(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された文字列を単語に分割する自然語解析方法において、
辞書検索手段が、単語辞書を最長一致で検索することにより最初の解候補を一つ求める最初の解解析過程と、
解評価手段が、前記最初の解候補の文字位置毎のコストを決めるコスト設定過程と、
解順序制御手段が、さらにコストの少ない別解を探す別解探索過程と、
前記辞書検索手段が、更に前記単語辞書を検索することにより得た別解のコストを、前記解評価手段が文字種、文字数および係り受けに基づいた評価ルールを用いて評価し、現在までの単語のコストを評価するコスト評価過程と、
前記解評価手段が、現単語から文末までのコストを今まで解析した解のうち最良解のコストを用いて予測して全体のコストを算出する全体コスト評価過程と、
前記解評価手段が、前記全体のコストと前記最良解のコストにあらかじめ設定した予測誤差値を加えた値とを比較し、解順序制御手段が、前記全体のコストが前記最良解のコストにあらかじめ設定した予測誤差値を加えた値より良い場合には解析を継続し、前記全体のコストが前記最良解のコストにあらかじめ設定した予測誤差値を加えた値より悪い場合には現在解析途中の解を棄却して別の解を探索する判断を行う解析継続判断過程と、からなることを特徴とする自然語解析方法。
【請求項２】
前記解解析過程と前記コスト評価過程において、前記辞書検索手段が、
単語検索時に、検索した単語を記憶手段に記憶しておき、一度検索した単語は、辞書検索の対象としない請求項１記載の自然語解析方法。
【請求項３】
前記解解析過程と前記コスト評価過程において、前記辞書検索手段が、
単語検索時に、次に長く前方一致する単語へのポインタを付与した辞書を用いて、該単語ポインタをたどることにより入力と一致する単語を一挙に取得する請求項１記載の自然語解析方法。
【請求項４】
入力された文字列を単語に分割する自然語解析装置であって、
単語及び該単語の意味の対が登録されている単語辞書と、
入力された複合語について、前記単語辞書に登録されている単語と前方一致する単語を検索する辞書検索手段と、
前記辞書検索手段において検索した単語までの単語のつながり易さの指標であるコストの評価を、文字種、文字数および係り受けに基づいて行う解評価手段と、
前記解評価手段により評価された途中解のコストと今まで解析した解のうち最良解のコストを用いて予測される全体のコストを算出し、前記全体のコストが前記最良解のコストにあらかじめ設定した予測誤差値を加えた値より良い場合には解析を継続し、前記全体のコストが前記最良解のコストにあらかじめ設定した予測誤差値を加えた値より悪い場合には別解を探索する判断を行う解順序制御手段と、を有することを特徴とする自然語解析装置。
【請求項５】
前記辞書検索手段は、
検索した単語を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段を参照し、一度検索した単語は以降の辞書検索の対象とはしない検索対象制御手段と、を含む請求項４記載の自然語解析装置。
【請求項６】
前記辞書検索手段は、
単語に、次に長く前方一致する単語へのポインタを付与したポインタ辞書と、
前記ポインタ辞書の単語ポインタをたどることにより入力と一致する単語を一挙に取得する単語取得手段と、を含む請求項４記載の自然語解析装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、自然語解析方法及び装置に係り、特に、入力された文字列を単語分割し、当該単語で辞書を検索する際に、無駄な検索を行わなくとも当該単語に対応する解を取得するための自然語解析方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から存在する最長一致法は、精度が悪いためバックトラックすることにより、ある程度の範囲の解を探索し、正解を求める方法が行われている。その際、正解を含みながら、探索範囲を絞る方法が重要になる。例えば、特開昭５８−１８３４３４に示されるように文法的な接続検定を行うことによって無駄な解析をしない方法、特開昭６０−２０２３４に示されるように単語毎にコストを算出し、コストが最も少ない単語を優先して解析する方法、特開平１−４８１７１に示されるようにゴールまでのコストを予測し、部分解のコストと現時点から文末まで解析した時のコストの和が最小になるように解析する方法、特開昭６１−２０４７７１に示されるように部分木を作成し、探索範囲を限定する方法が知られている。
【０００３】
