JP2000207397A

JP2000207397A - 言語解析システムおよび方法

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Publication number: JP2000207397A
Application number: JP11104794A
Authority: JP
Inventors: Svetlana Shevenko; スヴェトラーナシェヴェンコ
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 1999-01-01
Filing date: 1999-04-13
Publication date: 2000-07-28

Abstract

(57)【要約】【課題】文の有する文法的属性を正確に解析すること
のできるシステムを提供する。【解決手段】分割・品詞取得手段５は、多くのトーク
ンを予め記憶している辞書手段８を参照して、入力され
た文章データをトークンに分割しつつ、各トークンにつ
いて、辞書手段８を参照して品詞を取得する。属性解析
手段９は、述語の接尾語に基づいて、その文法的属性を
解析する。この解析は、辞書手段８に記憶された動詞の
接尾語のためのテーブル８ｂ、述語形容詞の接尾語のた
めのテーブ８ｄを参照して行われる。得られた文法的属
性は、正確な翻訳を行うためにきわめて有用な情報とな
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、機械翻訳等に用
いることのできる言語解析システムおよび方法に関する
ものである。より詳細には、述語の文法的属性を正確に
決定する技術に関する。

【０００２】

【従来の技術および課題】従来より、自然言語をコンピ
ュータにより翻訳する機械翻訳が研究され、一部実用化
されてきた。機械翻訳を行う際には、翻訳しようとする
元の言語の解析を行った後、他の言語に翻訳することが
行われている。したがって、言語解析は機械翻訳を行う
ための重要なステップであり、言語解析の正確さが翻訳
の正確さを決定する大きな要因となっている。また、言
語解析は機械翻訳だけでなく、その他の言語処理一般に
用いることができる。

【０００３】機械翻訳における大きな問題点は、原語と
訳語との間で単語が１対１に対応していないため、正確
な翻訳が困難な点にある。また、これを解決するため、
単語の組み合わせによる用例に関し、訳語辞書を設ける
方法も採られている。しかしながら、自然言語における
用例は余りにも多く、事実上、辞書の作成は不可能であ
った。また、仮に、そのような辞書が実現できたとして
も、辞書容量が大きすぎて検索処理等が遅くなり、実用
性が確保できないという問題を生じる。

【０００４】この発明は、上記のような従来の問題点を
解決して、辞書容量を抑えつつ、正確な言語解析を行う
ことのできる言語解析システムおよび方法を提供するこ
とを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】請求項１の言語解析シス
テムは、与えられた言語をトークンに分割する分割手
段、トークンに対する品詞を記憶した辞書手段、辞書手
段を参照して、分割手段によって分割された各トークン
の品詞を取得する品詞取得手段、１つのトークンに対
し、品詞取得手段によって得られた品詞が２以上ある場
合には、当該トークンの前または後もしくは双方に位置
する１または複数のトークンの品詞に基づいて、当該ト
ークンに与えられた２以上の品詞から１つの品詞を選択
する品詞選択手段、を備えている。

【０００６】請求項２の言語解析システムは、トークン
に対する品詞を記憶した辞書手段、辞書手段を参照し
て、与えられた言語をトークンに分割するとともに各ト
ークンの品詞を取得する分割・品詞取得手段、１つのト
ークンに対し、分割・品詞取得手段によって得られた品
詞が２以上ある場合には、当該トークンの前または後も
しくは双方に位置する１または複数のトークンの品詞に
基づいて、当該トークンに与えられた２以上の品詞から
１つの品詞を選択する品詞選択手段、を備えている。

【０００７】請求項３の言語解析システムは、前記辞書
手段は、トークンに対する品詞が２以上存在する場合に
は、前または後もしくは双方に位置する１または複数の
トークンの品詞に基づいて当該トークンの品詞を選択す
るためのテーブルを有していることを特徴としている。

【０００８】請求項４の言語解析システムは、前記辞書
手段は、動詞の接尾語及び述語形容詞の接尾語以外の品
詞を有するトークンについては、トークンと品詞を対応
づけた品詞辞書を有しており、動詞の接尾語および述語
形容詞の接尾語に関しては、個々の動詞の語根もしくは
述語形容詞の語根に関する接尾語のためのテーブルを有
していることを特徴としている。

【０００９】請求項５の言語解析システムは、前記接尾
語のためのテーブルとは別にまたは一体的に、本来動詞
の接尾語でない品詞のトークンを含むものを接尾語とし
て扱う慣用語のためのテーブルを有していることを特徴
としている。

【００１０】請求項６の言語解析システムは、前記接尾
語のためのテーブルとは別にまたは一体的に、本来動詞
の接尾語でない動詞のトークンを含むものを接尾語とし
て扱う複合動詞のためのテーブルを有していることを特
徴としている。

【００１１】請求項７の言語解析方法は、記憶装置に記
憶された辞書手段を用いて、与えられた言語の各トーク
ンに対して品詞を付与する言語解析方法であって、種々
のトークンに対する品詞を記憶装置に辞書手段として記
憶しておき、与えられた言語の各トークンに対応する品
詞を辞書手段から取得し、１つのトークンに対し品詞が
複数ある場合には、当該トークンの前または後もしくは
双方に位置する１または複数のトークンの品詞に基づい
て、当該トークンの品詞を絞り込むようにしたこと、を
特徴としている。

【００１２】請求項８の言語解析方法は、トークンに対
する品詞が２以上存在する場合には、前または後もしく
は双方に位置する１または複数のトークンの品詞に基づ
いて当該トークンの品詞を選択するためのテーブルに基
づいて、品詞を選択することを特徴としている。

【００１３】請求項９の言語解析方法は、少なくとも、
動詞の接尾語および述語形容詞の接尾語に関しては、個
々の動詞の語根もしくは述語形容詞の語根に関する接尾
語のためのテーブルによってトークンへの分割を行うこ
とを特徴としている。

【００１４】請求項１０の言語解析方法は、前記接尾語
のためのテーブルとは別にまたは一体的に、本来動詞の
接尾語でない品詞のトークンを含むものを接尾語として
扱う慣用語のためのテーブルを有することを特徴として
いる。

【００１５】請求項１１の言語解析方法は、前記接尾語
のためのテーブルとは別にまたは一体的に、本来動詞の
接尾語でない動詞のトークンを含むものを接尾語として
扱う複合動詞のためのテーブルを有することを特徴とし
ている。

【００１６】請求項１２の記憶装置は、与えられた言語
の各トークンに対して品詞を付与する方法をコンピュー
タを用いて実行するための、コンピュータによって実行
可能なプログラムを、実体的に一体化したコンピュータ
可読な記憶装置であって、前記方法は、種々のトークン
に対する品詞を記憶装置に辞書手段として記憶してお
き、与えられた言語の各トークンに対応する品詞を辞書
手段から取得し、１つのトークンに対し品詞が複数ある
場合には、当該トークンの前または後ろもしくは双方に
位置する１または複数のトークンの品詞に基づいて、当
該トークンの品詞を絞り込むようにしたこと、を特徴と
している。

【００１７】請求項１３の言語解析方法は、少なくとも
動詞の接尾語および述語形容詞の接尾語を含むグループ
と、それ以外の部ループとを分けて、品詞との対応付け
を行うようにした辞書手段を有していることを特徴とし
ている。

【００１８】請求項１４の言語解析方法は、少なくとも
動詞の語根および述語形容詞の語根を含むグループと、
それ以外のグループの品詞を異なる品詞として記憶した
辞書手段を有していることを特徴としている。

【００１９】以下、この発明を説明するために用いた用
語の概念を説明する。

【００２０】「言語」：文書やテキスト等の書き言葉、
話し言葉等の自然言語をいう概念である。文字コード形
式、イメージ形式、音声形式等、何れの形式で与えられ
てもよい。

【００２１】「述語の接尾語に対応付けて記憶」：図２
２の実施例に示すように、接尾語「ます」に対応付けて
文法的属性を記憶する場合が該当する。また、接尾語を
１つにして「きます」とする場合や、述語「行きます」
全体に対応付けて記憶する場合も含む概念である。

【００２２】「述語の接尾語を確定するための情報」：
文字列中から述語の接尾語を確定するための情報をい
う。図１６の実施例では、「新しい文節のはじまり」
「定形／非定形」の欄がこれに該当する。なお、「次に
述語を伴うもの」を接尾語を確定するための情報として
用いてもよい。

