(57)【要約】【課題】  長文を分割して構文意味解析した後、各要素の構文解析結果を正確に連結して元の文全体についての正確な構文意味解析結果を得る。【解決手段】  入力文に含まれる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に基づいて入力文における分割位置を決定し分割位置により分割された入力文の各要素に対してそれぞれ構文意味解析を施し、語と語の係り受け関係とその関係の種類を要素毎に取得する。そして、入力文の分割位置における形態素情報に基づいて、分割された各要素の構文意味解析結果における連結する位置と係り受け関係を決定して各要素の構文意味解析結果同士を連結する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された自然言語文を解析する自然言語処理システムであって、
入力文が持つ形態素情報に基づいて入力文における分割位置を決定し、入力文を該分割位置の前要素と後要素に分割する文分割処理手段と、
前記分割位置により分割された入力文の各要素に対してそれぞれ構文意味解析を施し、語と語の係り受け関係とその関係の種類を要素毎に取得する構文意味解析手段と、
入力文の分割位置における形態素情報に基づいて、分割された各要素の構文意味解析結果における連結する位置と係り受け関係を決定し、要素の構文解析結果同士を連結する文要素連結処理手段と、
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】
文の分割位置に関する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を記述した１以上の分割処理規則と、
分割処理規則に対応する、分割された各要素の構文意味解析結果同士を連結するための位置と係り受け関係を記述した１以上の連結処理規則とを備え、
前記文要素連結処理手段は、前記文分割処理手段が入力文の分割処理に適用した分割処理規則に対応する連結処理規則を用いて分割された各要素の構文意味解析結果同士を連結する、
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３】
入力された自然言語文を解析する自然言語処理システムであって、
文を分割する位置を決定する分割処理規則と、複数の構文意味解析結果を１つに連結する連結処理規則とを対応付けて保持する分割・連結処理規則保持手段と、
前記分割・連結処理規則保持手段に保持されている分割処理規則を参照して、入力文を要素毎に分割する文分割処理手段と、
前記文分割処理手段によって分割された入力文の各要素に対してそれぞれ構文意味解析を施す構文意味解析手段と、
前記文分割処理手段で入力文の分割に用いられた分割処理規則に対応する連結処理規則を用いて、前記構文意味解析手段から得られる各要素についての意味解析結果を連結する文要素連結処理手段と、
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４】
優先順位が付された複数の分割処理規則が用意され、
前記文分割処理手段は、優先順位に従って分割処理規則を適用し、得られる分割位置において入力文を分割処理する、
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】
入力文を分割して得られた各要素についての構文意味解析の処理結果を評価する解析結果評価手段をさらに備える、
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】
前記解析結果評価手段は、前記構文意味解析手段が入力文の各要素に対する解析を所定時間以内に実行できなかったことに応答して、該要素をさらに分割すべきことを決定し、
前記文分割処理手段は、前記解析結果評価手段による決定に応じて該要素を再度分割し、
前記構文意味解析手段は、該要素を再度分割して得られる各要素について構文意味解析処理を施す、
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】
前記解析結果評価手段は、入力文をある分割処理規則により分割して得られた各要素についての構文意味解析結果を評価し、入力文を分割し直すべきかどうかを決定し、
前記文分割処理手段は、前記解析結果評価手段による決定に応じて入力文に対して他の分割処理規則を適用して再度分割し、
前記構文意味解析手段は、入力文を再度分割して得られる各要素について構文意味解析処理を施す、
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８】
前記文分割処理手段は、機械学習法に基づいて分割処理規則を選択し、入力文の分割を行なう、
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９】
前記文分割処理手段が接続助詞Ａ類に読点が連結する分割位置において入力文を分割したときに、前記連結処理手段は、該分割位置より前の要素を該分割位置より後の要素の動詞に対する連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結する、
ことを特徴とする請求項１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】
前記文分割処理手段が接続助詞Ｂ類に読点が連結する分割位置において入力文を分割したときに、前記連結処理手段は、各要素を束ねるための代用語を挿入し、該分割位置より前の要素及び後の要素の各構文意味解析結果を代用語を介して並置関係により連結する、
ことを特徴とする請求項１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１１】
前記文分割処理手段が活用後の連用形に読点が連結する分割位置において入力文を分割したときに、前記連結処理手段は、各要素を束ねるための代用語を挿入し、該分割位置より前の要素及び後の要素の各構文意味解析結果を代用語を介して並置関係により連結する、
ことを特徴とする請求項１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１２】
前記文分割処理手段が格助詞に読点が連結する分割位置において入力文を分割したときに、前記連結処理手段は、該分割位置より後の要素の動詞が引用動詞であれば該分割位置より前の要素を該動詞の引用格として各要素の構文意味解析結果同士を連結し、そうでなければ該分割位置より前の要素を連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結する、
ことを特徴とする請求項１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１３】
前記文分割処理手段が名詞と係助詞と読点が連続する分割位置において入力文を分割したときに、前記連結処理手段は、該分割位置より後の要素の動詞に省略されている格要素があれば該分割位置より前の要素を該当する格として各要素の構文意味解析結果同士を連結し、そうでなければ該分割位置より前の要素を連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結する、
ことを特徴とする請求項１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１４】
前記文分割処理手段が副詞可能名詞に読点が連結する分割位置において入力文を分割したときに、前記連結処理手段は、該分割位置より前の要素を該分割位置より後の要素の動詞に対する連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結する、
ことを特徴とする請求項１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１５】
前記文分割処理手段が読点を分割位置として入力文を分割したときに、前記連結処理手段は、該分割位置より前の要素を該分割位置より後の要素の動詞に対する連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結する、
ことを特徴とする請求項１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１６】
前記文分割処理手段が接続助詞Ａ類を分割位置として入力文を分割したときに、前記連結処理手段は、該分割位置より前の要素を該分割位置より後の要素の動詞に対する連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結する、
ことを特徴とする請求項１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１７】
前記文分割処理手段が接続助詞Ｂ類を分割位置として入力文を分割したときに、前記連結処理手段は、各要素を束ねるための代用語を挿入し、該分割位置より前の要素及び後の要素の各構文意味解析結果を代用語を介して並置関係により連結する、
