JPH0447364A - 自然言語解析装置及び方法並びに自然言語解析用知識ベース構築方法 - Google Patents

自然言語解析装置及び方法並びに自然言語解析用知識ベース構築方法

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JPH0447364A
JPH0447364A JP2155570A JP15557090A JPH0447364A JP H0447364 A JPH0447364 A JP H0447364A JP 2155570 A JP2155570 A JP 2155570A JP 15557090 A JP15557090 A JP 15557090A JP H0447364 A JPH0447364 A JP H0447364A
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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】 Ａ、産業上の利用分野 本発明は、自然言語の文章の語彙間の依存関係に関する
知識を用いて、文の構造的多義性を解消する装置及び方
法並びにそのための知識ベース構築方法に関する。
ここで、語彙とは名詞、動詞、形容詞、副詞などの内容
語であり、冠詞、前置詞などの機能語は含まないものと
する。分野によっては、−続きの内容語も一つの語彙と
して扱われる。例えば、コンピュータの技術文献では、
”ｖｉｒｔｕａｌ　ｄｉｓｋ”を一つの語彙として扱う
。また、依存関係とは語彙間の修飾・被修飾関係（係り
受は関係とも言う）のことである。
Ｂ、従来技術 、自然言語を扱うシステムにとって、文の構造的多義性
は依然として解消が困難な問題として残されている。例
えば、英語文などにおける前置詞句の係り受けの多義性
である。”Ａ　ｕｓｅｒ　ｃａｎ　ｌｏｇ　ｏｎｔｈｅ
　ｓｙｓｔｅｍ　ｗｉｔｈ　ａ　ｐａｓｓｗｏｒｄ、＋
という文章において、”ｗｉｔｈ　ａ　ｐａｓｓｗｏｒ
ｄ−という前置詞句が、−１゜ｇｏｎ”という動詞に副
詞的に係るが、あるいは“ｔｈｅ　５ｙｓｔｅ腸”とい
う名詞句に係るか、という多義性が存在する。
文の構造的多義性を、語彙や句などの構成要素の意味・
機能的情報を基にして、解消するという手法がいくつか
考えられている。例えば、Ｐｒｅｎｔｉｃｅ−Ｈａｌ１
社１９６９年発行の、Ｍｏｄｅｒｎ　５ｔｕｄｉｅｓ　
ｉｎＥｎｇｌｉｓｈの３６１−３７５頁のＣｈａｒｅｓ
　Ｊ、Ｆｉｌ１ｍｏｒｅ著。
ゴａｗａｒｄ　ａ　ｍｏｄｅｒｎ　ｔｈｅｏｒｙ　ｏｆ
　ｃａｓｅ”に開示される格文法を理論的基盤とした手
法である。文の構成要素が述語に対して果たす機能を格
といい、格の機能のうち意味的なものを特に深層格とい
う（添付の表１参照）。
格文法では、文の構成要素は格要素と呼ばれ、格と格要
素の整合性によって文の適格性を判断する。例えば、先
の文章では、”ｌｏｇ　ｏｎ”が述語で、Ｈｕｓｅｒ”
は動作主格、”ｔｈｅ　５ｙｓＬｅ＋ｎ”は対象格、−
ａｐａｓｓｗｏｒｄ”は道具格の機能を持つ。各々の動
詞には格フレームと呼ばれる枠組みが付けられていて、
各々の動詞が持つ格とそれに対する格要素の制約条件が
記述される。。
格文法では、格に許容される格要素が規定されており、
これに違反する入力は意味的に不適切であるとして棄却
されていたが、実際の言語現象では意味的に受は入れら
れる文とそうでない文の境界は微妙であり、それは文脈
にも依存する。例えば、Ｍｙ　ｃａｒ　ｄｒｉｎｋｓ　
ｇａｓｏｌｉｎｓ、　”という文において、述語”ｄｒ
ｉｎｋ”が、動作主格として人間を表わす語彙（ＨＵＩ
Ｊという意味的属性を持つ語彙）シか許さないとすると
、ｃａｒ”は”ｄｒｉｎｋ”の動作主格としては棄却さ
れる。しかし、この文では、”ｃａｒ”は比瞼的に用い
られていると考えると、“ｃａｒ”は”ｄ「ｉｎｋ”の
動作主格として意味的に受は入れられる。
格文法のように属性値を取るシステムは知識の構築は容
易であるが、その運用の柔軟性に欠ける。
また、語紮間の統計的頻度情報を用いて構文解析木の優
先度を計算して構造的多義性を解消する手法が特開昭６
３−９１７７６号公報に開示されている。この方法の概
要とその問題点を説明する。
（１）入力された文から複数の解析木が実際に生成され
、その中からもっともらしいものを選択する。複数の解
析木を生成することは、手間である。
また、多義性にあまり関係のない語彙の情報であっても
、使わなければならない。
