JPH01236361A - 日本語文章処理方式 - 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】 〔概要〕 助動詞「れる」・「られる」が用いられた日本語文の形
態素解析に関し９ 助動詞「れる」・　「られる」の機能を受身または尊敬
のどちらか一方に決定するように解析することを可能に
することを目的とし。

日本語入力文に、それが属する文書の種類を表す文書種
別情報を持たせ３日本語辞書に、助動詞「れる」・「ら
れる」に受身および尊敬の機能情報を個別に設定し、形
態素解析部は９日本語辞書を検索して日本語入力文中の
助動詞「れる」　・「られる」を受身の機能情報を持っ
た形態素候補および尊敬の機能情報を持った形態素候補
に解析する第１の形態素解析処理と、第１の形態素解析
処理の結果について２日本語入力文が持っている文書種
別情報を参照して、助動詞「れる」・「られる」の２つ
の形態素候補のうち、受身および尊敬の機能情報のうち
の一方を有する形態素に決定する第２の形態素解析処理
を行うように構成する。

〔産業上の利用分野〕

本発明は２日本語文章処理力式、特に助動詞「れる」・
「られる」が用いられた日本語文の形態素解析に関する
。

機械翻訳の前処理として行われる日本語文章処理におい
て、構文解析や意味解析の前段階として。

形態素解析が行われる。

形態素解析とは、数・性・特称・人称などの範祷にした
がって、また、格などにしたがって文章を構成する語の
多様な形態を同定し、さらに、その語の構造、すなわち
、その語基やそれと結合している形態素を抽出すること
により、それらの語がどのように構成されているかを解
析することである。いいかえると２文字列として与えら
れた文から形態の列を同定し、これらから形態素の列を
抽出することである。

この形態素解析は辞書を検索しながら行われ。

日本語文章処理において４重要な役割を果たしている。

〔従来の技術〕

第３図は、従来例を示す図である。

第３図において、３１は日本語辞書、３２は形態素解析
部である。

日本語辞書３１は、各単語をレコードとして持っている
。各レコードは、見出し語および意味属性９文法属性な
どの属性情報から構成されている。

形態素解析部３２は、入力文から形態の列を同定し、こ
れらから形態素の列を抽出する。

以下、第３図を用いて、従来の形態素解析を説明する。

まず、「博士は９手紙を送られた。」という文が入力さ
れたものとする。

形態素解析部３２は１日本語辞書３１を検索して入力文
を形態素に解析する。すなわち、「博士は９手紙を送ら
れた。」という入力文を「博士」。

「は」、「手紙」、「を」、「送ら」、「れ」および「
た」という形態素に解析する。各形態素には日本語辞書
３１に登録されている各種の属性を持たせる。この例の
場合、「博士」には名詞であるという文法属性を持たせ
、「は」には助詞であるという文法属性を持たせ、「手
紙」には名詞であるという文法属性を持たせ、「を」に
は助詞であるという文法属性を持たせ、「送ら」には動
詞であるという文法属性を持たせ、「れ」には助動詞で
あるという文法属性を持たせ、「た」には活用語尾であ
るという文法属性を持たせる。また。

各形態素には、その意味属性も持たせる。

形態素解析部３２における解析結果は、′構文解析、意
味解析などに利用される。

〔発明が解決しようとする課題〕

助動詞「れる」・「られる」には、受身・可能・尊敬・
自発の４種類の機能がある。

このうち、受身と尊敬とは２次の例に示すように表記の
上では区別ができない。

例） 受身：彼は２足を踏ま起た。

尊敬：博士は、彼の足を踏ま芥た。

この例のように、助動詞「れる」は、受身の意味で用い
る場合も尊敬の意味で用いる場合も、共に接続情報およ
び動詞の格変化からなる表層の構造が同しである。

従来の形態素解析では、助動詞「れる」・「られる」は
受身の機能にしか解析することができず。

尊敬の機能に解析することができないという問題があっ
た。

本発明は、助動詞「れる」・　「られる」の機能を受身
または尊敬のどちらか一方に決定するように解析するこ
とを可能にした１日本語文の形態素解析を行うことので
きる日本語文章処理方式を提供することを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

上記目的を達成するために２本発明の日本語文章処理方
式は１日本語辞書を検索して日本語入力文を形態素に解
析する形態素解析部により、助動詞「れる」・「られる
」を有する日本語入力文を形態素に解析する日本語文章
処理方式において。

