"機能表現の表層形とその意味ラベルとを格納した機能表現辞書と、素性に対する重みを格納したパラメータテーブルを記録する記録部と、入力された形態素列に尤もらしい意味ラベルの列が対応つけられたフレーズ列を、最尤フレーズ列として出力するデコーディング部と、前記最尤フレーズ列から意味ラベルを取り出す意味ラベル取得部と、を備え、前記デコーディング部は、形態素と意味ラベルを対応付けたものをフレーズとし、前記入力された形態素列に対して、取り得るフレーズ列を列挙したフレーズラティスを作成するラティス構築手段と、前記パラメータテーブルを用いて前記フレーズラティスから前記入力された形態素列に対応する尤もらしいフレーズ列である最尤パスを探索することで最尤フレーズ列を求める最尤パス探索手段とを有し、前記フレーズラティスは、前記機能表現辞書と形態素列表記が一致するフレーズと、機能語に分類される品詞を持つ形態素のフレーズと、述語に分類される品詞を持つ形態素のフレーズと、述語および機能表現ではないことを示す形態素のフレーズを含み、前記素性は、形態素列と意味ラベルとを対応つける素性と意味ラベル列を表す素性の両方を含むことを特徴とする機能表現解析装置。前記最尤パス探索手段は、前記取り得るフレーズ列のうち、当該フレーズ列に対応する前記パラメータテーブルにおける素性の重みを足し合わせた値が最大となるフレーズ列を前記最尤パスとすることを特徴とする請求項1記載の機能表現解析装置。機能表現の表層形とその意味ラベルとを格納した機能表現辞書と、素性に対する重みを格納したパラメータテーブルと、形態素列に対してフレーズを構成して意味ラベルを付与した文の集合である意味ラベル正解コーパスを記録する記録部と、前記意味ラベル正解コーパス内の1文分の形態素列が入力され、入力された形態素列に尤もらしい意味ラベルの列が対応つけられたフレーズ列を、最尤フレーズ列として出力するデコーディング部と、前記最尤フレーズ列から素性を求め、第1素性集合を作成する第1素性選択部と、前記意味ラベル正解コーパスから正解となるフレーズ列である正解フレーズ列を求め、前記正解フレーズ列から素性を求め、第2素性集合を作成する第2素性選択部と、前記第1素性集合と前記第2素性集合との間で異なる素性を抽出する差分抽出部と、抽出された素性であって前記第1素性集合に含まれる素性の重みを小さくし、抽出された素性であって前記第2素性集合に含まれる素性の重みを大きくするパラメータテーブル更新部と、前記デコーディング部、前記第1素性選択部、前記第2素性選択部、前記差分抽出部、前記パラメータテーブル更新部の処理を繰り返す制御部とを備え、前記デコーディング部は、形態素と意味ラベルを対応付けたものをフレーズとし、前記入力された形態素列に対して、取り得るフレーズ列を列挙したフレーズラティスを作成するラティス構築手段と、前記パラメータテーブルを用いて前記フレーズラティスから前記入力された形態素列に対応する尤もらしいフレーズ列である最尤パスを探索することで最尤フレーズ列を求める最尤パス探索手段とを有し、前記フレーズラティスは、前記機能表現辞書と形態素列表記が一致するフレーズと、機能語に分類される品詞を持つ形態素のフレーズと、述語に分類される品詞を持つ形態素のフレーズと、述語および機能表現ではないことを示す形態素のフレーズを含み、前記素性は、形態素列と意味ラベルとを対応つける素性と意味ラベル列を表す素性の両方を含むことを特徴とする素性重み学習装置。あらかじめ、機能表現の表層形とその意味ラベルとを格納した機能表現辞書と、素性に対する重みを格納したパラメータテーブルを記録しておき、入力された形態素列に尤もらしい意味ラベルの列が対応つけられたフレーズ列を、最尤フレーズ列として出力するデコーディングステップと、前記最尤フレーズ列から意味ラベルを取り出す意味ラベル取得ステップと、を有し、前記デコーディングステップは、形態素と意味ラベルを対応付けたものをフレーズとし、前記入力された形態素列に対して、取り得るフレーズ列を列挙したフレーズラティスを作成するラティス構築サブステップと、前記パラメータテーブルを用いて前記フレーズラティスから前記入力された形態素列に対応する尤もらしいフレーズ列である最尤パスを探索することで最尤フレーズ列を求める最尤パス探索サブステップとを有し、前記フレーズラティスは、前記機能表現辞書と形態素列表記が一致するフレーズと、機能語に分類される品詞を持つ形態素のフレーズと、述語に分類される品詞を持つ形態素のフレーズと、述語および機能表現ではないことを示す形態素のフレーズを含み、前記素性は、形態素列と意味ラベルとを対応つける素性と意味ラベル列を表す素性の両方を含むことを特徴とする機能表現解析方法。