(57)【要約】【課題】従来よりも豊富な意味知識が登録されたオントロジー辞書を作成する。【解決手段】辞書作成装置１は、単語の語義を説明する語義文が記述されたテキスト４を入力とし、語義文を意味が略等しい異形の語義文に変換する換言処理を行うことにより、テキスト４に記述された語義文を含む複数の語義文を生成する換言処理部１０と、各語義文の構文構造及び意味構造を解析する構文意味解析手段（語義文分割部１１、単語語義付与部１２、構文意味解析部１３）と、同義語、類義語、及び意味的に上下関係にある上位語と下位語が登録されたシソーラス１８と、構文意味解析結果とシソーラス１８の登録内容に基づいてオントロジー辞書２を作成する知識獲得部１４とを有する。【選択図】  図１
2007011772.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自然言語の意味知識をコンピュータが理解可能な形式に構造化して定義した意味データベースであるオントロジー辞書を作成する辞書作成装置であって、
単語の語義を説明する語義文が記述された自然言語のテキストを入力として、前記語義文を意味が略等しい異形の語義文に変換する換言処理を行い、前記テキストに記述された語義文を含む複数の語義文を生成する換言処理手段と、
この換言処理手段で生成された各語義文の構文構造及び意味構造を解析する構文意味解析手段と、
予め同義語、類義語、及び意味的に上下関係にある上位語と下位語が登録されたシソーラスと、
前記構文意味解析手段による構文意味解析結果と前記シソーラスの登録内容に基づいて前記オントロジー辞書を作成する知識獲得手段とを有することを特徴とする辞書作成装置。
【請求項２】
請求項１記載の辞書作成装置において、
前記知識獲得手段は、前記複数の語義文の解析から得られた複数の構文意味解析結果のうち、前記テキストに記述された語義文の構文意味解析結果と意味的に矛盾する構文意味解析結果を排除して、前記オントロジー辞書を作成することを特徴とする辞書作成装置。
【請求項３】
中央処理装置と記憶装置とを備えたコンピュータにおいて、自然言語の意味知識をコンピュータが理解可能な形式に構造化して定義した意味データベースであるオントロジー辞書を作成する辞書作成方法であって、
単語の語義を説明する語義文が記述された自然言語のテキストを入力として、前記語義文を意味が略等しい異形の語義文に変換する換言処理を行い、前記テキストに記述された語義文を含む複数の語義文を生成する換言処理手順と、
この換言処理手順で生成された各語義文の構文構造及び意味構造を解析する構文意味解析手順と、
前記構文意味解析手順による構文意味解析結果と、予め同義語、類義語、及び意味的に上下関係にある上位語と下位語が登録されたシソーラスの登録内容に基づいて、前記オントロジー辞書を作成する知識獲得手順とを、前記記憶装置に記憶されたプログラムに従って前記中央処理装置に実行させることを特徴とする辞書作成方法。
【請求項４】
請求項３記載の辞書作成方法において、
前記知識獲得手順は、前記複数の語義文の解析から得られた複数の構文意味解析結果のうち、前記テキストに記述された語義文の構文意味解析結果と意味的に矛盾する構文意味解析結果を排除して、前記オントロジー辞書を作成することを特徴とする辞書作成方法。
【請求項５】
自然言語の意味知識をコンピュータが理解可能な形式に構造化して定義した意味データベースであるオントロジー辞書を作成する辞書作成装置としてコンピュータを動作させる辞書作成プログラムであって、
単語の語義を説明する語義文が記述された自然言語のテキストを入力として、前記語義文を意味が略等しい異形の語義文に変換する換言処理を行い、前記テキストに記述された語義文を含む複数の語義文を生成する換言処理手順と、
この換言処理手順で生成された各語義文の構文構造及び意味構造を解析する構文意味解析手順と、
前記構文意味解析手順による構文意味解析結果と、予め同義語、類義語、及び意味的に上下関係にある上位語と下位語が登録されたシソーラスの登録内容に基づいて、前記オントロジー辞書を作成する知識獲得手順とを、コンピュータの中央処理装置に実行させることを特徴とする辞書作成プログラム。
【請求項６】
請求項５記載の辞書作成プログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば機械翻訳や情報検索を行う自然言語処理システムに係り、特にコンピュータが自然言語処理を行うためのオントロジー辞書を作成する辞書作成装置、辞書作成方法、プログラム及び記録媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、自然言語のテキスト（例えば国語辞書）に記述された、単語の語義を説明する語義文を構文意味解析することより、自然言語の意味知識をコンピュータが理解可能な形式に構造化して定義した意味データベースであるオントロジー辞書を構築し、このオントロジー辞書を用いてコンピュータが自然言語処理を行う自然言語処理システムが知られている（例えば、非特許文献１、非特許文献２、非特許文献３参照）。
