(57)【要約】      （修正有）【課題】述語の語義を決定する精度を高める言語処理方法、プログラム及び言語処理装置を提供する。【解決手段】言語処理方法は、動詞が有する複数の語義の夫々に、動詞が語義として述語に用いられた場合に出現する格補語が属すると想定されるクラスが対応付けられた第１データを記憶する記憶部を有するコンピュータによって実行される。文章中に出現する単語が指すオブジェクトの所属クラスを判別した場合に、オブジェクトに対して所属クラスを対応付けた第２データを登録する処理と、文章に含まれる文における動詞の述語に対する格補語を特定する処理と、特定された格補語が指すオブジェクトを同定する処理と、第２データに基づいて、同定されたオブジェクトの所属クラスを特定する処理と、第１データに基づいて、特定された所属クラスに対応する語義を選択する処理と、を含む。【選択図】図１０
2016122247.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動詞が有する複数の語義の夫々に、当該動詞が当該語義として述語に用いられた場合に出現する格補語が属すると想定されるクラスが対応付けられた第１データを記憶する記憶部を有するコンピュータによって実行され、
文章中に出現する単語が指すオブジェクトの所属クラスを判別した場合に、当該オブジェクトに対して当該所属クラスを対応付けた第２データを登録する処理と、
前記文章に含まれる文における動詞の述語に対する格補語を特定する処理と、
特定された前記格補語が指す前記オブジェクトを同定する処理と、
前記第２データに基づいて、同定された前記オブジェクトの前記所属クラスを特定する処理と、
前記第１データに基づいて、特定された前記所属クラスに対応する前記語義を選択する処理と
を含む言語処理方法。
【請求項２】
前記第１データには、前記複数の語義の夫々について、前記出現する格補語の格の種類と前記クラスとの組に対応付けて、当該語義を選択するための評価点が予め設定されており、
前記格補語を特定する処理において、当該格補語の格の種類を特定し、
前記選択する処理において、特定された前記格の種類と特定された前記所属クラスとに基づいて特定される前記組に対応する前記評価点に基づいて、前記語義を選択する
請求項１記載の言語処理方法。
【請求項３】
動詞が有する複数の語義の夫々に、当該動詞が当該語義として述語に用いられた場合に出現する格補語が属すると想定されるクラスが対応付けられた第１データを記憶する記憶部を有するコンピュータに、
文章中に出現する単語が指すオブジェクトの所属クラスを判別した場合に、当該オブジェクトに対して当該所属クラスを対応付けた第２データを登録する処理と、
前記文章に含まれる文における動詞の述語に対する格補語を特定する処理と、
特定された前記格補語が指す前記オブジェクトを同定する処理と、
前記第２データに基づいて、同定された前記オブジェクトの前記所属クラスを特定する処理と、
前記第１データに基づいて、特定された前記所属クラスに対応する前記語義を選択する処理と
を実行させるプログラム。
【請求項４】
動詞が有する複数の語義の夫々に、当該動詞が当該語義として述語に用いられた場合に出現する格補語が属すると想定されるクラスが対応付けられた第１データを記憶する記憶部と、
文章中に出現する単語が指すオブジェクトの所属クラスを判別した場合に、当該オブジェクトに対して当該所属クラスを対応付けた第２データを登録する登録部と、
前記文章に含まれる文における動詞の述語に対する格補語を特定する第１特定部と、
特定された前記格補語が指す前記オブジェクトを同定する同定部と、
前記第２データに基づいて、同定された前記オブジェクトの前記所属クラスを特定する第２特定部と、
前記第１データに基づいて、特定された前記所属クラスに対応する前記語義を選択する選択部と
を有する言語処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、語義曖昧性解消のための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
語義曖昧性解消とは、複数の語義を有する単語について、文中における当該単語の語義を決定することである。
【０００３】
ある方法では、対象となる単語に関して、その近傍の単語についての語義別の共起頻度に基づいて、語義を決定する。この方法の場合、文脈に沿った語義が選ばれないことがある。
【０００４】
他に、対象となる述語を含む文について述語項解析を行い、当該述語に対する格補語を特定し、その格補語が属するクラスを手がかりとして、当該述語である動詞の語義を決定する方法もある。この方法によれば、ある程度文の意味が考慮される。
【０００５】
しかし、格補語が属するクラスを判別できなければ、語義を決定するための手がかりが得られないので、正しく語義を決定できない場合がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１０−２２５１３５号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Roberto Navigli. Word sense disambiguation: A survey. ACM Computing Surveys, 41(2):10:1-10:69 (2009)
