JPH09311858A - 文章の照応関係解析装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 簡単な構成で、節と名詞句が素性構造に関す
る制約を満たすかどうかを調べる。 【解決手段】 形態素・構文解析結果を記憶した形態素
・構文解析結果記憶バッファと、動詞−名詞対応テーブ
ルと、ＣＰＵを備え、ＣＰＵにより、入力文章中に出現
する節と、それより後方に出現する名詞句との照応関係
を解析するに際し、形態素・構文解析結果記憶バッファ
に記憶されている構文構造から動詞を取り出し、取り出
した動詞を、動詞−名詞対応テーブルに記憶されている
対応に従って名詞化し、形態素・構文解析結果記憶バッ
ファに記憶されている構文構造から、名詞化した名詞を
取り出し、取り出した動詞を主辞とする節の構成要素と
取り出した名詞を主辞とする名詞句の構成要素とを照合
し、その結果を出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、文章の照応関係
解析装置に関し、さらに詳しくは、入力テキスト（文
章）を構成する要素の間に成り立つ照応関係を解析する
文章の照応関係解析装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】入力テキストの解釈を一意に決定する問
題は、自然原語処理システムにおいて最も重要であると
同時に、最も解決が困難な問題のひとつでもある。この
問題を解決するために必要不可欠な基本的技術の一つ
は、入力テキストを構成する要素間の照応関係を解析す
ることである。

【０００３】例えば、日英機械翻訳システムでは、照応
関係は、名詞句の性、数、定／不定の区別など、日本語
で明示することはまれであるが、英語では明示しなけれ
ばならない言語形式上の必須情報を得るための重要な手
がかりとなる。このようなことから、文献“Jelinek,
J.,Yoshimi,T.,Nishida,O.,Tamura,N.and Murakami,
H.,:Text-Wide MT Grammar,In Proceedings of the 3rd
Natural Language Processing Pacific Rim Symposiu
m,1995.”などにおいて、テキスト構成要素間の照応関
係を解析するための手法が提案されている。

【０００４】上記文献においては、テキスト構成要素Ｘ
とＹが次の三つの制約を満たすとき、ＹがＸを指せるこ
とが示されている。 構文構造に関する制約：ＸはＹの先行文脈中に現れ
る。 素性構造に関する制約：Ｘの意味とＹの意味は矛盾し
ない。 陳述縮約に関する制約：ＹはＸを縮約した言語形式で
ある。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記文
献では、任意のテキストの構成要素ＸとＹに関して、こ
れらが素性構造に関する制約を満たすかどうかを調べる
手段が示されているわけではない。

【０００６】すなわち、ＸとＹ共に辞書に登録されてい
る見出し語である場合、つまりテキスト構成要素ＸとＹ
を構文解析木上の節点とみなしＸとＹが共に終端節点で
ある場合には、素性構造に関する制約が満たされるかど
うかは、上位下位関係を記述したシソーラスがあれば調
べることができるのに対し、ＸとＹの少なくともいずれ
か一方が辞書に登録されている見出し語ではなく句や節
である場合、つまりＸとＹの少なくともいずれか一方が
構文解析木上の非終端節点である場合には、その句や節
を構成する見出し語の意味から句や節の意味を合成する
必要があるが、これについては、上記文献においても具
体的にどのように実現するかは触れられておらず、今後
の課題として残されている。

【０００７】この発明は、このような事情を考慮してな
されたもので、構文構造に関する制約と陳述縮約に関す
る制約とを満たすテキスト構成要素ＸとＹのうち、対象
を節と名詞句に限定し、節と名詞句の意味合成を近似的
に行なうことにより、節と名詞句が素性構造に関する制
約を満たすかどうかを調べることが可能な文章の照応関
係解析装置を提供するものである。

【０００８】

【課題を解決するための手段】図１はこの発明の構成を
示すブロック図であり、この図に示すように、この発明
は、入力文章中に出現する節と、それより後方に出現す
る名詞句との照応関係を解析する文章の照応関係解析装
置であって、入力文章の形態素解析および構文解析結果
を記憶した形態素・構文解析結果記憶バッファ１０１
と、動詞とその動詞の名詞形とを対応づけてあらかじめ
記憶した動詞−名詞対応テーブル記憶メモリ１０２と、
形態素・構文解析結果記憶バッファ１０１に記憶されて
いる構文構造から動詞を取り出す動詞取り出し部１０３
と、動詞取り出し部１０３によって取り出された動詞
を、動詞−名詞対応テーブル記憶メモリ１０２に記憶さ
れている対応に従って名詞化する名詞化部１０４と、形
態素・構文解析結果記憶バッファ１０１に記憶されてい
る構文構造から、名詞化部１０４によって名詞化された
名詞を取り出す名詞取り出し部１０５と、動詞取り出し
部１０３によって取り出された動詞を主辞とする節の構
成要素と、名詞取り出し部１０５によって取り出された
名詞を主辞とする名詞句の構成要素とを照合し、その結
果を出力する構造照合部１０６を備えたことを特徴とす
る文章の照応関係解析装置である。

【０００９】この発明において、動詞取り出し部１０
３、名詞化部１０４、名詞取り出し部１０５および構造
照合部１０６としては、ＲＯＭ，ＲＡＭ等を含むマイク
ロプロセッサを用いるのが便利である。

【００１０】形態素・構文解析結果記憶バッファ１０１
としては、ＲＡＭのような内部メモリを用いることがで
きる。この発明の文章の照応関係解析装置は、必ずし
も、形態素解析および構文解析を行うことが可能な各種
の文章解析装置と併用して用いる必要はないが、でき得
れば、このような文章解析装置と併用して用いることが
好ましく、この文章解析装置によって解析された形態素
・構文解析結果を、形態素・構文解析結果記憶バッファ
１０１としてのＲＡＭ等に一時記憶しておき、その後、
連続して照応関係を解析するように構成することが望ま
しい。

