(57)【要約】  ＳＮＬ文をデータベースに保存できる構造化自然言語（ＳＮＬ）知識システムであって、構造化自然言語文構成部１２０は、ＳＮＬ（構造化自然言語）文を構成し、文変換部１３０は、ＳＮＬ肯定文またはＳＮＬ疑問文をＳＱＬ（Structured Query Language ）問合せに変換し、データベース１５０へのＳＮＬ要素の格納、またはデータベース１５０への問合せを実行し、質問作成部１６０は、データベース１５０に格納されているＳＱＬ要素からＳＮＬ疑問文を生成する。
2020526846.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＳＮＬ（Structured Natural Language）文を構成する構造化自然言語文構成部と、
ＳＮＬ肯定文を、ＳＮＬ肯定文の構成要素がデータベースに格納されるようにするために、ＳＱＬ（Structured Query Language）問合せに変換する文変換部とを備える構造化自然言語知識システム。
【請求項２】
前記文変換部は、ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部を含み、
前記ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部は、
ＳＮＬ肯定文を、ＳＮＬ肯定文の要素をデータベースに格納するためのＳＱＬ問合せに変換し、
ＳＮＬ疑問文を、データベースを照会するためのＳＱＬ問合せに変換する
請求項１記載の構造化自然言語知識システム。
【請求項３】
前記文変換部は、質問作成部を含み、
前記質問作成部は、
データベース内のデータを使用してＳＮＬ疑問文を作成し、ＳＮＬ疑問文を作成するために、ＳＱＬを使用して文の要素をデータベースから読み出す
請求項１記載の構造化自然言語知識システム。
【請求項４】
前記構造化自然言語文構成部は、
文の種々の構成要素を表示し、
文の種々の構成要素の一部または全ての値を入力するようにユーザに促し、
文の構成要素は、少なくとも主語、目的語、動詞、補語、副詞および形容詞のうちの一つである
請求項１記載の構造化自然言語知識システム。
【請求項５】
文のパターンは、構成要素として主語と動詞とを含む「Ｓ＋Ｖ」であり、
主語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、
動詞は、副詞、場所、時間、頻度、理由、行為者、方法および付随のような修飾部を伴うことが可能である
請求項４記載の構造化自然言語知識システム。
【請求項６】
文のパターンは、構成要素として主語、動詞および補語を含む「Ｓ＋Ｖ＋Ｃ」であり、
主語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、
動詞は、副詞、場所、時間、頻度、理由、行為者、方法および付随のような修飾部を伴うことが可能であり、
補語（名詞）は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、補語（形容詞）は、副詞の修飾部を伴うことが可能である
請求項４記載の構造化自然言語知識システム。
【請求項７】
文のパターンは、構成要素として主語、動詞および目的語を含む「Ｓ＋Ｖ＋Ｏ」であり、
主語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、
動詞は、副詞、場所、時間、頻度、理由、行為者、方法および付随のような修飾部を伴うことが可能であり、
目的語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能である
請求項４記載の構造化自然言語知識システム。
【請求項８】
文のパターンは、構成要素として主語、動詞、間接目的語および直接目的語を含む「Ｓ＋Ｖ＋ＩＯ＋ＤＯ」であり、
主語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、
動詞は、副詞、場所、時間、頻度、理由、行為者、方法および付随のような修飾部を伴うことが可能であり、
間接目的語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、
直接目的語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能である
請求項４記載の構造化自然言語知識システム。
【請求項９】
文のパターンは、構成要素として主語、動詞、目的語、補語（名詞）、および補語（形容詞）を含む「Ｓ＋Ｖ＋Ｏ＋Ｃ」であり、
主語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、
動詞は、副詞、場所、時間、頻度、理由、行為者、方法および付随のような修飾部を伴うことが可能であり、
目的語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、
補語（名詞）は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、
補語（形容詞）は、副詞の修飾部を伴うことが可能である
請求項４記載の構造化自然言語知識システム。
【請求項１０】
文のパターンは、構成要素として主語、動詞、目的語、形容詞／副詞、および対象（Target）を含む「比較級（Comp）」であり、
主語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、
動詞は、場所、時間、理由のような修飾部を伴うことが可能であり、
目的語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、
形容詞／副詞は、差の修飾部を伴うことが可能であり、
対象は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能である
請求項４記載の構造化自然言語知識システム。
【請求項１１】
文のパターンは、構成要素として主語、動詞、目的語、形容詞／副詞、および対象（Target）を含む「同等比較（Comp-E）」であり、
主語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、
動詞は、場所、時間、理由のような修飾部を伴うことが可能であり、
目的語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、
形容詞／副詞は、「倍数詞（Multiplicative）」の修飾部を伴うことが可能であり、
対象は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能である
請求項４記載の構造化自然言語知識システム。
【請求項１２】
文のパターンは、構成要素として主語、動詞、目的語、形容詞／副詞、および名詞を含む最上級（Super）であり、
主語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、
動詞は、場所、時間、理由のような修飾部を伴うことが可能であり、
目的語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、
形容詞／副詞は、序数（Ordinal ）、範囲（Domain）、および候補（Candidates）のような修飾部を伴うことが可能である
請求項４記載の構造化自然言語知識システム。
【請求項１３】
文のパターンは、構成要素として「There is」および主語を含む「There is/Here is」構文であり、
主語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、
文は、場所、時間、理由のような修飾部を伴うことが可能である
請求項４記載の構造化自然言語知識システム。
【請求項１４】
文のパターンは、文を構成するために、一連の文のパターンの中からユーザによって選択され得る
請求項４記載の構造化自然言語知識システム。
【請求項１５】
前記構造化自然言語文構成部は、より完全な文に近づけるために、入力されたものに基づいては値が不明な１つ以上の構成要素の値を入力するように、ユーザに求め、
文の構成要素は、主語、目的語、動詞、補語、副詞および形容詞を含む
請求項４記載の構造化自然言語知識システム。
【請求項１６】
ＳＮＬ（Structured Natural Language）文を構成し、
