(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力文が疑問文であるかどうかを判定するための自然言語処理システムであって、
入力文に疑問詞に対応する品詞カテゴリＷに属する単語が含まれているかどうかを判断する第１の手段と、
前記第１の手段により発見された単語ｗの直後に単語ｗが文全体を疑問文とする効果を打ち消す働きを持つ助詞に対応する品詞カテゴリＰが存在するかどうかを判定する第２の手段と、
前記第２の手段の判定結果が肯定的であるときに、入力文中で単語ｗが疑問文であることを要請する機能が及ぶ最大範囲となる可能な最大句を抽出する第３の手段と、
前記第３の手段により抽出された最大句が文全体に及ぶか否かで入力文が疑問文か否かを判定する第４の手段と、
前記第４の手段により最大句が文全体に及ぶと判定された場合に入力文が疑問文であるかどうかを判定する第５の手段と、
前記第１の手段により入力文中で品詞カテゴリＷに属する単語が発見されなかった場合、前記第２の手段により入力文中で単語ｗの直後に品詞カテゴリＰに属する単語が発見された場合、又は、前記第４の手段により最大句が文全体に及ばないと判定された場合に、当該入力文全体が疑問文であるか否かを判定する第６の手段と、
を具備することを特徴とする自然言語処理システム。
【請求項２】
入力文は関係詞句が分かる構造で記述された文である、
ことを特徴とする請求項１に記載の自然言語処理システム。
【請求項３】
前記第３の手段は、単語ｗが係る動詞句、及び、単語ｗが関係詞節に含まれる場合はその関係詞が係る名詞句が係る動詞句を可能な最大句として抽出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の自然言語処理システム。
【請求項４】
前記第５の手段における判定結果が肯定的であれば入力文が５Ｗ１Ｈタイプの疑問文であると判定し、該判定結果が否定的であれば入力文が非文法的文であると判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の自然言語処理システム。
【請求項５】
前記第６の手段における判定結果が肯定的であれば入力文がＹｅｓ−Ｎｏタイプの疑問文であると判定し、該判定結果が否定的であれば入力文が肯定文であると判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の自然言語処理システム。
【請求項６】
前記第５の手段又は前記第６の手段は、入力文の末尾が疑問を表す終助詞又は疑問を表す記号で終わっているかによって疑問文であるか否かを判定する、
ことを特徴とする請求項１のいずれかに記載の自然言語処理システム。
【請求項７】
コンピュータを用いて構築される自然言語処理システムにおいて、入力文が疑問文であるかどうかを判定するための自然言語処理方法であって、
前記コンピュータが備える第１の手段が、入力文に疑問詞に対応する品詞カテゴリＷに属する単語が含まれているかどうかを判断する第１のステップと、
前記コンピュータが備える第２の手段が、前記第１のステップにおいて発見された単語ｗの直後に単語ｗが文全体を疑問文とする効果を打ち消す働きを持つ助詞に対応する品詞カテゴリＰが存在するかどうかを判定する第２のステップと、
前記コンピュータが備える第３の手段が、前記第２のステップにおける判定結果が肯定的であるときに、入力文中で単語ｗが疑問文であることを要請する機能が及ぶ最大範囲となる可能な最大句を抽出する第３のステップと、
前記コンピュータが備える第４の手段が、前記第３のステップにおいて抽出された最大句が文全体に及ぶか否かで入力文が疑問文か否かを判定する第４のステップと、
前記コンピュータが備える第５の手段が、前記第４のステップにおいて最大句が文全体に及ぶと判定された場合に入力文が疑問文であるかどうかを判定する第５のステップと、
前記コンピュータが備える第６の手段が、前記第１のステップにおいて入力文中で品詞カテゴリＷに属する単語が発見されなかった場合、前記第２のステップにおいて入力文中で単語ｗの直後に品詞カテゴリＰに属する単語が発見された場合、又は、前記第４のステップにおいて最大句が文全体に及ばないと判定された場合に、当該入力文全体が疑問文であるか否かを判定する第６のステップと、
を具備することを特徴とする自然言語処理方法。
【請求項８】
入力文は関係詞句が分かる構造で記述された文である、
ことを特徴とする請求項７に記載の自然言語処理方法。
【請求項９】
前記第３のステップでは、単語ｗが係る動詞句、及び、単語ｗが関係詞節に含まれる場合はその関係詞が係る名詞句が係る動詞句を可能な最大句として抽出する、
ことを特徴とする請求項７に記載の自然言語処理方法。
【請求項１０】
前記第５のステップでは、判定結果が肯定的であれば入力文が５Ｗ１Ｈタイプの疑問文であると判定し、判定結果が否定的であれば入力文が非文法的文であると判定する、
ことを特徴とする請求項７に記載の自然言語処理方法。
【請求項１１】
前記第６のステップでは、判定結果が肯定的であれば入力文がＹｅｓ−Ｎｏタイプの疑問文であると判定し、判定結果が否定的であれば入力文が肯定文であると判定する、
ことを特徴とする請求項７に記載の自然言語処理方法。
【請求項１２】
前記第５のステップ又は前記第６のステップでは、入力文の末尾が疑問を表す終助詞又は疑問を表す記号で終わっているかによって疑問文であるか否かを判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の自然言語処理方法。