図１０は、従来の形態素解析装置の構成の例を示す。同図に示す形態素解析装置は、辞書検索部１、単語辞書２、接続検定部３、接続文法４、単語選択部５、判定部６、コスト評価部７、評価ルール８及び、コスト予測部９より構成される。
【０００４】
辞書検索部１は、入力された文字列のうち、分割された単語に基づいて単語辞書２を検索し、一致する単語を取得して接続検定部３に転送する。接続検定部３は、接続文法４を参照して、取得した単語の文法的な接続検定を行う。単語選択部５は、接続検定により接続可能な単語を選択し、判定部６に転送する。コスト評価部７は、評価ルール８を参照して、単語毎に算出されたコストを評価し、コストが最も少ない単語を選択する。コスト予測部９は、ゴールまでのコストを残り文字数から予測し、部分解のコストと現時点から文末まで解析したときのコストの和が最小となるものを選択する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
深さ優先の形態素解析では、いかに無駄な解を探索しない（できるだけ辞書の検索をしない、解の評価をしない）で正しい解を求めるかが重要である。
しかしながら、企業名の場合、大部分が名詞から構成されるので特開昭５８−１８３４３４の様に品詞を用いて接続チェックを行う方法では殆ど効果がない。そこで、特開昭６０−２０２３４に示される様に部分解を評価し、コストが最小になるように探索を行う方法が有力である。しかし、複数単語を検査し、係り受けの有無により部分解のコストを算出するので、現在、最良の部分解が文末まで解析したとき、正解とは限らない。そこで、文末まで解析した時のコストを予測し、現在の部分解のコストと予測値の和を最小にするように解析を進める。その時、特開昭６１−２０４７７１に示されるような予め全単語を検索するのでは、高速化は不可能である。
【０００６】
また、単に残り文字数でコストを予測しても係り受けを考慮しなけば、正確なコストを予測できない。
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、全単語を検索しないでコストを予測し、無駄な解候補を検索せずに、コストの少ない解を選択することが可能な自然語解析方法及び装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
図１は、本発明の原理を説明するための図である。
第１の発明は、入力された文字列を単語に分割する自然語解析方法において、
辞書検索手段が、単語辞書を最長一致で検索することにより最初の解候補を一つ求める最初の解解析過程と、
解評価手段が、前記最初の解候補の文字位置毎のコストを決めるコスト設定過程と（ステップ１）、
解順序制御手段がさらにコストの少ない別解を探す別解探索過程と（ステップ２）、
辞書検索手段が、更に単語辞書を検索する（ステップ３）ことにより得た別解のコストを、解評価手段が文字種、文字数および係り受けに基づいた評価ルールを用いて評価し、現在までの単語のコストを評価するコスト評価過程と（ステップ４）、
解評価手段が、現単語から文末までのコストを今まで解析した解のうち最良解のコストを用いて予測して全体のコストを算出する全体コスト評価過程と（ステップ５）、
解評価手段が、前記全体のコストと前記最良解のコストにあらかじめ設定した予測誤差値を加えた値とを比較し、解順序制御手段が、前記全体のコストが前記最良解のコストにあらかじめ設定した予測誤差値を加えた値より良い場合には解析を継続し、前記全体のコストが前記最良解のコストにあらかじめ設定した予測誤差値を加えた値より悪い場合には現在解析途中の解を棄却して別の解を探索する判断を行う解析継続判断過程と（ステップ６）、からなる。
【０００８】
また、第２の発明は、解解析過程とコスト評価過程において、辞書検索手段が、単語検索時に、検索した単語を記憶手段に記憶しておき、一度検索した単語は、辞書検索の対象としない。
また、第３の発明は、解解析過程とコスト評価過程において、辞書検索手段が、単語の検索時に、次に長く前方一致する単語へのポインタを付与した辞書を用いて、該単語ポインタをたどることにより入力と一致する単語を一挙に取得する。
【０００９】
図２は、本発明の原理構成図である。第４の発明は、入力された文字列を単語に分割する自然語解析装置であって、単語及び該単語の意味の対が登録されている単語辞書１と、入力された複合語について、単語辞書１に登録されている単語と前方一致する単語を検索する辞書検索手段３と、辞書検索手段３において検索した単語までの単語のつながり易さの指標であるコストの評価を係り受けに基づいて行う解評価手段４と、解評価手段４により評価された途中解のコストと今まで解析した解のうち最良解のコストを用いて予測される全体のコストを算出し、前記全体のコストが前記最良解のコストにあらかじめ設定した予測誤差値を加えた値より良い場合には解析を継続し、前記全体のコストが前記最良解のコストにあらかじめ設定した予測誤差値を加えた値より悪い場合には別解を探索する判断を行う解順序制御手段５と、を有する。
