JP4371080B2 - 自然言語学習支援装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明は自然言語学習支援装置及び方法に関し、例えば、機械翻訳時に利用者に入力文章に用いられている文法事項の解説などを提示しようとしたものである。

外国語を学習する際に、その言語の単語や慣用句を覚えることは必須である。このようなことを支援する装置として、特許文献１や特許文献２に記載のものが提案されている。

特許文献１には、入力外国語文に対し、構文解析によって、文を動詞句と名詞句とその係り受け関係を解析し、その後、「ｎｏ ｍｏｒｅ 名詞句 ｔｈａｎ」といったような品詞と単語列からなる慣用表現辞書中の慣用表現に、解析結果が一致するかを検出することにより慣用表現の検出を行い、慣用表現の用法を表示することが記載されており、また、検出された慣用表現と関連する慣用表現を慣用表現辞書から検出し、その用法の表示を行うことも記載されている。

特許文献２には、入力文中の任意の単語に対する辞書情報を、翻訳処理部による翻訳処理の際に得られた情報に基づいて単語辞書を検索して記憶し、その記憶内容を出力することが記載されている。
特開平６−１４９８７８号公報 特開平９−３１９７５１号公報

しかし、特許文献１の記載方法では、構文解析を行った後、慣用表現の検出を行うため、構文解析の処理の中で得られた情報を用いることができない。また、特許文献２の記載方法における「翻訳処理部による翻訳処理の際に得られた情報」は、いわゆる形態素解析結果であり、構文解析の処理の中で得られた情報を用いることができない。

例えば、構文解析中の処理として、主語と動詞のまとめあげの際、３人称単数形のチェックを行う処理があるが、このチェック結果の情報は構文解析結果には残らないため、特許文献１や特許文献２の記載方法では、３人称単数形についての文法事項を説明することができない。また例えば、関係代名詞としてのｔｈａｔの省略を構文解析中においては確認しているが、ｔｈａｔの省略は構文解析結果には残らないため、特許文献１や特許文献２の記載方法では、ｔｈａｔの省略についての文法事項を説明することができない。

また、特許文献１の記載方法では、構文解析処理で辞書引きを適宜行い、その後、慣用表現検出のために慣用表現辞書に対する辞書引きを行うことになり、効率が悪い。その上、それぞれの辞書を別個に作成しておく必要がある。

特許文献２の記載方法では、翻訳処理の際に辞書引きを行って形態素解析を行った後に、単語情報を提示するための辞書引きを行うことになり、効率が悪い。

そのため、構文構造に係る解説も提供可能な検索効率が良い自然言語学習支援装置及び方法が望まれている。

第１の本発明の自然言語学習支援装置は、（１）入力文を取り込む入力処理部と、（２）自然言語文を構文解析する際に利用される、品詞、句、節などの文法要素の配列である文法項目の辞書情報本体と、その文法項目の辞書情報本体に対応付けられた、同種の入力文に適用できるように汎用的に表現された構文構造を解説する原解説情報とを少なくとも含むレコード情報を複数格納している辞書と、（３）上記辞書の辞書情報本体をも利用して上記入力文を構文解析し、構文解析結果に適用された上記辞書情報本体に対応する上記原解説情報を少なくとも出力する構文解析部と、（４）上記構文解析部から出力された上記原解説情報を記憶する構文情報記憶部と、（５）上記構文情報記憶部に記憶された上記原解説情報の全て又は一部に対し、上記入力文の表現を適用して出力解説情報を作成する解説作成部と、（６）上記出力解説情報を出力する出力部とを有することを特徴とする。

第２の本発明は、入力処理部、構文解析部、構文情報記憶部、解説作成部及び出力部を有すると共に、自然言語文を構文解析する際に利用される、品詞、句、節などの文法要素の配列である文法項目の辞書情報本体と、その文法項目の辞書情報本体に対応付けられた、同種の入力文に適用できるように汎用的に表現された構文構造を解説する原解説情報とを少なくとも含むレコード情報を複数格納している辞書を有する、自然言語学習支援装置が実行する自然言語学習支援方法であって、（１）上記入力処理部が、入力文を取り込む入力処理工程と、（２）上記構文解析部が、上記辞書の辞書情報本体をも利用して上記入力文を構文解析し、構文解析結果に適用された上記辞書情報本体に対応する上記原解説情報を少なくとも出力する構文解析工程と、（３）上記構文情報記憶部に、上記構文解析部から出力された上記原解説情報を記憶させる構文情報記憶工程と、（４）上記解説作成部が、上記構文情報記憶部に記憶された上記原解説情報の全て又は一部に対し、上記入力文の表現を適用して出力解説情報を作成する解説作成工程と、（５）上記出力部が、上記出力解説情報について、表示出力、印刷出力、外部装置への送信又は記憶媒体への記録のいずれかを出力処理として行う出力工程とを含むことを特徴とする。

