JPS584481A - Japanese word analyzing system - Google Patents

Japanese word analyzing system

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JPS584481A
JPS584481A JP56102634A JP10263481A JPS584481A JP S584481 A JPS584481 A JP S584481A JP 56102634 A JP56102634 A JP 56102634A JP 10263481 A JP10263481 A JP 10263481A JP S584481 A JPS584481 A JP S584481A
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JP
Japan
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relationship
clauses
word
grammatical
phrases
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JP56102634A
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Yuji Uchida
裕士 内田
Kenji Sugiyama
健司 杉山
Masato Kobe
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Fujitsu Ltd
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    • G06F40/55Rule-based translation

Abstract

PURPOSE:To realize the processing of significance of a Japanese word by means of a computer, for example, mechanical translation and questionnaire, by expressing the significance expressed in Japanese through the connection of phrases and clauses mechanically. CONSTITUTION:A phrase/clause synthesizer 1 splits a sentence into phrases/ clauses and a connection analyzer 2 receives them and outputs a list among the phrases and clauses. In the device 1, a series of words is inputted to a synthesizer 7 for clauses/phrases, whether each word is an independent word or an adjective word at a discriminator 8 to synthesize th words into a sentence. In the device 2, when two clauses are inputted, an extracting device 9 determines their grammatical characters. A discriminator 4 checks the presence/absence of grammatical modification between the clauses, and if present, the clauses are transferred to an extracting device 10. If absent, the are given to a storage device 11. The device 10 seeks the number of a functional word and conceptional word constituting the clauses, and gives the number to a discriminator 5. The device 10 outputs a list between the connection of clauses when the presence of connection is returned.

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は、日本語文を入力として、その意味していると
ころを解析し、文節間の関係を示す情報を出力できるよ
うになりた日本語解析システムに関するものである。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION The present invention relates to a Japanese language analysis system that is capable of inputting a Japanese sentence, analyzing its meaning, and outputting information indicating relationships between clauses.

従来の日本語解析システムとしては、動詞毎に詞は、動
作主、動作の相手および対象物を必要とスル、というも
のである。ところが、日本語においては、動作や動作の
相手、時間に関する表現が省略されることが多く、この
ため正確な格パターンを用意しようとすれば、 (イ)複雑な形式となってしまう・ (cyJ  1つの動詞に対して数多くの格パターンが
必要となる。
In conventional Japanese language analysis systems, each verb requires an action agent, an action partner, and an object. However, in Japanese, expressions related to action, the opponent of the action, and time are often omitted, so if you try to prepare an accurate case pattern, you will end up with (a) a complicated form. (cyJ Many case patterns are required for one verb.

という欠点を従来方式は有している。The conventional method has this drawback.

本発明は、上記の欠点を除去するものであって、日本語
の文節間の関係を比較的に簡単な構成を持つ辞書を用い
て調べ、この文節間の関係情報を出力できるようにした
日本語解析システムを提供することを目的としている。
The present invention aims to eliminate the above-mentioned drawbacks, and is to examine the relationships between Japanese phrases using a dictionary with a relatively simple structure, and to output information on the relationships between Japanese phrases. The purpose is to provide a word analysis system.