前記最尤パス探索サブステップは、前記取り得るフレーズ列のうち、当該フレーズ列に対応する前記パラメータテーブルにおける素性の重みを足し合わせた値が最大となるフレーズ列を前記最尤パスとすることを特徴とする請求項4記載の機能表現解析方法。あらかじめ、機能表現の表層形とその意味ラベルとを格納した機能表現辞書と、素性に対する重みを格納したパラメータテーブルと、形態素列に対してフレーズを構成して意味ラベルを付与した文の集合である意味ラベル正解コーパスを記録しておき、前記意味ラベル正解コーパス内の1文分の形態素列が入力され、入力された形態素列に尤もらしい意味ラベルの列が対応つけられたフレーズ列を、最尤フレーズ列として出力するデコーディングステップと、前記最尤フレーズ列から素性を求め、第1素性集合を作成する第1素性選択ステップと、前記意味ラベル正解コーパスから正解となるフレーズ列である正解フレーズ列を求め、前記正解フレーズ列から素性を求め、第2素性集合を作成する第2素性選択ステップと、前記第1素性集合と前記第2素性集合との間で異なる素性を抽出する差分抽出ステップと、抽出された素性であって前記第1素性集合に含まれる素性の重みを小さくし、抽出された素性であって前記第2素性集合に含まれる素性の重みを大きくするパラメータテーブル更新ステップと、前記デコーディングステップ、前記第1素性選択ステップ、前記第2素性選択ステップ、前記差分抽出ステップ、前記パラメータテーブル更新ステップの処理を繰り返す制御ステップとを有し、前記デコーディングステップは、形態素と意味ラベルを対応付けたものをフレーズとし、前記入力された形態素列に対して、取り得るフレーズ列を列挙したフレーズラティスを作成するラティス構築サブステップと、前記パラメータテーブルを用いて前記フレーズラティスから前記入力された形態素列に対応する尤もらしいフレーズ列である最尤パスを探索することで最尤フレーズ列を求める最尤パス探索サブステップとを有し、前記フレーズラティスは、前記機能表現辞書と形態素列表記が一致するフレーズと、機能語に分類される品詞を持つ形態素のフレーズと、述語に分類される品詞を持つ形態素のフレーズと、述語および機能表現ではないことを示す形態素のフレーズを含み、前記素性は、形態素列と意味ラベルとを対応つける素性と意味ラベル列を表す素性の両方を含むことを特徴とする素性重み学習方法。請求項1または2に記載の機能表現解析装置、もしくは請求項3記載の素性重み学習装置としてコンピュータを動作させるためのプログラム。しかしながら、機能表現は、同じ表層形でも文脈によって異なる意味を持つものが多数存在する。例えば走ってて、転んだという文の場合、最初のてはていると同様に継続の意味で用いられている。一方、2番目のては走ったあとに転んだことを示す順接確定の意味である。非特許文献1の方法は、1つの機能表現表層形に複数の意味ラベルが付与可能な場合は、どの意味が最適か判断できないという問題点がある。簡単な解決策として、次の方法が考えられる。まず、形態素列の後方から形態素表記を接続した文字列を作成し、機能表現辞書の表層形と照合する。そして、あらかじめ用意した機能表現同士の接続可否を記載した接続表を参照し、接続可能な機能表現列だけを出力する。この方法を用いた場合、非特許文献1の方法とは異なり、1つの機能表現表層形に複数の意味ラベルが付与可能な場合でも、直前または直後の機能表現との接続により適切な意味ラベルを選択可能である。しかし、接続表が適切でないと、どの機能表現も接続できずに機能表現が認定されない。