(57)【要約】【課題】 単語の属性情報を推定する際の精度向上。【解決手段】 第１の実施形態の単語属性判定装置は、大域的モデルパラメータ推定部と、大域的モデルパラメータ格納部と、局所的モデルパラメータ格納部と、サンプル生成部と、解決定部を有し、大域的モデルパラメータ推定部は、大域的モデルのパラメータを推定して大域的モデルパラメータ格納部に格納し、また、入力された文書中の属性を判定したい単語に対して、大域的モデルパラメータ格納部と局所的モデルパラメータ格納部に格納されたパラメータによって規定される確率モデルからサンプル生成部において単語属性のサンプルを生成し、生成されたサンプルから解決定部において最適な単語の属性を決定することを特徴とする。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された文書中の未知語に対する品詞を推定する解析部と、該未知語の品詞推定を行なう際に使用されるモデルのパラメータを格納するモデル格納部と、品詞タグ付きコーパスからモデルのパラメータの推定を行なうパラメータ推定部とを有する単語属性判定装置において、
前記解析部は、前記未知語に対する品詞のサンプルを生成するサンプル生成部と、該サンプルを利用して前記未知語の品詞を決定する解決定部とを備えることを特徴とする単語属性判定装置。
【請求項２】
前記モデル格納部は、局所的モデルのパラメータを格納する局所的モデルパラメータ格納部と、大域的モデルのパラメータを格納する大域的モデルパラメータ格納部とを具備し、前記パラメータ推定部は、品詞タグ付きコーパスを格納する品詞タグ付きコーパス格納部、局所的モデルのパラメータを求める局所的モデルパラメータ推定部と、大域的モデルのパラメータを求める大域的モデルパラメータ推定部と、確率分布のパラメータからサンプルを生成するパラメータ推定用サンプル生成部とを具備する請求項１記載の単語属性判定装置。
【請求項３】
前記モデル格納部は、品詞タグ無しコーパスを格納する品詞タグ無しコーパス格納部を備える請求項１又は２に記載の単語属性判定装置。
【請求項４】
解析部が、文書の入力を受付ける工程と、パラメータ推定部が、品詞タグ付きコーパスからモデルのパラメータの推定を行なう工程と、モデル格納部が、前記パラメータ推定部で推定したパラメータを当該局所的モデルパラメータと当該大域的モデルパラメータとを格納する工程と、サンプル生成部が、前記局所的モデルパラメータと前記大域的モデルパラメータを用いて定義された確率分布からサンプルを生成する工程と、解決定部が、前記サンプルを用いて前記文書中の未知語に対して品詞を決定する工程とを備えることを特徴とする単語属性判定方法。
【請求項５】
解析部が、文書の入力を受付ける工程と、パラメータ推定部の局所的モデルパラメータ推定部が、品詞タグ付きコーパス格納部からの品詞タグ付きコーパスを用いて局所的モデルパラメータを推定し、当該局所的モデルパラメータをモデル格納部の局所的モデルパラメータ格納部に送る工程と、前記パラメータ推定部の大域的モデルパラメータ推定部が、前記局所的モデルパラメータと前記品詞タグ付きコーパスとパラメータ推定用サンプル生成部からのパラメータ推定用サンプルとを用いて大域的モデルパラメータを推定し、当該大域的モデルパラメータをモデル格納部の大域的モデルパラメータ格納部に送る工程と、サンプル生成部が、前記モデル格納部の局所的モデルパラメータと大域的モデルパラメータを用いて定義された確率分布からサンプルを生成する工程と、解決定部が、前記サンプルを用いて前記文書中の未知語に対して品詞を決定する工程とを備えることを特徴とする単語属性判定方法。
【請求項６】
解析部が、文書の入力を受付ける工程と、パラメータ推定部の局所的モデルパラメータ推定部が、品詞タグ付きコーパス格納部からの品詞タグ付きコーパスを用いて局所的モデルパラメータを推定し、当該局所的モデルパラメータをモデル格納部の局所的モデルパラメータ格納部に送る工程と、前記パラメータ推定部の大域的モデルパラメータ推定部が、前記局所的モデルパラメータと前記品詞タグ付きコーパスとパラメータ推定用サンプル生成部からのパラメータ推定用サンプルとを用いて大域的モデルパラメータを推定し、当該大域的モデルパラメータをモデル格納部の大域的モデルパラメータ格納部に送る工程と、サンプル生成部が、前記文書と前記モデル格納部の品詞タグ無しコーパスを連結し、局所的モデルパラメータと大域的モデルパラメータとを用いて定義された確率分布からサンプルを生成する工程と、解決定部が、前記サンプルを用いて前記文書中の未知語に対して品詞を決定する工程とを備えることを特徴とする単語属性判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、単語の属性を判定する装置及び方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
