JPH04130577A - 自然言語処理装置 - 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】 【産業上の利用分野】

この発明は、機械翻訳装置１文書推敲支援装置。 エキスパートシステム、ロボット制御装置等に用いられ
る自然言語処理装置に関する。

【従来の技術】

従来、日本語、英語、フランス語、スペイン語等の自然
言語には種々の曖昧性が含まれ、その曖昧性が構文処理
や意味処理等の言語処理における大きな弊害となってい
る。上記自然言語の曖昧性とは、日本語文章を例に取れ
ば次のような２つのことに代表される。 （Ａ）同一表記の単語に複数の語義が存在する。 （Ｂ）−突内に複数の用言が存在することによって文章
を構成する単語間の係受けの可能性か増大する。 したかって、曖昧性を絞り込むことは、何等かの方法に
よって単語の語義あるいは係り受けを特定していくこと
に相当する。 従来、このような語義を特定する方法としては、“用言
の格パターン処理”か主に用いられている。 この用言の格パターン処理とは、ある用言が取り得る格
（格助詞「が」等が付く主格、格助詞「を−、：等か付
く対象格、格助詞「に」等か付く目標格、・・１）とそ
の格スロットを埋める体言に関する意味素性とを関連付
けて、格パターンとして上記用言の語義毎に定義してお
く。そして、入力された文章の意味解析を実施する際に
、この格パターンを用いるのである。 さらに、具体的に説明すると、例えば、例文（文１）棚
に荷物を置く。 （文２）本社に監査役を置く。 の場合、用言である動詞「置く」の語義が以下のように
して特定される。すなわち、予め動詞「置く」の格パタ
ーンとして、その対象格に意味素性“物体“を対応付け
た第１格パターンと“人間”を対応付けた第２格パター
ンとを用意しておく。さらに、第１格パターンには動詞
「置く」の語義“据える”を関連付ける一方、第２格パ
ターンには動詞２置くヨの語義“任命する”を関連付け
てお（。そうするとことによって、（文ｌ）における動
詞「置く」の対象格の格スロットを埋める名詞「荷物」
の意味素性は“物体”であることから、（文１）におけ
る動詞７置く」の洛パターンは第１格パターンであるこ
とが分かる。同様にして、（文２）における名詞「監査
役」の意味素性は“人間”であることから、（文２）に
おける動詞「置く」の格パターンは第２格パターンであ
ることが分かる。一方、上述のように、夫々の格パター
ンには上述のように動詞「置く」の語義か関連付けられ
ている。そこで、第１格パターンを有する（文１）の動
詞「置く」の語義を“据える“に確定できる。また、第
２格バタ〜ンを有する（文２）の動詞「置く」の語義を
“任命する“の語義に確定できるのである。以下、この
ような格パターンを用いた解析を格解析と言う。

【発明が解決しようとする課題】

上述のように、“用言の格パターン処理”においては、
文章中における当該用言の格の格スロットを埋める体言
の意味素性から格パターンを求め、この求められた格パ
ターンに関連付けられた語義を当該用言の語義として特
定するようにしている。 しかしながら、例文 （文３）営業努力で業界最高の利益をあげた。 （文４）コストダウンで利益率をあげた。 の場合、（文３）における用言である動詞「あげた」の
語義は“獲得する”であり、（文４）の同じ動詞「あげ
たＪｃ）語義は“上昇させる”である。ところが、（文
３）および（文４）における動詞「あげた」の格パター
ンにおいて、その対象格の格スロットを埋める名詞「利
益」および「利益率」の意味素性は同じとなるため、（
文３）と（文４）とにおける動詞「あげた」の格パター
ンは同じとなってしまう。そこで、（文３）と（文４）
とにおける動詞「あげたＪの格パターンから動詞「あげ
た」の語義を特定することはできないのである。 その結果、文章中における曖昧性がそのまま残ってしま
い、その後における処理の正確度が低下してオペレータ
が最初に意図したものとは異なった処理結果が出力され
てしまうのである。つまり、機械翻訳装置の場合には意
味不明の訳文が出力される等の現象が現れることになり
、ポストニブイト等の多大な労力が必要となるので効率
良い翻訳処理ができないという問題がある。 そこで、この発明の目的は、自然言語の曖昧性を減少さ
せることによって、効率の良い言語処理を可能にする自
然言語処理装置を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

