JP2000315216A - 自然言語検索方法および装置 - Google Patents

自然言語検索方法および装置

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JP2000315216A JP2000056396A JP2000056396A JP2000315216A JP 2000315216 A JP2000315216 A JP 2000315216A JP 2000056396 A JP2000056396 A JP 2000056396A JP 2000056396 A JP2000056396 A JP 2000056396A JP 2000315216 A JP2000315216 A JP 2000315216A
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Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【課題】自然言語による質問を使用して検索を実行する
情報検索システムにおいて、ユーザが簡単に検索結果を
理解できるように、付加情報を提供する。 【解決手段】パーサー２は、質問入力デバイス１ａから
質問を受け取って、意味及び統語上の情報を生成すると
共に、検索されるべきデータベース３からの情報を統語
解析し、データの２つの集合を生成する。突き合わせエ
ンジン４は、パーサーからの意味及び統語上の情報を使
用してこれらを突き合わせる。文脈生成エンジン５はこ
のデータを受け取り、記憶デバイス６から言語関係のデ
ータを受け取って、合致したデータのための文脈データ
を生成する。文脈収集エンジン７は文脈データから階層
的索引構造を生成する。この構造を用いて、データベー
スから検索されたデータを文脈データに従って配列し、
データ出力デバイス１ｂによりユーザに提示する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は一般的に、自然言語
質問（query）を使用して自然言語を含む情報の検索を
実行するための方法と装置に関するものである。本発明
は特に、自然言語質問に対する最良の適合物に、文脈(c
ontext)情報を提供する方法と装置に関するものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】ほとんどの情報検索システムは情報を見
つけることはきわめて得意であるが、その結果をユーザ
ーに示すのは苦手である。典型的には、結果は文書或い
は文書の見出しの簡単なリストとして、時には関連性値
（relevance score）を伴って表示される。いくつかの
ウェブ検索エンジンはこの点を、例えば同じサイトから
のページを一緒にまとめることにより改善しようと試み
ている。ユーザーにとっては結果のリストを有効に活用
することは難しい、なぜならば結果のリストは、文書が
お互いに、そして元の質問に対しどのように関係してい
るかを表示していないからである。
【０００３】情報検索システムは言語質問を使用して様
々な方法で情報を検索することが可能である。最も簡単
で最も一般的なのはキーワードの使用である。キーワー
ドは、ブーリアン・ロジックまたは統計学的なテクニッ
クを用いて、質問を形成するために結合させることが可
能である。Ｓ．フランク（S Flank）の"ＮＬＰに基づい
た情報検索に対する階層的アプローチ"（コンピュータ
言語学協会第36回年次総会議事録、397頁、1998年）と
題された記述より、自然言語入力は検索エンジンの特定
のブーリアン・ロジック質問に翻訳されることが可能で
ある、ということもまた知られている。しかしながら、
そのようなテクニックは自然言語質問のなかで得られる
統語上の情報から恩恵を受けていない。そのような情報
は、統語解析（parsing）のある種の形により、質問と
情報の構造を開拓することによってのみ利用可能であ
る。
【０００４】自然言語質問から統語上の情報を利用して
の情報の検索は、多くの従来の技術のシステムにより達
成されてきた。Ｊ．フェイガン（J Fagans）の"文書検
索のための自動成句索引付けにおける実験：統語的と非
統語的方法の比較"（コーネル大学博士論文、テクニカ
ルレポートＴＲ87−868）と題された博士論文の中で述
べられているシステムは、自動統語解析機（アナライザ
ー）により生成された解析木から句を選択的に抽出する
ための拡張句構造規則を使用する。
【０００５】自然言語処理に基づいた情報検索はまた、
先に参照されたフランクの論文のなかにも開示されてい
る。この論文で述べられている技術は名詞句統語分析を
使用している。
【０００６】情報検索の別の方法は、Ｃ．シュワルツの
（C Schwartz）"自由文の自動統語分析"（全米情報学学
会、1990年9月、408頁から417頁）と題された論文中に
開示されている。シュワルツにより開示された技術で
は、名詞句は質問の中と情報の中の自然言語文において
認識され、それらは文の統語解析のために選択される。
統語解析された名詞句は正規化され、その意味表現構造
は標準或いは共通の従属構造に割り付けられる。同一の
径路（path）と節点（node）を認識するために、正規化
された意味表現構造の簡単な比較により名詞句突き合わ
せが実行される。
【０００７】情報の検索における自然言語質問からの統
語上の情報の使用はより正確な検索技術を提供する一方
で、検索の結果をどのように提示するかの問題は全く解
決しない。検索の結果は、文書がお互いに或いは元の質
問に対してどのように関係しているかについて何の情報
も持たない、質問に対するひとつまたは複数の最良の適
合物であるにすぎない。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、文脈
内において検索の結果を与えるために、統語上の情報を
使用することによりこの問題に対処することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明の或る形態によれ
ば、自然言語の単位の形態のデータを検索するための、
検索エンジンが提供される。入力質問は、最良の適合物
を認識するために、そして質問の中と情報の集合の中の
どの言葉が適合するのかを認識するために、複数の利用
できる情報の集合に突き合わせられる。多数の最良適合
物のために、質問の中および／または情報の集合の中で
不適合とされた単位は、文脈データを形成するために使
用される。文脈データはひとつ或いはもっと多くの質問
