(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
名詞毎に、前置修飾語として出現する頻度の値及び後置修飾語として出現する頻度の値をそれぞれ格納する名詞辞書と、
入力された文章の句構造を解析する構文解析手段と、
前記文章の解析で得た複数の名詞句から、特定名詞に対し、後置修飾語として係り受け関係の曖昧な名詞を含む名詞句を抽出すると共に、前記名詞辞書を参照し、前記抽出された名詞句に含まれる前記曖昧な名詞が前置修飾語として出現する頻度の値が予め設定された基準値よりも多いと、該名詞を前置修飾語と推定し、該名詞が後置修飾語として出現する頻度の値が予め設定された基準値よりも多いと、該名詞を後置修飾語と推定する決定手段とを備えることを特徴とする係り受け関係解析装置。
【請求項２】
前記決定手段は、「第３の名詞＋連体修飾を示す第２の付属語＋第２の名詞＋連体修飾を示す第１の付属語＋第１の名詞」の句構造の名詞句を曖昧な名詞句として抽出すると共に、前記第２の名詞に基づいて、前記名詞辞書を参照し、前記第２の名詞が前置修飾語として出現する頻度の値が予め設定された基準値よりも多いと、前記第２の名詞を前置修飾語と推定し、該第２の名詞が後置修飾語として出現する頻度の値が予め設定された基準値よりも多いと、該第２の名詞を後置修飾語と推定することを特徴とする請求項１記載の係り受け関係解析装置。
【請求項３】
前記複数の名詞句から、「第２の名詞＋連体修飾を示す付属語＋第１の名詞」の句構造の名詞句を確実な係り受けの名詞句として抽出し、前記抽出された名詞句に含まれる各名詞が、前記文章中で前置修飾語として出現する頻度の値及び後置修飾語として出現する頻度の値のそれぞれを累積すると共に、前記両出現頻度の値が累積されると、前記抽出された確実な係り受けの名詞句に含まれる名詞毎に、前記累積した前置修飾語の出現頻度の値及び後置修飾語の出現頻度の値をそれぞれ前記名詞辞書に格納する解析手段を含むことを特徴とする請求項１乃至２のいずれかに記載の係り受け関係解析装置。
【請求項４】
「第２の名詞＋連体修飾を示す付属語＋第１の名詞」の句構造の確実な係り受け関係の名詞句とその出現頻度の値を格納する名詞句辞書と、
名詞間の意味距離を格納する意味距離辞書と、
前記意味距離辞書を用いて、二つの名詞句の係り受け関係間の類似度を計算する計算手段と、
入力された文章の句構造を解析する構文解析手段と、
前記文章の解析で得た複数の名詞句から、特定名詞に対し、後置修飾語として係り受け関係の曖昧な名詞を含む名詞句を抽出し、この係り受け関係の曖昧な名詞を含む名詞句に対して、前記名詞句辞書に格納された名詞句からその出現頻度の値に基づいて決定された少なくとも１以上の根拠となる係り受け関係の名詞句を選択し、曖昧な係り受け関係及び根拠となる係り受け関係の二つの名詞句に関する前記計算手段が計算した少なくとも１以上の類似度の最も大きい類似度を確実度として選択する選択手段と、
前記選択手段で選択した確実度が大きい曖昧な係り受け関係の名詞句に含まれる名詞を後置修飾語と推定する決定手段とを備えたことを特徴とする係り受け関係解析装置。
【請求項５】
入力された文章の句構造を解析する構文解析手段と、
前記文章の解析で得た複数の名詞句から、「第２の名詞＋連体修飾を示す付属語＋第１の名詞」の句構造の名詞句を確実な係り受け関係の名詞句として抽出すると共に、当該確実な係り受け関係の名詞句の出現頻度の値に基づき、根拠となる係り受け関係の名詞句を決定する解析手段と、
前記解析手段で決定された確実な係り受け関係の名詞句とその出現頻度の値を格納する名詞句辞書と、
名詞間の意味距離を格納する意味距離辞書と、
前記意味距離辞書を用いて、二つの名詞句の係り受け関係間の類似度を計算する計算手段と、
複数の名詞句から、特定名詞に対し、後置修飾語として係り受け関係の曖昧な名詞を含む名詞句を抽出し、この係り受け関係の曖昧な名詞を含む名詞句に対して、前記解析手段で決定した少なくとも１以上の根拠となる係り受け関係を選択し、曖昧な係り受け関係及び根拠となる係り受け関係の二つの名詞句に関する前記計算手段で計算した少なくとも１以上の最も大きい類似度を確実度として選択する選択手段と、
前記選択手段で選択した確実度が大きい曖昧な係り受け関係の名詞句に含まれる名詞を後置修飾語と推定する決定手段とを備えたことを特徴とする係り受け関係解析装置。
【請求項６】
請求項５に記載の係り受け関係解析装置において、
前記名詞句辞書は、前記解析手段で決定された確実な係り受け関係が「修飾する名詞  付属語  修飾される名詞  累積数」の形で格納され、修飾する名詞と修飾される名詞の両方で検索可能に構成されていることを特徴とする係り受け関係解析装置。
【請求項７】
請求項５または６に記載の係り受け関係解析装置において、
前記解析手段は、「第３の名詞＋第３の付属語＋第２の名詞＋第２の付属語＋第１の名詞」の名詞句から「第２の名詞＋第２の付属語＋第１の名詞」を抽出し、これを確実な係り受け関係と決定して名詞句辞書に格納し、かつ、出現頻度が高い確実な係り受け関係を、根拠となる係り受け関係と決定することを特徴とする係り受け関係解析装置。
【請求項８】
請求項５乃至７のいずれかに記載の係り受け関係解析装置において、
前記選択手段は、「第３の名詞＋第３の付属語＋第２の名詞＋第２の付属語＋第１の名詞」の名詞句から「第３の名詞＋第３の付属語＋第２の名詞」または、「第３の名詞＋第３の付属語＋第１の名詞」を曖昧な係り受け関係の名詞句として抽出し、根拠となる関係の名詞句を、曖昧な係り受け関係と当該根拠となる関係との間で修飾する名詞及び修飾される名詞のいずれか一方でも一致するという条件により選択し、かつ前記計算手段で計算された類似度の最大値を曖昧な係り受け関係の確実度とすることを特徴とする係り受け関係解析装置。
【請求項９】
請求項５乃至８のいずれかに記載の係り受け関係解析装置において、
前記計算手段は、前記選択手段で選択された根拠となる関係の名詞句と曖昧な係り受け関係の名詞句間の類似度を、前記意味距離辞書を使用して、修飾する名詞間の意味距離と付属語間の意味距離と修飾される名詞間の意味距離との積で計算することを特徴とする係り受け関係解析装置。
【請求項１０】
請求項５乃至９のいずれかに記載の係り受け関係解析装置において、
前記意味距離辞書は、名詞間の意味距離を０〜１の値の範囲で値が大きい程意味が近く、同一名詞間の意味距離が１であるように格納することを特徴とする係り受け関係解析装置。
【請求項１１】
請求項５乃至１０のいずれかに記載の係り受け関係解析装置において、
前記決定手段は、曖昧な係り受け関係の名詞句のうち、前記選択手段で選択された確実度が大きい曖昧な係り受け関係の名詞句に含まれる名詞を後置修飾語と推定することを特徴とする係り受け関係解析装置。
【請求項１２】
「第２の名詞＋連体修飾を示す付属語＋第１の名詞」の句構造の確実な係り受け関係の名詞句とその出現頻度の値を格納する名詞句辞書と、
名詞間の意味距離を示すように名詞を分類したシソーラス辞書と、
前記名詞句辞書に格納された名詞句から、その出現頻度に基づいて決定された根拠となる係り受け関係の名詞を取り出し、当該名詞をシソーラス化すると共に、特定名詞に対し、後置修飾語として係り受け関係の曖昧な名詞をシソーラス化するシソーラス作成手段と、
前記シソーラス作成手段でシソーラス化した関係を用いて、二つの名詞句の係り受け関係間の類似度を計算する計算手段と、
入力された文章の句構造を解析する構文解析手段と、
