JP2000132549A - 自然言語処理装置及び方法 - Google Patents
自然言語処理装置及び方法Info
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- JP2000132549A JP2000132549A JP10304583A JP30458398A JP2000132549A JP 2000132549 A JP2000132549 A JP 2000132549A JP 10304583 A JP10304583 A JP 10304583A JP 30458398 A JP30458398 A JP 30458398A JP 2000132549 A JP2000132549 A JP 2000132549A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 自然言語についての言語解析を容易にかつ短
期間に行う。 【解決手段】 自然言語を入力する入力手段と、単語の
意味内容を示す単語意味情報を記憶する単語記憶手段
と、単語が複数接続して句を生成するための句文法情報
を記憶する句文法記憶手段と、単語意味情報を用いて入
力された自然言語を構成する各単語の意味を付与するよ
うに解析する単語意味付与手段と、単語意味付与手段か
らの解析結果及び句文法情報を用いて、入力された自然
言語を、複数の単語からなる句単位とするように構文解
析する句単位解析手段と、句単位解析手段からの構文解
析結果を用いて、句単位毎に意味を付与するように解析
する句単位意味付与手段と、句単位意味付与手段からの
解析結果を用いて、各句を組み合わせて文を構成する文
構成手段と、文構成手段で構成した文を解析して自然言
語を構成するための文法情報を生成する文法情報生成手
段とを備える。
期間に行う。 【解決手段】 自然言語を入力する入力手段と、単語の
意味内容を示す単語意味情報を記憶する単語記憶手段
と、単語が複数接続して句を生成するための句文法情報
を記憶する句文法記憶手段と、単語意味情報を用いて入
力された自然言語を構成する各単語の意味を付与するよ
うに解析する単語意味付与手段と、単語意味付与手段か
らの解析結果及び句文法情報を用いて、入力された自然
言語を、複数の単語からなる句単位とするように構文解
析する句単位解析手段と、句単位解析手段からの構文解
析結果を用いて、句単位毎に意味を付与するように解析
する句単位意味付与手段と、句単位意味付与手段からの
解析結果を用いて、各句を組み合わせて文を構成する文
構成手段と、文構成手段で構成した文を解析して自然言
語を構成するための文法情報を生成する文法情報生成手
段とを備える。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、入力された自然言
語を解析することで、例えば機械翻訳や音声認識におけ
る文法を作成する自然言語処理装置及び方法に関する。
語を解析することで、例えば機械翻訳や音声認識におけ
る文法を作成する自然言語処理装置及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】例えば従来における機械翻訳装置では、
入力された言語を単語毎に解析することでその意味内容
を解釈し、各単語に構文的な情報を付与することで文章
全体の意味を解釈するという処理を行っていた。
入力された言語を単語毎に解析することでその意味内容
を解釈し、各単語に構文的な情報を付与することで文章
全体の意味を解釈するという処理を行っていた。
【０００３】また、従来の連続音声認識装置では、文章
を構成する単語等を単位とする音響モデルを組み合わせ
て、入力した音声と照合する処理を行うことで音声を認
識することがなされていた。ここで、従来の連続音声認
識装置では、音響モデルを組み合わせるときに、言語的
に有意な組み合わせのみを照合するために、途中まで認
識できた音声の構文的な意味を解釈する処理がなされて
いる。
を構成する単語等を単位とする音響モデルを組み合わせ
て、入力した音声と照合する処理を行うことで音声を認
識することがなされていた。ここで、従来の連続音声認
識装置では、音響モデルを組み合わせるときに、言語的
に有意な組み合わせのみを照合するために、途中まで認
識できた音声の構文的な意味を解釈する処理がなされて
いる。
【０００４】このような機械翻訳装置や連続音声認識装
置においては、入力された言語に構文的な意味を付与
し、意味情報を付与することで文章全体の構成を表現す
る。この構文的な組み合わせは、予め与えられており文
法と称されている。
置においては、入力された言語に構文的な意味を付与
し、意味情報を付与することで文章全体の構成を表現す
る。この構文的な組み合わせは、予め与えられており文
法と称されている。
【０００５】この文法は、文を構成する単語の意味的又
は構文的な組み合わせを制限するルールの集合である。
上述の機械翻訳装置や連続音声認識装置では、単語の意
味や構文的な組み合わせを適切に限定するために、言語
工学の技術者が単語の意味のグループ化、単語の意味に
よる単語間の接続ルール、構文的な接続ルールを構築
し、構築されたルールを参照して、単語から文章を構成
する処理を行う。
は構文的な組み合わせを制限するルールの集合である。
上述の機械翻訳装置や連続音声認識装置では、単語の意
味や構文的な組み合わせを適切に限定するために、言語
工学の技術者が単語の意味のグループ化、単語の意味に
よる単語間の接続ルール、構文的な接続ルールを構築
し、構築されたルールを参照して、単語から文章を構成
する処理を行う。
【０００６】また、単一化（unification）に基づく意
味構文解析文法の構築は、言語工学技術者が、構文的な
組立と単語の関係から、各単語の示す意味を考え、それ
を詳細に記述することによりなされている。
味構文解析文法の構築は、言語工学技術者が、構文的な
組立と単語の関係から、各単語の示す意味を考え、それ
を詳細に記述することによりなされている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】上述したような意味構
文解析文法を作成する技術としては、例えば特開平7-26
2189号公報がある。しかし、この特開平7-262189号公報
に開示された技術は、文型パターンを抽出・編集する処
理が可能であるが、開示された文型パターンとはスロッ
トフィリング（slot filling）を可能とするものでしか
ない。
文解析文法を作成する技術としては、例えば特開平7-26
2189号公報がある。しかし、この特開平7-262189号公報
に開示された技術は、文型パターンを抽出・編集する処
理が可能であるが、開示された文型パターンとはスロッ
トフィリング（slot filling）を可能とするものでしか
ない。
【０００８】更に高度な構文意味解析を行う場合におい
ては、単一化に基づく意味構文解析文法が必要とされて
いる。しかし、単一化に基づく意味構文解析文法は、言
語工学の専門家であっても、上述したように構文的な組
立と単語の関係から、各単語の示す意味を考え、それを
詳細に記述する作業を行う必要があるため、作成するの
に多大な労力を要する。
ては、単一化に基づく意味構文解析文法が必要とされて
いる。しかし、単一化に基づく意味構文解析文法は、言
語工学の専門家であっても、上述したように構文的な組
立と単語の関係から、各単語の示す意味を考え、それを
詳細に記述する作業を行う必要があるため、作成するの
に多大な労力を要する。
【０００９】そこで、本発明は、上述したような実情に
鑑みて提案されたものであり、自然言語についての言語
解析を容易にかつ短期間に行うことができる自然言語処
理装置及び方法を提供することを目的とする。
鑑みて提案されたものであり、自然言語についての言語
解析を容易にかつ短期間に行うことができる自然言語処
理装置及び方法を提供することを目的とする。
【００１０】更に、本発明は、自然言語についての言語
解析を容易にかつ短期間に行うことができる意味構文解
析文法を作成することができる自然言語処理装置及び方
法を提供することを目的とする。
解析を容易にかつ短期間に行うことができる意味構文解
析文法を作成することができる自然言語処理装置及び方