【０００３】
非特許文献１に開示された自然言語処理システムは、複数の電子化辞書を人の手で構造化して融合し、オントロジー辞書を構築するものである。
非特許文献２に開示された自然言語処理システムは、解析器により辞書の定義文や例文を解析し、定義文や例文の単語の意味的関係を自動的に構造化してオントロジー辞書を構築するものである。
非特許文献３に開示された自然言語処理システムは、国語辞書の語義文の表層的パターンから語義文中に存在する同義語、上位語など関連する語を自動抽出してオントロジー辞書を構築するものである。
【０００４】
【非特許文献１】Antonio Sanfilippo，et al.，“The Acquisition of Lexical Knowledge from Combined Machine-Readable Dictionary Sources”，Proceedings of the third conference on Applied natural lnguage processing，Lexicon acquisition table of contents，1992，p.80-87
【非特許文献２】Stephen D.Richardson，et al.，“MindNet:acquiring and structuring semantic information from text”，Proceedings of the 17th international conference on Computational linguistics，Volume 2，1998，p.1098-1102
【非特許文献３】鶴丸弘昭他，“単語間の上位−下位関係の自動抽出”，情報処理学会情報学基礎研究会資料，Vol.1986，No.081，1986
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の自然言語処理システムでは、テキストに記述された語義文のみから自然言語の意味知識を獲得しているために、オントロジー辞書に登録された意味知識が不十分で、オントロジー辞書を用いた自然言語の構文意味解析精度が悪いという問題点があった。
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、従来よりも豊富な意味知識が登録されたオントロジー辞書を作成することができ、コンピュータによる構文意味解析精度を向上させることができる辞書作成装置、辞書作成方法、プログラム及び記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、自然言語の意味知識をコンピュータが理解可能な形式に構造化して定義した意味データベースであるオントロジー辞書を作成する辞書作成装置であって、単語の語義を説明する語義文が記述された自然言語のテキストを入力として、前記語義文を意味が略等しい異形の語義文に変換する換言処理を行い、前記テキストに記述された語義文を含む複数の語義文を生成する換言処理手段と、この換言処理手段で生成された各語義文の構文構造及び意味構造を解析する構文意味解析手段と、予め同義語、類義語、及び意味的に上下関係にある上位語と下位語が登録されたシソーラスと、前記構文意味解析手段による構文意味解析結果と前記シソーラスの登録内容に基づいて前記オントロジー辞書を作成する知識獲得手段とを有するものである。
また、本発明の辞書作成装置の１構成例において、前記知識獲得手段は、前記複数の語義文の解析から得られた複数の構文意味解析結果のうち、前記テキストに記述された語義文の構文意味解析結果と意味的に矛盾する構文意味解析結果を排除して、前記オントロジー辞書を作成するものである。
【０００７】
また、本発明は、中央処理装置と記憶装置とを備えたコンピュータにおいて、自然言語の意味知識をコンピュータが理解可能な形式に構造化して定義した意味データベースであるオントロジー辞書を作成する辞書作成方法であって、単語の語義を説明する語義文が記述された自然言語のテキストを入力として、前記語義文を意味が略等しい異形の語義文に変換する換言処理を行い、前記テキストに記述された語義文を含む複数の語義文を生成する換言処理手順と、この換言処理手順で生成された各語義文の構文構造及び意味構造を解析する構文意味解析手順と、前記構文意味解析手順による構文意味解析結果と、予め同義語、類義語、及び意味的に上下関係にある上位語と下位語が登録されたシソーラスの登録内容に基づいて、前記オントロジー辞書を作成する知識獲得手順とを、前記記憶装置に記憶されたプログラムに従って前記中央処理装置に実行させるようにしたものである。
