JP2001013863A - 最適テンプレートパターン探索方法，探索装置および記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 どのような入力文に対しても、適確なテンプ
レートパターンを得ることができるようにする。 【解決手段】 模範解答用のテンプレート群を用意す
る。このテンプレート群を、任意数の文章要素を同列で
包含する複数のテンプレートブロックを、文法規則に基
づき上位のものから順次配列して構成する。テンプレー
ト群中のすべての単語に、その重要度に応じたポイント
数のポイントを付けておく。そしてこれらを読込む（Ｓ
１，Ｓ２）。その後入力文を読込むとともに、その解析
を行なう（Ｓ３，Ｓ４）。次いで、テンプレートパター
ン候補を検索し（Ｓ５）、入力文との一致単語の検索，
一致単語ポイント数の演算，および合計ポイント数の演
算を行なう（Ｓ６〜Ｓ８）。その後、一致単語ポイント
数を分子，合計ポイント数を分母とする最適度比較値を
求め（Ｓ９）、分子が最大となる最適度比較値のうち
で、最適度比較値が最も大きいテンプレートパターン候
補を、最適テンプレートパターンとして選択する。そし
て、これを用いて入力文を添削する（Ｓ１０〜Ｓ１
２）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、例えば翻訳文を添
削したり評価する際に使用される最適テンプレートパタ
ーン探索方法，探索装置および記録媒体に係り、特にど
のような入力文に対しても、これに最も適した最適テン
プレートパターンを得ることができる最適テンプレート
パターン探索方法，探索装置および記録媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に、技術翻訳者養成講座において
は、受講生が例題に対する解答文を本部に送付し、本部
では送付されてきた解答文を添削して受講生に送り返
し、受講生はその添削内容を見て自己のレベルを確認す
る方法が採られている。

【０００３】ところで従来、解答文の添削は、多数送ら
れてくる解答文を複数の添削者に振分け、各添削者が人
力により行う方法が採られているが、人力による添削に
は多大な時間を要するとともに、一定レベル以上の実力
を有する添削者を確保することが必ずしも容易でなく、
添削者によって添削内容にバラツキが生じるという問題
がある。

【０００４】そこで本発明者等は先に、特開平９−３２
５６７３号公報に示すように、専門家が人力で行なうの
と同程度の結果が得られる翻訳文添削支援装置を提案し
た。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】本発明者等が先に提案
した翻訳文添削支援装置は、模範解答に対応するテンプ
レートパターンを複数種類用意しておき、解答文がどの
テンプレートパターンと一致するかを判断した後、解答
文を当該テンプレートパターンと同様のテンプレートパ
ターンに分解し、各テンプレート毎に解答文と模範解答
との異同を判断して添削結果を得るものであり、技術翻
訳者養成講座のように、解答文の翻訳レベルにバラツキ
が少ない場合には、極めて精度の高い添削結果を得るこ
とができる。

【０００６】ところが、例えば一般の語学学校のよう
に、解答文の翻訳レベルのバラツキが極めて大きい場合
には、そのすべてのケースを想定して、模範解答に対応
するテンプレートパターンを多数用意しておくことは不
可能である。このため、解答文が予め用意された模範解
答のテンプレートパターンと一致しない場合が多発する
ことになり、最悪の場合には、解答文に対応する模範解
答のテンプレートパターンを提示できないことがある。

【０００７】このような問題は、翻訳の場合に限らず、
例えばインターネットを利用した情報検索システムにお
いて、入力文に基づき所定の情報を検索する等の場合に
も同様に生じる。

【０００８】ところで、前述のような問題は、入力文
（解答文）に対する模範解答用のテンプレートパターン
を予め用意しておき、その中で入力文に適したテンプレ
ートパターンを探す方法を採っていたことに起因するも
のである。したがって、入力文に対して、その都度これ
に適した模範解答用のテンプレートパターンを作成する
ようにすれば、どのような入力文に対しても、これに最
も適した模範解答用のテンプレートパターンを得ること
ができるものと予想される。

【０００９】本発明は、かかる知見に基づきなされたも
ので、どのような入力文に対しても、入力者が意図した
入力文のテンプレートパターンと同一のテンプレートパ
ターンを、模範解答用の最適テンプレートパターンとし
て得ることができる最適テンプレートパターン探索方
法，探索装置および記録媒体を提供することを目的とす
る。

【００１０】

【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
本発明は、任意数の文章要素を同列で包含する複数のテ
ンプレートブロックを文法規則に基づき上位のものから
順次配列して構成される模範解答用のテンプレート群を
予め用意し、このテンプレート群から作成可能なすべて
のテンプレートパターン候補の中から、入力文に最も適
したテンプレートパターン候補を探索する最適テンプレ
ートパターン探索方法であって、前記テンプレート群中
のすべての単語に、その重要度に応じたポイント数のポ
イントを付与した後、前記すべてのテンプレートパター
ン候補について、各テンプレートパターン候補で用いら
れているすべての単語の合計ポイント数を分母，入力文
と各テンプレートパターン候補との間での一致単語の合
計ポイント数を分子とする最適度比較値を求め、分子が
最大となる最適度比較値のうちで、最適度比較値が最も
大きくなるテンプレートパターン候補を、最適テンプレ
ートパターンと判定するようにしたことを特徴とする。

【００１１】すなわち、本発明においては、任意数の文
章要素を同列で包含する複数のテンプレートブロックを
文法規則に基づき上位のものから順次配列して構成され
る模範解答用のテンプレート群が予め用意されている。
そして、このテンプレート群からは、上位のテンプレー
トブロック内の任意の文章要素と、その下位のテンプレ
ートブロック内の任意の文章要素とを順次連結していく
ことにより、入力文に対応する多数のテンプレートパタ
ーン候補を作成することが可能である。一方、前記テン
プレート群中のすべての単語には、その重要度に応じた
ポイント数のポイントが付与される。したがって、前記
すべてのテンプレートパターン候補について、各テンプ
レートパターン候補で用いられているすべての単語の合
計ポイント数を分母，入力文と各テンプレートパターン
候補との間での一致単語の合計ポイント数を分子とする
最適度比較値を求め、分子が最大となる最適度比較値の
うちで、最適度比較値が最も大きくなるテンプレートパ
ターン候補を、最適テンプレートパターンと判定するこ
とにより、どのような入力文であっても、入力者が意図
した入力文のテンプレートパターンと同一のテンプレー
トパターンを、模範解答用の最適テンプレートパターン
として得ることが可能となる。

【００１２】本発明はまた、任意数の文章要素を同列で
包含する複数のテンプレートブロックを文法規則に基づ
き上位のものから順次配列して構成される模範解答用の
テンプレート群を記憶するテンプレート群記憶手段と；
入力文を記憶する入力文記憶手段と；前記テンプレート
群の各テンプレートブロックと入力文とを比較し、テン
プレート群から作成可能なすべてのテンプレートパター
ン候補を探索するテンプレートパターン候補検索手段
と；検索されたテンプレートパターン候補を記憶するテ
ンプレートパターン候補記憶手段と；テンプレート群中
のすべての単語にその重要度に応じたポイント数で付与
されるポイントを、単語と関連付けて記憶する単語ポイ
ント数記憶手段と；各テンプレートパターン候補におい
て入力文と一致する単語を検索する一致単語検索手段
と；各テンプレートパターン候補で用いられているすべ
ての単語の合計ポイント数を演算する合計ポイント数演
算手段と；入力文と各テンプレートパターン候補との間
での一致単語の合計ポイント数を演算する一致単語ポイ
ント数演算手段と；各テンプレートパターン候補におけ
る全単語の合計ポイント数を分母，各テンプレートパタ
ーン候補における入力文との一致単語の合計ポイント数
を分子とする最適度比較値を演算する最適度比較値演算
手段と；各テンプレートパターン候補の最適度比較値を
比較し、分子が最大となる最適度比較値のうちで、最も
大きな最適度比較値を有するテンプレートパターン候補
を、最適テンプレートパターンと判定する最適テンプレ
ートパターン判定手段と；を設けるようにしたことを特
徴とする。そして、テンプレートパターン候補検索手段
において、テンプレート群の各テンプレートブロックと
入力文とを比較し、テンプレート群から作成可能なすべ
てのテンプレートパターン候補を探索するようにしてい
るので、どのような入力文であっても、これに対応する
テンプレートパターン候補を得ることが可能となる。ま
た、複数のテンプレートパターン候補の中から最適テン
プレートパターンを得る際には、各単語のポイント数が
考慮されるので、入力文中にポイント数の高い重要単語
が含まれている場合には、重要単語をより多く含むテン
プレートパターン候補が最適テンプレートパターンとし
て選択されることになり、入力者が意図した入力文のテ
ンプレートパターンと同一のテンプレートパターンを、
最適テンプレートパターンと判定することが可能とな
る。

