(57)【要約】  言語処理装置は、多義語と他の語とを含む自然言語文に対して所定の解析を行い、該多義語の有する複数の意味に応じて、該自然言語文に対する複数の解析結果を出力する第１の解析部２１と、第１の解析部２１が出力した複数の解析結果に対して特定の解析を行って該複数の解析結果から１つの解析結果を採用する第２の解析部２３と、第１の解析部２１が出力した複数の解析結果から削除されても、第２の解析部２３が採用する解析結果が維持される、第１の解析部２１の不要な解析結果を削除するための削除規則を、第１の解析部２１が出力した複数の解析結果と第２の解析部２３の採用結果とに基づいて生成する生成部２４４と、を含む。
2007097208.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多義語と他の語とを含む自然言語文に対して所定の解析を行い、該多義語の有する複数の意味に応じて、該自然言語文に対する複数の解析結果を出力する第１の解析部と、
前記第１の解析部が出力した複数の解析結果に対して特定の解析を行って該複数の解析結果から１つの解析結果を採用する第２の解析部と、
前記第１の解析部が出力した複数の解析結果から削除されても、前記第２の解析部が採用する解析結果が維持される、該第１の解析部の不要な解析結果を削除するための削除規則を、該第１の解析部が出力した複数の解析結果と該第２の解析部の採用結果とに基づいて生成する生成部と、を含む言語処理装置。
【請求項２】
多義語と他の語とを含む自然言語文に対して所定の解析を行い、該多義語の有する複数の意味に応じて、該自然言語文に対する複数の解析結果を出力する第１の解析部と、
前記第１の解析部が出力した複数の解析結果に対して特定の解析を行って該複数の解析結果から１つの解析結果を採用する第２の解析部と、
前記多義語の１つの意味と他の語に関する情報との組合せごとに、該組合せを採用するか否かを表す判断情報が記憶されている記憶部と、
前記第１の解析部が出力した各解析結果中の前記多義語の意味および他の語に関する情報との組合せごとに、該組合せが該第２の解析部で採用されたか否かを表す採否情報を、該第１の解析部が出力した複数の解析結果と前記第２の解析部の採用結果とに基づいて生成する採否情報生成部と、
前記採否情報生成部が生成した採否情報で不採用とされた前記組合せが、前記記憶部で採用を表す判断情報と対応している場合、該採否情報を採用に変更し、その後、前記複数の解析結果から不要な解析結果を削除するための削除規則を、変更された該採否情報と変更されなかった該採否情報とに基づいて生成する規則生成部と、を含む言語処理装置。
【請求項３】
前記多義語の意味と前記他の語に関する情報との組合せは、該多義語とその周辺の単語との表層、品詞、活用形の１つないしその組み合わせである、請求の範囲２に記載の言語処理装置。
【請求項４】
前記第１の解析部は、予め定められた所定の規則に基づいて解析を行うルールベース方式により、前記自然言語文を解析する、請求の範囲１ないし３のいずれか１項に記載の言語処理装置。
【請求項５】
請求の範囲１ないし４のいずれか１項に記載の言語処理装置にて生成された削除規則を記憶する知識ベース記憶部と、
多義語と他の語とを含む自然言語文に対して所定の解析を行い、該多義語の有する複数の意味に応じて、該自然言語文に対する複数の解析結果を出力する第１の解析部と、
前記知識ベース記憶部に記憶されている削除規則に基づいて、前記第１の解析部が出力した複数の解析結果から不要な解析結果を削除する曖昧性削減部と、
前記曖昧性削減部にて前記不要な解析結果が削除された複数の解析結果に対して特定の解析を行って該複数の解析結果から１つの解析結果を採用する第２の解析部と、を含む言語処理装置。
【請求項６】
多義語と他の語とを含む自然言語文に対して所定の解析を行い、該多義語の有する複数の意味に応じて、該自然言語文に対する複数の解析結果を出力する第１の解析ステップと、
前記複数の解析結果に対して特定の解析を行って該複数の解析結果から１つの解析結果を採用する第２の解析ステップと、
前記複数の解析結果から削除されても、前記第２の解析ステップで採用される解析結果が維持される、該第１の解析ステップでの不要な解析結果を削除するための削除規則を、該第１の解析ステップにて出力された複数の解析結果と該第２の解析ステップでの採用結果とに基づいて生成する生成ステップと、を含む言語処理方法。
【請求項７】
多義語の１つの意味と他の語に関する情報との組合せごとに、該組合せを採用するか否かを表す判断情報が記憶されている記憶部を含む言語処理装置が行う言語処理方法であって、
多義語と他の語とを含む自然言語文に対して所定の解析を行い、該多義語の有する複数の意味に応じて、該自然言語文に対する複数の解析結果を出力する第１の解析ステップと、
前記複数の解析結果に対して特定の解析を行って該複数の解析結果から１つの解析結果を採用する第２の解析ステップと、
前記第１の解析ステップで出力された各解析結果中の前記多義語の意味および他の語に関する情報との組合せごとに、該組合せが該第２の解析ステップで採用されたか否かを表す採否情報を、該第１の解析ステップで出力された複数の解析結果と前記第２の解析ステップの採用結果とに基づいて生成する採否情報生成ステップと、
前記採否情報で不採用とされた前記組合せが、前記記憶部で採用を表す判断情報と対応している場合、該採否情報を採用に変更し、その後、前記複数の解析結果から不要な解析結果を削除するための削除規則を、変更された該採否情報と変更されなかった該採否情報とに基づいて生成する規則生成ステップと、を含む言語処理方法。
【請求項８】
請求の範囲１ないし４のいずれか１項に記載の言語処理装置にて生成された削除規則を記憶する知識ベース記憶部を含む言語処理装置が行う言語処理方法であって、
多義語と他の語とを含む自然言語文に対して所定の解析を行い、該多義語の有する複数の意味に応じて、該自然言語文に対する複数の解析結果を出力する第１の解析ステップと、
前記知識ベース記憶部に記憶されている削除規則に基づいて、前記複数の解析結果から不要な解析結果を削除する曖昧性削減ステップと、
前記不要な解析結果が削除された複数の解析結果に対して特定の解析を行って該複数の解析結果から１つの解析結果を採用する第２の解析ステップと、を含む言語処理方法。
【請求項９】
コンピュータに言語処理を実行させる言語処理用プログラムであって、
多義語と他の語とを含む自然言語文に対して所定の解析を行い、該多義語の有する複数の意味に応じて、該自然言語文に対する複数の解析結果を出力する第１の解析処理と、
前記複数の解析結果に対して特定の解析を行って該複数の解析結果から１つの解析結果を採用する第２の解析処理と、