日本語入力文に、それが属する文書の種類を表す文書種
別情報を持たせ３日本語辞書に、助動詞「れる」・「ら
れる」に受身および尊敬の機能情報を個別に設定し、形
態素解析部は２日本語辞書を検索して日本語入力文中の
助動詞「れる」・「られる」を受身の機能情報を持った
形態素候補および尊敬の機能情報を持った形態素候補に
解析する第１の形態素解析処理と、第１の形態素解析処
理の結果について５日本語入力文が持っている文書種別
情報を参照して、助動詞「れる」・「られる」の２つの
形態素候補のうち、受身および尊敬の機能情報のうちの
一方を有する形態素に決定する第２の形態素解析処理を
行うように構成する。

第１図は１本発明の原理説明図である。

第１図において、１は日本語辞書、２は形態素解析部で
ある。

日本語辞書１には、助動詞「れる」・「られる」に受身
および尊敬の機能情報が個別に設定しである。

形態素解析部２は、入力文を２段階に分けて形態素に解
析する。

〔作用〕

第１図を用いて１本発明の詳細な説明する。

日本語辞書１は、「れる」・「られる」に助動詞である
という旨の情報と共に受身または尊敬の機能を有する旨
の情報を有している。そして２助動詞−受身には、助動
詞−尊敬よりも高い優先度が与えられている。

次に１本発明による形態素解析の手順を具体例を用いて
説明する。

まず、「博士は９手紙を送られた。」という文が入力さ
れたものとする。そして、この文は手紙の中で書かれた
ものとする。そうすると２文書種別−手紙文となる。

本発明の形態素解析は、２段階に分けて行われる。

入力文は、形態素解析部２の第１の形態素解析処理にお
いて１日本語辞書ｌを検索して各形態素に解析される。

すなわち、「博士」　「は」　「手紙ｊ　「を」「送ら
」　「れ」　「た」というように解析される。

これらの形態素には９次のように文法属性が持たされる
。

「博士」＝文法属性（名詞） 「はｊ＝文法属性（助詞） 「手紙」−文法属性（名詞） 「を」−文法属性（助詞） 「送ら」−文法属性（動詞） 「れ」＝文法属性（助動詞−受身） 「れ」−文法属性（助動詞−尊敬） 「た」−文法属性（活用語尾） 特に、「れ」は、助動詞であるという文法属性の中に受
身および尊敬を表す機能情報を有するものが両方とも形
態素候補としてリストアンプされている。そして、助動
詞−受身という文法属性を持つ形態素は、助動詞−尊敬
という文法属性を持つ形態素よりも優先度が高い。した
がって、助動詞「れ」は、ｉＪｌ常、受身の意味を有す
るものとして解析される。

第１の形態素解析処理における解析結果は、第２の形態
素解析処理へ送られる。

第２の形態素解析処理では、助動詞「れ」の形態素候補
、「れ」−文法属性（助動詞−受身）および「れ」＝文
法属性（助動詞−尊敬）のうちどちらか一方に決定する
。その際に９文書種別情報を参照する。この例の場合７
文書種別−手紙文であるから９丁寧な言い回しを用いる
確率が大きいので、形態素候補「れ」＝文法属性（助動
詞−尊敬）の優先度を形態素候補「れ」＝文法属性（助
動詞−受身）よりも高め、結果として、「れＪ＝文法属
性（助動詞−尊敬）を形態素として決定する。

文書種別が手紙文以外の場合９例えば、　Ｉｉｉ告書。

手引書、新開記事などの場合には２丁寧な言い回しを用
いる確率は小さいので、形態素候補「れ」＝文法属性（
助動詞−受身）の優先度は９日本語辞書ｌに設定されて
いる通り、形態素候補「れ」＝文法属性（助動詞−尊敬
）よりも高い。したがって、「れ」は受身の意味で使わ
れているものと解析される。

第２の形態素解析処理の結果出力は、構文解析。

意味解析などに利用される。

〔実施例〕

第２図は１本発明の１実施例構成図である。

本実施例は９本発明を日本語−英語機械翻訳システムに
適用した例である。

第２図において、２０１は入力部、２０２は日本語解析
部、２０３は形態素解析部、２０４は構文解析部、２０
５は意味解析部、２０６は文脈解析部、２０７は日本語
単語辞書、２０８は日本語活用形辞書、２０９は日本語
接続関係辞書、２１０は日本語構文辞書、２１１は日本
語草語意味辞１．２１２は日本語慣用表現辞書、２１３
は内部表現変換部、２１４は構造変換辞書、２１５は訳
文生成部、２１６は訳語選択部、２１７は文構造選択部
、２１８は単語列生成部、２１９は形態素合成部、２２
０は英語単語意味辞書、２２１は英語構文辞書、２２２
は英語単語辞書、２２３は英語慣用表現辞書、２２４は
英語形態素辞書、２２５は出力部である。

