(57)【要約】【課題】  中国語等の特定の言語の文法であって、限定されたコーパスにおいて機械翻訳に対し有効かつ頑健なものを、複雑な言語学的分析を必要とすることなく生成する装置を提供する。【解決手段】  文法を生成するシステム３０は、カテゴリーテーブル４０を含み、カテゴリーのいくつかは特定の単語を含む。システム３０はさらに、カテゴリーテーブル４０を参照して中国語コーパス４２から文法規則候補４６を生成する規則候補抽出モジュール４４と、文法規則候補４６を訂正して基本規則５２を出力する規則訂正モジュール５０と、基本規則５２を用いてテスト文をパーズし、パーズツリー５６を出力するパーズモジュール５４と、パーズツリー５６内の誤りが訂正されるように、基本規則５２を訂正する規則修正モジュール５８と、を含む。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め定められた言語の文法を生成する装置であって、
前記予め定められた言語の単語の品詞カテゴリーのテーブルを記憶するための記憶部を含み、前記カテゴリーは前記予め定められた言語の特定の単語を明示的に含んでおり、前記装置はさらに、
前記品詞カテゴリーのテーブルを参照して、前記予め定められた言語の予め定められたコーパスから文法規則の候補の組を生成するための手段と、
前記生成するための手段によって生成された文法規則を訂正するための手段と、
前記文法規則の候補の組を用いて、予め定められた言語のテスト文をパーズして、テスト文のパーズツリーを出力するための手段と、
前記パーズするための手段によって出力されたパーズツリーの誤りが訂正されるように、前記文法規則候補の組を訂正するための手段とを含む、予め定められた言語の文法を生成する装置。
【請求項２】
前記予め定められた言語は中国語である、請求項１に記載の予め定められた言語の文法を生成する装置。
【請求項３】
前記特定のカテゴリーは「把」と「的」とから成る群から選択された単語を含む、請求項２に記載の予め定められた言語の文法を生成する装置。
【請求項４】
前記カテゴリーは前置詞を含み、
当該前置詞のいくつかは前置詞以外のカテゴリーを持ち、
前記いくつかの前置詞の規則候補は互いに競合することがあり、
前記いくつかの前置詞の規則候補はその競合を解消するために優先順位を割当てられている、請求項２に記載の予め定められた言語の文法を生成する装置。
【請求項５】
前記パーズするための手段は文のパーズを行ない、その文に複数の規則候補が適用可能な場合にはより長い距離の規則候補により高い優先順位を割当てる、請求項１〜請求項４のいずれかに記載の予め定められた言語の文法を生成する装置。
【請求項６】
コンピュータ上で実行されると、当該コンピュータに請求項１〜請求項５のいずれかに記載の予め定められた言語の文法を生成する装置の全ての機能を実行させる、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は自然言語処理に関し、特に、特定のコーパスから言語の文法を半自動的に獲得する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
コーパスから文法を獲得することは、いわゆるナレッジバンクを準備する際の難しい問題である。最近では、特定のドメインのための話し言葉システムに対する研究開発が注目を集めつつある。話し言葉処理の多くのアプローチでは、特に規則ベースのアプローチでは、構造を得るために入力発話をパーズする文法システムを必要とする。
【０００３】
ここで、文法とは、可能な句の構造を説明する規則の組を意味する。例えば、「句→ＰＯＳ（Ｐａｒｔ−Ｏｆ−Ｓｐｅｅｃｈ：品詞）｜句｜単語のシーケンス」（ここで「｜」は交換可能な語を示す。）は、左側の句が、右側のＰＯＳ、句又は単語のシーケンスにパーズできることを定める。
【０００４】
言語学的な理論に基づいて手作業で文法を展開するのは非常に困難な作業である。言語学的な現象は通常、語彙的、統語的、意味論的及び常識の象徴的な体系として説明される。文法の展開は、言語的なエンティティの体系を解説するための言語学的知識に依存せざるをえない。
【０００５】
文法システムは多くの場合、言語学的知識とコーパスの特性とによって手作業で構成される。しかし、手作業で頑健な文法体系を維持するには費用がかかり時間もかかる。
【０００６】
