JP2001184350A - 形態素解析装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】全ての単語系列に対して評価を行うことなく、
効率良く日本語として正しい組み合せとなる単語系列を
抽出できるようにする。 【解決手段】得点部分系列取得部１０２は、単語ネット
ワークから得られる部分系列のうち、日本語として、よ
り確からしい部分系列にはプラスの得点を、確かさに欠
ける排除すべき部分系列にはマイナスの得点を、得点ル
ール記憶部１０２ａ中の所定の得点ルールに従って与
え、得点部分系列として記憶する。そして、単語ネット
ワークを展開する際、このプラスまたはマイナスの得点
を持つ得点部分系列を利用した抽出部１０３，１０５，
１０７での抽出処理により、最終的に上位Ｎ位までに残
る可能性のあるもののみに限定して、Ｎベスト判定順序
制御部１０９の制御のもとで当該単語ネットワークの後
方から展開していく。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、形態素である単語
と各単語間の接続関係の情報とからなる単語ネットワー
クを展開して得られる単語系列の中から日本語文字列と
してより確からしい単語系列を選択して形態素解析の結
果として出力するのに好適な形態素解析装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】形態素解析は、日本語文字列を形態素で
ある単語単位に分かち書きする技術である。形態素解析
においては、文字列の中に含まれる単語を全て洗い出
し、それらの組み合わせ（以降、単語系列と称する）の
中から日本語として正しい組み合わせとなる単語系列を
選出する。この選出方法としては、単語系列それぞれに
対し、単語の並びやすさを基準にした評価得点ルールを
参照しながら評価得点を与え、評価得点の高いものを選
び形態素解析の結果として出力する手法がよく知られて
いる。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところが、上記したよ
うな形態素解析では、評価すべき単語系列の数が何千万
本にも及ぶ膨大なものとなることが頻繁に生じる。この
ため従来のように、評価すべき単語系列の一本一本に対
して日本語として正しい組み合わせとなるかの評価を行
うのは時間がかかりすぎてしまい現実的ではない。

【０００４】また、日本語として不適切な特定の単語系
列（評価対象）のみを減点したい場合、それ以外の単語
系列全てに得点（プラスの得点）を与え相対的に減点す
るという特殊な方法をとらなくてはならない。これは処
理を煩雑にし処理速度の低下を招く。特に、日本語とし
てより確かしい複数の単語の並びを持つ評価対象ほど、
より高いプラスの得点を与える従来の得点ルールでは、
個々の複数の特定の単語の並び毎に固有の得点ルールを
必要とし、ルールを作成する手間、ルールを記憶する記
憶容量、処理速度の点で問題となる。

【０００５】本発明は上記事情を考慮してなされたもの
でその目的は、日本語としてより確からしい複数の特定
の単語の並びを持つ評価対象ほど高いプラス得点を与え
るプラス得点ルールに加えて、日本語としての確からし
さに欠ける排除すべき複数の特定の単語の並びを持つ評
価対象にマイナスの得点を与えるマイナス得点ルールを
適用することにより、プラス得点ルールの削減を図り、
ルール数を節約できる形態素解析装置を提供することに
ある。

【０００６】本発明の他の目的は、全ての単語系列に対
して評価を行うことなく、効率良く日本語として正しい
組み合せとなる単語系列を抽出することができる形態素
解析装置を提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明は、単語と各単語
間の接続関係の情報とからなる単語ネットワークを展開
して得られる単語系列に対し、単語のつながりに関する
得点ルールに従って得点付けをし、得点の高い単語系列
を形態素解析の結果として出力する形態素解析装置にお
いて、上記得点ルールとして、より確からしい複数の特
定の単語の並びを持つ評価対象ほど高いプラス得点を与
えるプラス得点ルールの他に、確からしさに欠ける排除
すべき複数の特定の単語の並びを持つ評価対象にマイナ
ス得点を与えるマイナス得点ルールを適用することを特
徴とする。

【０００８】このように、日本語としての確かさに欠け
る複数の特定の単語の並びに着目して、この特定の単語
の並びを持つ評価対象にマイナスの得点を与えるマイナ
ス得点ルールを適用する構成とすることにより、日本語
として正しくない複数の特定の単語の並びを持つ単語系
列を排除することが簡単に行え、しかも１つのマイナス
得点ルールを複数のプラス得点ルールに置き換えて実現
できる。このため、必要な得点ルールの総数を減らし
て、処理速度を向上することができる。