（２）多義性の解消に、語彙と語彙の共起関係の統計的
頻度を使う。したがって、個別の例外は扱えない。たと
えば、ある単語ＡがＢとＣのどちらに係るか多義なとき
、統計的にはＢに係ることが多いとしても、ある特定の
文章の中ではＣに係るということは扱えない。また、統
計的頻度情報を得るために十分に正規化されたデータ（
“ｖｉｒｔｕａｌ■ａｃｈｉｎｅ”を”ｍａｃｈｉｎｅ
　ｉｓ　ｖｉｒｔｕａｌ”として登録するなど）を必要
とするため、データの収集に非常にコストがかかる。
（３）一般に、自然言語の語彙の数は膨大である。
そこで、カバーできる範囲を拡大するために単語を抽象
化したカテゴリーである意味マーカーというものを設定
しているが、これは対象分野を変えると−から作り直さ
なければならない。例えば、ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ”と
いう語は、ある分野Ｐでは、組織のカテゴリーに分類さ
れる。そして、”ｄ６ｐａｒｔｍｅｎじに関する係受け
の知識は、組織のカテゴリーとその他のカテゴリーの共
起関係の統計情報に吸収されてしまう。しかしながら、
別の分野Ｑでは、ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ”は、別のカテ
ゴリーに分類されるとしたなら、分野Ｐの知識は、分野
Ｑでは役にたたない。分野毎に単語を抽象化し直して、
統計情報を集め直すのは、非常にコストがかかる。
Ｃ発明の解決しようとする課題 要約すると、自然言語処理において、実用的に意味処理
を行なうには２つの問題がある。１つは、そのための知
識を大量に、しかも効率よく構築すること。もう１つは
、大量な知識を効率よく利用するメカニズムである。
本発明は、この２つの問題点を克服し、実用に耐えうる
自然言語の意味解析システムを初めて提供する事を目的
とする。
Ｄ　課題を解決するための手段 自然言語文を解析する上で、最大のボトルネックとなる
構造的多義性は、語彙間の係り受け（依存）関係が複数
考えられることから発生する。このような構造的多義性
は、文法的知識だけでは解消することができない。意味
処理が必要となる。
そこで、この問題を、語彙の依存関係をあらかじめ背景
知識として定義しておき、候補となる依存関係の中から
、背景知識に照らし合わせて、適切な依存関係を選択す
ることによって解決する。つまり、このシステムは、文
章の構文解析の結果として、係り受けの候補が複数存在
する構造が得られた場合に、背景知識として蓄えられた
語彙間の依存関係を基にして、文章中の語彙の依存関係
の優先度を求めることによって、どの係り受けがより適
切であるかを決定することができる。
したがって、本発明の自然言語解析装置は、機械翻訳シ
ステムや自然言語による質問応答システムなどの文解析
の中で適用され、構造的多義性を含む入力文に対して、
語彙間の類義関係、階層関係、依存関係の知識を用いて
、最も適切な構文木を出力するために用いられる。つま
り、文法を用いた解析では、解消できない問題、例えば
、領域に固有の知識を用いることによって、初めて一意
に決まるような多義性や、先行する文の内容に依存して
決まる多義性の解消の問題に適用される。
従来の解析法に共通しているのは、語彙があらかじめ持
つべき情報、例えば意味的な分類のためのいくつかの属
性など、が非常に豊富で、それを人間がヒユーリスティ
ックに決めている点である。
これに対し、本発明の自然言語解析に必要な情報は、か
なり形式的に記述され、新たに大量の背景知識を自動的
ないし半自動的に構築できる。それゆえ、比較的容易に
実用的なシステムを構築できる。
Ｅ　発明の構成 Ｅｌ　システムの概略 構造的多義性の問題を解決するために、まず知識を、語
彙間の類義関係、階層関係、依存関係を表わす木構造で
表現する。文章が入力されたら、多義な係り受けに関し
て、背景知識に定義されている語彙間の依存関係を、類
義関係や階層関係を利用して探索し、文章から得られる
制約と、文脈から得られる制約を用いて、最適な係り受
けを選択することによって、多義性を解消する。確定さ
れた依存構造は、文脈依存関係データとして、知識ベー
スに登録される。システムの全体構成は第１図に示す通
りである。
次に、このシステムの、各々の構成要素について説明す
る。以下に示す例では全て英文を用いているが、本手法
は特定の言語には依存しない。
Ｅｌ−１構文解析器 文章を受は取り、多義性を内包した統語構造を出力する
。
文＋ＶＭ／ＳＰ　　ｋｅｅｐｓ　　ｔｈｅ　　ｉｎｆｏ
