JPH01145722A - 単語間意味関係判定方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、単語間意味関係判定方式に関し、特に、単語
間の意味関係を木構造データとして表現し、単語間の意
味の包含関係の意味解析を行う自然言語データの意味解
析を行う自然言語処理システムにおいて、高速に単語間
の意味の包含関係を判定する単語間意味関係判定方式に
関するものである。

〔従来の技術〕

機械翻訳などの自然言語処理システムにおいては、構文
を解析して、各単語間の意味的結合、構文の意味等を表
現するため、木構造データを生成する。この木構造デー
タは、各ノードに単語を対応づけ、各ノードをリンクし
て、各ノードの結合関係により、各単語の間の意味関係
を表現しているものである。次の段階の単語間の意味関
係の意味解析の処理では、本構造データを探索して、単
語間の意味関係を判定する。木構造データを解析するた
めの探索法としては、横型探索法、縦型探索法、深さ優
先探索法などの探索法がある。また、木構造データの解
析処理としては、木の上位ノードの情報を下位のノード
に付加する方法などがある。しかし、いずれの処理にお
いても、木構造デ−タの解析処理では、各ノードを順次
に探索するため、木のノード数に比例して、多くの処理
時間を要するものとなっている。

〔発明が解決しようとする問題点〕

ところで、自然言語処理システムにおいて、単語間の意
味関係を木構造データとして表現した自然言語データの
意味解析を行う場合、木構造データを解析して、その意
味関係を判定することになるが、この木構造データの解
析処理では、木構造データのノードを順次に探索して、
各ノードのデータを解析する。この処理は、ノードに対
応するメモリのセルのポインタをたどって、順次に次の
ノードに対応するメモリのセルの内容を参照する処理で
あるので、扱う単語の数が増大した場合には、処理時間
が急激に増加する。このため、取り扱う単語の数が増大
すると、処理時間が増大し。

実時間で意味解析処理を行うことは、非常に回置である
という問題があった。

本発明は、前記問題点を解決するためになされたもので
ある。

本発明の目的は、自然言語処理システムにおいて、木構
造データで表現された単語間の意味関係を高速に判定で
きる単語間意味関係判定方式を提供することにある。

本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は、本
明細書の記述及び添付図面によって明らかになるであろ
う。

Ｃ問題点を解決するための手段〕 上記目的を達成するため、本発明においては、各単語を
木の各ノードに対応づけ、各ノードの間をリンクして、
単語間の意味関係を木構造データとして表現し、単語間
の意味の包含関係の意味解析を行う自然言語処理システ
ムにおいて、予め深さ優先探索により木構造データの各
ノードの探索を行い、該各ノードの下位に含門れる下位
ノード数を求め、各ノードの探索順位に対応して前記下
位ノード数を格納した意味テーブルを僅え、該意味テー
ブルに格納した各ノードの下位ノード数の大小関係を、
探索順位に対応して比較し、単語間の意味の包含関係を
判定することを特徴とする。

〔作用〕

前記手段によれば、各単語を木の各ノードに対応づけ、
各ノードの間をリンクして、単語間の意味関係を表現し
た木構造データに対して、予め深さ優先探索により木構
造データの各ノードの探索を行い、該各ノードの下位に
含まれる下位ノード数を求め、各ノードの探索順位に対
応して前記下位ノード数を格納した意味テーブルが備え
られる。

この意味テーブルには、テーブルデータとして、深さ優
先探索で各ノードを探索した探索順位に対応して、木構
造データの当該各ノードの下位に含まれる下位ノード数
が格納されている。このため。

このテーブルデータによれば、ある順位におけるノード
の下位ノード数のデータは、当該順位のテーブルデータ
から降順に進んで、包含関係にあるノードのデータ（下
位ノード数）を格納したテーブルデータまでの数を示し
ていることになる。したがって、各ノードの包含関係は
、テーブルデータの順位の大小関係と、その順位に対応
して格納している下位ノード数と順位差との大小関係と
の数値比較を行うことにより、判定できる。すなわち、
あるノードに対して、当該ノードとの関係を調べる対象
ノードが、順位の大小関係を比較することにより順位が
上であり、かつ順位差と順位に対応して格納されている
対象ノードの下位ノード数とを比較することにより、順
位差が下位ノード数より小さければ、対象ノードは上位
ノードであると判定される。