また、複数の意味が接続可能となり、曖昧性解消ができないという問題点がある。さらに、適切な接続表を準備することは困難だという問題もある。本発明は、機能表現同士の接続可否を記載した接続表を準備することなく、形態素列に意味ラベルを付与でき、同じ表層形を持つ機能表現が複数存在していても、適切な意味ラベルを選択することができる解析技術、およびその解析技術のための学習技術を提供することを目的とする。本発明の機能表現解析装置は、入力された形態素列に対する意味ラベルを出力する。本発明の機能表現解析装置は、記録部、デコーディング部、意味ラベル取得部を備える。記録部は、機能表現の表層形とその意味ラベルとを格納した機能表現辞書と、素性に対する重みを格納したパラメータテーブルを記録する。素性には、形態素列と意味ラベルとを対応つける素性と意味ラベル列を表す素性の両方が含まれる。デコーディング部は、解析対象の形態素列が入力され、入力された形態素列に尤もらしい意味ラベルの列が対応つけられたフレーズ列を、最尤フレーズ列として出力する。より具体的には、デコーディング部は、ラティス構築手段と最尤パス探索手段とを備える。ラティス構築手段は、形態素と意味ラベルを対応付けたものをフレーズとし、入力された形態素列に対して、取り得るフレーズ列を列挙したフレーズラティスを作成する。フレーズラティスは、機能表現辞書と形態素列表記が一致するフレーズと、機能語に分類される品詞を持つ形態素のフレーズと、述語に分類される品詞を持つ形態素のフレーズと、述語および機能表現ではないことを示す形態素のフレーズを含む。最尤パス探索手段は、パラメータテーブルを用いてフレーズラティスから入力された形態素列に対応する尤もらしいフレーズ列である最尤パスを探索することで最尤フレーズ列を求める。意味ラベル取得部は、最尤フレーズ列から意味ラベルを取り出す。本発明の素性重み学習装置は、パラメータテーブルの作成および更新を行う。本発明の素性重み学習装置は、記録部、デコーディング部、第1素性選択部、第2素性選択部、差分抽出部、パラメータテーブル更新部、制御部を備える。記録部は、機能表現の表層形とその意味ラベルとを格納した機能表現辞書と、素性に対する重みを格納したパラメータテーブルと、形態素列に対してフレーズを構成して意味ラベルを付与した文の集合である意味ラベル正解コーパスを記録する。素性には、形態素列と意味ラベルとを対応つける素性と意味ラベル列を表す素性の両方が含まれる。デコーディング部は、意味ラベル正解コーパス内の1文分の形態素列が入力され、入力された形態素列に尤もらしい意味ラベルの列が対応つけられたフレーズ列を、最尤フレーズ列として出力する。より具体的には、デコーディング部は、ラティス構築手段と最尤パス探索手段とを備える。ラティス構築手段は、形態素と意味ラベルを対応付けたものをフレーズとし、入力された形態素列に対して、取り得るフレーズ列を列挙したフレーズラティスを作成する。フレーズラティスは、機能表現辞書と形態素列表記が一致するフレーズと、機能語に分類される品詞を持つ形態素のフレーズと、述語に分類される品詞を持つ形態素のフレーズと、述語および機能表現ではないことを示す形態素のフレーズを含む。最尤パス探索手段は、パラメータテーブルを用いてフレーズラティスから入力された形態素列に対応する尤もらしいフレーズ列である最尤パスを探索することで最尤フレーズ列を求める。第1素性選択部は、最尤フレーズ列から素性を求め、第1素性集合を作成する。第2素性選択部は、意味ラベル正解コーパスから正解となるフレーズ列である正解フレーズ列を求め、正解フレーズ列から素性を求め、第2素性集合を作成する。差分抽出部は、第1素性集合と第2素性集合との間で異なる素性を抽出する。パラメータテーブル更新部は、抽出された素性であって第1素性集合に含まれる素性の重みを小さくし、抽出された素性であって第2素性集合に含まれる素性の重みを大きくする。制御部は、デコーディング部、第1素性選択部、第2素性選択部、差分抽出部、パラメータテーブル更新部の処理を繰り返す。