ｒｍａｔｉｏｎ　　ｏｎ　　ｔｈｅｖｉｒｔｕａｌ　ｄ
ｉｓｋ、”は、構文解析され、第２図のまうな係り受け
の多義性を内包した句構造が生成される。構文解析技術
は本発明に含まれないので、説明は省略する。
Ｅｌ−２依存構造解析器 （１）依存構造生成部 句構造を、第３図のような語彙間の依存関係が明示的に
表現された依存構造に変換する。ここで、句構造の係り
受けの多義性は、語紮間の依存関係の多義性として表現
される。また、語彙間の依存関係には、深層格に相当す
るラベルが付けられる。
これは、表層の語順や前置詞を手がかり決められ、可能
な深層格の候補のリストとして表わされる。
（２）依存関係抽出部 生成された依存構造から、第４図のような多義な依存関
係を抽出する。これは、一つの多義性に関して、複数の
可能な依存関係の候補として表わされる。
（３）依存関係選択部 これは、可能な依存関係の候補に対して、それに相当す
る関係を背景知識の中で探索する装置であり、複数候補
に関係が見いだされた場合は、どの関係がより確からし
いかを制約条件を用いて決定する。これに関しては、後
で詳細を説明する。
（４）依存構造変形部 各多義性に関して、最も確からしい依存関係が選択され
、それに従って依存構造を変形し、構造的多義性を解消
する。このとき、依存関係に付けられた深層格も一意に
決められる。　依存関係解析器の出力は、多義性の解消
された文の依存構造であり、その確定された依存関係は
、それ以降の文を解析するための制約となるため、文脈
依存関係データとして知識ベースに登録される。
このシステムの特徴は、半自動的に構築される知識ベー
スと、知識ベースを用いて最良の依存関係を選択するメ
カニズムである。次に、それらを順に説明する。
Ｅ２　知識ベースの構築 本実施例では、用語解説書のような、語常に関する情報
を集めたものから、ある語彙と別の語彙との間の関係、
つまり、類義関係、階層関係、依存関係を抽出する。こ
れらの関係が、知識ベースを構成する。
知識の表現形式としては、次のような理由から木構造を
採用した。
（１）文章を解析することによって、半自動的に構築で
きる。
（２）階層関係、依存関係を表現するのに適している。
類義関係は、後で述べるように２つの階層関係に変換す
る。
（３）依存関係解析のための推論は、基本的に木構造の
枝を上にたどる手続きである。知識ベースには、文章か
ら得られた依存構造、また依存構造を変換して得られた
階層関係を表わす木構造が集められる。すなわち、知識
ベースは、木構造の集合体である。
従来の自然言語処理システムでは、知識ベースは、文章
解析に必要な情報が定式化されていないこともあって、
フレームなどの比較的何でも表現できる形式が好まれて
いた。しかし、フレーム表現は体系的に構築するのが困
難で、人間に依存した部分が多い。そのため、知識ベー
スを大規模化するための労力が大変なものになる。
本システムの知識ベースは、ボトムアップ式に構築する
ことが可能であり、大規模化することが容易である。さ
らに構造的多義性という問題の性質にもよく適合してい
る。
もちろん、先ず学習によって、知識を与える必要がある
。知識ベースのデータは、用語解説文を解析し、依存構
造を生成し、それを変換することによって作られる。　
以下にその手順を述べる。
（１）文章から、構文解析器を用いて、句構造を生成し
、それを語彙間の係り受は関係が明確となる依存構造に
変換する。学習段階においては、多義な係り受は関係は
人間が決定し、構造を特定する。
例えば、文＋Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　ｓｙｓｔｅｍ　５ｔ
ｏｒｅｓ　ｆｉｌｅｓ　ｏｎｔｈｅ　ｄｉｓｋ、“から
、第５図のような句構造が生成される。　これを、第６
図のような依存構造に変換する。これは、依存関係解析
器の依存構造生成部によって行われる。
（２）第７図に示されるように、詔書間の依存関係を表
わすリンクには、深層格のラベル（ａｇｅｎｔ、　ｐａ
ｔｉｅｎＬ　１ｏｃａｔｉｏｎ）が属性として付加され
る。これは、多義性解消のときの制約条件の一つとなる
。
このラベルは、学習段階においては、依存構造生成部に
よって、その候補が付けられた後で、人間によって一意
に決められる。
（３）−Ａ　　ｉｓ　　ａ　　Ｂ、＋や＋Ａ　　ｉｓ　
　ａ　　ｓｙｎｏｎｙｇｇ　　ｆｏｒ　　Ｂ、−などの
語彙間の階層（上位／下位）関係や類義関係を表わす文
から得られた依存構造は、ｉｓａというラベルのついた
リンクでＡとＢが繋がれた構造に変換される。この構造