入力部２０１は、翻訳すべき日本語文を入力する部分で
あり、入力文が属する文書の種別情報も入力する。

日本語解析部２０２は、形態素解析部２０３゜構文解析
部２０４．意味解析部２０５および文脈解析部２０６か
らなる。

形態素解析部２０３は２日本語単語辞書２０７゜日本語
活用形辞書２０８および日本語接続関係辞書２０９を検
索して、入力文を形態素に解析する。

構文解析部２０４は、形態素解析部２０３において解析
された形態素を基に２日本語構文辞書２１０、日本語単
語意味辞書２１１および日本語慣用表現辞書２１２を検
索して、入力文の構造を求める。

意味解析部２０５は、構文解析部２０４における解析結
果を基に１日本語構文辞書２１０９日本語単語意味辞書
２１１および日本語慣用表現辞書２１２を検索して、入
力文の意味構造を抽出する。

文脈解析部２０６は、入力された文と文との接続関係を
求める。

日本語単語辞書２０７には９日本語の単語の品詞が登録
されている。

日本語活用形辞書２０８には１日本語の単語の活用形が
登録されている。

日本語接続関係辞書２０９には９日本語の単語が前後の
単語とどのように接続することが可能であるかという接
続関係が登録されている。

日本語構文辞書２１０には５日本語の構文情報が登録さ
れている。

日本語単語意味辞書２１１には２日本語の単語の意味が
登録されている。

日本語慣用表現辞書２１２には、「おはよう」「こんに
ちは」などの日本語の慣用表現が登録されている。

内部表現変換部２１３は１日本語解析部２０２において
入力された日本語文を解析した結果得られた１日本語特
有の構造をした内部表現を、構造変換辞書２１４を用い
て、英語に適した構造の内部表現に変換する。

構造変換辞書２１４には１日本語特有の構造をした内部
表現を英語に適した構造の内部表現に変換するための規
則が登録されている。

訳文生成部２１５は、訳語選択部２１６９文構造選択部
２１７．ｊｌｉＬ語列生成部２１８および形態素合成部
２１９からなる。

訳語選択部２１６は、内部表現変換部２１３において変
換された英語に適した構造の内部表現の各構成要素に、
英語単語意味辞書２２０を用いて。

英語の訳語を付与する。

文構造選択部２１７は、訳語選択部２１６において英語
の訳語を付与された。英語に適した内部表現に、英語構
文辞書２２１を検索して英語の構文構造をあてはめる。

単語列生成部２１８は１文構造選択部２１７において選
択された英語の文構造に、英語単語辞書２２２および英
語慣用表現辞書を検索して英語の単語をあてはめて英語
の単語列を生成する。

形態素合成部２１９は、単語列生成部２１８において生
成された英語の単語列を、英語形態素辞書２２４を検索
して、単語語間の接続関係などから並べ換え、英語の訳
文を生成する。

英語単語意味辞書２２０には、英語の単語およびその意
味が登録されている。

英語構文辞書２２１には、英語の構文情報が登録されて
いる。

英語単語辞書２２２は、英語の単語およびその活用形な
どが登録されている。

英語慣用表現辞書２２３には、に００ｄ　ｍｏｒｎｉｎ
ｇなどの英語の慣用表現が登録されている。

英語形態素辞書２２４には、英語の単語の文法情報など
が登録されている。

出力部２２５は、英語の訳文を出力する部分である。

以下、第２図に示した日本語−英語機械翻訳システムの
動作を説明する。

対話型機械翻訳の場合、入力部２０１および出力部２２
５はキーボードおよびデイスプレィからなり、翻訳すべ
き日本語文はキーボードから１文ずつ入力し、翻訳結果
はデイスプレィ画面上に表示される。また、−括機械翻
訳の場合には９人力部２０１および出力部２２５はキー
ボードおよびプリンタからなり、翻訳すべき日本語文は
文章として入力ファイルに格納しておき、翻訳結果はプ
リンタにより印刷される。

日本語−英語機械翻訳は、入力された日本語文の解析−
内部表現の変換−訳文の生成、という順序で行われる。

入力された日本語文の解析は日本語解析部２０２で行わ
れ、内部表現の変換は内部表現変換部２１３で行われ、
訳文の生成は訳文生成部２１５で行われる。

以下に順をおって説明する。

まず、翻訳すべき日本語文を入力部２０１へ人力する。

この時、その日本語文が属する文書の種別情報も同時に
入力する。

入力文は、形態素解析部２０３へ送られる。

形態素解析部２０３は、２段階に分けて形態素解析処理
を行う。

第１の形態素解析処理では１日本語単語辞書２０７を検
索して入力文を各形態素に解析する。各形態素は１文法
属性などの各種の属性が持たされる。

この時９日本語単語辞書２０７には、助動詞「れる」・
「られる」に、受身および尊敬の意味で用いる旨の機能
情報を持つ２個ずつの形態素候補が登録されているので
、「れる」・「られる」は、２個ずつの形態素候補に解
析する。この関係は１次のように示すことができる。

