(57)【要約】原文の論理的構造の抽出において、従来の構文解析とは違う、より人間の思考プロセスに近い抽出方法を採用した言語処理システムであって、同義変換手段と論理変換手段とを備え、テキスト入力文を前記同義変換手段によって同義変換し、その出力文を新たな入力文として前記論理変換手段によって論理変換して出力文を得、その出力文をさらに逆同義変換して出力文とする。
2007052824.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキスト入力文を同義変換して出力文を得る言語処理システムであって、該言語処理システムは、
同義変換用条件文標準形（以下、「Ｓ−ＩＮＦ」という。）が記憶された同義変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｓ−ＩＮＦ記憶手段」という。）が接続された同義変換手段を備え、
前記同義変換手段は、前記テキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦを前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、該決定された変項対応語を前記抽出されたＳ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文とすることを特徴とする言語処理システム。
【請求項２】
テキスト入力文を同義変換して出力文を得る言語処理システムであって、該言語処理システムは、
Ｓ−ＩＮＦが記憶されたＳ−ＩＮＦ記憶手段が接続された同義変換手段と、
単語又は複合語の品詞情報が記憶された辞書が接続され、該辞書を参照して単語又は複合語の品詞を決定する形態素解析手段と、
を備え、
前記同義変換手段は、前記テキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦを前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、
前記形態素解析手段は、前記決定された変項対応語の品詞を決定し、
前記同義変換手段は、既に決定されて前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている前記Ｓ−ＩＮＦの前件の変項の品詞（以下、「変項品詞」という。）と、前記変項対応語の品詞とがそれぞれ一致するかをチェックし、すべてが一致した場合は、前記変項対応語を前記抽出されたＳ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文とすることを特徴とする言語処理システム。
【請求項３】
テキスト入力文を同義変換して出力文を得る言語処理システムであって、該言語処理システムは、
Ｓ−ＩＮＦが記憶されたＳ−ＩＮＦ記憶手段が接続された同義変換手段と、
単語及び複合語の品詞情報が記憶された辞書が接続され、該辞書を参照して単語又は複合語の品詞を決定する形態素解析手段と、
を備え、
前記形態素解析手段は、前記辞書を参照して、前記入力文に属するすべての単語又は複合語の品詞を決定し、
前記同義変換手段は、前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている任意のＳ−ＩＮＦについて、その前件に属するすべての単語又は複合語の品詞を、前記入力文に属するすべての単語又は複合語の品詞と比較し、それらが冠詞を除いてすべて一致するかチェックし、冠詞を除いた品詞がすべて一致したＳ−ＩＮＦが見つかった場合には、該Ｓ−ＩＮＦの前件に含まれる単語又は複合語と、前記入力文の単語又は複合語とを冠詞を除いて順番に比較し、一致する単語又は複合語をまとめて述語とし、前記Ｓ−ＩＮＦ前件の中の一致しない単語又は複合語を変項とするとともに、
前記入力文の一致しない単語又は複合語を変項対応語とし、前記変項に関して設けられた所定の基準が満たされているかチェックし、該基準が満たされている場合には、前記Ｓ−ＩＮＦの後件のそれぞれの変項に前記変項対応語を代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文とすることを特徴とする言語処理システム。
【請求項４】
テキスト入力文を論理変換して出力文を得る言語処理システムであって、該言語処理システムは、
論理変換用条件文標準形（以下、「Ｌ−ＩＮＦ」という。）が記憶された論理変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｌ−ＩＮＦ記憶手段」という。）が接続された論理変換手段を備え、
前記論理変換手段は、前記テキスト入力文と対応するＬ−ＩＮＦを前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、該決定された変項対応語を前記抽出されたＬ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文とすることを特徴とする言語処理システム。
【請求項５】
テキスト入力文を論理変換して出力文を得る言語処理システムであって、該言語処理システムは、
Ｌ−ＩＮＦが記憶されたＬ−ＩＮＦ記憶手段が接続された論理変換手段と、
単語又は複合語の品詞情報が記憶された辞書が接続され、該辞書を参照して単語又は複合語の品詞を決定する形態素解析手段と、
を備え、
前記論理変換手段は、前記テキスト入力文と対応するＬ−ＩＮＦを前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、
前記形態素解析手段は、前記決定された変項対応語の品詞を決定し、
前記論理変換手段は、既に決定されて前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている前記Ｌ−ＩＮＦの前件の変項品詞と、前記変項対応語の品詞とがそれぞれ一致するかをチェックし、すべてが一致した場合は、前記変項対応語を前記抽出されたＬ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文とすることを特徴とする言語処理システム。
【請求項６】
テキスト入力文を論理変換して出力文を得る言語処理システムであって、該言語処理システムは、
Ｌ−ＩＮＦが記憶されたＬ−ＩＮＦ記憶手段が接続された論理変換手段と、
単語又は複合語の品詞情報が記憶された辞書が接続され、該辞書を参照して単語又は複合語の品詞を決定する形態素解析手段と、
を備え、
前記形態素解析手段は、前記辞書を参照して、前記入力文に属するすべての単語又は複合語の品詞を決定し、
前記論理変換手段は、前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている任意のＬ−ＩＮＦについて、その前件に属するすべての単語又は複合語の品詞を、前記入力文に属するすべての単語又は複合語の品詞と比較し、それらが冠詞を除いてすべて一致するかチェックし、冠詞を除いた品詞がすべて一致したＬ−ＩＮＦが見つかった場合には、該Ｌ−ＩＮＦの前件に含まれる単語又は複合語と、前記入力文の単語又は複合語とを冠詞を除いて順番に比較し、一致する単語又は複合語をまとめて述語とし、前記Ｌ−ＩＮＦ前件の中の一致しない単語又は複合語を変項とするとともに、
前記入力文の一致しない単語又は複合語を変項対応語とし、前記変項に関して設けられた所定の基準が満たされているかチェックし、該基準が満たされている場合には、前記Ｌ−ＩＮＦの後件のそれぞれの変項に前記変項対応語を代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文とすることを特徴とする言語処理システム。
【請求項７】
請求の範囲第１項に記載の同義変換手段と、請求の範囲第４項乃至第６項のいずれかに記載の論理変換手段とを備えた言語処理システムであって、該言語処理システムは、
テキスト入力文を前記同義変換手段によって同義変換し、その出力文を新たな入力文として前記論理変換手段によって論理変換して出力文を得ることを特徴とする言語処理システム。
【請求項８】
請求の範囲第２項に記載の同義変換手段と、請求の範囲第４項乃至第６項のいずれかに記載の論理変換手段とを備えた言語処理システムであって、該言語処理システムは、
テキスト入力文を前記同義変換手段によって同義変換し、その出力文を新たな入力文として前記論理変換手段によって論理変換して出力文を得ることを特徴とする言語処理システム。
【請求項９】
請求の範囲第３項に記載の同義変換手段と、請求の範囲第４項乃至第６項のいずれかに記載の論理変換手段とを備えた言語処理システムであって、該言語処理システムは、
テキスト入力文を前記同義変換手段によって同義変換し、その出力文を新たな入力文として前記論理変換手段によって論理変換して出力文を得ることを特徴とする言語処理システム。
【請求項１０】
さらに逆同義変換手段を備え、該逆同義変換手段は、
前記論理変換されて出力された出力文と対応するＳ−ＩＮＦの後件を前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段にて検索し、前記Ｓ−ＩＮＦを前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から抽出し、前記出力文の前記後件の変項に対応する変項対応語を決定し、該決定された変項対応語を前記抽出されたＳ−ＩＮＦの前件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された前件を新たな出力文とする逆同義変換を行うことを特徴とする請求の範囲第７項に記載の言語処理システム。
【請求項１１】
さらに逆同義変換手段を備え、該逆同義変換手段は、
前記論理変換されて出力された出力文と対応するＳ−ＩＮＦの後件を前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段にて検索し、前記Ｓ−ＩＮＦを前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から抽出し、前記出力文の前記後件の変項に対応する変項対応語を決定し、
前記形態素解析手段は、前記決定された変項対応語の品詞を決定し、
前記逆同義変換手段は、既に決定されて前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている前記Ｓ−ＩＮＦの後件の変項品詞と、前記変項対応語の品詞とがそれぞれ一致するかをチェックし、すべてが一致した場合は、前記変項対応語を前記抽出されたＳ−ＩＮＦの前件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された前件を新たな出力文とする逆同義変換を行うことを特徴とする請求の範囲第８項に記載の言語処理システム。
【請求項１２】
さらに逆同義変換手段を備え、該逆同義変換手段は、
前記形態素解析手段により、前記辞書を参照して、前記論理変換されて出力された出力文に属するすべての単語又は複合語の品詞を決定し、前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている任意のＳ−ＩＮＦについて、その後件に属するすべての単語又は複合語の品詞を、前記出力文に属するすべての単語又は複合語の品詞と比較し、それらが冠詞を除いてすべて一致するかチェックし、冠詞を除いた品詞がすべて一致したＳ−ＩＮＦが見つかった場合には、該Ｓ−ＩＮＦの後件に含まれる単語又は複合語と、前記出力文の単語又は複合語とを冠詞を除いて順番に比較し、一致する単語又は複合語をまとめて述語とし、前記Ｓ−ＩＮＦ後件の中の一致しない単語又は複合語を変項とするとともに、
前記出力文の一致しない単語又は複合語を変項対応語とし、前記変項に関して設けられた所定の基準が満たされているかチェックし、該基準が満たされている場合には、前記Ｓ−ＩＮＦの前件のそれぞれの変項に前記変項対応語を代入し、前記変項対応語が変項に代入された前件を新たな出力文とする逆同義変換を行うことを特徴とする請求の範囲第９項に記載の言語処理システム。
【請求項１３】
テキスト入力文を文変換して出力文を得る言語処理システムであって、該言語処理システムは、
Ｓ−ＩＮＦが記憶されたＳ−ＩＮＦ記憶手段と、Ｌ−ＩＮＦが記憶されたＬ−ＩＮＦ記憶手段とが接続された文変換手段を備え、
前記文変換手段は、前記テキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦを前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、該決定された変項対応語を前記抽出されたＳ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文として出力する同義変換を行うとともに、
前記出力文と対応するＬ−ＩＮＦを前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記出力文の変項対応語を決定し、該決定された変項対応語を前記抽出されたＬ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を新たな出力文とする論理変換を行うことを特徴とする言語処理システム。
【請求項１４】
前記テキスト入力文の内容に関連する情報である背景知識が格納された一般文記憶手段が接続された背景知識活用メカニズムをさらに備え、
前記背景知識活用メカニズムは、前記入力されたテキスト入力文に含まれるいずれかの単語又は複合語（冠詞を除く）をキーワードとして設定し、該キーワードを含む文が前記一般文記憶手段に在るかをそれぞれのキーワードについて検索し、
前記キーワードを含む文が前記一般文記憶手段に在る場合は、その文が前記入力文に含まれていないことを条件として、前記検索によって発見された文を前記入力文に追加して新しい入力文として前記同義変換に移行し、
前記キーワードを含む文が前記一般文記憶手段にない場合は、そのまま前記同義変換に移行することを特徴とする請求の範囲第１項乃至第３項、又は請求の範囲第７項乃至第１３項のいずれかに記載の言語処理システム。
【請求項１５】
請求の範囲第４項乃至第１３項のいずれかに記載のＬ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるＬ−ＩＮＦを自動生成して前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させる言語処理システムであって、該言語処理システムは、
条件文を後件として含む学習用Ｓ−ＩＮＦを記憶している学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段と、
前記学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段が接続され、テキスト入力文から条件文を抽出する学習用同義変換手段と、
前記抽出された条件文を同義変換する同義変換手段と、
辞書が接続された標準形確認手段とを具備し、
前記標準形確認手段は、前記同義変換手段によって同義変換された条件文に含まれる単語又は複合語の品詞を、前記辞書を参照して決定し、前記条件文の前件及び後件が標準形であるか否かを確認するとともに、標準形であることを確認した場合に前記条件文をＬ−ＩＮＦとして前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させることを特徴とする言語処理システム。
【請求項１６】
請求の範囲第１項乃至第３項、又は請求の範囲第７項乃至第１３項のいずれかに記載のＳ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるＳ−ＩＮＦを自動生成して前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させる言語処理システムであって、該言語処理システムは、
条件文を後件として含む学習用Ｓ−ＩＮＦを記憶している学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段と、
前記学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段が接続され、テキスト入力文から条件文を抽出する学習用同義変換手段と、
前記抽出された条件文を同義変換する同義変換手段と、
Ｓ−ＩＮＦ登録手段とを具備し、
前記Ｓ−ＩＮＦ登録手段は、前記条件文をＳ−ＩＮＦとして前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させることを特徴とする言語処理システム。
【請求項１７】
請求の範囲第４項乃至第１３項のいずれかに記載のＬ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるＬ−ＩＮＦを自動生成して前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させる言語処理システムであって、該言語処理システムは、
変換パターンを記憶している変換パターン記憶手段と、
前記変換パターン記憶手段が接続され、テキスト入力文をパターン変換するパターン変換手段と、
前記パターン変換された前記入力文を同義変換する同義変換手段と、
辞書が接続された標準形確認手段とを具備し、
前記パターン変換手段は、前記変換パターン記憶手段にある変換パターンの中から、その前件が前記入力文の中に含まれているものを抽出し、前記抽出された変換パターンの前件のそれぞれの空欄と、前記入力文でそれと対応する位置にある語群とを対応させ、前記変換パターンの後件のそれぞれの空欄に前記入力文の対応する語群を代入し、該代入された後件を新たな入力文とするパターン変換を行い、
前記標準形確認手段は、前記同義変換手段によって同義変換された入力文に含まれる単語又は複合語の品詞を、前記辞書を参照して決定し、前記入力文の前件及び後件が標準形であるか否かを確認するとともに、標準形であることを確認した場合に前記入力文をＬ−ＩＮＦとして前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させることを特徴とする言語処理システム。
【請求項１８】
請求の範囲第１項乃至第３項、又は請求の範囲第７項乃至第１３項のいずれかに記載のＳ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるＳ−ＩＮＦを自動生成して前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させる言語処理システムであって、該言語処理システムは、
変換パターンを記憶している変換パターン記憶手段と、
前記変換パターン記憶手段が接続され、テキスト入力文をパターン変換するパターン変換手段と、
前記パターン変換された前記入力文を同義変換する同義変換手段と、
Ｓ−ＩＮＦ登録手段とを具備し、
前記パターン変換手段は、前記変換パターン記憶手段にある変換パターンの中から、その前件が前記入力文の中に含まれているものを抽出し、前記抽出された変換パターンの前件のそれぞれの空欄と、前記入力文でそれと対応する位置にある語群とを対応させ、前記変換パターンの後件のそれぞれの空欄に前記入力文の対応する語群を代入し、該代入された後件を新たな入力文とするパターン変換を行い、
前記Ｓ−ＩＮＦ登録手段は、前記入力文をＳ−ＩＮＦとして前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させることを特徴とする言語処理システム。
【請求項１９】
さらに質問手段を備え、
該質問手段は、最初のテキスト入力文が入力されると所定の質問文を出力し、新たな文の入力を促すとともに、前記質問文に応答して２番目の入力文が入力されたときに、前記最初の入力文に２番目の入力文を加えて新たな入力文とし、前記パターン変換手段への入力文とすることを特徴とする請求の範囲第１７項または第１８項に記載の言語処理システム。
【請求項２０】
さらに音声／テキスト変換手段を具備し、前記テキスト入力文は、音声入力をテキスト変換したものである請求の範囲第１項乃至第１９項のいずれかに記載の言語処理システム。
【請求項２１】
さらにテキスト／音声変換手段を具備し、前記出力文を、音声に変換して出力する請求の範囲第１項乃至第１４項のいずれかに記載の言語処理システム。
【請求項２２】
コンピュータを、請求の範囲第１項乃至第２１項のいずれかに記載の言語処理システムの各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、言語処理システムに関し、とくに、言語処理システムによって原文（入力文）からその論理的構造を抽出するときに、従来の構文解析とは異なり、より人間の思考過程に近い抽出方法を採用した言語処理システムに関する。そのような、原文（複雑な文含む一般の文）からその論理的構造を抽出する方法は、逆方向に利用することもでき、逆方向に利用すると、文の論理的構造から（複雑な文含む）一般の文を生成することができ、本発明は、そのような文生成方法を採用した言語処理システムに関する。さらに、本発明は、原文から論理的知識を自動的に学習する言語処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人工知能研究の中でも、“言語を使う人工知能”の研究はとりわけ重要である。なぜなら、言語能力は人間の最も特異な能力の１つなので、人工知能研究において最も興味深い研究対象の１つだからである。なお、ここでいう“言語を使う人工知能”とは、「［Ａ］ユーザ（ｕｓｅｒ）が話しかけると→［Ｂ］“考えて”（計算などして）→［Ｃ］ユーザに返答するコンピュータシステム、またはそれに内蔵されているコンピュータプログラム」を指すとする。実際に即してもっと具体的に言えば、「［Ａ］文が入力されると→［Ｂ］その文の情報を参考に別の（新しい）文を生成し→［Ｃ］その（新しい）文を出力するコンピュータシステム（またはプログラム）」のことである。
上記プロセス［Ａ］〜［Ｃ］をさらに詳細に検分すれば、それが「［Ａ］言語処理システムへ文が入力され→［Ｂ］（ａ）言語処理システムがその文を解析し→（ｂ）解析結果に基づき推論し→（ｃ）推論結果に基づき別の新しい文を生成し→［Ｃ］その新しい文を出力する」というプロセスであることがわかる。
本明細書では、人間の使用する言語を、プログラミング言語等と対比して、「自然言語」と呼ぶことにする（この分野ではそれが通常である）。よって言語処理システムも、これ以降は、「自然言語処理システム」と呼ぶことにする。また、説明の便宜上、“本発明に係る自然言語処理システムまたはプログラム”を「本発明に係るシステム」と略記する。
なお、人間は、話し言葉（すなわち音声入力）と書き言葉（すなわちテキスト入力）の両方を理解することが出来るが、コンピュータシステムにとっては音声入力よりもテキスト入力を処理する方が簡単である。だから、本明細書では、説明の簡略化のため、自然言語処理システムへの入力は、テキスト入力であるとして説明することとする（ユーザが発する入力文が音声である場合には、たとえば音声認識処理によってテキストに変換されてから入力されるものとする）。同様に、自然言語処理システムからの出力も、テキスト出力（または、たとえば音声変換処理によってテキストをもとに生成された音声出力）であるとして説明することとする。
本発明は、以上のような機能を持つ自然言語処理システム／プログラムに関する発明であり、より具体的には、従来と異なる「解析」プロセス、従来と同様だが形式が異なる「推論」プロセス、従来にはない手法の「（文）生成」プロセス、さらには、従来にはない手法で自然言語文（あるいは文章）から論理を「学習」するためのプロセスに関する発明である。本発明は、「解析」、「推論」、「（文）生成」、「学習」と、多数のプロセスに関わるようであるが、実際には、それらに共通の単純な原理に基づく発明であるので、それほど複雑ではない。なお本明細書の例文には、英語の文を用いることとするが、本発明の方法は、英語に限らず一般の言語に適用可能なものである。
ところで、２人の人間がある程度以上論理的な内容の会話をしている時、その会話文には必ずロジック（論理）が含まれているはずである。逆に、もしそうでないとすると、話者は、話し相手にロジックを伝えられないからである。
つまり、言語（自然言語）を使うと、ロジックを伝えられる。この事は重要で、もし言語に論理的な性質がいっさいなく、ロジックを話し相手（もしくは文章の読者）へ伝えられないならば、言語を使っても、論理的に少しでも複雑な事は説明出来ない。しかし実際には、人間は、日常的にロジックを会話や文章を介して他の人間へ伝達しているので（これは経験事実である。）、言語に論理的性質が在るということは確かである。
それでは、ロジックを自然言語処理システムで扱うにはどうすればいいだろうか。通常、自然言語処理システムは、記号論理を利用してロジックを扱っており、以下では、まずそれについて説明する。
まず初めに、記号論理にてロジックを扱う際の理論的根拠となる「Ｒｕｌｅ  ｏｆ  Ｓｕｂｓｔｉｔｕｔｉｏｎ」および「Ｒｕｌｅ  ｏｆ  Ｄｅｔａｃｈｍｅｎｔ」を定義しておく。
（１）Ｒｕｌｅ  ｏｆ  Ｓｕｂｓｔｉｔｕｔｉｏｎ（“代入規則”あるいは全称例化）
下記の非特許文献１では以下のように定義されている。すなわち、
“Ｉｆ  ａ  ｓｅｎｔｅｎｃｅ  ｏｆ  ａ  ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  ｃｈａｒａｃｔｅｒ，ｔｈａｔ  ｈａｓ  ａｌｒｅａｄｙ  ｂｅｅｎ  ａｃｃｅｐｔｅｄ  ａｓ  ｔｒｕｅ，ｃｏｎｔａｉｎｓ  ｓｅｎｔｅｎｔｉａｌ  ｖａｒｉａｂｌｅｓ，ａｎｄ  ｉｆ  ｔｈｅｓｅ  ｖａｒｉａｂｌｅｓ  ａｒｅ  ｒｅｐｌａｃｅ  ｂｙ  ｏｔｈｅｒ  ｓｅｎｔｅｎｔｉａｌ  ｖａｒｉａｂｌｅｓ  ｏｒ  ｂｙ  ｓｅｎｔｅｎｔｉａｌ  ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ  ｏｒ  ｂｙ  ｓｅｎｔｅｎｃｅｓ−−−  ａｌｗａｙｓ  ｓｕｂｓｔｉｔｕｔｉｎｇ  ｅｑｕａｌ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｓ  ｆｏｒ  ｅｑｕａｌ  ｖａｒｉａｂｌｅｓ  ｔｈｒｏｕｇｈｏｕｔ  −−−，ｔｈｅｎ  ｔｈｅ  ｓｅｎｔｅｎｃｅ  ｏｂｔａｉｎｅｄ  ｉｎ  ｔｈｉｓ  ｗａｙ  ｍａｙ  ａｌｓｏ  ｂｅ  ｒｅｃｏｇｎｉｚｅｄ  ａｓ  ｔｒｕｅ．”
ここで、“ｓｅｎｔｅｎｔｉａｌ  ｖａｒｉａｂｌｅ”は、「変項」（数学の「変数」に相当する。）の意味である。
（２）Ｒｕｌｅ  ｏｆ  Ｄｅｔａｃｈｍｅｎｔ（“切り離し規則”あるいは前件肯定）
“Ｉｆ  ｔｗｏ  ｓｅｎｔｅｎｃｅｓ  ａｒｅ  ａｃｃｅｐｔｅｄ  ａｓ  ｔｒｕｅ，ｏｆ  ｗｈｉｃｈ  ｏｎｅ  ｈａｓ  ｔｈｅ  ｆｏｒｍ  ｏｆ  ａｎ  ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｗｈｉｌｅ  ｔｈｅ  ｏｔｈｅｒ  ｉｓ  ｔｈｅ  ａｎｔｅｃｅｄｅｎｔ  ｏｆ  ｔｈｉｓ  ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎ，ｔｈｅｎ  ｔｈａｔ  ｓｅｎｔｅｎｃｅ  ｍａｙ  ａｌｓｏ  ｂｅ  ｒｅｃｏｇｎｉｚｅｄ  ａｓ  ｔｒｕｅ  ｗｈｉｃｈ  ｆｏｒｍｓ  ｔｈｅ  ｃｏｎｓｅｑｕｅｎｔ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎ．”
なお文中で“ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎ”、“ａｎｔｅｃｅｄｅｎｔ”、“ｃｏｎｓｅｑｕｅｎｔ”は、それぞれ「条件文」、「（条件文の）前件」、「（条件文の）後件」の意味である。
続いて、記号論理について非特許文献１および非特許文献２に基づき簡単に説明する。
ｐ
Ｉｆ  ｐ，ｔｈｅｎ  ｑ      
ｑ
（ただしｐおよびｑはそれぞれ文を表す。）
上の図式では、文「ｐ」および条件文「Ｉｆ  ｐ，ｔｈｅｎ  ｑ」が真であることを前提として、切り離し規則（Ｒｕｌｅ  ｏｆ  Ｄｅｔａｃｈｍｅｎｔ）を適用して文「ｑ」が真であることを結論づけている。さらに、条件文の中に変項がある場合について以下に説明する。
（ａ１）  Ｉｆ  Ｐ（ｘ），ｔｈｅｎ  Ｑ（ｘ）
（ａ２）  Ｐ（ｋ）
（ただしＰおよびＱはそれぞれ述語を表す。また、ｘは変項を表し、ｋはなんらかの定まった語を表す。）
がそれぞれ真であることを前提とすると、記号論理式（ａ１）においてｘ＝ｋとし、代入規則（Ｒｕｌｅ  ｏｆ  Ｓｕｂｓｔｉｔｕｔｉｏｎ）を適用してそれを代入すれば、次の記号論理式（ａ３）を得る。
（ａ３）  Ｉｆ  Ｐ（ｋ），ｔｈｅｎ  Ｑ（ｋ）
すると、下の図式のとおり切り離し規則を適用して記号論理式（ａ３）の後件を切り離すことが出来る。それがすなわち、下記の記号論理式（ａ４）である。
（ａ２）  Ｐ（ｋ）
（ａ３）  Ｉｆ  Ｐ（ｋ），ｔｈｅｎ  Ｑ（ｋ）      
（ａ４）  Ｑ（ｋ）
ついで、これを一般化して、条件文に複数の変項ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ（ｎは自然数とする。）がある場合を考える。
（ｂ１）  Ｉｆ  Ｐ（ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ），ｔｈｅｎ  Ｑ（ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ）
（ｂ２）  Ｐ（ｋ１，ｋ２，…，ｋｎ）
（ただしＰおよびＱはそれぞれ述語を表す。またｋ１，ｋ２，…，ｋｎはそれぞれ語を表す。）
がそれぞれ真であることを前提とすると、記号論理式（ｂ１）においてｘ１＝ｋ１，ｘ２，＝ｋ２，…，ｘｎ＝ｋｎとして、代入規則を適用すれば、次の記号論理式（ｂ３）が得られる。
（ｂ３）  Ｉｆ  Ｐ（ｋ１，ｋ２，…，ｋｎ），ｔｈｅｎ  Ｑ（ｋ１，ｋ２，…，ｋｎ）
すると、以下のとおり切り離し規則を適用出来て、記号論理式（ｂ４）を得る。
（ｂ２）  Ｐ（ｋ１，ｋ２，…，ｋｎ）
（ｂ３）  Ｉｆ  Ｐ（ｋ１，ｋ２，…，Ｋｎ），ｔｈｅｎ  Ｑ（ｋ１，ｋ２，…，ｋｎ）      
（ｂ４）  Ｑ（ｋ１，ｋ２，…，ｋｎ）
以上をまとめると、変項を含む条件文（たとえばｂ１）およびその前件と同じ述語を持つ文（たとえばｂ２）がある時、結論として、条件文の後件の変項に、対応する語を代入した文（たとえばｂ４）を得られることがわかる。
ここで具体例を挙げる。論理的前提として、
（ｃ１）  Ｉｆ  ｘ  ｉｓ  ａ  ｓｔａｒ，ｔｈｅｎ  ｘ  ｈａｓ  ｇｒａｖｉｔｙ．
（ｃ２）  Ｔｈｅ  Ｓｕｎ  ｉｓ  ａ  ｓｔａｒ．
の２文があるとき（ただしｘは変項とする。）、述語“…ｉｓ  ａ  ｓｔａｒ．”を「Ｓ」、述語“…ｈａｓ  ｇｒａｖｉｔｙ．”を「ＨＧ」で表せば、“ｘ  ｉｓ  ａ  ｓｔａｒ．”は「Ｓ（ｘ）」、“ｘ  ｈａｓ  ｇｒａｖｉｔｙ．”は「ＨＧ（ｘ）」であるので、上記２文は次のような記号論理式に書き換えられる。
（ｃ１）  Ｉｆ  Ｓ（ｘ），ｔｈｅｎ  ＨＧ（ｘ）
（ｃ２）  Ｓ（ｔｈｅ  ｓｕｎ）
そこで記号論理式（ｃ１）においてｘ＝“ｔｈｅ  ｓｕｎ”として、代入規則を適用すれば、下記の記号論理式（ｃ３）を得る。すると、切り離し規則を適用出来て、下記の記号論理式（ｃ４）を得る。
（ｃ２）  Ｓ（ｔｈｅ  ｓｕｎ）
（ｃ３）  Ｉｆ  Ｓ（ｔｈｅ  ｓｕｎ），ｔｈｅｎ  ＨＧ（ｔｈｅ  ｓｕｎ）      
（ｃ４）  ＨＧ（ｔｈｅ  ｓｕｎ）
論理的結論は、記号論理式（ｃ４）であり、それは“Ｔｈｅ  ｓｕｎ  ｈａｓ  ｇｒａｖｉｔｙ．”を意味している。
（参考文献リスト）
【特許文献１】特開平６−７５５９４号公報
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【非特許文献２】長尾  真，「知識と推論」岩波書店，１９８８，ｐ．１７２−ｐ．１７７
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【非特許文献５】Ｒｕｓｓｅｌｌ，Ｓ．ａｎｄ  Ｎｏｒｖｉｇ，Ｐ．“Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ：ａ  ｍｏｒｄｅｒｎ  ａｐｐｒｏａｃｈ，”Ｐｒｅｎｔｉｃｅ  Ｈａｌｌ：Ｕｐｐｅｒ  Ｓａｄｄｌｅ  Ｒｉｖｅｒ，Ｎｅｗ  Ｊｅｒｓｅｙ，１９９５，ｐ．６３９−６４４
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
以上で簡単に説明してきたように、一般的に自然言語処理システムは、記号論理に基づいて「推論」処理を行う。しかし、自然言語はきわめて多様である。本当にたくさんの言葉やフレーズが自然言語には在る（経験事実）。従来の自然言語処理システムでは、記号論理を適用するために、このように多様な自然言語入力（テキスト入力文）からその論理的構造を抽出するために、統語解析（ｓｙｎｔａｃｔｉｃ  ａｎａｌｙｓｉｓ）および／または格解析（ｆｒａｍｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ）といった手法を利用してきた。
言い換えれば、従来は、統語解析および／または格解析という構文解析の手法によってテキスト入力文を標準化し（多様性をなくして標準化した形を取り出し）、最終的に記号論理式（またはそれに準じる人工的意味表現）に変換してから、「推論」処理をしているということである。複雑かつ多様なテキスト入力文をいきなり直接記号論理式、または、人工的意味表現に変換することは出来ないから、これは当然である。
ここでは、そのような統語解析や格解析を用いた従来の自然言語処理システムまたはプログラムの問題点について指摘することとする。なお、説明し易いように、ここでは従来の言語処理システム／プログラムが（ａ）「解析」部、（ｂ）「推論」部、（ｃ）「（文）生成」部という３部で構成されていると仮定する。つまり、（ａ）「解析」部では入力文を（統語解析や格解析によって）解析して記号論理式に換えており、（ｂ）「推論」部では記号論理式を用いて推論処理をしており、（ｃ）「（文）生成」部では記号論理式から出力文を生成している、と仮定する。
まず、従来の自然言語処理システムまたはプログラムにおける第一の問題は、テキスト入力文について統語解析や格解析を実行する場合、計算量が大きいので、時間がかかることである。（また、もし従来のシステム／プログラムを人間の思考法のコンピュータモデルとして見立てるとすれば、人間がそのような“思考量”が大きい方法で文を理解しようとしていないのは、経験事実として明らかだから、従来のシステム／プログラムはそのようなコンピュータモデルとしては不完全である。）
第二の問題は、膨大な数の変換規則が、統語解析、格解析を実行するためには必要なことである。しかも、各言語ごとにそれらの変換規則は異なり、それらを各言語ごとに見付けてシステム／プログラムにはめ込まなければならないとすれば、それは大変な作業である。従来のシステム／プログラムのもともとのコンセプトが、原理的に十分単純ではないとさえ言えるから、（下記第［１０］章にて述べる、人間が言語を使う原理は単純なはずだという観点からすれば）現在の統語解析／格解析の理論は本質的に間違っている部分も有るだろう。
一方、推論処理（ｂ）において従来から記号論理が使われているように、もし解析処理（ａ）において利用可能な、十分に単純な原理があれば、自然言語処理システム／プログラムの構築はもっと容易になるだろう。（本明細書では、そのような原理について説明する。）
さらに言えば、従来のシステム／プログラムの様々な部分には、多数の変換規則が分散して組み込まれているので、変換規則の追加や削除といったシステム／プログラムのメンテナンスをしたくても、他の変換規則の実行に悪影響が出ないようにシステム／プログラムを変更することが困難な場合が多かったと言えるだろう。
第三の問題は、解析部（ａ）で必要とされる方法（統語解析および／または格解析）は、推論部（ｂ）では使われないし、応用も出来ないことである。それは、文生成部（ｃ）でも使われ得ない。すると、これら（ａ）〜（ｃ）には共通部分がないから、システム／プログラム全体は複雑になって、その構築には非常に手間がかかることになるわけである。もしこれら（ａ）〜（ｃ）すべてに共通するメカニズムが在れば、システム／プログラムの構築はずっと容易になるだろう。
第四の問題は、文生成（ｃ）の真に一般的（包括的）な手法が、未だ確立されていないことである。記号論理式またはそれに準じる人工的意味表現をもとに、シンプルな構造の文を生成することは従来の手法でも可能だろうが、複雑かつ多様な文を一般的に生成することは、従来の手法では非常に困難である。
第五の問題は、従来の自然言語処理システムでは、テキスト入力からの論理や言語表現の自律的な学習（ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）が不可能なことである。もし、そのような学習が出来たとしても、多少異なるが似ているテキスト入力にさえ変換規則の応用範囲を広げられないだろう。これは、従来のシステム／プログラムの根本的限界の１つと言える。
もし自然言語処理システム／プログラムが、たとえば教科書の文章から論理的知識を取り入れられたり、小説の文章から言語表現を自律的に学習出来たりすれば、システム／プログラムの構築の手間を大幅に削減出来るだろう。
第六の問題は、従来の自然言語処理システム／プログラムは、それを目的として構築されたものであっても、人間の思考プロセスのコンピュータモデルとしては充分ではないことである。統語解析や格解析という手法は、人間が思考するやり方、すなわち人間の脳のメカニズムとは非常に異なる（経験的あるいは実感的に言って、人間は、そのような考え方をしていない）。明らかに、自然言語処理の研究の目的の１つは、人間の思考過程のモデルの提案なのだから、もっと人間が思考するやり方に近い方式の自然言語処理システム／プログラムが提案されてよい。また、第一〜第五の問題が発生するのも、そのような人間の思考法と大幅に異なる方式を採用してシステム／プログラムを構築していることが原因だとすれば、やはり人間の思考法にもっと近い方式のシステム／プログラムを構築するという試みがあってもよいだろう。なぜならば、人間はそのような思考方式を実行していて、しかも実際に知能を持つことに成功しているからである。
本発明は上述のような背景に鑑み為されたものであり、自然言語処理システム／プログラムに関するものである。とくに、本発明は、自然言語処理システム／プログラムによって原文（入力文）からその論理的構造を得るときに、統語解析および格解析（従来の構文解析）とは異なり、原文と同等の意味である単純な文（の組合せ）という形で論理的構造を得る方法を採用した自然言語処理システム／プログラムに関するものである。本発明に係る自然言語処理システム／プログラムは、その単純な文（の組合せ）に基づき論理的計算を実行して別の単純な文（の組合せ）を結論として得ることが出来る。また、原文（複雑な文を含む一般の文）からそれと同等な意味の単純な文の組合せを得る方法は、逆方向に利用することもでき、実際にそれを逆方向に利用すると、単純な文の組合せから（複雑な文を含む）一般の文を生成することができる。本発明は、そのような文生成方法を採用した自然言語処理システム／プログラムに関するものである。さらに、本発明は、原文から論理的知識を自動的に学習できる自然言語処理システム／プログラムに関するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明はより人間の思考プロセスに近い方法を採用した言語処理システムに関し、本発明の上記目的は、テキスト入力文を同義変換して出力文を得る言語処理システムであって、該言語処理システムは、同義変換用条件文標準形（以下、「Ｓ−ＩＮＦ」という。）が記憶された同義変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｓ−ＩＮＦ記憶手段」という。）が接続された同義変換手段を備え、前記同義変換手段は、前記テキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦを前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、該決定された変項対応語を前記抽出されたＳ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文とすることを特徴とする言語処理システムによって達成される。
