JPS62267872A - 言語解析装置 - 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】 技術分野 本発明は言語解析装置、とくに１”Ｉ動翻訳装置に有用
な３″語解析装置に関する。

従来技術 たとえば英語などの外国語の文からそれに対応する１１
木語の文を作成する場合１人力された英文の形ｊＬ素を
解析し、その構文を解析し、その文構造を変換し、その
のち［１本語の訳文を生成する。

ｃｆｇ文法（ｃｏｎｔｅｘｔ−ｆｒｅｅ　’ｇｒａｍｍ
ａｒ：文脈自山文法）において、文の末尾から先頭に向
けて構文解析を行なういわゆるｂｏｔｔｏｍ−ｕｐ解析
手法においてもｊＯＰ−ｄｏｖ１１解析手法においても
文において部分的に文法に適合する解析解も出力される
。そこで、最終的に使用できない無駄な解も多数出力さ
れるのが欠点である。このような無駄な解は、人間がこ
れを読んだときに明らかに誤りであるとわかるものも多
Ｃ＼。

このような表面的に誤りとわかる解を多く含む解析結果
が構文解析で多数得られると、その後の工程である構造
変換や訳文生成の効率が低下することになる。つまり、
無駄な解についても構造変換を行ない、あるいは訳文生
成を実行し、それらの結果の適切性をそれぞれの処理過
程で判断することになり、処理時間を浪費する結果を招
く。

たとえば英文における前置詞句や副詞句は、その係り先
すなわち修飾光が文脈上から自由に選択できるのがよい
、そこで、それらの被修Ｓ語句が確定しないものは、可
１拒な係り先をすべて解の可１駐性としてもつ方式が考
えられる。また、辞書記述を優先的に考慮する方式もあ
る。後者の場合は、辞書を索引して特定の単語に特定の
前置詞をとる旨の記述があると、必ずその共起関係を採
用するものである。これは、その文の本来の意図が無視
される危険性がある。たとえば、英文”Ｉ　ｓａｗａ　
ｍａｎ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｐａｒｋ　ｗｉｔｈ　ａ　ｔｅ
ｌｅｓｃｏｐｅ、″の例では、辞書のｒｐ語”ｓａｗ’
に＋ｉｉ置＋ｉ４”ｗ＋ｔｈ”をとる旨の記述があると
、前置、；−句”ｗｉｔｈ　ａ　ｔｅｌｅｓｃｏｐｅ″
は必ず動、ＸＩ４”ＳａＷ”を係り先としてとることに
なり、他のｉｊｆ能性が急視されてしまう。

しかし、構文解析においてそのような可染な係り先の候
補をすべて解としてしまうと、候補の数が多くなり、そ
の後の構造ｇ：、４！！！や訳文生成の処理で生ずる解
は莫大な数となってしまう。このように解の候補の数が
多いことは、それ以降の処理の速度を著しく低下させる
結果を招く。

そこで、目！！＋１１訳プロセス全体の効率を向上させ
るには、このような無駄な解の数を減らして解析の効率
を高くするとともに、解析結果をより確からしいものに
することが要求される。

［１的 本発明はこのような要求に鑑み、構文解析を効率的に行
なうことのできる言語解析装置を提供することを目的と
する。

構　　成 本発明は上記の目的を達成させるため、所定の言語の文
を解析するための辞書データを格納した辞書手段と、入
力された所定の言語の文について辞書手段を索引して形
態素解析を行ない、その解析結果をもとにその文につい
て構文解析を行なう解析手段とを有し、解析手段は、前
記言語の文の構成要素の係り先を選択する条件を規定し
たテーブルを有し、文法をルールを適用してその文の表
層構造を解析し、その文に含まれる構成要素の係り先を
暫定的に設定した構文木の候補を優先度を割り当てて作
成し、これらの候補のうちから優先度の高いものを選択
し、選択された候補の優先度を条件テーブル、および辞
書手段からの辞書データを参照して修正する言語解析装
置を特徴としたちのである。以下、本発明の一実施例に
基づいて具体的に説明する。

第１図を参照すると、本発明による言語解析装こを英日
自動翻訳装置に適用した実施例の全体構成が示されてい
る。なお本発明は、英語を日本語に翻訳する英［１自動
翻訳装置のみならず、ある１つの言語を他の言語に翻訳
するｌ”１動翻訳装置にも効果的に適用されることは、
言うまでもない。