【請求項１３】
入力文が疑問文であるかどうかを判定するための自然言語処理をコンピュータ上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムであって、前記コンピュータに対し、
入力文に疑問詞に対応する品詞カテゴリＷに属する単語が含まれているかどうかを判断する第１の手順と、
前記第１の手順を実行することにより発見された単語ｗの直後に単語ｗが文全体を疑問文とする効果を打ち消す働きを持つ助詞に対応する品詞カテゴリＰが存在するかどうかを判定する第２の手順と、
前記第２の手順を実行して得られた判定結果が肯定的であるときに、入力文中で単語ｗが疑問文であることを要請する機能が及ぶ最大範囲となる可能な最大句を抽出する第３の手順と、
前記第３の手順を実行することにより抽出された最大句が文全体に及ぶか否かで入力文が疑問文か否かを判定する第４の手順と、
前記第４の手順を実行して最大句が文全体に及ぶと判定された場合に入力文が疑問文であるかどうかを判定する第５の手順と、
前記第１の手順を実行して入力文中で品詞カテゴリＷに属する単語が発見されなかった場合、前記第２の手順を実行して入力文中で単語ｗの直後に品詞カテゴリＰに属する単語が発見された場合、又は、前記第４の手順を実行して最大句が文全体に及ばないと判定された場合に、当該入力文全体が疑問文であるか否かを判定する第６の手順と、
を実行させることを特徴とするコンピュータ・プログラム。
【請求項１４】
問い合わせに対する回答を返す質問応答システムであって、
ユーザから分を入力する入力手段と、
入力文に疑問詞に対応する品詞カテゴリＷに属する単語が含まれているかどうかを判断する第１の手段と、
前記第１の手段により発見された単語ｗの直後に単語ｗが文全体を疑問文とする効果を打ち消す働きを持つ助詞に対応する品詞カテゴリＰが存在するかどうかを判定する第２の手段と、
前記第２の手段の判定結果が肯定的であるときに、入力文中で単語ｗが疑問文であることを要請する機能が及ぶ最大範囲となる可能な最大句を抽出する第３の手段と、
前記第３の手段により抽出された最大句が文全体に及ぶか否かで入力文が疑問文か否かを判定する第４の手段と、
前記第４の手段により最大句が文全体に及ぶと判定された場合に入力文が疑問文であるかどうかを判定する第５の手段と、
前記第１の手段により入力文中で品詞カテゴリＷに属する単語が発見されなかった場合、前記第２の手段により入力文中で単語ｗの直後に品詞カテゴリＰに属する単語が発見された場合、又は、前記第４の手段により最大句が文全体に及ばないと判定された場合に、当該入力文全体が疑問文であるか否かを判定する第６の手段と、
前記第４乃至前記第６の手段のいずれかによって当該入力文が疑問文であると判定されたことに応答して、その回答文を作成して出力する第７の手段と、
を具備することを特徴とする質問応答システム。
【請求項１５】
コンピュータを用いて構築される質問応答システムにおいて、問い合わせに対する回答を返す質問応答方法であって、
前記コンピュータが備える入力手段が、ユーザから文を入力する入力ステップと、
前記コンピュータが備える第１の手段が、入力文に疑問詞に対応する品詞カテゴリＷに属する単語が含まれているかどうかを判断する第１のステップと、
前記コンピュータが備える第２の手段が、前記第１のステップにおいて発見された単語ｗの直後に単語ｗが文全体を疑問文とする効果を打ち消す働きを持つ助詞に対応する品詞カテゴリＰが存在するかどうかを判定する第２のステップと、
前記コンピュータが備える第３の手段が、前記第２のステップにおける判定結果が肯定的であるときに、入力文中で単語ｗが疑問文であることを要請する機能が及ぶ最大範囲となる可能な最大句を抽出する第３のステップと、
前記コンピュータが備える第４の手段が、前記第３のステップにおいて抽出された最大句が文全体に及ぶか否かで入力文が疑問文か否かを判定する第４のステップと、
前記コンピュータが備える第５の手段が、前記第４のステップにおいて最大句が文全体に及ぶと判定された場合に入力文が疑問文であるかどうかを判定する第５のステップと、
前記コンピュータが備える第６の手段が、前記第１のステップにおいて入力文中で品詞カテゴリＷに属する単語が発見されなかった場合、前記第２のステップにおいて入力文中で単語ｗの直後に品詞カテゴリＰに属する単語が発見された場合、又は、前記第４のステップにおいて最大句が文全体に及ばないと判定された場合に、当該入力文全体が疑問文であるか否かを判定する第６のステップと、
前記コンピュータが備える第７の手段が、前記第４乃至前記第６のステップのいずれかにおいて当該入力文が疑問文であると判定されたことに応答して、その回答文を作成して出力する第７のステップと、
を具備することを特徴とする質問応答方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、人間が日常的なコミュニケーションに使用する自然言語を数学的に取り扱うための自然言語処理システム及び自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プログラムに係り、特に、日本語構文の統語・意味解析を行なう自然言語処理システム及び自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。
【０００２】
