいており、この出力テキストは、多くのアプリケーションで、この入力テキストと比較してその分量が減少している。これによって、一部の実施形態では、この分量の減少は、アプリケーション及び／又はユーザ固有の判断基準と関連している。そのうえ、「テキスト」という用語は、本書では、情報の分量の具体的な表現とは無関係に自然言語で伝達される明確な分量の情報であるものと理解されることに注意すべきである。すなわち、本発明による入力テキストは、スピーチ、書かれたテキスト又は、理解可能なテキスト、すなわちスピーチや書かれたテキストに容易に変換又は再変換されるコーディングされたデータという形態で自然言語で伝達される情報を表す。したがって、テキストの一節を含む情報を含むオーディオ・ファイルは入力テキストであると考えられる。テキスト固有の情報は一般的に書面形態のテキスト部分から検索されて抽出されるため、以下の詳しい説明では、書かれたテキストが参照されるが、その場合、「テキスト」という用語は、添付クレーム中で明示的に別様に記載されない限り、上述したようにより一般的な形態で用いられることを留意すべきである。
【００３５】
図１Ａは、一つの例示的実施形態による基本的構成１００の略図であり、ドメイン・モデルを表す機能ブロック１１０と、入力テキストの分析を表す機能ブロック１４０と、出力テキストの生成を表す機能ブロック１８０と、の間の機能的依存性を示すものである。少なくとも一つの言語的リソースを包含しているドメイン・モデル１１０は、入力テキスト分析（又は入力テキスト・アナライザ）１４０と出力テキスト生成（又は入力テキスト・ジェネレータ）１８０とにリンクしており、前記少なくとも一つの言語的リソースが、入力テキスト分析１４０と出力テキスト生成１８０の双方によって共通的に用いられるようになっている。構成１００によってテキストの本文１３０を生成するようにテキスト分析を実行する場合、一部の実施形態では、ドメイン・モデル１１０は、指定された入力テキスト又は複数の入力テキスト１２０に基づいて確立されるか、又は、特定の入力テキストを参照することなく確立されるが、アプリケーション固有の及び／又はユーザ固有の概念とそれに関連する関係とが確立されることを特徴とする。これによって、「概念」は、指定されたドメイン内にある指定された意味を表す表現であると理解すべきである。例えば、生物学のドメインでは、「哺乳類」という用語は、「食料」とか、「自然の習慣」などという他の概念に対する「木の実を食べる」とか、「木に住む」などの指定された関係を有するある概念を表す。
【００３６】
図１Ｂは、本発明の例示的実施形態による指定されたドメインの「モデリング」の略式のフローチャートである。ドメイン・モデリングは、一つの特定の時点及び／又は繰り返される時間間隔で、経過時間間隔、指定されたドメインのドメイン・モデルを定義するために用いられるデータ・ストアの新たな／変更されたデータの検出及び／又は通知、又は既存の及び／又は日付のあるドメイン・モデルがない状態での入力テキスト１２０の受信などの所定の出来事に基づいて実施される。ドメイン・モデリングを実行するために用いられるさらなるデータは、（例えば、探索エンジン、Ｗｅｂクローラーなどを用いて）更新された及び／又は自動的もしくは手動で蓄積される情報の中央及び／又は分散ストアを用いて実行される。
【００３７】
最初のステップ１１１で、なんらかのドメイン・エンティティに付加された、際立った又は顕著な概念が定義される。このような顕著な概念は、有毒化学薬品など、指定された製品タイプによって表されるが、このような概念は、なんらかの並行的な又は階層的な構造体に編成される。例えば、「有毒化学薬品」が基本的概念を表す場合、「自然化学薬品」と「製造された化学薬品」とは、基本的概念の階層的下方に配置された概念を表す。しかしながら、ドメイン・モデルの概念は、指定されたアプリケーション及び／又は指定されたユーザの興味にとって適切なしかたで定義され選択される。指定されたドメインの顕著な概念の定義と認識とは所与の入力テキストに基づいて実行され、これで、この入力テキストに含まれる情報の「包括範囲」を高度なものとするが、他の実施形態では、顕著な概念は、指定された入力テキストを参照することなく確立される。この場合、指定されたドメインの例示的な例として機能する一つ以上の指定済みテキストを参照することによって、顕著な概念が抽出しやすくなる。