【００１１】動詞−名詞対応テーブル記憶メモリ１０２
としては、ＲＯＭのような内部メモリや、フロッピーデ
ィスク装置、磁気ディスク装置等の外部メモリを用いる
ことができる。

【００１２】この発明によれば、入力文章中に出現する
節と、それより後方に出現する名詞句との照応関係を解
析するにあたっては、まず、形態素・構文解析結果記憶
バッファ１０１に記憶されている構文構造から動詞を取
り出し、取り出した動詞を、動詞−名詞対応テーブルで
名詞化し、その名詞を、形態素・構文解析結果記憶バッ
ファ１０１に記憶されている構文構造の、先に取り出し
た動詞以降の部分から取り出す。

【００１３】そして、取り出した動詞を主辞とする節の
構成要素と、取り出した名詞を主辞とする名詞句の構成
要素とを照合し、その結果を出力し、これにより照応関
係の解析結果を得る。

【００１４】具体的には、例えば、構造照合部１０６
は、照合結果の出力に際しては、構成要素どうしの照合
がとれた場合には“正整数”を、それ以外の場合には
“０”を、それぞれ得点として出力するように構成する
ことが望ましい。

【００１５】上記構成においては、構造照合部１０６
を、節の構成要素と名詞句の構成要素を部分文字列照合
する子節点ペア照合部と、連用助詞から連体助詞への助
詞の変化規則をあらかじめ記憶した助詞変化テーブル記
憶メモリと、節と名詞句における助詞の変化と、助詞変
化テーブル記憶メモリに記憶されている助詞の変化規則
とを照合する助詞変化規則照合部を備えた構成すること
が好ましい。

【００１６】また、上記構成においては、語の上位下位
関係と類義関係を記述したシソーラスをあらかじめ記憶
したシソーラス記憶メモリをさらに設けた構成とし、名
詞化部１０４を、動詞取り出し部１０３によって取り出
された動詞に基づいてシソーラス記憶メモリに記憶され
ているシソーラスを検索しその検索で得られた上位動詞
または類義動詞を、動詞−名詞対応テーブル記憶メモリ
１０２に記憶されている対応に従って名詞化するように
構成し、構造照合部１０６を、節の構成要素と名詞句の
構成要素とに基づいてシソーラス記憶メモリに記憶され
ているシソーラスをそれぞれ検索しその検索で得られた
上位語または類義語どうしを部分文字列照合するように
構成することが好ましい。

【００１７】さらに、上記構成においては、節と名詞句
との間に照応関係が成り立つことを否定する語彙をあら
かじめ記憶した前方照応否定語彙記憶メモリをさらに設
けた構成とし、構造照合部１０６を、節の構成要素と名
詞句の構成要素とを照合することに加え、節の構成要素
と名詞句の構成要素の両方または一方に基づいて前方照
応否定語彙記憶メモリを検索することにより、節の構成
要素と名詞句の構成要素とが照応する、照応しない、不
定のいづれかを判定し、その結果を出力するように構成
することが好ましい。

【００１８】具体的には、例えば、構造照合部１０６
は、照合結果の出力に際しては、前方照応否定語彙記憶
メモリの検索が成功した場合には“負整数”を、前方照
応否定語彙記憶メモリの検索が失敗しかつ構成要素どう
しの照合がとれた場合には“正整数”を、それ以外の場
合には“０”を、それぞれ得点として出力するように構
成することが望ましい。

【００１９】その場合、前方照応否定語彙記憶メモリ
に、非前方照応詞テーブルを記憶させておき、構造照合
部１０６を、この非前方照応詞テーブルを参照し、名詞
句において主辞に直接支配される非前方照応詞が存在す
る場合には、節と名詞句とが照応しないとみなすように
構成することが望ましい。

【００２０】あるいは、前方照応否定語彙記憶メモリ
に、固有名詞テーブルを記憶させておき、構造照合部１
０６を、この固有名詞テーブルを参照し、節において主
辞に直接支配される固有名詞が存在しかつ名詞句におい
て主辞を直接修飾する固有名詞が存在する場合には、こ
れら二つの固有名詞が完全に文字列一致しなければ節と
名詞句とが照応しないとみなすように構成してもよい。

【００２１】この発明によれば、構造照合部１０６を設
け、この構造照合部１０６により、入力文章中に出現す
る節の意味と、その節より後方に出現する名詞句の意味
とが矛盾しないという、素性構造に関する制約が成り立
つかどうかを直接調べる代わりに、節を構成する構成要
素の意味と、名詞句を構成する構成要素の意味とが矛盾
しないか否かを調べるようにしている。

【００２２】そして、このような節を構成する構成要素
の意味と、名詞句を構成する構成要素の意味とが矛盾し
ないか否かを調べるために、 構成要素同士が文字列として部分一致するかどうかを
調べるために子節点ペア照合部を設けるようにしてい
る。 構成要素同士が直接文字列として部分一致はしない
が、上位下位関係あるいは類義関係にあるかどうかを調
べるためにシソーラス記憶メモリを設けるようにしてい
る。 節を名詞句で言い替える時、節中の連用助詞が名詞句
においてどのような連体助詞で表現されるかを調べるた
めに、連用助詞から連体助詞への助詞の変化規則をあら
かじめ記憶した助詞変化テーブル記憶メモリを設けるよ
うにしている。 たとえ、構成要素同士が文字列として部分一致した
り、上位下位関係あるいは類義関係にあったりしても、
名詞句が節の言い替えではない場合（節と名詞句が照応
関係にない場合）を特定するために、前方照応否定語彙
記憶メモリを設けるようにしている。