最近、何人かの研究者が、限定されたドメイン内での注釈付きコーパスから半自動的に種々の文法を誘導する方法論を提示している（Ｈ．メン等による非特許文献１、Ｓ．ディッパーによる非特許文献２及びＹ．ディン等による非特許文献３を参照されたい）。非特許文献４に示されるＹ．ミヤオ等によるコーパス志向のアプローチは、注釈付コーパスから自動的に文法を抽出する方法を提供する。具体的な言語知識と知識関係とを構築し、異なるコーパス及び課題とに適応させる必要がある（Ｋ．チェン等による非特許文献５を参照されたい。）。
【非特許文献１】ヘレン  Ｍ．メン及びカイ−チャン  シウ、２００２年、「ドメインに特有の意味論的構造の半自動的獲得」、ＩＥＥＥ知識及びデータエンジニアリングに関するトランザクション、第１４巻第１号、１月／２月、１７２−１８０ページ（Helen  M.  Meng  and  Kai-Chung  Siu.  2002.  Semi-Automatic  Acquisition  of  Domain-Specific  Semantic  Structures,  IEEE  Transactions  on  Knowledge  and  Data  Engineering,  vol.  14,  no.  1,  January/February,  pp.  172-180）
【非特許文献２】ステファニー  ディッパー、「文法のモジュラリティとその文法考証に対する影響」、コンピュータ言語に関する第２０回国際会議（ＣＯＬＩＮＧ）予稿集、１−７ページ、ジュネーブ、スイス、２００４年（Stefanie  Dipper,  Grammar  Modularity  and  its  Impact  on  Grammar  Documentation.  In  Proceedings  of  the  20th  International  Conference  on  Computational  Linguistics  (COLING),  pp.  1-7,  Geneva,  Switzerland,  2004.）
【非特許文献３】ユアン  ディン及びマーサ  パーマー、「並列依存小ツリー対の自動学習」、自然言語処理に関する第１回国際合同会議（ＩＪＣＮＬＰ２００４）予稿集、３月、サンヤ、３０−３７ページ、２００４年（Yuan  Ding  and  Martha  Palmer.  Automatic  Learning  of  Parallel  Dependency  Treelet  Pairs.  In  Proceedings  of  the  First  International  Joint  Conference  on  Natural  Language  Processing  (IJCNLP2004).  March,  Sanya,  pp.  30-37,  2004.）
【非特許文献４】ユースケ  ミヤオ、タカシ  ニノミヤ及びジュンイチ  ツジイ、「ペンツリーバンクから主要語駆動の句構造文法を獲得するためのコーパス指向文法開発」、自然言語処理に関する第１回国際合同会議（ＩＪＣＮＬＰ２００４）予稿集、３月、サンヤ、３９０−３９７ページ、２００４年（Yusuke  Miyao,  Takashi  Ninomiya  and  Jun’ichi  Tsujii.  Corpus-oriented  Grammar  Development  for  Acquiring  a  Head-driven  Phrase  Structure  Grammar  from  the  Penn  Treebank.  In  Proceedings  of  the  First  International  Joint  Conference  on  Natural  Language  Processing  (IJCNLP2004).  March,  Sanya,  pp.  390-397,  2004.）
【非特許文献５】ケイ−ジャン  チェン及びユ−ミン  シャー、「中国語のツリーバンクと文法抽出」、自然言語処理に関する第１回国際合同会議（ＩＪＣＮＬＰ２００４）予稿集、３月、サンヤ、５６０−５６５ページ、２００４年（Keh-Jian  Chen  and  Yu-Ming  Hsier.  Chinese  Treebank  and  Grammar  Extraction.  In  Proceedings  of  the  First  International  Joint  Conference  on  Natural  Language  Processing  (IJCNLP2004).  March,  Sanya,  pp.  560-565,  2004.）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