をｉｓａ木と呼ぶ。第８図と第９図にその例を示す。
Ｅ３　最尤な依存関係の選択 最尤な依存関係を選択するために、本システムでは、（
１）各々の依存関係に対応するパスを知識ベースにおい
て探索しくパス・サーチ）、（２）各々のパスに対して
依存距離と呼ばれる値を、制約条件に基づいて計算する
（距離計算）、という新しい方式を用いる。そして、最
短な依存距離を持つパスに対応する依存関係を、最尤な
ものとして選択する。これは、依存関係解析器の依存関
係選択部によって行われる。
パス・サーチは、まず語彙と詔書の共起関係を用いて、
膨大な知識中の探索空間を限定する。自然言語において
１つの語彙が生起する確率は非常に小さく、２語の共起
が実際に生じている知識は非常に少なくなる。そのため
、実際上、計算の負荷が最も大きい距離の計算の対象と
なるものは、非常に小さくなり、結果として非常に効率
的な探索となる。
以下に、パス・サーチと距離計算に関して述べる。
（１）パス・サーチ パスとは、２つの詔書に関して、各々の詔書の類義語、
上位語の連鎖と、連鎖の終端の詔書間の依存関係を合わ
せたものであり、知識ベースを、語彙を節点としたグラ
フと考えたときの、語彙間の一つの経路である。例えば
、語彙”ｌ＜ｓｅｐ”と”ｖｉｒｔｕａｌ　ｄｉｓｋ”
の間の一つのパスは第１０図のようになる。
知識ベースにおいて、パスを探索するために、次のよう
なアルゴリズムを考案した。このアルゴリズムは、添付
の表２のようなインデックス・テーブルを利用する。
ここで、テーブル中のｔｘは、その詔書の現われる木の
ポインターを表わし、かっこの値は、その木における、
その飴業の位置を表わす（第１１図参照）。
ｉｓａなどの枝につけられたラベルは、常に下位の節点
の属性として付けられているため、ｉｓａ木のコラムに
あるポインターは、その語彙がｉｓａの枝の下位に現わ
れる木を指している。ここで、テーブル（表２）から、
語彙ａはｉｓａ木１０の（０）の位置にあり、語彙すは
同じ木ｔｏの０の位置にあることが分かる。すなわち、
第１２図のようになっている。
ここで、ｂが８の類義語あるいは上位語であることは、
ｔＯ（０）を一つ上にたどることによって分かる。この
ようにして、テーブルの語彙すのｉｓａ木のコラムを見
れば、ａとｉｓａのついた枝でつながれた語彙はすべて
分かる。ｂについても同様に、ｉｓａ木を一段たどって
、類義語・上位語が分かる。このようにして、ａの類義
語・上位語の連鎖が、いくつかできる。
今、ＰはＱの上位語であり、ＱはＲの上位語であるとし
よう。このとき、ｉｓａ木は、二本できる。
そして、本発明では、Ｒの上位語を知るために、Ｒがテ
ーブルに入力されたなら、まず−本のｉｓａ木を使って
Ｒの直接の上位語Ｑを知り、次にもう一本のｉｓａ木を
使ってＱの直接の上位語Ｐを知る事によって、Ｒの上位
語を全て知るようにする。
上の例では、ｉｓａ木は、上位語と下位語の二つのみを
含む。したがって、テーブルに入力された語を下位語と
して含むｉｓａ木の識別データが重要であり、その木の
中での下位語の位置情報は必須ではないことに注意され
たい。
他の例では、１本のｉｓａ木が上記Ｐ、Ｑ、Ｒを含む事
も可能である。その場合には、テーブルに入力された語
を下位語として含むｉｓａ木の識別データのみならず、
その木の中での下位語の位置情報も必須となることに注
意されたい。
次に、２つの語彙の間のパスを探索するためには、各々
の類義語・上位語の連鎖のいずれかに登場する語彙の間
に依存関係が存在するかどうかを調べる必要がある。そ
れは、一方の連鎖に含まれる語彙の含まれる依存構造木
の集合と、他方のそれとの間に共通のものがあり、さら
にその木において、各々の語彙の間に依存関係あるいは
依存関係の推移があるかどうかを調べることに相当する
。
依存構造木において、２つの詔書のその木における位置
から、詔書間に依存関係あるいはその推移があるかどう
かが分かる。
例えば、語彙すに、語彙ｄが係るような依存関係は、ｂ
の含まれる依存構造木の集合（ｔ３０（１）、　１１１
０（０））とｄの含まれる依存構造木の集合（ｔ４０（
１０）。
ｔｌｌｏ（０１０））の間の共通要素ｔ１１０における
ｂの位置（０）とｄの位置（０１０）から、ｂはｄの先
祖（ａｎｃｅｓｔｏｒ）であることから、ｂとｄの間に
依存関係の推移があることが分かる（第１３図参照）。
木構造においては、節点ａが、節点すの先祖であるとき
、ｂからａへの経路は一意に決まるので、依存関係を見
いだすことと、位置関係を調べることは等価であると見