例えば、デコーディング部、第1素性選択部、第2素性選択部、差分抽出部、パラメータテーブル更新部の処理を1文ごとに実行し、意味ラベル正解コーパスに含まれる全文に対して実行するまで繰返し、パラメータテーブルの重みに変化がなくなったことを確認し、変化がある場合は処理を再度全文に対して実行するまで繰り返せばよい。本発明の機能表現解析装置と素性重み学習装置は共に、ラティス構築手段と最尤パス探索手段とを有するデコーディング部を備える。ラティス構築手段は、入力された形態素列に対して、意味ラベルが付与されたフレーズラティスを作成する。フレーズラティスは、機能表現辞書と形態素列表記が一致するフレーズ、機能語に分類される品詞を持つ形態素のフレーズ、述語に分類される品詞を持つ形態素のフレーズ、述語および機能表現ではないことを示す形態素のフレーズを含む。最尤パス探索手段は、素性に対する重みを格納したパラメータテーブルを用いてフレーズラティスから尤もらしいパスである最尤パスを探索する。素性には、形態素列と意味ラベルとを対応つける素性と意味ラベル列を表す素性の両方が含まれる。本発明の機能表現解析装置と素性重み学習装置はこのような特徴を有するので、機能表現同士の接続可否を記載した接続表を準備することなく、形態素列に意味ラベルを付与することが可能である。また、同じ表層形を持つ機能表現が複数存在していても、前後の文脈によって適切な意味ラベルを選択することができる。以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。なお、同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。図3に本発明の機能表現解析装置と素性重み学習装置のイメージを示す。素性重み学習装置では、意味ラベル正解コーパス193を入力として、パラメータ推定部101が機能表現辞書191とパラメータテーブル192を用いて求めたフレーズ列最尤フレーズ列が、意味ラベル正解コーパス193に記録されているフレーズ列と同一になるように、パラメータテーブル192の各素性の重みの更新を行う。意味ラベル正解コーパス193とは、形態素列に対してフレーズを構成して意味ラベルを付与した文の集合である。機能表現辞書191とは、機能表現の表層形とその意味ラベルとを格納したものであり、パラメータテーブル192とは、素性に対する重みを格納したものである。図4に機能表現辞書191に記録されている情報の例を、図5にパラメータテーブル192に記録される情報の例を示す。機能表現解析装置では、デコーディング部110が、入力された形態素列に対して機能表現辞書191とパラメータテーブル192を用いてデコーディングを行う。そして、意味ラベル取得部210が意味ラベルを取得して、あらかじめ定めた形式で入力された形態素列に対する意味ラベルを出力する。詳細な構成と処理については以下に説明する。図6に実施例1の素性重み学習装置の機能構成例を、図7に実施例1の素性重み学習装置の処理フロー例を示す。素性重み学習装置100は、記録部190、デコーディング部110、第1素性選択部120、第2素性選択部130、差分抽出部140、パラメータテーブル更新部150、制御部160を備える。なお、デコーディング部110、第1素性選択部120、第2素性選択部130、差分抽出部140、パラメータテーブル更新部150、制御部160が、図3のパラメータ推定部101に相当する。記録部190は、機能表現の表層形とその意味ラベルとを格納した機能表現辞書191と、素性に対する重みを格納しうるパラメータテーブル192と、形態素列に対してフレーズを構成して意味ラベルを付与した文の集合である意味ラベル正解コーパス193を記録する。パラメータテーブルは、各素性に対する重みを対応づけて記憶しうるものであり、素性としては、形態素の部分列形態素列と意味ラベルとを対応つける素性マッピング素性、及び、意味ラベル列を表す素性N-gram素性の両方が含まれる。マッピング素性に対する重みは、当該形態素列の意味ラベルへのなりやすさを表し、N-gram素性に対する重みは、当該意味ラベル列の尤もらしさを表す。