【００２３】

【発明の実施の形態】以下、図面に示す実施例に基づい
てこの発明を詳述する。なお、これによってこの発明が
限定されるものではない。

【００２４】この発明の文章の照応関係解析装置は、例
えば日英機械翻訳システムや日仏、日伊、日独機械翻訳
システムのような各種の機械翻訳システムに組み込んで
用いることができる。

【００２５】本実施例では、その中の一例として、日英
機械翻訳システムに組み込んだ例を挙げて説明する。こ
の日英機械翻訳システムは、キーボード、ＣＰＵ、メモ
リ、表示装置、印字装置等の公知の基本的な装置から構
成されている。したがって、以下においては、それらの
基本的な装置については説明を省略する。また、仮名漢
字変換機能のような日本語ワードプロセッサとしての基
本機能についてはすでに備えているものとして説明を行
う。

【００２６】実施例１ 図２はこの発明による文章の照応関係解析装置の実施例
１の構成を示すブロック図である。この発明の文章の照
応関係解析装置は、入力テキスト中に出現する節と、そ
れより後方に出現する名詞句との照応関係を解析するも
のである。

【００２７】この図において、１はＲＡＭからなる形態
素・構文解析結果記憶バッファ、２はＲＯＭからなる動
詞−名詞対応テーブル記憶メモリ、３は動詞取り出し
部、４は名詞化部、５は名詞取り出し部、６は構造照合
部、７はＲＡＭからなる照合結果記憶バッファである。

【００２８】動詞取り出し部３、名詞化部４、名詞取り
出し部５および構造照合部６はＣＰＵから構成されてい
る。形態素・構文解析結果記憶バッファ１には、入力テ
キストの形態素解析および構文解析を行った形態素・構
文解析結果が記憶されている。

【００２９】動詞−名詞対応テーブル記憶メモリ２に
は、図３に示すような形式で、動詞とその動詞の名詞形
とを対応づけてテーブル化したものをあらかじめ記憶し
ておく。図３中の記号“＋”は結合を表し、記
号“｛｝”は選択する文字を表している。

【００３０】動詞取り出し部３は、形態素・構文解析結
果記憶バッファ１に記憶されている構文構造から動詞を
取り出す。名詞化部４は、動詞−名詞対応テーブル記憶
メモリ２に記憶されている対応に従って、動詞取り出し
部３によって取り出された動詞の名詞形を生成する。名
詞取り出し部５は、形態素・構文解析結果記憶バッファ
１に記憶されている構文構造から、名詞化部４によって
名詞化されたものと同じ名詞を取り出す。

【００３１】構造照合部６は、動詞取り出し部３によっ
て取り出された動詞を主辞とする節を構成する各構成要
素と、名詞取り出し部５によって取り出された名詞を主
辞とする名詞句を構成する各構成要素とを照合し、その
結果を出力する。この照合結果の出力に際しては、各構
成要素について、構成要素どうしの照合がとれた場合に
は“正整数”を得点として返し、それ以外の場合には
“０”を得点として返す。この構造照合部６によって照
合した結果は、照合結果記憶バッファ７に記憶してお
く。

【００３２】図４は構造照合部６の詳細構成を示すブロ
ック図である。この図に示すように、構造照合部６は、
助詞変化テーブル記憶メモリ１１、助詞変化規則照合部
１２、子節点ペア生成部１３、子孫節点記憶バッファ１
４、子節点ペア取り出し部１５、および子節点ペア照合
部１６から構成されている。

【００３３】助詞変化テーブル記憶メモリ１１には、図
５に示すような形式で、連用助詞から連体助詞への助詞
の変化規則をテーブル化したものをあらかじめ記憶して
おく。図５の助詞変化テーブルの第１行目は、主格を表
す連用助詞「が」、「は」、「も」が、連体助詞「によ
る」、「の」、「φ」に変化しうることを表している。
このテーブル中、「φ」はゼロ助詞を意味している。

【００３４】助詞変化規則照合部１２は、助詞変化テー
ブル記憶メモリ１１を参照することにより、節と名詞句
における助詞の変化と、助詞変化テーブル記憶メモリ１
１に記憶されている助詞の変化規則とを照合する。

【００３５】子節点ペア生成部１３は、Ｘの子節点をｘ
ｉ（ｉ＝１〜ｍ）とし、Ｙの子節点をｙｊ（ｊ＝１〜
ｎ）として、子節点どうしのペア文字列〔ｘｉ，ｙｊ〕
を生成し、これを子孫節点記憶バッファ１４に入れる。

【００３６】子節点ペア取り出し部１５は、子孫節点記
憶バッファ１４から任意の子節点のペア文字列を取り出
す。子節点ペア照合部１６は、節の構成要素と名詞句の
構成要素とを部分文字列照合する。すなわち子節点のペ
ア文字列どうしが全体一致したか、あるいは部分一致し
たかを照合する。

【００３７】このような構成における動作を図６および
図７に示すフローチャートに従い説明する。図６は実施
例１の文章の照応関係解析装置における解析処理の内容
を示すフローチャートである。

【００３８】以下には、図８に示すテキスト番号１の入
力テキストにおける照応関係を解析する場合を例とし
て、処理の流れを追う。入力テキストにおける照応関係
とは、前述したように、入力テキスト中に出現する節
と、それより後方に出現する名詞句との照応関係であ
る。この入力テキストの形態素・構文解析の結果は、形
態素・構文解析結果記憶バッファ１にすでに記憶されて
いるものとする。

