JP4306894B2 - 自然言語処理装置及びその方法、及び自然言語認識装置 - Google Patents
自然言語処理装置及びその方法、及び自然言語認識装置 Download PDFInfo
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は自然言語を処理する自然言語処理装置及びその方法、及び自然言語認識装置に関し、特に、入力された自然言語を、その意味を考慮して参照自然言語と突き合わせる自然言語処理装置及びその方法、及び自然言語認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
その操作がますます複雑化しているコンピュータおよびデータ処理装置の絶え間ない進歩に伴い、ユーザ・インタフェースを簡略化して、直観的に使用することを可能としてユーザの必要とする訓練を減らした、より「ユーザ・フレンドリ」なインタフェースが望まれている。
【０００３】
ユーザがコンピュータまたはデータ処理装置において何らかの操作を行いたい場合、ユーザは命令を入力する必要がある。例えば欧州特許EP-A-0118187号に開示されているように、命令を入力する方法として自然言語を使用することが、従来より研究されてきた。
【０００４】
単にキーワードを入力するのではなくて自然言語を使用する場合、入力された自然言語命令の意味を判断する必要がある。自然言語の入力命令の意味は、たとえば英国特許GB-A-2269923号および欧州特許EP-A-0737928号に開示されているように、パーサ（parser）を使用して判断することができる。
【０００５】
英国特許GB-A-2269923号および欧州特許EP-A-0737928号（その内容は本明細書において参照される）では、依存性文法（dependency grammar）と呼ばれる特定の形態の文法を使用してオペレーションの解析を行う、特定の形態のパーサが開示されている。このような依存性パーサの他の例は、「A Dependency Parser for English」（Technical Reports, No. TR-1,ヘルシンキ大学一般言語学部、1997年3月、Ｔ．イェルヴィネン（Jarvinen）およびＰ．タパナイネン（Tapanainen）および「A Nonprojective Dependency Parser」（P.TapanainenおよびT. Jarvinen, 第５回Applied Natural Langurage Processing会議議事録、ワシントンDC、1997年4月、Association for Computational Linguistics）で開示されており、その内容は本明細書において参照される。依存性パーサは、自然言語を解析して語の意味表現を含む意味データを生成し、それらを連結する。この連結は、どの意味表現によって他の意味表現の意味が修飾されるかを示し、連結と連結のタイプは自然言語の文法を考慮して判断される。
【０００６】
従って、自然言語を使用した命令が装置に入力されると、パーサを使用して意味表現構造を判断することができる。その後、装置がどの命令を実行すべきかを解釈するために、意味データが、自然言語の句、文、または一節を表す１セットまたは複数セットの参照データと比較される。この比較によって、入力命令の意味が参照データのうちのいずれかと一致するか否かを判断することができる。意味の一致が見つかった場合、装置はそれに応じて応答することができる。
【０００７】
たとえば、装置が照明のスイッチングを制御する場合、入力命令が「２階の照明を消す」というものであれば、照明を消すためにそれと突き合わせる必要のある参照句は、「２階のスイッチをオフにする」というものである。それぞれの句で語（word）及びシンタックス（syntax）が異なるため、単純な語の突き合わせ（word matching）操作は成功しない。しかし、この２つの句の意味を解析すれば、意味を突き合わせることができる。このような問題が生じる他の分野として、データベース検索の分野がある。一般には、データベースはキーワードを使用して検索されるが、意味解析と意味突き合わせを併用することによって、データベース検索の確度を大幅に向上させることができる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、英国特許GB-A-2269923号および欧州特許EP-A-0737928号においては、自然言語の入力命令に応答する方法として、入力命令を解析し、次に知識ベース推論プログラムを適用する必要がある。しかしこの技法は、事実のセットを有する知識ベースを使用しなければならないという点で限界があった。
【０００９】
自然言語の句を突き合わせる他の方法としては、Ｃ．シュワルツ（Schwarz）による「Automatic Syntactic Analysis of Free Text」（Joural of the American Society for Information Science, 1990年9月,408〜417ページ）と題する論文で開示されている。シュワルツによって開示されているこの技法では、突き合わせる自然言語の一節内の名詞句を識別し、それらを選択して解析する。解析された名詞句は、意味表現構造が標準または共通の依存性構造に合うように正規化される。次に、同じ経路またはノードを特定するために、正規化された意味表現の単純な比較によって名詞句突き合わせを行う。
【００１０】
この句突き合わせ技法は、意味表現構造を突き合わせることができる利点があるが、名詞句しか突き合わせることができないという欠点がある。さらに、正規化プロセスは複雑であり、情報の損失、すなわち意味の歪曲が生じる可能性があった。
【００１１】
本発明は上記問題を解決するためになされたものであり、自然言語の句、文、または一節を表す入力データを入力し、従来開示されているものより効率的かつ正確な方式で意味解析を使用して自然言語の句、文、または一節を表す参照データと突き合わせることを可能とする、自然言語処理装置およびその方法、及び自然言語認識装置を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するための一態様として、本発明は、装置に操作を実行させるために、自然言語を表すデータをユーザが入力することができるようにするユーザ・インタフェースを提供する方法および装置を提供する。このような操作は、たとえば、データの検索、入力データのルーティング、入力データの意味によって与えられた命令の実行を含む。装置へのデータの入力は、音声認識によりテキスト・データが生成される発話、テキスト・データが生成される文書の光学式文字認識、テキスト・データの単純な入力、遠隔装置からのテキスト・データの転送などのいくつかの方法のいずれかで行うことができる。
【００１３】
入力データを解析し、自然言語の文法を考慮して、辞書的意味表現（lexical meaning representations）およびそれらの間の連結（link）としてコンピュータ使用可能な形態に構造化された意味データを生成する。連結は、辞書的意味表現のうちのどの表現によって他の辞書的意味表現が修飾されるかを示す。従って、本発明は依存性パーサを使用して実施されることが好ましい。しかし、本発明はそのような形態のパーサには限定されず、修飾関係を導き出すことができる任意のパーサを使用することができる。
【００１４】
次に、入力データの意味データを参照データの意味データと比較する。参照データの意味データは、記憶されている参照データから比較のたびに決定するか、または参照データの意味データを事前に決定し、いつでも比較できるように記憶しておくこともできる。
【００１５】
比較は、他の辞書的意味表現を修飾しない主要な辞書的意味表現から始めて、辞書的意味表現のうちの少なくとも１つと、連結された辞書的意味表現と、連結との間の等価性を定義する関係のセットに従って、等価の連結によって連結された入力データと参照データの意味データ内の等価の辞書的意味表現を判断することによって行われる。従って、これらの関係が、等価性の判断を可能にするための規則を定義する。このプロセスは、入力データと参照データについて辞書的意味表現の連鎖に沿って等価性を漸進的または再帰的に判断する、漸進プロセスまたは再帰的プロセスである。この連鎖は、どの辞書的意味表現が他の辞書的意味表現を修飾するか、または修飾されるかを識別する連結によって連続して連結された複数の辞書的意味表現を含む。多くの異なる等価性規則を使用することができ、それらの規則の形態は、文法と、入力データと参照データとの間に必要な突き合わせの確度とに依存する。
【００１６】
この装置は、入力データと参照データとの間の等価性の度合いに応じて、操作、たとえば、入力データと参照データの意味とが一致するかどうか、あるいはどの程度一致するかの判断や、入力データと意味の等価性が最も高い参照データのセットの特定を行うことができ、その結果の操作は、画面上への一致結果の表示や、入力データの意味に最もよく一致する参照データに応答する命令の実施とすることができる。
【００１７】
従って、本発明のこの態様によると、入力意味データの主要な辞書的意味表現を特定し、連鎖連結された辞書的意味表現内の等価性を再帰的に判断することによって、従来技術に比べて計算量の少ない、より汎用的で正確な突き合わせ技法が得られる。
【００１８】
本発明の他の態様によると、機械実行可能命令を生成する方法であって、
自然言語の句、文、一節を表すデータを入力するステップと、
前記入力データを解析し、自然言語の文法を考慮して辞書的意味表現およびそれらの間の連結としてコンピュータ使用可能形態で構造化された意味データを生成するステップであって、前記連結が前記辞書的意味表現のうちのどの表現が該辞書的意味表現の他の表現を修飾するかを示すステップと、
辞書的意味表現のうちの少なくとも１つの辞書的意味表現と、連結された辞書的意味表現と、連結との間の等価性を定義する関係のセットに従って、前記入力データの前記意味データ内の前記辞書的意味表現のうちの他の前記辞書的意味表現を修飾しない主要な辞書的意味表現から始まって、等価の連結によって連結された前記入力データと参照データの意味データ内の等価の辞書的意味表現を判断することによって前記入力データの意味データを参照データの意味データと比較するステップと、
前記比較ステップの結果に応じて機械実行可能命令を生成するステップとを含む方法が提供される。
【００１９】
本発明のこの態様は、機械実行可能命令を生成する装置であって、
自然言語の句、文、または一節を表すデータを入力する入力手段と、
前記入力データを解析し、自然言語の文法を考慮して辞書的意味表現およびそれらの間の連結としてコンピュータ使用可能形態で構造化された意味データを生成する解析手段であって、前記連結が前記辞書的意味表現のうちのどの表現が該辞書的意味表現の他の表現を修飾するかを示す解析手段と、
辞書的意味表現のうちの少なくとも１つの辞書的意味表現と、連結された辞書的意味表現と、連結との間の等価性を定義する関係のセットに従って、前記入力データの前記意味データ内の前記辞書的意味表現のうちの他の前記辞書的意味表現を修飾しない主要な辞書的意味表現から始まって、等価の連結によって連結された前記入力データと参照データの意味データ内の等価の辞書的意味表現を判断することによって前記入力データの意味データを参照データの意味データと比較する比較手段と、
前記比較手段の結果に応じて機械実行可能命令を生成する生成手段とを含む装置も提供する。
【００２０】
本発明のこの態様では、自然言語の入力テキストから機械実行可能命令を生成することができる。これによって、便利なユーザ・インタフェースが得られ、それによってユーザは特定の標準命令を修得する必要がなく、直観的に正しいが参照テキストの句と厳密には一致しないこともある命令を使用することができる。
【００２１】
辞書的意味表現は、語のセットを表す。このような語のセットは、複数の異なる品詞を含むことができ、ある概念を意味するとみなせる語の任意のセットを含むことができる。
【００２２】
連結は、連結された辞書的意味表現間の修飾関係を定義することができる。連結は、辞書的意味表現の意味関係を示すか、または規制詞を含むか、あるいはその両方とすることができる。
【００２３】
一実施形態では、比較ステップは、入力データの意味データ内の第１の辞書的意味表現を特定するステップと、参照データの意味データ内のそれに対応する第１の辞書的意味表現を特定するステップと、第１の辞書的意味表現を修飾する第２の辞書的意味表現を特定するステップと、参照データの意味データ内の前記特定された対応する第１の辞書的意味表現に連結された対応する第２の辞書的意味表現を特定するステップと、関係のセットに従って入力データと参照データの意味データ内の連結された第１および第２の辞書的意味表現の等価性を判断するステップと、等価性が検出された場合、等価性が検出されなくなるまで各ｎ番目の辞書的意味表現を修飾する各（ｎ＋１）番目の辞書的意味表現について特定ステップと判断ステップとを繰り返すステップとを含む。
【００２４】
連結された辞書的意味表現を比較する一実施形態では、入力意味データ内と参照意味データ内で等価の辞書的意味表現を特定し、それらの間に接続を登録する。次に、辞書的意味表現の連結された対を特定するステップは、入力意味データと参照意味データとの間に登録された接続があり、それらの間に等価連結がある辞書的意味表現を順次に特定するステップを含む。
【００２５】
生成される機械実行可能命令は、等価と判断された連結された辞書的意味表現の数に依存させることができる。たとえば、一致を登録することができるのは、入力意味データ内の連結された辞書的意味表現のすべてが、参照意味データ内の等価な連結された辞書的意味表現を持つ場合のみとすることができる。あるいは、突き合わせをトリガするように、等価とされた連結された辞書的意味表現のしきい数値を選定することができる。
【００２６】
一実施形態では、関係のセットによって等価性に点数を与え、高い点数は一致度が良いことを示し、低い点数は一致度が悪いことを示す。次に、連結された辞書的意味表現の等価性を累算点として判断し、一致はこの累算点に依存する。あるいは、一致度が悪い場合は一致度が良い場合に比べて高いペナルティが蓄積され、従って良好な一致度は累算ペナルティ点数が低いことによって示される。
【００２７】
点数は、多くの異なる関係について与えることができる。たとえば、特定の辞書的意味表現の出現に点数を与えることができる。すなわち、あまり弁別的でない辞書的意味表現は、より弁別的な辞書的意味表現よりも高い点数を有する。特定の辞書的意味表現の弁別性は出現頻度およびその他の要素から判断することができる。たとえば、画像を検索するために使用される一実施形態では、「ピクチャ」および「画像」という語は、この応用分野ではよく用いられる語であるためあまり弁別的ではない。しかし、一般的な言語用法では、これらの語は特に頻出する語ではない。
【００２８】
辞書的意味表現は、割り当てられた意味を有する、可能な語のセットを含む。各辞書的意味表現は、下位辞書的意味表現、すなわちより具体的な辞書的意味に分けることができ、さらにそれを特定の語に分けることができる。さらに、辞書的意味表現内に入る語のセット内の語のグループを異なるタイプ、たとえば品詞に分けることができる。下位辞書的意味またはタイプの出現にも、応用分野またはその他の何らかの要素を考慮して、その出現頻度に応じて特定の点数を与えることができる。
【００２９】
関係のセットに、各辞書的意味表現のタイプの等価性について点数を与えることもできる。たとえば、入力意味データと参照意味データに同じ辞書的意味表現が現れることがあるが、入力意味データの場合、タイプは動詞を含むのに対し、参照意味データではタイプは名詞を含むことがある。辞書的意味表現は同じでも、両者は異なる品詞から派生しているため、等価性の点数はそれに応じて下がることがある。
【００３０】
関係のセットには、辞書的意味表現間の連結のタイプの等価性について点数を付けることもできる。連結のタイプは、連結の両端を形成する辞書的意味表現の対と、自然言語の文法とに依存する。関係は、１つまたは多重連結を、１つまたは複数の中間の辞書的意味表現を飛び越える連結と等価であると定義することができる。このような等価性が与えられた場合、等価性の点数は下がる。点数の低下は多重連結内の連結数に依存することがある。
【００３１】