および／または情報の集合の不適合単位からなり、それ
ぞれが適合単位のひとつに対して予め定義された統語上
の関係を持つ。データ出力はこのように、適合単位と、
適合単位に対して言語関係を持つ不適合単位とからな
る。この付加された文脈情報により、検索エンジンのユ
ーザーは適合しているものを認識するだけでなく、それ
が適合している文脈を認識することが可能である。これ
は、ユーザーがもっと簡単に検索の結果を理解すること
を可能にする、より豊富な情報を提供する。
【００１０】本発明の文脈内においては、自然言語デー
タは、その間に言語関係を持つ一連の自然言語の単位か
らなる。
【００１１】突き合わせ技術は簡単なキーワード突き合
わせ技術により構成することが可能である。これは簡単
という利点があるが、突き合わせ処理を改善するために
利用できる統語上の情報からの恩恵を受けていない。も
しキーワード検索が使用されるのであれば、文脈データ
を形成するために使用された統語上の情報は、突き合わ
せ処理の前または後のどちらかで統語解析演算により決
定可能である。
【００１２】入力質問の中と情報の集合の中で入手でき
る統語上の情報を利用するために、好ましくは、質問と
情報の集合は統語解析され、突き合わせは適合物を決定
するために質問と情報の集合の統語上の構造を考慮に入
れる。
【００１３】突き合わせにおいて使用される統語上の情
報のレベルは、先に参照したようなフランクやフェイガ
ンによる論文のなかで使用されているような簡単な関連
性のある単語のペアであればよく、或いは1999年9月20
日にファイルされた本出願人の同時係属中の欧州出願番
号99307422.8に記述されているような単語間の意味上の
関係の完全な集合であってもよい。
【００１４】統語上の情報を得るために、使用されるパ
ーサーはどのような形態でもよい。例えば、従属性パー
サーは、GB-A-2269923、EP-A-0737928、T.ヤルビネン
（T Jarvinen）とP.タパナイネン（P Tapanainen）によ
る"英語のための従属性パーサー"（テクニカルレポート
No. TR-1、一般言語学部、ヘルシンキ大学、1997年3
月）と題された論文、およびP.タパナイネンとT.ヤルビ
ネンによる"非客観的従属性パーサー"（第5回応用自然
言語処理会議の議事録、ワシントンDC、1997年4月、コ
ンピュータ言語協会）と題された論文に開示されてい
る。従属性パーサーは、単語の意味表現及びそれらの間
の連結（link）から構成されている意味データを生成す
るために、自然言語を統語解析する。連結は、どの意味
表現が他の意味表現の意味を修飾しているかを示し、そ
の連結と連結の型は自然言語の文法に関連して決定され
る。
【００１５】本発明の実施形態は、本出願人により、19
99年3月1日に出願された英国特許出願番号9904663.3の
優先権を主張して出願された "自然言語入力データから
プロセッサ使用可能データを生成する装置と方法"と題
された同時係属中の出願に述べられているような、従属
性分析技術を用いた有限状態パーサーの出力を使用す
る。
【００１６】検索技術は、多くの異なるタイプの情報の
検索に応用できる。例えば、自然言語質問は文書データ
を検索するのに使用可能である。この場合、自然言語質
問は文書の内容と直接比較されてもよいし、或いは突き
合わせ作業を実行するために文書の要約と比較されても
よい。検索技術はまた非テキストデータの検索にも応用
できる。そのようなデータは、メタデータの形式で自然
言語のキャプションを必要とする。例えば、画像に対し
て画像の内容を示した表題が与えられている画像データ
ベースから画像を検索するために、自然言語質問はデー
タベースの中のデータに対する最良の適合物、または複
数の適合物を得るために、データベースを検索するため
に使用可能である。
【００１７】本発明の文脈データは、それぞれが適合ユ
ニットのひとつに対して予め定義された言語上の関係を
持つ、一つまたはそれより多くの不適合ユニットからな
る。実施形態においては、この関係はユニット間の修飾
関係からなる。この情報は従属性パーサーから得られ
る。この実施形態の文脈データの生成は、適合ユニット
と不適合ユニットの間の文脈的に重要な修飾関係を定義
するひとつまたはそれより多くの規則に従って達成され
る。そのように、規則は出力されるべき文脈情報の種類
を定義する。
【００１８】より一般的には、ある実施形態において
は、本発明の文脈データは、文脈データの形成のため統
語上または意味上の制約を含むひとつまたはそれより多
くの規則を使用して生成される。
【００１９】本発明のある実施形態においては、生成さ
れた文脈データは単なる出力ではなく、検索の結果の構
成に使用される。検索結果はこのように文脈データに従
って配列された、入力質問に対する最良の適合物からな
る情報の集合である。この配列は、索引が統語上の関係
に従って層になっている索引の階層的配列の形態をとる
ことが可能である。この索引は文脈データの適合と不適
合の単語からなる。この実施形態により、ユーザーはよ
り簡単に検索より得られた適合物の間の重要性と関係を
把握することが可能である。
【００２０】入力質問に対する最良の適合物として得ら
れた所望のデータは、ユーザーにこの検索がなぜこの特
定のデータを見つけ出したかを認識させることを可能に
するための、これに関連する文脈情報と一緒に出力され
るので、本発明はまた高度のデータ検索システムを用意
する。
【００２１】本発明は、多目的コンピュータ上のソフト
ウェアの動作により実行可能である。本発明はそのよう
に、フロッピー（登録商標）ディスク、光学ディスク、
磁気テープ、またはプログラム可能なメモリデバイス、
のような記憶媒体上に与えられたコンピュータプログラ
ムにより実施される。さらに、コンピュータプログラム
はインターネットのようなネットワークを介して送信可
能なので、本発明はコンピュータコードを運ぶ信号とし
て実施可能である。
【００２２】
【発明の実施の形態】本発明の実施形態は添付の図面を
参照して説明する。
【００２３】先ず、本発明の第１の実施形態を図１から
図５を参照しながら以下に説明する。
【００２４】図１は本発明の一実施形態の機能上のユニ
ットを示す図である。インターフェース１はユーザーが
データを入力し文脈（context）データを含む出力デー
タを受け取るために設けられている。このインターフェ
ースはユーザーに質問（query）を入力させるためのデ
バイス１aを含む。インターフェース１はまた、ユーザ
ーに、質問と検索されたデータの間の関係と検索された
