JPS63113669A - 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、とくに目動闘訳装置に有用な言
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日本
語の文を作成する場合、入力された英文の形席素を解析
し、その構文を解析し、その文構造を変換し、そののち
日本語の訳文を生成する。

ｃｆｇ文法（ｃｏｎｔｅｘｔ−ｆｒｅｅ　ｇｒａｍｍａ
ｒ：文脈自由文法）において、ｂｏｔｔｏｍ−ｕｐ解析
手法においてもｔｏｐ−ｄａｗｎ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い
。

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。

そこで、目動闘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。

たとえば、同格表現には種々のパターンがあり、構文解
析、ことに文脈自由型の構文解析では、これを把握する
のが困難である。そこで一般には、構文解析後に同格の
認定処理を行なうのは困難なので、曖昧な訳出をせざる
を得ない。また仮りに、これを把握するようなルールを
作成しても、同格表現でないものを同格としてＪｉｌｔ
らえたり、あるいは可能な組合せの数が多くなりすぎる
危険性がある。すなわち、同格表現に含まれている部分
と他の部分の間に無駄な部分的解析が行なわれる。

ところで、それぞれの言語には非常に特殊な情報を担い
、また限定された用法でしか用いられない語句があり、
これを通常の語句の解析と同様にして解析すると、全く
別の性格の文に解析され、本来の文の性格を解析するこ
とが困難である。また、これによる無駄も多い。

たとえば英文において、ｌｅｔ’ｓ”や句読点の直後の
“ｌｅｔ　ｕｓ”なとは、使役の動詞“ｌｅｔ”の命令
文と解析され、ｒ〜しよう」という勧誘の性格を有する
語句に解析されない、　’ｌｅｔ”には、他動詞の種々
の用法や名詞としての用法もあり、勧誘に意味の助動詞
的用法だけではない。したがって、それぞれの可能性に
ついて解析を進めなければならず、効率が低い、また、
解析した結果から勧誘の用法を第一に導出することは、
構文上の観点からのみみれば使役の用法と勧誘の用法の
区別がなく、両者を構文上からのみ区別することは困難
である。

また、たとえば英文において、ハイフン付きの語を扱う
に際し、ハイフンで結合された複数の語全体で辞書を索
引し、それらのエントリが辞書に存在すれば、処理は成
功する。辞書に登録されていないハイフン付き語が出現
すると、全体を未知語、たとえば形容詞として扱うシス
テムがあった。しかし、ハイフン付き語の中のハイフン
でつながれた６語の辞書情報を利用できないので、これ
を訳出することができない。

全体を未知語として扱うと、ハイフン語に含まれる各構
成要素の情報を、そのエントリがたとえ辞書に存在して
いても、無視せざるを得ない、そこで、各構成要素に分
解して解析を行なうようにシステムを構成としても、ハ
イフン語内の結合の仕方は非常に多様である。とくに英
語では、たとえば’ｔａｋｅ−ｃａｒｅ−ｏｆ−ｈｉｍ
　ａｔｔｉｔｕｄｅ″のようにハイフンを介して複数の
語を結合することによって自由に形容句を作成すること
ができる。したがって、各構成要素を辞書引きして解析
するようにシステムを構成しても、通常の解析文法で扱
うことは困難である。つまり、従来の文法で扱えないし
、これを扱えるように文法ルールを改変するのも困難で
ある。

付加疑問についても同様である。英語の付加疑間の形は
非常に限定されているが、通常の解析法では非常に錯綜
した処理になる。また、どの動詞に対する付加疑問なの
かを決定するのは容易でない。

たとえば、付加疑問も構文解析中で扱い、付加疑問は文
に対する情報として扱うとする。たとえば英文”Ｉ　５
ａｉｄ、　’Ｈｅ　ｐｌａｙｓ　ｔｅｎｎｉｓ　ｗｅｌ
ｌ。

ｄｏｅｓｎ’ｔ　ｈｅ？’“なる文を扱うに際し、たと
え“ｄｏｅｓｎ’ｔ　ｈｅ″が付加疑間であると解析し
たとしても、それが“（Ｈｅ）　ｐｌａｙｓ”に対する
付加疑間であるとすることは困難である。また、直前の
動詞部分に対しての付加疑間であるとして統一的に処理
するように構成されたシステムでは、多品側（動詞と他
の品詞）の語が現われているときの処理が錯綜する。し
かも、たとえば”Ｉ　５ａｉｄ　ｔｈａｔ　Ｉｄｉｄｎ
’ｔ　ｇｏ、　ｄｉｄｎ’ｔ　Ｉ”のような文では、直
前の動詞の利足を誤ってしまう危険性がある。

目　　　的 本発明はこのような問題点を解決し、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、入力された所定
の言語の文について形態素解祈を行なう第１の解析手段
と、第１の解析手段からの形態素解祈結果をもとにその
言語の文について構文解析を行なう第２の解析手段と、
第１および第２の解析手段の解析に使用するその言語の
辞書データを格納した辞書手段と、辞書手段を索引して
第１および第２の解析手段に解析を行なわせる制御手段
とを有し、第１の解析手段は、辞書手段を索引し、入力
文の形態上の特徴を識別して構文上のまとまりを識別し
、このまとまりについて、解析結果となり得る属性、お
よびそのまとまりがその文において機部する構文上の役
割を推定し、第２の解析手段は、推定した属性および役
割に基づいて文法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可能性のある従属
関係を解析する言語解析装置を特徴としたものである。

以下、本発明の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置を英日
目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日目動翻
訳装置のみならず、ある１つの言語を他の言語に翻訳す
る自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。

同実施例は入力部１０を有し、日本語に翻訳すべき英文
テキスト１２がこれにより入力される。入力部１０はた
とえば、英数字キー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。

入力部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
形態素解祈の一部として機能する。

前ｍ集された英文データは、前編集で得られた情報とと
もに形態素解祈部１６に転送される。形態素解祈部１８
では、単語辞書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、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。その形態素解祈ル
ールは解析ルールファイル３６に格納されている。

こうして形態素解祈された英文データは、形態素解祈で
得られた辞書情報とともに構文解析工部２０に転送され
る。構文解析１部２０は１本実施例ではｃＬｇ文法ルー
ルを英文データに適用して文についテ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能部であ
る。