なされる。　語彙の間のパスは、各々の全ての類義語・
上位語連鎖をｉｓａ木から求め、連鎖に含まれる語彙の
含まれる依存構造木の集合の共通要素を求め、その木に
おける語彙の位置関係を調べることで、その存在の有無
が分かり、依存関係の存在する木をたどることによって
、求められる。例えば、語彙ａとＣの間の一つのパスは
、第１４図のようになる。
（２）依存距離計算 パスには、いくつかの制約条件が考えられ、それによっ
て詔書間の依存関係の近さを計算することができる。詔
書間の依存関係の近さの度合を表わす尺度を依存距離と
呼ぶ。依存距離は、パスに含まれる枝（依存関係）の数
と制約を評価した結果得られる値に基づいて決定される
。
制約条件は、大きく分けて３種類が考えられる。
一つは、枝につけられた深層格のラベルが、候補となる
係り受けにおいて可能な関係（ある語彙が、ある述語に
主語として係るとか、目的語として係るなど）に対応し
ているかどうか、という制約である。例えば、”ＶＭ／
ＳＰ　ｋｅｅｐｓ　ｔｈｅ　ｉｒ＋４ｏｒｍａｔｉｏｎ
　。
ｎ　ｔｈｅ　ｖｉｒｔｕａｌ　ｄｉｓｋ、”という文で
、第１５図のような依存関係から、第１６図のようなパ
スが得られたとする。このとき、”ｋｅｅｐ”と”ｖｉ
ｒｔｕａｌ　ｄｉｓｋ−の間の表層格（文章から直接得
られる格）と、“ｓｔ。
「ｅ”と”ｄｉｓｋ”の間の深層格の間に整合がとられ
ていなければならない。ここで、表層格Ｏｎは場所を表
わす深層格１ｏｃａｔｉｏｎを持つ場合があるので、依
存関係とパスの間で格の整合性は保たれている。
このように、依存関係とパスの間の格関係の整合がとれ
ていれば、パスの格制約の値は１、さもなくば０になる
。この場合のパスの格制約の値は１である。
もう一つは、共起関係、すなわち同じ文の興なる位置に
現われている語彙との関係に関する制約で、例えば、あ
る詔書が、ある述語に目的語として係る場合に、その述
語の主語は、ある特定の語彙か、あるいはその類義語・
上位語である、という制約である。
先の例では、第１７図のように、”ＶＭ／ＳＰ”が“ｋ
ｅｅｐ”の主語（ｓｕｂｊｅｃｔ）になっている。一方
、パスは、第１８図のような知識ベースの依存構造木か
ら得られたものとすると、第１９図の共起関係が見つか
り、　　ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　ｓｙｓｔｅｍ″が５ｔｏ
ｒｅ”の行偽者（ａｇｅｎｔ）であることが分かる。ま
た、第２０図のような”ＶＭ／ＳＰ”と”ｏｐｅｒａｔ
ｉｎｇ　ｓｙｓｔｅｍ”との階層関係がやはり知識とし
て定義されていれば、第２１図のように、パスと文章の
間で、語彙の共起に関する整合がとれていることが分か
る。ここで、表層格５ｕｂｊｅｃｔは深層格ａｇｅｎ　
ｔを持ちうるので、格についても整合がとれている。こ
のように、共起の整合がとれているものく語票と格が同
時に対応しているもの）の数が、共起制約の値となる。
この場合のパスの共起制約の値は１である。（主語以外
の共起に関する整合はとれていない、） ３つめの制約は、文脈に関する制約であり、パス上に現
われた詔書間の依存関係がすでに前文までの文脈に現わ
れている場合、その依存関係は、その文脈で強く支持さ
れてると考えられるので、そのパス上の依存関係の互層
が近くなる、という制約である。
例えば、先の例の文に先行する文として、“ＩｎＶＭ／
ＳＰ、　ｔｈｅ　ｄａｔａ　ｉｓ　５ｔｏｒｅｄ　ｏｎ
　ｔｈｅ　ｓｔｏｒａｇｅ　ｄｅｖｉｃｅ、”という文
があった場合、第２２図のような依存構造が知識ベース
の文脈データとして、登録されていることになる。（こ
こでの、ｏｂｊｅｃｔは深層格ではなく、目的語を表わ
す表層格である。）このとき、パスに現われた依存関係
５ｔｏｒｅ４−ｄｉｓｋの”５ｔｏｒｅ”と”ｄｉｓｋ
“の間で、知識ベースの類義・階層関係と文脈の依存関
係を用いて、パス・サーチを行なうと、第２３図のよう
なパスが見つかり、”５ｔｏｒｅ”と”ｄｉｓｋ”の依
存関係が文脈において規定されていることが分かる。こ
のように、パスに含まれる依存関係のうち文脈おいて依
存関係が規定されているものの数が、文脈制約の値とな
る。この場合は、パスに含まれる依存関係は一つである
ので、パスの文脈制約の値は１になる。
依存距離の値は、以上の制約の値と、パスに含まれる依
存関係の数を用いて計算される。すなわち、次のような
式で計算される。
依存関係数十文脈制約値Ｘ　（ｒｒｌ）依存距離＝−−
−−−一−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−
