JPH09251460A - 自然言語処理方法および自然言語処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 たとえば書き言葉と話し言葉が混在した文章
をかな漢字変換する際にも、分野指定やモード切り替え
などユーザが明示的な指示を行わずに、その都度最適な
解析情報を選択することができ、これにより誤った変換
候補を減少させて、ユーザの候補選択作業の手間を削減
できる自然言語処理方法および自然言語処理装置を提供
する。 【解決手段】 解析情報記憶部１０４には、自然言語の
文節内および文節間の接続規則をカテゴリー毎に複数個
記憶し、解析情報選択部１０３は、入力された文字列を
構成する各部分の文法パターンの評価点を算出し、この
算出された評価点に基づき前記文字列に最適なカテゴリ
ーの文節内および文節間の文法規則を選択し、かな漢字
変換部２０５は、この選択された文法規則を用いて、入
力された文字列に対するかな漢字変換を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、例えば、かな文字
列を漢字かな混じり文字列に変換する際に用いられる形
態素解析、構文解析等の自然言語の解析を行う自然言語
処理方法および自然言語処理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】かな漢字変換の技術においては、変換効
率を上げるために、いかに変換結果が日本語として受理
できるもののみを候補とするかが問題になっていた。従
来、この問題を解決する手段としては、日本語における
解析情報を記憶しておき、その解析情報にあったものの
みを候補とする方法が考えられている。

【０００３】しかしながら、かな漢字変換では、入力さ
れる文章の種類は一通りではなく、話し言葉で構成され
た会話文、書き言葉で構成された手紙文書など様々なも
のが入力される可能性があり、したがって、解析情報と
しては様々な入力に対してどれも受理できる情報が必要
となる。

【０００４】とくに近年、ネットワークが急速に整備さ
れ、計算機を用いたコミュニケーションが一般化しつつ
ある。それに伴い、ビジネス文書の作成、論文の執筆、
挨拶状や案内状の作成といった、計算機による文書作成
の従来からの主な用途に加えて、電子メール、インター
ネット上のニュースへの投稿、ネットワークを介した会
話など、計算機で日本語文章を入力する場面が増大して
いる。

【０００５】これらの場面では、従来のように書き言葉
による文章だけでなく、話し言葉的な文章も入力される
ようになり、使用される表現が多岐に渡る。そのため、
解析情報が複雑になり正確な情報を記述することが困難
になるとともに、候補数が多くなり、ユーザーが求めて
いるものを選択する手間が増大する。

【０００６】たとえば、話し言葉では、「お手紙書きま
す」のように、格助詞が省略されて、普通名詞と動詞が
助詞を伴わずに隣接する可能性がある。これに対して、
書き言葉では、このような省略は行われず、普通名詞と
動詞は助詞を伴わずに隣接することはない。

【０００７】従って、かな漢字変換では、書き言葉だけ
でなく話し言葉も受理する必要があるので、解析情報
は、普通名詞と動詞が助詞を伴わずに隣接することにな
っていなければならない。しかし、このようにすると、
たとえば、「みなといくばあいには」と書き言葉で入力
して、「皆と行く場合には」と変換したい場合にも、
「港行く場合には」と誤って変換される可能性があっ
た。

【０００８】上述したようなかな漢字変換方法では、解
析情報の切り替えができないので、書き言葉と話し言葉
のように異なった解析情報を必要とする場合が一緒に扱
われていた。このため、解析情報が複雑になって、正確
な情報を記述することが困難になるだけでなく、誤った
解析情報による候補も生成されるので、候補数が多くな
り、ユーザの選択の手間が増大するという問題があっ
た。

【０００９】このような問題点に関して、入力かな文字
列が引用符や括弧で囲まれる部分であるかどうかを判断
して、書き言葉の文法と話し言葉の文法の切り替えを行
うという方法が提案されている（特願平４−２４３６２
２号）。

【００１０】また、文節と文節との接続の文法的な確か
らしさを示すデータを分野ごとに用意しておき、分野を
指定する手段を設けて、文法の切り替えを行うという方
法が提案されている（特開平４−５５２号）。

【００１１】さらに、複数種類の解析情報を用意してお
き、文の解析が終了したときに、文の解析結果を参照し
て、解析情報を切り替えるかどうかを判断するという方
法が提案されている（特開昭６２−１１５５７２号）。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、特願平
４−２４３６２２号による方法では、引用符や括弧に囲
まれずに使われる話し言葉に対応できない上に、２種類
の文法体系の切り替えしか行えない。

【００１３】また、特開平４−５５２号による方法で
は、ユーザが明示的に分野を指定しなくてはならない。
さらに、特開昭６２−１１５５７２号による方法では、
常に１文を解析しなければならず、かな漢字変換のよう
に１文ではなく、文節あるいは連文節単位で処理が行わ
れる場合には、対応できない場合がある上に、ＣＰＵ、
メモリともに無駄になる。

【００１４】そこで、本発明は、上記事情に鑑みてなさ
れたもので、書き言葉と話し言葉のように異なった解析
情報を必要とする場合にも、分野指定やモード切り替え
などユーザが明示的な指示を行わずに、また必ずしも１
文を解析する必要なく、最適な解析情報を選択でき、様
々な用途の文字列に対しても適切な自然言語処理が行え
る自然言語処理方法および自然言語処理装置を提供する
ことを目的とする。

