JP3999103B2 - 自然言語処理装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、自然言語対話装置等に用いられる自然言語処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、日本語ワードプロセッサや機械翻訳システム等のいわゆる自然言語処理技術を応用した計算機が出てきている。また、データベースへの自然言語インタフェース、自然言語によるプログラミング等も実用化の期待が高くなってきている。
【０００３】
そこで本発明は、自然言語によって利用者と対話する自然言語対話装置に関するものを提案する。
【０００４】
情報データベースサービスの検索などの計算機を利用した各種サービスの普及にともない、一般の利用者が、直接計算機を利用する機会が多くなってきている。しかし、計算機を利用するためには、専用のコマンドなどによる操作を行なう必要があり、この操作方法の習得が一般に困難である。そのため、専門家でない一般の利用者でも計算機を容易に利用できるようにするためのインターフェース方法の開発が求められている。
【０００５】
その一つの解決方法として、自然言語による対話によって、一般の利用者が計算機を利用できるようにする自然言語対話装置がある。
【０００６】
この自然言語対話装置を実現するためには、利用者の自然言語文での入力を計算機によって処理し、計算機で処理可能な命令へと変換する必要がある。しかし、この変換の過程において、複数の解釈候補が考えられ、曖昧性が生じてしまい、一意に解釈を決定できず、入力を計算機処理可能な命令に変換できない場合がある。
【０００７】
このような複数の解釈候補を生じさせる原因の一つとして、入力文に現れる構成要素間の係受け関係の曖昧性がある。ここでいう係受け関係とは、構成要素間の修飾／被修飾関係などを指す。
【０００８】
例えば、「大きな家の庭」という入力では、その構成要素として、「大きな」、「家」、および「庭」が含まれ、最初の要素「大きな」が、「家」に係る場合と、「庭」に係る場合の２通りの係受けの候補が考えられる。前者の係受け候補をとると、入力は、「大きな家」の「庭」を意味すると解釈される。一方、後者の係受け候補をとると、入力は、「大きな」「家の庭」つまり、「家」の「大きな庭」を意味すると解釈される。
【０００９】
上述の例は、名詞句の中の修飾句の修飾先に関する係受け関係の曖昧性を示しているが、例えば、文「東京で鞄を買った男に会った」では、場所を表す後置詞句「東京で」の係り先が、動詞「買った」であるか、あるいは動詞「会った」であるかという曖昧性がある。つまり、「会った男が鞄を買った場所」が「東京」であるのか、あるいは、「鞄を買った男に会った場所」が「東京」であったかという曖昧性があり、これは、文中に現れる後置詞句「東京で」の係り先の動詞句の曖昧性に起因するものである。
【００１０】
以上示したように、係受け関係の曖昧性の問題は、自然言語入力の解析の様々な段階で生じるものであり、自然言語対話装置を実現するためには、このような利用者の入力の係受けの曖昧性を解消する必要がある。
【００１１】
従来、このような係受け関係の曖昧性を解消するための方法として、（１）選択制約知識の利用による方法と、（２）解釈候補の列挙による曖昧性解消方法が開発されている。
【００１２】
（１）選択制約知識の利用による方法
選択制約知識の利用による方法とは、統語的な知識でない各単語の意味的な知識をあらかじめ用意しておき、その知識に基づいて、正しい意味を成さない、係受け候補を排除することによって、係受け関係の曖昧性を解消しようという方法である
例えば、「木造」、「家」、および「住人」を構成要素として含む名詞句「木造の家の住人」は、統語的には前述の例「大きな家の庭」と全く同じ構造を持っている。そして、「木造」の「家」は存在し得るが、「木造」の「住人」はあり得ないという言語外の知識を選択制約知識としてあらかじめ用意しておけば、その知識によって、「木造の」が「住人」に係る誤った候補を削除して、「木造の家」が「住人」に係る正しい解釈を得ることができる。
【００１３】
しかし、利用者からの自然言語入力では、多様な表現が可能であり、そこに現れる構成要素の数は膨大なものとなる、考え得る選択制約知識の数は、その構成要素の組合せによって規定されるものである。そのため、係受け関係の曖昧性を解消するための選択制約知識を、あらかじめ十分に用意することは、事実上不可能であるという問題点がある。
【００１４】
（２）解釈候補の列挙による曖昧性解消方法
解釈候補の列挙による曖昧性解消方法は、利用者の自然言語入力に対して解析を行ない、生じた解釈の候補をすべて列挙して利用者に提示し、その中から、正しい係受け関係を持つものを利用者に選択させるという方法である。
【００１５】
しかし、係受け関係の曖昧性によって生じる解釈候補の数は、係受け先が曖昧である候補の数に関して組合せ的に増加するものであり、解釈候補の数は非常に多くなる可能性がある。例えば、構成要素の数が６個の場合、図１に示すような係受け構造の候補が存在し、この中から正しい構造を選択させることは、利用者に大きな負担を与える。さらに、この候補は、要素数が増えるにつれて増加し、例えば要素数が７となると、可能な係受け構造は、図２に示すように、組合せは爆発的に増加することになる。そのため、このような候補の中から、正しい係受け関係を持つ候補を選択することは非常に難しく、利用者に大きな負担を強いる問題点がある。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】
自然言語対話装置において、問題点をまとめると下記のようになる。
【００１７】
（１） 利用者の入力文の解釈における曖昧性を解消するための選択制約知識を予め充分用意できないという問題点。
【００１８】
（２） 選択制約知識を予め充分用意できないと、曖昧性が残り解釈を一意に決定できないという問題点。
【００１９】
（３） 一意に決定できないと、その結果生じた曖昧な候補をすべて列挙して解釈を選択させることになり、利用者が非常に多くの解釈候補の正誤の判断をしなくてはいけないという問題点。
【００２０】
本発明はこのような事情を考慮してなされたもので、自然言語による利用者の入力の解釈において、複数の解釈候補が残り、曖昧性が残り、曖昧性が生じた場合に、それらの解釈候補から正しい解釈を選択するための選択制約規則の仮説を動的に生成し、その仮説の真偽を利用者に尋ねる質問を生成して、その質問に対する利用者の応答に応じて、適切な解釈を決定することのできる自然言語処理装置を提供する。
【００２１】
また、本発明にかかる自然言語処理装置では、曖昧性解消のために生成した選択制約の仮説の真偽についての質問への利用者の応答に応じて、その結果得られた知識を自動的に登録することによって、効率的に選択制約知識を蓄積することができる自然言語処理装置をも提供する。
【００２２】
さらに、解釈候補の曖昧性解消のための質問の提示順序を適切に決定することによって、利用者の負担がもっとも少なくなるようにして、曖昧性解消と選択制約知識の抽出を行なうことができる自然言語処理装置を提供する。
【００２３】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明は、入力された自然言語文を統語的な要素に分解し、各要素間の係受け関係を解析し係受け構造候補を抽出する構文解析手段と、自然言語中に現れる統語的な要素間の係受け関係に関する係り元の語である係語と、係り先の語である受語の組と、この組の係り受けの可否よりなる確信度あるいは前記組の係り受けの可否の可能性の大小よりなる確信度を含む制約知識を記録した制約知識記憶手段と、前記構文解析手段によって抽出された各係受け構造候補の中で、制約知識記憶手段に記憶されている制約知識と照合して、不可能な係り受けを含まない解釈候補を選択する解釈候補選択手段と、この解釈候補選択手段によって選択された解釈候補の集合を受け取り、この解釈候補間の曖昧性を解消するための選択制約の仮説を生成する仮説生成手段と、この仮説生成手段によって生成された仮説中の係語と受語の組の間の係り受け関係の真偽を利用者に問うために、予め記憶した質問文に前記係り受け関係を当てはめて質問を生成し利用者に提示する仮説確認手段と、この仮説確認手段によって提示された質問に対する利用者の応答を受け取り、受理された利用者の応答を解釈し、前記解釈候補選択手段により選択されている解釈候補から利用者の自然言語入力文に対する解釈を選択する応答解釈手段とを有し、前記仮説生成手段における前記仮説の生成は、前記受け取った解釈候補の集合中の係語と受語の組の間の係り受け関係の集合を仮説の集合として、これら仮説の集合の中から所定の規則に基づいて選択された仮説を前記選択制約の仮説として生成するものであり、前記所定の規則とは、基準以上の前記確信度を持つ仮説がある場合には、最も解釈候補数を絞り込める仮説を選択し、また、基準以上の前記確信度を持つ仮説がない場合には、解釈候補数を所定数に絞り込める仮説を選択するものであることを特徴とする自然言語処理装置である。
【００２４】
請求項２の発明は、前記仮説生成手段によって生成された仮説と、前記応答解釈手段によって利用者の応答から得られるこの仮説の真偽を受け取り、この仮説と真偽の組を、制約知識として新たに制約知識記憶手段に追加登録する制約知識学習手段を有したことを特徴とする請求項１記載の自然言語処理装置である。
【００２５】
請求項２の発明の自然言語処理装置は、請求項１の発明に制約知識学習手段を付加する。
【００２６】
これによって、仮説確認手段からの質問に対する利用者の応答によって判明した曖昧性解消仮説の真偽を制約知識記憶手段に追加登録し、以後の自然言語対話処理で利用する。
【００２７】
請求項３の発明は、前記解釈候補選択手段によって選択された解釈候補と、前記仮説生成手段によって生成される仮説の集合を受け取り、前記仮説確認手段によって生成される質問の提示順序の評価を前記仮説の確信度に基づいて行う評価手段と、この評価手段によって決定された順序に沿って、仮説確認質問を行う質問提示手段とを有したことを特徴とする請求項１または請求項２記載の自然言語処理装置である。
【００２８】
請求項３の発明の自然言語処理装置は、下記のようなものである。
【００２９】
まず、請求項１の発明に評価手段と質問提示手段を付加した場合には、解釈候補選択手段によって選択された解釈候補と、曖昧性解消仮説生成手段によって生成される選択制約仮説の集合を受取り、仮説確認手段によって生成される質問の提示順序の評価を行ない、質問提示手段で、評価手段によって決定された順序に沿って、仮説確認質問を行なう。
【００３０】
また、請求項２の発明に評価手段と質問提示手段を付加した場合には、解釈候補選択手段によって選択された解釈候補と、仮説生成手段によって生成される選択制約仮説の集合を受取り、仮説確認手段によって生成される質問の提示順序の評価を行ない、質問提示手段で、評価手段によって決定された順序に沿って、仮説確認質問を行なうとともに、仮説確認手段からの質問に対する利用者の応答によって判明した曖昧性解消仮説の真偽を制約知識記憶手段に追加登録し、以後の自然言語対話処理で利用する。
【００３１】
【作 用】
請求項１から３の発明の自然言語処理装置の具体的な説明を行なうため、利用者から「転写式のプリンタ付きの携帯型ワープロの品番を、表示せよ」という入力が成され、その入力のうちの「転写式のプリンタ付きの携帯型ワープロの品番」の部分の解釈を行なう場合を考えることとする。
【００３２】
まず、処理対象の自然言語入力文に対し、構文解析などを施し、統語的な構成要素に分解し、各構成要素間の係受け関係を解析し、その係受け構造候補を生成する。
【００３３】
具体的には、構成要素として、「転写式（の）」、「プリンタ（付きの）」、「携帯型」、「ワープロ（の）」、および「品番」が抽出される。なお、ここで、これらの構成要素の括弧部分は、助詞および助詞相当語部分を表す。これらの構成要素間の係受け関係について、「係受けは後方の要素に対してのみ行なわれる」という統語的規則によって、まず、最後から２つめの要素「ワープロ（の）」は、最後の要素「品番」に係ることが決定する。さらに、「係受け関係は非交差である」という統語的知識によって、係受け関係の候補は図３に示すような候補が考えられる。
【００３４】
なお、「係受け関係が非交差である」とは、ｉ番目の要素が、後方にあるｊ（ｉ＜ｊ）番目の要素に係っている場合、その両者にはさまれた要素ｋ（ｉ＜ｋ＜ｊ）が存在する場合、その係り先は、（ｋ＋１）番目からｊ番目の要素に限定され、（ｊ＋１）番目以降の要素には係らないということを意味しており、係受け関係を表す矢印に図３の（Ｘ）の矢印部のような交差が無いということを意味している。
【００３５】
（１）では、構成要素「転写式（の）」が「プリンタ（付き）の」に係り、「プリンタ（付きの）」が、「携帯型」に係り、「携帯型」が「ワープロ（の）」に係り、「ワープロ（の）」が「品番」に係ることを表している。
【００３６】
さらに、３番目の構成要素「携帯型」が他の名詞と連接することによって複合名詞を構成する要素であるという統語的な知識と、そのような要素には係受けが行なわれず、複合名詞を構成する「携帯型」に連接する要素に係受けが行なわれるという統語的な規則から、構文解析手段によって、「転写式（の）」が「携帯型」に係らないことと、「プリンタ（付きの）」が「携帯型」に係らないことなどが決定され、図４の５つの係受け構造候補が得られたとする。
【００３７】
続いて、選択制約知識手段に記憶されている、例えば「ワープロ（の）」は「キーボード」に係り得るが、「木造（の）」は「ワープロ」に係り得ないといったような選択制約知識を利用して、構文解析手段によって生成された係受け構造候補を絞り込み、解釈候補を選択する。ここでは、適応可能な制約知識がなかったと仮定し、図４の候補がそのまま解釈候補となったとする。
【００３８】
続いて、仮説生成手段によって、解釈候補から曖昧性を解消するための制約の仮説が生成される。例えば、ここでは、「転写式（の）」が「プリンタ」に係り得る、あるいは係り得ないという制約の仮説や、「プリンタ（付きの）」が「品番」に係るかどうかといった制約の仮説のような、現在残っている解釈候補の曖昧性を解消するのに利用可能な制約の仮説が生成される。
【００３９】
続いて、生成された仮説の真偽を利用者に問う質問が、仮説確認手段によって生成され、利用者に提示される。
【００４０】
なお、仮説確認質問の生成と提示において、質問の提示順序の評価を行ない、より効率的で、利用者の負担の少なくなる順番で質問が行なわれる。
【００４１】
続いて、質問に対する利用者の応答を、応答解釈手段によって受取り、そこで得られる仮説の真偽に応じて解釈候補の選択を行なうことによって、入力の係受けに関する曖昧性の解消を行なう。
【００４２】
なお、請求項２及び３の発明の自然言語処理装置では、この利用者の応答の解釈の結果得られた仮説の真偽を、新たな制約知識として、制約知識記憶手段に追加登録し、本自然言語処理装置での以後の対話処理で利用する。
【００４３】
本発明によれば、自然言語による利用者の入力の解釈において、複数の解釈候補が残り、曖昧性が生じた場合にも、それらの解釈候補から正しい解釈を選択するための選択制約規則の仮説を動的に生成し、その仮説の真偽を利用者に尋ねる質問を生成して、その質問に対する利用者の応答を解釈することによって、適切な解釈を決定することが可能となる。
【００４４】
また、本発明の自然言語処理装置では、曖昧性解消のために生成した選択制約の仮説の真偽についての質問への利用者の応答に応じて、その結果得られた知識を自動的に登録することによって、この知識を以後の対話における曖昧性解消に利用することが可能となる。また、この方法によって、選択制約知識を効率的に抽出／蓄積することが可能となる。
【００４５】
さらに、解釈候補の曖昧性解消のための質問の提示順序を適切に決定することによって、曖昧性解消と選択制約知識の抽出における利用者の負担を、軽減することが可能となる。
【００４６】
【実施例】
図５から図１８に基づいて本発明の一実施例に係る自然言語対話装置について説明する。
【００４７】
図５は、同実施例の回路構成を示すブロック図である。
【００４８】
図５の入力手段２０１は、例えば、キーボードなどからなり、本実施例にかかる自然言語対話装置へ利用者から自然言語文からなる入力が行なわれる。また、該入力手段２０１は、本装置を、例えば、音声認識入力装置などの他の自然言語処理装置と組合わせて使用する場合のインターフェースとして機能するようにしている。この入力手段２０１から入力される自然言語文データは、構文解析手段２０２へと送られる。
【００４９】
図５の構文解析手段２０２は、入力手段２０１から入力される自然言語文データを受取り、自然言語文データを統語的な構成要素に分解するとともに、予め用意した文法と辞書を用いて構文解析を行ない、その解析結果を構文解析結果記憶手段２０３に記録するとともに、解析において生じた係受け関係の曖昧性のすべての候補を解釈候補記憶手段２０６に記録するようにしている。なお、ここでは、「係受け関係は非交差である」という制約に合致しない係受け関係の候補の刈り込みも行なわれる、係受け関係が非交差である候補のみ解釈候補記憶手段２０６に記録される。
【００５０】
図５の構文解析結果記憶手段２０３は、構文解析手段２０２によって行なわれた自然言語入力文に対する構文解析結果を記録する。この構文解析結果記憶手段２０３に記録されている情報は、解釈候補を生成するために解釈候補選択手段２０５から参照される。
【００５１】
