"テキストデータ中の一次元文字列に含まれる語句を分類する装置であって、前記一次元文字列を構文解析して得た構文解析木の各々の部分木について、前記部分木中のフレーズの一次元列を生成する手段と、フレーズと該フレーズの属性とを関連付けたフレーズ分類結果のデータベースを参照して、前記生成したフレーズの一次元列中の各フレーズの属性を抽出する手段と、前記生成したフレーズの一次元列と前記抽出したフレーズの属性とから、前記フレーズの一次元列に対応する属性の一次元列を求め、該属性の一次元列とフレーズの一次元列とを関連付けた語句分類結果を生成してデータベースに格納する手段と、を備えることを特徴とする語句分類処理装置。テキストデータに含まれるフレーズを分類する装置であって、前記テキストデータ中の各々の文を構文解析して得た、フレーズを終端記号とする構文解析木の、各々の部分木について、前記部分木から終端記号であるフレーズの一次元列を抽出するフレーズ列抽出部と、前記テキストデータから抽出されたフレーズ一次元列から互いに異なるフレーズを抽出し、所定の出現頻度を有するフレーズのそれぞれに固有のフレーズクラスを割り当てる初期化クラス設定部と、前記フレーズクラスの集合から、取り出すペアがなくなるまで、2つのフレーズクラスのペアを順次取り出して仮マージする仮マージ部と、前記各ペアの仮マージ毎に、前記仮マージされたフレーズクラスについての確率文脈自由文法によって生成される前記テキストデータのエントリピーを算出するエントロピー算出部と、前記各仮マージのペアのうち、前記仮マージの前後で前記エントリピーの増加量が最小となるペアに対応する2つのフレーズクラスを本マージする本マージ部と、を備えることを特徴とするフレーズ分類処理装置。第1のテキストデータから、互いに異なるV個のフレーズを抽出し、前記V個のフレーズの集合を前記フレーズの属性ごとにまとめられたC個のフレーズクラスに分割したクラスタリングを、前記フレーズと該フレーズクラスとを関連付けたフレーズ分類のデータベースとして生成するフレーズ分類部をさらに備え、前記部分木中のフレーズの一次元列を生成する手段は、第2のテキストデータから、前記V個のフレーズおよびその他のフレーズを終端記号とする構文解析木の集合を生成して前記構文解析木から部分木を抽出する部分木抽出部と、前記部分木から終端記号であるフレーズの一次元列を抽出する部分木毎フレーズ列抽出部とを備え、前記生成したフレーズの一次元列中の各フレーズの属性を抽出する手段は、前記フレーズの一次元列において、前記クラスタリングに基づいて前記フレーズから該フレーズが属するフレーズクラスを求めることを含み、前記語句分類結果を生成してデータベースに格納する手段は、前記フレーズの一次元列をフレーズクラスの一次元列に変換して、該フレーズクラスの一次元列に前記フレーズの一次元列を対応させ、前記フレーズクラスの一次元列に対応するフレーズの一次元列の集合を1つの語句クラスとする前記語句分類結果を生成することを含む、ことを特徴とする請求項1に記載の語句分類処理装置。前記フレーズ分類部は、前記フレーズの一次元列から互いに異なるフレーズを抽出し、所定の出現頻度を有するフレーズのそれぞれに固有のフレーズクラスを割り当てる初期化クラス設定部と、前記フレーズクラスの集合から、2つのフレーズクラスのペアを順次取り出して仮マージする仮マージ部と、前記各ペアの仮マージ毎に、前記第1のテキストデータの前記仮マージされたフレーズクラスについての平均相互情報量を算出する平均相互情報量算出部と、前記各仮マージのペアのうち、前記仮マージの前後で前記平均相互情報量の減少量が最小となるペアに対応する2つのフレーズクラスを本マージする本マージ部と、を備えることを特徴とする請求項3に記載の語句分類処理装置。前記フレーズ分類部は、前記フレーズの一次元列から互いに異なるフレーズを抽出し、所定の出現頻度を有するフレーズのそれぞれに固有のフレーズクラスを割り当てる初期化クラス設定部と、前記フレーズクラスの集合から、取り出すペアがなくなるまで、2つのフレーズクラスのペアを順次取り出して仮マージする仮マージ部と、前記各ペアの仮マージ毎に、前記仮マージされたフレーズクラスについての確率文脈自由文法によって生成される前記第1のテキストデータのエントリピーを算出するエントロピー算出部と、前記各仮マージのペアのうち、前記仮マージの前後で前記エントリピーの増加量が最小となるペアに対応する2つのフレーズクラスを本マージする本マージ部と、を備えることを特徴とする請求項3に記載の語句分類処理装置。前記第2のテキストデータは、前記第1のテキストデータの全部あるいは一部である、ことを特徴とする請求項3に記載の語句分類処理装置。テキストデータ中の一次元文字列の構文解析結果の誤りを自動修正する装置であって、前記一次元文字列を構文解析して得た構文解析木の各々の部分木について、前記部分木中のフレーズの一次元列を生成する手段と、フレーズと該フレーズの属性とを関連付けたフレーズ分類結果のデータベースを参照して、前記部分木中のフレーズをフレーズクラスに置換してフレーズクラス置換構文解析木を生成する手段と、前記フレーズクラス置換構文解析木の構文解析結果中の頻度を求める手段と、前記フレーズの一次元列に対応する部分木を前記構文解析結果から抽出する手段と、前記抽出されたそれぞれの部分木に対応するフレーズクラス置換構文解析木の構文解析結果中の頻度をもとに最も頻度の高いフレーズクラス置換構文解析木を求めそのフレーズクラス置換構文解析木の木構造をもとに前記部分木の木構造を修正する手段と、を備えることを特徴とする構文解析誤り修正装置。前記構文解析結果を蓄積したツリーバンク中の部分木に対応するフレーズクラス置換構文解析木の構文解析結果中の頻度をもとに最も頻度の高いフレーズクラス置換構文解析木を求め、前記フレーズクラス置換構文解析木の木構造をもとに前記部分木の木構造を修正する手段を用いる、ことを特徴とする請求項7に記載の構文解析誤り修正装置。テキストデータ中の語句を検索する装置であって、解析対象の文を構文解析して得た構文解析木の各々の部分木について、前記部分木中のフレーズの一次元列を生成する手段と、語句と該語句の属性とを関連付けた語句分類結果のデータベースを参照して、前記生成したフレーズの一次元列の中で各々の語句の順がどの属性の順になるかを求める手段と、語句の属性の順と該語句の属性の順となる語の組合せとを関連付けて持つ語句分類結果のデータベースを参照して、前記求めた属性の順をとる語句群を取得する手段と、を備えることを特徴とする語句検索装置。テキストデータ中の一次元文字列に含まれる語句を分類する方法であって、前記一次元文字列を構文解析して得た構文解析木の各々の部分木の語句について、前記部分木におけるフレーズの一次元列を生成し、フレーズと該フレーズの属性とを関連付けたフレーズ分類結果のデータベースを参照して、前記生成したフレーズ一次元列中の各フレーズの属性を抽出し、前記生成したフレーズ一次元列と前記抽出したフレーズの属性とから、前記フレーズ一次元列に対応する属性の一次元列を求め、該属性一次元列にフレーズ一次元列を関連付けて語句分類結果を生成してデータベースに格納する、ことを特徴とする語句分類処理方法。テキストデータ中の一次元文字列に含まれる語句を分類するコンピュータに、前記一次元文字列を構文解析して得た構文解析木の各々の部分木の語句について、前記部分木中におけるフレーズの一次元列を生成し、フレーズと該フレーズの属性とを関連付けたフレーズ分類結果のデータベースを参照して、前記生成したフレーズ一次元列中の各フレーズの属性を抽出し、前記生成したフレーズ一次元列と前記抽出したフレーズの属性とから、前記フレーズ一次元列に対応する属性の一次元列を求め、該属性一次元列にフレーズ一次元列を関連付けて語句分類結果を生成してデータベースに格納する、機能を実行させるためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。単語は多義的な意味を持つことがある。従って例えば、単に入力されたキーワードとその類語を用いた検索では、検索を行いたい意味での類語とは別に、そのキーワードがもつ他の意味に関する類語が用いられることがある。このような場合には、意図したものとは異なる意味を有する類語が検索結果に含まれてしまうことになる。また、単語クラスの一次元列と隣接する単語クラス間の粘着度に基づいて連語などのフレーズ/語句を抽出する従来技術では、ある単語がフレーズの一部かどうかの判断基準が、単語クラス間の粘着度という言語学的には直接的に意味を持たない基準であった。このため、たとえば首相は昨日のように頻繁に隣接して出現はするが、必ずしも言語学的にまとまった単位ではなく、従って機械翻訳などの言語処理システムに登録するには不適切な語句が抽出される等の問題があった。そこで、本発明の1つの側面では、意味的にまとまった単位のフレーズを含む連語、語句または文およびそれらの類語を分類または検索を可能にすることにある。態様の一例では、テキストデータ中の連文節あるいは文などの一次元文字列に含まれる語句を分類する装置であって、前記一次元文字列を構文解析して得た構文解析木の各々の部分木について、前記部分木中のフレーズの一次元列を生成する手段と、フレーズと該フレーズの属性とを関連付けたフレーズ分類結果のデータベースを参照して、前記生成したフレーズの一次元列中の各フレーズの属性を抽出する手段と、前記生成したフレーズの一次元列と前記抽出したフレーズの属性とから、前記フレーズの一次元列に対応する属性の一次元列を求め、該属性の一次元列とフレーズの一次元列とを関連付けた語句分類結果を生成してデータベースに格納する手段と、を備えることを特徴とする語句分類処理装置を提供する。抽出され分類された語句が意味的言語学的にまとまった単位であることを保証することが可能となる。また、個々の語句constituentを個別に抽出した場合に生じるデータスパースネスの問題を克服できる。これにより意味および文法上の振る舞いの近さを基準として、言語学的にまとまった単位の語句、文およびそれらの類語を分類することができる。以下、本発明を実施するための形態について図面を参照しながら詳細に説明する。まず、第1の実施形態について説明する。第1の実施形態は、与えられたテキストデータから類似表現類似語句をひとまとまりにした語句分類を生成することを可能にする語句分類処理装置に関するものである。図1は、第1の実施形態のフローチャートである。このフローチャートは、例えばCPU中央演算処理装置、メモリ、入出力装置、外部記憶装置などがバスで接続された構成を有するコンピュータで実行される語句分類の制御処理を示すものである。すなわち例えば、CPUが、外部記憶装置に記憶された図1のフローチャートに対応する制御プログラムをメモリに読み出し、順次実行する制御処理を示すものである。まず、第1のテキストデータが読み込まれるステップS101。次に、ステップS101で読み込まれた第1のテキストデータから、構文解析木構文木を生成する構文解析処理が実行されるステップS102。次に、ステップS102で得られた構文解析木毎に、その構文解析木に対応するテキストデータ部分から、最小単位フレーズの一次元列、例えば日本語の場合には文節列が抽出されるステップS103。ステップS103の動作は、図4で説明する。ここで、文節とは、文を細かく切っていったときの、最も小さい意味のまとまりをいう。一般に、文節は、文中での働きや意味から、主語述語修飾語接続語独立語に分類することができる。また、フレーズとは、文を、意味のまとまりを保持した形で細かく切っていったときの断片をいう。文節をさらに切断すると意味のまとまりが保持できなくなるため、日本語においては文節がフレーズの最小単位となる。そこで、日本語においては文節を最小単位フレーズという。英語に関しては後述する。構文解析処理に対する入力となる第1のテキストデータは、文節または最小単位フレーズが複数連なって言語的な意味をなすように構成された単位、すなわち連文節あるいは文などの一次元文字列の集合である。次に、ステップS103で抽出された最小単位フレーズの一次元列についてクラスタリングが実行されることにより、全ての最小単位フレーズが複数のフレーズクラスに分類されるステップS104。本実施形態において、フレーズクラスとは、同義のフレーズのクラスを言う。ステップS104の動作は、図6及び図27で説明する。一方、語句を形成するテキストデータの集合を文単位で記憶する第2のテキストデータについて、第1のテキストデータの場合と同様にして、ステップS101、S102、S103が実行される。これにより、第2のテキストデータについて、構文解析が実行された構文解析木が作成されるが、ここでは最小単位フレーズ文節を終端記号とする構文解析木が作成される。また作成される各構文解析木毎に、その構文解析木を構成する部分的な木構造である部分木が抽出されるステップS105。ここで、第2のテキストデータは、連文節あるいは文などの一次元文字列の集合であり、第1のテキストデータと異なってよく、あるいは、第1のテキストデータの全部または一部であってもよい。この動作は、図7で説明する。次に、ステップS105で抽出された部分木が1つずつ取り出され、その部分木に含まれる各終端記号文節としての最小単位フレーズの一次元列フレーズ列が抽出されるステップS106。本実施形態において、フレーズ列とは、テキストデータ連文節あるいは文などの一次元文字列の集合中に存在する形での2つ以上のフレーズの連なりをいう。さらに、ステップS106において、抽出した部分木毎の最小単位フレーズ列を構成する最小単位フレーズ毎に、それが属するステップS104にて抽出されたフレーズクラスが抽出される。これにより、部分木毎のフレーズクラスの一次元列フレーズクラス列が抽出される。本実施形態において、フレーズクラス列とは、テキストデータ中に存在する形での、2つ以上のフレーズクラスの連なりをいう。そして、部分木毎のフレーズクラスの一次元列に、ステップS106で抽出されている最小単位フレーズの一次元列が対応付けられる以上、ステップS107。ステップS106の動作は、図8及び図11で説明する。ステップS107の動作は、図8、図9及び図11で説明する。最後に、ステップS107にて抽出されたフレーズクラス列に対応するIDが、フレーズクラス列とそのID識別子との対応関係を記憶するフレーズクラス列IDデータベースで検索される。データベース上で対応するIDがなければ、そのIDがフレーズクラス列IDデータベースに新規に登録され、そのIDに対応する最小単位フレーズ列登録用のエントリが、語句クラスデータベースに新規に作成される。語句クラスデータベースには、上記ID毎に、そのIDに対応するフレーズクラス列語句クラスに属するフレーズ列語句が登録される。次に、上記フレーズクラス列に対応してフレーズクラス列IDデータベース上で検索されまたは新規登録されたIDに対応するエントリが、語句クラスデータベース上で特定される。そして、その特定された語句クラスデータベース上のエントリに、ステップS107にて上記フレーズクラス列に対応付けられている最小単位フレーズ列が登録される以上、ステップS108。この動作は、図9で説明する。