【００２３】

【発明の効果】請求項１、２、３、７、８、１２の発明
によれば、１つのトークンに対して得られた品詞が２以
上ある場合には、当該トークンの前または後ろもしくは
双方の１以上のトークンの品詞に基づいて、当該トーク
ンに与えられた２以上の品詞から１つの品詞を選択する
ようにしている。つまり、前後のトークンとの関係によ
って当該トークンの品詞を確定するようにしているの
で、より正確に当該トークンの品詞を確定し、そのこと
によって正確な意味や正確な文章上のかかり具合をとら
えることが可能となる。

【００２４】請求項４、９の発明においては、辞書手段
に、少なくとも、動詞の接尾語および述語形容詞の接尾
語に関するテーブルを備えるようにしている。したがっ
て、品詞辞書には動詞の語根や述語形容詞の語根のみを
記憶し、接尾語を共通化してテーブルに持つことができ
る。すなわち、品詞辞書は語根を記憶するだけよく、ま
たテーブルは共通化を図ることができるので、辞書手段
の容量を大幅に削減できるだけでなく、処理速度の高速
化も達成できる。

【００２５】請求項５、１０の発明においては、前記接
尾語のためのテーブルとは別にまたは一体的に、本来動
詞の接尾語でない品詞のトークンを含むものを接尾語と
して扱う慣用語のためのテーブルを有していることを特
徴としている。したがって、動詞の語根に続いて頻繁に
よく用いられる慣用語に対する処理の高速化を図ること
ができる。

【００２６】請求項６、１１の発明においては、前記接
尾語のためのテーブルとは別にまたは一体的に、本来動
詞の接尾語でない動詞のトークンを含むものを接尾語と
して扱う複合動詞のためのテーブルを有していることを
特徴としている。したがって、複合動詞に対する処理の
高速化を図ることができる。

【００２７】請求項１３の言語解析方法は、少なくとも
動詞の接尾語および述語形容詞の接尾語を含むグループ
と、それ以外の部ループとを分けて、品詞との対応付け
を行うようにした辞書手段を有していることを特徴とし
ている。したがって、動詞の接尾語や述語形容詞の接尾
語を、これら以外の品詞を持つものと区別して処理する
ことができ、解析の効率化を図ることができる。

【００２８】請求項１４の発明においては、少なくとも
動詞の語根および述語形容詞の語根を含むグループと、
それ以外のグループの品詞を異なる品詞として記憶した
辞書手段を有していることを特徴としている。したがっ
て、動詞の語根や述語形容詞の語根を契機として、動詞
の接尾語や述語形容詞の接尾語に対する処理を行うこと
ができる。

【００２９】

【発明の実施の形態】この発明による言語解析装置の一
実施形態を、図１に全体構成として示す。分割・品詞取
得手段５は、多くのトークンを予め記憶している辞書手
段８を参照して、入力された文章データをトークンに分
割するとともに品詞を取得する。この実施形態では、動
詞の接尾語および述語形容詞の接尾語以外の品詞につい
ては、品詞辞書８ａを用いて分割および品詞取得を行
い、動詞の接尾語および述語形容詞の接尾語について
は、テーブル８ｂ、８ｄを用いて分割および品詞取得を
行っている。属性解析手段９は、分割・品詞取得手段５
の行う分割・品詞取得処理に連動して、動詞の接尾語お
よび述語形容詞の接尾語に基づいて、動詞および述語形
容詞の文法的属性を決定する。この際、属性解析手段９
は、テーブル８ｂ、８ｄを用いて属性の決定を行ってい
る。品詞選択手段６は、ルールテーブル７を参照して、
各トークンについて取得した品詞が複数存在する場合に
は、前または後（または双方）のトークンの品詞に基づ
いて、当該トークンの品詞を１つに決定する。なお、品
詞を１つに決定できない場合には、絞り込みにとどめて
もよい。

【００３０】なお、図１の実施例では、分割・品詞取得
手段５が辞書手段８を参照して分割を行うようにしてい
る。しかし、辞書手段８を参照せず、トークンへの分割
を行うようにしてもよい。

【００３１】図２に、図１の言語解析装置をＣＰＵを用
いて実現した場合のハードウエア構成を示す。バスライ
ン１０には、ＣＰＵ１２、ハードディスク１４、ＣＲＴ
１６、メモリ１８、フロッピイディスクドライブ（ＦＤ
Ｄ）２０、キーボード２２が接続されている。ハードデ
ィスク１４には、トークンと品詞を対応づけた品詞辞書
８ａ、動詞の接尾語のためのテーブル８ｂ（複合動詞の
ためのテーブル８ｃを結合しており、慣用語のテーブル
を一体化している）、述語形容詞の接尾語のためのテー
ブル８ｄが格納されている。つまり、この実施例では、
品詞辞書８ａ、動詞の接尾語のためのテーブル８ｂ、述
語形容詞の接尾語のためのテーブル８ｄによって辞書手
段が構成されている。さらに、品詞を確定するためのル
ールテーブル７も記憶されている。さらに、ハードディ
スク１４には、言語解析を行うためのプログラムが記憶
されている。このプログラムは、ＦＤＤ２０を介して、
フロッピイディスク２４から取り込まれたものである。
もちろん、ＣＤ−ＲＯＭ等のその他の記憶装置から取り
込んだものであってもよい。また、通信回線を介してダ
ウンロードしたものであってもよい。

【００３２】解析対象であるテキスト文章は、フロッピ
イディスク２６に格納されて、ＦＤＤ２０を介して読み
込まれる。もちろん、これもＣＤ−ＲＯＭ等の媒体に格
納されているものを読み込むようにしてもよいし、通信
によってテキスト文章を受け取るようにしてもよい。ま
た、キーボード２２から入力されたテキスト文章を解析
対象としてもよい。

【００３３】取り込まれたテキスト文章は、ハードディ
スク１４に記憶されたプログラムに従って、解析され
る。解析結果は、ハードディスク１４に記憶され、必要
に応じてＣＲＴ１６、フロッピイディスクやプリンタ
（図示せず）に出力される。場合によっては、通信回線
を介して転送してもよい。

【００３４】この実施例による品詞辞書は、図３のよう
に分類して各トークンについての品詞を記憶している。
図３の分類は、さらに、細かく分類されている。例え
ば、名前グループＡは、さらに、一般名詞、一般名詞で
はない名詞、リストＡの名詞、代名詞・・・・等に細分
類されている。表１に、図３の分類の細分類を示す。

【００３５】品詞辞書には、個々のトークンにつき、こ
の細分化された品詞が記憶されている。なお、ハードデ
ィスク１４には、図３の分類階層および後述の表１の分
類階層を記憶している。したがって、細分化された品詞
が分かれば、その上位の分類も容易に取得できる。たと
えば、「一般名詞」が、「名前グループＡ」に属すると
いうことを容易に取得できる。なお、細分化した品詞と
ともに上位の分類も併せて記憶するようにしてもよい。

【００３６】図３（および表１）においては、動詞を、
動詞の語根と動詞の接尾語とに分けて、それぞれ１つの
品詞としている。また、同様に、述語形容詞を述語形容
詞の語根と述語形容詞の接尾語とに分けて、それぞれ１
つの品詞としている。これにより、辞書のトークンが固
定されたことによって明確になり、他言語への翻訳が簡
単、明確となり、より正しい翻訳を得られるようにな
る。さらに、動詞の語根および述語形容詞の語根のグル
ープと、それ以外のグループとに大別して品詞を付与し
ている。これにより、上記の接尾語を伴うもの（動詞の
語根と述語形容詞の語根）と接尾語を伴わないものとの
処理を分けることができる。

【００３７】また、この実施例においては、動詞の接尾
語および述語形容詞の接尾語については、品詞辞書に記
憶していない。これは、これらの接尾語に関しては、後
述のように、テーブルによって確定した方が、辞書容量
の点からも、解析上からも好ましいからである。なお、
動詞の接尾語および述語の接尾語以外にも接尾語が存在
する（数字の接尾語等）。以下では、特に断らない限
り、接尾語という場合には、動詞の接尾語および述語形
容詞の接尾語を指すものとする。