中国語は、処理が最も難しい言語の一つである。中国語の文法を獲得するための、全てのドメインをカバーする統一された基準はまだ存在しない。従って、現実のコーパスにおける現実の研究上の要求という観点から、文法を構築しなければならない。最も重要なことは、現実のコーパスの現実の要求を満たしながらその一貫性を維持することである。
【０００８】
特に、限定されたコーパスにおいて機械翻訳に対する有効性と頑健性とを改良する中国語文法を構築する方法を提供する必要がある。しかし、言語学に基づいて頑健な文法を開発することは、文法的に深く複雑な分析をする必要があるため、困難である。これらの問題は中国語に特有のものである。しかし、中国語と同様の言語構造を有する別の言語でも、同種の問題が見出されるであろう。
【０００９】
従って、この発明の目的の一つは、中国語等の特定の言語の文法であって、限定されたコーパスにおいて機械翻訳に対し有効かつ頑健なものを、複雑な言語学的分析を必要とすることなく生成する装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
この発明の第１の局面は、予め定められた言語の文法を生成する装置に関する。この装置は、予め定められた言語の単語の品詞カテゴリーのテーブルを記憶する記憶部を含む。これらのカテゴリーは、予め定められた言語の特定の単語を明示的に含んでいる。この装置はさらに、品詞カテゴリーのテーブルを参照して、予め定められた言語の予め定められたコーパスから文法規則の組を生成するための手段と、生成するための手段によって生成された文法規則を訂正するための手段と、文法規則の候補の組を用いて、予め定められた言語のテスト文をパーズして、テスト文のパーズツリーを出力するための手段と、パーズするための手段によって出力されたパーズツリーの誤りが訂正されるように、文法規則候補の組を訂正するための手段とを含む。
【００１１】
規則候補が自動的に生成される。規則候補の訂正は、予め定められた言語の深い知識を必要としない。さらに、規則はパーズするための手段と訂正するための手段とによって改良されるが、この処理もまた、言語の深い知識を必要としない。このようにして生成された文法は、規則を抽出したコーパスの中の文と同種の文をパーズするのには好適である。この特徴は、コーパスを用いた機械翻訳に好適である。従って、中国語等の特定の言語の文法であって、限定されたコーパスにおいて機械翻訳に対し有効かつ頑健なものを、複雑な言語学的分析を必要とすることなく生成する装置を提供することができる。
【００１２】
好ましくは、予め定められた言語は中国語である。
【００１３】
より好ましくは、特定のカテゴリーは「把」と「的」とから成る群から選択された単語を含む。
【００１４】
さらに好ましくは、カテゴリーは前置詞を含む。前置詞のいくつかは前置詞以外のカテゴリーを持つ。これらの前置詞の規則候補は互いに競合することがある。これらの前置詞の規則候補は、その競合を解消するために優先順位を割当てられている。
【００１５】
パーズするための手段が文のパーズを行なうときに、その文に複数個の規則候補が適用可能な場合、パーズするための手段はより長い距離の規則候補に対し、より高い優先度を割当てる。
【００１６】
この発明の第２の局面は、コンピュータ上で実行されると、当該コンピュータに上述のいずれかの装置の全ての機能を実行させる、コンピュータプログラムに関する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
＜構造＞
図１はこの発明の一実施の形態に従った中国語の文法を構築するシステムの全体構造を示す。図１を参照して、このシステム３０は、各々にＰＯＳラベルが付された文からなる中国語コーパス４２と、中国語コーパス４２から規則を抽出するのに用いられるＰＯＳのカテゴリーを記憶するためのカテゴリーテーブル４０と、カテゴリーテーブル４０内のカテゴリーを用いて、中国語コーパス４２から規則候補を抽出するための規則候補抽出モジュール４４と、規則候補抽出モジュール４４によって抽出された規則候補を記憶するための規則候補記憶部４６とを含む。
【００１８】