ｍ−（格制約値＋１）×（共起制約値＋１）この式は、
格制約と共起制約はパス全体に、文脈制約はパスに含ま
れる個々の依存関係に、それぞれ影響することを反映し
ている。ここで、ｎは０＜ｎ〈１である実数で、文脈を
どの程度重要視するかを表わす、ヒユーリスティックに
決められるパラメータである。上の例のパスの依存距離
は、依存関係数１、格制約値１、共起制約値１、文脈制
約値１より、０．１２５になる（ｎ＝０．５）。
Ｅ４　知識ベースへの登録 最尤であると判断された依存構造は、知識ベースに登録
され、後に入力される文の構造的多義性の解消に利用さ
れる。判断結果は、文脈に依存する度合いが高いので、
学習データと区別するために、文脈依存関係データとし
て、別個に登録するのが好ましい（第１図参照）。具体
的には、第７図の様な依存構造と深層格の情報を蓄積す
る知識ベースと、表２の右半分のみのインデックス・テ
ーブルが、文脈依存関係データのために分野毎に用意さ
れる。そして、最尤の依存関係が決定されると、それを
反映するデータが知識ベースとインデックス・テーブル
に追加される。既登録の依存構造と照合する事により、
重複登録は避けるようにしてもよい。
このようにして、知識を自動的に増加することが可能に
なる。厳密には、人間の介入を要する場面もあるので、
自動的とは言えなくても、少なくとも半自動的には知識
は増加する。
国 ＝　ベ 単′讐 ≦ 天　　　Ｉ べ 事′誓 Ｆ　効果 本発、明によれば、自然言語における構造的多犠牲解消
のための知識を大量に、且効率よく構築することが可能
になる。更に、大量の知識を効率よく利用することも可
能になる。
【図面の簡単な説明】
第１図は、本発明による自然言語解析用システムの構成
の説明図である。　第２図は、多義性を含む句構造の説
明図である。　第３図は、多義性を含む依存構造の説明
図である。　第４図は、可能な依存構造の候補の説明図
である。　第５図は、句構造の一例の説明図である。　
第６図は、依存構造の一例の説明図である。　第７図は
、依存構造と深層格の説明図である。　第８図は、階層
関係の説明図である。　第９図は、類義関係の説明図で
ある。　第１０図は、パスの説明図である。 第１１図は、依存構造木における簡素の位置の説明図で
ある。　第１２図は、ｉｓａ木の説明図である。　第１
３図は、依存関係の推移の説明図である。　第１４図は
、語＊ｃから簡素ａへのパスの説明図である。　第１５
図は、ｋｅｅｐとｖｉｒｔｕａｌ　ｄｉｓｋの間の依存
関係の説明図である。　第１６図は、ｖｉｒｔｕａｌ　
ｄｉｓｋからｋｅｅｐへのパスの説明図である。 第１７図は、共起関係の説明図である。　第１８図は、
知識ベース中の依存構造の説明図である。 第１９図は、知識ベース中の共起関係の説明図である。 　第２０図は、知識ベース中の階層関係の説明図である
。　第２１図は、パスと文の間の共起関係に関する説明
図である。　第２２図は、文脈データの依存構造の説明
図である。　第２３図は、文脈データにおけるパスの説
明図である。 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 代理人　弁理士　頓宮　孝−（外１名）入力文 ↓ ↓ 多義性を含む句構造 ↓ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ↑ ｖＩｒｔｕａｌ　ｄｉｓｋ ｋｅｅｐ ↑ ｖｉｒｔｕａｌ　ｄｉｓｋ 第４図 ５ｔｏｒｅ ／　↑＼ ＋Ｃ）Ｉｓ　　Ｉｓ　　ａｎ　　ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　
　５ｙｓｔｅ＋＋、−ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　ｓｙｓｔｅ
ｍ ｉｓａ ｐｒｉｖｉｌｅｇｅｄ　ｐｒｏｇｒａｗ＋ｉｓａ ａｕｔｈｏｒｉｚｅｄｐｒｏｇｒＢ− ａｕｔｈｏｒｉｚｅｄ　ｐｒｏｇｒａｍｉｓａ ｐｒｉｖｉｌｅｇｅｄ　　ｐｒｏｇｒａｍ第９図 類＃１語 ｋｅｅｐ→５ｔｏｒｅ ↑依存関係 ｔｘ　　→　　００ ／↑＼ ０（０）○（１）○（２） ↑　　　　／　＼ ｔ。 ↑ ｂ（０） ７　＼ ｄ　ｔｏ　１０） ｔ＋＋ｅ　→　Ｑ ↑ ｔｏ→ｂ（Ｏン ｉｓａ↑＼ ↑ ｋｅｅｐ←ｖｉｒｔｕａｌｄｉｓｋ 第ｆ　５ｆｇＪ ５ａ ｋｅｅｐ→５ｔｏｒｅ ｔｏｒｅ ２　千　− ａｇｅｎｔ　　ｐｓｔｉｅｎｔ　　ｌｏｃａｔｉｏｎａ