【００１３】本発明はさらに、任意数の文章要素を同列
で包含する複数のテンプレートブロックを文法規則に基
づき上位のものから順次配列して構成される模範解答用
のテンプレ群を、メモリ領域に記憶させる処理；入力文
をメモリ領域に記憶させる処理；前記テンプレート群中
のすべての単語に対し、その重要度に応じたポイント数
で付与されたポイントを、単語と関連付けてメモリ領域
に記憶させる処理；前記テンプレート群から作成可能な
すべてのテンプレートパターン候補について、各テンプ
レートパターン候補で用いられているすべての単語の合
計ポイント数を分母，入力文と各テンプレートパターン
候補との間での一致単語の合計ポイント数を分子とする
最適度比較値を用い、分子が最大となる最適度比較値の
うちで、最適度比較値が最も大きくなるテンプレートパ
ターン候補を、最適テンプレートパターンと判定する処
理；をコンピュータに実行させるようにしたことを特徴
とする。そして前記各処理により、予め模範解答用のテ
ンプレートパターンを容易しておかなくても、入力者が
意図した入力文のテンプレートパターンと同一のテンプ
レートパターンを、模範解答用の最適テンプレートパタ
ーンとして得ることが可能となる。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下、本発明を図面を参照して説
明する。図１は、本発明の実施の一形態に係る最適テン
プレートパターン探索装置を示すもので、この装置は、
図２に示す模範解答用のテンプレート群を記憶するテン
プレート群記憶手段１、入力文を記憶する入力文記憶手
段２およびテンプレートパターン候補検索作手段３を備
えており、テンプレートパターン候補検索手段３は、後
に詳述するテンプレート群の各テンプレートブロックと
入力文とを比較し、テンプレート群から作成可能なすべ
てのテンプレートパターン候補を探索するようになって
いる。そして、探索された各テンプレートパターン候補
は、テンプレートパターン候補記憶手段４に記憶される
ようになっている。

【００１５】前記テンプレート群は、図２に示すよう
に、単語・句からなる文章要素を任意数同列で包含する
複数のテンプレートブロックを備えており、これら各テ
ンプレートブロックは、文法規則に基づき上位のものか
ら順次配列されている。そして、このテンプレート群か
らは、上位のテンプレートブロック内の任意の文章要素
と、その下位のテンプレートブロック内の任意の文章要
素とを順次連結していくことにより、入力文に対応する
多数のテンプレートパターン候補を作成することができ
るようになっている。

【００１６】例えば、図２に示すテンプレート群の場合
には、『Ｊａｐａｎ ｈａｓ ｂｅａｕｔｉｆｕｌ ｐ
ａｒｋｓｎａｔｉｏｎｗｉｄｅ．』 『Ｊａｐａｎ ｉｓ ｄｏｔｔｅｄ ｗｉｔｈ ｌｏｖ
ｅｌｙｐｕｂｌｉｃ ｇａｒｄｅｎｓ ａｌｌ ｏｖｅ
ｒ ｔｈｅｃｏｕｎｔｒｙ．』等のテンプレートパター
ン候補を作成することができるようになっている。

【００１７】このテンプレート群は、過去の添削例等を
参考にして、添削作業等で翻訳文の核になる要素が何で
あるかを、専門家の知識を用いて吟味し、模範解答を単
語・句からなる文章要素に分解するとともに、文法規則
上同順位の文章要素を任意数同列でまとめてテンプレー
トブロックを作り、各テンプレートブロックを、文法規
則に基づき上位のものから順次配列することにより構成
されている。

【００１８】前記各テンプレートブロックは、正しく使
われた単語・句だけでなく、統語的または意味上誤用さ
れた単語・句も含めて作成されており、これにより、通
常考えられないような入力文に対しても、これに対応す
るテンプレートパターン候補を作成することができるよ
うになっている。

【００１９】また、前記テンプレート群中のすべての単
語には、図２に示すように、その重要度に応じたポイン
ト数のポイントが付与されており、このポイントは、図
１に示す単語ポイント数記憶手段５に、単語と関連付け
て記憶されるようになっている。

【００２０】例えば、図２に示すテンプレート群の場合
には、ほとんどの単語には、ポイント数「１」のポイン
トが付与されているが、『ｄｏｔｔｅｄ』および『ｔｈ
ｅｒｅ』には、他の単語の２倍のポイント数「２」のポ
イントが付与されているとともに、『ｎａｔｉｏｎｗｉ
ｄｅ』には、他の単語の３倍のポイント数「３」のポイ
ントが付与されている。すなわち、『ｄｏｔｔｅｄ』，
『ｔｈｅｒｅ』および『ｎａｔｉｏｎｗｉｄｅ』は、他
の単語の２倍のあるいは３倍の重要度を有する重要単語
として設定されている。

【００２１】ここで重要単語は、例えば教師が学生の翻
訳文（入力文）を添削するような場合に、教師側が是非
学生に覚えて貰いたいと考えている文型を強調する等の
場合に設定されるのもので、この場合教師は、授業にお
いてこの文型を用いて翻訳するよう、学生を指導するで
あろうし、学生もこの文型を用いて例題を翻訳するよう
努力することが予想される。そして、学生がこの文型を
用いて翻訳してきた場合には、その添削も、この文型に
添ったテンプレートパターンを用いて評価してやること
が、翻訳文（入力文）を教師に提出した学生の意図に添
った評価となることは明らかである。

【００２２】そこで、本発明においては、後に詳述する
ように、学生がこの文型を用いて翻訳してきた場合に
は、この文型に添ったテンプレートパターンを、最適テ
ンプレートパターンとして選択できるようにしている。

【００２３】なお、図２に示すテンプレート群では、
『ｄｏｔｔｅｄ』，『ｔｈｅｒｅ』および『ｎａｔｉｏ
ｎｗｉｄｅ』が、重要単語として設定されているが、す
べての単語のポイント数を「１」にしてもよい。

【００２４】前述のようにして作成された各テンプレー
トパターン候補は、図１に示すように、一致単語検索手
段６において、入力文と一致する単語が検索されるよう
になっており、また合計ポイント数演算手段７において
は、各テンプレートパターン候補で用いられているすべ
ての単語の合計ポイント数が演算されるとともに、一致
単語ポイント数演算手段８においては、入力文と各テン
プレートパターン候補との間での一致単語の合計ポイン
ト数が演算されるようになっている。そして、これら両
合計ポイント数は、最適度比較値演算手段９において比
較され、各テンプレートパターン候補の最適度比較値が
演算されるようになっている。

【００２５】すなわち、最適度比較値演算手段９におい
ては、各テンプレートパターン候補における全単語の合
計ポイント数を分母とするとともに、各テンプレートパ
ターン候補における入力文との一致単語の合計ポイント
数を分子とすることにより、最適度比較値が演算される
ようになっており、各テンプレートパターン候補の最適
度比較値は、図１に示すように、最適テンプレートパタ
ーン判定手段１０において相互に比較され、分子が最大
となる最適度比較値のうちで、最も大きな最適度比較値
を有するテンプレートパターン候補が、最適テンプレー
トパターンと判定されるようになっている。そして、一
致単語の合計ポイント数のみならず、各テンプレートパ
ターン候補における全単語の合計ポイント数をも考慮さ
れるので、入力文により類似したテンプレートパターン
候補が最適テンプレートとして決定されるようになって
いる。

【００２６】図３は、前記最適テンプレートパターン探
索装置における最適テンプレートパターンの探索方法を
示す流れ図であり、以下これについて説明する。

【００２７】まず、入力文に対応する模範解答用のテン
プレート群が予め用意され、ステップＳ１においてこの
テンプレート群を読込む。このテンプレート群は通常、
ＦＳＡ（有限状態オートマトン）を使用してコンピュー
タに組込み格納される。

【００２８】次いで、ステップＳ２において、テンプレ
ート群中のすべての単語にその重要度に応じたポイント
数で付与されているポイントを読込む。

【００２９】次いで、ステップＳ３において、入力文の
読込みを行なうとともに、ステップＳ４において、入力
文の解析を行なう。

【００３０】なお、この入力文の解析としては、例えば
前記例のような和文英訳の場合であれば、前述の特開平
９−３２５６７３号公報に示されているように、基本的
用法が正しく履行されているか否かを調べるためのキー
パターンによるキーパターンチェック、入力文のすべて
の単語に対し内蔵する辞書を用いて行なわれる品詞分
類、および構文解析プログラムによる構文解析が順次行
なわれることになる。