ＳＮＬ肯定文を、ＳＮＬ肯定文の構成要素がデータベースに格納されるようにするために、ＳＱＬ（Structured Query Language）問合せに変換する
ＳＮＬ−ＳＱＬ変換方法。
【請求項１７】
変換するとき、ＳＮＬ肯定文を、ＳＮＬ肯定文の要素をデータベースに格納するためのＳＱＬ問合せに変換し、
ＳＮＬ疑問文を、データベースを照会するためのＳＱＬ問合せに変換する
請求項１６記載のＳＮＬ−ＳＱＬ変換方法。
【請求項１８】
データベースのデータを使用してＳＮＬ疑問文を作成し、
ＳＮＬ疑問文を作成するためのＳＱＬを使用してデータベースから文の要素を読み出す
請求項１６または請求項１７に記載のＳＮＬ−ＳＱＬ変換方法。
【請求項１９】
要素を入力し、前記要素を含むＳＮＬ文をユーザに対して出力する
請求項１６から請求項１８のうちのいずれか１項に記載のＳＮＬ−ＳＱＬ変換方法。
【請求項２０】
コンピュータに、
ＳＮＬ（Structured Natural Language）文を構成させ、
ＳＮＬ肯定文を、ＳＱＬ（Structured Query Language）問合せに変換させ、
ＳＮＬ文の構成要素をデータベースに格納させる
ためのＳＮＬ−ＳＱＬ変換プログラム。
【請求項２１】
コンピュータに、
ＳＮＬの肯定文をＳＱＬに変換した後、ＳＮＬ肯定文の要素をデータベースに保存させ、
データベースを照会するためにＳＮＬ疑問文をＳＱＬ問合せに変換させる
請求項２０記載のＳＮＬ−ＳＱＬ変換プログラム。
【請求項２２】
コンピュータに、
データベースのデータを使用してＳＮＬ疑問文を作成させ、
ＳＮＬ疑問文を作成するためのＳＱＬを使用してデータベースから文の要素を読み出させる
請求項２０または請求項２１記載のＳＮＬ−ＳＱＬ変換プログラム。
【請求項２３】
コンピュータに、
要素を入力し、前記要素を含むＳＮＬ文をユーザに対して出力させる
請求項２２記載のＳＮＬ−ＳＱＬ変換プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連する出願］
本出願は、２０１７年７月２４日に出願された米国仮特許出願第６２／５３５，９６５号の利益を主張し、その開示は参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
本開示は、肯定文と疑問文の両方を処理することができる構造化された自然言語知識システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
構造化問合せ言語（Structured Query Language ：ＳＱＬ）は、例えばリレーショナルデータベースシステムに使用される。構造化自然言語（ＳＮＬ）文が自動的にＳＱＬ文に変換されると便利である。特許文献１（ＰＴＬ１）には、ＳＮＬをＳＱＬに変換する変換部を含む構造化自然言語問合せおよび知識システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００４／００８８１５８号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１に開示されたシステムは、アプリケーションデータベースへの問合せを指定するプログラミングスキルのないユーザを支援するために、問合せを生成するための命令文のみを扱うため、システムはデータベースからのデータの検索のみを実行可能である。さらに、データベースがアプリケーションデータを格納する場合にのみ、システムが効果的に使用される。
【０００５】
本発明の例示的な目的は、データベースに文章を格納しデータベースから文章を検索することができる構造化自然言語システムを提供することである。さらに、本発明の別の目的は、ユーザが入力した要素に基づいて様々なＳＮＬ文を作成することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明による構造化自然言語知識システムは、ＳＮＬ（Structured Natural Language）文を構成する構造化自然言語文構成部と、ＳＮＬ肯定文を、肯定文の構成要素がデータベースに格納されるようにするために、ＳＱＬ（Structured Query Language）問合せに変換する文章変換部とを備える。
【０００７】
本発明によるＳＮＬ−ＳＱＬ変換方法、ＳＮＬ（Structured Natural Language）文を構成し、ＳＮＬ肯定文を、肯定文の構成要素がデータベースに格納されるようにするために、ＳＱＬ（Structured Query Language）問合せに変換する。
【０００８】
本発明によるＳＮＬ−ＳＱＬ変換プログラムは、コンピュータに、ＳＮＬ（Structured Natural Language）文を構成させ、ＳＮＬ肯定文を、ＳＱＬ（Structured Query Language）問合せに変換させ、ＳＮＬ文の構成要素をデータベースに格納させる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明は、データベースからＳＮＬ文を検索することに加えて、ＳＮＬ文をデータベースに格納することができる構造化自然言語システムを提供することができる。さらに、本発明は、ユーザによって入力された要素に基づいてＳＮＬ文を作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】ＳＮＬ知識システムの例示的な実施形態を示すブロック図である。
【図２】表示装置に表示される画面の例示的なデザインを示す図である。
【図３】パターンプルダウンメニューから選択できるパターンの例を示す図である。
【図４】時制プルダウンメニューから選択できる例示的な時制を示す図である。
【図５】表示装置に表示される画面の例を示す図である。
【図６】肯定文がＳＮＬ知識システムに入力されたときの一般的な操作を示す図である。
【図７】疑問文がＳＮＬ知識システムに入力されたときの一般的な操作を示す図である。
【図８】ＳＮＬ知識システムが疑問文を作成するときの一般的な操作を示す図である。
【図９】構造化自然言語文構成部の動作の例を示すフローチャートである。
【図１０】肯定文が作成されたときに表示装置に表示される画面の例を示す図である。
【図１１】否定文が作成されたときに表示装置に表示される画面の例を示す図である。
【図１２】疑問文（yes-no question） が作成されたときに表示装置に表示される画面の例を示す図である。
【図１３】疑問文（wh-question） が作成されたときに表示装置に表示される画面の例を示す図である。
【図１４】「what」に置き換えられた要素とNLでの疑問詞の対応表を示す図である。
【図１５】肯定文の入力画面の例を示す図である。
【図１６】肯定文が入力されたときのＳＮＬ−ＳＱＬ変換部の動作の例を示す図である。
【図１７】肯定文が入力されたときのデータベース登録内容の例を示す図である。
【図１８】疑問文の入力画面の例を示す図である。
【図１９】疑問文が入力されたときのＳＮＬ−ＳＱＬ変換部の動作の例を示す図である。
【図２０】疑問文が入力されたときのデータベースの照合内容の例を示す図である。
【図２１】疑問文が入力されたときの出力内容の例を示す図である。
【図２２】質問生成時の質問作成部の動作の例を示す図である。
【図２３】質問生成時のデータベースの照合内容の例を示す図である。
【図２４】質問生成時のデータベース照合結果の１要素を「what」に置換する例を示す図である。
【図２５】質問生成時の出力内容の例を示す図である。
【図２６】ユーザが、主語と動詞とを含む例示的な文の要素を入力するときの画面を示す図である。
【図２７】ユーザが、主語、動詞および補語を含む文の要素を入力するときの画面を示す図である。
【図２８】ユーザが、主語、動詞および目的語を含む文の要素を入力するときの画面を示す図である。
【図２９】ユーザが主語、動詞、間接目的語および直接目的語を含む文の要素を入力するときの画面を示す図である。
【図３０】ユーザが主語、動詞、目的語および補語を含む文の要素を入力するときの画面を示す図である。
【図３１】ユーザが比較級（Comparative） の要素を入力するときの画面を示す図である。
【図３２】ユーザが同等比較（Comparative-Equality）の要素を入力するときの画面を示す図である。
【図３３】ユーザが最上級（Superlative）の要素を入力するときの画面を示す図である。
