(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
任意の文に対して形態素解析を行い、その解析結果に対して、予め決められた規則を表す特徴ベクトルの値と、当該特徴ベクトルの係数を表す重みベクトルとの積をコストとし、当該コストの値の大小に基づき、前記任意の文に対する形態素解析の正解候補を決定する形態素解析において、前記重みベクトルの値を決定する自然言語解析のコスト決定装置であって、
任意の文に対して形態素解析を行う形態素解析部と、
任意の複数の文に対して、正解の形態素解析結果を収集して形態素解析コーパスとして格納する形態素解析コーパス格納部と、
前記形態素解析部で形態素解析された解析結果と、前記形態素解析コーパス格納部に格納されている正解の解析結果とを比較し、一致しない場合はこれらの解析結果の前記特徴ベクトルの差を示す標本を作成する標本作成部と、
前記標本作成部で作成された標本の分散共分散行列の逆行列の値と、前記標本の平均の転置行列との積により、前記重みベクトルの値を決定する重みベクトル決定部とを備えたことを特徴とする自然言語解析のコスト決定装置。
【請求項２】
任意の文に対して構文解析を行い、その解析結果に対して、予め決められた規則を表す特徴ベクトルの値と、当該特徴ベクトルの係数を表す重みベクトルとの積をコストとし、当該コストの値の大小に基づき、前記任意の文に対する構文解析の正解候補を決定する構文解析において、前記重みベクトルの値を決定する自然言語解析のコスト決定装置であって、
任意の文に対して構文解析を行う構文解析部と、
任意の複数の文に対して、正解の構文解析結果を収集して構文解析コーパスとして格納する構文解析コーパス格納部と、
前記構文解析部で構文解析された解析結果と、前記構文解析コーパス格納部に格納されている正解の解析結果とを比較し、一致しない場合はこれらの解析結果の前記特徴ベクトルの差を示す標本を作成する標本作成部と、
前記標本作成部で作成された標本の分散共分散行列の逆行列の値と、前記標本の平均の転置行列との積により、前記重みベクトルの値を決定する重みベクトル決定部とを備えたことを特徴とする自然言語解析のコスト決定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、自然言語解析処理において、複数の解析結果から、一つの解析結果を選ぶために用いるコスト決定１次式の係数を決定する自然言語解析のコスト決定装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、自然言語解析処理において、解の候補が複数ある場合に、それぞれの候補のコストを計算し、最もコストが小さい解を最終的な解とする方法がコスト最小法解析として知られている。例えば、このようなコスト最小法解析としては、以下に示す文献があった。
【０００３】
[1]ＨＭＭを用いた形態素解析のパラメータ学習：情報処理学会第５０回全国大会講演論文集：４１頁：竹内孔一、松本裕治：１９９５年
[2]コスト最小法と確率、モデルの統合による形態素解析：情報処理学会研究報告９７−ＮＬ−１１９：８５頁：山下達雄、松本裕治：１９９７年
【０００４】
コスト最小法は、単語分析候補が複数得られたときに、単語分割の構成要素に対してコストを与え、コストの総和が最も小さい単語分割を、コスト最小解として選ぶアルゴリズムである。
【０００５】
上記文献１では、コスト最小法形態素解析におけるコストを、品詞付の単語を状態としたときの、状態遷移確率として定義し、コーパスにより品詞のbigramの頻度を決定することにより、状態遷移確率の値を決定している。
【０００６】
また、文献２では、コスト最小法形態素解析のコストとして、文献１のようにして決定された確率パラメータと人手により恣意的に決定されたコストを一定の比率で足し合わせたものをコストとしている。ここで、確率パラメータと人手によるコストの重みは、実験に基づき、人が経験的に決定している。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記文献１、文献２の方法については、以下のような問題点があった。
【０００８】