【００３９】この入力テキストの形態素・構文解析の結
果、テキスト番号１のテキストにおいては、第二文「自
民党は委員会提案に難色を示している」の構文構造は一
意的に定まるが、第一文「社会党は２５日の予算委員会
で改正案を採択するよう提案した」には、３通りの構文
構造があるので、テキスト全体としては、図９、図１０
および図１１に示すような第１から第３の３つの構文構
造を得る。

【００４０】図９の第１の構文構造では、「採択する」
が「社会党は」と「予算委員会で」の両方を支配する解
釈である。図１０の第２の構文構造では、「採択する」
が「予算委員会で」を支配し、「提案した」が「社会党
は」を支配する解釈である。図１１の第３の構文構造で
は、「提案した」が「社会党は」と「予算委員会で」の
両方を支配する解釈である。

【００４１】本発明の照応関係解析処理においては、ま
ず、このような、形態素・構文解析結果記憶バッファ１
内に存在する構文構造の総数をＮとし、カウンターｋの
値を“１”に設定する。この場合、テキスト番号１のテ
キストには３通りの構文構造があるのでＮは３である
（ステップＳ１）。

【００４２】その後、形態素・構文解析結果記憶バッフ
ァ１内の全ての構文構造について、処理を終えたか否か
をチェックする（ステップＳ２）。今、ｋ＝１、Ｎ＝３
であり、ｋ＞Ｎではないので処理を継続する。

【００４３】次に、形態素・構文解析結果記憶バッファ
１から、まず、第１の構文構造を取り出す（ステップＳ
３）。そして、第一文の識別番号に沿って上から下へ
（入力テキストの先頭から末尾に向けて）走査し、ま
ず、識別番号５の動詞「採択する」を発見する（ステッ
プＳ４）。このステップＳ３およびステップＳ４の処理
は、動詞取り出し部３で行う。

【００４４】動詞−名詞対応テーブル記憶メモリ２は、
前述したように、図３に示すような形式で動詞とその名
詞形を記憶している。図３中の記号＋は結合を、記
号｛｝は選択を表しており、従って、図３の第１行目の
動詞「動」の記述は、「動か」、「動き」、「動く」、
「動け」、「動こ」、「動い」を意味する。

【００４５】動詞−名詞対応テーブル記憶メモリ２の検
索は、取り出した動詞と動詞−名詞対応テーブル記憶メ
モリ２の動詞とが、全体一致あるいは部分一致した場合
に成功する。

【００４６】今、動詞取り出し部３で取り出した動詞は
「採択する」であるので、図３の第２行目の「採択す」
との部分文字列一致に成功し、その動詞に対応する名詞
「採択」を検索結果として得、これにより動詞の名詞形
を生成する（ステップＳ５）。これがいわゆる動詞の名
詞化である。このステップＳ５の処理は、名詞化部４で
行う。

【００４７】名詞取り出し部５は、この名詞化部４で生
成した名詞が、その名詞のもととなった動詞よりも以降
に存在するか否かを調べる。すなわち、第１の構文構造
の走査の結果、識別番号５の動詞「採択する」の出現よ
り下側（入力テキストにおいて「採択する」より末尾
側）には、名詞「採択」は出現しないので（ステップＳ
６）、ステップＳ４へ戻る。

【００４８】次に、ステップＳ４で識別番号６の動詞
「提案した」を発見し、ステップＳ５で名詞化した「提
案」を検索結果として返し、ステップＳ６で識別番号９
の名詞「提案」を発見する。

【００４９】構造照合部６では、ステップＳ４で発見し
た動詞を主辞とする構造を構成する要素と、ステップＳ
６で発見した名詞を主辞とする構造を構成する要素との
照合を行なう（ステップＳ７）。

【００５０】このステップＳ７における構造照合部６の
処理の詳細を図７のフローチャートに示す。構造照合部
６の処理においては、まず、識別番号６の動詞「提案し
た」をＸとし、識別番号９の名詞「提案」をＹとする
（ステップＳ１１）。第１の構文構造において、Ｘの子
節点は、識別番号５の動詞「採択する」であり、Ｙの子
節点は、識別番号８の名詞「委員会」であるので、それ
らの子節点を決定する（ステップＳ１２）。

【００５１】子節点ペア生成部１３は、上記の例では、
〔採択する、委員会〕という子節点ペアを生成し、子孫
節点記憶バッファ１４に入れる（ステップＳ１３）。そ
して、子孫節点記憶バッファ１４が空か否かを判定し、
子孫節点記憶バッファ１４内のすべてのペアについての
処理を終えたか否かをチェックする（ステップＳ１
４）。

【００５２】今、子孫節点記憶バッファ１４は空ではな
いので、子節点ペア取り出し部１５は、子孫節点記憶バ
ッファ１４から〔採択する、委員会〕という子節点ペア
を取り出す（ステップＳ１５）。

【００５３】次に、子節点ペア照合部１６は、子節点ペ
アである「採択する」の文字列と「委員会」の文字列の
全体一致あるいは部分一致（以下、全体一致あるいは部
分一致を単に「一致」という）を照合する（ステップＳ
１６）。

【００５４】ここで、一致は成功しないので、子節点ペ
ア〔採択する、委員会〕の得点を“０”として、子節点
ペア〔採択する、委員会〕を得点“０”と共に、照合結
果記憶バッファ７に記憶した後（ステップＳ１７）、ス
テップＳ１４へ戻る。そして、今、子孫節点記憶バッフ
ァ１４は空となっているので、処理を終え、図６のステ
ップＳ４へ戻る。

【００５５】第１の構文構造においては、未抽出の動詞
は、もはや存在しないので（ステップＳ４）、カウンタ
ーｋの値を２として（ステップＳ８）、ステップＳ２へ
戻り、形態素・構文解析結果記憶バッファ１から、第２
の構文構造を取り出す（ステップＳ３）。

