(57)【要約】【課題】照応解析結果において得られた照応関係の真偽判定を行なう装置、方法を提供する。【解決手段】既存の照応解析システムにおいて照応関係ありと判定された名詞の中から、動作を表す名詞を選択し、選択された動作を表す名詞のテキスト近傍から「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」を選択して、この選択動詞に対応する格要素、例えば、主格（ＳＵＢＪ）、目的格（ＯＢＪ）、斜格（ＯＢＬ）、修飾句（ＡＤＪＵＮＣＴ）などを取得して、取得した対応格要素の実体（参照先）の同一性を判定し、同一性なしと判定された場合に名詞の照応関係はないと判定する。この処理構成により精度の高い照応関係の真偽判定を行なうことが可能となる。【選択図】図１
2009146326.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
照応解析結果判定システムであり、
照応解析結果において照応関係ありと判定された名詞の中から、動作を表す名詞を選択する名詞種類分類手段と、
前記名詞種類分類手段において選択された動作を表す名詞のテキスト近傍から「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」を選択し、該選択動詞に対応する格要素を取得する格解析結果付与手段と、
前記照応解析結果に含まれる照応関係にあると判定された複数名詞の各々に対応する［実体（参照先）］を左右する動詞」の対応格要素の実体（参照先）の同一性を判定し、同一性なしと判定された場合に、該複数名詞の照応関係はないと判定する照応解析結果判定手段と、
を有することを特徴とする照応解析結果判定システム。
【請求項２】
前記照応解析結果判定システムは、さらに、
照応解析結果を入力する入力手段と、
前記照応解析結果に含まれる照応関係にあると判定された名詞を選択し、選択名詞に対する意味クラスを与える処理を行なう名詞意味解析手段を有し、
前記名詞種類分類手段は、
前記名詞意味解析手段において、意味クラスが一意に抽出されなかった名詞から動作を表す名詞を選択する処理を実行することを特徴とする請求項１に記載の照応解析結果判定システム。
【請求項３】
前記格解析結果付与手段は、
前記動作を表す名詞のテキスト近傍の「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」に対応する格要素として、主格（ＳＵＢＪ）、目的格（ＯＢＪ）、斜格（ＯＢＬ）これらの格要素と、修飾句（ＡＤＪＵＮＣＴ）であり後置助詞が「の」である各用素を取得する処理を実行する構成であり、
前記照応解析結果判定手段は、
照応関係ありと判定された複数名詞の各々に対応する［実体（参照先）］を左右する動詞」の対応格要素である前記主格（ＳＵＢＪ）、目的格（ＯＢＪ）、斜格（ＯＢＬ）これらの格要素と、修飾句（ＡＤＪＵＮＣＴ）の対応要素各々の同一性を判定し、同一性なしと判定された場合に、該複数名詞の照応関係はないと判定する処理を行なう構成であることを特徴とする請求項１に記載の照応解析結果判定システム。
【請求項４】
前記格解析結果付与手段は、
前記動作を表す名詞のテキスト近傍の「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」に対応する格要素として、主格（ＳＵＢＪ）を取得する処理を実行する構成であり、
前記照応解析結果判定手段は、
照応関係ありと判定された複数名詞の各々に対応する［実体（参照先）］を左右する動詞」の対応格要素である前記主格（ＳＵＢＪ）の同一性を判定し、同一性なしと判定された場合に、該複数名詞の照応関係はないと判定する処理を行なう構成であることを特徴とする請求項１に記載の照応解析結果判定システム。
【請求項５】
前記格解析結果付与手段は、
照応解析を実行したテキストに対する構文意味解析を実行して、前記選択動詞に対応する格要素を解析する処理を行なう構成であることを特徴とする請求項１に記載の照応解析結果判定システム。
【請求項６】
照応解析結果判定システムにおいて実行する照応解析結果判定方法であり、
名詞種類分類手段が、照応解析結果において照応関係ありと判定された名詞の中から、動作を表す名詞を選択する名詞種類分類ステップと、
格解析結果付与手段が、前記名詞種類分類ステップにおいて選択された動作を表す名詞のテキスト近傍から「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」を選択し、該選択動詞に対応する格要素を取得する格解析結果付与ステップと、
照応解析結果判定手段が、前記照応解析結果に含まれる照応関係にあると判定された複数名詞の各々に対応する［実体（参照先）］を左右する動詞」の対応格要素の実体（参照先）の同一性を判定し、同一性なしと判定された場合に、該複数名詞の照応関係はないと判定する照応解析結果判定ステップと、
を有することを特徴とする照応解析結果判定方法。
【請求項７】
前記照応解析結果判定方法は、さらに、
入力手段が、照応解析結果を入力する入力ステップと、
名詞意味解析手段が、前記照応解析結果に含まれる照応関係にあると判定された名詞を選択し、選択名詞に対する意味クラスを与える処理を行なう名詞意味解析ステップを有し、
前記名詞種類分類ステップは、
前記名詞意味解析ステップにおいて、意味クラスが一意に抽出されなかった名詞から動作を表す名詞を選択する処理を実行することを特徴とする請求項６に記載の照応解析結果判定方法。
【請求項８】
前記格解析結果付与ステップは、
前記動作を表す名詞のテキスト近傍の「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」に対応する格要素として、主格（ＳＵＢＪ）、目的格（ＯＢＪ）、斜格（ＯＢＬ）これらの格要素と、修飾句（ＡＤＪＵＮＣＴ）であり後置助詞が「の」である各用素を取得する処理を実行するステップであり、
前記照応解析結果判定ステップは、
照応関係ありと判定された複数名詞の各々に対応する［実体（参照先）］を左右する動詞」の対応格要素である前記主格（ＳＵＢＪ）、目的格（ＯＢＪ）、斜格（ＯＢＬ）これらの格要素と、修飾句（ＡＤＪＵＮＣＴ）の対応要素各々の同一性を判定し、同一性なしと判定された場合に、該複数名詞の照応関係はないと判定する処理を行なうステップであることを特徴とする請求項６に記載の照応解析結果判定方法。
【請求項９】
前記格解析結果付与ステップは、
前記動作を表す名詞のテキスト近傍の「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」に対応する格要素として、主格（ＳＵＢＪ）を取得する処理を実行するステップであり、
前記照応解析結果判定ステップは、
照応関係ありと判定された複数名詞の各々に対応する［実体（参照先）］を左右する動詞」の対応格要素である前記主格（ＳＵＢＪ）の同一性を判定し、同一性なしと判定された場合に、該複数名詞の照応関係はないと判定する処理を行なうステップであることを特徴とする請求項６に記載の照応解析結果判定方法。
【請求項１０】
前記格解析結果付与ステップは、
照応解析を実行したテキストに対する構文意味解析を実行して、前記選択動詞に対応する格要素を解析する処理を行なうステップであることを特徴とする請求項６に記載の照応解析結果判定方法。
【請求項１１】
照応解析結果判定システムにおいて照応解析結果判定処理を実行させるコンピュータ・プログラムであり、
名詞種類分類手段に、照応解析結果において照応関係ありと判定された名詞の中から、動作を表す名詞を選択させる名詞種類分類ステップと、
格解析結果付与手段に、前記名詞種類分類ステップにおいて選択された動作を表す名詞のテキスト近傍から「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」を選択し、該選択動詞に対応する格要素を取得させる格解析結果付与ステップと、
照応解析結果判定手段に、前記照応解析結果に含まれる照応関係にあると判定された複数名詞の各々に対応する［実体（参照先）］を左右する動詞」の対応格要素の実体（参照先）の同一性を判定し、同一性なしと判定された場合に、該複数名詞の照応関係はないと判定させる照応解析結果判定ステップと、
