(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自然言語で記載された解析対象のテキストに含まれる各単語について、該解析対象のテキストの先頭から順に、該単語の表記と、該単語の基本形と、該単語の属する文節の係り先の文節と、該単語と係り受け関係にある述語の態と、該単語が述語又は動作性名詞であるか否かを示す情報と、該単語が前記述語又は動作性名詞に対して項の関係にある場合にはその正解の項構造と、が格納された構文・意味解析結果テーブルと、
前記構文・意味解析結果テーブル中の述語又は動作性名詞毎に、該述語又は動作性名詞を起点として制約条件を満たすような構文・意味解析結果テーブル中の該述語又は動作性名詞以外の単語を探索したとき、該単語が該述語又は動作性名詞から最も近い場所に出現する単語となるような前記制約条件を属性として抽出し訓練属性インデクステーブルを作成し、該述語又は動作性名詞以外の単語毎に、該単語が前記制約条件の各々に当てはまるか否かを示す値により構成される訓練ベクトルと、前記述語又は動作性名詞以外の単語の各々についての正解の項構造とそれ以外の項構造とを識別するための教師変数と、からなる訓練ベクトルテーブルを作成する訓練データ作成手段と、
前記訓練ベクトルテーブルに記載された訓練ベクトルおよび教師変数に対して、前記項構造の種類ごとに、正解の項構造を示す教師変数と訓練ベクトルとの組からなるデータを正例とし、正解以外の項構造を示す教師変数と訓練ベクトルとの組からなるデータを負例として、正例と負例とを分割する２つの平行な超平面の距離が最大となる超平面を求め、該求められた超平面に基づいて機械学習手法を用いて前記属性の重要度を表す重みを学習し、該学習により得られた重みを前記訓練属性インデクステーブルに追加して重みテーブルを作成する重み学習手段と、
前記重みテーブルを参照し、重要度の高い属性順に属性を並べ替えたリストを述語または動作性名詞の基本形に対する項構造を判定するための項判定規則として出力する項判定規則作成手段とを備え、
前記正解の項構造を示す情報は、前記解析対象のテキストに含まれる述語又は動作性名詞の基本形に対する正解の項構造を示す情報であり、
前記制約条件は、
(a)  前記起点となる述語または動作性名詞を含む文節を基準としたときの、該単語の探索範囲または探索方向と、
(b)  前記起点となる述語または動作性名詞を含む文節と前記述語又は動作性名詞以外の単語を含む文節との間の係り受け関係の有無と、
(c)  前記述語又は動作性名詞以外の単語と係り受け関係にある述語の態の情報を考慮するか否かと、
を含み、
前記出力された項判定規則を辞書とすることを特徴とする辞書作成装置。
【請求項２】
自然言語で記載された解析対象のテキストに含まれる各単語について、該解析対象のテキストの先頭から順に、該単語の表記と、該単語の基本形と、該単語の属する文節の係り先の文節と、該単語と係り受け関係にある述語の態と、該単語が述語又は動作性名詞であるか否かを示す情報と、該単語が前記述語又は動作性名詞に対して項の関係にある場合にはその正解の項構造と、が格納された構文・意味解析結果テーブルを備えた装置における辞書作成方法であって、
訓練データ作成手段が、前記構文・意味解析結果テーブル中の述語又は動作性名詞毎に、該述語又は動作性名詞を起点として制約条件を満たすような構文・意味解析結果テーブル中の該述語又は動作性名詞以外の単語を探索したとき、該単語が該述語又は動作性名詞から最も近い場所に出現する単語となるような前記制約条件を属性として抽出し訓練属性インデクステーブルを作成し、該述語又は動作性名詞以外の単語毎に、該単語が前記制約条件の各々に当てはまるか否かを示す値により構成される訓練ベクトルと、前記述語又は動作性名詞以外の単語の各々についての正解の項構造とそれ以外の項構造とを識別するための教師変数と、からなる訓練ベクトルテーブルを作成するステップと、
重み学習手段が、前記訓練ベクトルテーブルに記載された訓練ベクトルおよび教師変数に対して、前記項構造の種類ごとに、正解の項構造を示す教師変数と訓練ベクトルとの組からなるデータを正例とし、正解以外の項構造を示す教師変数と訓練ベクトルとの組からなるデータを負例として、正例と負例とを分割する２つの平行な超平面の距離が最大となる超平面を求め、該求められた超平面に基づいて機械学習手法を用いて前記属性の重要度を表す重みを学習し、該学習により得られた重みを前記訓練属性インデクステーブルに追加して重みテーブルを作成する重み学習ステップと、
項判定規則作成手段が、前記重みテーブルを参照し、重要度の高い属性順に属性を並べ替えたリストを述語または動作性名詞の基本形に対する項構造を判定するための項判定規則として出力するステップと、を実行し、