【００１０】
また、第５の発明は、上記の辞書検索手段３において、検索した単語を記憶する記憶手段６と、記憶手段６を参照し、一度検索した単語は以降の辞書検索の対象とはしない検索対象制御手段とを含む。また、第６の発明は、辞書検索手段において、単語に、次の入力と最長一致する単語へのポインタを付与したポインタ辞書と、ポインタ辞書の単語ポインタをたどることにより入力と一致する単語を一挙に取得する単語取得手段とを含む。
【００１１】
上記の第１及び第４の発明により、複数の単語の意味を考慮してコストを定義し、最初に解析した解（または、最良解）のコストに基づいて、現在解析中の部分解の最終コストを予測し、最良解と比較して評価の悪い解は先に進まず、枝刈りをする。従って、別解の解析途中でコストを評価し、その時点での最良解を用いて最終コストを予測し、評価の悪い解は棄却するので、解析速度を向上させることができる。
【００１２】
さらに、第２及び第５の発明では、一度引いた単語を記憶しておくので、バックトラックしたときの辞書への無駄な入出力を無くすことができる。また、第３及び第６の発明では、前方一致する単語を全部検索できるので最長一致優先以外の解析順序の制御が可能である。
【００１３】
形態素解析を行う方法としては、最長一致法よりも文節数最小法の方が正解の可能性が高いことが知られている。例えば、情報処理学会論文誌第２４巻（１９８３年１月号）ｐ４０〜４６「文節数最小法を用いたべた書き日本語文の形態素解析」がある。しかし、常に正解であるとは限らないため、辞書を参照して得た単語をノードと考え、ノードのつながりをパスと捉えた時、パスのコストという概念を導入する。パスのコストとは、経路探索問題の距離や時間と同様に単語のつながり具合の起こり易さ（難さ）を表すものである。形態素解析はパスのコストが最小になる単語分割の解を求める探索問題に置き換えることができる。このとき、コストをどのように定義するかがこの方式の鍵である。
【００１４】
前述の文節数最小法の場合は、コストを文節数で定義する方法であるが、１文字の地名の１文字の方向（東西南北上中下等）が現れる場合には、正解が得られない。例えば、「津／西／農協」が「津西／農協」と出力される。また、特開平４−１２０６６１はコストの定義として隣接する２文節の関係を参照しているが、品詞、字種、及び形態素の文字数のみでコストを定義しているので、意味的な関係まで表現できない。
一般ルールとして、「１文字単語と１文字単語の組み合わせはコストが高くなる」ようなルールになっているので、「津／西／農協」ではなく、「津西／農協」が出力される。
【００１５】
そこで、文字種や文字数は勿論のこと、隣接する複数単語（３単語以上の場合、単語が離れている場合も定義できる）の係り受け関係を考慮してコストを決定する方式を採用する。そこで、本発明では、表１によりコストを与えることとする。
【００１６】
【表１】
0003943148.tif 000002
【００１７】
その結果、例え、１文字単語どうしであっても、係り受けがあり、コストを小さくするルールがあれば、この問題は回避することができる。この場合は、
「地名＋方向」
は、全体で１単語の地名と同じコストであるルールと公共機関（官公庁、農協、図書館等）の前には地名の意味の単語が出現した場合は、コストを低くするルールにより、正しく
「津／西／農協」
が解析される。
【００１８】
解１：      津（１）／西（１）／農協（１）  （但し、（）内はコスト）
解２：      津西（１）／農協（２）
ここで、定義したコストを利用して、コストが高くなる解は、枝刈りにより探索を行わないことにより処理を高速化できる。このとき、重要になることは、現在解析している解が文末まで到達したときのコストを正確に予測することである。特開昭６４−４８１７１には、残りの文字数を平均単語長で割ることによりコストを予測しているが、この方法は、現在の解析位置の関数になるので、コストを予測する方法を開示しているとは言えない。
【００１９】
そこで、最初に解析した解を用いてコストを予測するので、正しい値を求めることができる。例えば、最長一致優先により解を探索する解１を出力する。さらに、別解を探索し、「北」の時点での評価を考える。解１を考慮しないと係り受けがないので、コストが４になり、解２は棄却される。解１の結果を用いれば係り受けルールがあるので、解析を続け、解２が正解として出力される。