【００３８】
次のステップ１１２では、概念同士間の関係が識別されるが、この場合、このような関係は、例えば、ドメイン・エンティティに付加された特性と機能を表したり、このようなエンティティ同士間の相互作用を表したりする。ステップ１１２でのこの関係の識別は、顕著な概念の定義と組み合わされて、「情報ベクトル」の「分量」と「方向」、すなわち、後続のテキスト分析ステップで抽出される情報の正確さとトピックとを制御する第１の手段となるが、それは、このような関係の多様性は、概念の多様性と組み合わされて、基本的に情報抽出の程度を決定し、したがって、ユーザによってアドレス指定される様々なトピックの多様性を決定するからである。例えば、たった数個の有毒化学薬品しか識別されず、また、これら有毒化学薬品の各々に対してたった数個の特性しか関係として指定されない場合、後続のテキスト分析は、ユーザが実際に他の化学薬品に関する情報を得ることを目的としているかどうかとは無関係に、実質的にこれら数個の化学薬品に限られる。
【００３９】
ステップ１１３で、一つ以上の言語的リソースが構築され、これで、このようなリソースがドメイン・モデルと、できれば、ユーザの興味と、を反映するようにする。このような言語的リソースには、類語的、語彙的及び専門語的リソースと、エンティティ・レコグナイザと、これらの概念と関連する文法と、が含まれる。そのうえ、このような言語的リソースは、概念同士間の関係の内の一部を表す情報構造体を含むが、この情報構造体の定義は、アプリケーション固有の要件及び／又はユーザ固有の要件に合わせてなされる。すなわち、十分な量の様々な概念と関係とがステップ１１１と１１２とで定義され、識別されたものと仮定すると、情報構造体を構築することによって又はこの構築の後で情報構造体を選択することによって、アプリケーション固有及び／ユーザ固有の要件にしたがって情報抽出を制御することが可能となる。情報構造体は、入力テキストの分析１４０の最中に特定の値又は引数で「充填」（すなわち、実体化）され、これで、抽出された情報を正規化して伝達する。情報構造体を含む言語的リソースは、このように、関連するドメイン・モデルの「情報ベクトル空間」を定義する、すなわち、これらのリソースは、抽出可能な情報のタイプとそれに対応する正確さとを表す。ドメイン・モデルと組合せると、言語的リソースもまた、入力テキスト分析１４０と出力テキスト生成１８０との重要な部分を表す。
【００４０】
図１Ｃに、本発明の一つの例示的実施形態による入力テキスト分析１４０を例示するフローチャートを略式に示す。入力テキスト分析１４０の目的は、情報構造体の特殊化を得ること、すなわち、入力テキスト中の指定されている概念を表す語彙的エレメントでこのような構造体を実体化することである。これは、入力テキスト内で、ステップ１１３でドメイン・モデリング・フェーズ中に定義された情報構造体と関連付けることが可能な命名されたエンティティ、引数構造体などの原文のエレメントを認識することによって遂行される。図１Ｃの例示的実施形態では、入力テキスト分析１４０には、命名されたエンティティが入力テキスト中で認識される第１のステップ１４１が含まれる。ステップ１４２では、統語的解析がなんらかの適切なパーサーによって実行される。一実施形態では、この統語的解析は、ゼロックス・インクレメンタル・パーサー公報（Ｘｅｒｏｘ  Ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌ  Ｐａｒｓｅｒ  Ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ）として参照される特許文献１、非特許文献１、２に記載されているインクレメンタル・パーサーを用いて実行される。そのうえ、ステップ１４３では、照応関係の決定が実行される、すなわち、命名されたエンティティに対する代名詞による参照が検出されて、対応するエンティティに割り当てられる。さらにそのうえ、ステップ１４４では、同義語や他の類語集のリンクなどの語彙的等価性が利用される。例えば、有毒化学薬品の等価的名称を特定して対応するエンティティに関連付ける。