JPH08185404A - 自然言語処理システム及びその方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 色々な表現形式の自然言語情報を出力する。 【構成】 自然言語処理システムに、概念で表現された
情報を入力する入力手段と、言語の知識、一般知識、特
定領域の知識を有する知識ベースと、該知識ベースを参
照して、前記入力手段より入力された概念の表現形式を
選択する選択手段と、該選択手段により選択された表現
形式を出力する出力手段とを具える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、概念で表された情報か
ら、自然言語情報を生成するための前処理を行う自然言
語処理システム及びその方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、定型の文字列やテンプレート等に
基づいて、自然言語の文章を生成するシステムが存在す
る。

【０００３】また、概念表現やシンタックス・ツリーな
どのシステムの内部表現から、文を生成するシステムも
存在する。

【０００４】

【発明が解決しようとしている課題】しかしながら、固
定のテンプレートから文章を生成するシステムでは、個
人の文体に合った文章を生成することができない。した
がって、同じ入力に対して、常に同一の文章が出力さ
れ、ユーザの好みの文体を得ることはできなかった。

【０００５】また、文の表現形式は、各言語の特徴を含
む種々の要因に依存しており、質の高い文書を生成する
には、変更や追加が必要である。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明によれば、自然言
語処理システムに、概念で表現された情報を入力する入
力手段と、言語の知識、一般知識、特定領域の知識を有
する知識ベースと、該知識ベースを参照して、前記入力
手段より入力された概念の表現形式を選択する選択手段
と、該選択手段により選択された表現形式を出力する出
力手段とを具える。

【０００７】また、本発明の他の態様によれば、自然言
語処理システムに、概念で表現された情報を入力する入
力手段と、言語の知識、一般知識、特定領域の知識を有
する知識ベースと、該知識ベースを参照して、前記入力
手段よりの入力情報に追加すべき情報を決定する決定手
段と、該決定手段により決定された情報を、前記入力情
報に追加して出力する出力手段とを具える。

【０００８】また、本発明の他の態様によれば、自然言
語処理システムに、概念で表現された情報を入力する入
力手段と、言語の知識、一般知識、特定領域の知識を有
する知識ベースと、該知識ベースを参照して、前記入力
手段よりの複数の概念を結合する結合手段と、該結合手
段により結合された概念を１つの概念として出力する出
力手段とを具える。

【０００９】また、本発明の他の態様によれば、自然言
語処理方法に、概念で表現された情報を入力する入力工
程と、言語の知識、一般知識、特定領域の知識を有する
知識ベースを参照して、前記入力工程より入力された概
念の表現形式を選択する選択工程と、該選択工程により
選択された表現形式を出力する出力工程とを具える。

【００１０】また、本発明の他の態様によれば、自然言
語処理方法に、概念で表現された情報を入力する入力工
程と、言語の知識、一般知識、特定領域の知識を有する
知識ベースを参照して、前記入力工程よりの入力情報に
追加すべき情報を決定する決定工程と、該決定工程によ
り決定された情報を、前記入力情報に追加して出力する
出力工程とを具える。

【００１１】また、本発明の他の態様によれば、概念で
表現された情報を入力する入力工程と、言語の知識、一
般知識、特定領域の知識を有する知識ベースを参照し
て、前記入力手段よりの複数の概念を結合する結合工程
と、該結合工程により結合された概念を１つの概念とし
て出力する出力工程とを具える。

【００１２】

【作用】本発明によれば、概念で表現された情報を入力
し、言語の知識、一般知識、特定領域の知識を有する知
識ベースを参照して、入力された概念の表現形式を選択
し、選択された表現形式を出力する。

【００１３】また、本発明の他の態様によれば、概念で
表現された情報を入力し、言語の知識、一般知識、特定
領域の知識を有する知識ベースを参照して、入力情報に
追加すべき情報を決定し、決定された情報を、前記入力
情報に追加して出力する。

【００１４】また、本発明の他の態様によれば、概念で
表現された情報を入力し、言語の知識、一般知識、特定
領域の知識を有する知識ベースを参照して、入力された
複数の概念を結合し、結合された概念を１つの概念とし
て出力する。

