JP3192415B2 - 文生成方式 - Google Patents
文生成方式Info
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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、入力された意味表現から、例えば日本語や
英語などの文を生成する文生成方式に関するものであ
る。
英語などの文を生成する文生成方式に関するものであ
る。
［従来の技術］ 従来、文を生成する方法では、一般にその生成プロセ
スは、与えられた意味表現に対して、文法ルールなどに
従って文の語順を決定し、表層の語句を選択して出力す
るという手順で行われていた。
スは、与えられた意味表現に対して、文法ルールなどに
従って文の語順を決定し、表層の語句を選択して出力す
るという手順で行われていた。
［発明が解決しようとしている課題］ しかしながら、上記従来の生成プロセスでは、文全体
から部分へと生成しているため、部分の生成をしている
時には広く全体を見渡すことができない。
から部分へと生成しているため、部分の生成をしている
時には広く全体を見渡すことができない。
従って、生成される文では、部分としては正しく生成
できたとしても、文全体としてのバランスが考慮されて
いなかった。
できたとしても、文全体としてのバランスが考慮されて
いなかった。
このため、従来の生成システムでは、文を組み立てて
いくにつれて矛盾や不自然さが生じ、文法的に誤りはな
いものの、人間にとって読みにくい文が生成される場合
があった。
いくにつれて矛盾や不自然さが生じ、文法的に誤りはな
いものの、人間にとって読みにくい文が生成される場合
があった。
本発明の目的は、上述の課題を解決し、所定の評価基
準を満たす文を生成可能な文生成装置及びその方法を提
供することにある。
準を満たす文を生成可能な文生成装置及びその方法を提
供することにある。
［課題を解決するための手段］ 上記課題を解決するために、本発明によれば、文生成
装置に、意味表現を入力する入力手段と、文が満たすべ
き制約を記憶する制約記憶手段と、該制約記憶手段に記
憶されている制約に基づいて、前記入力手段より入力さ
れた意味表現から文を生成する文生成手段と、該文生成
手段による生成結果を評価する評価手段と、該評価手段
による評価結果が所定の評価基準を満たさない場合、前
記制約記憶手段に記憶されている制約を変更する変更手
段と、該変更手段による変更後の制約に基づいて前記意
味表現から文を再度生成するように、前記生成手段を制
御する制御手段とを備える。
装置に、意味表現を入力する入力手段と、文が満たすべ
き制約を記憶する制約記憶手段と、該制約記憶手段に記
憶されている制約に基づいて、前記入力手段より入力さ
れた意味表現から文を生成する文生成手段と、該文生成
手段による生成結果を評価する評価手段と、該評価手段
による評価結果が所定の評価基準を満たさない場合、前
記制約記憶手段に記憶されている制約を変更する変更手
段と、該変更手段による変更後の制約に基づいて前記意
味表現から文を再度生成するように、前記生成手段を制
御する制御手段とを備える。
また、他の態様によれば、文生成方法に、意味表現を
入力する入力工程と、メモリ上に設けられた制約テーブ
ルに記憶された文が満たすべき制約を参照して、前記入
力工程で入力された意味表現から文を生成する文生成工
程と、該文生成工程による生成結果を前記メモリに設定
された評価基準値に基づいて評価する評価工程と、該評
価工程による評価結果が所定の評価基準を満たさない場
合、前記制約テーブルに記憶された制約を変更する変更
工程と、該変更工程による変更後の制約テーブルを参照
して前記意味表現から文を再度生成する再生成工程とを
備える。
入力する入力工程と、メモリ上に設けられた制約テーブ
ルに記憶された文が満たすべき制約を参照して、前記入
力工程で入力された意味表現から文を生成する文生成工
程と、該文生成工程による生成結果を前記メモリに設定
された評価基準値に基づいて評価する評価工程と、該評
価工程による評価結果が所定の評価基準を満たさない場
合、前記制約テーブルに記憶された制約を変更する変更
工程と、該変更工程による変更後の制約テーブルを参照
して前記意味表現から文を再度生成する再生成工程とを
備える。
［作用］ 本発明によれば、入力された意味表現から、文が満た
すべき制約に基づいて文を生成し、生成結果を評価し
