(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザからの発話の入力に対する応答のテクストを生成して、当該ユーザと対話する言語コンピュータであって、
（ａ）状況の特徴を説明する状況記述知識、与えられた状況の下で使用される知識を説明する状況内知識、当該言語コンピュータを使用するユーザに関する事項（当該ユーザからの過去の発話の入力を含む。）を説明するユーザプロファイルを自然言語で記述して格納するコンテクストベースと、
言語の意味特徴とこれに対応する意味役割とを保持する意味ベースと、
言語の語彙文法特徴を保持する語彙文法ベースと、
言語のやりとりの実例としての言語テクストを意味特徴と、状況特徴と、語彙文法特徴と、ともに保持するコーパスベースと、
言語の語彙情報および意味情報を保持する汎用辞書と、
を有するセミオティックベース、
（ｂ）ユーザからの発話の入力を受け付ける入力受付部、
（ｃ）当該入力を受け付けられたユーザからの発話の入力についての状況を、前記セミオティックベースを参照して同定する状況同定部、
（ｄ）当該同定された状況に対応付けて当該コンテクストベースに自然言語で記述して格納された状況記述知識、状況内知識、ユーザプロファイル、当該同定された状況に対応付けて当該コーパスベースに保持される言語テクスト、意味特徴、状況特徴および語彙文法特徴を参照して、テキストプランを生成し、当該生成されたテキストプランから応答のテキストに含めるべき文字列を生成し、当該意味ベースに保持される意味特徴および意味役割、当該同定された状況に対応付けて当該コーパスベースに保持される言語テクスト、意味特徴、状況特徴および語彙文法特徴、当該汎用辞書に保持される語彙情報および意味情報を参照して、助詞および助詞接続形を特定し、当該生成された文字列と、当該特定された助詞および助詞接続形と、から、当該入力を受け付けられたユーザからの発話の入力に対する応答のテクストを生成するテクスト生成部、
（ｅ）当該入力を受け付けられたユーザからの発話の入力を、前記セミオティックベースが有するコンテクストベースのユーザプロファイルに当該ユーザからの過去の発話の入力として追加する追加部
を備えることを特徴とする言語コンピュータ。
【請求項２】
請求項１に記載の言語コンピュータであって、
前記テクスト生成部が生成する応答のテクストは、当該コンテクストベースに格納された状況記述知識、状況内知識、ユーザプロファイルの自然言語による記述に含まれる文章を含む
ことを特徴とする言語コンピュータ。
【請求項３】
請求項１または２に記載の言語コンピュータであって、
前記セミオティックベースは、状況依存辞書をさらに備え、
当該状況依存辞書は、与えられた状況の下での言語の語彙情報および意味情報を保持し、
前記テクスト生成部は、当該状況依存辞書に保持された当該同定された状況の下での言語の語彙情報および意味情報をさらに参照して、当該応答のテクストを生成する
ことを特徴とする言語コンピュータ。
【請求項４】
セミオティックベースと、入力受付部と、状況同定部と、テクスト生成部と、追加部とを備える言語コンピュータにて実行され、ユーザからの発話の入力に対する応答のテクストを生成して、当該ユーザと対話する言語処理方法であって、前記セミオティックベースは、
状況の特徴を説明する状況記述知識、与えられた状況の下で使用される知識を説明する状況内知識、当該言語コンピュータを使用するユーザに関する事項（当該ユーザからの過去の発話の入力を含む。）を説明するユーザプロファイルを自然言語で記述して格納するコンテクストベースと、
言語の意味特徴とこれに対応する意味役割とを保持する意味ベースと、
言語の語彙文法特徴を保持する語彙文法ベースと、
言語のやりとりの実例としての言語テクストを意味特徴と、状況特徴と、語彙文法特徴と、ともに保持するコーパスベースと、
言語の語彙情報および意味情報を保持する汎用辞書と、
を有し、
（ａ）前記入力受付部が、ユーザからの発話の入力を受け付ける入力受付工程、
（ｂ）前記状況同定部が、当該入力を受け付けられたユーザからの発話の入力についての状況を、前記セミオティックベースを参照して同定する状況同定工程、
（ｃ）前記テクスト生成部が、当該同定された状況に対応付けて当該コンテクストベースに自然言語で記述して格納された状況記述知識、状況内知識、ユーザプロファイル、当該同定された状況に対応付けて当該コーパスベースに保持される言語テクスト、意味特徴、状況特徴および語彙文法特徴を参照して、テキストプランを生成し、当該生成されたテキストプランから応答のテキストに含めるべき文字列を生成し、当該意味ベースに保持される意味特徴および意味役割、当該同定された状況に対応付けて当該コーパスベースに保持される言語テクスト、意味特徴、状況特徴および語彙文法特徴、当該汎用辞書に保持される語彙情報および意味情報を参照して、助詞および助詞接続形を特定し、当該生成された文字列と、当該特定された助詞および助詞接続形と、から、当該入力を受け付けられたユーザからの発話の入力に対する応答のテクストを生成するテクスト生成工程、
