JP2003196275A - 自然言語処理装置及びその方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【課題】自然言語による入力の解釈において、複数の解
釈候補が残り、曖昧性が生じた場合に、正しい解釈を選
択するための仮説を生成し、その仮説の真偽を利用者に
尋ねる質問を生成、応答に応じて、適切な解釈を決定す
る。 【解決手段】入力された自然言語文を統語的な要素に分
解し、係受け構造候補を抽出する構文解析手段２０２
と、自然言語中に現れる統語的な要素間の係受け関係に
関する制約知識を記録した選択制約知識記憶手段２０４
と、係受け構造候補の曖昧性を解消し、制約知識に適合
する解釈候補を選択する解釈候補選択手段２０５と、選
択された解釈候補の集合を受け取り、曖昧性を解消する
仮説を生成する曖昧性解消仮説生成手段２１７と、この
生成された仮説の真偽を問うための質問を生成し利用者
に提示する仮説確認手段２１９と、この提示された質問
に対する応答を受け取り、利用者の自然言語入力文に対
する解釈を選択する応答解釈手段２１３とを有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、自然言語対話装置等に
用いられる自然言語処理装置及びその方法に関するもの
である。

【０００２】

【従来の技術】近年、日本語ワードプロセッサや機械翻
訳システム等のいわゆる自然言語処理技術を応用した計
算機が出てきている。また、データベースへの自然言語
インタフェース、自然言語によるプログラミング等も実
用化の期待が高くなってきている。

【０００３】そこで本発明は、自然言語によって利用者
と対話する自然言語対話装置に関するものを提案する。

【０００４】情報データベースサービスの検索などの計
算機を利用した各種サービスの普及にともない、一般の
利用者が、直接計算機を利用する機会が多くなってきて
いる。しかし、計算機を利用するためには、専用のコマ
ンドなどによる操作を行なう必要があり、この操作方法
の習得が一般に困難である。そのため、専門家でない一
般の利用者でも計算機を容易に利用できるようにするた
めのインターフェース方法の開発が求められている。

【０００５】その一つの解決方法として、自然言語によ
る対話によって、一般の利用者が計算機を利用できるよ
うにする自然言語対話装置がある。

【０００６】この自然言語対話装置を実現するために
は、利用者の自然言語文での入力を計算機によって処理
し、計算機で処理可能な命令へと変換する必要がある。
しかし、この変換の過程において、複数の解釈候補が考
えられ、曖昧性が生じてしまい、一意に解釈を決定でき
ず、入力を計算機処理可能な命令に変換できない場合が
ある。

【０００７】このような複数の解釈候補を生じさせる原
因の一つとして、入力文に現れる構成要素間の係受け関
係の曖昧性がある。ここでいう係受け関係とは、構成要
素間の修飾／被修飾関係などを指す。

【０００８】例えば、「大きな家の庭」という入力で
は、その構成要素として、「大きな」、「家」、および
「庭」が含まれ、最初の要素「大きな」が、「家」に係
る場合と、「庭」に係る場合の２通りの係受けの候補が
考えられる。前者の係受け候補をとると、入力は、「大
きな家」の「庭」を意味すると解釈される。一方、後者
の係受け候補をとると、入力は、「大きな」「家の庭」
つまり、「家」の「大きな庭」を意味すると解釈され
る。

【０００９】上述の例は、名詞句の中の修飾句の修飾先
に関する係受け関係の曖昧性を示しているが、例えば、
文「東京で鞄を買った男に会った」では、場所を表す後
置詞句「東京で」の係り先が、動詞「買った」である
か、あるいは動詞「会った」であるかという曖昧性があ
る。つまり、「会った男が鞄を買った場所」が「東京」
であるのか、あるいは、「鞄を買った男に会った場所」
が「東京」であったかという曖昧性があり、これは、文
中に現れる後置詞句「東京で」の係り先の動詞句の曖昧
性に起因するものである。

【００１０】以上示したように、係受け関係の曖昧性の
問題は、自然言語入力の解析の様々な段階で生じるもの
であり、自然言語対話装置を実現するためには、このよ
うな利用者の入力の係受けの曖昧性を解消する必要があ
る。

【００１１】従来、このような係受け関係の曖昧性を解
消するための方法として、（１）選択制約知識の利用に
よる方法と、（２）解釈候補の列挙による曖昧性解消方
法が開発されている。

【００１２】（１）選択制約知識の利用による方法 選択制約知識の利用による方法とは、統語的な知識でな
い各単語の意味的な知識をあらかじめ用意しておき、そ
の知識に基づいて、正しい意味を成さない、係受け候補
を排除することによって、係受け関係の曖昧性を解消し
ようという方法である 例えば、「木造」、「家」、および「住人」を構成要素
として含む名詞句「木造の家の住人」は、統語的には前
述の例「大きな家の庭」と全く同じ構造を持っている。
そして、「木造」の「家」は存在し得るが、「木造」の
「住人」はあり得ないという言語外の知識を選択制約知
識としてあらかじめ用意しておけば、その知識によっ
て、「木造の」が「住人」に係る誤った候補を削除し
て、「木造の家」が「住人」に係る正しい解釈を得るこ
とができる。

【００１３】しかし、利用者からの自然言語入力では、
多様な表現が可能であり、そこに現れる構成要素の数は
膨大なものとなる、考え得る選択制約知識の数は、その
構成要素の組合せによって規定されるものである。その
ため、係受け関係の曖昧性を解消するための選択制約知
識を、あらかじめ十分に用意することは、事実上不可能
であるという問題点がある。

【００１４】（２）解釈候補の列挙による曖昧性解消方
法 解釈候補の列挙による曖昧性解消方法は、利用者の自然
言語入力に対して解析を行ない、生じた解釈の候補をす
べて列挙して利用者に提示し、その中から、正しい係受
け関係を持つものを利用者に選択させるという方法であ
る。

【００１５】しかし、係受け関係の曖昧性によって生じ
る解釈候補の数は、係受け先が曖昧である候補の数に関
して組合せ的に増加するものであり、解釈候補の数は非
常に多くなる可能性がある。例えば、構成要素の数が６
個の場合、図１に示すような係受け構造の候補が存在
し、この中から正しい構造を選択させることは、利用者
に大きな負担を与える。さらに、この候補は、要素数が
増えるにつれて増加し、例えば要素数が７となると、可
能な係受け構造は、図２に示すように、組合せは爆発的
に増加することになる。そのため、このような候補の中
から、正しい係受け関係を持つ候補を選択することは非
常に難しく、利用者に大きな負担を強いる問題点があ
る。

【００１６】

【発明が解決しようとする課題】自然言語対話装置にお
いて、問題点をまとめると下記のようになる。

【００１７】（１） 利用者の入力文の解釈における曖
昧性を解消するための選択制約知識を予め充分用意でき
ないという問題点。

【００１８】（２） 選択制約知識を予め充分用意でき
ないと、曖昧性が残り解釈を一意に決定できないという
問題点。

【００１９】（３） 一意に決定できないと、その結果
生じた曖昧な候補をすべて列挙して解釈を選択させるこ
とになり、利用者が非常に多くの解釈候補の正誤の判断
をしなくてはいけないという問題点。

【００２０】本発明はこのような事情を考慮してなされ
たもので、自然言語による利用者の入力の解釈におい
て、複数の解釈候補が残り、曖昧性が残り、曖昧性が生
じた場合に、それらの解釈候補から正しい解釈を選択す
るための選択制約規則の仮説を動的に生成し、その仮説
の真偽を利用者に尋ねる質問を生成して、その質問に対
する利用者の応答に応じて、適切な解釈を決定すること
のできる自然言語処理装置を提供する。

【００２１】また、本発明にかかる自然言語処理装置で
は、曖昧性解消のために生成した選択制約の仮説の真偽
についての質問への利用者の応答に応じて、その結果得
られた知識を自動的に登録することによって、効率的に
選択制約知識を蓄積することができる自然言語処理装置
をも提供する。

【００２２】さらに、解釈候補の曖昧性解消のための質
問の提示順序を適切に決定することによって、利用者の
負担がもっとも少なくなるようにして、曖昧性解消と選
択制約知識の抽出を行なうことができる自然言語処理装
置及びその方法を提供する。

【００２３】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、入力
された自然言語文を統語的な要素に分解し、各要素間の
係受け関係を解析し係受け構造候補を抽出する構文解析
手段と、自然言語中に現れる統語的な要素間の係受け関
係に関する制約知識を記録した制約知識記憶手段と、前
記構文解析手段によって抽出された各係受け構造候補に
対し、制約知識記憶手段に記憶されている知識を適用し
て、係受け構造候補の曖昧性を解消し、制約知識に適合
する解釈候補を選択する解釈候補選択手段と、この解釈
候補選択手段によって選択された解釈候補の集合を受け
取り、それら候補間の曖昧性を解消するための選択制約
の仮説を生成する仮説生成手段と、この仮説生成手段に
よって生成された仮説の真偽を利用者に問うための質問
を生成し利用者に提示する仮説確認手段と、この仮説確
認手段によって提示された質問に対する利用者の応答を
受け取り、受理された利用者の応答を解釈し、前記解釈
候補選択手段により選択されている解釈候補から利用者
の自然言語入力文に対する解釈を選択する応答解釈手段
とを有したことを特徴とする自然言語処理装置である。

【００２４】請求項２の発明は、前記仮説生成手段によ
って生成された仮説と、前記応答解釈手段によって利用
者の応答から得られるその仮説の真偽を受け取り、その
仮説と真偽の組を、制約知識として新たに制約知識記憶
手段に追加登録する制約知識学習手段を有したことを特
徴とする請求項１記載の自然言語処理装置である。

【００２５】請求項２の発明の自然言語処理装置は、請
求項１の発明に制約知識学習手段を付加する。

【００２６】これによって、仮説確認手段からの質問に
対する利用者の応答によって判明した曖昧性解消仮説の
真偽を制約知識記憶手段に追加登録し、以後の自然言語
対話処理で利用する。