【００１５】

【課題を解決するための手段】本発明の自然言語処理方
法は、自然言語の文節内および文節間の文法規則をカテ
ゴリー毎に複数個記憶し、入力された文字列を構成する
各部分の文法パターンの評価点を算出し、この算出され
た評価点に基づき前記文字列に最適なカテゴリーを選択
し、この選択されたカテゴリーの文法規則を用いて所定
の自然言語処理を行うことにより、書き言葉と話し言葉
のように異なった解析情報を必要とする場合にも、分野
指定やモード切り替えなどユーザが明示的な指示を行わ
ずに、また必ずしも１文を解析する必要なく、最適な解
析情報を選択でき、様々な用途の文字列に対しても適切
な自然言語処理が行える。

【００１６】また、本発明の自然言語処理方法は、自然
言語の文節内および文節間の文法規則をカテゴリー毎に
複数個記憶し、予め選択された文を構成する各部分の接
続パターンの評価点を算出し、この算出された評価点に
基づき前記選択された文に最適なカテゴリーを選択し、
この選択されたカテゴリーの文法規則を用いて、入力さ
れた文字列に対し所定の自然言語処理を行うことによ
り、書き言葉と話し言葉のように異なった解析情報を必
要とする場合にも、分野指定やモード切り替えなどユー
ザが明示的な指示を行わずに、また必ずしも１文を解析
する必要なく、最適な解析情報を選択でき、様々な用途
の文字列に対しても適切な自然言語処理が行える。

【００１７】また、本発明の自然言語処理装置は、自然
言語の文節内および文節間の文法規則をカテゴリー毎に
複数個記憶する手段と、入力された文字列を構成する各
部分の文法パターンの評価点を算出する算出手段と、こ
の算出された評価点に基づき前記文字列に最適なカテゴ
リーの文節内および文節間の文法規則を選択する選択手
段とを具備し、前記選択された文法規則を用いて、入力
された文字列に対し所定の自然言語処理を行うことによ
り、書き言葉と話し言葉のように異なった解析情報を必
要とする場合にも、分野指定やモード切り替えなどユー
ザが明示的な指示を行わずに、また必ずしも１文を解析
する必要なく、最適な解析情報を選択でき、様々な用途
の文字列に対しても適切な自然言語処理が行える。

【００１８】また、本発明の自然言語処理装置は、自然
言語の文節内および文節間の文法規則をカテゴリー毎に
複数個記憶する手段と、予め選択された文を構成する各
部分の文法パターンの評価点を算出する算出手段と、こ
の算出された評価点に基づき前記予め選択された文に最
適なカテゴリーの文節内および文節間の文法規則を選択
する選択手段とを具備し、前記選択された文法規則を用
いて、入力された文字列に対し所定の自然言語処理を行
うことにより、書き言葉と話し言葉のように異なった解
析情報を必要とする場合にも、分野指定やモード切り替
えなどユーザが明示的な指示を行わずに、また必ずしも
１文を解析する必要なく、最適な解析情報を選択でき、
様々な用途の文字列に対しても適切な自然言語処理が行
える。

【００１９】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て、図面を参照して説明する。図１は、本発明の実施形
態に係る自然言語処理装置の構成を概略的に示したブロ
ック図である。

【００２０】図１において、文字列保持部１０１は、キ
ーボードあるいはメモリから入力された文字列を保持
し、解析情報選択部１０３は解析情報記憶部１０４に記
憶されている情報のどれを文字列解析部１０２に供給す
るかを選択および指示するようになっている。

【００２１】文字列解析部１０２は、文字列保持部１０
１から取り出された文字列、文章に対し解析情報選択部
１０３で選択された解析情報記憶部１０４に記憶された
情報を基に、形態素解析、構文解析等の所定の自然言語
解析を行って文の構造や意味を解析する。

【００２２】解析情報記憶部１０４は、自然言語の解析
に必要な辞書や文法などの自然言語に関する情報を記憶
し、解析結果保持部１０５は、文字列解析部１０２の解
析結果を保持するようになっている。

【００２３】次に、図１に示した構成の自然言語処理装
置を適用したかな漢字変換装置を例にとり説明する。 （第１の実施形態）図２は、本発明の第１の実施形態に
係るかな漢字変換装置の概略構成を示したブロック図で
ある。

【００２４】図２において、かな漢字変換装置は、主
に、入力部２０１、制御部２０２、出力部２０３、変換
結果メモリ２０４、かな漢字変換部２０５から構成さ
れ、さらに、文字列保持部１０１、解析情報選択部１０
３、解析情報記憶部１０４が接続されて構成される。

【００２５】制御部２０２には、変換結果メモリ２０
４、かな漢字変換部２０５、文字列保持部１０１、解析
情報選択部１０３が接続され、解析情報選択部１０３に
は、解析情報記憶部１０４が接続されている。

【００２６】解析情報記憶部１０４には、自立語辞書１
０４ａ、自立語品詞番号対応表１０４ｂ、付属語辞書１
０４ｃ、第１の文法規則表１０４ｄ、第２の文法規則表
１０４ｅが記憶されている。

