JPH02289059A - 自然言語の文脈処理装置 - 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】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は自然言語処理においてテキスト（文章）の文脈
構造を効果的に決定することのできる文脈処理装置に関
する。

（従来の技術） 近時、自然言語処理の研究が種々進められており、要約
等の文章（テキスト）の内容を抽出するための平文てと
して、テキストの文脈構造を調べてその意味解析するこ
とが行なわれるようになってきた。従来、この種の文脈
構造の決定は、専らテキスト中に出現する名詞や動詞を
調べ、それら単語に関する係り受は条件や品詞の繋がり
関係の問題がある。

一方、文中に出現する接続詞等の接続表現を手掛りとし
、この接続表現から複数の文間の接続関係として許され
ている系列を接続規則を参照してに決定するには幾つか
の問題が残されている。

（発明が解決しようとする課ＷＪ） このように従来では、専らテキスト中に出現ところがテ
キスト中に出現する可能性のある全ての名詞や動詞等に
関する情報を予め辞書登録しておくことは現実的に殆ん
ど不可能である。これ故、辞書登録されていない単語が
テキスト中に出現した場合にはその文脈構造の決定が非
常に難しくなることが否めない。またこのような辞書情
報を用いて文脈構造を決定するにしても膨大な知識を必
要とし、その処理負担が非常に多大である等非常に困難
であると云う問題があった。更には文゛章の意味内容に
立ち入って文脈構造を解析するには膨大な知識を必要と
し、また推論処理等の高度な知識処理が必要となる等の
問題があった。

本発明はこのような事情を考慮してなされたもので、そ
の目的とするところは、個々の名詞や動詞に関する情報
が不足している場合であってもテキストの文脈構造を良
好に決定するこ、とのできる実用性に優れた自然言語の
文脈処理装置を提供することにある。

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） 本発明に係る自然言語の文脈処理装置は、文解析部によ
り求められる文中の接続表現から文章を構成する複数の
文間の修辞関係を求めると共に、文章中に出現する話題
提示表現に着目して前記文解析部で求められる文章中で
の単語、特に話題提示表現の単語の出現関係を求めるこ
とで、前記文章を構成する複数の文間の接続関係を求め
るよう先行する文中で上記話題表現として求められた単
語と同じ単語が存在する文に関連付けたり、或い話題゛
提示表現を含む文を、この文より先行する文章中で話題
提示表現を持つ文以降の文章に関連付けることを特徴と
するものである。

また更には文中で出現する単語に関して、先行する文中
で同じ単語が最も多く出現する文を調べることでその文
との間で関連付けるようにしたことを特徴とするもので
ある。

（作　用） 本発明によれば、テキスト中の修辞表現に着目し、修辞
表現から文章部分間の接続関係の接続構造を調べてその
修辞構造を決定すると共に、修辞表現が明確に提示され
ない文に対しても、その文中にある話題提示表現に着目
し、この話題提示表現に従って文間の繋がり関係を調べ
ていくので、名詞や動詞に関する情報が不足して文構造
が十分に解析できない場合や、文間の接続関係を示す修
辞表現がない文であってもその文脈構造を効果的に決定
することが可能となる。しかも文章部分間の修辞構造を
活用して、また話題表現を活かしてその文脈構造を調べ
るので、適切な文脈処理を行以下、図面を参照して本発
明の一実施例に係る文脈処理装置につき説明する。

第１図は実施例装置の要部概略構成図で、■は解析処理
対象となる文書データや記録データ等のテキストを入力
するテキスト入力部である。このテキスト入力部１を介
して入力される自然言語のテキスト（文章）は文解析部
２に与えられ、書式構造解析、および形態素解析される
。文解析部２を構成する書式構造解析部２ａは上記テキ
スト入力部１から入力されるテキストに含まれる章や節
等構造が決定されたテキストに対して、例えばパラグラ
フ単位にそのパラグラフに含まれる文の形態素解析を実
行する。この形態素解析によってテキスト中の名詞や動
詞等の形態素が個々に求められる。

