JP4344508B2 - 文生成システム、文生成方法、プログラム - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、利用者から入力された入力情報に基づいて、議事録等に使用される文を生成する文生成システム、文生成方法、プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、例えば、所定の者が、テープレコーダ等の録音装置に、会議や面談の進行とともに、会議の参加者等の利用者の発話内容を録音することが行われている。そして、会議や面談終了後に、上記所定の者が、ワープロ等を用いて編集を行うことにより、会議中の意見や面談中の意見等に関する文（例えば、議事録用文）を生成していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した従来技術には、以下のような問題点があった。会議中や面談中における参加者（利用者）は、例えば、意見を考えるときに、「えーと」や「うーん」等の発話を行う場合がある。また、参加者が意見をいう前に、「こんにちは」等のあいさつに関する発話が行われることもある。
【０００４】
このような発話（「えーと」等）を含まない文（例えば、議事録用文）であっても、名詞や形容詞等の、意味内容をもつ言葉が上記文に含まれていれば、上記参加者や参加者以外の者が、上記文の意味を理解できる。また、議事録用文に、文の意味を理解するのに必要がない「えーと」や「うーん」、「こんにちは」等の言葉が含まれていると、多くの者が会議等の内容を、短時間に理解することが困難となってしまう。
【０００５】
このため、議事録用文において、短時間で、会議等の内容を多くの者に理解させることを目的にする場合には、名詞や形容詞等の意味内容をもつ言葉で構成された文の生成が必要である。
【０００６】
従来においては、上記記録装置では、このような言葉（「えーと」や「うーん」等）までそのまま記録されてしまうので、上記所定の者が、文の意味を理解するのに必要な言葉と、文の意味を理解するのに必要でない言葉を判別してから、上記文を生成していた。このため、上記所定の者が、上記文を生成するのに手間がかかってしまった。
【０００７】
従って、利用者から入力された入力情報（発話内容等）から、名詞や形容詞等の、意味内容をもつ言葉で構成される文（例えば、議事録用文）を自動的に生成するシステムの開発が望まれていた。
【０００８】
本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであり、利用者から入力された入力情報から、名詞や形容詞等の、意味内容をもつ言葉で構成される文を自動的に生成する文生成システム、文生成方法、プログラムを提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本願に係る発明は、上記課題を解決すべくなされたものであり、利用者から入力された入力情報に基づいて、該入力情報を示す文字列を特定し、特定された前記文字列に基づいて、該文字列の最小単位を構成する少なくとも１つの形態素を第１形態素情報として抽出し、名詞、形容詞等であり、かつ、感動詞以外の形態素により構成される第２形態素情報を、複数、記憶手段に記憶するとともに、前記形態素を、主体格、対象格、述語の属性ごとに分類して前記記憶手段に記憶し、抽出され主体格、対象格、述語に分類された前記第１形態素情報と、前記記憶手段に記憶された各第２形態素情報とを照合し、前記各第２形態素情報の中から、前記第１形態素情報が第２形態素情報の各形態素を含む場合における当該第２形態素情報を検索し、各属性と、前記第２形態素情報の形態素の後に係る文字又は文字列である係り受け要素とが対応づけられた対応テーブルを参照して、検索された前記第２形態素情報の各形態素に対して、前記各形態素が分類された属性に対応する係り受け要素を結合させてなる結合文字列に基づいて、前記利用者へ出力する文を生成することを特徴とするものである。
【００１０】
本発明によれば、第１形態素情報に、例えば、議事録用の文の意味を人が理解するのに必要でなく、意味内容をもたない形態素（例えば、「えーと」、「あー」、「こんにちわ」等）が含まれていても、各第２形態素情報には、名詞や形容詞等の、意味内容をもつ形態素だけが含まれているので、検索手段が検索する第２形態素情報には、第１形態素情報の各形態素のうち、名詞や形容詞等の、意味内容をもつ形態素だけが含まれることになる。
【００１１】
この結果、本発明によれば、入力情報に対応する第１形態素情報の各形態素のうち、例えば、議事録用の文の意味を理解するのに必要でなく、意味内容をもたない形態素（例えば、「えーと」、「あー」、「こんにちわ」等）を取り除くことができ、名詞や形容詞等の、意味内容をもつ形態素と係り受け要素を組み合わせた結合文字列で構成される文の自動生成が可能となる。
【００１２】
従って、例えば、議事録作成者等は、この生成された文を、例えば、会議中の発話内容等の議事録文としてそのまま使用することが可能であり、上記議事録作成者等の負担を従来に比べて低減できる。
【００１３】
また、本発明は、利用者から入力された入力情報に基づいて、該入力情報を示す文字列を特定し、特定された前記文字列に基づいて、該文字列の最小単位を構成する少なくとも１つの形態素を第１形態素情報として抽出し、特定された前記文字列に基づいて、抽出された第１形態素情報の各形態素の後に係る文字又は文字列を、前記係り受け要素として前記各形態素と対応づけて、抽出し、名詞、形容詞等であり、かつ、感動詞以外の形態素により構成される第２形態素情報を、複数、記憶手段に記憶するとともに、前記形態素を、主体格、対象格、述語の属性ごとに分類して前記記憶手段に記憶し、抽出され、主体格、対象格、述語に分類された前記第１形態素情報と、前記記憶手段に記憶された各第２形態素情報とを照合し、前記各第２形態素情報の中から、前記第１形態素情報が第２形態素情報の各形態素を含む場合における当該第２形態素情報を検索第２形態素情報として、検索し、抽出された前記第１形態素情報の各形態素を各属性に分類し、各属性に属する前記検索第２形態素情報の各形態素の後に、それぞれ、分類された前記各属性に属する前記第１形態素情報の各形態素に対応する係り受け要素を、各属性ごとに、結合させてなる結合文字列に基づいて、前記利用者へ出力する文を生成することも可能である。
【００１４】
また、上記発明において、前記検索は、分類された各属性に属する前記第１形態素情報の前記各形態素と、前記記憶手段に記憶された前記各属性に属する前記各第２形態素情報の前記各形態素とを、各属性ごとに照合し、前記第１形態素情報が前記第２形態素情報の形態素を含んでいる属性の数を、各第２形態素情報ごとに算出し、各第２形態素情報ごとに算出された属性の数に応じて、前記記憶手段に記憶された各第２形態素情報の中から、第２形態素情報を前記検索第２形態素情報として選択して行うことが好ましい。
【００１５】
本発明によれば、第１形態素情報が第２形態素情報の形態素を含んでいる属性の数が大きい第２形態素情報を選択手段が選択すれば、第１形態素情報（利用者の入力情報を構成する要素）に意味内容が最も近い第２形態素情報を選択することができる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
（１）文生成システムの構成
本発明に係る文生成システムについて図面を参照しながら説明する。図１は、本実施形態に係る文生成装置１を有する文生成システムの概略構成図である。
【００１７】