【非特許文献２】Hajic et al. The conll-2009 shared task: Syntactic and semantic dependencies in multiple languages. In Proceedings of the 13th Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL 2009): Shared Task, pp.1-18
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の目的は、一側面では、述語の語義を決定する精度を高めることである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
一態様に係る言語処理方法は、（Ａ）動詞が有する複数の語義の夫々に、当該動詞が当該語義として述語に用いられた場合に出現する格補語が属すると想定されるクラスが対応付けられた第１データを記憶する記憶部を有するコンピュータによって実行され、（Ｂ）文章中に出現する単語が指すオブジェクトの所属クラスを判別した場合に、当該オブジェクトに対して当該所属クラスを対応付けた第２データを登録する処理と、（Ｃ）上記文章に含まれる文における動詞の述語に対する格補語を特定する処理と、（Ｄ）特定された格補語が指す上記オブジェクトを同定する処理と、（Ｅ）第２データに基づいて、同定されたオブジェクトの所属クラスを特定する処理と、（Ｆ）第１データに基づいて、特定された所属クラスに対応する上記語義を選択する処理とを含む。
【発明の効果】
【００１０】
一側面としては、述語の語義を決定する精度が高まる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、自然言語処理装置のモジュール構成例を示す図である。
【図２】図２は、語義テーブルの例を示す図である。
【図３】図３は、評価テーブルの例を示す図である。
【図４】図４は、文章の例を示す図である。
【図５】図５は、オブジェクトテーブルの例を示す図である。
【図６】図６は、オブジェクトテーブルの例を示す図である。
【図７】図７は、合計点テーブルの例を示す図である。
【図８】図８は、メイン処理フローの例を示す図である。
【図９】図９は、登録処理フローの例を示す図である。
【図１０】図１０は、決定処理フローの例を示す図である。
【図１１】図１１は、決定処理フローの例を示す図である。
【図１２】図１２は、文章の例を示す図である。
【図１３】図１３は、コンピュータの機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
図１に、自然言語処理装置１０１のモジュール構成例を示す。自然言語処理装置１０１は、文中の述語について語義曖昧性解消を行う装置である。尚、語義曖昧性解消に関する過去の研究の概要については、非特許文献１において述べられている。
【００１３】
本実施の形態では、述語項解析処理によって、述語に対する格補語を特定し、照応解析処理によって、当該格補語が指す実体（以下、オブジェクトという。）を同定する。そして、当該オブジェクトが属するクラス（以下、所属クラスという。）に基づいて述語の語義が決定される。
【００１４】
照応解析処理とは、文章に出現した単語（例えば、名詞、代名詞あるいは指示詞など）を、先に出現した単語が指すオブジェクトに対応付ける処理である。オブジェクトは、先に出現した単語に基づいて予め登録されているものとする。この処理によって、先に出現した単語が指すオブジェクトを再び指す単語が後に出現する場合に、異なる表現であったとしても後の単語と先の単語とが共通のオブジェクトを指すことを判別できる。
【００１５】
また、予めオブジェクトが属するクラスが特定されていれば、当該オブジェクトを指す後の単語についてもクラスを特定することができる。この手順によって、述語項解析によって特定された格補語についてクラスを特定すれば、そのクラスは述語の語義を決定するための手がかりとなる。
【００１６】
例えば、格補語が、いずれのクラスに属するか知られていない単語や指示詞などであっても、照応解析処理によって当該格補語が指すオブジェクトを特定できれば、当該オブジェクトに関連する他の文も述語の語義を決定するための示唆となる。従って、格補語から直接的に所属クラスを判別できない場合であっても、述語の語義を判定しやすくなる。
【００１７】
自然言語処理装置１０１は、辞書記憶部１０３、クラスデータ記憶部１０５、受付部１０７、文章記憶部１０９、制御部１１１、第１特定部１１２、結果記憶部１１９、登録部１２１、オブジェクト記憶部１２５、決定部１２７、合計点記憶部１３１及び記録部１４３を有している。
【００１８】
