JP2007011775A - 辞書作成装置、辞書作成方法、プログラム及び記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】従来よりも豊富な意味知識が登録されたオントロジー辞書を作成する。
【解決手段】辞書作成装置１は、自然言語の複数のテキスト４に記述された語義文を単語に分割する語義文分割部１１と、語義文中の各単語に語義を付与する単語語義付与部１２と、単語単位に分割され、単語毎に語義が付与された語義文を構文意味解析する構文意味解析部１３と、単語が登録されている単語辞書１５と、単語の語義が登録されている単語語義辞書１６と、文法規則が登録されている文法辞書１７と、同義語、類義語、及び意味的に上下関係にある上位語と下位語などが登録されているシソーラス１８と、構文意味解析部１３による構文意味解析結果とシソーラス１８の登録内容に基づいてオントロジー辞書２を作成する知識獲得部１４とを有する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、例えば機械翻訳や情報検索を行う自然言語処理システムに係り、特にコンピュータが自然言語処理を行うためのオントロジー辞書を作成する辞書作成装置、辞書作成方法、プログラム及び記録媒体に関するものである。

従来より、自然言語のテキスト（例えば国語辞書）に記述された、単語の語義を説明する語義文を構文意味解析することより、自然言語の意味知識をコンピュータが理解可能な形式に構造化して定義した意味データベースであるオントロジー辞書を構築し、このオントロジー辞書を用いてコンピュータが自然言語処理を行う自然言語処理システムが知られている（例えば、非特許文献１、非特許文献２、非特許文献３参照）。

非特許文献１に開示された自然言語処理システムは、複数の電子化辞書を人の手で構造化して融合し、オントロジー辞書を構築するものである。
非特許文献２に開示された自然言語処理システムは、解析器により辞書の定義文や例文を解析し、定義文や例文の単語の意味的関係を自動的に構造化してオントロジー辞書を構築するものである。
非特許文献３に開示された自然言語処理システムは、国語辞書の語義文の表層的パターンから語義文中に存在する同義語、上位語など関連する語を自動抽出してオントロジー辞書を構築するものである。

Antonio Sanfilippo，et al.，"The Acquisition of Lexical Knowledge from Combined Machine-Readable Dictionary Sources"，Proceedings of the third conference on Applied natural lnguage processing，Lexicon acquisition table of contents，1992，p.80-87 Stephen D.Richardson，et al.，"MindNet:acquiring and structuring semantic information from text"，Proceedings of the 17th international conference on Computational linguistics，Volume 2，1998，p.1098-1102 鶴丸弘昭他，"単語間の上位−下位関係の自動抽出"，情報処理学会情報学基礎研究会資料，Vol.1986，No.081，1986

しかしながら、従来の自然言語処理システムでは、１つのテキストに記述された語義文のみから自然言語の意味知識を獲得しているために、オントロジー辞書に登録された意味知識が不十分で、オントロジー辞書を用いた自然言語の構文意味解析精度が悪いという問題点があった。
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、従来よりも豊富な意味知識が登録されたオントロジー辞書を作成することができ、コンピュータによる構文意味解析精度を向上させることができる辞書作成装置、辞書作成方法、プログラム及び記録媒体を提供することを目的とする。

本発明は、自然言語の意味知識をコンピュータが理解可能な形式に構造化して定義した意味データベースであるオントロジー辞書を作成する辞書作成装置であって、単語の語義を説明する語義文が記述された自然言語の複数のテキストを入力として、これらのテキストに記述された各語義文の構文構造及び意味構造を解析する構文意味解析手段と、予め同義語、類義語、及び意味的に上下関係にある上位語と下位語が登録されたシソーラスと、前記複数のテキストにそれぞれ記述された複数の語義文を前記構文意味解析手段で解析した結果である構文意味解析結果と前記シソーラスの登録内容に基づいて前記オントロジー辞書を作成する知識獲得手段とを有するものである。
また、本発明の辞書作成装置の１構成例において、前記知識獲得手段は、前記複数の語義文の解析から得られた複数の構文意味解析結果と前記シソーラスの登録内容に基づいて、前記複数の語義文がそれぞれ説明対象としている複数の見出し語が、同義関係、上位下位関係、共通の上位語を持つ兄弟関係、又は反義関係にあるかどうかを判定する判定手段と、前記複数の見出し語が、同義関係、上位下位関係、兄弟関係、又は反義関係にあると判定された場合に、この複数の見出し語間の関係を前記オントロジー辞書に登録する関係登録手段とを備えるものである。
また、本発明の辞書作成装置の１構成例において、前記知識獲得手段は、前記複数の語義文の解析から得られた複数の構文意味解析結果と前記シソーラスの登録内容に基づいて、前記複数の語義文がそれぞれ説明対象としている複数の見出し語が、同義関係、上位下位関係、共通の上位語を持つ兄弟関係、又は反義関係にあるかどうかを判定する判定手段と、前記複数の見出し語が、同義関係、上位下位関係、兄弟関係、又は反義関係にあると判定された場合に、前記複数の構文意味解析結果が示す構文構造及び意味構造を抽象化して、この抽象化した構文構造及び意味構造を、前記判定された関係を表すパターンとして前記オントロジー辞書に登録するパターン登録手段と、前記シソーラスに登録されていない関係を有する複数の見出し語が入力されたときに、この複数の見出し語間の関係を前記パターンに基づいて判定して前記オントロジー辞書に登録するパターン判定登録手段とを備えるものである。

