JP2003242136A - 構文情報タグ付与支援システムおよび方法 - Google Patents
構文情報タグ付与支援システムおよび方法Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 言語学に精通したものでなくとも容易に構文
情報タグを付与できるようにする。 【解決手段】 構文解析手段２は、対象文に対して構文
解析を施し、文の係り受け関係等の構文解析結果候補を
出力する。意味解析手段３は、対象文に対して意味解析
を行い、文の格構造等の意味解析結果候補を出力する。
意味解析結果確定手段５は、意味解析結果の候補を利用
者に提示し、利用者に正しい意味解析結果を選択させる
ユーザインタフェースを有する。利用者の選択により意
味解析結果が確定される。構文解析結果確定手段６は、
確定した意味解析結果と、解析結果情報に基づき構文解
析結果を確定する。タグ付与手段７は、確定した構文解
析結果に基づき、対象文に対して構文情報を示すタグを
付与する。
情報タグを付与できるようにする。 【解決手段】 構文解析手段２は、対象文に対して構文
解析を施し、文の係り受け関係等の構文解析結果候補を
出力する。意味解析手段３は、対象文に対して意味解析
を行い、文の格構造等の意味解析結果候補を出力する。
意味解析結果確定手段５は、意味解析結果の候補を利用
者に提示し、利用者に正しい意味解析結果を選択させる
ユーザインタフェースを有する。利用者の選択により意
味解析結果が確定される。構文解析結果確定手段６は、
確定した意味解析結果と、解析結果情報に基づき構文解
析結果を確定する。タグ付与手段７は、確定した構文解
析結果に基づき、対象文に対して構文情報を示すタグを
付与する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、テキストに対して
計算機による構文解析処理を施し、その結果に対してオ
ペレータによる判断を加えて最終的な構文解析結果を決
定した後、得られた構文情報をテキストにタグ形式で付
与する構文情報タグ付与技術に関する。また、本発明は
そのような構文情報タグ付与技術等で用いられる文章解
析技術に関する。
計算機による構文解析処理を施し、その結果に対してオ
ペレータによる判断を加えて最終的な構文解析結果を決
定した後、得られた構文情報をテキストにタグ形式で付
与する構文情報タグ付与技術に関する。また、本発明は
そのような構文情報タグ付与技術等で用いられる文章解
析技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】構文解析処理は、自然言語文を受け取
り、文法規則に基づいて語と語の係り受け関係を決定す
る処理のことを指す。構文解析結果は通常構文木と呼ば
れる木構造として表現される。日本語の文「接客に当た
る高校生やフリーターに言葉遣いや注文の受け方を教え
るマニュアル（手引き書）が昨年夏大きく姿を変え
た。」の解析結果として得られる構文木の一例を図２に
示す。図２のように、木構造の各節点（ノード）には、
その節点以下の部分構造を代表する名前を割り当てるこ
とが多い。例えば、図２中の「ＮＰ（Ｎｏｕｎ Ｐｈｒ
ａｓｅ）」は、その名前が割り当てられている節点以下
の部分構造が名詞句であることを示している。
り、文法規則に基づいて語と語の係り受け関係を決定す
る処理のことを指す。構文解析結果は通常構文木と呼ば
れる木構造として表現される。日本語の文「接客に当た
る高校生やフリーターに言葉遣いや注文の受け方を教え
るマニュアル（手引き書）が昨年夏大きく姿を変え
た。」の解析結果として得られる構文木の一例を図２に
示す。図２のように、木構造の各節点（ノード）には、
その節点以下の部分構造を代表する名前を割り当てるこ
とが多い。例えば、図２中の「ＮＰ（Ｎｏｕｎ Ｐｈｒ
ａｓｅ）」は、その名前が割り当てられている節点以下
の部分構造が名詞句であることを示している。
【０００３】文献「乾健太郎，白井清昭，例文を使って
文の解析をしよう，情報処理，Ｖｏｌ．４１，Ｎｏ．
７，ｐｐ．７６３−７６８（２０００）」は、構文解析
の重要性に関して以下の３点を挙げている。 （１）言語理解に不可欠な部分タスクである。 （２）文と文、テキストとテキストの意味的な類似性を
評価する重要な手掛かりを与える。 （３）知識獲得の道具として有用である。
文の解析をしよう，情報処理，Ｖｏｌ．４１，Ｎｏ．
７，ｐｐ．７６３−７６８（２０００）」は、構文解析
の重要性に関して以下の３点を挙げている。 （１）言語理解に不可欠な部分タスクである。 （２）文と文、テキストとテキストの意味的な類似性を
評価する重要な手掛かりを与える。 （３）知識獲得の道具として有用である。
【０００４】（１）については、対話システム、機械翻
訳、文書校正支援、文書要約等を関連するアプリケーシ
ョンとして挙げることができる。これらのアプリケーシ
ョンと構文解析処理の関係については、文献「長尾真，
自然言語処理，岩波書店（１９９６）」「田中穂積，自
然言語処理−基礎と応用−，電子情報通信学会（１９９
９）」等に詳しく述べられている。
訳、文書校正支援、文書要約等を関連するアプリケーシ
ョンとして挙げることができる。これらのアプリケーシ
ョンと構文解析処理の関係については、文献「長尾真，
自然言語処理，岩波書店（１９９６）」「田中穂積，自
然言語処理−基礎と応用−，電子情報通信学会（１９９
９）」等に詳しく述べられている。
【０００５】（２）は、テキスト検索、情報フィルタリ
ング、文書クラスタリング、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ Ａｎｓ
ｗｅｒｉｎｇといったアプリケーションに関するもので
あり、文献「鳥澤健太郎，高機能な構文解析器に向け
て，情報処理，Ｖｏｌ．４０，Ｎｏ．４，ｐｐ．３８０
−３８６（１９９９）」にこれらのアプリケーションに
果たす構文解析処理の重要性が述べられている。
ング、文書クラスタリング、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ Ａｎｓ
ｗｅｒｉｎｇといったアプリケーションに関するもので
あり、文献「鳥澤健太郎，高機能な構文解析器に向け
て，情報処理，Ｖｏｌ．４０，Ｎｏ．４，ｐｐ．３８０
−３８６（１９９９）」にこれらのアプリケーションに
果たす構文解析処理の重要性が述べられている。
【０００６】（３）は、自然言語処理に必要となる大規
模な知識を電子化テキストから自動的あるいは半自動的
に獲得する手法に関係するものである。「長尾真，自然
言語処理，岩波書店（１９９６）」「田中穂積，自然言
語処理−基礎と応用−，電子情報通信学会（１９９
９）」に述べられているように、動詞の格フレームの抽
出、単語の意味分類の抽出、翻訳知識の獲得、文法知識
の獲得等、言語データからの知識獲得は自然言語処理技
術を実用レベルに引き上げるための急務の課題であり、
ここでも構文解析処理は重要な役割を担う。
模な知識を電子化テキストから自動的あるいは半自動的
に獲得する手法に関係するものである。「長尾真，自然
言語処理，岩波書店（１９９６）」「田中穂積，自然言
語処理−基礎と応用−，電子情報通信学会（１９９
９）」に述べられているように、動詞の格フレームの抽
出、単語の意味分類の抽出、翻訳知識の獲得、文法知識
の獲得等、言語データからの知識獲得は自然言語処理技
術を実用レベルに引き上げるための急務の課題であり、
ここでも構文解析処理は重要な役割を担う。
【０００７】このように構文解析は様々なアプリケーシ
ョンの実現において重要な役割を果たす技術である。し
かしながら、文献「黒橋禎男，結構やるな、ＫＮＰ，情
報処理，Ｖｏｌ．４１，Ｎｏ．１１，ｐｐ．１２１５−
１２２０（２０００）」にも述べられているとおり、現
在の構文解析システムは、実用的なアプリケーションを
実現する上で十分な解析精度を達成しているとは言い難
い。
ョンの実現において重要な役割を果たす技術である。し
かしながら、文献「黒橋禎男，結構やるな、ＫＮＰ，情
報処理，Ｖｏｌ．４１，Ｎｏ．１１，ｐｐ．１２１５−
１２２０（２０００）」にも述べられているとおり、現
在の構文解析システムは、実用的なアプリケーションを
実現する上で十分な解析精度を達成しているとは言い難
い。
【０００８】現状において、この問題を解決する唯一の
方法は構文解析システムによって得られた解析結果を人
手で修正することである。例えば、自然言語文に対して
予め構文情報を示すタグ（アノテーション）を付与する
ことによって機械翻訳や文章要約を極めて高い精度で実
現する方式が文献「長尾確，セマンティック・トランス
コーディング：Ｗｅｂの意味的な拡張と効率的な再利用
のメカニズム，第１５回ＡＩシンポジウム予稿集，ｐ
ｐ．７−１３（２００１）」で提案されている。ここで
のタグはＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ
Ｌａｎｇｕａｇｅ）で表現されるものであり、ＧＤＡ
（Ｇｌｏｂａｌ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ａｎｎｏｔａｔｉ
ｏｎ）と呼ばれる記述形式を採用している。この文献の
提案では、正しい構文情報のみが付与されていることが
前提になっている。しかし、上述の通り現状の構文解析
技術から常に正しい解析結果を得ることは不可能である
ため、全ての構文情報タグを人手で付与するか、あるい
は、構文解析システムから得られた解析結果を人手で正
しいものに編集することによって構文情報タグを付与す
ることになる。
方法は構文解析システムによって得られた解析結果を人
手で修正することである。例えば、自然言語文に対して
予め構文情報を示すタグ（アノテーション）を付与する
ことによって機械翻訳や文章要約を極めて高い精度で実
現する方式が文献「長尾確，セマンティック・トランス
コーディング：Ｗｅｂの意味的な拡張と効率的な再利用
のメカニズム，第１５回ＡＩシンポジウム予稿集，ｐ
ｐ．７−１３（２００１）」で提案されている。ここで
のタグはＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ
Ｌａｎｇｕａｇｅ）で表現されるものであり、ＧＤＡ
（Ｇｌｏｂａｌ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ａｎｎｏｔａｔｉ
ｏｎ）と呼ばれる記述形式を採用している。この文献の
提案では、正しい構文情報のみが付与されていることが
前提になっている。しかし、上述の通り現状の構文解析
技術から常に正しい解析結果を得ることは不可能である
ため、全ての構文情報タグを人手で付与するか、あるい
は、構文解析システムから得られた解析結果を人手で正
しいものに編集することによって構文情報タグを付与す
ることになる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】このような構文情報タ
グを付与する手法によれば、前記の文献「長尾確，セマ
ンティック・トランスコーディング：Ｗｅｂの意味的な
拡張と効率的な再利用のメカニズム，第１５回ＡＩシン
ポジウム予稿集，ｐｐ．７−１３（２００１）」で述べ
られている通り、機械翻訳、文書要約、音声合成、文書
集合からの知識発見等を極めて高い精度で実現できる。
しかしながらこの手法には、構文情報タグを人手で付与
するためのコストが大きい点が問題として残る。図３に
構文情報がＸＭＬタグとして付与されている文の例を
「長尾確，セマンティック・トランスコーディング：Ｗ
ｅｂの意味的な拡張と効率的な再利用のメカニズム，第
１５回ＡＩシンポジウム予稿集，ｐｐ．７−１３（２０
０１）」から引用して示す。このようなタグ付けを人手
で大量のテキストに対して行うことは事実上不可能であ
る。しかしながら、このようなタグ情報は、正しい構文
木が得られればそこから自動的に付与することが容易に
可能である。そこで実際には、構文解析システムから最
も確からしい解析結果として得られる構文木をユーザに
提示し、木構造の誤っている部分をユーザが変更するこ
とが可能なユーザーインタフェースを用いることによっ
てタグ付けを半自動化し、コストの低減を目指す手法が
採用されている。このような手法を提案している文献の
例として「公開特許公報 特開２００１−５１９９８
日本語文書作成装置」を挙げることができる。
グを付与する手法によれば、前記の文献「長尾確，セマ
ンティック・トランスコーディング：Ｗｅｂの意味的な
拡張と効率的な再利用のメカニズム，第１５回ＡＩシン
ポジウム予稿集，ｐｐ．７−１３（２００１）」で述べ
られている通り、機械翻訳、文書要約、音声合成、文書
集合からの知識発見等を極めて高い精度で実現できる。
しかしながらこの手法には、構文情報タグを人手で付与
するためのコストが大きい点が問題として残る。図３に
構文情報がＸＭＬタグとして付与されている文の例を
「長尾確，セマンティック・トランスコーディング：Ｗ
ｅｂの意味的な拡張と効率的な再利用のメカニズム，第
１５回ＡＩシンポジウム予稿集，ｐｐ．７−１３（２０
０１）」から引用して示す。このようなタグ付けを人手
で大量のテキストに対して行うことは事実上不可能であ
る。しかしながら、このようなタグ情報は、正しい構文
木が得られればそこから自動的に付与することが容易に
可能である。そこで実際には、構文解析システムから最
も確からしい解析結果として得られる構文木をユーザに
提示し、木構造の誤っている部分をユーザが変更するこ
とが可能なユーザーインタフェースを用いることによっ
てタグ付けを半自動化し、コストの低減を目指す手法が
採用されている。このような手法を提案している文献の
例として「公開特許公報 特開２００１−５１９９８
日本語文書作成装置」を挙げることができる。
【００１０】しかしながら、構文木は図２に示した通り
複雑な構造を持っている。節点に割り当てられた名前の
意味を理解すること、および、正しい構文木であるか否
かを判別することは、言語学に精通した者でなければ難
しい。したがって、構文情報を示すタグを常に正しく付
与する作業を行うことができる者は言語学に詳しい人材
に限られてしまう。よって、構文木の提示による支援手
法を用いたとしても、必要な人材を見い出しにくいた
