JPH02291076A - 自然言語解析装置 - Google Patents
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- JPH02291076A JPH02291076A JP2052884A JP5288490A JPH02291076A JP H02291076 A JPH02291076 A JP H02291076A JP 2052884 A JP2052884 A JP 2052884A JP 5288490 A JP5288490 A JP 5288490A JP H02291076 A JPH02291076 A JP H02291076A
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- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
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- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
- Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
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- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
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- Y10S707/99934—Query formulation, input preparation, or translation
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
A.産業上の利用分野
この発明はコンピュータとの通信に自然言語を利用する
技術に関し、とくにデータベースたとえば関係データベ
ースの検索ないしアプリケーション特有のテキストの2
つの自然言語間の翻訳に関する。
技術に関し、とくにデータベースたとえば関係データベ
ースの検索ないしアプリケーション特有のテキストの2
つの自然言語間の翻訳に関する。
B.従来の技術
コンピュータ業界においてはコンピュータへのユーザ・
フレンドリなインターフェースが広く望まれている。こ
の目的に対して種々の試みがなされ、その結果も様々で
あった。
フレンドリなインターフェースが広く望まれている。こ
の目的に対して種々の試みがなされ、その結果も様々で
あった。
プログラムを生成するもっとも簡単で特別なスキルが無
くても利用できる方法はメニュー・ベースのシステムを
設計することである。このシステムではユーザが種々の
オプションとともにパネルから機能を選択する。
くても利用できる方法はメニュー・ベースのシステムを
設計することである。このシステムではユーザが種々の
オプションとともにパネルから機能を選択する。
他の手法はシンボル(アイコン)付きのスクリーンを利
用し、ユーザにスクリーンからシンボルを選択させるも
のである。選択は、ライトペンで選択シンボルをポイン
トさせて行う。またマウスでカーソルを移動させ、所望
のシンボルをポイントさせ、そののちボタンを押してそ
の機能を動作させる。
用し、ユーザにスクリーンからシンボルを選択させるも
のである。選択は、ライトペンで選択シンボルをポイン
トさせて行う。またマウスでカーソルを移動させ、所望
のシンボルをポイントさせ、そののちボタンを押してそ
の機能を動作させる。
これらの手法は、選択に高度の柔軟性が必要な多くのア
プリケーションでは深刻な宣言をもたらす。なぜならそ
のまうなシステムは予め定められていなければならず、
他方予期しないまたは新しい要求によりシステムをプロ
グラムしなおす必要が生bるからである。
プリケーションでは深刻な宣言をもたらす。なぜならそ
のまうなシステムは予め定められていなければならず、
他方予期しないまたは新しい要求によりシステムをプロ
グラムしなおす必要が生bるからである。
とくにデータベースからのデータ検索に柔軟性が必要な
ことは明らかである。データベースを検索するためにし
ばしば複雑な検索言語を用いなければならず、これに高
度のスキルが必要であり、さらに検索データからレポー
トを作成するにはさらに操作を行わねばならない。また
最終結果を得るには複数回の継続した検索を入力しなけ
ればならないこともあろう。
ことは明らかである。データベースを検索するためにし
ばしば複雑な検索言語を用いなければならず、これに高
度のスキルが必要であり、さらに検索データからレポー
トを作成するにはさらに操作を行わねばならない。また
最終結果を得るには複数回の継続した検索を入力しなけ
ればならないこともあろう。
検索言語の一例はS Q L (Structured
Query Language : I BM社の
ソフ1・ウエア製品)である。この製品はその複雑さに
もかかわらず広く使用されている。ただ複雑なため平均
的なユーザは十分に身につけることができず、スペシャ
リストがSQL検索ストリングを作成し、これを繰り返
し行う検索のコマンドとして実現する。スペシャリス1
〜は新しい検索を行うたびに相談を受けなければならな
くなっている。
Query Language : I BM社の
ソフ1・ウエア製品)である。この製品はその複雑さに
もかかわらず広く使用されている。ただ複雑なため平均
的なユーザは十分に身につけることができず、スペシャ
リストがSQL検索ストリングを作成し、これを繰り返
し行う検索のコマンドとして実現する。スペシャリス1
〜は新しい検索を行うたびに相談を受けなければならな
くなっている。
以上の不都合を解消するために多くの試みがなされてい
る。これはデータベースへのインターフェースを作成し
、自然言語でできた検索式を翻訳するものである。しか
しながらこれらの試みは実際的には入力検索式における
ギーワード識別に基づいている。この手法では多くの場
合変換にあいまいさが混入してしまう。
る。これはデータベースへのインターフェースを作成し
、自然言語でできた検索式を翻訳するものである。しか
しながらこれらの試みは実際的には入力検索式における
ギーワード識別に基づいている。この手法では多くの場
合変換にあいまいさが混入してしまう。
近年人工知能の研究により、入力ストリングについて文
法や辞書を用いて字句、構文および意味解析を実行して
主に純粋な翻訳を行うシステムが実現されている。これ
らシステムはある程度しか成功しないようである。比較
的多くの誤変換があり、正確な翻訳を行えないからであ
る。この結果しばしば翻訳結果の編集が必要になる。
法や辞書を用いて字句、構文および意味解析を実行して
主に純粋な翻訳を行うシステムが実現されている。これ
らシステムはある程度しか成功しないようである。比較
的多くの誤変換があり、正確な翻訳を行えないからであ
る。この結果しばしば翻訳結果の編集が必要になる。
GB−2 096 371Aはーの言語から他の言
語に自動的に翻訳を行う翻訳装置を開示している。この
装置は単語および構文解析手段を含み、翻訳は二つのス
テップで実行される。まず入力文を中間言語(好ましく
は人工的な言語)に翻訳し、つぎに中間言語を目的言語
に翻訳する。
語に自動的に翻訳を行う翻訳装置を開示している。この
装置は単語および構文解析手段を含み、翻訳は二つのス
テップで実行される。まず入力文を中間言語(好ましく
は人工的な言語)に翻訳し、つぎに中間言語を目的言語
に翻訳する。
EP−0 168 814−A3は形態素表現およ
び意味表現を双方向に検索する言語処理辞書を開示して
いる。この辞書は検索構造を有し、これがコンピュータ
のように動作でき、またこの辞書自体が基本辞書すなわ
ち形態素辞書、意味辞書および概念辞書を有している。
び意味表現を双方向に検索する言語処理辞書を開示して
いる。この辞書は検索構造を有し、これがコンピュータ
のように動作でき、またこの辞書自体が基本辞書すなわ
ち形態素辞書、意味辞書および概念辞書を有している。
形態素辞書中の形態素項目および概念辞書中の概念項目
の各々は構文辞書項目の一組へのポインタに関連付けら
れている。意味項目は一組の形態素項目および一組の概
念項目への両ポインタに関連付けられている。
の各々は構文辞書項目の一組へのポインタに関連付けら
れている。意味項目は一組の形態素項目および一組の概
念項目への両ポインタに関連付けられている。
US−4− 688 1.95は自然言語インター
フェース生成システムを開示している。このシステムは
自然言語メニコー・インターフェースを生成し、このイ
ンターフェースが未熟練のユーザにとくに適したメニコ
ー選択手法を実現する。
フェース生成システムを開示している。このシステムは
自然言語メニコー・インターフェースを生成し、このイ
ンターフェースが未熟練のユーザにとくに適したメニコ
ー選択手法を実現する。
しかしながら上述の特許文献はこの発明で解決する問題
について十分に言及しておらず、ある意味で代替的な問
題解決しか提供しない。
について十分に言及しておらず、ある意味で代替的な問
題解決しか提供しない。
C.発明が解決しようとする課題
この発明は以上の事情を考慮してなされたものであり、
ユーザが選択された自然言語でがなり自由な態様で入力
表現を形式化でき、その表現は辞書および解析文法で字