前記複数の解析結果から削除されても、前記第２の解析処理で採用される解析結果が維持される、該第１の解析処理での不要な解析結果を削除するための削除規則を、該第１の解析処理にて出力された複数の解析結果と該第２の解析処理での採用結果とに基づいて生成する生成処理と、を含む言語処理をコンピュータに実行させる言語処理用プログラム。
【請求項１０】
多義語の１つの意味と他の語に関する情報との組合せごとに、該組合せを採用するか否かを表す判断情報が記憶されている記憶部と接続されたコンピュータに、言語処理を実行させる言語処理用プログラムであって、
多義語と他の語とを含む自然言語文に対して所定の解析を行い、該多義語の有する複数の意味に応じて、該自然言語文に対する複数の解析結果を出力する第１の解析処理と、
前記複数の解析結果に対して特定の解析を行って該複数の解析結果から１つの解析結果を採用する第２の解析処理と、
前記第１の解析処理で出力された各解析結果中の前記多義語の意味および他の語に関する情報との組合せごとに、該組合せが該第２の解析処理で採用されたか否かを表す採否情報を、該第１の解析処理で出力された複数の解析結果と前記第２の解析処理の採用結果とに基づいて生成する採否情報生成処理と、
前記採否情報で不採用とされた前記組合せが、前記記憶部で採用を表す判断情報と対応している場合、該採否情報を採用に変更し、その後、前記複数の解析結果から不要な解析結果を削除するための削除規則を、変更された該採否情報と変更されなかった該採否情報とに基づいて生成する規則生成処理と、を含む言語処理を、前記コンピュータに実行させる言語処理用プログラム。
【請求項１１】
請求の範囲１ないし４のいずれか１項に記載の言語処理装置にて生成された削除規則を記憶する知識ベース記憶部と接続されたコンピュータに、言語処理を実行させる言語処理用プログラムであって、
多義語と他の語とを含む自然言語文に対して所定の解析を行い、該多義語の有する複数の意味に応じて、該自然言語文に対する複数の解析結果を出力する第１の解析処理と、
前記知識ベース記憶部に記憶されている削除規則に基づいて、前記複数の解析結果から不要な解析結果を削除する曖昧性削減処理と、
前記不要な解析結果が削除された複数の解析結果に対して特定の解析を行って該複数の解析結果から１つの解析結果を採用する第２の解析処理と、を含む言語処理を、前記コンピュータに実行させる言語処理用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自然言語処理における形態素解析または構文解析などを行う言語処理装置、言語処理方法および言語処理用プログラムに関し、特に、元となる言語解析処理の解析結果を変えることなく解析途中の曖昧性を削減し、高速に解析処理を行うことが可能な言語処理装置、言語処理方法および言語処理用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
機械翻訳またはテキストマイニング等に代表される自然言語処理では、入力された文を解析する構文解析処理が重要である。【０００３】
構文解析処理では、入力された文に対して、(1)文を単語に区切る、(2)各単語に品詞を付与する、(3)単語間の係り受けを決定する、(4)単語に意味情報を付与する、といった一連の処理が行われる。【０００４】
しかし、自然言語の単語および句などの文法要素は、複数の意味や複数の品詞などの複数の文法上の働きを持ちうるため、単独では、一つの意味に特定されず複数の意味を有する曖昧性を持ちうる。【０００５】
このため、構文解析処理では、文法要素の曖昧性を考慮しながら、解析が行われる。【０００６】
具体的には、言語処理装置は、複数の意味または複数の品詞などの文法上の働きを持つ単語または句などの文法要素（以下「多義語」と称する。）を含む文を解析する際、以下のように解析を行う。【０００７】
まず、言語処理装置は、多義語が有する複数の文法上の働き（以下「複数の意味」と称する。）に応じて、複数の候補を作成する。その後、言語処理装置は、それら複数の候補を解析して１つの解析結果を出力する。【０００８】
よって、言語処理装置は、多義語を含む文を解析する際、構文解析処理に多大な時間がかかる。【０００９】
構文解析処理を高速化する方法は、従来から多く提案されている。例えば、削除しても構文解析結果が変わらない不必要な候補を、早期に削減することにより、処理を高速化するという方法がある。【００１０】
この不必要な候補を特定するための規則を作成する方法としては、その規則を事前に人手で列挙するという方法が従来提案されているが、人手でのデータ作成は、コストがかかるため現実的ではない。【００１１】
一方、特許文献１（特開平２−１１４３７７号公報）には、構文解析処理の解析結果の実例から、曖昧性解消のモデル（規則）を学習する自然言語処理装置が記載されている。【００１２】
具体的には、特許文献１には、構文解析処理の解析結果から品詞の曖昧性を解消するモデルを学習する自然言語処理装置が記載されている。【００１３】
この従来の自然言語処理装置は、形態素解析部と、構文解析部と、学習装置と、学習結果保持部と、から構成されている。このような構成を有する従来の自然言語処理装置は、次のように動作する。【００１４】
形態素解析部は、入力された文を形態素解析する。構文解析部は、形態素解析結果を基に構文解析を行う。学習装置は、形態素解析部が出力した曖昧性のある品詞列と、構文解析部での解析の結果に基づいて決定された品詞列と、を入力として、品詞推定を行う統計モデルを学習する。学習結果保持部は、学習装置で学習された結果を保持する。次回以降の解析処理では、構文解析部が、学習結果保持部の学習結果を利用して品詞推定を行い、早期に品詞列の曖昧性を解消する。
【特許文献１】特開平２−１１４３７７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
特許文献１に記載の従来の自然言語処理装置は、曖昧性を解消するために、品詞推定を行うが、その際、誤った品詞推定を行う可能性を有している。よって、従来の自然言語処理装置は、誤った品詞推定を行った場合、曖昧性を解消しない場合の構文解析結果と異なる構文解析結果を出力する可能性がある。【００１６】
そのため、従来の自然言語処理装置では、構文解析結果を変えない不必要な候補だけを削減するという目的を達成することはできない。【００１７】
なお、従来の自然言語処理装置で誤った品詞推定が起こる理由は、本質的に削減できない候補が有るにもかかわらず、統計モデルでは、その候補の存在を考慮せずに、最も尤もらしい解（候補）を推定する最尤推定が行われているためである。【００１８】
例えば、「走る/と/彼/は/言う」（表現１）と、「走る/と/彼/は/疲れる」（表現２）という２つの表現について考えてみる。なお、表現中のスラッシュ記号は、単語区切りを表す。【００１９】
