"英語で記載された文章の時制の正誤をコーパスを収容したデータベースを用いて自動解析する自動解析システムであって、前記データベースから文章を抽出しこれを構成する単語又は句に品詞タグを与える上で、動詞のうち、習慣的動作を表すものではない動作動詞についてはこれを示す動作動詞タグを与え、前記動作動詞と、前記動詞のタグを与えられた単語に関する複数の素性と、の相関についての分類器を得ておくとともに、少なくとも解析部において、英語で記載された解析対象の文章の品詞を推定し前記素性について素性ベクトルに変換するステップと、前記分類器に前記素性ベクトルを与えて前記動詞について動作動詞であり且つ単純現在であるときを前記文章の時制誤りとするステップと、を含む解析を行うことを特徴とする言語解析システム。前記素性は、副詞、動詞及び副詞を除く動詞句内の単語、副詞を除く動詞句の左右kk=1,2,3...個の単語から構成されることを特徴とする請求項1記載の言語解析システム。前記左右kk=1,2,3...個の前記単語は、時制を直接表す単語を除いて計数されることを特徴とする請求項2記載の言語解析システム。k=3であることを特徴とする請求項2又は3に記載の言語解析システム。前記分類器は最大エントロピー法によるものであることを特徴とする請求項1乃至4のうちの1つに記載の言語解析システム。英語で記載された文章の時制の正誤をコーパスを収容したデータベースを用いて自動解析する自動解析方法であって、前記データベースから文章を抽出しこれを構成する単語又は句に品詞タグを与える上で、動詞のうち、習慣的動作を表すものではない動作動詞についてはこれを示す動作動詞タグを与え、前記動作動詞と、前記動詞のタグを与えられた単語に関する複数の素性と、の相関についての分類器を得ておくとともに、少なくとも解析部において、英語で記載された解析対象の文章の品詞を推定し前記素性について素性ベクトルに変換するステップと、前記分類器に前記素性ベクトルを与えて前記動詞について動作動詞であり且つ単純現在であるときを前記文章の時制誤りとするステップと、を含む解析を行うことを特徴とする言語解析方法。前記素性は、副詞、動詞及び副詞を除く動詞句内の単語、副詞を除く動詞句の左右kk=1,2,3...個の単語から構成されることを特徴とする請求項6記載の言語解析方法。前記左右kk=1,2,3...個の前記単語は、時制を直接表す単語を除いて計数されることを特徴とする請求項7記載の言語解析方法。k=3であることを特徴とする請求項7又は8に記載の言語解析方法。前記分類器は最大エントロピー法によるものであることを特徴とする請求項6乃至9のうちの1つに記載の言語解析方法。非特許文献2では、誤り情報のタグを付けられた特殊なコーパスを用いて学習データの作成を試みているが、かかるコーパスは一般的でないため、時制の正誤の決定の精度を十分に得られるような十分な学習データを得ることは難しい。一方、特許文献2で述べられているように、表層情報から判断される正誤の種類は動詞の時制の誤りに限らず非常に数多く、その正誤の決定の精度は表層情報の取得のための学習データの作成に大きく依存する。しかしながら、時制の正誤の決定に限定すれば、特定の表層情報からの判断で十分であり、大規模な学習データの作成は不要と考えられる。例えば、時制誤りの解析対象である文章において、その中心となる動詞を抽出できる程度のコーパスの如きを用いて、この正誤判断ができることを望まれる。本発明は、上記したような状況に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、英文で記載された文章の時制の正誤の自動解析をコーパスを収容したデータベースを用いて自動解析する言語解析システム及び言語解析方法の提供にある。本発明による言語解析システムは、英語で記載された文章の時制の正誤をコーパスを収容したデータベースを用いて自動解析する自動解析システムであって、前記データベースから文章を抽出しこれを構成する単語又は句に品詞タグを与える上で、動詞のうち、習慣的動作を表すものではない動作動詞についてはこれを示す動作動詞タグを与え、前記動作動詞と、前記動詞のタグを与えられた単語に関する複数の素性と、の相関についての分類器を得ておくとともに、少なくとも解析部において、英語で記載された解析対象の文章の品詞を推定し前記素性について素性ベクトルに変換するステップと、前記分類器に前記素性ベクトルを与えて前記動詞について動作動詞であり且つ単純現在であるときを前記文章の時制誤りとするステップと、を含む解析を行うことを特徴とする。