【０００９】また本発明の形態素解析装置は、形態素解
析対象文字列から単語と各単語間の接続関係の情報とを
含む単語ネットワークを入手する単語ネットワーク入手
手段と、より確からしい複数の特定の単語の並びを持つ
評価対象ほど高いプラス得点を与えるプラス得点ルール
の群と、確かさに欠ける排除すべき複数の特定の単語の
並びを持つ評価対象にマイナス得点を与えるマイナス得
点ルールの群とが記憶された得点ルール記憶手段と、上
記単語ネットワーク中のある単語から始まる単語のつな
がりを得点部分系列として抽出し、当該得点部分系列を
評価対象として当該得点部分系列に、上記得点ルール記
憶手段に記憶されている該当する得点ルールに従ってプ
ラスまたはマイナスの数で表される所定の得点を与える
得点部分系列取得手段と、上記得点を与えられた得点部
分系列から始まり上記単語ネットワークの最後尾につな
がる１つの単語列を第１の半系列とする個々の第１の半
系列のうち、当該第１の半系列に含まれる全ての得点部
分系列の和で示される当該第１の半系列の評価得点が上
位Ｎ位までの第１の半系列を記憶する第１の記憶手段
と、上記得点を与えられた得点部分系列でマイナスの得
点の得点部分系列を対象に、当該得点部分系列の最後尾
の単語から１単語単位で削除することで生成される各単
語系列をマイナス小部分系列として、当該各マイナス小
部分系列から始まり上記単語ネットワークの最後尾につ
ながる１つの単語列を第２の半系列とする個々の第２の
半系列のうち、当該第２の半系列に含まれる全ての得点
部分系列の和で示される当該第２の半系列の評価得点が
上位Ｎ位までの第２の半系列を、対応するマイナス小部
分系列毎に記憶する第２の記憶手段と、上記単語ネット
ワーク中のある単語から始まり当該単語ネットワークの
最後尾につながる１つの単語列を第３の半系列とする個
々の第３の半系列のうち、当該第３の半系列に含まれる
全ての得点部分系列の和で示される当該第３の半系列の
評価得点が上位Ｎ位までの第３の半系列を記憶する第３
の記憶手段と、上記単語ネットワーク中のある単語を先
頭とする得点部分系列から始まる第１の半系列で評価得
点が上位Ｎ位までの第１の半系列を、当該得点部分系列
の最後尾の単語から始まる第３の半系列であって、上記
第３の記憶手段に記憶されている第３の半系列と、当該
得点部分系列に接続可能な得点部分系列から始まる第１
の半系列であって、上記第１の記憶手段に記憶されてい
る第１の半系列と、当該得点部分系列に接続可能なマイ
ナス小部分系列から始まる第２の半系列であって、上記
第２の記憶手段に記憶されている第２の半系列とからな
る集合の中から抽出する第１の抽出手段と、上記単語ネ
ットワーク中のある単語を先頭とするマイナス小部分系
列から始まる第１の半系列で評価得点が上位Ｎ位までの
第１の半系列を、当該マイナス小部分系列の最後尾の単
語から始まる第３の半系列であって、上記第３の記憶手
段に記憶されている第３の半系列と、当該マイナス小部
分系列に接続可能な得点部分系列から始まる第１の半系
列であって、上記第１の記憶手段に記憶されている第１
の半系列と、当該マイナス小部分系列に接続可能な別の
マイナス小部分系列から始まる第２の半系列であって、
上記第２の記憶手段に記憶されている第２の半系列とか
らなる集合の中から抽出する第２の抽出手段と、上記単
語ネットワーク中のある単語から始まる第３の半系列で
評価得点が上位Ｎ位までの第３の半系列を、当該単語に
接続可能な別の単語から始まる第３の半系列であって、
上記第３の記憶手段に記憶されている第３の半系列と、
当該単語から始まる第１の半系列であって、上記第１の
記憶手段に記憶されている第１の半系列と、当該単語を
先頭とするマイナス小部分系列から始まる第２の半系列
であって、上記第２の記憶手段に記憶されている第２の
半系列とからなる集合の中から抽出する第３の抽出手段
と、上記第１乃至第３の抽出手段とによる抽出処理を上
記単語ネットワーク中の各単語について後方から前方に
向けて再帰的に行うように制御する順序制御手段と、こ
の順序制御手段により上記単語ネットワークの文頭単語
まで抽出処理が行われた後の上記第３の記憶手段の内容
に従い、上記単語ネットワークの文頭単語から始まり最
後尾につながる系列で評価得点が上位Ｎ位までの系列を
形態素解析の結果として出力する出力手段とを備えたこ
とを特徴とする。

【００１０】このように本発明においては、単語系列の
評価得点を、複数の単語の接続に対して、それらの単語
が連続して現われることの日本語としての確からしさを
根拠に定めたプラスまたはマイナスの数で表される得点
を加算していくことで与え、最終的に単語系列の評価得
点が上位Ｎ位までに入るものを選ぶことができる。

【００１１】ここで、評価対象になる単語系列は、単語
と各単語間の接続関係の情報とからなる単語ネットワー
クを展開して得られるが、当該単語ネットワークを展開
する際、最終的に上位Ｎ位までに残る可能性のあるもの
のみに限定して当該単語ネットワークの後方から展開し
ていく構成としたことにより、展開する系列の数を減ら
し、特に日本語として不適切な系列を効率的に排除し、
高速化を図ることが可能となる。これにより、全ての単
語系列に対して評価を行うことなく、効率良く日本語と
して正しい組み合わせを抽出でき、高速な形態素解析が
可能となる。

【００１２】なお、以上の装置に係る本発明は方法に係
る発明としても成立する。また、本発明は、コンピュー
タを当該発明に相当する手段として機能させるための
（或いはコンピュータに当該発明に相当する機能を実現
させるための、或いはコンピュータに当該発明に相当す
る手順を実行させるための）プログラムを記録したコン
ピュータ読み取り可能な記録媒体としても成立する。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につき
図面を参照して説明する。

【００１４】図１は本発明の一実施形態に係る形態素解
析装置の構成を示すブロック図である。図１の構成の形
態素解析装置は、形態素である単語と各単語間の接続関
係の情報とからなる単語ネットワークを展開して得られ
る単語系列に対し、予め用意した単語のつながりに関す
る得点ルールに従って得点付けをし、得点の高い単語系
列を形態素解析の結果として出力するもので、単語ネッ
トワーク入手部１０１と、得点部分系列取得部１０２
と、得点部分系列以下Ｎベスト抽出部１０３と、得点部
分系列以下Ｎベスト記憶部１０４と、マイナス小部分系
列以下Ｎベスト抽出部１０５と、マイナス小部分系列以
下Ｎベスト記憶部１０６と、単語以下Ｎベスト抽出部１
０７と、単語以下Ｎベスト記憶部１０８と、Ｎベスト判
定順序制御部１０９と、Ｎベスト系列出力部１１０とを
備えて構成される。

【００１５】単語ネットワーク入手部１０１は、単語と
各単語間の接続関係の情報とからなる単語ネットワーク
を入手する。例えば、日本語文字列である「今日は、東
京都民の日。」という文章であれば、図２に示すような
単語ネットワークが入手される。この例では、（処理の
便宜上で設定される）仮想的な文頭単語に「今日」
「今」の２つの単語が接続し、以後それぞれの単語が後
続の単語に接続し、最終的に仮想的な文末単語に至って
いる。

【００１６】なお、単語ネットワークを入手するには、
一般に、まず入力された文字列に対し、予め用意された
単語辞書を検索して形態素解析の候補となる単語を全て
洗い出す。次に、これらの単語について品詞レベルでの
単語接続可能性を表した単語接続テーブルを参照する。
これにより、どの単語がどの単語につながるかの単語間
の接続情報が加えられ、単語ネットワークが取得され
る。

【００１７】以下の説明では、単語ネットワークの接続
関係をたどって得られる単語のつながりのうち、文頭単
語に始まり文末単語に至る単語のつながりを「（単語）
系列」、単語ネットワークの途中の単語に始まり文末単
語に至る単語のつながりを「半系列」、単語ネットワー
クの途中の単語に始まり当該単語より後ろのネットワー
ク途中の単語に至る単語のつながりを「部分系列」と、
それぞれ呼ぶ。

