"学習用データに対応する正解データを記憶する正解データ記憶部と、学習用データに関する潜在変数間の条件を拘束条件データとして記憶する拘束条件記憶部と、モデル情報を記憶するモデル記憶部と、前記学習用データを読み込み、前記学習用データを解析して得られる解析結果データを出力する解析部と、前記正解データ記憶部から読み出した前記正解データと前記解析部から出力された解析結果データとを用い、前記解析結果データに潜在変数を対応させるとともに、前記拘束条件記憶部から読み出した前記拘束条件データに基づいて、前記拘束条件データを前記潜在変数同士の拘束条件として、学習処理を行ってモデルを生成し、生成された前記モデルの情報を前記モデル記憶部に書き込むモデル生成部と、を具備することを特徴とする意味分析装置。学習用の文データに対応する意味を正解データとして記憶する正解データ記憶部と、言語の表現間の類似関係を拘束条件データとして記憶する拘束条件記憶部と、文データの意味判別のためのモデル情報を記憶するモデル記憶部と、前記学習用の文データを読み込み前記文データの係り受け解析処理を行い係り受け解析木データを出力する係り受け解析部と、前記正解データ記憶部から読み出した前記正解データと前記係り受け解析部から出力された係り受け解析木データとを用い、前記係り受け解析木データに含まれるノードに潜在変数を対応させるとともに、前記拘束条件記憶部から読み出した前記拘束条件データに基づいて、前記ノードをルートとする部分木に対応する表現間の類似関係を当該ノード間の前記潜在変数同士の拘束条件として、学習処理を行ってモデルを生成し、生成された前記モデルの情報を前記モデル記憶部に書き込むモデル生成部と、を具備することを特徴とする意味分析装置。入力される入力文データの係り受け解析処理を行い係り受け解析木データを出力する入力文係り受け解析部と、前記入力文係り受け解析部から出力された係り受け解析木データと、前記モデル記憶部から読み出した前記モデル情報とを用いて、前記入力文データの意味を判別する判別部と、をさらに具備することを特徴とする請求項1に記載の意味分析装置。学習用データに対応する正解データを記憶する正解データ記憶部と、学習用データに関する潜在変数間の条件を拘束条件データとして記憶する拘束条件記憶部と、モデル情報を記憶するモデル記憶部と、前記学習用データを読み込み、前記学習用データを解析して得られる解析結果データを出力する解析部と、前記正解データ記憶部から読み出した前記正解データと前記解析部から出力された解析結果データとを用い、前記解析結果データに潜在変数を対応させるとともに、前記拘束条件記憶部から読み出した前記拘束条件データに基づいて、前記拘束条件データを前記潜在変数同士の拘束条件として、学習処理を行ってモデルを生成し、生成された前記モデルの情報を前記モデル記憶部に書き込むモデル生成部と、を具備する意味分析装置としてコンピューターを機能させるプログラム。しかしながら、潜在変数を用いながら表現と意味との関係を表すモデルを構築しようとしたとき、正解事例が少ない場合には、うまくモデルの学習ができないという問題があった。本発明は、上記の課題認識に基づいて行なわれたものであり、少ない正解事例からも、精度の良いモデルを構築し、自動的に意味の分析を行うことのできる意味分析装置およびそのプログラムを提供する。[1]上記の課題を解決するため、本発明の一態様による意味分析装置は、学習用データに対応する正解データを記憶する正解データ記憶部と、学習用データに関する潜在変数間の条件を拘束条件データとして記憶する拘束条件記憶部と、モデル情報を記憶するモデル記憶部と、前記学習用データを読み込み、前記学習用データを解析して得られる解析結果データを出力する解析部と、前記正解データ記憶部から読み出した前記正解データと前記解析部から出力された解析結果データとを用い、前記解析結果データに潜在変数を対応させるとともに、前記拘束条件記憶部から読み出した前記拘束条件データに基づいて、前記拘束条件データを前記潜在変数同士の拘束条件として、学習処理を行ってモデルを生成し、生成された前記モデルの情報を前記モデル記憶部に書き込むモデル生成部とを具備する。この構成によれば、解析結果データは学習用データに基づく情報を表わす。また、正解データは、学習用データに対応する正解を表わす。モデル生成部は、解析結果データと正解データに基づいて、学習処理を行ってモデルを生成する。このとき、モデル生成部は、拘束条件データをも用いて、上記の学習処理を行う。