機械翻訳システム等の自然言語処理装置では、単語の属性を推定する必要がしばしばある。単語属性推定の例として、未知語の品詞推定がある。
未知語とは、自然言語処理システムが持つ辞書中に存在しない単語であるが、そのような未知語が入力された場合に未知語の品詞を推定する必要がある。単語属性の判定は、一般的に局所的な情報のみを用いて行われる。
例えば、未知語の品詞を推定するために、未知語の前後の単語や未知語の内部の文字種など、限定された範囲の局所的な情報を用いる方法がある（例えば、非特許文献１参照）。  しかし、局所的な情報だけでは単語の属性を判定するのが困難な場合がある。例えば、固有名詞が普通名詞のように使われている場合、局所的な情報のみではそれを固有名詞と判断することは難しい。
【０００３】
しかしながら、その単語が別の文中で「〜会長」というような固有名詞と共に用いられやすい単語と共起している、という大域的な情報が利用できれば、局所的な情報だけでは判断しにくい単語の品詞を正しく推定することが可能となる。
局所的な情報だけではなく大域的な情報も使用して単語属性を判定する方法も存在する（例えば、非特許文献２参照）。この方法では、単語の属性として固有表現のラベルを考えている。そして、同じ出現形の固有表現は同じラベルを持っていることが多いが、このような固有表現ラベルの持つ一貫性を利用している。例えばある文中で人名として使われている単語は、別の文中でも人名として使われている可能性が高い。局所的な確率モデルと大域的な確率モデルを混合して使用することにより、局所的な情報と大域的な情報を同時に利用している。
【非特許文献１】内元ら, “最大エントロピーモデルに基づく形態素解析―未知語の問題の解決策---'', 自然言語処理, Vol. 8, No.1, 2001  ２００１年１月１０日発行
【非特許文献２】Finkel et al., ``Incorporating Non-local Information into Information Extraction Systems by Gibbs Sampling'', Proceedings of the 43rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 363―370, June 2005.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら上記の方法では、大域的な情報に関するモデルのパラメータを、パラメータを推定するための学習用データ中の相対頻度や、あるいは人手によって求めている。そのため、必ずしも対象としているデータに十分適合するような大域的なモデルのパラメータを得られない可能性がある。
そこで上記の課題を解決するため、局所的な情報と大域的な情報を利用する単語の属性判定において、モデルのパラメータを全て学習用データから統計的に求めて使用する属性判定装置を提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の単語属性判定装置は、大域的モデルパラメータ推定部と，大域的モデルパラメータ格納部と，局所的モデルパラメータ格納部と，サンプル生成部と，解決定部を有することを特徴とする。
大域的モデルパラメータ推定部は、大域的モデルのパラメータを推定して大域的モデルパラメータ格納部に格納することを特徴とする。
【０００６】
また、入力された文書中の属性を判定したい単語に対して、大域的モデルパラメータ格納部と局所的モデルパラメータ格納部に格納されたパラメータによって規定される確率モデルからサンプル生成部において単語属性のサンプルを生成し、生成されたサンプルから解決定部において最適な単語の属性を決定することを特徴とする。
【０００７】
また、上記構成の他に、品詞タグ無しコーパス格納部を持ち、入力された文書と品詞タグ無しコーパス格納部に格納された品詞タグ無しコーパスを連結して、連結された文書を対象として単語属性を判定することを付加した構成を特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、局所的な情報だけではなく大域的な情報も利用することにより、高い精度で単語の属性を判定することができる。
また、大域的なモデルのパラメータを学習用データから統計的に推定することにより、対象とするデータに適したパラメータを得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