同実施例は人力部ｌＯを有し、日本語に翻訳すべき英文
テキスト１２がこれにより人力される。入力部１０はた
とえば、英数７午−などの文字キーや機能キーなどを有
するキーボード、紙に記録された英文テキストを読み取
る光学的文字読取装置（ＯＣＲ）　、および（または）
磁気ディスクなどの記憶媒体に記録された英文テキスト
を読み込むファイル記憶装置などを含んでよい。

人力部ｌＯにより入力された英文テキストは、前編集部
１４に読み込まれ、翻訳の前処理が行なわれる。ここで
は、主として文の認定と未知語の処理を行なう、これは
形態素解析の一部として機能する。

前編集された英文データは、ｉｉｉ編集で得られた情報
とともに形態素解析部１６に転送される。形態素解析部
１６では、！’Ｉｉ詔辞書１８を索引して文に分割し、
英文の形態素を解析し、未知語の処理、固有名詞１時の
表現、数の表現などの各種のまとめあげを行ない、付加
疑問、同格の認定などの文全体の処理を行なう。その形
態素解析ルールは解析ルールファイル３Ｂに格納されて
いる。

こうして形態素解析された英文データは、形態素解析で
得られた辞書情報とともに構文解析Ｉ部２０に転送され
る。構文解析１部２０は、本実施例ではｅｒｇ文法ルー
ルを英文データに適用して文についてｂｏｔｔｏｍ−ｕ
ｐ、　ｒｉｇｈｔ−ｔｏ−１ｅｆｔに表層構造の解析を
行ない、すべての構文的可能性を見つけ出す機イ七部で
ある。

構文解析Ｉ部２０で構文解析（バーズ）された英文デー
タは１その解析情報とともに構文解析ｌ１１２２に送ら
れる。ここでは、構文解析Ｉによる表層的なバーズ結果
から、構造記述を適用して解を選択する。これによって
英語文の確からしい解析木を作成し、その構造を作る。

これらの構文解析ルールはやはり、解析ルールファイル
３Ｂに格納されている。

構文解析された英文データは、解析木のデータとして構
造変換部２４に転送される。構造変換部２４では、英語
文の中間的構造である構文木から対応する１１本語文の
構文木を作成し、日本語文を訳出しやすい１１本語基底
構造に変換する。

こうして構造変換された日本語の構文木を示す構文木デ
ータは訳文生成部２６に送出され、後者にて訳文の生成
が行なわれる。これは、日本語の基底構造から日本語の
文を生成する機能である。まず、ｌｉｄ　ｍｎをし１本
語のそれに一致させるため、順序の入換えを行なって木
構造を変更する構文生成を行ない、次に形態素生成を行
なって構文木においてｔｏｐ−ｄｏｗｎ、　ｌｅｆｔ−
ｔｏ−ｒｉｇｈｔに訳文を生成する。

訳文生成された日本語文データ、すなわち訳文データは
、後編集部３０に送られる。後編集部３０では、翻訳処
理に利用した情報を使用し、辞書１８を索引して、訳文
データを修正し、より自然な日本語文を完成する。この
日本語文データは出力ｆ１１３２に転送され、翻訳され
た日本語文３４として出力部３２から出力される。出力
部３２は、たとえばプリンタ、ディスプレイ、および（
または）磁気ディスクなどのファイル記憶装置を含む。

これらの一連の翻訳処理の流れは、本装置全体の制御を
統括する制御部３８によって制御される。

単語辞３１８には１本実施例では英語および日本語の単
＋！＋’）についての辞書データが格納され、諸費だけ
でなく、係り関係すなわち共起関係や、意味、単複、品
詞などの様々な情報が記述されている。

また解析ルールファイル３６には、形態素解析および構
文解析のルールデータが格納されている。

制御部３８には、操作表示部４０が接続されている。操
作表示部４０は、操作者から本装置に様々な指示を与え
る、たとえば翻訳指示キー、カーソルキーなどの操作キ
ーや、入力英語文テキスト、翻訳結果の日本語文、辞書
情報などの中間データ、操作者に対する様々な指示など
を可視表示するディスプレイやインジケータを有する。

なお、それらの操作表示機１鍾の多くは、入力ｆｊ１！
ｌ　Ｏにキーボードを備えている場合はそのキーボード
に、また出力部３２にディスプレイを備えている場合は
そのディスプレイに含まれるように構成してよい。

