JPS60215282A - 自然言語解析構文方式及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は、自然言語で表現された文を解析するための装
置及び方式に関するものである。

本発明で述べる装置および方式は、機械翻訳や自然言語
応答、自動アブストラクト作成等に利用可能である。又
、対象となる言語も任意であるが、便宜上、主に英文と
和文について述べる。

〔発明の背景〕

従来、自然言語の解析は、構文的な解析（以下構文解析
と呼ぶ）を主体に行なわれてきている。

構文解析以外の方式としては、限定された文型パターン
（テンプレートとも呼ぶ）のみを受け入れそれを意味的
に捉える方式もあるが、その場合でも、文型パターンと
の照合（マツチング）は、構文解析と考えられるので、
以下、構文解析を上記の広い意味で捉えることとする。

現在（１９８３年９月）までの自然言語の構文解析法は
、たとえばＴａｒｒｙ　ＶｉｎｏｇｒａｄのＬａｎｇｕ
ａｇｅ　ａｓ　ａＣｏｇｎｉｔｉｖｅ　Ｐｒｏｃｅｓｓ
のＶｏｌ、Ｉ　５ｙｎｔａｘ　（Ａｄｄｉｇｏｎ　−Ｖ
ｅｓｌｅｙ、１９８３）に総括的に述べられている。こ
の本の中では、自然言語の並列処理としては、構文的に
複数の解釈（あいまいさ又は多義と呼ぶ）がある場合、
それらの多義を並列に調べることについてのみ述べられ
ている。例えば、遷移文法によるものはＰＰ、６１−６
３に、又、文脈自由文法に対する一般的コメントは、Ｐ
、９０に述べられている。又、ＰＰ、１１６−１２６に
は、多義性のある入力文の解析の過程をうまく憶えてお
く方法としてＣｈａｒｔを使う方法が述べられている。

このＣｈａｒｔを並列処理に利用する方法としては、そ
の考案者の一人であるＫａｐｌａｎの論文：　Ｍｕｌｔ
ｉ−Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ａｐｐｒｏａｃｈ　ｔ。

Ｎａｔｕｒａｌ　Ｌａｎｇｕａｇｅ　（１９７３Ｎａｔ
ｉｏｎａｌ　ＣｏｍｐｕｔｅｒＣｏｎｆｅｒｅｕｃｅ、
　ＰＰ、　４３５−４４０）に述べられている方法があ
る。Ｋａｐｌａｎの方法は、勝手に句を作って（ここを
並列にやる）できたところに印をつけ（ａｃｔｉｖｅと
する）、最後に文全体が１つになれば構文解析成功、な
らなければ１発見的に（その方法は規定しない、逆にそ
れが特徴だといっている）やり直す（このパスを１ｎａ
ｃｔｉｖｅとして適当なところに戻る）という方法であ
る。

並列こ近い方法としては、１ｓｌａｎｄ　−ｄｒｉｖｎ
ｇという方法が音声認識（Ｓｐｅｅｃｈ　Ｖｐｄｅｒｇ
ｔａｎｄｉｎｇ）で行なわれた。これは、あいまいな音
をそのまま認識するのを避け、確実に認識できる音をま
ず捉え、それらの間のギャップを埋め得る音素を予測し
て行く方法であり、これは、まず単−切り出しを行なっ
てから句認識を行なうという方法に近いといえるもので
あり、品詞情報以上の文法規則の適用における並列処理
を行なっているものではない。

一般に自然言語の文法を記述する方法として。

文脈自由文法を考えると、例えば、 文＝主語部十述部　・・・■ 述語＝動詞句−十目的語　・・・■ 述語＝動詞句＋副詞句　・・・■ 述語＝動詞句＋前置詞句　・・・■ といった記述が行なわれる。これは、以下のＨｏｒｎＣ
ｌａｕｓｅと呼ばれる論理記述と一見似ている。すなわ
ち、以下が上記■〜■に対応している。