拘束条件データは、学習用データに関する言い換えれば、解析結果データに関する潜在変数同士の条件例えば、等号条件を表わすものであるので、モデル生成部が拘束条件データをも用いて上記の学習処理を行うことは、解析結果データと正解データとによって得られる条件を、より強く拘束する方向に作用する。つまり、拘束条件データを予め記憶しておいてその拘束条件データを用いることにより、同程度の条件に基づくモデルを構築するために必要となる学習用データおよび正解データの量は、少なくて済む。言い換えれば、少量の学習用データおよび正解データから、より精度の高いモデルを生成することができる。つまり、このようなモデルを用いて意味判別を行う際の精度が良くなる。[2]また、本発明の一態様による意味分析装置は、学習用の文データに対応する意味を正解データとして記憶する正解データ記憶部と、言語の表現間の類似関係を拘束条件データとして記憶する拘束条件記憶部と、文データの意味判別のためのモデル情報を記憶するモデル記憶部と、前記学習用の文データを読み込み前記文データの係り受け解析処理を行い係り受け解析木データを出力する係り受け解析部と、前記正解データ記憶部から読み出した前記正解データと前記係り受け解析部から出力された係り受け解析木データとを用い、前記係り受け解析木データに含まれるノードに潜在変数を対応させるとともに、前記拘束条件記憶部から読み出した前記拘束条件データに基づいて、前記ノードをルートとする部分木に対応する表現間の類似関係を当該ノード間の前記潜在変数同士の拘束条件として、学習処理を行ってモデルを生成し、生成された前記モデルの情報を前記モデル記憶部に書き込むモデル生成部とを具備する。この構成によれば、係り受け解析木データは学習用の文データに基づく情報を表わす。また、正解データは、学習用の文データに対応する正解を表わす。モデル生成部は、係り受け解析木データと正解データに基づいて、学習処理を行ってモデルを生成する。このとき、モデル生成部は、拘束条件データをも用いて、上記の学習処理を行う。拘束条件データは、学習用の文データに関する言い換えれば、係り受け解析木データに関する潜在変数同士の条件例えば、等号条件を表わすものであるので、モデル生成部が拘束条件データをも用いて上記の学習処理を行うことは、係り受け解析木データと正解データとによって得られる条件を、より強く拘束する方向に作用する。つまり、拘束条件データを予め記憶しておいてその拘束条件データを用いることにより、同程度の条件に基づくモデルを構築するために必要となる学習用の文データおよび正解データの量は、少なくて済む。言い換えれば、少量の学習用の文データおよび正解データから、より精度の高いモデルを生成することができる。つまり、このようなモデルを用いて文の意味判別を行う際の精度が良くなる。[3]また、本発明の一態様による意味分析装置は、入力される入力文データの係り受け解析処理を行い係り受け解析木データを出力する入力文係り受け解析部と、前記入力文係り受け解析部から出力された係り受け解析木データと、前記モデル記憶部から読み出した前記モデル情報とを用いて、前記入力文データの意味を判別する判別部とをさらに具備する。この構成により、意味が未知である入力文データに関して、モデル記憶部に記憶されたモデル情報に基づく意味の判別を行うことができる。つまり、学習用データおよび拘束条件データによって生成されたモデルに即した意味の分析を行うことができる。[4]また、本発明の一態様は、学習用データに対応する正解データを記憶する正解データ記憶部と、学習用データに関する潜在変数間の条件を拘束条件データとして記憶する拘束条件記憶部と、モデル情報を記憶するモデル記憶部と、前記学習用データを読み込み、前記学習用データを解析して得られる解析結果データを出力する解析部と、前記正解データ記憶部から読み出した前記正解データと前記解析部から出力された解析結果データとを用い、前記解析結果データに潜在変数を対応させるとともに、前記拘束条件記憶部から読み出した前記拘束条件データに基づいて、前記拘束条件データを前記潜在変数同士の拘束条件として、学習処理を行ってモデルを生成し、生成された前記モデルの情報を前記モデル記憶部に書き込むモデル生成部とを具備する意味分析装置としてコンピューターを機能させるプログラムである。本発明によれば、拘束条件データを用いることによって、潜在変数同士の結合を行う。これにより、従来技術よりも少量の学習用データで、モデルをより強く拘束する作用が生じる。