また、本発明の上記目的は、テキスト入力文を同義変換して出力文を得る言語処理システムであって、該言語処理システムは、Ｓ−ＩＮＦが記憶されたＳ−ＩＮＦ記憶手段が接続された同義変換手段と、単語又は複合語の品詞情報が記憶された辞書が接続され、該辞書を参照して単語又は複合語の品詞を決定する形態素解析手段とを備え、前記同義変換手段は、前記テキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦを前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、前記形態素解析手段は、前記決定された変項対応語の品詞を決定し、前記同義変換手段は、既に決定されて前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている前記Ｓ−ＩＮＦの前件の変項の品詞（以下、「変項品詞」という。）と、前記変項対応語の品詞とがそれぞれ一致するかをチェックし、すべてが一致した場合は、前記変項対応語を前記抽出されたＳ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文とすることを特徴とする言語処理システムによって効果的に達成される。
さらに、本発明の上記目的は、テキスト入力文を同義変換して出力文を得る言語処理システムであって、該言語処理システムは、Ｓ−ＩＮＦが記憶されたＳ−ＩＮＦ記憶手段が接続された同義変換手段と、単語及び複合語の品詞情報が記憶された辞書が接続され、該辞書を参照して単語又は複合語の品詞を決定する形態素解析手段とを備え、前記形態素解析手段は、前記辞書を参照して、前記入力文に属するすべての単語又は複合語の品詞を決定し、前記同義変換手段は、前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている任意のＳ−ＩＮＦについて、その前件に属するすべての単語又は複合語の品詞を、前記入力文に属するすべての単語又は複合語の品詞と比較し、それらが冠詞を除いてすべて一致するかチェックし、冠詞を除いた品詞がすべて一致したＳ−ＩＮＦが見つかった場合には、該Ｓ−ＩＮＦの前件に含まれる単語又は複合語と、前記入力文の単語又は複合語とを冠詞を除いて順番に比較し、一致する単語又は複合語をまとめて述語とし、前記Ｓ−ＩＮＦ前件の中の一致しない単語又は複合語を変項とするとともに、前記入力文の一致しない単語又は複合語を変項対応語とし、前記変項に関して設けられた所定の基準が満たされているかチェックし、該基準が満たされている場合には、前記Ｓ−ＩＮＦの後件のそれぞれの変項に前記変項対応語を代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文とすることを特徴とする言語処理システムによって、さらに効果的に達成される。
本発明の上記目的は、テキスト入力文を論理変換して出力文を得る言語処理システムであって、該言語処理システムは、論理変換用条件文標準形（以下、「Ｌ−ＩＮＦ」という。）が記憶された論理変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｌ−ＩＮＦ記憶手段」という。）が接続された論理変換手段を備え、前記論理変換手段は、前記テキスト入力文と対応するＬ−ＩＮＦを前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、該決定された変項対応語を前記抽出されたＬ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文とすることを特徴とする言語処理システムによって達成される。
また、本発明の上記目的は、テキスト入力文を論理変換して出力文を得る言語処理システムであって、該言語処理システムは、Ｌ−ＩＮＦが記憶されたＬ−ＩＮＦ記憶手段が接続された論理変換手段と、単語又は複合語の品詞情報が記憶された辞書が接続され、該辞書を参照して単語又は複合語の品詞を決定する形態素解析手段とを備え、前記論理変換手段は、前記テキスト入力文と対応するＬ−ＩＮＦを前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、前記形態素解析手段は、前記決定された変項対応語の品詞を決定し、前記論理変換手段は、既に決定されて前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている前記Ｌ−ＩＮＦの前件の変項品詞と、前記変項対応語の品詞とがそれぞれ一致するかをチェックし、すべてが一致した場合は、前記変項対応語を前記抽出されたＬ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文とすることを特徴とする言語処理システムによって効果的に達成される。
さらに、本発明の上記目的は、テキスト入力文を論理変換して出力文を得る言語処理システムであって、該言語処理システムは、Ｌ−ＩＮＦが記憶されたＬ−ＩＮＦ記憶手段が接続された論理変換手段と、単語又は複合語の品詞情報が記憶された辞書が接続され、該辞書を参照して単語又は複合語の品詞を決定する形態素解析手段とを備え、前記形態素解析手段は、前記辞書を参照して、前記入力文に属するすべての単語又は複合語の品詞を決定し、前記論理変換手段は、前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている任意のＬ−ＩＮＦについて、その前件に属するすべての単語又は複合語の品詞を、前記入力文に属するすべての単語又は複合語の品詞と比較し、それらが冠詞を除いてすべて一致するかチェックし、冠詞を除いた品詞がすべて一致したＬ−ＩＮＦが見つかった場合には、該Ｌ−ＩＮＦの前件に含まれる単語又は複合語と、前記入力文の単語又は複合語とを冠詞を除いて順番に比較し、一致する単語又は複合語をまとめて述語とし、前記Ｌ−ＩＮＦ前件の中の一致しない単語又は複合語を変項とするとともに、前記入力文の一致しない単語又は複合語を変項対応語とし、前記変項に関して設けられた所定の基準が満たされているかチェックし、該基準が満たされている場合には、前記Ｌ−ＩＮＦの後件のそれぞれの変項に前記変項対応語を代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文とすることを特徴とする言語処理システムによってさらに効果的に達成される。
本発明の上記目的は、前記いずれかの同義変換手段と、前記いずれかの論理変換手段とを備えた言語処理システムであって、該言語処理システムは、テキスト入力文を前記同義変換手段によって同義変換し、その出力文を新たな入力文として前記論理変換手段によって論理変換して出力文を得ることを特徴とする言語処理システムによって達成される。
本発明の上記目的は、さらに逆同義変換手段を備え、該逆同義変換手段は、前記論理変換されて出力された出力文と対応するＳ−ＩＮＦの後件を前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段にて検索し、前記Ｓ−ＩＮＦを前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から抽出し、前記出力文の前記後件の変項に対応する変項対応語を決定し、該決定された変項対応語を前記抽出されたＳ−ＩＮＦの前件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された前件を新たな出力文とする逆同義変換を行うことを特徴とする前記言語処理システムによって達成される。
また、本発明の上記目的は、さらに逆同義変換手段を備え、該逆同義変換手段は、前記論理変換されて出力された出力文と対応するＳ−ＩＮＦの後件を前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段にて検索し、前記Ｓ−ＩＮＦを前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から抽出し、前記出力文の前記後件の変項に対応する変項対応語を決定し、前記形態素解析手段は、前記決定された変項対応語の品詞を決定し、前記逆同義変換手段は、既に決定されて前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている前記Ｓ−ＩＮＦの後件の変項品詞と、前記変項対応語の品詞とがそれぞれ一致するかをチェックし、すべてが一致した場合は、前記変項対応語を前記抽出されたＳ−ＩＮＦの前件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された前件を新たな出力文とする逆同義変換を行うことを特徴とする前記言語処理システムによって効果的に達成される。
さらに、本発明の上記目的は、さらに逆同義変換手段を備え、該逆同義変換手段は、前記形態素解析手段により、前記辞書を参照して、前記論理変換されて出力された出力文に属するすべての単語又は複合語の品詞を決定し、前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている任意のＳ−ＩＮＦについて、その後件に属するすべての単語又は複合語の品詞を、前記出力文に属するすべての単語又は複合語の品詞と比較し、それらが冠詞を除いてすべて一致するかチェックし、冠詞を除いた品詞がすべて一致したＳ−ＩＮＦが見つかった場合には、該Ｓ−ＩＮＦの後件に含まれる単語又は複合語と、前記出力文の単語又は複合語とを冠詞を除いて順番に比較し、一致する単語又は複合語をまとめて述語とし、前記Ｓ−ＩＮＦ後件の中の一致しない単語又は複合語を変項とするとともに、前記出力文の一致しない単語又は複合語を変項対応語とし、前記変項に関して設けられた所定の基準が満たされているかチェックし、該基準が満たされている場合には、前記Ｓ−ＩＮＦの前件のそれぞれの変項に前記変項対応語を代入し、前記変項対応語が変項に代入された前件を新たな出力文とする逆同義変換を行うことを特徴とする前記言語処理システムによってさらに効果的に達成される。
本発明の上記目的は、テキスト入力文を文変換して出力文を得る言語処理システムであって、該言語処理システムは、Ｓ−ＩＮＦが記憶されたＳ−ＩＮＦ記憶手段と、Ｌ−ＩＮＦが記憶されたＬ−ＩＮＦ記憶手段とが接続された文変換手段を備え、前記文変換手段は、前記テキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦを前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、該決定された変項対応語を前記抽出されたＳ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文として出力する同義変換を行うとともに、前記出力文と対応するＬ−ＩＮＦを前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記出力文の変項対応語を決定し、該決定された変項対応語を前記抽出されたＬ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を新たな出力文とする論理変換を行うことを特徴とする言語処理システムによって達成される。
また、本発明の上記目的は、前記テキスト入力文の内容に関連する情報である背景知識が格納された一般文記憶手段が接続された背景知識活用メカニズムをさらに備え、前記背景知識活用メカニズムは、前記入力されたテキスト入力文に含まれるいずれかの単語又は複合語（冠詞を除く）をキーワードとして設定し、該キーワードを含む文が前記一般文記憶手段に在るかをそれぞれのキーワードについて検索し、前記キーワードを含む文が前記一般文記憶手段に在る場合は、その文が前記入力文に含まれていないことを条件として、前記検索によって発見された文を前記入力文に追加して新しい入力文として前記同義変換に移行し、前記キーワードを含む文が前記一般文記憶手段にない場合は、そのまま前記同義変換に移行することを特徴とする前記言語処理システムによって効果的に達成される。
本発明の上記目的は、前記のいずれかに記載のＬ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるＬ−ＩＮＦを自動生成して前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させる言語処理システムであって、該言語処理システムは、条件文を後件として含む学習用Ｓ−ＩＮＦを記憶している学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段と、前記学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段が接続され、テキスト入力文から条件文を抽出する学習用同義変換手段と、前記抽出された条件文を同義変換する同義変換手段と、辞書が接続された標準形確認手段とを具備し、
前記標準形確認手段は、前記同義変換手段によって同義変換された条件文に含まれる単語又は複合語の品詞を、前記辞書を参照して決定し、前記条件文の前件及び後件が標準形であるか否かを確認するとともに、標準形であることを確認した場合に前記条件文をＬ−ＩＮＦとして前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させることを特徴とする言語処理システムによって達成される。
また、本発明の上記目的は、前記のいずれかのＳ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるＳ−ＩＮＦを自動生成して前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させる言語処理システムであって、該言語処理システムは、条件文を後件として含む学習用Ｓ−ＩＮＦを記憶している学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段と、前記学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段が接続され、テキスト入力文から条件文を抽出する学習用同義変換手段と、前記抽出された条件文を同義変換する同義変換手段と、Ｓ−ＩＮＦ登録手段とを具備し、
前記Ｓ−ＩＮＦ登録手段は、前記条件文をＳ−ＩＮＦとして前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させることを特徴とする言語処理システムによって達成される。
本発明の上記目的は、前記のいずれかに記載のＬ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるＬ−ＩＮＦを自動生成して前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させる言語処理システムであって、該言語処理システムは、変換パターンを記憶している変換パターン記憶手段と、前記変換パターン記憶手段が接続され、テキスト入力文をパターン変換するパターン変換手段と、前記パターン変換された前記入力文を同義変換する同義変換手段と、辞書が接続された標準形確認手段とを具備し、
前記パターン変換手段は、前記変換パターン記憶手段にある変換パターンの中から、その前件が前記入力文の中に含まれているものを抽出し、前記抽出された変換パターンの前件のそれぞれの空欄と、前記入力文でそれと対応する位置にある語群とを対応させ、前記変換パターンの後件のそれぞれの空欄に前記入力文の対応する語群を代入し、該代入された後件を新たな入力文とするパターン変換を行い、前記標準形確認手段は、前記同義変換手段によって同義変換された入力文に含まれる単語又は複合語の品詞を、前記辞書を参照して決定し、前記入力文の前件及び後件が標準形であるか否かを確認するとともに、標準形であることを確認した場合に前記入力文をＬ−ＩＮＦとして前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させることを特徴とする言語処理システムによって達成される。
また、本発明の上記目的は、前記のいずれかのＳ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるＳ−ＩＮＦを自動生成して前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させる言語処理システムであって、該言語処理システムは、変換パターンを記憶している変換パターン記憶手段と、前記変換パターン記憶手段が接続され、テキスト入力文をパターン変換するパターン変換手段と、前記パターン変換された前記入力文を同義変換する同義変換手段と、Ｓ−ＩＮＦ登録手段とを具備し、
前記パターン変換手段は、前記変換パターン記憶手段にある変換パターンの中から、その前件が前記入力文の中に含まれているものを抽出し、前記抽出された変換パターンの前件のそれぞれの空欄と、前記入力文でそれと対応する位置にある語群とを対応させ、前記変換パターンの後件のそれぞれの空欄に前記入力文の対応する語群を代入し、該代入された後件を新たな入力文とするパターン変換を行い、前記Ｓ−ＩＮＦ登録手段は、前記入力文をＳ−ＩＮＦとして前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させることを特徴とする言語処理システムによって達成される。
さらに、本発明の上記目的は、さらに質問手段を備え、該質問手段は、最初のテキスト入力文が入力されると所定の質問文を出力し、新たな文の入力を促すとともに、前記質問文に応答して２番目の入力文が入力されたときに、前記最初の入力文に２番目の入力文を加えて新たな入力文とし、前記パターン変換手段への入力文とすることを特徴とする前記言語処理システムによって効果的に達成される。
【発明の効果】
【０００５】
ここまでで述べてきたように、本発明は、（ａ）自然言語文の入力を「解析」し、（ｂ）その解析結果をもとに「推論」し、（ｃ）その推論結果をもとに自然言語文の出力を「生成」するタイプの自然言語処理システム／プログラムに関するものである。本発明においては、次に挙げる２点がポイントである。
第１に、推論処理（ｂ）に関しては、従来の記号論理の手法（既述）を踏襲するが、自然言語を記号（すなわち記号論理式）に変換せず自然言語のまま（すなわちことばやフレーズのまま）扱う（後述）。第２に、解析処理（ａ）と文生成処理（ｃ）に関しては、そのような推論処理（ｂ）の方法を応用する（後述）。それはつまり、解析処理（ａ）では、従来用いられている統語解析や格解析と異なる方法を用い、文生成処理（ｃ）では、従来にはない方法を用いるということである。このように統一的な方法を用いることによって、前記「第三の問題」である、システム構築の煩雑さをなくすという効果が有る。
前記「第一の問題」に関しても、本発明の方法を用いると、単純な原理に基づく方法であるので、計算量が小さく済むという効果が有る。
前記「第二の問題」に関しては、本発明の方法ならば、原理的に変換規則の追加や削除を行っても、そのほかの変換規則の実行に悪影響は出ない。
前記「第四の問題」に関しては、文生成処理（ｃ）について推論処理（ｂ）の方法を応用するので、従来なかった文生成の一般的な方法を提供出来る。
また、本発明における第３のポイントとして、「学習」メカニズム（アルゴリズム）についても、解析処理や文生成処理についてと同様に、本発明の推論処理の方法を応用することが挙げられる。すると、従来困難であった、変換規則の自律的な学習が可能になる（後述）。
前記「第二の問題」に関しては、「学習」メカニズムによって、各言語について自律的な変換規則の学習が可能になるから、自然言語処理システム／プログラムへそれら変換規則を登録する手間が大幅に低減される。
前記「第三の問題」に関しても、「学習」メカニズムの導入によって、システム構築の煩雑さが大幅に増えるということはない。
前記「第五の問題」に関しては、従来なかった自然言語文からの変換規則の自律的な「学習」のためのメカニズムを提供するという効果が有る。しかも本発明の方法によれば、多少異なるが似ているテキスト入力に対して、そのような変換規則は適用可能（応用可能）である。
最後に、前記「第六の問題」に関しては、本発明の方法は、人間が言語を話す、書く、聞く、読むという経験事実との比較からして、従来の方法よりはるかに人間の思考法のコンピュータモデルとして優秀だと言える。第［１０］章〜第［１２］章でもこの点については説明するが、ここでもそれを強調しておく。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】論理変換１の概念図である。
【図２】同義変換１の概念図である。
【図３】論理変換２（論理変換３）の概念図である。
【図４】同義変換２（同義変換３）の概念図である。
【図５】全体入力文⇒‘論理変換の入力文’⇒‘論理変換の出力文’⇒全体出力文の変換手順の概念図である。
【図６】全体入力文⇒全体出力文の変換手順の概念図である。
【図７】条件文データベースを利用した全体入力文⇒全体出力文の変換手順の概念図である。
【図８】背景知識活用メカニズムを利用した言語処理システムの概念図である。
【図９】学習メカニズム１の概念図である。
【図１０】学習メカニズム１’の概念図である。
【図１１】学習メカニズム２の概念図である。
【図１２】学習メカニズム２’の概念図である。
【図１３】学習メカニズム３，４の概念図である。
【図１４】論理変換１（同義変換１）のフローチャートである。
【図１５】論理変換２（同義変換２）のフローチャートである。
【図１６】論理変換３（同義変換３）のフローチャートである。
【図１７】全体入力文⇒‘論理変換の入力文’⇒‘論理変換の出力文’⇒全体出力文の変換手順のフローチャートである。
【図１８】全体入力文⇒全体出力文の変換の適用例を示す図である。
【図１９】全体入力文⇒全体出力文の変換のフローチャートである。
【図２０】学習メカニズム１のフローチャートである。
【図２１】学習メカニズム１’のフローチャートである。
【図２２】学習メカニズム２のフローチャートである。
【図２３】学習メカニズム２’のフローチャートである。
【図２４】学習メカニズム３のフローチャートである。
【図２５】学習メカニズム４のフローチャートである。
【図２６】逆同義変換１のフローチャートである。
【図２７】文生成メカニズムのフローチャートである。
【図２８】パターン変換のフローチャートである。
【図２９】解析／推論／文生成のプロセスを表した図である。
【図３０】条件文を利用して再帰的プロセスを削減するという方法の概念図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、本発明に係る言語処理システムについて、図面を参照しつつ詳細に説明する。
第［１］章  説明の流れ
本章では、本明細書で本発明を説明する全体的な流れについて述べておく。
まず第［２］章および第［４］章では、‘論理変換’という名称の「推論」メカニズム（アルゴリズム）について説明する。なお、第［３］章はその説明のために必要な用語の定義集である。また、そのような‘論理変換’を応用した、‘同義変換’という名称の文の言い換えメカニズムについて説明する。これが、自然言語文の「解析」処理で利用されることになる、統語解析や格解析の代替手段である。なお、言うまでもないが、統語解析や格解析との併用も可能である。
第［５］章では、‘同義変換’と類似した（すなわち、同じく‘論理変換’を応用した）‘逆同義変換’という名称の「文生成」メカニズム（アルゴリズム）について説明する。‘同義変換’を用いると、多様あるいは複雑な文が画一化あるいは単純化されるのに対し、‘逆同義変換’を用いると、逆に、単純な文が複雑化されるのである。「文生成」に関する従来技術については第［５］章［５ｃ］節でふれるが、従来から記号論理式、あるいはそれに準ずる人工的意味表現に基づいて“単純な文”を生成するそれなりに一般的な手法が存在していたとは言え、単純な文から“複雑なあるいは画一的でない文”を「生成」する一般的な手法は確立していなかったと言えるのである。
第［６］章および第［７］章は、第［２］章〜第［５］章の補足説明である。とくに第［６］章［６ｂ］節は、本発明の方法に関する本質的かつ簡略な議論である。
第［８］章では、‘同義変換’を応用した機械学習（ｍａｃｈｉｎｅ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）のメカニズムについて記述する。ひとくちに機械学習と言っても様々あるが、ここでの機械学習とは、自然言語文からの論理的知識または言語表現（フレーズ）の習得である。このうち新しい論理的知識の習得については、それをすることにより、使える論理的知識が増えるので、前述の‘論理変換’の応用範囲が広がる、という注目すべき結果が得られる。同様に、新しい言語表現の習得については、それをすることにより、使える言語表現が増えるので、‘同義変換’／‘逆同義変換’（本発明の「解析」／「文生成」メカニズム、すなわち言い換えメカニズム）の応用範囲が広がる。なお、従来技術との比較については、第［８］章［８ａ］節を参照されたい。
第［９］章〜第［１２］章は、以上の章の補足説明である。とくに最終第［１２］章では、本発明の方法（およびその原理）が、人間の思考プロセス（経験事実）をどれだけ説明しているかについて述べる。本発明に係るシステムは、実用的なシステムであるだけではなく、人間の思考プロセスのコンピュータモデルでもあるからである。
あらためて以上を補足しつつ要約すると、次のようになる。すなわち、本発明に係るシステムは、（従来の「解析」プロセスの代わりに）‘同義変換’の繰返し、（従来の「推論」プロセスの代わりに）‘論理変換’の繰返し、（従来の「文生成」プロセスの代わりに）‘逆同義変換’の繰返しに基づいて成り立っている。しかも実は、そのすべてが、お互いに非常に類似したメカニズムであり、さらには、論理や言語表現の機械学習も、同様のメカニズムによって達成される。
第［２］章  概論
自然言語は、論理性と多様性（あるいは複雑性）という２つの性質を含んでいる。すでに言及したとおり、既存の手法はこのうち自然言語の論理性には対応出来ているといえるが、自然言語の多様性（あるいは複雑性）には対応出来ていない。だからこそ、統語解析や格解析といった直観的には不自然な方法を（多様である）自然言語文を「解析」するために利用したり、複雑な自然言語文を「生成」するための一般的な、確立した方法がなかったりするのである。
ここまで前置きが長くなったが、本章では、そのような自然言語の論理性、多様性にそれぞれ対応する‘論理変換’、‘同義変換’の概略的な説明を行う。また、本発明に係るシステムのそれ以外の構成要素についても言及する。
［２ａ］‘論理変換’の概略
それではまず、‘論理変換’について説明する。「推論」処理の従来技術では、推論つまり論理的計算のために（すでに簡単に述べたように）記号論理式を用いるが、本発明の方法では、直接に自然言語文を用いる。ただし、当然ながら、その自然言語文はどんなものでもよいというわけではなくて、ある程度決まった形のものに限定されるので、それを次章で定義することにする。
これを別の視点からみれば、本明細書冒頭にも書いたように、論理的な内容の自然言語には、必然的に論理的性質が含まれているはずだから、それをうまく利用すれば、従来使われている記号論理式の代用となりえるだろうということである。
たとえば、「背景技術」の項で挙げた具体例（ｃ１）〜（ｃ４）で‘論理変換’を実行した場合は、次のようになる。
（ｃ１）  Ｉｆ  ｘ  ｉｓ  ａ  ｓｔａｒ，ｔｈｅｎ  ｘ  ｈａｓ  ｇｒａｖｉｔｙ．
（ｃ２）  Ｔｈｅ  ｓｕｎ  ｉｓ  ａ  ｓｔａｒ．
論理的前提として、この２文が与えられている時、（ｃ１）の前件と（ｃ２）を比較すると、ｘと“ｔｈｅ  ｓｕｎ”はそれぞれの文中で同じような位置に在ることがわかる。そこで、ｘ＝“ｔｈｅ  ｓｕｎ”として、（ｃ１）において代入規則を適用すれば、下記の条件文（ｃ３）を得る。すると、切り離し規則を適用できるので、下記の文（ｃ４）を得る。すなわち、記号論理式を用いた場合と、同じ（ｃ４）を導き出せているわけである。
（ｃ２）  Ｔｈｅ  ｓｕｎ  ｉｓ  ａ  ｓｔａｒ．
（ｃ３）  Ｉｆ  ｔｈｅ  ｓｕｎ  ｉｓ  ａ  ｓｔａｒ，ｔｈｅｎ  ｔｈｅ  ｓｕｎ  ｈａｓ  ｇｒａｖｉｔｙ．
（ｃ４）  Ｔｈｅ  ｓｕｎ  ｈａｓ  ｇｒａｖｉｔｙ．
さて、もう少し複雑な例を示す。いま、本発明に係るシステムが、
（ｄ１）  Ｉｆ  ｘ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  ｙ，ｔｈｅｎ  ｘ  ｒｅｃｅｉｖｅｓ  ＤＮＡ  ｆｒｏｍ  ｙ．
という変項ｘ，ｙを含む、真である条件文を記憶していたとする。この時、たまたま、
（ｄ２）  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．
という、真である文が入力されたとする（なお、文中の“Ａｌｅｘａｎｄｅｒ”および“Ｐｈｉｌｌｉｐ”は、文を真にする限りそれぞれほかの語、たとえば“Ｈｉｄｅｙｏｒｉ”と“Ｈｉｄｅｙｏｓｈｉ”でもよい）。対応する位置の変項と語をそれぞれ、ｘ＝“Ａｌｅｘａｎｄｅｒ”、ｙ＝“Ｐｈｉｌｌｉｐ”として、（ｄ１）に代入規則を適用すると、下記の（ｄ３）を得る。すると、切り離し規則を適用出来て、下記の（ｄ４）を得る。
（ｄ２）  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．
（ｄ３）  Ｉｆ  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  Ｐｈｉｌｌｉｐ，ｔｈｅｎ  Ａｌｅｘａｎｄｒ  ｒｅｃｅｉｖｅｓ  ＤＮＡ  ｆｒｏｍ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．
（ｄ４）  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｒｅｃｅｉｖｅｓ  ＤＮＡ  ｆｒｏｍ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．
このような入力文⇒出力文の論理的な変換を「論理変換」と呼び、第［４］章で詳細に説明する。
ここで幾つかの用語および記号を定義する。まず、“Ｉｆ…，ｔｈｅｎ…”を記号「→」で表すことにする。それで（ｃ２）〜（ｃ４）と（ｄ２）〜（ｄ４）を書き換えると、それぞれ次のような図式になる。
（ｃ２）  Ｔｈｅ  ｓｕｎ  ｉｓ  ａ  ｓｔａｒ．
（ｃ３）  Ｔｈｅ  ｓｕｎ  ｉｓ  ａ  ｓｔａｒ．→  Ｔｈｅ  ｓｕｎ  ｈａｓ  ｇｒａｖｉｔｙ．
（ｃ４）  Ｔｈｅ  ｓｕｎ  ｈａｓ  ｇｒａｖｉｔｙ．
（ｄ２）  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．
（ｄ３）  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．→  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｒｅｃｅｉｖｅｓ  ＤＮＡ  ｆｒｏｍ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．
（ｄ４）  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｒｅｃｅｉｖｅｓ  ＤＮＡ  ｆｒｏｍ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．
この時、（ｃ３）や（ｄ３）の前件と後件はそれぞれ“単純な文”である。そういう（ｃ３やｄ３のような）条件文を本明細書では、論理的条件文標準形（Ｌｏｇｉｃａｌ  Ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｎｏｒｍａｌ  Ｆｏｒｍ、略して「Ｌ−ＩＮＦ」）と呼ぶ。また、（ｃ２）や（ｄ２）のような“変換の入力側の文”を「入力文」、（ｃ４）や（ｄ４）のような“変換の出力側の文”を「出力文」と呼ぶことにする。なお、以上のもっと精確な定義については、次章を参照されたい。
［２ｂ］‘同義変換’の概略
以上にて述べた論理変換は、その作動原理が記号論理であるから、簡単である。自然言語を記号論理式に直さないまま、（しかし記号論理式を用いた場合とまったく同様に）「推論」プロセスを進めているだけであるから、簡単なわけである。しかし、実際の自然言語は複雑かつ多様である。論理変換を適用する為には、複雑かつ多様な入力文を上述例の入力文の程度にまで単純化しなければならない。では、どういう方法でそのような単純化が可能だろうか。
実は、論理変換を単にそのまま応用することによって、それが可能である。つまり、入力文⇒出力文の変換を、論理的な変換としてではなく、単なる同義的な文の変換（言い換え）として応用する。
たとえば、いま、本発明に係るシステムが、
（ｅ１）  Ｎｏ  ｘ  ｉｓ  ａｓ  ｈｉｇｈ  ａｓ  ｙ．→  ｙ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｈｉｇｈｅｓｔ  ｘ．
という変項ｘ，ｙを含む、真である“条件文”を記憶していたとする。この時、前件と後件が同義であり、したがって同値であるので、
Ｎｏ  ｘ  ｉｓ  ａｓ  ｈｉｇｈ  ａｓ  ｙ．⇔  ｙ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｈｉｇｈｅｓｔ  ｘ．
と表せるから、当然上記の「→」が成り立つわけである（逆に「←」も成り立つ）。（ｅ１）のような前件と後件が同義である“条件文”を本明細書では同義的条件文標準形（Ｓｙｎｏｎｙｍｕｓ  Ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｎｏｒｍａｌ  Ｆｏｒｍ、略して「Ｓ−ＩＮＦ」）と呼ぶ（第［３］章の定義参照）。
いま、たまたま、
（ｅ２）  Ｎｏ  ｍｏｕｎｔａｉｎ  ｉｓ  ａｓ  ｈｉｇｈ  ａｓ  Ｍｔ．Ｅｖｅｒｅｓｔ．
という、真である入力文が入力されたとする。そこでｘ＝“ｍｏｕｎｔａｉｎ”，ｙ＝“Ｍｔ．Ｅｖｅｒｅｓｔ”となるので、「Ｓ−ＩＮＦ」（ｅ１）にＲｕｌｅ  ｏｆ  Ｓｕｂｓｔｉｔｕｔｉｏｎを適用すると、下記の「Ｓ−ＩＮＦ」（ｅ３）を得る。すると、切り離し規則を適用出来て、下記の出力文（ｅ４）を得ることが出来る。
（ｅ２）  Ｎｏ  ｍｏｕｎｔａｉｎ  ｉｓ  ａｓ  ｈｉｇｈ  ａｓ  Ｍｔ．Ｅｖｅｒｅｓｔ．
（ｅ３）  Ｎｏ  ｍｏｕｎｔａｉｎ  ｉｓ  ａｓ  ｈｉｇｈ  ａｓ  Ｍｔ．Ｅｖｅｒｅｓｔ．→  Ｍｔ．Ｅｖｅｒｅｓｔ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｈｉｇｈｅｓｔ  ｍｏｕｎｔａｉｎ．
（ｅ４）  Ｍｔ．Ｅｖｅｒｅｓｔ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｈｉｇｈｅｓｔ  ｍｏｕｎｔａｉｎ．
上記のＳ−ＩＮＦ（ｅ１）は、次の（ｅ２’）のような、（ｅ２）と類似する入力文にも適用可能である。
（ｅ２’）  Ｎｏ  ｂｕｉｌｄｉｎｇ  ｉｓ  ａｓ  ｈｉｇｈ  ａｓ  Ｔａｉｐｅｉ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｆｉｎａｎｃｉａｌ  Ｔｏｗｅｒ．
つまり、再び、代入規則、切り離し規則を順番に利用して、下記の（ｅ３’）、（ｅ４’）を得るというわけなのである。
（ｅ２’）  Ｎｏ  ｂｕｉｌｄｉｎｇ  ｉｓ  ａｓ  ｈｉｇｈ  ａｓ  Ｔａｉｐｅｉ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｆｉｎａｎｃｉａｌ  Ｔｏｗｅｒ．
（ｅ３’）  Ｎｏ  ｂｕｉｌｄｉｎｇ  ｉｓ  ａｓ  ｈｉｇｈ  ａｓ  Ｔｉｐｅｉ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｆｉｎａｎｃｉａｌ  Ｔｏｗｅｒ．→  Ｔａｉｐｅｉ  Ｉｎｔｅｎａｔｉｏｎａｌ  Ｆｉｎａｎｃｉａｌ  Ｔｏｗｅｒ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｈｉｇｈｅｓｔ  ｂｕｉｌｄｉｎｇ．
（ｅ４’）  Ｔａｉｐｅｉ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｆｉｎａｎｃｉａｌ  Ｔｏｗｅｒ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｈｉｇｈｅｓｔ  ｂｕｉｌｄｉｎｇ．
このような入力文⇒出力文の変換を、論理変換に対して「同義変換」と呼び、第［４］章で詳細に説明する。なお「同義変換」は、その入力文と出力文が（ほぼ）同義であるので、“言い換え”の一種であると言える。
［２ｃ］「解析」プロセスおよび「推論」プロセスについて
前章の最後で、同義変換の“繰返し”が従来の「解析」プロセスに相当し、論理変換の“繰返し”が従来の「推論」プロセスに相当すると述べた。本節では、その理由を例を用いて説明する。
いま本発明に係るシステムが、次の３つの「Ｓ−ＩＮＦ」または「Ｌ−ＩＮＦ」を記憶していたとする（ここでｘ，ｙ，ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅはそれぞれ変項を表すとする）：
（ｆ１）  ａ  ｈａｓ  ｔｗｏ  ｓｏｎｓ，ｂ  ａｎｄ  ｃ．→  ｂ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  ａ．∧  ｃ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  ａ．
（ｄ１）  ｘ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  ｙ．→  ｘ  ｒｅｃｅｉｖｅｓ  ＤＮＡ  ｆｒｏｍ  ｙ．
（ｆ５）  ｄ  ｒｅｃｅｉｖｅｓ  ＤＮＡ  ｆｒｏｍ  ｅ．→  ｄ  ｒｅｓｅｍｂｌｅｓ  ｅ．
すると、本発明に係るシステムは、次の入力文（ｆ２）に対して、下記の出力文（ｆ７）を導き出す。
（ｆ２）  Ｐｈｉｌｌｉｐ  ｈａｓ  ｔｗｏ  ｓｏｎｓ，Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ａｎｄ  Ａｒｒｈｉｄａｅｕｓ．
（ｆ７）  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｒｅｓｅｍｂｌｅｓ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．
その過程を以下にて検証しよう。まず、入力文（ｆ２）に対してＳ−ＩＮＦ（ｆ１）を適用すると、このようになる：
（ｆ２）  Ｐｈｉｌｌｉｐ  ｈａｓ  ｔｗｏ  ｓｏｎｓ，Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ａｎｄ  Ａｒｒｈｉｄａｅｕｓ．
（ｆ３）  Ｐｈｉｌｌｉｐ  ｈａｓ  ｔｗｏ  ｓｏｎｓ，Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ａｎｄ  Ａｒｒｈｉｄａｅｕｓ．→  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．∧  Ａｒｒｈｉｄａｅｕｓ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．
（ｆ４）  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．∧  Ａｒｒｈｉｄａｅｕｓ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．
そこで、この出力文（ｆ４）のうち“Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．”を新たに入力文（ｄ２）として、それに対してＬ−ＩＮＦ（ｄ１）を適用すれば、前出例のとおり出力文（ｄ４）を得る。
（ｄ２）  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．
（ｄ３）  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．→  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｒｅｃｅｉｖｅｓ  ＤＮＡ  ｆｒｏｍ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．
（ｄ４）  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｒｅｃｅｉｖｅｓ  ＤＮＡ  ｆｒｏｍ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．
最後に、この出力文（ｄ４）を新たに入力文として、それに対してＬ−ＩＮＦ（ｆ５）を適用すれば、出力文（ｆ７）を得るというわけである。
（ｄ４）  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｒｅｃｅｉｖｅｓ  ＤＮＡ  ｆｒｏｍ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．
（ｆ６）  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｒｅｃｅｉｖｅｓ  ＤＮＡ  ｆｒｏｍ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．→  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｒｅｓｅｍｂｌｅｓ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．