辞書記憶部１０３は、動詞辞書のデータを記憶している。動詞辞書には、複数の語義を有する動詞における各語義に対する評価情報が設定されている。評価情報において、例えば、所定の動詞が有する複数の語義の夫々に、当該動詞が当該語義として述語に用いられた場合に出現する格補語の格の種類と、当該格補語が属すると想定されるクラスとの組に、当該語義の評価点が対応付けられている。ここでは、動詞辞書に語義テーブルと評価テーブルとが含まれる例を示す。但し、語義テーブルと評価テーブルとを一体にしてもよい。また、自然言語処理装置１０１は、動詞辞書における評価情報を設定する設定部を有するようにしてもよい。
【００１９】
図２に、動詞「走る」についての語義テーブルの例を示す。この例で、動詞「走る」は２つの語義を有するものとする。語義テーブルは、語義毎にレコードを有している。語義テーブルのレコードは、語義ＩＤを設定するためのフィールドと、語義の内容を設定するためのフィールドとを有している。つまり、語義の内容に対して語義ＩＤが割り当てられている。この例では、「足で速く移動する」という語義の内容には、語義ＩＤ「Ｍ０１」が割り当てられている。また、「コンピュータで処理される」という語義の内容には、語義ＩＤ「Ｍ０２」が割り当てられている。
【００２０】
このように、動詞は、本来の意味の他に派生的な意味を有する場合がある。例えば、具体的な意味と抽象的な意味とを有する動詞がある。あるいは、比喩的な意味を有する動詞もある。一般的に、文章の著者は、読者が文脈に基づいて述語の意味を判別できると考えた場合に、述語の意味を特定するための注釈を加えない。このような場合に、文脈から暗示されている意味を読み取ることが語義曖昧性解消の課題であると言える。語義テーブルには、このような動詞の夫々について複数の意味が予め設定されている。
【００２１】
図３に、動詞「走る」についての評価テーブルの例を示す。この評価テーブルには、動詞「走る」における２つの語義の夫々に関する評価情報が設定されている。評価テーブルは、評価情報毎にレコードを有している。評価テーブルのレコードは、語義ＩＤを設定するためのフィールドと、格の種類を設定するためのフィールドと、所属クラスを設定するためのフィールドと、評価点を設定するためのフィールドとを有している。
【００２２】
格の種類は、例えば主格、直接目的格あるいは間接目的格などである。この例では、格の種類が主格である例を示しているが、格の種類は、直接目的格あるいは間接目的格などであってもよい。所属クラスは、当該格に相当する格補語（例えば名詞）が属すると想定されるクラスである。クラスは、例えば名詞を分類するカテゴリーに相当する。評価点は、当該述語が当該語義に該当すると推測される程度を示している。
【００２３】
第１レコードでは、ある文における述語が動詞「走る」であって、当該述語に対する主格補語がクラス「人」に属する場合に、当該述語が「Ｍ０１」の語義に該当すると推測される程度として評価点「５」が当てられている。
【００２４】
同様に第２レコードでは、ある文における述語が動詞「走る」であって、当該述語に対する主格補語がクラス「ソフトウエア」に属する場合に、当該述語が「Ｍ０２」の語義に該当すると推測される程度として評価点「４」が当てられている。
【００２５】
尚、同じ語義ＩＤについて、複数のレコードを設けるようにしてもよい。具体的には、同じ語義ＩＤと格の種類との組み合わせについて、複数のレコードを設けるようにしてもよい。この例で、語義が「Ｍ０１」であり、格の種類が主格であり、クラスが「動物」であるレコードを設けるようにしてもよい。また、同じ語義ＩＤに対して異なる格の種類のレコードを設けるようにしてもよい。この例で、語義が「Ｍ０１」あるいは「Ｍ０２」であり、格の種類が直接目的格あるいは間接目的格であるレコードを設けるようにしてもよい。
【００２６】
クラスデータ記憶部１０５は、クラスデータを記憶している。クラスデータでは、例えばクラス名と当該クラスに属する名詞とが対応付けられている。また、クラスデータにおいて、クラスが階層的に分類されている場合もある。その場合に、クラスデータは、あるクラスとその下位のクラスとは近似すると定義してもよい。また、クラスデータは、あるクラスに対する下位のクラス同士を近似すると定義してもよい。更に、クラスデータは、その他のデータ構造によって近似するクラス同士の関係を定義してもよい。この例では、「プログラム」は「ソフトウエア」と同義であって、両者は近似すると定義されているものとする。
【００２７】
受付部１０７は、処理対象となる文章を受け付ける。文章記憶部１０９は、受付部１０７によって受け付けられた文章を記憶する。
【００２８】
図４に、処理対象となる文章の例を示す。「カカロットは、係り受けを判定するプログラムである。」は、第１文である。更に、「カカロットが、走る。」は、第３文である。「カカロット」は、いずれのクラスに属するか知られていない単語の例である。つまり、「カカロット」という単語のみでは、「カカロット」がいずれのクラスに属するのか判別できない。第３文は、第１文を含む当該文章の文脈に沿って解釈されることが想定された文である。
【００２９】
制御部１１１は、メイン処理を制御する。具体的には、制御部１１１は、文章に含まれる各文に対して一連の処理が行われるように制御する。
【００３０】
第１特定部１１２は、文に含まれる述語に対する格補語及び当該格補語の格の種類を特定する。そのために、第１特定部１１２は、形態素解析部１１３、文節分割部１１５及び述語項解析部１１７を有する。
【００３１】
