(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を構文解析し、文節集合および文節間の係り受け関係を解析する構文解析部と、
該構文解析部で文節内の自立語と判定された単語の中から文節毎に意味的主辞を特定し、主辞テーブルを作成する主辞特定部と、
該主辞テーブルの文節ごとに該文節の係り先文節を追加するとともに、主辞について、主辞の属する文節内で後続する付属語を前記主辞テーブルに追加する主辞間係り受け解析部と、
前記解析対象のテキストに述語または動作性名詞の項構造が付与されているテキスト及び前記構文解析部の解析結果から、該述語または動作性名詞の基本形に対する必須表層格およびそれぞれの単語が属する文節を抽出し、項構造正解テーブルを作成し、前記主辞テーブルを参照して該項構造正解テーブルの各文節を主辞に変換すると共に、各述語または動作性名詞の必須表層格に対応する前記解析対象のテキストにおける文節間の係り受け関係を、該項構造正解テーブルに付加し、該項構造正解テーブルを用いて、述語または動作性名詞とそれ以外の単語との間の係り受け関係を述語または動作性名詞の基本形とそれ以外の単語との格関係へ変換する格変換ルールを学習する格変換ルール学習部と、
得られた述語または動作性名詞とそれ以外の単語との間の係り受け関係を述語または動作性名詞の基本形とそれ以外の単語との格関係へ変換する格変換ルールを格変換規則として出力する格変換規則出力部とを備え、
前記出力された格変換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】
シソーラスを更に有し、
前記格変換ルール学習部は、前記シソーラスを検索して、前記項構造正解テーブル内の単語の上位概念の意味カテゴリを抽出し、この意味カテゴリの単語と元の単語を置き換えたルールを更に作成して、前記項構造正解テーブルに追加することを特徴とする請求項１に記載の辞書作成装置。
【請求項３】
辞書作成装置における辞書作成方法であって、
構文解析部が、自然言語で記載された解析対象のテキストを構文解析し、文節集合および文節間の係り受け関係を解析するステップと、
主辞特定部が、該構文解析部で文節内の自立語と判定された単語の中から文節毎に意味的主辞を特定し、主辞テーブルを作成するステップと、
主辞間係り受け解析部が、該主辞テーブルの文節ごとに該文節の係り先文節を追加するとともに、主辞について、主辞の属する文節内で後続する付属語を前記主辞テーブルに追加するステップと、
格変換ルール学習部が、前記解析対象のテキストに述語または動作性名詞の項構造が付与されているテキスト及び前記構文解析部の解析結果から、該述語または動作性名詞の基本形に対する必須表層格およびそれぞれの単語が属する文節を抽出し、項構造正解テーブルを作成し、前記主辞テーブルを参照して該項構造正解テーブルの各文節を主辞に変換すると共に、各述語または動作性名詞の必須表層格に対応する前記解析対象のテキストにおける文節間の係り受け関係を、該項構造正解テーブルに付加し、該項構造正解テーブルを用いて、述語または動作性名詞とそれ以外の単語との間の係り受け関係を述語または動作性名詞の基本形とそれ以外の単語との格関係へ変換する格変換ルールを学習するステップと、
格変換規則出力部が、得られた述語または動作性名詞とそれ以外の単語との間の係り受け関係を述語または動作性名詞の基本形とそれ以外の単語との格関係へ変換する格変換ルールを格変換規則として出力するステップと
を有し、前記出力された格変換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４】
シソーラスを更に有し、
前記格変換ルール学習部は、前記シソーラスを検索して、前記項構造正解テーブル内の単語の上位概念の意味カテゴリを抽出し、この意味カテゴリの単語と元の単語を置き換えたルールを更に作成して、前記項構造正解テーブルに追加することを特徴とする請求項３に記載の辞書作成方法。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１または２に記載の辞書作成装置における各部として機能させることを特徴とする辞書作成プログラム。
【請求項６】
請求項５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）。
【０００３】
この方法では、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、述語や項の認定については扱っていない。
【０００４】
また、非特許文献２で提案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、格解析を行う手法が提案されているが、この方法では、格要素の認定は一つ一つのルールの重み付き線形和で決定されていることと等価であり、Ａが成り立ち、Ｂが成り立つ場合に限りＣが格要素であるという認定を行うといった、複雑なルールを記述することが困難である。
【非特許文献１】李航、安部直樹、“格スロット間の依存関係の学習”、情報処理学会研究報告、自然言語処理研究会報告、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１３回年次大会  発表論文集、２００６年。
【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で提案されている方法では、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、述語の生成確率が、その係り先の語にのみ依存しており、また、格要素の認定は一つ一つのルールの線形重みづけで決めていることと等価であり、Ａが成り立ちＢが成り立つ場合に限りＣが格要素であるという認定を行うといった、複雑なルールを記述することが困難であり、詳細な文法ルール、語法に基づいたルールを考慮した高精度の格解析を行うことが困難であった。
【０００７】