（ｄ）前記追加部が、当該入力を受け付けられたユーザからの発話の入力を、前記セミオティックベースが有するコンテクストベースのユーザプロファイルに当該ユーザからの過去の発話の入力として追加する追加工程
を備えることを特徴とする方法。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１から３のいずれか１項に記載の言語コンピュータとして機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、言語コンピュータ、言語処理方法、ならびに、これらをコンピュータ上で実現するプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
発明者らは、従来から自然言語、特に、コンピュータに詳しくない一般ユーザが日常的に会話で用いている言語（「日常言語」ともいう。）によってコンピュータを操作する手法について研究を進めており、このための基礎的な技術として、特願２００１−３３４６４号においてセミオティックベースを利用する言語コンピュータ等について提案している。
【０００３】
セミオティックベースとは、当該出願に開示されるように、日常言語の意味の体系を構造化したものである。当該出願では、セミオティックベースを利用して、一般ユーザが発した会話文を解釈・理解して、会話文の内容にしたがった処理を行う技術が開示されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
このような自然言語・日常言語の処理においては、発話をした一般ユーザがおかれている状況に応じて、必要があれば一般ユーザへの問い合わせを行い、対話によって一般ユーザが求めている処理を解釈・理解する必要があるが、一般ユーザへの問い合わせには、やはり自然言語・日常言語を用いることが望ましい。
【０００５】
本発明は、以上の課題を解決するためになされたもので、セミオティックベースを用いる言語コンピュータ、言語処理方法、ならびに、これらを実現するためのプログラムを提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
以上の目的を達成するため、本発明の原理にしたがって、下記の発明を開示する。
【０００７】
本発明の第１の観点に係る言語コンピュータは、セミオティックベースと、入力受付部と、状況同定部と、テクスト生成部と、を備え、以下のように構成する。
【０００８】
すなわち、セミオティックベースは、コンテクストベースと、意味ベースと、語彙文法ベースと、コーパスベースと、汎用辞書と、を有する。
【０００９】
ここで、当該コンテクストベースは、状況の特徴を説明する状況記述知識、与えられた状況の下で使用される知識を説明する状況内知識、当該言語コンピュータを使用するユーザに関する事項を説明するユーザプロファイルを自然言語で記述して格納する。
【００１０】
一方、当該意味ベースは、言語の意味特徴とこれに対応する意味役割とを保持する。
【００１１】
さらに、当該語彙文法ベースは、言語の語彙文法特徴を保持する。
【００１２】
そして、当該コーパスベースは、言語のやりとりの実例としての言語テクストを意味特徴と、状況特徴と、語彙文法特徴と、ともに保持する。
【００１３】
一方、当該汎用辞書は、言語の語彙情報および意味情報を保持する。
【００１４】
さらに、当該状況依存辞書は、状況特徴と、与えられた状況の下での言語の語彙情報および意味情報を保持する。
【００１５】
一方、入力受付部は、ユーザからの発話の入力を受け付ける。
【００１６】
さらに、状況同定部は、当該入力を受け付けられたユーザからの発話の入力についての状況を、セミオティックベースを参照して同定する。
【００１７】
そして、テクスト生成部は、当該同定された状況に対応付けて当該コンテクストベースに自然言語で記述して格納された状況記述知識、状況内知識、ユーザプロファイルを含むセミオティックベースに格納された情報を参照して、当該入力を受け付けられたユーザからの発話の入力に対する応答のテクストを生成する。
【００１８】
また、本発明の言語コンピュータにおいて、テクスト生成部が生成する応答のテクストは、当該コンテクストベースに格納された状況記述知識、状況内知識、ユーザプロファイルの自然言語による記述に含まれる文章を含むように構成することができる。