法を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】上述の課題を解決する本
発明に係る自然言語処理装置及び方法は、自然言語を入
力し、単語の意味内容を示す単語意味情報を用いて、入
力された自然言語を構成する複数の単語に意味を付与
し、意味を付与された複数の単語及び単語が複数接続し
て句を生成するための句文法情報を用いて、入力された
自然言語を、複数の単語からなる句とするように構文解
析することを特徴とする。
発明に係る自然言語処理装置及び方法は、自然言語を入
力し、単語の意味内容を示す単語意味情報を用いて、入
力された自然言語を構成する複数の単語に意味を付与
し、意味を付与された複数の単語及び単語が複数接続し
て句を生成するための句文法情報を用いて、入力された
自然言語を、複数の単語からなる句とするように構文解
析することを特徴とする。
【００１２】このような自然言語処理装置及び方法は、
自然言語を構成する各単語についての単語意味情報及び
各単語を接続するための句文法情報を用いて、自然言語
を複数の句に構文解析する処理を行う。
自然言語を構成する各単語についての単語意味情報及び
各単語を接続するための句文法情報を用いて、自然言語
を複数の句に構文解析する処理を行う。
【００１３】また、本発明に係る他の自然言語処理装置
及び方法は、自然言語を入力し、単語の意味内容を示す
単語意味情報を用いて、入力された自然言語を構成する
複数の単語に意味を付与し、意味を付与された複数の単
語及び単語が複数接続して句を生成するための句文法情
報を用いて、入力された自然言語を、複数の単語からな
る句とするように構文解析することを特徴とする上記句
単位毎に意味を付与するように解析した解析結果を用い
て、各句を組み合わせて文を作成することを特徴とす
る。
及び方法は、自然言語を入力し、単語の意味内容を示す
単語意味情報を用いて、入力された自然言語を構成する
複数の単語に意味を付与し、意味を付与された複数の単
語及び単語が複数接続して句を生成するための句文法情
報を用いて、入力された自然言語を、複数の単語からな
る句とするように構文解析することを特徴とする上記句
単位毎に意味を付与するように解析した解析結果を用い
て、各句を組み合わせて文を作成することを特徴とす
る。
【００１４】このような自然言語処理装置及び方法は、
自然言語を構成する各単語についての単語意味情報及び
各単語を接続するための句文法情報を用いて、自然言語
を複数の句に構文解析する処理を行い、複数の句を組み
合わせることで文を作成する処理を行う。
自然言語を構成する各単語についての単語意味情報及び
各単語を接続するための句文法情報を用いて、自然言語
を複数の句に構文解析する処理を行い、複数の句を組み
合わせることで文を作成する処理を行う。
【００１５】更に、本発明に係る他の自然言語処理装置
及び方法は、自然言語を入力し、単語の意味内容を示す
単語意味情報を用いて、入力された自然言語を構成する
複数の単語に意味を付与し、意味が付与された複数の単
語及び単語を複数接続して句を作成するための句文法情
報を用いて、入力された自然言語を、複数の単語からな
る句とするように構文解析し、構文解析結果を用いて、
複数の句に意味を付与し、意味が付与された複数の句を
組み合わせて文を作成し、構成した文を解析して複数の
句からなる自然言語を作成するための句間文法情報を生
成することを特徴とする。
及び方法は、自然言語を入力し、単語の意味内容を示す
単語意味情報を用いて、入力された自然言語を構成する
複数の単語に意味を付与し、意味が付与された複数の単
語及び単語を複数接続して句を作成するための句文法情
報を用いて、入力された自然言語を、複数の単語からな
る句とするように構文解析し、構文解析結果を用いて、
複数の句に意味を付与し、意味が付与された複数の句を
組み合わせて文を作成し、構成した文を解析して複数の
句からなる自然言語を作成するための句間文法情報を生
成することを特徴とする。
【００１６】このような自然言語処理装置及び方法は、
自然言語を構成する各単語についての単語意味情報及び
各単語を接続するための句文法情報を用いて、自然言語
を複数の句に構文解析する処理を行い、複数の句を組み
合わせることで文を作成するための句間文法情報を生成
する。
自然言語を構成する各単語についての単語意味情報及び
各単語を接続するための句文法情報を用いて、自然言語
を複数の句に構文解析する処理を行い、複数の句を組み
合わせることで文を作成するための句間文法情報を生成
する。
【００１７】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照しながら詳細に説明する。
て図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１８】本発明は、例えば図１に示すような自然言
語処理装置１に適用される。この自然言語処理装置１
は、例えばユーザにより操作されることで操作入力信号
を生成する入力部２を備える。この入力部２は、例えば
キーボードやマウス等のポインティングデバイスからな
り、ユーザにより操作されることで処理の対象となり、
複数の単語からなる自然言語を示す言語信号を生成す
る。そして、この入力部２は、生成した言語信号を句単
位解析部３に出力する。
語処理装置１に適用される。この自然言語処理装置１
は、例えばユーザにより操作されることで操作入力信号
を生成する入力部２を備える。この入力部２は、例えば
キーボードやマウス等のポインティングデバイスからな
り、ユーザにより操作されることで処理の対象となり、
複数の単語からなる自然言語を示す言語信号を生成す
る。そして、この入力部２は、生成した言語信号を句単
位解析部３に出力する。
【００１９】また、この入力部２としては、上述したよ
うにキーボード等に限らず、例えば人間の音声を検出す
るマイクロホンを備え音声認識を行うことで上記言語信
号を生成するものであっても良く、更には、外部からの
テキストデータを上記言語信号として入力するものであ
っても良く、自然言語を受け付けられるものであれば広
く適用可能である。
うにキーボード等に限らず、例えば人間の音声を検出す
るマイクロホンを備え音声認識を行うことで上記言語信
号を生成するものであっても良く、更には、外部からの
テキストデータを上記言語信号として入力するものであ
っても良く、自然言語を受け付けられるものであれば広
く適用可能である。
【００２０】上記句単位解析部３は、入力部２からの言
語信号について、単語辞書記憶部４に格納された単語意
味情報及び句文法記憶部５に格納された句文法情報を用
いて、複数の単語からなる自然言語を句（フレーズ）単
位にまで解析する処理を行う。すなわち、句単位解析部
３は、文献”Language as Cognitive Process”,Terry
Winograd,Addition-Wesley Publishing,pp.116-127,198
3に示されるチャートパーザ（chart parser）に基づく
方法で、単語辞書記憶部４に格納された単語意味情報と
句文法記憶部５に格納された句文法情報に従って、ボト
ムアップ方で複数の単語が接続されてなる句を作成す
る。このとき、句単位解析部３は、入力された言語信号
に基づいて、単語辞書記憶部４及び句文法記憶部５から
所定の情報を読み込む処理を行うことで、適当な単語意
味情報及び句文法情報を得る。
語信号について、単語辞書記憶部４に格納された単語意
味情報及び句文法記憶部５に格納された句文法情報を用
いて、複数の単語からなる自然言語を句（フレーズ）単
位にまで解析する処理を行う。すなわち、句単位解析部
３は、文献”Language as Cognitive Process”,Terry
Winograd,Addition-Wesley Publishing,pp.116-127,198
3に示されるチャートパーザ（chart parser）に基づく
方法で、単語辞書記憶部４に格納された単語意味情報と
句文法記憶部５に格納された句文法情報に従って、ボト
ムアップ方で複数の単語が接続されてなる句を作成す
る。このとき、句単位解析部３は、入力された言語信号
に基づいて、単語辞書記憶部４及び句文法記憶部５から
所定の情報を読み込む処理を行うことで、適当な単語意