【００３１】次いで、ステップＳ５において、テンプレ
ート群の各テンプレートブロックと入力文とを比較し、
作成可能なすべてのテンプレートパターン候補を検索す
る。

【００３２】次いで、ステップＳ６において、入力文中
の各単語が、各テンプレートパターン候補中のどの単語
と一致するかを検索するとともに、ステップＳ７におい
て、一致した単語の合計のポイント数を各テンプレート
パターン候補毎に演算する。

【００３３】次いで、ステップＳ８において、各テンプ
レートパターン候補で用いられているすべての単語の合
計ポイント数を各テンプレートパターン候補毎に演算す
るとともに、ステップＳ９において、各テンプレートパ
ターン候補の最適度比較値をそれぞれ演算する。

【００３４】この最適度比較値は、具体的には、ステッ
プＳ８で求められた合計ポイント数を分母，ステップＳ
７で求められた一致単語ポイント数を分子とすることに
より求められる。すなわち、一致単語ポイント数を合計
ポイント数で除すことにより求められる。

【００３５】次いで、ステップＳ１０において、各テン
プレートパターン候補の最適度比較値を比較し、ステッ
プＳ７で求められた一致単語ポイント数が最大となる最
適度比較値のうちで、最適度比較値が最も大きくなるテ
ンプレートパターンを、最適テンプレートパターンと判
定する。

【００３６】例えば例題が、『日本には、全国的に美し
い庭が多い。』であり、これに対し学生（入力者）の翻
訳文（入力文）が、『Ｉｎ Ｊａｐａｎ ， ａｒｅ
ｄｏｔｔｅｄ ｗｉｔｈ ｌｏｖｅｌｙｐｕｂｌｉｃ
ｇａｒｄｅｎｓ ｎａｔｉｏｎｗｉｄｅ．』であったと
すると、本発明においては、図２に示すテンプレート群
から作成可能な多数のテンプレートパターン候補の中か
ら、『Ｊａｐａｎ ｉｓ ｄｏｔｔｅｄ ｗｉｔｈ ｌ
ｏｖｅｌｙｐｕｂｌｉｃ ｇａｒｄｅｎｓ ｎａｔｉｏ
ｎｗｉｄｅ．』が最適テンプレートパターンとして決定
される。

【００３７】次に、前記学生の翻訳文中の『Ｉｎ Ｊａ
ｐａｎ ， ａｒｅ ｄｏｔｔｅｄ ｗｉｔｈ』の部分
に対して、図２に示すテンプレート群から作成可能な多
数のテンプレート候補の中から、どのようにして最適テ
ンプレートパターンが決定されるのかにつき具体的に説
明する。

【００３８】いま、『Ｉｎ Ｊａｐａｎ ， ａｒｅ
ｄｏｔｔｅｄ ｗｉｔｈ』という入力文に対して、図２
に示すテンプレート群から、『Ｊａｐａｎ ｉｓ ｄｏ
ｔｔｅｄ ｗｉｔｈ』と、『Ｉｎ Ｊａｐａｎ ， ｔ
ｈｅｒｅ ａｒｅ』とがテンプレートパターン候補とし
て作成されるものとすると、図４に示すような有向グラ
フが得られる。

【００３９】この有向グラフのノード（状態）が、Ｎ
１，Ｎ２，Ｎ３，Ｎ４，Ｎ６，Ｎ７，Ｎ８，Ｎ９，Ｎ５
とソート済みであることを前提とした上で、各ノードと
入力文とのマッチングを行なう。

【００４０】図５は初期状態を示し、この状態から、矢
印（Ｎ１，Ｎ２）すなわち『Ｊａｐａｎ』、矢印（Ｎ
１，Ｎ６）すなわち『Ｉｎ』、矢印（Ｎ２，Ｎ３）すな
わち『ｉｓ』、矢印（Ｎ３，Ｎ４）すなわち『ｄｏｔｔ
ｅｄ』、矢印（Ｎ４，Ｎ５）すなわち『ｗｉｔｈ』、矢
印（Ｎ６，Ｎ７）すなわち『Ｊａｐａｎ』、矢印（Ｎ
７，Ｎ８）すなわち『，』、矢印（Ｎ８，Ｎ９）すなわ
ち『ｔｈｅｒｅ』、および矢印（Ｎ９，Ｎ５）すなわち
『ａｒｅ』と、入力文中の各単語とのマッチングが順次
行なわれる。

【００４１】まず、矢印（Ｎ１，Ｎ２）と入力文とのマ
ッチングについて、図６を参照して説明する。 （１） 矢印（Ｎ１，Ｎ２）と入力文の『Ｉｎ』とを照
合すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ２，“Ｉ
ｎ”）の値および項目（Ｎ１，“Ｉｎ”）の値をチェッ
クし、両者は共に０であることから、項目（Ｎ２，“Ｉ
ｎ”）はそのままとし、バックリンクも同様にそのまま
とする（項目（Ｎ１，“Ｉｎ”）のバックリンクは当初
設定されていないので、この時点で（Ｎ１，“Ｉｎ”）
に設定する）。図６の表中における矢印がバックリンク
である。

【００４２】ここで、バックリンクとは、以下のような
理由で設定されるものである。すなわち、このマッチン
グ方法では、図４に示す始端ノードＮ１から終端ノード
Ｎ５までのすべてのマッチング作業を完了しなければ、
最適テンプレートパターンがどの経路の文字列なのか判
明しない。具体的には、図４の終端ノードＮ５まで作業
を完了した時点で、矢印（Ｎ４，Ｎ５）側が最適テンプ
レートパターンであると判明した場合、ノードＮ４は、
Ｎ４→Ｎ３→Ｎ２→Ｎ１の経路を辿って始端ノードＮ１
に至る文字列であることが判る必要がある。この経路を
示すものがバックリンクである。

【００４３】（２） 矢印（Ｎ１，Ｎ２）と入力文の
『Ｊａｐａｎ』とを照合する。すると、両者は等しいの
で、項目（Ｎ２，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝０）、項目
（Ｎ２，“Ｉｎ”）の値（＝０）、項目（Ｎ１，“Ｊａ
ｐａｎ”）の値（＝０）、および（項目（Ｎ１，“Ｉ
ｎ”）＋１の値（＝１、ここで＋１は図４の“Ｊａｐａ
ｎ”のポイント数を加えることを意味する。）をチェッ
クし、そのうちの最大値を選択して項目（Ｎ２，“Ｊａ
ｐａｎ”）の値とする。この数字は、前記最適度比較値
を求める際の分子の数字として用いられるもので、これ
により、項目（Ｎ２，“Ｊａｐａｎ”）＝１となり、バ
ックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ１，“Ｉ
ｎ”）にリンクされる（ここで、Ｎ１は矢印（Ｎ１，Ｎ
２）の始端ノードである）。なお、図６に示す表におい
て、Ｎ２の行の各升目の右下に記している数字「１」
は、図４の始端ノードＮ１からノードＮ２までに含まれ
る単語の合計のポイント数を表わし、この数字は、前記
最適度比較値を求める際の分母の数字として用いられ
る。

【００４４】（３） 次に、矢印（Ｎ１，Ｎ２）と入力
文の『，』とを照合する。すると、両者は等しくないの
で、項目（Ｎ２，“，”）の値（＝０）、項目（Ｎ２，
“Ｊａｐａｎ”）の値（＝１）、および（項目（Ｎ１，
“，”）値（＝０）をチェックし、そのうちの最大値を
選択する。したがって、項目（Ｎ２，“，”）＝１とな
り、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ
２，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。

【００４５】（４） 次に、矢印（Ｎ１，Ｎ２）と入力
文の『ａｒｅ』とを照合する。すると、両者は等しくな
いので、項目（Ｎ２，“ａｒｅ”）の値（＝０）、項目
（Ｎ２，“，”）の値（＝１）、および（項目（Ｎ１，
“ａｒｅ”）値（＝０）をチェックし、そのうちの最大
値を選択する。したがって、項目（Ｎ２，“ａｒｅ”）
＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項
目（Ｎ２，“，”）にリンクされる。

【００４６】（５） 次に、矢印（Ｎ１，Ｎ２）と入力
文の『ｄｏｔｔｅｄ』とを照合する。すると、両者は等
しくないので、項目（Ｎ２，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値
（＝０）、項目（Ｎ２，“ａｒｅ”）の値（＝１）、お
よび（項目（Ｎ１，“ｄｏｔｔｅｄ”）値（＝０）をチ
ェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、
項目（Ｎ２，“ｄｏｔｔｅｄ”）＝１となり、バックリ
ンクは、最大値として選択した項目（Ｎ２，“ａｒ
ｅ”）にリンクされる。