正確な突き合わせになるように保証するため、一実施形態では、この方法は、入力データ内と参照データ内にある否定も考慮に入れる。否定を、参照データの意味データ内の等価と判断された、連結された辞書的意味表現に連結された辞書的意味表現内で検出し、否定が検出された場合は累算点数を下げる。
【００３２】
示差的な内容のない入力データおよび参照データの意味データ内の辞書的意味表現は、等価性の判断には使用しないことが好ましい。たとえば、そのような辞書的意味表現は、前置詞、代名詞、強意語、および限定詞を含む。
【００３３】
辞書的意味表現構造がブランチを含む場合、すなわち入力データおよび／または参照データの意味データの辞書的意味表現が複数の他の辞書的意味表現によって修飾される場合、連鎖連結された辞書的意味表現の等価性を各ブランチごとに次々に判断し、累算点数を使用する場合は、等価性の最終点数としてブランチの点数の積を求める。
【００３４】
他の態様によると、本発明は、コンピュータ使用可能形態のデータを認識する方法であって、自然言語の句、文、または一節を表すデータを入力するステップと、前記入力データを解析し、自然言語の文法を考慮して辞書的意味表現およびそれらの間の連結としてコンピュータ使用可能形態で構造化された意味データを生成するステップであって、前記連結が前記辞書的意味表現のうちのどの表現が該辞書的意味表現の他の表現を修飾するかを示すステップと、前記入力データの意味データ内の主要な辞書的意味表現から始まり、辞書的意味表現のうちの少なくとも１つの辞書的意味表現と、連結された辞書的意味表現と、連結との間の等価性を定義する関係のセットに従って、前記入力データと参照データの意味データ内の辞書的意味表現の等価な連鎖連結された対を繰り返し判断することによって、前記入力データの意味データを参照データの意味データと比較するステップと、前記比較の結果に従って前記入力データの意味データを認識するステップとを含む方法を提供する。
【００３５】
本発明のこの態様は、自然言語の句、文、または一節を表すデータを入力する入力手段と、前記入力データを解析し、自然言語の文法を考慮して辞書的意味表現およびそれらの間の連結としてコンピュータ使用可能形態で構造化された意味データを生成する解析手段であって、前記連結が前記辞書的意味表現のうちのどの表現が該辞書的意味表現の他の表現を修飾するかを示す解析手段と、前記入力データの意味データ内の主要な辞書的意味表現から始まり、辞書的意味表現のうちの少なくとも１つの辞書的意味表現と、連結された辞書的意味表現と、連結との間の等価性を定義する関係のセットに従って、前記入力データと参照データの意味データ内の辞書的意味表現の等価な連鎖連結された対を繰り返し判断することによって、前記入力データの意味データを参照データの意味データと比較する比較手段と、前記比較の結果に従って前記入力データの意味データを認識する認識手段とを含む認識装置も提供する。
【００３６】
本発明のこの態様では、入力データは、その意味を判断し、その意味を参照データの意味と比較することによって認識される。
【００３７】
一実施形態では、入力データの意味データを、参照データの複数のセットと比較し、認識ステップは、意味データが入力データの意味データと最もよく一致する参照データのセットを特定するステップを含む。
【００３８】
一実施形態では、辞書的意味表現の等価な連鎖連結された対を判断するステップが、入力データと参照データの意味データ内の等価な辞書的意味表現を特定する初期ステップと、特定された等価な辞書的意味表現間の等価性を登録するステップとを含み、辞書的意味表現の等価な連鎖連結された対が、登録された等価性と、前記連結と、関係の前記セットとを使用して判断される。
【００３９】
本発明の他の態様によると、自然言語の句、文、または一節を表す入力データを、自然言語の句、文、または一節を表す参照データの１つまたは複数のセットと突き合わせる装置であって、入力データと参照データを入力する入力手段と、前記入力データと前記参照データとを解析し、自然言語の文法を考慮して辞書的意味表現およびそれらの間の連結としてそれぞれ構造化された入力意味データと出力意味データとを生成する解析手段であって、前記連結が前記辞書的意味表現のうちのどの表現が該辞書的意味表現の他の表現を修飾するかを示す解析手段と、他の辞書的意味表現を修飾しない前記入力意味データ内の主要な辞書的意味表現と前記参照意味データ内の等価な辞書的意味表現とを特定し、前記主要な辞書的意味表現またはそれと等価な表現にそれぞれ連鎖連結された前記入力意味データ内および前記参照意味データ内の等価な辞書的意味表現を判断することによって前記入力意味データと前記参照意味データとを比較する比較手段であって、等価性が辞書的意味表現のうちの少なくとも１つの辞書的意味表現と、辞書的意味表現の連結された対と、連結との間の等価性を定義する関係のセットを使用して判断される比較手段と、前記比較手段の出力に基づいて、前記入力データと前記参照データまたは参照データの各セットとの間の一致を判断する突き合わせ手段とを含む装置が提供される。
【００４０】
また本発明のこの態様によると、自然言語の句、文、または一節を表す入力データを自然言語の句、文、または一節を表す参照データの１つまたは複数のセットとを突き合わせる方法であって、前記入力データと前記参照データとを解析し、自然言語の文法を考慮して辞書的意味表現およびそれらの間の連結としてそれぞれ構造化された入力意味データと出力意味データとを生成するステップであって、前記連結が前記辞書的意味表現のうちのどの表現が該辞書的意味表現の他の表現を修飾するかを示す解析ステップと、他の辞書的意味表現を修飾しない前記入力意味データ内の主要な辞書的意味表現を特定し、前記参照意味データ内の等価な辞書的意味表現を特定し、前記主要な辞書的意味表現またはそれと等価な表現にそれぞれ連鎖連結された前記入力意味データ内および前記参照意味データ内の等価な辞書的意味表現を判断することによって前記入力意味データと前記参照意味データとを比較するステップであって、等価性が辞書的意味表現のうちの少なくとも１つの辞書的意味表現と、辞書的意味表現の連結された対と、連結との間の等価性を定義する関係のセットを使用して判断される比較ステップと、前記比較手段の出力に基づいて、前記入力データと前記参照データまたは参照データの各セットとの間の一致を判断するステップとを含む方法が提供される。
【００４１】
本発明のこの態様では、入力データの意味と参照データの１つまたは複数のセットの意味との間の一致が判断される。
【００４２】
入力意味データと参照意味データとの間で一致を見つけることができるのは、特定の数、たとえば全部またはしきい数値の連結された辞書的意味表現が入力意味データ内と参照意味データ内で等価であると判断された場合である。あるいは、累算点数を使用する場合は、特定のしきい値累算点数に達したときに一致を特定することができるか、または最高累算点数に関連づけられた参照データの１つまたは複数のセットを１つまたは複数の最善の一致として選択することができる。ペナルティ点数を使用する他の実施形態では、等価な辞書的意味表現間の低い一致度に良好な一致度よりも高いペナルティ点数を割り当てる場合、累算ペナルティ点数から導き出された最低ペナルティ点数を有する一致を選定することができる。
【００４３】
一致の結果は、累算確率に従ってランク付けされた参照データの１つまたは複数のセットの識別情報の表示とすることができる。たとえば、データベースを検索する場合で、照会がたとえば要約を含むキーと一致する場合、取り出される情報または表示される情報は、参照データに関連づけられた情報を含む。このような情報は、標題または書誌情報を含むことができる。または、参照データがたとえば画像の記述を含む場合は、取り出される情報は画像自体、またはそのファイル名などの画像に関する情報を含むことができる。
【００４４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る一実施形態について、添付図面を参照して説明する。
【００４５】
図１に、入力データが入力されるとそれを表示する表示装置１０を備えたコンピュータ装置を含む本発明の一実施形態のハードウェアを示す。プロセッサ１１が、解析（analyser）エンジン１１ａと、対応付け（alignment）エンジン１１ｂと、突き合わせ（matching）エンジン１１ｃとを含む。また、従来のファームウェア、すなわちＢＩＯＳなどを記憶するための読取り専用メモリ（ＲＯＭ）１２を備え、プロセッサ１１が使用するための作業メモリとしてランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）１３を備える。データを入力することができるようにするために、ユーザがこの装置とのインタフェースをとる際に操作されるキーボード１７を備える。この実施形態では入力装置としてキーボードが示されているが、たとえば、音声認識インタフェースや光学式文字認識インタフェース、装置にデータを入力するための外部装置とのインタフェースなど、自然言語を表すデータを入力する他の任意の手段を使用することができる。
【００４６】
また、プロセッサ１１が本発明を実施するために使用するプログラムを記憶するプログラム記憶装置１５を備える。この記憶装置１５は、固定磁気「ハード」ディスク、光ディスク、磁気テープ・ドライブ、プログラム可能読取り専用メモリ、取り外し可能磁気「フロッピィ」ディスクなどの任意の従来の形態を採ることができる。
【００４７】
また、入力データと突き合わせる参照データを記憶する参照データ記憶装置１６を備える。また、参照データを外部装置から、たとえばローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）またはインターネットを介して取り出すことができるように、通信インタフェース１８を備える。従って、通信インタフェース１８は、参照データ記憶装置１６に加えて、またはその代替として備えることができる。
【００４８】
この装置の要素はすべて、通信／データバス１４を介して相互接続され、それらの間で制御信号とデータを受渡しすることができるようになっている。
【００４９】
従って、本発明はプログラム式コンピュータとして実施可能であり、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されたコンピュータ・プログラムとして実施可能である。このような記憶媒体は、光ディスク、磁気ディスクまたはテープ、あるいはプログラム可能読取り専用メモリ（ＰＲＯＭ）などの電子メモリ装置など、任意の従来の記憶媒体を含むことができる。コンピュータ・プログラムはコード化信号として、たとえばインターネットを介してコードをダウンロードすることによって入手可能であるため、本発明は、後述する方法を実行するようにプロセッサを制御するプロセッサ実施可能命令を伝えるコード化信号として、実施することもできる。
【００５０】
図２は、自然言語の句、文、または一節を表すデータがデータ入力ユニット２０によって意味解析エンジン２１に入力される本発明の第１の実施形態を示す略図である。この実施形態では、検索する自然言語の句、文、または一節を表す参照データを記憶する記憶ユニット２２を備える。この記憶ユニット２２には通常、入力データと突き合わせる参照データの複数のセットが入れられる。記憶ユニット２２内のデータは、意味解析エンジン２１に入力され、それによって、検索するデータの意味データが生成されて一時記憶ユニット２３に入力され、入力データの意味データが生成されて一時記憶ユニット２４に入力される。
【００５１】
一時記憶ユニット２３および２４からの意味データは次に、意味データ内の等価な辞書的意味表現（lexical meaning representations）を判断し、それらの間の連結を登録するために、対応付けエンジン２５に読み込まれる。この実施形態では、どの辞書的意味表現が等価であり、従って対応付け(align)可能であるかを示すデータを記憶するために、対応付けデータ記憶ユニット３０を備える。このデータは、対応付けエンジン２５に入力され、等価性の判断と連結の登録を可能にする。登録された連結は、一時記憶ユニット２６内に対応付けデータとして記憶され、このデータは次に、一時記憶ユニット２３および２４からの意味データと共に突き合わせエンジン２７に渡される。等価性関係を記憶する等価性データ記憶ユニット２８がさらに備えられている。これらの等価性関係は突き合わせエンジン２７に入力され、突き合わせエンジン２７は入力データと参照データの意味データ間の一致を判断し、該判断結果は一致の結果を出力する一致出力ユニット２９に渡される。
【００５２】
この実施形態では、対応付けエンジン２５と突き合わせエンジン２７が別々のものとして示され、対応付けエンジン２５で意味表現を対応付けする第１のステップを行い、次に突き合わせエンジン２７で辞書的意味表現の連結の等価性を判断する第２のステップを行うが、これらの機能は、単一のユニットで１つのプロセスでも等しく適切に行うことができる。
【００５３】
図２では、検索するデータが解析エンジン２１に入力されるため、データが入力されるたびに解析エンジン２１が参照データについて意味解析を行わなければならないようになっているが、これは必須ではない。図３に、検索するデータの意味データのための永続記憶ユニット２２ａがある本発明の第２の実施形態を示す。これにより、参照データを解析するために意味解析エンジン２１をリアルタイムで使用する必要がない。これは、初期段階またはセットアップ段階で行うことができる。従ってこの構成によれば、意味解析エンジン２１の必要計算量を少なくすることによって突き合わせを高速化することができる。しかし、参照データの内容が、全くではないにしてもあまり変化しない必要がある。従って、図２に示す実施形態は参照データが動的な場合に適するのに対し、図３に示す実施形態は参照データが静的であるか、または少なくとも記憶ユニット２２ａ内の意味データの更新頻度に比して静的な状況に適する。
【００５４】
図４に、図２に示す実施形態をデータ検索システムに組み込んだ本発明の他の実施形態（第３実施形態）を示す。装置の同様の構成については同様の参照番号によって示してあるため、図２に示す実施形態とこの実施形態との相違点についてのみ、説明する。
【００５５】
突き合わせ出力ユニット２９が、突き合わせエンジン２７によって行われた一致結果に応じて信号を生成する。これによって、入力意味データと参照意味データとの間で一致が見つかったデータを取り出すように指示するために検索ユニット３１が制御される。この信号に応答して、検索ユニット２１は記憶ユニット２２にアクセスし、そのデータを取り出してデータ出力ユニット３２に出力する。
【００５６】
本発明のこの実施形態は、入力データが自然言語より成り、記憶ユニット２２に記憶されたデータが複数のキー、すなわち自然言語の文書などのテキストのセットを含む、データ検索システムに適する。入力データと参照データのセットのうちの１つについて意味の一致が見つかると、検索ユニット３１が、その特定された参照データのセット、たとえば文書を出力のために取り出すように制御される。データ出力ユニット３２は、そのデータを、たとえば表示装置、プリンタ、または取り出されたデータを遠隔ユニットに伝達するための通信インタフェースに出力する等、いくつかの方法によって出力することができる。
【００５７】
図５に、記憶ユニット３３に記憶されている情報の索引データの形態で記憶ユニット２２ｂに検索データが記憶される、図４に修正を加えた実施形態（第４実施形態）を示す。索引データは、たとえば、記憶ユニット３３に記憶されている文書の要約、標題またはその他の書誌情報、あるいは記憶ユニット３３に記憶されている情報の説明、たとえば画像の内容の説明とすることができる。従って、このデータ検索システムの目的は、記憶ユニット２２ｂ内の索引データを取り出すことではなく、記憶ユニット３３から情報を取り出すことである。
【００５８】
一致出力ユニット２９から一致信号が出力されると、それによって検索ユニット３１ａが記憶ユニット２２ｂから索引データを取り出すように制御される。索引データには記憶ユニット３３ｂ内の必要な情報の場所を識別する情報が含まれている。この情報検索ユニット３１ａを使用することによって、索引データによって識別されている情報を記憶ユニット３３から取り出すことができ、それをデータ出力ユニット３２に出力することができる。この情報は次に、たとえばユーザのコンピュータ画面、プリンタ、または遠隔装置への出力など、いくつかの異なる方法によって出力できる。
【００５９】
図６に、コンピュータ実行可能命令を生成する装置内に図２の実施形態を組み込んだ、本発明の他の実施形態（第５実施形態）を示す。