【００１８】また、部分系列で得点を持つものを「得点
部分系列」と呼び、得点部分系列で特にマイナスの得点
を持つものに対し最後尾の単語を順に１つずつ取り除い
てできる部分系列それぞれを「マイナス小部分系列」と
呼ぶ。例えば、Ａ−Ｂ−Ｃ−Ｄ−Ｅがマイナスの得点部
分系列のとき、Ａ−Ｂ−Ｃ−Ｄ、Ａ−Ｂ−Ｃ、Ａ−Ｂが
マイナス小部分系列となる。

【００１９】得点部分系列取得部１０２は、単語ネット
ワークから得られる部分系列のうち、日本語として、よ
り正しい単語の並び（つながり）であると判断される部
分系列にはプラスの評価得点を、逆に正しくない単語の
並びであると判断される部分系列にはマイナスの評価得
点を、得点ルール記憶部１０２ａに予め記憶されている
所定の得点ルールに従って与え、更に得点を与えた部分
系列を得点部分系列として記憶する。

【００２０】なお、単語ネットワークから得られる各系
列または各半系列の評価得点は、当該系列または半系列
に含まれている全ての得点部分系列の得点の和として表
現される。

【００２１】得点部分系列以下Ｎベスト抽出部１０３
は、得点部分系列以下Ｎベスト記憶部１０４、マイナス
小部分系列以下Ｎベスト記憶部１０６、及び単語以下Ｎ
ベスト記憶部１０８の各記憶部に記憶されている、前の
段階までに得られている情報をもとに、ある得点部分系
列から始まる全ての半系列（文末単語までつながってい
るもの）の中から、その評価得点（半系列に含まれてい
る全ての得点部分系列の得点の和）が上位番目までの半
系列を判定し抽出する。

【００２２】得点部分系列以下Ｎベスト記憶部１０４
は、ある得点部分系列から始まる全ての半系列のうち、
その評価得点が上位Ｎ番目までに入ると得点部分系列以
下Ｎベスト抽出部１０３によって判定され抽出された半
系列を全て記憶する。

【００２３】マイナス小部分系列以下Ｎベスト抽出部１
０５は、得点部分系列以下Ｎベスト抽出部１０３と同様
に、上記各記憶部１０４，１０６，１０８に記憶されて
いる前の段階までの情報をもとに処理を行い、あるマイ
ナス小部分系列から始まる全ての半系列の中から、その
評価得点（半系列に含まれている全ての得点部分系列の
得点の和）が上位Ｎ番目までの半系列を判定し抽出す
る。

【００２４】マイナス小部分系列以下Ｎベスト記憶部１
０６は、あるマイナス小部分系列から始まる全ての半系
列のうち、その評価得点が上位Ｎ番目までに入るとマイ
ナス小部分系列以下Ｎベスト抽出部１０５によって判定
され抽出された半系列を全て記憶する。

【００２５】得点部分系列以下Ｎベスト抽出部１０７
は、得点部分系列以下Ｎベスト抽出部１０３及びマイナ
ス小部分系列以下Ｎベスト抽出部１０５と同様に、上記
各記憶部１０４，１０６，１０８に記憶されている前の
段階までの情報をもとに処理を行い、単語ネットワーク
中のある単語から始まる全ての半系列の中から、その評
価得点（半系列に含まれている全ての得点部分系列の得
点の和）が上位Ｎ番目までの半系列を判定し抽出する。

【００２６】単語以下Ｎベスト記憶部１０８は、単語ネ
ットワーク中のある単語から始まる全ての半系列のう
ち、その評価得点が上位Ｎ番目までに入ると単語以下Ｎ
ベスト抽出部１０７によって判定され抽出された半系列
を全て記憶する。

【００２７】Ｎベスト判定順序制御部１０９は、得点部
分系列以下Ｎベスト抽出部１０３、得点部分系列以下Ｎ
ベスト抽出部１０５、及び得点部分系列以下Ｎベスト抽
出部１０７の各抽出部が、上位Ｎ番目に入る半系列（以
降、Ｎベストと称する）を判定し抽出する処理で対象と
する（注目する）単語の順序を（したがって、関連する
得点部分系列の順序も）制御する。

【００２８】Ｎベスト系列出力部１１０は、単語以下Ｎ
ベスト記憶部１０６に、文頭単語以下のＮベストが記憶
された段階で、それを日本語文字列としての確からしさ
の第１位から第Ｎ位までの単語系列である、Ｎベスト系
列として出力する。

【００２９】次に、図１の形態素解析装置の形態素解析
処理について説明する。まず、全体の処理の流れを図３
のアルゴリズムチャートを参照して説明する。

【００３０】単語ネットワーク入手部１０１は、単語ネ
ットワークの情報を入手する（処理３０１）。単語ネッ
トワークは、前記したように単語と各単語間の接続関係
の情報とからなる。一般には、この単語ネットワーク
を、文頭単語（仮想的に設けられた単語）からたどって
文末単語（仮想的に設けられた単語）までを展開するこ
とによって、形態素解析の結果の１つの候補を得ること
ができる。ところが、単語ネットワークによっては、総
展開数が数千万系列にも達することが頻繁に生じる。し
たがって、単語ネットワークから展開できる系列全てに
対し得点ルールを検証し系列の評価得点を算出していた
のでは、処理に多大な時間を要する。そこで本実施形態
では、この処理時間を短縮するために、評価得点が最終
的に上位Ｎ位までに残る系列（単語系列）、つまりＮベ
スト系列を得るのに、以下に述べるように、その可能性
があるもののみに限定して半系列の形式で（即ち単語ネ
ットワークの後方から）展開し続ける手法を適用する。

【００３１】そこで、Ｎベスト判定順序制御部１０７
は、単語ネットワーク上の各単語に対して、単語開始位
置を基準に昇順に単語番号付け（ナンバリング）を行う
（処理３０２）。このナンバリングの一例を図７に示
す。このナンバリングにより、得点部分系列以下Ｎベス
ト抽出部１０３、及び単語以下Ｎベスト抽出部１０５に
てそれぞれのＮベストを決定していく順番が制御（決
定）されることになる。

【００３２】Ｎベスト判定順序制御部１０７は、処理３
０３のループにおいて、処理３０２のナンバリングで付
与した単語番号の大きい単語から順に（つまり単語ネッ
トワークの後方に位置する単語から順に）単語ネットワ
ークから取り出し、処理３０４乃至処理３１２を繰り返
す。

