JP2003281131A - System and method of processing natural language, and computer program - Google Patents

System and method of processing natural language, and computer program

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JP2003281131A
JP2003281131A JP2002079627A JP2002079627A JP2003281131A JP 2003281131 A JP2003281131 A JP 2003281131A JP 2002079627 A JP2002079627 A JP 2002079627A JP 2002079627 A JP2002079627 A JP 2002079627A JP 2003281131 A JP2003281131 A JP 2003281131A
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JP
Japan
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utilization
information
word
utilization information
natural language
Prior art date
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Application number
JP2002079627A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Tomoko Okuma
智子 大熊
Hiroshi Masuichi
博 増市
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Fujifilm Business Innovation Corp
Original Assignee
Fuji Xerox Co Ltd
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Publication date
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To handle the conjugation information of a conjugational word without a special process for reference to the conjugated word. <P>SOLUTION: A morpheme including the conjugation information is extracted. Referring to a list of words without requiring insertion of conjugations including specific auxiliary verbs and verbs, a morpheme just after the morpheme with the conjugation information is inserted if the morpheme is included in the list, and the conjugation information is inserted into the result of the morpheme analysis as a character string corresponding to a word. In the stage of the meaning analysis, the difference of the meaning according to the conjugation of the conjugational word is managed as a grammar rule. The conjugation information inserted into the result of the morpheme analysis is referred to according to the grammar rule, so that the meaning of the conjugation can be specified. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、人間が日常的なコ
ミュニケーションに使用する自然言語を数学的に取り扱
うための自然言語処理システム及び自然言語処理方法、
並びにコンピュータ・プログラムに係り、特に、日本語
構文の統語・意味解析を行なう自然言語処理システム及
び自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プログラム
に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a natural language processing system and a natural language processing method for mathematically handling a natural language used by humans for daily communication.
The present invention also relates to a computer program, and more particularly to a natural language processing system and a natural language processing method for performing syntactic and semantic analysis of Japanese syntax, and a computer program.

【0002】さらに詳しくは、本発明は、日本語文の活
用語の活用形に応じた意味解析を行う自然言語処理シス
テム及び自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プロ
グラムに係り、特に、活用語を参照するための特別な処
理なしに活用語の活用情報を取り扱う自然言語処理シス
テム及び自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プロ
グラムに関する。
More specifically, the present invention relates to a natural language processing system and a natural language processing method for performing a semantic analysis according to the conjugation form of a conjugation word in a Japanese sentence, and a computer program. The present invention relates to a natural language processing system, a natural language processing method, and a computer program that handle utilization information of a utilized word without special processing for processing.

【0003】[0003]

【従来の技術】日本語や英語など、人間が日常的なコミ
ュニケーションに使用する言葉のことを「自然言語」と
呼ぶ。多くの自然言語は、自然発生的な起源を持ち、人
類、民族、社会の歴史とともに進化してきた。勿論、人
は身振りや手振りなどによっても意思疎通を行なうこと
が可能であるが、自然言語により最も自然で且つ高度な
コミュニケーションを実現することができる。
2. Description of the Related Art Words used by humans for daily communication such as Japanese and English are called "natural language". Many natural languages have a naturally occurring origin and have evolved with the history of humanity, ethnicity, and society. Of course, a person can communicate by gesturing or gesturing, but natural language can realize the most natural and advanced communication.

【0004】他方、情報技術の発展に伴い、コンピュー
タが人間社会に定着し、各種産業や日常生活の中に深く
浸透している。いまやコンピュータ・データだけでな
く、画像や音響などほとんどすべての情報コンテンツが
コンピュータ上で取り扱われ、情報の編集・加工、蓄
積、管理、伝達、共有など高度な処理を行なうことが可
能となっている。
On the other hand, with the development of information technology, computers have become established in human society and have been deeply permeated in various industries and daily lives. Now, not only computer data but almost all information contents such as images and sounds are handled on the computer, and it is possible to perform advanced processing such as editing / processing, storage, management, transmission and sharing of information. .

【0005】自然言語は、本来抽象的であいまい性が高
い性質を持つが、文章を数学的に取り扱うことにより、
コンピュータ処理を行なうことができる。この結果、機
械翻訳や対話システム、検索システムなど、自動化処理
により自然言語に関するさまざまなアプリケーション/
サービスが実現される。
Natural language has an abstract and ambiguous nature by nature, but by treating sentences mathematically,
Computer processing can be performed. As a result, various applications related to natural language such as machine translation, dialogue system, search system, etc.
The service is realized.

【0006】自然言語処理は一般に、形態素解析、構文
解析、意味解析、文脈解析という各処理フェーズに区分
される。
Natural language processing is generally divided into processing phases of morphological analysis, syntactic analysis, semantic analysis, and context analysis.

【0007】形態素解析では、文を意味的最小単位であ
る形態素(morpheme)に分節して品詞の認定処理を行な
う。構文解析では、文法規則などを基に句構造などの文
の構造を解析する。文法規則が木構造であることから、
構文解析結果は一般に個々の形態素が係り受け関係など
を基にして接合された木構造となる。意味解析では、文
中の語の語義(概念)や、語と語の間の意味関係などに
基づいて、文が伝える意味を表現する意味構造を求め
て、意味構造を合成する。文脈解析では、文の系列であ
る文章(談話)を解析の基本単位とみなして、文間の意
味的なまとまりを得て談話構造を構成する。
In the morphological analysis, a sentence is segmented into morphemes, which are the smallest semantic units, and a part-of-speech recognition process is performed. In the syntactic analysis, a sentence structure such as a phrase structure is analyzed based on grammatical rules. Since the grammar rules have a tree structure,
The syntactic analysis result generally has a tree structure in which individual morphemes are joined based on the dependency relationship. In the semantic analysis, based on the meaning (concept) of the words in the sentence and the semantic relationship between the words, the semantic structure expressing the meaning conveyed by the sentence is obtained, and the semantic structures are synthesized. In context analysis, a sentence (discourse), which is a series of sentences, is regarded as a basic unit of analysis, and a discourse structure is constructed by obtaining a semantic unity between sentences.