【００６０】
この実施形態では、一致出力ユニット２９の出力は、命令の生成を制御するために命令生成ユニット３４に渡される。命令生成ユニットは記憶ユニット２２を参照する。記憶ユニット２２には、実行する操作の自然言語による説明の形の検索データだけでなく、生成する命令の識別情報も記憶されている。命令生成ユニットは、記憶ユニット２２を参照することによって生成する命令を識別し、それによって命令を生成し、それが命令出力ユニット３５に渡される。
【００６１】
従ってこの実施形態では、記憶ユニット２２は自然言語の一連の命令を、命令生成ユニット３４が解釈可能な、実行されるコンピュータ識別可能アクションと共に記憶する。
【００６２】
図７に、入力データが属するカテゴリを識別する本発明の他の実施形態（第６実施形態）を示す。この実施形態では、記憶ユニット２２ｃにはカテゴリ記述が記憶され、一時記憶ユニット２３ａには、記憶ユニット２２ｃからのカテゴリ記述の意味解析エンジン２１による解析後のカテゴリ記述の意味データが記憶される。記憶ユニット２２ｃには、カテゴリ・データ記憶ユニット３８に記憶されているカテゴリ・データの記述が記憶される。一致出力ユニット２９が一致を示すと、カテゴライザ・ユニット３６が制御されて、カテゴリ・データ記憶ユニット３８からカテゴリ・データを取り出し、それをカテゴリ出力ユニット３７に送る。
【００６３】
従って、本発明のこの実施形態では、データを分類またはカテゴリ化することができる。たとえば、カテゴリ出力ユニット３７は特定されたカテゴリを表示装置上に出力し、入力データが属するカテゴリをユーザに知らせることができる。
【００６４】
図８は、単にカテゴリ出力ユニット３７によってカテゴリが出力されるだけでなく、データ入力ユニット２０によって入力されたデータを受け取るデータ・ルータ３９を備えた図７の実施形態の拡張形態（第７実施形態）である。入力データの経路指定を制御するために、特定されたカテゴリを含むカテゴライザ・ユニット３６の出力がデータ・ルータ３９に入力される。従って、たとえば入力データが特定の主題分野のテキストを含む場合、それをある主題カテゴリに入るものとして識別し、そのデータをそれに応じて経路指定し、たとえば特定の記憶場所に記憶することができる。従って、この実施形態は、文書などのデータを自動的に分類する方法を提供する。具体的には、これによって、光学式文字認識された文書を文書の内容の主題に応じて適切に記憶されるように自動的に分類する方法が提供される。
【００６５】
図９に、スイッチング・アクションを引き起こす本発明の他の実施形態（第８実施形態）を示す。この実施形態は、図６の実施形態と類似している。この実施形態では、記憶ユニット２２ｃには、記憶ユニット４０に記憶されているスイッチング命令を記述するスイッチング・アクション記述が記憶される。一時記憶ユニット２３ｄに、意味解析エンジン２１によるスイッチング・アクション記述の解析によって生成されたスイッチング・アクション記述の意味データが記憶される。
【００６６】
一致出力ユニット２９から一致が出力されると、スイッチング・アクション命令ジェネレータ４１が、記憶ユニット４０から適切なスイッチング命令を取り出すように制御され、それらの命令がスイッチング命令出力ユニット４２に出力される。
【００６７】
図１０に、この（第８）実施形態の物理的実施態様を示す。図１０に図示する装置は、プロセッサ５３と、メモリ５２と、表示装置５１と、キーボード５４とを含むコンピュータ装置５０で実施される。スイッチング・アクション命令がコンピュータ装置５０からインタフェース６０を介してスイッチング・ユニット７０に出力され、そこで、命令に従って装置８０、８１、８２、または８３のいずれかにスイッチを切り換えることによって、スイッチング・アクション命令が実施される。
【００６８】
従って、この実施形態は、コンピュータ装置による命令を実行させるために、ユーザがコンピュータ装置に命令を入力する方法を提供するものであることが明らかである。
【００６９】
入力データと参照データを解析し、意味データを突き合わせる方法について、以下に詳述する。
【００７０】
図１１は、本発明において入力データと参照データとの間の一致を判断する際に行われるステップ群を示す流れ図である。入力データまたは参照データは、自然言語の句、文、または一節のコンピュータ可読表現を含む。一般に、このような表現はテキストの形態をとる。
【００７１】
ステップＳ１で、突き合わせるデータが入力され、ステップＳ２でその入力データが意味解析エンジン２１によって解析されて意味データが生成される。この実施形態では入力データだけでなく参照データも解析され、それによってステップＳ２でそれぞれの意味データが生成される。
【００７２】
ステップＳ２における解析は構文解析プロセスを含み、このプロセスはこの実施形態では依存文法を使用するとする。辞書的意味表現と修飾情報を生成し、修飾情報から辞書的意味表現間の連結を生成して、どの辞書的意味表現がどの辞書的意味表現の意味を修飾するかを識別することができるパーサであれば、どのようなパーサでも使用することができる。そのようなパーサは、前述の英国特許GB-A-2269923号，欧州特許EP-A-0737928号、またはＴ．イェルヴィネンおよびＰ．タパナイネンによる「A Dependency Parser for English」と題する論文に記載されている形態のものとすることができる。パーサは、自然言語の句、文、または一節から、辞書的意味表現と意味修飾情報の形態の意味データを生成する。辞書的意味表現は、同じ意味を持つ語のセットの表現を含む。辞書的意味表現は、異なるタイプの意味を表す小分類に分類することができる。例えば、「copy」という意味表現は、「copy」（名詞または動詞），「copies」（名詞または動詞），「copying」（動詞），または「copied」（動詞），等のように、名詞および動詞の構文上の変形を表すことができる。また、「copier」および「copyist」という派生的変形も表すことができる。
【００７３】
辞書的意味表現のレベルは、語と意味表現との間の等価性を定義する、パーサ内で使用される表に依存する。辞書的意味表現は、最も単純な形態では、実際には語自体を表す。任意のレベルの辞書的意味表現が使用可能である。
【００７４】
辞書的意味表現間の連結によって、辞書的意味表現間の修飾関係が特定される。本発明に必要な最小限の情報は、修飾の方向、すなわち辞書的意味表現の連結された対のうち、どの対が修飾されているかである。
【００７５】
本発明のこの実施形態で使用するパーサについて以下に詳述する。このパーサは、コンピュータ上のプログラムとして実施され、関数型プログラミング言語（Haskell）によって実現された規則のセットによって定義される。パーサは、語が入力されるにつれてそれらの語に順次に作用し、意味データを順次に構築する。この実施形態で使用されるパーサは、連結の方向だけでなく連結のタイプも与える。連結のタイプには、たとえば主語、規制詞、目的語などの関係によってラベル付けされる。以下に示す表１に、パーサが辞書的意味表現のタイプと連結のタイプを関連付けるために参照する規則を示す。
【００７６】
【表１】
各カテゴリの語句例：
名詞的語句 − 例なし。他のいくつかのカテゴリの共通の特性を集めるのみ。
動詞的語句 − 例なし。他のいくつかのカテゴリの共通の特性を集めるのみ。
名詞 dog
代名詞 he
補文標識 that
関係代名詞 who
動詞 walk
繋合詞 is
助動詞Have have
助動詞Be be
法助動詞 will
形容詞 happy
動名詞 copying
受動態 broken
前置詞 with
To to
副詞 suddenly
接続詞N and
表１において、連結のタイプはカテゴリと修飾の方向によって示され、この修飾の方向は、修飾が左から右に行われることを示すIsか、または修飾が右から左に行われることを示すHasのいずれかである。この表は、形成される可能性のあるすべてのタイプの連結を示している。しかし、特定の連結が行われないようにする制約がある。
【００７７】
いくつかのタイプの制約を以下に示す。
【００７８】
必要条件
このタイプの制約は、特定のタイプの連結が形成されるためにある条件を満たすことを要求する。以下の表２に、表１の用語を使用して右側の意味表現のための品詞である動詞の語形に関する必要条件を示す。
【００７９】
【表２】
【００８０】
禁止連結
たとえばdog walked by a manという句の場合、Has主語連結とHas目的語連結の両方が形成されるのを回避するために、１つの連結のみが登録される。この場合、名詞「dog」と動詞「walked」の正しい連結は、Has目的であり、Has主語ではない。
【００８１】
動詞が受動形でない場合は、動詞は名詞を主語としてしかとることができない。「dog walked by a man」の例では、「dog」は目的語であり、主語ではない。
【００８２】
違法な連結
これは、語がすでにいくつかの連結を持っている場合に特定の連結が形成されるのを禁止するために使用される。たとえば、２つの連続した名詞の間には、IsNomNomという連結が形成され（たとえば、「dog basket」）、従って「dog」という語は「Is NomNom」という連結を有する。「is brown」という語が入力されて「dog basket is brown」という句を形成する場合、動詞「is」の主語はbasketであって「dog」ではない。従って、「dog」はすでにIs NomNom連結を持っているため、動詞「is」から名詞「dog」への連結は禁止される。以下の表３に違法な連結を禁止する規則を示す。
【００８３】
【表３】
【００８４】
必要な連結
このタイプの制約は、語へのある連結が形成されるためには、別のある連結がすでに存在していなければならないということを要求する。実施される唯一の制約は、名詞に対して右接続詞連結を形成する場合、左接続詞連結がすでに存在しなければならないというものである。
【００８５】
連結ブロック
このタイプの制約では、現行語が特定のタイプの連結を有する場合、その語はそれより前の語に戻る別の特定のタイプの連結を有することができない。たとえば、「give a dog a bone」という句では、「bone」という語は中間の規制詞「a」のために「dog」へのNomNom連結を形成することを禁止される。以下の表４に、ブロック連結の規則を示す。
【００８６】
【表４】
【００８７】
削られる連結
このタイプの制約は、語のカテゴリの前に戻る連結の可能性を制限するかまたは削る。このような制約は以下の２つある。
（１）現行語が動詞の場合、連結先のいかなる限定詞についても振り返らない（すなわち、その動詞の左側に戻らない）。
（２）現行語が助動詞Have，助動詞Be，または法助動詞の場合、いかなる名詞についても振り返らない。
【００８８】
従って、これらの制約は、表１の可能な連結を使用して形成される連結に影響を与える。
【００８９】
表１には、これらの制約を考慮に入れた、パーサからの出力である意味データが示されている。連結の方向はHasまたはIsによって示され、一般にIsというラベルが付けられた連結は左から右への連結であり、Hasというラベルの付けられた連結は右から左への連結であるが、誤りを防止するために、以下の表５に示す規則に従って連結の方向に修正を加える必要がある。
【００９０】
【表５】
【００９１】
これらの制約の適用後、表１の関係を使用して、１つが一致するまで表５に示す各規則を次々に試す。このようにして、表５に示す最初の７個の規則は、パーサから与えられた連結方向の修正が必要な例外を示している。
【００９２】
次に、図１１のプロセスはステップＳ３に進み、入力データと参照データの辞書的意味表現が対応付けされる。このプロセスは、入力データ内と参照データ内のどの辞書的意味表現の意味が等価であるかを判断するステップを含む。対応付けプロセスは、入力意味データの各辞書的意味表現を参照データの各辞書的意味表現と比較し、それによって等価性が見つかった場合にはそれらの間に連結を登録することによって行われ、突き合わせまたは対応付けされた辞書的意味表現の位置を示す表を作成し、記憶する。
【００９３】
どのような辞書的意味表現が対応付け可能（または等価）であるかを判断するために、対応付けのための規則のセットが参照可能である。この実施形態では、以下のカテゴリまたはタイプの辞書的意味表現が対応付け可能である。
【００９４】
名詞的語句
動詞的語句
名詞
副詞
形容詞
動詞
受動形
進行形
完了形
動名詞
以下のカテゴリまたはタイプの辞書的意味表現は対応付けできない。
【００９５】
限定詞
前置詞
強意語
代名詞
関係代名詞
所有代名詞
不変化詞
助動詞
補文標識
ｔｏ
繋合詞
否定詞
接続詞
仮定法
句読点
さらに、この実施形態では、入力データと参照データの突き合わせは、累算点数を求めることによって判断されるため、同じカテゴリの辞書的意味表現に与えられる点数は１．０であるのに対し、対応付け可能なカテゴリの辞書的意味表現の同等性に与えられる点数は０．３である。ただし、形容詞と動名詞、名詞と形容詞、および名詞と動名詞には、それぞれ１．０という点数が与えられる。
【００９６】
辞書的意味表現の品詞による対応付けの判断に加えて、類義語（たとえばanimalとbeast）、シソーラス関係（たとえばroseとflower）、および階層関係（被包摂語など、たとえばcopyとrepresentationまたはdocument、copierとoffice machineなど）に基づいて辞書的意味表現間に等価性を与えることもできる。また、辞書的意味表現は、屈折語形と派生語形を考慮に入れることができるが、辞書的意味表現がきわめて限定的で、これらを考慮に入れない場合、辞書的意味表現の対応付けは、そのような辞書的意味表現の対応付けを確実にするために、その代わりに語形論的語尾変化を考慮に入れることができる。そのような等価性関係を使用する辞書的意味表現の等価性には、０から１．０の間の点数を与えることができる。
【００９７】
各辞書的意味表現は、語のセットを表す。各語には、自然言語における出現頻度に応じた点数を割り当てることができる。従って、希にしか出現しない語には高い点数を割り当て、その語が入力データと参照データの両方に存在することが特定された場合、その高い点数を使用して入力データと参照データの間の一致の点数を高くすることができる。
【００９８】
対応付け時に考慮に入れることができる他の要素は意味階層であり、辞書的意味表現によって表される特定の語の間の等価性に点数を付けることができる。以下に、このような意味階層の例を２例示す。
例１
「car」と「automobile」との類似度 １．０
「car」と「lorry」との類似度 ０．８
「car」と「vehicle」との類似度 ０．６
「car」と「bicycle」との類似度 ０．３（vehicleを介して）
「car」と「train」との類似度 ０．１（vehicleを介して）
例２
「copier」と「duplicator」との類似度 ０．９
「copier」と「photocopier」との類似度 ０．９
「copier」と「office machine」との類似度 ０．７
対応付けプロセスの結果は、すべての対応付け可能な辞書的意味表現と、対応付けの点数とを示す表である。
【００９９】
図１２に、入力句「colour document copier」と記憶されている句「machinefor copying documents colour」の辞書的意味表現の対応付けを概略図で示す。図１２でわかるように、辞書的意味表現「colour」と「document」は、入力データと参照データの辞書的意味表現と厳密に対応付けし、入力意味表現「copier」は参照辞書的意味表現「copy」と派生語形等価性関係によって対応付けする。
【０１００】
図１２においては、辞書的意味表現の対応付けは双方向矢印で示され、辞書的意味表現間の連結は、一方向矢印で示されている。
【０１０１】
次に、図１１のプロセスはステップＳ４に進み、入力データ内の主要な（head）辞書的意味表現が選択され、対応付けデータを使用して対応付け参照データ内で等価な辞書的意味表現が特定される。入力データ内の主要な辞書的意味表現を特定するには、他の辞書的意味表現を修飾しない辞書的意味表現を特定する必要がある。これは、連結データの表を作成することによって可能となる。たとえば、図１２の上部に示されている入力データの場合、位置１、２、および３を語 colour document copier にそれぞれ割り当てることができ、以下に示す表６が作成される。
