JPH02103658A - 文章検査装置 - 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〕 本発明は入力された文章から誤り箇所あるいは不適切箇
所を検出する文章検査装置に関する。

〔従来の技術〕

日本語文章の文体は常体（だ・である体）と敬体（です
・ます体、であります体、ございます体）とに分けるこ
とができる。例えば、次の（１）および（２）の文は常
体の文であり、（３）および（４）の文は敬体の文であ
る。

次の通りだ。　　　　　　　　　　　・・・（１）次の
通りである。　　　　　　　　　　・・・（２）次の通
りです、　　　　　　　　　　・・・（３）次の通りで
ございます、　　　　　　　・・・（４）一般に、ひと
つの文章中で常体の文と敬体の文とが混在することは好
ましくない。そのような混在の検査は、ｒ日本語文章作
成支援システムＣＯＭＥＴＪ　　（福島・他、電子通信
学会技術研究報告０８８６−２１．１９８６年）、およ
び特開昭６１−２２９１５５号公報１日本語ワード・プ
ロセッシング方式１などで述べられている。その方式は
文体（常体／敬体）を特徴付ける表現を記憶する文体表
現記憶手段を用意し、文章中からこの文体表現記憶手段
に記憶された表現を検出すると同時に５検出された表現
の数を常体と敬体とに分けてカウントするというもので
ある。常体と敬体の数がともに１以上であれば、常体と
敬体とが混在していることになる。

〔発明が解決しようとする課題〕

文体に関する検査としては、従来の常体と敬体との混在
に関する検査だけでなく、敬体や常体が使用されている
位置に関する検査が必要である。

例えば、次の（５）は常体の文であり、（６）。

（７）、（８）はともに（５）に対する敬体の文である
。しかし、同じ敬体の文であっても、（６）。

（７）、（８）では文の途中の敬体の使用されている位
置・回数が異なる（下線部分が敬体を特徴付ける表現で
ある）。その結果、（５）＜（６）＜　（７）＜　（８
）の順の丁寧さが増している。

データは次に示した通りだが、安易に結論は出せない、
　　　　　　　　　　　　　　・・・（５）データは次
に示した通りだが、安易に結論は出せません。　　　　
　　　　　　　　　　・・・（６）データは次に示した
通り寛ｔが、安易に結論は出せません、　　　　　　　
　　　　　・・・（７）データは次に示しました通り寛
ｔが、安易に結論は゛出せません、　　　　　　　　　
　・・・（８）常体の文と敬体の文という区別だけでな
く敬体の文に関する様々な形が日本語では許されるが、
作成する文章の種類によっては好ましくない形が存在す
る。例えば、社内文書を考えた場合、（８）は過度に丁
寧であり避けたい形である。

また、ひとつの文章中では常体の文または敬体の文に統
一されているだけでなく、敬体の文の場合の敬体の使用
法も統一されているべきである。

例えば、次の（９）のような文章は敬体の使用法が不規
則であり、日本語として不自然である（下線部分が敬体
を特徴付ける表現である）。

超新星から届いたと考えｍ素粒子のデータを収集しまし
な、そのデータは、次に示した通りだが、安易に結論は
出せません、他のグループもデータを収集して痣創もが
、そのデータとの比較が必要１ｔ。　　　　　　　　　
　　・・・（９）上記のような問題は敬体や常体を使用
する位置に関する検査を行えば解決することができる６
例えば、文末（句点の直前）と接続助詞「が」の直前で
は敬体を使用し、他の位置では常体を使用するという条
件を定めて検査するならば、（５）〜（８）については
（５）、（６）、（８）は不適切で（７）が適切である
と判定される。同様に、（９）は不適切であり、それに
対して次の（１０）のような文章は適切であると判定さ
れることになる（下線部分が敬体を特徴付ける表現であ
る）。