前記正解の項構造を示す情報は、前記解析対象のテキストに含まれる述語又は動作性名詞の基本形に対する正解の項構造を示す情報であり、
前記制約条件は、
(a)  前記起点となる述語または動作性名詞を含む文節を基準としたときの、該単語の探索範囲または探索方向と、
(b)  前記起点となる述語または動作性名詞を含む文節と前記述語又は動作性名詞以外の単語を含む文節との間の係り受け関係の有無と、
(c)  前記述語又は動作性名詞以外の単語と係り受け関係にある述語の態の情報を考慮するか否かと、
を含み、
前記出力された項判定規則を辞書とすることを特徴とする辞書作成方法。
【請求項３】
コンピュータを請求項１に記載の各手段として機能させる辞書作成プログラム。
【請求項４】
請求項３に記載の辞書作成プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自然言語で表現された質問に対しコンピュータが回答する質問応答システム、情報検索システム、情報抽出システム、自動要約システム、自動翻訳システム、自動言い換えシステム、音声認識システムなどに用いられる辞書作成装置、辞書作成方法および辞書作成プログラム並びに辞書作成プログラムを記録した記録媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の言語処理装置では、述語の格フレームに対し確率モデルを仮定し、格フレームの正解が人手で付与されているコーパスデータを用いて機械学習を行い、確率モデルのパラメータを推定し、決定された確率モデルを用いて、最も尤度の高い項構造を出力する装置が提案されている（例えば、非特許文献１を参照）。この方法は、文中で、述語がどの単語であるか、その述語に対する項がどの単語であるかが与えられた場合に、その単語の意味属性をどのレベルにした格フレームが情報論的に表現力の高いルールであるかを調べる方法であり、与えられたテキストに対する項の認定、ゼロ代名詞解析については扱っていない。
【０００３】
また、非特許文献２に開示されているように大量のテキストコーパスを用いて、確率モデルを学習して、格解析を行い、述語項構造を決定する手法が提案されているが、この方法では、述語が含まれる文とは異なる文に項が現れるゼロ代名詞については扱っていない。
【０００４】
また、ゼロ代名詞の同定方法については非特許文献３に記載されている。
【非特許文献１】李航、安倍直樹、“格スロット間の依存関係の学習”、情報処理学会研究報告、自然言語処理研究報告、Ｖｏｌ．９６、Ｎｏ．１１４、ＰＰ．９３−９９
【非特許文献２】河原大輔、黒橋禎夫、“Ｗｅｂから獲得した大規模格フレームに基づく構文・格解析の統合的確率モデル”、言語処理学会  第１２回年次大会  発表論文集、  ＰＰ．１１１１−１１１４、２００６年
【非特許文献３】飯田龍、乾健太郎、“文脈的手がかりを考慮した機械学習による日本語ゼロ代名詞の先行詞同定”、情報処理学会論文誌、Ｖｏｌ．４５、Ｎｏ．３、ＰＰ．９０６−９１８
【非特許文献４】池原  悟、宮崎  正弘、白井  諭、横尾  昭男、中岩  浩巳、小倉  健太郎、大山  芳史、林  良彦、日本語語彙大系、岩波書店（１９９７）
【非特許文献５】工藤  拓、松本  裕治、“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、Ｖｏｌ．４３、Ｎｏ．６、ｐｐ．１８３４−１８４２、２００２年
【非特許文献６】Ｖｌａｄｉｍｉｒ  Ｖａｐｎｉｋ、“Ｔｈｅ  Ｎａｔｕｒｅ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｔｈｅｏｒｙ”、２ｎｄ  Ｅｄｉｔｉｏｎ，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ（１９９９）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の述語項構造を出力する言語処理装置では、辞書に格フレーム情報が登録されていても、複数の動詞、名詞の用法が存在する場合、どの用法についての格情報を用いて解析を行うかについては、明確な基準がなく、人手に頼った調整が必要であり、その調整は、非常に労力を要し、かつ調整によって解析精度を向上させるような調整方法を見つけることは困難であった。
【０００６】
そこで、非特許文献２では、大規模なテキストコーパスから述語項構造の確率モデルを自動的に構築する方法が提案されている。しかしながら、この方法では、述語が含まれる文とは異なる文に項が現れるゼロ代名詞については扱っておらず、複数の文が与えられたとき、高い精度の述語項構造解析を行うことが困難であった。
【０００７】