（ｆ７）  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｒｅｓｅｍｂｌｅｓ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．
結局、入力文（ｆ２）から１回の‘同義変換’、２回の‘論理変換’すなわち合計３回の変換を経て出力文（ｆ７）を導き出したわけで、これは、再帰的なプロセス（ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ  ｐｒｏｃｅｓｓ）だと言える。
以上の例では、１回の同義変換が従来でいう「解析」プロセスに相当し、２回の論理変換が従来でいう「推論」プロセスに相当する。一般に、本発明の方法では、同義変換の繰返し（再帰的な同義変換）が従来の「解析」プロセスに相当し、より複雑な入力文を単純化するプロセスである。一方、論理変換の繰返し（再帰的な論理変換）が従来の「推論」プロセスに相当し、充分に“単純”な文を入力文として論理的に出力文を導き出すプロセスである。
なお、もし１回目の‘論理変換’（通算では２回目の変換）で、“Ａｒｒｈｉｄａｅｕｓ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．”を入力文としていれば、上述とまったく同様にして、次の出力文（ｆ７’）を導出する：
（ｆ７’）  Ａｒｒｈｉｄａｅｕｓ  ｒｅｓｅｍｂｌｅｓ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．
［２ｄ］本発明における文生成メカニズム（「逆同義変換」）
これまでの自然言語処理では、文生成（ｓｅｎｔｅｎｃｅ  ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）の一般的なメカニズムは、確立されていなかった。従来の手法では、記号論理式（またはそれと同等の人工的意味表現）をもとに単純な文を生成することは出来ても、人間が使うような“高度”な言語は一般には作り出せなかったのである。（より詳しい従来技術との比較については第［５］章［５ｃ］節を参照されたい。）
本発明にては、文の複雑さの度合いを下げる「同義変換」を逆に応用して、文の複雑さの度合いを上げる「逆同義変換」というメカニズムを導入する。「逆同義変換」およびその再帰的適用は、詩人や作家がするように前例がない新しい言語表現を生み出すことは出来ないという意味では、“創造的”な方法ではない。むしろ、前例が有る、すでに記憶している言語表現を利用して複雑なあるいは画一的ではない文を生成するという、“模倣的”な方法である。
本発明に係るシステムは、再帰的な「逆同義変換」によってそのような文を生成出来れば、最終的にそれを全体出力文として出力する。
［２ｅ］全体入力文⇒全体出力文の変換（「逆同義変換」を採用しない場合について）
再帰的な‘逆同義変換’を採用している場合は、前節で述べたとおり、その結果を全体出力文として出力する。その処理の過程を図式的に表すと、次のようになる。
全体入力文⇒（再帰的‘同義変換’）⇒単純な文⇒（再帰的‘論理変換’）⇒別の単純な文⇒（再帰的‘逆同義変換’）⇒全体出力文
これは、従来の次の場合に相当すると言える（ただし、下記で“人工的意味表現”には、記号論理式の場合も含むとする）。
全体入力文⇒（「解析」プロセス）⇒人工的意味表現⇒（「推論」プロセス）⇒別の人工的意味表現⇒（「文生成」プロセス）⇒全体出力文
一方、再帰的な‘逆同義変換’を採用せず、全体出力文の複雑さの度合いを上げずに出力することも出来る。その場合、処理の過程を図式的に表すと次のとおりとなる。
全体入力文⇒（再帰的‘同義変換’）⇒単純な文⇒（再帰的‘論理変換’）⇒別の単純な文［これを全体出力文とする。］
これは、従来の次の場合によく似ている。
全体入力文⇒（「解析」プロセス）⇒人工的意味表現⇒（「推論」プロセス）⇒別の人工的意味表現［しかし、これを全体出力文とすることは出来ない。］
なぜこのようになるかというと、従来、人工的意味表現（記号論理式またはそれに準ずる形式）を用いて「推論」プロセスを実行していたが、本発明にてはそれを自然言語を用いて実行しているからである。従来は「推論」プロセス実行後の人工的意味表現をそのまま出力することは出来なかったが、本発明の方法では再帰的な‘論理変換’終了後の自然言語文はそのまま出力してよい。従来の「文生成」プロセス前後で意味に変化がないのと同様に、本発明の再帰的‘逆同義変換’は同義的な変換であり、その前後で意味に変化はないので、それを省略しても本質的な問題はない。
［２ｆ］全体入力文⇒全体出力文の変換の本質
以上の変換手順は、実は、きわめて単純な変換手順にまとめることが出来る。詳細については、第［６］章［６ｂ］節を参照されたい。
［２ｇ］論理または言語表現の学習のメカニズム
本明細書において「学習」とは、テキスト入力（自然言語の文章）からの論理の抽出、および抽出された論理の記憶である（この時、記憶された論理の再活用が可能）とする。本発明でのこの「学習」のためのメカニズムは、‘同義変換’を応用したメカニズムである。すなわち、テキスト入力に何らかの論理的関係が含まれているとき、当該テキスト入力を当該論理の前提部分と結論部分に分割してから、当該前提部分と当該結論部分をそれぞれ‘同義変換’によって言い換えることによって、それぞれに対して単純化された文を得て、それを「→」（“ならば”）で繋げて論理的関係を表すわけである（詳細は第［８］章にて述べる）。なお、同様のメカニズムによって論理ではなく、言語表現のテキスト入力からの抽出およびその記憶（およびその再活用）が可能である。
一方、従来の自然言語処理システムでは、論理や言語表現の（再活用可能な形での）習得は難しかったのである（従来技術との比較に関する詳細な議論については、第［８］章［８ａ］節を参照されたい）。
［２ｈ］公理系のような性質について
既に言及したように、本発明の方法は、人間が言語を使うことに関連する経験事実との比較からして、従来の方法より人間の思考法のコンピュータモデルとして優秀だということを、本明細書では主張する。また、（データベース中の）Ｌ−ＩＮＦのリスト、Ｓ−ＩＮＦのリストおよび／またはそのほかの文のリストは、まるで数学理論における公理系（１つの理論のための公理のリスト）のようだということがわかる。すると、本発明に係るシステムの性質は、まるでその“公理系”に基づく１つの数学理論の性質のようであることが予想される。そのことについて、最終第［１２］章では論じる。また第［１２］章では、それが、いくつかの経験事実に符合することを確認して、上記主張をサポートすることにする。
第［３］章  用語の定義
本章では、本発明を説明するために必要な多数の語を定義する。ただし、次章以降でも、用語の初出に際しては大まかな説明を付すこととする。
・標準形とは、本明細書では、用いる言語によって設定する形式の単文であるとし、たとえば英語であれば、たとえば（冠詞を除いたとき）下記の形式の単文１ａ〜４ｄであると設定出来る。
【表１】
2007052824.tif 000003
2007052824.tif 000004
日本語などほかの言語であれば、当該言語における、たとえば単文１ａ〜４ｄの形式に対応する形式の単文をいう。ただし、これは単なる設定であるので、（同じ言語内でも）この設定は変更可能なものであるとする。
また、上記では、助動詞は動詞（複合語）の一部に含まれるとして設定したものとする。しかし、繰返しになるが、これを違うようにも設定出来る。
ところで、上記では英語の「主語＋動詞」（いわゆる“第１文型”）、「主語＋動詞＋補語」（いわゆる“第２文型”）、「主語＋動詞＋目的語」（いわゆる“第３文型”）に相当するものを標準形として設定した。または、それらに副詞および／または前置詞と名詞を加えたものを標準形として設定した。
・条件文標準形（“Ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｎｏｒｍａｌ  Ｆｏｒｍ”：ＩＮＦと略す。）とは、次に定義する「Ｌ−ＩＮＦ」または「Ｓ−ＩＮＦ」をいい、個別に定義すると次のようになる。なお、本明細書の図（フローチャート）で、「ＩＮＦ」と記載しているのも、すべて「Ｌ−ＩＮＦ」または「Ｓ−ＩＮＦ」を示している。（なぜ「ＩＮＦ」という共通の記載にしたかと言えば、それらフローチャートが「Ｌ−ＩＮＦ」、「Ｓ−ＩＮＦ」の両方について使用出来るものだからである。）
・論理変換用条件文標準形（“Ｌｏｇｉｃａｌ  Ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｎｏｒｍａｌ  Ｆｏｒｍ”：「Ｌ−ＩＮＦ」と略す。）とは、前件および後件がそれぞれ標準形（の組合せ）である条件文をいう。
・同義変換用条件文標準形（“Ｓｙｎｏｎｙｍｏｕｓ  Ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｎｏｒｍａｌ  Ｆｏｒｍ”：「Ｓ−ＩＮＦ」と略す。）とは、後件が、前件と（ほぼ）同義で、かつ前件より「複雑度が低い」（“標準形が前件以上の数含まれ、文が前件以上の数含まれ、その１文ごとに含まれる文節の数が前件以下である”とする。）条件文をいう。逆から言えば、前件が、後件と（ほぼ）同義で、かつ前件より「複雑度が高い」（“標準形が後件以下の数含まれ、文が後件以下の数含まれ、その１文ごとに含まれる文節の数が後件以上である”とする。）条件文のことである。
・全体入力文とは、言語処理システムに入力される文をいう。
・入力文とは、１回の変換の入力側の文（または文の組合せ）をいう。ＩＮＦ（Ｌ−ＩＮＦまたはＳ−ＩＮＦ）の前件に対応するものであり、たとえば前出例（ｃ１）〜（ｃ４）では、Ｌ−ＩＮＦ（ｃ３）の前件と、入力文（ｃ２）は同じである。全体入力文とは異なるという点に注意が必要である。
・全体出力文とは、言語処理システムが出力する文をいう。
・出力文とは、１回の変換の出力側の文（または文の組合せ）をいう。ＩＮＦ（Ｌ−ＩＮＦまたはＳ−ＩＮＦ）の後件に対応するものであり、たとえば前出例（ｃ１）〜（ｃ４）では、Ｌ−ＩＮＦ（ｃ３）の後件と、出力文（ｃ４）は同じである。全体出力文とは異なるという点に注意が必要である。
・Ｌ−ＩＮＦデータベースとは、本発明に係るシステムが「Ｌ−ＩＮＦ」のリストを登録（保管）しているデータベースであり、保管されている「Ｌ−ＩＮＦ」は、必要に応じて検索され、取り出されて使用される。
・Ｓ−ＩＮＦデータベースとは、本発明に係るシステムが「Ｓ−ＩＮＦ」のリストを登録（保管）しているデータベースであり、保管されている「Ｓ−ＩＮＦ」は、必要に応じて検索され、取り出されて使用される。
・条件文データベースとは、本発明に係るシステムが条件文のリストを登録（保管）しているデータベースであり、保管されている条件文は、必要に応じて検索され、取り出されて使用される。
・一般文データベースとは、本発明に係るシステムが（一般の）様々な文または文章のリストを登録（保管）しているデータベースであり、保管されている文または文章は、必要に応じて検索され、取り出されて使用される。
・論理変換とは、第［４］章で詳細に述べる「論理変換１」、「論理変換２」、「論理変換３」のいずれかをいう。前章でも説明したような、“論理的な”変換である。
・同義変換とは、第［４］章で詳細に述べる「同義変換１」、「同義変換２」、「同義変換３」のいずれかをいう。前章でも説明したような、“同義的な”変換である。
・述語とは、本明細書では、Ｌ−ＩＮＦもしくはＳ−ＩＮＦの前件（または後件）において、すべての変項（数学の“変数”に相当するもの）以外の（当該前件または後件の始まりから終わりまでの）部分をさす。
・変項品詞とは、変項について（本来品詞がないところ）品詞を設定もしくは決定したものであって、変項に代入されるべき語（または複合語）の品詞をいう。語の品詞に対比して、“変項の品詞”だといえる。たとえば、前出例（ｃ１）〜（ｃ４）では、変項ｘに語“ｔｈｅ  ｓｕｎ”（名詞）が代入されているので、変項ｘの変項品詞として、名詞を設定出来る。
・変項対応語とは、述語が一致する入力文とＬ−ＩＮＦもしくはＳ−ＩＮＦの前件（または後件）がある時、Ｌ−ＩＮＦもしくはＳ−ＩＮＦ中の変項と対応する位置にある入力文中の語（または複合語）をいう。換言すれば、その時、Ｌ−ＩＮＦもしくはＳ−ＩＮＦの前件（または後件）は変項と述語から構成され、入力文は「変項対応語」と述語から構成されているということである。要するに、入力文中で“変項の位置に対応する語”である。たとえば、前出例（ｃ１）〜（ｃ４）では、変項ｘに対するのは、変項対応語“ｔｈｅ  ｓｕｎ”であり、前出例（ｄ１）〜（ｄ４）では、変項ｘ、ｙに対するのは、それぞれ変項対応語“Ａｌｅｘａｎｄｅｒ”、“Ｐｈｉｌｌｉｐ”である。
また、本明細書での表記については、次のとおりとする。
・本明細書では、「∧」、「∨」、「→」、「⇔」は、それぞれ“ａｎｄ（および）”、“ｏｒ（または）”、“ｉｆ…，ｔｈｅｎ…（ならば）”、“ｉｆ，ａｎｄ  ｏｎｌｙ  ｉｆ（同値）”を表すものとする。
・例文などにおいて、ｘ１，ｘ２，ｘ３，…はそれぞれ変項を表すものとする。
・例文などにおいて、［  ］内には直前の語、変項に対する品詞、変項品詞をそれぞれ示す。
・場合に応じて、“すなわち”を「ｉ．ｅ．」で、表すこととする。
・ここまででは、切り離し規則の適用を表す図式において、出力文の上に下線（“ ”）を引いていたが、ここからはそれを省略することにする。
第［４］章  論理変換と同義変換
［４ａ］論理変換１（図１および図１４参照）
本節では、本発明の第１の実施例である‘論理変換１’について説明する。図１は、その概念図である。図１で、１０２は論理変換手段、２０２は「Ｌ−ＩＮＦデータベース」を示す（Ｌ−ＩＮＦデータベースとは、前章にて定義した、“Ｌ−ＩＮＦのリストが記憶・保管されているデータベース”のことである）。なぜこのようなリストが必要かというと、（前述の議論からもわかるように）様々なテキスト入力に対して論理変換で対応するためには、多数のＬ−ＩＮＦを用意して対応しなければならないからである。
本節の説明では、前出の例（ｄ１）〜（ｄ４）を再度利用する（なお下線は、（ｄ１）前件と（ｄ２）とで“述語”が一致することを示している）：
（ｄ１）  ｘ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  ｙ．→  ｘ  ｒｅｃｅｉｖｅｓ  ＤＮＡ  ｆｒｏｍ  ｙ．
（ｄ２）  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．
（ｄ３）  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．→  Ａｌｘａｎｄｅｒ  ｒｅｃｅｉｖｅｓ  ＤＮＡ  ｆｒｏｍ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．
（ｄ４）  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｒｅｃｅｉｖｅｓ  ＤＮＡ  ｆｒｏｍ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．
いまＬ−ＩＮＦ（ｄ１）がＬ−ＩＮＦデータベース２０２中のリストの１００番目のＬ−ＩＮＦだと仮定しよう。論理変換手段１０２は、外部から入力文（ｄ２）を受け取ると、入力文（ｄ２）の“述語”と同じ述語を持つＬ−ＩＮＦの前件をＬ−ＩＮＦデータベース２０２にて検索する。すると、Ｌ−ＩＮＦ（ｄ１）の前件（“ｘ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  ｙ．”）がそれであることがわかるから、次いで、Ｌ−ＩＮＦ（ｄ１）を入力文（ｄ２）に適用して論理変換が実行され、Ｌ−ＩＮＦ（ｄ３）の導出を経て、出力文（ｄ４）が得られる。（なお、理論上は２段階であるＬ−ＩＮＦ（ｄ３）の導出と出力文（ｄ４）の導出は、実際の手順上は１段階に短縮される。後述のステップ１．６を参照のこと。）
ただし、このような手順を実行する時には、次の前提条件が満たされている必要が有る。
・前提１．１：Ｌ−ＩＮＦデータベース２０２中のそれぞれのＬ−ＩＮＦにおいて、いずれの語が変項であるかを決定済みである。（したがって、「述語」（ｉ．ｅ．“変項以外の全部分”）を「変項」から区別出来る。）
次に詳細手順を述べる。詳細手順のフローチャートについては、図１４を参照のこと（ただし、図１４で「ＩＮＦ」はＬ−ＩＮＦを指すものとする）。
ステップ１．１：入力文（ｄ２）が入力されると、論理変換手段１０２はｉ＝０とする。
ステップ１．２：ｉの値が１だけ増加して、ｉ＝１となる。
ステップ１．３：（Ｌ−ＩＮＦデータベース２０２におけるＬ−ＩＮＦの数をｎとしたとき）ｉ≦ｎであるかチェックする。ここでは、１≦ｎである（“ＹＥＳ”）ので、ステップ１．４へ進む。
ステップ１．４：Ｌ−ＩＮＦデータベース２０２における“ｉ番目のＬ−ＩＮＦ”について、論理変換手段１０２は、その前件の「述語」が入力文（ｄ２）に含まれているかチェックする。ｉ＝１（１番目のＬ−ＩＮＦ前件）については、それが含まれていない（“ＮＯ”）ので、ステップ１．２へ戻る。以後同様にしてｉ＝９９まで（９９番目のＬ−ＩＮＦ前件まで）含まれていない（“ＮＯ”）ので、ステップ１．２〜１．４を繰り返す。すると、１００番目のＬ−ＩＮＦ（ｄ１）前件の「述語」（下線部の“…ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ…．”）は、前記入力文（ｄ２）にも含まれている（“ＹＥＳ”）ので、これが入力文（ｄ２）に対応するＬ−ＩＮＦであり、ステップ１．５へ進む。
ステップ１．５：前記Ｌ−ＩＮＦ（ｄ１）前件のそれぞれの変項と、前記入力文（ｄ２）でそれと対応する位置に在る語（「変項対応語」：前章の定義参照）をペア（ｐａｉｒ）にする。するとここでは、「ｘ＝“Ａｌｅｘａｎｄｅｒ”」、「ｙ＝“Ｐｈｉｌｌｉｐ”」となる。
ステップ１．６：前記Ｌ−ＩＮＦ（ｄ１）の後件のそれぞれの変項（この場合、ｘおよびｙ）に変項対応語を代入する。代入後、当該後件を「出力文」（ｄ４）とする。これが求めていた文なのである。
以上が‘論理変換１’である。
繰返しになるが、理論上は途中に在るはずのＬ−ＩＮＦ（ｄ３）の導出は、代入をＬ−ＩＮＦ（ｄ１）の後件に対して直接行うので、実際の手順にては省略されていることに注意されたい。
［４ｂ］同義変換１（図２および図１４参照）
本発明の第２の実施例は、以下にて述べる‘同義変換１’である。図２の概念図にて、１０１は同義変換手段である。この概念図からもわかるように、‘同義変換１’は、Ｌ−ＩＮＦデータベース２０２の代わりに「Ｓ−ＩＮＦデータベース」２０１というＳ−ＩＮＦのリストを記憶しているデータベース（前章の定義参照）を用いるだけで、あとは論理変換１とまったく同様なのである。そこで以下では、概略手順だけを説明し、詳細手順の説明は省略することとする。（詳細手順については、図１４のフローチャート参照のこと。ただし、図１４で「ＩＮＦ」はＳ−ＩＮＦを指すものとする。また、ｎはＳ−ＩＮＦデータベース２０１中のＳ−ＩＮＦの数を表すものとする。）
では、同義変換１の概略手順について例を挙げて説明する。まず、
（ｇ１）  ｘ１  ｘ２ ｂｏｔｈ  ｘ３ ａｎｄ  ｘ４．→  ｘ１  ｘ  ２ｘ３．∧  ｘ１  ｘ２  ｘ４．
を本発明に係るシステムが、Ｓ−ＩＮＦデータベース２０１に記憶している時に、次の入力文（ｇ２）が入力されたと仮定し、以下の変換をした場合について考える。
（ｇ２）  Ｓｈｅ  ｓｐｏｋｅ  ｂｏｔｈ  Ｆｒｅｎｃｈ  ａｎｄ  Ｊａｐａｎｅｓｅ．
（ｇ３）  Ｓｈｅ  ｓｐｏｋｅ  ｂｏｔｈ  Ｆｒｅｎｃｈ  ａｎｄ  Ｊａｐａｅｓｅ．→  Ｓｈｅ  ｓｐｏｋｅ  Ｆｒｅｎｃｈ．∧  Ｓｈｅ  ｓｐｏｋｅ  Ｊａｐａｎｅｓｅ．
（ｇ４）  Ｓｈｅ  ｓｐｏｋｅ  Ｆｒｅｎｃｈ．∧  Ｓｈｅ  ｓｐｏｋｅ  Ｊａｐａｎｅｓｅ．
（なお下線部は、（ｇ１）前件と（ｇ２）で一致する部分すなわち“述語”である。）
ただし、このような変換（‘同義変換１’）を実行する時には、（論理変換１の時と同様）次の前提条件が満たされている必要がある。
・前提１．１（同義変換１のために改訂）：Ｓ−ＩＮＦデータベース２０１中のそれぞれのＳ−ＩＮＦにおいて、いずれの語が変項であるかを決定済みである。（したがって、「述語」（ｉ．ｅ．変項以外の全部分）を「変項」から区別出来る。）
すると、同義変換手段１０１は、外部から入力文（ｇ２）を受け取った時、入力文（ｇ２）の“述語”と同じ述語を持つＳ−ＩＮＦの前件をＳ−ＩＮＦデータベース２０１にて検索する。この例では、Ｓ−ＩＮＦ（ｇ１）の前件（“ｘ１  ｘ２  ｂｏｔｈ  ｘ３  ａｎｄ  ｘ４．”）がそれだとわかるから、次いでＳ−ＩＮＦ（ｇ１）を入力文（ｇ２）に適用して同義変換が実行され、結果として出力文（ｇ４）が得られる。
以上が‘同義変換１’の概略手順である（前節のステップ１．１〜１．６とまったく同様）。
しかし、実際には、上記例ではＳ−ＩＮＦの前件に変項が多く、変換が不正確になり得ると言える。そこで、後述する‘同義変換２’と‘同義変換３’では、この点の改善を図る。
［４ｃ］Ｌ−ＩＮＦ／‘論理変換’とＳ−ＩＮＦ／‘同義変換’についての解説
ここまでの説明から理解されるように、本発明の手法は、「推論」処理に関しては、従来の記号論理の手法を踏襲したものである。ただし、従来の手法とは大きく違う点が１点あって、それは、「標準形」という比較的単純かつ標準化された形の自然言語文によって記号論理的な計算を行っている点である。従来の手法で、自然言語文からさらに記号論理式あるいはそれに類似する人工的意味表現に変換し、それらを用いて記号論理的計算を実行しているのとは、対照的である。
「推論」処理に関しては、以上述べたとおりだが、「解析」処理に関しては、本発明の「推論」処理の方法を応用するだけでよい。実際、図１４を見れば明らかなように、すでに説明した論理変換１と同義変換１の手順はまったく同様である。違いは、Ｌ−ＩＮＦ（データベース）を使うか、Ｓ−ＩＮＦ（データベース）を使うかという点だけである。また、これから説明する論理変換２／同義変換２も論理変換３／同義変換３も、手順的には、それぞれお互いにまったく同様である。このように、本発明の「解析」処理の方法である‘同義変換’は、「推論」処理の方法である‘論理変換’と手順的にはまったく同様である。
しかし、それぞれの変換の土台となっているＬ−ＩＮＦとＳ−ＩＮＦの間には多少違いが有る。ここで、その違いについて説明しよう。
前章の定義のとおり、Ｌ−ＩＮＦでは、前件、後件とも「標準形」である。Ｌ−ＩＮＦは条件文なので、Ｌ−ＩＮＦによって入力文を出力文に論理的に変換出来る。ただし、その際、入力文とＬ−ＩＮＦの前件とで述語が一致していなければならない。すなわち、入力文も「標準形」であって初めて変換が起こる。（なお、入力文は複数の「標準形」の組合せであってもよい。）
一方、Ｓ−ＩＮＦでは、前件、後件とも必ずしも「標準形」である必要はない。特に、Ｓ−ＩＮＦの前件は、「標準形」ではあり得ない。なぜなら、後件が「標準形」である場合にも、前章の定義によって、前件は後件より「複雑度」が高くなければならず、したがって前件は「標準形」よりも“複雑”でなければならないからである。また、Ｌ−ＩＮＦでは、前件と後件が表す意味は違っていて、その間に論理的関係があるわけだが、Ｓ−ＩＮＦでは、前件と後件は同義文であって、ただ、前件のほうが「複雑度」がより高く、後件のほうが「複雑度」がより低いという点が違うのである。
以上の違いによって、（手順は同じだが）‘論理変換’と‘同義変換’の性質にも違いが生じる。すなわち、すでに説明してきたとおり、‘論理変換’は「推論」処理のために使われるが、‘同義変換’は「解析」処理のために使われるということである。‘論理変換’では、Ｌ−ＩＮＦを用いて、記号論理のように「推論」を実行することが可能である。Ｌ−ＩＮＦが条件文であるからである。一方、‘同義変換’では、そのような「推論」を実行出来るように、自然言語文を「標準形」の組合せにまで単純化（分割、標準化）することが目的である。なぜなら、複雑多様な自然言語文をいきなり「推論」処理の入力文とすることは出来ないからである。だから、Ｓ−ＩＮＦを用いて、「複雑度」が高い入力文を、（ほぼ）同じ意味の「複雑度」が低い出力文に変換していくのである。
最後に、‘同義変換’⇒‘論理変換’の実行の際に、両者の間に処理対象の文が「標準形」になったか否かをチェックする仕組みを設ける必要があるかどうかだが、結論から言えば、それは不要である。なぜならば、‘論理変換’はＬ−ＩＮＦによって実行されるわけだが、Ｌ−ＩＮＦの前件は必ず「標準形」であるわけで、したがって処理対象の文が「標準形」にならない限り‘論理変換’は実行され得ないからである。
［４ｄ］論理変換２（図３および図１５参照）
論理変換１では、適用するＬ−ＩＮＦの前件に（その長さに比べて）変項が比較的多い時には、変換の正確な実行が難しい。それは、変項の「変項品詞」（語の品詞に相当するもの：前章の定義参照。）を設定していないために、変換を正確に実行するための情報が不足しているからである。変換の正確性を向上するためには、変項の「変項品詞」を設定し、「変項対応語」の品詞を決定して、その両者が一致するかどうかを見ればよい。
そこで本発明の第３の実施例である‘論理変換２’では、必要な語（あるいは変項）の品詞を設定／決定することによって、変換の正確性向上を企図する。
図３は、‘論理変換２’の概念図である。図３にて、１０２は論理変換手段、２０４は形態素解析手段、２０２はＬ−ＩＮＦデータベース、２０３は辞書をそれぞれ表すものとする。
‘論理変換２’を実行する時の前提条件は次のとおりである。なお下線は、論理変換１／同義変換１の手順に対しての追加部分を示す。
・前提２．１：Ｌ−ＩＮＦデータベース２０２中のそれぞれのＬ−ＩＮＦにおいて、いずれの語が変項であるかを決定済みである。（したがって、「述語」（ｉ．ｅ．“変項以外の全部分”）を「変項」から区別出来る。）
・前提２．２：Ｌ−ＩＮＦデータベース２０２中のそれぞれのＬ−ＩＮＦの前件に属するすべての変項について、「変項品詞」を決定（もしくは設定）済みである。
それでは、実際の手順を説明しよう。本説明には、再び（ｄ１）〜（ｄ４）の例を用いる（ただし、［  ］内に前提２．２のとおり、その直前の変項に対する「変項品詞」を表している点が論理変換１の時と異なる）：
（ｄ１）  ｘ［名詞］ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  ｙ［名詞］．→  ｘ  ｒｅｃｅｉｖｅｓ  ＤＮＡ  ｆｒｏｍ  ｙ．
（ｄ２）  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ［名詞］ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  Ｐｈｉｌｌｉｐ［名詞］．
（ｄ３）  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．→  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｒｅｃｅｉｖｅｓ  ＤＮＡ  ｆｒｏｍ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．
（ｄ４）  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｒｅｃｅｉｖｅｓ  ＤＮＡ  ｆｒｏｍ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．
第［４ａ］節と同様に、（ｄ１）をＬ−ＩＮＦデータベース２０２中の１００番目のＬ−ＩＮＦとして本発明に係るシステムが記憶しており、（ｄ２）が入力されたと仮定した時、‘論理変換２’の詳細手順は以下のとおりとなる。フローチャートについては図１５参照。ただし、図１５にて「ＩＮＦ」はＬ−ＩＮＦを示すものとする。
ステップ２．１〜２．４：（ステップ１．１〜１．４に同じ。ステップ２．５へ進む。）
ステップ２．５：形態素解析手段２０４は、前記入力文（ｄ２）の「変項対応語」（ｉ．ｅ．ｘに対応する位置に在る“Ａｌｅｘａｎｄｅｒ”およびｙに対応する位置に在る“Ｐｈｉｌｌｉｐ”）の品詞を、辞書２０３を参照して決定する。すると、上記［  ］内のとおり、それぞれ名詞であると判明する。
なお「変項対応語」だけではなく、入力文に属するすべての語（または複合語）の品詞を決定してもよい。その場合、Ｌ−ＩＮＦ前件の語（または複合語）の品詞もすべて決定して、お互いを比較する。
ステップ２．６：同義変換手段１０１は、前記Ｌ−ＩＮＦ（ｄ１）前件の変項の変項品詞と、前記入力文（ｄ２）の変項対応語の品詞とが、（冠詞を除いて）それぞれ一致するかチェックする。すると、ｘ、ｙの変項品詞と、“Ａｌｅｘａｎｄｅｒ”、“Ｐｈｉｌｌｉｐ”の品詞は、すべて名詞でありそれぞれ一致するから、次のステップ２．７へ進む。
ステップ２．７：ステップ１．５と同様、前記Ｌ−ＩＮＦ（ｄ１）前件の変項と、前記入力文（ｄ２）の変項対応語とをそれぞれ（対応する位置にあるものどうしを）ペアにして、「ｘ＝“Ａｌｅｘａｎｄｅｒ”」、「ｙ＝“Ｐｈｉｌｌｉｐ”」とする。
ステップ２．８：ステップ１．６と同様、前記Ｌ−ＩＮＦ（ｄ１）の後件のそれぞれの変項（この場合、ｘおよびｙ）にそれらを代入する。代入後、当該後件を出力文（ｄ４）とする。
以上が‘論理変換２’である。ただし、下線は論理変換１／同義変換１への付加部分を示している。
［４ｅ］同義変換２（図４および図１５参照）
本発明の第４の実施例である‘同義変換２’の手順は、論理変換２の手順とまったく同様であるので、以下、本文ではその概略だけを説明する。概念図は、図４のとおりで、図３（論理変換２）とは、論理変換手段１０２の代わりに同義変換手段１０１、Ｌ−ＩＮＦデータベース２０２の代わりにＳ−ＩＮＦデータベース２０１が在るところが異なるが、あとは同じである。なお、詳細手順のフローチャートについては、図１５を参照のこと（ただし、図１５で「ＩＮＦ」とはＳ−ＩＮＦのことを指すとし、ｎはＳ−ＩＮＦデータベース２０１中のＳ−ＩＮＦの数を表すとする）。
またここでは、同義変換１の説明のときと同様、
（ｇ１）  ｘ１［名詞］ｘ２［動詞］ｂｏｔｈ  ｘ３［名詞］ａｎｄ  ｘ４［名詞］．→  ｘ１  ｘ２  ｘ３．∧  ｘ１  ｘ２  ｘ４．
を本発明に係るシステムがＳ−ＩＮＦデータベース２０１にて記憶している時、次の変換を行ったものとして‘同義変換２’を説明する（ただし［  ］内は直前の変項または語に対して、その変項品詞または品詞をそれぞれ表示するものとする）。
（ｇ２）  Ｓｈｅ［名詞］ｓｐｏｋｅ［動詞］ｂｏｔｈ  Ｆｒｅｎｃｈ［名詞］ａｎｄ  Ｊａｐａｎｅｓｅ［名詞］．
（ｇ３）  Ｓｈｅ  ｓｐｏｋｅ  ｂｏｔｈ  Ｆｒｅｎｃｈ  ａｎｄ  Ｊａｐａｅｓｅ．→  Ｓｈｅ  ｓｐｏｋｅ  Ｆｒｅｎｃｈ．∧  Ｓｈｅ  ｓｐｏｋｅ  Ｊａｐａｎｅｓｅ．
（ｇ４）  Ｓｈｅ  Ｓｐｏｋｅ  Ｆｒｅｎｃｈ．∧  Ｓｈｅ  Ｓｐｏｋｅ  Ｊａｐａｎｅｓｅ．
この変換の時、前提条件として次の２つが求められる。
・前提２．１（‘同義変換２’用に改訂）：Ｓ−ＩＮＦデータベース２０１中のそれぞれのＳ−ＩＮＦにおいて、いずれの語が変項であるかを決定済みである。（したがって、「述語」（ｉ．ｅ．“変項以外の全部分”）を「変項」から区別出来る。）
・前提２．２（‘同義変換２’用に改訂）：Ｓ−ＩＮＦデータベース２０１中のそれぞれのＳ−ＩＮＦの前件に属するすべての変項について、「変項品詞」を決定（もしくは設定）済みである。
同義変換手段１０１は、外部から入力文（ｇ２）を受け取ると、入力文（ｇ２）の“述語”と同じ述語を持つＳ−ＩＮＦの前件をＳ−ＩＮＦデータベース２０１にて検索する。そして、（この例では）Ｓ−ＩＮＦ（ｇ１）の前件（“ｘ１  ｘ２  ｂｏｔｈ  ｘ３  ａｎｄ  ｘ４．”）がそれだと決定することになる。ここまでは論理変換１／同義変換１と同様である。
次に、形態素解析手段２０４によって辞書２０３を参照して、入力文（ｇ２）のすべての「変項対応語」（あるいはすべての語でも可。）の品詞を決定する。そのようにした後、それらをあらかじめ定められている変項の変項品詞と比較すれば、この例では、それぞれ順番に、名詞、動詞、名詞、名詞となっており（上記図式ご参照）、すべて一致することがわかる。
そこで、再び論理変換１／同義変換１と同様に、Ｓ−ＩＮＦ（ｇ１）を入力文（ｇ２）に適用して変換が実行され、結果として出力文（ｇ４）が得られる。
以上が‘同義変換１’の概略手順である（前節のステップ２．１〜２．８とまったく同様である）。
［４ｆ］論理変換３（図３および図１６参照）
ここまでに説明した論理変換１／同義変換１と論理変換２／同義変換２では、Ｌ−ＩＮＦまたはＳ−ＩＮＦ中（の前件）で変項がどれであるかを指定しなければならなかった。そこで、本発明の第５の実施例である‘論理変換３’では、予め変項を設定しなくてもよい方法について説明する。また、この方法は、後述する学習のメカニズム（第［８］章）のためにも有用である。（なお、文中の語の品詞を決定して、変換の正確性向上をねらうという点では、論理変換１／同義変換１よりも論理変換２／同義変換２に類似していると言える。）
‘論理変換３’の概念図は、論理変換２と同じ図３である。すなわち、基本構成は変わらない。図１６には、「論理変換３」をフローチャートにて示す（ただし、「ＩＮＦ」はＬ−ＩＮＦを指すものとする）。‘論理変換３’実行のときの前提は次のとおりである。
前提３．１：Ｌ−ＩＮＦデータベース２０２中のそれぞれのＬ−ＩＮＦについて、その前件に属するすべての語（または複合語）の品詞を決定済みである。
（なお、論理変換１／同義変換１や論理変換２／同義変換２と異なり、いずれの語が変項かは設定していない（すなわち本発明に係るシステムにはほかと区別出来ない）ものとする。）
‘論理変換３’では、変項を設定していないので、たとえば、今までＬ−ＩＮＦを適用された結果として挙げてきた下記の（変項を設定していない）Ｌ−ＩＮＦ（ｄ３）を、逆に、新たなＬ−ＩＮＦとして他の新しい文に適用出来る。ここでは、
（ｄ３）  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．→  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｒｅｃｅｉｖｅｓ  ＤＮＡ  ｆｒｏｍ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．
を本発明に係るシステムが記憶しているとき、次の入力が在ったものとして‘論理変換３’を説明しよう。
（ｈ２）  Ｈｉｄｅｙｏｒｉ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  Ｈｉｄｅｙｏｓｈｉ．
まず、‘論理変換３’の実行のときの前提である前提３．１に従って、（データベース中の他のＬ−ＩＮＦの前件についてと同様に）Ｌ−ＩＮＦ（ｄ３）の前件に属するすべての語の品詞を決定すると、Ｌ−ＩＮＦ（ｄ３）は次のようになる（なお、この作業はステップ３．５の直前（または直前まで）に行うのでもよい）：
（ｄ３）  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ［名詞］ｉｓ［動詞］ｔｈｅ  ｓｏｎ［名詞］ｏｆ［前置詞］Ｐｈｉｌｌｉｐ［名詞］．→  Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  ｒｅｃｅｉｖｅｓ  ＤＮＡ  ｆｒｏｍ  Ｐｈｉｌｌｉｐ．
このとき、変換の図式は次のとおり（下線は、（ｄ３）前件と（ｈ２）で一致する部分を示す。）になり、詳細手順は下記のとおりになる。
（ｈ２）  Ｈｉｄｅｙｏｒｉ［名詞］ｉｓ［動詞］ｔｈｅ  ｓｏｎ［名詞］ｏｆ［前置詞］Ｈｉｄｅｙｏｓｈｉ［名詞］．
（ｈ３）  Ｈｉｄｅｙｏｒｉ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  Ｈｉｄｅｙｏｓｈｉ．→  Ｈｉｄｅｙｏｒｉ  ｒｅｃｅｉｖｅｓ  ＤＮＡ  ｆｒｏｍ  Ｈｉｄｅｙｏｓｈｉ．
（ｈ４）  Ｈｉｄｅｙｏｒｉ  ｒｅｃｅｉｖｅｓ  ＤＮＡ  ｆｒｏｍ  Ｈｉｄｅｙｏｓｈｉ．
ステップ３．１：まず、形態素解析手段２０４は、辞書２０３を参照して、入力文（ｈ２）に属するすべての語（または複合語）の品詞を決定する。（入力文の語の品詞は当初は未確定。）
ステップ３．２：論理変換手段１０２は、ｉ＝０とする。
ステップ３．３：ｉの値を１だけ増加する。したがってｉ＝１となる。
ステップ３．４：（Ｌ−ＩＮＦデータベース２０２におけるＬ−ＩＮＦの数をｎとしたとき）ｉ≦ｎであるかチェックする。ここでは、１≦ｎである（“ＹＥＳ”）ので、ステップ３．５へ進む。
ステップ３．５：Ｌ−ＩＮＦデータベース２０２における“ｉ番目のＬ−ＩＮＦ”について、論理変換手段１０２は、その前件に属するすべての語（または複合語）の品詞（前提３．１によって決定済みである。）を、入力文（ｈ２）に属するすべての語（または複合語）の品詞（ステップ３．１にて決定済み。）と比較し、それらが（冠詞を除いて）一致するかチェックする。ｉ＝１（１番目のＬ−ＩＮＦ前件）については、一致しない（“ＮＯ”）ので、ステップ３．３へ戻る。以後同様にしてｉ＝９９まで（９９番目のＬ−ＩＮＦ前件まで）一致しない（“ＮＯ”）ので、ステップ３．３〜ステップ３．５を繰り返す。すると、１００番目のＬ−ＩＮＦ（ｄ３）前件については、一致する（“ＹＥＳ”）ので、次のステップ３．６へ進む。
ステップ３．６：（冠詞を除いた）品詞が一致した、前記Ｌ−ＩＮＦ（ｄ３）前件のすべての語と、入力文（ｈ２）のすべての語とを順番に比較し、一致する語をまとめて「述語」とする。前記Ｌ−ＩＮＦ（ｄ３）前件の一致しない語（または複合語）を「変項」とする。入力文（ｈ２）の一致しない語（または複合語）を「変項対応語」とする。すると、下線部の“…ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ…．”が「述語」となり、“Ａｌｅｘａｎｄｅｒ”および“Ｐｈｉｌｌｉｐ”が「変項」となり、さらに“Ｈｉｄｅｙｏｒｉ”および“Ｈｉｄｅｙｏｓｈｉ”が「変項対応語」となる。
ステップ３．７：変項に関して設けられた所定の基準（たとえばここでは、「変項が２つ以下」かつ「Ｌ−ＩＮＦ前件の変項がすべてＬ−ＩＮＦ後件にもあること」とする。）が満たされているかチェックする。すると、変項“Ａｌｅｘａｎｄｅｒ”および“Ｐｈｉｌｌｉｐ”は、この場合当該基準を満たしている（“ＹＥＳ”）ので、ステップ３．８へ進む。
ステップ３．８：前記Ｌ−ＩＮＦ（ｄ３）の後件のそれぞれの変項（ｉ．ｅ．“Ａｌｅｘａｎｄｅｒ”および“Ｐｈｉｌｌｉｐ”）に、その変項対応語（ｉ．ｅ．それぞれ“Ｈｉｄｅｙｏｒｉ”および“Ｈｉｄｅｙｏｓｈｉ”）を代入する。代入後、当該件を「出力文」（ｈ４）とする。
以上が‘論理変換３’である。以上にて、下線は、既述の論理変換１に対しての追加もしくは変更を示している。
［４ｇ］同義変換３（図４および図１６参照）
本発明の第６の実施例である‘同義変換３’の手順は、論理変換３の手順とまったく同様であるので、以下のとおり概略だけの説明とする。手順のフローチャートも、図１６のとおりで、論理変換３と同じである。なお図１６にて「ＩＮＦ」とはＳ−ＩＮＦを表すものとする。ただし既念図は、図４のとおりであって、同義変換２と同じであるが、論理変換３（図３参照）とは異なる。これは、論理変換手段１０２とＬ−ＩＮＦデータベース２０２の部分のシステム構成が異なるからである。
‘同義変換３’実行のときの前提は次のとおりである。
前提３．１（同義変換３のために改訂したもの）：Ｓ−ＩＮＦデータベース２０１中のそれぞれのＬ−ＩＮＦについて、その前件に属するすべての語（または複合語）の品詞を決定済みである。
（なお、論理変換１／同義変換１や論理変換２／同義変換２と異なり、いずれの語が変項かは設定していない（すなわち本発明に係るシステムにはほかと区別出来ない）ものとする。）
またここでは、前出の、
（ｇ３）  Ｓｈｅ  ｓｐｏｋｅ  ｂｏｔｈ  Ｆｒｅｎｃｈ  ａｎｄ  Ｊａｐａｎｅｓｅ．→  Ｓｈｅ  ｓｐｏｋｅ  Ｆｒｅｎｃｈ．∧  Ｓｈｅ  ｓｐｏｋｅ  Ｊａｐａｎｅｓｅ．
を本発明に係るシステムが記憶しているとき、次の変換を行ったものとして‘同義変換３’を説明する。
（ｉ２）  Ｔｈｅ  ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ［名詞］ｂｏｕｇｈｔ［動詞］ｂｏｔｈ［副詞］ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ［名詞］ａｎｄ［接続詞］ｍｏｎｉｔｏｒｓ［名詞］．
（ｉ３）  Ｔｈｅ  ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ  ｂｏｕｇｈｔ  ｂｏｔｈ  ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ  ａｎｄ  ｍｏｎｉｔｏｒｓ．→  Ｔｈｅ  ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ  ｂｏｕｇｈｔ  ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ．∧  Ｔｈｅ  ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ  ｂｏｕｇｈｔ  ｍｏｎｉｔｏｒｓ．