以上の構成により、語句クラスデータベースにおいて分類される語句クラスにおいて、図2に示されるような語句分類が実現される。図2は、第1の実施形態における語句分類の例を示す図である。図2において例えば、語句分類201に示される長方形の永久磁石を長方形状の永久磁石を等は、2文節からなる語句である。また、語句分類202に示される適当な粘度を与える適度な粘性を付与する等は、3文節からなり文を形成する語句である。さらに、語句分類203に示されるこれに引き続くこれに続く等は、2文節からなる語句である。ここで、語句とは、様々な長さのフレーズの総称であり、1文節レベルの最短フレーズから、複数の文節が連なった長いフレーズまで、様々な長さのフレーズを指し、最大一文丸々をもここでは語句の範疇に入れて考える。そして、語句分類201、202、203にはそれぞれ、類似する表現を有する語句が分類される。ここで、類似とは、語句が、意味的にも、また統語論的にもすなわち文法上の振る舞いにおいても、互いに近いことを意味する。より厳密には、語句Aと語句Bが、類似表現類似語句であるとは、Aを含む多くの文において、Aの出現箇所においてAをBで置換しても、やはり文法的に正しくかつ意味が通る文が得られ、かつ置換前後で意味の類似した文が得られることを言う。例えば図3において、文1a.中の語句直方体状の永久磁石をと文1b.中の語句直方体形の磁性体をは、相互に置換しても、文1a.と文1b.はともに、文法的に正しくかつ意味が通る文となる。従って、これら2つの語句は類似表現類似語句である。同様に、文2a.中の語句適当な粘度を与えると文2b.中の語句適度な粘性を付与するは、相互に置換しても、文2a.と文2b.はともに、文法的に正しくかつ意味が通る文となる。従って、これら2つの語句も類似表現類似語句である。図4は、図1のステップS102の構文解析処理と、図1のステップS103の最小単位フレーズ抽出処理の説明図である。日本語の構文解析処理について示されている。図1のステップS101で読み込まれる第1のテキストデータ中のある文が、例えば直方体の永久磁石を平行に配置するであるとする。これに対して、図1のステップS102での入力テキストに対する構文解析処理の結果、例えば図4aに示されるような構文解析木が出力される。ステップS102の構文解析処理は、例えば機械翻訳等で通常使われるパーサと呼ばれる構文解析装置によって実現することができる。次に、図1のステップS103では、構文解析処理で得られる構文解析木から、最小単位フレーズ列が抽出される。入力テキストが日本語の場合、最小単位フレーズ列は、文節列である。より具体的にはまず、図4aに示されるように、構文解析木の末端の記号列である終端記号列に対応する単語列W1、W2の、W3永久磁石、W4、W5平行、W6に、W7配置、W8するが抽出される。次に、図4bに示されるように、構文解析木上で抽出された終端記号列の一段上の非終端記号列、P1直方体のP2永久磁石をP3平行にP4配置するが、最小単位フレーズ文節の一次元列として抽出される。このように、本実施形態では、単語ではなく、構文解析木解析によって得られる構文解析木上の最小単位フレーズP1、P2、P3、P4が、分類処理対象とされる。最小単位フレーズの代表的な定義は、構文解析木のなかで、一番底に位置する終端記号よりも一段だけ上のレベルにある非終端ノードである。ここで、最小単位フレーズの定義としては、一番底に位置する終端記号の一段上のレベルのものに限定せず、底からN番目に位置する非終端ノードやその他文法によって指定されるノードなども可能である。最小単位フレーズの最小単位というのは、本発明における語句分類処理での一連の処理において、フレーズの中でそれ以上短い単位は扱わず最小単位フレーズを取り扱うフレーズの中で最小の単位として取り扱う、という意味で最小単位なのであり、必ずしも言語学的に、あるいは言語処理一般において最小な単位であることを意味しない。図5は、英語の場合の構文解析処理および最小単位フレーズ抽出処理の説明図である。英語の場合には、文節という定義はない。英語の場合も日本語の場合と同様に、まず終端記号列に対応する単語列W1、W2boy、W3hit、W4、W5ball、W6in、W7the、W8gardenが抽出される。次に非終端記号列に対応するP1、P2hit、P3theball、P4、P5thegardenが抽出される。そして、本実施形態では英語の場合も日本語と同様に最小単位フレーズP1、P2、P3、P4が分類対象とされる。ステップS103の処理は、構文解析器の一般的機能として具備されている文節の切出し機能によって実現することができる。図6は、図1のステップS104の最小単位フレーズ分類処理の説明図である。最小単位フレーズ分類処理では、上述の最小単位フレーズ抽出処理によって抽出された最小単位フレーズの一次元列についてクラスタリングが実行される。例えば、図6aに示されるように、入力テキストデータに対する構文解析処理によって、最小単位フレーズ抽出処理によって、T個の最小単位フレーズ文節P1、P2、、PTの一次元列が抽出されたとする。最小単位フレーズ分類処理では、クラスタリング処理によって、このT個の最小単位フレーズ文節P1、P2、、PTの一次元列がC個のフレーズクラスC1、C2、、C100に分類される。図7は、図1のステップS105の部分木抽出処理の説明図である。部分木抽出処理では、第2のテキストデータに対する構文解析処理で得られる例えば図7aに示される構文解析木から終端記号列に対応する単語列W1、W2、W3、W8の部分を除くことで、最小単位フレーズ文節P1、P2、、PTの一次元列を終端記号とする構文解析木が得られる。続いて、その構文解析木を構成する部分的な木構造である部分木が抽出される。この結果、例えば図7bに示される最小単位フレーズ文節P1、P2、P3、P4の一次元列を終端記号とする構文解析木から、図7cに示されるように、最小単位フレーズ文節P1、P2の一次元列を終端記号とする部分木が抽出される。また、最小単位フレーズ文節P3、P4の一次元列を終端記号とする部分木が抽出される。さらに、最小単位フレーズ文節P1、P2、P3、P4の一次元列を終端記号とする部分木が抽出される。図8は、図1のステップS106の部分木毎フレーズ列抽出処理と、図1のステップS107のフレーズ列フレーズクラス列対応処理の説明図である。部分木毎フレーズ列抽出処理では、部分木抽出処理で抽出された例えば図7cのラベル1,2,3として示される部分木毎に、その部分木に含まれる各終端記号文節としての最小単位フレーズの一次元列が抽出される。すなわち、図7cに示される最小単位フレーズ文節P1、P2の一次元列を終端記号とする部分木に対応して、図8のS801のラベル1として示される最小単位フレーズ列直方体の永久磁石をが抽出される。また、最小単位フレーズ文節P3、P4の一次元列を終端記号とする部分木に対応して、図8のS801のラベル2として示される最小単位フレーズ列平行に配置するが抽出される。さらに、最小単位フレーズ文節P1、P2、P3、P4の一次元列を終端記号とする部分木に対応して、図8のS801のラベル3として示される最小単位フレーズ列直方体の永久磁石を平行に配置するが抽出される。次に、部分木毎フレーズクラス列抽出処理ではまず、部分木毎フレーズ列抽出処理にて抽出されている構文解析木上の最小単位フレーズ文節の一次元列、P1直方体のP2永久磁石をP3平行にP4配置するについて、以下の処理が実行される。すなわち、各最小単位フレーズが属するフレーズクラスが、最小単位フレーズ分類処理にて得られているフレーズクラスの集合中から抽出される。例えば、図8のS802のaにおいて、最小単位フレーズP1直方体のに対してフレーズクラスC5が抽出され、最小単位フレーズP2永久磁石をに対してフレーズクラスC8が抽出され、最小単位フレーズP3平行にに対してフレーズクラスC3が抽出され、最小単位フレーズP4配置するに対してフレーズクラスC7が抽出される。続いて、上述の各最小単位フレーズとフレーズクラスとの対応関係に基づいて、部分木毎フレーズクラス列抽出処理において、以下の処理が実行される。すなわち、部分木毎フレーズ列抽出処理にて抽出された例えば図7cのラベル1,2,3として示される各部分木の最小単位フレーズ列毎に、図8のS802のbに示されるように、フレーズクラス列が対応付けられて抽出される。すなわち、図8のS803として示されるように、ラベル1の部分木の最小単位フレーズ文節P1、P2の一次元列に対して、フレーズクラス列C5C8が抽出される。また、ラベル2の部分木の最小単位フレーズ文節P3、P4の一次元列に対して、フレーズクラス列C3C7が抽出される。さらに、ラベル3の部分木の最小単位フレーズ文節P1、P2、P3、P4の一次元列に対して、フレーズクラス列C5C8C3C7が抽出される。そして、部分木毎フレーズクラス列抽出処理において、部分木毎に抽出されたフレーズ列とフレーズクラス列が対応付けられる。例えば図8のS801に示されるように抽出されたフレーズ列と、図8のS803のように抽出されたフレーズクラス列とが対応付けられる図8のS804。これにより、ラベル1の部分木に関して、最小単位フレーズ列直方体の永久磁石をとフレーズクラス列C5C8が対応付けられる。また、ラベル2の部分木に関して、最小単位フレーズ列平行に配置するとフレーズクラス列C3C7が対応付けられる。さらに、ラベル3の部分木に関して、最小単位フレーズ列直方体の永久磁石を平行に配置するとフレーズクラス列C5C8C3C7が対応付けられる。図9は、図1のステップS108のフレーズ列分類処理の説明図である。フレーズ列分類処理では、部分木毎フレーズクラス列抽出処理にて抽出されたフレーズクラス列に対応するIDがフレーズクラス列IDデータベース上で検索される。例えば図8のS803に示されるラベル1の部分木に対応するフレーズクラス列C5C8に対応するフレーズクラス列ID=mが、フレーズクラス列IDデータベース上で検索される。例えば図9のS901として示されるように、検索が成功すると、ID=mに対応するエントリが語句クラスデータベース上で特定される。そして、図9のS902として示されるように、そのエントリに、ラベル1の部分木に対応してフレーズクラス列C5C8に対応付けられている図8のS801に示されるフレーズ列直方体の永久磁石をが、登録される。フレーズクラス列IDデータベース上でのフレーズ列IDの検索に失敗した場合には、そのフレーズクラス列は初めて出現したものである。この場合には、そのIDがフレーズクラス列IDデータベースに新規に登録され、そのIDに対応する最小単位フレーズ列登録用のエントリが、語句クラスデータベースに新規に作成される。その後、他の部分木に対応して同じフレーズクラス列C5C8が抽出された場合には、そのフレーズクラス列のフレーズクラス列ID=mに対応する語句クラスデータベース上のエントリに、その部分木に対応付けられている新たなフレーズ列が登録される。上述したように、第1の実施形態によれば、テキストデータの構文解析木の部分木に対応する語句を、フレーズクラスの列に対応させ、同一のフレーズクラス列に対応する語句を抽出して1つの語句クラスとすることにより語句の分類を行う。これらの一連の処理が、第2のテキストデータのコーパス全体にわたって繰返し実行される。この結果、第1の実施形態では、語句抽出の基準として、構文解析木の部分木に対応する語句constituent、部分木の一番下の葉を左から右に並べたもののみを抽出するという制約を課すことにより、抽出された語句が言語学的にまとまった単位であることを保証している。更に第1の実施形態では、constituentをフレーズの1次元列で表現し、更にフレーズの1次元列をフレーズクラスの1次元列に対応させ、そのフレーズクラスの1次元列の頻度をconstituent抽出の際の閾値として使うことで、個々のconstituentを個別に抽出した場合に生じるデータスパースネス問題を克服している。これにより本実施形態によれば意味および文法上の振る舞いの近さを基準として、言語学的にまとまった単位の語句を分類することができる。上記のデータスパースネス問題とは、コーパスベースの自然言語処理において頻出する問題である。コーパスベースの自然言語処理においては、大量のテキストの中から有益な言語現象や言語統計を抽出し学習を行い、それを基に課題の処理を行うが、抽出する言語現象が精緻なきめの細かいものであればあるほど、その頻度が低くなり、学習データに一度も現れなかった頻度ゼロの言語現象を課題として扱わなければならなくなるケースが増えてくる。これがデータスパースネス問題である。本発明の第1の実施形態により、個々の語句をばらばらに扱うのではなく、語句クラスとしてグループ化して扱うことにより、取り扱う言語現象の頻度を飛躍的に高めることができ、データスパースネス問題を克服することができる。以上により、本発明の第1の実施形態によれば、より精度がよくかつ高速な検索を可能とするテキストデータの分類が可能となる。図10は、図1のフローチャートで示される第1の実施形態を語句分類処理装置として実現した場合の機能ブロック図である。図10において、テキストデータ記憶部1001-1は、語句を形成する第1のテキストデータの集合を、文単位で記憶する。構文解析部1002は、テキストデータ記憶部1001-1から第1のテキストデータを読み込み、1つ以上の構文解析木を生成する構文解析処理を実行する。この部分は、図1のステップS101およびS102の処理に対応する機能を実現する。最小単位フレーズ抽出部1003は、構文解析部1002が構文解析した構文解析木毎に、その構文解析木に対応するテキストデータ部分から、最小単位フレーズの一次元列、例えば日本語の場合には文節列を抽出する。この部分は、図1のステップS103の処理に対応する機能を実現する。最小単位フレーズ分類部1004は、最小単位フレーズ抽出部1003が抽出した最小単位フレーズの一次元列についてクラスタリングを実行することにより、全ての最小単位フレーズを複数のフレーズクラスに分類する。この部分は、図1のステップS104の処理に対応する機能を実現する。部分木抽出部1005は、テキストデータ記憶部1001-2に記憶されている第2のテキストデータを構文解析して得た各構文解析木毎に、その構文解析木を構成する部分的な木構造である部分木を抽出する。この部分は、図1のステップS105の処理に対応する機能を実現する。ここで、テキストデータ記憶部1001-2は、テキストデータ記憶部1001-1と同じであってもよく、第2のテキストデータは、第1のテキストデータの全部または一部であってもよい。部分木毎フレーズ列抽出部1006は、部分木抽出部1005が抽出した部分木を1つずつ取り出し、その部分木に含まれる各終端記号文節としての最小単位フレーズの一次元列を抽出する。この部分は、図1のステップS106の処理に対応する機能を実現する。部分木毎フレーズクラス列抽出部1007は、部分木毎フレーズ列抽出部1006が抽出した部分木毎の最小単位フレーズ列を構成する最小単位フレーズ毎に、それが属する最小単位フレーズ分類部1004が抽出したフレーズクラスを抽出する。これにより、部分木毎フレーズクラス列抽出部1007は、部分木毎のフレーズクラスの一次元列を抽出する。