以上の文解析部２における処理機能は従来の文析部２に
より求められたテキストの書式的構造解析結果、および
形態素解析結果に従い、テキスト中の修辞表現を手掛り
として当該テキストを構成する複数の文章部分（例えば
パラグラフ）の接続関係を求める接続関係抽出部３と修
辞関係判定部４とが設けられると共に、後述する文関速
度判定部５が設けられている点にある。

上記接続関係抽出部３は、例えば第２図に示すように接
続詞等の修辞表現とその接続関係を示す関係名テーブル
を格納した関係名テーブル記憶部Ｂを参照して前記テキ
スト中の修辞表現を調べ、その修辞表現にて結び付けら
れているパラグラフ間等の接続関係を求めるものである
。例えば「但し」なる修辞表現が求められた場合には、
その修辞表現の前に存在するパラグラフと、上記修辞表
現が付されたパラグラフとが「補足」の関係にあること
を示す接続関係を求めている。この接続関係抽出部３に
て前記テキスト中に出現する全ての修辞表現が順次求め
られ、且つその修辞表現で不定的な接続規則を示す情報
とを登録したテーブルからなり、テキストの修辞構造と
して不適切な接続関係間の構造を規則として示している
。特に第３図（ａ）に示す接続禁止規則は、修辞表現に
よって結ばれるバラグラフ間の接続関係の中での実際的
に出現することのない組合せ構造を示している。

また第３図（ｂ）に示す否定的な接続規則は上記接続禁
止規則はどでないにしろ、−船釣には殆んど止規則記憶
部７を参照し、前記接続関係抽出部３にて求められた文
章部分間の接続関係の系列からパラグラフ内、およびバ
ラグラフ間の修辞構造を求めるものである。

上記禁止規則記憶部７に格納される関係テーブルは第３
図（ａ）に示すような修辞表現によって示される接続関
係の構造的な接続禁止規則を示す情報と、第３図（ｂ）
に示すような上記接続関係の否尚、テキストの修辞構造
が一義的に決定されず、接続関係を調べるための手掛か
りとならないものがある。このような単語については、
例えばこれらを不要語として予め定めて不要語テーブル
記憶キスト）を構成する複数の文について各文毎にそこ
に出現する単語を調べており、話題表現抽出部５ａは、
特に文中の話題提示表現としての単語を求めている。こ
の話題提示表現としての単語は、例えばその単語に付さ
れた助詞が「は」や「も」であること等を条件として抽
出される。具体的には、「Ｘは」なる表現が存在した場
合、単語ｒＸＪを話題提示表現としての単語として抽出
する。また「ＸのＹは」なる表現が存在する場合には、
ｒＸＪとｒＹＪとを共に話題提示する単語として抽出し
ている。

尚、このようにして抽出される単語の全２でか話題提示
表現しているものとは限らない。例えば上記助詞を手掛
かりとして抽出される単語の中には、例えば「最近では
ｊとか「第Ｘ図は」や、ｒ〜の場合にはｊ等の話題提示
表現とは云えず、文間の５ｃは、基本的には同一の単語
が複数の文間において反復的に使用されているか否かを
調べるものである。そして特に成る文において話題提示
表現としての単語が求められた場合、その単語が他の文
においても用いられているか否かを調べ、他の文におい
て用いられている場合には当該文を識別する情報（文管
理番号）を求めている。

文関連性判定処理部５ｄは上述した如く話題表現キスト
を構成する複数の文間の関連性を判定処理している。具
体的には話題表現抽出部５ａにて成る文から話題提示表
現としての単語が抽出された場合、この単語について単
語反復抽出部５ｃで求められた各文における出現単語の
情報を調べ、上記話題提示表現としての単語が抽出され
た文より先行する文において当該単語と同じ単語が出現
している文を求め、この文を上記話題提示表現が抽出さ
求められた入力テキストの修辞構造とから、知識記憶部
９に記憶されている文章構造の知識を参照しながらその
文章構造を調べ、文脈解析を行っている。このようにし
て求められた入力テキストの中で話題提示表現としての
単語を持つ文を調べ、この文以降の文章に上記指示詞や
代名詞が求められた文を関連付けている。