【００４７】（６） 次に、矢印（Ｎ１，Ｎ２）と入力
文の『ｗｉｔｈ』とを照合する。すると、両者は等しく
ないので、項目（Ｎ２，“ｗｉｔｈ”）の値（＝０）、
項目（Ｎ２，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝１）、および
（項目（Ｎ１，“ｗｉｔｈ”）値（＝０）をチェック
し、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目
（Ｎ２，“ｗｉｔｈ”）＝１となり、バックリンクは、
最大値として選択した項目（Ｎ２，“ｄｏｔｔｅｄ”）
にリンクされる。

【００４８】次に、矢印（Ｎ１，Ｎ６）と入力文とのマ
ッチングについて、図７を参照して説明する。 （１） まず、矢印（Ｎ１，Ｎ６）と入力文の『Ｉｎ』
とを照合すると、両者は等しいので、項目（Ｎ６，“Ｉ
ｎ”）の値（＝０）、および項目（Ｎ１，“Ｉｎ”）＋
１の値（＝１、ここで＋１は図４の“Ｉｎ”のポイント
数を加えることを意味する。）をチェックし、そのうち
の最大値を選択して項目（Ｎ６，“Ｉｎ”）の値とす
る。これにより、項目（Ｎ６，“Ｉｎ”）＝１となり、
バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ１，
“Ｉｎ”）にリンクされる。なお、図７に示す表におい
て、Ｎ６の行の各升目の右下に記している数字「１」
は、図４の始端ノードＮ１からノードＮ６までに含まれ
る単語の合計のポイント数，すなわち『Ｉｎ』のポイン
ト数である。

【００４９】（２） 次に、矢印（Ｎ１，Ｎ６）と入力
文の『Ｊａｐａｎ』とを照合する。すると、両者は等し
くないので、項目（Ｎ６，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝
０）、項目（Ｎ６，“Ｉｎ”）の値（＝１）、および
（項目（Ｎ１，“Ｊａｐａｎ”）値（＝０）をチェック
し、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目
（Ｎ６，“Ｊａｐａｎ”）＝１となり、バックリンク
は、最大値として選択した項目（Ｎ６，“Ｉｎ”）にリ
ンクされる。

【００５０】（３） 次に、矢印（Ｎ１，Ｎ６）と入力
文の『，』とを照合する。すると、両者は等しくないの
で、項目（Ｎ６，“，”）の値（＝０）、項目（Ｎ６，
“Ｊａｐａｎ”）の値（＝１）、および（項目（Ｎ１，
“，”）値（＝０）をチェックし、そのうちの最大値を
選択する。したがって、項目（Ｎ６，“，”）＝１とな
り、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ
６，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。

【００５１】（４） 次に、矢印（Ｎ１，Ｎ６）と入力
文の『ａｒｅ』とを照合する。すると、両者は等しくな
いので、項目（Ｎ６，“ａｒｅ”）の値（＝０）、項目
（Ｎ６，“，”）の値（＝１）、および（項目（Ｎ１，
“ａｒｅ”）値（＝０）をチェックし、そのうちの最大
値を選択する。したがって、項目（Ｎ６，“ａｒｅ”）
＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項
目（Ｎ６，“，”）にリンクされる。

【００５２】（５） 次に、矢印（Ｎ１，Ｎ６）と入力
文の『ｄｏｔｔｅｄ』とを照合する。すると、両者は等
しくないので、項目（Ｎ６，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値
（＝０）、項目（Ｎ６，“ａｒｅ”）の値（＝１）、お
よび項目（Ｎ１，“ｄｏｔｔｅｄ”）値（＝０）をチェ
ックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項
目（Ｎ６，“ｄｏｔｔｅｄ”）＝１となり、バックリン
クは、最大値として選択した項目（Ｎ６，“ａｒｅ”）
にリンクされる。

【００５３】（６） 次に、矢印（Ｎ１，Ｎ６）と入力
文の『ｗｉｔｈ』とを照合する。すると、両者は等しく
ないので、項目（Ｎ６，“ｗｉｔｈ”）の値（＝０）、
項目（Ｎ６，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝１）、および
項目（Ｎ１，“ｗｉｔｈ”）値（＝０）をチェックし、
そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ
６，“ｗｉｔｈ”）＝１となり、バックリンクは、最大
値として選択した項目（Ｎ６，“ｄｏｔｔｅｄ”）にリ
ンクされる。

【００５４】次に、矢印（Ｎ２，Ｎ３）と入力文とのマ
ッチングについて、図８を参照して説明する。 （１） まず、矢印（Ｎ２，Ｎ３）と入力文の『Ｉｎ』
とを照合すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ３，
“Ｉｎ”）の値および項目（Ｎ２，“Ｉｎ”）をチェッ
クし、両者は共に０であるので、項目（Ｎ３，“Ｉ
ｎ”）はそのままとし、バックリンクもそのままとす
る。なお、図８に示す表において、Ｎ３の行の各升目の
右下に記している数字「２」は、図４の始端ノードＮ１
からノードＮ３までに含まれる単語の合計のポイント
数，すなわち『Ｊａｐａｎ』および『ｉｓ』の合計のポ
イント数である。

【００５５】（２） 次に、矢印（Ｎ２，Ｎ３）と入力
文の『Ｊａｐａｎ』とを照合する。すると、両者は等し
くないので、項目（Ｎ３，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝
０）、項目（Ｎ３，“Ｉｎ”）の値（＝０）、および項
目（Ｎ２，“Ｊａｐａｎ”）値（＝１）をチェックし、
そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ
３，“Ｊａｐａｎ”）＝１となり、バックリンクは、最
大値として選択した項目（Ｎ２，“Ｊａｐａｎ”）にリ
ンクされる。

【００５６】（３） 次に、矢印（Ｎ２，Ｎ３）と入力
文の『，』とを照合する。すると、両者は等しくないの
で、項目（Ｎ３，“，”）の値（＝０）、項目（Ｎ３，
“Ｊａｐａｎ”）の値（＝１）、および項目（Ｎ
２，“，”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大
値を選択する。したがって、項目（Ｎ３，“，”）＝１
となり、バックリンクは、最大値として選択した項目
（Ｎ３，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。

【００５７】（４） 次に、矢印（Ｎ２，Ｎ３）と入力
文の『ａｒｅ』とを照合する。すると、両者は等しくな
いので、項目（Ｎ３，“ａｒｅ”）の値（＝０）、項目
（Ｎ３，“，”）の値（＝１）、および項目（Ｎ２，
“ａｒｅ”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大
値を選択する。したがって、項目（Ｎ３，“ａｒｅ”）
＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項
目（Ｎ３，“，”）にリンクされる。

【００５８】（５） 次に、矢印（Ｎ２，Ｎ３）と入力
文の『ｄｏｔｔｅｄ』とを照合する。すると、両者は等
しくないので、項目（Ｎ３，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値
（＝０）、項目（Ｎ３，“ａｒｅ”）の値（＝１）、お
よび項目（Ｎ２，“ｄｏｔｔｅｄ”）値（＝１）をチェ
ックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項
目（Ｎ３，“ｄｏｔｔｅｄ”）＝１となり、バックリン
クは、最大値として選択した項目（Ｎ３，“ａｒｅ”）
にリンクされる。

【００５９】（６） 次に、矢印（Ｎ２，Ｎ３）と入力
文の『ｗｉｔｈ』とを照合する。すると、両者は等しく
ないので、項目（Ｎ３，“ｗｉｔｈ”）の値（＝０）、
項目（Ｎ３，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝１）、および
項目（Ｎ２，“ｗｉｔｈ”）値（＝１）をチェックし、
そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ
３，“ｗｉｔｈ”）＝１となり、バックリンクは、最大
値として選択した項目（Ｎ３，“ｄｏｔｔｅｄ”）にリ
ンクされる。

【００６０】次に、矢印（Ｎ３，Ｎ４）と入力文とのマ
ッチングについて、図９を参照して説明する。 （１） まず、矢印（Ｎ３，Ｎ４）と入力文の『Ｉｎ』
とを照合すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ４，
“Ｉｎ”）の値および項目（Ｎ３，“Ｉｎ”）の値をチ
ェックし、両者は共に０であるので、項目（Ｎ４，“Ｉ
ｎ”）はそのままとし、バックリンクもそのままとす
る。なお、図９に示す表において、Ｎ４の行の各升目の
右下に記している数字「４」は、図４の始端ノードＮ１
からノードＮ４までに含まれる単語，すなわち『Ｊａｐ
ａｎ』，『ｉｓ』および『ｄｏｔｔｅｄ』の合計のポイ
ント数である。