形態素解析部１１３は、文を単語に分割する形態素解析処理を実行する。形態素解析部１１３は、例えば、分割された単語と当該単語の品詞に関するデータを、単語の出現順に並べたデータを出力する。インターネットの「MeCab:Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer」には、形態素解析エンジンの例が示されている。
【００３２】
文節分割部１１５は、分割された単語を文節単位にまとめる文節分割処理を実行する。文節分割処理によって、結果的に文は文節に分割される。インターネットの「cabocha」には、文節区切りを行う日本語係り受け解析器の例が開示されている。
【００３３】
述語項解析部１１７は、文に含まれる述語に対する格補語及び当該格補語の格の種類を特定する述語項解析処理を行う。非特許文献２には、述語項解析の例が示されている。
【００３４】
結果記憶部１１９は、第１特定部１１２における解析処理の結果を記憶する。つまり、結果記憶部１１９は、形態素解析処理の結果、文節分割処理の結果及び述語項解析処理の結果を記憶する。
【００３５】
登録部１２１は、文章に出現する単語（例えば、名詞）が指すオブジェクトの所属クラスを判別し、オブジェクトテーブルに所属クラスを登録する。そのために、登録部１２１は、判別部１２３を有している。判別部１２３は、文章に含まれる文に基づいてオブジェクトの所属クラスを判別する。例えば、文に判定詞が含まれる場合に、判別部１２３は、文に出現する単語（例えば、名詞、代名詞あるいは指示詞など）の所属クラスに相当する単語を抽出する。判定詞は、例えば「だ」、「です」あるいは「である」などである。例えば、第１文「カカロットは、係り受けを判定するプログラムである。」によって、「カカロット」の所属クラスは「プログラム」であると判別される。
【００３６】
オブジェクト記憶部１２５は、オブジェクトテーブルを記憶する。オブジェクトテーブルには、文章に出現する単語（例えば、名詞）が指すオブジェクトに関する情報が設定される。そして、本実施の形態では、オブジェクトに関する情報に所属クラスを加える。文章に出現する異なる複数の単語が、同一のオブジェクトを指す場合もある。例えば、上述した文章に「それが、走る。」という文が含まれていた場合には、指示詞「それ」が第１文の名詞「カカロット」によって示されたオブジェクトを指すこともある。
【００３７】
図５に、オブジェクトテーブルの例を示す。オブジェクトテーブルは、オブジェクト毎にレコードを有している。オブジェクトテーブルのレコードは、オブジェクトＩＤを設定するためのフィールドと、位置を設定するためのフィールドと、所属クラスを設定するためのフィールドとを有している。位置は、文章中の単語の場所を示している。この例では、位置は、文番号及び単語番号によって特定される。第１レコードは、第１文の第１単語によって示されたオブジェクトがクラス「プログラム」に属することを示している。
【００３８】
図５の例では、位置によってオブジェクトを指す単語を特定したが、オブジェクトを指す単語の文字列によってオブジェクトを特定するようにしてもよい。図６に、別のオブジェクトテーブルの例を示す。図６では、図５における位置に代えて文字列によってオブジェクトを特定する例を示している。そのため、オブジェクトテーブルのレコードは、位置を設定するためのフィールドに代えて、文字列を設定するためのフィールドを有している。
【００３９】
決定部１２７は、述語に相当する動詞が複数の語義を有する場合に、当該述語の語義を決定する。そして、決定部１２７は、初期化部１２９、同定部１３３、第２特定部１３７、評価部１３９及び選択部１４１を有している。
【００４０】
初期化部１２９は、合計点テーブルを初期化する。合計点記憶部１３１は、合計点テーブルを記憶する。図７に、合計点テーブルの例を示す。合計点テーブルは、決定処理において語義毎に評価点の合計を算出するために用いられる。図７に示した合計点テーブルは、述語が動詞「走る」である場合に設けられる。そして、図７に示した合計点テーブルは、語義ＩＤ「Ｍ０１」で識別される語義に対する評価点を合計した点を設定するためのフィールドと、語義ＩＤ「Ｍ０２」で識別される語義に対する評価点を合計した点を設定するためのフィールドとを有している。合計点の初期値は、いずれも「０」である。図７は、語義ＩＤ「Ｍ０１」で識別される語義に対して評価点が得られず、語義ＩＤ「Ｍ０２」で識別される語義に対しては評価点「４」が加えられた状態を示している。
【００４１】
同定部１３３は、述語に対する格補語を特定し、当該格補語が指すオブジェクトを同定する。そのため、同定部１３３は、照応解析部１３５を有している。照応解析部１３５は、上述した照応解析処理を実行する。
【００４２】
第２特定部１３７は、同定されたオブジェクトの所属クラスを特定する。
【００４３】
評価部１３９は、動詞辞書において格の種類及び所属クラスの組が合致するレコードを検索し、当該レコードに設定されている評価点を語義別に合計することによって、各語義に該当すると推測される程度を全体的に評価する。
【００４４】
選択部１４１は、語義別に算出された合計点に基づいて、述語の語義を選択する。
【００４５】