（第1の実施形態）
図１に本装置の構成を示す。図示のように本装置は、入力された文書中の未知語に対して品詞を推定する解析部(110)、未知語の品詞推定を行う際に使用されるモデルのパラメータを格納するモデル格納部(120)、品詞タグ付きコーパスからモデルパラメータの推定を行うパラメータ推定部(130)、より構成される。
【００１０】
解析部(110)は、未知語を含む文書を使用者から入力するための入力部(111)、入力された文書中の未知語に対して、局所的モデルパラメータ格納部(121)と大域的モデルパラメータ格納部(122)に格納された情報を用いて、これらのモデルパラメータによって規定される確率分布から多数のサンプルを生成するサンプル生成部(112)、生成されたサンプルを利用して入力文書中の各未知語の品詞を決定する解決定部(113)、未知語の品詞が決定された文書を使用者へ出力する出力部(114)、より構成される。
【００１１】
モデル格納部(120)は、局所的モデルパラメータ推定部(132)により求められ、サンプル生成部(112)及び大域的モデルパラメータ推定部(133)で使用される局所的モデルのパラメータを格納する局所的モデルパラメータ格納部(121)、大域的モデルパラメータ推定部(133)により求められ、サンプル生成部(112)で使用される大域的モデルのパラメータを格納する大域的モデルパラメータ格納部(122)、より構成される。
【００１２】
パラメータ推定部(130)は、局所的モデルパラメータ推定部(132)、大域的モデルパラメータ推定部(133)で使用される品詞タグ付きコーパスを格納するための品詞タグ付きコーパス格納部(131)、品詞タグ付きコーパス格納部(131)に格納されたコーパスを学習用データとして用いて局所的モデルのパラメータを求め、その結果を局所的モデルパラメータ格納部(121)へ格納する局所的モデルパラメータ推定部(132)、品詞タグ付きコーパス格納部(131)に格納されたコーパスと局所的モデルパラメータ格納部(121)に格納された局所的モデルパラメータを用いて、パラメータ推定用サンプル生成部(134)に確率分布のパラメータを与え、またはパラメータ推定用サンプル生成部(134)で生成されたサンプルを受け取ることにより、大域的モデルのパラメータを求め、その結果を大域的モデルパラメータ格納部(122)へ格納する大域的モデルパラメータ推定部(133)、大域的モデルパラメータ推定部(133)より確率分布のパラメータを受け取り、そのパラメータを利用して確率分布からサンプルを生成し、生成されたサンプルを大域的モデルパラメータ推定部(133)に与えるパラメータ推定用サンプル生成部(134)、より構成される。
【００１３】
以下、全体の動作を、図を参照しながら説明する。
図２は、第１の実施形態の装置が使用者によって入力された文書中の未知語に対してその品詞を推定して出力するまでのフローチャートである。
【００１４】
最初に、使用者が未知語を含む文書を入力部（111）によって入力する（201）。つまり、未知語の局所的な素性の集合Wが入力される。
【００１５】
次に、入力部(111)で入力された未知語の局所的な素性の集合Ｗに対して、サンプル生成部(112)は、局所的モデルパラメータ格納部(121)に格納された局所的モデルパラメータαnと、大域的モデルパラメータ格納部(122)に格納された大域的モデルパラメータλi，jを用いて、下記に記載の数式(3)により定義された確率分布から複数個のサンプルをギブスサンプリングにより生成する(202)。
【００１６】
サンプル生成部(112)により生成されたＭ個(例えばＭ＝100)のサンプル｛Ｔ(1),…,Ｔ(M)｝、を用いて、解決定部(113)は下記に記載の数式（５）により最適な未知語の品詞と思われる解を決定する(203)。
【００１７】
出力部(114)は、解決定部(113)によって決定された、入力文書中の未知語の品詞を、利用者へ出力する(204)。
【００１８】
図３は、第1の実施例の装置が未知語の品詞推定を行う上で必要になるパラメータを学習用データから推定して格納するまでのフローチャートである。
【００１９】
最初に、局所的モデルパラメータ推定部(132)は、品詞タグ付きコーパス格納部(131)に格納された品詞タグ付きコーパスを用いて、GIS等の方法により局所的モデルパラメータαnを求め、それを局所的モデルパラメータ格納部(121)へ格納する(301)。
【００２０】