【００５６】第２の構文構造では、ステップＳ４、ステ
ップＳ５、ステップＳ６で、前回と同様に処理を行な
い、ステップＳ７で、動詞を主辞とする構成要素と名詞
を主辞とする構成要素との照合を行なう。

【００５７】ステップＳ７の詳細フローチャートのステ
ップＳ１１では、第２の構文構造の識別番号６の動詞
「提案した」をＸとし、識別番号９の名詞「提案」をＹ
とする。

【００５８】第２の構文構造において、Ｘの子節点は、
識別番号１の名詞「社会党」と、識別番号５の動詞「採
択する」であり、Ｙの子節点は、識別番号８の名詞「委
員会」であるので（ステップＳ１２）、子節点ペア〔社
会党、委員会〕と子節点ペア〔採択する、委員会〕の二
つのペアを子孫節点記憶バッファ１４に入れる（ステッ
プＳ１３）。

【００５９】そして、子孫節点記憶バッファ１４から、
まず、子節点ペア〔社会党、委員会〕を取り出し（ステ
ップＳ１５）、「社会党」と「委員会」の一致を照合す
る（ステップＳ１６）。

【００６０】ここで、「社会党」と「委員会」の文字列
としての一致は成功しないので、子節点ペア〔社会党、
委員会〕の得点を“０”として、照合結果記憶バッファ
７に記憶した後、ステップＳ１４へ戻る。

【００６１】そして、子孫節点記憶バッファ１４から、
次に、子節点ペア〔採択する、委員会〕を取り出し（ス
テップＳ１５）、「採択する」と「委員会」の一致を照
合する（ステップＳ１６）。

【００６２】子節点ペア〔採択する、委員会〕について
も、同じく文字列としての一致には成功しないので、子
節点ペア〔採択する、委員会〕の得点を“０”として、
照合結果記憶バッファ７に記憶した後、ステップＳ１４
へ戻る。ステップＳ１４では、今、子孫節点記憶バッフ
ァ１４は空となっているので、処理を終え、図６のステ
ップＳ４へ戻る。

【００６３】第２の構文構造においては、未抽出の動詞
は、もはや存在しないので（ステップＳ４）、カウンタ
ーｋの値を３として（ステップＳ８）、ステップＳ２へ
戻り、形態素・構文解析結果記憶バッファ１から、第３
の構文構造を取り出す（ステップＳ３）。

【００６４】第３の構文構造では、ステップＳ４、ステ
ップＳ５、ステップＳ６で、前回と同様に処理を行な
い、ステップＳ７で、動詞を主辞とする構成要素と名詞
を主辞とする構成要素との照合を行なう。

【００６５】ステップＳ７の詳細フローチャートのステ
ップＳ１１では、第３の構文構造の識別番号６の動詞
「提案した」をＸとし、識別番号９の名詞「提案」をＹ
とする。

【００６６】第３の構文構造において、Ｘの子節点は、
識別番号１の名詞「社会党」、識別番号３の名詞「予算
委員会」、識別番号５の動詞「採択する」であり、Ｙの
子節点は、識別番号８の名詞「委員会」であるので（ス
テップＳ１２）、子節点ペア〔社会党、委員会〕、〔予
算委員会、委員会〕、〔採択する、委員会〕の三つのペ
アを子孫節点記憶バッファ１４に入れる（ステップＳ１
３）。

【００６７】そして、子孫節点記憶バッファ１４から、
まず、子節点ペア〔社会党、委員会〕を取り出し（ステ
ップＳ１５）、「社会党」と「委員会」の一致を照合す
る（ステップＳ１６）。

【００６８】ここで、「社会党」と「委員会」の文字列
としての一致は成功しないので、子節点ペア〔社会党、
委員会〕の得点を“０”として、照合結果記憶バッファ
７に記憶した後、ステップＳ１４へ戻る。

【００６９】そして、子孫節点記憶バッファ１４から、
次に、子節点ペア〔予算委員会、委員会〕を取り出し
（ステップＳ１５）、「予算委員会」と「委員会」の文
字列の一致を照合する（ステップＳ１６）。

【００７０】「予算委員会」と「委員会」は、文字列と
しての部分一致に成功するので、次に、助詞変化規則照
合部１２は、助詞変化テーブル記憶メモリ１１に記憶し
ている連用助詞から連体助詞への変化テーブルを用い、
動詞を主辞とする構造と名詞を主辞とする構造における
助詞の変化が、規則に従っているか否かをチェックする
（ステップＳ１８）。

【００７１】図１１の構文構造の子番号（関係／助詞）
欄によれば、識別番号３の名詞「予算委員会」は、「場
所／で」という関係で、識別番号６の動詞「提案した」
に支配されており、識別番号８の名詞「委員会」は、
「連体修飾／φ」という関係で、識別番号９の名詞「提
案」に支配されている。

【００７２】「場所／で」から「連体修飾／φ」への変
化は、図５の助詞変化テーブルの第４行目によって規則
に従う変化であることが示されているので、ステップＳ
１８での助詞変化テーブルとの照合は成功するので、子
節点ペア〔予算委員会（場所／で）、委員会（連体修飾
／φ）〕を正整数の得点（例えば１点）と共に照合結果
記憶バッファ７に記憶する（ステップＳ１９）。

【００７３】以下、同様に、処理を継続することによっ
て、次のような解析結果が得られる。 １．第１の構文構造においては、正整数の得点を与えら
れたペアは存在しないので、この構文構造における照応
解析の得点は“０”である。 ２．第２の構文構造についても得点は“０”である。 ３．第３の構文構造においては、ペア〔予算委員会（場
所／で）、委員会（連体修飾／φ）〕に正整数の得点が
与えられているので、「予算委員会で提案した」という
節と「委員会提案」という複合名詞の間に照応関係が成
り立つ。