ことを特徴とする請求項１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１８】
前記文分割処理手段が活用後の連用形を分割位置として入力文を分割したときに、前記連結処理手段は、各要素を束ねるための代用語を挿入し、該分割位置より前の要素及び後の要素の各構文意味解析結果を代用語を介して並置関係により連結する、
ことを特徴とする請求項１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１９】
前記文分割処理手段が格助詞を分割位置として入力文を分割したときに、前記連結処理手段は、該分割位置より後の要素の動詞が引用動詞であれば該分割位置より前の要素を該動詞の引用格として各要素の構文意味解析結果同士を連結し、そうでなければ該分割位置より前の要素を連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結する、
ことを特徴とする請求項１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２０】
前記文分割処理手段が係助詞を分割位置として入力文を分割したときに、前記連結処理手段は、該分割位置より後の要素の動詞に省略されている格要素があれば該分割位置より前の要素を該当する格として各要素の構文意味解析結果同士を連結し、そうでなければ該分割位置より前の要素を連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結する、
ことを特徴とする請求項１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２１】
前記文分割処理手段が副詞可能名詞を分割位置として入力文を分割したときに、前記連結処理手段は、該分割位置より前の要素を該分割位置より後の要素の動詞に対する連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結する、
ことを特徴とする請求項１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２２】
入力された自然言語文を解析する自然言語処理方法であって、
入力文が持つ形態素情報に基づいて入力文における分割位置を決定し、入力文を該分割位置の前要素と後要素に分割する文分割処理ステップと、
前記分割位置により分割された入力文の各要素に対してそれぞれ構文意味解析を施し、語と語の係り受け関係とその関係の種類を要素毎に取得する構文意味解析ステップと、
入力文の分割位置における形態素情報に基づいて、分割された各要素の構文意味解析結果における連結する位置と係り受け関係を決定し、要素の構文意味解析結果同士を連結する文要素連結処理ステップと、
を具備することを特徴とする自然言語処理方法。
【請求項２３】
文の分割位置に関する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を記述した分割処理規則と、分割された各要素の構文意味解析結果同士を連結するための位置と係り受け関係を記述した１以上の連結処理規則とが対応付けられており、
前記文要素連結処理ステップでは、前記文分割処理ステップにおいて入力文の分割処理に適用した分割処理規則に対応する連結処理規則を用いて分割された各要素の構文意味解析結果同士を連結する、
ことを特徴とする請求項２２に記載の自然言語処理方法。
【請求項２４】
入力された自然言語文を解析する自然言語処理システムであって、
文を分割する位置を決定する分割処理規則と、複数の構文意味解析結果を１つに連結する連結処理規則とが対応付けられており、
いずれかの分割処理規則を参照して入力文を要素毎に分割する文分割処理ステップと、
前記文分割処理ステップにおいて分割された入力文の各要素に対してそれぞれ構文意味解析を施す構文意味解析ステップと、
前記文分割処理ステップにおいて入力文の分割に用いられた分割処理規則に対応する連結処理規則を用いて、前記構文意味解析ステップにより得られる各要素についての意味解析結果を連結する文要素連結処理ステップと、
を具備することを特徴とする自然言語処理方法。
【請求項２５】
優先順位が付された複数の分割処理規則が用意され、
前記文分割処理ステップでは、優先順位に従って分割処理規則を適用し、得られる分割位置において入力文を分割処理する、
ことを特徴とする請求項２３又は２４のいずれかに記載の自然言語処理方法。
【請求項２６】
入力文を分割して得られた各要素についての構文意味解析の処理結果を評価する解析結果評価ステップをさらに備える、
ことを特徴とする請求項２３又は２４のいずれかに記載の自然言語処理方法。
【請求項２７】
前記解析結果評価ステップでは、前記構文意味解析ステップにおいて入力文の各要素に対する解析を所定時間以内に実行できなかったことに応答して、該要素をさらに分割すべきことを決定し、
前記文分割処理ステップでは、前記解析結果評価ステップにおける決定に応じて該要素を再度分割し、
前記構文意味解析ステップでは、該要素を再度分割して得られる各要素について構文意味解析処理を施す、
ことを特徴とする請求項２６に記載の自然言語処理方法。
【請求項２８】
前記解析結果評価ステップでは、入力文をある分割処理規則により分割して得られた各要素についての構文意味解析結果を評価し、入力文を分割し直すべきかどうかを決定し、
前記文分割処理ステップでは、前記解析結果評価ステップにおける決定に応じて入力文に対して他の分割処理規則を適用して再度分割し、
前記構文意味解析ステップでは、入力文を再度分割して得られる各要素について構文意味解析処理を施す、
ことを特徴とする請求項２６に記載の自然言語処理方法。
【請求項２９】
前記文分割処理ステップでは、機械学習法に基づいて分割処理規則を選択し、入力文の分割を行なう、
ことを特徴とする請求項２３又は２４のいずれかに記載の自然言語処理方法。
【請求項３０】
前記文分割処理ステップにおいて接続助詞Ａ類に読点が連結する分割位置にて入力文を分割したときに、前記連結処理ステップでは、該分割位置より前の要素を該分割位置より後の要素の動詞に対する連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結する、
ことを特徴とする請求項２２又は２４のいずれかに記載の自然言語処理方法。
【請求項３１】
前記文分割処理ステップにおいて接続助詞Ｂ類に読点が連結する分割位置にて入力文を分割したときに、前記連結処理ステップでは、各要素を束ねるための代用語を挿入し、該分割位置より前の要素及び後の要素の各構文意味解析結果を代用語を介して並置関係により連結する、
ことを特徴とする請求項２２又は２４のいずれかに記載の自然言語処理方法。
【請求項３２】
前記文分割処理ステップにおいて活用後の連用形に読点が連結する分割位置にて入力文を分割したときに、前記連結処理ステップでは、各要素を束ねるための代用語を挿入し、該分割位置より前の要素及び後の要素の各構文意味解析結果を代用語を介して並置関係により連結する、
ことを特徴とする請求項２２又は２４のいずれかに記載の自然言語処理方法。
【請求項３３】
前記文分割処理ステップにおいて格助詞に読点が連結する分割位置にて入力文を分割したときに、前記連結処理ステップでは、該分割位置より後の要素の動詞が引用動詞であれば該分割位置より前の要素を該動詞の引用格として各要素の構文意味解析結果同士を連結し、そうでなければ該分割位置より前の要素を連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結する、
ことを特徴とする請求項２２又は２４のいずれかに記載の自然言語処理方法。
【請求項３４】
前記文分割処理において名詞と係助詞と読点が連続する分割位置にて入力文を分割したときに、前記連結処理ステップでは、該分割位置より後の要素の動詞に省略されている格要素があれば該分割位置より前の要素を該当する格として各要素の構文意味解析結果同士を連結し、そうでなければ該分割位置より前の要素を連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結する、
ことを特徴とする請求項２２又は２４のいずれかに記載の自然言語処理方法。
【請求項３５】
前記文分割処理ステップにおいて副詞可能名詞に読点が連結する分割位置にて入力文を分割したときに、前記連結処理ステップでは、該分割位置より前の要素を該分割位置より後の要素の動詞に対する連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結する、
ことを特徴とする請求項２２又は２４のいずれかに記載の自然言語処理方法。
【請求項３６】
前記文分割処理ステップにおいて読点を分割位置として入力文を分割したときに、前記連結処理ステップでは、該分割位置より前の要素を該分割位置より後の要素の動詞に対する連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結する、
