(57)【要約】【課題】  意味解析結果の利用により形態素解析における曖昧性を解消する。【解決手段】  形態素解析システムが出力する曖昧性を利用し、それらの出力結果に対して、意味解析を施し、意味解析結果の最も正しい解に基づいて、形態素解析を出力する処理を行なう。意味解析結果を形態素解析に還元することにより、入力文全体の係り受け関係、格構造を参酌しながら品詞認定の正誤を判定する。したがって、前後の単語間の出現確率を以って品詞認定の正誤判定を行なう場合などに比較して、より精度の良い形態素解析結果を得ることができる。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の品詞の配列で構成される自然言語文を解析する自然言語処理システムであって、
自然言語文に形態素解析を施し、１以上の解析結果を得る形態素解析部と、
前記形態素解析手段による各形態素解析結果に対して意味解析を施す意味解析部と、
前記意味解析部による１以上の意味解析結果から１つの正解に絞り込む意味解析結果選択部と、
前記意味解析結果選択部により選択された意味解析結果から元の形態素解析結果に変換する変換部と、
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】
前記変換部から得られる形態素解析結果を提示する形態素解析結果表示部をさらに備える、
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】
前記形態素解析部は、単一又は複数の形態素解析システムの組み合わせで構成される、
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】
前記意味解析部は、Ｌｅｘｉｃａｌ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｇｒａｍｍａｒ（ＬＦＧ）文法理論に基づく意味解析を施す、
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】
前記意味解析結果選択部は、意味解析の解析結果候補とその正誤に関する情報との対応関係を統計的手法によって判別する
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】
前記意味解析結果選択部は、意味解析の解析結果候補とその正誤に関する情報との対応関係を、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ ）に基づく統計的手法によって判別し、保持する、
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】
意味解析結果選択部において、部分的に正解する意味解析結果を保持する場合、異なる意味解析結果の部分解析結果を結合し、形態素解析結果を生成する、
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８】
複数の品詞の配列で構成される自然言語文を解析する自然言語処理方法であって、
自然言語文に形態素解析を施し、１以上の解析結果を得る形態素解析ステップと、
前記形態素解析ステップにおける各形態素解析結果に対して意味解析を施す意味解析ステップと、
前記意味解析ステップにおける１以上の意味解析結果から１つの正解に絞り込む意味解析結果選択ステップと、
前記意味解析結果選択ステップにおいて選択された意味解析結果から元の形態素解析結果に変換する変換ステップと、
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】
前記変換ステップから得られる形態素解析結果を提示する形態素解析結果表示ステップをさらに備える、
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】
前記形態素解析ステップでは、単一又は複数の形態素解析システムを利用する、
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】
前記意味解析ステップでは、Ｌｅｘｉｃａｌ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｇｒａｍｍａｒ（ＬＦＧ）文法理論に基づく意味解析を施す、
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】
前記意味解析結果選択ステップでは、意味解析の解析結果候補とその正誤に関する情報との対応関係を統計的手法によって判別する
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】
前記意味解析結果選択ステップでは、意味解析の解析結果候補とその正誤に関する情報との対応関係を、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ ）に基づく統計的手法によって判別し、保持する、
ことを特徴とする請求項１２に記載の自然言語処理方法。
【請求項１４】
意味解析結果選択ステップにおいて、部分的に正解する意味解析結果を保持する場合、異なる意味解析結果の部分解析結果を結合し、形態素解析結果を生成する、