従って、本発明によれば、より少量の学習用データで、より精度の良い意味分析のためのモデルを生成することができる。また、そのようなモデルを用いて、意味が未知である入力文の意味分析を高精度に行うことができる。次に、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。図1は、本発明の一実施形態による意味分析装置の機能構成を示すブロック図である。図示するように、意味分析装置1は、学習データ記憶部10と、係り受け解析部20解析部と、係り受け解析木記憶部30と、モデル生成部40と、正解データ記憶部50と、拘束条件記憶部60と、モデル記憶部100と、入力部120と、係り受け解析部130入力文係り受け解析部と、判別部140と、出力部150とを含んで構成される。学習データ記憶部10は、学習用データを記憶する。具体的には、学習用データは学習用の文データである。係り受け解析部20は、学習データ記憶部10から学習用データを読み込み、この学習用データを解析して得られる解析結果データを出力する。具体的には、係り受け解析部20は、学習用の文データを読み込み文データの係り受け解析処理を行い係り受け解析木データを出力する。係り受け解析部20は、係り受け解析処理の結果得られる係り受け解析木データを係り受け解析木記憶部30に書き込む。係り受け解析木記憶部30は、係り受け解析木データを記憶する。モデル生成部40は、正解データ記憶部50から読み出した正解データと、係り受け解析部20から出力された解析結果データとを用い、解析結果データに潜在変数を対応させるとともに、拘束条件記憶部60から読み出した拘束条件データに基づいて、拘束条件データを潜在変数同士の拘束条件として、学習処理を行ってモデルを生成し、生成されたモデルの情報をモデル記憶部100に書き込む。具体的には、解析結果データは、係り受け解析の結果得られる解析木データである。また、モデル生成部40は、得られた係り受け解析木データに含まれるノードに潜在変数を対応させる。また、モデル生成部40は、拘束条件記憶部60から読み出した拘束条件データに基づいて、係り受け解析木データに含まれるノードをルートとする部分木について、各部分木に対応する表現間の類似関係を当該ノード間の潜在変数同士の拘束条件として、学習処理を行う。正解データ記憶部50は、学習用データに対応する正解データを記憶する。具体的には、正解データは、学習用の文データに対応する意味を表わすデータである。拘束条件記憶部60は、学習用データに関する潜在変数間の条件を拘束条件データとして記憶する。具体的には、拘束条件データは、言語の表現間の類似関係を表わすデータである。モデル記憶部100は、分析のためのモデル情報を記憶する。具体的には、モデル記憶部100は、文データの意味判別のためのモデル情報を記憶する。入力部120は、分析の対象とする文を入力する。入力文の意味は、未知である。係り受け解析部130は、入力部120において入力された入力文データの係り受け解析処理を行い係り受け解析木データを出力する。判別部140は、係り受け解析部130から出力された係り受け解析木データと、モデル記憶部100から読み出したモデル情報とを用いて、入力文データの意味を判別する。出力部150は、判別部140によって判別された意味を出力する。この意味分析装置1は、予め放送番組に対する意見の文を学習用データとして用いてモデルを生成しておき、新たに入力される未知の文放送番組に対する意見の意味を分類する。なお、放送番組に対する意見の分類だけでなく、他のタスク特定のテーマに関する意見や、製品に関する意見や、サービスに関する意見などに意味分析装置1を適用することもできる。図2は、学習データ記憶部10が記憶するデータの構成を示す概略図である。図示するように、学習データ記憶部10は、文番号と学習用文データとを対応付けて記憶する。学習データ記憶部10は、例えば、リレーショナル形式のテーブルでこのデータを記憶する。図示する例では、学習データ記憶部10は、第1番目の文として中村さん、とても感動したという文を記憶し、第2番目の文として中村医師の行動に深い感銘を受けたという文を記憶する。本例では、学習データ記憶部10は、第1番目から第L番目までのL個の文のデータを記憶している。この学習用文データとしては、一例では、過去に収集した、放送番組に対する意見文を用いる。図3は、正解データ記憶部50が記憶するデータの構成を示す概略図である。