本発明によれば、構文解析中の情報をもとに出力解説情報を形成するようにしたので、構文構造に係る解説も提供可能であり、また、構文解析用の辞書内に解説情報の基となる原情報を盛り込んで構文解析中にマークするようにしたので、解説情報の提供対象と解説情報の内容とを並行的に検索でき、検索効率が良好である。

（Ａ）第１の実施形態
以下、本発明による自然言語学習支援装置及び方法の第１の実施形態を、図面を参照しながら説明する。第１の実施形態の自然言語学習支援装置は、例えば、英語用のＣＡＩ装置に組み込まれて使用されるものであっても良い。

（Ａ−１）第１の実施形態の構成
第１の実施形態の自然言語学習支援装置は、例えば、パソコンなどの情報処理装置（１台に限定されず、複数台で分散処理システムを構築していても良い）に対して、第１の実施形態の自然言語学習支援プログラム（固定データなどを含む）をインストールして構築されたり、第１の実施形態の自然言語学習支援プログラムが組み込まれた専用装置として構築されたりするものであるが、機能的には、図１に示す構成を有している。

図１において、第１の実施形態の自然言語学習支援装置１は、入力処理部１．１、構文解析部１．２、辞書１．３、構文情報記憶部１．４、解説作成部１．５及び出力部１．６を有する。

入力処理部１．１は、入力文を取り込んだり、ユーザからの条件指示信号を取り込むものである。入力処理部１．１は、外部の装置（例えばコンテンツサーバ）から入力文（例えば、ｗｅｂページ）を取り込むものであっても良く、また、記憶媒体から入力文を読み出して取り込むものであっても良く、さらには、キーボードなどによって入力文を入力させて取り込むものであっても良い。なお、ｗｅｂページのような文書の全体を表示させ、その中から、解説情報の出力を求める文章を選択させることで入力文を取り込むようにしても良い。

また、入力処理部１．１は、ユーザからの条件指示信号をキーボードやマウスやタッチパネルから取り込むものであり、その際、ディスプレイの表示機能も、入力処理部１．１の構成要素となっている。ユーザからの条件指示信号としては、提示する解説情報の学習レベルや解説情報のカテゴリーなどを表す出力条件を指示するものがある。例えば、解説情報の学習レベルとは、中学１年レベル、中学２年レベルなどのように表現しても良く、また、ＴＯＥＩＣでの点数範囲などのような形で表現しても良い。解説情報のカテゴリーとは、特許関係特有の表現や文法などに係る解説情報を求める際に指示するようなカテゴリーを表している。

辞書１．３は、例えば、ハードディスク上などによって構築されているものであり、単語、文法、パターンなどの構文解析時に必要となる辞書情報本体を格納しているものである。この第１の実施形態の場合、辞書１．３には、図２に示すように、辞書情報本体に対応付けて原解説情報や解説条件（学習レベルやカテゴリー）が付加されている。図２は、「ＮＰ→ＮＰ１＋ｗｈｏ＋ＶＰ２」という辞書情報本体（文法項目）には「ｗｈｏ＋ＶＰ２はＮＰ１（人）を先行詞とする関係代名詞節」という学習支援用の原解説情報が付加されている例と、「ＮＰ→［ＮＰ１：ｓｅｍ｛ＳＥＭ２｝］＋［ＮＰ２］＋［ＶＰＧａｐ３：ｏＳｅｍ｛ＳＥＭ２｝］」という辞書情報本体（文法項目）には「ＮＰ２ ＶＰＧａｐ３はＮＰ１を先行詞とする関係代名詞節．目的格の関係代名詞ｔｈａｔの省略．ＶＰＧａｐ３の目的語はＮＰ１」という学習支援用の原解説情報が付加されている例とを示している。図２に示した２つの例は、そのレベルは「中学２年レベル」であり、カテゴリーは「一般」である。

