(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータによる自然言語処理を容易にするコンピュータにおける自然言語データ格納法であって，コンピュータの記憶装置に，
単語ＷＤ，助詞ＪＯ及び記号ＫＩを表す文字列ＫＮＪの自然言語上の個々の働きを規定している言語構造情報ＩＭＦ−ＬＳを備えた単語辞書ＤＩＣ−ＷＤと
単語ＷＤ，助詞ＪＯ及び記号ＫＩを表す文字列ＫＮＪの自然言語上の相互関係を規定している言語構造情報ＩＭＦ−ＬＳを備えた形態辞書ＤＩＣ−ＫＴと
少なくとも単語ＷＤを格納する要素〜ＷＤ，助詞ＪＯを格納する要素〜ＪＯ，記号ＫＩを格納する要素〜ＫＩ，格納されている単語ＷＤを自然文として出力することを禁止することを指示するデータを格納する要素〜ＢＫ，同じ単語が埋め込まれるべき相手のデータ構造ＰＳＭＷの番号ＰＳＭＷ−ＮＯを格納する要素〜ＲＰ，格納される単語ＷＤの内容を規定するデータを格納する要素〜ＣＮＣ，挌結合する相手のデータ構造ＰＳＭＷの番号ＰＳＭＷ−ＮＯを格納する要素〜ＭＷ，格結合の種類を格納する要素〜ＭＫ，論理結合する相手のデータ構造ＰＳＭＷの番号ＰＳＭＷ−ＮＯを格納する要素〜Ｎ，  論理結合の種類を格納する要素〜ＬＯＧ，データ構造ＰＳＭＷ自身の番号ＰＳＭＷ−ＮＯより構成されたデータ構造ＰＳＭＷによってそれぞれ規定された主格（Ａ格），時間格（Ｔ格），空間格（Ｓ格），対象格（Ｏ格），述語格（Ｐ格）及び補助格（Ｘ格）の少なくとも六つの格によって最小意味単位ＩＭＩが構成され，複数の前記最小意味単位ＩＭＩが格結合されさらに場合により論理結合されることによって構成され意味を表現する意味フレームＩＭＩ−ＦＲＭを備えた意味フレーム辞書ＤＩＣ−ＩＭＩと，
言語構造情報ＩＭＦ−ＬＳの組み合わせに対応して意味フレームＩＭＩ−ＦＲＭ間の相互の格結合関係及び又は論理結合関係を指示し，さらに意味フレームＩＭＩ−ＦＲＭの中へ単語ＷＤ，助詞ＪＯ，記号ＫＩの埋め込みを指示する意味解析文法ＩＭＩ−ＧＲＭとを記憶しており，
コンピュータの演算装置が，
記憶装置に記憶されている単語辞書ＤＩＣ−ＷＤ及び形態辞書ＤＩＣ−ＫＴを使って，入力装置を介して入力された自然文について，構文解析を実行して，入力された自然文の複数の文字列ＫＮＪを言語構造情報列ＩＭＦ−ＬＳＬに変換し，
言語構造情報列ＩＭＦ−ＬＳＬの形に変換された，入力された自然文について，記憶装置に記憶されている意味解析文法ＩＭＩ−ＧＲＭの指示にしたがって，意味解析を実行し，記憶装置に記憶されている意味フレーム辞書ＤＩＣ−ＩＭＩから意味フレームＩＭＩ−ＦＲＭを読み出し，
複数の意味フレームＩＭＩ−ＦＲＭが読み出されたときには，それら意味フレームＩＭＩ−ＦＲＭを，記憶装置に記憶されている意味解析文法ＩＭＩ−ＧＲＭを使って，格結合及び又は論理結合して，新たな意味フレームＩＭＩ−ＦＲＭを合成し，
読み出された意味フレームＩＭＩ−ＦＲＭあるいは合成された意味フレームＩＭＩ−ＦＲＭの中に，記憶装置に記憶されている意味解析文法ＩＭＩ−ＧＲＭの指示にしたがって，入力自然文の構文解析によって得られた言語構造情報ＩＭＦ−ＬＳ中の単語ＷＤ，助詞ＪＯおよび記号ＫＩを埋め込むことによって，コンピュータ上で，入力された自然文の意味を正しく表現しているデータ文ＤＴ−Ｓを確定して生成し，
かくして，言語構造情報列ＩＭＦ−ＬＳＬをデータ構造ＰＳＭＷの多層構造を持つ形のデータ文ＤＴ−Ｓに変換し，変換されたデータ文ＤＴ−Ｓを記憶装置に記憶することを特徴とするコンピュータにおける自然言語データ格納法．
【請求項２】
データ構造ＰＳＭＷは，格結合されている相手のデータ構造ＰＳＭＷの番号ＰＳＭＷ−ＮＯを格納するための要素〜Ｌと，同様に，論理結合されている相手のＰＳＭＷの番号ＰＳＭＷ−ＮＯを格納する要素〜Ｂをさらに備えていることを特徴とする請求項１に記載する自然言語データ格納法．
【請求項３】
前記データ構造ＰＳＭＷが，互いに異なるデータ構造ＭＷ及びデータ構造ＰＳより構成されて，前記データ構造ＭＷは，少なくとも単語ＷＤを格納する要素．ＷＤ，助詞ＪＯを格納する要素．ＪＯ，記号ＫＩを格納する要素．ＫＩ，格納されている単語ＷＤを自然文として出力することを禁止することを指示するデータを格納する要素．ＢＫ，同じ単語ＷＤが埋め込まれるべき相手のデータＭＷの番号ＭＷ−ＮＯを格納する要素．ＲＰ，格納されている単語ＷＤの内容を規定するデータを格納する要素．ＣＮＣ，格結合する相手のデータ構造ＭＷの番号ＭＷ−ＮＯ又はデータ構造ＰＳの番号ＰＳ−ＮＯを格納する要素．ＭＷ，格結合の種類及びデータ構造ＰＳかデータ構造ＭＷの種類を格納する要素．ＭＫ，論理結合する相手のデータ構造ＭＷの番号ＭＷ−ＮＯを格納する要素．Ｎ，論理結合の種類を格納する要素．ＬＯＧ，データ構造ＭＷ自身の番号ＭＷ−ＮＯより構成され，
前記データ構造ＰＳは，助詞ＪＯを格納する要素−ＪＯ，記号ＫＩを格納する要素−ＫＩ，主格（Ａ格）として結合するデータＭＷの番号ＭＷ−ＮＯを格納する要素−Ａ，時間格（Ｔ格）として結合するデータＭＷの番号ＭＷ−ＮＯを格納する要素−Ｔ，空間格（Ｓ格）として結合するデータＭＷの番号ＭＷ−ＮＯを格納する要素−Ｓ，対象格（Ｏ格）として結合するデータＭＷの番号ＭＷ−ＮＯを格納する要素−Ｏ，述語格（Ｐ格）として結合するデータＭＷの番号ＭＷ−ＮＯを格納する要素−Ｐ，補助挌格（Ｘ格）として結合するデータＭＷの番号ＭＷ−ＮＯを格納する要素−Ｘ，データ構造ＰＳ自身の番号ＰＳ−ＮＯより構成されることを特徴とした請求項１に記載する自然言語データ格納法．
【請求項４】
意味フレーム辞書ＤＩＣ−ＩＭＩから読み出した前記意味フレームＩＭＩ−ＦＲＭあるいは合成した前記意味フレームＩＭＩ−ＦＲＭに単語ＷＤを埋め込むとき，言語構造情報列ＩＭＦ−ＬＳＬにおいて，言語構造情報ＩＭＦ−ＬＳの並びが単語ＷＤと助詞ＪＯであるとき，前記意味フレームＩＭＩ−ＦＲＭ上に，指定された優先順位に従って設定された探索経路ＳＲ−ＰＴを辿って，前記助詞ＪＯと同じ助詞ＪＯが設定されているデータ構造ＰＳＭＷを探し出し，前記データ構造ＰＳＭＷの要素〜ＷＤに前記単語ＷＤを埋め込むことを特徴とする請求項１に記載する自然言語データ格納法．
【請求項５】
請求項４に記載する自然言語データ格納法における単語ＷＤの埋め込みにおいて，意味フレーム辞書ＤＩＣ−ＩＭＩから呼び出した意味フレームＩＭＩ−ＦＲＭあるいは合成した意味フレームＩＭＩ−ＦＲＭの格助詞を格助詞の変化規則に従って変更することを特徴とする自然言語データ格納法．
【請求項６】
意味フレーム辞書ＤＩＣ−ＩＭＩから読み出した前記意味フレームＩＭＩ−ＦＲＭあるいは合成した前記意味フレームＩＭＩ−ＦＲＭに単語ＷＤを埋め込むとき，前記意味フレームＩＭＩ−ＦＲＭ上に，指定された優先順位に従って設定された探索経路ＳＲ−ＰＴを辿って，要素〜ＷＤにまだ単語ＷＤが埋め込まれていないデータ構造ＰＳＭＷを探し，そのデータ構造ＰＳＭＷの要素〜ＷＤに前記単語ＷＤを埋め込むことを特徴とする請求項４に記載する自然言語データ格納法．
【請求項７】
請求項４に記載する自然言語データ格納法における単語ＷＤの埋め込みにおいて，データ構造ＰＳＭＷに要素〜ｊｉｎｄｘを設け，意味フレームＩＭＩ−ＦＲＭ上で指定される格助詞を，格助詞群を格納する格助詞テーブルＪＯ−ＴＢＬの対応する格助詞の格納位置の座標を意味フレームＩＭＩ−ＦＲＭのデータ構造ＰＳＭＷの要素〜ｊｉｎｄｘに格納することによって，複数指定することを特徴とする自然言語データ格納法．
【請求項８】
請求項１に記載する自然言語データ格納法により記憶装置に記憶されたデータ文ＤＴ−Ｓから自然文を生成するために，データ構造ＰＳＭＷでの格の選択順序とデータ構造ＰＳＭＷにおいて結合するデータ構造ＰＳＭＷの選択順序を指示することにより設定された出力経路ＰＲ−ＰＴに沿って，
データ構造ＰＳＭＷを辿りながら，自然言語の文字列ＫＮＪを出力するとき，データ構造ＰＳＭＷの単語ＷＤ，助詞ＪＯ，記号ＫＩなどの文字列ＫＮＪの出力順序を指定することにより，任意の語順の自然文を生成することを特徴とする自然文生成法．
【発明の詳細な説明】
（発明の対象）
人間は自然言語を用いて思索を深め，自然言語を用いて相手に情報を伝達している．従って自然言語の中にこそ思考のメカニズムや相互の意志，情報伝達のメカニズムが内包されていると思われる．自然言語がもっているこのような思考のメカニズムや情報伝達能力をコンピュータ上で実現し，有効に利用して，推論，質問応答，知識獲得，翻訳，物語理解などの人間の知的能力の向上に寄与させようとするものである．
コンピュータはある限られた機能しかもっていないので，コンピュータ上で自然言語をそのまま用いて上述の知的処理を行うことはできない．そのためには自然言語をコンピュータに適したデータ構造に変換しなければならない．
本特許は，自然言語からこのデータ構造への変換方法，これらのデータの追加，補填，削除，変更などの方法およびこのデータ構造を用いた質問応答，さらに指定された国の言語の自然文を生成する方法に関するものである．
（発明の目的）
本特許で提案している自然言語処理法は自然文をそのまま用いるのではなく，一旦国別の言語に関係しない普遍的で，しかも意味を正確に表現するデータ構造に変換して，そのデータ構造を用いて，上述のようないろいろな知的の処理を行い，その後，その結果を人間が理解し易いように，自然言語に再変換しようというものである．
（発明の要点）
自然文では，同じ一つの意味でも多様に表現することがでること，話し相手が容易に理解できると思われる単語はその表現を省略しなければならないことなどの基本的な特性を持っている．人間には明らかであるため自然文で単語の表現が省略されていると，それをあとで述べるデータ文に変換したときにその単語は省略されるが，質問応答，推論，翻訳，知識獲得をコンピュータで行うときにはこの省略された単語がどうしても必要になるときがある．
コンピュータ上で質問応答や推論を行うときには，主にパターンマチングによって行うが，一つの意味に対して多様な表現が可能であれば，ある内容について質問応答や推論するときには，表現可能なあらゆる自然文を作って，それによって，パターンマッチンを行なければならない．従って，少し複雑な自然文について質問応答や推論を行おうとすると，膨大な自然文を生成して，それについて，パターンマッチンを行なわければならなくなり，実際上不可能になる．これをさけるなめには，多様な表現であっても，同じ意味であれば，単一のデータ構造になっていることが必要であり，表現が省略されている単語は容易に補完できるメカニズムがそのデータ構造に内蔵されていなければならない．
自然文からデータ構造に変換するとき，後述のように構文解析や意味解析を行うが，最終的に意味が未確定であっても，とりあえず一時的な処理をしたり，また後で間違って意味を取り違えたということが判明することがあったり，ある言語特有の言い回しがあるために，翻訳のときにデータ構造を一部変更しなければならなくなることなどがしばしばある．また質問応答のときにテキスト文や質問文から回答文を作成するときなどにデータ構造の変更，削除，移動，コピーなどが必要になる．
前述のように本特許では多様な表現でも意味が一つの場合には，同一データ構造に，しかも国別の言語に無関係な普遍的なデータ構造に変換しているが，逆に，このデータ構造から自然文を生成するときには同一な意味の多様な自然文が生成されなければならない．
また，前述のように，自然文で表現されていない単語をあとで補完しているが，自然文を生成するときに，この単語を表現禁止にしなければならなくなることあがある．また自然文を生成するときに意味を強調するために，語順を変更したり，命令口調を丁寧な表現にすることなどが必要になることがあるので，これが容易に行えることがこのデータ構造には必要である．
自然言語の言語構造を分かり易く図形的に説明するために，後で述べるように多層格−論理構造の形式で示すが，実際に自然文の文字列をコンピュータ上に格納するためには，コンピュータ用データ構造が必要である．図式的に示した言語構造とコンピュータ用のデータ構造とが一対一に対応して，分かり易くするために，コンピュータ用データ構造をＭＷとＰＳに分けた．ＭＷは要素．ＷＤと．ＣＮＣとからなる単語情報ＩＭＦ−Ｍ−ＷＤと，要素．ｊｒ，．ｊｈ，．ｊｔ，．ｊｐｕ，．ｊｘｐ，．ｊｌｓ，．ｊｌｇ，．ｊｇｂ，．ｊｃｓ．．ｊｏｓ，．ｊｉｎｘからなる助詞情報ＩＭＦ−Ｍ−ＪＯと，要素．Ｂ，．Ｎ，．Ｌ，．ＭＷ，．Ｆ，．Ｈ，．ｍｗ，．ＲＰとからなる結合情報ＩＭＦ−ＣＯと，要素．ＭＫ，．ＢＫ，．ＬＯＧ，．ＫＹなどからなる言語情報ＩＭＦ−Ｍ−ＭＫから構成され，ＰＳは，主格（Ａ格），時間格（Ｔ格），空間格（Ｓ格），対象格（Ｏ格），述語格（Ｐ格），補助格（Ｘ格）などの各種の格を格納する要素−Ａ，−Ｔ，−Ｓ，−Ｏ，−Ｐ，−Ｘからなる格情報ＩＭＦ−Ｐ−ＣＡと，要素−ｊｎｔｎ，−ｊｎ，−ｊｍ，−ｊｏｓｔからなる助詞情報ＩＭＦ−Ｐ−ＪＯと，要素−ＭＫ，−ＮＴＮ，−ＫＹからなる言語情報ＩＭＦ−Ｐ−ＭＫから構成されている．実際にコンピュータ上で自然言語処理を行うとき，このようにデータ構造をＰＳとＭＷの二種類に分けると，後述するようにプログラムが簡単になり，処理スピードが上がり，さらに極めて微妙で複雑な処理を行うことができるが，コンピュータ処理上どうしてもＰＳとＭＷにデータ構造を分けなければならないということはない．ＰＳとＭＷのデータ構造を合成して一つにまとめたのがＰＳＭＷデータ構造である．これについては最後のほうであらためて詳しく説明することにして，ここでは，自然言語の構造およびそれに対応したコンピュータでのデータ構造との関係が極めて分かり易くなるので，これからＰＳとＭＷの二種類のデータを用いて説明する．
ＭＷとＰＳのデータ構造についてあらためて詳しく説明すると次のようになる．ＭＷは第１図に示すように多くの変数（要素）をもっている．要素の．Ｂ（．ドットＢと読む），．Ｌ，．Ｎ，．ＭＷ，．Ｆ，．Ｈにはそれに隣接するＭＷの番号ＭＷ−ＮＯを格納する．→の矢印でそれが結合先を持っていることと，結合相手の存在する方向を示すことにする．ＭＷは第３図に示すように，６個の結合する手をもつことになる．．Ｂ（ｂｅｆｏｒｅの略）にはＭＷの左隣にあるＭＷの番号を格納して，左隣のＭＷとの結合関係を形成する．  Ｎ（ｎｅｘｔの略）は右側にあるＭＷの番号を，ＭＷは上に隣接するＭＷの番号を，Ｆは副詞句を接続するためのＰＳまたはＭＷの番号を，Ｈは本音あるいは比喩で表現するときに用いる相手のＭＷあるいはＰＳの番号を格納して結合関係を形成する．先の→の矢印では要素が結合先を持っていることを示したが，ここで，ＭＷ間あるいはＰＳ間の結合関係を図式的に分かり易く示すために→の矢印を用いることにする．後でも詳しくのべるが横方向の結合関係，即ち→は論理結合関係を，縦方向の結合関係，即ち↓は格結合関係を示す．ＭＷ１とＭＷ２とＭＷ３が第４図で示す結合関係があるとき，この結合関係は第５図で示すように，要素．Ｌ，要素．Ｎ，要素．Ｂ，要素．ＭＷに矢印→で示す結合相手のＭＷ番号を格納することによって形成される．コンピュータ上では第６図で示すようにそれぞれの要素に結合相手のＭＷの番号を格納する．要素．Ｂ，．Ｎ，．Ｌ，．ＭＷにはＭＷの番号を格納している．．ＭＷと．Ｌに結合する相手はＭＷかＰＳで，それを区別する必要がある．．ＢＫに格納されるデータは１６進数の４桁であるが，１桁目が”１”の場合はＬの結合相手がＭＷ，”ｅ”の場合がＰＳ，２桁目が”１”の場合がＭＷの結合相手がＭＷ，”ｅ”の場合がＰＳとする．従って，第４図で示した結合関係はコンピュータ上で第６図のように表現される．
ＭＷには，上述の要素の他に，言語構造上の位置，語順の指定，取り出し格の種類などの情報を格納する要素．ＭＫ，表現の可否，埋め込み条件の設定，Ｆ，ＭＷ，Ｌなどに結合する相手の種類の区別を示す．ＢＫなどを格納する要素．ＢＫ，論理関係の種類を格納する要素．ＬＯＧ，活用情報を格納する要素．ＫＹ，後で述べるように同じ意味枠である意味フレームＩＭＩ−ＦＲＭ内で同じ単語が埋め込まれるＭＷの番号を格納する要素．ＲＰ，”あの太郎”，”このボール”の”あの”，”この”という冠詞で規定される単語がすでに格納されている先行のＭＷの番号を格納する要素．ｍｗ，単語を格納する要素．ＷＤ，埋め込む単語の概念規定する要素．ＣＮＣなどの単語情報ＩＭＦ−Ｍ−ＷＤと冠詞を格納する要素．ｊｒ，接頭語を格納する要素．ｊｈ，接尾語を格納する要素．ｊｔ，”達”などの複数を表現する複数助詞を格納する要素．ｊｐｕ，”以外”，”だけ”，”のみ”などの論理関係を表現する論理助詞を格納する要素．ｊｘｐ，”と”，”や”などのＡＮＤ，ＯＲなどの論理関係を表現する論理助詞を格納する要素．ｊｌｓ，”〜ば”，”〜ので”などの含意関係を表す論理助詞を格納する要素．ｊｌｇ，”こそ”などの意味を強調する強調助詞を格納する要素．ｊｏｓ，動詞などで変化する語尾を示す活用語尾助詞を格納する要素．ｊｇｂ，格助詞を格納する要素，ｊｃｓ，格助詞を格助詞テーブルＪＯ−ＴＢＬで指定するときの，そのテーブルでの座標（ｊｉｎｄｘ−ｘ，ｊｉｎｄｘ−ｙ）を格納する要素．ｊｉｎｘなどの助詞情報ＩＭＦ−Ｍ−ＪＯなどで構成されている．
ＰＳは第２図に示すようなデータ構造になっている．後で述べるように，格結合の種類として主格（Ａ格，ａｇｅｎｔ  ｃａｓｅの略），時間格（Ｔ格，ｔｉｍｅ  ｃａｓｅ  の略），  空間格（Ｓ格，ｓｐａｃｅ  ｃａｓｅの略），対象格（Ｏ格，ｏｂｊｅｃｔ  ｃａｓｅの略），述語格（Ｐ格，ｐｒｅｄｉｃａｔｅ  ｃａｓｅの略），補助格（Ｘ格，ｅｘｔｒａ  ｃａｓｅ  の略）．応答格（Ｙ格，ｙｅｓ−ｎｏ  ｃａｓｅの略），全体格（Ｚ格，ｚｅｎｔａｉ  ｃａｓｅの略）を考えているので，それぞれの格結合する相手のＭＷの番号を格納するために，要素−Ａ（バーＡと読む），−Ｔ，−Ｓ，−Ｏ，−Ｐ，−Ｘ，−Ｙ，−Ｚを持っている．その他ＭＷの場合のように，左に隣接するＭＷあるいはＰＳの番号を格納する要素−Ｂ，右に隣接するＭＷあるいはＰＳの番号を格納する要素−Ｎ，下に隣接するＰＳあるいはＭＷの番号を格納する要素−Ｌをもっている．前に述べたように↓の矢印で結合の手を示すと，ＰＳは第８図のように１１本の結合の手をもっている．ＰＳの要素−Ｎと要素−Ｂは  本特許では，説明を簡単にするために使用していない．つまり横の関係である論理関係はＭＷ同志だけが結合し，ＰＳとＭＷ，ＰＳとＰＳが論理結合することはないとしている．データのＭＷ１がＰＳ１のＡ格と，ＭＷ２がＴ格と，ＭＷ３がＳ格と，ＭＷ４がＯ格と，ＭＷ５がＰ格と，ＭＷ６がＸ格と，ＰＳ１がＭＷ７と，第９図に示すように，縦に結合しているとする．このとき，ＰＳおよびＭＷは↓の矢印で示すように，該当する要素に相手の番号を格納する．ＭＷ１〜ＭＷ６の要素．Ｌに結合相手のＰＳ１とその格の種類を格納する．ＰＳ１の要素−Ａから要素−Ｘまでは結合する相手のＭＷの番号，ＭＷ１〜ＭＷ６，を格納し，ＰＳ１が下のＭＷ７と縦に結合していることを示すために，ＰＳ１の要素−ＬにＭＷ７を，そしてＭＷ７は上のＰＳ１と縦に結合していることを示すために，要素．ＭＷにＰＳ１を格納する．前述のように，↓の矢印で結合関係を示すと，第１０図のようになる．ここでＰＳのＡ格〜Ｘ格はＭＷ１〜ＭＷ６と縦の結合すなわち格結合する．そしてＭＷ１〜ＭＷ６はＰＳに格結合され，ＭＷ７はＰＳ１と格結合し，ＰＳ１はＭＷ７に格結合されると読むことにする．このような言語構造をコンピュータ上でのデータ構造で示すと第１１図のようになる．同図ではＰＳは一個しかないが，通常は多くあるので，このＰＳデータ集合をＰＳモジュール，ＭＷの集合をＭＷモジュールと呼ぶことにする．ここではＰＳの格はＭＷとしか格結合しないことにしているので，ＰＳの要素−Ｌ〜要素−Ｘに格納されている番号はＭＷの番号である．ＰＳ１は下にＭＷ７を格結合するので要素−Ｌに”７”を書き込む．結合している格の種類は要素．ＭＫの１６進数の４桁の第１桁目で次のように示している．Ａ格が”１”，Ｔ格が”２”，Ｓ格が”３”，Ｏ格が”４”，Ｐ格が”５”，Ｘ格が”６”，Ｙ格が”７”，Ｚ格が”ｅ”を示すことにする．したがって，ＭＷ１ではＭＫ／０００１（／の左側に要素を，右側にそのデータを示している），ＢＫ／０００ｅ，Ｌ／１をなっているが，これからＭＷ１はＰＳ１のＡ格と格結合関係にあることが分かる．ＭＷ７は上にあるＰＳ１と結合しているので，要素−ＭＷに”１”が格納されている．この”１”がＰＳの”１”であることを示すために，要素−ＢＫの１６進数の第２桁目を”ｅ”としている．これが”１”の場合はＭＷであることを
0003811902.tif 000002
築するために書き込まれたデータの部分である．逆に第１１図によって第１０図に示した言語構造が表現できることになる．
本特許の詳細を説明するまえに，本特許において自然言語を取扱うときの基本的な考えについて説明する．単語はある概念を表す．例えば”太郎”，”今日”，”グランド”，”ボール”，”投げ”などの文字列ＫＮＪはそれぞれの概念に対して割当てられた記号あるいはラベルと考える．従って，単語はそれぞれの概念を代表していることになる．この単語はデータ構造ＭＷの要素．ＷＤに格納されるが，このＭＷは前述の基本文ＰＳ（Ｐｒｉｍｉｔｉｖｅ  Ｓｅｎｔｅｎｃｅの略）と呼んでいるデータ構造ＰＳの格，即ち，Ａ格，Ｔ格，Ｓ格，Ｏ格，Ｐ格，Ｘ格，Ｙ格，Ｚ格などと結合することによって新しい意味を構成すると考える．例えば，｛あの太郎が今日グランドでこのボールを投げた｝という文章では”太郎”がＭＷ１の要素．ＷＤに格納され，そのＭＷ１がＰＳ１のＡ格と結合している．”今日”，”グランド”，”ボール”，”投げ”はそれぞれＭＷ２，ＭＷ３，ＭＷ４，ＭＷ５の要素．ＷＤに格納され，それらがＰＳ１のＴ格，Ｓ格，Ｏ格，Ｐ格に格結合されている．これを図式的に示したのが第１２図である．この図によって，今ここで説明した上述の自然文の言語構造が分かる．実際にはコンピュータ上では，第１３図に示すようなデータ構造で格納される．自然文では単語を”太郎”というようにある文字綴りで示しているが，コンピュータ内で単語を文字綴りで示すと，多くのメモリーを必要とするので，その単語を代表するコード番号を用いている．第１２図，第１３図で示すように，分かり易くするために，”太郎”，”今日”，”ボール”，”投げ”など文字列そのまま書き込んでいるが，前述のように，実際にはコード番号で格納している．あとで述べる助詞についても同じである．第１２図では（太郎）で，単語”太郎”が要素．ＷＤに埋め込まれたＭＷであることを示した．”が”，”で”，”を”などの格助詞は要素．ｊｃｓに，”た”などの活用語尾助詞は要素．ｊｇｂに書き込まれるが，第１２図ではこれらの助詞は（）の右下端に小文字で，”あの”，”この”などの冠詞は（  ）の左上端に小文字で表すことにする．この冠詞は第１３図では要素．ｊｒに書き込まれている．
第１２図は自然文の言語構造を示すものであるため，これを構造文と呼び，第１３図は自然文を前述のデータ構造で表現したものであるため，これをデータ文ＤＴ−Ｓと呼ぶことにする．
文章が複雑な意味を担うためには，文章から一つだけ単語を取り出して，それを次の文章に埋め込むという操作を行うが，本特許ではこの操作は次のような操作であると考える．例えば，
｛太郎が今日グランドでボールを投げた｝という文章から”太郎”，”今日”，”グランド”，”ボール”などの単語を取り出すと，次のような文章になる．
｛今日グランドでボールを投げた太郎｝
｛太郎がグランドでボールを投げた今日｝
｛太郎が今日ボールを投げたグランド｝
｛太郎が今日グランドで投げたボール｝
これは第１４図で示すように，ＰＳ１の下にＭＷ６を結合させ，取り出した単語を，そのＭＷの要素．ＷＤに埋め込ませてできた文章であると考える．この図において，ＡＴＳＯＰの格の順にＭＷに書き込まれている単語と助詞の字綴りを並べる．すなわち，この構造文から自然文に翻訳すると，次のようになる．
｛太郎が今日グランドでボールを投げた太郎｝
｛太郎が今日グランドでボールを投げた今日｝
｛太郎が今日グランドでボールを投げたグランド｝
｛太郎が今日グランドでボールを投げたボール｝
”太郎”，”今日”，”グランド”，”ボール”などの単語が同じ文章に二回出てきて，煩わしい文になる．
そこで，前にある単語の表現を禁止すると
｛今日グランドでボールを投げた太郎｝
｛太郎がグランドでボールを投げた今日｝
｛太郎が今日ボールを投げたグランド｝
｛太郎が今日グランドで投げたボール｝
となる．このように自然な文章になるので，上述のようなプロセスで文章が構成されていると考えることにする．第１４図において，表現禁止を＊印で示した．ここで，”太郎”，”今日”，”グランド”，は前の位置から後ろの位置に移動したのではなくて，構造文から自然文を生成するときに，前の単語の表現が禁止されたと考えることにする．単語が書き込まれていないのではなくて，書き込まれているが，表現が禁止されているとみなすことにする．このことは本特許では極めて大切なことである．あとで詳しく述べるように，質問応答，翻訳，推論，知識獲得などの知的処理を行うときにはパターンマッチンを主な手法としているが，このパターンマッチンは単語を基本的なターゲットとして，これをキーワードとして行っているので，ＭＷの要素．ＷＤにこれらの単語が埋め込まれていないと，正確なパターンマッチンができない．自然文はあとでも述べるように，必要最小限の単語しか表現されていない．そして，話し相手が当然理解できると考えたり，また特に表現する必要がないと考えた場合には，表現されない．しかし，パターンマッチンを行うときにこれらの単語を頼りにして，探索を行うので，単語がなければ正確なパターンマッチングを行うことができない．そのために省略された単語を正確に補完しなければならない．しかし，また逆に構造文から自然文を生成するときには，パターンマッチンのために補完した単語をそのまま表現すると，同じ単語が何回も表現されて，煩わしい文になるので，そのうちどの単語を表現するかを決めて，他を表現禁止にしなければならない．
上述では，単語を取り出して次の文章に埋め込む場合について述べたが，文章全体を一つの単語として取り扱うことがある．
｛太郎が今日グランドでボールを投げたこと｝がその文章である．これをＺ格（全体格）の取り出しと名付けた．”太郎”，”今日”，”グランド”，”ボール”の取りだしを，Ａ格，Ｔ格，Ｓ格，Ｏ格の取りだしを呼んだので，これをＺ格（全体格）の取りだしと呼ぶことにした．これを構造文で示すと，第１４図（ｆ）のようになる．この場合はＰＳ１の下に結合したＭＷ６の要素．ＷＤには基本的には何も書き込まない．そして”こと”を全体格を示す助詞としてＰＳの要素−ｊｍに”こと”を埋め込む．しかし，”こと”を助詞として扱わないで，単語の”こと”，あるいは”事”としてＺ格にあるいは下に接続したＭＷ６の要素．ＷＤに書き込んでもよいことにする．
｛太郎の今日のグランドでのボールの投げ｝という文章は述語格が取り出された場合であると考える．これを構造文で示すと第１４図（ｅ）のようになる．述語は文章の中核をなすものであるから，他の格の取り出しとは様子が異なり，格助詞が”の”，や”での”に変化すると考える．意味としては文章全体の単語化として説明した全体格の取り出しと似ているが，全体格の取り出しは過去形，否定形，丁寧な表現は可能であるが，述語格の取り出しの場合は，時制，否定，丁寧な表現ができない．第１４図（ｅ）ではＭＷ６の要素−ＷＤには単語”投げ”を埋め込ませていないが，ＭＷ６にこの単語を埋め込ませて，ＭＷ５を表現禁止にしても良い．第１５図に｛今日グランドでボールを投げた太郎｝のデータ文ＤＴ−Ｓを示す．データ文で表現禁止は要素．ＢＫにおいて第４桁目を”ｅ”すなわちｅ＃＃＃（＃はどんな数字でもよいことを示す）にして，これを表現することにする．従って”太郎”があるＭＷ１を表現禁止にするために，．ＢＫ／ｅ＃＃＃とした．
｛太郎が投げた｝