同図に示すように、文生成装置１は、入力部１００と、音声認識部２００と、文制御部３００と、文解析部４００と、文データベース５００と、出力部６００と、音声認識辞書記憶部７００とを備えている。
【００１８】
尚、本実施形態では、説明の便宜上、利用者の発話内容（この発話内容は、入力情報の１種）に限定して説明するが、この利用者の発話内容に限定されるものではなく、キーボード等から入力された入力情報であってもよい。従って、以下に示す「発話内容」は、「発話内容」を「入力情報」に置き換えて説明することもできる。
【００１９】
入力部１００は、利用者からの入力情報を取得する取得手段であり、本実施形態では、マイクロホン、キーボード等が挙げられる。この入力部１００は、利用者から入力された入力情報に基づいて、入力情報（音声以外）に対応する文字列を特定する文字認識手段でもある。
【００２０】
ここで、入力情報とは、キーボード等を通じて入力された文字、記号、音声等を意味するものである。具体的に、入力部１００は、利用者の入力情報（音声以外）を取得し、取得した入力情報を文字列として特定し、特定した文字列を文制御部３００に出力する。また、利用者からの発話内容（この発話内容は、音声からなるものであり、入力情報の１種である）をマイクロホンなどで取得した入力部１００は、取得した発話内容を構成する音声を音声信号として音声認識部２００に出力する。
【００２１】
音声認識部２００は、入力部１００で取得した発話内容に基づいて、発話内容に対応する文字列を特定する文字認識手段である。具体的には、入力部１００から音声信号が入力された音声認識部２００は、入力された音声信号を解析し、解析した音声信号に対応する文字列を、音声認識辞書記憶部７００に格納されている辞書を用いて特定し、特定した文字列を文字列信号として文制御部３００に出力する。音声認識辞書記憶部７００は、標準的な音声信号に対応する辞書（あ、い、う、え、など）を格納しているものである。
【００２２】
前記文解析部４００は、文制御部３００に入力された文字列を解析するものであり、本実施形態では、図２に示すように、形態素抽出部４１０と、文節解析部４２０と、文構造解析部４３０と、形態素データベース４５０とを有している。
【００２３】
形態素抽出部４１０は、音声認識部２００で特定された文字列に基づいて、文字列の最小単位を構成する少なくとも１つの形態素を第１形態素情報として抽出する形態素抽出手段である。
【００２４】
具体的に、管理部３１０から文字列が入力された形態素抽出部４１０は、入力された文字列の中から各形態素を抽出する。ここで、形態素とは、本実施形態では、文字列に表された語構成の最小単位を意味するものであり、この語構成の最小単位としては、図３に示すように、例えば、名詞、形容詞、動詞などの品詞が挙げられる。各形態素は、本実施形態では、ｍ１、ｍ２、・・、ｍｌと表現する。
【００２５】
但し、形態素データベース４５０に格納されている形態素は、品詞に限られず、「えーと」、「うーん」、「こんにちわ」等の言葉も含まれる。
【００２６】
また、形態素抽出部４１０は、入力された文字列信号に対応する文字列と、形態素データベース４５０に予め格納されている名詞、形容詞、動詞などからなる形態素群とを照合し、文字列の中から形態素群と１致する各形態素（ｍ１、ｍ２、・・・）を抽出し、抽出した各形態素を抽出信号として文節解析部４２０に出力する。また、形態素抽出部４１０は、管理部３１０から出力された文字列信号も文節解析部４２０に出力する。
【００２７】
文節解析部４２０は、形態素抽出部４１０で抽出された各形態素に基づいて、各形態素を文節形式に変換する変換手段である。具体的に、形態素抽出部４１０から抽出信号が入力された文節解析部４２０は、入力された抽出信号に対応する各形態素を用いて文節形式にまとめる。
【００２８】
ここで、文節形式とは、本実施形態では、日本語文法において、自立語又は自立語に１つ以上の付属語がついた文、或いは、日本語文法の意味を崩さない程度に文字列をできるだけ細かく区切った１区切りの文を意味する。この文節は、本実施形態では、ｐ１、ｐ２、・・・ｐｋと表現する。例えば、「私は車を運転する」が１区切りの文に該当する。
【００２９】
即ち、文節解析部４２０は、図４に示すように、入力された抽出信号に対応する各形態素に基づいて各形態素の係り受け要素（例えば、が・は・を・・）を抽出する。
【００３０】
具体的には、文節解析部４２０は、入力された文字列信号に基づいて、形態素抽出部４１０により抽出された第１形態素情報の各形態素の後に係る文字又は文字列である係り受け要素を抽出する係り受け要素抽出手段である。
【００３１】
例えば、入力された文字列情報が「えーと私は車を運転する．．．」であり、抽出された第１形態素情報が（えーと；私；車；運転）の場合には、文節解析部４２０は、形態素（えーと）、形態素（私）の係り受け要素として、「は」を抽出し、形態素（車）の係り受け要素として、「を」を抽出し、形態素（運転）の係り受け要素として、「する」を抽出する。
【００３２】
そして、文節解析部４２０は、抽出した係り受け要素に基づいて各形態素を各文節にまとめることを行う。例えば、入力された文字列情報が、「えーと私は車を運転する．．．」であり、入力された第１形態素情報の各形態素が「えーと」、「私」、「車」、「運転」の場合には、文節解析部４２０は、「えーと私は車を運転する」を１文節と認識する。
【００３３】
また、文節解析部４２０は、各係り受け要素を、第１形態素情報の各形態素と対応づけて抽出する。例えば、文節解析部４２０は、入力された文字列情報が「えーと私は車を運転する．．．」であり、抽出された第１形態素情報が（えーと；私；車；運転）の場合には、文節解析部４２０は、係り受け要素「は」を、形態素（えーと）及び形態素（私）と対応づけて抽出し、係り受け要素「を」を、形態素（車）と対応づけて抽出し、係り受け要素「する」を、形態素（運転）と対応づけて抽出する。
【００３４】
各形態素を各文節にまとめた文節解析部４２０は、各形態素をまとめた各文節と、各文節を構成する各形態素とを含む文型情報を文型信号として、文構造解析部４３０に出力する。また、文節解析部４２０は、第１形態素情報の各形態素と対応づけられた各係り受け要素を係り受け要素信号として、生成部３３０に出力する。
【００３５】
文構造解析部４３０は、文節解析部４２０で分節された第１形態素情報の各形態素を主体格、対象格などの格の属性に分類する分類手段である。具体的に、文節解析部４２０から文型信号が入力された文構造解析部４３０は、入力された文型信号に対応する各形態素と各形態素からなる文節とに基づいて、文節に含まれる各形態素の「格構成」（格の属性）を決定する。
【００３６】
ここで、「格構成」とは、文節における実質的な概念を示す格（格の属性）を意味するものであり、本実施形態では、例えば、主語・主格を意味するサブジェクト（主体格）、対象を意味するオブジェクト（対象格）、動作・動詞を意味するアクション（述語格）、時間を意味するタイム（テンス、ムード、アスペクトからなるもの）、場所を意味するロケーション等が挙げられる。本実施形態では、文節におけるサブジェクト、オブジェクト、アクションの三要素の「格」（格構成）に対応付けられた各形態素を第１形態素情報とする。
【００３７】
即ち、文構造解析部４３０は、図５に示すように、例えば、各形態素の係り受け要素が、例えば、”が”又は”は”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がサブジェクト（主語又は主格）であると判断する。また、文構造解析部４３０は、例えば、各形態素の係り受け要素が、例えば、”の”又は”を”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がオブジェクト（対象）であると判断する。