上記目的を達成するため、この発明は、文法規則および
辞書等を用いて自然言語の形態素処理。 構文処理、意味処理等の言語処理を行なう自然言語処理
装置において、上記言語処理の結果等を表示する表示部
と、入力された自然言語の文章を上記辞書を用いて形態
素に分割する形態素解析手段と、複数の異なる語義を有
する形態素の見出しに、上記複数の語義の夫々と同一語
義を有する単語あるいは上記複数の語義の夫々の語釈を
対応付けて成る語義情報を格納する語義情報格納手段と
、上記語義情報における見出しの中から、上記形態素解
析手段によって得られた形態素の見出しと同じ見出しを
検索する語義情報検索手段と、上記語義情報検索手段に
よって検索された上記語義情報の見出しに対応付けられ
た複数の単語あるいは複数の語釈を上記表示部に表示す
ることによって、上記検索された見出しに係る当該形態
素が有する複数の語義を表示する語義表示手段と、上記
語義表示手段によって上記表示部に表示された当該形態
素が有する複数の語義の中から、上記入力された文章に
最もふさわしい語義をオペレータが指定するための語義
指定手段を備えたことを特徴としている。

【作用】

自然言語の文章が入力されると、形態素解析手段によっ
て、辞書を用いて人力文章が形態素に分割される。そし
て、文法口１］および上記辞書等を用いて、得られに形
態素列に基づいて構文処理や意味処理等の処理が実施さ
れる。 その際に、語義情報格納手段に格納されている語義情報
における見出しの中から、上記形態素解析手段で得られ
た形態素の見出しと同じ見出しが語義情報検索手段によ
って検索される。ここで、上記語義情報は、複数の異な
る語義を有する形態素の見出しに上記複数の語義の夫々
と同一語義を有する単語あるいは上記複数の語義の夫々
の語釈を対応付けたものである。そこで、上述のように
して検索された当該見出しから、その当該見出しが表し
ている当該形態素が有する複数の語義を表す単語あるい
は語釈が得られるのである。こうして得られた当該形態
素が有する複数の語義を表す複数の単語あるいは複数の
語釈は語義表示手段によって表示部に表示され、当該形
態素が有する複数の異なる語義が表示される。 そうすると、上記語義表示手段によって上記表示部に表
示された当該形態素が有する複数の語義の中から、上記
入力された文章に最もふさわしい語義が語義指定手段に
よって指定されて当該形態素の語義が特定される。 したがって、上記形態素解析手段によって得られた形態
素列中に複数の異なる語義を有するような形態素が存在
しても、上記語義表示手段と語義°指定手段とを介する
オペレータとの対話的処理によって、上記複数の語義の
中から入力文章に最もふさわしい語義を特定することが
できる。その結果、自然言語中に含まれる曖昧性が減少
されるのである。