を有することを特徴とするコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、照応解析結果判定システム、および照応解析結果判定方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。さらに具体的には照応解析の結果として得られる名詞照応解析結果が正しいか否かについての判定を行なう照応解析結果判定システム、および照応解析結果判定方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えばある文書に含まれる１つの言語表現が、別の位置の言語表現と同一の実体を表している場合、これらの言語表現は照応関係にあるという。照応関係にある２つの言語表現のうち１つの言語表現を先行詞といい、その先行詞と同一の実体を表している別の位置の言語表現が照応詞と呼ばれる。先行詞および照応詞は照応連鎖の要素となる。照応解析は、文書内の照応関係を特定する処理であり、高品質な翻訳システムや照応解析システム等の高度な自然言語処理アプリケーションの実現に不可欠な処理である。
【０００３】
照応詞は、その品詞による分類として、名詞、代名詞及びゼロ代名詞に分類することができ、それぞれの照応現象は、名詞照応、代名詞照応及びゼロ照応と呼ばれる。ゼロ代名詞は、先行詞に相当する名詞を省略した形である。
例えば、「太郎が本屋に行きました。彼は雑誌を買いました」の２文目の「彼」は照応詞であり、先行詞である「太郎」を参照している。日本語においては、照応詞はしばしば省略され、「太郎が本屋に行きました。雑誌を買いました」のような形態となる。省略された照応詞をゼロ代名詞という。
【０００４】
名詞照応の解析手法については、例えば非特許文献１や非特許文献２に開示されている。これらは、解析対象の名詞の前方の文脈の利用が照応解析の精度向上に有益であることに鑑み、名詞照応解析の過程において、システムがそれまでに行った解析結果を用いて、照応詞と先行詞候補集合とが照応関係にあるか否かを判定する構成を開示している。また、特許文献１には、システムがユーザとの対話を行う際に、対話履歴を保持しておき、対話の際に省略された名詞を補間する方法について開示している。この手法も名詞照応解析における前方文脈の利用の１つである。
【０００５】
しかし、このような照応解析システムにおいて実行された名詞照応解析結果がすべて正しいとは限らない。すなわち、文書に含まれる１つの言語表現としての先行詞に対して、別の位置の照応関係にあるとされた言語表現、すなわち照合詞とが、実際に同一の実体を表しているとは限らない。名詞が照応関係にあるか否か、換言すれば、照応連鎖の要素となるか否かの評価には、２つの側面からの視点が必要となる。すなわち、２つの名詞が同一の対象を表すか否かという視点と、名詞が文集合上で言及されている要素であるか否かという視点である。
【０００６】
具体的には、例えば文書内に「マイクロソフトの社員」と「ＩＢＭの社員」という表現が現れている場合、照応解析によってこれらの２つの［社員］が照応関係にある表現であると判定することがある。しかし、この［社員］の実体は、「マイクロソフトの社員」と「ＩＢＭの社員」という明らかに異なる［実体］を意味している。従って、これらの２つの［社員］が照応関係にあると判定することは誤りである。
【０００７】
名詞照応解析の結果が意味的に正しいのか否かを判定する方法を開示した従来技術として非特許文献３「Ｈｅｎｇ  Ｊｉ，Ｄａｖｉｄ  Ｗｅｓｔｂｒｏｏｋ，Ｒａｌｐｈ  Ｇｒｉｓｔｍａｎ，"Ｕｓｉｎｇ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｒｅｌａｔｉｏｎｓ  ｔｏ  Ｒｅｆｉｎｅ  Ｃｏｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎｓ"，Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＨＬＴ／ＥＭＮＬＰ  ２００５」がある。
【０００８】
この非特許文献３には、上位概念と下位概念との語関係を記述したオントロジー辞書から導かれる語の意味を考慮してタグ設定を行なうオントロジータガーを用いて照応解析の対象となったテキストの各名詞に対して、その意味を示す［意味クラス］を付与し、テキスト中の名詞に付与された意味クラス間の関係を基にした照応関係判定ルールを用いて、名詞照応解析の解析結果が正しいか否か、または取りこぼした解析結果がないか判定する構成を開示している。
【０００９】
意味クラス間の関係は例えば「会社−従業員」の関係などである。非特許文献３では、例えばこの「会社」と「従業員」の関係を基にした照応関係判定ルールを用いて、名詞照応解析の解析結果が正しいか否か、または取りこぼした解析結果がないか判定する。具体的には「マイクロソフトの社員」と「ＩＢＭの社員」について、
「マイクロソフト（会社）」−「社員（従業員）」と、
「ＩＢＭ（会社）」−「社員（従業員）」、
このような意味クラスのペアを抽出し、
「異なる参照先を持つ会社の従業員は別々の参照先を持つ」
というルールを適用することで、上記の「社員」が別々の実体を持つとする照応解析結果の修正を行なう処理を開示している。
【００１０】
しかし、この非特許文献３の照応解析結果判定手法ではオントロジータガーによる意味クラスを基に名詞間の関係を抽出するため、有意な意味クラスを名詞に付与できる場合には有効であるが、有意な意味クラスを名詞に付与できないような状況では有効に作用しないという問題がある。
【００１１】
具体的には、日本語における「〜する」などに代表される「サ変名詞」などのような「動作」を表すような名詞は、有意な意味クラスを付与することが困難であり、この非特許文献３の手法の適用は困難となる。以下、例を挙げて説明する。
【００１２】
「サ変名詞」の例として［回答する］の［回答］がある。照応解析対象の文の例、［文１〜３］を以下に示す。
［文１］衆院小選挙区比例代表並立制導入で、将来政界はどうなるかという質問に対して回答を年代別に集計した。
［文２］４０代では目立ったのが、二大政党ができているという回答であり、２８％。
［文３］また、政情が混乱するとの回答も一部層では根強い。
【００１３】
「回答」は「質問に対して答え」を返すという動作を表す表現であり、そのような「動作」を表す「名詞」の周辺に現われる名詞の種類は文脈によって異なる。このような「動作」を表すような名詞は、有意な意味クラスを付与することが困難である。
【００１４】
上記の例文１〜３の各々から「回答」に先行する名詞を抽出して意味クラス（またはサ変名詞）と併せて整理すると以下のようになる。
［文１］
衆院小選挙区比例代表並立制導入（サ変名詞）で
将来（時間的表現）、
政界（場所｜人間と同様の振る舞いを行う主体）は
どうなるかという（動詞）
質問（サ変名詞）に対する
−−−
回答
【００１５】
［文２］
二大政党（人間と同様の振る舞いをする主体）が
できている（動詞）と
−−−
回答
【００１６】
［文３］
政情（一般名詞）が
混乱する（動詞）
−−−
回答
【００１７】
上記解析結果中、（・・）内は名詞の句において抽出できた意味クラスおよび品詞である。意味クラスの抽出には概念辞書（ＥＤＲ）を用い、意味クラスが設定できなかった例には品詞を与えている。また（・・）内の「｜」を挟んで、得られた意味クラスに曖昧性が生じた場合はそのまま列挙している。
【００１８】
上記の例では、［回答］に先行する表現には、
「人間と同様の振る舞いをする主体のみ」
「人間と同様の振る舞いをする主体または場所」
「意味を抽出に失敗した一般名詞」
「時間的表現」
「サ変名詞」
「動詞」
これら様々なクラスが出現し、また「回答」と他の名詞との間には「混乱する」や「できている」などの様々な動詞が介在することになり、「回答」と他の名詞の「意味クラス」との間に何らかの関係性をあらかじめ設定することが困難であり現実的でない。
【００１９】
このように動作を表すような名詞では、他の名詞との関係を意味クラスのペアによって表現することは難しく、意味クラス間の関係によってルールを規定して照応解析結果について正しいか否かを判定することは困難であるという問題がある。
