JP3039652B2 - 文章処理装置及びその方法 - Google Patents
文章処理装置及びその方法Info
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- JP3039652B2 JP3039652B2 JP63268692A JP26869288A JP3039652B2 JP 3039652 B2 JP3039652 B2 JP 3039652B2 JP 63268692 A JP63268692 A JP 63268692A JP 26869288 A JP26869288 A JP 26869288A JP 3039652 B2 JP3039652 B2 JP 3039652B2
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- JP
- Japan
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- knowledge
- goal
- sentence
- plan
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、文章を生成する文章処理装置及びその方法
に関するものである。
に関するものである。
従来文書を文書作成装置で作成する場合、まず文案を
作り、次にキーボードのキーを操作し、１文字づつ入れ
るか、常套語句を登録して置き、斯かる常套語句を呼出
すことで文書の入力を軽減して、完成された文書を作成
していた。
作り、次にキーボードのキーを操作し、１文字づつ入れ
るか、常套語句を登録して置き、斯かる常套語句を呼出
すことで文書の入力を軽減して、完成された文書を作成
していた。
従来の文書作成装置において、文書を作成するために
は、ユーザー自身が文案の殆どを作り、出力すべき文書
の大部分をユーザーが入力しなければならず、多くの時
間と労力を費さなけらばならなかった。
は、ユーザー自身が文案の殆どを作り、出力すべき文書
の大部分をユーザーが入力しなければならず、多くの時
間と労力を費さなけらばならなかった。
上記課題を解決するために、文章処理装置に、自然言
語情報を入力する入力手段と、言語の知識と、一般概念
の知識と、目標と該目標を達成するための計画との対応
関係を含む目標の知識と、文章の構成要素と該構成要素
の記載順序との知識を含む文章作成の知識とを記憶した
知識ベースと、前記言語の知識および前記一般概念の知
識を参照して、入力された前記自然言語情報を解析して
１つ以上の概念に変換する解析手段と、前記目標の知識
を参照して、前記概念から目標及び計画を抽出する抽出
手段と、前記目標の知識から、抽出された前記目標を達
成するための計画を検索する検索手段と、前記文章作成
の知識を参照して、前記抽出手段による抽出及び前記検
索手段による検索により得られた目標及び計画から文章
の構成要素を選択し、当該選択された構成要素を含む構
成要素と該構成要素の記載順序とを決定する構成決定手
段と、前記言語の知識および前記一般概念の知識を参照
して、前記構成決定手段により決定された構成要素と該
構成要素の記載順序とに基づいて、文章を生成する文章
生成手段とを備える。
語情報を入力する入力手段と、言語の知識と、一般概念
の知識と、目標と該目標を達成するための計画との対応
関係を含む目標の知識と、文章の構成要素と該構成要素
の記載順序との知識を含む文章作成の知識とを記憶した
知識ベースと、前記言語の知識および前記一般概念の知
識を参照して、入力された前記自然言語情報を解析して
１つ以上の概念に変換する解析手段と、前記目標の知識
を参照して、前記概念から目標及び計画を抽出する抽出
手段と、前記目標の知識から、抽出された前記目標を達
成するための計画を検索する検索手段と、前記文章作成
の知識を参照して、前記抽出手段による抽出及び前記検
索手段による検索により得られた目標及び計画から文章
の構成要素を選択し、当該選択された構成要素を含む構
成要素と該構成要素の記載順序とを決定する構成決定手
段と、前記言語の知識および前記一般概念の知識を参照
して、前記構成決定手段により決定された構成要素と該
構成要素の記載順序とに基づいて、文章を生成する文章
生成手段とを備える。
また、本発明の他の態様によれば、言語の知識と、一
般概念の知識と、目標と該目標を達成するための計画と
の対応関係を含む目標の知識と、文章の構成要素と該構
成要素の記載順序との知識を含む文章作成の知識とを記
憶した知識ベースとを備えた文章処理装置における文章
処理方法に、自然言語情報を入力する入力工程と、前記
言語の知識および前記一般概念の知識を参照して、入力
された前記自然言語情報を解析して１つ以上の概念に変
換する解析工程と、前記目標の知識を参照して、前記概
念から目標及び計画を抽出する抽出工程と、前記目標の
知識から、抽出された前記目標を達成するための計画を
検索する検索工程と、前記文章作成の知識を参照して、
前記抽出工程による抽出及び前記検索工程による検索に
より得られた目標及び計画から文章の構成要素を選択
し、当該選択された構成要素を含む構成要素と該構成要
素の記載順序とを決定する構成決定工程と、前記言語の
知識および前記一般概念の知識を参照して、前記構成決
定手段により決定された構成要素と該構成要素の記載順
序とに基づいて、文章を生成する文章生成工程とを備え
る。
般概念の知識と、目標と該目標を達成するための計画と
の対応関係を含む目標の知識と、文章の構成要素と該構