図６は、構文解析結果記憶手段２０３の内容例を表し、文内位置情報Ａ、要素表層情報Ｂ、要素品詞情報Ｃ、助詞相当語情報Ｄなどが、分類され、記録される。なお、Ｅは格納アドレスである。
【００５２】
構文解析結果記憶手段２０３の各エントリは、構文解析手段２０２によって抽出された入力文の構成要素を表しており、文内位置情報Ａはその構成要素の出現位置の情報を表している。また、要素表層情報Ｂは、その構成要素の助詞相当語部分を除いた部分の表層文字列の情報を表している。また、要素品詞情報Ｃは、その構成要素の助詞相当語部分を除いた部分の品詞情報を表している。また、助詞相当語情報Ｄは、その構成要素に付属している助詞相当語の表層文字列などの情報を表している。なお、この助詞相当語情報Ｄの欄に記号「−」が記録されている場合は、助詞相当語が存在しないことを表している。
【００５３】
図５の選択制約知識記憶手段２０４は、解釈候補選択手段２０５で利用する選択制約知識を記録する。なお、ここでの選択制約知識とは、自然言語文データの構成要素間に係受け関係が成立し得るかどうかに関する情報を表すものであり、あらかじめ用意され、記録されるものである。また、本選択制約知識記憶手段２０４には、曖昧性解消仮説記憶手段２０８に記憶されている曖昧性解消仮説の内で、選択制約学習手段２１４によって、新しい選択制約規則として抽出された知識を追加登録することもできる。
【００５４】
図７は、選択制約知識記憶手段２０４の内容の例を示し、係語表層情報Ａ、係語品詞情報Ｂ、係語助詞相当語情報Ｃ、受語表層情報Ｄ、受語品詞情報Ｅ、受語助詞相当語情報Ｆ、係受けタイプ情報Ｇなどが、分類され、記録される。なお、Ｈは格納アドレスである。
【００５５】
選択制約知識記憶手段２０４の各エントリは、それぞれ１つの係語と受語の間の選択制約知識を表している。ここで、係語と受語とは、自然言語文データの構成要素間の係受け関係を考える場合において、係受け元の構成要素を「係語（かかりご）」と呼ぶこととし、係先の構成要素を「受語（うけご）」と呼ぶことにする。つまり、ある構成要素Ｋからある構成要素Ｕへ係受けがなされている場合には、Ｋが係語であり、Ｕが受語となる。
【００５６】
選択制約知識記憶手段２０４の各エントリの係語表層情報Ａは、各選択制約知識における係語の表層文字列に関する情報が記録される。同様に、係語品詞情報Ｂは、各選択制約知識の係語の品詞に関する情報を記録する。また、係語助詞相当語情報Ｃは、係語にあたる構成要素に付随している助詞および助詞相当語に関する情報を表している。
【００５７】
同様に、各エントリの受語表層情報Ｄは、各選択制約知識における受語の表層文字列に関する情報が記録される。同様に、受語品詞情報Ｅは、各選択制約知識の係語の品詞に関する情報を記録する。また、受語助詞相当語情報Ｆは、係語にあたる構成要素に付随している助詞および助詞相当語に関する情報を表している。
【００５８】
なお、係語助詞相当語情報Ｃおよび受語助詞相当語情報Ｆの欄に記号「−」が記録されているエントリは、それぞれ、係語あるいは受語にあたる構成要素に助詞相当語がない場合を表している。また、同様に、これらの欄に記号「＊」が記録されているエントリでは、それぞれ係語あるいは受語にあたる構成要素の助詞相当語に対する制限がなく、どのような助詞相当語が付随していてもよいことを表している。
【００５９】
選択制約知識記憶手段２０４の各エントリの係受けタイプ情報Ｇは、以上の係語表層情報Ａから受語助詞相当語情報Ｆまでの条件に合致した係受けの候補の成否に関する情報を記録し、この値が「可能」である係受け候補は、正しい係受けである可能性があることを表しており、この値が「不可能」である係受け候補が正しくないことを表している。また、この値が「困難」である係受け候補は、正しい係受けである可能性はあるが、その可能性が「可能」であるものより小さいことを表している。
【００６０】
図５の解釈候補選択手段２０５は、構文解析手段２０２から、自然言語文入力の構成要素間の係受けに関する曖昧性のすべての候補を受けとり、選択制約知識記憶手段２０４に記憶されているすべての選択制約知識と照合し、不可能な係受けを含まない候補を選択し、自然言語入力文の解釈候補として、解釈候補記憶手段２０６へと記録する。ここでは、同時に、各解釈候補に含まれる係受けのうちで、選択制約知識記憶手段２０４で係受けタイプが「可能」となっているものと「困難」となっているものの数がカウントされ、それぞれ、対応する解釈候補記憶手段２０６のエントリの可能係受け数情報Ｃと困難係受け数情報Ｄに記録される。
【００６１】
図５の解釈候補記憶手段２０６は、構文解析手段２０２における解析によって生じ係受け関係の曖昧性に関するすべての候補が記録され、さらに、解釈候補選択手段２０５によって選択された、選択制約知識記憶手段２０４に記録されている選択制約知識に違反しない解釈候補が記録される。この解釈候補記憶手段２０６に記録される解釈候補は、曖昧性解消仮説生成手段２０７などから参照される。また、この解釈候補記憶手段２０６の内容は、利用者への質問の応答から得られる情報によって曖昧性を解消する応答解釈手段２１３によって書き換えられることによって、最終的に曖昧性を減少させた解釈が残される。そして、本自然言語対話装置全体の処理の終了時に、この解釈候補記憶手段２０６に残されている候補が、利用者からの自然言語入力文に対する曖昧性の減少した解釈候補であり、本装置の出力となる。
【００６２】
図８は、解釈候補記憶手段２０６の内容の例を示し、解釈候補である係受けの候補の情報が、候補記号情報Ａ、係受け関係リスト情報Ｂ、可能係受け数情報Ｃ、困難係受け数情報Ｄと分類され記録される。なお、Ｅは格納アドレスである。
【００６３】
解釈候補記憶手段２０６の各エントリにおいて、候補記号情報Ａは係受け関係の候補の識別記号が記録される。また、各エントリの係受け関係リスト情報Ｂには、その解釈候補での係受け関係の情報が記録される。このリストの各要素は、係受け関係にある係語と受語に対応する、構文解析結果記憶手段２０３でのエントリの文内位置情報Ａの内容が２つ組として記録される。例えば、第８の格納アドレスＲ０１のエントリでは、係受け関係リスト情報Ｂの内容が、［（１、２）（２、４）（３、４）（４、５）］である。そして、このリストの第１番目の要素は「（１、２）」であるので、構文解析結果記憶手段２０３で文内位置情報Ａが１の構成要素「転写式（の）」が係語であり、文内位置情報Ａが２の構成要素「プリンタ（付きの）」が受語であって、前者の「転写式（の）」が後者の「プリンタ（付きの）」に係ることを表現している。同様に、このリストの第２番目の要素の「（２、４）」は、構文解析結果記憶手段２０３で文内位置情報Ａが２の構成要素「プリンタ（付きの）」が、文内位置情報Ａが４の構成要素「ワープロ（付きの）」に係ることを表現している。以上説明したようにして、解釈候補記録部６の格納アドレスＲ０１の係受け関係リスト情報Ｂ全体では、図４の（３）の係受け構造を表している。同様に、第８のＲ０２〜Ｒ０５のエントリは、それぞれ図４の（４）〜（１０）の係受け構造を表現している。また、解釈候補記憶手段２０６の各エントリにおいて、可能係受け数情報Ｃは、そのエントリの係受け関係リスト情報Ｂに記録されている係受け関係の内で、その係受け関係に対応する選択制約知識記憶手段２０４のエントリＱｉが存在し、かつエントリＱｉの係受けタイプ情報Ｇの内容が「可能」である係受け関係の数を記録する。同様に、解釈候補記憶手段２０６の各エントリにおいて、困難係受け数情報Ｄは、そのエントリの係受け関係リスト情報Ｂに記録されている係受け関係の内で、その係受け関係に対応する選択制約知識記憶手段２０４のエントリＱｊが存在し、かつエントリＱｊの係受けタイプ情報Ｇの内容が「困難」である係受け関係の数を記録する。
【００６４】
図５の曖昧性解消仮説生成手段２０７は、構文解析結果記憶手段２０３の内容と、解釈候補記憶手段２０６の内容を参照して、利用者からの自然言語文入力の係受け関係の解釈において生じた曖昧性を解消するための曖昧性解消仮説を生成し、曖昧性解消仮説記憶手段２０８へと記録する。この曖昧性解消仮説生成手段２０７が、第３の発明の中心的な役割を担うものであり、ここで行なわれる処理の詳細は、後ほど説明する。
【００６５】
図５の曖昧性解消仮説記憶手段２０８は、曖昧性解消仮説生成手段２０７によって生成される、自然言語文入力の曖昧性を解消するための仮説に関する情報を記録する。
【００６６】
図９は、曖昧性解消仮説記憶手段２０８の内容の例を示し、曖昧性解消仮説生成手段２０７によって生成された仮説が、仮説記号情報Ａ、係語位置情報Ｂ、受語位置情報Ｃ、係受け距離情報Ｄ、適合候補リスト情報Ｆ、および仮説真偽情報Ｇなどに分類され、記録される。なお、Ｈは格納アドレスである。
【００６７】
曖昧性解消仮説記憶手段２０８の各エントリにおいて、仮説記号情報Ａは、生成された仮説を識別するための記号を記録する。
【００６８】
また、係語位置情報Ｂには、生成された選択制約の仮説の、係語に相当する解析結果記憶手段２０３のエントリの文内位置情報Ａの内容が記録され、受語位置情報Ｃには、生成された選択制約の仮説の、受語に相当する解析結果記憶手段２０３のエントリの文内位置情報Ａの内容が記録される。以上の２つの情報が生成された仮説を表現する情報となっている。
【００６９】
また、各エントリの係受け距離情報Ｄには、その選択制約の仮説での係語と受語の出現位置の間の距離を表している。
【００７０】
また、曖昧性解消仮説記憶手段２０８の各エントリの適合候補数情報Ｅには、解釈候補記憶手段２０６に記録されている係受け関係の係先候補の内で、その仮説に適合する候補の数が記録される。ここで、「ある選択候補の仮説Ａにある解釈候補Ｃが適合する」とは、仮説Ａが正しいとした場合に、解釈候補Ｃが、制約Ａによって棄却されないということを意味することとする。
【００７１】
さらに、曖昧性解消仮説記録部８の各エントリの適合候補リスト情報Ｆには、解釈候補記憶手段２０６の候補の内で、その制約の仮説に適合する候補の候補記号リストが記録される。
【００７２】
また、各エントリの仮説真偽情報Ｇには、利用者に対する問い合わせ質問の応答によって判明するそのエントリが表す仮説の真偽の情報が記録される。なお、この欄に記号「−」が記録されている場合は、対応する仮説の真偽が不明であることを表している。
【００７３】
続いて、以上のような情報によって構成されている曖昧性解消仮説記憶手段２０８の内容を、例を用いて説明する。
【００７４】
例えば、図９の格納アドレスＳ０４のエントリでは、係語位置情報Ａが２で、受語位置情報Ｂが４であるので、図６の構文解析結果記憶手段２０３から該当する構成要素を調べることによって、係語「プリンタ（付きの）」が、受語「ワープロ（の）」に係受けするという仮説Ａ４を表現している。また、この格納アドレスＡ０４のエントリは、同時に、現在処理している利用者からの自然言語入力において、この仮説Ａ４に関連する係語と受語の距離が２であることもまた表現している。さらに、この選択制約の仮説Ａ４が正しいとすると、解釈候補の内の候補Ｃ３、およびＣ９の２つの候補のいずれかが正しいことになり、この仮説Ａ４が正しくなかったとすると、残りの解釈候補のいずれかが正しいことになることもまた表現されていることになる。そして、仮説真偽情報Ｇの内容が記号「−」であることから、この仮説Ａ４の真偽が現時点では不明であることが表現されている。
【００７５】
図５の仮説確認質問生成手段２０９は、構文解析結果記憶手段２０３の内容と、曖昧性解消仮説記憶手段２０８の内容を参照して、その仮説の真偽を利用者に問うための自然言語文の質問を生成し、生成された自然言語質問文を仮説質問記憶手段２１０に記録する。
【００７６】
図５の仮説確認質問記憶手段２１０は、仮説質問生成手段２０９によって生成された仮説質問文に関連する情報を記録する。
【００７７】
図１０は、仮説確認質問記憶手段２１０の内容の例を示し、利用者に、曖昧性解消仮説の真偽を問うための質問に関する情報が、質問表層情報Ａ、および仮説記号情報Ｂなどと分類され、記録される。ここで、Ｃは格納アドレスである。
【００７８】
図５の質問提示手段２１１は、ディスプレイやプリンタ、あるいは音声出力装置などからなり、仮説確認質問生成手段２０９によって生成され、仮説確認質問記憶手段２１０に記録されている自然言語の質問文を利用者に提示し、その質問に対する応答を利用者に促すものである。
【００７９】
図５の応答受理手段２１２は、キーボードやマウスあるいは、音声認識装置などからなり、質問提示手段２１１によって利用者に提示される質問に対する「肯定」か「否定」の応答を受け取る。
【００８０】
図５の応答解釈手段２１３は、応答受理手段２１２から得られる、曖昧性解消仮説の真偽に対する利用者の応答を受け取り、曖昧性解消仮説記憶手段２０８の対応するエントリの仮説真偽情報Ｇの欄に、利用者の応答が肯定である場合には記号「ｔ」を記録し、応答が否定である場合には記号「ｆ」を記録する。さらに、そのエントリの適合候補リスト情報Ｆを参照して、この制約に適合する候補の候補記号のリストＣＬを得る。そして、判明した仮説の真偽が「真」、すなわち仮説真偽情報Ｇの欄に記号「ｔ」が記録されている場合は、解釈候補記憶手段２０６のエントリの内で、候補記号情報Ａの内容がリストＣＬに含まれないエントリを削除する。また、判明した仮説の真偽が「偽」、すなわち仮説真偽情報Ｇの欄に記号「ｆ」が記録されている場合は、解釈候補記憶手段２０６のエントリの内で候補記号情報Ａの内容がリストＣＬに含まれるエントリを削除することによって、解釈候補の曖昧性解消を行ない、絞り込みを行なう。この応答解釈手段２１３で得られる曖昧性解消仮説の真偽の情報は、選択制約学習手段２１４へと送られる。
【００８１】
図５の選択制約学習手段２１４は、応用解釈手段２１３から曖昧性解消仮説の真偽の情報を受け取り、曖昧性解消仮説記憶手段２０８から対応する曖昧性解消仮説を検索して、この両者の組を新しい選択制約知識として、選択制約知識記憶手段２０４に追加登録する。この選択制約学習手段２１４が、第４の発明の中心的役割を担うものであり、ここでの処理の詳細は後に述べることとする。
【００８２】
図５の仮設提示順序評価手段２１５は、解釈候補記憶手段２０６、曖昧性解消仮説記憶手段２０８、および仮説確認質問記憶手段２１０の内容を参照して、利用者に提示すべき仮説確認質問の順番を決定する。この仮説提示順序評価手段２１５が、第５の発明の中心的役割を担うものであり、ここでの処理の詳細は後に述べる。
【００８３】
以上が本装置の構成と各構成部分の概略機能である。
【００８４】
続いて、本装置における処理の流れを示す。なお、図１１は、この処理の流れを示したものである。
【００８５】
（全体の処理の流れ）
（Ｓ１） 入力手段２０１から、利用者の自然言語文データが入力される。
【００８６】
（Ｓ２） 構文解析手段２０２によって、自然言語文データが解析され、結果が構文解析結果記憶手段２０３と解釈候補記憶手段２０６に記録される。
【００８７】
（Ｓ３） 制約知識記憶手段２０４を参照して、解釈候補選択手段２０５によって、解釈候補記憶手段２０６の候補の絞り込みが行なわれる。
【００８８】
（Ｓ４） 曖昧性解消仮説記憶部７によって、曖昧性を解消するための仮説が生成され、曖昧性解消仮説記憶手段２０８に記録される。
【００８９】
（Ｓ５） 仮説確認質問生成手段２０９によって、曖昧性解消仮説記憶手段２０８に記録されている各仮説に対する質問文が生成され、仮説確認質問記憶手段２１０に記録される。
【００９０】
（Ｓ６） 利用者からの自然言語文の曖昧性が解消するか、真偽の判明していない仮説が無くなるまで、（Ｓ７）〜（Ｓ１１）の処理を行なう。
【００９１】
（Ｓ７） 曖昧性解消仮説記憶手段２０８に記録されている各仮説に対し、仮説提示順序評価処理を行なう。
【００９２】
（Ｓ８） （Ｓ７）の処理で最優先となった仮説Ａｘに対応する質問を仮説確認質問記憶手段２１０から、質問提示手段２１１へ送り、利用者に応答を促す。
【００９３】
（Ｓ９） 応答受理手段２１２で利用者の応答を受け取り、「肯定」あるいは「否定」の情報を応答解釈手段２１３へ送る。
【００９４】
(Ｓ10) 応答解釈手段２１３に「肯定」が送られた場合は、解釈候補記憶手段２０６から仮説Ａｘに適合しない候補を削除し、「否定」が送られた場合は、仮説Ａｘに適合する仮説を削除する。
【００９５】
(Ｓ11) 選択制約学習手段２１４で、仮説Ａｘに対する制約学習処理を行なう。
【００９６】
以上の手順が終了した時点で、本装置の処理によって曖昧性を軽減された解釈候補が、解釈候補記憶手段２０６に記録されている。また、同時に選択制約知識記憶手段２０４には、本装置の処理によって、新たに抽出された選択制約知識が追加登録される。
【００９７】
続いて、曖昧性解消仮説生成手段２０７、選択制約学習手段２１４および仮説提示順序評価手段２１５での処理の詳細について順に説明する。
【００９８】
曖昧性解消仮説生成手段２０７での処理は、下記の仮説生成手順Ａ〜Ｄによって行なわれる。
【００９９】
（仮説生成手順Ａ）
(a1) 構文解析結果記憶手段２０３に記録されている、すべてのエントリＰｉに対して、順番に、以下の(a2)〜(a5)の処理を行なう。
【０１００】
(a2) エントリＰｉの文位置情報Ａの内容をレジスタＫに複写する。
【０１０１】
(a3) レジスタＵに記号「−」を書き込む。
【０１０２】
(a4) 係受け曖昧性の有無を表現するレジスタＺに記号「ｆ」を記録する。
【０１０３】
(a5) 解釈候補記憶手段２０６のすべてのエントリＲｊについて、順番に仮説生成手順Ｂを行なう。
【０１０４】
（仮説生成手順Ｂ）
(b1) エントリＲｊの係受け関係リスト情報Ｂを参照し、最初の数字がレジスタＫの内容と一致する要素Ｌを検索する。
【０１０５】
(b2) 要素Ｌの２つ目の数字をレジスタＸに複写する。