超新星から届いたと考えられる素粒子のデータを収集し
ました。そのデータは、次に示した通りＵが、安易に結
論は出せません。他のグループもデータを収集して痣【
ｔが、そのデータとの比較が必要寞ｔ。　　　　　　　
　　　　・・・（１０）従来、このような敬体や常体の
使用されている位置に関する検査は、人間が行うしか方
法がなかった。

本発明の目的は、敬体や常体の使用されている位置に関
する検査を行うことのできる文章検査装置を提供するこ
とである。また、基準となる文章を学習することによっ
て、敬体や常体を使用する位置に関する条件を容易に設
定できるようにしている。

〔課題を解決するための手段〕

本発明の文章検査装置は、入力された日本語文章から誤
り箇所あるいは不適切箇所を検出する文章検査装置にお
いて、文体を特徴付ける表現を記憶する文体表現記憶手
段と、前記日本語文章から前記文体表現記憶手段に記憶
された表現を検出する文体表現検出手段と、学習モード
と検査モードとを切り換える切り換え手段と、前記学習
モードにおいて前記文体表現検出手段の検出結果をもと
に前記文体を特徴付ける表現を使用する位置の条件を抽
出する位置条件学習手段と、前記位置条件学習手段によ
って抽出された条件を記憶する位置条件記憶手段と、前
記検査モードにおいて前記文体表現検出手段によって検
出された表現の位置が前記位置条件記憶手段に記憶され
た条件を満たすか否かを判定する位置条件判定手段とを
備えて構成される。

〔実施例〕

以下、本発明について図面を参照しながら説明する。

第１図は本発明による文章検査装置の第一の実施例の構
成を示すブロック図である。

同図において、文章入力手段１は日本語文章を入力する
。かな漢字変換入力装置、ベンタッチ・キーボード、文
字認識装置などが用いられる。

文章記憶手段２は文章入力手段１によって入力された日
本語文章を文字コード列として記憶する。

ＩＣメモリ、磁気ディスク装置、磁気テープ装置、光デ
イスク装置などが用いられる。

文体表現記憶手段３は文体（常体／敬体）を特徴付ける
表現を記憶する。ＩＣメモリ、磁気ディスク装置、磁気
テープ装置、光デイスク装置などが用いられる。第２図
および第３図は文体表現記憶手段３の内容の例である。

第２図では、常体を特徴付ける表現の文字列と敬体を特
徴付ける文字列の両方が、文体表現３０の文字コード順
に並べて記憶されている。そして各表現には常体と敬体
のいずれかを識別する情報である文体識別３１が付加さ
れている。第３図では、常体を特徴付ける表現（ａ）と
敬体を特徴付ける表現（ｂ）とが分けて登録される。従
って、文体識別３１は各々の表現には付与されていない
。

文体表現検出手段４は文章記憶手段２に記憶された日本
語文章から文体表現記憶手段３に記憶された表現を検出
する。コンピュータのＣＰＵなどが用いられる。この文
体表現検出手段４は文章記憶手段２に記憶された日本語
文章と文体表現記憶手段３に記憶された表現とを比較・
照合する処理を行ない、検出された表現の文章中の位置
および文体識別とを位置条件判定手段６および位置条件
学習手段９へ送る。

位置条件記憶手段５は文体（常体／敬体）を特徴付ける
表現を使用する位置に間する条件を記憶する。記憶する
条件は、切り換え手段１０が学習モードを指定するとき
に、位置条件学習手段９によって書き込まれる。ＩＣメ
モリ、磁気ディスク装置、磁気テープ装置、光デイスク
装置などが用いられる。第４図および第５図は位置条件
記憶手段の内容の例である。第４図の位置条件記憶手段
５は敬体を特徴付ける表現の直後に接続する表現の文字
列を登録する形で条件を表している。