【００２７】請求項３の発明は、前記解釈候補選択手段
によって選択された解釈候補と、前記仮説生成手段によ
って生成される仮説の集合を受け取り、前記仮説確認手
段によって生成される質問の提示順序の評価を行う評価
手段と、この評価手段によって決定された順序に沿っ
て、仮説確認質問を行う質問提示手段とを有したことを
特徴とする請求項１または請求項２記載の自然言語処理
装置である。

【００２８】請求項３の発明の自然言語処理装置は、下
記のようなものである。

【００２９】まず、請求項１の発明に評価手段と質問提
示手段を付加した場合には、解釈候補選択手段によって
選択された解釈候補と、曖昧性解消仮説生成手段によっ
て生成される選択制約仮説の集合を受取り、仮説確認手
段によって生成される質問の提示順序の評価を行ない、
質問提示手段で、評価手段によって決定された順序に沿
って、仮説確認質問を行なう。

【００３０】また、請求項２の発明に評価手段と質問提
示手段を付加した場合には、解釈候補選択手段によって
選択された解釈候補と、仮説生成手段によって生成され
る選択制約仮説の集合を受取り、仮説確認手段によって
生成される質問の提示順序の評価を行ない、質問提示手
段で、評価手段によって決定された順序に沿って、仮説
確認質問を行なうとともに、仮説確認手段からの質問に
対する利用者の応答によって判明した曖昧性解消仮説の
真偽を制約知識記憶手段に追加登録し、以後の自然言語
対話処理で利用する。

【００３１】請求項４の発明は、入力された自然言語文
を統語的な要素に分解し、各要素間の係受け関係を解析
し係受け構造候補を抽出する構文解析ステップと、この
構文解析ステップによって抽出された各係受け構造候補
に対し、自然言語中に現れる統語的な要素間の係受け関
係に関する制約知識を記録した制約知識記憶手段に記憶
されている知識を適用して、係受け構造候補の曖昧性を
解消し、制約知識に適合する解釈候補を選択する解釈候
補選択ステップと、この解釈候補選択ステップによって
選択された解釈候補の集合を受け取り、それら候補間の
曖昧性を解消するための選択制約の仮説を生成する仮説
生成ステップと、この仮説生成ステップによって生成さ
れた仮説の真偽を利用者に問うための質問を生成し利用
者に提示する仮説確認ステップと、この仮説確認ステッ
プによって提示された質問に対する利用者の応答を受け
取り、受理された利用者の応答を解釈し、前記解釈候補
選択ステップにおいて選択されている解釈候補から利用
者の自然言語入力文に対する解釈を選択する応答解釈ス
テップとを有したことを特徴とする自然言語処理方法で
ある。

【００３２】

【作 用】請求項１から３の発明の自然言語処理装置の
具体的な説明を行なうため、利用者から「転写式のプリ
ンタ付きの携帯型ワープロの品番を、表示せよ」という
入力が成され、その入力のうちの「転写式のプリンタ付
きの携帯型ワープロの品番」の部分の解釈を行なう場合
を考えることとする。

【００３３】まず、処理対象の自然言語入力文に対し、
構文解析などを施し、統語的な構成要素に分解し、各構
成要素間の係受け関係を解析し、その係受け構造候補を
生成する。

【００３４】具体的には、構成要素として、「転写式
（の）」、「プリンタ（付きの）」、「携帯型」、「ワ
ープロ（の）」、および「品番」が抽出される。なお、
ここで、これらの構成要素の括弧部分は、助詞および助
詞相当語部分を表す。これらの構成要素間の係受け関係
について、「係受けは後方の要素に対してのみ行なわれ
る」という統語的規則によって、まず、最後から２つめ
の要素「ワープロ（の）」は、最後の要素「品番」に係
ることが決定する。さらに、「係受け関係は非交差であ
る」という統語的知識によって、係受け関係の候補は図
３に示すような候補が考えられる。

【００３５】なお、「係受け関係が非交差である」と
は、ｉ番目の要素が、後方にあるｊ（ｉ＜ｊ）番目の要
素に係っている場合、その両者にはさまれた要素ｋ（ｉ
＜ｋ＜ｊ）が存在する場合、その係り先は、（ｋ＋１）
番目からｊ番目の要素に限定され、（ｊ＋１）番目以降
の要素には係らないということを意味しており、係受け
関係を表す矢印に図３の（Ｘ）の矢印部のような交差が
無いということを意味している。

【００３６】（１）では、構成要素「転写式（の）」が
「プリンタ（付き）の」に係り、「プリンタ（付き
の）」が、「携帯型」に係り、「携帯型」が「ワープロ
（の）」に係り、「ワープロ（の）」が「品番」に係る
ことを表している。

【００３７】さらに、３番目の構成要素「携帯型」が他
の名詞と連接することによって複合名詞を構成する要素
であるという統語的な知識と、そのような要素には係受
けが行なわれず、複合名詞を構成する「携帯型」に連接
する要素に係受けが行なわれるという統語的な規則か
ら、構文解析手段によって、「転写式（の）」が「携帯
型」に係らないことと、「プリンタ（付きの）」が「携
帯型」に係らないことなどが決定され、図４の５つの係
受け構造候補が得られたとする。

【００３８】続いて、選択制約知識手段に記憶されてい
る、例えば「ワープロ（の）」は「キーボード」に係り
得るが、「木造（の）」は「ワープロ」に係り得ないと
いったような選択制約知識を利用して、構文解析手段に
よって生成された係受け構造候補を絞り込み、解釈候補
を選択する。ここでは、適応可能な制約知識がなかった
と仮定し、図４の候補がそのまま解釈候補となったとす
る。

【００３９】続いて、仮説生成手段によって、解釈候補
から曖昧性を解消するための制約の仮説が生成される。
例えば、ここでは、「転写式（の）」が「プリンタ」に
係り得る、あるいは係り得ないという制約の仮説や、
「プリンタ（付きの）」が「品番」に係るかどうかとい
った制約の仮説のような、現在残っている解釈候補の曖
昧性を解消するのに利用可能な制約の仮説が生成され
る。

【００４０】続いて、生成された仮説の真偽を利用者に
問う質問が、仮説確認手段によって生成され、利用者に
提示される。

【００４１】なお、仮説確認質問の生成と提示におい
て、質問の提示順序の評価を行ない、より効率的で、利
用者の負担の少なくなる順番で質問が行なわれる。

【００４２】続いて、質問に対する利用者の応答を、応
答解釈手段によって受取り、そこで得られる仮説の真偽
に応じて解釈候補の選択を行なうことによって、入力の
係受けに関する曖昧性の解消を行なう。

【００４３】なお、請求項２及び３の発明の自然言語処
理装置では、この利用者の応答の解釈の結果得られた仮
説の真偽を、新たな制約知識として、制約知識記憶手段
に追加登録し、本自然言語処理装置での以後の対話処理
で利用する。

【００４４】本発明によれば、自然言語による利用者の
入力の解釈において、複数の解釈候補が残り、曖昧性が
生じた場合にも、それらの解釈候補から正しい解釈を選
択するための選択制約規則の仮説を動的に生成し、その
仮説の真偽を利用者に尋ねる質問を生成して、その質問
に対する利用者の応答を解釈することによって、適切な
解釈を決定することが可能となる。

【００４５】また、本発明の自然言語処理装置では、曖
昧性解消のために生成した選択制約の仮説の真偽につい
ての質問への利用者の応答に応じて、その結果得られた
知識を自動的に登録することによって、この知識を以後
の対話における曖昧性解消に利用することが可能とな
る。また、この方法によって、選択制約知識を効率的に
抽出／蓄積することが可能となる。

【００４６】さらに、解釈候補の曖昧性解消のための質
問の提示順序を適切に決定することによって、曖昧性解
消と選択制約知識の抽出における利用者の負担を、軽減
することが可能となる。

【００４７】

【実施例】図５から図１８に基づいて本発明の一実施例
に係る自然言語対話装置について説明する。

【００４８】図５は、同実施例の回路構成を示すブロッ
ク図である。

【００４９】図５の入力手段２０１は、例えば、キーボ
ードなどからなり、本実施例にかかる自然言語対話装置
へ利用者から自然言語文からなる入力が行なわれる。ま
た、該入力手段２０１は、本装置を、例えば、音声認識
入力装置などの他の自然言語処理装置と組合わせて使用
する場合のインターフェースとして機能するようにして
いる。この入力手段２０１から入力される自然言語文デ
ータは、構文解析手段２０２へと送られる。

【００５０】図５の構文解析手段２０２は、入力手段２
０１から入力される自然言語文データを受取り、自然言
語文データを統語的な構成要素に分解するとともに、予
め用意した文法と辞書を用いて構文解析を行ない、その
解析結果を構文解析結果記憶手段２０３に記録するとと
もに、解析において生じた係受け関係の曖昧性のすべて
の候補を解釈候補記憶手段２０６に記録するようにして
いる。なお、ここでは、「係受け関係は非交差である」
という制約に合致しない係受け関係の候補の刈り込みも
行なわれる、係受け関係が非交差である候補のみ解釈候
補記憶手段２０６に記録される。

【００５１】図５の構文解析結果記憶手段２０３は、構
文解析手段２０２によって行なわれた自然言語入力文に
対する構文解析結果を記録する。この構文解析結果記憶
手段２０３に記録されている情報は、解釈候補を生成す
るために解釈候補洗濯手段２０５から参照される。

【００５２】図６は、構文解析結果記憶手段２０３の内
容例を表し、文内位置情報Ａ、要素表層情報Ｂ、要素品
詞情報Ｃ、助詞相当語情報Ｄなどが、分類され、記録さ
れる。なお、Ｅは格納アドレスである。

【００５３】構文解析結果記憶手段２０３の各エントリ
は、構文解析手段２０２によって抽出された入力文の構
成要素を表しており、文内位置情報Ａはその構成要素の
出現位置の情報を表している。また、要素表層情報Ｂ
は、その構成要素の助詞相当語部分を除いた部分の表層
文字列の情報を表している。また、要素品詞情報Ｃは、
その構成要素の助詞相当語部分を除いた部分の品詞情報
を表している。また、助詞相当語情報Ｄは、その構成要
素に付属している助詞相当語の表層文字列などの情報を
表している。なお、この助詞相当語情報Ｄの欄に記号
「−」が記録されている場合は、助詞相当語が存在しな
いことを表している。