【０１０６】
(b3) レジスタＵの内容が、記号「−」でない場合は(b5)へ進む。
【０１０７】
(b4) レジスタＸの内容をレジスタＵに複写し、エントリＲｊに対する仮説生成手順Ｂを終了する。
【０１０８】
(b5) レジスタＵの内容とレジスタＸの内容を比較し、その内容が等しい場合は(b9)へ進む。
【０１０９】
(b6) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８を検索して、係語位置情報Ｂの内容がレジスタＫの内容と等しく、かつ受語位置情報Ｃの内容がレジスタＸの内容と等しいエントリＳｚが存在する場合は、(b9)へ進む。
【０１１０】
(b7) エントリＲｊに対して仮説生成手順Ｃを行なう。
【０１１１】
(b8) エントリＲｊに対する仮説生成手順Ｂを終了する。
【０１１２】
(b9) エントリＲｊが解釈候補記憶手段２０６の最後の候補でない場合は(b12) へ進む。
【０１１３】
(b10) レジスタＺの内容が「ｔ」でない場合は、(b12) へ進む。
【０１１４】
(b11) 仮説生成手順Ｄを行なう。
【０１１５】
(b12) エントリＲｊに対する仮説生成手順Ｂを終了する。
【０１１６】
（仮説生成手順Ｃ）
(c1) レジスタＺに記号「ｔ」を記録する。
【０１１７】
(c2) 仮説生成手順Ｄを行なう。
【０１１８】
(c3) レジスタＸの内容を、レジスタＵに複写する。
【０１１９】
(c4) エントリＲｊが解釈候補記憶手段２０６の最後の候補でない場合は、エントリＲｊに対する仮説生成手順Ｃを終了する。
【０１２０】
(c5) 仮説生成手順Ｄを行なう。
【０１２１】
(c6) エントリＲｊに対する仮説生成手順Ｃを終了する。
【０１２２】
（仮説生成手順Ｄ）
(d1) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８に、新たなエントリＳ１を生成する。
【０１２３】
(d2) 新たな仮説記号を生成しエントリＳ１の仮説記号情報Ａに記録する。
【０１２４】
(d3) エントリＳ１の係語位置情報ＢにレジスタＫの内容を複写する。
【０１２５】
(d4) エントリＳ１の受語位置情報ＣにレジスタＵの内容を複写する。
【０１２６】
(d5) エントリＳ１の係受け距離情報Ｄに、レジスタＵの内容から、レジスタＬの内容を引いた値を記録する。
【０１２７】
(d6) 解釈候補記憶手段２０６の各エントリを調べ、係受け関係リスト情報Ｂに、レジスタＫの内容とレジスタＵの内容の組を含むエントリの候補記号情報Ａの内容のリストＲＬを得る。
【０１２８】
(d7) リストＲＬを、エントリＳ１の適合候補リスト情報Ｆに記録する。
【０１２９】
(d8) リストＲＬの要素の数を、エントリＳ１の適合候補数情報Ｅに記録する。
【０１３０】
(d9) エントリＳ１の仮説真偽情報Ｇに、記号「−」を記録する。
【０１３１】
(d10) 仮説生成手順Ｄを終了する。
【０１３２】
曖昧性解消仮説生成手段２０７での以上の仮説生成手順Ａ〜Ｄに沿った処理を行なうことによって、構文解析結果記憶手段２０３の内容と、解釈候補記憶手段２０６の内容から、利用者からの自然言語文入力の係受け関係に関する曖昧性を解消するための、選択制約の仮説が生成され、曖昧性解消仮説記憶部７へと記録される。
【０１３３】
選択制約学習手段２１４での処理は、応答解釈手段２１３の処理によって、新たに仮説真偽情報Ｇの内容が決定された曖昧性解消仮説記憶手段２０８のエントリＳｉに対する下記の制約学習手順Ｅ〜Ｆによって行なわれる。
【０１３４】
（制約学習手順Ｅ）
(e1) 選択制約知識記憶手段２０４に、新たなエントリＱｉを生成する。
【０１３５】
(e2) エントリＳｉの仮説真偽情報Ｇの内容が「ｆ」である場合は、(e6)へ進む。
【０１３６】
(e3) 制約学習手順Ｆを行なう。
【０１３７】
(e4) エントリＱｉの係受けタイプ情報Ｇに、記号「可能」を記録する。
【０１３８】
(e5) (e8)へ進む。
【０１３９】
(e6) 制約学習手順Ｆを行なう。
【０１４０】
(e7) エントリＱｉの係受けタイプ情報Ｇに、記号「困難」を記録する。
【０１４１】
(e8) 解釈候補記憶手段２０６の各エントリに対して、可能係受け数情報Ｃ、困難係受け数情報Ｄ、適合候補数情報Ｅ、および適合候補リスト情報Ｆの値を再計算する。
【０１４２】
(e9) 制約学習手順Ｅを終了する。
【０１４３】
（制約学習手順Ｆ）
(f1) エントリＳｉの係語位置情報Ｂを参照して、係語の位置情報Ｌｋを得る。
【０１４４】
(f2) エントリＳｉの受語位置情報Ｂを参照して、受語の位置情報Ｌｕを得る。
【０１４５】
(f3) 構文解析結果記憶手段２０３から、文内位置情報Ａの内容がＬｋであるエントリＰｋを検索する。
【０１４６】
(f4) 構文解析結果記憶手段２０３から、文内位置情報Ａの内容がＬｕであるエントリＰｕを検索する。
【０１４７】
(f5) エントリＱｉの係語表層情報Ａに、エントリＬｋの要素表層情報Ｂの内容を複写する。
【０１４８】
(f6) エントリＱｉの係語品詞情報Ｂに、エントリＬｋの要素品詞情報Ｃの内容を複写する。
【０１４９】
(f7) エントリＱｉの係語助詞相当語情報Ｃに、エントリＬｋの助詞相当語情報Ｄの内容を複写する。
【０１５０】
(f8) エントリＱｉの受語表層情報Ｄに、エントリＬｕの要素表層情報Ｂの内容を複写する。
【０１５１】
(f9) エントリＱｉの受語品詞情報Ｅに、エントリＬｕの要素品詞情報Ｃの内容を複写する。
【０１５２】
(f10) エントリＱｉの受語助詞相当語情報Ｆに、エントリＬｕの助詞相当語情報Ｄの内容を複写する。
【０１５３】
(f11) 制約学習手順Ｆを終了する。
【０１５４】
仮説提示順序評価手段２１５での処理は、仮説の提示順序評価処理の各時点において、適合候補リスト情報Ｆが空でない仮説と、その時点に解釈候補記憶手段２０６に記録されている全ての解釈候補の候補記号を含まない仮説との中から、順序評価手順Ｇ〜Ｉによって、最優先の仮説を選択する。なお、図１２は、順序評価手順の処理の流れを示す。
【０１５５】
（順序評価手順Ｇ）
(g1) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８に記録されている仮説の内で、その真偽が不明であることを表す記号「−」が仮説真偽情報Ｇに記録されている各エントリＳａに対して順序評価手順Ｈを施す。
【０１５６】
(g2) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８に記録されている仮説の内で、その真偽が、 (g1)の処理後も相変わらず不明であることを表す記号「−」が仮説真偽情報Ｇに記録されている各エントリＳｂに対して順序評価手順Ｉを施す。
【０１５７】
(g3) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８に記録されている仮説の内で、順序評価手順Ｉによって、その仮説の真偽が真である可能性が高いと判断されたことを表す記号「○」が仮説真偽情報Ｇに記録されているエントリＳｃで存在する場合は、そのようなエントリの中で、適合候補数情報Ｅの値が最小のエントリを、最優先の仮説にすることを決定して、順序評価手順Ｇを終了する。
【０１５８】
(g4) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８に記録されている仮説の内で、仮説真偽情報Ｇに、記号「−」が記録されているエントリＳｄが存在する場合は、そのようなエントリの中で、適合候補数情報Ｅの内容が、解釈候補記憶手段２０６に含まれる解釈候補数の１／２に最も近いエントリを、最優先の仮説にすることを決定し、順序評価手順Ｇを終了する。
【０１５９】
(g5) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８に記録されている仮説の内で、仮説真偽情報Ｇに、その仮説が可能な係受けであることを表す記号「ｐ」が記録されているエントリＳｅが存在する場合は、そのようなエントリの中で、適合候補数情報Ｅの値が最小のエントリを、最優先の仮説にすることを決定し、順序評価手順Ｇを終了する。
【０１６０】
(g6) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８に記録されている仮説の内で、仮説真偽情報Ｇに、その仮説が困難な係受けであることを表す記号「ｕ」が記録されているエントリＳｆの中で、適合候補数情報Ｅの内容が、解釈候補記憶手段２０６に含まれる解釈候補数情報Ｅの値が最大のエントリを、最優先の仮説にすることを決定し、順序評価手順Ｇを終了する。
【０１６１】
以上の手順では、まず(g1)で、順序評価手順Ｈによって、選択制約知識記憶手段２０４に記録されている制約知識によって、真偽を推定できる仮説に対して、記号「ｐ」あるいは「ｕ」が記録される。続いて、(g2)で、この時点でも真偽が不明な仮説について、順序評価手順Ｉによって、その仮説が関与する解釈候補に含まれる他の係受け関係の確からしさを利用して、その仮説の確信度の評価が行なわれる。以上の準備の後、真偽が未定の仮説の内で、ある基準以上の確信度をもつ仮説が存在する場合は、そのような仮説の内で、解釈候補を最も絞り込める仮説が、(g3)で選択される。そのような確信度を持つ仮説が存在しない場合は、真偽が判明していない仮説の内で、解釈候補をより均等に２分する仮説が存在する場合は、そのような仮説が、(g4)で選択される。さらに、(g5)までの処理で適切な仮説が選択できなかった場合には、(g1)の順序評価手順Ｈで、選択制約知識を利用してなされた真偽の推定結果が誤っていることになる。そこで、(g1)の処理で、可能な仮説であると推定され記号「ｐ」の記録されている仮説の内で、最も解釈候補を絞り込める仮説が、(g5)で選択される。以上まででの処理でも、最優先の伝説が選択されなかった場合には、(g1)の処理で、困難な仮説であると推定され、記号「ｕ」が記録されている仮説の内で、最も適合候補数の大きなものを、(g6)で最優先の仮説に決定する。なお、同一の優先順位を持つ仮説が複数存在する場合には、曖昧性解消記憶手段２０８のより先頭に近いエントリに記録されている仮説を優先させる。
【０１６２】
（順序評価手順Ｈ）
(h1) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８のエントリＳａの、係語位置情報Ａを参照し、係語の位置情報Ｌｋを得る。
【０１６３】
(h2) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８のエントリＳａの、受語位置情報Ｂを参照し、受語の位置情報Ｌｕを得る。
【０１６４】
(h3) 構文解析結果記憶手段２０３から、文内位置情報ＡがＬｋと等しいエントリＰｋを得る。
【０１６５】
(h4) 構文解析結果記憶手段２０３から、文内位置情報ＡがＬｕと等しいエントリＰｕを得る。
【０１６６】
(h5) 構文解析結果記憶手段２０３のエントリＰｋとエントリＰｕを参照して、選択制約知識記憶手段２０４のエントリの内で、係語表層情報Ａ〜係語助詞相当語情報Ｆの内容が、エントリＰｋの要素表層情報Ｂ〜助詞相当語情報Ｄと、エントリＰｕの要素表層情報Ｂ〜係語助詞相当語情報Ｄと一致するエントリＱｘを検索する。
【０１６７】
(h6) (h5)の条件に合うエントリＱｘが存在しない場合は、エントリＳａに対する順序評価Ｈを終了する。
【０１６８】
(h7) エントリＱｘの係受けタイプ情報Ｇの内容が、「可能」である場合、エントリＳａの仮説真偽情報Ｇに、記号「ｐ」を記録する。
【０１６９】
(h8) エントリＱｘの係受けタイプ情報Ｇの内容が、「困難」である場合、エントリＳａの仮説真偽情報Ｇに、記号「ｕ」を記録する。
【０１７０】
（順序評価手順Ｉ）
(i1) 候補数カウンタＡを０にする。
【０１７１】
(i2) 得点カウンタＰを０にする。
【０１７２】
(i3) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８のエントリＳｂの、適合候補リスト情報Ｆに記録されている各候補記号Ｃｉについて、以下の(i4)〜(i7)を行なう。
【０１７３】
(i4) 解釈候補記憶手段２０６から、候補記号情報Ａの内容、候補記号Ｃｉと一致するエントリＲｂｉを得る。
【０１７４】
(i5) エントリＲｂｉの、可能係受け情報Ｃの内容に予め設定した正の重み値Ｗ１を掛けた値を、得点カウンタＰに足し込む。
【０１７５】
(i6) エントリＲｂｉの、困難係受け情報Ｄの内容に予め設定した負の重み値Ｗ２を掛けた値を、得点カウンタＰに足し込む。
【０１７６】
(i7) 候補数カウンタＡを、１インクリメントする。
【０１７７】
(i8) 得点カウンタＰの内容を候補数カウンタＡで割り、平均を算出する。
【０１７８】
(i9) エントリＳｂの、係受け距離情報Ｄの内容に予め設定した負の重み値Ｗ３を掛けた値を、得点カウンタＰに足し込む。
【０１７９】
(i10) 得点カウンタＰの内容が、予め設定した仮説評価閾値Ｔｈより大きな値である場合は、エントリＳｂの仮説真偽情報Ｇに、記号「○」を記入する。
【０１８０】
以上が本装置の構成とその機能である。
【０１８１】
ここで上述した処理について、具体例を用いて、図５〜図１８を参照して更に詳しく説明する。なお、以下でＴ１〜Ｔ８０は時点を表す。また、図１８は、処理全体での利用者と本自然言語対話装置の間の対話の様子と、その結果に応じて解釈候補が絞り込まれていく様子を表している。
【０１８２】
Ｔ１：まず、利用者から、入力手段２０１を通じて前述の自然言語文例「転写式のプリンタ付きの携帯型ワープロの品番を、表示せよ」が入力され、その入力のうちの名詞句１「転写式のプリンタ付きの携帯型ワープロの品番」の部分の解釈を開始する。なお、この時点では、選択制約知識記憶手段２０４の内容は、空であったものとする。
【０１８３】
Ｔ２：名詞句１は入力手段２０１から構文解析手段２０２へと渡され構文解析を施され、統語的な要素に分解され、図６に示すように構文解析結果記憶手段２０３に記録される。ここではまた、統語的知識と係受け関係の非交差制約に適合する、構成要素間の係受け関係の候補が抽出され、図８に示す通りに解釈候補記憶手段２０６に記録される。なお、解釈候補記憶手段２０６に記録されている５つの解釈候補；Ｃ３〜１０は、それぞれ、図１８に示した係受け構造を表している。
【０１８４】
続いて、曖昧性解消仮説生成処理が行なわれる。
【０１８５】
Ｔ３：解釈候補選択手段２０５によって、解釈候補記憶手段２０６に記録されている５つの解釈候補に対して、選択制約知識記憶手段２０４に記録されている制約知識との照合が行なわれる。しかし、この時点では、どの解釈候補についても関連する選択制約知識が存在しないので、解釈候補記憶手段２０６の内容は不変である。
【０１８６】
Ｔ４：続いて、曖昧性解消仮説記憶部７によって曖昧性解消のための制約の仮説の生成が行なわれる。
【０１８７】
Ｔ５：まず、仮説制約生成手順Ａの(a1)によって、図６の構文解析結果記憶手段２０３の格納アドレスＰ０１から処理が行なわれる。
【０１８８】
Ｔ６：(a2)の処理によって、レジスタＫに「１」が記録される。
【０１８９】
Ｔ７：同様に(a3)〜(a4)で、レジスタＵに「−」が記録され、レジスタＺに「ｆ」が記録される。なお、各時点における各レジスタの内容が図１３に示されている。
【０１９０】
Ｔ８：(a5)で、まず解釈候補記憶手段２０６のエントリＲ０１について仮説生成手順Ｂが開始される。
【０１９１】
Ｔ９：(b1)で、エントリＲ０１の係受け関係リスト情報Ｂの内容から、要素Ｌとして（１、２）が見つけられる。
【０１９２】
Ｔ10：(b2)で、Ｌの２つ目の数字「２」がレジスタＸに複写される。
【０１９３】
Ｔ11：(b3)で、レジスタＵが「−」であるので、(b4)へ進む。
【０１９４】
Ｔ12：(b4)で、レジスタＸの内容をレジスタＵに複写し、エントリＲ０１に対する仮説生成手順Ｂを終了する。
【０１９５】
Ｔ13：(a5)へ戻り、解釈候補記憶手段２０６の次のエントリＲ０２について仮説生成手順Ｂを開始する。
【０１９６】
Ｔ14：(b1)によって、エントリＲ０２の係受け関係リスト情報Ｂの内容から、要素Ｌとして、（１、２）が得られる。
【０１９７】
Ｔ15：(b2)で、「２」がレジスタＸに複写される（この場合は不変）。
【０１９８】
Ｔ16：(b3)で、レジスタが「−」でないので、(b5)へ進む。
【０１９９】
Ｔ17：(b5)で、レジスタＵとレジスタＸの内容が等しいので、(b9)へ進む。
【０２００】
Ｔ18：(b9)で、エントリＲ０２は解釈候補記憶手段２０６の最後の候補でないので、 (b12)へ進み、エントリＲ０２に対する仮説生成手順Ｂを終了する。
【０２０１】
Ｔ19：(a5)へ戻り、解釈候補記憶手段２０６の次のエントリＲ０３について、仮説生成手順Ｂを開始する。
【０２０２】
Ｔ20：Ｔ14〜Ｔ18までと同様の処理によって、エントリＲ０３に対する仮説生成手順Ｂを終了する。
【０２０３】
Ｔ21：(a5)へ戻り、解釈候補記憶手段２０６の次のエントリＲ０４について、仮説生成手順Ｂを開始する。
【０２０４】
Ｔ22：(b1)で、エントリＲ０４の係受け関係リスト情報Ｂから、要素Ｌとして（１、４）が得られる。
【０２０５】
Ｔ23：(b2)で、要素Ｌの２つ目の要素「４」をレジスタＸに複写する。
【０２０６】
Ｔ24：(b3)で、レジスタＵが「−」でないので、(b5)へ進む。
【０２０７】
Ｔ25：(b5)で、レジスタＵとレジスタＸの内容が異なるので、(b6)へ進み、エントリＳｚを検索するが、曖昧性解消仮説記憶手段２０８は空なので、(b7)へ進み、仮説生成手順Ｃを開始する。なお、図１４は、処理の各時点における曖昧性解消仮説記憶手段２０８の内容を示している。