句上、構文上および意味上に変換され、その表現のあい
まいさが解消され、さらにその表現が中間的な表示形態
に変形される装置を提供することを目的としている。
ユーザが選択された自然言語でがなり自由な態様で入力
表現を形式化でき、その表現は辞書および解析文法で字
句上、構文上および意味上に変換され、その表現のあい
まいさが解消され、さらにその表現が中間的な表示形態
に変形される装置を提供することを目的としている。
中間的な表示形態は特定の検索言語たとえば関係データ
ベース用のSQLで検索式を生成するのに用いることが
できる。
ベース用のSQLで検索式を生成するのに用いることが
できる。
D.課題を解決するための手段
この発明では以上の目的を達成するために、自然言語解
析装置bこ、テーブルを含むデータベースと、自然言語
用の交換可能な文法手段であって、上記自然言語の構文
を定義する言語依存の一組の構文規則を有し、所定の構
文規則に意味ルーチンが関連付けられたものと、上記自
然言語の用語の定義および上記用語の形態情報を含む交
換可能な語彙手段と、自然言語で表現を入力する手段と
、上記語集手段および上記文法手段の構文規則を用いて
上記入力された表現が構文上正しいか検査し、用いられ
た構文規則に関連する上記意味ルーチンを割り振る入力
表現分解手段と、上記割り振られた意味ルーチンを実行
して入力表現の言語独立の表現を生成する生成手段と、
上記言語独立の表現のうちの検証されたものから、上記
入力表現のシステムによる変換結果を表わす自然言語の
出力を生成し、上記変換結果が正しいかどうかを確認す
るように要求する手段と、上記確認に応じて、検証され
た言語独立表現からデータベース検索文を生成する手段
とを設けている。
析装置bこ、テーブルを含むデータベースと、自然言語
用の交換可能な文法手段であって、上記自然言語の構文
を定義する言語依存の一組の構文規則を有し、所定の構
文規則に意味ルーチンが関連付けられたものと、上記自
然言語の用語の定義および上記用語の形態情報を含む交
換可能な語彙手段と、自然言語で表現を入力する手段と
、上記語集手段および上記文法手段の構文規則を用いて
上記入力された表現が構文上正しいか検査し、用いられ
た構文規則に関連する上記意味ルーチンを割り振る入力
表現分解手段と、上記割り振られた意味ルーチンを実行
して入力表現の言語独立の表現を生成する生成手段と、
上記言語独立の表現のうちの検証されたものから、上記
入力表現のシステムによる変換結果を表わす自然言語の
出力を生成し、上記変換結果が正しいかどうかを確認す
るように要求する手段と、上記確認に応じて、検証され
た言語独立表現からデータベース検索文を生成する手段
とを設けている。
このシステムの変換結果は言い換えられ、入力がユーザ
もと対してプレーバックされ、入力表現すなわち検索式
が正しく変換されたかをチェックできるようになってい
る。この目的を実現するために生成文法を含む自然言語
生成装置を備えてもよい 生成文法が解析文法の言語と異なる自然言語用のもので
ある場合には解析文法の機能を他の言語への純粋な翻訳
用に用いることもできるであろう。
もと対してプレーバックされ、入力表現すなわち検索式
が正しく変換されたかをチェックできるようになってい
る。この目的を実現するために生成文法を含む自然言語
生成装置を備えてもよい 生成文法が解析文法の言語と異なる自然言語用のもので
ある場合には解析文法の機能を他の言語への純粋な翻訳
用に用いることもできるであろう。
この発明はエンテイティ・タイプおよびエンティティ・
タイプ間の関係を定義する情報レコードの形のデータベ
ースの内容からなる、言語に依存しないモデルに基づい
ている。エンテイテイはデータベースのデータの背後の
概念を表わす。そのようなレコードの集合は概念モデリ
ングの分野では「概念スキーマ」と呼ぶ。
タイプ間の関係を定義する情報レコードの形のデータベ
ースの内容からなる、言語に依存しないモデルに基づい
ている。エンテイテイはデータベースのデータの背後の
概念を表わす。そのようなレコードの集合は概念モデリ
ングの分野では「概念スキーマ」と呼ぶ。
レコードの集合すなわt5概念スキーマにおけるエンテ
ィティは語禁中の自然言語項目に結合される。スキーマ
自体は言語にはまったく依存せず、単にエンティティ(
概念)およびエンテイテイ間の関係のみを含んでいる。
ィティは語禁中の自然言語項目に結合される。スキーマ
自体は言語にはまったく依存せず、単にエンティティ(
概念)およびエンテイテイ間の関係のみを含んでいる。
適切な、いわゆる「論議の領域J (tJniver
se of Discourse)のモデルであるスキ
ーマ(または目的システム、すなわち自然言語が解析さ
れるべき抽象的または具体的な事柄およびこの事柄につ
いての情報の集合が適切である)を用いて、論議領域に
合致した約束に入力表現が適合する限り、あいまいさを
完全に解消できる。以前ではこのようなことはできなか
った。
se of Discourse)のモデルであるスキ
ーマ(または目的システム、すなわち自然言語が解析さ
れるべき抽象的または具体的な事柄およびこの事柄につ
いての情報の集合が適切である)を用いて、論議領域に
合致した約束に入力表現が適合する限り、あいまいさを
完全に解消できる。以前ではこのようなことはできなか
った。
スキーマは言語に依存しないから、解析文法や語紮を極
めて簡易に変更でき、したがって興なる自然言語の間に
おいて容易に切り換えを行え、大変に有益である。実際
には文法や語紮をプラグインーモジュールで供給できる
。
めて簡易に変更でき、したがって興なる自然言語の間に
おいて容易に切り換えを行え、大変に有益である。実際
には文法や語紮をプラグインーモジュールで供給できる
。
この発明の好ましい実施例では、スキーマは関ジエクト
(データ)を含むテーブルに個別に結合されたり、ある
いはされなかったりする。
(データ)を含むテーブルに個別に結合されたり、ある
いはされなかったりする。
こうしてスギーマは自然言語とデータベースとの間のリ
ソクを有する。入力表現がデーベースへの検索式である
と、解析部が検索式を変換し、変換結果をデータベース
用の検索言語(たとえばSQL)に変換する。
ソクを有する。入力表現がデーベースへの検索式である
と、解析部が検索式を変換し、変換結果をデータベース
用の検索言語(たとえばSQL)に変換する。
他の実施例では検索式が言い換えられ、すなわち不明瞭
であれば、二以上の言い換えがユーザに提示される。そ
してユーザがそのうちの一つを選択する。この場合には
先の実施例における意味でのデータベースは用いられな
い。
であれば、二以上の言い換えがユーザに提示される。そ
してユーザがそのうちの一つを選択する。この場合には
先の実施例における意味でのデータベースは用いられな
い。
E.実施例
第1図はこの発明が適用されたデータベース検索システ
ムを全体として示している。
ムを全体として示している。
第1図において、この発明が実現されたデータベース検
索システムは検索インターフェース1を有し、この検索
インターフェース1は入力装置2係データベースの内容
にも結合されている。すな を有してシs,3。
索システムは検索インターフェース1を有し、この検索
インターフェース1は入力装置2係データベースの内容
にも結合されている。すな を有してシs,3。
この入力装置2(よ文字スト1ノングわちスキーマの各
概念が当該概念に関連するオブ をデジタル信号
Gこ変換するものであれ(fとのよう一635− な形態でもよく、たとえば標準的なキーボードである。
概念が当該概念に関連するオブ をデジタル信号
Gこ変換するものであれ(fとのよう一635− な形態でもよく、たとえば標準的なキーボードである。
また検索文の入力は音声でなされてもよく、この場合入
力装置2はマイクロフォンおまび音声解析装置からなる
。
力装置2はマイクロフォンおまび音声解析装置からなる
。
また表示装置3も設けられ、検索の結果、構文解析の結
果(言い換えられた検索文、後述する)およびヘルプ画
面を表示するまうになっている。
果(言い換えられた検索文、後述する)およびヘルプ画
面を表示するまうになっている。
システムの要部は自然言語エンジン(NLE)4である
。このエンジン4は自然言語解析部5を有し、この解析
部5はバーサを含み、これは実際の構文解析に用いられ
る。解析部5は辞書6もよび7(基本辞書、アプリケー
ション辞書)ならびに解析文法8を有し、入力文のバー
スイングを実際に実行する。この点については後述する
。
。このエンジン4は自然言語解析部5を有し、この解析
部5はバーサを含み、これは実際の構文解析に用いられ
る。解析部5は辞書6もよび7(基本辞書、アプリケー
ション辞書)ならびに解析文法8を有し、入力文のバー
スイングを実際に実行する。この点については後述する
。
この実力缶例のシステムはさらにデータベース(DB)
・マネジャ9を有している。この構成は油業者に周
知であるのでここでは詳述しない。
・マネジャ9を有している。この構成は油業者に周
知であるのでここでは詳述しない。
この発明の基本的な特徴部分は概念スギーマ(基本慨念
モデル10およびアプリケーション概念モデル11)の
形態のデータベースのモデルであり、これはユーザが作
成できる。
モデル10およびアプリケーション概念モデル11)の
形態のデータベースのモデルであり、これはユーザが作
成できる。
概念モデルがとのようなものかについては人工知能の分
野の文献に説明ざれている(たとえばJ.Bubcnk