【００６１】（２） 次に、矢印（Ｎ３，Ｎ４）と入力
文の『Ｊａｐａｎ』とを照合する。すると、両者は等し
くないので、項目（Ｎ４，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝
０）、項目（Ｎ４，“Ｉｎ”）の値（＝０）、および項
目（Ｎ３，“Ｊａｐａｎ”）値（＝１）をチェックし、
そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ
４，“Ｊａｐａｎ”）＝１となり、バックリンクは、最
大値として選択した項目（Ｎ３，“Ｊａｐａｎ”）にリ
ンクされる。

【００６２】（３） 次に、矢印（Ｎ３，Ｎ４）と入力
文の『，』とを照合する。すると、両者は等しくないの
で、項目（Ｎ４，“，”）の値（＝０）、項目（Ｎ４，
“Ｊａｐａｎ”）の値（＝１）、および項目（Ｎ
３，“，”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大
値を選択する。したがって、項目（Ｎ４，“，”）＝１
となり、バックリンクは、最大値として選択した項目
（Ｎ４，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。

【００６３】（４） 次に、矢印（Ｎ３，Ｎ４）と入力
文の『ａｒｅ』とを照合する。すると、両者は等しくな
いので、項目（Ｎ４，“ａｒｅ”）の値（＝０）、項目
（Ｎ４，“，”）の値（＝１）、および項目（Ｎ３，
“ａｒｅ”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大
値を選択する。したがって、項目（Ｎ４，“ａｒｅ”）
＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項
目（Ｎ４，“，”）にリンクされる。

【００６４】（５） 次に、矢印（Ｎ３，Ｎ４）と入力
文の『ｄｏｔｔｅｄ』とを照合する。すると、両者は等
しいので、項目（Ｎ４，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝
０）、項目（Ｎ４，“ａｒｅ”）の値（＝１）、項目
（Ｎ３，“ｄｏｔｔｅｄ”）値（＝１）、および項目
（Ｎ３，“ａｒｅ”）＋２の値（＝３、ここで＋２は図
４の“ｄｏｔｔｅｄ”のポイント数を加えることを意味
する。）をチェックし、その最大値を選択する。したが
って、項目（Ｎ４，“ｄｏｔｔｅｄ”）＝３となり、バ
ックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ３，“ａ
ｒｅ”）にリンクされる。

【００６５】（６） 次に、矢印（Ｎ３，Ｎ４）と入力
文の『ｗｉｔｈ』とを照合する。すると、両者は等しく
ないので、項目（Ｎ４，“ｗｉｔｈ”）の値（＝０）、
項目（Ｎ４，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝３）、および
項目（Ｎ３，“ｗｉｔｈ”）の値（＝１）をチェック
し、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目
（Ｎ４，“ｗｉｔｈ”）＝３となり、バックリンクは、
最大値として選択した項目（Ｎ４，“ｄｏｔｔｅｄ”）
にリンクされる。

【００６６】次に、矢印（Ｎ４，Ｎ５）と入力文とのマ
ッチングについて、図１０を参照して説明する。 （１） まず、矢印（Ｎ４，Ｎ５）と入力文の『Ｉｎ』
とを照合すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ５，
“Ｉｎ”）の値および項目（Ｎ４，“Ｉｎ”）の値をチ
ェックし、両者は共に０であるので、項目（Ｎ５，“Ｉ
ｎ”）はそのままとし、バックリンクもそのままとす
る。なお、図１０に示す表において、Ｎ５の行の各升目
の右下に記している数字「５」は、図４の始端ノードＮ
１からノードＮ５までの上側の文字列に含まれる単語，
すなわち『Ｊａｐａｎ』，『ｉｓ』，『ｄｏｔｔｅｄ』
および『ｗｉｔｈ』の合計のポイント数である。

【００６７】（２） 次に、矢印（Ｎ４，Ｎ５）と入力
文の『Ｊａｐａｎ』とを照合する。すると、両者は等し
くないので、項目（Ｎ５，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝
０）、項目（Ｎ５，“Ｉｎ”）の値（＝０）、および項
目（Ｎ４，“Ｊａｐａｎ”）値（＝１）をチェックし、
そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ
５，“Ｊａｐａｎ”）＝１となり、バックリンクは、最
大値として選択した項目（Ｎ４，“Ｊａｐａｎ”）にリ
ンクされる。

【００６８】（３） 次に、矢印（Ｎ４，Ｎ５）と入力
文の『，』とを照合する。すると、両者は等しくないの
で、項目（Ｎ５，“，”）の値（＝０）、項目（Ｎ５，
“Ｊａｐａｎ”）の値（＝１）、および項目（Ｎ
４，“，”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大
値を選択する。したがって、項目（Ｎ５，“，”）＝１
となり、バックリンクは、最大値として選択した項目
（Ｎ５，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。

【００６９】（４） 次に、矢印（Ｎ４，Ｎ５）と入力
文の『ａｒｅ』とを照合する。すると、両者は等しくな
いので、項目（Ｎ５，“ａｒｅ”）の値（＝０）、項目
（Ｎ５，“，”）の値（＝１）、および項目（Ｎ４，
“ａｒｅ”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大
値を選択する。したがって、項目（Ｎ５，“ａｒｅ”）
＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項
目（Ｎ５，“，”）にリンクされる。

【００７０】（５） 次に、矢印（Ｎ４，Ｎ５）と入力
文の『ｄｏｔｔｅｄ』とを照合する。すると、両者は等
しくないので、項目（Ｎ５，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値
（＝０）、項目（Ｎ５，“ａｒｅ”）の値（＝１）、お
よび項目（Ｎ４，“ｄｏｔｔｅｄ”）値（＝３）をチェ
ックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項
目（Ｎ５，“ｄｏｔｔｅｄ”）＝３となり、バックリン
クは、最大値として選択した項目（Ｎ４，“ｄｏｔｔｅ
ｄ”）にリンクされる。

【００７１】（６） 次に、矢印（Ｎ４，Ｎ５）と入力
文の『ｗｉｔｈ』とを照合する。すると、両者は等しい
ので、項目（Ｎ５，“ｗｉｔｈ”）の値（＝０）、項目
（Ｎ５，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝３）、項目（Ｎ
４，“ｗｉｔｈ”）の値（＝３）、および項目（Ｎ４，
“ｄｏｔｔｅｄ”）＋１の値（＝４、ここで＋１は図４
の“ｗｉｔｈ”のポイント数を加えることを意味す
る。）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。し
たがって、項目（Ｎ５，“ｗｉｔｈ”）＝４となり、バ
ックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ４，“ｄ
ｏｔｔｅｄ”）にリンクされる。

【００７２】次に、矢印（Ｎ６，Ｎ７）と入力文とのマ
ッチングについて、図１１を参照して説明する。 （１） まず、矢印（Ｎ６，Ｎ７）と入力文の『Ｉｎ』
とを照合すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ７，
“Ｉｎ”）の値（＝０）と項目（Ｎ６，“Ｉｎ”）の値
（＝１）とをチェックし、そのうちの大きい方の値を選
択する。したがって、項目（Ｎ７，“Ｉｎ”）＝１とな
り、バックリンクは、選択した項目（Ｎ６，“Ｉｎ”）
にリンクされる。なお、図１１に示す表において、Ｎ７
の行の各升目の右下に記している数字「２」は、図４の
始端ノードＮ１からノードＮ７までに含まれる単語，す
なわち『Ｉｎ』および『Ｊａｐａｎ』の合計のポイント
数である。

【００７３】（２） 次に、矢印（Ｎ６，Ｎ７）と入力
文の『Ｊａｐａｎ』とを照合する。すると、両者は等し
いので、項目（Ｎ７，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝０）、
項目（Ｎ７，“Ｉｎ”）の値（＝０）、項目（Ｎ６，
“Ｊａｐａｎ”）値（＝１）、および項目（Ｎ６，“Ｉ
ｎ”）＋１の値（＝２、ここで＋１は図４の“Ｊａｐａ
ｎ”のポイント数を加えることを意味する。）をチェッ
クし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目
（Ｎ７，“Ｊａｐａｎ”）＝２となり、バックリンク
は、最大値として選択した項目（Ｎ６，“Ｉｎ”）にリ
ンクされる。