ここで、単語「と」には、直前の句が引用表現であることを表す「引用助詞」、および、時間の推移を表す「接続助詞」、という２つの文法上の働き（意味）すなわち２つの候補がある。よって、単語「と」は、曖昧性を有する。【００２０】
いずれの候補が正解となるかは、多くの場合、「と」の後ろに、引用表現を受けることが出来る動詞が存在するか否かによって決定される。【００２１】
上記の例では、表現１では、「言う」という引用表現を受ける動詞があるため、「引用助詞」が正解となり、表現２では、該当する動詞がないため、「接続助詞」が正解となる。【００２２】
しかしながら、従来の自然言語処理装置のように、品詞だけに着目した学習が行われる場合、表現１、２とも、学習時に参照できる情報としては、「動詞/と/名詞/助詞/動詞」と同一になる。このため、表現１、２における品詞推定を異なる結果にすることは、本質的に不可能である。【００２３】
このような矛盾したデータが学習データとして使用された場合、最尤推定の統計学習においては、一般には、学習データ中でより頻度の高い品詞を単語の品詞として推定するモデルが学習される。【００２４】
例えば「接続助詞」の頻度の方が「引用助詞」の頻度より高い場合、表現１が解析対象の際の曖昧性削減処理では、頻度が低いが本来の正解である「引用助詞」が削除され、結果として、元の構文解析結果とは異なる構文解析結果が出力される。【００２５】
このような学習データ中の矛盾は、学習時に品詞だけを参照した場合だけでなく、統計モデル学習全般について起こる。【００２６】
統計モデル学習においては、データスパースネスを防ぐために、参照する情報を有限の空間に制限するため、当該空間外の情報を用いないと曖昧性が解消できない例に関しては、同様に学習データ中の矛盾が生じる。【００２７】
本発明の目的は、最終的な解析結果を変化させない不要な候補のみを除去することを可能にする言語処理装置、言語修理方法および言語処理用プログラム、および、その不要な候補のみを除去することで、解析結果を変えることなく、より高速に解析処理を行うことができる言語処理装置、言語修理方法および言語処理用プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２８】
上記目的を達成するために、本発明の言語処理装置は、多義語と他の語とを含む自然言語文に対して所定の解析を行い、該多義語の有する複数の意味に応じて、該自然言語文に対する複数の解析結果を出力する第１の解析部と、前記第１の解析部が出力した複数の解析結果に対して特定の解析を行って該複数の解析結果から１つの解析結果を採用する第２の解析部と、前記第１の解析部が出力した複数の解析結果から削除されても、前記第２の解析部が採用する解析結果が維持される、該第１の解析部の不要な解析結果を削除するための削除規則を、該第１の解析部が出力した複数の解析結果と該第２の解析部の採用結果とに基づいて生成する生成部と、を含む。【００２９】
また、本発明の言語処理方法は、多義語と他の語とを含む自然言語文に対して所定の解析を行い、該多義語の有する複数の意味に応じて、該自然言語文に対する複数の解析結果を出力する第１の解析ステップと、前記複数の解析結果に対して特定の解析を行って該複数の解析結果から１つの解析結果を採用する第２の解析ステップと、前記複数の解析結果から削除されても、前記第２の解析ステップで採用される解析結果が維持される、該第１の解析ステップでの不要な解析結果を削除するための削除規則を、該第１の解析ステップにて出力された複数の解析結果と該第２の解析ステップでの採用結果とに基づいて生成する生成ステップと、を含む。【００３０】
上記発明によれば、第１の解析部の複数の解析結果から削除されても、第２の解析部で採用される解析結果が維持される、第１の解析部での不要な解析結果を削除するための削除規則が、第１の解析部にて出力された複数の解析結果と第２の解析部での採用結果とに基づいて生成される。【００３１】
このため、第２の解析部にて採用されなかった第１の解析部の解析結果から、第２の解析部が正確な解析結果を採用するために必要な解析結果が削除されることを防止できる。よって、最終的な解析結果を変化させない不要な候補（解析結果）のみを除去することが可能になる。【００３２】
また、本発明の言語処理装置は、多義語と他の語とを含む自然言語文に対して所定の解析を行い、該多義語の有する複数の意味に応じて、該自然言語文に対する複数の解析結果を出力する第１の解析部と、前記第１の解析部が出力した複数の解析結果に対して特定の解析を行って該複数の解析結果から１つの解析結果を採用する第２の解析部と、前記多義語の１つの意味と他の語に関する情報との組合せごとに、該組合せを採用するか否かを表す判断情報が記憶されている記憶部と、前記第１の解析部が出力した各解析結果中の前記多義語の意味および他の語に関する情報との組合せごとに、該組合せが該第２の解析部で採用されたか否かを表す採否情報を、該第１の解析部が出力した複数の解析結果と前記第２の解析部の採用結果とに基づいて生成する採否情報生成部と、前記採否情報生成部が生成した採否情報で不採用とされた前記組合せが、前記記憶部で採用を表す判断情報と対応している場合、該採否情報を採用に変更し、その後、前記複数の解析結果から不要な解析結果を削除するための削除規則を、変更された該採否情報と変更されなかった該採否情報とに基づいて生成する規則生成部と、を含む。【００３３】
また、本発明の言語処置方法は、多義語の１つの意味と他の語に関する情報との組合せごとに、該組合せを採用するか否かを表す判断情報が記憶されている記憶部を含む言語処理装置が行う言語処理方法であって、多義語と他の語とを含む自然言語文に対して所定の解析を行い、該多義語の有する複数の意味に応じて、該自然言語文に対する複数の解析結果を出力する第１の解析ステップと、前記複数の解析結果に対して特定の解析を行って該複数の解析結果から１つの解析結果を採用する第２の解析ステップと、前記第１の解析ステップで出力された各解析結果中の前記多義語の意味および他の語に関する情報との組合せごとに、該組合せが該第２の解析ステップで採用されたか否かを表す採否情報を、該第１の解析ステップで出力された複数の解析結果と前記第２の解析ステップの採用結果とに基づいて生成する採否情報生成ステップと、前記採否情報で不採用とされた前記組合せが、前記記憶部で採用を表す判断情報と対応している場合、該採否情報を採用に変更し、その後、前記複数の解析結果から不要な解析結果を削除するための削除規則を、変更された該採否情報と変更されなかった該採否情報とに基づいて生成する規則生成ステップと、を含む。【００３４】
上記発明によれば、第２の解析部にて採用されなかった解析結果内の組合せが、記憶部で採用を表す判断情報と対応していると、その組合せの採否情報が採用に変更され、その後、第１の解析部の複数の解析結果から不要な解析結果を削除するための削除規則が、変更された採否情報と変更されなかった採否情報とに基づいて生成される。【００３５】