て、評価結果が所定の評価基準を満たさない場合、前記
制約を変更し、変更後の制約に基づいて前記意味表現か
ら文を再度生成する。
すべき制約に基づいて文を生成し、生成結果を評価し
て、評価結果が所定の評価基準を満たさない場合、前記
制約を変更し、変更後の制約に基づいて前記意味表現か
ら文を再度生成する。
［実施例］ 以下、図面を参照して本発明を詳細に説明する。
第１図は、本発明を適用した自然言語処理装置の一実
施例を示すブロック構成図である。
施例を示すブロック構成図である。
同図において、１は生成するべき文を意味表現の状態
で保持する意味表現保持部、２（ｌ）〜（ｎ）は文の意
味表現を受け取って文を生成する一過程である文生成
部、３（ｌ）〜（ｎ）は文生成部２（ｌ）〜（ｎ）で生
成された生成結果を保持しておく結果保持部である。
で保持する意味表現保持部、２（ｌ）〜（ｎ）は文の意
味表現を受け取って文を生成する一過程である文生成
部、３（ｌ）〜（ｎ）は文生成部２（ｌ）〜（ｎ）で生
成された生成結果を保持しておく結果保持部である。
本実施例では、文生成部２および結果保持部３はそれ
ぞれｎ個設けられ、最初の文生成部２（ｌ）が与えられ
た意味表現から生成を行ない、その結果を結果保持部３
（１）に保持し、以下、順次各生成部２（ｍ）は前段の
結果保持部３（ｍ−ｌ）より生成を行ない、その結果を
後段の結果保持部３（ｍ）に保持する（ｍ＝2,3,…,
n）。特に、結果保持部３（ｎ）は、最終的な出力文が
保持される出力文保持部になる。
ぞれｎ個設けられ、最初の文生成部２（ｌ）が与えられ
た意味表現から生成を行ない、その結果を結果保持部３
（１）に保持し、以下、順次各生成部２（ｍ）は前段の
結果保持部３（ｍ−ｌ）より生成を行ない、その結果を
後段の結果保持部３（ｍ）に保持する（ｍ＝2,3,…,
n）。特に、結果保持部３（ｎ）は、最終的な出力文が
保持される出力文保持部になる。
また、４は各文生成部２の生成過程で生成された中間
結果を評価する結果評価部であり、５は結果評価部４が
中間結果の読みやすさを評価するための基準値を蓄える
評価基準値テーブルである。
結果を評価する結果評価部であり、５は結果評価部４が
中間結果の読みやすさを評価するための基準値を蓄える
評価基準値テーブルである。
更に、６は生成過程によってどのような評価をすべき
かを指示する評価タイミングテーブルである。
かを指示する評価タイミングテーブルである。
また、７は一連の文生成の過程を制御する制御部であ
り、８は生成過程で必要なさまざまな制約を保持してい
る文生成用制約保持部、９は結果評価部４による評価に
基づいて文の改良方法を指示する文改良知識を保持して
いる文改良知識群である。
り、８は生成過程で必要なさまざまな制約を保持してい
る文生成用制約保持部、９は結果評価部４による評価に
基づいて文の改良方法を指示する文改良知識を保持して
いる文改良知識群である。
第２図は、本発明を適用した自然言語処理装置のハー
ドウェア構成を説明するものである。
ドウェア構成を説明するものである。
同図において、10は、第３図のフローチャートにつき
後述する処理手順のためのプログラムを含む各種プログ
ラムを格納する制御メモリ、11は中央処理装置であるCP
U、12は、与えられた意味表現や生成過程における生成
結果を保持するなどワークメモリとして用いられ、作業
に必要な制約を記憶するRAM、13は文の生成に必要な文
法や辞書などのデータを記憶するディスク、14はキーボ
ードやマウスなどの入力装置、15はCRTなどの表示装
置、16はバスである。
後述する処理手順のためのプログラムを含む各種プログ
ラムを格納する制御メモリ、11は中央処理装置であるCP
U、12は、与えられた意味表現や生成過程における生成
結果を保持するなどワークメモリとして用いられ、作業
に必要な制約を記憶するRAM、13は文の生成に必要な文
法や辞書などのデータを記憶するディスク、14はキーボ
ードやマウスなどの入力装置、15はCRTなどの表示装
置、16はバスである。
次に、第１図および第２図に示す装置の動作につい
て、第３図に示すフローチャートを参照して説明する。
て、第３図に示すフローチャートを参照して説明する。
本実施例の装置は、入力された意味表現から文を生成
するものである。説明を具体化するため、例として第４
図に示す意味表現を考える。ここで、意味表現とは、各
単語が意味的に連絡していることを示すものである。
するものである。説明を具体化するため、例として第４