【特許文献１】特許第３２１２６１８号公報
【非特許文献１】飯田龍、乾健太郎、松本裕治、関根聡著、「最尤先行詞候補を用いた日本語名詞同一指示解析」情報処理学会論文誌、Ｖｏｌ．４６、Ｎｏ．３、２００５年
【非特許文献２】Ｘ．Ｙａｎｇ，Ｊ．Ｓｕ，Ｇ．ＺｈｏｕａｎｄＣ．Ｌ．Ｔａｎ著、「ＡｎＮＰ−Ｃｌｕｓｔｅｒ  ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  ｃｏｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ」、Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ２０ｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ（ＣＯＬＩＮＧ０４）、２００４年
【非特許文献３】Ｈｅｎｇ  Ｊｉ，Ｄａｖｉｄ  Ｗｅｓｔｂｒｏｏｋ，Ｒａｌｐｈ  Ｇｒｉｓｔｍａｎ，"Ｕｓｉｎｇ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｒｅｌａｔｉｏｎｓ  ｔｏ  Ｒｅｆｉｎｅ  Ｃｏｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎｓ"，Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＨＬＴ／ＥＭＮＬＰ  ２００５
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２０】
本発明は、例えば、上述の問題点に鑑みてなされたものであり、照応解析の照応解析の結果が意味的に正しいのか否かを判定する照応解析結果判定方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することを目的とする。
【００２１】
例えば、名詞照応解析を行なう際に、「解析結果から動作に纏わる解析結果集合のみを取り出す機能」と「取り出した判定対象の名詞周辺からその名詞に係わる動詞の格関係を比較することで照応解析の結果を判定する機能」を用いることで、より精度の高い判定を行うことを可能とした照応解析結果判定方法、並びにコンピュータ・プログラム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】
【００２２】
本発明の第１の側面は、
照応解析結果判定システムであり、
照応解析結果において照応関係ありと判定された名詞の中から、動作を表す名詞を選択する名詞種類分類手段と、
前記名詞種類分類手段において選択された動作を表す名詞のテキスト近傍から「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」を選択し、該選択動詞に対応する格要素を取得する格解析結果付与手段と、
前記照応解析結果に含まれる照応関係にあると判定された複数名詞の各々に対応する［実体（参照先）］を左右する動詞」の対応格要素の実体（参照先）の同一性を判定し、同一性なしと判定された場合に、該複数名詞の照応関係はないと判定する照応解析結果判定手段と、
を有することを特徴とする照応解析結果判定システムにある。
【００２３】
さらに、本発明の照応解析結果判定システムの一実施態様において、前記照応解析結果判定システムは、さらに、照応解析結果を入力する入力手段と、前記照応解析結果に含まれる照応関係にあると判定された名詞を選択し、選択名詞に対する意味クラスを与える処理を行なう名詞意味解析手段を有し、前記名詞種類分類手段は、前記名詞意味解析手段において、意味クラスが一意に抽出されなかった名詞から動作を表す名詞を選択する処理を実行することを特徴とする。
【００２４】
さらに、本発明の照応解析結果判定システムの一実施態様において、前記格解析結果付与手段は、前記動作を表す名詞のテキスト近傍の「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」に対応する格要素として、主格（ＳＵＢＪ）、目的格（ＯＢＪ）、斜格（ＯＢＬ）これらの格要素と、修飾句（ＡＤＪＵＮＣＴ）であり後置助詞が「の」である各用素を取得する処理を実行する構成であり、前記照応解析結果判定手段は、照応関係ありと判定された複数名詞の各々に対応する［実体（参照先）］を左右する動詞」の対応格要素である前記主格（ＳＵＢＪ）、目的格（ＯＢＪ）、斜格（ＯＢＬ）これらの格要素と、修飾句（ＡＤＪＵＮＣＴ）の対応要素各々の同一性を判定し、同一性なしと判定された場合に、該複数名詞の照応関係はないと判定する処理を行なう構成であることを特徴とする。
【００２５】
さらに、本発明の照応解析結果判定システムの一実施態様において、前記格解析結果付与手段は、前記動作を表す名詞のテキスト近傍の「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」に対応する格要素として、主格（ＳＵＢＪ）を取得する処理を実行する構成であり、前記照応解析結果判定手段は、照応関係ありと判定された複数名詞の各々に対応する［実体（参照先）］を左右する動詞」の対応格要素である前記主格（ＳＵＢＪ）の同一性を判定し、同一性なしと判定された場合に、該複数名詞の照応関係はないと判定する処理を行なう構成であることを特徴とする。
【００２６】
さらに、本発明の照応解析結果判定システムの一実施態様において、前記格解析結果付与手段は、照応解析を実行したテキストに対する構文意味解析を実行して、前記選択動詞に対応する格要素を解析する処理を行なう構成であることを特徴とする。
【００２７】
さらに、本発明の第２の側面は、
照応解析結果判定システムにおいて実行する照応解析結果判定方法であり、
名詞種類分類手段が、照応解析結果において照応関係ありと判定された名詞の中から、動作を表す名詞を選択する名詞種類分類ステップと、
格解析結果付与手段が、前記名詞種類分類ステップにおいて選択された動作を表す名詞のテキスト近傍から「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」を選択し、該選択動詞に対応する格要素を取得する格解析結果付与ステップと、
照応解析結果判定手段が、前記照応解析結果に含まれる照応関係にあると判定された複数名詞の各々に対応する［実体（参照先）］を左右する動詞」の対応格要素の実体（参照先）の同一性を判定し、同一性なしと判定された場合に、該複数名詞の照応関係はないと判定する照応解析結果判定ステップと、
を有することを特徴とする照応解析結果判定方法にある。
【００２８】
さらに、本発明の照応解析結果判定方法の一実施態様において、前記照応解析結果判定方法は、さらに、入力手段が、照応解析結果を入力する入力ステップと、名詞意味解析手段が、前記照応解析結果に含まれる照応関係にあると判定された名詞を選択し、選択名詞に対する意味クラスを与える処理を行なう名詞意味解析ステップを有し、前記名詞種類分類ステップは、前記名詞意味解析ステップにおいて、意味クラスが一意に抽出されなかった名詞から動作を表す名詞を選択する処理を実行することを特徴とする。
【００２９】
さらに、本発明の照応解析結果判定方法の一実施態様において、前記格解析結果付与ステップは、前記動作を表す名詞のテキスト近傍の「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」に対応する格要素として、主格（ＳＵＢＪ）、目的格（ＯＢＪ）、斜格（ＯＢＬ）これらの格要素と、修飾句（ＡＤＪＵＮＣＴ）であり後置助詞が「の」である各用素を取得する処理を実行するステップであり、前記照応解析結果判定ステップは、照応関係ありと判定された複数名詞の各々に対応する［実体（参照先）］を左右する動詞」の対応格要素である前記主格（ＳＵＢＪ）、目的格（ＯＢＪ）、斜格（ＯＢＬ）これらの格要素と、修飾句（ＡＤＪＵＮＣＴ）の対応要素各々の同一性を判定し、同一性なしと判定された場合に、該複数名詞の照応関係はないと判定する処理を行なうステップであることを特徴とする。
【００３０】