このため、第２の解析部にて採用されなかった第１の解析部の解析結果から、第２の解析部が正確な解析結果を採用するために必要な解析結果が削除されることを防止できる。よって、最終的な解析結果を変化させない不要な候補（解析結果）のみを除去することが可能になる。【００３６】
なお、前記多義語の意味と前記他の語に関する情報との組合せは、該多義語とその周辺の単語との表層、原型、品詞、活用形の１つないしその組み合わせであることが望ましい。【００３７】
また、前記第１の解析部は、予め定められた所定の規則に基づいて解析を行うルールベース方式により、前記自然言語文を解析することが望ましい。【００３８】
上記発明によれば、第１の解析部での解析方式がルールベース方式となり、削除規則の作成に用いられる統計モデルに基づいた統計ベース解析と、解析方式が異なる。よって、削除規則に基づく削除処理が有効に機能する可能性が高くなる。【００３９】
また、本発明の言語処理装置は、上記言語処理装置にて生成された削除規則を記憶する知識ベース記憶部と、多義語と他の語とを含む自然言語文に対して所定の解析を行い、該多義語の有する複数の意味に応じて、該自然言語文に対する複数の解析結果を出力する第１の解析部と、前記知識ベース記憶部に記憶されている削除規則に基づいて、前記第１の解析部が出力した複数の解析結果から不要な解析結果を削除する曖昧性削減部と、前記曖昧性削減部にて前記不要な解析結果が削除された複数の解析結果に対して特定の解析を行って該複数の解析結果から１つの解析結果を採用する第２の解析部と、を含む。【００４０】
また、本発明の言語処理方法は、言語処理装置にて生成された削除規則を記憶する知識ベース記憶部を含む言語処理装置が行う言語処理方法であって、多義語と他の語とを含む自然言語文に対して所定の解析を行い、該多義語の有する複数の意味に応じて、該自然言語文に対する複数の解析結果を出力する第１の解析ステップと、前記知識ベース記憶部に記憶されている削除規則に基づいて、前記複数の解析結果から不要な解析結果を削除する曖昧性削減ステップと、前記不要な解析結果が削除された複数の解析結果に対して特定の解析を行って該複数の解析結果から１つの解析結果を採用する第２の解析ステップと、を含む。【００４１】
上記発明によれば、第２の解析部にて採用されなかった第１の解析部の解析結果から、第２の解析部が正確な解析結果を採用するために必要な解析結果が削除されなくなり、不要な解析結果のみを削除可能となる。このため、第２の解析部の解析結果の精度を保ちながら、第２の解析部の処理を少なくすることが可能となる。【００４２】
また、本発明の言語処理用プログラムは、コンピュータに言語処理を実行させる言語処理用プログラムであって、多義語と他の語とを含む自然言語文に対して所定の解析を行い、該多義語の有する複数の意味に応じて、該自然言語文に対する複数の解析結果を出力する第１の解析処理と、前記複数の解析結果に対して特定の解析を行って該複数の解析結果から１つの解析結果を採用する第２の解析処理と、前記複数の解析結果から削除されても、前記第２の解析処理で採用される解析結果が維持される、該第１の解析処理での不要な解析結果を削除するための削除規則を、該第１の解析処理にて出力された複数の解析結果と該第２の解析処理での採用結果とに基づいて生成する生成処理と、を含む言語処理をコンピュータに実行させる。【００４３】
また、本発明の言語処理用プログラムは、多義語の１つの意味と他の語に関する情報との組合せごとに、該組合せを採用するか否かを表す判断情報が記憶されている記憶部と接続されたコンピュータに、言語処理を実行させる言語処理用プログラムであって、多義語と他の語とを含む自然言語文に対して所定の解析を行い、該多義語の有する複数の意味に応じて、該自然言語文に対する複数の解析結果を出力する第１の解析処理と、前記複数の解析結果に対して特定の解析を行って該複数の解析結果から１つの解析結果を採用する第２の解析処理と、前記第１の解析処理で出力された各解析結果中の前記多義語の意味および他の語に関する情報との組合せごとに、該組合せが該第２の解析処理で採用されたか否かを表す採否情報を、該第１の解析処理で出力された複数の解析結果と前記第２の解析処理の採用結果とに基づいて生成する採否情報生成処理と、前記採否情報で不採用とされた前記組合せが、前記記憶部で採用を表す判断情報と対応している場合、該採否情報を採用に変更し、その後、前記複数の解析結果から不要な解析結果を削除するための削除規則を、変更された該採否情報と変更されなかった該採否情報とに基づいて生成する規則生成処理と、を含む言語処理を、前記コンピュータに実行させる。【００４４】
また、本発明の言語処理用プログラムは、言語処理装置にて生成された削除規則を記憶する知識ベース記憶部と接続されたコンピュータに、言語処理を実行させる言語処理用プログラムであって、多義語と他の語とを含む自然言語文に対して所定の解析を行い、該多義語の有する複数の意味に応じて、該自然言語文に対する複数の解析結果を出力する第１の解析処理と、前記知識ベース記憶部に記憶されている削除規則に基づいて、前記複数の解析結果から不要な解析結果を削除する曖昧性削減処理と、前記不要な解析結果が削除された複数の解析結果に対して特定の解析を行って該複数の解析結果から１つの解析結果を採用する第２の解析処理と、を含む言語処理を、前記コンピュータに実行させる。【００４５】
上記発明によれば、上記言語処理方法をコンピュータに実行させることが可能となる。
【発明の効果】
【００４６】
本発明によれば、最終的な解析結果を変化させない不要な候補のみを除去することが可能になり、また、その不要な候補のみを除去することで、解析結果を変えることなく、より高速に解析処理を行うことが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】図１は、本発明の第１の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、図１に示した言語処理装置の動作を示す流れ図である。
【図３Ａ】図３Ａは、出現事例記憶部３１に記憶されている矛盾検出用事例の具体例を示した説明図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、曖昧性を持つ形態素解析結果の具体例を示した説明図である。
【図３Ｃ】図３Ｃは、図３Ｂの解析結果から得られる事例の具体例を示した説明図である。
【符号の説明】
【００４８】
１        入力装置
２        データ処理装置
２１      第１の解析部
２２      曖昧性削減部
２３      第２の解析部
２４      不要曖昧性学習部
２４１    事例抽出部
２４２    矛盾調整部
２４３    知識ベース構築部