とう文章では”いつ”，”どこ”で”なに”を投げたかということが記述されていない．つまりＴ格とＳ格とＯ格に結合されるＭＷの要素．ＷＤには単語が埋め込まれていない．しかし
｛太郎が投げたとき｝
｛太郎がなげたところ｝
｛太郎が投げたもの｝
というように，”とき”，”ところ”，”もの”を取り出すことができる．これらは意味からみてＴ格，Ｓ格，Ｏ格に埋め込まれていた単語であるから，これらの単語は潜在的にもともと埋め込まれていたが，表現されなかったと考えることにする．これを構造文で表すと図１６ようになる．
0003811902.tif 000003
これを表現すると，
0003811902.tif 000004
となる．
ここで，上の文章で用いた単語は格取り出しのときに用いられる単語であるから，これを”ひと”を”誰か”に，”とき”を”いつか”に，”ところ”を”何処か”に，”もの”を何か”に言い換えると，次のようになる．
0003811902.tif 000005
となる．
つまり，｛投げた｝という文章にはＡ格，Ｔ格，Ｓ格，Ｏ格に結合するＭＷに埋め込まれた単語はなく，何も表現されていないと思われるが，実は上述の意味が潜在的に規定されていると考えることにする．”太郎”，”今日”，”ボール”などが自然言語として表現されると，”誰か”は”太郎”であり，”いつか”は”今日”であり，”何か”は”ボール”であるというように，明確に規定されると考える．これらの格に結合されているＭＷの要素−ＷＤになにも書き込まれていないときはＮＵＬＬ，つまり”０”であるが，これは上述の意味”誰か”，”いつか”，”どこか”がデフォルト値として定義されていると考えることにする．ところで，今後説明のためにＡ，Ｔ，Ｓ，Ｏ，Ｐ格に結合されるＭＷの要素−ＷＤに埋め込まれる単語をＡ１，Ｔ１，Ｓ１，Ｏ１，Ｐ１のように格を表す記号に数字を付けて，表現することにする．
｛元気な太郎は今日グランドで白いボールを投げた｝
という文章は
｛太郎は元気である｝            （ｐｓ−１）
｛太郎は今日グランドでボールを投げた｝
（ｐｓ−２）
｛ボールは白い｝                （ｐｓ−３）
という三つの文章が組合わせられて，できたと考えることにする．つまり，第１７図の（ｐｓ−１）で示すように，｛太郎は元気である｝から”太郎”が取り出されて，
｛元気な太郎｝になる，この場合Ｐ格の助詞”で”が”な”に変化し，”ある”は表現は省略される．（ｐｓ−２）で示すように，｛ボールは白い｝から，”ボール”が取り出されて｛白いボール｝になる．”です”は通常省略される．
これが｛太郎は今日グランドでボールを投げた｝の”太郎”，”ボール”に置きかえられて｛元気な太郎が今日グランドで白いボールを投げた｝という文章になる．それを構造文で示すと第１８図になる．
｛元気な太郎が今日グランドで投げたボールは白い｝は第１９図で示すように，｛太郎は元気である｝から”太郎”が取り出されて｛元気な太郎｝になり，それが｛太郎が今日グランドでボールを投げた｝の”太郎”に埋め込まれて，｛元気な太郎が今日グランドでボールを投げた｝になる．さらにその文章から”ボール”が取り出されて，｛元気な太郎が今日グランドで投げたボール｝になる．これが｛ボールは白い｝に埋め込まれて｛元気な太郎が今日グランドで投げたボールは白い｝となる．このように構造文に埋め込まれた単語はたった一つではあるが自由に取り出すことができ，しかも次の文のどこえでも埋め込むことができる．自然文はこのようにして構成されていて．この構造文は国境を越えた言語構造である．この構造文を日本語だけでなく，英語，中国語などにも適用できる世界共通の言語構造であるから，この言語構造をコンピュータのなかで構築し，これを用いて翻訳，質問応答，知識獲得，推論などを行おうとするもでのである．
言語構造を分かりやすくするために，”投げる”，”元気”，”白い”，を一つの単語として取り扱ったが，実はこれらの動詞，形容詞，形容動詞を表す単語はそれに固有の意味構造を持っている．次にこれらの単語がどのような意味構造を持っているかについて説明する．
自然文はこれまで説明したようなプロセスで構築されていくが，自然文はあくまで意味を規定するものである．自然文において意味がどのように構築されていくかについてこれから説明する．
意味には基本的な意味単位ＩＭＩがあり，それが組み合わされてより複雑で精緻な意味が構築されていく．まず基本的意味単位ＩＭＩについて説明する．基本的な意味単位として次の三つの基本文ＰＳ−Ｅ．ＰＳ−Ｉ，ＰＳ−Ｄで表現されるものを考える．ＰＳ−Ｅは｛〜がある｝という存在を表す自然文に相当する．これを構造文で示すと，第２０図（ａ）になる．
ＰＳ−Ｉは｛〜は〜である｝というものの状態を示す文である．構造文は同図（ｂ）のようになる．ＰＳ−Ｄは｛〜が〜をする｝という，あるものがあるものに何かの影響，効果を及ぼすこと，を示す文である．これを構造文で示すと，同図（ｃ）のようになる．ＭＷの要素．ＷＤに何も書き込まれていないときは，デフォルト値として，”ひと”，”もの”，”とき”，”ところ”，”誰か”，”何か”，”いつか”，”が規定されていると前に述べたが，これらの内容の代わりに，記号として，Ａ１．Ｔ１，Ｓ１，Ｏ１，Ｐ１を用いることにするとはすでに述べたが，これをもちると，ＰＳ−Ｅは次の自然文に相当することになる．
｛Ａ１が時間Ｔ１に空間Ｓ１である｝
この文章ＰＳ−Ｅは習慣として，次のように語順を代えて表現するので，
｛時間  Ｔ１に空間Ｓ１でＡ１がある｝になる．これを別な表現にすると，
｛いつかどこかに何かがある｝
になる．
”いつか”を”いま”，”どこか”を”ここ”，”何か”を”本”とすると，
｛いまここに本がる｝となる．これを構造文で示したのが，第２１図（ａ）である．
ＰＳ−Ｉは第２０図（ｂ）で示すように，｛Ａ１は時間Ｔ１空間Ｓ１でＯ１という状態である｝になる．  Ａ１”を花子”，Ｏ１”を”美人”という状態であるとすると，ＰＳ−Ｉは
｛花子は今ここで美人である｝
となる．これを構造文で示すと第２１図（ｂ）のようになる．
ＰＳ−Ｄは｛Ａ１が時間Ｔ１空間Ｓ１でＯ１をする｝になる．  Ａ１を”太郎”，Ｏ１を”それ”にすると，
｛太郎がいまここでそれをする｝
になる．
この三つの基本文ＰＳ−Ｅ，ＰＳ−Ｉ，ＰＳ−Ｄが組み合わされて，いろいろな意味が構築されるが，意味が複雑になると，言語構造も複雑になり，そのぶんだけ構造が分かりにくくなる，そこで次のような場合は簡略法を採用して，言語構造をできるだけ分かり易くした．
｛太郎と次郎がボールを投げた｝とう文章は
｛太郎がボールを投げた｝そして｛次郎もボールを投げた｝と言う意味であると考える．これを構造文で示すと．第２２図（ａ）のようになる．”そして”は論理関係のＡＮＤ関係である．｛太郎がボールを投げた｝というＰＳ１と｛次郎がボールを投げた｝というＰＳ２がＡＮＤという論理関係にあるからＰＳ１の下にＭＷ１１を，ＰＳ２の下にＭＷ１２を設けて，これらをＡＮＤ関係で結合した．これが上の文の言語構造である．論理関係を→の矢印で示し，→の上に論理関係の種類，この場合はＡＮＤ，を示し，→の下にはこの論理助詞”そして”を示した  ．ＰＳ１とＰＳ２を比較すると，Ａ格に結合しているＭＷの要素．ＷＤに書き込まれている単語が異なるだけて，他は全て同じであるから，省略形で次のように構造文を書くことにする．ＭＷ１１に”太郎”を，ＭＷ１２に”次郎”を埋め込み，それをＡ格のＭＷ１の上に結合したような形にした．（第２２図（ｂ））．このようにすると，（ａ）と比較して分かるように，言語構造を簡潔に書くことができる．あとで述べる方法でこの構造文から自然文を生成すると
｛太郎と次郎がボールを投げた｝
となり，この構造文から通常我々が日常用いている文が生成できる．
ＡＮＤ，ＯＲ，ＴＨＡＮなどにはこの略記法を用いることにする．
｛Ａ１がＳｆのところにある｝，そして｛Ａ１がＳｈのところにある｝，そして｛Ａ１がＳｔのところにある｝と言うのはＡ１が最初Ｓｆにあったのが，次にＳｈに存在し，最終的にはＳｔに存在するこになったことを示している．つまりＡ１がＳｆからＳｈを通って  Ｓｔに移動したことを表現している．これを構造文で書くと，第２３図（ａ）のようになる．これはＳ格に結合されているＭＷ以外は全て同じであるために，同図（ｂ）に示すように書くと，言語構造が簡単になり，分かり易くなる．”そして”は時間的な事象の変化関係を示すので，これを論理関係の含意の一種と見なしている．この論理関係の種類をＴＨＥＮとして，助詞を→の下に記入した．これをＰＳ−ＳＳとする．
存在していたものが存在しなくなる，あるいは存在しなかったのが存在するようになるという意味概念は自然言語のなかでしばしばでてくる．これを構造文で示すと，第２４図（ａ）のようになる．（存在）の否定を（〜否定）で示した．これも（ｂ）のような略記法をとることにする．これをＰＳ−ＥＥと呼ぶことにする．
ＰＳ−ＩのＯ格が変わると，状態の変化を表現することができる．
｛Ａ１がＯ１である｝それから｛Ａ１がＯ２である｝を構造文で示すと．第２５図（ａ）のようになる．それを同図（ｂ）に示すような簡単な構造で表現することにする．これをＰＳ−ＯＯとする．
上で示した構造文と基本文ＰＳ−Ｅ．ＰＳ−Ｉ，ＰＳ−Ｄを組み合わせると，いろいろな意味構造を構築することができる．
ＰＳ−ＥをＰＳ−ＤのＯ格に埋め込むと，第２６図のような構造になる．これをそのままの順序でＭＷを並べると，
［（Ａ２）が（Ｔ２）（Ｓ２）で（［（Ａ１）が（Ｔ１）（Ｓ１）に−（あ）る］状態）に（す）る）］
これを自然文に直すと，次のようになる．
｛Ａ２が時間Ｔ２空間Ｓ２で｛Ａ１が時間Ｔ１空間Ｓ１にある｝状態にする｝
となる．”Ａ２”を”太郎”，時間Ｔ２”を”いま”，”空間Ｓ２”を”ここ”，”Ａ１”を”本”，”空間Ｓ１”を”机”とすると，上の文章は｛太郎がいまここで｛本が机にある｝状態にする｝となる．この構造文は（ｂ）のようになる．
”〜にある状態にする”を”置く”という単語に置き替え，”本が”の”が”を”を”に代えると上に示した自然文は次のようになる．
｛太郎はいまここで本を机に置く｝
これを（ｂ）の構造文において，Ｐ２格の単語を”する”から”置く”に代え，Ａ１格の助詞を”が”から”を”に代え，Ｐ１格の（あ）ると”状態”は”置く”という表現の中に含まれているのでを表現禁止にすれば（ｃ）の構造文になり，これからも上に示した自然文が生成できる．
空間格に埋め込まれる単語は物理的な空間でなくても，概念的な空間でもよいことにして，”太郎”をＳ１格に埋め込むと，”太郎”という意味概念，つまり”太郎のところ”ということになる．”のところ”を助詞としてＳ１格に書き込むと，構造文は第２７図のようになる．上位のＰＳ１を下位のＰＳ２のＯ２格に埋め込んで，↓印を取り除いて，ＭＷをそのまま並べると
0003811902.tif 000006
となる．これから［］や（）を取り除いて，ＰＳの範囲を｛｝でくくると，
｛太郎がいまここで｛本が太郎のところにある｝状態にする｝
になる．同じ太郎が二回ででくるので”太郎のところ”の”太郎”の表現を禁止し，”〜のところにある状態にする｝を”持つ”という単語に置き代え，”本が”の”が”を”を”に代えると，（ｂ）のような構造文になる．Ｐ１格の（あ）るも表現禁止にする．この構造文から自然文を生成すると，｛太郎がいまここで本を持つ｝になる．
（ｂ）の構造文で単語を記号に代えると，（ｃ）で示す構造文になる．これから自然文を生成すると，｛Ａ２が時間Ｔ２空間Ｓ２でＡ１を持つ｝になるが，これは｛Ａ２が｛Ａ１をＡ２自身のところにある｝ようにする｝ということと同じことになる．この文に同じＡ２が二回ででくるから，Ｓ１格の表現を禁止したのが，（ｃ）である．表現禁止を＊印で示した．つまり，｛Ａ２が〜をＡ２自身のところに存在するようにする｝というのが｛Ａ２が〜を持つ｝という意味概念を表すと考えることにする．
Ａ１がものでなく，考えや概念であってもよいことにする．この場合，考え，概念は特殊な内容であるため，単語として埋め込むのが，考えまたは概念であることを明示，あるいは規定する必要がある，そこでこのことを規定するために，ＭＷに要素．ＣＮＣを設け，このＣＮＣに考え，概念の記号を書き込んでおく．これをＣＮＣ／”考え，概念”の記号で表わす．この指定があるＭＷの要素．ＷＤに単語を埋め込むときには，その単語がそのＣＮＣの内容に一致するかを評価して，その評価に合格すれば，埋め込むという操作を行う．
｛Ａ２が｛Ａ１という考えをＡ２自身に存在する｝という状態にする｝
という文につて考えて見る．
｛Ａ２が〜をＡ２自身に存在するという状態にする｝
というのが，｛Ａ２が〜を持つ｝ということであることを先に示した．従って，これは｛〜という考えを持つ｝ことになる．これを，”思う”に置き代えると，｛Ａ２が〜を思う｝になる．これを構造文で示したのが，第２８図である．この構造文から分かるように，つまり，｛〜を思う｝は｛〜という考えがあるようにする｝であり，｛〜という考えを持つ｝ということになり，このような意味構造を持つことになる．
｛太郎は今ここでそれと思った｝の構造文は（ｂ）のようになる．”思った”という単語から”それ”は概念であることが分かる．通常は”それ”は，例えば，｛花子が美人である｝などの概念を表す内容が埋め込まれて，｛太郎は今ここで花子が美人であると思った｝になる．”思う”はＡ１格に埋め込まれた単語が考え，概念，つまりＣＮＣ／考え，概念であったが，ＣＮＣ／感情になると（ｃ）で示すように”感じる”になる．”思う”と”感じる”ではＣＮＣ以外では全く同じである．つまり
｛Ａ２が｛Ａ２自身の中にＡ１という感情が存在する｝という状態にする｝
というのが
｛Ａ２がＡ１を感じる｝
になる．”する”か”なる”かを厳密に規定し，”する”はＡ２の意志によって，そのような状態を招来させることを，”なる”をそのような意志がなくても，Ａ２以外の力によって，そのような状態が引き起こされたと考えると，”上の例では”なる”としてもよいことになる．（Ｓｆ）から（Ｓｈ）を通して（Ｓｔ）にものが移動する状態を表現する基本文としてＰＳ−ＳＳを説明したが，これとＰＳ−Ｄを組合わせると，つぎのような意味を規定することができる．第２９図にその構造文を示す．
これまではＰＳを埋め込んだときのＭＷの順序即ち自然文にしたときの語順を一目瞭然で分かるように下位のＰＳにおいて上から埋め込まれるＰＳのスペースを空けて示した．この件につては，これまでの説明で大体分かったと思うので，今後は第２９図のように，ＰＳを縦方向に並べて示すことにする．自然文に翻訳したときにＭＷに単語が埋め込まれていないときでも，格にＭＷがなにも結合されていないときでもともに自然文に単語は表現されない，しかしＭＷに単語が埋め込まれていない場合と，格にＭＷがなにも結合させていな場合とでは，意味が全然異なる．格にＭＷが結合されていて，そのＭＷの要素．ＷＤに単語が埋め込まれていない場合は，”ひと”，”もの”，”とき”，”ところ”などの抽象的な内容がデフォルト値として規定されていることを前に述べた．格にＭＷがなにも結合されていない場合は，構造文が構築する意味のなかに，その格が規定する内容がないことを示している．
第２９図のＰＳ１のＴ１格にはＭＷがないが，それはＰＳ１に時間に関する内容を盛り込まないためである．
同図に示した構造文の構造に従ってＭＷを並べると次のようになる．
0003811902.tif 000007
この文から（）と［］を取り除き，ＰＳを｛｝で示すと，次のようになる．
｛Ａ２が時間Ｔ２空間Ｓ２で｛Ａ１がＳｆかららＳを通してＳｔにある｝状態にする｝
ＰＳ１はＡ１が始めＳｆにあったがそれがＳｈを経過して，最終的には，Ｓｔに存在している状態であることを示している．そして，そのような状態にＡ２が時間Ｔ２空間Ｓ２にしたことを示している．Ｐ２格のＭＷの要素．ＷＤに”運ぶ”を書き込む．これは（ａ）で示した意味構造に”運ぶ”という文字列ＫＮＪで表現される記号あるいはラベルを割り当てたことになる．Ａ１格のＡ１がＡ２である場合，即ち運ぶものＡ１が運ぶＡ２そのものである場合で，しかも出発点Ｓｆが近いところの”こちら”で，目標点Ｓｔが”あちら”の場合，即ち近いところから遠いところに自分自身が移動する場合を”行く”と定義すると，この構造文は（ｂ）のようになる．Ｓｆを”こちら”，Ｓｔを”あちら”と規定するためには，構造文においてはＣＮＣ／こちら，ＣＮＣ／あちら，とした．ＳｆでＣＮＣ／あちらとし，ＳｔでＣＮＣ／こちらであれば，即ち，遠いところから，近いところに移動することになるので，”来る”になる．これを構造文で示すと（ｃ）のようになる．Ａ１と格Ａ２格のＭＷには同じ単語が埋め込まれるので，どちらかを表現禁止にしなければならない．基本的には上位にある方が意味として軽いので，上位ののＭＷを表現禁止にすることにしている．そのためにＡ１格のＭＷを表現禁止にした．これを構造文では＊印で示す．Ａ２格のＭＷに単語が埋め込まれたときに同じ単語をＡ１格のＭＷにも埋め込まなければならないので，ＭＷ７の単語を埋め込むために，Ａ１格のＭＷ１に相手先のＭＷ番号を格納する要素．ＲＰを設け，それに，この場合ＭＷ７という相手のＭＷ番号を書き込む（同図（ｂ））．このようにしておけば，Ａ２格のＭＷ７に単語が埋め込まれると，ＭＷ７の単語を取り出して，その単語をＭＷ１にコピーして，ＭＷ１にもＭＷ７と同じ単語を格納することができる．例えば，
｛太郎が今日東京で新宿から府中に行った｝
とい文は構造文で示すと，第３０図のようになるこの構造文の意味は次のようになる．新宿から府中に移動したのは太郎であり，それをさせたのも太郎自身である．そして，それをおこなった時間は”今日”であり，場所は”東京”であるということになる．新宿は太郎にとって近くであり，府中は遠いところであるということになる．
第３０図においてＭＷ１の要素．ＷＤに埋め込まれている単語の”太郎”は後でのべる意味解析ででは埋め込まれない．しかし，要素．ＲＰによって，ＭＷ７に埋め込まれた単語をコピーするように指示されているので，この指示によって埋め込まれたものでる．
出発点Ｓｆから目標点Ｓｔへ移動するときこの経過点が空中である場合は，構造文は第３１図のようになる．経過点が空中であることを示すために，ＣＮＣ／空中とした，Ｐ２格のＭＷ１１の要素．ＷＤに”飛ぶ”という単語を書き込んでいるが，これはこの構造文が示す意味構造にラベルとして”飛ぶ”という単語を割り当てるたことになる．
”与える”の意味構造を第３２図に示すように定義する．｛太郎が今日学校で花子に本を与える｝という文を意味解析すると，後で述べるように第３３図で示すような構造文になる．この構造文を用いて”与える”の意味構造を説明する．まず最上位のＰＳ１は”本”が最初”太郎”のところにあったがＳｆという通過点を通って，最終的には”花子”のところに移動したことを示している．ここでは通過点ＳＨは何の役割ももっていないが，本特許の全体構想から決めたものである．その下のＰＳ２は”花子”は”今日”，”学校”でそのような状態にあること，つまり，”本”が移動したこの時点で花子のところにあるとう状態に今日学校で花子があるということを示している．これは第２７図で示した”持つ”を定義した構造文と似ている．但し第２７図の”持つ”は”本”が（太郎）→（通過点）→（花子）とうように移動した経路は記述されていず，ここの”持つ”と若干意味は異なっているが，花子のところに本があるという本質的なところは表現されているので，これを”持っている”（保持）としてＰ２格に書き込んでもよいことにする．最下位のＰＳ３は｛花子がそのような状態であるように太郎が時間Ｔ３（今日）空間Ｓ３（学校）でしたことを定義している．Ｐ３格のＭＷの要素．ＷＤに”与える”を書き込んで，この構造文全体が表す意味構造に”与える”とう単語を割り当てたことにする．
第３２図の構造文が示す構造にしたがってＭＷを並べると，次のようになる．
0003811902.tif 000008
となる．ここでＴ３＝Ｔ２，Ｓ３＝Ｓ２として，後で述べる理由でＴ２とＳ２の表現を禁止する．
”与える”という単語の中に”〜（あ）る］）  （持ってい）る］”という内容が含まれているので，この表現を禁止する．そしてＡ３に”太郎”，Ｔ３に”今日”，Ｓ３に”学校”，Ａ２に”花子”，Ａ１に”本”を代入すると，上の構造文から次の文が得られる．
0003811902.tif 000009
（）や［］を取り払うとつぎのようになる．
0003811902.tif 000010
”太郎”，”花子”，”今日”，”学校”は二回でてくるので，上位のＭＷであるＭＷ３，ＭＷ５，ＭＷ８，ＭＷ９を表現禁止にすると
｛太郎が今日学校で花子に本を与える｝
となる．これを構造文で示したのが，第３３図である．第３４図のように”太郎”が埋め込まれているＭＷ１２を表現禁止にし，その代わりＭＷ３を表現可とし，”学校”が埋め込まれているＭＷ１４を表現禁止にし，その代わりＭＷ９を表現可にすると第３４図のようになる．これから上述の方法で自然文を生成すると，
｛今日花子に学校で本を太郎から与える｝
以上の結果からわかるように，”今日”，”太郎”などは単語の位置が変わったのでなく，表現可のＭＷを代えたためであり，また”太郎が”が”太郎から”になったのも表現可のＭＷが代わったためである．
同じ単語が埋め込まれたＭＷはどれか一つを表現可にし，他のＭＷを全て表現禁止にする．基本的には，最下層のＭＷを表現可にし，他を表現禁止にするが，上述のように表現可のＭＷを適当に代えても良いことがある．表現禁止のＭＷには，一般的に，意味解析のときに単語を直接埋め込むことができない．表現可のＭＷの要素．ＷＤに埋め込まれた単語をコピーすることによって，表現禁止のＭＷに単語を埋め込む．どのＭＷの単語をコピーするかは，前にすでに述べたように要素．ＲＰで示されている．第３２図，第３３図にＲＰを示している．
第３３図のＭＷ３の要素．ＷＤ／”太郎”，ＭＷ５の要素．ＷＤ／”花子”，ＭＷ８の”今日”，ＭＷ９の”学校”は意味解析のときには表現禁止になっているので，埋め込むことはできない．これらの単語は要素．ＲＰで指示されたＭＷの要素．ＷＤからコピーされたものである．
時間格のＴ２とＴ３，空間格のＳ２とＳ３はここでは同じ単語を埋め込んでいるが，別に同じでなければならないことはない．”持っている”（保持）という状態になるのが，時間Ｔ２空間Ｓ２であり，その状態にするのが時間Ｔ３空間Ｓ３であるからＴ２とＴ３およびＳ２とＳ３が当然異なってもよい，しかし，”持っている”という単語に人々はそれほど厳密に時間関係，空間関係を規定して用いているとは思えないので，ここでは前述のように同じ単語を埋め込んだ．以上のように，構造文には意味構造を明確に規定するために，同じ単語を何回も用いることがあるが，自然言語に表現するときは，一つの単語は一回しか用いられないので，他を表現禁止にする必要がある．前述のように表現するＭＷを代えると，見かけ上語順が変わったように見えるが，このことは英語についてもいえる．構造文から自然文を生成するためのＰＳ内での格の順番は日本語の場合はＡＴＳＯＰであるが，英語ではＡＰＯＳＴ，中国語ではＡＴＳＰＯとなる．第３２図を英語の語順ＡＰＯＳＴに直すと，第３５図のようになる．ただし，ここでは助詞の”から”の代わりに””ｆｒｏｍ”を，”を通して”の代わりに”ｔｈｒｏｕｇｈ”を，”へ”の代わりにｔｏ”を”，”で”の代わりに”ａｔ”を用いた．英語の場合は助詞（前置詞）は単語の前に着くので，同図では（  ）の前に置いた．同図の構造文で示された順にＭＷを並べると，次のようになる．
0003811902.tif 000011
このＭＷの要素．ＷＤに”与える”に対して”ｇｉｖｅ”を，”太郎”に対して”Ｔａｒｏ”を，”花子”に対して”Ｈａｎａｋｏ”を，”本”に対して”ｂｏｏｋ”を，”今日”に対して”ｔｏｄａｙ”を，”学校”に対して”ｓｃｈｏｏｌ”を，”〜である”に対して”ｉｓ”を，”持っている”に対して”ｈａｖｅ”を割り当てると，次のようになる．
0003811902.tif 000012
尚ここで，ｂｏｏｋをｂｏｏｋｓ，ｇｉｖｅを  ｇｉｖｅｓとした．これから（）や［］を取り除くと，つぎのようになる．
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”ｉｓ”，”ｈａｖｅ”を日本語の”与える”のときに説明したときと同様に  ｇｉｖｅの概念の中に  ｈａｖｅとｉｓが含まれていると考えて，省略する．  Ｓｈも省略する．また，”ｓｃｈｏｏｌ”，”ｔｏｄａｙ”は同じ単語が二回でてくるので，上位のＭＷであるＳ２とＴ２の方を省略すると，つぎのようになる．
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”Ｔａｒｏ”，Ｈａｎａｎｏ”も２回出てくるので，上位のＭＷ４とＭＷ６を表現禁止にすると，，次のようになる．
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日本語の場合にもおこなったが，ＭＷ７を表現禁止にし，ＭＷ６を表現可にすると，次のようになる．
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”Ｔａｒｏ”について，同じようなことを行うと，次のよになる．
ｇｉｖｅｓ  ｂｏｏｋｓ  ｆｒｏｍ  Ｔａｒｏ  ｔｏ  Ｈａｎａｋｏ  ａｔ  ｓｃｈｏｏｌ  ｔｏｄａｙ
となる．英語の場合は格がどの格であるを識別するのが，語順で行われているので，主格（Ａ格）を省略するこはできない．上のような文章は成立しない．どうしても，行いたい場合は”ｆｒｏｍ  Ｔａｒｏ”をＩＦ−ＴＨＥＮのＩＦの部分として取扱，つぎのようにする．
Ｆｒｏｍ  Ｔａｒｏ，ｈｅ  ｇｉｖｅｓ  Ｈａｎａｋｏ  ｂｏｏｋｓ  ａｔ  ｓｃｈｏｏｌ  ｔｏｄａｙ
”ｓｃｈｏｏｌ”，に関してＭＷ１５を表現禁止にして，  ＭＷ１０を表現可にすると，次のように”ｓｃｈｏｏｌ”と”ｔｏｄａｙ”の語順が表面的には入れ変わったようにみえる．
Ｔａｒｏ  ｇｉｖｅｓ  Ｈａｎａｋｏ  ｂｏｏｋｓ  ｔｏｄａｙ  ａｔ  ｓｃｈｏｏｌ
これも先ほど日本語で説明したように，語順が入れ変わったのでなく，表現するＭＷを替えただけである．本特許では英語の前置詞，複数の語尾，動詞の変化もある種の助詞として取り扱っている．英語の場合は前置詞は同図で示したよに（）の前に置き，動詞の活用，複数の語尾は（）の後ろに示して，英語の語順に合わせた．
第３２図で示した”与える”という意味構造において，移動させるものＡ１が概念で，しかもＡ３のところにあったものが，最終的にＡ２のところに存在すると規定し，これに”教える”という単語を割り当てたのが，第３６図の構造文である．｛太郎が花子に英語を教えた｝という自然文をこの構造文に埋め込むと第３７図にようになる．”英語”を広く解釈すると，英語も概念の範疇に入れることができる．従って，これは”英語”は始め”太郎”のところにあったが，これを”花子”のところに存在するような状態に”花子”がなっている状態に”太郎”がしたという意味構造になる．第３６図の構造文についてＭＷ埋め込み状況に従ってならべると
0003811902.tif 000017
のようになる．単語が埋め込まれていない（）や，（Ｓｈ），（あ）る，（持ってい）るなどを表現禁止にすると，
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となる．上位の”太郎”，”花子”を表現禁止にすると
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となる．これは前述の”与える”と全く同じ意味構造である．これから，”与える”ものを概念であると規定したものが”教える”であることになる．従来の英文法では”花子”が直接目的，”英語”が間接目的となっているが，この文法では，最下位のＰＳ（これを今後ルートＰＳ  ＲＯＯＴＰＳという）のＡ格Ａ３が主格で，これは従来の文法と同じであるが，直接目的と呼ばれているものは，ここではその上のＰＳのＡ格Ａ２であり，間接目的と呼ばれているものは，さらにその上のＰＳのＡ格Ａ１であることになる．