機能表現辞書191としては、例えば、日本語機能表現辞書つつじ参考文献1:松吉俊,佐藤理史,宇津呂武仁,日本語機能表現辞書の編纂自然言語処理,14pp1231462007年10月を用いればよい。つつじは、機能表現の表層形約16000種について、その意味カテゴリが付与されている。また、機能表現意味ラベルとしてつつじに収録されている意味カテゴリ89個を用いればよい。素性重み学習装置100は、パラメータテーブル192を初期化するS105。例えば、空のパラメータテーブル192すべての素性の重みが0のパラメータテーブルに相当するを作成すればよい。制御部160は、意味ラベル正解コーパス193が記録している文の中の1文を選択し、その文の形態素列をデコーディング部110に入力するS161。そして、デコーディング部110は、入力された形態素列に意味ラベルが対応つけられたフレーズ列を、最尤フレーズ列として出力するS110。より具体的には、デコーディング部110は、ラティス構築手段111と最尤パス探索手段112とを備える。ラティス構築手段111は、入力された形態素列に対して、意味ラベルが付与されたフレーズラティスを作成するS111。例えば、ラティス構築手段111は、形態素列のすべての部分列について表記を接続した文字列を作成し、機能表現辞書と形態素列表記が一致する形態素の部分列に、機能表現辞書に格納された意味ラベルを付与したフレーズを作成する。機能語に分類される品詞を持つ形態素には、機能表現であることを示す意味ラベルNULLを付与したフレーズを作成する。述語に分類される品詞を持つ形態素には、述語であることを示す意味ラベルPREDを付与したフレーズを作成する。また、入力されたすべての形態素について、機能表現でも述語でもないことを示す意味ラベルを付与したフレーズを作成する。このように、入力された形態素列に対して、取り得る部分形態素列とその意味ラベル列とを対応づけたフレーズ列を列挙したフレーズラティスを作成することで、機能表現辞書と形態素列表記が一致するフレーズと、機能語に分類される品詞を持つ形態素のフレーズと、述語に分類される品詞を持つ形態素のフレーズと、述語および機能表現ではないことを示す形態素のフレーズを含むフレーズラティスが作成される。図8は、フレーズラティスの例を示す図である。最尤パス探索手段112は、パラメータテーブル192を用いてフレーズラティスから入力の形態素列に対応する尤もらしいパスフレーズ列である最尤パスを探索することで最尤フレーズ列を求めるS112。例えば、フレーズラティスから、以下の式を満たすフレーズ列を探索し、最尤フレーズ列として出力する。ただし、Pはフレーズ列、fkPはフレーズ列が与えられたときのk番目の素性、wkは素性fkPに対応する重みであり、パラメータテーブル192を検索することで取得される。なお、パラメータテーブル192に素性が存在しない場合は重みを0とする。この処理では、入力された形態素列と意味ラベル列の間で、その出現順序は変更されないため、式1を満たすフレーズ列は動的計画法を用いて探索できる。第1素性選択部120は、最尤フレーズ列から素性を求め、第1素性集合を作成するS120。なお、上述のように素性には、形態素列と意味ラベルとを対応つける素性マッピング素性と意味ラベル列を表す素性N-gram素性の両方が含まれる。素性の例を図9に、素性のイメージを図10に示す。マッピング素性は、基本的にはフレーズに含まれる形態素情報と機能表現表層形、意味ラベルから決定される図9のSW1,SP1。ただし、形態素情報に関しては、フレーズの直前形態素や直後形態素のようにフレーズの周辺形態素を用いても良い図9のSW2,SP2,SW3,SP3。また、本実施例では、N-gram素性として3,2,1-gramを用いているが、他のN-gramを用いてもよい。例えば、図2のフレーズたに対して、図9を用いて素性選択を行うと、図11に示す素性が作成される。このように、本発明で用いる素性は、形態素または品詞が存在するか否かに基づく二値素性である。