【００７４】（３） 次に、矢印（Ｎ６，Ｎ７）と入力
文の『，』とを照合する。すると、両者は等しくないの
で、項目（Ｎ７，“，”）の値（＝０）、項目（Ｎ７，
“Ｊａｐａｎ”）の値（＝２）、および項目（Ｎ
６，“，”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大
値を選択する。したがって、項目（Ｎ７，“，”）＝２
となり、バックリンクは、最大値として選択した項目
（Ｎ７，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。

【００７５】（４） 次に、矢印（Ｎ６，Ｎ７）と入力
文の『ａｒｅ』とを照合する。すると、両者は等しくな
いので、項目（Ｎ７，“ａｒｅ”）の値（＝０）、項目
（Ｎ７，“，”）の値（＝２）、および項目（Ｎ６，
“ａｒｅ”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大
値を選択する。したがって、項目（Ｎ７，“ａｒｅ”）
＝２となり、バックリンクは、最大値として選択した項
目（Ｎ７，“，”）にリンクされる。

【００７６】（５） 次に、矢印（Ｎ６，Ｎ７）と入力
文の『ｄｏｔｔｅｄ』とを照合する。すると、両者は等
しくないので、項目（Ｎ７，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値
（＝０）、項目（Ｎ７，“ａｒｅ”）の値（＝２）、お
よび項目（Ｎ６，“ｄｏｔｔｅｄ”）値（＝１）をチェ
ックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項
目（Ｎ７，“ｄｏｔｔｅｄ”）＝２となり、バックリン
クは、最大値として選択した項目（Ｎ７，“ａｒｅ”）
にリンクされる。

【００７７】（６） 次に、矢印（Ｎ６，Ｎ７）と入力
文の『ｗｉｔｈ』とを照合する。すると、両者は等しく
ないので、項目（Ｎ７，“ｗｉｔｈ”）の値（＝０）、
項目（Ｎ７，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝２）、および
項目（Ｎ６，“ｗｉｔｈ”）値（＝１）をチェックし、
そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ
７，“ｗｉｔｈ”）＝２となり、バックリンクは、最大
値として選択した項目（Ｎ７，“ｄｏｔｔｅｄ”）にリ
ンクされる。

【００７８】次に、矢印（Ｎ７，Ｎ８）と入力文とのマ
ッチングについて、図１２を参照して説明する。 （１） まず、矢印（Ｎ７，Ｎ８）と入力文の『Ｉｎ』
とを照合すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ８，
“Ｉｎ”）の値（＝０）と項目（Ｎ７，“Ｉｎ”）の値
（＝１）とをチェックし、そのうちの大きい方の値を選
択する。したがって、項目（Ｎ８，“Ｉｎ”）＝１とな
り、バックリンクは、選択した項目（Ｎ７“Ｉｎ”）に
リンクされる。なお、図１２に示す表において、Ｎ８の
行の各升目の右下に記している数字「３」は、図４の始
端ノードＮ１からノードＮ８までに含まれる単語，すな
わち『Ｉｎ』，『Ｊａｐａｎ』および『，』の合計のポ
イント数である。

【００７９】（２） 次に、矢印（Ｎ７，Ｎ８）と入力
文の『Ｊａｐａｎ』とを照合する。すると、両者は等し
くないので、項目（Ｎ８，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝
０）、項目（Ｎ８，“Ｉｎ”）の値（＝１）、および項
目（Ｎ７，“Ｊａｐａｎ”）値（＝２）をチェックし、
そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ
８，“Ｊａｐａｎ”）＝２となり、バックリンクは、最
大値として選択した項目（Ｎ７，“Ｊａｐａｎ”）にリ
ンクされる。

【００８０】（３） 次に、矢印（Ｎ７，Ｎ８）と入力
文の『，』とを照合する。すると、両者は等しいので、
項目（Ｎ８，“，”）の値（＝０）、項目（Ｎ８，“Ｊ
ａｐａｎ”）の値（＝２）、項目（Ｎ７，“，”）の値
（＝２）、および項目（Ｎ７，“Ｊａｐａｎ”）＋１の
値（＝３、ここで＋１は図４の“，”のポイント数を加
えることを意味する。）をチェックし、そのうちの最大
値を選択する。したがって、項目（Ｎ８，“，”）＝３
となり、バックリンクは、最大値として選択した項目
（Ｎ７，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。

【００８１】（４） 次に、矢印（Ｎ７，Ｎ８）と入力
文の『ａｒｅ』とを照合する。すると、両者は等しくな
いので、項目（Ｎ８，“ａｒｅ”）の値（＝０）、項目
（Ｎ８，“，”）の値（＝３）、および項目（Ｎ７，
“ａｒｅ”）値（＝２）をチェックし、そのうちの最大
値を選択する。したがって、項目（Ｎ８，“ａｒｅ”）
＝３となり、バックリンクは、最大値として選択した項
目（Ｎ８，“，”）にリンクされる。

【００８２】（５） 次に、矢印（Ｎ７，Ｎ８）と入力
文の『ｄｏｔｔｅｄ』とを照合する。すると、両者は等
しくないので、項目（Ｎ８，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値
（＝０）、項目（Ｎ８，“ａｒｅ”）の値（＝３）、お
よび項目（Ｎ７，“ｄｏｔｔｅｄ”）値（＝２）をチェ
ックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項
目（Ｎ８，“ｄｏｔｔｅｄ”）＝３となり、バックリン
クは、最大値として選択した項目（Ｎ８，“ａｒｅ”）
にリンクされる。

【００８３】（６） 次に、矢印（Ｎ７，Ｎ８）と入力
文の『ｗｉｔｈ』とを照合する。すると、両者は等しく
ないので、項目（Ｎ８，“ｗｉｔｈ”）の値（＝０）、
項目（Ｎ８，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝３）、および
項目（Ｎ７，“ｗｉｔｈ”）値（＝２）をチェックし、
そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ
８，“ｗｉｔｈ”）＝３となり、バックリンクは、最大
値として選択した項目（Ｎ８，“ｄｏｔｔｅｄ”）にリ
ンクされる。

【００８４】次に、矢印（Ｎ８，Ｎ９）と入力文とのマ
ッチングについて、図１３を参照して説明する。 （１） まず、矢印（Ｎ８，Ｎ９）と入力文の『Ｉｎ』
とを照合すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ９，
“Ｉｎ”）の値（＝０）と項目（Ｎ８，“Ｉｎ”）の値
（＝１）とをチェックし、そのうちの大きい方の値を選
択する。したがって、項目（Ｎ９，“Ｉｎ”）＝１とな
り、バックリンクは、選択した項目（Ｎ８“Ｉｎ”）に
リンクされる。なお、図１３に示す表において、Ｎ９の
行の各升目の右下に記している数字「５」は、図４の始
端ノードＮ１からノードＮ９までに含まれる単語，すな
わち『Ｉｎ』，『Ｊａｐａｎ』『，』および『ｔｈｅｒ
ｅ』の合計ポイント数である。

【００８５】（２） 次に、矢印（Ｎ８，Ｎ９）と入力
文の『Ｊａｐａｎ』とを照合する。すると、両者は等し
くないので、項目（Ｎ９，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝
０）、項目（Ｎ９，“Ｉｎ”）の値（＝１）、および項
目（Ｎ８，“Ｊａｐａｎ”）値（＝２）をチェックし、
そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ
９，“Ｊａｐａｎ”）＝２となり、バックリンクは、最
大値として選択した項目（Ｎ８，“Ｊａｐａｎ”）にリ
ンクされる。

【００８６】（３） 次に、矢印（Ｎ８，Ｎ９）と入力
文の『，』とを照合する。すると、両者は等しくないの
で、項目（Ｎ９，“，”）の値（＝０）、項目（Ｎ９，
“Ｊａｐａｎ”）の値（＝２）、および項目（Ｎ
８，“，”）値（＝３）をチェックし、そのうちの最大
値を選択する。したがって、項目（Ｎ９，“，”）＝３
となり、バックリンクは、最大値として選択した項目
（Ｎ８，“，”）にリンクされる。

【００８７】（４） 次に、矢印（Ｎ８，Ｎ９）と入力
文の『ａｒｅ』とを照合する。すると、両者は等しくな
いので、項目（Ｎ９，“ａｒｅ”）の値（＝０）、項目
（Ｎ９，“，”）の値（＝３）、および項目（Ｎ８，
“ａｒｅ”）値（＝３）をチェックし、そのうちの最大
値を選択する。したがって、項目（Ｎ９，“ａｒｅ”）
＝３となり、バックリンクは、最大値として選択した項
目（Ｎ９，“，”）にリンクされる。