ＰＳ−ＥＥとＰＳ−Ｄを組み合わせると，第３８図のようになる．この図において，ＰＳ１は始め存在したものが，存在しなくなったというその変化のプロセスを示す．ＰＳ２でＡ２がそのような変化を時間Ｔ２，空間Ｓ２で生じさせたと考えることにする．その存在したものが”もの”である場合，即ちＣＮＣ／ものとすると，この意味構造は”作る”，であり，生命であるとすると”生む”，ＣＮＣ／概念とすると”考えるとなる．逆に存在していたものが存在しなくなった場合でＣＮＣ／ものでは”無くす”，生命では”死ぬ”になり，ＣＮＣ／概念の場合は”忘れる”となる．第３８図では”生む”を示した．このようにＭＷとＭＷとの関係，ＭＷが結合する格の種類，ＭＷに埋め込ませるＭＷの内容，即ちＣＮＣの内容などを明確に規定することによって，単語，特に動詞の意味構造をかなり明確に規定することができる．
このようにして規定された単語といろいろなＰＳと組み合わせることによって，さらにいろいろな意味構造を構築することができる．このようにして構築された意味に新たな単語を割り付けるとまた新しい単語を定義することができる．たとえば，”浮かぶ”は第３９図に示す意味構造をもっているとする．これは｛Ａ２が気体又は液体の中あるいは上に存在するという状態に時間Ｔ２，空間Ｓ２でＡ２自身がある｝という意味である．これはいわゆる自動詞と呼ばれているものである．
｛花が水に浮かぶ｝とう文章は
｛花は｛花が水の上にある｝という状態である｝
ということになる．
｛〜に〜をさせる｝という使役の表現は，対象としている文章の構造文の下に｛〜をする｝というＰＳ−Ｄを置き，この対象とする文章全体をこのＰＳ−ＤのＯ格に埋め込むことによって，実現させる．
”浮かぶ”に”〜させる”のＰＳ３を結合した構造文を第４０図に示す．対象としている
｛花がいまここで水に浮かぶ｝
をいう文の下に｛〜させる｝というＰＳ３を結合している．これによりこのような状態にＡ３が時間Ｔ３，空間Ｓ３で行うという意味になる．ＰＳ３のＰ３格のＭＷの要素．ＷＤに埋め込まれるＷＤを”せ”とした．このとき”浮かぶ”のＡ２格の助詞を”を”にかえ，Ｐ２格の動詞の活用語尾助詞を”ば”に変える．そして使役の”せる”ＰＳ−Ｄを結合したときは，Ｔ２＝Ｔ３，Ｓ２＝Ｓ３とすることにした．Ａ３を”太郎”，Ｔ３を”いま”，Ｓ３を”ここ”とすると，第４０図の自然文は次のようになる．
｛太郎はいまここで花を水に浮かばせる｝
になる．さきほど  Ｔ２＝Ｔ３，Ｓ２＝Ｓ３としたが，厳密にいえば，必ずしも同じにはならなくてもよい，しかし，実際には使役の表現がそのように厳密に時間，空間を表現していないと思われること，またそのようにしないと意味解析のときに埋め込み可能の格がそれだけ多くなるので，あとで述べるように，意味解析があいまいになる．ここではそのようにしたが，同じ単語が二回出てくるので，意味として重要なのは最下位のＭＷであると考えてＴ３とＳ３を表現可とし，Ｔ２とＳ２を表現禁止とした．
”浮かばす”は”浮かばせる”と意味は同じであると考え，同じ意味構造にした．この構造文を第４１図に示した．つまり”浮かばす”は”浮かばせる”がなまってできた言葉と考えることにする．
”浮かばせる”のように”浮かぶ”と”〜せる”とが合成して，文章を作っても，また”浮かばす”とう単独の単語をもちいて作成した文章でも，意味が同じであれば，同じ意味構造を保障しようというのが，この特許の特徴である．
｛死ぬ｝を使役にすると｛死なせる｝となるが，その構造文は｛死ぬ｝の下に｛〜せる｝という使役のＰＳ−Ｄを結合して生成される．これを第４２図に示す．”殺す”と”死なせる”は厳密にいえばニュアンスは違うが，意味構造としては，同じであると考えて，第４２図で示す構造にした．”死なせる”の意味構造にラベルとして単語の”殺す”を割り当てると，第４３図のようになる．”殺す”の中に”死ぬ”の意味が含まれているのでＡ２の”死ぬ”を表現禁止にした．
受け身形は対象となる文章の構造文の最下位のＰＳ，即ちルートＰＳの下にさらに，受け身の｛〜れる｝を表現するＰＳ−Ｉを設けて，そのＯ格にその文章全体を埋め込むことによって，作ることにする．｛〜れる｝のＰＳ−Ｉの構造文を第４４図に示す．受け身の場合も，使役の場合と同じように対象となる文章のルートＰＳの時間格のＴと空間格のＳとこの受け身のＰＳの時間格のＴＰ空間格のＳＰ同じにする．そのために，お互いのＭＷの要素．ＲＰにあいてのＭＷのアドレスを書き込み，優先順位が高いほうのＰＳ，つまり最下位のＰＳの時間格と空間格を表現可とし，対象となった文章のルートＰＳの時間格，空間格の表現を禁止にする．
｛太郎が今日学校で花子に本を与えた｝
という文章（第３４図）を受け身にすると，構造文は第４５図のようになる．ただし，Ａ３の格助詞は”によって”に変わる．前述の理由でＴ２＝Ｔ３＝Ｔ４，Ｓ２＝Ｓ３＝Ｓ４となるので，受け身のＰＳではＡ格以外は確定するが，問題はＡ格に埋め込む単語である．受け身の場合は，このＡ格に埋め込める単語は，対象とする文章の構造文に埋め込めまれた単語が取り出されて，この受け身のＡ格に埋め込まれたものであると考えることにする．第４５図で分かるように，”与える”という構造文に埋め込まれた単語は”太郎”，”今日”，”学校”，”花子”，”本”の五個である，この五個の単語は全て受け身のＡ格（Ａ４）に埋め込むことができる．しかし次に説明するように元のＭＷの格の種類によって意味が全く異なってくる．Ａ２格の”花子”をＡ４格に埋め込んだ場合を第４５図に，Ａ３格の”太郎”をＡ４格に埋め込んだ場合の構造文を第４６図に示した．第４５図は
｛花子は今日学校で太郎によって本を与えられた｝
となり，正確に受け身形を表現しているが，第４６図では
｛太郎は今日学校で花子に本を与えられた｝
とな，これは，尊敬の意になる．この場合Ａ３の（太郎）によっての方を表現禁止にした．
Ａ１の”本”を取り出すと，第４７図のようになる．即ち
｛本は今日学校で太郎によって花子に与えられた｝
となる．これは｛本は〜に与えられた｝という受け身にもとれるが，
｛本は〜与えることができた｝
というように可能とも受け取ることができる．Ｔ４の”今日”を取り出すと，第４８図のようになる．即ち
｛今日は学校で太郎によって花子に本を与えられた｝
となる．これは｛今日は〜与えることができた｝という可能の意味にとることができる．ここで”今日”が二回でてくるので，どちらかの”今日”を表現禁止にしなければならないが，優先順位をＰＳの階層が低いほう，そして，同じ階層の場合なら決められた格の順位，この場合，仮にＡＴＳＯＰとすると，この順の左側，即ちＭＷ１７，を優先的に表現可とした．そして，それ以外をを表現禁止にした．表現可とするＭＷと表現禁止のＭＷ相互の関係を明確にするために，要素．ＲＰにお互いに相手のＭＷのアドレスを書き込んでおく必要がある．
構文解析によって，入力された自然文は単語，助詞，記号などに分けられるが，最終的には言語構造情報ＩＭＦ−ＬＳに変換される．意味解析はこの言語構造情報に基ずいて，意味フレームＩＭＩ−ＦＲＭを作り，単語，助詞，記号を埋め込む作業である．受け身の場合はルートＰＳのＡ格（Ａ４）に埋め込まれた単語ＷＤはその構造文のどこかのＭＷに埋め込まれるべきものであるから，それがどれであるかをしらべなければならない．調べる方法は幾つもある，たとえば，格を探索するときに優先順序をつけ，その順序で空いている格を捜し，見つかった順に埋め込み，その後そのＭＷに埋め込まれるべき単語の概念ＣＮＣをチェックしたり，単語の意味概念を調べて，その合理性を調べるなどして，できるだけ正確に元の格をさがすが，そのまえに埋め込み可能な格をできるだけ少なくしておかなければならない．Ｓ格，Ｔ格に関してＴ４，Ｓ４以外は埋め込み禁止にしたのはそのためである．
｛〜与えるらしい｝という文章は｛〜与える｝という文章の構造文と｛〜らしい｝という文章の構造文が次のように合成されたと考える．
｛〜らしい｝という文は第４９図で示すような意味構造を持っているとする．ＭＷの要素．ＢＫには４桁の１６進数のデータを書き込むが，４桁目が”ａ”であるＭＷに対象となる文章全体を埋め込むことによって，合成している．マーク”ａ”がなくても，｛〜らしい｝をいう文章の構造文では埋め込み可能な格のうち空いている格はこの格以外にないから，特にこのマークを付ける必要はないが，他にもこのマークを用いているので，これを用いた．
｛〜らしい｝という文の意味構造は次のようになる．最上位のＰＳ１は｛Ａ２（対象となる文章）には不確かさがる｝という意味である．その下のＰＳ２は｛Ａ２（対象となる文章）には不確かさがあるという状態である｝，つまり｛Ａ２（その対象となる文章）は不確かである｝となる．ＰＳ３になると，｛Ａ４（私）にはＡ３（そのような考え）があるという状態である｝，つまり｛その対象となる文章は不確かであるという考えが私にあるという状態である｝ということになる．ＰＳ４は｛そのとき，そのところで上述のような状態である｝となる．ＰＳ３とＰＳ４は第２８図で説明したように｛〜の考えを持つ｝あるいは｛〜と思う｝と同じ構造文である．そして，Ａ４は”話し手”つまり”私”であるから，このＰＳ３とＰＳ４は｛私は〜の考えを持つ｝あるいは｛私は〜と思う｝になる．従って，｛〜らしい｝というのは｛私は〜が不確かであるという考えを持つ｝あるいは｛私は〜は不確かであると思う｝と同じ意味になる．｛〜らしい｝という単語に”私が”という意味が含まれていると考えて，”私”を表現禁止にしている．
｛太郎が今日学校で花子に本を与えたらしい｝
という文章は
｛太郎が今日学校で花子に本を与えた｝
という文章を｛〜らしい｝という文章の”ａ”というマークがあるＭＷに埋め込んで結合してできた文章で，構造文は第５０図のようになる．この場合の二つの文章の結合は”ａ”があるＭＷ２０の要素．ＭＷにＰＳ３の番号を書き込むことで実現できる．実際のデータは”ＰＳ”と”３”を分けて，書き込んでいる．ＰＳであることは，要素．ＢＫの２桁目を”ｅ”にして，”３”は要素．ＭＷに書き込んでいる．この構造文のＭＷを埋め込み順序に従って並べかえると，次のようになる
0003811902.tif 000020
0003811902.tif 000021
＊の印のついている表現禁止のＭＷを省略するとつぎのようになる．
0003811902.tif 000022
（）や［］を取り除くと，次のようになる．
0003811902.tif 000023
これをスペースを詰めると，次のようになる．
｛太郎が今日学校で花子に本を与えるらしい｝
｛与えるらしい｝は次のようになる．
0003811902.tif 000024
このことから分かるように，構造文のかなりの部分が表現されていないことがわかる．表現されていない部分をスペースで示したが，自然文になると，そのスペースが詰められるから，自然文をみたときに，必要な内容が正確に表現されていないと思われがちでるが，実際には第５０図で示したように，意味は極めて正確に規定されていることが分かる．自然文では必要最小限のことしか表現されておらず，冗長な部分，必要のないものは徹底的に省略されていると考えられる．自然文上で
0003811902.tif 000025
造として明確に規定されていて，表現する必要のないものである．表現禁止と埋めみ不可は厳密には異なるが，大抵の場合は同じであるので，表現禁止になっているのがこれに相当する．埋め込み
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のは表現を省略することができる．すでに話し相手が｛太郎が今日学校で花子に本を与える｝ということを予想している場合では，”誰”いつ”，”どこ”，”誰”，”何”は話し相手が容易に理解できるから省略できる．状況をよく知っているもの同志では，上で述べたような会話で｛誰か何
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具体的に内容を規定せず，”誰か”，”何か”，”いつか”，”その時”，”そこで”などのように抽象的に表現する場合は前にも述べたように，デフォルト値としてＭＷには何も記入しない．問
0003811902.tif 000028
かである．これを正確に判定する方法はないので
0003811902.tif 000029
とした．
第５０図において，ＰＳ１〜ＰＳ４までを自然文に翻訳すると，
｛太郎が今日学校で花子に本を与えるということには不確かさがある｝
となる．ＰＳ１〜ＰＳ５までを自然文に翻訳すると
｛太郎が今日学校で花子に本を与えるということは不確かである｝
となる．ＰＳ１〜ＰＳ６までを翻訳すると，
｛太郎が今日学校で花子に本を与えるという不確かな考えが私にある｝
になる．ＰＳ１〜ＰＳ７までを自然文に直すと，
｛私はこのときこのところで太郎が今日学校で花子に本を与えるという不確かな考えが私自身にあるという状態である｝
前にも述べたように，本特許では表現が異なっていても意味が同じであれば，同じ構造文になることを常に保証しようというのが基本的な考え方である．またこれは，日本語だけでなく，他の言語，例えば，英語についても，同様なことを保証しようとしている．これ迄日本語のなかで，表現がことなっていても，意味が同じであれば，同じ意味構造になるようなデータ構造を構築してきたが，英語のように言語体系が日本語と全く異なっていても，意味が同じなら，同じ意味構造が構築されなければならないという考えである．
｛太郎は今日学校で花子に本を与えることができる｝
という文章は｛〜与える｝という文章の構造文と｛〜できる｝という文章の構造文を第５１図で示すように，結合して合成されたと考える．この場合も｛〜できる｝という文章に一ケ所結合ケ所を示すマーク’ａ’を持つＭＷがあり，そのＭＷに対象となる文章を埋め込む．
｛〜できる｝という文章は第５２図に示すような意味構造を持っている．結合対象となる文章はＡ２格のＭＷに埋め込まれる．Ｓ１格はそのＡ２が埋め込まれるので，ＰＳ１は｛Ａ２（埋め込まれる文章）には可能性がある｝ことを表す．ＰＳ１〜ＰＳ２は｛Ａ２は可能である｝ことを表す．ＰＳ３のＡ格（ＭＷ７）の要素．ＷＤには埋め込まれる文章のルートＰＳのＡ格のＭＷの要素．ＷＤに埋め込まれている単語を埋め込み，時間格Ｔ３と空間格Ｓ３も同様に，埋め込まれる文章のルートＰＳのＴ格，Ｓ格を埋め込むことにする．すると，同じ内容を持つＭＷが複数できるので，どちらかのＭＷを表現可とし，他を表現禁止にしなければならない．埋め込まれる文章である｛〜を与える｝のルートＰＳ（上位のＰＳ）のＭＷを表現禁止にし，埋め込む文章である｛〜できる｝のルートＰＳ（下位のＰＳ）のＭＷを表現禁止する場合には要素．ＢＫの１６進数の４桁目を”６”とし，逆に上位のルートＰＳのＭＷを表現可とし，下位のルートＰＳのＭＷを表現禁止にする場合には”９”を書き込んで，指示を与えている．第５２図に示した｛〜できる｝のルートＰＳの場合は’６’であるから，埋め込まれる文章のルートＰＳのＡ，Ｔ，Ｓ格は表現禁止である．ＰＳ３は｛Ａ３が時間Ｔ３空間Ｓ３で，埋め込まれた文章の内容が可能であるという状態である｝ことを表している．｛太郎が今日学校で花子に本を与えることができる｝
という文章の構造文は第５１図のようになる．即ち｛太郎が今日学校で花子に本を与える｝という文章（ＰＳ１〜ＰＳ３）をＭＷ２０に埋め込む．埋め込む文章のルートＰＳの主格Ａ３，時間格Ｔ３，空間格Ｓ３の要素．ＷＤの単語を｛〜できる｝のルートＰＳのそれぞれ主格Ａ６．時間格Ｔ６，空間格Ｓ６の要素．ＷＤに埋め込み，要素．ＢＫの指示に従って，上を表現禁止，下を表現可にすると，上述のような自然文が生成できる．この構造文からいろいろな自然文が生成できる．例えば，第５１図で示すＰＳ１〜ＰＳ５までの構造文では，その自然文は次のようになる．｛太郎が今日学校で花子に本を与えることは可能である｝
となる．ＰＳ６がないので，（太郎），（花子），（学校）は一回しか出てこないので，＊のマークを外して，ＭＷ１２，ＭＷ１３，ＭＷ１４は表現可とする．この自然文を英語に翻訳するには，日本語の文字列ＫＮＪの単語を英語の文字列の単語に，日本語の助詞を英語のそれに相当する助詞に代え，語順を英語の標準語順ＡＰＯＳＴに変えて，出力すればよい．
第５３図は第５１図をそのように変えた，英語用の構造文である．これを埋め込んだ順にＭＷを並べると，つぎのようになる．
0003811902.tif 000030
これから表現禁止の単語を取り除くとつぎのようになる．
0003811902.tif 000031
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これから（）と［］を取り除くとつぎのようになる．
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となる．このスペースを取り除いたのがいわゆる自然文である．
｛Ｔａｒｏ  ｃａｎ  ｇｉｖｅ  Ｈａｎａｋｏ  ｂｏｏｋｓ  ａｔ  ｓｃｈｏｏｌ  ｔｏｄａｙ｝
この様子は全く日本語の場合と同じである．
第５３図のルートＰＳのＰ６格は（ｃａｎ），Ｏ６格は（  ）となっているが，これを日本語の場合と同じ理由でＰ６を（ｉｓ）（あ）る，Ｏ６を（ａｂｌｅ）（可能）でとすることができる．第５４図はそのように変えたものである．これから自然文を生成すると，次のようになる．
0003811902.tif 000034
0003811902.tif 000035
これから表現禁止の単語と（）と［］を取り除くと，次のようになる．
0003811902.tif 000036
ここで，ＰＳ３以上を全体格として埋め込む場合にＰ３の前に”ｔｏ  を付けて，ｔｏ（ｇｉｖｅ）とするが，”ｃａｎ”が前にくる場合には  ”ｔｏ”を省略したこの文からスペースを取り除いたのが，自然文である．
｛Ｔａｒｏ  ｉｓ  ａｂｌｅ  ｔｏ  ｇｉｖｅ  Ｈａｎａｋｏ  ｂｏｏｋｓ  ａｔ  ｓｃｈｏｏｌ  ｔｏｄａｙ｝
となる．ＰＳ１〜ＰＳ５までを自然文にすると，次のようになる．第５６図にその構造文を示す．ＰＳ６がなくなったので，ＰＳ３の（Ｔａｒｏ），（ｓｃｈｏｏｌ），（ｔｏｄａｙ）を表現可にしなければならない．英語の場合はルートＰＳの主格Ａ格に文章の全体を持って来ることができないという性質があるので，Ａ５格には形式的な（ｉｔ）を置き，文章はＸ格に埋め込んでいる．英語で全体格を取り出すときには，第５５図で示すように，全体助詞ｊｍのｔｈａｔを用いる場合と，第５６図で示すｆｏｒ（Ａ）ｔｏ（Ｐ）の場合があるので，その両方を示した．これを自然文に直すと次のようになる．
ｉｔを用いずにＡ５格に対象とする文章全体埋め込むと次の二つの文章になり，
0003811902.tif 000037
ｉｔをもちいると，次の二つの文章が得られる．
0003811902.tif 000038
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これから，表現禁止，（），［］を取り除くとつぎのようになる．
0003811902.tif 000040
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形容詞と呼ばれている単語にもそれぞれ異なった意味構造をもっている．主なものについて，二，三紹介する．
｛花子は美しい｝という文章を構造文で示すと第５７図のようになる．この意味構造は二階層のＰＳで構成されている．ＰＳ１は｛花子のところには美しさがある｝という意味を表している．ＰＳ２は｛花子はそのような状態である｝，つまり｛花子は｛花子のところに美しさがる｝という状態である｝ことを表している．”花子”がＡ２とＳ１に埋め込まれているので，優先順位に従って，Ｓ１の”花子”を表現禁止にすると，｛花子は｛美しさがある｝という状態である｝になる．”美しさがあるという状態”に”美しい”という単語を割り当てると，｛花子は美しいである｝となる．形容詞そのものはもともと状態を表現しているので，”である”というのは冗長である．日本語では通常省略される．これを表現禁止にすると，｛花子は美しい｝となる．
”あつい”には”熱い”と”暑い”がある．”熱い”はものの温度が高い”ことを表現し，”暑い”は”大気の温度が高い”ことを表現している．その意味構造を第５８図と，第５９図で示す．Ａ２とＳ１格には同じものが埋め込まれるが，これが，”熱い”場合が物体で，”暑い”場合が大気であるので，ＣＮＣ／物体，ＣＮＣ／気体として，その単語の内容を規定している．ＰＳ１は｛Ａ２には温度があり，その温度が高い状態である｝ことを示しており，ＰＳ２は｛Ａ２はそのような状態である｝ことをあらわしている．
｛鍋は熱い｝の構造文は第５９図のようになる．｛今日は暑い｝の構造文は第５８図のようになる．正確には｛大気は今日は暑い｝であるが，｛今日は暑い｝は日常使い慣れた表現であるから，”大気”が省略されたと考える．英語では”ｉｔ”であるが，英語では主格は省略できないので，省略語”ｉｔ”が埋め込まれいる．第５９図において，ＰＳ１を自然言語に翻訳すると，｛鍋では温度が高い｝となる，ＰＳ１〜ＰＳ２を”熱い”という単語を用いなければ，｛鍋は温度が高い｝となる．
第２７図で｛Ａ２が｛Ａ２自身に〜がある｝状態にする｝というのを｛Ａ２が〜を持つ｝ことと同じ意味構造であることをすでに説明したが，”する”の代わりに”ある”にすると，”持っている”になるが，これを適用すると，上の文は｛鍋は高い温度を持っている｝になる．
以上のことから，｛鍋は熱い｝という表現の中に，｛鍋では温度が高い｝，｛鍋は温度が高い｝，｛鍋は高い温度を持っている｝という表現を内蔵していることになる．これらのうちどの表現をもちいても，同じ意味構造になるから，後でも述べるように，質問応答でテキストに｛鍋は熱い｝という文があったときに，｛鍋では温度は高いでするか？｝という質問に｛はい，鍋は温度が高いです｝と答えることができる．
｛長崎の太郎｝とか｛太郎の弟｝という表現は自然文ではしばしば現れるが，これを第６０図で示すような意味構造を持っていると考える．（ａ）は｛長崎には太郎がいる｝が，その太郎である，（ｂ）は｛太郎には弟がいる｝が，その弟であるということを表している．つまり｛〜がいる｝という存在を表すＰＳ−ＥからＡ格を取りだしたのが，上に示した文である．ところが｛弟の太郎｝は｛太郎は弟である｝とう文章から（太郎）が取り出されたものであると考えられる．これを構造文で示すと，（ｃ）のようになる．つまり｛〜は〜である｝という状態を表すＰＳ−ＩからＡ格が取り出されたとものと考えることにする．｛ＡのＢ｝という文章はＰＳ−ＥからかＰＳ−ＩからかＡ格のＢが取り出されたのかこれだけの文では分からない．Ａが（弟）のように属性を表す単語であれば，ＰＳ−Ｉから取り出されたと分かるが，自然文では微妙な表現が多いので，どちらとも判断できない場合がおおい．しかし，もともと｛〜の〜｝という表現はかなり大ざっぱな表現にもちいられるので，判断がつかないときは，ＰＳ−Ｅを用いて一先ず解析し，あとで推論，合理性チェックなどで信頼性を高めるという方法をとっている．
｛いまここに本が存在する｝という自然文からＰ格（述語格）を取り出すと，｛いまここでの本の存在｝となることは，すでに説明した．これを構造文で示すと
0003811902.tif 000042
となる”いま”，”ここ”という単語を取り除くと，
0003811902.tif 000043
となる．つまり｛本の存在｝となる．さらに”本”を取り除くと，
0003811902.tif 000044
0003811902.tif 000045
となり，｛存在｝だけになる．｛本の存在｝は具体的な表現であるが，｛存在｝は抽象的な表現であると考えることにする．Ｐ格に埋め込まれた単語（文字列）はこの意味フレームを代表するラベルとなることが多い，このことから，Ｐ格以外に一つでも単語が埋め込まれたＭＷがあると具体的な表現であり，Ｐ格だけしか単語が埋め込まれていな場合は抽象的な表現であると考えることにする．
｛与える｝の意味構造は第３２図で示したが，これには単語が何も埋め込まれていないので，抽象的な意味を表現していると考える．この抽象的な意味は次のようになる．始め｛何か（Ａ１）が何か（Ａ３）のところに存在した｝が，この時点では｛何か（Ａ１）は何か（Ａ２）のところに存在する｝という状態に｛何か（Ａ２）がする｝つまり｛何か（Ａ２）が何か（Ａ１）を持っている｝という状態に｛何か（Ａ３）がいつか，どこかでする｝つまり｛何か（Ａ３）がいつかどこかで何か（Ａ２）に何か（Ａ１）を与える｝という意味を表現していることになる．ここで”存在”とか”持っている”という単語は自然文では表現されない単語である．（単語が埋め込まれていないＭＷの助詞，記号は通常表現されない．）
前述のように，意味の基本単位ＩＭＩである基本文ＰＳを種々組み合わせていろいろな意味構造（概念）を構築し，それにラベルとしての単語（文字列）を割り当てる．このようにして構築された意味構造（意味概念）を意味フレームＩＭＩ−ＦＲＭを呼ぶ．そして，単語がまだ埋め込まれていない状態，即ち抽象的な意味概念を表現している意味フレームを集めて意味フレーム辞書ＤＩＣ−ＩＭＩを作る．
意味フレームのデータ構造ＰＳはＤＰＳデータ領域に，データ構造ＭＷはＤＭＷデータ領域に格納されていて，各単語に対応する意味フレームのある場所は第６１図に示すＰＴＮテーブルＰＴＮ−ＴＢＬで示されている．同テーブルで，ＤＰＳはｄｐｓ−ｓｔからｄｐｓ−ｅｄまでに，ＤＭＷはｄｍｗ−ｓｔからｄｍｗ−ｅｄまでに格納されていることが分かる．各意味フレームにはｐｔｎ−ｎｏがつけられていて，そのｐｔｎ−ｎｏは単語ＷＤの要素ＰＴＮに書き込まれている．従って，単語の意味フレームは単語ＷＤの要素ＰＴＮからｐｔｎ−ｎｏを取り出し，ＰＴＮ−ＴＢＬから意味フレームを読み出すことができる．第６２図と第６３図は意味フレームをデータ文ＤＴ−Ｓで示したものである．このように自然文では表現されない単語，助詞，記号などを用いて抽象的な意味構造（概念）を規定した意味フレームをあらかじめ意味フレーム辞書ＤＩＣ−ＩＭＩに登録しておき，あとで述べる意味解析のときに，入力自然文の構文解析の結果得られる言語構造情報ＩＭＦ−ＬＳに従って，この意味フレームを読み出したり，それを組み合わせたりして，入力自然文が持っている抽象的な意味構造を構築し，それに入力自然文の単語，助詞，記号を埋め込むことによって，具体的に意味を特定する．このようにすれば，コンピュータ上で入力自然文の意味を正確に表現することができる．本特許ではこれが基本的な課題になっている．
自然文がコンピュータに入力されると，自然文を一つの文字列ＫＮＪと考え，文字列の先頭からそれらの文字列が単語辞書ＤＩＣ−ＷＤ（第６５図）および形態辞書ＤＩＣ−ＫＴ（第６６図）に登録されているかどうかを一つ一つ調べて，構文解析を行う．それは次のような方法で行う．