【実施例】

以下、この発明を図示の実施例により詳細に説明する。 この発明は、同一表記で複数の異なる語義を有するよう
な形態素の語義を特定することによって、自然言語の曖
昧性を減少するものである。 以下、本実施例においては、この発明の自然言語処理装
置を日英機械翻訳装置に適用した場合を例に、この発明
について説明する。 第１図は日英機械翻訳装置の概略ブロック図であり、１
はＣＰＵ（中央処理装置）、２はＣＲＴ（カソードレイ
チューブ）等から成る表示部、３は０ＣＲ（光学式文字
読取装置）やキーボード等から成る入力部、４は翻訳プ
ログラム、文法ルール、各種テーブル等を格納するメイ
ンメモリ、５は翻訳処理用辞書等を格納する外部記憶部
である。 上記入力部３を構成するＯＣＲによって読み取られた日
本語文章は、ＣＰＵＩの制御の下に、外部記憶部５に格
納された翻訳処理用辞書を参照して以下のようにして英
語に翻訳される。すなわち、まず入力された日本語文章
が形態素列に分割される。そして、メインメモリ４に格
納された文法ルールやテーブルおよび外部記憶部５に格
納された翻訳処理用辞書を参照して各形態素に係る構文
解析が行われ、得られた日本語における構文解析結果（
構文解析木）が英語における構文解析木に変換されて、
英語文章が生成される。こうして生成された英語文章は
表示部２を構成するＣＲＴに表示される。 以下、上記外部記憶部５に格納される翻訳処理用辞書に
ついて更に詳細に説明する。第２図は上記翻訳処理用辞
書の詳細な内容を示す図である。 この翻訳処理用辞書は、日本語見出し情報６２日本語形
態素情報７１日本語解析情報８２日本語語義情報９１日
英変換情報１０．英語生成情報１１の情報から成り、通
常は一つの形態素（単語）毎に上記６つの情報が対応付
けられている。 ここで、上記日本語形態素情報７は日本語形態素の品詞
情報や接続情報等であり、上述の形態素解析や構文解析
等の際に用いられる。また、日本語解析情報８は日本語
形態素の意味素性情報等であり、後に詳述する格解析等
の際に用いられる。 また、日英変換情報ｌＯは日本語形態素が英語に変換さ
れた場合に英文中で取り得る位置情報等であり、上述の
構文造解析木の変換等の際に用いられる。また、英語生
成情報１１は日本語形態素の訳語情報等であり、上述の
英語文章の生成等の際に用いられる。さらに、上記日本
語語義情報９は、後に詳述するように用言の語義を特定
する際に用いられる。 第３図は上記日本語語義情報９の概念の詳細図である。 この日本語語義情報９は、同し見出しくつまり、同一表
記）ではあるか異なっｆこ種々の語義を有する単語につ
いて、その見出しに上記種々の語義の夫々と同一語義を
有する他の単語や語釈を対応付けｆこものである。そし
て、入力された日本語の文章の意味を解析する際には、
ＣＰＵＩの制御の下に、日本語語義情報９の内容を用い
て曖昧性のある用言の語義を特定するのである。その際
には、上記ＣＲＴに表示されたある用言の複数の語義の
中から、人力された日本語文章として最もふさわしい語
義が上記キーボードでカーソルを操作することによって
特定するのである。 すなわち、上記ＣＰＵＩで上記形態素解析手段。 語義情報検索手段および語義表示手段を構成し、上記外
部記憶部５で上記語義情報格納手段を構成し、上記カー
ソルおよびキーボードで語義指定手段を構成するのであ
る。 次に、上記構成の日英機械翻訳装置は次のように動作す
る。 第４図は上記ＣＰＵＩによって実行される日英翻訳処理
動作のフローチャートである。以下、第４図に従って上
記日英翻訳処理動作について詳細に述へる。 ステップＳ１て、入力部３を構成するＯＣＲから翻訳対
象の日本語文章が入力される。 ステップＳ２で、上記人力された日本語文章に基づいて
、外部記憶部５に格納された上記翻訳処理用辞書が検索
される。 ステップＳ３て、上記ステップＳ２における翻訳処理用
辞書検索の結果や上記テーブルに格納された情報に基づ
いて形態素解析が実施される。 すなわち、まず人力文章が形！ｆ１素（単語）に分割さ
れて単語認定が行われ、単語とその品詞や接続情報等が
得られる。そして、得られた品詞や接続情報に基づいて
、入力文章が文節に分けられる。 ステップＳ４で、上記メインメモリ４に格納された文法
ルールやテーブルおよび上記外部記憶部５に格納された
日本語形態素情報７等に基づいて、上記ステップＳ３に
おいて得られた文節に対して構文解析か実施されて文節
相互間の係り受は等が調へられる。 ステップＳ５で、上記ステップＳ３において得られた単
語列に基づいて、上記日本語語義情報９が検索される。 その結果、日本語語義情報９の見出しと同じ単語がある
場合には、その単語には複数の語義が存在するのである
。つまり、語義が曖昧なのである。そこで、その単語に
対して、上記日本語解析情報８の意味素性情報を用いて
後に詳述するようにして格解析等か実行され、更に後に