さらに詳しくは、本発明は、文法ルールに従って日本語構文の統語・意味解析を行なう自然言語処理システム及び自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プログラムに係り、特に、入力された文が疑問文であるか否かを判定する自然言語処理システム及び自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。
【０００３】
【従来の技術】
日本語や英語など、人間が日常的なコミュニケーションに使用する言葉のことを「自然言語」と呼ぶ。多くの自然言語は、自然発生的な起源を持ち、人類、民族、社会の歴史とともに進化してきた。勿論、人は身振りや手振りなどによっても意思疎通を行なうことが可能であるが、自然言語により最も自然で且つ高度なコミュニケーションを実現することができる。
【０００４】
他方、情報技術の発展に伴い、コンピュータが人間社会に定着し、各種産業や日常生活の中に深く浸透している。いまやコンピュータ・データだけでなく、画像や音響などほとんどすべての情報コンテンツがコンピュータ上で取り扱われ、情報の編集・加工、蓄積、管理、伝達、共有など高度な処理を行なうことが可能となっている。
【０００５】
自然言語は、本来抽象的であいまい性が高い性質を持つが、文章を数学的に取り扱うことにより、コンピュータ処理を行なうことができる。この結果、機械翻訳や対話システム、検索システムなど、自動化処理により自然言語に関するさまざまなアプリケーション／サービスが実現される。
【０００６】
自然言語処理は一般に、形態素解析、構文解析、意味解析、文脈解析という各処理フェーズに区分される。
【０００７】
形態素解析では、文を意味的最小単位である形態素（morpheme）に分節して品詞の認定処理を行なう。構文解析では、文法規則などを基に句構造などの文の構造を解析する。文法規則が木構造であることから、構文解析結果は一般に個々の形態素が接合された木構造である。意味解析では、文中の語の語義（概念）や、語と語の間の意味関係などに基づいて、文が伝える意味を表現する意味構造を求めて、意味構造を合成する。文脈解析では、文の系列である文章（談話）を解析の基本単位とみなして、文間の意味的なまとまりを得て談話構造を構成する。
【０００８】
ところで、自然言語処理を用いて対話システムや質問応答システムを構築する場合、ユーザからの入力が文法に従った正規の疑問文であるのかそれとも非文であるのか、Ｙｅｓ−Ｎｏタイプの疑問文であるのかそれとも５Ｗ１Ｈタイプの疑問文であるのかを決定する処理は、ユーザの入力に対する応答を生成する際に極めて重要である。
【０００９】
現状の構文・意味解析システムにおいては、疑問文中の疑問詞を同定してそれに対応する回答を生成する手法が用いられているに過ぎない。この場合、例えば「誰もがデジタルデバイドという言葉を知っていますか。」というユーザ入力に対してシステムは、「誰」という疑問詞を同定して、デジタルデバイドという言葉を知っている人を知識ベースから検索しようとする。
【００１０】
しかしながら、この場合のユーザ入力は実際には誰がデジタルデバイドという言葉を知っているのかを聞いているのではなく、例えば日本人のうち何パーセントの人間がその言葉を知っているのかを聞いていると考えられる。
【００１１】
これは、疑問文中の疑問詞に対し意味用法を１つに限定して処理を行うために起こる現象であり、この結果文の意図が正しく理解されないという事態を招来する。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、文法ルールに従って日本語構文の意味解析を好適に行なうことができる、優れた自然言語処理システム及び自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。
【００１３】
本発明のさらなる目的は、入力された文が疑問文であるか否かを正確に判定することができる、優れた自然言語処理システム及び自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。
【００１４】
本発明のさらなる目的は、単に疑問詞の抽出に頼ることなく、入力された文が疑問文であるか否かを正確に判定することができる、優れた自然言語処理システム及び自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。
【００１５】
本発明のさらなる目的は、入力文が文法に従った正規の疑問文又は非文のいずれであるのか、Ｙｅｓ−Ｎｏタイプ又は５Ｗ１Ｈタイプいずれの疑問文であるのかを判定することができる、優れた自然言語処理システム及び自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。
【００１６】
【課題を解決するための手段及び作用】
本発明は、上記課題を参酌してなされたものであり、その第１の側面は、  入力文が疑問文であるかどうかを判定するための自然言語処理システム又は自然言語処理方法であって、
入力文に疑問詞に対応する品詞カテゴリＷに属する単語が含まれているかどうかを判断する第１の手段又はステップと、
前記第１の手段により発見された単語ｗの直後に単語ｗが文全体を疑問文とする効果を打ち消す働きを持つ助詞に対応する品詞カテゴリＰが存在するかどうかを判定する第２の手段又はステップと、
を具備することを特徴とする自然言語処理システム又は自然言語処理方法である。
【００１７】
また、本発明の第２の側面は、入力文が疑問文であるかどうかを判定するための自然言語処理システム又は自然言語処理方法であって、