【００３８】品詞辞書においては、検索の効率を考慮す
れば、文字コード順にトークンを記憶しておくことが好
ましい。また、トークンの使用頻度に応じた順序で記憶
するようにしてもよい。

【００３９】表１（コンピュータ品詞）１．名前グループＡ 1.1 一般名詞：木、車・・・ 1.2 一般名詞ではない名詞：十分、必要・・・ 1.3 リストＡの名詞：現在、今・・・ 1.4 代名詞：これ、どれ・・・ 1.5 性質を表す名詞：みんな、たくさん・・・ 1.6 特定の語：程度、くらい・・・ 1.7 ”など”：など・・・ 1.8 基本の数字：一、二・・・ 1.9 テキストのシンボルでないもの：３、H₂SO₄・・・２．名前グループＢ 2.1 名詞化した語：こと、もの・・・３．名前グループＣ 3.1 数を数える語：枚、冊・・・４．名前ではないもの 4.1 述語形容詞でないもの：大きな、あの・・・５．後置詞 5.1 真の後置詞：内、中・・・ 5.2 動詞の後置詞：による、における・・・ 5.3 中間の後置詞：によって・・・６．副詞 6.1 形容詞的な副詞：比較的に・・・ 6.2 単純化された副詞：比較的・・・ 6.3 程度を示す副詞：少し、ほとんど・・・ 6.4 リスト１からの副詞：さらに、むしろ・・・ 6.5 リストＣからの副詞：約、ほぼ・・・ 6.6 マナーの副詞：下手に、上手に・・・７．接続詞 7.1 同等の接続詞：と、かつ・・・ 7.2 従属節の接続詞：とき、には・・・ 7.3 接続詞”から”：から 7.4 接続詞”からではなく”：からではなく 7.5 接続詞”もし”と”たとえ”：もし、たとえ 7.6 同格を紹介する接続詞：例えば、すなわち・・・８．不変化詞 8.1 主格の不変化詞 8.1.1 不変化詞”は”：は 8.1.2 不変化詞”が”：が・・ 8.2 間接目的語として使われる場合 8.1.1 不変化詞”に”：に 8.1.2 不変化詞”へ”：へ・・ 8.3 直接目的語として使われる場合：を 8.4 強調したり、制限したり、質問する不変化詞 8.4.1 土台となる不変化詞：は・・ 8.5 強調する不変化詞：は、なら、ならば、でも・・
・９．限定詞：のような、のごとき、と同様な・・・１０．接辞 10.1 数字の接辞：第、目・・・ 10.2 動詞や述語形容詞の接尾語： 10.3 述語形容詞ではない接尾語：的、的な・・・ 10.4 名詞の準接辞：不、可・・・１１．分割詞 11.1 句点：。

【００４０】11.2 コンマ：、 11.3 コロン：： 11.4 特別の分割詞１２．一般動詞の語根 12.1 一般動詞の語根：読、書・・・ 12.2 一般動詞でない動詞の語根１３．連結詞の語根：であ・・・１４．助動詞の語根：にな・・・１５．述語形容詞の語根：おもしろ、よ・・・図４に、ハードディスク１４に記憶された言語解析のプ
ログラムをフローチャートで示す。まず、フロッピイデ
ィスク２６に記憶されたテキスト文章を読み込む（ステ
ップＳ１）。次に、ＣＰＵ１２は、読み込んだテキスト
文章の１つの文を対象として、トークンに分割するとと
もに品詞を取得する（ステップＳ２）。この際、ＣＰＵ
１２は、ハードディスク１４に記憶された品詞辞書に基
づいて文をトークンに分解して、品詞を取得する。

【００４１】たとえば、「僕は学校へ行きます。」とい
う文を例として、トークンへの分割処理、品詞の取得処
理および文法的属性の決定処理について説明する。ま
ず、ＣＰＵ１２は、最初の文字「僕」について、品詞辞
書の検索を行う。図５に品詞辞書の一部を示す。図から
も明らかなように、「僕」は、一般名詞という品詞であ
ることが分かる。

【００４２】さらに、ＣＰＵ１２は、「僕は」という文
字につき同じようにして品詞辞書の検索を行う。品詞辞
書には「僕は」が記憶されておらず、かつ「は」が漢字
でないことから、ＣＰＵ１２は「僕」が１つのトークン
であると判断する。とともに、トークン「僕」の品詞を
名前グループＡの一般名詞として解析ファイルに記憶す
る（図６参照）。

【００４３】次に、取得した品詞が、動詞、述語形容詞
の何れかであるか否かを判断する（ステップＳ３）。こ
こでは、一般名詞であるから、ステップＳ５に進む。ス
テップＳ５においては、当該文の全てのトークンについ
て品詞を取得したか否かを判断する。ここでは、まだ、
未取得のトークンがあるので、ステップＳ６に進み、次
のトークンについて処理を行う。

【００４４】次に、「は」について品詞辞書の検索を行
う。品詞辞書には、「は」の品詞は記憶されておらず、
ルールテーブルの番号が記憶されている。これにより、
「は」は、２以上の品詞を有することが分かる。さら
に、「は学」という文字につき同じようにして品詞辞書
の検索を行う。品詞辞書には「は学」が記憶されていな
いことから、ＣＰＵ１２は「は」が１つのトークンであ
ると判断する。とともに、トークン「は」の品詞が２以
上存在して不確定であることから、品詞辞書に記憶され
ているルールテーブルの番号Ｂ(45)を記憶する（図６参
照）。なお、上記実施例では、２以上の品詞が存在する
場合に、ルールテーブルの番号のみを品詞辞書に記憶す
るようにしているが、これら品詞も併せて記憶するよう
にしてもよい。

【００４５】以下同じようにして、「学校」「へ」をそ
れぞれトークンとして認識し、図６に示すようにそれぞ
れの品詞を記憶する。次に、「行」をトークンとして認
識し、その品詞として一般動詞の語根を記憶する。ここ
では、取得した品詞が一般動詞の語根であるから、ステ
ップＳ３により、ステップＳ４に分岐する。ステップＳ
４においては、接尾語のトークンを確定するとともに、
その属性の解析を併せて行う。以下に述べるように、テ
ーブルを使用することにより、トークンの確定と属性の
解析とを同時に行うことを可能としている。このような
利点を追求しないのであれば、品詞辞書の中に、接尾語
を記憶しておいて処理することも可能である。

【００４６】この実施例では、次の表２、表３に示すよ
うな動詞の基本的属性および述語形容詞の基本的属性に
ついての解析を行うことを基本としている。

【００４７】表２動詞の接尾語の基本的属性１．使役：結果として影響を与えたり作ったりするこ
と（例）”子供に本を読ませる” ２．受け身：受け身の形態（例）”説明させられる” ３．過去：一般的な過去形、または間接的な過去形（例）”本を読み、ラジオを聞いた”の”読み”（間接
的な過去）（例）”本を読み、ラジオを聞いた”の”聞いた”（一
般的な過去）４．結果：未来が完全に過去（例）”入れておきました” ５．方向：今につながっている方向性や未来につなが
っている方向性（例）”製造してきました”（今につながる方向性）（例）”車はますます発展していく”（未来につながる
方向性）６．断続：性質の違う動きを示す（例）”機械が右の方へ回ったり、左の方へ回ったりし
た” ７．継続：継続した動きを示す（例）”本を読んでいます” ８．完全：完全を示す（例）”本を読んでいました” ９．否定：肯定または否定（例）”来る”（肯定）（例）”来ない”（否定）１０．次に述語を伴うもの：これより後、句点までの間
に、述語を伴うもの。

【００４８】（例）”本を読み、ラジオを聞いた”
（「読み」は「聞いた」を伴う）１１．他の意味の存在：一つの意味だけではなく、他の
意味があること（例）”読ませ始める” １２．様相：何らかの状態を示していること（例）製造することができる１３．敬語：敬語かそうでないか（例）：”来る”（中立）（例）：”来ます”（敬語）表３述語形容詞の接尾語の基本的属性１．過去：（例）”美しかった” ２．次に述語を伴うもの：（例）”花が美しく咲きます”（「美しく」は「咲きま
す」を伴う）３．助動詞の存在：当該接尾語中に助動詞を含む（例）”美しくなる” ４．否定：（例）”美しくもない” ５．敬語：（例）”美しいでしょう” 以下、図１３および図１４のフローチャートを参照しつ
つ、一般動詞の接尾語のためのテーブルを用いて接尾語
の解析を行う処理を説明する。この実施例では、図１５
に示す”一般動詞の語根の次に来る接尾語のためのテー
ブル”（以下テーブルＤと呼ぶ）、およびこのテーブル
によって指示されるテーブル等によって、動詞の接尾語
のためのテーブルが構成されている。