また、本発明の辞書作成方法の１構成例において、前記知識獲得手順は、前記複数の語義文の解析から得られた複数の構文意味解析結果のうち、前記テキストに記述された語義文の構文意味解析結果と意味的に矛盾する構文意味解析結果を排除して、前記オントロジー辞書を作成するようにしたものである。
また、本発明は、辞書作成装置としてコンピュータを動作させる辞書作成プログラムであって、換言処理手順と、構文意味解析手順と、知識獲得手順とを、コンピュータの中央処理装置に実行させるようにしたものである。
また、本発明は、辞書作成プログラムを記録したことを特徴とする記録媒体である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、自然言語のテキストに記述された語義文を意味が略等しい異形の語義文に変換する換言処理を行い、テキストに記述された語義文を含む複数の語義文を生成する換言処理手段を設けることにより、１つの単語に関して複数の構文意味解析結果を得ることができるので、テキストに記述された語義文のみから得られた自然言語の意味知識だけでなく、意味は同じであるが表現が異なる語義文からも意味知識を獲得することができるので、各単語に関する網羅的な意味知識を獲得することができ、従来よりも豊富な意味知識が登録されたオントロジー辞書を作成することができる。したがって、このようなオントロジー辞書を利用すれば、コンピュータによる構文意味解析精度を向上させることができる。
【０００９】
また、本発明では、複数の語義文の解析から得られた複数の構文意味解析結果のうち、テキストに記述された語義文の構文意味解析結果と意味的に矛盾する構文意味解析結果を排除して、オントロジー辞書を作成することにより、換言の誤りや解析の誤りにより生成された誤った解析結果を排除することができ、自然言語の正確な意味知識を獲得することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は、本発明の実施の形態となる自然言語処理システムの構成を示すブロック図である。自然言語処理システムは、辞書作成装置１と、自然言語の意味知識をコンピュータが理解可能な形式に構造化して定義した意味データベースであるオントロジー辞書２と、オントロジー辞書２を用いて自然言語処理を行う自然言語処理装置３とから構成される。
【００１１】
辞書作成装置１は、自然言語のテキスト４（例えば電子化された国語辞書）に記述された語義文を意味が略等しい異形の語義文に変換する換言処理を行う換言処理部１０と、換言処理部１０が生成した語義文を単語に分割する語義文分割部１１と、語義文中の各単語に語義を付与する単語語義付与部１２と、単語単位に分割され、さらに単語毎に語義が付与された語義文を構文意味解析する構文意味解析部１３と、構文意味解析部１３による構文意味解析結果と後述するシソーラス（Thesaurus ）の登録内容に基づいてオントロジー辞書２を作成する知識獲得部１４と、予め単語が登録されている単語辞書１５と、予め単語の語義が登録されている単語語義辞書１６と、予め文法規則が登録されている文法辞書１７と、予め同義語、類義語、及び意味的に上下関係にある上位語と下位語などが登録されているシソーラス１８とから構成される。語義文分割部１１と単語語義付与部１２と構文意味解析部１３とは、語義文の構文構造及び意味構造を解析する構文意味解析手段を構成している。
【００１２】
次に、本実施の形態の自然言語処理システムの動作を説明する。図２は、自然言語処理システムの辞書作成装置１の動作を示すフローチャートである。
まず、辞書作成装置１の換言処理部１０は、人が作成した自然言語のテキスト４を読み込む。このテキスト４には、単語の語義を説明する語義文が記述されている。以下、語義文が説明対象としている単語を見出し語と呼ぶ。換言処理部１０は、単語辞書１５と単語語義辞書１６と文法辞書１７に基づいて、テキスト４に記述された語義文を意味が略等しい異形の語義文に変換する換言処理を行うことにより、テキスト４に記述された変換前の語義文を含む複数の語義文を生成する（図２ステップＳ１）。
【００１３】
換言処理としては、例えば語義文中の単語を入れ替える換言処理や、語義文の構造を入れ替える換言処理などがある。
まず、語義文中の単語を入れ替える換言処理の例を説明する。図３は語義文中の単語を入れ替える換言処理を説明するための図であり、図３（Ａ）はテキスト４に記述された見出し語とその語義文の１例を示す図、図３（Ｂ）は換言処理後の語義文の１例を示す図である。
【００１４】