Ｐ　：　＝Ｑ＋　−Ｑｘ　・・・■′ Ｑ＊　：　＝Ｒｓ　−Ｒｘ　・・・■′Ｑ、：　＝Ｒ，
，Ｒ３・・・■′ Ｑ　ｔ　：　＝　Ｒｔ　−Ｒ４・・・■′文脈自由文法
をＨｏｒｎ　Ｃ１ａｕｓｅに対応させて構文解析を行な
う方法は、Ｆ、Ｃ，Ｎ、Ｐｅｒｅｉｒｅ他のＤｅｆｉｎ
ｉｔｅＣｌａｕｓｅ　Ｇｒａｍｍａｒｓ　ｆｏｒ　Ｌａ
ｎｇｕａｇｅ　Ａｎａｌｙｓｉｓ−ＡＳｕｒｖｅｙ　ｏ
ｆ　ｔｈｅ　Ｆｏｒｍａｌｉｓｍ　ａｎｄ　ａ　Ｃｏｍ
＋ｐａｒｉｓｏｎ　ｗｉｔｈＡｕｇｕｍｅｎｔｅｄ　Ｔ
ｒａｎｓｉｔｉｏｎ　Ｎｅｔｖｏｒｋｓ、Ａｒｔｉｆｉ
ｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ　Ｖｏｌ、１３．＆
３（１９８０）、ＰＰ２３１−２７８．に述べられてい
るが、多義性に対しては単純なバックトラック（文法に
合わないと、解析のある地点まで戻る。これが単純に行
なわれる方式だと、一度解析した正しい句も、壊して元
にもどしてしまう為、効率が無い）によるのみである。

前述のＫａｐｌａｎの方法は、Ｃｈａｒｔに過去の結果
を書き込んで行くので、正しい句を壊すことがなく効率
が良いが、それ以前にやった結果をとっておく方法は、
一般に計算機言語にコンパイラ作成におけるＥａｒｌｅ
ｙのアルゴリズムとして広く知られているものであり、
コンパイラ技術の集大成的書物であるＡ、Ｖ、Ａｈｏ　
ａｎｄ　Ｊ、Ｄ、Ｕｌｌ＋ｎａｎのＴｈｅ　Ｔｈｅｏｒ
ｙ　ｏｆ　Ｐａｒｓｉｎｇ。

Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ、ａｎｄ　Ｃａｍｐ　：　ｌｉ
ｎｇ　Ｖｏｌ、１　：　Ｐａｒｓｉｎｇ（Ｐｒｅｎｔｉ
ｃｅ　Ｈａｌｌ、１９７２）　ＰＰ、３２０−３３１等
に述べられている。

論理記述における並列処理としては、基本的には次の２
つがある。

（１）ＡＮＤ並列：■′のＱ、とＱ２を並列に調べる。

（Ｉ［）　ＯＲ並列：■′、■′、■′を並列に調べる
。

これを文脈自由文法に適用した場合の大きな特徴は、右
辺（例えば、Ｑｌ、Ｑ２）が制約条件（例えば、数・性
・格や時刻の一致）以外の真に文脈自由文法の要素（一
般には、単語・句・節・文）の場合には、右辺は互いに
重ならないことである。すなわち、主語部は、１から３
番目の単語で構成されるならば、述語は４番目以降とい
うことになる。

この性質を考慮すると、自然言語処理における並列処理
におけるＡＮＤ並列とＯＲ並列の差が明確に識別できる
。すなわち、ＡＮＤ並列では、並列に処理される単語や
句列は、重りがないのに対し、ＯＲ並列では、重りがあ
る（又は、同一の部分を多重解釈している）ことになる
。

この見方で、従来の自然言語処理の並列処理を分類して
みると、上記のＶｉｎｏｇｒａｄの著書で述べられてい
る多義（あるいまいさ）解消はＯＲ並列であり、　Ｋａ
ｐｌａｎの方法は、ＡＮＤ並列とＯＲ並列が混在してい
ると見られるが、ａｃｔｉｖｅ　Ｃｈａｒｔを使う場合
は、これにしばられて真のＡＮＤ並列になり得ないし、
勝手に句を作らせる方式ならば、句に重りがあることに
なり、部分的にＯＲ並列を行なっていると考えられる。

上記の様に、従来の自然言語処理においては、並列処理
しは、ＯＲ並列が考えられて来ており、ＡＮＤ並列は明
確に行なわれた例はない。この一つの原因は、■′のＱ
ｓ＝Ｑｚの切れ目が変動し得ることであり、さらに、そ
れが何個に切れるかも不明の為、これらすべての場合を
調べようとすれば、単純なＯＲ並列（すなわち、すべて
、しらみつぶしに調べる）になってしまう為である。こ
れは、ｎ個の単語からなる文では、左端を除いた単語の
切れめ全部について、切るか切らないかの場合があるの
で、最初に作る句の切れぬの組合せは、２１個もあるこ
とになり、さらに、それから作られた句列をまとめる方
法が、各場合について２１個（ｍは、第１次の句作りで
出来た句の個数）あることになる。このように手数が重
大になる為、一般にＡＮＤ並列は、従来、行なわれてい
なかったといえる。勿論、ある本−骨を、２人で分けて
翻訳するといった処理を並列処理と考えることもできる
が、この場合は、分割された部分相互間には、文脈自由
文法のような、いわゆる構文規則によりまとめられると
いった関係はなく、同一テーマを扱っているという関係
が成立しているのみであるという意味で、構文解析にお
ける多義性や、並列処理とは異なったものと考えるべき
ものである。

