JPS6299865A

JPS6299865A - 自然言語の共起関係辞書保守方法

Info

Publication number: JPS6299865A
Application number: JP60239779A
Authority: JP
Inventors: Atsushi Okajima; 岡島　惇; Fumiyuki Yamano; 山野　文行; Shigesato Okamoto; 岡本　恵里
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1985-10-25
Filing date: 1985-10-25
Publication date: 1987-05-09
Anticipated expiration: 2011-01-17
Also published as: US4942526A; JPH083815B2

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、自然言語の共起関係辞書保守方式に関し、特
に自然言語で表現された文または文章を構文解析する自
然言語解析システム、およびさらにその結果を翻訳する
翻訳システムにおける語。

句等の共起関係を記述する共起関係辞書の保守方式に関
するものである。

〔発明の背景〕

従来、自然言語で記述された文および文章を構文解析し
、その結果を利用する装置およびシステムとしては、自
然言語による応答システム、自動インデクシング・シス
テム、さらには機械翻訳システムといったものが研究開
発されてきたが、それらにおいては、文を認識するため
の構文解析が主な研究テーマであった。ここに、構文解
析とは、簡単なものでは、定型文、またはそれに可変部
を付加したもの（例えば、「きっぷを※枚下さい。」と
いう定型文の※部に数字が可変部として許されるもの）
と入力文が合えば「文を認識できた」とするようなもの
であり、さらに一般的な構文解析法を採るものでは、文
の主語、述語、修飾句等を認識することである。

このような構文解析においては、「誰々が・・・と言っ
た。」というような埋め込み文とか、修飾句が多くなる
と、どの句がどこを解析しているのかといった解析が非
常に難しくなる。例えば、英語の構文を解析する場合、
主語、述語、目的語の文に前置詞句が２つ付くだけで５
通り、３つあれば１４通りの解析の多義があることがわ
かっている。そこで、これらの多義を解消するため、意
味的制約条件をつけることがされる。例えば、「湖のほ
とりに建つ白壁の館」という文は、文法的には、「湖の
ほとりに建つ白壁」があって、それに付随している館か
も知匙ないが、「゛′材料（白壁）の″の材料（白壁）
は所有格の主体にならない」といった規則によＩＪこれ
を排除するとか、さらには、単語単位の制約規則として
「館は建つ」が「白壁は建たない」という規則を書くこ
とによって、ｒ″湖のほとりに１１．１１白壁の館″が
建っている」と解析しようとする方法が採られてきた。

上記のように、「ある単語と他の単語が、ある関係を通
して、文中によく現われる、または現われることはない
」という性質を一般に共起関係にあるという。例えば、
英語でいうイディオム（七ａｋｅ　ａ　ｂａｔ、ｈとい
った連語や、ｇｅｔ。ｕｔ、どいつだ動詞の前置詞支配
）や、日本語の副詞の呼応がこれにあたり、これらを言
語学的に詳述したものとして活用（コロケーシミン）辞
典といったものもある（例えば、研究社；新英和活用大
辞典（１９１４年初版））、ただし、これらは、言語以
外の多くの知識や経験を持つ人間が読むのを前提として
いることや、断片的な例文が並べであるのみであること
が多いため、構文解析のための規則として直ちに使える
ものではない。

そこで、これらの言語学的知識を構文解析という機械的
処理に使えるようにするため、表や規則としてファイル
化する作業が行われている。また、それらを手助けする
システムとして、文の中で単語がどう使われるかを調べ
るため、ＫＷＩＣ（Ｋｅｙ　Ｗｏｒｄ　ｉｎ　Ｃｏｎｔ
ｅｘ七）と称して、単語の前後の文を一覧表にして出力
するものがある。しかし、このＫＷＩＣにおいても制約
規則や文法を考え検証するのは、あくまで人間が行なわ
なければならなかった。

Ｊ二連した共起関係を規則化して構文解析に利用する作
業も、どのような共起関係を規則化（通常、表化）する
か、または、その共８関係を構文解析のどこで、どのよ
うに使うがを、あらがじめ決めておくため、パターンが
固定化して融通性に欠けるという問題があった。また、
共起ｒＭ係の知識は、これらの表にしかないため、必要
な情報が欠けていても、それを発見し、新たな情報を追
加、修正するのは、人手によらざるを得す、多くの工数
が必要であった。