【００５４】図５の選択制約知識記憶手段２０４は、解
釈候補洗濯手段２０５で利用する選択制約知識を記録す
る。なお、ここでの選択制約知識とは、自然言語文デー
タの構成要素間に係受け関係が成立し得るかどうかに関
する情報を表すものであり、あらかじめ用意され、記録
されるものである。また、本選択制約知識記憶手段２０
４には、曖昧性解消仮説記憶手段２０８に記憶されてい
る曖昧性解消仮説の内で、選択制約学習手段２１４によ
って、新しい選択制約規則として抽出された知識を追加
登録することもできる。

【００５５】図７は、選択制約知識記憶手段２０４の内
容の例を示し、係語表層情報Ａ、係語品詞情報Ｂ、係語
助詞相当語情報Ｃ、受語表層情報Ｄ、受語品詞情報Ｅ、
受語助詞相当語情報Ｆ、係受けタイプ情報Ｇなどが、分
類され、記録される。なお、Ｈは格納アドレスである。

【００５６】選択制約知識記憶手段２０４の各エントリ
は、それぞれ１つの係語と受語の間の選択制約知識を表
している。ここで、係語と受語とは、自然言語文データ
の構成要素間の係受け関係を考える場合において、係受
け元の構成要素を「係語（かかりご）」と呼ぶことと
し、係先の構成要素を「受語（うけご）」と呼ぶことに
する。つまり、ある構成要素Ｋからある構成要素Ｕへ係
受けがなされている場合には、Ｋが係語であり、Ｕが受
語となる。

【００５７】選択制約知識記憶手段２０４の各エントリ
の係語表層情報Ａは、各選択制約知識における係語の表
層文字列に関する情報が記録される。同様に、係語品詞
情報Ｂは、各選択制約知識の係語の品詞に関する情報を
記録する。また、係語助詞相当語情報Ｃは、係語にあた
る構成要素に付随している助詞および助詞相当語に関す
る情報を表している。

【００５８】同様に、各エントリの受語表層情報Ｄは、
各選択制約知識における受語の表層文字列に関する情報
が記録される。同様に、受語品詞情報Ｅは、各選択制約
知識の係語の品詞に関する情報を記録する。また、受語
助詞相当語情報Ｆは、係語にあたる構成要素に付随して
いる助詞および助詞相当語に関する情報を表している。

【００５９】なお、係語助詞相当語情報Ｃおよび受語助
詞相当語情報Ｆの欄に記号「−」が記録されているエン
トリは、それぞれ、係語あるいは受語にあたる構成要素
に助詞相当語がない場合を表している。また、同様に、
これらの欄に記号「＊」が記録されているエントリで
は、それぞれ係語あるいは受語にあたる構成要素の助詞
相当語に対する制限がなく、どのような助詞相当語が付
随していてもよいことを表している。

【００６０】選択制約知識記憶手段２０４の各エントリ
の係受けタイプ情報Ｇは、以上の係語表層情報Ａから受
語助詞相当語情報Ｆまでの条件に合致した係受けの候補
の成否に関する情報を記録し、この値が「可能」である
係受け候補は、正しい係受けである可能性があることを
表しており、この値が「不可能」である係受け候補が正
しくないことを表している。また、この値が「困難」で
ある係受け候補は、正しい係受けである可能性はある
が、その可能性が「可能」であるものより小さいことを
表している。

【００６１】図５の解釈候補洗濯手段２０５は、構文解
析手段２０２から、自然言語文入力の構成要素間の係受
けに関する曖昧性のすべての候補を受けとり、選択制約
知識記憶手段２０４に記憶されているすべての選択制約
知識と照合し、不可能な係受けを含まない候補を選択
し、自然言語入力文の解釈候補として、解釈候補記憶手
段２０６へと記録する。ここでは、同時に、各解釈候補
に含まれる係受けのうちで、選択制約知識記憶手段２０
４で係受けタイプが「可能」となっているものと「困
難」となっているものの数がカウントされ、それぞれ、
対応する解釈候補記憶手段２０６のエントリの可能係受
け数情報Ｃと困難係受け数情報Ｄに記録される。

【００６２】図５の解釈候補記憶手段２０６は、構文解
析手段２０２における解析によって生じ係受け関係の曖
昧性に関するすべての候補が記録され、さらに、解釈候
補洗濯手段２０５によって選択された、選択制約知識記
憶手段２０４に記録されている選択制約知識に違反しな
い解釈候補が記録される。この解釈候補記憶手段２０６
に記録される解釈候補は、曖昧性解消仮説生成手段２０
７などから参照される。また、この解釈候補記憶手段２
０６の内容は、利用者への質問の応答から得られる情報
によって曖昧性を解消する応答解釈手段２１３によって
書き換えられることによって、最終的に曖昧性を減少さ
せた解釈が残される。そして、本自然言語対話装置全体
の処理の終了時に、この解釈候補記憶手段２０６に残さ
れている候補が、利用者からの自然言語入力文に対する
曖昧性の減少した解釈候補であり、本装置の出力とな
る。

【００６３】図８は、解釈候補記憶手段２０６の内容の
例を示し、解釈候補である係受けの候補の情報が、候補
記号情報Ａ、係受け関係リスト情報Ｂ、可能係受け数情
報Ｃ、困難係受け数情報Ｄと分類され記録される。な
お、Ｅは格納アドレスである。

【００６４】解釈候補記憶手段２０６の各エントリにお
いて、候補記号情報Ａは係受け関係の候補の識別記号が
記録される。また、各エントリの係受け関係リスト情報
Ｂには、その解釈候補での係受け関係の情報が記録され
る。このリストの各要素は、係受け関係にある係語と受
語に対応する、構文解析結果記憶手段２０３でのエント
リの文内位置情報Ａの内容が２つ組として記録される。
例えば、第８の格納アドレスＲ０１のエントリでは、係
受け関係リスト情報Ｂの内容が、［（１、２）（２、
４）（３、４）（４、５）］である。そして、このリス
トの第１番目の要素は「（１、２）」であるので、構文
解析結果記憶手段２０３で文内位置情報Ａが１の構成要
素「転写式（の）」が係語であり、文内位置情報Ａが２
の構成要素「プリンタ（付きの）」が受語であって、前
者の「転写式（の）」が後者の「プリンタ（付きの）」
に係ることを表現している。同様に、このリストの第２
番目の要素の「（２、４）」は、構文解析結果記憶手段
２０３で文内位置情報Ａが２の構成要素「プリンタ（付
きの）」が、文内位置情報Ａが４の構成要素「ワープロ
（付きの）」に係ることを表現している。以上説明した
ようにして、解釈候補記録部６の格納アドレスＲ０１の
係受け関係リスト情報Ｂ全体では、図４の（３）の係受
け構造を表している。同様に、第８のＲ０２〜Ｒ０５の
エントリは、それぞれ図４の（４）〜（１０）の係受け
構造を表現している。また、解釈候補記憶手段２０６の
各エントリにおいて、可能係受け数情報Ｃは、そのエン
トリの係受け関係リスト情報Ｂに記録されている係受け
関係の内で、その係受け関係に対応する選択制約知識記
憶手段２０４のエントリＱｉが存在し、かつエントリＱ
ｉの係受けタイプ情報Ｇの内容が「可能」である係受け
関係の数を記録する。同様に、解釈候補記憶手段２０６
の各エントリにおいて、困難係受け数情報Ｄは、そのエ
ントリの係受け関係リスト情報Ｂに記録されている係受
け関係の内で、その係受け関係に対応する選択制約知識
記憶手段２０４のエントリＱｊが存在し、かつエントリ
Ｑｊの係受けタイプ情報Ｇの内容が「困難」である係受
け関係の数を記録する。

【００６５】図５の曖昧性解消仮説生成手段２０７は、
構文解析結果記憶手段２０３の内容と、解釈候補記憶手
段２０６の内容を参照して、利用者からの自然言語文入
力の係受け関係の解釈において生じた曖昧性を解消する
ための曖昧性解消仮説を生成し、曖昧性解消仮説記憶手
段２０８へと記録する。この曖昧性解消仮説生成手段２
０７が、第３の発明の中心的な役割を担うものであり、
ここで行なわれる処理の詳細は、後ほど説明する。

【００６６】図５の曖昧性解消仮説記憶手段２０８は、
曖昧性解消仮説生成手段２０７によって生成される、自
然言語文入力の曖昧性を解消するための仮説に関する情
報を記録する。

【００６７】図９は、曖昧性解消仮説記憶手段２０８の
内容の例を示し、曖昧性解消仮説生成手段２０７によっ
て生成された仮説が、仮説記号情報Ａ、係語位置情報
Ｂ、受語位置情報Ｃ、係受け距離情報Ｄ、適合候補リス
ト情報Ｆ、および仮説真偽情報Ｇなどに分類され、記録
される。なお、Ｈは格納アドレスである。

【００６８】曖昧性解消仮説記憶手段２０８の各エント
リにおいて、仮説記号情報Ａは、生成された仮説を識別
するための記号を記録する。

【００６９】また、係語位置情報Ｂには、生成された選
択制約の仮説の、係語に相当する解析結果記憶手段２０
３のエントリの文内位置情報Ａの内容が記録され、受語
位置情報Ｃには、生成された選択制約の仮説の、受語に
相当する解析結果記憶手段２０３のエントリの文内位置
情報Ａの内容が記録される。以上の２つの情報が生成さ
れた仮説を表現する情報となっている。

【００７０】また、各エントリの係受け距離情報Ｄに
は、その選択制約の仮説での係語と受語の出現位置の間
の距離を表している。

【００７１】また、曖昧性解消仮説記憶手段２０８の各
エントリの適合候補数情報Ｅには、解釈候補記憶手段２
０６に記録されている係受け関係の係先候補の内で、そ
の仮説に適合する候補の数が記録される。ここで、「あ
る選択候補の仮説Ａにある解釈候補Ｃが適合する」と
は、仮説Ａが正しいとした場合に、解釈候補Ｃが、制約
Ａによって棄却されないということを意味することとす
る。