構文解析１部２０で構文解析（バーズンされた英文デー
タは、その解析情報とともに構文解析０部２２に送られ
る。ここでは、構文解析工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３
８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日本語文の構
文木を作成し、日本語文を訳出しやすい日本語基底構造
に変換する。

こうして構造変換された日本語の基底構造を示す構文木
データは訳文生成部２Ｂに送出され、後者にて訳文の生
成が行なわれる。これは１日本語の構文木の木構造から
日本語の文を生成する機能である。まず、語順を日本語
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−ｔ
ｏ−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部３２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３Ｂによって制御される。

！′ｌ′ｉ語辞書１８には１本実施例では英語および日
本語の単語についての辞書データが格納され、解析ルー
ルファイル３Ｂには、形態素解祈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能の多くは、入力部ｌＯにキ
ーボードを罰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１部２０では、形態素解祈された英文
データについて、英文にｃｆｇ文法ルールをｂｏｔｔｏ
ｍ−ｕｐ、　ｒｉｇｈｔ−ｔｏ−１ｅｆｔに適用してそ
の文について可能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単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互に関
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。各単語または句は、構造木の節点
すなわちノードのイ装置を占める。

本実施例では、構文解析に先立って、文の形態上および
語朶上の特徴を識別して構文上のまとまりを判別する。

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。

「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、ｃｆｇ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１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１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。

ブロックについて、本実施例では２つの性格を定義して
いる。１つは本明細書にて「ゴール」と称し、ブロック
内部の各構成要素について解析を行なった際、解析結果
としてまとまるべきｅｒｇルールのシンボル、すなわち
ブロックの構造ないしは属性を記述するシンボルである
。他の１つは「ロール」と称し、ブロックが含まれる文
、句または節においてそのブロックの外側の解析を行な
う際にブロックが担う０１ｇルール上のシンボル、すな
わちブロックの他に対する関係ないしは役割を記述する
シンボルである。

たとえば英文１５ａｉｄ、　”Ｗｈｉｔｅ　Ｈｏｕｓｅ
　ｉｓｎ’ｔｗｈｉｔｅ、”の場合、引用節”Ｗｈｉｔ
ｅ　Ｈｏｕｓｅ　ｉｓｎ’ｔｗｈｉｔｅ、“は、ゴール
が文であり、ロールが名詞（節）である。一般にゴール
とロールは同じであることが多いが、この例のように異
なることもある。

第１図に示す実施例について、入力英文の構文上のまと
まりをブロックとして認識し、そのゴールとロールを推
定する機能部分をまとめると、第２図に示すようになる
。これかられかるように、前編集部１４で前編集された
英文データの構文上のまとまりの識別は、単語辞書１８
および解析ルールファイル３６を使用して形態素解祈部
１６にて行なわれる。

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。たとえば第５図に示すように、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、同図に示す・ように複数の品詞の情報を持つ
ことができる。なお辞書１８の構成の仕方は、この例に
限定されないことは明らかであろう。

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、ならびにブロック
にゴールとロールを与えるブロック作成情報のデータが
テーブルとして格納されている。その例を７５６図に示
す。たとえば、「、接続詞」によって１つのブロックが
開始し、これは文末にて終了する。したがって、文頭か
らその接続詞の直前の「、」までが１つのブロックを形
成し、これのゴールは節、ロールは文である。また、そ
の接続詞から文末までが他の１つのブロックを形成し、
そのゴールおよびロールとも節である。

また「、関係詞」にて１つのブロックが開始し、これは
、「、」または文末にて終了する。この場合のように、
１つの先頭条件について複数の終了条件の可能性を許容
する。「、」で終了する場合、関係側の直前の「、」か
ら次に生起する「、」までが１つのブロックを形成し、
これのゴールは節、ロールは副詞または形容詞である。

つまり、これは副詞節または形容詞節として機能するこ
とを意味する０文末で終了する場合は、関係側の置部の
「、」から文末までが１つのブロックを形成し、そのゴ
ールは節、ロールは副詞または形容詞である。これらは
１通常の現代英語文にて現われる句、節ないしは文を形
成する条件によっている。なお同図において、記号「ｕ
」はスペースを示す。

ところで形態素解祈部１Ｂでは、前編集部１４から入力
される英文をまず、翻訳単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、各構成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。

形態素解祈部１８にて行なわれるブロックについてのま
とめあげ処理のフローを第３図に示す、まず、１つの英
語文の読出し位置を示す位置ポインタを先頭にセットす
る　（１００）、先頭位置とは、先頭の語ではなく、そ
の直前の（仮想的な）文頭を意味する。その位置で単語
取出し処理１０１を実行する。その位置で単語取出し処
理１０１を実行する。第４図に示すように、単語取出し
処理１０１では、文の終了でないかぎり（１１０）、位
置を１つ進めて単語を取り出しく１１１）、その単語に
ついて辞書１８を検索して（１１２）、単語情報を書き
出す（１１３）。

こうして単語取出し処理１０１で単語情報が取り出され
ると、ブロックの先頭、終了条件テーブル３Ｂを参照し
、先頭条件にマツチするものがあるか否かを判定する　
（１０２）、こうして、先頭条件にマツチするものが検
出されるまで、これらのステップｌｏｔおよび１０２を
繰り返す。

先頭条件にマツチすると、次の単語に続いて必要な数だ
け単語を順次取り出し、ブロックの先頭条件との一致を
照合する　（１０４）、その際、必要ならば、それぞれ
の語について辞書を検索する。なお、位このポインタは
歩進させない。

ステップ１０４でブロックの先頭条件にマツチすると、
その先頭条件についてのブロック終了条件に合致する語
を探す（１０５）、終了条件に合致するものが見つかる
までステップ１０４〜１０１３を循環する。終了条件に
一致すると（１０Ｂ）　、その語までをブロックと認定
し、ブロックの書出しを行なう（１０７）。より詳細に
は、最初に終了条件が満たされた位置でブロック作成条
件が満たされたとしてブロックを作り出す。そこで、ブ
ロック作成情報テーブル３６を参照して、処理１０３で
歩進を停止させた位置のポインタの示す語の位置をブロ
ックの先頭位置とし、それ以降で最初に出現する終了条
件を満たす語の位置をそのブロックの終了位置とする。

