(57)【要約】【課題】  解析速度の向上のために複合語を１つに纏め上げたときに、検索システムの再現率や適合率の低下を防止する。【解決手段】  複合語を１つの単語として纏め上げることにより、構文・意味解析時の解析速度が向上するが、検索システムにおける再現率又は適合率が低下するという弊害を伴う。本発明では、連続する形態素をまとめて１つの複合語を形成する際に、元の形態素間に区切り文字を与える。このような区切り文字によって、形態素解析結果から元の形態素を容易に取り出すことができる構造となっていることから、検索システムにおける再現率を維持することができる。【選択図】  図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
引用符を含んだ自然言語文を解析する自然言語処理システムであって、
入力された自然言語文について形態素毎の品詞の認定結果を含んだ形態素解析結果を取得する手段と、
前記形態素解析結果に基づいて、引用符に係る形態素を検出し、引用符に隣接する見出し語に引用符に関する情報を付加して、文中での引用符の出現場所の情報を表す引用符情報付加手段と、
前記引用符情報を利用して入力された自然言語文の構文・意味解析を行う構文・意味解析手段と、
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】
前記引用符情報付加手段は、入力文の各形態素を見出し語として文法カテゴリが記述されている構文・意味解析用辞書中に、引用符に隣接する見出し語に引用符に関する情報を付加する、
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】
前記引用符情報付加手段は、前記構文・意味解析用辞書中に、開き括弧に続く形態素と、閉じ括弧が続く形態素に対して、それぞれ開き括弧並びに閉じ括弧に関する情報を付加する、
ことを特徴とする請求項２に記載の自然言語処理システム。
【請求項４】
前記構文・意味解析手段は、入力文についての構文・意味解析結果の候補が複数ある場合には、開き括弧に続く形態素と閉じ括弧が続く形態素間の係り受け関係の距離と、開き括弧に続く形態素についての被修飾要素の数に基づいて最適な候補を選択する、
ことを特徴とする請求項３に記載の自然言語処理システム。
【請求項５】
前記構文・意味解析手段は、文中の単語や句の構造を表した依存木上で、形態素間の係り受け関係の距離として形態素間のリンク数を計数する、
ことを特徴とする請求項４に記載の自然言語処理システム。
【請求項６】
前記構文・意味解析手段は、文中の単語や句の構造を表した依存木上で、形態素についての被修飾要素の数としてノード数を計数する、
ことを特徴とする請求項４に記載の自然言語処理システム。
【請求項７】
前記構文・意味解析手段は、構文・意味解析の候補が複数存在する場合には、各候補について開き括弧に続く形態素と閉じ括弧が続く形態素間の係り受け関係の距離を比較し、距離のより少ない方を選択する、
ことを特徴とする請求項４に記載の自然言語処理システム。
【請求項８】
前記構文・意味解析手段は、係り受け関係の距離に基づいて候補を限定しても、なお複数の候補が残っている場合には、さらに各候補について開き括弧に続く形態素についての被修飾要素の数を比較し、該要素数のより少ない方の候補を選択する、
ことを特徴とする請求項７に記載の自然言語処理システム。
【請求項９】
引用符を含んだ自然言語文を解析する自然言語処理方法であって、
入力された自然言語文について形態素毎の品詞の認定結果を含んだ形態素解析結果を取得するステップと、
前記形態素解析結果に基づいて、引用符に係る形態素を検出し、引用符に隣接する見出し語に引用符に関する情報を付加して、文中での引用符の出現場所の情報を表す引用符情報付加ステップと、
前記引用符情報を利用して入力された自然言語文の構文・意味解析を行う構文・意味解析ステップと、
を具備することを特徴とする自然言語処理方法。
【請求項１０】
前記引用符情報付加ステップでは、入力文の各形態素を見出し語として文法カテゴリが記述されている構文・意味解析用辞書中に、引用符に隣接する見出し語に引用符に関する情報を付加する、
ことを特徴とする請求項９に記載の自然言語処理方法。
【請求項１１】
前記引用符情報付加ステップでは、前記構文・意味解析用辞書中に、開き括弧に続く形態素と、閉じ括弧が続く形態素に対して、それぞれ開き括弧並びに閉じ括弧に関する情報を付加する、
ことを特徴とする請求項１０に記載の自然言語処理方法。
【請求項１２】
前記構文・意味解析ステップでは、入力文についての構文・意味解析結果の候補が複数ある場合には、開き括弧に続く形態素と閉じ括弧が続く形態素間の係り受け関係の距離と、開き括弧に続く形態素についての被修飾要素の数に基づいて最適な候補を選択する、