【００８８】（５） 次に、矢印（Ｎ８，Ｎ９）と入力
文の『ｄｏｔｔｅｄ』とを照合する。すると、両者は等
しくないので、項目（Ｎ９，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値
（＝０）、項目（Ｎ９，“ａｒｅ”）の値（＝３）、お
よび項目（Ｎ８，“ｄｏｔｔｅｄ”）値（＝３）をチェ
ックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項
目（Ｎ９，“ｄｏｔｔｅｄ”）＝３となり、バックリン
クは、最大値として選択した項目（Ｎ９，“ａｒｅ”）
にリンクされる。

【００８９】（６） 次に、矢印（Ｎ８，Ｎ９）と入力
文の『ｗｉｔｈ』とを照合する。すると、両者は等しく
ないので、項目（Ｎ９，“ｗｉｔｈ”）の値（＝０）、
項目（Ｎ９，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝３）、および
項目（Ｎ８，“ｗｉｔｈ”）値（＝３）をチェックし、
そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ
９，“ｗｉｔｈ”）＝３となり、バックリンクは、最大
値として選択した項目（Ｎ９，“ｄｏｔｔｅｄ”）にリ
ンクされる。

【００９０】次に、矢印（Ｎ９，Ｎ５）と入力文とのマ
ッチングについて、図１４を参照して説明する。 （１） まず、矢印（Ｎ９，Ｎ５）と入力文の『Ｉｎ』
とを照合すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ９，
“Ｉｎ”）の値（＝０）と項目（Ｎ９，“Ｉｎ”）の値
（＝１）とをチェックし、そのうちの大きい方の値を選
択する。したがって、項目（Ｎ５，“Ｉｎ”）＝１とな
り、バックリンクは、選択した項目（Ｎ９“Ｉｎ”）に
リンクされ、バックリンクが変更される。なお、図１４
に示す表において、Ｎ５の行の第１列目から第５列目の
各升目の右下に記している数字「６」は、図４の始端ノ
ードＮ１からノードＮ５までの下側の文字列に含まれる
単語，すなわち『Ｉｎ』，『Ｊａｐａｎ』『，』『ｔｈ
ｅｒｅ』および『ａｒｅ』の合計ポイント数である。こ
こで、Ｎ５の行の第６列目の升目の右下に記している数
字は、「６」ではなく「５」のままであるが、その理由
については後に詳述する。

【００９１】（２） 次に、矢印（Ｎ９，Ｎ５）と入力
文の『Ｊａｐａｎ』とを照合する。すると、両者は等し
くないので、項目（Ｎ５，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝
１）、項目（Ｎ５，“Ｉｎ”）の値（＝１）、および項
目（Ｎ９，“Ｊａｐａｎ”）値（＝２）をチェックし、
そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ
５，“Ｊａｐａｎ”）＝２となり、バックリンクは、最
大値として選択した項目（Ｎ９，“Ｊａｐａｎ”）にリ
ンクされ、バックリンクが変更される。

【００９２】（３） 次に、矢印（Ｎ９，Ｎ５）と入力
文の『，』とを照合する。すると、両者は等しくないの
で、項目（Ｎ５，“Ｉｎ”）の値（＝１）、項目（Ｎ
５，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝２）、および項目（Ｎ
９，“，”）値（＝３）をチェックし、そのうちの最大
値を選択する。したがって、項目（Ｎ５，“，”）＝３
となり、バックリンクは、最大値として選択した項目
（Ｎ９，“，”）にリンクされ，バックリンクが変更さ
れる。

【００９３】（４） 次に、矢印（Ｎ９，Ｎ５）と入力
文の『ａｒｅ』とを照合する。すると、両者は等しいの
で、項目（Ｎ５，“ａｒｅ”）の値（＝１）、項目（Ｎ
５，“，”）の値（＝３）、項目（Ｎ９，“ａｒｅ”）
値（＝３）、および項目（Ｎ９，“，”）＋１の値（＝
４、ここで＋１は図４の“ａｒｅ”のポイント数を加え
ることを意味する。）をチェックし、そのうちの最大値
を選択する。したがって、項目（Ｎ５，“ａｒｅ”）＝
４となり、バックリンクは、最大値として選択した項目
（Ｎ９，“，”）にリンクされ、バックリンクが変更さ
れる。

【００９４】（５） 次に、矢印（Ｎ９，Ｎ５）と入力
文の『ｄｏｔｔｅｄ』とを照合する。すると、両者は等
しくないので、項目（Ｎ５，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値
（＝３）、項目（Ｎ５，“ａｒｅ”）の値（＝４）、お
よび項目（Ｎ９，“ｄｏｔｔｅｄ”）値（＝３）をチェ
ックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項
目（Ｎ５，“ｄｏｔｔｅｄ”）＝４となり、バックリン
クは、最大値として選択した項目（Ｎ５，“ａｒｅ”）
にリンクされ、バックリンクが変更される。

【００９５】（６） 次に、矢印（Ｎ９，Ｎ５）と入力
文の『ｗｉｔｈ』とを照合する。すると、両者は等しく
ないので、項目（Ｎ５，“ｗｉｔｈ”）の値（＝４）、
項目（Ｎ５，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝４）、および
項目（Ｎ９，“ｗｉｔｈ”）値（＝３）をチェックす
る。

【００９６】ここで、項目（Ｎ５，“ｄｏｔｔｅｄ”）
の値（＝４）が最大値である場合には、Ｎ５の行の第１
列から第５列までの場合と同様、バックリンクが変更さ
れ、各升目の右下に記している数字も、変更された文字
列の合計ポイント数である「６」に変更されることにな
る。

【００９７】ところが、項目（Ｎ５，“ｄｏｔｔｅ
ｄ”）の値（＝４）と、元の項目（Ｎ５，“ｗｉｔ
ｈ”）の値（＝４）とは同一値である。そしてこの場合
には、バックリンクを変更することにより、Ｎ５の行の
升目の右下に記している数字が小さくなる場合を除き、
バックリンクの変更は行なわない。したがって、項目
（Ｎ５，“ｗｉｔｈ”）＝４となり、バックリンクは、
項目（Ｎ４，“ｄｏｔｔｅｄ”）にリンクされたままの
状態が保持され、升目の右下に記している数字も、図４
の上側の文字列の合計ポイント数である「５」のままの
状態が保持される。

【００９８】以上説明したマッチング作業により、図４
に示す上側の文字列の最適度比較値が４／５で、下側の
文字列の最適度比較値が４／６となり、上側の文字列が
入力文に対する最適テンプレートパターンとして決定さ
れることになる。

【００９９】このようにして、最適テンプレートパター
ンが決定されたならば、図３のステップＳ１１におい
て、入力文を最適テンプレートパターンと同様のテンプ
レートに分解するとともに、ステップＳ１２において、
入力文の添削を行なう。この添削方法は、前述の特開平
９−３２５６７３号公報に示されている添削方法と同一
である。

【０１００】しかして、模範解答用のテンプレートパタ
ーンを予め用意せず、入力文に合わせてその都度これに
適したテンプレートパターンを作成するようにしている
ので、どのような入力文に対しても、これに最も適した
模範解答用のテンプレートパターンを得ることができ
る。

【０１０１】なお、前記実施の一形態においては、和文
英訳の添削を例に採って説明したが、英文和訳の場合
や、他の言語間の翻訳の場合にも同様に適用でき、また
前述のように、インターネット等を利用した情報検索シ
ステムにおいて、入力文に基づき所定の情報を検索する
ような場合に、自然言語文章からなる複合情報を持つテ
ンプレートパターンを検索キーとして使用することによ
り、同様に適用することができる。

【０１０２】

【発明の効果】以上説明したように本発明は、任意数の
文章要素を同列で包含する複数のテンプレートブロック
を文法規則に基づき上位のものから順次配列して構成さ
れる模範解答用のテンプレート群を予め用意し、このテ
ンプレート群から作成可能なすべてのテンプレートパタ
ーン候補の中から、入力文に最も適したテンプレートパ
ターン候補を探索する最適テンプレートパターン探索方
法であって、前記テンプレート群中のすべての単語に、
その重要度に応じたポイント数のポイントを付与した
後、前記すべてのテンプレートパターン候補について、
各テンプレートパターン候補で用いられているすべての
単語の合計ポイント数を分母，入力文と各テンプレート
パターン候補との間での一致単語の合計ポイント数を分
子とする最適度比較値を求め、分子が最大となる最適度
比較値のうちで、最適度比較値が最も大きくなるテンプ
レートパターン候補を、最適テンプレートパターンと判
定するようにしているので、どのような入力文であって
も、入力者が意図した入力文のテンプレートパターンと
同一のテンプレートパターンを、模範解答用の最適テン
プレートパターンとして得ることができる。