成要素の記載順序との知識を含む文章作成の知識とを記
憶した知識ベースとを備えた文章処理装置における文章
処理方法に、自然言語情報を入力する入力工程と、前記
言語の知識および前記一般概念の知識を参照して、入力
された前記自然言語情報を解析して１つ以上の概念に変
換する解析工程と、前記目標の知識を参照して、前記概
念から目標及び計画を抽出する抽出工程と、前記目標の
知識から、抽出された前記目標を達成するための計画を
検索する検索工程と、前記文章作成の知識を参照して、
前記抽出工程による抽出及び前記検索工程による検索に
より得られた目標及び計画から文章の構成要素を選択
し、当該選択された構成要素を含む構成要素と該構成要
素の記載順序とを決定する構成決定工程と、前記言語の
知識および前記一般概念の知識を参照して、前記構成決
定手段により決定された構成要素と該構成要素の記載順
序とに基づいて、文章を生成する文章生成工程とを備え
る。
第１図は、本発明の一実施例のシステムブロツク図で
ある。
ある。
第１図において、 INは入力部であり、例えば第７図（ａ）INPUTに示さ
れるような、ユーザーの自然言語による入力をキーボー
ドなどの装置を通して受け取り、CPUに伝達する。
れるような、ユーザーの自然言語による入力をキーボー
ドなどの装置を通して受け取り、CPUに伝達する。
CPUは処理部で、その詳細は第２図に示すごとき機能
を実現する構成から成る。
を実現する構成から成る。
また、本CPUはメモリを有し、メモリ内のプログラム
を実行する事によって、第２図に示すごとき機能を実現
している。更に、前記メモリ上には、知識ベースKBや個
人データベースIDB、また、第３図，第６図（ａ），第
６図（ｂ）のフローチヤートに対応するプログラムが存
在する。
を実行する事によって、第２図に示すごとき機能を実現
している。更に、前記メモリ上には、知識ベースKBや個
人データベースIDB、また、第３図，第６図（ａ），第
６図（ｂ）のフローチヤートに対応するプログラムが存
在する。
第２図において、 ANAは、パーザ（文法解析部）、アンダスタンダ（理
解部）、およびプラン・コントラストラクタ（計画立案
部）より成る自然言語アナライザで、第５図（ａ）に示
す一般概念の知識ベースKB1、第５図（ｂ）に示す分野
の基礎概念の知識ベースKB2、第５図（ｄ）に示すユー
ザーの個人データベースKB4、一般的な辞書および文法
の知識ベースKB5を用いて、第４図（ａ）に示されてい
る過程に従って作用し、入力された情報から、ユーザー
の意図（例えば、第７図（ａ），（ｂ）のＤ〜Ｉ）を推
測して、計画（例えば、第７図（ｂ）のＪ）を立てる。
この過程において、自然言語アナライザANAは、以下で
説明する管理部ADと相互作用する。
解部）、およびプラン・コントラストラクタ（計画立案
部）より成る自然言語アナライザで、第５図（ａ）に示
す一般概念の知識ベースKB1、第５図（ｂ）に示す分野
の基礎概念の知識ベースKB2、第５図（ｄ）に示すユー
ザーの個人データベースKB4、一般的な辞書および文法
の知識ベースKB5を用いて、第４図（ａ）に示されてい
る過程に従って作用し、入力された情報から、ユーザー
の意図（例えば、第７図（ａ），（ｂ）のＤ〜Ｉ）を推
測して、計画（例えば、第７図（ｂ）のＪ）を立てる。
この過程において、自然言語アナライザANAは、以下で
説明する管理部ADと相互作用する。
ADは、特定の情報を個人データベースIDBから検索す
ること、または新しい情報を個人データベースIDBに書
き込むことによって、自然言語アナライザANAや自然言
語シンセサイザSYSの要求を満たしているシステムの管
理部である。
ること、または新しい情報を個人データベースIDBに書
き込むことによって、自然言語アナライザANAや自然言
語シンセサイザSYSの要求を満たしているシステムの管
理部である。
KBは、システムの総合化された知識ベースであり、第
５図（ａ）に示すような一般概念の知識ベースKB1、第
５図（ｂ）に示すような分野の基礎概念の知識ベースKB
2、第５図（ｃ）に示すような文章合成の概念の知識ベ
ースKB3、一般的な辞書および文法知識を有する言語概
念の知識ベースKB5を含んでおり、要求に応じて、自然
言語アナライザANA、自然言語シンセサイザSYSによって
アクセスされる。
５図（ａ）に示すような一般概念の知識ベースKB1、第
５図（ｂ）に示すような分野の基礎概念の知識ベースKB
2、第５図（ｃ）に示すような文章合成の概念の知識ベ
ースKB3、一般的な辞書および文法知識を有する言語概
念の知識ベースKB5を含んでおり、要求に応じて、自然
言語アナライザANA、自然言語シンセサイザSYSによって
アクセスされる。
IDBは、ADによりアクセスされ、取り扱われる第５図
（ｄ）に示すようなユーザーの個人データベースKB4で
ある。
（ｄ）に示すようなユーザーの個人データベースKB4で
ある。
第５図に図示したような構成をもつKBおよびIDBで
は、検索語から、それに関連する情報が、辞書式に導か
れる。
は、検索語から、それに関連する情報が、辞書式に導か
れる。
SYSは、文書プレパレータ（文章合成部）およびジエ
ネレータ（文章発生部）よりなる自然言語シンセサイザ
で、自然言語アナライザANAによる分析結果をメモリMEM
より受け取り、第４図（ｂ）で示されている過程に従っ
て、一般概念の知識ベースKB1、分野の基礎概念の知識
ベースKB2、文章合成の概念の知識ベースKB3、言語概念
の知識ベースKB5を用いて作動し、KB3に格納されている