また、非特許文献３では、ゼロ代名詞の同定方法を扱っているが、述語項構造解析は扱っていない。また、述語が名詞化され、複合名詞の中に存在するような場合についても扱われていない。ゼロ代名詞や複合名詞の問題は、述語項構造解析を行う上で、相互に影響しあい、順番に扱っても全体的な述語項構造解析精度はかえって下がってしまう恐れがある。
【０００８】
ゼロ代名詞、複合名詞を含めて述語項構造解析を統一的に扱う方法は従来無かった。
【０００９】
本発明は上記課題を解決するものであり、その目的は、項を判定するための項判定規則を高精度で自動学習することができるとともに、ゼロ代名詞や複合名詞を含めた述語項構造解析を統一的に扱うことができる辞書作成装置、辞書作成方法および辞書作成プログラム並びに辞書作成プログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明は、述語および動作性名詞に対して、正解の項構造が人手でタグ付けされたテキストに基づいて、機械学習手法を用いることにより、述語または動作性名詞と、テキストに含まれる語の基本形、品詞、意味カテゴリ、機能語であるか否か、記号であるか否か、および文節間の係り受け関係、述語の態等の情報から、述語または動作性名詞（以下、まとめて「述語」と呼ぶ）に対する項を判定するための項判定規則を自動学習し出力するように構成した。
【００１１】
すなわち、請求項１に記載の辞書作成装置は、自然言語で記載された解析対象のテキストに含まれる各単語について、該解析対象のテキストの先頭から順に、該単語の表記と、該単語の基本形と、該単語の属する文節の係り先の文節と、該単語と係り受け関係にある述語の態と、該単語が述語又は動作性名詞であるか否かを示す情報と、該単語が前記述語又は動作性名詞に対して項の関係にある場合にはその正解の項構造と、が格納された構文・意味解析結果テーブルと、前記構文・意味解析結果テーブル中の述語又は動作性名詞毎に、該述語又は動作性名詞を起点として制約条件を満たすような構文・意味解析結果テーブル中の該述語又は動作性名詞以外の単語を探索したとき、該単語が該述語又は動作性名詞から最も近い場所に出現する単語となるような前記制約条件を属性として抽出し訓練属性インデクステーブルを作成し、該述語又は動作性名詞以外の単語毎に、該単語が前記制約条件の各々に当てはまるか否かを示す値により構成される訓練ベクトルと、前記述語又は動作性名詞以外の単語の各々についての正解の項構造とそれ以外の項構造とを識別するための教師変数と、からなる訓練ベクトルテーブルを作成する訓練データ作成手段と、前記訓練ベクトルテーブルに記載された訓練ベクトルおよび教師変数に対して、前記項構造の種類ごとに、正解の項構造を示す教師変数と訓練ベクトルとの組からなるデータを正例とし、正解以外の項構造を示す教師変数と訓練ベクトルとの組からなるデータを負例として、正例と負例とを分割する２つの平行な超平面の距離が最大となる超平面を求め、該求められた超平面に基づいて機械学習手法を用いて前記属性の重要度を表す重みを学習し、該学習により得られた重みを前記訓練属性インデクステーブルに追加して重みテーブルを作成する重み学習手段と、前記重みテーブルを参照し、重要度の高い属性順に属性を並べ替えたリストを述語または動作性名詞の基本形に対する項構造を判定するための項判定規則として出力する項判定規則作成手段とを備え、前記正解の項構造を示す情報は、前記解析対象のテキストに含まれる述語又は動作性名詞の基本形に対する正解の項構造を示す情報であり、前記制約条件は、(a)  前記起点となる述語または動作性名詞を含む文節を基準としたときの、該単語の探索範囲または探索方向と、(b)  前記起点となる述語または動作性名詞を含む文節と前記述語又は動作性名詞以外の単語を含む文節との間の係り受け関係の有無と、(c)  前記述語又は動作性名詞以外の単語と係り受け関係にある述語の態の情報を考慮するか否かと、を含み、前記出力された項判定規則を辞書とすることを特徴としている。
【００１４】
また、請求項２に記載の辞書作成方法は、自然言語で記載された解析対象のテキストに含まれる各単語について、該解析対象のテキストの先頭から順に、該単語の表記と、該単語の基本形と、該単語の属する文節の係り先の文節と、該単語と係り受け関係にある述語の態と、該単語が述語又は動作性名詞であるか否かを示す情報と、該単語が前記述語又は動作性名詞に対して項の関係にある場合にはその正解の項構造と、が格納された構文・意味解析結果テーブルを備えた装置における辞書作成方法であって、訓練データ作成手段が、前記構文・意味解析結果テーブル中の述語又は動作性名詞毎に、該述語又は動作性名詞を起点として制約条件を満たすような構文・意味解析結果テーブル中の該述語又は動作性名詞以外の単語を探索したとき、該単