２４４    規則生成部
３        記憶装置
３１      出現事例記憶部
３２      知識ベース記憶部
４        出力装置
５        プログラム記憶部
【発明を実施するための最良の形態】
【００４９】
次に、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。【００５０】
図１は、本発明を実施するための第１の実施の形態の構成を示すブロック図である。【００５１】
図１において、第１の実施の形態の言語処理装置は、キーボード等の入力装置１と、プログラム制御により動作するデータ処理装置（コンピュータ）２と、情報を記憶する記憶装置３と、ディスプレイ装置または印刷装置等の出力装置４と、データ処理装置２の動作を規定するプログラムを記憶するプログラム記憶部（コンピュータにて読み取り可能な記録媒体）５とを含む。【００５２】
記憶装置３は、出現事例記憶部３１と知識ベース記憶部３２を備えている。【００５３】
出現事例記憶部３１には、予め、矛盾検出用の事例が記憶されている。【００５４】
矛盾検出用の事例は、好適には第１の解析部２１と第２の解析部２３によって大量の文が構文解析され、その各々の結果から知識ベース構築部２４３に与える事例と同形式のデータを抽出することで作成される。矛盾検出の性能は、ここで作成される事例の数が多いほど高くなる。【００５５】
各事例では、多義語の１つの意味と他の語に関する情報との組合せが、その組合せを採用するか否かを表す判断情報と関連づけられている。【００５６】
なお、多義語は、複数の意味または複数の品詞などの文法上の働きを持つ単語または句などの文法要素として、定義される。また、他の語に関する情報は、多義語と異なる語に関する情報（例えば、多義語の直前の語の品詞）である。【００５７】
知識ベース記憶部３２には、知識ベース構築部２４３で作成された知識ベース（例えば、削除規則）が記憶される。【００５８】
データ処理装置２は、第１の解析部２１と、曖昧性削減部２２と、第２の解析部２３と、事例抽出部２４１と、矛盾調整部２４２と、知識ベース構築部２４３とを備えている。なお、矛盾調整部２４２と、知識ベース構築部２４３とで、規則生成部２４４を構成する。また、事例抽出部２４１と、矛盾調整部２４２と、知識ベース構築部２４３と、出現事例記憶部３１とで、生成部を構成する。【００５９】
データ処理装置２は、例えば、プログラム記憶部５に記録されているプログラムを読み取り、そのプログラムを実行することによって、第１の解析部２１と、曖昧性削減部２２と、第２の解析部２３と、事例抽出部２４１と、矛盾調整部２４２と、知識ベース構築部２４３とを実現する。【００６０】
なお、第１の解析部２１と、曖昧性削減部２２と、第２の解析部２３と、事例抽出部２４１と、矛盾調整部２４２と、知識ベース構築部２４３とは、ハードウェアにて構成されてもよい。【００６１】
これらの構成部は、概略次のように動作する。【００６２】
第１の解析部２１は、構文解析処理を途中のフェーズまで行う。構文解析処理がＸ１〜Ｘｎのｎフェーズからなる場合、第１の解析部２１は、Ｘ１〜Ｘｍ（ｍ≠ｎ）までの解析を行う。【００６３】
また、第１の解析部２１は、多義語と他の語とを含む自然言語文に対して所定の解析（Ｘ１〜Ｘｍ（ｍ≠ｎ）までの解析）を行い、その多義語の有する複数の意味に応じて、その自然言語文に対する複数の解析結果を出力する。【００６４】
曖昧性削減部２２は、第１の解析部２１が出力した複数の解析結果から、知識ベース記憶部３２に記憶されている知識ベースに基づいて「不採用」と判定される解釈結果を除去する。なお、曖昧性削減部２２は、動作が禁止されると、第１の解析部２１が出力した複数の解析結果を、第２の解析部２３に提供する。【００６５】
第２の解析部２３は、曖昧性削減部２２の出力を元に、第１の解析部２１が行った解析処理以降のフェーズの解析処理を行う。【００６６】
具体的には、第２の解析部２３は、曖昧性削減部２２の出力（例えば、第１の解析部２１が出力した複数の解析結果）に対して特定の解析（Ｘｍ＋１〜Ｘｎまでの解析）を行って複数の解析結果から１つの解析結果を採用する。【００６７】
事例抽出部２４１は、第１の解析部２１の解析結果ごとに、第２の解析部２３の出力における採否を表す採否情報と、知識ベース構築部２４３で知識ベースを構築するのに用いる各解析結果での曖昧性に関する情報、すなわち、素性集合と、に基づいて、事例を作成する。【００６８】
具体的には、事例抽出部２４１は、採用情報生成部の一例であり、第１の解析部２１が出力した複数の解析結果と第２の解析部２３の採用結果とに基づいて、各解析結果中から、多義語の意味と他の語に関する情報との組合せ（素性集合を含む）すなわち事例を抽出する。【００６９】
さらに、事例抽出部２４１は、第１の解析部２１が出力した複数の解析結果と第２の解析部２３の採用結果とに基づいて、事例ごとに、その事例が第２の解析部２３で採用されたか否かを表す採否情報を生成し、その採否情報を、その事例に付与する。【００７０】
矛盾調整部２４２は、出現事例記憶部３１に記憶された大量の事例と、事例抽出部２４１で得られた事例をつきあわせ、矛盾した事例が存在しないか確認する。矛盾調整部２４２は、矛盾した事例が存在する場合は、事例抽出部２４１で得られた事例の採否情報を「不採用」から「採用」の方向にのみ修正する。【００７１】
知識ベース構築部２４３は、矛盾調整部２４２が出力する事例に基づいて、曖昧性削減のための知識ベース（例えば、第１の解析部２１の複数の解析結果から不要な解析結果を削除するための削除規則）を作成し、その知識ベースを知識ベース記憶部３２に格納する。 
図２は、図１に示した言語処理装置の動作を説明するためのフローチャートである。以下、図１および図２を参照して、図１に示した言語処理装置の全体の動作について詳細に説明する。【００７２】
まず、知識ベースを学習する際の動作（例えば、第１の解析部２１の複数の解析結果から不要な解析結果を削除するための削除規則を作成する際の動作）について説明する。【００７３】
入力装置１から与えられた入力文字列は、第１の解析部２１と第２の解析部２３により構文解析される（ステップＡ１）。なお、入力文字列は、多義語と他の語とを含む。【００７４】
本実施形態では、第１の解析部２１は、入力文を単語に区切って品詞を付与する形態素解析処理を行い、第２の解析部２３は、単語間の係り受けを決定する係り受け決定処理を行う。この際、曖昧性削減部２２は、曖昧性削減を行わなくてもよい。【００７５】
次に、事例抽出部２４１は、第１の解析部２１が出力した複数の解析結果と、第２の解析部２３の採用結果と、を受け付け、それらをまとめた情報から事例を抽出する。なお、事例は、各解析結果内の多義語の意味および他の語に関する情報との組合せ（素性集合を含む）と、その組合せが第２の解析部２３で採用されたか否かを表す採否情報とを含む（ステップＡ２）。【００７６】