詳述するような対話処理によってその単語の語義が特定
される。 ステップＳ６で、上記日英変換情報１０に基づいて、上
記ステップＳ５において特定された語義等を用いて、上
記ステップＳ４において得られた日本語の構文解析木が
英語の構文解析木に変換される。 ステップＳ７で、上記英語生成情報１１を用いて、上記
ステップＳ６において得られた英語の構文解析木に基づ
いて正しい英語文章が生成される。 ステップＳ８て、上記ステップＳ７において生成された
英語による翻訳文が表示部２を構成するＣＲＴに表示さ
れて、日英翻訳処理動作が終了する。 以下、日本語文章「私は営業努力で最高の利益をあげに
」を英語に翻訳する場合を例に、上記日英翻訳処理動作
をより具体的に説明する。 上記ＯＣＲによって読み取られた日本語文章がメインメ
モリ４の作業領域に格納される（第５図）。 ・・・ステップ６１ 次に、こうして読み取られた日本語文章に対して辞書引
き／形態素解析が行われ、第６図に示すような単語認定
結果が得られる。 さらに、上述の単語認定結果に基づいて入力日本文章が
文節に分けられ、第７図に示すような文節別ち結果が得
られる。 ・・・ステップＳ２．ステップ５３ 次に、上記メインメモリ４に格納された文法ルールやテ
ーブルおよび外部記憶部５に格納された日本語形態素情
報７等に従って、得られた文節別ち結果に基づいて文節
相互間の係り受けが調べられる。その結果、第８図に示
すような文節相互間の係り受けが得られる。 ・・ステップ８４ 次に、上記日本語語義情報９の検索結果から、第３図に
示すように、動詞「あげた」が語義１〜語義６の異なっ
た複数語義を有することが分かる。 ここで、語義１１語義２１語義３および語義６の動詞「
あげた」の格パターンは、動詞「あげた」が取り得る格
として“主格”および“対象路”を有する格パターンで
あり、語義４および語義５の動詞「あげた」の格パター
ンは、動詞「あげた」が取り得る格として“主格”、“
対象路”および“目標格”を有する格パターンであると
する。 その結果、上述のように動詞「あげた」が要求する格の
格スロットを埋める体言の意味素性に基づいて得られた
動詞「あげた」の格パターンが、動詞「あげた」の総て
の語義の夫々と関連付けできない場合には、格解析のみ
によっては、語義１１語義２、語義３および語義６の識
別、あるいは、語義３および語義４の識別ができないの
である。したがって、そのままでは、格パターンに基づ
いて第８図のように文節相互間の係り受けは決定できる
ものの、動詞「あげた」の語義を特定することはできな
いのである。 そこで、本実施例においては、まず第８図のご°とく得
られた文節相互間の係り受けから、本例文中の動詞「あ
げた」が要求する格として“目標格”が無いことを知り
、格解析により動詞「あげた」の語義を語義ｌ１語義２
１語義３および語義６に絞り込む。次に、第９図に示す
ように、表示部２のＣＲＴに語義１１語義２１語義３お
よび語義６の具体的な内容を表示して、オペレータに語
義の特定を促す。 その際における表示方式には、例えば次のような２通り
の方法がある。その一つは、オペレータが当該単語の語
義を直感的に判断できるように、当該単語と同一語義を
有する他の単語を用いて当該単語の複数語義を表示する
方法である。他の一つは、当該単語の複数語義を、国語
辞典的な語釈を用いて表示する方法である。 まず、前者について詳細に説明する。第９図は当該単語
「めげた」に係る複数語義を同一語義を有する他の単語
によって表現した場合のＣＲＴ表示例である。一般に、
和語動詞の語義はす変動詞の語義で言い換えられるとい
う性質を有している。 そこで、予め第３図における日本語語義情報９を作成す
る際に、見出しと対応付ける語義として上述のす変動詞
の語義を用いるのである。そして、当該単語「あげた」
に係る語義１１語義２２語義３および語義６の複数語義
をＣＲＴに表示する際には、日本語語義情報９の見出し
「上げる」「あげる」の箇所における語義ｌ１語義２１
語義３および語義６を表すす変動詞を読み出して、第９
図に示すごとく表示するのである。その際に、表示画面
には入力文「私は営業努力で最高の利益をあげた。」を
同時に表示してその入力文中における当該単語「あげた
」の箇所を矩形１５で囲むことによって、現在ウィンド
ウ１６内に表示されている複数語義を有する単語が用い
られている日本語文章かオペレータに分かるようにして
いる。 そうすると、オペレータはウィンドつ１６に表示され１
こす変動側の中から、表示された入力文中における単語
あげた」の語義として最もふさわしい語義を表すす変動
側をカーソル１７によって選択し、実行キー等を押圧す
ることによって特定するのである。その結果、入力文：
私は営業努力で最高の利益をあげた。ヨにおける単語「
あげ１コ、１に対する最もふさわしい語義として、「獲
