JPH083815B2

JPH083815B2 - 自然言語の共起関係辞書保守方法

Info

Publication number: JPH083815B2
Application number: JP60239779A
Authority: JP
Inventors: 惇岡島; 文行山野; 恵里岡本
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1985-10-25
Filing date: 1985-10-25
Publication date: 1996-01-17
Anticipated expiration: 2011-01-17
Also published as: JPS6299865A; US4942526A

Description

【発明の詳細な説明】〔発明の利用分野〕本発明は自然言語の共起関係辞書保守方法に関し、特
に自然言語で表現された文または文章を構文解析する自
然言語解析システム、および、その結果を翻訳する翻訳
システムにおける、語，句等の共起関係を記述する共起
関係辞書の保守方法に関する。

〔従来の技術〕

従来、自然言語で記述された文および文章を構文解析
して、その結果を利用する装置またはシステムとして
は、自然言語による応答システム，自動インデクシング
・システム，機械翻訳システム等が研究開発されてきた
が、それらにおいては、文を認識するための構文解析が
主な研究テーマであった。ここで、構文解析とは、簡単
なものでは、定型文またはそれに可変部を付加したもの
（例えば、「切符を＊枚ください。」という定型文の＊
部に数字が可変部として許されるもの）と入力部が合致
すれば、「文を認識できた」とするようなものであり、
更に一般的な構文解析法を採るものでは、文の主語，述
語，修飾句等を認識することである。

このような構文解析においては、「誰々が……と言っ
た。」というような埋め込み文の解析とか、修飾句が多
い場合の、どの句がどこを修飾しているのかの解析とか
が非常に難かしくなる。例えば、英文の構文解析を行う
場合、主語，述語，目的語の文に前置詞句が２つ付くだ
けで５通り、３つあれば14通りの解析の多義があること
がわかっている。そこで、これらの多義を解消するた
め、意味的制約条件の付加が行われる。例えば、「湖の
ほとりに建つ白壁の館」という文は、文法的には、「湖
のほとりに建つ白壁」があって、それに付随している館
かも知れないが、「“材料（白壁）の”の材料（白壁）
は所有格の主体にならない」といった規則によってこれ
を排除することができ、また、単語単位の制約規則とし
て「館は建つ」が「白壁は建たない」という規則を書く
ことによって、「“湖のほとりに”、“白壁の館”が建
っている」と解析しようとする方法が採られてきた。

上述の如く、「ある単語と他の単語がある関係を通し
て文中によく現われる、または、現われることはな
い。」という性質を一般に共起関係にあるという。例え
ば、英語でいうイディオム（take a bathといった連語
やget outといった動詞の前置詞支配）や日本語の副詞
の呼応がこれにあたり、これらを言語学的に詳述したも
のとして、活用（コロケーション）辞典といったものも
ある。但し、これらは、言語以外の多くの知識や経験を
持つ人間が読むのを前提としていることや、断片的な例
文が並べてあるのみであることが多いため、構文解析の
ための規則として直ちに使えるものではない。

そこで、これらの言語学的知識を、構文解析という機
械的処理に使えるようにするため、表や規則としてファ
イル化する作業が行われている。また、それらを手助け
するシステムとして、文の中で単語がどう使われている
かを調べるため、KWIC（Key Word in Context）と称し
て、単語の前後の文を一覧表にして出力するものがあ
る。しかし、このKWICにおいても、制約条件や文法を考
え検証するのは、あくまで人間であった。

また、前述の共起関係を規則化して構文解析に利用す
る作業も、どのような共起関係を規則化（通常、表化）
するか、または、その共起関係を、構文解析のどこで、
どのように使うかを、予め決めておくため、パターンが
固定化して融通性に欠けるという問題があった。また、
共起関係の知識は、これらの表にしかないため、必要な
情報が欠けていても、それを発見し、新たな情報を追
加，修正するのは、人手によらざるを得ず、多くの工数
が必要であった。

〔発明の目的〕

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、その目的
とするところは、従来の技術における上述の如き問題を
解消し、共起関係辞書を利用して、自然言語解析や機械
翻訳を行うシステムにおいて、共起関係辞書内への共起
関係情報の追加，修正を人手依存度を減らして行うこと
が可能な自然言語の共起関係辞書保守方法を提供するこ
とにある。