さらに、本発明の照応解析結果判定方法の一実施態様において、前記格解析結果付与ステップは、前記動作を表す名詞のテキスト近傍の「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」に対応する格要素として、主格（ＳＵＢＪ）を取得する処理を実行するステップであり、前記照応解析結果判定ステップは、照応関係ありと判定された複数名詞の各々に対応する［実体（参照先）］を左右する動詞」の対応格要素である前記主格（ＳＵＢＪ）の同一性を判定し、同一性なしと判定された場合に、該複数名詞の照応関係はないと判定する処理を行なうステップであることを特徴とする。
【００３１】
さらに、本発明の照応解析結果判定方法の一実施態様において、前記格解析結果付与ステップは、照応解析を実行したテキストに対する構文意味解析を実行して、前記選択動詞に対応する格要素を解析する処理を行なうステップであることを特徴とする。
【００３２】
さらに、本発明の第３の側面は、
照応解析結果判定システムにおいて照応解析結果判定処理を実行させるコンピュータ・プログラムであり、
名詞種類分類手段に、照応解析結果において照応関係ありと判定された名詞の中から、動作を表す名詞を選択させる名詞種類分類ステップと、
格解析結果付与手段に、前記名詞種類分類ステップにおいて選択された動作を表す名詞のテキスト近傍から「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」を選択し、該選択動詞に対応する格要素を取得させる格解析結果付与ステップと、
照応解析結果判定手段に、前記照応解析結果に含まれる照応関係にあると判定された複数名詞の各々に対応する［実体（参照先）］を左右する動詞」の対応格要素の実体（参照先）の同一性を判定し、同一性なしと判定された場合に、該複数名詞の照応関係はないと判定させる照応解析結果判定ステップと、
を有することを特徴とするコンピュータ・プログラムにある。
【００３３】
なお、本発明のコンピュータ・プログラムは、例えば、様々なプログラム・コードを実行可能な汎用コンピュータ・システムに対して、コンピュータ可読な形式で提供する記憶媒体、通信媒体によって提供可能なコンピュータ・プログラムである。このようなプログラムをコンピュータ可読な形式で提供することにより、コンピュータ・システム上でプログラムに応じた処理が実現される。
【００３４】
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例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。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。
【発明の効果】
【００３５】
本発明の一実施例の構成によれば、既存の照応解析システムにおいて得られた照応解析結果を入力し、照応関係ありと判定された名詞が真に照応関係があるか否かを判定するものであり、既存システムにおいて照応関係ありと判定された名詞の中から、動作を表す名詞を選択し、選択された動作を表す名詞のテキスト近傍から「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」を選択して、この選択動詞に対応する格要素、例えば、主格（ＳＵＢＪ）、目的格（ＯＢＪ）、斜格（ＯＢＬ）、修飾句（ＡＤＪＵＮＣＴ）などを取得して、取得した対応格要素の実体（参照先）の同一性を判定し、同一性なしと判定された場合に名詞の照応関係はないと判定する。この処理構成により精度の高い照応関係の真偽判定を行なうことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
以下、図面を参照しながら本発明の一実施形態に係る照応解析結果判定システム、および照応解析結果判定方法、並びにコンピュータ・プログラムの詳細について説明する。
【００３７】
図１に本発明の一実施形態に係る照応解析結果判定システム１００の構成図を示す。本発明の照応解析結果判定システム１００は、照応解析結果入力手段１１１、名詞意味解析手段１１２、名詞種類分類手段１１３、格解析結果付与手段１１４、照応解析結果判定手段１１５を有する。
【００３８】
本発明の照応解析結果判定システム１００は、処理対象として、照応解析結果を入力し、その照応解析結果に含まれる名詞照応解析結果が正しいか否か、すなわち、照応関係にあるとされた複数の言語表現が、真に照応関係にあるか否か、換言すれば、照応関係にあるとされた複数の言語表現が同一の実体に対応する表現であるか否かを判定する。
【００３９】
本発明による照応解析結果判定システムでは、照応解析の結果として、照応関係ありとされた名詞を入力して、その名詞が真に照応関係にあるか否かの判定を行う際に、判定対象の名詞の種類によって判定処理を切り替え、より精度の高い判定を試みる。区別する名詞の種類は、
（１）意味クラスが一意に抽出された名詞、
（２）動作を表す「サ変名詞」、
（３）その他、
これらの３種類である。
【００４０】
これらの名詞の種類の区別を行なった後、区別された名詞ごとに異なる判定処理を行なう。
（１）意味クラスが一意に抽出された名詞や、（３）その他の名詞については、既存の判定処理システムを適用する。例えば、（１）意味クラスが一意に抽出された名詞に対する判定処理は、前述の非特許文献３［Ｈｅｎｇ  Ｊｉ，Ｄａｖｉｄ  Ｗｅｓｔｂｒｏｏｋ，Ｒａｌｐｈ  Ｇｒｉｓｔｍａｎ，"Ｕｓｉｎｇ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｒｅｌａｔｉｏｎｓ  ｔｏ  Ｒｅｆｉｎｅ  Ｃｏｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎｓ"，Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＨＬＴ／ＥＭＮＬＰ  ２００５］と同様の判定処理を適用することが可能である。
【００４１】
（２）動作を表す「サ変名詞」に対しては、照応解析結果において照応関係ありと、判定された複数の名詞（サ変名詞）の各々について、各名詞（サ変名詞）を修飾している節に含まれる格要素を抽出し、抽出した格要素同士を比較する。
それぞれの格要素が同一の実体であると判断される場合は、名詞（サ変名詞）は照応関係ありと判定し、
それぞれの格要素が同一の実体でないと判断される場合は、名詞（サ変名詞）は照応関係なしと判定する。
格要素とは「動詞に対する名詞の役割」である。これは同一の［実体］を持つ動作に関する名詞は、その動作に係わる他の名詞の役割が同じであるという観測に基づくものである。
【００４２】
具体例について説明する。
まず、各名詞（サ変名詞）を修飾している節に含まれる格要素が同一の実体でないと判断される場合、すなわち、２つの名詞（サ変名詞）の照応関係がないと判定する例について説明する。例えば、
文１：「二大政党ができているという回答」と、
文２：「政情が混乱するとの回答」
これらの文１，文２に含まれる［回答］は照応関係のない、すなわち実体が異なっている。このような場合、連体節の主格要素は「二大政党」、「政情」とが異なっている。このように、それぞれの格要素が同一の実体でないと判断される場合は、名詞（サ変名詞）は照応関係なしと判定する。
【００４３】
次に、各名詞（サ変名詞）を修飾している節に含まれる格要素が同一の実体であると判断される場合、すなわち、２つの名詞（サ変名詞）に照応関係があると判定する例について説明する。例えば、
文３：「村山首相は２１世紀の日本外交と題する談話を発表した」と、
文４：「村山が発表した談話」
これらの文１，文２に含まれる［談話］は照応関係のある、すなわち実体が同一である。このような場合、連体節の主格要素「村山首相」と「村山」も、同じ実体である。このように、それぞれの格要素が同一の実体であると判断される場合は、名詞（サ変名詞）は照応関係ありと判定する。
【００４４】
以下、図１に示す照応解析結果判定システム１００の各構成部において実行する処理の詳細について説明する。
【００４５】
［照応解析結果入力手段］