また、本発明は、中央処理装置と記憶装置とを備えたコンピュータにおいて、自然言語の意味知識をコンピュータが理解可能な形式に構造化して定義した意味データベースであるオントロジー辞書を作成する辞書作成方法であって、単語の語義を説明する語義文が記述された自然言語の複数のテキストを入力として、これらのテキストに記述された各語義文の構文構造及び意味構造を解析する構文意味解析手順と、前記複数のテキストにそれぞれ記述された複数の語義文を前記構文意味解析手順で解析した結果である構文意味解析結果と、予め同義語、類義語、及び意味的に上下関係にある上位語と下位語が登録されたシソーラスの登録内容に基づいて、前記オントロジー辞書を作成する知識獲得手順とを、前記記憶装置に記憶されたプログラムに従って前記中央処理装置に実行させるようにしたものである。
また、本発明の辞書作成方法の１構成例において、前記知識獲得手順は、前記複数の語義文の解析から得られた複数の構文意味解析結果と前記シソーラスの登録内容に基づいて、前記複数の語義文がそれぞれ説明対象としている複数の見出し語が、同義関係、上位下位関係、共通の上位語を持つ兄弟関係、又は反義関係にあるかどうかを判定する判定手順と、前記複数の見出し語が、同義関係、上位下位関係、兄弟関係、又は反義関係にあると判定された場合に、この複数の見出し語間の関係を前記オントロジー辞書に登録する関係登録手順とからなるものである。
また、本発明の辞書作成方法の１構成例において、前記知識獲得手順は、前記複数の語義文の解析から得られた複数の構文意味解析結果と前記シソーラスの登録内容に基づいて、前記複数の語義文がそれぞれ説明対象としている複数の見出し語が、同義関係、上位下位関係、共通の上位語を持つ兄弟関係、又は反義関係にあるかどうかを判定する判定手順と、前記複数の見出し語が、同義関係、上位下位関係、兄弟関係、又は反義関係にあると判定された場合に、前記複数の構文意味解析結果が示す構文構造及び意味構造を抽象化して、この抽象化した構文構造及び意味構造を、前記判定された関係を表すパターンとして前記オントロジー辞書に登録するパターン登録手順と、前記シソーラスに登録されていない関係を有する複数の見出し語が入力されたときに、この複数の見出し語間の関係を前記パターンに基づいて判定して前記オントロジー辞書に登録するパターン判定登録手順とからなるものである。
また、本発明は、辞書作成装置としてコンピュータを動作させる辞書作成プログラムであって、構文意味解析手順と、知識獲得手順とを、コンピュータの中央処理装置に実行させるようにしたものである。
また、本発明は、辞書作成プログラムを記録したことを特徴とする記録媒体である。

本発明によれば、自然言語の複数のテキストに記述された語義文から自然言語の意味知識を獲得するようにしたので、あるテキストに記述されていない単語の意味知識を別のテキストの語義文から獲得することができ、未知語を減らすことができる。その結果、本発明では、各単語に関する網羅的な意味知識を獲得することができ、各単語に関して従来よりも豊富な意味知識が登録されたオントロジー辞書を作成することができる。したがって、このようなオントロジー辞書を利用すれば、コンピュータによる構文意味解析精度を向上させることができる。

また、本発明では、複数の見出し語が同義関係、上位下位関係、兄弟関係、又は反義関係など既知の関係を有する場合に、この複数の見出し語に関する構文意味解析結果を抽象化してパターン化しておくことにより、シソーラスに登録されていない未知語がテキストに記述されている場合でも、この未知語と他の見出し語との関係をパターンに基づいて判定してオントロジー辞書に登録することができる。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は、本発明の実施の形態となる自然言語処理システムの構成を示すブロック図である。自然言語処理システムは、辞書作成装置１と、自然言語の意味知識をコンピュータが理解可能な形式に構造化して定義した意味データベースであるオントロジー辞書２と、オントロジー辞書２を用いて自然言語処理を行う自然言語処理装置３とから構成される。

辞書作成装置１は、自然言語の複数のテキスト４（例えば電子化された国語辞書）に記述された語義文を単語に分割する語義文分割部１１と、語義文中の各単語に語義を付与する単語語義付与部１２と、単語単位に分割され、さらに単語毎に語義が付与された語義文を構文意味解析する構文意味解析部１３と、構文意味解析部１３による構文意味解析結果と後述するシソーラス（Thesaurus ）の登録内容に基づいてオントロジー辞書２を作成する知識獲得部１４と、予め単語が登録されている単語辞書１５と、予め単語の語義が登録されている単語語義辞書１６と、予め文法規則が登録されている文法辞書１７と、予め同義語、類義語、及び意味的に上下関係にある上位語と下位語などが登録されているシソーラス１８とから構成される。

語義文分割部１１と単語語義付与部１２と構文意味解析部１３とは、語義文の構文構造及び意味構造を解析する構文意味解析手段を構成している。また、知識獲得部１４は、複数の見出し語が同義関係、上位下位関係、共通の上位語を持つ兄弟関係、又は反義関係にあるかどうかを判定する判定手段（不図示）と、複数の見出し語間の関係をオントロジー辞書２に登録する関係登録手段（不図示）と、複数の見出し語が同義関係、上位下位関係、兄弟関係、又は反義関係にあると判定された場合に、この複数の見出し語に関する構文意味解析結果をパターン化してオントロジー辞書に登録するパターン登録手段（不図示）と、シソーラスに登録されていない未知の見出し語がテキスト４に記述されているときに、この未知語と他の見出し語との関係をパターンに基づいて判定してオントロジー辞書に登録するパターン判定登録手段（不図示）とを備えている。