【0008】統語意味解析では、構文解析などで係り受
け関係を求めた後の構造文に対して、動詞と主語などの
文中の他の構成要素との関係(すなわち、述語の格フレ
ーム)を記述した結合価辞書を用いて、述部とそれに係
る語の意味関係を抽出するということが行なわれてい
る。
In the syntactic and semantic analysis, the relation between the verb and the other constituent elements in the sentence such as the subject (ie, the case frame of the predicate) is described for the structural sentence after the dependency relation is obtained by the syntactic analysis or the like. It is performed that the semantic relation between the predicate and the related words is extracted using the valence index dictionary.

【0009】[0009]

【発明が解決しようとする課題】数多の言語の中でも日
本語はあいまい性が高く自然言語処理が困難であるとさ
れている。その一因として、日本語文では動詞や形容詞
などの活用語の活用形によって意味の解釈が異なるとい
う点を挙げることができる。
Among the many languages, Japanese is said to be highly ambiguous and difficult to process in natural language. One reason for this is that in Japanese sentences, the meaning interpretation differs depending on the conjugation form of the conjugation words such as verbs and adjectives.

【0010】例えば以下に示すような類似する2つの文
例を考えた場合、文例(1)では接尾辞「そう」は「伝
聞」の意味を表しているが、他方の文例(2)の接尾辞
「そう」は推量を表している。
For example, in the case of considering two similar sentence examples as shown below, in the sentence example (1), the suffix "so" means "hearing", but in the other sentence example (2), the suffix "Yes" represents guess.

【0011】(1)彼は本を書くそうだ。 (2)彼は本を書きそうだ。(1) He writes a book. (2) He is likely to write a book.

【0012】これらの違いは、接尾辞「そう」に係る動
詞の活用形の違いによって起こる。上記の文例(1)で
は動詞「書く」が連体形で「そう」に係っているのに対
し、文例(2)では動詞「書く」が連用形で係ってい
る。
[0012] These differences are caused by the different conjugations of the verbs associated with the suffix "so". In the above example (1), the verb "writing" is related to "so" in adnominal form, whereas in example (2) the verb "writing" is related to continuous.

【0013】また、以下に示すような2つの文例の場合
には、活用語の活用形が特定の助詞に相当する働きを持
つ場合がある。
In the case of the following two sentence examples, the inflectional form of the inflectional word may have a function corresponding to a specific particle.

【0014】(3)彼が川へ行っ、彼女が山へ行っ
た。 (4)彼が川へ行き、彼女が山へ行った。
(3) He went to the river and she went to the mountain. (4) He went to the river and she went to the mountain.

【0015】上記の文例(3)では、接続助詞「て」が
「彼が川へ行く」と「彼女が山へ行く」の2つの句を接
続している。他方、文例(d)では、接続助詞の代わり
に「行く」が連用形になることによって句の接続が行わ
れている。
In the above sentence example (3), the connecting particle "te" connects two phrases "he goes to the river" and "she goes to the mountain". On the other hand, in the sentence example (d), the phrase is connected by the continuous use of “go” instead of the connective particle.

【0016】このように、日本語文の意味解析処理を行
う場合には、活用語の活用形が非常に重要な情報とな
る。
As described above, in the case of performing the semantic analysis process of a Japanese sentence, the conjugation form of the conjugation word is very important information.

【0017】しかしながら、従来の形態素解析結果の見
出し語のみを入力とする日本語構文解析システムでは、
このような活用情報は入力文字列から失われてしまう。
上記の例にあるような意味の違いを扱うためには、形態
素解析の段階に戻って活用情報を取得しなければならな
い。
However, in the conventional Japanese parsing system that inputs only the headword of the morphological analysis result,
Such utilization information is lost from the input character string.
In order to handle the difference in meaning as in the above example, it is necessary to return to the stage of morphological analysis and acquire utilization information.

【0018】また、別の従来技術では「行く+連用形」
などのように見出し語の後に活用形を素性として接続し
ている。しかし、この手法を用いると、活用情報が特定
の品詞相当の役割を果たす場合に、後処理として構文解
析や意味解析を行う際に、該当する品詞を扱うためのル
ールとは別のルールを記述するか、別の処理を行わなけ
ればならない。
Further, in another conventional technique, "go + continuous use type"
Inflectional forms are connected as features after headwords such as. However, when this method is used, when the usage information plays a role equivalent to a specific part of speech, a rule different from the rule for handling the part of speech is described when performing syntactic analysis or semantic analysis as post-processing. Or you have to do something else.

【0019】要するに従来の技術では、活用語の活用形
を扱うために文法ルールとは別の処理、あるいは特別な
文法ルールが必要になるため、多大なコストが発生す
る。
In short, in the conventional technique, a process different from the grammar rule or a special grammar rule is required to handle the conjugation form of the conjugation word, so that a large cost is generated.

【0020】本発明の目的は、日本語文の活用語の活用
形に応じた意味解析を行うようにすることができる、優
れた自然言語処理システム及び自然言語処理方法、並び
にコンピュータ・プログラムを提供することにある。
An object of the present invention is to provide an excellent natural language processing system, natural language processing method, and computer program capable of performing a semantic analysis according to the inflectional form of a Japanese sentence. Especially.

【0021】本発明のさらなる目的は、活用語を参照す
るための特別な処理なしに活用語の活用情報を取り扱う
ことができる、優れた自然言語処理システム及び自然言
語処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供す
ることにある。
A further object of the present invention is to provide an excellent natural language processing system, natural language processing method, and computer program capable of handling utilization information of utilization words without special processing for referring to utilization words. To provide.