【０２０８】
Ｔ26：(c1)で、レジスタＺに「ｔ」を記録する。
【０２０９】
Ｔ27：(c2)で、仮説生成手順Ｄを開始する。
【０２１０】
Ｔ28：(d1)で、曖昧性解消仮説記憶手段２０８に新しいエントリＳ０１を生成する。
【０２１１】
Ｔ29：(d2)の処理によって、新しく仮説記号「Ａ１」を生成し、エントリＳ０１の仮説記号情報Ａの欄に記録する。
【０２１２】
Ｔ30：同様に(d3)〜(d5)の処理によって、レジスタＫの内容「１」、レジスタＵの内容「２」、この両者の差「１」が、それぞれエントリＳ０１の係語位置情報Ｂ〜係受け距離情報Ｄに記録される。
【０２１３】
Ｔ31：(d6)で、解釈候補記憶手段２０６の内容から、レジスタＫの内容「１」とレジスタＵの内容「２」の組（１、２）を、係受け関係リスト情報Ｂに含んでいるエントリが検索され、エントリＲ０１、エントリＲ０２およびエントリＲ０３が得られる。さらに、これら３つのエントリの候補記号情報Ａを参照することによって、候補記号のリストＲＬとして［Ｃ３、Ｃ４、Ｃ５］が得られる。
【０２１４】
Ｔ32：(d7)で、リストＲＬの内容がエントリＳ０１の適合候補リスト情報Ｆに記録され、(d8)でリストＲＬの要素の数「３」が、エントリＳ０１の適合候補数情報Ｅに記録される。
【０２１５】
Ｔ33：(d9)で、エントリＳ０１の仮説真偽情報Ｇに記号「−」が記録される。
【０２１６】
Ｔ34： (d10)で、仮説生成手順Ｄを終了し、(c3)へ戻る。
【０２１７】
Ｔ35：(c3)で、レジスタＸの内容「４」がレジスタＵに複写される。
【０２１８】
Ｔ36：(c4)で、エントリＲ０４は、解釈候補記憶手段２０６での最後の候補ではないので、エントリＲ０４に対する仮説生成手順Ｃを終了し(b7)に戻る。
【０２１９】
Ｔ37：(b7)で、エントリ０４に対する仮説生成手順Ｂを終了する。
【０２２０】
Ｔ38：(a8)へ戻り、解釈候補記憶手段２０６の最後のエントリＲ０５について、仮説生成手順Ｂを開始する。
【０２２１】
Ｔ39：(b1)〜(b2)で、要素Ｌとして（１、５）を得て、「５」をレジスタＸに複写する。
【０２２２】
Ｔ40：(b3)で、(b5)へ進み、レジスタＸとレジスタＵの内容が異なり、かつ、(b6)で該当するエントリＳｚが混在しないので、(b7)へ進み、仮説生成手順Ｃを開始する。
【０２２３】
Ｔ41：(c1)で、レジスタＺに「ｔ」が記録される。
【０２２４】
Ｔ42：(c2)で、仮説生成手順Ｄを開始する。
【０２２５】
Ｔ44：(d1)〜(d10) で、Ｔ28〜Ｔ33と同様の処理によって、曖昧性解消仮説記憶手段２０８に新たなエントリＳ０２が生成され、図１４に示す通りの情報が記録される。
【０２２６】
Ｔ45： (d10)で、仮説生成手順Ｄを終了し、(c3)へ戻る。
【０２２７】
Ｔ46：(c3)で、レジスタＸの内容「５」が、レジスタＵに複写される。
【０２２８】
Ｔ48：(c4)で、エントリＲ０５は解釈候補記憶手段２０６の最後の候補であるので、(c5)へ進み仮説生成手順Ｄを開始する。
【０２２９】
Ｔ48：(d1)〜(d10) で、Ｔ28〜Ｔ33と同様の処理によって、曖昧性解消仮説記憶手段２０８に新たなエントリＳ０３が生成され、図１４に示す通りの情報が記録される。
【０２３０】
Ｔ49： (d10)で、仮説生成手順Ｄを終了し、(c6)へ戻る。
【０２３１】
Ｔ50：(c6)で、仮説生成手順Ｃを終了し、(b11) へ戻る。
【０２３２】
Ｔ51： (b11)で、仮説生成手順Ｂを終了し、(a1)へ戻る。
【０２３３】
Ｔ51：(a1)で、構文解析結果記憶手段２０３の次のエントリＰ０２を得て、(a2)〜(a4)で、Ｔ６〜Ｔ７と同様の処理によって、レジスタＫに「２」が、レジスタＵに記号「−」が、レジスタＺに記号「ｆ」が記録される。
【０２３４】
Ｔ52：(a5)で、解釈候補記憶手段２０６のエントリＲ０１〜エントリＲ０５に対して、Ｔ８〜Ｔ50と同様に、仮説生成手順Ｂの処理が行なわれ、曖昧性解消仮説記憶手段２０８に、図１４に示したように、エントリＳ０４とエントリＳ０５が記録される。
【０２３５】
Ｔ53： (b11)で、仮説生成手順Ｂを終了し、(a1)へ戻る。
【０２３６】
Ｔ54：(a1)で、構文解析結果記憶手段２０３の次のエントリＰ０３〜Ｐ０５に対して、Ｔ51〜Ｔ53と同様の処理が行なわれる。
【０２３７】
以上述べた手順によって、曖昧性解消仮説生成処理が行なわれ、最終的に図１４の時点Ｔ54の欄および図９に示した情報が曖昧性解消仮説記憶手段２０８に記録される。
【０２３８】
Ｔ55：仮説確認質問生成手段２０９によって、曖昧性解消仮説記憶手段２０８の各エントリの真偽を利用者に質問するための自然言語質問文が生成され、図１０に示すように仮説確認質問記憶手段２１０に記録される。
【０２３９】
続いて、仮説提示順序評価処理が行なわれる。なお、順序評価手順Ｉでの計算で利用される重み値および仮説評価閾値の値を、Ｗ１＝５、Ｗ２＝−３、Ｗ３＝８−１、Ｔｈ＝２とする。
【０２４０】
Ｔ56：仮説提示順序評価処理Ｇが開始される。
【０２４１】
Ｔ57：(g1)で、曖昧性解消仮説記憶手段２０８から、仮説真偽情報Ｇの内容が記号「−」であるエントリが検索され、エントリＳ０１〜Ｓ０７が得られ、それぞれに対して順序評価手順Ｈが行なわれる。
【０２４２】
Ｔ58：順序評価手順Ｈでは、その制約が「可能」あるいは「困難」な制約であるという知識が、選択制約知識記憶手段２０４に記録されているかどうかが検査されるが、現時点では、選択制約知識記憶手段２０４は空なので、エントリＳ０１〜Ｓ０７の仮説真偽情報Ｇの内容は記号「−」のままで、順序評価手順Ｈを終了する。
【０２４３】
Ｔ59：(g2)で、再び、曖昧性解消仮説記憶手段２０８から、仮説真偽情報Ｇの内容が記号「−」のエントリが検索され、エントリＳ０１〜Ｓ０７が得られ、それぞれに対して順序評価手順Ｉが行なわれる。
【０２４４】
Ｔ60：順序評価手順Ｉでは、(i1)〜(i9)で、Ｔ59で選択された各エントリに記録されている各仮説の真偽値に対する確信度の算出が行なわれ、各エントリに対する得点が図１５の通りに計算される。なお、図１６の計算式「（（Ｗ１＊Ａ）＋（Ｗ２＊Ｂ））／Ｃ＋（Ｗ３＊Ｄ）」の欄において、Ｗ１〜Ｗ３は重み値を表す。また、Ａはその仮説に適合する候補に含まれる「可能」な係受けの総数を表し、Ｂはその仮説に適合する候補に含まれる「困難」な係受けの総数を表す。また、Ｃはその仮説に適合する候補の数を表し、Ｄは、その仮説の係受けの距離を表している。また、得点の欄には、順序評価手順Ｉによって算出される得点カウンタＰの内容を表す。また、判定の欄には、算出された得点が、仮説評価閾値Ｔｈより大きい場合は記号「○」が記入され、仮説評価閾値Ｔｈより小さい場合には、記号「×」が記入される。
【０２４５】
Ｔ61： (i10)で、図１５に示すように、仮説評価閾値Ｔｈより高い得点を持つ仮説が存在しないので、曖昧性解消仮説記憶手段２０８のどのエントリの仮説真偽情報Ｇの欄にも記号「○」は記入されずに、順序評価手順Ｉを終了する。
【０２４６】
Ｔ62：(g3)に戻るが、曖昧性解消仮説記憶手段２０８には、記号「○」の記録されたエントリが存在しないので、(g4)へ進む。
【０２４７】
Ｔ63：(g4)で、現時点で解釈候補記憶手段２０６に記録されているエントリ数は５であるので、曖昧性解消仮説記憶手段２０８の仮説真偽情報Ｇが記号「−」の７つのエントリの内で、適合候補数情報Ｅの内容が、２あるいは３のエントリＳ０１、Ｓ０４、Ｓ０５、Ｓ０６、Ｓ０７が優先され、これら同一の優先順位を持つ仮説の内、曖昧性解消仮説記憶手段２０８の先頭に最も近いエントリＳ０１に記録されている仮説Ａ１が、最優先の仮説に決定され、順序評価手順Ｇを終了する。
【０２４８】
以上の処理によって、最も効率的に候補を減らすことの出来る仮説として、仮説Ａ１が選択されたことになる。
【０２４９】
Ｔ64：続いて、仮説確認質問記憶手段２１０から仮説Ａ１に対応する下記の質問文が、質問提示手段２１１に送られ、利用者の回答を促す。
【０２５０】
入力文の「転写式のプリンタ付きの携帯型ワープロの品番」で、
「転写式（の）」の係先は、「プリンタ」でよろしいですか？
Ｔ65：この質問に対して、応答受理手段２１２を通じて、利用者からの「肯定」の応答が応答解釈手段２１３へと送られる。
【０２５１】
Ｔ66：応答解釈部１２で、利用者からの回答が「肯定」であったので、曖昧性解消仮説記憶手段２０８の仮説Ａ１に対応するエントリＳ０１の適合リスト情報Ｆの内容を参照して、解釈候補記憶手段２０６から解釈候補Ｃ３、Ｃ４およびＣ５以外の候補を削除する。なお、図１６に各時点における解釈候補記憶手段２０６の内容を示している。
【０２５２】
Ｔ67：以上の処理によって、真偽値が「真」であることが判明した仮説Ａ１に対応する曖昧性解消仮説記憶手段２０６のエントリＳ０１の、仮説真偽情報Ｇに、記号「ｔ」が記録される。
【０２５３】
以上の処理によって解釈候補が、Ｃ３、Ｃ４およびＣ５の３つに絞り込まれている。続いて、今回真偽の判明した仮説Ａ１に対応する曖昧性解消仮説記憶手段２０８のエントリＳ０６に対する制約知識学習処理Ｅが開始される。
【０２５４】
Ｔ68：（ｅ１）で、選択制約知識記憶手段２０４に、新たなエントリＱ０３が生成される。なお、図１７は、各時点における選択制約知識記憶手段２０４の内容を示している。
【０２５５】
Ｔ69：（ｅ２）で、エントリＳ０１の仮説真偽情報Ｇが「ｔ」であるので、（ｅ３）へ進み制約学習手順Ｆが開始される。
【０２５６】
Ｔ70：（ｆ１）で、Ｌｋとして、エントリＳ０１の係語位置情報Ｂの内容「１」が得られる。
【０２５７】
Ｔ71：（ｆ２）〜（ｆ５）で、構文解析結果記憶手段２０３のエントリＰ０１の情報が、エントリＱ０３へ複写される。
【０２５８】
Ｔ72：（ｆ６）〜（ｆ10）で、Ｔ70〜Ｔ71と同様の処理によって、構文解析結果記憶手段２０３のエントリＰ０２の情報が、エントリＱ０３へ複写される。
【０２５９】
Ｔ73：（ｆ11）で、制約学習手順Ｆを終了し、（ｅ４）へ戻る。
【０２６０】
Ｔ74：（ｅ４）で、エントリＱ０３の係受けタイプ情報Ｇに、「可能」を記録し、（ｅ５）で、（ｅ８）へ進む。
【０２６１】
Ｔ75：（ｅ８）で、解釈候補記憶手段２０６の各エントリに対して、可能係受け数情報Ｃ、困難係受け数情報Ｄ、適合候補数情報Ｅ、適合候補リスト情報Ｆの再計算が行なわれ、（ｅ９）で制約学習手順Ｅを終了する。
【０２６２】
以上の処理によって、新たな選択制約知識として、選択制約知識記憶手段２０４のエントリＱ０３の情報が学習されたことになる。
【０２６３】
Ｔ76：続いて、仮説提示順序評価処理がＴ56〜Ｔ60と同様の処理によって、行なわれ、順序評価手順Ｉによって、図１５の時点Ｔ76の欄に示すように、各仮説の得点が計算される。
【０２６４】
Ｔ77：（ｉ10）で、曖昧性解消仮説記憶手段２０８のエントリＳ０４とエントリＳ０５の仮説真偽情報Ｇの欄に記号「○」が記入され、順序評価手順Ｉが終了する。
【０２６５】
Ｔ78：（ｇ３）へ戻り、記号「○」の記録されているエントリＳ０４とエントリＳ０５の内で、適合候補数情報Ｇの比較を行ない、より小さな値「１」を持つエントリＳ０４に記録されている仮説Ａ４を最優先の仮説に決定し、順序評価手順Ｇを終了する。
【０２６６】
Ｔ79：Ｔ64〜Ｔ67と同様の処理がなされ、仮説Ａ４が「真」であることが判明し、曖昧性解消仮説記憶手段２０８のエントリＳ０４の仮説真偽情報Ｇに記号「ｔ」が記録され、解釈候補がＣ１に一意に決定され、曖昧性が解消される。
【０２６７】
Ｔ80：Ｔ68〜Ｔ75と同様の処理がなされ、選択制約知識記憶手段２０４のエントリＱ０４が新たな知識として学習される。
【０２６８】
かくしてこのように構成された本装置によれば、自然言語による利用者の入力の解釈において、複数の解釈候補が残り、曖昧性が生じた場合にも、それらの解釈候補から正しい解釈を選択するための選択制約規則の仮説を動的に生成し、その仮説の真偽を利用者に尋ねる質問を生成して、その質問に対する利用者の応答を解釈することによって、適切な解釈を決定することが可能となる。また、本発明にかかる自然言語対話装置では、曖昧性解消のために生成した選択制約の仮説の真偽についての質問への利用者の応答に応じて、その結果得られた知識を自動的に登録することによって、この知識を以後の対話における曖昧性解消に利用することが可能となる。また、この方法によって、選択制約知識を効率的に抽出／蓄積することが可能となる。さらに、解釈候補の曖昧性解消のための質問の提示順序を適切に決定することによって、曖昧性解消と選択制約知識の抽出における利用者の負担を、軽減することが可能となる。
【０２６９】
なお、本発明の効果は上述した例に限定されるものではない。
【０２７０】
例えば、制約知識学習手段２１４での、選択制約知識に学習において、利用者に提示した仮説が「真」ではなかった場合にも、その情報を記録しているので、その情報を後の処理に反映させることによって、より効果的な処理が行なえる。
【０２７１】
また、上述の実施例では、生成した係受けの仮説の真偽を、利用者の自然言語文入力に関してのみ問い合わせることによって、そのような係受けが可能であるかあるいは困難なものであるかを学習しているが、さらに、一般的に言っても、そのような係受けが可能であるか、あるいはあり得ない係受けであるかどうかもを、併せて利用者に問い合わせることによって、より一般的な選択制約知識を学習することも可能となる。
【０２７２】
また、仮説提示順序評価手段２１５での仮説提示順序評価処理において、上述の評価基準Ｉと異なった評価基準を用いることも可能である。
【０２７３】
また、本実施例にかかる自然言語対話装置を、例えば、従来の解釈候補列挙による曖昧性解消手段と組み合わせることによって、本装置によって係受け関係の曖昧性をある程度まで減少させた後に、その結果残った候補を列挙して、利用者に提示し、選択させることも可能であり、それによって、より効率的に曖昧性解消を行なうことも可能となる。
【０２７４】
【発明の効果】
この発明によれば、自然言語による利用者の入力の解釈において、複数の解釈候補が残り、曖昧性が生じた場合にも、それらの解釈候補から正しい解釈を選択するための選択制約規則の仮説を動的に生成し、その仮説の真偽を利用者に尋ねる質問を生成して、その質問に対する利用者の応答を解釈することによって、適切な解釈を決定することが可能となる。
【０２７５】
請求項２の発明によれば、曖昧性解消のために生成した選択制約の仮説の真偽についての質問への利用者の応答に応じて、その結果得られた知識を自動的に登録することによって、この知識を以後の対話における曖昧性解消に利用することが可能となる。また、この方法によって、制約知識を効率的に抽出／蓄積することが可能となる。
【０２７６】
請求項３の発明によれば、解釈候補の曖昧性解消のための質問の提示順序を適切に決定することによって、曖昧性解消と制約知識の抽出における利用者の負担を、軽減することが可能となる等の実用上多大な効果が奏せられる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 要素数６の場合の係受け関係の例。
【図２】 要素数７の場合の係受け関係の例。
【図３】 係受け関係の例。
【図４】 係受け構造候補の例。
【図５】 自然言語対話装置の一実施例の回路構成を示すブロック図。
【図６】 構文解析結果記憶手段２０３の内容の例。
【図７】 選択制約知識記憶手段２０４の内容の例。
【図８】 解釈候補記憶手段２０６の内容の例。
【図９】 曖昧性解消仮説記憶手段２０８の内容の例。
【図１０】 仮説確認質問記憶手段２１０の内容の例。
【図１１】 本装置の処理の流れ。
【図１２】 順序評価手順の処理の流れ。
【図１３】 各時点におけるレジスタの内容。
【図１４】 各時点における曖昧性解消仮説記憶手段２０８の内容。
【図１５】 各時点における各仮説の得点。
【図１６】 各時点における解釈候補記憶手段２０６の内容。
【図１７】 各時点における建卓制約知識記憶手段２０４の内容。
【図１８】 利用者と本装置との対話の例。
【符号の説明】
２０１……入力手段
２０２……構文解析手段
２０３……構文解析結果記憶手段
２０４……選択制約知識記憶手段
２０５……解釈候補選択手段
２０６……解釈候補記憶手段
２０７……曖昧性解消仮説生成手段
２０８……曖昧性解消仮説記憶手段
２０９……仮説確認質問生成手段
２１０……仮説確認質問記憶手段
２１１……質問提示手段
２１２……応答受理手段
２１３……応答解釈手段
２１４……選択制約学習手段
２１５……仮説提示順序評価手段
【産業上の利用分野】
本発明は、自然言語対話装置等に用いられる自然言語処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、日本語ワードプロセッサや機械翻訳システム等のいわゆる自然言語処理技術を応用した計算機が出てきている。また、データベースへの自然言語インタフェース、自然言語によるプログラミング等も実用化の期待が高くなってきている。
【０００３】
そこで本発明は、自然言語によって利用者と対話する自然言語対話装置に関するものを提案する。
【０００４】
情報データベースサービスの検索などの計算機を利用した各種サービスの普及にともない、一般の利用者が、直接計算機を利用する機会が多くなってきている。しかし、計算機を利用するためには、専用のコマンドなどによる操作を行なう必要があり、この操作方法の習得が一般に困難である。そのため、専門家でない一般の利用者でも計算機を容易に利用できるようにするためのインターフェース方法の開発が求められている。