図に示す意味表現を考える。ここで、意味表現とは、各
単語が意味的に連絡していることを示すものである。
第４図に示す意味表現は、 『朝から雪が降っており、交通機関が乱れたので、朝遅
くまで寝ていた花子は、会社に遅刻した。』 という内容を表している。
くまで寝ていた花子は、会社に遅刻した。』 という内容を表している。
第３図において、まず、ステップs1で意味表現が入力
されたかを判断する。ステップs1は、意味表現が入力さ
れるまで繰り返す。
されたかを判断する。ステップs1は、意味表現が入力さ
れるまで繰り返す。
意味表現保持部１に意味表現が入力されると、ステッ
プs2の生成処理に移る。
プs2の生成処理に移る。
文の生成過程は、ｎ個に分けられており、対応する文
生成部２（ｌ）〜２（ｎ）による生成処理が順に実行さ
れる。
生成部２（ｌ）〜２（ｎ）による生成処理が順に実行さ
れる。
ステップs2を行う文生成部２（ｍ）は、文生成用制約
保持部７にあらかじめ与えられた制約を用いて、この意
味表現を処理し、その結果を結果保持部３（ｍ）に保持
する。
保持部７にあらかじめ与えられた制約を用いて、この意
味表現を処理し、その結果を結果保持部３（ｍ）に保持
する。
この文生成用の制約とは、文を生成して行く際に行う
選択の方向を規定するもので、テーブル形式で与えられ
る。その一例を第５図に示す。
選択の方向を規定するもので、テーブル形式で与えられ
る。その一例を第５図に示す。
制約には、文体など、１文章の生成の途中で変更され
ない固定制約と、一文の長さなど、生成の途中で変更さ
れうる自由制約との２種類がある。
ない固定制約と、一文の長さなど、生成の途中で変更さ
れうる自由制約との２種類がある。
制約保持部７のテーブルには、あらかじめ与えられた
自由制約の初期値と現在値が記入され、更に、その値の
履歴情報も蓄えておく。
自由制約の初期値と現在値が記入され、更に、その値の
履歴情報も蓄えておく。
ステップs2が終了すると、ステップs3で生成結果を評
価する。評価は、現在得ている結果に対する評価値と、
あらかじめ与えておいた評価基準値とを比べることによ
って行なう。この基準値は、読み手のレベルに応じて設
定することができる。
価する。評価は、現在得ている結果に対する評価値と、
あらかじめ与えておいた評価基準値とを比べることによ
って行なう。この基準値は、読み手のレベルに応じて設
定することができる。
ここで、評価結果が評価基準値を満たす場合には、こ
の中間の生成結果を次の生成過程である文生成部２（ｍ
＋ｌ）に渡し、文の生成を続ける。
の中間の生成結果を次の生成過程である文生成部２（ｍ
＋ｌ）に渡し、文の生成を続ける。
次に、ステップs4では、全ての生成過程が終了したか
否かを判断するものである。生成過程が終了した場合に
は、現在の結果の文を出力してENDとなる。
否かを判断するものである。生成過程が終了した場合に
は、現在の結果の文を出力してENDとなる。
一方、評価した結果が評価基準を満たしていなけれ
ば、生成をやり直す。再実行により、よい結果を得るた
めに、制約を変更する。そのために、ステップs5へ移
る。
ば、生成をやり直す。再実行により、よい結果を得るた
めに、制約を変更する。そのために、ステップs5へ移
る。
ステップs5では、出力された結果のどこが不適当でど
う改良すべきかを知るために、評価結果に応じた文改良
知識を文改良知識群９より取り出す。
う改良すべきかを知るために、評価結果に応じた文改良
知識を文改良知識群９より取り出す。
この例における評価と再生成の推移を第７図に示す。
まず、最初の生成結果ａ 『朝から雪が降っており、交通機関が乱れたので、朝遅
くまで寝ていた花子は、会社に遅刻した。』 は、43文字となり、評価基準に定められた上限値35文字
を越えるので、『文の長さが長い』という評価結果ｂを
得る。この評価に対する文改良知識を第６図に示す。
くまで寝ていた花子は、会社に遅刻した。』 は、43文字となり、評価基準に定められた上限値35文字
を越えるので、『文の長さが長い』という評価結果ｂを
得る。この評価に対する文改良知識を第６図に示す。
文改良知識には、どのように文を改良すべきかを表す
ルールが記入してある。
ルールが記入してある。
例えば、『文の長さが長い』場合には、 「助動詞／ムード決定 処理に関しては表層語の短いも
のを選択する」 とか、 「関係節、強調 処理に関しては入れ子の数を減らす」 といった改良を施せば良いというルールが与えられてい
る。