文献１の方法では、精度を向上させようとすると、大量のコーパスが必要があった。即ち、文献１の方法では、解を求めるために用いたコーパスで一度も出現しない単語は頻度が０となってしまい、精度が低下してしまう。そこで、このような一度も出現しない単語をできるだけ無くし、精度を上げるためには、その単語が出現するコーパスを収集する必要があり、その結果、大量のコーパスが必要となってしまうという問題があった。
【０００９】
また、文献２の方法では、人手によるコストを前提としており、さらに、確率パラメータとの足し合わせの重み付けも人手によっており、最適な値を設定することは困難であった。
【００１０】
このような点から、大量のコーパスを用いなくとも精度の高い解が得られ、かつ、人手を介さずに、高精度のコスト決定を行える、自然言語解析のコスト決定装置の実現が望まれていた。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
本発明は、前述の課題を解決するため次の構成を採用する。
〈請求項１の構成〉
任意の文に対して形態素解析を行い、その解析結果に対して、予め決められた規則を表す特徴ベクトルの値と、特徴ベクトルの係数を表す重みベクトルとの積をコストとし、コストの値の大小に基づき、任意の文に対する形態素解析の正解候補を決定する形態素解析において、重みベクトルの値を決定する自然言語解析のコスト決定装置であって、任意の文に対して形態素解析を行う形態素解析部と、任意の複数の文に対して、正解の形態素解析結果を収集して形態素解析コーパスとして格納する形態素解析コーパス格納部と、形態素解析部で形態素解析された解析結果と、形態素解析コーパス格納部に格納されている正解の解析結果とを比較し、一致しない場合はこれらの解析結果の特徴ベクトルの差を示す標本を作成する標本作成部と、標本作成部で作成された標本の分散共分散行列の逆行列の値と、標本の平均の転置行列との積により、重みベクトルの値を決定する重みベクトル決定部とを備えたことを特徴とする自然言語解析のコスト決定装置である。
【００２０】
〈請求項１の説明〉
請求項１の発明は、自然言語解析のコスト決定を実施する自然言語解析のコスト決定装置である。形態素解析コーパス格納部には、予め、形態素解析コーパスが格納されている。標本作成部は、形態素解析部で形態素解析された解析結果と、形態素解析コーパス格納部に格納されている正解の解析結果とを比較し、一致しない場合はこれらの解析結果の特徴ベクトルの差を示す標本を作成する。重みベクトル決定部は、標本作成部で作成された標本の分散共分散行列の逆行列の値と、標本の平均の転置行列との積により、重みベクトルの値を決定する。これにより、大量のコーパスが無くても精度の高いコスト計算用１次式を求めることができ、また、このようなコスト計算用１次式を人手を介さずに自動的に決定することができる。
【００２１】
〈請求項２の構成〉
任意の文に対して構文解析を行い、その解析結果に対して、予め決められた規則を表す特徴ベクトルの値と、特徴ベクトルの係数を表す重みベクトルとの積をコストとし、コストの値の大小に基づき、任意の文に対する構文解析の正解候補を決定する構文解析において、重みベクトルの値を決定する自然言語解析のコスト決定装置であって、任意の文に対して構文解析を行う構文解析部と、任意の複数の文に対して、正解の構文解析結果を収集して構文解析コーパスとして格納する構文解析コーパス格納部と、構文解析部で構文解析された解析結果と、構文解析コーパス格納部に格納されている正解の解析結果とを比較し、一致しない場合はこれらの解析結果の特徴ベクトルの差を示す標本を作成する標本作成部と、標本作成部で作成された標本の分散共分散行列の逆行列の値と、標本の平均の転置行列との積により、重みベクトルの値を決定する重みベクトル決定部とを備えたことを特徴とする自然言語解析のコスト決定装置である。
【００２２】
〈請求項２の説明〉