そして、部分木毎フレーズクラス列抽出部1007は、部分木毎のフレーズクラスの一次元列に、部分木毎フレーズ列抽出部1006が抽出している最小単位フレーズの一次元列を対応付ける。この部分は、図1のステップS107の処理に対応する機能を実現する。フレーズ列分類部1008は、部分木毎フレーズクラス列抽出部1007が抽出したフレーズクラス列に対応するIDをフレーズクラス列IDデータベース記憶部309上で検索する。フレーズ列分類部1008は、対応するIDがなければ、そのIDをフレーズクラス列IDデータベース記憶部309に新規に登録し、そのIDに対応する最小単位フレーズ列登録用のエントリを、語句クラスデータベース記憶部310に新規に作成する。フレーズ列分類部1008は、上記フレーズクラス列に対応してフレーズクラス列IDデータベース記憶部309上で検索されまたは新規登録されたIDに対応するエントリを、語句クラスデータベース記憶部310上で特定する。そして、フレーズ列分類部1008は、その特定した語句クラスデータベース記憶部310上のエントリに、部分木毎フレーズ列抽出部1006において上記フレーズクラス列に対応付けられている最小単位フレーズ列を登録する。この部分は、図1のステップS108の処理に対応する機能を実現する。図11は、第1の実施形態をより詳細に説明するフローチャートである。このフローチャートは、図1の第1の実施形態のフローチャートのステップS106からS108までの一連の処理の具体例を開示するものである。まず、図1のステップS105によって以下のような部分木が与えられ、図1のステップS104によって以下のような最小単位フレーズ分類結果が与えられる図11のステップS1102。部分木は、第2のテキストデータから生成されたものである。第2のテキストデータがN個の文からなる場合は、まずN個の最小単位フレーズ文節を終端ノードとする構文解析木が得られる。そして、それぞれの構文解析木から、その構文解析木中の非終端ノードの数だけの部分木が得られる。従って、1文中の平均非終端ノード数がMの場合、全テキストデータから合計N×M=K個の部分木が収集されることになる。例えば、第2のテキストデータ中のある1文Aが、A:直方体の永久磁石を平行に配置するという文であった場合、図12aに示される3個の非終端ノードに対応して、図12bに示されるように、3個の部分木が得られる。より具体的には、図14aに示されるように、総計K個の部分木が得られる。次に、最小単位フレーズ分類結果は、図1のステップS104で得られる最小単位フレーズ文節の分類クラスタリングの結果である。ここでは、全部でL個のクラスに分類されたとして、それぞれのクラスに、P1からPLまでの固有のID番号がふられているとする。具体的には、日本語の場合、図14bに示されるような形式で、各文節クラスID毎に、各クラスに属する文節が登録されている。次に、図11のステップS1103の部分木へのフレーズクラス付与の処理は、以下に示されるようにして実行される。まず、図15aに示されるような総計K個の部分木から、1つずつ部分木が取り出される。そして、その部分木に含まれる各終端記号文節に対し、ステップS1102で得た文節分類結果図15b、図14bから、その文節の属する文節クラスを検索し、その文節に文節クラスのIDを対応させる。結果として、K個の部分木から、K個のフレーズクラス情報付き部分木が得られる。このK個のフレーズクラス情報付き部分木に1からKまでの通し番号を付ける。例えば、図13bに示される部分木1Bに含まれる各終端記号文節P1、P2に対して、図13aに示される文節分類結果からそれぞれ文節クラスP5、P8が検索され、この結果、図13cに示されるフレーズクラス情報付き部分木1Pが得られる。このフレーズクラス情報付き部分木のデータ構造は、図15cに示される如くとなる。次に、図11のステップS1104のフレーズ列の抽出処理は、以下に示されるようにして実行される。すなわち、ステップS1103で抽出された各フレーズクラス情報付き部分木から、部分木に含まれる全終端記号文節を左から右に順番に並べた結果得られる文節の1次元列フレーズ列を抽出する。この結果、合計K個のフレーズクラス情報付き部分木からK個のフレーズ列が抽出される。図13の例では、フレーズクラス情報付き部分木1Pからフレーズ列直方体の永久磁石をが抽出される。より具体的には、図16aに示されるようなフレーズクラス情報付き部分木データから、図16bに示されるようなフレーズ列文節列のデータが得られる。次に、図11のステップS1105のフレーズクラス列文節クラス列の抽出処理は、以下に示されるようにして実行される。すなわち、ステップS1103で抽出された各フレーズクラス情報付き部分木から、部分木に含まれる終端記号文節に付与された文節クラスIDを左から右に順番に並べた結果得られる文節クラスの1次元列フレーズクラス列が抽出される。この結果、合計K個のフレーズクラス情報付き部分木からK個のフレーズクラス列が抽出される。図13の例では、フレーズクラス情報付き部分木1Pからフレーズクラス列C5、C8が抽出される。より具体的には、図17aに示されるようなフレーズクラス情報付き部分木データから、図17bに示されるようなフレーズクラス列文節クラス列のデータが得られる。次に、フレーズ列フレーズクラス列の対応付処理は、以下のようにして実行される。すなわち、ステップS1104およびステップS1105で抽出されたn番目の通し番号nのフレーズクラス情報付き部分木から得られたフレーズ列およびフレーズクラス列が互いに対応付けられる。図13の例では、フレーズ列直方体の永久磁石をとフレーズクラス列C5、C8が対応付けられる。この結果、全部でK個のフレーズ列-フレーズクラス列ペアが生成される。より具体的には、図18aに示されるフレーズ列文節列のデータと図18bに示されるフレーズクラス列文節クラス列のデータとから、図18cに示されるようなフレーズ列とフレーズクラス列のペアのデータが得られる。最後に、ステップS1107のフレーズ列の分類処理は、以下のようにして実行される。まず、ステップS1105で得られたフレーズクラス列のデータが、任意の基準でソートされる。例えば、図19aに示されるフレーズクラス列文節クラス列のデータが、図19bに示されるようにソートされる。次に、ソートされたフレーズクラス列の集合から重複する要素が削除され、互いに異なるフレーズクラス列の集合が得られる。そして、合計Q個の異なるフレーズクラス列が得られとし、それぞれに1からQまでの通し番号IDが付与される。具体的には、図19bのように得られたソートされたフレーズクラス列文節クラス列のデータから、図19cに示されるようなQ個の異なるフレーズクラス列文節クラス列のデータが得られる。フレーズクラス列とそのIDの対応関係を示すエントリが、図10のフレーズクラス列IDデータベース記憶部309に記憶されるフレーズクラス列IDデータベースに格納される。具体的には、図20aに示されるQ個の異なるフレーズクラス列文節クラス列のデータと各ID1~Qとの対応関係が、図20bに示されるように、フレーズクラス列IDデータベースに格納される。次に、1からQまでのIDがふられたQ個の空の要素数0の語句クラスのエントリが作成され、例えば図20cに示されるように、語句クラスデータベース記憶部310に記憶される語句クラスデータベースに格納される。ステップS1106で得られたK個のフレーズ列-フレーズクラス列ペアのそれぞれについて例えば図21a、フレーズクラス列にふられたIDがフレーズクラス列IDデータベースから検索される例えば図21b。そして、そのIDと同じIDを持つ語句クラスデータベース中の語句クラスのエントリに、対応するフレーズ列が挿入される例えば図21c。K個のペアについてステップS1107の処理が実行された結果、K個のフレーズ列が、Q個の語句クラスのいずれかにそれぞれ分類される。最後に、Q個の語句クラスが、フレーズ列分類結果として出力される。図22は、図1の第1の実施形態のフローチャートのステップS104の最小単位フレーズ分類処理の第1の具体例を開示するものである。図6にて説明したように、最小単位フレーズ分類処理では、例えばT個の最小単位フレーズ文節P1、P2、、PTの一次元列が、C個のフレーズクラスC1、C2、、C100にクラスタリングされる。図22に示されるフローチャートでは、このクラスタリング処理が、平均相互情報量を評価指標として実行される。図22において、まず、現在までに得られているフレーズクラスの集合から、フレーズクラスのペアP1、P2が選択されるステップS2201。初期状態では、フレーズクラスのペアP1,P2は各々、最小単位フレーズ1つのみを要素とするフレーズクラスシングルトンクラスからなる。次の状態からはフレーズクラスのペアP1,P2は各クラスからなる。そして、選択可能な全てのフレーズクラスのペアについて、ステップS2202からS2204までの一連の処理が繰り返し実行されるステップS2201からS2205のループ処理。各繰返しにおいて、まず、フレーズクラスのペアP1とP2が仮マージされ、平均相互情報量の減少量が算出されるステップS2202。以降、この量を、milossと呼ぶ。次に、milossが、これまでの最小値Minよりも小さいか否かが判定されるステップS2203。ステップS2203の判定がYESならば、Minがmilossの値に置き換えられるステップS2204。ステップS2203の判定がNOの場合またはステップS2204の処理の後、ステップS2205→S2201の制御処理が実行され、次のフレーズクラスのペアP1、P2が選択される。以上のループ処理によって、全てのフレーズクラスのペアに対する処理が終了すると、平均相互情報量の減少量milossの最小値Minに対応する仮マージペアP1、P2が実際にマージされて1つのクラスとされ、クラス数が1減少させられる。その後、フレーズのクラス数が規定値まで減少したか否かが判定されるステップS2207。ステップS2207の判定がNOならば、ステップS2201の処理に戻って、再度ステップS2201からS2205までのループ処理が実行される。ステップS2207の判定がYESとなると、図1のステップS104の最小単位フレーズ分類処理を終了する。クラスタリングの結果は、各クラスに属する最小単位フレーズの識別情報と共に、記憶装置に記憶される。図22のフローチャートで示される最小単位フレーズ分類処理の詳細について、さらに図23から図25の説明図を用いて説明する。まず、図1のステップS103の最小単位フレーズ抽出処理によって、入力される第1のテキストデータが最小単位フレーズ、ここでは日本語の例のため文節に分割される。例えば、テキストデータ前記ステップ1により制御手段Aを構成し前記ステップ2により前記駆動牽制手段Bを構成するは、空白を区切りとして次のように分割される。前記ステップ1により制御手段Aを構成し前記ステップ2により前記駆動牽制手段Bを構成する次に、第1のテキストデータ中の全ての文について文節の抽出処理が実行される。そして、互いに異なる文節が抽出され、抽出された文節が頻度の高い順に並べられて、頻度付き文節リストが作成される。頻度に閾値を儲け、その閾値よりも頻度の低い文節を文節リストから削除してもよい。この結果、例えば、図23の2301に示されるような文節リストが得られる。例えば、第1のテキストデータから、図24aに示されるように、T個からなる文節の一次元列B1B2B3BTが抽出されるとする。この文節列に対して、テキストデータでの出現頻度順の並びかえが実行される。この結果、図24bに示されるように、V個の文節のリスト{P1、P2、P3、P4、、PV}が生成される。次に、このテキストデータの最小構成単位としての文節{P1、P2、P3、P4、、PV}のそれぞれに、文節クラスフレーズクラスとして初期化クラスが割り当てられる。初期状態において、それぞれの文節クラスには1つのみの文節が属する。ここで、文節の個数Tは、例えば、1億個であり、文節リストの個数Vは、例えば、100万個である。出現頻度順に上位の所定数が選択されることにより、文節リストの個数Vが文節の個数Tよりも大幅に削減される。図22のフローチャートでは、V個の文節のリスト{P1、P2、P3、P4、、PV}が、ステップS2201でのフレーズクラスの集合とされる。そして、図22のフローチャートで示されるクラスタリング処理は、次のような処理として実現される。すなわち、この文節リストである初期化クラスから選択される2つの文節クラスをマージした場合に、元のテキストデータの生成確率の減少量が最も少なくなるものを同一の文節クラスに統合する処理である。ここで、元のテキストデータの文節ベースのクラスバイグラムモデルによる生成確率は、平均相互情報量AMIを用いて表現することができ、この平均相互情報量AMIは次式により表すことができる。ここで、PrPiは、テキストデータの文節の一次元列B1B2B3BTをその文節が属する文節クラスで置き換えた場合、そのテキストデータの文節クラスの一次元列でのクラスPiの出現確率、PrPjは、テキストデータの文節の一次元列B1B2B3BTをその文節が属する文節クラスで置き換えた場合、そのテキストデータの文節クラスの一次元列でのクラスPjの出現確率、PrPi、Pjは、テキストデータの文節の一次元列B1B2B3BTを、その文節が属する文節クラスで置き換えた場合、そのテキストデータの文節クラスの一次元列での文節クラスPiの次に隣接して文節クラスPjが出現する確率である。図22のステップS2202では、仮マージの前後でそれぞれ上記数1式に基づいて平均相互情報量AMIが算出され、両者間の減少量が算出される。図25は、図22のフローチャートに対応する機能ブロック図である。図25において、初期化クラス設定部2501は、テキストデータの文節の一次元列B1B2B3BTから互いに異なる文節を抽出し、所定の出現頻度を有するV個の文節{P1、P2、P3、P4、、PV}のそれぞれに、固有の文節クラス{P1、P2、P3、P4、、PV}を割り当てる。仮マージ部2502は、文節クラスの集合{P1、P2、P3、P4、、PM}から2つの文節クラス{Pi、Pj}を取り出して仮マージする。仮マージ部2502は、図22のステップS2202の機能を実現する。平均相互情報量算出部2503は、テキストデータの仮マージされた文節クラス{P1、P2、P3、P4、、PM1}についての平均相互情報量AMIを数1式により算出する。そして、平均相互情報量算出部2503は、新たに算出された平均相互情報量AMIの仮マージ前の平均相互情報量AMIからの減少量を算出する。この平均相互情報量算出部2503は、図22のステップS2202の機能を実現する。この場合、M個の文節クラスの集合{P1、P2、P3、P4、、PM}から2つの文節クラス{Pi、Pj}を取り出だす取り出しかたは、MM-1/2個だけ存在するので、MM-1/2回の平均相互情報量AMIの計算を行う必要がある。すなわち、図22のステップS2201からS2205のループ処理の繰返し回数は、MM-1/2回となる。