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１５】
複数の品詞の配列で構成される自然言語文を解析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、
自然言語文に形態素解析を施し、１以上の解析結果を得る形態素解析ステップと、
前記形態素解析ステップにおける各形態素解析結果に対して意味解析を施す意味解析ステップと、
前記意味解析ステップにおける１以上の意味解析結果から１つの正解に絞り込む意味解析結果選択ステップと、
前記意味解析結果選択ステップにおいて選択された意味解析結果から元の形態素解析結果に変換する変換ステップと、
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】
【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、自然言語文を単語や接辞に分割や品詞認定などの形態素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、形態素解析時における曖昧性を解消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、意味解析結果の利用により形態素解析における曖昧性を解消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】
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】
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。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。
【０００７】
形態素とは、言語学において、単語や接辞など、文法上、最小の単位となる要素のことである。したがって、形態素解析では、形態素の文法的属性（品詞や活用など）を同定するために、単語を分割して品詞付けを行なう。すなわち、形態素解析は、入力文中の単語を同定し、その語形変化を解析するため、かな漢字変換、情報検索、機械翻訳などにおいて、基本となる処理である（例えば、非特許文献１）。
【０００８】
ここで、日本語においては、例えば動詞連用形と名詞の区別がつかないため、単語の分割に複数の解釈の可能性があるため、最も妥当な解釈をコンピュータに選択させることは難しい。すなわち、形態素解析に曖昧性を含むため、精度のよい処理を困難にしている、という問題がある。これを、自然言語処理分野では、「曖昧性解消」又は「多義性を解消する」という。
【０００９】
形態素解析における曖昧性解消を解決するための単語分割処理のアルゴリズムは、人手で作成した規則を用いたルールベースの方法と、隠れマルコフモデルや決定木を用いた確率統計処理手法に分けることができる。
【００１０】
前者のルールベースを用いた方法によれば、例えば、単語と各単語間の接続関係の情報とからなる単語ネットワークを構築し、単語のつながりに関する得点ルールに従って、得られた単語系列に対し、得点付けをして評価得点を取得し、取得された評価得点の高い単語系列を選択して形態素解析の結果として出力することによって、効率良く日本語として正しい組み合せとなる単語系列を抽出することができる（例えば、特許文献１を参照のこと）。出力形式は、上位Ｎ位までの系列を形態素解析の結果として出力する。
【００１１】
また、後者の確率統計処理手法によれば、例えば、二分木形式の木構造を有する決定木学習装置が、品詞付与のための品詞決定木と単語分割のための単語決定木とを生成する（例えば、特許文献１を参照のこと）。この場合、単語分割及び品詞付与の仕組みは、入力されるテキスト・データに基づいて単語決定木を用い、そのリーフ・ノードに付与された単語カテゴリの頻度確率の中で上位複数個の頻度確率を選択して各単語候補に対して付与し、テキスト・データに基づいて品詞決定木を用い、そのリーフ・ノードに付与された品詞カテゴリの頻度確率の中で上位複数個の頻度確率を選択して各単語候補に対して付与し、テキスト・データの単語列において最大の結合確率を有する単語分割された単語と品詞の組み合わせの列を正解の列として決定して出力する。
【００１２】
【特許文献１】特開２００１−１８４３５０号公報
【特許文献２】特開平１０−２５４８７４号公報
【非特許文献１】内元清貴、馬青共著「人文学と情報処理」（勉誠出版，ｐｐ．１３−１５，１９９９）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
従来の形態素解析では、品詞に基づいたコーパス（ｃｏｒｐｕｓ）のみで処理を施してしたので、文の意味構造を勘案した形態素解析を施すことができないという問題がある。
【００１４】
ルールベースを用いた形態素解析システムでは、規則を変更する場合に手間がかかることと、規則を変更したばかりに今まで解析できた単語ができないといった微妙な規則変化が難しいため、高い形態素解析精度を出すことはできない。
【００１５】