知識、例えば第７図（ｂ）のＫに従い、文章の成分を合
成し、それを自然言語の文章、例えば第７図（ｂ）OUTP
UTに示されているような出力に変え、それを出力部に伝
達する。
ネレータ（文章発生部）よりなる自然言語シンセサイザ
で、自然言語アナライザANAによる分析結果をメモリMEM
より受け取り、第４図（ｂ）で示されている過程に従っ
て、一般概念の知識ベースKB1、分野の基礎概念の知識
ベースKB2、文章合成の概念の知識ベースKB3、言語概念
の知識ベースKB5を用いて作動し、KB3に格納されている
知識、例えば第７図（ｂ）のＫに従い、文章の成分を合
成し、それを自然言語の文章、例えば第７図（ｂ）OUTP
UTに示されているような出力に変え、それを出力部に伝
達する。
MEMはメモリであり、自然言語アナライザANAによる分
析結果、リスト、出力文書などが格納される。
析結果、リスト、出力文書などが格納される。
第１図に戻って、OUTは出力部であり、CPUからの出力
を受け入れ、それをデイスプレイまたは、プリンタや音
声合成器などの出力装置を通して、ユーザーに伝達す
る。
を受け入れ、それをデイスプレイまたは、プリンタや音
声合成器などの出力装置を通して、ユーザーに伝達す
る。
次に、第３図を参照しながら、本発明のシステムの処
理手順を説明する。
理手順を説明する。
本システムでは、まず、自然言語（n1）による入力を
受け、パーザ、アンダスタンダ、およびプラン・コンス
トラクタで構成される自然言語アナライザへ送られる。
ここでの処理過程は、第４図（ａ）に示す如きものとな
る。すなわち、まずパーザでは、一般的な辞書および文
法知識を有する言語概念の知識ベースKB5および、一般
概念の知識ベースKB1を用いて、最初に一語ずつ、次に
一文節ずつ、その次にコンテクストに沿ってという形
で、段階を踏んで分析が行われ、明示されていない部分
や、省略された部分など、必要があれば情報を補いつ
つ、入力センテンスを概念の単位に分解し、プログラム
言語に変換される。この分析は、先に入力されたセンテ
ンスを考慮することにより、更に正確になる。次に、ア
ンダスタンダにおいて、パーザで形成された概念単位の
中から、一般概念の知識ベースKB1、分野の基礎概念の
知識ベースKB2、および個人データベースKB4を用いて、
行動の主体、客体など、行動に関係する人物である「ア
クター」が検索される。アクターが見付かったならば、
次にアクターの関係する行動のための根本的な目標およ
び／または計画の理解（検索）に取り掛る。ここで、こ
れらの目標や計画（場合によってはアクターさえも）
は、必ずしも入力の中で、明確にされていないこともあ
り、その場合には、「検索」のときに「推測」を行い、
アクターに関する目標及び計画を、パーザで得られた概
念単位の中から選出する。
受け、パーザ、アンダスタンダ、およびプラン・コンス
トラクタで構成される自然言語アナライザへ送られる。
ここでの処理過程は、第４図（ａ）に示す如きものとな
る。すなわち、まずパーザでは、一般的な辞書および文
法知識を有する言語概念の知識ベースKB5および、一般
概念の知識ベースKB1を用いて、最初に一語ずつ、次に
一文節ずつ、その次にコンテクストに沿ってという形
で、段階を踏んで分析が行われ、明示されていない部分
や、省略された部分など、必要があれば情報を補いつ
つ、入力センテンスを概念の単位に分解し、プログラム
言語に変換される。この分析は、先に入力されたセンテ
ンスを考慮することにより、更に正確になる。次に、ア
ンダスタンダにおいて、パーザで形成された概念単位の
中から、一般概念の知識ベースKB1、分野の基礎概念の
知識ベースKB2、および個人データベースKB4を用いて、
行動の主体、客体など、行動に関係する人物である「ア
クター」が検索される。アクターが見付かったならば、
次にアクターの関係する行動のための根本的な目標およ
び／または計画の理解（検索）に取り掛る。ここで、こ
れらの目標や計画（場合によってはアクターさえも）
は、必ずしも入力の中で、明確にされていないこともあ
り、その場合には、「検索」のときに「推測」を行い、
アクターに関する目標及び計画を、パーザで得られた概
念単位の中から選出する。
次に、プラン・コンストラクタにおいて、アンダスタ
ンダで選出された目標の中で、目標を満足させるための
計画がアンダスタンダでは得られなかったものについ
て、KB2を用いて計画を立てる。この処理の後、必要が
あれば、ユーザーは立案された計画を出力部の表示器、
プリンタなどに出力させる事ができる。出力させれば、
ユーザーは出力された計画を検討して、システムによ
る、ユーザーの意図の「理解」度を評価する事ができ
る。また、この時、必要があれば、ユーザーは出力され
た計画の修正、補足を行って、修正後の計画をこの段階
における計画として、次段階に進む事ができる。ここで
システムは、修正、補足された計画を目標と共に分野の
基礎概念の知識ベースKB2に書き込み、この計画を学習
する。
ンダで選出された目標の中で、目標を満足させるための
計画がアンダスタンダでは得られなかったものについ
て、KB2を用いて計画を立てる。この処理の後、必要が
あれば、ユーザーは立案された計画を出力部の表示器、
プリンタなどに出力させる事ができる。出力させれば、
ユーザーは出力された計画を検討して、システムによ
る、ユーザーの意図の「理解」度を評価する事ができ
る。また、この時、必要があれば、ユーザーは出力され
た計画の修正、補足を行って、修正後の計画をこの段階
における計画として、次段階に進む事ができる。ここで