（ｉ４）  Ｔｈｅ  ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ  ｂｏｕｇｈｔ  ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ．∧  Ｔｈｅ  ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ  ｂｏｕｇｈｔ  ｍｏｎｉｔｏｒｓ．
まず、前提３．１に従って、（データベース中の多数のＳ−ＩＮＦの前件の語の品詞を決定する一環として）Ｓ−ＩＮＦ（ｇ３）の前件に属するすべての語の品詞を決定すると、次のようになる（ただしこの作業は、論理変換３のときと同様、ステップ３．５の直前（まで）に行うのでも構わない）。
（ｇ３）  Ｓｈｅ［名詞］ｓｐｏｋｅ［動詞］ｂｏｔｈ［副詞］Ｆｒｅｎｃｈ［名詞］ａｎｄ［接続詞］Ｊａｐａｎｅｓｅ［名詞］．→  Ｓｈｅ  ｓｐｏｋｅ  Ｆｒｅｎｃｈ．∧  Ｓｈｅ  ｓｐｏｋｅ  Ｊａｐａｎｅｓｅ．
このようにして、同義変換３でも、論理変換３と同様、もともと変項を特別に設定していないＳ−ＩＮＦを活用出来るわけである。
いま同義変換手段１０１が、外部から入力文（ｉ２）を受け取ったとすると、形態素解析手段２０４は、入力文に属するすべての語の品詞も、辞書２０３を参照して決定する［ステップ３．１］。そして、変項が未設定なので（したがって述語も未設定である。）、入力文（ｉ２）の品詞とＳ−ＩＮＦデータベース２０１中のそれぞれのＳ−ＩＮＦ前件の品詞とをすべて比較する［ステップ］［ステップ３．２〜３．５］。すると、入力文（ｉ２）とＳ−ＩＮＦ（ｇ３）とは、すべての品詞が一致するので、その構文がお互いに同じだと見做して、入力文（ｉ２）の語とＳ−ＩＮＦ（ｇ３）の前件の語をそれぞれ比較する。そしてこの時、一致する部分（上記下線部の“…ｂｏｔｈ…ａｎｄ…．”）を「述語」、Ｓ−ＩＮＦ（ｇ３）前件中の不一致な部分（“Ｓｈｅ”、“ｓｐｏｋｅ”、“Ｆｒｅｎｃｈ”および“Ｊａｐａｎｅｓｅ”）を「変項」とする［ステップ３．６］。この時、比較した結果が、変項に関する所定の基準（たとえばここでは、“変項は５個以下”かつ“ＩＮＦ前件における変項はすべてそのＩＮＦの後件にも在ること”とする。）を満たすので［ステップ３．７］、最後に（ほかの論理変換／同義変換と同様に）、Ｓ−ＩＮＦ（ｇ３）を入力文（ｉ２）に適用して変換が実行され、結果として出力文（ｉ４）が得られる。以上が、‘同義変換３’の概略手順であり、前節の論理変換３とまったく同様である。
第［５］章  全体入力文⇒全体出力文の変換手順
［５ａ］全体入力文⇒‘論理変換の入力文’⇒‘論理変換の出力文’⇒全体出力文の変換手順の概略（図５参照）
以下、本発明の第７の、そして中心的な実施例を説明する。図５は、その概念図である。図５において、１は言語処理システム、１０１は同義変換手段、１０２は論理変換手段、１０３は逆同義変換手段、２０１はＳ−ＩＮＦデータベース、２０２はＬ−ＩＮＦデータベースを表す。
変換手順の概略の説明を始める前に、ここで、‘論理変換の入力文’と‘論理変換の出力文’という２つの用語を定義しておく。
・‘論理変換の入力文’とは、全体入力文から全体出力文への変換過程において、１回目の‘論理変換’の入力文をいう。‘論理変換’が実現した場合は、全体入力文とほぼ同義な「標準形」（の組合せ）である。
・‘論理変換の出力文’とは、全体入力文から全体出力文への変換過程において、最後の回の‘論理変換’の出力文をいう。‘論理変換’が実現した後なので、全体出力文とほぼ同義な「標準形」（の組合せ）である。
それでは、変換手順の概略の説明を始める。
言語処理システム１へ全体入力文が入力されると、同義変換手段１０１は、全体入力文と述語が一致するＳ−ＩＮＦの前件がＳ−ＩＮＦデータベース２０１にあれば、前章にて述べた同義変換１、同義変換２、同義変換３のいずれかによって、全体入力文を変換して出力文を得る。この１回目の変換で出力文として標準形を得られなければ、もし出来れば、同義変換１、同義変換２または同義変換３を再帰的に実行することによって、標準形を得ようと試みる。これが、本発明に係るシステムにおける「解析」プロセスである。
この「解析」プロセスで得られた出力文を、入力文（‘論理変換の入力文’である。）として、次の「推論」プロセスを始める。すなわち、論理変換手段１０２は、前章にて述べた論理変換１、論理変換２、論理変換３のいずれかによって、‘論理変換の入力文’と述語が一致するＬ−ＩＮＦの前件がＬ−ＩＮＦデータベース２０２に在れば、‘論理変換の入力文’変換して出力文を得る。可能な限り、論理変換１、論理変換２または論理変換３を再帰的に実行することによって、さらにそこから新たな出力文を得ようと試みる。これが、本発明に係るシステムにおける「推論」プロセスである。
さらに、この「推論」プロセスで得られた出力文（‘論理変換の出力文’である。）を、入力文として、次の「（文）生成」プロセスを始めることが出来る。すなわち、逆同義変換手段１０３（後述）は、後述する逆同義変換１、逆同義変換２、逆同義変換３のいずれかによって、‘論理変換の出力文’と述語が一致するＳ−ＩＮＦの後件がＳ−ＩＮＦデータベース２０１に在れば、‘論理変換の出力文’を変換して出力文を得る。もし出来れば、逆同義変換１、逆同義変換２または逆同義変換３を再帰的に実行することによって、さらにそこから新たな出力文を得ようと試みる。これが、本発明に係るシステムにおける「（文）生成」プロセスである。
以上のプロセスを図式的に表すと、次のとおりである。
全体入力文⇒（再帰的‘同義変換’）⇒‘論理変換の入力文’⇒（再帰的‘論理変換’）⇒‘論理変換の出力文’⇒（再帰的‘逆同義変換’）⇒全体出力文
これは、従来の次のようなプロセスに相当する。ただし、下記で“人工的意味表現”には、記号論理式の場合も含むとする。
全体入力文⇒（「解析」プロセス）⇒人工的意味表現⇒（「推論」プロセス）⇒別の人工的意味表現⇒（「文生成」プロセス）⇒全体出力文
ところで、第［２］章でも言及したが、上記本発明の方法にて、再帰的‘逆同義変換’を行わずに、‘論理変換の出力文’をそのまま全体出力文とすることも出来る。
全体入力文⇒（再帰的‘同義変換’）⇒‘論理変換の入力文’⇒（再帰的‘論理変換’）⇒‘論理変換の出力文’［これを全体出力文とする。］
これは、従来の方法では、「文生成」プロセスを省略して、人工的意味表現をそのまま全体出力文とすることが出来ないのとは対照的である。
全体入力文⇒（「解析」プロセス）⇒人工的意味表現⇒（「推論」プロセス）⇒別の人工的意味表現［自然言語ではないから、これを全体出力文とすることは出来ない。］
よって、再帰的‘逆同義変換’、すなわち本発明に係るシステムにおける「文生成」プロセスは、行っても行わなくてもよい。そこで、次の節では、まず、再帰的‘逆同義変換’の前の‘論理変換の出力文’を得るまでの手順について説明することにする。
［５ｂ］全体入力文⇒‘論理変換の入力文’⇒‘論理変換の出力文’の変換手順（図１７参照）
手順０：全体入力文が入力される。それを手順１における入力文として、手順１へ進む。
手順１：ａ（‘同義変換’）へ進む。プロセスがｂに進んだならば、手順２へ進む。プロセスがｃに進んだならば、手順３へ進む。
手順２：前記‘同義変換’における出力文を手順１における（新たな）入力文として、手順１へ戻る。
手順３：ａ（‘論理変換’）へ進む。プロセスがｂに進んだならば、手順４へ進む。プロセスがｃに進んだならば、プロセスを終了する（なんらかのメッセージを出力してもよく、しなくてもよい）。
手順４：前記‘論理変換’における出力文を手順５における（新たな）入力文として、手順５へ進む。
手順５：ａ（‘論理変換’）へ進む。プロセスがｂに進んだならば、手順６へ進む。プロセスがｃに進んだならば、「手順７」へ進む。
手順６：前記‘論理変換’における出力文を手順５における（新たな）入力文として、手順５へ戻る。
「手順７」：（後述する「手順７．１」、「手順７．２」、「文生成メカニズム」のいずれか。それをあらかじめ設定しておく。）
以上が、全体入力文⇒‘論理変換の入力文’⇒‘論理変換の出力文’の変換手順である（フローチャートについては、図１７参照）。手順１でプロセスがｃへ進んだときの“入力文”が同義変換手段１０１の出力文であり、‘論理変換の入力文’である。‘論理変換の入力文’については次の３つの場合がある。
第一が、標準形でない場合で、プロセスが手順３のｃに到達し、プロセスを終了することになる。（この時、ユーザに対するなんらかのメッセージを出力してもよい。）
第二が、標準形であり、かつその述語がＬ−ＩＮＦデータベース２０２のいずれのＬ−ＩＮＦ前件の述語とも一致しない場合で、その場合も、プロセスが手順３のｃに到達し、プロセスを終了することになる。
第三が、標準形であり、かつその述語がＬ−ＩＮＦデータベース２０２のいずれかのＬ−ＩＮＦ前件の述語と一致する場合である。その場合、論理変換手段１０２は‘論理変換’を実行し、プロセスは手順３のｂを経て手順５のｃに到達する。この、手順５でプロセスがｃへ進んだとき（したがって「手順７」の直前）の手順上の“入力文”が論理変換手段１０２の出力文であり、‘論理変換の出力文’である。
（前章第「４ｃ］節でも言及したが）このように、同義変換手段１０１の出力文が標準形でない場合は、自然とプロセスが論理変換手段１０２へ進まないので、本実施例では論理変換手段１０２の前に入力文が標準形であるか否かを確認する手段は不要なわけである。
再帰的‘論理変換’終了後（手順５のｃの後）の「手順７」にては、３つの選択肢がある。第一が、‘論理変換の出力文’をそのまま出力する選択肢である（「手順７．１」とする）。第二は、‘論理変換の出力文’に記号“∧”、“∨”、“→”、“⇔”が含まれているか否かをチェックして、もし含まれていれば、“ａｎｄ”、“ｏｒ”、“ｉｆ…，ｔｈｅｎ…”、“ｉｆ，ａｎｄ  ｏｎｌｙ  ｉｆ”にそれぞれ書き換えて出力する選択肢である（「手順７．２」とする）。そして、第三の選択肢が、次節にて述べる「文生成メカニズム」である。あらかじめこれらのいずれを用いるか設定しておく必要があり、いずれに設定してもよい。
「手順７」についてまとめると、次のいずれかである。
手順７．１：入力文をそのまま（全体出力文として）出力する。
手順７．２：入力文に記号“∧”、“∨”、“→”、“⇔”が含まれているかをチェックする。含まれている（“ＹＥＳ”）ならば、当該記号をそれぞれ言語表現“ａｎｄ”、“ｏｒ”、“ｉｆ…，ｔｈｅｎ…”、“ｉｆ，ａｎｄ  ｏｎｌｙ  ｉｆ”に書き換えて、「書き換え後の入力文」を（全体出力文として）出力する。含まれていない（“ＮＯ”）ならば、前記入力文をそのまま（全体出力文として）出力する。
「文生成手順１〜３」：（第［５ｄ］節を参照されたい。）
［５ｃ］本発明における文生成メカニズム（‘論理変換の出力文’⇒全体出力文の変換手順）の概略および逆同義変換の定義
前記非特許文献３によれば、「文の生成の研究はまだ本格的に行われていない」。従来は、一般的、包括的な文の生成手法は確立されていなかった。より詳しく言えば、「人工的意味表現（記号論理式）レベル⇒単純レベルの文」の変換手法は確立されていたが、さらにすすんで「単純レベルの文⇒複雑レベルの文」の一般的、包括的な変換手法はまったく確立されていなかった。たとえば、前記非特許文献４に記載の意味主辞駆動生成（ｓｅｍａｎｔｉｃ−ｈｅａｄ−ｄｒｉｖｅｎ  ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）では、記号論理式またはそれに準じる人工的意味表現から単純な構造の文を生成することは出来るだろうが、決してそれが、単純な構造の文から複雑な構造の文あるいは多様な言語表現を用いた文を生成出来る（一般的な）手法であるとは言えない。
一方、本発明の手法によれば、（「標準形」レベルである）‘論理変換の出力文’のような文（敢えてたとえれば“子供が使うような言語表現による文”）から、複雑な構造の文、あるいは多様な言語表現を用いた文（敢えてたとえれば“大人が使うような言語表現による文”）を生成出来る。すなわち、本発明の手法では、‘論理変換の出力文’と述語が一致するＳ−ＩＮＦの後件がＳ−ＩＮＦデータベース２０１に在れば、下記の“Ｓ−ＩＮＦを逆方向に使った同義変換”を行うことで、より「複雑度」が高いＳ−ＩＮＦの前件の言語表現を応用した文を生成出来る。また、生成した文と述語が一致するＳ−ＩＮＦの後件がＳ−ＩＮＦデータベース２０１に在る限り、そのような、文の「複雑度」を上げる作業を繰り返せる。それを何回も繰り返せた場合は、‘論理変換の出力文’よりずっと複雑な（あるいは“多様”な言語表現を用いた）文を生成することが出来るわけである。なお、この方法は、Ｓ−ＩＮＦデータベースの中身であるＳ−ＩＮＦのリストを豊富にすればするほど、変換が容易になり、出力文が多様になるような方法である。
具体的には、文の「複雑度」を下げる同義変換に対して、逆方向に変換を行って文の「複雑度」を上げる「逆同義変換」を、次のように定義する。
「逆同義変換」とは、「逆同義変換１」、「逆同義変換２」、「逆同義変換３」のいずれかであるとする。なおかつ、「逆同義変換１」、「逆同義変換２」、「逆同義変換３」はそれぞれ、同義変換１、同義変換２、同義変換３において、“前件”と“後件”を入れ替えただけのものであるとしよう。紙面を節約するためそれらすべてをここでは示さないが、以下に３つのうち「逆同義変換１」のみ例示する（下線は「同義変換１」からの変更箇所を示すものとする）。なお、フローチャートについては、図２６を参照のこと。
ステップＲ１．１：入力文が入力されると、逆同義変換手段１０３はｉ＝０とする。
ステップＲ１．２：ｉの値を１だけ増加させる。
ステップＲ１．３：ｉ≦ｎであるかチェックする。もしそうであれば（“ＹＥＳ”）、ステップＲ１．４へ進む。もしそうでなければ（“ＮＯ”）、ｃＲへ進む。
ステップＲ１．４：Ｓ−ＩＮＦデータベース２０１における“ｉ番目のＳ−ＩＮＦ”について、逆同義変換手段１０３は、その後件の「述語」が入力文に含まれているかチェックする。もし含まれていれば（“ＹＥＳ”）、ステップＲ１．５へ進む。もし含まれていなければ（“ＮＯ”）、ステップＲ１．２へ戻る。
ステップＲ１．５：前記Ｓ−ＩＮＦの後件のそれぞれの変項と、入力文でそれと対応する位置に在る語（「変項対応語」：前記定義参照）をペア（ｐａｉｒ）にする。
ステップＲ１．６：前記Ｓ−ＩＮＦの前件のそれぞれの変項に変項対応語を代入する。代入後、当該前件を「出力文」とする。ｂＲへ進む。
ただし、ステップＲ１．３を、同義変換手段１０１にて利用したＳ−ＩＮＦを逆同義変換手段１０３でも逆方向に再利用してしまう可能性を排除する為、次のとおりに改訂してもよい（「逆同義変換２」および「逆同義変換３」でも同様に改訂出来る）。
ステップＲ１．３（改訂した場合）：ｉ≦ｎであるかチェックする。もしそうでなければ（“ＮＯ”）、ｃＲへ進む。もしそうであり（“ＹＥＳ”）、かつＳ−ＩＮＦデータベース２０１における“ｉ番目のＳ−ＩＮＦ”が（今回）同義変換手段１０１にてすでに使用されているのでなければ、ステップＲ１．４へ進む。もしそうであり（“ＹＥＳ”）、かつＳ−ＩＮＦデータベース２０１における“ｉ番目のＳ−ＩＮＦ”が（今回）同義変換手段１０１にてすでに使用されていれば、ステップＲ１．２へ戻る。
［５ｄ］文生成メカニズム（‘論理変換の出力文’⇒全体出力文の変換手順：図２７参照）
文生成手順１：ａＲ（‘逆同義変換’）へ進む。プロセスがｂＲへ進んだならば、文生成手順２へ進む。プロセスがｃＲへ進んだならば、文生成手順３へ進む。
文生成手順２：前記‘逆同義変換’における出力文を文生成手順１における（新たな）入力文として、文生成手順１へ戻る。
文生成手順３：入力文に記号“∧”、“∨”、“→”および／または“⇔”が含まれているかをチェックする。含まれている（“ＹＥＳ”）ならば、当該記号をそれぞれ言語表現「ａｎｄ」、「ｏｒ」、「ｉｆ…，ｔｈｅｎ…」または「ｉｆ，ａｎｄ  ｏｎｌｙ  ｉｆ」に書き換えて、書き換え後の入力文を（全体出力文として）出力する。含まれていない（“ＮＯ”）ならば、前記入力文をそのまま（全体出力文として）出力する。
以上が、シンプルではあるが、本明細書における「文生成メカニズム」の定義である。
［５ｅ］逆同義変換の例
前出の例Ｓ−ＩＮＦ（ｇ１）は、逆方向に使用可能である：
（ｇ１）  ｘ１［名詞］ｘ２［動詞］ｂｏｔｈ  ｘ３［名詞］ａｎｄ  ｘ４［名詞］．→  ｘ１［名詞］ｘ２［動詞］ｘ３［名詞］．∧  ｘ１［名詞］ｘ２［動詞］ｘ４［名詞］．
いまこれを、わかり易いように、矢印“→”の方向を変えて“←”とし、Ｓ−ＩＮＦ（Ａ１）と呼ぶこととする：
（Ａ１）  ｘ１［名詞］ｘ２［動詞］ｂｏｔｈ  ｘ３［名詞］ａｎｄ  ｘ４［名詞］．←  ｘ１［名詞］ｘ２［動詞］ｘ３［名詞］．∧  ｘ１［名詞］ｘ２［動詞］ｘ４［名詞］．
この時、入力文が、下記の入力文（Ａ２）だとすると、入力文（Ａ２）中の「変項対応語」（Ｓ−ＩＮＦ（Ａ１）の変項に対応する語）をＳ−ＩＮＦ（Ａ１）へ代入して、下記のＳ−ＩＮＦ（Ａ３）を得る（代入規則による）。さらには、入力文（Ａ２）およびＳ−ＩＮＦ（Ａ３）から出力文（Ａ４）を導く（切り離し規則による）。
（Ａ２）  Ｈｅ  ｓｐｏｋｅ  Ｅｎｇｌｉｓｈ．∧  Ｈｅ  ｓｐｏｋｅ  Ｊａｐａｎｅｓｅ．
（Ａ３）  Ｈｅ  ｓｐｏｋｅ  ｂｏｔｈ  Ｅｎｇｌｉｓｈ  ａｎｄ  Ｊａｐａｎｅｓｅ．←  Ｈｅ  ｓｐｏｋｅ  Ｅｎｇｌｉｓｈ．∧  Ｈｅ  ｓｐｏｋｅ  Ｊａｐａｎｅｓｅ．
（Ａ４）  Ｈｅ  ｓｐｏｋｅ  ｂｏｔｈ  Ｅｎｇｌｉｓｈ  ａｎｄ  Ｊａｐａｎｅｓｅ．
このようにＳ−ＩＮＦを逆方向に（ｉ．ｅ．入力文を複雑化する方向に）使用出来るのには次のような正当な理由が有る。すなわち、いま次のように、第［３］章で定義したＳ−ＩＮＦの形式を図式的に示すと、
「複雑度がより高い文→複雑度がより低い文」（ただし、前件と後件はほぼ同義。）
となる。Ｓ−ＩＮＦにては前件と後件は同義である（たとえば記号論理式で表すとまったく同じである）から、同値であり、“→”は本来“⇔”と書くべきなのである。そこでそう書き直せば、
「複雑度がより高い文⇔複雑度がより低い文」
となる。だから結局、下記のとおり“⇔”を“←”と書き換えて、「逆方向」にＳ−ＩＮＦを使用しても差し支えないとわかる。
「複雑度がより高い文←複雑度がより低い文」
以上が理由である。
［５ｆ］類似技術との比較
同義変換、逆同義変換、および後述する「学習」メカニズム（第［８］章）に関する発想は、もともと論理変換（およびＬ−ＩＮＦ）の発想を発展させて得たものだが、ここで、本発明の手法による変換を、（生成文法の）変形規則による変形（すなわち変換）と比較しよう。変形規則（ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎａｌ  ｒｕｌｅ）の適用は、もともとの発想としては異なるが、結果的に、本発明の手法に多少類似している手法である。生成文法（Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ  Ｇｒａｍｍａｒ）で、変形規則を適用するとは、例を用いて説明すると、次のような事である。（以下で、ｙ１，ｙ２，ｙ３，…は変項を表すとする。）
まず、いま下記の例文（Ｂ２）が在ったとする：
（Ｂ２）  Ｔｈｅ  ｐｌａｙ  ｉｓ  ｗｒｉｔｔｅｎ  ｂｙ  Ｗｉｌｌｉａｍ．
変形規則の表記法は、本明細書の表記法とは異なるが、ここでは比較のため本明細書の表記法に合わせて、例文（Ｂ２）に適用可能な変形規則（Ｂ１）を書く：
（Ｂ１）  ｙ１  ｉｓ  ｙ２“−ｅｎ”ｂｙ  ｙ３．→  ｙ１“ｂｅ”＋“−ｅｎ”ｙ２  ｂｙ  ｙ３．
（ここで、“ｂｅ”はｂｅ動詞、“−ｅｎ”は過去分詞を作るための接辞（動詞過去形の接尾辞“−ｅｄ”のようなもの）を表す。）
これを例文（Ｂ２）に適用し、本明細書の表記法でそれを表せば、ｙ１＝“ｔｈｅ  ｐｌａｙ”（複合語として扱う。）、ｙ２＝“ｗｒｉｔｅ”、ｙ３＝“Ｗｉｌｌｉａｍ”として、
（Ｂ２）  Ｔｈｅ  ｐｌａｙ  ｉｓ  ｗｒｉｔｔｅｎ  ｂｙ  Ｗｉｌｌｉａｍ．
（Ｂ３）  Ｔｈｅ  ｐｌａｙ  ｉｓ  ｗｒｉｔｔｅｎ  ｂｙ  Ｗｉｌｌｉａｍ．→  Ｔｈｅ  ｐＩａｙ“ｂｅ”＋“−ｅｎ”ｗｒｉｔｅ  ｂｙ  Ｗｉｌｌｉａｍ．
（Ｂ４）  Ｔｈｅ  ｐｌａｙ“ｂｅ”＋“−ｅｎ”ｗｒｉｔｅ  ｂｙ  Ｗｉｌｌｉａｍ．
となる。さらに、（Ｂ４）に対し、再び次の変形規則（Ｃ１）を適用することが出来る。
（Ｃ１）  ｙ４“ｂｅ”＋“−ｅｎ”ｙ５  ｂｙ  ｙ６．→  ｙ６  ｙ５  ｙ４．
これを（Ｂ４）に適用し、再び本明細書の表記法でそれを表すと、ｙ４＝“ｔｈｅ  ｐｌａｙ”（複合語として扱う。）、ｙ５＝“ｗｒｉｔｅ”、ｙ６＝“Ｗｉｌｌｉａｍ”として、
（Ｂ４）  Ｔｈｅ  ｐｌａｙ“ｂｅ”＋“−ｅｎ”ｗｒｉｔｅ  ｂｙ  Ｗｉｌｌｉａｍ．
（Ｃ３）  Ｔｈｅ  ｐｌａｙ“ｂｅ”＋“−ｅｎ”ｗｒｉｔｅ  ｂｙ  Ｗｉｌｌｉａｍ．→  Ｗｉｌｌｉａｍ  ｗｒｉｔｅｓ  ｔｈｅ  ｐｌａｙ．
（Ｃ４）  Ｗｉｌｌｉａｍ  ｗｒｉｔｅｓ  ｔｈｅ  ｐｌａｙ．
となる。なお、以上では、品詞情報を含めていない場合について述べたが、品詞情報を付加し、それを参照してこのような変形規則の適用を行ったほうがより正確な結果が得られることは言うまでもない。
このように、変形規則の適用は、本発明の手法による変換と似ている部分が有ることがわかる。しかし、変形規則の適用と本発明の手法による変換は以下に述べる点で異なる。
第一に、本節冒頭でもふれたが、この２つでは出発点がまったく違うことである。本発明の手法（論理変換に加え、同義変換、逆同義変換、および第［８］章で説明する「学習」メカニズム）については、論理変換がその着想のもとであるのに対して、変形規則の適用は、たとえば「受動態→能動態」の変形のような、（ある程度限られた場合における）同義的な変換を目的としている。だから、論理にしたがった変換というものは、初めから想定されていない（したがって、論理を「学習」するメカニズムも想定されていない）。一方、本発明の手法による変換は、たとえば次のＬ−ＩＮＦ（Ｄ１）およびＬ−ＩＮＦ（Ｅ１）にそれぞれ基づく、下記の（Ｄ２）〜（Ｄ４）および（Ｅ２）〜（Ｅ４）のような変換も含む：
（Ｄ１）  ｙ１０  ｉｓ  ａ  Ｍａｎ．→  ｙ１０  ｉｓ  ａｎ  ｏｒｇａｎｉｓｍ．
（Ｅ１）  ｙ１１  ｉｓ  ａｎ  ｏｒｇａｎｉｓｍ．→  ｙ１１  ｉｓ  ｍｏｒｔａｌ．
（Ｄ２）  Ａｒｉｓｔｏｔｌｅ  ｉｓ  ａ  Ｍａｎ．
（Ｄ３）  Ａｒｉｓｔｏｔｌｅ  ｉｓ  ａ  Ｍａｎ．→  Ａｒｉｓｔｏｔｌｅ  ｉｓ  ａｎ  ｏｒｇａｎｉｓｍ．
（Ｄ４）  Ａｒｉｓｔｏｔｌｅ  ｉｓ  ａｎ  ｏｒｇａｎｉｓｍ．
（Ｅ２）  Ａｒｉｓｔｏｔｌｅ  ｉｓ  ａｎ  ｏｒｇａｎｉｓｍ．
（Ｅ３）  Ａｒｉｓｔｏｔｌｅ  ｉｓ  ａｎ  ｏｒｇａｎｉｓｍ．→  Ａｒｉｓｔｏｔｌｅ  ｉｓ  ｍｏｒｔａｌ．
（Ｅ４）  Ａｒｉｓｔｏｔｌｅ  ｉｓ  ｍｏｒｔａｌ．
このような変換は、明らかに変形規則の適用の範疇外である。ということは、本発明による変換ならば、上記で論じたような変形規則の適用だけではなく、（Ｄ２）→（Ｅ４）のような変換も出来るということで、本発明の手法は、より幅広い適用範囲をもっていることがわかる。
第二に、変形規則を入力文の「解析」のために適用して、たとえば（Ｃ４）のような、生成文法で「ｄｅｅｐ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ」あるいは「深層構造」と呼ばれる文を得るとして、同義変換とそれを比較すると、次に論じるとおりの違いが有る。
変形規則の適用では、その目的は深層構造（たとえば上記例では能動態）を得ることである。一方、同義変換では、全体入力文を変換して標準形の組合せ（ｉ．ｅ．‘論理変換の入力文’）を得ることが目的である。その次に論理変換を実行するためには、標準形（の組合せ）が必要だからである。
しかも、次章で説明するように、“論理的な変換”には、実は必ずしも標準形ほど単純な文を必要としない。標準形のレベルまで単純化せずとも、“論理的な変換”を行うことが可能な場合も多いからである。その場合、同義変換では、文を標準形のレベルまで単純化する必要がない（最終的に“論理的な変換”を実行出来さえすればよいから）。これは、本質的に違う点である。
さらに付け加えれば、変形規則の適用による変換は、結局のところ１文から１文への変換である一方、同義変換は、入力文を（それが複文である場合には）複数の標準形の文に分割していくプロセスだということも相違点である。
第三の違いは、本発明では、同義変換、論理変換、逆同義変換、後述する「学習メカニズム」のすべてに共通する統一的な手法を用いていることである。ということは、本発明の変換手法の適用範囲は変形規則の適用範囲よりはるかに広いということでもある。
第四に、本発明の手法は、多数の規則での運用に対応出来ることである。自然言語は、本質的にきわめて多様であり、生成文法は、可能な限り少ない変形規則による運用を目指しているが、それではうまくいかないだろう。そこに従来から無理があったわけである。
本発明の変換手法は、当初から多数の規則（Ｌ−ＩＮＦ、Ｓ−ＩＮＦなど）での運用を想定しているので、自然言語の本質的な多様性に対処出来る。
第［６］章  全体入力文⇒全体出力文の変換に関する考察
［６ａ］全体入力文⇒全体出力文の変換の適用例
図１８に基づいて全体入力文⇒全体出力文の変換の適用例について手短に説明する。これ以降の説明では、［名］は名詞、［形］は形容詞、［副］は副詞、［動］は動詞、［前］は前置詞を表すとする。なお、本適用例では、‘同義変換’、‘論理変換’、‘逆同義変換’に同義変換２、論理変換２及び逆同義変換２をそれぞれ使用するように予め設定したものとする。
まず、全体入力文「Ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ，ｔｈｅ  ｃｌｏｓｅｓｔ  ｓｐｅｃｉｅｓ  ｔｏ  Ｍａｎ，ｉｓ  ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄ  ｂｙ  Ｊａｎｅ  Ｇｏｏｄａｌｌ．」を言語処理システム１に入力したとする。
すると、入力文について、同義変換手段によって第１回目の同義変換がなされる。このとき適用されるＳ−ＩＮＦは、次のとおりだとしよう。
Ｓ−ＩＮＦ：ｘ１［名］，ｘ２［形］ｘ３［名］ｔｏ  ｘ４［名］，ｘ５［動］ｘ６［前］ｘ７［名］．→  ｘ１  ｉｓ  ｘ２  ｘ３  ｔｏ  ｘ４．∧  ｘ１  ｘ５  ｘ６  ｘ７．
この結果、出力文は次のようになる。
出力文：Ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｃｌｏｓｅｓｔ  ｓｐｅｃｉｅｓ  ｔｏ  Ｍａｎ．∧  Ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ  ｉｓ  ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄ  ｂｙ  Ｊａｎｅ  Ｇｏｏｄａｌｌ．
次に、この出力文について２回目の同義変換を行う。適用されるＳ−ＩＮＦは、
Ｓ−ＩＮＦ：ｘ８［名］ｉｓ  ｘ９［動］−ｅｄ  ｂｙ  ｘ１０［名］．→  ｘ１０  ｘ９  ｘ８．
この結果、出力文は次のようになる。
出力文：Ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｃｌｏｓｅｓｔ  ｓｐｅｃｉｅｓ  ｔｏ  Ｍａｎ．∧  Ｊａｎｅ  Ｇｏｏｄａｌｌ  ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｓ  ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ．
次に、この出力文を入力文として論理変換手段によって、第１回目の論理変換がなされる。このとき適用されるＬ−ＩＮＦは、
Ｌ−ＩＮＦ：ｘ１１［名］ｉｓ  ｃｌｏｓｅｓｔ  ｓｐｅｃｉｅｓ  ｔｏ  ｘ１２［名］．→  ｘ１１  ｓｈａｒｅｓ  ＤＮＡ  ｗｉｔｈ  ｘ１２．
だとすると、この結果得られる出力文は、次のようになる。
出力文：Ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ  ｓｈａｒｅｓ  ＤＮＡ  ｗｉｔｈ  Ｍａｎ．∧  Ｊａｎｅ  Ｇｏｏｄａｌｌ  ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｓ  ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ．
次に、この出力文を入力文として論理変換手段によって、第２回目の論理変換がなされる。このとき適用されるＬ−ＩＮＦは、
Ｌ−ＩＮＦ：ｘ１３［名］ｓｈａｒｅｓ  ＤＮＡ  ｗｉｔｈ  ｘ１４［名］．→  ｘ１３  ｒｅｓｅｍｂｌｅｓ  ｘ１４  ｓｏｍｅｗｈａｔ．
この結果、得られる出力文は、次のようになる（２つの「標準形」の組合せであることに注意されたい）。
出力文：Ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ  ｒｅｓｅｍｂｌｅｓ  Ｍａｎ  ｓｏｍｅｗｈａｔ．∧  Ｊａｎｅ  Ｇｏｏｄａｌｌ  ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｓ  ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ．
これ以上は論理変換ができない場合はｃへ進むが、ここではできないとしてｃへ進み、そのまま出力するか、記号（「∧」）を言語表現（「ａｎｄ」）に書き換えて出力するか、又は次の逆同義変換を行ってから出力する。
逆同義変換は、逆同義変換手段にて、次のＳ−ＩＮＦを逆方向に利用して行うとする。
Ｓ−ＩＮＦ：ｘ１５［名］ｓｏｍｅｗｈａｔ  ｘ１６［動］ｘ１７［名］．←  ｘ１５［名］ｘ１６［動］ｘ１７［名］ｓｏｍｅｗｈａｔ．
すると、次の文が得られ、これが全体出力文である。
出力文：Ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ  ｓｏｍｅｗｈａｔ  ｒｅｓｅｍｂｌｅｓ  Ｍａｎ．∧  Ｊａｎｅ  Ｇｏｏｄａｌｌ  ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｓ  ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ．
以上での全体入力文、‘論理変換の入力文’（ｉ．ｅ．「推論」プロセスの入力文）、‘論理変換の出力文’（ｉ．ｅ．「推論」プロセスの出力文）、全体出力文をあらためてリストすると、それぞれ次のとおりである。
全体入力文：        Ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ，ｔｈｅ  ｃｌｏｓｅｓｔ  ｓｐｅｃｉｅｓ  ｔｏ  Ｍａｎ，ｉｓ  ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄ  ｂｙ  Ｊａｎｅ  Ｇｏｏｄａｌｌ．
論理変換の入力文：  Ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｃｌｏｓｅｓｔ  ｓｐｅｃｉｅｓ  ｔｏ  Ｍａｎ．∧  Ｊａｎｅ  Ｇｏｏｄａｌｌ  ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｓ  ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ．
論理変換の出力文：  Ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ  ｒｅｓｅｍｂｌｅｓ  Ｍａｎ  ｓｏｍｅｗｈａｔ．∧  Ｊａｎｅ  Ｇｏｏｄａｌｌ  ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｓ  ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ．
全体出力文：        Ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ  ｓｏｍｅｗｈａｔ  ｒｅｓｅｍｂｌｅｓ  Ｍａｎ．∧  Ｊａｎｅ  Ｇｏｏｄａｌｌ  ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｓ  ｔｈｅ  ｃｈｉｍｐａｎｚｅｅ．
［６ｂ］全体入力文⇒全体出力文の変換の本質（図６および図１９参照）
実は、全体入力文⇒全体出力文の変換は、本節で述べる本発明の第８の実施例のような単純なメカニズム（アルゴリズム）でも可能である（たとえば前節の例の変換も可能である）。つまり、ここまでで述べてきた複数の概念は、以下にて説明するきわめて単純な手順に集約される。
図６はその概念図である。図６にて、１は言語処理システム、１０１’は文変換手段、２０１はＳ−ＩＮＦデータベース、２０２はＬ−ＩＮＦデータベースを表す。ここで、言語処理システム１のメカニズムは次のとおり。（図１９にそのフローチャートを示す。）
手順０’：全体入力文が入力される。それを手順１’における入力文として、手順１’へ進む。
手順１’：ａ（‘文変換’）へ進む。プロセスがｂへ進んだならば、手順２’へ進む。プロセスがｃへ進んだならば、プロセスを終了する（前記入力文など、なんらかの自然言語文を全体出力文として出力してよい）。
手順２’：前記‘文変換’における出力文を手順１’における（新たな）入力文として、手順１’へ戻る。
ここで、‘文変換’とは、‘論理変換’または‘同義変換’（第［４］章の説明のとおり、手順はお互いにまったく同じである。）のことをいう。ただし、‘文変換’においては、Ｓ−ＩＮＦデータベース２０１またはＬ−ＩＮＦデータベース２０２をそれぞれ単独で用いるのではなく、Ｓ−ＩＮＦデータベース２０１およびＬ−ＩＮＦデータベース２０２を毎回同時に順番に用いるあるいは検索する（順序はどちらが先でも構わない）。
以上が、より単純な「全体入力文⇒‘論理変換の入力文’⇒‘論理変換の出力文’」の変換手順である。この手順でも第７の実施例（図５）と同様の効果が得られるのである。
その理由は、‘論理変換’のために使われるＬ−ＩＮＦは、‘論理変換の入力文’などの標準形以外には適用出来ないことである（Ｌ−ＩＮＦの前件は常に標準形であるから、自然とそうなる）。したがって、全体入力文が再帰的‘同義変換’によって標準形、すなわち‘論理変換の入力文’に単純化されるまで、‘論理変換’は起こらない。‘論理変換の入力文’まで単純化されて初めて、‘論理変換’が起こるので、自然と再帰的‘同義変換’⇒再帰的‘論理変換’の順番になり、「全体入力文⇒‘論理変換の入力文’⇒‘論理変換の出力文’」の変換を実現出来るのである。
［６ｃ］「解析」、「推論」、「文生成」プロセス
ここまで説明してきた本発明の方法における「解析」、「推論」および「文生成」の各プロセスについて、図２９にまとめた、
「解析」プロセス：再帰的な‘同義変換’による「全体入力文’⇒‘論理変換の入力文’」の変換
「推論」プロセス：再帰的な‘論理変換’による「‘論理変換の入力文’⇒‘論理変換の出力文’」の変換
「文生成」プロセス：再帰的な‘逆同義変換’による「‘論理変換の出力文’⇒（「複雑度」が高い）全体出力文」の変換
ここからは、条件文を利用して「解析」、「推論」および「文生成」の各プロセスを短縮化する方法について説明する。
［６ｄ］条件文の利用
「解析」、「推論」および「文生成」の各プロセスは、それぞれ再帰的なプロセス（ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ  ｐｒｏｃｅｓｓ）である。一方、経験事実によれば、人間の思考では、これら本発明の方法における「解析」、「推論」、「文生成」の各プロセスにくらべると、それほど繰返しの部分が多いわけでもないようである。
そこで、本発明の方法でも、再帰的プロセスを大幅に削減することを目指す。それには、条件文を利用して再帰的プロセスを削減するという方法が考えられる。たとえば、Ｌ−ＩＮＦデータベースに「ｐ→ｑ」と「ｑ→ｒ」（ｐ，ｑ，ｒはそれぞれ標準形であるとする。）が登録されている時に、「ｐ→ｒ」を新たに作成して利用するのである。単純だが、この条件文（前件ｐ、後件ｒとも標準形であるので、Ｌ−ＩＮＦでもある。）を作成して使用すれば、作成以前はｐをｒへ変換するのに２段階必要だったのが、１段階でよくなるというわけである。
［６ｅ］条件文データベースに在る条件文について（図３０参照）
Ｌ−ＩＮＦとＳ−ＩＮＦは形式上は同等であるので、上述例のような複数のＬ−ＩＮＦをまとめた条件文だけではなく、（複数の）Ｌ−ＩＮＦおよび（複数の）Ｓ−ＩＮＦをまとめた条件文を作り出すことも出来る。そこで、条件文データベースに在る条件文とは、下記のようなものであるとする。
・条件文（ｉ）：（一般には複数個の）Ｓ−ＩＮＦおよびＬ−ＩＮＦをまとめて作成した条件文。
・条件文（ｉｉ）：（一般には複数個の）Ｌ−ＩＮＦおよび“逆同義変換用のＳ−ＩＮＦ（前件と後件を逆に配置したＳ−ＩＮＦ）”をまとめて作成した条件文。
・条件文（ｉｉｉ）：（一般には複数個の）Ｓ−ＩＮＦ、Ｌ−ＩＮＦおよび“逆同義変換用のＳ−ＩＮＦ（前件と後件を逆に配置したＳ−ＩＮＦ）”をまとめて作成した条件文。
特に、条件文（ｉｉｉ）を利用する変換は、図３０からもわかるように、まったく標準形レベルを経由しない変換である。また、条件文（ｉ）と条件文（ｉｉｉ）は、前章第［５ｆ］節で言及した‘論理変換の入力文’を経由しない変換に利用出来る。つまり原理的には、“論理的な変換”を、標準形を必ず必要とする論理変換ではなく、条件文（ｉ）や（ｉｉｉ）を用いて実行出来る。
［６ｆ］条件文データベースの利用（図７および図１９参照）
以下、本発明の第９の実施例を説明する。図７はその概念図である。図７において、１は言語処理システム、１０１’は文変換手段、２０１はＳ−ＩＮＦデータベース、２０２はＬ−ＩＮＦデータベース、２０８は条件文データベースである。手順については、第８の実施例とまったく同様とする。したがって、フローチャートも第８の実施例のものとまったく同様であるので、図１９を参照のこと。
前出の（Ｄ１）〜（Ｅ４）を再度、例文とする。実は、（Ｄ１）〜（Ｄ４）では、次の図式の変換も可能であった：
（Ｄ２）  Ａｒｉｓｔｏｔｌｅ  ｉｓ  ａ  Ｍａｎ．
（Ｆ１）  Ａｒｉｓｔｏｔｌｅ  ｉｓ  ａ  Ｍａｎ．→  Ａｒｉｓｔｏｔｌｅ  ｉｓ  ｍｏｒｔａｌ．
（Ｅ４）  Ａｒｉｓｔｏｔｌｅ  ｉｓ  ｍｏｒｔａｌ．
なぜならば、ｙ１０＝ｙ１１＝ｙ（ｙは変項だとする。）として、Ｌ−ＩＮＦ（Ｄ１）の前件とＬ−ＩＮＦ（Ｅ１）の後件を繋げれば、下記の条件文（Ｆ１’）になり、これを上記図式の変換に利用出来るからである。
（Ｆ１’）  ｙ  ｉｓ  ａ  Ｍａｎ．→ｙ  ｉｓ  ｍｏｒｔａｌ．
以上はとても単純な例であるが、実際にはより複雑な条件文を作成出来、かつ利用出来ることが容易に了解されるだろう。
［６ｇ］ＩＮＦからの条件文の作成法
ここでは、ＩＮＦ（Ｌ−ＩＮＦおよび／またはＳ−ＩＮＦ）から条件文を作成するときの実際の手順を示す。
たとえば、次の条件文（Ｇ１）を前出のＬ−ＩＮＦ（ｄ１）およびＬ−ＩＮＦ（ｆ５）から新たに作成するとすれば、以下のようになる。
（Ｇ１）  ｘ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  ｙ．→  ｘ  ｒｅｓｅｍｂｌｅｓ  ｙ．
Ｌ−ＩＮＦ（ｄ１）およびＬ−ＩＮＦ（ｆ５）を再掲すると：
（ｄ１）  ｘ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  ｙ．→  ｘ  ｒｅｃｅｉｖｅｓ  ＤＮＡ  ｆｒｏｍ  ｙ．
（ｆ５）  ｘ  ｒｅｃｅｉｖｅｓ  ＤＮＡ  ｆｒｏｍ  ｙ．→  ｘ  ｒｅｓｅｍｂｌｅｓ  ｙ．（説明の便宜上、変項ｄおよびｅをそれぞれｘおよびｙに書き換えた。）
である。この時、「Ｌ−ＩＮＦ（ｄ１）の前件→Ｌ−ＩＮＦ（ｆ５）の後件」というような条件文を作成したいならば、下記の「条件文作成メカニズム」にしたがって、条件文（Ｇ１）を作成出来る。
・ステップＩ１：連続して使用され得るＩＮＦを特定する。この場合、Ｌ−ＩＮＦ（ｄ１）、Ｌ−ＩＮＦ（ｆ５）の順に使用され得ることがわかっているとする。
・ステップＩ２：最初に使用されるＩＮＦ（たとえばＬ−ＩＮＦ  ｄ１）の前件と、最後に使用されるＩＮＦ（たとえばＬ−ＩＮＦ  ｆ５）の後件を比較し、共通する語または変項を新たな条件文における変項とする。この場合、Ｌ−ＩＮＦ（ｄ１）の前件とＬ−ＩＮＦ（ｆ５）の後件では、変項ｘおよびｙがそれぞれ共通するので、ｘおよびｙをそれぞれ新たな条件文における変項「ｘ’」および「ｙ’」とする。
・ステップＩ３：前記新たな変項（この場合、ｘ’とｙ’）に関して設けられた所定の基準（たとえばここでは、「新たな変項は３つ以下であること」とする。）が満たされているかチェックする。すると、前記新たな変項ｘ’およびｙ’は、この場合当該基準を満たしているので、ステップＩ４へ進む。もし当該基準が満たされていない場合は、プロセスをここで終了する。