め、大量のテキストにタグ付けを行うことはやはり困難
であるといえる。さらに、たとえ言語学に精通した者で
あってもそこから誤った部分を発見し正しく修正するこ
とは容易な作業ではなく、依然として時間コストの極め
て大きい作業である。
複雑な構造を持っている。節点に割り当てられた名前の
意味を理解すること、および、正しい構文木であるか否
かを判別することは、言語学に精通した者でなければ難
しい。したがって、構文情報を示すタグを常に正しく付
与する作業を行うことができる者は言語学に詳しい人材
に限られてしまう。よって、構文木の提示による支援手
法を用いたとしても、必要な人材を見い出しにくいた
め、大量のテキストにタグ付けを行うことはやはり困難
であるといえる。さらに、たとえ言語学に精通した者で
あってもそこから誤った部分を発見し正しく修正するこ
とは容易な作業ではなく、依然として時間コストの極め
て大きい作業である。
【００１１】本発明はこのような点に鑑みてなされたも
のであり、意味解析処理による解析結果を利用すること
により、言語学に精通したものでなくとも容易に構文情
報タグを付与できるユーザインタフェースを持った構文
情報タグ付与支援技術を提供することを目的とする。
のであり、意味解析処理による解析結果を利用すること
により、言語学に精通したものでなくとも容易に構文情
報タグを付与できるユーザインタフェースを持った構文
情報タグ付与支援技術を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】本発明によれば上述の目
的を達成するために特許請求の範囲に記載のとおりの構
成を採用している。ここで、特許請求の範囲の記載内容
について若干説明する。
的を達成するために特許請求の範囲に記載のとおりの構
成を採用している。ここで、特許請求の範囲の記載内容
について若干説明する。
【００１３】本発明の一側面による構文情報タグ付与支
援システムは、構文解析の対象となる文の集合を保持す
る解析対象文章保持手段と、上記解析対象文章保持手段
に保持されているそれぞれの文に対して構文解析処理を
施し、文の係り受け関係等の構文解析結果候補を出力す
る構文解析手段と、上記解析対象文章保持手段に保持さ
れているそれぞれの文に対して意味解析処理を行い、文
の格構造等の意味解析結果候補を出力する意味解析手段
と、上記構文解析結果候補と上記意味解析結果候補およ
び両者の間の対応関係を保持する解析結果保持手段と、
上記意味解析結果の候補を利用者に提示し、正しい意味
解析結果を選択させるユーザインタフェースを有する意
味解析結果確定手段と、確定した意味解析結果と上記解
析結果保持手段に保持された解析結果情報に基づき構文
解析結果を確定する構文解析結果確定手段と、確定した
構文解析結果に基づき、上記解析対象文章保持手段に保
持されているそれぞれの文に対して構文情報を示すタグ
を付与するタグ付与手段とからなる構成をとる。
援システムは、構文解析の対象となる文の集合を保持す
る解析対象文章保持手段と、上記解析対象文章保持手段
に保持されているそれぞれの文に対して構文解析処理を
施し、文の係り受け関係等の構文解析結果候補を出力す
る構文解析手段と、上記解析対象文章保持手段に保持さ
れているそれぞれの文に対して意味解析処理を行い、文
の格構造等の意味解析結果候補を出力する意味解析手段
と、上記構文解析結果候補と上記意味解析結果候補およ
び両者の間の対応関係を保持する解析結果保持手段と、
上記意味解析結果の候補を利用者に提示し、正しい意味
解析結果を選択させるユーザインタフェースを有する意
味解析結果確定手段と、確定した意味解析結果と上記解
析結果保持手段に保持された解析結果情報に基づき構文
解析結果を確定する構文解析結果確定手段と、確定した
構文解析結果に基づき、上記解析対象文章保持手段に保
持されているそれぞれの文に対して構文情報を示すタグ
を付与するタグ付与手段とからなる構成をとる。
【００１４】なお、ここでいう「タグ」は構文情報を示
すために文に付加される補助情報であり、アノテーショ
ンと呼ばれることもある。このような補助情報はどのよ
うな呼び方をするにしてもここでいう「タグ」に含まれ
る。
すために文に付加される補助情報であり、アノテーショ
ンと呼ばれることもある。このような補助情報はどのよ
うな呼び方をするにしてもここでいう「タグ」に含まれ
る。
【００１５】前述の通り、構文解析は文中の語と語の間
の係り受け関係を決定する処理のことを指す。これに対
して、意味解析は文中の格情報を決定する処理を含む。
日本語の場合、格情報はそのレベルに応じて以下の３種
に分類できる。 （１）格助詞の種類による分類（「ガ格」「ヲ格」等） （２）文法役割による分類（「主語」「目的語」等） （３）意味役割による分類（「動作主格」「対象格」
等）
の係り受け関係を決定する処理のことを指す。これに対
して、意味解析は文中の格情報を決定する処理を含む。
日本語の場合、格情報はそのレベルに応じて以下の３種
に分類できる。 （１）格助詞の種類による分類（「ガ格」「ヲ格」等） （２）文法役割による分類（「主語」「目的語」等） （３）意味役割による分類（「動作主格」「対象格」
等）
【００１６】日本語の場合、係助詞「は」や「も」の使
用によって格助詞が省略されることが多い。したがっ
て、（１）よりも（２）の情報の方がより本質的である
と言える。例えば「彼が本は読む。」や「彼は本を読
む。」といった文の場合、（１）のレベルにおいては
「本は」や「彼は」の格情報を決定することはできない
が、（２）ではそれぞれ「目的語」「主語」であると決
定する。また、受動文や使役文では（２）のレベルの分
類である「主語」や「目的語」は、（３）のレベルの分
類である「動作主格」や「対象格」と一致しない。例え
ば、「彼がその本を読んだ。」の「主語」は「彼」であ
り、「目的語」は「その本」である。一方「その本は彼
によって読まれた。」の「主語」は「その本」であり
「彼」は「受動斜格」と呼ばれる文法役割である。これ
に対して（３）のレベルの分類では、どちらの文におい
ても「彼」が「動作主格」であり、「その本」が「対象
格」である。この例から分かるように、（２）よりも
（３）の方がより本質的な分類であると言える。一般に
（１）（２）の分類で得られる格情報を表層格、（３）
で得られる格情報を深層格と呼び、本発明の具体的な構
成においては、（２）（３）の格情報を得ることができ
る解析を意味解析と呼ぶことにする。本発明の具体的な
構成は、（２）（３）のいずれの情報を利用しても同様
の効果を得ることができる。もちろん、場合によっては
（１）の情報が本発明上有用なこともある。
用によって格助詞が省略されることが多い。したがっ
て、（１）よりも（２）の情報の方がより本質的である
と言える。例えば「彼が本は読む。」や「彼は本を読
む。」といった文の場合、（１）のレベルにおいては
「本は」や「彼は」の格情報を決定することはできない
が、（２）ではそれぞれ「目的語」「主語」であると決
定する。また、受動文や使役文では（２）のレベルの分
類である「主語」や「目的語」は、（３）のレベルの分
類である「動作主格」や「対象格」と一致しない。例え
ば、「彼がその本を読んだ。」の「主語」は「彼」であ
り、「目的語」は「その本」である。一方「その本は彼
によって読まれた。」の「主語」は「その本」であり
「彼」は「受動斜格」と呼ばれる文法役割である。これ
に対して（３）のレベルの分類では、どちらの文におい
ても「彼」が「動作主格」であり、「その本」が「対象
格」である。この例から分かるように、（２）よりも
（３）の方がより本質的な分類であると言える。一般に
（１）（２）の分類で得られる格情報を表層格、（３）
で得られる格情報を深層格と呼び、本発明の具体的な構
成においては、（２）（３）の格情報を得ることができ
る解析を意味解析と呼ぶことにする。本発明の具体的な
構成は、（２）（３）のいずれの情報を利用しても同様
の効果を得ることができる。もちろん、場合によっては
（１）の情報が本発明上有用なこともある。
【００１７】意味解析によって得られる主語や目的語、
述語といった概念は言語学を学んでいない者にとっても
常識的に理解が可能であり、意味解析結果を修正する作
業は構文解析結果を修正する作業に比べて容易である。
本発明によれば、意味解析結果候補をシステムの利用者
に提示して修正を受けることにより誤りのない意味解析
結果を取得し、得られた意味解析結果に基づいて構文解
析結果を決定することによって、正しい構文情報タグを
文に付与することができる構文情報タグ付与支援システ
ムを構築することができる。これによって、言語学に詳
しくない者であっても、正しい構文情報タグを従来技術
と比較してより低いコストで付与することが可能とな
る。
述語といった概念は言語学を学んでいない者にとっても
常識的に理解が可能であり、意味解析結果を修正する作
業は構文解析結果を修正する作業に比べて容易である。
本発明によれば、意味解析結果候補をシステムの利用者
に提示して修正を受けることにより誤りのない意味解析
結果を取得し、得られた意味解析結果に基づいて構文解
析結果を決定することによって、正しい構文情報タグを
文に付与することができる構文情報タグ付与支援システ
ムを構築することができる。これによって、言語学に詳
しくない者であっても、正しい構文情報タグを従来技術
と比較してより低いコストで付与することが可能とな
る。
【００１８】本発明の上述の側面および本発明の他の側
面は特許請求の範囲に記載され以下実施例を用いて詳細
に説明される。
面は特許請求の範囲に記載され以下実施例を用いて詳細
に説明される。
【００１９】なお、本発明は装置またはシステムとして
実現されるのみでなく方法の態様でも実現可能であり、
また少なくともその一部をコンピュータプログラムとし
て実現することも可能である。
実現されるのみでなく方法の態様でも実現可能であり、
また少なくともその一部をコンピュータプログラムとし
て実現することも可能である。
【００２０】
【発明の実施の形態】まず、本発明の原理的な構成につ
いて説明する。
いて説明する。
【００２１】図１は本発明の原理的な構成を採用した構
文情報タグ付与支援システムを示しており、この図にお
いて、構文情報タグ付与支援システムは、解析対象文章
保持手段１、構文解析手段２、意味解析手段３、解析結
果保持手段４、意味解析結果確定手段５、構文解析結果
確定手段６およびタグ付与手段７を含んで構成されてい
る。
文情報タグ付与支援システムを示しており、この図にお
いて、構文情報タグ付与支援システムは、解析対象文章
保持手段１、構文解析手段２、意味解析手段３、解析結
果保持手段４、意味解析結果確定手段５、構文解析結果
確定手段６およびタグ付与手段７を含んで構成されてい
る。
【００２２】解析対象文章保持手段１は、構文解析の対
象となる文の集合を保持する。構文解析手段２は、解析
対象文章保持手段１に保持されているそれぞれの文に対
して構文解析処理を施し、文の係り受け関係等の構文解
析結果候補を出力する。意味解析手段３は、解析対象文
章保持手段１に保持されているそれぞれの文に対して意
味解析処理を行い、文の格構造等の意味解析結果候補を
出力する。解析結果保持手段４は、構文解析結果候補と
意味解析結果候補および両者の間の対応関係を保持す
る。意味解析結果確定手段５は、意味解析結果の候補を
利用者に提示し、利用者に正しい意味解析結果を選択さ
せるユーザインタフェースを有する。利用者の選択によ
り意味解析結果が確定される。構文解析結果確定手段６
は、確定した意味解析結果と、解析結果保持手段４に保
持された解析結果情報に基づき構文解析結果を確定す
る。タグ付与手段７は、確定した構文解析結果に基づ
き、解析対象文章保持手段１に保持されているそれぞれ
の文に対して構文情報を示すタグを付与する。
象となる文の集合を保持する。構文解析手段２は、解析
対象文章保持手段１に保持されているそれぞれの文に対
して構文解析処理を施し、文の係り受け関係等の構文解
析結果候補を出力する。意味解析手段３は、解析対象文
章保持手段１に保持されているそれぞれの文に対して意
味解析処理を行い、文の格構造等の意味解析結果候補を
出力する。解析結果保持手段４は、構文解析結果候補と
意味解析結果候補および両者の間の対応関係を保持す
る。意味解析結果確定手段５は、意味解析結果の候補を
利用者に提示し、利用者に正しい意味解析結果を選択さ
せるユーザインタフェースを有する。利用者の選択によ
り意味解析結果が確定される。構文解析結果確定手段６
は、確定した意味解析結果と、解析結果保持手段４に保
持された解析結果情報に基づき構文解析結果を確定す
る。タグ付与手段７は、確定した構文解析結果に基づ
き、解析対象文章保持手段１に保持されているそれぞれ
の文に対して構文情報を示すタグを付与する。
【００２３】意味解析結果確定手段５は、例えば、後に
詳細に説明する図３１や図３２に示すようなユーザイン
タフェースを利用者に提示して意味の曖昧性を解消させ
る。インタフェースは構文情報でなく意味情報に関する
ものであるので、利用者は自然にかつ簡易に扱うことが
できる。
詳細に説明する図３１や図３２に示すようなユーザイン
タフェースを利用者に提示して意味の曖昧性を解消させ
る。インタフェースは構文情報でなく意味情報に関する
ものであるので、利用者は自然にかつ簡易に扱うことが
できる。
【００２４】なお、構文情報タグ付与システムは、パー
ソナルコンピュータ等のコンピュータ１００に実行する
ことが可能であり、また、タグを付与した文をタグ付文
出力手段８を介して外部に出力することもできる。出力
されたタグ付文は種々の記録媒体９（ハードディスク、
可搬性記録ディスク等）に記録することができる。ま
た、機械翻訳手段１０を用いてタグ付文を翻訳すること
もできる。
ソナルコンピュータ等のコンピュータ１００に実行する
ことが可能であり、また、タグを付与した文をタグ付文
出力手段８を介して外部に出力することもできる。出力
されたタグ付文は種々の記録媒体９（ハードディスク、
可搬性記録ディスク等）に記録することができる。ま
た、機械翻訳手段１０を用いてタグ付文を翻訳すること
もできる。
【００２５】つぎに、より具体的な実施例を用いて本発
明をさらに説明する。