ことを特徴とする請求項２２又は２４のいずれかに記載の自然言語処理方法。
【請求項３７】
前記文分割処理ステップにおいて接続助詞Ａ類を分割位置として入力文を分割したときに、前記連結処理ステップでは、該分割位置より前の要素を該分割位置より後の要素の動詞に対する連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結する、
ことを特徴とする請求項２２又は２４のいずれかに記載の自然言語処理方法。
【請求項３８】
前記文分割処理ステップにおいて接続助詞Ｂ類を分割位置として入力文を分割したときに、前記連結処理ステップでは、各要素を束ねるための代用語を挿入し、該分割位置より前の要素及び後の要素の各構文意味解析結果を代用語を介して並置関係により連結する、
ことを特徴とする請求項２２又は２４のいずれかに記載の自然言語処理方法。
【請求項３９】
前記文分割処理ステップにおいて活用後の連用形を分割位置として入力文を分割したときに、前記連結処理ステップでは、各要素を束ねるための代用語を挿入し、該分割位置より前の要素及び後の要素の各構文意味解析結果を代用語を介して並置関係により連結する、
ことを特徴とする請求項２２又は２４のいずれかに記載の自然言語処理方法。
【請求項４０】
前記文分割処理ステップにおいて格助詞を分割位置として入力文を分割したときに、前記連結処理ステップでは、該分割位置より後の要素の動詞が引用動詞であれば該分割位置より前の要素を該動詞の引用格として各要素の構文意味解析結果同士を連結し、そうでなければ該分割位置より前の要素を連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結する、
ことを特徴とする請求項２２又は２４のいずれかに記載の自然言語処理方法。
【請求項４１】
前記文分割処理ステップにおいて係助詞を分割位置として入力文を分割したときに、前記連結処理ステップでは、該分割位置より後の要素の動詞に省略されている格要素があれば該分割位置より前の要素を該当する格として各要素の構文意味解析結果同士を連結し、そうでなければ該分割位置より前の要素を連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結する、
ことを特徴とする請求項２２又は２４のいずれかに記載の自然言語処理方法。
【請求項４２】
前記文分割処理ステップにおいて副詞可能名詞を分割位置として入力文を分割したときに、前記連結処理ステップでは、該分割位置より前の要素を該分割位置より後の要素の動詞に対する連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結する、
ことを特徴とする請求項２２又は２４のいずれかに記載の自然言語処理方法。
【請求項４３】
入力された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、
入力文が持つ形態素情報に基づいて、入力文における分割位置を決定し、入力文を該分割位置の前要素と後要素に分割する文分割処理ステップと、
前記分割位置により分割された入力文の各要素に対してそれぞれ構文意味解析を施し、語と語の係り受け関係とその関係の種類を要素毎に取得する構文意味解析ステップと、
入力文の分割位置における形態素情報に基づいて、分割された各要素の構文意味解析結果における連結する位置と係り受け関係を決定して要素の構文意味解析結果同士を連結する文要素連結処理ステップと、
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施した後に、構文意味解析処理を行ない語と語の間の係り受け関係やその係り受け関係の種類を取得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、長文を分割して構文意味解析に要する計算量を軽減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、分割した文の各要素を構文意味解析した後に各要素の構文解析結果を正確に連結して元の文についての構文意味解析結果を得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】
また、構文意味解析処理とは、自然言語文を受け取り、文法規則に基づいて語と語の係り受け関係とその関係の種類（主語、目的語などの格フレームや修飾の種類）を特定する処理である。
【０００９】
前者の係り受け関係だけを抽出する構文解析に関しては、統計処理などを用いて実時間で解析結果を得ることが可能である。構文解析に関しては、既にＣａｂｏｃｈａ（例えば、非特許文献２を参照のこと）やＫＮＰ（例えば、非特許文献３を参照のこと）などのシステムが当業界において周知となっている。
【００１０】
ここで、実用的なアプリケーションを考慮した場合、形態素毎の品詞情報や、形態素間の係り受け関係だけでは解析結果として不十分であり、構文解析のさらに次の段階の処理に相当する意味解析を行ない、格フレームなどの情報を得ることが重要であると思料される。
【００１１】
ところが、この意味解析処理は計算量の点で非常にコストがかかるため、構文解析に比べると実時間で解析結果を得ることは困難である。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、長文を対象として意味解析を実現することはとりわけ大きな課題となる。
【００１２】
この問題を解決する方法として、構文意味解析システムに文を入力する前に、長文を分割して解析に要する計算量を軽減できるようにする前処理が考えられる。
【００１３】
例えば、長い日本語文について、あらかじめ用意された分割候補文字列セットを検索し、この文中に分割候補文字列があるかどうかを判定して分割し、分割された文に対して形態素解析を行ない、文末を調整することができる（例えば、特許文献１を参照のこと）。
【００１４】
さらに、文章を分割する際に、文章中の接続助詞のある位置を分割位置とすることが好ましいと当業界では一般的に理解されている。例えば、接続助詞や機能後の線形結合順位をコーパスから求め、構文解析階の優先付けに用いるという手法がある（例えば、非特許文献４を参照のこと）。
【００１５】
また、文章を分割して、言語処理に要するコスト若しくは計算時間を軽減するという手法は、構文意味解析だけでなく、機械翻訳や形態素解析においても採り入れられている。
【００１６】
例えば、元文の長さが制限を越えるような場合に、原文データを解析可能な長さの単語列に分割し、部分翻訳後、各単語列の訳文データを一つの文に結合し、これを翻訳結果として出力することができる（例えば、特許文献２を参照のこと）。
【００１７】
また、長文を対象にした翻訳において、前処理で分割した元文の各要素を翻訳した後、要素間に接続詞や関係代名詞などの単語を挿入することで自然な翻訳文を得ることができる（例えば、特許文献３を参照のこと）。
【００１８】
【特許文献１】特公平７−２１８０３号公報
【特許文献２】特開平１０−２１２３９号公報
【特許文献３】特開平７−１８２３４６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）
【非特許文献２】工藤拓、松本裕治共著「チャンキングの段階適用による日本語係り受け解析」（情報処理学会論文誌，４３（６），１８３４−１８４２）
【非特許文献３】黒橋禎夫著「結構やるな，ＫＮＰ」（情報処理，４１（１１），１２１５−１２２０）
【非特許文献４】市丸夏樹、飛松宏征共著「接続助詞の結合順位に基づく複文の構文解析」（２００３−ＮＬ−１５８）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１９】
構文意味解析を始めとする言語処理の計算量は、文の形態素数が増すにつれ指数関数的に増大する。このため、長文を分割して構文意味解析に要する計算量を軽減するという方法が採用されている。ところが、この場合、分割した文の各要素を構文意味解析した後に、各要素の構文意味解析結果を正確に連結して文全体としての解析結果を得なければならないという問題が残っている。
【００２０】
これに対し、上述した手法ではいずれも、分割した要素を再び結合する際に単純に個々の処理結果を連ねているが、これでは目的とする構文意味解析システムに対して適用することは不可能である。何故ならば構文意味解析システムでは、個々の処理結果を関係付けるだけでは不十分であり、その関係の種類を特定する必要があるからである。例えば、特許文献３では接続語を間に挿入する方式を採っている。しかしながら、分割の個所や分割後の各要素の構文意味解析結果によっては解析結果の連結方法が異なる場合があるため、語を挿入するだけでは正しい結果を得ることができない。
【００２１】
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、入力文に対して構文意味解析処理を行ない、語と語の間の係り受け関係やその係り受け関係の種類に関する正確な解析結果を得ることができる、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。