o, ” Konceptuell h怖del Ie
ring” を参照されたい)。
野の文献に説明ざれている(たとえばJ.Bubcnk
o, ” Konceptuell h怖del Ie
ring” を参照されたい)。
簡単にいえば、概念モデルはっぎのものからなる。
1)エンティティ,対象となる任意の具体的または抽象
的な事柄。
的な事柄。
2)関係:エンティティ間の関連。
3)用語:エンティティを参照する自然言語表現。
4)データベース・リプレゼンテーション.エンテイテ
イのデータベースへの写像。
イのデータベースへの写像。
5)データベース情報:この情報は「参照インテグリテ
ィ」および「ギー」を含む。
ィ」および「ギー」を含む。
ユーザが必要と考えるだけ多くのエンティティを定義で
き、またシステムはデータベースのすべてのテーブルが
エンティティに関連付ケられるように自動的に指示を行
う。
き、またシステムはデータベースのすべてのテーブルが
エンティティに関連付ケられるように自動的に指示を行
う。
モデルのエソティティは一以上の関係で相互に結合され
ている。一般に関係は以下のカテゴリに分類される。
ている。一般に関係は以下のカテゴリに分類される。
Is an instance ofident
ifies is named is a subtype of is counted by is measured by possesses subject’ d1rect object dative object preposition adverbxal of placeadverbi
al of timeその他 「サブタイプ」の関係は階層的な関係であり、他の非階
層的な関係と個別に扱われる。上述の関係の多くはその
意味についてそれ自体記述的であるけれと、より明確化
するために幾つかについて以下に説明を加える(第2A
図参照)。
ifies is named is a subtype of is counted by is measured by possesses subject’ d1rect object dative object preposition adverbxal of placeadverbi
al of timeその他 「サブタイプ」の関係は階層的な関係であり、他の非階
層的な関係と個別に扱われる。上述の関係の多くはその
意味についてそれ自体記述的であるけれと、より明確化
するために幾つかについて以下に説明を加える(第2A
図参照)。
CNTRY(entitY;e2) ’posses
ses’(relatlonshlplCPTL(er
,しxセy;ell PRDCR(e3)’is subtype of’
CNTRY(e2)EXPORT(e61 ’h
as object’ PRDCT(e8)
/in I:hisexample the
entity EXPORT has no
link to a tablein the
data base/ (この例ではエンティティE X P O R. Tは
データベースのテーブノレへのリンクを持J二ない)モ
デルのエンティティはユーザによって自然言語項目に結
合される。これはすべてのアプリケーションに共通の基
本項目集合とは別である(list, showy,
who..what, which、is, more
など)。このような項目は基本辞書の部分であり、
当初からシステムの一部になっている。エンティティは
同一カテゴリ内のゼロ個の、またζJ一以上の項目に関
係付けてもはいことに留意されたい。
ses’(relatlonshlplCPTL(er
,しxセy;ell PRDCR(e3)’is subtype of’
CNTRY(e2)EXPORT(e61 ’h
as object’ PRDCT(e8)
/in I:hisexample the
entity EXPORT has no
link to a tablein the
data base/ (この例ではエンティティE X P O R. Tは
データベースのテーブノレへのリンクを持J二ない)モ
デルのエンティティはユーザによって自然言語項目に結
合される。これはすべてのアプリケーションに共通の基
本項目集合とは別である(list, showy,
who..what, which、is, more
など)。このような項目は基本辞書の部分であり、
当初からシステムの一部になっている。エンティティは
同一カテゴリ内のゼロ個の、またζJ一以上の項目に関
係付けてもはいことに留意されたい。
同一の項目を一以上のエンティティに関連イ」はでもよ
い。
い。
実際にモデルを構築するには、そのモデルを(14〕
データベースの自然言語項目やテーブルに結合する操作
も含めて、カスタマイゼーション・ツール(CT)12
を用いる(後述する)。rSRP■」の箱は、ホストと
通信し、カスタマイゼーション時にデータベースにアク
セスするために必要な通信プロトコルをなにが呼び出せ
るかを表記する。(SRPIはサーバ・リクエスト・プ
ログラミング・イソターフェースを表わす)。
も含めて、カスタマイゼーション・ツール(CT)12
を用いる(後述する)。rSRP■」の箱は、ホストと
通信し、カスタマイゼーション時にデータベースにアク
セスするために必要な通信プロトコルをなにが呼び出せ
るかを表記する。(SRPIはサーバ・リクエスト・プ
ログラミング・イソターフェースを表わす)。
概念モデルを用いてデータベースへの自然言語インター
フェースを形成し、または概念モデルを自然言語項目に
結合して翻訳を行うようにする手法については今までに
説明していない。
フェースを形成し、または概念モデルを自然言語項目に
結合して翻訳を行うようにする手法については今までに
説明していない。
第2A図および第2B図を参照してこの発明において概
念モデルがどのように実現されるかについて例を挙げて
説明しよう。この例では多数の国の情報を含むテーブル
を有する関係データベースを情報保持システムとして考
える。
念モデルがどのように実現されるかについて例を挙げて
説明しよう。この例では多数の国の情報を含むテーブル
を有する関係データベースを情報保持システムとして考
える。
図から明らかなまうに第一テーブルTABLE.COは
3個の列を含み、各列の内容は国に関連する。第一の列
は国をリストし、第二の列は国の主とをリストする。第
三の列はその国が属する大陸を大陸の識別番号でリスト
する。
3個の列を含み、各列の内容は国に関連する。第一の列
は国をリストし、第二の列は国の主とをリストする。第
三の列はその国が属する大陸を大陸の識別番号でリスト
する。
第二I) テーブルTABLE.EXPORTは第一の
列において種々の産品を輸出する国の名前をリストし、
第二列においてその国がどのまうな産品を実際に輸出す
るかをリストする。
列において種々の産品を輸出する国の名前をリストし、
第二列においてその国がどのまうな産品を実際に輸出す
るかをリストする。
最後に第三のテーブルTABLE.CNTは第一の列に
関連する大陸をリストし、第二の列はその識別番号をリ
ストする。
関連する大陸をリストし、第二の列はその識別番号をリ
ストする。
概念スキーマ(第2A図)はエンティティを定義する情
報レコードおよびエンティティ間の関係を定義する情報
レコードを定義する。概念スキーマはカスタマイゼーシ
ョン時に生成され(後述する)、この概念スキーマは情
報システムにおけるすべてのオブジェクトの集合および
システムについての事実(ユーザにとって有益なもの)
、ならびにオブジェクトおよび事実間の関係を記述する
モデルを提供する。換言すれば、それは「論議の領域」
(ないしオブジェクト・システム)であり、実世界の
選択部分であり、当該システムにおいて扱われる前提世
界である。
報レコードおよびエンティティ間の関係を定義する情報
レコードを定義する。概念スキーマはカスタマイゼーシ
ョン時に生成され(後述する)、この概念スキーマは情
報システムにおけるすべてのオブジェクトの集合および
システムについての事実(ユーザにとって有益なもの)
、ならびにオブジェクトおよび事実間の関係を記述する
モデルを提供する。換言すれば、それは「論議の領域」
(ないしオブジェクト・システム)であり、実世界の
選択部分であり、当該システムにおいて扱われる前提世
界である。
そして概念モデルはエンティティ(概念)を含む。この
例ではenで表わす。ただしnは整数である。また概念
モデルはこれらエンティティ(概念)の間の関係(リン
ク)を有する。概念モデルは付たるのタイプの外部接続
を有し、一つは自然言語項目(自然言語語集として表わ
す)へのものであり、もう一つはデータベースへのもの
である(例■およびII参照)。
例ではenで表わす。ただしnは整数である。また概念
モデルはこれらエンティティ(概念)の間の関係(リン
ク)を有する。概念モデルは付たるのタイプの外部接続
を有し、一つは自然言語項目(自然言語語集として表わ
す)へのものであり、もう一つはデータベースへのもの
である(例■およびII参照)。
エンティティには所定の自然言語だおてば英語で表現さ
れた「名前J ( name )が割当てられている
けれども、スキーマ自体は言語から独立していることに
留意されたい。
れた「名前J ( name )が割当てられている
けれども、スキーマ自体は言語から独立していることに
留意されたい。
第2図に示すようなモデルは論理事実の集合としてスト
アされている。
アされている。
例■
posesses(e2,ell.
