(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
副助詞を含む入力文の構文・意味を解析する自然言語処理システムであって、
副助詞を含む入力文の句構造を解析する第１の手段と、
副助詞を含む入力文が文、動詞句、形容詞句、又は名詞句のいずれかの句の後に副助詞が存在するという文法ルール記述に適合するか否かを判定する第２の手段と、
副助詞を含む入力文が前記第２の手段により前記文法ルール記述に適合すると判定されたことに応答して、該文の先頭にとりたてられていない主語が存在するか否かを判定し、該主語が存在する場合には該主語を含んだ文及び副助詞の連結を名詞句又は副詞句とする構文解析結果を出力するが、該主語が存在しない場合にはとりたてられた主語を除外した文及び副助詞の連結を名詞句又は副詞句とする構文解析結果を出力する第３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】
前記第１の手段は、所定の句の連結を文として取り扱う文法ルール記述を適用して構文解析を行なう、
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、主語に対応する名詞句において主格を示す格助詞の代わりに係助詞を用いることによって強調表現がなされているか否かに応じて主語のとりたてを判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の自然言語処理システム。
【請求項４】
前記第３の手段は、各句が文中において果たす文法役割を同定する格構造解析又は意味解析処理を適用した後に、入力文についての主語のとりたてを判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の自然言語処理システム。
【請求項５】
前記第２の手段は、所定の句の連結を文として取り扱う文法ルールを適用するとともに、文の判定を動詞句、形容詞句、及び名詞句の判定よりも優先させる、
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】
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上で、副助詞を含む入力文の構文・意味を解析する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、副助詞を含む入力文の句構造を解析する第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、副助詞を含む入力文が文、動詞句、形容詞句、又は名詞句のいずれかの句の後に副助詞が存在するという文法ルール記述に適合するか否かを判定する第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、副助詞を含む入力文が前記第２の手段により前記文法ルール記述に適合すると判定されたことに応答して、該文の先頭にとりたてられていない主語が存在するか否かを判定し、該主語が存在する場合には該主語を含んだ文及び副助詞の連結を名詞句又は副詞句とする構文解析結果を出力するが、該主語が存在しない場合にはとりたてられた主語を除外した文及び副助詞の連結を名詞句又は副詞句とする構文解析結果を出力する第３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７】
前記第１のステップでは、所定の句の連結を文として取り扱う文法ルール記述を適用して構文解析を行なう、
ことを特徴とする請求項６に記載の自然言語処理方法。
【請求項８】
前記第３のステップでは、主語に対応する名詞句において主格を示す格助詞の代わりに係助詞を用いることによって強調表現がなされているか否かに応じて主語のとりたてを判定する、
ことを特徴とする請求項６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、各句が文中において果たす文法役割を同定する格構造解析又は意味解析処理を適用した後に、入力文についての主語のとりたてを判定する、
ことを特徴とする請求項６に記載の自然言語処理方法。
【請求項１０】
前記第２のステップでは、所定の句の連結を文として取り扱う文法ルールを適用するとともに、文の判定を動詞句、形容詞句、及び名詞句の判定よりも優先させる、
ことを特徴とする請求項６に記載の自然言語処理方法。
【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、副助詞を含む日本語文に対して正しい構文解析結果を出力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係り受け関係などを基にして接合された木構造となる。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、数多の自然言語の中でもとりわけ日本語はあいまい性が高いとされている。その一因は、一般に副助詞（「ほど」、「ばかり」、「だけ」…）と呼ばれる品詞の存在に依拠する。日本語において、副助詞を含む表現は極めて標準的に用いられるものであり、そのような表現に対して正しい構文解析結果を出力することは重要な課題である。
【０００９】
例えば、「彼が来るまで辛抱しよう。」や「彼が来るまでが問題だ。」といった文中に現れる「まで」が副助詞の例である。副助詞の用法は、これらの例文のように、文（i.e. 「彼が来る」）に後続する場合、「美しいほど」や「その本なんか」といった例に見られるように形容詞あるいは名詞に後続する場合など、多岐にわたる。このように副助詞の出現位置が広範であることが、副助詞を適正に取り扱うことを困難にする主たる原因であると思料される。
【００１０】
例えば、「毎日報告書を書くくらいが丁度良い。」という日本語文を機械翻訳システムによって英語に翻訳した場合の典型的な翻訳結果は以下の通りとなる。
【００１１】
About which writes a report every day is good exactly.