すなわち、敬体を特徴付ける表現の直後は「。」「が、
」　「ので、」のいずれかであり、常体を特徴付ける表
現の直後は「、」「が、」　「ので、」以外であるとい
う条件を表している。第５図の位置条件記憶手段５ａは
文体識別５０と条件種別５１と接続表現５２から成って
いる０文体識別５０は常体を特徴付ける表現の位置に関
する条件なのか、敬体を特徴付ける表現の位置に間する
条件なのかを示す。条件種別５１が「＋」の場合はその
文体表現の直後に接続する表現として接続表現５２の部
分の文字列を許すということを表し、条件種別５１が「
−」の場合はその文体表現の直後に接続する表現として
接続表現５２の部分の文字列を禁止するということを表
す。この第５図は第４図と同様の条件を表したものであ
る。

切り換え手段１０は学習モードと検査モードとを切り換
える。キーボードの特定のキーとして実現してもよいし
、トグルスイッチとして実現してもよい、切り換え手段
１０は学習モードが指定されているときには位置条件学
習手段９を起動し、検査モードが指定されているときに
は位置条件判定手段６を起動する（位置条件学習手段９
と位置条件判定手段６とのいずれか一方のみを起動する
）。

位置条件学習手段９は、学習モードが指定されていると
きに、文体表現検出手段４の検出結果をもとにして文体
（常体／敬体）を特徴付ける表現を使用する位置に関す
る条件を抽出する。コンピュータのＣＰＵなどが用いら
れる。学習モードでは、文体の位置に関する条件を満た
した基準となる文章が文章入力手段１から入力されるよ
うにする。文体を特徴付ける表現を使用する位置に関す
る条件の抽出方法は位置条件記憶手段５に記憶する条件
の記述方法によって異なるが、第４図に示したような記
述方法の場合は、例えば文体表現検出手段４から敬体表
現の検出された位置を受は取り、その直後の文字列を句
読点まで抽出すればよい。第５図に示したような記述方
法の場合は、あらかじめ接続表現５２として考えられる
ものと文体種別（敬体／常体）５０とを組み合わせたパ
ターンについて、条件種別５１の値を「−」にした表（
第５図の条件種別５１の値が「−」のもの）を用意して
おく、そして基準となる文章から文体表現検出手段４の
検出した文体表現の直後の文字列とその接続表現５２の
文字列とを照合して、−致した接続表現と文体種別に対
応する部分の条件種別５１に「＋」を書き込む０位置条
件学習手段９はそれらの条件を位置条件記憶手段５に書
き込む。

位置条件判定手段６は、検査モードが指定されていると
きに、文体表現検出手段４によって検出された表現の位
置が位置条件記憶手段５に記憶された条件を満たすか否
かを判定する。コンピュータのＣＰＵなどが用いられる
。検査モード時には、検査の対象となる文章が入力され
ることになる。この位置条件判定手段６は、まず文体表
現検出手段４より文体（常体／敬体）を特徴付ける表現
の検出された位置を受は取る。そして次に、その文体に
関する条件を位置条件記憶手段５から読み込み、検出さ
れた表現の位置がその条件を満たすか否かを文章記憶手
段２に記憶された日本語文章を検索して判定する。この
判定処理の内容は位置条件記憶手段５における条件の記
述方法によって異なるものになるが、第４図に示したよ
うな位置条件記憶手段５の場合は第６図のフローチャー
トのような判定処理となる。なお、位置条件判定手段６
は検出された表現の位置と判定結果とを出力する。

また、文体表現検出手段４と位置条件判定手段６の動作
タイミングの制御方法としては、文体表現検出手段４が
文体を特徴付ける表現をひとつ検出するごとに位置条件
判定手段６の判定処理を行う方法と、文体表現検出手段
４が文体を特徴付ける表現を全て検出した後で位置条件
判定手段６の判定処理をまとめて行う方法がある。