入力文に疑問詞に対応する品詞カテゴリＷに属する単語が含まれているかどうかを判断する第１の手段又はステップと、
前記第１の手段により発見された単語ｗの直後に単語ｗが文全体を疑問文とする効果を打ち消す働きを持つ助詞に対応する品詞カテゴリＰが存在するかどうかを判定する第２の手段又はステップと、
入力文中で単語ｗが疑問文であることを要請する機能が及ぶ最大範囲となる可能な最大句を抽出する第３の手段又はステップと、
前記第３の手段により抽出された最大句が文全体に及ぶか否かで入力文が疑問文か否かを判定する第４の手段又はステップと、
を具備することを特徴とする自然言語処理システム又は自然言語処理方法である。
【００１８】
本発明に係る自然言語処理では、関係詞句が分かる構造で記述された文を入力として扱うことが好ましい。このような入力文は、より具体的には、ＬＦＧ（Lexical-Functional Grammar）文法理論に基づいて構文解析及び意味解析が行なわれた結果であるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ形式で記述された文である。
【００１９】
また、前記第３の手段又はステップは、単語ｗが係る動詞句、及び、単語ｗが関係詞節に含まれる場合はその関係詞が係る名詞句が係る動詞句を可能な最大句として抽出する。入力文がｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ形式で記述された文であれば、各形態素毎の品詞が認定済みであり、且つ、係り受け関係が明瞭であるから、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅに所定のＩＮＴマークを埋め込むという文法ルールを記述すれば、最大句の抽出を容易に実現することができ。すなわち、まず疑問詞にＩＮＴマークを付加するとともに、係り受け関係に従ってＩＮＴマークが文中の上位に向かって最大範囲まで伝播していく。
【００２０】
また、前記第４の手段又はステップにより最大句が文全体に及ぶと判定された場合には、入力文全体が疑問文であるかどうかをさらに判定する。そして、判定結果が肯定的であれば入力文が５Ｗ１Ｈタイプの疑問文であると判定し、判定結果が否定的であれば入力文が非文法的文であると判定する。
【００２１】
また、前記第１の手段又はステップにより入力文中で品詞カテゴリＷに属する単語が発見されなかった場合、前記第２の手段はステップにより入力文中で単語ｗの直後に品詞カテゴリＰに属する単語が発見された場合、並びに、前記第４の手段はステップにより最大句が文全体に及ばないと判定された場合には、当該入力文が疑問文であるか否かをさらに判定する。そして、判定結果が肯定的であれば入力文がＹｅｓ−Ｎｏタイプの疑問文であると判定し、判定結果が否定的であれば入力文が肯定文であると判定する。
【００２２】
なお、末尾が疑問を表す終助詞又は疑問を表す記号で終わっているかによって、文全体が疑問文であるか否かを判定することができる。
【００２３】
また、本発明の第３の側面は、入力文が疑問文であるかどうかを判定するための自然言語処理をコンピュータ・システム上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムであって、
入力文に疑問詞に対応する品詞カテゴリＷに属する単語が含まれているかどうかを判断する第１のステップと、
前記第１のステップにより発見された単語ｗの直後に単語ｗが文全体を疑問文とする効果を打ち消す働きを持つ助詞に対応する品詞カテゴリＰが存在するかどうかを判定する第２のステップと、
を具備することを特徴とするコンピュータ・プログラムである。
【００２４】
また、本発明の第４の側面は、入力文が疑問文であるかどうかを判定するための自然言語処理をコンピュータ・システム上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムであって、
入力文に疑問詞に対応する品詞カテゴリＷに属する単語が含まれているかどうかを判断する第１のステップと、
前記第１のステップにより発見された単語ｗの直後に単語ｗが文全体を疑問文とする効果を打ち消す働きを持つ助詞に対応する品詞カテゴリＰが存在するかどうかを判定する第２のステップと、
入力文中で単語ｗが疑問文であることを要請する機能が及ぶ最大範囲となる可能な最大句を抽出する第３のステップと、
前記第３のステップにより抽出された最大句が文全体に及ぶか否かで入力文が疑問文か否かを判定する第４のステップと、
を具備することを特徴とするコンピュータ・プログラムである。
【００２５】
本発明の第３及び第４の各側面に係るコンピュータ・プログラムは、コンピュータ・システム上で所定の処理を実現するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムを定義したものである。換言すれば、本発明の第３及び第４の各側面に係るコンピュータ・プログラムをコンピュータ・システムにインストールすることによって、コンピュータ・システム上では協働的作用が発揮され、本発明の第１及び第２の各側面に係る自然言語処理システム及び自然言語処理方法と同様の作用効果を得ることができる。
【００２６】