ステップ１４５では、ドメイン・モデリングのフェーズ中に定義された構造的等価性が検出されて決定され、これで、実質的に同じ情報を伝達する発言が固有の仕方で正規化されるようにする、すなわち、様々な構造を持つテキスト・エレメントが等価であると識別され、これで、同じ値がこれらの等価の構造体に割り当てられるようにする。最後に、ステップ１４６で、情報構造体が実体化される、すなわち、前のステップ１４１〜１４５で得られた対応する値が、指定されたアプリケーションから見て又はユーザの興味から見て関連があるものと選択された一つ以上の情報構造体に割り当てられる。この情報構造体を又はその選択された部分を実体化した後で、情報構造体によって定義された「情報ベクトル空間」の一部を探索することだけが望まれる場合、目的とする情報はこれらの構造体中に正規化されて含まれ、また、ここでさらに処理される。
【００４１】
図１Ｄは、本発明の一つの例示的実施形態による出力テキスト生成１８０を示す略式のフローチャートである。一般的に、出力テキスト生成１８０は、できれば、例えば、一つ以上の言語で提供されている及び／又は一つ以上の互いに異なった用語レベルで提供されている文体及び／又は形式上の観点から見て標準の形態でテキストの首尾一貫した本文を、入力テキスト分析１４０のステップ１４６で得られた実体化された情報構造体から生成することを目的とする。このタスクを達成するために、一つ以上の生成文法、例えば、複数の多言語生成文法が、ドメイン・モデル１１０によって、したがって、情報構造体と語彙的情報などのような言語的リソースによって提供されて、応用されたり設計されたりする。このようにして、指定されたドメインによって伝達される情報の、実体化された情報構造体によって決定された選択済みの「情報ベクトル空間」に対応するある部分が、自然言語又は専門語で得られる。したがって、第１のステップ１８１では、対応する一つ以上の生成文法が情報構造体にしたがって設計され、これで、設計された生成文法はその各々が正規化された出力テキストを指定された自然言語で提供することが可能となるようにするが、このテキストには、一部の実施形態では、考慮されているアプリケーション及び／ユーザの興味を基準として選択可能な基準の専門語を含んでいる。ステップ１８２では、前記一つ以上の生成文法が、入力テキスト分析１４０中にステップ１４６で包含された実体化された情報構造体と組み合わされる。この実体化された情報構造体は生成文法で予測された情報を伝達するが、それは、生成文法は、ドメイン・モデルと、特に、情報構造体を参照して、テキストの最終的な本文を生成することによって設計されているからである。情報構造体は入力テキストによって表現される意味を正規化するので、生成されたテキスト本文は、入力テキスト中に存在する一部の発言の自然言語により正規化を表している。そのうえ、ドメイン・モデルの情報構造体、すなわち、言語的リソースを基準として生成文法を設計することによって、実体化された情報構造体によって伝達されるどのような情報の場合でも出力テキストの適切な本文が作成されることが保証される。
【００４２】
一部の実施形態では、実体化された情報構造体を、出力テキストの生成ステップに供給される以前に評価して、情報構造体を拒絶したり採点できるようにする。例えば、ユーザ又はアプリケーションは大量の入力テキストの選別を要求し、単に非常に関連性の高いテキスト部分を要約することが適切であると考えられる。この場合、「関連性のレベル」は、インタラクティブに又は前もって定義され選択され、これで、情報構造体が関連レベルに適合しない場合に、好ましくない出力テキストが生成されるのを避ける。これに対応した関連レベルが、一つ以上の指定された情報構造体の実体化の程度又は実体化された情報構造体等の数に基づいて確立される。例えば、入力テキストの結果、実体化された情報構造体の数が少ない場合及び／又は指定されたタイプの情報構造体が、低すぎると考えられる多くの引数で単に充填されているだけである場合に、出力テキストの作成は拒否され、これで、計算上のリソースを節約してユーザに負荷を掛けすぎないようにする。したがって、多量の入力テキストを選別するためには、出力テキスト・ジェネレータを、より少ない関連出力テキストの生成で不当に占有しないようにする。そのうえ、出力テキストの生成は、複数の入力テキストの各々の関連レベルが確立されるまで遅延され、これで、また、計算上のリソースを節約する。