【００２２】
本発明のさらなる目的は、長文を分割して構文意味解析に要する計算量を軽減することができる、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。
【００２３】
本発明のさらなる目的は、分割した文の各要素を構文意味解析した後に各要素の構文解析結果を正確に連結して元の文全体についての正確な構文意味解析結果を得ることができる、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】
【００２４】
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、入力された自然言語文を解析する自然言語処理システムであって、入力文に含まれる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に基づいて、入力文における分割位置を決定し、入力文を該分割位置の前要素と後要素に分割する文分割処理手段と、前記分割位置により分割された入力文の各要素に対してそれぞれ構文意味解析を施し、語と語の係り受け関係とその関係の種類を要素毎に取得する構文意味解析手段と、分割された各要素における語と語の係り受け関係とその関係の種類、及び入力文の分割位置における形態素情報に基づいて、分割された各要素の構文意味解析結果における連結する位置と係り受け関係を決定して要素の構文意味解析結果同士を連結する文要素連結処理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。
【００２５】
構文意味解析を始めとする言語処理の計算量は、文の形態素数が増すにつれ指数関数的に増大する。このため、長文を分割して構文意味解析に要する計算量を軽減するという方法が採用されている。この場合、分割して得られた要素毎の構文意味解析結果が得られる。各要素の構文意味解析結果は、例えば語と語の係り受け関係を基にして接合された木構造として表され、語と語を接合する枝には係り受け関係の種類が付加されている。
【００２６】
ところが、この場合、分割した文の各要素を構文意味解析した後に、各要素の構文意味解析結果を正確に連結して文全体としての解析結果を得なければならないという問題がある。すなわち、各要素について得られた互いの構文意味解析木のうちどの語同士をいかなる係り受け関係の種類を以って接合すべきかが不明であり、一旦分割された文の各要素を構文意味解析後に正確に連結することは困難である。
【００２７】
これに対し、本発明によれば、入力文の分割位置における形態素情報に基づいて、分割された各要素の構文意味解析結果における連結する位置と係り受け関係を決定して要素同士を連結するようにしたので、分割した文の各要素を構文意味解析した後に各要素の構文解析結果を正確に連結することにより、元の文全体についての正確な構文意味解析結果を得ることができる。
【００２８】
ここで、文に含まれる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に基づいて決定される分割位置と、入力文の分割位置における形態素情報に基づいて決定される各要素の構文意味解析結果における連結する位置と係り受け関係との間には、一定の対応関係がある。
【００２９】
そこで、文の分割位置における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を分割処理規則として記述するとともに、この分割処理規則に対応する、分割された各要素の構文意味解析結果同士を連結するための位置と係り受け関係を連結処理規則として記述し、複数の分割処理規則並びにこれらにそれぞれ対応する連結処理規則をあらかじめ保持しておくようにしてもよい。このような場合、前記文要素連結処理手段は、入力文の分割に用いられた分割処理規則に対応する連結処理規則を用いて、前記構文意味解析手段から得られる各要素についての意味解析結果を連結することができる。
【００３０】
したがって、本発明によれば、これまで構文意味解析を実行することが不可能であった長文を解析することが可能となる。文の分割処理規則とそれに対応する連結処理規則を対応付けて保持することによって、分割の仕方に応じた適切な部分解析結果の連結を行なうことができるので、構文解析処理に投入する前に一旦文を複数の要素に分割しているにも拘らず、最終的には文全体についての意味解析結果を正しく出力することが可能である。
【００３１】
また、入力文の分割位置を決定するための分割処理規則を複数用意しておく場合には、各分割処理規則に優先順位を割り振るようにしてもよい。そして、優先順位に従って分割処理規則を選択的に適用し、得られる分割位置において入力文を分割処理することによって、より適切な分割位置を決定し、より精度の高い構文意味解析結果を効率的に得ることができる。
【００３２】
図１には、本発明に係る自然言語処理システムの実現形態の一例を模式的に示している。図示の自然言語処理装置１０は、文入力部１１と、分割・連結ルール保持部１２と、文分割処理部１３と、構文意味解析部１４と、文要素連結部１５と、解析結果出力部１６で構成される。
【００３３】
文入力部１１は、日本語やその他の言語で記述された自然言語文を受け取り、文を単語すなわち形態素毎に分割して品詞付けや活用形の同定を行なう形態素解析処理を施すことによって、入力文の単語区切りや品詞付けを行なう。
【００３４】
分割・連結ルール保持部１２は、分割する位置の条件と適用する優先順位からなる分割ルール、並びに各分割ルールに対応付けられている連結位置と関係名からなる連結ルールを保持している。
【００３５】
文分割処理部１３は、分割・連結ルール保持部１２に問い合わせ、入力文に対し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。
【００３６】
構文意味解析部１４は、分割された文の各要素に対して、係り受け関係の抽出と格フレームなどの関係の種類を特定する処理を施す。この構文意味解析処理により、語と語の係り受け関係とその関係を記述した解析結果が文の要素毎に出力される。
【００３７】
文要素連結部１５は、分割・連結ルール保持部１２に問い合わせ、文分割処理部１３において適用した分割ルールに対応する連結ルールに基づいて、文の要素の解析結果を結合する。そして、解析結果出力部１６は、結合された解析結果を、元の文全体の解析結果として出力する。
【００３８】
また、本発明に係る自然言語処理システムは、入力文を分割して得られた各要素についての構文意味解析の処理結果を評価する解析結果評価手段をさらに備えていてもよい。
【００３９】
前記解析結果評価手段は、前記構文意味解析手段が入力文の各要素に対する解析を所定時間以内に実行できなかったことに応答して、該要素をさらに分割すべきかどうかを決定することができる。このような場合、前記文分割処理手段は前記解析結果評価手段による決定に応じて該要素を再度分割し、さらに前記構文意味解析手段は該要素を再度分割して得られる各要素について構文意味解析処理を施すことにより、入力文が長文であっても、より精度の高い構文意味解析を行なうことが可能となる。
【００４０】
また、前記解析結果評価手段は、入力文をある分割処理規則により分割して得られた各要素についての構文意味解析結果を評価し、入力文を分割し直すべきかどうかを決定することができる。このような場合、前記文分割処理手段は前記解析結果評価手段による決定に応じて入力文に対して他の分割処理規則を適用して再度分割し、さらに前記構文意味解析手段は入力文を再度分割して得られる各要素について構文意味解析処理を施すことにより、入力文が長文であっても、より精度の高い構文意味解析を行なうことが可能となる。
【００４１】
また、前記文分割処理手段は、機械学習法に基づいて分割処理規則を選択し、入力文の分割を行なうようにしてもよい。
【００４２】
例えば、前記文分割処理手段が接続助詞Ａ類に読点が連結する分割位置において文を分割した場合には、前記連結処理手段は、該分割位置より前の要素を該分割位置より後の要素の動詞に対する連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結することで、元の文全体について構文意味解析結果を得ることができる。
【００４３】
また、前記文分割処理手段が接続助詞Ｂ類に読点が連結する分割位置において文を分割したときに、前記連結処理手段は、各要素を束ねるための代用語を挿入し、該分割位置より前の要素及び後の要素の各構文意味解析結果を代用語を介して並置関係により連結することで、元の文全体について構文意味解析結果を得ることができる。
【００４４】
また、前記文分割処理手段が活用後の連用形に読点が連結する分割位置において文を分割したときに、前記連結処理手段は、各要素を束ねるための代用語を挿入し、該分割位置より前の要素及び後の要素の各構文意味解析結果を代用語を介して並置関係により連結することで、元の文全体について構文意味解析結果を得ることができる。