換言処理部１０は、例えば図３（Ａ）に示すように「ドライバー1 」という見出し語に対して「車1／を／運転3／する／人1 」という語義文がテキスト４に記述されていた場合、この語義文の単語を入れ替えて、図３（Ｂ）に示すように「車1／を／ドライブ1／する／人1 」という語義文を生成する。このときの換言処理は、「運転3 」という単語を「ドライブ1 」という単語に入れ替えたものである。
【００１５】
なお、図３（Ａ）、図３（Ｂ）では、語義文中の各単語を「／」で区切って記載している。また、単語の後に付加した添え字は、同一の意味を表す単語が単語語義辞書１６に登録されている順番を示している。例えば「動かす」という意味を表す単語として、単語語義辞書１６には１番目に「ドライブ1 」という単語が登録され、３番目に「運転3 」という単語が登録されていることになる。ただし、図３（Ａ）、図３（Ｂ）に示した語義文は、単語とその語義を表すために、後述するステップＳ３の単語語義付与処理まで終了した時点での状態を示しており、テキスト４に記述されている実際の語義文には、「／」及び添え字は付与されていない。
【００１６】
次に、語義文の構造を入れ替える換言処理の例を説明する。換言処理部１０は、例えば「ドライバー1 」という見出し語に対して「車1／を／運転3／する／人1 」という語義文がテキスト４に記述されていた場合、この語義文の構造を入れ替えて、「車1／の／運転3／を／担当1／する／人1」という語義文を生成する。
【００１７】
図４は語義文の構造を入れ替える換言処理を説明するための図であり、図４（Ａ）は「車1／を／運転3／する／人1 」という変換前の語義文の構造を示す図、図４（Ｂ）は「車1／の／運転3／を／担当1／する／人1」という変換後の語義文の構造を示す図、図４（Ｃ）は図４（Ａ）の語義文を抽象化した語義文の構造を示す図、図４（Ｄ）は図４（Ｂ）の語義文を抽象化した語義文の構造を示す図である。図４（Ａ）〜図４（Ｄ）において、Ｎは名詞、Ｐは助詞、ＶＮはサ変名詞、Ｖは動詞、ＰＰは前置詞句、ＶＰは動詞句、ＮＰは名詞句を表す。
【００１８】
この換言処理では、図４（Ｃ）に示す構造を有する「Ａ／を／Ｂ／する／Ｃ」という語義文を、図４（Ｄ）に示す構造を有する「Ａ／の／Ｂ／を／担当／する／Ｃ」という語義文に変換していることになる。
換言処理部１０は、以上の換言処理をテキスト４に記述されている語義文毎に行う。なお、以上の換言処理については、例えば文献「乾健太郎他，“言い換え技術に関する研究動向”，自然言語処理，Vol.11，No.5，2004，p.151-198」に開示されている。
【００１９】
続いて、語義文分割部１１は、換言処理部１０が生成した語義文をそれぞれ単語辞書１５に基づいて単語に分割する（ステップＳ２）。
単語語義付与部１２は、単語単位に分割された語義文中の各単語の語義を単語語義辞書１６から求める（ステップＳ３）。単語語義付与部１２は、このような単語語義の付与を換言処理部１０が生成した語義文毎に行う。このとき、単語語義付与部１２は、１つの単語について複数の語義が単語語義辞書１６に登録されている場合には、その全てを単語の語義としてもよいし、複数の語義の中から適切なものを選択するようにしてもよい。適切な語義を選択する方法としては、例えば自然言語処理システムの設計者に対して複数の語義を提示し、設計者が適切な語義を選択するインタラクション等の方法がある。なお、ここでは、複数の語義の中から適切な語義を設計者が選択しているが、単語語義付与部１２が自動的に選択するようにしてもよい。適切な語義を自動的に選択する手法としては、過去の学習データから統計的に選択する手法があり、このような手法については、例えば文献「北研二他，“音声言語処理  コーパスに基づくアプローチ”，森北出版株式会社，１９９６年，ｐ．１０７−１２６」に記載されている。
【００２０】
次に、構文意味解析部１３は、単語単位に分割され、さらに単語毎に語義が付与された語義文を文法辞書１７に基づいて構文意味解析する（ステップＳ４）。このとき、構文意味解析部１３は、１つ又は複数の構文意味解析結果候補を生成する。１つの構文意味解析結果候補は、語義文の構文構造を表す解析木と、語義文の意味構造を表す意味表現の２つの情報を持っている。図５に見出し語「ドライバー1 」に対する語義文「車1／を／運転3／する／人1 」を構文意味解析した結果得られた解析木の１例を示し、図６に語義文「車1／を／運転3／する／人1 」を構文意味解析した結果得られた意味表現の１例を示す。このような構文意味解析は、例えば主辞駆動句構造文法（Head-Driven Phrase Structure Grammar:HPSG ）等の手法により実現することができる。
【００２１】