システムは、修正、補足された計画を目標と共に分野の
基礎概念の知識ベースKB2に書き込み、この計画を学習
する。
以上の様にして、アナライザで得られた情報は、シン
セサイザに送られる。シンセサイザは、文章プレパレー
タおよびジエネレータより成り、その処理過程は、第４
図（ｂ）に示される如きものである。すなわち、初めに
文章プレパレータにおいて、文章合成の概念の知識ベー
スKB3を用いてアナライザで得られた情報を整理する。
またここでは、前記情報を、KB3に格納されている文章
合成の概念に適応させるために必要な情報が、KB3自身
および、一般概念の知識ベースKB1、分野の基礎概念の
知識ベースKB2、個人データベースKB4から与えられる。
セサイザに送られる。シンセサイザは、文章プレパレー
タおよびジエネレータより成り、その処理過程は、第４
図（ｂ）に示される如きものである。すなわち、初めに
文章プレパレータにおいて、文章合成の概念の知識ベー
スKB3を用いてアナライザで得られた情報を整理する。
またここでは、前記情報を、KB3に格納されている文章
合成の概念に適応させるために必要な情報が、KB3自身
および、一般概念の知識ベースKB1、分野の基礎概念の
知識ベースKB2、個人データベースKB4から与えられる。
続いて、整理された文章の「成分」は、文章発生部に
よってモード・オブ・スピーチ（質問、依頼といった文
の型や、丁寧さの度合など）が選択され、KB1および言
語概念の知識ベースKB5を用いて、文法規則に従いつ
つ、選択したモードに適した語句を選択する事によっ
て、プログラミング言語から、自然言語へ変換される。
よってモード・オブ・スピーチ（質問、依頼といった文
の型や、丁寧さの度合など）が選択され、KB1および言
語概念の知識ベースKB5を用いて、文法規則に従いつ
つ、選択したモードに適した語句を選択する事によっ
て、プログラミング言語から、自然言語へ変換される。
以上の様にして作成された自然言語による文書が、表
示器、プリンタなどの出力手段によって、ユーザーに提
示される。ここでも必要があれば、ユーザーは出力され
た文書の修正、補足を行う事ができ、その結果の情報は
KBに書き込まれる。最終結果を出力して作業を終了す
る。
示器、プリンタなどの出力手段によって、ユーザーに提
示される。ここでも必要があれば、ユーザーは出力され
た文書の修正、補足を行う事ができ、その結果の情報は
KBに書き込まれる。最終結果を出力して作業を終了す
る。
以下、第６図（ａ），（ｂ）を用いて、本発明の文書
作成装置により、英文ビジネスレターを作成する時の、
自然言語アナライザおよび文章プレパレータによる処理
手順を詳述する。第６図（ａ）で、ユーザーからの入力
を受けると、ステツプS100において、単語“reply"を検
索して、書くべき手紙が先方からの発信に対する返信か
どうかを調べる。単語“reply"が見つからなかった場合
は、新たな発信と見なし、ステツプS101に進み、入力情
報からアクターを検索（必要なら推測）して選出する。
続いてステツプS102で、個人データベースIDBより、S10
1で選出されたアクターに関連するテーマを検索する。
テーマが検索されたなら、ステツプS104で入力およびID
Bからそれ以前の関連情報を検索する。情報が得られた
ならステツプS105へ進む。
作成装置により、英文ビジネスレターを作成する時の、
自然言語アナライザおよび文章プレパレータによる処理
手順を詳述する。第６図（ａ）で、ユーザーからの入力
を受けると、ステツプS100において、単語“reply"を検
索して、書くべき手紙が先方からの発信に対する返信か
どうかを調べる。単語“reply"が見つからなかった場合
は、新たな発信と見なし、ステツプS101に進み、入力情
報からアクターを検索（必要なら推測）して選出する。
続いてステツプS102で、個人データベースIDBより、S10
1で選出されたアクターに関連するテーマを検索する。
テーマが検索されたなら、ステツプS104で入力およびID
Bからそれ以前の関連情報を検索する。情報が得られた
ならステツプS105へ進む。
また、ステツプS102でIDBからテーマが検索できなか
った時は、ステツプS103へ進み、入力よりテーマを検索
したのち、ステツプS105へ進む。ステツプS105では入力
からの検索または推論によって、現状に関する情報を検
索し、情報が得られたならば、ステツプS106へ行き、入
力からの検索または推論によって、ユーザーの目標を選
出し、目標が得られたなら、ステツプS107で、入力およ
びIDBから計画を検索する。計画が得られたら、ステツ
プS108で前記目標より下位の目標を検索し、見つかった
ならステツプS107へ戻り、各目標に対する計画を検索す
る。
った時は、ステツプS103へ進み、入力よりテーマを検索
したのち、ステツプS105へ進む。ステツプS105では入力
からの検索または推論によって、現状に関する情報を検
索し、情報が得られたならば、ステツプS106へ行き、入
力からの検索または推論によって、ユーザーの目標を選
出し、目標が得られたなら、ステツプS107で、入力およ
びIDBから計画を検索する。計画が得られたら、ステツ
プS108で前記目標より下位の目標を検索し、見つかった
ならステツプS107へ戻り、各目標に対する計画を検索す
る。
また、ステツプS104,S105,S106,S107で、検索および
推論によって情報が得られなかった時は、S112へ進んで
ユーザーに情報を要求し、ユーザーから情報を得る事に
よって、それぞれ次ステツプに進む。