本発明に係る自然言語処理システム又は自然言語方法によれば、入力文が疑問文であるか否かを高精度に判定することができる。したがって、この疑問文の判定結果を対話システムに利用することによって質問応答を行なうことができる。すなわち、対話システムにおいては、入力文の構文・意味解析を行ない、疑問文であると判定されたことに応答して、入力文に対する相槌文として、疑問文に対する回答を生成すればよい。例えばＹｅｓ−Ｎｏタイプの疑問文であると判定された場合には、Ｙｅｓ−Ｎｏ形式を基調とする回答文を生成すればよいし、５Ｗ１Ｈタイプの疑問文であると判定された場合には、問い合わされた事柄に対応した回答文を生成すればよい。
【００２７】
本発明のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本発明の実施形態や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。
【００２８】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳解する。
【００２９】
本発明に係る自然言語処理システムは、入力文が疑問文であるか否かを判断するものであるが、例えば、ＬＦＧ（Lexical-Functional Grammar）文法理論に基づく統語・意味解析処理に組み込んで実装することができる。ＬＦＧでは、ネイティブ・スピーカの言語知識すなわち文法を、コンピュータ処理や、コンピュータの処理動作に影響を及ぼすその他の非文法的な処理パラメータとは切り離したコンポーネントとして構成している。まず、自然言語処理システムの全体像について簡単に説明する。なお、本実施形態ではＬＦＧ文法理論に基づいて説明するが,勿論、他の文法ルールを備えた解析システムにおいても本発明を同様に適用することができる。
【００３０】
図４には、ＬＦＧに基づく自然言語処理システム１の構成を模式的に示している。
【００３１】
形態素解析部２は、日本語など特定の言語に関する形態素ルール２Ａと形態素辞書２Ｂを持ち、入力文を意味的最小単位である形態素に分節して品詞の認定処理を行なう。例えば、「私の娘は英語を話します。」という文が入力された場合、形態素解析結果として、「私{Noun} の{up} 娘{Noun} は{up} 英語{Noun} を{up} 話す{Verb1}{tr} ます{jp} 。{pt}」が出力される。
【００３２】
このような形態素解析結果は、次いで、統語・意味解析部３に入力される。統語・意味解析部は、文法ルール３Ａや結合価辞書３Ｂなどの辞書を持ち、文法ルールなどに基づく句構造の解析や、文中の語の語義や語と語の間の意味関係などに基づいて文が伝える意味を表現する意味構造の解析を行なう（結合価辞書は動詞と主語などの文中の他の構成要素との関係を記述したものであり、述部とそれに係る語の意味関係を抽出することができる）。そして、構文解析した結果として、単語や形態素などからなる文章の句構造を木構造として表した"ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ（constituent structure）"と、主語、目的語などの格構造に基づいて入力文を疑問文、過去形、丁寧文など意味的・機能的に解析した結果として"ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ（functional structure）"を出力する。
【００３３】
図５及び図６には、入力文「私の娘は英語を話します。」を統語・意味解析部１により処理した結果として得られるｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ及びｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅをそれぞれ示している。
【００３４】
ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは、文中の単語や句の構造を木構造形式で表したものであり、構文カテゴリーによって定義される。例えば音素列を生成するための音韻学的な解釈を、ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを基に行なうことができる。一方、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは、文法的な機能を明確に表現したものであり、文法的な機能名、意味的形式、並びに特徴シンボルにより構成される。ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを参照することにより、主語（subject）、目的語（object）、補語（complement）、修飾語（adjunct）といった意味理解を得ることができる。ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは、ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの各節点に付随する素性の集合であり、図６に示すように属性−属性値のマトリックスの形で表現される。すなわち、［］で囲まれた中の左側は素性（属性）の名前であり、右側は素性の値（属性値）である。
【００３５】