本実施形態では、第１の解析部２１が出力する解析結果は、単語区切りおよび品詞の曖昧性を有する。また、本実施形態では、素性集合は、曖昧性を有する多義語（単語）とその直前と直後の単語と、の表層、品詞および活用形とを含む。【００７７】
次に、矛盾調整部２４２は、出現事例記憶部３１に記憶された事例と、事例抽出部２４１で得られた事例をつきあわせ、矛盾した事例が存在しないか確認する（ステップＡ３）。【００７８】
矛盾は、事例抽出部２４１で得られた事例と素性集合が同一で採否情報が異なる事例が、出現事例記憶部３１に存在することを表す。【００７９】
矛盾調整部２４２は、矛盾した事例が存在する場合は、事例抽出部２４１で得られた事例の採否情報を「不採用」から「採用」の方向にのみ修正する（ステップＡ４）。【００８０】
矛盾調整部２４２が、この修正を行うことで、削除された場合に学習データに矛盾した事例が存在してしまうという、本質的に曖昧性削減が不可能な解析結果を、誤って削減するモデルが、作成されにくくなる。【００８１】
矛盾調整部２４２の出力である事例は、一時的に知識ベース構築部２４３内のメモリに格納される（ステップＡ５）。【００８２】
ここで、第１の解析部２１は、入力可能な文字列が残っているか確認する（ステップＡ６）。【００８３】
入力可能な文字列が残っている場合は、残りの入力について、ステップＡ１からステップＡ５の処理が繰り返えされる。【００８４】
入力可能な文字列が残っていない場合は、知識ベース構築部２４３は、矛盾調整部２４２の出力として得られた事例を元に、曖昧性削減のための知識ベースを作成し、その知識ベースを知識ベース記憶部３２に格納する。【００８５】
本実施形態では、知識ベースの作成方法として、決定木、最大エントロピー法、サポートベクターマシン法などの学習器を用いた統計モデル作成方法が用いられる。【００８６】
以下では、本実施形態の他のバリエーションについて述べる。【００８７】
第１の解析部２１と第２の解析部２３は、第１の解析部２１の解析結果の曖昧性が第２の解析部２３により削減されるという組み合わせであれば、適宜変更可能である。【００８８】
例えば、第１の解析部２１が、形態素解析と文節纏め上げ処理を行い、第２の解析部２３が、文節間の係り受け解析を行ってもよい。【００８９】
また、本実施形態では、第１の解析部２１と第２の解析部２３を合わせた全体の言語解析処理として、構文解析処理が用いられた。しかしながら、第１の解析部２１と第２の解析部２３を合わせた全体の言語解析処理は、それ以外にも、形態素解析処理、意味解析処理、機械翻訳処理、音声合成処理および音声認識処理などの、複数フェーズからなり、かつ、途中のフェーズでの曖昧性が後段のフェーズによって解消される言語解析処理であれば、適宜変更可能である。【００９０】
出現事例記憶部３１に格納される矛盾検出用の事例は、人手で作成されてもよい。また、この事例が予め作成されず、言語処理の過程での矛盾調整部２４２の出力が、事例として、出現事例記憶部３１に格納されていってもよい。更には、予め矛盾検出用の事例が蓄えられた上で、矛盾調整部２４２の出力が、その事例に追加されていってもよい。【００９１】
知識ベースを構築するのに用いる素性集合として参照される単語や文節といった文法要素（他の語）の数と方向は、適宜変更可能である。例えば、多義語の直前の１要素のみが参照されたり、直前の２要素と直後の１要素が参照されたりしてもよい。【００９２】
また、文法要素中の参照される情報（他の語に関する情報）は、文法要素に関係のある情報であれば、表層、品詞、活用形のいずれか１つないしその組合せ、または、それら以外でもよい。【００９３】
また、各文法要素で参照される情報は、全て統一されなくてもよい。例えば、機能語は表層を参照し、自立語では表層を参照しないといった変化を付けてもよい。【００９４】
また、ステップＡ６が行われずに、１入力ごとに、ステップＡ７において、知識ベースの更新が行われてもよい。【００９５】
知識ベースの作成方法としては、矛盾調整部２４２の出力が、そのまま知識ベースに格納されてもよい。【００９６】
続いて、知識ベース記憶部３２内の知識ベースを用いて構文解析を行う場合の動作について説明する。【００９７】
第１の解析部２１は、入力装置１から入力された文字列を、構文解析処理の途中のフェーズまで解析する（ステップＢ１）。なお、その文字列に多義語が含まれていると、第１の解析部２１は、その多義語の有する複数の意味に応じて、文字列に対する複数の解析結果を出力する。【００９８】
次に、曖昧性削減部２２は、第１の解析部２１の各解析結果中の多義語の意味と他の語に関する情報と、知識ベース記憶部３２内の知識ベースと、を参照して、各解析結果の採否を判定し、「不採用」と判定された解析結果を、それらの解析結果から削除する（ステップＢ２）。【００９９】
第２の解析部２３は、曖昧性削減部２２で残された解析結果を用いて、残りのフェーズの解析を行う（ステップＢ３）。【０１００】
第２の解析部２３は、解析の結果、最後に得られた解析結果を出力装置４に出力する（ステップＢ４）。【０１０１】
次に、本実施形態の効果について説明する。【０１０２】
本実施形態では、事例抽出部２４１と、矛盾調整部２４２と、知識ベース構築部２４３と、出現事例記憶部３１とで構成される生成部は、第１の解析部２１が出力した複数の解析結果から削除されても、第２の解析部２３が採用する解析結果が維持される、第１の解析部２１の不要な解析結果を削除するための削除規則を、第１の解析部２１が出力した複数の解析結果と第２の解析部２４の採用結果とに基づいて生成する。【０１０３】
このため、第２の解析部２４にて採用されなかった第１の解析部２１の解析結果から、第２の解析部２４が正確な解析結果を採用するために必要な解析結果が削除されることを防止できる。よって、最終的な解析結果を変化させない不要な候補（解析結果）のみを除去することが可能になる。【０１０４】
また、本実施形態では、矛盾調整部２４２は、事例抽出部２４１が抽出した事例に反する事例（矛盾事例）が、出現事例記憶部２１に記憶されていると、事例抽出部２４１が抽出した事例の採否情報を「不採用」から「採用」に修正する。このため、矛盾調整部２４２の出力を元に作成される知識ベースを用いた曖昧性削減部２２が、誤った検索結果削減を行ってしまう可能性が減る。【０１０５】
よって、曖昧性を削減して解析処理を高速化しているにもかかわらず、解析結果は、曖昧性を削減しない場合と変化しないという効果を奏する。【０１０６】
また、第１の解析部２１の実現方法としては、大きく分けて、統計モデルに基づいた統計ベース解析と、人手で作成した規則に基づいて解析を行うルールベース解析（ルールベース方式）の２種類が考えられるが、本実施形態は、ルールベース解析に基づいた解析部に対して、より大きな効果が得られる。【０１０７】