〔発明の概要〕

本発明の上述の目的は、ユーザに入力を行わせるため
の入力手段と、ユーザに判断や確認を行わせるための表
示手段と、全体の制御を行うための処理手段と、各種情
報を格納するための記憶手段とを有する自然言語の共起
関係辞書保守システムにおいて、前記記憶手段を、自然
言語の解析に必要な情報を格納する解析用規則・辞書フ
ァイル，自然言語で記述された文の単語の並びが意味的
に正しいか否かを示す共起関係情報を格納する共起関係
辞書ファイル，共起関係の可能性のある構文関係を示す
共起関係パターンを格納する共起関係パターンファイ
ル，例文を収集する例文ファイルから構成するととも
に、前記処理手段内に、共起関係にあると考えられる共
起関係の候補を格納する記憶部を設けておき、前記共起
関係パターンファイル内の共起関係パターンと文の属す
る分野が指定されたとき、前記例文ファイルから当該分
野に属する例文テキストを収集するステップと、前記解
析用規則・辞書ファイルの情報を参照して前記例文テキ
ストを解析して、指定された共起関係パターンに属する
共起関係候補を抽出して前記記憶部に格納するステップ
と、共起関係候補の出現頻度をカウントし、予め定めら
れた閾値条件を越えて出現した共起関係候補を前記共起
関係辞書ファイルに出力するステップとを有することを
特徴とする自然言語の共起関係辞書保守方法によって達
成される。

〔実施例〕

以下、本発明の実施例を、図面に基づいて詳細に説明
する。

前述の如く、本発明は、自然言語解析システムまたは
機械翻訳システムにおいて、構文解析の対象となる文や
文章と同種または同分野の文を集めた例文テキスト集
と、これらを解析する文法（または、文法群）に必要な
共起関係パターンとを用意し、この共起関係パターンに
従って例文を調べることにより、共起関係パターンの内
から、有効な共起関係と、その共起関係が成立する単語
等の組み合わせを抽出して、これを共起関係辞書に登録
することにより、質の高い自然言語解析および生成を可
能にするとともに、共起関係辞書の作成ないしは保守自
体を簡便に行えるようにするものである。

第２図は、本発明の一実施例に係る共起関係辞書保守
装置の構成を示すブロック図である。図において、１は
ユーザに共起関係の確認や判断をさせる際に、その入力
を行わせるためのキーホード、２はユーザに共起関係の
確認や判断をさせる際に、必要な情報をユーザに表示す
るための表示装置、３は本装置全体の制御を行うCPU、
４は各種情報を格納しているメインメモリ、５は自然言
語の解析（生成）を行う際、必要となる情報を格納して
いる辞書ファイル、６は自然言語の解析（生成）のため
の規則を格納している解析（生成）規則ファイル、７は
自然言語の解析（生成）を行う際、どのような共起関係
が利用されるかを表化した共起関係パターンを格納して
いる共起関係ファイル、８は対象となる例文を収集した
例文テキストファイル、また、９は上述の共起関係パタ
ーンに従って例文テキストファイルを調べることによっ
て作られる共起関係情報を格納する共起関係辞書を示し
ている。

第３図は、第２図に示したメインメモリ４の割付け配
置図である。メインメモリ４は、共起関係辞書を作成・
保守するためのアルゴリズムを実行する処理プログラム
41,共起関係ファイル７中の共起関係パターンに従い、
共起関係にあるのではないかと考えられる共起関係の候
補を格納しておく共起関係候補テーブル42,選択した共
起関係パターンに反する候補が出てきた場合等に、ユー
ザの判断を求める際、表示装置２に表示する内容を格納
しておく共起関係表示エリア43,共起関係パターンに従
って検討を行う際に、その項となる単語または単語のコ
ード等が、例文テキストファイル８中の例文に対してど
のように使われているかを、実際に既にある解析（生
成）規則と辞書に従って構文解析（生成）するための解
析（生成）プログラム44,解析（生成）の際、例文が解
析（生成）されていく中間過程を保持しておく中間語テ
ーブル45,処理プログラムが、処理の途中で、一時的な
情報を格納しておくためのワークレジスタ46を有する。

共起関係辞書９は、第６図にその内容の一例を示した
如く、パターン番号，共起関係，件数（または、確から
しさ）から構成される。ここで、パターン番号「１」
は、当該共起関係が前記「動詞と目的語」の共起関係パ
ターンに属するものであることを示し、同様に、パター
ン番号「２」は、「副詞と動詞」の共起関係パターン、
パターン番号「３」は、「主語と主動詞」の共起関係パ
ターン、パターン番号「50」は、「副詞と助動詞語尾」
の共起関係パターン（日本語特有）、パターン番号「5
1」は、「動詞と前置詞と前置詞目的語」の共起関係パ
ターン（欧米語特有）に属するものであることを示して
いる。なお、件数または確からしさは、例文中に出現し
た回数を示している。