【００１９】
また、本発明の言語コンピュータにおいて、セミオティックベースは、状況依存辞書をさらに備え、以下のように構成することができる。
【００２０】
すなわち、当該状況依存辞書は、状況特徴と、与えられた状況の下での言語の語彙情報および意味情報を保持する。
【００２１】
一方、テクスト生成部は、当該状況依存辞書に保持された当該同定された状況の下での言語の語彙情報および意味情報をさらに参照して、当該応答のテクストを生成する。
【００２２】
本発明の第２の観点に係る言語処理方法は、言語処理と、入力受付工程と、状況同定工程と、テクスト生成工程と、を備え、上記の言語コンピュータにおけるものと同様のセミオティックベースを用い、以下のように構成する。
【００２３】
すなわち、入力受付工程では、当該コンテクストベースに事項が記憶されているユーザからの発話の入力を受け付ける。
【００２４】
一方、状況同定工程では、当該入力を受け付けられたユーザからの発話の入力についての状況を、セミオティックベースを参照して同定する。
【００２５】
さらに、テクスト生成工程では、当該同定された状況に対応付けて当該コンテクストベースに自然言語で記述して格納された状況記述知識、状況内知識、ユーザプロファイルを含むセミオティックベースに格納された情報を参照して、当該入力を受け付けられたユーザからの発話の入力に対する応答のテクストを生成する。
【００２６】
本発明の他の観点に係るプログラムは、コンピュータを、上記の言語コンピュータとして機能させ、もしくは、コンピュータに、上記の言語処理方法を実行させるように構成する。
【００２７】
当該プログラムは、情報記録媒体に記録することによりコンピュータとは独立して配布・販売できるほか、インターネットなどのコンピュータ通信網を介して直接ユーザに配布・販売することができる。
【００２８】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の一実施形態を説明する。なお、以下に説明する実施形態は説明のためのものであり、本発明の範囲を制限するものではない。したがって、当業者であればこれらの各要素もしくは全要素をこれと均等なものに置換した実施形態を採用することが可能であるが、これらの実施形態も本発明の範囲に含まれる。
【００２９】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の実施形態の一つに係る言語コンピュータの概要構成を示す模式図である。図２は、当該言語コンピュータによって実行される言語処理方法の処理の流れを示すフローチャートである。以下、これらの図を参照して説明する。
【００３０】
言語コンピュータ１０１は、セミオティックベース１０２と、入力受付部１０３と、状況同定部１０４と、テクスト生成部１０５と、を備える。
【００３１】
図３は、セミオティックベース１０２の概要構成を示す説明図である。以下、本図を参照して説明する。
【００３２】
セミオティックベース１０２は、コンテクストベース１１１と、意味ベース１１２と、語彙文法ベース１１３と、コーパスベース１１４と、汎用辞書（汎用電子化辞書）１１５と、状況依存辞書１１６と、を有する。
【００３３】
コンテクストベース１１１は、状況の特徴を説明する状況記述知識、与えられた状況の下で使用される知識を説明する状況内知識、当該言語コンピュータを使用するユーザに関する事項を説明するユーザプロファイルを自然言語で記述して格納する。このように、コンテクストベース１１１内に、知識を自然言語・日常言語で記述して格納する点は、本実施形態の特徴の一つである。
【００３４】
一方、意味ベース１１２は、言語の意味特徴とこれに対応する意味役割とを保持する。
【００３５】
さらに、語彙文法ベース１１３は、言語の語彙文法特徴を保持する。
【００３６】
そして、コーパスベース１１４は、言語のやりとりの実例としての言語テクストを意味特徴と、状況特徴と、語彙文法特徴と、ともに保持する。
【００３７】
一方、汎用辞書１１５は、言語の語彙情報および意味情報を保持する。
【００３８】
さらに、状況依存辞書１１６は、状況特徴と、与えられた状況の下での言語の語彙情報および意味情報を保持する。このように、状況依存辞書１１６に与えられた状況の下での情報が保持される点も、本実施形態の特徴の一つである。
【００３９】
さて、言語処理方法が開始されると、まず、入力受付部１０３は、ユーザからの発話の入力を受け付ける（ステップＳ２０１）。
【００４０】
ついで、状況同定部１０４は、当該入力を受け付けられたユーザからの発話の入力についての状況を、セミオティックベース１０２を参照して同定する（ステップＳ２０２）。