まず、照応解析結果入力手段１１１が、既存の照応解析システムにおいて実行した照応解析結果を入力する。例えば日本語文に対する既存の照応解析システムとしては、「飯田龍，乾健太郎，松本裕治，関根聡，"最尤先行詞候補を用いた日本語名詞同一指示解析"，情報処理学会論文誌，Ｖｏｌ．４６，Ｎｏ．３  ２００５」などに紹介された手法を適用した照応解析システムがあり、このような既存の照応解析手法を適用した処理結果を入力する。
【００４６】
以下に説明する実施例では、以下の例文に対する名詞照応解析結果を用いるものとする。
例文１．衆院小選挙区比例代表並立制導入で、将来政界はどうなるかという質問に対する回答を年代別に集計した。
例文２．４０代では目立ったのが、二大政党ができているという回答であり、２８％。
例文３．また、政情が混乱するとの回答も一部層では根強い。
【００４７】
既存の照応解析システムにおける照応解析結果として、上記例文１〜３に含まれる［回答］が照応関係にある名詞として判断されたものとする。図１に示す照応解析結果判定システム１００では、上記例文１〜３に含まれる［回答］が真に照応関係にあるか否かを判定する。
【００４８】
なお、本実施例では、既存の照応解析システムによって照応関係ありとされた照応連鎖を［初期照応連鎖］とする。上述した文献「飯田龍，乾健太郎，松本裕治，関根聡，"最尤先行詞候補を用いた日本語名詞同一指示解析"，情報処理学会論文誌，Ｖｏｌ．４６，Ｎｏ．３  ２００５」でも説明されているが、既存の日本語名詞照応システムでは文字列の同一性の素性やルールが強く働くため、同一文字列から構成されるが異なった実体を持つ名詞を誤って同一実体を持つ照応関係にある名詞として判定してしまう照応解析結果が得られることは多い。
【００４９】
照応解析結果入力手段１１１は、このように既存のシステムによって得られた照応会席結果を入力して、次の名詞意味解析手段１１２に出力する。
【００５０】
［名詞意味解析手段］
名詞意味解析手段１１２は、先に［背景技術］の欄において説明した非特許文献３「Ｈｅｎｇ  Ｊｉ，Ｄａｖｉｄ  Ｗｅｓｔｂｒｏｏｋ，Ｒａｌｐｈ  Ｇｒｉｓｔｍａｎ，"Ｕｓｉｎｇ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｒｅｌａｔｉｏｎｓ  ｔｏ  Ｒｅｆｉｎｅ  Ｃｏｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎｓ"，Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＨＬＴ／ＥＭＮＬＰ  ２００５」の手法と同様、照応解析対象としたテキストに含まれる名詞に対してオントロジー上の意味クラスを付与する。例えば、オントロジー辞書から導かれる語の意味を考慮してタグ設定を行なうオントロジータガーを用いて照応解析対象としたテキストに含まれる名詞に対してオントロジー上の意味クラスを付与する。以下の例では概念辞書（ＥＤＲ）を用いて、上記例文中の名詞主辞に対して概念辞書の意味クラスを与えている。
【００５１】
上記例文１〜３に対する意味クラスの設定後のデータを以下に示す。
［例文１］
衆院小選挙区比例代表並立制導入（サ変名詞）で
将来（時間的表現）、
政界（場所｜人間と同様の振る舞いを行う主体）は
どうなるかという（動詞）
質問（サ変名詞）に対する
−−−
回答
【００５２】
［例文２］
二大政党（人間と同様の振る舞いをする主体）が
できている（動詞）と
−−−
回答
【００５３】
［例文３］
政情（一般名詞）が
混乱する（動詞）
−−−
回答
【００５４】
このように、名詞意味解析手段１１２は、照応解析対象としたテキストに含まれる名詞主辞に対して概念辞書の意味クラスを与える処理を行なう。
【００５５】
［名詞種類分類手段］
本発明の照応解析結果判定システム１００では、先に説明したように、「サ変名詞」による解析結果集合中の初期照応連鎖について処理を行う。名詞種類分類手段１１３は、既存の照応解析システムにおいて生成された照応関係にあるとされた名詞について、
（１）意味クラスが一意に抽出された名詞、
（２）動作を表す「サ変名詞」、
（３）その他、
これらの３種類の名詞に分類し、これらの中から［（２）動作を表す「サ変名詞」］のみを判定処理対象として選択して、この照応関係ありと判定された「サ変名詞」を含む文を、以下の格解析結果付与手段１１４に出力する。
【００５６】
上記の例文１〜３に含まれる「サ変名詞」は［回答］であり、
例文１〜３の各々に「サ変名詞」は［回答］が含まれ、既存の照応解析システムにおいて、これら例文１〜３に含まれる［回答］がすべて照応関係にある［初期照応連鎖］であると判定されている。
名詞種類分類手段１１３は、例えば上記例文１〜３を判定対象として格解析結果付与手段１１４に出力する。
【００５７】
［格解析結果付与手段］
本発明による照応解析結果判定システム１００では、名詞種類分類手段で得られた「サ変名詞」による初期照応連鎖中の名詞を判定対象名詞とし、格解析結果付与手段１１４が以下に説明する手順（手順１〜手順３）で各名詞の周辺文脈に現われる動詞から格要素を取得する。
【００５８】
（手順１）
処理対象テキストに対して、格解析を行い、対象テキスト中の動詞とその格要素を得る。なお、この処理には、例えば、「増市，大熊"Ｌｅｘｉｃａｌ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｇｒａｍｍａｒに基づく実用的な日本語解析システムの構築"，自然言語処理，Ｖｏｌ．１０，Ｎｏ．２，ｐｐ．７９−１０  （２００３）」に記載の構文意味解析システムを用いることが可能である。
【００５９】
例えば上記システムを用いた構文意味解析を実行して、対象テキスト中の動詞とその格要素を得る。なお、動詞の格要素としては、本実施例では「主格（ＳＵＢＪ）、目的格（ＯＢＪ）、斜格（ＯＢＬ）」とする。また上記構文意味解析システムで「ＡＤＪＵＮＣＴ（修飾句）」として解析されたもので後置助詞が「の」であるものを別途取得する。日本語の「の」は格の連体化によって生じる場合があり、格要素と同じような意味を持つ場合があるからである。
【００６０】
例えば、「外交官旅券を持つ男」は「外交官旅券の男」と言い換えることができる。また、この際、既存の言い換えシステムによって「の」が後置する名詞の格解析を行う。「小泉によって発表された所感」を「小泉が発表した所感」などのように言い換えを行った上で格解析を行ってもよい。以上の手順によって例文に対する格解析を行い、例文中の名詞句に主格（ＳＵＢＪ）や目的格（ＯＢＪ）などの文法役割を与えた場合、以下のようになる。
【００６１】
［例文１］
衆院小選挙区比例代表並立制導入（サ変名詞）で  ［ＡＤＪＵＮＣＴ］
将来（時間的表現）、  ［ＳＵＢＪ］
政界（場所｜人間と同様の振る舞いを行う主体）は  ［ＳＵＢＪ］
どうなるかという（動詞）
質問（サ変名詞）に対する  ［ＡＤＪＵＮＣＴ］
−−−
回答
【００６２】
［例文２］
二大政党（人間と同様の振る舞いをする主体）が  ［ＳＵＢＪ］
できている（動詞）と
−−−
回答
【００６３】
［例文３］
政情（一般名詞）が  ［ＳＵＢＪ］
混乱する（動詞）
−−−
回答
【００６４】
（手順２）
照応関係が正しいか否かの判定対象とした名詞各々について、「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」を選択する。もし判定対象名詞が被連体修飾名詞ならば連体修飾節の判定対象名詞に係っている動詞を選ぶ。そうでないならば、判定対象の名詞が動詞に係っており、かつ、その動詞の格要素となっている場合に係り先の動詞を「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」とする。これらの動詞は「判定対象名詞」に伴って現れる。この例の場合「回答」と伴って現われる。
手順２では、このように、「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」を、テキスト中で語られている内容に直接係わる動詞であるとして取得する。上記各例文において抽出する「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」は以下の通りとなる。