以下、上述の如く構成された本実施例の処理動作を説
明する。

まず、ユーザが、ある分野の文章の解析や翻訳に際
し、その分野に特有の言いまわしや訳語の対を求めたい
といった場合には、キーボード１から、例えば、開始キ
ーを押下して、処理プログラム41を起動する。

第１図は、本実施例における、処理プログラム41の処
理動作を示すフローチャートである。処理プログラム41
は、共起関係ファイル７から、共起関係の可能性のある
パターンを選択する（ステップ101）。このパターンに
は、言語に依存する部分と、構文解析の対象となる解析
木または中間語に依存する部分とがある。第４図に、言
語に依存する部分の一例を示す。ここで、「動詞と目的
語」とか「副詞と主動詞」というのは、殆んどの言語に
共通のものであり、これに対して、「副詞と助動詞語
尾」（日本語）とか「動詞と前置詞と前置詞目的語」
（欧米語）は、言語に依存する共起関係パターンと考え
られる。なお、この共起関係は、構文解析（生成）規則
に対し、その対象となる中間語の項間の関係を表わす
こと、構文解析の際の多義解消やこなれた訳を出力す
ること等に利用されるという点で、重要な係わりを有す
る。

このようにして、共起関係パターンの候補が選択され
ると、この候補は、共起関係候補テーブル42に、パター
ン番号として格納される。この際、処理プログラム41
は、更に、この候補そのものを処理対象とするか、更に
限定したものを処理対象とするかを、独自に決めるか、
ユーザの応答より決めるかして、共起関係パターンの
「仮説」を設定することもできる（これを、ステップ10
2とした）。

例えば、「動詞と目的語」という共起関係パターンの
候補を考える際に、これから「動詞‘ひく’と目的語」
として、‘ひく’という単語（動詞）の用法を調べると
か、「動詞と目的語‘値段’」として、‘値段’を目的
語とする動詞の用法を調べるという場合が、これ（仮
説）に相当する。

これまでのステップにより、どのような共起関係仮説
を調べるかが決まると、処理プログラム41は、次に、そ
の仮説中のある項に着目して、その項が含まれる例文を
選び出す（ステップ103）。例えば、上に示した「動詞
‘ひく’と目的語」の場合、‘ひく’に注目すれば、こ
の単語を含む例文を、例文テキストファイル８から選び
出す。

次に、上のステップで選び出された例文に対して、各
文毎に、上記共起関係仮説が成立するす否かを検定する
ため、各文を調べる（ステップ104）。その際、品詞や
構文的役割子（名詞，助詞，主語，目的語等）が共起関
係の項に含まれる場合には、解析（生成）プログラム44
が起動され、解析（生成）用辞書ファイル５と解析（生
成）用規則ファイル６を利用して解析を行い、その結果
を中間語テーブル45に格納するが、その処理の方式また
は結果の出力形態は、特に限定される必要はない。例え
ば、本発明者等による特開昭56−138586号公報に開示さ
れた機械翻訳方式による構文解析と中間語表現によれば
よい。

具体的には、前述の「動詞‘ひく’と目的語」の場合
は、動詞‘ひく’の現われる例文を構文解析し、その解
析結果から、‘ひく’の目的語となるものをまとめる。
その結果の一例を、第５図に示す。機械翻訳に使われる
場合は、更に訳文を解析してその訳語についても調べる
ことができる。第５図の右欄はそのような場合で、訳が
一意に決まった場合を示している。なお、これらの解析
結果はワークレジスタ46に格納される。

次に、処理プログラム41は、上で得られた結果を、共
起関係辞書９に登録するか否かを判定する（ステップ10
5）。この判定の方法は、件数の多少や、第５図の行の
ちらばりによればよい。但し、ここでは、前述の共起関
係仮説中の項のうち、目的語というような構文的役割子
は共起関係辞書９には登録せず、その役割子を満たす単
語や分類コードを項とする仮説を作るため、一時的に存
在するものと解釈する。すなわち、前述の仮説「動詞
‘ひく’と目的語」の場合、目的語にあたる単語が第５
図に示すように収集されると、仮説の別な解釈（別な仮
説）ができるか否かを調べる（ステップ106）。