本マージ部2504は、仮マージ部2502により計算されたMM-1/2個の平均相互情報量AMIの値に基づいて、平均相互情報量AMIの減少量を最小とする2つの文節クラス{Pi、Pj}を文節クラスの集合{P1、P2、P3、P4、、PM}から取り出して本マージする。本マージ部2504は、図22のステップS2206の機能を実現する。このことにより、本マージされたいずれかの文節クラス{Pi、Pj}に属する文節は、同一の文節クラスに分類される。図26は、図1の第1の実施形態のフローチャートのステップS104の最小単位フレーズ分類処理の第2の具体例を開示するものである。図26に示されるフローチャートその2では、クラスタリング処理が、図22に示されるフローチャートで使用された平均相互情報量の代わりに、確率文脈自由文法によって生成される言語文の集合のエントリピーを評価指標として実行される。図26において、まず、現在までに得られているフレーズクラスの集合から、フレーズクラスのペアP1、P2が選択されるステップS2601。第3の実施形態の場合と同様に、初期状態では、フレーズクラスの集合は、各最小単位フレーズを1つのみ要素として持つクラスをそれぞれフレーズクラスとするものである。そして、選択可能な全てのフレーズクラスのペアについて、ステップS2602からS2604までの一連の処理が繰り返し実行されるステップS2601からS2605のループ処理。各繰返しにおいて、まず、フレーズクラスのペアP1とP2が仮マージされ、エントロピーの増加量が算出されるステップS2602。以降、この量を、EntGainと呼ぶ。次に、EntGainが、これまでの最小値Minよりも小さいか否かが判定されるステップS2603。ステップS2603の判定がYESならば、MinがEntGainの値に置き換えられるステップS2604。ステップS2603の判定がNOの場合またはステップS2604の処理の後、ステップS2605→S2601の制御処理が実行され、次のフレーズクラスのペアP1、P2が選択される。以上のループ処理によって、全てのフレーズクラスのペアに対する処理が終了すると、エントロピーの増加量EntGainの最小値Minに対応する仮マージペアP1、P2が実際にマージされて1つのクラスとされ、クラス数が1減少させられる。その後、フレーズのクラス数が規定値まで減少したか否かが判定されるステップS2607。ステップS2607の判定がNOならば、ステップS2601の処理に戻って、再度ステップS2601からS2605までのループ処理が実行される。ステップS2607の判定がYESとなると、図1のステップS104の最小単位フレーズ分類処理を終了する。クラスタリングの結果は、各クラスに属する最小単位フレーズの識別情報と共に、記憶装置に記憶される。図26のフローチャートで示される最小単位フレーズ分類処理の詳細について、さらに図27の説明図を用いて説明する。まず、図23から図25の説明の場合と同様に、入力される第1のテキストデータから、所定の出現頻度を有する文節{P1、P2、P3、P4、、PV}のそれぞれに固有の初期化文節クラス{P1、P2、P3、P4、、PV}を作成する。初期状態において、それぞれの文節クラスには1つのみの文節が属する。図26のフローチャートでは、V個の文節のリスト{P1、P2、P3、P4、、PV}が、ステップS2601でのフレーズクラスの集合とされる。そして、図26のフローチャートで示されるクラスタリング処理は、次のような処理として実現される。すなわち、この文節リストである初期化クラスから選択される2つの文節クラスをマージした場合に、元のテキストデータから求められる確率文脈自由文法によって生成される言語の経験的エントロピーempiricalentropy、ETの増大が最も少なくなるものを同一の文節クラスに統合する処理である。このエントロピーETは次式により表すことができる。ET-/Σki1|si|2ここで、Kはテキストデータ中の文の数、siはテキストデータ中のi番目の文、siは文si中の文節の数、Psiは文siの確率文脈自由文法による生成確率を指す。図27は、エントロピーを評価指標とする最小単位フレーズ分類処理における確率文脈自由文法の説明図である。今、構文解析によって図27aに示されるような構文解析木が得られているとする。これは図8の場合と同様の例であり、構文解析木を構成する最小単位フレーズW1、W2、W3、W4に対してそれぞれ、フレーズクラスC5、C8、C3、C7が対応付けられている。ここで、図27に示されるように、確率文脈自由文法Stochasticcontext-freegrammar,SCFGにおいては、構文解析木のノードSからノードA1A2が生成される確率をP1とする。また、ノードA1からフレーズクラス列C5C8が生成される確率をP2、ノードA2からフレーズクラス列C3C7が生成される確率をP3とする。さらに、フレーズクラスC5から最小単位フレーズ直方体のが選択される確率をP4とする。同様に、フレーズクラスC8から最小単位フレーズ永久磁石をが選択される確率をP5とする。また、フレーズクラスC3から最小単位フレーズ平行にが選択される確率をP6とする。そして、フレーズクラスC7から最小単位フレーズ配置するが選択される確率をP7とする。この場合において、文S直方体の永久磁石を平行に配置するの図27に示す構文解析木の生成確率PSは、PS=P1×P2××P73で与えられる。上述の確率文脈自由文法の考え方に基づくテキストデータからのエントロピーETの具体的な計算方法について、以下に説明する。Ctt=1,2,,Cを最小単位フレーズ文節のクラスとし、ntをクラスCt中の要素の数、CtjをクラスCt中のj番目の要素、mt,jをテキストコーパスT中のCtjの出現頻度とする。この場合、確率文脈自由文法による文導出の過程においてクラスCtがある最小単位フレーズ文節Ctjに書き換えられる確率PCtjCtは、PCtjCt=mt,i/Σnj1mt,j4で与えられる。例えば、図27に示される確率P4、P5、P6、P7などは、4式に基づいて計算することができる。他の種類の生成確率、例えば図27に示される確率P1、P2、P3などは、通常の確率文脈自由文法における生成確率の求め方と同様、第1のテキストデータのコーパス全体の構文解析木におけるそれぞれの生成規則の出現頻度から求められる。厳密には、生成規則A→B1B2BLについて、テキストコーパス全体の構文解析木中におけるノードラベルAの出現頻度をNA、親ノードAの直下に子ノードの列B1B2BLが過不足なくこの順で出現する頻度をNA→B1B2BLとすると、ラベルAがB1B2BLに書き換えられる確率PB1B2BL|Aは、PB1B2BL|A=NA→B1B2BL/NA5で与えられる。文Sの構文解析木の導出確率、すなわち、文SとSの構文解析木の同時確率jointprobabilityは、その導出で使われた生成規則群の確率の積で表される。なお、Sの構文解析木が複数存在する場合は、それぞれの構文解析木の導出確率の和によって文Sの生成確率PSが与えられる。図26のステップS2602では、以上の2式から5式の計算式に基づいて、仮マージ前後でそれぞれエントロピーETが計算され、両者間の増加量が算出される。なお、エントロピーETの計算において確率を付与する前の文法文脈自由文法は、上述のように構文解析木の集合から生成されてもよいし、予め与えられた文法であってもよい。確率文脈自由文法によって生成される言語文の集合のエントリピーを評価指標とすることで、平均相互情報量AMIを使った場合よりも、優れた最小単位フレーズ文節の分類を行うことができる。平均相互情報量を使った場合、テキスト中の各文節のバイグラム情報隣接頻度がクラスタリングの基準になるため、得られる文節のクラスはローカルな文脈において類似の使われ方をする文節の集まりになる。一方、確率文脈自由文法によって生成される言語文の集合のエントリピーを用いてクラスタリングを行った場合、文全体の中で構文構造上類似の使われ方をする文節が同一クラスに集まるため、ローカルな文脈では必ずしも捕らえられない文節の類似性を捕らえることができる。例えば、どうか、なにとぞ、ぜひという表現で始まる文は最後によろしくお願いします、よろしくお願いいたしますと言った表現で終わる事が多いが、どうかとよろしくお願いしますの間にどのような表現が来るかに関しては非常に自由度が高いために、ローカルな文脈の中でのどうかとなにとぞの類似関係を捕らえるのは難しい。例:なにとぞ本件につきましてご理解いただきますようお願い致します。どうか成功しますようお願いします。しかし、図28に示されるように、構文解析木上での位置関係を見た場合、なにとぞとお願いいたしますは直接S→L18L19という生成規則によって関連付けられている。どうかとお願いしますも同様である。なお、図28において、Cは文節のクラスをさすが、Lは確率文脈自由文法における非終端記号である。具体的にどういうLを使うかはもととなる文法によるが、本例は、Lの子ノードの中でのHeadノードから属性を継承するタイプの文法を用いた例である。特に、Headが文節クラスである場合、その親ノードであるLは、文節クラスのクラス番号をそのまま受け継いだノードか、あるいは、文節クラスをさらに類似クラスに纏め上げたスーパークラスの番号を付ける。例えば、本件につきましてというノードの場合、Headノードはつきましての属するクラスC329であるので、その親ノードはL329となっている。本例の場合、本件につきましてご理解いただきますようお願い致しますというフレーズのHeadであるL19はお願い致しますのノードラベルL19と同じであることから、本件につきましてご理解いただきますようお願い致しますというフレーズの概念的な中心をなすのはお願い致しますという表現であることが分かる。そして、S→L18L19という生成規則によって、なにとぞというフレーズはお願い致しますというフレーズをHead情報として持つ更に長いフレーズと連接して1つの文を構成していることがわかる。以上の確率文脈自由文法によって生成される言語文の集合のエントリピーを評価指標とする最小単位フレーズ分類処理により、構文解析木の部分木に対応する語句constituentがフレーズの1次元列で表現される。さらに、フレーズの1次元列がフレーズクラスの1次元列に対応させられ、そのフレーズクラスの1次元列の頻度がconstituent抽出の際の閾値として使用される。この結果、最小単位フレーズの分類結果として、構文上相互に類似する可能性の高い最小単位フレーズ日本語の場合は文節同士が同じフレーズクラス文節クラスに分類される結果を得ることが可能となる。これにより、個々のconstituentを個別に抽出した場合に生じるデータスパースネス問題を克服することが可能となる。図29から図33は、第1の実施形態において図10の語句クラスデータベース記憶部310に得られる語句クラスデータベースであるフレーズ列分類の例を示す図である。例えば図29の例1では、2文節に相当するフレーズクラス列に対応するフレーズ列として、これらに引き続くやこれらに後続するなどのフレーズ列文節列が、1つのフレーズクラス列C1000C120に登録されていることが示されている。例えば引き続くと後続するは、異なる文節であるが、フレーズ列として見たときには、このクラスに登録される全てのフレーズ列は、全て類似の意味を有していることがわかる。また、つづくのようにひらがなで記述されたフレーズを含むフレーズ列も、正しく分類されていることがわかる。また、図29では、クラス内の各フレーズ列について、テキストデータ中での出現頻度が付加されている。各クラスにフレーズ列を登録するときに、出現頻度が所定閾値以上のものを登録するようにしてもよい。あるいは、各フレーズクラス列から各フレーズ列を選択するときに、この出現頻度に基づいて選択が制御されるようにしてもよい。図30の例2は、3文節で1つの文を形成しているフレーズ列が、1つのフレーズクラス列に分類される例を示したものである。図31の例3は、図2から図9の説明図にて説明したフレーズクラス列C5C8に分類されるフレーズ列の例である。図32および図33の例4は、車の整備に関するフレーズ列が1つのフレーズクラス列C227C973C903に登録される例を示しており、様々な表現のフレーズ列が類似の意味をもつものとして1つのフレーズクラス列に分類される例が示されている。例4でも、図29の例1の場合と同様に、クラス内の各フレーズ列について、テキストデータ中での出現頻度が付加されている。この場合も、各クラスにフレーズ列を登録するときに、出現頻度が所定閾値以上のものを登録するようにしてもよい。あるいは、各フレーズクラス列から各フレーズ列を選択するときに、この出現頻度に基づいて選択が制御されるようにしてもよい。次に、第2の実施形態について説明する。第2の実施形態は、第1の実施形態による語句分類処理を利用して文書データベースに対する概念検索を実現する語句検索処理に関するものである。例えば、溶剤に適当な粘度を与えるモノマー成分というキータームKey1で文書データベースを検索した時に、従来の検索技術では、キータームの構成要素である適度なや粘度、与えるというキーワードがそのままの形で使われた文文書しか検索できなかった。これに対して、第1の実施形態によって作成される語句クラスデータベースを用いると、表現の揺れに適切に対応でき、関連性の高いドキュメントがより多く検索できる。上記のキータームKey1でデータベースを検索した場合、従来技術では溶剤に適度な粘性を付与するモノマー成分とい文は検索できないが、第2の実施例を用いれば検索可能となる。図34は、第2の実施形態の検索処理を示すフローチャートである。このフローチャートは、第1の実施形態の場合と同様に、例えばCPU、メモリ、入出力装置、外部記憶装置などがバスで接続された構成を有するコンピュータで実行される語句検索の制御処理を示すものである。すなわち例えば、CPUが、外部記憶装置に記憶された図34のフローチャートに対応する制御プログラムをメモリに読み出し、順次実行する制御処理を示すものである。図34において、まず検索キータームが読み込まれるステップS3401。次に、第1の実施形態等で生成された語句クラスデータベースの語句分類結果以下単に語句分類結果と呼ぶが参照される。これにより、ステップS3401にて入力された検索キータームが、類似する1つ以上の検索キータームに展開されるステップS3402。次に、ステップS3403からS3406までのループ処理により、ステップS3402にて展開された各検索キータームについて、以下のステップS3404とS205の処理が繰り返し実行される。まず、展開された検索キータームから選択された1つの検索キータームによって、文書データベース内の文書データベースが検索されるステップS3404。次に、ステップS3404で検索された文書が、メモリ等の記憶装置上等に記憶されている検索結果集合に加えられるステップS3405。展開された検索キータームの全てについて、ステップS3404とS3405の処理が終了すると、最後に、検索結果集合がコンピュータディスプレイ等の出力装置に出力される。図35は、図34のステップS3402の検索キータームの展開処理を示すフローチャートである。まず、ステップS3401で入力された検索キータームが読み込まれて、文節毎に区切られる。