JPH0944479A - 言語処理装置および言語処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】言語処理固有の曖昧性を含む言語処理システム
相互間のデータ授受の制御を吸収してシステム構築の労
力を大幅に軽減する言語処理装置を提供する。 【解決手段】それぞれに別個の計算機上で動作可能な複
数種類の言語処理システム７ａ〜７ｂを有する言語処理
装置において、複数種類の言語処理システム相互間の依
存関係を定義する記述言語を記憶する記述言語記憶部３
と、この記述言語記憶部３に記憶された記述言語を解釈
する解釈部２と、この解釈部２の解釈にしたがって、各
言語処理システムを実行するとともに前記各言語処理シ
ステム相互間のデータの授受を制御する実行部５とを具
備し、各言語処理システムが複数候補をもった曖昧性を
含むデータを出力した際に、これらの複数候補の中から
いずれかの候補を選択すること特徴とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、それぞれに別個の
計算機上で動作可能な複数種類の言語処理システムの機
能を相互に利用する言語処理装置および言語処理方法に
係り、特に言語処理固有の曖昧性を含む言語処理システ
ム相互間のデータ授受の制御を吸収して、システム構築
の労力を大幅に軽減する言語処理装置および言語処理方
法に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年の計算機ネットワークの高速化およ
び大容量化には著しいものがあり、この高速化および大
容量化にともなって、計算機ネットワーク上に分散した
記憶資源、ＣＰＵ資源、デバイス資源などの計算機資源
を共有する各種情報システムの実用化が進んでいる。ま
た、今後、パーソナルコンピュータ、エンジニアリング
ワークステーション、およびスーパーコンピュータなど
といった異種の計算機や異種のオペレーティングシステ
ムなどが同一の計算機ネットワークで結合され、異種の
計算機上で動作する複数の情報処理機能を有機的に結合
して利用することがますます盛んになっていくと予測さ
れる。

【０００３】このような分散計算機環境で稼働するシス
テムを構築する利点は、異なるシステムで稼働する情報
処理機能を有機的に結合することが容易であり、新しい
情報処理アプリケーションシステムを実現することがで
きるという点にある。また、全く同じ機能を他の計算機
システムやオペレーティングシステムで稼働するように
移植する手間やコストが不要になるという点も大きな利
点である。

【０００４】このような状況にあって、従来の言語処理
システムにおいては、単独の計算機で稼働するシステム
が大半であったため、使用することのできる計算機シス
テムやオペレーティングシステムが限定されるという問
題点があった。

【０００５】なお、ここでいう言語処理システムとは、
機械翻訳、自動抄録作成、情報検索、かな漢字変換、音
声認識、および文字認識（ＯＣＲ）などの言語処理に基
づいた情報変換や情報認識機能を総称するものである。

【０００６】また、分散計算機環境に対応するシステム
として、たとえばグラフィカルユーザインタフェースの
部分だけをネットワーク対応として分離し、他の計算機
上で稼働できるようにしたシステムなどが存在する。

【０００７】しかしながら、このようなシステムの言語
処理の根幹に関わる処理部は、一つの計算機システム内
で閉じており、他の言語処理システムを有機的に結合す
るという段階にはいたっていない。このため、計算機ネ
ットワークを介して異なる計算機上で稼働させることに
よるシステム開発のコストや手間の大幅な削減が期待さ
れている。

【０００８】通常、言語処理システムは、複数の候補を
出力するなど、その出力データに曖昧性を含んでいる。
このため、その曖昧性を考慮して複数の言語処理システ
ムやアプリケーションシステム間のデータ授受を行なう
必要がある。

【０００９】すなわち、このような曖昧性を無視してし
まっては、言語処理システムの能力を十分に発揮するこ
とはできない。たとえば、機械翻訳を考えた場合に、得
られる第１の訳文が利用者にとって望ましいものとは限
らない。したがって、利用者が次の訳文候補を得ようと
した場合に、その訳文を表示できるようにしておくこと
が望ましい。

【００１０】また、ＯＣＲを例に考えてみても同様であ
る。すなわち、文字認識処理だけでは正しい文字認識候
補を絞り込むことができないが、単語として存在するか
どうかなどのチェックを校正支援サーバを利用して行な
い、正しい候補に絞り込むことは可能である。したがっ
て、クライアントに第１候補のみを送るだけでは、この
ようなことは不可能である。