なお、共起関係辞書を利用して機械翻訳を行う例として
は、村木他によるｒ　Ｐ　ｒｏｌｏｇを用いた機械翻訳
システムにおける意味処理Ｊ　イ・Ｗ報処理学会自然言
語処理研究会３３−５　１９８２．１０゜２２が挙げら
れる。

〔発明の目的〕

本発明は、このような従来の問題を解決し、共起関係辞
書を利用して自然言語解析や機械翻訳を行うシステムに
おいて、共起関係辞書内への共起情報追加、修正を人手
依存度を減らして行える自然言語の共起関係辞書保守方
式を提供することにある。

〔発明のぼ要〕

上記目的を達成するために、本発明では、自然言語で記
述された文の単語の並びが意味的に正いかどうかを指定
する共起関係情報を格納する共起関係辞書の保守を主メ
モリを用いて行なう共８関係辞苫保守方式において、上
記主メモリ内に上記共起関係の仮説を行なう共起関係仮
説テーブルを設け、該共起関係仮説テーブルを用いてあ
らかじめ可能性のあるの接続関係を示す共起関係パター
ンに基づいて共起関係の仮説を設定し、例文テキス１〜
から実際の共起関係を導出し、該共起関係が正しいか否
かを検定することに特徴がある。

〔発明の実施例〕

以下、本発明の一実施例を、図面により詳細に説明する
。

まず、本発明の詳細な説明をする。

自然言語解析システムまたは機械翻訳システムにおいで
、構文解析の対象となる文や文章と同種または同分野の
文を集めた例文集と、一方、これを解析する文法（また
は文法群）に必要な共起関係表を用意し、この共起関係
表に従って例文を調べることにより、共起関係表の内か
ら有効な共起関係と、その共起関係が成立する単語等の
組合せを共起ｒ！Ａ辞書として作成することにより、質
の高い自然言語解析および生成を可能ならしめると共に
、共起関係辞書作成自体を簡便ならしめるものである。

第２図は、本発明の一実施例を示す共起関係辞書保守機
のブロック図である。

第２図において、■は共起関係の確認や判断をユーザに
させる際、その入力をさせるためのキーボード、２は共
起関係の確認や判断をユーザにさせる際、必要となる情
報をユーザに表示する表示装置、３はＣＰＵ、４は各種
情報を格納しているメインメモリ、５は解析（生成）を
行なう際、必要どなる情報を格納している辞書ファイル
、６は解析（生成）のための規則を格納している解析（
生成）規則ファイル、７は解析（生成）の際、どのよう
な共起関係が利用されるかを表化した共起関係ファイル
、８は対象となる例文を収集した例文テキストファイル
、９は共起関係テーブルに従って、例文テキストファイ
ルを調べることによって作られる共起て係情報を格納し
ている共起関係辞書である。

第３図は、第２図に示したメインメモリ４の割付は配置
図である。

メインメモリ４は、共起関係辞書を作成・保守するため
のアルゴリズムを実行する処理プログラム４１．共起間
係ファイル７に従い共起関係にあるのではないかと考え
られる共起関係の仮説を格納してむく共起関係仮説テー
ブル４２．仮説に反するような例が出て来た場合にユー
ザに判断を求める際、表示装置２に表示する内容を格納
しておく共起関係表示エリア４３．共起関係の仮説を作
ったり、検討したりする際、その項となる単語（項が分
類コードの場合は、その分類コードに含まれる填語）が
、例文テキストファイル８の中の例文に２Ｊ　してどの
ように使われているかを実際に既にある解析（生成）規
則と辞書に従って構文解析（生成）する解析（生成）プ
ログラム４４、解析（生成）の際、例文が解析（生成）
されていく中間過程を保持しておく中間語テーブル４５
．処理プログラムが、仮説・検定や構文解析（生成）の
際、一時的な情報を格納しておくワークレジスタ４６を
有する。

次に、本実施例の処理動作について説明する。

まず、ユーザがある分野の文章の解析や翻訳に際し、そ
の分野に特有の言いまわしや訳語の対を求めたいどいっ
た場合には、キーボードＪを通して（例えば、開始ギー
をこのために配置する）処理プログラム４１を起動する
。処理プログラム４１は上記の他、例えば機械翻訳業務
において新しい二語対や新しい分野の文献を翻訳対象と
した場合や、新聞・雑誌等定期的に例文テキス１−ファ
イルが追加・補正される場合に、その碑文解析（生成）
に使われる共起関係情報を収集・保守する際、ユーザの
指示または１時間による定期的な自動指示により起動が
行われる。