【００４９】前述のように「行」の品詞が一般動詞の語
根であると判明すると、ＣＰＵ１２は、図５の品詞辞書
の「行」の欄から、テーブルＤのカラム記号「ｋ」を取
得する。ＣＰＵ１２は、このカラム記号「ｋ」にしたが
って、テーブルＤから、接尾語を検索する（ステップＳ
２０）。

【００５０】テーブルＤを、図１５に示す。このテーブ
ルは、ｒ、ｔ、ｍ、ｂ、ｎ、ｋ、ｋ’、ｇ、ｓ、ｗのカ
ラムを有している。今、指定されたカラム記号は「ｋ」
であるから、「ｋ」のカラムが参照される。ここで、Ｃ
ＰＵ１２は、次の文字「き」を読み込み、カラム「ｋ」
において該当する文字を検索する。ここでは、２行目に
「き」が存在するので、当該行の情報を用いて解析を行
う。つまり、「き」が「同時」という属性を持っている
ことを得て、これを属性バッファに記憶する（ステップ
Ｓ２３）。次に、ステップＳ２５、Ｓ２８、Ｓ２９に掲
げられた指示が、当該接尾語に関してテーブル中にある
か否かを判断する。ここでは、これらの指示がないの
で、ステップＳ３０を実行する。

【００５１】ステップＳ３０においては、「き」より後
の文字「ま」「す」が、テーブルＤで指示された、次の
テーブルＣ(2)、Ｓ(v)に存在するか否かを検索する（図
１６、図１８参照）。ここでは、テーブルＣ(2)に「ま
す」が存在する。つまり、「き」の後に、接尾語が続く
ので、ステップＳ３１に進む。なお、「ます」について
の検索結果は、後のステップＳ２０以下の処理において
用いるために記憶しておく。

【００５２】ステップＳ３１においては、現在参照中の
テーブル（ステップＳ２３〜Ｓ２９等で参照したテーブ
ル）がＤであるか否かが判断される。ここでは、テーブ
ルＤを参照していたので、ステップＳ３５において、属
性バッファの内容を全て消去する。これは、テーブルＤ
に掲げられた属性「同時」「過程が明確」「過去でな
い」「命令」は、それ以降に接尾語が続かない場合にの
み適用されるものだからである。その後、接尾語を
「き」だけで確定する（図６Ａに示す解析ファイル参
照）。なお、この場合、「き」に対する属性はないので
解析ファイルにはその属性を記憶しない（ステップＳ３
６）。

【００５３】上記のようにして、ステップＳ３６の処理
を終えると、再びステップＳ２０以下を実行する。ステ
ップＳ２０においては、テーブルＤの「き」において指
示された次のテーブルＣ(2)、Ｓ(v)を用いて、「き」の
後の接尾語を検索する。検索は、テーブルＣ(2)、Ｓ(v)
の順に行う。

【００５４】テーブルＣ(2)を、図１６に示す。ＣＰＵ
１２は、次の文字「ま」を取得し、このテーブルに
「ま」が存在するか否かを判断する。さらに、次の文字
を含めて「ます」がテーブルに存在するか否かを判断す
る。このようにして、ＣＰＵ１２は、最も長い文字列と
して合致するものをテーブルＣ(2)から探し出す。ここ
では、No.22の「ます」が選択される。仮に、テーブル
Ｃ(2)から探し出せなかった場合には、テーブルＳ(v)に
ついて同じように検索する。なお、ステップＳ３０にお
いて、すでに検索済みの場合には、記憶しておいた検索
結果を利用すればよい。

【００５５】なお、ステップＳ２０、Ｓ２１の検索にお
いては、「き」より後の文字について、１文字（つまり
「ま」）、２文字（つまり「ます」）・・・という順で
文字数を増やしてテーブルに該当する接尾語があるか否
かの検索を行う。２以上の文字が検索された場合には、
最も長い接尾語を選択する。

【００５６】また、上記の処理において、最も長い接尾
語として、同じ接尾語が２以上選択される場合もある
（図１６のNO.15、NO.16の「たくな」参照）。この場合
に、何れの「たくな」を選択するのかは、それぞれの
「たくな」の次テーブル（ＣとＤ）の何れに、次の接尾
語が存在するか否かによって決定する。

【００５７】ところで、テーブルＤにおいて指示された
テーブルの何れにおいても接尾語を発見できなかった場
合には、与えられたテキスト文が誤っている可能性があ
るので、この旨をＣＲＴ１６に表示する（ステップＳ２
１、Ｓ２２）。誤りを訂正する入力があれば、ステップ
Ｓ２１に戻る。

【００５８】ここでは上記のように、テーブルＣ(2)か
ら「ます」が選択される（図１６参照）。テーブルＣ
(2)は、各接尾語に対して、「次テーブル」「新しい文
節のはじまり」「定形／非定形」「様相」「次に述語を
伴うもの」「属性」の欄を有している。

【００５９】「次テーブル」の欄は、接尾語が続く場合
に参照すべきテーブルを示している。

【００６０】「新しい文節のはじまり」の欄は、当該接
尾語によって、トークンが属性を持った１かたまりとし
て完結するか否かを表している。「はじまる」であれ
ば、当該接尾語によってトークンが完結することを表し
ている。この欄が、空白の場合には、当該接尾語によっ
てトークンが完結しないことを表している。

【００６１】「定形／非定形」の欄は、この接尾語に接
尾語が続くか否かを表している。「定形」であれば、必
ず接尾語が続かないことを表し、「非定形」であれば、
必ず接尾語が続くことを表している。空白であれば、何
れの可能性もあることを示している。この「定形」は、
文型の分析において重要な役割を果たす。

【００６２】「様相」は、前述の基本的な属性の１つで
ある。この欄に何らかの記述があれば、様相があること
を示しており、空白であれば、様相がないことを示して
いる。

【００６３】「次に述語を伴うもの」は、前述の基本的
な属性の１つである。この欄に「過程が明確」「過程が
明確であろう」等の「明確」を含む表示があれば、当該
述語が「次に述語を伴うもの」でないこと、つまり、後
に述語を伴わないことを示している。それ以外の場合に
は、「次に述語を伴うもの」となりうること、つまり、
後に述語を伴う可能性があることを示している。なお、
この欄においては、次に述語を伴うか否かだけでなく、
「同時」「もし・・・だけれども」等の属性も示してい
る。

【００６４】「属性」の欄は、当該接尾語を有する述語
の持つ基本的な属性を示している。この実施例では、こ
の欄に１１種類の文法的属性を記述するようにしてい
る。この１１種類の属性は、上記の「次に述語を伴うも
の」「様相」とともに、動詞の１３種類の基本的属性を
形成する（表２参照）。

【００６５】今ここでは、テーブルＣ(2)の「ます」が
検索されている。したがって、「次に述語を伴うもの」
の欄で「過程が明確」を得て、「属性」の欄で「過去で
はない」「敬語」を得る。ＣＰＵ１２は、これらの属性
を、図２２Ａに示すように、属性バッファに記憶する
（ステップＳ２３）。属性バッファには、動詞の基本的
属性を保持するための１３の領域と、これら以外の属性
や、これらを補足する属性を記憶するための領域が設け
られている。テーブルには、「過去ではない」と記述さ
れているので、「過去」の領域を「−」にする。また、
「過程が明確」と記述されているので、「次に述語を伴
うもの」の領域を「−」にする。とともに、「過程が明
確」という属性を、記憶する。また、「敬語」と記述さ
れているので、「敬語」を「＋」にする。