次に、大域的モデルパラメータ推定部(133)は、品詞タグ付きコーパス格納部(131)に格納された品詞タグ付きコーパスと、局所的モデルパラメータ格納部(121)に格納された局所的モデルパラメータを用いて、大域的モデルパラメータλi，jを求め、それを大域的モデルパラメータ格納部(122)へ格納する(302)。ただし、大域的モデルパラメータを求める際には準ニュートン法等の方法を用いることとし、その際に、局所的な情報にのみに基づいて品詞を推定する、確率分布p0(Ｔ|Ｗl)をパラメータ推定用サンプル生成部(134)に与えることにより、パラメータ推定用サンプル生成部(134)がギブスサンプリングを用いて生成したＭ個のサンプル｛Ｔ(1),…, Ｔ(M)｝を用いて下記に記載の数式(6)のＺ（Ｗl）の値を計算し、
また、未知語の品詞の大域的な情報と局所的な情報を考慮した確率分布Ｐ(Ｔ|Ｗl)をパラメータ推定用サンプル生成部(134)に与えることにより、パラメータ推定用サンプル生成部(134)がギブスサンプリングを用いて生成したＭ個のサンプル｛Ｔ(1),…, Ｔ(M)｝を用いて下記に記載の数式(7)の項を計算する。
【００２１】
図６に品詞タグ付きコーパスの例、品詞タグ無しコーパスの例を示す。
次に、具体的な処理について説明する。
本装置は、利用者から入力された未知語を含む文書に対して、局所的な情報と大域的な情報を利用してその文書中の未知語の品詞を推定し、推定された未知語を利用者に出力する。
ここでいう「文書」とは、1つ以上の文から構成される文の集合とする。
【００２２】
以下の説明では、
同じ出現形を持つ未知語の出現数をＫ、品詞の種類数をＮ、k番目の未知語の品詞をｔk（ｔk ∈｛1，…，Ｎ｝）、k番目の未知語の局所的な素性(未知語の出現形、前後の単語等)をwk、wkの集合｛w1，…，wK｝をＷ、tkの集合｛t1，…，tK｝をＴ、局所的な素性wを持つ品詞ｔの初期分布、つまり局所的な情報のみで計算した確率をｐ0(t|w)、品詞iとj間に働く相互作用の強さをλi，j(ただしこの値は対称性をもつものとする。つまり、λi，j =λj，i  )、という記号を定義して使用する。
【００２３】
λi，jは複数の品詞間の相互作用という大域的な情報を表現するパラメータである。以降の説明ではこのλi，jを大域的モデルパラメータと呼ぶ。
ｐ0(t|w)は局所的な情報のみに基づいて品詞を推定する確率モデルであり、例えば、非特許文献１と同様に最大エントロピーモデルを用いて次のように計算することができる:
【数１】
2007172329.tif 000003
【数２】
2007172329.tif 000004
ここで、αnは学習用データより求められるパラメータであり、gn（w,t）は素性関数である。
以降の説明では、このαnを局所的モデルパラメータと呼ぶことにする。
【００２４】
素性関数gn（w,t） は、局所的素性wと品詞tがある条件を満たしていれば1を返し、そうでなければ0を返すような関数である。
例えば、
【数１０】
2007172329.tif 000005
という素性関数の場合、品詞を推定しようとしている未知語の1つ後の単語が「会長」という単語で、かつその未知語の品詞が5という品詞である場合には1を、そうでない場合には0を返す。
このような素性関数には任意のものを選ぶことができるが、例えば日本語の場合は（非特許文献１）、英語の場合は、文献名: Ratnaparkhi、 ``A Maximum Entropy Model for Part-of-Speech Tagging''、 Proceedings of EMNLP '96、 pp。 133--142、 1996。 （非特許文献３）に記述されているような素性関数を使用することができる。また、局所的モデルパラメータαnの値についても、上記文献に記述されているのと同様にGeneralized Iterative Scaling (GIS)法などを用いて求めることができる。
【００２５】
本装置では、未知語の品詞の大域的な情報と局所的な情報を考慮してその品詞を推定する。
そして、文書中に存在する同一の出現形を持つ未知語の品詞は次の確率分布に従うと考える:
【数３】
2007172329.tif 000006
ここで、Ｓ（Ｗ）はＷに対する可能な品詞の組み合わせであり、Ｋ個の品詞がそれぞれＮ通りの値をとることができるため、計ＮK通りの組み合わせが存在する。
【００２６】
上の式は、関数ｆi,j（Ｔ）を定義して次のように変形することができる。
【数４】
2007172329.tif 000007
ここで、δ（i,j）はクロネッカーのデルタである:
【００２７】
【数１１】
2007172329.tif 000008
本発明の装置では、上記の確率モデルに基づいて、入力文書中に含まれる同一の出現形を持ったそれぞれの未知語の集合Ｗに対して、最適な対応する品詞の集合Ｔ、つまり出現確率が最大となるようなＴを求める。