請求項２の発明は、自然言語解析のコスト決定を実施する自然言語解析のコスト決定装置である。構文解析コーパス格納部には、予め、構文解析コーパスが格納されている。標本作成部は、構文解析部で構文解析された解析結果と、構文解析コーパス格納部に格納されている正解の解析結果とを比較し、一致しない場合はこれらの解析結果の特徴ベクトルの差を示す標本を作成する。重みベクトル決定部は、標本作成部で作成された標本の分散共分散行列の逆行列の値と、標本の平均の転置行列との積により、重みベクトルの値を決定する。これにより、大量のコーパスが無くても精度の高いコスト計算用１次式を求めることができ、また、このようなコスト計算用１次式を人手を介さずに自動的に決定することができる。更に、構文解析では、形態素解析に比べて文全体の特徴を考える必要があり、人手によるコスト設定は困難であるため、自動化の効果はより大きい。また、構文解析では、確率モデルだけを用いた場合の精度は、形態素解析の場合に比べて必ずしも高いとはいえず、コストと確率モデルの融合の効果が大きい。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を用いて詳細に説明する。
《具体例１》
図１は、本発明の具体例１による自然言語解析のコスト決定方法を説明するフローチャートであるが、この説明に先立ち、自然言語解析のコスト決定方法を実現するための自然言語解析のコスト決定装置について説明する。
【００２４】
〈構成〉
図２は本発明の具体例１における自然言語解析のコスト決定装置の構成図である。
図の装置は、制御部１０１、標本作成部１０２、形態素解析部１０３、重みベクトル決定部１０４、形態素解析コーパス格納部１０５、重みベクトル格納部１０６、標本格納部１０７からなる。
【００２５】
制御部１０１は、日本語文の入力、結果の出力、およびシステム全体の制御を行う機能部である。標本作成部１０２は、形態素解析部１０３で形態素解析された解析結果と、形態素解析コーパス格納部１０５に格納されている正解の解析結果とを比較し、一致しない場合はこれらの解析結果の特徴ベクトルの差を示す標本を作成する機能部である。
【００２６】
形態素解析部１０３は、入力文を形態素解析する機能部である。重みベクトル決定部１０４は、標本作成部１０２で作成された標本の分散共分散行列の逆行列の値と、標本の平均の転置行列との積により、重みベクトルの値を決定する機能部である。形態素解析コーパス格納部１０５は、任意の複数の文に対して、正解の形態素解析結果を収集し、これを形態素解析コーパスとして格納する機能部である。重みベクトル格納部１０６は、決定した重みベクトルを格納する機能部である。標本格納部１０７は、標本を格納する機能部である。
【００２７】
尚、これら制御部１０１〜重みベクトル決定部１０４は、コンピュータにより機能構成され、各処理は、プログラムによって実現されている。また、形態素解析コーパス格納部１０５〜標本格納部１０７は、コンピュータにおけるハードディスク等の補助記憶装置内に設けられている。従って、各処理を実行するプログラムをフロッピーディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に記録してから一般のコンピュータにインストールするか、あるいはネットワークを経由してダウンロードするといったことにより本具体例のシステムが実現する。
【００２８】
〈動作〉
先ず、各機能部の動作を説明する。
【００２９】
図３は、形態素解析結果の説明図である。
図示例は、文「今日は天気がよい。」に対する形態素解析結果である。このように、文が単語分割され、かつ、各単語に対して品詞が付与されている。形態素解析部１０３は、このような形態素解析を行う。
【００３０】
一方、形態素解析コーパス格納部１０５には、予め、形態素解析コーパス、即ち、任意の文に対する正解の形態素解析が格納されている。
【００３１】
図４は、形態素解析コーパスの説明図である。
図示の形態素解析コーパスは、「今日は天気がよい。」の例である。コーパスは、入力文と、形態素解析の解析結果である単語分割からなる。そして、単語分割の各単語にはその品詞が付与されている。
【００３２】
また、標本作成部１０２には、予め、特徴ベクトルの規則が格納されている。
図５は、特徴ベクトルの規則を示す説明図である。
予め決められた規則として、単語分割の単語および単語境界について設定されている。例えば、図示例では、特徴１〜３が単語についての特徴、特徴４〜６が単語境界についての特徴の規則である。
【００３３】
そして、特徴ベクトルは、一つの文の中で各特徴が現れる回数をベクトル形式にしたものである。また、特徴が真偽値を取る場合だけでなく、値を取る場合も許す。この場合、特徴の取る値を特徴ベクトルの要素の値とする。
