JPH0635958A - 語句検索方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 予め挿入条件を記述することなく，複数の単
語が離散し且つ語順が変った検索語句を検索する。単語
のもつ属性によって検索する。 【構成】 検索語句の中心語を選択してテキストを検索
し、中心語が含まれている場合に句構造を比較し、句構
造が一致する場合に単語の包含関係を判定する、という
３段階で検索語句を検索する。また、検索語句中に属性
識別子が含まれているか判定し、含まれていた場合に
は、その属性識別子が示す‘属性’を持つ記述単位がテ
キスト中に含まれているか否かにより、検索語句を検索
する。 【効果】 ユーザの負担が軽くなる。検索効率が向上す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、語句検索方法に関し、
さらに詳しくは、自然言語処理において、検索すべき検
索語句がテキストに含まれているか否か判定する語句検
索方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】翻訳システムや，推敲システムでは、自
然言語で記述されたテキストの中に、予め定めた検索語
句が存在するか否かを判定する処理が必要となる。例え
ば、翻訳システムでは、定型文や熟語がテキスト中に存
在するか否かを調べる必要がある。また、推敲システム
では、誤用された語句がテキスト中に存在するか否かを
調べる必要がある。

【０００３】ところで、検索語句が１語の場合や，検索
語句が２語以上でも検索語句を構成する単語が連続する
ならば、その検索は容易である。しかし、検索語句が２
語以上で且つ検索語句を構成する単語が離散的に存在す
るような検索語句（以下、複数単語離散型検索語句とい
う）は、検索が困難である。なぜなら、検索語句を構成
する単語の間に挿入された語句（以下、挿入語句とい
う）によって、テキスト中に検索語句が存在すると判定
する場合と，存在しないと判定する場合とが分れるから
である。

【０００４】複数単語離散型検索語句を検索するための
従来技術としては、例えば特開昭６３−１６８７７５号
公報に開示の技術がある。この特開昭６１−１６８７７
５号公報に開示の技術では、挿入語句が満たす文法的・
意味的条件（以下、挿入条件という）を予め記述してお
き、挿入語句がこの条件を満たせばテキスト中に検索語
句が存在すると判定し、この条件を満たさなければテキ
スト中に検索語句が存在しないと判定する。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記従来技術
では、複雑な挿入条件をユーザが記述しなければなら
ず、ユーザの負担が大きい問題点がある。また、上記従
来技術は、埋込文のようにテキスト中の単語の順序が検
索語句の単語の順序と必ずしも一致しない場合への対処
が考慮されていない問題点がある。さらに、上記従来技
術では、複数の単語が共有する‘属性’（品詞や，意味
素など）を、検索語句に代えて用いることができなかっ
たので、検索語句の記述が煩雑となる問題点がある。

【０００６】そこで、本発明の第１の目的は、予め挿入
条件を記述することなく複数単語離散型検索語句を検索
することができる語句検索方法を提供することにある。
また、本発明の第２の目的は、テキスト中の単語の順序
が検索語句の単語の順序と一致しない場合についても、
検索語句を正しく検索することができる語句検索方法を
提供することにある。さらに、本発明の第３の目的は、
検索語句として、単語だけでなく、単語のもつ属性（例
えば品詞や意味素）など指定することによっても、検索
語句を検索することができる語句検索方法を提供するこ
とにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】第１の観点では、本発明
は、自然言語で記述されたテキストと，自然言語で記述
された検索語句とを読み込み、前記検索語句を記述単位
（語，句，節など）に分割し、その分割した記述単位の
中から構文解析により前記検索語句の中心語を決定し、
前記中心語が前記テキスト中に含まれるか否か判定する
ことを特徴とする語句検索方法を提供する。

【０００８】第２の観点では、本発明は、上記構成の語
句検索方法において、中心語がテキスト中に含まれてい
た場合、テキストの構文解析結果および検索語句の構文
解析結果を用いて、検索語句の文の構造（句構造など）
とテキストの文の構造（句構造など）とを比較し、前記
検索語句と前記テキストの文の構造とが一致するか否か
判定することを特徴とする語句検索方法を提供する。

【０００９】第３の観点では、本発明は、上記構成の語
句検索方法において、検索語句と，テキストの文の構造
が一致した場合、前記テキストの文の構造の中に検索語
句を構成する全ての記述単位（語，句，節）が含まれて
いるか否か判定することを特徴とする語句検索方法を提
供する。

【００１０】第４の観点では、本発明は、予め複数の記
述単位（語，句，節など）が共有する‘属性’（国名，
四季等の意味素，品詞など）と，その‘属性’を示す属
性識別子とを対応付けてテーブルに格納しておき、検索
語句中に前記属性識別子が含まれているか判定し、含ま
れていた場合には、前記テーブルを用いて前記属性識別
子が示す‘属性’を持つ記述単位（語，句，節など）が
テキスト中に含まれているか否か判定することを特徴と
する語句検索方法を提供する。