【０００５】
その一つの解決方法として、自然言語による対話によって、一般の利用者が計算機を利用できるようにする自然言語対話装置がある。
【０００６】
この自然言語対話装置を実現するためには、利用者の自然言語文での入力を計算機によって処理し、計算機で処理可能な命令へと変換する必要がある。しかし、この変換の過程において、複数の解釈候補が考えられ、曖昧性が生じてしまい、一意に解釈を決定できず、入力を計算機処理可能な命令に変換できない場合がある。
【０００７】
このような複数の解釈候補を生じさせる原因の一つとして、入力文に現れる構成要素間の係受け関係の曖昧性がある。ここでいう係受け関係とは、構成要素間の修飾／被修飾関係などを指す。
【０００８】
例えば、「大きな家の庭」という入力では、その構成要素として、「大きな」、「家」、および「庭」が含まれ、最初の要素「大きな」が、「家」に係る場合と、「庭」に係る場合の２通りの係受けの候補が考えられる。前者の係受け候補をとると、入力は、「大きな家」の「庭」を意味すると解釈される。一方、後者の係受け候補をとると、入力は、「大きな」「家の庭」つまり、「家」の「大きな庭」を意味すると解釈される。
【０００９】
上述の例は、名詞句の中の修飾句の修飾先に関する係受け関係の曖昧性を示しているが、例えば、文「東京で鞄を買った男に会った」では、場所を表す後置詞句「東京で」の係り先が、動詞「買った」であるか、あるいは動詞「会った」であるかという曖昧性がある。つまり、「会った男が鞄を買った場所」が「東京」であるのか、あるいは、「鞄を買った男に会った場所」が「東京」であったかという曖昧性があり、これは、文中に現れる後置詞句「東京で」の係り先の動詞句の曖昧性に起因するものである。
【００１０】
以上示したように、係受け関係の曖昧性の問題は、自然言語入力の解析の様々な段階で生じるものであり、自然言語対話装置を実現するためには、このような利用者の入力の係受けの曖昧性を解消する必要がある。
【００１１】
従来、このような係受け関係の曖昧性を解消するための方法として、（１）選択制約知識の利用による方法と、（２）解釈候補の列挙による曖昧性解消方法が開発されている。
【００１２】
（１）選択制約知識の利用による方法
選択制約知識の利用による方法とは、統語的な知識でない各単語の意味的な知識をあらかじめ用意しておき、その知識に基づいて、正しい意味を成さない、係受け候補を排除することによって、係受け関係の曖昧性を解消しようという方法である
例えば、「木造」、「家」、および「住人」を構成要素として含む名詞句「木造の家の住人」は、統語的には前述の例「大きな家の庭」と全く同じ構造を持っている。そして、「木造」の「家」は存在し得るが、「木造」の「住人」はあり得ないという言語外の知識を選択制約知識としてあらかじめ用意しておけば、その知識によって、「木造の」が「住人」に係る誤った候補を削除して、「木造の家」が「住人」に係る正しい解釈を得ることができる。
【００１３】
しかし、利用者からの自然言語入力では、多様な表現が可能であり、そこに現れる構成要素の数は膨大なものとなる、考え得る選択制約知識の数は、その構成要素の組合せによって規定されるものである。そのため、係受け関係の曖昧性を解消するための選択制約知識を、あらかじめ十分に用意することは、事実上不可能であるという問題点がある。
【００１４】
（２）解釈候補の列挙による曖昧性解消方法
解釈候補の列挙による曖昧性解消方法は、利用者の自然言語入力に対して解析を行ない、生じた解釈の候補をすべて列挙して利用者に提示し、その中から、正しい係受け関係を持つものを利用者に選択させるという方法である。
【００１５】
しかし、係受け関係の曖昧性によって生じる解釈候補の数は、係受け先が曖昧である候補の数に関して組合せ的に増加するものであり、解釈候補の数は非常に多くなる可能性がある。例えば、構成要素の数が６個の場合、図１に示すような係受け構造の候補が存在し、この中から正しい構造を選択させることは、利用者に大きな負担を与える。さらに、この候補は、要素数が増えるにつれて増加し、例えば要素数が７となると、可能な係受け構造は、図２に示すように、組合せは爆発的に増加することになる。そのため、このような候補の中から、正しい係受け関係を持つ候補を選択することは非常に難しく、利用者に大きな負担を強いる問題点がある。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】
自然言語対話装置において、問題点をまとめると下記のようになる。
【００１７】
（１） 利用者の入力文の解釈における曖昧性を解消するための選択制約知識を予め充分用意できないという問題点。
【００１８】
（２） 選択制約知識を予め充分用意できないと、曖昧性が残り解釈を一意に決定できないという問題点。
【００１９】
（３） 一意に決定できないと、その結果生じた曖昧な候補をすべて列挙して解釈を選択させることになり、利用者が非常に多くの解釈候補の正誤の判断をしなくてはいけないという問題点。
【００２０】
本発明はこのような事情を考慮してなされたもので、自然言語による利用者の入力の解釈において、複数の解釈候補が残り、曖昧性が残り、曖昧性が生じた場合に、それらの解釈候補から正しい解釈を選択するための選択制約規則の仮説を動的に生成し、その仮説の真偽を利用者に尋ねる質問を生成して、その質問に対する利用者の応答に応じて、適切な解釈を決定することのできる自然言語処理装置を提供する。
【００２１】
また、本発明にかかる自然言語処理装置では、曖昧性解消のために生成した選択制約の仮説の真偽についての質問への利用者の応答に応じて、その結果得られた知識を自動的に登録することによって、効率的に選択制約知識を蓄積することができる自然言語処理装置をも提供する。
【００２２】
さらに、解釈候補の曖昧性解消のための質問の提示順序を適切に決定することによって、利用者の負担がもっとも少なくなるようにして、曖昧性解消と選択制約知識の抽出を行なうことができる自然言語処理装置を提供する。
【００２３】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明は、入力された自然言語文を統語的な要素に分解し、各要素間の係受け関係を解析し係受け構造候補を抽出する構文解析手段と、自然言語中に現れる統語的な要素間の係受け関係に関する係り元の語である係語と、係り先の語である受語の組と、この組の係り受けの可否よりなる確信度あるいは前記組の係り受けの可否の可能性の大小よりなる確信度を含む制約知識を記録した制約知識記憶手段と、前記構文解析手段によって抽出された各係受け構造候補の中で、制約知識記憶手段に記憶されている制約知識と照合して、不可能な係り受けを含まない解釈候補を選択する解釈候補選択手段と、この解釈候補選択手段によって選択された解釈候補の集合を受け取り、この解釈候補間の曖昧性を解消するための選択制約の仮説を生成する仮説生成手段と、この仮説生成手段によって生成された仮説中の係語と受語の組の間の係り受け関係の真偽を利用者に問うために、予め記憶した質問文に前記係り受け関係を当てはめて質問を生成し利用者に提示する仮説確認手段と、この仮説確認手段によって提示された質問に対する利用者の応答を受け取り、受理された利用者の応答を解釈し、前記解釈候補選択手段により選択されている解釈候補から利用者の自然言語入力文に対する解釈を選択する応答解釈手段とを有し、前記仮説生成手段における前記仮説の生成は、前記受け取った解釈候補の集合中の係語と受語の組の間の係り受け関係の集合を仮説の集合として、これら仮説の集合の中から所定の規則に基づいて選択された仮説を前記選択制約の仮説として生成するものであり、前記所定の規則とは、基準以上の前記確信度を持つ仮説がある場合には、最も解釈候補数を絞り込める仮説を選択し、また、基準以上の前記確信度を持つ仮説がない場合には、解釈候補数を所定数に絞り込める仮説を選択するものであることを特徴とする自然言語処理装置である。
【００２４】
請求項２の発明は、前記仮説生成手段によって生成された仮説と、前記応答解釈手段によって利用者の応答から得られるこの仮説の真偽を受け取り、この仮説と真偽の組を、制約知識として新たに制約知識記憶手段に追加登録する制約知識学習手段を有したことを特徴とする請求項１記載の自然言語処理装置である。
【００２５】
請求項２の発明の自然言語処理装置は、請求項１の発明に制約知識学習手段を付加する。
【００２６】
これによって、仮説確認手段からの質問に対する利用者の応答によって判明した曖昧性解消仮説の真偽を制約知識記憶手段に追加登録し、以後の自然言語対話処理で利用する。
【００２７】
請求項３の発明は、前記解釈候補選択手段によって選択された解釈候補と、前記仮説生成手段によって生成される仮説の集合を受け取り、前記仮説確認手段によって生成される質問の提示順序の評価を前記仮説の確信度に基づいて行う評価手段と、この評価手段によって決定された順序に沿って、仮説確認質問を行う質問提示手段とを有したことを特徴とする請求項１または請求項２記載の自然言語処理装置である。
【００２８】
請求項３の発明の自然言語処理装置は、下記のようなものである。
【００２９】
まず、請求項１の発明に評価手段と質問提示手段を付加した場合には、解釈候補選択手段によって選択された解釈候補と、曖昧性解消仮説生成手段によって生成される選択制約仮説の集合を受取り、仮説確認手段によって生成される質問の提示順序の評価を行ない、質問提示手段で、評価手段によって決定された順序に沿って、仮説確認質問を行なう。
【００３０】
また、請求項２の発明に評価手段と質問提示手段を付加した場合には、解釈候補選択手段によって選択された解釈候補と、仮説生成手段によって生成される選択制約仮説の集合を受取り、仮説確認手段によって生成される質問の提示順序の評価を行ない、質問提示手段で、評価手段によって決定された順序に沿って、仮説確認質問を行なうとともに、仮説確認手段からの質問に対する利用者の応答によって判明した曖昧性解消仮説の真偽を制約知識記憶手段に追加登録し、以後の自然言語対話処理で利用する。
【００３１】
【作 用】
請求項１から３の発明の自然言語処理装置の具体的な説明を行なうため、利用者から「転写式のプリンタ付きの携帯型ワープロの品番を、表示せよ」という入力が成され、その入力のうちの「転写式のプリンタ付きの携帯型ワープロの品番」の部分の解釈を行なう場合を考えることとする。
【００３２】
まず、処理対象の自然言語入力文に対し、構文解析などを施し、統語的な構成要素に分解し、各構成要素間の係受け関係を解析し、その係受け構造候補を生成する。
【００３３】
具体的には、構成要素として、「転写式（の）」、「プリンタ（付きの）」、「携帯型」、「ワープロ（の）」、および「品番」が抽出される。なお、ここで、これらの構成要素の括弧部分は、助詞および助詞相当語部分を表す。これらの構成要素間の係受け関係について、「係受けは後方の要素に対してのみ行なわれる」という統語的規則によって、まず、最後から２つめの要素「ワープロ（の）」は、最後の要素「品番」に係ることが決定する。さらに、「係受け関係は非交差である」という統語的知識によって、係受け関係の候補は図３に示すような候補が考えられる。
【００３４】
なお、「係受け関係が非交差である」とは、ｉ番目の要素が、後方にあるｊ（ｉ＜ｊ）番目の要素に係っている場合、その両者にはさまれた要素ｋ（ｉ＜ｋ＜ｊ）が存在する場合、その係り先は、（ｋ＋１）番目からｊ番目の要素に限定され、（ｊ＋１）番目以降の要素には係らないということを意味しており、係受け関係を表す矢印に図３の（Ｘ）の矢印部のような交差が無いということを意味している。
【００３５】
（１）では、構成要素「転写式（の）」が「プリンタ（付き）の」に係り、「プリンタ（付きの）」が、「携帯型」に係り、「携帯型」が「ワープロ（の）」に係り、「ワープロ（の）」が「品番」に係ることを表している。
【００３６】
さらに、３番目の構成要素「携帯型」が他の名詞と連接することによって複合名詞を構成する要素であるという統語的な知識と、そのような要素には係受けが行なわれず、複合名詞を構成する「携帯型」に連接する要素に係受けが行なわれるという統語的な規則から、構文解析手段によって、「転写式（の）」が「携帯型」に係らないことと、「プリンタ（付きの）」が「携帯型」に係らないことなどが決定され、図４の５つの係受け構造候補が得られたとする。
【００３７】
続いて、選択制約知識手段に記憶されている、例えば「ワープロ（の）」は「キーボード」に係り得るが、「木造（の）」は「ワープロ」に係り得ないといったような選択制約知識を利用して、構文解析手段によって生成された係受け構造候補を絞り込み、解釈候補を選択する。ここでは、適応可能な制約知識がなかったと仮定し、図４の候補がそのまま解釈候補となったとする。
【００３８】
続いて、仮説生成手段によって、解釈候補から曖昧性を解消するための制約の仮説が生成される。例えば、ここでは、「転写式（の）」が「プリンタ」に係り得る、あるいは係り得ないという制約の仮説や、「プリンタ（付きの）」が「品番」に係るかどうかといった制約の仮説のような、現在残っている解釈候補の曖昧性を解消するのに利用可能な制約の仮説が生成される。
【００３９】
続いて、生成された仮説の真偽を利用者に問う質問が、仮説確認手段によって生成され、利用者に提示される。
【００４０】
なお、仮説確認質問の生成と提示において、質問の提示順序の評価を行ない、より効率的で、利用者の負担の少なくなる順番で質問が行なわれる。
【００４１】
続いて、質問に対する利用者の応答を、応答解釈手段によって受取り、そこで得られる仮説の真偽に応じて解釈候補の選択を行なうことによって、入力の係受けに関する曖昧性の解消を行なう。
【００４２】
なお、請求項２及び３の発明の自然言語処理装置では、この利用者の応答の解釈の結果得られた仮説の真偽を、新たな制約知識として、制約知識記憶手段に追加登録し、本自然言語処理装置での以後の対話処理で利用する。
【００４３】
本発明によれば、自然言語による利用者の入力の解釈において、複数の解釈候補が残り、曖昧性が生じた場合にも、それらの解釈候補から正しい解釈を選択するための選択制約規則の仮説を動的に生成し、その仮説の真偽を利用者に尋ねる質問を生成して、その質問に対する利用者の応答を解釈することによって、適切な解釈を決定することが可能となる。
【００４４】
また、本発明の自然言語処理装置では、曖昧性解消のために生成した選択制約の仮説の真偽についての質問への利用者の応答に応じて、その結果得られた知識を自動的に登録することによって、この知識を以後の対話における曖昧性解消に利用することが可能となる。また、この方法によって、選択制約知識を効率的に抽出／蓄積することが可能となる。
【００４５】
さらに、解釈候補の曖昧性解消のための質問の提示順序を適切に決定することによって、曖昧性解消と選択制約知識の抽出における利用者の負担を、軽減することが可能となる。
【００４６】
【実施例】
図５から図１８に基づいて本発明の一実施例に係る自然言語対話装置について説明する。
【００４７】
図５は、同実施例の回路構成を示すブロック図である。
【００４８】
図５の入力手段２０１は、例えば、キーボードなどからなり、本実施例にかかる自然言語対話装置へ利用者から自然言語文からなる入力が行なわれる。また、該入力手段２０１は、本装置を、例えば、音声認識入力装置などの他の自然言語処理装置と組合わせて使用する場合のインターフェースとして機能するようにしている。この入力手段２０１から入力される自然言語文データは、構文解析手段２０２へと送られる。
【００４９】
図５の構文解析手段２０２は、入力手段２０１から入力される自然言語文データを受取り、自然言語文データを統語的な構成要素に分解するとともに、予め用意した文法と辞書を用いて構文解析を行ない、その解析結果を構文解析結果記憶手段２０３に記録するとともに、解析において生じた係受け関係の曖昧性のすべての候補を解釈候補記憶手段２０６に記録するようにしている。なお、ここでは、「係受け関係は非交差である」という制約に合致しない係受け関係の候補の刈り込みも行なわれる、係受け関係が非交差である候補のみ解釈候補記憶手段２０６に記録される。
【００５０】
図５の構文解析結果記憶手段２０３は、構文解析手段２０２によって行なわれた自然言語入力文に対する構文解析結果を記録する。この構文解析結果記憶手段２０３に記録されている情報は、解釈候補を生成するために解釈候補選択手段２０５から参照される。
【００５１】
図６は、構文解析結果記憶手段２０３の内容例を表し、文内位置情報Ａ、要素表層情報Ｂ、要素品詞情報Ｃ、助詞相当語情報Ｄなどが、分類され、記録される。なお、Ｅは格納アドレスである。
【００５２】
構文解析結果記憶手段２０３の各エントリは、構文解析手段２０２によって抽出された入力文の構成要素を表しており、文内位置情報Ａはその構成要素の出現位置の情報を表している。また、要素表層情報Ｂは、その構成要素の助詞相当語部分を除いた部分の表層文字列の情報を表している。また、要素品詞情報Ｃは、その構成要素の助詞相当語部分を除いた部分の品詞情報を表している。また、助詞相当語情報Ｄは、その構成要素に付属している助詞相当語の表層文字列などの情報を表している。なお、この助詞相当語情報Ｄの欄に記号「−」が記録されている場合は、助詞相当語が存在しないことを表している。
【００５３】
図５の選択制約知識記憶手段２０４は、解釈候補選択手段２０５で利用する選択制約知識を記録する。なお、ここでの選択制約知識とは、自然言語文データの構成要素間に係受け関係が成立し得るかどうかに関する情報を表すものであり、あらかじめ用意され、記録されるものである。また、本選択制約知識記憶手段２０４には、曖昧性解消仮説記憶手段２０８に記憶されている曖昧性解消仮説の内で、選択制約学習手段２１４によって、新しい選択制約規則として抽出された知識を追加登録することもできる。