【００４３】
図２を参照して、図１Ａ〜１Ｄを参照して説明されている実施形態に類似した実施形態を例示するシステム２００を、ここでより詳細に説明する。システム２００は、ドメイン・モデルとそれに関連する言語的リソースとを表すデータを受信して記憶するように構成された記憶エレメント２１０を備えているが、ここで、言語的リソースには、このドメイン・モデルに対応する情報構造体、アプリケーション及び／又はユーザの興味が含まれる。この図示されている例では、特定のドメイン・モデルは有毒製品を提示するテキストに基づいており、ここで、これらのテキストは、インターネットを介して情報ソースにアクセスするなどの手段で得られる。このようなテキストの一つのソースとして、環境有害物質・特定疾病対策庁（ＡＴＳＤＲ）のＷｅｂサイトがある。このようなテキストに基づいて、主要な概念と関係とによって、有毒製品の化学的性質に関連する概念とかかわる特殊化された語彙の作成が可能となる。このように、このような関係と概念とによって、有毒製品、その化学的特性、用途、危険性、これら製品の起源等が表される。これらの関係と概念に基づいて、例えば、少量の正規化されたテキストという形態の目的とする情報を生成して、有毒製品、色や臭いなどのその物理的側面、気体であるか液体であるかなどのその物理的特性、自然のものであるか製造されたものであるかなどのその起源、並びに現在及び／又は過去におけるその現行の用途を特定することになっている。しかしながら、このような概念と関係のリストは任意のものであり、これが、ユーザの興味を基準とした情報の受信、正確さ及び制御性を実質的に決定することを理解すべきである。例えば、この例において、アプリケーション固有の判断基準又はユーザの興味が前もって公知であるとすると、それに対応する概念と関係とがこれらの嗜好を反映する。これらの関係と概念とから、それに対応する数の情報構造体を定義して、ドメインを反映する「情報ベクトル空間」を提供するが、ここで、情報構造体は、ユーザとのインタラクションで選択可能なように設計されており、これで、ユーザは、「情報ベクトル空間」内でナビゲートできるようになっている。
【００４４】
Informative structures（情報構造体）の例として、Use (Product, Function, Introduction-Function, Purpose, Introduction-Purpose, Time)があり、引数「Product」は上記の有毒製品の名称で実体化しなければならず、引数「Function」はその機能の名詞語句の表現で実体化しなければならず、引数「Introduction-Function」は引数「Product」で伝達される製品の名称を正確に導入するように出力テキストを生成する際に用いられる正確な前置詞を表すものであり、引数「Purpose」は有毒製品の使用目的を既述する名詞語句の表現で実体化しなければならず、引数「Introduction-Purpose」は引数「Purpose」によって伝達される名称を正確に導入するように出力テキストの生成中に用いられる正確な前置詞を表し、引数「Time」は、プロデュース（ｐｒｏｄｕｃｅ）がいまだ使用されているかどうか次第で現在又は過去として実体化されるものである。情報構造体の別の例として、Physical-Property (Toxic Product, Property Verb)があるが、ここで、引数「Toxic Product」は有毒製品の名称で実体化され、引数「Property Verb」は製品の物理的特性の特徴を示す動詞で実体化されるものである。
【００４５】
定義された情報構造体の一部が、テキストが目的とする全ての情報を提供しない場合、全ての引数に対して必ずしも「充填される」すなわち実体化されるわけではないことを注意すべきである。そのうえ、情報構造体が参照する２つ以上の関係をテキストが参照する場合、同じタイプの２つ以上の情報構造体が実体化される。例えば、同じ有毒製品が容易に燃え、容易に蒸発するかもしれない。このような場合、物理的特性(physical-property)というタイプの２つの情報構造体が実体化される。システム２００は、言語的リソースと情報構造体とを確立するなんらかの手段を備えており、テキスト分析とテキスト生成のときにさらに用いるために必要とされるなんらかの適切な表現で、これらを記憶エレメント２１０に提供することを理解すべきである。