得する」が特定されるのである。 次に、後者について詳細に説明する。第１０図は当該単
語「あげた」に係る複数語義を国語辞典的な語釈によっ
て表現した場合のＣＲＴ表示例である。この場合には、
予め第３図における日本語語義情報９を作成する際に、
見出しと対応付ける語義として上述の語釈による表現を
用いるのである。 そして、当該単語「あげた」に係る語義ｌ１語義２語義
３および語義６の複数語義をＣＲＴに表示する際には、
日本語語義情報９の見出し「上げる」「あげる」の箇所
における語義ｌ１語義２１語義３および語義６の語釈に
よる表現を読み出して、第１Ｏ図に示すごとく表示する
のである。 そうすると、上述の場合と同様にして、オペレータはウ
ィンドウ１８に表示された国語辞典的な語釈の中から、
上述の入力文における単語２あげた」の語義として最も
ふさわしい語釈をカーソル１９によって選択し、実行キ
ー等を押圧することによって特定するのである。その結
果、入力文「私は営業努力で最高の利益をあげた。」に
おける単語「あげた」に対する最もふさわしい語義とし
て、「物事や、ある目標を自分のものにすること。」が
特定されるのである。　　　　　　・・ステップＳ５こ
のようにして特定された当該単語「あげた」の語義を用
いて、上述のようにして得られた第８図に示すような文
節相互間の係り受け（すなわち、入力文に係る日本語の
構文解析木）を英語の構文解析木に変換して第１１図に
示ずような翻訳結果が表示部２のＣＲＴに表示される。 ・ステップ９６〜ステツプＳ８ その際に、上述のようにＣＲＴを介した対話形式によっ
て当該単語「あげた」に対する正しい語義か確定される
ので、オペレータの意図を正しく反映した翻訳文が生成
されるのである。 ところが、本実施例によらずに他の何等かの方法によっ
て当該単語「あげたコの語義が特定された場合には、上
述のように正しく語義を特定できない場合がある。その
場合には、 例えば、　［Ｉ　　ｒａｉｓｅｄ　ａ　ｐｒｏｆｉｔ　
〜Ｊのように、テキストの内容を反映しないような誤訳
が出力されて、ポストエデイツトの労力か大きくなるの
である。 このように、本実施例においては、外部記憶部５）こ格
納された翻訳処理用辞書の一つの情報として、異なった
複数の語義を有する単語の見出しにその単語の複数の語
義の夫々と同一語義を有する他の単語や語釈を対応付け
た日本語語義情報９を格納する。そして、翻訳処理時に
おける入力日本語文章の意味解析の際には、上記日本語
語義情報９を検索する。そして、翻訳対象となる入力文
章中の単語に日本語語義情報９の見出しと同じ見出しを
有する単語かある場合には、その単語は語義が特定され
ない曖昧性を有する単語であるとして、その見出しに対
応付けられた同一語義を有する単語や語釈および入力文
章を表示部２に表示する。 したかって、オペレータは、表示部２に表示された単語
や語釈を参照して、入力文章中における当該単語の語義
として最もふさわしい語義と同一語義を有する単語や語
釈をキーボードでカーソルを操作して選択することによ
って、曖昧性の高い当該単語の語義を確定できるのであ
る。 第１２図は上記実施例における日英翻訳装置に係る第４
図とは異なる日英翻訳処理動作のフローチャートである
。このフローチャートと上述の実施例に係る第４図に示
すフローチャートとの相違点は、語義特定処理のステッ
プの位置にある。すなわち、上述の実施例においては語
義特定処理を構文解析の後に実施しているが、本実施例
においては形態素解析の後（つまり、構文解析の前）に
実施するのである。 この場合には、語義特定処理を構文解析の前に実施する
ために、文節相互間の係り受けを用いた語義の絞り込み
（上述の実施例における語義１〜語義６の６つの語義か
ら語義ｌ１語義２１語義３および語義６の４つの語義へ
の絞り込み）ができない。したがって、この場合におい
ては、第１３図に示すように、表示画面のウィンドウ２
０には日本語語義情報９に格納された語義１〜語義６の
総ての語義が表示されるのである。したがって、オペレ
ータは、この表示された当該単語に係る総ての語義の中
からカーソル２１によって語義を特定することになるの
である。 上記実施例における当該単語に係る語義表示フォーマッ
トは第９図、第１０図および第１３図に限定されるもの
ではない。 上記各実施例においては、入力された日本語に対する意
味解析処理を例に上げてこの発明を説明しているが、自
然言語処理の対象となる言語はこれに限定されるもので
はない。 上記各実施例においては、この発明の自然言語処理装置
を日英翻訳装置に適用した場合について述べたか、これ
に限定されるものではない。すなわち、自然言語で記述
されたテキストの処理を主たる目的とする文書推敲支援
装置およびユーザーインターフェースの一種として自然
言語を用いるエキスバートンステムやロボット制御装置
等にも適用可能である。