構文解析部１．２は、辞書１．３の格納情報（辞書情報本体）を用いて入力文の構造などの解析（いわゆる形態素解析や構文解析）を行い、解析に用いたパターン（辞書情報本体及び学習支援用の原解説情報）を構文情報記憶部１．４へ渡すものである。構文解析部１．２は、解析結果そのものも（解析結果の候補が複数ある場合においてはそれらの全て）も構文情報記憶部１．４へ渡すものである。構文解析部１．２の解析方法は、既存のいずれの方法も適用することができる。

構文情報記憶部１．４は、構文解析部１．２から与えられたパターンや解析結果を記憶しておくものである。

解説作成部１．５は、入力処理部１．１が受け取った条件指示信号に基づいて、構文情報記憶部１．４の格納情報を元に、出力解説情報を作成するものである。上述した原解説情報は、同種の入力文に適用可能な汎用的な表現になっているものであるが（単語レベルの原解説情報はその単語だけにしか適用し得ないものであって出力解説情報と同一になるものであっても良い）、出力解説情報は、原解説情報に対して、今回の入力文の具体的な内容を当てはめたものである。

出力部１．６は、解説作成部１．５によって作成された、少なくとも出力解説情報を出力するものである。出力は、表示や印刷のほか、外部装置への送信であっても良く、記録媒体への記憶であっても良い。ここで、出力部１．６は、出力解説情報と共に入力文を出力する場合において、入力文における解説情報に関係する部分を他の部分と異なる出力態様（例えば色を変えたりフォントを変えたりする）で出力するようにしても良い。出力方法が、表示の場合において、出力部１．６は、出力内容を階層化しておき、ユーザからの出力指示に応じて徐々に出力したり、指示段階に応じて、解説作成部１．５によって解説情報を作成させたりなどして出力するようにしても良い。例えば、まず、出力解説情報の存在を表すアイコンを入力文と共に表示させ、そのアイコンの操作時に出力解説情報を表示させると共に原解説情報に切り替えることができるアイコンを表示させ、その切り替えアイコンが表示されたときに、原解説情報を表示させるようにしても良い。

（Ａ−２）第１の実施形態の動作
次に、第１の実施形態の自然言語学習支援装置１の動作（自然言語学習支援方法）を、図面を参照しながら説明する。以下では、“Ｉ ｈａｖｅ ａｎ ａｕｎｔ ｗｈｏ ｌｉｖｅｓ ｉｎ Ｔｏｋｙｏ．”と“Ｔｈｉｓ ｉｓ ｔｈｅ ｂｏｏｋ ｈｅ ｔａｌｋｅｄ ａｂｏｕｔ．”という文が入力文となった場合を例にして動作を説明する。

入力処理部１．１は、入力文と、出力解説情報の学習レベルやカテゴリーなどの解説条件などを指定させる。以下では、上述した入力文（例文）が入力され、学習レベルとして「中学２年レベル」が指示され、カテゴリーとして「一般」が指示されたとして説明する。

図３は、第１の実施形態の構文解析部１．２の処理を示すフローチャートである。例えば、入力処理部１．１が、構文解析部１．２の処理を起動させる。

まず、構文解析部１．２は、入力処理部１．１が取り込んだ入力文を受け取り（Ｓ２１）、辞書１．３中に、この入力文に合致する辞書情報本体があるか否かを調べる（Ｓ２２）。

例えば、第１の入力文例“Ｉ ｈａｖｅ ａｎ ａｕｎｔ ｗｈｏ ｌｉｖｅｓ ｉｎ Ｔｏｋｙｏ．”に対する構文解析の場合において、その処理が「ＮＰ１＋ｗｈｏ＋ＶＰ２」を検索するような段階であれば図２の１行目の「ＮＰ→ＮＰ１＋ｗｈｏ＋ＶＰ２」が検索される。また、例えば、第２の入力文例“Ｔｈｉｓ ｉｓ ｔｈｅ ｂｏｏｋ ｈｅ ｔａｌｋｅｄ ａｂｏｕｔ．”に対する構文解析の場合において、その処理が「［ＮＰ１：ｓｅｍ｛ＳＥＭ２｝］＋［ＮＰ２］＋［ＶＰＧａｐ３：ｏＳｅｍ｛ＳＥＭ２｝］」を検索するような段階であれば図２の２行目の「ＮＰ→［ＮＰ１：ｓｅｍ｛ＳＥＭ２｝］＋［ＮＰ２］＋［ＶＰＧａｐ３：ｏＳｅｍ｛ＳＥＭ２｝］」が検索される。