そしてそのため、本発明の日本語解析システムは、複数
種類の文節間の文法的関係の有無を判別する文法的関係
判別装置、複数種類の自立語と複数種類の付属語の意味
的関係の有無および自立語と付属語とよりなる複数種類
の組と自立語との間の意味的関係の有無を判別する意味
的関係判別装置、入力日本語文を上記日本語辞書検索装
置を用いて単語の列に分解した後に文節の列に合成する
文節合成装置、並びに該文節合成装置によって作成され
た文節の列の中に含まれる2個の文節間における文法的
関係の有無を上記文法的関係判別装置を用いて調べ文法
的関係ありとされた場合には当該2個の文節間における
意味的関係の有無を上記意味的関係判別装置を用゛いて
調べ意味的関係ありとされた場合には尚該2個の文節と
文節量関係とを出力する係り受は解析装置を備えること
を特徴とするものである。以下、本発明を図面を参照し
つつ説明する。
Therefore, the Japanese language analysis system of the present invention includes a grammatical relationship discriminator that determines the presence or absence of grammatical relationships between multiple types of clauses, a grammatical relationship discriminator that determines the presence or absence of semantic relationships between multiple types of independent words and multiple types of attached words, and A semantic relationship discriminator that determines the presence or absence of a semantic relationship between multiple types of pairs of independent words and adjunct words and independent words; converts an input Japanese sentence into a string of words using the Japanese dictionary search device described above; A phrase synthesis device that combines the phrases into a string of phrases after decomposition, and a grammatical relationship determining device that determines whether or not there is a grammatical relationship between two phrases included in the phrase string created by the phrase synthesis device. If it is determined that there is a grammatical relationship, the presence or absence of a semantic relationship between the two clauses is checked using the above semantic relationship determination device. The modification that outputs the clauses and the clause quantity relationship is characterized by being equipped with an analysis device. Hereinafter, the present invention will be explained with reference to the drawings.

第1図は本発明の1実施例の概要を示す図、第2図は文
節合成装置の1実施例のブロック図、第3図は日本語辞
書検索装置を説明する図、第4図は自立語・付属語判別
装置を説明する図、第5図は係シ受は解析装置の1実施
例のブロック図、第6図および第7図は意味的関係判別
装置を説明する図、第8図は文法的関係判別装置を説明
する図、第1O図0)、←)、(ハ)、に)は処理の流
れを説明する図である。
Fig. 1 is a diagram showing an overview of an embodiment of the present invention, Fig. 2 is a block diagram of an embodiment of a phrase synthesis device, Fig. 3 is a diagram illustrating a Japanese dictionary search device, and Fig. 4 is a self-supporting device. FIG. 5 is a block diagram of one embodiment of the analysis device; FIGS. 6 and 7 are diagrams explaining the semantic relationship discriminating device; FIG. 1 is a diagram explaining the grammatical relationship discriminating device, and FIG. 1O is a diagram explaining the flow of processing.

本発明は1日本語の表現している意味は文節と文節の間
の関係で捉えることが出来る”という認識に基づいてお
り、そして文節の所持している特性を文法的、意味的に
抽出し、文節間の関係を文法面と意味面とに分離して検
査している。
The present invention is based on the recognition that 1. The meaning expressed in Japanese can be understood by the relationship between bunsetsu and bunsetsu, and it extracts the characteristics of bunsetsu grammatically and semantically. , the relationships between clauses are examined by separating them into grammatical and semantic aspects.

第1図は本発明の1実施例の概要を示すものであって、
lは文節合成装置、2は係り受は解析装置、3は日本語
辞書検索装置、4は文法的関係判別装置、5は意味的関
係判別装置をそれぞれ示している。
FIG. 1 shows an overview of one embodiment of the present invention,
1 is a phrase synthesis device, 2 is a dependency analysis device, 3 is a Japanese dictionary search device, 4 is a grammatical relationship discrimination device, and 5 is a semantic relationship discrimination device.

日本語文は分かち書きの習慣はないので文節合成装置1
は、日本語辞書検索装置3などを参照して、入力日本語
文を文節の列に分割する。係り受は解析装置2は、日本
語辞書検索装置3、文法的関係判別装置4および意味的
関係判別装置5を参照して文節間の関係を調べ、文節間
関係表を出力する。
Japanese sentences do not have the custom of separating sentences, so phrase synthesis device 1 is used.
refers to the Japanese dictionary search device 3 or the like and divides the input Japanese sentence into a string of clauses. The dependency analysis device 2 examines the relationships between clauses with reference to the Japanese dictionary search device 3, the grammatical relationship determination device 4, and the semantic relationship determination device 5, and outputs an inter-clause relationship table.

第2図は文節合成装置1の1実施例のブロック図であっ
て、6は単語単位への分割装置、7は文節への合成装置
、8は自立語・付属語判別装置をそれぞれ示している。
FIG. 2 is a block diagram of one embodiment of the clause synthesis device 1, in which 6 indicates a word unit division device, 7 indicates a clause synthesis device, and 8 indicates an independent word/adjunct word discrimination device. .