【００１５】

【実施例】以下、添付図面を参照しながら、本発明に係
る好適な一実施例を詳細に説明する。

【００１６】図１は本発明に係る自然言語処理システム
の１実施例のハードウェア構成を示すブロック図であ
る。

【００１７】同図において、１は、自然言語などにより
情報を入力するための入力部である。以下では、この入
力情報を文章と称するが、本装置では、一定の規則的な
構造を有していれば、文法的に完全な文章でなくとも、
処理対象とすることができる。

【００１８】入力部１は、例えば、音声を入力・認識す
る音声認識装置や、文字をキー入力するためのキーボー
ド、書類から光学的に文字を読み取って認識する文字認
識装置、オンライン／オフラインの手書き文字認識装
置、他のシステムより情報を受信する受信装置、例え
ば、文字認識システムより認識結果を受信する装置など
であってもよいし、同一装置内の他の処理により生成さ
れた情報をここでの入力としてもよい。更に、これらの
うちの２以上を併設して、選択的に利用してもよい。

【００１９】２は、ＣＰＵであり、各種処理のための演
算、論理判断等を行ない、バス６に接続された各構成要
素を制御する。

【００２０】３は、情報を出力する出力部である。出力
部３は、分析部２１より得られたデータを出力する出力
部であり、例えば、文字情報を音声合成して出力する音
声合成装置、ＣＲＴや液晶表示器などの表示装置、書類
上に文字を印刷出力するためのプリンタ、さらには、デ
ータベースのような他の装置へ情報を送信する送信装置
であってもよく、ここでの出力を同一装置内の他の処理
部、例えば、概念解析部などのへの入力としてもよい。
更に、これらのうちの２以上を具え、選択的に利用する
ようにしてもよい。

【００２１】４は、プログラムメモリであり、フローチ
ャートにつき後述する処理手順を含むＣＰＵ２による制
御のためのプログラムを格納するメモリである。プログ
ラムメモリ４は、ＲＯＭであってもよいし、外部記憶装
置などからプログラムがロードされるＲＡＭであっても
よい。

【００２２】５は、データメモリであり、各種処理で生
じたデータを格納するほか、後述する知識ベースの知識
を格納する。データメモリ５は、例えばＲＡＭとする
が、知識ベースの知識は、不揮発な外部記憶媒体から、
処理に先立ってロードしておく、あるいは、必要がある
ごとに参照するものとする。

【００２３】６は、ＣＰＵ１の制御の対象とする構成要
素を指示するアドレス信号、各構成要素を制御するため
のコントロール信号、各構成機器相互間でやりとりされ
るデータの転送を行なうためのバスである。

【００２４】図２は、自然言語処理システムの機能構成
を示すブロック図である。

【００２５】生成とは、概念表現等のコンピュータの内
部表現を、英語等の自然言語の表現に変換することであ
る。ここで、前処理部２１とは、個人の文体や、話者と
読者の地位の差に則した、整った出力文が生成されるよ
うにするために、生成部（ジェネレータ）に対して入力
する情報に、追加変更を施すものである。知識ベース２
２には、そのために必要な知識が用意されている。

【００２６】また、読みやすくするために、短文を複文
にまとめたり、複雑な文を分割したり、などの処理が実
行可能である。また、プレ・ジェネレータは、ユーザの
好みに応じて、長い／短い表現を用いることができる。
また、提案調、あるいは命令調などの表現形式の決定
や、語り手と聞き手の間の関係の決定も行う。プレ・ジ
ェネレータは、内部表現を変形して出力するものであ
り、これがジェネレータに入力として与えられる。

【００２７】図３は、実施例の前処理部の処理手順のフ
ローチャートである。

【００２８】前処理部には、それぞれ異なる複数の機能
があり、まず、連続する概念を結合させ（ステップＳ３
０１）、理解不能な複雑な概念を分割し（ステップＳ３
０２）、各言語の特徴や、個人の文体、社会・文化的な
ルール等により、概念を修飾する（ステップＳ３０
３）。ここで、修飾とは、情報の追加ばかりでなく、不
要あるいは冗長な部分の削除も行う。