これとともに、そのブロックのゴールおよびロールを書
き出す。

このようなブロック認識の結果、第７図に例示するよう
に、英文中にたとえばｒ、、、、接続詞９６．」があれ
ば、文頭から「、」の前までを１つのブロック、「、接
続詞」から文末までを他の１つのブロックとして認識す
る。同図において［］内が１つのブロックを示している
。そのブロックでは、ゴールおよびロールとも文である
。

また、接続詞の後の語から文末までが他の１つのブロッ
クを形成している。これもゴール、ロールとも文である
。なお、接続詞から文末までを１つのブロックとしても
よい。その場合、ゴールは節、ロールは副詞である。

なお「、」を含まない位置からブロックとしてもよい。

また、句読点の類は、ブロックのもつ情報として構文解
析の対象からはずしてもよい。

同様に、たとえばｒｌｏ、、関係側、、、、Ｊがあれば
、「、関係側、、、、Ｊを１つのブロックとして認識す
る。このブロックのゴールは節または文、ロールは副詞
または形容詞である。

ブロックは、勿論入れ子にすることもあり得る。たとえ
ば第８図に示すように、英文が［（文頭）、、、、接続
詞００．、関係側ＨＨ、ｌ　ＨＩｌ、（文末）」のよう
な構成であると、「、接続詞」から文末までが１つのブ
ロックＢＬＩ’〜ＢＬＩを形成し、その中に「、関係側
、、、、Ｊが他のブロー、りＢＬ２〜ＢＬ２として包含
されている。

このように形態素解祈部１Ｂでは１文の形態上および諸
量上の特徴を識別して構文上のまとまりをブロックとし
て判別する。なお形態素解祈部１６では、このようなブ
ロックの認識の他に、たとえば固有名詞、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ｒ°」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、形態素解祈データを作成す
る。

こうして形態素解祈された英文は、その解析情報ととも
に構文解析Ｉ部２０へ転送される。その出力データの例
を第９図に示す、これは、英文Ｉ　５ａｉｄ、　”Ｗｈ
ｉｔｅ　Ｈｏｕｓｅ　ｉｓｎ’ｔ　ｗｈｉｔｅ、″が入
力部１０から入力され、形態素解祈部ＩＢで解析された
結果を示す、ブロックｌが語位Ｎ雲４で開始して位置１
１０で終了し、そのゴールおよびロールとも、この例で
は任意である。同様にブロック２が位置雲５で開始して
位置婁６で終了し、そのゴールは名詞句、ロールは固有
名詞である。つまり、”ＷｈｉｔｅＨｏｕｓｅ　ｉｓｎ
’ｔ　ｗｈｉｔｅ、”のブロックの中に他のブロックＷ
ｈｉｔｅ　Ｈｏｕｓｅが入れ子になり、一方のブロック
、すなわち小さいブロック”Ｗｈｉｔｅ　Ｈｏｕｓｅ″
は内部では各構成要素が固有名詞として１！催し、外部
に対して、すなわち’ｉｓｎ’ｔ　ｗｈｉｔｅ、”に対
しては名詞節としての地位を有する。なお、”Ｗｈｉｔ
ｅＨｏｕｓｅ”はユニットとして扱ってもよい。

このようなブロックの情報とともに、単語辞書１８を索
引した単語情報が付加されて形態素解祈部１６から構文
解析１部２０へ送出される。

構文解析１部２０では、解析ルールファイル３Ｂに格納
されている文服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
、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、局所的解析を後先させる。これによって、解
析の効率と正確さが向上する。

より詳細には、ブロックの位置情報からブロックの包含
関係を作成する。そこで、最も内側のブロックをバーズ
する。パージングを終了したブロックはユニットとみな
してその内側はそれ以上処理しない、こうして順次、外
側のブロックヘバーズ範囲を拡大してゆく。最後に文全
体をバーズする。なおバーズは、ｃｆｇ文法ルールに基
づき、英文においてｂｏｔｔｏｍ−ｕｐ、　ｒｉｇｈｔ
−ｔｏ−１ｅｆｔに行なう。文法ルールの許す可能性を
すべて保持した形でバーズする。

このようなパージング処理フローの例を第１Ｏ図に示す
。まず、構文解析１部２０に供給された英文データに基
づき、１つの文について構文上のまとまりをすべてブロ
ックとして認識し、そのゴールとロールを推定する　（
１２０）、このまとめ方は、第７図に例示した通りであ
る。そこで、こうしたまとまりの中にブロックが存在し
なければ（１２１）、その文を解析しく１２５）　、　
１つの文のシンボルとしてまとまったものだけを選択し
てその文の解析を終了する　（１２Ｂ）、なお、処理１
２５および１２Ｂは、文全体を１つのブロックとして扱
う処理方式をとれば、処理１２１〜１２４に含まれるの
で、不要である。

ブロックが存在すると、まず、最も内側のブロックから
解析する　（１２２）、第８図の例では、まずブロック
ＢＬ２〜ＢＬ２の内部を解析する。この解析によって一
般に様々な解が得られるが、それらの解のうち、そのブ
ロックが１つの０１ｇシンボルとしてまとまったもので
あり、かつそのブロックのゴールと一致したもののみを
選択する　（１２３）。

その際、ブロックのゴールが任意でよいものは、１つの
シンボルにまとまったものをすべて選択する。そこで、
このように選択したものをそのブロックのロールをもつ
屯−のまとまりとして扱うように処理する　（１２４）
。ロールが任意でよいブロックは、処理１２３で１つの
シンボルにまとまったそのシンボルをロールとする。こ
の処理１２１〜１２４を順次繰り返す。

こうして、第８図の例では、まずブロックＢＬ２〜ＢＬ
２の内部が解析され、次にブロックＢＬＩ〜ＢＬＩの内
部が解析される。その際、ブロックＢＬ２〜ＢＬ２は単
一の単語と同等に扱われ、それに含まれる構成要素のそ
れぞれについての解析は行なわない。