次に、本実施の形態の自然言語処理システムの動作を説明する。図２は、自然言語処理システムの辞書作成装置１の動作を示すフローチャートである。
まず、辞書作成装置１の語義文分割部１１は、人が作成した自然言語の複数のテキスト４を読み込む。各テキスト４には、単語の語義を説明する語義文が記述されている。以下、語義文が説明対象としている単語を見出し語と呼ぶ。語義文分割部１１は、各テキスト４に記述された語義文をそれぞれ単語辞書１５に基づいて単語に分割する（図２ステップＳ１）。語義文分割部１１は、このような分割をテキスト４毎及び各テキスト４に記述されている語義文毎に行う。

図３はテキスト４に記述された見出し語とその語義文の１例を示す図である。テキスト４には、例えば「ドライバー₁ 」という見出し語に対して「車₁／を／運転₃／する／人₁ 」という語義文と、「ねじ回し₁ 」という語義文とが記述されていることになる。
なお、本実施の形態では、語義文中の各単語を「／」で区切って記載している。また、単語の後に付加した添え字は、同一の意味を表す単語が単語語義辞書１６に登録されている順番を示している。例えば「動かす」という意味を表す単語として、単語語義辞書１６には１番目に「ドライブ₁ 」という単語が登録され、３番目に「運転₃ 」という単語が登録されていることになる。ただし、図３に示した語義文は、単語とその語義を表すために、後述するステップＳ２の単語語義付与処理まで終了した時点での状態を示しており、テキスト４に記述されている実際の語義文には、「／」及び添え字は付与されていない。

続いて、単語語義付与部１２は、単語単位に分割された語義文中の各単語の語義を単語語義辞書１６から求める（ステップＳ２）。単語語義付与部１２は、このような単語語義の付与をテキスト４毎及び各テキスト４に記述されている語義文毎に行う。このとき、単語語義付与部１２は、１つの単語について複数の語義が単語語義辞書１６に登録されている場合には、その全てを単語の語義としてもよいし、複数の語義の中から適切なものを選択するようにしてもよい。適切な語義を選択する方法としては、例えば自然言語処理システムの設計者に対して複数の語義を提示し、設計者が適切な語義を選択するインタラクション等の方法がある。なお、ここでは、複数の語義の中から適切な語義を設計者が選択しているが、単語語義付与部１２が自動的に選択するようにしてもよい。適切な語義を自動的に選択する手法としては、過去の学習データから統計的に選択する手法があり、このような手法については、例えば文献「北研二他，“音声言語処理 コーパスに基づくアプローチ”，森北出版株式会社，１９９６年，ｐ．１０７−１２６」に記載されている。

次に、構文意味解析部１３は、単語単位に分割され、さらに単語毎に語義が付与された語義文を文法辞書１７に基づいて構文意味解析する（ステップＳ３）。このとき、構文意味解析部１３は、１つの語義文に関して１つ又は複数の構文意味解析結果候補を生成する。１つの構文意味解析結果候補は、語義文の構文構造を表す解析木と、語義文の意味構造を表す意味表現の２つの情報を持っている。図４に見出し語「ドライバー₁ 」に対する語義文「車₁／を／運転₃／する／人₁ 」を構文意味解析した結果得られた解析木の１例を示し、図５に語義文「車₁／を／運転₃／する／人₁ 」を構文意味解析した結果得られた意味表現の１例を示す。図４において、Ｎは名詞、Ｐは助詞、ＶＮはサ変名詞、Ｖは動詞、ＰＰは前置詞句、ＶＰは動詞句、ＮＰは名詞句を表す。このような構文意味解析は、例えば主辞駆動句構造文法（Head-Driven Phrase Structure Grammar:HPSG ）等の手法により実現することができる。

構文意味解析部１３は、１つの語義文から複数の構文意味解析結果候補が得られた場合、これらを設計者に提示し、設計者は複数の構文意味解析結果候補の中から正しいものを１つ選択する。こうして、解析木と意味表現とからなる構文意味解析結果が得られる。構文意味解析部１３は、以上のような構文意味解析をテキスト４毎及び各テキスト４に記述されている語義文毎に行う。なお、ここでは、複数の構文意味解析結果候補の中から正しいものを設計者が選択しているが、構文意味解析部１３が自動的に選択するようにしてもよい。適切な構文意味解析結果を自動的に選択する手法としては、過去の学習データから統計的に選択する手法があり、このような手法については、例えば文献「北研二他，“音声言語処理 コーパスに基づくアプローチ”，森北出版株式会社，１９９６年，ｐ．４３−５６，ｐ．９８−１００」に記載されている。

次に、知識獲得部１４は、構文意味解析部１３による構文意味解析結果とシソーラス１８の登録内容とを統合して、単語同士を関係付けることにより、見出し語のオントロジー辞書２を作成する（ステップＳ４）。図６はオントロジー辞書２の１部を模式的に表す図、図７はシソーラス１８の１部を模式的に表す図である。構文意味解析部１３による構文意味解析結果からは単語間の意味関係（上位−下位、連想等）を取得することができ、また同義、反義、類義などの意味関係にある単語をシソーラス１８から取得することができるので、これらを組み合わせることにより、オントロジー辞書２を作成することができる。