目標とする文法は、限定された分野において動作する特定の機械翻訳システムに好適であると仮定しているので、カテゴリーテーブル４０に設定された句のカテゴリーは翻訳システムで用いられるべきコーパスの知識の特徴を分析することによって構築されなければならない。この実施の形態では、句のカテゴリーの組は３つの中国語のカテゴリーシステムを比較することによって定義されている。すなわち、Ｓｉｎｉｃａと、ペンシルバニア大学によるものと、ＨＩＴ（ハルビン工科大学）によるものとである。句のカテゴリーの組はあまり複雑であってはならないが、コーパス中の言語的な現象をカバーするものでなければならない。カテゴリーの組については図５で定義し説明している。
【００１９】
図５を参照して、３つの具体的カテゴリー「ＶＢＡＰ」、「ＤＥＮＰ」及び「ＤＥＰ」がある。句のカテゴリー「ＶＢＡＰ」は、前置詞「把（ＢＡ）」とそれに続く名詞又は動詞句を含む、句の名称である。句「ＤＥＮＰ」は補助語「的（ＤＥ）」の後に単語が続かない、特別な名詞句であり、通常、発話の最後にくる。
【００２０】
システム３０はさらに、ユーザインターフェース４８を介したユーザからの入力に従って、規則候補記憶部４６に記憶された規則候補を訂正し、基本規則の組を出力する規則訂正モジュール５０と、規則訂正モジュール５０によって出力された基本規則を記憶するための記憶装置５２とを含む。システム３０のユーザは、ユーザの中国語の知識を用いて、不正確な規則を削除することができる。ユーザはさらに、コーパス中の特定の情報を用いて、規則候補を拡張し、パーズの結果と機械翻訳システムを改良することもできる。特に、この実施の形態では、各規則に主要語情報（「ｈｅａｄ」）を付加する。
【００２１】
以下に、基本規則記憶部５２に記憶された基本規則の文法例のいくつかを示す。以下の規則において、「ｓｅｍ」のマークはそれに続く単語が終端ノードであることを示す。
【００２２】
【数１】
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このように構築された、基本規則記憶部５２に記憶された基本規則は、時として、曖昧さという現象のため、発話をパーズする際に競合を生じる。発話の文法的関係をより明白にするため、文法的な注釈付けがなされる。従って、この実施の形態では、中国語と密接に関係するこれらの曖昧さに対処するためのいくつかの考えを提案する。
【００２３】
この目的のために、システム３０はさらに、基本規則記憶部５２に記憶された基本規則を用いて中国語コーパス４２から選択されたテスト文をパーズし、パーズツリーを生成するためのパーズモジュール５４と、パーズモジュール５４によって生成されたパーズツリーを記憶するパーズツリー記憶部５６と、記憶装置５２内の基本規則から、不正確なパーズツリーを生成した規則を削除し、ユーザインターフェース６０を介したユーザの指示に従って、対立する規則間の優先度を設定するための、規則修正モジュール５８とを含む。
【００２４】
図２は、図１に示した規則候補抽出モジュール４４を実現するコンピュータプログラムの詳細な制御フローを示す。図２を参照して、プログラムは全てのテスト文についてステップ８０から８４を繰返す。ステップ８０で、プログラムは処理すべき文中でＰＯＳの「ｐ」（前置詞）又は「ｖ」（動詞）のラベルを付された単語があるか否かを検索する。全ての前置詞と動詞とについて、プログラムはステップ８２及び８４を繰返す。
【００２５】
ステップ８２で、単語「ｐ」又は「ｖ」を含むウィンドウが規定される。図４を参照して、この実施の形態では、単語「ｐ」（又は「ｖ」）１５０と、それに先行する５つの単語１５２及び後続の５つの単語１５４とを含むウィンドウ１４０が規定される。
【００２６】
ステップ８４で、ウィンドウ１４０内に見出される、中心となる単語「ｐ」又は「ｖ」を含む、ＰＯＳ又は句又は単語の全ての組合せシーケンスが生成される。このステップでは、図３を参照して、カテゴリーテーブル４０内の全ての句のカテゴリー１００，１０２，…，１０４が、生成された全ての組合せシーケンス１２０，１２２，…，１２４と組合わされる。生成された組合せが規則候補である。当然のことながら、このようにして生成された規則候補はいくつかの不正確な規則を含む。このような規則は図１に示す規則訂正モジュール５０によって削除され、基本規則が生成されて基本規則記憶部５２に記憶される。
【００２７】