なお、第1図と同一符号は同一物を示している。日本語
辞書検索装置3は、第3図のような日本語辞書を有して
おり、この辞書は、単語および単語の関係情報が書込ま
れた複数のエン) IJを有している。自立語・付属語
判別装置8は、第4図に示すような自立語・付属語判別
辞書を有しており、この中には単語毎に自立語か、付属
語かの別が記載されている。いま「私は彼女に本を与え
た。」という日本語文が入力されたと仮定する。単語単
位への分割装置6は、日本語辞書検索装置3を用いて入
力文に対応する単語を検索しながら単語に分割する。こ
\まで処理が済めば、入力文は[私Uはす彼女w K 
LJ本口を与えUた口。」と分割されている。
Note that the same reference numerals as in FIG. 1 indicate the same parts. The Japanese dictionary search device 3 has a Japanese dictionary as shown in FIG. 3, and this dictionary has a plurality of entries in which words and word relationship information are written. The independent word/adjunct word discriminating device 8 has an independent word/adjunct word discriminating dictionary as shown in FIG. There is. Assume that the Japanese sentence ``I gave her a book.'' is input. The word-by-word division device 6 uses the Japanese dictionary search device 3 to search for words corresponding to the input sentence while dividing the input sentence into words. After processing up to this point, the input sentence becomes [I U has girlfriend lol K
LJ Honguchi gave Utaguchi. ”.

単位単語に分割された単語列は文節への合成装置7へ入
力される。こ\では、それぞれの単語が自立語か付属語
かを自立語・付属語判別装置を用いて検査しながら文節
へと合成する・こ\まで処理が進むと、「私はり彼女に
1本を−与えた。」という文節の列に合成されている。
The word string divided into unit words is input to a phrase synthesizing device 7. In this case, each word is examined to see whether it is an independent word or an adjunct word using an independent word/adjunct word discriminator and synthesized into a clause. -Given.'' is combined into a string of clauses.

第5図は係り受は解析装置2の1実施例のブロック図で
ある。第5図において、9は文法的特徴抽出装置、10
は意味的特徴抽出装置、11は未解決文節記憶装置をそ
れぞれ示している。なお、第1図と同一符号は同一物を
示している。文法的関係判別装置4は、第8図に示すよ
う表辞書を有している。第8図の例は用言修飾型文節と
動詞文節との間には文法的関係(係り受けの関係)のあ
ることを示している。意味的関係判別装置5は。
FIG. 5 is a block diagram of one embodiment of the analysis device 2. As shown in FIG. In FIG. 5, 9 is a grammatical feature extraction device, 10
11 indicates a semantic feature extraction device, and 11 indicates an unresolved phrase storage device. Note that the same reference numerals as in FIG. 1 indicate the same parts. The grammatical relationship determining device 4 has a table dictionary as shown in FIG. The example in FIG. 8 shows that there is a grammatical relationship (a dependency relationship) between the predicate modification type clause and the verb clause. The semantic relationship determination device 5 is.

