(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
並列する従属節が相互に係り合っている入力文を形態素解析により単語に分割し、各前記単語に該単語の品詞を示す品詞語を対応させて形態素解析木を得て、該形態素解析木を用いて、前記入力文の構文を解析して構造化するための構文解析装置において、
文を構成する前の従属節を形成して後の従属節が係り合うことを示す並列標識語、前記文を構成する後の従属節を形成して前記前の従属節に係り合うことを示す並列終端標識語、及び該並列終端標識語と前記並列標識語の直前の単語の取るべき品詞を示す並列品詞語が記憶されている並列標識テーブルと、
該並列標識テーブルを参照して、前記入力文の前記形態素解析木から前記並列標識語に一致する前記単語及び前記並列終端標識語に一致する前記単語を検出するための並列標識検出部と、
検出されたこれらの前記単語及び該単語の直前の単語の品詞と前記並列品詞語との比較に基づいて、前記入力文の並列する従属節間の係り合いを解析する並列構造解析部と
を備えることを特徴とする構文解析装置。
【請求項２】
更に、前記並列品詞語が「用言」となる場合、前記並列終端標識語と一致する前記単語に助動詞となる付属語が付しているかどうかを判定し、該付属語が有ると、前記入力文に含まれる前記従属節を構成する全ての述語に対して前記付属語を補完する省略補完部を備えることを特徴とする請求項１に記載された構文解析装置。
【請求項３】
更に、日本語の文法に関する情報が格納している構文解析規則部と、
該構文解析規則部を参照して、前記形態素解析木内の各前記単語を格要素として解析して各格毎に帰属させる単文内格解析部と、
前記入力文を単文に分割すべく構造化された前記従属節に対して省略した前記格要素を各格毎に補完した上で前記入力文に対して他の省略した前記格要素を各格毎に補完する省略格補完部と
を備えることを特徴とする請求項１に記載された構文解析装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、情報処理装置等によって文章の内容を自動的に解析し、処理するために用いられる構文解析装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、日本語文を情報処理装置によって英文に自動翻訳するような場合には、予め日本語文の構文解析を実行する。この構文解析にあたっては、予め入力文を単語に分割し、それぞれの単語を単語辞書と比較する。そして、各単語の品詞等の文法情報や他の単語からの係り受け可能性等から来る意味的な制約情報等を手がかりに句構造や係り受け関係が抽出される。
単語には、名詞、形容詞、動詞、副詞、助詞等が存在する。名詞、形容詞、動詞、副詞等の単語は、一般に互いの係り受けに対する強い意味的な制約を持つ。単語辞書に自分への係りが可能な相手方の単語の意味の範囲を定義しておく。これらによって比較的容易に係り受け関係の判定を行なうことができる。なお、助詞のような機能語はそれ自身、他の単語との係りに対して意味的な制約を持たないことから、助詞を挟んで存在する名詞と名詞や、名詞と動詞等の間の意味的制約関係に注目して係り受け関係の判定が行なわれる。以上のような解析結果により各文についての構造解析木が得られる。
上記のような趣旨の日本語構文解析システムは、例えば特開平４−２３６６５９号公報や同４−２３５６７２号公報等に記載されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上記のような従来の構文解析方法では、それぞれ隣接する語をボトムアップ的に組み上げて構文解析を行なっている。従って、文の中で互いに離れて存在する語句の関係を認識することが難しく、誤った解析をしてしまう場合がある。例えば、「彼女が英語を勉強したり使ったりするためのテキスト」というような文がある場合、そのテキストが勉強をするためのテキストであるかどうかを正しく判断することが容易でなかった。また、勉強をするためのテキストであると判断するには、「勉強をする」という語の後に「ための」といった語を補って解釈する必要がある。従来、開発されてきた構文解析装置ではこのような機能を持たず、その解析は容易でなかった。
従って、正しい解析結果を得るために、人手を介して文を短く切ったり、係り受け範囲を特殊な記号を使って指定し、装置を正しく動作させるといった手順が要求された。これでは自動翻訳装置の完全自動化は望めない。