【００７２】さらに、曖昧性解消仮説記録部８の各エン
トリの適合候補リスト情報Ｆには、解釈候補記憶手段２
０６の候補の内で、その制約の仮説に適合する候補の候
補記号リストが記録される。

【００７３】また、各エントリの仮説真偽情報Ｇには、
利用者に対する問い合わせ質問の応答によって判明する
そのエントリが表す仮説の真偽の情報が記録される。な
お、この欄に記号「−」が記録されている場合は、対応
する仮説の真偽が不明であることを表している。

【００７４】続いて、以上のような情報によって構成さ
れている曖昧性解消仮説記憶手段２０８の内容を、例を
用いて説明する。

【００７５】例えば、図９の格納アドレスＳ０４のエン
トリでは、係語位置情報Ａが２で、受語位置情報Ｂが４
であるので、図６の構文解析結果記憶手段２０３から該
当する構成要素を調べることによって、係語「プリンタ
（付きの）」が、受語「ワープロ（の）」に係受けする
という仮説Ａ４を表現している。また、この格納アドレ
スＡ０４のエントリは、同時に、現在処理している利用
者からの自然言語入力において、この仮説Ａ４に関連す
る係語と受語の距離が２であることもまた表現してい
る。さらに、この選択制約の仮説Ａ４が正しいとする
と、解釈候補の内の候補Ｃ３、およびＣ９の２つの候補
のいずれかが正しいことになり、この仮説Ａ４が正しく
なかったとすると、残りの解釈候補のいずれかが正しい
ことになることもまた表現されていることになる。そし
て、仮説真偽情報Ｇの内容が記号「−」であることか
ら、この仮説Ａ４の真偽が現時点では不明であることが
表現されている。

【００７６】図５の仮説確認質問生成手段２０９は、構
文解析結果記憶手段２０３の内容と、曖昧性解消仮説記
憶手段２０８の内容を参照して、その仮説の真偽を利用
者に問うための自然言語文の質問を生成し、生成された
自然言語質問文を仮説質問記憶手段２１０に記録する。

【００７７】図５の仮説確認質問記憶手段２１０は、仮
説質問生成手段２０９によって生成された仮説質問文に
関連する情報を記録する。

【００７８】図１０は、仮説確認質問記憶手段２１０の
内容の例を示し、利用者に、曖昧性解消仮説の真偽を問
うための質問に関する情報が、質問表層情報Ａ、および
仮説記号情報Ｂなどと分類され、記録される。ここで、
Ｃは格納アドレスである。

【００７９】図５の質問提示手段２１１は、ディスプレ
イやプリンタ、あるいは音声出力装置などからなり、仮
説確認質問生成手段２０９によって生成され、仮説確認
質問記憶手段２１０に記録されている自然言語の質問文
を利用者に提示し、その質問に対する応答を利用者に促
すものである。

【００８０】図５の応答受理手段２１２は、キーボード
やマウスあるいは、音声認識装置などからなり、質問提
示手段２１１によって利用者に提示される質問に対する
「肯定」か「否定」の応答を受け取る。

【００８１】図５の応答解釈手段２１３は、応答受理手
段２１２から得られる、曖昧性解消仮説の真偽に対する
利用者の応答を受け取り、曖昧性解消仮説記憶手段２０
８の対応するエントリの仮説真偽情報Ｇの欄に、利用者
の応答が肯定である場合には記号「ｔ」を記録し、応答
が否定である場合には記号「ｆ」を記録する。さらに、
そのエントリの適合候補リスト情報Ｆを参照して、この
制約に適合する候補の候補記号のリストＣＬを得る。そ
して、判明した仮説の真偽が「真」、すなわち仮説真偽
情報Ｇの欄に記号「ｔ」が記録されている場合は、解釈
候補記憶手段２０６のエントリの内で、候補記号情報Ａ
の内容がリストＣＬに含まれないエントリを削除する。
また、判明した仮説の真偽が「偽」、すなわち仮説真偽
情報Ｇの欄に記号「ｆ」が記録されている場合は、解釈
候補記憶手段２０６のエントリの内で候補記号情報Ａの
内容がリストＣＬに含まれるエントリを削除することに
よって、解釈候補の曖昧性解消を行ない、絞り込みを行
なう。この応答解釈手段２１３で得られる曖昧性解消仮
説の真偽の情報は、選択制約学習手段２１４へと送られ
る。

【００８２】図５の選択制約学習手段２１４は、応用解
釈手段２１３から曖昧性解消仮説の真偽の情報を受け取
り、曖昧性解消仮説記憶手段２０８から対応する曖昧性
解消仮説を検索して、この両者の組を新しい選択制約知
識として、選択制約知識記憶手段２０４に追加登録す
る。この選択制約学習手段２１４が、第４の発明の中心
的役割を担うものであり、ここでの処理の詳細は後に述
べることとする。

【００８３】図５の仮設提示順序評価手段２１５は、解
釈候補記憶手段２０６、曖昧性解消仮説記憶手段２０
８、および仮説確認質問記憶手段２１０の内容を参照し
て、利用者に提示すべき仮説確認質問の順番を決定す
る。この仮説提示順序評価手段２１５が、第５の発明の
中心的役割を担うものであり、ここでの処理の詳細は後
に述べる。

【００８４】以上が本装置の構成と各構成部分の概略機
能である。

【００８５】続いて、本装置における処理の流れを示
す。なお、図１１は、この処理の流れを示したものであ
る。

【００８６】（全体の処理の流れ） （Ｓ１） 入力手段２０１から、利用者の自然言語文デ
ータが入力される。

【００８７】（Ｓ２） 構文解析手段２０２によって、
自然言語文データが解析され、結果が構文解析結果記憶
手段２０３と解釈候補記憶手段２０６に記録される。

【００８８】（Ｓ３） 制約知識記憶手段２０４を参照
して、解釈候補洗濯手段２０５によって、解釈候補記憶
手段２０６の候補の絞り込みが行なわれる。

【００８９】（Ｓ４） 曖昧性解消仮説記憶部７によっ
て、曖昧性を解消するための仮説が生成され、曖昧性解
消仮説記憶手段２０８に記録される。

【００９０】（Ｓ５） 仮説確認質問生成手段２０９に
よって、曖昧性解消仮説記憶手段２０８に記録されてい
る各仮説に対する質問文が生成され、仮説確認質問記憶
手段２１０に記録される。

【００９１】（Ｓ６） 利用者からの自然言語文の曖昧
性が解消するか、真偽の判明していない仮説が無くなる
まで、（Ｓ７）〜（Ｓ１１）の処理を行なう。

【００９２】（Ｓ７） 曖昧性解消仮説記憶手段２０８
に記録されている各仮説に対し、仮説提示順序評価処理
を行なう。

【００９３】（Ｓ８） （Ｓ７）の処理で最優先となっ
た仮説Ａｘに対応する質問を仮説確認質問記憶手段２１
０から、質問提示手段２１１へ送り、利用者に応答を促
す。

【００９４】（Ｓ９） 応答受理手段２１２で利用者の
応答を受け取り、「肯定」あるいは「否定」の情報を応
答解釈手段２１３へ送る。

【００９５】(Ｓ10) 応答解釈手段２１３に「肯定」
が送られた場合は、解釈候補記憶手段２０６から仮説Ａ
ｘに適合しない候補を削除し、「否定」が送られた場合
は、仮説Ａｘに適合する仮説を削除する。

【００９６】(Ｓ11) 選択制約学習手段２１４で、仮
説Ａｘに対する制約学習処理を行なう。

【００９７】以上の手順が終了した時点で、本装置の処
理によって曖昧性を軽減された解釈候補が、解釈候補記
憶手段２０６に記録されている。また、同時に選択制約
知識記憶手段２０４には、本装置の処理によって、新た
に抽出された選択制約知識が追加登録される。

【００９８】続いて、曖昧性解消仮説生成手段２０７、
選択制約学習手段２１４および仮説提示順序評価手段２
１５での処理の詳細について順に説明する。

【００９９】曖昧性解消仮説生成手段２０７での処理
は、下記の仮説生成手順Ａ〜Ｄによって行なわれる。

【０１００】（仮説生成手順Ａ） (a1) 構文解析結果記憶手段２０３に記録されてい
る、すべてのエントリＰｉに対して、順番に、以下の(a
2)〜(a5)の処理を行なう。

【０１０１】(a2) エントリＰｉの文位置情報Ａの内
容をレジスタＫに複写する。

【０１０２】(a3) レジスタＵに記号「−」を書き込
む。

【０１０３】(a4) 係受け曖昧性の有無を表現するレ
ジスタＺに記号「ｆ」を記録する。

【０１０４】(a5) 解釈候補記憶手段２０６のすべて
のエントリＲｊについて、順番に仮説生成手順Ｂを行な
う。

【０１０５】（仮説生成手順Ｂ） (b1) エントリＲｊの係受け関係リスト情報Ｂを参照
し、最初の数字がレジスタＫの内容と一致する要素Ｌを
検索する。

【０１０６】(b2) 要素Ｌの２つ目の数字をレジスタ
Ｘに複写する。

【０１０７】(b3) レジスタの内容が、記号「−」で
ない場合は(b5)へ進む。

【０１０８】(b4) レジスタＸの内容をレジスタＵに
複写し、エントリＲｊに対する仮説生成手順Ｂを終了す
る。

【０１０９】(b5) レジスタＵの内容とレジスタＸの
内容を比較し、その内容が等しい場合は(b9)へ進む。

【０１１０】(b6) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８を
検索して、係語位置情報Ｂの内容がレジスタＵの内容と
等しく、かつ受語位置情報Ｃの内容がレジスタＸの内容
と等しいエントリＳｚが存在する場合は、(b9)へ進む。