前記文章の解析で得た複数の名詞句から、特定名詞に対し、後置修飾語として係り受け関係の曖昧な名詞を含む名詞句を抽出し、該抽出された係り受け関係の曖昧な名詞を含む名詞句に対して、少なくとも１以上の前記根拠となる係り受け関係を、これら係り受け関係の名詞のシソーラス化した関係に基づいて選択し、曖昧な係り受け関係及び根拠となる係り受け関係の二つの名詞句に関する前記計算手段が計算した少なくとも１以上の最も大きい類似度を確実度として選択する選択手段と、
前記選択手段で選択した確実度が大きい曖昧な係り受け関係の名詞句に含まれる名詞を後置修飾語と推定する決定手段とを備えたことを特徴とする係り受け関係解析装置。
【請求項１３】
入力された文章の句構造を解析する構文解析手段と、
前記文章の解析で得た複数の名詞句から、「第２の名詞＋連体修飾を示す付属語＋第１の名詞」の句構造の名詞句を確実な名詞句として抽出すると共に、当該確実な係り受け関係の名詞句の出現頻度に基づき、根拠となる係り受け関係の名詞句を決定する解析手段と、
名詞間の意味距離を示すよう名詞を分類したシソーラス辞書と、
根拠となる係り受け関係の名詞および曖昧な係り受け関係の名詞をシソーラス化するシソーラス作成手段と、
前記シソーラス化した関係を用いて、二つの名詞句の係り受け関係間の類似度を計算する計算手段と、
前記複数の名詞句から、特定名詞に対し、後置修飾語として係り受け関係の曖昧な名詞を含む名詞句を抽出し、係り受け関係の曖昧な名詞を含む名詞句に対して、前記解析手段で決定した少なくとも１以上の根拠となる係り受け関係を、これら係り受け関係の名詞のシソーラス化した関係に基づき選択し、曖昧な係り受け関係及び根拠となる係り受け関係の二つの名詞句に関する前記計算手段が計算した少なくとも１以上の最も大きい類似度を確実度として選択する選択手段と、
前記選択手段で選択した確実度が大きい曖昧な係り受け関係の名詞句に含まれる名詞を後置修飾語と推定する決定手段とを備えたことを特徴とする係り受け関係解析装置。
【請求項１４】
請求項１３に記載の係り受け関係解析装置において、
前記解析手段で決定された確実な係り受け関係を「修飾する名詞  付属語  修飾される名詞  累積数」の形で格納し、修飾する名詞と修飾される名詞の両方で検索可能に構成され、かつ、シソーラス作成手段でシソーラス化した名詞を格納する名詞句辞書を備えたことを特徴とする係り受け関係解析装置。
【請求項１５】
請求項１３または１４に記載の係り受け関係解析装置において、
前記選択手段は、「第３の名詞＋第３の付属語＋第２の名詞＋第２の付属語＋第１の名詞」の名詞句から「第３の名詞＋第３の付属語＋第２の名詞」または、「第３の名詞＋第３の付属語＋第１の名詞」を曖昧な係り受け関係の名詞句として抽出し、根拠となる係り受け関係の名詞句を、曖昧な係り受け関係及び根拠となる係り受け関係間において、修飾する名詞が名詞の概念を木構造の形で表した場合の同じ木にあり、かつ、修飾される名詞が同じ木にあるという条件により選択し、前記計算手段で計算された類似度の最大値を曖昧な係り受け関係の確実度とすることを特徴とする係り受け関係解析装置。
【請求項１６】
請求項１３乃至１５のいずれかに記載の係り受け関係解析装置において、
シソーラス辞書は、名詞の概念を木構造の形で分類して格納し、名詞間の意味距離を参照できるよう構成されていることを特徴とする係り受け関係解析装置。
【請求項１７】
請求項１３乃至１６のいずれかに記載の係り受け関係解析装置において、
シソーラス作成手段は、与えられた名詞をシソーラス辞書から抽出して名詞句辞書に格納することを特徴とする係り受け関係解析装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、自然言語処理装置（例えば、機械翻訳装置等）に付加して構文解析時に使用される係り受け関係解析装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
自然言語を計算機で処理する場合、係り受け関係を正確に解析することが、係り先の候補が複数存在して構文的に確実に決定できない場合等があり、困難なことが少なくない。従来、このような係り受け関係に関する技術として次のようなものが有った。
【０００３】
［文献１］  言語処理学会第１回年次大会（１９９５−０３）「形態素で残る曖昧性を考慮した日本語文の係り受け解析」（東工大）
［文献２］  電子情報通信学会ＮＬＣ９４−４９（１９９５−０３）「構成要素の統語・意味的制約を利用した日本語名詞句解析」
［文献３］  特開平５−２３３６８８号公報
［文献４］  人工知能学会第７回全国大会（1993）pp425-428  「文脈制約を利用した曖昧性解消」那須川哲哉
【０００４】
文献１に示した方式では、日本語の係り受け関係を解析する上で、文節が持つ係り受けの属性が複数ある曖昧性と、属性は同じでも係り先の候補が複数ある曖昧性を区別し、文節が持つ複数の属性による曖昧性に着目している。文節が持つ属性の曖昧性は、その文節を構成する形態素の持つ属性の曖昧性から生じている。例えば、文節を構成する助詞「で」が直前の名前と結合して、「名詞＋助詞「で」」が道具格を構成する場合は「それは鉛筆で下絵が書いてある。」のように用言に係る属性を持ち、名詞述語を構成する場合は、「それは鉛筆で先が削ってある。」のように用言と並列になる属性を持つので、属性が一意に決定できない。
【０００５】
この曖昧性を解消するために、係り受けの属性の違いによって文節を１２種類に分類した「文節の種類」を定義して文節に割り当て、「文節の種類」間の係り受けの可能性を示す接合表によって係り受けの候補を絞り込んでいる。
【０００６】
文献２に示した方式では、助詞「の」によってつながれる名詞句に対して、文献１の方式に似て、統語情報という構文的な属性によって名詞間の接続表を作成し、５段階の接続強度によって係り受けの構造を解析する。文献１と異なる点は、接続の可能性が残された場合は、シソーラスを使って名詞間の意味関係を参照し、係り受けの構造に優先度を付加していることである。
【０００７】
例えば、「トマトと消防車のタイヤ」の場合、「トマトは野菜である」「消防車は車である」「タイヤは車の一部である」という意味関係があるシソーラスを使えば、「トマトのタイヤ」という係り受け関係や解消され、「消防車のタイヤ」という係り受け関係は成立する。
【０００８】
文献３の装置では、係り受けを認定された２語間の距離、次候補の数、格要素としてのヒットの度合いを入力要素として、係り受けの確からしさを推定し、何段階かのランクで表現することができる。
【０００９】
文献４に示した方式では、「同じ文章内では同じ語は同じような語と係り受けを結ぶ」という性質を仮定して、英語の前置詞句で、構文解析時の係り受け関係が確定しているか曖昧かによって重みを変えた度数を全ての係り先の語に与えて蓄積していき、ある語がある前置詞を介した場合、どの語に係りやすいかを度数を参照して判断し、曖昧性を解消する手法が提案されている。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、文献１の方式では、文節全てを文節の種類に分類するために、形態素を対応させる規則や辞書を用意しなければならないという問題があった。また、文節「名詞＋の」の連続した部分のように接合表によっても曖昧性を解消できない場合は、名詞の意味解析が必要となり、この場合は、文献２の方式で述べられているように、名詞全てに対して一意的で明確な意味分類を決めて与えることは困難であるという問題があった。
【００１１】