【００３８】
更に、文構造解析部４３０は、例えば、各形態素の係り受け要素が、例えば、”する”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がアクション（述語；この述語は動詞、形容詞などから構成される）であると判断する。
【００３９】
具体的には、入力された文型信号のうち、文節が（えーと私は車を運転する）であり、文節を構成する各形態素が（えーと）、（私）、（車）、（運転）である場合、文構造解析部４３０は、第１形態素情報の各形態素（「えーと」；「私」；「車」；「運転」）について、形態素「えーと」及び形態素「私」は、後に係る文字等は「は」なのでサブジェクト、形態素「車」は後に係る文字等は「を」なのでオブジェクト、形態素「運転」は、後に係る文字等は「する」なのでアクションであると判断する。
【００４０】
各文節を構成する各形態素の「格構成」（格）を決定した文構造解析部４３０は、決定した「格構成」に対応付けられた第１形態素情報に基づいて、後述する第２形態素情報を検索させるための検索命令信号を検索部３２０に出力する。また、文構造解析部４３０は、決定した「格構成」に対応付けられた第１形態素情報を示す格対応信号（例えば、「えーと」及び「私」はサブジェクトに、「車」はオブジェクトに、「運転」はアクションに対応づけられている旨を示す信号）を生成部３３０に出力する。
【００４１】
文データベース５００は、名詞、形容詞等の、意味内容をもつ上記形態素を少なくとも１つ以上含む第２形態素情報を、複数記憶する記憶手段である。
【００４２】
意味内容をもつ上記形態素とは、例えば、日本語として意味をもつ形態素であるとともに文節の意味を人が理解するために必要となる形態素である。
【００４３】
例えば、（えーと私は車を運転する）という文節を考える。ここで、形態素は、（えーと）、（私）、（車）、（運転）であるが、文節の意味は（私が車を運転する）であり、形態素（私）、（車）、（運転）は、上記文節の意味を人が理解するために必要となる形態素である。
【００４４】
しかし、形態素（えーと）が文節に含まれていなくとも、人は文節の意味を理解できるので、形態素（えーと）は、意味内容をもつ上記形態素ではない。
【００４５】
このように（えーと）や（うーん）等の日本語として意味をもたない形態素は、意味内容をもつ上記形態素には該当しない。
【００４６】
また、例えば、（こんにちは私が意見を提案します）という文節を考える。ここで、形態素は、（こんにちは）、（私）、（意見）、（提案）であるが、文節の意味は、（私が意見を提案する）であり、形態素（こんにちは）が文節に含まれていなくとも、人は文節の意味を理解できるので、形態素（えーと）は、意味内容をもつ上記形態素ではない。このように（こんにちは）や（おはよう）等の挨拶を示す形態素は、意味内容をもつ上記形態素には該当しない。
【００４７】
このため、文データベース５００には、（えーと、）や（うーん）、（こんにちわ）等の形態素は、記憶されていない。意味内容をもつ上記形態素としては、例えば、（私）、（大きい）等の品詞（名詞、形容詞、動詞等）が該当する。
【００４８】
そして、第２形態素情報は、少なくとも１つ以上の上記形態素が組み合わされることにより構成される。第２形態素情報としては、例えば、（私；車；運転）が該当する。
【００４９】
また、文データベース５００は、第２形態素情報を構成する各形態素を、主体格、対象格等の属性に分類して、記憶する記憶手段でもある。例えば、第２形態素情報（私；車；運転）の形態素（私）は、主体格に分類され、形態素（車）は対象格に分類され、形態素（運転）は、述語格に分類されて、文データベース５００に記憶される。
【００５０】
尚、第２形態素情報には、上記三要素に対応付けられた各形態素に限定されるものではなく、他の「格」、即ち、時間を意味するタイム（ムード、テンス、アスペクトなどからなるもの）、場所を意味するロケーション、条件を意味するコンディション、感想を意味するインプレッション、結果を意味するエフェクトなどに対応付けられた各形態素を有していてもよい。
【００５１】
この第２形態素情報は、本実施形態では、文データベース５００に予め格納されているものであり、上記第１形態素情報（利用者が発話した内容から導かれたもの）とは区別されるものである。
【００５２】
また、第２形態素情報のうち、「格構成」（サブジェクト、オブジェクト、アクションなど）に対応付けられた形態素がない場合は、その部分については、本実施形態では、”＊”を示すことにする。
【００５３】
例えば、｛Ａ映画名って？｝の文を第２形態素情報（サブジェクト；オブジェクト；アクション)に変換すると、｛Ａ映画名って？｝の文のうち、”Ａ映画名”がサブジェクトとして特定することができるが、その他”オブジェクト””アクション”は文の要素になっていないので、この話題タイトルは、”サブジェクト”（Ａ映画名）；”オブジェクト”なし（＊）；”アクション”なし（＊）となる。
【００５４】
文制御部３００は、本実施形態では、図２に示すように、管理部３１０と、検索部３２０と、生成部３３０とを有している。
【００５５】
管理部３１０は、文制御部３００の全体を制御するものである。具体的に、入力部１００又は音声認識部２００から文字列が入力された管理部３１０は、入力された文字列を形態素抽出部４１０に出力する。また、管理部３１０は、生成部３３０で生成された文を文信号として出力部６００に出力する。
【００５６】
検索部３２０は、形態素抽出部４１０で抽出された第１形態素情報と、文データベース５００に記憶された各第２形態素情報とを照合し、上記各第２形態素情報の中から、上記第１形態素情報が第２形態素情報の各形態素を含む場合における上記第２形態素情報を検索第２形態素情報として検索する。
【００５７】
具体的には、図６に示すように、検索部３２０は、文構造解析部４３０で分類された各属性に属する第１形態素情報の各形態素と、文データベース５００に記憶された上記各属性に属する各第２形態素情報の各形態素とを、各属性ごとに照合し、第１形態素情報が第２形態素情報の形態素を含んでいる属性の数を、各第２形態素情報ごとに算出する算出部３２１と、算出部３２１により各第２形態素情報ごとに算出された属性の数に応じて、文データベース５００に記憶された各第２形態素情報の中から、第２形態素情報を検索第２形態素情報として、選択する選択部３２２とを有する。
【００５８】
例えば、検索命令信号が示す情報が、第１形態素情報が（えーと；犬；人；噛んだ）であり、形態素（えーと）及び形態素（犬）が主体格に対応づけられており、形態素（人）が対象格に対応づけられており、形態素（噛んだ）が述語格に対応づけられている場合、検索部３２０が文データベース５００に記憶されている各第２形態素情報のうち、検索第２形態素情報を検索する動作を以下に説明する。
【００５９】
先ず、検索部３２０が文データベース５００から読み出した第２形態素情報が（人；犬；噛んだ）であり、形態素（人）が主体格に分類され、形態素（犬）が対象格に分類され、形態素（噛んだ）が述語格に分類されている場合について、説明する。
【００６０】
この場合、算出部３２１は、第１形態素情報において、各属性と対応づけられた各形態素が（以下、各属性と対応づけられた各形態素を、格構成における格の形態素という）形態素（えーと（サブジェクト））、形態素（犬（サブジェクト））、形態素（人（オブジェクト））、形態素（噛んだ（アクション））であり、それらの形態素と、これらの形態素が属する格と同一格の第２形態素情報の各形態素（人（サブジェクト）、犬（オブジェクト）、噛んだ（アクション））とを、各属性ごとに照合する。そして、算出部３２１は、第１形態素情報が前記第２形態素情報の形態素を含んでいる属性は１つ（アクション）と算出する。