【００２９】図４は、概念を結合する処理の詳細なフロ
ーチャートである。

【００３０】ここでは、２以上の概念が、あるルールに
基づいて結合される。結合に成功した場合、coord やco
ndn などの特別な構造を作成する。

【００３１】図５は、行動を修飾する処理のフローチャ
ートである。

【００３２】同図において、例えば、行動が語り手から
聞き手への質問あるいは要求であれば、ステップＳ５０
５へ進み、アレンジの要求であれば、ステップＳ５０６
で、アレンジの要求を修飾するルールを適用する。そう
でなければ、語り手と聞き手の上下関係に応じて、該当
するルールを適用する（ステップＳ５０７〜５１２）。
ここで、上下関係は、知識ベースに知識として記憶され
ているものとする。知識の表現としては、例えば、恩
師、上司、部下など、一方から他方を見たときの相対的
な関係を他方の属性として記述しておいてもよいし、各
人の所属する組織、地位などを知識として有するように
してもよい。

【００３３】図６は、アレンジの要求の場合のルールの
例を示す図である。このルールは、語り手と聞き手の親
密さに依存する。

【００３４】図７は、上位のレベルの人物（目上の人
物）への要求のの場合のルールの例を示す図である。

【００３５】図８は、同一レベルの人物への要求のの場
合のルールの例を示す図である。

【００３６】図９は、下位のレベルの人物への要求のの
場合のルールの例を示す図である。

【００３７】以下に、具体的な例に基づいて説明する。

【００３８】前処理部への入力を、図１０の概念Ｃｏｎ
１，Ｃｏｎ２とする。

【００３９】ここで、Ｃｏｎ１は、I am coming to USA
on business in May を表しており、Ｃｏｎ２は、I wo
uld like to meet you on 10th Mayを表しているので、
この２つの概念は、１つにまとめることができる。そこ
で、前処理部は、図１１図示の１つの概念Ｃｏｏｒｄ１
を出力する。両概念をまとめる際に、前処理部は、文頭
に、it so happens という語句を追加する。ここで、最
終的に出力されるＣｏｏｒｄ１は、It so happens that
I am coming to USA on business in May andI shallb
e extremely grateful if I could meet you on 10th M
ay 93を表している。

【００４０】次に、前処理部への入力を、図１２の概念
Ｃｏｎ３とする。

【００４１】ここで、Ｃｏｎ３は、arrange accomodati
on for me を表している。

【００４２】これは、命令法によるアレンジの要求であ
るから、図６のルールが適用される。また、語り手の方
が聞き手よりレベルが下と仮定すると、図１３のＣｏｎ
４が出力される。Ｃｏｎ４は、I shall be extremely g
rateful if you couldkindly arrange for my accommod
ation.を表している。

【００４３】一方、上述の入力において、語り手が聞き
手と親密であるとすると、図１４のＣｏｎ３が出力され
る。ここでＣｏｎ３は、Could you kindly arrange for
myaccommodation?を表している。

【００４４】次に、前処理部への入力として、上述した
図１２の概念Ｃｏｎ３に続いて、図１５のＣｏｎ５であ
ったとする。

【００４５】ここで、Ｃｏｎ５は、How to reach your
place?を表している。

【００４６】これに対する修飾は、質問をもっと礼儀正
しい形式とするとともに、Ｃｏｎ３の後であるので、出
力は、図１６に示すＣｏｎ６となる。これは、Could yo
ualso kindly suggest how I can reach your place?
を表している。

【００４７】次に、天気予報システムを例に考える。図
２６のａ）を入力とする。ただし、システムへの実際の
入力は、内部表現によるが、ここでは、英語により表し
ている。この文章は、いくつかの事柄が抑えられている
ため、読みづらい。そこで、前処理部は、結合されてい
る行動をトリミングするルールを適用する。その結果図
２６のｂ）に示すような出力が得られる。

【００４８】時制と叙法は言語の特徴である。内部知識
表現で、行動には、絶対時刻がある。前処理部は、絶対
時刻や、文脈、語り手と聞き手の関係、親交などから、
目標言語の表現において、適切な時制と叙法を選択す
る。

【００４９】図１７に叙法のルールの例を示す。図１８
が入力されたとする。これは、Iwrite to you about my
plan. を表している。前処理部は、時制を未来、モー
ドを目的として、図１９のＣｏｎ７を得る。これは、I
shall write to you aboutmy plan を表している。