【図３４】ユーザが There is/Here is 構文の要素を入力するときの画面を示す図である。
【図３５】プログラムを使用する情報処理システムを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１には、ＳＮＬ知識システム１００の例示的な実施形態が、Ｉ／Ｏ（入力／出力）デバイス２００とともに示されている。Ｉ／Ｏデバイス２００は、ディスプレイ（表示装置）、文字を入力するためのキーボード、および、表示装置に表示される画面上の領域を指定するためのポインティングデバイスを含み得る。
【００１２】
ＳＮＬ知識システム１００は、少なくとも、ＳＮＬ文を構成する構造化自然言語文構成部１２０、ＳＮＬ文をＳＱＬ文に変換するＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０としての文章変換部、データベース１５０、および文章変換部の別の例である質問作成部１６０を含む。質問作成部１６０は、データベース１５０に格納されたデータに基づいて質問を作成することができる。
【００１３】
まず、ＳＮＬ知識システム１００の基本概念を説明する。
【００１４】
図２には、表示装置に表示される画面２０１の例示的なデザインが示されている。図２に示す画面２０１の例では、入力エリア（入力セグメント）２１０と出力エリア（出力セグメント）２２０とがある。入力セグメント２１０には、パターンプルダウンメニュー２１１、時制プルダウンメニュー２１２、否定プルダウンメニュー２１３、助動詞入力ボックス２１４、および基本文エリア２１５がある。基本文エリア２１５には、主語入力ボックス２１５１、動詞入力ボックス２１５２、目的語入力ボックス２１５３および終端記号プルダウンメニュー２１５４がある。画面２１０には、サブエリアがある。サブエリアについては後で詳述する。
【００１５】
以下で説明するように、ユーザがパターンと時制とを選択し、１つ以上の要素を入力後OKボタンを押すと、ＳＮＬ知識システム１００からの出力が出力セグメント２２０に表示される。
【００１６】
図３には、ユーザがパターンプルダウンメニュー２１１から選択することができる例示的なパターンが示されている。この例では、８つのパターンがある。図３には、各パターンに対応するＮＬ（自然言語）文の例が示されている。各文は、ユーザが入力セグメント２１０に入力した単語から作成される。
【００１７】
図４には、ユーザが時制プルダウンメニュー２１２から選択できる時制の例が示されている。この例では、ユーザは９つの時制のいずれかを選択できる。図４には、各時制に関して、ＮＬ文の例が示されている。各文は、ユーザが基本文エリア２１５に入力した単語から作成される。
【００１８】
図５には、表示装置に表示される画面２１０の一例が示されている。画面２１０におけるサブエリアには、例えば、主語修飾部サブエリア２１６１、動詞修飾部サブエリア２１６２、および目的語修飾部サブエリア２１６３がある。
【００１９】
図５に示すように、主語修飾部サブエリア２１６１には、Ｓ−数量（S-Amount）入力ボックス、Ｓ−形容詞（S-Adjective） 入力ボックス、Ｓ−所有格（S-Possessive）入力ボックス、およびＳ−節（S-Clause）入力ボックスがある。S-Amount、S-Adjective 、S-Possessive、およびS-Clauseは、「主語」の修飾部として使用される。動詞修飾部サブエリア２１６２には、副詞入力ボックス、場所入力ボックス、時間入力ボックス、頻度入力ボックス、理由入力ボックス、行為者入力ボックス、方法入力ボックス、および付随入力ボックスがある。副詞、場所、時間、頻度、理由、行為者、方法、および付随は、動詞の修飾語句として使用される。目的語修飾部サブエリア２１６３には、Ｏ−数量（O-Amount）入力ボックス、Ｏ−形容詞（O-Adjective） 入力ボックス、Ｏ−所有格（O-Possessive）入力ボックス、およびＯ−節（O-Clause）入力ボックスがある。O-Amount、O-Adjective 、O-Possessive、およびO-Clauseは、Objectの修飾部として使用される。
【００２０】
次に、ＳＮＬ知識システム１００のいくつかの一般的な動作を、図６〜図８を参照して説明する。
【００２１】
基本的な例
図６には、肯定文がＳＮＬ知識システム１００に入力されるときの一般的な動作が示されている。ユーザが肯定文を入力すると、ＳＮＬ知識システム１００のＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０は、（肯定文の）構成要素をデータベース１５０に格納する。図６には、以下の例が示されている。
【００２２】
ユーザは、パターンプルダウンメニュー２１１から「Ｓ＋Ｖ＋Ｏ」パターンを選択する。ユーザは、時制プルダウンメニュー２１２から「Present」を選択する。ユーザは、主語として「John」を入力する。ユーザは、動詞として「like」を入力する。ユーザは、目的語として「Mary」を入力する。さらに、ユーザは、終端記号として「.」（ピリオド）を選択する。
【００２３】
構造化自然言語文構成部１２０は、入力された要素に基づいてＳＮＬ文を作成する。次に、ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０は、ＳＮＬ文をＳＱＬ問合せ（query） に変換し、その後、ＳＱＬによる情報（要素）をデータベース１５０に格納する。例えば、ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０は、要素をデータベース１５０のテーブルに挿入する。
【００２４】
図７には、疑問文がＳＮＬ知識システム１００に入力されたときの一般的な動作が示されている。ユーザが疑問文を入力すると、ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０はデータベースを検索し、疑問文に一致する文の構成要素をデータベース１５０から読み出す。図７には、以下の例が示されている。
【００２５】
ユーザは、パターンプルダウンメニュー２１１から「Ｓ＋Ｖ＋Ｏ」を選択する。ユーザは、時制プルダウンメニュー２１２から「Present」を選択する。ユーザは、主語として「what」を入力する。ユーザは、動詞として「like」を入力する。ユーザは、目的語として「Mary」を入力する。さらに、ユーザは「?」（疑問符）を終端記号として選択する。
【００２６】
ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０は、入力された要素に基づいてＳＮＬ文を作成する。さらに、ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０は、ＳＮＬ文をＳＱＬに変換する。ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０は、データベース１５０に問い合わせる。そして、ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０は、データベース１５０から検索結果を読み出す。ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０は、結果を出力する。例えば、ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０は、結果を出力セグメント２２０に表示する。図７では、例えば、単語「John」が結果として与えられる。
【００２７】
図８には、ＳＮＬ知識システム１００が疑問文を作成するときの一般的な動作が示されている。この例示的な実施形態では、ＳＮＬ知識システム１００は、データベース１５０に格納されている文に基づいて疑問文を自動的に作成することができる。図８には、以下の例が示されている。
【００２８】
最初に、質問作成部１６０は、データベースにＳＱＬ問合せを発行する。図８に示す例では、質問作成部１６０は、時制として「Present」、主語として「John」、動詞として「like」、および目的語として「Mary」を含む要素をデータベース１５０から取得することができる。質問作成部１６０は、疑問文を作成するために１要素だけ「what」に変更する。この例では、質問作成部１６０は、主語としての「John」を「what」に変更する。質問作成部１６０は、図８に示すように、出力セグメント２２０に質問（「what like Mary ?」）を表示する。