このような判定処理によって入力テキストを構成する複
数の文が相互にどのような関係を持つかが各文に出現す
る単語を手掛かりとして調べられる。

が属する分野の情報、テキスト中に出現する品詞の接続
関係に関する知識や係り受は関係の知識等われるが、こ
の際、上述した修辞表現から解析される修辞構造と、話
題提示表現としての単語に従うて求められる文間の関連
性の情報に従い、その文脈構造を決定していく。

以上が本装置の構成、とその機能である。

ここで先ず上述した修辞表現に基づく修辞構造の決定処
理について第４図および第５図を参照して更に詳しく説
明する。

第４図は文脈処理の対象とするテキストの例を示す図で
ある。このようなテキストが入力されると前記書式構造
解析部２ａは、例えばインデンテーションや句読点、コ
ンマ、ピリオド等の書式的情報から上記テキストを構成
する文章部分を文やパラグラフに分割してその書式構造
を求めるものである。ここでは第４図に示す入力テキス
トを複数の文に分割し、例えばここでは文■、■、〜■
をそれぞれ求める。このようにして求められた各文につ
いて前記形態素解析部２ｂはその形態素解析を実行する
。

「以下では図面を参考にする。」 なる文が与えられた場合、 １しかして接続関係抽出部３は入力テキストを構成する
各文についてそれぞれ求められた形態素解析結果に基づ
き、前記関係名テーブル記憶部６を参照して各文中の修
辞表現を探し出し、検出された修辞表現についてその修
辞表現が意味する接続関係の情報を前記関係名テーブル
記憶部６から求める。

この第４図に示す例では図中網掛けで示すように、文■
から「この様な」なる修辞表現を求め、その接続関係が
「順接」であることを求める。また文■からは「また」
なる修辞表現とその接続関係「対比」を求める。

このような接続関係から接続関係抽出部３は、前記第４
図に示すテキストが第５図のＡに示すように 〔■　−■　順接　■　−■　対比　■］なる接続関係
で複数の文■、■、〜■が順次繋がっていることを求め
る。

しかしこのような接続関係系列は、単に複数の一客間で
の接続関係を個々に示しているだけであり、合せについ
て考えてみると、この５つのバラグラフが存在する場合
には、理論的には第５図のＢに示すように１４通りの組
合せが考えられる。尚、文が２つの場合には、その組合
せ構造が取り得る形態は１つであり、文が３つの場合に
はその組合せ構造が取り得る形態は２通りである。そし
て４つの文の場合には５通りであり、文の数によってそ
の組合せ構造が取り得る形態の数が理論的に定まる。

尚、この接続関係の系列が取る組合せ構造は、テキスト
中の各文がどこに、どのような関係で接続するかを示す
もので、例えば ［■−［［■順接■］−［■対比■］］］なる修辞構造
（組合せ構造）は、第１の文■が第２の文■から第５の
文■までの全体に対して何等かの係わりを持つことが示
される。そして第２の文■から第５の文■までについて
は、第２の文■と第３の文■とが「順接」関係にあるこ
とが導かれ、更に第４の文■と第５の文■とが「対比」
関係にあることが示される。その上で上記「順接」この
ような修辞構造の表現により複数の文間の接続構造関係
が示される。しかし前述したＢに示す接続関係の系列が
取る組合せ構造は、単純にそ適切な修辞関係にある構造
を見出し、これを修辞構造の候補から除外している。

例えば第３図（ａ）に示すような関係テーブルに示され
る接続票止規則 「順接［・・・［Ｘ　順接」　Ｘ；文 から上記組合せ構造中に「順接［Ｘ順接」なる組合せ構
造を含むものがある場合、これを修辞構造として不適切
であるとして、その修辞構造の候補から除外する。

からは、図中下線を付して示すように、文■から「規則
合成方式は」なる話題提示表現を求め、また文■から「
素片は」なる話題提示表現を、更に文■からは「素片は
」なる話題提示表現を抽出している。この話題提示表現
としての単語の抽出処理については、例えば「永野賢著
“文章論総説［文法論的考察］°朝金倉書店発行昭和６
１年）」に示されるような話題提示表現を入力テキスト
中から抽出するようにすれば良い。