のを選択する」 とか、 「関係節、強調 処理に関しては入れ子の数を減らす」 といった改良を施せば良いというルールが与えられてい
る。
文改良知識中に書かれたこれらの改良ルールには優先
順位がある。
順位がある。
ステップs6では、ステップs5で取り出した文改良知識
に基づいて、フィードバックをかける先となる生成処理
における文生成用の制約を変更する。
に基づいて、フィードバックをかける先となる生成処理
における文生成用の制約を変更する。
この例では、文の長さを短くするために、「連用修飾
句決定」処理にフィードバックして、優先順位10の制約
『文章意味表現をまとめる』をオンにする文改良ルール
が最初に使われる。
句決定」処理にフィードバックして、優先順位10の制約
『文章意味表現をまとめる』をオンにする文改良ルール
が最初に使われる。
ステップs7でフィードバックすべき生成処理を指定し
て、ステップs2の生成処理（この場合、連用修飾句決
定）に戻る。
て、ステップs2の生成処理（この場合、連用修飾句決
定）に戻る。
再び、第４図の意味表現の連用修飾句を見直すと、第
７図ｃのごとく、『朝遅くまで寝ていた』という部分が
『寝坊した』に言い換えられることがわかる。この言い
換えを行なって再び文を生成する。新しく生成された文
ｄ 『朝から雪が降っており、交通機関が乱れたので、寝坊
した花子は、会社に遅刻した。』 は、評価部で再評価される。
７図ｃのごとく、『朝遅くまで寝ていた』という部分が
『寝坊した』に言い換えられることがわかる。この言い
換えを行なって再び文を生成する。新しく生成された文
ｄ 『朝から雪が降っており、交通機関が乱れたので、寝坊
した花子は、会社に遅刻した。』 は、評価部で再評価される。
今度は、38文字となり、改善は見られるものの、まだ
上限値35文字を越えているので『文が長すぎる』と評価
される。
上限値35文字を越えているので『文が長すぎる』と評価
される。
その評価結果ｅから、再び第６図の文改良ルールに従
い、今回は、優先順位20の『文中の連接数を１減らす』
というルールに従い、意味表現を分割する制約をオンに
する。
い、今回は、優先順位20の『文中の連接数を１減らす』
というルールに従い、意味表現を分割する制約をオンに
する。
制約が変更されると、再び、ステップs2に移る。第４
図に示す意味表現は、連接を表す『原因』（「遅刻す
る」と「乱れる」を結ぶもの）で分割される（第７図
ｆ）。
図に示す意味表現は、連接を表す『原因』（「遅刻す
る」と「乱れる」を結ぶもの）で分割される（第７図
ｆ）。
ステップs2では、意味表現を分割することによって、 『朝から雪が降っており、交通機関が乱れた。そのた
め、朝遅くまで寝ていた花子は、会社に遅刻した。』 という文ｇを生成する。
め、朝遅くまで寝ていた花子は、会社に遅刻した。』 という文ｇを生成する。
そして、生成された文は、再び結果保持部３に移り、
評価を受ける。
評価を受ける。
２つに分割された文は、それぞれ20文字及び26文字と
なり、長さも適当であるので評価基準を満たしENDとな
る（第７図ｈ）。
なり、長さも適当であるので評価基準を満たしENDとな
る（第７図ｈ）。
［他の実施例］ なお、前記実施例において、例文として日本語の文を
取りあげたが、英語など、日本語以外の言語を対象にす
ることも、それぞれの言語に対応する評価基準と、制約
及び改良知識を用意することにより、可能となる。
取りあげたが、英語など、日本語以外の言語を対象にす
ることも、それぞれの言語に対応する評価基準と、制約
及び改良知識を用意することにより、可能となる。
また、上記実施例では、一文の意味表現を取り出して
処理していたが、文章全体の意味表現を一括して文生成
し、これを対象として、評価を行うとすることも可能で
ある。
処理していたが、文章全体の意味表現を一括して文生成
し、これを対象として、評価を行うとすることも可能で
ある。
ところで、前記実施例では、生成と評価を交互に繰り
返すため、評価基準が厳しい場合などには、出力文を得
るまでに時間を要する。
返すため、評価基準が厳しい場合などには、出力文を得
るまでに時間を要する。
このため、生成と評価を１つのループと考え、このル
ープの実行回数の上限をあらかじめセットしておき、こ
の数をオーバーした場合には強制的に終了するようにし
てもよい。
ープの実行回数の上限をあらかじめセットしておき、こ
の数をオーバーした場合には強制的に終了するようにし
てもよい。
更にまた、前記実施例で用いた評価基準値は、評価基