【００２９】
文構成部の制御フロー
次に、ＳＮＬ知識システム１００の動作を説明する。図９は、ユーザが自然言語文の要素を入力するときのＳＮＬ知識システム１００の動作の一例を示すフローチャートである。
【００３０】
ＳＮＬ知識システム１００において、構造化自然言語文構成部１２０は、例えば図７に示すように、文の種々の構成要素を表示する（ステップＳ１０１）。文の構成要素は、主語、目的語、動詞、補語、副詞、形容詞などである。それぞれのデフォルトは、パターンプルダウンメニュー２１１、時制プルダウンメニュー２１２、否定プルダウンメニュー２１３、終端記号プルダウンメニュー２１５４である。構造化自然言語文構成部１２０は、文中の種々の構成要素の一部または全ての値を入力するようにユーザに促すことが好ましい（ステップＳ１０２）。あるいは、構造化自然言語文構成部１２０は、構成要素の可能な値のセットから選択するようにユーザに促す。構造化自然言語文構成部１２０は、ユーザの入力が完了したか否かを判定する（ステップＳ１０３）。具体的には、構造化自然言語文構成部１２０は、「ＯＫ」ボタン（図１等参照）がクリックされたか否かを判定する。
【００３１】
ユーザの入力が完了すると、構造化自然言語文構成部１２０は、パターンプルダウンメニュー２１１、時制プルダウンメニュー２１２、否定プルダウンメニュー２１３から選択された要素と、助動詞入力ボックス２１４に入力された要素とを、ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０に出力する（ステップＳ１０４）。
【００３２】
構造化自然言語文構成部１２０は、主語入力ボックス２１５１、動詞入力ボックス２１５２、目的語入力ボックス２１５３にユーザが入力した要素をＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０に出力する。
【００３３】
さらに、構造化自然言語文構成部１２０は、終端記号プルダウンメニュー２１５４から選択された要素をＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０に出力する（ステップＳ１０５）。
【００３４】
構造化自然言語文構成部１２０は、終了が選択されたか否かを判定する。具体的には、構造化自然言語文構成部１２０は、終端記号プルダウンメニュー２１５４に対して要素がユーザによって入力されたかどうかを判定する。要素が入力されると、構造化自然言語文構成部１２０は、図９に示すプロセスを終了する。
【００３５】
その後、構造化自然言語文構成部１２０は、入力された要素に基づいてＳＮＬ文を構成する。ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０は、ＳＮＬ文をその構成要素へのＳＱＬ問合せに変換する。ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０は、入力された要素をデータベース１５０に格納するか、ＳＱＬを使用してデータベース１５０内のデータを検索する。
【００３６】
否定文を作成する
図１０〜図１３は、構造化自然言語文構成部１２０がどのようにして否定形のＳＮＬ文を作成するかを説明する図である。
【００３７】
なお、構造化自然言語文構成部１２０は、より完全な文に近づけるために、入力されたものに基づいては値が不明な１つ以上の構成要素の値を入力するように、ユーザに求めることが好ましい。文の構成要素は、主語、目的語、動詞、補語、副詞、形容詞のうちの少なくとも１つである。
【００３８】
図１０には、肯定文が作成されたときに表示装置に表示される画面の一例が示されている。肯定文が作成されるとき、ユーザは「パターン」と「時制」とを選択する。すなわち、この例では、ユーザは、パターンプルダウンメニュー２１１から「Ｓ＋Ｖ＋Ｏ」を選択し、時制プルダウンメニュー２１２から「Present」を選択する。ユーザは、「否定」として、空白を選択する。つまり、ユーザは、否定プルダウンメニュー２１３から何も選択しない。ユーザは、文の各要素を入力する。すなわち、ユーザは、主語入力ボックス２１５１、動詞入力ボックス２１５２、および目的語入力ボックス２１５３に要素を入力する。ユーザは、動詞として不定詞を使用する。最後に、ユーザは、「終端記号」として「.」（ピリオド）を選択する。つまり、ユーザは、終端のために、終端記号プルダウンメニュー２１５４から「.」を選択する。
【００３９】
上述したように、構造化自然言語文構成部１２０は、ＳＮＬの肯定文の要素を受け取る。
【００４０】
否定文
図１１には、否定文が作成されたときに表示装置に表示される画面の一例が示されている。否定文が作成されるときに、ユーザは、「パターン」と「時制」とを選択する。この例では、ユーザは、パターンプルダウンメニュー２１１から「Ｓ＋Ｖ＋Ｏ」を選択し、時制プルダウンメニュー２１２から「Present」を選択する。ユーザは、「否定」に対して「not」 を選択する。つまり、ユーザは、否定プルダウンメニュー２１３から「not」 を選択する。ユーザは、文の各要素を入力する。すなわち、ユーザは、主語入力ボックス２１５１、動詞入力ボックス２１５２、および目的語入力ボックス２１５３に要素を入力する。ユーザは、動詞として不定詞を使用する。最後に、ユーザは「終端記号」として「.」（ピリオド）を選択する。つまり、ユーザは終端のために、終端記号プルダウンメニュー２１５４から「.」を選択する。
【００４１】
上述したように、構造化自然言語文構成部１２０は、ＳＮＬの否定文の要素を受け取る。
【００４２】
疑問文
図１２には、疑問文（はい−いいえの質問）が作成されたときに表示装置に表示される画面の例が示されている。疑問文（yes-no question） が作成されるときに、ユーザは「パターン」と「時制」とを選択する。この例では、ユーザは、パターンプルダウンメニュー２１１から「Ｓ＋Ｖ＋Ｏ」を選択し、時制プルダウンメニュー２１２から「Present」を選択する。ユーザは、文の各要素を入力する。すなわち、ユーザは、主語入力ボックス２１５１、動詞入力ボックス２１５２、および目的語入力ボックス２１５３に要素を入力する。ユーザは、動詞として不定詞を使用する。最後に、ユーザは「終端記号」として「?」（疑問符）を選択する。つまり、ユーザは終端のために、終端記号プルダウンメニュー２１５４から「?」を選択する。
【００４３】
上述したように、構造化自然言語文構成部１２０は、ＳＮＬ疑問文（はい／いいえの質問）の要素を受け取る。なお、図１２に示す例では、ユーザは、ＮＬ（自然言語）で「Does John like Mary?」と入力することを意図している。
【００４４】
図１３および図１４は、疑問文（wh-question） の作成方法を説明する図である。図１３には、疑問文（wh-question）を作成する際に表示装置に表示される画面の一例が示されている。疑問文（wh-question）が作成されるときに、ユーザは「パターン」と「時制」を選択する。すなわち、この例では、ユーザは、パターンプルダウンメニュー２１１から「Ｓ＋Ｖ＋Ｏ」を選択し、時制プルダウンメニュー２１２から「Present」を選択する。ユーザは、文の各要素を入力する。つまり、この例では、ユーザは「主語」、「動詞」、「目的語」として「what」、「likes」、「Mary」を入力する。最後に、ユーザは「終端記号」として「?」（疑問符）を選択する。
【００４５】
上述したように、構造化自然言語文構成部１２０は、ＳＮＬの疑問文（wh-question）の要素を受け取る。
【００４６】
ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０の疑問文が与えられるときの動作をより詳しく説明する。
【００４７】
図１５〜図１７には、肯定文が入力されたときのＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０の動作の例が示されている。この例では、ユーザは「John」、「likes」 、「Mary」で構成される文の要素を入力する。上述したように、構造化自然言語文構成部１２０は、図１５に示すように、ＳＮＬ文の要素を受け取り、それらをＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０に出力する。
