(57)【要約】【課題】精度の高い照応解析を行う。【解決手段】実施形態の照応解析プログラムは、文より得られた名詞と、当該名詞が有する属性とを含むオブジェクト情報を登録する処理をコンピュータに実行させる。また、照応解析プログラムは、文の述語に対する格補語を抽出する処理をコンピュータに実行させる。また、照応解析プログラムは、抽出された格補語について、オブジェクト情報に含まれる名詞の中から照応候補を取得する処理をコンピュータに実行させる。また、照応解析プログラムは、取得された照応候補ごとの、格補語における格と、オブジェクト情報に含まれる照応候補の属性とに基づく評価結果をもとに、照応候補の中から格補語が照応する名詞を決定する処理をコンピュータに実行させる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文より得られた名詞と、当該名詞が有する属性とを含むオブジェクト情報を登録し、
前記文の述語に対する格補語を抽出し、
前記抽出された格補語について、前記オブジェクト情報に含まれる名詞の中から照応候補を取得し、
前記取得された照応候補ごとの、前記格補語における格と、前記オブジェクト情報に含まれる前記照応候補の属性とに基づく評価結果をもとに、前記照応候補の中から前記格補語が照応する名詞を決定する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする照応解析プログラム。
【請求項２】
前記オブジェクト情報を登録する処理は、前記名詞が含まれる文中の動詞に対応する属性を前記名詞が有する属性として登録する
ことを特徴とする請求項１に記載の照応解析プログラム。
【請求項３】
前記名詞の分類を判定する処理を更にコンピュータに実行させ、
前記照応候補を取得する処理は、前記オブジェクト情報に含まれる名詞の中で、前記抽出された格補語に対応する分類と判定された名詞を前記照応候補として取得する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の照応解析プログラム。
【請求項４】
前記決定する処理は、単語ごとに、前記格補語における格と、名詞が有する属性との組み合わせにおける評価情報を含む辞書をもとに、前記抽出された格補語の述語に対応する評価情報を取得し、当該評価情報に基づいて前記取得された照応候補ごとの評価を行う
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の照応解析プログラム。
【請求項５】
文より得られた名詞と、当該名詞が有する属性とを含むオブジェクト情報を登録し、
前記文の述語に対する格補語を抽出し、
前記抽出された格補語について、前記オブジェクト情報に含まれる名詞の中から照応候補を取得し、
前記取得された照応候補ごとの、前記格補語における格と、前記オブジェクト情報に含まれる前記照応候補の属性とに基づく評価結果をもとに、前記照応候補の中から前記格補語が照応する名詞を決定する
処理をコンピュータが実行することを特徴とする照応解析方法。
【請求項６】
文より得られた名詞と、当該名詞が有する属性とを含むオブジェクト情報を登録する登録部と、
前記文の述語に対する格補語を抽出する抽出部と、
前記抽出された格補語について、前記オブジェクト情報に含まれる名詞の中から照応候補を取得する取得部と、
前記取得された照応候補ごとの、前記格補語における格と、前記オブジェクト情報に含まれる前記照応候補の属性とに基づく評価結果をもとに、前記照応候補の中から前記格補語が照応する名詞を決定する決定部と
を有する照応解析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、照応解析プログラム、照応解析方法および照応解析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、自然言語処理の１つとして照応解析がある。照応解析は、文中における照応の対象を推定する言語処理であり、例えば、文中のある名詞が指している実体を同定する。この照応解析には、名詞の表層／意味の一致、代名詞の人称・数・性・ａｎｉｍａｃｙ（主体性）の一致によるものと、述語項解析の結果を用い、主語ないし目的語と述語の選好性を利用するものがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−２１８５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の従来技術では、複数の照応候補からの絞り込みを精度よく行うことが困難な場合があり、照応解析の精度が低くなることがある。