図示するように、正解データ記憶部50は、文番号と文の意味正解とを対応付けて記憶している。正解データ記憶部50は、例えば、リレーショナル形式のテーブルでこのデータを記憶する。正解データ記憶部50が記憶する文番号のデータは、学習データ記憶部10が記憶する文番号のデータと対応付いている。つまり、例えば、学習データ記憶部10に記憶されている第1番目の文中村さんはとても感動したの意味が、正解データ記憶部50が記憶するs10である。第2番目の文の意味s20や、第3番目の文の意味s30などについても同様である。なお、正解データ記憶部50が記憶するs10,s20,,sL0の値は、例えば、有限集合{C1,C2,,CN}の要素のいずれかであり、学習用文データに対応して、人手により予め与えられる。一例として、意味は、集合{肯定的な意見,否定的な意見}のいずれかの要素を値として取り得る。図4および図5は、拘束条件記憶部60が記憶するデータの構成を示す概略図である。この拘束条件記憶部60が記憶するデータは、表現と表現との間の類似関係を表わし、後述するモデル生成の処理において拘束条件として使用される。図4は、拘束条件記憶部60が記憶するデータの一部であり、表現IDと表現見出し語との関係を表わすテーブルの構成を示す。図示するように、このテーブルは、表現IDに対応付けて、様々な表現を記憶する。ここで、表現は、ひとつの単語には限らず、複数の単語からなる表現であっても良い。例えば、表現IDk1に対応する表現は面白いであり、表現IDk2に対応する表現は興味深いである。図5は,拘束条件記憶部60が記憶するデータの一部であり、類似表現対IDと類似表現対との関係を表わすテーブルの構成を示す。図示するように、このテーブルは、類似表現対IDに対応付けて類似表現対を記憶する。類似表現対は、例えばk1,k2のように表わされ、このk1およびk2は、それぞれ表現IDである。つまり、例えば、類似表現対IDp1に対応する類似表現対はk1,k2であり、これは、表現面白いと表現興味深いが類似であることを表わす。拘束条件記憶部60が記憶するデータの作成方法として、次の2通りのいずれかを用いる。第1の方法は、網羅性を重視した方法である。この方法においては、まず、辞書等から、表現を抽出する。例えば、評価表現辞書から見出し語の一覧を抽出する。そして、各表現に表現IDを適宜付与する。次に、得られた各々の表現見出し語について、外的基準によって類似している表現同士を連結してペアとし、図5に示したテーブルに、表現のペアを書き出していく。このとき類似表現対IDを適宜付与する。第2の方法は、現実性を重視した方法である。この方法においては、まず、学習データを係り受け解析にかけ、その係り受け解析結果から従来のモデルを生成する。そして、そのモデルに出現する潜在変数をルートとする部分構造木に対応する文字列を見出し語の一覧とする。以下、第1の方法と同様に、各表現に表現IDを適宜付与する。そして、得られた各々の表現見出し語について、外的基準によって類似している表現同士を連結してペアとし、図5に示したテーブルに、表現のペアを書き出していく。このとき類似表現対IDを適宜付与する。拘束条件記憶部60は、フレーズ間の類似関係を多数記憶している。拘束条件記憶部60には、類義語辞書、類義表現辞書等に基づいて予め作成したデータを記憶させておく。次に、意味分析装置1の動作について説明する。図6は、意味分析装置1が、学習データを用いた機械学習を行い、モデルを生成する処理の手順を示すフローチャートである。以下、このフローチャートに沿って説明する。まずステップS1において、係り受け解析部20は、学習データ記憶部10が記憶するL個の文の各々について係り受け解析処理を行い、その結果を係り受け解析木記憶部30に書き込む。具体的には、係り受け解析部20は、各文について、文節のチャンキングchunkingを行い、チャンク間の係り受け関係を解析する。係り受け解析処理自体は、既存の技術を用いて行うことができる。例えば、サポートベクターマシンSVMに基づく日本語係り受け解析器として、CaboChaYetAnotherJapaneseDependencyStructureAnalyzerを用いることができる。係り受け解析部20は、係り受け解析処理の結果を、係り受け解析木記憶部30に書き込む。図7は、係り受け解析部20による係り受け解析結果の例を示す概略図である。同図aは、学習データ記憶部10に記憶された第1番目の文中村さん、とても感動したを係り受け解析した結果である。