JP2004310691A

JP2004310691A - 文章情報処理装置

Info

Publication number: JP2004310691A
Application number: JP2003106878A
Authority: JP
Inventors: Tatsuya Mitsugi; 達也三次
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2003-04-10
Filing date: 2003-04-10
Publication date: 2004-11-04
Also published as: US20040205670A1; DE102004018446A1; CN1604076A; CN1604076B; US7269789B2

Abstract

【課題】文章の意味及び内容を確実に伝えることのできる文章情報処理装置を提供する。
【解決手段】プレーン文章入力部１０から入力されたプレーンな文章を、辞書記憶部に記憶された辞書を用いて形態要素解析してトークンに分解する形態要素解析部１２と、この形態要素解析部１２で得られたトークンの品詞を解析して意味のある語を含む構造化された文章生成する構文解析部１３と、この構文解析部１３で生成された構造化された文章に含まれる意味のある語に対して、データ記憶部１４に該語に関係付けて記憶されているデータを付加するマークアップを行う要素品格処理部１５と、要素品格処理部１５で生成されたマークアップ文章を出力するマークアップ文章出力部１７とを備えている。
【選択図】図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、文章情報処理装置に関し、特に文章の中からの意味のある単語や連語に、その意味又は内容を表す情報を付加する技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、テキストデータの中で使用されている単独の単語を統計的に処理することにより単独の単語を自動的に分類するものとして、例えばテキストデータにおいて出現する確率が所定値以上の単語クラス列にトークンを付与し、テキストデータの単語・トークン列に含まれる単語とトークンとが混在する集合を、テキストデータの単語・トークン列の生成確率が最大になるように分割し、トークンをテキストデータに存在する連語に置換し、以て単語と連語とをまとめて自動的に分類する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、膨大な文章情報を要約したり、音声で聞き取りやすい表現に直したり、逆に話し言葉で書かれた文章を読みやすい書き言葉に変換したり、新聞記事等から人名や地名や組織名や日時などの文章の重要な構成要素（固有表現）を抽出したりするシステムにおいて、文字列の制約を含む書き換え規則や固有表現抽出規則を、処理の順序を気にすることなく、宣言的かつ簡潔に指定することを可能にする技術が知られている（例えば、特許文献２参照）。この技術で、翻訳装置により、ユーザが記述した書き換え規則の集合を確定節文法の規則の集合に変換し、次に、規則統合装置により、確定節文法の規則の集合を高速並行処理の可能な統合された規則に変換する。書き換え実行装置は、統合された規則と変換すべき文章（原文）を受けとり、変換した結果を出力する。
【０００４】
【特許文献１】
特開平１０−９７２８６号公報
【特許文献２】
特開２００１−６７３５５号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した特許文献１や特許文献２に開示された技術では、単語と連語とを自動的に分類するに止まり、単語や連語の持つ意味や内容までを表現することはできない。
【０００６】
また、近年の通信技術や情報制御技術の発達に伴い、異なる場所及び時間で、各々の情報機器端末において、電子メールの交換やホームページの閲覧に代表されるような文字情報の交換が頻繁に行われている。しかし、文字情報に含まれる単語及び連語の解読は人間の記憶や判断に基づいて行われており、時として文脈や構文の判断ミス、記憶のミスに起因して文字情報の提供者と文字情報の入手者との間で、文章の意味や内容が異なって理解される場合がある。その結果、文字情報を用いた意志伝達がスムーズに行われないという課題がある。
