JPH0554027A

JPH0554027A - 文章の推敲方法およびその装置

Info

Publication number: JPH0554027A
Application number: JP3216964A
Authority: JP
Inventors: Fumio Sumi; 史生角
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1991-08-28
Filing date: 1991-08-28
Publication date: 1993-03-05

Abstract

(57)【要約】【目的】本発明は日本語文章の推敲装置に関するもの
で、文章を評価する際必要となる評価規則に対し、定性
的表現による記述が可能であり、より少ない記述量です
む、推敲方法およびその装置を提供することを目的とす
る。【構成】構文解析部１０１は与えられた文に対して構
文解析を行ない、評価指標獲得部１０２は解析結果に対
して評価指標を求め、ファジィ推論部１０３は評価指標
に対してファジィ推論を行ない、表示部１０４は結果を
表示するように構成されている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は日本語文章を推敲する装
置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、コンピュータ上で文書作成が行な
われるのに伴い、文章の品質を評価する推敲装置に対す
る要求が高まっている。従来の推敲装置としては、例え
ば特開平１−１８９７６２に示されている。図５はこの
従来の推敲装置を示すものである。

【０００３】図５において、５０１は構文解析部で、入
力文に対して構文解析を行なう。５０２は評価部で、構
文解析部５０１で得られた解析結果に基づき、文の品質
を評価する。５０３は表示部で、評価部５０２で得られ
た評価結果を表示する。前述のように構成された従来の
推敲装置の動作を以下に説明する。構文解析部５０１
は、与えられた文に対して構文解析を行なう。

【０００４】評価部５０２は、構文解析部５０２で得ら
れた結果に基づき、評価を行なう。具体的には、まずあ
らかじめ定められた評価項目に対して所定の評価式によ
り得点を算出する。上記評価項目の例としては、漢字
率、係り受けの数、等が挙げられる。また評価式として
は、例えば下記に示すものが用いられる。読みやすさ＝Ｃ１／平均文字数＋θ１（Ｃ１は定
数、θ１は補正項）読みやすさ＝Ｃ２／係り受けの複雑さ＋θ２（Ｃ２は定
数、θ２は補正項）算出された各評価項目に対する得点を、累積し、得られ
た値を文の評価値とする。

【０００５】表示部５０３は、評価部５０２で得られた
評価値に対し、定性的表現に直し表示する。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】評価項目ごとに解析結
果を数値化し、評価式を用いて定量的に文章の評価を行
なう従来の方法では、妥当な評価が行われるように評価
式を決定することが困難であるという問題点を有してい
た。即ち、評価する文章によって、数値に基づき評価し
た結果と人間の評価結果の間にずれの生じる場合が応々
にしてあり、人間が行なう評価に近付けるには評価式を
非常に複雑なものにする必要があった。

【０００７】また、評価式を用いる方法に代えて、評価
項目の各数値と評価結果とを対応付けた評価テーブルを
用いることも考えられる。しかし、この方法では各評価
項目の取りうる全ての値に対して表を作成せねばなら
ず、評価項目が多い場合や、評価項目の取りうる数値の
幅が広い場合、テーブルが非常に大きくなるので現実的
でない。

【０００８】本発明は上記問題点に鑑み、文章を評価す
る際必要となる評価規則に対し、定性的表現による記述
が可能であり、評価規則の記述がより少なくてすむ、推
敲方法およびその装置を提供することを目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記発明を達成するため
に、本発明は、与えられた文に対して構文解析を行なう
構文解析ステップと、前記構文解析ステップで得られた
結果に基づいて評価指標を求める評価指標獲得ステップ
と、前記評価指標獲得ステップで得られた評価指標に対
してファジィ推論を行なうファジィ推論ステップと、前
記ファジィ推論ステップで得られた結果を表示する表示
ステップとを備えたことを特徴とする。