このaにおいて、中村さんが感動した。に係り、とてもが感動した。に係る。また、同図bは、第2番目の文中村医師の行動に深い感銘を受けた。を係り受け解析した結果である。このbにおいて、中村医師のが行動にに係り、行動にが受けた。に係り、深いが感銘をに係り、感銘をが受けた。に係る。このように、係り受け解析結果は、文節のチャンクの木構造を有する。同図aにおいては感動した。が木構造のルート根にあたる。また、同図bにおいては受けた。が木構造の根にあたる。なお、同図のaおよびbの各々に付記する肯定的な意見は、各文全体の意味を表わす。文全体の意味は予め与えられており、既に述べたように、正解データ記憶部50が各文の意味を記憶している。係り受け解析木記憶部30が記憶する係り受け解析結果データは、次のように表わされる。即ち、学習データに含まれるL個の文について、wlは、第lエル番目の文に出現する単語のベクトルである。但し、1≦lエル≦Lである。また、第lエル番目の文の中で第i番目に出現する単語ないしは、文節のチャンク。以下で単語と述べる場合において同様。は、wliである。また、hlは、第lエル番目の文の依存構造を表わすベクトルである。hlの要素であるhliは、第lエル番目の文の中の第i番目の単語の係り先の単語を表わす数値である。第i番目の単語が係り受け構造木のルート根ノードにあたる場合には、hliとして、ヌルないしはゼロなどの予め適切に定められた値を用いる。図8は、係り受け解析木記憶部30が記憶する係り受け解析結果データの構成の一例を示す概略図である。図示するように、係り受け解析結果データは、表形式のデータであり、文番号と、単語ベクトルと、依存構造ベクトルの各項目を有している。例えば、第lエル行目のデータでは、文番号がlエルであり、単語ベクトルがwlであり、依存構造ベクトルがhlである。単語ベクトルwlと依存構造ベクトルがhlについては、上で説明したとおりである。つまり、係り受け解析結果データにおける各行のデータは、各文の係り受け解析木と等価な情報を有している。図6に戻り、係り受け解析処理が終了すると、次に、まずステップS2において、モデル生成部40は、係り受け解析木記憶部30から係り受け解析結果データ、即ち、wlおよびhlのデータを読み出す。そして、ステップS3において、モデル生成部40は、正解データ記憶部50から各文の正解データを読み出す。正解データとは、各文の意味である。また、ステップS4において、モデル生成部40は、拘束条件記憶部60から拘束条件データを読み出す。そして、ステップS5において、モデル生成部40は、潜在変数を用いたモデルを生成し、モデル記憶部100に書き込む。ここで、slは、第lエル番目の文の潜在変数のベクトルである。そして、sliは、第lエル番目の文の中の第i番目の単語に位置する潜在変数であり、そのノードをルートとする部分依存構造木の意味を担うモデルである。意味sliは、例えば、有限集合のいずれかの要素を値である。一例としては、前述の通り、意味sliは、集合{肯定的な意見,否定的な意見}のいずれかの要素を値として取り得る。Psl|wl,hlは、第lエル番目の文についての潜在変数モデルである。この文全体の意味は、正解データ記憶部30から読み出して得られたものであり、これを変数sl0とする。正解データ記憶部30から得られるのは、第lエル番目の文全体の意味のみであり、それ以外の潜在変数は、観測されないままに置かれる。このモデルにおいて、第lエル番目の文の意味がplである確率は、下の式1で表わされる。そして、モデル生成部40は、与えられた学習データおよび正解データに基づき、尤度最大化による学習を行い、モデルパラメータを推定する。L個の文wl,hl但し、1≦lエル≦LとL個の正解pl同じく、1≦lエル≦Lが与えられたとき、全体の尤度Rは、下の式2で表わされる。これは即ち、下の式3に表わされる通りである。つまり、モデル生成部40は、下の式4に示す拘束条件を用いてモデルパラメータの推定を行う。また式4の条件に加えて、モデル生成部40は、拘束条件記憶部60から読み出した拘束条件をも用いて、モデルパラメータの推定を行う。拘束条件記憶部60には、類似関係を有する表現に関する情報が多数記憶されているが、モデル生成部40は、それらの中から、学習データを係り受け解析した結果に基づき、係り受け解析木におけるノードに対応する潜在変数についての拘束条件を選択して読み出す。