【００４８】
図１６に示すように、ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０はＳＮＬからＳＱＬ問合せを作成する。図１７に示すように、テーブル１には、「時制」、「主語」、「動詞」、および「目的語」のエントリが含まれている。ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０は、テーブル１のエントリに「Present」、「John」、「like」および「Mary」を挿入する。
【００４９】
図１７に示すように、ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０は、文の各要素をデータベース１５０に格納するように動作する。
【００５０】
図１８〜図２１には、疑問文が入力されたときのＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０の動作の例が示されている。この例では、ユーザは、ＳＮＬ文「what like Mary ?」の要素を入力する。ユーザは、終端のために、終端記号プルダウンメニュー２１５４で「?」（疑問符）を入力する。図１８に示すように、構造化自然言語文構成部１２０は、ＳＮＬでの文の要素を受け取り、ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０の操作に対して出力する。
【００５１】
図１９に示すように、ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０は、ＳＮＬからＳＱＬ問合せを作成する。ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０は、ＳＱＬでデータベース１５０に問い合わせる。ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０は、時制が「Present」、動詞が「like」、目的語が「Mary」である状況で、主語をデータベース１５０から選択する。
【００５２】
図２０のテーブル１に示すように、データベース１５０は、要素「Present」、「John」、「like」および「Mary」を格納している。ＳＱＬ問合せは、条件を満たすデータを検索する。ここで、条件は、時制が「Present」、動詞が「like」、目的語が「Mary」である。その結果、データベース１５０は「John」を返す。
【００５３】
図２１に示すように、ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０は、テキスト「John」を出力する。ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部１３０からの出力は、画面２０１における出力セグメント２２０に表示される。
【００５４】
質問作成部
図２２〜図２５には、質問作成部１６０の動作の一例が示されている。
【００５５】
図２２に示すように、この例では、質問作成部１６０は、１つの行をランダムに検索する。ＳＱＬの一例が図２２に示されている。
【００５６】
図２３に示すように、データベース１５０は、テーブル１に少なくとも３行を格納する。質問作成部１６０は、データベース１５０から１行をランダムに取得する。質問作成部１６０は、１つの（最初の）要素すなわち「主語」としての「John」を「what」に置き換える。さらに、質問作成部１６０は、ＳＮＬの質問を出力する。図２５に示されるように、質問作成部１６０からの出力は、画面２０１上の出力セグメント２２０に表示される。
【００５７】
図３に示されたさまざまな文のパターンの例を以下に説明する。
【００５８】
パターンがＳ＋Ｖである文を構成する
図２６には、ユーザが主語と動詞（Ｓ＋Ｖ）を含む文の要素を入力したときの画面２０１が示されている。一例としての文は、「John runs very fast in the park with Mary.」である。
【００５９】
ユーザは、主語として「John」を入力する。ユーザは動詞として「run」を入力する。
【００６０】
この例では、ユーザは、主語修飾部サブエリア２１６１および動詞修飾部サブエリア２１６２において、「副詞」として「very fast」、「場所」として「in the park」、「付随」として「with Mary」をさらに入力する（図５参照）。そのような方法で、構造化自然言語文構成部１２０は、パターンがＳ＋Ｖである文の要素を受け取る。
【００６１】
パターンがＳ＋Ｖ＋Ｃである文を構成する
図２７には、ユーザが主語、動詞および補語（Ｓ＋Ｖ＋Ｃ）を含む文の要素を入力するときの画面２１０が示されている。一例としての文は、「This flower smells good.」である。
【００６２】
ユーザは、主語として「flower」を入力する。ユーザは、動詞として「smell」 を入力する。ユーザは、形容詞として「good」を入力する。この場合には、基本文エリア２１５に、目的語入力ボックス２１５３に代えて、Ｃ１（第１の補語）−名詞入力ボックス、Ｃ２（第２の補語）−形容詞入力ボックス、Ｃ３（第３の補語）−場所入力ボックスがある。
【００６３】
この例では、ユーザは、主語修飾部サブエリア２１６１における「Ｓ−形容詞」に「this」をさらに入力する（図５参照）。そのような方法で、構造化自然言語文構成部１２０は、パターンがＳ＋Ｖ＋Ｃである文の要素を受け取る。
【００６４】
パターンがＳ＋Ｖ＋Ｏである文を構成する
図２８には、ユーザが主語、動詞、目的語（Ｓ＋Ｖ＋Ｏ）を含む文の要素を入力するときの画面２１０が示されている。一例としての文は、「I watched TV last night.」である。
【００６５】
ユーザは、主語として「I」 を入力する。ユーザは、動詞として「watch」を入力する。ユーザは、目的語として「TV」を入力する。ユーザは、時制プルダウンメニュー２１２から「Past」を選択する。
【００６６】
この例では、ユーザは動詞修飾部サブエリア２１６２の「時間（Time）」に「last night」をさらに入力する（図５参照）。そのような方法で、構造化自然言語文構成部１２０は、パターンがＳ＋Ｖ＋Ｏである文の要素を受け取る。
【００６７】
パターンがＳ＋Ｖ＋ＩＯ＋ＤＯである文を構成する
図２９には、ユーザが主語、動詞、間接目的語、および直接目的語（Ｓ＋Ｖ＋ＩＯ＋ＤＯ）を含む文の要素を入力するときの画面２１０が示されている。一例としての文は、「I gave my mother flowers yesterday.」である。
【００６８】
ユーザは、主語として「I」 を入力する。ユーザは、動詞として「give」を入力する。ユーザは、間接目的語として「mother」を入力する。ユーザは、直接目的語として「flowers」 を入力する。ユーザは、時制プルダウンメニュー２１２から「Past」を選択する。
【００６９】
この例では、ユーザは、さらに、動詞修飾部サブエリア２１６２の「時間（Time）」に「yesterday」を入力し（図５参照）、目的語修飾部サブエリア２１６３の「ＩＯ−所有格」に「my」を入力する（図５参照）。そのような方法で、構造化自然言語文構成部１２０は、パターンがＳ＋Ｖ＋ＩＯ＋ＤＯである文の要素を受け取る。
【００７０】
パターンがＳ＋Ｖ＋Ｏ＋Ｃである文を構成する
図３０には、ユーザが主語、動詞、目的語、補語（Ｓ＋Ｖ＋Ｏ＋Ｃ）を含む文の要素を入力するときの画面２１０が示されている。一例としての文は、「I named my dog Terminator.」である。
【００７１】
ユーザは、主語として「I」 を入力する。ユーザは、動詞として「name」を入力する。ユーザは、目的語として「dog」 を入力する。ユーザは、時制プルダウンメニュー２１２から「Past」を選択する。この場合には、基本文エリア２１５には、目的語入力ボックス２１５３に代えて、Ｃ１−名詞入力ボックス（C1-noun） およびＣ２−形容入力ボックス（C2-Adjective）がある。
【００７２】
この例では、ユーザは、目的語修飾部サブエリア２１６３の「O-Possessive」に「my」をさらに入力する（図５参照）。そのような方法で、構造化自然言語文構成部１２０は、パターンがＳ＋Ｖ＋Ｏ＋Ｃである文の要素を受け取る。
【００７３】
比較級の文を構成する