【００１２】
この文の主たる構造は「About is good」であり、明らかな誤訳となっている。このような誤訳が生成される理由は、副助詞を品詞カテゴリとして定義しておらず、したがって副助詞に関する句構造を取り扱うメカニズムがシステムに組み込まれていないことに由来する。上記の文例では、「くらい」が名詞として取り扱われており、誤訳を導く結果となっている。
【００１３】
【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統語・意味解析を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。
【００１４】
本発明のさらなる目的は、出現位置が広範である品詞を正しく取り扱うことができる、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。
【００１５】
本発明のさらなる目的は、副助詞に関する句構造を正しく取り扱うことができる、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。
【００１６】
本発明のさらなる目的は、副助詞を含む日本語文に対して正しい構文解析結果を出力することができる、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。
【００１７】
【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、副助詞を含む入力文の構文・意味を解析する自然言語処理システム又は自然言語処理方法であって、
副助詞を含む入力文の句構造を解析する第１の手段又はステップと、
副助詞を含む入力文が所定の文法ルール記述に適合する句構造を持つか否かを判定する第２の手段又はステップと、
副助詞を含む入力文が所定の句構造を持つか否かに応じた構文解析結果を出力する第３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】
前記第１の手段又はステップは、例えば、文脈自由文法に従って記述されたさまざまな文法ルール記述を適用して構文解析を行なう。例えば、所定の句の連結を文として取り扱う文法ルール記述を適用してもよい。
【００１９】
前記第２の手段又はステップは、構文解析結果を基に、入力文が文、動詞句、形容詞句、又は名詞句のいずれかの句の後に副助詞が存在するという文法ルール記述に適合するか否かを判定する。ここでは、文の判定を動詞句、形容詞句、及び名詞句の判定よりも優先させることがより好ましい
【００２０】
前記第３の手段又はステップは、副助詞を含む入力文が所定の句構造を持つことに応答して、該入力文を名詞句又は副詞句であるとする構文解析結果を出力する。より具体的には、入力文が文の後に副助詞が存在するという句構造を持つことに応答して、該文の先頭にとりたてられていない主語が存在するか否かをさらに判定する。そして、該主語が存在する場合には該主語を含んだ文及び副助詞の連結を名詞句又は副詞句とする構文解析結果を出力する。他方、該主語が存在しない場合にはとりたてられた主語を除外した文及び副助詞の連結を名詞句又は副詞句とする構文解析結果を出力する。
【００２１】
ここで、主語のとりたてとは、主語に対応する名詞句において主格を示す格助詞の代わりに係助詞を用いることによって強調表現がなされていることを言う。
【００２２】
このような主語のとりたての判定は、各句が文中において果たす文法役割を同定する格構造解析又は意味解析処理を適用した後に行なうことができる。
【００２３】
また、前記第３の手段又はステップは、副助詞を含む入力文が文を含むことがあり得ないときには、動詞句、形容詞句、又は名詞句のいずれかの句の後に副助詞が存在するという文法ルール記述に適合することに応答して、該入力文を名詞句又は副詞句であるとする構文解析結果を出力する。
【００２４】
このように、本発明に係る自然言語処理システム又は自然言語処理方法によれば、構文解析と格構造解析を併用するとともに、副助詞のカテゴリ及び構文ルールを利用した解析を行なうことにより、出現位置が広範である副助詞を含んだ文の句構造を正しく取り扱うことができる。
【００２５】
本発明に係る自然言語処理システムによれば、日本語文に副助詞が含まれている場合であっても、日本語文の構文構造の特徴を考慮した正しい構文解析結果を得ることができる。
【００２６】
例えば、本発明に係る自然言語処理システムを機械翻訳システムに適用した場合、副助詞を含む日本語文を適切な英語文へと翻訳することが可能になる。
【００２７】