・ステップＩ４：最初に使用されるＩＮＦ（ここではＬ−ＩＮＦ  ｄ１）の前件を新しい条件文の前件とし、最後に使用されるＩＮＦ（ここではＬ−ＩＮＦ  ｆ５）の後件を新しい条件文の後件とする。ただし、前記共通する語または変項をそれぞれ前記新たな条件文における変項に書き換える。これは、この場合、ｘおよびｙをそれぞれｘ’およびｙ’に書き換えるということである。
以上が条件文作成メカニズムであり、これを実行すると、次に再掲する条件文（Ｇ１）が得られる。
なお、前出の条件文（Ｇ１）では変項はｘ、ｙであり、下記の条件文（Ｇ１）では見かけ上変項はｘ’、ｙ’であるが、この２つの条件文が等価であることは言うまでもない。
（Ｇ１）  ｘ’  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  ｙ’．→  ｘ’ｒｅｓｅｍｂｌｅｓ  ｙ’．
さらに、同様にして、前出のＳ−ＩＮＦ、
（ｆ１）  ａ  ｈａｓ  ｔｗｏ  ｓｏｎｓ，ｂ  ａｎｄ  ｃ．→  ｂ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  ａ．∧  ｃ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｏｎ  ｏｆ  ａ．
を（Ｇ１）と合わせれば、
（Ｇ２）ａ  ｈａｓ  ｔｗｏ  ｓｏｎｓ，ｂ  ａｎｄ  ｃ．→  ｂ  ｒｅｓｅｍｂｌｅｓ  ａ．∧  ｃ  ｒｅｓｅｍｂｌｅｓ  ａ．
という条件文を作成出来る。もし、さらに、
（Ｇ３）  ｂ’［名］ｄ’［動］ａ’［名］．∧  ｃ’［名］ｄ’［動］ａ’［名］．→  Ｂｏｔｈ  ｂ’ａｎｄ  ｃ’ｄ’ａ’．（ただし、ａ’、ｂ’、ｃ’、ｄ’をそれぞれ変項であるとする。）
という“逆同義変換用のＳ−ＩＮＦ”が在ったとすれば、これも合わせて、
（Ｇ４）  ａ  ｈａｓ  ｔｗｏ  ｓｏｎｓ，ｂ  ａｎｄ  ｃ．→  Ｂｏｔｈ  ｂ  ａｎｄ  ｃ  ｒｅｓｅｍｂｌｅ  ａ．
という条件文（前述の分類では、条件文（ｉｉｉ）である。）を作成出来る。このような条件文は、まるで数学における定理のように、便利なものであるかも知れない。
［６ｈ］経験事実との比較
ここで、人間の論理的思考がすべて言語によって実行されていると仮定して、それがどのような形態で行われるかを考えてみよう。人間の論理的思考は、一般的には単純なことばや文（たとえば本明細書の「標準形」あるいは記号論理式くらいに単純な文）だけで実行されているわけではない。条件文に基づいて思考する場合でも、Ｌ−ＩＮＦのように条件文の前件と後件の両方が標準形である場合は少ないだろう。そこで本章では、条件文（ｉｉｉ）のように、前件、後件の両方が標準形ではない形式（前述したとおり、標準形レベルを経由しない変換に利用出来る。）、あるいは条件文（ｉ）や（ｉｉ）のように、前件か後件の片方が標準形ではない形式を、本発明に係るシステムが論理的な変換のために扱えることを説明してきた。
一般に、人間には、会話の際、喋ることばを省略しようとする傾向が有る。また思考の際、使うことば（あるいは思考するステップ）を省略化しようとする傾向も有る。それゆえ、人間の思考プロセスに関する経験事実を考察する際は、省略された部分を復元して考察することが重要である。前章までで説明してきた実施例は、まさにそのような、省略化されている部分（たとえば“標準形による”論理的思考）を復元して利用したコンピュータモデルである。一方、本章で述べている条件文（ｉ）、（ｉｉ）、（ｉｉｉ）を利用したモデルは、一般的な、すなわち標準形あるいは記号論理式くらいに単純な文を必ずしも用いないで論理的思考を実行するコンピュータモデルである。
人間の思考や会話においては、条件文（ｉ）〜（ｉｉｉ）のような条件文が有れば、思考する際あるいは会話する際の途中のステップを省略出来るから、思考量、会話量の節約に繋がるだろう。ついでに言えば、そもそも人間の記憶力には限りがあり、また、人間の論理の使い方はコンピュータのそれより曖昧であるので、同じ前提条件に対して必ずしも毎回厳密に同じ推論（論理的思考）を実行して厳密に同じ結論を得ているわけではない。そこで条件文（ｉ）、（ｉｉ）、（ｉｉｉ）のような条件文が有れば、（まるで数学で定理を活用するように）それら条件文を活用して推論の正確性、再現性を保証することも出来る。複雑な推論を行った場合は、その最初の論理的前提と最後の論理的結論を記憶しておけば、再度の同様な推論の時に役に立つというわけである。
このような観点からすると、本発明に係るシステムは、従来の自然言語処理システムより、人間の論理的思考のコンピュータモデルとして適当だと言えるだろう。
［６ｉ］論理変換と同義変換の統一性について
既に述べたとおり、手順上、‘論理変換’と‘同義変換’は同じである。また、本発明に係るシステムには、Ｌ−ＩＮＦとＳ−ＩＮＦを区別する仕組みを設けなくても構わない（だから第８の実施例を実現出来る）。当然、そのような区別する仕組みを設けない場合（通常）、本発明に係るシステムは、Ｌ−ＩＮＦとＳ−ＩＮＦを区別出来ないことになる。このように、論理変換でも同義変換でも（逆同義変換でも）メカニズムが文の変換ということで統一的であることは、人間が「解析」、「推論」、「文生成」などと意識して（区別して）思考しているわけではないという経験事実と整合性が有ると言える。少なくとも、そのような経験事実に反しない。そういう意味で、本発明に係るシステムは、コンピュータモデルとして、従来の自然言語処理システムより適当だと言えるだろう。従来の自然言語処理システムでは、それらを完全に区別してシステムを構築しているからである。
第［７］章  背景知識の利用（一般文データベースの利用）
本章では、簡略に背景知識の利用の仕方について説明しておく。
［７ａ］従来技術との比較
一般に、人間がある状況下でなんらかの判断を下す時には、（その場から得られる）入力情報だけではなくて、背景知識（ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ  ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ）が必要な場合が多いことが知られている。従来の自然言語処理システムは、背景知識を“人工的に設計した意味表現”で記述して蓄積（記憶）していたが、本発明に係るシステムにおいては、背景知識を、自然言語文つまり原文のままで蓄積することが可能である。換言すれば、背景知識を表す自然言語文または文章を原文からｃｏｐｙ（コピー）し、本発明に係るシステムのデータベース上にｐａｓｔｅ（貼り付け）出来るということである。そのようなｃｏｐｙ  ａｎｄ  ｐａｓｔｅがなされ得る、様々な文あるいは文章を蓄積しておけるデータベースを、本明細書では「一般文データベース」と称する（第［３］章の定義参照）。
このように、本発明に係るシステムには、構築の時に意味表現を作り出す手間がまったく省ける場合が有るという長所が有るのである（従来はそのような自然言語処理システムはほとんどなかった）。
［７ｂ］背景知識利用の方法の概略（図８参照）
以下、背景知識を採り入れた本発明の第１０の実施例を説明する。図８は、その概念図を示す。図８にて、１は言語処理システム、１０１は同義変換手段、１０２は論理変換手段、１０３は逆同義変換手段、１０４は「背景知識活用メカニズム」（後述）、２０１はＳ−ＩＮＦデータベース、２０２はＬ−ＩＮＦデータベース、２０５は一般文データベースである。
要するに、本実施例は、第７の実施例と似ているが、背景知識活用メカニズム１０４と一般文データベース２０５が付加されているところが異なる。すなわち、通常の手順の前（ｉ．ｅ．同義変換手段１０１の前）に、次節で説明する背景知識活用メカニズム１０４が在り、それが一般文データベース２０５に接続されていて、テキスト全体入力文に含まれる語をキーワードとして一般文データベース２０５から関連する文を検索抽出して、背景知識として利用する。
［７ｃ］背景知識活用メカニズム
単純であるが、次のステップＢ１〜Ｂ３を、「背景知識活用メカニズム」とする。
・ステップＢ１：入力文において、名詞、動詞および／または形容詞の語（もしくは複合語）、を（なんらかの従来技術または新規技術により）キーワードとして設定する。ステップＢ２へ進む。
・ステップＢ２：ステップＢ１にて設定したキーワードを含む文が一般文データベース２０５に有るか、なおかつその文が（すでに）前記入力文に含まれていないかをチェックする。そう（“ＹＥＳ”）ならば、ステップＢ３へ進む。そうでない（“ＮＯ”）ならば、ａ（‘同義変換’）へ進む。
・ステップＢ３：ステップＢ２にて検索した文を、前記入力文に追加して、新しい入力文とする（すなわち、入力文＝「入力文∧ステップＢ２にて検索した文」）。ステップＢ１へ戻る。
［７ｄ］背景知識活用メカニズムの導入
背景知識活用メカニズム１０４を言語処理システム１に導入する場合、すなわち一般文データベース２０５の情報を背景知識活用メカニズム１０４および同義変換手段１０１を経て論理変換手段１０２による「推論」に活用したい場合は、次のように「全体入力文⇒‘論理変換の入力文’⇒‘論理変換の出力文’の変換手順」（図１７）のうちの手順１を改訂すればよい（下線部が変更部分）。
手順１（改訂）：（上述の）ステップＢ１（「背景知識活用メカニズム」）へ進む。プロセスが（‘同義変換’の）ｂに進んだならば、手順２へ進む。プロセスが（‘同義変換’の）ｃに進んだならば、手順３へ進む。
この改訂の目的は、要するに、全体入力文に関連する一般文データベース中の文を、全体入力文の一部として加えるということである。第７の実施例に以上の改訂を行えば、本実施例の枠組みは完成する。
［７ｅ］背景知識利用の例
いま次の２文が（背景知識の記憶場所である）一般文データベース２０５に在ったとする。
Ｍｒ．Ｃｈｅｎ  ｈａｓ  ｔｈｅ  ｎａｔｉｏｎａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｔａｉｗａｎ．
Ｍｒ．Ｃｈｅｎ  ｓｐｅａｋｓ  Ｃｈｉｎｅｓｅ．
またＬ−ＩＮＦデータベース２０２には、次のＬ−ＩＮＦ（Ｈ１）が在ったとする。
（Ｈ１）  ｘ１  ｈａｓ  ｔｈｅ  ｎａｔｉｏｎａｌｉｔｙ  ｏｆ  ｘ２．∧  ｘ３  ｈａｓ  ｔｈｅ  ｎａｔｉｏｎａｌｉｔｙ  ｏｆ  ｘ２．∧  ｘ３  ｓｐｅａｋｓ  ｘ４．→  ｘ１  ｓｐｅａｋｓ  ｘ４．
この時、次の文が入力されたとする。
Ｍｒ．Ｌｅｅ  ｈａｓ  ｔｈｅ  ｎａｔｉｏｎａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｔａｉｗａｎ．
すると、“ｎａｔｉｏｎａｌｉｔｙ”をキーワードとした場合［ステップＢ１］、一般文データベース２０５を検索すれば、
Ｍｒ．Ｃｈｅｎ  ｈａｓ  ｔｈｅ  ｎａｔｉｏｎａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｔｉｗａｎ．
を発見する（他に“ｎａｔｉｏｎａｌｉｔｙ”を含む文が見付からなかったとする）［ステップＢ２］。ここでは、入力文と一般文データベースにて発見した文の両方を（同時に）真であると見做すから、次のように、「入力文∧発見した文」を新しい入力文とすることが出来る［ステップＢ３］。
Ｍｒ．Ｌｅｅ  ｈａｓ  ｔｈｅ  ｎａｔｉｏｎａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｔａｉｗａｎ．∧  Ｍｒ．Ｃｈｅｎ  ｈａｓ  ｔｈｅ  ｎａｔｉｏｎａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｔａｉｅｗａｎ．
さらに、“Ｍｒ．Ｃｈｅｎ”をキーワードとして［ステップＢ１］、一般文データベース２０５を検索すれば、
Ｍｒ．Ｃｈｅｎ  ｓｐｅａｋｓ  Ｃｈｉｎｅｓｅ．
を発見する。他にも、“Ｍｒ．Ｃｈｅｎ  ｈａｓ  ｔｈｅ  ｎａｔｉｏｎａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｔａｉｗａｎ．”を再度発見するが、これは既に入力文に含まれているので除く。それ以外にはキーワードを含む文が見付からなかったとする。（つまり、この時、“Ｍｒ．Ｃｈｅｎ，”“ｈａｓ，”“ｎａｔｉｏｎａｌｉｔｙ，”“Ｔａｉｗａｎ”をそれぞれキーワードとすることが出来るが、そのいずれを含む文も、既に発見したもの以外には発見出来なかったとする。）［ステップＢ２］そこで再び、次のように「入力文∧発見した文」として、それを新しい入力文（Ｈ２）とする［ステップＢ３］。
（Ｈ２）  Ｍｒ．Ｌｅｅ  ｈａｓ  ｔｈｅ  ｎａｔｉｏｎａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｔａｉｗａｎ．∧  Ｍｒ．Ｃｈｅｎ  ｈａｓ  ｔｈｅ  ｎａｔｉｏｎａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｔａｉｗａｎ．∧  Ｍｒ．Ｃｈｅｎ  ｓｐｅａｋｓ  Ｃｈｉｎｅｓｅ．
新しい入力文でキーワードを設定するが［ステップＢ１］、もはやそれらのキーワードを含む文が（既に入力文に含まれている文以外）なかったとする［ステップＢ２］と、同義変換手段１０１へ進むこととなる。入力文はすべて標準形から構成されているので、何もせず同義変換を終了して論理変換手段１０２へ進むと、Ｌ−ＩＮＦ（Ｈ１）を適用出来るので、次の出力文（Ｈ４）を得る：
（Ｈ４）  Ｍｒ．Ｌｅｅ  ｓｐｅａｋｓ  Ｃｈｉｎｅｓｅ．
これが求めていた文である。結局、以上ではＬ−ＩＮＦ（Ｈ１）に基づいて次の変換を行ったことになる（もともとの全体入力文は“Ｍｒ．Ｌｅｅ  ｈａｓ  ｔｈｅ  ｎａｔｉｏｎａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｔａｉｗａｎ．”だけ）。
（Ｈ２）  Ｍｒ．Ｌｅｅ  ｈａｓ  ｔｈｅ  ｎａｔｉｏｎａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｔａｉｗａｎ．∧  Ｍｒ．Ｃｈｅｎ  ｈａｓ  ｔｈｅ  ｎａｔｉｏｎａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｔａｉｗａｎ．∧  Ｍｒ．Ｃｈｅｎ  ｓｐｅａｋｓ  Ｃｈｉｎｅｓｅ．
（Ｈ３）  Ｍｒ．Ｌｅｅ  ｈａｓ  ｔｈｅ  ｎａｔｉｏｎａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｔａｉｗａｎ．∧  Ｍｒ．Ｃｈｅｎ  ｈａｓ  ｔｈｅ  ｎａｔｉｏｎａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｔａｉｗａｎ．∧  Ｍｒ．Ｃｈｅｎ  ｓｐｅａｋｓ  Ｃｈｉｎｅｓｅ．→Ｍｒ．Ｌｅｅ  ｓｐｅａｋｓ  Ｃｈｉｎｅｓｅ．
（Ｈ４）  Ｍｒ．Ｌｅｅ  ｓｐｅａｋｓ  Ｃｈｉｎｅｓｅ．
第［８］章  論理または言語表現の学習のメカニズム
本章では、本発明の方法のうち、論理または言語表現の学習のメカニズムを説明する。ここではまず、本章の説明のため、「学習」、「学習用Ｓ−ＩＮＦデータベース」、「変換パターン」、「変換パターンデータベース」という４語を定義しておく。
・学習とは、テキスト入力（自然言語）からの論理の抽出、および抽出された論理の記憶であり、かつ、その記憶された論理を応用可能でなければならないとする。（換言すれば、必要な前提が有る場合に、その行為の前は、論理を記憶していない（“知らない”）から正しい結論を導き出せなかったが、その行為の後は、前記論理を記憶している（“知っている”）から正しい結論を導くことが出来るような行為である。）
・学習用Ｓ−ＩＮＦデータベースとは、本発明に係るシステムが（「Ｓ−ＩＮＦデータベース」とは別に）「Ｓ−ＩＮＦ」のリストを登録（保管）しているデータベースであり、保管されている「Ｓ−ＩＮＦ」は、必要に応じて検索され、取り出されて使用される。
・変換パターンとは、その後件それ自体が条件文である条件文である。詳細に言うと、その前件が、基本的に複数の空欄とある特定のキーワードから構成され、その後件が、基本的に複数の空欄と「→」（“ｉｆ…，ｔｈｅｎ…”）から構成される条件文である。例：第［８ｅ］節の変換パターン（ｋ１）。
・変換パターンデータベースとは、本発明に係るシステムが「変換パターン」のリストを登録（保管）しているデータベースであり、保管されている「変換パターン」は、必要に応じて検索され、取り出されて使用される。
［８ａ］従来技術について（第［８ｈ］節も参照のこと）
ここでは、従来のエキスパートシステム（ｅｘｐｅｒｔ  ｓｙｓｔｅｍ）と本発明に係るシステムを比較することとする。
従来のエキスパートシステムには２つの問題点があると言える。第一の問題点は、一般的に言って、従来の方法では、自然言語入力からの自律的な（上記定義の意味の）「学習」は非常に難しいことである。だからたとえば、教科書から得た自然言語文を従来のエキスパートシステムに入力したとしても、従来のシステムは、専門的知識（ｅｘｐｅｒｔｉｓｅ）を獲得出来ない。また、従来のシステムが、たとえどんな形であれ人間の専門家（ｅｘｐｅｒｔ）との対話を実現することが出来たとしても、質問して新しい有用な知識を獲得出来るかと言えば、それは従来のメカニズムでは無理である。もし仮に何かを学習することが出来たとしても、従来のシステムは、それを応用出来ないだろう。そうであれば、学習した意味がないし、上記定義にも当てはまらないことになる。
第二の問題点は、従来の自然言語処理システムでは、知識を記号論理式（またはそれに準じる人工的意味表現）を使って記述しなければならないことである。プログラマー（ｐｒｏｇｒａｍｍｅｒ）自身は、システムへの情報の入力およびシステム内の情報の編集は出来るだろうが、一般のユーザ、とくに専門家は、知識をシステムへ入力出来ないし、システム内の知識を編集することも出来ない。さらには、関係する専門分野の（教科書や学術論文など）優れた文章情報も、システムに取り入れることが出来ない。従来の自然言語処理システムには、自然言語の文章から学習したり、それらをストック（記憶）しておいて、それらを後で活用するという発想はなかったと言える。
たとえば、前記非特許文献５に記載されているようなｉｎｖｅｒｓｅ  ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎという学習の方法は、自然言語文からの学習ではなく、また、学習して得た論理的知識を人工的意味表現（記号論理式のようなもの）にて記述しなければならないので、“自然言語”処理システムとしては、その利用が難しいといえるだろう。さらには、後述のように本発明に係るシステムでは‘同義変換’を利用して、一般には複雑な入力文を単純化してから学習するが、ｉｎｖｅｒｓｅ  ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎにはそのような機能はない。
本章冒頭で定義したとおり、本明細書では「学習」を“テキスト入力からの論理的知識の抽出、および抽出された論理的知識の記憶”であるとし、かつ“記憶された論理的知識の応用（再活用）が可能であること”とした。本発明に係るシステムは、特に、多様である自然言語文から論理的知識を自動的に（人間の助けなく）抽出出来る。具体的には、まず、テキスト入力を単純化せずに、含まれている論理の前提部分（条件文の前件に相当する。）および結論部分（条件文の後件に相当する。）を取り出してから、‘同義変換’を用いてそれぞれ（当該論理の前提部分と結論部分）を単純化するのである。そして最後に、単純化された前提部分と単純化された結論部分を“ならば”（“→”）でつなげれば、新しいＩＮＦ（Ｌ−ＩＮＦ）が出来上がる。
［８ｂ］学習用同義変換について
本節では、本発明の学習の仕組みの最初で、テキスト入力に論理が含まれていれば、テキスト入力から当該論理の前提部分および結論部分を取り出す「学習用同義変換」という方法について説明する。
「学習用同義変換」とは、「学習用同義変換１」、「学習用同義変換２」、「学習用同義変換３」のいずれかであるとし、その「学習用同義変換１」、「学習用同義変換２」、「学習用同義変換３」とは、それぞれ同義変換１、同義変換２、同義変換３において、Ｓ−ＩＮＦデータベース２０１の代わりに学習用Ｓ−ＩＮＦデータベース２０６を、同義変換手段１０１の代わりに学習用同義変換手段１０５を、利用しただけのものであるとしよう。ここでは、それらすべてを示すことはせず、３つのうち「学習用同義変換２」のみを以下に例示する（下線は、「同義変換２」からの変更箇所を表している）。なおフローチャートについては、「同義変換２」とまったく同様である（学習用Ｓ−ＩＮＦデータベース２０６を用いる点だけが異なる）ので、図１４を参照ください。
ステップ２．１：入力文が入力されると、学習用同義変換手段１０５はｉ＝０とする。
ステップ２．２：ｉの値を１だけ増加させる。
ステップ２．３：（学習用Ｓ−ＩＮＦデータベース２０６におけるＳ−ＩＮＦの数をｎとしたとき）ｉ≦ｎであるかチェックする。もしそうであれば（“ＹＥＳ”）、ステップ２．４へ進む。もしそうでなければ（“ＮＯ”）、ｃへ進む。
ステップ２．４：学習用Ｓ−ＩＮＦデータベース２０６における“ｉ番目のＳ−ＩＮＦ”について、学習用同義変換手段１０５は、その前件の「述語」が入力文に含まれているかチェックする。もし含まれていれば（“ＹＥＳ”）、ステップ２．５へ進む。もし含まれていなければ（“ＮＯ”）、ステップ２．２へ戻る。
ステップ２．５：形態素解析手段２０４は、前記入力文の「変項対応語」の品詞を、辞書２０３を参照して決定する。（なお「変項対応語」だけではなく、入力文に属するすべての語（または複合語）の品詞を決定してもよい。その場合、Ｓ−ＩＮＦ前件の語（または複合語）の品詞もすべて決定して、お互いを比較する。）
ステップ２．６：学習用同義変換手段１０５は、前記Ｓ−ＩＮＦ前件の変項の変項品詞と、前記入力文の変項対応語の品詞とが、（冠詞を除いて）それぞれ一致するかチェックする。もし一致すれば（“ＹＥＳ”）、ステップ２．７へ進む。もし一致しなければ（“ＮＯ”）、ステップ２．２へ戻る。
ステップ２．７：ステップ１．５と同様、前記Ｓ−ＩＮＦ前件の変項と、前記入力文の「変項対応語」とをそれぞれ（対応する位置に在るものどうしを）ペアにする。
ステップ２．８：ステップ１．６と同様、前記Ｓ−ＩＮＦの後件のそれぞれの変項に「変項対応語」を代入する。代入後、当該後件を出力文とする。ｂへ進む。
［８ｃ］学習メカニズム１（図９および図２０参照）
前節の説明で、‘学習用同義変換’が、‘同義変換’とはＳ−ＩＮＦデータベース２０１の代替として学習用Ｓ−ＩＮＦデータベース２０６を利用する点以外はまったく同じだということが了解されるだろう。その事からわかるように、‘学習用同義変換’と通常の‘同義変換’の違いは、‘学習用同義変換’で使われるＳ−ＩＮＦの後件（ｉ．ｅ．学習用Ｓ−ＩＮＦデータベースに在るＳ−ＩＮＦの後件）そのものが、条件文だということだけである。変換手順はまったく同様なのである。
本節では、この‘学習用同義変換’を用いた本発明の第１１の実施例「学習メカニズム１」について説明する。図９は、学習メカニズム１の概念図である。図９にて、２は学習用言語処理システム、１０１は同義変換手段、１０５は学習用同義変換手段、１０６は標準形確認手段、２０１はＳ−ＩＮＦデータベース、２０２はＬ−ＩＮＦデータベース、２０３は辞書、２０６は（本章冒頭で定義した）「学習用Ｓ−ＩＮＦデータベース」を表す。
この構成の中で、‘学習用同義変換’は、学習用同義変換手段１０５によって最初の段階で使用される。つまり、学習用同義変換手段１０５は、最初に入力された文章のうち適当な文から、論理（条件文）を抽出しようと試みるが、その時に当該適当な文を条件文に変換するのに‘学習用同義変換’が必要なのである。
もしそれで条件文を得られたら、同義変換手段１０１は、当該条件文の前件と後件をそれぞれ同義変換して標準形を得ようと試みる。もしそれでそれぞれについて標準形を得られたら、その条件文はＬ−ＩＮＦなので、標準形確認手段１０６によってそれを確認して、Ｌ−ＩＮＦデータベース２０２にそのＬ−ＩＮＦを登録する。
たとえば、いま学習用Ｓ−ＩＮＦデータベース２０６に１０番目のＳ−ＩＮＦとして次のＳ−ＩＮＦ（ｊ１）が在るとし、下記の文（ｊ２）が入力文章中に在ったとすると、下記の図式の変換が実行される。
（ｊ１）  ｛Ｅｖｅｒｙ  ｘ１［名］ｘ２［動］ｘ３［名］．｝→  ｛Ｘ  ｉｓ  ａ  ｘ１．→  Ｘ  ｘ２  ｘ３．｝
（ここで、Ｘは新たに導入する変項だとする。また下線部は、（ｊ２）と合致する部分を表す。）
（ｊ２）  Ｅｖｅｒｙ  ｍａｎ［名］ｉｓ［動］ａｎ  ｏｒｇａｎｉｓｍ［名］．
（ｊ３）  ｛Ｅｖｅｒｙ  ｍａｎ  ｉｓ  ａｎ  ｏｒｇａｎｉｓｍ．｝→  ｛Ｘ  ｉｓ  ａ  ｍａｎ．→  Ｘ  ｉｓ  ａｎ  ｏｒｇａｎｉｓｍ．｝
（ｊ４）  Ｘ  ｉｓ  ａ  ｍａｎ．→  Ｘ  ｉｓ  ａｎ  ｏｒｇａｎｉｓｍ．
このとき、「学習メカニズム１」の詳細手順は次のとおりである。なおこの例では、‘学習用同義変換’として（上記の）‘学習用同義変換２’を使用したものとする。
学習手順１．０：学習用言語処理システム２に（入力文（ｊ２）を含む）文章が入力される。
学習手順１．１：前記文章中の文の数（それをｎ’個とする）を決定する。
学習手順１．２：ｊ＝０とする。
学習手順１．３：ｊの値を１だけ増加する。
学習手順１．４：学習用同義変換手段１０５は、ｊ≦ｎ’であるかチェックする。ここでは、１≦ｎ’である（“ＹＥＳ”）ので、学習手順１．５へ進む。
学習手順１．５：ａ（「学習用同義変換」）へ進む。１番目のＳ−ＩＮＦ（ｉ＝１）については、その前件は入力文（ｊ２）と対応していないので、「学習用同義変換」は行われ得ず、プロセスはｃに進み、結局、学習手順１．３へ戻る。以後同様にして、９番目のＳ−ＩＮＦ（ｉ＝９）まで、それぞれの前件が入力文（ｊ２）と対応していない（“ＮＯ”）ので、学習手順１．３〜１．５を繰り返す。すると、１０番目のＳ−ＩＮＦ（ｊ１）の前件（“Ｅｖｅｒｙ  ｘ１［名詞］ｘ２［動詞］ｘ３［名詞］．”）は入力文（ｊ２）と対応しており、かつその語の品詞も一致するので、「学習用同義変換」は実行可能であり、プロセスはｂに進み、結局、学習手順１．６へ進む。
学習手順１．６：当該「学習用同義変換」における出力文（ｊ４）を学習手順１．７における（新たな）入力文として、学習手順１．７へ進む。
学習手順１．７：ａ（‘同義変換’）へ進む。通常の同義変換であるが、入力文（ｊ４）はすでに標準形であるので、それ以上の同義変換は実行され得ず、プロセスがｃに進み、結局、学習手順１．９へ進む。
学習手順１．８：（この例では、学習手順１．８は実行されない。実行されるのは、学習手順１．７の入力文に適用可能なＳ−ＩＮＦがＳ−ＩＮＦデータベース２０２に在る時だけ。）
学習手順１．９：標準形確認手段１０６は、辞書２０３を参照して、入力文（ｊ４）に属するすべての語（または複合語）の品詞を決定する。
学習手順１．１０：入力文（ｊ４）の前件および後件が、それぞれ標準形であるか（前記「標準形」定義に照らし合わせて）チェックする。すると、前件は「単文３ａ」、後件は「単文１ａ」であり両方とも標準形である（“ＹＥＳ”）ので、学習手順１．１１へ進む。
学習手順１．１１：入力文（ｊ４）をＬ−ＩＮＦデータベース２０２に登録する（記憶させる）。学習手順１．３へ戻る（前記文章中の次の文について同じプロセスを繰り返す）。
以上が「学習メカニズム１」であるが、もう１例、同様な例を以下に示す。この例では、第３の変項ｘ６が形容詞である点が前の例に比べて特徴的である。
（ｊ５）  ｛Ｅｖｅｒｙ  ｘ４［名］ｘ５［動］ｘ６［形］．｝→  ｛Ｙ  ｉｓ  ａ  ｘ４．→  Ｙ  ｘ５  ｘ６．｝
（ここで、Ｙは新たに導入する変項だとする。）
（ｊ６）  Ｅｖｅｒｙ  ｏｒｇａｎｉｓｍ［名］ｉｓ［動］ｍｏｒｔａｌ［形］．
（ｊ７）  ｛Ｅｖｅｒｙ  ｏｒｇａｎｉｓｍ  ｉｓ  ｍｏｒｔａｌ．｝→  ｛Ｙ  ｉｓ  ａｎ  ｏｒｇａｎｉｓｍ．→  Ｙ  ｉｓ  ｍｏｒｔａｌ．｝
（ｊ８）  Ｙ  ｉｓ  ａｎ  ｏｒｇａｎｉｓｍ．→  Ｙ  ｉｓ  ｍｏｒｔａｌ．
以上得られた出力文（ｊ４）および出力文（ｊ８）は、前出例（Ｄ１）〜（Ｅ４）で使用されたＬ−ＩＮＦに等しいことが分かる。つまり、Ｌ−ＩＮＦ（ｊ４）もＬ−ＩＮＦ（ｊ８）もＬ−ＩＮＦデータベースにない場合、本変換を完了してそれらをＬ−ＩＮＦデータベースに記憶すれば、それ以前に実行不可能であった入力文（Ｄ１）から出力文（Ｅ４）への変換が、実行可能になるというわけである。
［８ｄ］学習メカニズム２の概略とパターン変換（図１１参照）
以上で説明してきた学習メカニズム１は、（たとえばそこで学習用同義変換２を使うと設定した場合）原文のすべての語の品詞が、学習用Ｓ−ＩＮＦデータベース２０６に在るＳ−ＩＮＦ前件のすべての語の品詞と一致しない限り、適用され得ないので、適用範囲が狭い。そこで本節では、本発明の第１２の実施例として、適用範囲がより広い「学習メカニズム２」について説明する。
図１１は、「学習メカニズム２」の概念図である。図１１で、２は学習用言語処理システム、１０１は同義変換手段、１０６は標準形確認手段、１０７はパターン変換手段、２０１はＳ−ＩＮＦデータベース、２０２はＬ−ＩＮＦデータベース、２０３は辞書、２０７は「変換パターンデータベース」（本章冒頭にて定義済み）である。「学習メカニズム２」と学習メカニズム１との違いは、学習用同義変換手段１０５の役割をパターン変換手段１０７が代わりに果たし、学習用Ｓ−ＩＮＦデータベース２０６の役割を変換パターンデータベース２０７が代わりに果たすということだけである。したがって、それらを置き換えれば、「学習メカニズム２」は学習メカニズム１と同様である。
ここで、「パターン変換」は、同義変換とよく似た変換であり、その手順は次のとおりであると定義する（下線は同義変換１との相違箇所を示す）。なおフローチャートについては、図２８を参照されたい。
ステップＰ１：ｉ＝０とする。ステップＰ２へ進む。
ステップＰ２：ｉの値を１だけ増加する。ステップＰ３へ進む。
ステップＰ３：（変換パターンデータベース２０７における変換パターンの数をｎｐとしたとき）ｉ≦ｎｐであるかチェックする。そうであれば（“ＹＥＳ”）、ステップＰ４へ進む。そうでなければ（“ＮＯ”）、ｃｐへ進む。
ステップＰ４：パターン変換手段１０７は、変換パターンデータベース２０７における“ｉ番目の変換パターン”について、その前件が入力文に含まれているかチェックする。含まれている（“ＹＥＳ”）ならば、ステップＰ５へ進む。ない（“ＮＯ”）ならば、ステップＰ２へ戻る。
ステップＰ５：前記変換パターンの前件のそれぞれの空欄と、入力文でそれと対応する位置に在る部分（語群）とを、ペアにする。ステップＰ６へ進む。
ステップＰ６：前記変換パターンの後件のそれぞれの空欄に、その入力文の対応部分（ステップＰ５にて決定済みの語群）を代入する。代入後、当該後件を「出力文」とする。ｂｐへ進む。
［８ｅ］学習メカニズム２（図１１および図２２参照）
以上にて、「パターン変換」が同義変換１と基本的に同じであることからわかるように、「パターン変換」とは、同義変換１に、その適用範囲が広くなるように修正を施したものである。すなわち、学習メカニズム１では“学習用”のＳ−ＩＮＦを使った「学習用同義変換」を試みるのに対し、学習メカニズム２では、もっと単純に、（“ｂｅｃａｕｓｅ”、“ｉｆ…，ｔｈｅｎ…”、“ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ”などの）キーワードを含む「変換パターン」（本章冒頭にて定義済み）を使って変換を試みるのである。
いまたとえば、変換パターンデータベース２０７の１０番目の変換パターンとして、
（ｋ１）  ｛（ｑ），ｓｉｎｃｅ（ｐ）．｝→  ｛（ｐ）．→  （ｑ）．｝
が登録されていたとする（ここで、（ｐ）および（ｑ）をそれぞれ空欄を表すとする）。この時、次の変換を行ったものとして、「学習メカニズム２」を説明することとする。
（ｋ２）  Ｉ  ｗｉｌｌ  ｎｏｔ  ｂｅ  ａｂｌｅ  ｔｏ  ａｔｔｅｎｄ  ｔｈｅ  ｍｅｅｔｉｎｇ，ｓｉｎｃｅ  Ｉ  ｗｉｌｌ  ｂｅ  ｏｎ  ｖａｃａｔｉｏｎ．
（ｋ３）  ｛Ｉ  ｗｉｌｌ  ｎｏｔ  ｂｅ  ａｂｌｅ  ｔｏ  ａｔｔｅｎｄ  ｔｈｅ  ｍｅｅｔｉｎｇ，ｓｉｎｃｅ  Ｉ  ｗｉｌｌ  ｂｅ  ｏｎ  ｖａｃａｔｉｏｎ．｝→  ｛Ｉ  ｗｉｌｌ  ｂｅ  ｏｎ  ｖａｃａｔｉｏｎ．→  Ｉ  ｗｉｌｌ  ｎｏｔ  ｂｅ  ａｂｌｅ  ｔｏ  ａｔｔｅｎｄ  ｔｈｅ  ｍｅｅｔｉｎｇ．｝
（ｋ４）  Ｉ  ｗｉｌｌ  ｂｅ  ｏｎ  ｖａｃａｔｉｏｎ．→  Ｉ  ｗｉｌｌ  ｎｏｔ  ｂｅ  ａｂｌｅ  ｔｏ  ａｔｔｅｎｄ  ｔｈｅ  ｍｅｅｔｉｎｇ．
このとき、詳細手順は次のとおり。なお、フローチャートについては、図２２を参照されたい。
学習手順２．０：学習用言語処理システム２に（入力文ｋ２を含む）文章が入力される。
学習手順２．１：前記文章中の文の数（それをｎ’個とする）を決定する。
学習手順２．２：ｊ＝０とする。
学習手順２．３：ｊの値を１だけ増加する。
学習手順２．４：パターン変換手段１０６は、ｊ≦ｎ’であるかチェックする。ここでは、１≦ｎ’である（“ＹＥＳ”）ので、学習手順２．５へ進む。
学習手順２．５：ａＰ（「パターン変換」）へ進む。１番目の変換パターン（ｉ＝１）については、その前件は入力文に含まれていないので、「パターン変換」は行われ得ず、プロセスはｃＰに進み、結局、学習手順２．３へ戻る。以後同様にして、９番目の変換パターン（ｉ＝９）まで、それぞれの前件が入力文（ｋ２）にふくまれていない（“ＮＯ”）ので、学習手順２．３〜２．５を繰り返す。すると、１０番目の変換パターン（ｋ１）の前件（下線部の“…，ｓｉｎｃｅ…．”）は入力文（ｋ２）にも含まれているので、「パターン変換」が実行可能で、プロセスはｂＰに進み、結局、学習手順２．６へ進む。
学習手順２．６：当該「パターン変換」における出力文（ｋ４）を学習手順２．７における（新たな）入力文として、学習手順２．７へ進む。
学習手順２．７〜２．１１：（学習メカニズム１．７〜１．１１とまったく同様。）
以上が、「学習メカニズム２」である。なお、下線部だけが、学習メカニズム１との手順上の相違箇所である。
［８ｆ］新Ｌ−ＩＮＦの適用例１（論理変換３の場合）
前節の例で作り出した新Ｌ−ＩＮＦ（ｋ４）は、当然だが、適当な入力文に対して適用することが出来る。たとえばいま、次の入力文（ｌ２）が入力されたとすると、論理変換３を利用して、入力文（ｌ２）にＬ−ＩＮＦ（ｋ４）を適用出来る、
（ｌ２）  Ｈｉｄｅｙｏｓｈｉ  ｗｉｌｌ  ｂｅ  ｏｎ  ｖａｃａｔｉｏｎ．
つまり、論理変換３では、Ｌ−ＩＮＦにもともと設定されている変項というものがないから、“Ｉ”＝“Ｈｉｄｅｙｏｓｈｉ”というように、“Ｉ”を「変項」として扱うことが出来て、Ｌ−ＩＮＦ（ｋ４）に“Ｉ”＝“Ｈｉｄｅｙｏｓｈｉ”を代入すれば、次の図式のとおり、出力文（ｌ４）を得る。（なお、ここでは“ｗｉｌｌ  ｂｅ”、“ｗｉｌｌ  ｎｏｔ  ｂｅ  ａｂｌｅ  ｔｏ  ａｔｔｅｎｄ”をそれぞれ動詞複合語として扱っているとする。）
（ｌ２）  Ｈｉｄｅｙｏｓｈｉ  ｗｉｌｌ  ｂｅ  ｏｎ  ｖａｃａｔｉｏｎ．
（ｌ３）  Ｈｉｄｅｙｏｓｈｉ  ｗｉｌｌ  ｂｅ  ｏｎ  ｖａｃａｔｉｏｎ．→  Ｈｉｄｅｙｏｓｈｉ  ｗｉｌｌ  ｎｏｔ  ｂｅ  ａｂｌｅ  ｔｏ  ａｔｔｅｎｄ  ｔｈｅ  ｍｅｅｔｉｎｇ．
（ｌ４）  Ｈｉｄｅｙｏｓｉ  ｗｉｌｌ  ｎｏｔ  ｂｅ  ａｂｌｅ  ｔｏ  ａｔｔｅｎｄ  ｔｈｅ  ｍｅｅｔｉｎｇ．
［８ｇ］新Ｌ−ＩＮＦの適用例２（論理変換１および論理変換２の場合）
以上は簡単であるが、以下では、ついでに、論理変換３ではなく論理変換１または論理変換２を利用した場合の方法を考えることとする。まず、論理変換１を実行する為には、変項を設定して前提１．１を満たさなければならないし、また論理変換２を実行する為には、同じく変項を設定して前提２．１を満たさなければならない。そこで、簡略な変項の設定方法は次のとおりである。
すなわち、ＩＮＦ（Ｌ−ＩＮＦまたはＳ−ＩＮＦ）の前件および後件に共通する語（または複合語）を変項として設定するのである。
たとえば、Ｌ−ＩＮＦ（ｊ１）では（繰返しになるが、前件の動詞を“ｗｉｌｌ  ｂｅ”という複合語と見なし、後件の動詞を“ｗｉｌｌ  ｎｏｔ  ｂｅ  ａｂｌｅ  ｔｏ  ａｔｔｅｎｄ”という複合語と見なす。）、共通語は“Ｉ”だけである。よって、“Ｉ”を変項として設定する。
いまわかり易いように、変項“Ｉ”を変項ｘに書き換えると、次のＬ−ＩＮＦ（ｋ４’）を得る：
（ｋ４’）  ｘ  ｗｉｌｌ  ｂｅ  ｏｎ  ｖａｃａｔｉｏｎ．→  ｘ  ｗｉｌｌ  ｎｏｔ  ｂｅ  ａｂｌｅ  ｔｏ  ａｔｔｅｎｄ  ｔｈｅ  ｍｅｅｔｉｎｇ．
これを用いて、論理変換１または論理変換２によって入力文（ｌ２）を変換すれば、前節と同様にして、出力文（ｌ２）を得ることが出来る。なお、論理変換２を使用する場合は、前提２．２も満たさなければならないが、それは、変項として設定した語の品詞を決定して「変項品詞」とすれば、達成される。
［８ｈ］従来技術との比較について（第［８ａ］節も参照のこと）
第［８ａ］節で述べたとおり、従来の自然言語処理システムには、２つの限界があった。１つは、一般的な（自律的）「学習」が出来ないことであり、もう１つは、論理的知識を人工的意味表現で記述しなければならないことであった。
本章冒頭で定義した「学習」とは、原文からの論理の「抽出」および「記憶」であり、その論理を適切な機会に「応用」（再活用）可能なことである。前節まででは、このうち、原文からの論理の「抽出」および「記憶」について論じてきた。一方、「記憶」した論理の「応用」（再活用）については、実は、前章まで（とくに第［４］章、第［５］章）で説明していたというわけである。
これに付随的に、以下のような事も可能になると思われる。
第一に、最もわかり易いのが、大量の文章（テキスト）が入力された場合の「学習」である。本発明に係るシステムは、論理的知識を含む大量の文章を読み込んだ場合、多くの論理を自律的（自動的）に学習出来る（本章では、その原理を示した）。たとえば、癌治療分野の教科書１０冊分の文章をそのままテキスト情報として入力すれば、本発明に係るシステムは、その１文１文から（あるいは次節で説明するように２文ずつから）学習用同義変換またはパターン変換と（通常の）同義変換とによって論理を「抽出」することを試み、抽出に成功した場合は、その論理をＬ−ＩＮＦデータベース２０２に「記憶」してＬ−ＩＮＦを蓄積していく。こうして論理的知識をうまく蓄積出来た場合、本発明に係るシステムは、癌治療のエキスパートシステム（ｅｘｐｅｒｔ  ｓｙｓｔｅｍ）として機能し得る。
第二は、対照的に、少量のテキスト全体入力文が入力された場合の「学習」である。本発明に係るシステムは、１文あるいは２文からの、学習用同義変換またはパターン変換と（通常の）同義変換とによる論理の「抽出」を試み、抽出に成功した場合は、その論理をＬ−ＩＮＦデータベースに「記憶」して蓄積していく。たとえば、癌治療医がユーザである時、あるいは、もっと言えば、癌治療医と“対話”している時、本発明に係るシステムは、癌治療医が入力する文から癌治療に関する論理（論理的知識）を「学習」することが可能である。
第三に、後述の「学習メカニズム３」または「学習メカニズム４」を用いた「学習」である。これは、それぞれ“Ｗｈｙ？（なぜか）”または“Ｓｏ  ｗｈａｔ？（だから何なのか）”、あるいはそれに類する表現によって質問して答えを得ることによって、論理的知識を学習するという単純な方法である。この２種類の質問を利用する理由は、それぞれ条件文を生み出すのに役立つ質問だからである。
“Ｗｈｙ？”と聞けば、話し相手が質問の前に話した結論に対する前提を答えてくれるはずだし、“Ｓｏ  ｗｈａｔ？”と聞けば、質問の前に話した前提に対する結論を教えてくれるはずだからである。たとえば、ユーザが専門家（ｅｘｐｅｒｔ）であって、本発明に係るシステムと“対話”しているときに、それら質問をすることによって効率的に論理的知識を獲得し、蓄積していくことが出来る。ただし、従来のエキスパートシステムとの相違点は、原理的には、ただ質問をして条件文を構成するだけではなく、その後に同義変換を（再帰的に）行って、条件文の前件と後件をそれぞれ標準形にしてＬ−ＩＮＦを得ようとすることである。
それでは、ここで、本章で述べる自律的「学習」の方法の限界についても論じよう。創造的に学習する（新しい論理的知識を発見する）という要素は、本発明の方法には含まれていない。そもそもすべての人間が普遍的に創造的な才能にあふれているというわけではないから、どだい人間に不可能なものをその（よりよい）コンピュータモデルである本発明に係るシステムに求めようというのは無理な話だからである。その点では、本発明の方法には確かに限界がある。しかし、ほとんどすべての人間が既存の知識を（発展させる能力が有るか否かはともかく）受け継ぐ能力が有る、すなわちそれが人間に共通普遍の性質であるとの認識であるので、コンピュータモデルとして、本発明に係るシステムは、既存の知識を自然言語文から自律的に「学習」するという点では、確かに価値があると考える。
［８ｉ］学習メカニズム１と学習メカニズム２の補足１（学習を試みる対象の原文が１文ではなく２文から構成される場合について）