【０００５】
例えば、述語項解析の結果を用いる場合、「渡す」という述語の主語は、「人または動物」である可能性が高いので、「人または動物」の名詞に絞り込める。一例として、直前までの文に「太郎」、「次郎」、「本」が現れており、「彼は花子にその本を渡した」という文における「彼」を同定する場合では、「彼」の照応候補を「太郎」、「次郎」に絞り込める。ここで、もし「太郎は本を買った」のような文があれば、人間であれば、文脈から「渡した人は、本を所有していたはず」であるから、「彼」＝「太郎」と推測できる。しかしながら、単語の選好性による絞り込みでは、文脈を考慮しないため、「彼」＝「太郎」まで絞り込むことは難しい。
【０００６】
１つの側面では、精度の高い照応解析を行うことができる照応解析プログラム、照応解析方法および照応解析装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１の案では、照応解析プログラムは、文より得られた名詞と、当該名詞が有する属性とを含むオブジェクト情報を登録する処理をコンピュータに実行させる。また、照応解析プログラムは、文の述語に対する格補語を抽出する処理をコンピュータに実行させる。また、照応解析プログラムは、抽出された格補語について、オブジェクト情報に含まれる名詞の中から照応候補を取得する処理をコンピュータに実行させる。また、照応解析プログラムは、取得された照応候補ごとの、格補語における格と、オブジェクト情報に含まれる照応候補の属性とに基づく評価結果をもとに、照応候補の中から格補語が照応する名詞を決定する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の１実施態様によれば、精度の高い照応解析を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施形態にかかる情報処理装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図２】図２は、オブジェクトテーブルの一例を説明する説明図である。
【図３】図３は、実施形態にかかる情報処理装置の動作例を示すフローチャートである。
【図４】図４は、実施形態にかかる情報処理装置のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して、実施形態にかかる照応解析プログラム、照応解析方法および照応解析装置を説明する。実施形態において同一の機能を有する構成には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。なお、以下の実施形態で説明する照応解析プログラム、照応解析方法および照応解析装置は、一例を示すに過ぎず、実施形態を限定するものではない。また、以下の各実施形態は、矛盾しない範囲内で適宜組みあわせてもよい。
【００１１】
図１は、実施形態にかかる情報処理装置１の機能構成例を示すブロック図である。図１に示す情報処理装置１は、例えばＰＣ（パーソナルコンピュータ）等であり、テキストファイルの読み取りやキー入力等により入力された文に対して照応解析を行う照応解析装置である。
【００１２】
図１に示すように、情報処理装置１は、入力部１０、形態素解析部１１、文節分割部１２、クラス判定部１３、辞書１４、照応解析部１５、オブジェクト登録部１６、オブジェクトテーブル１７および出力部１８を有する。
【００１３】
入力部１０は、例えば、テキストファイルの読み取りやキー入力等により、照応解析の対象となる文の入力を受け付ける。形態素解析部１１は、入力された文を形態素に分割し、分割された各形態素の解析（例えば品詞の判別）を行う。文節分割部１２は、形態素解析部１１の解析結果をもとに、入力された文を分節単位に分割する。
【００１４】
例えば、「太郎は本を買った」とする文が入力された場合、形態素解析部１１は、「太郎（名詞）／は（助詞）／本（名詞）／を（助詞）／買っ（動詞）／た（助動詞）」のように各形態素を解析する。次いで、文節分割部１２は、形態素解析部１１による「太郎（名詞）／は（助詞）／本（名詞）／を（助詞）／買っ（動詞）／た（助動詞）」を、「太郎は／本を／買った」などのようにチャンキングにより分節単位とする。このように、情報処理装置１は、形態素解析部１１および文節分割部１２によって、入力された文に対する前処理を行う。
【００１５】