【００１０】

【作用】本発明は上記した構成により、構文解析ステッ
プでは、与えられた文に対して構文解析が行なわれ、評
価指標獲得ステップでは、前記構文解析ステップで得ら
れた結果に基づいて評価指標が求められる、ファジィ推
論ステップでは、前記評価指標獲得ステップで得られた
評価指標に対してファジィ推論が行なわれる、表示ステ
ップでは、前記ファジィ推論ステップで得られた結果が
表示される。

【００１１】

【実施例】以下本発明の一実施例の推敲装置について、
図面を参照しながら説明する。図１は本発明の一実施例
における推敲装置の構成を示すものである。図１におい
て、１０１は構文解析部で、与えられた文に対して構文
解析を行い、例えば構文木を作製したり、文章中の漢字
の使用率を計算したりするものである。

【００１２】１０２は評価指標獲得部で、構文解析部１
０１で得られた解析結果から、推論で用いる評価指標を
求めるものである。詳しくは、予め定められたメンバシ
ップ関数に基づいて評価指標の各ファジィ集合と上記解
析結果との一致度を計算し、最も高い一致度が得られた
ファジィ集合を評価指標とする。本実施例では、解析結
果とファジィ集合の一致度として解析結果のファジィ集
合に対するグレード値を用いる。

【００１３】１０３はファジィ推論部で、評価指標獲得
部１０２で得られたファジィ集合に対してファジィ推論
を行なうものである。ファジィ推論で用いられる推論規
則は、それぞれファジィ集合である条件と結論から構成
される。１０４は表示部で、ファジィ推論部１０３で得
られた評価結果を表示するものである。

【００１４】前記のように構成された推敲装置の動作の
例として、図３に示すように１つの文からなる「旧方式
の難問であった雑音除去方法を可能な限りの方法を駆使
して解決した」について、文の長さと、文章の漢字の使
用比率と、文法上の係り受けの数とについて評価指標を
求め、文章の『分かり易さ』を評価する動作を以下に説
明する。上記漢字の使用比率は、例えば（一文の漢字数
／一文の文字数）×１００により計算するとする。

【００１５】又、以下の説明で用いる、２つのメンバー
シップ関数f(x),g(x)に関する演算ｍａｘ(f(x),g(x))
、ｍｉｎ(f(x),g(x)) は次のように定義する。 max(f(x),g(x)) f(x)> ＝g(x)のとき＝f(x) f(x) < g(x) のとき＝g(x) min(f(x),g(x)) f(x) < g(x) のとき＝f(x) f(x)> ＝g(x)のとき＝g(x) 先ず、構文解析部１０１は、与えられた図３の文章を解
析し、図４に示す構文木を作成するとともに、文章中に
含まれるかなと漢字の比率を上記の方法で計算する。解
析の結果として、一文の文字数：４０文字、漢字使用比
率：５７％、構文木の深さ：４段、を得る。

【００１６】評価指標獲得部１０２は、図２（ａ）、
（ｂ）、（ｃ）にしめすメンバーシップ関数に基づい
て、構文解析部１０１で得られた値（一文の文字数：４
０文字、漢字使用比率：５７％、構文木の深さ：４段）
に対する評価指標を求める。ここで、図２（ａ）は、文
の長さの指標を得るためのメンバーシップ関数である。
横軸は一文の文字数、縦軸は文の長さ表す各ファジィ集
合のグレードを表している。図２（ｂ）は、漢字の多さ
の指標を得るためのメンバーシップ関数である。横軸は
漢字使用比率、縦軸は漢字の多さを表すファジィ集合の
グレードを表している。図２（ｃ）は、係り受けの深さ
の指標を得るためのメンバーシップ関数である。横軸は
構文木の深さ、縦軸は係り受けの深さを表すファジィ集
合のグレードを示している。

【００１７】即ち、各解析結果と各ファジィ集合との一
致度（グレード値）を計算し、もっとも高い一致度が得
られたファジィ集合を評価指標として採用する。より具
体的には、先ず文の長さに関する各ファジィ集合との一
致度を計算する。図３の例文の文字数は４０文字であ
り、ファジィ集合『中位』との一致度が１で最も高いの
で、このファジィ集合を評価指標とする。