構文解析部１．２は、合致する辞書情報本体がある場合には、辞書情報本体が文法的や意味的に正しいか否かの判定も行われ（Ｓ２３）、正しい場合には、構文情報記憶部１．４へ、検索されたパターン（辞書情報本体及び学習支援用の原解説情報）を与える（Ｓ２４）。

なお、図３では省略しているが、構文解析部１．２は、合致する辞書情報本体がある場合には、図示しない解析途中の構文解析結果をバッファリングしておくバッファに対する書込みも行う。また、ステップＳ２３において、ユーザによって指示された解説条件を満たすか否かも併せて判定し、指示された解説条件を満たす場合に、構文情報記憶部１．４へ、検索されたパターンを与えるようにしても良い（Ｓ２４参照）。この場合には、後述するステップＳ４２の処理は省略される。又は、ステップＳ４２とＳ２３で合致の確認を行う解説条件を変えるようにしても良い。

構文解析部１．２は、ある構文解析段階において、辞書１．３中に、入力文に合致する辞書情報本体があるか否かを調べても合致するものが検索できない場合や、検索できても、それが文法的や意味的に正しくない場合には、構文解析が終了したか否かを判別する（Ｓ２５）。

構文解析部１．２は、構文解析が終了していなければ、上述したステップＳ２２の処理に戻る。一方、構文解析部１．２は、構文解析が終了した場合には、構文解析結果を構文情報記憶部１．４に与えて一連の処理を終了する（Ｓ２６）。この第１の実施形態の構文解析結果は、図２のどの行の情報が適用されているかを表すものとなっている。

例えば、複数の構文解析結果が候補として得られる場合があり、その場合において、出力処理で、ユーザによって、構文解析結果を指定させ、指定された構文解析結果に適用されている解説情報を適用するために、構文解析結果も構文情報記憶部１．４に記憶させるようにしておく。

なお、正しいと思われる構文解析結果が１個も得られない場合であっても、構文解析が文末のピリオドに到達したときは、構文解析結果も構文情報記憶部１．４に記憶させる。

逆に、正しいと思われる構文解析結果が１個も得られない場合に、ここで、処理を中止し、解説情報の出力を中止するようにしても良い。

図４は、第１の実施形態の解説作成部１．５の処理を示すフローチャートである。例えば、構文解析部１．２が解説作成部１．５の処理を起動させる。

解説作成部１．５は、まず、構文情報記憶部１．４から、構文解析結果に使われた１個のパターンを取り出す（Ｓ４１）。なお、複数の構文解析結果がある場合においては、図４の処理を開始する前に、解説情報の出力に供する構文解析結果をユーザに選択させるようにしても良い。また、正しいと思われる構文解析結果が得られていない場合には、解説情報の出力を行うか否かをユーザに選択させ、解説情報の出力をユーザが望んだ場合に、図４の処理を開始するようにしても良い。

解説作成部１．５は、取り出したパターンがユーザによって指定された解説条件に合致するか否かを判定する（Ｓ４２）。上述したように、この判定を上述したステップＳ２３で行い、ここでは省略するか、他の条件について判定するようにしても良い。例えば、入力文書全体に対する解説条件を指定させておき、各文章に対する解説条件を、このステップＳ４２の際に入力させて判定を行うようにしても良い。

例えば、上述した第１の入力文例に対し、図２の１行目の「ＮＰ→ＮＰ１＋ｗｈｏ＋ＶＰ２」を含むパターンがステップＳ４１で取り出された場合においては、この１行目の解説レベルが「中学２年レベル」、カテゴリーが「一般」であって、ユーザの指示解説条件に合致しているので、ステップＳ４２では肯定結果が得られる。また、第２の入力文例に対し、図２の２行目の「ＮＰ→［ＮＰ１：ｓｅｍ｛ＳＥＭ２｝］＋［ＮＰ２］＋［ＶＰＧａｐ３：ｏＳｅｍ｛ＳＥＭ２｝］」がステップＳ４１で取り出された場合においては、この２行目の解説レベルが「中学２年レベル」、カテゴリーが「一般」であって、ユーザの指示解説条件に合致しているので、ステップＳ４２では肯定結果が得られる。

取り出したパターンがユーザの指定解説条件に合致していると、解説作成部１．５は、原解説情報に対し、入力文の個別情報を適用し、出力解説情報を作成し（Ｓ４３）、出力部１．６から出力させる（Ｓ４４）。