「れる」−文法属性（助動詞−受身） 「れる」−文法属性（助動詞−尊敬） 「られる」＝文法属性（助動詞−受身）「られる」−文
法属性（助動詞−尊敬）ここで、助動詞−受身という文
法属性を持つ形態素は、助動詞−尊敬という文法属性を
持つ形態素よりも優先度を高く設定しである。したがっ
て。

「れる」・　「られる」は１通常、受身の意味を有する
ものとして解析される。

第２の形態素解析処理では、「れる」・「られる」の文
法属性（助動詞−受身）を持つ形態素候補および文法属
性（助動詞−尊敬）を持つ形態素候補のうちどちらか一
方に決定する。

この決定の際に１文書種別情報を参照する。すなわち９
文書種別が手紙文などの場合には１丁寧な言い回しを用
いる確率が大きいので、優先度を変更して１文法属性（
助動詞−尊敬）を持つ形態素候補を形態素として決定す
る。また３文書種別が報告書１手引書、新聞記事などの
場合には１丁寧な言い回しを用いる確率は小さいので１
日本語単語辞８２０７に設定されている優先変通りに。

文法属性（助動詞−受身）を持つ形態素候補を形態素と
して決定する。

形態素解析部２０３での解析結果は、構文解析部２０４
へ送られる。

構文解析部２０４は９日本語構文辞書２１ｏ。

日本語単語意味辞書２１１および日本語慣用表現辞５２
１２を検索して、入力文の構造を求める。

構文解析部２０４での解析結果は、意味解析部２０５へ
送られる。

意味解析部２０５は２日本語構文辞書２１ｏ。

日本語単語意味辞書２１１および日本語慣用表現辞書２
１２を検索して、入力文の意味構造を抽出する。

意味解析部２０５での解析結果は９文脈解析部２０６へ
送られる。

文脈解析部２０６は、入力された文と文との接続関係を
求める。

文脈解析部２０６での解析結果は、内部表現変換部２１
３へ送られる。

内部表現変換部２１３は３日本語解析部２０２において
入力された日本語文を解析した結果得られた１日本語特
有の構造をした内部表現を、構造変換辞書２１４を用い
て、英語に適した構造の内部表現に変換する。

内部表現変換部２１３での変換結果は、訳語選択部２１
６へ送られる。

訳語選択部２１６は、英語に適した構造の内部表現の各
構成要素に、英語単語意味辞書２２０を用いて、英語の
訳語を付与する。

訳語選択部２１６での処理結果は１文構造選択部２１７
へ送られる。

文構造選択部２１７は、英語に適した内部表現に、英語
構文辞書２２１を検索して英語の構文構造をあてはめる
。

文構造選択部２１７での処理結果は、単語列生成部２１
８へ送られる。

単語列生成部２１８は、英語単語辞書２２２および英語
慣用表現辞書を検索して英語の単語をあてはめて英語の
単語列を生成する。

単語列生成部２１８での処理結果は、形態素合成部２１
９へ送られる。

形態素合成部２１９は、英語形態素辞書２２４を検索し
て、単語語間の接続関係などから英語の訳文を生成する
。

形態素合成部２１９で生成された英語の訳文は出力部２
２５へ出力される。

〔発明の効果〕

本発明によれば、助動詞「れる」・「られる」の機能を
受身または尊敬のどちらが一方に決定するように解析す
ることが可能になる。

特に、助動詞「れる」・「られる」は、従来の方式では
、受身の意味にしか解析することができなかったが、尊
敬の意味にも解析することができるようになる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理説明図、第２図は本発明の１実施
例構成図、第３図は従来例を示す図である。 第１図において に日本へ辞書 ２：形聾素解析部 結果出力 本発明の原理説明図 第１図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 日本語辞書（１）を検索して日本語入力文を形態素に解
   析する形態素解析部（２）により、助動詞「れる」・「
   られる」を有する日本語入力文を形態素に解析する日本
   語文章処理方式において、日本語入力文に、それが属す
   る文書の種類を表す文書種別情報を持たせ、日本語辞書
   （１）に、助動詞「れる」・「られる」に受身および尊
   敬の機能情報を個別に設定し、形態素解析部（２）は、
   日本語辞書（１）を検索して日本語入力文中の助動詞「
   れる」・「られる」を受身の機能情報を持った形態素候
   補および尊敬の機能情報を持った形態素候補に解析する
   第１の形態素解析処理と、 第１の形態素解析処理の結果について、日本語入力文が
   持っている文書種別情報を参照して、助動詞「れる」・
   「られる」の２つの形態素候補のうち、受身および尊敬
   の機能情報のうちの一方を有する形態素に決定する第２
   の形態素解析処理を行うことを特徴とする日本語文章処
   理方式。