【００４５】
また、前記文分割処理手段が格助詞に読点が連結する分割位置において文を分割したときに、前記連結処理手段は、該分割位置より後の要素の動詞が引用動詞であれば該分割位置より前の要素を該動詞の引用格として各要素の構文意味解析結果同士を連結し、そうでなければ該分割位置より前の要素を連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結することで、元の文全体について構文意味解析結果を得ることができる。
【００４６】
また、前記文分割処理手段が名詞と係助詞と読点が連続する分割位置において文を分割したときに、前記連結処理手段は、該分割位置より後の要素の動詞に省略されている格要素があれば該分割位置より前の要素を該当する格として各要素の構文意味解析結果同士を連結し、そうでなければ該分割位置より前の要素を連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結することで、元の文全体について構文意味解析結果を得ることができる。
【００４７】
また、前記文分割処理手段が副詞可能名詞に読点が連結する分割位置において文を分割したときに、前記連結処理手段は、該分割位置より前の要素を該分割位置より後の要素の動詞に対する連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結することで、元の文全体について構文意味解析結果を得ることができる。
【００４８】
また、前記文分割処理手段が読点を分割位置として文を分割したときに、前記連結処理手段は、該分割位置より前の要素を該分割位置より後の要素の動詞に対する連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結することで、元の文全体について構文意味解析結果を得ることができる。
【００４９】
また、前記文分割処理手段が接続助詞Ａ類を分割位置として文を分割したときに、前記連結処理手段は、該分割位置より前の要素を該分割位置より後の要素の動詞に対する連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結することで、元の文全体について構文意味解析結果を得ることができる。
【００５０】
また、前記文分割処理手段が接続助詞Ｂ類を分割位置として文を分割したときに、前記連結処理手段は、各要素を束ねるための代用語を挿入し、該分割位置より前の要素及び後の要素の各構文意味解析結果を代用語を介して並置関係により連結することで、元の文全体について構文意味解析結果を得ることができる。
【００５１】
また、前記文分割処理手段が活用後の連用形を分割位置として文を分割したときに、前記連結処理手段は、各要素を束ねるための代用語を挿入し、該分割位置より前の要素及び後の要素の各構文意味解析結果を代用語を介して並置関係により連結することで、元の文全体について構文意味解析結果を得ることができる。
【００５２】
また、前記文分割処理手段が格助詞を分割位置として文を分割したときに、前記連結処理手段は、該分割位置より後の要素の動詞が引用動詞であれば該分割位置より前の要素を該動詞の引用格として各要素の構文意味解析結果同士を連結し、そうでなければ該分割位置より前の要素を連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結することで、元の文全体について構文意味解析結果を得ることができる。
【００５３】
また、前記文分割処理手段が係助詞を分割位置として文を分割したときに、前記連結処理手段は、該分割位置より後の要素の動詞に省略されている格要素があれば該分割位置より前の要素を該当する格として各要素の構文意味解析結果同士を連結し、そうでなければ該分割位置より前の要素を連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結することで、元の文全体について構文意味解析結果を得ることができる。
【００５４】
また、前記文分割処理手段が副詞可能名詞を分割位置として文を分割したときに、前記連結処理手段は、該分割位置より前の要素を該分割位置より後の要素の動詞に対する連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結することで、元の文全体について構文意味解析結果を得ることができる。
【００５５】
また、本発明の第２の側面は、入力された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、入力文が持つ形態素情報に基づいて、入力文における分割位置を決定し、入力文を該分割位置の前要素と後要素に分割する文分割処理ステップと、前記分割位置により分割された入力文の各要素に対してそれぞれ構文意味解析を施し、語と語の係り受け関係とその関係の種類を要素毎に取得する構文意味解析ステップと、入力文の分割位置における形態素情報に基づいて、分割された各要素の構文意味解析結果における連結する位置と係り受け関係を決定して要素の構文意味解析結果同士を連結する文要素連結処理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。
【００５６】
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】
【００５７】
本発明によれば、入力文に対して構文意味解析処理を行ない、語と語の間の係り受け関係やその係り受け関係の種類に関する正確な解析結果を得ることができる、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。
【００５８】
また、本発明によれば、長文を分割して構文意味解析に要する計算量を軽減することができる、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。
【００５９】
また、本発明によれば、分割した文の各要素を構文意味解析した後に各要素の構文解析結果を正確に連結して元の文についての正確な構文意味解析結果を得ることができる、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。
【００６０】
本発明によれば、互いに対応付けられた文分割ルールと連結ルールと文を分割して得た要素毎の構文意味解析結果を併せて用いることによって、解析困難な長文を分割した後、各要素についての構文意味解析処理を行ない、その解決結果を連結することにより、元の文全体についてのより正確な解析結果を得ることができる。
【００６１】
すなわち、本発明によれば、これまで構文意味解析を実行することが不可能であった長文を解析することが可能となる。文の分割ルールとそれに対応する連結ルールを対にして持つことによって、分割の仕方に応じた適切な部分解析結果の連結を行なうことができるため、分割を行なっているにも拘らず文全体の解析結果を正しく出力することが可能である。
【００６２】
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】
【００６３】
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。
【００６４】
図２には、本発明の一実施形態に係る自然言語処理装置１００の機能構成を模式的に示している。図示の自然言語処理装置１００は、文入力部１０１と、分割・連結ルール保持部１０２と、文分割処理部１０３と、構文意味解析部１０４と、解析結果評価部１０７と、文要素連結部１０５と、解析結果出力部１０６で構成される。
【００６５】
文入力部１０１は、日本語やその他の言語で記述された自然言語文を受け取り、文を単語すなわち形態素毎に分割して品詞付けや活用形の同定を行なう形態素解析処理を施すことによって単語区切りや品詞付けを行なう。
【００６６】
分割・連結ルール保持部１０２は、分割する位置の条件と適用する優先順位からなる分割ルール、並びに各分割ルールに対応付けられている連結位置と関係名からなる連結ルールを保持している。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。また、連結ルールは、分割された各要素の構文意味解析結果同士を連結するための位置と係り受け関係を記述したものである。但し、分割ルール並びに連結ルールの詳細については後述に譲る。
【００６７】
文分割処理部１０３は、分割・連結ルール保持部１０２に問い合わせ、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。
【００６８】
構文意味解析部１０４は、分割された文の各要素に対して、係り受け関係の抽出と格フレームなどの関係の種類を特定する処理を施す。この構文意味解析処理により、語と語の係り受け関係とその関係を記述した解析結果が文の要素毎に出力される。
【００６９】