【０００７】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、文章の意味及び内容を確実に伝えることのできる文章情報処理装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る文章情報処理装置は、プレーンな文章を入力するプレーン文章入力部と、形態要素解析及び構文解析に使用する辞書を記憶する辞書記憶部と、プレーン文章入力部から入力されたプレーンな文章を辞書記憶部に記憶された辞書を用いて形態要素解析することによりトークンに分解する形態要素解析部と、プレーンな文章の構文に基づき、形態要素解析部で得られたトークンの品詞を解析して意味のある語を含む構造化された文章を生成する構文解析部と、マークアップに使用されるデータを記憶するデータ記憶部と、構文解析部で生成された構造化された文章に含まれる意味のある語に対して、データ記憶部に該意味のある語に関係付けて記憶されているデータを読み出して付加するマークアップを行う要素品格処理部と、要素品格処理部で生成されたマークアップ文章を出力するマークアップ文章出力部とを備えているものである。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の形態を図面を参照しながら詳細に説明する。なお、この文章情報処理装置は、例えばパーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ＰＤＡといった種々の情報処理装置の上に、ソフトウェア処理によって構築することができる。
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１に係る文章情報処理装置の構成を示すブロック図である。この文章情報処理装置は、入力部１、マークアップ処理部２及び出力部３から構成されている。
【００１０】
入力部１は、文章情報処理装置が構築される情報処理装置の入力装置から構成することができる。この入力部１は、種々の形態の文章からプレーンな文章を生成してマークアップ処理部２に送る。マークアップ処理部２は、詳細は後述するが、プレーンな文章にマークアップを付したマークアップ文章を生成し、出力部３に送る。出力部３は、マークアップ処理部２から送られてくるマークアップ文章を出力する。
【００１１】
マークアップ処理部２は、プレーン文章入力部１０、辞書記憶部１１、形態要素解析部１２、構文解析部１３、データ記憶部１４、要素品格処理部１５、マークアップ文章記憶部１６及びマークアップ文章出力部１７から構成されている。
【００１２】
プレーン文章入力部１０は、入力部１から送られてくるプレーンな文章を受け取って形態要素解析部１２に送る。辞書記憶部１１は、形態要素解析部１２における形態要素解析及び構文解析部１３における構文解析にそれぞれ使用される辞書を記憶する。
【００１３】
形態要素解析部１２は、プレーン文章入力部１０から受け取ったプレーンな文章を、辞書記憶部１１に格納されている辞書を参照しながら形態素解析を行ってトークンに分解する。ここで、トークンとは、最小の意味単位を構成する文字列をいう。この形態要素解析部１２でトークンに分解されたデータは、構文解析部１３に送られる。なお、この形態要素解析部１２で行われるトークン分解の技術は周知であるので、この明細書では詳細な説明は省略する。
【００１４】
構文解析部１３は、形態要素解析部１２からのトークン分解されたデータを入力し、辞書記憶部１１に格納されている辞書を参照しながら文章の構文に基づいて品詞を解析する構文解析を実行して文章構造を表すデータを生成する。この構造化された文章には、位置要素、時間要素、固有名詞要素、行為要素といった意味のある語（単語及び連語を含む。以下同じ）が含まれる。この構文解析部１３で生成された構造化された文章は、要素品格処理部１５に送られる。なお、この構文解析部１３で行われる構造化された文章を生成する技術は周知であるので、この明細書では詳細な説明は省略する。
【００１５】
データ記憶部１４は、マークアップに使用される種々のデータをデータベースとして格納する。このデータ記憶部１４に形成されるデータベースは、入力部１から入力されるデータ及びマークアップ処理部２の結果によるデータに基づいて随時更新される。