また、質問応答、情報検索システムなどでは、「何が何を何にどうした」という述語、動作性名詞の基本形に対する必須表層格が有用な情報となるが、非特許文献２で提案されている方法では、述語の表層形に対する表層格しか扱っておらず、使役文、受身文、連体修飾等で見られる格交替を考慮して、述語あるいは動作性名詞の基本形に対する必須表層格を出力するための規則を学習することができない。また、必須表層格が省略される場合に、必須表層格が省略されていることを判定する規則を作成することができなかった。
【０００８】
本発明の目的は、上記の問題点を解決し、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それらの品詞とそれらの用言意味属性と意味的主辞の係り受け関係と意味的主辞の品詞、意味カテゴリ等の特徴と付属語から、必須表層格への適切な変換ルールである格変換ルールを自動学習し出力するようにした辞書作成装置、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】
【０００９】
上記課題を解決するために、請求項１の発明は、自然言語で記載された解析対象のテキストを構文解析し、文節集合および文節間の係り受け関係を解析する構文解析部と、
該構文解析部で文節内の自立語と判定された単語の中から文節毎に意味的主辞を特定し、主辞テーブルを作成する主辞特定部と、
該主辞テーブルの文節ごとに該文節の係り先文節を追加するとともに、主辞について、主辞の属する文節内で後続する付属語を前記主辞テーブルに追加する主辞間係り受け解析部と、
前記解析対象のテキストに述語または動作性名詞の項構造が付与されているテキスト及び前記構文解析部の解析結果から、該述語または動作性名詞の基本形に対する必須表層格およびそれぞれの単語が属する文節を抽出し、項構造正解テーブルを作成し、前記主辞テーブルを参照して該項構造正解テーブルの各文節を主辞に変換すると共に、各述語または動作性名詞の必須表層格に対応する前記解析対象のテキストにおける文節間の係り受け関係を、該項構造正解テーブルに付加し、該項構造正解テーブルを用いて、述語または動作性名詞とそれ以外の単語との間の係り受け関係を述語または動作性名詞の基本形とそれ以外の単語との格関係へ変換する格変換ルールを学習する格変換ルール学習部と、
得られた述語または動作性名詞とそれ以外の単語との間の係り受け関係を述語または動作性名詞の基本形とそれ以外の単語との格関係へ変換する格変換ルールを格変換規則として出力する格変換規則出力部とを備え、
前記出力された格変換規則を辞書とすることを特徴とする。
【００１０】
請求項２の発明は、請求項１の発明において、シソーラスを更に有し、前記格変換ルール学習部は、前記シソーラスを検索して、前記項構造正解テーブル内の単語の上位概念の意味カテゴリを抽出し、この意味カテゴリの単語と元の単語を置き換えたルールを更に作成して、前記項構造正解テーブルに追加することを特徴とする。
【００１１】
請求項３の発明は、辞書作成装置における辞書作成方法であって、
構文解析部が、自然言語で記載された解析対象のテキストを構文解析し、文節集合および文節間の係り受け関係を解析するステップと、
主辞特定部が、該構文解析部で文節内の自立語と判定された単語の中から文節毎に意味的主辞を特定し、主辞テーブルを作成するステップと、
主辞間係り受け解析部が、該主辞テーブルの文節ごとに該文節の係り先文節を追加するとともに、主辞について、主辞の属する文節内で後続する付属語を前記主辞テーブルに追加するステップと、
格変換ルール学習部が、前記解析対象のテキストに述語または動作性名詞の項構造が付与されているテキスト及び前記構文解析部の解析結果から、該述語または動作性名詞の基本形に対する必須表層格およびそれぞれの単語が属する文節を抽出し、項構造正解テーブルを作成し、前記主辞テーブルを参照して該項構造正解テーブルの各文節を主辞に変換すると共に、各述語または動作性名詞の必須表層格に対応する前記解析対象のテキストにおける文節間の係り受け関係を、該項構造正解テーブルに付加し、該項構造正解テーブルを用いて、述語または動作性名詞とそれ以外の単語との間の係り受け関係を述語または動作性名詞の基本形とそれ以外の単語との格関係へ変換する格変換ルールを学習するステップと、
格変換規則出力部が、得られた述語または動作性名詞とそれ以外の単語との間の係り受け関係を述語または動作性名詞の基本形とそれ以外の単語との格関係へ変換する格変換ルールを格変換規則として出力するステップと
を有し、前記出力された格変換規則を辞書とすることを特徴とする。
【００１２】
請求項４の発明は、請求項３の発明において、シソーラスを更に有し、前記格変換ルール学習部は、前記シソーラスを検索して、前記項構造正解テーブル内の単語の上位概念の意味カテゴリを抽出し、この意味カテゴリの単語と元の単語を置き換えたルールを更に作成して、前記項構造正解テーブルに追加することを特徴とする。
【００１５】
請求項５の発明は、コンピュータを、請求項１または２の辞書作成装置における各部として機能させることを特徴とする辞書作成プログラム
【００１６】
請求項６の発明は、請求項５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。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、入力された正解の項構造が人手でタグ付けされた自然言語で表現されたテキストに対し、述語または動作性名詞とそれらの品詞とそれらの用言意味属性と意味的主辞の係り受け関係と意味的主辞の品詞、意味カテゴリ等の特徴と付属語から、必須表層格への適切な変換ルールである格変換ルールを自動学習し出力することができる利点がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
図１は、本実施の形態に関する辞書作成装置の原理的システム構成を示すブロック図である。本装置１は、格変換ルール学習部２を有する。
【００１９】
次に、図１に示すシステム構成の原理的動作を、図２に示すフローチャートを参照して説明する。
【００２０】
まず、辞書作成装置１に対して、ユーザがテキストおよびテキストの正解の項構造を格変換ルール学習部２に入力する（ステップ１）。
【００２１】