【0022】[0022]

【課題を解決するための手段及び作用】本発明は、上記
課題を参酌してなされたものであり、その第1の側面
は、活用語の活用情報を取り扱う自然言語処理システム
又は自然言語処理方法であって、入力文を構成する形態
素の中から活用情報を含むものを抽出する活用語抽出手
段又はステップと、該抽出された活用語に活用情報を挿
入する必要があるか否かを判別する活用情報判断手段又
はステップと、前記活用情報判断手段又はステップによ
る判断結果に応じて活用情報を入力文に挿入する活用情
報挿入手段又はステップと、を具備することを特徴とす
る自然言語処理システム又は自然言語処理方法である。
The present invention has been made in consideration of the above problems, and a first aspect thereof is a natural language processing system or a natural language processing method for handling utilization information of a utilized word. In addition, it is determined whether or not it is necessary to insert utilization information into the extracted utilization word or a utilization word extracting means or step for extracting a morpheme that includes utilization information from the morphemes forming the input sentence. A natural language processing system comprising: utilization information judging means or step; and utilization information inserting means or step for inserting utilization information into an input sentence according to the judgment result by the utilization information judging means or step. It is a natural language processing method.

【0023】ここで、前記活用情報判断手段又はステッ
プは、特定の助動詞や動詞を含んだ活用形挿入不要語彙
リストを参照して、活用形情報を持つ形態素の直後にく
る形態素が該リストに含まれていれば挿入し、そうでな
ければ挿入しないと判断するようにすればよい。
Here, the utilization information determining means or step refers to the inflectional form insertion unnecessary vocabulary list including a specific auxiliary verb or verb, and the morpheme immediately following the morpheme having the utilization form information is included in the list. If it is, insert it; otherwise, decide not to insert it.

【0024】そして、前記活用情報挿入手段又はステッ
プは、活用情報を単語相当の文字列として形態素解析結
果に挿入するようにすればよい。
The utilization information inserting means or step may insert the utilization information into the morphological analysis result as a character string corresponding to a word.

【0025】したがって、本発明の第1の側面に係る自
然言語処理システム又は自然言語処理方法によれば、活
用語の情報を単語相当の文字列として形態素解析結果に
挿入するので、後段の意味解析においては、活用情報を
参照するための特別な処理を行なうことなく、文法ルー
ルの記述のみで意味の相違を容易に判別することができ
る。
Therefore, according to the natural language processing system or the natural language processing method according to the first aspect of the present invention, the information of the utilized word is inserted into the morphological analysis result as a character string corresponding to the word, so that the semantic analysis in the latter stage is performed. In, the difference in meaning can be easily discriminated only by the description of the grammar rule without performing a special process for referring to the utilization information.

【0026】すなわち、活用語の活用形に応じた意味の
相違を文法ルールとして管理する。例えば文脈自由文法
などを用いることによって、簡単にルールとして扱うこ
とができる。そして、形態素解析結果に挿入されている
活用情報をこのような文法ルールで参照して、活用形の
意味を特定することができる。
That is, the difference in meaning depending on the usage form of the usage word is managed as a grammar rule. For example, by using a context-free grammar, it can be easily handled as a rule. Then, by referring to the usage information inserted in the morpheme analysis result by such a grammar rule, the meaning of the usage form can be specified.

【0027】活用語の活用情報は単語相当の文字列とし
て形態素解析結果に挿入されているので、意味解析のメ
カニズムを変更する必要はない。また、活用形の相違に
よる意味解析のために特別な文法ルールを必要としない
ので、コストを増大させずに済む。
Since the utilization information of the utilization word is inserted in the morphological analysis result as a character string corresponding to the word, it is not necessary to change the mechanism of the semantic analysis. Further, since no special grammar rule is required for the semantic analysis due to the difference in the usage form, the cost does not increase.

【0028】また、本発明の第2の側面は、活用語の活
用情報を取り扱う自然言語処理をコンピュータ・システ
ム上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述され
たコンピュータ・プログラムであって、入力文を構成す
る形態素の中から活用情報を含むものを抽出する活用語
抽出ステップと、該抽出された活用語に活用情報を挿入
する必要があるか否かを判別する活用情報判断ステップ
と、前記活用情報判断ステップにおける判断結果に応じ
て活用情報を入力文に挿入する活用情報挿入ステップ
と、を具備することを特徴とするコンピュータ・プログ
ラムである。
A second aspect of the present invention is a computer program written in a computer-readable format so as to execute natural language processing for handling utilization information of a utilization word on a computer system. And a utilization information determining step of determining whether or not it is necessary to insert utilization information into the extracted utilization word, and And a utilization information insertion step of inserting utilization information into an input sentence in accordance with the result of the determination in the information determination step.

【0029】本発明の第2の側面に係るコンピュータ・
プログラムは、コンピュータ・システム上で所定の処理
を実現するようにコンピュータ可読形式で記述されたコ
ンピュータ・プログラムを定義したものである。換言す
れば、本発明の第2の側面に係るコンピュータ・プログ
ラムをコンピュータ・システムにインストールすること
によって、コンピュータ・システム上では協働的作用が
発揮され、本発明の第1の側面に係る自然言語処理シス
テム又は自然言語処理方法と同様の作用効果を得ること
ができる。
A computer according to the second aspect of the present invention
The program defines a computer program written in a computer-readable format so as to realize a predetermined process on a computer system. In other words, by installing the computer program according to the second aspect of the present invention in the computer system, a cooperative action is exerted on the computer system, and the natural language according to the first aspect of the present invention. It is possible to obtain the same effects as those of the processing system or the natural language processing method.

【0030】本発明のさらに他の目的、特徴や利点は、
後述する本発明の実施形態や添付する図面に基づくより
詳細な説明によって明らかになるであろう。
Still other objects, features and advantages of the present invention are as follows.
It will be apparent from the embodiments of the present invention described later and the more detailed description based on the accompanying drawings.