【０００４】
本発明は以上の点に着目してなされたもので、特に文中に離れて存在する係り合いを認識して並列部分、即ち、並列する従属節を含む文を正しく解析する構文解析装置を提供することを目的とするものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
第１発明は、並列する従属節が相互に係り合っている入力文を形態素解析により単語に分割し、各単語に該単語の品詞を示す品詞語を対応させて形態素解析木を得て、該形態素解析木を用いて、入力文の構文を解析して構造化するための構文解析装置において、文を構成する前の従属節を形成して後の従属節が係り合うことを示す並列標識語、文を構成する後の従属節を形成して前の従属節に係り合うことを示す並列終端標識語、及び該並列終端標識語と並列標識語の直前の単語の取るべき品詞を示す並列品詞語が記憶されている並列標識テーブルと、該並列標識テーブルを参照して、入力文の形態素解析木から並列標識語に一致する単語及び並列終端標識語に一致する単語を検出するための並列標識検出部と、検出されたこれらの単語及び該単語の直前の単語の品詞と並列品詞語との比較に基づいて、入力文の並列する従属節間の係り合いを解析する並列構造解析部とを備えることを特徴とする。
【０００６】
第２発明は、第１発明における構成を含み、更に、並列品詞語が「用言」となる場合、並列終端標識語と一致する単語に助動詞となる付属語が付しているかどうかを判定し、該付属語が有ると、入力文に含まれる従属節を構成する全ての述語に対して付属語を補完する省略補完部とを備えることを特徴とする構文解析装置である。
第３発明は、第１発明における構成を含み、更に、日本語の文法に関する情報が格納している構文解析規則部と、該構文解析規則部を参照して、形態素解析木内の各単語を格要素として解析して各格毎に帰属させる単文内格解析部と、入力文を単文に分割すべく構造化された従属節に対して省略した格要素を各格毎に補完した上で入力文に対して他の省略した格要素を各格毎に補完する省略格補完部とを備えることを特徴とする構文解析装置である。
【０００７】
【作用】
第１発明では、並列標識検出部は、入力文からなる形態素解析木を構成する単語から並列標識語と一致する単語及び並列終端標識語と一致する単語を検出し、並列構造解析部は、検出された各単語及び直前の単語の品詞とテーブルの品詞語とを比較して、入力文に含まれる並列する従属節間の係り合いを決定して構造化する。これにより、文章全体の構造化に誤りを生じない。
また、第２発明では、更に、省略補完部は、並列品詞語が「用言」となる場合、並列終端標識語と一致する単語に助動詞の付属語が付しているかどうかを判定し、該付属語が有ると、入力文に含まれる従属節を構成する全ての述語に対して付属語を補完する。これにより、従属節に省略された用言情報を認識し補完して構造化を明確にすることができる。
そして、第３発明では、更に、単文内格解析部は、構文解析規則部を参照して、形態素解析木内の各単語を格要素として解析して各格毎に帰属させ、省略格補完部は、入力文を単文に分割すべく構造化された従属節に対して省略した格要素を各格毎に補完した上で入力文に対して他の省略した格要素を各格毎に補完する。これにより、省略部分の補完が容易になる。
【０００８】
【実施例】
以下、本発明を図の実施例を用いて詳細に説明する。
［第１発明］
図１は、第１発明を実施した構文解析装置のブロック図である。
図の装置は、形態素解析木１を受け入れて処理し、入力文の並列部分に関する処理を実行後、構文解析木２を得るための装置である。即ち、この装置には並列標識検出部３と、並列構造解析部４と、これらの処理の際に参照する並列認識テーブル５が備えられている。なお、これらはいずれも通常のコンピュータのプロセッサと処理実行のためのプログラム及びメモリ等からハードウェア構成される。
【０００９】
上記のような装置は、次のように動作する。
図２は、図１に示した装置の構文解析処理フローチャートである。
並列標識検出部３及び並列構造解析部４は、この図２に示すような処理に従って入力文中より並列標識を検出し処理する。
図３に、並列標識テーブル実施例説明図を示す。
上記のような処理を行なう場合、並列標識検出部３はこの図に示すような構造の並列標識テーブルを使用する。