このように、単語間の意味関係を表現した木構造データ
から、ルートノードから深さ優先探索での探索順位に対
応して各ノードの下位に含まれる下位ノード数を格納し
たテーブルデータを生成して、単語間の意味の包含関係
の判定は、テーブルデータの参照および比較演算を行う
ことにより、単語間の意味関係を判定する。

これにより、意味の包含関係の判定処理においては、判
定のための木構造データの探索を回避することができ、
テーブルデータの参照および２回の比較演算により、単
語間の意味の包含関係を高速に判定することができる。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例を図面を用いて具体的に説明す
る。

第１図は、本発明の一実施例にかかる処理システムの概
略構成を示すブロック図である。第１図において、１は
、キーボード、２は字句解析装置、３は単語辞書、４は
意味解析装置、５は意味辞書、６は単語間意味関係判定
装置、７は表示装置である。字句解析装置２は、キーボ
ード１より入力した文字列データから単語辞書３を参照
して、単語を切分ける。各単語は意味解析装置４により
、意味辞書５とマツチングされ、各単語の意味が解析さ
れる。意味解析装置４では、意味辞書５を参照して、単
語の品詞を求め、形容詞と名詞の修飾関係を求め、単語
間の係り受は関係を判定する。すなわち、単語の意味材
の品詞９品詞データからの単語間の修飾関係、単語間の
包含関係等の判定処理が行われる。

このように、意味解析装置４は、意味辞書５に格納され
ている各単語の品詞、意味情報を参照して、各単語間の
意味解析を行い、単語間の意味。

文の意味を判定する。意味解析装置４は、各単語間の意
味解析を行うため、単語間意味関係判定装置６により、
単語間の意味の上下関係を解析し、単語間の意味の包含
関係の判定を行う。

単語間の意味の包含関係は、例えば、第２図に示すよう
な木構造データとして表現される。この木構造データは
、木の各ノード↓こ各単語を対応づけ、各ノードの間を
リンクして、単語間の意味関係を表現しているものであ
る。第２図の木構造データでは、「会議」という単語を
ルートノード１１に対応づけ、ルートノード１１にリン
クされる一方の次の下位ノード１２には「役員会議」と
いう単語を対応づけ、ルートノード１１にリンクされる
他方の次の下位ノード１６には「部長会議」という単語
を対応づける。更に、「役員会議」ノード１２にリンク
される次の下位ノード１３には「経営方針会議」という
単語を対応づける。このように、木構造データでは、単
語の意味関係から、木の各ノードに各単語を対応づけら
れ、各ノードの間をリンクして、単語間の意味関係が表
現されている。

したがって、入力された各単語の意味関係を判定するに
は、入力された単語が、この各単語の意味関係を表現す
る木構造データを参照して、木構造データのどのノード
位置にあるかの解析を行って、意味関係を判定すること
になる。この判定の処理は、ここでは意味解析装Ｍ４が
行うが、意味解析装置４は、まず、この単語間の意味関
係を表現する木構造データに対して、次の手順で意味関
係を表す一次元配列データを生成して、意味テーブルを
生成する。

まず、深さ優先探索により木構造データの各ノードを探
索する。この深さ優先探索の探索順序は、木構造データ
の一番上位のノード（ルートノード）から下位のノード
に順次にたどる順序であるが、下位ノードがある場合に
は、下位ノードを優先してたどり、左側のノードから先
に探索する順序で探索を行う。例えば、具体的には、第
２図の木構造データの探索の場合、まず、先頭のルート
ノードの「会議」ノード１１から探索が順次に始まり、
左側のノードから先に探索して、下位を優先して探索を
行う探索順序で探索を進める。このため。

次の探索順序は、その左下のｒ役員会議」ノード１２、
次に更に下の「経営方針会議」ノード１３１次には更に
その左下の「上期経営方針会議」ノード１４と、まず、
上位ノードから左下に順次に進む。