【００１１】たとえば、特願平５−３４８５４２号に
は、訳文の候補すべてをクライアントコンピュータ側に
送信するサーバ／クライアント型の機械翻訳システムが
記載されており、サーバコンピュータ側で各クライアン
トコンピュータの状態を記憶しないようにすることでサ
ーバの処理負荷を減らす点、サーバとクライアント間の
データのやりとりの回数を減らすことでネットワーク通
信量を削減する点などが効果として挙げられている。す
なわち、複数候補をもった曖昧性を含むデータすべてを
クライアントコンピュータ側に出力することにより、ク
ライアントコンピュータ側は、利用者とのインタラクシ
ョンなどを通じて、より正しい候補に絞り込めることに
なる。

【００１２】しかしながら、単純に曖昧性を含むデータ
をクライアントコンピュータ側に送信するだけでは、ク
ライアントコンピュータ側の処理の負担が増すことにな
ってしまう。したがって、複数の言語処理システムを組
み合わせて新たなアプリケーションを作成しようとする
アプリケーションプログラマにとっては、その利便性が
著しく減退してしまうことになる。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】上述したように、従来
の言語処理アプリケーションシステムにおいては、単独
の計算機で稼働するシステムが大半であったため、使用
することのできる計算機システムやオペレーティングシ
ステムが限定されるという問題点があった。

【００１４】本発明はこのような実情に鑑みてなされた
ものであり、ある言語処理システムが出力したデータを
他の言語処理システムやアプリケーションシステムの入
力とする際に、そのデータ変換をサポートするといっ
た、言語処理固有の曖昧性を含む言語処理システム相互
間のデータ授受の制御を吸収して、システム構築の労力
を大幅に軽減する言語処理装置および言語処理方法を提
供することを目的とする。

【００１５】

【課題を解決するための手段】本発明の言語処理装置
は、それぞれに別個の計算機上で動作可能な複数種類の
言語処理システムを有する言語処理装置において、前記
複数種類の言語処理システム相互間の依存関係を定義す
る記述言語を記憶する記憶手段と、この記憶手段に記憶
された記述言語を解釈する解釈手段と、この解釈手段の
解釈にしたがって、前記各言語処理システムを実行する
とともに前記各言語処理システム相互間のデータの授受
を制御する実行手段と、前記各言語処理システムが複数
候補をもった曖昧性を含むデータを出力した際に、これ
らの複数候補の中からいずれかの候補を選択する選択処
理実行手段とを具備してなることを特徴とする。

【００１６】また、本発明の言語処理方法は、それぞれ
に別個の計算機上で動作可能な複数種類の言語処理シス
テムを有する言語処理装置に適用される言語処理方法で
あって、前記複数種類の言語処理システム相互間の依存
関係を定義する記述言語を解釈し、この解釈にしたがっ
て、前記各言語処理システムを実行するとともに前記各
言語処理システム相互間のデータの授受を制御し、前記
各言語処理システムが複数候補をもった曖昧性を含むデ
ータを出力した際に、これらの複数候補の中からいずれ
かの候補を選択することを特徴とする。

【００１７】本発明の言語処理装置および言語処理方法
によれば、言語処理に本質的な曖昧性のあるデータをサ
ーバコンピュータとクライアントコンピュータとの間で
授受できるようにするとともに、データ授受の制御は言
語記述または装置に隠蔽される。

【００１８】このため、複数種類の言語処理システムを
組み合わせたアプリケーションシステムが簡便に構築で
きるようになり、また、アプリケーション作成の手間が
大幅に軽減されることとなる。

【００１９】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の一
実施形態を説明する。なお、同実施形態では、たとえば
ＯＣＲ機能を持つ全文検索システムなどのように、複数
の言語処理システムを利用して実現されるアプリケーシ
ョンシステムを言語処理装置の対象とする。

【００２０】図１は同実施形態に係る言語処理装置の機
能ブロック図である。図１に示すように、同実施形態の
言語処理装置１は、利用可能な言語処理サーバ（言語処
理システム７ａ〜７ｂ）を定義した言語処理サーバ定義
部２、言語処理サーバ相互間の依存関係を定義する記述
言語で記述される言語記述を格納する記述言語記憶部
３、この記述言語記憶部３に格納された言語記述にした
がって解釈を行なう解釈部４、この解釈部４が解釈した
結果に基づいて複数の言語処理サーバの実行処理を行な
う実行部５、およびこの実行の際に必要となるライブラ
リ関数を格納した実行ライブラリ格納部８からなる。な
お、同実施形態では、記述言語記憶部３に格納されてい
る言語記述にしたがって逐次実行するインタプリタ形式
を例に説明する。