まず，単語辞書ＤＩＣ−ＷＤ（第６５図）の文字列だけを集めた文字列辞書ＤＩＣ−ＳＴ（第６４図）を用いて，入力文字列の先頭から文字列辞書ＤＩＣ−ＳＴに登録されている文字列があるかどうかを調べる．もしあればその登録されている文字列のＬＳ，ＰＴＮ，ＮＴＮ，ＬＯなどの言語構造情報ＩＭＦ−ＬＳを単語辞書ＤＩＣ−ＷＤ（第６５図）から読み取って，ＷＳテーブルに書き込む．そして，入力文字列からその検索された文字列を取り除いた残りの入力文字列について，形態辞書ＤＩＣ−ＫＴ（第６６図）を用いて，その検索された文字列と接続する文字列を調べる．形態辞書ＤＩＣ−ＫＴはある文字列とそれに接続できる文字列を記述した辞書である．動詞，形容詞，形容動詞の活用形によって，また名詞，助動詞などの品詞によって分類されている．単語辞書ＤＩＣ−ＷＤの検索後，形態辞書ＤＩＣ−ＫＴによって，検索を行うが，単語辞書ＤＩＣ−ＷＤの要素．ＫＹに形態辞書ＤＩＣ−ＫＴを用いて検索するときの分類名が格納されているので，その分類名を読み取って，その分類名で指示された範囲で検索を開始する．形態辞書ＤＩＣ−ＫＴに登録されている文字列が見つかり，検索が成功すると，その文字列がもっている言語構造情報ＩＭＦ−ＬＳを読み取って，ＷＳテーブルに書き込む．但し形態辞書ＤＩＣ−ＫＴにはこの言語構造情報ＩＭＦ−ＬＳは記載されておらず，形態処理テーブルＫＴ−ＰＲＯＣに記載されている．形態辞書ＤＩＣ−ＫＴの要素ｋｔ−ｓｔと，要素ｋｔ−ｅｄには検索された文字列ＫＮＪに対応する言語構造情報ＩＭＦ−ＬＳが格納さている範囲が書き込まれているので，言語構造情報を読み取ることができる．その文字列に接続することができる次の文字列は形態辞書の要素ｎｄｉｖに示されている分類名のところに記載されているので，その範囲で検索を行う．検索が成功すれば，そこで検索された文字列が示す要素ｎｄｉｖの分類名に従って，再び前述の方法で検索を続ける．ｎｄｉｖがｅｎｄになるまで，検索を続けるが，ｎｄｉｖがｅｎｄになると，それに継続する文字列はないので，残りの文字列にについては，始めに示したように文字列辞書ＤＩＣ−ＳＴによる検索に戻って，残りの入力文字列について前述のような方法で検索を続行する．そして入力文字列が無くなったところで，構文解析が終了する．このようにして自然文は次の意味解析のために，言語構造情報ＩＭＦ−ＬＳなどで構成されたＷＳテーブルに変換される．
以上説明した構文解析を次の例文でもう少し詳しく説明する．
｛太郎と次郎は花子達にバラだけをプレゼントしました｝
という文章が入力されると，まず自然文の先端からの文字列ＫＮＪが文字列辞書ＤＩＣ−ＳＴ（第６４図）にあるがどうかを調べる．第６４図にここで説明するためだけの必要最小限の文字列辞書ＤＩＣ−ＳＴを示した．以上の自然文の先頭からの文字列で文字列辞書ＤＩＣ−ＳＴにあるのは，”太郎”であるから，上の自然文から”太郎”を取り除くと，次のようになる．
｛と次郎は花子達にバラだけをプレゼントしました｝
文字列辞書ＤＩＣ−ＳＴにおいて”太郎”という文字列ＫＮＪを持っている単語はＷＤ−ＮＯ／１である．単語辞書ＤＩＣ−ＷＤ（第６５図）には，ＷＤ−ＮＯ／１の”太郎”に関する情報が記載されている．これから言語構造情報ＩＭＦ−ＬＳとあとで述べる意味フレームが存在する場所を示すＰＴＮを取り出して，ＷＳテーブルに書き込む．ＷＳテーブルを第６８図に示す．ここではＤＩＣ−ＷＤの言語構造記号ＬＳをＬＳ１，ＬＳ３，ＬＳ４の三つに分けて示している．１６進数４桁のＬＳの上２桁をＬＳ１に，２桁目をＬＳ３に，１桁目をＬＳ４に分けている．単語辞書ＤＩＣ−ＷＤには要素ＫＹに形態辞書ＤＩＣ−ＫＴで検索するときの，検索開始分類名が示してある．”太郎”の場合はＫＴ／ｆｆ２０（下２桁がｄｉｖになる）であるから，上に示した自然文｛と次郎は−−−｝の文字列が，ｄｉｖが２０である範囲で示した文字列にあるかどうかを調べる．”と”は第６６図に示すようにこの範囲にあるので”と”が検索できる．この”と”のＤＩＣ−ＫＴでのｋｔ−ｓｔとｋｔ−ｅｄはともに１７９であるので，この”と”の言語構造情報ＩＭＦ−ＬＳは形態処理テーブルＫＴ−ＰＲＯＣ（第６７図）のｋｔｐｒｏｃ−ｎｏ／１７９から取り出すことができる．それをＷＳテーブル（第６６図）に書き込む．ＷＳテーブルに書き込むのはＬＳ１，ＬＳ３，ＬＳ４，ＰＴＮ，ＬＯＧ，ＮＴＮＬＯＧ，ＫＮＪなどの言語構造情報ＩＭＦ−ＬＳである．ＬＳ１，ＬＳ３，ＬＳ４は前述のようにＬＳを三つに分けたものである．形態辞書ＤＩＣ−ＫＴの”と”においてはｎｄｉｖ／ｅｎｄであるから，この段階で形態辞書による検索をうちきり，残りの文字列
｛次郎は花子達にバラだけをプレゼントしました｝
について，始めに戻って，第６４図の文字列辞書ＤＩＣ−ＳＴを用いた検索を行う．”次郎”はこの文字列辞書ＤＩＣ−ＳＴにあり，”次郎”はＷＤ−ＮＯ／２である．この言語構造情報ＩＭＦ−ＬＳを単語辞書ＤＩＣ−ＷＤから取り出して，ＷＳテーブルに書き込む．ＷＤ２はＫＴ／ｆｆ２０であるから，形態辞書ではｄｉｖ／２０から検索を始める．”は”が検索できるので，”は”の言語構造情報ＩＭＦ−ＬＳを形態処理テーブルＫＴ−ＰＲＯＣのｋｔｐｒｏｃ−ｎｏ／２４９から読み出して，ＷＳテーブルに書き込む．”は”はｎｄｉｖ／ｅｎｄであるから，形態辞書での検索を切り上げ，残りの入力文字列｛花子達にバラだけをプレゼントしました｝について，再び文字列辞書ＤＩＣ−ＳＴを用いて検索と行う．この文字列辞書に”花子”があるので，”花子”の言語構造情報ＩＭＦ−ＬＳをＷＳテーブルに書き込んで，ｄｉｖ／２０で形態辞書の検索を行う．ここで”達”が検索できる．この言語構造情報を形態処理テーブルＫＴ−ＰＲＯＣのｋｔｐｒｏｃ−ｎｏ／１６５から読み取って，ＷＳテーブルに書き込む．”達”はｎｄｉｖ／２０であるから，もう一度ｄｉｖ／２０で残りの文字列｛にバラだけをプレゼントしました｝について，形態辞書で検索を行うと，”に”が検索できる．”に”の言語構造情報ＩＭＦ−ＬＳを形態処理テーブルＫＴ−ＰＲＯＣのｋｔｐｒｏｃ−ｎｏ／２５４から読み取り，ＷＳテーブルに書き込む．”に”のｎｄｉｖはｅｎｄであるから，ここで形態辞書での検索を切り上げ，また残りの文字列｛バラだけをプレゼントしました｝について，文字列辞書ＤＩＣ−ＳＴで検索する．”バラ”が検索できて，その言語構造情報ＩＭＦ−ＬＳをＷＳテーブルに書き込む．形態辞書でｄｉｖ／２０において，”だけ”を検索し，その言語構造情報ＩＭＦ−ＬＳをＷＳテーブルに書き込む．ｎｄｉｖ／２０であるから，また残りの文字列｛をプレゼントしました｝について検索を開始する．”を”が検索できて，その言語構造情報をＷＳテーブルに書き込む．”を”はｄｉｖ／ｅｎｄであるから，形態辞書を用いた検索を終え，残りの文字列
｛プレゼントしました｝
について，文字列辞書による検索を行う．”プレゼント”が検索できて，その言語構造情報をＷＳテーブルに書き込む．”プレゼント”のＫＴはｃであるから，残りの文字列
｛しました｝
について形態辞書のｄｉｖ／ｃで検索を開始する．そこで”し”が検索でき，そのときの言語構造情報を形態処理テーブルから読み取り，ＷＳテーブルに書き込む．”し”はｎｄｉｖ／５ａであるから，残りの文字列
｛ました｝
をｄｉｖ／５ａで検索を行う．”ま”が検索できて，その言語構造情報ＩＭＦ−ＬＳテーブルに書き加える．”ま”のｎｄｉｖは１４であるから，残りの文字列｛した｝
について，ｄｉｖ／１４で検索をする．ここで”した”が検索できて，その言語構造情報をＷＳテーブルに書き込む．”した”のｎｄｉｖはｅｎｄであるから，もう一度文字列辞書による検索を行うが，ここで入力文字列がないので，構文解析が終了する．文字列辞書及び形態辞書による検索において，検索が失敗すれば，辞書に登録されてない文字列が入力自然文にあるということであるから，その時点で構文解析を中断して，構文解析不能とする．
先に示した文字列辞書，単語辞書，形態辞書，形態処理テーブルなどは，ここで説明に必要な最低限のものしか示していないが，実際にはかなり膨大で複雑な構造になっているあ．同様な方法で次に示す自然文を構文解析し，言語構造情報や辞書情報に変換したＷＳテーブルを第６９〜７３図に示す．
｛次郎は太郎が花子にバラを与えなかったとは思わなかったらしいよ｝
｛バラは次郎によって太郎に対して花子に与えさせられなかった｝
｛次郎は太郎が花子にお金をあげたので花子が東京へ行ったと思った｝
｛元気な太郎が今日学校で白いボールを投げました｝
｛太郎の花子へのバラのプレゼントはありませんでした｝
前述のように構文解析は入力自然文の文字列を単語辞書ＤＩＣ−ＷＤおよび形態辞書ＤＩＣ−ＫＴを用いて言語構造情報列ＩＭＦ−ＬＳＬに変換するが，これを用いて，次に述べるような方法で，意味解析を行う．意味解析の結果はデータ文ＤＴ−ＳとしてＰＳデータ構造およびＭＷデータ構造で表現される．次に説明する場合は，言語構造情報列ＩＭＦ−ＬＳＬを格納したＷＳテーブルから意味解析の途中経過を格納するＭＫテーブルＭＫ−ＴＢＬを作成して，このＭＫテーブルを用いて意味解析を行う例である．これを具体的に示すと次のようになる．
第６８図は｛太郎と次郎は花子達に今日学校でバラだけをプレゼントしました｝を構文解析して，これらの文字列を言語構造記号列ＬＳＬに変換したＷＳテーブルである．このＷＳテーブルの要素ＬＳ１，ＬＳ３，ＬＳ４をＭＫテーブルの要素ＬＳ１，ＬＳ３，ＬＳ４にコピーする（第７４図）．そしてＭＫテーブルの要素ＷＳＮＯにＷＳテーブルのナンバーＷＳ−ＮＯを書き込む．従ってこのＷＳＮＯからＷＳテーブルの要素ＷＤを求めそれから単語に関する情報を容易に取り出すことができる．ＭＫテーブルにはその他に，要素ＭＫＫ，ＰＳＭＷＫ，ＮＯがあり，要素ＭＫＫには最後のデータであることを示すｅｎｄマークやその他意味解析を行う上で必要な各種のマークが格納される．このようにして作成したのが第７４図に示すＭＫテーブルＭＫ−ＴＢＬである．ここで例として紹介する意味解析はあとで詳しく述べるように，文章の先頭から逐次解析するのではなく，各種の意味解析文法ＩＭＩ−ＧＲＭを言語構造情報列ＩＭＦ−ＬＳＬに適用し，適用できるルールがあれば，部分的にでも意味解析を行う．このようにできるところからどんどん解析を進めるという方法をとっている．従って部分的には意味が確定しても，まだ全体の文脈との整合性がとれていない場合が生ずる．そこでそれを中間結果としてＭＫテーブルに書き残しておき，それも含めて他の言語構造記号列ＬＳＬと一緒に意味解析を行って行く．
第７５図は
意味解析（）のプログラムをＣ言語の様式に従って書いたものである．今後説明する文章の中では文字列の後に（）を付け，文字列の下に を引くことによって，それが各種の言語処理を行う関数あるいはプログラムであることを示す．これが意味解析文法ＩＭＩ−ＧＲＭの詳細な内容になる．
このプログラムは，
（１）  単語相互に論理関係のＡＮＤかまたはＯＲがあるかどうかを調べるＡＮＤ−ＯＲ関係（）
（２）  名詞が複数かどうかを調べる複数関係（）
（３）  論理関係のうち”のみ”，”だけ”，”しか”，”さえ”などの論理関係を調べるのみしか関係（）とＸＰ関係（）
（４）  動詞  相当の単語を検出し，その単語から意味フレームを読みだしたり，またいくつかの意味（ＩＭＩ）フレームを結合してさらに大きい意味（ＩＭＩ）フレームを構築し，その意味フレームにそれに関係する単語を埋め込む関数，即ち動詞関係（）
（５）  もともと意味フレームから取り出されたと考えられる単語を捜し，その単語をもとの意味フレームに埋め込む処理を行う関数，取りだし単語の埋め込み関係（）
（６）  形容動詞が見つかった場合に処理を行う形容動詞関係（）
（７）  形容詞が見つかった場合に処理を行う形容詞関係（）
（８）基本文のＰＳとＰＳとが含意関係にある場合の処理を行うｐｉｍｐｐ関係（）
などから成り立っていて，ｗｈｉｌｅ（１）｛｝の｛｝内に書き込まれている．そのあと，
（９）ＭＫテーブルの整理を行うＭＫテーブルの整理（）
がある．
意味解析（）が実行されると，このｗｈｉｌｅ（１）｛｝の｛  ｝の中に書き込まれている各関数が上から順に実行される．これらの関数の処理が成功すると”１”が返ってくるので関数は  ＞０となり，ｂｒｅａｋにより，このｗｈｉｌｅ（１）｛｝の｛  ｝から抜け出す．抜け出すとＭＫテーブルの整理（）というプログラムを実行する．
このプログラムはＭＫテーブルで不要になったデータを取り除く．不要になったデータは要素ＭＫＫが”０”になっているので，ＭＫ／０であるデータを見つけ，それを取り除いて，データを詰め，上から順に番号を付け直す．
その後，再びこのｗｈｉｌｅ（１）｛  ｝の｛  ｝の中に入り，上述の各関数を上から順に実行する．各関数は後で述べるように，各関数のｉｆ（式）の式の部分に文法ルールが書き込まれているので，この文法ルールが成立すれば，ｉｆ（式）｛｝の｛  ｝の中にある関数を実行し，うまく成功すれば，前述のように”１”を返すことにする．意味解析（）のプログラムのｗｈｉｌｅ（１）｛｝の中の全ての関数の処理が成功しないとき，即ちＭＫテーブルにつて全ての文法ルールを適用し尽くして，もうこれ以上適用できないときには，これで意味解析は終了するので，ｒｅｔｕｒｎ（１）で”１”を返して，このプログラムを終了する．
第７５図で示した意味解析（）のプログラムは
（１）ＡＮＤ−ＯＲ関係（），
（２）複数関係（）
−−−の順に並べているが，とくにこの順に並べる必要はない，むしろ各関数をこのような順番で行うかが正確な意味解析を行なう上で重要になる．ここにいろいろ工夫がこらされるのが普通である．
上述の意味解析（）を実行すると，前述の入力自然文のＭＫテーブル（第７４図）の場合では，まず最初に
ＡＮＤ−ＲＯ関係（）
の中に書き込まれている文法ルールが成立し，
ＡＮＤ−ＯＲ結合（）
を実行する．ＡＮＤ−ＯＲ関係（）のプログラムの内容をＣ言語の様式で示すと第７６図のようになる．このプログラムに書き込まれた文法ルールは同プログラムのｗｈｉｌｅ（１）｛  ｝の｛  ｝の中にあるｉｆ（式）に次のような文法ルールが書き込まれている．これを簡単に説明すると次のようになる，ｉ番目のＭＫの要素ＬＳ１が０ｘ１１（１６進数の”１１”で名詞を表す）Ｃ言語の様式で書くと，ＭＫ［ｉ］．ＬＳ１＝＝０ｘ１１）で，次のｉ＋１のＭＫの要素ＬＳ１が論理助詞（Ｃ言語の様式で書くとＭＫ［ｉ＋１］．ＬＳ１＝＝０ｘ５１    ＊注０ｘ５１は論理助詞）で，さらにその次のｉ＋２のＭＫの要素ＬＳ１が名詞（Ｃ言語の様式で書くとＭＫ［ｉ＋２］．ＬＳ１＝＝０ｘ１１）である場合，つまりＭＫテーブルの要素ＬＳ１において，名詞＋論理助詞＋名詞と並ぶかどうかを調べるのがこの文法ルールである．この条件式が成立するかどうかを，ｉ＝０から，ｍｋ−ｍａｘまで，一つ一つ調べる．第７４図の場合，ｉ＝０でこの条件式，即ちこの文法ルールが成立するのでｉｆ（式）｛｝の｛｝にあるプログラム，即ち，ＡＮＤ−ＯＲ結合（）を実行する．第７７図にこの入力自然文について意味解析を終了したときの構造文を第７８図にデータ文ＤＴ−Ｓを示す．
ＡＮＤ−ＯＲ結合（）
は次のような処理を行う．即ち，第７８図（ｂ）で示すようなＴＭＷデータ領域において，ＴＭＷ１とＴＭＷ２の二個を確保して，ＴＭＷ１の要素．ＷＤに”太郎”，ＴＭＷ２の要素．ＷＤに”次郎”を書き込む．そして，ＴＭＷ１とＴＭＷ２とが論理関係のＡＮＤで結合されていることを示すために，ＴＭＷ１の要素．ＮにＴＭＷ２の”２”を，ＴＭＷ２の要素．ＢにＴＭＷ１の”１”を，ＴＭＷ１の要素．ＬＯＧに１６進数４桁の”１０
0003811902.tif 000046
る．（第７７図）
0003811902.tif 000047
定したが，入力自然文での文脈の中で，まだ意味は確定していない．それを示すために，その代表として，左側のＴＭＷ１を代表として残し，その他をＭＫテーブルから取り除くことにする．そのために，０番目のＭＫの要素ＰＳＭＷＫに残すものがＭＷであることを示すために”ＭＷ”を，要素ＮＯにその番号ｔｍｗ−ｎｏ／１を書き込む．これを実行するためには，Ｃ言語では第７６図で示すように，
ＭＫ［ｉ］．ＰＳＭＷＫ＝ＭＷ；
ＭＫ［ｉ］．ＮＯ＝ｔｍｗ−ｎｏ；
（ただしこの場合  ｔｍｗ−ｎｏは”１”である）
と書けばよい．１番目と２番目のＭＫを取り除くにはＭＫの要素ＭＫＫに”０”を書き込む．これをＣ言語で書けば，
ＭＫ［ｉ＋１］．ＭＫＫ＝０；ＭＫ［ｉ＋２］．ＭＫＫ＝０；となる．このようにＭＫの要素ＭＫＫを”０”にしておくと，前にも述べたように，意味解析（）のプログラムのの中にあるＭＫテーブルの整理（）のプログラムを実行すると，ＭＫＫ／０となっているＭＫのデータをＭＫテーブルから取り除いて，データを詰めて，番号を付け直す．これを実行したときのＭＫテーブルが第７９図である．
ＡＮＤ−ＯＲ結合（）を実行した後，”１”を返して，このプログラムを終了する．（Ｃ言語ではｒｅｔｕｒｎ（１）；）と書く）
そして，意味解析（  ）に入り，さらに整理したＭＫテーブルについて，ｗｈｉｌｅ（１）｛  ｝の｛  ｝の中にある関数を始めから実行する．このＭＫテーブルでは
ＡＮＤ−ＯＲ関係（）
の文法ルールは成立しないので，次の
複数関係（）
を実行する．複数関係（）は図示していないが，名詞（０ｘ１１）＋複数助詞（０ｘ４３）の言語構造記号の並びが存在するかどうかという文法ルールを持っている．第７９図で分かるようにｉ＝２  で”花子達”すなわち名詞＋複数助詞となるので，複数処理（）を実行する．これは（”花子”とそれに”相当”するものがいて，それらがＡＤＮ関係と同類のＰＵ関係（複数関係）にあると
0003811902.tif 000048
関係を第７７図，第７８図（ｂ）に示すように，構築する．即ち，ＭＷ３の要素．ＷＤに”花子”を，要素．ｊｐｕに”等”を，要素．ＬＯＧに”１０  （４桁の１６進数の”１０”で，複数という論理関係を表すことにする）を，要素．Ｎに相手のＭＷの番号”４”を書き込む，そして，ＭＷ４の要素．ＷＤに”相当”を格納し，表現禁止にするために，要素．ＢＫに”ｅ＃＃＃”を，要素．Ｂに相手のＭＷ３の番号”３”を書き込む．これでこの部分の関係は記述できたが，入力自然文の中で意味がまだ確定していないので，”花子”が書き込まれているＴＭＷ３を代表として残し，他を全てＭＫテーブルから取り除く，そのために，，前に説明したように，ＭＫの要素ＰＳＭＷＫに”ＭＷ”を，要素ＮＯに”３”を書き込む．そして，他のＭＷの要素ＭＫＫに”０”を書き込む．
ＡＮＤ−ＯＲ関係（）は
）で”１”を返して，この関数の処理は終了する．ＭＫテーブルの整理（）を行って，ＭＫテーブルを整理して，意味解析（）のｗｈｉｌｅ（１）｛｝の｛  ｝の中の関数を実行する．
ＡＮＤ−ＯＲ関係（）；
複数関係（）；
にある文法ルールに該当するものがないが，
ＸＰ関係（）；
の文法ルールを適用する，第７９図から分かるように名詞（０ｘ１１）＋ＸＰ論理助詞（だけ，のみ，さえ，すら，しかなどの論理助詞０ｘ４３）が成立して，次のような処理を行う．第７７図と第７８図（ｂ）に示すようにＴＭＷ５とＴＭＷ６
0003811902.tif 000049
法で書き込む．これは”バラ”と”以外”が”だけ”という論理理関係（ＸＰの関係）にあることを示している．前と同じように，”バラ”たけを残して，他をＭＫテーブルから取り除くと，ＭＫテーブルは第８０図のようになる．このＭＫテーブルで示される言語構造記号は｛ＭＷ１（太郎）は今日学校でＭＷ３（花子）にＭＷ５（バラ）をプレゼントしました｝という自然文に相当する．このＭＫテーブルについてまた意味解析（）を行うと，
ＡＮＤ−ＯＲ関係（）；
複数関係（）；
ＸＰ関係（）；
のｉｆの条件式で示される文法ルールに該当するものがないのでパスするが，動詞相当として取り扱われる”プレゼント”という単語があるので，
動詞関係（）；
が実行される．動詞関係（）のプログラムの内容をＣ言語で示すと，第８１図のようになる．この関数の文法ルールはｉｆ（式）｛  ｝の条件式に書き込まれている．これはｉ＝０  から，ｉ＞ｍｋ−ｍａｘ  まで動詞（０ｘ１２）あるいは動詞相当の品詞（０ｘ１３）が存在するかどうかを調べるもので，第８０図に示すように，ｉ＝６  で動詞相当（０ｘ１３）が発見されるので，ｉｆ（式）｛  ｝の｛  ｝にあるプログラムを実行する．動詞相当の次にあるＬＳ１には０ｘ７３がないので，次の
ＩＭＩフレームの読み出し（）；
を実行する．これはＷＳＮＯ／１０から第６８図のＷＳテーブルに飛び，ＷＳテーブルから，ＰＴＮ／１４を読み取り，第６１図から意味フレーム辞書でのこの意味フレームの存在場所を知り，第６２図と第６３図の意味フレーム辞書から意味フレームを読み取る．第６３図に示す意味フレームのＤＰＳモジュールと第６２図のＤＭＷモジュールをコピーしたのが第７８図に示すＰＳデータとＭＷデータである．ＤＰＳの２２〜２４までとＤＭＷの１０１〜１１６までが”プレゼント”の意味フレームである．ＰＳの１〜３までと，ＭＷの７〜２３までが，読み出した”プレゼント”の意味フレームである．この意味フレームのルートＰＳのＰ格のＭＷの要素．ＷＤに”プレゼント”を書き込む．次に
ＰＳ関係の助詞の埋め込み（）；
を実行する．これは動詞相当の”プレゼント”の後にある動詞の語尾助詞ｊｇｂ（この場合は”し”），丁寧，否定，時制などを表現する時制否定助詞ｊｎｔｎ（この場合は”ま”），時制否定語尾助詞ｊｎ（この場合は”した”），全体助詞ｊｍなどをＰＳデータ，ＭＷデータの該当する個所に書き込み，書き込んだ助詞をＭＫテーブルから取り除くために，ＭＫテーブルの要素ＭＫを”０”にするプログラムである．ＭＫテーブルにおいては，動詞の活用の語尾助詞ｊｇｂは要素ＬＳ１において，”７１”，時制否定助詞ｊｎｔｎは”９１”，時制否定語尾助詞ｊｎは”９２”全体助詞ｊｍは”８１”で示されているので，これらの助詞があれば容易に分かる．このプログラムによって，第７８図（ｂ）のＭＷ２２の要素．ｊｇｂに”し”，ＴＰＳ３の要素−ｊｎｔｎに”ま”，−ｊｎに  ”した”を書き込んだ．
この動詞の後に助動詞や助動詞に相当する品詞が続く場合があると，これらの助動詞の処理を行うために  ／＊Ｂ＊／のマークで示したｗｈｉｌｅ（１）｛  ｝を実行する．この｛｝の中にある
ｉｆ（式）｛｝の条件式は
ＭＫ［ｋ］．ＬＳ１＝＝０ｘ１６｜｜ＭＫ［ｋ］．ＬＳ１＝＝０ｘ１２）
である，これはＭＫテーブルの要素ＬＳ１のｋ番目が０ｘ１６（助動詞）または動詞（０ｘ１２）であることをＣ言語で表現したものである．このプログラムについてはあとで，詳しく説明するが，この場合は助動詞はないのでｂｒｅａｋして，このｗｈｉｌｅ（）｛｝の｛｝から抜け出て，次の
ＩＭＩフレームへの単語の埋め込み（）
を実行する．ＩＭＩフレームへの単語の埋め込み（）のプログラムを第８２図に示す．動詞が存在するＭＫテーブルの番号を第８０図に示すようにをｋｐｂｏｔに保管して，それを基点として，ＭＫテーブルにおいて，−方向（逆方向）に解析を始める．同図で示すようにまず
ｉｆ（ＭＫ［ｋ］．ＬＳ１＝＝０ｘ１１｜｜
ＭＫ［ｋ］．ＬＳ１＝＝０ｘ７３｜｜
ＭＫ［Ｋ］．ＬＳ１＝＝０ｘ７２）
が示すように，名詞Ｎ（０ｘ１１）か格助詞ｊｃｓ（０ｘ７３）か強調助詞ｊｏｓｔ（０ｘ７２）であればそのｉｆ（）｛  ｝の｛｝の中にある文を実行する（Ｃ言語で｜｜は論理関係のＯＲを示す）．
ｉｆ（ＭＫ［ｋ］．ＬＳ１＝＝０ｘ７２）
ｋｐｊｏｓｔ＝ｋ−−；
は，Ｃ言語で，もしそれが語強調助詞ｊｏｓ（０ｘ７２）であるならば，これが存在する番号ｋをｋｐｊｏｓｔに保管し，ｋを  −１  することを示している．これを行った後，名詞（０ｘ１１）があればパスする．これはＣ言語では次のように表現する．
ｉｆ（ＭＫ［ｋ］．ＬＳ１＝＝０ｘ１１）
ｋ−−；
となる．そして
ｉｆ（ＭＫ［ｋ］．ＬＳ１＝＝０ｘ７３＆＆
ＭＫ［ｋ−１］．ＬＳ１＝＝０ｘ１１）
の場合，すなわち名詞＋格助詞となれば，その格助詞ｊｃｓがある番号ｋをｋｐｂ１に，名詞Ｎのある番号ｋ−１をｋｐｂ２に一時保管する．格助詞はあらかじめ  ＭＫ［ｋｐｂ１］．ＷＡ  に保管されているので，これをＷＡＫに取り出し，
ＷＡＫで指示した格助詞がＩＭＩフレームに一つだけ存在するか（）；というプログラムで，その格助詞が先ほど読み出した”プレゼント”という意味フレームにあるかどうか調べる．そして，意味フレームにあることが確認された格助詞とその組合わせ相手である名詞（名詞＋格助詞）を格納するテーブルＫＷＤＪＯを作成する．この場合語強調助詞ｊｏｓも格納する．意味（ＩＭＩ）フレームには同じ単語は二回埋め込めないので，初めに存在することを確認した格助詞ＷＡＫを持つものだけを受け付ける．
この例文の場合最初に調べた格助詞は”バラ＋を”の”を”である．もし格助詞”を”が意味フレームにあれば，このときの名詞，格助詞，語強調助詞は意味解析済みとして，ＭＫテーブルから取り除くために，
ＭＫ［ｋｐｂ１］．ＭＫＫ＝０；
ＭＫ［ｋｐｍ］．ＭＫＫ＝０；
ＭＫ［ｋｐｊｏｓｔ］．ＭＫＫ＝０；
とする．そして，
ｋ  −＝２；
として，ＭＫテーブルにおいて２個分逆方向に移動して，もう一度Ｗｈｉｌｅ（１）の｛  ｝のプログラムを実行する．これを繰り返すが，意味（ＩＭＩ）フレームに埋め込む格助詞がなくなれば，このときのＭＫテーブルの番号ｋをｋｐｔｏｐに格納して，意味フレームに埋め込む単語が存在する範囲の上限（ｋｐｔｏｐ）とする．第８０図にｋｐｔｏＰの位置を示した．この例文ではＫＷＤＪＯテーブルは第８３図のようになる．そして，この上限ｋｐｔｏｐから正方向，つまりｋが増加する方向に移動して，基点ｋｐｂｏｔまでの範囲内で，すでに解析済み（要素ＭＫが”０”のもの）でないもので，名詞だけを拾い上げて，ＫＷＤテーブルに書き込む．これは格助詞を持たない名詞だけのものである．ＫＷＤテーブルを第８４図に示す．この例文では格助詞が付かない名詞だけの単語は”今日”だけである．このようにして意味フレームに埋め込める名詞＋格助詞（ＫＷＤＪＯテーブル）と，名詞だけ（ＫＷＤテーブル）が明確になった．次にこれらの名詞および格助詞を具体的に意味フレームのどこに埋め込むが問題になる．これを行うなうのが次のプログラムである．名詞＋格助詞に関しては
単語−格助詞テーブルの単語．格助詞の埋め込み（）
のプログラムを用いて，単語だけの場合は
単語テーブルの単語埋め込み（）
のプログラムを用いる．
ＫＷＤＪＯテーブルやＫＷＤテーブルをわざわざ作ったのは単語を埋め込むときの優先順位を任意に選ぶためである．単語＋格助詞の場合はＫＷＤＪＯテーブルにおいて，下から取り出して埋め込み，単語単独の場合は上から取り出して埋め込みを行う．ある言語構造の中で規定されている格はこの格の役割や地位によってそれを表現するために固有の格助詞をもっている．しかし格助詞は一つでなく複数である場合が多い．またさらに他の言語構造と合成されるなどして，その言語構造が変化すると，全体の言語構造における従来の言語構造での格の地位や役割が相対的に変化するので，それを表現するためにも，その格助詞が変化する場合がある．
このようにある固有の格はいくつかの格助詞を持ち，格の言語構造における地位や役割によって，明確に規定されているので，格の地位や役割を指示すれば，格助詞を特定することができる．本特許ではこの原理を用いて意味（ＩＭＩ）フレームＩＭＩ−ＦＲＭへのの単語の埋め込みを行っている．意味（ＩＭＩ）フレームではすでにＭＷの要素．ｊｉｎｘに１６進数４桁の形で，ｊｉｎｄｘ−ｘ，およびｊｉｎｄｘ−ｙが書き込まれて，その格助詞が規定されている．１６進数の４桁の３桁目と４桁目でｊｉｎｄｘ−ｙを，１桁目と２桁目でｎｄｘ−ｘを示している．
第８５図に格助詞テーブルＪＯ−ＴＢＬを示す，この場合，ＪＯテーブルの（ｊｉｎｄｘ−ｘ，ｊｉｎｄｘ−ｙ），（ｊｉｎｄｘ−ｘ＋１，ｊｉｎｄｘ−ｙ）の二ケ所で，二個の格助詞を指定している．単語＋格助詞の組合わせを意味フレームに埋め込むには，次のような方法で行っている．即ち，入力自然文から変換した構造文において，探索経路ＳＲ−ＰＴを設定し，その経路に沿ってＭＷを辿り，単語を埋め込むことが許可されているＭＷで，ＷＡＫと同じ格助詞をもち，しかもまだ単語が埋め込まれていないＭＷを捜しだし，見つかれば，そのＭＷの要素．ＷＤに単語を埋め込む．この作業をＫＷＤＪＯテーブルの全ての単語について行う．
”プレゼント”という意味フレームに設定した探索経路ＳＲ−ＰＴを第８６図で矢印をつけた線で示した．格助詞をもつＭＷについては，（  ）（  ）で二つの格助詞を示した．前者の（  ）は（ｊｉｎｄｘ−ｘ，ｊｉｎｄｘ−ｙ）を，後者の（  ）は（ｊｉｎｄｘ−ｘ＋１，ｊｉｎｄｘ−ｙ）の格助詞を示している．起点としてルートＰＳ（ＰＳ３）を与え，そして基本文ＰＳでの格の選択順位を決める．ここでは，格の順位をＡＴＳＯＰをした，同図では分かり易くするために，この順序で並べて示した．起点ＰＳ３からスタートすると，まずＡ３格を選び，そのＭＷ１８に移る．その格助詞（）ＷＡＫの格助詞（  ）と一致するかどうかをみる．一致しなければＴ３格のＭＷ１９に移動して，同じことを行う．Ｏ３格のように上にＰＳが結合されている場合は，隣のＰ３格に移動する前に，上のＰＳ２に移動する．このような方法で同図で示した探索経路が設定できる．この経路を辿り，ＭＷがＷＡＫを同じ格助詞を持ち，しかもまだ単語が埋め込まれていないものをさがす．最初は（ｊｉｎｄｘ−ｘ，ｊｉｎｄｘ−ｙ）の格助詞について調べその経路になければ，もう一回同じ経路を辿りながら，（ｊｉｎｄｘ−ｘ＋１，ｊｉｎｄｘ−ｙ）について調べる．もし前述の埋め込み条件を満たしていると，そのＭＷの要素．ＷＤに単語とそのときの格助詞ＷＡＫを要素．ｊｃｓに埋め込む．これらのデータはすでに埋め込み可能であることを