かかる発明によれば、コーパスの文章に更に動詞のstativityに関する動作動詞タグを与えることで時制の正誤の自動解析をできる分類器を得られるのである。つまり、表層情報を大規模に収集することなく、文章の時制の正誤の決定を可能とするのである。上記した発明において、前記素性は、副詞、動詞及び副詞を除く動詞句内の単語、副詞を除く動詞句の左右kk=1,2,3...個の単語から構成されることを特徴としてもよい。かかる発明によれば、動詞のstativityに直接関連し得る情報を含む素性ベクトルを決定できて、動詞の時制の正誤の決定をより精度良く行い得るのである。上記した発明において、副詞を除く動詞句の左右kk=1,2,3...個の前記単語は、時制を直接表す単語を除いて計数されることを特徴としてもよい。かかる発明によれば、時制の正誤の決定を効率よく且つより精度良く行い得るのである。上記した発明において、k=3であることを特徴としてもよい。かかる発明によれば、時制の正誤の決定をより精度良く行い得るのである。上記した発明において、前記分類器は最大エントロピー法によるものであることを特徴としてもよい。かかる発明によれば、時制の正誤の決定を比較的容易に且つより精度良く行い得るのである。本発明による言語解析方法は、英語で記載された文章の時制表現の正誤をコーパスを収容したデータベースを用いて自動解析する自動解析方法であって、前記データベースから文章を抽出しこれを構成する単語又は句に品詞タグを与える上で、動詞のうち、習慣的動作を表すものではない動作動詞についてはこれを示す動作動詞タグを与え、前記動作動詞と、前記動詞のタグを与えられた単語に関する複数の素性と、の相関についての分類器を得ておくとともに、少なくとも解析部において、英語で記載された解析対象の文章の品詞を推定し前記素性について素性ベクトルに変換するステップと、前記分類器に前記素性ベクトルを与えて前記動詞について動作動詞であり且つ単純現在であるときを前記文章の時制誤りとするステップと、を含む解析を行うことを特徴とする。かかる発明によれば、コーパスの文章に更に動詞のstativityに関する動作動詞タグを与えることで時制の正誤の自動解析をできる分類器を得られるのである。つまり、表層情報を大規模に収集することなく、文章の時制の正誤の決定を可能とするのである。上記した発明において、前記素性は、副詞、検出対象の動詞及び副詞を除く動詞句内の単語、副詞を除く動詞句の左右kk=1,2,3...個の単語から構成されることを特徴としてもよい。かかる発明によれば、stativityを予測すべき動詞に直接関連し得る情報を加味した素性ベクトルを決定できて、動詞の時制の正誤の決定をより精度良く行い得るのである。上記した発明において、副詞を除く動詞句の左右kk=1,2,3...個の前記単語は、時制を直接表す単語を除いて計数されることを特徴としてもよい。かかる発明によれば、時制の正誤の決定を効率よく且つより精度良く行い得るのである。上記した発明において、k=3であることを特徴としてもよい。かかる発明によれば、時制の正誤の決定をより精度良く行い得るのである。上記した発明において、前記分類器は最大エントロピー法によるものであることを特徴としてもよい。かかる発明によれば、時制の正誤の決定を比較的容易に且つより精度良く行い得るのである。図1乃至図6を用いて、本発明の1つの実施例による英文で記載された文章の動詞の時制誤りを解析する言語解析システム及び言語解析方法についてその詳細を説明する。まず、本発明の言語的原理について説明する。例えば、動詞readは不規則動詞であって、現在形と過去形の綴りが一緒でありながら、発音が異なる。ここで、Ireadthebookを発音するよう求められた読み手は、大抵の場合、過去形として発音する。Ireadthebookyesterdayのように時制が表層情報として明示されていないにもかかわらず、読み手は時制を過去と認識するのである。ここで、stativity状態性に基づいた動詞の分類方法がある。例えば、Ilikethecarにおける動詞likeは好きだとの状態を表す状態動詞であり、Idrovethecarにおける動詞drivedroveは運転するとの動作を表す動作動詞である。動詞の時制は、このstativityに制限を受ける。つまり、動作動詞と現在時制の組み合わせは、発話時点で起こっている動作を表現するのには一般的に用いられない。このため、上述した読むとの動作を表す動作動詞であるreadは、時制を過去と認識されるのである。英文で記載された文章の正誤を自動解析する、すなわち、英語の学習者などが書いた英文の自動添削などにおいては、動作動詞と現在時制の組み合わせを時制表現の特殊な用法として考慮するのではなく、これを時制誤りとして検出することを本発明の言語的原理の1つとしている。