また、本発明の第２の側面は、副助詞を含む入力文の構文・意味を解析する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、
副助詞を含む入力文の句構造を解析する第１のステップと、
副助詞を含む入力文が所定の文法ルール記述に適合する句構造を持つか否かを判定する第２のステップと、
副助詞を含む入力文が所定の句構造を持つか否かに応じた構文解析結果を出力する第３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。
【００２８】
本発明の第２の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２の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の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。
【００２９】
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。
【００３０】
【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。
【００３１】
自然言語の構文解析手法は、統計処理に基づく方法と文法ルール記述に基づく方法に大別することができる。本発明は、とりわけ文法ルール記述に基づく統語・意味解析に適用することで顕著な効果を奏することができる。
【００３２】
本発明に係る自然言語処理システムは、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。
【００３３】
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。
【００３４】
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。
【００３５】
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）。
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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９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。
【００３９】
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。
【００４０】
ところで、文法ルール記述に基づく構文解析システムにおいては、文単位の文法ルールをあらかじめ記述しておくことが必要である。例えば、「私が本を書いた。」という文を取り扱うために、「Ｓ→ＮＰ，ＮＰ，ＶＰ」といった文法ルールを記述する。これは、「名詞句ＮＰ（e.g. 「私が」，「本を」）が２つ連続した後に、動詞句ＶＰ（e.g. 「書いた」）が存在する場合、それは文Ｓであると認める。」という意味を表す文法ルールである。
【００４１】
このように「→」の左辺が単一の記号で表現されている文法は、「文脈自由文法」とも呼ばれる。文脈自由文法は、要するに、所定の句の連結を文として取り扱う文法ルールであり、構文解析システムにおいて最もよく使用される文法表現の１つである。
【００４２】
さらに、名詞句ＮＰなどが文中においてどのような文法役割を持っているかを同定する処理のことを、格構造解析、あるいは意味解析と呼ぶ。ここでは、文法役割とは、例えば「主語」、「目的語」、「補語」といったものである。
【００４３】
本実施形態に係る構文解析システムでは、副助詞に対応する品詞カテゴリＰを定義する。
【００４４】
また、この品詞カテゴリＰを含んだ以下の２式の文法ルールを設定する。
【００４５】
【数１】
0003972699.tif 000002
【００４６】
上記の文法ルールは文脈自由文法に基づいて記述されている。ここで、Ｓ、ＮＰ、ＶＰ、ＡＰ、ＡＤＶＰはそれぞれ、文、名詞句、動詞句、形容詞句、副詞句に相当するカテゴリである。したがって、文法ルール（ａ）は、文、動詞句、形容詞句、又は名詞句のいずれかの句の後に品詞カテゴリＰが連結している場合には名詞句ＮＰであると認める、とする文法ルールである。また、文法ルール（ｂ）は、文、動詞句、形容詞句、または名詞句のいずれかの後に品詞カテゴリＰが連結している場合には副詞句であると認める、とする文法ルールである。
【００４７】