ところで、Ｌ−ＩＮＦは、記号「→」（“Ｉｆ…，ｔｈｅｎ…．”）を挟んだそれぞれ標準形の２文から構成される。目指す形が２文から構成されるのだから、もとの文（変換前の文）も１文ではなくて、２文であってもよい。たとえば、次の２文からも、Ｌ−ＩＮＦを１つ導出出来る。なぜならば前出の（キーワード“ｓｉｎｃｅ”を含む）入力文（ｋ２）とまったく同じ意味を持つ２文だからである。
Ｉ  ｗｉｌｌ  ｎｏｔ  ｂｅ  ａｂｌｅ  ｔｏ  ａｔｔｅｎｄ  ｔｈｅ  ｍｅｅｔｉｎｇ．Ｔｈａｔ  ｉｓ  ｂｅｃａｕｓｅ  Ｉ  ｗｉｌｌ  ｂｅ  ｏｎ  ｖａｃａｔｉｏｎ．
（ここで、下線部は（ｋ２）のキーワード“ｓｉｎｃｅ”と同等の意味を表す部分である。）
そこで、入力文章から１文ずつを入力文として取り出すのではなく、２文ずつを入力文として取り出す方法について考えてみよう。学習メカニズム１によって２文ずつを読み込む為には、（ｎ≧２ならば）学習手順１．４を次の学習手順１．４’で置き換えればよい（以下では、下線によって学習手順１．４からの変更部分を示す）。
学習手順１．４’：「ｉ≦ｎ−１」であるかチェックする。そうであれば（“ＹＥＳ”）、当該文章中のｉ番目の文および（ｉ＋１）番目の文を、学習手順１．５における入力文として学習手順１．５へ進む。そうでなければ（“ＮＯ”）、プロセスを終了する。
また、学習メカニズム２によってそうする為には、同様に、（ｎ≧２ならば）学習手順２．４を次の学習手順２．４’で置き換えればよい（下線は学習手順２．４からの変更部分を示す）。
学習手順２．４’：「ｉ≦ｎ−１」であるかチェックする。そうであれば（“ＹＥＳ”）、当該文章中のｉ番目の文および（ｉ＋１）番目の文を、学習手順２．５における入力文として学習手順２．５へ進む。そうでなければ（“ＮＯ”）、プロセスを終了する。
［８ｊ］学習メカニズム１と学習メカニズム２の補足２（“だから”を含む文と“ならば”を含む文の関係）本節は補足情報である。いま（ｐ）および（ｑ）をそれぞれ空欄として、
｛（ｐ），ａｎｄ  ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，（ｑ）．｝→  ｛（ｐ）．→  （ｑ）．｝
すなわち、
｛（ｐ），ａｎｄ  ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，（ｑ）．｝→  ｛Ｉｆ（ｐ），ｔｈｅｎ（ｑ）．｝
という変換パターンが変換パターンデータベースに登録されていたとする。
ここで、前件は「…，ａｎｄ  ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，…．」の形式であり、後件「Ｉｆ…，ｔｈｅｎ…．」の形式とは意味が異なるはずである。この変換が成り立つ理由を明らかにするために、次の例文を見てみよう。
Ｔｈｅ  ｓｕｎ  ｉｓ  ａ  ｓｔａｒ，ａｎｄ  ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｅ  ｓｕｎ  ｓｈｉｎｅｓ．
この例文は、実は、次の図式をまとめて表す。
Ｔｈｅ  ｓｕｎ  ｉｓ  ａ  ｓｔａｒ．
Ｉｆ  ｔｈｅ  ｓｕｎ  ｉｓ  ａ  ｓｔａｒ，ｔｈｅｎ  ｔｈｅ  ｓｕｎ  ｓｈｉｎｅｓ．
Ｔｈｅ  ｓｕｎ  ｓｈｉｎｅｓ．
だから、“Ｉｆ  ｔｈｅ  ｓｕｎ  ｉｓ  ａ  ｓｔａｒ，ｔｈｅｎ  ｔｈｅ  ｓｕｎ  ｓｈｉｎｅｓ．”は、その一部であるＬ−ＩＮＦであり、したがって変換パターンの前件からその後件を導出出来るわけなのである。
同様に、前件が２文から構成される変換パターン、
｛（ｐ）．Ｔｈｕｓ，（ｑ）．｝→  ｛（ｐ）．→  （ｑ）．｝
にも、前件から後件を導ける正当な理由が有る。なぜならば、たとえば、“Ｔｈｅ  ｓｕｎ  ｉｓ  ａ  ｓｔａｒ．Ｔｈｕｓ，ｔｈｅ  ｓｕｎ  ｓｈｉｎｅｓ．”は、変換の正当性を保証した前記例文とまったく同じ意味を持つからである。
［８ｋ］学習メカニズム３（“Ｗｈｙ？”：図１３および図２４参照）
以下では、ユーザに“Ｗｈｙ？”（なぜ？）または、それに類する質問をする「学習メカニズム３」を本発明の第１３の実施例として説明する。図１３はその概念図である。図１３で、２は学習用言語処理システム、１０１は同義変換手段、１０６は標準形確認手段、１０７はパターン変換手段、１０８は質問手段、２０１はＳ−ＩＮＦデータベース、２０２はＬ−ＩＮＦデータベース、２０３は辞書、２０７は変換パターンデータベースである。
「学習メカニズム３」の学習メカニズム２との違いは、“Ｗｈｙ？”またはそれに類する質問をする質問手段１０８を加えたことである。あとは、学習メカニズム２と同様である。詳細は以下のとおりである（フローチャートについては図２４参照）。
学習手順３．０：１番目の文が入力される。学習手順３．１へ進む。
学習手順３．１：質問手段１０８は、“Ｗｈｙ？”またはそれに類する意味の文を出力する。学習手順３．２へ進む。
学習手順３．２：２番目の文が入力されたかチェックする。もし入力された（“ＹＥＳ”）ならば、学習手順３．３へ進む。もし入力されなかった（“ＮＯ”）ならば、プロセスを終了する。
学習手順３．３：「入力の“文章”＝１番目の文＋２番目の文」とする。学習手順２．１へ進む。
（よって、以降のプロセスは学習手順２．１〜２．１１に同じ。ただし、学習手順２．４は学習手順２．４’で置き換える。）
以上が「学習メカニズム３」である。
［８ｌ］学習メカニズム３の例
学習メカニズム３は、最初の部分（質問手段１０８）は学習メカニズム２とは異なるが、それ以外の部分は同じである。つまり、学習メカニズム２と同様にパターン変換を利用する。
ここでは、変換パターンの１つとして、
（ｍ１）  ｛（ｑ）．Ｔｈａｔ’ｓ  ｂｅｃａｕｓｅ（ｐ）．｝→  ｛（ｐ）．→  （ｑ）．｝
が変換パターンデータベース２０７に登録されていたとしよう。
いま、ユーザが“Ｉ  ｗｉｌｌ  ｎｏｔ  ｂｅ  ａｂｌｅ  ｔｏ  ａｔｔｅｎｄ  ｔｈｅ  ｍｅｅｔｉｎｇ．”を入力したとすれば［手順３．０］、本発明に係るシステムは、“Ｗｈｙ？”と問い返す［手順３．１］。その時、ユーザが“Ｔｈａｔ’ｓ  ｂｅｃａｕｓｅ  Ｉ  ｗｉｌｌ  ｂｅ  ｏｎ  ｖａｃａｔｉｏｎ．”と返答したとすれば［手順３．２］、入力の文章は結局、入力された２文を併せて、
（ｍ２）  Ｉ  ｗｉｌｌ  ｎｏｔ  ｂｅ  ａｂｌｅ  ｔｏ  ａｔｔｅｎｄ  ｔｈｅ  ｍｅｅｔｉｎｇ．Ｔｈａｔ’ｓ  ｂｅｃａｕｓｅ  Ｉ  ｗｉｌｌ  ｂｅ  ｏｎ  ｖａｃａｔｉｏｎ．
となる［手順３．３］。あとは、学習メカニズム２と同様に、上記変換パターンを適用して、
（ｍ４）  Ｉ  ｗｉｌｌ  ｂｅ  ｏｎ  ｖａｃａｔｉｏｎ．→  Ｉ  ｗｉｌｌ  ｎｏｔ  ｂｅ  ａｂｌｅ  ｔｏ  ａｔｔｅｎｄ  ｔｈｅ  ｍｅｅｔｉｎｇ．
という出力文を得る。（なお、下線は（ｍ１）の前件と（ｍ２）とで合致する部分を示している。（ｍ１）のほうの下線部は、（ｍ１）の前件の空欄以外全部すなわち“述語”である。）以上を図式的にまとめると、次のとおりである。
（ｍ２）  Ｉ  ｗｉｌｌ  ｎｏｔ  ｂｅ  ａｂｌｅ  ｔｏ  ａｔｔｅｎｄ  ｔｈｅ  ｍｅｅｔｉｎｇ．Ｔｈａｔ’ｓ  ｂｅｃａｕｓｅ  Ｉ  ｗｉｌｌ  ｂｅ  ｏｎ  ｖａｃａｔｉｏｎ．
（ｍ３）  ｛Ｉ  ｗｉｌｌ  ｎｏｔ  ｂｅ  ａｂｌｅ  ｔｏ  ａｔｔｅｎｄ  ｔｈｅ  ｍｅｅｔｉｎｇ．Ｔｈａｔ’ｓ  ｂｅｃａｕｓｅ  Ｉ  ｗｉｌｌ  ｂｅ  ｏｎ  ｖａｃａｔｉｏｎ．｝→  ｛Ｉ  ｗｉｌｌ  ｂｅ  ｏｎ  ｖａｃａｔｉｏｎ．→  Ｉ  ｗｉｌｌ  ｎｏｔ  ｂｅ  ａｂｌｅ  ｔｏ  ａｔｔｅｎｄ  ｔｈｅ  ｍｅｅｔｉｎｇ．｝
（ｍ４）  Ｉ  ｗｉｌｌ  ｂｅ  ｏｎ  ｖａｃａｔｉｏｎ．→  Ｉ  ｗｉｌｌ  ｎｏｔ  ｂｅ  ａｂｌｅ  ｔｏ  ａｔｔｅｎｄ  ｔｈｅ  ｍｅｅｔｉｎｇ．
このように学習メカニズム３は単純ではあるが、変換して条件文を得た後に、（上記例では出力文ｍ４はパターン変換後に既に標準形であったので利用する必要がなかったが）同義変換を再帰的に利用して前件、後件でそれぞれ標準形（ｉ．ｅ．Ｌ−ＩＮＦ）を得ようとするところが従来と異なる。なお、変換パターンとしては、上記の変換パターン（ｍ１）のほかに、次のようなものがあり得る（ここで（ｐ）および（ｑ）はそれぞれ空欄であるとする）。
｛（ｑ）．Ｂｅｃａｕｓｅ（ｐ）．｝→  ｛（ｐ）．→  （ｑ）．｝
｛（ｑ）．Ｔｈｅ  ｒｅａｓｏｎ  ｉｓ  ｔｈａｔ（ｐ）．｝→  ｛（ｐ）．→  （ｑ）．｝
［８ｍ］学習メカニズム４（“Ｓｏ  ｗｈａｔ？”：図１３および図２５参照）
以下では、ユーザに論理的前提を尋ねる学習メカニズム３とは逆に、“Ｓｏ  ｗｈａｔ？”（だから何？）とユーザに論理的帰結を質問する「学習メカニズム４」を、本発明の第１４の実施例として説明する。
概念図は図１３であり、学習メカニズム３と同じである。内容的にも、学習メカニズム３では“Ｗｈｙ？”またはそれに類する質問をするところを、「学習メカニズム４」では“Ｓｏ  ｗｈａｔ？”またはそれに類する質問をするだけなので、非常に学習メカニズム３に類似している。その詳細手順は以下のとおりである（フローチャートについては図２５参照のこと）。
学習手順４．０：１番目の文が入力される。学習手順４．１へ進む。
学習手順４．１：質問手段１０８は、“Ｓｏ  ｗｈａｔ？”またはそれに類する意味の文を出力する。学習手順４．２へ進む。
学習手順４．２：２番目の文が入力されたかチェックする。もし入力された（“ＹＥＳ”）ならば、学習手順４．３へ進む。もし入力されなかった（“ＮＯ”）ならば、プロセスを終了する。
学習手順４．３：「入力の“文章”＝１番目の文＋２番目の文」とする。学習手順２．１へ進む。
（よって、以降のプロセスは学習手順２．１〜２．１１に同じ。ただし、学習手順２．４は学習手順２．４’で置き換える。）
以上が「学習メカニズム４」である。下線部のみが学習メカニズム３との相違箇所である。
［８ｎ］学習メカニズム４の例
学習メカニズム３の例と同様なので、省略するが、以下にいくつか学習メカニズム４で有用な変換パターンの例を挙げておく。
｛（ｐ）．Ｔｈｕｓ，（ｑ）．｝→  ｛（ｐ）→  （ｑ）．｝
｛（ｐ）．Ｔｈａｔ’ｓ  ｗｈｙ（ｑ）．｝→  ｛（ｐ）→  （ｑ）．｝
［８ｏ］Ｓ−ＩＮＦを学習するためのメカニズムについて
ここまでは主にＬ−ＩＮＦ習得のためのメカニズムを説明してきたが、本章のここからは、Ｓ−ＩＮＦ習得のためのメカニズムである、「学習メカニズム１’」および「学習メカニズム２’」について説明する。
Ｌ−ＩＮＦ習得のためのメカニズム（学習メカニズム１と学習メカニズム２）と、Ｓ−ＩＮＦ習得のためのメカニズム（同１’と同２’）の違いは、Ｌ−ＩＮＦでは、前件と後件の両方が標準形でなければならないので、それを確認する必要があるか否かである。Ｌ−ＩＮＦ習得のためのメカニズムでは、標準形であることを確認してから、得られたＬ−ＩＮＦをＬ−ＩＮＦデータベース２０２に登録するが、Ｓ−ＩＮＦ習得のためのメカニズムでは、そうする必要はない。次の２節で、その具体例と具体的なメカニズムを見ることにしよう。
［８ｐ］学習メカニズム１’（図１０および図２１参照）
「学習メカニズム１’」は、学習メカニズム１に類似したメカニズムである。学習メカニズム１と同様に「学習用同義変換」を利用して“条件文”（この場合は、前件および後件が同義である条件文）を抽出し、学習メカニズム１と同様に‘同義変換’を利用して当該条件文の前件および／または後件の複雑度を下げることが出来る。が、そもそもＳ−ＩＮＦは、言い換えのための条件文であり、前件の言語表現と、後件の言語表現が同義であればよいので、Ｌ−ＩＮＦのように前件および後件が標準形である必要はない。したがって、前件、後件の「複雑度」を標準形まで下げる必要もなく、標準形確認手段１０６も不要である。その代わりに、Ｓ−ＩＮＦ登録手段１０９という、単に新しく得られたＳ−ＩＮＦをＳ−ＩＮＦデータベース２０１に登録するだけの手段を設ける。
例を示す。学習用Ｓ−ＩＮＦデータベース２０６中の２０番目のＳ−ＩＮＦとして、次のＳ−ＩＮＦ（ｎ１）が在る時、下記の図式の変換を実行したものとして、「学習メカニズム１’」を説明する。
（ｎ１）  ｛‘ｘ４［動］’ｉｓ  ｓｙｎｏｎｙｍｏｕｓ  ｗｉｔｈ‘ｘ５［動］．’｝→  ｛Ｙ  ｘ４．→  Ｙ  ｘ５．｝
（ここで、Ｙは新たに導入する変項である。）
（ｎ２）  ‘Ｓｌａｙ［動］’ｉｓ  ｓｙｎｏｎｙｍｏｕｓ  ｗｉｔｈ‘ｋｉｌｌ［動］．’
（ｎ３）  ｛‘Ｓｌａｙ’ｉｓ  ｓｙｎｏｎｙｍｏｕｓ  ｗｉｔｈ‘ｋｉｌｌ’｝→  ｛Ｙ  ｓｌａｙｓ．→  Ｙ  ｋｉｌｌｓ．｝
（ｎ４）  Ｙ  ｓｌａｙｓ．→  Ｙ  ｋｉｌｌｓ．
このとき、詳細手順は次のとおりである（図２０：フローチャートも参照のこと）。なおこの例では、学習用同義変換２を使用したものとする。
学習手順１’．０：学習用言語処理システム２に（入力文（ｎ２）を含む）文章が入力される。
学習手順１’．１：前記文章中の文の数（それをｎ’個とする）を決定する。
学習手順１’．２：ｊ＝０とする。
学習手順１’．３：ｊの値を１だけ増加する。
学習手順１’．４：学習用同義変換手段１０５は、ｊ≦ｎ’であるかチェックする。ここでは、１≦ｎ’である（“ＹＥＳ”）ので、学習手順１’．５へ進む。
学習手順１’．５：ａ（‘学習用同義変換’）へ進む。１番目のＳ−ＩＮＦ（ｉ＝１）については、その前件は入力文（ｎ２）と対応していないので、‘学習用同義変換’は行われ得ず、プロセスはｃに進み、結局、学習手順１’．３へ戻る。以後同様にして、１９番目のＳ−ＩＮＦ（ｉ＝１９）まで、それぞれの前件が入力文（ｎ２）と対応していない（“ＮＯ”）ので、学習手順１’．３〜１’．５を繰り返す。すると、２０番目のＳ−ＩＮＦ（ｎ１）の前件（下線部の“‘…’ｉｓ  ｓｙｎｏｎｙｍｏｕｓ  ｗｉｔｈ‘…．’”）は入力文（ｎ２）と対応しており、かつ語の品詞も一致するので、‘学習用同義変換’が実行可能で、プロセスはｂに進み、結局、学習手順１’．６へ進む。
学習手順１’．６：当該‘学習用同義変換’における出力文（ｎ４）を学習手順１’．７における（新たな）入力文として、学習手順１’．７へ進む。
学習手順１’．７：ａ（‘同義変換’）へ進む。通常の‘同義変換’であるが、入力文（ｎ４）はすでに標準形であるので、それ以上の‘同義変換’は実行され得ず、プロセスがｃに進み、結局、学習手順１’．９へ進む。
学習手順１’．８：（この例では、学習手順１’．８は実行されない。実行されるのは、学習手順１’．７の入力文に適用可能なＳ−ＩＮＦがＳ−ＩＮＦデータベース２０２に在る時だけ。）
学習手順１’．９：Ｓ−ＩＮＦ登録手段１０９は、入力文（ｎ４）をＳ−ＩＮＦデータベース２０１に登録する（記憶させる）。学習手順１’．３へ戻る（前記文章中の次の文について同じプロセスを繰り返す）。
以上が「学習メカニズム１’」である。以上のプロセスにおいて、学習手順１’．０〜１’．８は、学習手順１．０〜１．８とまったく同様であり、違うのは学習手順１’，９だけである。
［８ｑ］学習メカニズム２’（図１２および図２３参照）
「学習メカニズム２’」は、学習メカニズム２によく似たメカニズムである。学習メカニズム２と同様に、「パターン変換」を用いて前件および後件が同義である条件文へ変換し、‘同義変換’を用いて当該条件文の前件および／または後件の複雑度を下げることが出来る。ただし、Ｓ−ＩＮＦでは、前件または後件が標準形である必要はなく、前件と後件が同義でありさえすればよいので、最初に「パターン変換」が成功した時点で、当該条件文はＳ−ＩＮＦであり、したがって標準形確認手段１０６は不要である。そこで、（学習メカニズム１’と同様に）Ｓ−ＩＮＦ登録手段１０９を利用して、新たに自動生成したＳ−ＩＮＦをＳ−ＩＮＦデータベース２０１に登録するのである。
前節と同様に、例を示す。変換パターンデータベース２０７中の２０番目の変換パターンとして、次の変換パターンｏ１が在る時、下記の図式の変換を実行したものとして、「学習メカニズム２’」を説明する。
（ｏ１）  ｛（ｐ）ｉｓ  （ｑ），ｔｈａｔ  ｉｓ  ｔｏ  ｓａｙ（ｒ）．｝→  ｛（ｐ）ｉｓ（ｑ）．→  （ｐ）ｉｓ（ｒ）．｝
（ただし（ｐ），（ｑ）および（ｒ）はそれぞれ空欄であるとする。）
（ｏ２）  Ｈｅ  ｉｓ  ａ  ｌｏｃａｌ  ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ  ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｏｒ，ｔｈａｔ  ｉｓ  ｔｏ  ｓａｙ  ａ  ｃｉｖｉｌ  ｓｅｒｖａｎｔ．
（ｏ３）  ｛Ｈｅ  ｉｓ  ａ  ｌｏｃａｌ  ｇｏｖｅｍｍｅｎｔ  ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｏｒ，ｔｈａｔ  ｉｓ  ｔｏ  ｓａｙ  ａ  ｃｉｖｉｌ  ｓｅｒｖａｎｔ．｝→  ｛Ｈｅ  ｉｓ  ａ  ｌｏｃａｌ  ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ  ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｏｒ．→  Ｈｅ  ｉｓ  ａ  ｃｉｖｉｌ  ｓｅｒｖａｎｔ．｝
（ｏ４）  Ｈｅ  ｉｓ  ａ  ｌｏｃａｌ  ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ  ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｏｒ．→  Ｈｅ  ｉｓ  ａ  ｃｉｖｉｌ  ｓｅｒｖａｎｔ．
このとき、詳細手順は次のとおりである（図２３：フローチャートも参照のこと。）
学習手順２’．０：学習用言語処理システム２に（入力文（ｏ２）を含む）文章が入力される。
学習手順２’．１：前記文章中の文の数（それをｎ’個とする）を決定する。
学習手順２’．２：ｊ＝０とする。
学習手順２’．３：ｊの値を１だけ増加する。
学習手順２’．４：パターン変換手段１０６は、ｊ≦ｎ’であるかチェックする。ここでは、１≦ｎ’である（“ＹＥＳ”）ので、学習手順２’．５へ進む。
学習手順２’．５：ａＰ（「パターン変換」）へ進む。１番目の変換パターン（ｉ＝１）については、その前件は入力文に含まれていないので、「パターン変換」は行われ得ず、プロセスはｃＰに進み、結局、学習手順２’．３へ戻る。以後同様にして、１９番目の変換パターン（ｉ＝１９）まで、それぞれの前件が入力文（ｏ２）にふくまれていない（“ＮＯ”）ので、学習手順２’．３〜２’．５を繰り返す。すると、２０番目の変換パターン（ｏ１）の前件（下線部の“…ｉｓ…，ｔｈａｔ  ｉｓ  ｔｏ  ｓａｙ…．”）は入力文（ｏ２）に含まれているので、「パターン変換」が実行可能で、プロセスはｂＰに進み、結局、学習手順２’．６へ進む。
学習手順２’．６：当該「パターン変換」における出力文（ｋ４）を学習手順２’．７における（新たな）入力文として、学習手順２’．７へ進む。
学習手順２’．７〜２’．９：（学習メカニズム１’．７〜１’．９と同様。）
以上が、「学習メカニズム２’」である。なお、下線部だけが、学習メカニズム１’との手順上の相違箇所である。
第［９］章  標準形および動詞複合語の範囲の拡張
［９ａ］「標準形」の範囲の拡張
第［３］章で定義した「標準形」を用いても、次の入力文（ｐ２）のような文を「標準形」に変換して表すことが出来なかった。
（ｐ２）  Ｉ  ｔｈｉｎｋ  ｔｈａｔ  ｉｔ  ｉｓ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｒａｉｎ．
そこで、「標準形」の範囲を拡張して、たとえば英語ならば、次の形式も標準形に含めることも出来る（英語以外ならば、これと同等の文を想定）。
名詞  動詞  ｔｈａｔ（Ａ）．∧  （Ａ）＝（第［３］章で定義した）標準形
あるいは、これと同様の意味の、
名詞  動詞（Ａ）．∧  （Ａ）＝（第［３］章で定義した）標準形
（ただし、（Ａ）は“空欄”を表すとする。）
もし上記の２つ（その違いは、“ｔｈａｔ”の有無だけである。）を「標準形」に含めるとすると、たとえば入力文（ｐ２）は、次のＳ−ＩＮＦ（ｐ１）により上記「標準形」に変換出来る（ただし、（Ｂ）は“空欄”を表すとする）。
（ｐ１）  ｘ１［名］ｔｈｉｎｋ  ｔｈａｔ  ｘ２［名］ｘ３［動］．→  ｘ１［名］ｔｈｉｎｋ  ｔｈａｔ  （Ｂ）．∧  （Ｂ）＝ｘ２［名］ｘ３［動］．
実際に同義変換２により変換を実行すれば、以下の図式のとおりとなる。
（ｐ２）  Ｉ  ｔｈｉｎｋ  ｔｈａｔ  ｉｔ  ｉｓ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｒａｉｎ．
（ｐ３）  Ｉ  ｔｈｉｎｋ  ｔｈａｔ  ｉｔ  ｉｓ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｒａｉｎ．→  Ｉ  ｔｈｉｎｋ  ｔｈａｔ（Ｂ）．∧  （Ｂ）＝Ｉｔ  ｉｓ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｒａｉｎ．
（ｐ４）  Ｉ  ｔｈｉｎｋ  ｔｈａｔ（Ｂ）．∧  （Ｂ）＝Ｉｔ  ｉ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｒａｉｎ．
［９ｂ］動詞複合語の範囲について
ここで、動詞複合語について注記を加えておく。「複合語」の範囲は、その定義次第である（ｉ．ｅ．自然言語処理システムの構築の過程における設定次第である）が、本明細書では、動詞の「複合語」に関しては広い解釈をした。たとえば前節では、“ｉｓ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｒａｉｎ”を動詞の複合語と見なしている。本発明についての説明をわかり易くする為にこのようにしたわけであるが、実際の本発明に係るシステムの構築に際しては、「複合語」および（第［３］章で述べたとおり）「標準形」の設定は変わり得ることに注意されたい。
第［１０］章  原理の単純さと研究の容易さについて
一般的に言って、ある程度以上高度な“人工知能”をつくるためには、人間が思考するメカニズムそのものを解明することが必要不可欠である。逆に、人間の知能が作動するメカニズムを理解せずして、本当の人工知能をつくることなど出来ないだろう。人間の知能の作動メカニズムそのものが解明されていないのだから、長い人工知能研究の歴史のなかで、人間に近いレベルの人工知能がつくられることがなかったのも別に驚くには当たらない。
そこで本章では、そもそも人間の知能のメカニズムを解明することが可能か否かについて論ずることとする。その結論としては、解明は（比較的容易に）可能だという答えを導き出す。そして、人間の知能のメカニズムがどんなものであるかについては、本明細書第［２］章〜第［９］章で人間の知能のコンピュータモデルとしての本発明に係るシステムを説明することによって間接的に述べてきたというわけである。
それでは、本章の議論を、「人間知能」という用語をあらためて次のように定義することから始める。
「人間知能」とは、人間だけが持ち、チンパンジーが持たない知的能力をいう。つまり人間とチンパンジーの知的能力の差の部分である。たとえば、人間の高度な言語的能力と論理的能力は、チンパンジーが持っていない知的能力だから、この定義の「人間知能」に当てはまる。
（ところで、なぜ、ここで一般のサルではなく、チンパンジーだけを比較の対象にするかと言うと、チンパンジーが最も種として人間に近いサルなので、チンパンジー以前の動物が持っていないが人間が持っている知的能力について議論がし易いからである。）
さて、人間とチンパンジーを比較すると、人間の感覚・感情とチンパンジーの感覚・感情は大差ないと（大局的観点、たとえば動物全体を比較する観点からすれば）言える。それもそのはずで、人間とチンパンジーの種としての分岐は、約４００〜５００万年前であって、長い生物の進化史（約３０億年）のなかでは、ごく最近である。感覚（五感）や感情は当然その分岐以前から存在するから、約４００〜５００万年間でそこに根本的に大きな差が発生するはずもない。
したがって、人間に文明が有り、チンパンジーに文明がない原因は、その知能の差、すなわち上記定義の「人間知能」にあると言える。
さらに言えば、人間知能は、実は単純な原理に基づいている可能性が高い。なぜならば、上記と同様な理屈で、人間知能の発生と発展のためには大して長い時間が在ったわけではないからである。約４００〜５００万年というのは、ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ  ｂｉｏｌｏｇｙ（進化生物学）の観点からすれば、あまり長い時間ではなくて、複数の本質的に新しい生物学的原理が確立するのには十分な時間ではないから、人間知能が非常に少数の生物学的原理から成り立っている可能性は高いのである。
さらに付け加えれば、人間知能の原理の研究は、実は比較的容易かも知れない。なぜならば、人間知能に関する経験事実は豊富に在るからである。通常、実験科学では、実験を行いなるべく良質なデータ、多量のデータ（すなわち結論を得るのに十分な質・量の実験事実）を集めようとする。ところが人間の思考や会話は、日常的に頻繁に行われているわけであり、実験するまでもなく（厳密に科学的なやり方ではないとは言え）非常に多くの量の経験的事実が知られている。だから、もし人間知能のメカニズムが本当に単純なものであるのならば（そのはずである。）、研究し易い研究対象であるので、比較的容易にそれは解明され得ると考えられる。
第［１１］章  多くの言語に共通普遍な性質について
前章では、「人間知能」の作動メカニズムは解明され得ると結論した。もしそうならば、どのように解かれ得るのだろうか。本章では、言語学的に解明されると仮定して議論を進める。
これは根拠のない事ではなく、前章でも言及したが、言語的能力（および論理的能力）は、人間とチンパンジーあるいはそれ以前のサルとで最も違う特徴の１つであり、何らかの言語学的原理が人間知能の作動メカニズムの土台となっている可能性が大きい。しかし、そこは研究者によって意見が分かれるところであり、本明細書では、詳細な議論には立ち入らないことにする。ただ、少なくとも人間の“文明”において、言語の役割が非常に大きいとは言える。
そこで本章では、（すべての言語とは言わないまでも）多くの言語に共通普遍の性質について論ずる。前記言語学的な解明のためには、言語の本質的に重要な性質とは何かを知らなければならないが、本質的に言語にとって重要な性質ならば、どの言語にもその性質が含まれているはずだからである。
現代言語学は、偉大な言語学者ソシュール（Ｓａｕｓｓｕｒｅ  １８５７−１９１３）の築いた基礎の上に在る。ソシュールが考察した言語の諸性質は、どの言語にも含まれる普遍的なものばかりである。しかし、ソシュールによって言語に関するすべてが解明されたわけではないこともまた明らかである。
では、ソシュールの理論にはない、（すべての言語とは言わないまでも）多くの言語に共通普遍な言語の性質とは何だろうか。
１つ挙げるとすれば、それは、ロジック（論理）を伝えられることであろう。言語を使うとロジックを他人に伝えることが出来る、ということは非常に重要である。逆に、ロジックを、特に知恵（真理ともいう。）を伝達出来なければ、それは言語とは言えない。もし言語に論理的性質が一切なければ、言語を使っても、論理的に少しでも複雑な事は話している相手もしくは書いた文章の読者へ伝えることが出来ない。（たとえば、サルは叫び声１つで他のサルに危険を知らせることは出来るだろうが、論理的にある程度以上複雑な事を他のサルに説明することは出来ない。しかし、たとえばアリストテレスは、文章のみによって、論理的に複雑な知恵をはるか後世の読者に伝えることが出来ている。）
すると、知恵を他人に伝えられないことになる。言語によって知恵を伝達出来ないならば、知恵はそれを発見した者以外には獲得され得ず、したがって知恵は蓄積され得ない。文明が徐々に発達してきたのは周知の事実だが、知恵が徐々に蓄積されなかったならば、文明は成り立たなかったはずであるし、人間社会もこのようにはならなかったはずである。しかし実際にはそうではなく、文明はちゃんと成立した（経験事実）のであるから、言語によってロジック伝達が可能であることは明らかである。
ロジック伝達が可能なことは、言語の根幹である。たとえば歴史上の科学的発見や技術的成果は、科学者や技術者がそれを言語化しなかったならば、ほとんどすべての場合で、他人に理解され得なかっただろう。言語がロジックを“内包”していて、その発信者から受信者へロジックを“運搬”することが出来るから、科学的発見や技術的成果が知恵として蓄積されて来たのである。
このように、言語において、論理的側面は重要である。そこでいま、ある程度以上論理的な文に、記号論理の概念を応用することを考えよう。たとえば、「変項」や「述語」といった記号論理の概念は、ある程度以上論理的な文には応用可能だろう。そこで実際にそのようにすると、記号論理式程度に単純な文（本明細書では、それを「標準形」と呼んだ。）を利用して推論を（記号論理式を用いる場合とほとんど同様に）行えることに気付く。そこで推論の際のそのような変換を、‘論理変換’と本明細書では呼んだわけである。
記号論理式的な性質というのは、（ロジック伝達が可能な）すべての言語に共通普遍な性質だろう。なぜなら、それなしでは、前述の“ロジックを伝えられない言語”ということになるからである。
しかし、言語の記号論理式的な性質の役割は、ロジックの伝達だけではない。‘論理変換’ならば、使用されるＩＮＦ（すなわちＬ−ＩＮＦ）の前件と後件の間には何らかの因果関係（論理的関係）が、記号論理式の条件文の前件と後件の間と同様に有るけれども、前件と後件の間に因果関係がないＩＮＦ（これが実はＳ−ＩＮＦである。）も形式的には想定出来る。そのようなＩＮＦについて考察することは面白いだろう。
ところで、記号論理学、あるいは数学では、使用される記号は統一されている。だから、１つの意味に対して複数の記号が存在することはほとんど起こり得ない。一方、自然言語では、“記号”（語または言語表現）の発案者が複数どころか多数存在していて、１つの意味に対して１つの語だけ、または１つの言語表現だけが対応しているわけではない場合が多い。そんな、１つの意味に対して複数の語または言語表現が存在している状況では、記号論理的な推論を実行するためには、それらを統一する操作を行った方がよいだろう。
同義語を統一する手法は従来から在るので本発明には含めなかった（必要な場合に併用すればよいと思われる。）が、同義的言語表現（あるいは同義文）に関しては、前件と後件の間に因果関係が在るＩＮＦではなく、“前件と後件が同義なＩＮＦ”（すなわちＳ−ＩＮＦ）を利用して、統一することが可能である。そこで、本発明では入力文をＳ−ＩＮＦを利用して同義な出力文へ変換する方法（すなわち‘同義変換’）を大いに活用した。‘同義変換’とは要するに言い換えであり、多様な言語表現を統一するための手段なのである。
たとえば‘同義変換’を実行した前出例（ｅ１）〜（ｅ４）で、入力文（ｅ２）と出力文（ｅ４）という異なる言語表現に対して１つしか意味が存在しないということは、下記の（ｅ２’）と（ｅ４’）ようにそれぞれをあらためて記号論理式で書き直せば、一目瞭然である。だからここで、‘同義変換’を用いて入力文を「標準形」に変換することは、言語表現を統一するために、有効である。
（ｅ１）  Ｎｏ  ｘ  ｉｓ  ａｓ  ｈｉｇｈ  ａｓ  ｙ．→  ｙ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｈｉｇｈｅｓｔ  ｘ．
（ｅ２）  Ｎｏ  ｍｏｕｎｔａｉｎ  ｉｓ  ａｓ  ｈｉｇｈ  ａｓ  Ｍｔ．Ｅｖｅｒｅｓｔ．
（ｅ３）  Ｎｏ  ｍｏｕｎｔａｉｎ  ｉｓ  ａｓ  ｈｉｇｈ  ａｓ  Ｍｔ．Ｅｖｅｒｅｓｔ．→  Ｍｔ．Ｅｖｅｒｅｓｔ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｈｉｇｈｅｓｔ  ｍｏｕｎｔａｉｎ．
（ｅ４）  Ｍｔ．Ｅｖｅｒｅｓｔ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｈｉｇｈｅｓｔ  ｍｏｕｎｔａｉｎ．
（ｅ２’）Ｍ（Ｍｔ．Ｅｖｅｒｅｓｔ）∧  Ｈ（Ｍｔ．Ｅｖｅｒｅｓｔ）
（ｅ４’）Ｍ（Ｍｔ．Ｅｖｅｒｅｓｔ）∧  Ｈ（Ｍｔ．Ｅｖｅｒｅｓｔ）
（ただし、Ｍは“…  ｉｓ  ａ  ｍｏｕｎｔａｉｎ．”という述語、Ｈは“…  ｉｓ  ｔｈｅ  ｈｉｇｈｅｓｔ．”という述語を表すものとする。）
第［１２］章  Ｌ−ＩＮＦ／Ｓ−ＩＮＦデータベースの公理系のような性質について
本章では、本発明に係るシステムが、経験事実に符合する性質をもつことを論じて、従来の自然言語処理システムより人間知能のコンピュータモデルとして優秀であることを主張する。
［１２ａ］Ｌ−ＩＮＦデータベースについて
Ｌ−ＩＮＦデータベースに在るＬ−ＩＮＦのリストは、数学理論における公理系（公理のリスト）のようなものである。Ｌ−ＩＮＦの１つ１つは（Ｌ−ＩＮＦデータベースに記憶されている限り）無条件で真であるとされているようなものだからである。
［１２ｂ］一般文データベースについて
Ｌ−ＩＮＦデータベースと併せて、一般文データベースに在る文のリストも、同様に、数学理論における公理系のようなものである。結局、本発明に係るシステムは、全体入力文という“与件”と、この“公理系”に基づいて推論し、全体出力文という“結論”を導き出すシステムなのである。
［１２ｃ］性質
Ｌ−ＩＮＦデータベースおよび一般文データベースの“公理系”は、“公理”（Ｌ−ＩＮＦおよび一般の文）の数は多いが、「論理的に浅い」。ここで、「論理的に浅い」とは、複数の“公理”を次々に連続的に適用するのが難しいという意味である。本発明に係るシステムにおいては、記憶している“公理”のｄｏｍａｉｎ  ｏｆ  ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ（議論領域）がそれぞれお互いに必ずしも近いわけではないので、１つのｄｏｍａｉｎ  ｏｆ  ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ内に充分な数の“公理”がなく、複数の“公理”を連続的に適用することが難しい場合が多い。逆に、ユークリッド幾何学のように、公理の数は少ないが、「論理的に深い」公理系も在る。ここで「論理的に深い」とは、その理論で、少数の公理を何回も再帰的に適用することが多いという意味である。たとえば古典的なユークリッド幾何学では、公理は５個しかないが、その少数の公理を何回も利用して有用な定理群を導き出している。それは、それぞれの公理が１つのｄｏｍａｉｎ  ｏｆ  ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ（議論領域）に属しており、かつ関連が深いために、可能なのである。
［１２ｄ］本発明に係るシステムが２台在る場合についての考察（Ｌ−ＩＮＦデータベースの観点）
さて、ここで、異文化に生まれ育った人間どうしと同一文化で生まれ育った人間どうしがお互いを理解する度合いについて比較して考えてみよう。カルチャーギャップということばに象徴されるように、異文化の人間どうしは、お互いを理解し合えない場合が多い。なぜだろうか。
それは、違う文化に生まれ育った人間は、その生まれ育った環境によって、違う常識、信条、信仰を持っているからだろう。
この現象を、本発明に係るシステムをコンピュータモデルとして、本発明に係るシステムが２台在ったとして、考察してみよう。すなわち、いま、この２台がまったく違う環境に“生まれ育って”きたとする。すると、まったく違う（テキスト）情報を入力されてきて、当然Ｌ−ＩＮＦデータベースと一般文データベースに蓄積されてきた“公理”（Ｌ−ＩＮＦと一般の文）もまったく異なるはずである。だから、結果として、同じ全体入力文すなわち与件に対し、まったく異なるＬ−ＩＮＦを用い、まったく異なる推論プロセスを辿って、別の全体出力文すなわち結論を導き出すこととなる（場合が非常に多い）。
一方、同一文化内の人間どうしは、比較的似た環境で生まれ育っているので、同様に、これを本発明に係るシステムを用いてモデル化すると、２台は似た（テキスト）情報を入力されてきたわけだから、Ｌ−ＩＮＦデータベースと一般文データベースに蓄積されている“公理”（Ｌ−ＩＮＦと一般の文）にも同じものが多い。したがって、同じ全体入力文、すなわち与件（前提条件）に対しては同様なＬ−ＩＮＦを用い、似たような推論プロセスを経由して、同様の全体出力文、すなわち結論を導き出すことが比較的多い。
異文化の人間どうしは根本的に意見が相容れないことが多いが、その場合、最終的な意見に関して歩み寄る１つの方法は、本発明に係るシステムをモデルとして考えると、どちらか一方が、自分の持っている“公理”（ｉ．ｅ．常識、信条など）を棄却して、他方の持っている“公理”を受け入れるというものだと考えられる。あるいは、両方が、それぞれが持っている“公理”を棄却して、新しい共通の“公理”を受け入れるというものだと考えられる。
しかし、以上のような端的な例でなくても、同一文化内に生まれ育った人間どうしでも、生まれ育ちが違えば、その意見に違いが発生し易い。また、それが個性であるとも言える。逆に、文化を越えて意見に食い違いが生じにくい代表的なものは、（すでに確立された）自然科学の知識であって、それは、自然科学が普遍的に違いがない内容をもつからである。
［１２ｅ］本発明に係るシステムが２台在る場合についての考察（Ｓ−ＩＮＦデータベースの観点）
ここまでは、Ｌ−ＩＮＦデータベースの観点からの説明、すなわち言語の論理性に関する考察であった。ここからは、Ｓ−ＩＮＦデータベースの観点からの説明、すなわち言語の多様性に関する考察をする。
同じ地方出身の人間どうしは同じ方言を話す。だからお互いが喋る事を完全に理解出来るが、同一言語圏でも違う地方の出身者どうしは、話す方言が違うので、お互いが何を言っているのか理解しにくい場合が有る。
この現象を、ふたたび、本発明に係るシステムをコンピュータモデルとして考察してみよう。いま、２台の本発明に係るシステムが在ったとし、同じ方言でテキスト情報を入力されて“生まれ育ってきた”とする。すると、それぞれのＳ−ＩＮＦデータベースに蓄積されているＳ−ＩＮＦにも同じものが多いはずである。したがって、Ｌ−ＩＮＦデータベース利用の観点で論じた前節と同様に、同じ入力文に対して同様なＳ−ＩＮＦを用い、似たような解析プロセスまたは（文）生成プロセスを経由して同じような言語表現の出力文を導き出すことが比較的多い、と言える。どちらの本発明に係るシステムも、同じような言語表現を生成し、かつそれを（お互いに解析に必要なＳ−ＩＮＦをＳ−ＩＮＦデータベース中に持っているので）お互いに解析出来るから、２台の本発明に係るシステムの間で（テキスト情報での）“会話”が成立する（Ｌ−ＩＮＦデータベースの内容が全く違っていたとしても）。
一方、２台の本発明に係るシステムが、それぞれ違う方言のテキスト情報を入力されて“生まれ育った”とすると、（「推論」レベルで用いる言語すなわち標準形が同じだとしても）Ｓ−ＩＮＦデータベースに蓄積されるＳ−ＩＮＦ（すなわち言語表現のペア）の構成は自然と異なる。すると、一方が他方に“話しかける”とき、一方がそのＳ−ＩＮＦを用いた「文生成」プロセスを経て生成する言語表現は、その方言に特有の言語表現になりやすい。他方がそれを“聞いて”、そのＳ−ＩＮＦを用いた「解析」プロセスを経て標準形へ変換するのは難しいということになる。逆もまた然りで、それぞれがそれぞれのＳ−ＩＮＦデータベースを用いて「生成」した言語表現を、“違う”Ｓ−ＩＮＦデータベースを用いて「解析」するのにお互いが困難を抱えているということであろう。
以上では方言についてのみ論じてきたが、より一般的に、たとえば年代が違う者どうし、職業が違う者どうしについても、同様のことが言える。
［１２ｆ］教育について
人間はその子供の教育に非常に時間をかける。言語に論理性と多様性という２つの性質が含まれているのに対応して、これにも２つの側面が在ると言えるのではないだろうか。
第一が、論理的知識の学習である。ある論理的知識がない人間が、当該論理的知識を前提とした何かを理解しようとしても、それは無理である。たとえば、小学生が高校や大学の授業に参加したとしても、その内容を理解出来ないのは小学校や中学校で土台となる論理的知識の習得を完了していないからである。だから、論理的知識の段階的習得が重要である。
第二は、言語表現の学習である。ある言語表現がわからない人間が、当該言語表現を用いた文章を理解しようとしても、それは無理である。たとえば、幼児は絵本を読めるかも知れないが、大人が読むような本を読めないのは、充分な量の言語表現を習得していないことが理由である。まずは絵本を読み、それからある程度段階的に言語教育を受けていくことで、少しずつ高度な言語表現で書かれている本を読めるようになるのである。
以上は、本発明に係るシステムに、Ｌ−ＩＮＦデータベース、Ｓ−ＩＮＦデータベースという２つの特徴的なデータベースが在ることに対応しており、本発明に係るシステムが、コンピュータモデルとして、Ｌ−ＩＮＦおよびＳ−ＩＮＦをそれぞれ少しずつ獲得していくことが可能であることに対応している。
最後に、上記の同義変換、論理変換等を行う各手段は、既存のパーソナルコンピュータに所定のプログラムをインストールしたもので実現可能であることは言うまでもない。また、全体入力文および全体出力文はテキスト（文字）で入力されるのが一般的であるが、既存のテキスト音声変換装置（たとえば特許文献１参照。）を利用することにより、音声での入力、および音声での出力を行うことも可能である。