【００１６】
要素品格処理部１５は、構文解析部１３から送られてくる構造化された文章に含まれる意味のある語に対し、その語の意味又は内容を表すデータを付加するマークアップを実行し、構造化されたマークアップ文章を生成する。この要素品格処理部１５で生成されたマークアップ文章は、マークアップ文章記憶部１６に送られる。
【００１７】
マークアップ文章記憶部１６は、要素品格処理部１５から送られてくるマークアップ文章を記憶する。このマークアップ文章記憶部１６に格納されたマークアップ文章は、マークアップ文章出力部１７から読み出される。マークアップ文章出力部１７は、マークアップ文章記憶部１６に記憶されているマークアップ文章を読み出し、出力部３に送る。
【００１８】
ここで、以上のように構成される文章情報処理装置の概要を理解するために、ブレーンな文章からマークアップ文章が作成される過程を、製品発表に使用されるプレリリースの文章を例にとって説明する。プレリリース原稿の一部は、以下にクオーテーションで囲って示す文章から成るものとする。
【００１９】
“「○○株式会社は、カーナビ業界初でＪａｖａ（登録商標）ＴＭアプリに対応したＤＶＤカーナビゲーションシステム「Ａシリーズ」２モデルと、高性能ながら普及価格を実現したＤＶＤカーナビゲーションシステム「Ｂシリーズ」２モデルの合計４モデルを４月２０日より発売しますので、お知らせします。」”
【００２０】
このプレリリース原稿が入力部１からマークアップ処理部２に入力されると、プレーン文章入力部１０を経由して形態要素解析部１２に供給される。形態要素解析部１２は、辞書記憶部１１に記憶された辞書を参照しながら形態要素解析を実行し、以下にクオーテーションで囲って示すトークン分解されたデータを出力する。
【００２１】
“／「／○○／株式／会社／は、／カーナビ／業界／初／で／Ｊａｖａ（登録商標）ＴＭ／アプリ／に／対応した／ＤＶＤ／カー／ナビゲーション／システム／「／Ａ／シリーズ／」／２／モデル／と、／高性能／ながら／普及／価格／を／実現／した／ＤＶＤ／カー／ナビゲーション／システム／「／Ｂ／シリーズ／」／２／モデル／の／合計／４／モデル／を／４／月／２０／日／より／発売します／ので、／お知らせします。／」／”
【００２２】
この形態要素解析部１２から出力されるトークン分解されたデータは、構文解析部１３に送られる。構文解析部１３は、形態要素解析部１２からのデータを受け取り、辞書記憶部１１に記憶された辞書を参照しながら構文解析を実行し、下記表１に示す構造化された文章を出力する。
【００２３】

【００２４】
この構文解析部１３で生成された構造化された文章は、要素品格処理部１５に送られる。要素品格処理部１５は、構文解析部１３からの構造化された文章を入力し、データ記憶部１４に形成されたデータベースを参照しながら、マークアップを付加する処理を実行し、下記表２に示すような意味のある語にマークアップがなされたマークアップ文章を生成する。この要素品格処理部１５で生成されたマークアップ文章は、マークアップ文章記憶部１６に格納される。
【００２５】

【００２６】
このように要素品格処理部１５でマークアップがなされることにより、文章の意味のある語に対しては、その意味又は内容がマークアップされたマークアップ文章が生成される。意味のある単語又は連語のマークアップとは、上述した表１及び表２に示した例では、「○○株式会社」に対して「位置」、「名称」、「役員」、「組織」、「住所」「連絡先」等の内容が付加され、各々の内容について説明文の付加又はメタ定義がなされることである。なお、マークアップの対象が別のオブジェクトである場合は、各々の要素をメタ定義のＵＲＩ（ＵｎｉｆｏｒｍＲｅｓｏｕｒｃｅＩｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）として定義することができる。
【００２７】
上述した入力部１は、図２に示すように、上述したプレリリース原稿のようなテキストから成るプレーンな文章を入力するテキスト文章入力部１ａから構成することができる。テキスト文章入力部１ａは、例えばキーボード、外部記憶媒体といったプレーンなテキスト文章を生成できる種々の機器から構成できる。また、出力部３は、例えばディスプレイ装置やプリンタ装置といった文章を可視化できる種々の装置から構成できる。この場合、出力部３は、図３〜図５に示すような、マークアップ文章を外部に送信する例えば通信機器から成る外部通信出力部３ａで構成することもできる。