posesses(e2,e5).
posesses(e5,e2).
nom(e6,e2).
acc(e6, e8). // (e6 h
as−object e8)subtype(e3
e2). subtype(e4,elo). subtype(e5 e7). 1dentifies e4, e5). // (e
4 identifies e5)identifie
s(elo,e7).name(ell,e7). lp(e2, e51. //(”loca七ive
of place”; e2 is−in s5)シス
テムをカスタマイズするときユーザが使いそうな項目を
定義しなければならない。語紮定義の作業にはスキーマ
におけるエンティティに自然言語項目を接続し、それら
に形態素情報を供給することも含まれる。
as−object e8)subtype(e3
e2). subtype(e4,elo). subtype(e5 e7). 1dentifies e4, e5). // (e
4 identifies e5)identifie
s(elo,e7).name(ell,e7). lp(e2, e51. //(”loca七ive
of place”; e2 is−in s5)シス
テムをカスタマイズするときユーザが使いそうな項目を
定義しなければならない。語紮定義の作業にはスキーマ
におけるエンティティに自然言語項目を接続し、それら
に形態素情報を供給することも含まれる。
この例のデータベースに対しては、つぎのような項目が
定義される( enはエンティティであり、tnは項目
を表記する。ただしは整数である)。
定義される( enはエンティティであり、tnは項目
を表記する。ただしは整数である)。
例II
(e1)
−> ’capital’ (tl) − noun,
plural:capitals’, pronou
n: ’it(e21 −−−> ’country
’ (t21 − noun, plural:cou
ntries’, prounoun: ’it(
e7)−−−> ’continentcontin
ents (t31 − noun, plural:,pron
oun: ’it (e8) −> producし producセS (t41 − noun, plural:, pr
onoun: 1t (e6) −−−> ’export’ (セ51 −
verb, forms:exports , ’
exported’, ’exported’,ex
porting (e61 −−−> ’produce’ (し
6) − verb, forms:t′ およ
d ’produce’が類似語であることを示す。
plural:capitals’, pronou
n: ’it(e21 −−−> ’country
’ (t21 − noun, plural:cou
ntries’, prounoun: ’it(
e7)−−−> ’continentcontin
ents (t31 − noun, plural:,pron
oun: ’it (e8) −> producし producセS (t41 − noun, plural:, pr
onoun: 1t (e6) −−−> ’export’ (セ51 −
verb, forms:exports , ’
exported’, ’exported’,ex
porting (e61 −−−> ’produce’ (し
6) − verb, forms:t′ およ
d ’produce’が類似語であることを示す。
これと対称的な事態も起こりうる。たとえば単語’ e
xport ’が゛’exported produc
t”の意味であったり、動詞”to sell abr
oad” を意味することもある。この場合同一の単語
が二つの異なるエンティティと関連している(同音異議
語)。
xport ’が゛’exported produc
t”の意味であったり、動詞”to sell abr
oad” を意味することもある。この場合同一の単語
が二つの異なるエンティティと関連している(同音異議
語)。
カスタマイザは名詞、動詞および形容詞を定義でき、そ
れらをエンティティに結合できる。一つのエンティティ
をゼロまたは一つ以七の自然言語項目に結合でき、また
同一の項目を一つ以上のエンティティに接続できること
に留意されたい。
れらをエンティティに結合できる。一つのエンティティ
をゼロまたは一つ以七の自然言語項目に結合でき、また
同一の項目を一つ以上のエンティティに接続できること
に留意されたい。
上述の定義は慨念ギーマ(例II)の一部として論理事
実の態様でストアされている。
実の態様でストアされている。
エンテイテイe6には二つの自然言語項目すなわち゛e
xport ’ および ゛produce ’
が接続されていることは理解できるであろう。これはデ
ータベースのオブジェクト・システムにおいて゛exp
or(20〕 例III image(el, tll. xmage(e2,t2). 1mage(e7,t3). image(e8, t4)、 image(e6,t51. image(e6,t6). category(tl,nounl.categor
y(t2,noun).Ca七egory(t3,
nounl.category(し4, noun)
.category(t5,verb).catego
ry(t6, verbl.term(tl,’ca
pital’)term(t2,’country’)
term(t3,’continent’)term(
t4,’product’)term(t5, ’e
xporセ′)term(t6,’produce’1
syntax(t].,’capital’.’cap
iセals’.’i’.nil+.syntax(ヒ2
, ’country’.’countries’.
’i’.nil).syntax(t4, ’pro
duct’.’products’.’i’.nil)
.syntax(D, ’continent’.’
continents’.’i’.nill.synセ
ax(t5, ’export’.exports’
.’exported’.exportecl’.’e
xporting’.nil).syntax(t6,
’produce’.’produces’.’pro
duced’.produced’ .’produc
ing’ .n土1).t91) 容易に理解できるようにこの事実の集合は項目および概
念スギーマの間のリンク( ”image(...)”
)、項目の文法上のアイデンティティ( ”categ
ory(...)” )、項目用の実際の自然言語の単
語(”term(...)” )および当該言語《この
例では英語)における項目に関連する構文(”synt
ax(...)” )を配述する。
xport ’ および ゛produce ’
が接続されていることは理解できるであろう。これはデ
ータベースのオブジェクト・システムにおいて゛exp
or(20〕 例III image(el, tll. xmage(e2,t2). 1mage(e7,t3). image(e8, t4)、 image(e6,t51. image(e6,t6). category(tl,nounl.categor
y(t2,noun).Ca七egory(t3,
nounl.category(し4, noun)
.category(t5,verb).catego
ry(t6, verbl.term(tl,’ca
pital’)term(t2,’country’)
term(t3,’continent’)term(
t4,’product’)term(t5, ’e
xporセ′)term(t6,’produce’1
syntax(t].,’capital’.’cap
iセals’.’i’.nil+.syntax(ヒ2
, ’country’.’countries’.
’i’.nil).syntax(t4, ’pro
duct’.’products’.’i’.nil)
.syntax(D, ’continent’.’
continents’.’i’.nill.synセ
ax(t5, ’export’.exports’
.’exported’.exportecl’.’e
xporting’.nil).syntax(t6,
’produce’.’produces’.’pro
duced’.produced’ .’produc
ing’ .n土1).t91) 容易に理解できるようにこの事実の集合は項目および概
念スギーマの間のリンク( ”image(...)”