その拘束条件を一般化すると下の式5のように表わされる。式5は、第i番目の文の第j番目の単語をトップとする部分依存構造木の意味と、第k番目の文の第m番目の単語をトップとする部分依存構造木の意味とが同一であるという条件を表わす。この、ある部分木と他の部分木とが同一であるということは、図4で説明した類似表現対として表わされている。図4の例では、類似表現対IDp3のデータが、表現k5感銘を受けると、k6感動するとが類似であることを表わしている。モデル生成部40は、適用可能な部分木間の類似関係を拘束条件記憶部60からすべて読み出し、学習時パラメータ推定時の拘束条件として使用する。モデル生成部40の具体的動作手順は次の通りである。モデル生成部40は、まず、LDCRFLatentDynamicConditionalRandomField,潜在動的条件付確率場の構造で表されるモデルを生成する。LDCRF自体は、既存の機械学習手法であり、CRFに対して次の2点が拡張されている。第1点は、lエルに応じて要素数が異なるベクトルsl、wl、hlを扱うことができる動的モデルDynamicModel。第2点は、潜在変数が導入されている潜在変数モデルLatentModel。このモデルは木構造であり、モデルパラメータの推定法は既知である。モデル生成部40は、次に、拘束条件記憶部60から読み出した拘束条件を基に、木構造のモデルに拘束条件を付加する。ここでの拘束条件は、モデル生成部40が上で生成した木構造の異なる位置にある潜在変数を結合するものである。この時、潜在変数の結合によって、木構造から一般的なグラフ構造に変換される。一般的なグラフ構造のモデルでも、最尤法によりモデルパラメータを推定することはできる。グラフィカルモデルの一般論に従い、モデルパラメータの最尤推定を行う。但し、一般的なグラフ構造のモデルはループ構造を含む場合があり得る。ループ構造を含むグラフ構造のモデルに関して、モデルパラメータの最尤推定を行うための効率的な推定アルゴリズムは存在しない。そこで、全ての拘束条件を適用した結果としてモデルにループが生じる場合には、効率的な最尤推定のために、ループを回避する手段を講じてもよい。ループ回避の手段の一例は次の通りである。即ち、拘束条件の適用を木構造のトップルートに近い順から行い、後から適用される潜在変数の結合を試みてループを生じるような場合には、その拘束条件を除外する。このような手段は、木構造構文解析木のトップに近い結合を優先し、トップから遠い結合でループを生じるものを除外する働きを持つ。式3により表した尤度Rは、多数のパラメータに依存する。これらのパラメータ全体のベクトルをΘとすると、下の式6のように表される。モデル生成部40は、式5の形式で表される単数または複数の拘束条件の下で、式6のRを最大化させるΘを算出する。即ち、モデル生成部40は、下の式7におけるΘハットを算出する。そして、モデル生成部40は、学習により得られたパラメータ値のデータΘハットを、モデル記憶部100に書き込む。以上で、意味分析装置1がモデルを生成する処理を終了する。次に、モデルが既に生成されている状態で、入力される文の意味を判別する処理の手順について説明する。図9は、モデルを用いて意味を分析する処理の手順を示すフローチャートである。以下、このフローチャートに沿って説明する。まずステップS21において、入力部120が入力文のデータを読み込む。次に、ステップS22において、係り受け解析部130は、入力部120が読み込んだ入力文の係り受け解析処理を行う。係り受け解析部130が備える機能は、係り受け解析部20のそれと同様である。係り受け解析部130は、係り受け解析処理の結果として、入力文に対応する単語ベクトルwinと依存構造ベクトルhinとを出力する。単語ベクトルwinの第i番目の要素winiは、入力文の中で第i番目に出力する単語ないしは文節のチャンク。以下で単語と述べる場合において同様。また、依存構造ベクトルhinとの第i番目の要素hiniは、入力文の中の第i番目の単語の係り先の単語を表わす数値である。次に、ステップS23において、判別部140は、係り受け解析部130から出力された単語ベクトルwinと依存構造ベクトルhinとに基づいて、入力文の意味の判別を行う。このとき、判別部140は、モデル記憶部100から、学習データに基づいてパラメータ推定済みのモデルを読み出し、そのモデルに単語ベクトルwinと依存構造ベクトルhinとを適用することによって、入力文の意味を算出する。