【００１８】同様に、文の漢字使用比率は５７％であ
り、もっとも高い一致度０．８が得られるファジィ集合
『やや多い』を評価指標とする。また、構文木の深さは
４段であり、最も高い一致度で、一致度が１となるファ
ジィ集合『やや深い』を係りの深さに関する評価指標と
する。ファジィ推論部１０３は、上記のように評価指標
獲得部１０２で作成された評価指標に対し、以下に示す
「もし（条件）ならば（結論）」の形式の推論規則を適
用して、文章の評価を行なう。もし（文の長さ：ｆ１かつ漢字の多さ：ｆ２）なら
ば（分かり安さ：ｆ４）もし（文の長さ：ｆ１かつ漢字の多さ：ｆ３）なら
ば（分かり安さ：ｆ４）ここで、ｆ１，ｆ２，ｆ３は以下に示すファジィ集合の
要素である。ｆ１∈｛とても長い、長い、中位、短い、とても短い｝ｆ２∈｛とても多い、多い、中位、少ない、とても少な
い｝ｆ３∈｛深い、やや深い、中位、浅い｝ｆ４∈｛とても分かりにくい、分かりにくい、やや分か
りにくい、分かり易い、とても分かり易い｝より具体的には、例えば、文の長さと漢字の多さから、
分かり易さを推論する規則は下記表１により示される。

【００１９】

【表１】

【００２０】表の縦の項目と横の項目は推論規則中の条
件に対応し、縦の項目は漢字の多さ、横の項目は文の長
さを表している。また、表の要素は推論規則中の結論に
対応し、文の長さと漢字の多さから決定される分かり易
さを表している。また、文の長さと係りの深さから分か
り易さを推論する規則は下記表２により示される。

【００２１】

【表２】

【００２２】表の縦の項目は係りの深さ、横の項目は文
の長さ表している。表の要素は文の長さと係りの深さと
から決定される分かり易さを表している。すなわち、評
価指標獲得部１０２で作成された、文の長さ：『中
位』、漢字の多さ：『やや多い』、に一致する規則を表
１、から探し、推論規則、もし「文の長さ：『中位』
かつ漢字の多さ：『やや多い』」ならば「分かり易
さ：『分かり易い』」を得る。

【００２３】また同様に、文の長さ：『中位』、係りの
深さ：『やや深い』、に一致する規則を表２から探し、
推論規則、もし「文の長さ：『中位』かつ係りの深
さ：『やや深い』」ならば「分かり易さ：『やや分かり
にくい』」を得る。次に、前者の推論規則中の条件全体
の一致度を計算する。推論規則中の条件、文の長さ『中
位』、漢字の多さ『やや多い』の一致度は上記のように
メンバーシップ関数を用いて計算され、それぞれ、１．
０，０．８となっている。前記の演算ｍｉｎを用いるこ
とにより、ｍｉｎ（１．０，０．８）＝０．８とな
り、前記の推論規則の条件全体の一致度は０．８とな
る。

【００２４】同様に、後者の推論規則中の条件全体の一
致度を計算する。各推論規則中の条件の一致度は、それ
ぞれ、１．０，１．０なので、推論規則中の条件全体の
一致度は、ｍｉｎ（１．０，１．０）＝１．０とな
る。各々の推論規則中の結論、分かり易さ：『やや分か
りにくい』推論規則中の条件全体の一致度：１．０、
および分かり易さ：『分かり易い』推論規則中の条件
全体の一致度：０．８に対して、推論規則中の条件全体
の一致度を用いて修正する。修正は一致度とメンバーシ
ップ関数に対しｍｉｎの演算を用いて行なう（図２
（ｄ）を用いる）。修正された各推論規則中の結論に対
して演算ｍａｘを用いて合成し、ファジイ集合の重心を
結論として得る。この結果、分かり易さ：『やや分かり
にくい』を得る。