文献２の方式では、名詞のあらゆる意味関係を正しく網羅できるシソーラスが存在することが前提であるが、そのようなシソーラスが存在するとすれば非常に大きなものになる。また、シソーラスを使うための規則が大量に必要になる。例えば、「アメリカの日本への輸出」の場合、「アメリカの日本」という係り受け関係を解消するためには、「アメリカは国である」「日本は国である」という意味関係がシソーラスに存在することと、「国である名詞＋助詞「の」＋国である名詞」という係り受け関係を解消する規則が存在することとの両方が無ければならない。よって、シソーラスの辞書を用いる場合には大きな記憶容量が必要であるため装置に組み込みにくいという問題や、辞書が大きく規則が多いため意味関係を推定し係り受け関係を決定するのに時間がかかるという問題があった。
【００１２】
文献３の装置では、係り受け関係を一文毎に個別に解析するだけであり、推定した結果を他の係り受け関係の推定に反映しない。このため、同様の係り受けに対しても係り受け関係毎に係り先の推定結果が異なり、係り受け関係の整合を取ることができないという問題が考えられる。例えば「米国の日本への反発は…」という文においては、「米国の日本」が係り受けしにくいため、この文だけでは「米国」の係り先は「日本」ではなく、「反発」であると、この従来技術でも推定が可能であるが、「米国の業界への反発は…」という文においては、「米国」の係り先が「業界」ではなく、「反発」であると推定する手掛りはないため、計算機では「米国の業界」に対する「反発」と前から順に解析し、「業界」への「米国の反発」という係り受け関係に解析することができなかった。しかし、同じ文章内の「日本の業界は閉鎖的であるとの米国の反発が…」という文に対しては、「米国の反発」という係り受け関係に解析する。故に、文章全体としてみると、整合を取ることができないという問題があった。
【００１３】
文献４に示した方式では、語の振る舞いに関する情報を蓄積する処理においては、大量の係り受け関係の語の度数を全て保存しておかなければならないため、記憶容量が大きくなり過ぎ、蓄積された情報を参照して個々の曖昧性を解消する処理においては、全てのかかる語と前置詞と係られる語の組み合わせを検索しなければならないため、時間がかかり過ぎるので、実用的ではないという問題があった。また、かかる語と前置詞と係られる語の組み合わせの３種類が一致していなければ参照できないという問題があった。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
本発明は、前述の課題を解決するため次の構成を採用する。
〈構成１〉
名詞毎に、前置修飾語として出現する頻度の値及び後置修飾語として出現する頻度の値をそれぞれ格納する名詞辞書と、入力された文章の句構造を解析する構文解析手段と、文章の解析で得た複数の名詞句から、特定名詞に対し、後置修飾語として係り受け関係の曖昧な名詞を含む名詞句を抽出すると共に、名詞辞書を参照し、抽出された名詞句に含まれる曖昧な名詞が前置修飾語として出現する頻度の値が予め設定された基準値よりも多いと、該名詞を前置修飾語と推定し、該名詞が後置修飾語として出現する頻度の値が予め設定された基準値よりも多いと、該名詞を後置修飾語と推定する決定手段とを備えることを特徴とする。
【００１５】
〈構成２〉
構成１の係り受け関係解析装置において、決定手段は、「第３の名詞＋連体修飾を示す第２の付属語＋第２の名詞＋連体修飾を示す第１の付属語＋第１の名詞」の句構造の名詞句を曖昧な名詞句として抽出すると共に、第２の名詞に基づいて、名詞辞書を参照し、第２の名詞が前置修飾語として出現する頻度の値が予め設定された基準値よりも多いと、第２の名詞を前置修飾語と推定し、該第２の名詞が後置修飾語として出現する頻度の値が予め設定された基準値よりも多いと、該第２の名詞を後置修飾語と推定することを特徴とする。
【００１６】
〈構成３〉
構成１乃至２のいずれかの係り受け関係解析装置において、複数の名詞句から、「第２の名詞＋連体修飾を示す付属語＋第１の名詞」の句構造の名詞句を確実な係り受けの名詞句として抽出し、抽出された名詞句に含まれる各名詞が、文章中で前置修飾語として出現する頻度の値及び後置修飾語として出現する頻度の値のそれぞれを累積すると共に、両出現頻度の値が累積されると、抽出された確実な係り受けの名詞句に含まれる名詞毎に、累積した前置修飾語の出現頻度の値及び後置修飾語の出現頻度の値をそれぞれ名詞辞書に格納する解析手段を含むことを特徴とする。
【００１７】
〈構成４〉
「第２の名詞＋連体修飾を示す付属語＋第１の名詞」の句構造の確実な係り受け関係の名詞句とその出現頻度の値を格納する名詞句辞書と、名詞間の意味距離を格納する意味距離辞書と、意味距離辞書を用いて、二つの名詞句の係り受け関係間の類似度を計算する計算手段と、入力された文章の句構造を解析する構文解析手段と、文章の解析で得た複数の名詞句から、特定名詞に対し、後置修飾語として係り受け関係の曖昧な名詞を含む名詞句を抽出し、この係り受け関係の曖昧な名詞を含む名詞句に対して、名詞句辞書に格納された名詞句からその出現頻度の値に基づいて決定された少なくとも１以上の根拠となる係り受け関係の名詞句を選択し、曖昧な係り受け関係及び根拠となる係り受け関係の二つの名詞句に関する計算手段が計算した少なくとも１以上の類似度の最も大きい類似度を確実度として選択する選択手段と、
選択手段で選択した確実度が大きい曖昧な係り受け関係の名詞句に含まれる名詞を後置修飾語と推定する決定手段とを備えたことを特徴とする。
【００１８】
〈構成５〉
入力された文章の句構造を解析する構文解析手段と、文章の解析で得た複数の名詞句から、「第２の名詞＋連体修飾を示す付属語＋第１の名詞」の句構造の名詞句を確実な係り受け関係の名詞句として抽出すると共に、当該確実な係り受け関係の名詞句の出現頻度の値に基づき、根拠となる係り受け関係の名詞句を決定する解析手段と、解析手段で決定された確実な係り受け関係の名詞句とその出現頻度の値を格納する名詞句辞書と、名詞間の意味距離を格納する意味距離辞書と、意味距離辞書を用いて、二つの名詞句の係り受け関係間の類似度を計算する計算手段と、複数の名詞句から、特定名詞に対し、後置修飾語として係り受け関係の曖昧な名詞を含む名詞句を抽出し、この係り受け関係の曖昧な名詞を含む名詞句に対して、解析手段で決定した少なくとも１以上の根拠となる係り受け関係を選択し、曖昧な係り受け関係及び根拠となる係り受け関係の二つの名詞句に関する計算手段で計算した少なくとも１以上の最も大きい類似度を確実度として選択する選択手段と、
選択手段で選択した確実度が大きい曖昧な係り受け関係の名詞句に含まれる名詞を後置修飾語と推定する決定手段とを備えたことを特徴とする。
【００１９】
〈構成６〉
構成５の係り受け関係解析装置において、名詞句辞書は、解析手段で決定された確実な係り受け関係が「修飾する名詞  付属語  修飾される名詞  累積数」の形で格納され、修飾する名詞と修飾される名詞の両方で検索可能に構成されていることを特徴とする。
【００２０】
〈構成７〉
構成５または６の係り受け関係解析装置において、解析手段は、「第３の名詞＋第３の付属語＋第２の名詞＋第２の付属語＋第１の名詞」の名詞句から「第２の名詞＋第２の付属語＋第１の名詞」を抽出し、これを確実な係り受け関係と決定して名詞句辞書に格納し、かつ、出現頻度が高い確実な係り受け関係を、根拠となる係り受け関係と決定することを特徴とする。
【００２１】
〈構成８〉
構成５乃至７のいずれかの係り受け関係解析装置において、選択手段は、「第３の名詞＋第３の付属語＋第２の名詞＋第２の付属語＋第１の名詞」の名詞句から「第３の名詞＋第３の付属語＋第２の名詞」または、「第３の名詞＋第３の付属語＋第１の名詞」を曖昧な係り受け関係の名詞句として抽出し、根拠となる関係の名詞句を、曖昧な係り受け関係と当該根拠となる関係との間で修飾する名詞及び修飾される名詞のいずれか一方でも一致するという条件により選択し、かつ計算手段で計算された類似度の最大値を曖昧な係り受け関係の確実度とすることを特徴とする。