文要素連結部１０５は、分割・連結ルール保持部１０２に問い合わせ、文分割処理部１０３において適用した分割ルールに対応する連結ルールに基づいて、文の要素の解析結果を結合する。そして、解析結果出力部１０６は、結合された解析結果を、元の文全体の解析結果として出力する。
【００７０】
解析結果評価部１０７は、構文意味解析部１０４による処理結果を入力とし、入力文を分割して得られた各要素についての構文意味解析の処理結果を評価する。そして、構文意味解析部１０４から正常な解析結果を得られなかったと判断した場合には、文分割処理部１０２に指示を出力し、入力文に対する分割処理を再帰的に行ない、より適切な分割位置により入力文の分割と構文意味解析処理の精度向上を図る。
【００７１】
例えば、解析結果評価部１０７は、構文意味解析部１０５が入力文の各要素に対する解析を所定時間以内に実行できなかったこと、すなわちタイムアウト・エラーの発生に応答して、分割された各要素をさらに分割すべきかどうかを決定する。そして、さらに分割すべきと決定した場合には、文分割処理部１０２は要素に対する分割処理を再帰的に行ない、構文意味解析部１０５は要素を再度分割して得られる各要素について構文意味解析処理を施す。
【００７２】
また、解析結果評価部１０７は、入力文をある分割処理規則により分割して得られた各要素についての構文意味解析結果を評価し、入力文を分割し直すべきかどうかを決定する。そして、入力文を分割し直すべきと決定した場合には、文分割処理部１０２は、入力文に対して別の分割処理規則を適用して再度分割し、構文意味解析部１０５は入力文を再度分割して得られる各要素について改めて構文意味解析処理を施す。
【００７３】
なお、解析結果の評価による入力文の再帰的分割処理の詳細については、後述に譲る。
【００７４】
本発明に係る自然言語処理は、構文意味解析処理システムにおける構文意味解析部に組み込んで実装することができる。例えば、構文・意味解析を行な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。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。
【００７５】
図３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。
【００７６】
形態素解析部２０２は、図２に示した自然言語処理装置１００における文入力部１０１に相当する処理を行なう。図示の例では、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。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。
【００７７】
形態素解析処理により、例えば、「私の犬は林檎を食べる。」という文が入力された場合、形態素解析結果として、「私｛名詞｝の｛連体化助詞｝犬｛名詞｝は｛係助詞｝林檎｛名詞｝を｛格助詞｝食べる｛動詞｝。｛句点｝」が出力される。
【００７８】
このような形態素解析結果は、次いで、構文意味解析部２０３に入力される。図２に示した自然言語処理装置１００における文分割処理部１０２、構文意味解析部１０３、解析結果評価部１０５、文要素連結部１０６は、構文意味解析部２０３に組み込んで実装することができる。
【００７９】
図３に示す例では、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）。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。
【００８０】
図４及び図５には、入力文「私の犬は林檎を食べる。」を構文意味解析部２０３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。
【００８１】
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、例えば図５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、図５に示す例では、［］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。
【００８２】
また、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを、語と語の係り受け関係を基にして接合された木構造すなわち「依存木」として表現することもでき、この場合には語と語を接合する枝には係り受け関係の種類が付加される。図６には、図５に示したｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを依存木の形態で表現している。図示のように、依存木は、単語を示すノードと係り受けを示すリンクと関係名を示すリンクラベルからなる。
【００８３】
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。
【００８４】
続いて、本実施形態に係る自然言語処理装置１００における自然言語処理の動作例について具体的に説明する。なお、以下では、日本語を対象として説明を行なうが、構文意味解析処理が適用可能な言語であればいかなる言語であっても同様の効果を得ることができるということを十分理解されたい。
【００８５】
まず、文入力部１０１に対して自然言語文「円覚寺は鎌倉時代の建造物としてとても有名なので、広く一般的に知られている。」が入力されたとする。この文は形態素解析処理によって、図７に示すような品詞情報付きの形態素列に変換される。
【００８６】
次に、文分割処理部１０２において、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。図８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。図８には、分割ルールの例を示している。
【００８７】
図８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。
【００８８】
文分割処理部１０２は、分割・連結ルール保持部１０３に形態素列に変換された入力文を問い合わせると、入力文の中には接続助詞Ａ類＋読点である「ので、」が存在するので、図８中において優先度１が与えられているルールＡが適応され、分割位置が決定される。この結果、上記の入力文は、２つの文要素、すなわち前要素「円覚寺は鎌倉時代の建造物としてとても有名なので、」と、後要素「広く一般的に知られている。」に分割される。
【００８９】
次に、構文意味解析部１０４において、入力文を分割して得られた前要素及び後要素のそれぞれについて構文意味解析を行なう。図９には、分割位置前後の各要素についての構文意味解析結果を依存木の形式で示している。図示のように、依存木は、単語を示すノードと係り受けを示すリンクと関係名を示すリンクラベルからなる。
【００９０】
次に、文要素連結部１０５において、図９に示した前要素及び後要素それぞれの構文意味解析結果を連結する。本実施形態では、文要素連結部１０５は、分割された各要素における語と語の係り受け関係とその関係の種類、及び入力文の分割位置における形態素情報に基づいて、分割された各要素の構文意味解析結果における連結する位置と係り受け関係を決定して要素の構文意味解析結果同士を連結する。
【００９１】
連結ルールは、分割された各要素の構文意味解析結果同士を連結するための位置と係り受け関係を記述したものである。既に述べたように、入力文の分割位置における形態素情報に基づいて連結ルールが定まるが、これは分割ルールと連結ルールの間に対応関係があることを意味している。そこで、本実施形態では、分割・連結ルール保持部１０３は、分割ルールに対応付けて連結ルールを保持している。図１０には連結ルールの例を示している。
【００９２】