【0031】[0031]

【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら本発明
の実施形態について詳解する。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings.

【0032】自然言語の構文解析手法は、統計処理に基
づく方法と文法ルール記述に基づく方法に大別すること
ができる。本発明は、とりわけ文法ルール記述に基づく
統語・意味解析に適用することで顕著な効果を奏するこ
とができる。
Natural language syntax analysis methods can be roughly classified into methods based on statistical processing and methods based on grammar rule description. The present invention can exert a remarkable effect particularly when applied to syntactic / semantic analysis based on grammar rule description.

【0033】本発明に係る自然言語処理システムは、例
えば、LFG(Lexical-FunctionalGrammar)文法理論
に基づく統語・意味解析処理に組み込んで実装すること
ができる。LFGでは、ネイティブ・スピーカの言語知
識すなわち文法を、コンピュータ処理や、コンピュータ
の処理動作に影響を及ぼすその他の非文法的な処理パラ
メータとは切り離したコンポーネントとして構成してい
る。まず、自然言語処理システムの全体像について簡単
に説明する。なお、本実施形態ではLFG文法理論に基
づいて説明するが、勿論、他の文法ルールを備えた解析
システムにおいても本発明を同様に適用することができ
る。
The natural language processing system according to the present invention can be implemented, for example, by incorporating it into a syntactic / semantic analysis process based on the LFG (Lexical-Functional Grammar) grammar theory. In LFG, the linguistic knowledge, or grammar, of native speakers is organized as a component separate from computer processing and other non-grammatical processing parameters that affect the processing behavior of the computer. First, an overview of the natural language processing system will be briefly described. Although the present embodiment is described based on the LFG grammar theory, the present invention can be similarly applied to an analysis system having other grammar rules.

【0034】図10には、LFGに基づく自然言語処理
システム1の構成を模式的に示している。
FIG. 10 schematically shows the configuration of the LFG-based natural language processing system 1.

【0035】形態素解析部2は、日本語など特定の言語
に関する形態素ルール2Aと形態素辞書2Bを持ち、入
力文を意味的最小単位である形態素に分節して品詞の認
定処理を行なう。例えば、「私の娘は英語を話しま
す。」という文が入力された場合、形態素解析結果とし
て、「私{Noun} の{up} 娘{Noun} は{up} 英語{Noun}
を{up} 話す{Verb1}{tr} ます{jp} 。{pt}」が出力され
る。
The morpheme analysis unit 2 has a morpheme rule 2A and a morpheme dictionary 2B related to a specific language such as Japanese, and divides an input sentence into morphemes, which are the smallest semantic units, and performs part-of-speech recognition processing. For example, if the sentence "My daughter speaks English." Is entered, the result of morphological analysis is "I {Noun} {up} daughter {Noun} is {up} English {Noun}.
{Up} speak {Verb1} {tr} and {jp}. {pt} "is output.

【0036】このような形態素解析結果は、次いで、統
語・意味解析部3に入力される。統語・意味解析部は、
文法ルール3Aや結合価辞書3Bなどの辞書を持ち、文
法ルールなどに基づく句構造の解析や、文中の語の語義
や語と語の間の意味関係などに基づいて文が伝える意味
を表現する意味構造の解析を行なう(結合価辞書は動詞
と主語などの文中の他の構成要素との関係を記述したも
のであり、述部とそれに係る語の意味関係を抽出するこ
とができる)。
The result of such morphological analysis is then input to the syntactic / semantic analysis unit 3. The syntactic and semantic analysis department
It has dictionaries such as grammar rules 3A and valence valence dictionary 3B, and analyzes the phrase structure based on grammar rules and expresses the meaning conveyed by the sentence based on the meaning of words in the sentence and the meaning relation between words. Analyze the semantic structure (The valence dictionary describes the relationship between verbs and other constituent elements in the sentence, such as the subject, and can extract the semantic relationship between predicates and related words).

【0037】そして、構文解析した結果として、単語や
形態素などからなる文章の句構造を木構造として表し
た"c−structure(constituent structur
e)"と、主語、目的語などの格構造に基づいて入力文を
疑問文、過去形、丁寧文など意味的・機能的に解析した
結果として"f−structure(functional stru
cture)"を出力する。
Then, as a result of the syntactic analysis, "c-structure (constituent structur) which represents a phrase structure of a sentence composed of words and morphemes as a tree structure.
e) ", and as a result of semantically and functionally analyzing the input sentence based on the case structure of the subject, object, etc., such as interrogative sentence, past tense, and polite sentence," f-structure (functional stru
cture) "is output.

【0038】図11及び図12には、入力文「私の娘は
英語を話します。」を統語・意味解析部1により処理し
た結果として得られるc−structure及びf−
structureをそれぞれ示している。
11 and 12, c-structure and f-obtained as a result of processing the input sentence "My daughter speaks English" by the syntactic / semantic analysis unit 1.
Each structure is shown.

【0039】c−structureは、文中の単語や
句の構造を木構造形式で表したものであり、構文カテゴ
リーによって定義される。例えば音素列を生成するため
の音韻学的な解釈を、c−structureを基に行
なうことができる。一方、f−structureは、
文法的な機能を明確に表現したものであり、文法的な機
能名、意味的形式、並びに特徴シンボルにより構成され
る。f−structureを参照することにより、主
語(subject)、目的語(object)、補語(complemen
t)、修飾語(adjunct)といった意味理解を得ることが
できる。f−structureは、c−struct
ureの各節点に付随する素性の集合であり、図12に
示すように属性−属性値のマトリックスの形で表現され
る。すなわち、[]で囲まれた中の左側は素性(属性)
の名前であり、右側は素性の値(属性値)である。
The c-structure is a tree structure representing the structure of words and phrases in a sentence, and is defined by the syntax category. For example, a phonological interpretation for generating a phoneme string can be performed based on c-structure. On the other hand, f-structure is
It is a clear expression of grammatical functions and is composed of grammatical function names, semantic forms, and feature symbols. By referring to f-structure, the subject, the object, and the complement
t) and modifiers (adjunct) can be understood. f-structure is c-structure
It is a set of features attached to each node of ure, and is expressed in the form of an attribute-attribute value matrix as shown in FIG. In other words, the left side in [] is the feature (attribute)
And the right side is the feature value (attribute value).