味情報及び句文法情報を得る。
【００２１】上記単語辞書記憶部４には、その一例を図
２に示すように、所謂Ｓ式を用いた表現で単語の意味を
保持する単語意味情報が格納されている。上記Ｓ式と
は、例えば”（）”や”［］”等の括弧で複数のトーク
ンを囲む表現形式である。この単語意味情報は、単語の
カテゴリを示す「SYN」、単語の意味的な分類を示す「T
YPE」、単語の構文的な分類を示す「SEM」からなる意味
情報と、単語の発音を示す「VAL」からなる。
２に示すように、所謂Ｓ式を用いた表現で単語の意味を
保持する単語意味情報が格納されている。上記Ｓ式と
は、例えば”（）”や”［］”等の括弧で複数のトーク
ンを囲む表現形式である。この単語意味情報は、単語の
カテゴリを示す「SYN」、単語の意味的な分類を示す「T
YPE」、単語の構文的な分類を示す「SEM」からなる意味
情報と、単語の発音を示す「VAL」からなる。
【００２２】上記「SYN」は、例えば「arigatoo（あり
がとう）」という単語であるときには「greeting（挨
拶）」のカテゴリに属し、「nomimono（飲み物）」とい
う単語であるときには「N（名詞）」というカテゴリに
属し、「no（の）」という単語であるときには「CASE_G
EN」というカテゴリに属する。
がとう）」という単語であるときには「greeting（挨
拶）」のカテゴリに属し、「nomimono（飲み物）」とい
う単語であるときには「N（名詞）」というカテゴリに
属し、「no（の）」という単語であるときには「CASE_G
EN」というカテゴリに属する。
【００２３】また、上記「TYPE」は、例えば「dezaato
（デザート）」という単語であるときには「food（食べ
物）」に分類され、「baiteN（売店）」という単語であ
るときには「location（場所）」に分類される。
（デザート）」という単語であるときには「food（食べ
物）」に分類され、「baiteN（売店）」という単語であ
るときには「location（場所）」に分類される。
【００２４】更に、上記「SEM」は、例えば「naze（な
ぜ）」という単語であるときには「WHQ（質問）」に分
類される。
ぜ）」という単語であるときには「WHQ（質問）」に分
類される。
【００２５】句文法記憶部５は、その一例を図３に示す
ように、上記単語意味情報と同様に所謂Ｓ式を用いた表
現で記述されており、複数の単語を接続することで句単
位に解析するための句文法情報が格納されている。この
句文法情報は、例えば ([SYN N] [TYPE ?T] [VAL ?X]) ([SYN CASE_GEN] [VAL no]) ([SYN N] [TYPE ?TT] [VAL ?Y]) --> (([SYN NP] [TYPE ?TT] [SEM ?T] [VAL (?X no ?
Y])) に示すような情報である。ここで、?T、?X、?TT、?Y
は、各分類における意味内容等を示す変数である。この
句文法情報は、例えば[SYN N] [TYPE ?T] [VAL ?X]で表
現される単語と、[SYN CASE_GEN] [VAL no]で表現され
る単語と、[SYN N] [TYPE ?TT] [VAL ?Y]で表現される
単語が順次配列されているときには、[SYN NP][TYPE ?T
T] [SEM ?T] [VAL (?X no ?Y]で表現されるように各単
語を接続してなる句となるようにボトムアップすること
を示している。なお、本発明は、例えばＬＧＦ（lexica
l functional grammar）やＨＰＳＧ（head-driven phra
se structure grammar）等の単一化に基づく意味構文解
析文法（unification grammar）に適用可能であるが、
本実施の形態では、説明の簡単のため、簡略化された意
味構造を用いて説明する。
ように、上記単語意味情報と同様に所謂Ｓ式を用いた表
現で記述されており、複数の単語を接続することで句単
位に解析するための句文法情報が格納されている。この
句文法情報は、例えば ([SYN N] [TYPE ?T] [VAL ?X]) ([SYN CASE_GEN] [VAL no]) ([SYN N] [TYPE ?TT] [VAL ?Y]) --> (([SYN NP] [TYPE ?TT] [SEM ?T] [VAL (?X no ?
Y])) に示すような情報である。ここで、?T、?X、?TT、?Y
は、各分類における意味内容等を示す変数である。この
句文法情報は、例えば[SYN N] [TYPE ?T] [VAL ?X]で表
現される単語と、[SYN CASE_GEN] [VAL no]で表現され
る単語と、[SYN N] [TYPE ?TT] [VAL ?Y]で表現される
単語が順次配列されているときには、[SYN NP][TYPE ?T
T] [SEM ?T] [VAL (?X no ?Y]で表現されるように各単
語を接続してなる句となるようにボトムアップすること
を示している。なお、本発明は、例えばＬＧＦ（lexica
l functional grammar）やＨＰＳＧ（head-driven phra
se structure grammar）等の単一化に基づく意味構文解
析文法（unification grammar）に適用可能であるが、
本実施の形態では、説明の簡単のため、簡略化された意
味構造を用いて説明する。
【００２６】句単位解析部３は、例えば「バック は 絶
対に ホテル 内に ある はず です」、すなわち、「baQ
gu wa zeQtaini hoteru naini aru hazu desu」のアル
ファベットの表記部分が入力部２から入力されたとき、
上述した処理を行うことで、図４に示すような出力結果
を得る。句単位解析部３は、図４に示すように、出力結
果を点（node）と弧（arc）からなる所謂グラフ形式の
情報として生成する。上記グラフ形式の情報は、最初の
行を接点と弧の個数で表現し、次の接点を１個１行で表
現し、更に弧を１個１行で表現している。接点は通し番
号（Ｉ）と時刻情報（ｔ）で表現され、弧は通し番号
（Ｊ）、開始接点番号（Ｓ）、終了接点番号（Ｅ）、音
響スコア（ａ）、構文スコア（ｌ）、それらに含まれな
い弧固有の情報をリスト又は単一の項目として表したも
ので表現される。
対に ホテル 内に ある はず です」、すなわち、「baQ
gu wa zeQtaini hoteru naini aru hazu desu」のアル
ファベットの表記部分が入力部２から入力されたとき、
上述した処理を行うことで、図４に示すような出力結果
を得る。句単位解析部３は、図４に示すように、出力結
果を点（node）と弧（arc）からなる所謂グラフ形式の
情報として生成する。上記グラフ形式の情報は、最初の
行を接点と弧の個数で表現し、次の接点を１個１行で表
現し、更に弧を１個１行で表現している。接点は通し番
号（Ｉ）と時刻情報（ｔ）で表現され、弧は通し番号
（Ｊ）、開始接点番号（Ｓ）、終了接点番号（Ｅ）、音
響スコア（ａ）、構文スコア（ｌ）、それらに含まれな
い弧固有の情報をリスト又は単一の項目として表したも
ので表現される。
【００２７】このような出力結果を生成する句単位解析
部３は、上記の文章を構成する単語の意味情報の候補を
単語辞書記憶部４に格納された単語意味情報から抽出
し、句文法記憶部５からの句文法情報に基づいてＪ＝
５，６で「baQgu」と「wa」という２つの単語からなる
句「baQgu wa」を作成する。更に、この句単位解析部３
は、上記単語意味情報及び句文法情報に従って、Ｊ＝１
８において「hoteru naini」という句を作成するととも
に、Ｊ＝２７において「aru hazu desu」という句を作
成する。そして、句単位解析部３は、図４に示すような
出力結果を文候補作成部６に出力する。
部３は、上記の文章を構成する単語の意味情報の候補を
単語辞書記憶部４に格納された単語意味情報から抽出
し、句文法記憶部５からの句文法情報に基づいてＪ＝
５，６で「baQgu」と「wa」という２つの単語からなる
句「baQgu wa」を作成する。更に、この句単位解析部３
は、上記単語意味情報及び句文法情報に従って、Ｊ＝１
８において「hoteru naini」という句を作成するととも