判別部140によって算出される意味の値は、例えば、有限集合{C1,C2,,CN}の要素のいずれかである。その一例として、算出される意味の値は、集合{肯定的な意見,否定的な意見}の要素のいずれかである。最後に、ステップS24において、出力部150は、モデルに基づいて判別部140によって算出された入力文の意味最尤意味を出力する。意味分析装置1の動作をまとめると、次の通りである。意味分析装置1は、まず、依存構造木の各ノードに対して、そのノードの部分依存構造木が持つ意味を潜在変数でモデル化する手法としてLDCRFを構築する。次に、同義語辞書類義語辞書、シソーラス、オントロジーを含むを用いる。そして、文の中の部分的表現が、他の部分的表現と同一の類似の場合を含む意味を持つことがわかっている場合には、これを拘束条件データとして利用する。この手順で構築されたモデルに対して、多量の例文を学習用データとして与え、機械学習法によってモデルパラメータを推定する。このとき、各々の例文の意味文全体の意味は、別途正解データとして与えられる。単純にLDCRFを用いる場合には、意味的に類似の言い回しであっても、異なる表現については別々に学習が行われる。本実施形態による意味分析装置1は、上記の拘束条件データに基づいて、モデル学習の潜在変数を結合tyingすることにより、効率的にモデル学習ができるようになる。潜在変数の結合とは、式5の等式により、潜在変数間の拘束条件を与えることである。このような構成にすることにより、比較的少量の正解事例からも、精度の良いモデルを構築することができるという効果が得られる。[他の方式による技術との比較]1単純な文字列置換なお、モデルを構築するにあたり、類似表現を置換してしまう方法を取ることも考えられるが、本実施形態による意味分析装置1の構成では、置換してしまう場合よりも豊富な表現を維持したままで、より良い精度のモデルを構築することができる。例えば、処理対象として次のような文集合を分類する場合を考える。即ち、○○という人の話は面白くない、△△という人の話は面白い、××という人の話はつまらない、※※という人の話を面白くしてほしいという文集合である。このような文を分類するときに、どの文が類似しているとみなすかは、アプリケーションに依存する。アプリケーションのタスクが、放送番組の評判分析システムにおいて、肯定的な意見と否定的な意見の割合を数えるものである場合を考える。そのようなタスクでは、面白くしてほしいは、面白くないと同様に否定的な意見として扱うべきである。その理由は、面白くしてほしいは面白くないを含意暗黙のうちに仮定いるからである。つまり、面白くしてほしいと面白くないの2つは類似フレーズとして扱われることが必要である。また、それは、タスクに依存している。仮に、類似フレーズを置換する方式とした場合、面白くないがつまらないに置換されてしまう。すると、面白くしてほしいという表現が面白くないと同等に扱われるべきであるという手がかりを失ってしまう。つまり、類似フレーズを置換する方式を採用した場合には類似表現の利用に制約が生じるのに対して、本実施形態による意味分析装置1が多様な表現を維持したまま潜在変数同士の結合という手段で拘束条件を与えることは、有利な効果をもたらす。また、前述の通り、してほしい例えば、面白くしてほしいとない例えば、面白くないを同等に類似として扱うのは、アプリケーションのタスクに固有の規則である。人手によって規則を与える方法と、学習データから自動的に機械学習されたモデルがその規則と同等の作用を行う場合との両方があり得るが、双方とも同様である。この事例で、※※という人の話を面白くしてほしいという文を、肯定的な意見または否定的な意見のいずれかに分類しようとすると、全く同じ学習データが存在しないために、規則やモデルにその処理が委ねられる。学習データの事例から、してほしいとないとが同等の意味をなすという学習が為されると、入力文に対して、面白くしてほしいが面白くないと同等の意味であると扱うことのできるモデルを構築できる。本実施形態による意味分析装置1は、このような学習を行う。これに対して、学習データに対して、事前に文字列置換を行ってしまうと、学習データ中から面白くないという文がなくなってしまうために、学習後に面白くないをどのように分類すべきかの手がかりがなくなり、本実施形態のような正確な分類ができなくなってしまう。2推論後の文字列置換さらに別の技術として、処理すべき入力データに対して推論を施した後に、文字列置換を行うという方法を取ることも考えられる。