ＷＡＫで指示した助詞詞がＩＭＩフレームに一つだけ存在するか（）
というプログラムで確認してあるので，ＫＷＤＪＯテーブルの名詞，格助詞はすべて埋め込めるはずである．
これらの処理を行う
単語，格助詞テーブルの単語，格助詞の埋め込み（）
というプログラムをＣ言語の様式で書けば第８７図ようになる．同図でｍｓ＝ｊｉｎｄｘ−ｘ＋１としたのは，（ｊｉｎｄｘ−ｘ，ｊｉｎｄｘ−ｙ）について，格助詞の探索（）
を実行しても，成功しない場合はもう一度（ｊｉｎｄｘ−ｘ＋１，ｊｉｎｄｘ−ｙ）で格助詞の探索（）を行うためである．まず
ｄｏ｛    ｝ｗｈｉｌｅ（ｊｉｎｄｘ−ｘ＜＝ｍｓ）の｛  ｝の中にある格助詞の探索（）を実行するが，同図で示すように意味（ＩＭＩ）フレームＩＭＩ−ＦＲＭの起点をｘ＝ＭＫ［ｋｐｎｖ］．ＮＯで指定して，探索経路の設定（）プログラムを実行する．探索経路の設定（）ではまず基本文のＰＳにおいて格の優先順位を指定する．この場合，ＡＰＯＳＴの順で格を辿り，その格助詞を捜す．Ａ格に結合しているＭＷは
ｎｎ＝ＴＰＳ［ｘ］．Ａで指定されているので，ＰＳからこのＭＷに移って，ここでＷＡＫで示されている格助詞があるかどうかをＭＷでの探索（）というプログラムで調べる．ＭＷでの探索（）はまずそのＭＷの要素．ｊｉｎｄｘからｊｉｎｄｘを読み取る．ｊｉｎｘにはｊｉｎｄｘ−ｘとｊｉｎｄｘ−ｙが書き込まれているが，そのうちｊｉｎｄｘ−ｙを取り出す．そして，ｗａ＝ＪＯ［ｊｉｎｄｘ−ｙ］［ｊｉｎｄｘ−ｘ］によってＪＯテーブルから意味（ＩＭＩ）フレームに書き込まれている格助詞ｗａを取りだし，もしｗａが存在すれば（ｗａが０でなければ），そのＭＷが単語埋め込み許可でしかも単語がまだ埋め込まれていなければ，ｗａとｗａｋが一致するがどうかを調べ一致していれば，探索を終了してＫＷＤＪＯテーブルの次の単語＋格助詞の探索を行う．
もしＪＯテーブルに格助詞がなかったり，単語埋め込み許可でなかったり，またすでに単語が埋め込まれていれば，要素．ＭＷで示されるＭＷに移って探索を継続する．ＭＷに接続されるものはＭＷかＰＳであるが，ＭＷかＰＳかによって，探索経路の設定の仕方がことなるので，分岐がＰＳがＭＷかの判定（）のプログラムを実行する．もしＭＷに何も接続されていなければ（ｍｗ！＝０），右隣のＭＷ，即ちｎｔ＝ＭＷ［ｎｎ］．Ｎで示されるＭＷに移って，そこから探索を行う．分岐がＰＳがＷＭかの判定（）プログラムを実行して，分岐がＰＳであれば（分岐がＰＳである（）＞０），再びこのＭＷに戻ったときに，このＭＷから探索を続行するようにｘｘ＝ｘ；ｎｎｎ＝ｎｎ；として，この時点でのＰＳ及びこのＭＷのナンバーをｘｘおよびｎｎｎ待避させて置く．探索経路は必ずこの点に戻ってくるが，ｘｘ＝ｘ；ｎｎｎ＝ｎｎとして，元のＰＳ及びＭＷを取りだして，その点から再び探索を始める．分岐点がＭＷであれば（分岐がＭＷである（）＞０），このＭＷから上に接続されているＭＷをｎｎ＝ＭＷ［ｎｎ］．ＭＷによって，読み取り，そのＭＷに移って，ここから探索を行う．この場合も探索経路は必ずこのＭＷに戻ってくるので，この点から探索を継続できるように，このＭＷとこのＰＳを一次保管する．以上のような方法で探索経路を設定し，その経路上を移動しながら，その経路にあるＭＷで，ＫＷＤＪＯテーブルに格納されている格助詞の文字列と同じものがあり，しかもそのＭＷに単語埋め込みが許可されており，また単語がまだ埋め込まれていないものを捜して，それに単語と格助詞を埋め込む，この処理によって単語および格助詞が埋め込まれた結果を構造文では第７７図に，データ文では第７８図に示す．
ＭＷの要素ＭＫに”ｃ０００”が記載されている場合は要素．ＲＰで指示されるＭＷと同じ内容の単語を格納することになっているので，両方に同じ単語を埋め込むことになるが，最初に埋め込まれた方を表現可とし，他を表現禁止とする．ＫＷＤテーブルの単語だけの埋め込みは単語テーブルの単語埋め込み（）のプログラムによって行うが，これは名詞＋格助詞の処理を行ったあと，同じ探索経路を辿って，単語埋め込み可でまだ単語が埋め込まれていないＭＷを捜して，見つかったところから，順に埋め込んでいく．
前にまず探索経路にそって（ｊｉｎｄｘ−ｘ，ｊｉｎｄｘ−ｙ）  ついて調べ，もしなければ，同じ探索経路で，（ｊｉｎｄｘ−ｘ＋１，ｊｉｎｄｘ−ｙ）についてもう一度調べる方法について述べたが，一回の探索で（ｊｉｎｄｘ−ｘ，ｊｉｎｄｘ−ｙ）と（ｊｉｎｄｘ−ｘ＋１，ｊｉｎｄｘ−ｙ）の二個の格助詞について調べても良い．ＴＰＳでの格の順位はここではＡＴＳＯＰとしたが，英語の標準語順のＡＰＯＳＴ，中国語の標準語順ＡＴＳＰＯなど入力自然文の言語構造に応じて，選択すると正確な意味解析ができる．
｛元気な太郎が今日学校で白いボールを投げました｝という文は前にも説明したように｛太郎は元気である｝と｛ボールは白い｝と｛太郎は今日学校でボールを投げました｝という三つの文が合成されてできた文である．次にこのように合成された文の意味解析について説明する．
この入力自然文を単語辞書ＤＩＣ−ＷＤと形態辞書Ｄ１Ｃ−ＫＴを用いて構文解析を行うと第７３図に示すＷＳテーブルのようになることはすでに述べた．このＷＳテーブルからＭＫテーブルを作成したのが第８８図である．このＭＫテーブルに第７５図の
意味解析（）
のプログラムを実行すると，
ＡＮＤ−ＯＲ関係（）；
複数関係（）；
ＸＰ関係（）；
の中で示す文法ルールに該当する言語構造記号はないので，いずれのプログラムも実行されないが，第９１図で示される
形容動詞関係（）；
のプログラムはｉ＝０でｉｆ（式）の条件式が該当する．その条件式をＣ言語の形式で書くと次のようになる．
ｉｆ（ＭＫ［０］．ＬＳ１＝＝０ｘ１８＆＆
ＭＫ［１］．ＬＳ１＝＝０ｘ７１
ＭＫ［２］．ＬＳ１＝＝０ｘ１２）
つまり，形容動詞（０ｘ１８）＋語尾助詞（０ｘ７１）＋動詞（０ｘ１２）という文法ルールがｉ＝０で成立するので，ｉｆ（式）｛  ｝の｛  ｝のなかのプログラムを実行する．まず
ＩＭＩフレームの読み出し（）；
を実行する．これは前にすでに説明したように第８８図のＭＫテーブルのｉ＝１からＷＳテーブルの番号ＷＳ−ＮＯ／１を読み取り，第７３図のＷＳテーブルから，ＩＭＩフレームの番号であるＰＴＮ／２２を読み取る．それによって形容動詞のＩＭＩフレームを第９２図に示すようにＰＳデータ領域およびＭＷデータ領域に読み出す．ＰＳ１からＰＳ２までと，ＭＷ１からＭＷ８までが読み出した意味フレームである．
次に形容動詞，語尾助詞の埋め込み（）；
のプログラムによって，形容動詞の”元気”をＯ２格に，形容動詞の語尾助詞”な”を第９２図のようにＭＷ７の要素．ｊｇｂに埋め込む．そして”元気”と”な”と””の処理が終わったとして，ＭＫテーブルからこれらを取り除くために，ＭＫ［ｉ＋１］．ＭＫＫ＝０；ＭＫ［ｉ＋２］．ＭＫＫ＝０；とする．この”元気な”はこの段階までの意味解析は終了したが，まだ入力文全体において意味が確定していないので，この部分がまだ未確定であることを明示するために，この意味フレームの最下層ＰＳの番号即ちルートＰＳであるｔｐｓ−ｅｄ／２をＭＫ［ｉ＋２］．ＮＯ＝２と書き込み，これがＰＳであることを示すために，ＭＫ［ｉ＋２］．ＰＳＭＷＫ＝ＰＳ
とした，
ＭＫ［ｉ＋２］．ＬＳ１＝０ｘ２２
として，要素．ＬＳ１の内容をＰＳ（０ｘ２２）に書き直して置く．そしてｒｅｔｕｒｎ（１）；で”１”を返すので，
意味解析（）
のｗｈｉｌｅ（１）｛  ｝の｛  ｝から抜け出して，ＭＫテーブルを整理した後，再びこの｛｝に入り，始めからプログラムを実行する．このときのＭＫテーブルを第８９図に示す．次に実行されるのは，第９４図に示す
形容詞関係（）
である．第８９図のＭＫテーブルにおいて，ｉ＝６；でｉｆ（式）の条件式が該当するので，ｉｆ（式）の｛  ｝のプログラム文が実行される．まず
形容詞フレームの読み出し（）；
のプログラムで，形容詞のＩＭＩフレームをＰＳデータ領域およびＭＷデータ領域に読み出す．第９２図のＰＳ３からＰＳ４までと，ＭＷ９からＭＷ１７までが読み出したモジュールである．さらに
形容詞，語尾助詞の埋め込み（）
によって，形容詞の”白”をＯ４格のＭＷ１６の要素．ＷＤに，形容詞の語尾助詞”い”を第９２図に示すようにＭＷ１６の要素．ｊｇｂに埋め込む．そして”い”を解析済みとするために
ＭＫ［ｉ＋１］．ＭＫＫ＝０；
とする．”白い”は上述のように意味解析されるが，しかしまだ入力文全体からみて，意味解析は終わっていないから，この部分がまだ残っていることを示すために，
ＭＫ［ｉ］．ＰＳＭＷＫ＝ＰＳ；
ＭＫ［ｉ］．ＮＯ＝ｔｐｓ−ｅｄ；
として，さらに
ＭＫ［ｉ］．ＬＳ１＝０ｘ２２；
として，要素ＬＳ１にＰＳ（０ｘ２２）を，ＭＫテーブルの要素ＰＳＭＷＫに”ＰＳ”を，要素ＮＯにｔｐｓ−ｅｄ／４を書き込んでおく．ｔｐｓ−ｅｄは形容詞のＩＭＩフレームのルートＰＳである．この場合はＰＳ４である．そしてｒｅｔｕｒｎ（１）でｗｈｉｌｅ（１）｛｝から抜け出て，再びこのプログラムに入って，同じように始めからプログラムを実行する．すでに解析済みとしてＭＫ［］．ＭＫＫ＝０；とされたものは，ＭＫテーブルから取り除かれるから，ＭＫテーブルは第９０図のようになる．このＭＫテーブルに
意味解析（）
を実行すると，第９０図のＭＫテーブルにおいてｉ＝０；でＰＳ（０ｘ２２）＋名詞（０ｘ１１）となっているので，
取りだし単語の埋め込み関係（）；
のプログラムの文法ルールが該当する．このプログラムを第９５図に示す．
言語構造記号の並びがｐｓ（０ｘ２２）＋名詞（０ｘ１１）となっているとき，その名詞はそのＰＳが代表するＩＭＩフレームから取り出されたものであると考える．｛元気な太郎｝｛白いボール｝は｛？は元気である｝太郎，｛？は白い｝ボールにおいて，”太郎”，”ボール”は？のところから，取り出されたものと考えることにしたことは既に説明した．したがってここではルートＰＳ（ＰＳ２）が代表する意味フレームにこの名詞を埋め込ませる処理を行う必要がある．このプログラムが取りだし単語の埋め込み関係（）；
である．このｉｆ（式）｛  ｝の｛  ｝のプログラムを実行する，単語を埋め込もうとする意味フレームのルートＰＳの番号はＭＫテーブルの要素ＮＯに格納されているので，
ｘ＝ＭＫ［ｉ］，ＮＯ；
（ｘ＝２  即ちＰＳ２）でｘに取り出すことができる．これが意味フレームの探索起点になるので，これから任意の優先順位を指定した探索経路を設定して，前述のような方法で，その探索経路上のＭＷを辿り，単語が埋め込めるＭＷを探す．第９６図に｛元気である｝という意味フレームの構造文にこの探索経路を実線で図示する．この経路上のＭＷで，単語が埋め込み可能でまだ単語が埋め込まれていないＭＷを探すと，ＭＷ４が最初に見つかった．このＭＷ４の要素．ＷＤに単語の”太郎”を埋め込む．このＭＷの．ＷＤの単語”太郎”は自然文に変換したときに，表現しないようにするために，これを第９２図に示すように要素．ＢＫに”ｅ＃＃＃”を書き込んでおく．（＃はどんな値でもよいことを示す，つまり１６進数の４桁だけを”ｅ”にすることを示す）．
通常意味フレームにはすでに単語や，助詞や記号が前述のような方法で埋め込まれているので，まだ埋め込まれていないところを探して埋め込むことになる．埋め込み先はこのように最初に見つけたＭＷであるから，探索経路の設定によって埋め込むＭＷが左右される．従ってどのようにして探索経路を設定するかが問題である．ここではＰＳでの格順序をＡＴＳＯＰとして探索経路を設定したが，しかしこれだけの情報では，正確な場所に埋め込めないので，色々な優先順位を付けた探索経路を設定して，埋め込み可能なＭＷに優先順位を付けるとか，時間格，空間格などのように特別な性格のＭＷでは，それにふさわしい単語を選別するとか，埋め込まれる単語の内容がＣＮＣで規定されている場合には，埋め込む単語の辞書情報によて，埋め込むときに評価して選別するとか，あるいは前後の文脈から合理的な判断を行って，埋め込みの可否を判断するなどを行っている．ＭＫ［ｉ］．ＭＫＫ＝０として，ＰＳ２は処理済みとして除去する．そしてｒｅｔｕｒｎ（１）；とするので，
意味解析（）
のｗｈｉｌｅ（）｛｝から抜け出して，
ＭＫテーブルの整理（）
を実行すると，第９７−１図のようになる．再び｛｝のに入る．そしてまた
取りだし単語の埋め込み関係（）；
プログラムのｉｆ（式）の式で示す文法ルールがｉ＝５で該当するので（第９７図），前述と同じの方法で，”白い”の意味フレームに”ボール”を埋め込む．埋め込んだ後，前と同じように”白い”に対応したＰＳ４を取り除いて，ｒｅｔｕｒｎ（１）；でこのプログラムから抜けだし，
ＭＫテーブルの整理（）；
のプログラムを実行する．ＭＫテーブルは第９７−２図のようになる．この段階でＭＫテーブルは
0003811902.tif 000050
と同じ内容になる．これからの意味解析は前述の通りになる．結局，入力文の意味解析結果はデータ文で示すと，第９２図，構造文で示すと第９３図のようになる．
以上の意味解析で埋め込まれていない単語であるＭＷ１０の”ボール”，ＭＷ２の”太郎”は各々ＭＷ１３，ＭＷ４から要素．ＲＰの指示によってコピーされたものである．
｛次郎は太郎が花子にバラを与えなかったとは思わなかっかたらしいよ｝という入力文は”与える”の意味フレームと，”思う”の意味フレームと，”らしい”の意味フレームが合成されてできた”与えると思うらしい”という意味フレームに”次郎は”，”太郎が”，”花子に”，”バラを”という単語と格助詞が埋め込まれてできた文であると考える．上述の入力文を構文解析すると，第６９図のようなＷＳテーブルが得られる．これからＭＫテーブルを作ると第９８図のようになる．これに
意味解析（）
プログラムを実行すると，ＭＫテーブルのｉ＝８に動詞（０ｘ１２）があるので，
動詞関係（）（第８１図）
のプログラムに移り，
動詞関係（）
のｉｆ（式）｛｝の｛｝の中のプログラムを実行する．まず
ＩＭＩフレームの読み出し（）；
によって”与え”の意味（ＩＭＩ）フレームが，呼び出され，ＰＳデータ領域とＭＷデータ領域に書き込まれる．第１００図に示すように，ＰＳ１からＰＳ３までおよびＭＷ１からＭＷ１６までが”与え”の意味（ＩＭＩ）フレームのＰＳおよびＭＷのモジュールである．そして
ＰＳ関係の助詞の埋め込み（）；
プログラムによって，時制否定助詞”な”，時制否定語尾助詞”かった”，全体助詞”と”，語強調助詞”は”などのＰＳに関係する助詞を各々要素．ｊｇｂ，．ｊｎｔｎ，．ｊｎ，．ｊｍ，．ｊｏｓｔに埋め込む（第１００図（ａ））．この段階でこれらの単語および助詞は解析済みとする．
そして次の／＊Ｂ＊／で示すｗｈｉｌｅ（１）｛｝の中のプログラムの実行に移る（第８１図）．ｋはＰＳに関係する助詞が存在しなくなるＭＫテーブルの番号である（ｋ＝１３  第９８図）．この場合
ＭＫ［ｋ］．ＬＳ１＝＝０ｘ１６＆＆
ＭＫ［Ｋ］．ＬＳ１＝＝０ｘ１２
（１６進数の１６，つまり０ｘ１６は助動詞，０Ｘ１２は動詞）を示す）が成立するので，
ＩＭＩフレームの読み出し（）；
を実行し，”思”のＩＭＩフレームをＰＴＮ／８（第６１図）から，取り出し，第１００図に示すようにＰＳデータ領域とＭＷデータ領域の後に続けて書き込む．”思う”の意味フレームのＰＳモジュールはＰＳ４からＰＳ５まで，ＭＷモジュールはＭＷ１７からＭＷ２４までである．そして”与える”の意味フレームを”思う”の意味フレームに，
ＩＭＩフレームの結合（）；
によって埋め込む．このプログラムは”思う”の意味フレーム内に探索経路を設定して，ＭＷを辿りながら，意味Ｉフレームが埋め込めるＭＷを探す．ＭＷの要素．ＢＫに”ａ＃＃＃  ”（＃は任意の１６進数，これは４桁目がａで，他はどんな数字でもよいことを示す）が書き込まれている場合はそのＭＷの要素．ＭＷに優先的に埋め込むが，このマークがあるＭＷがない場合は通常の取りだし単語の埋め込みと同じ方法で，探索経路上で埋め込み可能なＭＷを探し，最初に見つかったＭＷに埋め込む．”思う”の意味フレームでは要素．ＢＫに”ａ＃＃＃”を持つＭＷ１７があるので，そこに”与える”の意味フレームを埋め込む．意味フレームの結合はそのＭＷ１７の要素．ＭＷに”与える”の意味フレームのルートＰＳの番号ＰＳ３を書き込み，それがＰＳであることを示すために，要素．ＢＫに＃＃ｅ＃（１６進数の２桁目を”ｅ”とする）を書き込む．”思う”の意味フレームに”与え”の意味フレームを結合すると，両方のルートＰＳ，ＰＳ３とＰＳ５，に時間格（ＭＷ１３，ＭＷ２１）と空間格（ＭＷ１４，ＭＷ２２）があるので，同じ内容が埋め込まれるＴ格とＳ格が二箇所できることになる．どちらかを表現禁止あるいは埋め込み禁止にする必要がある．ここでは基本的に下位のルートＰＳを表現可にして，上位のルートＰＳを表現禁止としているので，上位のルートＰＳのＴ格のＭＷ１３とＳ格のＭＷ１４の要素．ＢＫに表現禁止のマーク”ｅ＃＃＃”を書き込み，下位のルートＰＳのＴ格のＭＷ２１とＳ格のＭＷ２２に単語が埋め込まれたら，それをこのＭＷにも埋め込めるように，このＭＷ１３の要素．ＲＰにそのＭＷのナンバーＭＷ２１，ＭＷ１４にＭＷ２２を書き込んで置く．次に示すように指示されていないときには，以上のような処理を行うが，通常はどのような処理を行うかは，下位のルートＰＳのＡ格，Ｔ格，Ｓ格のＭＷの要素．ＢＫに処理の内容を指示するデータを書き込んで置く．例えば，”６＃＃＃”の場合は，上位の格を表現禁止にし，下位の格を表現可とし，”９＃＃＃”の場合は，上位の格を表現可，下位の格を表現禁止とするなどど指示を与えている．一方を表現禁止にすると，表現可とされたＭＷに単語が埋め込まれた場合，その単語を表現禁止のＭＷにも埋め込めるように，表現可のＭＷの要素．ＲＰに表現禁止のＭＷのナンバーを書き込むか，あるいは表現禁止のＭＷの要素．ＲＰに表現可のＭＷの番号を書き込む．以上の処理は
ＩＭＩフレームの結合（）；
のプログラムで行ったが，その後，”思”のＰＳに関係する助詞，即ち  語尾助詞の”わ”，時制否定助詞の”な”，時制否定語尾助詞の”かった”を取り出して，意味フレームのルートＰＳの要素．ｊｇｂ，．ｊｎｔｎ，．ｊｎ，．に埋め込むが，これは
ＰＳ関係の助詞の埋め込み（）；
のプログラムで行う．その結果は第１００図に示す．このプログラムを実行した後，もう一度もとに戻って，第８１図で示すｗｈｉｌｅ（１）｛  ｝の｛｝（／＊Ｂ＊／のマークで示す）の中のプログラムを実行する．ここで再び
ＭＫ［ｋ］．ＬＳ１＝＝０ｘ１６││
ＭＫ［ｋ］．ＬＳ１＝＝０ｘ１２；
が成立するので，
ＩＭＩフレームの読み出し（）；
プログラムを実行し，”らしい”の意味フレームを取り出し，第１００図に示すようにＰＳデータ領域とＭＷデータ領域に”与えると思う”という合成意味フレームのあとに続けて書き込む．ＰＳ６からＰＳ９までと，ＭＷ２５からＭＷ３８までが”らしい”の意味フレームのＰＳモジュールとＭＷモジュールである．”らしい”の意味フレームには要素．ＢＫに”ａ＃＃＃”のデータをもったＭＷ２８があるので，このＭＷ２８の要素．ＭＷに”与えると思う”という合成意味フレームのルートＰＳ，ＰＳ５を埋め込むことによって，両方の意味フレームを結合する．これは
ＩＭＩフレームの結合（）
プログラムによって実現できる．続いて，形容詞の語尾助詞の”い”と語強調助詞ｊｏｓ／”よ”を，第１００図で示すように，
ＰＳ関係の助詞の埋め込み（）
プログラムで埋め込む．この処理の後は，
ＭＫ［ｋ］．ＬＳ１＝＝０ｘ１６││
ＭＫ［ｋ］．ＬＳ１＝＝０ｘ１２
は成立しないので，ｂｒｅａｋ；によって，このｗｈｉｌｅ（１）｛｝から抜け出して，次に
ＩＭＩフレームへの単語の埋め込み（）
プログラムによって，”次郎は”，”太郎が”，”花子に”，”バラを”を上述の方法で合成された”与えると思うらしい”という意味フレームに埋め込まれる．合成された意味フレームを分かり易くするために，構造文で示すと第９９図のようになる．第１０１図で格助詞と実線で探索経路を示した．また同時にすでに示した方法で得られた
0003811902.tif 000051
ムへの単語の埋め込み（）についてはすでに説明した．名詞＋格助詞のＫＷＤＪＯテーブル（第１０２図）と名詞のＫＷＤテーブルを作成し，これに基ずいて，この探索経路に沿って，単語が埋め込めるＭＷを探す．この場合，格助詞が付かない単語はないのでＫＷＤテーブルにはなにもない（図示せず）．単語の埋め込みはＫＷＤＪＯテーブルの下のほうから行う．まず”次郎は”の”は”があるＭＷをこの経路にそって探すと，ＭＷ２０が見つかり，そこに”次郎は”を埋め込む．”太郎が”，””花子に””バラを”も同様な方法で容易に見つけることができる．その結果を構造文で示したのが第９９図のようになり，データ文では第１００図のようになる．
｛バラは次郎によって太郎に対して花子に与えさせられなかった｝という文は｛太郎は花子にバラを与える｝という文と｛次郎はそれをさせる｝という使役の文と｛バラはそのような状態である｝という受け身の文が合成されてできた文であると考えることにしたことはすでに述べた．ここではこのようにしてできた合成文の意味解析について述べる．
この入力文に構文解析を行うと第７０図のようなＷＳテーブルが得られる．このＷＳテーブルからＭＫテーブルを作ると第１０３図のようになる．このＭＫテーブルに
意味解析（）
のプログラム（第７５図）を行うと次のようになる．ｉ＝８；でＭＫ［８］．ＬＳ１＝＝０ｘ１２（動詞）になるので，
動詞関係（）；
のプログラム（第７５図）が実行される．
動詞関係（）
では
ＩＭＩフレームの読みだし（）
のプログラムによって，”与える”の意味フレームが意味フレーム辞書ＤＩＣ−ＩＭＩから読み出されて，ＰＳデータ領域とＭＷデータ領域に書き込まれる．ＰＳ１からＰＳ３までとＭＷ１からＭＷ１６までがこの意味フレームのＰＳモジュールとＭＷモジュールである．（第１０４図）
ＰＳ関係の助詞の埋め込み（）
のプログラムによって，”さ”という語尾助詞ｊｇｂを埋め込む．そしてｗｈｉｌｅ（１）｛  ｝（／＊Ｂ＊／の印で示す）の｛  ｝のなかのプログラムに移る．この助詞の次が助動詞（０ｘ１６）であるから，
ＩＭＩフレームの読みだし（）；
で使役の意味フレーム”せる”を意味フレーム辞書から読み出して，ＰＳデータ領域とＭＷデータ領域に書き込む．第１０４図に示すようにＰＳ４とＭＷ１７からＭＷ２１までがこの意味フレームのＰＳモジュールとＭＷモジュールである．次に
ＩＭＩフレームの結合（）；
によって，”与え”の意味フレームを使役の意味フレーム”せる”に結合させて”与えさせる”という合成意味フレームを作る．以上はこれまで説明した内容と全く同じであるが，日本語では，使役，受け身を結合する場合は，結合される意味フレームのルートＰＳの，特に，Ａ格の格助詞が次のように変化する．例えば，｛太郎が花子にバラを与えた｝を使役形にすると｛次郎が太郎に対して花子にバラを与えさせた｝や｛次郎が太郎に花子にバラを与えさせた｝となるように，”太郎が”を”太郎に対して”あるいは”太郎に”のように格助詞が変化する．従って，使役形にするときには，この格助詞を変更しなければならない．意味フレームには，そのフレームが単独で用いられるときの格助詞が要素．ｊｉｎｘであらかじめ指示されているが，他の意味フレームが結合されたときに，変化するのであれば，結合したときに，変えておかなければならない．ＩＭＩフレームへの単語の埋め込みど（  ）では意味フレームの格助詞を頼りに単語を埋め込むので，正しい日本語になるような格助詞を設定し直しておかなければならない．この意味フレームの格助詞を変更する方法はいろいろあるが，この場合では次のように行っている．即ち第８５図に示すように使役用の格助詞は格助詞が格納されているＪＯテーブルＪＯ−ＴＢＬおいて，その格助詞が格納されている位置よりｊｉｎｄｘ−ｙ＋１の位置に格納しておく．”与える”の意味フレームのルートＰＳのＡ格の格助詞はＭＷの要素．ｊｉｎｘ（０７０１）によってＪＯテーブルの（ｊｉｎｄｘ−ｘ／１，ｊｉｎｄｘ−ｙ／７）と（ｊｉｎｄｘ−ｘ＋１／２，ｊｉｎｄｘ−ｙ／７）で”は”と”が”が指定されている．これが使役形になったときの格助詞はｊｉｎｄｘ−ｙを＋１したＪＯテーブルに格納されている．つまり（ｊｉｎｄｘ−ｘ／１，ｊｉｎｄｘ−ｙ＋１／８）と（ｊｉｎｄｘ−ｘ＋１／２，ｊｉｎｄｘ−ｙ＋１／８）に使役形になったときの格助詞が格納されているので，Ａ３格のＭＷの要素．ｊｉｎｘのｊｉｎｄｘ−ｙ成分を＋１すればよいことになる．すでに説明したように要素．ｊｉｎｘには１６進数の４桁のデータが書き込まれているが，４桁と３桁でｊｉｎｄｘ−ｙ，２桁と１桁でｊｉｎｄｘ−ｘを表している．このｊｉｎｄｘ−ｙを＋１すればよいので（０７０１）を（０８０１）にすれば良い．これによって，”は”と”が”は”に”と”に対して”になる．使役と受け身の結合と，あとで述べる名詞化では格助詞を変更しなければならないが，これはＩＭＩフレームの格助詞の変更（）というプログラムで行う．そのほか”与える”の意味フレームのルートＰＳのＴ３格（ＭＷ１３）とＳ３格（ＭＷ１４）の表現を禁止することや，使役”せる”の意味フレームのルートＰＳのＴ４格（ＭＷ１８），Ｓ４格（ＭＷ１９）のＭＷに埋め込まれた単語をコピーするためにＴ３格，Ｓ３格のＭＷ１３，ＭＷ１４の要素．ＲＰにＴ４格，Ｓ４格のＭＷの番号ＭＷ１８，ＭＷ１９を格納するなどの処理を行う  ．そして，使役の”せる”に関する助詞を
ＰＳ関係の助詞の埋め込み（）
によって実行し，動詞の語尾助詞ｊｇｂの”ら”をＭＷ２１の要素，ｊｇｂに埋め込む．この処理のあと再び／＊Ｂ＊／で示すｗｈｉｌｅ（１）｛｝の｛  ｝のなかのプログラムに戻るが，
ＭＫ［ｋ］．ＬＳ１＝＝０ｘ１６｜｜
ＭＫ［ｋ］．ＬＳ１＝＝０ｘ１２
となるのでもう一度ｉｆ（式）｛  ｝の｛  ｝ののプログラムを実行する（０ｘ１６は助動詞）．そして，受け身の”れる”の意味フレームを読み取り，ＰＳデータ領域とＭＷデータ領域に書き込む．第１０４図に示すように，ＰＳ５とＭＷ２２からＭＷ２６までがこの意味フレームのモジュールである．そして，”与えさせる”というこれまでの合成された意味フレームを受け身”れる”という意味フレームに埋め込む．このとき前述のように”与えさせる”の意味フレームのルートＰＳ，ＰＳ４（これは”れる”の意味フレームのルートＰＳと同じである）の時間格，空間格を表現禁止にし，主格（Ａ格）の格助詞を受け身用に変更する．使役の場合はｊｉｎｄｘ−ｙ＋１としたが，受け身の格助詞はＪＯテーブルにおいてｊｉｎｄｘ−ｙ＋２の位置に格納されている．即ち（ｊｉｎｄｘ−ｘ／１，ｊｉｎｄｘ−ｙ＋２／９）と（ｊｉｎｄｘ−ｘ＋１／２，ｊｉｎｄｘ−ｙ＋２／９）に”に”と”によって”が格納されている．（第８５図），そのために埋め込む意味フレームのルートＰＳのＡ格のＭＷ１７の要素．ｊｉｎｄｘ（０７０１）のｊｉｎｄｘ−ｙ成分を＋２とする（第１０４図（ｂ））．
ＩＭＩフレームの格助詞の変更（）；
プログラム（図示せず）でこのような処理を行ったあと，
ＰＳ関係の助詞の埋め込み（）；
プログラムを実行して，時制否定助詞の”な”および時制否定語尾助詞の”かった”を前述のような方法でＰＳ５要素−ｊｎｔｎと−ｊｎに埋め込む（第１０４図）．このあとｂｒｅａｋでｗｈｉｌｅ（１）｛  ｝がら抜け出して，
ＩＭＩフレームの単語の埋め込み（）
を行う．このようにして合成された意味フレームは”与えさせられる”という文の意味構造を構築したことになる．これをわかりわすくするために構造文で書くと，第１０５図のようになる．この図では単語埋め込みの説明に必要なものだけ，即
0003811902.tif 000052