第１図は、本実施例による処理プログラムの処理動作を
示すフローチャートである。以下、第１回に従って説明
する。

まず、処理プログラム４１は、共起関係テーブル７より
、共起関係の可能性のあるパターンを選び出す（ステッ
プ１０１）。そのパターンには、言語に依存する部分と
構文解析の対象となる解析木（または中間語）に依存す
る部分がある。このうち、言語依存の問題に関する一例
（第２図の共起関係ファイル７の一例）を第４図に示す
。ここで、「動詞と目的語Ｊとか「副詞と主動詞」とい
ったものは、はぼどの言語にも適用するものであり、「
副詞と助動詞語尾」（日本語）とか「動詞と前置詞と前
置詞目的語」（欧米語）は言語に依存した共起関係パタ
ーンと考えられる。二〇共起関係は、構文解析（生成）
規則に対し、■その対象となる中間語の項間の関係を表
すことと、■構文解析の際の多義解消やこなれた訳を出
力すること等に利用されるという点から関係へ持つ。

共起関係パターンの選択においては、ユーザによる指示
も勿論可能である。その際、処理プログラム４１は、共
起関係ファイル７の一覧表を共起関係表示エリア４３に
格納することにより表示装置２に共起関係候補を表示し
、ユーザに選択してもらうとか、ユーザ指示により、ユ
ーザが確かめたい共起関係の候補を受けつけてもよい。

」二記のようにして共起関係候補が設定されると、その
候補は、共起関係仮説テーブル４２に格納される。さら
に、処理プログラム４１は、この候補そのものを仮説と
するか、さらに限定するかを独１目二決めるか、ユーザ
との応答によるかして仮説を決定する（ステップ１０２
）。例えば、「動詞と目的語」という候補を考える際、
これを「動詞′ひく′と目的語」として゛ひく′という
単語の用法を調べるとか、「動詞と目的語′値段′」と
して′値段′を目的語とする動詞の用法を調べるといっ
たことが仮説を立てることにあたる。

共起関係としては、上記のように構文解析を必要とする
ものばかりではなく、「ある名詞が、ある分野で、特殊
な訳語で使われるか」を調べるといった場合は、構文解
析をきっちりやらなくとも、原文とその翻訳文を対比さ
せて、可能性のある訳語の内、どれが使われているかを
調べるとか、まったく訳語を想定せず、訳文同志が共通
語を持つものをまとめることにより、１，２個のよく使
われる訳語を得るといったことも可能である。

どのような共起関係仮説を検定するかが決まると、その
仮説中のある項に着目し、その項が含まする例文を選び
出す（ステップ１０３）。例えば、「動詞゛ひく″と目
的語」の場合、゛ひく′に注目すれば、この単語を持つ
例文を例文テキストファイル８から選び出すことにより
、以後の検定の際の検索空間を狭めることができる。

次に、上記によって選び出された例文に対し、各例文毎
に、共起関係仮説が成立するか検定するため各文を調べ
る（ステップ１０４）。その際、品詞や構文的役割子（
名詞、助詞、主語、目的語等）が共起関係の項に含まれ
る場合は、解析（生成）プログラム４４が起動され、解
析（生成）用辞書ファイル５と解析（生成）規則ファイ
ル６を利用して解析結果を中間語テーブル４５に格納す
るが、その処理と結果の形態は、本実施例では特に規定
しない。−例としては、本発明者等による特開昭５６−
１３８５８６号公報に示す機械翻訳方式による構文解析
と中間語表現によれば良い０例えば、「動詞′ひく′と
目的語」の場合は、′ひく′の現わ九る例文を構文解析
し、その解析結果から、′ひく′の目的語となるものを
まとめる。その結果の一例を第５図に示す。機械翻訳に
使われる場合は、さらに訳文を解析し、その訳語につい
ても調べることができる。第５図の右端の欄は、そのよ
うな場合で訳が一意的に決まった場合の一例である。

