JPH06195383A - 知識ベース構築方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 自然言語による知識記述が入力されたとき、
自然言語解析を行い、対象領域意味モデルを参照するこ
とによって自動的に対象領域知識ベースを構築する知識
ベース構築方式を提供する。 【構成】 自然言語解析手段３は解析辞書２を参照して
自然言語による知識記述１に対して解析をおこない解析
結果を出力する。構文情報決定手段６は対象領域意味モ
デル４と深層格決定ルール５を参照して構文情報を決定
し、辞書登録手段７は構文情報を解析辞書２に登録す
る。構文情報追加手段８は解析結果に構文情報を追加し
中間結果を出力する。構造変換手段９は、対象領域意味
モデル４を参照して、中間結果を対象領域知識ベース１
０の知識記述形式に従って構造変換し、対象領域知識ベ
ース１０に格納する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、自然言語によってデー
タベース検索システムなどの計算機アプリケーションを
利用するシステムにおいて対象領域の知識ベースを構築
する知識ベース構築方式に関する。

【０００２】

【従来の技術】自然言語によってデータベース検索シス
テムなどの計算機アプリケーションを利用するシステム
には、対象領域意味モデルと自然言語を対応付けた対象
領域知識ベースが必要である。

【０００３】例えば、企業の設立状況に関するデータベ
ースにおいて、「電気業界に属する企業は？」という問
い合わせに回答するためには、動詞「属する」や、助詞
句「電気業界に」などの自然言語が対象領域意味モデル
のどの構成要素と対応しているかを定義することが必要
である。

【０００４】従来の自然言語によって計算機アプリケー
ションを利用するシステムにおいては、対象領域知識ベ
ースの知識記述形式や、自然言語処理に関する専門知識
をもつ利用者が、対象領域意味モデルでの構成要素と自
然言語を対応付けることによって対象領域知識ベースを
構築していた。

【０００５】しかし上記の方法では、対象領域知識ベー
スにおける知識記述形式に関する知識工学や自然言語処
理の専門知識がない利用者には知識ベースを構築できな
いという問題点がある。

【０００６】この問題点を解決するために、自然言語で
表現された知識を受けつけることにより、専門知識がな
い利用者でも対象領域知識ベースを構築できるようにし
た特許出願がある。

【０００７】例えば、特開平１−１８００４６号公報
「知識ベースシステムおよび自然言語理解方式」に記載
の発明では、自然言語解析に用いる解析辞書を、対象領
域知識ベースに組み込んでおり、この知識ベースを参照
して入力された自然言語による知識を解析し、さらに知
識ベースの知識記述形式に変換して登録する方法をとっ
ている。

【０００８】また、特開平２−１１２０２７号公報「自
然言語型知識の入力方式」に記載の発明では、解析辞書
と対象領域知識ベースは別々にもち、解析辞書を用いて
自然言語で入力された知識を解析し、構造変換を行って
対象領域知識ベースに格納するという方法をとってい
る。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
「知識ベースシステムおよび自然言語理解方式」では、
知識ベースと解析辞書を一緒にしているため、対象領域
別に解析辞書も作成しなおさなければならない。

【００１０】また、「自然言語型知識の入力方式」にお
いては、対象領域に依存した語を解析辞書に登録する手
段がない。そのため、対象領域に依存した語が解析辞書
になければ、その語を含んだ表現が入力されるたびに、
その語に関する構文情報や意味情報を他から取り込む
か、あるいは推論によって獲得する必要があり、効率の
面で問題がある。

【００１１】このように従来の自然言語によって計算機
アプリケーションを利用するシステムにおいては知識ベ
ースの構築に関して解決すべき課題があった。

【００１２】本発明の目的は、上述の問題点を解決し、
自然言語による知識記述が入力されたとき、自然言語解
析を行い、対象領域意味モデルを参照することにより、
対象領域毎に解析辞書を構築する必要がなく、更に、効
率良く自動的に対象領域知識ベースを構築する知識ベー
ス構築方式を提供することである。

【００１３】

【課題を解決するための手段】本発明の知識ベース構築
方式は、自然言語の解析に用いる解析辞書と、対象領域
の語に関する対象領域意味モデルと、深層格を決定する
ための深層格決定ルールと、利用者が入力した自然言語
による知識記述を受け取り、前記解析辞書を参照して自
然言語解析を行い解析結果を出力する自然言語解析手段
と、前記解析結果を受け取り、対象領域意味モデルと深
層格決定ルールを参照して構文情報を決定する構文情報
決定手段と、前記構文情報を前記解析辞書に登録する辞
書登録手段と、前記構文情報を解析結果に追加して中間
結果を出力する構文情報追加手段と、前記対象領域意味
モデルを参照して前記解析結果を対象領域知識ベースの
知識記述形式に変換する構造変換手段とを備えている。