次に、テキスト中の述語または動作性名詞と、テキスト中の各文節の主辞との係り受け状態を述語項構造に変換する格変換規則を、機械学習技術を用いて作成する（ステップ２）。最後に、ステップ２で得られた格変換規則を格変換ルール学習部２から出力して動作を終了する（ステップ３）。
【００２２】
図３は、本実施形態にかかる辞書作成装置１０の原理的システム構成を示すブロック図である。本辞書作成装置１０は、構文解析部１０１、固有名詞連結部１０２、主辞特定部１０３、主辞間係り受け解析部１０４、格変換ルール学習部１０５、格変換規則出力部１０７、構文解析結果テーブル１２０、主辞テーブル１２１、シソーラス１２２および項構造正解テーブル１２３とを有する。
【００２３】
以下、図３に示す本実施形態にかかる辞書作成装置１０の動作を、図４に示すフローチャートを参照して説明する。
【００２４】
まず、辞書作成装置１０に対して、自然言語で書かれた訓練用のテキストを構文解析部１０１に入力する（ステップ１）。
【００２５】
次に、構文解析部１０１が、前記テキストを構文解析することにより、文節集合および文節間の係り受け関係を特定し、解析結果を構文解析結果テーブル１２０に格納する（ステップ２）。例えば、「村山富市首相は妻の作ったおいしいカレーを食べた。」という文を構文解析した場合、図５のように、テキストの先頭から順に、単語、単語基本形、品詞、固有名詞タグ、その単語が属す文節番号を得る。ここで文節番号は「０」以上の整数で、テキストの先頭の文節から順に０，１，２，．．．と付与される。
【００２６】
また、固有名詞タグは、単語が固有名詞あるいは、固有名詞の一部であると解析されたときに付与されるタグであり、例えば、Ｂ−ＰＥＲＳＯＮは、人名の固有名詞の先頭単語を表し、Ｉ−ＰＥＲＳＯＮは、人名の固有名詞の先頭ではない単語を表し、「Ｏ」は、固有名詞ではない名詞を表す。
【００２７】
また、構文解析部１０１は、図６のように、文節番号とその文節が係る文節の番号である係り先文節番号の組を出力する。ここで、文末等で係り先がない場合は、係り先文節番号を「−１」とした。この出力結果は、構文解析結果テーブル１２０に格納される。この構文解析部１０１では、ＣａｂｏＣｈａ（参考文献：非特許文献３）等の単体の構文解析器を利用することもできる。
【非特許文献３】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。
【００２８】
次に、固有名詞連結部１０２が、構文解析結果テーブル１２０の固有名詞タブ欄を上から順に見て、一つの固有名詞を一つにまとめ１つの単語とし、テキストの先頭から順に単語番号を付与する。ここで単語番号は「０」以上の整数で、テキストの先頭の単語から順に、０，１，２，．．．と付与する（ステップ３）。例えば、構文解析結果テーブル１２０が、図５のようになっている場合は、単語「村山」と単語「富市」は、各々固有名詞タグ「Ｂ−ＰＥＲＳＯＮ」「Ｉ−ＰＥＲＳＯＮ」を持つため、固有名詞連結部１０２が、これら二つの単語を連結して単語欄は「村山富市」、単語基本形欄は「村山富市」とする。品詞欄はまとめあげて「名詞−固有名詞−人名」、固有名詞タグ欄もまとめて「ＰＥＲＳＯＮ」とする。また、テキストの先頭の単語から順に単語番号を付与する。その結果で構文解析結果テーブル１２０を更新する。更新された構文解析結果テーブル１２０の例を図７に示す。
【００２９】
次に、主辞特定部１０３が、各文節の意味的主辞を特定する（ステップ４）。各文節において、構文解析器によって、文節内の自立語、すなわち品詞が名詞のものおよび、動詞、形容詞のもの中で自立語と判定された単語の中で、文節中で最も後ろに位置する単語を意味的主辞として抽出し、その単語の単語番号、単語の属す文節の文節番号とあわせて、主辞テーブル１２１を作成する。主辞テーブル１２１の例を図８に示す。
【００３０】
次に、主辞間係り受け解析部１０４が、主辞テーブル１２１の文節番号欄の各文節番号に対する係り先の文節番号を、係り先文節番号テーブルに記載の文節番号に対する係り先文節番号を用いて取得し、主辞テーブル１２１に係り先文節番号を追加する（ステップ５）。図６に示す係り先文節番号テーブルと図８に示す主辞テーブル１２１を用いて得られた主辞テーブル１２１の例を図９に示す。
【００３１】
また、主辞間係り受け解析部１０４が、各主辞について、各主辞の属する文節内で後続する非自立語全体を付属語として主辞テーブル１２１に追加する（ステップ６）。ただし、後続する非自立語全体の末尾に句読点がある場合には、その句読点を除いたものを付属語とする。その結果の主辞テーブル１２１の例を図１０に示す。
【００３２】
次に、ステップ７では、格変換ルール学習部１０５が、格変換ルールを学習する。学習用のデータとして、人手で述語または動作性名詞の基本形の必須表層格に付与された、訓練用テキスト「村山富市首相は、妻の作ったおいしいカレーを食べた。」に対する正解の項構造が図１１のように与えられているとする。
【００３３】
ここで＜ＮＰ  ＩＤ＝数字＞と＜／ＮＰ＞のタグで囲まれた部分は名詞句を表し、＜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＞のタグで囲むとする。また、＜ＰＲＥＤ  〜＞タグと＜ＥＶＥＮＴ  〜＞タグの「〜」の部分に記述される「ｇａ＝"２"ｗｏ＝"３"」等の記載は、「この述語や動作性名詞の基本形に対してガ格をとる項の正解は、ＩＤ番号が２である名詞句、ヲ格をとる項の正解は、ＩＤ番号が３である名詞句」等を表す。このデータに対して格変換ルール学習部１０５が、訓練用テキスト、正解の項構造、構文解析結果テーブル１２０を用いて、＜ＰＲＥＤ  〜＞タグと＜／ＰＲＥＤ＞タグで挟まれた述語および＜ＥＶＥＮＴ  〜＞タグと＜／ＥＶＥＮＴ＞タグで囲まれた動作性名詞について、その基本形に対する必須表層格およびそれぞれの単語が属す文節番号を格納した項構造正解テーブル１２３を作成する。項構造正解テーブル１２３の例を図１２に示す。ここでは、簡単のため、必須表層格はガ格、ヲ格、ニ格だけ扱うとするが、他の格についても同様に処理が可能である。
【００３４】