【００２０】
【表２】
0003943148.tif 000003
【００２１】
このように、本発明は、係り受けを用いてコストを定義し、コストを予測して無駄な探索行わないようにするものである。
【００２２】
【発明の実施の形態】
本発明は、３つのパターンにより辞書を検索するものである。まず、第１に前方一致する単語を検索し、コストを評価して解析を継続するか、または、別解の探索を行うものである。
【００２３】
図３は、本発明の自然語解析装置の第１の構成を示す。
同図に示す構成は、入力部２０１、単語とその意味が登録される単語辞書２０２、入力された単語に基づいて単語辞書２０２を検索する辞書検索部２０３、単語と単語の接続関係が記述されている接続文法を登録した接続文法２０４、品詞間の接続を検定する接続検定部２０５、単語間のコストを記述した評価ルール２０６、現在の解候補のコストを評価する解評価部２０７、前方一致する単語の中から評価のよい単語を選択し、次に解析する単語を決定する解析順序制御部２０８及び解析結果を出力する出力部２０９より構成される。
【００２４】
図４は、本発明の第１の動作を示すフローチャートである。
ステップ１０１）  入力された文字列を辞書検索部２０３で最長一致検索を行い、最初の解を求める。最初の解の解析途中では、コスト比較する対象がないので、解評価部２０７の処理は行わず、接続検定部２０５の処理のみを行う。
【００２５】
ステップ１０２）  入力の最後まで解析した後、解評価部２０７において最初の解の評価を行い、文字位置毎にコストを求める。
ステップ１０３）  さらに、辞書検索部２０３は、最後の単語からバックトラックし、別解を求める。
【００２６】
ステップ１０４）  辞書検索部２０３は、単語辞書２０２を検索することにより、次に最長一致する単語を検索する。
ステップ１０５）  解評価部２０７は、評価ルール２０６を参照して、検索した単語で、その時点のコストを評価する。評価したコストが最良解の、その文字位置でのコストよりも（評価予測誤差の範囲内で）良い場合は、そのまま解析を続行し、悪い場合には、ステップ１０３に移行する。
【００２７】
ステップ１０６）  現在解析している入力文字列の位置から入力の最後までの評価値は、最良解を参考に決めているものの必ずしも最良解と同じにはならないので、予測誤差を加味し、最良解のコスト＋α（αは実際のデータ実験で決定する）と比較すべき値とする。この値より現在の解候補のコストが悪い場合は、現在のその解候補を棄却し、バックトラックして新しい別解を探索する。現在の解候補のコストが最良解のコストより良い場合には、ステップ１０７に移行する。
【００２８】
ステップ１０７）  文字列が終了すれば、処理を終了し、評価すべき文字列がある場合には、ステップ１０８に移行する。
ステップ１０８）  次の入力文字の処理としてステップ１１０に移行する。
ステップ１０９）  ステップ１０４において、単語が無い場合にはバックトラックを行い、ステップ１０３に移行する。
【００２９】
ステップ１１０）  新規の単語辞書２０２を検索し、ステップ１０４に移行する。
次に、本発明の第２の自然語解析装置の構成として、図３の構成に辞書検索結果を格納しておく記憶領域を設け、ポインタを有する単語辞書を利用する。
【００３０】
前述の自然語解析装置の第１の構成においては、バックトラックを行うため、同じ単語を何回でも辞書検索する。特開昭６１−２０４７７１では、部分木を作成することにより、バックトラック部分を限定しているが、企業名では限定することが困難である。従って、一度検索した単語を記憶領域に記憶させることにより単語辞書に対するアクセスを低減する目的である。
【００３１】
さらに、ソートした辞書を用いた場合に同じ文字列で始まる単語は、同一クラスタ（ディスクの場合）、または、同一ページ（メモリの場合）にある可能性が高い。そこで、単語辞書にポインタを埋め込み、一度に前方一致単語を取得することにより高速化される。
【００３２】
図５は、本発明の自然語解析装置の第２の構成を示す。同図において図３と同一構成部分には、同一符号を付し、その説明を省略する。図５に示す構成は、図３の構成に辞書検索部２０３で検索した結果を格納するための検索結果格納部２１０が付加され、さらに、図６に示すようにポインタを有する構成の単語辞書２１１を設けた構成である。
【００３３】
図６に示す単語辞書２１１は、単語、品詞、意味及びポインタから構成される。辞書検索部２０３がこのポインタを順に辿ることにより、より高速に前方一致単語を取得する。