次に上記の文章検査装置の動作を例を用いて説明する。

その際、文体表現記憶手段３の内容は第２図の例を用い
る。動作タイミングについては、文体表現検出手段４が
文体を特徴付ける表現を全て検出した後で、位置条件判
定手段６の判定処理をまとめて行う方法による。

まず、切り換え手段１０が学習モードを指定したとする
。そして次のような基準となる文章（１５）が入力され
て文章記憶手段２に記憶されているものとする。

今は晴れていますが、予報では雨ですので、傘が必要で
しよう、　　　　　　　　　　・・・（１５）そして文
体表現検出手段４は文章記憶手段２に記憶された（１５
）の文章と文体表現記憶手段３に記憶された文字列とを
照合し、次のような文字列を、文体を特徴付ける表現と
して検出する。

［］内は検出された表現の位置（文章の先頭からの文字
数）、文体識別である。

います　　　［６〜　８．敬体］ です　　　　［１６〜１７．敬体］ でしよう　　［２５〜２８．敬体］ この結果をもとに、位置条件学習手段９は文体を特徴付
ける表現を使用する位置に関する条件の抽出を行う。こ
こでは、上記の敬体表現の直後の文字列を句読点まで取
り出すことにより、第４図のような条件が位置条件記憶
手段５に書き込まれたものとする。

さて、ここで位置条件の設定は完了し、切り換え手段１
０から検査モードが指定されたものとする。そして文章
入力手段１から前に示した（９）の例文が入力され、文
章記憶手段２に記憶されたものとする。そして、文体表
現検出手段４は、文章記憶手段２に記憶された（９）の
文章と文体表現記憶手段３に記憶された文字列とを照合
し、次のような文字列を文体を特徴付ける表現として検
出する。

いた　　　　［７〜　８．常体］ られます　　［１２〜１５．敬体］ しました　　［２６〜２９．敬体］ しな　　　　［４１〜４２．常体］ だ　　　　　［４５〜４５．常体］ せません　　［５５〜５８．敬体］ います　　　［７５〜７７、敬体］ です　　　　［９２〜９３．敬体コ すると、今度は検査モードなので、位置条件学習手段９
ではなく位置条件判定手段６が動作し、文体表現検出手
段４によって検出された表現の直後の文字列と位置条件
記憶手段５に記憶された文字列との比較を行い、第６図
のフローチャートに従った判定を行う。

具体的に説明すると、［７〜８．常体］に対しては、文
章の９文字目からの文字列「と考え・・・・・・・・・
Ｊは位置条件記憶手段５に記憶された「。Ｊ「が、」　
「ので、Ｊとは一致しない。そして文体識別は常体なの
で、条件を満たすと判定される。

［１２〜１５．敬体］に対しては、文章の１６文字目か
らの文字列「素粒子の・・・・・・・・・」は位置条件
記憶手段５に記憶された「。」　「が、」　「ので、」
とは一致しない。そして文体識別は敬体なので、条件を
満たさないと判定される。［２６〜２９、敬体］に対し
ては、文章の３０文字目からの文字列「、その・・・・
・・・・・」は位置条件記憶手段５に記憶された「、」
と一致する。そして文体識別は敬体なので、条件を満た
すと判定される。以下同様である。

その結果、位置条件判定手段６から次にような情報が出
力される。

［７〜　８９条件を満たす］ ［１２〜１５１条件を満たさない］ ［２６〜２９２条件を満たす］ ［４１〜４２１条件を満たす］ ［４５〜４５１条件を満たさない］ ［５５〜５８１条件を満たす］ ［７５〜７７、条件を満たすコ ［９２〜９３２条件を満たすコ すなわち、（９）の文章に対して次の（１１）の下線で
示した部分の文体がおがしいという結果が得られ、常体
や敬体の使用されている位置に関する検査が行われた。