しかし、この場合には、例えば、○○はおかしくも面白くもない。という文は、文字列置換により、○○は、おかしくもつまらない。という文に変換される。このように文字列置換された結果の表現は、おかしいという肯定的表現とつまらないという否定的表現の両面をもつ意見文として分析されてしまうことになり、正確な分類につながらない。この現象はスコープの問題と呼ばれ、単純な文字列置換では否定表現~ないのスコープを正しく扱えないことによって、文字列置換後に意味が変わる部分が生じてしまうことによる。この~ないという表現において起こる問題と同様の問題は、~すぎるや~足りないや~がちといった表現においても起こる。また、~れば、面白かったのに。のように条件節を伴う表現も、否定文を含意しており、同様の問題が生じる。例えばもうひと工夫あれば、良かったのに。という修辞的に丁寧な文例もあれば、もうひと工夫あれば良い。というくだけた感じの文例もあるため、その意味を分析するためには、~のにという部分の表現に着目するだけでなく、条件節~ればという部分の表現に着目する必要がある場合もある。~れば、面白いという表現と面白くないと言う表現とを、類似表現として扱う場合においても、前者から後者への文字列置換を行ってしまうと、条件節~ればの部分が置換されなくなってしまうため、重要な情報が欠落する。3本実施形態の優位性上記のように、文字列置換を行う方法では情報の欠落や意味の改変といった副作用が起こり得る。これに対して、本実施形態による技術は、入力される文を改変することなくそのまま、潜在変数の結合を行うこと、即ち、部分木間の拘束条件を用いることによる処理を行う。一文中で複数の事項を述べている場合に、どの部分が全体の意味に重要な影響を与えるかを判定する処理を、局所的判断で行うのではなく、最後に総合的判断で行うことが望ましい。このため、部分的局所的判断だけで処理をしてしまう文字列置換の手法よりも、元文の情報を全部残したまま学習済のモデルによる処理を行う本実施形態の手法のほうが有利な結果を得られる。なお、上述した実施形態における意味分析装置の機能をコンピューターで実現するようにしても良い。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピューター読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピューターシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいうコンピューターシステムとは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、コンピューター読み取り可能な記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD-ROM等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらにコンピューター読み取り可能な記録媒体とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバーやクライアントとなるコンピューターシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピューターシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。以上、複数の実施形態を説明したが、本発明はさらに次のような変形例でも実施することが可能である。例えば、係り受け解析木記憶部30が記憶する係り受け解析結果データの構成例を図示したが、データ構造としては別の形で、文節間の依存関係木構造を表現するようにしても良い。また例えば、図6に示した処理手順のうち、ステップS2とS3とS4の順序は任意であり、順序を変えて処理しても良い。また、モデルを生成するための装置学習データ記憶部10と、係り受け解析部20と、係り受け解析木記憶部30と、モデル生成部40と、正解データ記憶部50と、拘束条件記憶部60と、モデル記憶部100と、生成されたモデルを用いた文判別のための装置構成モデル記憶部100と、入力部120と、係り受け解析部130と、判別部140と、出力部150とを、それぞれ別装置として実現しても良い。以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。"