【００２７】入力部２０１は、かな漢字変換処理の対象
となる文字列の入力、もしくは、カーソルの移動、文字
列の削除などの編集コマンドの入力などを行うためのキ
ーボードからなっている。

【００２８】かな漢字変換部２０５は、制御部２０２を
介して、入力部２０１から受け取ったかな文字列を、解
析情報選択部１０３で選択された、解析情報記憶部１０
４に記憶された解析情報に基づいて漢字かな混じり文に
変換し、その候補を変換結果メモリ２０４に書き込む。

【００２９】解析情報選択部１０３は、文字列保持部１
０１から受け取った文字列を解析して、解析情報記憶部
１０４に記憶される情報を用いて評価点を計算する。そ
の評価点の比較を行って、最適な解析情報を選択し、解
析情報を切り替えるようかな漢字変換部２０５に伝え
る。

【００３０】制御部２０２は、変換結果メモリ２０４の
内容を参照して、ユーザに提示する情報を決定し、出力
部２０３に送る。また、カーソルの移動、文字列の削
除、同音語の選択など編集コマンドを受け取り、それぞ
れのコマンドに従って予め決められた動作も行う。な
お、図１の文字列解析部１０２、解析結果保持部１０５
は、図２のかな漢字変換部２０５、変換結果メモリ２０
４、制御部２０２の機能に該当するであろう。

【００３１】出力部２０３は、かな漢字変換処理された
変換結果、ユーザが編集を行った修正結果、ユーザへの
提示情報などを表示する。図３は、自立語辞書１０４ａ
に記憶される情報の一例で、各自立語毎に、見出し番
号、自立語の読み、見出し、文法情報が記憶されてい
る。

【００３２】図４は、自立語品詞番号対応表１０４ｂに
記憶される情報の一例で、図３の文法情報に対応する品
詞、活用、品詞番号、文節末になれるかどうかを示す情
報が記憶されている。

【００３３】たとえば、カ行上１段動詞未然形は品詞番
号Ｊ００１で文節末になれないことを示している。図５
は、付属語辞書１０４ｃに記憶される情報の一例で、各
付属語毎に、読み、文法情報、活用、付属語番号、文節
末になれるかどうかを示す情報が記憶されている。

【００３４】たとえば、接続助詞「けど」は付属語番号
Ｆ００１で文節末になれることを示している。図６、図
７は、第１の文法規則表１０４ｄに記憶される情報の一
例で、図６は、書き言葉というカテゴリーにおける文節
内文法規則表の例を示し、図７は、同じく、書き言葉と
いうカテゴリーにおける文節間文法規則表の例を示して
いる。

【００３５】図８、図９は、第２の文法規則表１０４ｅ
に記憶される情報の一例で、図８は、話し言葉というカ
テゴリーにおける文節内文法規則表の例を示し、図９
は、同じく、話し言葉というカテゴリーにおける文節間
文法規則表の例を示している。

【００３６】図６〜図９に示した各文法規則表の行方向
および列方向は、自立語の品詞番号もしくは付属語の付
属語番号をそれぞれ表し、ここでは行方向に示される品
詞もしくは語が列方向に示される品詞もしくは語と接続
する場合の、接続評価値を示している。接続評価値は、
「０」（接続不可）〜「１」（接続可能）までの値で表
されている。たとえば、品詞番号Ｊ００１のカ行上１段
動詞未然形とＦ０１４の打消助動詞「ない」の終止・連
体形とが接続する場合の接続評価値は「１」であり、す
なわち、接続可能であることを示している。

【００３７】以上のような構成のかな漢字変換装置の動
作について説明する。図１０は、図２のかな漢字変換装
置の解析情報選択部１０３の動作を説明するためのフロ
ーチャートである。ここでは、２つのカテゴリーの文法
規則表を具備した場合について説明する。

【００３８】まず、ステップＳ８０１において、解析対
象の文字列を具備されたバッファＢにセットする。ステ
ップＳ８０２において、第１の文法規則表１０４ｄを用
いて、バッファＢにセットされた文字列の評価点を求
め、その結果をＰ１にセットする。ステップＳ８０３に
おいて、第２の文法規則表１０４ｅを用いて、バッファ
Ｂにセットされた文字列の評価点を求め、その結果をＰ
２にセットする。

【００３９】ステップＳ８０４において、Ｐ１とＰ２の
差の絶対値を計算し、それが予め設定した値δよりも大
きい場合はステップＳ８０５に進み、そうでない場合に
はステップＳ８０８に進む。

【００４０】ステップＳ８０５において、Ｐ１とＰ２の
大小を判定し、Ｐ１がＰ２よりも大きい場合はステップ
Ｓ８０６に進み、そうでない場合はステップＳ８０７に
進む。ステップＳ８０６において、現在使用している文
法規則表が第１の文法規則表１０４ｄか否かを判定し、
そうである場合にはステップＳ８０８に進み、そうでな
い場合はステップＳ８０９に進む。

【００４１】ステップＳ８０７において、現在使用して
いる文法規則表が第２の文法規則表１０４ｅであるか否
かを判定し、そうである場合にはステップＳ８０８に進
み、そうでない場合はステップＳ８１０に進む。