準値テーブルを書き換えることによって変更することも
可能であり、変更によって、様々なレベルの読み手に適
した文を生成できるようになる。
準値テーブルを書き換えることによって変更することも
可能であり、変更によって、様々なレベルの読み手に適
した文を生成できるようになる。
また、上記のごとくループの制限を回数で指定するだ
けではなく、同じ状態の文が生成された場合にも、無限
ループの恐れがあるので、強制的に終了するようにして
もよい。
けではなく、同じ状態の文が生成された場合にも、無限
ループの恐れがあるので、強制的に終了するようにして
もよい。
また、前記実施例では、出力文評価部で用いるルール
として、if−thenルールを用いたが、神経回路網を利用
し、意味表現とそれに対する適切な出力文の組を与えて
学習を行ない、その学習の結果に基づいて、評価するよ
うにしてもよい。
として、if−thenルールを用いたが、神経回路網を利用
し、意味表現とそれに対する適切な出力文の組を与えて
学習を行ない、その学習の結果に基づいて、評価するよ
うにしてもよい。
［発明の効果］ 以上説明したように、本発明によれば、入力された意
味表現から、文が満たすべき制約に基づいて文を生成
し、生成結果を評価して、評価結果が所定の評価基準を
満たさない場合、前記制約を変更し、変更後の制約に基
づいて前記意味表現から文を再度生成するようにしたの
で、入力された意味表現から、所定の評価基準を満たす
文を生成することができるという効果がある。
味表現から、文が満たすべき制約に基づいて文を生成
し、生成結果を評価して、評価結果が所定の評価基準を
満たさない場合、前記制約を変更し、変更後の制約に基
づいて前記意味表現から文を再度生成するようにしたの
で、入力された意味表現から、所定の評価基準を満たす
文を生成することができるという効果がある。
第１図は本発明を適用した自然言語処理装置の１実施例
を示す機能ブロック図、 第２図は本発明の一実施例におけるシステム構成を示す
ブロック図、 第３図は、文生成処理の手順を示すフローチャート、 第４図は意味表現の例を示す図、 第５図は文生成で用いる制約の例を示す図、 第６図は結果評価部で用いるルールの例を示す図、 第７図は、具体的な処理の流れを表す図である。 １……意味表現保持部 ２（ｌ）〜２（ｎ）……文生成部 ３（ｌ）〜３（ｎ）……結果保持部 ４……結果評価部 ５……評価基準値テーブル ６……評価タイミングテーブル ７……制御部 ８……文生成用制約保持部 ９……文改良知識群 10……制御メモリ 11……CPU 12……RAM 13……ディスク 14……入力装置 15……CRT 16……バス
を示す機能ブロック図、 第２図は本発明の一実施例におけるシステム構成を示す
ブロック図、 第３図は、文生成処理の手順を示すフローチャート、 第４図は意味表現の例を示す図、 第５図は文生成で用いる制約の例を示す図、 第６図は結果評価部で用いるルールの例を示す図、 第７図は、具体的な処理の流れを表す図である。 １……意味表現保持部 ２（ｌ）〜２（ｎ）……文生成部 ３（ｌ）〜３（ｎ）……結果保持部 ４……結果評価部 ５……評価基準値テーブル ６……評価タイミングテーブル ７……制御部 ８……文生成用制約保持部 ９……文改良知識群 10……制御メモリ 11……CPU 12……RAM 13……ディスク 14……入力装置 15……CRT 16……バス
フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭64−78375（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−44876（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−130672（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−123359（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−146159（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−152573（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06F 17/27 - 17/28
Claims (4)