て示した．このプログラムによって第１０６図のＫＷＤＪＯテーブルが作成される．この場合はＫＷＤテーブルには何も単語はない（図示せず）．
このＫＷＤＪＯの格助詞が存在するＭＷを指定された探索経路にそって探す，この方法につてはすでに述べたので，省略するが，第１０５図から分かるように”バラは”はＭＷ１に埋め込まれる．
同様にように”次郎によって”はＭＷ１７に”太郎に対して”はＭＷ１２に，”花子に”はＭＷ７が埋め込まれるが，受け身の”れ”の意味フレームのＡ格に埋め込まれた単語だけは，”与えさせ”という意味フレームのどこかの格から取り出された単語であるので，その出身地を見つけなければならない．すでにＭＷ１７，ＭＷ１２，ＭＷ７は埋め込まれているので，のこっているのはＭＷ１だけである．そこで，ここに”バラ”を埋め込む．このように”バラ”はＭＷ１にあったものが取り出されて，”与えさせられる”という意味フレームのルートＰＳのＡ格に埋め込まれると考えるが，同じ単語が存在する場合には下位を表現とし，上位のものを表現禁止という基本的な考えでＭＷ１表現禁止にしている．
｛次郎は太郎が花子にお金をあげたので花子が東京へ行ったと思った｝という文は｛太郎が花子にお金をあげた｝という文と｛花子が東京へ行った｝という文が〜のでという含意関係で結合されていて，この結合された文が｛次郎が〜と思った｝という文に埋め込まれてできた文であると考えることはすでに述べたが，ここではこのような文の意味解析について説明する．この入力文に構文解析を行うと第７１図に示すようなＷＳテーブルが得られる．これからＭＫテーブルを作ると，第１０７図のようになる．このＭＫテーブルに第７５図の
意味解析（）
プログラムを実行すると，ｉ＝８；ＭＫ［ｉ］．ＬＳ１＝＝０ｘ１２（動詞）となるので，まず第８１図の
動詞関係（）
のプログラムが実行される．そして
ＩＭＩフレームの読みだし（）；
で”あげる”のＩＭＩフレーム（ＰＴＮ／１４）をＩＭＩフレーム辞書から取り出し，第１０８図のようにＰＳデータ領域とＭＷデータ領域にＰＳモジュール（ＰＳ１からＰＳ３まで）とＭＷモジュール（ＭＷ１からＭＷ１６まで）を書き込む．次に
ＰＳ関係の助詞の埋め込み（）；
で語尾助詞ｊｇｂ”た”をＭＷ１６の要素．ｊｇｂに時制否定助詞ｊｎｔｎ””（””は文字列なし）をＰＳ３の要素−ｊｎｔｎに，埋め込む．なお，時制助詞ｊｎｔｎの文字列は何もないが，後でＰＳ３の要素．ＮＴＮに”過去”を示すデータ”２”（２進数では”００１０”）を入れるために，ＷＳテーブル（第７１図）にｉ＝１０で示すような欄を設け，このデータを書き込んでおく．
このＭＫテーブル（第１０７図）やＷＳテーブル（第７１図）では文字列を処理するるためだけでなく，意味解析を行うのに必要な記号や情報を記載するためにこのような操作を行っている．
この次には助動詞類（０ｘ１６）がないので，つぎのｗｈｉｌｅ（１）｛  ｝（／＊Ｂ＊／で示す）の｛  ｝の中のプログラムは実行せず，
ＩＭＩフレームへの単語の埋め込み（）；
のプログラム（第８２図）を実行する．このプログラムについてはこれまで何回か説明してきたので，ここではあまり説明しないが，次の点だけ説明を補足しておく．このプログラムは動詞（０ｘ１２）があるｉ＝８；以前において，単語＋格助詞の組合わせのもので，その格助詞と同じ格助詞がＩＭＩフレームにあるかどうかを，指定した探索経路を辿りながら探し，あっても一個しか埋め込めないとして，それに該当するものをＫＷＤＪＯテーブルに登録しておく．”あげる”のＩＭＩフレームを構造文で示すと第１１０図のようになる．同図に探索経路を実線で，格助詞をＭＷの（）の右端に，また同時にあとでも述べる意味解析結果も示した．この図から分かるように，”お金を”の”を”，花子に”の”に”，”太郎が”の”が”は同図から分かるよようにＩＭＩフレームにあり，埋め込み可能であるので，ＫＷＤＪＯテーブル（第１１２図）に登録する．しかし第１０７図のＷＳテーブルのｉ＝０にある”次郎は”の”は”は，意味フレームムにあるが，すでに”太郎が”そのＭＷ１２に埋め込む予定となっているので，このＭＷ１２には埋め込むことができない．従って，”あげる”の意味フレームには”次郎は”は埋め込むことができないので，このＩＭＩフレームへの埋め込み範囲はｉ＝８からｉ＝２まである．従って，ＫＷＤＪＯは第１１２図に示すものになる．詳細な説明は省略するが，この意味解析結果は第１０９図のようになる．これで｛太郎が花子にお金をあげた｝という文の意味解析は終了したが，入力文全体での意味解析はまだできていないので，ここまで意味解析ができて，これを次の意味解析で処理することを示すために，次のようなプログラムを組んで
ＭＫ［ｉ］．ＰＳＭＷＫ＝ｐｓ；
ＭＫ［ｉ］．ＮＯ＝ｔｐｓ−ｅｄ；
とする．ここでｔｐｓ−ｅｄは３である．このＩＭＩフレームのルートＰＳ（ＰＳ３）をＭＫテーブルのこの動詞の位置，即ちｉ＝８のとところに書き込む．そして，ｒｅｔｕｒｎ（１）：でこの動詞関係（）；のプログラムから抜け出す．”１”を返すので，意味解析（）のｗｈｉｌｅ（１）｛  ｝から抜け出す．そして，処理が終了したものを
ＭＫテーブルの整理（）；
プログラムで除去する．ＭＫテーブルは第１１４図のようになる．これに
意味解析（）
プログラム（第７５図）を実行すると，ｉ＝８でＭＫ［８］．ＬＳ１＝＝０ｘ１２（動詞）となり，第８１図の
動詞関係（）
プログラムを実行する．
ＩＭＩフレームの読み出し（）；
で”行く”のＩＭＩフレームをＩＭＩフレーム辞書から読み出して，第１０８図に示す用にＰＳデータ領域アとＭＷデータ領域にそのＰＳモジュール（ＰＳ４からＰＳ５まで）とＭＷモジュール（ＭＷ１７からＭＷ２７まで）を書き込み，
ＰＳ関係の助詞の埋め込み（）
プログラムでｊｇｂ”った”とｊｎｔｎ””およびＮＴＮに”２”を埋め込む．以上のプログラムで処理済みのものについては，ＭＫ［］．ＭＫＫ＝０；として後で，ＭＫテーブルから取り除くが，｛花子が東京へ行った｝という文は入力文全体での意味解析が完全に終わっていないので，この文のルートＰＳ（ＰＳ５）をＭＫテーブルに登録する．そのために，
ＭＫ［ｉ］．ＰＳＭＷＫ＝ｐｓ；
ＭＫ［ｉ］．ＮＯ＝ｔｐｓ−ｎｏ；
とする．ｔｐｓ−ｅｄはこの場合５になる．
ＭＫテーブルの整理（）
プログラムによって処理済みのものを取り除くと，ＭＫテーブルは第１１５図のようになる．これに
意味解析（）
プログラム（第７５図）を実行すると，ｉ＝２でＰＳ（０ｘ２２）＋ｊｉｍｐ（０ｘ５３）＋ＰＳ（０ｘ２２）となるので，
ＰｉｍｐＰ（）
プログラム（図示せず）を実行する．（０ｘ２２，即ち１６進数の２２は品詞としてのＰＳを，０ｘ５３は含意の論理助詞を表す）このプログラムは二つの文章を含意関係で結合させるもので，構造文で示すと，
0003811902.tif 000053
のような結合関係を構築することになる（第１０９図））．これは｛太郎が花子にお金をげた｝という文と｛花子が東京へ行った｝という文が原因，理由を示す含意関係で結合されていると考える．この原因，理由を表す論理助詞を”ので”とすると，｛太郎が花子にお金を与えた｝ので｛花子が東京へ行った｝となる．このような関係を構築するためにＭＷデータ領域にＭＷ２９とＭＷ３０の二個を新たに設け，それに第１０８図で示すように相手のＭＷの番号を要素．Ｂと要素．Ｎに書き込む，即ちＭＷ２９の．Ｂに”２８”を，ＭＷ２８の．Ｎに”２９”を書き込む．そしてＭＷ２８の要素．ＬＯＧに”ＡＳ”（コード番号０ｘ８０００），ＭＷ２８の要素．ｊｌｇに”ので”と書き込んで，これらのＭＷが論理関係ＡＳで結合されていることを明示する．これによって，以上の意味関係が決まるが，まだ入力文全体での意味が確定していないので，この文の代表として，論理関係の場合は一番左のＭＷ２８だけを残し，他を意味処理済みとして，ＭＫテーブルから除去する．代表としたＭＷ２８はＭＫテーブルでのＰＳ３があった，ｉ＝２のところに書き込む．この処理を終えると．ＭＫテーブルは第１１６図のようになる．これに
意味解析（）
プログラム（第７５図）を実行すると，ＭＫ［４］．ＬＳ１＝０ｘ１２（動詞）となるので，
動詞関係（）
プログラム（第８１図）を実行する．まず
ＩＭＩフレームの読み出し（）
によって，”思う”のＩＭＩフレームを取り出しで，第１０８図のように，ＰＷデータ領域（ＰＳ６からＰＳ７まで）とＭＷデータ領域（ＭＷ３０からＴＭＷ３７まで）に書き込む．
ＰＳ関係の助詞の埋め込み（）；
プログラムによって，動詞の語尾助詞ｊｇｂ”った”を埋め込む．このあとは，データがないので，
ＩＭＩフレームへの単語の埋め込み（）
に移る．このプログラムで作成するＫＷＤＪＯテーブルは第１１３図のようになる．第１１１図に”思う”というＩＭＩフレームの構造文を示した（すでに意味解析によって単語を埋め込んだ状態で示した），それに格助詞と探索経路を実線で示した．格助詞の”と”は”思う”のＩＭＩフレームにあるので，ＭＷ２８は第１１１図，あるいは第１０９図に示すようにそこに埋め込まれる．”次郎は”は”思う”のルートＰＳのＡ格に埋め込まれる．これでＭＫテーブルのデータがなくなるので，入力文の意味解析が完全に終了したことになる．その結果の構造文は第１０９図に示す．｛太郎の春子へのバラのプレゼントはありませんでした｝という文は｛太郎は花子にバラをプレゼントしました｝という文全体を一つの単語として取り扱うために｛太郎の花子へのプレゼント｝として，それを｛〜はありませんでした｝という文に埋め込まれたと考えることにした．このことについてはすでにのべたが，このような文の意味解析について説明する．この文の構文解析を行うと第７２図のようになる．このＷＳテーブルからＭＫテーブルを作ると第１１７図のようになる．これに第７５図の
意味解析（）
プログラムを実行すると，ｉ＝６でＭＫ［６］．ＬＳ１＝＝０ｘ１３（する動詞）であるから，第８１図の
動詞関係（）
のｗｈｉｌｅ（１）｛  ｝の｛  ｝の内のプログラムが実行される．０ｘ１３（１６進数の１３）で示される品詞は”競争する”，”プレゼントする”などのように名詞や動詞になりうる単語で，これに”する動詞”となずけている．
ＩＭＩフレームの読み出し（）；
でまず，”プレゼント”というＩＭＩフレーム（ＰＴＮ／１４）をＩＭＩフレーム辞書から読み出し，第１２０図に示すようにＰＳ−タ領域とＭＷデータ領域に読み出す（ＰＳ１からＰＳ３までとＭＷ１からＭＷ１６まで）．次はする動詞の次に格助詞が来る．即ち，する動詞（０ｘ１３）＋格助詞（０ｘ７３）となるので，
ｉｆ（ＭＫ［ｉ＋１］．ＬＳ１＝＝０ｘ７３）｛｝の｛  ｝のなかにあるプログラム，即ち
名詞化への格助詞の変更（）
を実行する．これは，”プレゼント”のＩＭＩフレーム全体を一つの名詞（単語）とするために格助詞を”は”は”の”に，”に”は”への”に，”を”は”の”にというように変える．この格助詞は格助詞テーブルのＪＯテーブルＪＯ−ＴＢＬ（第８５図）の格助詞のあるｊｉｎｄｘ−ｘ／７（ｊｉｎｄｘ−ｘは変数で，”７”はその値）に書き込まれているので，ＩＭＩフレームの全ての格助詞のｊｉｎｄｘ−ｘを”７”にする（第１２０図）ことによって，名詞化したときの格助詞を指定することができる．第１２１図に”プレゼント”のＩＭＩフレームを表す構造文と変更した格助詞および後で述べる探索経路を実線で示した．
この処理を行うのが
名詞化への格助詞の変更（）；
プログラム（図示せず）である，
このＭＫテーブルでは助動詞（０ｘ１６）がないので，次の
ＩＭＩフレームへの単語の埋め込み（）
プログラムを実行する．ここで作成されるＫＷＤＪＯテーブルは第１２２図のようになり，格助詞が”の”である場合が二回あって，ＩＭＩフレームでも”の”のあるＭＷ（ＭＷ１とＭＷ１２）の二個ある．従って，どちらをどれにいれるか明確でない．ここでは，ＫＷＤＪＯテーブルにおいて探索する単語の優先順位を設定し，さらに優先順位を指定した探索経路を設定し，その経路にそって，探索している格助詞が存在するＭＷを捜しだし，見つかった順番に埋め込むという方法を取っている．この場合，ＫＷＤＪＯテーブルの下から探索単語を指定している．まず”太郎の”の”の”を探すと，その経路の最初にあるのがＭＷ１２で，それに”太郎”を要素．ＷＤに，”の”を要素．ｊｇｂに埋め込む（第１２０図）．つぎに”春子への”では”への”という格助詞は一つしかないので，ＭＷ７への埋め込みは一義的に確定する．その次の”バラの”の”の”の場合は，二ケ所あるが，ＭＷ１２の場合はすでに”太郎”が埋め込まれているので，もう一つのＭＷ１に入れる以外ない．このように同じ格助詞が二ケ所以上あると，ＫＷＤＪＯテーブルでの順位と探索経路での順位で決定することになる．これまでの処理を自然文でしめすと｛太郎が春子にバラをプレゼントした｝という文を一つの単語として取り扱うために｛太郎の春子ヘのバラのプレゼント｝としたことになる．もし入力文が｛バラの春子への太郎のプレゼント｝であれば，この方法で意味解析を行うと｛バラが春子に太郎をプレゼントした｝ということになる．もしこの文からでも｛太郎が春子にバラをプレゼントした｝という意味を確保するためには，”太郎”が人間で，動作主でありうること，”バラ”はもので，動作，行為の対象でありうることを，調べて，この結果を用いると，このようなあいまいな文での意味解析の精度を上げることができる．
”太郎の”，”花子への”，”バラの”，”プレゼント”は処理済みとして，ＭＫテーブルから除去する処理を行うが，この文全体は単語をして次の文に埋め込むために，ｉ＝６；で
ＭＫ［ｉ］．ＰＳＭＷ＝ＰＳ；
ＭＫ［ｉ］．ＮＯ＝ｔｐｓ−ｅｄ；
というプログラムを書いて置く．ｔｐｓ−ｅｄは”プレゼント”というＩＭＩフレームのルートＰＳの番号で，この場合”３”である．このようにしておくと，この文がまだ入力文全体としては意味解析されておらず，代表としてＰＳ３がＭＫテーブルに残されていることを示している．このＭＫテーブルは第１１８図に示すが，これは｛ＰＳ３はありませんでした｝という意味になる．このＭＫテーブルに再び第７５図の
意味解析（）
を実行すると，第８１図の
動詞関係（）
が引っ掛かって，このプログラムを実行する．ｉ＝２には文字列はないが，ＰＴＮ／１で示される”がある”というＩＭＩフレームが読み出せるようにＷＳテーブル（第７２図）にＰＴＮの番号が書き込まれているので，このＰＴＮ／１からＩＭＩフレームの読み出し（）；
によって，第１２０図に示すようにＰＳデータ領域にＰＳ４をＭＷデータ領域にＭＷ１７からＭＷ２０までを書き込む．そして
ＰＳ関係の助詞の埋め込み（）
プログラムで，ＭＷ２０の要素．ｊｇｂに”あり”，ＰＳ４の要素−ｊｎｔｎに”ま”を，−ｊｎに”せんでした”を書き込む．その後
ＩＭＩフレームへの単語の埋め込み（）；
によって，第１１９図と第１２０図に示すように，”ＰＳ３は”はＩＭＩフレームで”は”があるＭＷ１７に埋め込む．これでＭＫテーブルの全てのデータがなくなったので，意味解析は終了し，入力自然文は全てデータ文に変換されたことになる．このデータ文ＤＴ−Ｓを用いて，質問応答，知識獲得，翻訳などを行う．
前述のようにコンピュータ内で自然言語処理を行うためには，自然文をデータ文ＤＴ−Ｓに変換しなければならない．このデータ文を用いると，次に説明するように，コンピュータ内で質問応答を容易に行うことができる．
簡単なテキスト文と簡単な質問文の場合は後で述べるように，本特許では極めて容易に質問応答を行うことができるので，まず人間でもどのように答えてよいか分からないように難しい例文から説明する．例えば，
｛次郎は太郎が花子にバラを与えなかったとは思わなかったらしいよ｝
という文を含むテキスト文があったとき，このテキストに対して
｛太郎か三郎が花子と秋子にバラを与えましたか？｝
という文で質問したときに，解答文をどのようにして作成されるかについて説明する．テキスト文としては，上にあげた文だけでなく，他にも多くの文の集合があるのが普通であるが，ここでは説明を簡単にするために，テキストにはこの文だけであるとする．この文のデータ文ＤＴ−Ｓはすでに意味解析の手法を説明するために第１００図示した．その構造文は第９９図に示す．また上の質問文の構造文を第１２３図，データ文を第１２４図に示す．基本的には質問文をテンプレートとして，テキスト文についてパターンマチングを行い，テキストのうち最もよく一致した文を中心にして，解答文を作成する．テキスト文と質問文とのパターンマッチングは厳密にいえば三つの段階に分けられる．１）予備評価（予備調査），２）ラフパターンマッチング，３）詳細なパターンマッチングである．詳細なパターンマッチングはラフパターンマッチングの合致条件を厳密にするのが主な相違点であるため，ここでは特に説明しない．予備評価は次のようにして行う．まず質問文において探索単語を決め，その単語がテキスト文にあるのか，あればどこにあるかを調べる．そして，さらに，その単語が存在するＭＷが結合されている格が質問文のそれと同じであるがどうかを調ベる．（今後テキスト文にあるＰＳ，ＭＷをＴＰＳ，ＴＭＷ，質問文のＰＳ，ＭＷをＱＰＳ，ＱＭＷ，回答文のＰＳ，ＭＷをＡＰＳ，ＡＭＷとする．この予備評価に合格してはじめてラフパターンマッチングを行う．予備評価はまず質問文において，優先順位をつけて探索経路を設定して，その探索経路に沿って，ＱＭＷを辿り，単語が埋め込まれているＱＭＷを探し出し，見つかった単語を順に並べて，探索単語テーブルＳＲＷＤ−ＴＢＬを作成する．探索経路の設定には色々な方法があるが，ここでは第１２５図の実線で示す探索経路のようにＰＳ内での格を辿る順番をＡＰＯＳＴとして，上−右ルールでルートＰＳから探索を開始している．上−右ルールというのは上に接続されているものがある場合，即ち要素．ＭＷにデータが書き込まれている場合はまず上のＰＳかＭＷに移動し，もし上に接続されていない場合は右に接続されているＭＷすなわち要素．Ｎに書き込まれているＭＷに移動するというルールである．このような探索経路で検索された質問文のＳＲＷＤ−ＴＢＬは［太郎，三郎，与え，花子，秋子，バラ］となる．初めのほうにある単語のほうが重要性が高い単語であるとして，このテーブルの始めのほうの単語からその単語がテキスト文に存在するか，あればどこにあるかを調べる．テキスト文に埋め込まれている単語はテキスト文のＴＭＷデータ領域（第１００図）において，要素．ＷＤの始め（ＴＭＷ１）から，順に調べていけばよい．第１００図の要素。ＷＤには分かりやすくするために，日本語が記入されているが，実際にはコンピユータ内では，例えば”太郎”については１６進数でコード化された”０ｘｅ４５１”が書き込まれている．第１００図において，ＴＭＷ３で”太郎”が検出される．同じ単語”太郎”がテキスト文にあるだけでなく，その単語が存在するＴＭＷが結合しているＴＰＳの格と，質問文において，その単語が結合しているＱＰＳの格とが一致しているかどうかという予備評価を行う．その単語が結合している格が異なっていると意味が基本的に異なっていると考える．格が異なっている場合はパタマッチング処理を行なわない．”太郎”が最初に見つかったＴＭＷ３の格は第９９図から分かる用に，Ｓ格で，探索単語である”太郎”がある質問文のＱＭＷ１の格は第１２３図から分かるように，Ａ格である．この場合”太郎”という単語は一致しても，格が異なるのでＴＭＷ３の”太郎”については予備評価には合格しない．次に”太郎”が発見されるＴＭＷ１２では，第９９図から分かるように，ともにＡ格で予備評価に合格する．単語とその格が一致することを確認して，初めてパターンマッチンを開始する．パターンマッチングは質問文のベースＰＳ（意味フレームのルートＰＳをベースＰＳと呼ぶ）とその単語が存在するテキスト文のベースＰＳ（ＢＡＳＥ−ＰＳ）を取り出して，それを起点として質問文とテキスト文とのパターンマッチンを行う．自然文は意味解析（）のところで述べたように，例えば，｛与えたと思ったらしい｝という文章は”与えた”というＩＭＩフレームと，”思った”というＩＭＩフレームと”らしい”というＩＭＩフレームをＩＭＩフレーム辞書から読み出し，合成されものである．ＩＭＩフレーム辞書から読み出された各ＩＭＩフレームの範囲はＴＰＳの要素．ＭＫで１６進数の最上位桁に”１”（０ｘ１＃＃＃）で上限を，”ｅ”（０ｘｅ＃＃＃）で下限を指示している．第１００図において，ＴＰＳ１の要素．ＭＫの”１００ｅ”の４桁目の”１”が”与える”のＩＭＩフレームの上限，ＴＰＳ３の要素．ＭＫの”ｅ００ｅ”の４桁の”ｅ”が下限を示している（ベースＰＳはＴＰＳ３）．これで”与える”のＩＭＩフレームのＰＳモジュール，ＭＷモジュールの範囲が分かる．要素．ＭＫの４桁目の”１”および”ｅ”をみれば，”思う”のＩＭＩフレームのＴＰＳモジュールはＴＰＳ４〜ＴＰＳ５（ベースＰＳはＴＰＳ５），”らしい”のＩＭＩフレームのＴＰＳモジュールはＴＰＳ６〜ＴＰＳ９（ベースＰＳはＴＰＳ９）であることが分かる．構造文ではベースＰＳは一目で分かる．パターンマッチングは，ＩＭＩフレーム辞書に登録されているＩＭＩフレームを基本単位として行う．そのために，その単語が存在するＩＭＩフレームのベースＰＳを求める．この質問文のベースＰＳ．即ち，”太郎”が存在するＩＭＩフレームのルートＰＳは第１２３図から分かるように，ＱＰＳ３であり，テキストにおけるテキスト文のベースＰＳは第９９図から分かるように，ＴＰＳ３になる．従って，質問文は
｛太郎か次郎が花子と秋子にバラを与えましたか？｝
という文であるが，これに対応するテキスト文のベースＰＳはＴＰＳ３であるから，テキスト文からベースＰＳのＴＰＳ３以上の文を切り取った文つまり
｛太郎が花子にバラを与えなかった｝
という文とのパターンマッチンを行うことになる．これを構造文で示すと，第１２６図の（ａ）にテキスト文，（ｂ）に質問文を示す．同時に探索経路を示したが，あとで述べるようにこの探索経路をある短い区間で区切り，それに番号を付けて示した．まず質問文において，優先順位を指定した探索経路を設定するが，同時にテキスト文においても，全く同じ探索経路を設定し，質問文における探索経路上での進行に合わせて，テキスト文においても，探索を進行させて，質問文中に存在する単語がテキスト文のそれにも存在するがどうか調べ，もしあれば，その単語が存在するＴＭＷの位置，即ち，ＴＰＳ番号や格の種類に応じて，評価点を設定し，その評価点の合計によって，二つの文のパターンマッチンの一致度を評価する．
なお，パターンマッチンを行うときに，同期をとるために，探索経路をいくつかに区切っての探索区間を設定する．ＰＳの格を探索区間のスタート点として，例えば｛元気な太郎｝のように，探索経路にＰＳがあれば，それを区切りとして，ＰＳとＰＳの間を一つの探索区間とする．このように，まず質問文及びテキスト文のＩＭＩフレームのベースＰＳで切り取り，ＩＭＩフレーム同志でパターンマッチンを行うが，それは，そのＰＳでの同じ格で探索区間を設定して，その探索区間で質問文に存在する単語が，テキスト文にも存在するがどうかをみることによって行う．例えば，質問文において最初の探索区間は，第１２６図（ｂ）に示すように，
0003811902.tif 000054
ＱＰＳ３のＡ３格をスタート点とするものである．これに対応するテキスト文での探索区間は次のようにＴＰＳ３のＡ３格をスタート点とするつぎのものである（第１２６図（ａ）にも示す），区間番号は▲１▼である．
0003811902.tif 000055
質問文にある探索単語の”太郎”は，テキスト文にもある．このときの評価点を，例えば５点とすると，質問文にある”三郎”はテキスト文にないので評価点の加算はゼロである．探索経路における次の探索区間はＱＰＳ３のＰ３格を起点とする区間▲２▼である．この探索区間は
0003811902.tif 000056
であるが，これに対応するテキスト文の探索区間はＴＰＳ３のＰ３格を起点とする次のような区間▲２▼である．
0003811902.tif 000057
”与え”はテキスト文にもあるので，評価点を”４”とすると，これで，一致度の評価点は合計９になる．つぎの経路はＯ３格を起点とする探索区間▲３▼である．
0003811902.tif 000058
これらの区間には単語はないので，評価を行わず，次の探索経路をたどる，次の探索区間は上のＱＰＳ２のＡ２格，ＴＰＳ２のＡ２格を起点とする次のような区間▲４▼になる．  質問文では
0003811902.tif 000059
0003811902.tif 000060
となる．質問文の”花子”はテキスト文にもあるので，このときの評価点と５をすると，一致度の評価点の合計は１４になる．このように探索経路の全ての探索区間について，評価すると，この二つの文のパターンマッチン度を示す一致度評価点がえられる．このようなパターンマッチンを全ての探索単語について，全てのテキスト文について行うと，最も一致度評価点が高いテキスト文が得られる．このテキスト文を中心に回答文を作成する．
以上の処理で
｛太郎か次郎が花子と秋子にバラを与えましたか？｝
という質問文と
｛太郎が花子にバラを与えなかった｝
というテキスト文とのパターンマッチンを行ったことになる．全てのテキストについて，この質問文とのパターンマッチンを行い，評価点を参照して，回答文を作成するが，一般的には，まず評価点の最も高いテキスト文から回答文を作成する．ここでは仮にこのテキスト文が最も評価点が高かったとして，この文を用いて回答文を作成する．
上に示したテキスト文は
｛次郎は太郎が花子にバラを与えなかったとは思わなかったらしい｝
という文から切り出された文である．テキスト文として記述されているのは｛〜与えなかった｝というのではなくて，｛〜与えなかったとは思わなかったらしい｝という内容であるため，回答するためには，この全文でなければならない．この全文で回答するためには，その文の最下層のＰＳを求めなければならない．それには左−下ルールによってに行えばよい．左−下ルールというのは，ＰＳ，ＭＷにおいて，まず左側にＰＳあるいはＭＷがあるかどうかをみる．もしあれば，要素．Ｂに指定された左側にあるそのＰＳ，ＭＷに移り，左側になければ，要素．Ｌで指定される下に隣接するＰＳ，ＭＷの移るというルールで，このルールで設定された探索経路に沿って，ＴＰＳおよびＴＭＷの要素．Ｌ及び要素．Ｂを辿り，下に隣接するＰＳがないＰＳを求めればよい．回答文作成用として指定させたテキスト文のベースＰＳはＴＰＳ３であるが，ＴＰＳ３に要素．Ｂはなく，第１００図に示すように，要素．ＬはＴＭＷ１７で，であるため，ＴＭＷ１７に移る．ＴＭＷ１７の要素．Ｂは”０”で要素．ＬはＴＰＳ４であるため，ＴＰＳ４に移る．ＴＰＳ４には要素．Ｂはなく，要素．ＬはＴＭＷ２３であるため，ＴＭＷ２３に移る．ＴＭＷ２３の要素．Ｂは”０”で，要素．ＬはＴＰＳ５であるため，ＴＰＳ５に移る．，ＴＰＳ５の要素．Ｂは”０”で要素．ＬはＴＭＷ２８であるから，ＴＭＷ２８に移る．ＴＭＷ２８の要素．Ｂは”０”であり，要素．ＬはＴＰＳ７であるから，ＴＰＳ７に移る．ＴＰＳ７の要素．Ｂは”０”で要素．ＬはＴＭＷ３１であるからＴＭＷ３１に移る．，ＴＭＷ３１の要素，Ｂは”０”であり，要素．．ＬはＴＰＳ８であるから，ＴＰＳ８に移る．さらに，ＴＰＳ８からＴＭＷ３７に移り，ＴＰＳ９に移る．ＴＰＳ９の前にも下にも何もＰＳあるいはＭＷも接続されていないので，これがルートＰＳになる．このルートＰＳをベースにして回答文を作成することになる．このデータ文を一旦回答文エリアにコピーする．ＴＰ１〜ＴＰＳ９までのＴＰＳモジュールとＴＭＷ１−ＴＷ３８までのＴＭＷモジュールをそれぞれコピーし，これをＡＰＳ１〜ＡＰＳ９と，ＡＭＷ１〜ＡＭＷ３８とする（第１２８図）．このデータ文を自然文に変換すると，｛次郎は太郎が花子にバラを与えなかったとは思わなかったらしい｝（第１２７図）
になる．つまり，”太郎か三郎”でなく，”太郎”であり，”花子と秋子”でなく，”花子”であり，｛〜与えたか？｝という文に対して｛次郎は〜与えなかったとは思わなかったらしい｝と答えることになる．
テキスト文が正しい内容であるとすると，このように回答することが正しい．