第6図に示すようなマトリックス形式の意味的関係辞書
を有している。このマトリックスの横の並びを機能語と
概念語の部分に分割し、縦の部分を概念語ならびに概念
語・機械語対の部分に分割する。機能語とは付属語であ
ると考えて良゛<、自立語に付属して文節を構成し、そ
の文節の自立語の属性を決定するものである0機能語と
は、付属語の一部分で表わしながら、概念語の概念語間
の関係も細かく分類できるようにしたものである。第7
図は意味的関係辞書のマトリックスの行および列がどの
ように分割され使用されるか、また、マトリックス内の
部分が如何なることを表現しているかを示している。第
6図において、縦の並びの概念語中の「鳥」に対して機
能語との交点をみると、「生物・動作主」と「所有車」
の箇所が「1」となっている、これは「鳥」のもつ属性
として[生物・動作主」および「所有車」があることを
示している。一方、1時間」との交点は「0」となって
いるが、これは「鳥」のもつ属性K「時間」はないこと
を示している。「生物・動作主」の後に「(が)」と書
いであるが、これは助詞「が」がこの属性を代表してい
ることを示している。
It has a matrix-type semantic relationship dictionary as shown in FIG. The horizontal part of this matrix is divided into function words and concept words, and the vertical part is divided into concept words and concept word/machine language pairs. A function word can be thought of as an attached word, which is attached to an independent word to form a clause and determines the attributes of the independent word in that clause.A function word is a part of an attached word. While representing the concept words, the relationship between the concept words can also be classified in detail. 7th
The figure shows how the rows and columns of the semantic relationship dictionary matrix are divided and used, and what the parts in the matrix represent. In Figure 6, if we look at the intersections with function words for "bird" in the vertically arranged conceptual words, we find "living thing/actor" and "owned car".
is "1", which indicates that the attributes of "bird" include "creature/actor" and "owned car." On the other hand, the intersection with "1 hour" is "0", which indicates that "bird" does not have the attribute K "time". The word ``(ga)'' is written after ``creature/actor,'' which indicates that the particle ``ga'' represents this attribute.

次に縦の並び概念語と機能語の「鳥 ×生物・動作主」
に対して概念語の交点を見ると「食べる」に対しては「
1」となっている。これは「鳥」の生物・動作主なる属
性を通じて「食べる」と関係があることを示している。
Next, the vertically arranged concept words and function words ``bird x living thing/actor''
If we look at the intersection of conceptual words for ``eat'', ``
1". This shows that there is a relationship with ``eating'' through the main attributes of ``birds'' as creatures and movements.

他の1羽」、「鳥」に対して「0」となっているのは、
生物・動作主なる属性を通じては関係が存在しないこと
を示している0次の「鳥×所有主については所有なる概
念を通じて「羽」と関係があることを示している。
``0'' for ``one other bird'' and ``bird'' is
It shows that there is no relationship through the attribute of creature/actor, but the zero-order ``bird x owner'' shows that there is a relationship with ``feathers'' through the concept of ownership.

「鳥×所有主」と「鳥」との間がrdJとなっているの
は、関係が末だ定義されていないことを示している。な
お、第7図にあるように、「概念語」と「概念語」の部
分が使用されないとなっているのは、′″概念語と概念
語が直接関係することはない。なんらかの属性を通して
関係が存在する。″という考えに基づいているからであ
る。「概念語×機能語」と「機能語」の部分が使用しな
いとなっているのは、設定する意味がないからである。
The rdJ between "bird x owner" and "bird" indicates that the relationship has not yet been defined. Furthermore, as shown in Figure 7, the reason that the "conceptual word" and "conceptual word" parts are not used is that there is no direct relationship between the two conceptual words. This is because it is based on the idea that "there exists." The reason why the "concept word x function word" and "function word" parts are not used is that there is no meaning in setting them.

「鳥がU食べる口、」という文節列を入力した場合には
、下記のような処理が行われて、意味的関係あり、意味
的関係なしか調べられる。いi、「鳥」K1000番、
「が」に対して10番と、11番、「食べる」に対して
2000番が4見られているものとなお、単語と番号の
対応は1日本語辞書を調べれば判るようになっている。
When the phrase string ``Bird eats U'' is input, the following processing is performed to check whether there is a semantic relationship or not. i, “Tori” No. K1000,
The number 10 and number 11 are seen for ``ga'', and the number 2000 is used for ``eat'', and the correspondence between words and numbers can be found by looking in a Japanese dictionary. .

「鳥」に対応する横一列(1000番目の横一列)と「
が」に対応する縦の列(10番目と11番目の縦の列)
の交点を調べたところ、10番どの交点がrlJ、11
番との交点が「0」であったとすると1次の処理へ進む
0両方とも「0」のときは意味関係なしとされる1次に
、1000+10Xnの横一列(nは概念語の個数)の
横一列と、「食べる」に対応する縦の列(2000番目
)との交点を調べる。交点が「1」であれ#i1関係あ
り”、「0」であれば1関係なし”とされる。
One horizontal row corresponding to "bird" (1000th horizontal row) and "
Vertical columns corresponding to "ga" (10th and 11th vertical columns)
When I checked the intersections of
If the intersection with the number is "0", proceed to the first-order processing.0 If both are "0", there is no semantic relationship. Check the intersection between the horizontal row and the vertical row (2000th) corresponding to "eat". If the intersection point is "1", there is a #i1 relationship, and if it is "0", there is no #i1 relationship.