例えば図３に示す見出し語「ドライバー」の１番目の語義文「車₁／を／運転₃／する／人₁ 」においては、その構文意味解析結果から、語義文の１番最後に来る「人₁ 」が構造の主要素（構文解析では一般的に用いられる語であり、公知の用語）であることが分かる。これに対し、見出し語「ドライバー」の２番目の語義文は語義文全体が「ねじ回し₁ 」という単語となっている。よって、「ドライバー」の１番目の語義である「ドライバー₁ 」は「人₁ 」と関係がある語であり、２番目の語義である「ドライバー₂ 」は「ねじ回し₁ 」と関係がある語であることが分かる。また、１番目の語義文には「車₁ 」が含まれていることから、「ドライバー₁ 」と「車₁ 」は連想関係を持つと認定できる。

次に、知識獲得部１４が「ドライバー」の意味をシソーラス１８で調べると、“人＜運輸業＞”と“ねじ回し”の２種類の意味を持つことが分かる。そのうち、１番目の語義文「車₁／を／運転₃／する／人₁ 」の中にある「人₁ 」のシソーラス１８の意味は“人”なので、１番目の語義文の「ドライバー₁ 」の意味は、“ねじ回し”の意味ではなく、“人”の下位の意味の“人＜運輸業＞”の意味を持つと認定できる。よって、「人₁ 」は「ドライバー₁ 」と上位の関係を持つと認定できる。さらに、１番目の語義文を構文意味解析した結果得られる意味表現（図５）を用いると、「ドライバー₁ 」の上位語の「人₁ 」は「運転₃ 」と動作の関係があることが分かるので、「ドライバー₁ 」と「運転₃ 」は動作の関係を持つと認定できる。

また、２番目の語義文「ねじ回し₁ 」のシソーラス１８の意味は“ねじ回し”なので、２番目の語義文の「ドライバー₂ 」の意味は、“人〈運輸業〉”ではなく、“ねじ回し”の意味を持つと認定できる。よって、「ドライバー₂ 」と「ねじまわし₁ 」は類義の関係を持つと認定できる。以上の結果から、図６に示したオントロジー辞書２が得られる。

ここで、本実施の形態では、複数のテキスト４から語義文を読み込んでいるため、１つの見出し語に関して複数の語義文が得られることがあり、また互いに関連する複数の見出し語に関して複数の語義文が得られることがある。このとき、複数の語義文には以下のような関係があることが考えられる。

（ａ）定義する意味（意味的守備範囲）が同じで、表現が互いに異なる関係（以下、第１の関係と呼ぶ）にある複数の語義文。
（ｂ）ある語義文が定義する意味が別の語義文が定義する意味に含まれ、かつ表現が互いに異なる関係（以下、第２の関係と呼ぶ）にある複数の語義文。
（ｃ）表現の一部に共通性を有する関係（以下、第３の関係と呼ぶ）にある複数の語義文。
（ｄ）見出し語が同じで、定義する意味が全く異なる関係（以下、第４の関係と呼ぶ）にある複数の語義文。
（ｅ）定義する意味が反義の関係（以下、第５の関係と呼ぶ）にある複数の語義文。

（ａ）の第１の関係、（ｄ）の第４の関係は見出し語が同一の場合であり、（ｅ）の第５の関係は見出し語が反義の関係にある場合である。そして、（ｂ）の第２の関係及び（ｃ）の第３の関係は、見出し語が同一の場合もあれば、異なる場合もある。
知識獲得部１４は、各語義文の単語・表現の一致度、各語義文の構文意味解析結果が示す構文構造及び意味構造、各語義文中に出現する同一語義の単語の数、及び各語義文中に出現する単語の語義の類似度に基づいて、テキスト４から得られた複数の語義文が前記第１〜第５の関係にあるかどうかを判定する。

そして、知識獲得部１４は、複数の語義文が第１〜第５のいずれかの関係にあると判定した場合、判定結果に応じた処理を行い、オントロジー辞書２を作成する。このとき、知識獲得部１４は、複数の語義文の構文意味解析結果を抽象化し、この抽象化した構文意味解析結果を、複数の語義文の関係を表すパターンとしてオントロジー辞書２に登録する。これにより、知識獲得部１４は、シソーラス１８に登録されていない関係を有する複数の見出し語についての構文意味解析結果が入力されたときには、この複数の見出し語間の関係を既に登録されているパターンに基づいて判定してオントロジー辞書２に登録する。

次に、複数の語義文が第１〜第５のいずれかの関係にあると判定した後の知識獲得部１４の処理を具体的に説明する。まず、複数の語義文が（ａ）の第１の関係にあると判定した場合の処理について説明する。図８は第１の関係にある２つの語義文の構造を示す図であり、図８（Ａ）は複数のテキスト４のうち１つのテキスト４に記述された「車₁／を／運転₃／する／人₁ 」という語義文の構造を示す図、図８（Ｂ）は別のテキスト４に記述された、図８（Ａ）の語義文と第１の関係にある「車₁／の／運転₃／を／担当₁／する／人₁」という語義文の構造を示す図、図８（Ｃ）は図８（Ａ）の語義文を抽象化した語義文の構造を示す図、図８（Ｄ）は図８（Ｂ）の語義文を抽象化した語義文の構造を示す図である。