なお、ＬＦＧの詳細に関しては、例えばR. M. Kaplan及びJ. Bresnan共著の論文"Lexical-Functional Grammar: A Formal System for Grammatical Representation"（The MIT Press, Cambridge  (1982). Reprinted in Formal Issues in Lexical-Functional Grammar, pp. 29-130. CSLI publications, Stanford University(1995).）に記述されている。
【００３６】
次いで、本発明に係る自然言語処理による疑問文の判定について詳解する。
【００３７】
本発明では、まず、疑問詞に対応する品詞カテゴリＷと、疑問詞が文全体を疑問文とする効果を打ち消す働きを持つ助詞に対応する品詞カテゴリＰを定義する。
【００３８】
ここで、品詞カテゴリＷに分類される疑問詞は、「誰」や「何」などである。また、品詞カテゴリＰに分類される助詞は、「か」や「も」などである。例えば、「か」は副助詞であるが、「も」は係助詞であることからも分かるように、品詞カテゴリＰの分類は一般的な品詞分類とは一致しない。
【００３９】
図１には、入力文が疑問文であるかどうかを判定するための処理手順をフローチャートの形式で示している。
【００４０】
この処理手順によれば、あらかじめ定義された品詞カテゴリＷ及びＰを用いて、ユーザからの入力が文法に従った正規の疑問文であるのかそれとも非文であるのか、さらには、Ｙｅｓ−Ｎｏタイプの疑問文であるのかそれとも５Ｗ１Ｈタイプの疑問文であるのかを決定することができる。
【００４１】
但し、この処理フローに投入される文は、例えば構文解析処理を終えて、関係詞句が分かる構造で記述された文であることが好ましい。
【００４２】
まず、ユーザからの入力文が品詞カテゴリＷに属する単語を含む文であるか否かを判定する（ステップＳ１）。
【００４３】
入力文に品詞カテゴリＷに属する単語（以下、単語ｗとする）が含まれている場合、さらに単語ｗの直後に品詞カテゴリＰに属する単語が存在するか否かを判定する（ステップＳ２）。
【００４４】
ステップＳ２において判別結果が否定的、すなわち単語ｗの直後に品詞カテゴリＰに属する単語が存在しない場合には、入力文中で可能な最大句にＩＮＴ（Interrogative：疑問文）というマークを付加する処理を行なう（ステップＳ３）。
【００４５】
ここで、「可能な最大句」とは、ステップＳ１において発見された単語ｗが疑問文であることを要請する機能が及ぶ最大範囲の句のことである。具体的には、単語ｗが係る動詞句、及び、単語ｗが関係詞節に含まれる場合はその関係詞が係る名詞句が係る動詞句のことを指す。
【００４６】
例えば、「誰がその猫を飼っていますか。」という入力文の場合、疑問詞「誰」は「飼う」に係るので、「飼う」すなわち文全体にＩＮＴマークが付されることになる。この場合、「誰がその猫を飼っています。」は正規の日本語文とは認められない。また、「誰が飼っている猫が逃げましたか。」の場合は、まず、「飼う」にＩＮＴのマークが付され、さらに「誰が飼っている」という関係詞節が係る名詞句「猫」が係る動詞句「逃げる」（すなわち文全体）にもＩＮＴが付されることになる。また、関係詞節が多重の入れ子構造をとる場合は、ＩＮＴが再帰的に文全体の上位方向に伝搬されるものとする。
【００４７】
ステップＳ４では、文全体にＩＮＴが付加されているかどうかを判定する。文全体にＩＮＴが付加されていると判定された場合には、さらにステップＳ５において、文全体が疑問文であるかどうかを判別する。これは、入力文の末尾が疑問を表す終助詞「か」、あるいは疑問を表す記号で終わっているか否かによって判定することができる。
【００４８】
ステップＳ５における結果が肯定的であれば、５Ｗ１Ｈタイプの疑問文であると判定する。また、判定結果が否定的であれば入力文が非文法的文であると判定する。ユーザによる入力が非文法的文と判定された場合は、正確な意味をユーザに聞き返すようにしてもよい。
【００４９】
他方、ステップＳ１において入力文中で品詞カテゴリＷに属する単語が発見されなかった場合、ステップＳ２において入力文中で単語ｗの直後に品詞カテゴリＰに属する単語が発見された場合、又は、ステップＳ４において文全体にＩＮＴが付加されていないと判定された場合には、さらにステップＳ６において、文全体が疑問文であるかどうかを判別する。これは、ステップＳ５と同様に、入力文の末尾が疑問を表す終助詞「か」、あるいは疑問を表す記号で終わっているか否かによって判定することができる。
【００５０】
ステップＳ５における結果が肯定的であれば、Ｙｅｓ−Ｎｏタイプの疑問文であると判定する。また、判定結果が否定的であれば入力文が肯定文であると判定する。
【００５１】
図１に示したような処理手順は、例えば、ＩＮＴマークをｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅに埋め込むような文法ルールを記述することによって容易に実現することができるが、統語・意味解析部３自身が備える処理機能として実装することもできる。
【００５２】
ここで、以下の６文を例にとって、図１に示した疑問文の判定処理について具体的に説明する。
【００５３】
（１）誰が「種の起源」を書きました。
（２）誰が「種の起源」を書きましたか。
（３）あなたは誰が書いた本を読みました。
（４）あなたは誰が書いた本を読みましたか。
（５）誰もが「聖書」を読んでいます。
（６）誰もが「聖書」を読んでいますか。
【００５４】
文例（１）は、ステップＳ１において"Ｙｅｓ"、ステップＳ２において"Ｎｏ"、ステップＳ４において"Ｙｅｓ"、ステップＳ５において"Ｎｏ"と判断され、最終的には非文法的文であると判断される。