図３１には、ユーザが比較級の要素を入力するときの画面２１０が示されている。一例としての文は、「John is taller than Mike by 10 cm.」である。
【００７４】
ユーザは、主語として「John」を入力する。ユーザは、動詞として「be」を入力する。ユーザは、パターンプルダウンメニュー２１１から「比較（Comp）」を選択する。この場合には、基本文エリア２１５に、形容詞／副詞入力ボックス（"Adjective/Adverb"）および対象入力ボックス（"Target"）が追加される。ユーザは、さらに「tall」を「形容詞／副詞」に、「Mike」を「対象」に入力する。
【００７５】
この例では、ユーザは、さらにサブエリアの「差」に「by 10cm」 を入力する。そのような方法で、構造化自然言語文構成部１２０は、比較級の要素を受け取る。
【００７６】
図３２には、ユーザが同等比較（Comparative-Equality）を含む文の要素を入力するときの画面２１０が示されている。一例としての文は、「John is twice as heavy as Mik.である。
【００７７】
ユーザは、主語として「John」を入力する。ユーザは、動詞として「be」を入力する。ユーザは、パターンプルダウンメニュー２１１から「Comp−E」を選択する。この場合には、基本文エリア２１５では、形容詞／副詞入力ボックス（"Adjective/Adverb"）および対象入力ボックス（"Target"）が追加される。ユーザは、さらに「heavy」 を「形容詞／副詞」に、「Mike」を「対象」に入力する。
【００７８】
この例では、ユーザは、さらにサブエリアの「倍数詞」（Multiplicative）に「twice」 を入力する。そのような方法で、構造化自然言語文構成部１２０は、同等比較の要素を受け取る。
【００７９】
最上級の文を構成する
図３３には、ユーザが最上級の文（Superlative） の要素を入力したときの画面２１０が示されている。一例としての文は、「John is the second tallest student in the class.」
【００８０】
ユーザは、主語として「John」を入力する。ユーザは、動詞として「be」を入力する。ユーザは、パターンとして「Super」、つまり「Superlative」を選択する。この場合には、基本文エリア２１５には、形容詞／副詞入力ボックス（"Adjective/Adverb"）と名詞入力ボックス（"noun"）が追加される。ユーザは、さらに、「tall」を「形容詞／副詞」に、「student」 を「名詞」に入力する。
【００８１】
この例では、ユーザはさらに、サブエリアの「序数（Ordinal）」に「second」を入力し、サブエリアの「範囲（Domain）」に「in the class」を入力する。そのような方法で、構造化自然言語文構成部１２０は、最上級の文の要素を受け取る。
【００８２】
There is / Here is 構文を構成する
図３４には、ユーザがThere is / Here is 構文 の要素を入力するときの画面２１０が示されている。一例としての文は、「There are many volcanos around the world.」である。
【００８３】
この場合には、基本文エリア２１５には、there be/here be入力ボックス（"There be/Here be"）が追加される。ユーザは、"There be/Here be"として"There be"を入力する。ユーザは、主語として「volcanos」を入力する。ユーザは、パターンとして「ある（There is）」を選択する。
【００８４】
この例では、ユーザは、さらに主語修飾部サブエリア２１６１の「Ｓ−形容詞（S-Adjective ）」に「many」を入力する（図５参照）。さらに、ユーザは、サブエリアの「場所（Place）」に「around the world」を入力する。そのような方法で、構造化自然言語文構成部１２０は、There is / Here is 構文の要素を含む文の要素を受け取る。
【００８５】
以上、実施形態および実施例を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本発明の範囲内で当業者が理解できる様々な変更を、本発明の構造および詳細に加えることができる。
【００８６】
上記の例示的な実施形態のそれぞれは、ハードウェアまたはコンピュータプログラムによって実現され得る。
【００８７】
図３５に示す情報処理システムは、少なくともプロセッサ１０００と記憶用の記憶装置１００１とを含む。記憶装置１００１は、別個の記憶媒体であってもよい。記憶装置１００１としては、ハードディスクや半導体メモリなどの磁気記憶媒体が利用可能である。
【００８８】
図３５に示す情報処理システムでは、図１に示すブロックの機能および動作を実現するためのプログラムが記憶装置１００１に格納されている。プロセッサ１０００は、上記の各実施形態で説明された構造化自然言語知識システムの機能および動作を、記憶装置１００１に記憶されたプログラムに従って処理を実行することによって実現する。
【００８９】
上記の実施形態の一部または全部は以下の付記のようにも記載されうるが、本発明の構成は以下の構成に限定されない。
【００９０】
相互作用を伴う増分構成
文は段階的に作成できる。例えば、文Ｓ＋Ｖ＋Ｏの文は、１つ以上の補語を文に追加できる場合に文構成部がユーザを促すと、パターンＳ＋Ｖ＋Ｏ＋Ｃの文に展開され得る。また、詳細が追加されることによって、文はより長い文に拡張できる。例えば、「John likes Mary.」という文は、「John who lives in Irvine likes Mary.」に拡張可能である。さらに、「John who lives in Irvine likes Mary who lives in San Diego.」などに拡張可能である。
【００９１】
（付記１）ＳＮＬ（Structured Natural Language）文を構成する構造化自然言語文構成部と、
ＳＮＬ肯定文を、ＳＮＬ肯定文の構成要素がデータベースに格納されるようにするために、ＳＱＬ（Structured Query Language）問合せに変換する文変換部と
を備える構造化自然言語知識システム。
【００９２】
（付記２）前記文変換部は、ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部を含み、前記ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部は、ＳＮＬ肯定文を、ＳＮＬ肯定文の要素をデータベースに格納するためのＳＱＬ問合せに変換し、ＳＮＬ疑問文を、データベースを照会するためのＳＱＬ問合せに変換する
付記１の構造化自然言語知識システム。
【００９３】
（付記３）前記文変換部は、質問作成部を含み、前記質問作成部は、データベース内のデータを使用してＳＮＬ疑問文を作成し、ＳＮＬ疑問文を作成するために、ＳＱＬを使用して文の要素をデータベースから読み出す
付記１の構造化自然言語知識システム。
【００９４】
（付記４）前記構造化自然言語文構成部は、文の種々の構成要素を表示し、文の種々の構成要素の一部または全ての値を入力するようにユーザに促し、文の構成要素は、少なくとも主語、目的語、動詞、補語、副詞および形容詞のうちの一つである
付記１の構造化自然言語知識システム。
【００９５】
（付記５）文のパターンは、構成要素として主語と動詞とを含む「Ｓ＋Ｖ」であり、主語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、動詞は、副詞、場所、時間、頻度、理由、行為者、方法および付随のような修飾部を伴うことが可能である
付記４の構造化自然言語知識システム（図２６参照）。
【００９６】
（付記６）文のパターンは、構成要素として主語、動詞、Ｃ１−名詞（C1-Noun） 、Ｃ２−形容詞（C2-Adjective）、Ｃ３−場所（C3-Place）、Ｃ３−時間（C3-Time） 、Ｃ３−年齢（ C3-Age）、Ｃ３−長さ（C3-Length） 、Ｃ３−重さ（C3-Weight）を含む「Ｓ＋Ｖ＋Ｃ」であり、主語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、動詞は、副詞、場所、時間、頻度、理由、行為者、方法および付随のような修飾部を伴うことが可能であり、Ｃ１−名詞は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、Ｃ２−形容詞は、副詞の修飾部を伴うことが可能である