【００５４】
図７は、選択制約知識記憶手段２０４の内容の例を示し、係語表層情報Ａ、係語品詞情報Ｂ、係語助詞相当語情報Ｃ、受語表層情報Ｄ、受語品詞情報Ｅ、受語助詞相当語情報Ｆ、係受けタイプ情報Ｇなどが、分類され、記録される。なお、Ｈは格納アドレスである。
【００５５】
選択制約知識記憶手段２０４の各エントリは、それぞれ１つの係語と受語の間の選択制約知識を表している。ここで、係語と受語とは、自然言語文データの構成要素間の係受け関係を考える場合において、係受け元の構成要素を「係語（かかりご）」と呼ぶこととし、係先の構成要素を「受語（うけご）」と呼ぶことにする。つまり、ある構成要素Ｋからある構成要素Ｕへ係受けがなされている場合には、Ｋが係語であり、Ｕが受語となる。
【００５６】
選択制約知識記憶手段２０４の各エントリの係語表層情報Ａは、各選択制約知識における係語の表層文字列に関する情報が記録される。同様に、係語品詞情報Ｂは、各選択制約知識の係語の品詞に関する情報を記録する。また、係語助詞相当語情報Ｃは、係語にあたる構成要素に付随している助詞および助詞相当語に関する情報を表している。
【００５７】
同様に、各エントリの受語表層情報Ｄは、各選択制約知識における受語の表層文字列に関する情報が記録される。同様に、受語品詞情報Ｅは、各選択制約知識の係語の品詞に関する情報を記録する。また、受語助詞相当語情報Ｆは、係語にあたる構成要素に付随している助詞および助詞相当語に関する情報を表している。
【００５８】
なお、係語助詞相当語情報Ｃおよび受語助詞相当語情報Ｆの欄に記号「−」が記録されているエントリは、それぞれ、係語あるいは受語にあたる構成要素に助詞相当語がない場合を表している。また、同様に、これらの欄に記号「＊」が記録されているエントリでは、それぞれ係語あるいは受語にあたる構成要素の助詞相当語に対する制限がなく、どのような助詞相当語が付随していてもよいことを表している。
【００５９】
選択制約知識記憶手段２０４の各エントリの係受けタイプ情報Ｇは、以上の係語表層情報Ａから受語助詞相当語情報Ｆまでの条件に合致した係受けの候補の成否に関する情報を記録し、この値が「可能」である係受け候補は、正しい係受けである可能性があることを表しており、この値が「不可能」である係受け候補が正しくないことを表している。また、この値が「困難」である係受け候補は、正しい係受けである可能性はあるが、その可能性が「可能」であるものより小さいことを表している。
【００６０】
図５の解釈候補選択手段２０５は、構文解析手段２０２から、自然言語文入力の構成要素間の係受けに関する曖昧性のすべての候補を受けとり、選択制約知識記憶手段２０４に記憶されているすべての選択制約知識と照合し、不可能な係受けを含まない候補を選択し、自然言語入力文の解釈候補として、解釈候補記憶手段２０６へと記録する。ここでは、同時に、各解釈候補に含まれる係受けのうちで、選択制約知識記憶手段２０４で係受けタイプが「可能」となっているものと「困難」となっているものの数がカウントされ、それぞれ、対応する解釈候補記憶手段２０６のエントリの可能係受け数情報Ｃと困難係受け数情報Ｄに記録される。
【００６１】
図５の解釈候補記憶手段２０６は、構文解析手段２０２における解析によって生じ係受け関係の曖昧性に関するすべての候補が記録され、さらに、解釈候補選択手段２０５によって選択された、選択制約知識記憶手段２０４に記録されている選択制約知識に違反しない解釈候補が記録される。この解釈候補記憶手段２０６に記録される解釈候補は、曖昧性解消仮説生成手段２０７などから参照される。また、この解釈候補記憶手段２０６の内容は、利用者への質問の応答から得られる情報によって曖昧性を解消する応答解釈手段２１３によって書き換えられることによって、最終的に曖昧性を減少させた解釈が残される。そして、本自然言語対話装置全体の処理の終了時に、この解釈候補記憶手段２０６に残されている候補が、利用者からの自然言語入力文に対する曖昧性の減少した解釈候補であり、本装置の出力となる。
【００６２】
図８は、解釈候補記憶手段２０６の内容の例を示し、解釈候補である係受けの候補の情報が、候補記号情報Ａ、係受け関係リスト情報Ｂ、可能係受け数情報Ｃ、困難係受け数情報Ｄと分類され記録される。なお、Ｅは格納アドレスである。
【００６３】
解釈候補記憶手段２０６の各エントリにおいて、候補記号情報Ａは係受け関係の候補の識別記号が記録される。また、各エントリの係受け関係リスト情報Ｂには、その解釈候補での係受け関係の情報が記録される。このリストの各要素は、係受け関係にある係語と受語に対応する、構文解析結果記憶手段２０３でのエントリの文内位置情報Ａの内容が２つ組として記録される。例えば、第８の格納アドレスＲ０１のエントリでは、係受け関係リスト情報Ｂの内容が、［（１、２）（２、４）（３、４）（４、５）］である。そして、このリストの第１番目の要素は「（１、２）」であるので、構文解析結果記憶手段２０３で文内位置情報Ａが１の構成要素「転写式（の）」が係語であり、文内位置情報Ａが２の構成要素「プリンタ（付きの）」が受語であって、前者の「転写式（の）」が後者の「プリンタ（付きの）」に係ることを表現している。同様に、このリストの第２番目の要素の「（２、４）」は、構文解析結果記憶手段２０３で文内位置情報Ａが２の構成要素「プリンタ（付きの）」が、文内位置情報Ａが４の構成要素「ワープロ（付きの）」に係ることを表現している。以上説明したようにして、解釈候補記録部６の格納アドレスＲ０１の係受け関係リスト情報Ｂ全体では、図４の（３）の係受け構造を表している。同様に、第８のＲ０２〜Ｒ０５のエントリは、それぞれ図４の（４）〜（１０）の係受け構造を表現している。また、解釈候補記憶手段２０６の各エントリにおいて、可能係受け数情報Ｃは、そのエントリの係受け関係リスト情報Ｂに記録されている係受け関係の内で、その係受け関係に対応する選択制約知識記憶手段２０４のエントリＱｉが存在し、かつエントリＱｉの係受けタイプ情報Ｇの内容が「可能」である係受け関係の数を記録する。同様に、解釈候補記憶手段２０６の各エントリにおいて、困難係受け数情報Ｄは、そのエントリの係受け関係リスト情報Ｂに記録されている係受け関係の内で、その係受け関係に対応する選択制約知識記憶手段２０４のエントリＱｊが存在し、かつエントリＱｊの係受けタイプ情報Ｇの内容が「困難」である係受け関係の数を記録する。
【００６４】
図５の曖昧性解消仮説生成手段２０７は、構文解析結果記憶手段２０３の内容と、解釈候補記憶手段２０６の内容を参照して、利用者からの自然言語文入力の係受け関係の解釈において生じた曖昧性を解消するための曖昧性解消仮説を生成し、曖昧性解消仮説記憶手段２０８へと記録する。この曖昧性解消仮説生成手段２０７が、第３の発明の中心的な役割を担うものであり、ここで行なわれる処理の詳細は、後ほど説明する。
【００６５】
図５の曖昧性解消仮説記憶手段２０８は、曖昧性解消仮説生成手段２０７によって生成される、自然言語文入力の曖昧性を解消するための仮説に関する情報を記録する。
【００６６】
図９は、曖昧性解消仮説記憶手段２０８の内容の例を示し、曖昧性解消仮説生成手段２０７によって生成された仮説が、仮説記号情報Ａ、係語位置情報Ｂ、受語位置情報Ｃ、係受け距離情報Ｄ、適合候補リスト情報Ｆ、および仮説真偽情報Ｇなどに分類され、記録される。なお、Ｈは格納アドレスである。
【００６７】
曖昧性解消仮説記憶手段２０８の各エントリにおいて、仮説記号情報Ａは、生成された仮説を識別するための記号を記録する。
【００６８】
また、係語位置情報Ｂには、生成された選択制約の仮説の、係語に相当する解析結果記憶手段２０３のエントリの文内位置情報Ａの内容が記録され、受語位置情報Ｃには、生成された選択制約の仮説の、受語に相当する解析結果記憶手段２０３のエントリの文内位置情報Ａの内容が記録される。以上の２つの情報が生成された仮説を表現する情報となっている。
【００６９】
また、各エントリの係受け距離情報Ｄには、その選択制約の仮説での係語と受語の出現位置の間の距離を表している。
【００７０】
また、曖昧性解消仮説記憶手段２０８の各エントリの適合候補数情報Ｅには、解釈候補記憶手段２０６に記録されている係受け関係の係先候補の内で、その仮説に適合する候補の数が記録される。ここで、「ある選択候補の仮説Ａにある解釈候補Ｃが適合する」とは、仮説Ａが正しいとした場合に、解釈候補Ｃが、制約Ａによって棄却されないということを意味することとする。
【００７１】
さらに、曖昧性解消仮説記録部８の各エントリの適合候補リスト情報Ｆには、解釈候補記憶手段２０６の候補の内で、その制約の仮説に適合する候補の候補記号リストが記録される。
【００７２】
また、各エントリの仮説真偽情報Ｇには、利用者に対する問い合わせ質問の応答によって判明するそのエントリが表す仮説の真偽の情報が記録される。なお、この欄に記号「−」が記録されている場合は、対応する仮説の真偽が不明であることを表している。
【００７３】
続いて、以上のような情報によって構成されている曖昧性解消仮説記憶手段２０８の内容を、例を用いて説明する。
【００７４】
例えば、図９の格納アドレスＳ０４のエントリでは、係語位置情報Ａが２で、受語位置情報Ｂが４であるので、図６の構文解析結果記憶手段２０３から該当する構成要素を調べることによって、係語「プリンタ（付きの）」が、受語「ワープロ（の）」に係受けするという仮説Ａ４を表現している。また、この格納アドレスＡ０４のエントリは、同時に、現在処理している利用者からの自然言語入力において、この仮説Ａ４に関連する係語と受語の距離が２であることもまた表現している。さらに、この選択制約の仮説Ａ４が正しいとすると、解釈候補の内の候補Ｃ３、およびＣ９の２つの候補のいずれかが正しいことになり、この仮説Ａ４が正しくなかったとすると、残りの解釈候補のいずれかが正しいことになることもまた表現されていることになる。そして、仮説真偽情報Ｇの内容が記号「−」であることから、この仮説Ａ４の真偽が現時点では不明であることが表現されている。
【００７５】
図５の仮説確認質問生成手段２０９は、構文解析結果記憶手段２０３の内容と、曖昧性解消仮説記憶手段２０８の内容を参照して、その仮説の真偽を利用者に問うための自然言語文の質問を生成し、生成された自然言語質問文を仮説質問記憶手段２１０に記録する。
【００７６】
図５の仮説確認質問記憶手段２１０は、仮説質問生成手段２０９によって生成された仮説質問文に関連する情報を記録する。
【００７７】
図１０は、仮説確認質問記憶手段２１０の内容の例を示し、利用者に、曖昧性解消仮説の真偽を問うための質問に関する情報が、質問表層情報Ａ、および仮説記号情報Ｂなどと分類され、記録される。ここで、Ｃは格納アドレスである。
【００７８】
図５の質問提示手段２１１は、ディスプレイやプリンタ、あるいは音声出力装置などからなり、仮説確認質問生成手段２０９によって生成され、仮説確認質問記憶手段２１０に記録されている自然言語の質問文を利用者に提示し、その質問に対する応答を利用者に促すものである。
【００７９】
図５の応答受理手段２１２は、キーボードやマウスあるいは、音声認識装置などからなり、質問提示手段２１１によって利用者に提示される質問に対する「肯定」か「否定」の応答を受け取る。
【００８０】
図５の応答解釈手段２１３は、応答受理手段２１２から得られる、曖昧性解消仮説の真偽に対する利用者の応答を受け取り、曖昧性解消仮説記憶手段２０８の対応するエントリの仮説真偽情報Ｇの欄に、利用者の応答が肯定である場合には記号「ｔ」を記録し、応答が否定である場合には記号「ｆ」を記録する。さらに、そのエントリの適合候補リスト情報Ｆを参照して、この制約に適合する候補の候補記号のリストＣＬを得る。そして、判明した仮説の真偽が「真」、すなわち仮説真偽情報Ｇの欄に記号「ｔ」が記録されている場合は、解釈候補記憶手段２０６のエントリの内で、候補記号情報Ａの内容がリストＣＬに含まれないエントリを削除する。また、判明した仮説の真偽が「偽」、すなわち仮説真偽情報Ｇの欄に記号「ｆ」が記録されている場合は、解釈候補記憶手段２０６のエントリの内で候補記号情報Ａの内容がリストＣＬに含まれるエントリを削除することによって、解釈候補の曖昧性解消を行ない、絞り込みを行なう。この応答解釈手段２１３で得られる曖昧性解消仮説の真偽の情報は、選択制約学習手段２１４へと送られる。
【００８１】
図５の選択制約学習手段２１４は、応用解釈手段２１３から曖昧性解消仮説の真偽の情報を受け取り、曖昧性解消仮説記憶手段２０８から対応する曖昧性解消仮説を検索して、この両者の組を新しい選択制約知識として、選択制約知識記憶手段２０４に追加登録する。この選択制約学習手段２１４が、第４の発明の中心的役割を担うものであり、ここでの処理の詳細は後に述べることとする。
【００８２】
図５の仮設提示順序評価手段２１５は、解釈候補記憶手段２０６、曖昧性解消仮説記憶手段２０８、および仮説確認質問記憶手段２１０の内容を参照して、利用者に提示すべき仮説確認質問の順番を決定する。この仮説提示順序評価手段２１５が、第５の発明の中心的役割を担うものであり、ここでの処理の詳細は後に述べる。
【００８３】
以上が本装置の構成と各構成部分の概略機能である。
【００８４】
続いて、本装置における処理の流れを示す。なお、図１１は、この処理の流れを示したものである。
【００８５】
（全体の処理の流れ）
（Ｓ１） 入力手段２０１から、利用者の自然言語文データが入力される。
【００８６】
（Ｓ２） 構文解析手段２０２によって、自然言語文データが解析され、結果が構文解析結果記憶手段２０３と解釈候補記憶手段２０６に記録される。
【００８７】
（Ｓ３） 制約知識記憶手段２０４を参照して、解釈候補選択手段２０５によって、解釈候補記憶手段２０６の候補の絞り込みが行なわれる。
【００８８】
（Ｓ４） 曖昧性解消仮説記憶部７によって、曖昧性を解消するための仮説が生成され、曖昧性解消仮説記憶手段２０８に記録される。
【００８９】
（Ｓ５） 仮説確認質問生成手段２０９によって、曖昧性解消仮説記憶手段２０８に記録されている各仮説に対する質問文が生成され、仮説確認質問記憶手段２１０に記録される。
【００９０】
（Ｓ６） 利用者からの自然言語文の曖昧性が解消するか、真偽の判明していない仮説が無くなるまで、（Ｓ７）〜（Ｓ１１）の処理を行なう。
【００９１】
（Ｓ７） 曖昧性解消仮説記憶手段２０８に記録されている各仮説に対し、仮説提示順序評価処理を行なう。
【００９２】
（Ｓ８） （Ｓ７）の処理で最優先となった仮説Ａｘに対応する質問を仮説確認質問記憶手段２１０から、質問提示手段２１１へ送り、利用者に応答を促す。
【００９３】
（Ｓ９） 応答受理手段２１２で利用者の応答を受け取り、「肯定」あるいは「否定」の情報を応答解釈手段２１３へ送る。
【００９４】
(Ｓ10) 応答解釈手段２１３に「肯定」が送られた場合は、解釈候補記憶手段２０６から仮説Ａｘに適合しない候補を削除し、「否定」が送られた場合は、仮説Ａｘに適合する仮説を削除する。
【００９５】
(Ｓ11) 選択制約学習手段２１４で、仮説Ａｘに対する制約学習処理を行なう。
【００９６】
以上の手順が終了した時点で、本装置の処理によって曖昧性を軽減された解釈候補が、解釈候補記憶手段２０６に記録されている。また、同時に選択制約知識記憶手段２０４には、本装置の処理によって、新たに抽出された選択制約知識が追加登録される。
【００９７】
続いて、曖昧性解消仮説生成手段２０７、選択制約学習手段２１４および仮説提示順序評価手段２１５での処理の詳細について順に説明する。
【００９８】
曖昧性解消仮説生成手段２０７での処理は、下記の仮説生成手順Ａ〜Ｄによって行なわれる。
【００９９】
（仮説生成手順Ａ）
(a1) 構文解析結果記憶手段２０３に記録されている、すべてのエントリＰｉに対して、順番に、以下の(a2)〜(a5)の処理を行なう。
【０１００】
(a2) エントリＰｉの文位置情報Ａの内容をレジスタＫに複写する。
【０１０１】
(a3) レジスタＵに記号「−」を書き込む。
【０１０２】
(a4) 係受け曖昧性の有無を表現するレジスタＺに記号「ｆ」を記録する。
【０１０３】
(a5) 解釈候補記憶手段２０６のすべてのエントリＲｊについて、順番に仮説生成手順Ｂを行なう。
【０１０４】
（仮説生成手順Ｂ）
(b1) エントリＲｊの係受け関係リスト情報Ｂを参照し、最初の数字がレジスタＫの内容と一致する要素Ｌを検索する。
【０１０５】
(b2) 要素Ｌの２つ目の数字をレジスタＸに複写する。
【０１０６】
(b3) レジスタＵの内容が、記号「−」でない場合は(b5)へ進む。
【０１０７】
(b4) レジスタＸの内容をレジスタＵに複写し、エントリＲｊに対する仮説生成手順Ｂを終了する。
【０１０８】
(b5) レジスタＵの内容とレジスタＸの内容を比較し、その内容が等しい場合は(b9)へ進む。
【０１０９】
(b6) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８を検索して、係語位置情報Ｂの内容がレジスタＫの内容と等しく、かつ受語位置情報Ｃの内容がレジスタＸの内容と等しいエントリＳｚが存在する場合は、(b9)へ進む。
【０１１０】
(b7) エントリＲｊに対して仮説生成手順Ｃを行なう。
【０１１１】
(b8) エントリＲｊに対する仮説生成手順Ｂを終了する。
【０１１２】
(b9) エントリＲｊが解釈候補記憶手段２０６の最後の候補でない場合は(b12) へ進む。
【０１１３】
(b10) レジスタＺの内容が「ｔ」でない場合は、(b12) へ進む。
【０１１４】
(b11) 仮説生成手順Ｄを行なう。
【０１１５】