回答文を作成するためには，この回答文用データ文に次に示すようないろいろな処理を行なわなければならにことがあるので，このように，特別に回答文エリアを設けている．
例えば，話し手と聞き手の間で，”バラ”を与えたことがすでにわっかていて，話題にしていない場合に，
｛太郎か三郎が花子と秋子に与えましたか？｝というように，何を与えたかが表現しないとがある．この場合も
｛次郎は太郎が花子にバラを与えなかったとは思わなかったらしい｝
と答えることもできるが，話題にしていないのであるから，回答文においても，”バラ”を表現しないほうがよいこともあると思われる．このような場合は，次のようにして，”バラ”の表現を禁止することができる．即ち，質問文と回答文とはパターンマッチングのときに示したように，単語同志は一対一で対応がとれているので，質問文の単語の位置に対応する回答文の単語の位置は容易に分かる．質問文の要素．ＷＤに単語が埋め込まれていない場合，即ち，．ＷＤ／０の場合，それに対応する回答文のＡＭＷは容易に求めることができる．そのＡＭＷを表現禁止，即ち，要素．ＢＫの最上桁（４桁目）を”ｅ”（０ｘｅ＃＃＃）とすればその単語を自然文から取り除くことができる．このようにすれば，上述の自然文は
｛次郎は太郎が花子に与えなっかたとは思わなかったらしい｝
となり，簡単に”バラ”省略することができる．
つぎに簡単なテキスト文と簡単な質問文による質問応答について説明する．
もし，テキストに
｛太郎が花子にバラを与えました｝
という文があるとき，
｛太郎が花子にバラを与えませんでしたか？｝
という質問をしたときに回答文は
｛いいえ，太郎は花子にばらを与えました｝
となるが，このときテキストにない”いいえ”，”はい”などの単語を追加しなければならない．これは，回答文のルートＰＳのＹ格にＡＭＷを設け，その要素．ＷＤに”はい”，”いいえ”などを書き込めば，このような回答文を作成することとができる．
第１２９図（ａ）に示す
｛太郎が花子にバラを与えました｝
というテキスト文に
｛誰が花子にバラを与えましたか？｝
という文で質問をしたときに，質問文とテキスト文についてパターンマッチンを行い，疑問詞”誰”という単語が埋め込まれているＱＭＷ１２に対応するＴＭＷ１２をテキスト文で見つけて，そのＴＭＷ１２の要素．ＷＤにある単語”太郎”を回答文（第１３０図）のそれに対応するＡＭＷ１２の要素．ＷＤに”太郎”を埋め込めば，
｛太郎が花子にバラを与えました｝
という回答文がえられる．このような回答文の他に，例えば，この”誰”といのを強調するために
｛花子にバラを与えたのは太郎である｝
と回答することもあるが，このような回答文は次のようにして，容易に作成することができる．即ち，第１３１図（ｂ）のように，｛太郎が花子にバラを与えた｝という文のＡＰＳ３の下にさらに｛〜は〜である｝というＰＳ−Ｉ（ＡＰＳ４）を結合して，上の文をこのＡ格のＡＭＷ１７に結合し，Ｏ格のＡＭＷ２０の要素．ＷＤに”太郎”を埋め込む．このままでは”太郎”は二回でて来るので，上の文の”太郎”（ＡＭＷ１２）を表現禁止にする．このようにして，データ文を作成すれば，上に示した回答文が得られる．
ＡＭＷ１２の単語の”太郎”をＡ格の（ＡＭＷ１７）の要素．ＷＤに埋め込み，上の文をＯ格のＡＭＷ２０の要素．ＭＷに埋め込むと第１３１図（ａ）図で示すような構造文になり，
｛太郎は花子にバラを与えたのです｝
となる，この場合も”太郎”が二回ででくるので，上位のＡＭＷ１２の”太郎”を表現禁止にしている．このように，回答文はテキスト文にない色々な単語を追加したり，削除したり，また，構造を変更する必要が生じる．そのために，わざわざ回答文エリアをもうけている．
多くの国の言語を取り扱うためには，任意の語順で自然文を生成できることや，また意味を任意に合成したときにはその意味にふさわしい自然文を生成するために，特に日本語の場合，適切な活用の語尾助詞を選択できることが必要がある．ここではこれらの手法について説明する．まず，任意の語順で自然文を生成する方法について説明する．
自然文生成の起点として，ＰＳあるいはＭＷを指定しなければならない．その起点から自然文生成経路ＰＲ−ＰＴを設定する．この生成経路の設定は探索経路の設定と同じ方法で行うが，前述の質問応答でのパターンマッチングでは，基本文ＰＳでの格の優先順位をＡＰＯＳＴとして経路を設定したが，自然文生成経路においては，日本語，英語，中国語で語順が異なるので，それらの国別の言語に応じた自然文が生成できるような経路を設定しなければならない．基本文のＰＳでの格の順番は日本語の場合，標準語順はＡＴＳＯＰ，英語の場合はＡＰＯＳＴ，中国語の場合はＡＴＳＰＯである．
自然文生成ではＰＳの他にＭＷの語順についても規定しなければならない．ＰＳおよびＭＷの語順の指定の仕方にはいろいろあるが，ここでは，ＰＳについては，語順テーブルを用いた方法，ＭＷについてはプログラムで指定する方法を説明する．ＰＳには上に述べた格ＡＴＳＯＰの他にＸ，Ｙ，Ｚがあり，この格の他に，各種の助詞ｊｎｔｎ，ｊｎ，ｊｍ，ｊｏｓｔや，記号ｊ１，ｊ２があるが，これらを含めて，日本語の場合の語順を第１３２図（自然文生成語順表ＳＱ−ＴＢＬ）に示す．ここで＊Ｊはｊｎｔｎ，ｊｎ，ｊｍ，ｊｏｓｔの順で出力することを示す．この表に登録することによって，特殊な語順も容易に指示することができる．例えば，｛あなた，太郎が花子にバラを与えましたよ｝を｛太郎が花子にバラを与えましたよ，あなた｝というように，Ｙ格のＭＷに埋め込まれる”あなた”の語順を変えて，意味を強調することがある．その他表現に色々な語順が必要な時があるが，この表に登録しておけば，どのような語順にも対応できる．同表の横軸の変数ｓｑｘは格の取り出し順を示し，この順に自然文が生成される．縦軸のｓｑｙは語順指定番号で，この番号で語順を指定する．この番号はＰＳの要素．ＭＫの１６進数の３桁目に格納されている．ここでは，このデータが”０”の場合，即ちデフォルト値の場合は標準語順で，特殊な語順を指定する場合に，この表の語順指定番号を書き込むことにしている．自然文生成を行うときには，ＰＳの要素．ＭＫから語順指定番号を読み取り，それをｓｑｙとして，出力語順を決定して，ｓｑｘ／１から最後まで，次々に単語を取り出して，文字列に変換する．英語，中国語の場合はそれに対応する自然文生成語順表ＳＱ−ＴＢＬ−Ｅ，ＳＱ−ＴＢＬ−Ｃを持つことになる．ＭＷでの語順は，日本語，英語，中国語で異なっているが，国別の各言語で変わることは少ない．ＭＷの語順もＰＳの場合と同じように表で指定することもできるが，ここでは次のように，プログラムで指定している．日本語の場合は，例えば，まず冠詞ｊｒ，接頭語ｊｈ，ＭＷ，Ｆ，単語ＷＤ，接尾語ｊｔ，複数助詞ｊｐｕ，論理助詞３ｊｘｐ，論理助詞２ｊｌｓ，語強調助詞ｊｏｓ，論理助詞１ｊｌｇ，格助詞ｊｃｓ，語尾助詞ｊｇｂ，文強調助詞ｊｏｓｔの順に出力する．要素．ＭＷと要素．Ｆ，Ｈは経路を生成するためのもので，生成経路はこのＭＷとＦ，Ｈを通るが，再びこの点に戻るので，戻った後，これに続いて，上述の単語ＷＤ，接尾語ｊｔｌ−−−などを出力する．これまでデータ文や構造文で分かり易くするために，単語，助詞，記号は日本語，英語などの文字列を用いてきたが，実際にはコンピュータ内ではすべてコード番号が用いられている．そのためコード番号を文字列に変換する必要がある．日本語の場合，単語は日本語用単語辞書ＤＩＣ−ＷＤを用いて，コード番号からそれに対応する日本文字列に，英語の場合，英語用単語辞書ＥＤＩＣ−ＷＤをもちいて，英語文字列に変換する．助詞及び記号がこれらの単語辞書に記載されている場合には，この辞書を用いればよいが，助詞，記号が助詞用辞書に記載されている場合には，これらの辞書，日本語用助詞辞書ＤＩＣ−ＷＡ，英語用助詞辞書ＥＤＩＣ−ＷＡを用いて，文字列に変換することになる．
｛次郎は太郎が花子にバラを与えたと思った｝
という自然文の生成経路を第１３３図に示す．英語の場合は第１３４図のようになる．日本語と英語では基本語順が異なるので，日本語の場合は，ＡＴＳＯＰ，英語の場合はＡＰＯＳＴの順でこれを図示している．ルートＰＳ（ＰＳ５）をを起点として，生成経路を設定し，この経路に沿って，自然文を生成するが，最初に文字列に変換するのはＰＳ５のＡ格に結合されているＭＷ２０の要素．ＷＤに記載されている”０ｘｅ４３１”で，日本語用単語辞書ＤＩＣ−ＷＤにおいて，このコード番号がある単語を見つけ，その要素．ｋｎｊを読み取れば，”次郎”となる．さらにこのＭＷ２０の要素．ｊｃｓは”１”となっているが，助詞辞書ＤＩＣ−ＷＡにおいて，この要素．ｋｎｊを見ると，”は”となっている．（図示せず）
これで”次郎は”となるが，このような処理を自然文生成経路を辿りながら行うと次のような自然文が生成できる．｛次郎は太郎が花子にバラを与えたと思った｝
英文では第１３４図から，次の文が得られる．
｛Ｊｉｒｏ  ｔｈｏｕｇｈｔ  ｔｈａｔ  Ｔａｒｏ  ｇａｖｅ  Ｈａｎａｋｏ  ｒｏｓｅｓ｝
次に文の意味を変更したときにそれに対応した自然文の生成法，特に活用の語尾助詞の選択法について説明する．
｛与える  ｝という文があったときに，これを過去にすると｛与えた｝となり，過去否定すると｛与えなかった｝になり，過去否定丁寧にすると｛与えませんでした｝になり，命令にすると｛与えろ｝になる．このような自然文は次に述べるような方法で生成することができる．
第１３５図に活用語尾表ＧＯＢＩ−ＴＢＬを示した．この図では，ここので説明に必要なものだけ記載している．これは各種の活用形ｋｙについて，その活用形ｋｙがとりうる活用の語尾助詞ｊｇｂや時制否定語尾助詞ｊｎを縦方向に並べたものである．活用形ｋｙと活用番号ｋｘを指定すると，（ｋｘ，ｋｙ）から活用語尾助詞ｊｇｂあるいはｊｎが得られる．第１３６図は時制否定助詞ｊｎｔｎと時制否定語尾助詞ｊｎの表ＮＴＮ−ＴＢＬを示す．時制の現在か過去か，否定か肯定か，普通の表現か丁寧な表現かの状態をＮＴＮにおいて２進数の４桁で示し，それに対応した時制否定助詞ｊｎｔｎ，時制否定語尾助詞ｊｎを示した．詳しくは同表の備考欄に示しているが，現在は”００００”，現在否定は”０００１”，過去は”００１０”，過去否定は”００１１”，丁寧現在否定は””０１００”で表現している．これから分かるように，２進数４桁の第１桁が”１”であれば，否定，”０”であれば肯定，第２桁が”１”であれば過去，”０”であれば現在，第３桁が”１”であれば，丁寧な表現，”０”であれば，普通の表現，第４桁が”１”であれば命令形，”０”であれば，命令でない普通のの表現となっている．これを１０進数に変換したのが，ｎｔｎ−ｎｏである．従ってＮＴＮかｎｔｎ−ｎｏから上のうちでどのような表現が指示されているを知ることができる．これらの指示に対応した自然文として，ｊｎｔｎとｊｎが示されているので，同表からｊｎｔｎ，ｊｎを得れば，それに相応しい表現ができる．同表には活用ＫＹも示している．ＫＹには１６進数４桁のデータが書き込まれているが，上２桁が活用番号ｋｘ，下２桁が活用形ｋｙである．
｛与える｝の構造文を第１３７図の左側，右側に｛行く｝の構造文を示す．これらのデータ文を第１３８図に示す．（  ）で活用変化しない文字列を示し，＜  ＞で活用変化する文字列を示す．この構造文から自然文を生成するために必要な文字列を示すと，次のようになる．
（与え）＜ｊｇｂ＞（ｊｎｔｎ）＜ｊｎ＞
分かり易くするために，（    ）＜    ＞の中に要素名を記入した．
活用変化する語尾助詞はその前と後ろにある単語あるいは助詞が持っている活用情報ＫＹやそれらの情報の組み合わせによって構成される情報によて決まる．通常動詞などの単語の後には時制，否定などを表す時制否定助詞ｊｎｔｎ，時制否定語尾助詞ｊｎが来るが，ｊｎｔｎ，ｊｎはＮＴＮ−ＴＢＬ示されているので，そのまま取り出せばよいが，（ＷＤ）と（ｊｎｔｎ）との間にある語尾助詞＜ｊｇｂ＞は前にある”与え”の活用情報ＫＹ／ｆｆ０ｂからｋｙ／０ｂを取り出し，ＮＴＮの活用情報からｋｘを取り出し，その両方の値（ｋｘ，ｋｙ）から決まる．このＫＹはＮＴＮの内容によって，ＮＴＮ−ＴＢＬに示したように変わるので，次のようになる．
ＮＴＮを”０００１”（否定現在）をすると，ＪＯ−ＴＢＬから，ｊｎｔｎ／”な”，ｊｎ／”い”となり，このｊｎｔｎとｊｎは決まる．しかし，ｊｇｂは”与え”とＮＴＮ／０００１の両方の活用情報によって決まる．ＮＴＮ／０００１のＫＹは”０５１３”で，”与え”のＫＹは”ｆｆ０ｂ”であるから，”与え”からｋｙ／０ｂ，ＮＴＮからｋｘ／０５を取ると，ＪＯ−ＴＢＬの（ｋｘ／０５，ｋｙ／０ｂ）（ｋｙ／０ｂは，変数ｋｙの値が”０ｂ”であるあことを示す）から，ｊｇｂ／””が得られる．従って
（与え）＜””＞（な）＜い＞
即ち
｛与えない｝
となる．””は文字列無しを示す．
肯定過去のＮＴＮ／００１０では，ＫＹは”０４００”となる．”与え”からｋｙ／０ｂ，ＮＴＮからｋｘ／０４となるので，，ＪＯ−ＴＢＬの（ｋｘ／０４，ｋｙ／０ｂ）から，ｊｇｂ／”た”となる．したがって，
（与え）＜た＞（””）＜””＞
｛与えた｝
となる．丁寧否定過去（ＮＴＮ／０１１１）の場合は，ＫＹは”０２００”となるので，ＪＯ−ＴＢＬの（ｋｘ／０２，ｋｙ／０ｂ）から，ｊｇｂ／””となり，ｊｎｔｎ，ｊｎはＪＯ−ＴＢＬから”ま”，”せんでした”となるので，
（与え）＜””＞（ま）＜せんでした＞
つまり
｛与えませんでした｝
となる．命令否定現在（ＮＴＮ／１００１）の場合は，ＫＹ／０１００となる．ＪＯ−ＴＢＬの（ｋｘ／０１，ｋｙ／０ｂ）から，ｊｇｂ／”る”となるので
（与え）＜る＞（な）＜””＞，
つまり
｛与えるな｝
となる．｛与えたので行った｝とか｛与えなければ行く｝という文は｛与える｝という文と｛行く｝という文が，各々時制の現在過去，肯定否定，普通の表現か丁寧な表現などの意味を加え，それが論理結合してできた文である．このような場合語尾助詞はどのようにして選択されるかについて説明する．
第１３７図に｛与える｝という文と｛行く｝という文が論理結合されたときの構造文を示した．これから自然文に変換するときに関係する文字列だけを示すと次のようになる．
（与え）＜ｊｇｂ＞（ｊｎｔｎ）＜ｊｎ＞（ｊｌｇ）（行く）＜ｊｇｂ＞（ｊｎｔｎ）＜ｊｎ＞動詞，名詞の活用情報ＫＹは”ｆｆ＃＃”となっている．このｋｘ／ｆｆは，動詞，名詞がその前にある語尾助詞に影響を与えないので，そのような指示を与えるためのものでる．（行く）はその前にある＜＞に影響を与えないので，これ以下を省略すると，
（与え）＜ｊｇｂ＞（ｊｎｔｎ）＜ｊｎ＞（ｊｌｇ）
となる．これについて考えれば良いことになる．＜ｊｇｂ＞はその動詞”与え”とＮＴＮによって決まることはすでに説明した．論理助詞ｊｌｇは固有の活用情報ＫＹをもっているので，＜ｊｎ＞はこの論理助詞固有のＫＹからのｋｘとＮＴＮのＫＹからのｋｙによて次のようにして決まる．
否定過去（ＮＴＮ／００１１）で，論理関係が原因，理由を表すＡＳで，その論理助詞ｊｌｇが”ので”の場合は次のようにある．
（与え）＜””＞（な）＜ｊｎ＞（ので）
＜ｊｎ＞は前にある助詞ｊｎｔｎのＮＴＮ／００１１のＫＹ／０５００からのｋｙ／００と，後ろにあるｊｌｇ／”ので”のＫＹ／０４００のｋｘ／０４によって決まる．これらから（ｋｘ／０４，ｋｙ／００）となるが，ｋｘかｋｙのどちらかが”０”の場合は，これによって決めずに，前のまま，つまりＮＴＮ／００１１のｊｎ／”かった”のままで，文字列はいっさい変更しないことにしておく．結局
（与え）＜””＞（な）＜かった＞（ので）つまり，
｛与えなかったので｝
となる．ところで，肯定現在（ＮＴＮ／０１ｆｆ）で，論理関係を仮定のｉｆで論理助詞ｊｌｇが”．ば”の場合は，”ば”のＫＹが”０８００”であるから，前に説明した方法では，（ｋｘ／０８，ｋｙ／ｆｆ）から，ｊｎ／””となり，（与え）＜る＞（”−”）＜”−”＞（ば）
｛与えるば｝
となるが，このような表現はないので，ＮＴＮの”０１ｆｆ”の”ｆｆ”は，ＮＴＮのｊｎｔｎとｊｎを無効として，ｊｌｇが直接＜ｊｇｂ＞に働きかけて，これを前に述べた方法で選択することを指示するものであると解釈する．つまり（与え）のＫＹ／ｆｆ０ｂと論理助詞の（ば）のＫＹ／０８００から（ｋｘ／０ｂ，ｋｙ／０８）を求め，ＪＯ−ＴＢＬからｊｇｂ＜れ＞を得て．結局（与え）＜れ＞（””）＜””＞（ば）
｛与えれば｝
とする．
語尾助詞ｊｇｂあるいはｊｎは前にある単語や助詞の活用情報を求め，ＫＹからｋｙを，後ろの単語や助詞の活用情報ＫＹからｋｘをもとめ，この情報を組み合わせた（ｋｘ，ｋｙ）によって，ＪＯ−ＴＢＬから語尾助詞ｊｇｂ，あるいはｊｎを決定している．ＫＹ／＃＃ｆｆの場合は，その前の単語あるいは助詞の活用情報を無効として，その前の前の単語の活用情報ＫＹと組み合わせて，語尾助詞を変えること，ＫＹ／ｅｅ＃＃の場合（ｋｘ／ｅｅ）は，自然文では使用しない表現を示し，（ｋｘ，ｋｙ）のうち，どちらかが”０”であれば，文字列を変更しないなどの語尾助詞の決定に必要な指示を活用情報ＫＹの中に書き込み，これに従って語尾助詞ｊｇｂあるいはｊｎを選択して，自然な日本語を生成している．
データ構造をＰＳとＭＷに分けない場合について説明する．ＰＳとＭＷを一体化したデータ構造ＰＳＭＷはＰＳとＭＷの両方の要素を持つことになる．即ちＰＳＭＷは単語情報ＩＭＦ−Ｐ−ＷＤの要素として，〜ＷＤ，〜ＣＮＣ，助詞情報ＩＭＦ−Ｐ−ＪＯの要素として，〜ｊｒ，〜ｊｈ，〜ｊｔ，〜ｊｐｕ，〜ｊｘｐ，〜ｊｌｓ，〜ｊｌｇ，〜ｊｇｂ，〜ｊｃｓ，〜ｊｏｓ，〜ｊｉｎｘ，〜ｊｎｔｎ，〜ｊｎ，〜ｊｍ，〜ｊｏｓｔ，結合情報ＩＭＦ−Ｐ−ＣＯの要素として，〜Ｂ，〜Ｎ，〜Ｌ，〜ＭＷ，〜Ｆ，〜Ｈ，−ｍｗ，〜ＲＰ，言語情報ＩＭＦ−Ｐ−ＭＫの要素として〜ＭＫ，〜ＢＫ，〜ＬＯＧ，〜ＫＹ，〜ＮＴＮ，格情報ＩＭＦ−Ｐ−ＣＡとして，〜ＣＡＳＥなどを持っている．この〜ＣＡＳＥに主格（Ａ格），時間格（Ｔ格），空間格（Ｓ格），対象格（Ｏ格），述語格（Ｐ格），補助格（Ｘ格），応答格（Ｏ格），全体格（Ｚ格）などの格の種類が書き込まれる．
第３３図は｛太郎が今日学校で花子に本を与える｝という自然文をＭＷとＰＳとの複合データ構造で示した構造文であるが，これをＰＳＭＷだけのデータ構造で示すと，第７図のようになる．この場合，基本文ＰＳでのＰＳＭＷ間での格の順序をＡＴＳＯＰとしたので，この順番で図示したが，これを明確に図示するために，→印で示した．（  ）の下に，格の種類を示した，この→印で示す関係は要素〜Ｎと要素〜Ｂに相手のＰＳＭＷの番号を記入することで，規定される．
このようにＰＳＭＷだけのデータ構造でデータ文ＤＴ−Ｓを表現すれば，データ構造は簡単になるが，ＰＳＭＷの要素の数が増えるのでメモリーは多く必要になる．また，日本語から英語に翻訳する場合，基本文での格の出力順序を日本語のＡＴＳＯＰから英語のＡＰＯＳＴに変更しなければならないが．この格の順序はＰＳＭＷのデータ構造では要素〜Ｎと要素〜Ｂに書き込まれたデータによって，規定されているので，格の出力順序を変更するためには，このデータを書き直さなければならない．その手間と暇が必要になる．この点に関して，データ構造をＰＳとＭＷに分けて置くと，格の順番は，すでに述べたようにプログラムで簡単に行うことができる．探索経路の設定にも格の順序の指定をおこなわなければならないので，複合データ構造のほうが処理が簡単になる．この自然言語処理では，すでに説明したように，格の順序の変更をしばしば行う．格の順序を変更するたびに〜ＭＷ，〜Ｌ，〜Ｂ，〜Ｎなどの結合情報ＩＭＦ−Ｐ−ＣＯに関するデータを変更しなければならず，データの書き間違えなどのトラブルが多発する可能性がある．したがって，複合データ構造のほうがはるかに有利である．
（発明の効果）
｛太郎が今日学校で花子に本を与えました｝というテキスト文があったとき，｛誰が花子に本を与えましたか？｝と質問すると，｛太郎が今日学校で与えました｝｛花子に本を与えたのは太郎です｝というように簡単な自然文では正確な質問応答ができることや，｛次郎は太郎が花子にバラを与えなかったとは思わなかったらしいよ｝というテキスト文に対して｛太郎か三郎が花子と秋子にバラを与えましたか？｝という質問をしたとき｛次郎は太郎が花子に与えなかったとは思わなかったらしよ｝というように，人間でもなかなか答えられないような微妙な質問にもかなり正確に答えられることをすでに述べた．
本特許においては，自然文には表現されない単語なども用いて意味をあらかじめ構築してある意味フレームを意味フレーム辞書ＤＩＣ−ＩＭＩから取り出して，それを組み合わせて，データ構造上に入力自然文が表現する意味構造を構築し，これに自然文の単語，助詞，記号などを格納することによって，コンピュータ上で入力自然文の意味を正確に表現している．そのため．その入力自然文で表現されていない単語を用いた質問文にも次のように正確に応答することができる．
｛与える｝の意味構造は第３２図に示すように始めは｛Ａ１はＡ３のところにあった｝がこの時点で｛Ａ１はＡ２のところにある｝｛Ａ２はＡ１を持っている｝という意味が含まれている．従って，｛太郎が今日学校で花子に本を与えた｝というテキスト文があったとき，｛本は太郎のところにありましたか？｝｛本は花子のところにありますか？｝｛花子は本を持っていますか？｝という質問に｛はい，太郎のところにありました｝｛はい，花子のところにあります｝｛はい，花子は持っています｝と正確に答えることができる．｛〜が〜を与えた｝という入力自然文には｛〜がある｝｛〜が〜を持っている｝という単語（文字列）はなくても，コンピュータ上のデータ文ではこれらの単語（文字列）が書き込まれているので，このように正確に答えることができるのである．
｛〜ができる｝という自然文はコンピュータのなかでは第５２図，第５１図で示すように，｛〜が可能である｝｛〜には可能性がある｝という内容が書き込まれている．｛太郎は今日学校で花子に本を与えることができる｝という自然文は第５１図に示すような構造文でコンピュータの中に格納されているので，｛太郎が今日学校で花子に本を与えることは可能ですか？｝｛太郎が今日学校で花子に本を与えることには可能性がありますか？｝という質問に｛はい，太郎が今日学校で花子に本を与えることは可能です｝｛はい，太郎が今日学校で花子に本を与えることには可能性があります｝と正確に答えることができる．上述の日本語の自然文を英語で表現したのが第５３図であるが，前にも述べたように，データ文に書き込まれている単語は実コード番号で，コード番号は日本語，英語，中国語その他いろいろと国が異なっても同じコード番号になっている．従って，第５１図と第５３図，あるいはこの構造文が表すデータ文ははほぼ同じものであると考えてもよい，日本文から英文に変換するときは基本的には，コード番号から英語の文字列を取り出すだけで翻訳できるので，第５１図をもちいればよい．しかし，実際には，日本語の助詞と，英語の前置詞が一対一に対応していないこと，活用情報ＫＹが日本語と英語では若干異なっていることなどから，英語用のデータ文に変更している．しかし，パターンマッチングを行うのに必要なデータに関しては基本的には同じデータ文になっているので日本語用のデータ文と英語用のデータ文を同じものとして取り扱うことができる．従って日本語でテキスト文を書いておいても，英語で質問して，英語で回答する，あるいは日本語で回答することが容易にできる．
｛Ｔａｒｏ  ｃａｎ  ｇｉｖｅ  Ｈａｎａｋｏ  ｂｏｏｋｓ  ａｔ  ｓｃｈｏｏｌ  ｔｏｄａｙ｝
という英語のテキスト文に対して，日本語で｛太郎が今日学校で花子に本をあげることは可能ですか？｝と質問して｛Ｙｅｓ，ｉｔ  ｉｓ  ｐｏｓｓｉｂｌｅ  ｆｏｒ  Ｔａｒｏ  ｔｏ  ｇｉｖｅ  ｂｏｏｋｓ  ｔｏ  Ｈａｎａｋｏ  ａｔ  ｓｃｈｏｏｌ  ｔｏｄａｙ｝と英語で答えることができることは，これまでの説明から容易に理解できる．さらに前述のように，英語の場合も｛Ｔａｒｏ  ｃａｎ  〜  ｝というテキスト文に対して，｛Ｉｓ  ｉｔ  ｐｏｓｓｉｂｌｅ  ｔｈａｔ  Ｔａｒｏ〜｝と質問することができるし，｛Ｔａｒｏ〜ｉｓ  ａｂｌｅ  ｔｏ〜｝と回答することができる．
人間は知識を獲得するとき，まず帰納によって，仮説をたて，それが事実であるかを現実の世界に照らしあわせて調べ，それが真実であれば，それを知識として獲得している．従ってそのためには仮説を立てることが必要である．本特許では次のようにして自然文の言語構造を一部変更して仮説を生成することができる．第１８図あるいは第９２図（データ文），第９３図（構造文）で示す｛元気な太郎が今日学校で白いボールを投げる｝について説明する．
この文は｛太郎は元気である｝という文から”太郎”が取り出されて，｛太郎が今日学校で白いボールを投げる｝という文の”太郎”に格結合されたものであると説明したが，｛太郎は元気である｝という文と｛太郎が今日学校で白いボールを投げる｝という文を含意関係で結合してみる．この関係をデータ文で生成するためには，第１３９図に示すようにＭＷ３４をＭＷ３５を新たに設け，両者を論理結合し，ＭＷ３４には｛太郎は元気である｝のルートＰＳ（ＰＳ２）を埋め込み，ＭＷ３５には｛太郎が今日学校で白いボールを投げる｝のルートＰＳ（ＰＳ７）を埋め込めば良い，この場合，｛太郎は元気である｝と｛太郎が今日学校で白いボールを投げる｝の格結合関係を解消するために，ＰＳ２の要素−Ｌを”０”にしておく．含意関係を仮定のｉｆ，論理助詞ｊｌｇを”ば”とすると，文の結合関係は次のように表せる．
0003811902.tif 000061
この構造文から自然文を生成すると，
｛太郎が元気であれば，太郎は今日学校で白いボールを投げる｝となる．”太郎”を一般の人という意味で”Ｘ”とおくと，｛Ｘが元気であれば，Ｘは今日学校で白いボールを投げる｝となる．もっと抽象的な表現にするために”今日”，”学校”を取り除く，即ちデフォルト値として”いつか””どこか”にすると，
｛Ｘが元気であれば，Ｘは白いボールを投げる｝
となる．
もし，この文を書いたときの現実の世界でこのことが実際に行われていたとしたら，これは知識になるし，実際に行われていなければ，この仮説は廃棄される．含意関係を原因，理由を表すａｓとし，論理助詞ｊｌｇを”ので”とすると，
｛Ｘが元気であるので，Ｘは白いボールを投げる｝
含意関係を目的のｆｏｒとし，論理助詞を”ために”をすると，
｛Ｘが元気であるために，Ｘは白いボールを投げる｝
｛太郎は元気である｝と｛太郎は今日学校で白いボールを投げる｝とい
う文を入れ替えて，含意関係を仮定のｉｆ，論理助詞ｊｌｇを”ば”とすれば，構造文は次のようになる．
0003811902.tif 000062
これから自然文を生成すれば，
｛太郎が今日学校で白いボールを投げれば，太郎は元気である｝
になる．｛太郎が元気である｝とう文と｛ボールは白い｝という文を論理関係のＡＮＤで結合し，論理助詞を”そして”とし，それと｛太郎は今日学校でボールを投げる｝という文を含意関係の仮定ｉｆで結合し，論理助詞を”ば”とすれば，構造文は次のようになる．
0003811902.tif 000063
この構造文から自然文を生成すると，
｛太郎が元気でありそしてボールが白いならば，太郎は今日学校でボールを投げる｝
”太郎”を”Ｘ”に代え，”今日”，”学校”を取り除くと，
｛Ｘが元気でありボールが白いならば，Ｘはボールを投げる｝
となる．
｛猫のミケが死んだ｝という文は｛ミケは猫である｝という文と｛ミケが死んだ｝という文から構成された文であることは，これまでの説明で容易に分かる．この二つの文を含意関係の仮定のｉｆを結合し，診理助詞ｊｌｇを”ならば”とすると｛ミケが猫であるならば，ミケは死んだ｝
となる，｛死んだ｝を現在形に変更すると，
｛ミケが猫であるならば，ミケは死ぬ｝
となる．”ミケ”を”Ｘ”に代えると
｛Ｘが猫であるならば，Ｘは死ぬ｝
となる．構造文で示すと，第１４０図のようになる．
”猫”を上位の概念である”動物”に置き代えると，
｛Ｘが動物であるならば，Ｘは死ぬ｝