記録部１４３は、選択された語義を述語に対応付けて記録する。この例では、記録部１４３は、文章中の述語に、選択された語義ＩＤを示すタグを付する。
【００４６】
上述した受付部１０７、制御部１１１、第１特定部１１２、形態素解析部１１３、文節分割部１１５、述語項解析部１１７、登録部１２１、判別部１２３、決定部１２７、初期化部１２９、同定部１３３、照応解析部１３５、第２特定部１３７、評価部１３９、選択部１４１及び記録部１４３は、ハードウエア資源（例えば、図１３）と、以下で述べる処理をプロセッサに実行させるプログラムとを用いて実現される。
【００４７】
上述した辞書記憶部１０３、クラスデータ記憶部１０５、文章記憶部１０９、結果記憶部１１９、オブジェクト記憶部１２５及び合計点記憶部１３１は、ハードウエア資源（例えば、図１３）を用いて実現される。
【００４８】
次に、自然言語処理装置１０１における処理について説明する。図８に、メイン処理フローの例を示す。受付部１０７は、処理対象となる文章を受け付ける（Ｓ８０１）。例えば、受付部１０７は、通信媒体あるいは記憶媒体を介して文章を受け付けるようにしてもよい。受け付けられた文章は、文章記憶部１０９に記憶される。
【００４９】
制御部１１１は、文章記憶部１０９に記憶された文章に含まれる文を１つ特定する（Ｓ８０３）。制御部１１１は、例えば出現順に文を特定する。
【００５０】
形態素解析部１１３は、特定された文に対して形態素解析処理を実行する（Ｓ８０５）。特定された文から分割された単語のデータは、結果記憶部１１９に記憶される。
【００５１】
例えば、第１文「カカロットは、係り受けを判定するプログラムである。」は、普通名詞の「カカロット」、係助詞の「は」、読点の「、」、動詞（連用形）の「係り」、動詞（連用形）の「受け」、格助詞の「を」、サ変名詞の「判定」、サ変動詞の「する」、普通名詞の「プログラム」、判定詞の「である」及び句点の「。」の各単語と句読点に分割される。同様に、第３文「カカロットが、走る。」は、普通名詞の「カカロット」、格助詞の「が」、読点の「、」、動詞（基本形）の「走る」及び句点の「。」の各単語と句読点に分割される。
【００５２】
文節分割部１１５は、分割された単語のデータに基づいて文節分割処理を実行する（Ｓ８０７）。Ｓ８０３において特定された文から分割された文節のデータは、結果記憶部１１９に記憶される。
【００５３】
例えば、第１文「カカロットは、係り受けを判定するプログラムである。」は、「カカロットは」、「係り受けを」、「判定する」及び「プログラムである」の４つの文節に分割される。同様に、第３文「カカロットが、走る。」は、「カカロットが」及び「走る」の２つの文節に分割される。
【００５４】
述語項解析部１１７は、分割された単語のデータ及び文節のデータに基づいて述語項解析処理を実行する（Ｓ８０９）。述語項解析で得られる格補語文節に関するデータは、結果記憶部１１９に記憶される。
【００５５】
例えば、第３文「カカロットが、走る。」における述語「走る」に対する主格補語「カカロット」が特定される。
【００５６】
決定部１２７は、Ｓ８０３において特定された文に含まれる述語を１つ特定する（Ｓ８１１）。当該文に２つ以上の述語が含まれている場合には、決定部１２７は、例えば出現順に述語を特定する。
【００５７】
決定部１２７は、動詞辞書に基づいて、述語である動詞が複数の語義を有するか否かを判定する（Ｓ８１２）。
【００５８】
述語である動詞が複数の語義を有すると判定した場合には、決定部１２７は、特定された述語に対して決定処理を実行する（Ｓ８１３）。決定処理については、図１０及び図１１を用いて後述する。
【００５９】
一方、述語である動詞が複数の語義を有しないと判定した場合には、決定処理を実行せずに、Ｓ８１５の処理に移る。
【００６０】
決定部１２７は、未処理の述語があるか否かを判定する（Ｓ８１５）。未処理の述語があると判定した場合には、Ｓ８１１の処理に戻って、上述した処理を繰り返す。
【００６１】
一方、未処理の述語がないと判定した場合には、登録部１２１は、Ｓ８０３において特定された文に対して登録処理を実行する（Ｓ８１７）。登録処理については、図９を用いて後述する。
【００６２】
制御部１１１は、未処理の文があるか否かを判定する（Ｓ８１９）。未処理の文があると判定した場合には、Ｓ８０３の処理に戻って、上述した処理を繰り返す。一方、未処理の文がないと判定した場合には、メイン処理を終了する。
【００６３】
尚、第１文「カカロットは、係り受けを判定するプログラムである。」における述語は、複数の語義を有する動詞ではないので、Ｓ８１３に示した決定処理は行われない。一方、第１文は、判定詞「である」を含むので、Ｓ８１７に示した登録処理においてオブジェクトの登録が行われる。
【００６４】
次に、Ｓ８１７に示した登録処理について説明する。図９に、登録処理フローの例を示す。判別部１２３は、文に含まれる単語が示すオブジェクトの所属クラスを判別する（Ｓ９０１）。
【００６５】
例えば、第１文「カカロットは、係り受けを判定するプログラムである。」については、判定詞「である」に基づいて「カカロット」が指すオブジェクトの所属クラスが「プログラム」であると判別される。一方、第３文「カカロットが、走る。」は判定詞を含まないので、所属クラスは判別されない。つまり、所属クラスはない。