【００４２】ステップＳ８０８においては、現在使用し
ている文法規則表を変更しない。ステップＳ８０９にお
いては、文法規則表を第１の文法規則表１０４ｄに変更
する。ステップＳ８１０においては、文法規則表を第２
の文法規則表１０４ｅに変更する。

【００４３】図１０のステップＳ８０２およびＳ８０３
における、文法規則表を用いた文字列の評価点の計算式
の一例を次式（１）に示す。なお、この計算式は一例で
あり、どのように評価点を計算するかは、本発明を限定
するものではない。

【００４４】 文字列の評価点＝（文節評価点の和）×β×｛（１／各文節間接続評価値）の 積｝ 文節評価点＝α×｛（１／文節内接続評価値）の積｝ 文節評価点＝前側文節末の語と後側文節頭の語との接続評価値 …（１） ここで、１単語から構成される場合の接続評価値は
「１」、α＝１０、β＝１とする。

【００４５】次に、図１０に示した処理動作をさらに具
体的に説明する。ここでは、第１の文法規則表１０４ｄ
は書き言葉のカテゴリーに属する文法規則、第２の文法
規則表１０４ｅは話し言葉のカテゴリーに属する文法規
則を記憶しているとし、現在第１の文法規則表１０４ｄ
が選択されているとする。

【００４６】たとえば、入力かな文字列が「さんせいう
ってなんですか」の場合を考える。この入力文字列の一
部である「さんせいうって」と入力したところで、変換
キーを押すと、文字列保持部１０１は図１１に示すよう
に、このかな文字列を具備されたバッファ１に保持す
る。

【００４７】かな漢字変換部２０５は、現在選択されて
いる第１の文法規則表１０４ｄにより、「三世売って」
のような変換結果を表示する。文字列保持部１０１は図
１１に示すように、バッファ１に対応する変換結果をバ
ッファ２に保持する。

【００４８】ここで、ユーザが単漢字変換や削除・挿入
などの手段を用いて、「酸性雨って」と訂正すると、文
字列保持部１０１は、図１１に示すようにバッファ２に
対応する漢字かな混じり表記の文字列をバッファ３に保
持する。

【００４９】文字列保持部１０１は、このバッファ３の
内容を解析情報選択部１０３に送る。解析情報選択部１
０３は、図１０のステップＳ８０１において、バッファ
３の文字列をバッファＢにセットする。

【００５０】ステップＳ８０２において、第１の文法規
則表１０４ｄを用いてバッファＢにセットされた文字列
を解析し、この文字列「酸性雨って」の評価点を式
（１）に従って次式（２）のように求める。

【００５１】 第１の文節評価点＝「酸性雨」十「って」＝１０×１／０．１＝１００（Ｊ０ ２３とＦ００５の交点は０．１） 文字列の評価点＝１００×１／１＝１００ …（２） すなわち、評価点「１００」を得て、Ｐ１に「１００」
をセットする。

【００５２】次に、ステップＳ８０３において、第２の
文法規則表１０４ｅを用いてバッファＢにセットされた
文字列を解析し、この文字列「酸性雨って」の評価点を
式（１）に従って次式（３）のように求める。

【００５３】 第１文節評価点＝「酸性雨」＋「って」＝１０×１／０．１＝１１（Ｊ０２３ とＦ００５の交点は０．１） 文字列の評価点＝１１×１／１＝１１ …（３） すなわち、評価点「１１」を得て、Ｐ２に「１１」をセ
ットする。

【００５４】次に、ステップＳ８０４において、｜Ｐ１
−Ｐ２｜を計算する。ここでは、たとえばδ＝１０と設
定しておくと、 ｜Ｐ１−Ｐ２｜＝｜１００−１１｜＝８９＞１０ であるので、ステップＳ８０５に進む。Ｐ１＞Ｐ２であ
るので、ステップＳ８０６に進む。現在選択されている
文法は第１の文法規則表１０４ｄであるので、ステップ
Ｓ８０９に進み、文法規則表を第２の文法規則表１０４
ｅに変更する。解析情報選択部１０３はこの指示をかな
漢字変換部２０５に送る。

【００５５】かな漢字変換部２０５では、次に入力文字
列の変換の際には、切り替えられた第２の文法規則表１
０４ｅを用いてかな漢字変換を行う。すると、第１の文
法規則表１０４ｄを用いていた場合には、例えば、「よ
く理解できナインだけ度」というような変換結果が得ら
れる可能性がある場合でも、「よく理解できないんだけ
ど」と変換結果が得られる。

【００５６】上記第１の実施形態では、文法規則表は表
の形で記述されているが、必ずしもその必要はなく、ま
た、２単語間あるいは２文節間の接続評価に限定される
ものではない。さらに、隣接する単語間あるいは文節間
の文法規則に限定されるものではない。

【００５７】（第２の実施形態）図１２は、本発明の第
２の実施形態に係るかな漢字変換装置の概略構成を示し
たブロック図である。なお、図１２においいて、図２と
同一部分には同一符号を付し、異なる部分についてのみ
説明する。すなわち、図１２においては、評価情報記憶
部１９０１が新たに解析情報選択部１０３に接続され、
この解析情報選択部１０３の処理が異なる点を除いて
は、図２と同様である。