−次に、係、り受は解析装置2の動作について説明する
。係シ受は解析装置2においては1文節が2つ送られて
来た時点から作動を始める。
-Next, the person in charge will explain the operation of the analysis device 2. In the analysis device 2, the engagement begins to operate from the time when two phrases of one phrase are sent.

先ず1文法的特徴抽出装置9Vcおいては、各々の文節
の文法的な特徴を日本語辞書検索装f13を文法的特性
から文節の文法的な特徴を決定する。
First, the grammatical feature extraction device 9Vc determines the grammatical features of each clause using the Japanese dictionary search device f13.

例えは、「私は」という文節において、「私」は代名詞
、「は」は話題提示型助詞である。したがって、「私は
」は1代名詞子話題提示盟助詞、即ち用言修飾文節とな
る。2つの文節□の文法的特徴が決定すると1文法的関
係判別装置4を用いて。
For example, in the phrase ``wa'', ``wa'' is a pronoun and ``wa'' is a topic-presenting particle. Therefore, "I am" becomes a one-pronoun topic-presenting particle, that is, a predicate-modifying clause. Once the grammatical features of the two clauses □ are determined, the grammatical relationship discriminator 4 is used.

この2つの文節間に文法的な修飾関係が存在するか、否
かを調べる。そして1文法的修飾関係が存在した場合に
は、制御を意味的特徴抽出装置10に移し1文法的な修
飾関係が存在しなかった場合には、それら文節を未解決
文節記憶装fllF11へ送る。未解決文節記憶装置1
1においては、送られて来る文節をその順番に記憶して
いる。そして。
It is checked whether there is a grammatical modification relationship between these two clauses. If one grammatical modification relation exists, control is transferred to the semantic feature extraction device 10, and if one grammatical modification relation does not exist, the clauses are sent to the unresolved clause storage unit fllF11. Unresolved clause storage device 1
1, the phrases that are sent are stored in that order. and.

文節を要求された場合には、一番最近に送られて来た文
節から渡すようkなっている。意味的特徴抽出装置10
は1文節を構成する概念語(自立語)および機能語(付
属語)の番号を日本語辞書検索装置3を参照して求める
0次に、単語番号で表わされた2個の文節を意味的関係
判別装置5に渡し。
When a phrase is requested, the most recently sent phrase is handed over first. Semantic feature extraction device 10
refers to the Japanese dictionary search device 3 to find the numbers of the concept words (independent words) and function words (attached words) that make up one clause. Next, the two clauses represented by the word numbers are is passed to the physical relationship discriminator 5.

意味的関係有無の調査を依頼する。この依頼を受付ける
と、意味的関係判別装置3は第6図および第7図と関連
して説明したようにして意味的関係の有無を判別し、意
味的関係の有無を返送する。
Request an investigation to determine whether there is a semantic relationship. When this request is received, the semantic relationship determination device 3 determines whether there is a semantic relationship as described in connection with FIGS. 6 and 7, and returns the presence or absence of a semantic relationship.

意味的関係ありの場合は、意味的関係あシのみでなく、
その機能語・の単語番号をも返送する。意味的特徴抽出
装置10は、意味的関係あシが返送されて来た場合には
、この2つの文節間の関係が定まったとして1文節量関
係表を出力する。そして。
If there is a semantic relationship, there is not only a semantic relationship, but also
The word number of the function word is also returned. When a semantic relationship is returned, the semantic feature extraction device 10 outputs a clause amount relationship table assuming that the relationship between the two clauses has been determined. and.