ところで構文解析Ｉ　ｆｉ２０では、形ｊ５素解析され
た英文データについて、英文にｃｆｇ文法ルールをｂｏ
ｔｔｏｍ−ｕｐ、　ｒｉｇｈｔ−ｔｏ−１ｅｆｔに適用
してその文について１１ｒ　ｆＥ性のあるすべての構文
解を導出する。この解は一般に構造木の形で理解される
。これは、１つの文ごとにそれに含まれるＣｎ語または
句が修飾関係および格関係などの従属ないしは共起関係
によって相ｌｒ、に関連づけられ、たとえば親、子、孫
といった相互の従属関係を示すものである。各中詰また
は句は、構造木の節点すなわちメートの位置を占める。

本実施例は、構文解析に先ケって、文の形態りおよび＋
ｆ／１ｆｆｌ　、ヒの特徴を識別して構文ヒのまとまり
をｒ１別するように構成してもよい、この構文上のまと
まりをここでは「ユニット」および「ブロック」と称す
る。人力英文の構文上のまとまりをブロックとして認識
する機能は、形態素解析部１６にて行なわれる。

「ユニット」は、翻訳プロセスの最小単位となる語の集
まりであり、バーズの際には、これを−語と同等に扱い
、それに含まれる各構成要素の辞書情報を使用しない。

また「ブロック」は、その内部での解析を外部における
解析より優先させて行ない、ブロック外に対してはその
ブロックをユニットと同等に扱う構文的なまとまりであ
る。たとえば、節、句などの他、ｅｒｇ文法で用いる中
間的なシンボルに相当するものでもよい、また、入れ子
になり得る。すなわちブロック内にさらにブロックが含
まれていてもよい、さらに、ブロックの概念に、文、段
落、文章全体をも含め、これらをそれぞれ１つのブロッ
クとみなしてもよい、この、部分的解析を優先させる処
理をここでは［部分バーズ］と称する。これによって、
前述の無駄な構文解が減少し、解析の効率が向上してよ
り確からしい解析結果が得られる。

単語辞書１８には、英語の単語や熟語についての辞書情
報が格納されている。本実施例では６語の変化形ごとに
エントリが形成され、そのすべての情報が展開されてい
る。たとえば品詞情報については、複数の品詞の情報を
持つことができる。

解析ルールファイル３８には、ブロックの先頭を示す先
頭条件、および末尾を示す終了条件のデータがテーブル
として格納され、また、ｃｆｇ文法ルールや構造記述の
データが格納されている。これらは、たとえば後述の暫
定木構造化処理２０４（第３図）などに利用される。

ところで形態素解析ｆｆ１１　Ｂでは、曲論実部１４か
ら入力される英文をまず、翻訳中位である文に分割する
。その際、スペルの誤りや未登録語の検出を行なう０文
単位に辞書１８を索引し、各構Ｉｊｔ要素の辞書情報を
フェッチする。それらの辞書情報に従って各種のまとめ
あげ処理を行なう。

形態素解析部１６では、ブロックの認識の他に、たとえ
ば固有名詞１派生語、未知語、省略語。

数、時の表現、ハイフン語、アポストロフィ「°」など
の処理や、同格の推定、付加疑問の処理などの様々な処
理を行なって、形態素解析データを作成する。形態素解
析された英文データは。

形態素解析で得られた辞書情報とともに構文解析１部２
０に転送される。

構文解析１部２０では、　ｃｆｇ文法ルールを英文デー
タに適用して文についてｂｏｔｔｏ腸−ｕｐ、　ｒｉｇ
ｈｔ−ｔｏ−Ｉｅｆｔに表層構造の解析を行ない、すべ
ての構文的可能性を見つけ出す、すなわち、解析ルール
ファイル３６に格納されている支版自由文法ルールを適
用して英文の表層構造を解析し、可能性のあるすべての
構文木を見つけだす（１１１，第２図）。

その際、ブロックが含まれていれば前述の部分バーズを
行ない、局所的解析を優先させる。これ□によって、解
析の効率と正確さが向丘する。

構文上のまとまりと従属関係を規定する表層構造データ
が得られると、これは構文解析Ｉ　ＩｇＢ　２４に送ら
れる。このデータは、第３図に示すｃｆｇ解析結果（Ｗ
ＦＳ）のリスト２００の形をとり、前述した構文木の形
で容易に理解される。構文解析ＩＩ部２２では、構文解
析Ｉ部２０による表層的なバーズ結果から、ウェイトな
いしは優先度を考慮して構造記述を適用し、解を選択す
る。これによって英＋ｉ６文の確からしい解析木の候補
を作成し、その構造を作る（１１２）、さらに、辞書記
述などを利用して、前置詞句や副詞句の係り先を決定し
、最優先テーブルを作成する。これによって、より確か
らしい解析木を得る（１１３〜１１５）。