第１の入力文例“Ｉ ｈａｖｅ ａｎ ａｕｎｔ ｗｈｏ ｌｉｖｅｓ ｉｎ Ｔｏｋｙｏ．”を、原解説情報「ｗｈｏ＋ＶＰ２はＮＰ１（人）を先行詞とする関係代名詞節」に適用することにより、出力解説情報「ｗｈｏ＋ｌｉｖｅｓ ｉｎ Ｔｏｋｙｏはａｕｎｔ（人）を先行詞とする関係代名詞節」が形成される。図５は、このような出力解説情報の出力例（表示例）を示す説明図である。図５の例では、入力文も併せて出力しており、入力文及び出力解説情報において、入力文によって変化している部分には、下線や２重下線（他の表示態様で相違を表すようにしても良い）で入力文によって変化する部分であることを表している。第２の入力文例“Ｔｈｉｓ ｉｓ ｔｈｅ ｂｏｏｋ ｈｅ ｔａｌｋｅｄ ａｂｏｕｔ．” を、原解説情報「ＮＰ２ ＶＰＧａｐ３はＮＰ１を先行詞とする関係代名詞節．目的格の関係代名詞ｔｈａｔの省略．ＶＰＧａｐ３の目的語はＮＰ１」に適用することにより、出力解説情報「ｈｅ ｔａｌｋｅｄ ａｂｏｕｔはｔｈｅ ｂｏｏｋを先行詞とする関係代名詞節．目的格の関係代名詞ｔｈａｔの省略．ｔａｌｋｅｄ ａｂｏｕｔの目的語はｔｈｅ ｂｏｏｋ」が形成される。

解説作成部１．５は、取り出したパターンがユーザの指定解説条件に合致しない場合や、合致するため、出力解説情報を作成して出力させた場合には、構文情報記憶部１．４に未処理のパターンが残っているか判別し（Ｓ４５）、残っていれば、上述したステップＳ４１に戻り、残っていなければ、図４に示す一連の処理を終了する。

出力部１．６は、解説作成部１．５が作成した出力解説情報を出力するものである。なお、１個の構文解析結果（の候補）に係る出力解説情報の出力が完了したときには、他の構文解析結果（の候補）に係る出力解説情報の作成、出力に自動的に移行するようにしても良く、ユーザの選択によって、他の構文解析結果（の候補）に係る出力解説情報の作成、出力に移行するようにしても良い。

また、正しくない構文解析結果（の候補）や構文解析が途中で中断した場合などに対しても、構文情報記憶部１．４に記憶されているパターンの範囲で、出力解説情報の作成、出力を行うようにしても良く、この作成、出力を行うか否かをユーザに選択させるようにしても良い。

（Ａ−３）第１の実施形態の効果
以上のように、第１の実施形態によれば、構文解析中に検出された、単語や構文などといった辞書情報本体に係る解説情報を出力することができる。構文解析中に検出された情報に基づいて、解説情報を出力するので、解説が単語や慣用表現にとどまらず、構文に反映される、構文解析中に使う単語やパターンの用法、意味といった文法的な情報の解説も出力することができる。上述したように、例えば、ｔｈａｔを省略した関係代名詞節について解説を付与することができる。

また、第１の実施形態によれば、構文解析用の辞書の各レコードに、原解説情報を対応付けて、構文解析処理で併せて原解説情報を取り出して記憶するようにしたので、構文解析用の辞書と、解説部分の検出用の辞書とを別個に設ける必要がなく、管理が容易であると共に、また、構文解析と解析部分の検出とを別に行うことがなくて処理が効率的である。

さらに、第１の実施形態によれば、ユーザが解説情報の学習レベルやカテゴリーなどの条件を指定でき、必要なレベル、カテゴリーなどの解説に制限を付与することができる。また、この制限を、入力文の入力とほぼ同時に行うこともできれば、構文解析が終了した後に行うこともできる。例えば、第１の入力文例“Ｉ ｈａｖｅ ａｎ ａｕｎｔ ｗｈｏ ｌｉｖｅｓ ｉｎ Ｔｏｋｙｏ．”の場合、上述した解説情報のほかに、３人称単数についての解説情報や、都道府県程度の地名に対する前置詞についての解説情報なども提示可能であるが、学習レベルを付与しておき、ユーザが必要とする学習レベルを指定することにより、解説情報をレベル面から選択することができる。