【0040】なお、LFGの詳細に関しては、例えばR.
M. Kaplan及びJ. Bresnan共著の論文"Lexical-Functio
nal Grammar: A Formal System for Grammatical Repre
sentation"(The MIT Press, Cambridge (1982). Repr
inted in Formal Issues inLexical-Functional Gramma
r, pp. 29-130. CSLI publications, Stanford Univers
ity(1995).)に記述されている。
Regarding the details of LFG, see R.
Paper "Lexical-Functio" co-authored by M. Kaplan and J. Bresnan
nal Grammar: A Formal System for Grammatical Repre
sentation "(The MIT Press, Cambridge (1982). Repr
inted in Formal Issues in Lexical-Functional Gramma
r, pp. 29-130.CSLI publications, Stanford Univers
ity (1995).).

【0041】既に述べたように、日本語文では活用語の
活用形によって意味の解釈が異なるので、日本語文の意
味解析処理を行う場合には、活用語の活用形が非常に重
要な情報となる。
As described above, in Japanese sentences, the meaning interpretation is different depending on the inflectional form of the inflectional word, so that the inflectional form of the inflectional word is very important information when performing the semantic analysis of the Japanese sentence. .

【0042】図1には、本発明の一実施形態に係る活用
語の活用形を取り扱うための処理手順をフローチャート
の形式で示している。以下では「彼は本を書くそう
だ。」が入力された場合を想定する。
FIG. 1 shows, in the form of a flow chart, a processing procedure for handling a conjugation form of a conjugation word according to an embodiment of the present invention. In the following, it is assumed that "He writes a book." Is input.

【0043】まず、入力された文に対して形態素解析を
行う。この結果、以下の表1に示されるような出力結果
を取得することができる(ステップS1)。
First, morphological analysis is performed on the input sentence. As a result, the output result as shown in Table 1 below can be obtained (step S1).

【0044】[0044]

【表1】 [Table 1]

【0045】次いで、形態素解析の出力結果から、空白
などの区切り文字で区切られた見出し語を文字列として
バッファに格納する(ステップS2)。ここでは、文字
列「彼 が 本 を 書く そう だ 。」が格納され
る。
Next, from the output result of the morphological analysis, headwords delimited by delimiters such as blanks are stored in the buffer as a character string (step S2). Here, the character string "He writes a book" is stored.

【0046】次いで、その出力結果に活用形の情報が含
まれているかどうかを判断する(ステップS3)。この
例では、動詞「書く」の活用形の情報として「連用
形」、助動詞「だ」の活用形の情報として「終止形」が
含まれているため、この条件は真となる。
Then, it is judged whether or not the output result includes the inflectional information (step S3). In this example, the condition is true because the conjugation form information of the verb "writing" includes "conjunctive form", and the conjugation form information of the auxiliary verb "da" includes "termination form."

【0047】そして、活用形の情報が含まれている場合
には、活用形を出力結果に挿入すべきかどうかをさらに
判断する(ステップS4)。この判断ステップでは、活
用形挿入不要語彙リストを参照し、活用形情報を持つ形
態素の直後にくる形態素が該リストに含まれていれば挿
入し、そうでなければ挿入しないと判断する。
Then, if the information on the inflectional form is included, it is further judged whether or not the inflectional form should be inserted in the output result (step S4). In this judgment step, the morphological insertion unnecessary vocabulary list is referred to, and if the morpheme immediately following the morpheme having the conjugation information is included in the list, it is judged that the morpheme is inserted.

【0048】活用形挿入不要語彙リストには特定の助動
詞や動詞が含まれる。この場合「そう」が該リストに含
まれおらず、「。」が含まれているものとし、「書く」
の活用情報を挿入すべきであると判断する。
The inflectional insertion unnecessary vocabulary list includes specific auxiliary verbs and verbs. In this case, "yes" is not included in the list, but "." Is included, and "write"
It is judged that the utilization information of should be inserted.

【0049】次いで、以下の表2に示されるような活用
形−文字列対応表に「連用形」に対応する文字列を問い
合わせる(ステップS5)。ここで「連用形」に対応す
る文字列はRYであるため、文字列RYが取得される。
Next, the inquired form-character string correspondence table as shown in Table 2 below is inquired for a character string corresponding to the "continuously used form" (step S5). Here, since the character string corresponding to the “continuously used form” is RY, the character string RY is acquired.

【0050】[0050]

【表2】 [Table 2]

【0051】次いで、バッファに格納された文字列に含
まれる活用語の後に取得した文字列を挿入する(ステッ
プS6)。ここで、活用語は「書く」であるため、「書
く」の後に活用情報としてのRYを挿入する。従って、
バッファに格納された文字列は「彼 が 本 を 読む
RY そう だ 。」になる。
Then, the acquired character string is inserted after the conjugation word included in the character string stored in the buffer (step S6). Here, since the utilization word is "write", RY as utilization information is inserted after "writing". Therefore,
The string stored in the buffer becomes "RY he reads the book, yes."

【0052】そして、最後にバッファ内の文字列を結果
として出力する(ステップS7)。このように活用語の
情報を単語相当の文字列として形態素解析結果に挿入す
ることにより、後段の意味解析においては、活用情報を
参照するための特別な処理を行なうことなく、文法ルー
ル3Aの記述のみで意味の相違を容易に判別することが
できる。
Finally, the character string in the buffer is output as a result (step S7). In this way, by inserting the information of the inflection word into the morpheme analysis result as a character string corresponding to the word, the description of the grammar rule 3A can be performed in the subsequent semantic analysis without performing a special process for referring to the inflection information. The difference in meaning can be easily discriminated by only

【0053】次に、活用形の違いによって意味の違いが
起こる場合を扱うための処理について説明する。
Next, the processing for handling the case in which the difference in meaning occurs due to the difference in usage type will be described.