これに対し、確率統計処理手法を用いた形態素解析システムでは、辞書にもコーパスにもない単語の出現確率は推定できない。決定木モデルにおいては、離れた単語の品詞や文字列を考慮することが可能であるが、既存の文例の中から入力文と似た属性を持つものを取り出すため、規模の大きなコーパスが必要となる。
【００１６】
また、近年では、ルールベースと確率統計手法を融合したシステムが提案されているが、前述の問題を完全に解決できるものではない。
【００１７】
本発明の目的は、自然言語文を単語や接辞に分割や品詞認定などの形態素解析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。
【００１８】
本発明のさらなる目的は、形態素解析時における曖昧性を解消することができる、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、意味解析結果の利用により形態素解析における曖昧性を解消することができる、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】
【００２０】
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、複数の品詞の配列で構成される自然言語文を解析する自然言語処理システムであって、
自然言語文に形態素解析を施し、１以上の解析結果を得る形態素解析部と、
前記形態素解析手段による各形態素解析結果に対して意味解析を施す意味解析部と、
前記意味解析部による１以上の意味解析結果から１つの正解に絞り込む意味解析結果選択部と、
前記意味解析結果選択部により選択された意味解析結果から元の形態素解析結果に変換する変換部と、
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】
図１には、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ている。図示の自然言語処理システムは、形態素解析部１と、形態素解析結果保持部２と、意味解析部３と、意味解析結果保持部４と、意味解析結果選択部５と、変換部６と、形態素解析結果表示部７とで構成される。
【００２２】
形態素解析部１では、入力された自然言語文に対して形態素解析を施すが、日本語の曖昧性若しくは多義性の問題から、複数の形態素解析結果を得ることがある。
【００２３】
形態素解析結果保持部２では、形態素解析部１から得られた各形態素解析結果にＩＤを付与して、さらにその中に含まれる品詞のタグ付けに対してもＩＤを付与して保持する。
【００２４】
意味解析部３では、形態素解析結果に対して意味解析を施す。そして、意味解析結果保持部４では、１つ又は複数の意味解析結果を保持する。
【００２５】
ここで、意味解析結果選択部５は、これら複数の意味解析結果から１つの正解に絞り込む。そして、変換部６では、前述の形態素解析結果とそのＩＤ参照して、正解とされる意味解析結果から、元の形態素結果に変換する。形態素解析結果表示部７は、これを最も正しい形態素解析結果として、ユーザに表示出力する。
【００２６】
このように本発明に係る自然言語処理システムによれば、形態素解析結果にさらに意味解析を施し、得られた意味解析結果を元の形態素解析結果に還元する。意味解析結果を利用することによって、入力文全体の係り受け関係、格構造を参酌しながら品詞認定の正誤を判定することができる。したがって、前後の単語間の出現確率を以って品詞認定の正誤判定を行なう場合（例えば、特許文献２を参照のこと）などに比較して、より精度の良い形態素解析結果を得ることができる。
【００２７】
ここで、形態素解析部１は、単一の形態素解析システムで構成してもよいし、複数の形態素解析システムの組み合わせで構成してもよい。
【００２８】
この場合、意味解析部４は、形態素解析を施す形態素解析部１が出力する複数の形態素解析結果を用いて、各形態素解析結果に対して、意味解析処理を施すようにする。
【００２９】
意味解析部３は、形態素解析結果を基に、構文・意味解析を行なう。構文・意味解析システムの構成は特に限定されない。例えば、Ｌｅｘｉｃａｌ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｇｒａｍｍａｒ（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。ＬＦＧでは、ネイティブ・スピーカの言語知識すなわち文法ルールを、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。
【００３０】
また、意味解析結果選択部５は、意味解析の解析結果候補とその正誤に関する情報との対応関係を統計的手法によって判別するようにしてもよい。例えば、意味解析の解析結果候補とその正誤に関する情報との対応関係を、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ ）に基づく統計的手法によって判別し、保持するようにしてもよい。
【００３１】
また、意味解析結果選択部５において、部分的に正解する意味解析結果を保持する場合、異なる意味解析結果の部分解析結果を結合し、形態素解析結果を生成するようにしてもよい。
【００３２】