【００６１】
即ち、算出部３２１は、主体格に属する第１形態素情報（形態素（えーと）及び形態素（犬））は、主体格に属する第２形態素情報の形態素（人）を含んでいないと判断し、 対象格に属する第１形態素情報（形態素（人））は、対象格に属する第２形態素情報の形態素（犬）を含んでいないと判断し、述語格に属する第１形態素情報（形態素（噛んだ））は、述語格に属する第２形態素情報の形態素（噛んだ）を含んでいると判断し、第１形態素情報が第２形態素情報の形態素を含んでいる属性は１つ（述語格）と算出する。
【００６２】
次に、検索部３２０が文データベース５００から読み出した第２形態素情報が（犬；人；噛んだ）であり、形態素（犬）が主体格に分類され、形態素（人）が対象格に分類され、形態素（噛んだ）が述語格に分類されている場合について、説明する。
【００６３】
この場合、算出部３２１は、第１形態素情報における格構成における格の形態素が（えーと（サブジェクト）、犬（サブジェクト）、人（オブジェクト）、噛んだ（アクション））であり、それらの形態素（（えーと）（犬）、（人）、（噛んだ））と、これらの形態素を構成する格と同一格の第２形態素情報の各形態素（犬（サブジェクト）、人（オブジェクト）、噛んだ（アクション））とを各属性ごとに照合する。そして算出部３２１は、第１形態素情報が第２形態素情報の形態素を含んでいる属性は３つと算出する。
【００６４】
即ち、算出部３２１は、主体格に属する第１形態素情報（形態素（えーと）及び形態素（犬））は、主体格に属する第２形態素情報の形態素（犬）を含んでいると判断し、 対象格に属する第１形態素情報（形態素（人））は、対象格に属する第２形態素情報の形態素（人）を含んでいると判断し、述語格に属する第１形態素情報（形態素（噛んだ））は、述語格に属する第２形態素情報の形態素（噛んだ）を含んでいると判断し、第１形態素情報が第２形態素情報の形態素を含んでいる属性は３つ（主体格、対象格、述語格）と算出する。
【００６５】
そして、選択部３２２は、文データベース５００に記憶されている各第２形態素情報の中から、例えば、各第２形態素情報ごとに算出された属性の数の多い第２形態素情報（犬；人；噛んだ）を検索第２形態素情報として、選択する。
【００６６】
なお、上述した検索部３２０による検索方法は、一例にすぎず、本発明では、これに限定されるわけではない。即ち、形態素抽出部４１０で抽出された第１形態素情報と、文データベース５００に記憶された各第２形態素情報とを照合し、各第２形態素情報の中から、上記第１形態素情報が第２形態素情報の各形態素を含む場合における上記第２形態素情報を検索する方法であれば、本発明の適用が可能である。
【００６７】
選択部３２２は、検索第２形態素情報を、検索結果信号として、生成部３３０に出力する。この際、選択部３２２は、検索第２形態素情報の各形態素が分類された属性を、属性信号として生成部３３０に出力する。
【００６８】
生成部３３０は、各属性に属する検索第２形態素情報の各形態素の後に、それぞれ、文構造解析部４３０（分類手段）により分類された上記各属性に属する第１形態素情報の各形態素に対応する係り受け要素を、各属性ごとに、結合させてなる結合文字列に基づいて、利用者へ出力する文を生成する。
【００６９】
例えば、生成部３３０に入力される検索結果信号（検索第２形態素情報）が（私；車；運転）であり、属性信号が示す情報が、第２形態素情報の形態素（私）が主体格に分類され、形態素（車）が対象格に分類され、形態素（運転）が述語格に分類されている旨であり、上記係り受け要素信号が示す情報が、第１形態素情報の形態素「えーと」及び形態素「私」には、係り受け要素（は）が対応づけられ、形態素「車」には、係り受け要素（を）が対応づけられ、形態素「運転」には、係り受け要素（する）が対応づけられている旨であり、検索命令信号が示す情報が、第１形態素情報の形態素「えーと」及び形態素「私」は、主体格に属し、形態素「車」は、対象格に属し、形態素「運転」は、述語格に属する旨の場合について以下に説明する。
【００７０】
生成部３３０は、第１形態素情報の各形態素（形態素（えーと）及び各形態素（私）、形態素（車）、形態素（運転））にそれぞれ対応する係り受け要素（形態素（えーと）及び形態素（私）には、係り受け要素（は）が対応、等）と、第１形態素情報の各形態素が属する属性（形態素（えーと）及び（私）は主体格等）とに基づいて、各係り受け要素（（は）、（を）、（する））が対応する属性（（は）は主体格、（を）は対象格、（する）は述語格）を特定する。
【００７１】
そして、生成部３３０は、各属性（主体格、対象格、述語格）に属する上記第２形態素情報の各形態素（主体格に属する形態素（私）、対象格に属する形態素（車）、述語格に属する形態素（運転））の後に、それぞれ、対応する属性の係り受け要素（主体格に対応する係り受け要素（は）、対象格に対応する係り受け要素（を）、述語格に対応する係り受け要素（です）を結合することで、結合文字列（（私は）（車を）（運転する））を複数生成する。
【００７２】
そして、生成部３３０は、生成された各結合文字列（（私は）（車を）（運転する））を組み合わせることにより、利用者へ出力するための文として、各結合文字列が配列された文（私は車を運転する）を生成する。生成された文は、文信号として、管理部３１０を介して出力部６００に送られる。
【００７３】
出力部６００は、生成部３３０により生成された文信号に対応する文（例えば、私は車を運転する）を出力する出力手段であり、本実施形態では、例えば、スピーカ、ディスプレイなどが挙げられる。
【００７４】
このようにして、入力部１００により入力された入力情報又は音声認識部２００により認識された文字列が、例えば、（えーと私は車を運転する）というように、形態素（えーと）等を含んでいても、出力部６００から出力される文は、（私は車を運転する）というように、名詞、形容詞等の、意味内容をもつ形態素
で構成される文となる。
【００７５】
（２）文生成装置（文生成システム）を用いた文生成方法
上記構成を有する文生成装置１による文生成方法は、以下の手順により実施することができる。図７は、本実施形態に係る文生成方法の手順を示すフローチャート図である。
【００７６】
先ず、入力部１００が、利用者からの発話内容を取得する（Ｓ１０１）。具体的に入力部１００は、利用者の発話内容を構成する音声を取得し、取得した音声を音声信号として音声認識部２００に出力する。また、入力部１００は、利用者から入力された入力情報（音声以外）に基づいて、入力情報（音声以外）に対応する文字列を特定し、特定した文字列を文字列信号として文制御部３００に出力する。
【００７７】
次いで、音声認識部２００が、入力部１００で取得した発話内容に基づいて、発話内容に対応する文字列を特定する（Ｓ１０２）。具体的には、入力部１００から音声信号が入力された音声認識部２００は、入力された音声信号を解析し、解析した音声信号に対応する文字列を、音声認識辞書記憶部７００に格納されている辞書を用いて特定し、特定した文字列を文字列信号として文制御部３００に出力する。
【００７８】
次いで、形態素抽出部４１０が、音声認識部２００で特定された文字列に基づいて、文字列の最小単位を構成する各形態素を抽出する（Ｓ１０３）。
【００７９】