さらに、以下の条件を設定する。
【００４８】
【数２】
0003972699.tif 000003
【００４９】
ここで、「主語のとりたて」とは、主語に対応する名詞句において、主格を示す格助詞（典型的には「が」、「を」、「に」、「から」…）の代わりに係助詞（「は」、「こそ」、「も」）を用いることによってなされる強調表現のことである。（格は、主として補足成分と述語成分の関係のあり方の類型である。格助詞は格の関係を表す助詞である。）
【００５０】
例えば、「彼が驚くほど」（「ほど」は副助詞である）という表現においては、Ｓ「彼が驚く」中の主語はとりたてておらず、「彼は驚くほど」においては、Ｓ「彼は驚く」中の主語は係助詞「は」によってとりたてられている。
【００５１】
したがって、前者の「彼が驚くほど」は、上記の各条件（ａ）（ｂ）（ｃ）によって、「Ｓ，Ｐ」をその順に構成要素とするＮＰあるいはＡＤＶＰとして解析され得る。これに対し、後者の「彼は驚くほど」は、「驚くほど」の部分が「ＶＰ，Ｐ」を構成要素とするＮＰあるいはＡＤＶＰとして解析されることになり、条件（ａ）及び（ｂ）の適用対象とはならない。
【００５２】
条件（ａ）及び（ｂ）の判定は、文の句構造を解析した構文解析結果を基に行なうことができる。これに対し、条件（ｃ）を判定するためには、構文解析処理だけでなく、各句が文中において果たす文法役割を同定する格構造解析又は意味解析処理も行なう必要がある。
【００５３】
さらに、上記の条件（ａ）（ｂ）（ｃ）に加えて、条件（ａ）（ｂ）の文法ルールにおいて、以下の条件を設定する。
【００５４】
【数３】
0003972699.tif 000004
【００５５】
これは、例えば「Ｓ→ＮＰ，ＮＰ，ＶＰ」などのように、文脈自由文法において、所定の句の連結を文として取り扱うという文法ルールを適用するとともに、このような文法ルールに従って判定されたＳを、ＶＰ，ＡＰ，ＮＰのような他の品詞カテゴリの判定よりも優先させることによって実現される。
【００５６】
図１には、本実施形態に係る構文・意味解析システムの処理手順をフローチャートの形式で示している。
【００５７】
まず、入力文に対して、文法ルール（ａ）及び（ｂ）を含む構文解析処理を施す（ステップＳ１）。
【００５８】
次いで、入力文が文法ルール（ａ）又は（ｂ）の句構造を含む文であるかどうかを判断する（ステップＳ２）。ここで、これらの句構造を含まないと判定された場合には、そのまま構文解析結果を出力する。
【００５９】
一方、入力文が文法ルール（ａ）又は（ｂ）の句構造を含むと判定された場合には、さらに入力文を対象とする格構造解析を実施して（ステップＳ３）、各句が文中において果たす文法役割を同定する。
【００６０】
次いで、文法ルール（ａ）又は（ｂ）に相当する文中のＳに相当する品詞カテゴリを含む解析結果があり得るかどうかを判定する（ステップＳ４）。この判定処理は、上記の条件（ｄ）に相当する処理である。
【００６１】
ここで、文法ルール（ａ）又は（ｂ）に相当する文中のＳに相当する品詞カテゴリを含む解析結果があり得ない場合のみ、以下の（ａ'）又は（ｂ'）の文法ルールに従う構文解析結果を出力する。
【００６２】
【数４】
0003972699.tif 000005
【００６３】
他方、文法ルール（ａ）又は（ｂ）に相当する文中のＳに相当する品詞カテゴリを含む解析結果があり得る場合には、さらに、このＳに相当する句構造の先頭にとりたてられていない主語が存在するかどうかを判断する（ステップＳ５）。主語のとりたてとは、主語に対応する名詞句において、主格を示す格助詞（典型的には「が」）の代わりに係助詞（「は」、「こそ」、「も」）を用いることによってなされる強調表現のことである（前述）。
【００６４】
ステップＳ５における判断結果がどちらの場合であっても、以下の文法ルール（ａ"）又は（ｂ"）に従う構文解析結果を出力する。但し、Ｓの先頭にとりたてられていない主語が存在する場合は、その主語をＳに含める解析結果を出力し、層でなければ、とりたてられている主語が存在していたとしてもその主語をＳに含めない解析結果を出力する。
【００６５】
【数５】
0003972699.tif 000006
【００６６】
図２には、本実施形態に係る構文・意味解析システムによって副助詞「くらい」を含んだ入力文「毎日報告書を格くらいがちょうど良い。」を解析した構文解析結果を示している。
【００６７】
「毎日報告書を書く」という句は、「Ｓ→ＡＤＶ，ＮＰ，ＶＰ」という文法ルールをあらかじめ設定しておくことにより、ステップＳ１の構文解析結果により文Ｓとして取り扱われる。
【００６８】