【００５５】
文例（２）は、文例（１）と同様に、ステップＳ１において"Ｙｅｓ"、ステップＳ２において"Ｎｏ"、ステップＳ４において"Ｙｅｓ"と判断されるが、ステップＳ５において"Ｙｅｓ"と判断されて、最終的には５Ｗ１Ｈタイプの疑問文であると判断される。
【００５６】
文例（３）及び（４）は、それぞれ文例（１）及び（２）と同様に判断される。
【００５７】
文例（５）は、ステップＳ１において"Ｙｅｓ"、ステップＳ２において"Ｙｅｓ"、ステップＳ６において"Ｎｏ"と判断され、最終的には肯定文であると判断される。
【００５８】
文例（６）は、文例（１）と同様に、ステップＳ１において"Ｙｅｓ"、ステップＳ２において"Ｙｅｓ"と判断されるが、ステップＳ６において"Ｙｅｓ"と判断され、最終的にはＹｅｓ−Ｎｏタイプの疑問文であると判断される。
【００５９】
図２には、ＬＦＧ（lexical-Functional Grammar）と呼ばれる文法理論に基づいて、上記の文例（４）に構文解析を施した場合の解析結果例を示している。ＬＦＧに基づく構文解析結果は、ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ（constituent-structure）と呼ばれる（前述）。同図からも判るように、「誰が書いた」の部分が関係詞節として「本」に係っていることが示されている。
【００６０】
また、図３には、同じくＬＦＧに基づいて上記の文例（４）の構文解析結果に対してさらに意味解析を施した場合の解析結果例を示している。ＬＦＧに基づく意味解析結果は、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ（functional -structure）と呼ばれる（前述）。
【００６１】
図３に示す例では、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ中の"ＩＮＴ＋"という記述によってＩＮＴマークを表現している。ＩＮＴマークは、疑問詞「誰」が疑問文であることを要請する機能が及んでいることを示している。「誰」が係る動詞句、並びに、「誰」が関係詞節に含まれる場合はその関係詞が係る名詞句が係る動詞句にもＩＮＴマークが付加される。ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは、構造解析及び意味解析が施された後の、関係詞句が判る構造で記述された文であることから、このようなＩＮＴマークの伝播処理が可能である。
【００６２】
図示の例では、「誰」によって付加されたＩＮＴマークが文中の上位に伝播して、文全体に対してもＩＮＴマークが付加されていることが判る。
【００６３】
上述したように、ＬＦＧの文法理論を利用する場合、ＩＮＴマークをｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅに埋め込むという文法ルールを記述することによって、本発明をより好適に実装することができる。
【００６４】
本発明によれば、疑問文に対して精度の高い解析が可能となる。例えば、後続する処理として対話システムや質問応答システムを考えた場合、ユーザによる入力が非文法的文と判定された場合は、正確な意味をユーザに聞き返す、あるいは５Ｗ１Ｈタイプ又はＹｅｓ−Ｎｏタイプの疑問文であると判定された場合は、タイプに応じた回答を生成するといった利用法が考えられる。
【００６５】
本発明に係る自然言語処理システム又は自然言語方法によれば、入力文が疑問文であるか否かを高精度に判定することができるので、この疑問文の判定結果を対話システムに利用することによって質問応答を行なうことができる。
【００６６】
図７には、本発明に係る自然言語処理を利用した対話システム１０の機能構成を模式的に示している。この対話システム１０は、音声入力部１１と、音声認識部１２と、形態素解析部１３と、構文・意味解析部１４と、文脈解析部１５と、相槌処理部１６とで構成される。
【００６７】
音声入力部１１は特定又は不特定の話者が話す音声を入力し、音声認識部１２はこの入力音声を認識してテキスト形式のデータに変換する。勿論、入力文の入力方法は、音声に限定されるものではなく、手書き文字やテキスト・データがシステム１０に入力されてもよい。
【００６８】
形態素解析部１３は、日本語など特定の言語に関する形態素ルールと形態素辞書を持ち、入力文を意味的最小単位である形態素に分節して品詞の認定処理を行なう。
【００６９】
構文・意味解析部１４は、文法ルールや結合価辞書などの辞書を持ち、文法ルールなどに基づく句構造の解析や、文中の語の語義や語と語の間の意味関係などに基づいて文が伝える意味を表現する意味構造の解析を行なう。そして、構文解析した結果として、単語や形態素などからなる文章の句構造を木構造として表したｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅと、主語、目的語などの格構造に基づいて入力文を疑問文、過去形、丁寧文など意味的・機能的に解析した結果としてｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを出力する。
【００７０】