ｇｅｎｔｌｏｃａｔｉｏｎ ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　ｓｙｓｔｅｍ−→５ｔｏｒｅ←−
−ｄｉｓｋ第１９図 Ｖ１４／ＳＰ→ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　ｓｙｓｔｅｍ第２
０ｒ！！ｊ ａｇｅｎｔ　　　ｌｏｃａｔｉｏｎ ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　ｓｙｓｔｅｍ　−−→５ｔｏｒｅ
←−ｄｉｓｋＴｉｓａ　　　　　　　Ｔｉ５ａ　　　　
Ｔｉ５ａＶ）ｌ／ＳＰ−一→ｋｅｅｐ←−−ｖｉｒｔｕ
ａｌ　ｄｉｓｋｓｕｂｊｅｃｔ　　　　　　ｏｎ ← ← パス 文章 ｔｏｒｅ ／　↑　＼ ｉｎ　　　ｏｂｊｅｃｔ　　ｏｎ ／ ＼ ｏｎ　　　　　　　　　　　ｉｓａ ｓｔｏｒｅ（−ｓｔｏｒａｇｅ　ｄｅｖｉｃｅ＋−ｄｉ
ｓｋ第２８ＷＪ

Claims (27)

    【特許請求の範囲】
  1. （１）（ａ）文の中での語彙の依存関係を表わす第一種
    の木及び語彙の階層関係を表す第二種の木を蓄積する知
    識ベース手段、 （ｂ）語彙の入力に応答して、該語彙の現れる第一種の
    木の識別データ及び該第一種の木の中での該語彙の位置
    データ並びに該語彙を下位語として含む第二種の木の識
    別データを出力するためのテーブル手段、 （ｃ）入力された文の構造的一義性を判定する手段、 （ｄ）構造的に多義的であると判定された文については
    、複数の可能な依存関係の各々について、修飾語と被修
    飾語のペアを抽出する手段、 （ｅ）ペア毎に、ペアを構成する語彙をテーブル手段に
    入力し、出力データに基づいて、該語彙を両端とし、か
    つ第一種の木に現れる語彙の一部を含んでなるパスを決
    定する手段、 （ｆ）ペア毎に距離を計算する手段、及び （ｇ）ペア毎に求まった距離に基づいて、最尤の依存関
    係を決定する手段 を具備する自然言語解析装置。
  2. （２）（ｈ）上記手段（ｇ）によって決定された最尤の
    依存関係を含む入力文に関する第一種の木を上記知識ベ
    ース手段（ａ）に蓄積し、且つこれに応じて上記テーブ
    ル手段（ｂ）を更新する手段を具備する請求項１記載の
    自然言語解析装置。
  3. （３）上記知識ベース手段（ａ）は、学習データと上記
    手段（ｈ）の追加する文脈データとを区別して蓄積する
    請求項２記載の自然言語解析装置。
  4. （４）上記テーブル手段（ｂ）は、学習データ用と文脈
    データ用とに分れている請求項２記載の自然言語解析装
    置。
  5. （５）上記手段（ｆ）は、パスに含まれる依存関係の数
    にしたがって距離を計算する請求項１記載の自然言語解
    析装置。
  6. （６）上記第一種の木には、依存関係毎に深層格のデー
    タが与えられている請求項１記載の自然言語解析装置。
  7. （７）上記手段（ｆ）は、修飾語と被修飾語の候補の間
    の格関係とパスの格関係との整合性にしたがって距離を
    計算する請求項６記載の自然言語解析装置。
  8. （８）上記手段（ｆ）は、入力された文に含まれる語彙
    とパスを含む第一種の木に含まれる語彙の共起に関する
    整合性にしたがって距離を計算する請求項１記載の自然
    言語解析装置。
  9. （９）上記手段（ｆ）は、パスと上記手段（ｈ）によっ
    て追加された第一種の木との一致度にしたがって距離を
    計算する請求項１記載の自然言語解析装置。
  10. （１０）上記第二種の木は上位語と下位語に相当する二
    つのノードのみを持つｉｓａ木であり、上記手段（ｅ）
    は、ペアを構成する語彙の上位語が出力されたなら、更
    にその上位語を下位語として含むｉｓａ木を探すことを
    繰返すことにより、上位語の連鎖を出力する請求項１記
    載の自然言語解析装置。
  11. （１１）類義関係を二本のｉｓａ木で表わす請求項１記
    載の自然言語解析装置。
  12. （１２）文の中での語彙の依存関係を表す第一種の木及
    び語彙の階層関係を表す第二種の木を蓄積する知識ベー
    スと、語彙の入力に応答して、該語彙の現れる第一種の
    木の識別データ及び該第一種の木の中での該語彙の位置
    データ並びに該語彙を下位語として含む第二種の木の識
    別データを出力するためのテーブルとを備えたコンピュ