結果は、ワークレジスタ４６に格納される。

次に５処理プログラム４１は、上記の結果を共起関係辞
書９に登録するか判定する（ステップ１０５）。判定の
方法は、件数の大小や、第５図の行のちらばり等によれ
ばよい。ただし、共起関係仮説中の項の内、″目的語″
といった構文的役割子は、共起関係辞書９には登録せず
、その役割子を満す単語や分類コードを項とする仮説を
作るため一時的に存在するものと解釈する。すなわち、
ｒ′ひく′と目的語」の仮説は予備仮説であり、目的語
にあたる単語が第５図のように収集されると、仮説の別
な解釈（別の仮説とも見れる）ができないか調べる（ス
テップ１０６）。

別な解釈としては、第５図の各行そのものを仮説として
もよいし、単語を分類コード毎に集め、仮説を抽象化し
てもよい。例えば、ｒ各行そのものを仮説とする」場合
は、「風邪をひくＪという共起関係が成立するとし、「
風邪を食べる」といった文が入力された場合、それが共
起関係辞書９にないことから異常な文だと判定するとい
ったことに使われる。「仮説を抽象化する」場合は、あ
らかじめ、ｍ語間に階層構造（シソーラス）を設定し、
その分類コード（または意味コードとも見ることができ
る）を解析（生成）用辞書ファイル５の各単語の辞書内
容に格納しておき、その陰暦上の親子関係の上のもので
仮説を書き直すことにより抽象化するといったことによ
り仮説をまとめて大きな仮説を作ることができる。例え
ば、ｒ粉をひくＪ、「豆をひく」といった仮説、があっ
た場合、粉や豆の上位概念として「穀物をひく」という
共起仮説を作る。この際、仮説の項は、単語としての「
穀物」でなく、概念の分類コードとしての「穀物」であ
ることが望ましい。

別な解釈（つまり別な仮説の作成）が可能な場合は（ス
テップ１０６）、その仮説を作り（ステップｌ０７）、
再度、その仮説が共起関係辞書９に登録すべきものかを
判断する。

さて、ある仮説が共起関係辞書９に登録可と判定された
場合は（ステップ１０５）、その共起関係が既に共起関
係辞書９に登録されていないか、また、上位や下位の概
念を持って登録された共起関係がないかが調べられる（
ステップ１０９）。ない場合は、この仮説を共起関係＃
書９に登録する（ステップ１１０）。同一のものがある
場合で、共起関係辞書９に出１！７．頻度や確からしさ
の情報も格納している場合は、その値を更新し、単にパ
ターンが登録されている場合は、登録しない。一方、上
位概念や下位概念で既に共起関係が登録されている場合
は、上位概念でまとめてしまうか、またその特殊な場合
として両方を登録する（ステップ１１１）。実際、どち
らにするかは、構文解析（生成）を行うシステムとの関
係で決めればよい。

さらに、共起関係辞書９を一般のデータベースとして考
えた場合は、既にあるデータと矛盾するデータが登録さ
れないか心配される。すなわち。

例えば、「はとは飛ぶＪ、つばめは飛ぶ」といった例文
から、「鳥類は飛ぶ」という共起関係を登録すると、「
飛んでいるペンギンの羽」の「飛んでいる」が鳥類であ
るペンギンに係って「ペンギンが飛んでいる」という一
般的にはおかしな文が認められてしまう。このような場
合には、処理システムは、ユーザに質問を発して、「鳥
類は飛ぶ」という共起関係を棄てるか、共起関係に制約
条件記述を許すことにより、「ペンギンやダチョウ以外
の鳥類は飛ぶ」という共起関係を登録することも可能で
ある。しかし、例文テキストの解釈のみから上記の条件
つき共起関係を得るのは、簡便さと誤った共起関係作成
の危険性から望ましくない。

すなわち、「このはとは傷をしていて飛べない、Ｊとい
った文から「はとは飛べない」として、上記の共起間係
に［はと以外の」という制約条件をつける危険性がある
。このような危険性は、例文テキストファイル８が莫大
なものであれば、防げるとも考えられるが、例文テキス
トファイル８が少なくとも本実施例の方式が有効に働く
ようにするためには、制約条件をつけた共起関係や否定
文からの共起関係を作らないことが望ましい、この場合
、どうしても「飛んでいるペンギンの羽Ｊを誤解析させ
ないようにしたければ、「鳥類は飛ぶ」と「ペンギンは
飛ばない」という２つを登録させて、構文解析の際は、
概念的に下位のペンギンがその項に呪われる共起関係（
すなわち、「ペンギンは飛ばない」を優先させるといっ
た方法で、データベースとしては矛盾していても構文解
析用情報としては機能する辞書を作ることができる。