ことを特徴とする請求項１１に記載の自然言語処理方法。
【請求項１３】
前記構文・意味解析ステップでは、文中の単語や句の構造を表した依存木上で、形態素間の係り受け関係の距離として形態素間のリンク数を計数する、
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】
前記構文・意味解析ステップでは、文中の単語や句の構造を表した依存木上で、形態素についての被修飾要素の数としてノード数を計数する、
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１５】
前記構文・意味解析ステップでは、構文・意味解析の候補が複数存在する場合には、各候補について開き括弧に続く形態素と閉じ括弧が続く形態素間の係り受け関係の距離を比較し、距離のより少ない方を選択する、
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１６】
前記構文・意味解析ステップでは、係り受け関係の距離に基づいて候補を限定しても、なお複数の候補が残っている場合には、さらに各候補について開き括弧に続く形態素についての被修飾要素の数を比較し、該要素数のより少ない方の候補を選択する、
ことを特徴とする請求項１５に記載の自然言語処理方法。
【請求項１７】
引用符を含んだ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、
入力された自然言語文について形態素毎の品詞の認定結果を含んだ形態素解析結果を取得するステップと、
前記形態素解析結果に基づいて、引用符に係る形態素を検出し、引用符に隣接する見出し語に引用符に関する情報を付加して、文中での引用符の出現場所の情報を表す引用符情報付加ステップと、
前記引用符情報を利用して入力された自然言語文の構文・意味解析を行う構文・意味解析ステップと、
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、自然言語文の構文・意味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、複数の語が連なって構成される複合語を含む文に対してより速い解析速度で構文・意味解析結果を出力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、解析速度の向上のために複合語を１つに纏め上げたときにより高い再現率の構文・意味解析結果を出力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、本来抽象的であいまい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】
かかる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。
【０００７】
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。
【０００８】
とりわけ、構文解析及び意味解析は、自然言語処理の分野において、対話システム、機械翻訳、文書校正支援、文書要約などのアプリケーションを実現する上で必要不可欠の技術であるとされている。
【０００９】
構文解析では、自然言語文を受け取り、文法規則に基づいて単語（文節）間の係り受け関係を決定する処理を行なう。構文解析結果は、依存構造と呼ばれる木構造（依存木）の形態で表現することができる。また、意味解析では、単語（文節）間の係り受け関係に基づいて文中の格関係を決定する処理を行なうことができる。ここで言う格関係とは、文を構成する各要素が持つ、主語（ＳＵＢＪ）、目的語（ＯＢＪ）といった文法上の役割のことを指す。また、文の時制や様相、話法などを判定する処理を意味解析が含む場合もある。
【００１０】
ところで、自然言語処理における構文・意味解析に要する時間は、文に含まれる形態素数に対し指数関数的に増加するとされている。このため、複数の形態素を１つにまとめて形態素数を減らすことにより、解析速度の向上を期待することができる。
【００１１】
例えば、構文解析や意味解析などにおいて、複数の語が連なって構成される複合語が出現した場合、これらの語を１つの単語として扱う処理、すなわち連続する複数の形態素を纏め上げる処理を行なうことで、解析速度の改善を図っている。
【００１２】
例えば、連語に代表されるような原文テクスト中の一まとまりの表現形態を一の形態素として処理し、統語解析の精度を向上させるとともに統語解析に要する時間の短縮を図った機械翻訳装置について提案されている（例えば、特許文献１を参照のこと）。この場合、ＨＤ装置に英和連語辞書を用意し、この英和連語辞書には、いわゆる連語に代表されるような一まとまりの表現形態を格納しておく。そして、統語解析処理において、等位接続詞によって結合された単語から構成される表現形態を英文テクスト中で検索し、英文連語辞書に登録されている場合、あるいは検索された表現形態を構成する単語の接頭辞又は接尾辞が同一である場合には、その検索された表現形態を一の形態素として認識し、分離することなく構文の解析を行なう。