【００１１】

【作用】第１の観点による本発明の語句検索方法では、
検索語句の構文解析を行ない、検索語句の中から中心語
を決定し、中心語をテキストから検索する。そして、こ
の中心語があることを、テキスト中に検索語句があるた
めの条件として利用する。そこで、予め挿入条件を記述
する必要がなく、ユーザの負担を軽減することが出来
る。

【００１２】第２の観点による語句検索方法では、テキ
スト中に検索語句の中心語がある場合のみについて、検
索語句とテキストの文の構造を比較して、その構造が一
致することを、テキスト中に検索語句があるための条件
として利用する。そこで、テキスト中の語句の順序が検
索語句の順序と一致しない場合についても、テキスト中
に検索語句があるか否か正しく判定することが出来る。

【００１３】第３の観点による語句検索方法では、テキ
スト中に検索語句の中心語があり且つ検索語句とテキス
トの文の構造が一致する場合のみについて、テキストの
文の構造の中に検索語句を構成する全ての記述単位が含
まれているか否か判定して、全ての記述単位が含まれて
いることを、テキスト中に検索語句があるための条件と
して利用する。そこで、単語が離散した検索語句に対し
ても、予め挿入語句の条件を記述しておく必要がないの
で、ユーザの負担が軽くなる。

【００１４】第４の観点による語句検索方法では、予め
複数の記述単位（語，句，節など）に共通する‘属性’
を利用して、テキストを検索する。そこで、定型文や熟
語などの検索を平易に行うことが出来る。

【００１５】

【実施例】以下、本発明を図に示す実施例によりさらに
詳しく説明する。なお、これにより本発明が限定される
ものではない。 −第１実施例− 図１は、本発明の第１実施例による語句検索方法を実現
する語句検索装置１の全体構成図である。この語句検索
装置１は、英語のテキスト中に英語の検索語句があるか
否か判定する。ＣＰＵ２１０には、入力装置２００と，
記憶装置３００と，表示装置４００とが接続されてい
る。記憶装置３００は、テキストテーブル２２０と，検
索語句テーブル２３０と，構文解析結果テーブル２４０
と，語句解析結果テーブル２５０と，構文解析辞書２６
０と，構文解析プログラム２７０と，語句検索プログラ
ム２８０とを備えている。

【００１６】図２は、語句検索装置１の動作を示すフロ
ー図である。まず、ＣＰＵ２１０は入力装置２００を起
動し、テキストと検索語句を入力装置２００から読み込
む（ステップ１０）。そして、テキストを１文ごとにテ
キストテーブル２２０に格納する。また、検索語句を検
索語句テーブル２３０に格納する。

【００１７】図３は、テキストテーブル２２０の例示図
である。このテキストテーブル２２０Ａは、単語位置欄
２２０ａと単語欄２２０ｂとからなる。単語位置欄２２
０ａは、テキストを構成する単語の位置を、テキストの
先頭からの順番により示す。単語欄２２０ｂは、単語位
置欄２２０ａの位置に対応する単語を示す。

【００１８】図４は、検索語句テーブル２３０の例示図
である。この検索語句テーブル２３０Ａは、単語位置欄
２３０ａと単語欄２３０ｂとからなる。単語位置欄２３
０ａは、検索語句を構成する単語の位置を、検索語句の
先頭からの順番により示す。単語欄２３０ｂは、単語位
置欄２３０ａの位置に対応する単語を示す。

【００１９】図２に戻り、ＣＰＵ２１０は、構文解析プ
ログラム２７０を起動し、構文解析辞書２６０を用いて
テキストと検索語句の構文解析を行う（ステップ２
０）。そして、テキストの構文解析結果を構文解析結果
テーブル２４０に格納する。また、検索語句の構文解析
結果を語句解析結果テーブル２５０に格納する。なお、
構文解析は、形態素解析および多品詞解消を含む。形態
素解析とは、単語単位に分割すると共に単語ごとの品詞
候補を決定する処理をいう。また、多品詞解消とは、品
詞候補の中からその単語の品詞を同定する処理をいう。
このような構文解析の技術は、例えば特開昭５８−０４
０６８４号公報に記載されている。

【００２０】図５は、構文解析結果テーブル２４０の例
示図である。この構文解析結果テーブル２４０Ａは、単
語位置欄２４０ａと，品詞コード欄２４０ｂと，原形欄
２４０ｃと，句構造欄２４０ｄと，句要素欄２４０ｅと
からなる。単語位置欄２４０ａは、テキストテーブル２
３０Ａの単語位置欄２３０ａに対応する。従って、単語
位置欄２４０ａと単語位置欄２３０ａの同一数値は、同
一単語を表す。品詞コード欄２４０ｂは、単語位置欄２
４０ａの位置の単語の品詞を示す。例えば、「Ｓ」は代
名詞の主格，「ＶＤ」は動詞の過去形，「ＡＤＪ」は形
容詞の原形，「Ｎ」は名詞の単数形，「ＣＮＪ」は接続
詞を表す。原形欄２４０ｃは、活用変化している単語
（例えば、時制変化した動詞）の原形を示す。