具体的に、管理部３１０から文字列信号が入力された形態素抽出部４１０は、入力された文字列信号に対応する文字列と、形態素データベース４５０に予め格納されている名詞、形容詞、動詞などの形態素群とを照合し、文字列の中から形態素群と１致する各形態素（ｍ１、ｍ２、・・・）を抽出し、抽出した各形態素を抽出信号として文節解析部４２０に出力する。抽出された第１形態素情報としては、例えば、（えーと；私；車；運転）がある。
【００８０】
そして、文節解析部４２０は、形態素抽出部４１０で抽出された各形態素に基づいて、各形態素を文節形式にまとめる。具体的に、形態素抽出部４１０から抽出信号が入力された文節解析部４２０は、図４に示すように、入力された抽出信号に対応する各形態素に基づいて各形態素の係り受け要素（例えば、が・は・を・・）を抽出する（Ｓ１０４）。即ち、文節解析部４２０は、入力された文字列信号に基づいて、形態素抽出部４１０により抽出された第１形態素情報の各形態素の後に係る文字又は文字列である係り受け要素を抽出する。
【００８１】
そして、文節解析部４２０は、抽出した係り受け要素に基づいて各形態素を各文節にまとめることを行う。第１形態素情報は、本実施形態では、１つの文節に属する各形態素を意味する。また、文節解析部４２０は、各係り受け要素を、第１形態素情報の各形態素と対応づけて抽出する。
【００８２】
各形態素を各文節にまとめた文節解析部４２０は、各形態素をまとめた各文節と、各文節を構成する各形態素とを含む文型情報を文型信号として、文構造解析部４３０に出力する。また、文節解析部４２０は、第１形態素情報の各形態素と対応づけられた各係り受け要素を係り受け要素信号として、生成部３３０に出力する。
【００８３】
文構造解析部４３０は、文節解析部４２０で分節された第１形態素情報の各形態素を主体格、対象格などの各属性に分類する（Ｓ１０５）。具体的に、文節解析部４２０から文型信号が入力された文構造解析部４３０は、入力された文型信号に対応する各形態素と各形態素からなる文節とに基づいて、文節に含まれる各形態素の「格構成」（属性）を決定する。
【００８４】
即ち、文構造解析部４３０は、図５に示すように、例えば、各形態素の係り受け要素が”が”又は”は”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がサブジェクト（主語又は主格）であると判断する。また、文構造解析部４３０は、例えば、各形態素の係り受け要素が”の”又は”を”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がオブジェクト（対象）であると判断する。
【００８５】
更に、文構造解析部４３０は、例えば、各形態素の係り受け要素が”する”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がアクション（述語；この述語は動詞、形容詞などから構成される）であると判断する。
【００８６】
各文節を構成する各形態素の「格構成」（格）を決定した文構造解析部４３０は、決定した「格構成」に対応付けられた第１形態素情報に基づいて、第２形態素情報を検索させるための検索命令信号を検索部３２０に出力する。また、文構造解析部４３０は、決定した「格構成」に対応付けられた第１形態素情報を示す格対応信号を生成部３３０に出力する。
【００８７】
検索部３２０は、文節解析部４２０で抽出された第１形態素情報と、文データベース５００に記憶された各第２形態素情報とを照合し、各第２形態素情報の中から、上記第１形態素情報が第２形態素情報の各形態素を含む場合における上記第２形態素情報を検索する（Ｓ１０６）。
【００８８】
具体的には、図６に示すように、検索部３２０の算出部３２１は、文構造解析部４３０で分類された各属性に属する第１形態素情報の各形態素と、文データベース５００に記憶された上記各属性に属する各第２形態素情報の前記各形態素とを、各属性ごとに照合し、前記第１形態素情報が前記第２形態素情報の形態素を含んでいる属性の数を、各第２形態素情報ごとに算出する。そして、検索部３２０の選択部３２２は、各第２形態素情報ごとに算出された属性の数に応じて、文データベースに記憶された各第２形態素情報の中から、第２形態素情報を検索第２形態素情報として選択する。
【００８９】
第１形態素情報としては、例えば、（えーと；私；車；運転）である場合、選択部３２２により選択された検索第２形態素情報としては、例えば、（私；車；運転）がある。
【００９０】
検索部３２０の選択部３２２は、検索第２形態素情報を、検索結果信号として、生成部３３０に出力する。この際、選択部３２２は、検索第２形態素情報の各形態素が分類された属性を、属性信号として生成部３３０に出力する。
【００９１】
生成部３３０は、各属性に属する検索第２形態素情報の各形態素の後に、それぞれ、文構造解析部４３０（分類手段）により分類された上記各属性に属する第１形態素情報の各形態素に対応する係り受け要素を、各属性ごとに、結合させてなる結合文字列に基づいて、利用者へ出力する文を生成する（Ｓ１０７）。
【００９２】
生成部３３０により生成された文は、文信号として、管理部３１０を介して出力部６００に送られる。出力部６００は、上記文信号に対応する文（例えば、私は車を運転する）を出力する（Ｓ１０８）。
【００９３】
（作用効果）
上記構成を有する本願に係る発明によれば、文データベース５００（記憶部）は、名詞、形容詞等の、意味内容をもつ形態素を少なくとも１つ以上含む第２形態素情報を、複数記憶している。そして、検索部３２０は、形態素抽出部４１０で抽出された第１形態素情報と、文データベース５００（記憶部）に記憶された各第２形態素情報とを照合し、上記各第２形態素情報の中から、第１形態素情報が第２形態素情報の各形態素を含む場合における当該第２形態素情報を検索する。
【００９４】
このため、本実施の形態によれば、第１形態素情報に、例えば、議事録用の文の意味を人が理解するのに必要でなく、意味内容をもたない形態素（例えば、「えーと」、「あー」、「こんにちわ」等）が含まれていても、各第２形態素情報には、名詞や形容詞等の、意味内容をもつ形態素だけが含まれているので、検索部３２０が検索する第２形態素情報には、第１形態素情報の各形態素のうち、名詞や形容詞等の、意味内容をもつ形態素だけが含まれることになる。
【００９５】
この結果、入力情報に対応する第１形態素情報の各形態素のうち、例えば、議事録用の文の意味を理解するのに必要でなく、意味内容をもたない形態素（例えば、「えーと」、「あー」、「こんにちわ」等）を取り除くことができ、名詞や形容詞等の、意味内容をもつ形態素と係り受け要素を組み合わせた結合文字列で構成される文の自動生成が可能となる。
【００９６】
従って、議事録作成者等は、この生成された文を、例えば、会議中の発話内容等の議事録文としてそのまま使用することが可能であり、上記議事録作成者等の負担を従来に比べて低減できる。
【００９７】
また、検索部３２０は、分類された各属性に属する第１形態素情報の各形態素と、文データベース５００に記憶された上記各属性に属する各第２形態素情報の前記各形態素とを、各属性ごとに照合し、第１形態素情報が第２形態素情報の形態素を含んでいる属性の数を、各第２形態素情報ごとに算出し、各第２形態素情報ごとに算出された各属性の数に応じて、記憶された各第２形態素情報の中から、第２形態素情報を検索第２形態素情報として選択する。
【００９８】
このため、第１形態素情報が第２形態素情報の形態素を含んでいる属性の数が大きい第２形態素情報を選択部３２２が選択すれば、第１形態素情報（利用者の入力情報を構成する要素）に意味内容が最も近い第２形態素情報を選択することができる。
【００９９】