【００２２】
〈構成９〉
構成５乃至８のいずれかの係り受け関係解析装置において、計算手段は、選択手段で選択された根拠となる関係の名詞句と曖昧な係り受け関係の名詞句間の類似度を、意味距離辞書を使用して、修飾する名詞間の意味距離と付属語間の意味距離と修飾される名詞間の意味距離との積で計算することを特徴とする。
【００２３】
〈構成１０〉
構成５乃至９のいずれかの係り受け関係解析装置において、意味距離辞書は、名詞間の意味距離を０〜１の値の範囲で値が大きい程意味が近く、同一名詞間の意味距離が１であるように格納することを特徴とする。
【００２４】
〈構成１１〉
構成５乃至１０のいずれかの係り受け関係解析装置において、決定手段は、曖昧な係り受け関係の名詞句のうち、選択手段で選択された確実度が大きい曖昧な係り受け関係の名詞句に含まれる名詞を後置修飾語と推定することを特徴とする。
【００２５】
〈構成１２〉
「第２の名詞＋連体修飾を示す付属語＋第１の名詞」の句構造の確実な係り受け関係の名詞句とその出現頻度の値を格納する名詞句辞書と、名詞間の意味距離を示すように名詞を分類したシソーラス辞書と、名詞句辞書に格納された名詞句から、その出現頻度に基づいて決定された根拠となる係り受け関係の名詞を取り出し、当該名詞をシソーラス化すると共に、特定名詞に対し、後置修飾語として係り受け関係の曖昧な名詞をシソーラス化するシソーラス作成手段と、シソーラス作成手段でシソーラス化した関係を用いて、二つの名詞句の係り受け関係間の類似度を計算する計算手段と、入力された文章の句構造を解析する構文解析手段と、文章の解析で得た複数の名詞句から、特定名詞に対し、後置修飾語として係り受け関係の曖昧な名詞を含む名詞句を抽出し、該抽出された係り受け関係の曖昧な名詞を含む名詞句に対して、少なくとも１以上の根拠となる係り受け関係を、これら係り受け関係の名詞のシソーラス化した関係に基づいて選択し、曖昧な係り受け関係及び根拠となる係り受け関係の二つの名詞句に関する計算手段が計算した少なくとも１以上の最も大きい類似度を確実度として選択する選択手段と、選択手段で選択した確実度が大きい曖昧な係り受け関係の名詞句に含まれる名詞を後置修飾語と推定する決定手段とを備えたことを特徴とする。
【００２６】
〈構成１３〉
入力された文章の句構造を解析する構文解析手段と、文章の解析で得た複数の名詞句から、「第２の名詞＋連体修飾を示す付属語＋第１の名詞」の句構造の名詞句を確実な名詞句として抽出すると共に、当該確実な係り受け関係の名詞句の出現頻度に基づき、根拠となる係り受け関係の名詞句を決定する解析手段と、名詞間の意味距離を示すよう名詞を分類したシソーラス辞書と、根拠となる係り受け関係の名詞および曖昧な係り受け関係の名詞をシソーラス化するシソーラス作成手段と、シソーラス化した関係を用いて、二つの名詞句の係り受け関係間の類似度を計算する計算手段と、複数の名詞句から、特定名詞に対し、後置修飾語として係り受け関係の曖昧な名詞を含む名詞句を抽出し、係り受け関係の曖昧な名詞を含む名詞句に対して、解析手段で決定した少なくとも１以上の根拠となる係り受け関係を、これら係り受け関係の名詞のシソーラス化した関係に基づき選択し、曖昧な係り受け関係及び根拠となる係り受け関係の二つの名詞句に関する計算手段が計算した少なくとも１以上の最も大きい類似度を確実度として選択する選択手段と、選択手段で選択した確実度が大きい曖昧な係り受け関係の名詞句に含まれる名詞を後置修飾語と推定する決定手段とを備えたことを特徴とする。
【００２７】
〈構成１４〉
構成１３の係り受け関係解析装置において、解析手段で決定された確実な係り受け関係を「修飾する名詞  付属語  修飾される名詞  累積数」の形で格納し、修飾する名詞と修飾される名詞の両方で検索可能に構成され、かつ、シソーラス作成手段でシソーラス化した名詞を格納する名詞句辞書を備えたことを特徴とする。
【００２８】
〈構成１５〉
構成１３または１４の係り受け関係解析装置において、選択手段は、「第３の名詞＋第３の付属語＋第２の名詞＋第２の付属語＋第１の名詞」の名詞句から「第３の名詞＋第３の付属語＋第２の名詞」または、「第３の名詞＋第３の付属語＋第１の名詞」を曖昧な係り受け関係の名詞句として抽出し、根拠となる係り受け関係の名詞句を、曖昧な係り受け関係及び根拠となる係り受け関係間において、修飾する名詞が名詞の概念を木構造の形で表した場合の同じ木にあり、かつ、修飾される名詞が同じ木にあるという条件により選択し、計算手段で計算された類似度の最大値を曖昧な係り受け関係の確実度とすることを特徴とする。
【００２９】
〈構成１６〉
構成１３乃至１５のいずれかの係り受け関係解析装置において、シソーラス辞書は、名詞の概念を木構造の形で分類して格納し、名詞間の意味距離を参照できるよう構成されていることを特徴とする。
【００３０】
〈構成１７〉
構成１３乃至１６のいずれかの係り受け関係解析装置において、シソーラス作成手段は、与えられた名詞をシソーラス辞書から抽出して名詞句辞書に格納することを特徴とする。
【００３３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を具体例を用いて詳細に説明する。
【００３４】
《具体例１》
具体例１は、文献１，２の問題点を解決するため、日本語の名詞と連体修飾を示す付属語（以下、単に付属語と呼ぶ）からなる名詞句「名詞ｎ＋付属語ｎ−１＋名詞ｎ−１＋・・・・・＋名詞２＋付属語１＋名詞１（ｎ≧２）」（以下、単に名詞句と呼ぶ）に対して、文章全体の名詞句を解析し、文章中での修飾・被修飾の修飾関係を累積することによって、大量の意味関係や規則を使うことなく、表層の情報によって簡単で高速に、文章内の使われ方に沿った係り受け関係を決定するようにしたことを特徴とするものである。
【００３５】
尚、以下の具体例中、例えば、名詞ｎ、名詞ｎ−１とは、名詞句の最後の名詞を１番目（第１の名詞）とした場合の、ｎ番目、ｎ−１番目の名詞（第ｎの名詞、第ｎ−１の名詞）を意味している。
【００３６】
〈構成〉
図１は本発明の係り受け関係解析装置の具体例１を示す構成図である。
図の装置は、制御手段１、解析手段２、名詞辞書３、決定手段４および自然言語処理装置１００からなる。
【００３７】
制御手段１は、本装置の全体の処理を制御する制御部である。解析手段２は、自然言語処理装置１００における構文解析手段１００ａの句構造解析結果に対して確実な係り受け関係を抽出し、その抽出結果を名詞辞書３に格納する機能を有している。名詞辞書３は、解析手段２で解析された二つの名詞の係り受け関係の情報に基づき、名詞毎に修飾関係の数を格納する辞書である。即ち、名詞辞書３は、解析手段２で解析した前置修飾関係、後置修飾関係の数を名詞毎に累積し、名詞１語を見出しにして前置修飾関係の数と後置修飾関係の数を格納する辞書である。
【００３８】
決定手段４は、構文解析手段１００ａの句構造解析結果から確実な係り受け関係の名詞以外の名詞を曖昧な係り受け関係の名詞とし、これらの名詞における二つの名詞に対して、名詞辞書３に格納している修飾関係の数を比較することによって修飾語・被修飾語を推定し、二つの名詞の係り受け関係を出力する機能を有している。即ち、決定手段４は、「名詞３＋連体修飾を示す付属語２＋名詞２＋連体修飾を示す付属語１＋名詞１」の句構造の名詞句を曖昧な名詞句として抽出し、名詞２の前置修飾関係の数と後置修飾関係の数を名詞辞書３から参照し、両者の数を比較して、前置修飾関係の数が予め定められた基準より多いならば修飾語、後置修飾関係の数が予め定められた基準より多いならば被修飾語にして、名詞句の曖昧な係り受け関係を推定する機能を有している。