【００３３】処理３０４では、処理３０３で取り上げる
べき単語ネットワークの単語が尽きた場合、当該処理３
０３のループを抜ける。

【００３４】処理３０５では、処理３０３で取り上げて
いる単語から始まる得点部分系列を処理３０６で１つず
つ取り上げて、処理３０７乃至処理３１０を行う。処理
３０６乃至３１０は、処理３０６で取り上げるべき得点
部分系列が尽きるまで繰り返される。

【００３５】処理３０６では、処理３０３で取り上げら
れている単語から始まる得点部分系列が得点部分系列取
得部１０２から１つずつ取り出される。この得点部分系
列は、処理３０３で取り上げられている単語から始まる
部分系列であり、得点ルール記憶部１０２ａに予め用意
されている単語のつながりに関する得点ルールによって
得点が与えられたものである。

【００３６】図４に、得点ルール記憶部１０２ａに記憶
されている単語のつながりに関する得点ルールの一例を
示す。図４では、例えばルール１は、「数字＋時（接
尾）＋数字＋分（接尾）」の４つの単語の並びが部分系
列として存在する場合は、その部分系列に得点としてプ
ラス５０点を与えることを表している。

【００３７】上記処理３０６で取り出される得点部分系
列は、処理３０３で取り上げている単語から単語ネット
ワークをたどって部分系列を展開し、得点部分系列取得
部１０２にて当該部分系列に得点ルールを適用して得点
を与えたものを得点部分系列として抽出したものであ
る。

【００３８】さて図４中の得点ルールには、本実施形態
の特徴である、従来にはなかったマイナス得点を与える
ルール（マイナス得点ルール）も用意されている。ルー
ルｎがその例である。このルールｎは、「な（終助詞）
＋か（終助詞）」の２つの単語の並びが部分系列として
存在する場合は、その部分系列にマイナス得点（ここで
はマイナス５０点）を与える。

【００３９】ここで、「な（終助詞）」「か（終助
詞）」について述べる。まず、「な（終助詞）」「か
（終助詞）」の例を以下に示す。 な（終助詞） 例 話す／な（終助詞）。 か（終助詞） 例 そう／です／が（終助詞）。

【００４０】以下に、日本語文字列が正しい単語単位に
わかち書きがされている系列と誤った単語単位にわかち
書きがされている系列の例を示す。正しい系列には○印
を、誤った系列には×印を付してある。

【００４１】 例１ 「子供がなかったら」 ○ 子供／が／なかっ／たら × 子供／が／な／か／ったら 例２ 「彼はなかなか良い男」 ○ 彼／は／なかなか／良い／男 × 彼／は／な／か／な／か／良い／男 例３ 「彼はなかよしの友達」 ○ 彼／は／なかよし／の／友達 × 彼／は／な／か／よし／の／友達 もし、従来のようにプラス得点のみを与える場合、上記
の各例で○の系列を選ぶためには、「なかっ」「なかな
か」「なかよし」の各単語にプラスの得点を与えるルー
ルを用意する必要がある。これは即ち、「なか」という
文字列を含むあらゆる単語に対し、プラスの得点を与え
るルールを用意する必要があることを意味する。これで
は、ルールの数が著しく増加してしまい、ルールを作成
する手間、ルールを記憶する記憶容量、処理速度の点で
問題となる。

【００４２】これに対して本実施形態では、上記「な
か」の例では、「な（終助詞）＋か（終助詞）」の部分
系列に対しマイナス得点を与える１つのマイナス得点ル
ール（ルールｎ）だけで、上記の×の系列を選ばないよ
うにすること（したがって○の系列を選ぶようにするこ
と）が可能となる。つまり、マイナス得点ルールは、特
定の系列に対する減点（日本語としての確からしさに欠
ける系列、或いは日本語として正しくない系列を選ばせ
ないようにするための、当該系列に対する減点）を目的
とした得点ルールといえ、当該マイナス得点ルールの適
用により、ルールの総数を節約でき、処理速度の向上が
図れる。

【００４３】処理３０７では、処理３０６で取り出され
る得点部分系列が尽きた場合に処理ループを抜ける。

【００４４】処理３０８では、処理３０６で取り出され
ている得点部分系列から始まる全ての半系列、即ち当該
得点部分系列を先頭とする全ての半系列の中から、得点
が上位Ｎ位までのものを抽出する。この処理３０８は主
として得点部分系列以下Ｎベスト抽出部１０３により行
われる。

【００４５】以下、処理３０８の詳細な処理の流れにつ
いて、図５のアルゴリズムチャートを参照して説明す
る。処理５０１では、処理３０６で取り出されている得
点部分系列から始まる全ての半系列のうち、得点が上位
Ｎ位までのものを得点部分系列以下Ｎベスト記憶部１０
４に登録する。この処理５０１は、図６のアルゴリズム
チャートに従って次のように行われる。

【００４６】まず処理６０１では、処理３０６で取り出
されている得点部分系列（の最後尾の単語）の後方に接
続可能な単語全てを取り上げ、処理６０２乃至処理６０
５を繰り返す。

【００４７】処理６０２では、処理３０６で取り出され
ている得点部分系列（の最後尾の単語）に接続可能な単
語を処理６０１で全て取り上げ終えたとき、処理６０１
のループを終了する。

【００４８】処理６０３では、単語以下Ｎベスト記憶部
１０８を参照しながら、処理３０６で取り出されている
得点部分系列に、処理６０１で取り上げている単語から
始まる半系列のうち（単語以下Ｎベスト抽出部１０７に
よって抽出されて単語以下Ｎベスト記憶部１０８に記憶
されている）得点が上位Ｎ位までの半系列（以降、単語
以下Ｎベスト系列と称する）を接続し、その接続後の半
系列と当該接続後の半系列の得点とを、得点部分系列以
下Ｎベスト記憶部１０４に記憶（追加記憶）す。これに
より得点部分系列以下Ｎベスト記憶部１０４には、前の
段階（での詳細を後述する処理６０５）で残された半系
列（及びその得点）と、今回新たに記憶された半系列
（及びその得点）とが存在することになる。

【００４９】処理６０４では、得点部分系列以下Ｎベス
ト記憶部１０４に記憶されている半系列を得点の昇順で
ソートする。ここでは、処理６０３でつなげられた半系
列としての得点でソートする。