【００３４】
このような特徴ベクトルの規則により、入力文「今日は天気がよい。」を表すと以下の通りとなる。
図６は、特徴ベクトルの一例の説明図である。
形態素解析された「今日は天気がよい。」では、特徴１が１回、特徴２が４回、特徴３が２回、特徴４が８回、特徴５が２回、特徴６が０回出現するため、その特徴ベクトルは、（１，４，２，８，２，０）となる。
【００３５】
例えば、単語について、出現頻度が多いほど低い値になるよう、「０−単語の対数頻度」を特徴として用いる。このようにした場合、文に含まれる各単語の対数頻度が１００、２００、５０、２０、１００とすると、特徴ベクトルの値は、（−ｌｏｇ（１００）、−ｌｏｇ（２００）、−ｌｏｇ（５０）、−ｌｏｇ（２０）、−ｌｏｇ（１００））となる。
【００３６】
図７は、本具体例で用いるコスト計算式の説明図である。
図示のように、コスト関数ｆ（Ｘ）はＡＸTで表される。そして、本具体例は、この重みベクトルＡを求める方法および装置である。
【００３７】
図８は、標本の説明図である。
標本は、二つの単語分割、単語分割の特徴ベクトルの差、文識別子からなる。ここで、文識別子は、形態素解析コーパス、および、形態素解析コーパス中の文を識別するための記号で、同じ標本を重複して登録するのを防ぐために用いられる。
【００３８】
次に、図１のフローチャートに沿って自然言語解析のコスト決定方法を説明する。
先ず、制御部１０１が、図示しない入力部から日本語の文章を受け取り、この文章を標本作成部１０２に送る。標本作成部１０２は、受け取った文章を形態素解析部１０３に送る。
【００３９】
形態素解析部１０３は、重みベクトル格納部１０６の重みベクトルを用いて、文章を文に分割し、形態素解析を行い、形態素解析結果を標本作成部１０２に返す（ステップＳ１）。
【００４０】
標本作成部１０２は、形態素解析結果を形態素解析コーパス格納部１０５のコーパスと比較し、結果が異なっている文については標本を作成する（ステップＳ２〜ステップＳ５）。
【００４１】
図９は、特徴ベクトルの差の作成過程を示す説明図である。
例えば、今、形態素解析結果の単語分割された結果の特徴ベクトルが、（１，２，２，６，２，２）であったとする。予め、決定されているコーパスの単語分割の特徴ベクトルが（１，４，２，８，２，０）であったとすると、特徴ベクトルの差は（０，−２，０，−２，０，２）となる。
【００４２】
標本作成部１０２は、形態素解析結果の単語分割をコーパスの単語分割と比較し（ステップＳ３）、一致した場合はステップＳ２に戻り、一致しない場合は、ステップＳ５に進む。ステップＳ５では、標本格納部１０７に同じ標本が登録されているかどうかを調べ、登録されていなければ、標本を登録する。全ての文について、上記の処理が終了したら、即ち、ステップＳ２において、コーパスと比較していない文が残っていなかったら、処理を制御部１０１に戻す。
【００４３】
これにより、制御部１０１は重みベクトル決定部１０４を呼び出す。重みベクトル決定部１０４は、標本格納部１０７に登録されている標本を用いて重みベクトルを計算する（ステップＳ６）。
【００４４】
上述したｆ（Ｘ）は線形であるため、ｆ（誤った単語分割の特徴ベクトル−正解の単語分割の特徴ベクトル）＝ｆ（誤った単語分割の特徴ベクトル）−ｆ（正解の単語分割の特徴ベクトル）となる。ｆ（Ｘ）は、コストを決定する関数であり、コスト最小解が正解となるためには、上式の値は、できるだけ多くの場合に正になることが望ましい。即ち、このような関係を満足するための重みベクトルの値が必要である。
【００４５】
同様に、ｆ（正解の単語分割の特徴ベクトル）−ｆ（誤った単語分割の特徴ベクトル）の値は、できるだけ多くの場合に負になることが望ましい。従って、
Ｇ１：解析が失敗した単語分割の特徴ベクトル−コーパスの単語分割の特徴ベクトル
Ｇ２：コーパスの単語分割の特徴ベクトル−解析が失敗した単語分割の特徴ベクトル
という二つのカテゴリを考えると、ｆ（Ｘ）は、Ｇ１とＧ２を判別する線形判別式と考えられ、最良の線形判別式が、コスト最小法形態素解析における最良のコスト計算用一次式となる。
【００４６】
上記二つのカテゴリＧ１、Ｇ２の標本は正規分布をなすと仮定する。今、２次元の場合について考えると、Ｇ１、Ｇ２の二つのカテゴリの等確率楕円は次のようになる。