【００１３】
また、コンピュータを用いた自然語解析装置において、解析が難しかった複合語、重文、複文を効率的に解析できる構文解析方法についても提案されている（例えば、特許文献２を参照のこと）。この場合、品詞情報が動詞＋接続助詞＋動詞である単語列の組み合わせを１つの動詞とする。また、あらかじめ用意した辞書を参照して、ａｎｄやｏｒの論理演算子という属性を持つ単語が検出された場合、単語の前後に位置する単語を含めて一個の単語として処理を進める。また、形容詞、副詞、感嘆詞から選ばれる少なくとも１つの単語が検出された場合、該単語は該単語の後に最初に出現する指示表明語（動詞、名詞などのように事象を示す単語）を修飾する単語として処理を進める。
【００１４】
本明細書で言う複合語は、複数の名詞が連なって構成される「複合名詞」や、複数の動詞が連なって構成される「複合動詞」などが挙げられる。
【００１５】
例えば、以下の例文（１）に示すように、「青少年」、「総合」、「体育」、「大会」という４つの連続した名詞を１つの複合名詞として扱う。
【００１６】
（１）横浜で青少年総合体育大会が行われた。
横浜  で  青少年  総合  体育  大会  が  行う  れる  た。
→  横浜  で、  青少年総合体育大会  が  行う  れる  た
【００１７】
ところが、元々別の形態素をまとめることによって、不具合が生じることがある。図８には、上記の例文に対する構文意味解析結果の一例を示している。例えば、この解析結果を対象にして、「大会」というキーワードで検索しようとしても、連続した名詞を１つの名詞として取り扱った上記の語（「青少年総合体育大会」）とは一致しない。
【００１８】
（２）横浜で行われた大会は何ですか？
【００１９】
例えば、例文（２）のような自然言語による問い合わせに対して、（１）を回答として採用することができない。図９には、例文（２）についての構文意味解析結果を示しているが、一方の図８に示した解析結果では複合名詞として纏め上げを行なっているため、対応付けることができなくなってしまっている。要言すれば、連続する形態素を纏め上げる弊害として、検索システムの再現率を低下させてしまうことになる。
【００２０】
ここで、再現率を維持するために、文字列の完全一致ではなく部分一致を取るという方針で検索を実施しても、別の問題を招来する。
【００２１】
（３）合体はどこで行われましたか？
【００２２】
例えば上記の例文（３）のような問い合わせ文に対して、「合体」という単語が「青少年総合体育大会」と部分的に一致してしまう。図１０には、例文（２）についての構文意味解析結果を示しているが、図８に示した解析結果と対応付けられてしまうため、例文（１）を回答として採用してしまう。つまり、検索システムの適合率を低下させてしまうことになる。
【００２３】
【特許文献１】特開平１１−３２９１７８号公報
【特許文献１】特開２００１−１２５８９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２４】
本発明の目的は、複数の語が連なって構成される複合語を含む文に対してより速い解析速度で構文・意味解析結果を出力することができる、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。
【００２５】
本発明のさらなる目的は、解析速度の向上のために複合語を１つに纏め上げたときに高い精度の構文・意味解析結果を出力することができる、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。
【００２６】
本発明のさらなる目的は、解析速度の向上のために複合語を１つに纏め上げたときに、検索システムの再現率や適合率を低下させることなく、高い精度の構文・意味解析結果を出力することができる、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】
【００２７】
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、特定の品詞からなる複数の語が連なって構成される複合語が出現す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、
入力された自然言語文について形態素毎の品詞の認定結果を含んだ形態素解析結果を取得する手段と、