【００４１】
そして、テクスト生成部１０５は、当該同定された状況に対応付けて当該コンテクストベース１１１に自然言語で記述して格納された状況記述知識、状況内知識、ユーザプロファイルを含むセミオティックベース１０２に格納された情報を参照して、当該入力を受け付けられたユーザからの発話の入力に対する応答のテクストを生成する（ステップＳ２０３）。
【００４２】
ここで、本実施形態では、テクスト生成部１０５が生成する応答のテクストは、コンテクストベース１１１に格納された状況記述知識、状況内知識、ユーザプロファイルの自然言語による記述に含まれる文章を含むようにする。これは、コンテクストベース１１１に格納される自然言語・日常言語で記述された知識を利用することによって行う。
【００４３】
また、本実施形態では、テクスト生成部１０５は、当該状況依存辞書１１６に保持された当該同定された状況の下での言語の語彙情報および意味情報をさらに参照して、状況に応じた発話の理解や対話の進行を適切かつ高速に行って、当該応答のテクストを生成する。
【００４４】
以下では、これらの実施形態における各要素について詳細に説明する。
【００４５】
（コンテクストベース）
以下では、本実施形態のコンテクストベース１１１について、図３等を参照しつつ、詳細に説明する。なお、理解を容易にするため、特願２００１−３３４６４号において開示した事項については、適宜説明を省略する（以下同様。）。
【００４６】
まず、コンテクストベース１１１は、以下の３つに分類することができる。
・コンテクスト系。状況とそれに関係する知識を取り扱う。
・テクスト系。テクストの進行を取り扱う。
・インタラクション系。リアルタイムで行われるインタラクションの進行を取り扱う。
【００４７】
そして、コンテクストベース１１１のコンテクスト系では、状況と、与えられた状況に関する知識を格納する。
【００４８】
一方、セミオティックベース１０２の構成要素のそれぞれは、以下の３つの役割を持つ。
・観念構成的機能に関連する役割。
・対人的機能に関連する役割。
・テクスト形成的機能に関連する役割。
【００４９】
コンテクストベース１１１に記憶される知識も、これらの役割によって分類される。
【００５０】
まず、コンテクスト系のうち、状況そのものの知識は、３つの役割すべてに対応する状況タイプ、観念構成的機能に対応する活動領域（Field）、対人的機能に対応する役割関係（Tenor）、テクスト形成的機能に対応する伝達様式（Mode）に分類される。
【００５１】
また、与えられた状況に関する知識は、以下の３つに分類できる。
・状況記述知識。状況の特徴を説明する。
・状況内知識。与えられた状況下で使用される知識を説明する。
・ユーザプロファイル。ユーザの基本的情報、コンピュータに関する知識レベル、コンピュータを用いた過去の作業に関する記録、その他、当該ユーザがコンピュータを操作する上で必要な事項を説明する。
【００５２】
これらの３種の知識は、自然言語で記述され、さらにセミオティックベースのタグが付与されている。
【００５３】
たとえば、コンピュータを用いた過去の作業に関する記録には、当該ユーザが過去の作業において用いた自然言語・日常言語による発話の内容などが含まれる。
【００５４】
与えられた状況下で使用される知識の概念は、動詞的概念と名詞的概念とに分類され、概念フレームと概念コネクタを通じて連結されている。また、「動詞的概念と名詞的概念とを連結した結果に相当する事象」もまた、相互に連結されて、概念ネットワークが形成されている。
【００５５】
一方、テクスト系にはジャンル構造やステージ、ムーブといった知識が分類される。ジャンル構造は、テクストの場面およびその中での発話の展開を記述したものである。
【００５６】
また、インタラクション系には、談話管理知識と発話管理モジュールが含まれ、対話管理知識、発話内容、発話機能、主題構造が、それぞれ分類される。
【００５７】
談話管理知識は、話し手および聞き手のテクスト・プランニングの際に利用される。発話管理モジュールは、現在のインタラクションの状態を認識・管理する。これらは連携して動作する。
【００５８】
図４は、状況記述知識の概要を示す模式図である。本図に示される状況記述知識は、タスクに関する知識であり、「文字のフォントを変える」ことに関連するものである。
【００５９】
この知識では、上記の構造に応じて活動領域、役割関係、伝達様式などの情報が含まれる。
【００６０】
また、「Overall Wordings」では、「ユーザがコンピュータ上で文章を作成する」「データはディスプレイ上に表示される」などの自然言語・日常言語表現が、「<Sphere of action1>」「</Sphere of action1>」や「<Sphere of action4>」「</Sphere of action4>」などのタグを付与されて格納されている。