語が該述語又は動作性名詞から最も近い場所に出現する単語となるような前記制約条件を属性として抽出し訓練属性インデクステーブルを作成し、該述語又は動作性名詞以外の単語毎に、該単語が前記制約条件の各々に当てはまるか否かを示す値により構成される訓練ベクトルと、前記述語又は動作性名詞以外の単語の各々についての正解の項構造とそれ以外の項構造とを識別するための教師変数と、からなる訓練ベクトルテーブルを作成するステップと、重み学習手段が、前記訓練ベクトルテーブルに記載された訓練ベクトルおよび教師変数に対して、前記項構造の種類ごとに、正解の項構造を示す教師変数と訓練ベクトルとの組からなるデータを正例とし、正解以外の項構造を示す教師変数と訓練ベクトルとの組からなるデータを負例として、正例と負例とを分割する２つの平行な超平面の距離が最大となる超平面を求め、該求められた超平面に基づいて機械学習手法を用いて前記属性の重要度を表す重みを学習し、該学習により得られた重みを前記訓練属性インデクステーブルに追加して重みテーブルを作成する重み学習ステップと、項判定規則作成手段が、前記重みテーブルを参照し、重要度の高い属性順に属性を並べ替えたリストを述語または動作性名詞の基本形に対する項構造を判定するための項判定規則として出力するステップと、を実行し、前記正解の項構造を示す情報は、前記解析対象のテキストに含まれる述語又は動作性名詞の基本形に対する正解の項構造を示す情報であり、前記制約条件は、(a)  前記起点となる述語または動作性名詞を含む文節を基準としたときの、該単語の探索範囲または探索方向と、(b)  前記起点となる述語または動作性名詞を含む文節と前記述語又は動作性名詞以外の単語を含む文節との間の係り受け関係の有無と、(c)  前記述語又は動作性名詞以外の単語と係り受け関係にある述語の態の情報を考慮するか否かと、を含み、前記出力された項判定規則を辞書とすることを特徴としている。
【００１７】
また、請求項３に記載の辞書作成プログラムは、コンピュータを請求項１に記載の各手段として機能させる辞書作成プログラムである。
【００１８】
また、請求項４に記載の記録媒体は、請求項３に記載の辞書作成プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００１９】
上記構成によれば、正解の項構造が人手でタグ付けされたテキストに対し、述語または動作性名詞と、テキストに含まれる語の基本形、品詞、意味カテゴリ、および文節間の係り受け関係、述語の態等の情報から、述語または動作性名詞に対する項を判定するための項判定規則を自動学習し出力することができる利点がある。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば次のような優れた効果が得られる。  
（１）高精度で項を判定するための項判定規則を自動学習することができる。  
（２）述語が含まれる文とは異なる文に項が現れるゼロ代名詞や複合名詞を含めて項判定規則を自動学習することができる。したがって、本発明で作成した辞書を用いることで、ゼロ代名詞や複合名詞を含めた述語項構造解析を統一的に扱うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明するが、本発明は下記の実施形態例に限定されるものではない。図１は本発明の一実施形態例における辞書作成装置１の構成を示すブロック図であり、図２は図１の装置の動作を示すフローチャートである。
【００２２】
図１において、２は、述語又は動作性名詞に対して人手で正解の項構造が付与された自然言語で記載された訓練用テキスト（解析対象のテキスト）と、該テキストを構文・意味解析した結果である、テキストに含まれる単語の基本形、品詞、意味カテゴリ、機能語であるか否か、記号であるか否か、および文節間の係り受け関係、述語の態とが格納された構文・意味解析結果テーブルである。
【００２３】
機能語であるか否か、および記号であるか否かの情報は、あらかじめ構文・意味解析結果テーブル２に格納しておいても良いし、構文・意味解析結果テーブル２には格納せず、単語の基本形と品詞の情報から必要に応じて動的に算出して利用することとしても良い。
【００２４】
３は、前記構文・意味解析結果テーブル２を参照して、テキストに含まれる単語の基本形、品詞、意味カテゴリ、機能語であるか否か、記号であるか否か、および文節間の係り受け関係、述語の態から学習を行うための属性を抽出し訓練属性インデクステーブル４を作成し、同時に訓練ベクトルを作成して訓練ベクトルテーブル５を作成する訓練データ作成手段としての訓練データ作成部である。
【００２５】