前記形態素解析結果に基づいて、該入力された自然言語文中で前記特定の品詞の形態素が連なっている箇所を抽出する手段と、
該抽出された連続する前記特定の品詞の形態素と形態素の間に、連結したことを示す区切り文字を与える手段と、
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。
【００２８】
ここで、本発明に係る自然言語処理システムは、該形態素と形態素の間に連結したことを示す区切り文字を与えられてなる連続する前記特定の品詞の形態素を単一の語すなわち複合語として出力する。
【００２９】
そして、ここで言う特定の品詞は、例えば名詞や動詞のことであり、複合語は、複合名詞や複合動詞のことを指す。
【００３０】
本発明によれば、構文・意味解析の前処理で連続する形態素をまとめて１つの複合語を形成する際に、元の形態素と形態素の間に、連結したことを示す区切り文字を与える。このように区切り文字によって、１つに纏め上げられた複合語から元の形態素を容易に取り出すことができる構造となっていることから、検索システムにおける再現率を維持することができる。
【００３１】
また、本発明の第２の側面は、特定の品詞からなる複数の語が連なって構成される複合語が出現す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、
入力された自然言語文について形態素毎の品詞の認定結果を含んだ形態素解析結果を取得するステップと、
前記形態素解析結果に基づいて、該入力された自然言語文中で前記特定の品詞の形態素が連なっている箇所を抽出するステップと、
該抽出された連続する前記特定の品詞の形態素と形態素の間に、連結したことを示す区切り文字を与えるステップと、
該形態素と形態素の間に連結したことを示す区切り文字を与えられてなる連続する前記特定の品詞の形態素を単一の語として出力するステップと、
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。
【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】
本発明によれば、複数の語が連なって構成される複合語を含む文に対してより速い解析速度で構文・意味解析結果を出力することができる、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。
【００３４】
また、本発明によれば、解析速度の向上のために複合語を１つに纏め上げたときに、検索システムの再現率や適合率を低下させることなく、高い精度の構文・意味解析結果を出力することができる、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】
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】
本発明に係る自然言語処理システムは、解析速度の向上のために、複合名詞や複合動詞などの連続する形態素からなる複合語を１つに纏め上げる処理を行なうが、このとき、検索システムの再現率や適合率を低下させることなく、高い精度の構文・意味解析結果を出力することができる。
【００３８】
ここで、構文・意味解析を行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。本発明は、例えば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。
【００３９】
まず、自然言語処理システムの全体像について簡単に説明する。図１には、ＬＦＧに基づく自然言語処理システム１の構成を模式的に示している。この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・プログラムを実行するという形態で実現することができる。
【００４０】
形態素解析部２は、日本語など特定の言語に関する形態素ルール２Ａと形態素辞書２Ｂ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。例えば、「私の娘は英語を話します。」という文が入力された場合、形態素解析結果として、「私｛Ｎｏｕｎ｝の｛ｕｐ｝娘｛Ｎｏｕｎ｝は｛ｕｐ｝英語｛Ｎｏｕｎ｝を｛ｕｐ｝話す｛Ｖｅｒｂ１｝｛ｔｒ｝ます｛ｊｐ｝。｛ｐｔ｝」が出力される。
【００４１】
このような形態素解析結果は、次いで、統語・意味解析部３に入力される。統語・意味解析部３は、文法ルール３Ａや結合価辞書３Ｂ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（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）。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。