しかして単語反復抽出部５Ｃはこのようにして各文から
それぞれ抽出される主題提示表現の単語について、その
単語が他の文中にも反復的に出現しているか否かを調べ
、例えば第６図に示すような１そこで本装置では前記文
関速度判定部５において求められた文間の関連性の情報
を利用して次の−ように入力テキストの文脈構造を求め
ている。

即ち、前述したように文関速度判定部５は文中に出現す
る話題提示表現の単語や同じ単語の反復出現を抽出して
おり、第４図に示す入力テキスト片Ｊなる話題提示表現
があり、その単語が文■。

■：こそれぞれ出現していることが求められる。

しかして文関連性判定処理部５ｄは上述した如く求めら
れた話題提示表現の単語から、同じ単語がの単語「素片
」について、その文■よりも先行する文（ここでは文■
）中に同じ単語が出現するか否かを調べている。そして
第６図に示す情報から文■に同じ単語が出現することを
見出だし、この結果、文■と文■とが「補足」の関係に
あることを見出だしている。同様にして文■についても
、その話題提示表現「素片」が先行する文■、■にそれ
ぞれ存在することから文■が先行する文■。

なる接続関係で順次繋がっていることを求めることにな
る。

しかしてこのような接続関係が求められた場合、文脈構
造作成部８は第７図のＤに示すようにその接続構造候補
を求める。ここで前記知識記憶部９を参照すれば、上記
文章の接続関係を示す「補足」なる関係は、前方の文を
後出の文が補足することを示すことから、文脈構造作成
部８は、例えば「・・・［Ｘ補足［Ｙ　　ｒ・・・ＪＸ
、Ｙ、文ｒ；他の関係 なる接続構造が許されないことを知る。このような文間
の接続禁止の知識情報に従うことにより、文脈構造作成
部８は第７図のＤに示す接続構造候補の１）に示される
ような ［■補足Ｃ■順接［■補足［■対比■］］］］が文構造
として不適切であることを判定し、接続構造候補から除
外する。このような判定処理によリ、第７図のＥに示す
ように接続構造候補が［［■補足■］順接［［■補足■
］対比■］］前述した話題提示表現の単語が出現する文
■、■であり、文■を補足するものではないことから、
文□■、■を補足する文■の間に他の接続構造が入るこ
とか許されないことが分かる。この結果、［・・・■補
足■・・・［・・・補足■・・・］のように■■と■と
の間に“［”なる構造が入る接続構造候補が除外され、
最終的には第７図のＦに示すように ［［［［■補足■］順接■］補足■］対比■］なる文接
続構造候補だけが入力テキストの文脈構造として求めら
れることになる。

このようにして文脈構造作成部８は、前記接続関係抽出
部３にて求められた接続関係の系列と、前記文関速度判
定部５により求められる接続関係組合せの中から修辞構
造として不適切なものを前記禁止規則記憶部７や知識記
憶部９を参照して検出・除外し、修辞構造としての候補
の絞り込みを行なう。そしてこの候補の絞り込みにおい
て接続決定されたテキストの修辞構造、接続構造を参酌
し、テキスト内容の構造等を決定して最終的な文４脈構
造を決定する。

かくしてこのように構成された本装置によれば、テキス
トの名詞や動詞を解析するだけではなく、テキスト中に
出現する修辞表現によって示されるテキストの修辞構造
を解析し、この修辞構造を参酌して上記テキストの文脈
構造を決定して文脈処理を行なうので、テキスト中に出
現する名詞や動詞に関する情報が辞書登録されていない
場合であっても、その未登録語に左右されることなく適
切な文脈処理を行なうことが可能となる。しかも修辞表
現から解析される修辞構造を利用して文脈処理を行なう
ので、例えば前提と結論や判断と例示等のような修辞構
造を適確に捉えて文脈処理することができ、その文脈を
適確に捉えた言語処理を実行することが可能となる。