【００６６】
登録部１２１は、所属クラスがあったか否かによって処理を分岐させる（Ｓ９０３）。所属クラスがあったと判定した場合には、登録部１２１は、オブジェクトテーブルに判別対象となったオブジェクトの所属クラスを登録する（Ｓ９０５）。具体的には、登録部１２１は、当該オブジェクトのレコードに、判別した所属クラスを設定する。そして、登録処理を終える。
【００６７】
図５及び図６は、第１文に対する登録処理によって、第１単語「カカロット」が指すオブジェクトの所属クラスに「ソフトウエア」が設定された状態を示している。
【００６８】
一方、Ｓ９０３において所属クラスがなかったと判定した場合には、そのまま登録処理を終える。登録処理を終えると、図８に示したＳ８１９の処理に移る。
【００６９】
尚、第３文「カカロットが、走る。」については、判定詞が含まれないので登録処理は行われないが、述語「走る」が複数の語義を有する動詞であるので、Ｓ８１３に示した決定処理において語義が決定される。
【００７０】
続いて、Ｓ８１３に示した決定処理について説明する。図１０及び図１１に、決定処理フローの例を示す。初期化部１２９は、合計点テーブルを初期化する（Ｓ１００１）。同定部１３３は、述語項解析処理の結果に基づいて、格補語文節を１つ特定する（Ｓ１００３）。
【００７１】
第３文「カカロットが、走る。」の例では、主格補語文節「カカロットが」が特定される。第３文における格補語文節の数は１であるが、格補語文節の数が２以上である場合には、順次格補語文節を特定し、以下に示す一連の処理を行う。尚、述語項解析処理によって、当該格補語文節における格の種類も特定されている。
【００７２】
同定部１３３は、格補語を特定する（Ｓ１００５）。例えば、同定部１３３は、格補語文節中の名詞を特定する。同定部１３３は、格補語文節中の代名詞あるいは指示詞などを特定するようにしてもよい。
【００７３】
第３文「カカロットが、走る。」の例では、Ｓ１００３で特定された格補語文節「カカロットが」中の名詞「カカロット」が特定される。
【００７４】
照応解析部１３５は、照応解析処理を実行し、格補語が指すオブジェクトを同定する（Ｓ１００７）。尚、照応解析処理は従来と同様であるので、処理の詳細については省略する。
【００７５】
第３文「カカロットが、走る。」の例では、格補語「カカロット」が指すオブジェクトは、第１文「カカロットは、係り受けを判定するプログラムである。」における第１単語「カカロット」が指すオブジェクトと同じであるという解析結果が得られる。
【００７６】
第２特定部１３７は、オブジェクトテーブルにおける当該オブジェクトのレコードに設定されている所属クラスを特定する（Ｓ１００９）。
【００７７】
第３文「カカロットが、走る。」の例では、オブジェクトテーブル（図５及び図６）の第１レコードから、格補語「カカロット」が指すオブジェクトの所属クラス「プログラム」が特定される。
【００７８】
評価部１３９は、処理に係る動詞に関する評価テーブルにおいて、格の種類及び所属クラスの組を検索する（Ｓ１０１１）。このとき、Ｓ１００９で特定された所属クラスと同じ所属クラスの他に、近似する所属クラスも検索の対象としてもよい。近似する所属クラスは、例えばクラスデータ記憶部１０５に記憶されているクラスデータに基づいて決められる。
【００７９】
例えば、クラス「プログラム」がクラス「ソフトウエア」に近似するものとすると、第３文「カカロットが、走る。」の例で、評価部１３９は、格の種類が主格であり、且つ所属クラスが「プログラム」である組の他に、格の種類が主格であり、且つ所属クラスが「ソフトウエア」である組も検索する。そして、図３に示した評価テーブルの第２レコードが該当する。
【００８０】
評価部１３９は、該当する組があったか否かを判定する（Ｓ１０１３）。該当する組があったと判定した場合には、評価部１３９は、処理に係る動詞に関する評価テーブルにおいて当該組に対応付けられている語義ＩＤと評価点とを特定する（Ｓ１０１５）。
【００８１】
第３文「カカロットが、走る。」の例では、図３に示した評価テーブルの第２レコードから語義ＩＤ「Ｍ０２」と評価点「４」とが特定される。
【００８２】
評価部１３９は、特定された評価点を、合計点テーブルにおける当該語義ＩＤの合計点に加算する（Ｓ１０１７）。
【００８３】
第３文「カカロットが、走る。」の例では、語義ＩＤ「Ｍ０２」の合計点に評価点「４」が加えられる。合計点の初期値は、「０」であるので、図７に示したようにこの時点で語義ＩＤ「Ｍ０２」の合計点は「４」になる。一方、語義ＩＤ「Ｍ０１」の合計点は、「０」のままである。
【００８４】
一方、Ｓ１０１３において、該当する組がなかったと判定した場合には、そのままＳ１０１９の処理に移る。
【００８５】
そして、同定部１３３は、未処理の格補語文節があるか否かを判定する（Ｓ１０１９）。未処理の格補語文節があると判定した場合には、同定部１３３は、Ｓ１００３の処理に戻って、上述した処理を繰り返す。一方、未処理の格補語文節がないと判定した場合には、端子Ａを介して、図１１に示したＳ１１０１の処理に移る。
【００８６】
第３文「カカロットが、走る。」の例では、他に格補語文節がないので、Ｓ１１０１の処理に移る。