即ち、並列標識テーブルは、並列標識語としている並列標識１１と、並列終端標識語としている並列終端標識１２及び並列品詞語としている並列要素１３を表示したものである。たとえば前述した「彼女が英語を勉強したり使ったりするためのテキスト」という文を例にとって詳細に説明する。このような「たり、・・・たりする」といった従属節の並列表現は日本語によく見られる表現である。このような並列構造をとる文中には、並列表現の存在（開始および継続）を示すキーとしての並列標識と、並列表現の終了を示すキーとしての並列終端標識が存在している。前述の文章の場合には、文中の「たり」が並列標識であり、また、「たりする」が、並列終端標識である。このように並列標識、また並列終端標識を解析すると、前述の文では、“勉強する”という動詞と“使う”という動詞とが並列構造となっていることがわかる。この文の場合、並列構造の対象となっている要素“勉強する”および“使う”は、いずれも用言である。従って並列要素１３の“用言”と一致する。以上に説明したように、並列標識テーブル５は、並列表現の存在を示す並列標識１１、並列表現の終了を示す並列終端標識１２を対にして記憶している。並列標識テーブル５には、さらに、これらの標識によって識別される並列構造の対象である要素が何れに分類されるかを示す並列要素１３が記憶される。この並列標識テーブル５を用いて、並列部分の解析を行う。
【００１０】
図４に、入力文例説明図を示す。
図２のフローチャートと図３の並列標識テーブルを使用して図１の装置が動作する場合の具体的な説明を行なうが、このとき、例えばこの図４に示すような文が入力されたものとして説明を進める。即ち、入力文は「私は資料を集め、彼女が英語を勉強したり、使ったりするためのテキストを作成した」といった内容のものである。
【００１１】
まず、従来よく知られた形態素解析によれば、図４に示した入力文は次のように解析される。
図５に、形態素解析の結果説明図を示す。
図４に示すような入力文に対して形態素解析を行なう場合には、入力文をまず単語毎に分割する。そして、各単語を単語辞書と比較し、それぞれその品詞を判断する。また、この例では用言については、それぞれ言い切りの形に改めている。このような解析結果を、図１に示す並列標識検出部３に入力する。
図１に示す並列標識検出部３と並列構造解析部４とは、並列標識テーブル５を参照しながら図２に示すようなフローチャートで解析動作を実行する。まず、図２のステップＳ１において、並列標識を検出する。通常、図３に示すようなテーブルは日本語として考えられる全ての並列表現について用意されている。並列標識検出部３は、入力される形態素解析木１の各単語から並列標識テーブル５を参照しながら並列標識があるかどうかの検索を行なう。図２のステップＳ２において、並列標識があると判断された場合には、ステップＳ３に移り、並列構造を解析し単文構造に分解する処理を行なう。このステップＳ３の処理は並列構造解析部４により行なわれる。
【００１２】
例えば、図５に示す入力文の場合、図３に示すような並列標識テーブルを参照しながら並列標識を検索すると、第１３番目の単語で、並列標識の「たり」という表現が検出される。このような並列標識が検出されると、続いて並列終端標識の検索を行なう。図５に示す入力文では、第１６番目と第１７番目の語「たり＋する」によって並列終端標識が検出される。また、並列標識テーブルを参照することにより並列要素が用言であるということが分かる。従って、並列標識と並列終端標識の直前にある用言「する」と「使う」とが並列関係にあることが認識される。
【００１３】
本発明においては、このようにして検出された並列部分を他の部分より優先的に構造化する。なお、この並列部分の範囲は、並列標識の直前にある一定の語から並列終端標識までとする。具体的には、並列標識の直前に出現する用言を検出し、更にその前に出現する用言と付属語を検出する。図５の例で言えば、文章の１３番目の語「たり」が並列標識であり、その直前の用言は「する」である。そして、更にその前に存在する用言は５番目の語「集める」となる。この「集める」の語の付属語は６番目の「、」である。このことから並列部分はその次の語、即ち「彼女」から開始し、並列終端標識である１６番目と１７番目の「たり＋する」となる。
【００１４】
図６に、並列構造解析結果説明図を示す。
図１に示す並列構造解析部４が図２に示す並列構造解析を行ない、単文構造に分解する処理は、この図に示すように行なわれる。