【００２１】図２に記述言語記憶部３に格納される言語
記述の例を示す。図２において、「EJtrans 」は、英語
から日本語への機械翻訳、「OCR 」は、文字認識、「VS
ynth」は、音声合成、「VRecog」は、音声認識、および
「Rewrite 」は、正しい文への書き換え処理をそれぞれ
意味している。なお、これらは実行部５がアクセス可能
な言語処理システムの名前である。

【００２２】一方、「$best 」や「$interact 」は、記
述言語の予約語として予め定義されたものである。「$b
est 」は、入力に対して、第１番目の候補だけを出力す
る機能を表現しており、「$interact 」は、複数候補の
入力に対して、ユーザにメニューなどを提示して選ばせ
る機能を表現している。そして、これらの実行ライブラ
リはあらかじめ実行ライブラリ格納部８に格納されてい
る。

【００２３】たとえば、図２の（１）〜（５）は、それ
ぞれ以下のことを表現している。 （１）機械翻訳の第１位の結果を音声合成に引き渡す。 （２）文字認識の結果すべてを「Rewrite 」に引渡し、
さらに「Rewrite 」の出力を機械翻訳に引き渡す。 （３）音声認識の結果をユーザにメニューで表示し、複
数候補のいずれかをユーザに選ばせる。 （４）機械翻訳の結果、上位５位までを音声合成に引き
渡す。 （５）機械翻訳の結果すべてを音声合成に引き渡す。

【００２４】なお、これらの記述は、解釈部４によっ
て、実行部５が実行可能なように解釈される。図３に言
語処理サーバ定義部２に記述される言語処理サーバ記述
を示す。

【００２５】図３に示したように、言語処理サーバの定
義では、言語処理サーバ名、実行オブジェクト、および
入出力の形態がそれぞれ記述される。たとえば、英語か
ら日本語への機械翻訳では、言語処理サーバ名が「EJtr
ans 」、実行オブジェクトが「MT -d ej」、および実行
オブジェクトへの入力と出力とがともに文字型であるこ
とを表している（図３の（１））。また、文字認識の
「OCR 」では、実行オブジェクトが「adr 」、入力がイ
メージ型、および出力が文字型であることを表している
（図３の（２））。

【００２６】解釈部４は、言語処理サーバ定義部２に記
述されている定義にしたがって、実行オブジェクトを実
行部５に伝達する。そして、実行部５は、対応する言語
処理サーバを起動して実行する。

【００２７】図４に解釈部４の動作手順を示す。解釈部
４では、図２に示したような記述言語を項単位で順次読
み込み、言語処理サーバ相互間の情報授受テーブルを生
成する。この情報授受テーブルには、情報の出力側であ
るancestor（ＡＳ）と、情報の入力側であるdescendant
（ＤＳ）との対が格納される。

【００２８】たとえば、図２の（１）について考えてみ
ると、まず始めの項として「EJtrans 」が読み込まれて
ITEMに設定される（図４のステップＡ２）。この「EJtr
ans」は、言語処理サーバ定義部２に定義された言語処
理サーバであるので（図４のステップＡ３のＹ）、ＤＳ
には「EJtrans 」が設定される（図４のステップＡ
４）。

【００２９】この時点では、ＡＳに設定されている値は
NULLであるので（図４のステップＡ５のＹ）、情報授受
テーブルへの出力は行われず、次の項を読むステップに
処理が進む。

【００３０】次の項として読み込まれるのは「｜」であ
る。したがって、変数ＡＳに、変数ＤＳに格納されてい
る「EJtrans 」がコピーされ（図４のステップＡ８）、
次の項を読むステップに処理が進む。

【００３１】そして、次の項として読み込まれ、ITEMに
設定されるのは、「$best 」である。これは、実行ライ
ブラリ名であるので（図４のステップＡ３のＮ，図４の
ステップＡ６のＹ）、変数ＤＳにこの値「$best 」が設
定される（図４のステップＡ４）。この時点では、変数
ＡＳに設定されている値は「EJtrans 」であるので（図
４のステップＡ５のＮ）、ＡＳとＤＳとの対、すなわち
「EJtrans 」と「$best 」との対が、情報授受テーブル
に出力される（図４のステップＡ１０）。

【００３２】以下、同様の処理が繰り返されて、図５に
示すような情報授受テーブルが生成される。なお、２つ
の言語処理サーバ間での情報授受が行われるような場
合、たとえば、図２の（２）における「OCR 」と「Rewr
ite 」のような場合には、入出力タイプの整合性のチェ
ックが行われ（図４のステップＡ９）、整合しない場合
にエラーとなる。