文節の境界位置および検索キータームの先頭と終端に、後述する探索ポインタの移動ポイントが作成されるステップS3501。検索キータームを文節毎に区切る処理は、日本語構文解析器の一般的機能として具備されている文節の切出し機能によって実現することができる。次に、ステップS3501で作成された移動ポイントのうち、検索キータームの先頭位置がメモリ等の記憶装置上等のポインタP0として設定され、検索キータームの終端位置が同じくポインタP1として設定される。さらに、やはりメモリ等の記憶装置上等の記憶エリアである語句置換オペレーションセットΣに、空の集合φがセットされる以上、ステップS3502。次に、最初にポインタP0とP1が一致するか否か判定された後ステップS3503、一致しないNOときステップS3504で、探索ポインタPPの値がポインタP0の値に、セットされるステップS3504。その後、ステップS3508で探索ポインタPPの値がステップS3501で作成された次の移動ポイントに順次進められながら、探索ポインタPPの値がポインタP1の値になるまで、ステップS3505からS3509のループ処理が繰り返し実行される。このループ処理においては、検索キーターム上で、ポインタP0と探索ポインタPPの間の文字列Lが、語句分類結果の何れかのクラス中に存在するか否かが判定されるステップS3506。ステップS3506の判定がYESならば、以下の処理が実行される。すなわち、検索キーターム中の部分文字列Lを、上記判定されたクラス中の各文節要素L2で置き換える置換操作RL,L2が、各L2毎に実行され、その置換結果が語句置換オペレーションセットΣの要素に加えられるステップS3507。ステップS3506の判定がNOの場合またはステップS3507の処理の後に、探索ポインタPPの値が次の移動ポイントへ進められるステップS3508。以上のステップS3506からS3509の繰返し処理により、検索キーターム上で現在のポインタP0の位置から、文字列Lの長さがポインタP1までの間で順次長くされながら、語句分類結果に同じ文字列が登録されているか否かが検索される。この間での探索が全て終わったら、ステップS3510でポインタP0の位置が次の移動ポイントに移動させられた後、ステップS3503の判定を経て、探索ポインタPPがポインタP0の位置に初期設定される。そして再度、ステップS3505からステップS3509の繰返し処理により、検索キーターム上で新たなポインタP0の位置から、文字列Lの長さがポインタP1までの間で順次長くされながら、語句分類結果に同じ文字列が登録されているか否かが検索される。このようにして、検索キーターム中の任意の長さの文字列に類似する文字列が、語句分類結果に存在するか否かが探索され、探索に成功するとその文字列が語句置換オペレーションセットΣの要素に加えられてゆく。最後に、ステップS3510でポインタP0が次の移動ポイントに移動させられた結果、ポインタP0の位置がポインタP1の位置に到達して両者が一致すると、ステップS3503の判定がYESとなる。この結果、語句置換オペレーションセットΣの登録内容に基づいて、検索キーターム展開処理の最終処理が実行される。その後、検索キータームの展開結果が出力されてステップS3512、図34のステップS3402の処理を終了する。図36は、図35のステップS3511の検索キーターム展開処理の最終処理の詳細を示すフローチャートである。まず、検索キータームと、図35のフローチャートでメモリ等の記憶装置上に得られた語句置換オペレーションセットΣが読み込まれるステップS3601。次に、語句置換オペレーションセットΣの全ての部分集合の集まりΣのパワーセット、2ΣをΛとする。また、まず検索キーターム自身が、検索キーターム展開結果に加えられる以上、ステップS3602。例えば、Σ={a,b,P}のとき、Λ={{a,b,P},{a,b},{b,P},{a,P},{a},{b},{P},{}}となる。つまり、検索キーターム中で、語句分類結果中の類似文字列によって置換可能な全ての置換の組合せが集合Λとして得られる。次に、集合Λの各要素λについて、ステップS3603からS3606の繰返し処理が実行される。この繰返し処理においてまず、λの各要素置換操作が順次検索キータームに施される。置換の組合せが施せない場合、すなわち、λの或る2つの要素RL1,L2、RL3,L4について、文字列L1とL3が重複する場合は、両者の置換要求を同時に満たす置換処理は存在しないため、どちらの置換も施さずに次に進む以上、ステップS3604。次に、λによる置換結果が、検索キーターム展開結果に加えられるステップS3605。以上のループ処理が集合λ中の全ての要素λに対して実行された後、検索キーターム展開結果から重複する検索キータームが削除されステップS3607、検索キーターム展開結果が出力されるステップS3608。以上のようにして、第2の実施形態では、図34のステップS3405の機能により、入力された検索キータームに対して、意味的にかつ統語論的にすなわち文法上の振る舞いにおいて、類似する検索キータームを取得して、検索動作を実行することが可能となる。これにより、概念的に類似する文書データを高速かつ精度よく検索することが可能となる。例えば、図37に示されるように、検索キータームとして3701として例示される文字列塗料に適当な粘度を与える溶剤が入力されたときに、3703として例示される語句分類結果が参照される。語句分類結果には、例えば、文節列適当な粘度を与えるに類似する文節列適度な粘性を付与するや適切な粘り気を持たせる等が登録された語句クラス4101が登録されている。また、文節溶剤に類似する文節増粘剤が登録された語句クラス1812が登録されている。このような語句分類結果が参照されることにより、検索キーターム塗料に適当な粘度を与える溶剤に対して、適度な粘度を与えるの文字列部分が語句クラス4101に登録された文字列で置換される。また、溶剤の文字列部分が語句クラス1812に登録された文字列で置換される。そして、その置換の結果として、3702として示される検索キータームの展開結果が得られる。すなわち、塗料に適当な粘性を付与する溶剤や塗料に適切な粘り気を持たせる増粘剤などの類似キータームである。これらの展開結果は、意味的にかつ統語論的に相互に類似していることがわかる。そして、これらの展開された検索キータームを含む文書データが、精度よくかつ高速に検索されることになる。したがって、第2実施例は概念検索を適確に行なうことに適用できる。次に、第3の実施形態の検索処理について説明する。第3の実施形態は、図34のステップS3402の検索キータームの展開処理の他の実施形態を示すものであり、図38に、そのフローチャートを示す。図35、図36のフローチャートでは、検索キータームから1文節以上の連続する文節列の全ての組み合わせが抽出された。その上で、抽出された文節列の組み合わせ毎に、語句分類結果のデータベースを参照して、抽出された文節列に対応する語句クラスに関連付けられている文節列群が、抽出された文節列に類似する文節列群として取得された。この検索タームの展開方式は、検索キータームが1文節から1文まで広い範囲の一次元文字列に対して有効であるが、特に、なるべく多くのキーターム展開を必要とするときに有効である。これに対して、図38のフローチャートは、検索キータームが文などを構成する長い一次元文字列である場合や、特に、キーターム展開の範囲をもともとのキータームに極近い表現に限定したい場合に有効な検索タームの展開方式である。図38において、まず、図34のステップS3401で入力された検索キータームである検索文が読み込まれるステップS3801。次に、読み込まれた検索文に対して構文解析処理が実行されて構文解析木が取得されステップS3802、さらにその構文解析木から部分木が生成されステップS3803、各部分木からフレーズ列が抽出されるステップS3804。この一連の処理は、第1の実施形態における図1のステップS102→S103→S105→S106の処理、または第2の実施形態における図11のステップS1101、S1104の処理と同様である。この結果、検索文から、構文解析上意味のあるフレーズ列日本語の場合は文節列が抽出される。次に、ステップS3804で抽出されたフレーズ列の集合この集合ろAとするを、検索キーターム展開結果の初期値とするステップS3805。次に、集合Aの各要素αについて、ステップS3806からS3808のループ処理により、以下の処理が実行される。すなわち、第1の実施形態等で生成された語句クラスデータベースの語句分類結果が参照されることにより、要素αが登録されている語句クラスに登録されている他の語句フレーズ列が抽出され、それらの語句が集合Aに追加されるステップS3807。このようにして抽出される語句は、要素αに意味的に類似するものであるといえる。集合Aの全ての要素αについて処理が終了した後、集合Aが検索キータームの展開結果として出力されるステップS3809。以上の第3の実施形態により、検索キータームが文を構成するような長い1次元文字列からなる場合であっても、第1の実施形態等に基づく構文解析処理、部分木生成処理、フレーズ列抽出処理によって検索キータームをフレーズ列に分解することができる。そして、そのフレーズ列を、第1の実施形態等で生成された語句クラスデータベースの語句分類結果と照合することにより、各フレーズ列に意味的に類似するフレーズ列を抽出することが可能となり、それらに基づいて精度が良くかつ高速な検索処理を実行することが可能となる第3実施例も第2実施例と同様な効果を奏する。図39は、図34~図36、または図38のフローチャートで示される第2、第3の実施形態を語句検索装置として実現した場合の機能ブロック図である。検索キーターム入力部3901は、ユーザによる検索キータームの入力を受け付ける。検索キーターム展開部3902は、語句クラスデータベース記憶部3905を参照して、検索キーターム入力部3901にて入力された検索キータームを、類似する1つ以上の検索キータームに展開する。この部分は、図34のステップS3402の処理に対応する機能を実現する。展開検索キーターム毎文書検索部3903は、検索キーターム展開部3902によって展開された各検索キータームを使って、文書データベース記憶部3906内の文書データベースを検索する。この部分は、図34のステップS3403からS3406の一連の処理に対応する機能を実現する。検索結果集合出力部3904は、展開検索キーターム毎文書検索部3903によって得られた検索結果の集合を、ディスプレイ装置やプリンタ装置、Webサーバ装置等に出力する。この部分は、図34のステップS3407の処理に対応する機能を実現する。第1の実施形態による語句分類処理装置3907は、前述した図10の構成を有し、類似表現類似語句をひとまとまりにした語句分類を生成し、語句クラスデータベース記憶部3905に語句データベースとして格納する。なお、語句クラスデータベース記憶部3905は、図10の語句クラスデータベース記憶部1010に対応している。次に、第4の実施形態について説明する。第4の実施形態は、第1の実施形態による語句分類処理を利用した文字入力支援処理に関するものである。パーソナルコンピュータ等でキー入力を行う際に、どのような語句の後にどのような語句が続き易いという情報語句連鎖の統計が予め与えられていると、意味や内容を踏まえた文字列の入力予測が可能となる。これにより、入力候補を選択、編集するだけで、簡単かつ高速に文章を作成することができる。しかし、個々の単語やフレーズごとに語句連鎖の統計を抽出格納しようとすると数が爆発的に増えるため、実用上汎用的な予測入力は難しかった。第4の実施形態では、過去の入力履歴から類似する語句を語句クラスデータベースすなわち語句分類結果として保持する。そして、入力予測文字列の検索時に、同じクラスに属する語句を同じ意味を持つ語句として検出することで、使用頻度の高い意味を持った語句を入力予測候補の上位にランク付けすることを可能にする。例えば前述した図30のフレーズ列分類例2に示されるように、一般に同じ意味を持つ語句が必ずしも同じ単語や同じ文節を共有しているとは限らない。第4の実施形態では、入力予測文字列の検索時に、過去の入力履歴に基づいて第1の実施形態により作成される語句クラスデータベースを参照することで、同じ意味を持った語句を効率的にまとめ上げることを可能にする。図40は、第4の実施形態の機能ブロック図である。入力部4001は、ユーザによるキー入力を受け付ける。かな漢字変換制御部4002は、ユーザによるかな漢字変換の指示に基づいて、かな漢字変換を実行する。入力予測文字列検索部4003は、予測入力グラフデータベース記憶部4012に記憶されている予測入力グラフデータベースを参照することにより、入力予測文字列を検索する。かな漢字変換候補出力部4004は、かな漢字変換制御部4002によって指示されるかな漢字変換文字列候補を出力する。ランキング部4005は、かな漢字変換候補出力部4004から出力されるかな漢字変換文字列候補と入力予測文字列検索部4003から出力される入力予測文字列候補をランキングして、どのように候補表示するかを決定する。決定部4006は、ランキング部4005で表示順等が決定されたかな漢字変換文字列候補と入力予測文字列候補を、パーソナルコンピュータや情報端末等のディスプレイ装置である表示部4007に表示し、ユーザによる文字列の決定を受け付ける。入力履歴記憶部4008は、決定部4006で決定された文字列の入力履歴を記憶する。第1の実施形態による語句分類処理装置4009は、図10の構成を有し、入力履歴記憶部4008に記憶された文字列の入力履歴を、図10のテキストデータ記憶部1001-2に記憶される第2のテキストデータとして処理する。これにより、文字列の入力履歴において類似する文字列を同じ語句クラスにまとめた語句クラスデータベースを生成し、語句クラスデータベース記憶部4010に格納する。この語句クラスデータベース記憶部4010は、図10の語句クラスデータベース記憶部1010に対応する。予測入力グラフ作成部4011は、入力履歴記憶部4008に記憶された文字列の入力履歴と、語句クラスデータベース記憶部4010に記憶された語句クラスデータベースの内容に基づいて、文字列入力時の予測入力の連鎖を示す予測入力グラフを格納した予測入力グラフデータベースを作成し、予測入力グラフデータベース記憶部4012に記憶させる。以上の構成を有する第4の実施形態の動作について、以下に説明する。まず、第1の実施形態による語句分類処理装置4009は、入力履歴記憶部4008に記憶された過去の文字列の入力履歴において類似する文字列を同じ語句クラスにまとめた語句クラスデータベースを生成する。図41は、第4の実施形態が医療カルテ入力支援装置として実現される場合に、語句クラスデータベースに格納される1つの語句クラスの例語句クラス351に登録される語句の例を示す図である。この語句クラス351を見るとわかるように、様々な単語を使用してはいるが、意味的にかつ統語論的にすなわち文法上の振る舞いにおいて、類似するフレーズ文が、同じ語句クラスに登録されていることがわかる。次に、予測入力グラフ作成部4011は、文字列入力時の予測入力の連鎖を示す200から500程度の予測入力グラフデータを格納した予測入力グラフデータベースを作成する。