先の説明によって、図に示す７番目の「彼女」という語から１７番目の「する」という語までが並列部分（係り合いを有する二つの従属節）と認識され、並列標識までと並列終端標識までの部分（後の従属節）が単文化される。これらの文は並列文であって、いずれも１８番目の「ため」という語に係ることが分かる。従って、このような係り受け関係を示す構文解析木が得られる。
以上のように構文解析を行なえば、文中から並列関係にある語を検索し、並列部分を決定してその部分を優先的に構造化するので、文をボトムアップ的に構造化していく場合に比べて複雑な文が単純化されて誤りのない解析ができる。
【００１５】
［第２発明］
図７に、第２発明を実施した構文解析装置ブロック図を示す。
日本語では、並列表現を行なう場合に、一部の語が省略されていることがある。このような省略された語は、構文解析前に補完すると正確な構文解析が行なえる。第２発明は、この目的のために図１に示す第１発明の方法を実施する装置に対し、更に省略補完部６を設けるようにしている。
この図７に示す装置は、その他の部分は図１に示す装置と全く同様の構成である。
【００１６】
図８に、第２発明の装置の構文解析処理フローチャートを示す。
まず、ステップＳ１において、並列標識を検出する。この検出方法自身は、既に第１発明で説明した方法と同様である。
次にステップＳ２において、並列標識があるかどうかを判断する。これも第１発明で説明した方法と同様である。更に、ステップＳ３において、並列構造を解析し構造化する。これも第１発明で説明した通りの内容のものである。更に、ステップＳ４において、並列要素が用言かどうかを判断する。
【００１７】
第２発明では並列要素が用言である場合に、以下に説明するような方法で省略されている用言の補完を行なう。
図９に、入力文例説明図を示す。上記のような補完動作を具体的に説明するために、この図に示すように、例えば「彼女はピアノを弾いたり歌を歌ったりしないと彼が言った」といった文章について解析処理を行なうことにする。
図１０に、形態素解析結果説明図を示す。
図９に示した入力文は、既に第１発明で説明した通り、それぞれ単語に分割され、品詞等の所定の情報を付加され、この図１０に示すような内容とされる。
【００１８】
図７に示す並列標識検出部３は、この図１０に示すような信号の入力を経て並列標識テーブル５を参照しながら並列標識の検出を行なう。この例では、入力文の６番目の語「たり」が並列標識であって、１０番目と１１番目の語「たり＋する」が並列終端標識と認識される。
その結果、第１発明で説明したと全く同様の処理により並列構造解析が行なわれる。
【００１９】
図１１に、並列構造解析結果説明図を示す。
この第２発明においては、並列構造解析部４は並列範囲を、第１発明と同様に、並列標識の前方にある一定の用言と、これに関係する語から並列終端標識の付属語までとする。即ち、第１発明では並列終端標識までを並列範囲と決定したが、第２発明では並列終端標識の付属語までを並列部分とする。その結果、図１１に示すように、並列部分を単文化すると第１番目の「彼女」という語から第６番目の「たり」の語までが第１番目の文であり、第７番目の「歌」という語から第１３番目の「と」という語までが第２文となる。
【００２０】
次に、図７に示す省略補完部６は、図８に示すフローチャートのステップＳ４において、並列要素が用言かどうかを判断する。これは並列標識テーブル５を参照することにより行なわれる。用言であると判断されると、ステップＳ５に移り、並列終端標識の情報を調べる。即ち、並列終端標識の付属語が何かを調べる。並列終端標識に助動詞等、意味を添える付属語が付いている場合には、ステップＳ６、ステップＳ７に進み、それ以外の場合には処理を終了する。ステップＳ７においては、用言の付属語が助動詞の場合、並列関係にある全ての用言に対しその助動詞を補う。また、付属語が助詞の場合は、並列関係にある用言がその助詞に係るようにする。具体的には、１１番目の語「する」の用言の付属語として１２番目の「ない」という語が、この並列範囲における並列関係にある用言「弾く」と「歌う」にそれぞれ補完される。また、これらの用言はそれぞれ１３番目の語「と」に係るよう構造化する。
【００２１】
図１２に、省略補完結果説明図を示す。
この図は、図７に示した省略補完部６により省略補完された結果により得られた構文解析木を示したものである。
この図に示すように、第２発明においては、並列関係にある２個の単文（従属節）、即ち「彼女はピアノを弾いたり」と「歌を歌ったりしない」という文が、それぞれ入力文の１２番目の助動詞「ない」という語の補完を受け、いずれも入力文の１３番目の語「と」という助詞に係るよう構造化が行なわれる。