【００４６】
システム２００は、上に詳述したゼロックスのインクレメンタル・パーサー公報に記載されているインクレメンタル・パーサーとしてこの例中で実施されているテキスト・アナライザをさらに備えている。このインクレメンタル・パーサーは、とりわけ、テキスト中の語彙的単位同士間の統語的依存性の抽出を可能とする形式主義を提案する。ドメイン固有の語彙的知識、すなわち、ドメイン・モデルから誘導される化学元素の名称、色の名称等は、テキスト・アナライザ２４０中で実現される。そのうえ、構造的等価性は、ドメイン中の関連する事実と関係とを特定することによってアナライザ２４０中で実現される。例えば、「この製品は可燃性です」という表現と「この製品は容易に燃えます」という表現とは、意味論的には、この製品を燃やすことが可能であるという情報を伝達することと等価であると考えられる。複数の構造的等価性はコーディングされてインクレメンタル・パーサー中に実現されることに注意すべきである。例えば、それに応じてコーディングされた等価性もまた用いて、様々なレベルの専門語を適用する。例えば、「この製品は高い活性化エネルギを持っています」という表現は、「この製品は他の製品と容易には反応しません」という表現と等価であると考えられる。
【００４７】
システム２００は、インタラクティブ高レベル文書オーサリング・システム中に提供される出力テキスト・ジェネレータ２８０をさらに備えている。一つの例では、この高レベル文書オーサリング・システムは、制御された多言語又は単言語文書を単言語の書き手が生成するのを支援するように設計されている。この例で用いられる高レベル文書オーサリング・システムは、本システムの制御下で文書をインタラクティブに確立することを可能とするが、ここで、意味論的首尾一貫性はユーザが選択することが可能であることの結果である。
【００４８】
一つの実施形態では、高レベル文書オーサリング・システムは、ダイメトマン（Ｄｙｍｅｔｍａｎ）らによる「意味論的ステノグラフィのためのシステムと方法（Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  Ｆｏｒ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｓｔｅｎｏｇｒａｐｈｙ）」という題名の米国特許出願と、非特許文献３〜７に記載されているゼロックス社が開発した多言語文書オーサリング（ＭＤＡ）システムである。
【００４９】
このＭＤＡ高レベル文書オーサリング・システムは、さらに、従来の統語法駆動エディターを拡張し、これで、文書のコンテンツをオーサリングしているときに単語のレベルにいたるまで低く意味論的選択をすることを可能とするように構成されている。そのうえ、文書の遠隔にある部分同士間の依存性を指定して、文書の一部が変化したらその変化が文書の他の部分の変化に反映されるようにすることが可能である。ある文書のコンテンツは、ＭＤＡ高レベル文書オーサリング・システム内に、プロログの明確な節文法（ＤＣＧ）から引き出されたインタラクション文法として示される形式主義で記述される。この例では、出力テキスト・ジェネレータ２８０のインタラクション文法は、ドメイン・モデル及び記憶エレメント２１０で実装した情報構造体に適合して設計される。さらに、出力テキスト・ジェネレータ２８０のインタラクション文法には、様々な言語及び／又は様々なレベルの専門用語で出力テキストを生成する２つ以上の並列バージョンが含まれる。
【００５０】
さらのそのうえ、システム２００は、記憶エレメント２１０と、テキスト・アナライザ２４０と、出力テキスト・ジェネレータ２８０と、に接続されているネットワーク２５０を備えている。このネットワーク２５０は、個々のコンポーネントに適切な形式でデータを提供するなんらかの適切なプラットフォームを表すが、ここで、ネットワーク２５０は、要件次第で一時的接続又は永久的接続を提供する。例えば、ネットワーク２５０は、任意の入／出力部分、一つ以上の中央処理装置及び、システム２００の動作のために必要な任意の記憶手段の間でのデータ転送を可能とするコンピュータ・システム中のデータ・バス（ＢＵＳ）を表す。他の実施形態では、ネットワーク２５０は、システム２００の個々のコンポーネント間でデータ転送を実施する無線通信システムを表す。そのうえ、ネットワーク２５０は、なんらかの揮発性及び不揮発性記憶媒体、インターネット、イントラネットなどの指定されたソースから所望の入力テキストにアクセスする機能を有する。