知識獲得部１４は、複数の語義文が第１の関係にあると判定した場合、同一の見出し語に関するこれら複数の語義文の構文意味解析結果とシソーラス１８の登録内容に基づいてオントロジー辞書２を作成する。知識獲得部１４は、例えば図８（Ａ）の語義文の構文意味解析結果と図８（Ｂ）の語義文の構文意味解析結果とシソーラス１８の登録内容から、見出し語「ドライバー₁ 」の上位語が「人₁ 」であり、この見出し語「ドライバー₁ 」から連想される単語が「車₁ 」であるという単語間の意味関係を取得して、オントロジー辞書２に登録する。以上の結果から、図９に示したオントロジー辞書２が得られる。

また、知識獲得部１４は、図８（Ｃ）の語義文の構文意味解析結果と図８（Ｄ）の語義文の構文意味解析結果とを同義関係パターンとしてオントロジー辞書２に登録しておく。これにより、知識獲得部１４は、図８（Ｃ）に示した構造を有する「Ａ／を／Ｂ／する／Ｃ」という語義文と図８（Ｄ）に示した構造を有する「Ａ／の／Ｂ／を／担当／する／Ｃ」という語義文とが現れたときには、これらの語義文に対応する２つの見出し語のうち少なくとも一方がシソーラス１８に登録されていない未知の単語であっても、予め登録した同義関係パターンに基づいて、これらの見出し語が同義関係にあると推定して、これらの見出し語間の関係をオントロジー辞書２に登録することができる。

次に、複数の語義文が（ｂ）の第２の関係にあると判定した場合の知識獲得部１４の処理について説明する。図１０は第２の関係にある２つの語義文の構造を示す図であり、図１０（Ａ）は複数のテキスト４のうち１つのテキスト４に記述された「車₁／を／運転₃／する／人₁ 」という語義文の構造を示す図、図１０（Ｂ）は別のテキスト４に記述された、図１０（Ａ）の語義文と第２の関係にある「電車₁や／車₁／を／運転₃／する／人₁」という語義文の構造を示す図、図１０（Ｃ）は図１０（Ａ）の語義文を抽象化した語義文の構造を示す図、図１０（Ｄ）は図１０（Ｂ）の語義文を抽象化した語義文の構造を示す図である。ここで、図１０（Ａ）に示した「車₁／を／運転₃／する／人₁ 」という語義文の見出し語は「ドライバー₁ 」で、図１０（Ｂ）に示した「電車₁や／車₁／を／運転₃／する／人₁」という語義文の見出し語は「運転手₁ 」である。

知識獲得部１４は、複数の語義文が第２の関係にあり、かつこれらの語義文の見出し語が異なる場合、これら複数の語義文の構文意味解析結果とシソーラス１８の登録内容に基づいてオントロジー辞書２を作成する。知識獲得部１４は、例えば図１０（Ａ）の語義文の構文意味解析結果とシソーラス１８の登録内容から、見出し語「ドライバー₁ 」の上位語が「人₁ 」であり、この見出し語「ドライバー₁ 」から連想される単語が「車₁ 」であるという単語間の意味関係を取得して、オントロジー辞書２に登録する。

また、知識獲得部１４は、図１０（Ｂ）の語義文の構文意味解析結果とシソーラス１８の登録内容から、見出し語「運転手₁ 」の上位語が「人₁ 」であり、この見出し語「運転手₁ 」から連想される単語が「電車₁ 」と「車₁ 」であるという単語間の意味関係を取得して、オントロジー辞書２に登録する。さらに、知識獲得部１４は、見出し語「運転手₁ 」が上位語で、見出し語「ドライバー₁ 」が下位語であるという見出し語間の関係をシソーラス１８から取得して、オントロジー辞書２に登録する。以上の結果から、図１１に示したオントロジー辞書２が得られる。

また、知識獲得部１４は、図１０（Ｃ）の語義文の構文意味解析結果と図１０（Ｄ）の語義文の構文意味解析結果とを上位下位関係パターンとしてオントロジー辞書２に登録しておく。これにより、知識獲得部１４は、図１０（Ｃ）に示した構造を有する「Ａ／を／Ｂ／する／Ｃ」という語義文と図１０（Ｄ）に示した構造を有する「Ｄ／や／Ａ／を／Ｂ／する／Ｃ」という語義文とが現れたときには、これらの語義文に対応する２つの見出し語のうち少なくとも一方がシソーラス１８に登録されていない未知の単語であっても、予め登録した上位下位関係パターンに基づいて、これらの見出し語が上位下位関係にあると推定して、これらの見出し語間の関係をオントロジー辞書２に登録することができる。

次に、複数の語義文が（ｃ）の第３の関係にあると判定した場合の知識獲得部１４の処理について説明する。図１２は第３の関係にある２つの語義文の構造を示す図であり、図１２（Ａ）は複数のテキスト４のうち１つのテキスト４に記述された「バラ₁／科／の／葉₁／の／枯れ₁／て／落ちる₁／木₁ 」という語義文の構造を示す図、図１２（Ｂ）は別のテキスト４に記述された、図１２（Ａ）の語義文と第３の関係にある「檜₁／科／の／一年₁／葉₁／が／緑色₁／の／木₁ 」という語義文の構造を示す図、図１２（Ｃ）は図１２（Ａ）の語義文を抽象化した語義文の構造を示す図、図１２（Ｄ）は図１２（Ｂ）の語義文を抽象化した語義文の構造を示す図である。ここで、図１２（Ａ）に示した「バラ₁／科／の／葉₁／の／枯れ₁／て／落ちる₁／木₁ 」という語義文の見出し語は「桜₁ 」で、図１２（Ｂ）に示した「檜₁／科／の／一年₁／葉₁／が／緑色₁／の／木₁ 」という語義文の見出し語は「檜₁ 」である。