【００６１】
図５は、状況内知識の概要を示す模式図である。以下、本図を参照して説明する。
【００６２】
本図に示される状況内知識は、タスクに関する知識であり、「文字のフォントを変える」ことに関連するものである。
【００６３】
この知識では、上記の構造に応じて活動領域、役割関係、伝達様式、解釈構築方略、部分的意味プランなどの情報が含まれる。
【００６４】
また、「wordings」の「Partial wording」として「文字のフォントを変える」対象となる「文字列を選択する」という自然言語・日常言語表現や、「Overall wordings」として、タグが付けられた自然言語・日常言語表現が格納されている。たとえば、「<タスク>文字列のフォントを変換する</タスク>」のごときである。
【００６５】
このほか、本実施形態においては、セミオティックベース１０２内に状況依存辞書１１６が用意されている。状況依存辞書１１６は、上記のように状況特徴と、与えられた状況の下での言語の語彙情報および意味情報を保持するものである。
【００６６】
図６は、状況依存辞書１１６に記憶される語彙項目の例を示す説明図である。以下、本図を参照して説明する。
【００６７】
本図に示す項目は、「変える」に対するものであり、表記のゆれや品詞情報などの情報のほか、状況についての項目が含まれている。
【００６８】
活動領域（フィールド）として、状況の値F1_1（質疑応答）とF2_1（ワープロ操作）とが記憶されている。また、役割関係（テナー）や伝達様式（モード）については、特別な状況の値は記録されておらず、ｎｕｌｌが格納されている。
【００６９】
また、これらの状況の値に対応するステージとしてSXU1 & goalやSXS & PSM、UXU1 & Previous_Actionなども格納されている。
【００７０】
これらの図には、ほかに、語彙項目として「字体」や「たいのだけど」などが示されている。
【００７１】
以下では、これらセミオティックベース１０２を用いた発話の理解とテクストの生成の過程について詳細に説明する。
【００７２】
（理解過程）
図７は、理解過程の処理の流れを示すフローチャートである。以下、本図を参照して説明する。
【００７３】
ユーザからの発話が入力されると（１）、パージングが行われ（２）、発話予測の確認を実行する（３）。
【００７４】
発話予測の確認では、以下の処理が行われる。
・形態素解析の結果とコーパスに使われている形態素のマッチング（４）。
・形態素解析結果と状況依存辞書１１６のマッチング（５）。
・形態素解析結果と言語化知識の形態素をマッチング（６）。
・形態素解析結果とネットワークの概念ラベルのマッチングと、その結果と知識コーパスの概念ラベルのマッチング（７、８）。
【００７５】
このように、コーパスベース１１４に含まれるテクストの語彙、コンテクストベース１１１に含まれる状況内知識の自然言語・日常言語表現の語彙、状況依存辞書１１６に含まれる語彙項目や、これらの語彙項目の概念ラベルを用いて状況の特定を行う。特に、コンテクストベース１１１に含まれる自然言語・日常言語表現は、過去に使った表現など、当該ユーザ特有のものにも対応しているため、より正確に状況の同定ができる。
【００７６】
以降は、資源のセットアップ（１０）、ショートカット探索（１１）、と処理が行われ、さらに、語彙文法的特徴、意味的特徴の同定（１２）、ステージ、ムーブの同定（１３）によって意味の追加を行い、これとユーザプロファイルを対象して、文脈が理解されることとなる（１４）。
【００７７】
なお、ショートカット探索（１１）の際には、状況依存辞書１１６を利用することができる。これにより、特定の状況下での語彙の語彙文法特徴、意味特徴の同定が高速に行われる。さらに、ステージやムーブの同定の高速化にも資することができる。
【００７８】
（生成過程）
図８は、生成過程の処理の流れを示すフローチャートである。以下、本図を参照して説明する。
【００７９】
上記の理解過程によって、文脈が理解されると、当該文脈に応じた状況タイプが同定される（１）。
【００８０】
そして、生成過程で用いられる各種の資源をセットアップし（２）、概念ネットワークにて概念を活性化させる（３）。この後、処理は２つに分かれる。
【００８１】
まず、発話管理モジュールを参照して、発話タイプの同定（４）、発話インスタンスの特定（５）を行う。
【００８２】
さらに、発話インスタンスから意味特徴を特定し（６）、コンテクストベース１１１内のユーザプロファイルを参照して、文脈を照合する（７）。
【００８３】