【０１１１】(b7) エントリＲｊに対して仮説生成手
順Ｃを行なう。

【０１１２】(b8) エントリＲｊに対する仮説生成手
順Ｂを終了する。

【０１１３】(b9) エントリＲｊが解釈候補記憶手段
２０６の最後の候補でない場合は(b12) へ進む。

【０１１４】(b10) レジスタＺの内容が「ｔ」でない
場合は、(b12) へ進む。

【０１１５】(b11) 仮説生成手順Ｄを行なう。

【０１１６】(b12) エントリＲｊに対する仮説生成手
順Ｂを終了する。

【０１１７】（仮説生成手順Ｃ） (c1) レジスタＺに記号「ｔ」を記録する。

【０１１８】(c2) 仮説生成手順Ｄを行なう。

【０１１９】(c3) レジスタＸの内容を、レジスタＵ
に複写する。

【０１２０】(c4) エントリＲｊが解釈候補記憶手段
２０６の最後の候補でない場合は、エントリＲｊに対す
る仮説生成手順Ｃを終了する。

【０１２１】(c5) 仮説生成手順Ｄを行なう。

【０１２２】(c6) エントリＲｊに対する仮説生成手
順Ｃを終了する。

【０１２３】（仮説生成手順Ｄ） (d1) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８に、新たなエン
トリＳ１を生成する。

【０１２４】(d2) 新たな仮説記号を生成しエントリ
Ｓ１の仮説記号情報Ａに記録する。

【０１２５】(d3) エントリＳ１の係語位置情報Ｂに
レジスタＫの内容を複写する。

【０１２６】(d4) エントリＳ１の受語位置情報Ｃに
レジスタＵの内容を複写する。

【０１２７】(d5) エントリＳ１の係受け距離情報Ｄ
に、レジスタＵの内容から、レジスタＬの内容を引いた
値を記録する。

【０１２８】(d6) 解釈候補記憶手段２０６の各エン
トリを調べ、係受け関係リスト情報Ｂに、レジスタＫの
内容とレジスタＵの内容の組を含むエントリの候補記号
情報Ａの内容のリストＲＬを得る。

【０１２９】(d7) リストＲＬを、エントリＳ１の適
合候補リスト情報Ｆに記録する。

【０１３０】(d8) リストＲＬの要素の数を、エント
リＳ１の適合候補数情報Ｅに記録する。

【０１３１】(d9) エントリＳｋの仮説真偽情報Ｇ
に、記号「−」を記録する。

【０１３２】(d10) 仮説生成手順Ｄを終了する。

【０１３３】曖昧性解消仮説生成手段２０７での以上の
仮説生成手順Ａ〜Ｄに沿った処理を行なうことによっ
て、構文解析結果記憶手段２０３の内容と、解釈候補記
憶手段２０６の内容から、利用者からの自然言語文入力
の係受け関係に関する曖昧性を解消するための、選択制
約の仮説が生成され、曖昧性解消仮説記憶部７へと記録
される。

【０１３４】選択制約学習手段２１４での処理は、応答
解釈手段２１３の処理によって、新たに仮説真偽情報Ｇ
の内容が決定された曖昧性解消仮説記憶手段２０８のエ
ントリＳｉに対する下記の制約学習手順Ｅ〜Ｆによって
行なわれる。

【０１３５】（制約学習手順Ｅ） (e1) 選択制約知識記憶手段２０４に、新たなエント
リＱｉを生成する。

【０１３６】(e2) エントリＳｉの仮説真偽情報Ｇの
内容が「ｆ」である場合は、(e6)へ進む。

【０１３７】(e3) 制約学習手順Ｆを行なう。

【０１３８】(e4) エントリＱｉの係受けタイプ情報
Ｇに、記号「可能」を記録する。

【０１３９】(e5) (e8)へ進む。

【０１４０】(e6) 制約学習手順Ｆを行なう。

【０１４１】(e7) エントリＱｉの係受けタイプ情報
Ｇに、記号「困難」を記録する。

【０１４２】(e8) 解釈候補記憶手段２０６の各エン
トリに対して、可能係受け数情報Ｃ、困難係受け数情報
Ｄ、適合候補数情報Ｅ、および適合候補リスト情報Ｆの
値を再計算する。

【０１４３】(e9) 制約学習手順Ｅを終了する。

【０１４４】（制約学習手順Ｆ） (f1) エントリＳｉの係語位置情報Ｂを参照して、係
語の位置情報Ｌｋを得る。

【０１４５】(f2) エントリＳｉの受語位置情報Ｂを
参照して、受語の位置情報Ｌｕを得る。

【０１４６】(f3) 構文解析結果記憶手段２０３か
ら、文内位置情報Ａの内容がＬｋであるエントリＰｋを
検索する。

【０１４７】(f4) 構文解析結果記憶手段２０３か
ら、文内位置情報Ａの内容がＬｕであるエントリＰｕを
検索する。

【０１４８】(f5) エントリＱｉの係語表層情報Ａ
に、エントリＬｋの要素表層情報Ｂの内容を複写する。

【０１４９】(f6) エントリＱｉの係語品詞情報Ｂ
に、エントリＬｋの要素品詞情報Ｃの内容を複写する。

【０１５０】(f7) エントリＱｉの係語助詞相当語情
報Ｃに、エントリＬｋの助詞相当語情報Ｄの内容を複写
する。

【０１５１】(f8) エントリＱｉの受語表層情報Ｄ
に、エントリＬｕの要素表層情報Ｂの内容を複写する。

【０１５２】(f9) エントリＱｉの受語品詞情報Ｅ
に、エントリＬｕの要素品詞情報Ｃの内容を複写する。

【０１５３】(f10) エントリＱｉの受語助詞相当語情
報Ｆに、エントリＬｕの助詞相当語情報Ｄの内容を複写
する。

【０１５４】(f11) 制約学習手順Ｆを終了する。

【０１５５】仮説提示順序評価手段２１５での処理は、
仮説の提示順序評価処理の各時点において、適合候補リ
スト情報Ｆが空でない仮説と、その時点に解釈候補記憶
手段２０６に記録されている全ての解釈候補の候補記号
を含まない仮説との中から、順序評価手順Ｇ〜Ｉによっ
て、最優先の仮説を選択する。なお、図１２は、順序評
価手順の処理の流れを示す。

【０１５６】（順序評価手順Ｇ） (g1) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８に記録されてい
る仮説の内で、その真偽が不明であることを表す記号
「−」が仮説真偽情報Ｇに記録されている各エントリＳ
ａに対して順序評価手順Ｈを施す。

【０１５７】(g2) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８に
記録されている仮説の内で、その真偽が、 (g1)の処理
後も相変わらず不明であることを表す記号「−」が仮説
真偽情報Ｇに記録されている各エントリＳｂに対して順
序評価手順Ｉを施す。

【０１５８】(g3) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８に
記録されている仮説の内で、順序評価手順Ｉによって、
その仮説の真偽が真である可能性が高いと判断されたこ
とを表す記号「○」が仮説真偽情報Ｇに記録されている
エントリＳｃで存在する場合は、そのようなエントリの
中で、適合候補数情報Ｅの値が最小のエントリを、最優
先の仮説にすることを決定して、順序評価手順Ｇを終了
する。

【０１５９】(g4) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８に
記録されている仮説の内で、仮説真偽情報Ｇに、記号
「−」が記録されているエントリＳｄが存在する場合
は、そのようなエントリの中で、適合候補数情報Ｅの内
容が、解釈候補記憶手段２０６に含まれる解釈候補数の
１／２に最も近いエントリを、最優先の仮説にすること
を決定し、順序評価手順Ｇを終了する。

【０１６０】(g5) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８に
記録されている仮説の内で、仮説真偽情報Ｇに、その仮
説が可能な係受けであることを表す記号「ｐ」が記録さ
れているエントリＳｅが存在する場合は、そのようなエ
ントリの中で、適合候補数情報Ｅの値が最小のエントリ
を、最優先の仮説にすることを決定し、順序評価手順Ｇ
を終了する。

【０１６１】(g6) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８に
記録されている仮説の内で、仮説真偽情報Ｇに、その仮
説が困難な係受けであることを表す記号「ｕ」が記録さ
れているエントリＳｆの中で、適合候補数情報Ｅの内容
が、解釈候補記憶手段２０６に含まれる解釈候補数情報
Ｅの値が最大のエントリを、最優先の仮説にすることを
決定し、順序評価手順Ｇを終了する。

【０１６２】以上の手順では、まず(g1)で、順序評価手
順Ｈによって、選択制約知識記憶手段２０４に記録され
ている制約知識によって、真偽を推定できる仮説に対し
て、記号「ｐ」あるいは「ｕ」が記録される。続いて、
(g2)で、この時点でも真偽が不明な仮説について、順序
評価手順Ｉによって、その仮説が関与する解釈候補に含
まれる他の係受け関係の確からしさを利用して、その仮
説の確信度の評価が行なわれる。以上の準備の後、真偽
が未定の仮説の内で、ある基準以上の確信度をもつ仮説
が存在する場合は、そのような仮説の内で、解釈候補を
最も絞り込める仮説が、(g3)で選択される。そのような
確信度を持つ仮説が存在しない場合は、真偽が判明して
いない仮説の内で、解釈候補をより均等に２分する仮説
が存在する場合は、そのような仮説が、(g4)で選択され
る。さらに、(g5)までの処理で適切な仮説が選択できな
かった場合には、(g1)の順序評価手順Ｈで、選択制約知
識を利用してなされた真偽の推定結果が誤っていること
になる。そこで、(g1)の処理で、可能な仮説であると推
定され記号「ｐ」の記録されている仮説の内で、最も解
釈候補を絞り込める仮説が、(g5)で選択される。以上ま
ででの処理でも、最優先の伝説が選択されなかった場合
には、(g1)の処理で、困難な仮説であると推定され、記
号「ｕ」が記録されている仮説の内で、最も適合候補数
の大きなものを、(g6)で最優先の仮説に決定する。な
お、同一の優先順位を持つ仮説が複数存在する場合に
は、曖昧性解消記憶手段２０８のより先頭に近いエント
リに記録されている仮説を優先させる。

【０１６３】（順序評価手順Ｈ） (h1) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８のエントリＳａ
の、係語位置情報Ａを参照し、係語の位置情報Ｌｋを得
る。

【０１６４】(h2) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８の
エントリＳａの、受語位置情報Ｂを参照し、受語の位置
情報Ｌｕを得る。