知識獲得部１４は、複数の語義文が第３の関係にあり、かつこれらの語義文の見出し語が異なる場合、これら複数の語義文の構文意味解析結果とシソーラス１８の登録内容に基づいてオントロジー辞書２を作成する。知識獲得部１４は、例えば図１２（Ａ）の語義文の構文意味解析結果とシソーラス１８の登録内容から、見出し語「桜₁ 」の上位語が「木₁ 」であり、この見出し語「桜₁ 」から連想される単語が「バラ₁ 」と「葉₁ 」であるという単語間の意味関係を取得して、オントロジー辞書２に登録する。

また、知識獲得部１４は、図１２（Ｂ）の語義文の構文意味解析結果とシソーラス１８の登録内容から、見出し語「檜₁ 」の上位語が「木₁ 」であり、この見出し語「檜₁ 」から連想される単語が「葉₁ 」と「緑色₁ 」であるという単語間の意味関係を取得して、オントロジー辞書２に登録する。さらに、知識獲得部１４は、これらの意味関係から、見出し語「桜₁ 」と「檜₁ 」が共に「木₁ 」を共通の上位語とする兄弟関係にあるという見出し語間の関係を取得して、オントロジー辞書２に登録する。以上の結果から、図１３に示したオントロジー辞書２が得られる。

また、知識獲得部１４は、図１２（Ｃ）の語義文の構文意味解析結果と図１２（Ｄ）の語義文の構文意味解析結果とを兄弟関係パターンとしてオントロジー辞書２に登録しておく。これにより、知識獲得部１４は、図１２（Ｃ）に示した構造を有する「Ａ／科／の／Ｂ／Ｃ」という語義文と図１２（Ｄ）に示した構造を有する「Ｄ／科／の／Ｅ／Ｃ」という語義文とが現れたときには、これらの語義文に対応する２つの見出し語のうち少なくとも一方がシソーラス１８に登録されていない未知の単語であっても、予め登録した兄弟関係パターンに基づいて、これらの見出し語が共に共通の上位語を持つ兄弟関係にあると推定して、これらの見出し語間の関係をオントロジー辞書２に登録することができる。

なお、知識獲得部１４は、複数の語義文が第２の関係又は第３の関係にあり、かつこれらの語義文の見出し語が同じ場合、より広範囲の意味知識がオントロジー辞書２に登録されるように複数の語義文の構文意味解析結果を融合して、この融合の結果に基づいてオントロジー辞書２を作成する。複数の語義文の構文意味解析結果を融合するには、複数の語義文において異なる単語が同じ意味で使用されている場合、これらの単語のうち最も上位の単語を採用し、また複数の語義文が異なる構文構造を有している場合、これらの構文構造のうち最も上位の構文構造を採用すればよい。

次に、複数の語義文が（ｄ）の第４の関係にあると判定した場合の知識獲得部１４の処理について説明する。知識獲得部１４は、複数の語義文が第４の関係にある場合、これら複数の語義文の構文意味解析結果とシソーラス１８の登録内容に基づいてオントロジー辞書２を作成する。例えば「ドライバー₁ 」という見出し語に対して「車₁／を／運転₃／する／人₁ 」という語義文が得られ、また「ドライバー₂ 」という見出し語に対して「ねじ₁／を差し入れ₁／たり／、／抜き取っ₁／たり／する／道具₁」という語義文が得られた場合、知識獲得部１４は、「車₁／を／運転₃／する／人₁ 」という語義文の構文意味解析結果とシソーラス１８の登録内容から、見出し語「ドライバー₁ 」の上位語が「人₁ 」であり、この見出し語「ドライバー₁ 」から連想される単語が「車₁ 」であるという単語間の意味関係を取得して、オントロジー辞書２に登録する。

また、知識獲得部１４は、「ねじ₁／を差し入れ₁／たり／、／抜き取っ₁／たり／する／道具₁」という語義文の構文意味解析結果とシソーラス１８の登録内容から、見出し語「ドライバー₂ 」の上位語が「道具₁ 」であり、この見出し語「ドライバー₂ 」から連想される単語が「ねじ₁ 」であるという単語間の意味関係を取得して、オントロジー辞書２に登録する。以上の結果から、図１４に示したオントロジー辞書２が得られる。

次に、複数の語義文が（ｅ）の第５の関係にあると判定した場合の知識獲得部１４の処理について説明する。図１５は第５の関係にある２つの語義文の構造を示す図であり、図１５（Ａ）は複数のテキスト４のうち１つのテキスト４に記述された「下₁／から／上₁／へ／移る₁／こと 」という語義文の構造を示す図、図１５（Ｂ）は別のテキスト４に記述された、図１５（Ａ）の語義文と第５の関係にある「上₁／から／下₁／へ／移る₁／こと 」という語義文の構造を示す図、図１５（Ｃ）は図１５（Ａ）の語義文を抽象化した語義文の構造を示す図、図１５（Ｄ）は図１５（Ｂ）の語義文を抽象化した語義文の構造を示す図である。ここで、図１５（Ａ）に示した「下₁／から／上₁／へ／移る₁／こと 」という語義文の見出し語は「上り₁ 」で、図１５（Ｂ）に示した「上₁／から／下₁／へ／移る₁／こと 」という語義文の見出し語は「下り₁ 」である。