【００４７】
図１０は、２次元の場合の等確率楕円の説明図である。
図示のように、Ｇ１、Ｇ２における確率が同じ値の点を結んだ図形は楕円となる。また、二つのカテゴリの標本は、符号を変えれば互いに別のカテゴリの標本となるため、二つのカテゴリの重心は原点について対称で、分布は全く同じである。従って、いずれか一方のカテゴリの標本を収集すれば、判別式を決定することができる。
【００４８】
多変量解析の理論により、二つのカテゴリを弁別する最良の判別式は図１０中の判別境界（原点を通り、二つのカテゴリの等確率の点を結んだ直線）とを与える１次式であり、この計算式は次のように表される。
【００４９】
図１１は、重みベクトル決定の計算式の説明図である。
即ち、重みベクトルＡは、標本の分散共分散行列の逆行列と標本の平均で表されている。
【００５０】
重みベクトル決定部１０４は、計算した重みベクトルを重みベクトル格納部１０６に書き込み、処理を制御部１０１に戻す。このとき、重みベクトル格納部１０６には以前の重みベクトルの値が全て保存されている。
【００５１】
制御部１０１は、重みベクトル格納部１０６の重みベクトルについて、最新の重みベクトルと、その前の重みベクトルとを比較する（ステップＳ７）。このステップＳ７において、重みベクトルに変化がなかった場合は処理を終了する。一方、重みベクトルに差があった場合は、ステップＳ１における入力文章の形態素解析処理に戻る。
【００５２】
尚、上記二つのカテゴリＧ１、Ｇ２の標本は正規分布をなすと仮定したが、正規分布をなさない標本であっても、同様に、二つのカテゴリを弁別するための１次式を求めることができる。
【００５３】
〈効果〉
以上のように、具体例１によれば以下のような効果がある。
(1)従来の文献１の方法に比べて、本具体例では、単語を特徴で表しているため、大量のコーパスが無くても精度の高いコスト計算用１次式を求めることができる。
(2)コスト最小法の形態素解析において用いられるコスト計算用１次式を人手を介さずに自動的に決定することができる。
(3)コスト最小法の形態素解析において用いられるコスト計算用１次式に、出現回数といった統計的変量を用いる場合の重み係数を決定することができる。
【００５４】
《具体例２》
具体例２は、上記具体例１の自然言語解析のコスト決定方法が形態素解析であったのに対し、構文解析に適用した例である。
【００５５】
〈構成〉
図１２は本発明の具体例２における自然言語解析のコスト決定装置の構成図である。
【００５６】
図の装置は、制御部２０１、標本作成部２０２、構文解析部２０３、重みベクトル決定部２０４、構文解析コーパス格納部２０５、重みベクトル格納部２０６、標本格納部２０７からなる。
【００５７】
制御部２０１は、日本語文の入力、結果の出力、およびシステム全体の制御を行う機能部である。標本作成部２０２は、構文解析部２０３で構文解析された解析結果と、構文解析コーパス格納部２０５に格納されている正解の解析結果とを比較し、一致しない場合はこれらの解析結果の特徴ベクトルの差を示す標本を作成する機能部である。
【００５８】
構文解析部２０３は、入力文を構文解析する機能部である。重みベクトル決定部２０４は、標本作成部２０２で作成された標本の分散共分散行列の逆行列の値と、標本の平均の転置行列との積により、重みベクトルの値を決定する機能部である。構文解析コーパス格納部２０５は、任意の複数の文に対して、正解の構文解析結果を収集し、これを構文解析コーパスとして格納する機能部である。重みベクトル格納部２０６は、決定した重みベクトルを格納する機能部である。標本格納部２０７は、標本を格納する機能部である。
【００５９】
尚、これら制御部２０１〜重みベクトル決定部２０４は、具体例１と同様にコンピュータにより機能構成され、各処理は、プログラムによって実現されている。また、構文解析コーパス格納部２０５〜標本格納部２０７は、コンピュータにおけるハードディスク等の補助記憶装置内に設けられている。従って、各処理を実行するプログラムをフロッピーディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に記録してから一般のコンピュータにインストールするか、あるいはネットワークを経由してダウンロードするといったことにより本具体例のシステムが実現する。