【００５０】文章を分かり易く整理されたものとするた
めには、ある種の事柄もしくは要点を繰り返すことが必
要な場合もある。

【００５１】図２７のａ）が文生成部より入力されるも
のとする。但し、図２７は、理解しやすいように自然言
語で表現しているが、実際に入力されるのは、内部表現
である。

【００５２】ここで、ａ）では、文生成部は、結びの言
葉として、標準的なThanking youを選択しているが、手
紙の差出人が受取人に対して、手紙の長さや他の事柄の
ために、予約をすることを忘れてしまうことを怖れるな
ら、結びの部分で大事な事柄を、繰り返すのが自然であ
る。そのため、前処理部の出力は、図２７のｂ）に示す
ようになる。

【００５３】また、前処理部は、概念表現を自然言語に
変換する生成部のような後続のモジュールに対して、文
章を読み易くするために、ヒントを与える必要がある。

【００５４】例えば、I will be in Osaka from the 5t
h to 10th and then I will bevisiting Kyoto. I will
return to Osaka on the 14th... を出力するために、
概念ＰＴＲＡＮＳに対して、単語returnを選択すること
は、その人物がその場所（Iobj-direction) にかって居
たということを考慮しなければ、実行できない。従っ
て、生成部で行うことは不可能である。そこで、前処理
部がこの情報を生成部に与えるようにする。

【００５５】図２０は、行動の概念の構造を示す図であ
る。

【００５６】図２１は、行動の例を示す図である。

【００５７】図２２は、ＭＥＥＴの概念の構造を示す図
である。

【００５８】図２３は、ＭＴＲＡＮＳの概念の構造を示
す図である。

【００５９】図２４は、ＰＴＲＡＮＳの概念の構造を示
す図である。

【００６０】図２５は、ＡＧＲＥＥＭＥＮＴの概念の構
造を示す図である。

【００６１】なお、本発明の機能が実行されるのであれ
ば、単体の装置であっても、複数の装置からなるシステ
ムであっても、装置またはシステムにプログラムを供給
することにより処理が行なわれる場合であっても、本発
明が適用されることは言うまでもない。

【００６２】

【発明の効果】以上説明したように、本願各発明によれ
ば、概念が結合できる。また、複雑な理解不能の概念を
分割できる。色々な要因に基づいて、文章を修飾でき
る。また、ユーザ個人の好む表現形式の文章が作成でき
るなどの効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施例の自然言語処理装置のハードウェア構成
を示すブロック図である。