【００２８】
また、入力部１は、図３に示すように、上述したプレリリース原稿のようなプレーンな文章を外部の通信機器から入力する外部通信入力部１ｂから構成することができる。また、出力部３は、マークアップ文章を外部に送信する例えば通信機器から成る外部通信出力部３ａで構成できる。
【００２９】
また、入力部１は、図４に示すように、例えばインターネット上で使用されるＨＴＭＬ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔＭａｒｋｕｐＬａｎｇｕａｇｅ）のようなマークアップがなされた文章を入力する外部通信入力部１ｃと、この外部通信入力部１ｃからの文章を解析してマークアップを除去し、プレーンな文章を生成するマークアップ文章解析部１ｄから構成できる。また、出力部３は、マークアップ文章を外部に送信する例えば通信機器から成る外部通信出力部３ａで構成できる。
【００３０】
更に、入力部１は、図５に示すように、電子メールのような構造化された文章入力する外部通信入力部１ｅと、この外部通信入力部１ｅから入力された文章の構造を解析し、ヘッダ部とボディ部との関連性を保ちつつプレーンな文章に変換する電子メール構造解析部１ｆから構成できる。また、出力部３は、マークアップ文章を外部に送信する例えば通信機器から成る外部通信出力部３ａで構成できる。
【００３１】
電子メールのヘッダ部には、プロトコルタイプ（Ｘ−ＳＴＭＰ−Ｒｅｓｕｌｔ）、送信日付（Ｄａｔｅ）、発信者（Ｆｒｏｍ）、宛先（Ｔｏ、ＣＣ、ＢＣＣ）、タイトル（Ｓｕｂｊｅｃｔ）、メールＩＤ（Ｍｅｓｓａｇｅ−Ｉｄ）、ＭＩＭＥ種別（ＭＩＭＥ−Ｖｅｒｓｉｏｎ：１．０）、メールソフトの種別（Ｘ−Ｍａｉｌｅｒ）、優先度（Ｘ−Ｐｒｉｏｒｉｔｙ）、メッセージの優先度（Ｘ−ＭＳＭａｉｌ−Ｐｒｉｏｒｉｔｙ）、ボディのタイプ（Ｃｏｎｔｅｎｔ−Ｔｙｐｅ）、ボディの書式（Ｃｎｔｅｎｔ−Ｔｒａｎｓｆｅｒ−Ｅｎｃｏｄｉｎｇ）等を表すデータが含まれる。
【００３２】
ボディ部は、メッセージの本体であり、プレーンな文章にから構成されている。電子メール構造解析部１ｆは、ヘッダ部に含まれるボディのタイプ（Ｃｏｎｔｅｎｔ−Ｔｙｐｅ）を参照してボディ部がテキストであるかどうかを判断し、テキストである場合はプレーンな文章としてそのまま出力し、テキストでない場合はマークアップを削除してプレーンな文章に変換して出力する。また、電子メール構造解析部１ｆは、送信日付（Ｄａｔｅ）、発信者（Ｆｒｏｍ）、宛先（Ｔｏ、ＣＣ、ＢＣＣ）、タイトル（Ｓｕｂｊｅｃｔ）といった情報をデータ記憶部１４に形成されたデータベースに格納する。
【００３３】
今、友人（山田太郎）が、私（川上花子）に、２００２年１２月２５日２０時００分に、「明日の午後７時に、あなたの家に行く。」というメッセージを送る場合を考える。この場合、ヘッダ部には、発信者として山田太郎の電子メールアドレスが、宛先に川上花子の電子メールアドレスが、送信日付に２００２年１２月２０時００分がそれぞれ記載される。
【００３４】
この電子メールが、図５に示した外部通信入力部１ｅで受信されて電子メール構造解析部１ｆでブレーンな文章に変化された後、プレーン文章入力部１０を経由して形態要素解析部１２に入力されると、形態要素解析部１２は、辞書記憶部１１に記憶された辞書を参照しながら形態要素解析を行い、以下にクオーテーションで囲って示すトークン分解されたデータを出力する。
【００３５】
“／「／明日／の／午後／７／時／に／、／あなた／の／家／に／行く／。／」／”
【００３６】
この形態要素解析部１２から出力されるトークン分解されたデータは、構文解析部１３に送られる。構文解析部１３は、形態要素解析部１２からのデータを受け取り、辞書記憶部１１に記憶された辞書を参照しながら構文解析を実行し、下記表３に示す構造化された文章を出力する。
【００３７】

【００３８】
この構文解析部１３で生成された構造化された文章は、要素品格処理部１５に送られる。要素品格処理部１５は、構文解析部１３からの構造化された文章を入力し、データ記憶部１４に記憶されたデータを参照しながら、マークアップを付加する処理を実行し、下記表４に示すような意味のある語にマークアップがなされたマークアップ文章を生成する。この要素品格処理部１５で生成されたマークアップ文章は、マークアップ文章記憶部１６に格納される。