【００２１】句構造欄２４０ｄは、句コード欄（左半
分）と結合動詞欄（右半分）に分割されている。句コー
ド欄（左半分）は、句の種類を示す記号を格納する。例
えば、〈Ｓ〉は主語句，〈Ｖ〉は動詞句，〈Ｏ〉は目的
語句，〈Ｃ〉は補語句を表す。句が複数単語から構成さ
れる場合には、すべての単語の句コード欄に句の種類を
示す記号を格納してもよいが、句を構成する主要語のみ
に句の種類を示す記号を格納してもよい。例えば〈形容
詞＋名詞〉が目的語句の場合は、名詞のコード欄のみに
〈Ｏ〉を格納すればよい。結合動詞欄（右半分）には、
ある句が動詞と結合する場合にその動詞の出現順の番号
を記入する。例えば、〈１〉は、テキスト中の動詞で１
番目に出現するものを示す。

【００２２】句要素欄２４０ｅは、その単語が属する句
のテキストの先頭からの出現順の番号を示す。

【００２３】図６は、語句解析結果テーブル２５０の例
示図である。この語句解析結果テーブル２５０Ａは、構
文解析結果テーブル２４０Ａと同様に単語位置欄２５０
ａ〜句要素欄２５０ｅを備えると共に、それに加えて、
中心語欄２５０ｆを備えている。なお、この時点では、
中心語欄２５０ｆは空欄である。中心語については後述
する。図２に戻り、ＣＰＵ２１０は、検索語句を構成す
る単語の中から中心語を選択し（ステップ３０）、語句
解析結果テーブル２５０の中心語欄２５０ｆにマーカ
「＊」を記入する。ここで、中心語は、 検索語句が１単語からなる場合は、その単語 上記以外で、動詞句を含む場合はその動詞句中の動
詞（活用変化を含む） 上記，以外で、名詞句や前置詞句など名詞がある
句を含む場合は、その句の最後の名詞 上記〜以外の場合は、検索語句を構成する単語の
中で、出現頻度の最も少ないと思われる単語（例えば最
も文字数の多い単語） を選択する。

【００２４】次に、ＣＰＵ２１０は、検索語句の構文解
析結果と中心語とを表示装置４００に表示し、ユーザか
らの修正を受け付ける。そして、語句解析結果テーブル
２５０Ａを修正する（ステップ４０）。

【００２５】次に、ＣＰＵ２１０は、中心語を検索キー
としてテキストテーブル２２０Ａを検索する（ステップ
５０）。中心語があればステップ７０に進み、中心語が
なければステップ６５に進む（ステップ６０）。ステッ
プ６５に進むと、ＣＰＵ２１０は、語句解析結果テーブ
ル２５０Ａの中心語の原形を検索キーとして、構文解析
結果テーブル２４０Ａの原形欄２４０ｃを検索する。中
心語の原形があればステップ７０に進む。中心語の原形
がなければステップ１３０に進む（ステップ６６）。こ
のように、単語の活用変化にも対処可能である。

【００２６】ステップ７０に進むと、ＣＰＵ２１０は、
語句解析結果テーブル２５０Ａの句構造欄２５０ｄと構
文解析結果テーブル２４０Ａの句構造欄２４０ｄとを用
いて、検索語句の句構造と，検索語句の中心語を含むテ
キストの句構造とを比較する（ステップ７０）。句構造
が一致したらステップ９０に進み、句構造が不一致なら
ステップ１３０に進む（ステップ８０）。

【００２７】ステップ９０に進むと、ＣＰＵ２１０は、
語句検索プログラム２８０を起動し、検索語句を構成す
る全ての単語が、上記ステップ７０の比較に用いたテキ
ストの句に存在するか否か判定する。検索語句を構成す
る全ての単語がテキストの句に存在すればステップ１１
０に進む。検索語句を構成する単語のうちの１つでもテ
キストの句に存在しなければ、ステップ１３０に進む
（ステップ１００）。

【００２８】ステップ１１０に進むと、検索語句有りの
フラグを立てる。そして、検索語句がテキスト中にあっ
たことを表示装置４００に表示し、終了する（ステップ
１２０）。ステップ１３０に進むと、検索語句無しのフ
ラグを立てる。そして、検索語句がテキスト中になかっ
たことを表示装置４００に表示し、終了する（ステップ
１４０）。

【００２９】次に、上記図２のフロー図の動作を、具体
例１と，具体例２とを用いてさらに詳しく説明する。 具体例１．具体例１では、検索語句がテキスト中に存在
しない例として、 ［テキスト例１］ I drank cold water and she ate ho
t soup． ［検索語句例１］ drink soup を用いる。ステップ１０では、［テキスト例１］を図３
のようにテキストテーブル２２０Ａに格納する。また、
［検索語句例１］を図４のように検索語句テーブル２３
０Ａに格納する。