図42は、文字列明らかなを先頭とする予測入力グラフのデータ例を示す図である。図41の語句クラス351の登録文字列群より、文字列明らかな4201に続いては、例えば4202として示される文字列群が入力されることが予測できる。次に、4202に示される何れかの文字列が入力されたときには、続いて4203として示される文字列群が入力されることが予測できる。4203に示される何れかの文字列が入力されたときには、続いて4204として示される文字列群が入力されることが予測できる。そして、4204に示される何れかの文字列が入力されたときには、続いて4205として示される文字列群が入力されることが予測できる。このようにして作成された予測入力グラフデータベースが、ユーザによる文字入力時に図40の入力予測文字列検索部4003から参照されることにより、次のような動作が可能となる。まず、第4の実施形態が電子カルテシステムとして実現されており、語句クラスデータベースに図41に示される語句クラス351が登録されており、予測入力グラフデータベースに図42に示される予測入力グラフデータが登録されているとする。このような電子カルテシステムでの入力において、ユーザである医者Aが、所見欄に、明らかな転移を示唆する所見は認めませんと入力したいと考えて、明らかな転移をまで入力したとする。そして、文字列明らかな転移をの次にしと入力した状態で、図43に示されるように、まず、図40のかな漢字変換候補出力部4004からランキング部4005を介して表示部4007に、しに対応するかな漢字変換文字列候補が表示される。さらにその横に、文字列示唆するに続くことが予測される入力予測文字列候補が表示される。この表示は、図42に示される予測入力グラフデータ4203→4204によるものである。この場合、SOLは所見は異常集積はなどの文字列は、一見相互に類似しない単語であるが、全体の文書の流れの中でこれらの入力予測文字列候補が採用された場合に、互いに意味的にかつ統語論的に類似した文章を構成する可能性が高い。医者Aは、図43の左側のかな漢字変換候補文字列の表示状態で、カーソルを移動して、あるいはマウスクリックにより、示唆すると所見はを選択するだけで、過去の入力履歴に即した文章を高速に入力することが可能となる。以上説明した第4の実施形態では、第1の実施形態による語句分類処理で作成される語句分類結果を用いることにより、フレーズの適度な一般化により高精度でかつ少ない統計量で予測入力ができ、高速化と高精度化を同時に実現することが可能となる。上述した第1から第4の実施形態以外の他の実施形態について、以下に説明する。用例ベース機械翻訳や統計ベース機械翻訳では、今翻訳しようとしている原文に最も近い過去の翻訳例翻訳結果を繋ぎ合わせて翻訳を行う。このときに、ぴったり一致する過去の翻訳例が存在しなくても、意味的にそして文法的な振る舞いにおいて同等の翻訳例が存在すれば、その過去例の翻訳結果の一部原文と過去文との差異の部分を書き換えることにより、容易に正しい翻訳結果が得られる。例過去の例文:それは重大な結果につながったThatleadtoseriousconsequences新規原文:その過失は深刻な結末につながった得たい訳文:Thatnegligenceleadtoseriousconsequences上述の例では、類似語句深刻な結末につながったと重大な結果につながったは同じ英語に訳されるが、そうではなくて原文が別の類似語句、たとえば取り返しの付かない結果につながったを含んだその過失は取り返しの付かない結末につながったという文であった場合も、過去の例文の構文はそのまま使え、重大なの英訳seriousと取り返しの付かないの英訳irreparableとを入れ替えることで加えて主語の置換により正しい翻訳文が得られる。すなわち、英語の訳が全く同じであるような完全同意の表現でなくても、意味的にそして統語論的に近い類似語句であれば、翻訳の際の過去の例文の適用可否の判断に用いられるという意味で有用である。そして、この例では、翻訳用の辞書データに、第1の実施形態で生成される語句クラスデータベースを適用することにより、類似する訳文の検索が可能となる。次に、第5の実施形態について説明する。第5の実施形態は、第1の実施形態による語句分類処理結果を利用した、構文解析誤りの修正処理に関するものである。自動処理で行なった構文解析結果に誤りがあった場合、通常その誤りを自動で検知したりあるいは修正したりすることは極めて困難である。予め人手で構文解析を行なった結果を蓄積したいわゆるツリーバンク以下、Treebankと呼ぶが存在する場合、そのTreebank中の解析結果と自動処理による解析結果を照らし合わせて誤りを修正することは原理上は可能であるが、そのためには、形態素解析器への入力文中の、解析誤りに相当する部分のフレーズと同じフレーズがTreebank中に現れている必要があり、実際には構文解析誤り一般を修正できる程膨大なTreebankを人手で作成することは不可能に近い。しかしながら、形態素解析器への入力文中の、解析誤りに相当する部分のフレーズに対応するフレーズクラス列と同じフレーズクラス列に対応するフレーズがTreebank中に存在する場合、そのTreebank中の構文木構造を用いて構文解析誤りを修正することが可能となる。あるいはまた、Treebank自体が全く存在しない場合であっても、あるフレーズの構文解析結果に対して、そのフレーズに対応するフレーズクラス列と同じフレーズクラス列に対応する別の多くのフレーズの構文解析結果が、当該フレーズの構文解析結果とは異なる共通の構文構造を示している場合は、その共通の構文構造を持って当該フレーズの構文解析結果を修正することが可能である。図44は、第5の実施形態の概略動作の説明図その1であり、終端忘れによる伝送特性の劣化をというフレーズの構文解析結果の例を示している。図44a及び図44bは構文解析木構文木の終端記号として最小単位フレーズ文節、すなわちP1終端忘れに、P2よる、P3伝送特性の、P4劣化を示す。図44aと図44bは図示のように構文解析木の構造が異なる。図44のaとbのうちbが正しい解析結果であるが、仮にaが自動解析の結果得られたとする。もし図44bを一部に含むTreebankが存在した場合はaをbに修正することは可能であるが、ここではまず、Treebankが存在しない場合を考える。終端忘れによる伝送特性の劣化をに対応するフレーズクラス列はC12C21C37C19であるから、図44の終端記号文節をそれぞれ対応するフレーズクラスで置換することにより、図45に示すフレーズクラス置換構文解析木が得られる。テキストデータの構文解析結果から、図45のaとbに示すフレーズクラス置換構文解析木の出現頻度を計算し、bの出現頻度たとえば219回とaの出現頻度たとえば3回の比がある一定の閾値何も参照すべき統計がない場合は1よりも大きい場合はaをbに修正置換することにより、Treebankが存在しない場合でも構文解析結果の自動修正が可能となる。ここで構文木の出現頻度は、後述するようにデータベース内において、構文木の構文解析結果がたとえばList表現、あるいはstring表現に対応したデータとして格納され、同じ表現の出現頻度を計数することにより求める。また、Treebankが存在する場合は、同様にTreebank中の構文解析木から図45に示すようなフレーズクラス置換構文解析木を生成し、その頻度を求めることにより、構文解析結果の自動修正を行なうことができる。図46は、図44および図45に示される動作を実現するための第5の実施形態のフローチャートである。このフローチャートは、第1の実施形態に関する図1のフローチャートと同様に、例えばCPU、メモリ、入出力装置、外部記憶装置などがバスで接続された構成を有するコンピュータで実行され、構文解析誤り修正処理を示すものである。まず、一次元文字列の集合であるテキストデータが読み込まれステップS4601、それぞれのテキストデータから構文解析木を生成する構文解析処理が実行されるステップS4602。これらの処理は、第1の実施形態における図1のステップS101およびS102と同様の処理である。なお、ステップS4601およびS4602の処理は、図1のステップS101およびS102と共通の処理であってもよい。これらの処理により得られる全ての構文解析結果が外部記憶装置などに蓄積されるステップS4603。次に、ステップS4604からS4612までの繰り返し処理ループ処理として、ステップS4601からS4603の処理で得られた構文解析木ごとに、以下のステップS4605からS4611までの一連の処理が実行される。まず、現在の処理対象の構文解析木に対応するテキストデータ部分から、最小単位フレーズの一次元列、例えば日本語の場合には文節列が抽出されるステップS4605。この処理は、第1の実施形態における図1のステップS103と同様の処理である。次に、ステップS4605で抽出された最小単位フレーズの一次元列についてクラスタリングが実行されることにより、全ての最小単位フレーズが複数のフレーズクラスに分類されるステップS4606。この処理は、第1の実施形態における図1のステップS104と同様の処理である。次に、現在の処理対象の構文解析木から、その構文解析木を構成する部分木が抽出されるステップS4607。この処理は、第1の実施形態における図1のステップS105と同様の処理である。さらに、ステップS4607で抽出された部分木が1つずつ取り出され、その部分木に含まれる各終端記号文節としての最小単位フレーズの一次元列フレーズ列が抽出される。さらに、抽出した部分木毎の最小単位フレーズ列を構成する最小単位フレーズ毎に、それが属するステップS4606にて抽出されたフレーズクラスが抽出される。これにより、部分木毎のフレーズクラスの一次元列フレーズクラス列が抽出される以上、ステップS4608。この処理は、第1の実施形態における図1のステップS106と同様の処理である。そして、部分木毎のフレーズクラスの一次元列に、ステップS4608で抽出されている最小単位フレーズの一次元列が対応付けられる以上、ステップS4609。第1の実施形態の説明で前述したように、ステップS4607の処理により、図14aに示されるように、総計K個の部分木が得られる。また、最小単位フレーズ分類結果は、ステップS4606で得られる最小単位フレーズ文節の分類クラスタリングの結果である。日本語の場合、前述した図14bに示されるような形式で、各文節クラスID毎に、各クラスに属する文節が登録されている。さらに、ステップS4608およびS4609の処理により、前述した図15aに示されるような総計K個の部分木から、1つずつ部分木が取り出される。そして、その部分木に含まれる各終端記号文節に対し、前述した図15bに示されるように、ステップS4606での文節分類結果から、その文節の属する文節クラスが検索され、その文節に文節クラスのIDが対応させられる。その結果として、前述した図15cに示されるように、K個の部分木から、K個のフレーズクラス情報付き部分木のデータが得られる。さらに、第1の実施形態で説明したように、図16aに示されるようなフレーズクラス情報付き部分木データから、図16bに示されるようなフレーズ列文節列のデータが得られる。また、図16aと同様の図17aに示されるようなフレーズクラス情報付き部分木データから、図17bに示されるようなフレーズクラス列文節クラス列のデータが得られる。そして、上述のようにして抽出されたn番目の通し番号nのフレーズクラス情報付き部分木から得られたフレーズ列およびフレーズクラス列が互いに対応付けられる。この結果、図18aに示されるフレーズ列文節列のデータと図18bに示されるフレーズクラス列文節クラス列のデータとから、図18cに示されるようなフレーズ列とフレーズクラス列のペアのデータが得られる。上述の第1の実施形態と同様の処理に加えて、第5の実施形態では、前述した図15abと同様の図47abの処理で、フレーズクラス情報付き部分木のデータが得られた後、そのデータからフレーズ情報のみが取り去られる。これにより、図47cに示されるように、部分木の終端記号のフレーズがフレーズクラスに置き換えられたフレーズクラス置換構文解析木が生成されるステップS4610。さらに第5の実施形態では、ステップS4609で図48aに示されるように得られたn番目の通し番号nのフレーズクラス情報付き部分木データから、フレーズ列とフレーズクラス列と部分木構造が互いに対応付けられるステップS4611。この結果、図48bに示されるような対応関係が得られる。以上説明したステップS4605からS4611の処理により、全ての構文解析木に属する全ての部分木について、フレーズ列とフレーズクラス列と部分木構造が互いに対応付けられる。その後、フレーズクラス列IDの生成処理が実行されるステップS4613。ここでは、第1の実施形態で説明した図11のステップS1107での処理と同様に、上述の処理にて得られたフレーズクラス列のデータが、任意の基準でソートされる。例えば、前述したステップS4608で得られた図19aに示されるフレーズクラス列文節クラス列のデータが、図19bに示されるようにソートされる。次に、ソートされたフレーズクラス列の集合から重複する要素が削除され、互いに異なるフレーズクラス列の集合が得られる。そして、合計Q個の異なるフレーズクラス列が得られとし、それぞれに1からQまでの通し番号IDが付与される。具体的には、図19bのように得られたソートされたフレーズクラス列文節クラス列のデータから、図19cに示されるようなQ個の異なるフレーズクラス列文節クラス列のデータが得られる。次に、ステップS4613で得られたQ個の異なるフレーズクラス列について、対応する部分木構造とその頻度が計算されるステップS4614。具体的には、ステップS4611での繰り返し処理により図49aに示されるように各部分木構造に対応付いているK個1~Kのフレーズクラス列のそれぞれについて、ステップS4613で生成されたそのフレーズクラス列IDを求める。そして、そのIDに対応する上記フレーズクラス列に対応付いている部分木構造に対応するカウントを、その部分木構造の出現ごとに1つ増やしてゆく。上記部分木構造が、そのIDについて初めて出現する場合には、カウントを1とする。この処理により、上記Q個の異なるフレーズクラス列のそれぞれについて、図49bに示されるように、対応する部分木構造およびその部分木構造の全構文解析木中での頻度が求まる。図49bでは、ID=16のフレーズクラス列C1C2C4について、第1番目の部分木構造の出現頻度が313回、第2番目の部分木構造の出現頻度が62回、第3番目の部分木構造の出現頻度が7回であることが記録されている。また、ID=41のフレーズクラス列C5C8C2C7について、第1番目の部分木構造の出現頻度が25回、第2番目の部分木構造の出現頻度が9回であることが記録されている。以上のようにして算出されたフレーズクラス列IDごとにそれに含まれる各部分木構造の出現頻度は、例えば外部記憶装置などに記憶される。最後に、以上のようにして蓄積されたフレーズクラス列IDごとにそれに含まれる各部分木構造の出現頻度に基づいて、ステップS4603で外部記憶装置などに蓄積されている構文解析結果の修正置換処理が実行されるステップS4615。