次に、格変換ルール学習部１０５は、項構造正解テーブル１２３における各単語を文節番号に対する主辞で置き換える。また、主辞に対応する単語番号も格納する。もし、その主辞が置き換える前の単語の部分文字列になっていない場合は、単語欄および文節番号を“−”で置き換える。
【００３５】
また、述語または動作性名詞自体が文節の主辞になっていない場合には、述語または動作性名詞を項構造正解テーブル１２３から削除する。このようにして更新された後の項構造正解テーブル１２３の例を図１３に示す。
【００３６】
次に、格変換ルール学習部１０５は、図１０に示すような主辞テーブル１２１の情報を利用して、元のテキストにおける係り受け関係の情報を項構造正解テーブル１２３に加える。このようにして更新された後の項構造正解テーブル１２３の例を図１４に示す。ここで係り関係は、項が述語または動作性名詞にかかっている場合は、項の付属語、述語または動作性名詞が項にかかっている場合は、述語または動作性名詞の付属語に“（逆）”を追加したものである。
【００３７】
次に、格変換ルール学習部１０５は、日本語語彙大系（参考文献：非特許文献４）等のシソーラス１２２を用いて、単語に意味カテゴリを付与する。また、単語番号、文節番号は削除する。述語または動作性名詞の単語欄は構文解析結果テーブル１２０を用いて単語の基本形に直す。
【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）．  その結果、更新された後の項構造正解テーブル１２３の例を図１５に示す。このようなテーブルを大量に集め、機械学習手法を用いて、一般に成立する格変換ルールを学習する。例えば、簡単のため、図１６に示すような５項目しかない項構造正解テーブル１２３があったとき、このテーブルに対する格変換ルール学習部１０５の動作について説明する。ここで、格変換ルールの学習は、述語または動作性名詞ごとに行うこととする。
【００３８】
まず、格変換ルール学習部１０５は、項構造正解テーブル１２３の「述語または動作性名詞」欄が「作る」である１行目〜３行目に対し、述語「作る」専用の訓練データを生成する。
【００３９】
格変換ルール学習部１０５は、項構造テーブル１２３の１行目〜３行目から、格変換前の構造を抽出し、機械学習に用いる変換前特徴とする。例えば変換前特徴１を「単語：妻、係り関係：の」、変換前特徴２を「単語：カレー、係り関係：た（逆）」、変換前特徴３を「単語：私、係り関係：が」、変換前特徴４を「単語：シチュー、係り関係：た（逆）」、変換前特徴５を「単語：会社、係り関係：が」、変換前特徴６を「単語：規則、係り関係：た（逆）」とする。変換前特徴としては、意味カテゴリを用いた「意味カテゴリ：女性、係り関係：の」や、意味カテゴリの上位の意味カテゴリを用いた「意味カテゴリ：実体、係り関係：の」といった特徴も用いることができるが、ここでは説明を簡単にするため、上記６つの特徴を使用したとする。
【００４０】
次に、格変換ルール学習部１０５は、項構造正解テーブル１２３の１行目〜３行目に対し、変換前構造ベクトルｘi（ｉ＝１〜３）を作成する。ここで変換前ベクトルは、上記特徴１から特徴６について、その特徴が項構造正解テーブルに記載されている場合には１、記載されていない場合には０の要素を持つベクトルである。例えば、項構造正解テーブル１２３の１行目については、特徴１および特徴２のみが記載されているため、ｘ1＝（１，１，０，０，０，０）ｔ（ｔは転置を表す、以下同様）を生成し、項構造正解テーブル１２３の２行目については、特徴３および特徴４のみが記載されているため、ｘ2＝（０，０，１，１，０，０）ｔを生成する。同様にしてｘ3も生成する。
【００４１】
次に、格変換ルール学習部１０５は、項構造正解テーブル１２３の１行目〜３行目から、格変換後の構造を抽出し、機械学習に用いる変換後特徴とする。例えば変換後特徴１を「一番目に出現した単語」、変換後特徴２を「二番目に出現した単語」とし、それらの単語が変換後に例えば基本形に対する表層格がガ格を取れば１、ヲ格を取れば２、ニ格を取れば３、その他の格を取れば４の特徴量を持つ、といったように特徴を定義する。
【００４２】
次に、格変換ル−ル学習部１０５は、項構造正解テーブル１２３の１行目〜３行目に対し、変換後構造ベクトルｙi（ｉ＝１〜３）を作成する。例えば、項構造正解テーブル１２３の１行目については、一番目に出現した単語「妻」がガ格に変換され、二番目に出現した単語「カレー」がヲ格に変換されるため、ｙ1＝（１，２）ｔを生成する。項構造テーブル１２３の２行目および３行目についても同様にしてｙ2＝（１，２）ｔおよびｙ3＝（１，２）ｔを生成する。
【００４３】
以降、変換前構造ベクトルｘiから変換後構造ベクトルｙiへの変換のことを「格変換ルールｉ」と呼ぶ。
【００４４】
次に、これらの格変換ルールに対して格変換ルール学習部１０５が統計的な機械学習を行い、格変換ルールに対する適切な重み付けを行う。一例としてＳＶＭｓｔｒｕｃｔと呼ばれる手法で、特に下記に示す非特許文献５において、ＳＶＭ△ｓ2（Δｓは上付き）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。
【非特許文献５】Ｉｏａｎｎｉｓ  Ｔｓｏｃｈａｎｔａｒｉｄｉｓ，Ｔｈｏｍａｓ  Ｈｏｆｍａｎｎ，Ｔｈｏｒｓｔｅｎ  Ｊｏａｃｈｉｍｓ，Ｙａｓｅｍｉｎ  Ａｌｔｕｎ、“Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｆｏｒ  Ｉｎｔｅｒｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  ａｎｄ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｐａｃｅｓ”，Ｔｈｅ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  Ｔｈｅ  Ｔｗｅｎｔｙ−Ｆｉｒｓｔ，  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ（ＩＣＭＬ２００４）  ＳＶＭ△ｓ2（Δｓは上付き）では、下記数１で表される不等式を満たしながら、下記数２の式を最小化するような、重みベクトルｗとスラック変数ベクトルξを求める。
【００４５】
【数１】