〔発明の目的〕

本発明は、文を解析するに際し、これを簡便な方法によ
って、互いに独立な部分に分け、これを並列に処理させ
、しかる後に、文としての有機的関係により最終的に文
と認定するという方式により、手数が少く、見通しの良
い自然言語の構文解析方式と装置を提供するものである
。

〔発明の概要〕

この目的を達成するために、本発明は、あらかじめ並列
処理が可能と考えられる句等の文の要素間の切断規則を
用意し、これに従って、句の中味を解析する前に、文を
互いに独立な部分に切断し、しかる後に、各部分を独立
に解析することにより、構文解析を高速に行なわしめる
ものである。

（発明の実施例〕 以下、本発明を実施例によ４１詳細に説明する。

第１図および第２図は、本発明の一構成例を示す　゛も
ので、キーボード１２表示装置２．主処理装置（以下、
主ＣＰＵと略す）３．メインメモリ４゜辞書メモリ５．
さらに主ＣＰυ３に接続されるＣＰＩＪ１６ｔ　（１＝
　１　ｐ　２　ｔ　−ｙ　ｎ）およびメモリ１７ｓ　（
ｉ＝１．２．・・・ｔ　ｎ）等より構成される。

キーボード１には、第２図に示す如く、文字コードを入
力する文字キー１１および解析を行なわせる際必要とな
る機能を選択指示するコードを入力する機能キー１２が
設けられている。

メインメモリ４には、第３図に示す如く、処理プログラ
ム４１．書き換え規則テーブル４２．中間語）−トチ−
プル４３．修飾関係テーブル４４゜サーフェスノードテ
ーブル４５．入カニリア４６゜ワークレジスタ４７等を
含み、処理プログラム４１！書き換え規則テーブル４２
は、構文解析処理が実行される以前番；、あらかじめ格
納されているものとする。

メモリ１（１＝１ｅ２ｐ・・・ｐ　ｎ）７ｔには、第４
１！Ｉに示す如く、処理プログラム７Ｉ１．婁六漁え規
則７１２．中間ノードテーブル７１３．修飾関係テーブ
ル７１４．サーフェスノードテーブル７１５、ワークレ
ジスタ７ｓｅ　（ｉ＝１．２．・・・。

ｎ、以後、本条件は省略する）等を含み、処理プロクラ
ム’７ｉｔおよび書き換え規則テーブル７１２は、ＣＰ
Ｕｔが構文解析処理を実行する以前に、あらかじめ格納
されているものとする。

次に本発明方式について説明する。

例えば、第２図の表示装置２に示すような、（英文）入
力が、文字キー１１によって入力される。入力が終ると
、機能キー１２が押され、そのコードをＣＰＵ３が受け
取ると処理プログラム４１は、第５図に示すような手順
に従い構文解析を行なう。

以下、第５図に従い説明する。

まず辞書を引く（ステップ１０１）、英語の場合には、
空白や句読点をみて、単語を切り出し、この単語を見出
しとして辞書メモリ５から対応する単語の情報を、中間
ノードテーブル４３に格納する。第６図に、辞書内容の
一部を示す。ここで訳語欄の内容は、英和機械翻訳等に
必要となるものである。第７図は、第２図の表示装置ｌ
！２に示された例文に対応する中間語ノードテーブルで
あり。

訳語欄は省略しである。ここで、入力文のｉ番目の単語
の情報はノード番号ｉ　（ｉ＝１．２．・・・単語数）
の対応する欄に格納される（ステップ１０１）。

品詞と属性の一例を表１に示す。

かわりに見る場合は小文字で示す。

次に、処理プログラム４１は、文を切断する（ステップ
１０２）。切断規則の一例を以下に示す。

１　レベル１の 終止符（、）、コンマ（１）、コロン（＝）。

セミコロンに）で切る。

２　レベル２の 前置詞（ＰＲＥ）、接続詞（ＣＮ　Ｊ　）　ｖ　ｔｈａ
ｔ　ｅｗｈ語（Ｗｈａｔ、ｗｈｏ、ｗｈｅｎ　ｈｏｗ等
）の前で切る。

３　レベル３の 動詞又は動詞句（Ｖ）の後で切る（ただし、直後が■で
ない場合のみ）。

上記の規則は、レベル１がレベル２より強く、レベル２
がレベル３より強い。第２図の表示装置２に示される例
文の切断の例を、レベルｉは■として（ｉ＝１．２．３
）第２図に示す。