    ータ・システムにおいて、 （ａ）入力された文の構造的一義性を判定するステップ
    、 （ｂ）構造的に多義的であると判定された文については
    、複数の可能な依存関係の各々について、修飾語と被修
    飾語のペアを抽出するステップ、（ｃ）ペア毎に、ペア
    を構成する語彙をテーブルに入力し、出力データに基づ
    いて、該語彙を両端とし、かつ第一種の木に現れる語彙
    の一部を含んでなるパスを決定するステップ、 （ｄ）ペア毎に距離を計算するステップ、及び（ｅ）ペ
    ア毎に求まった距離に基づいて、最尤の依存関係を決定
    するステップ を具備する自然言語解析方法。
  13. （１３）（ｆ）上記ステップ（ｅ）によって決定された
    最尤の依存関係を含む入力文に関する第一種の木を上記
    知識ベースに蓄積し、且つこれに応じて上記テーブルを
    更新するステップを具備する請求項１２記載の自然言語
    解析方法。
  14. （１４）上記知識ベースは、学習データと上記ステップ
    （ｆ）で追加される文脈データとを区別して蓄積する請
    求項１３記載の自然言語解析方法。
  15. （１５）上記テーブルは、学習データ用と文脈データ用
    とに分れている請求項１３記載の自然言語解析方法。
  16. （１６）上記ステップ（ｄ）では、パスに含まれる依存
    関係の数にしたがって距離を計算する請求項１２記載の
    自然言語解析方法。
  17. （１７）上記第一種の木には、依存関係毎に深層格のデ
    ータが与えられている請求項１２記載の自然言語解析方
    法。
  18. （１８）上記ステップ（ｄ）では、修飾語と被修飾語の
    候補の間の格関係とパスの格関係との整合性にしたがっ
    て距離を計算する請求項１７記載の自然言語解析方法。
  19. （１９）上記ステップ（ｄ）では、入力された文に含ま
    れる語彙とパスを含む第一種の木に含まれる語彙の共起
    に関する整合性にしたがって距離を計算する請求項１２
    記載の自然言語解析方法。
  20. （２０）上記ステップ（ｄ）では、パスと上記ステップ
    （ｆ）によって追加された第一種の木との一致度にした
    がって距離を計算する請求項１２記載の自然言語解析方
    法。
  21. （２１）上記第二種の木は上位語と下位語に相当する二
    つのノードのみを持つｉｓａ木であり、上記ステップ（
    ｃ）は、ペアを構成する語彙の上位語が出力されたなら
    、更にその上位語を下位語として含むｉｓａ木を探すこ
    とを繰返すことにより、上位語の連鎖を出力する請求項
    １２記載の自然言語解析方法。
  22. （２２）類義関係を二本のｉｓａ木で表わす請求項１２
    記載の自然言語解析方法。
  23. （２３）（ａ）文の中での語彙の依存関係を表す木を蓄
    積する知識ベースを設け、 （ｂ）上記知識ベースを用いて入力文の複数の可能な依
    存関係の中から最尤の依存関係を決定し、（ｃ）決定さ
    れた最尤の依存関係を含む入力文に関する木を上記知識
    ベースに蓄積する 自然言語解析用の知識ベース構築方法。
  24. （２４）上記知識ベースは、学習データと上記ステップ
    （ｃ）で追加される文脈データとを区別して蓄積する請
    求項２３記載の自然言語解析用の知識ベース構築方法。
  25. （２５）（ａ）文の中での語彙の依存関係を表す木を蓄
    積する知識ベース、及び語彙の入力に応答して、該語彙
    の現れる木の識別データ及び該木の中での該語彙の位置
    データを出力するためのテーブルを設け、 （ｂ）上記知識ベース及び上記テーブルを用いて入力文
    の複数の可能な依存関係の中から最尤の依存関係を決定
    し、 （ｃ）決定された最尤の依存関係を含む入力文に関する
    木を上記知識ベースに蓄積し、且つこれに応じて上記テ
    ーブルを更新する自然言語解析用の知識ベース構築方法
    。
  26. （２６）上記知識ベースは、学習データと上記ステップ
    （ｃ）で追加される文脈データとを区別して蓄積する請
    求項２５記載の自然言語解析用の知識ベース構築方法。
  27. （２７）上記テーブルは、学習データ用と文脈データ用
    とに分れている請求項２５記載の自然言語解析用の知識
    ベース構築方法。
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