0005150278.tif 000002
【００４６】
【数２】
0005150278.tif 000003
【００４７】
【数３】
0005150278.tif 000004
【００４８】
ここで、ｉは上記ｘiおよびｙiにおけるｉと同じインデックス番号、ｘiは上記と同じ変換前構造ベクトル、ｙiは、上記と同じ正解の変換後構造ベクトルである。Ｙは変換前構造ベクトルｘiを変換したとき取りうる可能性のある変換後構造ベクトルの全体集合であり、ｙ〜i,kは、取りうる可能性のある変換後構造ベクトルのうち、正解の構造ｙiと異なる不正解の構造で、ｋ番目のものを表す（ｋはインデックス番号）。δψ（ｘi，ｙ〜i,k）は、下記数３で定義されるψ（ｘi，ｙi）とψ（ｘi，ｙ〜i,k）の差である。ψ（ｘi，ｙi）は，変換前ベクトルｘiと変換後ベクトルｙiから生成されるベクトルで、ｘiの要素が表す特徴とｙiの要素が表す特徴の論理積を要素とするベクトルである。図２０にψ（ｘi，ｙi）の例として上記ｘ1および上記ｙ1に対するベクトルψ（ｘ1，ｙ1）の例を示す。ξiはスラック変数ベクトルξのｉ番目の要素で変換前構造ベクトルｘiに対するスラック変数であり、「０」以上の実数値を持つ変数である。Δ（ｙi，ｙ〜i,k）は、正解の変換後構造ｙiに対して不正解の構造ｙ〜i,kがどれくらい異なった構造であるかを表す損失関数で、本実施形態では、構造ｙiとｙ〜i,kで一致しない格要素の数とする。Ｃは、訓練データ全体に対する識別間違いと、マージン最大化のトレードオフを表すパラメータであり、正の実数値で、ユーザが与える値である。ｎはインデックス番号ｉの最大値、すなわち訓練データの数で、＜Ａ，Ｂ＞は、ベクトルＡとベクトルＢの内積を表す。
【００４９】
ＳＶＭΔｓ2（Δｓは上付き）では、数１で表される不等式を満たしながら、下記数２の式を最小化する最適化問題を解くが、直接この最適化問題を解くのではなく、双対問題である数４の式に変換した上でこの最適化問題を解く。
【００５０】
【数４】
0005150278.tif 000005
【００５１】
ここで、αi,kは、ｙ〜i,kに対応するラグランジュ係数である。また、δｉｉ’はｉ＝ｉ’のときに１、ｉ≠ｉ’のときに０を取る関数である。また、前記数４におけるベクトル内積の部分で、内積の代わりに、下記数５で示すようにカーネル関数Ｋを定義して使用することができる。
【００５２】
【数５】
0005150278.tif 000006
【００５３】
本実施形態では、カーネル関数に、２次多項式カーネルＫ（Ａ，Ｂ）＝（＜Ａ，Ｂ＞＋１）2を使用することとする。ここでＡ，Ｂは同じ次元のベクトルだとする。
【００５４】
同様にして、格変換ルール学習部１０５は、項構造正解テーブル１２３の「述語または動作性名詞」欄が「食べる」である４行目〜５行目に対し、述語「食べる」専用の訓練データを生成し、生成された格変換ルールに対し、機械学習による重みの学習を行い、格変換ルールに対する適切な重み付けを行う。また、この例では、各述語または動作性名詞に対してのみ格変換ルールの生成、重みの学習を行ったが、各用言意味属性レベルやすべての述語または動作性名詞といったレベルについても格変換ルールの生成、重みの学習を行う。ここで用言意味属性とは、動詞、形容詞などの用言に対して、その意味から人手で「物理的移動」「身体動作」「感情動作」などの属性を設定したもので、例えば「用言意味属性体系」（参考文献：非特許文献６）等から与えることができる。
【非特許文献６】中岩  浩巳、池原  悟、“日英の構文的対応関係に着目した日本語用言意味属性の分類”，情報処理学会論文誌、Ｖｏｌ．３８、Ｎｏ．２、ｐｐ．２１５−２２５、１９９７年。
【００５５】
機械学習によって得られた格変換ルールと重みの例を図２１に示す。
【００５６】
最後に得られたテーブルを解析結果として格変換規則出力部１０７から出力して格変換規則テーブル（辞書）を得る（ステップ８）。
【００５７】
なお、本具体例では、出力する項構造が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、入力する正解の項構造を、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、学習手段においても格変換規則テーブルの重みを学習できるものであ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、係り受け関係の付属語の代わりに、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】
図２２は、上記辞書作成装置を用いた参考例にかかる言語処理装置の原理的システム構成を示すブロック図である。そして、参考例にかかる言語処理装置１１は、述語または動作性名詞おそれ以外の単語または単語属性間の係り受け状態を述語または動作性名詞とそれ以外の単語との格関係へ変換する規則を記憶した格変換規則テーブル１２と、テキストの係り受け状態および前記格変換規則を用いて、入力されたテキストを述語および動作性名詞の項構造に変換して出力する格変換部１３とから構成される。
【００６１】
以下、図２２に示す参考例にかかる言語処理装置システムの原理的動作を、図２３に示すフローチャートを参照して説明する。
【００６２】
まず、言語処理装置１１に対して、ユーザがテキストおよびテキストの係り受け状態を入力する（ステップ１）。ここで、テキストの係り受け状態は、人手で与えることも、構文解析器のようなプログラムの出力を与えることも可能である。
【００６３】
次に、テキスト中の述語または動作性名詞に対して、テキストの係り受け状態に応じて格変換規則テーブル１２に格納されている格変換規則を適用し、格変換部１３にて項構造に変換する（ステップ２）。格変換規則テーブル１２は、あらかじめ人手で与えておくことも、機械学習等の技術を実現したプログラムによって自動的に作成し与えておくことも可能である。
【００６４】
最後に、ステップ２で得られた述語または動作性名詞に対する項構造を格変換部１３から出力して動作を終了する（ステップ３）。
【００６５】
図２４は、上記参考例にかかる具体的な言語処理装置１００の原理的システム構成を示すブロック図で、図３と同一部分には同一符号を付してある。