【００３０】ステップ２０では、［テキスト例１］の構
文解析結果を図５のように構文解析結果テーブル２４０
Ａに格納する。例えば、単語位置欄２４０ａには、［テ
キスト例１］の先頭の単語“Ｉ”に対応して、数値
「１」を記入し、最後の単語 “soup” に対応して、数
値「９」を記入する。また、品詞コード欄２４０ｂに
は、先頭の単語“Ｉ”に対応して「Ｓ」（代名詞の主
格）を記入し、最後の単語 “soup” に対応して「Ｎ」
（名詞の単数形）を記入する。また、原形欄２４０ｃに
は、単語“ate” に対応して原形「eat」を記入し、“d
rank”に対応して原形「drink」 を記入する。また、句
構造欄２４０ｄには、［テキスト例１］の最初の句
“Ｉ”に対応して、〈Ｓ｜１〉（主語句，１番目の動詞
と結合）を記入する。同様に、２番目の句“ate” に対
応して〈Ｖ｜１〉，３番目の句“cold water”の基本語
“water” に対応して〈Ｏ｜１〉を記入する。以下同様
に処理し、最後（７番目）の句“hot soup”の基本語
“soup”に対応して〈Ｏ｜２〉を記入する。さらに、句
要素欄２４０ｅには、先頭の単語“I” が１番目の句で
あるから「１」を記入する。以下同様に処理し、最後
（７番目）の句を構成する単語“hot”と“soup” とに
対応して「７」を記入する。また、ステップ２０では、
［検索語句例１］の構文解析結果を図６に示す語句解析
結果テーブル２５０Ａに格納する。例えば、句構造欄２
５０ｅには、単語“drink” に対応して〈Ｖ｜１〉を記
入し、単語“soup”に対応して〈Ｏ｜１〉を記入する。
中心語欄２５０ｆは、この時点では空欄にしておく。

【００３１】ステップ３０では、検索語句の中心語とし
て動詞“drink” を選択し、図６に示す語句解析結果テ
ーブル２５０Ａの中心語欄２５０ｆにマーカ〈＊〉を記
入する。ステップ４０では、［検索語句例１］の構文解
析結果と，中心語“drink” を表示し、ユーザからの修
正を受け付ける。ここでは、ユーザは修正を行わないも
のとする。

【００３２】ステップ５０では、中心語“drink” は、
テキストテーブル２２０Ａにないのでステップ６５に進
む。ステップ６５では、語句解析結果テーブル２５０Ａ
の原形欄２５０ｃにある中心語の原形“drink” を検索
キーとして、構文解析結果テーブル２４０Ａの原形欄２
４０ｃを検索する。この検索は成功するので、ステップ
７０に進む。

【００３３】ステップ７０では、語句解析結果テーブル
２５０Ａから求めた［検索語句例１］の句構造〈Ｖ〉＋
〈Ｏ〉と、構文解析結果テーブル２４０Ａから求めた中
心語〈drink〉 を含む［テキスト例１］の句構造とを比
較する。この場合、［テキスト例１］の句構造にも、
〈Ｖ〉＋〈Ｏ〉があるので、ステップ９０に進む。

【００３４】ステップ９０では、［検索語句例１］を構
成する全ての単語が、上記ステップ７０において比較し
たテキストの句構造に存在するか否か判定する。このた
め、まず、語句解析結果テーブル２５０Ａから、［検索
語句例１］の句構造〈Ｖ〉を構成する単語が“drink”
であり、句構造〈Ｏ〉を構成する単語が“soup”である
ことを導出する。次に、構文解析結果テーブル２４０Ａ
から、［テキスト例１］の句構造〈Ｖ〉を構成する単語
が“drank” であり、句構造〈Ｏ〉を構成する単語が
“cold”と“water” であることを導出する。次に、両
者を比較し、［検索語句例１］の句構造〈Ｏ〉を構成す
る単語“soup”が，［テキスト例１］の句構造〈Ｏ〉を
構成する単語“cold”と“water” のいずれにも含まれ
ないので、ステップ１３０に進む。

【００３５】ステップ１３０では、検索語句無しのフラ
グを立てる。ステップ１４０では、［検索語句例１］が
［テキスト例１］中になかったことを表示し、終了す
る。

【００３６】具体例２．具体例２では、検索語句がテキ
スト中に存在する例として、 ［テキスト例２］ This is a similar soup which I dr
ank yesterday． ［検索語句例２］ drink soup を用いる。なお、［検索語句例２］は上記［検索語句例
１］と同じである。ステップ１０では、［テキスト例
２］を図７のようにテキストテーブル２２０Ｂに格納す
る。また、［検索語句例２］を図４のように検索語句テ
ーブル２３０Ａに格納する。