【0054】図2には、接尾辞「そう」の意味の違いを
扱うための自由文脈文法による簡単なルール記述を示し
ている。このルールを適用すると、出力結果として得ら
れた「彼 が 本 を 書く RY そう だ 。」と
いう入力文が「推量」であると判別することができる。
FIG. 2 shows a simple rule description by a free context grammar for handling the difference in meaning of the suffix "so". When this rule is applied, it is possible to determine that the input sentence “RY he writes a book, yes,” that is obtained as an output result is a “guess”.

【0055】次に、活用語の活用形が特定の助詞に相当
する場合の処理について説明する。
Next, the processing when the inflectional form of the inflectional word corresponds to a specific particle will be described.

【0056】図3には、接続助詞によって2つの文が接
続した複文を扱うためのルール記述を示している。この
ルールを適用すると、図4に示すように、「彼が川へ行
、彼女が山へ行った。」という文に対して、「彼が
川へ行く。」という文と「彼女が山へ行った」という文
が接続助詞「て」によって接続されているという解析結
果を得ることができる。
FIG. 3 shows a rule description for handling a compound sentence in which two sentences are connected by a connective particle. If you apply this rule, as shown in FIG. 4, for the statement that "he went to the river, she went to the mountain.", "He goes to the river." Sentence and "her mountain It is possible to obtain the analysis result that the sentence "haeta" is connected by the connecting particle "te".

【0057】図1に示した処理手続きによって、「彼が
山へ行き、彼女が川へ行った。」は、文字列「彼が山へ
行く RY 彼女が川へ行った。」に変換される。この
文字列に対して図3に示したルールを適用すると、図5
に示すような結果を得ることができる。
By the processing procedure shown in FIG. 1, "he went to the mountain and she went to the river" is converted into the character string "RY he went to the mountain RY she went to the river." . When the rule shown in FIG. 3 is applied to this character string, the result shown in FIG.
The result as shown in can be obtained.

【0058】表1に示したように、本発明によれば入力
文中の動詞の活用情報は形態素解析結果の中に、単語相
当の文字列として挿入されている。したがって、動詞に
おける活用情報を参照するために、特別な処理を要しな
い。また、動詞における活用形の相違による意味の相違
は、図2及び図3に示すように自由文脈文法により簡単
なルールとして記述することができる。また、図4及び
図5を比較しても判るように、文法ルールの参照という
通常の手続きに従って、動詞の活用形の相違に応じた意
味の相違を解析することができる。
As shown in Table 1, according to the present invention, the verb usage information in the input sentence is inserted in the morpheme analysis result as a character string corresponding to a word. Therefore, no special processing is required to refer to the utilization information in the verb. Further, the difference in meaning due to the difference in inflectional form in the verb can be described as a simple rule by the free context grammar as shown in FIGS. Further, as can be seen by comparing FIGS. 4 and 5, it is possible to analyze the difference in meaning according to the difference in the inflectional form of the verb according to the normal procedure of referring to the grammar rule.

【0059】上記の説明では、「彼は本を書くそう
だ。」を例にとって、活用語として動詞に関する活用情
報の取り扱いについて説明した。次いで、形容詞の場合
における活用情報の取り扱いについて以下に説明してお
く。
In the above description, the handling of the utilization information regarding the verb as the utilization word has been described by taking "he seems to write a book" as an example. Next, the handling of utilization information in the case of adjectives will be described below.

【0060】図6には、形容詞が連用形で現れることに
よって、副詞になるルールを示している。
FIG. 6 shows a rule in which an adjective becomes an adverb when the adjective appears in the plural form.

【0061】ここで、図1に示した処理手続きに従っ
て、入力文「彼女は詳しく本を読んだ。」を同様に処理
すると、文字列「彼女 は 詳しい RY 本 を 読
んだ。」に変換される。そして、この文字列に対して図
6のルールを適用すると、図7に示すような結果を得る
ことができる。
When the input sentence "She read a book in detail" is processed in the same manner according to the processing procedure shown in FIG. 1, it is converted into the character string "She read a detailed RY book." . When the rule of FIG. 6 is applied to this character string, the result as shown in FIG. 7 can be obtained.

【0062】また、図8には、形容詞が連体形で現れる
ことによって名詞に係る場合を扱うルールを示してい
る。
Further, FIG. 8 shows a rule for handling a case in which an adjective appears in the adnominal form and is associated with a noun.

【0063】ここで、図1に示した処理手続きに従っ
て、入力文「彼女は詳しく本を読んだ。」を同様に処理
すると、文字列「彼女 は 詳しい RT 本 を 読
んだ。」に変換される。この文字列に対して図8に示し
たルールを適用すると、図9に示すような結果を得るこ
とができる。
When the input sentence "She read a book in detail." Is processed in the same manner according to the processing procedure shown in FIG. 1, it is converted into the character string "She read a detailed RT book." . When the rule shown in FIG. 8 is applied to this character string, the result shown in FIG. 9 can be obtained.