【００３３】そして、この解釈部４により出力される情
報授受テーブルにしたがって、実行部５は処理を行な
う。図６に実行部５の動作手順を示す。

【００３４】実行部５は、情報授受テーブルに格納され
ている情報出力側の言語処理サーバまたは実行ライブラ
リからのイベントを受け取り（図６のステップＢ３の
Ｙ）、そのイベントが出力イベントである場合に（図６
のステップＢ５のＹ）、その出力イベントを発生した言
語処理サーバまたは実行ライブラリから、それに対して
情報授受テーブルに格納されているdescendantとなって
いる言語処理サーバまたは実行ライブラリへと、データ
の転送を行なう（図６のステップＢ６）。

【００３５】そして、実行部５は、終了イベントが発行
されるまで、出力イベントが発生する度にこの処理を行
なう。図７に各言語処理サーバが出力するデータの形式
の一例を示す。

【００３６】同実施形態のデータ形式は、図７の（ｂ）
に示すようなラティス構造を表現するために、ラティス
構造中の各ノードのデータ本体、およびノード同士を結
合するためのポインタからなっている。

【００３７】図７の（ａ）において、「LENGTH」は、出
力データ全体のデータ長が記述されるフィールドであ
る。また、「COUNT 」は、ラティス構造の開始ノードの
個数が記述されるフィールドであり、「COUNT 」分のポ
インタが「P1」、「P2」〜「Pcount」のフィールドに記
述される。ポインタ「P1」によって参照できる「LENGTH
1 」のフィールドには、ポインタ「P1」で参照されてい
るノードのデータの長さ、「SCORE1」にはそのノードの
スコア、「DATALENGTH１」にはそのノードのデータ本体
の長さ、「DATA1 」にはデータ本体、「COUNT1」にはそ
のノードの接続ノードとなるノードへのポインタの個数
がそれぞれ記述される。また、後続ノードへの「COUNT
1」分のポインタが「P11 」、「P12 」〜「P1count 」
のフィールドに記述される。

【００３８】なお、上述したラティス構造により出力デ
ータを表現する場合に、唯一の候補しかない場合であっ
ても、そのデータを表現することは可能である。たとえ
ば、「I LOVE YOU. 」という文字列が唯一の候補である
場合、以下のようなデータが出力されることになる（な
お、「I 」、空白、「l 」、「o 」、「v 」、「e 」、
空白、「y 」「o 」、「u 」、「. ］のそれぞれの文字
コードは、0x49、0x20、0X6c、0x6f、0x76、0x65、0x2
0、0x6f、0x75、0x2eであるとする）。 001a 0001 0006 0014 0010 000c 4920 6c6f 7665 2079 6f75 2e00 0000 上述してきたように、各言語処理サーバが出力するデー
タには曖昧性を含むことが多い。そこで、同実施形態で
は、最良解を求める処理モジュールやユーザとインタラ
クションにより最良解を求めるモジュールを実行ライブ
ラリとして提供する。

【００３９】ラティス構造の各ノードには、スコアがそ
れぞれ設定されている。そこで、最良解を求めるモジュ
ールである「$best 」では、各ノードに設定されたスコ
アに基づいて最良解を求めるといった一般的な問題を処
理することになる。このような問題を解くアルゴリズム
としては、たとえばダイナミックプログラミングアルゴ
リズムを利用することが可能である。

【００４０】図８にユーザとのインタラクションを行な
うモジュール「$interact 」の動作手順を示す。なお、
同実施形態では、入力と出力だけからなる記述言語に関
する例を示したが、UNIXのshell などで実現されている
ように、記述言語において、「if-then」や「do whil
e」、および「case switch 」などの制御構造を持つよ
うに拡張することは容易である。したがって、これらの
制御構造をもたせた記述言語を処理できるように解釈部
４を拡張することも容易である。

【００４１】次に、グラフィカルユーザインタフェース
により言語処理サーバ相互間の関係記述を行なう例につ
いて説明する。図９に支援システム１１の構成を示す。
支援システム１１は、言語処理サーバの定義を記述する
言語処理サーバ定義部２、言語処理サーバ相互間の依存
関係を定義する記述言語で記述される言語記述を格納す
る記述言語記憶部４、登録されている言語処理サーバの
一覧表示や、それらの間の関係記述を表示する表示部１
２、ユーザからの入力を受け付ける入力部１３、および
これらの処理部を制御する制御部１４からなる。