に、Ｊ＝２７において「aru hazu desu」という句を作
成する。そして、句単位解析部３は、図４に示すような
出力結果を文候補作成部６に出力する。
【００２８】上記文候補作成部６は、句文法記憶部５か
らの出力結果及び句接続ルール記憶部７に格納された句
接続ルール情報を用いて、複数の句が接続されてなる文
候補を作成する。
らの出力結果及び句接続ルール記憶部７に格納された句
接続ルール情報を用いて、複数の句が接続されてなる文
候補を作成する。
【００２９】上記句接続ルール記憶部７に格納された句
接続ルール情報は、図５に示すように、requireルール
とuntouchルールからなり、複数の句を接続して文候補
を作成するときの定義を与えている。requireルール
は、文になるように接続された句の集合に対してリスト
に挙げた項目、すなわち上述した構文的、意味的な分類
を示す句が揃っていることを要請するルールである。例
えば図５に示した一例では、require以下に示す分類
（「TOKEN non_acc」,「SYN BE_COMP」,「TYPE unaccus
ative」）を要請する内容を示している。このrequireル
ールは、Argument Structure理論など、言語工学におけ
る言語学理論を適用するものである。untouchルール
は、上記項目を変数化することを抑制するルールであ
る。すなわち、untouchルールは、例えば「TOKEN」にお
ける「non_acc」、「non_nom」又は「WHQ」と、「TYPE
transitive」又は「SEM unaccusative」とを含む句同士
が接続されることがないルールを示している。文候補作
成部６は、このuntouchルールを、作成した文候補に適
用することにより、より適切な句同士を接続することに
なる。
接続ルール情報は、図５に示すように、requireルール
とuntouchルールからなり、複数の句を接続して文候補
を作成するときの定義を与えている。requireルール
は、文になるように接続された句の集合に対してリスト
に挙げた項目、すなわち上述した構文的、意味的な分類
を示す句が揃っていることを要請するルールである。例
えば図５に示した一例では、require以下に示す分類
（「TOKEN non_acc」,「SYN BE_COMP」,「TYPE unaccus
ative」）を要請する内容を示している。このrequireル
ールは、Argument Structure理論など、言語工学におけ
る言語学理論を適用するものである。untouchルール
は、上記項目を変数化することを抑制するルールであ
る。すなわち、untouchルールは、例えば「TOKEN」にお
ける「non_acc」、「non_nom」又は「WHQ」と、「TYPE
transitive」又は「SEM unaccusative」とを含む句同士
が接続されることがないルールを示している。文候補作
成部６は、このuntouchルールを、作成した文候補に適
用することにより、より適切な句同士を接続することに
なる。
【００３０】上記句接続ルール情報としては、上述した
２つのルールがあるが、これに限らず、共起することを
禁止するdenyルール、すなわち上記requireルールとは
逆のルールを示すルールであっても良い。
２つのルールがあるが、これに限らず、共起することを
禁止するdenyルール、すなわち上記requireルールとは
逆のルールを示すルールであっても良い。
【００３１】文候補作成部６は、対応する入力の上で離
れていない各句を接続可能とし、総接続句数が最小にな
るように動的計画法により文候補を作成する。文候補作
成部６は、例えば図６に示すようなアルゴリズムを実行
することにより、動的計画法を用いて文候補を作成す
る。そして、文候補作成部６は、上述の句接続ルール情
報で示された各ルールを読み込んで、作成した文候補に
対して上述の各ルールを適用することにより、各ルール
に対する文候補の適用状態を文候補の質を表すスコアと
して生成する。そして、文候補作成部６は、複数の文候
補とともに、各文候補の質を表すスコアを結果表示部８
に出力する。
れていない各句を接続可能とし、総接続句数が最小にな
るように動的計画法により文候補を作成する。文候補作
成部６は、例えば図６に示すようなアルゴリズムを実行
することにより、動的計画法を用いて文候補を作成す
る。そして、文候補作成部６は、上述の句接続ルール情
報で示された各ルールを読み込んで、作成した文候補に
対して上述の各ルールを適用することにより、各ルール
に対する文候補の適用状態を文候補の質を表すスコアと
して生成する。そして、文候補作成部６は、複数の文候
補とともに、各文候補の質を表すスコアを結果表示部８
に出力する。
【００３２】結果表示部８は、文候補作成部６からの文
候補及び各文候補の質を示すスコアを表示する処理を行
う。このとき、結果表示部８は、文候補作成部６で演算
して得たスコアの良好なものから、又は不良なものから
順次文候補を表示する。ここで、結果表示部８は、上述
の図４に示した句単位解析部３からの出力結果に対して
文候補作成部６により文候補とされることで図７に示す
ように各分類の内容を具体的に示した出力結果を表示す
る。また、結果表示部８は、図８に示すように、各分類
の内容を変数化して表示する。
候補及び各文候補の質を示すスコアを表示する処理を行
う。このとき、結果表示部８は、文候補作成部６で演算
して得たスコアの良好なものから、又は不良なものから
順次文候補を表示する。ここで、結果表示部８は、上述
の図４に示した句単位解析部３からの出力結果に対して
文候補作成部６により文候補とされることで図７に示す
ように各分類の内容を具体的に示した出力結果を表示す
る。また、結果表示部８は、図８に示すように、各分類
の内容を変数化して表示する。
【００３３】文候補作成部６では、図７に示すように、
３つの文候補＃１，＃２，＃３が作成されているととも
に、各文候補に上記の各ルールを適用した結果（# of r
ule(s) met）を生成する。ここで、文候補＃１及び文候
補＃２は上記各ルールを適用した結果が不良であること
から「# of rule(s) met : 0」の表示がなされており、
文候補＃３は上記各ルールを適用した結果が良好である
ことから「# of rule(s) met : 1」の表示がなされてい
る。これは、複数の文候補のうち、上述の句接続ルール
情報に適合するのが、文候補＃３であることを文候補作
成部６で判断した結果によるものである。
３つの文候補＃１，＃２，＃３が作成されているととも
に、各文候補に上記の各ルールを適用した結果（# of r
ule(s) met）を生成する。ここで、文候補＃１及び文候
補＃２は上記各ルールを適用した結果が不良であること
から「# of rule(s) met : 0」の表示がなされており、
文候補＃３は上記各ルールを適用した結果が良好である
ことから「# of rule(s) met : 1」の表示がなされてい
る。これは、複数の文候補のうち、上述の句接続ルール
情報に適合するのが、文候補＃３であることを文候補作
成部６で判断した結果によるものである。
【００３４】このような自然言語処理装置１は、入力部
２からの言語信号を、句単位解析部３により単語意味情
報を用いて文章を構成する各単語に意味を付加し、句文
法情報を用いて、各単語を接続することで句を作成して
各句毎に意味を付加することができる。したがって、こ
のような自然言語処理装置１によれば、文章を構成する
各単語同士を接続して文を構成することなく、各句の接
続関係のルールを示す句接続ルール情報を用いて文候補
作成部６により文を構成することができる。
２からの言語信号を、句単位解析部３により単語意味情
報を用いて文章を構成する各単語に意味を付加し、句文
法情報を用いて、各単語を接続することで句を作成して
各句毎に意味を付加することができる。したがって、こ
のような自然言語処理装置１によれば、文章を構成する
各単語同士を接続して文を構成することなく、各句の接
続関係のルールを示す句接続ルール情報を用いて文候補
作成部６により文を構成することができる。
【００３５】また、この自然言語処理装置１によれば、
文候補作成部６により作成した文候補に句接続ルール情
報を用いて句接続ルールを適用することで作成した文候