また、ユーザは、構文解析結果を選択して解説情報を出力させることができるので、装置が評価を高くしている構文解析結果でも、ユーザがそれを誤りと思った場合には別の候補に切り替え、正しい解説情報の提示を受けることができる。このとき、ユーザは、装置も誤りやすい文法事項であることを学べるという利点もある。例えば、「ｐｌａｙ」が名詞として解析されたために誤っていた場合において、解析結果を切り替えて、「ｐｌａｙ」が動詞である場合の解説情報を提示された場合、切り替え前の「ｐｌａｙ」が名詞である場合の解説情報と共に学習することができる。

（４−２）第２の実施形態
次に、本発明による自然言語学習支援装置及び方法を、英日機械翻訳装置及び方法に適用した第２の実施形態を、図面を参照しながら説明する。

図６は、第２の実施形態の機械翻訳装置の機能的構成を示すブロック図であり、第１の実施形態に係る図１との同一、対応部分には対応符号を付して示している。なお、図６は、解説情報の出力という面から示している。

第２の実施形態の機械翻訳装置６は、入力処理部６．１、翻訳訳処理部６．２、辞書部６．３、翻訳情報記憶部６．４、解説作成部６．５及び出力部６．６を有し、それぞれ、第１の実施形態における入力処理部１．１、構文解析部１．２、辞書１．３、構文情報記憶部１．４、解説作成部１．５、出力部１．６に対応するものである。

第２の実施形態は、翻訳処理部６．２が、第１の実施形態の構文解析部１．２と同様な処理に加え、対となる目的言語の文（翻訳文）の生成を行う点、辞書部６．３が、第１の実施形態の辞書１．３と同様な情報に加え、対応する目的言語の単語、文法、パターンなどの文法事項を格納している点（図７参照）、翻訳情報記憶部６．４が、翻訳処理部６．２からパターンや翻訳結果などを受け取る点、解説作成部６．５が、翻訳情報記憶部６．４にある情報をもとに、出力解説情報を作成する点、出力部６．６が、入力文、出力解析情報に加え、翻訳文の出力を行う点が、第１の実施形態と異なっている。

図７は、第２の実施形態の辞書６．３の構成例を示すものである、翻訳文の生成に利用される目的言語側の文法事項も格納されている。

図８は、第２の実施形態における翻訳処理部６．２の処理を示すフローチャートであり、原言語の入力文に対する構文解析結果が得られた後に（Ｓ８１〜Ｓ８５）、翻訳文を生成する処理（Ｓ８７）が設けられている点が第１の実施形態と異なっており、その他は、第１の実施形態と同様である。このようにして生成された翻訳文は、出力部６．６によって、入力文及び出力解析情報と共に、出力される。

第２の実施形態によっても、原言語については、第１の実施形態と同様な効果を奏することができる。

また、入力文の文法事項などの解説と共に翻訳文の出力も行うことにより、前後の語などによって訳が変わる、訳し分けについての説明なども出力することができる。なお、第１の実施形態においても、係り受けの相手単語の属性などによって、解説情報を変化させるようにしても良い。また、第２の実施形態によれば、解説情報の作成のとき、一つの単語に対して、正しい訳と誤りの訳のすべてについての解説情報を作成することで、その語の用法を全て説明することができる。

（Ｃ）他の実施形態
上記各実施形態では、ユーザが指定できる解説条件が学習レベルやカテゴリーであるものを示したが、他の条件であっても良い。例えば、単語単位以上の解説情報、句単位以上の解説情報、節単位以上の解説情報などから指定できるようにしても良い。また例えば、一つの解説対象に、解説度合いが異なる複数の原解説情報を用意しておき（解説がラフなものと詳細なもの）、解説度合いをユーザに選択させるようにしても良い。また、装置が、ユーザごとに、原解説情報の出力（提示）回数を管理しておき、ユーザが、提示回数が少ないものだけの出力を指定するようにしても良い（例えば、閾値回数をユーザが入力する）。

また、上記各実施形態では、出力するものが解説情報であるものを示したが、これに加え、又は、これに代え、１又は複数の用例を出力するものであっても良い。特許請求の範囲における「解説情報」の用語はこのような用例を含むものである。

さらに、上記各実施形態においては、条件を満たした解説情報を直ちに出力するものを示したが、条件を満たしたものに関しても、ユーザの操作を待って出力するようにしても良い。