【００１４】

【実施例】次に本発明について図面を参照して説明す
る。

【００１５】図１は本発明の一実施例の構成を示すブロ
ック図である。図２は解析辞書の一例を示す説明図であ
る。図３は解析結果の一例を示す説明図である。図４は
対象領域意味モデルの一例を示す説明図である。図５は
深層格決定ルールの一例を示す説明図である。

【００１６】図１において自然言語による知識記述１
は、利用者が対象領域に特有の表現や概念を日本語など
の自然言語で表したものである。

【００１７】解析辞書２は、自然言語の解析に用いら
れ、自然言語の表層、品詞、構文情報から構成されてい
る。ここで構文情報とは主に、動詞の深層格や深層格に
あたる名詞の意味カテゴリーなどの格フレームに関する
情報を示す。

【００１８】自然言語解析手段３は、解析辞書２を参照
して、自然言語による知識記述１を解析し、解析結果を
出力する。この自然言語解析手段３は、例えば「自然言
語処理の基礎技術」（野村浩郷著、電子情報通信学会発
行、１９８８年）の第１章、第２章に記載されているよ
うな解析方式を用いて、形態素解析と構文解析を行う。

【００１９】対象領域意味モデル４は対象領域意味モデ
ルを構成する対象領域語と、それに対応する自然言語表
記と意味カテゴリーを記述したものである。

【００２０】深層格決定ルール５は格助詞から深層格を
決定するための決定条件を記述したルールである。

【００２１】構文情報決定手段６は、対象領域意味モデ
ル４と深層格決定ルール５を参照して、解析辞書２の格
フレームなどの構文情報を決定する。まず、構文情報決
定手段６は対象領域意味モデル４を参照しながら自然言
語解析手段３からの解析結果に含まれる名詞の意味カテ
ゴリーを獲得する。さらにそれらの名詞に連結している
格助詞について、深層格決定ルール５の決定条件がみた
されるかどうかを検証して、深層格を決定する。

【００２２】辞書登録手段７は構文情報決定手段６が決
定した構文情報を解析辞書２に登録する。

【００２３】構文情報追加手段８は、構文情報決定手段
６によって決定された構文情報を自然言語解析手段３が
出力した解析結果に追加して、中間結果を出力する。

【００２４】構造変換手段９は、中間結果を構造変換
し、対象領域知識ベース１０に格納する。

【００２５】対象領域知識ベース１０は、対象領域意味
モデルと自然言語とを対応付けている。

【００２６】まず、構造変換手段９は対象領域意味モデ
ル４を参照して、中間結果の中で対象領域語に置き換え
ることが可能な語を探して、対象領域語に置き換える。
さらに対象領域知識ベース１０の知識記述形式にしたが
って中間結果の構造変換を行い、その結果を対象領域知
識ベース１０に格納する。

【００２７】ここで一例を挙げて説明する。説明上、自
然言語でデータベース検索システムを利用する場合を考
え、対象領域は「会社の設立状況に関するデータベー
ス」だとする。

【００２８】最初に、自然言語による知識記述１に「会
社名が業界に属する」が入力されたとする。自然言語解
析手段３は自然言語による知識記述１に対して自然言語
解析を行う。まず、自然言語解析手段３は図２（Ａ）の
解析辞書２を参照して形態素解析を行う。

【００２９】このとき、動詞「属する」は対象領域に依
存した概念の動詞であり、解析辞書２において深層格や
深層格にあたる名詞の意味カテゴリーなどの構文情報が
記載されていないものとする。自然言語解析手段３は、
自然言語による知識記述１を 会社名 ／ が ／ 業界 ／ に ／ 属する （名詞） （格助詞） （名詞） （格助詞） （動詞） のように形態素解析する。さらに、動詞「属する」に対
して、格助詞「が」で名詞「会社名」が、格助詞「に」
で名詞「業界」がかかっているものとして、図３（１）
の解析結果を出力する。