【０１０２】
【表６】
【０１０３】
主要な辞書的意味表現は、表３の左側欄に現れて右側欄には現れない位置、すなわち辞書的意味表現「copier」に対応する位置３にあるものとして識別可能である。図１２でわかるように入力データの主要な辞書的意味表現が「copier」であると特定されたため、対応付けデータを使用してこれを参照データ内の辞書的意味表現「copy」と対応付けさせることができる。対応付けデータは、入力データの辞書的意味表現と参照データの辞書的意味表現との間の多くの異なる対応付けを示すことがあるため、後述の突き合わせプロセスで１つ１つ試すことになる。
【０１０４】
次に、図１１のプロセスはステップＳ５に進み、入力データ内の主要な辞書的意味表現に連結された、対応付けされた辞書的意味表現を、パーサから出力された意味データの連結データから特定し、対応付けデータを使用して参照データ内の等価な辞書的意味表現を特定する。このプロセスを図１３Ａに示す。図１３Ａからわかるように、入力データ内の主要な辞書的意味表現「copier」は、参照データ内の辞書的意味表現「copy」と対応付けされ、パーサから出力された連結データを使用して入力データ内で連結された辞書的意味表現「document」が特定される。次に、参照データ内の等価な辞書的意味表現「document」が特定される。
【０１０５】
図１１のプロセスで、プロセスは次にステップＳ６に進み、辞書的意味表現の連結された対を比較して等価性を調べる。等価性の比較は、経路の等価性を定義する関係のセットに基づいて行われる。この実施形態で使用する等価性関係を以下の表７に示す。
【０１０６】
【表７】
【０１０７】
表７において、経路の等価性に点数を付ける。「任意の連結」という用語は、任意の数の連結を無条件に突き合わせ可能であることを意味する。すなわち、１つの連結に複数の連結を一致させることができ、それによって中間の意味表現がスキップされる。また、「主要語」という用語は、辞書的意味表現が主要な辞書的意味表現であることを示す。
【０１０８】
従って、表７の関係を使用して、ステップＳ７で経路が一致するか否か、すなわち一致の点数を判断することができる。点数がしきい値より大きい場合、たとえばゼロより大きい場合、図１１の流れ図でプロセスはステップＳ７からステップＳ８に進み、連結された辞書的意味表現を名目上、主要語とする。ステップＳ９で点数が累算される。これには、経路の点数を、対応付けされた辞書的意味表現の点数および特定の語を対応付けさせる点数などその他の点数と共に累算する必要がある。プロセスは次にステップＳ５に戻り、辞書的意味表現の対応付けされた対を特定し、経路を比較し、点数を累算するために、辞書的意味表現の連鎖連結された対をたどって再帰的に進む。
【０１０９】
図１３Ｂに、２番目のループのステップＳ５およびＳ６を示す。ここでは、辞書的意味表現「document」を名目上、主要語とし、入力データ内の連結された辞書的意味表現「colour」を特定する。対応付けデータから、これは参照データ内の辞書的意味表現「colour」と連結すると判断される。次に、比較ステップＳ６において、「colour document」の経路を「document in colour」の経路と比較する。図からわかるように、参照データ内の辞書的意味表現「document」と「colour」との間の経路は、直接的経路ではない。すなわち複数の連結が存在する。突き合わせプロセスは、存在する連結の数の相違を考慮に入れ、連結の数に応じて点数を付けることができる。すなわち、連結数が多い場合には点数が下がる。
【０１１０】
図１１のプロセスで一致が見つからなかった場合、または一致の点数がしきい値、たとえばゼロよりも低い場合、プロセスはステップＳ１０に進み、連結された辞書的意味表現構造内にブランチがあるか否かを判断し、プロセスはステップＳ１１に進み、ブランチが発生した辞書的意味表現を名目上、主要語とし、ステップＳ１２で突き合わせのための点数が累算される。次にプロセスは、ステップＳ５に戻り、ブランチの累算点数を求める。
【０１１１】
図１６に、主要な辞書的意味表現「copy」にブランチがある、連結された辞書的意味表現構造を示す。図１６に示す句が、入力データまたは参照データであったとすれば、各ブランチが入力データまたは参照データと突き合わせされ、各ブランチについて点数が累算され、この句の突き合わせの合計点数はブランチの累算点数の積（product）になる。
【０１１２】
ステップＳ１０ですべてのブランチが突き合わせされると、プロセスは図１１のステップＳ１３に進み、一致の累算結果が点数として出力される。次に、ステップＳ１４でこれを所定のパラメータのセット、たとえばしきい値と比較し、ステップＳ１５で一致結果が出力される。
【０１１３】
複数の累算点数を得るために参照データの複数セットについてステップＳ１からＳ１３までを実施することができる。次に、最高累算点数を有する参照データを、入力データの突き合わせ対象の参照データとして選択することができる。この一致はしきい値累算点数に達した場合、すなわち一致の質が十分である場合にのみ示されるという点で、この突き合わせに制約を加えることができる。
【０１１４】
辞書的意味表現の連結された対の経路の突き合わせは、連結のタイプおよび数、連結された対を含む辞書的意味表現のタイプなど、多くの異なる突き合わせ規則に依存することができる。
【０１１５】
より一般的には、突き合わせは、連結のタイプおよび数に関係なく、すべての特定された連結対を突き合わせることによって行うことができる。突き合わせは直接連結に限定するか、または同じタイプの連結の突き合わせにのみ限定することもできる。
【０１１６】
好ましい実施形態としては、間接的連結および連結タイプを考慮に入れた１組の規則を定義する１組の規則を使用する。
【０１１７】
ステップＳ５の経路突き合わせプロセスにおいては、意味のある意味表現のみを特定する。従って、重要でない意味表現、たとえば限定詞、強意語、前置詞、および代名詞は突き合わせプロセスでは使用しない。
【０１１８】
否定を考慮に入れるため、一致の終わりに、すなわち図１１のステップＳ７でそれ以上の一致が見つからないときに、参照意味データをさらに調べて否定を特定する。たとえば、入力データが「colour document copier」であり、参照データが「not a colour document copier」である場合、このプロセスでは「colour document copier」と一致するものを見つけ、そのさらに連結された辞書的意味表現を特定することができ、既知の否定辞書的意味表現と比較して累算点数を下げるか、または一致がないことを示すことができる。
【０１１９】
辞書的意味表現の連結された対間の等価性を定義する関係のセットを使用することによって、入力データと参照データの意味の正確な突き合わせが可能になる。たとえば図１４に、参照データ「document in colour」と付き合わせる「colour document」を含む入力データを示す。「document in colour」間の単一の連結と、中間の辞書的意味表現「in」との複数の連結とを等価とすることによって、入力データを参照データと一致させることができる。
【０１２０】
図１５Ａおよび図１５Ｂに、この形態の意味突き合わせの感度を示す。入力データ「software design」を参照データ「design of software」と付き合わせる場合、中間の辞書的意味表現「of」との複数の連結があるために、一致を見つけることができる。しかし、図１５Ａに示す入力データ「design software」と、図１５Ｂに示す参照データ「design of software」では修飾方向が異なるため、一致は見つからない。
【０１２１】
図２から図１０に示す実施形態を参照して説明したように、突き合わせ操作を行った後に、一致の結果を多くの異なる用途に使用することができる。最も単純な用途は、たとえばコンピュータ命令など、アクションを引き起こすことである。しかし、累算点数を使用して入力データと参照データとの一致を判断する場合、突き合わせの結果が単に入力データと複数セットの参照データとの突き合わせの最善の一致を特定することであったり、１セットの参照データしかない場合に一致があるか否かを示すことが必ずしも望ましいとは限らない。突き合わせプロセスの結果としては、ある程度の一致が見つかった複数セットの参照データを特定し、それと共にその一致の程度、すなわち累算点数を示すことが望ましい場合もある。１セットの参照データしかない場合としては、結果が単に、一致が良好な一致である尤度を示す標識となる累算点数であることもある。
【０１２２】
上述した実施形態の説明によれば、本発明は、機械を特定の方式で動作させるために、ユーザが自然言語の句、文、または一節を表すデータを入力可能とする、はるかに単純なユーザ・インタフェースを提供することが明らかであろう。このような技法は、取り出す情報自体、または索引データについて検索を行う、データベースからの情報検索に対して特に有用である。本発明は、装置の動作を制御するためにコマンドを入力するどのような装置にも適用される。そのような装置では、自然言語のコマンド句を表す参照データのセットを記憶しておき、それによって、ユーザが自然言語のコマンド句を入力すると、対応する命令を実行することができるように、本発明の突き合わせプロセスを使用して両者を付き合わせることができる。
【０１２３】
以上、本発明について特定の実施形態を参照しながら説明したが、本発明はこれらの特定の実施形態には限定されず、当業者であれば、本発明の範囲内で変更を加えることが可能であろう。たとえば、上記の実施形態で、辞書的意味表現を語のセットを表すもの、すなわち一般的な意味を定義するものであると説明したが、辞書的意味表現は語自体を含むこともできる。また、上記の実施形態では、対応付けの方法、すなわち辞書的意味表現間の等価性を見つける方法を、経路の突き合わせとは別個の、それに先立つプロセスとして説明したが、このプロセスは一緒に行うこともできる。さらに、本発明は、意味表現とそれらの間の修飾関係とを求めるために解析可能な任意の自然言語として表すことができるデータに適用される。さらに、本発明における意味データの生成は、意味表現と修飾関係を判断する任意のパーサによって行うことができる。このようなパーサの多くは周知であり、意味表現と修飾関係を直接生成する依存パーサである。しかしながら、本発明は、意味データを形成するためにそのようなパーサを使用することに限定されるものではない。
【０１２４】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、自然言語の句、文、または一節を表す入力データを入力して、効率的かつ正確な方式によって意味解析を行って自然言語の句、文、または一節を表す参照データと突き合わせることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の一実施形態におけるハードウェア構成を示す概略図、
【図２】 本発明に係る第１実施形態を示す概略図、
【図３】 本発明に係る第２実施形態を示す概略図、
【図４】 本発明に係る第３実施形態を示す概略図、
【図５】 本発明に係る第４実施形態を示す概略図、
【図６】 本発明に係る第５実施形態を示す概略図、
【図７】 本発明に係る第６実施形態を示す概略図、
【図８】 本発明に係る第７実施形態を示す概略図、
【図９】 本発明に係る第８実施形態を示す概略図、
【図１０】 本発明に係る第８実施形態におけるハードウェア構成を示す図、
【図１１】 本発明の一実施形態における動作を示す流れ図、
【図１２】 図１１に示す方法の対応付けステップを示す図、
【図１３Ａ】 再帰的突き合わせプロセスを示す図、
【図１３Ｂ】 再帰的突き合わせプロセスを示す図、
【図１４】 多重連結のある連結の突き合わせを示す図、
【図１５Ａ】 突き合わせプロセスの感度を示す図、
【図１５Ｂ】 突き合わせプロセスの感度を示す図、
【図１６】 分岐した依存関係文法構造を示す図、である。
【発明の属する技術分野】
本発明は自然言語を処理する自然言語処理装置及びその方法、及び自然言語認識装置に関し、特に、入力された自然言語を、その意味を考慮して参照自然言語と突き合わせる自然言語処理装置及びその方法、及び自然言語認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
その操作がますます複雑化しているコンピュータおよびデータ処理装置の絶え間ない進歩に伴い、ユーザ・インタフェースを簡略化して、直観的に使用することを可能としてユーザの必要とする訓練を減らした、より「ユーザ・フレンドリ」なインタフェースが望まれている。
【０００３】
ユーザがコンピュータまたはデータ処理装置において何らかの操作を行いたい場合、ユーザは命令を入力する必要がある。例えば欧州特許EP-A-0118187号に開示されているように、命令を入力する方法として自然言語を使用することが、従来より研究されてきた。
【０００４】
単にキーワードを入力するのではなくて自然言語を使用する場合、入力された自然言語命令の意味を判断する必要がある。自然言語の入力命令の意味は、たとえば英国特許GB-A-2269923号および欧州特許EP-A-0737928号に開示されているように、パーサ（parser）を使用して判断することができる。
【０００５】
英国特許GB-A-2269923号および欧州特許EP-A-0737928号（その内容は本明細書において参照される）では、依存性文法（dependency grammar）と呼ばれる特定の形態の文法を使用してオペレーションの解析を行う、特定の形態のパーサが開示されている。このような依存性パーサの他の例は、「A Dependency Parser for English」（Technical Reports, No. TR-1,ヘルシンキ大学一般言語学部、1997年3月、Ｔ．イェルヴィネン（Jarvinen）およびＰ．タパナイネン（Tapanainen）および「A Nonprojective Dependency Parser」（P.TapanainenおよびT. Jarvinen, 第５回Applied Natural Langurage Processing会議議事録、ワシントンDC、1997年4月、Association for Computational Linguistics）で開示されており、その内容は本明細書において参照される。依存性パーサは、自然言語を解析して語の意味表現を含む意味データを生成し、それらを連結する。この連結は、どの意味表現によって他の意味表現の意味が修飾されるかを示し、連結と連結のタイプは自然言語の文法を考慮して判断される。
【０００６】
従って、自然言語を使用した命令が装置に入力されると、パーサを使用して意味表現構造を判断することができる。その後、装置がどの命令を実行すべきかを解釈するために、意味データが、自然言語の句、文、または一節を表す１セットまたは複数セットの参照データと比較される。この比較によって、入力命令の意味が参照データのうちのいずれかと一致するか否かを判断することができる。意味の一致が見つかった場合、装置はそれに応じて応答することができる。
【０００７】
たとえば、装置が照明のスイッチングを制御する場合、入力命令が「２階の照明を消す」というものであれば、照明を消すためにそれと突き合わせる必要のある参照句は、「２階のスイッチをオフにする」というものである。それぞれの句で語（word）及びシンタックス（syntax）が異なるため、単純な語の突き合わせ（word matching）操作は成功しない。しかし、この２つの句の意味を解析すれば、意味を突き合わせることができる。このような問題が生じる他の分野として、データベース検索の分野がある。一般には、データベースはキーワードを使用して検索されるが、意味解析と意味突き合わせを併用することによって、データベース検索の確度を大幅に向上させることができる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、英国特許GB-A-2269923号および欧州特許EP-A-0737928号においては、自然言語の入力命令に応答する方法として、入力命令を解析し、次に知識ベース推論プログラムを適用する必要がある。しかしこの技法は、事実のセットを有する知識ベースを使用しなければならないという点で限界があった。
【０００９】