クラス判定部１３は、辞書１４を参照し、入力された文に含まれる名詞の分類（クラス）を判定する。辞書１４は、自然言語処理を行う際に必要となる単語ごとの情報（語義、品詞など）を格納している。
【００１６】
例えば、辞書１４は、単語ごとに、人、物、単数、複数、男性、女性などの種々の分類を示す情報を格納している。一例として、辞書１４は、「太郎」、「次郎」などの人の固有名詞には分類が「人」であることを示す情報を格納し、「本」、「ノート」などの物の固有名詞には分類が「物」であることを示す情報を格納している。また、辞書１４は、「それ」、「これ」などの単数の名詞には分類が「単数」であることを示す情報を格納し、「それら」、「これら」などの複数の名詞には分類が「複数」であることを示す情報を格納する。また、辞書１４は、「息子」などの男性を示す名詞には分類が「男性」であることを示す情報を格納し、「娘」などの女性を示す名詞には分類が「女性」であることを示す情報を格納する。クラス判定部１３は、辞書１４において単語ごとに格納された分類を示す情報を参照することで、入力された文に含まれる名詞の分類を判定する。
【００１７】
また、辞書１４は、各動詞の語義に対し、文中の動詞が主格や目的格などの名詞に対して引き起こす、名詞の有する属性の変化の情報（属性変化情報）を格納している。名詞の有する属性とは、文中の動詞の語義に対応して名詞に付与される情報であり、名詞が持つ文脈上の意味合いを示している。
【００１８】
例えば、辞書１４において、「買う」という動詞は、文中の「買う」が主格の名詞に対して引き起こす属性変化情報として、「所有する、目的格の名詞」が格納されている。また、「買う」という動詞は、文中の「買う」が目的格の名詞に対して引き起こす属性変化情報として、「所有者、主格格の名詞」が格納されている。
【００１９】
また、辞書１４は、各動詞の語義に対し、動詞を述語とした文の格補語（主格補語、目的格補語等）において、照応候補とする名詞が有する属性に対応する評価を示す評価情報を格納している。具体的には、辞書１４には、動詞ごとに、「格Ｘ（主格、目的格など）に所定の属性Ｙを持つ名詞が照応候補である場合にＺ点（評価点）」などの評価情報が格納されている。なお、照応候補の評価は、動詞などの単語の語義で異なる。よって、辞書１４には、単語（例えば動詞）ごとに、語義に対応する評価情報が格納されている。
【００２０】
例えば、「渡す」という動詞については、格Ｘが主格の場合、「主格が（所有する、直接目的語の名詞）という属性を持つ照応候補ならば＋５点」、「主格が（気前がよい）という属性を持つ照応候補ならば＋３点」などの評価情報が格納されている。また、「渡す」という動詞については、格Ｘが目的格の場合、「目的格が（所有者、主格の名詞）という属性を持つ照応候補ならば＋５点」などの評価情報が格納されている。
【００２１】
また、「渡す」以外の別例としては、例えば「買う」という動詞については、「主格が属性の値（所持金）の小さい（所持金が所定値未満）照応候補ならば−８点」などの評価情報が格納されている。
【００２２】
照応解析部１５は、入力部１０より入力され、形態素解析部１１および文節分割部１２で前処理された文について、クラス判定部１３の判定結果と、辞書１４およびオブジェクトテーブル１７の情報とを参照し、文中における照応の対象を推定する照応解析を行う。例えば、照応解析部１５は、文中の各名詞（代名詞、指示詞、ゼロ代名詞など）について、照応の対象となる名詞を前の記述（例えば名詞が含まれる文より前の文）から同定する。なお、照応解析部１５における照応解析の詳細については後述する。
【００２３】
オブジェクト登録部１６は、入力部１０より入力された文に含まれる各名詞について、名詞にかかる各種情報を、照応の対象（照応候補）となる既出の名詞（オブジェクト）としてオブジェクトテーブル１７に登録する。具体的には、オブジェクト登録部１６は、入力部１０より入力された文に含まれる名詞ごとに、クラス判定部１３により判定された名詞の分類（クラス）の情報と、名詞が有する属性の情報をオブジェクトテーブル１７に登録する。
【００２４】
例えば、（文１）「太郎は本を買って読んだ。」（文２）「次郎とその本について話した。」…という文が入力部１０より順次入力された場合、オブジェクト登録部１６は、（文１）、（文２）…に含まれる「太郎」、「本」、「次郎」…の情報をオブジェクトテーブル１７に登録する。
【００２５】