ただし大きなデータに対して確率を最大化するＴを求める場合、Ｔの可能な組み合わせはＮK個存在し、あらゆる可能性を考慮することは計算量が多く実現が困難であるため、サンプリングを用いた近似計算により解を求める。
【００２８】
数式（３）により定義された確率分布Ｐ(Ｔ|Ｗ)より、Ｍ個のサンプル｛Ｔ(1)，…，Ｔ(M)｝
が得られたとする。
このような高次元の確率分布から効率的にサンプルを得る方法として、ギブスサンプリング等の手法が存在する。ここでは一例としてギブスサンプリングを使用して説明する。
このようなサンプル｛Ｔ(1)，…，Ｔ(M)｝を使用して、本装置では下記のようにして、ｋ番目の未知語の品詞の解、ｔ'kを求める:
【数５】
2007172329.tif 000009
【００２９】
次に、本装置においてどのようにして大域的モデルパラメータλi，jが求められるかについて説明する。以下の説明では、λi，jの集合をΛと表記し、Ｌ個の学習用データ{<Ｗ1, Ｔ1>,…, <ＷL, ＴL>}が与えられた場合に、大域的モデルのパラメータΛ＝｛λ1,1,…,λN,N｝が如何にして求められるかについて述べる。
【００３０】
本装置は、次の目的関数ＦΛを最大化するΛを求める:
【数１２】
2007172329.tif 000010
ただし、この式のσは人手等によって設定される定数である(例えばσ＝1.0等)。この式を変形したものと、その勾配は次のようになる:
【数６】
2007172329.tif 000011
【数７】
2007172329.tif 000012
このような、目的関数とその勾配を計算すれば、準ニュートン法などを用いてΛを計算する方法がある。ここでは一例として準ニュートン法を用いて計算を行う。
ただし、数式（６）中のＺ（Ｗl）と、数式（７）は、あらゆる可能な品詞の組み合わせを考慮する必要があるため計算量が多く、計算するのは困難である。
【００３１】
そのため、Ｚ（Ｗl）の値は、確率分布ｐ0(Ｔ|Ｗl)からギブスサンプリングにより生成されたＭ個のサンプル｛Ｔ(1)，…，Ｔ(M)｝を用いて次のように計算する:
【数８】
2007172329.tif 000013
【００３２】
また、数式（７）中の項は、確率分布Ｐ(Ｔ|Ｗl)からギブスサンプリングにより生成されたＭ個のサンプル｛Ｔ(1)，…，Ｔ(M)｝を用いて次のように計算する:
【数９】
2007172329.tif 000014
【００３３】
図７に局所的モデルパラメータと、大域的モデルパラメータの例を示す。
【００３４】
以上、,本実施形態によれば、局所的な情報だけではなく大域的な情報も利用することにより、高い精度で単語の属性を判定することができる。さらに、モデルのパラメータを学習用データから統計的に推定するため、対象とするデータに適合したパラメータを得ることができる。
【００３５】
また、ここでは未知語の品詞推定を例として説明したが、未知語以外の単語や、品詞以外の属性に対して適用することで、他の単語の属性判定に利用することができる。
さらに、ここではギブスサンプリングを利用して近似的に計算する方法を示したが、Ｋの値が小さい場合（例えばＫが３以下などの場合）は計算量が小さいため、サンプリングを利用せずに式（５）（８）（９）の値を直接計算してもよい。
【００３６】
（第2の実施形態）
第2の実施形態の装置は、第1の実施形態の装置の特徴に加えて、ラベル無しデータを利用することでさらに高い精度で単語の属性を判定することを特徴とする。
【００３７】
例えば、ユーザーにより入力された文書中に、局所的な情報のみでは品詞の推定に失敗する未知語が一度だけ出現していたとする。第1の実施形態の装置は、入力文書中に一度しか出現していない未知語に対しては、大域的な情報を利用することができない。
【００３８】
しかしながら第2の実施形態では、あらかじめ多量のラベル無しデータ、つまりテストデータと同様に未知語に対する品詞が付与されていない多量のデータを用意しておき、解析時にはテストデータとラベル無しデータを連結して使用する。
入力文書中に一度しか出現していない未知語も、ラベル無しデータに出現している可能性がある。そのため、ラベル無しデータにおいて手がかりとなる局所的情報とともにその未知語が出現していれば、テストデータ中の未知語も大域的な情報を利用して正しく解析できる可能性がある。
【００３９】
図４に第２の実施形態の装置の構成を示す。
図示のように本装置は、第１の実施形態の構成に、品詞タグ無しコーパス格納部（423）が加わった構成となっている。
品詞タグ無しコーパス格納部(423)は、サンプル生成部(412)に与えられる品詞タグ無しコーパスを格納する。
【００４０】