【００５１】
システム２００が動作中は、記憶エレメント２１０は、情報構造体を含む、例えば、前に説明したような仕方で定義された言語的リソースを提供する。次に、それぞれの入力テキストが、例えば、ネットワーク２５０を介して入力テキスト・アナライザ２４０へ提供される。情報構造体やなんらかの構造的もしくは語彙的等価性を含むこの言語的リソースに基づいて、関連の情報構造体が実体化されるが、ここで、アプリケーション固有要件及び／又はユーザの興味が、図１Ａ〜１Ｄを参照して上述したように考慮される。
【００５２】
例えば、上記の分析は２つの段階に分割される。第１の段階では、アナライザ２４０のインクレメンタル・パーサーが、主語、目的語、修飾語、入力テキストの語彙的単位同士間の定量化などの統語的機能を抽出する。この目的のため、インクレメンタル・パーサーは、一つの文章に制限されることなくテキスト全体を処理することが可能であるように適用される。そのうえ、インクレメンタル・パーサーは、この例では、有毒製品は常に前方照応的指示物であるため、容易に遂行される所有代名詞と代名詞とのための照応関係の決定のためのメカニズムを実現している。そのうえ、次に、インクレメンタル・パーサーには、一般的な依存性の分析の後で新しい文法が適用されるが、ここで、この新たに適用された文法は、前に計算された一般的統語的依存性、派生形態学の特性、受動−能動対応関係や動詞クラスの変換などの深い統語的特性、及びドメイン固有の同義語を組み合わせ、これで、テキストの語彙的単位を表すテーマ同士間の深い統語的そして正規化された関係を生成する。
【００５３】
この分析の第２の段階では、情報構造体が特定の用語で実体化される。その結果、これらの実体化された情報構造体は、抽出すべき情報を伝達するが、ここで、実体化するというタスクは、分析の第１段階で生み出された結果に基づいて実行される。例えば、情報構造体「physical-property（物理的特性）」を実体化し、また、分析の前の段階で、有毒製品、例えば、アトラジン(atrazine)を示す言語的表現が、属性「依存性(dependency)」によって形容詞「可燃性の(flammable)」にリンクされているものと仮定すると、情報構造体「physical-property（物理的特性）」はphysical-property（atrazine、burn）として実体化されるが、これは、前にコーディングされた構造的等価性が形容詞「可燃性の(flammable)」を動詞「燃える(burn)」に割り当てるからである。
【００５４】
複数の情報構造体を実体化した後で、これらの構造体は、ネットワーク２５０を介して出力テキスト・ジェネレータ２８０に伝達され、これで、機能及びテキスト・ジェネレータ２８０中でエンコーディングされている命令セットに依存して、言語のタイプ及び／又は用語のタイプ及び／又は形式及び／又は文体等に対してそれぞれの特徴を有するテキストの一つ以上の所望の本文を生成する。前に説明したように、一つの実施形態では、ゼロックスのＭＤＡシステムは、インタラクション文法を含んでいるテキスト・ジェネレータ２８０中で実施されるが、ここで、このインタラクション文法は、ドメイン・モデル中に含まれる情報構造体の言語的実現化を可能とする第１のルールの集合を表す実現化文法を含む。例えば、これらのルールは、どのような、どのように見える、その起源はなにか、その同義語は何か、その使用目的はなにか、などの特徴に対して特定の有毒物質を説明する短いパラグラフを生成するように設計されたりする。インタラクション文法の第２の層は、情報構造体の実体化から抽出された知識をエンコーディングする第２のルールの集合を表すドメイン固有の文法と考えられる。この例では、これらのルールは、記載すべき所与の有毒物質の様々な特徴をエンコーディングする。前に注記したように、実現化文法とドメイン固有文法とはその各々が、並行なバージョンで提供し、これで、様々な言語、様々な専門語、様々な文体等で出力テキストを生成するようにする。
【００５５】