【産業上の利用可能性】
【０００８】
本発明の製品への応用としては、たとえば以下のような事が考えられる。
従来製品としては、（動物型などの）“人工知能”をそなえた玩具がすでに一般に発売されている。当然ながら、それら製品では、ユーザとの会話は出来ない。なぜならば、そのための基本メカニズムがわかっていないからである。本発明の方法は、そのための基本メカニズムであり、したがって、実用化上の様々な障害をクリアすれば、ユーザと会話するような製品は実現可能である。
ただし、本明細書の冒頭の説明でも触れたように、通常、テキストデータの方がコンピュータでは扱い易いので、コンピュータに文章（テキスト情報）を入力し、文章出力を得るような方式の製品の方が実現性が高い。だから、たとえば従来、オンライン・チャット（通信回線を介した他人との文章での会話）が実現されているが、コンピュータとのそのような、文章での会話（チャット）というのも実現性が有る。
それが実現されれば、当然次に想定されるのは、コンピュータに対して、文章によって指示し、コンピュータから、文章によって返答あるいは作業結果の報告を得るような製品の実現である。オフィスや家庭で使用するコンピュータ製品はその一例となり得る。ほかに、たとえば、鉄道や飛行機などの経路検索システムに対して、文章（たとえばオンライン・チャット）によって経路を問い合わせ、その返答を得ることが可能になる。つまり、従来の経路検索システムでは、アンケート用紙の空欄を埋めるように必要事項を記入して、経路検索システム側の返答を待っていたが、これが、鉄道や飛行機のインフォメーションカウンタの係員に対して聞くように、経路を問い合わせることが可能になる。なぜなら、従来の経路検索システムと本発明に係るシステムを併用すれば、本発明に係るシステムは、入力文から単純な文（の組合せ）を抽出でき、それら単純な文を記号論理式あるいはそれに準じる人工的意味表現に変換することは、従来技術を用いれば容易であるからである。また、逆に、経路検索システム側からの返答には、本発明に係るシステムの文生成機能を利用して、文を生成すればよい。さらには、このようなシステムへの入力文、システムからの出力文はテキスト（文章）であるのが一般的であるが、既存のテキスト音声変換装置（たとえば上記特許文献１参照。）を利用することにより、音声での入力、および音声での出力を行うことも可能である。
同様にして、ほかのコンピュータシステム、たとえばカー・ナビゲーション・システムにも（原理的には）応用が可能である。あるいは、銀行のＡＴＭなどにも（原理的には）応用が可能である。
また、すでに言及したが、従来の自然言語処理システムには、収集した情報から「学習」するということがなかったために、その反応が会話の始めと終わりで変わることがないという根本的な問題が在った。一方、本発明に係るシステムには、ユーザとの会話の中から論理的知識を「学習」し、それをすぐにその後の会話に活かすことも可能である。この、「学習」する機構は、上記の例のような製品へも応用出来るが、そのほかに、エキスパートシステムへの応用が考えられ、これについては、第［８］章第［８ａ］節で述べた通りである。
【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】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【手続補正書】
【提出日】平成19年11月21日(2007.11.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（削除）
【請求項２】
（削除）
【請求項３】
（削除）
【請求項４】
（削除）
【請求項５】
（削除）
【請求項６】
（削除）
【請求項７】
（削除）
【請求項８】
（削除）
【請求項９】
（削除）
【請求項１０】
テキスト入力文を同義変換して出力文を得る言語処理システムであって、該言語処理システムは、
同義変換用条件文標準形（以下、「Ｓ−ＩＮＦ」という。）が記憶された同義変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｓ−ＩＮＦ記憶手段」という。）が接続された同義変換手段を備え、
前記同義変換手段は、前記テキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦを前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、該決定された変項対応語を前記抽出されたＳ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文とし、
さらに論理変換用条件文標準形（以下、「Ｌ−ＩＮＦ」という。）が記憶された論理変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｌ−ＩＮＦ記憶手段」という。）が接続された論理変換手段を備え、
前記論理変換手段は、前記テキスト入力文と対応するＬ−ＩＮＦを前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、該決定された変項対応語を前記抽出されたＬ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文とし、
さらに逆同義変換手段を備え、該逆同義変換手段は、
前記論理変換されて出力された出力文と対応するＳ−ＩＮＦの後件を前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段にて検索し、前記Ｓ−ＩＮＦを前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から抽出し、前記出力文の前記後件の変項に対応する変項対応語を決定し、該決定された変項対応語を前記抽出されたＳ−ＩＮＦの前件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された前件を新たな出力文とする逆同義変換を行うことを特徴とする言語処理システム。
【請求項１１】
テキスト入力文を同義変換して出力文を得る言語処理システムであって、
該言語処理システムは、
同義変換用条件文標準形（以下、「Ｓ−ＩＮＦ」という。）が記憶された同義変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｓ−ＩＮＦ記憶手段」という。）が接続された同義変換手段と、
単語又は複合語の品詞情報が記憶された辞書が接続され、該辞書を参照して単語又は複合語の品詞を決定する形態素解析手段と、
を備え、
前記同義変換手段は、前記テキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦを前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、
前記形態素解析手段は、前記決定された変項対応語の品詞を決定し、
前記同義変換手段は、既に決定されて前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている前記Ｓ−ＩＮＦの前件の変項の品詞（以下、「変項品詞」という。）と、前記変項対応語の品詞とがそれぞれ一致するかをチェックし、すべてが一致した場合は、前記変項対応語を前記抽出されたＳ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文とし、
さらに論理変換用条件文標準形（以下、「Ｌ−ＩＮＦ」という。）が記憶された論理変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｌ−ＩＮＦ記憶手段」という。）が接続された論理変換手段を備え、
前記論理変換手段は、前記テキスト入力文と対応するＬ−ＩＮＦを前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、該決定された変項対応語を前記抽出されたＬ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文とし、
さらに逆同義変換手段を備え、該逆同義変換手段は、
前記論理変換されて出力された出力文と対応するＳ−ＩＮＦの後件を前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段にて検索し、前記Ｓ−ＩＮＦを前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から抽出し、前記出力文の前記後件の変項に対応する変項対応語を決定し、
前記形態素解析手段は、前記決定された変項対応語の品詞を決定し、
前記逆同義変換手段は、既に決定されて前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている前記Ｓ−ＩＮＦの後件の変項品詞と、前記変項対応語の品詞とがそれぞれ一致するかをチェックし、すべてが一致した場合は、前記変項対応語を前記抽出されたＳ−ＩＮＦの前件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された前件を新たな出力文とする逆同義変換を行うことを特徴とする言語処理システム。
【請求項１２】
テキスト入力文を同義変換して出力文を得る言語処理システムであって、該言語処理システムは、
同義変換用条件文標準形（以下、「Ｓ−ＩＮＦ」という。）が記憶された同義変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｓ−ＩＮＦ記憶手段」という。）が接続された同義変換手段と、
単語及び複合語の品詞情報が記憶された辞書が接続され、該辞書を参照して単語又は複合語の品詞を決定する形態素解析手段と、
を備え、
前記形態素解析手段は、前記辞書を参照して、前記入力文に属するすべての単語又は複合語の品詞を決定し、
前記同義変換手段は、前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている任意のＳ−ＩＮＦについて、その前件に属するすべての単語又は複合語の品詞を、前記入力文に属するすべての単語又は複合語の品詞と比較し、それらが冠詞を除いてすべて一致するかチェックし、冠詞を除いた品詞がすべて一致したＳ−ＩＮＦが見つかった場合には、該Ｓ−ＩＮＦの前件に含まれる単語又は複合語と、前記入力文の単語又は複合語とを冠詞を除いて順番に比較し、一致する単語又は複合語をまとめて述語とし、前記Ｓ−ＩＮＦ前件の中の一致しない単語又は複合語を変項とするとともに、
前記入力文の一致しない単語又は複合語を変項対応語とし、前記変項に関して設けられた所定の基準が満たされているかチェックし、該基準が満たされている場合には、前記Ｓ−ＩＮＦの後件のそれぞれの変項に前記変項対応語を代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文とし、
さらに論理変換用条件文標準形（以下、「Ｌ−ＩＮＦ」という。）が記憶された論理変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｌ−ＩＮＦ記憶手段」という。）が接続された論理変換手段を備え、
前記論理変換手段は、前記テキスト入力文と対応するＬ−ＩＮＦを前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、該決定された変項対応語を前記抽出されたＬ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文とし、
さらに逆同義変換手段を備え、該逆同義変換手段は、
前記形態素解析手段により、前記辞書を参照して、前記論理変換されて出力された出力文に属するすべての単語又は複合語の品詞を決定し、前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている任意のＳ−ＩＮＦについて、その後件に属するすべての単語又は複合語の品詞を、前記出力文に属するすべての単語又は複合語の品詞と比較し、それらが冠詞を除いてすべて一致するかチェックし、冠詞を除いた品詞がすべて一致したＳ−ＩＮＦが見つかった場合には、該Ｓ−ＩＮＦの後件に含まれる単語又は複合語と、前記出力文の単語又は複合語とを冠詞を除いて順番に比較し、一致する単語又は複合語をまとめて述語とし、前記Ｓ−ＩＮＦ後件の中の一致しない単語又は複合語を変項とするとともに、
前記出力文の一致しない単語又は複合語を変項対応語とし、前記変項に関して設けられた所定の基準が満たされているかチェックし、該基準が満たされている場合には、前記Ｓ−ＩＮＦの前件のそれぞれの変項に前記変項対応語を代入し、前記変項対応語が変項に代入された前件を新たな出力文とする逆同義変換を行うことを特徴とする言語処理システム。
【請求項１３】
テキスト入力文を文変換して出力文を得る言語処理システムであって、該言語処理システムは、
Ｓ−ＩＮＦが記憶されたＳ−ＩＮＦ記憶手段と、Ｌ−ＩＮＦが記憶されたＬ−ＩＮＦ記憶手段とが接続された文変換手段を備え、
前記文変換手段は、前記テキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦを前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、該決定された変項対応語を前記抽出されたＳ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文として出力する同義変換を行うとともに、
前記出力文と対応するＬ−ＩＮＦを前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記出力文の変項対応語を決定し、該決定された変項対応語を前記抽出されたＬ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を新たな出力文とする論理変換を行うことを特徴とする言語処理システム。
【請求項１４】
前記テキスト入力文の内容に関連する情報である背景知識が格納された一般文記憶手段が接続された背景知識活用メカニズムをさらに備え、
前記背景知識活用メカニズムは、前記入力されたテキスト入力文に含まれるいずれかの単語又は複合語（冠詞を除く）をキーワードとして設定し、該キーワードを含む文が前記一般文記憶手段に在るかをそれぞれのキーワードについて検索し、
前記キーワードを含む文が前記一般文記憶手段に在る場合は、その文が前記入力文に含まれていないことを条件として、前記検索によって発見された文を前記入力文に追加して新しい入力文として前記同義変換に移行し、
前記キーワードを含む文が前記一般文記憶手段にない場合は、そのまま前記同義変換に移行することを特徴とする請求の範囲第１０項から第１３項のいずれかに記載の言語処理システム。
【請求項１５】
請求の範囲第１０項から第１３項のいずれかに記載のＬ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるＬ−ＩＮＦを自動生成して前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させる言語処理システムであって、該言語処理システムは、
条件文を後件として含む学習用Ｓ−ＩＮＦを記憶している学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段と、
前記学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段が接続され、テキスト入力文から条件文を抽出する学習用同義変換手段と、
前記抽出された条件文を同義変換する同義変換手段と、
辞書が接続された標準形確認手段とを具備し、
前記標準形確認手段は、前記同義変換手段によって同義変換された条件文に含まれる単語又は複合語の品詞を、前記辞書を参照して決定し、前記同義変換手段によって同義変換された条件文の前件及び後件が標準形であるか否かを確認するとともに、標準形であることを確認した場合に前記同義変換手段によって同義変換された条件文をＬ−ＩＮＦとして前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させることを特徴とする言語処理システム。
【請求項１６】
請求の範囲第１０項から第１３項のいずれかに記載のＳ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるＳ−ＩＮＦを自動生成して前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させる言語処理システムであって、該言語処理システムは、
条件文を後件として含む学習用Ｓ−ＩＮＦを記憶している学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段と、
前記学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段が接続され、テキスト入力文から条件文を抽出する学習用同義変換手段と、
前記抽出された条件文を同義変換する同義変換手段と、
Ｓ−ＩＮＦ登録手段とを具備し、
前記Ｓ−ＩＮＦ登録手段は、前記同義変換手段によって同義変換された条件文をＳ−ＩＮＦとして前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させることを特徴とする言語処理システム。
【請求項１７】
請求の範囲第１０項から第１３項のいずれかに記載のＬ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるＬ−ＩＮＦを自動生成して前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させる言語処理システムであって、該言語処理システムは、
変換パターンを記憶している変換パターン記憶手段と、
前記変換パターン記憶手段が接続され、テキスト入力文をパターン変換するパターン変換手段と、
前記パターン変換された前記入力文を同義変換する同義変換手段と、
辞書が接続された標準形確認手段とを具備し、
前記パターン変換手段は、前記変換パターン記憶手段にある変換パターンの中から、その前件が前記入力文の中に含まれているものを抽出し、前記抽出された変換パターンの前件のそれぞれの空欄と、前記入力文でそれと対応する位置にある語群とを対応させ、前記変換パターンの後件のそれぞれの空欄に前記入力文の対応する語群を代入し、該代入された後件を新たな入力文とするパターン変換を行い、
前記標準形確認手段は、前記同義変換手段によって同義変換された入力文に含まれる単語又は複合語の品詞を、前記辞書を参照して決定し、前記同義変換手段によって同義変換された入力文の前件及び後件が標準形であるか否かを確認するとともに、標準形であることを確認した場合に前記同義変換手段によって同義変換された入力文をＬ−ＩＮＦとして前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させることを特徴とする言語処理システム。
【請求項１８】
請求の範囲第１０項から第１３項のいずれかに記載のＳ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるＳ−ＩＮＦを自動生成して前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させる言語処理システムであって、該言語処理システムは、
変換パターンを記憶している変換パターン記憶手段と、
前記変換パターン記憶手段が接続され、テキスト入力文をパターン変換するパターン変換手段と、
前記パターン変換された前記入力文を同義変換する同義変換手段と、
Ｓ−ＩＮＦ登録手段とを具備し、
前記パターン変換手段は、前記変換パターン記憶手段にある変換パターンの中から、その前件が前記入力文の中に含まれているものを抽出し、前記抽出された変換パターンの前件のそれぞれの空欄と、前記入力文でそれと対応する位置にある語群とを対応させ、前記変換パターンの後件のそれぞれの空欄に前記入力文の対応する語群を代入し、該代入された後件を新たな入力文とするパターン変換を行い、
前記Ｓ−ＩＮＦ登録手段は、前記同義変換手段によって同義変換された入力文をＳ−ＩＮＦとして前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させることを特徴とする言語処理システム。
【請求項１９】
さらに質問手段を備え、
該質問手段は、最初のテキスト入力文が入力されると所定の質問文を出力し、新たな文の入力を促すとともに、前記質問文に応答して２番目の入力文が入力されたときに、前記最初の入力文に２番目の入力文を加えて新たな入力文とし、前記パターン変換手段への入力文とすることを特徴とする請求の範囲第１７項または第１８項に記載の言語処理システム。
【請求項２０】
さらに音声／テキスト変換手段を具備し、前記テキスト入力文は、音声入力をテキスト変換したものである請求の範囲第１０項から第１９項のいずれかに記載の言語処理システム。
【請求項２１】
さらにテキスト／音声変換手段を具備し、前記出力文を、音声に変換して出力する請求の範囲第１０項から第１４項のいずれかに記載の言語処理システム。
【請求項２２】
コンピュータを、請求の範囲第１０項から第２１項のいずれかに記載の言語処理システムの各手段として機能させるためのプログラム。
【請求項２３】
同義変換用条件文標準形（以下、「Ｓ−ＩＮＦ」という。）が記憶された同義変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｓ−ＩＮＦ記憶手段」という。）、及び論理変換用条件文標準形（以下、「Ｌ−ＩＮＦ」という。）が記憶された論理変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｌ−ＩＮＦ記憶手段」という。）のいずれか又は両方と、
前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段及び前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段のいずれか又は両方に接続された文変換手段を備え、
前記文変換手段は、
テキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦ、又はテキスト入力文と対応するＬ−ＩＮＦを、前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段又は前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、
前記抽出されたＳ−ＩＮＦ又は前記抽出されたＬ−ＩＮＦを用いて、前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、
前記決定された変項対応語を、前記抽出されたＳ−ＩＮＦ又は前記抽出されたＬ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、
前記変項対応語が変項に代入された後件としてのテキスト文を、出力文として出力する、
テキスト入力文を文変換して出力文を得る、
言語処理システム。
【請求項２４】
前記文変換手段によりテキスト入力文を文変換して出力文を得た後、前記得られた出力文を新たなテキスト入力文として、前記文変換手段による文変換を繰り返し行う、繰り返し手段を有する、請求の範囲第２３項に記載の言語処理システム。
【請求項２５】
同義変換用条件文標準形（以下、「Ｓ−ＩＮＦ」という。）が記憶された同義変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｓ−ＩＮＦ記憶手段」という。）と、
前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に接続された逆同義変換手段を備え、
前記逆同義変換手段は、
テキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦの後件を、前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から検索し、
前記テキスト入力文に対応するＳ−ＩＮＦを前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から抽出し、
前記抽出されたＳ−ＩＮＦを用いて、前記テキスト入力文の前記後件の変項に対応する変項対応語を決定し、
前記決定された変項対応語を、前記抽出されたＳ−ＩＮＦの前件の変項に代入し、
前記変項対応語が変項に代入された前件であるテキスト文を、出力文として出力する、
テキスト入力文を逆同義変換して出力文を得る、
言語処理システム。
【請求項２６】
さらに単語又は複合語の品詞情報が記憶された辞書と、
前記辞書に接続され、前記辞書を参照して単語又は複合語の品詞を決定する形態素解析手段を備え、
前記形態素解析手段は、
前記逆同義変換手段が前記出力されたテキスト文の変項対応語を決定し、
前記決定された変項対応語の品詞を決定し、
既に決定されて前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている前記抽出されたＳ−ＩＮＦの後件の変項の品詞情報と、前記変項対応語の品詞とがそれぞれ一致するかをチェックし、一致した場合に、前記決定された変項対応語を前記抽出されたＳ−ＩＮＦの前件の変項にそれぞれ代入する、
請求の範囲第２５項に記載の言語処理システム。
【請求項２７】
さらに単語又は複合語の品詞情報が記憶された辞書と、
前記辞書に接続され、前記辞書を参照して単語又は複合語の品詞を決定する変項決定手段を備え、
前記変項決定手段は、
前記辞書を参照して、前記出力されたテキスト文に属する単語又は複合語の品詞を決定し、
前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている任意のＳ−ＩＮＦについて、その後件に属する単語又は複合語の品詞を、前記出力されたテキスト文に属する単語又は複合語の品詞と比較し、それらが冠詞を除いてそれぞれ一致するかチェックし、
冠詞を除いた品詞がそれぞれ一致したＳ−ＩＮＦが見つかった場合に、前記Ｓ−ＩＮＦの後件に含まれる単語又は複合語と、前記入力文の単語又は複合語とを冠詞を除いて順番に比較し、
前記冠詞を除いた品詞がそれぞれ一致したＳ−ＩＮＦの後件の中の一致しない単語又は複合語を変項として出力し、
前記逆同義変換手段は、さらに、
前記冠詞を除いた品詞がそれぞれ一致したＳ−ＩＮＦを前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から抽出し、
前記後件の変項に対応する前記出力されたテキスト文の変項対応語を決定する、
請求の範囲第２５項に記載の言語処理システム。
【請求項２８】
前記逆同義変換作業を繰り返すための繰り返し手段を有する、請求の範囲第２５項〜請求の範囲第２７項のいずれかに記載の言語処理システム。
【請求項２９】
単語又は複合語の品詞情報が記憶された辞書と、
同義変換用条件文標準形（以下、「Ｓ−ＩＮＦ」という。）が記憶された同義変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｓ−ＩＮＦ記憶手段」という。）、及び論理変換用条件文標準形（以下、「Ｌ−ＩＮＦ」という。）が記憶された論理変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｌ−ＩＮＦ記憶手段」という。）のいずれか又は両方と、
前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段又は前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段のいずれか又は両方に接続され、テキスト入力文を文変換する文変換手段と、
前記辞書に接続された標準形確認手段と、を具備し、
前記文変換手段は、
条件文であるテキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦ、又は条件文であるテキスト入力文と対応するＬ−ＩＮＦを、前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段又は前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、
前記抽出されたＳ−ＩＮＦ又は前記抽出されたＬ−ＩＮＦを用いて、前記条件文であるテキスト入力文の変項対応語を決定し、
前記決定された変項対応語を、前記抽出されたＳ−ＩＮＦ又は前記抽出されたＬ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、
前記変項対応語が変項に代入された後件としての文変換されたテキスト入力文を、出力文として出力し、
前記標準形確認手段は、
前記文変換手段によって文変換されたテキスト入力文に含まれる単語又は複合語の品詞を、前記辞書を参照して決定し、
前記文変換手段によって文変換されたテキスト入力文の前件及び後件が標準形であるか否かを確認する、
Ｌ−ＩＮＦを自動生成する言語処理システム。
【請求項３０】
さらに条件文を後件として含むＳ−ＩＮＦを記憶する学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段を備え、
前記文変換手段は、さらに前記学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に接続され、
前記文変換手段は、
前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されたＳ−ＩＮＦの替わりに、前記学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶された前記条件文を後件として含むＳ−ＩＮＦを用いた文変換により、テキスト入力文を文変換することにより条件文を抽出し、
前記抽出された条件文を新しい入力文として、前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段を用いた文変換を行う請求の範囲２９に記載の言語処理システム。
【手続補正書】
【提出日】平成20年4月16日(2008.4.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキスト入力文を同義変換して出力文を得る言語処理システムであって、該言語処理システムは、
同義変換用条件文標準形（以下、「Ｓ−ＩＮＦ」という。）が記憶された同義変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｓ−ＩＮＦ記憶手段」という。）が接続された同義変換手段を備え、
前記同義変換手段は、前記テキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦを前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、該決定された変項対応語を前記抽出されたＳ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文とし、
さらに論理変換用条件文標準形（以下、「Ｌ−ＩＮＦ」という。）が記憶された論理変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｌ−ＩＮＦ記憶手段」という。）が接続された論理変換手段を備え、
前記論理変換手段は、前記テキスト入力文と対応するＬ−ＩＮＦを前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、該決定された変項対応語を前記抽出されたＬ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文とし、
さらに逆同義変換手段を備え、該逆同義変換手段は、
前記論理変換されて出力された出力文と対応するＳ−ＩＮＦの後件を前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段にて検索し、前記Ｓ−ＩＮＦを前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から抽出し、前記出力文の前記後件の変項に対応する変項対応語を決定し、該決定された変項対応語を前記抽出されたＳ−ＩＮＦの前件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された前件を新たな出力文とする逆同義変換を行うことを特徴とする言語処理システム。
【請求項２】
テキスト入力文を同義変換して出力文を得る言語処理システムであって、
該言語処理システムは、
同義変換用条件文標準形（以下、「Ｓ−ＩＮＦ」という。）が記憶された同義変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｓ−ＩＮＦ記憶手段」という。）が接続された同義変換手段と、
単語又は複合語の品詞情報が記憶された辞書が接続され、該辞書を参照して単語又は複合語の品詞を決定する形態素解析手段と、
を備え、
前記同義変換手段は、前記テキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦを前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、
前記形態素解析手段は、前記決定された変項対応語の品詞を決定し、
前記同義変換手段は、既に決定されて前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている前記Ｓ−ＩＮＦの前件の変項の品詞（以下、「変項品詞」という。）と、前記変項対応語の品詞とがそれぞれ一致するかをチェックし、すべてが一致した場合は、前記変項対応語を前記抽出されたＳ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文とし、
さらに論理変換用条件文標準形（以下、「Ｌ−ＩＮＦ」という。）が記憶された論理変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｌ−ＩＮＦ記憶手段」という。）が接続された論理変換手段を備え、
前記論理変換手段は、前記テキスト入力文と対応するＬ−ＩＮＦを前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、該決定された変項対応語を前記抽出されたＬ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文とし、
さらに逆同義変換手段を備え、該逆同義変換手段は、
前記論理変換されて出力された出力文と対応するＳ−ＩＮＦの後件を前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段にて検索し、前記Ｓ−ＩＮＦを前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から抽出し、前記出力文の前記後件の変項に対応する変項対応語を決定し、
前記形態素解析手段は、前記決定された変項対応語の品詞を決定し、
前記逆同義変換手段は、既に決定されて前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている前記Ｓ−ＩＮＦの後件の変項品詞と、前記変項対応語の品詞とがそれぞれ一致するかをチェックし、すべてが一致した場合は、前記変項対応語を前記抽出されたＳ−ＩＮＦの前件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された前件を新たな出力文とする逆同義変換を行うことを特徴とする言語処理システム。
【請求項３】
テキスト入力文を同義変換して出力文を得る言語処理システムであって、該言語処理システムは、
同義変換用条件文標準形（以下、「Ｓ−ＩＮＦ」という。）が記憶された同義変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｓ−ＩＮＦ記憶手段」という。）が接続された同義変換手段と、
単語及び複合語の品詞情報が記憶された辞書が接続され、該辞書を参照して単語又は複合語の品詞を決定する形態素解析手段と、
を備え、
前記形態素解析手段は、前記辞書を参照して、前記入力文に属するすべての単語又は複合語の品詞を決定し、
前記同義変換手段は、前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている任意のＳ−ＩＮＦについて、その前件に属するすべての単語又は複合語の品詞を、前記入力文に属するすべての単語又は複合語の品詞と比較し、それらが冠詞を除いてすべて一致するかチェックし、冠詞を除いた品詞がすべて一致したＳ−ＩＮＦが見つかった場合には、該Ｓ−ＩＮＦの前件に含まれる単語又は複合語と、前記入力文の単語又は複合語とを冠詞を除いて順番に比較し、一致する単語又は複合語をまとめて述語とし、前記Ｓ−ＩＮＦ前件の中の一致しない単語又は複合語を変項とするとともに、
前記入力文の一致しない単語又は複合語を変項対応語とし、前記変項に関して設けられた所定の基準が満たされているかチェックし、該基準が満たされている場合には、前記Ｓ−ＩＮＦの後件のそれぞれの変項に前記変項対応語を代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文とし、
さらに論理変換用条件文標準形（以下、「Ｌ−ＩＮＦ」という。）が記憶された論理変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｌ−ＩＮＦ記憶手段」という。）が接続された論理変換手段を備え、
前記論理変換手段は、前記テキスト入力文と対応するＬ−ＩＮＦを前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、該決定された変項対応語を前記抽出されたＬ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文とし、
さらに逆同義変換手段を備え、該逆同義変換手段は、
前記形態素解析手段により、前記辞書を参照して、前記論理変換されて出力された出力文に属するすべての単語又は複合語の品詞を決定し、前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている任意のＳ−ＩＮＦについて、その後件に属するすべての単語又は複合語の品詞を、前記出力文に属するすべての単語又は複合語の品詞と比較し、それらが冠詞を除いてすべて一致するかチェックし、冠詞を除いた品詞がすべて一致したＳ−ＩＮＦが見つかった場合には、該Ｓ−ＩＮＦの後件に含まれる単語又は複合語と、前記出力文の単語又は複合語とを冠詞を除いて順番に比較し、一致する単語又は複合語をまとめて述語とし、前記Ｓ−ＩＮＦ後件の中の一致しない単語又は複合語を変項とするとともに、
前記出力文の一致しない単語又は複合語を変項対応語とし、前記変項に関して設けられた所定の基準が満たされているかチェックし、該基準が満たされている場合には、前記Ｓ−ＩＮＦの前件のそれぞれの変項に前記変項対応語を代入し、前記変項対応語が変項に代入された前件を新たな出力文とする逆同義変換を行うことを特徴とする言語処理システム。
【請求項４】
テキスト入力文を文変換して出力文を得る言語処理システムであって、該言語処理システムは、
Ｓ−ＩＮＦが記憶されたＳ−ＩＮＦ記憶手段と、Ｌ−ＩＮＦが記憶されたＬ−ＩＮＦ記憶手段とが接続された文変換手段を備え、
前記文変換手段は、前記テキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦを前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、該決定された変項対応語を前記抽出されたＳ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文として出力する同義変換を行うとともに、
前記出力文と対応するＬ−ＩＮＦを前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記出力文の変項対応語を決定し、該決定された変項対応語を前記抽出されたＬ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を新たな出力文とする論理変換を行うことを特徴とする言語処理システム。
【請求項５】
前記テキスト入力文の内容に関連する情報である背景知識が格納された一般文記憶手段が接続された背景知識活用メカニズムをさらに備え、
前記背景知識活用メカニズムは、前記入力されたテキスト入力文に含まれるいずれかの単語又は複合語（冠詞を除く）をキーワードとして設定し、該キーワードを含む文が前記一般文記憶手段に在るかをそれぞれのキーワードについて検索し、
前記キーワードを含む文が前記一般文記憶手段に在る場合は、その文が前記入力文に含まれていないことを条件として、前記検索によって発見された文を前記入力文に追加して新しい入力文として前記同義変換に移行し、