【００７４】なお、ある構文構造における照応関係の得
点が“０”であるということは、この構文構造において
照応関係にある節と名詞句が存在しないということを意
味するのではなく、この構文構造において照応関係にあ
る節と名詞句が存在するかどうか、わからないというこ
とを意味する。

【００７５】実施例２ 図１２はこの発明の実施例２における構造照合部６の構
成を示すブロック図である。この図に示すように、この
発明の実施例２の構成の特徴は、構造照合部６にシソー
ラス記憶メモリ１７が設けられていることであり、その
他の構成は実施例１と同じである。したがって、この実
施例２においては、実施例１と同じ構成要素には同じ参
照番号を付してその説明を省略する。シソーラス記憶メ
モリ１７には、図１３に示すような形式で、語の上位下
位関係と類義関係を記述したシソーラスをあらかじめ記
憶させておく。

【００７６】この実施例２では、構造照合部６は、入力
テキスト中に出現する節と、それより後方に出現する名
詞句との照応関係を解析するにあたって、節の構成要素
と名詞句の構成要素とに基づいてシソーラス記憶メモリ
１７に記憶されているシソーラスをそれぞれ検索し、そ
の検索で得られた上位語または類義語どうしを部分文字
列照合する。

【００７７】実施例２における構造照合部６の処理の内
容を図１４のフローチャートに示す。この実施例２にお
いては、実施例１の図７に示すフローチャートのステッ
プＳ１６に対応するステップＳ２１で、シソーラス記憶
メモリ１７に記憶されているシソーラスを検索する、と
いう処理を行っている。その他の処理については実施例
１と同じである。

【００７８】例えば、図８で示したテキスト番号２のテ
キストを、文字列照合機能だけを備えた実施例１の照応
関係解析装置で処理すると、「成功」と「達成」が文字
列として一致しないので、節「イラク説得の使命の成功
を期待する」と名詞句「使命達成への期待」の間に照応
関係があるという解析結果は得られない。

【００７９】これに対し、この実施例２の照応関係解析
装置では、図１４のステップＳ２１で、シソーラス記憶
メモリ１７に記憶されているシソーラスを検索すること
により、「成功」と「達成」が上位下位関係にあること
がわかり、節「イラク説得の使命の成功を期待する」と
名詞句「使命達成への期待」との間に照応関係があると
正しく解析できる。

【００８０】実施例３ 図１５はこの発明による文章の照応関係解析装置の実施
例３の構成を示すブロック図である。この図に示すよう
に、この発明の実施例３の構成の特徴は、前方照応否定
語彙記憶メモリ１８が設けられていることであり、その
他の構成は実施例１と同じである。前方照応否定語彙記
憶メモリ１８には、例えば、図１６に示すように、非前
方照応詞テーブルを記憶させておく。

【００８１】この実施例３では、構造照合部６は、入力
テキスト中に出現する節と、それより後方に出現する名
詞句との照応関係を解析するにあたって、節の構成要素
と名詞句の構成要素とを照合することに加え、節の構成
要素と名詞句の構成要素の両方または一方に基づいて前
方照応否定語彙記憶メモリ１８を検索することにより、
節の構成要素と名詞句の構成要素とが照応する、照応し
ない、不定のいづれかを判定する。

【００８２】この場合、構造照合部６は、非前方照応詞
テーブルを参照し、名詞句において主辞に直接支配され
る非前方照応詞が存在する場合には、節と名詞句とが照
応しないとみなす。

【００８３】実施例３における解析処理の内容を図１７
のフローチャートに示す。この実施例３においては、実
施例１の図７に示すフローチャートのステップＳ１１と
ステップＳ１２の間にステップＳ２２を挿入し、このス
テップＳ２２で、非前方照応詞テーブルを参照し、Ｙの
子節点に非前方照応詞があるか否かを照合し、非前方照
応詞があれば負正数の得点を与える（ステップＳ２
３）、という処理を行っている。その他の処理について
は実施例１と同じである。

【００８４】例えば、図８で示したテキスト番号３のテ
キストを、実施例１の照応関係解析装置で処理すると、
節「イスラエルはすでに２日続けて攻撃されている。」
と名詞句「次の攻撃」との間に照応関係があると判断さ
れる。

【００８５】これに対し、この実施例３の照応関係解析
装置では、図１７のステップＳ２２で、前方照応否定語
彙記憶メモリ１８に記憶されている非前方照応詞テーブ
ルを検索することにより、ステップＳ１２〜ステップＳ
２０の処理が行われずに、ステップＳ２３で負整数の得
点が与えられ、節「イスラエルはすでに２日続けて攻撃
されている。」と名詞句「次の攻撃」との間に照応関係
はないと正しく解析できる。

【００８６】実施例４ この実施例４の構成の特徴は、実施例３と同様に、前方
照応否定語彙記憶メモリ１８が設けられている点である
が、実施例３と異なるのは前方照応否定語彙記憶メモリ
１８に、図１８に示すような固有名詞テーブルを記憶さ
せていることであり、その他の構成は実施例１と同じで
ある。

【００８７】この実施例４では、構造照合部６は、入力
テキスト中に出現する節と、それより後方に出現する名
詞句との照応関係を解析するにあたって、実施例３と同
じく、節の構成要素と名詞句の構成要素とを照合するこ
とに加え、節の構成要素と名詞句の構成要素の両方また
は一方に基づいて前方照応否定語彙記憶メモリ１８を検
索することにより、節の構成要素と名詞句の構成要素と
が照応する、照応しない、不定のいづれかを判定するの
であるが、この場合、構造照合部６は、固有名詞テーブ
ルを参照し、節において主辞に直接支配される固有名詞
が存在しかつ名詞句において主辞を直接修飾する固有名
詞が存在する場合には、これら二つの固有名詞が完全に
文字列一致しなければ節と名詞句とが照応しないとみな
す。