次に、第２の構成における自然御解析装置の動作を説明する。
【００３４】
図７は、本発明の第２の動作を示すフローチャートである。
ステップ２０１）  入力部２０１から文字列が入力されると、辞書検索部２０３は、まず、検索結果格納部２１０を検索して当該単語が既に検索済であるかをチェックし、既に検索済であれば、ステップ２０２に移行し、検索済でなければステップ２０３に移行する。
【００３５】
ステップ２０２）  検索結果格納部２１０には、登録されている単語が存在するため、内容を返して、当該処理を終了する。
ステップ２０３）  辞書検索部２０３は、単語辞書２１１をバイナリサーチする。
【００３６】
ステップ２０４）  単語辞書２１１をサーチすると、サーチの停止したレコードの１つ前のレコードが最長一致する単語であるので、当該単語を取得する。
ステップ２０５）  単語辞書２１１のポインタを取得して、次に、一致するレコードを読み込む。
【００３７】
ステップ２０６）  上記の処理をポインタが０になるまで繰り返せば、全ての前方一致単語を求めることができる。
ステップ２０７）  この結果を検索結果格納部２１０に記憶する。
次に、解評価部２０７の動作を説明する。解評価部２０７は、上記の処理で検索された単語までを含めてコストを最小にする単語を優先して選択する。
【００３８】
図８は、本発明の解評価部の解析途中の動作を示すフローチャートである。
ステップ３０１）  辞書検索部２０３で求められた前方一致単語を全て取得する。
ステップ３０２）  前方一致単語の意味に基づいて適用できる評価値ルール２０６を検索する。
【００３９】
ステップ３０３）  評価値ルール２０６を検索し、評価値の最も高い単語を選択する。
【００４０】
【実施例】
以下に、本発明の実施例を説明する。
［第１の実施例］
本実施例では、ポインタをもたない単語辞書２０３に登録されている単語のコストを評価した結果、いままでのコストのうち、最小であったものから予測されるコストを判定する例を説明する。
【００４１】
まず、第１の実施例として、図３に示す入力部２０１から『日本橋本町』が入力された場合について説明する。
▲１▼  入力部２０１から入力された文字列、
『日本橋本町』
を辞書検索部２０３において単語辞書２０２の最長一致検索を行い、最初の解として、
日本橋  ／  本町
（地名）      （地名）
を求める（ステップ１０１）。
【００４２】
▲２▼  最初の解の解析途中では、コストを比較する対象がないので、解評価部２０７による解評価は行わず、接続検定部２０５は、接続文法２０４を参照して接続検定のみを行うと以下のようになる（ステップ１０２）。
“日本橋（地名）  ／  本町  （地名語尾）”
▲３▼  入力の最後まで解析した後、解評価部２０７で、最初の解の評価を行い、文字位置毎にコストを求める。コストは、図９に示す解評価ルール２０６を用いるものとする。『日本橋本町』の単語の意味は、「地名＋語尾」でそのコストは“１”となる。
【００４３】
▲４▼  次に、辞書検索部２０３がバックトラックにより新しい別解を辞書２０２から探索すると、
「日本橋（地名）」「本（物）」「町（接尾詞）」
が見つかるが、接続検定部２０５の検定によりこの解は、“物”と「町」が接続しないので棄却される。
【００４４】
▲５▼  次に、辞書検索部２０３が次の解を検索すると、
「日本（地名）」「橋本（地名）」
が検索される。この場合、コストは“２”になるので、前回のコストよりも高いため、この時点で棄却され、「町」は解析されない。最終的には、最初の解候補が解として選択される。
【００４５】
[第２の実施例]
第１の実施例では、バックトラックを用いて、何度も同じ単語を単語辞書２０２より検索するが、本実施例では、文字列が入力されると、検索結果格納部２１０を参照して、既に検索済みの単語の有無を確認すると共に、図６に示すように、次に長く前方一致する単語のレコード番号を表すポインタを有する単語辞書２１１を用いて検索する例を説明する。辞書検索部２０３が図６に示すポインタを順に辿ることにより前方一致単語を取得する。
【００４６】
▲１▼  入力部２０１から、
『日本橋本町』
が入力されると、辞書検索部２０３は、検索結果格納部２１０を参照する。ここでは、初回であるので、まだ検索結果格納部２１０には何も登録されていないものとする。
【００４７】
▲２▼  辞書検索部２０３は、単語辞書２１１を参照すると、「日本橋」と「橋」の間で停止するので、停止した直前のレコード「日本橋」が最長一致する単語であると判断する。