また、本発明の第２の側面は、複数の品詞の配列で構成される自然言語文を解析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、
自然言語文に形態素解析を施し、１以上の解析結果を得る形態素解析ステップと、
前記形態素解析ステップにおける各形態素解析結果に対して意味解析を施す意味解析ステップと、
前記意味解析ステップにおける１以上の意味解析結果から１つの正解に絞り込む意味解析結果選択ステップと、
前記意味解析結果選択ステップにおいて選択された意味解析結果から元の形態素解析結果に変換する変換ステップと、
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。
【００３３】
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】
【００３４】
本発明によれば、形態素解析時における曖昧性を解消することができる、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。
【００３５】
また、本発明によれば、形態素解析処理に対して、文の格構造、時制及び様相など文の意味構造を勘案した意味解析処理結果による単語分割を行ない、より精度の高い形態素解析結果を選定することができる、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。
【００３６】
一般に自然言語処理は、形態素解析、構文解析、意味解析の順番で処理が施されるのである。これに対し、本発明においては、形態素解析結果を出力するために、形態素解析システムが出力する曖昧性を利用し、それらの出力結果に対して、意味解析を施し、意味解析結果の最も正しい解に基づいて、形態素解析を出力する処理を行なうことができる。
【００３７】
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】
【００３８】
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。
【００３９】
図２には、本発明の一実施形態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ている。図示の自然言語処理システムは、形態素解析部１と、形態素解析結果保持部２と、意味解析部３と、意味解析結果保持部４と、意味解析結果選択部５と、変換部６と、形態素解析結果表示部７と、機械学習部５１と、学習情報保持部５２と、素性情報付与部５３と、日本語文法規則格納部３１とで構成される。自然言語処理システムは、例えば、パーソナル・コンピュータ（ＰＣ）などの一般的な計算機システム上で所定の自然言語処理アプリケーションを実行する、という形態で実現される。
【００４０】
なお、以下では、入力される自然言語文として日本語の場合を例にとって説明するが、英語など他の言語に対しても同様に適用することが可能である。また、本実施形態では、意味解析の結果を選択する手段として、統計処理手法の１つであるＳｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅを用いているが、他の統計処理手法を用いても同等の手法で実現することが可能である。
【００４１】
形態素解析部１は、日本語によって記述された入力文を計算機内部に保持し、当該入力文に対して、所定の形態素解析システムを用いて形態素解析を施す。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】
形態素解析保持部２は、形態素解析結果に対して、解析結果識別用の形態素解析結果ＩＤを付与し、計算機内部で保持する。形態素解析結果ＩＤは、複数の形態素解析結果が出力された場合、すなわち曖昧性が出力されたときに識別子となる。
【００４３】
図３には、以下の例文（１）の日本語文に対応する曖昧性が出力された形態素解析結果にＩＤを付与したイメージを示している。また、図４には、例文（１）に対応する各形態素解析結果を計算機内部に格納するためのデータ構造の一例を示している。この例では、単語「かすみ」の品詞認定処理において、動詞連用形と名詞のいずれかになる可能性があるため、形態素解析結果が曖昧、すなわち２通りの結果が出力されている。
【００４４】
（１）「遠くの山にかすみがたなびく。」
【００４５】
意味解析部３は、計算機内部に保持されている形態素解析結果に対して、意味解析を施す。但し、形態素解析保持部２が、一意の形態素解析結果しか保持しない場合は、形態素解析結果を選択する必要がないことから、意味解析処理を実施しない。詳細は、後述のフローチャートの説明を参照されたい。
【００４６】
本実施形態では、意味解析部３として、Ｌｅｘｉｃａｌ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｇｒａｍｍａｒ（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。ＬＦＧでは、ネイティブ・スピーカの言語知識すなわち文法ルールを、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。
【００４７】