ステップ１０２が終了すると、処理プログラム４１は、
切断された互いに重りのない部分をＣＰＵ　ｔに送ると
同時に、ＣＰＵ　１の処理プログラム７１１　を起動す
る（ステップ１０３）、分配の仕方は、原文における切
断された各ブロックの順にするとか、機能別に１例えば
ｒ、ｉｎｇＪのパターンを処理するＣＰＵ　ｔを決めて
おく（この場合、ＣＰＵ　１が必要とする文法規則は、
その機能に必要なもののみとなり、少なくすることがで
きる為、メモリ容量も少なく、処理も速くすることがで
きる）等の方法が考えられる。

各ＣＰＵ　ｉは、分配された文の一部を構文解析し、解
析終了後、その結果を元のＣＰＵ４に戻す。（ステップ
１０４）。各ＣＰＵ　ｔの構文解析の方法は、本発明で
は、特に規定しないが、−例として文脈自由文法を使う
方法を示す。文脈自由文法を使う場合の書き換え規則の
一例を第８図に示す。各項番に示す規則は、右辺の品詞
、又は品詞＋属性、又は単語そのものの並びをサーフェ
スでみつけると、その部分を左辺で置き換え、かつ右辺
の項で、役割子種８４に対応する位置に値が記述されて
いれば、その値を、中間ノードテーブル７の役割子種７
５に書き込む。ここに役割子とは、主語（ＳＵＢＴ）　
。

主動詞（ＧＯＶ）、ＩＮＧ形副詞的修飾（ＩＮＧＡＤＶ
）　。

文（ＳＥＮＴ）といったように文の各要素の役割を示す
コードである。

又、サーフェスとは、文解析を始めた時は、（１，２，
・・・２文末の単語番号）というノード番号の並びであ
り、書き換え規則の適用を受けて句・節が作られるたび
に、その新しく作られたノード番号を前のものと入れ換
えたノード番号の並びであり、たとえば、文末の単語番
号がｎであり、１番目と２番目の単語が句を作り、その
ノード番号がｎ＋１ならば、サーフェスは、（ｎ＋１．
３゜４、・・・ｎ）という並びとなる。このサーフェス
の情報は、例えば、ワークレジスタ７１Ｂに格納されて
いるものとする。

各ＣＰＵ　１の書き換え規則チープツシ７１２は第８図
に示す書き換え規則のすべての項を含む必要はない、例
えばｒｔｉｎｇＪのみとか１句のみ」とか１文のみ」等
、必要な部分のみを持っていれば良い。第８図に示す書
き換え規則により、表示装置２に示す文をレベル１とレ
ベル２の切断をした結果（切断された部分を第７図に［
１−［Ｄで示す）に対し、解析が行なわれた結果を、Ｃ
ＰＵ４が返してもらった状態を国〜圏で示す。この場合
、例えば、ＣＰＵ　ｓが第７図の国の部分の解析を受け
持ったとすると、中間ノードテーブル７１３には、第７
図に示す中間ノードテーブル４３のノード番号１からノ
ード番号３が送られ結果として、ノード番号１０１とノ
ード番号１０２が返される。

第９図に、ステップ１０４終了後のサーフェスの状態を
示す。

ステップ１０４が終了すると処理プログラム４１は、動
詞のＩＮＧ形等を含む節を作る（ステップ１０５）。例
えば、サーフェスが第９図のような場合は、第８図の第
１０項の規則により、ノード番号１９の役割詞が主動詞
（ＧＯＶ）であり、これらから作られる左辺のノード番
号を１００１とすれば、第９図の１９は１００１で置き
換えられる。

次に文が作られる（ステップ１０６）、これは、第８図
の役割子種８０４で５ＥＮＴ　（文）が書かれている規
則を適用することである、例えば、第８図の項番１１の
規則により、第９図のサーフェスのノード番号２０１が
主語（ＳＵＢＪ）であり、ノード番号２０２が主動詞（
ＧＯＶ）であると判定され、新たに作られたノードの番
号が１００２であれば、サーフェスの２０１，２０２は
、この１００２で置き換えられる。