【０１６５】(h3) 構文解析結果記憶手段２０３か
ら、文内位置情報ＡがＬｋと等しいエントリＰｋを得
る。

【０１６６】(h4) 構文解析結果記憶手段２０３か
ら、文内位置情報ＡがＬｕと等しいエントリＰｕを得
る。

【０１６７】(h5) 構文解析結果記憶手段２０３のエ
ントリＰｋとエントリＰｕを参照して、選択制約知識記
憶手段２０４のエントリの内で、係語表層情報Ａ〜係語
助詞相当語情報Ｆの内容が、エントリＰｋの要素表層情
報Ｂ〜助詞相当語情報Ｄと、エントリＰｕの要素表層情
報Ｂ〜係語助詞相当語情報Ｄと一致するエントリＱｘを
検索する。

【０１６８】(h6) (h5)の条件に合うエントリＱｘが
存在しない場合は、エントリＳａに対する順序評価Ｈを
終了する。

【０１６９】(h7) エントリＱｘの係受けタイプ情報
Ｇの内容が、「可能」である場合、エントリＳａの仮説
真偽情報Ｇに、記号「ｐ」を記録する。

【０１７０】(h8) エントリＱｘの係受けタイプ情報
Ｇの内容が、「困難」である場合、エントリＳａの仮説
真偽情報Ｇに、記号「ｕ」を記録する。

【０１７１】（順序評価手順Ｉ） (i1) 候補数カウンタＡを０にする。

【０１７２】(i2) 得点カウンタＰを０にする。

【０１７３】(i3) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８の
エントリＳｂの、適合候補リスト情報Ｆに記録されてい
る各候補記号Ｃｉについて、以下の(i4)〜(i7)を行な
う。

【０１７４】(i4) 解釈候補記憶手段２０６から、候
補記号情報Ａの内容、候補記号Ｃｉと一致するエントリ
Ｒｂｉを得る。

【０１７５】(i5) エントリＲｂｉの、可能係受け情
報Ｃの内容に予め設定した正の重み値Ｗ１を掛けた値
を、得点カウンタＰに足し込む。

【０１７６】(i6) エントリＲｂｉの、困難係受け情
報Ｄの内容に予め設定した負の重み値Ｗ２を掛けた値
を、得点カウンタＰに足し込む。

【０１７７】(i7) 候補数カウンタＡを、１インクリ
メントする。

【０１７８】(i8) 得点カウンタＰの内容を候補数カ
ウンタＡで割り、平均を算出する。

【０１７９】(i9) エントリＳｂの、係受け距離情報
Ｄの内容に予め設定した負の重み値Ｗ３を掛けた値を、
得点カウンタＰに足し込む。

【０１８０】(i10) 得点カウンタＰの内容が、予め設
定した仮説評価閾値Ｔｈより大きな値である場合は、エ
ントリＳｂの仮説真偽情報Ｇに、記号「○」を記入す
る。

【０１８１】以上が本装置の構成とその機能である。

【０１８２】ここで上述した処理について、具体例を用
いて、図５〜図１８を参照して更に詳しく説明する。な
お、以下でＴ１〜Ｔ８０は時点を表す。また、図１８
は、処理全体での利用者と本自然言語対話装置の間の対
話の様子と、その結果に応じて解釈候補が絞り込まれて
いく様子を表している。

【０１８３】Ｔ１：まず、利用者から、入力手段２０１
を通じて前述の自然言語文例「転写式のプリンタ付きの
携帯型ワープロの品番を、表示せよ」が入力され、その
入力のうちの名詞句１「転写式のプリンタ付きの携帯型
ワープロの品番」の部分の解釈を開始する。なお、この
時点では、選択制約知識記憶手段２０４の内容は、空で
あったものとする。

【０１８４】Ｔ２：名詞句１は入力手段２０１から構文
解析手段２０２へと渡され構文解析を施され、統語的な
要素に分解され、図６に示すように構文解析結果記憶手
段２０３に記録される。ここではまた、統語的知識と係
受け関係の非交差制約に適合する、構成要素間の係受け
関係の候補が抽出され、図８に示す通りに解釈候補記憶
手段２０６に記録される。なお、解釈候補記憶手段２０
６に記録されている５つの解釈候補；Ｃ３〜１０は、そ
れぞれ、図１８に示した係受け構造を表している。

【０１８５】続いて、曖昧性解消仮説生成処理が行なわ
れる。

【０１８６】Ｔ３：解釈候補洗濯手段２０５によって、
解釈候補記憶手段２０６に記録されている５つの解釈候
補に対して、選択制約知識記憶手段２０４に記録されて
いる制約知識との照合が行なわれる。しかし、この時点
では、どの解釈候補についても関連する選択制約知識が
存在しないので、解釈候補記憶手段２０６の内容は不変
である。

【０１８７】Ｔ４：続いて、曖昧性解消仮説記憶部７に
よって曖昧性解消のための制約の仮説の生成が行なわれ
る。

【０１８８】Ｔ５：まず、仮説制約生成手順Ａの(a1)に
よって、図６の構文解析結果記憶手段２０３の格納アド
レスＰ０１から処理が行なわれる。

【０１８９】Ｔ６：(a2)の処理によって、レジスタＫに
「１」が記録される。

【０１９０】Ｔ７：同様に(a3)〜(a4)で、レジスタＵに
「−」が記録され、レジスタＺに「ｆ」が記録される。
なお、各時点における各レジスタの内容が図１３に示さ
れている。

【０１９１】Ｔ８：(a5)で、まず解釈候補記憶手段２０
６のエントリＲ０１について仮説生成手順Ｂが開始され
る。

【０１９２】Ｔ９：(b1)で、エントリＲ０１の係受け関
係リスト情報Ｂの内容から、要素Ｌとして（１、２）が
見つけられる。

【０１９３】Ｔ10：(b2)で、Ｌの２つ目の数字「２」が
レジスタＸに複写される。

【０１９４】Ｔ11：(b3)で、レジスタＵが「−」である
ので、(b4)へ進む。

【０１９５】Ｔ12：(b4)で、レジスタＸの内容をレジス
タＵに複写し、エントリＲ０１に対する仮説生成手順Ｂ
を終了する。

【０１９６】Ｔ13：(a5)へ戻り、解釈候補記憶手段２０
６の次のエントリＲ０２について仮説生成手順Ｂを開始
する。

【０１９７】Ｔ14：(b1)によって、エントリＲ０２の係
受け関係リスト情報Ｂの内容から、要素Ｌとして、
（１、２）が得られる。

【０１９８】Ｔ15：(b2)で、「２」がレジスタＸに複写
される（この場合は不変）。

【０１９９】Ｔ16：(b3)で、レジスタが「−」でないの
で、(b5)へ進む。

【０２００】Ｔ17：(b5)で、レジスタＵとレジスタＸの
内容が等しいので、(b9)へ進む。

【０２０１】Ｔ18：(b9)で、エントリＲ０２は解釈候補
記憶手段２０６の最後の候補でないので、 (b12)へ進
み、エントリＲ０２に対する仮説生成手順Ｂを終了す
る。

【０２０２】Ｔ19：(a5)へ戻り、解釈候補記憶手段２０
６の次のエントリＲ０３について、仮説生成手順Ｂを開
始する。

【０２０３】Ｔ20：Ｔ14〜Ｔ18までと同様の処理によっ
て、エントリＲ０３に対する仮説生成手順Ｂを終了す
る。

【０２０４】Ｔ21：(a5)へ戻り、解釈候補記憶手段２０
６の次のエントリＲ０４について、仮説生成手順Ｂを開
始する。

【０２０５】Ｔ22：(b1)で、エントリＲ０４の係受け関
係リスト情報Ｂから、要素Ｌとして（１、４）が得られ
る。

【０２０６】Ｔ23：(b2)で、要素Ｌの２つ目の要素
「４」をレジスタＸに複写する。

【０２０７】Ｔ24：(b3)で、レジスタＵが「−」でない
ので、(b5)へ進む。

【０２０８】Ｔ25：(b5)で、レジスタＵとレジスタＸの
内容が異なるので、(b6)へ進み、エントリＳｚを検索す
るが、曖昧性解消仮説記憶手段２０８は空なので、(b7)
へ進み、仮説生成手順Ｃを開始する。なお、図１４は、
処理の各時点における曖昧性解消仮説記憶手段２０８の
内容を示している。

【０２０９】Ｔ26：(c1)で、レジスタＺに「ｔ」を記録
する。

【０２１０】Ｔ27：(c2)で、仮説生成手順Ｄを開始す
る。

【０２１１】Ｔ28：(d1)で、曖昧性解消仮説記憶手段２
０８に新しいエントリＳ０１を生成する。

【０２１２】Ｔ29：(d2)の処理によって、新しく仮説記
号「Ａ１」を生成し、エントリＳ０１の仮説記号情報Ａ
の欄に記録する。

【０２１３】Ｔ30：同様に(d3)〜(d5)の処理によって、
レジスタＫの内容「１」、レジスタＵの内容「２」、こ
の両者の差「１」が、それぞれエントリＳ０１の係語位
置情報Ｂ〜係受け距離情報Ｄに記録される。

【０２１４】Ｔ31：(d6)で、解釈候補記憶手段２０６の
内容から、レジスタＫの内容「１」とレジスタＵの内容
「２」の組（１、２）を、係受け関係リスト情報Ｂに含
んでいるエントリが検索され、エントリＲ０１、エント
リＲ０２およびエントリＲ０３が得られる。さらに、こ
れら３つのエントリの候補記号情報Ａを参照することに
よって、候補記号のリストＲＬとして［Ｃ３、Ｃ４、Ｃ
５］が得られる。

【０２１５】Ｔ32：(d7)で、リストＲＬの内容がエント
リＳ０１の適合候補リスト情報Ｆに記録され、(d8)でリ
ストＲＬの要素の数「３」が、エントリＳ０１の適合候
補数情報Ｅに記録される。

【０２１６】Ｔ33：(d9)で、エントリＳ０１の仮説真偽
情報Ｇに記号「−」が記録される。

【０２１７】Ｔ34： (d10)で、仮説生成手順Ｄを終了
し、(c3)へ戻る。

【０２１８】Ｔ35：(c3)で、レジスタＸの内容「４」が
レジスタＵに複写される。

【０２１９】Ｔ36：(c4)で、エントリＲ０４は、解釈候
補記憶手段２０６での最後の候補ではないので、エント
リＲ０４に対する仮説生成手順Ｃを終了し(b7)に戻る。