【００３７】ステップ２０では、［テキスト例２］の構
文解析結果を図８のように構文解析結果テーブル２４０
Ｂに格納する。なお、図８の品詞コード欄２４０ｂにお
いて、「ＩＮＤ」は不定冠詞，「ＲＥＬ」は関係代名詞
の目的格，「ＡＤ」は副詞を表す。また、句構造欄２４
０ｄにおいて、〈ＲＥＬ〉は関係代名詞句を表す。単語
位置“５”の句構造欄２４０ｄが２段になっているの
は、この単語が２つの動詞と結び付いているからであ
る。また、ステップ２０では、［検索語句例２］の構文
解析結果を図６に示す語句解析結果テーブル２５０Ａに
格納する。

【００３８】ステップ３０では、検索語句の中心語とし
て動詞“drink” を選択し、図６に示す語句解析結果テ
ーブル２５０Ａの中心語欄２５０ｆにマーカ〈＊〉を記
入する。ステップ４０では、［検索語句例２］の構文解
析結果と，中心語“drink” を表示し、ユーザからの修
正を受け付ける。

【００３９】ステップ５０では、中心語“drink” は、
テキストテーブル２３０Ｂにないのでステップ６５に進
む。ステップ６５では、語句解析結果テーブル２５０Ａ
の原形欄２５０ｃにある中心語の原形“drink” を検索
キーとして、構文解析結果テーブル２４０Ｂの原形欄を
検索する。この検索は成功するので、ステップ７０に進
む。

【００４０】ステップ７０では、語句解析結果テーブル
２５０Ａから求めた［検索語句例２］の句構造〈Ｖ〉＋
〈Ｏ〉と、構文解析結果テーブル２４０Ｂから求めた中
心語〈drink〉 を含む［テキスト例２］の句構造とを比
較する。この場合、［テキスト例２］の句構造にも、
〈Ｖ〉＋〈Ｏ〉があるので、ステップ９０に進む。

【００４１】ステップ９０では、［検索語句例２］を構
成する全ての単語が、上記ステップ７０において比較し
たテキストの句構造に存在するか否か判定する。このた
め、まず、語句解析結果テーブル２５０Ａから、［検索
語句例２］の句構造〈Ｖ〉を構成する単語が“drink”
であり、句構造〈Ｏ〉を構成する単語が“soup”である
ことを導出する。次に、構文解析結果テーブル２４０Ｂ
から、［テキスト例２］の句構造〈Ｖ〉を構成する単語
が“drank”であり、句構造〈Ｏ〉を構成する単語が“a
similar soup”であることを導出する。次に、両者を
比較し、［検索語句例２］の単語が全て［テキスト例
２］の句構造に含まれているので、ステップ１１０に進
む。

【００４２】ステップ１１０では、検索語句有りのフラ
グを立てる。ステップ１２０では、［検索語句例２］が
［テキスト例２］中にあったことを表示し、終了する。

【００４３】以上の第１実施例から理解されるように、
本発明では、 検索語句の中心語を選択してテキストを検索し、 中心語が含まれている場合に句構造を比較し、 句構造が一致する場合に単語の包含関係を判定する という３段階で処理するので、検索語句を構成する単語
がテキスト中に離散的に存在する場合およびテキストに
おける単語の順序が検索語句の単語の順序と一致しない
場合にも、正しく検索することが出来る。さらに、本発
明では、活用変化した単語の原形を用いた検索をも行う
ので、検索語句やテキストの単語が活用変化しても、正
しく検索することが出来る。

【００４４】−第２実施例− 第２実施例は、複数の単語が共有する‘属性’（品詞コ
ードと意味素）をまとめて指定する汎用記号を、単語に
代えて検索語句に使用可能としたものである。前記意味
素としては、国名（Japan，America，Germany，…）
や，四季（spring,summer，autumn，winter）などがあ
る。図９は、本発明の第２実施例による語句検索方法を
実現する語句検索装置２の全体構成図である。ＣＰＵ２
１０には、入力装置２００と，記憶装置３５０と，表示
装置４００とが接続されている。記憶装置３５０は、テ
キストテーブル２２０と，検索語句テーブル２３０と，
構文解析結果テーブル２４０と，語句解析結果テーブル
２５０と，構文解析辞書２６０と，構文解析プログラム
２７０と，語句検索プログラム２８０と，汎用記号テー
ブル２９０を備えている。

【００４５】図１０は、汎用記号テーブル２９０の例示
図である。汎用記号テーブル２９０は、汎用記号欄２９
０ａと，品詞コード欄２９０ｂと意味素欄２９０ｃとか
らなる。汎用記号欄２９０ａには、検索語句の単語に代
えて使用したい汎用記号を記入する。汎用記号は、特殊
記号（＾）と汎用記号識別子（「nation」，「shiki」
など）とを組み合わせた構造である。品詞コード欄２９
０ｂには、汎用記号が定義する品詞コードを記入する。
例えば、汎用記号〔＾nation〕に対応して品詞コード
「Ｎ」が記入されている。意味素欄２９０ｃには、単語
の集まりに共通する意味を表す意味素を記入する。例え
ば、国名を表す意味素「kuni」， 四季を表す意味素「s
hiki」，動作を表わす動詞の意味素「dousa」を記入す
る。なお、品詞コードだけを定義する汎用記号（例えば
動詞の原形を示す〔＾Ｖ〕など）に対しては記入を省略
することが出来る。