超新星から届いたと考えｅｉ達Ｅ丈−素粒子のデータを
収集しました。そのデータは、次に示した通りべが、安
易に結論は出せません。他のグループもデータを収集し
ていますが、そのデータとの比較が必要です。　　　　
　　　　　　・・・（１１）第１の下線の部分は「られ
る」となるべきであり、敬体が過剰の箇所が検出されて
いる。第２の下線の部分は「です」となるべきであり、
敬体が不足している部分が検出されている。

ここで、文体表現記憶手段３に記憶しておく内容を制限
しておくことも考えられる。例えば、文体表現記憶手段
３に記憶しておく内容を第３図（ａ）のように常体を特
徴付ける表現のみとすることもできる。その場合には（
１１）の第２の下線部分のような、敬体が不足している
箇所のみが検出される（敬体が過剰な箇所は検出されな
い）、逆に文体表現記憶手段３に記憶しておく内容を第
３図（ｂ）のように敬体を特徴付ける表現のみとした場
合には、（１１）の第１の下線部分のような、敬体が過
剰な箇所のみが検出される（敬体が不足している箇所は
検出されない）。

また、文体表現記憶手段３に記憶しておく表現の文体識
別について、常体／敬体の２分類だけでなく３つ以上の
分類を用いることも可能である。

第７図は常体／敬体１／敬体２の３種類の文体識別を用
いた文体表現記憶手段３の内容の例である。

第７図における文体識別が敬体２のものは「ございます
体」といわれるものである。そして文体識別の種類に応
じて条件を細分化することも可能である。第８図は第７
図のような文体識別の種類に対応した、位置条件記憶手
段５ａの内容の例である。

第９図は本発明による文章検査装置の第二の実施例の構
成を示すブロック図である。この第二の実施例は前述の
第一の実施例に対して単語辞書記憶手段７と文章解析手
段８を加えたものである。

単語辞書記憶手段７は日本語の単語について少なくとも
表記と品詞とを登録した単語辞書を記憶する。ＩＣメモ
リ、磁気ディスク装置、磁気テープ装置、光デイスク装
置などが用いられる。文章解析手段８は文章記憶手段２
に記憶された文章の解析を行う、コンピュータのＣＰＵ
などが用いられる。

文章の解析は単語辞書記憶手段７に記憶された単語辞書
を参照して行い、その結果として文節・単語の単位や単
語の品詞などが得られる。この文章解析手段８と単語辞
書記憶手段７は公知の手段であり、例えば「国語辞書の
記憶と日本語文の自動分割」　（長尾・他、「情報処理
」第１９巻第６号、１９７ｇ）のようにして実現できる
。文章解析手段８は文章記憶手段２に記憶された文章の
解析結果を再び文章記憶手段２に書き込むので、文章記
憶手段２には文章の文字コード列だけでなく文節・単語
の単位や単語の品詞の情報も記憶される。

例えば文章解析の結果、文（６）に対しては次の（１２
）のような内容が記憶される。［］内は単語の品詞、／
は文節の境界を表す。

データ［名詞］は［格助詞１７次［名詞］に［格助詞］
／示［動詞語幹コし［五段語尾連用形コた「助動詞「た
」連帯形１７通り［名詞］だ［助動詞「だ」終止形］が
「接続助詞「が」］、［読点コ／安易［形容動詞語幹］
に［形容動詞語尾連用形］／結論［名詞］は［格助詞コ
／出［動詞語幹］せ［下一段語尾連用形］ませ「助動詞
「ます」未然形］ん「助動詞「ん」終止形］。［句点］
・・・（１２） この第二の実施例では、文体表現記憶手段３や位置条件
記憶手段５に記憶する表現について、その表現の文字列
だけでなくその表現を構成する単語の品詞情報もあわせ
て持つようにする。第１０図は第二の実施例における文
体表現記憶手段３の内容の例を示す図であり、第１１図
は第二の実施例における位置条件記憶手段５の内容の例
を示す図である。