【００８８】実施例４における解析処理の内容を図１９
のフローチャートに示す。この実施例４においては、実
施例１の図７に示すフローチャートのステップＳ１５と
ステップＳ１６の間にステップＳ２４を挿入し、このス
テップＳ２４で、子節点どうしが両方とも固有名詞であ
るか否かを判定し、両方とも固有名詞であれば子節点ど
うしの完全文字列一致を調べ（ステップＳ２５）、完全
文字列一致に成功しなければ負正数の得点を与える（ス
テップＳ２６）、という処理を行っている。その他の処
理については実施例１と同じである。

【００８９】例えば、図８で示したテキスト番号４のテ
キストを、実施例１の照応関係解析装置で処理すると、
図７のステップＳ１６で、子節点ペア〔フセイン大統
領、ブッシュ大統領〕は部分文字列照合に成功するの
で、このペアには正整数の得点が与えられ、節「デクエ
ヤル国連事務総長はフセイン大統領と会談する」と名詞
句「ブッシュ大統領との会談」との間に照応関係がある
と判断される。

【００９０】これに対し、この実施例４の照応関係解析
装置では、図１９のステップＳ２４で、前方照応否定語
彙記憶メモリ１８に記憶されている固有名詞テーブルを
検索すると、子節点ペア〔フセイン大統領、ブッシュ大
統領〕の「フセイン大統領」と「ブッシュ大統領」の両
方とも固有名詞であることが判明するので、ステップＳ
２５へ進む。

【００９１】ステップＳ２５で、固有名詞どうしの完全
文字列照合を行うと、「フセイン大統領」と「ブッシュ
大統領」は完全文字列一致はしないので、ステップＳ２
６へ進み、子節点ペア〔フセイン大統領、ブッシュ大統
領〕の得点を負整数として、照合結果記憶バッファ７に
記憶する。

【００９２】以上の処理により、節「デクエヤル国連事
務総長はフセイン大統領と会談する」と名詞句「ブッシ
ュ大統領との会談」との間に照応関係はないと正しく解
析できる。

【００９３】このようにして、文献“Jelinek, J., Yos
himi, T., Nishida, O., Tamura, N. and Murakami,
H.: Text-Wide MT Grammar, In Proceedings of the 3r
d Natural Language Processing Pacific Rim Symposiu
m, 1995.”で提案された照応解析において必要とされて
いる句や節の意味合成を、その句や節を構成する見出し
語の意味どうしの照合によって近似的に実行することが
できる。さらに、照応関係の解析結果に基づき、可能な
構文構造の中から得点の最も高いものを選ぶことで、入
力テキストの曖昧さを解消することができる。

【００９４】また、構築に多くのコストを要するシソー
ラスを用いることなく、文字列照合という単純な処理
で、節と名詞句の間で成り立つ照応関係を解析すること
ができる。

【００９５】しかしながら、すでに構築されたシソーラ
スが入手可能である場合には、シソーラスを用いること
で、節と名詞句の間で成り立つ照応関係をより正確に解
析することができる。

【００９６】さらに、前方照応否定語彙記憶メモリがな
い場合には、ある構文構造において照応関係にある節
と名詞句が存在する（得点が“正整数”の場合）、あ
る構文構造において照応関係にある節と名詞句が存在す
るかどうかわからない（得点が“０”の場合）、のいず
れかの判定しかできないが、前方照応否定語彙記憶メモ
リを設けた場合には、ある構文構造において照応関係
にある節と名詞句が存在する（得点が“正整数”の場
合）、ある構文構造において照応関係にある節と名詞
句が存在するかどうかわからない（得点が“０”の場
合）、ある構文構造において照応関係にない節と名詞
句が存在する（得点が“負整数”の場合）、の３種の判
定を行なうことができる。

【００９７】そして、得点が“負整数”の判定では、前
方照応否定語彙記憶メモリに非前方照応詞テーブルを記
憶させておいた場合には、名詞句において主辞を直接修
飾する非前方照応詞が存在する場合、節と名詞句が照応
関係にないという判定を下すことができる。

【００９８】また、得点が“負整数”の判定では、前方
照応否定語彙記憶メモリに固有名詞テーブルを記憶させ
ておいた場合には、節において主辞に直接支配される固
有名詞と完全文字列一致しない固有名詞が、名詞句にお
いて主辞を直接修飾している場合、節と名詞句が照応関
係にないという判定を下すことができる。

【００９９】

【発明の効果】この発明によれば、入力文章中に出現す
る節と、それより後方に出現する名詞句との照応関係を
解析するにあたっては、入力文章中から取り出した動詞
を主辞とする節の構成要素と、入力文章中から取り出し
たその動詞に対応する名詞を主辞とする名詞句の構成要
素とを照合し、節を構成する構成要素の意味と、名詞句
を構成する構成要素の意味とが矛盾しないか否かを調べ
るようにしたので、簡単な構成で、節と名詞句の意味合
成を近似的に行なうことができ、節と名詞句が素性構造
に関する制約を満たすかどうかを調べることが可能とな
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の構成を示すブロック図である。

【図２】この発明による文章の照応関係解析装置の実施
例１の構成を示すブロック図である。

【図３】実施例１の動詞−名詞対応テーブル記憶メモリ
の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図４】実施例１の構造照合部の詳細構成を示すブロッ
ク図である。