【００４６】図１１は、語句検索装置２の動作を示すフ
ロー図である。ステップ１０’では、入力装置２００を
起動し、テキストと検索語句を入力装置２００から読み
込む。そして、テキストを１文ごとにテキストテーブル
２２０に格納する。また、検索語句を検索語句テーブル
２３０に格納する。検索語句の中に汎用記号があった場
合は、その汎用記号を１単語として取り扱う。図１２
は、テキストテーブル２２０Ｃの例示図である。また、
図１３は、語句検索テーブル２３０Ｃの例示図である。

【００４７】ステップ１３では、検索語句の中に汎用記
号があるか否かを判定する。汎用記号があればステップ
１５に進む。なければステップ２０’に進む。ステップ
１５に進むと、汎用記号の品詞コードを汎用記号テーブ
ル２９０から導出する。

【００４８】ステップ２０’では、構文解析辞書２６０
を用いてテキストと検索語句の構文解析を行う。構文解
析は、形態素解析および多品詞解消および意味素解析を
含む。また、汎用記号を品詞コードで置き換えた検索語
句を解析対象とする。そして、テキストの構文解析結果
を構文解析結果テーブル２４０に格納する。また、検索
語句の構文解析結果を語句解析結果テーブル２５０に格
納する。図１４に、構文解析結果テーブル２４０Ｃを例
示する。また、図１５に、語句解析結果テーブル２５０
Ｃを例示する。なお、図１４，図１５の品詞コード欄２
４０ｂ，２５０ｂにおいて、品詞コード〈ＴＯ〉は（形
式上）“to不定詞”を構成する単語“to”を表す。

【００４９】ステップ２１では、検索語句が汎用記号だ
けか否か判定する。汎用記号だけならば、中心語を選ば
ずに処理するため、ステップ１０６に進む。汎用記号以
外の単語があれば、中心語を選ぶため、ステップ５０’
に進む。ステップ５０’に進むと、検索語句の中心語を
選択し、その中心語を検索キーとして、テキストテーブ
ル２２０Ｃを検索する。テキストテーブル２２０Ｃに中
心語があればステップ８０’に進み、中心語がなければ
ステップ６５’に進む。（ステップ６０’） ステップ６５’では、語句解析結果テーブル２５０Ｃの
原形欄にある中心語の原形を検索キーとして、構文解析
結果テーブル２４０Ｃの原形欄を検索する。そして、中
心語の原形があればステップ８０’に進む。中心語の原
形がなければステップ１４０’に進む（ステップ６
６）。ステップ８０’では、語句解析結果テーブル２５
０Ｃから求めた検索語句の句構造と，構文解析結果テー
ブル２４０Ｃから求めた中心語を含むテキストの句構造
とを比較し、一致すればステップ９０’に進み、一致し
なければステップ１４０’に進む。

【００５０】ステップ９０’では、検索語句を構成する
全ての単語が、上記ステップ８０’の比較に用いたテキ
ストの句に存在するか否か判定する。但し、検索語句の
中の汎用記号は無視する。そして、検索語句を構成する
全ての単語がテキストの句に存在すればステップ１０１
に進み、検索語句を構成する単語のうちの１つでもテキ
ストの句に存在しなければステップ１４０’に進む（ス
テップ１００’）。

【００５１】ステップ１０１に進むと、検索語句の中に
汎用記号があるか否か判定する。汎用記号があれば、ス
テップ１０５に進む。汎用記号がなければ、ステップ１
２０’に進む。ステップ１０５では、ステップ８０’で
句構造を比較したテキストの単語の‘属性’に、検索語
句の汎用記号の‘属性’と一致するものがあるか判定す
る。なお、検索語句の汎用記号の属性は、汎用記号テー
ブル２９０の品詞コード欄２９０ｂと意味素欄２９０ｃ
とから導出できる。また、テキストの単語の‘属性’
は、構文解析辞書２６０から導出する。一致するものが
あればステップ１２０’に進み、一致しなければステッ
プ１４０’に進む。

【００５２】ステップ１０６では、テキストの単語の
‘属性’に、検索語句の汎用記号の‘属性’と一致する
ものがあるか判定する。一致すれものがあればステップ
１２０’に進み、一致しなければステップ１４０’に進
む。

【００５３】ステップ１２０’に進むと、検索語句有り
のフラグを立て、検索語句がテキスト中にあったことを
表示し、終了する。ステップ１４０’に進むと、検索語
句無しのフラグを立て、検索語句がテキスト中になかっ
たことを表示し、終了する。