【００５８】図１３および図１４は、評価情報記憶部１
９０１に記憶される情報の一例である。図１３に示す情
報は、接続が予想される複数の接続評価パターン毎に、
第１の文応規則表１０４ｄにおける評価値と第２の文法
規則表１０４ｅにおける評価値から構成されている。図
１４に示す情報は、各語彙に対応して、その語彙の第１
の文応規則表１０４ｄにおける評価値と第２の文法規則
表１０４ｅにおける評価値から構成されている。なお、
これら評価情報は、第１の文法規則表１０４ｄ、第２の
文規則表１０４ｅを参照して生成されるものであっても
よい。

【００５９】図１３、図１４に示すような評価情報は、
すでに文構成ができている既存の文章を解析対象として
評価値を求める際に有効である。図１５は、図１２の解
析情報選択部１０３の処理動作を説明するためのフロー
チャートである。ここでは文法規則表が２つの場合につ
いて説明する。

【００６０】まず、ステップＳ２１０１において、解析
対象の文字列をバッファＢにセットする。ステップＳ２
１０１において、バッファＢの文字列の構成パートの数
をＮにセットし、変数ｉ＝１とする。構成パートとして
はタイトル、文節、句読点や括弧で区切られた部分、
文、段落などが考えられる。

【００６１】ステップＳ２１０３において、ｉ≦Ｎであ
るかどうかを判断し、ｉ≦Ｎである場合には、ステップ
Ｓ２１０４に進み、そうでない場合はステップＳ２１０
８に進む。

【００６２】ステップＳ２１０４において、バッファＢ
からｉ番目のパートを取り出し、解析情報選択部１０３
に具備されたバッファＢi にセットする。ステップＳ２
１０５では、評価情報記憶部１９０１に記憶された評価
情報を用いて第１の文法規則表１０４ｄにおけるバッフ
ァＢi にセットされたｉ番目のパートの評価点を計算
し、それを変数Ｐ1iにセットする。

【００６３】ステップＳ２１０６では、評価情報記憶部
１９０１に記憶された評価情報を用いて第２の文法規則
表１０４ｅにおけるバッファＢi にセットされたｉ番目
のパートの評価点を計算し、それを変数Ｐ2iにセットす
る。

【００６４】ステップＳ２１０７において、ｉを「１」
だけインクリメントし、ステップＳ２１０３に戻る。ス
テップＳ２１０８では、全てのパート（ｉ＝１〜Ｎ）の
第１の文法規則表１０４ｄにおける評価点Ｐ1i（ｉ＝１
〜Ｎ）を加算して、その値を変数Ｐ１にセットする。

【００６５】ステップＳ２１０９では、全てのパート
（ｉ＝１〜Ｎ）の第２の文法規則表１０４ｅにおける評
価点Ｐ2i（ｉ＝１〜Ｎ）を加算して、その値を変数Ｐ２
にセットする。

【００６６】ステップＳ２１１０では、Ｐ１≧Ｐ２であ
るかどうかを判断し、Ｐ１≧Ｐ２である場合にはステッ
プＳ２１１１に進み、そうでない場合にはステップ２１
１２に進む。

【００６７】ステップＳ２１１１では、第１の文法規則
表１０４ｄを選択する。ステップＳ２１１２では、第２
の文法規則表１０４ｅを選択する。次に、図１５に示し
た処理動作をさらに具体的に説明する。

【００６８】図１５のステップＳ２１０５、ステップＳ
２１０６における評価情報を用いた評価点の計算式の一
例を次式（４）に示す。 文書の評価点＝各構成パートの評価点の和 ＝（その文に現われる接続評価パターンの値の和）＋（その文に現われる 語彙評価パターンの値の和）×０．１ …（４） 解析対象としての文例を以下に示す。

【００６９】文例１ 「謹啓初秋の候、貴家ますますご清栄のことと存じま
す。さて、このたぴ松田栄三様のご媒酌により、河野雅
春長男康男と堀井健二次女圭子との婚約相整い、来る１
０月吉日に結婚式を挙げることになりました。つきまし
ては、今後とも幾久しくご厚情を賜わりたく、ご披露か
たがた粗餐を差し上げたく存じますので、ご多用中のと
ころ恐縮ですが、なにとぞご臨席賜わりますようお願い
申しあげます。

【００７０】敬具」 文例２ 「こんにちは。元気ですか。

【００７１】実は突然だけど、こんど私、仕事やめて、
留学することにしたの。留学先は、アメリカミシガン州
のカラマズーカレッジっていう大学です。それほど英語
は得意じやないんで、不安もあるけど、自分の力を試し
てみたいので、思い切って行くことにしたの。出発は来
月２日です。向こうに着いて落ち着いたら、また手紙書
きます。

【００７２】では、陽子も元気でね。」 文例１を解析対象として、（４）式に従って評価点を計
算すると、次のようになる。

【００７３】第１パート＝謹啓 第２パート＝初秋の候、 第３パート＝貴家ますますご清栄のことと存じます。

【００７４】第４パート＝さて、 第５パート＝このたび松田栄三様のご媒酌により、 第６パート＝河野雅春長男康男と堀井健二次女圭子との
婚約相整い 第７バート＝来る１０月吉日こ結婚式を挙げることにな
りました。