次に、図１を参照して、規則修正モジュール５８を詳細に説明する。基本規則は、曖昧さという現象のため、発話をパーズする際に時として競合を生じさせる。中国語では、多くの前置詞が動詞に根ざすものであるため、そのほとんどは依然として動詞としての機能を保っている。この現象により、発話の構造中、前置詞「ｐ」及び動詞「ｖ」のカテゴリー間のみならず、句「ＶＰ」及び「ＰＰ」間においても、曖昧さの問題が生じる。ＰＰが付加されていることによる曖昧さは、文法解釈に関わる大きな問題である。
【００２８】
最初に、中国語の前置詞であって、同時にカテゴリー「ｖ」、形容詞「ａ」等の他のカテゴリーを持つもののレキシコン（辞書、単語集）を抽出する。図６の表はこれらの単語の連語（コロケーション）とその頻度とを示す。先行技術では、中国語の文のパーズにこの種の情報は用いられていない。
【００２９】
発明者等は、図６に示されたこれらの前置詞に対しある特定の文法を構築することにより、これらの単語間の競合を解決しようと試みた。
【００３０】
【数２】
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抽出された文法の機能を表すために、異なる層の文法のカバーする範囲を、終端ノード及び句の層で比較した。同じ発話の異なる構造ツリーを図７及び図８に示す。この図で、「ｗ」は句読点を表す。
【００３１】
図７及び図８を参照して、パーズの結果、同じ発話から、異なるレベルの文法規則により、いずれも正しく許容可能なものとはいえ、異なる構造ツリーが得られる。変換規則によって目標とする言語へのマッピング関係を構築しようとする場合、文法は機械翻訳において重要な役割を果たす。この問題はまた、粒度(Ｇｒａｎｕｌａｒｉｔｙ)（非特許文献５を参照されたい。）とも呼ばれる。図７及び図８の記号「＊＊」は、句「ＮＮＰ」が、規則「ＮＮＰ→ＮＮＰ（ｈｅａｄ）ＮＮＰ」ではなく、規則「ＮＮＰ→ｎ（ｈｅａｄ）ｎ」によって生成されたことを示す。
【００３２】
文法は、その規則の中に必然的に曖昧さを含む。ある程度まで、ＰＯＳタグの間に見出されるのと同じ曖昧さという問題により、ある種の曖昧さが生じる。句「ＰＰ」と「ＶＰ」との曖昧さは、部分的には、単語が複数カテゴリー「ｐ」と「ｖ」とを持つことにより生じる。これは、「ＰＰ」と「ＶＰ」とが互いに入れ子になっている場合によくある。例えば、規則「ＰＰ→ｐ（ｈｅａｄ）ｖ」及び「ＶＰ→ＰＰ（ｈｅａｄ）ＶＰ」である。この状況を、図９及び図１０の以下の二つの文で説明する。
【００３３】
【数３】
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句「ＰＰ」及び「ＶＰ」間の曖昧さを特定するために、以下のステップが用いられる。
【００３４】
１．第１のステップは、単語のカテゴリーに基づいて前置詞のレキシコンを検索し、抽出された文法から相対的規則を見出すことである。
【００３５】
２．「ＰＰ」規則が「ＶＰ」規則と競合する場合、まず動詞を考慮し、その後隣接する前置詞語との関係を比較することによって適切な規則を選択する。
【００３６】
３．長距離の規則が優先度を有する。例えば、規則「ＰＰ→ｐ  ｖ  ｎｄ」は規則「ＰＰ→ｐ  ｖ」より優先される。
【００３７】
４．ツリー表現に関し、粒度の高い規則は粒度の粗い文法規則に比べて表現上の曖昧さが少ないことは明らかである。
【００３８】
５．規則中の主要語（ｈｅａｄ）情報はそれら自身の曖昧さのために、基準となる知識の種類であるとみなされる。
【００３９】
＜動作＞
この実施の形態に従ったシステム３０は以下のように動作する。始めに、カテゴリーテーブル４０と中国語コーパス４２とが準備される。ここで、カテゴリーテーブル４０は図５に示すように「ＶＢＡＰ」、「ＤＥＮＰ」及び「ＤＥＰ」のカテゴリーを含む。
【００４０】
その後、規則候補抽出モジュール４４がカテゴリーテーブル４０を参照して中国語コーパス４２から規則候補を抽出する。すなわち、中国語コーパス４２の各文に対して、規則候補抽出モジュール４４は「ｐ」又は「ｖ」というＰＯＳラベルを有する単語を検索する。このようにして見出された各単語について、規則候補抽出モジュール４４はウィンドウ１４０（図４）を定義する。このウィンドウ１４０は、見出された単語と、この単語に先行する５個の単語と、この単語に後続する５個の単語とを含む。規則候補抽出モジュール４４はウィンドウ内の句、単語又はＰＯＳのシーケンスを生成し、シーケンスをカテゴリーテーブル４０内のカテゴリーの各々と組合せ、「ＰＰ→句｜単語｜ＰＯＳ{句｜単語｜ＰＯＳ,…｝」の形を有する規則の組を抽出する。ここで「｜」は交換可能な用語を示し、中括弧｛｝はこの中括弧内の用語が続く場合も続かない場合もある、という意味である。これらの規則は規則候補を構成し、規則候補記憶部４６に記憶される。