こうして構文上のまとまりと従属関係を規足するデータ
が得られると、これは構文解析１１部２２に送られる。

このデータは、前述した構文木の形で容易に理解される
。これは、さらに構造変換部２４で日本語文の構造に変
換され、訳文生成部２６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。構造木におけるノードの処
理は、ｔｏｐ−ｄｏｗｎ、　ｌｅｆｔ−ｔｏ−ｒｉｇｈ
ｔで行なう。

こうして生成された訳文は、後編集部３０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にて日本文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、英文の形態上および語学
上の特徴を識別して構文上のまとまりをブロックとして
判別する。ブロックについて、解析結果となり得るゴー
ルと、ブロックがその外側に対してｅｔｔＰ、する構文
上のロールとを推定する。

そこで文脈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出す、こ
れによって、無駄な解の数を減らし、解析の効率効率が
向上するとともに、解析結ところで、同格表現には種々
のパターンがあり、構文解析、ことに文脈自由型の構文
解析では、これを把握するのが困難である。そこで一般
には、構文解析後に同格の認定処理を行なうのは困難な
ので、瞠−味な訳出をせざるを得ない。また仮りに、こ
れを把握するようなルールを作成しても、同格表現でな
いものを同格として捕らえたり、あるいは可能な組合せ
の数が多くなりすぎる危険性がある。すなわち、同格表
現に含まれている部分と他の部分との間に無駄な部分的
解析が行なわれる。

そこで本発明の実施例では、構文解析を行なうまえに、
文の形態的特徴または語の意味上の特徴から同格表現の
認定を行なうことにより、解析での処理を軽減すること
ができる。同格の推定は、次のパターンをブロックとし
て認定することによって行なわれる。

英文″〜、関係詞〜、〜パなる構文については、関係詞
は単語の品詞コードに特定のコード、たとえばｒＲＪを
封手し、これによって認定する。その際、前編集で指定
されたブロックまたはユニットと交差せず、２番目の”
、”以降の部分にａｎｄ”や”ｏｒ”を含まないことを
条件に、”、”で囲まれた内側をブロックとする。英文
”〜、関係詞〜、′”なる構文については、”、”と”
、”で囲まれた内側をブロックとする。ピリオドは他の
文末記号であってもよい。

このような同格の推定を行なうために、辞書１８は単語
についての意味情報を格納するように構成する。意味情
報は、第１１図に示すように、物、場所、人間などの区
別を示す。また、ブロック作成の条件も第１２図に示す
ように、その先頭条件として、「固有名詞「人間」　９
名詞［人間」」でブロックの先頭を認識し、また「固有
名詞「人間」　、冠詞Ｕ名詞［人間］」でブロックの先
頭を認識するように、テーブル３６を構成する。これに
よって、構文解析を行なわずに形ｙ凪上、意味上の特徴
から同格表現を推定し、他の処理については第１図に示
す実施例でこの同格推定に従った解析を行なうことがで
きる。

ところで、英文では非常に特殊な情報を担い、また限定
された用法でしか用いられない語句がある。これを通常
の語句の解析と同様にして解析すると、全く別の性格の
文に解析され、本来の文の性格を解析することが困難で
ある。また、これによる無駄も多い。

たとえば、“ｌｅｔ’ｓ”や句読点の直後の“ｌｅｔ　
ｕｓ“などは、使役の動詞“ｌｅｔ”の命令文と解析さ
れ、「〜しよう」という勧誘の性格を有する語句に解析
されない。“ｌｅｔ”には、他動詞の種々の用法や名詞
としての用法もあり、勧誘に意味の助動詞的用法だけで
はない、したがって、それぞれの可能性について解析を
進めなければならず、効率が低い、また、解析した結果
から勧誘の用法を優先して導出することは、構文上の観
点からのみみれば使役の用法と勧誘の用法の区別がなく
、両者を構文上からのみ区別することは困難である。

そこで、“ｌｅｔ’ｓ”や句読点の直後の“ｌｅｔ　ｕ
ｓ“を解析の対象から分離することにより、解析途上で
の無駄が減少する。また、これらの語の本来の用法、す
なわち使役の用法からこれを分離してしまうことにより
、意味上の解析も容易に行なうことができる。

ｐｌｅａｓｅ″、′ｌｅｔ’ｓ”またはｌｅｔ　ｕｓ”
がブロックの先頭に現れると、ブロック情報中にそれぞ
れプラグをたて、これらのユニットの情報は出さない。

たとえば英文”Ｌｅｔ’ｓ　ｇｏ　ｔｏ　５ｃｈｏｏ１
．”は［ｇ。

ｔｏ　５ｃｈｏｏｌＪ＜　ｌｅｔ’ｓ付き〉として処理
する。

このような“ｌｅｔ”処理を行なうため、第１３図に示
す本発明の他の実施例では、形態素解祈部１６と構文解
析ＩＰ１２０との間にｌｅｔ情報処理部２００が設けら
れている。そのＩｙＪ連部分をまとめて示したのが第１
４図である。これらの図において、第１図に示す構成要
素と同様の要素は同じ参照符号で示されている。

また辞書１８は、！’ｒｉ語についてのｌｅｔ情報を格
納するように構成する。　ｌｅｔ情報は、ｔ５１５図に
示すように、通常の語は「Ｏ」、ｌｅｔ’　ｓ″および
”１ｅｔｕｓ”はｒ　Ｉ　Ｊ　、　ｐｌｅａｓｅ”には
「２」を手える。

ｌｅｔ情報処理部２００は、形態素解祈部１６から入力
英文とともに形態素解祈結果を受け、第１６図に示すよ
うに、解析情報中の単語の情報に付加情報としてｌｅｔ
情報を付加する機能を有する。その際、文のブロックを
設ける。同図の例では、ブロックＯは［開始：１．終了
＝１０．ゴール二文、ロール：文］である。すなわちこ
の実施例では、ブロックは、たとえば節１句などの他に
文を含む。この場合、ブロックの概念に、段落、文章全
体をも含み、これらをそれぞれ１つのブロックとみなし
てもよい。また単語の情報には、“Ｌｅｔ’ｓ”に品詞
として「他動詞原形（’ｓ付き）」が記述され、そのｌ
ｅｔ情報はｒｌＪである。