データ間の関係をより簡単に理解させることを可能にす
る、検索データと文脈データの出力のための出力デバイ
ス１bを含む。
【００２５】パーサー（parser）２は、質問入力デバイ
ス１ａから入力質問を受け取って、意味上および統語上
の情報を生成するために設けられている。パーサー２は
また検索されるべきデータベース３からの情報を統語解
析する。パーサー２はそのように、統語解析されたデー
タを突き合わせるための突き合わせエンジン４へ送られ
る統語解析されたデータの２つの集合を生成する。この
実施形態の突き合わせエンジン４は、パーサー２からの
意味上および統語上の両方の情報を使用して突き合わせ
を実行する。意味上および統語上の情報の使用はより正
確な突き合わせ技術を提供する。
【００２６】文脈生成エンジン５は突き合わせエンジン
４からデータを受け取り、また記憶デバイス６から言語
関係のデータを受け取る。文脈生成エンジン５は、言語
関係データに従って、合致したデータ（matched data）
のための文脈データを生成する。文脈収集エンジン７は
文脈データを受け取り、これを階層的索引構造を生成す
るために使用する。この構造はデータベース３から検索
されたデータを、文脈データに従って配列されるよう
に、系統立てるのに使用される。文脈データに従って配
列された最良合致データは、次にユーザーへの提示のた
めにデータ出力デバイス１bに送られる。
【００２７】図２は、本発明を実行するためにプログラ
ムされた多目的コンピュータからなる、本発明の実施形
態を概要的に図示している。コンピュータの様々な構成
要素がコンピュータバス１４により連結されて図示され
ている。ディスプレイデバイス１０は検索結果と文脈デ
ータを出力するために設けられている。プロセッサ１１
が設けられ、これは図１における機能として図示された
突き合わせエンジン１１a、文脈データ生成および収集
エンジン１１bそしてパーサー１１Cの機能を果たすため
のソフトウェアを実行する。読み出し専用メモリー（RO
M）１２が設けられ、これはコンピュータのBIOS(Basic
I/O System)を有する。ランダムメモリー（RAM）１３か
らなるワーキングメモリーは、プログラムの実行中にプ
ロセッサにより使用されるために設けられている。キー
ボード１７はユーザーによる質問の入力のために設けら
れている。ハードディスクドライブのような記憶デバイ
ス１５はコンピュータのプログラムやデータを記憶する
ために設けられている。コンピュータプログラムはコン
ピュータのオペレーティングシステム、プロセッサ１１
にパーサー１１cを実行させるための統語解析プログラ
ムコード、プロセッサ１１に突き合わせエンジン１１a
を実行させるための突き合わせプログラムコード、プロ
セッサに文脈データ生成および収集エンジン１１bを実
行させるための文脈生成および収集プログラムコードを
含む。記憶デバイス１５に記憶されたデータは、パーサ
ー１１cの実行のための統語解析プログラムにより要求
されたパーサーデータ、突き合わせエンジン１１aを実
行するための突き合わせプログラムにより使用するため
の突き合わせデータ、そして文脈データ生成および収集
エンジン１１bを実行するための文脈データ生成および
収集プログラムにより使用するための言語関係データを
有する。
【００２８】データベース１６もまた設けられ、図１の
データベース３を構成する。このデータベースは検索に
より見つけ出されるはずのデータの集合を含む。
【００２９】コミュニケーションインターフェース１８
は、ローカルエリアネットワークあるいはインターネッ
トのようなネットワークにコンピュータをインターフェ
ースするために設けられている。このようにこの実施形
態ではデータベース１６はコンピュータの内部にあるよ
うに示されているが、データベースは離れて存在しネッ
トワークを通じてアクセスするものであってもよい。本
発明のこの実施形態の一般的な動作は図３を参照しなが
ら以下に説明されるであろう。
【００３０】ステップS１ではユーザーが自然言語質問
を入力する。この入力質問は次にステップS2で統語解析
される。ステップS3では検索されるデータベースの参照
データの集合が選択され統語解析される。この実施形態
のパーサーは、従属解析演算を実行する有限状態パーサ
ーからなる。一般的に有限状態パーサーはよく知られて
おり、実行の詳細は本発明の説明にとっては重要ではな
い。特定の実行形態については、"自然言語入力データ
からプロセッサ使用可能データを生成するための装置と
方法"と題された同時係属中の出願に開示されている。
【００３１】統語解析された質問と参照データの集合は
次にステップS4において合致する言語上の単位を認識す
るために突き合わせが実行される。言語上の単位は単語
あるいは"ホワイトハウス"のような複合語のような語彙
ユニットからなり得る。実行される突き合わせ処理は本
出願人の先願である欧州出願番号 99307422.8.に説明さ
れているプロセスに従う。
【００３２】ステップS6において、突き合わせステップ
の結果として合致する単語があるかどうかが決定され
る。もしそうでなければ、ステップS7において参照デー
タの集合の中の質問間に合致する単語がないので、合致
するであろう参照データの集合がもっとあるかどうかが
次に決定される。もしそうであれば、プロセスはステッ
プS3に戻り、そうでなければ、ステップS8においてメモ
リに記憶されたあらゆる文脈データの出力とともにプロ
セスは終了する。
【００３３】突き合わせ動作と有限状態パーサーを使用
した結果として生成されたデータは、連続した単語、品
詞、句括弧（phrase bracketing）構造、および従属関
係を示すデータである。
【００３４】ステップS9においては、合致した単語Tの
集合の中の第１の合致した単語ｔが選択される。次にス
テップS10において参照データの集合の中に合致しない
単語（unmatched word）があるかどうかが決定される。
もしなければ、プロセスはステップS7に進む、なぜなら
ば参照データの集合に対して生成され得る文脈情報はな
いからである。そのように、入力質問は参照データの集
合と合致する。しかしながら、もし参照データの集合
が、質問の中で要求されていない追加の情報を含んでい
るということを示している合致しない単語があるのなら
ば、ステップS11において合致していない単語Uの集合の
中の第１の合致していない単語uが選択される。次に合
致した単語ｔからの修飾の径路の最後に合致しない単語
uがあるかどうかが決定される。径路は径路規則に定義