明をさらに説明する。
【００２６】図４は、本発明の実施例の構文情報タグ付
与支援システムの構成を示している。この本実施例で
は、上述の文法役割による分類に基づく格情報を用い
る。なお、本実施例では日本語を対象として説明を行う
が、構文解析処理および意味解析処理が適用可能な言語
であればいかなる言語であっても同様の効果を得ること
ができる。また、本実施例では構文解析および意味解析
として、文献「Ａ Ｇｒａｍｍａｒ Ｗｒｉｔｅｒ’ｓ
Ｃｏｏｋｂｏｏｋ，Ｍｉｒｉａｍ Ｂｕｔｔ，Ｔｒａ
ｃｙ Ｈｏｌｌｏｗａｙ Ｋｉｎｇ，Ｍａｒｉａ−Ｅｎ
ｇｅｎｉａ Ｎｉｎｏ ａｎｄ Ｆｒｅｄｅｒｉｑｕｅ
Ｓｅｇｏｎｄ，ＣＳＬＩ ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎ
ｓ，Ｓｔａｎｆｏｒｄ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（１９９
９）」に詳細な内容が記述されているＬＦＧ（Ｌｅｘｉ
ｃｘａｌ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｇｒａｍｍａｒ）と
呼ばれる文法理論に基づいた解析を想定するが、他の文
法理論を用いた構文解析および意味解析手法を用いても
同様の効果が得られることは明らかである。
与支援システムの構成を示している。この本実施例で
は、上述の文法役割による分類に基づく格情報を用い
る。なお、本実施例では日本語を対象として説明を行う
が、構文解析処理および意味解析処理が適用可能な言語
であればいかなる言語であっても同様の効果を得ること
ができる。また、本実施例では構文解析および意味解析
として、文献「Ａ Ｇｒａｍｍａｒ Ｗｒｉｔｅｒ’ｓ
Ｃｏｏｋｂｏｏｋ，Ｍｉｒｉａｍ Ｂｕｔｔ，Ｔｒａ
ｃｙ Ｈｏｌｌｏｗａｙ Ｋｉｎｇ，Ｍａｒｉａ−Ｅｎ
ｇｅｎｉａ Ｎｉｎｏ ａｎｄ Ｆｒｅｄｅｒｉｑｕｅ
Ｓｅｇｏｎｄ，ＣＳＬＩ ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎ
ｓ，Ｓｔａｎｆｏｒｄ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（１９９
９）」に詳細な内容が記述されているＬＦＧ（Ｌｅｘｉ
ｃｘａｌ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｇｒａｍｍａｒ）と
呼ばれる文法理論に基づいた解析を想定するが、他の文
法理論を用いた構文解析および意味解析手法を用いても
同様の効果が得られることは明らかである。
【００２７】図４において、本実施例の構文情報タグ付
与支援システムは、解析対象文章保持手段１１、ＬＦＧ
解析手段１２、解析結果保持手段１３、意味解析結果確
定手段１６およびタグ付与手段２６を含んで構成されて
いる。
与支援システムは、解析対象文章保持手段１１、ＬＦＧ
解析手段１２、解析結果保持手段１３、意味解析結果確
定手段１６およびタグ付与手段２６を含んで構成されて
いる。
【００２８】解析対象文章保持手段１１は、複数の日本
語文を計算機内部に保持する手段である。
語文を計算機内部に保持する手段である。
【００２９】ＬＦＧ解析手段１２は、解析対象文章保持
手段１１に保持されている各日本語文を対象として、Ｌ
ＦＧ理論に基づいた解析を実行する手段である。ＬＦＧ
理論に基づいた解析では、前出の文献「Ａ Ｇｒａｍｍ
ａｒ Ｗｒｉｔｅｒ’ｓ Ｃｏｏｋｂｏｏｋ，Ｍｉｒｉ
ａｍ Ｂｕｔｔ，Ｔｒａｃｙ Ｈｏｌｌｏｗａｙ Ｋｉ
ｎｇ，Ｍａｒｉａ−Ｅｎｇｅｎｉａ Ｎｉｎｏ ａｎｄ
Ｆｒｅｄｅｒｉｑｕｅ Ｓｅｇｏｎｄ，ＣＳＬＩ ｐ
ｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ，ＳｔａｎｆｏｒｄＵｎｉｖｅ
ｒｓｉｔｙ（１９９９）」に記述されている通り、構文
解析の結果としてｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅと呼ばれる構
文木を示す木構造を、意味解析の結果として格構造を示
すｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅと呼ばれるリスト構造を、そ
れぞれ得ることができる。また、ＬＦＧ解析を実行する
際には、格構造辞書保持手段２５に保持されている格構
造辞書を参照することが必須である。ｃ−ｓｔｒｕｃｕ
ｒｅ、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅおよび解析手法の詳細に
ついては、同文献を参考されたい。ＬＦＧ解析手段１２
は図１の構文解析手段２および意味解析手段３を構成す
る。
手段１１に保持されている各日本語文を対象として、Ｌ
ＦＧ理論に基づいた解析を実行する手段である。ＬＦＧ
理論に基づいた解析では、前出の文献「Ａ Ｇｒａｍｍ
ａｒ Ｗｒｉｔｅｒ’ｓ Ｃｏｏｋｂｏｏｋ，Ｍｉｒｉ
ａｍ Ｂｕｔｔ，Ｔｒａｃｙ Ｈｏｌｌｏｗａｙ Ｋｉ
ｎｇ，Ｍａｒｉａ−Ｅｎｇｅｎｉａ Ｎｉｎｏ ａｎｄ
Ｆｒｅｄｅｒｉｑｕｅ Ｓｅｇｏｎｄ，ＣＳＬＩ ｐ
ｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ，ＳｔａｎｆｏｒｄＵｎｉｖｅ
ｒｓｉｔｙ（１９９９）」に記述されている通り、構文
解析の結果としてｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅと呼ばれる構
文木を示す木構造を、意味解析の結果として格構造を示
すｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅと呼ばれるリスト構造を、そ
れぞれ得ることができる。また、ＬＦＧ解析を実行する
際には、格構造辞書保持手段２５に保持されている格構
造辞書を参照することが必須である。ｃ−ｓｔｒｕｃｕ
ｒｅ、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅおよび解析手法の詳細に
ついては、同文献を参考されたい。ＬＦＧ解析手段１２
は図１の構文解析手段２および意味解析手段３を構成す
る。
【００３０】解析結果保持手段１３はｃ−ｓｔｒｕｃｔ
ｕｒｅ保持手段１４とｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ保持手段
１５から構成される。ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ保持手段
１４とｆ−ｓｔｒｕｃｕｒｅ保持手段１５は、それぞれ
ＬＦＧ解析手段１２から得られるｃ−ｓｔｒｕｃｕｒｅ
とｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを各日本語文ごとに計算機内
部に保持する手段である。一般に、自然言語文は構文的
／意味的曖昧性を含んでいるため、一文から複数のｃ−
ｓｔｒｕｃｔｕｒｅおよびｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅが解
析結果候補として得られることになる。
ｕｒｅ保持手段１４とｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ保持手段
１５から構成される。ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ保持手段
１４とｆ−ｓｔｒｕｃｕｒｅ保持手段１５は、それぞれ
ＬＦＧ解析手段１２から得られるｃ−ｓｔｒｕｃｕｒｅ
とｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを各日本語文ごとに計算機内
部に保持する手段である。一般に、自然言語文は構文的
／意味的曖昧性を含んでいるため、一文から複数のｃ−
ｓｔｒｕｃｔｕｒｅおよびｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅが解
析結果候補として得られることになる。
【００３１】日本語文「本を読んでいる女性は私の妹で
座っている女の子が娘です。」を対象とした場合に、構
文解析結果候補として得られるｃ−ｓｔｒｕｃｕｒｅを
図５〜図１３に示す。この場合、構文解析の結果は図５
〜図１３に対応する９種の曖昧性を持つことになる。ま
た、同じ文を対象とした場合に、意味解析結果として得
られるｆ−ｓｔｒｕｃｕｒｅを図１４〜図２２に示す。
図５に示す構文解析結果に対応する意味解析結果が図１
４に示され、図６に示す構文解析結果に対応する意味解
析結果が図１５に示されている。以下、図７〜図１３に
ついても同様である。
座っている女の子が娘です。」を対象とした場合に、構
文解析結果候補として得られるｃ−ｓｔｒｕｃｕｒｅを
図５〜図１３に示す。この場合、構文解析の結果は図５
〜図１３に対応する９種の曖昧性を持つことになる。ま
た、同じ文を対象とした場合に、意味解析結果として得
られるｆ−ｓｔｒｕｃｕｒｅを図１４〜図２２に示す。
図５に示す構文解析結果に対応する意味解析結果が図１
４に示され、図６に示す構文解析結果に対応する意味解
析結果が図１５に示されている。以下、図７〜図１３に
ついても同様である。
【００３２】さらに、ｃ−ｓｔｒｕｃｕｒｅ（木構造）
中の各ノードとｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ中の各リスト
（“［“および”］”で囲まれている部分）には対応関
係がある。例えば、図５中で「２９９２」の識別子を持
ち「ＮＰ」のラベルを持つノードは、図１４中で同じ
「２９９２」の識別子を持ち「ＳＵＢＪ（主語）」をリ
スト名として持つリストと対応関係があることを示して
いる。なお、図１６〜図２２では識別子の一部を省略し
ている。
中の各ノードとｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ中の各リスト
（“［“および”］”で囲まれている部分）には対応関
係がある。例えば、図５中で「２９９２」の識別子を持
ち「ＮＰ」のラベルを持つノードは、図１４中で同じ
「２９９２」の識別子を持ち「ＳＵＢＪ（主語）」をリ
スト名として持つリストと対応関係があることを示して
いる。なお、図１６〜図２２では識別子の一部を省略し
ている。
【００３３】また、ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ保持手段１
４に保持されているｃ−ｓｔｒｕｃｕｒｅは、単語を最
小の単位として木構造を構成し、活用する単語について
はその終止形を単位としているが、解析対象文の対応す
る文字列（表層文字列）を同時に保持するものとする。
例えば、図５中の「読む」「座る」に対して、それぞれ
「読ん」「座っ」を同時に保持する。
４に保持されているｃ−ｓｔｒｕｃｕｒｅは、単語を最
小の単位として木構造を構成し、活用する単語について
はその終止形を単位としているが、解析対象文の対応す
る文字列（表層文字列）を同時に保持するものとする。
例えば、図５中の「読む」「座る」に対して、それぞれ
「読ん」「座っ」を同時に保持する。
【００３４】意味解析結果確定手段１６は、述部取得手
段１７、格構造取得手段１８、格要素取得手段１９、非
格要素取得手段２０、述部確定手段２１、格構造確定手
段２２、格要素確定手段２３、非格要素確定手段２４か
ら構成される。
段１７、格構造取得手段１８、格要素取得手段１９、非
格要素取得手段２０、述部確定手段２１、格構造確定手
段２２、格要素確定手段２３、非格要素確定手段２４か
ら構成される。
【００３５】述部取得手段１７は、ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕ
ｒｅ保持手段１４に保持されているｃ−ｓｔｒｕｃｕｒ
ｅから、解析対象文の述部に対応するノードの識別子、
および該ノードに対応する文字列を取得する。図５〜図
１３に示したｃ−ｓｔｒｕｃｕｒｅの例では、「Ｖｖｅ
ｒｂ」あるいは「Ｖｎｏｕｎ」のラベルを持つノードが
述部に対応するものである。例えば、図５に示すｃ−ｓ
ｔｒｕｃｔｕｒｅからは、「Ｖｖｅｒｂ」に対応する識
別子として「５７５５」「１７８４」を、「Ｖｎｏｕ
ｎ」に対応する識別子として「６４５」を取得する。ま
た、それぞれに対応する表層文字列「読んでいる」「座
っている」および「娘です」を取得する。「Ｖｖｅｒ
ｂ」は動詞を中心とする述部であることを表し、「Ｖｎ
ｏｕｎ」は、「娘です」のように名詞に「だ」「です」
等が付与された形の述部であることを表している。一般
的には「Ｖｖｅｒｂ」および「Ｖｎｏｕｎ」以外の述部
を表すラベルとして、形容詞を中心とする述部を表す
「Ｖａｄｊｅｃｔｉｖｅ」と、形容動詞を中心とする述
部を表す「Ｖａｄｊｅｃｔｉｖｅｖｅｒｂ」がある。
ｒｅ保持手段１４に保持されているｃ−ｓｔｒｕｃｕｒ
ｅから、解析対象文の述部に対応するノードの識別子、
および該ノードに対応する文字列を取得する。図５〜図
１３に示したｃ−ｓｔｒｕｃｕｒｅの例では、「Ｖｖｅ
ｒｂ」あるいは「Ｖｎｏｕｎ」のラベルを持つノードが
述部に対応するものである。例えば、図５に示すｃ−ｓ
ｔｒｕｃｔｕｒｅからは、「Ｖｖｅｒｂ」に対応する識
別子として「５７５５」「１７８４」を、「Ｖｎｏｕ
ｎ」に対応する識別子として「６４５」を取得する。ま
た、それぞれに対応する表層文字列「読んでいる」「座
っている」および「娘です」を取得する。「Ｖｖｅｒ
ｂ」は動詞を中心とする述部であることを表し、「Ｖｎ
ｏｕｎ」は、「娘です」のように名詞に「だ」「です」
等が付与された形の述部であることを表している。一般
的には「Ｖｖｅｒｂ」および「Ｖｎｏｕｎ」以外の述部
を表すラベルとして、形容詞を中心とする述部を表す
「Ｖａｄｊｅｃｔｉｖｅ」と、形容動詞を中心とする述
部を表す「Ｖａｄｊｅｃｔｉｖｅｖｅｒｂ」がある。
【００３６】格構造取得手段１８は、述部取得手段１７
で得られた述部に対応するノード識別子を受け取り、ｆ
−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ保持手段１５中の対応するｆ−ｓ
ｔｒｕｃｔｕｒｅ中のリストを参照することによって、