第３図を参照し、英文”Ｉ　ｓａｗ　ａ　ｍａｎ　ｉｎ
　ｔｈｅｐａｒｋ　ｗｉｔｈ　ａ　ｔｅｌｅｓｃｏｐｅ
、”を例にとって構文解析１１部２２における処理を説
明する。この英文の構文的要素は。

ＮＰＩ−（Ｖｔｌ　ｔ　タｉｔ　Ｖｔ２）−ＭＰ２−Ｐ
ＰＩ−ＰＰ：！である。ただし、ＭＰは名詞句、Ｖｔは
他動詞、ＰＰは１ｉ１置詞句であり、添字はその諸量ま
たは形７９が異なるものを示している。たとえばＶｔｔ
は動詞“ｓｅｅ”の過大形、　Ｖｔ２は動詞”ｓａｖ”
の現在形をシンボライズしている。

構文解析Ｉ部２０ではそこで、この英文の表層構造を ＳＥＩ　　４−ＮＰＩ　　ＶＰＩ　　ＰＰＩ　　ＰＰ２
ＳＥ２　　←ＮＰＩ　ＶＰ２　　ＰＰＩ　　ＰＰ２ＶＰ
Ｉ　　４−Ｖｔｌ　　ＮＰ２ ＶＰ２　−Ｖｔ２　　ＮＰ２ などと解析する。勿論、これら以外のものも得られる。

ただしＳＥは文を示し、ｖＰは動詞句を示す。

この解析結果データは、構文解析１１部２２でｃｆｇ解
析結果リス）　２００に格納される。

構文解析ＩＩ部２２ではまず、構文解析１部２０から得
られたｃｆｇ解析結果のリスト２０Ｇに従って辞書１Ｂ
を索引し、暫定木構造化処理を実行する。解析ルールフ
ァイル２Ｂに格納されているｃｆｇ文法ルールには１文
の構造に応じた選択の優先度が規定されたデータを含む
。

本実施例ではたとえば、優先度「４」として５Ｅ＝ＮＰ
　ＶＰ　［ＰＰ］ｎ なる構文がｅｒｇルールに規定されている。ただし、ｎ
は０以上の任意の整数である。また、［１は形態素の従
属ないしは共起関係を示すシンボルである。この構文式
は、文の構造が［ＶＰ　［ＮＰ　ＰＰａ、、、、、１１
であり、°１９定的前置Ｊ、４句ＰＰａがｎ個含まれる
ことを意味している。ただし添字ｒａＪは、係り先を゛
１１／定的に−・応決定したノードであることを示す。

また、優先度「３」として ＶＰ＋ＶｔＮＰ なる構文がｃｆｇルールに規定されている。この文構造
は、 ［Ｖｔ　［ＮＰｌ］ である、この他 ５ＥＡ−ＮＰ　ＶＰ　　［先度「ｌＯ」ＶＰ４−ＶＮＰ
ｆｆ）先度「５」 などの構文も規定されている。これらの文構造はそれぞ
れ、 ［ＶＰ　［ＮＰ］］ ［Ｖ　［ＮＰＩｌ などである。

これによって、ｃｆｇルールに基づき解析を行ない（１
１１）、　ｃｆｇルールに対応する規則に基づきすべて
の解析木の候補を得る　（１１２）。その際、前置８句
や副詞句の係り先の可能性が複数ある場合は、どれか１
つに’１１定的に設定しておく。

辞書引きでは、解析結果リス）　２００に含まれる単語
について辞書１８を索引してその内容を取り込み、辞書
引きバッファ２０２に蓄積する。暫定木構造化処理では
、解析結果リスト２００内の優先度ないしはウェイトと
、解析ルール３Ｂに含まれる構造編集ルール２０Ｂとか
ら木構造を作成する。作成された優先度の値は、木構造
スタック（係り先暫定状７ｉ）２１Ｂに格納される。ま
た、木構造は木構造データ（係り先哲定状態）２１８に
蓄積される。

たとえばＬ記英文例では、暫定構造 ［Ｖｔｌ　［ＮＰＩ　ＮＰ２　ＰＰ１ａ　ＰＰ２ａｌｌ
が得られる。この優先度をたとえば「２５」とする、こ
の暫定的係り関係構造を第４Ａ図に示す、また、他の優
先度、たとえば「２０Ｊとして別の暫定構造 ｒｌｌＬＱ　　ｒ％ＩＤ＋　　Ｍ−ｎＱ　　ｔ）ｎｌ　
−ｔ）ｆｌ’？−＋　＋も得られる。この暫定的係り関
係構造を第４Ｂ図に示す、勿論、これら以外のものも得
られる。