【００６５】
［例文１］では、判定対象名詞「回答」に係る連体修飾節の「なるかという」を「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」として選択する。
［例文２］では、「できている」を「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」として選択する。
［例文３］では「混乱する」を「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」として選択する。
【００６６】
（手順３）
手順２において各文から選択した「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」に対応して選択する各格要素に対応した名詞を取得する。すなわち、上記の（手順１）における構文意味解析によって得られた情報から、「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」の格要素としての「主格（ＳＵＢＪ）」、「目的格（ＯＢＪ）」、「斜格（ＯＢＬ）」、さらに「ＡＤＪＵＮＣＴ（修飾句）」として解析されたもので後置助詞が「の」であるもの、これらの各格要素に対応した名詞を取得する。格要素が存在しない場合は「なし」と判断する。なお、仮に判定対象の名詞から「名詞の参照先を左右する動詞」が取得できなかった場合には、全ての格要素を「なし」と判断する。
【００６７】
上記例文１〜３に対する処理結果を以下に示す。
［例文１］
「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」＝「なるかという」に対応する「主格（ＳＵＢＪ）」、「目的格（ＯＢＪ）」、「斜格（ＯＢＬ）」、「ＡＤＪＵＮＣＴ（修飾句）」は以下の通りである。
ＳＵＢＪ  「政界」  ＯＢＪ  「なし」  ＯＢＬ  「なし」  「ＡＤＪＵＮＣＴ（の）」  「なし」
【００６８】
［例文２］
「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」＝動詞「できている」に対応する「主格（ＳＵＢＪ）」、「目的格（ＯＢＪ）」、「斜格（ＯＢＬ）」、「ＡＤＪＵＮＣＴ（修飾句）」は以下の通りである。
ＳＵＢＪ「二大政党」  ＯＢＪ「なし」  ＯＢＬ「なし」  「ＡＤＪＵＮＣＴ（の）」「なし」
【００６９】
［例文３］
「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」＝「混乱する」に対応する「主格（ＳＵＢＪ）」、「目的格（ＯＢＪ）」、「斜格（ＯＢＬ）」、「ＡＤＪＵＮＣＴ（修飾句）」は以下の通りである。
ＳＵＢＪ「政情」  ＯＢＪ「なし」  ＯＢＬ「なし」  「ＡＤＪＵＮＣＴ（の）」「なし」
【００７０】
［照応解析結果判定手段］
照応解析結果判定手段１１５では、判定対象名詞を、既存システムにおいて照応関係ありと判定された２つの名詞である初期照応連鎖ごとに取り出し、さらに、取り出した判定対象名詞に対応して選択された「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」の主格（ＳＵＢＪ）の実体（参照先）が同一であるか否かを判定し、同一である場合は、取り出した初期照応連鎖に対応する２つの名詞は照応関係にあると判定し、同一でない場合は、取り出した初期照応連鎖に対応する２つの名詞は照応関係にないと判定する処理を行なう。
【００７１】
照応解析結果判定手段１１５では、照応関係判定対象の２つの名詞に対応して選択されたそれぞれの［名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」を取り出して、その動詞の「主格（ＳＵＢＪ）」、「目的格（ＯＢＪ）」、「斜格（ＯＢＬ）」、さらに「ＡＤＪＵＮＣＴ（修飾句）」各々について実体（参照先）の同一性を個別にチェックする。
【００７２】
以下、主格（ＳＵＢＪ）の実体（参照先）が同一であるか否かを判定する処理例について説明する。上記の例文１〜３に対する処理例について説明する。
まず、既存システムにおいて照応関係ありと判定された例文１の［回答］と例文２の［回答］の照応関係の真偽を判定する。
【００７３】
［例文１］の「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」＝「なるかという」には主格（ＳＵＢＪ）として「政界」が存在する。
［例文２］の「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」＝「できている」にも主格（ＳＵＢＪ）として「二大政党」が存在する。
しかし、これらの
［例文１］の主格（ＳＵＢＪ）＝「政界」、
［例文２］の主格（ＳＵＢＪ）＝「二大政党」
これらの２つの主格「政界」、「二大政党」の実体（参照先）は同一でない。
この結果に基づいて、［例文１］の「回答」と［例文２］の「回答」は照応関係にないと判定する。
【００７４】
次に、既存システムにおいて照応関係ありと判定された例文２の［回答］と例文３の［回答］の照応関係の真偽を判定する。
［例文２］の「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」＝「できている」には主格（ＳＵＢＪ）として「二大政党」が存在する。
［例文３］の「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」＝「混乱する」の主格（ＳＵＢＪ）として「政情」が存在する。
これらの２つの主格「二大政党」、「政情」の実体（参照先）は同一でない。
この結果に基づいて、［例文２］の「回答」と［例文３］の「回答」は照応関係にないと判定する。
以上のような手順によって既存システムにおける照応解析結果の真否を判定する。
【００７５】
以上のように、本発明の照応解析結果判定システムでは、既存システムにおける照応解析結果が意味的に正しいのか否かを判定する際に、
まず照応解析結果に含まれる照応関係ありと判定された名詞を取り出し、
さらに、これらの名詞から、サ変名詞のような「動作」に係わる名詞のように既存の意味クラス間の関係による手法をうまく適用できない名詞を判定対象名詞として選択する。
次に、選択した判定対象の名詞周辺からその名詞に係わる動詞の格関係を解析し、照応関係判定対象の２つの名詞に対応して選択されたそれぞれの［名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」を取り出して、その動詞の「主格（ＳＵＢＪ）」、「目的格（ＯＢＪ）」、「斜格（ＯＢＬ）」、さらに「ＡＤＪＵＮＣＴ（修飾句）」の少なくともいずれかを個別にチェックする。例えば、主格（ＳＵＢＪ）の実体（参照先）が同一であるか否かを判定し、
主格（ＳＵＢＪ）の実体（参照先）が同一である場合には照応関係ありと判定し、
主格（ＳＵＢＪ）の実体（参照先）が同一でない場合には照応関係なしと判定する。この処理により、より精度の高い判定を行うことが可能となる。
【００７６】
次に、図２〜図４に示すフローチャートを参照して、本発明の照応解析結果判定システムにおいて実行する処理シーケンスについて説明する。図２に示すフローの各ステップに従って説明する。
【００７７】
ステップＳ１０１は、名詞照応解析結果を付与したテキストを入力するステップである。この処理は、図１に示す照応解析結果判定システム１００の照応解析結果入力手段１１１の処理である。照応解析結果入力手段１１１は、既存の照応解析システムにおいて実行した照応解析結果を入力する。
【００７８】
ステップＳ１０２は、テキストに対してオントロジータガーを適用する。この処理は、図１に示す照応解析結果判定システム１００の照応解析結果入力手段１１１の処理である。例えば、オントロジー辞書から導かれる語の意味を考慮してタグ設定を行なうオントロジータガーを用いて照応解析対象としたテキストに含まれる名詞に対してオントロジー上の意味クラスを付与する。
【００７９】
ステップＳ１０３では、照応解析結果集合に含まれる名詞の各々について、意味クラスが付与可能な名詞であるか否かを判定する。ステップＳ１０３〜Ｓ１０４の処理は、図１に示す照応解析結果判定システム１００の照応解析結果入力手段１１１と、名詞種類分類手段１１３の処理である。