【００４１】
規則訂正モジュール５０は規則候補記憶部４６に記憶された規則候補を読出し、ユーザインターフェース４８を介したユーザからの指示に従って不正確な規則を削除し、主要語情報を付加する。規則訂正モジュール５０は訂正された規則の組を基本規則記憶部５２に出力する。基本規則記憶部５２に記憶された規則が基本規則を形成する。
【００４２】
次に、パーズモジュール５４が中国語コーパス４２から選択されたテスト文をパーズし、パーズツリーを出力する。これらはパーズツリー記憶部５６に記憶される。パーズの過程では、句「ＶＰ」は「ＰＰ」よりも生成される優先度が高く、長距離の規則は短い規則よりも優先される。ツリーの各々について、ユーザはそのツリーが正しいか否かを検討し判断する。もし正しくなければ、その特定のツリーを生成するのに用いられた、基本規則記憶部５２に記憶された規則は、インターフェース６０を用いてユーザ及び修正モジュール５８により、削除されるか、修正されるか、またはより低い優先度を与えられる。修正後、パーズと修正との処理がテスト文に対し繰返される。結果として得られるパーズツリーが満足のいくものであれば、基本規則記憶部５２に記憶された規則は中国語コーパス４２内の文を分析するに適した現実的で正しい中国語の文法であると考えられる。
【００４３】
＜評価＞
発明者等は、このようにして抽出された文法を、出願人が準備した旅行会話のコーパスにおける中国語発話をパーズするために評価し、文法の役割を評価した。
【００４４】
パーザには、発話の句構造を得るために、ボトムアップのパーズアルゴリズムを採用した。実験では、２００の中国語発話が選択された。規則の総数は６８２である。テーブル１は確率論的なコンテキスト独立な、種々の句を左辺に有する文法規則の数を列挙している。
【００４５】
【表１】
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実験では、評価は抽出された文法を用いて「ＮＮＰ」、「ＶＰ」、「ＰＰ」及び「ＤＥＮＰ」を含むいくつかの特別の句構造を得ることに限定した。従って、パーズ結果は、以下の式（１）に従ってこれらの句の精度を用いて計算され、その結果をテーブル２に示す。
【００４６】
【数４】
2007102530.tif 000007
ここでＮｃはパーズ結果中の正確な句の数を表し、Ｎｔは発話中の句の総数を表す。
【００４７】
【表２】
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【００４８】
【表３】
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＜コンピュータによる実現＞
図１２は上述のプログラムを実行し、この実施の形態のシステム３０を実現するコンピュータシステム３３０の外観を示し、図１３はシステム３３０の構造をブロック図で示す。
【００４９】
図１２を参照して、コンピュータシステム３３０はＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ）ドライブ３５２及びＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）ドライブ３５０を有するコンピュータ３４０と、キーボード３４６と、マウス３４８と、モニタ３４２とを含む。
【００５０】
図１３を参照して、コンピュータ３４０は、ＦＤドライブ３５２及びＣＤ−ＲＯＭドライブ３５０に加えて、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３５６と、ＣＰＵ３５６、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３５０及びＦＤドライブ３５２に接続されたバス３６６と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）３５８と、ＣＰＵ３５６に接続されアプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに、一時記憶領域を提供するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）３６０と、アプリケーションプログラム、システムプログラム及びデータを記憶するためのハードディスク３５４とを含む。ここでは図示しないが、コンピュータ３４０はさらに、ローカルエリアネットワーク（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＬＡＮ）への接続を提供するネットワークアダプタボードを含んでもよい。