【００６０】
〈動作〉
先ず、各機能部の動作を説明する。
【００６１】
図１３は、構文解析結果の説明図である。
図示例は、文「今日は天気がよい。」に対する構文解析結果である。このように、文が単語分割され、かつ、各単語の係り受け構造が解析されている。構文解析部２０３は、このような構文解析を行う。尚、係り受け構造は以下のように表されている。即ち、α、βを文節とするとき、（α，β）は文節αが文節βに係ることを表している。
【００６２】
一方、構文解析コーパス格納部２０５には、予め、構文解析コーパス、即ち、任意の文に対する正解の構文解析が格納されている。
【００６３】
図１４は、構文解析コーパスの説明図である。
図示の構文解析コーパスは、「今日は天気がよい。」の例である。コーパスは、入力文と、構文解析の解析結果である係り受け構造からなる。そして、係り受け構造は、形態素解析結果である単語分割を文節にまとめ、更に、係り受け構造が付加されている。
【００６４】
また、標本作成部２０２には、予め、特徴ベクトルの規則が格納されている。
図１５は、係り受け構造についての特徴の例を示す説明図である。
予め決められた規則として、係り受け構造の係り先、および、係り受け関係について設定されている。例えば、図示例では、特徴１が係り先についての特徴、特徴２、３が係り受け関係についての特徴である。
【００６５】
図１６は、特徴ベクトルの一例の説明図である。
特徴ベクトルは、一つの文の中で各特徴が現れる回数をベクトル形式にしたものである。このような特徴ベクトルの規則により、入力文「今日は天気がよい。」を表したのが図１６の例である。構文解析された「今日は天気がよい。」では、特徴１が１回、特徴２が１回、特徴３が１回出現するため、その特徴ベクトルは、（１，１，１）となる。
【００６６】
図１７は、本具体例で用いるコスト計算式の説明図である。
図示のように、コスト関数ｆ（Ｘ）は、具体例１と同様に、ＡＸTで表される。そして、本具体例は、この重みベクトルＡを求める方法および装置である。
【００６７】
図１８は、標本の説明図である。
標本は、二つの係り受け構造、係り受け構造の特徴ベクトルの差、文識別子からなる。ここで、文識別子は、構文解析コーパス、および、構文解析コーパス中の文を識別するための記号で、同じ標本を重複して登録するのを防ぐために用いられる。
【００６８】
次に、本具体例の自然言語解析のコスト決定方法を説明する。
図１９は、自然言語解析のコスト決定方法を示すフローチャートである。
【００６９】
先ず、制御部２０１が、図示しない入力部から日本語の文章を受け取り、この文章を標本作成部２０２に送る。標本作成部２０２は、受け取った文章を構文解析部２０３に送る。
【００７０】
構文解析部２０３は、重みベクトル格納部２０６の重みベクトルを用いて、文章を文に分割し、構文解析を行い、構文解析結果を標本作成部２０２に返す（ステップＳ１）。
【００７１】
標本作成部２０２は、構文解析結果を構文解析コーパス格納部２０５のコーパスと比較し、結果が異なっている文については標本を作成する（ステップＳ２〜ステップＳ５）。
【００７２】
図２０は、特徴ベクトルの差の作成過程を示す説明図である。
例えば、今、構文解析結果の係り受け構造の特徴ベクトルが、（０，２，０）であったとする。予め、決定されているコーパスの係り受け構造の特徴ベクトルが（１，１，１）であったとすると、特徴ベクトルの差は（−１，１，−１）となる。
【００７３】
標本作成部２０２は、構文解析結果の係り受け構造をコーパスの係り受け構造と比較し（ステップＳ３）、一致した場合はステップＳ２に戻り、一致しない場合は、ステップＳ５に進む。ステップＳ５では、標本格納部２０７に同じ標本が登録されているかどうかを調べ、登録されていなければ、標本を登録する。全ての文について、上記の処理が終了したら、即ち、ステップＳ２において、コーパスと比較していない文が残っていなかったら、処理を制御部２０１に戻す。
【００７４】
これにより、制御部２０１は重みベクトル決定部２０４を呼び出す。重みベクトル決定部２０４は、標本格納部２０７に登録されている標本を用いて重みベクトルを計算する（ステップＳ６）。ここで、重みベクトルの計算については、具体例１と同様であるため、ここでの説明は省略する。
【００７５】