)、項目の文法上のアイデンティティ( ”categ
ory(...)” )、項目用の実際の自然言語の単
語(”term(...)” )および当該言語《この
例では英語)における項目に関連する構文(”synt
ax(...)” )を配述する。
このようにしてこれら表現は項目( tn. nは整数
)がどのようにスキーマにおけるエンティティに関連し
、その文法上のアイデソティティは何かを定義する。
)がどのようにスキーマにおけるエンティティに関連し
、その文法上のアイデソティティは何かを定義する。
辞書のエントリも語檗定義の間に生成する。たとえば動
詞’ export ’ に対する辞書エントリはっぎ
のようになる。
詞’ export ’ に対する辞書エントリはっぎ
のようになる。
自然言語検索を関係データベースに関連付けるためにモ
デル(すなわち概念スギーマ自体)の概念をデータベー
スにリンクすなわち結合する必要く22) がある。もちろん必要であれば、概念を新たに定義して
、いくつかの異なるリンクを導入してもよい。
デル(すなわち概念スギーマ自体)の概念をデータベー
スにリンクすなわち結合する必要く22) がある。もちろん必要であれば、概念を新たに定義して
、いくつかの異なるリンクを導入してもよい。
スキーマ内のエンティティ(すなわち概念)とデータベ
ースとの間のリンクすなわち結合はSQL表現を用いて
形成できる。
ースとの間のリンクすなわち結合はSQL表現を用いて
形成できる。
例V
例IV
e21 −−> SELECT CNTRY FR
OM TABLE.COall −−> SELE
CT CPTL FROM TABLE.COe31
−−> SELECT PRDCR FROM T
ABLE.EXPORTe81 −−> SELE
CT PRDCT FROM TABLE.EXPOR
Telll −−> SELECT CNTNNT
FROla TABLE.CNTe4)−−> SEL
ECT CNT 工D FROM TABLE.CO
elol −一> SELECT 工D FROM
TABLE.CNTデータベースへのリンクは極めて
複雑なSQL表現である。このまうなリンクについての
情報は以下のような論理事実としてストアされ、先に述
べた論理事実(例IIおよびIII参照)とともに概念
スキーマの一部を構成する。
OM TABLE.COall −−> SELE
CT CPTL FROM TABLE.COe31
−−> SELECT PRDCR FROM T
ABLE.EXPORTe81 −−> SELE
CT PRDCT FROM TABLE.EXPOR
Telll −−> SELECT CNTNNT
FROla TABLE.CNTe4)−−> SEL
ECT CNT 工D FROM TABLE.CO
elol −一> SELECT 工D FROM
TABLE.CNTデータベースへのリンクは極めて
複雑なSQL表現である。このまうなリンクについての
情報は以下のような論理事実としてストアされ、先に述
べた論理事実(例IIおよびIII参照)とともに概念
スキーマの一部を構成する。
ここで゜’ db ”はデータベースのリンクを示し、
rekation ’”はエンティティとテーブル
の対応する列との間の関係を示す。
rekation ’”はエンティティとテーブル
の対応する列との間の関係を示す。
こうして概念スキーマは例II、IIIおよびVに応じ
たタイプの論理事実の集合からなる(他のタイプのもの
も考えられる)。
たタイプの論理事実の集合からなる(他のタイプのもの
も考えられる)。
以下では自然言語検索をSQLに変換する操作について
説明する。
説明する。
構文解析が自然言語検索の処理の第一ステップである。
自然言語解析部(第1図)の構文解析部は文字単位で入
力ストリングを操作し、辞書項目おまび解析文法の文法
ルールを用いて文法上の実現可能なすべてのパターンの
組合せを見出す。
力ストリングを操作し、辞書項目おまび解析文法の文法
ルールを用いて文法上の実現可能なすべてのパターンの
組合せを見出す。
構文解析用の装置及び手法は周知であり、ここでは詳述
しない。たとえばEP−9 1 3 1.7を参照され
たい。
しない。たとえばEP−9 1 3 1.7を参照され
たい。
構文解析部はその出力の一つとしてパース木(すなわち
構文木)を生成する。もし検索文が不明瞭であればいく
つかのパース木を生成する。これは、とのようにして辞
書が引かれ、どのようにして構文規則が適用されて入カ
ストリングを文法上正しいと認識したかを記述する。
構文木)を生成する。もし検索文が不明瞭であればいく
つかのパース木を生成する。これは、とのようにして辞
書が引かれ、どのようにして構文規則が適用されて入カ
ストリングを文法上正しいと認識したかを記述する。
たとえば検索文’ who exports all
products゜が第3A図に示すパース木を生成す
る。
products゜が第3A図に示すパース木を生成す
る。
図から明らかなまうに木の頂部は(sent)を読み、
これが入力ストリングが適切な文章と識別されたことを
示す。分岐の間の接続部および分岐の終端はすべてノー
ドと呼ぶ。そして識別子たとえば( np )、 (
vc )を有する。
これが入力ストリングが適切な文章と識別されたことを
示す。分岐の間の接続部および分岐の終端はすべてノー
ドと呼ぶ。そして識別子たとえば( np )、 (
vc )を有する。
これら識別子の意味はほとんど自明である(たとえば(
verb )、 ( ’noun ) ) .ただし
( np )は゛nominal phrase ’を
表記し、( vc )はverbal constru
ct ’を意味し ( ’ verbal pbras
eと等価である) 、< sc )は゛sentenc
e construct で文法上有効な句を意味す
るである(必ずしも完全な文章でなくてまい)。
verb )、 ( ’noun ) ) .ただし
( np )は゛nominal phrase ’を
表記し、( vc )はverbal constru
ct ’を意味し ( ’ verbal pbras
eと等価である) 、< sc )は゛sentenc
e construct で文法上有効な句を意味す
るである(必ずしも完全な文章でなくてまい)。
さらにすべての構文規則(文法規則)はゼロまたは一以
上の意味ルーチン(実行可能プログラム)に関連付けら
れ、構文解析部は各構文木の各々に関連して意味本(第
3B図)を第二の出カとして生成する。
上の意味ルーチン(実行可能プログラム)に関連付けら
れ、構文解析部は各構文木の各々に関連して意味本(第
3B図)を第二の出カとして生成する。
文法規則の二つの例は以下のようである。
この規則は多くの現行の様式の一っで(この例ではUL
G)構築でき、どのように構築されるかの例を述べるの
みとする。
G)構築でき、どのように構築されるかの例を述べるの
みとする。
構文解析の引き数は、もし適切であれば上述の意味ルー
チンへの呼び出しないしポインタを含み、起動されかつ
“’ pointer ”ないし゛’ call ”を
含む規則の各々に対して一つの意味ルーチンが割り振ら
れる。そして” semntic tree ”が構築
される(この例では第一に引き数 PRE−COMMA
ND(1.2)がCOMMANDというルーチンへの呼
び出しであり、そしてCOMM人ND というノードを
構築する。第二の例では NOM への呼び出しが引
き数である)。
チンへの呼び出しないしポインタを含み、起動されかつ
“’ pointer ”ないし゛’ call ”を
含む規則の各々に対して一つの意味ルーチンが割り振ら
れる。そして” semntic tree ”が構築
される(この例では第一に引き数 PRE−COMMA
ND(1.2)がCOMMANDというルーチンへの呼
び出しであり、そしてCOMM人ND というノードを
構築する。第二の例では NOM への呼び出しが引
き数である)。
意味木は意味ルーチンを非寿無入れ子構造をしており、
木は実行可能プログラムを形成する。そして実行時に中
間的な形態の検索文を生成する。
木は実行可能プログラムを形成する。そして実行時に中
間的な形態の検索文を生成する。
中間形態の元の検索文は、論議の領域(ないしオブジェ
クト・システム)に関する限り検索文の意味を保持して
いる。
クト・システム)に関する限り検索文の意味を保持して
いる。
第3Bl]の意味木は実行可能プログラムとして表現さ
れるならつぎのすラなものである。
れるならつぎのすラなものである。
例VI
quest(po1,
two(p02,
nomfp03,
wque(p04, ’who’),acC(p05
, npquan(p06, ’all’nomenfp
07, ’productJ),verb(p08,
’export’ll)ll).ここでpは入力検
索文についてパースするときに生成される内部構造への
ポインタである。各行は、適用される構文規則において
呼び出されるルーチンの名前で開始されている。
, npquan(p06, ’all’nomenfp
07, ’productJ),verb(p08,
’export’ll)ll).ここでpは入力検
索文についてパースするときに生成される内部構造への
ポインタである。各行は、適用される構文規則において
呼び出されるルーチンの名前で開始されている。
意味木が完成したのち主プログラムはつぎのループに入
り、ここで木はそのノードに「分解」される(個々の意
味ルーチンはそれぞれノードである)。そしてルーチン
は下から上へと実行される。この構造において入れ子に
なっているルーチンの実行がトリガされる。
り、ここで木はそのノードに「分解」される(個々の意
味ルーチンはそれぞれノードである)。そしてルーチン
は下から上へと実行される。この構造において入れ子に
なっているルーチンの実行がトリガされる。
意味ルーチンは、概念スギーマおよびこのスキーマにお
けるエソテイティの情報を「利用」し、生成された意味
木の情報内容が、スギーマにより定義されている論議の
領域内の有効な関係構造に対応しているかどうかを検査
する。そしてこれらルーチンの実行により、言語表現が
概念規則に突き合わされ、その表現が有効かどうかがわ
かる(定義された論議の領域ないしオブジ工クト・シス