図１０に示す例では、分割ルールＡに対応する連結ルールＡとして、分割位置より前の要素を分割位置より後の要素の動詞に対する連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結することを取り決めている。また、分割ルールＢに対応する連結ルールＢとして、ダミーノード（各要素を束ねるための代用語）を挿入し、該分割位置より前の要素及び後の要素の各構文意味解析結果を代用語を介して並置関係により連結することを取り決めている。また、分割ルールＣに対応する連結ルールＣとして、各要素を束ねるための代用語を挿入し、該分割位置より前の要素及び後の要素の各構文意味解析結果を代用語を介して並置関係により連結することを取り決めている。また、分割ルールＤに対応する連結ルールＤとして、分割位置より後の要素の動詞が引用動詞であれば該分割位置より前の要素を該動詞の引用格として各要素の構文意味解析結果同士を連結し、そうでなければ該分割位置より前の要素を連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結することを取り決めている。また、分割ルールＥに対応する連結ルールＥとして、分割位置より後の要素の動詞に省略されている格要素があれば該分割位置より前の要素を該当する格として各要素の構文意味解析結果同士を連結し、そうでなければ該分割位置より前の要素を連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結することを取り決めている。また、分割ルールＦに対応する連結ルールＦとして、分割位置より前の要素を該分割位置より後の要素の動詞に対する連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結することを取り決めている。また、分割ルールＧに対応する連結ルールＧとして、分割位置より前の要素を該分割位置より後の要素の動詞に対する連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結することを取り決めている。また、分割ルールＡ’に対応する連結ルールＡ’として、分割位置より前の要素を該分割位置より後の要素の動詞に対する連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結することを取り決めている。また、分割ルールＢ’に対応する連結ルールＢ’として、各要素を束ねるための代用語を挿入し、該分割位置より前の要素及び後の要素の各構文意味解析結果を代用語を介して並置関係により連結することを取り決めている。また、分割ルールＣ’に対応する連結ルールＣ’として、各要素を束ねるための代用語を挿入し、該分割位置より前の要素及び後の要素の各構文意味解析結果を代用語を介して並置関係により連結することを取り決めている。また、分割ルールＤ’に対応する連結ルールＤ’として、分割位置より後の要素の動詞が引用動詞であれば該分割位置より前の要素を該動詞の引用格として各要素の構文意味解析結果同士を連結し、そうでなければ該分割位置より前の要素を連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結することを取り決めている。また、分割ルールＥ’に対応する連結ルールＥ’として、分割位置より後の要素の動詞に省略されている格要素があれば該分割位置より前の要素を該当する格として各要素の構文意味解析結果同士を連結し、そうでなければ該分割位置より前の要素を連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結することを取り決めている。また、分割ルールＦ’に対応する連結ルールＦ’として、分割位置より前の要素を該分割位置より後の要素の動詞に対する連用修飾成分として各要素の構文意味解析結果同士を連結することを取り決めている。
【００９３】
文要素連結部１０５は、前要素と後要素の構文意味解析結果を連結するために、分割・連結ルール保持部１０３に連結ルールを問い合わせる。ここで例に取り上げている上記の入力文は、ルールＡによって上記の各要素に分割されていることから、ルールＡに対応する連結ルールＡを適用する。したがって、前要素から後要素に対してリンクが張られ、連用修飾成分のリンクラベルＡＤＪＵＮＣＴが付与されて、２つの要素の解析結果が連結される。図１１には、この手続きによって得られた２つの要素の解析結果を連結した結果得られる元の文全体としての構文意味解析結果を示している。
【００９４】
最後に、解析結果出力部１０６において、元の入力文「円覚寺は鎌倉時代の建造物としてとても有名なので、広く一般的に知られている。」の解析結果として、図１１に示される解析結果が出力される。
【００９５】
続いて、自然言語文「クリントン大統領の来日の際に決めた日米投資促進機構の設立は、衆議院が反対した。」を入力文とする場合を用いて、上記以外の分割ルール及び連結ルールが適用される場合の構文意味解析処理の動作例について説明する。
【００９６】
まず、文入力部１０１において、この文が入力され、形態素解析処理によって、上記と同様に品詞情報付きの形態素列に変換される。
【００９７】
次に文分割処理部１０２において、この入力文の分割を行なう。すなわち、文分割処理部１０２は、分割・連結ルール保持部１０３に対し、形態素列に変換された入力文を問い合わせると、入力文の中には名詞＋係助詞＋読点である「設立は、」が存在するので、図８中で優先度５を持つルールＥが適応される。この結果、入力文は前後２つの文要素、すなわち前要素「クリントン大統領の来日の際に決めた日米投資促進機構の設立は、」と、後要素「衆議院が反対した。」に分割される。
【００９８】
次に、構文意味解析部１０４において、分割された要素毎の構文意味解析を行なう。図1２には、分割位置前後の各要素についての構文意味解析結果を依存木の形式で示している。図示のように、依存木は、単語を示すノードと係り受けを示すリンクと関係名を示すリンクラベルからなる。
【００９９】
次に、文要素連結部１０５において、図１２に示した前後２つ要素の解析結果を連結する。すなわち、文要素連結部１０５は、分割・連結ルール保持部１０３に連結ルールを問い合わせる。これらの要素は分割ルールＥによって入力文を分割して得られているため、分割ルールＥに対応する連結ルールＥを適用する。したがって、後要素には省略された格要素ＯＢＪが存在するため、前要素をＯＢＪとして後要素に連結する。図１３には、この手続きによって得られた２つの要素の構文解析結果を連結することによって得られる元の文全体についての構文意味解析結果を示している。
【０１００】
最後に、解析結果出力部１０６において、元の入力文「クリントン大統領の来日の際に決めた日米投資促進機構の設立は、衆議院が反対した。」の解析結果として、図１３に示される解析結果が出力される。
【０１０１】
解析結果評価部１０７は、構文意味解析の処理結果を評価し、この評価次第では入力文に対する分割処理を再帰的に行ない、より適切な分割位置により入力文の分割と構文意味解析処理の精度向上を図ることができる（前述）。上述した２つの入力文の処理例では入力文の再帰的分割処理を行なう必要はなかったが、以下では、入力文の再帰的分割処理を伴う場合についての構文意味解析の処理手順について説明する。
【０１０２】
まず、文入力部１０１において、自然言語文「この問題は中国側の捜査の進展状況とも密接に絡んでおり、日本捜査当局は１７日、合同会議で話し合うだろうと言われている。」を入力文として受容し、形態素解析処理によって上記と同様に品詞情報付きの形態素列に変換される。
【０１０３】
次に、文分割処理部１０２において、この入力文の分割を行なう。すなわち、分割・連結ルール保持部１０３に形態素列に変換された入力文を問い合わせると、入力文の中には補助動詞の連用形＋読点である「おり、」が存在するので、図８中の優先度３の分割ルールＣが適応される。この結果、上記の入力文は２つの文要素、すなわち前要素「この問題は、中国側の捜査の進展状況とも密接に絡んでおり、」と、後要素「日本捜査当局は１７日、合同会議で話し合うだろうと言われている。」に分割される。
【０１０４】
次に、構文意味解析部１０４において、分割して得られた各要素についての構文意味解析を行なう。ここでは、前要素と後要素がそれぞれタイムアウト・エラーのため構文意味解析に失敗したと仮定する。
【０１０５】
次に、解析結果評価部１０７において、各要素についての構文意味解析結果の評価を行ない、次に行なう処理を決定する。図１４には、解析結果評価部１０７における処理手順をフローチャートの形式で示している。以下、このフローチャートに従って、各要素についての構文意味解析結果の評価に基づく処理の流れについて説明する。
【０１０６】
まず、解析結果が成功したか否かを判断する（ステップＳ１）。ここでは解析が失敗しているため、続いて失敗の要因がタイムアウトか否かを判断する（ステップＳ２）。ここでは、タイムアウト・エラーによって構文意味解析処理に失敗していることから、次の処理を「文要素の分割」に決定し、これに応答して、前要素と後要素に対して再度分割処理を行なう（ステップＳ４）。
【０１０７】
再度分割処理の要求に応答して、文分割処理部１０２において、当該要素についての再帰的分割処理が行なわれる。すなわち、前要素「この問題は、中国側の捜査の進展状況とも密接に絡んでおり、」の形態素列に変換された文を分割・連結ルール保持部１０３に問い合わせると、当該要素の文中には名詞＋係助詞＋読点である「問題は、」が存在するので、図８中の優先度５の分割ルールＥが適応される。この結果、当該要素はさらに２つの要素、すなわち前要素「この問題は、」と後要素「中国側の捜査の進展状況とも密接に絡んでおり、」に分割される。
【０１０８】
次に、構文意味解析部１０４において、構文意味解析を行なう。ここでは、２つの要素の処理がそれぞれ成功したと仮定する。図１５には、これらの解析結果を示している。そして、解析結果評価部１０７では、各要素が解析に成功しているため、これ以上処理は行なわれない。
【０１０９】
次に、文分割処理部１０２において、入力文の後要素「日本捜査当局は１７日、合同会議で話し合うだろうと言われている。」についての再帰的分割処理を行なう。すなわち、分割・連結ルール保持部に形態素列に変換された文を問い合わせると、文中には読点が存在するので、図８中の優先度７のルールＧが適応される。この結果、２つの文要素、すなわち前要素「日本捜査当局は１７日、」と、後要素「合同会議で話し合うだろうと言われている。」に分割される。