また修辞表現が存在しない文がある場合であっても、文
中に現れる話題提示表現の単語等を手掛して文間の関連
性を求めたが、例えば「これらの」「このＸＸは」と云
うような代名詞や指示詞についても着目して文間の関連
性を求めることも可能である。この場合には、代名詞や
指示詞が抽出された文よりも前方にある文の中で話題提
示表現を持つ文を調べ、この文以降の文章のいずれかの
文に上記代名詞や指示詞が抽出された文が関連性を持つ
と判定するようにすれば良い。また話題提示表現の抽出
を行うことなしに、文中に現れる単語の反復出現頻度を
調べ、同じ単語の反復出現頻度の高い文に対して処理中
の文との関連性が高いと判定していくことも可能である
。

Ｉ尚、本発明は上述した実施例に限定されるものではな
く、書式構造の解析や形態素解析等は従来より提唱され
ている種々のアルゴリズムを適宜用いて行なえば良いも
のである。また関係名テーブルや禁止規則テーブルに登
録しておく情報も上述した例に限定されるものではない
。

またここでは話題提示表現としての単語に着目ことがで
きる。

［発明の効果］ 以上説明したように本発明によれば、テキスト中に出現
する修辞表現に着目してその修辞構造構造解析部、２ｂ
・・・形態素解析部、３・・・接続関係抽出部、４・・
・修辞関係判定部、５・・・文関速度判定部、て上記テ
キストの文脈構造を解析するので、テキスト中に未登録
語が含まれるような場合や、文から修辞表現（接続表現
）が明確に検出されない場合であっても効果的に、且つ
適確にその文脈構造を決定することができる等の実用上
多大なる効果が奏せられる。

【図面の簡単な説明】

図は本発明の一実施例に係る文脈処理装置につき示すも
ので、第１図は実施例装置の要部概略構成図、第２図は
関係名テーブルの構成例を示す図、第３図は禁止規則の
テーブルの構成例を示す図、第４図は文脈処理される人
力テキストの例を示す図、第５図はテキストの修辞構造
解析処理の形態を模式的に示す図、第６図は文関速度判
定部で求められる話題提示表現とその反復出現の情報を
示す図、第７図は文関連性の情報を用いた接続構造解析
処理の形態を模式的に示す図である。 ｌ・・・テキスト入力部、２・・・文解析部、２ａ・・
・書式％式％ （ａ） 第２図 第４図

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. （１）自然言語の文章を解析して文章全体の構造を抽出
   する文脈処理装置において、 入力文を解析する文解析部と、この文解析部により求め
   られる文中の接続表現から前記文章を構成する複数の文
   間の修辞関係を求める修辞関係抽出手段と、前記文解析
   部で求められる前記文章中での単語の出現関係から前記
   文章を構成する複数の文間の関係を求める文関速度判定
   手段とを具備したことを特徴とする自然言語の文脈処理
   装置。
2. （２）文関速度判定手段は、文中に出現する話題提示表
   現としての単語を求め、この話題表現としての単語が存
   在する文を、この文より先行する文中で上記話題表現と
   して求められた単語と同じ単語が存在する文に関連付け
   ることを特徴とする請求項（１）項に記載の自然言語の
   文脈処理装置。
3. （３）文関速度判定手段は、文中で求められる話題提示
   表現が指示詞や代名詞であるとき、この指示詞や代名詞
   からなる話題提示表現を含む文を、この文より先行する
   文章中で話題提示表現を持つ文以降の文章に関連付ける
   ことを特徴とする請求項（１）項に記載の自然言語の文
   脈処理装置。
4. （４）文関連度判定手段は、文中で出現する単語に関し
   て、先行する文中で同じ単語が最も多く出現する文を当
   該文と関連付けることを特徴とする請求項（１）項に記
   載の自然言語の文脈処理装置。
5. （５）先行する文中における単語の出現頻度は、話題提
   示表現としての単語について求めることを特徴とする請
   求項（４）項に記載の自然言語の文脈処理装置。