該述部の格構造を取得する手段である。例えば、上記の
図５から得られた「５７５５」「１７８４」「６４５」
のノード識別子に対して、図１４中の「５７５５」「１
７８４」「６４５」の識別子が付与されたリストを参照
し、各述部の格構造を取得する。図２３（図１４と同一
のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）に図示した通り、「５７５
５」の識別子を持つリストには格要素として「ＳＵＢ
Ｊ」のみが存在する。同様に「１７８４」の識別子を持
つリストには「ＳＵＢＪ」のみが、「５７５５」の識別
子を持つリストには「ＳＵＢＪ」と「ＯＢＪ（目的
語）」が存在する。したがって、図１４に対応する意味
解析結果から、「主語―娘です」「主語―座っている」
「主語―目的語―読んでいる」という格構造を得ること
ができる。このような格構造の取得を、解析結果保持手
段１３に保持されている全ての解析結果に対して行う。
なお、実際の格要素は、「ＳＵＢＪ」「ＯＢＪ」以外
に、道具格（―で）や源泉格（―から）等ＬＦＧにおい
ては「ＯＢＬＩＱＵＥ」という文法役割で表現されるも
のが存在する。
で得られた述部に対応するノード識別子を受け取り、ｆ
−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ保持手段１５中の対応するｆ−ｓ
ｔｒｕｃｔｕｒｅ中のリストを参照することによって、
該述部の格構造を取得する手段である。例えば、上記の
図５から得られた「５７５５」「１７８４」「６４５」
のノード識別子に対して、図１４中の「５７５５」「１
７８４」「６４５」の識別子が付与されたリストを参照
し、各述部の格構造を取得する。図２３（図１４と同一
のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）に図示した通り、「５７５
５」の識別子を持つリストには格要素として「ＳＵＢ
Ｊ」のみが存在する。同様に「１７８４」の識別子を持
つリストには「ＳＵＢＪ」のみが、「５７５５」の識別
子を持つリストには「ＳＵＢＪ」と「ＯＢＪ（目的
語）」が存在する。したがって、図１４に対応する意味
解析結果から、「主語―娘です」「主語―座っている」
「主語―目的語―読んでいる」という格構造を得ること
ができる。このような格構造の取得を、解析結果保持手
段１３に保持されている全ての解析結果に対して行う。
なお、実際の格要素は、「ＳＵＢＪ」「ＯＢＪ」以外
に、道具格（―で）や源泉格（―から）等ＬＦＧにおい
ては「ＯＢＬＩＱＵＥ」という文法役割で表現されるも
のが存在する。
【００３７】格要素取得手段１９は、格構造取得手段１
８が取得した格要素の実体（単語）をｆ−ｓｔｒｕｃｔ
ｕｒｅ保持手段１５が保持しているｆ−ｓｔｒｕｃｔｕ
ｒｅを参照して取得する手段である。この処理は、ｆ−
ｓｔｒｕｃｕｒｅ中の格要素（ＳＵＢＪ，ＯＢＪ等）に
対応するリスト中の「ＰＲＥＤ」に対応する単語を参照
することにより実現できる。（ただし述部が関係詞節に
含まれる場合は、その関係詞節の修飾先を参照する。関
係詞節は、ｆ−ｓｔｒｕｃｕｒｅ中でリスト名が「ＡＤ
ＪＵＮＣＴ」であり、「ＡＤＪＵＮＣＴ−ＴＹＰＥ」が
「ｒｅｌ」であるという記述を含むリストに対応す
る。）例えば、図２４（図１４と同一のｆ−ｓｔｒｕｃ
ｔｕｒｅ）に図示した通り、図１４に対応する意味解析
の結果からは、「娘です」の主語として「女の子」が、
「座っている」の「主語」として「女の子」が、「読ん
でいる」の主語として「女性」目的語として「本」が、
取得される。このような格要素の取得を、解析結果保持
手段１３に保持されている全ての解析結果に対して行
う。
８が取得した格要素の実体（単語）をｆ−ｓｔｒｕｃｔ
ｕｒｅ保持手段１５が保持しているｆ−ｓｔｒｕｃｔｕ
ｒｅを参照して取得する手段である。この処理は、ｆ−
ｓｔｒｕｃｕｒｅ中の格要素（ＳＵＢＪ，ＯＢＪ等）に
対応するリスト中の「ＰＲＥＤ」に対応する単語を参照
することにより実現できる。（ただし述部が関係詞節に
含まれる場合は、その関係詞節の修飾先を参照する。関
係詞節は、ｆ−ｓｔｒｕｃｕｒｅ中でリスト名が「ＡＤ
ＪＵＮＣＴ」であり、「ＡＤＪＵＮＣＴ−ＴＹＰＥ」が
「ｒｅｌ」であるという記述を含むリストに対応す
る。）例えば、図２４（図１４と同一のｆ−ｓｔｒｕｃ
ｔｕｒｅ）に図示した通り、図１４に対応する意味解析
の結果からは、「娘です」の主語として「女の子」が、
「座っている」の「主語」として「女の子」が、「読ん
でいる」の主語として「女性」目的語として「本」が、
取得される。このような格要素の取得を、解析結果保持
手段１３に保持されている全ての解析結果に対して行
う。
【００３８】非格要素取得手段２０は、ｆ−ｓｔｒｕｃ
ｔｕｒｅ保持手段１５が保持しているｆ−ｓｔｒｕｃｔ
ｕｒｅを参照して、格要素以外の修飾句（単語）とその
修飾先に対応する識別子を取得する手段である。ＬＦＧ
において、格要素以外の修飾句は、「ＡＤＪＵＮＣＴ」
と呼ばれる文法役割で表現されている。ただし、関係詞
節については、格要素取得手段１９で既に取得している
ため、それ以外の「ＡＤＪＵＮＣＴ」を対象とする。図
２５（図１４と同一のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）に図示
した通り、図１４に対応する意味解析の結果からは、
「娘です」（識別子「６４５」）を修飾する非格要素と
して「女性は」を、「座っている」（識別子「１７８
４」）を修飾する非格要素として「妹で」を、「女の
子」（識別子「５４」）を修飾する非格要素として「私
の」を取得する。このような非格要素の取得を、解析結
果保持手段１３に保持されている全ての解析結果に対し
て行う。
ｔｕｒｅ保持手段１５が保持しているｆ−ｓｔｒｕｃｔ
ｕｒｅを参照して、格要素以外の修飾句（単語）とその
修飾先に対応する識別子を取得する手段である。ＬＦＧ
において、格要素以外の修飾句は、「ＡＤＪＵＮＣＴ」
と呼ばれる文法役割で表現されている。ただし、関係詞
節については、格要素取得手段１９で既に取得している
ため、それ以外の「ＡＤＪＵＮＣＴ」を対象とする。図
２５（図１４と同一のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）に図示
した通り、図１４に対応する意味解析の結果からは、
「娘です」（識別子「６４５」）を修飾する非格要素と
して「女性は」を、「座っている」（識別子「１７８
４」）を修飾する非格要素として「妹で」を、「女の
子」（識別子「５４」）を修飾する非格要素として「私
の」を取得する。このような非格要素の取得を、解析結
果保持手段１３に保持されている全ての解析結果に対し
て行う。
【００３９】述部確定手段２１は、述部取得手段１７か
ら得られる全ての述部を参照し、特定の文に対して述部
が一定しない部分（述部の曖昧性）があれば、その情報
を利用者に提示して曖昧性の解消を行うためのユーザイ
ンタフェースを有する手段である。例えば、図５〜図１
３（図１４〜図２２）に示す９つの解析結果をそれぞれ
Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉと呼ぶことにすれ
ば、述部の一覧と各述部を含む解析結果の対応関係は図
２６に示す通りとなる。この表から、解析結果Ｂのみ
が、「妹だ（で）」（図６中の識別子「２７７２」を持
つノード（Ｖｎｏｕｎ）および図１５中の識別子「２７
７２」を持つリストに対応）を述部として持ち、他の解
析結果では述部となっていない曖昧性が生じていること
が分かる。利用者への提示に関しては、述部取得手段１
７で得られた述部（の終止形）と、格要素取得手段１９
で得られた対応する格要素（およびその修飾句）を同時
に提示し、文として成立するかどうかを尋ねる形式とす
る。これにより、ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを一意に決定
することができれば、そのｃ−ｓｔｒｕｃｕｒｅをタグ
付与手段２６に渡し、決定できなければ正しい解析結果
として可能性の残るｃ−ｓｔｒｕｃｕｒｅの候補の集合
を格構造確定手段２２に渡す。
ら得られる全ての述部を参照し、特定の文に対して述部
が一定しない部分（述部の曖昧性）があれば、その情報
を利用者に提示して曖昧性の解消を行うためのユーザイ
ンタフェースを有する手段である。例えば、図５〜図１
３（図１４〜図２２）に示す９つの解析結果をそれぞれ
Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉと呼ぶことにすれ
ば、述部の一覧と各述部を含む解析結果の対応関係は図
２６に示す通りとなる。この表から、解析結果Ｂのみ
が、「妹だ（で）」（図６中の識別子「２７７２」を持
つノード（Ｖｎｏｕｎ）および図１５中の識別子「２７
７２」を持つリストに対応）を述部として持ち、他の解
析結果では述部となっていない曖昧性が生じていること
が分かる。利用者への提示に関しては、述部取得手段１
７で得られた述部（の終止形）と、格要素取得手段１９
で得られた対応する格要素（およびその修飾句）を同時
に提示し、文として成立するかどうかを尋ねる形式とす
る。これにより、ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを一意に決定
することができれば、そのｃ−ｓｔｒｕｃｕｒｅをタグ
付与手段２６に渡し、決定できなければ正しい解析結果
として可能性の残るｃ−ｓｔｒｕｃｕｒｅの候補の集合
を格構造確定手段２２に渡す。
【００４０】格構造確定手段２２は、格構造取得手段１
８から得られる全ての述部の格構造を参照し、特定の文
に対して格構造が一定しない部分（格構造の曖昧性）が
あれば、その情報を利用者に提示して曖昧性の解消を行
うためのユーザインタフェースを有する手段である。図
２７に示す通り、上述の解析結果Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，
Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉにおいては、一つの述部に対して複数の
格構造が出現することはないため、この例に関しては格
構造の曖昧性は存在しない。
８から得られる全ての述部の格構造を参照し、特定の文
に対して格構造が一定しない部分（格構造の曖昧性）が
あれば、その情報を利用者に提示して曖昧性の解消を行
うためのユーザインタフェースを有する手段である。図
２７に示す通り、上述の解析結果Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，
Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉにおいては、一つの述部に対して複数の
格構造が出現することはないため、この例に関しては格
構造の曖昧性は存在しない。
【００４１】格構造の曖昧性が存在する場合は、格構造
の候補を利用者に提示する、あるいは、格構造辞書保持
手段２５を参照して各格構造に対応する述部（の中心と
なる単語）の意味を利用者に提示する（後述）、ことに
よって曖昧性の解消を行う。これにより、ｃ−ｓｔｒｕ
ｃｔｕｒｅを一意に決定することができれば、そのｃ−
ｓｔｒｕｃｕｒｅをタグ付与手段２６に渡し、決定でき
なければ正しい解析結果として可能性の残るｃ−ｓｔｒ
ｕｃｕｒｅの候補の集合を格要素確定手段２３に渡す。
の候補を利用者に提示する、あるいは、格構造辞書保持
手段２５を参照して各格構造に対応する述部（の中心と
なる単語）の意味を利用者に提示する（後述）、ことに
よって曖昧性の解消を行う。これにより、ｃ−ｓｔｒｕ
ｃｔｕｒｅを一意に決定することができれば、そのｃ−
ｓｔｒｕｃｕｒｅをタグ付与手段２６に渡し、決定でき
なければ正しい解析結果として可能性の残るｃ−ｓｔｒ
ｕｃｕｒｅの候補の集合を格要素確定手段２３に渡す。
【００４２】格要素確定手段２３は、述部取得手段１７
から得られる全ての述部および格要素取得手段２３から
得られる全ての格要素を参照し、特定の文に対して格構
造中の格要素が一定しない部分（格要素の曖昧性）があ
れば、その情報を利用者に提示して曖昧性の解消を行う
ためのユーザインタフェースを有する手段である。図２
８に示す通り、上述の解析結果Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，
Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉには、述部「読んでいる」および「座っ
ている」の主語にそれぞれ２種の格要素（「女性」「女
の子」および「女の子」「私」）が該当し得るという曖
昧性がある。
から得られる全ての述部および格要素取得手段２３から
得られる全ての格要素を参照し、特定の文に対して格構
造中の格要素が一定しない部分（格要素の曖昧性）があ
れば、その情報を利用者に提示して曖昧性の解消を行う
ためのユーザインタフェースを有する手段である。図２
８に示す通り、上述の解析結果Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，
Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉには、述部「読んでいる」および「座っ
ている」の主語にそれぞれ２種の格要素（「女性」「女
の子」および「女の子」「私」）が該当し得るという曖
昧性がある。
【００４３】格要素の曖昧性が存在する場合、格要素の
候補を利用者に提示することによって曖昧性の解消を行
う。これにより、ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを一意に決定
することができれば、そのｃ−ｓｔｒｕｃｕｒｅをタグ
付与手段２６に渡し、決定できなければ正しい解析結果
として可能性の残るｃ−ｓｔｒｕｃｕｒｅの候補の集合
を非格要素確定手段２４に渡す。
候補を利用者に提示することによって曖昧性の解消を行
う。これにより、ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを一意に決定