【００６６】
言語処理装置１００は、構文解析部１０１、固有名詞連結部１０２、主辞特定部１０３、主辞間係り受け解析部１０４、格変換規則テーブル１０６、項構造出力部１１０、構文解析結果テーブル１２０、主辞テーブル１２１、シソーラス１２２、非主辞述語テーブル１２４、非主辞述語記憶部１２５、格変換部１２６、照応解析部１２７、修飾語句決定部１２８、述語項テーブル１２９、項構造テーブル１３０とを有する。
【００６７】
次に、図２４に示す具体的な言語処理装置１００の動作を、図２５に示すフローチャートを参照して説明する。
【００６８】
まず、言語処理装置１００に対して、自然言語で書かれた解析対象のテキストを入力する（ステップ１）。
【００６９】
次に、構文解析部１０１が、前記テキストを構文解析し、文節集合および文節間の係り受け関係を解析し、その解析結果を構文解析結果テーブル１２０に格納する（ステップ２）。
【００７０】
例えば、「村山富市首相は妻の作ったおいしいカレーを食べた。」という文を構文解析した場合、前記図５に示すように、テキストの先頭から順に、単語、単語基本形、品詞、固有品詞タグ、その単語が属す文節番号を得る。
【００７１】
ここで文節番号は、「０」以上の整数で、テキストの先頭の文節から順に「０，１，２，・・・」と付与される。また、固有名詞タグは、単語が固有名詞あるいは、固有名詞の一部であると解析されたときに付与されるタグであり、例えば、Ｂ−ＰＥＲＳＯＮは人名の固有名詞の先頭単語を表し、Ｉ−ＰＥＲＳＯＮは人名の固有名詞の先頭ではない単語を表し、「Ｏ」は固有名詞ではない名詞を表す。
【００７２】
また、構文解析部１０１は、前記図６に示すように、文節番号とその文節が係る文節の番号である係り先文節番号の組を出力する。ここで、文末等で係り先がない場合は、係り先文節番号を「−１」とした。この出力結果は、構文解析結果出力テーブル１２０に格納される。この構文解析部１０１では、ＣａｂｏＣｈａ（参考文献：非特許文献３）等の単体の構文解析器を利用することもできる。
【００７３】
次に、固有名詞連結部１０２が、構文解析結果出力テーブル１２０の固有名詞タブ欄を上から順に見て、一つの固有名詞を一つにまとめる（ステップ３）。例えば、構文解析結果テーブル１２０が、前記図５に示すようになっている場合は、単語「村山」と単語「富市」は、各々固有名詞タグ「Ｂ−ＰＥＲＳＯＮ」「Ｉ−ＰＥＲＳＯＮ」を持つため、固有名詞連結部１０２が、これら二つの単語を連結して単語欄は「村山富市」、単語基本形欄は「村山富市」とする。品詞欄はまとめあげて「名詞−固有名詞−人名」、固有名詞タグ欄もまとめて「ＰＥＲＳＯＮ」とする。また、テキストの先頭の単語から順に単語番号を付与する。その結果で構文解析結果テーブル１２０を更新する。更新された構文解析結果テーブル１２０の例を前記図７に示す。
【００７４】
次に、主辞特定部１０３が、各文節の意味的主辞を特定する（ステップ４）。各文節において、構文解析器によって、文節内の自立語、すなわち品詞が名詞のものおよび、動詞、形容詞のもの中で自立語と判定された単語の中で、文節中で最も後ろに位置する単語を意味的主じとして抽出し、その単語の単語番号、単語の属す文節の文節番号と合わせ、主辞テーブル１２１を作成する。主辞テーブル１２１の例を前記図８に示す。
【００７５】
次に、主辞間係り受け解析部１０４が、主辞テーブル１２１の文節番号に関して、係り先文節番号テーブルの文節番号に対する係り先文節番号を検索して、主辞テーブル１２１に係り先文節番号を追加する（ステップ５）。その結果の主辞テーブル１２１の例を前記図９に示す。
【００７６】
また、主辞間係り受け解析部１０４が、各主辞について、各主辞の属する文節内で後続する非自立語全体を付属語として主辞テーブル１２１に追加する（ステップ６）。ただし、末尾の句読点を除いたものを付属語とする。その結果の主辞テーブル１２１の例を前記図１０に示す。
【００７７】
次に、ステップ７では、非主辞述語記憶部１２５が、文節内の主辞以外の述語または動作性名詞の並びを非主辞述語テーブル１２４に記憶する。例えば、ステップ１において、「監督夫人の作った優勝記念ケーキを選手達が食べた。」という解析対象文が入力されたとする。このとき、ステップ２における構文解析結果が、図２６に示すようになっており、また構文解析部１０１は、図２７に示すように、文節番号とその文節が係る文節の番号である係り先文節番号の組を出力しているとする。また、ステップ６において作成された主辞テーブル１２１が、図２８に示すように更新されているとする。
【００７８】
各文節において主辞の前に位置する述語または動作性名詞がある場合には、その順番で記憶する。例えば、文節番号２の主辞「ケーキ」の前には、「優勝」「記念」という動作性名詞があるので、その順番で非主辞述語テーブル１２４に図２９に示すように記憶する。文節番号１のように「作っ」という主辞の前に文節内では述語または動作性名詞が存在しない場合は「−」として記憶する。
【００７９】
次に、文内の前から順に、主辞ごとに以下の処理を繰り返す（ステップ８）。その主辞が係っている先があるか、あるいは文内の他の単語から係られているかどうかを、図２８の主辞テーブルを元にして調べて、ステップ９で係り受け関係があれば（Ｙ）、格変換部１２６で格変換ルールを適用する（ステップ１０）。ステップ９で、係り受け関係がない場合（Ｎ）には、照応解析部１２７で照応解析を行う（ステップ１１）。
【００８０】
ステップ１０での格変換ルールの適用について説明する。まず、図２８の主辞テーブル中の主辞の中で、述語あるいは動作性名詞であるものに対し、係り受け関係にある他の主辞およびその意味カテゴリとその単語番号、その主辞を含む文節の主辞に後続する付属語と文節番号、述語あるいは動作性名詞に対する用言意味属性を、主辞テーブル１２１（図２８）、シソーラス１２２、用言意味属性体系を用いて付与し、述語項テーブル１２９を作成する。例えば、図２８に示すテーブルから得られる述語項テーブル１２９の例を図３０に示す。図３０を用いて、異なる主辞ごとに最適な変換規則を選択する。
【００８１】