さらにまた、上記各実施形態では、構文解析中において、辞書の格納内容と合致した文法事項などを解説するものを示したが、合致しない文法事項なども解説対象とするようにしても良い。構文解析では、その文法事項などを適用するかを複数の条件の充足性から判断しているが、１つ又は所定割合の条件だけ異なるような文法事項を、間違い易い文法事項として提示するようにしても良い。このような提示による学習効果も高いと考えられる。

文法やパターンを格納した辞書を分野別に複数設けるようにしても良く、このようにした場合には、新聞や特許といった分野特有の言い回しを有する文章に対しても、適切な解説を提示することができる。

第１の実施形態の自然言語学習支援装置の機能的構成を示すブロック図である。 第１の実施形態の辞書の構成例を示す説明図である。 第１の実施形態の構文解析部の処理を示すフローチャートである。 第１の実施形態の解説作成部の処理を示すフローチャートである。 第１の実施形態の表示出力例を示す説明図である。 第２の実施形態の機械翻訳装置（自然言語学習支援装置）の機能的構成を示すブロック図である。 第２の実施形態の辞書の構成例を示す説明図である。 第２の実施形態の翻訳処理部の処理を示すフローチャートである。

符号の説明

１…自然言語学習支援装置、１．１、６．１…入力処理部、１．２…構文解析部、１．３、６．３…辞書、１．４…構文情報記憶部、１．５、６．５…解説作成部、１．６、６．６…出力部、６…機械翻訳装置、６．２…翻訳処理部、６．４…翻訳記憶部。

Claims (18)