重みベクトル決定部２０４は、計算した重みベクトルを重みベクトル格納部２０６に書き込み、処理を制御部２０１に戻す。このとき、重みベクトル格納部１０６には以前の重みベクトルの値が全て保存されている。
【００７６】
制御部２０１は、重みベクトル格納部２０６の重みベクトルについて、最新の重みベクトルと、その前の重みベクトルとを比較する（ステップＳ７）。このステップＳ７において、重みベクトルに変化がなかった場合は処理を終了する。一方、重みベクトルに差があった場合は、ステップＳ１における入力文章の構文解析処理に戻る。
【００７７】
〈効果〉
以上のように、具体例２によれば以下のような効果がある。
(1)従来の文献１の方法に比べて、本具体例では、単語の係り受け構造を特徴で表しているため、大量のコーパスが無くても精度の高いコスト計算用１次式を求めることができる。
(2)コスト最小法の構文解析において用いられるコスト計算用１次式を人手を介さずに自動的に決定することができる。この効果は具体例１と同様であるが、構文解析では、形態素解析に比べて文全体の特徴を考える必要があり、人手によるコスト設定は困難であるため、自動化の効果はより大きい。
【００７８】
(3)コスト最小法の構文解析において用いられるコスト計算用１次式に、頻度といった統計的変量を用いる場合の重み係数を決定することができる。この効果も具体例１と同様であるが、構文解析では、確率モデルだけを用いた場合の精度は、形態素解析の場合に比べて必ずしも高いとはいえず、コストと確率モデルの融合の効果が大きい。
【００７９】
尚、上記具体例１、２では、自然言語解析のコスト決定方法として、コスト最小法の形態素解析、構文解析に用いたが、これ以外のコストの値の大小によって、分析を解を決定する自然言語解析であれば、他の方法に対しても同様に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の具体例１による自然言語解析のコスト決定方法を説明するフローチャートである。
【図２】本発明の具体例１における自然言語解析のコスト決定装置の構成図である。
【図３】本発明の具体例１における形態素解析結果の説明図である。
【図４】本発明の具体例１における形態素解析コーパスの説明図である。
【図５】本発明の具体例１における特徴ベクトルの規則を示す説明図である。
【図６】本発明の具体例１における特徴ベクトルの一例の説明図である。
【図７】本発明の具体例１におけるコスト計算式の説明図である。
【図８】本発明の具体例１における標本の説明図である。
【図９】本発明の具体例１における特徴ベクトルの差の作成過程を示す説明図である。
【図１０】本発明の具体例１における２次元の場合の等確率楕円の説明図である。
【図１１】本発明の具体例１における重みベクトル決定の計算式の説明図である。
【図１２】本発明の具体例２における自然言語解析のコスト決定装置の構成図である。
【図１３】本発明の具体例２における構文解析結果の説明図である。
【図１４】本発明の具体例２における構文解析コーパスの説明図である。
【図１５】本発明の具体例２における特徴ベクトルの規則を示す説明図である。
【図１６】本発明の具体例２における特徴ベクトルの一例の説明図である。
【図１７】本発明の具体例２におけるコスト計算式の説明図である。
【図１８】本発明の具体例２における標本の説明図である。
【図１９】本発明の具体例２による自然言語解析のコスト決定方法を説明するフローチャートである。
【図２０】本発明の具体例２における特徴ベクトルの差の作成過程を示す説明図である。
【符号の説明】
１０２、２０２  標本作成部
１０３  形態素解析部
１０４、２０４  重みベクトル決定部
１０５  形態素解析コーパス格納部
２０３  構文解析部
２０５  構文解析コーパス格納部
【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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【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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