構文意味解析部１３は、１つの語義文から複数の構文意味解析結果候補が得られた場合、これらを設計者に提示し、設計者は複数の構文意味解析結果候補の中から正しいものを１つ選択する。こうして、解析木と意味表現とからなる構文意味解析結果が得られる。構文意味解析部１３は、以上のような構文意味解析を換言処理部１０が生成した語義文毎に行う。なお、ここでは、複数の構文意味解析結果候補の中から正しいものを設計者が選択しているが、構文意味解析部１３が自動的に選択するようにしてもよい。適切な構文意味解析結果を自動的に選択する手法としては、過去の学習データから統計的に選択する手法があり、このような手法については、例えば文献「北研二他，“音声言語処理  コーパスに基づくアプローチ”，森北出版株式会社，１９９６年，ｐ．４３−５６，ｐ．９８−１００」に記載されている。
【００２２】
次に、知識獲得部１４は、構文意味解析部１３による構文意味解析結果とシソーラス１８の登録内容とを統合して、単語同士を関係付けることにより、見出し語のオントロジー辞書２を作成する（ステップＳ５）。図７はオントロジー辞書２の１部を模式的に表す図、図８はシソーラス１８の１部を模式的に表す図である。構文意味解析部１３による構文意味解析結果からは単語間の意味関係（上位−下位、連想等）を取得することができ、また同義、反義、類義などの意味関係にある単語をシソーラス１８から取得することができるので、これらを組み合わせることにより、オントロジー辞書２を作成することができる。
【００２３】
例えば見出し語「ドライバー」の１番目の語義文「車1／を／運転3／する／人1 」においては、その構文意味解析結果から、語義文の１番最後に来る「人1 」が構造の主要素（構文解析では一般的に用いられる語であり、公知の用語）であることが分かる。これに対し、見出し語「ドライバー」の２番目の語義文は語義文全体が「ねじ回し1 」という単語となっている。よって、「ドライバー」の１番目の語義である「ドライバー1 」は「人1 」と関係がある語であり、２番目の語義である「ドライバー2 」は「ねじ回し1 」と関係がある語であることが分かる。また、１番目の語義文には「車1 」が含まれていることから、「ドライバー1 」と「車1 」は連想関係を持つと認定できる。
【００２４】
次に、知識獲得部１４が「ドライバー」の意味をシソーラス１８で調べると、“人＜運輸業＞”と“ねじ回し”の２種類の意味を持つことが分かる。そのうち、１番目の語義文「車1／を／運転3／する／人1 」の中にある「人1 」のシソーラス１８の意味は“人”なので、１番目の語義文の「ドライバー1 」の意味は、“ねじ回し”の意味ではなく、“人”の下位の意味の“人＜運輸業＞”の意味を持つと認定できる。よって、「人1 」は「ドライバー1 」と上位の関係を持つと認定できる。さらに、１番目の語義文を構文意味解析した結果得られる意味表現（図６）を用いると、「ドライバー1 」の上位語の「人1 」は「運転3 」と動作の関係があることが分かるので、「ドライバー1 」と「運転3 」は動作の関係を持つと認定できる。
【００２５】
また、２番目の語義文「ねじ回し1 」のシソーラス１８の意味は“ねじ回し”なので、２番目の語義文の「ドライバー2 」の意味は、“人〈運輸業〉”ではなく、“ねじ回し”の意味を持つと認定できる。よって、「ドライバー2 」と「ねじまわし1 」は類義の関係を持つと認定できる。以上の結果から、図７に示したオントロジー辞書２が得られる。
【００２６】
なお、本実施の形態では、換言処理により１つの見出し語に関して複数の語義文が生成される。構文意味解析部１３は語義文毎に構文意味解析を行うので、構文意味解析結果も１つの見出し語に関して複数出力されることになる。知識獲得部１４は、１つの見出し語に関する複数の構文意味解析結果を統合するが、このとき換言の誤りや解析の誤りにより生成された誤った結果を排除することで、正確な意味知識を獲得する。
【００２７】
誤りを排除するためには、テキスト４に記述された換言処理前の語義文の構文意味解析結果を優先し、この結果と意味的に矛盾する構文意味解析結果（例えば換言処理前の語義文の構文意味解析結果が肯定文の意味を表しているのに対し、別の構文意味解析結果では否定文の意味を表している等）を排除すればよい。また、複数の構文意味解析結果のうち多数意見を構成している方の結果を選択するようにしてもよい。
【００２８】
本実施の形態では、図３（Ｂ）に示すように１番目の語義文「車1／を／運転3／する／人1 」を換言処理した語義文「車1／を／ドライブ1／する／人1 」が得られる。この語義文「車1／を／ドライブ1／する／人1 」では、換言処理前の語義文の「運転3 」という単語が「ドライブ1 」という単語に入れ替わっており、それ以外の構文意味解析結果は「運転3 」の部分が「ドライブ1 」に入れ替わっただけである。また、知識獲得部１４が「運転」と「ドライブ」の意味をシソーラス１８で調べると、これらは共に“運転”の意味を持つので、「ドライブ1 」も「運転3 」と同様に、見出し語「ドライバー1 」と動作の関係を持ち、「運転3 」と「ドライブ1 」は類義の関係を持つと認定できる。以上の結果から、図７に示したオントロジー辞書２を図９に示すように拡張することができる。