することができれば、そのｃ−ｓｔｒｕｃｕｒｅをタグ
付与手段２６に渡し、決定できなければ正しい解析結果
として可能性の残るｃ−ｓｔｒｕｃｕｒｅの候補の集合
を非格要素確定手段２４に渡す。
【００４４】非格要素確定手段２４は、非格要素取得手
段２０から得られる全ての非格要素およびその修飾先を
参照し、特定の文に対して非格要素の修飾先が一定しな
い部分（修飾先の曖昧性）があれば、その情報を利用者
に提示して曖昧性の解消を行うためのユーザインタフェ
ースを有する手段である。上述の解析結果Ａ，Ｂ，Ｃ，
Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉには、図２９に示す修飾先の曖
昧性がある。
段２０から得られる全ての非格要素およびその修飾先を
参照し、特定の文に対して非格要素の修飾先が一定しな
い部分（修飾先の曖昧性）があれば、その情報を利用者
に提示して曖昧性の解消を行うためのユーザインタフェ
ースを有する手段である。上述の解析結果Ａ，Ｂ，Ｃ，
Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉには、図２９に示す修飾先の曖
昧性がある。
【００４５】非格要素の修飾先に関する曖昧性が存在す
る場合、修飾関係の候補を利用者に提示することによっ
て曖昧性の解消を行う。これにより、ｃ−ｓｔｒｕｃｔ
ｕｒｅを一意に決定することが可能となり、得られたｃ
−ｓｔｒｕｃｕｒｅをタグ付与手段２６に渡す。
る場合、修飾関係の候補を利用者に提示することによっ
て曖昧性の解消を行う。これにより、ｃ−ｓｔｒｕｃｔ
ｕｒｅを一意に決定することが可能となり、得られたｃ
−ｓｔｒｕｃｕｒｅをタグ付与手段２６に渡す。
【００４６】格構造辞書保持手段２５は、ＬＦＧ解析手
段１２が構文解析／意味解析を行う際に必要となる格構
造の一覧を保持する手段である。すなわち、動詞、形容
詞等の格構造を支配する単語の各々に対して、可能な格
構造を列挙し対応する単語の意味あるいは例文を付与す
るものである。動詞「すく」に対応する格構造記述の一
例を図５９に示す。この格構造の一覧は、格構造確定手
段２２が格構造の曖昧性を解消するためにも用いられ
る。
段１２が構文解析／意味解析を行う際に必要となる格構
造の一覧を保持する手段である。すなわち、動詞、形容
詞等の格構造を支配する単語の各々に対して、可能な格
構造を列挙し対応する単語の意味あるいは例文を付与す
るものである。動詞「すく」に対応する格構造記述の一
例を図５９に示す。この格構造の一覧は、格構造確定手
段２２が格構造の曖昧性を解消するためにも用いられ
る。
【００４７】タグ付与手段２６は、述部確定手段２１、
格構造確定手段２２、格要素確定手段２３、あるいは非
格要素確定手段２４によって最終解析結果として確定さ
れれたｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを受け取り、得られた木
構造をタグの形式で解析対象文章保持手段１１に保持さ
れている文章に付与する手段である。
格構造確定手段２２、格要素確定手段２３、あるいは非
格要素確定手段２４によって最終解析結果として確定さ
れれたｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを受け取り、得られた木
構造をタグの形式で解析対象文章保持手段１１に保持さ
れている文章に付与する手段である。
【００４８】以下、図３０のフローチャートを参照し、
一つの文に対する意味解析結果確定手段１６の処理の流
れを説明する。 ［ステップ３１］：ＬＦＧ解析手段１２から入力文に対
する解析結果としてｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅとｆ−ｓｔ
ｒｕｃｔｕｒｅを受け取る。ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの
候補が一つの場合は［ステップ３９］へ進む。そうでな
ければ［ステップ３２］へ進む。 ［ステップ３２］：述部の曖昧性があれば［ステップ３
３］へ進む。そうでなければ［ステップ３４］へ進む。
（全ての解析結果で述部が同じあれば［ステップ３４］
へ進む。そうでなければ［ステップ３３］へ進む。） ［ステップ３３］：利用者に述部の候補を提示し、曖昧
性を解消する。ｃ−ｓｔｒｕｃｕｒｅが一意に決定すれ
ば［ステップ３９］へ進む。そうでなければ［ステップ
３４］へ進む。 ［ステップ３４］：格構造の曖昧性があれば［ステップ
３５］へ進む。そうでなければ［ステップ３６］へ進
む。 ［ステップ３５］：利用者に格構造の候補、あるいは、
格構造の候補を表す意味を提示し、曖昧性を解消する。
ｃ−ｓｔｒｕｃｕｒｅが一意に決定すれば［ステップ３
９］へ進む。そうでなければ［ステップ３６］へ進む。 ［ステップ３６］：格要素の曖昧性があれば［ステップ
３８］へ進む。そうでなければ［ステップ３７］へ進
む。 ［ステップ３７］：利用者に格要素の候補を提示し、曖
昧性を解消する。ｃ−ｓｔｒｕｃｕｒｅが一意に決定す
れば［ステップ３９］へ進む。そうでなければ［ステッ
プ３８］へ進む。 ［ステップ３８］：利用者に非格要素の修飾先の候補を
提示し、曖昧性を解消する。［ステップ３９］へ進む。 ［ステップ３９］：決定したｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを
取得し、対応する構文タグを入力文に付与する。
一つの文に対する意味解析結果確定手段１６の処理の流
れを説明する。 ［ステップ３１］：ＬＦＧ解析手段１２から入力文に対
する解析結果としてｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅとｆ−ｓｔ
ｒｕｃｔｕｒｅを受け取る。ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの
候補が一つの場合は［ステップ３９］へ進む。そうでな
ければ［ステップ３２］へ進む。 ［ステップ３２］：述部の曖昧性があれば［ステップ３
３］へ進む。そうでなければ［ステップ３４］へ進む。
（全ての解析結果で述部が同じあれば［ステップ３４］
へ進む。そうでなければ［ステップ３３］へ進む。） ［ステップ３３］：利用者に述部の候補を提示し、曖昧
性を解消する。ｃ−ｓｔｒｕｃｕｒｅが一意に決定すれ
ば［ステップ３９］へ進む。そうでなければ［ステップ
３４］へ進む。 ［ステップ３４］：格構造の曖昧性があれば［ステップ
３５］へ進む。そうでなければ［ステップ３６］へ進
む。 ［ステップ３５］：利用者に格構造の候補、あるいは、
格構造の候補を表す意味を提示し、曖昧性を解消する。
ｃ−ｓｔｒｕｃｕｒｅが一意に決定すれば［ステップ３
９］へ進む。そうでなければ［ステップ３６］へ進む。 ［ステップ３６］：格要素の曖昧性があれば［ステップ
３８］へ進む。そうでなければ［ステップ３７］へ進
む。 ［ステップ３７］：利用者に格要素の候補を提示し、曖
昧性を解消する。ｃ−ｓｔｒｕｃｕｒｅが一意に決定す
れば［ステップ３９］へ進む。そうでなければ［ステッ
プ３８］へ進む。 ［ステップ３８］：利用者に非格要素の修飾先の候補を
提示し、曖昧性を解消する。［ステップ３９］へ進む。 ［ステップ３９］：決定したｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを
取得し、対応する構文タグを入力文に付与する。
【００４９】以下、「本を読んでいる女性は私の妹で座
っている女の子が娘です。」を入力文とした場合の処理
の流れを説明する。入力文から得られるｃ−ｓｔｒｕｃ
ｔｕｒｅは、前述の通り図５〜図１３の９種である。ま
た、それぞれのｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅに対して一つず
つのｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ（図１４〜図２２）が得ら
れる。一般には、一つのｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅに対し
て複数のｆ−ｓｔｒｕｃｕｒｅが得られるが、図３０で
説明したフローチャートの処理に何ら変更を加える必要
はない。
っている女の子が娘です。」を入力文とした場合の処理
の流れを説明する。入力文から得られるｃ−ｓｔｒｕｃ
ｔｕｒｅは、前述の通り図５〜図１３の９種である。ま
た、それぞれのｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅに対して一つず
つのｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ（図１４〜図２２）が得ら
れる。一般には、一つのｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅに対し
て複数のｆ−ｓｔｒｕｃｕｒｅが得られるが、図３０で
説明したフローチャートの処理に何ら変更を加える必要
はない。
【００５０】上記の９つの解析結果には、図２６に示し
た通り、「読んでいる」「座っている」「娘です」の３
つを述部とする解析結果（Ａ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，
Ｈ，Ｉ）と、「読んでいる」「妹だ」「座っている」
「娘です」の４つを述部とする解析結果（Ｂ）とが存在
する。したがって、［ステップ３３］において図３１の
ようなユーザインタフェースを用いることにより、「妹
だ」が述部であるか否かを利用者に確認する。この場
合、「妹だ」は述部であるため「成立する。」が選択さ
れる。よって、解析結果はＢ（図６のｃ−ｓｔｒｕｃｔ
ｕｒｅ）に一意に決定し、［ステップ３９］によって図
６に対応するタグ付けが行われる。
た通り、「読んでいる」「座っている」「娘です」の３
つを述部とする解析結果（Ａ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，
Ｈ，Ｉ）と、「読んでいる」「妹だ」「座っている」
「娘です」の４つを述部とする解析結果（Ｂ）とが存在
する。したがって、［ステップ３３］において図３１の
ようなユーザインタフェースを用いることにより、「妹
だ」が述部であるか否かを利用者に確認する。この場
合、「妹だ」は述部であるため「成立する。」が選択さ
れる。よって、解析結果はＢ（図６のｃ−ｓｔｒｕｃｔ
ｕｒｅ）に一意に決定し、［ステップ３９］によって図
６に対応するタグ付けが行われる。
【００５１】次に、「破産申請を申告している一昔前は
満員の観光客で賑わっていたリゾート施設がここで
す。」を入力文とした場合の処理の流れを説明する。こ
の文は上記の文「本を読んでいる女性は私の妹で座って
いる女の子が娘です。」と比べて、名詞／動詞の単語お
よび時制を変えただけの文であり、見かけの構造は全く
同じである。したがって、ＬＦＧ解析手段１２から、図
５〜図１３および図１４〜図２２に示したものと同じ構
造を持つ９種のｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅおよびｆ−ｓｔ
ｒｕｃｔｕｒｅが得られることになる。この９つの解析
結果候補を上記と同様にＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，
Ｈ，Ｉと呼ぶことにする。
満員の観光客で賑わっていたリゾート施設がここで
す。」を入力文とした場合の処理の流れを説明する。こ
の文は上記の文「本を読んでいる女性は私の妹で座って
いる女の子が娘です。」と比べて、名詞／動詞の単語お
よび時制を変えただけの文であり、見かけの構造は全く
同じである。したがって、ＬＦＧ解析手段１２から、図
５〜図１３および図１４〜図２２に示したものと同じ構
造を持つ９種のｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅおよびｆ−ｓｔ
ｒｕｃｔｕｒｅが得られることになる。この９つの解析
結果候補を上記と同様にＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，
Ｈ，Ｉと呼ぶことにする。
【００５２】まず、上記の例と同様に［ステップ３３］
において図３２のようなユーザインタフェースを用いる
ことにより、「観光客だ（で）」が述部であるか否かを
利用者に確認する。この場合、「観光客だ（で）」は述
部でないため「成立しない。」が選択される。よって、
解析結果はＢ以外の８つの候補に絞られる。
において図３２のようなユーザインタフェースを用いる
ことにより、「観光客だ（で）」が述部であるか否かを
利用者に確認する。この場合、「観光客だ（で）」は述
部でないため「成立しない。」が選択される。よって、
解析結果はＢ以外の８つの候補に絞られる。
【００５３】図２７に示した格構造と同様、本入力文に
おいても、格構造の曖昧性は存在しないため、［ステッ
プ３４］は実行されない。
おいても、格構造の曖昧性は存在しないため、［ステッ
プ３４］は実行されない。
【００５４】図２８に示した格要素と同様本入力文にお
いても、図３３に示すような格要素の曖昧性が存在す
る。すなわち、「申告している」の主語として「一昔
前」および「リゾート施設」の両者が成り立ち得る。
（「申告している」の目的語は常に「破産申請」であり
曖昧性は生じていない。）また、「賑わっていた」の主
語として「リゾート施設」および「満員」の両者が成り
立ち得る。したがって、［ステップ３７］において図３
４および図３５のようなユーザインタフェースを用いる
ことにより、格要素の曖昧性解消を行う。図３４では
「リゾート施設が」が選択され、図３３を参照すること
によって、解析結果の候補は「Ｆ，Ｇ」に絞られる。さ
らに、図３５でも「リゾート施設が」が選択され解析結
果はＦ（図３６のｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）に一意に決
定し、［ステップ３９］によって図３６に対応するタグ
付けが行われる。
いても、図３３に示すような格要素の曖昧性が存在す
る。すなわち、「申告している」の主語として「一昔