知識獲得部１４は、複数の語義文が第５の関係にある場合、これら複数の語義文の構文意味解析結果に基づいてオントロジー辞書２を作成する。すなわち、知識獲得部１４は、図１５（Ｃ）の語義文の構文意味解析結果と図１５（Ｄ）の語義文の構文意味解析結果とを反義関係パターンとしてオントロジー辞書２に登録しておく。これにより、知識獲得部１４は、図１５（Ｃ）に示した構造を有する「Ａ／から／Ｂ／へ／Ｃ／こと」という語義文と図１５（Ｄ）に示した構造を有する「Ｂ／から／Ａ／へ／Ｃ／こと」という語義文とが現れたときには、これらの語義文に対応する２つの見出し語のうち少なくとも一方がシソーラス１８に登録されていない未知の単語であっても、予め登録した反義関係パターンに基づいて、これらの見出し語が反義関係にあると推定して、これらの見出し語間の関係をオントロジー辞書２に登録することができる。

自然言語処理装置３は、以上のようにして生成されたオントロジー辞書２を用いて自然言語処理を行う。自然言語処理の例としては、例えばユーザからの質問に対する応答、機械翻訳、ユーザからの問い合わせに応じた情報検索などがある。

以上のように、本実施の形態では、複数のテキスト４に記述された語義文から自然言語の意味知識を獲得するようにしたので、あるテキスト４に記述されていない単語の意味知識を別のテキスト４の語義文から獲得することができ、未知語を減らすことができる。その結果、本実施の形態では、各単語に関して従来よりも豊富な意味知識が登録されたオントロジー辞書２を作成することができ、このようなオントロジー辞書２を利用すれば、コンピュータによる構文意味解析精度を向上させることができる。

例えばユーザからの質問に対して応答する場合、ユーザからの質問内容をより正確に把握することができ、また回答候補の検索と絞り込みをより正確に行うことができる。機械翻訳を行う場合には、各単語の語義の意味知識がより正確になるため、より正確な翻訳が可能となる。検索単語と検索候補の文との単語の意味的近さにより情報検索を行う場合には、各単語の語義の意味知識がより正確になるため、より正確な検索が可能となる。

また、本実施の形態では、複数のテキスト４を用いて単語の語義を拡張できることから、特定分野向けのテキスト４を用いて得られた意味知識と一般向けのテキスト４を用いて得られた意味知識とを融合して、特定分野向けの意味知識を強化したオントロジー辞書２を作成することができる。

また、本実施の形態では、複数の見出し語が同義関係、上位下位関係、兄弟関係、又は反義関係など既知の関係を有する場合に、この複数の見出し語に関する構文意味解析結果を抽象化してパターン化しておくことにより、シソーラスに登録されていない未知語がテキスト４に記述されている場合でも、この未知語と他の見出し語との関係をパターンに基づいて判定してオントロジー辞書２に登録することができる。

なお、本実施の形態の自然言語処理システムは、中央処理装置、記憶装置および外部とのインタフェースを備えたコンピュータとこれらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。このようなコンピュータにおいて、本発明の辞書作成方法を実現させるための辞書作成プログラムは、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、メモリカードなどの記録媒体に記録された状態で提供される。中央処理装置は、記録媒体から読み込んだプログラムを記憶装置に書き込み、プログラムに従って本実施の形態で説明した処理を実行する。辞書作成装置１を構成するコンピュータと自然言語処理装置３を構成するコンピュータとは、同一のコンピュータでもよいし、別々に設けられたものでもよい。

本発明は、自然言語処理システムに適用することができる。

本発明の実施の形態となる自然言語処理システムの構成を示すブロック図である。 図１の自然言語処理システムの辞書作成装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態においてテキストに記述された見出し語とその語義文の１例を示す図である。 本発明の実施の形態において構文意味解析部が語義文を構文意味解析した結果得られた解析木の１例を示す図である。 本発明の実施の形態において構文意味解析部が語義文を構文意味解析した結果得られた意味表現の１例を示す図である。 本発明の実施の形態におけるオントロジー辞書の１部を模式的に表す図である。 本発明の実施の形態におけるシソーラスの１部を模式的に表す図である。 本発明の実施の形態において第１の関係にある２つの語義文の構造を示す図である。 図８の語義文の構文意味解析結果を基に作成されたオントロジー辞書を示す図である。 本発明の実施の形態において第２の関係にある２つの語義文の構造を示す図である。 図１０の語義文の構文意味解析結果を基に作成されたオントロジー辞書を示す図である。 本発明の実施の形態において第３の関係にある２つの語義文の構造を示す図である。 図１２の語義文の構文意味解析結果を基に作成されたオントロジー辞書を示す図である。 本発明の実施の形態において第４の関係にある２つの語義文の構文意味解析結果を基に作成されたオントロジー辞書を示す図である。 本発明の実施の形態において第５の関係にある２つの語義文の構造を示す図である。

符号の説明

１…辞書作成装置、２…オントロジー辞書、３…自然言語処理装置、４…テキスト、１１…語義文分割部、１２…単語語義付与部、１３…構文意味解析部、１４…知識獲得部、１５…単語辞書、１６…単語語義辞書、１７…文法辞書、１８…シソーラス。

Claims (8)