未解決文節記憶装置11に対して新しい文節を要求し、
これを新しい係シ文節とする。受は文節は今までと同じ
ものを使い、以前と同じように文法的関係および意味的
関係の有無が調べられる・これは未解決記憶装置11が
空になるまで繰り返される。一方、意味的な関係が存在
しなければ、2つの文節は未解決記憶!1tllK送ら
れる。上記の処理において1文節間に文法的、意味的関
係なしとして、未解決文節記憶装置11へ文節を送った
後は1文節合成装置i<対して新たな文節を要求する・
セして1文節合成装置1から送られて来た文節と未解決
文節記憶装置11から取出した文節との間で再び文法的
、意味的関係を調べる・第9図は日本語解析システムの
入出力例を示すものである。「私は彼女に本を与えた」
という日本語文を日本語解析システムSに入力すると1
図示のような文節間関係表Tが出力される。
requests a new phrase from the unresolved phrase storage device 11;
Let this be the new relevant phrase. The uke uses the same clauses as before, and the presence or absence of grammatical and semantic relationships is checked as before.This is repeated until the unresolved storage device 11 is empty. On the other hand, if there is no semantic relationship, the two clauses are unresolved in memory! 1tllK sent. In the above process, after sending the phrase to the unresolved phrase storage device 11, assuming that there is no grammatical or semantic relationship between the phrases, a new phrase is requested from the phrase synthesizer i<.
The grammatical and semantic relationships are examined again between the phrases sent from the phrase synthesizer 1 and the phrases retrieved from the unresolved phrase storage device 11. Figure 9 shows the input of the Japanese language analysis system. This shows an example of output. "I gave her a book."
When inputting the Japanese sentence into the Japanese language analysis system S, 1 is obtained.
An inter-clause relationship table T as shown is output.

第1O図口)ないしくニ)は本発明の日本語解析システ
ムにおける処理の流れを示すものである。第10図(イ
)に示すように、「私は」という係9文節と「彼女に」
という受け・文節が文法的特徴抽出装置9に入力される
と1文法的特徴抽出装置9は日本語辞書検索装置3を用
い、「私は」が用言修飾型文節。
Figure 1O) through d) show the flow of processing in the Japanese language analysis system of the present invention. As shown in Figure 10 (a), the 9th phrase “I am” and the phrase “to her”
When the phrase ``Watashi wa'' is input to the grammatical feature extraction device 9, the grammatical feature extraction device 9 uses the Japanese dictionary search device 3 to determine that ``Watashi wa'' is a predicate-modifying phrase.

「彼女に」は動詞修飾型文節であることを知る。Learn that ``to her'' is a verb-modifying clause.

文法的特徴抽出装置9は、用言修飾型文節と動詞修飾型
文節との間における文法的関係有無の調査を文法的関係
判別装置4に依頼する0文法的関係なしと返送されてく
ると1文法的特徴抽出装置9は、これらの文節を未解決
文節記憶装置11に送り、新たな文節を要求する。
The grammatical feature extraction device 9 requests the grammatical relationship determination device 4 to investigate whether there is a grammatical relationship between the predicate modification type clause and the verb modification type clause. The grammatical feature extraction device 9 sends these phrases to the unresolved phrase storage device 11 and requests new phrases.

第10図(ロ)に示すように、「彼女k」という文節が
未解決文節記憶装置11から取出され、「本を」という
文節が文成合成装置1から送られて来る0文法的特徴抽
出装置9は1日本語辞書検索装置3を用いて「彼女に」
という文節と「本を」という文節の性格を調べる。「彼
女に」が動詞修飾型文節、1本を」が動詞修飾型文節で
あることが判ると1文法的特徴抽出装置9は1文法的判
別装置4を用いて両者間の文法的関係有無を調べる。
As shown in FIG. 10 (B), the phrase "Kojo k" is taken out from the unresolved phrase storage device 11, and the phrase "Book" is sent from the sentence synthesis device 1.0 Grammatical feature extraction device 9 is "to her" using 1 Japanese dictionary search device 3
Examine the characteristics of the phrase ``'' and the phrase ``book''. When it is determined that ``to her'' is a verb-modifying clause and ``Ichihon wo'' is a verb-modifying clause, the grammatical feature extractor 9 uses the grammatical discriminator 4 to determine whether or not there is a grammatical relationship between the two. investigate.