自然言語の句を突き合わせる他の方法としては、Ｃ．シュワルツ（Schwarz）による「Automatic Syntactic Analysis of Free Text」（Joural of the American Society for Information Science, 1990年9月,408〜417ページ）と題する論文で開示されている。シュワルツによって開示されているこの技法では、突き合わせる自然言語の一節内の名詞句を識別し、それらを選択して解析する。解析された名詞句は、意味表現構造が標準または共通の依存性構造に合うように正規化される。次に、同じ経路またはノードを特定するために、正規化された意味表現の単純な比較によって名詞句突き合わせを行う。
【００１０】
この句突き合わせ技法は、意味表現構造を突き合わせることができる利点があるが、名詞句しか突き合わせることができないという欠点がある。さらに、正規化プロセスは複雑であり、情報の損失、すなわち意味の歪曲が生じる可能性があった。
【００１１】
本発明は上記問題を解決するためになされたものであり、自然言語の句、文、または一節を表す入力データを入力し、従来開示されているものより効率的かつ正確な方式で意味解析を使用して自然言語の句、文、または一節を表す参照データと突き合わせることを可能とする、自然言語処理装置およびその方法、及び自然言語認識装置を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するための一態様として、本発明は、装置に操作を実行させるために、自然言語を表すデータをユーザが入力することができるようにするユーザ・インタフェースを提供する方法および装置を提供する。このような操作は、たとえば、データの検索、入力データのルーティング、入力データの意味によって与えられた命令の実行を含む。装置へのデータの入力は、音声認識によりテキスト・データが生成される発話、テキスト・データが生成される文書の光学式文字認識、テキスト・データの単純な入力、遠隔装置からのテキスト・データの転送などのいくつかの方法のいずれかで行うことができる。
【００１３】
入力データを解析し、自然言語の文法を考慮して、辞書的意味表現（lexical meaning representations）およびそれらの間の連結（link）としてコンピュータ使用可能な形態に構造化された意味データを生成する。連結は、辞書的意味表現のうちのどの表現によって他の辞書的意味表現が修飾されるかを示す。従って、本発明は依存性パーサを使用して実施されることが好ましい。しかし、本発明はそのような形態のパーサには限定されず、修飾関係を導き出すことができる任意のパーサを使用することができる。
【００１４】
次に、入力データの意味データを参照データの意味データと比較する。参照データの意味データは、記憶されている参照データから比較のたびに決定するか、または参照データの意味データを事前に決定し、いつでも比較できるように記憶しておくこともできる。
【００１５】
比較は、他の辞書的意味表現を修飾しない主要な辞書的意味表現から始めて、辞書的意味表現のうちの少なくとも１つと、連結された辞書的意味表現と、連結との間の等価性を定義する関係のセットに従って、等価の連結によって連結された入力データと参照データの意味データ内の等価の辞書的意味表現を判断することによって行われる。従って、これらの関係が、等価性の判断を可能にするための規則を定義する。このプロセスは、入力データと参照データについて辞書的意味表現の連鎖に沿って等価性を漸進的または再帰的に判断する、漸進プロセスまたは再帰的プロセスである。この連鎖は、どの辞書的意味表現が他の辞書的意味表現を修飾するか、または修飾されるかを識別する連結によって連続して連結された複数の辞書的意味表現を含む。多くの異なる等価性規則を使用することができ、それらの規則の形態は、文法と、入力データと参照データとの間に必要な突き合わせの確度とに依存する。
【００１６】
この装置は、入力データと参照データとの間の等価性の度合いに応じて、操作、たとえば、入力データと参照データの意味とが一致するかどうか、あるいはどの程度一致するかの判断や、入力データと意味の等価性が最も高い参照データのセットの特定を行うことができ、その結果の操作は、画面上への一致結果の表示や、入力データの意味に最もよく一致する参照データに応答する命令の実施とすることができる。
【００１７】
従って、本発明のこの態様によると、入力意味データの主要な辞書的意味表現を特定し、連鎖連結された辞書的意味表現内の等価性を再帰的に判断することによって、従来技術に比べて計算量の少ない、より汎用的で正確な突き合わせ技法が得られる。
【００１８】
本発明の他の態様によると、機械実行可能命令を生成する方法であって、
自然言語の句、文、一節を表すデータを入力するステップと、
前記入力データを解析し、自然言語の文法を考慮して辞書的意味表現およびそれらの間の連結としてコンピュータ使用可能形態で構造化された意味データを生成するステップであって、前記連結が前記辞書的意味表現のうちのどの表現が該辞書的意味表現の他の表現を修飾するかを示すステップと、
辞書的意味表現のうちの少なくとも１つの辞書的意味表現と、連結された辞書的意味表現と、連結との間の等価性を定義する関係のセットに従って、前記入力データの前記意味データ内の前記辞書的意味表現のうちの他の前記辞書的意味表現を修飾しない主要な辞書的意味表現から始まって、等価の連結によって連結された前記入力データと参照データの意味データ内の等価の辞書的意味表現を判断することによって前記入力データの意味データを参照データの意味データと比較するステップと、
前記比較ステップの結果に応じて機械実行可能命令を生成するステップとを含む方法が提供される。
【００１９】
本発明のこの態様は、機械実行可能命令を生成する装置であって、
自然言語の句、文、または一節を表すデータを入力する入力手段と、
前記入力データを解析し、自然言語の文法を考慮して辞書的意味表現およびそれらの間の連結としてコンピュータ使用可能形態で構造化された意味データを生成する解析手段であって、前記連結が前記辞書的意味表現のうちのどの表現が該辞書的意味表現の他の表現を修飾するかを示す解析手段と、
辞書的意味表現のうちの少なくとも１つの辞書的意味表現と、連結された辞書的意味表現と、連結との間の等価性を定義する関係のセットに従って、前記入力データの前記意味データ内の前記辞書的意味表現のうちの他の前記辞書的意味表現を修飾しない主要な辞書的意味表現から始まって、等価の連結によって連結された前記入力データと参照データの意味データ内の等価の辞書的意味表現を判断することによって前記入力データの意味データを参照データの意味データと比較する比較手段と、
前記比較手段の結果に応じて機械実行可能命令を生成する生成手段とを含む装置も提供する。
【００２０】
本発明のこの態様では、自然言語の入力テキストから機械実行可能命令を生成することができる。これによって、便利なユーザ・インタフェースが得られ、それによってユーザは特定の標準命令を修得する必要がなく、直観的に正しいが参照テキストの句と厳密には一致しないこともある命令を使用することができる。
【００２１】
辞書的意味表現は、語のセットを表す。このような語のセットは、複数の異なる品詞を含むことができ、ある概念を意味するとみなせる語の任意のセットを含むことができる。
【００２２】
連結は、連結された辞書的意味表現間の修飾関係を定義することができる。連結は、辞書的意味表現の意味関係を示すか、または規制詞を含むか、あるいはその両方とすることができる。
【００２３】
一実施形態では、比較ステップは、入力データの意味データ内の第１の辞書的意味表現を特定するステップと、参照データの意味データ内のそれに対応する第１の辞書的意味表現を特定するステップと、第１の辞書的意味表現を修飾する第２の辞書的意味表現を特定するステップと、参照データの意味データ内の前記特定された対応する第１の辞書的意味表現に連結された対応する第２の辞書的意味表現を特定するステップと、関係のセットに従って入力データと参照データの意味データ内の連結された第１および第２の辞書的意味表現の等価性を判断するステップと、等価性が検出された場合、等価性が検出されなくなるまで各ｎ番目の辞書的意味表現を修飾する各（ｎ＋１）番目の辞書的意味表現について特定ステップと判断ステップとを繰り返すステップとを含む。
【００２４】
連結された辞書的意味表現を比較する一実施形態では、入力意味データ内と参照意味データ内で等価の辞書的意味表現を特定し、それらの間に接続を登録する。次に、辞書的意味表現の連結された対を特定するステップは、入力意味データと参照意味データとの間に登録された接続があり、それらの間に等価連結がある辞書的意味表現を順次に特定するステップを含む。
【００２５】
生成される機械実行可能命令は、等価と判断された連結された辞書的意味表現の数に依存させることができる。たとえば、一致を登録することができるのは、入力意味データ内の連結された辞書的意味表現のすべてが、参照意味データ内の等価な連結された辞書的意味表現を持つ場合のみとすることができる。あるいは、突き合わせをトリガするように、等価とされた連結された辞書的意味表現のしきい数値を選定することができる。
【００２６】
一実施形態では、関係のセットによって等価性に点数を与え、高い点数は一致度が良いことを示し、低い点数は一致度が悪いことを示す。次に、連結された辞書的意味表現の等価性を累算点として判断し、一致はこの累算点に依存する。あるいは、一致度が悪い場合は一致度が良い場合に比べて高いペナルティが蓄積され、従って良好な一致度は累算ペナルティ点数が低いことによって示される。
【００２７】
点数は、多くの異なる関係について与えることができる。たとえば、特定の辞書的意味表現の出現に点数を与えることができる。すなわち、あまり弁別的でない辞書的意味表現は、より弁別的な辞書的意味表現よりも高い点数を有する。特定の辞書的意味表現の弁別性は出現頻度およびその他の要素から判断することができる。たとえば、画像を検索するために使用される一実施形態では、「ピクチャ」および「画像」という語は、この応用分野ではよく用いられる語であるためあまり弁別的ではない。しかし、一般的な言語用法では、これらの語は特に頻出する語ではない。
【００２８】
辞書的意味表現は、割り当てられた意味を有する、可能な語のセットを含む。各辞書的意味表現は、下位辞書的意味表現、すなわちより具体的な辞書的意味に分けることができ、さらにそれを特定の語に分けることができる。さらに、辞書的意味表現内に入る語のセット内の語のグループを異なるタイプ、たとえば品詞に分けることができる。下位辞書的意味またはタイプの出現にも、応用分野またはその他の何らかの要素を考慮して、その出現頻度に応じて特定の点数を与えることができる。
【００２９】
関係のセットに、各辞書的意味表現のタイプの等価性について点数を与えることもできる。たとえば、入力意味データと参照意味データに同じ辞書的意味表現が現れることがあるが、入力意味データの場合、タイプは動詞を含むのに対し、参照意味データではタイプは名詞を含むことがある。辞書的意味表現は同じでも、両者は異なる品詞から派生しているため、等価性の点数はそれに応じて下がることがある。
【００３０】
関係のセットには、辞書的意味表現間の連結のタイプの等価性について点数を付けることもできる。連結のタイプは、連結の両端を形成する辞書的意味表現の対と、自然言語の文法とに依存する。関係は、１つまたは多重連結を、１つまたは複数の中間の辞書的意味表現を飛び越える連結と等価であると定義することができる。このような等価性が与えられた場合、等価性の点数は下がる。点数の低下は多重連結内の連結数に依存することがある。
【００３１】
正確な突き合わせになるように保証するため、一実施形態では、この方法は、入力データ内と参照データ内にある否定も考慮に入れる。否定を、参照データの意味データ内の等価と判断された、連結された辞書的意味表現に連結された辞書的意味表現内で検出し、否定が検出された場合は累算点数を下げる。
【００３２】
示差的な内容のない入力データおよび参照データの意味データ内の辞書的意味表現は、等価性の判断には使用しないことが好ましい。たとえば、そのような辞書的意味表現は、前置詞、代名詞、強意語、および限定詞を含む。
【００３３】
辞書的意味表現構造がブランチを含む場合、すなわち入力データおよび／または参照データの意味データの辞書的意味表現が複数の他の辞書的意味表現によって修飾される場合、連鎖連結された辞書的意味表現の等価性を各ブランチごとに次々に判断し、累算点数を使用する場合は、等価性の最終点数としてブランチの点数の積を求める。
【００３４】
他の態様によると、本発明は、コンピュータ使用可能形態のデータを認識する方法であって、自然言語の句、文、または一節を表すデータを入力するステップと、前記入力データを解析し、自然言語の文法を考慮して辞書的意味表現およびそれらの間の連結としてコンピュータ使用可能形態で構造化された意味データを生成するステップであって、前記連結が前記辞書的意味表現のうちのどの表現が該辞書的意味表現の他の表現を修飾するかを示すステップと、前記入力データの意味データ内の主要な辞書的意味表現から始まり、辞書的意味表現のうちの少なくとも１つの辞書的意味表現と、連結された辞書的意味表現と、連結との間の等価性を定義する関係のセットに従って、前記入力データと参照データの意味データ内の辞書的意味表現の等価な連鎖連結された対を繰り返し判断することによって、前記入力データの意味データを参照データの意味データと比較するステップと、前記比較の結果に従って前記入力データの意味データを認識するステップとを含む方法を提供する。
【００３５】
本発明のこの態様は、自然言語の句、文、または一節を表すデータを入力する入力手段と、前記入力データを解析し、自然言語の文法を考慮して辞書的意味表現およびそれらの間の連結としてコンピュータ使用可能形態で構造化された意味データを生成する解析手段であって、前記連結が前記辞書的意味表現のうちのどの表現が該辞書的意味表現の他の表現を修飾するかを示す解析手段と、前記入力データの意味データ内の主要な辞書的意味表現から始まり、辞書的意味表現のうちの少なくとも１つの辞書的意味表現と、連結された辞書的意味表現と、連結との間の等価性を定義する関係のセットに従って、前記入力データと参照データの意味データ内の辞書的意味表現の等価な連鎖連結された対を繰り返し判断することによって、前記入力データの意味データを参照データの意味データと比較する比較手段と、前記比較の結果に従って前記入力データの意味データを認識する認識手段とを含む認識装置も提供する。
【００３６】
本発明のこの態様では、入力データは、その意味を判断し、その意味を参照データの意味と比較することによって認識される。
【００３７】
一実施形態では、入力データの意味データを、参照データの複数のセットと比較し、認識ステップは、意味データが入力データの意味データと最もよく一致する参照データのセットを特定するステップを含む。
【００３８】
一実施形態では、辞書的意味表現の等価な連鎖連結された対を判断するステップが、入力データと参照データの意味データ内の等価な辞書的意味表現を特定する初期ステップと、特定された等価な辞書的意味表現間の等価性を登録するステップとを含み、辞書的意味表現の等価な連鎖連結された対が、登録された等価性と、前記連結と、関係の前記セットとを使用して判断される。
【００３９】
本発明の他の態様によると、自然言語の句、文、または一節を表す入力データを、自然言語の句、文、または一節を表す参照データの１つまたは複数のセットと突き合わせる装置であって、入力データと参照データを入力する入力手段と、前記入力データと前記参照データとを解析し、自然言語の文法を考慮して辞書的意味表現およびそれらの間の連結としてそれぞれ構造化された入力意味データと出力意味データとを生成する解析手段であって、前記連結が前記辞書的意味表現のうちのどの表現が該辞書的意味表現の他の表現を修飾するかを示す解析手段と、他の辞書的意味表現を修飾しない前記入力意味データ内の主要な辞書的意味表現と前記参照意味データ内の等価な辞書的意味表現とを特定し、前記主要な辞書的意味表現またはそれと等価な表現にそれぞれ連鎖連結された前記入力意味データ内および前記参照意味データ内の等価な辞書的意味表現を判断することによって前記入力意味データと前記参照意味データとを比較する比較手段であって、等価性が辞書的意味表現のうちの少なくとも１つの辞書的意味表現と、辞書的意味表現の連結された対と、連結との間の等価性を定義する関係のセットを使用して判断される比較手段と、前記比較手段の出力に基づいて、前記入力データと前記参照データまたは参照データの各セットとの間の一致を判断する突き合わせ手段とを含む装置が提供される。