【００３９】

【００４０】
このように電子メールのメッセージは、意味のある語に対しては、その意味又は内容がマークアップされる。意味のある語のマークアップとは、上述した例では、メッセージ中では明記されていなかった主語として、「名称」、住所」、「連絡先」といったデータが付加され、各々のデータについての説明文又はメタ定義がなされる。なお、マークアップの対象が別のオブジェクトである場合は、各々の要素をメタ定義のＵＲＩとして定義することができる。
【００４１】
次に、上述したマークアップ処理部２の一部を構成する要素品格処理部１５について、詳細に説明する。
【００４２】
要素品格処理部１５は、図６に示すように、要素関係解析部２０、固有名要素処理部２１、時間要素処理部２２、位置要素処理部２３、行為要素処理部２４及びデータ収集部２５から構成されている。
【００４３】
データ収集部２５には、現在位置推定部３０、時刻処理部３１及び上述したデータ記憶部１４が接続されている。データ収集部２５は、これら現在位置推定部３０、時刻処理部３１及びデータ記憶部１４からデータを取得して、固有名要素処理部２１、時間要素処理部２２、位置要素処理部２３及び行為要素処理部２４における処理に提供する。
【００４４】
現在位置推定部３０は、文章作成者及び文章に表れる位置要素の現在位置を推定し、要素品格処理部１５のデータ収集部２５に送る。また、時刻処理部３１は、現在の日時に基づき時刻要素（後述する）に対応する日時を算出し、要素品格処理部１５のデータ収集部２５に送る。
【００４５】
要素品格処理部１５は、構文解析部１３から送られてくる構文解析済み文章に含まれる語の各々について、図７のフローチャートに示す手順に従った処理を実行する。即ち、要素品格処理部１５では、先ず、構文解析部１３から送られてくる構文解析済み文章に含まれる語が名詞要素であるかどうかが調べられる（ステップＳＴ１０）。そして、名詞要素であることが判断されると、要素関係解析部２０が起動され、要素関係解析処理が実行される（ステップＳＴ１１）。
【００４６】
一方、上記ステップＳＴ１０で、名詞要素でないことが判断されると、次いで、上記語が動詞要素であるかどうかが調べられる（ステップＳＴ１２）。そして、動詞要素であることが判断されると、要素関係解析部２０が起動され、要素関係解析処理が実行される（ステップＳＴ１１）。一方、上記語が動詞要素でもないことが判断されると、その語は意味要素でないことが認識され、当該語に対する処理を終了して次の語の処理に移る。以下、構文解析部１３から送られてくる構文解析済み文章に含まれる全ての語についての処理が終了するまで、ステップＳＴ１０〜ＳＴ１２の処理が繰り返される。
【００４７】
要素関係解析部２０は、上述した要素品格処理部１５において、構文解析済み文章に含まれる語が名詞要素又は動詞要素であると判断された場合に、更に位置要素、時間要素、固有名要素及び動詞要素といった意味要素の何れかであるかを判断して、各意味要素に対応する処理を実行する。
【００４８】
具体的には、要素関係解析部２０は、図８のフローチャートに示す手順に従った処理を実行する。即ち、要素関係解析部２０では、先ず、構文解析済み文章に含まれる語が名詞要素であるかどうかが調べられる（ステップＳＴ２０）。そして、名詞要素であることが判断されると、次いで、その名詞要素は、位置要素であるかどうかが調べられる（ステップＳＴ２１）。位置名要素には、文章作成者の位置及び文章に表れる位置が含まれる。ここで、位置要素であることが判断されると、位置要素処理部２３に制御が移され、位置要素処理が実行される（ステップＳＴ２２）。その後、シーケンスは上述した要素品格処理部１５の処理にリターンする。
【００４９】
上記ステップＳＴ２１で、位置要素でないことが判断されると、次いで、名詞要素は、時間要素であるかどうかが調べられる（ステップＳＴ２３）。時間名要素には、文章作成の時間及び文章に表れる時間が含まれる。ここで、時間要素であることが判断されると、時間要素処理部２２に制御が移され、時間要素処理が実行される（ステップＳＴ２４）。その後、シーケンスは上述した要素品格処理部１５の処理にリターンする。
【００５０】