【００２９】
自然言語処理装置３は、以上のようにして生成されたオントロジー辞書２を用いて自然言語処理を行う。自然言語処理の例としては、例えばユーザからの質問に対する応答、機械翻訳、ユーザからの問い合わせに応じた情報検索などがある。
【００３０】
以上のように、本実施の形態では、換言処理を行うことにより、テキスト４に記述された語義文のみから得られた自然言語の意味知識だけでなく、意味は同じであるが表現が異なる語義文からも意味知識を獲得することができるので、各単語に関して従来よりも豊富な意味知識が登録されたオントロジー辞書２を作成することができる。したがって、このようなオントロジー辞書２を利用すれば、コンピュータによる構文意味解析精度を向上させることができる。
【００３１】
例えばユーザからの質問に対して応答する場合、ユーザからの質問内容をより正確に把握することができ、また回答候補の検索と絞り込みをより正確に行うことができる。機械翻訳を行う場合には、各単語の語義の意味知識がより正確になるため、より正確な翻訳が可能となる。検索単語と検索候補の文との単語の意味的近さにより情報検索を行う場合には、各単語の語義の意味知識がより正確になるため、より正確な検索が可能となる。
【００３２】
なお、本実施の形態の自然言語処理システムは、中央処理装置、記憶装置および外部とのインタフェースを備えたコンピュータとこれらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。このようなコンピュータにおいて、本発明の辞書作成方法を実現させるための辞書作成プログラムは、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、メモリカードなどの記録媒体に記録された状態で提供される。中央処理装置は、記録媒体から読み込んだプログラムを記憶装置に書き込み、プログラムに従って本実施の形態で説明した処理を実行する。辞書作成装置１を構成するコンピュータと自然言語処理装置３を構成するコンピュータとは、同一のコンピュータでもよいし、別々に設けられたものでもよい。
また、本実施の形態では、換言処理を行った後に語義文を単語に分割しているが、これに限るものではなく、語義文を単語に分割した後に換言処理を行うようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００３３】
本発明は、自然言語処理システムに適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の実施の形態となる自然言語処理システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図１の自然言語処理システムの辞書作成装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態における換言処理の１例を説明するための図である。
【図４】本発明の実施の形態における換言処理の他の例を説明するための図である。
【図５】本発明の実施の形態において構文意味解析部が語義文を構文意味解析した結果得られた解析木の１例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態において構文意味解析部が語義文を構文意味解析した結果得られた意味表現の１例を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態におけるオントロジー辞書の１部を模式的に表す図である。
【図８】本発明の実施の形態におけるシソーラスの１部を模式的に表す図である。
【図９】本発明の実施の形態において換言後の語義文から得られたオントロジー辞書を模式的に表す図である。
【符号の説明】
【００３５】
１…辞書作成装置、２…オントロジー辞書、３…自然言語処理装置、４…テキスト、１０…換言処理部、１１…語義文分割部、１２…単語語義付与部、１３…構文意味解析部、１４…知識獲得部、１５…単語辞書、１６…単語語義辞書、１７…文法辞書、１８…シソーラス。
【図１】
2007011772.tif 000003
【図２】
2007011772.tif 000004
【図３】
2007011772.tif 000005
【図４】
2007011772.tif 000006
【図５】
2007011772.tif 000007
【図６】
2007011772.tif 000008
【図７】
2007011772.tif 000009
【図８】
2007011772.tif 000010
【図９】
2007011772.tif 000011