推論によって情報が得られなかった時は、S112へ進んで
ユーザーに情報を要求し、ユーザーから情報を得る事に
よって、それぞれ次ステツプに進む。
元へ戻ってステツプS108で下位の目標がなければ、ス
テツプS109へ進み、初めての発信か否かを、ステツプS1
02でIDBにテーマがなかった時に初めての発信とみなす
事によって判断し、初めての発信ならばステツプS110へ
進み、ステツプS103,S105,S106,S107で得られた情報を
メモリMEMにリストし、初めてでなければ、ステツプS11
1へ進んでステツプS104,S105,S106,S107で得られた情報
をメモリMEMにリストして、ジエネレータに送る。
テツプS109へ進み、初めての発信か否かを、ステツプS1
02でIDBにテーマがなかった時に初めての発信とみなす
事によって判断し、初めての発信ならばステツプS110へ
進み、ステツプS103,S105,S106,S107で得られた情報を
メモリMEMにリストし、初めてでなければ、ステツプS11
1へ進んでステツプS104,S105,S106,S107で得られた情報
をメモリMEMにリストして、ジエネレータに送る。
次に、ステツプS100で“reply"があった場合には、第
６図（ｂ）のステツプS201へ進み、ステツプS101と同様
に、入力からアクターを検索し、続いてステツプS202
で、関連する最新の情報を検索し、情報が得られたな
ら、次にステツプS203へ進み、IDBから前回の発信を検
索し、あったなら、その中から先方の発信目的、すなわ
ち前回のユーザーの発信に対する先方の返信目的を検索
する。先方の発信目的が得られたなら、ステツプS204
で、ステツプS203で得た先方の発信目的に対する応答を
入力から検索する。この応答が得られたら、ステツプS2
05へ進む。また、ステツプS202,S203,S204で、検索によ
って情報が得られなかった場合は、ステツプS210に進ん
でユーザーに情報を要求し、ユーザーから情報を得る事
によって、それぞれ、次ステツプへ進む。ステツプS205
では、入力より前記応答以外のユーザーの発信目的を検
索し、発信目的がなけれがステツプS206へ進み、あれば
ステツプS207へ進む。ステツプS207およびS208では、ス
テツプS107およびS108同様、目標のための計画と、下位
の目標があれば、それおよびそのための計画を得て、ス
テツプS209へ進む。戻ってステツプS206では、ステツプ
S202,S204で得られた情報をリストし、ステツプS209で
はステツプS202,S204,S205,S207,S208で得られた情報を
リストする。ステツプS206またはS209でリストされた情
報は、ジエネレータへ送られる。
６図（ｂ）のステツプS201へ進み、ステツプS101と同様
に、入力からアクターを検索し、続いてステツプS202
で、関連する最新の情報を検索し、情報が得られたな
ら、次にステツプS203へ進み、IDBから前回の発信を検
索し、あったなら、その中から先方の発信目的、すなわ
ち前回のユーザーの発信に対する先方の返信目的を検索
する。先方の発信目的が得られたなら、ステツプS204
で、ステツプS203で得た先方の発信目的に対する応答を
入力から検索する。この応答が得られたら、ステツプS2
05へ進む。また、ステツプS202,S203,S204で、検索によ
って情報が得られなかった場合は、ステツプS210に進ん
でユーザーに情報を要求し、ユーザーから情報を得る事
によって、それぞれ、次ステツプへ進む。ステツプS205
では、入力より前記応答以外のユーザーの発信目的を検
索し、発信目的がなけれがステツプS206へ進み、あれば
ステツプS207へ進む。ステツプS207およびS208では、ス
テツプS107およびS108同様、目標のための計画と、下位
の目標があれば、それおよびそのための計画を得て、ス
テツプS209へ進む。戻ってステツプS206では、ステツプ
S202,S204で得られた情報をリストし、ステツプS209で
はステツプS202,S204,S205,S207,S208で得られた情報を
リストする。ステツプS206またはS209でリストされた情
報は、ジエネレータへ送られる。
次に、第７図（ａ），（ｂ）、第８図を参照して、具
体的な入力例を用いて、この入力から、送信文書が作成
される過程を詳述する。入力例として、第７図（ａ）に
示す“write a letter to Smith about visiting Roche
ster after the OSA meeting in April"を用いる。この
入力情報を受けて、パーザでは、KB1の知識から、明示
されていない動詞（句）の主語が、発信者（sender）で
あると、またafter the OSA meetingは、after attendi
ng the OSA meetingと判断され補われる。さらに情報
が、概念単位に分割され、 ＊． write to−Smith A.sender−go to−Rochester−April B.sender−go to−OSA meeting−April C.（Ａ）occurs after（Ｂ） となる。
体的な入力例を用いて、この入力から、送信文書が作成
される過程を詳述する。入力例として、第７図（ａ）に
示す“write a letter to Smith about visiting Roche
ster after the OSA meeting in April"を用いる。この
入力情報を受けて、パーザでは、KB1の知識から、明示