補の尤度を得ることができ、適切な文候補を例えばユー
ザが選択して文を作成することができる。
文候補作成部６により作成した文候補に句接続ルール情
報を用いて句接続ルールを適用することで作成した文候
補の尤度を得ることができ、適切な文候補を例えばユー
ザが選択して文を作成することができる。
【００３６】更に、上述の自然言語処理装置１によれ
ば、句文法情報を用いることで複数の単語を接続して句
を作成し、複数の句を接続したときに、句接続ルール情
報に適合するものについて図８に示すように変数化する
ことで、複数の句から文を作成するときの句間文法情報
を生成することができる。したがって、この自然言語処
理装置１によれば、各句毎の意味的な内容に応じて複数
の句を接続することで文候補を構成することができる単
一化文法（unification grammar）を生成することがで
きる。
ば、句文法情報を用いることで複数の単語を接続して句
を作成し、複数の句を接続したときに、句接続ルール情
報に適合するものについて図８に示すように変数化する
ことで、複数の句から文を作成するときの句間文法情報
を生成することができる。したがって、この自然言語処
理装置１によれば、各句毎の意味的な内容に応じて複数
の句を接続することで文候補を構成することができる単
一化文法（unification grammar）を生成することがで
きる。
【００３７】したがって、自然言語処理装置１によれ
ば、句文法情報を用いて複数の単語を接続してなる句を
作成して文候補を作成するとともに句間文法情報を作成
することができるので、自然言語を示す言語信号から文
法を生成する処理を容易に実行して短期間で行うことが
できる。したがって、この自然言語処理装置１によれ
ば、音声やテキストデータ等に応じて句間文法情報を作
成することも可能となり、統計的（stochastic）連続音
声認識手法を用いる場合であっても、各句毎の意味的な
内容に応じて作成した句間文法情報を用いることで高性
能な音声認識装置を構成することができる。
ば、句文法情報を用いて複数の単語を接続してなる句を
作成して文候補を作成するとともに句間文法情報を作成
することができるので、自然言語を示す言語信号から文
法を生成する処理を容易に実行して短期間で行うことが
できる。したがって、この自然言語処理装置１によれ
ば、音声やテキストデータ等に応じて句間文法情報を作
成することも可能となり、統計的（stochastic）連続音
声認識手法を用いる場合であっても、各句毎の意味的な
内容に応じて作成した句間文法情報を用いることで高性
能な音声認識装置を構成することができる。
【００３８】つぎに、本発明を適用した他の自然言語処
理装置１０について、図９を参照して説明する。なお、
以下の自然言語処理装置１０の説明においては、上述の
自然言語処理装置１と同様の部分については同一符号を
付することによりその詳細な説明を省略する。この自然
言語処理装置１０は、句単位解析部３から上述の図４に
示して説明した出力結果が入力される文解析部１１を備
えている。この文解析部１１は、句間文法記憶部１２に
格納されている句間文法情報を用いて、句単位解析部３
で作成した複数の句が接続されてなる文候補を作成す
る。そして、この文解析部１１は、作成した文候補を結
果表示部８に出力する。
理装置１０について、図９を参照して説明する。なお、
以下の自然言語処理装置１０の説明においては、上述の
自然言語処理装置１と同様の部分については同一符号を
付することによりその詳細な説明を省略する。この自然
言語処理装置１０は、句単位解析部３から上述の図４に
示して説明した出力結果が入力される文解析部１１を備
えている。この文解析部１１は、句間文法記憶部１２に
格納されている句間文法情報を用いて、句単位解析部３
で作成した複数の句が接続されてなる文候補を作成す
る。そして、この文解析部１１は、作成した文候補を結
果表示部８に出力する。
【００３９】また、この自然言語処理装置１０における
入力部２は、文候補作成部６で作成された文候補及び文
解析部１１で作成された文候補が結果表示部８により表
示されることに応じてユーザがキーボード等を操作する
ことで操作入力信号を生成する。この操作入力信号とし
ては、例えば、結果表示部８に表示された文候補に応じ
て句間文法を生成することを示すもの、単語意味情報、
句文法情報、句接続ルール情報を修正することを示すも
のが挙げられる。そして、入力部２は、生成した操作入
力信号を情報修正部１３に出力する。
入力部２は、文候補作成部６で作成された文候補及び文
解析部１１で作成された文候補が結果表示部８により表
示されることに応じてユーザがキーボード等を操作する
ことで操作入力信号を生成する。この操作入力信号とし
ては、例えば、結果表示部８に表示された文候補に応じ
て句間文法を生成することを示すもの、単語意味情報、
句文法情報、句接続ルール情報を修正することを示すも
のが挙げられる。そして、入力部２は、生成した操作入
力信号を情報修正部１３に出力する。
【００４０】情報編集部１３は、入力部２からの操作入
力信号と、文解析部１１及び文候補作成部６で作成され
結果表示部８を介して入力された文候補とを用いて、複
数の句から文候補を作成するときの句間文法情報を生成
する。情報編集部１３は、例えば上述の図８に示すよう
に変数化されてなる形式で単一化文法（unificationgra
mmar）である句間文法情報を生成する。そして、この情
報編集部１３は、生成した句間文法情報を句間文法記憶
部１２に格納する処理を行う。
力信号と、文解析部１１及び文候補作成部６で作成され
結果表示部８を介して入力された文候補とを用いて、複
数の句から文候補を作成するときの句間文法情報を生成
する。情報編集部１３は、例えば上述の図８に示すよう
に変数化されてなる形式で単一化文法（unificationgra
mmar）である句間文法情報を生成する。そして、この情
報編集部１３は、生成した句間文法情報を句間文法記憶
部１２に格納する処理を行う。
【００４１】また、情報編集部１３は、入力部２から単
語意味情報、句文法情報、句接続ルール情報又は句間文
法情報を修正することを示す操作入力信号が入力された
ときには、単語辞書記憶部４、句文法記憶部５、文候補
作成部６又は句間文法記憶部１２に格納されている情報
を修正する旨の信号を各部に出力する。
語意味情報、句文法情報、句接続ルール情報又は句間文
法情報を修正することを示す操作入力信号が入力された
ときには、単語辞書記憶部４、句文法記憶部５、文候補
作成部６又は句間文法記憶部１２に格納されている情報
を修正する旨の信号を各部に出力する。
【００４２】例えば、ユーザが上述の図７及び図８に示
した文候補が表示されることに応じて入力部２を操作す
ることにより、文候補＃２が句接続ルール情報から「TO
KENnon_nom」を含む句と「TYPE unaccusative」を含む
句とは文候補に現れないことを修正するときには、文候
補＃２を作成した図４の句接続ルール情報を、図１０に
示す句接続ルール情報に修正する旨の信号を生成する。
すなわち、情報編集部１３は、入力部２からの操作入力
信号に応じて、新たな句接続ルール情報として、denyル
ールを生成する旨の信号を句接続ルール記憶部７に出力
する。この結果、句接続ルール記憶部７には、「TOKEN
non_nom」を含む句と「TYPE unaccusative」を含む句と
は文候補に含めて作成しないことを示す新たな句接続ル
ールが格納されることになる。そして、自然言語処理装
置１は、修正された新たな句接続ルール情報におけるde
nyルールを複数の文候補に適用することで、図１１に示
すように、図７及び図８における文候補＃２を作成する
ようなことがない。
した文候補が表示されることに応じて入力部２を操作す
ることにより、文候補＃２が句接続ルール情報から「TO
KENnon_nom」を含む句と「TYPE unaccusative」を含む
句とは文候補に現れないことを修正するときには、文候
補＃２を作成した図４の句接続ルール情報を、図１０に
示す句接続ルール情報に修正する旨の信号を生成する。
すなわち、情報編集部１３は、入力部２からの操作入力
信号に応じて、新たな句接続ルール情報として、denyル
ールを生成する旨の信号を句接続ルール記憶部７に出力