【００５０】処理６０５では、処理６０４でのソートの
結果、得点部分系列以下Ｎベスト記憶部１０４に記憶さ
れている半系列のうち、得点が上位Ｎ位までの半系列を
残し、それ以外の半系列を当該記憶部１０４から削除す
る。これにより得点部分系列以下Ｎベスト記憶部１０４
には、処理３０６で取り出されている得点部分系列から
始まる全ての半系列のうち、得点が上位Ｎ位までのもの
が登録されることになる。

【００５１】再び図５を参照すると、処理５０２では、
処理５０３乃至処理５１０を繰り返す。処理５０３で
は、得点部分系列取得部１０２を参照して、処理３０６
で取り出されている得点部分系列に接続可能な得点部分
系列を１つずつ抽出する。ここで「（得点）部分系列に
接続可能な（得点）部分系列」とは、一方の部分系列の
後方部に一致する前方部を有する部分系列をいう。

【００５２】これを、図７に示した単語番号が付与され
た単語ネットワークの例を参照して説明する。図７の単
語ネットワーク上で、部分系列（No.１−No.３−No.７
−No.９）と部分系列（No.７−No.９−No.１２）とは、
前者の後方部（−No.７−No.９）と後者の前方部（No.
７−No.９−）が一致するので接続可能である。また、
部分系列（No.１−No.３−No.７−No.９−No.１３）と
部分系列（No.７−No.９−No.１２−No.１４）とでは、
前者の後方部（−No.７−No.９−No.１３）と後者の前
方部（No.７−No.９−No.１２−）のように食い違いが
生じるので接続可能ではない。

【００５３】ここで、上記処理５０３、即ち処理３０６
で取り出されている得点部分系列に接続可能な得点部分
系列を１つずつ抽出する処理５０３の詳細な処理の流れ
について、図８のアルゴリズムチャートを参照して説明
する。

【００５４】処理８０１では、処理５０２のループが初
回であるとき、処理８０２乃至処理８０７を行う。処理
８０２では、静的変数ｔｃｔを０に初期化する。処理８
０３のループは、処理３０６で取り出されている得点部
分列の先頭単語の次の単語、つまり２番目の単語から順
に最後尾の単語まで１つずつ取り上げて、処理８０４乃
至処理８０７を繰り返す。

【００５５】この処理８０３の例として、図７に示した
単語ネットワークを対象にしている場合について説明す
る。今、処理３０３で、No.５の単語を取り出し、処理
３０６では得点部分系列として（No.５−No.７−No.１
０−No.１２）を取り出しているとする。この場合、処
理８０３のループでは、得点部分系列の２番目の単語で
あるNo.７の単語から始めて、以下、No.１０→No.１２
の順に１つずつ単語を取り出す。

【００５６】処理８０４では、得点部分系列の２番目の
単語から初めて最後の単語まで全て取り上げたとき、処
理８０３のループを抜ける。処理８０５では、処理８０
３で取り上げている単語から始まる得点部分系列を１つ
ずつ取り上げる。処理８０６では、処理３０６で取り出
されている得点部分系列と接続可能な得点部分系列が全
て取り上げ終わったら、処理８０５のループを抜ける。

【００５７】処理８０７では、処理８０５で取り上げて
いる得点部分系列が処理３０６で取り出されている得点
部分系列に接続可能か否かを調べ、もし接続可能な場
合、その得点部分系列（処理８０５で取り上げている得
点部分系列）を記憶する。

【００５８】処理８０８では、処理８０６で記憶された
得点部分系列のうち変数ｔｃｔ番目の得点部分系列を取
り出す。処理８０９では、変数ｔｃｔであるカウンタを
１つインクリメントする。

【００５９】以上、処理５０３の詳細について述べた。
この処理５０３を要約すると、当該処理５０３のループ
の初回に、処理３０６で取り出されている得点部分系列
に接続可能な得点部分系列を全て抽出して記憶してお
き、ループを繰り返すたびに１つずつ呼び出す（全て呼
び出した場合は終了を返す）アルゴリズムとなってい
る。

【００６０】さて、処理５０３の次の処理５０４では、
処理３０６で取り出されている得点部分系列に接続可能
な得点部分系列が処理５０３で全て取り上げられたら、
ループを抜ける。

【００６１】処理５０５では、処理５０２で取り上げた
得点部分系列から始まる半系列のうち、（得点部分系列
以下Ｎベスト記憶部１０４を参照して得られる）得点が
上位Ｎ位までのものを、処理３０６で取り出されている
得点部分系列に接続する。そして、この接続後の半系列
と、この時点で得点部分系列以下Ｎベスト記憶部１０４
に記憶されている、処理３０６で取り出されている得点
部分系列から始まる得点が上位Ｎ位までの半系列（得点
部分系列以下Ｎベスト系列）との２Ｎ個の半系列の中か
ら、得点が上位Ｎ位までのものを、得点部分系列以下Ｎ
ベスト記憶部１０４に残す。

【００６２】上記処理５０５及び詳細を後述する処理５
１０を繰り返し、処理５０２のループが終了した時点
で、処理３０６で取り出されている得点部分列から始ま
る半系列の中で得点が上位Ｎ位までのものが、得点部分
系列以下Ｎベスト記憶部１０４に残ることになる。ここ
では、処理５０５及び処理５１０のたびに、既に得点部
分系列以下Ｎベスト記憶部１０４に記憶されているその
時点での、（処理３０６で取り出されている得点部分列
から始まる半系列の中で得点が）上位Ｎ位の半系列（得
点部分系列以下Ｎベスト系列）と得点による勝ち抜き戦
を行い、その結果の上位Ｎ位を得点部分系列以下Ｎベス
ト記憶部１０４に登録して残す手法が適用される。

【００６３】ここで、得点部分系列以下Ｎベスト記憶部
１０４の記憶データ構造について図９を参照して説明す
る。同図に示すように、得点部分系列以下Ｎベスト記憶
部１０４は、リスト＃１、リスト＃２及びリスト＃３の
３種のリストからなる記憶データ構造を有している。リ
スト＃１は、各単語番号の単語から始まる得点部分系列
（リスト＃２）へのポインタの登録リストである。リス
ト＃２は、各単語番号の単語から始まる得点部分系列の
リストと、当該得点部分系列から始まる半系列の中で得
点が上位Ｎ位までに入る半系列（リスト＃３）へのポイ
ンタのリストである。リスト＃３は各得点部分系列から
始まる半系列の中で得点が上位Ｎ位までに入る半系列、
即ち得点部分系列以下Ｎベスト系列のリストである。リ
スト＃３には半系列の得点が併せて記憶される。