ここで、「別な解釈」としては、例えば、第５図の各
行そのものを仮説としてもよいし、単語を分類コード毎
に集めて、仮説を抽象化してもよい。例えば、前者の
「各行そのものを仮説とする」場合は、「風邪をひく」
という共起関係が成立するとして、「風邪を食べる」と
いう文が入力された場合に、これが共起関係辞書にない
ことから異常な文であると判定することに使われる。

また、後者の「仮説を抽象化する」場合は、予め単語
間に階層構造（シソーラス）を設定し、その分類コード
（意味コードとみることもできる）を解析（生成）用辞
書ファイル５の各単語の辞書内容に格納しておき、その
階層上の親子関係が上のもので仮説を書き直すことによ
り、仮説をまとめて大きな（上位概念の）仮説を作るこ
とができる。具体的には、「粉をひく」，「豆をひく」
いった仮説があった場合に、粉や豆の上位概念として
「穀物をひく」という共起関係仮説を作る。この際、仮
説の項は、単語としての「穀物」でなく、概念の分類コ
ードとしての「穀物」であることが望ましい。

ステップ106で別な解釈が可能な場合、その仮説を作
り（ステップ107）、再度、その仮説が共起関係辞書９
に登録すべきものか否か（ステップ105）を判断する。
ある仮説が、共起関係辞書９に登録すべきものと判定さ
れた場合には、その共起関係が既に共起関係辞書９に登
録されていないか、また、その上位または下位の概念を
持った共起関係が既に共起関係辞書９に登録されていな
いかを調べる（ステップ109）。ない場合には、この仮
説を共起関係辞書９に新たに登録する（ステップ11
0）。

また、同一のものが既に登録されている場合で、共起
関係辞書９に出現頻度や確からしさの情報も格納されて
いる場合には、その値を更新するのみでよく、単にパタ
ーンのみが登録されている場合は、登録をしない。一
方、上位概念や下位概念で既に共起関係が登録されてい
る場合は、上位概念でまとめてしまうか、また、その特
殊な場合として、両方を登録する（ステップ111）。実
際、どちらにするかは、構文解析（生成）を行うシステ
ムとの関係で決めればよい。

共起関係辞書９に登録できず、かつ、別な解釈もでき
ない場合には、まだ仮説があるか否かを調べ（ステップ
108）、ある場合は、再度、ステップ102の仮説の検定に
戻る。また、登録することはできるが、上位概念や下位
概念により新たな仮説を設ける場合で、第５図の行の間
をまとめるのみでは結果が得られず、例文テキストファ
イル８全体にわたって再度検定を行った方がよいと判断
される場合も、再度、ステップ102の仮説の検定に戻
る。これを繰り返して、新たな仮説がなくなれば、処理
を終了する。

第６図は、本実施例に係る共起関係辞書保守装置によ
り作成された共起関係辞書９の内容の一例を示す図であ
り、第３図の処理プログラム41を、CPU3により処理実行
して得られたものである。

上述の実施例によれば、自然言語の解析や機械翻訳の
際に必要になるであろう共起関係を人間が予め想定し、
かつ、そのデータを人手によって例文にあたって設定
し、検定するといった手間を省き、言語や構文解析（生
成）の中間語が決まれば、それに必要と考えられる共起
関係を自動的に抽出したり、新たに例文が追加されたと
か、中間語が変更されたとかした場合でも、自動的に共
起関係辞書を保守することが可能になる。

また、ユーザの指示により、不必要と考えられる共起
関係を生成しないようにして、効率化を図ることがで
き、その場合でも、初めから人手による場合に比べて、
調べるべき範囲の共起関係については、抜けのない共起
関係辞書を、高速に作ることが可能である。

更に、上述の実施例では、主に和文を解析するための
共起関係を抽出する場合と、英日機械翻訳の際に、和文
生成の際利用する共起関係を抽出する例を示したが、英
文を解析する場合や、英語や日本語以外の言語や言語対
に対して、その共起関係を抽出する場合にも使用するこ
とできるものである。

なお、上記実施例は本発明の一例を示したものであ
り、本発明はこれに限定されるべきものではないことは
言うまでもないことである。

例えば、処理プログラム41の起動は、機械翻訳業務に
おいて新しい言語対や新しい分野の文献を翻訳対象とし
た場合や、新聞・雑誌等定期的に例文テキストファイル
８が追加・補正される場合に、その構文解析（生成）に
使われる共起関係情報を収集・保守する際、ユーザの指
示または時間等による定期的な自動指示により行われて
もよい。