【００５４】次に、上記図１１のフロー図の動作を、具
体例３を用いてさらに詳しく説明する。 具体例３．具体例３では、“look forward to” に続け
て動詞の原形を書くという文法に反した誤記を発見する
例として、 ［テキスト例３］ I look forward to see you． ［検索語句例３］ look forward to ^Ｖ を用いる。〔＾Ｖ〕は、動詞の原形を示す汎用記号であ
る。ステップ１０’では、［テキスト例３］を図１２の
ようにテキストテーブル２２０Ｃに格納する。また、
［検索語句例３］を図１３のように検索語句テーブル２
３０Ｃに格納する。

【００５５】ステップ１３では、検索語句の中に汎用記
号〔＾Ｖ〕があるので、ステップ１５に進む。ステップ
１５では、汎用記号テーブル２９０（図１０）を参照し
て、汎用記号〔＾Ｖ〕の品詞コード〈Ｖ〉を導出する。

【００５６】ステップ２０’では、［テキスト例３］の
構文解析結果を図１４のように構文解析結果テーブル２
４０Ｃに格納する。また、［検索語句例３］の構文解析
結果を図１５のように語句解析結果テーブル２５０Ｃに
格納する。ステップ２１’では、検索語句が汎用記号だ
けではないので、ステップ５０’に進む。

【００５７】ステップ５０’では、中心語として動詞
“look”を選び、これがテキストテーブル２２０Ｃにあ
るので、ステップ６０’からステップ８０’に進む。ス
テップ８０’では、語句解析結果テーブル２５０Ｃから
求めた［検索語句例３］“look forward to ”の句構造
〈Ｖ〉＋〈ＴＶ〉と，構文解析結果テーブル２４０Ｃか
らもとめた中心語“look”を含む［テキスト例３］の句
構造とを比較する。この場合、［テキスト例３］の句構
造にも、〈Ｖ〉＋〈ＴＶ〉があるのでステップ９０’に
進む。

【００５８】ステップ９０’では、［検索語句例３］を
構成する全ての単語が、上記ステップ８０’において比
較したテキストの句構造に存在するか否か判定する。こ
のため、まず、語句解析テーブル２５０Ｃから、［検索
語句例３］の句構造〈Ｖ〉を構成する単語が “look”
と“forward”であり、句構造〈ＴＶ〉を構成する単語
が“to”であることを導出する（汎用記号は無視す
る）。また、構文解析結果テーブル２４０Ｃから、［テ
キスト例３］の句構造〈Ｖ〉を構成する単語が “loo
k”と“forward”であり、句構造〈ＴＶ〉を構成する単
語が “to”と“see”であることを導出する。この結
果、［検索語句例３］を構成する全ての単語が［テキス
ト例３］に存在することになるので、ステップ１０１に
進む。

【００５９】ステップ１０１に進むと、検索語句の中に
汎用記号〔＾Ｖ〕があるので、ステップ１０５に進む。
ステップ１０５では、検索語句の句構造〈ＴＶ〉におけ
る汎用記号〔＾Ｖ〕の‘属性’と，対応するテキストの
語句〈ＴＶ〉を構成する単語“see” の‘属性’とを比
較する。このため、まず、汎用記号テーブル２９０か
ら、汎用記号〔＾Ｖ〕の‘属性’は、品詞コード〈Ｖ〉
であることを導出する。次に、構文解析辞書２６０か
ら、単語“see”の‘属性’は、品詞コードが〈Ｖ〉
で，意味素が「dousa」であることを導出する。この結
果、検索語句の汎用記号が表す‘属性’と，その汎用記
号に対応するテキストの単語の‘属性’とが一致するの
で、ステップ１２０’に進む。

【００６０】ステップ１２０’に進むと、検索語句有り
のフラグを立て、［検索語句例３］が［テキスト例３］
中にあったことを表示装置４００に表示し、終了する。

【００６１】上記第２実施例によれば、第１実施例での
効果に加えて、複数の単語が共有する‘属性’を検索語
句として使用可能なので、定型文や熟語などの検索を、
より平易に行うことが出来る。

【００６２】−その他の実施例− 第１実施例および第２実施例では、英語のテキスト中に
英語の検索語句があるか否か判定する例を挙げたが、他
の自然言語のテキスト，検索語句に対しても本発明を適
用できる。また、上記実施例では、検索結果を表示装置
４００に表示する構成としたが、機械翻訳システムや推
敲システム等に出力し、機械翻訳処理や推敲処理に活用
可能にしてもよい。

【００６３】

【発明の効果】本発明の語句検索方法によれば、検索語
句の構文解析により決定した中心語がテキストに存在す
るか否かをまず判定する。このため、検索語句を構成す
る単語がテキストに離散的に存在する場合の挿入条件を
予め記述しておく必要がなく、ユーザの負担が軽くな
る。また、中心語がテキストにない時には、検索を打ち
切ることが出来るので、検索効率を向上させることが出
来る。

【００６４】また、本発明の語句検索方法によれば、検
索語句と，テキストの文の構造を比較して、その構造が
一致するか否かを判定するので、テキスト中の語句の順
序が検索語句の順序と一致しない場合についても、テキ
スト中に検索語句があるか否か正しく判定することが出
来る。