【００３９】
尚、本装置は、マイクロコンピュータ等で構成されており、制御手段１、解析手段２、決定手段４は、各機能のソフトウェアと、これらを実行するプロセッサやメモリ等で実現されるか、あるいは専用ハードウェアで実現されている。また、名詞辞書３は、磁気ディスク装置や半導体メモリ等で構成されている。
【００４０】
〈動作〉
本装置の動作を説明するために、先ず、名詞の「修飾関係」を定義する。
通常、名詞が３語以上ある名詞句「名詞３＋付属語２＋名詞２＋付属語２＋名詞１」の係り受け関係は、例えば「アメリカの日本への輸出」の場合、「アメリカ」の係り先は「日本」と「輸出」が考えられるように、何通りも考えられる。
【００４１】
名詞は構造によっては修飾か被修飾か判断することはできない。構造から確実に決定できる名詞句の係り受け関係は、日本語の場合必ず後方の語を修飾することによる“名詞２が名詞１を修飾する係り受け関係”であると考え、この係り受け関係を「確実な係り受け関係」であるとする。一方、この確実な係り受け関係以外の係り受け関係を「曖昧な係り受け関係」とする。また、名詞Ａが名詞Ｂの修飾である（名詞Ｂが名詞Ａの被修飾である）係り受け関係をＡ→Ｂと表現する。
【００４２】
確実な係り受け関係における修飾・被修飾の関係は、名詞の意味を推測するまでもなく確かであると考え、確実な係り受け関係における名詞の修飾・被修飾の関係を名詞の「修飾関係」とする。修飾の場合を「前置修飾関係」、被修飾の場合を「後置修飾関係」とする。上記例の場合、「日本」→「輸出」が確実な係り受け関係で、「日本」は前置修飾関係であり、「輸出」は後置修飾関係である。本具体例では、名詞毎に前置修飾関係の数と後置修飾関係の数を累積して比較し、一方の数が他方の数に比べて予め定められた基準より多いかどうか判断する。
【００４３】
基準の決め方は種々考えられるが、一例として、二項分布の片側検定を用いる。後置修飾関係である確率を計算し、この確率が有意水準より低いならば前置修飾関係である数が基準より多いとする。同様に、前置修飾関係である確率が有意水準より低いならば後置修飾関係である数が基準より多いとする。例えば、前置修飾関係である数が１６、後置修飾関係である数が２の場合、有意水準を０．０１とすると、標本数１８個で２個が後置修飾関係である確率はＰｒ｛Ｘ≦２，１８｜０．５｝＝０．００１であり、これは０．０１より小さいから前置修飾関係である数が基準より多いとする。同様に、前置修飾関係である数が２、後置修飾関係である数が１６の場合、前置修飾関係である確率は有意水準より低いから、後置修飾関係である数が基準より多いとする。
【００４４】
計算した確率が有意水準以上であるならば、数が基準より少ないとする。例えば、前置修飾関係である数が５、後置修飾関係である数が２の場合、後置修飾関係である確率は、Ｐｒ｛Ｘ≦２，７｜０．５｝＝０．２２７であるから、前置修飾関係である数が基準より少ないとする。前置修飾関係である確率はＰｒ｛Ｘ≦５，７｜０．５｝＝０．９３８であるから、後置修飾関係である数が基準より少ないとする。
【００４５】
続いて、名詞句の曖昧な係り受け関係を推定する方法について説明する。
名詞が３語ある名詞句「名詞３＋付属語２＋名詞２＋付属語１＋名詞１」を例とする。名詞２が前置修飾関係である数が基準より多い名詞である場合、名詞２は修飾語であると考え、名詞３の係り先を名詞１にする。名詞２が後置修飾関係である数が基準より多い名詞である場合、名詞２は被修飾語であると考え、名詞３の係り先を名詞２にする。名詞２が前置修飾関係の数も後置修飾関係の数も基準より少ない名詞である場合、名詞３の係り先は決定しない。この装置の出力を受け取る構文解析部に任せる。
【００４６】
次に、本装置の具体的な動作を説明する。
図２は、本装置の全体の動作を示すフローチャートである。
以下の例文（１）〜（５）を自然言語処理装置１００に入力する。
【００４７】
（１）アメリカの日本への輸出は・・・・・
（２）・・・・・日本のオフィスには最適である・・・・・
（３）・・・・・日本における拠点とした。
（４）・・・・・日本での販売を図っている。
（５）・・・・・実際の日本を肌で感じて理解してほしい。
【００４８】
上記の例文（１）〜（５）の構文解析の句構造解析結果（１）〜（５）は次のようなものである。
図３は、この句構造解析結果（１）〜（５）を示す説明図である。
【００４９】
このような句構造解析結果（１）〜（５）と、本装置で行う処理内容を本装置に入力する（ステップＳ１０）。制御手段１で入力された処理を選択する（ステップＳ１１）。このステップＳ１１において、名詞辞書作成処理を選択するならば、解析手段２で名詞辞書３を作成する処理に進む。
【００５０】
上述した句構造解析結果（１）〜（５）から、名詞句の確実な係り受け関係（１）〜（５）を抽出する（ステップＳ１００）。
（１）「日本」→「輸出」
（２）「日本」→「オフィス」
（３）「日本」→「拠点」
（４）「日本」→「販売」
（５）「実際」→「日本」
【００５１】
名詞毎に上述した確実な係り受け関係（１）〜（５）における名詞の修飾関係の数を累積し（ステップＳ１０１）、「名詞  前置修飾関係である数  後置修飾関係である数」の形で名詞辞書３に格納する（ステップＳ１０２）。
【００５２】
上記（１）〜（５）を処理する場合を、「日本」に限定して説明する。
先ず（１）を処理する。名詞辞書３に「日本」の項目がないならば、
「日本  ０  ０」を名詞辞書３に作成する。（１）の「日本」は前置修飾関係であるから、前置修飾関係である数を累積し、
「日本  １  ０」にして名詞辞書３に格納する。
【００５３】
続けて（２）を処理する。名詞辞書３に「日本」の項目は既にあるので、前置修飾関係である数を累積し、
「日本  ２  ０」にして名詞辞書３に格納する。
【００５４】
続けて（３）（４）（５）を処理し、名詞辞書３に格納する。（１）〜（５）を処理した名詞辞書３の「日本」の項目は、
「日本  ４  １」である。このようにして他の名詞に対しても同様に処理する。
【００５５】
ステップＳ１０３において、全ての確実な係り受け関係を処理したならば、制御手段１の制御に戻る。即ち、ステップＳ１１に戻る。
【００５６】
次に、ステップＳ１１において、制御手段１が係り受け関係決定処理を選択するならば、決定手段４で係り受け関係を決定する処理に進む。上記の句構造解析結果（１）〜（５）から、名詞句の曖昧な係り受け関係（１）を抽出する（ステップＳ２００）。
【００５７】
即ち、（１）における曖昧な係り受け関係とは、
（１）「アメリカ」→「日本」、または「アメリカ」→「輸出」である。
【００５８】
決定手段４は、名詞辞書３から「日本」の修飾関係を参照して比較し（ステップＳ２０１）、修飾語、被修飾語を推定し（ステップＳ２０２）係り受け関係を推定して出力する（ステップＳ２０３）。
【００５９】
（１）を処理する場合を上述の辞書を使用して説明する。有意水準を０．２とする。標本数５個で１個が後置修飾関係である確率を計算すると、Ｐｒ｛Ｘ≦１，５｜０．５｝＝０．１８８である。よって、「日本」が修飾語であると判断し、「アメリカ」の係り先を「輸出」にした係り受け関係を出力するものである。
【００６０】
全ての曖昧な係り受け関係を処理したならば（ステップＳ２０４）、ステップＳ１１に戻り、制御手段１の制御に移り、係り受け関係決定処理を終了する。
【００６１】
尚、上記基準の決め方は、「前置修飾関係である数が後置修飾関係である数より５以上多く、かつ、３倍以上多い」というような簡単な条件でもよい。
【００６２】
〈効果〉