【0064】上述したように、本発明によれば入力文中
の形容詞の活用情報は形態素解析結果の中に、単語相当
の文字列として挿入されている。したがって、形容詞に
おける活用情報を参照するために、特別な処理を要しな
い。また、形容詞における活用形の相違による意味の相
違は、図6及び図8に示すように自由文脈文法により簡
単なルールとして記述することができる。そして、図7
及び図9を比較しても判るように、文法ルールの参照と
いう通常の手続きに従って、動詞の活用形の相違に応じ
た意味の相違を解析することができる。
As described above, according to the present invention, the utilization information of the adjective in the input sentence is inserted as a character string corresponding to a word in the morphological analysis result. Therefore, no special processing is required to refer to the utilization information in the adjective. Further, the difference in meaning due to the difference in inflectional form of adjectives can be described as a simple rule by the free context grammar as shown in FIGS. 6 and 8. And FIG.
Also, as can be seen by comparing FIG. 9 and FIG. 9, it is possible to analyze the difference in meaning according to the difference in the inflectional form of the verb according to the normal procedure of referring to the grammar rule.

【0065】[追補]以上、特定の実施形態を参照しな
がら、本発明について詳解してきた。しかしながら、本
発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が該実施形態の修
正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示
という形態で本発明を開示してきたのであり、本明細書
の記載内容を限定的に解釈するべきではない。本発明の
要旨を判断するためには、冒頭に記載した特許請求の範
囲の欄を参酌すべきである。
[Supplement] The present invention has been described in detail with reference to the specific embodiments. However, it is obvious that those skilled in the art can modify or substitute the embodiments without departing from the scope of the present invention. That is, the present invention has been disclosed in the form of exemplification, and the contents of this specification should not be construed in a limited manner. In order to determine the gist of the present invention, the section of the claims described at the beginning should be taken into consideration.

【0066】[0066]

【発明の効果】以上詳記したように、本発明によれば、
日本語文の活用語の活用形に応じた意味解析を行うよう
にすることができる、優れた自然言語処理システム及び
自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを
提供することができる。
As described above in detail, according to the present invention,
It is possible to provide an excellent natural language processing system, natural language processing method, and computer program capable of performing a semantic analysis according to a usage form of a Japanese sentence.

【0067】また、本発明によれば、活用語を参照する
ための特別な処理なしに活用語の活用情報を取り扱うこ
とができる、優れた自然言語処理システム及び自然言語
処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供する
ことにある。
Further, according to the present invention, an excellent natural language processing system, natural language processing method, and computer program capable of handling utilization information of utilization words without special processing for referencing utilization words. To provide.

【0068】本発明では、活用語の情報を単語相当の文
字列として形態素解析結果に挿入する。これによって、
活用情報を参照するための特別な処理が不要となり、文
法ルールの記述のみで、意味の違いを容易に判別するこ
とができる。
In the present invention, the information on the inflection word is inserted into the morphological analysis result as a character string corresponding to the word. by this,
No special process is required to refer to the utilization information, and the difference in meaning can be easily identified only by describing the grammar rules.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の一実施形態に係る活用語の活用形を取
り扱うための処理手順を示したフローチャートである。
FIG. 1 is a flowchart showing a processing procedure for handling an inflectional form of an inflection word according to an embodiment of the present invention.

【図2】入力文中の接尾辞「そう」の意味の違いを扱う
ための自由文脈文法による簡単なルール記述を示した図
である。
FIG. 2 is a diagram showing a simple rule description by a free context grammar for handling a difference in meaning of the suffix “so” in an input sentence.

【図3】接続助詞によって2つの文が接続した複文を扱
うためのルール記述を示した図である。
FIG. 3 is a diagram showing a rule description for handling a compound sentence in which two sentences are connected by a connection particle.

【図4】図3に示すルールを入力文に適用した結果を示
した図である。
FIG. 4 is a diagram showing a result of applying the rule shown in FIG. 3 to an input sentence.

【図5】図3に示すルールを入力文に適用した結果を示
した図である。
FIG. 5 is a diagram showing a result of applying the rule shown in FIG. 3 to an input sentence.

【図6】形容詞が連用形で現れることによって、副詞に
なるルールを示した図である。
FIG. 6 is a diagram showing a rule that becomes an adverb when an adjective appears in a plural form.

【図7】文字列「彼女 は 詳しい RY 本 を 読
んだ。」に対して図6に示したルールを適用した結果を
示した図である。
FIG. 7 is a diagram showing a result of applying the rule shown in FIG. 6 to a character string “She read a detailed RY book”.

【図8】形容詞が連体形で現れることによって名詞に係
る場合を扱うルールを示した図である。
FIG. 8 is a diagram showing a rule for handling a case in which an adjective appears in an adnominal form and is associated with a noun.

【図9】文字列「彼女 は 詳しい RT 本 を 読
んだ。」に対して図8に示したルールを適用した結果を
示した図である。
FIG. 9 is a diagram showing a result of applying the rule shown in FIG. 8 to the character string “She read a detailed RT book”.

【図10】LFGに基づく自然言語処理システム1の構
成を模式的に示した図である。
FIG. 10 is a diagram schematically showing a configuration of a natural language processing system 1 based on LFG.

【図11】入力文「私の娘は英語を話します。」を統語
・意味解析部1により処理した結果として得られるc−
structureを示した図である。
[Fig. 11] c- obtained as a result of processing the input sentence "My daughter speaks English" by the syntactic and semantic analysis unit 1.
It is the figure which showed structure.

【図12】入力文「私の娘は英語を話します。」を統語
・意味解析部1により処理した結果として得られるf−
structureを示した図である。
[Fig. 12] f-obtained as a result of processing the input sentence "My daughter speaks English" by the syntactic and semantic analysis unit 1
It is the figure which showed structure.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1…自然言語処理システム 2…形態素解析部 2A…形態素ルール,2B…形態素辞書 3…統語・意味解析部 3A…文法ルール,3B…結合価辞書 1. Natural language processing system 2 ... Morphological analysis unit 2A ... Morphological rules, 2B ... Morphological dictionary 3 ... Syntactic and Semantic Analysis Department 3A ... Grammar rule, 3B ... Bond valence dictionary