する。この結果、句接続ルール記憶部７には、「TOKEN
non_nom」を含む句と「TYPE unaccusative」を含む句と
は文候補に含めて作成しないことを示す新たな句接続ル
ールが格納されることになる。そして、自然言語処理装
置１は、修正された新たな句接続ルール情報におけるde
nyルールを複数の文候補に適用することで、図１１に示
すように、図７及び図８における文候補＃２を作成する
ようなことがない。
【００４３】このように自然言語処理装置１は、情報修
正部１３により操作入力信号に応じて、単語意味情報、
句文法情報、句接続ルール情報及び句間文法情報を修正
することができるので、入力部２に入力された自然言語
の解析をより容易に且つ正確に行うことができる。
正部１３により操作入力信号に応じて、単語意味情報、
句文法情報、句接続ルール情報及び句間文法情報を修正
することができるので、入力部２に入力された自然言語
の解析をより容易に且つ正確に行うことができる。
【００４４】また、自然言語処理装置１は、上述のよう
に情報修正部１３により単語意味情報、句文法情報、句
接続ルール情報及び句間文法情報が修正されたことに応
じて、修正前の単語意味情報、句文法情報、句接続ルー
ル情報及び句間文法情報を用いて文候補を作成する処理
又は句間文法情報を生成する処理がなされた言語信号に
ついて修正後の単語意味情報、句文法情報、句接続ルー
ル情報及び句間文法情報を用いて上述と同様の処理を行
っても良い。このとき、自然言語処理装置１は、図示し
ない言語信号記憶部を参照して再び上述の処理を行うこ
とになる。
に情報修正部１３により単語意味情報、句文法情報、句
接続ルール情報及び句間文法情報が修正されたことに応
じて、修正前の単語意味情報、句文法情報、句接続ルー
ル情報及び句間文法情報を用いて文候補を作成する処理
又は句間文法情報を生成する処理がなされた言語信号に
ついて修正後の単語意味情報、句文法情報、句接続ルー
ル情報及び句間文法情報を用いて上述と同様の処理を行
っても良い。このとき、自然言語処理装置１は、図示し
ない言語信号記憶部を参照して再び上述の処理を行うこ
とになる。
【００４５】このように構成された自然言語処理装置１
０は、結果表示部８で表示した文候補を例えばユーザに
表示し、ユーザが入力部２を操作することで生成した操
作入力信号を用いて、情報修正部１３により単語意味情
報、句文法情報及び句接続ルール情報を変更することが
できる。更に、この自然言語処理装置１０は、操作入力
信号をユーザにより操作される入力部２により生成する
ことで、複数の句を接続して文候補を作成するための句
間文法情報を生成することができる。したがって、この
自然言語処理装置１０によれば、句文法情報を用いて複
数の単語から複数の句を作成し、作成した複数の句に意
味を付加して句間文法情報を生成し、句間文法情報を用
いて複数の句から句接続ルール情報に従った文候補を作
成することができる。
０は、結果表示部８で表示した文候補を例えばユーザに
表示し、ユーザが入力部２を操作することで生成した操
作入力信号を用いて、情報修正部１３により単語意味情
報、句文法情報及び句接続ルール情報を変更することが
できる。更に、この自然言語処理装置１０は、操作入力
信号をユーザにより操作される入力部２により生成する
ことで、複数の句を接続して文候補を作成するための句
間文法情報を生成することができる。したがって、この
自然言語処理装置１０によれば、句文法情報を用いて複
数の単語から複数の句を作成し、作成した複数の句に意
味を付加して句間文法情報を生成し、句間文法情報を用
いて複数の句から句接続ルール情報に従った文候補を作
成することができる。
【００４６】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明に係
る自然言語処理装置及び方法によれば、自然言語を入力
し、単語の意味内容を示す単語意味情報を用いて入力さ
れた自然言語を構成する各単語の意味を付与するように
解析し、上記各単語の意味を付与するように解析された
解析結果及び単語が複数接続して句を生成するための句
文法情報を用いて、入力された自然言語を、複数の単語
からなる句単位とするように構文解析する自然言語を入
力し、単語の意味内容を示す単語意味情報を用いて、入
力された自然言語を構成する複数の単語に意味を付与
し、意味が付与された複数の単語及び単語を複数接続し
て句を作成するための句文法情報を用いて、入力された
自然言語を、複数の単語からなる句とするので、句同士
を接続することで文を作成することができ、更には句間
の構文解析を行うことで文を作成するための句間文法を
作成することができ、自然言語についての言語解析を容
易にかつ短期間とすることができる。
る自然言語処理装置及び方法によれば、自然言語を入力
し、単語の意味内容を示す単語意味情報を用いて入力さ
れた自然言語を構成する各単語の意味を付与するように
解析し、上記各単語の意味を付与するように解析された
解析結果及び単語が複数接続して句を生成するための句
文法情報を用いて、入力された自然言語を、複数の単語
からなる句単位とするように構文解析する自然言語を入
力し、単語の意味内容を示す単語意味情報を用いて、入
力された自然言語を構成する複数の単語に意味を付与
し、意味が付与された複数の単語及び単語を複数接続し
て句を作成するための句文法情報を用いて、入力された
自然言語を、複数の単語からなる句とするので、句同士
を接続することで文を作成することができ、更には句間
の構文解析を行うことで文を作成するための句間文法を
作成することができ、自然言語についての言語解析を容
易にかつ短期間とすることができる。
【００４７】また、本発明に係る他の自然言語処理装置
及び方法によれば、意味が付与された複数の単語及び単
語を複数接続して句を作成するための句文法情報を用い
て、入力された自然言語を、複数の単語からなる句とす
るように構文解析し、構文解析結果を用いて、複数の句
に意味を付与し、意味が付与された複数の句を組み合わ
せて文を作成し、ので、複数の句間の文法を用いて文を
作成することができ、自然言語についての言語解析を容
易に且つ短期的に行うことができる。
及び方法によれば、意味が付与された複数の単語及び単
語を複数接続して句を作成するための句文法情報を用い
て、入力された自然言語を、複数の単語からなる句とす
るように構文解析し、構文解析結果を用いて、複数の句
に意味を付与し、意味が付与された複数の句を組み合わ
せて文を作成し、ので、複数の句間の文法を用いて文を
作成することができ、自然言語についての言語解析を容
易に且つ短期的に行うことができる。
【００４８】更に、本発明に係る他の自然言語処理装置
及び方法は、意味が付与された複数の単語及び単語を複
数接続して句を作成するための句法情報を用いて、入力
された自然言語を、複数の単語からなる句とするように
構文解析し、構文解析結果を用いて、複数の句に意味を
付与し、意味が付与された複数の句を組み合わせて文を
作成し、構成した文を解析して複数の句からなる自然言
語を作成するための句間文法情報を生成するので、文法
情報を、複数の句間における構文解析に応じて生成する
ことができ、言語解析を容易にかつ短期間に行うことが
できる意味構文解析文法を作成することができる。
及び方法は、意味が付与された複数の単語及び単語を複
数接続して句を作成するための句法情報を用いて、入力
された自然言語を、複数の単語からなる句とするように
構文解析し、構文解析結果を用いて、複数の句に意味を
付与し、意味が付与された複数の句を組み合わせて文を
作成し、構成した文を解析して複数の句からなる自然言
語を作成するための句間文法情報を生成するので、文法
情報を、複数の句間における構文解析に応じて生成する
ことができ、言語解析を容易にかつ短期間に行うことが
できる意味構文解析文法を作成することができる。
【図１】本発明を適用した自然言語処理装置の構成を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図２】本発明を適用した自然言語処理装置に備えられ
る単語辞書記憶部に格納される単語意味情報を説明する
ための図である。
る単語辞書記憶部に格納される単語意味情報を説明する
ための図である。
【図３】本発明を適用した自然言語処理装置に備えられ