上記ステップＳＴ２３で、時間要素でないことが判断されると、次いで、名詞要素は、固有名要素であるかどうかが調べられる（ステップＳＴ２５）。固有名要素には、文章作成者の固有名及び文章に表れる固有名が含まれる。ここで、固有名要素であることが判断されると、固有名要素処理部２１に制御が移され、固有名要素処理が実行される（ステップＳＴ２６）。その後、シーケンスは上述した要素品格処理部１５の処理にリターンする。ステップＳＴ２５で、固有名要素でないことが判断された場合もシーケンスは上述した要素品格処理部１５の処理にリターンする。
【００５１】
上記ステップＳＴ２０で、構文解析済み文章に含まれる語が名詞要素でないことが判断されると、次いで、その語が動詞要素であるかどうかが調べられる（ステップＳＴ２７）。そして、動詞要素であることが判断されると、行為要素処理部２４に制御が移され、行為要素処理が実行される（ステップＳＴ２８）。その後、シーケンスは上述した要素品格処理部１５の処理にリターンする。ステップＳＴ２７で、動詞要素でないことが判断された場合もシーケンスは上述した要素品格処理部１５の処理にリターンする。
【００５２】
固有名要素処理部２１は、固有名要素に対するマークアップ処理を行う。具体的には、固有名要素処理部２１は、図９のフローチャートに示す手順に従った処理を実行する。即ち、固有名要素処理部２１では、先ず、固有名要素のマークアップ要素データが収集される（ステップＳＴ３０）。具体的には、固有名要素処理部２１は、その固有名要素に関係付けられたデータを、データ記憶部１４に形成されたデータベースからデータ収集部２５を介して収集する。
【００５３】
次いで、固有名要素マークアップの付与が行われる（ステップＳＴ３１）。即ち、固有名要素処理部２１は、上記ステップＳＴ３０で収集したデータを固有名要素に対応付ける。次いで、内部データと該テキストとの関係付けマークアップが行われる（ステップＳＴ３２）。具体的には、固有名要素処理部２１は、収集したデータを文章構造内にマークアップとして収容する。これにより、例えば表２に示すように、「○○株式会社」のマークアップとして、タグＰｅｃｕｌｉａｒＮａｍｅに囲まれた「位置（Ｐｏｓｉｔｉｏｎ）」、「名称」、「役員」、「組織」、「住所」、「連絡先」等がタグを付されて組み込まれる。その後、シーケンスは、要素関係解析部２０の処理にリターンする。
【００５４】
位置要素処理部２３は、位置要素に対するマークアップ処理を行う。具体的には、位置要素処理部２３は、図１０のフローチャートに示す手順に従った処理を実行する。即ち、位置要素処理部２３では、先ず、位置要素のマークアップ要素データが収集される（ステップＳＴ４０）。具体的には、位置要素処理部２３は、その位置要素に対応する現在位置を現在位置推定部３０からデータ収集部２５を介して収集し、更に、この収集した現在位置に関係付けられたデータをデータ記憶部１４に形成されたデータベースからデータ収集部２５を介して収集する。
【００５５】
次いで、位置要素マークアップの付与が行われる（ステップＳＴ４１）。即ち、位置要素処理部２３は、上記ステップＳＴ４０で収集したデータを位置要素に対応付ける。次いで、内部データと該テキストの関係付けマークアップが行われる（ステップＳＴ４２）。具体的には、位置要素処理部２３は、収集したデータをテキスト文章構造内にマークアップとして収容する。これにより、例えば表２に示すように、「○○株式会社」のマークアップとして、タグＰｏｓｉｔｉｏｎに囲まれた「経度」、「緯度」といったデータがタグを付されて組み込まれる。その後、シーケンスは、要素関係解析部２０の処理にリターンする。
【００５６】
時間要素処理部２２は、時間要素に対するマークアップ処理を行う。具体的には、時間要素処理部２２は、図１１のフローチャートに示す手順に従った処理を実行する。即ち、時間要素処理部２２では、先ず、時間要素のマークアップ要素データの収集が行われる（ステップＳＴ５０）。具体的には、時間要素処理部２２は、その時間要素に対応する日時を時刻処理部３１からデータ収集部２５を介して収集する。
【００５７】
