(57)【要約】【課題】  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。【解決手段】  従来の構文解析ルールのみを適用した場合、名詞（Ｎ）はＳ、ＮＰ、ＡＤＶのいずれにも成り得るため、計算量が増大してしまう。これに対し、本発明では、複合名詞を構成する名詞に特別な文法カテゴリＮｍｏｄを割り当てるとともに、Ｎｍｏｄを含む構文解析の文法ルールを追加する。構文解析結果の候補が名詞Ｎに限定されるので、計算コストを著しく削減し、解析速度を向上することができる。【選択図】  図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
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に対して特別な文法カテゴリを与える手段と、
を具備することを特徴とする自然言語処理システム。
【請求項２】
前記特定の品詞は名詞又は動詞である、
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】
形態素毎の品詞の認定結果を含んだ形態素解析結果に基づいて構文意味解析用辞書を作成する辞書作成手段と、
前記構文意味解析用辞書の各見出し語に対して文法カテゴリに応じた文法ルールを適用して構文解析を行う構文解析手段をさらに備える、
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４】
前記辞書作成手段は、連続する前記特定の品詞の形態素に対して特別な文法カテゴリを与え、
前記構文解析手段は、前記特定の品詞に関する文法ルール以外に、特別な文法カテゴリを持つ形態素は前記特定の品詞になるという文法ルールを含む、
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】
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、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に対して特別な文法カテゴリを与えるステップと、
を具備することを特徴とする自然言語処理方法。
【請求項６】
前記特定の品詞は名詞又は動詞である、
ことを特徴とする請求項５に記載の自然言語処理方法。
【請求項７】
形態素毎の品詞の認定結果を含んだ形態素解析結果に基づいて構文意味解析用辞書を作成する辞書作成ステップと、
前記構文意味解析用辞書の各見出し語に対して文法カテゴリに応じた文法ルールを適用して構文解析を行う構文解析ステップをさらに備える、
ことを特徴とする請求項５に記載の自然言語処理方法。
【請求項８】
前記辞書作成ステップでは、連続する前記特定の品詞の形態素に対して特別な文法カテゴリを与え、
前記構文解析ステップでは、前記特定の品詞に関する文法ルール以外に、前記特別な文法カテゴリを持つ形態素は前記特定の品詞になるという文法ルールを適用する、
ことを特徴とする請求項７に記載の自然言語処理方法。
【請求項９】
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に対して特別な文法カテゴリを与えるステップと、
を具備することを特徴とするコンピュータ・プログラム。
【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日本語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９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、一方の図９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１１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９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に対して特別な文法カテゴリを与える手段と、
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。
【００２９】
本発明に係る自然言語処理システムは、形態素毎の品詞の認定結果を含んだ形態素解析結果に基づいて構文意味解析用辞書を作成する辞書作成手段と、前記構文意味解析用辞書の各見出し語に対して文法カテゴリに応じた文法ルールを適用して構文解析を行う構文解析手段をさらに備えていてもよい。
【００３０】
このような場合、前記辞書作成手段は、連続する前記特定の品詞の形態素に対して特別な文法カテゴリを与える。また、前記構文解析手段は、前記特定の品詞に関する文法ルール以外に、前記特別な文法カテゴリを持つ形態素は前記特定の品詞になるという文法ルールを含んでいる。子の文法ルールは、０以上の前記特定の品詞の形態素に接続する形態素は前記特定の品詞になるという文法ルールと等価である。
【００３１】
一般に、形態素解析結果に基づいて、構文・意味解析（ＬＦＧ）用の辞書が一時的に生成される。上述したように、複合名詞は名詞（Ｎ）として特定された連続する複数の形態素で構成される。ここで、複合名詞を構成する各形態素の品詞を名詞（Ｎ）のまま取り扱うと、構文・意味解析では名詞（Ｎ）はＳ、ＮＰ、ＡＤＶのいずれにも成り得る、すなわち解析結果の候補数が多くなる分だけ計算量が増大してしまう。
【００３２】
そこで、本発明では、形態素解析結果から構文意味解析用の文法カテゴリを生成する際に、複合名詞を構成する名詞に特別な文法カテゴリを割り当てて、構文・意味解析時において候補数を制限することにより、解析結果に影響を与えずに解析速度を向上させるようにした。
【００３３】
具体的には、通常の名詞に関する文法ルールに加えて、０以上の名詞に接続する名詞は名詞になるというルールを追加し、複合名詞の各要素は、通常の名詞を含む構文意味解析ルールにマッチしなくなるようにした。すなわち、構文意味解析結果の候補が制限されることから、計算コストを削減し、解析速度を向上することができる。