【００５１】
コンピュータシステム３３０にこの実施の形態のシステム３０の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３５０又はＦＤドライブ３５２に挿入されるＣＤ−ＲＯＭ３６２又はＦＤ３６４に記憶され、さらにハードディスク３５４に転送されてもよい。これに代えて、プログラムは図示しないネットワークを介して送信され、ハードディスク３５４に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にＲＡＭ３６０にロードされる。プログラムはＣＤ−ＲＯＭ３６２、ＦＤ３６４又はネットワークから直接ＲＡＭ３６０にロードされてもよい。
【００５２】
プログラムは、コンピュータ３４０にこの実施の形態のシステム３０の機能を実現させるための複数の命令を含む。必要とされる基本的機能のいくつかはコンピュータ３４０上で実行されるオペレーティングシステム（ＯＳ）又はサードパーティプログラム、もしくはコンピュータ３４０にインストールされるモジュールによって提供されるので、プログラムは必ずしもこの実施の形態のシステム３０を実現するために必要とされる基本的機能の全てを含む必要はない。プログラムは、所望の結果が得られるように制御された様態で適切な機能を呼出すような命令の部分のみを含んでいればよい。コンピュータシステム３３０の一般的な動作は周知であり、従ってここでは繰返さない。
【００５３】
この実施の形態によれば、パーザは初期文法を用いて大量の構造ツリーを生成することができる。これらのツリーは文法により多くの情報を提供し、文法の頑健性を高めるとともに、パーズシステムの能力を高める。この処理全体を半自動的な知識学習システムとみなすことができる。
【００５４】
今回開示された実施の形態は単に例示であって、本発明が上記した実施の形態のみに制限されるわけではない。本発明の範囲は、発明の詳細な説明の記載を参酌した上で、特許請求の範囲の各請求項によって示され、そこに記載された文言と均等の意味および範囲内でのすべての変更を含む。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】この発明の第１の実施の形態に従ったシステム３０の概略ブロック図である。
【図２】第１の実施の形態の規則候補抽出モジュール４４を実現するためのプログラムの詳細なフローチャートである。
【図３】規則候補抽出モジュール４４の動作を概略的に示す図である。
【図４】規則抽出の間に規則候補抽出モジュール４４によって定義されるウィンドウを示す図である。
【図５】カテゴリーテーブル４０を示す図である。
【図６】２個以上のカテゴリーを有する中国語前置詞の連語（コロケーション）とその頻度とを示す図である。
【図７】パーズツリーの例を示す図である。
【図８】パーズツリーの別の例を示す図である。
【図９】ある単語を含むパーズツリーの別の例を示す図である。
【図１０】別のある単語を含むパーズツリーの別の例を示す図である。
【図１１】中国語のある単語の相関的な曖昧さを解消するための規則を示す図である。
【図１２】上述のプログラムを実行し、実施の形態のシステム３０を実現するコンピュータシステム３３０の外観を示す図である。
【図１３】図１２に示すコンピュータ３４０の構造を示す図である。
【符号の説明】
【００５６】
３０  中国語文法を構築するシステム
４０  カテゴリーテーブル
４２  中国語コーパス
４４  規則候補抽出モジュール
４６  規則候補記憶部
４８、６０  ユーザインターフェース
５０  規則訂正モジュール
５２  基本規則記憶部
５４  パーズモジュール
５６  パーズツリー記憶部
５８  規則修正モジュール
１００〜１０４  句
１２０〜１２４  ＰＯＳ、句及び単語のシーケンス
１４０  ウィンドウ
【図１】
2007102530.tif 000010
【図２】
2007102530.tif 000011
【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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【外国語明細書】
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