図２は、オブジェクトテーブル１７の一例を説明する説明図である。図２に示すように、オブジェクトテーブル１７には、例えば上述した（文１）、（文２）…に含まれる「太郎」、「本」、「次郎」…の名詞が、ラベルおよびＩＤ（Identification  Data）を付して識別可能に登録される。
【００２６】
また、オブジェクトテーブル１７には、ラベル及びＩＤが付与された名詞について、名詞の分類（クラス）の情報と、名詞が有する属性の情報とがオブジェクト登録部１６により登録される。
【００２７】
具体的には、オブジェクト登録部１６は、各名詞についてクラス判定部１３により判定されたクラスをオブジェクトテーブル１７に登録する。例えば、クラス判定部１３は、「太郎」、「次郎」について、人の固有名詞であることから「人」と判定する。オブジェクト登録部１６は、「太郎」、「次郎」におけるクラス判定部１３の判定結果をオブジェクトテーブル１７に登録する。
【００２８】
また、オブジェクト登録部１６は、名詞が含まれる文中の動詞に対応する属性変化情報を辞書１４より参照し、名詞の有する属性を登録する。例えば、オブジェクト登録部１６は、（文１）の「太郎は本を買って読んだ。」について、「買う」という動詞が主格の名詞や目的格の名詞に対して引き起こす属性変化情報を辞書１４より取得する。そして、オブジェクト登録部１６は、主格の名詞についての属性変化情報が「所有する、目的格の名詞」である場合、（文１）の主格の名詞である「太郎」について「所有する、本」の属性をオブジェクトテーブル１７に登録する。また、オブジェクト登録部１６は、目的格の名詞についての属性変化情報が「所有者、主格の名詞」である場合、（文１）の目的格の名詞である「本」について「所有者、太郎」の属性をオブジェクトテーブル１７に登録する。
【００２９】
出力部１８は、照応解析部１５による照応解析の結果をファイル、ディスプレイなどに出力する。例えば、出力部１８は、文中の各名詞（代名詞、指示詞、ゼロ代名詞など）について、照応解析により得られた、照応の対象となる既出の名詞を示す情報を出力する。
【００３０】
例えば、（文１）「太郎は本を買って読んだ。」（文２）「次郎とその本について話した。」…という文の照応解析において、（文２）の「その本」＝（文１）の「本」という結果が照応解析部１５により得られているものとする。この場合、出力部１８は、（文２）の「その本」＝（文１）の「本」を示す情報（例えばオブジェクトテーブル１７において「本」を示すＩＤ等）を出力する。また、出力部１８は、照応解析部１５による照応解析の結果をもとに、例えば（文２）の「その本」＝（文１）の「本」などの照応関係にある名詞同士を結びつけるようにディスプレイなどに表示してもよい。具体的には、出力部１８は、照応解析部１５による照応解析の結果をもとに、照応関係にある名詞同士を線で結ぶ、同色で表示するなどして名詞同士を結びつける表示を行う。
【００３１】
次に、照応解析部１５における照応解析の詳細について説明する。照応解析部１５は、述語項解析部１５１、照応候補取得部１５２および照応決定部１５３を有する。
【００３２】
述語項解析部１５１は、入力部１０より入力された各文について、文に含まれる述語に対する格補語を決定する述語項解析を行う。この述語項解析は、自然言語処理において公知の処理であり、文節分割部１２により分割された文の文節を参照し、述語の文節に対する格補語（例えば、主格補語、目的格補語など）の文節を同定する。
【００３３】
照応候補取得部１５２は、入力部１０より入力された文中の名詞に対して、名詞が文に出現するまでに既出である名詞（オブジェクト）の中から照応候補となる名詞を取得する。具体的には、照応候補取得部１５２は、入力部１０より入力された文中の名詞に対する照応候補をオブジェクトテーブル１７に登録されているオブジェクトから同定する。例えば、照応候補取得部１５２は、入力された文中の名詞の分類（クラス）と、オブジェクトテーブル１７に登録されているオブジェクトの分類（クラス）とを比較し、名詞の表層／意味の一致、代名詞の人称・数・性・ａｎｉｍａｃｙ（主体性）の一致するオブジェクトをオブジェクトテーブル１７より同定する。
【００３４】
また、照応候補取得部１５２は、述語項解析により同定された格補語（例えば主格補語、目的格補語）の名詞については、文の述語に対応する分類（クラス）を辞書１４を参照して取得する。そして、照応候補取得部１５２は、文の述語に対応する分類となる照応候補をオブジェクトテーブル１７に登録されているオブジェクトから同定する。
【００３５】