６は、前記訓練ベクトルテーブル５を用いて属性の重要度を表す重みを学習し、該学習により得られた重みを前記訓練属性インデクステーブル４に追加して重みテーブル７を作成する重み学習手段としての重み学習部である。
【００２６】
８は、前記重みテーブル７を参照し、重要度の高い属性順に属性を並べ替えたリストを項判定規則（辞書）として出力する項判定規則作成手段としての項判定規則作成部である。
【００２７】
次に、上記のように構成された辞書作成装置１の動作を図２とともに説明する。
【００２８】
まず、辞書作成装置１に対して、ユーザが正解項構造付き訓練用テキストおよびテキストの構文・意味解析結果を構文・意味解析結果テーブル２に入力する（ステップＳ１）。
【００２９】
次に、訓練データ作成部３が、構文・意味解析結果テーブル２から、述語および動作性名詞の項判定規則を構成する属性を抽出し、訓練属性インデクステーブル４を作成するとともに、該属性を利用して訓練ベクトルを作成し、訓練ベクトルテーブル５に保存する（ステップＳ２）。
【００３０】
次に、重み学習部６が訓練ベクトルテーブル５から、機械学習技術を用いて、属性の重要性を表す重みを学習し、該学習により得られた重みを前記訓練属性インデクステーブル４に追加し、それを重みテーブル７に保存する（ステップＳ３）。
【００３１】
次に、項判定規則作成部８が、重みテーブル７の情報から、属性の重み順に並べなおし、項判定規則を作成し出力して、終了する（ステップＳ４）。
【００３２】
尚、前記図１の構文・意味解析結果テーブル２、訓練データ作成部３、訓練属性インデクステーブル４、訓練ベクトルテーブル５、重み学習部６、重みテーブル７および項判定規則作成部８の、各部の具体的な構成、動作については、次に詳述する図３の構文・意味解析結果テーブル１２０、訓練データ作成部１０２、訓練属性インデクステーブル１２１、訓練ベクトルテーブル１２２、重み学習部１０３、重みテーブル１２３および項判定規則作成部１０４と各々同一であるので、ここでは説明を省略する。
【００３３】
図３は本発明の他の実施形態例における辞書作成装置１０の構成を示すブロック図であり、図４は図３の装置の動作を示すフローチャートである。
【００３４】
図３において、１０１は、述語又は動作性名詞に対して正解の項構造が付与された自然言語で記載された訓練用テキスト（解析対象のテキスト）を構文解析し、テキストに含まれる単語の基本形、品詞、意味カテゴリ、機能語であるか否か、記号であるか否か、および文節間の係り受け関係、述語の態を解析し、構文・意味解析結果テーブル１２０を作成する構文・意味解析手段としての構文・意味解析部である。
【００３５】
１０２は、前記構文・意味解析結果テーブル１２０を参照して、テキストに含まれる単語の基本形、品詞、意味カテゴリ、機能語であるか否か、記号であるか否か、および文節間の係り受け関係、述語の態から学習を行うための属性を抽出し訓練属性インデクステーブル１２１を作成し、同時に訓練ベクトルを作成して訓練ベクトルテーブル１２２を作成する訓練データ作成手段としての訓練データ作成部である。
【００３６】
１０３は、前記訓練ベクトルテーブル１２２を用いて属性の重要度を表す重みを学習し、該学習により得られた重みを前記訓練属性インデクステーブル１２１に追加して重みテーブル１２３を作成する重み学習手段としての重み学習部である。
【００３７】
１０４は、前記重みテーブル１２３を参照し、重要度の高い属性順に属性を並べ替えたリストを項判定規則（辞書）として出力する項判定規則作成手段としての項判定規則作成部である。
【００３８】
前記構文・意味解析部１０１、構文・意味解析結果テーブル１２０、訓練データ作成部１０２、訓練属性インデクステーブル１２１、訓練ベクトルテーブル１２２、重み学習部１０３、重みテーブル１２３および項判定規則作成部１０４の、後述する各機能は、例えばコンピュータにより達成される。
【００３９】
次に、上記のように構成された辞書作成装置１０の動作を図４とともに説明する。まず、辞書作成装置１０に対して、自然言語で書かれた、述語または動作性名詞に対して人手で正解の項構造が付与された、訓練用テキストを構文・意味解析部１０１に入力する（ステップＳ１１）。例えば、図５のような文章が入力されたとする。
【００４０】
ここで、図５の＜ＮＰ  ＩＤ＝数字＞と＜／ＮＰ＞のタグで囲まれた部分は項を表し、＜ＰＲＥＤ  〜＞と＜／ＰＲＥＤ＞で囲まれた部分は述語であることを表す。このテキストには出現していないが動作性名詞については＜ＥＶＥＮＴ  〜＞と＜／ＥＶＥＮＴ＞のタグで囲むものとする。また、＜ＰＲＥＤ  〜＞タグと＜ＥＶＥＮＴ  〜＞タグの「〜」の部分に記述される「ＮＯＭ＝“１”  ＡＣＣ＝“２”」等の記載は、「この述語や動作性名詞の基本形に対して、主格を取る項の正解は、ＩＤ番号が１である「私」、対格を取る項の正解は、ＩＤ番号が２である「ピーマン」」等を表す。ここでは、簡単のため、項の種類としては主格項と対格項だけ扱うとするが、他の項の種類についても同様に処理が可能である。