【００６４】したがって、単語番号から図９の構造のリ
ストをポインタに従ってたどることで、対応する単語か
ら始まる得点部分系列、更には当該得点部分系列から始
まる半系列の中で得点が上位Ｎ位までに入る半系列を参
照することができる。

【００６５】処理５０６では、処理５０３で取り上げて
いる得点部分系列の得点がマイナスであるか否かが調べ
られる。マイナスであれば処理５０７のループに進み、
マイナスでなければ処理５０２のループに戻る。

【００６６】処理５０７では、処理５０８乃至処理５１
０を繰り返す。処理５０８では、処理５０３で取り上げ
ている得点部分系列（ループの初回）、または（前回の
処理５０８で作られた）マイナス小部分系列（ループの
２回目以降）の最後尾の単語を削除したマイナス小部分
系列を作る。

【００６７】処理５０９では、処理５０８にて新たにマ
イナス小部分系列が作成できない場合、即ち２単語から
なるマイナス小部分系列まで進み、それ以上短くならな
い場合、処理５０７のループを抜ける。

【００６８】処理５１０では、処理５０８で作られたマ
イナス小部分系列から始まる半系列のうち（マイナス小
部分系列以下Ｎベスト記憶部１０６を参照して得られ
る）得点が上位Ｎ位までのものを、処理３０６で取り出
されている得点部分系列に接続する。そして、この接続
後の半系列と、この時点でマイナス小部分系列以下Ｎベ
スト記憶部１０６に記憶されている、処理３０６で取り
出されている得点部分系列から始まる得点が上位Ｎ位ま
での半系列（得点部分系列以下Ｎベスト系列）との２Ｎ
個の半系列の中から、得点が上位Ｎ位までのものを、得
点部分系列以下Ｎベスト記憶部１０４に残す。以上、処
理３０８の詳細について説明した。

【００６９】ところで、処理３０５のループが終った時
点では、処理３０３で取り上げた単語を先頭とする処理
３０６で取り出されている各得点部分系列について、そ
の得点部分系列から始まる全ての半系列のうち、その得
点が上部Ｎ位のもの（得点部分系列以下Ｎベスト系列）
は決まっている。これら上位Ｎ位までの半系列は、図８
に示した記憶データ構造の得点部分系列以下Ｎベスト記
憶部１０４に登録されている。

【００７０】さて、上記処理３０８に続く処理３０９で
は、処理３０６で取り出されている得点部分系列の得点
がマイナスであるか否かが調べられる。マイナスであれ
ば処理３１０に進み、マイナスでなければ処理３０５の
ループに戻る。

【００７１】処理３１０では、マイナス小部分系列から
始まる半系列のうち得点が上位Ｎ位までのもの（以降、
マイナス小部分系列以下Ｎベスト系列と呼ぶ）を求め
る。この処理３１０は主としてマイナス小部分系列以下
Ｎベスト抽出部１０５により行われる。

【００７２】以下、処理３１０の詳細な処理の流れにつ
いて、図１０のアルゴリズムチャートを参照して説明す
る。処理１００１は、処理１００２乃至処理１０１３を
繰り返すループである。

【００７３】処理１００２では、処理３０６で取り出さ
れている得点部分系列（ループの初回）、またはマイナ
ス小部分系列（ループの２回目以降）の最後尾の単語を
削除したマイナス小部分系列を作る。

【００７４】処理１００３では、処理１００２にて新た
にマイナス小部分系列が作成できない場合、即ち小部分
系列がそれ以上短くならない場合、処理１００１のルー
プを抜ける。

【００７５】処理１００４乃至処理１０１３は、図５中
の処理５０１乃至処理５１０と同様な処理の流れとなる
ため説明を省略する。但し、処理１００４、処理１００
８及び処理１０１３での上位Ｎ位（マイナス小部分系列
以下Ｎベスト系列）の登録はマイナス小部分系列以下Ｎ
ベスト記憶部１０６に対して行われる。ここでは、処理
１００８及び処理１０１３のたびに、既にマイナス小部
分系列以下Ｎベスト記憶部１０６に記憶されているその
時点での、（処理３０６で取り出されている得点がマイ
ナスの得点部分列に基づいて作成されたマイナス小部分
系列から始まる半系列の中で得点が）上位Ｎ位の半系列
（マイナス小部分系列以下Ｎベスト系列）と得点による
勝ち抜き戦を行い、その結果の上位Ｎ位をマイナス小部
分系列以下Ｎベスト記憶部１０６に登録して残す手法が
適用される。このマイナス小部分系列以下Ｎベスト記憶
部１０６の記憶データ構造も、図９に示した得点部分系
列以下Ｎベスト記憶部１０４と同様の構造である。以
上、処理３１０の詳細について説明した。

【００７６】さて、処理３１１では、処理３０３で取り
上げている単語から始まる半系列のうち得点が上位Ｎ位
までのもの（単語以下Ｎベスト系列）を求める。この処
理３１１は主として単語以下Ｎベスト抽出部１０７によ
り行われる。

【００７７】以下、処理３１１の詳細な処理の流れにつ
いて、図１１のアルゴリズムチャートを参照して説明す
る。処理１１０１では、処理３０３で取り上げている単
語に接続可能な単語を１つずつ取り出し、処理１１０２
乃至処理１１０８を繰り返す。処理１１０２では、処理
３０３で取り上げている単語に接続可能な単語が全て取
り出し終えた場合、処理１１０１のループを終了する。

【００７８】処理１１０３では、処理１１０１のループ
の初回である場合に、処理１１０８で半系列とその評価
得点の情報の登録（処理３０３で取り上げている単語か
ら始まる半系列の得点が上位Ｎ位までのもの、つまり単
語以下Ｎベスト系列の登録）に用いる所定のメモリ領域
（図示せず）をゼロクリアする。このメモリ領域は単語
以下Ｎベスト記憶部１０８の一部の特定領域を割り当て
ても構わない。

【００７９】処理１１０４では、処理１１０１で取り出
されている単語から始まる半系列のうち、得点が上位Ｎ
位までのものを、単語以下Ｎベスト記憶部１０８を参照
しながら１つずつ取り出す。ここで、処理１１０１で取
り出されている単語（即ち処理３０３で取り上げている
単語に接続可能な単語）から始まる半系列の得点が上位
Ｎ位までのものは、当該単語が処理３０３で取り上げら
れた際の処理で単語以下Ｎベスト記憶部１０８に登録さ
れていることに注意されたい。