例えば、図３１のように、述語又は動作性名詞そのものに対して、単語又は意味カテゴリと係り関係から必須表層格への変換の重みが辞書として得られているとき、述語項テーブル１２９に出現した単語および係り状態に対し、その変換ルールの組み合わせを適用したとき、重みの評価値（例えば重みの線形和など）が最も大きな評価値が得られる変換規則の組合せを適用する。
【００８２】
もし、図３１のような述語又は動作性名詞そのものに対するルールが適用されなかった場合には、述語あるいは動作性名詞の用言意味属性に対する変換を考える（図３２）。同様に、与えられていた評価関数で評価値を計算し、最も高い評価値が得られる変換規則の組合せを適用する。
【００８３】
もし、その結果、変換が適用されない場合には、述語あるいは動作性名詞一般に対する変換則を考える（図３２）。同様に、与えられていた評価関数で評価値を計算し、最も高い評価値が得られる変換規則の組合せを適用する。本参考例では、その結果、図３３のような項構造テーブル１３０が得られたとする。その後、照応解析部１２７で照応解析を行い、ステップ１１に進む。
【００８４】
ステップ１１では、述語あるいは動作性名詞に関して、ここまでの処理で項構造が決まらなかった部分に関して、照応解析を行い、項構造を決める。非主辞述語テーブルに記憶していた係り受け関係がなかった述語または動作性名詞である、「監督」「優勝」「記念」も図３３に示す項構造テーブル１３０に追加して項構造テーブルが図３４のように更新されたとする。ここで、ガ格、ヲ格、ニ格について単語の埋まっていない「−」で表記されている部分について照応解析部１２７で照応解析を行って、照応先が決まるものについては、その照応先の単語で埋める。
【００８５】
照応解析のやり方についてはさまざまな手法が考えられるが、ここでは、文内および同一文脈にある文中に出現する単語の中で最も「話題度」の高い単語を照応先とする照応解析を行う。ここで話題度とは、構文的な観点、意味的な観点、単語の出現頻度などから、文章全体を様々な要約率で要約したときに、高い要約率の要約においても、出現する単語には高い点数を、低い要約率の要約にしか、出てこない単語には低い点数を与えるように点数化したものである。
【００８６】
また、これまでの処理において単語が埋まらなかった場合には、ガ格は常に必須格であると仮定している場合には「外界照応」であることを表す「ｅｘｏｇ」を埋める。その結果、項構造テーブル１３０は図３５のようになったとする。
【００８７】
次に、修飾語句決定部１２８で出力修飾語句の特定を行う（ステップ１２）。図３５の項構造テーブル１３０で得られている主辞について、そのまま主辞を出力するか、修飾語句を付与するかどうかを判定する。主辞そのままで出現する頻度と、修飾語句を付与したときの単語群で出現する頻度を比較して、多い頻度の形態の単語群を出力する単語と認定する。
【００８８】
例えば、「選手」という主辞よりの「選手達」という単語の方が一般的なコーパスに出現する頻度が高い場合には、「選手」を「選手達」で置き換えて出力する。これらの単語群の候補としては、図２６の構文解析結果を用いて、主辞に対し、同一文節中で前後連続する単語を付加していき、頻度を計算する。また、単語番号、文節番号の列を消去し、図３６のように項構造テーブルを更新する。
【００８９】
最後に得られた項構造テーブルを項構造出力部１１０から述語および動作性名詞の項構造解析結果として出力する（ステップ１３）。
【００９０】
なお、参考例では、出力する項構造が必須表層格に関する項構造である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、格変換規則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。
【００９１】
また、処理対象が英語などの外国語テキストである場合にも、係り受け関係の付属語の代わりに、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関係として使用した変換規則を用いることで、この処理方法を用いて解析結果を得ることができる。
【００９２】
図１，図３に示したシステム構成図における各部の一部もしくは全部の機能をコンピュータ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、あるいは、図２、図４に示したステップ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、あるいは、コンピュータにその処理ステップを実行させ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、フレキシブルディスクや、ＭＯ、ＲＯＭ、メモリカード、ＣＤ、ＤＶＤ、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。
【００９３】
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。このように、記録媒体やネットワークにより提供されたプログラムをコンピュータにインストールすることで、本発明が実施可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００９４】
【図１】本発明の実施の形態に関する辞書作成装置の原理的システム構成を示すブロック図。
【図２】本実施形態の原理的動作を説明するためのフローチャート。
【図３】本実施形態にかかる辞書作成装置のシステム構成を示すブロック図。
【図４】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】辞書作成装置の動作を説明するための構文解析結果の例を示す説明図。
【図６】辞書作成装置の動作を説明するための構文解析結果のうちの係り受け解析結果の例を示す説明図。
【図７】辞書作成装置の動作を説明するための構文解析結果の更新の例を示す説明図。
【図８】辞書作成装置の動作を説明するための主辞テーブルの例を示す説明図。
【図９】辞書作成装置の動作を説明するための係り先文節番号が追加された主辞テーブルの例を示す説明図。
【図１０】辞書作成装置の動作を説明するための付属語が追加された主辞テーブルの例を示す説明図。