前」および「リゾート施設」の両者が成り立ち得る。
（「申告している」の目的語は常に「破産申請」であり
曖昧性は生じていない。）また、「賑わっていた」の主
語として「リゾート施設」および「満員」の両者が成り
立ち得る。したがって、［ステップ３７］において図３
４および図３５のようなユーザインタフェースを用いる
ことにより、格要素の曖昧性解消を行う。図３４では
「リゾート施設が」が選択され、図３３を参照すること
によって、解析結果の候補は「Ｆ，Ｇ」に絞られる。さ
らに、図３５でも「リゾート施設が」が選択され解析結
果はＦ（図３６のｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）に一意に決
定し、［ステップ３９］によって図３６に対応するタグ
付けが行われる。
【００５５】次に、「暖房設備を持たないいつもは彼女
の一人で過ごしている部屋が新居です。」を入力文とし
た場合の処理の流れを説明する。この文も上記の文「本
を読んでいる女性は私の妹で座っている女の子が娘で
す。」と比べて、名詞／動詞の単語および時制を変えた
だけの文であり、見かけの構造は全く同じである。した
がって、ＬＦＧ解析手段１２から、図５〜図１３および
図１４〜図２２に示したものと同じ構造を持つ９種のｃ
−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅおよびｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅが
得られることになる。この９つの解析結果候補を上記と
同様にＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉと呼ぶこと
にする。
の一人で過ごしている部屋が新居です。」を入力文とし
た場合の処理の流れを説明する。この文も上記の文「本
を読んでいる女性は私の妹で座っている女の子が娘で
す。」と比べて、名詞／動詞の単語および時制を変えた
だけの文であり、見かけの構造は全く同じである。した
がって、ＬＦＧ解析手段１２から、図５〜図１３および
図１４〜図２２に示したものと同じ構造を持つ９種のｃ
−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅおよびｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅが
得られることになる。この９つの解析結果候補を上記と
同様にＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉと呼ぶこと
にする。
【００５６】まず、上記の例と同様に［ステップ３３］
において図３７のようなユーザインタフェースを用いる
ことにより、「一人だ（で）」が述部であるか否かを利
用者に確認する。この場合、「一人だ（で）」は述部で
ないため「成立しない。」が選択される。よって、解析
結果はＢ以外の８つの候補に絞られる。
において図３７のようなユーザインタフェースを用いる
ことにより、「一人だ（で）」が述部であるか否かを利
用者に確認する。この場合、「一人だ（で）」は述部で
ないため「成立しない。」が選択される。よって、解析
結果はＢ以外の８つの候補に絞られる。
【００５７】図２７に示した格構造と同様、本入力文に
おいても、格構造の曖昧性は存在しないため、［ステッ
プ３４］は実行されない。
おいても、格構造の曖昧性は存在しないため、［ステッ
プ３４］は実行されない。
【００５８】図２８に示した格要素と同様本入力文にお
いても、図３８に示すような格要素の曖昧性が存在す
る。すなわち、「持たない」の主語として「いつも」お
よび「部屋」の両者が成り立ち得る。（「持たない」の
目的語は常に「暖房設備」であり曖昧性は生じていな
い。）また、「過ごしている」の主語として「部屋」お
よび「彼女」の両者が成り立ち得る。したがって、［ス
テップ３７］において図３９および図４０のようなユー
ザインタフェースを用いることにより、格要素の曖昧性
解消を行う。図３９では「部屋が」が選択され、図３８
を参照することによって、解析結果の候補は「Ｆ，Ｇ」
に絞られる。さらに、図４０では「彼女が」が選択され
解析結果はＧ（図４１のｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）に一
意に決定し、［ステップ３９］によって図４１に対応す
るタグ付けが行われる。
いても、図３８に示すような格要素の曖昧性が存在す
る。すなわち、「持たない」の主語として「いつも」お
よび「部屋」の両者が成り立ち得る。（「持たない」の
目的語は常に「暖房設備」であり曖昧性は生じていな
い。）また、「過ごしている」の主語として「部屋」お
よび「彼女」の両者が成り立ち得る。したがって、［ス
テップ３７］において図３９および図４０のようなユー
ザインタフェースを用いることにより、格要素の曖昧性
解消を行う。図３９では「部屋が」が選択され、図３８
を参照することによって、解析結果の候補は「Ｆ，Ｇ」
に絞られる。さらに、図４０では「彼女が」が選択され
解析結果はＧ（図４１のｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）に一
意に決定し、［ステップ３９］によって図４１に対応す
るタグ付けが行われる。
【００５９】「彼をすいている店で待った。」を入力文
とした場合の処理は以下の通りである。この場合、ＬＦ
Ｇ解析手段１２から図４２および図４３に示すｃ−ｓｔ
ｒｕｃｔｕｒｅが得られる。また、図４２のｃ−ｓｔｒ
ｕｃｔｕｒｅに対応するｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅとして
図４４および図４５が、図４３のｃ−ｓｔｒｕｃｕｒｅ
に対応するｆ−ｓｔｒｕｃｕｒｅとして図４６が得られ
る。図４４、図４５、図４６の解析結果をそれぞれＡ，
Ｂ，Ｃと呼ぶことにする。この場合、全ての解析結果
（Ａ，Ｂ，Ｃ）において、述部は「すいている」と「待
った」で共通しており、述部の曖昧性はない。したがっ
て、［ステップ３３］は実行されない。
とした場合の処理は以下の通りである。この場合、ＬＦ
Ｇ解析手段１２から図４２および図４３に示すｃ−ｓｔ
ｒｕｃｔｕｒｅが得られる。また、図４２のｃ−ｓｔｒ
ｕｃｔｕｒｅに対応するｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅとして
図４４および図４５が、図４３のｃ−ｓｔｒｕｃｕｒｅ
に対応するｆ−ｓｔｒｕｃｕｒｅとして図４６が得られ
る。図４４、図４５、図４６の解析結果をそれぞれＡ，
Ｂ，Ｃと呼ぶことにする。この場合、全ての解析結果
（Ａ，Ｂ，Ｃ）において、述部は「すいている」と「待
った」で共通しており、述部の曖昧性はない。したがっ
て、［ステップ３３］は実行されない。
【００６０】該入力文に対しては、図４７に示す格構造
の曖昧性が存在する。すなわち、「すいている」が主語
のみをとる格構造を持つ（自動詞）場合と、主語と目的
語の両者をとる格構造を持つ（他動詞）の場合とがあり
得る。したがって、図５９を参照し、［ステップ３５］
において図４８のようなユーザインタフェースを用いる
ことにより、格構造の曖昧性解消を行う。図４８では
（自動詞の）「すいている（空いている）」が選択さ
れ、解析結果はＡ（図４４のｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）
に一意に決定し、［ステップ３９］によって図４４に対
応するタグ付けが行われる。
の曖昧性が存在する。すなわち、「すいている」が主語
のみをとる格構造を持つ（自動詞）場合と、主語と目的
語の両者をとる格構造を持つ（他動詞）の場合とがあり
得る。したがって、図５９を参照し、［ステップ３５］
において図４８のようなユーザインタフェースを用いる
ことにより、格構造の曖昧性解消を行う。図４８では
（自動詞の）「すいている（空いている）」が選択さ
れ、解析結果はＡ（図４４のｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）
に一意に決定し、［ステップ３９］によって図４４に対
応するタグ付けが行われる。
【００６１】「彼はプラモデルと自転車も買った。」を
入力文とした場合の処理は以下の通りである。この場
合、文中の「は」および「も」がどちらも、主語あるい
は目的語を表現し得る係助詞であるため、ＬＦＧ解析手
段１２から図４９〜図５２に示す４つのｃ−ｓｔｒｕｃ
ｔｕｒｅが得られる。また、各ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ
に対応するｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅとして図５３〜図５
６が得られる。それぞれの解析結果をＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄと
呼ぶことにする。この場合、全ての解析結果（Ａ，Ｂ，
Ｃ，Ｄ）において、述部は「買った」で共通しており、
述部の曖昧性はない。したがって、［ステップ３３］は
実行されない。また、全ての解析結果で格構造は「主語
―目的語―買った」で同じであり、格構造の曖昧性もな
い。したがって、［ステップ３５］も実行されない。
入力文とした場合の処理は以下の通りである。この場
合、文中の「は」および「も」がどちらも、主語あるい
は目的語を表現し得る係助詞であるため、ＬＦＧ解析手
段１２から図４９〜図５２に示す４つのｃ−ｓｔｒｕｃ
ｔｕｒｅが得られる。また、各ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ
に対応するｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅとして図５３〜図５
６が得られる。それぞれの解析結果をＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄと
呼ぶことにする。この場合、全ての解析結果（Ａ，Ｂ，
Ｃ，Ｄ）において、述部は「買った」で共通しており、
述部の曖昧性はない。したがって、［ステップ３３］は
実行されない。また、全ての解析結果で格構造は「主語
―目的語―買った」で同じであり、格構造の曖昧性もな
い。したがって、［ステップ３５］も実行されない。
【００６２】該入力文に対しては、図５７に示す格要素
の曖昧性が存在する。したがって、［ステップ３７］に
おいて図５８のようなユーザインタフェースを用いるこ
とにより、格構造の曖昧性解消を行う。図５８では「彼
が」および「プラモデルと自転車を」が選択され、解析
結果はＢ（図５０のｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）に一意に
決定し、［ステップ３９］によって図５０に対応するタ
グ付けが行われる。なお、図５７を参照することにより
「彼が」が選択された時点で、目的語は「自転車を」か
「プラモデルと自転車を」のいずれかに絞り込まれるこ
とになる。
の曖昧性が存在する。したがって、［ステップ３７］に
おいて図５８のようなユーザインタフェースを用いるこ
とにより、格構造の曖昧性解消を行う。図５８では「彼
が」および「プラモデルと自転車を」が選択され、解析
結果はＢ（図５０のｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）に一意に
決定し、［ステップ３９］によって図５０に対応するタ
グ付けが行われる。なお、図５７を参照することにより
「彼が」が選択された時点で、目的語は「自転車を」か
「プラモデルと自転車を」のいずれかに絞り込まれるこ
とになる。
【００６３】本実施例では、図３０に示したように、述
部の曖昧性、格構造の曖昧性、格要素の曖昧性、非格要
素の曖昧性の順に優先的に曖昧性の解消を行う構成をと
るものとした。これは、述部を中心とし格構造（文法役
割）を重視するＬＦＧ理論の考え方に基づくものであ
る。しかしながら、曖昧性の解消の順序は他の方法を採
用しても本発明の効果は同様である。例えば、確率付き
の構文解析手法を用い、構文解析結果に確率（信頼度）
が付与されている場合は、信頼度の高い構文解析結果に
対応する意味解析結果を優先してユーザに提示し曖昧性
解消を図る方式としても構わない。
部の曖昧性、格構造の曖昧性、格要素の曖昧性、非格要
素の曖昧性の順に優先的に曖昧性の解消を行う構成をと
るものとした。これは、述部を中心とし格構造（文法役
割）を重視するＬＦＧ理論の考え方に基づくものであ
る。しかしながら、曖昧性の解消の順序は他の方法を採
用しても本発明の効果は同様である。例えば、確率付き
の構文解析手法を用い、構文解析結果に確率（信頼度）
が付与されている場合は、信頼度の高い構文解析結果に
対応する意味解析結果を優先してユーザに提示し曖昧性
解消を図る方式としても構わない。
【００６４】また、本実施例ではタグを直接解析対象文
章に付与する構成としたが、構文情報タグを別ファイル
へ格納し解析対象文章へのポインタを併記するといった
構成をとる場合でも、本発明の効果が変らないのは明ら
かである。
章に付与する構成としたが、構文情報タグを別ファイル
へ格納し解析対象文章へのポインタを併記するといった
構成をとる場合でも、本発明の効果が変らないのは明ら
かである。
【００６５】本実施例で示した構文情報タグ付与支援シ
ステムは、計算機上のソフトウェアとして実現すること
が可能であり、また分散環境で言語処理を行うようにす
ることもできる。例えば、図６０のようにネットワーク
２００上に多数のホスト３００Ａ、３００Ｂ、３００
Ｃ、３００Ｄ、３００Ｅ、３００Ｆを配置し、ワードプ
ロセッサ（あるいは音声認識システム等）４００によっ
て作成されたテキストに対してタグ付与支援システム５
００によりタグを付与し、ネットワーク２００を介して
データベース６００に保存した後、必要に応じて機械翻
訳システム７００等への入力として使用する構成が考え
られる。また、図６１のように、タグの付与されていな
いテキストをデータベース６００から取得した後に、機
械翻訳システム７００の前処理としてタグ付与支援シス