この処理の詳細は、図50のフローチャートで示される。まず、ステップS5001からS5013までの繰り返し処理ループ処理として、図46のステップS4601からS4603の処理で得られた構文解析木ごとに、以下のステップS5002からS5012までの一連の処理が実行される。これにより、各構文解析木が修正される。なお、ステップS4601からS4603の処理での構文解析木の生成に用いられたテキストデータ群と異なるデータ群が用いられても良い。この場合には、あらためて構文解析処理が実行されることになる。各繰り返し処理において、まず、現在の処理対象の構文解析木に対応するテキストデータ部分から、最小単位フレーズの一次元列、例えば日本語の場合には文節列が抽出されるステップS5002。次に、ステップS5002で抽出された最小単位フレーズの一次元列についてクラスタリングが実行されることにより、全ての最小単位フレーズが複数のフレーズクラスに分類されるステップS5003。さらに、現在の処理対象の構文解析木から、その構文解析木を構成する部分木が抽出されるステップS5004。以上のステップS5002からS5004までの処理は、図46のステップS4605からS4607までの処理と共通であってもよいし、図46の場合とは異なる構文解析木が処理されるときには、新規に実行されてよい。続いて、ステップS5005からS5011までの繰り返し処理ループ処理として、現在の処理対象の構文解析木からステップS5004にて抽出された部分木ごとに、以下のステップS5006からS5010までの一連の処理が実行される。まず、現在の処理対象の部分木に含まれる各終端記号文節としての最小単位フレーズの一次元列フレーズ列が抽出される。さらに、抽出した部分木毎の最小単位フレーズ列を構成する最小単位フレーズ毎に、それが属するステップS5003にて抽出されたフレーズクラスが抽出される。これにより、部分木毎のフレーズクラス列が抽出される以上、ステップS5006。この処理は、図46のステップS4608と同様の処理であり、または元になるテキストデータが同じならば、共通の処理であってもよい。次に、現在の処理対象の部分木に対応するフレーズクラスの一次元列に、ステップS5006で抽出されている最小単位フレーズの一次元列が対応付けられるステップS5007。すなわち、処理対象の部分木に含まれる各終端記号文節に対し、ステップS5003での文節分類結果に基づいて、文節クラスのIDが対応させられ、フレーズクラス情報付き部分木のデータが得られる。さらにそのフレーズクラス情報付き部分木データから、フレーズ列文節列のデータとフレーズクラス列文節クラス列のデータが得られ、フレーズ列とフレーズクラス列のペアのデータが得られる。この処理は、図46のステップS4609と同様の処理であり、または元になるテキストデータが同じならば、共通の処理であってもよい。さらに、上述のようにしてフレーズクラス情報付き部分木のデータが得られた後、そのデータからフレーズ情報のみが取り去られることにより、部分木の終端記号のフレーズがフレーズクラスに置き換えられたフレーズクラス置換構文解析木が生成されるステップS5008。この処理は、図46のステップS4610と同様の処理であり、または元になるテキストデータが同じならば、共通の処理であってもよい。次に、ステップS5008で生成されたフレーズクラス置換構文解析木のフレーズクラス列に関して、図46のステップS4614によって外部記憶装置などに記憶されているそのフレーズクラス列に対応する図49bに示される部分木構造の出現頻度が参照される。そして、最も出現頻度が高い部分木構造が選択されるステップS5009。そして、現在処理対象となっている一次元文字列の構文解析結果構文解析木において、現在処理対象となっている部分木の構造が、ステップS5009で選択された最高頻度を有する部分木の構造で置換されるステップS5010。以上の処理が1つの構文解析木に含まれる全ての部分木について繰り返し実行されることにより、現在の処理対象の構文解析木中の各部分木の構造が修正され、その内容が外部記憶装置などに保存されるステップS5012。その後、次の構文解析木についても繰り返し同じ処理が実行されるステップS5013→S5005。図51は、構文解析結果構文解析木における部分木構造の置換処理の詳細動作説明図である。現在処理対象の構文解析結果が例えば図51aの5101aに示されるような木構造を有しており、それに含まれる現在処理対象の部分木が例えば図51aの5101a中の太線で示される構造を有しているとする。このとき、構文解析結果に対するデータ表現は、例えばLispLIStProcessing言語を使った表現では、図51aの5102aに示されるごとくとなる。また、そのString文字列表現は、5103aに示されるごとくとなる。また、5101a中の太字で示される処理対象の部分木は、図51bの5101bに示されるごとくであり、それに対するLisp表現およびString表現は、図51bの5102bおよび5103bに示されるごとくである。さらに、置換後の部分木が例えば図51cの5101cに示されるごとくである場合、それに対するLisp表現およびString表現は、図51cの5102cおよび5103cに示されるごとくとなる。これらの関係より、処理対象の構文解析木中の処理対象の部分木を置換する処理は、図52に示されるような方法で実現することができる。すなわち例えば、図52aの構文解析結果のString表現中の、図52bの置換対象部分木のString表現にマッチする文字列部分を、図52cの置換後の部分木のString表現の文字列で文字列置換すればよい図52の破線5201の部分。これにより、図52aに示されるString表現を有する図52eの構文解析結果から、図52dに示されるようなString表現を有する図52fの置換結果を得ることができる。ここで図52cのString表現であらわせる構文解析木の部分木52fの出現頻度が図52bのString構文解析木の表現にあらわせる部分木52eの出現頻度より大とする。図53は、上述の第5の実施形態の処理を適用した図1の第1の実施形態の処理を示すフローチャートである。図53と図1を比較するとわかるように、ステップS102の処理の後に、図46および図50のフローチャートで示されるステップS5301の構文解析結果誤り自動修正処理が実行される。そして、その修正された効果結果を使って、ステップS103以降の処理が実行される。図1に示される第1の実施形態では、フレーズ列の分類に構文解析結果が用いられるため、構文解析の誤りがフレーズ列の分類結果、ひいては第1の実施形態の語句分類装置の性能に影響を及ぼす。従って、第5の実施形態の構文解析の誤り修正機能を組み込むことによって、語句分類装置の性能を向上させることが可能となる。ここで、構文木ではなくてフレーズクラス置換構文解析木で出現頻度を求めることにより、部分木中の各葉ノードリーフノードに出現するフレーズがフレーズクラスで表現される。このため、部分木の頻度が飛躍的に高まりデータスパースネス問題が克服され、統計の信頼性が高まる。特に低頻度のフレーズが部分木中に出現した場合、そのフレーズ自体の出現頻度は1でなくても、そのフレーズを含んだその部分木の頻度が1他には例がないあるいは極低頻度であるケースが多く存在し、そのようなケースでは統計的に有為な部分木構造の優劣判定を下すことは難しい。フレーズクラスの部分木を用いることにより、このような問題が解決される。図54は、上記各実施形態のシステムを実現できるコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。図54に示されるコンピュータは、CPU5401、メモリ5402、入力装置5403、出力装置5404、外部記憶装置5405、可搬記録媒体5409が挿入される可搬記録媒体駆動装置5406、およびネットワーク接続装置5407を有し、これらがバス5408によって相互に接続された構成を有する。同図に示される構成は上記システムを実現できるコンピュータの一例であり、そのようなコンピュータはこの構成に限定されるものではない。CPU5401は、当該コンピュータ全体の制御を行う。メモリ5402は、プログラムの実行、データ更新等の際に、外部記憶装置5405或いは可搬記録媒体5409に記憶されているプログラムまたはデータを一時的に格納するRAM等のメモリである。CUP5401は、プログラムをメモリ5402に読み出して実行することにより、全体の制御を行う。入力装置5403は、例えば、キーボード、マウス等およびそれらのインタフェース制御装置とからなる。入力装置5403は、ユーザによるキーボードやマウス等による入力操作を検出し、その検出結果をCPU5401に通知する。出力装置5404は、表示装置、印刷装置等およびそれらのインタフェース制御装置とからなる。出力装置5404は、CPU5401の制御によって送られてくるデータを表示装置や印刷装置に出力する。外部記憶装置5405は、例えばハードディスク記憶装置である。主に各種データやプログラムの保存に用いられる。可搬記録媒体駆動装置5406は、光ディスクやSDRAM、コンパクトフラッシュ登録商標等の可搬記録媒体5409を収容するもので、外部記憶装置5405の補助の役割を有する。ネットワーク接続装置5407は、例えばLANローカルエリアネットワークまたはWANワイドエリアネットワークの通信回線を接続するための装置である。本実施形態によるシステムは、それに必要な機能を搭載したプログラムをCPU5401が実行することで実現される。そのプログラムは、例えば外部記憶装置5405や可搬記録媒体5409に記録して配布してもよく、或いはネットワーク接続装置5407によりネットワークから取得できるようにしてもよい。以上の各実施形態に関して、さらに以下の付記を開示する。付記1テキストデータ中の一次元文字列に含まれる語句を分類する装置であって、前記一次元文字列を構文解析して得た構文解析木の各々の部分木について、前記部分木中のフレーズの一次元列を生成する手段と、フレーズと該フレーズの属性とを関連付けたフレーズ分類結果のデータベースを参照して、前記生成したフレーズ一次元列中の各フレーズの属性を抽出する手段と、前記生成したフレーズ一次元列と前記抽出したフレーズの属性とから、前記フレーズ一次元列に対応する属性の一次元列を求め、該属性一次元列にフレーズ一次元列を関連付けて語句分類結果を生成してデータベースに格納する手段と、を備えることを特徴とする語句分類処理装置。付記2テキストデータに含まれるフレーズを分類する装置であって、前記テキストデータ中の各々の文を構文解析して得た、フレーズを終端記号とする構文解析木の、各々の部分木について、前記部分木から終端記号であるフレーズの一次元列を抽出するフレーズ列抽出部と、前記テキストデータから抽出されたフレーズ一次元列から互いに異なるフレーズを抽出し、所定の出現頻度を有するフレーズのそれぞれに固有のフレーズクラスを割り当てる初期化クラス設定部と、前記フレーズクラスの集合から、取り出すペアがなくなるまで、2つのフレーズクラスのペアを順次取り出して仮マージする仮マージ部と、前記各ペアの仮マージ毎に、前記仮マージされたフレーズクラスについての確率文脈自由文法によって生成される前記テキストデータのエントリピーを算出するエントロピー算出部と、前記各仮マージのペアのうち、前記仮マージの前後で前記エントリピーの増加量が最小となるペアに対応する2つのフレーズクラスを本マージする本マージ部と、を備えることを特徴とするフレーズ分類処理装置。付記3第1のテキストデータから、互いに異なるV個のフレーズを抽出し、前記V個のフレーズの集合を前記フレーズの属性ごとにまとめられたC個のフレーズクラスに分割したクラスタリングを、前記フレーズと該フレーズクラスとを関連付けたフレーズ分類のデータベースとして生成するフレーズ分類部をさらに備え、前記部分木中のフレーズの一次元列を生成する手段は、第2のテキストデータから、前記V個のフレーズおよびその他のフレーズを終端記号とする構文解析木の集合を生成して前記構文解析木から部分木を抽出する部分木抽出部と、前記部分木から終端記号であるフレーズの一次元列を抽出する部分木毎フレーズ列抽出部とを備え、前記生成したフレーズの一次元列中の各フレーズの属性を抽出する手段は、前記フレーズの一次元列において、前記クラスタリングに基づいて前記フレーズから該フレーズが属するフレーズクラスを求めることを含み、前記語句分類結果を生成してデータベースに格納する手段は、前記フレーズの一次元列をフレーズクラスの一次元列に変換して、該フレーズクラスの一次元列に前記フレーズの一次元列を対応させ、前記フレーズクラスの一次元列に対応するフレーズの一次元列の集合を1つの語句クラスとする前記語句分類結果を生成することを含む、ことを特徴とする付記1に記載の語句分類処理装置。付記4前記フレーズ分類部は、前記フレーズの一次元列から互いに異なるフレーズを抽出し、所定の出現頻度を有するフレーズのそれぞれに固有のフレーズクラスを割り当てる初期化クラス設定部と、前記フレーズクラスの集合から、2つのフレーズクラスのペアを順次取り出して仮マージする仮マージ部と、前記各ペアの仮マージ毎に、前記第1のテキストデータの前記仮マージされたフレーズクラスについての平均相互情報量を算出する平均相互情報量算出部と、前記各仮マージのペアのうち、前記仮マージの前後で前記平均相互情報量の減少量が最小となるペアに対応する2つのフレーズクラスを本マージする本マージ部と、を備えることを特徴とする付記3に記載の語句分類処理装置。付記5前記フレーズ分類部は、前記フレーズの一次元列から互いに異なるフレーズを抽出し、所定の出現頻度を有するフレーズのそれぞれに固有のフレーズクラスを割り当てる初期化クラス設定部と、前記フレーズクラスの集合から、取り出すペアがなくなるまで、2つのフレーズクラスのペアを順次取り出して仮マージする仮マージ部と、前記各ペアの仮マージ毎に、前記仮マージされたフレーズクラスについての確率文脈自由文法によって生成される前記第1のテキストデータのエントリピーを算出するエントロピー算出部と、前記各仮マージのペアのうち、前記仮マージの前後で前記エントリピーの増加量が最小となるペアに対応する2つのフレーズクラスを本マージする本マージ部と、を備えることを特徴とする付記3に記載の語句分類処理装置。付記6前記第2のテキストデータは、前記第1のテキストデータの全部あるいは一部である、ことを特徴とする付記3に記載の語句分類処理装置。付記7テキストデータ中の一次元文字列の構文解析結果の誤りを自動修正する装置であって、前記一次元文字列を構文解析して得た構文解析木の各々の部分木について、前記部分木中のフレーズの一次元列を生成する手段と、フレーズと該フレーズの属性とを関連付けたフレーズ分類結果のデータベースを参照して、前記部分木中のフレーズをフレーズクラスに置換してフレーズクラス置換構文解析木を生成する手段と、前記フレーズクラス置換構文解析木の構文解析結果中の頻度を求める手段と、前記フレーズの一次元列に対応する部分木を前記構文解析結果から抽出する手段と、前記抽出されたそれぞれの部分木に対応するフレーズクラス置換構文解析木の構文解析結果中の頻度をもとに最も頻度の高いフレーズクラス置換構文解析木を求めそのフレーズクラス置換構文解析木の木構造をもとに前記部分木の木構造を修正する手段と、を備えることを特徴とする構文解析誤り修正装置。