第2素性選択部130は、意味ラベル正解コーパス193から正解となるフレーズ列である正解フレーズ列を求め、正解フレーズ列から素性を求め、第2素性集合を作成するS130。差分抽出部140は、第1素性集合と第2素性集合との間で異なる素性を抽出するS140。パラメータテーブル更新部150は、抽出された素性であって第1素性集合に含まれる素性の重みを小さくし、抽出された素性であって第2素性集合に含まれる素性の重みを大きくするS150。制御部160は、デコーディング部110、第1素性選択部120、第2素性選択部130、差分抽出部140、パラメータテーブル更新部150の処理を繰り返す。例えば、パーセプトロン学習を用いる場合は、デコーディング部110、第1素性選択部120、第2素性選択部130、差分抽出部140、パラメータテーブル更新部150の処理を1文ごとに実行する。そして、デコーディング部110、第1素性選択部120、第2素性選択部130、差分抽出部140、パラメータテーブル更新部150の処理を、意味ラベル正解コーパスに含まれる全文に対して実行するまで繰返しS162、パラメータテーブルの重みに変化がなくなったことを確認し、変化がある場合は処理を再度全文に対して実行するまで繰り返せばよいS163。また、平均化パーセプトロン学習を用いる場合は、図12に示した処理フローとすればよい。図12は、図7とステップS164とS155のみが異なる。図12の場合は、ステップS162がYesの場合に、その時点でパラメータテーブル192に記録されている素性の重みを記録する。そして、ステップS163がNoとなるまで素性の重みは記録されていく。ステップS163がNoとなった場合収束した場合、パラメータテーブル更新部150は、これまでに記録された素性の重みの平均値を、パラメータテーブル192の素性の重みとするS155。図13に実施例1の機能表現解析装置の機能構成例を、図14に実施例1の機能表現解析装置の処理フローを示す。機能表現解析装置200は、入力された形態素列に対する意味ラベルを出力する。機能表現解析装置200は、少なくとも記録部290、デコーディング部110、意味ラベル取得部210を備える。記録部290は、機能表現の表層形とその意味ラベルとを格納した機能表現辞書191と、素性に対する重みを格納したパラメータテーブル192を記録する。パラメータテーブルには、形態素列と意味ラベルとを対応つける素性マッピング素性と意味ラベル列を表す素性N-gram素性の両方が含まれ、それぞれの素性の尤もらしさを表すマッピング素性の場合は当該形態素列の意味ラベルへのなりやすさを表し、N-gram素性の場合は当該意味ラベル列の尤もらしさを表す重みが対応づけて記憶されている。パラメータテーブルは予め与えておくものとし、たとえば前述の素性重み学習装置等により予め学習しておくことができる。なお、図12の点線で示した構成部も備えた場合には、機能表現の解析と同時にパラメータテーブルの更新を行うという学習と解析の両方の機能を持った機能表現解析装置300を構成できる。機能表現解析装置200の解析処理のフローは以下のようになる。機能表現解析装置200は、解析対象の形態素列をデコーディング部110に入力するS261。デコーディング部110は、素性重み学習装置における学習時と同じように、入力された形態素列に意味ラベルが対応つけられたフレーズ列を、最尤フレーズ列として出力するS110。なお、デコーディング部110の詳細な構成や処理内容についても学習時と同じである。意味ラベル取得部210は、最尤フレーズ列から意味ラベルを取り出すS210。素性重み学習装置100と機能表現解析装置200または機能表現解析装置300によれば、機能表現同士の接続可否を記載した接続表を準備することなく、形態素列に意味ラベルを付与することが可能である。また、同じ表層形を持つ機能表現が複数存在していても、前後の文脈によって適切な意味ラベルを選択することができる。なお、上述の機能表現解析装置もしくは素性重み学習装置は、プログラムによってコンピュータを機能表現解析装置もしくは素性重み学習装置として動作させてもよい。"