されている。径路規則は、合致した単語のための辞書的
品詞、合致した単語から合致しない単語への有効な径路
説明、および合致しない句分類あるいは合致しない単語
のための辞書的品詞、を定義する。もし合致する単語ｔ
と合致しない単語uが径路規則に従って連結されないこ
とが決定されたら、ステップS17において処理されずに
残っている合致しない単語があるかどうかが決定され
る。もしあれば、ステップS13において次に合致しない
単語uが選択され、プロセスはステップS12に戻る。もし
なければ、ステップS18において処理されていない合致
する単語があるかどうかが決定される。もしなければ、
プロセスはステップS7に戻る。それはアルゴリズムが参
照データの集合のためにすべての合致する単語としない
単語を処理しているからである。もしステップS19にお
いて処理する合致する単語がまだあるのならば、次の合
致する単語tが選択され、プロセスはステップS10に戻
る。
【００３５】もしステップS12において、径路規則に定
義されているように、合致する単語ｔからの径路の終点
に合致しない単語uがあると決定されたら、ステップS14
において合致しない単語uが有効句規則において定義さ
れた有効句のなかに存在しているかどうかが決定され
る。もし有効句がなければ、ステップS13において次の
合致しない単語uが選択され、プロセスはステップS12に
戻る。もし有効な句が認識されたら、単語uを含む最小
の有効な句がステップS15において決定され、ステップS
16において、合致した単語ｔに関係したメモリにその句
が追加される。メモリはそのように、それぞれの合致す
る単語に関連あるいは連結した合致しない単語あるいは
句として文脈データを記憶する。
【００３６】有効句は単語の品詞、あるいは単語群の句
分類から構成され得る。ステップS17において、まだ処
理されないで残っている合致しない単語があるかどうか
が決定され、もしそうであるならば、プロセスはステッ
プS13へ次の合致しない単語を選択するために戻る。も
しそうでないならば、ステップS18において処理されて
いない合致した単語があるかどうかが決定される。もし
そうでないならば、合致しない単語とする単語が参照デ
ータの集合のために処理されているので、プロセスはス
テップS7に戻る。まだ処理されるべき合致した単語があ
るのならば、ステップS19において次の合致した単語tが
選択され、プロセスはステップS10に戻る。
【００３７】質問がいったん入力され統語解析されれ
ば、統語解析、突き合わせ、および文脈生成ステップは
参照データのそれぞれの集合のために繰り返されること
になる。
【００３８】ステップS9からS19のオペレーションは具
体例を参照しながらより詳細に説明される。
【００３９】有限状態統語解析テクニックを使用した突
き合わせ処理の出力は、品詞、句括弧構造、および従属
関係とともに連続した単語として表現された句である。
ここでは後に、品詞（pos）は続くそれぞれの単語に"
POS"と与えられる。句形式PTのための句括弧が"〔…〕P
T"と与えられる。更に、質問の中の単語に合致する参照
データの集合の中の単語が太字で記される。
【００４０】 質問として： "camera with a lens" そして参照データとして： "black SLR camera with a zoom lens on a white surface" 突き合わせエンジンからのデータ出力は： 〔〔black adj SLR noun camera noun〕NG, 〔with prep a det zoom noun lens noun〕PP, 〔on prep a det white adj surface noun〕PP〕NP mod[camera]=black mod[camera]=SLR pmod[camera]=with pmod[camera]=on mod[with]=lens mod[lens]=zoom mod[on]=surface mod[surface]=white ここで与えられている表記では、品詞は： adj - 形容詞 noun-名詞 prep-前置詞 det-限定詞 句形式は： NG−名詞グループ PP-前置詞句 NP-名詞句 従属関係は、ここに一緒にファイルされている"自然言
語入力データからプロセッサ使用可能データを生成する
ための装置と方法"と題された同時係属中の出願に述べ
られている、有限状態パーサーにより生成された、索引
変数（indexedvariables）として与えられている。その
ように、mod[camera]=blackは、単語"camera"の修飾語
句は単語"black"であると定義している。単語"camera"
の前置詞的修飾語句(pmod)は単語"on"である。
【００４１】図４は、修飾関係即ち質問や参照データ集
合のための径路を図示している。
【００４２】ここでは、径路について言及され、それは
２語の間の修飾関係からなる。例えば、単語"camera"か
ら単語"black"までの径路は単純な修飾関係、即ちmodに
より与えられている。単語"camera"から単語"surface"
までの径路は、単語"on"を介した二つの連続した径路pm
odとmodにより与えられている。
【００４３】アルゴリズムは上で言及されているような
径路規則を使用している。それぞれの径路規則は＜ rt,
rp, rc＞の形を持っていて、そこではrtは合致した単
語のための辞書的品詞 rpはここで説明されているような径路説明 およびrcは合致しない単語のための句分類あるいは辞書
的品詞である。
【００４４】これらのうちのどれでもワイルドカード＊
により定義することが可能である。これは、規則によ
り、例えば全ての辞書的品詞、径路、あるいは句分類と
いったどんな値でも使用可能であることを意味してい
る。
【００４５】径路説明は例えばmod或いはpmod:modとい
うような変数の名前のリストの形を取る。
【００４６】アルゴリズムにおいては、３つのテストが
実行され、それぞれのテストがブール結果の中で結果を
出す。
【００４７】has pos (t,c)：ここでｔは合致した単語
でcは品詞である。
【００４８】has pos (t,c)は、もしtが品詞cを持って
いるか、またはcがワイルドカード＊であれば真とな
る。
【００４９】on path(t,u,p)：tは合致した単語であ
り、uは合致しない単語であり、ｐは径路記述である。
【００５０】on path(t,u,p)は、もしもpがa＊、或いは
tからuへのタイプpの合致しない径路がある、すなわ