付記8前記構文解析結果を蓄積したツリーバンク中の部分木に対応するフレーズクラス置換構文解析木の構文解析結果中の頻度をもとに最も頻度の高いフレーズクラス置換構文解析木を求め、前記フレーズクラス置換構文解析木の木構造をもとに前記部分木の木構造を修正する手段を用いる、ことを特徴とする付記7に記載の構文解析誤り修正装置。付記9検索キータームに基づいて文のデータベースを検索する装置であって、検索キータームから1文節以上の連続する文節列の全ての組み合わせを抽出する手段と、前記文節列の組み合わせ毎に、語句と該語句の属性とを関連付けた語句分類結果のデータベースを参照して、前記文節列に対応する語句の属性に関連付けられている語句群を、前記文節列に類似する語句群として取得する手段と、前記検索キータームにおいて、前記各文節列を該文節列に類似する語句群中の各語でそれぞれ置換する全ての組み合わせとして、展開された検索キーターム群を取得する手段と、前記展開された検索キーターム群中の各検索キーターム毎に、該検索キータームを含む文を前記文のデータベースから検索する手段と、前記展開された検索キーターム群中の各検索キーターム毎に得られた検索結果の集合を出力する手段と、を備えることを特徴とする語句検索装置。付記10テキストデータ中の語句を検索する装置であって、解析対象の文を構文解析して得た構文解析木の各々の部分木について、前記部分木中のフレーズの一次元列を生成する手段と、語句と該語句の属性とを関連付けた語句分類結果のデータベースを参照して、前記生成したフレーズの一次元列の中で各々の語句の順がどの属性の順になるかを求める手段と、語句の属性の順と該語句の属性の順となる語の組合せとを関連付けて持つ語句分類結果のデータベースを参照して、前記求めた属性の順をとる語句群を取得する手段と、を備えることを特徴とする語句検索装置。付記11文字の入力を支援する装置であって、キー入力を受け付ける入力部と、かな漢字変換の指示に基づいてかな漢字変換を実行するかな漢字変換制御部と、文字列入力時の予測入力の連鎖を示す予測入力グラフを格納した予測入力グラフデータベースを参照することにより入力予測文字列を検索する入力予測文字列検索部と、前記かな漢字変換制御部によって指示されるかな漢字変換文字列候補を出力するかな漢字変換候補出力部と、前記かな漢字変換候補出力部から出力されるかな漢字変換文字列候補と前記入力予測文字列検索部から出力される入力予測文字列候補をランキングして、文字列候補の表示方法を決定するランキング部と、前記ランキング部で表示方法が決定された前記かな漢字変換文字列候補および前記入力予測文字列候補を出力して文字列の決定を受け付ける決定部と、前記出力された前記かな漢字変換文字列候補および前記入力予測文字列候補を表示する表示部と、前記決定部で決定された文字列の入力履歴を記憶する入力履歴記憶部と、前記入力履歴記憶部に記憶された文字列の入力履歴に基づいて、語句の属性の順と該語句の属性の順となる語の組合せとを関連付けて持つ語句分類結果を生成する語句分類処理部と、前記語句分類結果と前記文字列の入力履歴とから、前記予測入力グラフデータベースを作成する予測入力グラフ作成部と、を備えることを特徴とする文字入力支援装置。付記12テキストデータ中の一次元文字列に含まれる語句を分類する方法であって、前記一次元文字列を構文解析して得た構文解析木の各々の部分木の語句について、前記部分木におけるフレーズの一次元列を生成し、フレーズと該フレーズの属性とを関連付けたフレーズ分類結果のデータベースを参照して、前記生成したフレーズ一次元列中の各フレーズの属性を抽出し、前記生成したフレーズ一次元列と前記抽出したフレーズの属性とから、前記フレーズ一次元列に対応する属性の一次元列を求め、該属性一次元列にフレーズ一次元列を関連付けて語句分類結果を生成してデータベースに格納する、ことを特徴とする語句分類処理方法。付記13テキストデータ中の一次元文字列の構文解析結果の誤りを自動修正する方法であって、前記一次元文字列を構文解析して得た構文解析木の各々の部分木について、前記部分木中のフレーズの一次元列を生成し、フレーズと該フレーズの属性とを関連付けたフレーズ分類結果のデータベースを参照して、前記部分木中のフレーズをフレーズクラスに置換してフレーズクラス置換構文解析木を生成し、前記フレーズクラス置換構文解析木の構文解析結果中の頻度を求め、前記フレーズの一次元列に対応する部分木を前記構文解析結果から抽出し、前記抽出されたそれぞれの部分木に対応するフレーズクラス置換構文解析木の構文解析結果中の頻度をもとに最も頻度の高いフレーズクラス置換構文解析木を求めそのフレーズクラス置換構文解析木の木構造をもとに前記部分木の木構造を修正する、ことを特徴とする構文解析誤り修正方法。付記14前記構文解析結果を蓄積したツリーバンク中の部分木に対応するフレーズクラス置換構文解析木の構文解析結果中の頻度をもとに最も頻度の高いフレーズクラス置換構文解析木を求め、前記フレーズクラス置換構文解析木の木構造をもとに前記部分木の木構造を修正する、ことを特徴とする付記13に記載の構文解析誤り修正方法。付記15検索キータームに基づいて文のデータベースを検索する方法であって、検索キータームから1文節以上の連続する文節列の全ての組み合わせを抽出し、前記文節列の組み合わせ毎に、語句と該語句の属性とを関連付けた語句分類結果のデータベースを参照して、前記文節列に対応する語句の属性に関連付けられている語句群を、前記文節列に対応する語句群として取得し、前記検索キータームにおいて、前記各文節列を該文節列に対応する語句群中の各語でそれぞれ置換する全ての組み合わせとして、展開された検索キーターム群を取得し、前記展開された検索キーターム群中の各検索キーターム毎に、該検索キータームを含む文を前記文のデータベースから検索し、前記展開された検索キーターム群中の各検索キーターム毎に得られた検索結果の集合を出力する、ことを特徴とする語句検索方法。付記16テキストデータ中の語句を検索する方法であって、解析対象の文を構文解析して得た構造木の語句について、各文節までの語句の順の組合せを生成し、語句と該語句の属性とを関連付けた語句分類結果のデータベースを参照して、前記生成した語句の順がどの属性の順になるかを求め、語句の属性の順と該語句の属性の順となる語の組合せとを関連付けて持つ語句分類結果のデータベースを参照して、前記求めた属性の順をとる語句群を取得する手段と、を備えることを特徴とする語句検索方法。付記17文字の入力を支援する方法であって、キー入力を受け付け、かな漢字変換の指示に基づいてかな漢字変換を実行し、文字列入力時の予測入力の連鎖を示す予測入力グラフを格納した予測入力グラフデータベースを参照することにより入力予測文字列を検索し、前記かな漢字変換によって指示されるかな漢字変換文字列候補を出力し、前記かな漢字変換文字列候補と前記入力予測文字列候補をランキングして、文字列候補の表示方法を決定し、前記表示方法が決定された前記かな漢字変換文字列候補および前記入力予測文字列候補を出力して文字列の決定を受け付け、前記出力された前記かな漢字変換文字列候補および前記入力予測文字列候補を表示し、前記決定された文字列の入力履歴を記憶し、前記文字列の入力履歴に基づいて、語句の属性の順と該語句の属性の順となる語の組合せとを関連付けて持つ語句分類結果を生成し、前記語句分類結果と前記文字列の入力履歴とから、前記予測入力グラフデータベースを作成する、ことを特徴とする文字入力支援方法。付記18テキストデータ中の一次元文字列に含まれる語句を分類するコンピュータに、前記一次元文字列を構文解析して得た構文解析木の各々の部分木の語句について、前記部分木中におけるフレーズの一次元列を生成し、フレーズと該フレーズの属性とを関連付けたフレーズ分類結果のデータベースを参照して、前記生成したフレーズ一次元列中の各フレーズの属性を抽出し、前記生成したフレーズ一次元列と前記抽出したフレーズの属性とから、前記フレーズ一次元列に対応する属性の一次元列を求め、該属性一次元列にフレーズ一次元列を関連付けて語句分類結果を生成してデータベースに格納する、機能を実行させるためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。付記19テキストデータ中の一次元文字列の構文解析結果の誤りを自動修正するコンピュータに、前記一次元文字列を構文解析して得た構文解析木の各々の部分木について、前記部分木中のフレーズの一次元列を生成し、フレーズと該フレーズの属性とを関連付けたフレーズ分類結果のデータベースを参照して、前記部分木中のフレーズをフレーズクラスに置換してフレーズクラス置換構文解析木を生成し、前記フレーズクラス置換構文解析木の構文解析結果中の頻度を求め、前記フレーズの一次元列に対応する部分木を前記構文解析結果から抽出し、前記抽出されたそれぞれの部分木に対応するフレーズクラス置換構文解析木の構文解析結果中の頻度をもとに最も頻度の高いフレーズクラス置換構文解析木を求めそのフレーズクラス置換構文解析木の木構造をもとに前記部分木の木構造を修正する、機能を実行させるためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。付記20前記構文解析結果を蓄積したツリーバンク中の部分木に対応するフレーズクラス置換構文解析木の構文解析結果中の頻度をもとに最も頻度の高いフレーズクラス置換構文解析木を求め、前記フレーズクラス置換構文解析木の木構造をもとに前記部分木の木構造を修正する、機能をさらに実行させるための付記19に記載のプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。付記21検索キータームに基づいて文のデータベースを検索するコンピュータに、検索キータームから1文節以上の連続する文節列の全ての組み合わせを抽出し、前記文節列の組み合わせ毎に、語句と該語句の属性とを関連付けた語句分類結果のデータベースを参照して、前記文節列に対応する語句の属性に関連付けられている語句群を、前記文節列に対応する語句群として取得し、前記検索キータームにおいて、前記各文節列を該文節列に対応する語句群中の各語でそれぞれ置換する全ての組み合わせとして、展開された検索キーターム群を取得し、前記展開された検索キーターム群中の各検索キーターム毎に、該検索キータームを含む文を前記文のデータベースから検索し、前記展開された検索キーターム群中の各検索キーターム毎に得られた検索結果の集合を出力する、機能を実行させるためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。付記22テキストデータ中の語句を検索するコンピュータに、解析対象の文を構文解析して得た構造木の語句について、各文節までの語句の順の組合せを生成し、語句と該語句の属性とを関連付けた語句分類結果のデータベースを参照して、前記生成した語句の順がどの属性の順になるかを求め、語句の属性の順と該語句の属性の順となる語の組合せとを関連付けて持つ語句分類結果のデータベースを参照して、前記求めた属性の順をとる語句群を取得する、機能を実行させるためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。付記23文字の入力を支援するコンピュータに、キー入力を受け付け、かな漢字変換の指示に基づいてかな漢字変換を実行し、文字列入力時の予測入力の連鎖を示す予測入力グラフを格納した予測入力グラフデータベースを参照することにより入力予測文字列を検索し、前記かな漢字変換によって指示されるかな漢字変換文字列候補を出力し、前記かな漢字変換文字列候補と前記入力予測文字列候補をランキングして、文字列候補の表示方法を決定し、前記表示方法が決定された前記かな漢字変換文字列候補および前記入力予測文字列候補を出力して文字列の決定を受け付け、前記出力された前記かな漢字変換文字列候補および前記入力予測文字列候補を表示し、前記決定された文字列の入力履歴を記憶し、前記文字列の入力履歴に基づいて、語句の属性の順と該語句の属性の順となる語の組合せとを関連付けて持つ語句分類結果を生成し、前記語句分類結果と前記文字列の入力履歴とから、前記予測入力グラフデータベースを作成する、機能を実行させるためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。付記24テキストデータ中の一次元文字列の構文解析結果の誤りを自動修正する装置であって、前記一次元文字列を構文解析して得た構文解析木を構成する各部分木について、該部分木中のフレーズの一次元列を生成する手段と、フレーズと該フレーズの属性とを関連付けたフレーズ分類結果のデータベースを参照して、前記部分木中のフレーズをフレーズクラスに置換してフレーズクラス置換構文解析木を生成する手段と、前記フレーズクラス置換構文解析木ごとに、該フレーズクラス置換構文解析木を生成した前記各部分木の前記構文解析結果中での頻度を求める手段と、前記構文解析木中の各部分木の木構造を、該部分木から生成される前記フレーズクラス置換構文解析木において前記頻度が最も高かった部分木の木構造で置き換えて修正する手段と、を備えることを特徴とする構文解析誤り修正装置。付記25テキストデータ中の一次元文字列の構文解析結果の誤りを自動修正する方法であって、前記一次元文字列を構文解析して得た構文解析木を構成する各部分木について、該部分木中のフレーズの一次元列を生成し、フレーズと該フレーズの属性とを関連付けたフレーズ分類結果のデータベースを参照して、前記部分木中のフレーズをフレーズクラスに置換してフレーズクラス置換構文解析木を生成し、前記フレーズクラス置換構文解析木ごとに、該フレーズクラス置換構文解析木を生成した前記各部分木の前記構文解析結果中での頻度を求め、前記構文解析木中の各部分木の木構造を、該部分木から生成される前記フレーズクラス置換構文解析木において前記頻度が最も高かった部分木の木構造で置き換えて修正する、ことを特徴とする構文解析誤り修正方法。付記26テキストデータ中の一次元文字列の構文解析結果の誤りを自動修正するコンピュータに、前記一次元文字列を構文解析して得た構文解析木を構成する各部分木について、該部分木中のフレーズの一次元列を生成し、フレーズと該フレーズの属性とを関連付けたフレーズ分類結果のデータベースを参照して、前記部分木中のフレーズをフレーズクラスに置換してフレーズクラス置換構文解析木を生成し、前記フレーズクラス置換構文解析木ごとに、該フレーズクラス置換構文解析木を生成した前記各部分木の前記構文解析結果中での頻度を求め、前記構文解析木中の各部分木の木構造を、該部分木から生成される前記フレーズクラス置換構文解析木において前記頻度が最も高かった部分木の木構造で置き換えて修正する、機能を実行させるためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。"