本実施形態では、構文・意味解析部１４内には、入力文が疑問文であるか否かを高精度に判定する疑問文判定部１４Ａを含んでいる。この疑問文判定部１４Ａは、入力文中で発見された疑問詞に対応する品詞カテゴリＷに属する単語ｗの直後に単語ｗが文全体を疑問文とする効果を打ち消す働きを持つ助詞に対応する品詞カテゴリＰが存在するかどうかを判定して、該入力文中で単語ｗが疑問文であることを要請する機能が及ぶ最大範囲となる可能な最大句が文全体に及ぶか否かで入力文が疑問文か否かを判定するようになっている。すなわち、最大句が文全体に及ぶと判定された場合に入力文が疑問文であれば入力文が５Ｗ１Ｈタイプの疑問文であると判定し、判定結果が否定的であれば入力文が非文法的文であると判定する。
【００７１】
また、疑問文判定部１４Ａは、入力文中で品詞カテゴリＷに属する単語が発見されなかった場合、入力文中で単語ｗの直後に品詞カテゴリＰに属する単語が発見された場合、並びに、最大句が文全体に及ばないと判定された場合には、さらに当該入力文全体が疑問文であるか否かを判定して、該判定結果が肯定的であれば入力文がＹｅｓ−Ｎｏタイプの疑問文であると判定し、判定結果が否定的であれば入力文が肯定文であると判定する。また、入力文の末尾が疑問を表す終助詞又は疑問を表す記号で終わっているかによって疑問文であるか否かを判定する。
【００７２】
文脈解析部１５は、文の系列である文章（談話）を解析の基本単位とみなして、文間の意味的なまとまりを得て談話構造を構成する。
【００７３】
相槌処理部１６は、文脈解析結果を利用して入力文に対する相槌文を作成して、例えば音声形式で出力する。本実施形態では、相槌処理部１６内には、疑問文に対する回答を生成する回答文作成部１６Ａを含んでいる。この回答文作成部１６Ａは、疑問文判定部１４Ａによって入力文がＹｅｓ−Ｎｏタイプの疑問文であると判定された場合には、Ｙｅｓ−Ｎｏ形式を基調とする回答文を生成する。また、回答文作成部１６Ａは、入力文が５Ｗ１Ｈタイプの疑問文であると判定された場合には、問い合わされた事柄に対応した回答文を生成する。
【００７４】
［追補］
以上、特定の実施形態を参照しながら、本発明について詳解してきた。しかしながら、本発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が該実施形態の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、本明細書の記載内容を限定的に解釈するべきではない。本発明の要旨を判断するためには、冒頭に記載した特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。
【００７５】
【発明の効果】
以上詳記したように、本発明によれば、文法ルールに従って日本語構文の意味解析を好適に行なうことができる、優れた自然言語処理システム及び自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。
【００７６】
また、本発明によれば、単に疑問詞の抽出に頼ることなく、入力された文が疑問文であるか否かを正確に判定することができる、優れた自然言語処理システム及び自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。
【００７７】
また、本発明によれば、入力文が文法に従った正規の疑問文又は非文のいずれであるのか、Ｙｅｓ−Ｎｏタイプ又は５Ｗ１Ｈタイプいずれの疑問文であるのかを判定することができる、優れた自然言語処理システム及び自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。
【００７８】
本発明によれば、疑問文に対して精度の高い解析が可能となる。例えば、後続する処理として対話システムや質問応答システムを考えた場合、ユーザによる入力が非文法的文と判定された場合は、正確な意味をユーザに聞き返す、あるいは５Ｗ１Ｈタイプ又はＹｅｓ−Ｎｏタイプの疑問文であると判定された場合は、タイプに応じた回答を生成するといった利用法が考えられる。
【図面の簡単な説明】
【図１】入力文が疑問文であるかどうかを判定するための処理手順を示したフローチャートである。
【図２】ＬＦＧに基づいて構文解析を施した場合の解析結果例を示した図である。
【図３】ＬＦＧに基づいて意味解析を施した場合の解析結果例を示した図である。
【図４】ＬＦＧに基づく自然言語処理システム１の構成を模式的に示した図である。
【図５】入力文「私の娘は英語を話します。」を統語・意味解析部１により処理した結果として得られるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを示した図である。
【図６】入力文「私の娘は英語を話します。」を統語・意味解析部１により処理した結果として得られるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを示した図である。
【図７】本発明に係る自然言語処理を利用した対話システム１０の機能構成を模式的に示した図である。
【符号の説明】
１…自然言語処理システム
２…形態素解析部
２Ａ…形態素ルール，２Ｂ…形態素辞書
３…統語・意味解析部
３Ａ…文法ルール，３Ｂ…結合価辞書
１０…対話システム
１１…音声入力部，１２…音声認識部
１３…形態素解析部
１４…構文・意味解析部，１４Ａ…疑問文判定部
１５…文脈解析部
１６…相槌処理部，１６Ａ…回答文作成部
【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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