【００４０】
また本発明のこの態様によると、自然言語の句、文、または一節を表す入力データを自然言語の句、文、または一節を表す参照データの１つまたは複数のセットとを突き合わせる方法であって、前記入力データと前記参照データとを解析し、自然言語の文法を考慮して辞書的意味表現およびそれらの間の連結としてそれぞれ構造化された入力意味データと出力意味データとを生成するステップであって、前記連結が前記辞書的意味表現のうちのどの表現が該辞書的意味表現の他の表現を修飾するかを示す解析ステップと、他の辞書的意味表現を修飾しない前記入力意味データ内の主要な辞書的意味表現を特定し、前記参照意味データ内の等価な辞書的意味表現を特定し、前記主要な辞書的意味表現またはそれと等価な表現にそれぞれ連鎖連結された前記入力意味データ内および前記参照意味データ内の等価な辞書的意味表現を判断することによって前記入力意味データと前記参照意味データとを比較するステップであって、等価性が辞書的意味表現のうちの少なくとも１つの辞書的意味表現と、辞書的意味表現の連結された対と、連結との間の等価性を定義する関係のセットを使用して判断される比較ステップと、前記比較手段の出力に基づいて、前記入力データと前記参照データまたは参照データの各セットとの間の一致を判断するステップとを含む方法が提供される。
【００４１】
本発明のこの態様では、入力データの意味と参照データの１つまたは複数のセットの意味との間の一致が判断される。
【００４２】
入力意味データと参照意味データとの間で一致を見つけることができるのは、特定の数、たとえば全部またはしきい数値の連結された辞書的意味表現が入力意味データ内と参照意味データ内で等価であると判断された場合である。あるいは、累算点数を使用する場合は、特定のしきい値累算点数に達したときに一致を特定することができるか、または最高累算点数に関連づけられた参照データの１つまたは複数のセットを１つまたは複数の最善の一致として選択することができる。ペナルティ点数を使用する他の実施形態では、等価な辞書的意味表現間の低い一致度に良好な一致度よりも高いペナルティ点数を割り当てる場合、累算ペナルティ点数から導き出された最低ペナルティ点数を有する一致を選定することができる。
【００４３】
一致の結果は、累算確率に従ってランク付けされた参照データの１つまたは複数のセットの識別情報の表示とすることができる。たとえば、データベースを検索する場合で、照会がたとえば要約を含むキーと一致する場合、取り出される情報または表示される情報は、参照データに関連づけられた情報を含む。このような情報は、標題または書誌情報を含むことができる。または、参照データがたとえば画像の記述を含む場合は、取り出される情報は画像自体、またはそのファイル名などの画像に関する情報を含むことができる。
【００４４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る一実施形態について、添付図面を参照して説明する。
【００４５】
図１に、入力データが入力されるとそれを表示する表示装置１０を備えたコンピュータ装置を含む本発明の一実施形態のハードウェアを示す。プロセッサ１１が、解析（analyser）エンジン１１ａと、対応付け（alignment）エンジン１１ｂと、突き合わせ（matching）エンジン１１ｃとを含む。また、従来のファームウェア、すなわちＢＩＯＳなどを記憶するための読取り専用メモリ（ＲＯＭ）１２を備え、プロセッサ１１が使用するための作業メモリとしてランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）１３を備える。データを入力することができるようにするために、ユーザがこの装置とのインタフェースをとる際に操作されるキーボード１７を備える。この実施形態では入力装置としてキーボードが示されているが、たとえば、音声認識インタフェースや光学式文字認識インタフェース、装置にデータを入力するための外部装置とのインタフェースなど、自然言語を表すデータを入力する他の任意の手段を使用することができる。
【００４６】
また、プロセッサ１１が本発明を実施するために使用するプログラムを記憶するプログラム記憶装置１５を備える。この記憶装置１５は、固定磁気「ハード」ディスク、光ディスク、磁気テープ・ドライブ、プログラム可能読取り専用メモリ、取り外し可能磁気「フロッピィ」ディスクなどの任意の従来の形態を採ることができる。
【００４７】
また、入力データと突き合わせる参照データを記憶する参照データ記憶装置１６を備える。また、参照データを外部装置から、たとえばローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）またはインターネットを介して取り出すことができるように、通信インタフェース１８を備える。従って、通信インタフェース１８は、参照データ記憶装置１６に加えて、またはその代替として備えることができる。
【００４８】
この装置の要素はすべて、通信／データバス１４を介して相互接続され、それらの間で制御信号とデータを受渡しすることができるようになっている。
【００４９】
従って、本発明はプログラム式コンピュータとして実施可能であり、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されたコンピュータ・プログラムとして実施可能である。このような記憶媒体は、光ディスク、磁気ディスクまたはテープ、あるいはプログラム可能読取り専用メモリ（ＰＲＯＭ）などの電子メモリ装置など、任意の従来の記憶媒体を含むことができる。コンピュータ・プログラムはコード化信号として、たとえばインターネットを介してコードをダウンロードすることによって入手可能であるため、本発明は、後述する方法を実行するようにプロセッサを制御するプロセッサ実施可能命令を伝えるコード化信号として、実施することもできる。
【００５０】
図２は、自然言語の句、文、または一節を表すデータがデータ入力ユニット２０によって意味解析エンジン２１に入力される本発明の第１の実施形態を示す略図である。この実施形態では、検索する自然言語の句、文、または一節を表す参照データを記憶する記憶ユニット２２を備える。この記憶ユニット２２には通常、入力データと突き合わせる参照データの複数のセットが入れられる。記憶ユニット２２内のデータは、意味解析エンジン２１に入力され、それによって、検索するデータの意味データが生成されて一時記憶ユニット２３に入力され、入力データの意味データが生成されて一時記憶ユニット２４に入力される。
【００５１】
一時記憶ユニット２３および２４からの意味データは次に、意味データ内の等価な辞書的意味表現（lexical meaning representations）を判断し、それらの間の連結を登録するために、対応付けエンジン２５に読み込まれる。この実施形態では、どの辞書的意味表現が等価であり、従って対応付け(align)可能であるかを示すデータを記憶するために、対応付けデータ記憶ユニット３０を備える。このデータは、対応付けエンジン２５に入力され、等価性の判断と連結の登録を可能にする。登録された連結は、一時記憶ユニット２６内に対応付けデータとして記憶され、このデータは次に、一時記憶ユニット２３および２４からの意味データと共に突き合わせエンジン２７に渡される。等価性関係を記憶する等価性データ記憶ユニット２８がさらに備えられている。これらの等価性関係は突き合わせエンジン２７に入力され、突き合わせエンジン２７は入力データと参照データの意味データ間の一致を判断し、該判断結果は一致の結果を出力する一致出力ユニット２９に渡される。
【００５２】
この実施形態では、対応付けエンジン２５と突き合わせエンジン２７が別々のものとして示され、対応付けエンジン２５で意味表現を対応付けする第１のステップを行い、次に突き合わせエンジン２７で辞書的意味表現の連結の等価性を判断する第２のステップを行うが、これらの機能は、単一のユニットで１つのプロセスでも等しく適切に行うことができる。
【００５３】
図２では、検索するデータが解析エンジン２１に入力されるため、データが入力されるたびに解析エンジン２１が参照データについて意味解析を行わなければならないようになっているが、これは必須ではない。図３に、検索するデータの意味データのための永続記憶ユニット２２ａがある本発明の第２の実施形態を示す。これにより、参照データを解析するために意味解析エンジン２１をリアルタイムで使用する必要がない。これは、初期段階またはセットアップ段階で行うことができる。従ってこの構成によれば、意味解析エンジン２１の必要計算量を少なくすることによって突き合わせを高速化することができる。しかし、参照データの内容が、全くではないにしてもあまり変化しない必要がある。従って、図２に示す実施形態は参照データが動的な場合に適するのに対し、図３に示す実施形態は参照データが静的であるか、または少なくとも記憶ユニット２２ａ内の意味データの更新頻度に比して静的な状況に適する。
【００５４】
図４に、図２に示す実施形態をデータ検索システムに組み込んだ本発明の他の実施形態（第３実施形態）を示す。装置の同様の構成については同様の参照番号によって示してあるため、図２に示す実施形態とこの実施形態との相違点についてのみ、説明する。
【００５５】
突き合わせ出力ユニット２９が、突き合わせエンジン２７によって行われた一致結果に応じて信号を生成する。これによって、入力意味データと参照意味データとの間で一致が見つかったデータを取り出すように指示するために検索ユニット３１が制御される。この信号に応答して、検索ユニット２１は記憶ユニット２２にアクセスし、そのデータを取り出してデータ出力ユニット３２に出力する。
【００５６】
本発明のこの実施形態は、入力データが自然言語より成り、記憶ユニット２２に記憶されたデータが複数のキー、すなわち自然言語の文書などのテキストのセットを含む、データ検索システムに適する。入力データと参照データのセットのうちの１つについて意味の一致が見つかると、検索ユニット３１が、その特定された参照データのセット、たとえば文書を出力のために取り出すように制御される。データ出力ユニット３２は、そのデータを、たとえば表示装置、プリンタ、または取り出されたデータを遠隔ユニットに伝達するための通信インタフェースに出力する等、いくつかの方法によって出力することができる。
【００５７】
図５に、記憶ユニット３３に記憶されている情報の索引データの形態で記憶ユニット２２ｂに検索データが記憶される、図４に修正を加えた実施形態（第４実施形態）を示す。索引データは、たとえば、記憶ユニット３３に記憶されている文書の要約、標題またはその他の書誌情報、あるいは記憶ユニット３３に記憶されている情報の説明、たとえば画像の内容の説明とすることができる。従って、このデータ検索システムの目的は、記憶ユニット２２ｂ内の索引データを取り出すことではなく、記憶ユニット３３から情報を取り出すことである。
【００５８】
一致出力ユニット２９から一致信号が出力されると、それによって検索ユニット３１ａが記憶ユニット２２ｂから索引データを取り出すように制御される。索引データには記憶ユニット３３ｂ内の必要な情報の場所を識別する情報が含まれている。この情報検索ユニット３１ａを使用することによって、索引データによって識別されている情報を記憶ユニット３３から取り出すことができ、それをデータ出力ユニット３２に出力することができる。この情報は次に、たとえばユーザのコンピュータ画面、プリンタ、または遠隔装置への出力など、いくつかの異なる方法によって出力できる。
【００５９】
図６に、コンピュータ実行可能命令を生成する装置内に図２の実施形態を組み込んだ、本発明の他の実施形態（第５実施形態）を示す。
【００６０】
この実施形態では、一致出力ユニット２９の出力は、命令の生成を制御するために命令生成ユニット３４に渡される。命令生成ユニットは記憶ユニット２２を参照する。記憶ユニット２２には、実行する操作の自然言語による説明の形の検索データだけでなく、生成する命令の識別情報も記憶されている。命令生成ユニットは、記憶ユニット２２を参照することによって生成する命令を識別し、それによって命令を生成し、それが命令出力ユニット３５に渡される。
【００６１】
従ってこの実施形態では、記憶ユニット２２は自然言語の一連の命令を、命令生成ユニット３４が解釈可能な、実行されるコンピュータ識別可能アクションと共に記憶する。
【００６２】
図７に、入力データが属するカテゴリを識別する本発明の他の実施形態（第６実施形態）を示す。この実施形態では、記憶ユニット２２ｃにはカテゴリ記述が記憶され、一時記憶ユニット２３ａには、記憶ユニット２２ｃからのカテゴリ記述の意味解析エンジン２１による解析後のカテゴリ記述の意味データが記憶される。記憶ユニット２２ｃには、カテゴリ・データ記憶ユニット３８に記憶されているカテゴリ・データの記述が記憶される。一致出力ユニット２９が一致を示すと、カテゴライザ・ユニット３６が制御されて、カテゴリ・データ記憶ユニット３８からカテゴリ・データを取り出し、それをカテゴリ出力ユニット３７に送る。
【００６３】
従って、本発明のこの実施形態では、データを分類またはカテゴリ化することができる。たとえば、カテゴリ出力ユニット３７は特定されたカテゴリを表示装置上に出力し、入力データが属するカテゴリをユーザに知らせることができる。
【００６４】
図８は、単にカテゴリ出力ユニット３７によってカテゴリが出力されるだけでなく、データ入力ユニット２０によって入力されたデータを受け取るデータ・ルータ３９を備えた図７の実施形態の拡張形態（第７実施形態）である。入力データの経路指定を制御するために、特定されたカテゴリを含むカテゴライザ・ユニット３６の出力がデータ・ルータ３９に入力される。従って、たとえば入力データが特定の主題分野のテキストを含む場合、それをある主題カテゴリに入るものとして識別し、そのデータをそれに応じて経路指定し、たとえば特定の記憶場所に記憶することができる。従って、この実施形態は、文書などのデータを自動的に分類する方法を提供する。具体的には、これによって、光学式文字認識された文書を文書の内容の主題に応じて適切に記憶されるように自動的に分類する方法が提供される。
【００６５】
図９に、スイッチング・アクションを引き起こす本発明の他の実施形態（第８実施形態）を示す。この実施形態は、図６の実施形態と類似している。この実施形態では、記憶ユニット２２ｃには、記憶ユニット４０に記憶されているスイッチング命令を記述するスイッチング・アクション記述が記憶される。一時記憶ユニット２３ｄに、意味解析エンジン２１によるスイッチング・アクション記述の解析によって生成されたスイッチング・アクション記述の意味データが記憶される。
【００６６】
一致出力ユニット２９から一致が出力されると、スイッチング・アクション命令ジェネレータ４１が、記憶ユニット４０から適切なスイッチング命令を取り出すように制御され、それらの命令がスイッチング命令出力ユニット４２に出力される。
【００６７】
図１０に、この（第８）実施形態の物理的実施態様を示す。図１０に図示する装置は、プロセッサ５３と、メモリ５２と、表示装置５１と、キーボード５４とを含むコンピュータ装置５０で実施される。スイッチング・アクション命令がコンピュータ装置５０からインタフェース６０を介してスイッチング・ユニット７０に出力され、そこで、命令に従って装置８０、８１、８２、または８３のいずれかにスイッチを切り換えることによって、スイッチング・アクション命令が実施される。
【００６８】
従って、この実施形態は、コンピュータ装置による命令を実行させるために、ユーザがコンピュータ装置に命令を入力する方法を提供するものであることが明らかである。
【００６９】
入力データと参照データを解析し、意味データを突き合わせる方法について、以下に詳述する。
【００７０】
図１１は、本発明において入力データと参照データとの間の一致を判断する際に行われるステップ群を示す流れ図である。入力データまたは参照データは、自然言語の句、文、または一節のコンピュータ可読表現を含む。一般に、このような表現はテキストの形態をとる。
【００７１】
ステップＳ１で、突き合わせるデータが入力され、ステップＳ２でその入力データが意味解析エンジン２１によって解析されて意味データが生成される。この実施形態では入力データだけでなく参照データも解析され、それによってステップＳ２でそれぞれの意味データが生成される。
【００７２】