【図２】自然言語処理システムの機能構成を示すブロッ
ク図である。

【図３】実施例の前処理部の処理手順のフローチャート
である。

【図４】概念を結合する処理の詳細なフローチャートで
ある。

【図５】行動を修飾する処理のフローチャートである。

【図６】アレンジの要求の場合のルールの例を示す図で
ある。

【図７】上位のレベルの人物への要求の場合のルールの
例を示す図である。

【図８】同一レベルの人物への要求のの場合のルールの
例を示す図である。

【図９】下位のレベルの人物への要求のの場合のルール
の例を示す図である。

【図１０】前処理部への入力例を示す図である。

【図１１】前処理部からの出力例を示す図である。

【図１２】前処理部への入力例を示す図である。

【図１３】前処理部からの出力例を示す図である。

【図１４】前処理部からの出力例を示す図である。

【図１５】前処理部への入力例を示す図である。

【図１６】前処理部からの出力例を示す図である。

【図１７】叙法の決定のルールの例を示す図である。

【図１８】前処理部への入力例を示す図である。

【図１９】前処理部からの出力例を示す図である。

【図２０】行動の概念の構造を示す図である。

【図２１】行動の例を示す図である。

【図２２】ＭＥＥＴの概念の構造を示す図である。

【図２３】ＭＴＲＡＮＳの概念の構造を示す図である。

【図２４】ＰＴＲＡＮＳの概念の構造を示す図である。

【図２５】ＡＧＲＥＥＭＥＮＴの概念の構造を示す図で
ある。

【図２６】前処理部への入出力例を示す図である。

【図２７】前処理部への入出力例を示す図である。

【符号の説明】

１ 入力部 ２ ＣＰＵ ３ 出力部 ４ プログラムメモリ ５ データメモリ ６ バス ２１ 前処理部 ２２ 知識ベース

Claims (16)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 概念で表現された情報を入力する入力手
   段と、 言語の知識、一般知識、特定領域の知識を有する知識ベ
   ースと、 該知識ベースを参照して、前記入力手段より入力された
   概念の表現形式を選択する選択手段と、 該選択手段により選択された表現形式を出力する出力手
   段とを具えることを特徴とする自然言語処理システム。
2. 【請求項２】 前記知識ベースは、語り手と聞き手との
   上下関係の知識を有し、前記選択手段は、語り手と聞き
   手との上下関係に基づいて、表現形式を選択することを
   特徴とする請求項１に記載の自然言語処理システム。
3. 【請求項３】 前記選択手段は、動詞の時制を選択する
   ことを特徴とする請求項１に記載の自然言語処理システ
   ム。
4. 【請求項４】 前記選択手段は、動詞の叙法を選択する
   ことを特徴とする請求項１に記載の自然言語処理システ
   ム。
5. 【請求項５】 概念で表現された情報を入力する入力手
   段と、 言語の知識、一般知識、特定領域の知識を有する知識ベ
   ースと、 該知識ベースを参照して、前記入力手段よりの入力情報
   に追加すべき情報を決定する決定手段と、 該決定手段により決定された情報を、前記入力情報に追
   加して出力する出力手段とを具えることを特徴とする自
   然言語処理システム。
6. 【請求項６】 前記決定手段は、入力された概念に対応
   する特定の語句を、追加すべき情報に決定することを特
   徴とする請求項５に記載の自然言語処理システム。
7. 【請求項７】 前記決定手段は、入力された概念のうち
   の特定の概念を重複して追加すべき情報に決定すること
   を特徴とする請求項５に記載の自然言語処理システム。
8. 【請求項８】 概念で表現された情報を入力する入力手
   段と、 言語の知識、一般知識、特定領域の知識を有する知識ベ
   ースと、 該知識ベースを参照して、前記入力手段よりの複数の概
   念を結合する結合手段と、 該結合手段により結合された概念を１つの概念として出
   力する出力手段とを具えることを特徴とする自然言語処
   理システム。
9. 【請求項９】 概念で表現された情報を入力する入力工
   程と、 言語の知識、一般知識、特定領域の知識を有する知識ベ
   ースを参照して、前記入力工程より入力された概念の表
   現形式を選択する選択工程と、 該選択工程により選択された表現形式を出力する出力工
   程とを具えることを特徴とする自然言語処理方法。
10. 【請求項１０】 前記知識ベースに、語り手と聞き手と
    の上下関係の知識を記憶させておき、前記選択工程は、
    語り手と聞き手との上下関係に基づいて、表現形式を選
    択することを特徴とする請求項９に記載の自然言語処理
    方法。
11. 【請求項１１】 前記選択工程は、動詞の時制を選択す
    ることを特徴とする請求項９に記載の自然言語処理方
    法。
12. 【請求項１２】 前記選択工程は、動詞の叙法を選択す
    ることを特徴とする請求項９に記載の自然言語処理方
    法。
13. 【請求項１３】 概念で表現された情報を入力する入力
    工程と、 言語の知識、一般知識、特定領域の知識を有する知識ベ
    ースを参照して、前記入力工程よりの入力情報に追加す
    べき情報を決定する決定工程と、 該決定工程により決定された情報を、前記入力情報に追
    加して出力する出力工程とを具えることを特徴とする自
    然言語処理方法。
14. 【請求項１４】 前記決定工程は、入力された概念に対
    応する特定の語句を、追加すべき情報に決定することを
    特徴とする請求項１３に記載の自然言語処理方法。
15. 【請求項１５】 前記決定工程は、入力された概念のう
    ちの特定の概念を重複して追加すべき情報に決定するこ
    とを特徴とする請求項１３に記載の自然言語処理方法。
16. 【請求項１６】 概念で表現された情報を入力する入力
    工程と、 言語の知識、一般知識、特定領域の知識を有する知識ベ
    ースを参照して、前記入力手段よりの複数の概念を結合
    する結合工程と、 該結合工程により結合された概念を１つの概念として出
    力する出力工程とを具えることを特徴とする自然言語処
    理方法。