テム５００によりタグを付与することにより翻訳の精度
を向上させるといった利用法も考えられる。
ステムは、計算機上のソフトウェアとして実現すること
が可能であり、また分散環境で言語処理を行うようにす
ることもできる。例えば、図６０のようにネットワーク
２００上に多数のホスト３００Ａ、３００Ｂ、３００
Ｃ、３００Ｄ、３００Ｅ、３００Ｆを配置し、ワードプ
ロセッサ（あるいは音声認識システム等）４００によっ
て作成されたテキストに対してタグ付与支援システム５
００によりタグを付与し、ネットワーク２００を介して
データベース６００に保存した後、必要に応じて機械翻
訳システム７００等への入力として使用する構成が考え
られる。また、図６１のように、タグの付与されていな
いテキストをデータベース６００から取得した後に、機
械翻訳システム７００の前処理としてタグ付与支援シス
テム５００によりタグを付与することにより翻訳の精度
を向上させるといった利用法も考えられる。
【００６６】
【発明の効果】以上のように本発明によれば、意味解析
結果候補をシステムの利用者に提示して修正を受けるこ
とにより誤りのない意味解析結果を取得し、得られた意
味解析結果に基づいて構文解析結果を決定することによ
って、正しい構文情報タグを文に付与することができる
構文情報タグ付与支援システムを提供することが可能と
なる。これによって、従来必要であった、図３のような
タグ付けを人手で行う、あるいは、図５等に示したよう
な構文木を人手で編集するといった言語学を学んだ者に
とっても困難な作業を行う必要がなくなり、替わって図
３１、図３２、図３４、図３５、図３７、図３９、図４
０、図４８、図５８に示したような平易かつ直感的な作
業を行うのみで同様のタグ付与を行うことができる。す
なわち、言語学に詳しくない者であっても、正しい構文
情報タグを従来技術と比較して極めて低いコストで付与
することが可能となる。結果として、例えば「本を読ん
でいる女性は私の妹で座っている女の子が娘です。」に
正しい構文情報タグが付与され、日英の機械翻訳結果と
して「Ｔｈｅ ｗｏｍａｎ ｗｈｏ ｉｓ ｒｅａｄｉ
ｎｇ ａ ｂｏｏｋ ｉｓ ｍｙ ｙｏｕｎｇｅｒ ｓ
ｉｓｔｅｒ ａｎｄａ ｓｉｔｔｉｎｇ ｇｉｒｌ ｉ
ｓ ａ ｄａｕｇｈｔｅｒ．」という正しい翻訳結果を
得ることができる。これに対して、タグが付与されてい
ない場合、現状の機械翻訳システムでは正しい構文解析
結果が得られないため、「Ｔｈｅ ｇｉｒｌ ｏｎ ｗ
ｈｏｍ ｔｈｅ ｗｏｍａｎ ｗｈｏ ｉｓ ｒｅａｄ
ｉｎｇａ ｂｏｏｋ ｉｓ ｓｉｔｔｉｎｇ ｂｙ ｍ
ｙ ｙｏｕｎｇｅｒ ｓｉｓｔｅｒ ｉｓ ａ ｄａｕ
ｇｈｔｅｒ．」といった誤った翻訳結果が出力されるこ
とになる。
結果候補をシステムの利用者に提示して修正を受けるこ
とにより誤りのない意味解析結果を取得し、得られた意
味解析結果に基づいて構文解析結果を決定することによ
って、正しい構文情報タグを文に付与することができる
構文情報タグ付与支援システムを提供することが可能と
なる。これによって、従来必要であった、図３のような
タグ付けを人手で行う、あるいは、図５等に示したよう
な構文木を人手で編集するといった言語学を学んだ者に
とっても困難な作業を行う必要がなくなり、替わって図
３１、図３２、図３４、図３５、図３７、図３９、図４
０、図４８、図５８に示したような平易かつ直感的な作
業を行うのみで同様のタグ付与を行うことができる。す
なわち、言語学に詳しくない者であっても、正しい構文
情報タグを従来技術と比較して極めて低いコストで付与
することが可能となる。結果として、例えば「本を読ん
でいる女性は私の妹で座っている女の子が娘です。」に
正しい構文情報タグが付与され、日英の機械翻訳結果と
して「Ｔｈｅ ｗｏｍａｎ ｗｈｏ ｉｓ ｒｅａｄｉ
ｎｇ ａ ｂｏｏｋ ｉｓ ｍｙ ｙｏｕｎｇｅｒ ｓ
ｉｓｔｅｒ ａｎｄａ ｓｉｔｔｉｎｇ ｇｉｒｌ ｉ
ｓ ａ ｄａｕｇｈｔｅｒ．」という正しい翻訳結果を
得ることができる。これに対して、タグが付与されてい
ない場合、現状の機械翻訳システムでは正しい構文解析
結果が得られないため、「Ｔｈｅ ｇｉｒｌ ｏｎ ｗ
ｈｏｍ ｔｈｅ ｗｏｍａｎ ｗｈｏ ｉｓ ｒｅａｄ
ｉｎｇａ ｂｏｏｋ ｉｓ ｓｉｔｔｉｎｇ ｂｙ ｍ
ｙ ｙｏｕｎｇｅｒ ｓｉｓｔｅｒ ｉｓ ａ ｄａｕ
ｇｈｔｅｒ．」といった誤った翻訳結果が出力されるこ
とになる。
【図１】 本発明に係る典型的な構文情報タグ付与支援
システムの構成を示す図である。
システムの構成を示す図である。
【図２】 構文解析結果（構文木）の一例を示す図であ
る。
る。
【図３】 構文解析結果をタグの形式で付与したテキス
トの一例を示す図である。
トの一例を示す図である。
【図４】 本発明の実施例の構成を示す図である。
【図５】 実施例における構文解析結果を示す図であ
る。
る。
【図６】 実施例における構文解析結果を示す図であ
る。
る。
【図７】 実施例における構文解析結果を示す図であ
る。
る。
【図８】 実施例における構文解析結果を示す図であ
る。
る。
【図９】 実施例における構文解析結果を示す図であ
る。
る。
【図１０】 実施例における構文解析結果を示す図であ
る。
る。
【図１１】 実施例における構文解析結果を示す図であ
る。
る。
【図１２】 実施例における構文解析結果を示す図であ
る。
る。
【図１３】 実施例における構文解析結果を示す図であ
る。
る。
【図１４】 実施例における意味解析結果を示す図であ
る。
る。
【図１５】 実施例における意味解析結果を示す図であ
る。
る。
【図１６】 実施例における意味解析結果を示す図であ
る。
る。
【図１７】 実施例における意味解析結果を示す図であ
る。
る。
【図１８】 実施例における意味解析結果を示す図であ
る。
る。
【図１９】 実施例における意味解析結果を示す図であ
る。
る。
【図２０】 実施例における意味解析結果を示す図であ
る。
る。
【図２１】 実施例における意味解析結果を示す図であ
る。
る。
【図２２】 実施例における意味解析結果を示す図であ
る。
る。
【図２３】実施例における格構造取得の手順を示す概念
図である。
図である。
【図２４】実施例における格要素取得の手順を示す概念
図である。
図である。
【図２５】実施例における非格要素取得の手順を示す概
念図である。
念図である。
【図２６】実施例における述部と解析結果の関係を示す
表である。
表である。
【図２７】 実施例における格構造と解析結果の関係を
示す表である。
示す表である。
【図２８】 実施例における格要素と解析結果の関係を
示す表である。
示す表である。
【図２９】実施例における非格要素と解析結果の関係を
示す表である。
示す表である。
【図３０】意味解析結果確定手段の処理手順を示すフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図３１】 意味解析結果確定手段のインタフェース例
である。
である。
【図３２】 意味解析結果確定手段のインタフェース例
である。
である。
【図３３】 実施例における格要素と解析結果の関係を
示す表である。
示す表である。
【図３４】 意味解析結果確定手段のインタフェース例
である。
である。
【図３５】 意味解析結果確定手段のインタフェース例
である。
である。
【図３６】 実施例における構文解析結果を示す図であ
る。
る。
【図３７】 意味解析結果確定手段のインタフェース例
である。
である。
【図３８】 実施例における格要素と解析結果の関係を
示す表である。
示す表である。
【図３９】 意味解析結果確定手段のインタフェース例
である。
である。
【図４０】 意味解析結果確定手段のインタフェース例
である。
である。
【図４１】 実施例における構文解析結果を示す図であ
る。
る。
【図４２】 実施例における構文解析結果を示す図であ
る。
る。
【図４３】 実施例における構文解析結果を示す図であ
る。
る。
【図４４】 実施例における意味解析結果を示す図であ
る。
る。
【図４５】 実施例における意味解析結果を示す図であ
る。
る。
【図４６】 実施例における意味解析結果を示す図であ
る。
る。
【図４７】 実施例における格構造と解析結果の関係を
示す表である。
示す表である。
【図４８】 意味解析結果確定手段のインタフェース例
である。
である。
【図４９】 実施例における構文解析結果を示す図であ
る。
る。
【図５０】 実施例における構文解析結果を示す図であ
る。
る。
【図５１】 実施例における構文解析結果を示す図であ
る。
る。
【図５２】 実施例における構文解析結果を示す図であ
る。
る。
【図５３】 実施例における意味解析結果を示す図であ
る。
る。
【図５４】 実施例における意味解析結果を示す図であ
る。
る。
【図５５】 実施例における意味解析結果を示す図であ
る。
る。
【図５６】 実施例における意味解析結果を示す図であ
る。
る。
【図５７】 実施例における格要素と解析結果の関係を
示す表である。
示す表である。
【図５８】 意味解析結果確定手段のインタフェース例
である。
である。
【図５９】 格構造記述の一例を示す図である。
【図６０】 本発明に係る構文情報タグ付与支援システ
ムの利用形態例を示す図である。
ムの利用形態例を示す図である。
【図６１】 本発明に係る構文情報タグ付与支援システ
ムの利用形態例を示す図である。
ムの利用形態例を示す図である。
１ 解析対象文章保持手段
２ 構文解析手段
３ 意味解析手段
４ 解析結果保持手段
５ 意味解析結果確定手段
６ 構文解析結果確定手段
７ タグ付与手段
８ タグ付文出力手段
９ 記録媒体
１０ 機械翻訳手段
１１ 解析対象文章保持手段
１２ ＬＦＧ解析手段
１３ 解析結果保持手段
１４ ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ保持手段
１５ ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ保持手段
１６ 意味解析結果確定手段
１７ 述部取得手段
１８ 格構造取得手段
１９ 格要素取得手段
２０ 非格要素取得手段
２１ 述部確定手段
２２ 格構造確定手段
２３ 格要素確定手段
２４ 非格要素確定手段
２５ 格構造辞書保持手段
２６ タグ付与手段
１００ コンピュータ
２００ ネットワーク
３００Ａ〜３００Ｆ ホスト
５００ タグ付与支援システム
６００ データベース
７００ 機械翻訳システム
Claims (23)
- 【請求項１】 構文解析の対象となる文の集合を保持す
る解析対象文章保持手段と、 上記解析対象文章保持手段に保持されているそれぞれの
文に対して構文解析処理を施し、文の係り受け関係等の
構文解析結果候補を出力する構文解析手段と、 上記解析対象文章保持手段に保持されているそれぞれの
文に対して意味解析処理を行い、文の格構造等の意味解
析結果候補を出力する意味解析手段と、 上記構文解析結果候補と上記意味解析結果候補および両
者の間の対応関係を保持する解析結果保持手段と、 上記意味解析結果の候補を利用者に提示し、正しい意味
解析結果を選択させるユーザインタフェースを有する意
味解析結果確定手段と、 確定した意味解析結果と上記解析結果保持手段に保持さ
れた解析結果情報に基づき構文解析結果を確定する構文
解析結果確定手段と、 確定した構文解析結果に基づき、上記解析対象文章保持
手段に保持されているそれぞれの文に対して構文情報を
示すタグを付与するタグ付与手段と、を備えることを特
徴とする構文情報タグ付与支援システム。 - 【請求項２】 構文解析の対象となる文の集合を保持す
る解析対象文章保持手段と、 上記解析対象文章保持手段に保持されているそれぞれの
文に対して構文解析処理を施し、文の係り受け関係等の
構文解析結果候補を出力する構文解析手段と、 上記解析対象文章保持手段に保持されているそれぞれの
文に対して意味解析処理を行い、文の格構造等の意味解
析結果候補を出力する意味解析手段と、 上記構文解析結果候補と上記意味解析結果候補および両
者の間の対応関係を保持する解析結果保持手段と、 上記構文解析手段から得られる上記構文解析結果候補と
上記意味解析手段から得られる上記意味解析結果候補に
基づき、解析結果を特定するために必要となる少なくと
も１つの選択項目を利用者に提示し、上記利用者に正し
い意味解析結果を選択させるユーザインタフェースを有
する意味解析結果確定手段と、 確定した意味解析結果と上記解析結果保持手段に保持さ
れた解析結果情報に基づき構文解析結果を確定する構文
解析結果確定手段と、 確定した構文解析結果に基づき、上記解析対象文章保持
手段に保持されているそれぞれの文に対して構文情報を
示すタグを付与するタグ付与手段と、を備えることを特
徴とする構文情報タグ付与支援システム。 - 【請求項３】 構文解析の対象となる文の集合を保持す
る解析対象文章保持手段と、 上記解析対象文章保持手段に保持されているそれぞれの
文に対して構文解析処理を施し、文の係り受け関係等の
構文解析結果候補を出力する構文解析手段と、 上記解析対象文章保持手段に保持されているそれぞれの
文に対して意味解析処理を行い、文の格構造等の意味解
析結果候補を出力する意味解析手段と、 上記構文解析結果候補と上記意味解析結果候補および両
者の間の対応関係を保持する解析結果保持手段と、 上記構文解析手段から得られる上記構文解析結果候補と
上記意味解析手段から得られる上記意味解析結果候補に
基づき、解析結果を特定するために必要となる複数の選
択項目を所定の優先順位で利用者に提示し、上記利用者
に正しい意味解析結果を選択させるユーザインタフェー
スを有する意味解析結果確定手段と、 確定した意味解析結果と上記解析結果保持手段に保持さ
れた解析結果情報に基づき構文解析結果を確定する構文
解析結果確定手段と、 確定した構文解析結果に基づき、上記解析対象文章保持
手段に保持されているそれぞれの文に対して構文情報を
示すタグを付与するタグ付与手段と、を備えることを特
徴とする構文情報タグ付与支援システム。 - 【請求項４】 上記構文解析手段から得られる上記構文
解析結果候補と上記意味解析手段から得られる上記意味
解析結果候補に基づき、上記複数の選択項目を提示する