意味解析部３は、日本語文法規則格納部３１に保持される日本語ＬＦＧ文法規則及び語彙規則、結合価辞書（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）などを用いることにより、各ＩＤに対応する形態素解析結果に対し、構文及び意味解析を施し、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。
【００４８】
意味解析部３は、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。また、日本語文法規則格納部３１は、ＬＦＧに基づく意味解析を施すために必要となる日本語ＬＦＧ文法規則及び語彙規則を計算機内部に保持している。
【００４９】
図５及び図６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。
【００５０】
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６に示すように属性−属性値のマトリックス（入れ子構造）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。本実施形態では、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅとして得られる素性情報を利用して、意味解析結果の選択時における解析結果候補とその正誤の情報との間の対応関係の機械学習を行なう（後述）。
【００５１】
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）．）、Ｄａｌｒｙｍｐｌｅ，  Ｍ．著“Ｓｙｎｔａｘ ａｎｄ Ｓｅｍａｎｔｉｃｓ −Ｌｅｘｉｃａｌ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｇｒａｍｍａｒ”（Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｒｅｓｓ，２００１）及び当該論文中の引用文献などに記述されている。また、日本語ＬＦＧによる意味解析処理については、増市博、大熊智子共著「Ｌｅｘｉｃａｌ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｇｒａｍｍａｒに基づく実用的な日本語解析システムの構築」（自然言語処理，Ｖｏｌ．１０，Ｎｏ．２，ｐｐ．７９−１０９，言語処理学会，２００３）などに記載されている。
【００５２】
意味解析保持部４は、ＬＦＧに基づく意味解析部３によって得られたｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを計算機内部に保持する。意味解析保持部４では、形態素解析保持部２によって付与された形態素解析結果ＩＤと対応関係がとってｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを保持している。図７には、上記の例文（１）についての２通りの形態素解析結果それぞれに対応する意味解析結果をｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの形式で示している。
【００５３】
意味解析選択部５は、意味解析部３によって生成された入力文に対応するｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅが複数生成された場合、統計処理手法によって意味解析解析結果を１つに絞り、計算機内部に保持する。
【００５４】
機械学習部５１は、学習情報保持部５２から機械学習済みの情報を受け取り、また素性情報付与部５３から、各文の各解析結果候補の素性情報を受け取り、両者を用いることによって、素性情報と解析結果の正誤の関係を機械学習する。
【００５５】
本実施形態では、機械学習部５１は、Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）と呼ばれる統計処理手法に基づいて学習し、学習結果を計算機内部に保持する。ＳＶＭ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。
【００５６】
なお、Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅの学習結果に基づく分類処理の詳細については、例えば、Ｆａｂｒｉｚｉｏ Ｓｅｂａｓｔｉａｎｉ著“ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ｉｎ Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｔｅｘｔ Ｃａｔｅｇｏｒｉｚａｔｉｏｎ”（ＡＣＭ Ｃｏｍｐｕｒｔｉｎｇ Ｓｕｒｖｅｙｓ Ｖｏｌ．３４，Ｎｏ．１，ｐｐ．１−４７，２００２）などに記載されている。
【００５７】
本実施形態では、機械学習の処理対象となる素性情報として、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ中の「ＰＲＥＤ」（ｐｒｅｄｉｃａｔｅ）属性に対応する属性の個数と属性ペアの数を計数して、当該情報とすることが可能である。ここで言う属性は、「ＳＵＢＪ」、「ＡＤＪＵＮＣＴ」、「ＯＢＪ」など文法上のパラメータのことである。