【００４２】
図２及び図３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。
【００４３】
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３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、［］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。
【００４４】
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。
【００４５】
次いで、本発明に係る自然言語処理による複合名詞などの連続する形態素からなる複合語についての纏め上げ処理について詳解する。
【００４６】
［背景技術］の欄でも既に述べたように、複合語を１つの単語として纏め上げることにより、構文・意味解析時の解析速度が向上するが、検索システムにおける再現率又は適合率が低下するという弊害を伴う。そこで、本発明では、構文・意味解析の前処理で連続する形態素をまとめて１つの複合語を形成する際に、元の形態素と形態素の間に、連結したことを示す区切り文字を与えるようにした。このように区切り文字によって、形態素解析結果から元の形態素を容易に取り出すことができる構造となっていることから、検索システムにおける再現率を維持することができる。
【００４７】
図４には、構文・意味解析の前処理として、形態素解析の結果を基に、連続する複数の形態素を１つの複合語に纏め上げる処理の手順をフローチャートの形式で示している。但し、ここでは複合語の例として複合名詞を取り扱うものとする。また、複合語を形成する際に、形態素と形態素の間に何らかの区切り文字を挿入する。
【００４８】
まず、元の日本語原文を入力するとともに、別途行なわれる形態素解析処理から得られる形態素解析結果を取得する（ステップＳ１）。形態素解析では、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が行われる。
【００４９】
次いで、変数ｉに１を代入し、ｉが入力文に含まれる形態素数に到達するまでの間、ループ１では、複数の形態素を１つの複合語に纏め上げる際に、形態素と形態素の間に何らかの区切り文字を挿入する処理が行われる。ループ１では、複合語を構成する連続的な形態素を逐次書き込んでいくためのバッファが用意される。
【００５０】
ｉ番目の形態素が名詞の場合には（ステップＳ２）、ループ２において、当該形態素を含む複合語を形成する際に、形態素と形態素の間に区切り文字を挿入する処理が行われる。すなわち、バッファが空でなく既に１以上の形態素が蓄積されている場合には（ステップＳ３）、直前の形態素との間に区切り文字（本実施形態では“／”（スラッシュ）を区切り文字として使用する）を挿入してから（ステップＳ９）、バッファに書き込んで形態素を連結する（ステップＳ４）。
【００５１】
次いで、変数ｉを１だけ増分して（ステップＳ５）、入力文から次の形態素を取り出す。
【００５２】
ｉ番目の形態素が名詞でない場合には、ループ２から出て、バッファが空かどうか、すなわち複合名詞が形成されているかどうかを判別する（ステップＳ５）。バッファに複合名詞が格納されている場合には、これを１つの形態素として取り出した後、バッファを空の状態に戻す（ステップＳ１０）。取り出された複合名詞は、元の形態素と形態素の間に区切り文字が挿入された状態である。
【００５３】
そして、上記の処理が施されたｉ番目の形態素を出力し（ステップＳ７）、ｉを１だけ増分して、すべての形態素について処理が終わるまで、ループ１を繰り返し実行する。
【００５４】
続いて、本実施形態に係る構文・意味解析の前処理ついて、上記の例文（１）に基づいて具体的に説明する。
【００５５】
入力文を形態素解析に投入すると、その出力結果として、品詞情報とともに文字列が取得され、形態素解析結果として保持される。ここでは、入力文を構成する各形態素「横浜」、「で」、「青少年」、「総合」、「体育」、「大会」「が」、「行う」、「れる」、「た。」が、図５に示すようにそれぞれ品詞情報と文頭からの順番とともに格納される。同図において、「表層」は原文から形態素毎に区切った文字列であり、「見出し語」は形態素が活用語の場合の原形である。
【００５６】
次に、ｉ番目の形態素の品詞の情報を参照し、名詞でなければ空白文字とともに出力する。ｉ＝１のとき、ｉ番目の形態素「横浜」が名詞であり（ステップＳ２）、バッファが空であるため（ステップＳ３）、「横浜」をそのままバッファに格納する（ステップＳ４）。そして、変数ｉをｉ＋１にする（ステップＳ５）。
【００５７】