【００８０】処理１１０５では、処理１１０１で取り出
されている単語から始まる半系列のうち、得点が上位Ｎ
位までのものを、処理１１０４にて全て取り出し終えた
なら、当該処理１１０４のループを終了する。

【００８１】処理１１０６では、処理３０３で取り上げ
ている単語に処理１１０４で取り出した半系列を接続し
て、その接続後の半系列の総得点を計算し、その半系列
と得点の情報とを、処理１１０１のループの初回でゼロ
クリアされた、上記所定メモリ領域に追加登録する。こ
れにより、この所定メモリ領域には、ループの２回目以
降の処理１１０６の終了時には、前回の処理で残された
得点が上位Ｎ位までの（処理３０３で取り上げている単
語から始まる）半系列と、今回追加登録されたＮ個の
（処理３０３で取り上げている単語から始まる）半系列
との２Ｎ個が存在することになる。

【００８２】処理１１０７では、上記所定メモリ領域に
登録されている半系列を得点順にソートする。処理１１
０８では、処理１１０７でソートされた半系列のうち、
得点が上位Ｎ位までのものを残し他は削除する（但し、
処理１１０１のループの初回では、削除されるものはな
い）。

【００８３】処理１１０９では、処理３０３で取り上げ
ている単語を先頭とする得点部分系列、及びマイナス小
部分系列を１つずつ取り出し、処理１１１０乃至処理１
１１５を繰り返す。

【００８４】処理１１１０では、処理３０３で取り上げ
ている単語を先頭とする得点部分系列及びマイナス小部
分系列が全て取り出し終えた場合、処理１１０９のルー
プを終了する。

【００８５】処理１１１１では、処理１１０９で取り上
げている単語を先頭とする得点部分系列から始まる半系
列及び同じくマイナス小部分系列から始まる半系列のそ
れぞれについて、得点が上位Ｎ位までの半系列を、前者
（得点部分系列から始まる半系列）は得点部分系列以下
Ｎベスト記憶部１０４から、後者（マイナス小部分系列
から始まる半系列）はマイナス小部分系列以下Ｎベスト
記憶部１０６から、１つずつ取り出す。

【００８６】処理１１１２では、処理１１０９で取り上
げている得点部分系列及びマイナス小部分系列から始ま
る半系列のうち、得点が上位Ｎ位までの半系列を全て取
り上げ終えたなら、処理１１１１のループを終了する。

【００８７】処理１１１３では、処理３０３で取り上げ
ている単語に処理１１１１で取り出した半系列を接続し
て、その接続後の半系列の総得点を計算し、その半系列
と得点の情報とを、上記所定メモリ領域に追加登録す
る。

【００８８】処理１１１４では、上記所定メモリ領域に
登録されている半系列を得点順にソートする。処理１１
１５では、処理１１１４でソートされた半系列のうち、
得点が上位Ｎ位までのものを残し他は削除する。

【００８９】処理１１１６では、現在上記所定メモリ領
域に残されている、得点が上位Ｎ位までの半系列を、単
語以下Ｎベスト記憶部１０８に登録する。以上、図３中
の処理３１１の詳細について述べた。

【００９０】これにより、上記処理３１１を含む図３中
の処理３０３のループが終了して、処理３１２に入る段
階では、単語以下Ｎベスト記憶部１０８には、文頭単語
を先頭とする半系列、つまり系列（単語系列）のうち、
評価得点が上位Ｎ位までのものが登録されていることに
なる。

【００９１】よって、処理３１２では、単語以下Ｎベス
ト記憶部１０８に登録されている、文頭単語を先頭とす
る系列（単語系列）の評価得点上位Ｎ位までのもの（つ
まり文頭単語を先頭とする単語以下Ｎベスト系列）を、
Ｎベスト系列出力部１１０により出力することができ
る。これらが形態素解析の結果として得られる目的の系
列となる。

【００９２】

【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、形
態素である単語と各単語間の接続関係の情報とからなる
単語ネットワークを展開して得られる単語系列の中から
日本語文字列としてより確からしい単語系列を選択して
形態素解析の結果として出力するのに必要な、評価のた
めの得点ルールとして、日本語としてより確からしい複
数の特定の単語の並びを持つ評価対象ほど高いプラス得
点を与えるプラス得点ルールに加えて、日本語としての
確からしさに欠ける複数の特定の単語の並びに着目し
て、この特定の単語の並びを持つ評価対象にマイナスの
得点を与えるマイナス得点ルールを適用するようにした
ので、この評価対象を排除するのに、１つのマイナス得
点ルールで複数のプラス得点ルールを代用でき、必要な
得点ルールの総数を減らして、処理速度を向上すること
ができる。

【００９３】また本発明によれば、単語ネットワークを
展開する途中の各段階で、最終的に上位Ｎ位までに残る
可能性のあるもののみに限定して展開していくことで、
展開する系列の数を減らし、しかも単語系列の評価得点
を、複数の単語の接続に対して、それらの単語が連続し
て現われることの日本語としての確からしさを根拠に定
めたプラスまたはマイナスの数で表される得点を加算し
ていくことで与えるようにしたので、全ての単語系列に
対して評価を行うことなく、効率良く日本語として正し
い組み合わせを抽出でき、高速な形態素解析が実現でき
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態に係る形態素解析装置の構
成を示すのブロック図。

【図２】単語ネットワークの一例を示す図。

【図３】同実施形態で適用される形態素解析処理の全体
の処理の流れを説明するためのアルゴリズムチャート。

【図４】同実施形態で適用される得点ルールの一例を示
す図。

【図５】図３中の処理３０８の詳細な処理の流れを説明
するためのアルゴリズムチャート。

【図６】図５中の処理５０１の詳細な処理の流れを説明
するためのアルゴリズムチャート。

【図７】単語ネットワークを構成する各単語に対するナ
ンバリングを説明するための図。

【図８】図５中の処理５０３の詳細な処理の流れを説明
するためのアルゴリズムチャート。

【図９】図１中の得点部分系列以下Ｎベスト記憶部１０
４の記憶データ構造の一例を示す図。

【図１０】図３中の処理３１０の詳細な処理の流れを説
明するためのアルゴリズムチャート。

【図１１】図３中の処理３１１の詳細な処理の流れを説
明するためのアルゴリズムチャート。

【符号の説明】

１０１…単語ネットワーク入手部 １０２…得点部分系列取得部（評価得点取得手段、得点
部分系列取得手段） １０２ａ…得点ルール記憶部 １０３…得点部分系列以下Ｎベスト抽出部（選択・出力
手段、第１の抽出手段） １０４…得点部分系列以下Ｎベスト記憶部（第１の記憶
手段） １０５…マイナス小部分系列以下Ｎベスト抽出部（選択
・出力手段、第２の抽出手段） １０６…マイナス小部分系列以下Ｎベスト記憶部（第２
の記憶手段） １０７…単語以下Ｎベスト抽出部（選択・出力手段、第
３の抽出手段） １０８…単語以下Ｎベスト記憶部（第３の記憶手段） １０９…Ｎベスト判定順序制御部（順序制御手段） １１０…Ｎベスト系列出力部（選択・出力手段、出力手
段）