【０１１０】
次に、構文意味解析部１０４において、再起分割された各要素についての構文意味解析を行なう。ここでは、前要素の解析が文法エラーによって失敗したと仮定する。
【０１１１】
次に、解析結果評価部１０７において、要素毎の構文意味解析結果の評価を行ない、次のステップで行なう処理を決定する。構文意味解析の文法エラーが発生した場合の処理の流れについて、図１４に示したフローチャートを参照しながら説明する。
【０１１２】
まず、構文意味解析部１０４における要素毎の構文意味解析結果が成功したか否かを判断する（ステップＳ１）。ここでは解析が失敗しているため、さらに失敗の要因がタイムアウトか否かを判断する（ステップＳ２）。ここでは、タイムアウト・エラーではなく文法エラーによって失敗しているため、次の処理を「元の文（要素）に現在の優先度ｎ＋１のルールを適用して再分割する」に決定する（ステップＳ３）。すなわち、今回とは別の分割ルールを用いて入力文の分割処理をやり直すことにより、異なる分割位置により得られる各要素についての構文意味解析処理を試行する。
【０１１３】
ここで用いている例では、現在の分割ルールの優先度は７であるため、優先度８以降のルールを元の文要素「日本捜査当局は１７日、合同会議で話し合うだろうと言われている。」に適用し、再度分割処理を行なう。
【０１１４】
文分割処理部１０２において、この文要素「日本捜査当局は１７日、合同会議で話し合うだろうと言われている。」についての再分割を行なう。すなわち、分割・連結ルール保持部１０３の優先度８以降の分割ルールに、形態素列に変換された当該要素を問い合わせる。ここで、文中には格助詞「と」が存在するので、図８中の優先度１１のルールＤ’が適応される。この結果、当該要素はさらに２つの文要素、すなわち前要素「日本捜査当局は１７日、合同会議で話し合うだろうと」と、後要素「言われている。」に分割される。
【０１１５】
次に、構文意味解析部１０４において、再帰的に分割されたこれらの各要素についての構文意味解析を行なう。ここでは、２つの要素の処理がそれぞれ成功したと仮定する。図１６には、これらの構文解析結果を示している。解析結果評価部１０７では、各要素が解析に成功しているため、これ以上処理は行なわれない。
【０１１６】
以上説明してきた処理により、文「この問題は中国側の捜査の進展状況とも密接に絡んでおり、日本捜査当局は１７日、合同会議で話し合うだろうと言われている。」の分割が終了する。図１７には、入力文を分割する際、さらに分割された文の要素をさらに再帰的に分割する際に適用された分割ルールを示している。
【０１１７】
次に、文要素連結部１０５において、それぞれの要素の解析結果を連結する。まず、図１５に示した２つの解析結果を連結する。これらの要素は分割ルールＥによって分割されていることから、分割ルールＥに対応する図１０中の連結ルールＥを適用する。ここでは、後要素には省略された格要素ＯＢＪが存在するため、前要素をＯＢＪとして後要素に連結する。図１８には、上述した手続きによって得られた２つの要素の構文意味解析結果を連結して得られる結果を示している。
【０１１８】
次に、図１６に示した２つの解析結果を連結する。これらの要素は分割ルールＤ’によって分割されているため、分割ルールＤ’に対応する図１０中の連結ルールＤ’を適用する。この場合、後要素には省略された引用格要素ＯＢＬ＿ｔｏが存在するので、前要素をＯＢＬ＿ｔｏとして後要素に連結する。図１９に、上述した手続きによって得られた２つの要素の構文意味解析結果を連結して得られる結果を示している。
【０１１９】
さらに、図１８と図１９にそれぞれ示した構文意味解析の連結結果をさらに連結して、元の入力文全体についての構文意味解析結果を得る。これらの要素は元の入力文に対し分割ルールＣを適用して分割することによって得られているので、分割ルールＣに対応する連結ルールＣを適用する。したがって、ダミーノード（各要素を束ねるための代用語）が挿入され、前要素と後要素に対してリンクが張られ、並置要素としてのリンクラベルＳＥＴが付与されて、２つの要素の解析結果が連結される。図２０に、この手続きによって得られた２つの要素を連結して得られる、元の入力文全体についての構文意味解析結果を示している。
【０１２０】
最後に、解析結果出力部１０６において、元の入力文「この問題は中国側の捜査の進展状況とも密接に絡んでおり、日本捜査当局は１７日、合同会議で話し合うだろうと言われている。」の解析結果として、図２０に示される解析結果が出力される。
【産業上の利用可能性】
【０１２１】
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。
【０１２２】
本明細書では、本発明に係る自然言語処理を日本語からなる入力文に対して適用した場合を中心に本発明の実施形態並びにその作用効果を説明してきたが、本発明の要旨はこれに限定されるものではなく、入力文が他の言語で記述されている場合であっても、同様に本発明を適用し好適に作用効果を得ることができることは言うまでもない。
【０１２３】
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】
【０１２４】
【図１】図１は、本発明に係る自然言語処理システムの実現形態の一例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装置１００の機能構成を模式的に示したブロック図である。
【図３】図３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４】図４は、入力文「私の犬は林檎を食べる。」を構文意味解析部２０３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５】図５は、入力文「私の犬は林檎を食べる。」を構文意味解析部２０３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６】図６は、図５に示したｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを依存木の形態で表現した図である。
【図７】図７は、自然言語文「円覚寺は鎌倉時代の建造物としてとても有名なので、広く一般的に知られている。」を文入力部１０１により形態素解析処理して得られる品詞情報付きの形態素列を示した図である。
【図８】図８は、分割ルールの例を示した図である。
【図９】図９は、入力文「円覚寺は鎌倉時代の建造物としてとても有名なので、広く一般的に知られている。」を分割して得られた各要素についての構文意味解析結果を依存木の形式で示した図である。
【図１０】図１０は、連結ルールの例を示した図である。
【図１１】図１１は、図９に示した各要素の構文意味解析結果を連結して得られる元の文全体としての構文意味解析結果を示した図である。
【図１２】図１２は、入力文「クリントン大統領の来日の際に決めた日米投資促進機構の設立は、衆議院が反対した。」を分割して得られた要素毎の構文意味解析結果を依存木の形式で示した図である。
【図１３】図１３は、図１２に示した各要素の構文意味解析結果を連結して得られる元の文全体としての構文意味解析結果を示した図である。
【図１４】図１４は、解析結果評価部１０７における処理手順を示したフローチャートである。
【図１５】図１５は、構文意味解析部１０４における文の要素についての解析結果の例を示した図である。
【図１６】図１６は、構文意味解析部１０４における文の要素についての解析結果の例を示した図である。
【図１７】図１７は、入力文を分割する際、さらに分割された文の要素をさらに再帰的に分割する際に適用された分割ルールを示した図である。
【図１８】図１８は、図１５に示した２つの要素の構文意味解析結果を連結して得られる結果を示した図である。
【図１９】図１９は、図１６に示した２つの要素の構文意味解析結果を連結して得られる結果を示した図である。
【図２０】図２０は、２つの要素を連結して得られる、元の入力文全体についての構文意味解析結果を示した図である。
【符号の説明】
【０１２５】
１０…自然言語処理装置
１１…文入力部
１２…分割・連結ルール保持部
１３…文分割処理部
１４…構文意味解析部
１５…文要素連結部
１６…解析結果出力部
１００…自然言語処理装置
１０１…文入力部
１０２…分割・連結ルール保持部
１０３…文分割処理部
１０４…構文意味解析部
１０５…文要素連結部
１０６…解析結果出力部
１０７…解析結果評価部
【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】
2005284723.tif 000018
【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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