ステップＳ２における解析は構文解析プロセスを含み、このプロセスはこの実施形態では依存文法を使用するとする。辞書的意味表現と修飾情報を生成し、修飾情報から辞書的意味表現間の連結を生成して、どの辞書的意味表現がどの辞書的意味表現の意味を修飾するかを識別することができるパーサであれば、どのようなパーサでも使用することができる。そのようなパーサは、前述の英国特許GB-A-2269923号，欧州特許EP-A-0737928号、またはＴ．イェルヴィネンおよびＰ．タパナイネンによる「A Dependency Parser for English」と題する論文に記載されている形態のものとすることができる。パーサは、自然言語の句、文、または一節から、辞書的意味表現と意味修飾情報の形態の意味データを生成する。辞書的意味表現は、同じ意味を持つ語のセットの表現を含む。辞書的意味表現は、異なるタイプの意味を表す小分類に分類することができる。例えば、「copy」という意味表現は、「copy」（名詞または動詞），「copies」（名詞または動詞），「copying」（動詞），または「copied」（動詞），等のように、名詞および動詞の構文上の変形を表すことができる。また、「copier」および「copyist」という派生的変形も表すことができる。
【００７３】
辞書的意味表現のレベルは、語と意味表現との間の等価性を定義する、パーサ内で使用される表に依存する。辞書的意味表現は、最も単純な形態では、実際には語自体を表す。任意のレベルの辞書的意味表現が使用可能である。
【００７４】
辞書的意味表現間の連結によって、辞書的意味表現間の修飾関係が特定される。本発明に必要な最小限の情報は、修飾の方向、すなわち辞書的意味表現の連結された対のうち、どの対が修飾されているかである。
【００７５】
本発明のこの実施形態で使用するパーサについて以下に詳述する。このパーサは、コンピュータ上のプログラムとして実施され、関数型プログラミング言語（Haskell）によって実現された規則のセットによって定義される。パーサは、語が入力されるにつれてそれらの語に順次に作用し、意味データを順次に構築する。この実施形態で使用されるパーサは、連結の方向だけでなく連結のタイプも与える。連結のタイプには、たとえば主語、規制詞、目的語などの関係によってラベル付けされる。以下に示す表１に、パーサが辞書的意味表現のタイプと連結のタイプを関連付けるために参照する規則を示す。
【００７６】
【表１】
名詞的語句 − 例なし。他のいくつかのカテゴリの共通の特性を集めるのみ。
動詞的語句 − 例なし。他のいくつかのカテゴリの共通の特性を集めるのみ。
名詞 dog
代名詞 he
補文標識 that
関係代名詞 who
動詞 walk
繋合詞 is
助動詞Have have
助動詞Be be
法助動詞 will
形容詞 happy
動名詞 copying
受動態 broken
前置詞 with
To to
副詞 suddenly
接続詞N and
表１において、連結のタイプはカテゴリと修飾の方向によって示され、この修飾の方向は、修飾が左から右に行われることを示すIsか、または修飾が右から左に行われることを示すHasのいずれかである。この表は、形成される可能性のあるすべてのタイプの連結を示している。しかし、特定の連結が行われないようにする制約がある。
【００７７】
いくつかのタイプの制約を以下に示す。
【００７８】
必要条件
このタイプの制約は、特定のタイプの連結が形成されるためにある条件を満たすことを要求する。以下の表２に、表１の用語を使用して右側の意味表現のための品詞である動詞の語形に関する必要条件を示す。
【００７９】
【表２】
禁止連結
たとえばdog walked by a manという句の場合、Has主語連結とHas目的語連結の両方が形成されるのを回避するために、１つの連結のみが登録される。この場合、名詞「dog」と動詞「walked」の正しい連結は、Has目的であり、Has主語ではない。
【００８１】
動詞が受動形でない場合は、動詞は名詞を主語としてしかとることができない。「dog walked by a man」の例では、「dog」は目的語であり、主語ではない。
【００８２】
違法な連結
これは、語がすでにいくつかの連結を持っている場合に特定の連結が形成されるのを禁止するために使用される。たとえば、２つの連続した名詞の間には、IsNomNomという連結が形成され（たとえば、「dog basket」）、従って「dog」という語は「Is NomNom」という連結を有する。「is brown」という語が入力されて「dog basket is brown」という句を形成する場合、動詞「is」の主語はbasketであって「dog」ではない。従って、「dog」はすでにIs NomNom連結を持っているため、動詞「is」から名詞「dog」への連結は禁止される。以下の表３に違法な連結を禁止する規則を示す。
【００８３】
【表３】
必要な連結
このタイプの制約は、語へのある連結が形成されるためには、別のある連結がすでに存在していなければならないということを要求する。実施される唯一の制約は、名詞に対して右接続詞連結を形成する場合、左接続詞連結がすでに存在しなければならないというものである。
【００８５】
連結ブロック
このタイプの制約では、現行語が特定のタイプの連結を有する場合、その語はそれより前の語に戻る別の特定のタイプの連結を有することができない。たとえば、「give a dog a bone」という句では、「bone」という語は中間の規制詞「a」のために「dog」へのNomNom連結を形成することを禁止される。以下の表４に、ブロック連結の規則を示す。
【００８６】
【表４】
削られる連結
このタイプの制約は、語のカテゴリの前に戻る連結の可能性を制限するかまたは削る。このような制約は以下の２つある。
（１）現行語が動詞の場合、連結先のいかなる限定詞についても振り返らない（すなわち、その動詞の左側に戻らない）。
（２）現行語が助動詞Have，助動詞Be，または法助動詞の場合、いかなる名詞についても振り返らない。
【００８８】
従って、これらの制約は、表１の可能な連結を使用して形成される連結に影響を与える。
【００８９】
表１には、これらの制約を考慮に入れた、パーサからの出力である意味データが示されている。連結の方向はHasまたはIsによって示され、一般にIsというラベルが付けられた連結は左から右への連結であり、Hasというラベルの付けられた連結は右から左への連結であるが、誤りを防止するために、以下の表５に示す規則に従って連結の方向に修正を加える必要がある。
【００９０】
【表５】
これらの制約の適用後、表１の関係を使用して、１つが一致するまで表５に示す各規則を次々に試す。このようにして、表５に示す最初の７個の規則は、パーサから与えられた連結方向の修正が必要な例外を示している。
【００９２】
次に、図１１のプロセスはステップＳ３に進み、入力データと参照データの辞書的意味表現が対応付けされる。このプロセスは、入力データ内と参照データ内のどの辞書的意味表現の意味が等価であるかを判断するステップを含む。対応付けプロセスは、入力意味データの各辞書的意味表現を参照データの各辞書的意味表現と比較し、それによって等価性が見つかった場合にはそれらの間に連結を登録することによって行われ、突き合わせまたは対応付けされた辞書的意味表現の位置を示す表を作成し、記憶する。
【００９３】
どのような辞書的意味表現が対応付け可能（または等価）であるかを判断するために、対応付けのための規則のセットが参照可能である。この実施形態では、以下のカテゴリまたはタイプの辞書的意味表現が対応付け可能である。
【００９４】
名詞的語句
動詞的語句
名詞
副詞
形容詞
動詞
受動形
進行形
完了形
動名詞
以下のカテゴリまたはタイプの辞書的意味表現は対応付けできない。
【００９５】
限定詞
前置詞
強意語
代名詞
関係代名詞
所有代名詞
不変化詞
助動詞
補文標識
ｔｏ
繋合詞
否定詞
接続詞
仮定法
句読点
さらに、この実施形態では、入力データと参照データの突き合わせは、累算点数を求めることによって判断されるため、同じカテゴリの辞書的意味表現に与えられる点数は１．０であるのに対し、対応付け可能なカテゴリの辞書的意味表現の同等性に与えられる点数は０．３である。ただし、形容詞と動名詞、名詞と形容詞、および名詞と動名詞には、それぞれ１．０という点数が与えられる。
【００９６】
辞書的意味表現の品詞による対応付けの判断に加えて、類義語（たとえばanimalとbeast）、シソーラス関係（たとえばroseとflower）、および階層関係（被包摂語など、たとえばcopyとrepresentationまたはdocument、copierとoffice machineなど）に基づいて辞書的意味表現間に等価性を与えることもできる。また、辞書的意味表現は、屈折語形と派生語形を考慮に入れることができるが、辞書的意味表現がきわめて限定的で、これらを考慮に入れない場合、辞書的意味表現の対応付けは、そのような辞書的意味表現の対応付けを確実にするために、その代わりに語形論的語尾変化を考慮に入れることができる。そのような等価性関係を使用する辞書的意味表現の等価性には、０から１．０の間の点数を与えることができる。
【００９７】
各辞書的意味表現は、語のセットを表す。各語には、自然言語における出現頻度に応じた点数を割り当てることができる。従って、希にしか出現しない語には高い点数を割り当て、その語が入力データと参照データの両方に存在することが特定された場合、その高い点数を使用して入力データと参照データの間の一致の点数を高くすることができる。
【００９８】
対応付け時に考慮に入れることができる他の要素は意味階層であり、辞書的意味表現によって表される特定の語の間の等価性に点数を付けることができる。以下に、このような意味階層の例を２例示す。
例１
「car」と「automobile」との類似度 １．０
「car」と「lorry」との類似度 ０．８
「car」と「vehicle」との類似度 ０．６
「car」と「bicycle」との類似度 ０．３（vehicleを介して）
「car」と「train」との類似度 ０．１（vehicleを介して）
例２
「copier」と「duplicator」との類似度 ０．９
「copier」と「photocopier」との類似度 ０．９
「copier」と「office machine」との類似度 ０．７
対応付けプロセスの結果は、すべての対応付け可能な辞書的意味表現と、対応付けの点数とを示す表である。
【００９９】
図１２に、入力句「colour document copier」と記憶されている句「machinefor copying documents colour」の辞書的意味表現の対応付けを概略図で示す。図１２でわかるように、辞書的意味表現「colour」と「document」は、入力データと参照データの辞書的意味表現と厳密に対応付けし、入力意味表現「copier」は参照辞書的意味表現「copy」と派生語形等価性関係によって対応付けする。
【０１００】
図１２においては、辞書的意味表現の対応付けは双方向矢印で示され、辞書的意味表現間の連結は、一方向矢印で示されている。
【０１０１】
次に、図１１のプロセスはステップＳ４に進み、入力データ内の主要な（head）辞書的意味表現が選択され、対応付けデータを使用して対応付け参照データ内で等価な辞書的意味表現が特定される。入力データ内の主要な辞書的意味表現を特定するには、他の辞書的意味表現を修飾しない辞書的意味表現を特定する必要がある。これは、連結データの表を作成することによって可能となる。たとえば、図１２の上部に示されている入力データの場合、位置１、２、および３を語 colour document copier にそれぞれ割り当てることができ、以下に示す表６が作成される。
【０１０２】
【表６】
主要な辞書的意味表現は、表３の左側欄に現れて右側欄には現れない位置、すなわち辞書的意味表現「copier」に対応する位置３にあるものとして識別可能である。図１２でわかるように入力データの主要な辞書的意味表現が「copier」であると特定されたため、対応付けデータを使用してこれを参照データ内の辞書的意味表現「copy」と対応付けさせることができる。対応付けデータは、入力データの辞書的意味表現と参照データの辞書的意味表現との間の多くの異なる対応付けを示すことがあるため、後述の突き合わせプロセスで１つ１つ試すことになる。
【０１０４】
次に、図１１のプロセスはステップＳ５に進み、入力データ内の主要な辞書的意味表現に連結された、対応付けされた辞書的意味表現を、パーサから出力された意味データの連結データから特定し、対応付けデータを使用して参照データ内の等価な辞書的意味表現を特定する。このプロセスを図１３Ａに示す。図１３Ａからわかるように、入力データ内の主要な辞書的意味表現「copier」は、参照データ内の辞書的意味表現「copy」と対応付けされ、パーサから出力された連結データを使用して入力データ内で連結された辞書的意味表現「document」が特定される。次に、参照データ内の等価な辞書的意味表現「document」が特定される。
【０１０５】
図１１のプロセスで、プロセスは次にステップＳ６に進み、辞書的意味表現の連結された対を比較して等価性を調べる。等価性の比較は、経路の等価性を定義する関係のセットに基づいて行われる。この実施形態で使用する等価性関係を以下の表７に示す。
【０１０６】
【表７】
表７において、経路の等価性に点数を付ける。「任意の連結」という用語は、任意の数の連結を無条件に突き合わせ可能であることを意味する。すなわち、１つの連結に複数の連結を一致させることができ、それによって中間の意味表現がスキップされる。また、「主要語」という用語は、辞書的意味表現が主要な辞書的意味表現であることを示す。
【０１０８】
従って、表７の関係を使用して、ステップＳ７で経路が一致するか否か、すなわち一致の点数を判断することができる。点数がしきい値より大きい場合、たとえばゼロより大きい場合、図１１の流れ図でプロセスはステップＳ７からステップＳ８に進み、連結された辞書的意味表現を名目上、主要語とする。ステップＳ９で点数が累算される。これには、経路の点数を、対応付けされた辞書的意味表現の点数および特定の語を対応付けさせる点数などその他の点数と共に累算する必要がある。プロセスは次にステップＳ５に戻り、辞書的意味表現の対応付けされた対を特定し、経路を比較し、点数を累算するために、辞書的意味表現の連鎖連結された対をたどって再帰的に進む。
【０１０９】
図１３Ｂに、２番目のループのステップＳ５およびＳ６を示す。ここでは、辞書的意味表現「document」を名目上、主要語とし、入力データ内の連結された辞書的意味表現「colour」を特定する。対応付けデータから、これは参照データ内の辞書的意味表現「colour」と連結すると判断される。次に、比較ステップＳ６において、「colour document」の経路を「document in colour」の経路と比較する。図からわかるように、参照データ内の辞書的意味表現「document」と「colour」との間の経路は、直接的経路ではない。すなわち複数の連結が存在する。突き合わせプロセスは、存在する連結の数の相違を考慮に入れ、連結の数に応じて点数を付けることができる。すなわち、連結数が多い場合には点数が下がる。
【０１１０】
図１１のプロセスで一致が見つからなかった場合、または一致の点数がしきい値、たとえばゼロよりも低い場合、プロセスはステップＳ１０に進み、連結された辞書的意味表現構造内にブランチがあるか否かを判断し、プロセスはステップＳ１１に進み、ブランチが発生した辞書的意味表現を名目上、主要語とし、ステップＳ１２で突き合わせのための点数が累算される。次にプロセスは、ステップＳ５に戻り、ブランチの累算点数を求める。
【０１１１】
図１６に、主要な辞書的意味表現「copy」にブランチがある、連結された辞書的意味表現構造を示す。図１６に示す句が、入力データまたは参照データであったとすれば、各ブランチが入力データまたは参照データと突き合わせされ、各ブランチについて点数が累算され、この句の突き合わせの合計点数はブランチの累算点数の積（product）になる。
【０１１２】
ステップＳ１０ですべてのブランチが突き合わせされると、プロセスは図１１のステップＳ１３に進み、一致の累算結果が点数として出力される。次に、ステップＳ１４でこれを所定のパラメータのセット、たとえばしきい値と比較し、ステップＳ１５で一致結果が出力される。
【０１１３】