【００２５】表示部１０４は、ファジイ推論部１０３で
得られた、評価指標及び評価結果すなわち、文の長さ：
『中位』、漢字の多さ：『やや多い』、係りの深さ：
『やや深い』、なので分かり易さ：『やや分かりにく
い』と表示する。また、複数の文を含む文章全体をまと
めて評価対象とする場合でも、同様の動作により各評価
指標および評価結果が得られ表示される。

【００２６】以上のように本発明は評価指標獲得部１０
２とファジイ推論部１０３を設けることにより、規則の
記述がより少ない記述で済み、もし「文の長さ：『中
位』かつ漢字の多さ：『やや多い』」ならば「分かり易
さ：『分かり易い』」といった定性的表現を用いて分か
りやすい記述が可能になる。また、どのような文章であ
っても最も一致度の高い推論規則を選択し、一致度に応
じて推論規則中の結論を修正するため、完全に一致する
規則がなくとも、類推により評価結果を得ることが可能
である。

【００２７】なお、上記の例において推論に使用した項
目は、文の長さ、漢字の多さ、係り受けの深さの３つで
あったが、文法上の曖昧さ、係り受けの曖昧さ、使用単
語の難易度、等より多くの情報を用いて推論すること
で、より詳細な評価が可能となる。

【００２８】

【発明の効果】以上のように本発明は評価指標獲得ステ
ップとファジィ推論ステップとを有することにより、評
価規則の記述が、より少ない記述量で済み、かつ、定性
的に記述することが可能となり規則の作成や修正が容易
に行なうことができる。これによって、人間が行なう評
価に近付けることが容易に行なうことができる。また、
どのような文章であっても最も一致度の高い推論規則を
選択し、一致度に応じて推論規則中の結論部を修正する
ことができるため、完全に一致する規則がなくとも、類
推により評価結果を得ることが可能である。更に、文章
の評価基準はファジィ推論部のみで持つため、評価基準
に関して他の部分からの独立性が高く評価基準の管理が
容易であり、その実用的効果は大きい。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の推敲装置の構成を示す構成
図である。

【図２】メンバーシップ関数の例を示す図である。

【図３】評価対象の文の例を示す図である。

【図４】構文解析部で得られた構文解析木を示す図であ
る。

【図５】従来の推敲装置の構成を示す構成図である。

【符号の説明】

１０１構文解析部１０２評価指標獲得部１０３ファジィ推論部１０４表示部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】与えられた文に対して構文解析を行なう
構文解析ステップと、前記構文解析ステップで得られた
結果に基づいて評価指標を求める評価指標獲得ステップ
と、前記評価指標獲得ステップで得られた評価指標に対
してファジィ推論を行なうファジィ推論ステップと、前
記ファジィ推論ステップで得られた結果を表示する表示
ステップとを備えたことを特徴とする推敲方法。
【請求項２】前記構文解析ステップは、複数種類の解
析結果を得るステップであり、前記評価指標獲得ステッ
プはそれぞれの解析結果に対応する所定のメンバーシッ
プ関数を用いて評価指標を求めるステップであり、前記
ファジイ推論ステップは複数の評価指標の組み合わせに
基づき、所定の推論規則を用いて複数の結論を求めると
ともに、得られた複数の結論の合成を行うステップであ
ることを特徴とする請求項１記載の推敲方法。
【請求項３】与えられた文に対して構文解析を行なう
構文解析部と、前記構文解析部で得られた結果に基づい
て評価指標を求める評価指標獲得部と、前記評価指標獲
得部で得られた評価指標に対してファジィ推論を行なう
ファジィ推論部と、前記ファジィ推論部で得られた結果
を表示する表示部とを備えたことを特徴とする推敲装
置。
【請求項４】前記構文解析部が複数種類の解析結果を
得る手段であり、前記評価指標獲得部がそれぞれの解析
結果に対応する所定のメンバーシップ関数を用いて評価
指標を求める手段であり、前記ファジイ推論部は複数の
評価指標の組み合わせに基づき、所定の推論規則を用い
て複数の結論を求めるとともに、得られた複数の結論の
合成を行う手段であることを特徴とする請求項３記載の
推敲装置。