上記優先順位を決定する選択項目決定手段をさらに有す
る請求項３記載の構文情報タグ付与支援システム。 - 【請求項５】 上記選択項目決定手段が、述部の曖昧
性、格構造の曖昧性、格要素の曖昧性、非格要素の修飾
先の曖昧性の順に、選択項目の優先順位を決定する請求
項４記載の構文情報タグ付与支援システム。 - 【請求項６】 上記構文解析手段が確率付構文木を出力
し、選択項目決定手段が構文木の信頼度に基づいて選択
項目の優先順位を決定する請求項４記載の構文情報タグ
付与支援システム。 - 【請求項７】 上記意味解析手段が文法役割による分類
に基づいた格情報を出力する請求項１〜６のいずれかに
記載の構文情報タグ付与支援システム。 - 【請求項８】 上記意味解析手段が、意味役割による分
類に基づいた格情報を出力する請求項第１〜６のいずれ
かに記載の構文情報タグ付与支援システム。 - 【請求項９】 構文解析の対象となる文の集合を保持す
る解析対象文章保持ステップと、 上記解析対象文章保持ステップにより保持されているそ
れぞれの文に対して構文解析処理を施し、文の係り受け
関係等の構文解析結果候補を出力する構文解析ステップ
と、 上記解析対象文章保持ステップにより保持されているそ
れぞれの文に対して意味解析処理を行い、文の格構造等
の意味解析結果候補を出力する意味解析ステップと、 上記構文解析結果候補と上記意味解析結果候補および両
者の間の対応関係を保持する解析結果保持ステップと、 上記意味解析結果の候補を利用者に提示し、正しい意味
解析結果を選択させるユーザインタフェースを用いて意
味解析結果を確定する意味解析結果確定ステップと、 確定した意味解析結果と上記解析結果保持ステップによ
り保持された解析結果情報に基づき構文解析結果を確定
する構文解析結果確定ステップと、 確定した構文解析結果に基づき、上記解析対象文章保持
ステップにより保持されているそれぞれの文に対して構
文情報を示すタグを付与するタグ付与ステップと、を有
することを特徴とする構文情報タグ付与支援方法。 - 【請求項１０】 構文解析の対象となる文の集合を保持
する解析対象文章保持ステップと、 上記解析対象文章保持ステップにより保持されているそ
れぞれの文に対して構文解析処理を施し、文の係り受け
関係等の構文解析結果候補を出力する構文解析ステップ
と、 上記解析対象文章保持ステップにより保持されているそ
れぞれの文に対して意味解析処理を行い、文の格構造等
の意味解析結果候補を出力する意味解析ステップと、 上記構文解析結果候補と上記意味解析結果候補および両
者の間の対応関係を保持する解析結果保持ステップと、 上記意味解析結果の候補を利用者に提示し、正しい意味
解析結果を選択させるユーザインタフェースを用いて意
味解析結果を確定する意味解析結果確定ステップと、 確定した意味解析結果と上記解析結果保持ステップによ
り保持された解析結果情報に基づき構文解析結果を確定
する構文解析結果確定ステップと、 確定した構文解析結果に基づき、上記解析対象文章保持
ステップにより保持されているそれぞれの文に対して構
文情報を示すタグを付与するタグ付与ステップとをコン
ピュータに実行させるために用いられることを特徴とす
る構文情報タグ付与支援用コンピュータプログラム。 - 【請求項１１】 構文解析の対象となる文に対して構文
解析処理を施し、文の係り受け関係等の構文解析結果候
補を出力する構文解析手段と、 上記構文解析の対象となる文に対して意味解析処理を行
い、文の格構造等の意味解析結果候補を出力する意味解
析手段と、 上記構文解析結果候補と上記意味解析結果候補および両
者の間の対応関係を保持する解析結果保持手段と、 上記意味解析結果の候補を利用者に提示し、正しい意味
解析結果を選択させるユーザインタフェースを有する意
味解析結果確定手段と、 確定した意味解析結果と上記解析結果保持手段に保持さ
れた解析結果情報に基づき構文解析結果を確定する構文
解析結果確定手段と、を備えることを特徴とする文章解
析システム。 - 【請求項１２】 構文解析の対象となる文に対して構文
解析処理を施し、文の係り受け関係等の構文解析結果候
補を出力する構文解析ステップと、 上記構文解析の対象となる文に対して意味解析処理を行
い、文の格構造等の意味解析結果候補を出力する意味解
析ステップと、 上記構文解析結果候補と上記意味解析結果候補および両
者の間の対応関係を保持する解析結果保持ステップと、 上記意味解析結果の候補を利用者に提示し、正しい意味
解析結果を選択させるユーザインタフェースを用いて意
味解析結果を確定する意味解析結果確定ステップと、 確定した意味解析結果と上記解析結果保持ステップによ
り保持された解析結果情報に基づき構文解析結果を確定
する構文解析結果確定ステップと、を有することを特徴
とする文章解析方法。 - 【請求項１３】 構文解析の対象となる文に対して構文
解析処理を施し、文の係り受け関係等の構文解析結果候
補を出力する構文解析ステップと、 上記構文解析の対象となる文に対して意味解析処理を行
い、文の格構造等の意味解析結果候補を出力する意味解
析ステップと、 上記構文解析結果候補と上記意味解析結果候補および両
者の間の対応関係を保持する解析結果保持ステップと、 上記意味解析結果の候補を利用者に提示し、正しい意味
解析結果を選択させるユーザインタフェースを用いて意
味解析結果を確定する意味解析結果確定ステップと、 確定した意味解析結果と上記解析結果保持ステップによ
り保持された解析結果情報に基づき構文解析結果を確定
する構文解析結果確定ステップと、 をコンピュータに実行させるために用いられることを特
徴とする文章解析用コンピュータプログラム。 - 【請求項１４】 構文解析の対象となる文の集合を保持
する解析対象文章保持手段と、 上記解析対象文章保持手段に保持されているそれぞれの
文に対して構文解析処理を施し、文の係り受け関係等の
構文解析結果候補を出力する構文解析手段と、 上記解析対象文章保持手段に保持されているそれぞれの
文に対して意味解析処理を行い、文の格構造等の意味解
析結果候補を出力する意味解析手段と、 上記構文解析結果候補と上記意味解析結果候補および両
者の間の対応関係を保持する解析結果保持手段と、 上記意味解析結果の候補を利用者に提示し、正しい意味
解析結果を選択させるユーザインタフェースを有する意
味解析結果確定手段と、 確定した意味解析結果と上記解析結果保持手段に保持さ
れた解析結果情報に基づき構文解析結果を確定する構文
解析結果確定手段と、 確定した構文解析結果に基づき、上記解析対象文章保持
手段に保持されているそれぞれの文に対して構文情報を
示すタグを付与するタグ付与手段と、 上記タグ付与手段により構文情報を示すタグが付与され
た文を出力する文出力手段と、を備えることを特徴とす
る構文情報タグ付文作成システム。 - 【請求項１５】 請求項１４記載の構文情報タグ付文作
成システムから出力された構文情報タグ付文を記憶した
記録媒体。 - 【請求項１６】 構文解析の対象となる文の集合を保持
する解析対象文章保持ステップと、 上記解析対象文章保持ステップにより保持されているそ
れぞれの文に対して構文解析処理を施し、文の係り受け
関係等の構文解析結果候補を出力する構文解析ステップ
と、 上記解析対象文章保持ステップにより保持されているそ
れぞれの文に対して意味解析処理を行い、文の格構造等
の意味解析結果候補を出力する意味解析ステップと、 上記構文解析結果候補と上記意味解析結果候補および両
者の間の対応関係を保持する解析結果保持ステップと、 上記意味解析結果の候補を利用者に提示し、正しい意味
解析結果を選択させるユーザインタフェースを用いて意
味解析結果を確定する意味解析結果確定ステップと、 確定した意味解析結果と上記解析結果保持ステップによ
り保持された解析結果情報に基づき構文解析結果を確定
する構文解析結果確定ステップと、 確定した構文解析結果に基づき、上記解析対象文章保持
ステップにより保持されているそれぞれの文に対して構
文情報を示すタグを付与するタグ付与ステップと、 上記タグ付与ステップにより構文情報を示すタグが付与
された文を出力する文出力ステップと、を有することを
特徴とする構文情報タグ付文作成方法。 - 【請求項１７】 構文解析の対象となる文の集合を保持
する解析対象文章保持ステップと、 上記解析対象文章保持ステップにより保持されているそ
れぞれの文に対して構文解析処理を施し、文の係り受け
関係等の構文解析結果候補を出力する構文解析ステップ
と、 上記解析対象文章保持ステップにより保持されているそ
れぞれの文に対して意味解析処理を行い、文の格構造等
の意味解析結果候補を出力する意味解析ステップと、 上記構文解析結果候補と上記意味解析結果候補および両
者の間の対応関係を保持する解析結果保持ステップと、 上記意味解析結果の候補を利用者に提示し、正しい意味
解析結果を選択させるユーザインタフェースを用いて意
味解析結果を確定する意味解析結果確定ステップと、 確定した意味解析結果と上記解析結果保持ステップによ
り保持された解析結果情報に基づき構文解析結果を確定
する構文解析結果確定ステップと、 確定した構文解析結果に基づき、上記解析対象文章保持
ステップにより保持されているそれぞれの文に対して構
文情報を示すタグを付与するタグ付与ステップと、 上記タグ付与ステップにより構文情報を示すタグが付与
された文を出力する文出力ステップと、をコンピュータ
に実行させるために用いられることを特徴とする構文情
報タグ付文作成用コンピュータプログラム。 - 【請求項１８】 構文解析の対象となる第１の自然言語
で記述された文に対して構文解析処理を施し、文の係り
受け関係等の構文解析結果候補を出力する構文解析手段
と、 上記文に対して意味解析処理を行い、文の格構造等の意
味解析結果候補を出力する意味解析手段と、 上記構文解析結果候補と上記意味解析結果候補および両
者の間の対応関係を保持する解析結果保持手段と、 上記意味解析結果の候補を利用者に提示し、正しい意味
解析結果を選択させるユーザインタフェースを有する意
味解析結果確定手段と、 確定した意味解析結果と上記解析結果保持手段に保持さ
れた解析結果情報に基づき構文解析結果を確定する構文
解析結果確定手段と、 確定した構文解析結果に基づき、上記第１の自然言語で
記述された文を第２の自然言語で記述された文に変換す
る言語変換手段と、を備えることを特徴とする機械翻訳
システム。 - 【請求項１９】 構文解析の対象となる第１の自然言語
で記述された文に対して構文解析処理を施し、文の係り
受け関係等の構文解析結果候補を出力する構文解析ステ
ップと、 上記文に対して意味解析処理を行い、文の格構造等の意
味解析結果候補を出力する意味解析ステップと、 上記構文解析結果候補と上記意味解析結果候補および両
者の間の対応関係を保持する解析結果保持ステップと、 上記意味解析結果の候補を利用者に提示し、正しい意味
解析結果を選択させるユーザインタフェースを有する意
味解析結果確定ステップと、 確定した意味解析結果と上記解析結果保持ステップによ
り保持された解析結果情報に基づき構文解析結果を確定
する構文解析結果確定ステップと、 確定した構文解析結果に基づき、上記第１の自然言語で
記述された文を第２の自然言語で記述された文に変換す
る言語変換ステップと、を有することを特徴とする機械
翻訳方法。 - 【請求項２０】 構文解析の対象となる第１の自然言語
で記述された文に対して構文解析処理を施し、文の係り
受け関係等の構文解析結果候補を出力する構文解析ステ
ップと、 上記文に対して意味解析処理を行い、文の格構造等の意
味解析結果候補を出力する意味解析ステップと、 上記構文解析結果候補と上記意味解析結果候補および両
者の間の対応関係を保持する解析結果保持ステップと、 上記意味解析結果の候補を利用者に提示し、正しい意味
解析結果を選択させるユーザインタフェースを有する意
味解析結果確定ステップと、 確定した意味解析結果と上記解析結果保持ステップによ
り保持された解析結果情報に基づき構文解析結果を確定
する構文解析結果確定ステップと、 確定した構文解析結果に基づき、上記第１の自然言語で
記述された文を第２の自然言語で記述された文に変換す
る言語変換ステップと、をコンピュータに実行させるた
めに用いられることを特徴とする機械翻訳用コンピュー
タプログラム。 - 【請求項２１】 構文解析の対象となる文から生成され
た複数の構文解析結果候補、および上記構文解析の対象
となる文から生成された複数の意味解析結果候補を記憶
する手段と、 上記記憶手段に記憶されている意味解析結果候補を用い
て、述部の曖昧性、格構造の曖昧性、格要素の曖昧性、
非格要素の修飾先の曖昧性のうち一つ以上を解消させる
べく操作者に選択させることによって、意味解析結果を
確定する意味解析結果確定手段と、 上記意味解析結果確定手段により確定した意味解析結果
に応じて、上記記憶手段に記憶されている複数の構文解
析結果候補から構文解析結果を確定する構文解析結果確
定手段と、を具備することを特徴とする文章解析システ
ム。 - 【請求項２２】 構文解析の対象となる文から生成され
た複数の意味解析結果候補から、述部の曖昧性、格構造
の曖昧性、格要素の曖昧性、非格要素の修飾先の曖昧性
のうち一つ以上を解消させるべく操作者に選択させるこ
とによって、意味解析結果を確定する意味解析結果確定
ステップと、 上記確定した意味解析結果に応じて、上記構文解析の対
象となる文から生成された意味解析結果候補に対応する
構文解析結果を確定する構文解析結果確定ステップと、
を有することを特徴とする文章解析方法。 - 【請求項２３】 構文解析の対象となる文から生成され
た複数の意味解析結果候補から、述部の曖昧性、格構造
の曖昧性、格要素の曖昧性、非格要素の修飾先の曖昧性
のうち一つ以上を解消させるべく操作者に選択させるこ
とによって、意味解析結果を確定する意味解析結果確定
ステップと、 上記確定した意味解析結果に応じて、上記構文解析の対
象となる文から生成された意味解析結果候補に対応する
構文解析結果を確定する構文解析結果確定ステップと、
をコンピュータに実行させるために用いられることを特
徴とする文章解析用コンピュータプログラム。
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