更に、本実施の形態によれば、検索部３２０は、文字列の最小単位である第２形態素情報を検索し、利用者の発話内容と完全に一致する第２形態素情報を検索する必要がないので、開発者は、利用者から発話されるであろう発話内容に対応する膨大な第２形態素情報を予め記憶する必要がなくなり、文データベース５００の容量を低減させることができる。
【０１００】
なお、生成部３３０が第２形態素情報の各形態素に結合させる係り受け要素は、文節解析部４２０で抽出された係り受け要素ではなく、例えば、生成部３３０が保持している係り受け要素でもよい。即ち、生成部３３０は、各属性と、第２形態素情報の形態素の後に係る文字又は文字列である係り受け要素とが対応づけられた対応テーブルを保持している。
【０１０１】
例えば、上記対応テーブルにおいては、主体格に対しては、第２形態素情報の形態素の後に係る係り受け要素（は）が対応づけられ、対象格に対しては、第２形態素情報の形態素の後に係る係り受け要素（を）が対応づけられ、述語格に対しては、第２形態素情報の形態素の後に係る係り受け要素（する）が対応づけられている。
【０１０２】
そして、生成部３３０は、上記対応テーブルを参照して、検索部３２０で検索された第２形態素情報の各形態素に対して、上記各形態素が分類された属性に対応する係り受け要素を結合させることで生成される結合文字列に基づいて、前記利用者へ出力する文を生成するようにしてもよい。
【０１０３】
例えば、検索部３２０で検索された第２形態素情報を構成する形態素（私）、形態素（車）、形態素（運転）がそれぞれ、主体格、対象格、述語格に分類されている場合、生成部３３０は、対応テーブルを参照して、主体格に分類された形態素（私）には、係り受け要素（は）を結合させ、対象格に分類された形態素（車）には、係り受け要素（を）を結合させ、述語格に分類された形態素（運転）には、係り受け要素（する）を結合させて結合文字列を生成するようにしてもよい。そして、生成部３３０は、上記結合文字列に基づいて、文を生成するようにしてもよい。
【０１０４】
［変更例］
尚、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、以下に示すような変更を加えることができる。
【０１０５】
（第１変更例）
本変更例においては、文データベース５００は、複数の形態素の集合からなる集合群の全体を示す要素情報を、集合群に関連付けて複数記憶する要素記憶手段であってもよい。更に、形態素抽出部４１０は、文字列から抽出した形態素と各集合群とを照合し、各集合群中から、抽出された形態素を含む集合群を選択し、選択した集合群に関連付けられた要素情報を第１形態素情報として抽出してもよい。
【０１０６】
利用者が発話した文字列に含まれる各形態素には、類似しているものがある。例えば、集合群の全体を示す要素情報を「贈答」とすると、「贈答」は、プレゼント、贈り物、御歳暮、御中元、お祝いなど（集合群）と相互に類似しているので、形態素抽出部４１０は、「贈答」に類似する形態素（上記のプレゼントなど）がある場合には、その類似する形態素については、「贈答」として取り扱うことができる。
【０１０７】
即ち、形態素抽出部４１０は、例えば、文字列から抽出した形態素が「プレゼント」である場合は、「プレゼント」を代表する要素情報が「贈答」であるので、上記「プレゼント」を「贈答」に置き換えることができる。
【０１０８】
これにより、形態素抽出部４１０が相互に類似する形態素を整理することができるので、文生成装置を開発する開発者は、相互に類似した各第１形態素情報から把握される意味空間に対応した第２形態素情報を逐一作成する必要がなくなり、結果的に、記憶部（文データベース５００）に格納させるデータ量を低減させることができる。
【０１０９】
（第２変更例）
図８に示すように、本変更例においては、上記実施形態及び上記変更例に限定されるものではなく、文生成装置１ａ,１ｂにある通信部８００と、通信ネットワーク１０００を介して通信部８００との間でデータの送受信をするための通信部９００と、通信部９００に接続された各文データベース５００ｂ〜５００ｄと、サーバ２ａ〜２ｃとを備えてもよい（文生成システム）。
【０１１０】
ここで、通信ネットワーク１０００とは、データを送受信する通信網を意味するものであり、本実施形態では、例えば、インターネットなどが挙げられる。
【０１１１】
尚、本変更例では、便宜上、文生成装置１ａ,１ｂ、文データベース５００ｂ〜５００ｄ、サーバ２ａ〜２ｃを限定しているが、これに限定されるものではなく、更に他の文データベースを設けてもよい。このサーバ２ａ〜２ｃには、文データベース５００ａ〜５００ｄに記憶されている内容と同様の内容が記憶されている。
【０１１２】
これにより、文制御部３００は、文生成装置１ａの内部に配置してある文データベース５００ａのみならず、通信ネットワーク１０００を介して、他の文生成装置１ｂ、会文ータベース５００ｂ〜５００ｄ、サーバ２ａ〜２ｃをも参照することができるので、例えば、文データベース５００ａの中から、第１形態素情報が第２形態素情報の各形態素を含む場合における上記第２形態素情報を検索できない場合であっても、他の文生成装置１ｂ、文データベース５００ｂ〜５００ｄ、サーバ２ａ〜２ｃを参照することにより、第１形態素情報が第２形態素情報の各形態素を含む場合における上記第２形態素情報を検索することができる。
【０１１３】
［プログラム］
上記文生成システム及び文生成方法で説明した内容は、パーソナルコンピュータ等の汎用コンピュータにおいて、所定のプログラム言語を利用するための専用プログラムを実行することにより実現することができる。
【０１１４】
ここで、プログラム言語としては、本実施形態では、例えば、本発明者らが開発したＤＫＭＬ（Discourse Knowledge Markup Language）、その他Ｃ言語等が挙げられる。
【０１１５】
即ち、文生成装置１は、各文データベース５００ａ〜５００ｄに格納されているデータ（第２形態素情報などの記憶情報）、その他の各部を、ＤＫＭＬ（Discourse Knowledge Markup Language）等で構築し、この構築した記憶情報等を利用するためのプログラムを実行することにより実現することができる。
【０１１６】
このような本実施形態に係るプログラムによれば、利用者の発話内容を構成する第１形態素情報を抽出し、抽出した第１形態素情報と、文データベース５００に記憶された各第２形態素情報とに基づいて、名詞、形容詞等の、意味内容をもつ形態素で構成される第２形態素情報を検索し、検索された第２形態素情報から、名詞、形容詞等の、意味内容をもつ形態素で構成される文を自動で生成できるという作用効果を奏する文生成装置、文生成システム及び文生成方法を一般的な汎用コンピュータで容易に実現することができる。
【０１１７】
更に、上記通信部８００と通信部９００との間の通信は、通信ネットワークを介して、ＤＫＭＬ等からなるプロトコルによってデータを送受信してもよい。これにより、文生成装置１は、例えば、第１形態素情報が第２形態素情報の各形態素を含む場合における上記第２形態素情報を検索できない場合には、通信ネットワーク１０００を通じて、ＤＫＭＬ等の約束事に従って、上記第２形態素情報（ＤＫＭＬなどで記述されたもの）を検索することも可能である。
【０１１８】
尚、プログラムは、記録媒体に記録することができる。この記録媒体は、図９に示すように、例えば、ハードディスク１１００、フレキシブルディスク１２００、コンパクトディスク１３００、ＩＣチップ１４００、カセットテープ１５００などが挙げられる。このようなプログラムを記録した記録媒体によれば、プログラムの保存、運搬、販売などを容易に行うことができる。