【００８７】
評価部１３９は、合計点テーブルにおいて、最大の合計点に対応する語義ＩＤを選択する（Ｓ１１０１）。
【００８８】
第３文「カカロットが、走る。」の例では、図７に示した合計点テーブルにおいて、語義ＩＤ「Ｍ０２」が選択される。
【００８９】
記録部１４３は、語義ＩＤを文章記憶部１０９に記憶されている文章に記録する（Ｓ１１０３）。上述したように、記録部１４３は、文章中の対象となった述語に、決定された語義ＩＤを示すタグを付する。
【００９０】
図１２に、語義ＩＤが付された文章の例を示す。この例では、第３文における「走る」の語義が、付加されたタグ中の語義ＩＤ「Ｍ０２」によって示されている。記録部１４３は、他の形式で決定結果を記録するようにしてもよい。例えば、対象となった述語の位置（文番号：単語番号）と語義ＩＤとを対応付けて記憶するようにしてもよい。また、語義ＩＤに代えて、語義の内容（例えば、「コンピュータで処理される」）を記録するようにしてもよい。そして、決定処理を終えると、図８に示したＳ８１５の処理に移る。
【００９１】
仮に、第１文が「カカロットは、係り受けを判定するプログラムである。」ではなく、「カカロットは、サイヤ人である。」であった場合について説明する。「サイヤ人」はクラス「人」に属するので、Ｓ８１７における登録処理によって、図５又は図６に示した第１レコードの所属クラスには「人」が設定される。そして、第３文に対する決定処理において、格の種類「主格」及び所属クラス「人」の組が検索され、図３に示した評価テーブルにおいて該当する第２レコードから語義ＩＤ「Ｍ０１」と評価点「５」とが特定される。そして、合計点テーブルにおいて、語義ＩＤ「Ｍ０１」に対する合計点が「５」となる。一方、語義ＩＤ「Ｍ０２」に対する合計点は「０」のままであるので、最大値「５」に対応する語義ＩＤ「Ｍ０１」が選択される。つまり、第３文の「カカロットが、走る。」における「走る」は、「足で速く移動する」の意味であると決定される。そして、第３文の中の「走る」の動詞に、語義ＩＤ「Ｍ０１」を示すタグが付される。
【００９２】
以上主格補語の例を示したが、直接目的補語格あるいは間接目的格補語など他の種類の格補語であっても同様に処理される。また、１の語義について、複数の格に基づく評価点が合計される場合もある。例えば、対象の述語に対する主格補語文節と直接目的格補語文節とが特定される場合には、主格に基づく評価点と直接目的格に基づく評価点とが合計されることもある。このように、複数の格に基づく評価点が合計されれば、より信頼される判定結果が得られると期待される。
【００９３】
本実施の形態によれば、述語の語義を決定する精度が高まる。例えば、ある文における述語に対する格補語が属するクラスを当該文から判別しにくい場合であっても、文脈に応じて特定された所属クラスに基づいて当該述語の語義をより正しく決定できる。
【００９４】
また、格の種類との関連における所属クラスの特性に応じて、語義決定の精度を高めることができる。
【００９５】
以上本発明の一実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、上述の機能ブロック構成はプログラムモジュール構成に一致しない場合もある。
【００９６】
また、上で説明した各記憶領域の構成は一例であって、上記のような構成でなければならないわけではない。さらに、処理フローにおいても、処理結果が変わらなければ、処理の順番を入れ替えることや複数の処理を並列に実行させるようにしても良い。
【００９７】
なお、上で述べた自然言語処理装置１０１は、コンピュータ装置であって、図１３に示すように、メモリ２５０１とＣＰＵ（Central Processing Unit）２５０３とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。ＣＰＵ２５０３は、アプリケーション・プログラムの処理内容に応じて表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ２５０１に格納されるが、ＨＤＤ２５０５に格納されるようにしてもよい。本発明の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及びアプリケーション・プログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。
【００９８】
以上述べた本発明の実施の形態をまとめると、以下のようになる。
【００９９】
本実施の形態に係る言語処理方法は、（Ａ）動詞が有する複数の語義の夫々に、当該動詞が当該語義として述語に用いられた場合に出現する格補語が属すると想定されるクラスが対応付けられた第１データを記憶する記憶部を有するコンピュータによって実行され、（Ｂ）文章中に出現する単語が指すオブジェクトの所属クラスを判別した場合に、当該オブジェクトに対して当該所属クラスを対応付けた第２データを登録する処理と、（Ｃ）上記文章に含まれる文における動詞の述語に対する格補語を特定する処理と、（Ｄ）特定された格補語が指す上記オブジェクトを同定する処理と、（Ｅ）第２データに基づいて、同定されたオブジェクトの所属クラスを特定する処理と、（Ｆ）第１データに基づいて、特定された所属クラスに対応する上記語義を選択する処理とを含む。