(b12) エントリＲｊに対する仮説生成手順Ｂを終了する。
【０１１６】
（仮説生成手順Ｃ）
(c1) レジスタＺに記号「ｔ」を記録する。
【０１１７】
(c2) 仮説生成手順Ｄを行なう。
【０１１８】
(c3) レジスタＸの内容を、レジスタＵに複写する。
【０１１９】
(c4) エントリＲｊが解釈候補記憶手段２０６の最後の候補でない場合は、エントリＲｊに対する仮説生成手順Ｃを終了する。
【０１２０】
(c5) 仮説生成手順Ｄを行なう。
【０１２１】
(c6) エントリＲｊに対する仮説生成手順Ｃを終了する。
【０１２２】
（仮説生成手順Ｄ）
(d1) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８に、新たなエントリＳ１を生成する。
【０１２３】
(d2) 新たな仮説記号を生成しエントリＳ１の仮説記号情報Ａに記録する。
【０１２４】
(d3) エントリＳ１の係語位置情報ＢにレジスタＫの内容を複写する。
【０１２５】
(d4) エントリＳ１の受語位置情報ＣにレジスタＵの内容を複写する。
【０１２６】
(d5) エントリＳ１の係受け距離情報Ｄに、レジスタＵの内容から、レジスタＬの内容を引いた値を記録する。
【０１２７】
(d6) 解釈候補記憶手段２０６の各エントリを調べ、係受け関係リスト情報Ｂに、レジスタＫの内容とレジスタＵの内容の組を含むエントリの候補記号情報Ａの内容のリストＲＬを得る。
【０１２８】
(d7) リストＲＬを、エントリＳ１の適合候補リスト情報Ｆに記録する。
【０１２９】
(d8) リストＲＬの要素の数を、エントリＳ１の適合候補数情報Ｅに記録する。
【０１３０】
(d9) エントリＳ１の仮説真偽情報Ｇに、記号「−」を記録する。
【０１３１】
(d10) 仮説生成手順Ｄを終了する。
【０１３２】
曖昧性解消仮説生成手段２０７での以上の仮説生成手順Ａ〜Ｄに沿った処理を行なうことによって、構文解析結果記憶手段２０３の内容と、解釈候補記憶手段２０６の内容から、利用者からの自然言語文入力の係受け関係に関する曖昧性を解消するための、選択制約の仮説が生成され、曖昧性解消仮説記憶部７へと記録される。
【０１３３】
選択制約学習手段２１４での処理は、応答解釈手段２１３の処理によって、新たに仮説真偽情報Ｇの内容が決定された曖昧性解消仮説記憶手段２０８のエントリＳｉに対する下記の制約学習手順Ｅ〜Ｆによって行なわれる。
【０１３４】
（制約学習手順Ｅ）
(e1) 選択制約知識記憶手段２０４に、新たなエントリＱｉを生成する。
【０１３５】
(e2) エントリＳｉの仮説真偽情報Ｇの内容が「ｆ」である場合は、(e6)へ進む。
【０１３６】
(e3) 制約学習手順Ｆを行なう。
【０１３７】
(e4) エントリＱｉの係受けタイプ情報Ｇに、記号「可能」を記録する。
【０１３８】
(e5) (e8)へ進む。
【０１３９】
(e6) 制約学習手順Ｆを行なう。
【０１４０】
(e7) エントリＱｉの係受けタイプ情報Ｇに、記号「困難」を記録する。
【０１４１】
(e8) 解釈候補記憶手段２０６の各エントリに対して、可能係受け数情報Ｃ、困難係受け数情報Ｄ、適合候補数情報Ｅ、および適合候補リスト情報Ｆの値を再計算する。
【０１４２】
(e9) 制約学習手順Ｅを終了する。
【０１４３】
（制約学習手順Ｆ）
(f1) エントリＳｉの係語位置情報Ｂを参照して、係語の位置情報Ｌｋを得る。
【０１４４】
(f2) エントリＳｉの受語位置情報Ｂを参照して、受語の位置情報Ｌｕを得る。
【０１４５】
(f3) 構文解析結果記憶手段２０３から、文内位置情報Ａの内容がＬｋであるエントリＰｋを検索する。
【０１４６】
(f4) 構文解析結果記憶手段２０３から、文内位置情報Ａの内容がＬｕであるエントリＰｕを検索する。
【０１４７】
(f5) エントリＱｉの係語表層情報Ａに、エントリＬｋの要素表層情報Ｂの内容を複写する。
【０１４８】
(f6) エントリＱｉの係語品詞情報Ｂに、エントリＬｋの要素品詞情報Ｃの内容を複写する。
【０１４９】
(f7) エントリＱｉの係語助詞相当語情報Ｃに、エントリＬｋの助詞相当語情報Ｄの内容を複写する。
【０１５０】
(f8) エントリＱｉの受語表層情報Ｄに、エントリＬｕの要素表層情報Ｂの内容を複写する。
【０１５１】
(f9) エントリＱｉの受語品詞情報Ｅに、エントリＬｕの要素品詞情報Ｃの内容を複写する。
【０１５２】
(f10) エントリＱｉの受語助詞相当語情報Ｆに、エントリＬｕの助詞相当語情報Ｄの内容を複写する。
【０１５３】
(f11) 制約学習手順Ｆを終了する。
【０１５４】
仮説提示順序評価手段２１５での処理は、仮説の提示順序評価処理の各時点において、適合候補リスト情報Ｆが空でない仮説と、その時点に解釈候補記憶手段２０６に記録されている全ての解釈候補の候補記号を含まない仮説との中から、順序評価手順Ｇ〜Ｉによって、最優先の仮説を選択する。なお、図１２は、順序評価手順の処理の流れを示す。
【０１５５】
（順序評価手順Ｇ）
(g1) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８に記録されている仮説の内で、その真偽が不明であることを表す記号「−」が仮説真偽情報Ｇに記録されている各エントリＳａに対して順序評価手順Ｈを施す。
【０１５６】
(g2) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８に記録されている仮説の内で、その真偽が、 (g1)の処理後も相変わらず不明であることを表す記号「−」が仮説真偽情報Ｇに記録されている各エントリＳｂに対して順序評価手順Ｉを施す。
【０１５７】
(g3) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８に記録されている仮説の内で、順序評価手順Ｉによって、その仮説の真偽が真である可能性が高いと判断されたことを表す記号「○」が仮説真偽情報Ｇに記録されているエントリＳｃで存在する場合は、そのようなエントリの中で、適合候補数情報Ｅの値が最小のエントリを、最優先の仮説にすることを決定して、順序評価手順Ｇを終了する。
【０１５８】
(g4) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８に記録されている仮説の内で、仮説真偽情報Ｇに、記号「−」が記録されているエントリＳｄが存在する場合は、そのようなエントリの中で、適合候補数情報Ｅの内容が、解釈候補記憶手段２０６に含まれる解釈候補数の１／２に最も近いエントリを、最優先の仮説にすることを決定し、順序評価手順Ｇを終了する。
【０１５９】
(g5) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８に記録されている仮説の内で、仮説真偽情報Ｇに、その仮説が可能な係受けであることを表す記号「ｐ」が記録されているエントリＳｅが存在する場合は、そのようなエントリの中で、適合候補数情報Ｅの値が最小のエントリを、最優先の仮説にすることを決定し、順序評価手順Ｇを終了する。
【０１６０】
(g6) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８に記録されている仮説の内で、仮説真偽情報Ｇに、その仮説が困難な係受けであることを表す記号「ｕ」が記録されているエントリＳｆの中で、適合候補数情報Ｅの内容が、解釈候補記憶手段２０６に含まれる解釈候補数情報Ｅの値が最大のエントリを、最優先の仮説にすることを決定し、順序評価手順Ｇを終了する。
【０１６１】
以上の手順では、まず(g1)で、順序評価手順Ｈによって、選択制約知識記憶手段２０４に記録されている制約知識によって、真偽を推定できる仮説に対して、記号「ｐ」あるいは「ｕ」が記録される。続いて、(g2)で、この時点でも真偽が不明な仮説について、順序評価手順Ｉによって、その仮説が関与する解釈候補に含まれる他の係受け関係の確からしさを利用して、その仮説の確信度の評価が行なわれる。以上の準備の後、真偽が未定の仮説の内で、ある基準以上の確信度をもつ仮説が存在する場合は、そのような仮説の内で、解釈候補を最も絞り込める仮説が、(g3)で選択される。そのような確信度を持つ仮説が存在しない場合は、真偽が判明していない仮説の内で、解釈候補をより均等に２分する仮説が存在する場合は、そのような仮説が、(g4)で選択される。さらに、(g5)までの処理で適切な仮説が選択できなかった場合には、(g1)の順序評価手順Ｈで、選択制約知識を利用してなされた真偽の推定結果が誤っていることになる。そこで、(g1)の処理で、可能な仮説であると推定され記号「ｐ」の記録されている仮説の内で、最も解釈候補を絞り込める仮説が、(g5)で選択される。以上まででの処理でも、最優先の伝説が選択されなかった場合には、(g1)の処理で、困難な仮説であると推定され、記号「ｕ」が記録されている仮説の内で、最も適合候補数の大きなものを、(g6)で最優先の仮説に決定する。なお、同一の優先順位を持つ仮説が複数存在する場合には、曖昧性解消記憶手段２０８のより先頭に近いエントリに記録されている仮説を優先させる。
【０１６２】
（順序評価手順Ｈ）
(h1) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８のエントリＳａの、係語位置情報Ａを参照し、係語の位置情報Ｌｋを得る。
【０１６３】
(h2) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８のエントリＳａの、受語位置情報Ｂを参照し、受語の位置情報Ｌｕを得る。
【０１６４】
(h3) 構文解析結果記憶手段２０３から、文内位置情報ＡがＬｋと等しいエントリＰｋを得る。
【０１６５】
(h4) 構文解析結果記憶手段２０３から、文内位置情報ＡがＬｕと等しいエントリＰｕを得る。
【０１６６】
(h5) 構文解析結果記憶手段２０３のエントリＰｋとエントリＰｕを参照して、選択制約知識記憶手段２０４のエントリの内で、係語表層情報Ａ〜係語助詞相当語情報Ｆの内容が、エントリＰｋの要素表層情報Ｂ〜助詞相当語情報Ｄと、エントリＰｕの要素表層情報Ｂ〜係語助詞相当語情報Ｄと一致するエントリＱｘを検索する。
【０１６７】
(h6) (h5)の条件に合うエントリＱｘが存在しない場合は、エントリＳａに対する順序評価Ｈを終了する。
【０１６８】
(h7) エントリＱｘの係受けタイプ情報Ｇの内容が、「可能」である場合、エントリＳａの仮説真偽情報Ｇに、記号「ｐ」を記録する。
【０１６９】
(h8) エントリＱｘの係受けタイプ情報Ｇの内容が、「困難」である場合、エントリＳａの仮説真偽情報Ｇに、記号「ｕ」を記録する。
【０１７０】
（順序評価手順Ｉ）
(i1) 候補数カウンタＡを０にする。
【０１７１】
(i2) 得点カウンタＰを０にする。
【０１７２】
(i3) 曖昧性解消仮説記憶手段２０８のエントリＳｂの、適合候補リスト情報Ｆに記録されている各候補記号Ｃｉについて、以下の(i4)〜(i7)を行なう。
【０１７３】
(i4) 解釈候補記憶手段２０６から、候補記号情報Ａの内容、候補記号Ｃｉと一致するエントリＲｂｉを得る。
【０１７４】
(i5) エントリＲｂｉの、可能係受け情報Ｃの内容に予め設定した正の重み値Ｗ１を掛けた値を、得点カウンタＰに足し込む。
【０１７５】
(i6) エントリＲｂｉの、困難係受け情報Ｄの内容に予め設定した負の重み値Ｗ２を掛けた値を、得点カウンタＰに足し込む。
【０１７６】
(i7) 候補数カウンタＡを、１インクリメントする。
【０１７７】
(i8) 得点カウンタＰの内容を候補数カウンタＡで割り、平均を算出する。
【０１７８】
(i9) エントリＳｂの、係受け距離情報Ｄの内容に予め設定した負の重み値Ｗ３を掛けた値を、得点カウンタＰに足し込む。
【０１７９】
(i10) 得点カウンタＰの内容が、予め設定した仮説評価閾値Ｔｈより大きな値である場合は、エントリＳｂの仮説真偽情報Ｇに、記号「○」を記入する。
【０１８０】
以上が本装置の構成とその機能である。
【０１８１】
ここで上述した処理について、具体例を用いて、図５〜図１８を参照して更に詳しく説明する。なお、以下でＴ１〜Ｔ８０は時点を表す。また、図１８は、処理全体での利用者と本自然言語対話装置の間の対話の様子と、その結果に応じて解釈候補が絞り込まれていく様子を表している。
【０１８２】
Ｔ１：まず、利用者から、入力手段２０１を通じて前述の自然言語文例「転写式のプリンタ付きの携帯型ワープロの品番を、表示せよ」が入力され、その入力のうちの名詞句１「転写式のプリンタ付きの携帯型ワープロの品番」の部分の解釈を開始する。なお、この時点では、選択制約知識記憶手段２０４の内容は、空であったものとする。
【０１８３】
Ｔ２：名詞句１は入力手段２０１から構文解析手段２０２へと渡され構文解析を施され、統語的な要素に分解され、図６に示すように構文解析結果記憶手段２０３に記録される。ここではまた、統語的知識と係受け関係の非交差制約に適合する、構成要素間の係受け関係の候補が抽出され、図８に示す通りに解釈候補記憶手段２０６に記録される。なお、解釈候補記憶手段２０６に記録されている５つの解釈候補；Ｃ３〜１０は、それぞれ、図１８に示した係受け構造を表している。
【０１８４】
続いて、曖昧性解消仮説生成処理が行なわれる。
【０１８５】
Ｔ３：解釈候補選択手段２０５によって、解釈候補記憶手段２０６に記録されている５つの解釈候補に対して、選択制約知識記憶手段２０４に記録されている制約知識との照合が行なわれる。しかし、この時点では、どの解釈候補についても関連する選択制約知識が存在しないので、解釈候補記憶手段２０６の内容は不変である。
【０１８６】
Ｔ４：続いて、曖昧性解消仮説記憶部７によって曖昧性解消のための制約の仮説の生成が行なわれる。
【０１８７】
Ｔ５：まず、仮説制約生成手順Ａの(a1)によって、図６の構文解析結果記憶手段２０３の格納アドレスＰ０１から処理が行なわれる。
【０１８８】
Ｔ６：(a2)の処理によって、レジスタＫに「１」が記録される。
【０１８９】
Ｔ７：同様に(a3)〜(a4)で、レジスタＵに「−」が記録され、レジスタＺに「ｆ」が記録される。なお、各時点における各レジスタの内容が図１３に示されている。
【０１９０】
Ｔ８：(a5)で、まず解釈候補記憶手段２０６のエントリＲ０１について仮説生成手順Ｂが開始される。
【０１９１】
Ｔ９：(b1)で、エントリＲ０１の係受け関係リスト情報Ｂの内容から、要素Ｌとして（１、２）が見つけられる。
【０１９２】
Ｔ10：(b2)で、Ｌの２つ目の数字「２」がレジスタＸに複写される。
【０１９３】
Ｔ11：(b3)で、レジスタＵが「−」であるので、(b4)へ進む。
【０１９４】
Ｔ12：(b4)で、レジスタＸの内容をレジスタＵに複写し、エントリＲ０１に対する仮説生成手順Ｂを終了する。
【０１９５】
Ｔ13：(a5)へ戻り、解釈候補記憶手段２０６の次のエントリＲ０２について仮説生成手順Ｂを開始する。
【０１９６】
Ｔ14：(b1)によって、エントリＲ０２の係受け関係リスト情報Ｂの内容から、要素Ｌとして、（１、２）が得られる。
【０１９７】
Ｔ15：(b2)で、「２」がレジスタＸに複写される（この場合は不変）。
【０１９８】
Ｔ16：(b3)で、レジスタが「−」でないので、(b5)へ進む。
【０１９９】
Ｔ17：(b5)で、レジスタＵとレジスタＸの内容が等しいので、(b9)へ進む。
【０２００】
Ｔ18：(b9)で、エントリＲ０２は解釈候補記憶手段２０６の最後の候補でないので、 (b12)へ進み、エントリＲ０２に対する仮説生成手順Ｂを終了する。
【０２０１】
Ｔ19：(a5)へ戻り、解釈候補記憶手段２０６の次のエントリＲ０３について、仮説生成手順Ｂを開始する。
【０２０２】
Ｔ20：Ｔ14〜Ｔ18までと同様の処理によって、エントリＲ０３に対する仮説生成手順Ｂを終了する。
【０２０３】
Ｔ21：(a5)へ戻り、解釈候補記憶手段２０６の次のエントリＲ０４について、仮説生成手順Ｂを開始する。
【０２０４】
Ｔ22：(b1)で、エントリＲ０４の係受け関係リスト情報Ｂから、要素Ｌとして（１、４）が得られる。
【０２０５】
Ｔ23：(b2)で、要素Ｌの２つ目の要素「４」をレジスタＸに複写する。
【０２０６】
Ｔ24：(b3)で、レジスタＵが「−」でないので、(b5)へ進む。
【０２０７】
Ｔ25：(b5)で、レジスタＵとレジスタＸの内容が異なるので、(b6)へ進み、エントリＳｚを検索するが、曖昧性解消仮説記憶手段２０８は空なので、(b7)へ進み、仮説生成手順Ｃを開始する。なお、図１４は、処理の各時点における曖昧性解消仮説記憶手段２０８の内容を示している。
【０２０８】
Ｔ26：(c1)で、レジスタＺに「ｔ」を記録する。
【０２０９】
Ｔ27：(c2)で、仮説生成手順Ｄを開始する。
【０２１０】
Ｔ28：(d1)で、曖昧性解消仮説記憶手段２０８に新しいエントリＳ０１を生成する。
【０２１１】
Ｔ29：(d2)の処理によって、新しく仮説記号「Ａ１」を生成し、エントリＳ０１の仮説記号情報Ａの欄に記録する。
【０２１２】
Ｔ30：同様に(d3)〜(d5)の処理によって、レジスタＫの内容「１」、レジスタＵの内容「２」、この両者の差「１」が、それぞれエントリＳ０１の係語位置情報Ｂ〜係受け距離情報Ｄに記録される。
【０２１３】
Ｔ31：(d6)で、解釈候補記憶手段２０６の内容から、レジスタＫの内容「１」とレジスタＵの内容「２」の組（１、２）を、係受け関係リスト情報Ｂに含んでいるエントリが検索され、エントリＲ０１、エントリＲ０２およびエントリＲ０３が得られる。さらに、これら３つのエントリの候補記号情報Ａを参照することによって、候補記号のリストＲＬとして［Ｃ３、Ｃ４、Ｃ５］が得られる。
【０２１４】