【００６６】このように、属性バッファには、テーブル
に明示された属性のみを記憶し、他の属性は空白のまま
にしておく。ただし、テーブＤ以外のテーブルにおいて
は、「次に述語を伴うもの」については、「過程が明
確」「過程が明確であろう」等の「明確」を有する属性
が記載されていれば「−」を記憶し、「明確」を有する
属性が記載されていなければ「＋」を記憶する。テーブ
ルＤにおいては、「明確」を有する属性が記載されてい
る場合のみ「−」を記憶し、「明確」を有する属性が記
憶されていない場合には、属性は空白としておく。

【００６７】上記のように属性バッファへの記憶が終了
すると、次に、「ます」によって、１つのトークンが完
結するか否かを判断する。つまり、「ます」の「新しい
文節のはじまり」の欄が「はじまる」となっているか否
かを判断する（ステップＳ２５）。仮に、「はじまる」
であれば１つのトークンが完結したことになる。したが
って、この時点において接尾語を確定し、属性バッファ
の内容を当該接尾語に対する文法的属性として、解析フ
ァイルに記憶する（ステップＳ２６）。ここでの記憶処
理の詳細についても、後で述べる。次に、ステップＳ２
７において、属性記憶フラグを「１」にする。その後、
ステップＳ２８に進む。

【００６８】なお、ここでは「ます」の「新しい文節の
はじまり」の欄は空白であるから、ステップＳ２５か
ら、ステップＳ２６、Ｓ２７を経ることなく、ステップ
Ｓ２８に進む。

【００６９】ステップＳ２８、Ｓ２９においては、「ま
す」の「定形／非定形」の欄が「非定形」となっている
か否かを判断する。「非定形」であれば、この後に必ず
接尾語が続くので、ステップＳ３１、Ｓ３２を経て、次
の接尾語の処理に進む。「定形」であれば、この後には
接尾語が続かないので、ステップＳ３８以下の終了処理
を行う。「ます」の「定形／非定形」の欄は空白である
から、ステップＳ２８、Ｓ２９を経て、ステップＳ３０
へ進む。

【００７０】ステップＳ３０においては、指示された次
のテーブルを参照して、次のトークンが当該テーブルに
存在するか否かを判断する。つまり、次に、接尾語が続
くか否かを判断する。ここでは、次のトークンが「。」
であり、指示されたテーブルＣには存在しないので、次
に接尾語が続かないものとして、ステップＳ３８へ進
む。なお、この段階において、次テーブルの指示がない
場合（たとえば「ません」の場合）にも、次に接尾語が
続かないと判断する。なお、接尾語が続くか否かの判断
は、次のトークンが品詞辞書に存在するか否かによって
判断しても良い。すなわち、品詞辞書に存在すれば、次
のトークンが接尾語でないと判断できる。

【００７１】ステップＳ３８においては、属性記憶フラ
グが「１」であるか否かを判断する。ここでは、属性記
憶フラグは「０」であるから、ステップＳ３９に進み、
属性バッファの内容を当該接尾語に対する文法的属性と
して、解析ファイルに記憶する。なお、この際、属性バ
ッファの空白の属性に関しては、デフォルトである
「−」を解析ファイルに記憶する。このように、一般的
によく用いられる属性を、デフォルトで「−」として設
定することにより、テーブルに記憶する属性の数をでき
るだけ減らすことができる。以上のように、図６の解析
ファイルの「ます」に関連づけて、図２２Ｂに示すよう
に、文法的属性が記憶される。つまり、「ます」は、
「使役でない」「受け身でない」「過去でない」・・
「次に述語を伴わない」・・「様相がない」「敬語であ
る」「過程が明確である」という属性を有することが記
憶される。ステップＳ２６における解析ファイルへの記
憶処理においても、上記と同様に、空白の属性に関して
デフォルト「−」が与えられる。

【００７２】なお、ステップＳ２６において、属性バッ
ファの内容を解析ファイルに記憶していた場合には、ス
テップＳ３９は行う必要がないのでスキップする（ステ
ップＳ３８）。

【００７３】また、上記実施例では、テーブルＤに掲げ
る接尾語に対して接尾語が続く場合には、テーブルＤの
接尾語の属性は記憶しないようにしている。しかし、各
属性（「次に述語を伴うもの」を除く）に、デフォルト
「−」を与えて記憶するようにしてもよい。

【００７４】上記のようにして、「ます」を１つのトー
クンとして確定し、その品詞を一般動詞の接尾語と確定
し、さらにその文法的属性を解析することができる。

【００７５】なお、上記の例では、一般動詞の接尾語に
ついて説明したが、連結詞の接尾語や助動詞の接尾語に
ついても同じように接尾語のためのテーブルを用いて接
尾語の確定および属性解析を行う。ただし、連結詞の接
尾語や助動詞の接尾語については、一般動詞のようなテ
ーブルＤはなく、直接、テーブルＣを参照する。

【００７６】また、述語形容詞の接尾語についても同じ
ように接尾語のためのテーブル８ｄを用いて、接尾語の
確定および属性解析を行う。そのフローチャートは、動
詞の接尾語の場合と同じように、図１３、図１４に示す
ものとなる。述語形容詞の接尾語のためのテーブル８ｄ
の一部を図１９に示す。述語形容詞の接尾語において
は、一般動詞の接尾語のようなテーブルＤはなく、図１
９に示すようなテーブルＦを持っている。なお、図１９
のテーブルＦ（述語形容詞の接尾語のためのもの）がテ
ーブルＣ（動詞の接尾語のためのもの）やテーブルＤを
参照する場合もある。また、逆に、図１６のテーブルＣ
(2)（動詞の接尾語のためのもの）がテーブルＤやテー
ブルＦ（述語形容詞の接尾語のためのもの）を参照する
場合もある。これは、動詞の接尾語と述語形容詞の接尾
語の何れにもなりうるものが存在するためである。

【００７７】上記のように、この実施例では、接尾語を
分類して、テーブル化している。これにより、品詞辞書
に個々の動詞や述語形容詞に接尾語を振り当てて登録す
る場合に比べて、辞書容量を大幅に減らすことができ
る。加えて、接尾語の確定を行う際に迅速な処理を行う
ことができ、同時にその属性を解析することができる。
また、ありえない接尾語のつながりを見い出して、文章
の誤りを見つけることもできる。

【００７８】なお、この実施形態における接尾語のテー
ブルでは、原則として、接尾語を５０音順に並べて、５
０音順に検索するようにしている。しかし、使用頻度を
記憶しておいて、使用頻度順に検索するようにしてもよ
い。さらに、当該使用頻度を学習によって更新するよう
にしても良い。また、接尾語を使用頻度順に並べておい
ても良い。

【００７９】さらに、検索速度を向上させるため、複数
のテーブルに重複して接尾語を記載するようにしても良
い。

【００８０】また、上記実施例では、次テーブルがＣの
場合、テーブルＣ(0)、Ｃ(1)、Ｃ(2)・・・の順に接尾
語の検索を行うようにしている。しかし、各テーブルご
とに予め使用頻度を記憶しておき、使用頻度順に検索す
るようにしてもよい。さらに、当該使用頻度を学習によ
って更新するようにしてもよい。

【００８１】図１３、図１４の接尾語の解析処理を終了
すると、図４のステップＳ５に進む。ここでは、「。」
についての処理が残っているので、ステップＳ５、Ｓ６
を経て、ステップＳ２おいて、品詞を取得する。「。」
について品詞「句点」を取得すると、全てのトークンに
ついて品詞を取得したことになる。

【００８２】したがって、次に、ＣＰＵ１２は、品詞の
不明なトークンについて品詞の決定を行う（ステップＳ
７）。図７に、品詞決定の詳細なフローチャートを示
す。まず、ステップＳ１０において、「僕」に対して２
以上の品詞が取得されているか否かを判断する。ここで
は、「僕」の品詞はすでに一般名詞として確定されてい
るので、そのまま一般名詞とする。

【００８３】次に、ステップＳ１３、Ｓ１４を経て、次
のトークン「は」について同様の処理を行う。ここで、
「は」に対しては２以上の品詞が取得されているので
（つまりＢ(45)が記憶されているので）、ステップＳ１
１に進む。ステップＳ１１においては、記憶されている
ルールテーブルＢ(45)を参照する。