【００３０】次に、構文情報決定手段６は図３（１）の
解析結果を受け取り、深層格決定ルール５と対象領域意
味モデル４を参照して、動詞「属する」の構文情報、す
なわち深層格と深層格にあたる名詞の意味カテゴリーを
決定する。まず、構文情報決定手段６は格助詞「が」に
接続している名詞「会社名」と、格助詞「に」に接続し
ている名詞「業界」について図４の対象領域意味モデル
４を参照し、「会社名」の意味カテゴリー「抽象、組
織、場所、属性」と、「業界」の意味カテゴリー「物、
抽象、属性」を得る。さらに、構文情報決定手段６は、
格助詞「が」と「に」について図４の深層格決定ルール
５を参照して、それぞれの深層格を決定する。「が」に
ついては、解析結果は「格助詞［を］がない」という決
定条件を満たすので、対象格（ｏｂｊ）であることがわ
かる。また、格助詞「に」について深層格決定ルール５
を調べるとその意味カテゴリーで深層格がかわることが
わかる。「に」に接続している「業界」の意味カテゴリ
ーは「物、抽象、属性」であるので、「に」の深層格は
着点格（ｔａｒ）となる。

【００３１】次に辞書登録手段７は構文情報決定手段６
が決定した深層格や意味カテゴリーなどの構文情報を解
析辞書２に登録する。図２（Ｂ）は辞書登録手段７によ
って構文情報が登録された解析辞書２である。

【００３２】構文情報追加手段８は構文情報決定手段６
が決定した構文情報を、図３（１）の解析結果に追加
し、中間結果を出力する。この場合、図３（１）中の格
助詞「が」を対象格「ｏｂｊ」、格助詞「に」を着点格
「ｔａｒ」という深層格を示す記号に置き換えることに
よって、構文情報を追加する。図３（２）は構文情辞書
追加手段が出力した中間結果の一例を示す説明図であ
る。

【００３３】最後に構造変換手段９は図３（２）の中間
結果を受け取り、構造変換を行う。まず、構造変換手段
９は図４の対象領域意味モデル４を参照して、名詞「会
社名」と名詞「業界」を対象領域語「ｋｎａｍｅ」と
「ｃａｔｅｇｏｒｙ」に置き換える。次に構造変換手段
９は対象領域知識ベース１０の知識記述形式に従って構
造変換を行う。ここで対象領域知識ベース１０では、図
３（３）のようにノードとリンクからなるネットワーク
構造で知識を格納しているものとする。そこで構造変換
手段９は、図３（２）の中間結果を図３（３）のネット
ワーク構造に変換し、対象領域知識ベース１０に格納す
る。

【００３４】以上、本発明を日本語で知識記述１が入力
された場合について説明したが、原理的には他の言語に
対しても応用することができる。また、対象領域知識ベ
ース１０の知識記述形式に関してはネットワーク構造だ
けでなく、フレーム表現などの他の構造に拡張すること
が可能である。

【００３５】

【発明の効果】以上に説明したように、本発明によれ
ば、利用者は自然言語による知識記述を入力するだけ
で、自然言語処理や知識工学などの専門知識がなくても
対象領域知識ベースを構築することが可能である。

【００３６】また、本発明によれば対象領域知識ベース
と解析辞書を別に設置しているため、対象領域毎に解析
辞書を構築する必要がなく、異なる対象領域に対して柔
軟に対応することができる。

【００３７】さらに本発明は、対象領域に依存した語の
構文情報が解析辞書において不足していれば、最初にそ
の語を含んだ表現が入力された時点で自動的に構文情報
を獲得し、解析辞書に登録する手段を備えている。その
ため、二度目にそのような表現が入力されても同じ構文
情報を登録する必要はなく、効率がよい。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の構成を示すブロック図であ
る。

【図２】自然言語の解析辞書の一例を示す説明図であ
る。

【図３】解析結果の一例を示す説明図である。

【図４】対象領域意味モデルの一例を示す説明図であ
る。

【図５】深層格決定ルールの一例を示す説明図である。

【符号の説明】

１ 自然言語による知識記述 ２ 解析辞書 ３ 自然言語解析手段 ４ 対象領域意味モデル ５ 深層格決定ルール ６ 構文情報決定手段 ７ 辞書登録手段 ８ 構文情報追加手段 ９ 構造変換手段 １０ 対象領域知識ベース

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 自然言語の解析に用いる解析辞書と、対
   象領域の語に関する対象領域意味モデルと、深層格を決
   定するための深層格決定ルールと、利用者が入力した自
   然言語による知識記述を受け取り、前記解析辞書を参照
   して自然言語解析を行い解析結果を出力する自然言語解
   析手段と、前記解析結果を受け取り、対象領域意味モデ
   ルと深層格決定ルールを参照して構文情報を決定する構
   文情報決定手段と、前記構文情報を前記解析辞書に登録
   する辞書登録手段と、前記構文情報を解析結果に追加し
   て中間結果を出力する構文情報追加手段と、前記対象領
   域意味モデルを参照して前記解析結果を対象領域知識ベ
   ースの知識記述形式に変換する構造変換手段とを備える
   ことを特徴とする知識ベース構築方式。