ち、径路pにおける関係がtからuへ続いているとした
ら、真となる。これは次のように再帰的に表現すること
ができる。もしpが単一の要素からなるならば、on path
(t,u,p)はもしuがp[t]のメンバーでありさえすれば真で
ある。もしもpが変数の名前のリストであるならば、第
１はqであり、リストの残りはrであるならば、on path
(t,u,q:r)はもしq[t]のメンバーである単語wが存在し、
wが合致したものとしてマークされておらず、on path
(w,u,r)が真でありさえすれば、真である。"メンバーで
ある"とここで言っている理由は、上で示されているpmo
d[camera]={with,on}の例の中にあるように索引変数は
その中に記憶された数個の単語を持つことが可能である
からである。
【００５１】Valid-Phrase (C,p,u)：ｐは辞書的品詞或
いは句分類である。Uは合致しない単語である。Cは句或
いは単語である。有効句（C,p,u）は、もしもCが分類或
いは品詞pを持っておりuがCの中で発生したら真であ
る。
【００５２】主要アルゴリズム：ステップS7からS17に
より実行される主要アルゴリズムは次のような擬似コー
ドで記述可能である：Sは文脈の集合とさせる、初めは
空である（出力）。
【００５３】Pは径路規則の集合とさせる（入力）。
【００５４】Tは現在の単語の集合とさせる、全ての合
致した単語に対しイニシャライズされる（入力）。
【００５５】Uは入手できる単語の集合とさせる、全て
の合致しない単語に対してイニシャライズされる（入
力）。
【００５６】 Tが空でないとき ｛ Tから単語tを選択する、 Uのなかの各単語uについて （ もしもPのなかに径路規則＜rt,rp,rc＞が次のようにあったなら has pos(t,rt) AND on path(t,u,rp) そして、 valid pharse (C,rc,u)の最小句Cを見つける もしCのようなものがあったなら、 文脈＜t,C＞をSに加え Uからuを除く ） Tからtを除く ｝ "最小句"が意味しているのは、もし有効句Cと有効句Dが
あり、Cが完全にDのなかへ包含される場合、Cが使用さ
れるということである。
【００５７】アルゴリズムの動作を、ここで説明され図
４で図示された例を参照しながら示す。
【００５８】初めの集合T＝{camera, lens} 初めの集合U={black, SLR, zoom, white, surface, wit
h, on, a} 使用されるであろう径路規則は １．＜＊,mod,＊＞（これは修飾語を見つける） ２．＜＊,pmod:mod,pp＞（これは前置詞句を見つける(P
Ps)） 第１の合致した単語t＝"camera"、そして第１の合致し
ない単語u="black"の中で第１の規則が適用されるの
は、 has pos(camera, ＊)=真 on path(camera,black,mod)=真 だからである。
【００５９】こうしてふさわしい句（実際にはひとつの
単語）c=[black]adjを見つけることができ、だから文脈
データ＜camera,[black]adj＞が集合Sに追加される。
【００６０】２番目の合致しない単語u="SLR"に対して
規則１は上記に与えられたのと同じ理由で適用され、文
脈データ＜camera,[SLR]noun＞が文脈データ集合Sへ追
加される。
【００６１】径路規則とともに構成している集合Uの中
の唯一別の単語は単語"surface"である。U="surface"の
とき規則２が適用される。なぜならば、 has pos(camera, ＊)=真 on path(camera,surface, pmod:mod)=真 だからである。
【００６２】ふさわしい句C=[on a white surface]PPが
見つけ出され、ゆえに文脈データ＜camera,[on a white
surface]PP＞が文脈データ集合Sに付加される。
【００６３】合致した単語t="camera"に対する合致しな
い単語の全てがこのようにして処理されていく。
【００６４】次の合致した単語t="lens"が次に選択され
る。径路規則があてはまる唯一の単語はu="zoom"であ
る。規則１が当てはまる。なぜならば： has pos(lens,＊)=真 on path(lens, zoom,mod)=真 ふさわしい句（実際にはひとつの単語）はC=[zoom]名詞
であり、ゆえに文脈データ＜lens,[zoom]noun＞が文脈
データ集合へ付加される。
【００６５】アルゴリズムの結果はそのように文脈デー
タSの集合である。集合の中のそれぞれのエントリーは
合致した単語と、言語的に合致した単語と関連している
合致しない単語、或いは句からなる。このデータは、ユ
ーザーが、入力質問がデータの集合と合致するところや
合致した単語のそれぞれの文脈を認識できるように出力
することが可能である。
【００６６】データを検索する際、戻ってくる多数の最
良の合致物（best matches）を結果として生じる質問を
使用することは役に立つ。ユーザーが参照データの集合
がお互いにそして質問に対してどのように関係している
のかわかるように、最良合致物を配列するための文脈情
報を使用することが望ましい。前述したように生成され
る文脈データは文脈を収集することによりこれを達成す
るために使用可能である。
【００６７】検索結果を構築するために文脈データを一
緒に収集する方法がこれより説明される。
【００６８】参照データの集合のそれぞれのために、文
脈データは支配節点と文脈句の形式をとった文脈の集合
からなる。先に挙げられた例では、文脈データは以下か
らなる： ＜camera,[black]adj＞ ＜camera,[SLR]noun＞ ＜camera,[on a white surface]PP＞ ＜lens,[zoom]noun＞ 先に見ることができるように、支配節点の単語には１つ
より多くの文脈句が存在し得る。上記の例"camera"が３
つの文脈句を持っている。
【００６９】文脈データの出力に構造を与えるために、
付加情報が文脈データに使用される。質問の頭語、すな
わち他の単語を全く修飾していない単語、の知識をもっ
ていなければならない。また、合致した（支配節点の）
単語間の修飾関係を知る必要がある。例えば、図４で
は"camera"はどの単語も修飾していないので入力質問の
頭語であるということがわかる。合致した"lens"は、頭
語から続く修飾鎖の中の次の合致した単語（この例では
実際は唯一の他の合致した単語）である。