【００３４】
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に対して特別な文法カテゴリを与えるステップと、
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。
【００３５】
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】
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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】
【００３９】
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。
【００４０】
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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
［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。
【００５０】
一般に、形態素解析結果に基づいて、構文・意味解析（ＬＦＧ）用の辞書が一時的に生成される。この構文・意味解析用辞書は、入力文の各形態素を見出し語とし、見出し語とその文法カテゴリを記述している。上述したように、複合名詞は名詞（Ｎ）として特定された連続する複数の形態素で構成される。ここで、複合名詞を構成する各形態素の品詞を名詞（Ｎ）のまま取り扱うと、構文・意味解析では名詞（Ｎ）はＳ、ＮＰ、ＡＤＶのいずれにも成り得る、すなわち解析結果の候補数が多くなる分だけ計算量が増大してしまう。
【００５１】
そこで、本発明では、形態素解析結果から構文意味解析用の文法カテゴリを生成する際に、複合名詞を構成する名詞に特別な文法カテゴリを割り当てて、構文・意味解析時において候補数を制限することにより、解析結果に影響を与えずに解析速度を向上させるようにした。
【００５２】
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、構文・意味解析（ＬＦＧ）用の辞書を生成するための処理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。
【００５３】
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。
【００５４】
次いで、変数ｉに１を代入し（ステップＳ２）、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、入力文中の各形態素を辞書に登録する処理が行われる。ループ１では、複合名詞を構成する各形態素に特別な品詞カテゴリを逐次割り当ていくためのバッファが用意される。
【００５５】
ｉ番目の形態素が名詞の場合には（ステップＳ３）、バッファに当該ｉ番目の形態素を書き込み（ステップＳ４）、変数ｉをｉ＋１にして、形態素ｉが名詞である間は、ループ２において、複合名詞を構成する名詞に特別な品詞カテゴリを割り当てる処理が繰り返し行われる。
【００５６】
すなわち、バッファに格納されている形態素ｉら、複合名詞を構成する名詞に特別な文法カテゴリとしてＮｍｏｄを与え、辞書に登録する（ステップＳ６）そして、辞書に登録した後は、バッファを空にし（ステップＳ７）、変数ｉを１だけ増分して、ｉ番目の形態素が名詞である間はループ２の処理を繰り返し実行する。
【００５７】
一方、形態素ｉが名詞でない場合には（ステップＳ３）、バッファ画からであるかどうかをさらに判別する（ステップＳ９）。
【００５８】
バッファが空である場合には、所定の文法カテゴリ変換表（図６を参照のこと）を参照して、ｉ番目の形態素に該当する通常の文法カテゴリを取得し、当該ｉ番目の形態素とともに辞書に登録する（ステップＳ１０）。そして、変数ｉを１だけ増分して（ステップＳ１１）、ループ１の処理を繰り返し実行する。
【００５９】
また、バッファが空でない場合には（ステップＳ９）、バッファに格納されている形態素を通常の文法カテゴリＮとして辞書に登録し（ステップＳ１２）、バッファを空にする（ステップＳ１３）。そして、変数ｉを１だけ増分して（ステップＳ１１）、ループ１の処理を繰り返し実行する。
【００６０】
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。
【００６１】
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。
【００６２】
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」が名詞であるから（ステップＳ３）、「横浜」を品詞情報とともに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）。
【００６３】
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Ｓ３）、ループ２には入らず、バッファが空かどうかを判別する（ステップＳ９）。ここでは、バッファは空ではないので、バッファ中の文字列「横浜」を文法カテゴリ「Ｎ」として構文意味解析用辞書に登録し（ステップＳ１２）、空白文字とともに出力し、バッファを空にする（ステップＳ１３）。また、形態素ｉである「で」の品詞は「格助詞」なので（ステップＳ９）、文法カテゴリ変換表を参照して、文法カテゴリ「ＰＰｏｂｌ」として構文意味解析用辞書に登録する（ステップＳ１０）。そして、変数ｉをｉ＋１にする（ステップＳ１１）。
【００６４】
次の形態素ｉは「青少年」であり、品詞が「名詞」なので（ステップＳ３）、「青少年」を品詞情報とともに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）。
【００６５】