以上のように具体例１によれば、日本語の構文解析において、名詞の修飾関係によって係り受け関係を推定するようにしたので、接続する助詞の構成や名詞の意味の解析を構文解析時に行う必要がないため、そのための大量の規則や意味関係などの知識が不要となる。従って、簡単な規則で係り受け関係を決定することができ、名詞１語を見出しとした辞書を作成するため、名詞間の関係や助詞を含めて見出しとして格納する辞書に比べて記憶容量が少なくすることができ、その結果、他の装置に組み込むことが容易であり、かつ、高速に処理することができる。
【００６３】
尚、上記具体例では、入力された文章から確実な係り受け関係の名詞を抽出して名詞辞書３に格納するようにしたが、予め、確実な係り受け関係の名詞とその出現頻度の値を格納した辞書を用意しておき、この名詞辞書３を用いて係り受け関係決定処理を行うよう構成してもよい。
【００６４】
《具体例２》
具体例２は、日本語の名詞と連体修飾を示す付属語（以下、単に付属語と呼ぶ）からなる名詞句「名詞ｎ＋付属語ｎ＋名詞ｎ−１＋…＋名詞２＋付属語２＋名詞１（ｎ≧２）」（以下、単に名詞句と呼ぶ）に対して、文章中で構文上係り先が確実であると解析された係り受け関係から出現頻度が高い係り受け関係だけを根拠として保存し、この根拠との類似の度合いによって、曖昧な係り受け関係を解消し、係り受け関係を決定するようにしたものである。
【００６５】
〈構成〉
図４は、本発明の係り受け関係解析装置における具体例２の構成図である。
図の装置は、制御手段１１、名詞句辞書１２、解析手段１３、選択手段１４、計算手段１５、意味距離辞書１６、決定手段１７および自然言語処理装置１００からなる。
【００６６】
制御手段１１は、本装置の全体の処理を行い各手段の制御を行う制御部である。名詞句辞書１２は、確実な係り受け関係の名詞句と、その累積数を格納する辞書である。即ち、名詞句辞書１２は、解析手段１３で解析された確実な係り受け関係を「修飾する名詞  付属語  修飾される名詞  累積数」の形で格納し、修飾する名詞と修飾される名詞の両方で検索可能に構成されている。
【００６７】
解析手段１３は、構文解析手段１００ａで解析した句構造解析結果から名詞句の確実な係り受け関係を抽出して、これを名詞句辞書１２に格納すると共に、確実な係り受け関係の名詞句の出現頻度に基づき、根拠となる係り受け関係の名詞句を決定する機能部である。即ち、解析手段１３は、「名詞３＋付属語３＋名詞２＋付属語２＋名詞１」の名詞句から「名詞２＋付属語２＋名詞１」を抽出し、これを確実な係り受け関係と解析して名詞句辞書１２に格納し、かつ、出現頻度が高い確実な係り受け関係を、根拠となる係り受け関係と解析する機能を有している。
【００６８】
選択手段１４は、名詞句の曖昧な係り受け関係を抽出し、この曖昧な係り受け関係に対して、解析手段１３で決定した根拠となる係り受け関係を選択し、これら係り受け関係に関する計算手段１５の計算結果に基づき、係り受け関係の確実度を計算する機能部である。即ち、「名詞３＋付属語３＋名詞２＋付属語２＋名詞１」の名詞句から「名詞３＋付属語３＋名詞２」または、「名詞３＋付属語３＋名詞１」を曖昧な係り受け関係として抽出し、根拠となる関係を、曖昧な係り受け関係と根拠となる関係との間で修飾する名詞か修飾される名詞のいずれか一方でも一致するという条件により選択し、かつ、計算手段１５で計算された類似度の最大値を曖昧な係り受け関係の確実度とする機能を有している。
【００６９】
計算手段１５は、意味距離辞書１６を用いて、選択手段１４から指示された係り受け関係間の類似度を計算する機能部である。即ち、計算手段１５は、選択手段１４で選択された根拠となる関係と曖昧な係り受け関係の係り受け関係間の類似度を、意味距離辞書１６を使用して、修飾する名詞間の意味距離と付属語間の意味距離と修飾される名詞間の意味距離との積で計算する機能を有している。また、意味距離辞書１６は、語間の意味距離を格納する辞書である。具体的には、名詞間の意味距離を０〜１の値の範囲で値が大きい程意味が近く、同一語間の意味距離が１であるように格納している。
【００７０】
決定手段１７は、同一の名詞句の曖昧な係り受け関係に対して、選択手段１４で決定された曖昧な係り受け関係の確実度が低い方の係り受け関係を解消し、推定結果を出力する機能部である。
【００７１】
尚、具体例２においても、本装置は、マイクロコンピュータ等で構成されている。そして、制御手段１１、解析手段１３、選択手段１４、計算手段１５、決定手段１７は、各機能のソフトウェアと、これらを実行するプロセッサやメモリ等で実現されるか、あるいは専用ハードウェアで実現されている。また、名詞句辞書１２、意味距離辞書１６は、磁気ディスク装置や半導体メモリ等で構成されている。
【００７２】
〈動作〉
本具体例の動作を説明する前に、「確実な係り受け関係」「曖昧な係り受け関係」「根拠となる関係」を定義し、曖昧な係り受け関係の確実度の計算法を説明する。
【００７３】
名詞が３語以上付属語でつながる名詞句の係り受け関係は何通りも考えられる。例えば、名詞３語からなる名詞句「名詞３＋付属語３＋名詞２＋付属語２＋名詞１」の名詞３の係り先は、名詞２と名詞１が考えられる。
【００７４】
名詞２が名詞１を修飾する係り受け関係は、構文上確実に決定できる係り受け関係であると考え、「名詞２＋付属語２＋名詞１」の係り受け関係を「確実な係り受け関係」とする。
【００７５】
一方、確実な係り受け関係以外の係り受け関係を「曖昧な係り受け関係」とする。上記例の名詞句では、「名詞３＋付属語３＋名詞２」、「名詞３＋付属語３＋名詞１」である。
【００７６】
「確実な係り受け関係」毎に出現数を累積して、出現頻度が高い係り受け関係を「根拠となる関係」とする。出現頻度が高いかどうかは、出現数順に見た場合の出現数や種類数が何回以上である、あるいは、全体の上位何割かである、等の条件で決定する。例えば、出現数が１０回以上の「確実な係り受け関係」を「根拠となる関係」とする。
【００７７】
本具体例は、曖昧な係り受け関係の確実度を計算し、同一の名詞句では確実度が低い方の係り受け関係を解消することによって係り受け関係を決定する。確実度が同じである場合は、本装置の出力を受け取る構文解析部に任せる。
【００７８】
曖昧な係り受け関係の確実度は、曖昧な係り受け関係と、選択された根拠となる関係との間の類似度の最大値である。この確実度とは、曖昧な係り受け関係の確実さを示し、０〜１の値をとり、値が大きい程その係り受け関係は確実であるとする。根拠となる関係を選択する条件は、曖昧な係り受け関係と根拠となる関係の間で修飾する名詞か修飾される名詞のどちらか片方でも一致することである。
【００７９】
係り受け関係間の類似度は、修飾する名詞間の意味距離と付属語間の意味距離と修飾される名詞間の意味距離との積である。この類似度とは、係り受け関係間の類似の度合いを示し、０〜１の値をとり、値が大きい程係り受け関係間は類似しているとする。
【００８０】
名詞間の意味距離は、例えば「共起データを用いた単語の意味ネットワークの作成」（松平、沖電気工業、情報処理学会第４２回全国大会）や、「共起データの補完方式」（松平、沖電気工業、特開平５−３４６９３８号公報）に開示された方法を用いて与えられる。この名詞間の意味距離は、０〜１の値をとり、値が大きいほど意味が近い。同一語間の意味距離は１である。
【００８１】
付属語間の意味距離は、名詞間の意味距離にならって値が大きい程意味が近くなるようにする。同一語間の意味距離は１とする。例えば、付属語が同じ場合は１、違う場合は０．９とする。
【００８２】
次に、本装置の具体的な動作を説明する。
図５は、具体例２の動作を示すフローチャートである。
以下に、実際の例を用いて説明する。
（１）米国の業界への反発は強くなっている。
（２）米国の怒りは収まりそうにない。