テム内で)。
けるエソテイティの情報を「利用」し、生成された意味
木の情報内容が、スギーマにより定義されている論議の
領域内の有効な関係構造に対応しているかどうかを検査
する。そしてこれらルーチンの実行により、言語表現が
概念規則に突き合わされ、その表現が有効かどうかがわ
かる(定義された論議の領域ないしオブジ工クト・シス
テム内で)。
概念スキーマを用いて、意味ルーチンはCLF(概念論
理フォーム)と呼ばれる形態の自然言語検索文の表現が
生成される。これは集合の関数の1次の予測論理である
(このような表現はもちろん種々の態様で設計でき、同
一の目的を実現できる。当業者であれば設計的な事項で
ある)。
理フォーム)と呼ばれる形態の自然言語検索文の表現が
生成される。これは集合の関数の1次の予測論理である
(このような表現はもちろん種々の態様で設計でき、同
一の目的を実現できる。当業者であれば設計的な事項で
ある)。
検索文の一例に対するCLF表現はつぎのようである。
例VII
query(
report,
set(yコ,
all(y2,
instance(e8,Y2)−>
exist(y3 ,
instance(e6, y3) &ace(y3
,y2) & nom(y3,ylN))l. これは、ユーザがすべての産品を輸出するすべてについ
て報告を得たいことを意味する。またal] prod
ucts ’ によりユーザはデータベース内のデータ
として産品が現れることを意味させることができる。
,y2) & nom(y3,ylN))l. これは、ユーザがすべての産品を輸出するすべてについ
て報告を得たいことを意味する。またal] prod
ucts ’ によりユーザはデータベース内のデータ
として産品が現れることを意味させることができる。
CLFはつぎに検証され、完成され、概念スキーマに突
き合わされて明瞭化させられる。たとえば動詞’exp
ort“が二つの異なるエンティティからサブジェクト
を取り出すように概念スギーマにおいて定義されるなら
二つのCLFが生成され、それぞれは各例に対応する。
き合わされて明瞭化させられる。たとえば動詞’exp
ort“が二つの異なるエンティティからサブジェクト
を取り出すように概念スギーマにおいて定義されるなら
二つのCLFが生成され、それぞれは各例に対応する。
他方、モデルにおいて動詞’ export ’に対し
てサブジェクトがないと、CLFは廃棄されなければな
らない。
てサブジェクトがないと、CLFは廃棄されなければな
らない。
上述の例では、概念スキーマにおいてモデルのチェック
を行えば、より完全なCLFが以下のように得られる。
を行えば、より完全なCLFが以下のように得られる。
例VIII
query(
report,
set(yly
all(y2,
instance(e8,y2)−>
exist(y3,
instance(e6,y31 &instanc
e(e3,yll &acC(y3,y2)& nomfy3,yl))))). ここで追加された情報はユーザが国(country)
のリストを求めているということである。’count
ry’(e2)は概念e3, ’producer’
のスーパータイプである。
e(e3,yll &acC(y3,y2)& nomfy3,yl))))). ここで追加された情報はユーザが国(country)
のリストを求めているということである。’count
ry’(e2)は概念e3, ’producer’
のスーパータイプである。
概念的な参照もこのステージで解決される。ここでは先
行する検索への参照は、代名詞の形態であれ、フラグメ
ントの形態であれ、それら先行′する検索からの適切な
CLFステートメントによって置き換えられる。
行する検索への参照は、代名詞の形態であれ、フラグメ
ントの形態であれ、それら先行′する検索からの適切な
CLFステートメントによって置き換えられる。
ユーザが検索文の変換を検証できるようにするため、そ
してこの例で生成された複数の選択肢から正しい変換結
果を、ユーザが選択できるようにするために、CLF
(概念論理フォーム)は元の検索文の言い換えとして自
然言語の形態で提示される必要がある。
してこの例で生成された複数の選択肢から正しい変換結
果を、ユーザが選択できるようにするために、CLF
(概念論理フォーム)は元の検索文の言い換えとして自
然言語の形態で提示される必要がある。
自然言語形態のCLFを生成するには、CLFを一組の
構造(木)にまず変換する。これを初期本と呼ぶ。この
木は、検索の焦点ないし核は何かとか、検索には何の概
念が含まれるかとか、これらの間の関係は何かとかの情
報を含んでいる。以下の組の初期本はこの例でのCLF
に対して生成される。
構造(木)にまず変換する。これを初期本と呼ぶ。この
木は、検索の焦点ないし核は何かとか、検索には何の概
念が含まれるかとか、これらの間の関係は何かとかの情
報を含んでいる。以下の組の初期本はこの例でのCLF
に対して生成される。
noun( ( id=3 ) . ( group=
1 1 . (scope==nil l .var=
yl l .(entity=e3). (focus
=1).nill.される。
1 1 . (scope==nil l .var=
yl l .(entity=e3). (focus
=1).nill.される。
この例ではCLFから対応する以下のDBLFが生成さ
れる(例VIII参照)。
れる(例VIII参照)。
例IX
先の検索例の言い換えは゜List the coun
triesthat export all prod
ucts″であろう。この言い換えは検証用にユーザに
提示される。
triesthat export all prod
ucts″であろう。この言い換えは検証用にユーザに
提示される。
ユーザが変換結果を確認し、または選択したとき、対応
するCLFがSQL表現に翻訳される。
するCLFがSQL表現に翻訳される。
この過程は二つのステップを含む。すなわちCLFをま
ず中間表現の形に翻訳する(データベース指向論理フォ
ーム、以下DBLFという)。
ず中間表現の形に翻訳する(データベース指向論理フォ
ーム、以下DBLFという)。
このDBLFフォームはCLF (または任意の使用代
替フォーム)と類似している。ただしエンティティは概
念スキーマからのデータベース・リンクによって置き換
えられる(例IV参照)。したがってSQLテーブルの
間の適切な連結が確立query( report, set(yl, relation(table.co(cntry=y
lll &all(y2, relation(table.export(prd
ct=y21)−−>relation(table.
export(prdcr=y2, Cntry:yl
)ll)1DBLFはSQL検索分を構築するのに必要
な情報をすべて含んでいる。
替フォーム)と類似している。ただしエンティティは概
念スキーマからのデータベース・リンクによって置き換
えられる(例IV参照)。したがってSQLテーブルの
間の適切な連結が確立query( report, set(yl, relation(table.co(cntry=y
lll &all(y2, relation(table.export(prd
ct=y21)−−>relation(table.
export(prdcr=y2, Cntry:yl
)ll)1DBLFはSQL検索分を構築するのに必要
な情報をすべて含んでいる。
またカスタマイズ時に得られるデータベースに関する情
報に基づいて余分な結合条件が除去され、検索分が最適
化される。
報に基づいて余分な結合条件が除去され、検索分が最適
化される。
自然言語検索文が単一のSQ.L検索分に変換されない
なら、DBLFは純粋なSQLを超えたのものに変換さ
れ、この拡張SQLをアンサ・セツ1〜と呼ぶ。アソサ
・セッl・はっぎの要素を有する。
なら、DBLFは純粋なSQLを超えたのものに変換さ
れ、この拡張SQLをアンサ・セツ1〜と呼ぶ。アソサ
・セッl・はっぎの要素を有する。
1)一時テーブル: ’How many count
ries are therein each con
tinent’のまうな検索文は直接にSQLで表現で
きない。答えを得るために、一時テーブルを生成し、デ
ータを入れ、選択しなければならない。
ries are therein each con
tinent’のまうな検索文は直接にSQLで表現で
きない。答えを得るために、一時テーブルを生成し、デ
ータを入れ、選択しなければならない。
これを実現するための情報はアンサーセットの一部であ
る。
る。
は、ユーザに答えをどのように表示するかに関する。二
つの選択がある。レポ−1〜(省略時)、チャートおよ
びイエス・ノーである。
つの選択がある。レポ−1〜(省略時)、チャートおよ
びイエス・ノーである。
これにまって検索を゜’Showme, in a b
ar charL the scales figur
es for last +nonth”のまう也こ扱
うことができる。
ar charL the scales figur
es for last +nonth”のまう也こ扱
うことができる。
上の検索例では、以下の構造が生成される。
2)範囲: SQLには範囲概念がない。’List
the three highest mountai
ns jn the world’のような検索文は表
現できない。アンサ・セットにおける範囲指定がこれを
サポートし、この範囲指定の適用は、ユーザへの答えの
表示を行うプログラムに任される。
the three highest mountai
ns jn the world’のような検索文は表
現できない。アンサ・セットにおける範囲指定がこれを
サポートし、この範囲指定の適用は、ユーザへの答えの
表示を行うプログラムに任される。
3)レポート:アンサ・セツ1〜の3番目の部分例X
CREATE TABLE tl (cntry ,
card)INSERT工NTO tl (cntr
y , card)SELECT xl.cntry,
COUNT( D工STINCT xl.prdct
)FROM table.export xi GR
OUP BY xl.cntrySELECT DIS
T工NCT xl.cntryFROM table.