図３Ａ〜３Ｃに、本発明の一つの例示的な例による、例としての入力テキストとそれに対応する情報構造体及び多言語による出力テキストとを示す。具体的には、図３Ｂは、図３Ａに示す入力テキストからの実体化された情報構造体の例を示す。図３Ｂでは、３つのタイプの情報構造体、すなわち、３１０の「PROPERTY（特性）」、３１２の「ORIGIN（起源）」、３１４の「SYNONYM（同義語）」が定義されていて、入力テキスト・アナライザ２４０（図２Ｃに示す）によって実体化される。この複数のPROPERTYと、ORIGINとSYNONYMとによって、情報構造体はその各々が、有毒製品のそれぞれの特徴次第で数回にわたって実体化されるが、ここで、同じタイプの情報構造体の内の一部は、単に部分的に実体化されているだけである（例えば、図３Ｂの「PROPERTY」３１０の最初の２つの情報構造体を参照）。図３Ｃに、それに対応する出力テキストを示すが、これは、部分的に、図３Ｂに示す情報構造体で出力テキスト・ジェネレータ２８０（図２に示す）によって確立されており、ここで、３２２での英語のテキストの本文と３２４でのフランス語のそれとの２つが得られる。
【００５６】
上に例示し説明した例は単に例示的なものであり、様々な修正が本発明の原理から逸脱することなく実行されることを理解すべきである。例えば、出力テキスト・ジェネレータ２８０は、要求があり次第出力テキストの変更を可能とするようにインタラクティブ機能を提供してもよい。また、出力テキストがシステム２００を操作することによって得られ、該出力テキストが必要とする情報を欠いている場合、不明の情報は、出力テキストをインタラクティブに編集するドメイン・エクスパートによって容易に導入される。同じことが、専門用語等の縮小や向上などの言語的側面に関するなんらかの変更についても当てはまる。そのうえ、複数の多言語入力テキストが入力されるが、ここで、ドメイン・モデルと情報構造体とは様々な言語に適用されるのが望ましい。例えば、各々の集合が指定された言語に対応する複数の集合の情報構造体が確立され、また、入力テキスト・アナライザが並行バージョンで提供され、これで、様々な集合の情報構造体を実体化することを可能としている。さらに、様々な多言語の集合同士間の相関関係を前もって確立し、これで、実体化された情報構造体の多言語による集合が一つの情報構造体の集合に取って代わられるようにするが、これは次に、すでに説明したように処理される。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１Ａ】本発明の一つの例示的実施形態に関連する機能ブロックを示す略図である。
【図１Ｂ】本発明の別の例示的実施形態による図１Ａの機能ブロックを表す略式のフローチャートである。
【図１Ｃ】本発明の別の例示的実施形態による図１Ａの機能ブロックを表す略式のフローチャートである。
【図１Ｄ】本発明の別の例示的実施形態による図１Ａの機能ブロックを表す略式のフローチャートである。
【図２】図１Ａ〜１Ｄを参照して説明する入力テキストを分析し出力テキストを生成する方法を実行するシステムを示す。
【図３Ａ】本発明の一つの例示的な例による、例としての入力テキストを示す。
【図３Ｂ】本発明の一つの例示的な例による、例としての入力テキストに対応する情報構造体を示す。
【図３Ｃ】本発明の一つの例示的な例による、例としての多言語による出力テキストを示す。
【符号の説明】
【００５８】
１００    基本的構成
１１０    ドメイン・モデル
１２０    入力テキスト
１３０    テキスト本文
１４０    入力テキスト分析
１８０    出力テキスト生成
【図１Ａ】
2005182823.tif 000003
【図１Ｂ】
2005182823.tif 000004
【図１Ｃ】
2005182823.tif 000005
【図１Ｄ】
2005182823.tif 000006
【図２】
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【図３Ａ】
2005182823.tif 000008
【図３Ｂ】
2005182823.tif 000009
【図３Ｃ】
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