Claims (9)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】活用語の活用情報を取り扱う自然言語処理
システムであって、 入力文を構成する形態素の中から活用情報を含むものを
抽出する活用語抽出手段と、 該抽出された活用語に活用情報を挿入する必要があるか
否かを判別する活用情報判断手段と、 前記活用情報判断手段による判断結果に応じて活用情報
を入力文に挿入する活用情報挿入手段と、を具備するこ
とを特徴とする自然言語処理システム。
1. A natural language processing system for handling utilization information of a utilization word, comprising a utilization word extraction means for extracting a morpheme that comprises utilization information from among morphemes forming an input sentence, and the extracted utilization word. Utilization information judging means for determining whether or not utilization information needs to be inserted, and utilization information inserting means for inserting utilization information into an input sentence according to a result of the determination by the utilization information judging means. Characteristic natural language processing system.
【請求項2】前記活用情報判断手段は、特定の助動詞や
動詞を含んだ活用形挿入不要語彙リストを参照して、活
用形情報を持つ形態素の直後にくる形態素が該リストに
含まれていれば挿入し、そうでなければ挿入しないと判
断する、ことを特徴とする請求項1に記載の自然言語処
理システム。
2. The conjugation information judging means refers to a conjugation unnecessary vocabulary list containing a specific auxiliary verb or verb, and the morpheme immediately following the morpheme having the conjugation information is included in the list. The natural language processing system according to claim 1, wherein the natural language processing system is characterized in that if it is inserted, otherwise it is determined not to be inserted.
【請求項3】前記活用情報挿入手段は、活用情報を単語
相当の文字列として形態素解析結果に挿入する、ことを
特徴とする請求項1に記載の自然言語処理システム。
3. The natural language processing system according to claim 1, wherein the utilization information inserting means inserts utilization information into a morphological analysis result as a character string corresponding to a word.
【請求項4】活用語の活用形に応じた意味の相違を文法
ルールとして管理する文法ルール管理手段と、 前記活用情報挿入手段によって挿入された活用情報を前
記文法ルールで参照して入力文の意味を特定する意味特
定手段と、をさらに備えることを特徴とする請求項1に
記載の自然言語処理システム。
4. A grammar rule managing means for managing a difference in meaning according to a usage form of a usage word as a grammar rule, and the usage information inserted by the usage information insertion means is referred to by the grammar rule to input a sentence. The natural language processing system according to claim 1, further comprising: a meaning specifying unit that specifies a meaning.
【請求項5】活用語の活用情報を取り扱う自然言語処理
方法であって、 入力文を構成する形態素の中から活用情報を含むものを
抽出する活用語抽出ステップと、 該抽出された活用語に活用情報を挿入する必要があるか
否かを判別する活用情報判断ステップと、 前記活用情報判断ステップにおける判断結果に応じて活
用情報を入力文に挿入する活用情報挿入ステップと、を
具備することを特徴とする自然言語処理方法。
5. A natural language processing method for handling utilization information of a utilization word, comprising a utilization word extracting step of extracting a morpheme that includes utilization information from morphemes forming an input sentence, and extracting the utilization word into the extracted utilization word. A utilization information determining step of determining whether or not utilization information needs to be inserted; and a utilization information inserting step of inserting utilization information into an input sentence according to a result of the determination in the utilization information determining step. Characteristic natural language processing method.
【請求項6】前記活用情報判断ステップでは、特定の助
動詞や動詞を含んだ活用形挿入不要語彙リストを参照し
て、活用形情報を持つ形態素の直後にくる形態素が該リ
ストに含まれていれば挿入し、そうでなければ挿入しな
いと判断する、ことを特徴とする請求項5に記載の自然
言語処理方法。
6. In the utilization information determining step, a morpheme immediately after a morpheme having inflectional information is included in the list by referring to a vocabulary list that does not require inflectional insertion including a specific auxiliary verb or verb. The natural language processing method according to claim 5, characterized in that if it is inserted, otherwise it is determined not to be inserted.
【請求項7】前記活用情報挿入ステップでは、活用情報
を単語相当の文字列として形態素解析結果に挿入する、
ことを特徴とする請求項5に記載の自然言語処理方法。
7. The utilization information inserting step inserts utilization information into a morpheme analysis result as a character string corresponding to a word.
The natural language processing method according to claim 5, wherein.
【請求項8】活用語の活用形に応じた意味の相違を文法
ルールとして管理する文法ルール管理ステップと、 前記活用情報挿入ステップにおいて挿入された活用情報
を前記文法ルールで参照して入力文の意味を特定する意
味特定ステップと、をさらに備えることを特徴とする請
求項5に記載の自然言語処理方法。
8. A grammar rule managing step for managing a difference in meaning according to a usage form of a usage word as a grammar rule, and a usage sentence inserted in the usage information inserting step by referring to the usage information inserted in the usage information inserting step. The natural language processing method according to claim 5, further comprising a meaning specifying step of specifying a meaning.
【請求項9】活用語の活用情報を取り扱う自然言語処理
をコンピュータ・システム上で実行するようにコンピュ
ータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムで
あって、 入力文を構成する形態素の中から活用情報を含むものを
抽出する活用語抽出ステップと、 該抽出された活用語に活用情報を挿入する必要があるか
否かを判別する活用情報判断ステップと、 前記活用情報判断ステップにおける判断結果に応じて活
用情報を入力文に挿入する活用情報挿入ステップと、を
具備することを特徴とするコンピュータ・プログラム。
9. A computer program written in a computer-readable format so as to execute natural language processing for handling utilization information of a utilization word on a computer system, wherein utilization information is included from among morphemes forming an input sentence. Depending on the result of the utilization word extraction step for extracting the word containing the utilization information, the utilization information determination step for determining whether or not the utilization information needs to be inserted into the extracted utilization word, and the determination result in the utilization information determination step. A computer program comprising: a utilization information inserting step of inserting utilization information into an input sentence.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2007109118A (en) * 2005-10-17 2007-04-26 Hitachi Ltd Input instruction processing apparatus and input instruction processing program

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