付記４の構造化自然言語知識システム（図２７参照）。
【００９７】
（付記７）文のパターンは、構成要素として主語、動詞および目的語を含む「Ｓ＋Ｖ＋Ｏ」であり、主語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、動詞は、副詞、場所、時間、頻度、理由、行為者、方法および付随のような修飾部を伴うことが可能であり、目的語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能である
付記４の構造化自然言語知識システム（図２８参照）。
【００９８】
（付記８）文のパターンは、構成要素として主語、動詞、間接目的語および直接目的語を含む「Ｓ＋Ｖ＋ＩＯ＋ＤＯ」であり、主語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、動詞は、副詞、場所、時間、頻度、理由、行為者、方法および付随のような修飾部を伴うことが可能であり、間接目的語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、直接目的語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能である
付記４の構造化自然言語知識システム（図２９参照）。
【００９９】
（付記９）文のパターンは、構成要素として主語、動詞、目的語、第１の補語としての名詞（C1-Noun）、および第２の補語としての形容詞（C2-Adjective）を含む「Ｓ＋Ｖ＋Ｏ＋Ｃ」であり、主語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、動詞は、副詞、場所、時間、頻度、理由、行為者、方法および付随のような修飾部を伴うことが可能であり、目的語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、第１の補語としての名詞は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、第２の補語としての形容詞は、副詞の修飾部を伴うことが可能である
付記４の構造化自然言語知識システム（図３０参照）。
【０１００】
（付記１０）文のパターンは、構成要素として主語、動詞、目的語、形容詞／副詞、および対象（Target）を含む「比較級（Comp）」であり、主語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、動詞は、場所、時間、理由のような修飾部を伴うことが可能であり、目的語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、形容詞／副詞は、差の修飾部を伴うことが可能であり、対象は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能である
付記４の構造化自然言語知識システム（図３１参照）。
【０１０１】
（付記１１）文のパターンは、構成要素として主語、動詞、目的語、形容詞／副詞、および対象（Target）を含む「同等比較（Comp-E）」であり、主語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、動詞は、場所、時間、理由のような修飾部を伴うことが可能であり、目的語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、形容詞／副詞は、「倍数詞（Multiplicative）」の修飾部を伴うことが可能であり、対象は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能である
付記４の構造化自然言語知識システム（図３２参照）。
【０１０２】
（付記１２）文のパターンは、構成要素として主語、動詞、目的語、形容詞／副詞、および名詞を含む最上級（Super）であり、主語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、動詞は、場所、時間、理由のような修飾部を伴うことが可能であり、目的語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、形容詞／副詞は、序数（Ordinal ）、範囲（Domain）、および候補（Candidates）のような修飾部を伴うことが可能である
付記４の構造化自然言語知識システム（図３３参照）。
【０１０３】
（付記１３）文のパターンは、構成要素として「There is」および主語を含むThere is/Here is構文であり、主語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、文は、場所、時間、理由のような修飾部を伴うことが可能である
付記４の構造化自然言語知識システム（図３４参照）。
【０１０４】
（付記１４）文のパターンは、文を構成するために、一連の文のパターンの中からユーザによって選択され得る
付記４の構造化自然言語知識システム。
【０１０５】
（付記１５）前記構造化自然言語文構成部は、より完全な文に近づけるために、入力されたものに基づいては値が不明な１つ以上の構成要素の値を入力するように、ユーザに求め、文の構成要素は、主語、目的語、動詞、補語、副詞および形容詞を含む
付記４の構造化自然言語知識システム。
【０１０６】
（付記１６）ＳＮＬ（Structured Natural Language）文を構成し、
ＳＮＬ肯定文を、ＳＮＬ肯定文の構成要素がデータベースに格納されるようにするために、ＳＱＬ（Structured Query Language）問合せに変換する
ＳＮＬ−ＳＱＬ変換方法。
【０１０７】
（付記１７）変換するとき、ＳＮＬ肯定文を、ＳＮＬ肯定文の要素をデータベースに格納するためのＳＱＬ問合せに変換し、ＳＮＬ疑問文を、データベースを照会するためのＳＱＬ問合せに変換する
付記１６のＳＮＬ−ＳＱＬ変換方法。
【０１０８】
（付記１８）データベースのデータを使用してＳＮＬ疑問文を作成し、ＳＮＬ疑問文を作成するためのＳＱＬを使用してデータベースから文の要素を読み出す
付記１６または付記１７のＳＮＬ−ＳＱＬ変換方法。
【０１０９】
（付記１９）要素を入力し、前記要素を含むＳＮＬ文をユーザに対して出力する
付記１６から付記１８のいずれかのＳＮＬ−ＳＱＬ変換方法。
【０１１０】
（付記２０）コンピュータに、
ＳＮＬ（Structured Natural Language）文を構成させ、
ＳＮＬ肯定文を、ＳＱＬ（Structured Query Language）問合せに変換させ、ＳＮＬ文の構成要素をデータベースに格納させる
ためのＳＮＬ−ＳＱＬ変換プログラム。
【０１１１】
（付記２１）コンピュータ、
ＳＮＬの肯定文をＳＱＬに変換した後、ＳＮＬ肯定文をデータベースに保存させ、データベースを照会するためにＳＮＬ疑問文をＳＱＬ問合せに変換させる
付記２０のＳＮＬ−ＳＱＬ変換プログラム。
【０１１２】
（付記２２）コンピュータに、
データベースのデータを使用してＳＮＬ疑問文を作成させ、ＳＮＬ疑問文を作成するためのＳＱＬを使用してデータベースから文の要素を読み出させる
付記２０または付記２１のＳＮＬ−ＳＱＬ変換プログラム。
【０１１３】
（付記２３）コンピュータに、
要素を入力し、前記要素を含むＳＮＬ文をユーザに対して出力させる
付記２２のＳＮＬ−ＳＱＬ変換プログラム。
【０１１４】
（付記２４）ソフトウェアコンポーネントを格納するメモリと
ソフトウェアコンポーネントを実行する１つ以上のプロセッサとを備え、プロセッサが、
ＳＮＬ（Structured Natural Language）文を構成し、
ＳＮＬ肯定文を、ＳＮＬ肯定文の構成要素がデータベースに格納されるようにするために、ＳＱＬ（Structured Query Language）問合せに変換する
構造化自然言語知識システム。
【０１１５】
（付記２５）プロセッサが、さらに、
文の種々の構成要素を表示し、
文の種々の構成要素の一部または全ての値を入力するようにユーザに促し、
文の構成要素は、少なくとも主語、目的語、動詞、補語、副詞および形容詞のうちの一つである