そして、下位にそれ以上ノードの無いノードに到達すれ
ば、その−段上位のノードに戻り、一つ右の下位ノード
に進む。すなわち、下位にそれ以上ノードの無いノード
の「上期経営方針会議」ノード１４に到達すれば、この
ノードから一段上位ノードの「経営方針会議」ノード１
３に戻り。次に−っ右の下位ノードの「下期経営方針会
議」ノード１５に進む。未探索の下位ノードが無くなれ
ば、−段上位のノードに戻り、一つ右の下位ノードに進
む探索を繰り返し行う。このようにして、第２図の木構
造データの探索を順次に行った場合の探索順序は、１「
会議」→２「役員会議」→３「経営方針会議」→４「上
期経営方針会議」→５「下期経営方針会議」→６「部長
会議」→７［経理部長会議」→８「予算審議会」→９「
設計部長会議」→１０［研究会議」→１１「工程会議」
となる。

この木構造データの各ノードの探索の処理により、各ノ
ードに対応して、当該ノードの下位に含まれるノード数
が求めるられる。

次に、木構造データの探索処理の結果、第３図に示すよ
うな、木構造データの各ノードに対応させている各単語
に対して、各単語とその探索順位をエントリ番号として
対応づけた単語テーブル３０を生成する。この単語テー
ブル３０には、必要に応じて、各単語対応に各単語の品
詞等の単語の意味データが付加される。この単語テーブ
ル３０により、単語間の意味関係の判定を行う場合、入
力された単語からエントリ番号が求められる。

続いて、木構造データの探索で求めた各ノードに対する
当該ノードの下位に含まれるノード数のデータから、第
４図に示すような、各ノードの下位に含まれるノード数
に自己ノードの数も含めて１加算した数を下位ノード数
として、各ノードの探索順位対応のエントリ番号に対応
させた意味テーブル４０を生成する。具体的には、この
意味テーブル４０は、探索順位対応のエントリ番号に対
応して、各ノード対応の下位ノードの数が自己ノードを
含めた数として格納されている。例えば、ここでの木構
造データの例では、探索順位が１である「会議」ノード
では自分自身も含めて、その下位ノード数が１１である
ので、意味テーブル４０では。

エントリ番号の１に対応して、下位ノード数は１１が格
納されている。また、探索順位が２である「投置会議」
ノードでは自分自身も含めて、その下位ノード数は４で
あるので、意味テーブル４０では、エントリ番号の２に
対応して、下位ノード数は４が格納されている。同様に
して、探索順位が３の「経営方針会議」ノードの下位ノ
ード数は３であるので、エントリ番号３に対応して下位
ノード数は３となっている。探索順位が４の「上期経営
方針会議」ノード、探索順位が５の「上期経営方針会議
」ノードは、最も下位ノードであり、下位ノード数は１
であるので、それぞれ、エントリ番号４に対応して下位
ノード数は１、エントリ番号５に対応して下位ノード数
は１が格納されている。このようにして、探索順位対応
のエントリ番号に対して下位ノード数が格納された意味
テーブル４０を生成する。

このようにして、予め単語テーブル３０．意味テーブル
４０を生成しておき、次に、この単語テーブル３０およ
び意味テーブル４０を用いて、単語間意味関係判定袋ｗ
６が入力された単語間の意味の包含関係の判定処理を行
う。

第５図は、単語間の意味の包含関係の判定処理を示すフ
ローチャートである。第５図を参照して入力された各単
語間の意味の包含関係を判定する処理を説明する。

単語間の意味の包含関係の判定処理を行うべき単語Ａ、
単語Ｂが入力されると、ステップ５１において、単語テ
ーブル３０（第３図）および意味テーブル４０（第４図
）を参照して、まず、単語Ａ。