ついで、状況依存辞書１１６等を参照して、生成テクストに利用すべき語彙を選択し（８）、助詞や助動詞の接続形を特定する（９）。
【００８４】
一方、コンテクストベース１１１に格納された状況内知識とコーパスベース１１４を参照してテクストプランを生成し（１１）、生成されたプランとコンテクストベース１１１内のユーザプロファイルを参照して、文脈を照合する（１２）。
【００８５】
その後に、文字列を生成し（１３）、特定された助詞や助動詞の接続形と合わせてテクストを生成し、これをユーザに向けて配信する（１０）。
【００８６】
この後は、次にどのような内容のテクストを理解しなければならないかを予測することとなるが、この際にはコンテクストベース１１１に格納されているステージベースや談話管理知識を利用することができる。
【００８７】
また、語彙の選択や助詞・助動詞の特定において、状況依存辞書１１６を用いることにより、そのユーザの現在の状況に応じた適切な語彙を効率良く高速に選ぶことができる。
【００８８】
以下では、状況タイプの同定に相当するつなぎ過程について説明する。
【００８９】
（つなぎ過程）
図９は、つなぎ過程の処理の流れを示すフローチャートである。以下、本図を参照して説明する。
【００９０】
まず、理解過程が完了すると、処理は２つに分かれる。
【００９１】
まず、コンテクストベース１１１内のステージベースの発話管理モジュールを利用して、ステージを認識する（１）。これによって状況タイプを更新する（２）。
【００９２】
また、コンテクストベース１１１内の談話管理知識を利用して、発話したユーザのプランを認識し（４）、状況タイプを更新する（５）。
【００９３】
生成過程では、これらの更新された状況タイプを利用する。
【００９４】
さて、状況タイプが更新されると（２、５）、コンテクストベース１１１内のステージベースとユーザプロファイルを参照して発話候補の検索を行う（３）。また、談話管理知識を参照して聞き手のプランを選択する（６）。
【００９５】
このほか、コーパスベース１１４とコンテクストベース１１１内の状況内知識を検索して、役割関係・伝達様式を調べ、状況との照合を行う（８）。
【００９６】
これらにより、ユーザの発話行為の同定が行われる。
【００９７】
さて、本実施形態では、つなぎ過程において、コンテクストベース１１１とコーパスベース１１４に格納された自然言語・日常言語表現を用いて事例推論を行う。これにより、聞き手のプラン生成や上記のテクスト生成の高速化を図ることができる。
【００９８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、セミオティックベース１０２を用いる言語コンピュータ、言語処理方法、ならびに、これらを実現するためのプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の言語コンピュータの実施形態の一つの概要構成を示す模式図である。
【図２】  言語コンピュータにて実行される言語処理方法の処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】  セミオティックベースの構造を示す模式図である。
【図４】  状況記述知識の例を示す模式図である。
【図５】  状況内知識の概要を示す模式図である。
【図６】  状況依存辞書に記憶される語彙項目の例を示す説明図である。
【図７】  理解過程の処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】  生成過程の処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】  つなぎ過程の処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０１  言語コンピュータ
１０２  セミオティックベース
１０３  入力受付部
１０４  状況同定部
１０５  テクスト生成部
１１１  コンテクストベース
１１２  意味ベース
１１３  語彙文法ベース
１１４  コーパスベース
１１５  汎用辞書
１１６  状況依存辞書
【図１】
0004056298.tif 000002
【図２】
0004056298.tif 000003
【図３】
0004056298.tif 000004
【図４】
0004056298.tif 000005
【図５】
0004056298.tif 000006
【図６】
0004056298.tif 000007
【図７】
0004056298.tif 000008
【図８】
0004056298.tif 000009
【図９】
0004056298.tif 000010