【００８０】
意味クラスが付与可能な名詞である場合、ステップＳ１０７に進み、既存の意味クラスに基づく照応解析結果判定法に基づいて照応解析結果を判定する。例えば、先に［背景技術］の欄において説明した非特許文献３「Ｈｅｎｇ  Ｊｉ，Ｄａｖｉｄ  Ｗｅｓｔｂｒｏｏｋ，Ｒａｌｐｈ  Ｇｒｉｓｔｍａｎ，"Ｕｓｉｎｇ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｒｅｌａｔｉｏｎｓ  ｔｏ  Ｒｅｆｉｎｅ  Ｃｏｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎｓ"，Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＨＬＴ／ＥＭＮＬＰ  ２００５」の手法と同様の手法で照応解析結果を判定する。
【００８１】
また、ステップＳ１０３では、照応解析結果集合に含まれる名詞が、意味クラスが付与可能な名詞でない場合、ステップＳ１０４に進み、サ変名詞のような「動作」を表す名詞であるか否かを判定する。サ変名詞のような「動作」を表す名詞でない場合、ステップＳ１０５に進み、その名詞に対しては判定処理を行わない。
【００８２】
また、ステップＳ１０４において、判定対象名詞がサ変名詞のような「動作」を表す名詞であると判断された場合は、ステップＳ１０６に進み、名詞近傍の格解析結果に基づいて照応解析結果を判定する。
【００８３】
これらのステップＳ１０５〜Ｓ１０７の処理は、先に説明したように、既存システムにおいて照応関係ありとされた名詞を名詞の種類によって判定処理を切り替えて処理を行なうことを意味しており、
（１）意味クラスが一意に抽出された名詞はステップＳ１０７において処理、
（２）「サ変名詞」のような動作を表す名詞はステップＳ１０６において処理、
（３）その他はステップＳ１０５において処理、
これらの３種類の処理を行なうことを意味している。
最後に、ステップＳ１０８において、ステップＳ１０５〜Ｓ１０７の処理の結果を統合して最終判定結果を生成する。
【００８４】
本発明の判定システムにおいて実行する処理の中心は、ステップＳ１０６の処理、すなわち、既存システムにおいて照応関係ありと判定された名詞が、「サ変名詞」のような動作を表す名詞である場合の判定処理である。この処理の詳細について、図３のフローチャートを参照して説明する。
【００８５】
ステップＳ２０１において、「サ変名詞」のような動作を表す名詞の照応解析結果の集合を照応関係の有無を判定する対象として選択する。これは図１に示す照応解析結果判定システム１００の名詞種類分類手段１１３の処理である。
【００８６】
次に、ステップＳ２０２において、判定の対象となる名詞が含まれる文に対して格解析処理を施す。ステップＳ２０２〜Ｓ２０８の処理は図１に示す照応解析結果判定システム１００の格解析結果付与手段１１４の処理である。ステップＳ２０２では、処理対象テキストに対して、格解析を行い、対象テキスト中の動詞とその格要素を得る。動詞の格要素としては、「主格（ＳＵＢＪ）、目的格（ＯＢＪ）、斜格（ＯＢＬ）」、および「ＡＤＪＵＮＣＴ（修飾句）」として解析されたもので後置助詞が「の」であるものを取得する。
【００８７】
次のステップＳ２０３〜Ｓ２０６の処理は、照応関係が正しいか否かの判定対象名詞各々について、「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」を選択する処理である。
【００８８】
もし判定対象名詞が被連体修飾名詞ならば連体修飾節の判定対象名詞に係っている動詞を「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」として選択する。この処理は、ステップＳ２０３〜Ｓ２０４の処理である。判定対象名詞が被連体修飾名詞でないならば、判定対象の名詞が動詞に係っており、かつ、その動詞の格要素となっている場合に係り先の動詞を「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」とする。この処理は、ステップＳ２０５〜Ｓ２０６の処理である。
【００８９】
次にステップＳ２０７において、「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」の各格要素に対応した名詞を取得する。すなわち、「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」の格要素としての「主格（ＳＵＢＪ）」、「目的格（ＯＢＪ）」、「斜格（ＯＢＬ）」、さらに「ＡＤＪＵＮＣＴ（修飾句）」として解析されたもので後置助詞が「の」であるもの、これらの各格要素に対応した名詞を取得する。格要素が存在しない場合は「なし」と判断する。なお、仮に判定対象の名詞から「名詞の参照先を左右する動詞」が取得できなかった場合には、全ての格要素を「なし」と判断する（Ｓ２０８）。
【００９０】
次に、ステップＳ２０９において、判定対象名詞の（初期）照応連鎖集合ごとに判定処理を行う。この処理は、図１に示す照応解析結果判定システム１００の照応解析結果判定手段１１５の処理である。次に、ステップＳ２１０において、全ての初期連鎖の判定が終了したか否かを判定し、終了していない場合はステップＳ２０９の処理を実行し、全て終了した場合は、ステップＳ２１１に進み、判定結果を基に初期照応連鎖を調整する。既存システムにおいて照応関係ありと判定された名詞から、ステップＳ２０９の処理において照応関係が無いと判定されたデータを排除する処理を行なう。この結果は例えばディスプレイを介してユーザに提示する構成としてもよい。
【００９１】
ステップＳ２０９の処理の詳細について、図４に示すフローチャートを参照して説明する。図４に示すステップＳ３０１において、判定対象名詞が含まれる初期照応連鎖を取り出し、ステップＳ３０２において、全ての名詞の判定処理が終了していないと判定した場合、ステップＳ３０３に進み、処理の終わっていない名詞をテキストの先頭から取り出す。すなわち、既存システムにおいて照応関係ありと判定された２つの名詞である初期照応連鎖ごとに取り出す。
【００９２】
ステップＳ３０４では、取り出した２つの判定対象名詞に対応して選択されたそれぞれの「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」の「主格（ＳＵＢＪ）」、「目的格（ＯＢＪ）」、「斜格（ＯＢＬ）」、さらに「ＡＤＪＵＮＣＴ（修飾句）」を個別にチェックする。
【００９３】
ステップＳ３０５において、チェック対象の格要素が「なし」であると判定した場合はステップＳ３０８に進み、未処理の格要素がある場合は、ステップＳ３０４に戻り、未処理格要素についてチェックを行なう。ステップＳ３０５において、チェック対象の格要素が「なし」でないと判定した場合はステップＳ３０６に進み、ステップＳ３０６において、比較対象の名詞に対応して選択された「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」の同一の格要素、すなわち、「主格（ＳＵＢＪ）」なら「主格（ＳＵＢＪ）」取り出して、これらの対応格要素の実体（参照先）が同一であるか否か、あるいは、一方の格要素が［なし］として設定されているかを判定（Ｓ３０７）する。対応格要素の実体（参照先）が同一でないか、あるいは、一方の格要素が［なし］として設定されていないと判定された場合は、ステップＳ３０９に進み、これらの判定対象名詞の照応関係は無いと判定する。
【００９４】
なお、このフローでは、２つの判定対象名詞に対応して選択されたそれぞれの「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」の「主格（ＳＵＢＪ）」、「目的格（ＯＢＪ）」、「斜格（ＯＢＬ）」、さらに「ＡＤＪＵＮＣＴ（修飾句）」を個別にチェックする例を説明しているが、例えば、「主格（ＳＵＢＪ）」のみの実体同一性を確認する処理を行なう構成としてもよい。
【００９５】