単語Ｂと単語テーブル３０の単語データとのマツチング
をとり、単語Ａに対してエントリ番号Ｅ　（Ａ）を、単
語Ｂに対してエントリ番号Ｅ（Ｂ）を求め、さらに、こ
のエントリ番号Ｅ（Ａ）、Ｅ（Ｂ）により意味テーブル
４０から、それぞれに対応する下位ノード数Ｎ（Ａ）、
Ｎ（Ｂ）を読み出す。次にステップ５２で、エントリ番
号Ｅ（Ａ）とＥ（Ｂ）とを比較し、Ｅ（Ａ）＝Ｅ（Ｂ）
の場合には、ステップ５３に進み、Ａ＝Ｂと判定される
。すなわち、単語Ａと単語Ｂと間の包含関係はなく、同
位と判定される。この場合は、単語Ａと単語Ｂとは同じ
単語であり、単語テーブル３０から同じエントリ番号が
読出されている場合である。

一方、ステップ５２において、Ｅ（Ａ）＜Ｅ（Ｂ）の場
合には、ステップ５４に進み、エントリ番号の差［Ｅ　
（Ｂ）−Ｅ　（Ａ）］を変数りとし、次にステップ５５
で、この変数りと単語Ａに対応する下位ノード数Ｎ（Ａ
）との比較を行う。この比較において。

Ｎ（Ａ）＞Ｄの場合、ステップ５６に進み、Ａ）Ｂと判
定される。すなわち、単語Ａは単語Ｂを包含する関係に
あり、単語Ａは単語Ｂの上位であると判定される。また
、Ｎ（、Ａ）＞Ｄでない場合、ステップ５７に進み、関
係なしと判定される。この場合、単語Ａと単語Ｂと間の
包含関係はない。

また、ステップ５２において、Ｅ（Ａ）＞Ｅ（Ｂ）の場
合には、ステップ５８に進み、エントリ番号の差［Ｅ（
Ａ）−Ｅ（Ｂ）］を変数りとし１次にステップ５９で、
この変数りと単語Ｂに対応する下位ノード数Ｎ（Ｂ）と
の比較を行う、この比較において。

Ｎ（Ｂ）＞Ｄの場合、ステップ６０に進み、Ｂ：）Ａと
判定される。すなわち、単語Ａは単語Ｂに包含される関
係にあり、単語Ａは単語Ｂの下位であると判定される。

また、Ｎ（Ｂ））Ｄでない場合、ステップ５７に進み、
関係なしと判定される。この場合、単語Ａと単語Ｂと間
の包含関係はない。

このようにして、単語間の意味の包含関係が。

テーブルデータを読出し、その大小関係の数値の比較処
理により高速に判定することができる。

以上１本発明を実施例にもとづき具体的に説明したが、
本発明は、前記実施例に限定されるものではなく、その
要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であること
は言うまでもない。

〔発明の効果〕

以上、説明したように、本発明によれば、２つの単語間
の意味の包含関係の判定処理が、テーブルデータを参照
し、２回の数値比較演算を行う処理により行えるので、
高速に処理できる。対象とする単語数が増大しても、処
理時間が増大することなく、単語間の意味の包含関係の
判定処理は実時間で処理可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明の一実施例にかかる処理システムの概
略構成を示すブロック図。 第２図は、単語間の意味関係を表現する木構造データを
説明する図。 第３図は、木構造データの各ノードの単語とその探索順
位をエントリ番号として対応づけた単語テーブルを示す
図。 第４図は、各ノードの探索順位対応のエントリ番号に対
応させた意味テーブルを示す図、第５図は、単語間の意
味の包含関係の判定処理を示すフローチャートである。 図中、１・・・キーボード、２・・・字句解析装置、３
・・・単語辞書、４・・・意味解析装置、５・・・意味
辞書、６・・・単語間意味関係判定装置、７・・・表示
装置。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）各単語を木の各ノードに対応づけ、各ノードの間
   をリンクして、単語間の意味関係を木構造データとして
   表現し、単語間の意味の包含関係の意味解析を行う自然
   言語処理システムにおいて、予め深さ優先探索により木
   構造データの各ノードの探索を行い、該各ノードの下位
   に含まれる下位ノード数を求め、各ノードの探索順位に
   対応して前記下位ノード数を格納した意味テーブルを備
   え、該意味テーブルに格納した各ノードの下位ノード数
   の大小関係を、探索順位に対応して比較し、単語間の意
   味の包含関係を判定することを特徴とする単語間意味関
   係判定方式。