その理由は、以下の通りである。【０１０８】
第１の解析部２１は、多くの場合、独自に曖昧性削減を行っており、曖昧性削減部２２では、第１の解析部２１で削減できなかった曖昧性（解析結果）を削減する。【０１０９】
同様の情報からは同様の曖昧性（解析結果）しか削減できないと考えると、第１の解析部２１と曖昧性削減部２２が参照する情報の重なりが少ないほど、削減効果が大きくなると言える。【０１１０】
第１の解析部２１が統計ベースの解析を行っている場合、この解析のベースとなっている統計モデルと曖昧性削減部２２が参照する統計モデルが類似したモデルであると、参照情報の重なりが大きくなるので、曖昧性削減効果は小さくなる。逆に、ルールベースの解析での解析規則は、統計モデルとは異なる性質を持つことが多く、参照情報の重なりが小さくなるため、曖昧性削減効果は大きくなる。【０１１１】
（実施例）
次に、具体的な実施例を用いて、本実施形態の動作を説明する。【０１１２】
第１の実施例では、第１の解析部２１は、入力文を単語に区切って品詞を付与する形態素解析処理を行い、第２の解析部２３は、単語間の係り受けを決定する係り受け決定処理を行う。【０１１３】
また、事例抽出部２４１で参照される情報は、曖昧性を持つ語（多義語）とその直前と直後の単語との、表層（但し、曖昧性を持つ語（多義語）と機能語のみ）と、品詞である。【０１１４】
また、知識ベース構築部２４３における知識ベースの作成方法は、サポートベクターマシン法（以下、ＳＶＭ法と呼ぶ）である。【０１１５】
また、出現事例記憶部３１には、大量の文を第１の解析部２１および第２の解析部２３で解析した結果を、事例抽出部２４１に供給することにより得られる事例が、格納されている。【０１１６】
図３Ａは、出現事例記憶部３１に格納されている事例の具体例を示した説明図である。例えば、図３Ａの上から４番目の事例は、「問題がとけると幸せになれる」という入力文から得ることができる。【０１１７】
まず、知識ベース学習時の動作を説明する。【０１１８】
入力文中に、「問題をとけると娘が言う」（表現１）、「雪がとけると春が来る」（表現２）、および、「この難問がとけると話が進む」（表現３）、という３つの表現が存在していたとする。【０１１９】
単語「とける」には、「（ものが）溶ける」の意味を持つ動詞と、「（問題を）解く」の可能形である可能動詞という２つの意味があり、単語「とける」は、曖昧性を有する。【０１２０】
また、単語「と」には、「引用助詞」と「接続助詞」の２つの意味があり、単語「と」は、曖昧性を有する。【０１２１】
このため、第１の解析部２１による表現１〜３の形態素解析結果は、図３Ｂに示すような、複数の形態素解析結果を有する曖昧性を持った構造となる。【０１２２】
この曖昧性を持った構造が、第２の解析部２３に供給されると、第２の解析部２３の解析の過程で、第１の解析部２１の形態素解析結果の曖昧性は解消される。図３Ｂ中の※印は、解析の結果、第２の解析部２３にて採用された形態素解析結果を示す。【０１２３】
次に、不要曖昧性学習部２４は、第１の解析部２１の出力と、第２の解析部２３の採用結果から、知識ベースを学習するための事例を作成する。【０１２４】
本実施例における事例の作成とは、第１の解析部の各形態素解析結果について、曖昧性を持つ語（多義語）とその直前と直後の単語との、表層（但し、曖昧性を持つ語と機能語のみ）、品詞の情報と、各解析結果の第２の解析部２３での採否情報と、をペアにすることを指す。【０１２５】
採否情報は、「採用」と「不採用」のいずれかとなり、２値を取る。【０１２６】
以下に、不要曖昧性学習部２４が表現１の「とける（溶ける）」の曖昧性から事例を作成する例を示す。【０１２７】
図３Ｂの（表現１）参照すると、曖昧性を持つ語（多義語）の表層は「とける」で、その品詞は「動詞」であり、直前の単語の表層は「を」で、その品詞は「助詞」であり、直後の単語の表層は「と」で、その品詞は「引用助詞」または「接続助詞」であり、それらの採否情報は「不採用」であるため、以下の２つの事例が得られる。【０１２８】
事例１：[ 直前の単語（表層：を/品詞：助詞）、曖昧性を持つ語（表層：とける/品詞：動詞）、直後の単語（表層：と/品詞：引用助詞) ]→不採用
事例２：[ 直前の単語（表層：を/品詞：助詞）、曖昧性を持つ語（表層：とける/品詞：動詞）、直後の単語（表層：と/品詞：接続助詞) ]→不採用
学習時の計算量を削減するには、事例数をできるだけ減らす方が望ましい。【０１２９】
そこで、曖昧性を持つ語とは異なる語（他の語）については、できるだけ第２の解析部２３で採用された単語を用いるようにしてもよい。【０１３０】
すなわち、表現１において採用された「と」の候補（解釈事例）は、「引用助詞」であるため、採用されなかった候補（解釈事例）の「接続助詞」の事例２は、学習に用いられなくてもよい。【０１３１】
図３Ｃは、このようにして表現１〜３の全ての形態素解析結果について事例を作成した結果を示す説明図である。【０１３２】
続いて、不要曖昧性学習部２４（矛盾調整部２４２）は、得られた事例を出現事例記憶部３１に記憶された矛盾検証用事例と比較し、矛盾がないか確認する。【０１３３】
例えば、図３Ｃの上から４番目の事例は、図３Ａの上から４番目の矛盾検証用事例と比較すると、素性集合が同一で、採否情報が異なるため、矛盾がある事例だといえる。【０１３４】
この場合、矛盾調整部２４２は、得られた事例の採否情報を「不採用」から「採用」に修正する。【０１３５】
なお、「採用」から「不採用」への修正が行われると、後の知識ベース構築において、本質的に曖昧性削減が不可能な曖昧性を一律削除するモデルが作成されてしまうため、本実施例では、その修正は行われない。【０１３６】
なお、「不採用」から「採用」への修正が必要な表現１の他の事例については、図３Ｃの採用情報の項目に「（矛盾）」というマークが付与されている。【０１３７】
矛盾調整部２４２は、その修正を終了すると、修正された事例および修正されなかった事例を、知識ベース構築部２４３に提供する。【０１３８】
最後に、知識ベース構築部２４３は、矛盾調整部２４２から受け付けた事例から、ＳＶＭを用いて曖昧性解消モデルを学習する。【０１３９】
この際、知識ベース構築部２４３は、各事例の素性集合を入力とし、採否情報を分類先のクラスとする２値分類学習を行う。【０１４０】
ＳＶＭのカーネル関数に３次の多項式関数が用いられると、高い精度が得られる。【０１４１】
ＳＶＭや最大エントロピー法、決定木といった分類器は、入力された事例が事例中で示されたクラス通りに分類されるような境界線を学習しようとする。【０１４２】
知識ベース構築部２４３は、本実施例の事例からは、おおまかには、直前に助詞「を」がある動詞「とける（溶ける）」という形態素解析結果を「不採用」と判定し、単語「と」に関する複数の形態素解析結果（曖昧性）は、いかなる文脈でも「採用」と判定するモデル（知識ベース）を得て、これを知識ベース記憶部３２に格納する。【０１４３】