ステップＳ３０８において、すべての対応格要素の比較が終了すると、ステップＳ３０２に戻り、さらに、次の判定対象の名詞のペアを含む文を取得してステップＳ３０３以下の処理を繰り返し実行する。最終的にすべての処理が終了するとステップＳ３１０に進み、判定結果に基づいて照応連鎖を調整する。
以上のような手順によって既存システムにおける照応解析結果の真否を判定する。
【００９６】
最後に、上述した処理を実行する照応解析結果判定システムを構成する情報処理装置のハードウェア構成例について、図５を参照して説明する。照応解析結果判定システムを構成する情報処理装置は、ハードウェアとしては例えばＰＣによって実現可能であり、上述した処理を実行するプログラムを実行させることによってデータ処理および表示データの生成、出力などの処理を行なう。ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０１は、ＯＳ（Operating System)に対応する処理や、上述の実施例において説明した名詞意味解析処理、名詞種類分類処理、各解析結果付与処理、照応解析結果判定処理などを実行する。これらの処理は、各情報処理装置のＲＯＭ、ハードディスクなどのデータ記憶部に格納されたコンピュータ・プログラムに従って実行される。
【００９７】
ＲＯＭ（Read Only Memory）３０２は、ＣＰＵ３０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。ＲＡＭ（Random Access Memory）３０３は、ＣＰＵ３０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を格納する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバス３０４により相互に接続されている。
【００９８】
ホストバス３０４は、ブリッジ３０５を介して、ＰＣＩ(Peripheral Component Interconnect/Interface)バスなどの外部バス３０６に接続されている。キーボード３０８、ポインティングデバイス３０９は、ユーザにより操作される入力デバイスである。ディスプレイ３１０は、液晶表示装置またはＣＲＴ（Cathode Ray Tube）などから成り、各種情報をテキストやイメージで表示する。
【００９９】
ＨＤＤ（Hard Disk Drive）３１１は、ハードディスクを内蔵し、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ３０１によって実行するプログラムや情報を記録または再生させる。ハードディスクは、例えば、構文意味解析に適用するテキストコーパス、辞書などの格納手段などに利用され、さらに、データ処理プログラム等、各種コンピュータ・プログラムが格納される。
【０１００】
ドライブ３１２は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体５２１に記録されているデータまたはプログラムを読み出して、そのデータまたはプログラムを、インタフェース３０７、外部バス３０６、ブリッジ３０５、およびホストバス３０４を介して接続されているＲＡＭ３０３に供給する。
【０１０１】
接続ポート３１４は、外部接続機器３２２を接続するポートであり、ＵＳＢ，ＩＥＥＥ１３９４等の接続部を持つ。接続ポート３１４は、インタフェース３０７、および外部バス３０６、ブリッジ３０５、ホストバス３０４等を介してＣＰＵ３０１等に接続されている。通信部７５１５は、ネットワークに接続され、例えば外部のデータベース４０１との通信によりデータ検索を実行する。
【０１０２】
なお、図５に示す情報処理装置のハードウェア構成例は、ＰＣを適用して構成した装置の一例であり、本発明の照応解析結果判定システムは、図５に示す構成に限らず、上述した実施例において説明した処理を実行可能な構成であればよい。
【０１０３】
以上、特定の実施例を参照しながら、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実施例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、限定的に解釈されるべきではない。本発明の要旨を判断するためには、特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。
【０１０４】
また、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。例えば、プログラムは記録媒体に予め記録しておくことができる。記録媒体からコンピュータにインストールする他、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットといったネットワークを介してプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。
【０１０５】
なお、明細書に記載された各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。
【産業上の利用可能性】
【０１０６】
以上、説明したように、本発明の一実施例の構成によれば、既存の照応解析システムにおいて得られた照応解析結果を入力し、照応関係ありと判定された名詞が真に照応関係があるか否かを判定するものであり、既存システムにおいて照応関係ありと判定された名詞の中から、動作を表す名詞を選択し、選択された動作を表す名詞のテキスト近傍から「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」を選択して、この選択動詞に対応する格要素、例えば、主格（ＳＵＢＪ）、目的格（ＯＢＪ）、斜格（ＯＢＬ）、修飾句（ＡＤＪＵＮＣＴ）などを取得して、取得した対応格要素の実体（参照先）の同一性を判定し、同一性なしと判定された場合に名詞の照応関係はないと判定する。この処理構成により精度の高い照応関係の真偽判定を行なうことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０１０７】
【図１】本発明の一実施例に係る照応解析結果判定システムの構成例について示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施例に係る照応解析結果判定システムにおいて実行する処理のシーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。
【図３】本発明の一実施例に係る照応解析結果判定システムにおいて実行する処理のシーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。
【図４】本発明の一実施例に係る照応解析結果判定システムにおいて実行する処理のシーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る照応解析結果判定システムを構成する情報処理装置のハードウェア構成例について説明する図である。
【符号の説明】
【０１０８】
１００  照応解析結果判定システム
１１１  照応解析結果入力手段
１１２  名詞意味解析手段
１１３  名詞種類分類手段
１１４  格解析結果付与手段
１１５  照応解析結果判定手段
３０１  ＣＰＵ(Central Processing Unit)
３０２  ＲＯＭ（Read-Only-Memory）
３０３  ＲＡＭ（Random Access Memory）
３０４  ホストバス
３０５  ブリッジ
３０６  外部バス
３０７  インタフェース
３０８  キーボード
３０９  ポインティングデバイス
３１０  ディスプレイ
３１１  ＨＤＤ（Hard Disk Drive）
３１２  ドライブ
３１４  接続ポート
３１５  通信部
３２１  リムーバブル記録媒体
３２２  外部接続機器
４０１  データベース
【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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