【００７５】第８パート＝つきましては、 第９バート＝今後とも幾久しくご厚情を賜わりたく、 第１０パート＝ご披露かたがた粗餐を差し上げたく存じ
ますので、 第１１パート＝ご多用中のところ恐縮ですが、 第１２パート＝なにとぞご臨席賜わりますようお願い申
しあげます。

【００７６】第１３パート＝敬具 （Ａ）第１の文法規則における評価点の計算（図１３、
図１４参照） 第１パートの評価点＝１０×０．１＝１（「謹啓」が語
彙パターン） 第２パートの評価点＝０ 第３パートの評価点＝１０＋１０×０．１＝１１（「ご
十清栄」が接続パターン、「貴家」が語彙バターン） 第４パートの評価点＝０ 第５パートの評価点＝１０（「ご十媒酌」が接続バター
ン） 第６パートの評価点＝０ 第７バートの評価点＝０ 第８パートの評価点＝０ 第９パートの評価点＝１０（「ご＋厚情」が接続バター
ン） 第１０パートの評価点＝１０（「ご＋披露」が接続バタ
ーン） 第１１パートの評価点＝１０（「ご＋多用」が接続パタ
ーン） 第１２パートの評価点＝１０（「ご＋臨席」が接続バタ
ーン） 第１３パートの評価点＝１０×０．１＝１（「敬具」が
語彙パターン） 文書の評価点＝１＋１１＋１０＋１０＋１０＋１０＋１
０＋１＝６３ （Ｂ）第２の文法規則における評価点の計算（図１３、
図１４参照） 第１パートの評価点＝０ 第２パートの評価点＝０ 第３パートの評価点＝２（「ご十清栄」が接続パター
ン） 第４パートの評価点＝０ 第５パートの評価点＝２（「ご十媒酌」が接続パター
ン） 第６パートの評価点＝０ 第７パートの評価点＝０ 第８パートの評価点＝０ 第９パートの評価点＝２（「ご十厚情」が接続バター
ン） 第１０バートの評価点＝２（「ご十披露」が接続バター
ン） 第１１パートの評価点＝２（「ご十多用」が接続バター
ン） 第１２パートの評価点＝２（「ご十臨席」が接続パター
ン） 文書の評価点＝２＋２＋２＋２＋２＋２＋２＝１２ 次に、文例２を解析対象として（４）式に従って評価点
を計算すると、次のようになる。

【００７７】第１パート＝こんにちは。 第２パート＝元気ですか。 第３パート＝実は突然だけど、 第４バート＝こんど私、 第５パート＝仕事やめて、 第６パート＝留学することにしたの。

【００７８】第７バート＝留学先は、 第８パート＝アメリカミシガン州のカラマズーカレッジ
っていう大学です。 第９パート＝それほど英語は得意じやないんで、 第１０パート＝不安もあるけど、 第１１バート＝自分の力を試してみたいので、 第１２パート＝思い切って行くことにしたの。

【００７９】第１３パート＝出発は来月２日です。 第１４パート＝向こうに着いて落ち着いたら、 第１５パート＝また手紙書きます。

【００８０】第１６パート＝では、 第１７パート＝陽子も元気でね。 （Ａ）第１の文法規則における評価点の計算（図１３、
図１４参照）（評価点が「０」のバートは省略） 第５パートの評価点＝４（「名詞＋動詞」が接続バター
ン） 第８バートの評価点＝１（「名詞＋って」が接続バター
ン） 第９パートの評価点＝８（「じや＋ない」が接続バター
ン） 第１０パートの評価点＝２（「動詞終止・連体形＋け
ど」） 第１２パートの評価点＝１（「た＋の」が接続パター
ン） 第１５パートの評価点＝４（「名詞＋動詞」が接続バタ
ーン） 第１７パートの評価点＝８（「で＋ね」が接続パター
ン） 文書の評価点＝４＋１＋８＋２＋１＋４＋８＝２８ （Ｂ）第２の文法規則における評価点の計算（図１３、
図１４参照）（評価点が「０」のパートは省略） 第５パートの評価点＝５（「名詞＋動詞」が接続バター
ン） 第８パートの評価点＝１０（「名詞＋って」が接続バタ
ーン） 第９バートの評価点＝１０（「じや＋ない」が接続バタ
ーン） 第１０パートの評価点＝１０（「動詞終止・．連体形＋
けど」） 第１２パートの評価点＝１０（「た＋の」が接続パター
ン） 第１５パートの評価点＝５（「名詞＋動詞」が接続パタ
ーン） 第１７パートの評価点＝１０（「で＋ね」が接続パター
ン） 文書の評価点＝５＋１０＋１０＋１０＋１０＋５＋１０
＝６０ ここでは、第１の文法規則表１０４ｄは書き言葉の文
法、第２の文法規則は話し言葉の文法を記憶していると
し、文字列の構成パートとして、句読点で区切られた部
分とタイトルを考える。

【００８１】文例１の文書を解析対象とした場合の図１
２のかな漢字変換装置の処理動作を図１５に示すフロー
チャートを参照して説明する。たとえば、文例１の文書
に対する返信文書を作成する場合、電子メールならば、
返信コマンドを入力したときに、もとのメールを参照文
書として、その文書を文字列保持部１０１に保持し、解
析情報選択部１０３に送る。