複数の累算点数を得るために参照データの複数セットについてステップＳ１からＳ１３までを実施することができる。次に、最高累算点数を有する参照データを、入力データの突き合わせ対象の参照データとして選択することができる。この一致はしきい値累算点数に達した場合、すなわち一致の質が十分である場合にのみ示されるという点で、この突き合わせに制約を加えることができる。
【０１１４】
辞書的意味表現の連結された対の経路の突き合わせは、連結のタイプおよび数、連結された対を含む辞書的意味表現のタイプなど、多くの異なる突き合わせ規則に依存することができる。
【０１１５】
より一般的には、突き合わせは、連結のタイプおよび数に関係なく、すべての特定された連結対を突き合わせることによって行うことができる。突き合わせは直接連結に限定するか、または同じタイプの連結の突き合わせにのみ限定することもできる。
【０１１６】
好ましい実施形態としては、間接的連結および連結タイプを考慮に入れた１組の規則を定義する１組の規則を使用する。
【０１１７】
ステップＳ５の経路突き合わせプロセスにおいては、意味のある意味表現のみを特定する。従って、重要でない意味表現、たとえば限定詞、強意語、前置詞、および代名詞は突き合わせプロセスでは使用しない。
【０１１８】
否定を考慮に入れるため、一致の終わりに、すなわち図１１のステップＳ７でそれ以上の一致が見つからないときに、参照意味データをさらに調べて否定を特定する。たとえば、入力データが「colour document copier」であり、参照データが「not a colour document copier」である場合、このプロセスでは「colour document copier」と一致するものを見つけ、そのさらに連結された辞書的意味表現を特定することができ、既知の否定辞書的意味表現と比較して累算点数を下げるか、または一致がないことを示すことができる。
【０１１９】
辞書的意味表現の連結された対間の等価性を定義する関係のセットを使用することによって、入力データと参照データの意味の正確な突き合わせが可能になる。たとえば図１４に、参照データ「document in colour」と付き合わせる「colour document」を含む入力データを示す。「document in colour」間の単一の連結と、中間の辞書的意味表現「in」との複数の連結とを等価とすることによって、入力データを参照データと一致させることができる。
【０１２０】
図１５Ａおよび図１５Ｂに、この形態の意味突き合わせの感度を示す。入力データ「software design」を参照データ「design of software」と付き合わせる場合、中間の辞書的意味表現「of」との複数の連結があるために、一致を見つけることができる。しかし、図１５Ａに示す入力データ「design software」と、図１５Ｂに示す参照データ「design of software」では修飾方向が異なるため、一致は見つからない。
【０１２１】
図２から図１０に示す実施形態を参照して説明したように、突き合わせ操作を行った後に、一致の結果を多くの異なる用途に使用することができる。最も単純な用途は、たとえばコンピュータ命令など、アクションを引き起こすことである。しかし、累算点数を使用して入力データと参照データとの一致を判断する場合、突き合わせの結果が単に入力データと複数セットの参照データとの突き合わせの最善の一致を特定することであったり、１セットの参照データしかない場合に一致があるか否かを示すことが必ずしも望ましいとは限らない。突き合わせプロセスの結果としては、ある程度の一致が見つかった複数セットの参照データを特定し、それと共にその一致の程度、すなわち累算点数を示すことが望ましい場合もある。１セットの参照データしかない場合としては、結果が単に、一致が良好な一致である尤度を示す標識となる累算点数であることもある。
【０１２２】
上述した実施形態の説明によれば、本発明は、機械を特定の方式で動作させるために、ユーザが自然言語の句、文、または一節を表すデータを入力可能とする、はるかに単純なユーザ・インタフェースを提供することが明らかであろう。このような技法は、取り出す情報自体、または索引データについて検索を行う、データベースからの情報検索に対して特に有用である。本発明は、装置の動作を制御するためにコマンドを入力するどのような装置にも適用される。そのような装置では、自然言語のコマンド句を表す参照データのセットを記憶しておき、それによって、ユーザが自然言語のコマンド句を入力すると、対応する命令を実行することができるように、本発明の突き合わせプロセスを使用して両者を付き合わせることができる。
【０１２３】
以上、本発明について特定の実施形態を参照しながら説明したが、本発明はこれらの特定の実施形態には限定されず、当業者であれば、本発明の範囲内で変更を加えることが可能であろう。たとえば、上記の実施形態で、辞書的意味表現を語のセットを表すもの、すなわち一般的な意味を定義するものであると説明したが、辞書的意味表現は語自体を含むこともできる。また、上記の実施形態では、対応付けの方法、すなわち辞書的意味表現間の等価性を見つける方法を、経路の突き合わせとは別個の、それに先立つプロセスとして説明したが、このプロセスは一緒に行うこともできる。さらに、本発明は、意味表現とそれらの間の修飾関係とを求めるために解析可能な任意の自然言語として表すことができるデータに適用される。さらに、本発明における意味データの生成は、意味表現と修飾関係を判断する任意のパーサによって行うことができる。このようなパーサの多くは周知であり、意味表現と修飾関係を直接生成する依存パーサである。しかしながら、本発明は、意味データを形成するためにそのようなパーサを使用することに限定されるものではない。
【０１２４】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、自然言語の句、文、または一節を表す入力データを入力して、効率的かつ正確な方式によって意味解析を行って自然言語の句、文、または一節を表す参照データと突き合わせることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の一実施形態におけるハードウェア構成を示す概略図、
【図２】 本発明に係る第１実施形態を示す概略図、
【図３】 本発明に係る第２実施形態を示す概略図、
【図４】 本発明に係る第３実施形態を示す概略図、
【図５】 本発明に係る第４実施形態を示す概略図、
【図６】 本発明に係る第５実施形態を示す概略図、
【図７】 本発明に係る第６実施形態を示す概略図、
【図８】 本発明に係る第７実施形態を示す概略図、
【図９】 本発明に係る第８実施形態を示す概略図、
【図１０】 本発明に係る第８実施形態におけるハードウェア構成を示す図、
【図１１】 本発明の一実施形態における動作を示す流れ図、
【図１２】 図１１に示す方法の対応付けステップを示す図、
【図１３Ａ】 再帰的突き合わせプロセスを示す図、
【図１３Ｂ】 再帰的突き合わせプロセスを示す図、
【図１４】 多重連結のある連結の突き合わせを示す図、
【図１５Ａ】 突き合わせプロセスの感度を示す図、
【図１５Ｂ】 突き合わせプロセスの感度を示す図、
【図１６】 分岐した依存関係文法構造を示す図、である。
Claims (9)
- 入力手段と、プログラムを記憶したプログラム記憶手段と、プログラムを実行するプロセッサ手段と、参照データを記憶した参照データ記憶手段と、出力手段とを備え、前記プロセッサ手段が、前記プログラム記憶手段に記憶されたプログラムを実行することにより実現される、意味解析手段と、設定手段と、第１及び第２の特定手段と、累算手段と、判断手段とを有する自然言語処理装置において、入力データと意味の一致する参照データを検索する自然言語処理方法であって、
前記入力手段が、自然言語の句、文、または一節で表された入力データを受け付ける入力ステップと、
前記意味解析手段が、前記入力データ及び前記参照データ記憶手段に記憶された参照データを文法に基づいて解析し、前記入力データ及び前記参照データのそれぞれについて、複数の辞書的意味表現および当該複数の辞書的意味表現のうちどの意味表現が他のどの意味表現を修飾するかを示す意味表現間の連結により構成された、意味データを生成する意味解析ステップと、
前記設定手段が、前記入力データの意味データ中の辞書的意味表現と前記参照データの意味データ中の辞書的意味表現とを、辞書的意味表現間の等価性の規則を参照して比較し、等価性を有する辞書的意味表現間に連結データ及び等価性に応じた点数を設定する設定ステップと、
前記第１の特定手段が、前記入力データの前記意味データ内の前記辞書的意味表現のうちで他の辞書的意味表現を修飾しない辞書的意味表現を主要な辞書的意味表現として選択し、前記連結データを参照して、前記参照データの意味データ中で当該主要な辞書的意味表現に対応する辞書的意味表現を特定する第１の特定ステップと、
前記第２の特定手段が、前記入力データの前記意味データ内の前記辞書的意味表現のうちで前記主要な辞書的意味表現に連結した辞書的意味表現に対して、前記連結データを参照して、前記参照データの意味データ中で当該連結した辞書的意味表現に対応する辞書的意味表現を特定する第２の特定ステップと、
前記累算手段が、前記主要な辞書的意味表現及び当該主要な辞書的意味表現に連結した辞書的意味表現の間における連結のタイプを表す経路と、前記第１及び第２の特定ステップで特定された参照データ中の辞書的意味表現の間における連結のタイプを表す経路とに対して、経路の等価性に対する点数を定義した関係のセットを参照して点数を求め、前記主要な辞書的意味表現及び当該主要な辞書的意味表現に連結した辞書的意味表現のそれぞれと前記第１及び第２の特定ステップで特定された辞書的意味表現との間に前記設定ステップで設定された点数に累算する累算ステップと、
前記判断手段が、前記累算ステップで累算された点数に基づいて前記入力データと前記参照データとの一致を判断する判断ステップと、
前記出力手段が、前記判断ステップで一致すると判断された参照データを出力する出力ステップと、
を有することを特徴とする自然言語処理方法。 - 前記主要な辞書的意味表現に連結した辞書的意味表現を新たに主要な辞書的意味表現として、前記第１の特定ステップ、前記第２の特定ステップ、及び前記累算ステップを繰り返すことを特徴とする請求項１記載の自然言語処理方法。
- 関係の前記セットが、辞書的意味表現の出現に関する点数を含み、より出現頻度の低い辞書的意味表現がより出現頻度の高い辞書的意味表現よりも高い点数を有することを特徴とする請求項１又は２に記載の自然言語処理方法。
- 関係の前記セットが、前記入力データ及び前記参照データのそれぞれの経路において連結している各辞書的意味表現のタイプの組み合わせに対して等価性の点数を与えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の自然言語処理方法。
- 前記累算ステップは、前記参照データの意味データ内の等価な連結と判断された辞書的意味表現に連結された辞書的意味表現内の否定を検出し、否定が検出された場合は前記累算点数を下げるステップを含むことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の自然言語処理方法。
- 前記累算ステップでは、前記入力データと前記参照データの意味データ内の特定のカテゴリに属する辞書的意味表現を、前記経路の等価性の判断に使用しないことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の自然言語処理方法。
- 前記入力ステップが、音声認識データ、光学式文字認識データ、タイプされたテキスト、および遠隔機から転送されたデータのうちのいずれか１つを入力するステップを含むことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の自然言語処理方法。
- 入力データと意味の一致する参照データを検索する自然言語処理装置であって、
自然言語の句、文、または一節で表された入力データを受け付ける入力手段と、
前記入力データ及び参照データ記憶手段に記憶された参照データを文法に基づいて解析し、前記入力データ及び前記参照データのそれぞれについて、複数の辞書的意味表現および当該複数の辞書的意味表現のうちどの意味表現が他のどの意味表現を修飾するかを示す意味表現間の連結により構成された、意味データを生成する意味解析手段と、
前記入力データの意味データ中の辞書的意味表現と前記参照データの意味データ中の辞書的意味表現とを、辞書的意味表現間の等価性の規則を参照して比較し、等価性を有する辞書的意味表現間に連結データ及び等価性に応じた点数を設定する設定手段と、
前記入力データの前記意味データ内の前記辞書的意味表現のうちで他の辞書的意味表現を修飾しない辞書的意味表現を主要な辞書的意味表現として選択し、前記連結データを参照して、前記参照データの意味データ中で当該主要な辞書的意味表現に対応する辞書的意味表現を特定する第１の特定手段と、
前記入力データの前記意味データ内の前記辞書的意味表現のうちで前記主要な辞書的意味表現に連結した辞書的意味表現に対して、前記連結データを参照して、前記参照データの意味データ中で当該連結した辞書的意味表現に対応する辞書的意味表現を特定する第２の特定手段と、
前記主要な辞書的意味表現及び当該主要な辞書的意味表現に連結した辞書的意味表現の間における連結のタイプを表す経路と、前記第１及び第２の特定手段で特定された参照データ中の辞書的意味表現の間における連結のタイプを表す経路とに対して、経路の等価性に対する点数を定義した関係のセットを参照して点数を求め、前記主要な辞書的意味表現及び当該主要な辞書的意味表現に連結した辞書的意味表現のそれぞれと前記第１及び第２の特定手段で特定された辞書的意味表現との間に前記設定手段で設定された点数に累算する累算手段と、
前記累算手段で累算された点数に基づいて前記入力データと前記参照データとの一致を判断する判断手段と、
前記判断手段で一致すると判断された参照データを出力する出力手段と、
を有することを特徴とする自然言語処理装置。 - 自然言語の句、文、または一節で表された入力データと意味の一致する参照データをコンピュータに検索させるためのコンピュータ可読命令が記憶されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記入力データと前記参照データとを文法に基づいて解析し、前記入力データ及び前記参照データのそれぞれについて、複数の辞書的意味表現および当該複数の辞書的意味表現のうちどの意味表現が他のどの意味表現を修飾するかを示す意味表現間の連結により構成された、意味データを生成する意味解析ステップと、
前記入力データの意味データ中の辞書的意味表現と前記参照データの意味データ中の辞書的意味表現とを、辞書的意味表現間の等価性の規則を参照して比較し、等価性を有する辞書的意味表現間に連結データ及び等価性に応じた点数を設定する設定ステップと、
前記入力データの前記意味データ内の前記辞書的意味表現のうちで他の辞書的意味表現を修飾しない辞書的意味表現を主要な辞書的意味表現として選択し、前記連結データを参照して、前記参照データの意味データ中で当該主要な辞書的意味表現に対応する辞書的意味表現を特定する第１の特定ステップと、
前記入力データの前記意味データ内の前記辞書的意味表現のうちで前記主要な辞書的意味表現に連結した辞書的意味表現に対して、前記連結データを参照して、前記参照データの意味データ中で当該連結した辞書的意味表現に対応する辞書的意味表現を特定する第２の特定ステップと、
前記主要な辞書的意味表現及び当該主要な辞書的意味表現に連結した辞書的意味表現の間における連結のタイプを表す経路と、前記第１及び第２の特定ステップで特定された参照データ中の辞書的意味表現の間における連結のタイプを表す経路とに対して、経路の等価性に対する点数を定義した関係のセットを参照して点数を求め、前記主要な辞書的意味表現及び当該主要な辞書的意味表現に連結した辞書的意味表現のそれぞれと前記第１及び第２の特定ステップで特定された辞書的意味表現との間に前記設定ステップで設定された点数に累算する累算ステップと、
前記累算ステップで累算された点数に基づいて前記入力データと前記参照データとの間の一致を判断する判断ステップと、
前記判断ステップで一致すると判断された参照データを出力する出力ステップと、
をコンピュータに実行させるためのコンピュータ可読命令を格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
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