【００７０】この情報に加えて、径路レベルのリスト
が、出力の構築を定義し関心のある文脈を定義するため
に使用される。この径路は合致した（支配節点の）単語
を定義する空の径路を含む。modやpmodのようなほかの
径路は合致した単語から合致しない単語の修飾径路を定
義する。径路はpmod:modのように連結された径路からな
ることが可能である。
【００７１】構造出力を形成する方法は図５とデータ集
合の例を参照しながら説明されるであろう。
【００７２】図５のステップS20において、複数のデー
タ集合のための文脈データが入力される。質問に関して
は： "camera with a lens" 合致したデータ集合は文脈データと一緒に下記にリスト
される。文脈データの中で｛｝は文脈データがないこと
を意味する。合致した単語と合致しない単語の間の径路
はまた下記の文脈データの中で与えられており、[…]で
与えられている。 camera with a lens { } Large camera with a lens ＜camera [mod], large＞ camera with a lens on a table ＜camera [pmod:mod], [on a table]PP＞ Large camera with a zoom lens ＜camera [mod], large＞ ＜lens [mod], zoom＞ camera on a table with a long zoom lens ＜camera [pmod:mod], [on a table]PP＞ ＜lens [mod],zoom＞ ＜lens [mod],long＞ 図５のステップS21において、それぞれの合致した（支
配節点の）単語のために、文脈データは鎖状につながれ
ており、その結果特定の合致した単語と特定の径路に対
しひとつの文脈データが存在する。上で与えられた例で
は、最後の例の鎖状のつながりが次のような結果を生
む： camera on a table with a long zoom lens ＜camera [pmod:mod],[on a table]PP＞ ＜lens [mod], long & zoom＞ この例のプロセスでは、以下の径路リストが使用され
る： [ ] [mod], [pmod:mod] [ ]は空の径路を示しており、合致した（支配節点の）
単語を認識するために使用される。この径路は第１のレ
ベルにある。径路[mod]と[pmod:mod]はどちらも２番目
のレベルである。
【００７３】径路リストと入力質問の頭語の知識を使う
と、頭語は図５のステップS22で選択される。ステップS
23では次に文脈単語があるかどうかが決定される。もし
ないとすれば、ステップS24にて、プロセスは次にさら
に処理されていない合致した単語があるかどうかを決定
する。もしなければ、ステップS30において、決定され
たインデックスとサブインッデックスを記憶してプロセ
スは終了する。もしさらに処理すべき合致した単語があ
れば、ステップS25において修飾関連のなかの次の合致
した単語がサブインデックスとして選択され、プロセス
はステップS23に戻る。
【００７４】本例では、S23において文脈語があるかど
うかが決定される。そのようにステップS26では第２の
径路レベルでの文脈データが選択される、例えばmodやp
mod:modにより合致した単語cameraに言語的に関係する
合致しない単語である。ステップS27ではデータ集合は
一般文脈語（或いは文脈語の欠落）に従ってグループ分
けされ、共通の文脈語によりインデックス付けされる。
上で与えられた例に対して文脈データを使用してデータ
検索を分類する結果が下記に図示されている。 上記において、合致した単語（頭語）は太字で示されて
いる。（ ）は空の文脈を意味し、"camera with a len
s"は正確に質問に合致し、cameraに関係している文脈デ
ータはない。
【００７５】図５のステップS28において、次に更なる
径路レベルがあるかどうかが決定される。もしステップ
S29に更なる径路レベルがあれば、次の径路レベルが選
択され、ステップS27はさらにデータ集合のサブインデ
ックスグループを生成するために繰り返される。本例で
は、ステップS28において、それ以上の径路レベルはな
いと決定され、従ってステップS25においては次の合致
した単語がサブインデックスとして選択される。この例
の次の合致した単語とは単語"lens"であり、これはひと
つ以上のデータ集合のグループのためのサブインデック
スとして使用される。プロセスは次にステップS23に戻
り、そこでは本例では処理されるべき文脈語があるかど
うかが決定され、ステップS26においては第２の径路レ
ベルのための文脈が選択される。ステップS27において
はデータ集合は共通の文脈語に従ってグループ分けさ
れ、従ってインデックス付けされる。これの結果は下記
に図示されている： Camera large lens zoom large camera with a zoom lens ( ) large camera with a lens [on a table]PP lens long & zoom camera with a long zoom lens on a table ( ) camera with a lens on a table ( ) camera with a lens ステップS30の結果はデータ集合属の属する階層的イン
デックスとサブインデックスの記憶である。例えば、デ
ータ集合"large camera with a zoom lens"はcamera:la
rge:lens:zoomによりインデックスされる。A camera wi
th a lens on atableはcamera:[on a table]PP: lens
( )によりインデックスされる。
【００７６】この文脈データを使用した配列は、ユーザ
ーにより簡単に合致物の文脈を理解させることができる
フォーマットで、データをユーザーに対し出力させるこ
とができる。
【００７７】文脈情報のレベルの数は使用される径路レ
ベルと合致した単語の数による。それぞれのレベルの文
脈の数は検索されるデータベースの文脈によるであろ
う。例えば、上で与えられた例の中の第１のレベルにお
いて、文脈が２つだけある：large と [on a table]PP
である。もしも例えばred camera with a lens on a ta
ble, small camera with a lens on a tableなどさら