【００８４】ルールテーブルＢ(45)は、ハードディスク
１４に記憶されている。その詳細を、図８に示す。この
ルールテーブルには、複数のルール（NO.1〜NO.3）が記
憶されている。まず、NO.1のルールが読み出される。N
O.1のルールは、左側（１つ前）のトークンが主格の不
変化詞、間接目的語として使われる場合の不変化詞、後
置詞、副詞のいずれかである場合、トークン「は」は、
土台となる不変化詞であることを示している。ここで、
ＣＰＵ１２は、ステップＳ２で記憶した左側のトークン
「僕」の品詞を読み出す（図６Ａ参照）。「僕」の品詞
は一般名詞であって、上記品詞の何れでもないから、N
O.1のルールは成立しない。

【００８５】同様にして、ＣＰＵ１２はNO.2、NO.3のル
ールを検討し、適合するルールを見い出す。ここでは、
NO.3のルールが成立し、「は」の品詞は、不変化詞”
は”であると確定できる。

【００８６】ＣＰＵ１２は、このようにして確定した品
詞をハードディスク１４に記憶する（ステップＳ１
２）。つまり、図６Ｂに示すように、不変化詞”は”が
記憶される。さらに、ＣＰＵ１２は、適用したルールN
O.3のウエイトの項目より、「１」を取得してこれも併
せて記憶する（図６Ｂ参照）。ここで、ウエイトとは、
品詞決定の確実性の程度を数値化したものである。この
実施例では、情報不足を「０」、正確を「１」、少し正
確を「２」、不正確を「３」としている。このようなウ
エイト付けをしておくことにより、解析後の種々の処理
（たとえば他言語への翻訳等）の際に、ウエイトに基づ
いて処理結果に正確性を付与することができる。

【００８７】以上と同様にして、全てのトークンについ
て処理を行う（ステップＳ１３、Ｓ１４）。ここで挙げ
た例では、２以上の品詞を持つのは、トークン「は」だ
けであるので、最終的な記憶内容は図６Ｂのようにな
る。

【００８８】以上のようにして、「僕は学校へ行きま
す。」という文を、各トークンに分割して、品詞を付与
することができる。以後、このトークンへの分割と品詞
の付与および属性の解析を基本として、その他の解析
（文型分析等）が行われていく（ステップＳ９）。これ
ら品詞の情報、属性の情報は、特に、他言語への翻訳を
行う場合に、その正確性を向上させるために重要な情報
となる。

【００８９】たとえば、これらの情報をもとに、英語へ
の翻訳を行う場合に、動詞の語根「行」を「go」に対応
付けることができる。さらに、図２２Ｂに示す接尾語
「ます」について解析した属性（「使役でない」「受け
身でない」・・・「敬語である」「過程が明確」）に基
づいて、訳語を決定することができる。つまり、この場
合には、「過去でない」「敬語である」「過程が明確」
という属性を持っているので、「go」という訳語を選択
することができる。

【００９０】たとえば、「行った」に対しては、接尾語
の解析により「過去である」という属性が得られ、「we
nt」という訳語を得ることができる。また、「行ってい
ます」に対しては、解析により「継続している」という
属性が得られ「be going」という訳語を得ることができ
る。このように、述語を述語の語根と接尾語とに分割
し、接尾語によって述語の属性を解析することにより、
英語への翻訳を正確に行うことができる。

【００９１】また、各述語についての属性解析を行って
いるので、この解析結果に基づき、英語以外の言語への
翻訳も同様に行うことができる。つまり、上記実施例に
おいて解析した結果は、各言語へ翻訳する際の共通的情
報となるものであり、いわゆるピボット方式による他国
語への翻訳を正確に行うことを可能とする。

【００９２】もちろん、解析結果を翻訳システムに用い
るのはその一例であり、その他、言語教育システム等に
も用いることができる。

【００９３】上記で例示したルールテーブルでは、左側
のトークンのみを参照して品詞を決定している。しか
し、他のルールテーブルでは、右側（１つ後ろ）のトー
クンも参照する場合もあるし、右側のトークンだけを参
照する場合もある。いずれにしても、当該トークンの品
詞を決定するために必要な程度、前後（１以上離れたト
ークンを含んでいてもよい）のトークンを参照すること
が好ましい。

【００９４】次に、「麓に近いこの村は景色が美しかっ
た。」という文を例にして、上記の解析を説明する。ま
ず、図４のステップＳ２、Ｓ５、Ｓ６を繰り返し実行し
（動詞や述語形容詞についてはＳ３、Ｓ４）、図９Ａに
示すように、トークンに分解して品詞を取得する。な
お、この際に、述語形容詞の接尾語である「い」「かっ
た」は、上述の動詞の接尾語と同じように、テーブルを
用いて確定され、その属性が解析される。なお、図９Ａ
の解析ファイルにおいて、「い」「かった」に関し、属
性解析の結果がリンクされているが、図示は省略してい
る。

【００９５】図１３、図１４のフローチャートを参照し
て、述語形容詞の解析処理を説明する。まず、述語形容
詞の語根「近」を取得した後、接尾語の分析を行う（図
４のステップＳ３、Ｓ４）。この実施例においては、述
語形容詞の接尾語のテーブルを、１つのテーブルＦ（そ
の一部が図１９に示されている）にまとめている。した
がって、述語形容詞の接尾語を解析する際には、テーブ
ルＦを検索する（ステップＳ２０）。テーブルＦから、
「い」が検索される。属性バッファには、図１９のテー
ブルＦを参照して、「過去」を「−」、「次に述語を伴
うもの」を「−」として記憶される。また、「過程が明
確」という属性も属性バッファに記憶される（ステップ
Ｓ２３）。

【００９６】「はじまる」「定形」「非定形」の指示が
ないので、ステップＳ２５、Ｓ２８、Ｓ２９を経て、ス
テップＳ３０に進む。ステップＳ３０では、次のトーク
ンが指示された接尾語のテーブルＣ（Ｃ(1)、Ｃ(2)・・
・・・）にあるか否かを判断する。ここでは、次のトー
クン「こ」「この」「この村」・・・が、テーブルＣに
ないので、ステップＳ３８、Ｓ３９に進む。

【００９７】ステップＳ３９においては、属性バッファ
の内容を解析ファイルに記憶する。なお、この際、属性
バッファに指示のない属性について、デフォルトの属性
「−」を記憶する点は動詞の接尾語の場合と同じであ
る。ただし、述語形容詞の接尾語に関しては、前記表３
にあったように、基本的属性は５つのみが設定されてい
る。このようにして記憶された「い」の属性を図２３Ａ
に示す。以上のようにして、接尾語「い」が確定され、
その属性が解析される。

【００９８】上記と同様にして、「かった」が接尾語と
して確定され、その属性が図２３Ｂのように解析ファイ
ルに記憶される。

【００９９】ここで、述語形容詞の接尾語の属性につ
き、他の言葉「楽しくなります」を例として説明する。
「楽し」は、品詞辞書により、述語形容詞の語根である
と判断する。次に、図１９のテーブルＦを見て、接尾語
「くな」を検索する。「くな」は「新しい文節のはじま
り」の欄が「はじまる」となっている。したがって、接
尾語として確定し、図２４Ａに示すように属性を記憶す
る。

【０１００】また、「くな」は「非定形」であるから
（図１４、ステップＳ２８）、次のトークンについて次
のテーブルＤのｒ欄を検索する。これにより、テーブル
Ｄから「り」を見い出す。「り」に関し、属性バッファ
には、一旦「同時」が記憶される（ステップＳ２３）。
しかし、ステップＳ３５においてその内容が消去され、
解析ファイルには「り」に関して、属性は記憶されない
（ステップＳ３６）。

【０１０１】さらに、次のテーブルＣ(2)、Ｓ(v)を検索
して、「ます」を見い出す（ステップＳ２１参照、ただ
し、すでに、ステップＳ３０において検索済みであるか
らその結果を利用する）。このようにして、図２４Ｂに
示すように属性を記憶する。

【０１０２】なお、「くな」は述語形容詞の接尾語のテ
ーブルにあるので基本的属性を５つとして解析し、「ま
す」は動詞の接尾語のテーブルにあるので基本的属性を
１３として解析する。