【００８２】文字列保持部１０１に保持する文書の選択
については、ユーザが明示的に参照したい文書を指定し
てもよいし、あるいは、たとえばニュースに投稿する記
事を作成する場合なら、指定したニュースグループ内の
過去の記事を参照文書としてもよい。

【００８３】解析情報選択部１０３が起動されると、図
１５のステップＳ２１０１において、解析対象の文字列
がバッファＢにセットされる。ステップＳ２１０２にお
いて、バッファＢの文字列の構成パート数１７がＮにセ
ットされ、ｉ＝１とする。

【００８４】１≦１７が成立するので、ステップＳ２１
０４に進む。ステップＳ２１０４において、バッファＢ
の１番目のパートがバッファＢ1 にセットされる。ステ
ップＳ２１０５では、前述のようにして求められた第１
のパートの評価点「１」がＰ11にセットされる。ステッ
プ２１０６では、前述のようにして求められた第１の評
価点「０」がＰ21にセットされる。

【００８５】ステップＳ２１０７において、ｉ：＝２と
し、ステップＳ２１０３に戻る。２≦１７が成立するの
で、ステップＳ２１０４に進む。ステップＳ２１０４に
おいて、バッファＢの２番目のパートがバッファＢ2 に
セットされる。ステップＳ２１０５において、前述のよ
うにして求められた第２のパートの評価点「０」がＰ11
にセットされる。ステップＳ２１０６において、前述の
ようにして求められた第２のパートの評価点「０」がＰ
22にセットされる。ステップＳ２１０７において、ｉ：
＝３とし、ステップＳ２１０３に戻る。

【００８６】同様にして、ｉをインクリメントしなが
ら、ｉ：＝１７の場合まで繰り返す。ｉ＝１８とした場
合、１８≦１７は成立しないので、ステップＳ２１０８
に進む。ステップＳ２１０８では、第１の文法規則にお
ける文書の評価点Ｐ１を求める。すなわち、 Ｐ１＝１＋１１＋１０＋１０＋１０＋１０＋１０＋１＝
６３ となる。

【００８７】ステップＳ２１０９では、第２の文法規則
における文書の評価点Ｐ２を求める。すなわち、 Ｐ２＝２＋２＋２＋２＋２＋２＝１２ となる。

【００８８】６３≧１２であるので、ステップＳ２１１
１に進み、第１の文法規則表１０４ｄを選択する。解析
情報選択部１０３は、この指示をかな漢字変換部２０５
に送る。

【００８９】かな漢字変換部２０５では、かな入力の変
換の際には、選択された第１の文法規則表１０４ｄを用
いてかな漢字変換を行う。すると、この参照文書に適し
た文法が使用される。

【００９０】同様にして、文例２の文書に対する返信文
書を作成する場合には、この文書を解析情報選択部１０
３に送るとすると、前述したような計算に基づき、第１
の文法規則における評価点Ｐ１＝２８、第１の文法規則
における評価点Ｐ２＝６０が得られる。Ｐ１≦Ｐ２であ
るので、第２の文法規則表１０４ｅが選択され、文法選
択部１０６はこの指示をかな漢字変換部２０５に送る。

【００９１】したがって、かな漢字変換部２０５では、
第２の文法規則表１０４ｅを用いてかな漢字変換を行う
ので、この参照文書に適した文法が使用される。上記第
２の実施形態においては、第１の文法規則表（書き言葉
用）１０４ｄ、第２の文法規則表（話し言葉用）１０４
ｅを用意して、どちらかを選択する例を挙げたが、選択
する解析情報は２種類にとどまらず、３種類以上の解析
情報のうちどれかあるいはいくつかを選択するようにし
てもよい。

【００９２】また、図１６に示すように、現在選択され
ている解析情報の種類を「文法モード」として図２、図
１２の出力部２０３にて画面上に表示してもよいし、あ
るいは、図１７に示すように、解析情報選択画面を設け
て、ユーザが予め文法や辞書などの解析情報を選択して
もよい。また、解析情報の切り替えを行う際には、その
旨ユーザに通知したり、あるいはユーザに問い合わせて
から変更するようにしてもよい。

【００９３】なお、本発明は、上記実施例に限定され
ず、要旨を変更しない範囲で適宜変更して実施可能であ
る。以上、説明したように、上記第１、第２の実施形態
によれば、解析情報記憶部１０４には、文節内および文
節間の文法規則を書き言葉、話し言葉といったカテゴリ
ー毎に複数個記憶し、解析情報選択部１０３は、入力さ
れた文字列、あるいは、予め選択された文を構成する各
部分の文法パターンの評価点を算出し、この算出された
評価点に基づき、入力された文字列あるいは、予め選択
された文に最適なカテゴリーの文節内および文節間の文
法規則を選択して、かな漢字変換部２０５では、この選
択された文法規則を用いてかな漢字変換処理を行うこと
により、分野指定やモード切り替えなどユーザが明示的
な指示を行わずに、また必ずしも１文を解析する必要な
く、最適な解析情報を選択して、様々な用途の入力に対
して適切な自然言語処理を行うことができる。