図５は、第２の実施形態の装置が使用者によって入力された文書中の未知語に対してその品詞を推定して出力するまでのフローチャートである。第1の実施例と比べて、サンプル生成部(412)に品詞タグ無しコーパス格納部(423)より品詞タグ無しコーパスが与えられる点のみが異なるため、この点について説明する。
【００４１】
入力部(411)で入力されたデータと品詞タグ無しコーパス格納部(423)より与えられた品詞タグ無しコーパスに対して、サンプル生成部(412)は、入力されたデータに品詞タグ無しコーパスをそのまま加え、その新しいデータに対して、実施例1の場合と同様にサンプルを生成する(502)。
つまり、第1の実施例では入力された未知語の局所的な素性の集合｛w1，…，wK｝のみを使用して、それらの未知語の品詞｛t1，…，tK｝を求めていた。
【００４２】
第2の実施例では、品詞タグ無しコーパス中の未知語の局所的な素性を｛wK+1，…，wK+J｝とした場合、両者を連結した未知語の局所的な素性の集合｛w1，…，wK，wK+1，…，wK+J｝を使用して、テストデータ中の未知語の品詞を推定する。
【００４３】
以上のように、第２の実施形態によれば、入力されたデータ中に、品詞を推定するのが困難な曖昧な事例が存在した場合でも、同じ出現形の単語が品詞タグ無しコーパスに重要な手がかりと共に出現している可能性がある。この場合、後者の品詞は容易に推定できる。
本装置は大域的な情報を利用するため、前者の品詞を推定する際に、正確に推定された後者の品詞の情報を利用することが可能であり、結果として入力データの未知語を高い精度で推定できるという効果がある。
【００４４】
（利用形態）
本発明の第１の実施形態においては、解析部に入力部、サンプル生成部、解決定部、出力部、モデル格納部に局所的モデルパラメータ格納部、大域的モデルパラメータ格納部、パラメータ推定部に品詞的タグ付きコーパス格納部、局所的モデルパラメータ推定部、大域的モデルパラメータ推定部、パラメータ推定用サンプル生成部の構成の例を示したが、それらの任意の組み合わせにより入力文の単語の属性を推定する構成であってもよい。
【００４５】
本発明の第２の実施形態においては、解析部に入力部、サンプル生成部、解決定部、出力部、モデル格納部に、局所的モデルパラメータ格納部、大域的モデルパラメータ格納部、品詞タグ無しコーパス格納部、パラメータ推定部に、品詞的タグ付きコーパス格納部、局所的モデルパラメータ推定部、大域的モデルパラメータ推定部、パラメータ推定用サンプル生成部の構成の例を示したが、それらの任意の組み合わせにより入力文の単語の属性を推定する構成であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る単語属性判定装置の概念図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る解析時のフローチャートである。
【図３】本発明の第１の実施形態に係るパラメータ推定時のフローチャートである。
【図４】本発明の第２の実施形態に係る単語属性判定装置の概念図である。
【図５】本発明の第２の実施形態に係る解析時のフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態に係る単語属性判定装置のコーパスの例を示す説明図である。
【図７】本発明の実施形態に係る単語属性判定装置のパラメータの例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００４７】
１１０、４１０  解析部
１１１、４１１  入力部
１１２、４１２  サンプル生成部
１１３、４１３  解決決定部
１１４、４１４  出力部
１２０、４２０  モデル格納部
１２１、４２１  局所的モデルパラメータ格納部
１２２、４２２  大域的モデルパラメータ格納部
１３０、４３０  パラメータ推定部
１３１、４３１  品詞タグ付きコーパス格納部
１３２、４３２  局所的モデルパラメータ推定部
１３３、４３３  大域的モデルパラメータ推定部
１３４、４３４  パラメータ推定用サンプル生成部
４２３  品詞タグ無しコーパス格納部
【図１】
2007172329.tif 000015
【図２】
2007172329.tif 000016
【図３】
2007172329.tif 000017
【図４】
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【図５】
2007172329.tif 000019
【図６】
2007172329.tif 000020
【図７】
2007172329.tif 000021