【０１０３】なお、上記の実施例では、「り」と「ま
す」をそれぞれ１つの接尾語として解析ファイルに記憶
し、属性があれば、それぞれの属性を記憶するようにし
た。しかし、１つの接尾語「ります」として解析ファイ
ルに記憶し、属性を記憶するようにしてもよい。この場
合には、「り」に関する属性バッファの内容と、「ま
す」に関する属性バッファの内容とを加え、これを、
「ります」に関する属性バッファとする。この例では、
「り」には属性がないので、「ます」の属性が、「りま
す」の属性となる。

【０１０４】なお、２以上の接尾語がそれぞれ属性を有
する場合には、何れか１つの接尾語の属性バッファに記
憶された属性を、全体の属性として属性バッファに記憶
する。ただし、「次に述語を伴うもの」の属性は、最後
の接尾語の属性を、全体の属性とする。

【０１０５】上記のようにして得た「ります」の属性バ
ッファの内容を、解析ファイルに記憶する。このさい、
空白の属性に対しては、デフォルト「−」を与えて記憶
する。

【０１０６】さらに、「くな」「り」「ます」を１つの
接尾語「くなります」として、解析ファイルに記憶し、
属性を記憶してもよい。この場合、「くな」は５つの基
本的属性を持ち、「ます」は１３の基本的属性を持って
いるので、１８の属性を持つものとして記憶する。

【０１０７】ここで、「麓に近いこの村は景色が美しか
った。」という例に戻って、説明を進める。以上のよう
に接尾語を含めて、全てのトークンに付き図９Ａのよう
に品詞を取得すると、次に、図４のステップＳ７におい
て、品詞の不明なトークンについて品詞の確定を行う。

【０１０８】まず、トークン「に」について、ルールテ
ーブルＢ(43)を参照する。ルールテーブルＢ(43)の詳細
を図１０に示す。まず、ルール１についての検討が行わ
れる。ルール１は、左のトークンが「次に述語を伴わな
い動詞」となっている。ここでは、動詞の語根＋動詞の
接尾語を「動詞」と呼んでいる。これは、「動詞の語
根」＋「動詞の接尾語」という２つのトークン（このよ
うなかたまりをクワジワードと呼ぶ）を判断の基準に使
うということを示している。つまり、判断の基準に用い
られるトークンはこの場合のように複数となる場合もあ
る。また、ルール１に示すように、品詞以外の要素であ
る「述語を伴わない」という要素も加味して、ルールを
構成する場合もある。

【０１０９】いずれにしても、ここでは、左のトークン
が一般名詞であるので、ルール１は該当しない。その結
果、ルール１に該当しない場合の全ての場合に適用され
るルール２が適用される。すなわち、品詞は、不変化
詞”に”であると決定される。また、そのウエイトは、
２として記憶される。

【０１１０】以下同様にして、「は」については、図８
のルールテーブルＢ(45)を参照して、不変化詞”は”で
あると決定される。また、「が」については、図１１の
ルールテーブルＢ(44)を参照して、不変化詞”が”であ
ると決定される。

【０１１１】以上のようにして、「麓に近いこの村は景
色が美しかった。」という文が解析される。つまり、図
９Ｂに示すように、トークンへの分割と、各トークンの
品詞が、解析ファイルとしてハードディスク１４に記憶
される。

【０１１２】なお、同じ品詞が連続する場合などは、前
後のトークンの品詞によって当該トークンの品詞を決定
することが不適切となる場合もある。たとえば、「車は
常に迅速、確実かつ安全に運転しよう。」という文につ
いて、品詞辞書から品詞を取得した結果は、図１２Ａの
ようになる。ここで、「は」については、上記と同様に
して、ルールテーブルＢ(45)を参照して品詞を決定す
る。

【０１１３】次に、「迅速」の品詞を確定するため、ル
ールテーブルＢ(6)を読み出す（図２０参照）。しか
し、このルールテーブルに従って、右側のトークン「確
実」の品詞に基づいて品詞を確定してはならない（な
お、ここでの「、」はトークンとトークンを分割してい
るだけであり無視する）。もっとも、例示したケースの
場合には、「確実」の品詞が定まっていないため、確定
すらできない。しかし、たとえ確定できたとしても、
「確実」の品詞に基づいて確定すると誤った結果とな
る。

【０１１４】図２１を参照しつつその説明をする。同じ
品詞のトークンα、βが連続した場合、これらは１つの
トークンとして、これら同じ品詞の連続トークンα、β
以外のトークンγと関係していると見られる。つまり、
図に示すように、それぞれのトークンα、βが、それぞ
れトークンγに関係していると見られるのである。した
がって、トークンαについて、図２０のテーブルＢ(6)
を適用する際に、右のトークンは、γとしなければなら
ないのである。

【０１１５】このように、同じ品詞のトークン（同じル
ールテーブルを参照するトークンはそうであると推定す
る）が連続した場合（コンマや同等の接続詞が入ってい
る場合も連続とみなす）には、同じルールテーブルを参
照しない最も近いトークン（ただし、コンマや同等の接
続詞は無視する）の品詞を用いてルールテーブルにあて
はめる。上記の例でいうと、「迅速」についての品詞を
決定する場合には、「確実」や「安全」の品詞でなく、
「に」の品詞で決定するようにしている。

【０１１６】なお、「に」の品詞は確定しておらずテー
ブルＢ(43)によって決定されるようになっているが、テ
ーブルＢ(6)とＢ(43)においてとりうる品詞の組み合わ
せによって、品詞が確定可能である。

【０１１７】同様に、「確実」も、「に」の品詞によっ
てその品詞が決定される。このようにして、得られた品
詞を、図１２Ｂに示す。なお、図１２Ｂのように品詞を
定めた後、所定のルールを用いて（たとえば、連続する
一般名詞と不変化詞を１つのトークンとする等のルール
を用いて）「車は」を１つののトークンとしてまとめて
扱ってもよい。同様に、「運転」「しよ」を１つのトー
クンとしてまとめて動詞として扱っても良い。このよう
な処理は、これに続く解析の内容によって、適宜選択す
ることができる。

【０１１８】以上述べたように、この実施例では、動詞
を、動詞の語根と動詞の接尾語とに分けて、それぞれ１
つの品詞としている。また、同様に、述語形容詞を述語
形容詞の語根と述語形容詞の接尾語とに分けて、それぞ
れ１つの品詞としている。これにより、接尾語は、品詞
辞書に登録せず、前記のようにテーブルによって特定す
るという処理を可能にしている。

【０１１９】なお、「行くかもしれない」等の慣用的な
言葉は、動詞の語根「行」と接尾語「く」と慣用語「か
もしれない」に分割し、慣用語「かもしれない」を接尾
語のように扱って動詞の接尾語ためのテーブル中に盛り
込んでおいてもよい。これは、慣用語が動詞の接尾語と
同じ機能を持っているからである。このようにして慣用
語を盛り込んだ接尾語のテーブルの例を、図１７に示
す。このようにしておけば、動詞の語根やその接尾語に
続く慣用語の解析が容易となる。なお、このテーブルに
おいて、記号”、”はORの意味であり、記号”＊”はAN
Dの意味である。ただし、”＊”の右側の文字は使わな
い場合もある。たとえば、（Ａ、Ｂ）＊（Ｃ）と表記さ
れている場合、とりうる言葉は、ＡＣ，ＢＣ，Ａ，Ｂの
４つであることを示している。

【０１２０】なお、上記のように慣用語を接尾語のよう
に扱うテーブルを、動詞の接尾語のテーブルと一体にし
てもよいが、これと分離して設けてもよい。

【０１２１】また、複合動詞について、動詞（”い”行
で終わる動詞）の語根の次の接尾語に続く動詞を接尾語
として扱う、複合動詞のテーブルを設けてもよい。この
実施例では、この複合動詞のテーブルを、一般動詞の語
根に続く接尾語のテーブルによって指示されるテーブル
Ｓ(V)として設けている（図１８参照）。つまり、動詞
の接尾語のテーブル中に設けられている。しかし、これ
とは分離して、設けてもよい。

【０１２２】動詞（動詞の語根の次の接尾語が「い」で
終わる動詞）に動詞が続くと、図１８の複合動詞のテー
ブルＳ(V)が呼び出される。これにより、処理の高速化
が図られる。

【０１２３】ところで、「する」や「来る」等の動詞
は、語根が変化してしまう。つまり、本発明の考え方を
適用すれば、語根がないということになってしまう。こ
のような動詞に対しては、例外的に、変化するそれぞれ
の語根を品詞辞書に登録するとともに、次に続くテーブ
ルの番号を記憶するようにしている（図５の「来」「来
る」「来い」「来よ」参照）。