【０１１９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、入力情報に対応する第１形態素情報の各形態素のうち、例えば、議事録用の文の意味を理解するのに必要でなく、意味内容をもたない形態素（例えば、「えーと」、「あー」、「こんにちわ」等）を取り除くことができるので、名詞や形容詞等の、意味内容をもつ形態素で構成される文の自動生成が可能となる。
【０１２０】
従って、例えば、議事録作成者等は、この生成された文を、例えば、会議中の発話内容等の議事録文としてそのまま使用することが可能であり、上記議事録作成者等の負担を従来に比べて低減できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態に係る文生成システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態における文制御部及び文解析部の内部構造を示すブロック図である。
【図３】本実施形態における形態素抽出部で抽出する各形態素の内容をを示す図である。
【図４】本実施形態における文節解析部で抽出する各文節の内容を示す図である。
【図５】本実施形態における文構造解析部で特定する「格」の内容を示す図である。
【図６】本実施形態における検索部の内部構成の一例を示す図である。
【図７】本実施の形態における文生成方法を説明するためのフローチャート図である。
【図８】第２変更例における会話制御システムの概略構成を示す図である。
【図９】本実施形態におけるプログラムを格納する記録媒体を示す図である。
【符号の説明】
１…文生成装置、１００…入力部、２００…音声認識部、３００…文制御部、３１０…管理部、３２０…検索部、３２１…算出部、３２２…選択部、３３０…生成部、４００…文解析部、４１０…形態素抽出部、４２０…文節解析部、４３０…文構造解析部、４５０…形態素データベース、５００…文データベース、６００…出力部、７００…音声認識辞書記憶部、８００…通信部、９００…通信部、１０００…通信ネットワーク、１１００…ハードディスク、１２００…フレキシブルディスク、１３００…コンパクトディスク、１４００…ＩＣチップ、１５００…カセットテープ

Claims (9)

1. 利用者から入力された入力情報に基づいて、該入力情報を示す文字列を特定する文字認識手段と、
   前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、該文字列の最小単位を構成する少なくとも１つの形態素を第１形態素情報として抽出する形態素抽出手段と、
   前記形態素抽出手段で抽出された各第１形態素情報を文節形式に変換する文節解析手段と、
   前記文節解析手段で文節された第１形態素情報を主体格、対象格、述語に決定する文構造解析手段と、
   名詞、形容詞等であり、かつ、感動詞以外の形態素により構成される第２形態素情報が、複数記憶されているとともに、前記形態素が、主体格、対象格、述語の属性ごとに分類されて記憶されている記憶手段と、
   前記形態素抽出手段で抽出され、前記文節解析手段及び文構造解析手段で解析された前記第１形態素情報と、前記記憶手段に記憶された各第２形態素情報とを照合し、前記各第２形態素情報の中から、前記第１形態素情報が第２形態素情報の各形態素を含む場合における当該第２形態素情報を検索する検索手段と、
   各属性と、前記第２形態素情報の形態素の後に係る文字又は文字列である係り受け要素とが対応づけられた対応テーブルを参照して、前記検索手段で検索された前記第２形態素情報の各形態素に対して、前記各形態素が分類された属性に対応する係り受け要素を結合させてなる結合文字列に基づいて、前記利用者へ出力する文を生成する生成手段とを有することを特徴とする文生成システム。
2. 利用者から入力された入力情報に基づいて、該入力情報を示す文字列を特定する文字認識手段と、
   前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、該文字列の最小単位を構成する少なくとも１つの形態素を第１形態素情報として抽出する形態素抽出手段と、
   前記形態素抽出手段で抽出された各第１形態素情報を文節形式に変換する文節解析手段と、
   前記文節解析手段で文節された第１形態素情報を主体格、対象格、述語に決定する文構造解析手段と、
   前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、前記形態素抽出手段により抽出された第１形態素情報の各形態素の後に係る文字又は文字列を、係り受け要素として前記各形態素と対応づけて、抽出する係り受け要素抽出手段と、
   名詞、形容詞等であり、かつ、感動詞以外の形態素により構成される第２形態素情報が、複数記憶されているとともに、前記形態素が、主体格、対象格、述語の属性ごとに分類されて記憶されている記憶手段と、
   前記形態素抽出手段で抽出され、前記文節解析手段及び文構造解析手段で解析された前記第１形態素情報と、前記記憶手段に記憶された各第２形態素情報とを照合し、前記各第２形態素情報の中から、前記第１形態素情報が第２形態素情報の各形態素を含む場合における当該第２形態素情報を検索第２形態素情報として、検索する検索手段と、
   前記形態素抽出手段で抽出された前記第１形態素情報の各形態素を各属性に分類する分類手段と、
   各属性に属する前記検索第２形態素情報の各形態素の後に、それぞれ、前記分類手段により分類された前記各属性に属する前記第１形態素情報の各形態素に対応する係り受け要素を、各属性ごとに、結合させてなる結合文字列に基づいて、前記利用者へ出力する文を生成する生成手段とを有することを特徴とする文生成システム。
3. 前記検索手段は、前記分類手段で分類された各属性に属する前記第１形態素情報の前記各形態素と、前記記憶手段に記憶された前記各属性に属する前記各第２形態素情報の前記各形態素とを、各属性ごとに照合し、前記第１形態素情報が前記第２形態素情報の形態素を含んでいる属性の数を、各第２形態素情報ごとに算出する算出手段と、
   前記算出手段により各第２形態素情報ごとに算出された属性の数に応じて、前記記憶手段に記憶された各第２形態素情報の中から、第２形態素情報を前記検索第２形態素情報として選択する選択手段とを有することを特徴とする請求項２に記載の文生成システム。
4. コンピュータにおける文生成方法において、
   文字認識手段が、利用者から入力された入力情報に基づいて、該入力情報を示す文字列を特定するステップと、
   形態素抽出手段が、前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、該文字列の最小単位を構成する少なくとも１つの形態素を第１形態素情報として抽出するステップと、
   文節解析手段が、前記形態素抽出手段で抽出された各第１形態素情報を文節形式に変換するステップと、
   文構造解析手段が、前記文節解析手段で文節された第１形態素情報を主体格、対象格、述語に決定するステップと、
   名詞、形容詞等であり、かつ、感動詞以外の形態素により構成される第２形態素情報を、複数、記憶手段に記憶するとともに、前記形態素を、主体格、対象格、述語の属性ごとに分類して前記記憶手段に記憶するステップと、
   検索手段が、前記形態素抽出手段で抽出され、前記文節解析手段及び文構造解析手段で解析された前記第１形態素情報と、前記記憶手段に記憶された各第２形態素情報とを照合し、前記各第２形態素情報の中から、前記第１形態素情報が第２形態素情報の各形態素を含む場合における当該第２形態素情報を検索する検索ステップと、