次に、得られた知識ベースを用いて構文解析を行う場合の動作を説明する。【０１４４】
表現１〜３が入力されたとすると、第１の解析部２１は、学習時と同様に、図３Ｂに示される曖昧性を持った形態素解析結果、すなわち、複数の形態素解析結果を出力する。【０１４５】
続いて、曖昧性削減部２２は、各形態素解析結果について素性集合を作成し、素性集合が知識ベースに格納された分類器によって「不採用」と判定された場合には、その組成集合に対応する形態素解析結果を除去する。【０１４６】
例えば、表現１の動詞「とける（溶ける）」の解析結果からは、学習時の実施例と同様の手順で、以下の素性集合が得られる。ただし、第１の解析部２１の解析時には、単語「と」の曖昧性が決定されていないため、数は２つとなる。【０１４７】
素性集合１：[直前の単語（表層：を/品詞：助詞）、曖昧性を持つ語（表層：とける/品詞：動詞）、直後の単語（表層：と/品詞：引用助詞）]
素性集合２：[直前の単語（表層：を/品詞：助詞）、曖昧性を持つ語（表層：とける/品詞：動詞）、直後の単語（表層：と/品詞：接続助詞）]
曖昧性削除部２２は、各素性集合について、知識ベース記憶部３２内のモデルにより採否を判定する。この場合、曖昧性削除部２２は、素性集合１、２共に曖昧性を持つ語が動詞「とける（溶ける）」であり、その直前に助詞「を」が存在するため、「不採用」と判定する。【０１４８】
結果として、動詞「とける（溶ける）」の候補は、不必要と判定され、除去される。【０１４９】
一方で、今回学習されたモデルは、直前に助詞「を」がない場合には可能動詞「とける（解ける）」の候補を「不採用」と判定せず、また単語「と」の複数の解析結果（曖昧性）についても「不採用」と判定しないため、表現１〜３のその他の形態素解析結果については除去されない。【０１５０】
最後に、第２の解析部２３は、残された形態素解析結果を用いて解析処理を行う。【０１５１】
曖昧性削減部２２で削除された形態素解析結果は、曖昧性削減部２２が除去しない場合でも、第２の解析部２３で採用されなかった形態素解析結果であるため、今回の曖昧性削減によって、第２の解析部２３の解析結果は変化しない。【０１５２】
以下、第１の実施例の効果について説明する。【０１５３】
本実施例においては、第２の解析部２３の解析結果を変化させない形態素解析結果のみが除去されるため、曖昧性削減を行わない場合の第２の解析部２３の解析結果と比較して、第２の解析部２３の解析結果が変化することがない。【０１５４】
一方で「とける」に対する第１の解析部２１の不必要な形態素解析結果を削除できているため、第２の解析部２３の解析速度が向上し、その結果、全体の解析速度も向上する。【０１５５】
また、実施例においては、日本語を例に説明しているが、解析対象の言語は日本語に限定されない。【０１５６】
次に、第２の実施例を説明する。【０１５７】
第２の実施例は、知識ベース構築部２４３が、矛盾調整部２４２から受け付けた事例を、直接、知識ベース記憶部３２に格納する点を除けば、第１の実施例とほぼ同じ構成である。【０１５８】
まず、学習時の動作を説明する。【０１５９】
上述した表現１〜３が入力されると、第１の実施例と同様に、矛盾調整部２４２は、図３Ｃに示される事例を得る（なお、矛盾マークが付与された事例は、採否情報が「採用」に修正されている）。【０１６０】
本実施例では、知識ベース構築部２４３は、矛盾調整部２４２から得られた事例を、そのまま知識ベース記憶部３２に格納する。【０１６１】
次に、得られた知識ベースを用いて構文解析を行う場合の動作を説明する。【０１６２】
第１の実施例と同様に、表現１〜３が入力されると、第１の解析部２１は、図３Ｂに示される曖昧性を持った複数の形態素解析結果を出力し、曖昧性削除部２２は、各形態素解析結果から第１の実施例と同様の素性集合を得られる。表現１の動詞「とける（溶ける）」の曖昧性についても第１の実施例と同様である。【０１６３】
続いて、曖昧性削除部２２は、各素性集合に対して以下のように採否判定を行う。【０１６４】
曖昧性削除部２２は、得られた各素性集合について、素性集合が一致する事例が知識ベース記憶部３２に存在すれば、知識ベース記憶部３２に存在する事例の採否情報を、判定結果とする。【０１６５】
具体的には、曖昧性削除部２２は、該当する事例が知識ベース記憶部３２に存在し、その採否情報が「採用」の場合は、判定結果も「採用」とし、該当事例の採否情報が「不採用」の場合は、判定結果も「不採用」とし、該当事例が存在しない場合は、判定結果を「保留」とする。【０１６６】
そして、曖昧性削除部２２は、各形態素解析結果について以下のように判定を行う。【０１６７】
曖昧性削除部２２は、判定結果が「採用」となる素性集合が１つでも存在すれば、その形態素解析結果を「採用」と判定し、「採用」となる素性集合が一つも存在しない場合に「不採用」となる素性集合が１つでも存在すれば、その形態素解析結果を「不採用」と判定し、それ以外の場合は「採用」とする。【０１６８】
例えば、動詞「とける（溶ける）」の各形態素解析結果の素性集合（素性集合１、２）を例に説明すると、素性集合１は、図３Ｃの上から１番目の事例の素性集合と同一であり、その採否情報は「不採用」であるため、素性集合１は「不採用」と判定され、一方、素性集合２は同一の素性集合を持つ事例が知識ベースに存在しないため「保留」となる。【０１６９】
よって、動詞「とける（溶ける）」を表す形態素解析結果は、「不採用」と判定される。表現１〜３の他の形態素解析結果について同様の方法により判定が行われると、全て「採用」と判定される。【０１７０】
以下、第２の実施例の効果について説明する。【０１７１】
第２の実施例では、各形態素解析結果が「不採用」と判定されるためには、形態素解析結果から得られた素性集合と知識ベース内の素性集合が完全一致しなければならないため、第１の実施例よりも曖昧性削減性能が劣るが、第１の実施例と同様、不必要な曖昧性のみ除去することで解析結果を変えずに高速化を行うことが可能である。【０１７２】
なお、本発明は、第１の自然言語から第２の自然言語に翻訳する機械翻訳プログラムや、文章から特徴的な単語の連なりを抽出するテキストマイニングプログラムといった構文解析処理を必要とする自然言語処理用途に適用できる。【０１７３】
以上説明した実施形態および各実施例において、図示した構成は単なる一例であって、本発明はその構成に限定されるものではない。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【国際調査報告】
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2007097208.tif 000009