次の形態素ｉは「で」であり、その品詞情報は「格助詞」なので（ステップＳ２）、バッファの文字列を空白文字とともに出力し、バッファを空にする（ステップＳ１０）。続いて、ｉ番目の形態素 （「で」）を出力する（ステップＳ７）。そして、変数ｉをｉ＋１にする（ステップＳ８）。
【００５８】
次の形態素ｉは「青少年」であり、品詞が「名詞」であり（ステップＳ２）、バッファが空なので（ステップＳ３）、「青少年」をそのままバッファに格納する（ステップＳ４）。そして、ｉをｉ＋１にする（ステップＳ５）。
【００５９】
次の形態素ｉは「総合」であり、品詞が「名詞」である（ステップＳ２）。このとき、バッファが空でないため（ステップＳ３）、区切り文字（ここでは「／」）とｉ番目の形態素「総合」をバッファに追加する（ステップＳ９）。したがって、ここでバッファに格納されているのは「青少年／総合」というになる。そして、変数ｉをｉ＋１にする（ステップＳ５）。次の形態素ｉは「体育」であり品詞は「名詞」で（ステップＳ２）、且つバッファは空ではないので（ステップＳ３）、ループ２における手続きを繰り返す。つまり、バッファの文字列は「青少年／総合／体育」になる（ステップＳ９）。
【００６０】
後続のｉ番目の形態素の品詞情報が名詞である限り、ループ２内の処理を繰り返す。ここでは、次の形態素ｉが「大会」であり、品詞は「名詞」なので（ステップＳ３）、また同じ処理を行う。したがって、バッファの内容すなわち複合名詞の構成は、図６に示すように「青少年／総合／体育／大会」になる。
【００６１】
さらに次の形態素ｉは「が」であり、品詞は「格助詞」なので（ステップＳ２）、ループ２における繰り返しを中止し、バッファの文字列を空白文字とともに出力し、次に形態素ｉを出力する（ステップＳ７）。
【００６２】
さらに、変数ｉをｉ＋１にして（ステップＳ８）、ループ１を繰り返す。その後、名詞以外の形態素「行う」、「れる」、「た」がそれぞれ出力される（ステップＳ７）。
【００６３】
以上のようにして、本実施形態に係る構文・意味解析の前処理手続きによれば、例文（１）の入力に対して、「横浜  で  青少年／総合／体育／大会  が  行う  れる  た  」が出力される。
【００６４】
図７には、例文（１）からなる文字列を入力とし、図４に示した処理手続きによって出力された構文意味解析結果の例を示している。
【００６５】
同図に示すように解析結果を用いて検索システムを適用すれば、「大会」などの検索語と適切な一致を取ることが可能であると同時に、「合体」などの検索語との不適切な一致を防ぐことが可能となる。すなわち、検索システムの再現率や適合率を低下させることなく、高い精度の構文・意味解析結果を出力することが可能となる。
【００６６】
［追補］
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。
【００６７】
本実施形態ではＬＦＧ文法理論に基づいて説明したが、勿論、他の文法ルールを備えた解析システムにおいても本発明を同様に適用することができる。
【００６８】
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】
【００６９】
【図１】図１は、ＬＦＧに基づく自然言語処理システム１の構成を模式的に示した図である。
【図２】図２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３】図３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４】図４は、構文・意味解析の前処理として、形態素解析の結果を基に、連続する複数の形態素を１つの複合語に纏め上げる処理の手順を示したフローチャートである。
【図５】図５は、例文（１）についての形態素解析結果を示した図である。
【図６】図６は、例文（１）から構文・意味解析の前処理により得られる複合名詞の構成を示した図である。
【図７】図７は、例文（１）からなる文字列を入力とし、図４に示した処理手続きによって出力された構文意味解析結果の例を示した図である。
【図８】図８は、例文（１）に対する構文意味解析結果の一例を示した図である。
【図９】図９は、例文（２）についての構文意味解析結果を示した図である。
【図１０】図１０は、例文（３）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】
【００７０】
１…自然言語処理システム
２…形態素解析部
２Ａ…形態素ルール，２Ｂ…形態素辞書
３…統語・意味解析部
３Ａ…文法ルール，３Ｂ…結合価辞書
【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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