- 【請求項１】意味表現を入力する入力手段と、 文が満たすべき制約を記憶する制約記憶手段と、 該制約記憶手段に記憶されている制約に基づいて、前記
入力手段より入力された意味表現から文を生成する文生
成手段と、 該文生成手段による生成結果を評価する評価手段と、 該評価手段による評価結果が所定の評価基準を満たさな
い場合、前記制約記憶手段に記憶されている制約を変更
する変更手段と、 該変更手段による変更後の制約に基づいて前記意味表現
から文を再度生成するように、前記生成手段を制御する
制御手段とを有することを特徴とする文生成装置。 - 【請求項２】前記文生成手段は、各々が文生成の一部を
実行する複数の部分生成手段を有し、前記評価手段は、
当該複数の部分生成手段の各々による処理結果を評価す
ることを特徴とする請求項１に記載の文生成装置。 - 【請求項３】意味表現を入力する入力工程と、 メモリ上に設けられた制約テーブルに記憶された文が満
たすべき制約を参照して、前記入力工程で入力された意
味表現から文を生成する文生成工程と、 該文生成工程による生成結果を前記メモリに設定された
評価基準値に基づいて評価する評価工程と、 該評価工程による評価結果が所定の評価基準を満たさな
い場合、前記制約テーブルに記憶された制約を変更する
変更工程と、 該変更工程による変更後の制約テーブルを参照して前記
意味表現から文を再度生成する再生成工程とを有するこ
とを特徴とする文生成方法。 - 【請求項４】前記文生成工程は、各々が文生成の一部を
実行する複数の部分生成工程を有し、前記評価工程は、
当該複数の部分生成工程の各々による処理結果を、前記
メモリに設定されたそれぞれの評価基準値に基づいて評
価する部分評価工程を有することを特徴とする請求項３
に記載の文生成方法。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP20584290A JP3192415B2 (ja) | 1990-08-01 | 1990-08-01 | 文生成方式 |
| US07/738,118 US5369574A (en) | 1990-08-01 | 1991-07-30 | Sentence generating system |
| DE69130246T DE69130246T2 (de) | 1990-08-01 | 1991-07-31 | System zur Bildung von Sätzen |
| EP91307012A EP0469884B1 (en) | 1990-08-01 | 1991-07-31 | Sentence generating system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP20584290A JP3192415B2 (ja) | 1990-08-01 | 1990-08-01 | 文生成方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0490047A JPH0490047A (ja) | 1992-03-24 |
| JP3192415B2 true JP3192415B2 (ja) | 2001-07-30 |
Family
ID=16513619
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP20584290A Expired - Fee Related JP3192415B2 (ja) | 1990-08-01 | 1990-08-01 | 文生成方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3192415B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7069207B2 (en) * | 2001-01-26 | 2006-06-27 | Microsoft Corporation | Linguistically intelligent text compression |
-
1990
- 1990-08-01 JP JP20584290A patent/JP3192415B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0490047A (ja) | 1992-03-24 |
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