【図１１】辞書作成装置の動作を説明するための訓練用テキストに対して人手で格関係の付与された正解の述語項構造の例を示す説明図。
【図１２】辞書作成装置の動作を説明するための項構造正解テーブルの例を示す説明図。
【図１３】辞書作成装置の動作を説明するための単語が主辞で置き換えられた項構造正解テーブルの例を示す説明図。
【図１４】辞書作成装置の動作を説明するための係り受け関係情報が追加された項構造正解テーブルの例を示す説明図。
【図１５】辞書作成装置の動作を説明するための意味カテゴリが付与された項構造正解テーブルの例を示す説明図。
【図１６】辞書作成装置の動作を説明するための格変換ルール学習部に与える項構造正解テーブルの例を示す説明図。
【図１７】辞書作成装置の動作を説明するためのシソーラスの例を示す説明図。
【図１８】辞書作成装置の動作を説明するための生成した格変換ルールの例を示す説明図。
【図１９】辞書作成装置の動作を説明するための生成した格変換ルールの例を示す説明図。
【図２０】辞書作成装置の動作を説明するための格変換ルールベクトルの例を示す説明図。
【図２１】辞書作成装置の動作を説明するための機械学習によって得られた格変換ルールと重みの例を示す説明図。
【図２２】辞書作成装置の辞書を用いた参考例にかかる言語処理装置の原理的システム構成を示すブロック図。
【図２３】参考例にかかる言語処理装置の原理的動作を説明するためのフローチャート。
【図２４】参考例にかかる具体的な言語処理装置のシステム構成を示すブロック図。
【図２５】参考例にかかる具体的な言語処理装置の動作を説明するためのフローチャート。
【図２６】参考例にかかる言語処理装置の動作を説明するための解析対象テキストに対する構文解析結果の説明図。
【図２７】参考例にかかる言語処理装置の動作を説明するための解析対象テキストに対する構文解析結果のうちの係り受け解析結果の説明図。
【図２８】参考例にかかる言語処理装置の動作を説明するための係り先文節番号と付属語が追加された主辞テーブルの説明図。
【図２９】参考例にかかる言語処理装置の動作を説明するための非主辞述語順序テーブルの説明図。
【図３０】参考例にかかる言語処理装置の動作を説明するための解析対象テキストに対する述語項テーブルの説明図。
【図３１】参考例にかかる言語処理装置の動作を説明するための解析対象テキストの述語・動作性名詞に対する格変換ルール重み（辞書）の説明図。
【図３２】参考例にかかる言語処理装置の動作を説明するための解析対象テキストの述語・動作性名詞の用言意味属性および述語・動作性名詞一般に対する格変換ルール重み（辞書）の説明図。
【図３３】参考例にかかる言語処理装置の動作を説明するための解析対象テキストの述語・動作性名詞に対して格変換ルールが適用され格変換が行われた結果得られた項構造テーブルの説明図。
【図３４】参考例にかかる言語処理装置の動作を説明するための係り受け関係がなかった述語・動作性名詞も追加した項構造テーブルの説明図。
【図３５】参考例にかかる言語処理装置の動作を説明するための照応解析処理を行った後の項構造テーブルの説明図。
【図３６】参考例にかかる言語処理装置の動作を説明するための修飾語句決定処理を行った後の項構造テーブルの説明図。
【図３７】参考例にかかる言語処理装置の動作を説明するための基本形決定処理を行った後での項構造テーブルの説明図。
【符号の説明】
【００９５】
１・・・辞書作成装置
２・・・格変換ルール学習部
１０・・・辞書作成装置
１０１・・・構文解析部
１０２・・・固有名詞連結部
１０３・・・主辞特定部
１０４・・・主辞間係り受け解析部
１０５・・・格変換ルール学習部
１０７・・・項構造出力部
１２０・・・構文解析結果テーブル
１２１・・・主辞テーブル
１２２・・・シソーラス
１２３・・・項構造正解テーブル
【図１】
0005150278.tif 000007
【図２】
0005150278.tif 000008
【図３】
0005150278.tif 000009
【図４】
0005150278.tif 000010
【図５】
0005150278.tif 000011
【図６】
0005150278.tif 000012
【図７】
0005150278.tif 000013
【図８】
0005150278.tif 000014
【図９】
0005150278.tif 000015
【図１０】
0005150278.tif 000016
【図１１】
0005150278.tif 000017
【図１２】
0005150278.tif 000018
【図１３】
0005150278.tif 000019
【図１４】
0005150278.tif 000020
【図１５】
0005150278.tif 000021
【図１６】
0005150278.tif 000022
【図１７】
0005150278.tif 000023
【図１８】
0005150278.tif 000024
【図１９】
0005150278.tif 000025
【図２０】
0005150278.tif 000026
【図２１】
0005150278.tif 000027
【図２２】
0005150278.tif 000028
【図２３】
0005150278.tif 000029
【図２４】
0005150278.tif 000030
【図２５】
0005150278.tif 000031
【図２６】
0005150278.tif 000032
【図２７】
0005150278.tif 000033
【図２８】
0005150278.tif 000034
【図２９】
0005150278.tif 000035
【図３０】
0005150278.tif 000036
【図３１】
0005150278.tif 000037
【図３２】
0005150278.tif 000038
【図３３】
0005150278.tif 000039
【図３４】
0005150278.tif 000040
【図３５】
0005150278.tif 000041
【図３６】
0005150278.tif 000042
【図３７】
0005150278.tif 000043