また、前述の、ステップ101における共起関係パター
ンの選択は、処理プログラム41が、共起関係ファイル７
の一覧表を共起関係表示エリア43に格納して、表示装置
２に共起関係パターンの候補を表示することにより、ユ
ーザに選択させる方法が一般的であるが、この他にも、
ユーザの指示に基づいて、ユーザが確かめたい共起関係
パターンの候補を受付ける方法等、ユーザによる指示に
よることももちろん可能である。

更に、共起関係としては、前述の如く、構文解析を必
要とするものばかりでなく、「ある名詞が、ある分野
で、特殊な訳語で使われるか」といったことを調べると
きにも、構文解析をきっちりやらずに、原文とその訳文
とを対比させて、可能性のある訳語のうち、どれが使わ
れているかを調べるといった形で応用することも可能で
ある。あるいは、訳語を全く想定せず、訳文同志が共通
語を持つものをまとめることにより、1,2個のよく使わ
れる訳語を得るといった使い方も、可能である。

〔発明の効果〕

以上、詳細に説明した如く、本発明によれば、共起関
係辞書を利用して、自然言語解析や機械翻訳を行うシス
テムにおいて、共起関係辞書内への共起関係情報の追
加，修正を人手依存度を減らして行うことが可能な自然
言語の共起関係辞書保守方法を実現できるという顕著な
効果を奏するものである。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例に係る共起関係辞書保守装置
における、処理プログラム41の処理動作を示すフローチ
ャート、第２図は実施例に係る共起関係辞書保守装置の
構成を示すブロック図、第３図は第２図に示した構成に
おけメインメモリ４の割付け配置図、第４図は第２図に
示した構成における共起関係ファイル７の内容の一例を
示す図、第５は例文テキストファイルにあたって共起関
係の仮説を検定した際の結果の一例を示す図、第６は実
施例に係る共起関係辞書保守装置により作成された共起
関係辞書９の内容の一例を示す図である。 3:CPU、4:メインメモリ、41:処理プログラム、42:共起
関係候補テーブル、7:共起関係ファイル、8:例文テキス
トファイル、9:共起関係辞書。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】ユーザに入力を行わせるための入力手段
と、ユーザに判断や確認を行わせるための表示手段と、
全体の制御を行うための処理手段と、各種情報を格納す
るための記憶手段とを有する自然言語の共起関係辞書保
守システムにおいて、前記記憶手段を、自然言語の解析
に必要な情報を格納する解析用規則・辞書ファイル，自
然言語で記述された文の単語の並びが意味的に正しいか
否かを示す共起関係情報を格納する共起関係辞書ファイ
ル，共起関係の可能性のある構文関係を示す共起関係パ
ターンを格納する共起関係パターンファイル，例文を収
集する例文ファイルから構成するとともに、前記処理手
段内に、共起関係にあると考えられる共起関係の候補を
格納する記憶部を設けておき、前記共起関係パターンフ
ァイル内の共起関係パターンと文の属する分野が指定さ
れたとき、前記例文ファイルから当該分野に属する例文
テキストを収集するステップと、前記解析用規則・辞書
ファイルの情報を参照して前記例文テキストを解析し
て、指定された共起関係パターンに属する共起関係候補
を抽出して前記記憶部に格納するステップと、共起関係
候補の出現頻度をカウントし、予め定められた閾値条件
を越えて出現した共起関係候補を前記共起関係辞書ファ
イルに出力するステップとを有することを特徴とする自
然言語の共起関係辞書保守方法。
【請求項２】特許請求の範囲第１項記載の各ステップに
加えて、前記収集した例文テキストから抽出した、指定
された共起関係パターンに属する共起関係候補が、予め
定められた閾値条件を越えない場合には、順次、次の、
指定された共起関係パターンに属する共起関係候補を抽
出し、閾値条件との比較を行うステップを有することを
特徴とする自然言語の共起関係辞書保守方法。
【請求項３】特許請求の範囲第１項または第２項記載の
各ステップに加えて、前記収集した例文テキストから抽
出した、指定された共起関係パターンに属する共起関係
の上位または下位概念の共起関係が、予め前記共起関係
に登録されている場合には、上位概念の共起関係でまと
めるステップを有することを特徴とする自然言語の共起
関係辞書保守方法。
【請求項４】特許請求の範囲第１項〜第３項のいずれか
に記載の各ステップに加えて、前記収集した例文テキス
トから抽出した、指定された共起関係パターンを更に限
定して得られる共起関係パターンを、新たな共起関係パ
ターンとするステップを有することを特徴とする自然言
語の共起関係辞書保守方法。