【０２２０】Ｔ37：(b7)で、エントリ０４に対する仮説
生成手順Ｂを終了する。

【０２２１】Ｔ38：(a8)へ戻り、解釈候補記憶手段２０
６の最後のエントリＲ０５について、仮説生成手順Ｂを
開始する。

【０２２２】Ｔ39：(b1)〜(b2)で、要素Ｌとして（１、
５）を得て、「５」をレジスタＸに複写する。

【０２２３】Ｔ40：(b3)で、(b5)へ進み、レジスタＸと
レジスタＵの内容が異なり、かつ、(b6)で該当するエン
トリＳｚが混在しないので、(b7)へ進み、仮説生成手順
Ｃを開始する。

【０２２４】Ｔ41：(c1)で、レジスタＺに「ｔ」が記録
される。

【０２２５】Ｔ42：(c2)で、仮説生成手順Ｄを開始す
る。

【０２２６】Ｔ44：(d1)〜(d10) で、Ｔ28〜Ｔ33と同様
の処理によって、曖昧性解消仮説記憶手段２０８に新た
なエントリＳ０２が生成され、図１４に示す通りの情報
が記録される。

【０２２７】Ｔ45： (d10)で、仮説生成手順Ｄを終了
し、(c3)へ戻る。

【０２２８】Ｔ46：(c3)で、レジスタＸの内容「５」
が、レジスタＵに複写される。

【０２２９】Ｔ48：(c4)で、エントリＲ０５は解釈候補
記憶手段２０６の最後の候補であるので、(c5)へ進み仮
説生成手順Ｄを開始する。

【０２３０】Ｔ48：(d1)〜(d10) で、Ｔ28〜Ｔ33と同様
の処理によって、曖昧性解消仮説記憶手段２０８に新た
なエントリＳ０３が生成され、図１４に示す通りの情報
が記録される。

【０２３１】Ｔ49： (d10)で、仮説生成手順Ｄを終了
し、(c6)へ戻る。

【０２３２】Ｔ50：(c6)で、仮説生成手順Ｃを終了し、
(b11) へ戻る。

【０２３３】Ｔ51： (b11)で、仮説生成手順Ｂを終了
し、(a1)へ戻る。

【０２３４】Ｔ51：(a1)で、構文解析結果記憶手段２０
３の次のエントリＰ０２を得て、(a2)〜(a4)で、Ｔ６〜
Ｔ７と同様の処理によって、レジスタＫに「２」が、レ
ジスタＵに記号「−」が、レジスタＺに記号「ｆ」が記
録される。

【０２３５】Ｔ52：(a5)で、解釈候補記憶手段２０６の
エントリＲ０１〜エントリＲ０５に対して、Ｔ８〜Ｔ50
と同様に、仮説生成手順Ｂの処理が行なわれ、曖昧性解
消仮説記憶手段２０８に、図１４に示したように、エン
トリＳ０４とエントリＳ０５が記録される。

【０２３６】Ｔ53： (b11)で、仮説生成手順Ｂを終了
し、(a1)へ戻る。

【０２３７】Ｔ54：(a1)で、構文解析結果記憶手段２０
３の次のエントリＰ０３〜Ｐ０５に対して、Ｔ51〜Ｔ53
と同様の処理が行なわれる。

【０２３８】以上述べた手順によって、曖昧性解消仮説
生成処理が行なわれ、最終的に図１４の時点Ｔ54の欄お
よび図９に示した情報が曖昧性解消仮説記憶手段２０８
に記録される。

【０２３９】Ｔ55：仮説確認質問生成手段２０９によっ
て、曖昧性解消仮説記憶手段２０８の各エントリの真偽
を利用者に質問するための自然言語質問文が生成され、
図１０に示すように仮説確認質問記憶手段２１０に記録
される。

【０２４０】続いて、仮説提示順序評価処理が行なわれ
る。なお、順序評価手順Ｉでの計算で利用される重み値
および仮説評価閾値の値を、Ｗ１＝５、Ｗ２＝−３、Ｗ
３＝８−１、Ｔｈ＝２とする。

【０２４１】Ｔ56：仮説提示順序評価処理Ｇが開始され
る。

【０２４２】Ｔ57：(g1)で、曖昧性解消仮説記憶手段２
０８から、仮説真偽情報Ｇの内容が記号「−」であるエ
ントリが検索され、エントリＳ０１〜Ｓ０７が得られ、
それぞれに対して順序評価手順Ｈが行なわれる。

【０２４３】Ｔ58：順序評価手順Ｈでは、その制約が
「可能」あるいは「困難」な制約であるという知識が、
選択制約知識記憶手段２０４に記録されているかどうか
が検査されるが、現時点では、選択制約知識記憶手段２
０４は空なので、エントリＳ０１〜Ｓ０７の仮説真偽情
報Ｇの内容は記号「−」のままで、順序評価手順Ｈを終
了する。

【０２４４】Ｔ59：(g2)で、再び、曖昧性解消仮説記憶
手段２０８から、仮説真偽情報Ｇの内容が記号「−」の
エントリが検索され、エントリＳ０１〜Ｓ０７が得ら
れ、それぞれに対して順序評価手順Ｉが行なわれる。

【０２４５】Ｔ60：順序評価手順Ｉでは、(i1)〜(i9)
で、Ｔ59で選択された各エントリに記録されている各仮
説の真偽値に対する確信度の算出が行なわれ、各エント
リに対する得点が図１５の通りに計算される。なお、図
１６の計算式「（（Ｗ１＊Ａ）＋（Ｗ２＊Ｂ））／Ｃ＋
（Ｗ３＊Ｄ）」の欄において、Ｗ１〜Ｗ３は重み値を表
す。また、Ａはその仮説に適合する候補に含まれる「可
能」な係受けの総数を表し、Ｂはその仮説に適合する候
補に含まれる「困難」な係受けの総数を表す。また、Ｃ
はその仮説に適合する候補の数を表し、Ｄは、その仮説
の係受けの距離を表している。また、得点の欄には、順
序評価手順Ｉによって算出される得点カウンタＰの内容
を表す。また、判定の欄には、算出された得点が、仮説
評価閾値Ｔｈより大きい場合は記号「○」が記入され、
仮説評価閾値Ｔｈより小さい場合には、記号「×」が記
入される。

【０２４６】Ｔ61： (i10)で、図１５に示すように、仮
説評価閾値Ｔｈより高い得点を持つ仮説が存在しないの
で、曖昧性解消仮説記憶手段２０８のどのエントリの仮
説真偽情報Ｇの欄にも記号「○」は記入されずに、順序
評価手順Ｉを終了する。

【０２４７】Ｔ62：(g3)に戻るが、曖昧性解消仮説記憶
手段２０８には、記号「○」の記録されたエントリが存
在しないので、(g4)へ進む。

【０２４８】Ｔ63：(g4)で、現時点で解釈候補記憶手段
２０６に記録されているエントリ数は５であるので、曖
昧性解消仮説記憶手段２０８の仮説真偽情報Ｇが記号
「−」の７つのエントリの内で、適合候補数情報Ｅの内
容が、２あるいは３のエントリＳ０１、Ｓ０４、Ｓ０
５、Ｓ０６、Ｓ０７が優先され、これら同一の優先順位
を持つ仮説の内、曖昧性解消仮説記憶手段２０８の先頭
に最も近いエントリＳ０１に記録されている仮説Ａ１
が、最優先の仮説に決定され、順序評価手順Ｇを終了す
る。

【０２４９】以上の処理によって、最も効率的に候補を
減らすことの出来る仮説として、仮説Ａ１が選択された
ことになる。

【０２５０】Ｔ64：続いて、仮説確認質問記憶手段２１
０から仮説Ａ１に対応する下記の質問文が、質問提示手
段２１１に送られ、利用者の回答を促す。

【０２５１】入力文の「転写式のプリンタ付きの携帯型
ワープロの品番」で、「転写式（の）」の係先は、「プ
リンタ」でよろしいですか？ Ｔ65：この質問に対して、応答受理手段２１２を通じ
て、利用者からの「肯定」の応答が応答解釈手段２１３
へと送られる。

【０２５２】Ｔ66：応答解釈部１２で、利用者からの回
答が「肯定」であったので、曖昧性解消仮説記憶手段２
０８の仮説Ａ１に対応するエントリＳ０１の適合リスト
情報Ｆの内容を参照して、解釈候補記憶手段２０６から
解釈候補Ｃ３、Ｃ４およびＣ５以外の候補を削除する。
なお、図１６に各時点における解釈候補記憶手段２０６
の内容を示している。

【０２５３】Ｔ67：以上の処理によって、真偽値が
「真」であることが判明した仮説Ａ１に対応する曖昧性
解消仮説記憶手段２０６のエントリＳ０１の、仮説真偽
情報Ｇに、記号「ｔ」が記録される。

【０２５４】以上の処理によって解釈候補が、Ｃ３、Ｃ
４およびＣ５の３つに絞り込まれている。続いて、今回
真偽の判明した仮説Ａ１に対応する曖昧性解消仮説記憶
手段２０８のエントリＳ０６に対する制約知識学習処理
Ｅが開始される。

【０２５５】Ｔ68：（ｅ１）で、選択制約知識記憶手段
２０４に、新たなエントリＱ０３が生成される。なお、
図１７は、各時点における選択制約知識記憶手段２０４
の内容を示している。

【０２５６】Ｔ69：（ｅ２）で、エントリＳ０１の仮説
真偽情報Ｇが「ｔ」であるので、（ｅ３）へ進み制約学
習手順Ｆが開始される。

【０２５７】Ｔ70：（ｆ１）で、Ｌｋとして、エントリ
Ｓ０１の係語位置情報Ｂの内容「１」が得られる。

【０２５８】Ｔ71：（ｆ２）〜（ｆ５）で、構文解析結
果記憶手段２０３のエントリＰ０１の情報が、エントリ
Ｑ０３へ複写される。

【０２５９】Ｔ72：（ｆ６）〜（ｆ10）で、Ｔ70〜Ｔ71
と同様の処理によって、構文解析結果記憶手段２０３の
エントリＰ０２の情報が、エントリＱ０３へ複写され
る。