入力英文についてのブロックのまとめあげ処理は、第１
８図に示すように、その処理の開始に先立って文のブロ
ックを作る処理３００を行なう。以下の処理は第３図に
示すフローと同様でよい。たとえば英文Ｉ　５ａｉｄ、
　”Ｌｅｔ’ｓ　ｇｏ　ｔｏ　５ｃｈｏｏ１．”　テは
、ブロックＯ［開始：文頭、終了：文末、ロール構文、
ゴール：文」が形成される。

構文解析工部２０では第１９図に示すように、これに供
給された英文データに基づき、１つの構文上のまとまり
をすべてブロックとして認識し、そのゴールとロールを
推定する　（１２０）。まとまりの中にブロックが存在
しなければ（１２１）、解析を終了する。入力文中にブ
ロックが存在すると、まず、最も内側のブロックから解
析する　（１２２）。この解析によって一般に様々な解
が得られるが、それらの解のうち、１つのｃｆｇシンボ
ルとしてまとまったもののみを追択する　（１２３）。

以下の処理は第１０図と同様である。

このようなｌｅｔ情報の処理は、第２０Ａ図および第２
０Ｂ図に例示する処理フローに従ってｌｅｔ情報処理部
２００にて行なわれる。まず、ポインタを先頭ブロック
にセットしく３３０）　、ブロックの先頭の位置の語を
チェックする　（３３１）。そのｌｅｔ情報が「Ｏ」で
あればポインタを歩進させて（３３９）次の語に移る。

ｌｅｔ情報がｒＱＪでなければ、直前の辞書引き単位を
調べる　（３２２）。それが句読点でないとき、または
ポインタが先頭を指示していないときは、ポインタを歩
進させて（３３９）次の語に移る。

直前の辞書引き単位を調べてそれが句読点であるとき、
またはポインタが先頭を指示しているときは、その単語
が含まれる最内層ブロックにマークをする　（３３３）
。

そこで、　ｌｅｔ情報が「１」であれば（３３４）　、
これは“ｌｅｔ’　ｓ”または句読点の直後の“ｌｅｔ
　ｕｓ”であるから、マークしたブロックのロールを「
勧誘文」とする　（３３Ｂ）、　　ｒ　２　Ｊであれば
、これは”ｐｌｅａｓｅ”であるから、マークしたブロ
ックのロールを「依頼文」とする　（３３５）、そこで
、これらマークしたブロックのゴールを命令文としく３
３７）　、ポインタの指している単語情報を消去する　
（３３８）、そこでポインタを歩進させて（３３９）次
の語に移る。これを最終位置の語まで実行する　（３４
０）。

このようなｌｅｔ情報の処理を、前述の入力文例Ｉ　５
ａｉｄ、”Ｌｅｔ’ｓ　ｇｏ　ｔｏ　５ｃｈｏｏ１．″
について実行した解析結果の例を第１７図に示す、　ｌ
ｅｔ情報処理部２００は、単語の情報にｌｅｔ情報を付
加すると、第１７図に示すように、そのｌｅｔ情報に関
連する単語の情報をテーブルから削除し、ブロックの情
報は、ゴールに「命令文」、ロールに「勧誘文」を記述
する。

ところで、英文において、ハイフン付きの語を扱うに際
し、ハイフンで結合された複数の語全体で辞ｓ１８を索
引した場合、それらのエントリが辞書１８に存在すれば
、処理は成功する。辞書１日に未登録のハイフン付き語
は、全体を未知語、たとえば形容詞として扱うと、ハイ
フン付き語の中のハイフンでつながれた６語の辞書情報
を利用できないので、これを訳出することができない、
またハイフン語の各構成要素の情報のエントリが辞書１
８に存在していても、無視せざるを得ない、しかし、各
構成要素に分解して解析を行なうとしても、ハイフン語
内の結合の仕方は非常に多様である。

そこでこの問題を解決するため、ハイフン語全体を文中
では形容詞として解析するとともに、ハイフン語の構成
要素を用いてハイフン語の内部のみの解析も行ない、そ
れらの結果を連結する。これによって、各構成要素の情
報を生かした形でのハイフン語の解析が可能となる。つ
まり、辞書１８に未登録のハイフン付きの語については
、全体を形容詞と同等に扱う、ハイフンでつながれてい
る６語の辞書引きをし、ハイフン付き語の内部だけで閉
じた形で解析を行なう。

すなわち、ハイフン付きの語は、それが辞書１８に登録
されていない未登録語であると、全体を１つのブロック
としてブロック情報を送り、ブロックのなかは各構成要
素ごとに辞書引きを行なってそのユニット情報をそれぞ
れ出す、そのなかにハイフンは含めない。この辞書引き
における未登録語については、未知語処理のなかの語尾
推定処理を行なう。

このようなハイフン語の処理は、第１図に示す構成の実
施例で行なうことができる。その場合本実施例では、第
２２図に示すように、文における単語の位置は、単語に
付与した番号ではなく、文の先頭からの文字数すなわち
文字番号で示す。

形態素解祈部１Ｂにて行なわれるハイフン付き語の処理
の例を第２１図に示す、入力英文、たとえばＴｈｅ　ａ
ｎｔｉ−ｗａｒ　ａｔｔｉｔｕｄｅ　ｉｓ　ｈｅｒ　ｏ
ｐｅｎ−ｄｏｏｒｐｏｌｉｃｙ、”について、位置のポ
インタを歩進させて単語を取り出しく３５１）、辞書検
索を行なう　（３５３）。

その際、単語のディリミッタとしてハイフンを用いない
。エントリが存在すれば（３５３）　、　１語情報を；
すき出す　（３５９）、これを文の終了まで行なう（３
５０）。

辞書引き３５２の結果、エントリが存在しないと、それ
がハイフンを含む語でなければ（３５４）　、単語情報
の書出し３５９を行ない、ハイフンを含む語であれば、
ハイフンのブロックの書出し３５５を行なう、ハイフン
のブロックは、開始位置がハイフン語の開始位置であり
、終了位置はハイフン語の終了位置である。そのゴール
は任意であり、２０−ルは形容詞／名詞である。そこで
、ハイフンをはずしてその各構成単語を取り出しく３５
Ｂ）　、構成単語のそれぞれを辞書検索する　（３５７
）、辞書検索の結果得られた単語情報を書き出す（３５
Ｂ）、なお、ステップ３５９および３５８における単語
情報の書出しの際、辞書未登録語の場合は品詞＝辞書未
登録語として書き出す。