（３）米国からの圧力に抵抗できるだろうか。
（４）日本の企業は対応に苦慮している。
【００８３】
図６は、上記例文（１）〜（４）の構文解析の句構造解析結果（１）〜（４）である。
【００８４】
上記句構造解析結果（１）〜（４）と本装置での処理を入力する（ステップＳ２０）。制御手段１１で入力された処理に分岐する。制御手段１１で名詞句辞書作成処理を選択したならば（ステップＳ２１）、解析手段１３で名詞句辞書１２を作成する処理に進む。
【００８５】
●名詞句辞書作成処理
上記句構造解析結果（１）〜（４）から、解析手段１３で名詞句の確実な係り受け関係を抽出する（ステップＳ３００）。
（１）「業界  への  反発」
名詞句の確実な係り受け関係の数を累積し、「修飾する名詞  付属語  修飾される名詞  累積数」の形で名詞句辞書１２に格納する（ステップＳ３０１）。即ち、（１）「業界  への  反発  １」となる。
【００８６】
このような処理を全ての名詞句を処理するまで（ステップＳ３０２）、繰り返す（ステップＳ３００〜ステップＳ３０１）。累積数は以下のようにする。
【００８７】
（１）「業界  への  反発  ５」
（２）「米国  の  怒り  １０」
（３）「米国  からの  圧力  １５」
（４）「日本  の  企業  １０」
【００８８】
ステップＳ３０２において、全ての名詞句を処理したならば、確実な係り受け関係から根拠となる関係を決定して印を付け（ステップＳ３０３）、ステップＳ１１に戻る。即ち、制御手段１１に制御を戻して名詞句辞書作成処理を終了する。例えば、ここで出現数が１０回以上であれば出現頻度が高いとすると、（２）〜（４）を根拠となる関係に決定して印を付ける。
【００８９】
次に、ステップＳ２１において、制御手段１１で係り受け関係決定処理を選択したならば、決定手段１７で曖昧な係り受け関係を決定する処理に進む。
【００９０】
●係り受け関係決定処理
上記句構造解析結果（１）〜（４）から、選択手段１４で名詞句の曖昧な係り受け関係を抽出する（ステップＳ４００）。
【００９１】
（１−１）「米国  の  業界」
選択手段１４で名詞句辞書１２から根拠となる関係を選択する（ステップＳ４０１）。（２）〜（４）で修飾する名詞か修飾される名詞のどちらか片方でも一致するのは（２）と（３）である。計算手段１５で意味距離辞書１６から語間の意味距離を参照して曖昧な係り受け関係と選択した根拠となる関係との類似度を計算する（ステップＳ４０２）。付属語間の意味距離は、付属語が同じ場合は１、違う場合は０．９とする。
図７は、名詞間の意味距離の説明図である。
【００９２】
（１−１）の（２）との類似度
＝「米国」と「米国」との意味距離×「の」と「の」との意味距離×「業界」と「怒り」との意味距離＝１．０×１．０×０．１＝０．１
【００９３】
（１−１）の（３）との類似度
＝「米国」と「米国」との意味距離×「の」と「から」との意味距離×「業界」と「圧力」との意味距離＝１．０×０．９×０．１＝０．０９
である。
【００９４】
このような結果から選択手段１４で類似度が最も高い根拠となる関係を選択し確実度を決定する（ステップＳ４０３）。（１−１）の確実度は０．１である。このような処理を全ての名詞句を処理するまで繰り返す（ステップＳ４００〜ステップＳ４０４）。
【００９５】
次に、選択手段１４で名詞句の曖昧な係り受け関係を抽出する。
（１−２）「米国  の  反発」
（２）〜（４）で修飾する名詞か修飾される名詞のどちらか片方でも一致するのは（２）と（３）である（ステップＳ４０１）。
【００９６】
（１−２）の（２）との類似度
＝「米国」と「米国」との意味距離×「の」と「の」との意味距離×「反発」と「怒り」との意味距離＝１．０×１．０×０．２＝０．２
【００９７】
（１−２）の（３）との類似度
＝「米国」と「米国」との意味距離×「の」と「からの」との意味距離×「反発」と「圧力」との意味距離＝１．０×０．９×０．８＝０．７２である（ステップＳ４０２）。
従って、（１−２）の確実度は０．７２である（ステップＳ４０３）。
【００９８】
ステップＳ４０４において、全ての名詞句を処理したならば、決定手段１７で確実度によって係り受け関係を決定して出力する（ステップＳ４０５）。（１）では（１−１）の確実度が（１−２）の確実度より低いので、（１−１）の係り受け関係を解消して、（１）の係り受け関係を決定する。
【００９９】
〈効果〉
以上のように具体例２によれば、保存する情報は確実なものに限定し、参照する場合は類似を適用することによって、実用的な記憶容量と計算量で、名詞句の曖昧な係り受け関係を文章内の使われ方に沿った整合のとれた係り受け関係に決定できる、という効果がある。
【０１００】
《具体例３》
具体例３は、具体例２における意味距離辞書１６の代わりにシソーラス辞書とシソーラス作成手段を設けたものである。
【０１０１】
〈構成〉
図８は、具体例３の構成図である。
図の装置は、制御手段２１、名詞句辞書２２、解析手段２３、選択手段２４、計算手段２５、シソーラス辞書２６、シソーラス作成手段２７、決定手段２８および自然言語処理装置１００からなる。
【０１０２】
制御手段２１は、本装置の全体の処理を行い各手段の制御を行う制御部である。名詞句辞書２２は、解析手段２３で解析された確実な係り受け関係を「修飾する名詞  付属語  修飾される名詞  累積数」の形で格納し、修飾する名詞と修飾される名詞の両方で検索可能に構成され、かつ、シソーラス作成手段２７でシソーラス化した名詞を格納する辞書である。
【０１０３】
解析手段２３は、構文解析手段１００ａで解析した句構造解析結果から名詞句の確実な係り受け関係を抽出すると共に、確実な係り受け関係の名詞句の出現頻度に基づき、根拠となる係り受け関係の名詞句を決定し、これを名詞句辞書２２に格納する機能部である。
【０１０４】
選択手段２４は、名詞句の曖昧な係り受け関係を抽出し、この曖昧な係り受け関係に対して解析手段２３で決定した根拠となる係り受け関係を選択し、これら係り受け関係に関する計算手段２５の計算結果に基づき、この係り受け関係の確実度を計算する機能部である。即ち、選択手段２４は、「名詞３＋付属語３＋名詞２＋付属語２＋名詞１」の名詞句から「名詞３＋付属語３＋名詞２」または、「名詞３＋付属語３＋名詞１」を曖昧な係り受け関係として抽出し、根拠となる関係を曖昧な係り受け関係と根拠となる関係の間で修飾名詞か修飾される名詞のいずれか一方でも一致するよう選択し、計算手段２５で計算された類似度の最大値を曖昧な係り受け関係の確実度とするよう構成されている。
【０１０５】
計算手段２５は、シソーラス作成手段２７にてシソーラス化した関係を用いて二つの名詞句の係り受け関係間の類似度を計算する機能部である。シソーラス辞書２６は、名詞の概念を木構造の形で分類して格納し、名詞間の意味距離を参照できるように構成された辞書である。シソーラス作成手段２７は、根拠となる係り受け関係の名詞をシソーラス化し、これを名詞句辞書２２に格納する機能部である。決定手段２８は、選択手段２４の計算結果に基づき、名詞句の曖昧な係り受け関係を解消し、推定結果を出力する機能部である。
【０１０６】
〈動作〉
本装置の動作を説明する前に、シソーラスを用いて根拠となる関係を選択する方法を説明する。
【０１０７】
シソーラスとは、語の概念に基づいて語を分類したものである。例えば、特願平７−２７５２６４号明細書に開示された方法で与えられる。本装置では、名詞のシソーラスを名詞の概念が木構造の形で分類され名詞間の意味距離を参照できるものとする。
【０１０８】
根拠となる関係を選択する条件は、曖昧な係り受け関係と根拠となる関係との間で、修飾する名詞が同じ木にあり、かつ、修飾される名詞が同じ木にあることである。