となる，この仮説は現実の世界で今までのところ常に真実であるから，これを正しい知識，あるいはルールをして認めることができる．”猫”を上位概念の”動物”に代えることは，コート番号の変更で対処しているので，この変更は本特許では極めて簡単に行える．
このように本特許では，知識獲得の基本的な操作である仮説の生成が結合関係を代えることによて簡単に行うことができる．
【図面の簡単な説明】
第１図はデータ構造ＭＷの要素，第２図はデータ構造ＰＳの要素を示す．第３図はデータ構造ＭＷの結合手，第４図はＭＷ１がＭＷ２と論埋結合し，ＭＷ１がＭＷ３と格結合していることを図式的に示したもの，第５図はそれを結合手で示したもの，第６図は第４図で示した結合関係をデータ文で示したもの，第７図は構造文で，  第８図はデータ構造ＰＳの結合手を示し，第９図はＭＷ１〜ＭＷ７とＰＳ１との結合関係を結合手で示し，第１０図は第９図の結合関係を図式的に示したものである．第１１図は第１０図の結合関係をデータ文で示したものである．第１２図は｛あの太郎が今日グランドでこのボールを投げた｝という自然文を図式的な構造文で示したもの，第１３図はこれをデータ文で示したもの，第１４図はこの自然文から，太郎，今日，グランド，ボール，投げ，投げたことなどを取り出したときの構造文を示す．第１５図は｛今日グランドでボールを投げた太郎｝という自然文をデータ文で示したもの，第１６図〜第６０図は自然文を構造文で示した．第６１図は単語の意味フレームが格納されている場所を示すＰＴＮ−ＴＢＬ，第６２図は意味フレーム辞書のＰＳモジュール，第６３図は意味フレームのＭＷモジュールを示す．第６４図は文字綴り辞書ＤＩＣ−ＳＴ，第６５図は単語辞書ＤＩＣ−ＷＤ，第６６図は形態辞書ＤＩＣ−ＫＴ，第６７図は形態処理辞書ＤＩＣ−ＫＴＰＲＯＣ，第６８図〜第７３図はＷＳテーブル，第７４図はＭＫテーブル，第７５図は意味解析（）のプログラムを，第７６図はＡＮＤ−ＯＲ関係（）のプログラムをＣ言語形式で書いたもの，第７７図は自然文を構造文で示したもの，第７８図はそれをデータ文で示した．第７９図，第８０図はＭＫテーブル，第８１図，第８２図はプログラムの内容をＣ言語形式で書いたもの，第８３図は探索単語，格助詞テーブルＫＷＤＪＯ−ＴＢＬ，第８４図は探索単語テーブルＫＷＤ−ＴＢＬ，第８５図は格助詞テーブルＪＯ−ＴＢＬ，第８６図は構造文とそれに示した探索経路ＳＲ−ＰＴ，第８７図はＣ言語形式で示したプログラム，第８８図〜第９０図はＭＫテーブル，第９１図はＣ言語形式のプログラム，第９２図は｛元気な太郎が今日学校で白いボールを投げました｝という自然文をデータ文で示したもの，第９３図はその構造文，第９４図，第９５図はＣ言語形式のプログラム，第９６図は構造文上に記入された探索経路，第９７図〜第９８図はＭＫテーブル，第９９図は｛次郎は太郎か花子にバラを与えなかったとは思わなかったらしいよ｝という自然文を構造文で示したもの，第１００図はそのデータ文である．第１０１図は構造文上に書き込まれた探索経路，第１０２図はＫＷＤＪＯ−ＴＢＬ，第１０３図はＭＫテーブル，第１０４図は｛バラは次郎によって太郎に対して花子に与えさせられなかった｝という自然文のデータ文，第１０５図はその構造文，第１０６図はＫＷＤＪＯ−ＴＢＬ，第１０７図はＭＫテーブル，第１０８図は｛次郎は太郎が花子にお金をあげたので花子が東京へ行ったと思った｝という自然文のデータ文，第１０９図はその構造文，第１１０図，第１１１図は構造文上に書き込まれた探索経路，第１１２図，第１１３図はＫＷＤＪＯ−ＴＢＬ，第１１４図〜第１１８図はＭＫテーブル，第１１９図���｛太郎の春子へのバラのプレゼントはありませんでした｝という自然文の構造文，第１２０図はそのデータ文，第１２１図はその構造文上に書き込まれた探索経路，第１２２図はＫＷＤＪＯ−ＴＢＬ，第１２３図は｛太郎か三郎が花子と秋子にバラを与えましたか？｝という自然文を構造文で示したもの，第１２４図はそのデータ文，第１２５図は構造文上に書き込まれた探索経路，第１２６図は短い探索区間に分割された探索経路，第１２７図は｛次郎は太郎が花子にバラを与えなかったとは思わなかったらしいよ｝という自然文の構造文である．第１２８図はそのデータ文である．第１２９図〜第１３１図は構造文，第１３２図は各種の語順を格納した語順テーブルＳＱ−ＴＢＬ，第１３３図，第１３４図は構造文上に書き込まれた出力経路，第１３５図は活用形に対応した活用変化する語尾助詞ｊｇｂを格納したＧＯＢＩ−ＴＢＬ，第１３６図は時制否定助詞などを格納したＮＴＮ−ＴＢＬ，第１３７図は構造文，第１３８図はそのデータ文，第１３９図は｛太郎が元気であれば太郎は今日学校で白いボールを投げる｝という自然文の構造文，第１４０図は｛Ｘが猫であればＸは死ぬ｝という自然文の構造文，第７図は｛太郎が今日学校で花子に本を与える｝という自然文をＰＳＭＷデータ構造で示した構造文である．
−Ａ・・・主格として接続するＭＷの番号を格納するＰＳの要素
−ＪＯ．．．助詞を格納するＰＳの要素
−ＫＩ．．．記号を格納するＰＳの要素
−ＫＹ・・・活用形を格納するＰＳの要素
−Ｌ・・・下に接続するＰＳかＭＷを格納するＰＳの要素
−ＭＫ．．．ＩＭＩフレームの上下限，語順，文の種類，格の種類などを格納するＰＳの要素
−ＮＴＮ・・・肯定否定，現在過去，丁寧な表現などを格納するＰＳの要素
−０・・・対象格として接続するＭＷの番号を格納するＰＳの要素
−Ｐ・・・述語格として接続するＭＷの番号を格納するＰＳの要素
−Ｓ・・・空間格として接続するＭＷの番号を格納するＰＳの要素
−ＳＣ・・・文章の章節句の番号を格納するＰＳの要素
−Ｔ・・・時間格として接続するＭＷの番号を格納するＰＳの要素
−Ｘ・・・補助格として接続するＭＷの番号を格納するＰＳの要素
−Ｙ・・・応答格として接続するＭＷの番号を格納するＰＳの要素
−Ｚ・・・全体格として接続するＭＷの番号を格納するＰＳの要素
−ｊ１・・・記号１を格納するＰＳの要素
−ｊ２・・・記号２を格納するＰＳの要素
−ｊｍ・・・全体詞を格納するＰＳの要素
−ｊｎ・・・時制否定語尾助詞を格納するＰＳの要素
−ｊｎｔｎ・・・時制否定助詞を格納するＰＳの要素
−ｊｏｓｔ・・・ＰＳの要素  文強調助詞を格納するＰＳの要素
．Ｂ・・・左に接続するＭＷまたはＰＳの番号を格納するＭＷの要素
．ＢＫ．．．表現の有無，接続相手の表現の有無の指示，上下に接続するＰＳ，ＭＷの区別などを格納するＭＷの要素
．ＣＮＣ・・・ＷＤに埋め込む単語の内容の指示を格納するＭＷの要素
．Ｆ・・・副詞として接続されるＭＷ，ＰＳの番号を格納するＭＷの要素
．Ｈ・・・本音として表現さるＭＷ，ＰＳの番号を格納するＭＷの要素
．ＪＯ．．．助詞を格納するＭＷの要素
．ＫＩ．．．記号を格納するＭＷの要素
．ＫＹ・・・活用形の指示を格納するＭＷの要素
．Ｌ・・・下に接続されるＰＳ，ＭＷの番号を格納するＭＷの要素
．ＬＯＧ・・・論理関係の種類を格納するＭＷの要素
．ＭＫ・・・意味フレームの上下限，語順，文の種類，格の種類などを格納するＭＷの要素
．ＭＷ・・・上に接続されるＰＳ，ＭＷの番号を格納するＭＷの要素
．Ｎ・・・右に接続されるＰＳ，ＭＷの番号を格納するＭＷの要素
．ＲＰ・・・ＩＭＩフレーム内で同じ単語を埋め込む相手のＭＷの番号を格納するＭＷの要素
．ＷＤ・・・単語の格納を格納するＭＷの要素．
ｊｃｓ・・・格助詞を格納するＭＷの要素
．ｊｇｂ・・・語尾助詞を格納するＭＷの要素
．ｊｈ・・・接頭語を格納するＭＷの要素
．ｊｉｎｘ・・・格助詞を指示するインデックスを格納するＭＷの要素
．ｊｌｇ・・・論理助詞１を格納するＭＷの要素
．ｊｌｓ・・・論理助詞２を格納するＭＷの要素
．ｊｏｓ・・・語強調助詞を格納するＭＷの要素
．ｊｐｕ・・・複数助詞を格納するＭＷの要素
．ｊｒ・・・冠詞を格納するＭＷの要素
．ｊｔ・・・接尾語を格納するＭＷの要素
．ｊｘｐ・・・論埋助詞を格納するＭＷの要素
．ｍｗ・・・以前の文でその単語が埋め込まれているＭＷの番号を格納するＭＷの要素
ＡＭＷ・・・回答文用のデータ構造ＭＷ
ＢＡＳＥ−ＰＳ・・・意味フレームのルートＰＳ
ＡＰＳ・・・回答文用のデータ構造ＰＳ
ＤＩＣ−ＫＴ・・・形態辞書
ＤＩＣ−ＫＴＰＲＯＣ・・・形態処理辞書
ＤＩＣ−ＷＡ・・・助詞辞書
ＤＩＣ−ＷＤ・・・単語辞書
ＤＭＷ・・・辞書用のデータ構造ＭＷ
ＤＰＳ・・・辞書用のデータ構造ＰＳ
ＤＴ−Ｓ．．．データ文
ＧＯＢＩ−ＴＢＬ．．．語尾助詞テーブル
ＩＭＦ−ＣＯＮ・・・結合情報
ＩＭＦ−ＧＧ・・・言語情報
ＩＭＦ−ＪＯ・・・助詞，記号情報
ＩＭＦ−ＬＳ・・・言語構造情報
ＩＭＦ−ＬＳＬ．．．言語構造情報列
ＩＭＦ−Ｍ−ＷＤ．．．ＭＷの単語情報
ＩＭＦ−Ｍ−ＪＯ．．．ＭＷの助詞情報
ＩＭＦ−Ｍ−ＣＯ．．．ＭＷの結合情報
ＩＭＦ−Ｍ−ＭＫ．．．ＭＷの言語情報
ＩＭＦ−Ｐ−ＣＡ．．．ＰＳの格情報
ＩＭＦ−Ｐ−ＪＯ．．．ＰＳの助詞情報
ＩＭＦ−Ｐ−ＭＫ．．．ＰＳの言語情報
ＩＭＩ．．．最小意味単位
ＩＭＩ−ＦＲＭ．．．意味フレームまたはＩＭＩフレーム
ＩＭＩ−ＧＲＭ．．．意味解析文法
ＩＭＦ−ＷＤ・・・単語情報
ＪＯ．．．助詞
ＪＯ−ＴＢＬ・・・格助詞テーブル
ＫＩ．．．記号
ＫＮＪ．．．文字列
ＫＷＤ−ＴＢＬ・・・探索単語テーブル
ＫＷＤＪＯ−ＴＢＬ・・・探索単語，格助詞テーブル
ＫＹ・・・活用を格納する単語ＷＤの要素
ＬＯ・・・論理関係の種類を格納する単語ＷＤの要素
ＬＳ・・・言語構造記号
ＬＳ１・・言語構造記号１
ＬＳ３・・言語構造記号３
ＬＳ４・・言語構造記号４
ＬＳＬ．．．言語構造記号列
ＭＫ−ＴＢＬ・・・  ＭＫテーブル
ＭＫＫ・・  処理の指示を格納するＭＫの要素
ＭＷ・・・  データ構造
ＮＯ・・・ＰＳかＭＷの番号を格納する単語ＷＤの要素
ＮＴＮ・・・肯定否定，現在過去，丁寧な表現
ＮＴＮ−ＴＢＬ・・・時制否定助詞などのテーブル
ＰＲ−ＰＲ．．．出力経路
ＰＳ・・・基本文あるいは基本文のデータ構造
ＰＳＭＷ・・・データ構造ＰＳＭＷ
ＰＳＭＷＫ・・・ＰＳかＭＷかの区別を格納するＰＳＭＷの要素
ＰＴＮ・・・ｐｔｎ−ｎｏを格納するＷＤの要素
ＰＴＮ−ＴＢＬ・・・意味（ＩＭＩ）フレーム辞書用のインデックス
ＱＤＴ−Ｓ．．．質問文としての入力された自然文のデータ文
ＱＭＷ・・・質問文用のデータ構造ＭＷ
ＱＰＳ・・・質問文用のデータ構造ＰＳ
ＳＲＷＤ．．．探索単語
ＳＲＷＤ−ＴＢＬ．．．探索単語テーブル
ＳＲ−ＰＴ．．．探索経路
ＳＱ−ＴＢＬ・・・語順テーブル
ＳＷＤ．．．被探索単語
ＴＤＴ−Ｓ．．．テキスト文として入力されたデータ文，
ＴＭＷ・・・テキスト用のデータ構造ＭＷ
ＴＰＳ・・・テキスト用のデータ構造ＰＳ
ＴＰＳＭＷ．．．テキストに用いられたデータ構造ＰＳＭＷ
ＷＤ．．．単語
ＷＤ−ＮＯ・・・単語辞書の番号
ＷＳ−ＴＢＬ・・・ＷＳテーブル
ｄｉｖ・・・形態辞書の要素，検索開始範囲
ｄｍｗ−ｅｄ・・・意味フレーム辞書のＭＷモジュールの最後のＭＷ番号
ｄｍｗ−ｓｔ・・・意味フレーム辞書のＭＷモジュールの最初のＭＷ番号
ｄｐｓ−ｅｄ・・・意味フレーム辞書のＰＳモジュールの最後のＰＳ番号
ｄｐｓ−ｓｔ・・・意味フレーム辞書のＰＳモジュールの最初のＰＳ番号
ｊｉｎｄｘ−ｘ・・・格助詞テーブルのＸ座標
ｊｉｎｄｘ−ｙ・・・格助詞テーブルのＹ座標
ｊｎ・・・時制否定語尾助詞
ｊｎｔｎ・・・時制否定助詞
ｋｎｊ・・・文字列
ｋｐ１・・・探索単語，格助詞テーブル辞書の要素，格助詞
ｋｐ２・・・探索単語，格助詞テーブル辞書の要素，単語
ｋｐｂｏｔ・・・ＭＫテーブルにおける探索単語，格助詞存在範囲の下限
ｋｐｊｏｓｔ・・・探索単語，格助詞テーブルの要素，語強調助詞
ｋｐｔｏｐ・・・ＭＫテーブルにおける探索単語，格助詞存在範囲の上限
ｋｔ−ｅｄ・・・形態処理辞書における言語構造情報が存在する範囲の下限
ｋｔ−ｓｔ・・・形態処理辞書における言語構造情報が存在する範囲の上限
ｋｔｐｒｏｃ−ｎｏ・・・形態処理辞書の番号
ｋｘ・・・語尾テーブルＧＯＢＩ−ＴＢＬのＸ座標
ｋｙ・・・語尾テーブルＧＯＢＩ−ＴＢＬのＹ座標
ｎｄｉｘ・・・形態辞書の要素，文字列の探索を行う次の範囲
ｎｔｎ−ｎｏ・・・時制否定テーブルの番号
ｐｔｎ−ｎｏ・・・ＰＴＮ−ＴＢＬの番号
ｑｐｓ−ｓ．．．質問データ文での探索開始基点となるＱＰＳＭＷ，
ｓｃ−ｓ．．．探索区間始点
ｓｃ−ｅ．．．探索区間終点
ｓｑｘ・・・語順テーブルＳＱ−ＴＢＬのＸ座標
ｓｑｙ・・・語順テーブルＳＱ−ＴＢＬのＹ座標
ｓｔ−ｎｏ・・・文字列辞書の番号
ｓｔｋｐ−ｗｄ・・・探索単語テーブルの番号
ｓｔｋｐ−ｗｄｊｏ・・・探索単語，格辞書テーブルの番号
ｔｐｓ−ｓ．．．テキストデータ文での探索開始点となるＴＰＳＭＷ，
ｗｓ−ｎｏ・・・ＷＳテーブルの番号
〜Ｂ・・・ＰＳＭＷの要素，左に接続するＰＳＭＷの番号
〜ＢＫ・・・ＰＳＭＷの要素，表現の有無，接続相手の表現の有無の指示など
〜ＣＡＳＥ．．．格の種類，
〜ＣＮＣ・・・ＰＳＭＷの要素，ＷＤに埋め込む単語の内容の指示
〜Ｆ・・・ＰＳＭＷの要素，副詞として接続されるＰＳＭＷの番号
〜Ｈ・・・ＰＳＭＷの要素，本音として表現されるＰＳＭＷの番号
〜ＪＯ．．．助詞群を
〜ＫＡＫ・・・ＰＳＭＷの要素，格の種類
〜ＫＩ．．．記号
〜ＫＹ・・・ＰＳＭＷの要素，活用
〜Ｌ・・・ＰＳＭＷの要素，下に接続されるＰＳＭＷの番号
〜ＬＯＧ・・・ＰＳＭＷの要素，論理関係の種類
〜ＭＫ・・・ＰＳＭＷの要素，ＩＭＩフレームの上下限，語順，文の種類など
〜ＭＷ・・・ＰＳＭＷの要素，上に接続されるＰＳＭＷの番号
〜Ｎ・・・ＰＳＭＷの要素，右に接続されるＰＳＭＷの番号
〜ＮＴＮ・・・ＰＳＭＷの要素，否定肯定，現在過去，丁寧な表現など
〜ＲＰ・・・ＰＳＭＷの要素，ＩＭＩフレーム内で同じ単語を埋め込む相手のＰＳＭＷの番号
〜ＳＣ・・・ＰＳＭＷの要素，文節句の番号
〜ＷＤ・・・ＰＳＭＷの要素  単語
〜ｊ１・・・ＰＳＭＷの要素  記号１
〜ｊ２・・・ＰＳＭＷの要素，記号２
〜ｊｃｓ・・・ＰＳＭＷの要素，格助詞
〜ｊｇｂ・・・ＰＳＭＷの要素，語尾助詞
〜ｊｈ・・・ＰＳＭＷの要素，接頭語
〜ｊｉｎｘ・・・ＰＳＭＷの要素，格助詞を指示するインデックス
〜ｊｌｇ・・・ＰＳＭＷの要素，論理助詞１
〜ｊｌｓ・・・ＰＳＭＷの要素，論理助詞２
〜ｊｍ・・・ＰＳＭＷの要素，全体助詞
〜ｊｎ・・・ＰＳＭＷの要素，時制否定語尾助詞
〜ｊｎｔｎ・・・ＰＳＭＷの要素，時制否定語尾助詞
〜ｊｏｓ・・・語強調助詞，
〜ｊｏｓｔ・・・ＰＳＭＷの要素，文強調助詞
〜ｊｐｕ・・・ＰＳＭＷの要素，複数助詞
〜ｊｒ・・・ＰＳＭＷの要素，冠詞
〜ｊｔ・・・ＰＳＭＷの要素，接尾語
〜ｊｘｐ・・・ＰＳＭＷの要素，論理助詞３
〜ｍｗ・・・ＰＳＭＷの要素，以前の文で同じ単語が埋め込まれているＰＳＭＷの番号
【図１】
0003811902.tif 000064
【図２】
0003811902.tif 000065
【図３】
0003811902.tif 000066
【図４】
0003811902.tif 000067
【図５】
0003811902.tif 000068
【図６】
0003811902.tif 000069
【図７】
0003811902.tif 000070
【図８】
0003811902.tif 000071
【図９】
0003811902.tif 000072
【図１０】
0003811902.tif 000073
【図１１】
0003811902.tif 000074
【図１２】
0003811902.tif 000075
【図１３】
0003811902.tif 000076
【図１４】
0003811902.tif 000077
【図１５】
0003811902.tif 000078
【図１６】
0003811902.tif 000079
【図１７】
0003811902.tif 000080
【図１８】
0003811902.tif 000081
【図１９】
0003811902.tif 000082
【図２０】
0003811902.tif 000083
【図２１】
0003811902.tif 000084
【図２２】
0003811902.tif 000085
【図２３】
0003811902.tif 000086
【図２４】
0003811902.tif 000087
【図２５】
0003811902.tif 000088
【図２６】
0003811902.tif 000089
【図２７】
0003811902.tif 000090
【図２８】
0003811902.tif 000091
【図２９】
0003811902.tif 000092
【図３０】
0003811902.tif 000093
【図３１】
0003811902.tif 000094
【図３２】
0003811902.tif 000095
【図３３】
0003811902.tif 000096
【図３４】
0003811902.tif 000097
【図３５】
0003811902.tif 000098
【図３６】
0003811902.tif 000099
【図３７】
0003811902.tif 000100
【図３８】
0003811902.tif 000101
【図３９】
0003811902.tif 000102
【図４０】
0003811902.tif 000103
【図４１】
0003811902.tif 000104
【図４２】
0003811902.tif 000105
【図４３】
0003811902.tif 000106
【図４４】
0003811902.tif 000107
【図４５】
0003811902.tif 000108
【図４６】
0003811902.tif 000109
【図４７】
0003811902.tif 000110
【図４８】
0003811902.tif 000111
【図４９】
0003811902.tif 000112
【図５０】
0003811902.tif 000113
【図５１】
0003811902.tif 000114
【図５２】
0003811902.tif 000115
【図５３】
0003811902.tif 000116
【図５４】
0003811902.tif 000117
【図５５】
0003811902.tif 000118
【図５６】
0003811902.tif 000119
【図５７】
0003811902.tif 000120
【図５８】
0003811902.tif 000121
【図５９】
0003811902.tif 000122
【図６０】
0003811902.tif 000123
【図６１】
0003811902.tif 000124
【図６２−１】
0003811902.tif 000125
【図６２−２】
0003811902.tif 000126
【図６３−１】
0003811902.tif 000127
【図６３−２】
0003811902.tif 000128
【図６３−３】
0003811902.tif 000129
【図６３−４】
0003811902.tif 000130
【図６３−５】
0003811902.tif 000131
【図６３−６】
0003811902.tif 000132
【図６３−７】
0003811902.tif 000133
【図６３−８】
0003811902.tif 000134
【図６３−９】
0003811902.tif 000135
【図６４】
0003811902.tif 000136
【図６５】
0003811902.tif 000137
【図６６】
0003811902.tif 000138
【図６７】
0003811902.tif 000139
【図６８】
0003811902.tif 000140
【図６９】
0003811902.tif 000141
【図７０】
0003811902.tif 000142
【図７１】
0003811902.tif 000143
【図７２】
0003811902.tif 000144
【図７３】
0003811902.tif 000145
【図７４】
0003811902.tif 000146
【図７５】
0003811902.tif 000147
【図７６】
0003811902.tif 000148
【図７７】
0003811902.tif 000149
【図７８】
0003811902.tif 000150
【図７９】
0003811902.tif 000151
【図８０】
0003811902.tif 000152
【図８１】
0003811902.tif 000153
【図８２】
0003811902.tif 000154
【図８３】
0003811902.tif 000155
【図８４】
0003811902.tif 000156
【図８５】
0003811902.tif 000157
【図８６】
0003811902.tif 000158
【図８７−１】
0003811902.tif 000159
【図８７−２】
0003811902.tif 000160
【図８８】
0003811902.tif 000161
【図８９】
0003811902.tif 000162
【図９０】
0003811902.tif 000163
【図９１】
0003811902.tif 000164
【図９２−１】
0003811902.tif 000165
【図９２−２】
0003811902.tif 000166
【図９３】
0003811902.tif 000167
【図９４】
0003811902.tif 000168
【図９５】
0003811902.tif 000169
【図９６】
0003811902.tif 000170
【図９７−１】
0003811902.tif 000171
【図９７−２】
0003811902.tif 000172
【図９８】
0003811902.tif 000173
【図９９】
0003811902.tif 000174
【図１００−１】
0003811902.tif 000175
【図１００−２】
0003811902.tif 000176
【図１０１】
0003811902.tif 000177
【図１０２】
0003811902.tif 000178
【図１０３】
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【図１０４−１】
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【図１０４−２】
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【図１０５】
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【図１０６】
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【図１０７】
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【図１０８−１】
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【図１０８−２】
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【図１０９】
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【図１１０】
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【図１１１】
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【図１１２】
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【図１１３】
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【図１１４】
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【図１１５】
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【図１１６】
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【図１１７】
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【図１１８】
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【図１１９】
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【図１２０】
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【図１２１】
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【図１２２】
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【図１２３】
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【図１２４】
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【図１２５】
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【図１２６】
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【図１２７】
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【図１２８−１】
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【図１２８−２】
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【図１２９】
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【図１３０】
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【図１３１】
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【図１３２】
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【図１３３】
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【図１３４】
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【図１３５】
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【図１３６】
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【図１３７】
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【図１３８−１】
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【図１３８−２】
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【図１３９】
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【図１４０】
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