なるデータ集合があったなら、第１のレベルの中の文脈
の数が大きくなる。
【００７８】本発明に対する第２の実施形態は図６を参
照しながら説明する。
【００７９】図６は図１において図示された第１の実施
形態の機能図と同様の要素を持つ第２の実施形態の機能
図である。第２の実施形態は、入力質問とデータベース
３からのデータ集合を受け取る第１の実施形態のパーサ
ー２が突き合わせエンジン４の出力を統語解析するパー
サー２０に入れ替わるということにおいてのみ、第１の
実施形態と異なる。この実施形態において突き合わせエ
ンジンはキーワードマッチングを実行する。文脈データ
を生成するために要求される統語情報は、突き合わせ処
理に続くパーサー２０の統語解析動作により得られる。
【００８０】この実施形態は、より単純な突き合わせ処
理という恩恵を受けるが、統語情報の欠落により突き合
わせ処理において正確さを欠いてしまう。
【００８１】ここでは特定の実施形態を参照しながら上
で本発明に従って説明したが、本発明はこれらの特定の
実施形態に限られるものではなく、添付された請求項の
なかで定義される発明の範囲内で変形が可能である。
【００８２】特に、本発明は突き合わせ処理の特定のタ
イプに限られるものではない。突き合わせ処理はデータ
ベースの中のデータの集合のなかの単語に合致する質問
の中における単語を認識するためにだけ必要とされる。
【００８３】文脈データの形成を可能にするための必要
な統語情報を得るために、あるレベルの統語解析が要求
される。統語情報の形を提供することができるどんなパ
ーサーでも本発明の実行に使用可能である。例えば、純
粋従属パーサーは、D.スリーター（D Sleator）とD.テ
ンパーリー（D Temperley）（カーネギーメロン大学コ
ンピューターサイエンス学部、テクニカルレポートNo.C
MEU CS 91 196, 1991年10月）による"連結グラマーに
よる英語統語解析"と題された論文に発表されているよ
うに、使用可能である。このシステムでは、句括弧は与
えらていないが、句を抽出するアルゴリズムの部分は代
わりに、合致した項にある従属関係をもっていることに
より定義された連続した単語を抽出することができる。
パーサーは、例えば、GB-A-2269923, EP-A-0737928、
T.ヤルビネンとP.タパナイネンによる論文、P.タパナイ
ネンとT. ヤルビネンによる論文に開示されている。ま
た、より単純な統語解析テクニックがSフランクによる
論文の中で開示されているように使用されることが可能
である。
【００８４】本発明はどんな形態の検索テクニックにも
適用でき、ウェブ検索エンジンやデータベース検索エン
ジンのような幅広い検索エンジンで使用可能である。本
発明に組み入れられた検索エンジンのような出力はユー
ザーにさらなる情報を与え、ユーザーは検索の結果の文
脈を見ることができるようになる。
【００８５】本発明はプログラムされた多目的コンピュ
ータに属しているように記述されているが、本発明は言
うまでもなく、ロジック回路のように特別に設計された
ハードウェアを使用して実行することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態の機能図である。
【図２】本発明の一実施形態の概要図である。
【図３】本発明の一実施形態の動作を示すフローチャー
トである。
【図４】文脈データの生成に使用される統語情報を図示
している。
【図５】本発明の一実施形態に従って検索の結果を配列
するための文脈データの使用を図示しているフローチャ
ートである。
【図６】本発明の別の実施形態の機能図である。

Claims (22)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 自然言語の単位の形式でデータを検索す
    る検索装置であって、 自然言語の単位の形式で入力質問を受け取り、出力デー
    タの形式で検索の結果を出力するためのインターフェー
    ス手段と、 入力質問の単位とデータの単位との間の合致を検索し認
    識するための突き合わせ手段と、 質問及び／又はデータの中で合致しない単位があるとこ
    ろで、質問及び／又はデータのひとつまたはそれより多
    くの合致しない単位の形式で文脈データを生成し、それ
    ぞれの合致しない単位は、合致しない単位のひとつまた
    はそれぞれに対し予め定義された言語的関係を持つ、生
    成手段と、 前記合致した単位及び前記文脈データとして、前記出力
    データを形成するための形成手段とを備えることを特徴
    とする自然言語検索装置。
  2. 【請求項２】 前記生成手段は、それぞれの合致した単
    位に予め定義された修飾関係を持つ文脈データの合致し
    ない単位またはそれぞれを生成するように構成されてい
    ることを特徴とする請求項第１項に記載の自然言語検索
    装置。
  3. 【請求項３】 前記生成手段は合致する或いは合致しな
    い単位の間の文脈的に重要な修飾関係を定義しているひ
    とつまたはそれ以上の規則に従って作動することを特徴
    とする請求項第１項又は第２項に記載の自然言語検索装
    置。
  4. 【請求項４】 前記生成手段は、文脈データの形成のた
    めの統語的または意味的制約を含むひとつまたはそれ以
    上の規則に従って作動することを特徴とする請求項第１
    項又は第２項に記載の自然言語検索装置。
  5. 【請求項５】 単位間の言語関係を決定するために、入
    力質問及び／又はデータ或いは突き合わせ手段の出力を
    統語解析するための統語解析手段を含むことを特徴とす
    る請求項第１項乃至第４項のいずれか１項に記載の自然
    言語検索装置。
  6. 【請求項６】 前記形成手段は、それぞれの合致した単
    位に対し前記予め定義された言語上の関係を持っている
    それぞれの前記合致しない単位に関連したすべての前記
    合致した単位として、前記出力データを形成するように
    構成されることを特徴とする請求項第１項乃至第５項の
    いずれか１項に記載の自然言語検索装置。
  7. 【請求項７】 前記形成手段は、文脈データによりデー
    タの集合を認識する階層的構造として前記出力データを
    形成するよう構成されることを特徴とする請求項第１項
    乃至第６項のいずれか１項に記載の自然言語検索装置。
  8. 【請求項８】 前記形成手段は、入力質問の頭語からな