文法的関係なしとされた場合には、これらの文節を未解
決文節記憶装置11へ送り、新た表文節を要求する。
If it is determined that there is no grammatical relationship, these clauses are sent to the unresolved clause storage device 11 and a new front clause is requested.

第1θ図(ハ)k示されるように、「本を」という文節
と「寿えた」という文節が送られて来ると。
As shown in FIG.

文法的特徴抽出装置9は、先−に述べたようにして両者
間の文法的関係の有無が調べられる。文法的関係あ夛と
された場合には、データおよび制御は意味特徴抽出装置
10に渡される。意味的特徴抽出装置10は1日本語辞
書検索装置3を用い、意とする。たソし@5”の「を」
は対象物を示し。
The grammatical feature extraction device 9 checks whether there is a grammatical relationship between the two as described above. If a grammatical relationship is found, data and control are passed to the semantic feature extractor 10. The semantic feature extraction device 10 uses a Japanese dictionary search device 3. “O” in Tasoshi@5”
indicates the object.

@6#の「を」は経過する場所を示している。意味特徴
抽出装置10は、意味的関係判別装置5を用いて100
10番目の概念語と5番の機能語との間の意味的関係の
有無および10010番の概念語と6番の機能語との間
の意味的関係有無を調べる。
The "wo" in @6# indicates the place to pass. The semantic feature extraction device 10 uses the semantic relationship determination device 5 to
The presence or absence of a semantic relationship between the 10th conceptual word and the 5th function word and the presence or absence of a semantic relationship between the 10010th conceptual word and the 6th function word are examined.

10010番の概念語と5番の機能語との間に意味的関
係布シとされると、意味特徴抽出装置lOは意味的関係
判別装置5を用いて「本を」と「与わとめ間の意味的関
係有無を調べる。これは先に述べたように、10010
+5Xn番の横の一列と30000番の縦の1列の交点
が「1」か、「0」かを調べれば判る。意味的関係あり
と判定された場合には。
When it is determined that there is a semantic relationship between the concept word No. 10010 and the function word No. Check whether there is a semantic relationship between 10010 and 10010, as mentioned earlier.
You can find out by checking whether the intersection of the horizontal row of +5Xn and the vertical row of number 30000 is "1" or "0". If it is determined that there is a semantic relationship.

図示のような文節間関係表が出力される0文節量関係表
の文節1.2の関係は「対象物」となっているが、これ
は機能語の番号15#番を人間が判り易い形に変換した
ものである。
The relationship between clauses 1 and 2 in the 0-clause amount relation table, which outputs the inter-clause relation table as shown in the figure, is "object", but this is because the function word number 15# is changed to a form that is easy for humans to understand. It was converted into .

第10図(ロ)に示すように、「彼女に」という節と「
与えた」とい゛う文節が入力されると1文法的特徴抽出
装置9はさきのようにして両文節間に文法的関係がある
か否かを調べる0文法的関係ありの場合には、意味的特
徴抽出装置10に制御およびデータが渡される。意味的
特徴抽出装置10は。
As shown in Figure 10 (b), the clause ``to her'' and the phrase ``
When the phrase "I gave" is input, the grammatical feature extractor 9 checks whether there is a grammatical relationship between the two phrases as before.0 If there is a grammatical relationship, the grammatical feature extractor 9 checks the meaning. Control and data are passed to the target feature extraction device 10. The semantic feature extraction device 10 is.

日本語辞書検索装量3および意味的関係判別装置5を用
い、「彼女に」という文節と「4えた」という文節の間
に意味的関係があるか、否かを調べる0両文節間には意
味的関係があるので1図示の如き文節間関係表が出力さ
れる。
Using the Japanese dictionary search unit 3 and the semantic relationship determination device 5, we examine whether or not there is a semantic relationship between the phrase ``to her'' and the phrase ``4 eta''. Since there is a semantic relationship, an inter-clause relationship table as shown in Figure 1 is output.