る句文法記憶部に格納される句文法情報を説明するため
の図である。
る句文法記憶部に格納される句文法情報を説明するため
の図である。
【図４】本発明を適用した自然言語処理装置に備えられ
る句単位解析部からの出力結果を説明するための図であ
る。
る句単位解析部からの出力結果を説明するための図であ
る。
【図５】本発明を適用した自然言語処理装置に備えられ
る句接続ルール記憶部に格納される句接続ルール情報を
説明するための図である。
る句接続ルール記憶部に格納される句接続ルール情報を
説明するための図である。
【図６】本発明を適用した自然言語処理装置に備えられ
る文候補作成部で行う動的計画法のアルゴリズムを示す
図である。
る文候補作成部で行う動的計画法のアルゴリズムを示す
図である。
【図７】本発明を適用した自然言語処理装置に備えられ
る文候補作成部で作成される文候補について説明するた
めの図である。
る文候補作成部で作成される文候補について説明するた
めの図である。
【図８】本発明を適用した自然言語処理装置に備えられ
る文候補作成部で作成される文候補を変数化したことを
説明するための図である。
る文候補作成部で作成される文候補を変数化したことを
説明するための図である。
【図９】本発明を適用した他の自然言語処理装置の構成
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図１０】図４に示した句接続ルール情報を修正するこ
とを説明するための図である。
とを説明するための図である。
【図１１】修正後の句接続ルール情報を用いて再び文候
補を作成することを説明するための図である。
補を作成することを説明するための図である。
１ 自然言語処理装置、３ 句単位解析部、４ 単語辞
書記憶部、５ 句文法記憶部、６ 文候補作成部、７
句接続ルール記憶部、１１ 文解析部、１２ 句間文法
記憶部、１３ 情報修正部
書記憶部、５ 句文法記憶部、６ 文候補作成部、７
句接続ルール記憶部、１１ 文解析部、１２ 句間文法
記憶部、１３ 情報修正部
フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B009 QA02 QA03 QA04 5B091 AA15 BA03 BA15 CA09 CA12 CC02 CC03 CC05 DA04 5D015 HH00 HH07 9A001 HH13 KK31
Claims (38)
- 【請求項１】 自然言語を入力する入力手段と、 単語の意味内容を示す単語意味情報を記憶する単語記憶
手段と、 上記入力手段に入力された自然言語を構成する単語を複
数接続して句を生成するための句文法情報を記憶する句
文法記憶手段と、 上記単語記憶手段に記憶された単語意味情報を用いて上
記入力手段に入力された自然言語を構成する各単語に意
味を付与する単語意味付与手段と、 上記単語意味付与手段で意味が付与された単語及び上記
句文法記憶手段に記憶された句文法情報を用いて、上記
入力手段に入力された自然言語を表す句を、複数の単語
を接続することで作成する句作成手段とを備えることを
特徴とする自然言語処理装置。 - 【請求項２】 上記単語記憶手段に記憶された単語意味
情報は、Ｓ式を用いて表現されていることを特徴とする
請求項１記載の自然言語処理装置。 - 【請求項３】 自然言語を入力する入力手段と、 単語の意味内容を示す単語意味情報を記憶する単語記憶
手段と、 上記入力手段に入力された自然言語を構成する単語を複
数接続して句を生成するための句文法情報を記憶する句
文法記憶手段と、 上記単語記憶手段に記憶された単語意味情報を用いて上
記入力手段に入力された自然言語を構成する各単語に意
味を付与する単語意味付与手段と、 上記単語意味付与手段で意味が付与された単語及び上記
句文法記憶手段に記憶された句文法情報を用いて、上記
入力手段に入力された自然言語を表す句を、複数の単語
を接続することで作成する句作成手段と、 上記句作成手段で作成された複数の句に意味を付与する
句単位意味付与手段と、 上記句単位意味付与手段からの解析結果を用いて、各句
を組み合わせて文を作成する文作成手段を備えることを
特徴とする自然言語処理装置。 - 【請求項４】 上記単語記憶手段に記憶された単語意味
情報は、Ｓ式を用いて表現されていることを特徴とする
請求項３記載の自然言語処理装置。 - 【請求項５】 上記句作成手段で作成された複数の句を
接続するための条件を示す句接続情報を記憶する句接続
記憶手段を備え、 上記文作成手段は、上記句接続記憶手段に記憶された句
接続情報を用いて、各句を組み合わせて文を作成するこ
とを特徴とする請求項３記載の自然言語処理装置。 - 【請求項６】 上記文作成手段は、最小数の句単位の構
文解析結果を組み合わせて文を作成することを特徴とす
る請求項３記載の自然言語処理装置。 - 【請求項７】 上記文作成手段は、動的計画法を用い
て、上記句作成手段で作成した複数の句を組み合わせて
文を構成することを特徴とする請求項３記載の自然言語
処理装置。 - 【請求項８】 自然言語を入力する入力手段と、 単語の意味内容を示す単語意味情報を記憶する単語記憶
手段と、 上記入力手段に入力された自然言語を構成する単語を複
数接続して句を生成するための句文法情報を記憶する句
文法記憶手段と、 上記単語記憶手段に記憶された単語意味情報を用いて上
記入力手段に入力された自然言語を構成する各単語に意
味を付与する単語意味付与手段と、 上記単語意味付与手段で意味が付与された単語及び上記
句文法記憶手段に記憶された句文法情報を用いて、上記
入力手段に入力された自然言語表す句を、複数の単語を
接続することで作成する句作成手段と、 上記句作成手段からの複数の句に意味を付与する句単位
意味付与手段と、 上記句単位意味付与手段で意味が付与された複数の句を
組み合わせて文を作成する文作成手段と、 上記文作成手段で作成した文を解析して自然言語を構成
するための句間文法情報を生成する句間文法生成手段と
を備えることを特徴とする自然言語処理装置。 - 【請求項９】 上記単語記憶手段に記憶された単語意味
情報は、Ｓ式を用いて表現されていることを特徴とする
請求項８記載の自然言語処理装置。 - 【請求項１０】 句を接続するための条件を示す句接続
情報を記憶する句接続記憶手段を備え、 上記文作成手段は、上記句接続記憶手段に記憶された句
接続情報を用いて、複数の句を組み合わせて文を作成す
ることを特徴とする請求項８記載の自然言語処理装置。 - 【請求項１１】 上記文作成手段は、最小数の句単位の
構文解析結果を組み合わせて文を作成することを特徴と
する請求項８記載の自然言語処理装置。 - 【請求項１２】 上記文作成手段は、動的計画法を用い
て、各句を組み合わせて文を作成することを特徴とする
請求項８記載の自然言語処理装置。 - 【請求項１３】 上記句間文法生成手段は、上記文作成
手段で文を構成したときの単語毎の意味情報を用いて、
句間文法情報を生成することを特徴とする請求項８記載
の自然言語処理装置。 - 【請求項１４】 操作入力手段を備え、 上記句間文法生成手段は複数の句間文法情報を生成し、
上記操作入力手段は、 複数の句間文法情報からいずれかの句間文法情報を選択
することを特徴とする請求項８記載の自然言語処理装
置。 - 【請求項１５】 上記句間文法生成手段で生成した句間
文法情報を記憶する句間文法記憶手段を備え、 上記句間文法生成手段は、上記句間文法記憶手段に記憶
された句間文法情報を参照して新たな句間文法情報を生
成するか否かを判断し、既に句間文法情報が句間文法記
憶手段に記憶されているときには新たな句間文法情報を
生成しないことを特徴とする請求項８記載の自然言語処
理装置。 - 【請求項１６】 上記単語記憶手段に格納された単語の
意味内容を示す単語意味情報を変更する単語意味情報変
更手段を備え、 上記句間文法生成手段は、上記単語意味情報変更手段に
より単語意味情報が変更されたことに応じて、単語意味
情報の変更前における単語意味情報を用いて生成された
句間文法情報から新たな句間文法情報を生成することを
特徴とする請求項８記載の自然言語処理装置。 - 【請求項１７】 上記文作成手段は、上記単語意味情報
変更手段により単語意味情報が変更されたことに応じ
て、単語意味情報の変更前における単語意味情報を用い