例えば、「渡す」が述語である文について、主格補語は、「人または動物」である可能性が高い。よって、「渡す」という動詞については、主格補語＝「人または動物」のクラスという情報が辞書１４に格納されている。これにより、照応候補取得部１５２は、「渡す」が述語である主格補語の名詞に対して、オブジェクトテーブル１７に登録されているオブジェクトの中から「人または動物」のクラスのものを照応候補として同定する。例えば、図２の例では、「太郎」、「本」、「次郎」の中から「太郎」および「次郎」が照応候補とされる。
【００３６】
照応決定部１５３は、入力部１０より入力された文中の名詞に対して、照応候補取得部１５２による照応候補の中から照応する名詞を決定する。具体的には、照応決定部１５３は、名詞の表層／意味の一致、代名詞の人称・数・性・ａｎｉｍａｃｙ（主体性）の一致するものとして１つの照応候補が同定されている場合には、その１つの照応候補を照応する名詞と決定する。
【００３７】
また、照応決定部１５３は、照応候補が複数ある場合、照応候補ごとに、格補語における格（主格、目的格など）と、オブジェクトテーブル１７に登録された照応候補の属性とをもとに、評価値を計算する。具体的には、照応決定部１５３は、格補語の述語に対応する評価情報を辞書１４より取得し、取得した評価情報をもとに、照応候補ごとに、格補語における格と、照応候補の属性とに対応する評価値を得る。そして、照応決定部１５３は、複数の照応候補の中で最も評価値の高い照応候補を照応する名詞と決定する。
【００３８】
例えば、述語項解析により同定された格補語の名詞について、照応候補取得部１５２により複数の照応候補が得られているものとする。一例として、上述した（文１）、（文２）につぐ（文３）「彼はその後花子にその本を渡した。」の主格補語「彼は」について、「太郎」および「次郎」の照応候補が得られているものとする。また、「太郎」および「次郎」の照応候補の属性は、図２に例示されているとおりに、オブジェクト登録部１６によりオブジェクトテーブル１７に登録されている。また、（文３）の述語である「渡す」については、「主格が（所有する、直接目的語の名詞）という属性を持つ照応候補ならば＋５点」という評価情報が辞書１４に格納されているものとする。
【００３９】
照応決定部１５３は、（文３）の主格補語の「彼は」について、「太郎」、「次郎」の照応候補ごとに、評価情報を参照して、格補語における格（主格）と、照応候補の属性とに対応する評価値を得る。例えば、「太郎」については、（所有する、本（＝直接目的語の名詞））という属性を有する。したがって、「主格が（所有する、直接目的語の名詞）という属性を持つ照応候補ならば＋５点」という評価情報をもとに、＋５点という評価点を得る。
【００４０】
また、「次郎」については、（所有する、本（＝直接目的語の名詞））という属性を有していない。したがって、「次郎」については「主格が（所有する、直接目的語の名詞）という属性を持つ照応候補ならば＋５点」という評価情報に該当しないことから、評価点の加点がなく、例えば０点のままとなる。
【００４１】
よって、照応決定部１５３は、（文３）の主格補語の「彼は」について、「太郎」および「次郎」の照応候補の中から最も評価値の高い「太郎」の照応候補を照応する名詞と決定する。
【００４２】
また、上述した（文１）、（文２）、（文３）における（文２）と（文３）の間に、（文２−１）「次郎は別の本を太郎に薦めた。」という文があるものとする。この場合、「彼はその後花子にその本を渡した。」の目的格補語「その本」について、太郎が買った「本」および「別の本」の照応候補が得られる。また、（文３）の述語である「渡す」については、「目的格が（所有者、主格の名詞）という属性を持つ照応候補ならば＋５点」という評価情報が辞書１４に格納されているものとする。
【００４３】
照応決定部１５３は、（文３）の目的格補語の「その本」について、「本」、「別の本」の照応候補ごとに、評価情報を参照して、格補語における格（目的格）と、照応候補の属性とに対応する評価値を得る。例えば、「本」については、（所有者、太郎（＝主格の名詞））という属性を有する。したがって、「目的格が（所有者、主格の名詞）という属性を持つ照応候補ならば＋５点」という評価情報をもとに、＋５点という評価点を得る。
【００４４】
また、「別の本」については、（所有者、太郎（＝主格の名詞））という属性を有していない。したがって、「別の本」については「目的格が（所有者、主格の名詞）という属性を持つ照応候補ならば＋５点」という評価情報に該当しないことから、評価点の加点がなく、例えば０点のままとなる。
【００４５】