さらに、格構造解析により各句の文中における文法的役割を同定した結果、入力文中にはＳが含まれるという解析結果は有り得るが、このＳの先頭にはとりたてられた主語がないことが判る。
【００６９】
この結果、条件（ａ"）で規定されている文法ルール「ＮＰ→Ｓ，Ｐ」に従い、「毎日報告書を書くくらい」を名詞句ＮＰとした構文解析結果が得られる。
【００７０】
また、図３には、本実施形態に係る構文・意味解析システムによって副助詞「ほど」を含んだ入力文「彼は驚くほど頑張った。」を解析した構文解析結果を示している。
【００７１】
構文解析の結果、「彼は驚くほど」は、条件（ａ）又は（ｂ）で規定されている文法ルールに対応する句構造であることが判る。
【００７２】
さらに格構造解析を施した結果、文法ルール（ａ）又は（ｂ）中にＳが含まれる解析結果があり得るが、このＳの先頭の主語がとりたてられている。すなわち「彼」は、主格を示す格助詞「が」の代わりに係助詞「は」を用いることによって強調表現がなされている。
【００７３】
したがって、この主語をＳに含めないで、条件（ｂ"）で規定されている文法ルール「ＡＤＶＰ→ＶＰ，Ｐ」に従う構文解析結果を出力する。
【００７４】
図１からも分るように、本実施形態では、構文解析と格構造解析を併用する点に大きな特徴がある。さらに、副助詞のカテゴリ及び構文ルールを利用した解析を行なう点にも特徴がある。
【００７５】
したがって、本実施形態に係る構文解析によれば、日本語文に副助詞が含まれている場合であっても、日本語文の構文構造の特徴を考慮した正しい構文解析結果を得ることができる。
【００７６】
例えば、本実施形態に係る構文解析処理を機械翻訳システムに適用した場合、「毎日報告書を書くくらいが丁度良い。」というような副助詞を含む日本語文を適切な英語文へと翻訳することが可能になる。
【００７７】
［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。
【００７８】
【発明の効果】
以上詳記したように、本発明によれば、出現位置が広範である品詞を正しく取り扱うことができる、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。
【００７９】
また、本発明によれば、副助詞を品詞カテゴリとして明確に定義して、副助詞に関する句構造を正しく取り扱うことができる、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。
【００８０】
また、本発明によれば、副助詞を品詞カテゴリとして明確に定義して、副助詞を含む日本語文に対して正しい構文解析結果を出力することができる、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。
【００８１】
本発明では、構文解析と格構造解析を併用する点に大きな特徴がある。さらに、副助詞のカテゴリ及び構文ルールを利用した解析を行なう点にも特徴がある。
【００８２】
本発明に係る自然言語処理システムによれば、日本語文に副助詞が含まれている場合であっても、日本語文の構文構造の特徴を考慮した正しい構文解析結果を得ることができる。
【００８３】
例えば、本発明に係る自然言語処理システムを機械翻訳システムに適用した場合、「毎日報告書を書くくらいが丁度良い。」というような副助詞を含む日本語文を適切な英語文へと翻訳することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態に係る構文・意味解析システムの処理手順を示したフローチャートである。
【図２】本実施形態に係る構文・意味解析システムにより副助詞「くらい」を含んだ文の解析結果を例示した図である。
【図３】本実施形態に係る構文・意味解析システムにより副助詞「ほど」を含んだ文の解析結果を例示した図である。
【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ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを示した図である。
【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
【図１】
0003972699.tif 000007
【図２】
0003972699.tif 000008
【図３】
0003972699.tif 000009
【図４】
0003972699.tif 000010
【図５】
0003972699.tif 000011
【図６】
0003972699.tif 000012