されていない動詞（句）の主語が、発信者（sender）で
あると、またafter the OSA meetingは、after attendi
ng the OSA meetingと判断され補われる。さらに情報
が、概念単位に分割され、 ＊． write to−Smith A.sender−go to−Rochester−April B.sender−go to−OSA meeting−April C.（Ａ）occurs after（Ｂ） となる。
次に、アンダスタンダでは、アクターおよび目的が検
索され、アクターとして、senderおよびSmithが選出さ
れ、目的には、今後行われるべき行動を示すＡおよびＢ
が該当する。そしてKB4（と、必要ならユーザー）から
情報を得て、 E. i.Smith is a professor of Univ.of Rochester. ii.sender−Smith relationship. Sender is working on a lens design system. Smith's theory of aberration is used for se
nder's system. iii.OSA meeting is OSA annual meeting which wi
ll be held in US. の情報を得る。
索され、アクターとして、senderおよびSmithが選出さ
れ、目的には、今後行われるべき行動を示すＡおよびＢ
が該当する。そしてKB4（と、必要ならユーザー）から
情報を得て、 E. i.Smith is a professor of Univ.of Rochester. ii.sender−Smith relationship. Sender is working on a lens design system. Smith's theory of aberration is used for se
nder's system. iii.OSA meeting is OSA annual meeting which wi
ll be held in US. の情報を得る。
続いてKB2より、“Visit appropriate person and di
scuss"が、Get InformationというGOALのPLANに含まれ
ているので、目的Ａの上位の目標として、 F. sender−has−goal−of−getting information by
discussing with Smith が得られる。
scuss"が、Get InformationというGOALのPLANに含まれ
ているので、目的Ａの上位の目標として、 F. sender−has−goal−of−getting information by
discussing with Smith が得られる。
次に、得られた目標に対する計画を検索する。（Ｆ）
に対しては、まず（Ａ）が（Ｆ）の計画であり、さら
に、（Ａ）の計画として、Ｅの（ｉ）より、 G. plan−for goal（Ｆ）:go to Rochester（Univ.of
Rochester） go to US. が得られる。
に対しては、まず（Ａ）が（Ｆ）の計画であり、さら
に、（Ａ）の計画として、Ｅの（ｉ）より、 G. plan−for goal（Ｆ）:go to Rochester（Univ.of
Rochester） go to US. が得られる。
Ｂに対しては、Ｅ（iii）より H. plan−for goal（Ｂ）:go to US 以上より、（Ａ）（Ｆ），（Ｂ）に対して I. plan−for goals（Ａ） ＆ （Ｂ）:go to US が得られる。
続いて、プラン・コンストラクタで、実際の行動のた
めの計画が次のように得られる。
めの計画が次のように得られる。
J. plan:a.go to US. b.do（Ｂ）（i.e.attend OSA meeting） c.do（Ａ）．（i.e.visit Rochester） 次に、文書プレパレータでは、以上の中から、 a.relationship（sender−Smith） b.final goal（i.e.,（Ｆ）） c.final plan（i.e.,（Ｊ）） を情報として得る。また、文書合成の知識ベースKB3よ
り、purpose of the letterのリストから、visit a per
sonに対応して、 d.inquire−plan executable or not. が付加され、 また、同じくKB3より、手紙の文頭と結語などの修
辞、すなわち、 e.greetings/gratitude,etcが付加され、各情報がアレ
ンジされる。
り、purpose of the letterのリストから、visit a per
sonに対応して、 d.inquire−plan executable or not. が付加され、 また、同じくKB3より、手紙の文頭と結語などの修
辞、すなわち、 e.greetings/gratitude,etcが付加され、各情報がアレ
ンジされる。
その結果を書き下せば、 Dear Prof.Smith. （greeting） sender is working on a lens system（sender−Smit
h relation） Smith's theory of aberration is used for sender'
s system （sender−Smith relation） sender−has−goal of−discussing with Smith（fin