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 単語と各単語間の接続関係の情報とから
   なる単語ネットワークを展開して得られる単語系列に対
   し、単語のつながりに関する得点ルールに従って得点付
   けをして評価得点を取得する評価得点取得手段と、 前記評価得点取得手段によって取得された評価得点の高
   い単語系列を選択して形態素解析の結果として出力する
   選択・出力手段と、 前記評価得点取得手段よる得点付けに用いられる前記得
   点ルールの群であって、より確からしい複数の特定の単
   語の並びを持つ評価対象ほど高いプラス得点を与えるプ
   ラス得点ルールの群と、確かさに欠ける排除すべき複数
   の特定の単語の並びを持つ評価対象にマイナス得点を与
   えるマイナス得点ルールの群とが記憶された得点ルール
   記憶手段とを具備することを特徴とする形態素解析装
   置。
2. 【請求項２】 形態素解析対象文字列から単語と各単語
   間の接続関係の情報とを含む単語ネットワークを入手す
   る単語ネットワーク入手手段と、 より確からしい複数の特定の単語の並びを持つ評価対象
   ほど高いプラス得点を与えるプラス得点ルールの群と、
   確かさに欠ける排除すべき複数の特定の単語の並びを持
   つ評価対象にマイナス得点を与えるマイナス得点ルール
   の群とが記憶された得点ルール記憶手段と、 前記単語ネットワーク中のある単語から始まる単語のつ
   ながりを得点部分系列として抽出し、当該得点部分系列
   を評価対象として当該得点部分系列に、前記得点ルール
   記憶手段に記憶されている該当する得点ルールに従って
   プラスまたはマイナスの数で表される所定の得点を与え
   る得点部分系列取得手段と、 前記得点を与えられた得点部分系列から始まり前記単語
   ネットワークの最後尾につながる１つの単語列を第１の
   半系列とする個々の第１の半系列のうち、当該第１の半
   系列に含まれる全ての得点部分系列の和で示される当該
   第１の半系列の評価得点が上位Ｎ位までの第１の半系列
   を記憶する第１の記憶手段と、 前記得点を与えられた得点部分系列でマイナスの得点の
   得点部分系列を対象に、当該得点部分系列の最後尾の単
   語から１単語単位で削除することで生成される各単語系
   列をマイナス小部分系列として、当該各マイナス小部分
   系列から始まり前記単語ネットワークの最後尾につなが
   る１つの単語列を第２の半系列とする個々の第２の半系
   列のうち、当該第２の半系列に含まれる全ての得点部分
   系列の和で示される当該第２の半系列の評価得点が上位
   Ｎ位までの第２の半系列を、対応する前記マイナス小部
   分系列毎に記憶する第２の記憶手段と、 前記単語ネットワーク中のある単語から始まり前記単語
   ネットワークの最後尾につながる１つの単語列を第３の
   半系列とする個々の第３の半系列のうち、当該第３の半
   系列に含まれる全ての得点部分系列の和で示される当該
   第３の半系列の評価得点が上位Ｎ位までの第３の半系列
   を記憶する第３の記憶手段と、 前記単語ネットワーク中のある単語を先頭とする得点部
   分系列から始まる第１の半系列で評価得点が上位Ｎ位ま
   での第１の半系列を、当該得点部分系列の最後尾の単語
   から始まる第３の半系列であって、前記第３の記憶手段
   に記憶されている第３の半系列と、当該得点部分系列に
   接続可能な得点部分系列から始まる第１の半系列であっ
   て、前記第１の記憶手段に記憶されている第１の半系列
   と、当該得点部分系列に接続可能なマイナス小部分系列
   から始まる第２の半系列であって、前記第２の記憶手段
   に記憶されている第２の半系列とからなる集合の中から
   抽出する第１の抽出手段と、 前記単語ネットワーク中のある単語を先頭とするマイナ
   ス小部分系列から始まる第１の半系列で評価得点が上位
   Ｎ位までの第１の半系列を、当該マイナス小部分系列の
   最後尾の単語から始まる第３の半系列であって、前記第
   ３の記憶手段に記憶されている第３の半系列と、当該マ
   イナス小部分系列に接続可能な得点部分系列から始まる
   第１の半系列であって、前記第１の記憶手段に記憶され
   ている第１の半系列と、当該マイナス小部分系列に接続
   可能な別のマイナス小部分系列から始まる第２の半系列
   であって、前記第２の記憶手段に記憶されている第２の
   半系列とからなる集合の中から抽出する第２の抽出手段
   と、 前記単語ネットワーク中のある単語から始まる第３の半
   系列で評価得点が上位Ｎ位までの第３の半系列を、当該
   単語に接続可能な別の単語から始まる第３の半系列であ
   って、前記第３の記憶手段に記憶されている第３の半系
   列と、当該単語から始まる第１の半系列であって、前記
   第１の記憶手段に記憶されている第１の半系列と、当該
   単語を先頭とするマイナス小部分系列から始まる第２の
   半系列であって、前記第２の記憶手段に記憶されている
   第２の半系列とからなる集合の中から抽出する第３の抽
   出手段と、 前記第１の抽出手段と前記第２の抽出手段と前記第３の
   抽出手段とによる抽出処理を前記単語ネットワーク中の
   各単語について後方から前方に向けて再帰的に行うよう
   に制御する順序制御手段と、 前記順序制御手段により前記単語ネットワークの文頭単
   語まで前記抽出処理が行われた後の前記第３の記憶手段
   の内容に従い、前記単語ネットワークの文頭単語から始
   まり最後尾につながる系列で評価得点が上位Ｎ位までの
   系列を形態素解析の結果として出力する出力手段とを具
   備することを特徴とする形態素解析装置。