そこで、ルールの優先度などにノ、（づき、解の候補を
限定する　（１１３）、具体的には、木構造スタック（
係り先哲定状態）の優先度の高い順に木構造スタック（
係り先哲定状態）とそれに対応する木構造データ（係り
先°１１７定状ｙ！；）を並べかえることで実現してい
る。

次に、このように絞り込んだ解析木について、すべての
係り先の可能性のそれぞれに解析木を抽出する　（１１
４）。

この係り先決定処理２０８では、所定の論理条件２１０
に従って優先度の修正を行なう。たとえば、１ｆ：、ｔ
）ｉｏの共起情報に記述されている係り先については、
その優先度を増す。辞書の記述と反対のものは、優先度
を減少させる。辞；Ｌ：にないものは、はぼそのままで
よい。

優先度の増減の度合は、シミュレーションなどで決定す
るのがよい、−例をあげると、共起情報に記述がある係
り先ノードは＋１５．自己のノートの親のノードに係る
場合は４−５、自己のノードの兄第（姉妹）で最も近い
年上の兄かその子孫の場合は＋８、それ以外の兄第の場
合は＋２、親の兄第とその子孫の場合は変更なし、など
である。

他の例では、係り方が辞書に記述されている場合は＋１
０．動詞類に係りやすい前置詞によるもので、動詞類に
係るときは今８、同じく名詞類に係るときは−１、また
、係り先の可能性が複数あるもので、最も近い位ｔにあ
るものに係っているときは＋５するなどである。

まず、木構造データ（係り先暫定状ＴＥ、）２１８の先
頭から順に１文を取り出す０次に、その文中における共
起情報を辞書引きバッファ２０２中の単語記述と照合す
る。その内容により木構造と優先度を決定する。その際
、複数発生することがあるので、優先度表を使用する。

決定した優先度は木構造スタック（係り先決定状態）２
１２へ、また木構造は木構造データ（係り先決定状７Ｍ
）２１４へ格納する。

係り先の変更の範囲は、本実施例では第５図に点線２３
０で小才範囲である。すなわち、同図において各丸印は
構文木のノードを示し、実線で各メートの共起関係が示
されている。自己の７−ドがｉであるとすれば、係り先
を変更できる範囲は、 ｌ）自己のノード【の親ノードｅと、そのネ１１先のノ
ードｂ、　ａなど、 ２）［１己の７−ドｉの親ノードの兄第であって親ノー
ドより年上のものｃ、　ｄなどと、その子孫のノードｎ
、　ｏなと、 ３　）　１１己のノードｉの兄第であって［ｌ己ノード
より年上のものｇ、　ｈと、その子孫のノードｌ、　ｔ
ｓなどである。

こうして、可能性のある係り先を規定した解析木をすべ
て抽出したのち（１１４）　、この処理１１４で得られ
たすべての解析木から係り方などを考慮して、より確か
らしい解析木を得る　（１１５）、具体的には、木構造
スタック（係り先決定状態）の優先度の高い順に木構造
スタック（係り先決定状！８）とそれに対応する木構造
データ（係り先決定状態）を並べかえることで実現して
いる。

上述の英文例では、たとえば優先度「４８」で解析木 ［Ｖｔｌ　（ＮＰＩ　ＮＦ２　［ＰＰ１１１　ＰＰ２］
が得られる。これを第６Ａ図に示す。これは、前述の英
文例で、前置詞向”ｉｎ　ｔｈｅ　ｐａｒｋ”が名詞句
”ａ　ｍａｎ”に係り、前置詞向”ｗｉｔｈ　ａ　ｔｅ
ｌｅｓｃｏｐｅ、″が「を見た」という意味の動詞”ｓ
ａＷ“に係ることを意味する。

また、たとえば優先度「４５」で解析木［Ｖｔｌ　［Ｎ
ＰＩ　ＮＰ２］　ＰＰＩ　ＰＰ２１またたとえば優先度
「４３」で解析木 ［Ｖｔ２　［ＮＰＩ　ＮＦ２　［ＰＰ１月ＰＰ２１が、
また優先度「４１」で解析木 ［Ｖｔｌ　［ＮＰＩ　ＮＦ２　［ＰＰ１　［ＰＰ２１］
］］がそれぞれ得られる。これらを第６Ｂ図、第６Ｃ図
および第６Ｄ図にそれぞれ示す。