次いで、時間要素マークアップの付与が行われる（ステップＳＴ５１）。即ち、時間要素処理部２２は、表４に示した例では、上記ステップＳＴ５０で収集した日時を時間要素に対応付ける。次いで、内部データと該テキストの関係付けマークアップが行われる（ステップＳＴ５２）。具体的には、時間要素処理部２２は、収集した日時をテキスト文章構造内にマークアップとして収容する。これにより、例えば表４に示すように、「明日の午後７時に」のマークアップとして、タグＴｉｍｅで囲まれた「２００２−１２−２６Ｔ１９：００Ｚ」といったデータがタグを付されて組み込まれる。その後、シーケンスは、要素関係解析部２０の処理にリターンする。
【００５８】
行為要素処理部２４は、行為要素に対するマークアップ処理を行う。具体的には、行為要素処理部２４は、図１２のフローチャートに示す手順に従った処理を実行する。即ち、行為要素処理部２４では、先ず、行為要素のマークアップ要素データの収集が行われる（ステップＳＴ６０）。具体的には、行為要素処理部２４は、データ収集部２５を介して、その行為に関係付けられたデータをデータ記憶部１４に形成されたデータベースから収集する。
【００５９】
次いで、行為要素マークアップの付与が行われる（ステップＳＴ６１）。即ち、行為要素処理部２４は、上記ステップＳＴ６０で収集したデータを行為要素に対応付ける。次いで、内部データと該テキストの関係付けマークアップが行われる（ステップＳＴ６２）。具体的には、行為要素処理部２４は、収集したデータをテキスト文章構造内にマークアップとして収容する。これにより、例えば表４に示すように、「行く」のマークアップとして、タグＡｃｔに囲まれた空要素が組み込まれる。その後、シーケンスは、要素関係解析部２０の処理にリターンする。
【００６０】
以上説明したように、この実施の形態１に係る文章情報処理装置によれば、様々な文字情報や文章を語（単語又は連語）に分解して品詞により分類し、文章構造や情報機器端末に蓄積されているデータベースに基づいて、分類された語に対して意味付け又は内容付けのためのマークアップを施すことにより、文章に含まれている語の意味又は内容が自動的に付加されるので、文章の受け手に対して単語や連語の意味の曖昧さをなくし、意味内容の正確な伝送を行うことができる。その結果、文字情報を用いた意志伝達をスムーズに行うことができる。
【００６１】
なお、マークアップされた単語や連語の意味又は内容は文章表現だけでなく、音声や映像などのオブジェクトをも表現できる。従って、様々な文字情報、文章の交換時において、意志伝達をスムーズに行うことができる。
【００６２】
なお、上述した実施の形態１では、文章情報処理装置は情報処理装置の上に構築されるものとして説明したが、独立したハードウェアで構成するは勿論可能である。
【００６３】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、文字情報や文章を語に分解して品詞により分類し、文章構造や蓄積されているデータに基づいて、分類された語に対して意味付け又は内容付けのためのマークアップを施すことにより、文章に含まれている語の意味又は内容が自動的に付加されるので、文章の受け手に対して語の意味の曖昧さをなくし、部の意味及び内容を正確に伝えることができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１に係る文章情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態１に係る文章情報処理装置の変形例の構成を示すブロック図である。
【図３】この発明の実施の形態１に係る文章情報処理装置の他の変形例の構成を示すブロック図である。
【図４】この発明の実施の形態１に係る文章情報処理装置の更に他の変形例の構成を示すブロック図である。
【図５】この発明の実施の形態１に係る文章情報処理装置の更に他の変形例の構成を示すブロック図である。
【図６】図１に示した要素品格処理部の構成を示すブロック図である。
【図７】図６に示した要素品格処理部で実行される処理を示すフローチャートである。
【図８】図６に示した要素関係解析部で実行される処理を示すフローチャートである。
【図９】図６に示した固有名要素処理部で実行される処理を示すフローチャートである。
【図１０】図６に示した位置要素処理部で実行される処理を示すフローチャートである。
【図１１】図６に示した時間要素処理部で実行される処理を示すフローチャートである。