【００５８】
図８には、素性情報付与部５３が、意味解析結果から取得する素性情報の一例を示している。例えば、図８に示したｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ（図７上と同一）では、「ＰＲＥＤ」（「たなびく」）に係る属性として、「かすみ」、「に」という各形態素には、それぞれ「ＳＵＢＪ」、「ＡＤＪＵＮＣＴ」が関連付けされていることが判る。素性情報として、これらのパラメータを抽出し、属性の個数と属性のペアの数を計数し、当該情報とする。この場合の素性情報は、「素性情報：個数」の対応関係で表現する。図示の例では、属性の個数は、「ＳＵＢＪ：１」、「ＡＤＪＵＮＣＴ：１」で表され、属性ペアの数は「ＳＵＢＪ−ＡＤＪＵＮＣＴ：１」で表される。また、図８を参照することにより、「山」は、「に」に対して、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの入れ子構造の中で１レベル下のマトリックス構造中に含まれ、さらに「遠く」は、「山」に対して、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの入れ子構造の中で１レベル下のマトリックス構造中に含まれることが分かる。これらに対して、各マトリックスに対して、同様な素性情報付与の処理を施す。このようにして得られる属性の個数と属性のペアの数から、各意味解析結果に対して素性情報を決定することが可能である。
【００５９】
なお、Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅの他にも、例えばニューラル・ネットワークと呼ばれる統計処理手法を用いても、機械学習部５１は、同様に素性情報と解析結果の正誤の関係を機械学習することが可能である。ニューラル・ネットワークの詳細については、Ｆａｂｒｉｚｉｏ Ｓｅｂａｓｔｉａｎｉ著の上記文献及びその中の引用文献を参照されたい。
【００６０】
変換部６は、機械学習部５１によって算出され、意味解析選択部５によって選択された一意の意味解析結果に付与する形態素解析結果ＩＤを参照し、形態素解析結果ＩＤに該当する形態素解析結果に変換し、計算機内部に保持する。
【００６１】
形態素解析表示部７は、変換部６によって計算機内部に保持された一意の形態素解析結果を、例えばコンピュータ・ディスプレイ上に表示出力する。
【００６２】
図９には、本実施形態に係る自然言語処理システムによる、入力文に対する形態素解析処理の手順をフローチャートの形式で示している。
【００６３】
まず、入力文に対し形態素解析を施す（ステップＳ１）。そして、入力文の形態素解析結果が複数存在するかどうかを判別する（ステップＳ２）。
【００６４】
ここで、入力文の形態素解析結果数ＮがＮ＝１であった場合、形態素解析結果は曖昧でない、すなわち単一の形態素解析結果に収束していることから、以降の意味解析の処理をスキップし、当該入力文の形態素解析結果を最終の結果として保持する（ステップＳ３）。
【００６５】
一方、形態素解析結果数ＮがＮ＞１であった場合、意味解析部３において各形態素解析結果に対し意味解析を施す（ステップＳ４）。そして、意味解析結果が複数存在するかどうかを判別する（ステップＳ５）。意味解析結果数ＭがＭ＝１であった場合、すべての形態素解析結果ＩＤを参照し（ステップＳ６）、当該形態素解析結果に変換し、当該入力文の最終の結果として保持する（ステップＳ３）。
【００６６】
これに対し、意味解析結果数ＭがＭ＞１であった場合、意味解析結果選択部５及び機械学習部５１において統計処理手法を用いて、意味解析結果の正誤判定を行なう（ステップＳ７）。そして、最終の意味解析結果を抽出し、形態素解析結果ＩＤを参照し、当該形態素解析結果に変換し（ステップＳ６）、当該入力文の最終の結果として保持する（ステップＳ３）。
【００６７】
一方、正しいと判断された意味解析結果候補が存在しない場合、すべての意味解析結果候補を最終解として抽出し（ステップＳ８）、形態素解析結果ＩＤを参照し、当該形態素解析結果に変換し（ステップＳ６）、当該入力文の最終の結果として保持する（ステップＳ３）。
【００６８】
図９に示した処理手順に従って上記の例文（１）「遠くの山にかすみがたなびく。」を形態素解析した場合、形態素解析結果は、ＩＤ１では、「かすみ」を、名詞の「かすみ」と解析される。また、ＩＤ２では、「かすむ（霞む・翳む）」の動詞連用形活用と解析される。この結果、形態素解析部１では曖昧な結果を出力しているが、本実施形態では統計処理手法を施した意味解析結果を還元することにより、例文（１）では、名詞の「かすみ」と解析しているＩＤ１を同定することが可能となる。
【００６９】
また、図１０には、以下の例文（２）を図９に示した処理手順に従って形態素解析した結果を示している。
【００７０】
（２）「彼は、いつも会議で重要な問題を素通りする。」
【００７１】