    る前記合致した単語、ひとつまたはそれ以上の下位層を
    形成している前記頭語のための前記文脈データ、前記下
    位層の更に下位層を形成しているさらなる合致した単
    語、入力質問内の修飾関係による前記さらなる合致した
    単語の選択の順序、更なる下位層を形成している前記更
    なる合致する単語のための前記文脈データ、階層的構造
    のなかの最終的な前記下位層により認識されたデータの
    前記集合、から形成される階層的構造として前記出力デ
    ータを形成するよう構成されることを特徴とする請求項
    第７項に記載の自然言語検索装置。
  9. 【請求項９】 自然言語の単位の形式でデータの検索の
    結果を向上させるようにデータを処理するコンピュータ
    で実行されるデータ処理方法であって、 自然言語の形式で入力質問を受け取り、出力データの形
    式で検索の結果を出力し、 入力質問とデータの単位との間の合致を検索し認識し、 質問及び／又はデータにおけるすべての合致する単位の
    ために、ひとつまたはそれより多くの合致しない質問及
    び／又はデータの単位の形式で文脈データを生成し、 ここで、それぞれの合致しない単位は合致する単位のう
    ちのひとつまたはそれぞれの予め定義された言語的関係
    を持っていて、すべての前記合致する単位とすべてのそ
    れぞれの前記文脈データとして前記出力データを形成す
    ることを特徴とするコンピュータによるデータ処理方
    法。
  10. 【請求項１０】 文脈データの合致しない単位またはそ
    れぞれが、それぞれの合致する単位に予め定義された修
    飾関係を持つものとして生成されることを特徴とする請
    求項第９項に記載の方法。
  11. 【請求項１１】 文脈データは、合致する単語と合致し
    ない単語の間の文脈的に重要な修飾関係を定義している
    ひとつまたはそれより多くの規則に従って生成されるこ
    とを特徴とする請求項第９項又は第１０項に記載の方
    法。
  12. 【請求項１２】 文脈データは、文脈データの構成のた
    めに構文的および意味的な制約を含むひとつまたはそれ
    以上の多くの規則に従って生成されることを特徴とする
    請求項第９項又は第１０項に記載の方法。
  13. 【請求項１３】 入力質問及び／又はデータ、或いは単
    位間の言語関係を決定するための突き合わせステップの
    出力の統語解析を含むことを特徴とする請求項第９項乃
    至第１２項のいずれか１項に記載の方法。
  14. 【請求項１４】 出力データは、それぞれの合致する単
    位に対して前記予め定義された言語的関係を持ってい
    る、それぞれの前記合致しない単位に関連した、すべて
    の前記合致する単位として形成されることを特徴とする
    請求項第９項乃至第１３項のいずれか１項に記載の方
    法。
  15. 【請求項１５】 前記出力データは文脈データによりデ
    ータの集合を認識する階層的構造として形成されること
    を特徴とする請求項第９項乃至第１４項のいずれか１項
    に記載の方法。
  16. 【請求項１６】 前記出力データは、入力質問の頭語か
    らなる前記合致した単語、ひとつまたはそれ以上の下位
    層を形成している前記頭語のための前記文脈データ、前
    記下位層の更に下位層を形成しているさらなる合致した
    単語、入力質問内の修飾関係による前記さらなる合致し
    た単語の選択の順序、更なる下位層を形成している前記
    更なる合致する単語のための前記文脈データ、階層的構
    造のなかの最終的な前記下位層により認識されたデータ
    の前記集合、により形成されることを特徴とする請求項
    第１５項に記載の方法。
  17. 【請求項１７】 複数の利用できる情報単位から自然言
    語の所望の情報単位を検索するためのデータ検索装置で
    あって、 自然言語単位で質問を入力するための入力手段と、 入力質問と複数の利用できる情報単位との間の最良合致
    を認識するために、入力質問の単位と使用できる情報単
    位の単位との間のすべての合致を検索し認識する突き合
    わせ手段と、 最良の合致を受け取り、入力質問及び／又は情報単位の
    中に合致しない単語がある場合に、合致する単位のひと
    つまたはそれぞれに対して予め定義された言語的な関係
    をそれぞれが持つ、一つまたはそれより多くの合致しな
    い単位の形式で文脈データを生成する生成手段と、 それぞれの文脈データで最良の合致として所望の情報単
    位を出力する出力手段とを備えることを特徴とするデー
    検索装置。
  18. 【請求項１８】 前記出力手段は、前記文脈データによ
    り配列された所望の情報単位を出力するよう構成される
    ことを特徴とする請求項第１７項に記載の装置。
  19. 【請求項１９】 複数の使用できる情報単位のために、
    自然言語の単位を含む所望の情報単位を検索するため
    の、コンピュータにより実行されるデータ検索方法であ
    って、 自然言語単位で質問を入力し、 入力質問と複数の利用できる情報単位との間の最良合致
    を認識するために、入力質問の単位と使用できる情報単
    位の単位との間のすべての合致を検索し認識し、 質問及び／又は情報単位の中に合致しない単語がある場
    合に最良合致のために、合致する単位のひとつまたはそ
    れぞれに対して予め定義された言語的な関係をそれぞれ
    が持つ、一つまたはそれより多くの合致しない単位の形
    式で文脈データを生成し、 それぞれの前記文脈データで最良の合致として所望の情
    報単位を出力することを特徴とするデータ検索方法。
  20. 【請求項２０】 所望の情報単位は前記文脈データによ
    り配列された出力であることを特徴とする請求項第１９
    項に記載の方法。
  21. 【請求項２１】 請求項９乃至１６、請求項１９又は請
    求項２０のいずれか１項の方法を実行する、プロセッサ
    を制御するためのプロセッサ実行可能命令を保持する保
    持媒体。
  22. 【請求項２２】 請求項９乃至１６、請求項１９又は請
    求項２０のいずれか１項の方法を実行するプロセッサを
    制御するためのプロセッサ実行可能命令を持つ信号。
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