【０１０９】
次に、本装置の具体的な動作を説明する。
図９は、具体例３の動作を示すフローチャートである。
具体例２における例文（１）〜（４）を自然言語処理装置１００に入力したとする。従って、構文解析手段１００ａの句構造解析結果は図６に示す通りとなる。
【０１１０】
上述の句構造解析結果（１）〜（４）と本装置での処理を本装置に入力する（ステップＳ３０）。制御手段２１で入力された処理に分岐する（ステップＳ３１）。ステップＳ３１で名詞句辞書作成処理を選択したならば、解析手段２３で名詞句辞書２２を作成する処理に進む。
【０１１１】
●名詞句辞書作成処理
上記句構造解析結果（１）〜（４）から、解析手段２３で名詞句の確実な係り受け関係を抽出する（ステップＳ５００）。次に、名詞句の確実な係り受け関係の数を累積し、「修飾する名詞  付属語  修飾される名詞  累積数」の形で名詞句辞書２２に格納する（ステップＳ５０１）。このような処理を全ての名詞句を処理するまで（ステップＳ５０２）、繰り返す（ステップＳ５００〜ステップＳ５０１）。ここまでの処理は具体例２と同様である。
【０１１２】
上記ステップＳ５０２で全ての名詞句を処理したならば、解析手段２３で確実な係り受け関係から根拠となる関係を決定して印を付け（ステップＳ５０３）、シソーラス作成手段２７で根拠となる関係の名詞をシソーラス辞書２６から抽出してシソーラス化して格納し（ステップＳ５０４）、制御手段２１に戻り（ステップＳ３１）終了する。出現数が１０回以上であれば出現頻度が高いとすると、（２）〜（４）を根拠となる関係に決定して印を付ける。
【０１１３】
（２）「米国  の  怒り  １０」
（３）「米国  からの  圧力  １５」
（４）「日本  の  企業  １０」
【０１１４】
図１０は、上記（２）〜（４）の名詞のシソーラスを示す説明図である。
また、名詞間の意味距離は次の通りとする。
図１１は、名詞間の意味距離を示す説明図である。
【０１１５】
次に、ステップＳ２１において、制御手段１１で係り受け関係決定処理を選択したならば、決定手段１７で曖昧な係り受け関係を決定する処理に進む。
【０１１６】
●係り受け関係決定処理
上記句構造解析結果（１）〜（４）から、選択手段１４で名詞句の曖昧な係り受け関係を抽出する（ステップＳ４００）。
【０１１７】
（１−１）「米国  の  業界」
シソーラス作成手段２７で、曖昧な係り受け関係の名詞をシソーラス辞書２６から抽出してシソーラス化して格納する（ステップＳ６０１）。
図１２は、（２）〜（４）と（１−１）の名詞のシソーラスである。
【０１１８】
選択手段２４で名詞句辞書２２から根拠となる関係を選択する（ステップＳ６０２）。（２）〜（４）で修飾する名詞が同じ木にあり、かつ、修飾される名詞が同じ木にあるのは（４）である。計算手段２５で曖昧な係り受け関係と選択した根拠となる関係との類似度を計算する（ステップＳ６０３）。付属語間の意味距離は、付属語が同じ場合は１、違う場合は０．９とする。
【０１１９】
（１−１）の（４）との類似度
＝「米国」と「日本」との意味距離×「の」と「の」との意味距離×「業界」と「企業」との意味距離＝０．８×１．０×０．８＝０．６４である。
【０１２０】
選択手段２４で類似度が最も高い根拠となる関係を選択し確実度を決定する（ステップＳ６０４）。（１−１）の確実度は０．６４である。
【０１２１】
全ての名詞句を処理するまで（ステップＳ６０５）、同様の処理を繰り返す（ステップＳ６００〜ステップＳ６０４）。選択手段２４で名詞句の曖昧な係り受け関係を抽出する（ステップＳ６００）。
【０１２２】
（１−２）「米国  の  反発」
図１３は、（２）〜（４）と（１−１）と（１−２）の名詞のシソーラスを示す説明図である。
図示のように、（２）〜（４）で修飾する名詞が同じ木にあり、かつ、修飾される名詞が同じ木にあるのは（３）である（ステップＳ６０２）。
【０１２３】
（１−２）の（３）との類似度
＝「米国」と「米国」との意味距離×「の」と「からの」との意味距離×「反発」と「圧力」との意味距離＝１．０×０．９×０．８＝０．７２である。
【０１２４】
従って、（１−２）の確実度は０．７２である（ステップＳ６０３）。
【０１２５】
ステップＳ６０４において、全ての名詞句を処理したならば、決定手段２８で確実度によって係り受け関係を決定して出力する（ステップＳ６０５）。（１）では（１−１）の確実度が（１−２）の確実度より低いので、（１−１）の係り受け関係を解消して、（１）の係り受け関係を決定する。
【０１２６】
〈効果〉
以上のように具体例３によれば、シソーラスを用いて類似を適用することによって、無駄のない計算量で的確に名詞句の曖昧な係り受け関係を文章内の使われ方に沿った整合のとれた係り受け関係に決定できる、という効果がある。
【０１２７】
尚、上記具体例２、３では、入力された文章から確実な係り受け関係の名詞句を抽出して名詞句辞書１２、２２に格納するようにしたが、予め、確実な係り受け関係の名詞句とその出現頻度の値を格納した辞書を用意しておき、この名詞句辞書を用いて係り受け関係決定処理を行うよう構成してもよい。
【０１２８】
《利用形態》
本装置を機械翻訳装置等の自然言語処理装置に組み込むことによって、係り受け関係の解析精度が向上し、訳出文の品質などの処理性能を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の係り受け関係解析装置の具体例１を示す構成図である。
【図２】本発明の係り受け関係解析装置の具体例１の動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明の係り受け関係解析装置の具体例１における句構造解析結果を示す説明図である。
【図４】本発明の係り受け関係解析装置の具体例２を示す構成図である。
【図５】本発明の係り受け関係解析装置の具体例２の動作を示すフローチャートである。
【図６】本発明の係り受け関係解析装置の具体例２における句構造解析結果を示す説明図である。
【図７】本発明の係り受け関係解析装置の具体例２における名詞間の意味距離の説明図である。
【図８】本発明の係り受け関係解析装置の具体例３を示す構成図である。
【図９】本発明の係り受け関係解析装置の具体例３の動作を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の係り受け関係解析装置の具体例３における名詞のシソーラスを示す説明図である。
【図１１】本発明の係り受け関係解析装置の具体例３における名詞間の意味距離を示す説明図である。
【図１２】本発明の係り受け関係解析装置の具体例３における根拠となる関係の名詞と曖昧な係り受け関係の名詞のシソーラス（その１）を示す説明図である。
【図１３】本発明の係り受け関係解析装置の具体例３における根拠となる関係の名詞と曖昧な係り受け関係の名詞のシソーラス（その２）を示す説明図である。
【符号の説明】
２、１３、２３  解析手段
３  名詞辞書
４、１７、２８  決定手段
１２、２２  名詞句辞書
１４、２４  選択手段
１５、２５  計算手段
１６  意味距離辞書
２６  シソーラス辞書
２７  シソーラス作成手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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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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