以上のような処理によって、並列部分の文構造を補完し、その構文解析を正確に行なうことができる。従って、例えばこの第２発明を翻訳装置に使用した場合、必要な情報が揃った解析処理結果に対し一般の機械翻訳処理に用いられるような解析変換生成処理等を実行して正確な翻訳結果を出力することが可能になる。
【００２２】
［第３発明］
第３発明では、省略された語を補完する更に別の方法を提供する。
図１３に、第３発明を実施した構文解析装置のブロック図を示す。
この実施例では、図１に示した第１発明の装置に対し単文内格解析部７と、構文解析規則８及び省略格補完部９を追加している。このような構成によって並列構造解析の結果を元に、省略された語を検出し、必要な補完を行なう。
【００２３】
図１４に、構文解析処理フローチャートを示す。
第３発明においては、この図に示すような手順に従って補完処理が実施される。
まず、ステップＳ１において、並列標識を検出する。これは、第１発明で行なった方法と全く同様である。更に、ステップＳ２において、並列標識があると判断された場合にはステップＳ３に移り、並列構造を解析し単文構造に分解する。この部分も第１発明において行なった方法と同様である。なお、並列標識がなければ、ステップＳ４にそのまま移る。
ステップＳ４においては、単文構造の一つ一つに対して格解析を行なう。この格解析というのは、図１３に示す単文内格解析部７により行なわれる。構文解析規則８には、よく知られた日本語の文法に関する情報が格納される。単文内格解析部７は、この構文解析規則８に従って、文の格要素が用言に対しどのような関係にあるか、例えば主語と述語の関係にあるかどうか等を順番に解析していく。このときは、直接の修飾関係にある格要素と用言に対してのみ解析が行なわれる。従って、例えば省略された語があれば、そのような省略された語の情報は空として扱う。
【００２４】
次に、図１４のステップＳ５において、単文構造が１つ以上あるかどうかを判断する。即ち、この部分で用言が２つ以上存在するかどうかを判断する。もし、２つ以上存在すればステップＳ６に移り、２つ以上なければ終了する。ステップＳ６においては、２つ以上ある用言を互いに比較し、省略されている格を検出する。即ち、前の用言について出現して、後ろの用言については出現しない格要素は省略されているものと見なし、後ろの用言についてその格要素を補完する。
図１５に、用言ごとの格解析結果説明図を示す。
【００２５】
この入力文は、既に図５を用いて説明した第１発明の例の入力文と同様である。このような入力文の各語について、それぞれ隣合ういくつかの語が句として機能するかどうかを判断し組み合わせた後、それぞれの句が名詞句であるか動詞句であるかが判断される。そして、名詞句であれば主格か目的格かの判断が行なわれる。なお、この文章を単文化すれば、第１番目の語「私」から第６番目の記号「、」までが第１文となり、第７番目の「彼女」から第１４番目の「、」までが第２文となる。また、第１５番目の「使う」から第１７番目の「する」までが第３文目となり、２０番目の「テキスト」から２５番目の「。」までが第４文となる。上記のような単文について、それぞれ格解析が行なわれ、その結果を整理すると次のようになる。
【００２６】
図６に、格解析と補完処理説明図を示す。
この図の（ａ）は単文内格解析処理結果を示し、（ｂ）は省略補完処理結果を示している。
図１５を用いて説明したような４つの単文は、それぞれ主格、目的格、動詞句を抽出して配列すると、この図の（ａ）に示すようになる。即ち、第１文の主格は「私は」、目的格は「資料を」、動詞句は「集める」となる。また、第２文の主格は「彼女が」、目的格は「英語を」、動詞句は「勉強する」となる。また、第３文については、主格と目的格が省略されており、動詞句「使う」のみが抽出される。また、第４文については、主格が直前に見当らないため、目的格が「テキストを」、動詞句が「作成する」という処理結果が得られる。
【００２７】
図１７に、省略格補完処理フローチャートを示す。
この図に示すようなフローチャートに従って、図１６（ａ）の処理結果を元に図１６（ｂ）に示すように省略された格が補完される。なお、この格要素の補完は結び付きの強さに着目して行なわれ、並列部分において構造化された用言同士が最優先となり、次に並列文として構造化されていない用言同士や文中の全ての用言を用いて補完が行なわれる。