【０２６０】Ｔ73：（ｆ11）で、制約学習手順Ｆを終了
し、（ｅ４）へ戻る。

【０２６１】Ｔ74：（ｅ４）で、エントリＱ０３の係受
けタイプ情報Ｇに、「可能」を記録し、（ｅ５）で、
（ｅ８）へ進む。

【０２６２】Ｔ75：（ｅ８）で、解釈候補記憶手段２０
６の各エントリに対して、可能係受け数情報Ｃ、困難係
受け数情報Ｄ、適合候補数情報Ｅ、適合候補リスト情報
Ｆの再計算が行なわれ、（ｅ９）で制約学習手順Ｅを終
了する。

【０２６３】以上の処理によって、新たな選択制約知識
として、選択制約知識記憶手段２０４のエントリＱ０３
の情報が学習されたことになる。

【０２６４】Ｔ76：続いて、仮説提示順序評価処理がＴ
56〜Ｔ60と同様の処理によって、行なわれ、順序評価手
順Ｉによって、図１５の時点Ｔ76の欄に示すように、各
仮説の得点が計算される。

【０２６５】Ｔ77：（ｉ10）で、曖昧性解消仮説記憶手
段２０８のエントリＳ０４とエントリＳ０５の仮説真偽
情報Ｇの欄に記号「○」が記入され、順序評価手順Ｉが
終了する。

【０２６６】Ｔ78：（ｇ３）へ戻り、記号「○」の記録
されているエントリＳ０４とエントリＳ０５の内で、適
合候補数情報Ｇの比較を行ない、より小さな値「１」を
持つエントリＳ０４に記録されている仮説Ａ４を最優先
の仮説に決定し、順序評価手順Ｇを終了する。

【０２６７】Ｔ79：Ｔ64〜Ｔ67と同様の処理がなされ、
仮説Ａ４が「真」であることが判明し、曖昧性解消仮説
記憶手段２０８のエントリＳ０４の仮説真偽情報Ｇに記
号「ｔ」が記録され、解釈候補がＣ１に一意に決定さ
れ、曖昧性が解消される。

【０２６８】Ｔ80：Ｔ68〜Ｔ75と同様の処理がなされ、
選択制約知識記憶手段２０４のエントリＱ０４が新たな
知識として学習される。

【０２６９】かくしてこのように構成された本装置によ
れば、自然言語による利用者の入力の解釈において、複
数の解釈候補が残り、曖昧性が生じた場合にも、それら
の解釈候補から正しい解釈を選択するための選択制約規
則の仮説を動的に生成し、その仮説の真偽を利用者に尋
ねる質問を生成して、その質問に対する利用者の応答を
解釈することによって、適切な解釈を決定することが可
能となる。また、本発明にかかる自然言語対話装置で
は、曖昧性解消のために生成した選択制約の仮説の真偽
についての質問への利用者の応答に応じて、その結果得
られた知識を自動的に登録することによって、この知識
を以後の対話における曖昧性解消に利用することが可能
となる。また、この方法によって、選択制約知識を効率
的に抽出／蓄積することが可能となる。さらに、解釈候
補の曖昧性解消のための質問の提示順序を適切に決定す
ることによって、曖昧性解消と選択制約知識の抽出にお
ける利用者の負担を、軽減することが可能となる。

【０２７０】なお、本発明の効果は上述した例に限定さ
れるものではない。

【０２７１】例えば、制約知識学習手段２１４での、選
択制約知識に学習において、利用者に提示した仮説が
「真」ではなかった場合にも、その情報を記録している
ので、その情報を後の処理に反映させることによって、
より効果的な処理が行なえる。

【０２７２】また、上述の実施例では、生成した係受け
の仮説の真偽を、利用者の自然言語文入力に関してのみ
問い合わせることによって、そのような係受けが可能で
あるかあるいは困難なものであるかを学習しているが、
さらに、一般的に言っても、そのような係受けが可能で
あるか、あるいはあり得ない係受けであるかどうかも
を、併せて利用者に問い合わせることによって、より一
般的な選択制約知識を学習することも可能となる。

【０２７３】また、仮説提示順序評価手段２１５での仮
説提示順序評価処理において、上述の評価基準Ｉと異な
った評価基準を用いることも可能である。

【０２７４】また、本実施例にかかる自然言語対話装置
を、例えば、従来の解釈候補列挙による曖昧性解消手段
と組み合わせることによって、本装置によって係受け関
係の曖昧性をある程度まで減少させた後に、その結果残
った候補を列挙して、利用者に提示し、選択させること
も可能であり、それによって、より効率的に曖昧性解消
を行なうことも可能となる。

【０２７５】

【発明の効果】請求項１、４の発明によれば、自然言語
による利用者の入力の解釈において、複数の解釈候補が
残り、曖昧性が生じた場合にも、それらの解釈候補から
正しい解釈を選択するための選択制約規則の仮説を動的
に生成し、その仮説の真偽を利用者に尋ねる質問を生成
して、その質問に対する利用者の応答を解釈することに
よって、適切な解釈を決定することが可能となる。

【０２７６】請求項２の発明によれば、曖昧性解消のた
めに生成した選択制約の仮説の真偽についての質問への
利用者の応答に応じて、その結果得られた知識を自動的
に登録することによって、この知識を以後の対話におけ
る曖昧性解消に利用することが可能となる。また、この
方法によって、制約知識を効率的に抽出／蓄積すること
が可能となる。

【０２７７】請求項３の発明によれば、解釈候補の曖昧
性解消のための質問の提示順序を適切に決定することに
よって、曖昧性解消と制約知識の抽出における利用者の
負担を、軽減することが可能となる等の実用上多大な効
果が奏せられる。

【図面の簡単な説明】

【図１】要素数６の場合の係受け関係の例。

【図２】要素数７の場合の係受け関係の例。

【図３】係受け関係の例。

【図４】係受け構造候補の例。

【図５】自然言語対話装置の一実施例の回路構成を示す
ブロック図。

【図６】構文解析結果記憶手段２０３の内容の例。

【図７】選択制約知識記憶手段２０４の内容の例。

【図８】解釈候補記憶手段２０６の内容の例。

【図９】曖昧性解消仮説記憶手段２０８の内容の例。

【図１０】仮説確認質問記憶手段２１０の内容の例。

【図１１】本装置の処理の流れ。

【図１２】順序評価手順の処理の流れ。

【図１３】各時点におけるレジスタの内容。

【図１４】各時点における曖昧性解消仮説記憶手段２０
８の内容。

【図１５】各時点における各仮説の得点。

【図１６】各時点における解釈候補記憶手段２０６の内
容。

【図１７】各時点における建卓制約知識記憶手段２０４
の内容。

【図１８】利用者と本装置との対話の例。

【符号の説明】

２０１……入力手段 ２０２……構文解析手段 ２０３……構文解析結果記憶手段 ２０４……選択制約知識記憶手段 ２０５……解釈候補選択手段 ２０６……解釈候補記憶手段 ２０７……曖昧性解消仮説生成手段 ２０８……曖昧性解消仮説記憶手段 ２０９……仮説確認質問生成手段 ２１０……仮説確認質問記憶手段 ２１１……質問提示手段 ２１２……応答受理手段 ２１３……応答解釈手段 ２１４……選択制約学習手段 ２１５……仮説提示順序評価手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 田中 克己 大阪府大阪市中央区本町４丁目２番12号 株式会社東芝関西支社内 Ｆターム(参考） 5B009 QA01 5B091 CA06

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】入力された自然言語文を統語的な要素に分
   解し、各要素間の係受け関係を解析し係受け構造候補を
   抽出する構文解析手段と、 自然言語中に現れる統語的な要素間の係受け関係に関す
   る制約知識を記録した制約知識記憶手段と、 前記構文解析手段によって抽出された各係受け構造候補
   に対し、制約知識記憶手段に記憶されている知識を適用
   して、係受け構造候補の曖昧性を解消し、制約知識に適
   合する解釈候補を選択する解釈候補選択手段と、 この解釈候補選択手段によって選択された解釈候補の集
   合を受け取り、それら候補間の曖昧性を解消するための
   選択制約の仮説を生成する仮説生成手段と、 この仮説生成手段によって生成された仮説の真偽を利用
   者に問うための質問を生成し利用者に提示する仮説確認
   手段と、 この仮説確認手段によって提示された質問に対する利用
   者の応答を受け取り、受理された利用者の応答を解釈
   し、前記解釈候補選択手段により選択されている解釈候
   補から利用者の自然言語入力文に対する解釈を選択する
   応答解釈手段とを有したことを特徴とする自然言語処理
   装置。
2. 【請求項２】前記仮説生成手段によって生成された仮説
   と、前記応答解釈手段によって利用者の応答から得られ
   るその仮説の真偽を受け取り、その仮説と真偽の組を、
   制約知識として新たに制約知識記憶手段に追加登録する
   制約知識学習手段を有したことを特徴とする請求項１記
   載の自然言語処理装置。
3. 【請求項３】前記解釈候補選択手段によって選択された
   解釈候補と、前記仮説生成手段によって生成される仮説
   の集合を受け取り、前記仮説確認手段によって生成され
   る質問の提示順序の評価を行う評価手段と、 この評価手段によって決定された順序に沿って、仮説確
   認質問を行う質問提示手段とを有したことを特徴とする
   請求項１または請求項２記載の自然言語処理装置。
4. 【請求項４】入力文書の構造的仕様を記憶する言語仕様
   記憶手段に記憶された構造的仕様に基づき入力文書を解
   析する入力文書解析ステップと、 この入力文書解析ステップの解析結果から得られる言語
   情報及び意味情報を、入力文書の解析のための言語情報
   を記憶する言語辞書記憶手段および入力文書の解析のた
   めの言語情報を記憶する対象知識記憶手段にそれぞれ登
   録させる登録ステップとを有したことを特徴とする自然
   言語処理方法。