かかる言語的原理を用いた言語解析システム1図1参照について、以下にその詳細を説明する。図1に示すように、言語解析システム1は、解析処理の中枢を担う中央制御部10と、中央制御部10からの命令により各種のデータを情報処理する処理部11乃至14、解析対象の英語の文章テキストデータを入力するキーボードやスキャナなどに接続される解析対象文章入力部21、及び、解析結果を印字機プリンタや映像装置モニタなどに出力する解析結果出力部22などを含んでいる。また、英文で記載された文章を格納した外部若しくは内部データベースであるコーパスDB31との間は、文章情報データを得られるように接続されている。これらの間のデータのやりとりは閉じた小規模なシステムだけでなく、専用回線や公衆回線などを介した広域システムでも構成され得る。図2に示すように、中央制御部10は、解析手順において、解析対象の文章の動詞の状態性、すなわちstativityを予測するために使用される分類器14を得るための訓練データを所定のプログラムに沿って若しくは人手によって作成させ、stativity予測部12に適宜、収容させるS1。詳細には、図3に示すように、所定のプログラム又は操作者の端末操作などによって、コーパスDB31に収容されているコーパスからテキスト文章を抽出しS11、その動詞動詞句を抽出判別するS12。なお、テキスト文章に品詞タグが付されていると、文章中の動詞動詞句は容易に判別できる。しかしながら、品詞タグがなくとも、この操作は公知の自動品詞推定方法によっても得られ、また人手によっても良い。この動詞について、動作動詞にD、その他の動詞についてはOの如きラベルタグを付加してS13、テキスト文章からなる訓練データをstativity予測部12に収容していくS14。但し、習慣的動作は一般的に動詞を現在形で表現するので、これを例外として、動作動詞Dであっても、Oのタグをラベル付けすることとする。つまり、厳密には、訓練データとしてのstativityに関するタグは、動作動詞であるかどうかを示すものではない。具体的には、Ihadhotcoffeeでは、動詞hadhaveが飲むとの動作動詞であるから、IhadDhotcoffeeとラベル付けされる。また、Ihadanoldcarでは、動詞hadhaveが所有するとの状態動詞であるから、IhadOanoldcarとラベル付けされる。すなわち、同じ動詞hadであっても動作動詞の場合と状態動詞の場合があり、タグのラベル付けを単純な単語の検索のみによっては得られない。再び、図2に示すように、中央制御部10は、解析手順において、素性ベクトル変換部11にstativity予測部12のD又はOのタグのラベル付けをされた訓練データであるテキスト文章から素性ベクトルを求めさせ、後述する解析対象文章の動詞のstativityを予測するための分類器14の学習をさせるS2。詳細には、図4に示すように、stativity予測部12に収容されているD又はOのタグのラベル付けをされた動詞を含むテキスト文章を1つ抽出するS21。このテキスト文章について、stativityを予測する動詞に関する複数の素性に対応した素性ベクトルを求めS22、分類器14の学習をさせるS23操作を繰り返し行うS22’。図5に示すように、素性ベクトルの作成S22については、まず、訓練データであるテキスト文章について品詞タグなどから動詞の特定を行うS221。ここで、上述の素性はstativityを予測する動詞に直接関するものであることが好ましい。そこで、i副詞、ii動詞句内の動詞を除く単語、iii動詞句の左右k個の単語k=1,2,3...の3つを選択した。の副詞は、動詞を直接修飾し得る品詞であることから素性の対象とし、一方で、及びの単語の素性では、副詞を除くことにした。つまり、では、k個の単語には副詞を計数せず、これを除いて単語を抽出する。素性の抽出は、テキスト文章の品詞タグから副詞の特定を行いS222、続いて、適宜、言語コーパスなどを用いて、動詞句の特定を行うS223。更に、動詞句の左右k個の単語を特定するS224。そして単語を公知の逐次変換器などで原形に変換しS225、抽出された素性について素性ベクトルに変換するS226。具体的には、例えば、ThemanquicklyVPhadDhotcoffeeの例文において、k=2とすると、副詞=quickly左k1:man、左k2:the右k1:hot、右k2:DRINKが素性の対象となる。ここで、動詞句の左k1or2では、上記した原則から、副詞quicklyを計数せず、ここにはこれを含まない。