【０１００】
このようにすれば、述語の語義を決定する精度が高まる。例えば、ある文における述語に対する格補語が属するクラスを当該文から判別しにくい場合であっても、文脈に応じて特定された所属クラスに基づいて当該述語の語義をより正しく決定できる。
【０１０１】
また、第１データには、複数の語義の夫々について、上記出現する格補語の格の種類と上記クラスとの組に対応付けて、当該語義を選択するための評価点が予め設定されていてもよい。この場合に、（Ｃ）上で述べた格補語を特定する処理において、当該格補語の格の種類を特定するようにし、（Ｆ）上で述べた選択する処理において、特定された格の種類と特定された所属クラスとに基づいて特定される上記組に対応する評価点に基づいて、上記語義を選択するようにしてもよい。
【０１０２】
このようにすれば、格の種類との関連における所属クラスの特性に応じて、語義決定の精度を高めることができる。
【０１０３】
なお、上記方法による処理をコンピュータに行わせるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納されるようにしてもよい。尚、中間的な処理結果は、一般的にメインメモリ等の記憶装置に一時保管される。
【０１０４】
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１０５】
（付記１）
動詞が有する複数の語義の夫々に、当該動詞が当該語義として述語に用いられた場合に出現する格補語が属すると想定されるクラスが対応付けられた第１データを記憶する記憶部を有するコンピュータによって実行され、
文章中に出現する単語が指すオブジェクトの所属クラスを判別した場合に、当該オブジェクトに対して当該所属クラスを対応付けた第２データを登録する処理と、
前記文章に含まれる文における動詞の述語に対する格補語を特定する処理と、
特定された前記格補語が指す前記オブジェクトを同定する処理と、
前記第２データに基づいて、同定された前記オブジェクトの前記所属クラスを特定する処理と、
前記第１データに基づいて、特定された前記所属クラスに対応する前記語義を選択する処理と
を含む言語処理方法。
【０１０６】
（付記２）
前記第１データには、前記複数の語義の夫々について、前記出現する格補語の格の種類と前記クラスとの組に対応付けて、当該語義を選択するための評価点が予め設定されており、
前記格補語を特定する処理において、当該格補語の格の種類を特定し、
前記選択する処理において、特定された前記格の種類と特定された前記所属クラスとに基づいて特定される前記組に対応する前記評価点に基づいて、前記語義を選択する
付記１記載の言語処理方法。
【０１０７】
（付記３）
動詞が有する複数の語義の夫々に、当該動詞が当該語義として述語に用いられた場合に出現する格補語が属すると想定されるクラスが対応付けられた第１データを記憶する記憶部を有するコンピュータに、
文章中に出現する単語が指すオブジェクトの所属クラスを判別した場合に、当該オブジェクトに対して当該所属クラスを対応付けた第２データを登録する処理と、
前記文章に含まれる文における動詞の述語に対する格補語を特定する処理と、
特定された前記格補語が指す前記オブジェクトを同定する処理と、
前記第２データに基づいて、同定された前記オブジェクトの前記所属クラスを特定する処理と、
前記第１データに基づいて、特定された前記所属クラスに対応する前記語義を選択する処理と
を実行させるプログラム。
【０１０８】
（付記４）
動詞が有する複数の語義の夫々に、当該動詞が当該語義として述語に用いられた場合に出現する格補語が属すると想定されるクラスが対応付けられた第１データを記憶する記憶部と、
文章中に出現する単語が指すオブジェクトの所属クラスを判別した場合に、当該オブジェクトに対して当該所属クラスを対応付けた第２データを登録する登録部と、
前記文章に含まれる文における動詞の述語に対する格補語を特定する第１特定部と、
特定された前記格補語が指す前記オブジェクトを同定する同定部と、
前記第２データに基づいて、同定された前記オブジェクトの前記所属クラスを特定する第２特定部と、
前記第１データに基づいて、特定された前記所属クラスに対応する前記語義を選択する選択部と
を有する言語処理装置。
【符号の説明】
【０１０９】
１０１  自然言語処理装置  １０３  辞書記憶部
１０５  クラスデータ記憶部  １０７  受付部
１０９  文章記憶部  １１１  制御部
１１２  第１特定部  １１３  形態素解析部
１１５  文節分割部  １１７  述語項解析部
１１９  結果記憶部  １２１  登録部
１２３  判別部  １２５  オブジェクト記憶部
１２７  決定部  １２９  初期化部
１３１  合計点記憶部  １３３  同定部
１３５  照応解析部  １３７  第２特定部
１３９  評価部  １４１  選択部
１４３  記録部
【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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