ステップ１０７では、副詞句や、前置詞句がどこに係か
るか（修飾）の判定がされる。判定の規則の一例を、第
１１図に示す。例えば、第９図のサーフェスで１０２の
ノードの前置詞句は、第１１図の項番１の規則により１
００２に係かると判定される。又、１３のノードは、第
１１図の項番２の規則により２０２に係ると判定される
（この場合、サーフェスでの一番近くではなく１元の文
での一番近い動詞句であるが、これは、元の文をワーク
レジスタ４７に格納しておいて後方から一語ずつ逆にた
どるとか、動詞句を含み得る５ＥＮＴといった品詞を持
つノードをサーフェスにみつけた場合は、その子ノード
も調べるといった方法により判定可能である）。第１２
図に第９図のサーフェスに対して修飾の判定がされた結
果の一例を示す。

最後に、サーフェスに残っているものが１つ以上の場合
は、これを１つにまとめて文とする（ステップ１０８）
。

上記の処理を、第２図に示した第１の例文に施した結果
を第１３図に示す。ここに、各箱の上段は品詞と属性を
、下段は役割子を、右肩の数字はノード番号を示す。

本実施例では、並列処理をする各ＣＰＵ　Ｌへのデータ
の分配において、切断規則を、構文的なもののみとした
が、文が長い場合には、単語の認識を行なう前に１例え
ば、文字数とか一文字の切れぬ（９等）によりまず切断
し、さらに並列性を高めることも可能である。この場合
は、あらかじめ、切れめの部分は、単語が切断されたり
、構文的な切断とは異なる部分があり得るので、各部分
の境界は再度解析が必要になる場合もあり得る。

並列処理としてあげたＯＲ並列については、本発明は′
独立に考え得る。すなわち、多品詞等によれ、まったく
異なった解析木ができ得る場合には、本発明においても
、一般の場合と同様に、ＯＲ並列にあたる各場合を調べ
てみなければならないが、その場合でも、その各々の場
合についてＡＮＤ並列を実現できる。

〔発明の効果〕

以上説明したごとく、本発明によれば、互いに構文的に
有機的関係を持つ文の解析を切断規則により、互いに重
ならない部分に分割し、各々を構文解析した後、その結
果を有機的にまとめあげて文として認識するという方法
によって、文をＡＮＤ並列で、処理することを可能とす
ることにより、解析の手数を大幅に減らすと共に、分割
された各部分の構文解析においても、語数が減り、かつ
ある処理プログラムはｒｔｉｎｇＪのみの処理をするだ
けで良いといったように機能を限定することも可能とな
り、構文解析システム全体を簡便に作ることを可能とし
たものである。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示すブロック図、第２図は
本発明における入力装置および表示装置の一実施例を示
す見取図、第３図は本発明におけるメインメモリの割付
の一実施例を示す略図、第４図は並列に働＜　ＣＰＵ５
　（ｉ　＝　１　ｔ　２　ｙ　・・’ｗ　ｎ）が使用す
る各メモリの割付の一実施例を示す略図、第５図は本発
明における構文解析処理の一実施例を示すフローチャー
ト、第６図は本発明における辞書メモリの一実施例を示
す構成図、゛第７図は中間語ノードテーブルの一実施例
を示す構成図、第８図は書き換え規則の一実施例を示す
構成図、第９図はサーフェステーブルの一実施例で第５
図のステップ１０４終了時の略図、又第１０図は同じく
第１２図の修飾関係テーブルの項番３終了時のサーフェ
ステーブルの一実施例を示す略図、第１１図は修飾用規
則の一実施例を示す略図、第１２図は、修飾関係テーブ
ルの一実施例を示す略図、第１３図は、本発明により解
析された文の構舅　５　図 ％　６　日 ′ｆＪ　３　図 ￥３　ｑ　図 葛　ＩＩ　図 口［■同］覆Ｅ［ＥＩＩ口 劣　１１　目 ￥５　ｒｚ　図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、入力された自然言語文を、切断規則により、互いに
   重ならない部分に分割し、各々を並列に構文解析した後
   、該解析結果を結合して文として認識することを特徴と
   する自然言語の並列構文解析方式。 ２、第１項記載の方式において、上記並列的構文解析は
   あらかじめ決められたメモリ中の文法規則及び処理規則
   によって遂行されるものである自然言語の構文解析方式
   。 ３、自然言語を構文解析する装置において一１入力され
   た原文をあらかじめ決められた切断規則に従い分割する
   手段と、該分割された文を夫々並列に処理する複数の処
   理装置と、該処理装置からの結果を、有機的に文が組立
   つように解釈する手段と、上記の切断規則により１１分
   割された互いに重ならない文の一部を並列に構文解析す
   る手段を有することを特徴とする自然言語の構文解析装
   置。