al goal） sender−go to−US （final plan） attend OSA meeting （final plan） visit Rochester（after the meeting）（final pl
an） sender−can−visit−or not?（inquire−plan execu
table or not） Looking forward to hear from you （greeting） Yours sincorely （greeting） のようになる。
h relation） Smith's theory of aberration is used for sender'
s system （sender−Smith relation） sender−has−goal of−discussing with Smith（fin
al goal） sender−go to−US （final plan） attend OSA meeting （final plan） visit Rochester（after the meeting）（final pl
an） sender−can−visit−or not?（inquire−plan execu
table or not） Looking forward to hear from you （greeting） Yours sincorely （greeting） のようになる。
最後に、ジエネレータで、文書プレパレータで得られ
た上記のような文書の成分が、言語の基礎概念の知識ベ
ースKB5を用いて、前述したモード・オブ・スピーチを
考慮して、自然言語の文書に変換される。
た上記のような文書の成分が、言語の基礎概念の知識ベ
ースKB5を用いて、前述したモード・オブ・スピーチを
考慮して、自然言語の文書に変換される。
その結果、第７図（ｂ）のOUT PUTに示すような手紙
文が、表示器またはプリンタなどの出力部に出力され
る。
文が、表示器またはプリンタなどの出力部に出力され
る。
以上説明したように、本発明によれば、自然言語によ
り簡単な情報を入力することで、複雑な操作や大量の入
力を要さずに、その情報の表わす目標とその目標を達成
するための計画とを含む文章を生成することができると
いう効果がある。
り簡単な情報を入力することで、複雑な操作や大量の入
力を要さずに、その情報の表わす目標とその目標を達成
するための計画とを含む文章を生成することができると
いう効果がある。
第１図は本発明の一実施例を示すブロツク図、 第２図は第１図に示すCPUの詳細図、 第３図は第１図に示す構成の装置の処理手順を示す図、 第４図（ａ）は第２図に示すアナライザの処理手順を示
す図、 第４図（ｂ）は第２図に示すシンセサイザの処理手順を
示す図、 第５図（ａ）は知識ベースKB1の内容を示す図、 第５図（ｂ）は知識ベースKB2の内容を示す図、 第５図（ｃ）は知識ベースKB3の内容を示す図、 第５図（ｄ）は知識ベースKB4の内容を示す図、 第６図（ａ），（ｂ）は手紙の作成手順を示す図、 第７図（ａ），（ｂ）は実施例の具体的な入力に対する
作動を説明する図。
す図、 第４図（ｂ）は第２図に示すシンセサイザの処理手順を
示す図、 第５図（ａ）は知識ベースKB1の内容を示す図、 第５図（ｂ）は知識ベースKB2の内容を示す図、 第５図（ｃ）は知識ベースKB3の内容を示す図、 第５図（ｄ）は知識ベースKB4の内容を示す図、 第６図（ａ），（ｂ）は手紙の作成手順を示す図、 第７図（ａ），（ｂ）は実施例の具体的な入力に対する
作動を説明する図。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭62−284459（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−284457（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−33571（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−138668（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−15267（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06F 17/21 - 17/27
Claims (6)
- 【請求項１】自然言語情報を入力する入力手段と、 言語の知識と、一般概念の知識と、目標と該目標を達成
するための計画との対応関係を含む目標の知識と、文章
の構成要素と該構成要素の記載順序との知識を含む文章
作成の知識とを記憶した知識ベースと、 前記言語の知識および前記一般概念の知識を参照して、
入力された前記自然言語情報を解析して１つ以上の概念
に変換する解析手段と、 前記目標の知識を参照して、前記概念から目標及び計画
を抽出する抽出手段と、 前記目標の知識から、抽出された前記目標を達成するた
めの計画を検索する検索手段と、 前記文章作成の知識を参照して、前記抽出手段による抽
出及び前記検索手段による検索により得られた目標及び
計画から文章の構成要素を選択し、当該選択された構成
要素を含む構成要素と該構成要素の記載順序とを決定す
る構成決定手段と、 前記言語の知識および前記一般概念の知識を参照して、
前記構成決定手段により決定された構成要素と該構成要