1. 入力文を取り込む入力処理部と、
   自然言語文を構文解析する際に利用される、品詞、句、節などの文法要素の配列である文法項目の辞書情報本体と、その文法項目の辞書情報本体に対応付けられた、同種の入力文に適用できるように汎用的に表現された構文構造を解説する原解説情報とを少なくとも含むレコード情報を複数格納している辞書と、
   上記辞書の辞書情報本体をも利用して上記入力文を構文解析し、構文解析結果に適用された上記辞書情報本体に対応する上記原解説情報を少なくとも出力する構文解析部と、
   上記構文解析部から出力された上記原解説情報を記憶する構文情報記憶部と、
   上記構文情報記憶部に記憶された上記原解説情報の全て又は一部に対し、上記入力文の表現を適用して出力解説情報を作成する解説作成部と、
   上記出力解説情報を出力する出力部と
   を有することを特徴とする自然言語学習支援装置。
2. 上記辞書のレコード情報は、そのレコードの辞書情報本体の解説情報を出力し得る条件情報を含み、
   上記入力処理部が、ユーザによる指定された解説条件を取り込んだときには、指定された解説条件と条件情報が合致する上記原解説情報から作成された出力解説情報を出力させる
   ことを特徴とする請求項１に記載の自然言語学習支援装置。
3. 指定された解説条件と条件情報の合致判定を、上記解説作成部が行い、出力解説情報の作成時に条件に合致しないものを排除することを特徴とする請求項２に記載の自然言語学習支援装置。
4. 指定された解説条件と条件情報の合致判定を、上記構文解析部が行い、上記構文情報記憶部の記憶対象から、条件に合致しないものを排除することを特徴とする請求項２に記載の自然言語学習支援装置。
5. 上記出力部は、上記解説作成部で作成された出力解説情報を入力文と共に出力し、出力した入力文における、出力解説情報に関係する部分を他の部分とは異なる出力態様で出力することを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の自然言語学習支援装置。
6. 上記構文解析部は、複数の構文解析結果の候補を、それぞれの構文解析結果の候補に係る上記辞書情報本体に係る上記原解説情報と共に上記構文情報記憶部に記憶させ、
   上記解説作成部は、ユーザによって指定された構文解析結果の候補に係る出力解説情報を、入力文、及び、上記構文情報記憶部の格納内容から作成して、上記出力部から出力させる
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の自然言語学習支援装置。
7. 上記構文解析部は、上記辞書情報本体を採用するか否かを複数の条件から判断するものであり、構文解析結果には採用されなかったが、採用された上記辞書情報本体と１つ又は所定割合の条件だけ異なる上記辞書情報本体に係る上記原解説情報をも上記構文情報記憶部に記憶させ、上記解説作成部による出力解説情報の作成対象としたことを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の自然言語学習支援装置。
8. 上記辞書として、分野別に複数の辞書を有することを特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載の自然言語学習支援装置。
9. 上記入力文が翻訳対象の原言語の文章であり、上記辞書が目的言語の文章へ変換するための情報をも含むものであり、上記構文解析部が翻訳処理部内のものであり、上記出力部が翻訳された文章をも出力するものであることを特徴とする請求項１〜８のいずれかに記載の自然言語学習支援装置。
10. 入力処理部、構文解析部、構文情報記憶部、解説作成部及び出力部を有すると共に、
    自然言語文を構文解析する際に利用される、品詞、句、節などの文法要素の配列である文法項目の辞書情報本体と、その文法項目の辞書情報本体に対応付けられた、同種の入力文に適用できるように汎用的に表現された構文構造を解説する原解説情報とを少なくとも含むレコード情報を複数格納している辞書を有する、自然言語学習支援装置が実行する自然言語学習支援方法であって、
    上記入力処理部が、入力文を取り込む入力処理工程と、
    上記構文解析部が、上記辞書の辞書情報本体をも利用して上記入力文を構文解析し、構文解析結果に適用された上記辞書情報本体に対応する上記原解説情報を少なくとも出力する構文解析工程と、
    上記構文情報記憶部に、上記構文解析部から出力された上記原解説情報を記憶させる構文情報記憶工程と、
    上記解説作成部が、上記構文情報記憶部に記憶された上記原解説情報の全て又は一部に対し、上記入力文の表現を適用して出力解説情報を作成する解説作成工程と、
    上記出力部が、上記出力解説情報について、表示出力、印刷出力、外部装置への送信又は記憶媒体への記録のいずれかを出力処理として行う出力工程と
    を含むことを特徴とする自然言語学習支援方法。
11. 上記辞書のレコード情報は、そのレコードの辞書情報本体の解説情報を出力し得る条件情報を含み、
    上記入力処理工程で、ユーザによる指定された解説条件を取り込んだときには、指定された解説条件と条件情報が合致する上記原解説情報から作成された出力解説情報を出力させることを特徴とする請求項１０に記載の自然言語学習支援方法。
12. 指定された解説条件と条件情報の合致判定を、上記解説作成工程で行い、出力解説情報の作成時に条件に合致しないものを排除することを特徴とする請求項１１に記載の自然言語学習支援方法。
13. 指定された解説条件と条件情報の合致判定を、上記構文解析工程で行い、上記構文情報記憶工程による記憶対象から、条件に合致しないものを排除することを特徴とする請求項１１に記載の自然言語学習支援方法。
14. 上記出力工程は、上記解説作成工程で作成された出力解説情報を入力文と共に出力し、出力した入力文における、出力解説情報に関係する部分を他の部分とは異なる出力態様で上記出力処理をすることを特徴とする請求項１０〜１３のいずれかに記載の自然言語学習支援方法。
15. 上記構文解析工程は、複数の構文解析結果の候補を、それぞれの構文解析結果の候補に係る上記辞書情報本体に係る上記原解説情報と共に上記構文情報記憶工程によって記憶させ、
    上記解説作成工程は、ユーザによって指定された構文解析結果の候補に係る出力解説情報を、入力文、及び、上記構文情報記憶工程で記憶された内容から作成して、上記出力工程で上記出力処理をさせる
    ことを特徴とする請求項１０〜１４のいずれかに記載の自然言語学習支援方法。
16. 上記構文解析工程は、上記辞書情報本体を採用するか否かを複数の条件から判断するものであり、構文解析結果には採用されなかったが、採用された上記辞書情報本体と１つ又は所定割合の条件だけ異なる上記辞書情報本体に係る上記原解説情報をも上記構文情報記憶工程によって記憶させ、上記解説作成工程による出力解説情報の作成対象としたことを特徴とする請求項１０〜１５のいずれかに記載の自然言語学習支援方法。
17. 上記辞書として、分野別に複数の辞書を利用することを特徴とする請求項１０〜１６のいずれかに記載の自然言語学習支援方法。
18. 上記入力文が翻訳対象の原言語の文章であり、上記辞書が目的言語の文章へ変換するための情報をも含むものであり、上記構文解析工程が翻訳処理工程内のものであり、上記出力工程が翻訳された文章をも上記出力処理をするものであることを特徴とする請求項１０〜１７のいずれかに記載の自然言語学習支援方法。

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