【００６５】また、本発明の語句検索方法によれば、テ
キストの文の構造の中に検索語句を構成する全ての記述
単位が含まれているか否かを判定するので、単語が離散
した検索語句に対しても、テキスト中に検索語句がある
か否か正しく判定することが出来る。また、予め挿入語
句の条件を記述しておく必要がないので、ユーザの負担
が軽くなる。

【００６６】さらに、本発明の語句検索方法によれば、
複数の記述単位（語，句，節など）が共有する‘属性’
を利用してテキストを検索できるので、定型文や熟語な
どの検索を平易に行うことが出来る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施例の語句検索方法を実施する
語句検索装置の全体構成図である。

【図２】図１に示す語句検索装置の動作を示すフロー図
である。

【図３】テキストテーブルの例示図である。

【図４】検索語句テーブルの例示図である。

【図５】構文解析結果テーブルの例示図である。

【図６】語句解析結果テーブルの例示図である。

【図７】テキストテーブルの他の例示図である。

【図８】構文解析結果テーブルの他の例示図である。

【図９】本発明の第２実施例による語句検索方法を実施
する語句検索装置の全体構成図である。

【図１０】汎用記号テーブルの例示図である。

【図１１】図９に示す語句検索装置の動作を示すフロー
図である。

【図１２】テキストテーブルのさらに他の例示図であ
る。

【図１３】語句検索テーブルのさらに他の例示図であ
る。

【図１４】構文解析結果テーブルのさらに他の例示図で
ある。

【図１５】語句解析結果テーブルのさらに他の例示図で
ある。

【符号の説明】

１，２ 語句検索装置 ２００ 入力装置 ２１０ ＣＰＵ ２２０，２２０Ａ，２２０Ｂ，２２０Ｃ テキスト
テーブル ２３０，２３０Ａ，２３０Ｂ，２３０Ｃ 検索語句
テーブル ２４０，２４０Ａ，２４０Ｂ，２４０Ｃ 構文解析
結果テーブル ２５０，２５０Ｂ，２５０Ｃ 語句解析結果テーブ
ル ２６０ 構文解析辞書 ２７０ 構文解析プログラム ２８０ 語句検索プログラム ２９０ 汎用記号テーブル ３００，３５０ 記憶装置 ４００ 表示装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 小澤 邦昭 神奈川県川崎市麻生区王禅寺1099番地 株 式会社日立製作所システム開発研究所内 (72)発明者 寺濱 幸徳 神奈川県川崎市麻生区王禅寺1099番地 株 式会社日立製作所システム開発研究所内 (72)発明者 神成 広之 東京都小平市上水本町５丁目22番１号 株 式会社日立マイコンシステム内 (72)発明者 山崎 英二 神奈川県横浜市中区尾上町６丁目81番地 日立ソフトウェアエンジニアリング株式会 社内 (72)発明者 亀岡 敦子 神奈川県横浜市中区尾上町６丁目81番地 日立ソフトウェアエンジニアリング株式会 社内

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 自然言語で記述されたテキストと，自然
   言語で記述された検索語句を読み込み、前記検索語句を
   記述単位（語，句，節など）に分割し、その分割した記
   述単位の中から構文解析により前記検索語句の中心語を
   決定し、その中心語が前記テキスト中に含まれるか否か
   判定することを特徴とする語句検索方法。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の語句検索方法におい
   て、検索語句の構文解析結果をユーザに報知し、ユーザ
   からの指示により構文解析結果を修正することを特徴と
   する語句検索方法。
3. 【請求項３】 請求項１または請求項２に記載の語句検
   索方法において、構文解析結果から選んだ中心語をユー
   ザに報知し、ユーザからの指示により中心語を変更する
   ことを特徴とする語句検索方法。
4. 【請求項４】 請求項１から請求項３のいずれかに記載
   の語句検索方法において、中心語がテキスト中に含まれ
   ていた場合、テキストの構文解析結果および検索語句の
   構文解析結果を用いて、検索語句の文の構造（句構造な
   ど）とテキストの文の構造（句構造など）とを比較し、
   前記検索語句と前記テキストの文の構造とが一致するか
   否か判定することを特徴とする語句検索方法。
5. 【請求項５】 請求項４に記載の語句検索方法におい
   て、検索語句と，テキストの文の構造が一致した場合、
   前記テキストの文の構造の中に検索語句を構成する全て
   の記述単位（語，句，節）が含まれているか否か判定す
   ることを特徴とする語句検索方法。
6. 【請求項６】 予め複数の記述単位（語，句，節など）
   が共有する‘属性’（国名，四季等の意味素，品詞な
   ど）と，その‘属性’を示す属性識別子とを対応付けて
   テーブルに格納しておき、検索語句中に前記属性識別子
   が含まれているか判定し、含まれていた場合には、前記
   テーブルを用いて前記属性識別子が示す‘属性’を持つ
   記述単位（語，句，節など）がテキスト中に含まれてい
   るか否か判定することを特徴とする語句検索方法。