付記２４の構造化自然言語知識システム。
【０１１６】
（付記２６）ＳＮＬ（Structured Natural Language）文を構成し、
ＳＮＬ肯定文を、ＳＮＬ肯定文の構成要素がデータベースに格納されるようにするために、ＳＱＬ（Structured Query Language）問合せに変換する
コンピュータで実行されるＳＮＬ−ＳＱＬ変換方法。
【０１１７】
（付記２７）コンピュータで実行されるときに、
ＳＮＬ（Structured Natural Language）文を構成する処理と、
ＳＮＬ肯定文またはＳＮＬ疑問文を、ＳＱＬ（Structured Query Language）問合せに変換し、ＳＮＬ文の構成要素をデータベースに格納する処理またはデータベースを照会する処理を実行するＳＮＬ−ＳＱＬ変換プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な情報記録媒体。
【０１１８】
この出願は、２０１７年７月２４日に出願された米国仮出願第６２/５３５，９６５号に基づいて優先権を主張し、その開示はその全体が本明細書に組み込まれる。
【符号の説明】
【０１１９】
１００    ＳＮＬ知識システム
２００    Ｉ／Ｏデバイス
１２０    構造化自然言語文構成部
１３０    文変換部（ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部）
１５０    データベース
１６０    質問作成部
２０１    画面
２１０    入力エリア
２１１    パターンプルダウンメニュー
２１２    時制プルダウンメニュー
２１３    否定プルダウンメニュー
２１４    助動詞入力ボックス
２１５    基本文エリア
２１５１  主語入力ボックス
２１５２  動詞入力ボックス
２１５３  目的語入力ボックス
２１５４  終端記号プルダウンメニュー
２１６１  主語修飾部サブエリア
２１６２  動詞修飾部サブエリア
２１６３  目的語修飾部サブエリア
２２０    出力エリア
１０００  プロセッサ
１００１  記憶装置
【図１】
2020526846.tif 000003
【図２】
2020526846.tif 000004
【図３】
2020526846.tif 000005
【図４】
2020526846.tif 000006
【図５】
2020526846.tif 000007
【図６】
2020526846.tif 000008
【図７】
2020526846.tif 000009
【図８】
2020526846.tif 000010
【図９】
2020526846.tif 000011
【図１０】
2020526846.tif 000012
【図１１】
2020526846.tif 000013
【図１２】
2020526846.tif 000014
【図１３】
2020526846.tif 000015
【図１４】
2020526846.tif 000016
【図１５】
2020526846.tif 000017
【図１６】
2020526846.tif 000018
【図１７】
2020526846.tif 000019
【図１８】
2020526846.tif 000020
【図１９】
2020526846.tif 000021
【図２０】
2020526846.tif 000022
【図２１】
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【図２２】
2020526846.tif 000024
【図２３】
2020526846.tif 000025
【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【手続補正書】
【提出日】令和2年1月10日(2020.1.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＳＮＬ（Structured Natural Language）文を構成する構造化自然言語文構成部と、
ＳＮＬ肯定文を、ＳＮＬ肯定文の構成要素がデータベースに格納されるようにするために、ＳＱＬ（Structured Query Language）問合せに変換する文変換部とを備える構造化自然言語知識システム。
【請求項２】
前記文変換部は、ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部を含み、
前記ＳＮＬ−ＳＱＬ変換部は、
ＳＮＬ肯定文を、ＳＮＬ肯定文の要素をデータベースに格納するためのＳＱＬ問合せに変換し、
ＳＮＬ疑問文を、データベースを照会するためのＳＱＬ問合せに変換する
請求項１記載の構造化自然言語知識システム。
【請求項３】
前記文変換部は、質問作成部を含み、
前記質問作成部は、
データベース内のデータを使用してＳＮＬ疑問文を作成し、ＳＮＬ疑問文を作成するために、ＳＱＬを使用して文の要素をデータベースから読み出す
請求項１記載の構造化自然言語知識システム。
【請求項４】
前記構造化自然言語文構成部は、
文の種々の構成要素を表示し、
文の種々の構成要素の一部または全ての値を入力するようにユーザに促し、
文の構成要素は、少なくとも主語、目的語、動詞、補語、副詞および形容詞のうちの一つである
請求項１記載の構造化自然言語知識システム。
【請求項５】
文のパターンは、構成要素として主語と動詞とを含む「Ｓ＋Ｖ」であり、
主語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、
動詞は、副詞、場所、時間、頻度、理由、行為者、方法および付随のような修飾部を伴うことが可能である
請求項４記載の構造化自然言語知識システム。
【請求項６】
文のパターンは、構成要素として主語、動詞および補語を含む「Ｓ＋Ｖ＋Ｃ」であり、
主語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、
動詞は、副詞、場所、時間、頻度、理由、行為者、方法および付随のような修飾部を伴うことが可能であり、
補語（名詞）は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、補語（形容詞）は、副詞の修飾部を伴うことが可能である
請求項４記載の構造化自然言語知識システム。
【請求項７】
文のパターンは、構成要素として主語、動詞および目的語を含む「Ｓ＋Ｖ＋Ｏ」であり、
主語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、
動詞は、副詞、場所、時間、頻度、理由、行為者、方法および付随のような修飾部を伴うことが可能であり、
目的語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能である
請求項４記載の構造化自然言語知識システム。
【請求項８】
文のパターンは、構成要素として主語、動詞、間接目的語および直接目的語を含む「Ｓ＋Ｖ＋ＩＯ＋ＤＯ」であり、
主語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、
動詞は、副詞、場所、時間、頻度、理由、行為者、方法および付随のような修飾部を伴うことが可能であり、
間接目的語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能であり、
直接目的語は、数量、形容詞、所有格、および節のような修飾部を伴うことが可能である
請求項４記載の構造化自然言語知識システム。
【請求項９】
ＳＮＬ（Structured Natural Language）文を構成し、
ＳＮＬ肯定文を、ＳＮＬ肯定文の構成要素がデータベースに格納されるようにするために、ＳＱＬ（Structured Query Language）問合せに変換する
ＳＮＬ−ＳＱＬ変換方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
ＳＮＬ（Structured Natural Language）文を構成させ、
ＳＮＬ肯定文を、ＳＱＬ（Structured Query Language）問合せに変換させ、
ＳＮＬ文の構成要素をデータベースに格納させる
ためのＳＮＬ−ＳＱＬ変換プログラム。
【国際調査報告】
2020526846.tif 000038
2020526846.tif 000039