【０１０３】本発明はまた、任意数の文章要素を同列で
包含する複数のテンプレートブロックを文法規則に基づ
き上位のものから順次配列して構成される模範解答用の
テンプレート群を記憶するテンプレート群記憶手段と；
入力文を記憶する入力文記憶手段と；前記テンプレート
群の各テンプレートブロックと入力文とを比較し、テン
プレート群から作成可能なすべてのテンプレートパター
ン候補を探索するテンプレートパターン候補検索手段
と；検索されたテンプレートパターン候補を記憶するテ
ンプレートパターン候補記憶手段と；テンプレート群中
のすべての単語にその重要度に応じたポイント数で付与
されるポイントを、単語と関連付けて記憶する単語ポイ
ント数記憶手段と；各テンプレートパターン候補におい
て入力文と一致する単語を検索する一致単語検索手段
と；各テンプレートパターン候補で用いられているすべ
ての単語の合計ポイント数を演算する合計ポイント数演
算手段と；入力文と各テンプレートパターン候補との間
での一致単語の合計ポイント数を演算する一致単語ポイ
ント数演算手段と；各テンプレートパターン候補におけ
る全単語の合計ポイント数を分母，各テンプレートパタ
ーン候補における入力文との一致単語の合計ポイント数
を分子とする最適度比較値を演算する最適度比較値演算
手段と；各テンプレートパターン候補の最適度比較値を
比較し、分子が最大となる最適度比較値のうちで、最も
大きな最適度比較値を有するテンプレートパターン候補
を最適テンプレートパターンと判定する最適テンプレー
トパターン判定手段と；を設けるようにしているので、
どのような入力文であっても、これに対応するテンプレ
ートパターン候補を得ることができる。また、複数のテ
ンプレートパターン候補の中から最適テンプレートパタ
ーンを得る際には、最適度比較値を比較して判定するよ
うにしているので、最適テンプレートパターンが複数出
てくるといった不具合を、ほぼ完全に防止することがで
きる。

【０１０４】本発明はさらに、任意数の文章要素を同列
で包含する複数のテンプレートブロックを文法規則に基
づき上位のものから順次配列して構成される模範解答用
のテンプレ群を、メモリ領域に記憶させる処理；入力文
をメモリ領域に記憶させる処理；前記テンプレート群中
のすべての単語に対し、その重要度に応じたポイント数
で付与されたポイントを、単語と関連付けてメモリ領域
に記憶させる処理；前記テンプレート群から作成可能な
すべてのテンプレートパターン候補について、各テンプ
レートパターン候補で用いられているすべての単語の合
計ポイント数を分母，入力文と各テンプレートパターン
候補との間での一致単語の合計ポイント数を分子とする
最適度比較値を用い、分子が最大となる最適度比較値の
うちで、最適度比較値が最も大きくなるテンプレートパ
ターン候補を、最適テンプレートパターンと判定する処
理；をコンピュータに実行させるようにしているので、
予め模範解答用のテンプレートパターンを用意しておか
なくても、入力者が意図した入力文のテンプレートパタ
ーンと同一のテンプレートパターンを、模範解答用の最
適テンプレートパターンとして得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の一形態に係る最適テンプレート
パターン探索装置を示す全体構成図である。

【図２】図１の装置で用いられるテンプレート群の一例
を示す説明図である。

【図３】図１の装置による最適テンプレートパターン探
索方法を示す流れ図である。

【図４】有向グラフの一例を示す説明図である。

【図５】図４の各ノードと入力文とのマッチングを行な
う際の初期状態を示す表である。

【図６】矢印（Ｎ１，Ｎ２）と入力文とのマッチングを
示す表である。

【図７】矢印（Ｎ１，Ｎ６）と入力文とのマッチングを
示す表である。

【図８】矢印（Ｎ２，Ｎ３）と入力文とのマッチングを
示す表である。

【図９】矢印（Ｎ３，Ｎ４）と入力文とのマッチングを
示す表である。

【図１０】矢印（Ｎ４，Ｎ５）と入力文とのマッチング
を示す表である。

【図１１】矢印（Ｎ６，Ｎ７）と入力文とのマッチング
を示す表である。

【図１２】矢印（Ｎ７，Ｎ８）と入力文とのマッチング
を示す表である。

【図１３】矢印（Ｎ８，Ｎ９）と入力文とのマッチング
を示す表である。

【図１４】矢印（Ｎ９，Ｎ５）と入力文とのマッチング
を示す表である。

【符号の説明】

１ テンプレート群記憶手段 ２ 入力文記憶手段 ３ テンプレートパターン候補検索手段 ４ テンプレートパターン候補記憶手段 ５ 単語ポイント数記憶手段 ６ 一致単語検索手段 ７ 合計ポイント数演算手段 ８ 一致単語ポイント数演算手段 ９ 最適度比較値演算手段 １０ 最適テンプレートパターン判定手段

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 任意数の文章要素を同列で包含する複数
   のテンプレートブロックを文法規則に基づき上位のもの
   から順次配列して構成される模範解答用のテンプレート
   群を予め用意し、このテンプレート群から作成可能なす
   べてのテンプレートパターン候補の中から、入力文に最
   も適したテンプレートパターン候補を探索する最適テン
   プレートパターン探索方法であって、前記テンプレート
   群中のすべての単語に、その重要度に応じたポイント数
   のポイントを付与した後、前記すべてのテンプレートパ
   ターン候補について、各テンプレートパターン候補で用
   いられているすべての単語の合計ポイント数を分母，入
   力文と各テンプレートパターン候補との間での一致単語
   の合計ポイント数を分子とする最適度比較値を求め、分
   子が最大となる最適度比較値のうちで、最適度比較値が
   最も大きくなるテンプレートパターン候補を、最適テン
   プレートパターンと判定することを特徴とする最適テン
   プレートパターン探索方法。
2. 【請求項２】 任意数の文章要素を同列で包含する複数
   のテンプレートブロックを文法規則に基づき上位のもの
   から順次配列して構成される模範解答用のテンプレート
   群を記憶するテンプレート群記憶手段と；入力文を記憶
   する入力文記憶手段と；前記テンプレート群の各テンプ
   レートブロックと入力文とを比較し、テンプレート群か
   ら作成可能なすべてのテンプレートパターン候補を探索
   するテンプレートパターン候補検索手段と；検索された
   テンプレートパターン候補を記憶するテンプレートパタ
   ーン候補記憶手段と；テンプレート群中のすべての単語
   にその重要度に応じたポイント数で付与されるポイント
   を、単語と関連付けて記憶する単語ポイント数記憶手段
   と；各テンプレートパターン候補において入力文と一致
   する単語を検索する一致単語検索手段と；各テンプレー
   トパターン候補で用いられているすべての単語の合計ポ
   イント数を演算する合計ポイント数演算手段と；入力文
   と各テンプレートパターン候補との間での一致単語の合
   計ポイント数を演算する一致単語ポイント数演算手段
   と；各テンプレートパターン候補における全単語の合計
   ポイント数を分母，各テンプレートパターン候補におけ
   る入力文との一致単語の合計ポイント数を分子とする最
   適度比較値を演算する最適度比較値演算手段と；各テン
   プレートパターン候補の最適度比較値を比較し、分子が
   最大となる最適度比較値のうちで、最も大きな最適度比
   較値を有するテンプレートパターン候補を最適テンプレ
   ートパターンと判定する最適テンプレートパターン判定
   手段と；を具備することを特徴とする最適テンプレート
   パターン探索装置。
3. 【請求項３】 任意数の文章要素を同列で包含する複数
   のテンプレートブロックを文法規則に基づき上位のもの
   から順次配列して構成される模範解答用のテンプレ群
   を、メモリ領域に記憶させる処理；入力文をメモリ領域
   に記憶させる処理；前記テンプレート群中のすべての単
   語に対し、その重要度に応じたポイント数で付与された
   ポイントを、単語と関連付けてメモリ領域に記憶させる
   処理；前記テンプレート群から作成可能なすべてのテン
   プレートパターン候補について、各テンプレートパター
   ン候補で用いられているすべての単語の合計ポイント数
   を分母，入力文と各テンプレートパターン候補との間で
   の一致単語の合計ポイント数を分子とする最適度比較値
   を用い、分子が最大となる最適度比較値のうちで、最適
   度比較値が最も大きくなるテンプレートパターン候補
   を、最適テンプレートパターンと判定する処理；をコン
   ピュータに実行させるためのプログラムを記録したコン
   ピュータ読取り可能な記録媒体。