co xi,tl x3WHERE xl.cntry
= x3.cntryAND x3.card =
( SELECT COUNT( D工ST工NCT x
2.prdct lFROM table.expo
rt x2)NIL REPORT この構造は列C N T R. YおよびCARDを有
するS Q LテーブルT1として一時的な関係をもた
らす。列CNTRYはテーブルTABLE.EXPOR
Tの列CNTRYからコピーされ、列CARDの値は各
国に関連する個別産品(TABLE.EXPORTのP
RDCT列)の数トシテ計算される。
card)INSERT工NTO tl (cntr
y , card)SELECT xl.cntry,
COUNT( D工STINCT xl.prdct
)FROM table.export xi GR
OUP BY xl.cntrySELECT DIS
T工NCT xl.cntryFROM table.
co xi,tl x3WHERE xl.cntry
= x3.cntryAND x3.card =
( SELECT COUNT( D工ST工NCT x
2.prdct lFROM table.expo
rt x2)NIL REPORT この構造は列C N T R. YおよびCARDを有
するS Q LテーブルT1として一時的な関係をもた
らす。列CNTRYはテーブルTABLE.EXPOR
Tの列CNTRYからコピーされ、列CARDの値は各
国に関連する個別産品(TABLE.EXPORTのP
RDCT列)の数トシテ計算される。
最終的な検索はT1テーブルに対して実行され、多くの
産品を輸出している国のリス1・をデータベースで見出
された個別産品の数としてもたらす。この例ではフラン
スのみである。
産品を輸出している国のリス1・をデータベースで見出
された個別産品の数としてもたらす。この例ではフラン
スのみである。
ユーザが作成する検索文の各々は自動的にログにストア
される。検索が成功するとそれを現行ログに入れ、失敗
すればエラー・ログにストアする。
される。検索が成功するとそれを現行ログに入れ、失敗
すればエラー・ログにストアする。
現行ログ内の検索文は主プログラムの入力フィールドに
コピーされる。ここでユーザは処理に先立って検索文を
編集できる。この検索文につきストアされるアンサ・セ
ットは直接に答えを得るのに用いられる。
コピーされる。ここでユーザは処理に先立って検索文を
編集できる。この検索文につきストアされるアンサ・セ
ットは直接に答えを得るのに用いられる。
ログはストアでき、のちに現行ログに転送して再利用で
きる。これは個別のウィンドウに表示できる。このよう
なウィンドウに現れる検索文は入力ラインにコピーでき
、アンサ・セットを送って答えを得る。
きる。これは個別のウィンドウに表示できる。このよう
なウィンドウに現れる検索文は入力ラインにコピーでき
、アンサ・セットを送って答えを得る。
概念モデルおよび語粟定義を生成する機構も提供される
。この機構はカスタマイゼーション・ツールと呼ばれる
。
。この機構はカスタマイゼーション・ツールと呼ばれる
。
カスタマイゼーション・ツールは使用しやすいように設
計されている。そのため編集機能を含むグラフィック・
インターフェースをカスタマイゼーショソ実行者(カス
タマイザ)に利用できるようになっている(第4図参照
)。
計されている。そのため編集機能を含むグラフィック・
インターフェースをカスタマイゼーショソ実行者(カス
タマイザ)に利用できるようになっている(第4図参照
)。
このインターフェースではつぎの機能を利用できる。
*エンテイテイおよび関係はシンボル(アイコン)とし
て表わされる。
て表わされる。
*エンテイテイおよび関係を操作できる。
*モデル構築時の現行状態を画面上のオブジェクトを種
々の態様でハイライトして表示する。
々の態様でハイライトして表示する。
*オブジェクトの組をクラスタリング(分類)する。こ
れにより複雑な構成を隠してトランスペアレントにでき
る。
れにより複雑な構成を隠してトランスペアレントにでき
る。
グラフィックス・インターフェースに用いる照)はたと
えば円、楕円、六角形または三角形にできる。形状は当
該エンテイテイが関係する用語の字句カテゴリにまり決
定される。各エンテイティ・アイコンはエンテイテイ名
により注釈付けされる。
えば円、楕円、六角形または三角形にできる。形状は当
該エンテイテイが関係する用語の字句カテゴリにまり決
定される。各エンテイティ・アイコンはエンテイテイ名
により注釈付けされる。
エンティテイの間の関係またはエンテイテイの間の複数
組の関係は線分によって表わされる(連結線)。
組の関係は線分によって表わされる(連結線)。
クラスターアイコンはスキーマの部分集合を表わし、矩
形14の形をしている。
形14の形をしている。
小さなひし形のアイコン(マーカ・アイコン)はスキー
マにおける現行位置を表わす。
マにおける現行位置を表わす。
グラフィック・インターフェースは選択・動作プロトコ
ルを用いてエンティテイおよび関係を操作する。以下は
グラフィック・インターフェースの簡単な説明である。
ルを用いてエンティテイおよび関係を操作する。以下は
グラフィック・インターフェースの簡単な説明である。
使いやすさの点からマウスを用いるのが好ましい。そし
て多くの選択を種々のパネル及びアクション・バー16
を用いて選択できる。たとえば゛Create Ent
ity’が画面上の選択された空きスポットにエンティ
ティ・アイコンを表示する。またエンティティを「オー
プン」してそのエンティティの定義を入力する。
て多くの選択を種々のパネル及びアクション・バー16
を用いて選択できる。たとえば゛Create Ent
ity’が画面上の選択された空きスポットにエンティ
ティ・アイコンを表示する。またエンティティを「オー
プン」してそのエンティティの定義を入力する。
Create Connector’オプションは二つ
のエンティティの間の関係を生成するように動作できる
。このオプションにより先行して定義された二つのエン
ティティを連結する線分15が生成させる。
のエンティティの間の関係を生成するように動作できる
。このオプションにより先行して定義された二つのエン
ティティを連結する線分15が生成させる。
単一の「主」エンティティに多くのエンティティが結合
されていると、クラスタを生成でき、これにより選択さ
れた「主」エンティティのみが表示される。ただし他と
異なる形状(たとえば矩形)を用いることにより、通常
のエンティティ表示と区別できるようにしている。
されていると、クラスタを生成でき、これにより選択さ
れた「主」エンティティのみが表示される。ただし他と
異なる形状(たとえば矩形)を用いることにより、通常
のエンティティ表示と区別できるようにしている。
関係データベースに対して実現される例では、当該デー
タベースのテーブルを特定するステップと、テーブルの
間の関係を定義するステップとを行う。そしてシステム
は自動的に応答する。この応答はエンティティおよびエ
ンティティの間の関係を含む概念モデルを示唆して行う
。このモデルはユーザ(カスタマイザ)に呈示され検証
される。
タベースのテーブルを特定するステップと、テーブルの
間の関係を定義するステップとを行う。そしてシステム
は自動的に応答する。この応答はエンティティおよびエ
ンティティの間の関係を含む概念モデルを示唆して行う
。このモデルはユーザ(カスタマイザ)に呈示され検証
される。
カスタマイザはこののち当該システム(たとえば関係デ
ータベース)の知得情報から対話的にエンティティおよ
び関係を生成し続ける。
ータベース)の知得情報から対話的にエンティティおよ
び関係を生成し続ける。
この発明ではまたエンテイテイを自然言語の用語に連結
し、その用語を辞書にストアする。
し、その用語を辞書にストアする。
エンテイテイは予め定義された一組のタイプの任意の一
つ(人、場所、事象、過程、時刻、識別子、名前なと)
に属するものとして分類され、そのタイプがストアされ
る。
つ(人、場所、事象、過程、時刻、識別子、名前なと)
に属するものとして分類され、そのタイプがストアされ
る。
さらにこの発明ではエンテイテイがどのデータベース表
現(たとえばSQLのサブセット、例■V参照)を有す
べきかを特定して、データベースへのリンクを生成する
。
現(たとえばSQLのサブセット、例■V参照)を有す
べきかを特定して、データベースへのリンクを生成する
。
エンティティ、関係、語堂およびデータベース・リンク
を含む全モデルは(論理的な)事実としてストアされる
。
を含む全モデルは(論理的な)事実としてストアされる
。
この発明のさらに他の側面は当該システムの知詭おまび
自然言語解析装置に用いられる他の情報をデータベース
のテーブル(たとえばSQLテーブル)に維持すること
により、この発明の手法を利用してその知識を検索し、
モしてメタ知識を要求できることである。
自然言語解析装置に用いられる他の情報をデータベース
のテーブル(たとえばSQLテーブル)に維持すること
により、この発明の手法を利用してその知識を検索し、
モしてメタ知識を要求できることである。