このようにして、前述の入力文例を処理した結果のブロ
ックにまとめあげた英文のブロック情報および単語情報
の例を第２２図に示す、この例では、ハイフン付き語″
′ａｎｔｉ−ｗａｒ”が辞１５１８に登録されており、
同”ｏｐｅｎ−ｄａｏ　ｒ”が辞書に未登録であるとし
ている。したがって、ハイフン付き語″ａｎｔｊ−ｖａ
ｒ“のエントリが単語の情報として書き出されている。

しかし、ハイフン付き語″ｏｐｅｎ−ｄｏｏｒ″につい
ては、”ｏｐｅｎ“と“ｄｏｏｒ”に分解されて単語の
情報として書き出され、ブロックの情報としてブロック
ｌ［開始＝３０、終了＝３８、ゴール：任意、ロール：
形容詞／名詞」が書き出された。

ところで、英語の付加疑間の形は非常に限定されている
が、通常の解析法では非常に錯綜した処理になる。また
、どの動詞に対する付加疑問なのかを決定するのは容易
でない。

そこで、文の形態上の特徴をもとに付加疑間であること
を把握した後、その属する構文上のまとまりに対する１
つの情報としてこれを処理することによって、付加疑間
の関連する動詞を特定することができる。すなわち、英
文における付加疑間の部分を形態的なパターンとして見
つけ出し、付７ＩＯ疑間の部分は、その属するある種の
構文的まとまりを有する単なる情報とみなして解析を行
なう。

本実施例では、ユニットまたはブロックについて［始点
　ユニットまたはブロック である旨の表示　終点］ なる記号形式で記述される。

形態素解祈では、入力文テキストの整形が行なわれるが
、そのなかでブロックの認定も行なわれる０本実施例で
は、引用符はｒＱＪで、またかっこは「Ｐ」で指定され
る。たとえば、 °１００．゛は＼（Ｑ’、、、、＼）′で、−１００，
”は＼（Ｑ“００１．＼）″で、（、、、、）は（＼（
ｐ、、、、＼））で、＜、、、、＞はく＼（ｐ−、、、
＼）〉で、（−−−−Ｊは（＼（ｐ、、、、＼））で、
また［、、、、］は［＼（ｐ、、、、＼）］でそれぞれ
規定される。このような形でブロックの認定が行なわれ
る。

ブロックの開始記号、終了記号はそれぞれ、当該記号に
よるブロックが閉じているか開いているかの文脈下での
み適用される。開始記号の直前と終了記号の直後は英数
字以外でなければならない、これらに該当しない同記号
は単なるシンボルとして扱われる０以上のブロックは互
いに交差しないことを条件にネストすることもある。

付加疑間の処理は、ポインタが「、」を指示している時
点で、下記の語群がこれに続くと、「、ｊ以下「？」ま
でをユニットとしては削除し、ブロックとしてのフラグ
をたてる。すなわち、付加疑問文の形態には、 ”、（助動詞）＋（人称代名詞）？” ”、（助動詞）　ｎ’ｔ　＋　（人称代名詞）？””、
（助動詞）＋（人称代名詞）　＋ｎａｔ　？”がある、
また助動詞の種類には、ａｍ　ｉｓ　ａｒｅ　ｗａｓｗ
ｅｒｅ　ｄｏ　ｄｏｅｓ　ｄｉｄ　ｈａｖｅ　ｈａｓ　
ｈａｄ　ｗｉｌｌ　ｓｈａｌｌｗｏｕｌｄ　　５ｈｏｕ
ｌｄ　　ｃａｎ　　ｃａｎｎｏｔ　　ｃｏｕｌｄ　　ｍ
ａｙ　　ｍｉｇｈｔｒｍｕｓｔ　ｏｕｇｈｔ　ｗｏｎ’
ｔ　５ｂａｎ’ｔ　ｃａｎ’ｔ　ｎｅｅｄ　ｄａｒｅｕ
ｓｅｄがある０人称代名詞の種類には、　Ｉ　ｙｏｕ　
ｈｅｓｈｅ　ｉｔ　ｗｅ　ｔｈｅｙがある。

これらは、属する最内層のブロックへの情報とする。た
とえば、英文Ｙｏｕ　５ａｉｄ　ｓｏ、　ｄｉｄｎ’ｔ
７ｏｕ　？では、全体を構文上のまとまりのブロックと
し、　［Ｙｏｕ　５ａｉｄ　ｓｏ、］＜付加疑問付き〉
とする。

同様に、英文１５ａｉｄ、　”Ｙｏｕ　５ａｉｄ　ｓｏ
、　ｄｉｄｎ’ｔｙｏｕ　？”　’ｔ’は、引用文”Ｙ
ｏｕ　５ａｉｄ　ｓａ、　ｄｉｄｎ’ｔｙｏｕ　？”を
構文上のまとまりのブロック１とし、さらに全体を構文
上のまとまりのブロック２とする。つまり、［１５ａｉ
ｄ、　［Ｙｏｕ　５ａｉｄ　ｓｏ、］　＜付加疑問付き
〉】　とする。

なお、”ｄｉｄｎ’ｔ”などの縮約語は、所定のテーブ
ルに従ってフルスペルの形に展開して処理する。

複数通りの展開形があるものに対してはそれら全部を出
力する。

このような付加疑問処理を行なうため、第２３図に示す
本発明の他の実施例では、形態素解祈部１６と構文解析
１部２０との間に付加疑問処理部２１０が設けられてい
る。その関連部分をまとめて第２４図示す、これらの図
において、５部１図に示す構成要素と同様の要素は同じ
参照符号で示されている。

付加疑問処理部２１０は、形態素解祈部１Ｂから入力英
文とともに形態素解祈結果を受け、第２５図に示すよう
に、文のブロックを設ける。同図の例では、ブロックＯ
は［開始＝１．終了＝１２、ゴール：文、ロール：文］
である。この場合本実施例では、単語は単語の番号で示
される。この実施例では、ブロックは、たとえば節、句
などの他に文を含む、この場合、ブロックの概念に４段
落１文章全体をも含み、これらをそれぞれ１つのブロッ
クとみなしてもよい。