【００４２】図１０に支援システム１１による表示例を
示す。この例では、言語処理サーバの一覧を表示する言
語処理一覧、選択処理の一覧を表示する選択処理一覧、
および言語処理サーバ間の関係を記述する定義ウインド
ウからなっている。

【００４３】図１１および図１２に制御部１４の動作手
順を示す。すなわち、制御部１４は、表示部１２により
言語処理一覧および選択処理一覧を表示して（図１１の
ステップＤ１〜Ｄ２）、この表示にしたがってユーザが
指定する内容を入力部１３から取り込み、言語処理サー
バ間の関係を記述言語記憶部４に格納する（図１１のス
テップＤ１７）。

【００４４】これにより、ユーザは、言語処理一覧また
は選択処理一覧に表示されている処理リストから利用し
たい処理を選択し、定義ウインドウ上でそれらの間の組
合わせ処理を定義することが可能となる。

【００４５】

【発明の効果】以上詳述したように、本発明の言語処理
装置および言語処理方法によれば、言語処理固有の曖昧
性を含む出力データに対する選択処理と、複数の言語処
理システム相互間の結合とが簡単に行えるようになり、
システム構築の労力を大幅に軽減することができること
となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施形態に係るコンピュータシステム
の機能ブロック図。

【図２】同実施形態の記述言語記憶部に格納される言語
記述の例を示す図。

【図３】同実施形態の言語処理サーバ定義部に記述され
る言語処理サーバ記述を示す図。

【図４】同実施形態の解釈部の動作手順を示すフローチ
ャート。

【図５】同実施形態の情報授受テーブルの例を示す図。

【図６】同実施形態の実行部の動作手順を示すフローチ
ャート。

【図７】同実施形態の各言語処理サーバが出力するデー
タの形式の一例を示す図。

【図８】同実施形態のユーザとのインタラクションを行
なうモジュール「$interact 」の動作手順を示すフロー
チャート。

【図９】同実施形態の支援システムの構成を示す図。

【図１０】同実施形態の支援システムによる表示例を示
す図。

【図１１】同実施形態の制御部の動作手順を示すフロー
チャート。

【図１２】同実施形態の制御部の動作手順を示すフロー
チャート。

【符号の説明】

１…言語処理装置、２…言語処理サーバ定義部、３…記
述言語記憶部、４…解釈部、５…実行部、６…言語処理
システム群、７ａ，７ｂ…言語処理システム、８…実行
ライブラリ格納部、１１…支援システム、１２…表示
部、１３…入力部、１４…制御部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０６Ｆ 17/28 9288−5Ｌ Ｇ０６Ｆ 15/20 ５１２Ａ Ｇ０６Ｋ 9/00 9192−5Ｌ 15/38 Ｔ

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 それぞれに別個の計算機上で動作可能な
   複数種類の言語処理システムを有する言語処理装置にお
   いて、 前記複数種類の言語処理システム相互間の依存関係を定
   義する記述言語を記憶する記憶手段と、この記憶手段に
   記憶された記述言語を解釈する解釈手段と、この解釈手
   段の解釈にしたがって、前記各言語処理システムを実行
   するとともに前記各言語処理システム相互間のデータの
   授受を制御する実行手段と、前記各言語処理システムが
   複数候補をもった曖昧性を含むデータを出力した際に、
   これらの複数候補の中からいずれかの候補を選択する選
   択処理手段とを具備してなることを特徴とする言語処理
   装置。
2. 【請求項２】 前記各言語処理システム相互間で授受さ
   れるデータは、ラティス構造であることを特徴とする請
   求項１記載の言語処理装置。
3. 【請求項３】 利用可能な言語処理システムを一覧表示
   する表示手段と、この一覧表示された言語処理システム
   の中から所望の言語処理システムを選択する選択手段
   と、この選択された言語処理システム相互間の依存関係
   を入力する入力手段とを有するユーザ支援システムをさ
   らに具備してなることを特徴とする請求項１記載の言語
   処理装置。
4. 【請求項４】 それぞれに別個の計算機上で動作可能な
   複数種類の言語処理システムを有する言語処理装置に適
   用される言語処理方法であって、 前記複数種類の言語処理システム相互間の依存関係を定
   義する記述言語を解釈し、この解釈にしたがって、前記
   各言語処理システムを実行するとともに前記各言語処理
   システム相互間のデータの授受を制御し、前記各言語処
   理システムが複数候補をもった曖昧性を含むデータを出
   力した際に、これらの複数候補の中からいずれかの候補
   を選択することを特徴とする言語処理方法。