以上の説明から明らかなように1本発明によれば1日本
語で表現している意味内容を機械的に文節間の関係によ
って表現するので、計算機による日本語の意味処理1例
えば機械翻訳や質疑応答システムの実現を可能とする。
As is clear from the above explanation, 1.According to the present invention, 1.The meaning content expressed in Japanese is mechanically expressed by the relationship between clauses. It makes it possible to realize a response system.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第1図は本発明の1実施例の概要を示す図・第2図は文
節合成装置の1実施例のブロック図、第6図および第7
図は意味的関係判別装置を説明する図、第8図は文法的
関係判別装置を説明する図。 第9図は日本語解析システムの入出力例を示す図。 第10図(イ)、(ロ)、(ハ)、に)は処理の流れを
説明する図である。 1・・・文節合成装置、2・・・係シ受は解析装量。 3・・・日本語辞書検索装置、4・・・文法的関係判別
装置、5・・・意味的関係判別装置、6・・・単語単位
への分割装置、7・・・文節への合成装置、8・・・自
立語・付属語判別装置、9・・・文法的特徴抽出装置、
10・・・意味的特徴抽出装置、11・・・未解決文節
記憶装置。 特許出願人 富士通株式会社 代理人弁理士  京 谷 四 部
FIG. 1 is a diagram showing an outline of one embodiment of the present invention, FIG. 2 is a block diagram of one embodiment of a phrase synthesis device, and FIGS.
FIG. 8 is a diagram for explaining a semantic relationship discriminating device, and FIG. 8 is a diagram for explaining a grammatical relationship discriminating device. FIG. 9 is a diagram showing an example of input and output of the Japanese language analysis system. FIGS. 10A, 10B, 10C, and 10C are diagrams illustrating the flow of processing. 1...Phrase synthesis device, 2...Kaishi-uke is an analysis unit. 3...Japanese dictionary search device, 4...grammatical relationship discrimination device, 5...semantic relationship discrimination device, 6...device for dividing into word units, 7...device for synthesizing into phrases , 8... Independent word/adjunct word discrimination device, 9... Grammatical feature extraction device,
10... Semantic feature extraction device, 11... Unresolved phrase storage device. Patent Applicant: Fujitsu Limited Representative Patent Attorney Yotsube Kyotani

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 日本語辞書検索装置、複数種類の文節間の文法的関係の
有無を判別する文法的関係判別装置、複数種類の自立語
と複数種類の付属語の意味関係の1幅無および自立語と
付属語とよりなる複数種類のと自立語との間の意味的関
係の有無を判別する意味的関係判別装置、入力日本語文
を上記日本語辞書検索装置を用いて単語の列に分解した
後に文節の列に合成する文節合成装置、並びに該文節合
成装置によって作成された文節の列の中に含まれる2個
の文節間における文法的関係の有無を上記文法的関係判
別装置を用いて調べ文法的関係ありとされ穴場合には当
該2個の文節間における意味的関係の有無を上記意味的
関係判別装置を用いて調べ、意味的関係ありとされた場
合には当該2個の文節と文節量関係とを出力する係り受
は解析装置を備えることを特徴とする日本語解析システ
ム。
Japanese dictionary search device, grammatical relationship determination device that determines the presence or absence of grammatical relationships between multiple types of clauses, semantic relationships between multiple types of independent words and multiple types of attached words, and independent words and attached words A semantic relationship determination device that determines the presence or absence of a semantic relationship between multiple types of and independent words, and a device that analyzes an input Japanese sentence into a string of words using the Japanese dictionary search device described above, and then divides it into a string of phrases. and a phrase synthesis device that synthesizes a sentence into a phrase synthesizer, and the grammatical relationship determination device that checks whether there is a grammatical relationship between two phrases included in the string of phrases created by the phrase synthesis device. In the case of a tosaraina, the presence or absence of a semantic relationship between the two phrases is checked using the above semantic relationship determination device, and if it is determined that there is a semantic relationship, the relationship between the two phrases and the amount of phrases is determined. A Japanese language analysis system characterized in that a dependency that outputs an analysis device is provided.
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