1. 自然言語の意味知識をコンピュータが理解可能な形式に構造化して定義した意味データベースであるオントロジー辞書を作成する辞書作成装置であって、
   単語の語義を説明する語義文が記述された自然言語の複数のテキストを入力として、これらのテキストに記述された各語義文の構文構造及び意味構造を解析する構文意味解析手段と、
   予め同義語、類義語、及び意味的に上下関係にある上位語と下位語が登録されたシソーラスと、
   前記複数のテキストにそれぞれ記述された複数の語義文を前記構文意味解析手段で解析した結果である構文意味解析結果と前記シソーラスの登録内容に基づいて前記オントロジー辞書を作成する知識獲得手段とを有することを特徴とする辞書作成装置。
2. 請求項１記載の辞書作成装置において、
   前記知識獲得手段は、
   前記複数の語義文の解析から得られた複数の構文意味解析結果と前記シソーラスの登録内容に基づいて、前記複数の語義文がそれぞれ説明対象としている複数の見出し語が、同義関係、上位下位関係、共通の上位語を持つ兄弟関係、又は反義関係にあるかどうかを判定する判定手段と、
   前記複数の見出し語が、同義関係、上位下位関係、兄弟関係、又は反義関係にあると判定された場合に、この複数の見出し語間の関係を前記オントロジー辞書に登録する関係登録手段とを備えることを特徴とする辞書作成装置。
3. 請求項１記載の辞書作成装置において、
   前記知識獲得手段は、
   前記複数の語義文の解析から得られた複数の構文意味解析結果と前記シソーラスの登録内容に基づいて、前記複数の語義文がそれぞれ説明対象としている複数の見出し語が、同義関係、上位下位関係、共通の上位語を持つ兄弟関係、又は反義関係にあるかどうかを判定する判定手段と、
   前記複数の見出し語が、同義関係、上位下位関係、兄弟関係、又は反義関係にあると判定された場合に、前記複数の構文意味解析結果が示す構文構造及び意味構造を抽象化して、この抽象化した構文構造及び意味構造を、前記判定された関係を表すパターンとして前記オントロジー辞書に登録するパターン登録手段と、
   前記シソーラスに登録されていない関係を有する複数の見出し語が入力されたときに、この複数の見出し語間の関係を前記パターンに基づいて判定して前記オントロジー辞書に登録するパターン判定登録手段とを備えることを特徴とする辞書作成装置。
4. 中央処理装置と記憶装置とを備えたコンピュータにおいて、自然言語の意味知識をコンピュータが理解可能な形式に構造化して定義した意味データベースであるオントロジー辞書を作成する辞書作成方法であって、
   単語の語義を説明する語義文が記述された自然言語の複数のテキストを入力として、これらのテキストに記述された各語義文の構文構造及び意味構造を解析する構文意味解析手順と、
   前記複数のテキストにそれぞれ記述された複数の語義文を前記構文意味解析手順で解析した結果である構文意味解析結果と、予め同義語、類義語、及び意味的に上下関係にある上位語と下位語が登録されたシソーラスの登録内容に基づいて、前記オントロジー辞書を作成する知識獲得手順とを、前記記憶装置に記憶されたプログラムに従って前記中央処理装置に実行させることを特徴とする辞書作成方法。
5. 請求項４記載の辞書作成方法において、
   前記知識獲得手順は、
   前記複数の語義文の解析から得られた複数の構文意味解析結果と前記シソーラスの登録内容に基づいて、前記複数の語義文がそれぞれ説明対象としている複数の見出し語が、同義関係、上位下位関係、共通の上位語を持つ兄弟関係、又は反義関係にあるかどうかを判定する判定手順と、
   前記複数の見出し語が、同義関係、上位下位関係、兄弟関係、又は反義関係にあると判定された場合に、この複数の見出し語間の関係を前記オントロジー辞書に登録する関係登録手順とからなることを特徴とする辞書作成方法。
6. 請求項４記載の辞書作成方法において、
   前記知識獲得手順は、
   前記複数の語義文の解析から得られた複数の構文意味解析結果と前記シソーラスの登録内容に基づいて、前記複数の語義文がそれぞれ説明対象としている複数の見出し語が、同義関係、上位下位関係、共通の上位語を持つ兄弟関係、又は反義関係にあるかどうかを判定する判定手順と、
   前記複数の見出し語が、同義関係、上位下位関係、兄弟関係、又は反義関係にあると判定された場合に、前記複数の構文意味解析結果が示す構文構造及び意味構造を抽象化して、この抽象化した構文構造及び意味構造を、前記判定された関係を表すパターンとして前記オントロジー辞書に登録するパターン登録手順と、
   前記シソーラスに登録されていない関係を有する複数の見出し語が入力されたときに、この複数の見出し語間の関係を前記パターンに基づいて判定して前記オントロジー辞書に登録するパターン判定登録手順とからなることを特徴とする辞書作成方法。
7. 自然言語の意味知識をコンピュータが理解可能な形式に構造化して定義した意味データベースであるオントロジー辞書を作成する辞書作成装置としてコンピュータを動作させる辞書作成プログラムであって、
   単語の語義を説明する語義文が記述された自然言語の複数のテキストを入力として、これらのテキストに記述された各語義文の構文構造及び意味構造を解析する構文意味解析手順と、
   前記複数のテキストにそれぞれ記述された複数の語義文を前記構文意味解析手順で解析した結果である構文意味解析結果と、予め同義語、類義語、及び意味的に上下関係にある上位語と下位語が登録されたシソーラスの登録内容に基づいて、前記オントロジー辞書を作成する知識獲得手順とを、コンピュータの中央処理装置に実行させることを特徴とする辞書作成プログラム。
8. 請求項７記載の辞書作成プログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。

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