形態素解析部１は、例文（２）の文に対して、２通りの形態素解析結果を出力し、これらにそれぞれＩＤ１及びＩＤ２を割り振る。すなわち、ＩＤ１では、「素通り」を名詞の「素通り」と１つの単語として解析され、また、ＩＤ２では、「素」と「通り」（それぞれ名詞）と解析され、曖昧な形態素解析結果を出力している。これに対し、本実施形態では、図２及び図９に示した処理手順により、意味解析結果の情報を還元した形態素解析結果として、例文（２）では、１つの単語で処理されるべき「素通り」と解析しているＩＤ１を同定することが可能となる。
【００７２】
また、図１１には、以下の例文（３）を図９に示した処理手順に従って形態素解析した結果を示している。
【００７３】
（３）「社長は、競合の市場拡大によって経営戦略の見直しを迫った。」
【００７４】
形態素解析部１は、例文（３）の文に対して、２通りの形態素解析結果を出力し、これらにそれぞれＩＤ１及びＩＤ２を割り振る。すなわち、ＩＤ１では「によって」を助詞と出力し、また、ＩＤ２では、「によって」を「に」の助詞と「よる（「寄る」など）」の動詞連用形と「て」の助詞に解析され、曖昧な結果を出力している。これに対し、本実施形態では、図２及び図９に示した処理手順により、意味解析結果の情報を還元した形態素解析結果として、例文（３）では、１つの単語で処理されるべき「によって」と解析しているＩＤ１を同定することが可能となる。
【００７５】
なお本実施形態では、入力文の形態素解析結果を基にＬＦＧに基づく意味解析を施し、１つの意味解析結果を一単位として処理しているが、異なる意味解析結果の部分解析結果を結合し、形態素解析結果を生成することが可能である。つまり、意味解析結果であるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅのマトリックス構造毎に統計処理を施し、意味解析の部分解析解を求め、マトリックス毎に解析解を比較し、最も高いマトリックスを部分意味解析結果として保持し、各部分意味解析結果に対応する各形態素解析結果を組み合わせて、形態素解析結果を導出することも可能である。
【産業上の利用可能性】
【００７６】
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。
【００７７】
本明細書では、入力される自然言語文として日本語の場合を例にとって説明するが、英語など他の言語に対しても同様に適用することが可能である。また、本実施形態では、意味解析の結果を選択する手段として、統計処理手法の１つであるＳｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅを用いているが、本発明の要旨はこれに限定されるものではなく、他の統計処理手法を用いても同等の手法で実現することが可能である。勿論、統計的な処理手法以外の手段によって意味解析結果の選択を行なうようにしてもよい。
【００７８】
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】
【００７９】
【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、本発明の一実施形態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３】図３は、例文（１）の日本語文に対応する曖昧性が出力された形態素解析結果にＩＤを付与したイメージを示した図である。
【図４】図４は、例文（１）に対応する各形態素解析結果を計算機内部に格納するためのデータ構造の一例を示した図である。
【図５】図５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を示した図である。
【図６】図６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ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを示した図である。
【図７】図７は、例文（１）についての２通りの形態素解析結果それぞれに対応する意味解析結果をｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの形式で示した図である。
【図８】図８は、素性情報付与部５３が、意味解析結果から取得する素性情報の一例を示した図である。
【図９】図９は、本発明に係る自然言語処理システムによる、入力文に対する形態素解析処理の手順を示したフローチャートである。
【図１０】図１０は、例文（２）「彼は、いつも会議で重要な問題を素通りする。」を図９に示した処理手順に従って形態素解析した結果を示した図である。
【図１１】図１１は、例文（３）「社長は、競合の市場拡大によって経営戦略の見直しを迫った。」を図９に示した処理手順に従って形態素解析した結果を示した図である。
【符号の説明】
【００８０】
１…形態素解析部
２…形態素解析結果保持部
３…意味解析部
４…意味解析結果保持部
５…意味解析結果選択部
６…変換部
７…形態素解析結果表示部
３１…日本語文法規則保持部
５１…機械学習部
５２…学習情報保持部
５３…素性情報保持部
【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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