よって、照応決定部１５３は、（文３）の目的格補語の「その本」について、「本」および「別の本」の照応候補の中から最も評価値の高い「本」の照応候補を照応する名詞と決定する。
【００４６】
このように、照応決定部１５３は、照応候補の有する属性、すなわち照応候補の名詞が持つ文脈上の意味合いをもとに、照応候補ごとに評価値を求める。そして、照応決定部１５３は、得られた評価値の最も高い照応候補を照応する名詞と決定する。したがって、情報処理装置１では、複数の照応候補の中から文脈上の意味合いを考慮して照応する名詞を決定でき、精度の高い照応解析を実現できる。
【００４７】
図３は、実施形態にかかる情報処理装置１の動作例を示すフローチャートである。図３に示すように、処理が開始されると、入力部１０は、テキストファイルなどのファイルより順次文を読み込む（Ｓ１）。
【００４８】
次いで、入力部１０は、ファイルの最後（EOF:End  Of  File）まで到達したか否かを判定する（Ｓ２）。ＥＯＦである場合（Ｓ２：ＹＥＳ）、情報処理装置１は、ファイルの全文に対して処理を行ったことから、処理を終了する。
【００４９】
ＥＯＦでない場合（Ｓ２：ＮＯ）、形態素解析部１１および文節分割部１２は、Ｓ１で読み込んだ文についての形態素解析・文節分割を行う（Ｓ３）。次いで、述語項解析部１５１は、Ｓ１で読み込んだ文について述語項解析を行う（Ｓ４）。このＳ４の処理により、文中の格補語などが決定される。
【００５０】
次いで、照応候補取得部１５２は、Ｓ１で読み込んだ文中の名詞に対して、既出であるオブジェクトの中から照応候補を取得（列挙）する（Ｓ５）。具体的には、上述したとおり、照応候補取得部１５２は、既出のオブジェクトのクラスについての情報をオブジェクトテーブル１７より取得し、照応候補となるオブジェクトを同定する。
【００５１】
次いで、照応決定部１５３は、照応候補取得部１５２による照応候補の中から最初の候補を選択する（Ｓ６）。次いで、照応決定部１５３は、選択された候補が最後の候補であるか否かを判定する（Ｓ７）。
【００５２】
最後の候補でない場合（Ｓ７：ＮＯ）、複数の照応候補があることから、照応決定部１５３は、格補語における格（主格、目的格など）と、オブジェクトテーブル１７に登録された照応候補の属性とをもとに、選択された候補の評価値を計算する（Ｓ８）。次いで、照応決定部１５３は、複数の照応候補の中で今回のＳ８において計算した評価値が最大値である場合、選択された候補を最も評価値の高い照応候補とし、照応候補の順位を更新する（Ｓ９）。Ｓ９の後、照応決定部１５３は、次の照応候補を選択してＳ７へ処理を戻す。
【００５３】
最後の候補である場合（Ｓ７：ＹＥＳ）、照応決定部１５３は、照応候補が１つである場合は１つの照応候補を照応する名詞と決定する。また、照応決定部１５３は、複数の照応候補がある場合は、複数の照応候補の中で最も評価値の高い照応候補を照応する名詞と決定する。次いで、オブジェクト登録部１６は、Ｓ１で読み込んだ文に含まれる各名詞について、名詞にかかる各種情報（オブジェクト情報）をオブジェクトテーブル１７に登録し（Ｓ１０）、Ｓ１へ処理を戻す。
【００５４】
以上のように、情報処理装置１は、文より得られた名詞と、名詞が有する属性とを含むオブジェクト情報をオブジェクトテーブル１７に登録する処理を行う。また、情報処理装置１は、文の述語に対する格補語を抽出し、抽出された格補語について、オブジェクトテーブル１７に含まれる名詞の中から照応候補を取得する処理を行う。また、情報処理装置１は、取得された照応候補ごとの、格補語における格と、オブジェクトテーブル１７に含まれる照応候補の属性とに基づく評価結果をもとに、照応候補の中から格補語が照応する名詞を決定する処理を行う。したがって、情報処理装置１では、文より得られた名詞について、名詞が有する属性をオブジェクトテーブル１７に登録している。そして、情報処理装置１は、オブジェクトテーブル１７から得られた照応候補について、オブジェクトテーブル１７に登録された属性から評価し、照応する名詞を決定することから、例えば属性に対応する文脈に則した精度の高い照応解析を実現できる。
【００５５】
なお、実施形態にかかる照応解析は、日本語を対象としたものを例示したが、英語、フランス語などの日本語以外の言語に適用してもよい。また、情報処理装置１は、ＰＣなどによる単体の装置構成で実現してもよいし、端末装置およびサーバ装置を含むクライアント・サーバ（Ｃ／Ｓ）モデルのシステム構成で実現してもよい。
【００５６】