【０１２４】なお、上記実施例では、述語形容詞の接尾
語のテーブル中に、助動詞を含む接尾語を記載している
（そして、属性として「助動詞の存在」を与えてい
る）。これにより、検索の迅速性を得ている。しかし、
このような助動詞をテーブルに記載せず、品詞辞書に記
憶するようにしてもよい。

【０１２５】また、上記各実施例では、文章データを受
けてとって、これをトークンに分割し、品詞の決定、属
性の解析を行うようにしているが、予めトークンに分割
された文を受け取って、品詞の決定、属性の解析を行う
ようにしてもよい。

【０１２６】また、上記各実施例においては、図１の各
機能をＣＰＵを用いて実現しているが、その一部または
全部をハードウエアロジックによって構成してもよい。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の一実施例による言語解析システムの
全体構成を示す図である。

【図２】図１の言語解析システムをＣＰＵを用いて実現
した場合のハードウエア構成を示す図である。

【図３】品詞の分類を示す図である。

【図４】トークンへの分割、品詞の取得および属性の分
析の処理プログラムのフローチャートである。

【図５】品詞辞書の例を示す図である。

【図６】解析ファイルの内容を示す図である。

【図７】品詞の選択処理のプログラムを示すフローチャ
ートである。

【図８】ルールテーブルＢ(45)を示す図である。

【図９】解析ファイルの内容を示す図である。

【図１０】ルールテーブルＢ(43)を示す図である。

【図１１】ルールテーブルＢ(44)を示す図である。

【図１２】解析ファイルの内容を示す図である。

【図１３】接尾語の解析処理を示すフローチャートであ
る。

【図１４】接尾語の解析処理を示すフローチャートであ
る。

【図１５】動詞の語根の次に来る接尾語のためのテーブ
ル（テーブルＤ）を示す図である。

【図１６】動詞の接尾語のためのテーブルを示す図であ
る。

【図１７】慣用語を動詞の接尾語として扱う部分を含
む、接尾語のためののテーブルを示す図である。

【図１８】複合動詞のテーブルを示す図である。

【図１９】述語形容詞の接尾語のためのテーブルを示す
図である。

【図２０】ルールテーブルＢ(6)を示す図である。

【図２１】同じ品詞が続いた場合の処理を説明するため
の図である。

【図２２】図２２Ａは属性バッファの保持内容例を示す
図であり、図２２Ｂは属性バッファの保持内容に基づい
て解析ファイルに記憶された「ます」の属性である。

【図２３】解析ファイルに記憶された「い」「かった」
の属性を示す図である。

【図２４】解析ファイルに記憶された「くな」「ます」
の属性を示す図である。

【符号の説明】

５・・・分割・品詞選択手段６・・・品詞選択手段８・・・辞書手段９・・・属性解析手段

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】与えられた言語をトークンに分割する分割
手段、トークンに対する品詞を記憶した辞書手段、辞書手段を参照して、分割手段によって分割された各ト
ークンの品詞を取得する品詞取得手段、１つのトークンに対し、品詞取得手段によって得られた
品詞が２以上ある場合には、当該トークンの前または後
もしくは双方に位置する１または複数のトークンの品詞
に基づいて、当該トークンに与えられた２以上の品詞か
ら１つの品詞を選択する品詞選択手段、を備えた言語解析システム。
【請求項２】トークンに対する品詞を記憶した辞書手
段、辞書手段を参照して、与えられた言語をトークンに分割
するとともに各トークンの品詞を取得する分割・品詞取
得手段、１つのトークンに対し、分割・品詞取得手段によって得
られた品詞が２以上ある場合には、当該トークンの前ま
たは後もしくは双方に位置する１または複数のトークン
の品詞に基づいて、当該トークンに与えられた２以上の
品詞から１つの品詞を選択する品詞選択手段、を備えた言語解析システム。
【請求項３】請求項１または請求項２の言語解析システ
ムにおいて、前記辞書手段は、トークンに対する品詞が２以上存在す
る場合には、前または後もしくは双方に位置する１また
は複数のトークンの品詞に基づいて当該トークンの品詞
を選択するためのテーブルを有していることを特徴とす
るもの。
【請求項４】請求項１または請求項２の言語解析システ
ムにおいて、前記辞書手段は、動詞の接尾語及び述語形容詞の接尾語
以外の品詞を有するトークンについては、トークンと品
詞を対応づけた品詞辞書を有しており、動詞の接尾語お
よび述語形容詞の接尾語に関しては、個々の動詞の語根
もしくは述語形容詞の語根に関する接尾語のためのテー
ブルを有していることを特徴とするもの。
【請求項５】請求項４の言語解析システムにおいて、前記接尾語のためのテーブルとは別にまたは一体的に、
本来動詞の接尾語でない品詞のトークンを含むものを接
尾語として扱う慣用語のためのテーブルを有しているこ
とを特徴とするもの。
【請求項６】請求項４の言語解析システムにおいて、前記接尾語のためのテーブルとは別にまたは一体的に、
本来動詞の接尾語でない動詞のトークンを含むものを接
尾語として扱う複合動詞のためのテーブルを有している
ことを特徴とするもの。
【請求項７】記憶装置に記憶された辞書手段を用いて、
与えられた言語の各トークンに対して品詞を付与する言
語解析方法であって、種々のトークンに対する品詞を記憶装置に辞書手段とし
て記憶しておき、与えられた言語の各トークンに対応する品詞を辞書手段
から取得し、１つのトークンに対し品詞が複数ある場合には、当該ト
ークンの前または後もしくは双方に位置する１または複
数のトークンの品詞に基づいて、当該トークンの品詞を
絞り込むようにしたこと、を特徴とする言語解析方法。
【請求項８】請求項７の言語解析方法において、トークンに対する品詞が２以上存在する場合には、前ま
たは後もしくは双方に位置する１または複数のトークン
の品詞に基づいて当該トークンの品詞を選択するための
テーブルに基づいて、品詞を選択することを特徴とする
もの。
【請求項９】請求項８の言語解析方法において、少なくとも、動詞の接尾語および述語形容詞の接尾語に
関しては、個々の動詞の語根もしくは述語形容詞の語根
に関する接尾語のためのテーブルによってトークンへの
分割を行うことを特徴とするもの。
【請求項１０】請求項９の言語解析方法において、前記接尾語のためのテーブルとは別にまたは一体的に、
本来動詞の接尾語でない品詞のトークンを含むものを接
尾語として扱う慣用語のためのテーブルを有することを
特徴とするもの。
【請求項１１】請求項９の言語解析方法において、前記接尾語のためのテーブルとは別にまたは一体的に、
本来動詞の接尾語でない動詞のトークンを含むものを接
尾語として扱う複合動詞のためのテーブルを有すること
を特徴とするもの。
【請求項１２】与えられた言語の各トークンに対して品
詞を付与する方法をコンピュータを用いて実行するため
の、コンピュータによって実行可能なプログラムを、実
体的に一体化したコンピュータ可読な記憶装置であっ
て、前記方法は、種々のトークンに対する品詞を記憶装置に辞書手段とし
て記憶しておき、与えられた言語の各トークンに対応する品詞を辞書手段
から取得し、１つのトークンに対し品詞が複数ある場合には、当該ト
ークンの前または後ろもしくは双方に位置する１または
複数のトークンの品詞に基づいて、当該トークンの品詞
を絞り込むようにしたこと、を特徴とするもの。
【請求項１３】既往装置に記憶された辞書手段を用い
て、与えられた言語の各トークンに対して品詞を付与す
る言語解析方法において、少なくとも動詞の接尾語および述語形容詞の接尾語を含
むグループと、それ以外の部ループとを分けて、品詞と
の対応付けを行うようにした辞書手段を有していること
を特徴とするもの。
【請求項１４】記憶装置に記憶された辞書手段を用い
て、与えられた言語の各トークンに対して品詞を付与す
る言語解析方法において、少なくとも動詞の語根および述語形容詞の語根を含むグ
ループと、それ以外のグループの品詞を異なる品詞とし
て記憶した辞書手段を有していることを特徴とするも
の。