なお、DRINKは、名詞coffeeの意味コードである。かかる素性を素性ベクトルへ変換する。上述した手順で素性ベクトルを繰り返し集めながら、例えば、公知の最大エントロピー法やSVMSupportVectorMachine法などを用いた方法などで、解析対象文章の動詞のstativityを予測するための分類器14を学習させる図4参照、S23。再度、図2に示すように、中央制御部10は、解析手順において、判定部13に解析対象文章について、上述のようにして学習により得られる分類器14を使用して、含まれる動詞のstativityを予測させ、動詞の時制表現の誤りの判定を行うS3。詳細には、図6に示すように、判定部13は、解析対象文章入力部21から解析対象の英語の文章テキストを入力させS31、上述した素性ベクトルの作成S22と同様に、動詞を特定しS32、素性ベクトルを作成するS33。この素性ベクトルを分類器14に導入するS34。これにより、含まれる動詞のstativityを予測させ、動詞の時制の誤りの判定を行う。まず、動詞が単純現在であり、且つ、stativityでDである場合、文章の動詞の時制誤りであると判断し、それ以外の場合は、時制誤りはないとして、解析結果出力部22により結果を出力するS35。なお、オプションとして、文章の動詞の時制誤りであると判断したときに更に文章が命令形であるかS36、時条件の副詞節でないかS37についても公知の方法で判断し、いずれもYの場合を文章の動詞の時制誤りであり、Nの場合は、時制誤りはないと判断することでより精度を高めることができる。次に、上記した実施例による言語解析システムについての解析精度の評価試験について説明する。まず、英語学習者に多く使われる10種類の動詞buy,come,find,get,go,make,play,see,take,useを含む文をコーパス約18万語から抽出し、人手により訓練データを作成してstativity予測部12に収容させる作業S1を行った。ここでは2563の訓練データが得られた。一方、素性ベクトルの作成S22において、k値は、leaveoneoutクロスバリデーションを用いて予測精度を最も高くするように決定した。すなわち、1以上10以下のk値に対して、k=3のとき予測精度は0.789で最も高く、このk値に対する分類器を学習させた。動詞の時制誤りの判定は、誤りをあらかじめ判定してある170のエッセイについて行った。この170のエッセイ中、155に動詞の時制誤りを含み、このうち10種類の動詞における時制誤りは41であった。動詞の時制誤りの判定性能は、Recall再現率、Precision適合率、及び、F値F2によって評価し、その結果を図7に示した。なお、図7において、比較例1は、非特許文献2で提案されている方法である。すなわち、誤り情報が付与された学習者コーパスから動詞の時制表現の正誤を判定するための最大エントロピー法に基づく分類器を学習して誤り判定を行っている。ここで、文法誤り情報が付与された学習者コーパスを必要とするため、leaveoneoutクロスバリデーションにより一度に1つのエッセイを取り除き判定を行った。また、比較例2は、3-way法とも呼ばれる方法である。すなわち、最大エントロピー法に基づく分類器を学習して、現在、過去、未来の3値分類を行って誤り判定を行っている。かかる方法は、冠詞誤り検出手法や前置詞誤り検出手法の時制誤り判定への適用ともみなし得る。なお、素性については、実施例と同じである。また、比較例3は、動詞の現在形を常に誤りと判定したときである。図7から分かるように、実施例ではいずれの比較例と比べてもRecall再現率、Precision適合率、及び、F値のいずれにおいても動詞の時制の正誤を高い確率で得ることができた。以上述べてきたように、本実施例によれば、時制の正誤の決定を動作動詞タグを含めた品詞タグ付きコーパスを収容したコーパスDB31による分類器14で自動解析でき得るのである。つまり、時制の正誤の決定のために表層情報を大規模に収集することなく、動詞のstativityを予測できて、これに基づいて正誤を決定できるのである。また、stativityを予測すべき動詞に直接関連し得る情報を加味した素性から素性ベクトルを決定できて、動詞の時制の正誤の決定をより精度良く行い得るのである。以上、本発明による実施例及びこれに基づく変形例を説明したが、本発明は必ずしもこれに限定されるものではなく、当業者であれば、本発明の主旨又は添付した特許請求の範囲を逸脱することなく、様々な代替実施例及び改変例を見出すことができるであろう。"