【図１２】図６に示した行為要素処理部で実行される処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１入力部、１ａテキスト文章入力部、１ｂ，１ｃ，１ｅ外部通信入力部、１ｄマークアップ文書解析部、１ｆ電子メール構造解析部、２マークアップ処理部、３出力部、３ａ外部通信出力部、１０プレーン文章入力部、１１辞書記憶部、１２形態要素解析部、１３構文解析部、１４データ記憶部、１５要素品格処理部、１６マークアップ文章記憶部、１７マークアップ文章出力部、２０要素関係解析部、２１固有名要素処理部、２２時間要素処理部、２３位置要素処理部、２４行為要素処理部、２５データ収集部、３０現在位置推定部、３１時刻処理部。

Claims

プレーンな文章を入力するプレーン文章入力部と、
形態要素解析及び構文解析に使用する辞書を記憶する辞書記憶部と、
前記プレーン文章入力部から入力されたプレーンな文章を前記辞書記憶部に記憶された辞書を用いて形態要素解析することによりトークンに分解する形態要素解析部と、
前記プレーンな文章の構文に基づき、前記形態要素解析部で得られたトークンの品詞を解析して意味のある語を含む構造化された文章を生成する構文解析部と、
マークアップに使用されるデータを記憶するデータ記憶部と、
前記構文解析部で生成された構造化された文章に含まれる意味のある語に対して、前記データ記憶部に該意味のある語に関係付けて記憶されているデータを読み出して付加するマークアップを行う要素品格処理部と、
前記要素品格処理部で生成されたマークアップ文章を出力するマークアップ文章出力部
とを備えた文章情報処理装置。
プレーンなテキスト文章を生成してプレーン文章入力部に送るテキスト文章入力部を更に備えたことを特徴とする請求項１記載の文章情報処理装置。
外部から通信によりプレーンな文章を入力してプレーン文章入力部に送る外部通信入力部を更に備えたことを特徴とする請求項１記載の文章情報処理装置。
外部から通信によりマークアップがなされた文章を入力する外部通信入力部と、
前記外部通信入力部からのマークアップがなされた文章を解析することによりマークアップを除去してプレーンな文章を生成し、マークアップ文章入力部に送るマークアップ文章解析部
とを更に備えたことを特徴とする請求項１記載の文章情報処理装置。
外部から通信により電子メールを入力する外部通信入力部と、
前記外部通信入力部からの電子メールの構造を解析してプレーンな文章を生成、マークアップ文章入力部に送る電子メール構造解析部
とを更に備えたことを特徴とする請求項１記載の文章情報処理装置。
マークアップ文章出力部からのマークアップ文章を通信により外部に送出する外部通信出力部、を更に備えたことを特徴とする請求項２から請求項５のうちのいずれか１項記載の文章情報処理装置。
要素品格処理部は、
構文解析部で生成された構造化された文章に含まれる意味のある語に対して、意味の内容を表す意味要素を関係付ける要素関係解析部を備えたことを特徴とする請求項１記載の文章情報処理装置。
固有名を表す固有名要素にマークアップを付加する固有名要素処理部を更に備え、
要素関係解析部は、意味要素が固有名要素である場合に、前記固有名要素処理部を起動することを特徴とする請求項７記載の文章情報処理装置。
時刻を表す時間要素にマークアップを付加する時間要素処理部を更に備え、
要素関係解析部は、意味要素が時間要素である場合に、前記時間要素処理部を起動することを特徴とする請求項７記載の文章情報処理装置。
時間要素に対応する日時を算出する時刻処理部を更に備え、
時間要素処理部は、前記時刻処理部からの日時をマークアップとして前記時間要素に付加することを特徴とする請求項９記載の文章情報処理装置。
位置を表す位置要素にマークアップを付加する位置要素処理部を更に備え、
要素関係解析部は、意味要素が位置要素である場合に、前記位置要素処理部を起動することを特徴とする請求項７記載の文章情報処理装置。
位置要素に対応する現在位置を推定する現在位置推定部を更に備え、
位置要素処理部は、前記現在位置推定部からの現在位置をマークアップとして前記位置要素に付加することを特徴とする請求項１１記載の文章情報処理装置。
行為を表す行為要素にマークアップを付加する行為要素処理部を更に備え、
要素関係解析部は、意味要素が行為要素である場合に、前記行為要素処理部を起動することを特徴とする請求項７記載の文章情報処理装置。