第６８図の場合は、前置詞向”ｉｎ　ｔｈｅ　ｐａｒｋ
“および”ｗｉｔｈ　ａ　ｔｅｌｅＳｃｏｐｅ、”が「
を見た」という意味の動詞”ＳａＷ“に係ることを意味
し、また第６Ｃ図の場合は、前置詞向”ｉｎ　ｔｈｅ　
ｐａｒｋ″が名詞句”ａｍａｎ″に係り、前；′（−句
”ｗｉｔｈ　ａ　ｔｅｌｅｓｃｏｐｅ、’が「をのこぎ
りでひ〈」という！：ｉ味の動詞”ＳａＷ“に係ること
を意味し、同様に第６Ｄ図の場合は、前置詞向″ｗｉｔ
ｈ　ａ　ｔｅｌｅｓｃｏｐｅ、”が同”ｉｎ　ｔｈｅ　
ｐａｒｋ”に係り、後者が名詞句”ａ　ｍａｍ“に係る
ことを意味する。勿論、これら以外の結果も得られる。

こうして構文解析された英文データは、構造変換部２４
へ転送されて［１本語文の構造に変換され、訳文生成部
２Ｂでは、それに含まれる各ノードごとに訳文を生成し
てゆく、構造木におけるメートの処理は、　ｔｏｐ−ｄ
ｏｗｎ、　ｌｅｆｔ−ｔｏ−ｒｉｇｈｔで行なう。生成
された訳文は、後編集ｆｆ１３０で後処理が行なわれ、
操作表示部４０に可視表示されるとともに、出力部３２
にて１１木文３４としてたとえば印字出力される。

このように本実施例によれば、英語の文法規則における
優先度などから確からしい解の候補を絞り込む。比較的
少数の限定した候補について、前置詞句や副詞句の係り
先のすべての可能性を考慮する。これによって、無駄な
解の数を減らし、解析の効率が向上するとともに、解析
結果がより確からしいものとなる。

効　　果 本発明によれば、文法規則に基づいて確からしい解の候
補をまず制限し、限定した数の候補について次に文の構
成要素の係り先のすべての可能性を考慮する。これによ
って、無駄な解の生成を最小化し、解析の効率と正確さ
を向上させている。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明による言語解析装置を英日目動翻訳装
置に適用した実施例の全体構成を示す機能ブロック図、 第２図は、第１図に示す実施例における係り先を限定す
る構文解析処理の例を示すフロー図、第３図は、同実施
例において、係り先を限定する構文解析処理の機ｆ侶を
まとめたｇｉｊ、能ブロック図、 第４八図ないし第６Ｄ図は、特定の入力英文例について
解析木のまとめあげ処理の例を示す説明図である。 主要部分の符号の説明 １０、、、人力部 １Ｇ、、、形態素解析部 １８、、’、弔用語砕 雪０．２２．　、構文解析部 ２４、、、構造変換部 ２Ｂ、、、訳文生ｆＪ？、ｆｉｌ１ ３２、、、出力部 ３Ｂ、、、解析ルール ３８、、、制御部 ４０、、、操作表示部 乎　Ｚ　起 第　＋Ａ回 ＶオＩ Ｎとｌ肋ヤ　〃／α　ββ２２ 瑯　４−Ｅ３超 Ｖ石？ Ｎと／　Ｎと？　β９４　β斤？２ −＼−一一一一一一一一一一−−−−−−−一第４Ａ回 Ｆｒ／ 第４８≦ 第４ｃｒＢ Ｖ、ｔ、２’ ｒｔ β斤？

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 所定の言語の文を解析するための辞書データを格納した
   辞書手段と、 入力された前記所定の言語の文について前記辞書手段を
   索引して形態素解析を行ない、その解析結果をもとに該
   文について構文解析を行なう解析手段とを有し、 該解析手段は、 前記言語の文の構成要素の係り先を選択する条件を規定
   したテーブルを有し、 文法ルールを適用して前記文の表層構造を解析し、 前記文に含まれる構成要素の係り先を暫定的に設定した
   構文木の候補を優先度を割り当てて作成し、 該候補のうちから優先度の高いものを選択 前記テーブル、および前記辞書手段からの辞書データを
   参照して前記選択された候補の優先度を修正することを
   特徴とする言語解析装置。