付加疑問を含む入力英文についてのブロックのまとめあ
げ処理は、前述した第１８図に示すフローと同じてよい
。すなわち、その処理の開始に先立って文のブロックを
作る処理３００を行なう、たとえば英文１５ａｉｄ、　
”Ｉｔ　ｉｓ　ｇｏｏｄ、　ｉｓｎ’ｔ　ｉｔ？”では
、ブロックＯ［開始二文頭、終了二文末、ロール：文、
ゴール二叉］が形成される。

構文解析工部２０では第１８図に示すのと同じフローに
て構文解析が実行される。

付加疑問処理部２１０における処理を第２７Ａ図および
第２７Ｂ図を参照して説明する。まず、単語の情報の先
頭単語にポインタをセットする　（３７０）。

コンマでなければポインタを歩進させ（３８４）　、こ
れを文の終了まで繰り返す（３７１）、次に、ポインタ
をその位置に留めたまま、コンマの次の語がα群の語で
あるかβ群の語であるかを調べる（３７３゜３７９）。

ここでは、品詞の中に助動詞あるいはｂｅ助動詞含む、
もので否定形でないものをα群の語と定義し、品詞の巾
に助動詞否定形あるいはｂｅ助動詞否定形含むものをβ
群の語と定義する。それらのいずれでもなければ、ポイ
ンタを歩進させ（３８４）　。

これを文の終了まで繰り返す（３７１）。

α群の語であれば、α群の語の次が代名詞でないとポイ
ンタ歩進ステップ３８４を実行する０代名詞であれば、
その次がｎｏｔ”であるか否かを調べ（３７５）　、ｎ
ｏｔ”でなければ代名詞の次が疑問符であるか否かを調
べる　（３７７）、疑問符でないとポインタ歩進ステッ
プ３８４を実行する。疑問符であると、最内層ブロック
のゴールを「否定文」、ロールを「付加疑問文」に書き
替え（３７Ｂ）　、当該”１＋＋、。

０．？“を単語の情報テーブルから削除する　（３８３
）。

なお、最内層ブロックとは、ブロック位置について開始
位置≦（当該”、”の位置）なる条件を満たし、かつ終
了位置≧（当該”？”の位置）なる条件を満たすブロッ
クのうち、（終了位置−開始位置）が最小のものをいう
。

ステップ３７５にて、代名詞の次が”ｎｏｔ″′である
と、”ｎｏｔ”の次が疑問符であるか否かを調べる（３
７Ｂ）。疑問符でないとポインタ歩進ステップ３８４を
実行する。疑問符であると、最内層ブロックのゴールを
「行定文」、ロールを「付加疑問文」に書き秤え（３８
２）　、当該“、、、、？”を単語の情報テーブルから
削除する　（３８３）。

ステップ３７９において、コンマの次の語がβ群の語で
あれば、β群の語の次が代名詞でないとポインタ歩進ス
テップ３８４を実行する。代名詞であれば、その次が疑
問符であるか否かを調べ（３８１）。

疑問符でなければポインタ歩進ステップ３８４に移行す
る。疑問符であると、最内層ブロックのゴールを「４１
足文」、ロールを「付加疑問文」に書き秤え（３８２）
　、当該”、、、、？”を単語の情報テーブルから削除
する　（３８３）。その後、ポインタを歩進させ（３８
４）、これらの処理を文の終了まで繰り返す（３７１）
。

たとえば、前述の英文１５ａｉｄ、　’Ｉｔ　ｉｓ　ｇ
ｏｏｄ。

ｉｓｎ’ｔ　ｉｔ？”について形態素解祈ｉ１Ｂから付
加疑問処理部２１０に得られるブロックおよび単語の情
報を第２５図に示す、ブロックｌについてのブロー・り
の情報は、し開始＝４、終７　：　１２、ゴール：任意
、ロール：任意」である。これが付加疑問処理部２１０
にて付加疑問処理されると、第２６図に示すように、ブ
ロックｌについてのブロックの情報が［開始：４．終了
：１２．ゴール：１１定文、ロール：付加疑問文］に書
き替えられるとともに、付加疑問に関連するＱｉ語の情
報雲８〜鍵！１が削除された。

効　　果 本発明によれば、所定の言語の文の形態上ないしは語堂
上の特徴を識別して構文上のまとまりを判別する。この
構文上のまとまり部分について、解析結果となり得る属
性と、そのまとまり部分がその外側に対して機能する構
文上の役割とを推定する。これに文服自由文法ルールを
適用して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、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。

本発明ではまた、構文解析を行なうまえに、文の形態的
特徴または語の意味上の特徴から同格表現の認定を行な
うことにより、解析での処理が軽減される。

また、英文における“ｌｅｔ’ｓ”や句読点の直後の“
ｌｅｔ　ｕｓ”などの特殊な表現を解析の対象から分離
することにより、解析途上での無駄が減少する。

また、これらの語の本来の使役としての用法からこれを
分離することにより、意味上の解析も容易に行なうこと
ができる。

また、ハイフンで結合された語は全体を文中では形容詞
と同等に解析するとともに、ハイフン語の構成要素を用
いてハイフン語の内部のみの解析も行ない、それらの結
果を連結することによって、各構成要素の情報を生かし
た形でのハイフン語の解析が可能である。

さらに本発明では１文の形態上の特徴をもとに付加疑間
であることを把握した後、その属する構文上のまとまり
に対する１つの情報としてこれを処理することによって
、付加疑間の関連する動詞を特定することができる。