【発明の効果】

以上より明らかなように、この発明は、入力された自然
言語の文章を形態素解析手段によって形態素に分割し、
語義情報格納部に格納された語義情報の見出しの中から
上記分割によって得られた形態素の見出しと同じ見出し
を語義情報検索手段によって検索し、この検索された見
出しに対応付けられた複数の単語あるいは複数の語釈を
語義表示手段によって表示部に表示するようにしたので
、オペレータは、複数の同一語義単語あるいは複数の語
釈で上記表示部に表示された当該形態素が有する複数の
異なる語義の中から、上記入力された文章に最もふさわ
しい語義を語義指定手段によって指定できる。 したがって、この発明によれば、自然言語の持つ曖昧性
を減少してポストニブイトを少なくし、効率の良い言語
処理を可能にする。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の自然言語処理装置が適用された日英
機械翻訳装置における一実施例の概略ブロック図、第２
図は翻訳処理用辞書の詳細な内容を示す図、第３図は日
本語語義情報の内容の一例を示す図、第４図は日英翻訳
処理動作のフローチャート、第５図は入力日本文の一例
を示す図、第６図は第５図の例文に係る単語認定結果の
一例を示す図、第７図は第５図の例文に係る文節側ち結
果の一例を示す図、第８図は第５図の例文に係る文節相
互間の係り受けの一例を示す図、第９図は曖昧性を有す
る単語とその単語に係る複数語義の表示例を示す図、第
１０図は第９図とは異なる他の表示例を示す図、第１１
図は第５図の例文に係る翻訳結果の表示例を示す図、第
１２図は第４図とは異なる日英翻訳処理動作のフローチ
ャート、第１３図は第１２図のフローチャートによる処
理動作における曖昧性を有する単語とその単語に係る複
数語義の表示例を示す図である。 ！・・・ＣＰＵ、　　　　　２・・・表示部、３・・・
入力部、　　　　　　４・・・メインメモリ、５・・外
部記憶部、　　　６・・・日本語見出し情報、９・・・
日本語語義情報、 １６．１８．２０・・・ウィンドウ、 ＋７．１．９．２１・・・カーソル。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）文法規則および辞書等を用いて自然言語の形態素
   処理、構文処理、意味処理等の言語処理を行なう自然言
   語処理装置において、 上記言語処理の結果等を表示する表示部と、入力された
   自然言語の文章を上記辞書を用いて形態素に分割する形
   態素解析手段と、 複数の異なる語義を有する形態素の見出しに、上記複数
   の語義の夫々と同一語義を有する単語あるいは上記複数
   の語義の夫々の語釈を対応付けて成る語義情報を格納す
   る語義情報格納手段と、上記語義情報における見出しの
   中から、上記形態素解析手段によって得られた形態素の
   見出しと同じ見出しを検索する語義情報検索手段と、上
   記語義情報検索手段によって検索された上記語義情報の
   見出しに対応付けられた複数の単語あるいは複数の語釈
   を上記表示部に表示することによって、上記検索された
   見出しに係る当該形態素が有する複数の語義を表示する
   語義表示手段と、上記語義表示手段によって上記表示部
   に表示された当該形態素が有する複数の語義の中から、
   上記入力された文章に最もふさわしい語義をオペレータ
   が指定するための語義指定手段を備えたことを特徴とす
   る自然言語処理装置。