【００４１】
次に、構文・意味解析部１０１が、前記訓練用テキストを構文解析および意味解析を行うことにより、テキストに含まれる語の基本形、品詞、意味カテゴリ、機能語であるか否か、記号であるか否か、および文節間の係り受け関係、述語の態を特定し、解析結果を構文・意味解析結果テーブル１２０に格納する(ステップＳ１２)。例えば、「私はピーマンが嫌いだ。しかし昨日は母に無理やり食べさせられた。」という文章を構文解析および意味解析を行った場合、図６のように、テキストの先頭から順に、単語毎に、文番号、文節番号、係り先文節番号、文節内の単語番号、単語の基本形、品詞、機能語または記号か否か、単語の意味カテゴリ、を得る。また、テキストに与えられていた正解の項構造から、どの単語が該テキストで解析対象とする述語または動作性名詞であるか、該述語または動作性名詞に対して項構造を構成する項を得る。この場合、「食べる」が今注目している述語だとし、「食べる」に対する項は「私」と「ピーマン」であり、特に「私」は主格項、「ピーマン」は対格項であるとする。
【００４２】
ここで図６の文番号は０以上の整数で、テキストの先頭の文から順に０，１，２、．．．と付与される。文節番号は０以上の整数で、１文内の先頭の文節から順に０，１，２、．．．と付与される。また、係り先文節番号は、各単語について、その単語を含む文節が構文解析の結果、係っていると判定された文節の番号である。ただし文末で係り先が無い場合は、係り先文節番号を−１とした。単語番号は、０以上の整数で、１文節内の先頭の単語から順に０，１，２、．．．と付与される。単語基本形は各単語の基本形である。品詞は、各単語の品詞である。機能語／記号は、各単語が該単語を含む文節の中で意味内容を表す内容語ではなく、「は」「が」など内容語に付属して内容語の機能を表す機能語であるか、もしくは記号であるかを表す。意味カテゴリは、日本語語彙大系（参考文献：非特許文献４参照）などのシソーラスを用いて各単語に付与された意味カテゴリである。
【００４３】
この構文・意味解析部１０１では、ＣａｂｏＣｈａ（参考文献：非特許文献５参照）等の単体の構文解析器を利用することもできる。
【００４４】
次に、訓練データ作成部１０２が、前記構文・意味解析結果テーブル１２０について、述語を起点として、何らかの制約の元で述語から一番近い場所に出現した単語が述語に対する項となっていると仮定し、その制約となる属性を抽出し、訓練属性インデクステーブル１２１を作成する（ステップＳ１３）。例えば、図６の例では、述語「食べる」に対し、主格の項となっている「私」は、「述語より前にある単語を探索」したとき、「意味カテゴリが「人」」でかつ「その単語の機能語が「は」」である単語の中では、一番近い場所にある単語である。述語以外の入力テキストに現れる各単語について、どのような制約で述語から一番近いかを調べ、その制約を属性とする。例えば、制約としては、（対象単語の探索方法、品詞、意味カテゴリ、係り受け関係にある述語の態）の組合せとする。
【００４５】
ここで、対象単語の探索方法とは、例えば、述語より前方に単語を探索し、単語を含む文節が対象述語を含む文節へ係っている状態で、単語を含む文節の機能語／記号および単語が係っている述語の態を考慮する場合をｉｃ、述語より後方に単語を探索し、対象述語を含む文節から単語を含む文節へ係っている状態で、単語を含む文節の機能語／記号および単語が係っている述語の態を考慮する場合をｏｃ、述語と対象の単語が同じ文節内にある場合をｓｃ、述語を含む文節と対象の単語を含む文節との間に係り受け関係がなく、かつ同じ文節でもない場合に、その単語を含む文節の持つ機能語／記号、係り受け関係にある述語の態を考慮しながら最初に述語より前方を、それでもそのような単語がない場合は述語より後方を探索する方法をｎｃとする。また、機能語／記号および単語が係っている述語の態を考慮しないで述語より前方を探索する方法をｆｗ、同様に後方を探索する方法をｂｗとする。例えば、図６の例では、単語「母」は、（探索方法＝ｉｃ、単語の意味カテゴリ＝人、機能語＝に、態＝受動態）の制約等で述語「食べる」から一番近い位置にある。このようにして、図７のような訓練属性インデクステーブル１２１を作成する。多くの属性が作成されるが、ここではそのうち１０個の属性のみを示す。
【００４６】