【００９４】また、本発明は、かな漢字変換に限らず、
例えば、機械翻訳等を行うための形態素解析、構文解
析、意味解析等の所定の自然言語処理を行う際にも有効
である。

【００９５】たとえば、書き言葉と話し言葉が混在した
文章をかな漢字変換する際にも、例えば、ユーザにより
変換結果が訂正されたときに、それをトリガーとして前
述の解析処理を行って最適な解析情報を選択することに
より、誤った変換候補を減少させることができ、ユーザ
の候補選択作業の手間を減らすこともできるようにな
る。

【００９６】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
たとえば書き言葉と話し言葉が混在した文章をかな漢字
変換する際にも、分野指定やモード切り替えなどユーザ
が明示的な指示を行わずに、その都度最適な解析情報を
選択することができ、これにより誤った変換候補を減少
させて、ユーザの候補選択作業の手間を削減できる自然
言語処理方法および自然言語処理装置を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る自然言語処理装置の概略構成を示
すブロック図。

【図２】本発明の第１の実施形態に係る自然言語処理方
法を用いたかな漢字変換装置の概略構成を示すブロック
図である。

【図３】解析情報記憶部に記憶される自立語辞書の情報
の記憶例を示した図。

【図４】解析情報記憶部に記憶される自立語品詞番号対
応表の情報の記憶例を示した図。

【図５】解析情報記憶部に記憶される付属語辞書の情報
の記憶例を示した図。

【図６】解析情報記憶部に記憶される書き言葉対応であ
る第１の文法規則表の記憶例を示し、文節内文法規則表
の場合を示した図。

【図７】解析情報記憶部に記憶される書き言葉対応であ
る第１の文法規則表の記憶例を示し、文節間文法規則表
の場合を示した図。

【図８】解析情報記憶部に記憶される話し言葉対応であ
る第２の文法規則表の記憶例を示し、文節内文法規則表
の場合を示した図。

【図９】解析情報記憶部に記憶される話し言葉対応であ
る第２の文法規則表の記憶例を示し、文節間文法規則表
の場合を示した図。

【図１０】解析情報選択部の処理動作を説明するための
フローチャート。

【図１１】文字列保持部に保持される文字列の具体例を
示した図。

【図１２】本発明の第２の実施形態に係る自然言語処理
方法を用いたかな漢字変換装置の他の構成例を示したブ
ロック図。

【図１３】評価情報記憶部に記憶される情報の一例を示
した図。

【図１４】評価情報記憶部に記憶される情報の一例を示
した図。

【図１５】解析情報選択部の処理動作を説明するための
フローチャート。

【図１６】選択されている解析情報の表示例を示した
図。

【図１７】解析情報選択画面の一例を示した図。

【符号の説明】

１０１…文字列保持部、１０２…文字列解析部、１０３
…解析情報選択部、１０４…解析情報記憶部、１０５…
解析結果保持部、２０１…入力部、２０２…制御部、２
０３…出力部、２０４…変換結果メモリ、２０５…かな
漢字変換部、１９０１…評価情報記憶部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 上原 龍也 神奈川県川崎市幸区小向東芝町１番地 株 式会社東芝研究開発センター内 (72)発明者 出羽 達也 神奈川県川崎市幸区小向東芝町１番地 株 式会社東芝研究開発センター内

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 自然言語の文節内および文節間の文法規
   則をカテゴリー毎に複数個記憶し、入力された文字列を
   構成する各部分の文法パターンの評価点を算出し、この
   算出された評価点に基づき前記文字列に最適なカテゴリ
   ーを選択し、この選択されたカテゴリーの文法規則を用
   いて所定の自然言語処理を行うことを特徴とする自然言
   語処理方法。
2. 【請求項２】 自然言語の文節内および文節間の文法規
   則をカテゴリー毎に複数個記憶し、予め選択された文を
   構成する各部分の接続パターンの評価点を算出し、この
   算出された評価点に基づき前記選択された文に最適なカ
   テゴリーを選択し、この選択されたカテゴリーの文法規
   則を用いて、入力された文字列に対し所定の自然言語処
   理を行うことを特徴とする自然言語処理方法。
3. 【請求項３】 自然言語の文節内および文節間の文法規
   則をカテゴリー毎に複数個記憶する手段と、 入力された文字列を構成する各部分の文法パターンの評
   価点を算出する算出手段と、 この算出された評価点に基づき前記文字列に最適なカテ
   ゴリーの文節内および文節間の文法規則を選択する選択
   手段と、 を具備し、 前記選択された文法規則を用いて、入力された文字列に
   対し所定の自然言語処理を行うことを特徴とする自然言
   語処理装置。
4. 【請求項４】 自然言語の文節内および文節間の文法規
   則をカテゴリー毎に複数個記憶する手段と、 予め選択された文を構成する各部分の文法パターンの評
   価点を算出する算出手段と、 この算出された評価点に基づき前記予め選択された文に
   最適なカテゴリーの文節内および文節間の文法規則を選
   択する選択手段と、 を具備し、 前記選択された文法規則を用いて、入力された文字列に
   対し所定の自然言語処理を行うことを特徴とする自然言
   語処理装置。