▲３▼  次に長く前方一致する単語を求める。単語辞書２１１には図６のように登録されている。図６の「日本橋」のポインタの値を参照し、“２”が次に長く前方一致する単語（「日本」）のレコード番号である。ポインタが“０”になるまで繰り返すことにより前方一致する単語（「日本橋」「日本」「日」）を全て取得し、検索結果格納部２１０に格納する。
【００４８】
［第３の実施例］
上記の第２の実施例により、一度に前方一致単語を求めることができるので、第２の実際例の処理より求められた前方一致単語の中で最も評価のよい単語を選択する。
【００４９】
▲１▼  入力部２０１から入力された『ＪＲ東日本白河駅」を解析する。最長一致優先では、最初の解は、
「ＪＲ（企業名：２）／東日（企業名：４）／本（方向：５）／白河（地名：６）／駅（語尾：７）」
となる。ここで、括弧内の“：”の後は、その単語までのコストの値を示す。従って、全体のコストは、“７”となる。前述の図７の例では、「東」で始まる単語辞書２１１の検索の結果、「東日」と「東」の優劣を決定するとき、図９に示す評価ルール２０６を参照すると、
「方向＋地名」
のルールがあるので、意味が方向である「東」を優先して解析する。
【００５０】
▲２▼  その結果、
「ＪＲ（企業名：２）／東（方向：３）／日本（地名：４）／白河（地名：５）／駅（語尾：６）」
となり、全体のコストが“６”の解が見つかる。さらに、バックトラックにより別解を探してもコスト“７”の解は、途中で棄却されるので、処理速度が向上する。
【００５１】
これにより、本発明はできるだけ早く評価の高い（コストの低い）解を解析する方が無駄な解析をしなくてよい。また、辞書引きの時点で高速に、入力に対して前方一致する単語を全て検索できるようにし、最長一致ではなく評価の高い単語を次に解析する単語として選択する。
【００５２】
なお、本発明は、上記の実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内で種々、変更・応用が可能である。
【００５３】
【発明の効果】
上述のように、第１の発明によれば、別解の解析途中でコストを評価し、その時点で最良解を用いて最終コストを予測し、評価の悪い解は棄却するため、無駄な解候補の枝刈りを行うための解析が高速になる。
【００５４】
第２の発明によれば、一度検索した単語を記憶しておくことにより、バックトラックした時の辞書への無駄な入出力を無くすことが可能であるので、同じ単語は１度しかアクセスしないため、処理が高速になる。第３の発明によれば、前方一致する単語を全部検索できるので、最長一致優先以外の解析順序の制御が可能となる。
【００５５】
また、本発明によれば、解析途中でもその時点の最良解を出力することができるため、実用シすテムで解析時間に制限があり、また、まれに長い企業名を解析して制限時間内に終了しない場合でも、その時点の最良解を出力することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理を説明するための図である。
【図２】本発明の原理構成図である。
【図３】本発明の自然語解析装置の第１の構成の例を示す図である。
【図４】本発明の第１の動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明の自然語解析装置の第２の例を示す図である。
【図６】本発明のポインタが付与されている単語辞書の例を示す図である。
【図７】本発明の第２の動作を示すフローチャートである。
【図８】本発明の解評価部の解析途中の動作を示すフローチャートである。
【図９】本発明の一実施例の解評価ルールの例を示す図である。
【図１０】従来の形態素解析装置の構成の例を示す図である。
【符号の説明】
１  辞書
２  単語分割手段
３  辞書検索部
４  解評価手段
５  解順序制御手段
６  記憶手段
２０１  入力部
２０２  単語辞書
２０３  辞書検索部
２０４  接続文法
２０５  接続検定部
２０６  評価ルール
２０７  解評価部
２０８  出力部
２１０  検索結果格納部
２１１  単語辞書
【図１】
0003943148.tif 000004
【図２】
0003943148.tif 000005
【図３】
0003943148.tif 000006
【図４】
0003943148.tif 000007
【図５】
0003943148.tif 000008
【図６】
0003943148.tif 000009
【図７】
0003943148.tif 000010
【図８】
0003943148.tif 000011
【図９】
0003943148.tif 000012
【図１０】
0003943148.tif 000013