前記キーワードを含む文が前記一般文記憶手段にない場合は、そのまま前記同義変換に移行することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の言語処理システム。
【請求項６】
請求項１から請求項４のいずれかに記載のＬ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるＬ−ＩＮＦを自動生成して前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させる言語処理システムであって、該言語処理システムは、
条件文を後件として含む学習用Ｓ−ＩＮＦを記憶している学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段と、
前記学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段が接続され、テキスト入力文から条件文を抽出する学習用同義変換手段と、
前記抽出された条件文を同義変換する同義変換手段と、
辞書が接続された標準形確認手段とを具備し、
前記標準形確認手段は、前記同義変換手段によって同義変換された条件文に含まれる単語又は複合語の品詞を、前記辞書を参照して決定し、前記同義変換手段によって同義変換された条件文の前件及び後件が標準形であるか否かを確認するとともに、標準形であることを確認した場合に前記同義変換手段によって同義変換された条件文をＬ−ＩＮＦとして前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させることを特徴とする言語処理システム。
【請求項７】
請求項１から請求項４のいずれかに記載のＳ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるＳ−ＩＮＦを自動生成して前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させる言語処理システムであって、該言語処理システムは、
条件文を後件として含む学習用Ｓ−ＩＮＦを記憶している学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段と、
前記学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段が接続され、テキスト入力文から条件文を抽出する学習用同義変換手段と、
前記抽出された条件文を同義変換する同義変換手段と、
Ｓ−ＩＮＦ登録手段とを具備し、
前記Ｓ−ＩＮＦ登録手段は、前記同義変換手段によって同義変換された条件文をＳ−ＩＮＦとして前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させることを特徴とする言語処理システム。
【請求項８】
請求項１から請求項４のいずれかに記載のＬ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるＬ−ＩＮＦを自動生成して前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させる言語処理システムであって、該言語処理システムは、
変換パターンを記憶している変換パターン記憶手段と、
前記変換パターン記憶手段が接続され、テキスト入力文をパターン変換するパターン変換手段と、
前記パターン変換された前記入力文を同義変換する同義変換手段と、
辞書が接続された標準形確認手段とを具備し、
前記パターン変換手段は、前記変換パターン記憶手段にある変換パターンの中から、その前件が前記入力文の中に含まれているものを抽出し、前記抽出された変換パターンの前件のそれぞれの空欄と、前記入力文でそれと対応する位置にある語群とを対応させ、前記変換パターンの後件のそれぞれの空欄に前記入力文の対応する語群を代入し、該代入された後件を新たな入力文とするパターン変換を行い、
前記標準形確認手段は、前記同義変換手段によって同義変換された入力文に含まれる単語又は複合語の品詞を、前記辞書を参照して決定し、前記同義変換手段によって同義変換された入力文の前件及び後件が標準形であるか否かを確認するとともに、標準形であることを確認した場合に前記同義変換手段によって同義変換された入力文をＬ−ＩＮＦとして前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させることを特徴とする言語処理システム。
【請求項９】
請求項１から請求項４のいずれかに記載のＳ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるＳ−ＩＮＦを自動生成して前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させる言語処理システムであって、該言語処理システムは、
変換パターンを記憶している変換パターン記憶手段と、
前記変換パターン記憶手段が接続され、テキスト入力文をパターン変換するパターン変換手段と、
前記パターン変換された前記入力文を同義変換する同義変換手段と、
Ｓ−ＩＮＦ登録手段とを具備し、
前記パターン変換手段は、前記変換パターン記憶手段にある変換パターンの中から、その前件が前記入力文の中に含まれているものを抽出し、前記抽出された変換パターンの前件のそれぞれの空欄と、前記入力文でそれと対応する位置にある語群とを対応させ、前記変換パターンの後件のそれぞれの空欄に前記入力文の対応する語群を代入し、該代入された後件を新たな入力文とするパターン変換を行い、
前記Ｓ−ＩＮＦ登録手段は、前記同義変換手段によって同義変換された入力文をＳ−ＩＮＦとして前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させることを特徴とする言語処理システム。
【請求項１０】
さらに質問手段を備え、
該質問手段は、最初のテキスト入力文が入力されると所定の質問文を出力し、新たな文の入力を促すとともに、前記質問文に応答して２番目の入力文が入力されたときに、前記最初の入力文に２番目の入力文を加えて新たな入力文とし、前記パターン変換手段への入力文とすることを特徴とする請求項８または請求項９に記載の言語処理システム。
【請求項１１】
さらに音声／テキスト変換手段を具備し、前記テキスト入力文は、音声入力をテキスト変換したものである請求項１から請求項１０のいずれかに記載の言語処理システム。
【請求項１２】
さらにテキスト／音声変換手段を具備し、前記出力文を、音声に変換して出力する請求項第１から請求項５のいずれかに記載の言語処理システム。
【請求項１３】
コンピュータを、請求項１から請求項１２のいずれかに記載の言語処理システムの各手段として機能させるためのプログラム。
【請求項１４】
同義変換用条件文標準形（以下、「Ｓ−ＩＮＦ」という。）が記憶された同義変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｓ−ＩＮＦ記憶手段」という。）、及び論理変換用条件文標準形（以下、「Ｌ−ＩＮＦ」という。）が記憶された論理変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｌ−ＩＮＦ記憶手段」という。）のいずれか又は両方と、
前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段及び前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段のいずれか又は両方に接続された文変換手段を備え、
前記文変換手段は、
テキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦ、又はテキスト入力文と対応するＬ−ＩＮＦを、前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段又は前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、
前記抽出されたＳ−ＩＮＦ又は前記抽出されたＬ−ＩＮＦを用いて、前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、
前記決定された変項対応語を、前記抽出されたＳ−ＩＮＦ又は前記抽出されたＬ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、
前記変項対応語が変項に代入された後件としてのテキスト文を、出力文として出力する、
テキスト入力文を文変換して出力文を得る、
言語処理システム。
【請求項１５】
前記文変換手段によりテキスト入力文を文変換して出力文を得た後、前記得られた出力文を新たなテキスト入力文として、前記文変換手段による文変換を繰り返し行う、繰り返し手段を有する、請求項１４に記載の言語処理システム。
【請求項１６】
同義変換用条件文標準形（以下、「Ｓ−ＩＮＦ」という。）が記憶された同義変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｓ−ＩＮＦ記憶手段」という。）と、
前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に接続された逆同義変換手段を備え、
前記逆同義変換手段は、
テキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦの後件を、前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から検索し、
前記テキスト入力文に対応するＳ−ＩＮＦを前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から抽出し、
前記抽出されたＳ−ＩＮＦを用いて、前記テキスト入力文の前記後件の変項に対応する変項対応語を決定し、
前記決定された変項対応語を、前記抽出されたＳ−ＩＮＦの前件の変項に代入し、
前記変項対応語が変項に代入された前件であるテキスト文を、出力文として出力する、
テキスト入力文を逆同義変換して出力文を得る、
言語処理システム。
【請求項１７】
さらに単語又は複合語の品詞情報が記憶された辞書と、
前記辞書に接続され、前記辞書を参照して単語又は複合語の品詞を決定する形態素解析手段を備え、
前記形態素解析手段は、
前記逆同義変換手段が前記出力されたテキスト文の変項対応語を決定し、
前記決定された変項対応語の品詞を決定し、
既に決定されて前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている前記抽出されたＳ−ＩＮＦの後件の変項の品詞情報と、前記変項対応語の品詞とがそれぞれ一致するかをチェックし、一致した場合に、前記決定された変項対応語を前記抽出されたＳ−ＩＮＦの前件の変項にそれぞれ代入する、
請求項１６に記載の言語処理システム。
【請求項１８】
さらに単語又は複合語の品詞情報が記憶された辞書と、
前記辞書に接続され、前記辞書を参照して単語又は複合語の品詞を決定する変項決定手段を備え、
前記変項決定手段は、
前記辞書を参照して、前記出力されたテキスト文に属する単語又は複合語の品詞を決定し、
前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている任意のＳ−ＩＮＦについて、その後件に属する単語又は複合語の品詞を、前記出力されたテキスト文に属する単語又は複合語の品詞と比較し、それらが冠詞を除いてそれぞれ一致するかチェックし、
冠詞を除いた品詞がそれぞれ一致したＳ−ＩＮＦが見つかった場合に、前記Ｓ−ＩＮＦの後件に含まれる単語又は複合語と、前記入力文の単語又は複合語とを冠詞を除いて順番に比較し、
前記冠詞を除いた品詞がそれぞれ一致したＳ−ＩＮＦの後件の中の一致しない単語又は複合語を変項として出力し、
前記逆同義変換手段は、さらに、
前記冠詞を除いた品詞がそれぞれ一致したＳ−ＩＮＦを前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から抽出し、
前記後件の変項に対応する前記出力されたテキスト文の変項対応語を決定する、
請求項１６に記載の言語処理システム。
【請求項１９】
前記逆同義変換作業を繰り返すための繰り返し手段を有する、請求項１６から請求項１８のいずれかに記載の言語処理システム。
【請求項２０】
単語又は複合語の品詞情報が記憶された辞書と、
同義変換用条件文標準形（以下、「Ｓ−ＩＮＦ」という。）が記憶された同義変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｓ−ＩＮＦ記憶手段」という。）、及び論理変換用条件文標準形（以下、「Ｌ−ＩＮＦ」という。）が記憶された論理変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｌ−ＩＮＦ記憶手段」という。）のいずれか又は両方と、
前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段又は前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段のいずれか又は両方に接続され、テキスト入力文を文変換する文変換手段と、
前記辞書に接続された標準形確認手段と、を具備し、
前記文変換手段は、
条件文であるテキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦ、又は条件文であるテキスト入力文と対応するＬ−ＩＮＦを、前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段又は前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、
前記抽出されたＳ−ＩＮＦ又は前記抽出されたＬ−ＩＮＦを用いて、前記条件文であるテキスト入力文の変項対応語を決定し、
前記決定された変項対応語を、前記抽出されたＳ−ＩＮＦ又は前記抽出されたＬ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、
前記変項対応語が変項に代入された後件としての文変換されたテキスト入力文を、出力文として出力し、
前記標準形確認手段は、
前記文変換手段によって文変換されたテキスト入力文に含まれる単語又は複合語の品詞を、前記辞書を参照して決定し、
前記文変換手段によって文変換されたテキスト入力文の前件及び後件が標準形であるか否かを確認する、
Ｌ−ＩＮＦを自動生成する言語処理システム。
【請求項２１】
さらに条件文を後件として含むＳ−ＩＮＦを記憶する学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段を備え、
前記文変換手段は、さらに前記学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に接続され、
前記文変換手段は、
前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されたＳ−ＩＮＦの替わりに、前記学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶された前記条件文を後件として含むＳ−ＩＮＦを用いた文変換により、テキスト入力文を文変換することにより条件文を抽出し、
前記抽出された条件文を新しい入力文として、前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段を用いた文変換を行う請求項２０に記載の言語処理システム。
【手続補正書】
【提出日】平成20年12月11日(2008.12.11)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキスト入力文を同義変換して出力文を得る言語処理システムであって、
該言語処理システムは、  
同義変換用条件文標準形（以下、「Ｓ−ＩＮＦ」という。）が記憶された同義変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｓ−ＩＮＦ記憶手段」という。）が接続された同義変換手段を備え、  
前記同義変換手段は、  
前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるあるＳ−ＩＮＦの前件と、前記テキスト入力文とを比較し、当該前件に属する変項を除いた全ての単語又は複合語と、前記テキスト入力文の当該前件に属する変項に対応する位置にある語を除いた全ての単語又は複合語とが一致する場合に、当該Ｓ−ＩＮＦを“テキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦ”として前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から抽出し、  
前記テキスト入力文における前記“テキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦ”における変項に対応する語である“同義変換手段における変項対応語”を決定し、
該決定された“同義変換手段における変項対応語”を“前記テキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦ”の後件の対応する変項に代入し、  
前記“同義変換手段における変項対応語”が対応する変項に代入された“前記テキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦ”の後件を“同義変換手段の出力文”とし、
さらに論理変換用条件文標準形（以下、「Ｌ−ＩＮＦ」という。）が記憶された論理変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｌ−ＩＮＦ記憶手段」という。）が接続された論理変換手段を備え、  
前記論理変換手段は、  
前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるあるＬ−ＩＮＦの前件と、前記“同義変換手段の出力文”とを比較し、当該前件に属する変項を除いた全ての単語又は複合語と、前記“同義変換手段の出力文”の当該前件に属する変項に対応する位置にある語を除いた全ての単語又は複合語とが一致する場合に、当該Ｌ−ＩＮＦを“同義変換手段の出力文と対応するＬ−ＩＮＦ”として前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段から抽出し、  
前記テキスト入力文における前記“同義変換手段の出力文と対応するＬ−ＩＮＦ”における変項に対応する語である“論理変換手段における変項対応語”を決定し、  
該決定された“論理変換手段における変項対応語”を前記“同義変換手段の出力文と対応するＬ−ＩＮＦ”の後件の対応する変項に代入し、  
前記“論理変換手段における変項対応語”が対応する変項に代入された前記“同義変換手段の出力文と対応するＬ−ＩＮＦ”の後件を“論理変換手段の出力文”とし、  
さらに逆同義変換手段を備え、  
該逆同義変換手段は、  
前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段と接続され、  
前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるあるＳ−ＩＮＦの後件と、前記“論理変換手段の出力文”とを比較し、当該後件に属する変項を除いた全ての単語又は複合語と、前記“論理変換手段の出力文”の当該後件に属する変項に対応する位置にある語を除いた全ての単語又は複合語とが一致する場合に、当該Ｓ−ＩＮＦを“論理変換手段の出力文と対応するＳ−ＩＮＦ”として前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から抽出し、  
前記“論理変換手段の出力文と対応するＳ−ＩＮＦ”の後件の変項に対応する“逆同義変換手段における変項対応語”を決定し、  
該決定された“逆同義変換手段における変項対応語”を前記“論理変換手段の出力文と対応するＳ−ＩＮＦ”の前件の対応する変項に代入し、  
前記“逆同義変換手段における変項対応語”が対応する変項に代入された前記“論理変換手段の出力文と対応するＳ−ＩＮＦ”の前件を新たな出力文とする逆同義変換を行う、  
ことを特徴とする言語処理システム。
【請求項２】
テキスト入力文を同義変換して出力文を得る言語処理システムであって、  
該言語処理システムは、  
同義変換用条件文標準形（以下、「Ｓ−ＩＮＦ」という。）が記憶された同義変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｓ−ＩＮＦ記憶手段」という。）が接続された同義変換手段と、  
単語又は複合語の品詞情報が記憶された辞書が接続され、該辞書を参照して単語又は複合語の品詞を決定する形態素解析手段と、  
を備え、  
前記同義変換手段は、  
前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるあるＳ−ＩＮＦの前件と、前記テキスト入力文とを比較し、当該前件に属する変項を除いた全ての単語又は複合語と、前記テキスト入力文の当該前件に属する変項に対応する位置にある語を除いた全ての単語又は複合語とが一致する場合に、当該Ｓ−ＩＮＦを“テキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦ”として前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から抽出し、  
前記テキスト入力文における前記“テキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦ”における変項に対応する語である“同義変換手段における変項対応語”を決定し、  
前記形態素解析手段は、前記 “同義変換手段における変項対応語”の品詞を決定し、  
前記同義変換手段は、既に決定されて前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている前記Ｓ−ＩＮＦの前件の変項の品詞（以下、「変項品詞」という。）と、前記変項対応語の品詞とがそれぞれ一致するかをチェックし、すべてが一致した場合は、前記変項対応語を前記抽出されたＳ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を“同義変換手段の出力文”とし、  
さらに論理変換用条件文標準形（以下、「Ｌ−ＩＮＦ」という。）が記憶された論理変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｌ−ＩＮＦ記憶手段」という。）が接続された論理変換手段を備え、  
前記論理変換手段は、前記“同義変換手段の出力文”と対応するＬ−ＩＮＦを前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記“同義変換手段の出力文”の変項対応語を決定し、該決定された変項対応語を前記抽出されたＬ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を“論理変換手段の出力文”とし、

さらに逆同義変換手段を備え、該逆同義変換手段は、  
前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段と接続され、  
前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるあるＳ−ＩＮＦの後件と、前記“論理変換手段の出力文”とを比較し、当該後件に属する変項を除いた全ての単語又は複合語と、前記“論理変換手段の出力文”の当該後件に属する変項に対応する位置にある語を除いた全ての単語又は複合語とが一致する場合に、当該Ｓ−ＩＮＦを“論理変換手段の出力文と対応するＳ−ＩＮＦ”として前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から抽出し、  
前記“論理変換手段の出力文と対応するＳ−ＩＮＦ”の後件の変項に対応する“逆同義変換手段における変項対応語”を決定し、  
前記形態素解析手段は、前記決定された変項対応語の品詞を決定し、  
前記逆同義変換手段は、既に決定されて前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている前記Ｓ−ＩＮＦの後件の変項品詞と、前記変項対応語の品詞とがそれぞれ一致するかをチェックし、すべてが一致した場合は、前記変項対応語を前記抽出されたＳ−ＩＮＦの前件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された前件を新たな出力文とする逆同義変換を行う、  
ことを特徴とする言語処理システム。
【請求項３】
テキスト入力文を同義変換して出力文を得る言語処理システムであって、該言語処理システムは、  
同義変換用条件文標準形（以下、「Ｓ−ＩＮＦ」という。）が記憶された同義変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｓ−ＩＮＦ記憶手段」という。）が接続された同義変換手段と、  
単語及び複合語の品詞情報が記憶された辞書が接続され、該辞書を参照して単語又は複合語の品詞を決定する形態素解析手段と、  
を備え、  
前記形態素解析手段は、前記辞書を参照して、前記入力文に属するすべての単語又は複合語の品詞を決定し、  
前記同義変換手段は、前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている任意のＳ−ＩＮＦについて、その前件に属するすべての単語又は複合語の品詞を、前記入力文に属するすべての単語又は複合語の品詞と比較し、それらが冠詞を除いてすべて一致するかチェックし、冠詞を除いた品詞がすべて一致したＳ−ＩＮＦが見つかった場合には、該Ｓ−ＩＮＦの前件に含まれる単語又は複合語と、前記入力文の単語又は複合語とを冠詞を除いて順番に比較し、一致する単語又は複合語をまとめて述語とし、前記Ｓ−ＩＮＦ前件の中の一致しない単語又は複合語を変項とするとともに、  
前記入力文の一致しない単語又は複合語を変項対応語とし、前記変項に関して設けられた所定の基準が満たされているかチェックし、該基準が満たされている場合には、前記Ｓ−ＩＮＦの後件のそれぞれの変項に前記変項対応語を代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文とし、  
さらに論理変換用条件文標準形（以下、「Ｌ−ＩＮＦ」という。）が記憶された論理変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｌ−ＩＮＦ記憶手段」という。）が接続された論理変換手段を備え、  
前記論理変換手段は、前記テキスト入力文と対応するＬ−ＩＮＦを前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段から検索抽出し、前記テキスト入力文の変項対応語を決定し、該決定された変項対応語を前記抽出されたＬ−ＩＮＦの後件の変項に代入し、前記変項対応語が変項に代入された後件を出力文とし、  
さらに逆同義変換手段を備え、該逆同義変換手段は、  
前記形態素解析手段により、前記辞書を参照して、前記論理変換されて出力された出力文に属するすべての単語又は複合語の品詞を決定し、前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されている任意のＳ−ＩＮＦについて、その後件に属するすべての単語又は複合語の品詞を、前記出力文に属するすべての単語又は複合語の品詞と比較し、  
それらが冠詞を除いてすべて一致するかチェックし、冠詞を除いた品詞がすべて一致したＳ−ＩＮＦが見つかった場合には、該Ｓ−ＩＮＦの後件に含まれる単語又は複合語と、前記出力文の単語又は複合語とを冠詞を除いて順番に比較し、一致する単語又は複合語をまとめて述語とし、前記Ｓ−ＩＮＦ後件の中の一致しない単語又は複合語を変項とするとともに、  
前記出力文の一致しない単語又は複合語を変項対応語とし、前記変項に関して設けられた所定の基準が満たされているかチェックし、該基準が満たされている場合には、前記Ｓ−ＩＮＦの前件のそれぞれの変項に前記変項対応語を代入し、前記変項対応語が変項に代入された前件を新たな出力文とする逆同義変換を行う  
ことを特徴とする言語処理システム。
【請求項４】
前記テキスト入力文の内容に関連する情報である背景知識が格納された一般文記憶手段が接続された背景知識活用手段をさらに備え、  
前記背景知識活用手段は、前記入力されたテキスト入力文に含まれるいずれかの単語又は複合語（冠詞を除く）をキーワードとして設定し、該キーワードを含む文が前記一般文記憶手段に在るかをそれぞれのキーワードについて検索し、  
前記キーワードを含む文が前記一般文記憶手段に在る場合は、その文が前記入力文に含まれていないことを条件として、前記検索によって発見された文を前記入力文に追加して新しい入力文として前記同義変換に移行し、  
前記キーワードを含む文が前記一般文記憶手段にない場合は、そのまま前記同義変換に移行することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の言語処理システム。
【請求項５】
請求項１から請求項３のいずれかに記載のＬ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるＬ−ＩＮＦを自動生成して前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させる言語処理システムであって、該言語処理システムは、  
前件と後件から構成される文である条件文を後件として含む“学習用Ｓ−ＩＮＦ”を記憶している学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段と、  
前記学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段と接続された学習用同義変換手段と、  
同義変換するための同義変換手段と、  
辞書が接続された標準形確認手段と、を具備し、  
前記学習用同義変換手段は、  
前記学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるある学習用Ｓ−ＩＮＦの前件と、テキスト入力文とを比較し、当該前件に属する変項を除いた全ての単語又は複合語と、前記テキスト入力文の当該前件に属する変項に対応する位置にある語を除いた全ての単語又は複合語とが一致する場合に、当該学習用Ｓ−ＩＮＦを“テキスト入力文と対応する学習用Ｓ−ＩＮＦ”として前記学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から抽出し、  
前記テキスト入力文における前記“テキスト入力文と対応する学習用Ｓ−ＩＮＦ”における変項に対応する語である“学習用同義変換手段における変項対応語”を決定し、  
該決定された“学習用同義変換手段における変項対応語”を“前記テキスト入力文と対応する学習用Ｓ−ＩＮＦ”の後件の対応する変項に代入し、
前記“学習用同義変換手段における変項対応語”が対応する変項に代入された“前記テキスト入力文と対応する学習用Ｓ−ＩＮＦ”の後件を“学習用同義変換手段の出力文”とし、  

前記同義変換手段は、  
さらに、  
前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるあるＳ−ＩＮＦの前件と、前記“学習用同義変換手段の出力文”とを比較し、当該前件に属する変項を除いた全ての単語又は複合語と、前記“学習用同義変換手段の出力文”の当該前件に属する変項に対応する位置にある語を除いた全ての単語又は複合語とが一致する場合に、当該Ｓ−ＩＮＦを“学習用同義変換手段の出力文と対応するＳ−ＩＮＦ”として前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から抽出し、  
前記“学習用同義変換手段の出力文と対応するＳ−ＩＮＦ”における変項に対応する語である“同義変換手段における変項対応語”を決定し、  
該決定された“同義変換手段における変項対応語”を“学習用同義変換手段の出力文と対応するＳ−ＩＮＦ”の後件の対応する変項に代入し、  
前記“同義変換手段における変項対応語”が対応する変項に代入された“学習用同義変換手段の出力文と対応するＳ−ＩＮＦ”の後件を“同義変換手段の出力文”とするものであり、  
前記標準形確認手段は、  
前記“同義変換手段の出力文”に含まれる単語又は複合語の品詞を、前記辞書を参照して決定し、前記“同義変換手段の出力文”の前件及び後件が標準形であるか否かを確認するとともに、標準形であることを確認した場合に前記“同義変換手段の出力文”をＬ−ＩＮＦとして前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させ、  
ここで前記標準形は、所定の品詞を含む構文によって構成される単文である、
ことを特徴とする言語処理システム。
【請求項６】
請求項１から請求項３のいずれかに記載のＳ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるＳ−ＩＮＦを自動生成して前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させる言語処理システムであって、該言語処理システムは、  
前件と後件から構成される文である条件文を後件として含む学習用Ｓ−ＩＮＦを記憶している学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段と、  
前記学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段が接続され、テキスト入力文から条件文を抽出する学習用同義変換手段と、  
前記抽出された条件文を同義変換するための同義変換手段と、  
Ｓ−ＩＮＦ登録手段と、を具備し、  
前記学習用同義変換手段は、  
前記学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるある学習用Ｓ−ＩＮＦの前件と、テキスト入力文とを比較し、当該前件に属する変項を除いた全ての単語又は複合語と、前記テキスト入力文の当該前件に属する変項に対応する位置にある語を除いた全ての単語又は複合語とが一致する場合に、当該学習用Ｓ−ＩＮＦを“テキスト入力文と対応する学習用Ｓ−ＩＮＦ”として前記学習用Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から抽出し、  
前記テキスト入力文における前記“テキスト入力文と対応する学習用Ｓ−ＩＮＦ”における変項に対応する語である“学習用同義変換手段における変項対応語”を決定し、  
該決定された“学習用同義変換手段における変項対応語”を“前記テキスト入力文と対応する学習用Ｓ−ＩＮＦ”の後件の対応する変項に代入し、  
前記“学習用同義変換手段における変項対応語”が対応する変項に代入された“前記テキスト入力文と対応する学習用Ｓ−ＩＮＦ”の後件を“学習用同義変換手段の出力文”とし、  
前記同義変換手段は、  
さらに、  
前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるあるＳ−ＩＮＦの前件と、前記“学習用同義変換手段の出力文”とを比較し、当該前件に属する変項を除いた全ての単語又は複合語と、前記“学習用同義変換手段の出力文”の当該前件に属する変項に対応する位置にある語を除いた全ての単語又は複合語とが一致する場合に、当該Ｓ−ＩＮＦを“学習用同義変換手段の出力文と対応するＳ−ＩＮＦ”として前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から抽出し、  
前記“学習用同義変換手段の出力文と対応するＳ−ＩＮＦ”における変項に対応する語である“同義変換手段における変項対応語”を決定し、  
該決定された“同義変換手段における変項対応語”を“学習用同義変換手段の出力文と対応するＳ−ＩＮＦ”の後件の対応する変項に代入し、  
前記“同義変換手段における変項対応語”が対応する変項に代入された“学習用同義変換手段の出力文と対応するＳ−ＩＮＦ”の後件を“同義変換手段の出力文”とするものであり、  
前記Ｓ−ＩＮＦ登録手段は、前記“同義変換手段の出力文”をＳ−ＩＮＦとして前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させる、  
ことを特徴とする言語処理システム。
【請求項７】
さらに音声／テキスト変換手段を具備し、前記テキスト入力文は、音声入力をテキスト変換したものである請求項１から請求項６のいずれかに記載の言語処理システム。
【請求項８】
さらにテキスト／音声変換手段を具備し、前記出力文を、音声に変換して出力する請求項第１から請求項４のいずれかに記載の言語処理システム。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１から請求項８のいずれかに記載の言語処理システムの各手段として機能させるためのプログラム。
【請求項１０】
単語又は複合語の品詞情報が記憶された辞書と、  
同義変換用条件文標準形（以下、「Ｓ−ＩＮＦ」という。）が記憶された同義変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｓ−ＩＮＦ記憶手段」という。）、及び論理変換用条件文標準形（以下、「Ｌ−ＩＮＦ」という。）が記憶された論理変換用条件文標準形記憶手段（以下、「Ｌ−ＩＮＦ記憶手段」という。）のいずれか又は両方と、  
前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段又は前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段のいずれか又は両方に接続され、  
テキスト入力文を文変換する文変換手段と、  
前記辞書に接続された標準形確認手段と、を具備する言語処理システムであって、
前記文変換手段は、  
前記言語処理システムが、前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段を含む場合、  
前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるあるＳ−ＩＮＦの前件と、前記テキスト入力文とを比較し、当該前件に属する変項を除いた全ての単語又は複合語と、前記テキスト入力文の当該前件に属する変項に対応する位置にある語を除いた全ての単語又は複合語とが一致する場合に、当該Ｓ−ＩＮＦを“テキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦ”として前記Ｓ−ＩＮＦ記憶手段から抽出し、  

前記言語処理システムが、前記L−ＩＮＦ記憶手段を含む場合、  
前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段に記憶されるあるＬ−ＩＮＦの前件と、前記テキスト入力文とを比較し、当該前件に属する変項を除いた全ての単語又は複合語と、前記テキスト入力文の当該前件に属する変項に対応する位置にある語を除いた全ての単語又は複合語とが一致する場合に、当該Ｌ−ＩＮＦを“テキスト入力文と対応するＬ−ＩＮＦ”として前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段から抽出し、  

前記テキスト入力文における前記“テキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦ”又は、“テキスト入力文と対応するＬ−ＩＮＦ”における変項に対応する語である“文変換手段における変項対応語”を決定し、  
該決定された“文変換手段における変項対応語”を“テキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦ”又は、“テキスト入力文と対応するＬ−ＩＮＦ”の後件の対応する変項に代入し、  
前記“文変換手段における変項対応語”が対応する変項に代入された““テキスト入力文と対応するＳ−ＩＮＦ”又は、“テキスト入力文と対応するＬ−ＩＮＦ”の後件を“文変換手段の出力文”として出力し、  
前記標準形確認手段は、  
前記“文変換手段の出力文”に含まれる単語又は複合語の品詞を、前記辞書を参照して決定し、  
前記文変換手段によって“文変換手段の出力文”の前件及び後件が標準形であるか否かを確認するとともに、標準形であると判断した場合に前記“文変換手段の出力文”をＬ−ＩＮＦとして前記Ｌ−ＩＮＦ記憶手段に記憶させ、  

ここで前記標準形は、所定の品詞を含む構文によって構成される単文であり、  

前記条件文は、前件と後件から構成される文である、  
言語処理システム。
【国際調査報告】
2007052824.tif 000035
2007052824.tif 000036