【図５】実施例１の助詞変化テーブル記憶メモリの記憶
内容の一例を示す説明図である。

【図６】実施例１の解析処理の内容を示すフローチャー
トである。

【図７】実施例１の構造照合部の処理の詳細を示すフロ
ーチャートである。

【図８】入力テキストの例を示す説明図である。

【図９】形態素、構文解析した構文構造の例を示す説明
図である。

【図１０】形態素、構文解析した構文構造の例を示す説
明図である。

【図１１】形態素、構文解析した構文構造の例を示す説
明図である。

【図１２】実施例２の構造照合部の構成を示すブロック
図である。

【図１３】シソーラス記憶メモリの記憶内容の一例を示
す説明図である。

【図１４】実施例２の構造照合部の処理の内容を示すフ
ローチャートである。

【図１５】実施例３の構成を示すブロック図である。

【図１６】非前方照応詞テーブルの記憶内容の一例を示
す説明図である。

【図１７】実施例３の解析処理の内容を示すフローチャ
ートである。

【図１８】固有名詞テーブルの記憶内容の一例を示す説
明図である。

【図１９】実施例４の解析処理の内容を示すフローチャ
ートである。

【符号の説明】

１ 形態素・構文解析結果記憶バッファ、 ２ 動詞−名詞対応テーブル記憶メモリ ３ 動詞取り出し部 ４ 名詞化部 ５ 名詞取り出し部 ６ 構造照合部 ７ 照合結果記憶バッファ １１ 助詞変化テーブル記憶メモリ １２ 助詞変化規則照合部 １３ 子節点ペア生成部 １４ 子孫節点記憶バッファ １５ 子節点ペア取り出し部 １６ 子節点ペア照合部 １７ シソーラス記憶メモリ １８ 前方照応否定語彙記憶メモリ

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力文章中に出現する節と、それより後
   方に出現する名詞句との照応関係を解析する文章の照応
   関係解析装置であって、 入力文章の形態素解析および構文解析結果を記憶した形
   態素・構文解析結果記憶バッファと、 動詞とその動詞の名詞形とを対応づけてあらかじめ記憶
   した動詞−名詞対応テーブル記憶メモリと、 形態素・構文解析結果記憶バッファに記憶されている構
   文構造から動詞を取り出す動詞取り出し部と、 動詞取り出し部によって取り出された動詞を、動詞−名
   詞対応テーブル記憶メモリに記憶されている対応に従っ
   て名詞化する名詞化部と、 形態素・構文解析結果記憶バッファに記憶されている構
   文構造から、名詞化部によって名詞化された名詞を取り
   出す名詞取り出し部と、 動詞取り出し部によって取り出された動詞を主辞とする
   節の構成要素と、名詞取り出し部によって取り出された
   名詞を主辞とする名詞句の構成要素とを照合し、その結
   果を出力する構造照合部を備えたことを特徴とする文章
   の照応関係解析装置。
2. 【請求項２】 前記構造照合部が、 前記節の構成要素と前記名詞句の構成要素を部分文字列
   照合する子節点ペア照合部と、 連用助詞から連体助詞への助詞の変化規則をあらかじめ
   記憶した助詞変化テーブル記憶メモリと、 前記節と前記名詞句における助詞の変化と、助詞変化テ
   ーブル記憶メモリに記憶されている助詞の変化規則とを
   照合する助詞変化規則照合部を備えたことを特徴とする
   請求項１記載の文章の照応関係解析装置。
3. 【請求項３】 語の上位下位関係と類義関係を記述した
   シソーラスをあらかじめ記憶したシソーラス記憶メモリ
   をさらに備え、 前記名詞化部が、前記動詞取り出し部によって取り出さ
   れた動詞に基づいてシソーラス記憶メモリに記憶されて
   いるシソーラスを検索しその検索で得られた上位動詞ま
   たは類義動詞を、動詞−名詞対応テーブル記憶メモリに
   記憶されている対応に従って名詞化し、 前記構造照合部が、前記節の構成要素と前記名詞句の構
   成要素とに基づいてシソーラス記憶メモリに記憶されて
   いるシソーラスをそれぞれ検索しその検索で得られた上
   位語または類義語どうしを部分文字列照合することを特
   徴とする請求項１記載の文章の照応関係解析装置。
4. 【請求項４】 節と名詞句との間に照応関係が成り立つ
   ことを否定する語彙をあらかじめ記憶した前方照応否定
   語彙記憶メモリをさらに備え、 前記構造照合部が、前記節の構成要素と前記名詞句の構
   成要素とを照合することに加え、前記節の構成要素と前
   記名詞句の構成要素の両方または一方に基づいて前方照
   応否定語彙記憶メモリを検索することにより、前記節の
   構成要素と前記名詞句の構成要素とが照応する、照応し
   ない、不定のいづれかを判定し、その結果を出力するこ
   とを特徴とする請求項１記載の文章の照応関係解析装
   置。
5. 【請求項５】 前記前方照応否定語彙記憶メモリが、非
   前方照応詞テーブルを記憶し、 前記構造照合部が、この非前方照応詞テーブルを参照
   し、前記名詞句において主辞に直接支配される非前方照
   応詞が存在する場合には、前記節と前記名詞句とが照応
   しないとみなすことを特徴とする請求項４記載の文章の
   照応関係解析装置。
6. 【請求項６】 前記前方照応否定語彙記憶メモリが、固
   有名詞テーブルを記憶し、 前記構造照合部が、この固有名詞テーブルを参照し、前
   記節において主辞に直接支配される固有名詞が存在しか
   つ前記名詞句において主辞を直接修飾する固有名詞が存
   在する場合には、これら二つの固有名詞が完全に文字列
   一致しなければ前記節と前記名詞句とが照応しないとみ
   なすことを特徴とする請求項４記載の文章の照応関係解
   析装置。