次の形態素ｉは「総合」であり、品詞が「名詞」である（ステップＳ３）。このとき、バッファが空でないため、複合名詞を構成する名詞であることを示す特別な文法カテゴリ「Ｎｍｏｄ」を割り当てて、辞書に登録した後（ステップＳ６）、バッファを空にしてから、現在ｉ番目の形態素である「総合」をバッファに格納する（ステップＳ７）。そして、変数ｉをｉ＋１にする（ステップＳ８）。
【００６６】
次の形態素ｉは「体育」であり、品詞は「名詞」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、現在バッファに格納されている「総合」に複合名詞を構成する名詞であることを示す特別な文法カテゴリ「Ｎｍｏｄ」を割り当てて、辞書に登録した後（ステップＳ６）、バッファを空にしてから、現在ｉ番目の形態素である「体育」をバッファに格納する（ステップＳ７）。そして、変数ｉをｉ＋１にする（ステップＳ８）。
【００６７】
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。
【００６８】
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Ｓ３）、ループ２における繰り返しを中止する。そして、文法カテゴリ変換表を参照し、現在バッファに格納されている形態素「大会」を文法カテゴリＮとして構文意味解析用辞書に登録する（ステップＳ１２）。ここで、文法カテゴリ変換表を参照し、ｉ番目の形態素「が」の品詞は「格助詞」なので、これを文法カテゴリ「ＰＰｏｂｌ」として構文意味解析用辞書に登録する（ステップＳ１０）。
【００６９】
そして、変数ｉをｉ＋１にし（ステップＳ１１）、処理を継続する。以降、名詞以外の形態素「行う」、「れる」、「た」が順次出現するが（ステップＳ３）、バッファが空であるから（ステップＳ９）、文法カテゴリ変換表を参照し、「行う」が「Ｖ」に「れる」が「ＡＵＸ」に「た」が「ＡＵＸ」にそれぞれ変換され、辞書に登録される（ステップＳ１０）。
【００７０】
以上のようにして、本実施形態に係る構文・意味解析の辞書作成処理手続きによれば、例文（１）の入力に対して、図７に示すような構文意味解析用辞書を作成することができる。
【００７１】
本実施形態に係る構文解析において適用される文法ルールの一例を下式に示しておく。
【００７２】
Ｓ→ＮＰ＊ＶＰ                        …（ａ）
ＮＰ→Ｎ｛ＰＰｓｕｂｊ｜ＰＰｏｂｌ｝  …（ｂ）
ＶＰ→Ｖ  ＡＵＸ＊                    …（ｃ）
Ｎ→Ｎｍｏｄ＊  Ｎ                    …（ｄ）
【００７３】
上式のうち、（ａ）〜（ｃ）は既存の構文解析ルールである。ここで、式（ａ）は、０以上の連用修飾成分（ＮＰ）＋述語（ＶＰ）は文（Ｓ）であるというルールである。また、式（ｂ）は、名詞と格助詞の組み合わせが連用修飾成分になるというルールである。また、式（ｃ）は、動詞＋０以上の助詞又は助動詞が述語になるというルールである。
【００７４】
また、式（ｄ）は、本実施形態において追加される構文解析ルールであり、０以上の名詞に接続する名詞は名詞になるというルールである。
【００７５】
上記の例文（１）から本実施形態に係る処理手順に従って図７に示したような構文解析用辞書を作成し、さらに上記の文法ルール（ａ）〜（ｄ）によって構文解析を行った結果を、図８に示している。この場合、複合名詞の各要素は、下式のような名詞Ｎを含む構文意味解析ルールにマッチしなくなる。すなわち、複合名詞の各要素となる名詞には特別な品詞カテゴリＮｍｏｄが与えられていることから、上記の文法ルール（ｄ）が適用される。すなわち、構文意味解析結果の候補が制限されることから、計算コストを削減し、解析速度を向上することができる。
【００７６】
Ｓ→Ｎ
ＮＰ→Ｎ
ＡＤＶ→Ｎ
【００７７】
従来の構文解析ルールのみを適用した場合、名詞（Ｎ）はＳ、ＮＰ、ＡＤＶのいずれにも成り得る、すなわち解析結果の候補数が多くなる分だけ計算量が増大してしまう。これに対し、本実施形態では、複合名詞を構成する名詞に特別な文法カテゴリＮｍｏｄを割り当てており、構文解析結果の候補が名詞Ｎに限定される、すなわち候補数が制限される。すなわち、複合名詞の要素が上式のような名詞Ｎを含む構文意味解析ルールにマッチしなくなることから、計算コストを著しく削減し、解析速度を向上することができる。
【００７８】
［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。
【００７９】
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。
【００８０】
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】
【００８１】
【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、構文・意味解析（ＬＦＧ）用の辞書を生成するための処理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、文法カテゴリ変換表の構成例を示した図である。
【図７】図７は、例文（１）の入力に対して作成される構文意味解析用辞書を示した図である。
【図８】図８は、図７に示した構文解析用辞書を用いて構文解析を行った結果を示した図である。
【図９】図９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１０】図１０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１１】図１１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】
【００８２】
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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【図１１】
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