共起関係辞書９に登録できず、かつ、別な解釈もできな
い場合は、未だ仮説があるか調べ（ステップ１０８）、
あるときには、再度仮説の検定（ステップ１０２）に戻
る。また、登録可ではあるが、上位や下位の概念により
新たに仮説を設ける場合で、第５図の行の間をまとめる
のみでは結果が得られず、例文テキストファイル８全体
に渡って再度検定を行った方がよいと判断される場合も
再度仮説の検定に戻る。上記のようにして、新たな仮説
が発生しなくなれば、処理を終る。

第６図は、本実施例により作成された共起関係辞書９の
内容の一例を示す図である。これは、第３図の処理プロ
グラム４１をＣＰＵ３により処理実行して得ることがで
きる。

共起関係辞書９は、パターン番号、共起関係パターン、
件数（または確かさ）から構成される。ここで、パター
ン番号１は動詞と目的語の共起関係パターンであること
を示し、パターン番号２は副詞と動詞の共起関係パター
ン、パターン番号３は主語と主動詞の共起関係パターン
、パターン番号５０は副詞と助動詞語尾の共起関係パタ
ーン（日本語特有）、パターン番号５１は動詞と前置詞
と前置詞目的語（欧米類特有）である。また、件数また
は確かさは文中に出現した回数を示している。

このように、本実施例においては、自然言語の解析や機
械翻訳の際に必要となるであろう共起関係を人間があら
かじめ想定し、がっ、そのデータを人手によって例文に
あたって設定し、がっ、検定するといった手間を省き、
言語や情交解析（生成）の中間語が決まれば５それに必
要と考えられる共起関係を自動的に抽出したり、新たに
例文が追加されるとか、中間語が変更されるとがした場
合も、自動的に共起関係辞書を保守することができる。

また、ユーザの指示により、不必要と考えられる共起関
係を生成しないようにして効率化を図ることができ、そ
の場合でも、初めから人手によるのに比べ、５１］べる
べき範囲の共起関係については、めげなくかつ高速に共
起関係辞書を作ることが可能である。また、本実施例は
、主に和文を解析するための共起関係を抽出する場合と
、英日機械翻訳の際、和文生成の際利用する共起関係を
抽出する場合を示したが、英文を解析する場合や。

英語や日本語以外の言語や言語対に対してその共起関係
を抽出する場合にも適用し得る。

〔発明の効果〕

以上説明したように１本発明によれば、共起関係辞書を
利用して自然言語解析や機械翻訳を行うシステムにおい
て、共起関係辞書への共起情報追加、修正を人手依存度
を減らして行える。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示すフローチャート、第２
図は本発明の一実施例を示す共起関係保守機のブロック
図、第３図は第２図におけるメインメモリの割付は配置
図、第４図は第２図における共起関係ファイルの内容の
一例を示す図、第５図は例文テキストファイルにあたっ
て共起関係の仮説を検定した際の結果の一例を示す図、
第６図は本実施例により作成された共起関係辞書の内容
の一例を示す図である。４：メインメモリ、４１：処理プログラム、４２：共起
関係仮説テーブル、７：共起関係ファイル、８：例文テ
キストファイル、９：共起関係辞書。第　　　　　１　　　　　図第　　　　　２　　　　　図第　　　　　３　　　　　図第　　　　　４　　　　　図第　　　　　５　　　　　図第　　　　　６　　　　　図

Claims

【特許請求の範囲】

（１）自然言語で記述された文の単語の並びが意味的に
正いかどうかを指定する共起関係情報を格納する共起関
係辞書の保守を主メモリを用いて行なう共起関係辞書保
守方式において、上記共起関係の仮説を行なう共起関係
仮説テーブルを設け、該共起関係仮説テーブルを用いて
あらかじめ可能性のある品詞の接続関係を示す共起関係
パターンに基づいて共起関係の仮説を設定し、例文テキ
ストから実際の共起関係を導出し、該共起関係が正しい
か否かを検定することを特徴とする自然言語の共起関係
辞書保守方式。