例えば、Ｃ／Ｓモデルのシステム構成とする場合は、端末装置から入力された文をサーバ装置で照応解析し、解析結果を端末装置へ通知する。また、Ｃ／Ｓモデルのサーバ装置は、クラウドコンピューティングとしてもよい。
【００５７】
情報処理装置１で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ（Micro  Controller  Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよい。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行されるプログラム上、またはワイヤードロジックによるハードウエア上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよいことは言うまでもない。
【００５８】
ところで、上記の実施形態で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することで実現できる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータ（ハードウエア）の一例を説明する。図４は、実施形態にかかる情報処理装置１のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。
【００５９】
図４が示すように、情報処理装置１は、各種演算処理を実行するＣＰＵ１０１と、データ入力を受け付ける入力装置１０２と、モニタ１０３と、スピーカ１０４とを有する。また、情報処理装置１は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読取装置１０５と、各種装置と接続するためのインタフェース装置１０６と、有線または無線により外部機器と通信接続するための通信装置１０７とを有する。また、情報処理装置１は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ１０８と、ハードディスク装置１０９とを有する。また、情報処理装置１内の各部（１０１〜１０９）は、バス１１０に接続される。
【００６０】
ハードディスク装置１０９には、上記の実施形態で説明した入力部１０、形態素解析部１１、文節分割部１２、クラス判定部１３、照応解析部１５、オブジェクト登録部１６および出力部１８における各種の処理を実行するためのプログラム１１１が記憶される。また、ハードディスク装置１０９には、プログラム１１１が参照する各種データ１１２（辞書１４またはオブジェクトテーブル１７など）が記憶される。入力装置１０２は、例えば、情報処理装置１の操作者から操作情報の入力を受け付ける。モニタ１０３は、例えば、操作者が操作する各種画面を表示する。インタフェース装置１０６は、例えば印刷装置等が接続される。通信装置１０７は、ＬＡＮ（Local  Area  Network）等の通信ネットワークと接続され、通信ネットワークを介した外部機器との間で各種情報をやりとりする。
【００６１】
ＣＰＵ１０１は、ハードディスク装置１０９に記憶されたプログラム１１１を読み出して、ＲＡＭ１０８に展開して実行することで、各種の処理を行う。なお、プログラム１１１は、ハードディスク装置１０９に記憶されていなくてもよい。例えば、情報処理装置１が読み取り可能な記憶媒体に記憶されたプログラム１１１を、情報処理装置１が読み出して実行するようにしてもよい。情報処理装置１が読み取り可能な記憶媒体は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）メモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ等に接続された装置にこのプログラムを記憶させておき、情報処理装置１がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００６２】
１…情報処理装置
１０…入力部
１１…形態素解析部
１２…文節分割部
１３…クラス判定部
１４…辞書
１５…照応解析部
１６…オブジェクト登録部
１７…オブジェクトテーブル
１８…出力部
１０１…ＣＰＵ
１１１…プログラム
１１２…各種データ
１５１…述語項解析部
１５２…照応候補取得部
１５３…照応決定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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