このようにしてユーザから見ても、システムがら見ても
、通常の検索とメタ知識の検索との間には差がない。
、通常の検索とメタ知識の検索との間には差がない。
メタ知識用の概念スギーマは予め基本の概念スキーマの
一部として作成される。このようなスキーマはアプリケ
ーションに依存せず、このスキーマをス1〜アするのに
用いるテーブルはカスタマイズ時に個別のダミーの名前
で参照される。CL FからDBLPへの変換の間(先
に説明したまうんに)これらダミー・テーブル名がデー
タベース表現で現れると、それが現行のアプリケーショ
ンに応巴た正確なテーブル名で置き換えられる。
一部として作成される。このようなスキーマはアプリケ
ーションに依存せず、このスキーマをス1〜アするのに
用いるテーブルはカスタマイズ時に個別のダミーの名前
で参照される。CL FからDBLPへの変換の間(先
に説明したまうんに)これらダミー・テーブル名がデー
タベース表現で現れると、それが現行のアプリケーショ
ンに応巴た正確なテーブル名で置き換えられる。
たとえば当該アプリケーションに含まれるすべてのテー
ブルのリストが保持されているテーブルを、メタ知識用
のスキーマを作成するときに、゜appl tabs“
と呼ぶことができる。そして具体的なアプリケーション
゜xyz ’が実行されているときにCLFからDBL
Fへの変換部が゜appl Labs’をデータベース
表現Lこおける゜xyz t;abs”に変換する。
ブルのリストが保持されているテーブルを、メタ知識用
のスキーマを作成するときに、゜appl tabs“
と呼ぶことができる。そして具体的なアプリケーション
゜xyz ’が実行されているときにCLFからDBL
Fへの変換部が゜appl Labs’をデータベース
表現Lこおける゜xyz t;abs”に変換する。
記述のよう乙こ概念モデル(スギーマ)(J(論理)事
実としてストアされる。関係データベース・テーブルの
名前に対応してこれら事寅に関連する識別子がある(例
III参照、ここでは識別子は「プリフィックス」であ
る。たとえば゛image’ , ’ categor
y ’ , ’ term ’など)0メタ知識を作成
する過程で、カスタマイゼーションを実行する人がセッ
ションを終了すると、それがモデルを最終のものにした
が、または一時的にモデル生成を中断したがにかがわら
ず、これら事実が自動的にストレージから読み出され、
識別子がシステムに認識され、そしてこの事実が空の予
め定められたテーブルにス1・アされる(予め生成され
た基本慨念スA−−マにリンクされる)。
実としてストアされる。関係データベース・テーブルの
名前に対応してこれら事寅に関連する識別子がある(例
III参照、ここでは識別子は「プリフィックス」であ
る。たとえば゛image’ , ’ categor
y ’ , ’ term ’など)0メタ知識を作成
する過程で、カスタマイゼーションを実行する人がセッ
ションを終了すると、それがモデルを最終のものにした
が、または一時的にモデル生成を中断したがにかがわら
ず、これら事実が自動的にストレージから読み出され、
識別子がシステムに認識され、そしてこの事実が空の予
め定められたテーブルにス1・アされる(予め生成され
た基本慨念スA−−マにリンクされる)。
識別子はテーブルの名前と必ずしも同じでないword
’というテーブルにたとえば識別子’termに属する
事実が置かれることを特定する条件があればよい。
’というテーブルにたとえば識別子’termに属する
事実が置かれることを特定する条件があればよい。
テーブルは通常のデータベース・テーブルの検索と同様
の方法で検索用にアクセスでき所望のメタ知識を提供す
る。こののちテーブルは事実で埋められる。
の方法で検索用にアクセスでき所望のメタ知識を提供す
る。こののちテーブルは事実で埋められる。
F.発明の効果
以上説明し1とようにこの発明によれば、ユーザが選択
自然言語でかなり自由な態様で入力表現を形式化でき、
その表現は辞書および解析文法で字句上、構文上および
意味上に変換され、その表現のあいまいさが解消され、
さらにその表現が中間的な表示形態に変形される。
自然言語でかなり自由な態様で入力表現を形式化でき、
その表現は辞書および解析文法で字句上、構文上および
意味上に変換され、その表現のあいまいさが解消され、
さらにその表現が中間的な表示形態に変形される。
第1図はこの発明の一実施例を全体として示すブロック
図、第2A図は概念スキーマの一例を示す模式図、第2
B図は概念スキーマがデータベースのテーブルおよび語
檗中の自然言語の用語とどのように結合されるかを示す
図、第3A図は解析木の一例を示す図、第3B図は意味
木の一例を示す図、第4図は上述一実施例で用いるグラ
フィック・インターフェースの画面を示す図である。 1・・・検索インターフェース、2・・・入力装置、3
・・・表示装置、4・・・自然言語エンジン、5・・・
自然言語解析部、6・・・基本辞書、7・・・アプリケ
ーション辞書、8・・・解析文法、9・・・データベー
スーマネジャ、10・・・基本慨念モデル、11・・・
アプリケーション概念モデル。 出願人 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ
・コーポレーション 復代理人
図、第2A図は概念スキーマの一例を示す模式図、第2
B図は概念スキーマがデータベースのテーブルおよび語
檗中の自然言語の用語とどのように結合されるかを示す
図、第3A図は解析木の一例を示す図、第3B図は意味
木の一例を示す図、第4図は上述一実施例で用いるグラ
フィック・インターフェースの画面を示す図である。 1・・・検索インターフェース、2・・・入力装置、3
・・・表示装置、4・・・自然言語エンジン、5・・・
自然言語解析部、6・・・基本辞書、7・・・アプリケ
ーション辞書、8・・・解析文法、9・・・データベー
スーマネジャ、10・・・基本慨念モデル、11・・・
アプリケーション概念モデル。 出願人 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ
・コーポレーション 復代理人
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 テーブルを含むデータベースと、 自然言語用の交換可能な文法手段であって、上記自然言
語の構文を定義する言語依存の一組の構文規則を有し、
所定の構文規則に意味ルーチンが関連付けられたものと
、 上記自然言語の用語の定義および上記用語の形態情報を
含む交換可能な語彙手段と、 自然言語で表現を入力する手段と、 上記語彙手段および上記文法手段の構文規則を用いて上
記入力された表現が構文上正しいか検査し、用いられた
構文規則に関連する上記意味ルーチンを割り振る入力表
現分解手段と、 上記割り振られた意味ルーチンを実行して入力表現の言
語独立の表現を生成する生成手段と、上記言語独立の表
現のうちの検証されたものから、上記入力表現のシステ
ムによる変換結果を表わす自然言語の出力を生成し、上
記変換結果が正しいかどうかを確認するように要求する
手段と、上記確認に応じて、検証された言語独立表現か
らデータベース検索文を生成する手段とを有することを
特徴とする自然言語解析装置。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
SE8900774.4 | 1989-03-06 | ||
SE8900774A SE466029B (sv) | 1989-03-06 | 1989-03-06 | Anordning och foerfarande foer analys av naturligt spraak i ett datorbaserat informationsbehandlingssystem |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH02291076A true JPH02291076A (ja) | 1990-11-30 |
Family
ID=20375246
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2052884A Pending JPH02291076A (ja) | 1989-03-06 | 1990-03-06 | 自然言語解析装置 |
Country Status (8)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US5386556A (ja) |
EP (1) | EP0387226A1 (ja) |
JP (1) | JPH02291076A (ja) |
BR (1) | BR9001025A (ja) |
CA (1) | CA2011286A1 (ja) |
FI (1) | FI901107A0 (ja) |
NO (1) | NO901026L (ja) |
SE (1) | SE466029B (ja) |
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