て作成された文から新たな文を作成することを特徴とす
る請求項１６記載の自然言語処理装置。 - 【請求項１８】 上記句文法記憶手段に記憶された句文
法情報を変更する句文法変更手段を備え、 上記文法情報生成手段は、上記句文法変更手段により句
文法情報が変更されたことに応じて、句文法情報の変更
前における句文法情報を用いて生成された文法情報から
新たな文法情報を生成することを特徴とする請求項８記
載の自然言語処理装置。 - 【請求項１９】 上記文作成手段は、上記句文法変更手
段により句文法情報が変更されたことに応じて、句文法
情報の変更前における句文法情報を用いて作成された文
から新たな文を作成することを特徴とする請求項１８記
載の自然言語処理装置。 - 【請求項２０】 自然言語を入力し、 単語の意味内容を示す単語意味情報を用いて、入力され
た自然言語を構成する複数の単語に意味を付与し、 意味を付与された複数の単語及び単語が複数接続して句
を生成するための句文法情報を用いて、入力された自然
言語を、複数の単語からなる句とするように構文解析す
ることを特徴とする自然言語処理方法。 - 【請求項２１】 上記単語意味情報は、Ｓ式を用いて表
現されていることを特徴とする請求項２０記載の自然言
語処理方法。 - 【請求項２２】 自然言語を入力し、 単語の意味内容を示す単語意味情報を用いて、入力され
た自然言語を構成する複数の単語に意味を付与し、 意味が付与された複数の単語及び単語を複数接続して句
を作成するための句文法情報を用いて、入力された自然
言語を、複数の単語からなる句とするように構文解析
し、 構文解析結果を用いて、複数の句に意味を付与し、 意味が付与された複数の句を組み合わせて文を作成する
ことを特徴とする自然言語処理方法。 - 【請求項２３】 上記単語意味情報は、Ｓ式を用いて表
現されていることを特徴とする請求項２２記載の自然言
語処理方法。 - 【請求項２４】 句を接続するための条件を示す句接続
情報を用いて、各句を組み合わせて文を作成することを
特徴とする請求項２２記載の自然言語処理方法。 - 【請求項２５】 最小数の句単位の構文解析結果を組み
合わせて文を構成することを特徴とする請求項２２記載
の自然言語処理方法。 - 【請求項２６】 動的計画法を用いて、各句を組み合わ
せて文を作成することを特徴とする請求項２２記載の自
然言語処理方法。 - 【請求項２７】 自然言語を入力し、 単語の意味内容を示す単語意味情報を用いて、入力され
た自然言語を構成する複数の単語に意味を付与し、 意味が付与された複数の単語及び単語を複数接続して句
を作成するための句文法情報を用いて、入力された自然
言語を、複数の単語からなる句とするように構文解析
し、 構文解析結果を用いて、複数の句に意味を付与し、 意味が付与された複数の句を組み合わせて文を作成し、 構成した文を解析して複数の句からなる自然言語を作成
するための句間文法情報を生成することを特徴とする自
然言語処理方法。 - 【請求項２８】 上記単語意味情報は、Ｓ式を用いて表
現されていることを特徴とする請求項２７記載の自然言
語処理方法。 - 【請求項２９】 句を接続するための条件を示す句接続
情報を用いて、各句を組み合わせて文を作成することを
特徴とする請求項２７記載の自然言語処理方法。 - 【請求項３０】 最小数の句単位の構文解析結果を組み
合わせて文を作成することを特徴とする請求項２７記載
の自然言語処理方法。 - 【請求項３１】 動的計画法を用いて、各句を組み合わ
せて文を作成することを特徴とする請求項２７記載の自
然言語処理方法。 - 【請求項３２】 単語毎の意味を示す上記単語意味情報
を用いて、上記句間文法情報を生成することを特徴とす
る請求項２７記載の自然言語処理方法。 - 【請求項３３】 作成した文を解析することで複数の上
記句間文法情報を生成し、当該複数の句間文法情報から
いずれかの句間文法情報を選択することを特徴とする請
求項２７記載の自然言語処理方法。 - 【請求項３４】 過去に生成した上記句間文法情報を参
照して新たな句間文法情報を生成するか否かを判断し、
既に上記句間文法情報が生成されているときには新たな
句間文法情報を生成しないことを特徴とする請求項２７
記載の自然言語処理方法。 - 【請求項３５】 作成された文に応じて上記単語意味情
報を変更し、 上記単語意味情報が変更されたことに応じて、変更前に
おける単語意味情報を用いて生成された上記句間文法情
報から新たな句間文法情報を生成することを特徴とする
請求項２７記載の自然言語処理方法。 - 【請求項３６】 上記単語意味情報が変更されたことに
応じて、変更前における単語意味情報を用いて作成され
た上記文から新たな文を作成することを特徴とする請求
項３５記載の自然言語処理方法。 - 【請求項３７】 構成された文に応じて上記句文法情報
を変更し、 上記句文法情報が変更されたことに応じて、上記句文法
情報の変更前における句文法情報を用いて生成された句
間文法情報から新たな句間文法情報を生成することを特
徴とする請求項２７記載の自然言語処理方法。 - 【請求項３８】 上記句文法情報が変更されたことに応
じて、上記句文法情報の変更前における句文法情報を用
いて作成された文から新たな文を作成することを特徴と
する請求項３７記載の自然言語処理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10304583A JP2000132549A (ja) | 1998-10-26 | 1998-10-26 | 自然言語処理装置及び方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10304583A JP2000132549A (ja) | 1998-10-26 | 1998-10-26 | 自然言語処理装置及び方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000132549A true JP2000132549A (ja) | 2000-05-12 |
Family
ID=17934753
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10304583A Withdrawn JP2000132549A (ja) | 1998-10-26 | 1998-10-26 | 自然言語処理装置及び方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000132549A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005275348A (ja) * | 2004-02-23 | 2005-10-06 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 音声認識方法、この方法を実施する装置、プログラムおよび記録媒体 |
| JP2007025279A (ja) * | 2005-07-15 | 2007-02-01 | Mitsubishi Electric Corp | 音声認識装置及び音声認識プログラム |
-
1998
- 1998-10-26 JP JP10304583A patent/JP2000132549A/ja not_active Withdrawn
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005275348A (ja) * | 2004-02-23 | 2005-10-06 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 音声認識方法、この方法を実施する装置、プログラムおよび記録媒体 |
| JP2007025279A (ja) * | 2005-07-15 | 2007-02-01 | Mitsubishi Electric Corp | 音声認識装置及び音声認識プログラム |
| JP4727330B2 (ja) * | 2005-07-15 | 2011-07-20 | 三菱電機株式会社 | 音声認識装置及び音声認識プログラム |
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