Ｔ32：(d7)で、リストＲＬの内容がエントリＳ０１の適合候補リスト情報Ｆに記録され、(d8)でリストＲＬの要素の数「３」が、エントリＳ０１の適合候補数情報Ｅに記録される。
【０２１５】
Ｔ33：(d9)で、エントリＳ０１の仮説真偽情報Ｇに記号「−」が記録される。
【０２１６】
Ｔ34： (d10)で、仮説生成手順Ｄを終了し、(c3)へ戻る。
【０２１７】
Ｔ35：(c3)で、レジスタＸの内容「４」がレジスタＵに複写される。
【０２１８】
Ｔ36：(c4)で、エントリＲ０４は、解釈候補記憶手段２０６での最後の候補ではないので、エントリＲ０４に対する仮説生成手順Ｃを終了し(b7)に戻る。
【０２１９】
Ｔ37：(b7)で、エントリ０４に対する仮説生成手順Ｂを終了する。
【０２２０】
Ｔ38：(a8)へ戻り、解釈候補記憶手段２０６の最後のエントリＲ０５について、仮説生成手順Ｂを開始する。
【０２２１】
Ｔ39：(b1)〜(b2)で、要素Ｌとして（１、５）を得て、「５」をレジスタＸに複写する。
【０２２２】
Ｔ40：(b3)で、(b5)へ進み、レジスタＸとレジスタＵの内容が異なり、かつ、(b6)で該当するエントリＳｚが混在しないので、(b7)へ進み、仮説生成手順Ｃを開始する。
【０２２３】
Ｔ41：(c1)で、レジスタＺに「ｔ」が記録される。
【０２２４】
Ｔ42：(c2)で、仮説生成手順Ｄを開始する。
【０２２５】
Ｔ44：(d1)〜(d10) で、Ｔ28〜Ｔ33と同様の処理によって、曖昧性解消仮説記憶手段２０８に新たなエントリＳ０２が生成され、図１４に示す通りの情報が記録される。
【０２２６】
Ｔ45： (d10)で、仮説生成手順Ｄを終了し、(c3)へ戻る。
【０２２７】
Ｔ46：(c3)で、レジスタＸの内容「５」が、レジスタＵに複写される。
【０２２８】
Ｔ48：(c4)で、エントリＲ０５は解釈候補記憶手段２０６の最後の候補であるので、(c5)へ進み仮説生成手順Ｄを開始する。
【０２２９】
Ｔ48：(d1)〜(d10) で、Ｔ28〜Ｔ33と同様の処理によって、曖昧性解消仮説記憶手段２０８に新たなエントリＳ０３が生成され、図１４に示す通りの情報が記録される。
【０２３０】
Ｔ49： (d10)で、仮説生成手順Ｄを終了し、(c6)へ戻る。
【０２３１】
Ｔ50：(c6)で、仮説生成手順Ｃを終了し、(b11) へ戻る。
【０２３２】
Ｔ51： (b11)で、仮説生成手順Ｂを終了し、(a1)へ戻る。
【０２３３】
Ｔ51：(a1)で、構文解析結果記憶手段２０３の次のエントリＰ０２を得て、(a2)〜(a4)で、Ｔ６〜Ｔ７と同様の処理によって、レジスタＫに「２」が、レジスタＵに記号「−」が、レジスタＺに記号「ｆ」が記録される。
【０２３４】
Ｔ52：(a5)で、解釈候補記憶手段２０６のエントリＲ０１〜エントリＲ０５に対して、Ｔ８〜Ｔ50と同様に、仮説生成手順Ｂの処理が行なわれ、曖昧性解消仮説記憶手段２０８に、図１４に示したように、エントリＳ０４とエントリＳ０５が記録される。
【０２３５】
Ｔ53： (b11)で、仮説生成手順Ｂを終了し、(a1)へ戻る。
【０２３６】
Ｔ54：(a1)で、構文解析結果記憶手段２０３の次のエントリＰ０３〜Ｐ０５に対して、Ｔ51〜Ｔ53と同様の処理が行なわれる。
【０２３７】
以上述べた手順によって、曖昧性解消仮説生成処理が行なわれ、最終的に図１４の時点Ｔ54の欄および図９に示した情報が曖昧性解消仮説記憶手段２０８に記録される。
【０２３８】
Ｔ55：仮説確認質問生成手段２０９によって、曖昧性解消仮説記憶手段２０８の各エントリの真偽を利用者に質問するための自然言語質問文が生成され、図１０に示すように仮説確認質問記憶手段２１０に記録される。
【０２３９】
続いて、仮説提示順序評価処理が行なわれる。なお、順序評価手順Ｉでの計算で利用される重み値および仮説評価閾値の値を、Ｗ１＝５、Ｗ２＝−３、Ｗ３＝８−１、Ｔｈ＝２とする。
【０２４０】
Ｔ56：仮説提示順序評価処理Ｇが開始される。
【０２４１】
Ｔ57：(g1)で、曖昧性解消仮説記憶手段２０８から、仮説真偽情報Ｇの内容が記号「−」であるエントリが検索され、エントリＳ０１〜Ｓ０７が得られ、それぞれに対して順序評価手順Ｈが行なわれる。
【０２４２】
Ｔ58：順序評価手順Ｈでは、その制約が「可能」あるいは「困難」な制約であるという知識が、選択制約知識記憶手段２０４に記録されているかどうかが検査されるが、現時点では、選択制約知識記憶手段２０４は空なので、エントリＳ０１〜Ｓ０７の仮説真偽情報Ｇの内容は記号「−」のままで、順序評価手順Ｈを終了する。
【０２４３】
Ｔ59：(g2)で、再び、曖昧性解消仮説記憶手段２０８から、仮説真偽情報Ｇの内容が記号「−」のエントリが検索され、エントリＳ０１〜Ｓ０７が得られ、それぞれに対して順序評価手順Ｉが行なわれる。
【０２４４】
Ｔ60：順序評価手順Ｉでは、(i1)〜(i9)で、Ｔ59で選択された各エントリに記録されている各仮説の真偽値に対する確信度の算出が行なわれ、各エントリに対する得点が図１５の通りに計算される。なお、図１６の計算式「（（Ｗ１＊Ａ）＋（Ｗ２＊Ｂ））／Ｃ＋（Ｗ３＊Ｄ）」の欄において、Ｗ１〜Ｗ３は重み値を表す。また、Ａはその仮説に適合する候補に含まれる「可能」な係受けの総数を表し、Ｂはその仮説に適合する候補に含まれる「困難」な係受けの総数を表す。また、Ｃはその仮説に適合する候補の数を表し、Ｄは、その仮説の係受けの距離を表している。また、得点の欄には、順序評価手順Ｉによって算出される得点カウンタＰの内容を表す。また、判定の欄には、算出された得点が、仮説評価閾値Ｔｈより大きい場合は記号「○」が記入され、仮説評価閾値Ｔｈより小さい場合には、記号「×」が記入される。
【０２４５】
Ｔ61： (i10)で、図１５に示すように、仮説評価閾値Ｔｈより高い得点を持つ仮説が存在しないので、曖昧性解消仮説記憶手段２０８のどのエントリの仮説真偽情報Ｇの欄にも記号「○」は記入されずに、順序評価手順Ｉを終了する。
【０２４６】
Ｔ62：(g3)に戻るが、曖昧性解消仮説記憶手段２０８には、記号「○」の記録されたエントリが存在しないので、(g4)へ進む。
【０２４７】
Ｔ63：(g4)で、現時点で解釈候補記憶手段２０６に記録されているエントリ数は５であるので、曖昧性解消仮説記憶手段２０８の仮説真偽情報Ｇが記号「−」の７つのエントリの内で、適合候補数情報Ｅの内容が、２あるいは３のエントリＳ０１、Ｓ０４、Ｓ０５、Ｓ０６、Ｓ０７が優先され、これら同一の優先順位を持つ仮説の内、曖昧性解消仮説記憶手段２０８の先頭に最も近いエントリＳ０１に記録されている仮説Ａ１が、最優先の仮説に決定され、順序評価手順Ｇを終了する。
【０２４８】
以上の処理によって、最も効率的に候補を減らすことの出来る仮説として、仮説Ａ１が選択されたことになる。
【０２４９】
Ｔ64：続いて、仮説確認質問記憶手段２１０から仮説Ａ１に対応する下記の質問文が、質問提示手段２１１に送られ、利用者の回答を促す。
【０２５０】
入力文の「転写式のプリンタ付きの携帯型ワープロの品番」で、
「転写式（の）」の係先は、「プリンタ」でよろしいですか？
Ｔ65：この質問に対して、応答受理手段２１２を通じて、利用者からの「肯定」の応答が応答解釈手段２１３へと送られる。
【０２５１】
Ｔ66：応答解釈部１２で、利用者からの回答が「肯定」であったので、曖昧性解消仮説記憶手段２０８の仮説Ａ１に対応するエントリＳ０１の適合リスト情報Ｆの内容を参照して、解釈候補記憶手段２０６から解釈候補Ｃ３、Ｃ４およびＣ５以外の候補を削除する。なお、図１６に各時点における解釈候補記憶手段２０６の内容を示している。
【０２５２】
Ｔ67：以上の処理によって、真偽値が「真」であることが判明した仮説Ａ１に対応する曖昧性解消仮説記憶手段２０６のエントリＳ０１の、仮説真偽情報Ｇに、記号「ｔ」が記録される。
【０２５３】
以上の処理によって解釈候補が、Ｃ３、Ｃ４およびＣ５の３つに絞り込まれている。続いて、今回真偽の判明した仮説Ａ１に対応する曖昧性解消仮説記憶手段２０８のエントリＳ０６に対する制約知識学習処理Ｅが開始される。
【０２５４】
Ｔ68：（ｅ１）で、選択制約知識記憶手段２０４に、新たなエントリＱ０３が生成される。なお、図１７は、各時点における選択制約知識記憶手段２０４の内容を示している。
【０２５５】
Ｔ69：（ｅ２）で、エントリＳ０１の仮説真偽情報Ｇが「ｔ」であるので、（ｅ３）へ進み制約学習手順Ｆが開始される。
【０２５６】
Ｔ70：（ｆ１）で、Ｌｋとして、エントリＳ０１の係語位置情報Ｂの内容「１」が得られる。
【０２５７】
Ｔ71：（ｆ２）〜（ｆ５）で、構文解析結果記憶手段２０３のエントリＰ０１の情報が、エントリＱ０３へ複写される。
【０２５８】
Ｔ72：（ｆ６）〜（ｆ10）で、Ｔ70〜Ｔ71と同様の処理によって、構文解析結果記憶手段２０３のエントリＰ０２の情報が、エントリＱ０３へ複写される。
【０２５９】
Ｔ73：（ｆ11）で、制約学習手順Ｆを終了し、（ｅ４）へ戻る。
【０２６０】
Ｔ74：（ｅ４）で、エントリＱ０３の係受けタイプ情報Ｇに、「可能」を記録し、（ｅ５）で、（ｅ８）へ進む。
【０２６１】
Ｔ75：（ｅ８）で、解釈候補記憶手段２０６の各エントリに対して、可能係受け数情報Ｃ、困難係受け数情報Ｄ、適合候補数情報Ｅ、適合候補リスト情報Ｆの再計算が行なわれ、（ｅ９）で制約学習手順Ｅを終了する。
【０２６２】
以上の処理によって、新たな選択制約知識として、選択制約知識記憶手段２０４のエントリＱ０３の情報が学習されたことになる。
【０２６３】
Ｔ76：続いて、仮説提示順序評価処理がＴ56〜Ｔ60と同様の処理によって、行なわれ、順序評価手順Ｉによって、図１５の時点Ｔ76の欄に示すように、各仮説の得点が計算される。
【０２６４】
Ｔ77：（ｉ10）で、曖昧性解消仮説記憶手段２０８のエントリＳ０４とエントリＳ０５の仮説真偽情報Ｇの欄に記号「○」が記入され、順序評価手順Ｉが終了する。
【０２６５】
Ｔ78：（ｇ３）へ戻り、記号「○」の記録されているエントリＳ０４とエントリＳ０５の内で、適合候補数情報Ｇの比較を行ない、より小さな値「１」を持つエントリＳ０４に記録されている仮説Ａ４を最優先の仮説に決定し、順序評価手順Ｇを終了する。
【０２６６】
Ｔ79：Ｔ64〜Ｔ67と同様の処理がなされ、仮説Ａ４が「真」であることが判明し、曖昧性解消仮説記憶手段２０８のエントリＳ０４の仮説真偽情報Ｇに記号「ｔ」が記録され、解釈候補がＣ１に一意に決定され、曖昧性が解消される。
【０２６７】
Ｔ80：Ｔ68〜Ｔ75と同様の処理がなされ、選択制約知識記憶手段２０４のエントリＱ０４が新たな知識として学習される。
【０２６８】
かくしてこのように構成された本装置によれば、自然言語による利用者の入力の解釈において、複数の解釈候補が残り、曖昧性が生じた場合にも、それらの解釈候補から正しい解釈を選択するための選択制約規則の仮説を動的に生成し、その仮説の真偽を利用者に尋ねる質問を生成して、その質問に対する利用者の応答を解釈することによって、適切な解釈を決定することが可能となる。また、本発明にかかる自然言語対話装置では、曖昧性解消のために生成した選択制約の仮説の真偽についての質問への利用者の応答に応じて、その結果得られた知識を自動的に登録することによって、この知識を以後の対話における曖昧性解消に利用することが可能となる。また、この方法によって、選択制約知識を効率的に抽出／蓄積することが可能となる。さらに、解釈候補の曖昧性解消のための質問の提示順序を適切に決定することによって、曖昧性解消と選択制約知識の抽出における利用者の負担を、軽減することが可能となる。
【０２６９】
なお、本発明の効果は上述した例に限定されるものではない。
【０２７０】
例えば、制約知識学習手段２１４での、選択制約知識に学習において、利用者に提示した仮説が「真」ではなかった場合にも、その情報を記録しているので、その情報を後の処理に反映させることによって、より効果的な処理が行なえる。
【０２７１】
また、上述の実施例では、生成した係受けの仮説の真偽を、利用者の自然言語文入力に関してのみ問い合わせることによって、そのような係受けが可能であるかあるいは困難なものであるかを学習しているが、さらに、一般的に言っても、そのような係受けが可能であるか、あるいはあり得ない係受けであるかどうかもを、併せて利用者に問い合わせることによって、より一般的な選択制約知識を学習することも可能となる。
【０２７２】
また、仮説提示順序評価手段２１５での仮説提示順序評価処理において、上述の評価基準Ｉと異なった評価基準を用いることも可能である。
【０２７３】
また、本実施例にかかる自然言語対話装置を、例えば、従来の解釈候補列挙による曖昧性解消手段と組み合わせることによって、本装置によって係受け関係の曖昧性をある程度まで減少させた後に、その結果残った候補を列挙して、利用者に提示し、選択させることも可能であり、それによって、より効率的に曖昧性解消を行なうことも可能となる。
【０２７４】
【発明の効果】
この発明によれば、自然言語による利用者の入力の解釈において、複数の解釈候補が残り、曖昧性が生じた場合にも、それらの解釈候補から正しい解釈を選択するための選択制約規則の仮説を動的に生成し、その仮説の真偽を利用者に尋ねる質問を生成して、その質問に対する利用者の応答を解釈することによって、適切な解釈を決定することが可能となる。
【０２７５】
請求項２の発明によれば、曖昧性解消のために生成した選択制約の仮説の真偽についての質問への利用者の応答に応じて、その結果得られた知識を自動的に登録することによって、この知識を以後の対話における曖昧性解消に利用することが可能となる。また、この方法によって、制約知識を効率的に抽出／蓄積することが可能となる。
【０２７６】
請求項３の発明によれば、解釈候補の曖昧性解消のための質問の提示順序を適切に決定することによって、曖昧性解消と制約知識の抽出における利用者の負担を、軽減することが可能となる等の実用上多大な効果が奏せられる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 要素数６の場合の係受け関係の例。
【図２】 要素数７の場合の係受け関係の例。
【図３】 係受け関係の例。
【図４】 係受け構造候補の例。
【図５】 自然言語対話装置の一実施例の回路構成を示すブロック図。
【図６】 構文解析結果記憶手段２０３の内容の例。
【図７】 選択制約知識記憶手段２０４の内容の例。
【図８】 解釈候補記憶手段２０６の内容の例。
【図９】 曖昧性解消仮説記憶手段２０８の内容の例。
【図１０】 仮説確認質問記憶手段２１０の内容の例。
【図１１】 本装置の処理の流れ。
【図１２】 順序評価手順の処理の流れ。
【図１３】 各時点におけるレジスタの内容。
【図１４】 各時点における曖昧性解消仮説記憶手段２０８の内容。
【図１５】 各時点における各仮説の得点。
【図１６】 各時点における解釈候補記憶手段２０６の内容。
【図１７】 各時点における建卓制約知識記憶手段２０４の内容。
【図１８】 利用者と本装置との対話の例。
【符号の説明】
２０１……入力手段
２０２……構文解析手段
２０３……構文解析結果記憶手段
２０４……選択制約知識記憶手段
２０５……解釈候補選択手段
２０６……解釈候補記憶手段
２０７……曖昧性解消仮説生成手段
２０８……曖昧性解消仮説記憶手段
２０９……仮説確認質問生成手段
２１０……仮説確認質問記憶手段
２１１……質問提示手段
２１２……応答受理手段
２１３……応答解釈手段
２１４……選択制約学習手段
２１５……仮説提示順序評価手段
Claims (1)
- 入力された自然言語文を統語的な要素に分解し、各要素間の係受け関係を解析し係受け構造候補を抽出する構文解析手段と、
自然言語中に現れる統語的な要素間の係受け関係に関する係り元の語である係語と、係り先の語である受語の組と、この組の係受けの候補の成否に関する情報を含む制約知識を記録した制約知識記憶手段と、
前記構文解析手段によって抽出された各係受け構造候補の中で、制約知識記憶手段に記憶されている制約知識と照合して、不可能な係り受けを含まない解釈候補を選択する解釈候補選択手段と、
この解釈候補選択手段によって選択された解釈候補の集合を受け取り、この解釈候補間の曖昧性を解消するための選択制約の仮説を生成する仮説生成手段と、
この仮説生成手段によって生成された仮説中の係語と受語の組の間の係り受け関係の真偽を利用者に問うために、予め記憶した質問文に前記係り受け関係を当てはめて質問を生成し利用者に提示する仮説確認手段と、
この仮説確認手段によって提示された質問に対する利用者の応答を受け取り、受理された利用者の応答を解釈し、前記解釈候補選択手段により選択されている解釈候補から利用者の自然言語入力文に対する解釈を選択する応答解釈手段とを有し、
前記仮説生成手段における前記仮説の生成は、前記受け取った解釈候補の集合中の係語と受語の組の間の係り受け関係の集合を仮説の集合として、これら仮説の集合の中から（（Ｗ１＊Ａ）＋（Ｗ２＊Ｂ））／Ｃ＋（Ｗ３＊Ｄ）の計算値を求め（ここで、Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３は重み値を、Ａは当該仮説に適合する候補に含まれる「可能」な係受けの総数を、Ｂは当該仮説に適合する候補に含まれる「困難」な係受けの総数を、Ｃは当該仮説に適合する候補の数を、Ｄは当該仮説の係受けの距離を表す）、
基準以上の前記計算値を持つ仮説がある場合には、最も解釈候補数を絞り込める仮説を選択し、また、基準以上の前記計算値を持つ仮説がない場合には、解釈候補数を所定数に絞り込める仮説を選択することによって、選択された仮説を前記選択制約の仮説として生成するものである
ことを特徴とする自然言語処理装置。
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