   生成手段が、各属性と、前記第２形態素情報の形態素の後に係る文字又は文字列である係り受け要素とが対応づけられた対応テーブルを参照して、前記検索手段で検索された前記第２形態素情報の各形態素に対して、前記各形態素が分類された属性に対応する係り受け要素を結合させてなる結合文字列に基づいて、前記利用者へ出力する文を生成するステップとを有することを特徴とするコンピュータにおける文生成方法。
5. コンピュータにおける文生成方法において、
   文字認識手段が、利用者から入力された入力情報に基づいて、該入力情報を示す文字列を特定するステップと、
   形態素抽出手段が、前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、該文字列の最小単位を構成する少なくとも１つの形態素を第１形態素情報として抽出するステップと、
   文節解析手段が、前記形態素抽出手段で抽出された各第１形態素情報を文節形式に変換するステップと、
   文構造解析手段が、前記文節解析手段で文節された第１形態素情報を主体格、対象格、述語に決定するステップと、
   係り受け要素抽出手段が、前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、前記形態素抽出手段で抽出された第１形態素情報の各形態素の後に係る文字又は文字列を、係り受け要素として前記各形態素と対応づけて、抽出するステップと、
   名詞、形容詞等であり、かつ、感動詞以外の形態素により構成される第２形態素情報を、複数、記憶手段に記憶するとともに、前記形態素を、主体格、対象格、述語の属性ごとに分類して前記記憶手段に記憶するステップと、
   検索手段が、前記形態素抽出手段で抽出され、前記文節解析手段及び文構造解析手段で解析された前記第１形態素情報と、前記記憶手段に記憶された各第２形態素情報とを照合し、前記各第２形態素情報の中から、前記第１形態素情報が第２形態素情報の各形態素を含む場合における当該第２形態素情報を検索第２形態素情報として、検索する検索ステップと、
   分類手段が、前記形態素抽出手段で抽出された前記第１形態素情報の各形態素を各属性に分類する分類ステップと、
   生成手段が、各属性に属する前記検索第２形態素情報の各形態素の後に、それぞれ、前記分類手段の分類ステップにより分類された前記各属性に属する前記第１形態素情報の各形態素に対応する係り受け要素を、各属性ごとに、結合させてなる結合文字列に基づいて、前記利用者へ出力する文を生成するステップとを有することを特徴とするコンピュータにおける文生成方法。
6. 前記検索手段による検索ステップは、前記分類手段の分類ステップで分類された各属性に属する前記第１形態素情報の前記各形態素と、前記記憶手段に記憶された前記各属性に属する前記各第２形態素情報の前記各形態素とを、各属性ごとに照合し、前記第１形態素情報が前記第２形態素情報の形態素を含んでいる属性の数を、各第２形態素情報ごとに算出手段が算出する算出ステップと、
   前記算出手段の算出ステップにより各第２形態素情報ごとに算出された属性の数に応じて、前記記憶手段に記憶された各第２形態素情報の中から、第２形態素情報を前記検索第２形態素情報として選択するステップとを有することを特徴とする請求項５に記載のコンピュータにおける文生成方法。
7. コンピュータに、
   利用者から入力された入力情報に基づいて、該入力情報を示す文字列を特定する文字認識手段と、
   前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、該文字列の最小単位を構成する少なくとも１つの形態素を第１形態素情報として抽出する形態素抽出手段と、
   前記形態素抽出手段で抽出された各第１形態素情報を文節形式に変換する文節解析手段と、
   前記文節解析手段で文節された第１形態素情報を主体格、対象格、述語に決定する文構造解析手段と、
   名詞、形容詞等であり、かつ、感動詞以外の形態素により構成される第２形態素情報を、複数、記憶手段に記憶するとともに、前記形態素を、主体格、対象格、述語の属性ごとに分類して記憶されている記憶手段と、
   前記形態素抽出手段で抽出され、前記文節解析手段及び文構造解析手段で解析された前記第１形態素情報と、前記記憶手段に記憶された各第２形態素情報とを照合し、前記各第２形態素情報の中から、前記第１形態素情報が第２形態素情報の各形態素を含む場合における当該第２形態素情報を検索する検索手段と、
   各属性と、前記第２形態素情報の形態素の後に係る文字又は文字列である係り受け要素とが対応づけられた対応テーブルを参照して、前記検索手段で検索された前記第２形態素情報の各形態素に対して、前記各形態素が分類された属性に対応する係り受け要素を結合させてなる結合文字列に基づいて、前記利用者へ出力する文を生成する生成手段として機能させるためのコンピュータプログラム。
8. コンピュータに、
   利用者から入力された入力情報に基づいて、該入力情報を示す文字列を特定する文字認識手段と、
   前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、該文字列の最小単位を構成する少なくとも１つの形態素を第１形態素情報として抽出する形態素抽出手段と、
   前記形態素抽出手段で抽出された各第１形態素情報を文節形式に変換する文節解析手段と、
   前記文節解析手段で文節された第１形態素情報を主体格、対象格、述語に決定する文構造解析手段と、
   前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、前記形態素抽出手段で抽出された第１形態素情報の各形態素の後に係る文字又は文字列を、係り受け要素として前記各形態素と対応づけて、抽出する係り受け要素抽出手段と、
   名詞、形容詞等であり、かつ、感動詞以外の形態素により構成される第２形態素情報を、複数、記憶手段に記憶するとともに、前記形態素を、主体格、対象格、述語の属性ごとに分類されて記憶されている前記記憶手段と、
   前記形態素抽出手段で抽出され、前記文節解析手段及び文構造解析手段で解析された前記第１形態素情報と、前記記憶手段に記憶された各第２形態素情報とを照合し、前記各第２形態素情報の中から、前記第１形態素情報が第２形態素情報の各形態素を含む場合における当該第２形態素情報を検索第２形態素情報として、検索する検索手段と、
   前記形態素抽出手段で抽出された前記第１形態素情報の各形態素を各属性に分類する分類手段と、
   各属性に属する前記検索第２形態素情報の各形態素の後に、それぞれ、前記分類手段により分類された前記各属性に属する前記第１形態素情報の各形態素に対応する係り受け要素を、各属性ごとに、結合させてなる結合文字列に基づいて、前記利用者へ出力する文を生成する生成手段として機能させるためのコンピュータプログラム。
9. 前記検索手段に、前記分類手段で分類された各属性に属する前記第１形態素情報の前記各形態素と、前記記憶手段に記憶された前記各属性に属する前記各第２形態素情報の前記各形態素とを、各属性ごとに照合し、前記第１形態素情報が前記第２形態素情報の形態素を含んでいる属性の数を、各第２形態素情報ごとに算出する算出手段と、
   前記算出手段により各第２形態素情報ごとに算出された属性の数に応じて、前記記憶手段に記憶された各第２形態素情報の中から、第２形態素情報を前記検索第２形態素情報として選択する選択手段として機能させるための請求項８に記載のコンピュータプログラム。

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