次に、訓練データ作成部１０２が、訓練属性インデクステーブル１２１と構文・意味解析結果テーブル１２０を元に、構文・意味解析結果テーブル１２０中の述語以外の各単語について、訓練ベクトルを作成し、訓練ベクトルテーブル１２２に格納する（ステップＳ１４）。例えば、図５において、述語を除く単語について、上から順に訓練ベクトルを作成するとし、それらのベクトルをｘ＿１，ｘ＿２，ｘ＿３，．．．とする。この場合、図８のような訓練ベクトルを生成する。図７のような訓練属性インデクステーブル１２１の各属性が各単語の条件に当てはまるか否かを検査し、もし当てはまれば、属性値を１、当てはまらなければ属性値を０とする。例えば、ｘ＿１において４番目の要素が１となっているが、これは、単語「私」が、図７の属性番号４の条件、つまり探索タイプがｎｃ、すなわち、述語と係り受け関係に無い単語の中を述語から前方向を探索したとき、意味カテゴリが「人」で、その単語を含む文節が「は」であり、単語と係り受け関係にある述語の態が能動態である単語の中で、述語から最も近い位置にあるためである。逆に、ｘ＿１の９番目の要素が０となっているが、これは、述語「食べる」から機能語の条件、態の条件はなしで、述語の前方の単語を探索していったとき、意味カテゴリが「人」であるものは、文番号１、文節番号２、単語番号０の「母」が最も近く、「私」は２番目の近さで一番ではないため、条件に当てはまらないと判定され０となっている。こうして、訓練ベクトルを生成して、訓練ベクトルテーブル１２２へ格納する。
【００４７】
また、述語を除く各単語について項の種類ごとに教師変数を訓練ベクトルテーブル１２２へ格納する（ステップＳ１５）。例えば、ｙ＿{１，ＮＯＭ}＝１，ｙ＿{２，ＮＯＭ}＝０，ｙ＿{３，ＮＯＭ}＝０，．．．，ｙ＿{１，ＡＣＣ}＝０，ｙ＿{２，ＡＣＣ}＝０，ｙ＿{３，ＡＣＣ}＝１，．．．，を格納する。ここで、ｙ＿{ｉ，ＮＯＭ}は、ｉ番目の単語が正解の主格項であれば１、そうでなければ−１を格納するスカラーの変数である。また同様に、ｙ＿{ｉ，ＡＣＣ}はｉ番目の単語が正解の対格項であれば１、そうでなければ−１を格納するスカラーの変数である。なお、ＮＯＭは主格に当たる英語ｎｏｍｉｎａｔｉｖｅ、ＡＣＣは対格に当たる英語ａｃｃｕｓａｔｉｖｅを表している。こうして、結局、図９のような訓練ベクトルと教師変数を訓練ベクトルテーブル１２２へ格納する。
【００４８】
次に、重み学習部１０３が、項の種類毎に、訓練ベクトルテーブル１２２から、訓練ベクトルおよび教師変数を読み出し、機械学習手法を用いて、属性の重要度の重みを計算する（ステップＳ１６）。
【００４９】
一例としてＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）と呼ばれる機械学習手法で、特に非特許文献６において線形ＳＶＭと呼ばれている機械学習手法を利用して、学習を行う方法について、以下に述べる。
【００５０】
線形ＳＶＭでは、（ｘ1，ｙ1），．．．，（ｘm，ｙm）…（１）で表されるｍ個の訓練データに対して、正例側（ｙ＞０となる部分）と負例側（ｙ＜０となる部分）を分割する２つの平行な超平面を求める。その際、その２つの超平面の距離が最大となるような超平面を求める。ここで求められる超平面は式（２）で表される。
【００５１】
【数１】
0005193798.tif 000002
【００５２】
ここでｗは重みベクトルで、ｂはバイアスであり、ｗもｂも訓練データから式（３）で表される最適化問題を解くことで得られる。
【００５３】
【数２】
0005193798.tif 000003
【００５４】
このようにして得られた重みベクトルｗの要素は、線形ＳＶＭの場合、その値が大きいほど、それに対応する属性の重要度が高いことを意味する。例えば、図９のような訓練ベクトルテーブル１２２の内容に対して、主格項に対する線形ＳＶＭ、対格項に対する線形ＳＶＭで学習を行ったとする。ここで主格項に対する線形ＳＶＭでは、（ｘ＿１，ｙ＿{１，ＮＯＭ}），（ｘ＿２，ｙ＿{２，ＮＯＭ}），（ｘ＿３，ｙ＿{３，ＮＯＭ}），．．．，対格項に対する線形ＳＶＭでは、（ｘ＿１，ｙ＿{１，ＡＣＣ}），（ｘ＿２，ｙ＿{２，ＡＣＣ}），（ｘ＿３，ｙ＿{３，ＡＣＣ}），．．．，のベクトルとスカラー変数の組が訓練データとして用いられる。
【００５５】
その結果、図１０のような主格項に関する重みベクトルｗNOM、対格項に関する重みベクトルｗACCが得られたとする。そして、重み学習部１０３は、前記図１０のように得られた重みベクトルを前記訓練属性インデクステーブル１２１のテーブル（図７のテーブル）に追加することにより、主格項に関する重みテーブル（図１１）と対格項に関する重みテーブル（図１２)を得、それらを重みテーブル１２３に格納する。
【００５６】
次に、項判定規則作成部１０４が、重みテーブル１２３内の複数の重みテーブルを１つにまとめ、重みでソートして、決定リストとして出力する（ステップＳ１７）。例えば、図１１と図１２のテーブルをまとめて図１３のテーブルを得る。これを重みでソートしたものの上位１０位までを図１４に示す。このテーブルを決定リスト形式として出力し、項判定規則テーブル（辞書）を得る。