文体表現検出手段４や位置条件判定手段６については、
第一の実施例で説明した処理において文字列の照合を行
う際に、文字列の照合だけでなく単語の品詞の照合も行
うようにする。また、位置条件学習手段９は文体表現の
直後の接続表現を単語（あるいは単語の系列）として品
詞も含めて抽出するようにする。その結果、第二の実施
例では第一の実施例に比べて、文体表現検出手段４の文
体を特徴付ける表現の検出誤りや位置条件判定手段６の
条件の判定誤りがなくなり、文章検査装置の性能が向上
する。

〔発明の効果〕

以上説明したように、本発明によれば敬体や常体の使用
されている位置に関する検査を行うことが可能となる。

すなわち日本語文章の文体について、従来のように常体
と敬体の混在を検査するだけでなく、敬体の使い方も検
査することができるので、より自然の日本語文章を作成
することに役立つ。

また、本発明の文章検査装置では、敬体や常体を使用す
る位置の条件をユーザの好みに応じて、あるいは作成す
る文章に応じて変更して文体の検査を行うことが可能で
ある。例えば第一の実施例に関して、位置条件学習手段
９によって位置条件記憶手段５に書き込む条件を「、」
と「ので、」のみにするならば、文体がおかしいとして
検出される箇所は次の（１３）のようになり、（１１）
とは異なる結果が得られる− 超新星から届いたと考えＡｉｔ二す一素粒子のデータを
収集しました。そのデータは、次に示した通りだが、安
易に結論は出せません。他のグループもデータを収集し
てｆｆｉが、そのデータとの比較が必要です、　　　　
　　　　　　・・・（１３）また、同様に敬体の直後に
使用する表現を位置条件記憶手段５に書き込まなければ
、次の（１４）のような検出結果となる。これは全てを
常体に統一しようとする検査の場合になる。

超新星から届いたと考えＸ素粒子のデータを収集しまし
た。そのデータは、次に示した通りだが、安易に結論は
出せません、他のグルー１もデータを収集してｆｆｉが
、そのデータとの比較が必要１ｔ、　　　　　　　　　
　・・・（１４）このように条件をユーザが設定できる
結果、ユーザの好みや作成する文章に応じた文体の検査
を行える柔軟性が高く、操作性の良い文章検査装置が得
られる。さらに、条件は基準となる文章をもとに自動的
に学習することができるので、条件の設定がきわめて容
易である。

【図面の簡単な説明】 第１図・第９図は本発明の実施例の構成を示すブロック
図、第２図・第３図・第７図・第１０図は文体表現記憶
手段の内容の例を示す図、第４図・第５図・第８図・第
１１図は位置条件記憶手段の内容の例を示す図、第６図
は位置条件判定手段における判定処理のフローチャート
である。 １・・・文章入力手段、２・・・文章記憶手段、３・・
・文体表現記憶手段、４・・・文体表現検出手段、５・
・・位置条件記憶手段、６・・・位置条件判定手段、７
・・・単語辞書記憶手段、８・・・文章解析手段、９・
・・位置条件学習手段、１０・・・切り換え手段。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 入力された日本語文章から誤り箇所あるいは不適切箇所
   を検出する文章検査装置において、文体を特徴付ける表
   現を記憶する文体表現記憶手段と、前記日本語文章から
   前記文体表現記憶手段に記憶された表現を検出する文体
   表現検出手段と、学習モードと検査モードとを切り換え
   る切り換え手段と、前記学習モードにおいて前記文体表
   現検出手段の検出結果をもとに前記文体を特徴付ける表
   現を使用する位置の条件を抽出する位置条件学習手段と
   、前記位置条件学習手段によって抽出された条件を記憶
   する位置条件記憶手段と、前記検査モードにおいて前記
   文体表現検出手段によって検出された表現の位置が前記
   位置条件記憶手段に記憶された条件を満たすか否かを判
   定する位置条件判定手段とを備えたことを特徴とする文
   章検査装置。