なお、この例では並列部分の決定は、第１発明と同様に図１５に示す「彼女が」から「たりする」までとする。
【００２８】
図１５における格解析処理は、格要素と用言との係り受けを解析する処理であって、用言以外の自立語とそれに付く付属語のまとまりを一つの格要素として、相互にその係り受け関係を解析している。
まず、図１７のステップＳ１において、並列関係にある単文同士の格を比較し、省略を行なう。即ち、図１６において、第２文と第３文が並列関係にあることが分かっているため、その格同士を比較し省略を補う。そこで、この場合、第３文の主格に「彼女が」を補完し、第３文の目的格に「英語を」を補完する。なお、用言が目的格をとらないものである場合、目的格の補完は行なわない。
【００２９】
次に、図１７のステップＳ２において、更に他に省略されている格があるかどうかを判断する。図１６に示した例では第４文の主格が省略されているため、図１７のステップＳ３に移る。そして、並列関係にない単文同士の格を比較し、省略を補う。この場合、「作成する」の主語は第１文の「集める」の主語と同一であることから、第１文の主格「私は」を第４文の主格に補完する。
図１７において、次のステップＳ４で、更に省略されている格があるかどうかを判断する。省略されている格があれば、ステップＳ５に移り、文全体を見て省略されている格を補う。図１６に示す例では、省略されている格が見当らないため処理を終了する。
以上のような処理の結果、複雑な文が単純化され、更にその文の相互関係から省略されている語が自動的に補完され、構文解析が正確に行なわれる。
【００３０】
本発明は以上の実施例に限定されない。上記実施例における並列標識テーブルには、同様の並列表現が行なわれる各種の語をその並列要素と共にリストアップすることができる。また、各発明を実施するための装置は、同様の機能を持つブロック構成に置き換えて差し支えない。例えば、それぞれの機能を持つプログラムブロックを組み合わせることによってその実施が可能となる。
【００３１】
【発明の効果】
以上説明した本発明の構文解析装置は、並列する従属節が含まれている入力文を形態素解析により単語に分割し、そこから並列標識語及び並列終端標識語に一致する各単語を検出して従属節を決定し、この従属節を優先的に構造化するようにしたので、比較的複雑な文章を単純化し、全体として誤りなく自動的に構文解析を実行することが可能となる。
また、従属節を優先的に構造化する際に、従属節で省略された用言情報を補完し、文全体の構造化を行なうので、より正確な構文解析が可能となる。
また、このような省略部分の並列関係にある単文を比較し、いずれかの単文の省略された格要素を参照しながら補完することによって、機械的に正確な省略部分の補完が可能となる。
これらによって、自動翻訳装置等の完全自動化を図ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１発明を実施した構文解析装置のブロック図である。
【図２】構文解析処理フローチャートである。
【図３】並列標識テーブル実施例説明図である。
【図４】入力文例説明図である。
【図５】形態素解析の結果説明図である。
【図６】並列構造解析結果説明図である。
【図７】第２発明を実施した構文解析装置のブロック図である。
【図８】構文解析処理フローチャートである。
【図９】入力文例説明図である。
【図１０】形態素解析結果説明図である。
【図１１】並列構造解析結果説明図である。
【図１２】省略補完結果説明図である。
【図１３】第３発明を実施した構文解析装置のブロック図である。
【図１４】構文解析処理フローチャートである。
【図１５】用言ごとの格解析結果説明図である。
【図１６】格解析と補完処理説明図で、（ａ）は単文内容解析処理結果、（ｂ）は省略補完処理結果を示す。
【図１７】省略格補完処理フローチャートである。
【符号の説明】
１  形態素解析木
２  構文解析木
３  並列標識検出部
４  並列構造解析部
５  並列標識テーブル
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図９】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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