【００５７】
なお、前記実施形態例では、出力する項構造が述語基本形に対する必須表層格に関する項構造である具体例について記述したが、出力する項構造が任意の表層格に関する場合や深層格に関する場合でも、構文・意味解析結果テーブルをそれらに応じたものにすれば同様の手段で実現可能である。
【００５８】
また、重み学習手法においても重みテーブルが得られれば上記で述べた機械学習方法とは異なる学習方法を用いることが可能である。
【００５９】
また、扱う対象が英語などの外国語テキストである場合にも、係り受け関係の機能語の代わりに、動詞・名詞以外の品詞や、単語間で構成される名詞句・動詞句といった句構造における関係を係り受け関係として使用することによって、この学習方法を用いることが可能である。
【００６０】
また、本実施形態の辞書作成装置における各手段の一部もしくは全部の機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して本発明を実現することができること、本実施形態の辞書作成方法における手順をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータに実行させることができることは言うまでもなく、コンピュータでその機能を実現するためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えばＦＤ（Ｆｌｏｐｐｙ（登録商標）  Ｄｉｓｋ）や、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、メモリカード、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＨＤＤ、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】本発明の一実施形態例に関する辞書作成装置のシステム構成を示すブロック図。
【図２】本発明の一実施形態例に関する辞書作成装置の動作を説明するためのフローチャート。
【図３】本発明の他の実施形態例に関する辞書作成装置のシステム構成を示すブロック図。
【図４】本発明の他の実施形態例に関する辞書作成装置の動作を説明するためのフローチャート。
【図５】本発明の辞書作成装置に入力される正解項構造付き訓練データの例を示す説明図。
【図６】本発明の辞書作成装置における構文・意味解析結果テーブルの例を示す説明図。
【図７】本発明の辞書作成装置における訓練属性インデクステーブルの例を示す説明図。
【図８】本発明の辞書作成装置内で作成される訓練ベクトルの例を示す説明図。
【図９】本発明の辞書作成装置における訓練ベクトルテーブルの例を示す説明図。
【図１０】本発明の辞書作成装置において機械学習で得られる重みベクトルの例を示す説明図。
【図１１】本発明の辞書作成装置における主格項に関する重みテーブルの例を示す説明図。
【図１２】本発明の辞書作成装置における対格項に関する重みテーブルの例を示す説明図。
【図１３】本発明の辞書作成装置における主格項に関する重みテーブルと対格項に関する重みテーブルをまとめたテーブルの例を示す説明図。
【図１４】本発明の辞書作成装置から出力される項判定規則の例を示す説明図。
【符号の説明】
【００６２】
１，１０…辞書作成装置、２，１２０…構文・意味解析結果テーブル、３，１０２…訓練データ作成部、４，１２１…訓練属性インデクステーブル、５，１２２…訓練ベクトルテーブル、６，１０３…重み学習部、７，１２３…重みテーブル、８，１０４…項判定規則作成部、１０１…構文・意味解析部。
【図１】
0005193798.tif 000004
【図２】
0005193798.tif 000005
【図３】
0005193798.tif 000006
【図４】
0005193798.tif 000007
【図５】
0005193798.tif 000008
【図６】
0005193798.tif 000009
【図７】
0005193798.tif 000010
【図８】
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【図９】
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【図１０】
0005193798.tif 000013
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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