このようにして本発明では、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１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図に示す実施例について、入力英文の構
文上のまとまりをブロックとして認識する機能をまとめ
た機能ブロック図、 第３図は、入力英文についてブロックのまとめあげ処理
のフローの例を示すフロー図、第４図は、第３図の処理
フローにおける単語取出し処理の詳細を示すフロー図、 ７５５図は、同実施例における単語辞書に格納されてい
る英語の単語や熟語についての辞書情報の例を示す説明
図、 第６図は、同実施例における解析ルールファイルに格納
されているブロック先頭条件、終了条件およびゴール、
ロールの推定条件のテーブルデータの例を示す説明図、 第７図は、同実施例における構文上のまとめあげの例を
示す説明図。 第８図は、ブロックのまとめあげの例を示す説明図、 第９図は、ブロックにまとめあげた英文のブロック情報
および単語情報の例を示す説明図、第１０図は、同実施
例における構文解析部で実行される構文解析処理の例を
示すフロー図、第１１図は、同格の推定を行なう機能を
有する本発明の他の実施例に適用される単語・熟語辞書
のエントリの例を示す第５図と同様の説明図、第１２図
は、同格の推定を行なう機能を有する実施例に適用され
るブロックの先頭・終了条件およびブロック作成情報の
テーブルの例を示す第６図と同様の説明図、 第１３図は、本発明による言語解析装置の他の実施例の
全体構成を示す第１図と同様の機１拒ブロック図、 第１４図は、第１３図に示す実施例について、ｌｅｔ情
報を解析する機渣をまとめた第２図と同様の機能ブロッ
ク図、 第１５図は、同実施例における単語辞書に格納されてい
る英語の単語や熟語についてのｌｅｔ情報を含む辞書情
報の例を示す説明図。 第１６図および第１７図は、ｌｅｔ情報を含む英文をブ
ロックにまとめあげたブロック情報および単語情報の例
を示す第９図と同様の説明図、第１８図は、入力英文に
ついてｌｅｔ情報のまとめあげ処理のフローの例を示す
第３図と同様のフロー図、 第１θ図は、同実施例における構文解析部で実行される
ｌｅｔ情報を含む構文解析処理の例を示す第１Ｏ図と同
様のフロー図。 第２０Ａ図および第２０Ｂ図は、入力英文についてｌｅ
ｔ情報の解析処理のフローの例を示すフロー図、 第２１図は、入力英文についてハイフン語の解析処理の
フローの例を示すフロー図、 第２２図は、ハイフン語を含む英文をブロックにまとめ
あげたブロック情報および単語情報の例を示す第９図と
同様の説明図。 第２３図は、本発明による言語解析装置のさらに他の実
施例の全体構成を示す第１図と同様の４１能ブロック図
、 第２４図は、第２３図に示す実施例について、入力英文
の付加疑問を解析する機能をまとめた第２図と同様の機
能ブロック図、 第２５図および第２６図は、付加疑問を含む英文をブロ
ックにまとめあげたブロック情報および単語情報の例を
示す第９図と同様の説明図、第２７Ａ図および第２７Ｂ
図は、入力英文について付加疑問の解析処理のフローの
例を示すフロー図である。 主要部分の符号の説明 １０、、、入力部 ｔｅ、、、形態素解祈部 １Ｂ、、、単語辞書 ２０．２２．　、構文解析部 ２４、、、構造変換部 ２Ｂ、、、訳文生成部 ３２、、、出力部 ３Ｅｉ、、、解析ルール ３Ｂ、、、制御部 ４０、、、操作表示部 ２００、　、　、　ｌｅｔ情報処理部 ２１０、、、付加疑問処理部

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、入力された所定の言語の文について形態素解祈を行
   なう第１の解析手段と、 第１の解析手段からの形態素解析結果をもとに前記言語
   の文について構文解析を行なう第２の解析手段と、 第１および第２の解析手段の解析に使用する該言語の辞
   書データを格納した辞書手段と、 該辞書手段を索引して第１および第２の解析手段に解析
   を行なわせる制御手段とを有し、 第１の解析手段は、前記辞書手段を索引し、前記入力さ
   れた言語の文の形態上の特徴を識別して構文上のまとま
   りを識別し、該まとまりについて、解析結果となり得る
   属性、および該まとまりが該文において機能する構文上
   の役割を推定し、 第２の解析手段は、前記推定した属性および役割に基づ
   いて文法ルールを適用して該言語の文の表層構造を解析
   し、該文に含まれる構成要素の可能性のある従属関係を
   解析することを特徴とする言語解析装置。 ２、特許請求の範囲第１項記載の装置において、第２の
   解析手段は、前記言語の文に前記まとまりが含まれてい
   れば、該まとまりについて他に優先して解析を行なうこ
   とを特徴とする言語解析装置。 ３、特許請求の範囲第１項記載の装置において、第１の
   解析手段は、前記言語の文の形態上または意味上の特徴
   を識別し、該識別した特徴に基づいて同格表現を推定す
   ることを特徴とする言語解析装置。 ４、特許請求の範囲第１項記載の装置において、 前記所定の言語は英語であり、 前記辞書手段は、“ｌｅｔ’ｓ”および“ｌｅｔ　ｕｓ
   ”を含む所定の語についてはこれらを識別する識別情報
   を辞書データとして含み、 第１の解析手段は、前記辞書手段を索引して前記識別情
   報を得たときは、“ｌｅｔ’ｓ”についてはこれを第２
   の解析手段における解析の対象から除外させ、また“ｌ
   ｅｔ　ｕｓ”については、その直前に句読点があると、
   これを第２の解析手段における解析の対象から除外させ
   ることを特徴とする言語解析装置。 ５、特許請求の範囲第４項記載の装置において、第１の
   解析手段は、前記除外した部分を含むまとまりの属性を
   命令、また役割を勧誘として推定することを特徴とする
   言語解析装置。 ６、特許請求の範囲第１項記載の装置において、 第１の解析手段は、ハイフンで連結された複数の語につ
   いて前記辞書手段を索引して辞書データが得られないと
   、該複数の語のそれぞれについて前記辞書手段を索引し
   、該複数の語全体をまとまりとして推定し、該まとまり
   の属性を形容語句として推定することを特徴とする言語
   解析装置。 ７、特許請求の範囲第１項記載の装置において、 前記所定の言語は英語であり、 第１の解析手段は、英語文の形態上の特徴を識別し、該
   識別した特徴に基づいて付加疑問句を識別し、該付加疑
   問句全体をその属性が付加疑問句であるまとまりとして
   推定し、これを第２の解析手段における解析の対象から
   除外させることを特徴とする言語解析装置。