素の記載順序とに基づいて、文章を生成する文章生成手
段とを有することを特徴とする文章処理装置。 - 【請求項２】複数の人物についての個人情報を記憶した
個人データベースと、 前記一般概念の知識と、前記目標の知識と、前記個人情
報とを参照して、前記概念の表わす行動に関係する人物
を決定する人物決定手段と、 決定された前記人物の個人情報を前記個人データベース
から検索する個人情報検索手段とを有し、 前記構成決定手段が、検索された前記個人情報からも文
章の構成要素を選択することを特徴とする請求項１に記
載の文章処理装置。 - 【請求項３】前記文章は手紙であり、前記人物は差出人
を含むことを特徴とする請求項２に記載の文章処理装
置。 - 【請求項４】言語の知識と、一般概念の知識と、目標と
該目標を達成するための計画との対応関係を含む目標の
知識と、文章の構成要素と該構成要素の記載順序との知
識を含む文章作成の知識とを記憶した知識ベースとを備
えた文章処理装置における文章処理方法であって、 自然言語情報を入力する入力工程と、 前記言語の知識および前記一般概念の知識を参照して、
入力された前記自然言語情報を解析して１つ以上の概念
に変換する解析工程と、 前記目標の知識を参照して、前記概念から目標及び計画
を抽出する抽出工程と、 前記目標の知識から、抽出された前記目標を達成するた
めの計画を検索する検索工程と、 前記文章作成の知識を参照して、前記抽出工程による抽
出及び前記検索工程による検索により得られた目標及び
計画から文章の構成要素を選択し、当該選択された構成
要素を含む構成要素と該構成要素の記載順序とを決定す
る構成決定工程と、 前記言語の知識および前記一般概念の知識を参照して、
前記構成決定手段により決定された構成要素と該構成要
素の記載順序とに基づいて、文章を生成する文章生成工
程とを有することを特徴とする文章処理方法。 - 【請求項５】前記文章処理装置が複数の人物についての
個人情報を記憶した個人データベースを備えており、 前記一般概念の知識と、前記目標の知識と、前記個人情
報とを参照して、前記概念の表わす行動に関係する人物
を決定する人物決定工程と、 決定された前記人物の個人情報を前記個人データベース
から検索する個人情報検索工程とを有し、 前記構成決定工程において、検索された前記個人情報か
らも文章の構成要素を選択することを特徴とする請求項
４に記載の文章処理方法。 - 【請求項６】前記文章は手紙であり、前記人物は差出人
を含むことを特徴とする請求項５に記載の文章処理方
法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63268692A JP3039652B2 (ja) | 1988-10-24 | 1988-10-24 | 文章処理装置及びその方法 |
| US07/982,050 US5282265A (en) | 1988-10-04 | 1992-11-25 | Knowledge information processing system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63268692A JP3039652B2 (ja) | 1988-10-24 | 1988-10-24 | 文章処理装置及びその方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02114367A JPH02114367A (ja) | 1990-04-26 |
| JP3039652B2 true JP3039652B2 (ja) | 2000-05-08 |
Family
ID=17462057
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63268692A Expired - Fee Related JP3039652B2 (ja) | 1988-10-04 | 1988-10-24 | 文章処理装置及びその方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3039652B2 (ja) |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60138668A (ja) * | 1983-12-27 | 1985-07-23 | Hitachi Ltd | 情報端末処理制御装置 |
| JPS6115267A (ja) * | 1984-06-29 | 1986-01-23 | Kuraichiro Kazama | 受注獲得用文書作成方式 |
| JPS6133571A (ja) * | 1984-07-26 | 1986-02-17 | Hiroshi Kuyama | 文書作製方式 |
| JPS62284457A (ja) * | 1986-06-03 | 1987-12-10 | Toshiba Corp | 文書作成支援装置 |
| JPH0776956B2 (ja) * | 1986-06-03 | 1995-08-16 | 株式会社東芝 | 文書作成支援装置 |
-
1988
- 1988-10-24 JP JP63268692A patent/JP3039652B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH02114367A (ja) | 1990-04-26 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |