JPS63261457A - 文章表題候補生成装置 - Google Patents
文章表題候補生成装置Info
- Publication number
- JPS63261457A JPS63261457A JP62095623A JP9562387A JPS63261457A JP S63261457 A JPS63261457 A JP S63261457A JP 62095623 A JP62095623 A JP 62095623A JP 9562387 A JP9562387 A JP 9562387A JP S63261457 A JPS63261457 A JP S63261457A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- concept
- title
- evaluation
- evaluation function
- document
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 56
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims abstract description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 35
- 238000000547 structure data Methods 0.000 abstract description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 5
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 1
- 238000007711 solidification Methods 0.000 description 1
- 230000008023 solidification Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Machine Translation (AREA)
- Document Processing Apparatus (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
産業上の利用分野
本発明は文章の表題候補を自動的に生成することで、文
章データベースの検索等を行う文章表題候補生成装置に
関するものである。
章データベースの検索等を行う文章表題候補生成装置に
関するものである。
従来の技術
最近文書データベースの管理システムをはじめとする各
種の文書或いは文章を扱うシステムでは、文章に対して
その内容に対応した適当な表題やキーワード等を付すこ
とにより、文章の検索等の操作を容易に行なうための技
術の開発に対する要求が目立つ。
種の文書或いは文章を扱うシステムでは、文章に対して
その内容に対応した適当な表題やキーワード等を付すこ
とにより、文章の検索等の操作を容易に行なうための技
術の開発に対する要求が目立つ。
このため、従来のシステムでは、第7図に示すように、
文章入力装置lOによ多入力された文章に対して、文章
中に登場する語句の中から、語句の文章に於ける表層上
の機能を語句表層機能解析装置11で解析し、これを表
題選出装置12で表題推定用シンタックス格納装置13
に予め用意した表題推定用のシンタックスに照らして評
価し、表題候補出力装置14より表題として適当なもの
を選択出力する構成をとっていた〇 発明が解決しようとする問題点 このように構成された従来の文章表題候補生成装置では
、以下のような問題点があった。すなわち一般に文章の
意味するところは単にその表層上の解析のみで捕えられ
るものではあり得す、表層上の解析では十分な表題候補
を得ることができない・また、仮に捕えられるものであ
るとしても、そのために用いる表題推定用のシンタック
スとして実用に耐えるものが現在のところ存在しないと
いう理由から、システムの生成する表題候補は満足のい
く適当なものが得られないという問題があったO 本発明は従来技術の以上のような問題を解決するもので
、利用者の満足する文章の表題候補を生成することを目
的とするものである。
文章入力装置lOによ多入力された文章に対して、文章
中に登場する語句の中から、語句の文章に於ける表層上
の機能を語句表層機能解析装置11で解析し、これを表
題選出装置12で表題推定用シンタックス格納装置13
に予め用意した表題推定用のシンタックスに照らして評
価し、表題候補出力装置14より表題として適当なもの
を選択出力する構成をとっていた〇 発明が解決しようとする問題点 このように構成された従来の文章表題候補生成装置では
、以下のような問題点があった。すなわち一般に文章の
意味するところは単にその表層上の解析のみで捕えられ
るものではあり得す、表層上の解析では十分な表題候補
を得ることができない・また、仮に捕えられるものであ
るとしても、そのために用いる表題推定用のシンタック
スとして実用に耐えるものが現在のところ存在しないと
いう理由から、システムの生成する表題候補は満足のい
く適当なものが得られないという問題があったO 本発明は従来技術の以上のような問題を解決するもので
、利用者の満足する文章の表題候補を生成することを目
的とするものである。
問題点を解決するための手段
本発明は、標準的な概念とその構造及び表題候補生成の
際に利用する評価関数の対を格納する標準概念構造及び
評価関数対格納装置と、これに格納されている標準概念
の構造内の変項を入力文章に登場する変項によって束縛
することによ多入力文章の概念構造の集合を抽出する概
念構造集合抽出装置と、この文章概念構造に評価関数を
適用して表題候補としての評価を裁量する概念評価装置
とを備えることにより上記目的を達成するものである。
際に利用する評価関数の対を格納する標準概念構造及び
評価関数対格納装置と、これに格納されている標準概念
の構造内の変項を入力文章に登場する変項によって束縛
することによ多入力文章の概念構造の集合を抽出する概
念構造集合抽出装置と、この文章概念構造に評価関数を
適用して表題候補としての評価を裁量する概念評価装置
とを備えることにより上記目的を達成するものである。
作 用
上記構成において、入力された文章を標準概念構造及び
評価関数対格納装置に格納されている標準概念構造と照
合、変項し意味概念構造を抽出し、この意味概念構造を
データとして評価関数により文章表題選択の際の評価値
を算出し、この評価値にもとづいて文章表題候補を選択
するので、文章内容に最適な文章表題候補を得ることが
できる。
評価関数対格納装置に格納されている標準概念構造と照
合、変項し意味概念構造を抽出し、この意味概念構造を
データとして評価関数により文章表題選択の際の評価値
を算出し、この評価値にもとづいて文章表題候補を選択
するので、文章内容に最適な文章表題候補を得ることが
できる。
実施例
以下本発明の実施例について図面とともに詳細に説明す
る。第1図において、文章入力装置1から入力された文
章を、概念構造集合抽出装置2が解析して標準概念構造
及び評価関数対格納装置4に格納されている標準概念と
照合をとシ、標準概念の構造内の空スロットを入力文章
中に登場するオブジェクトによって埋めることにより、
変項し、この束縛を繰り返すことにより文章の意味を表
わす概念構造の集合を抽出し、これと標準概念に対して
付されていた評価関数とを対にして、文章概念構造及び
評価関数対集合保持装置3に保持する。
る。第1図において、文章入力装置1から入力された文
章を、概念構造集合抽出装置2が解析して標準概念構造
及び評価関数対格納装置4に格納されている標準概念と
照合をとシ、標準概念の構造内の空スロットを入力文章
中に登場するオブジェクトによって埋めることにより、
変項し、この束縛を繰り返すことにより文章の意味を表
わす概念構造の集合を抽出し、これと標準概念に対して
付されていた評価関数とを対にして、文章概念構造及び
評価関数対集合保持装置3に保持する。
この概念評価装置5はこの保持されたデータ対のうち文
章の概念構造データに対して評価関数データを適用する
。この関数適用の結果の出力は、概念と評価値の対であ
り、これは概念及び評価値対集合保持装置6に保持され
る。この概念と評価値の対の集合から表題選択装置8が
、候補数入力装置7から入力された候補数だけ、その評
価値の順に概念を表題候補として選出し、それを、表題
出力装置9に出力する。
章の概念構造データに対して評価関数データを適用する
。この関数適用の結果の出力は、概念と評価値の対であ
り、これは概念及び評価値対集合保持装置6に保持され
る。この概念と評価値の対の集合から表題選択装置8が
、候補数入力装置7から入力された候補数だけ、その評
価値の順に概念を表題候補として選出し、それを、表題
出力装置9に出力する。
つぎに、実際に入力された文章に対してどのようにして
表題の候補が生成されるかを第2図から第6図を用いて
説明する。
表題の候補が生成されるかを第2図から第6図を用いて
説明する。
第2図において15は文章入力装置1及び候補数入力装
置7として機能するキーボード、 17は概念構造集合
抽出装置2、概念評価装置15及び表題選択装置8とし
て機能するマイクロコンピュータ、 16は標準概念構
造及び評価関数対格納装置4として機能する知識ベース
、 18は、文章概念構造及び評価関数対集合保持装置
3及び、概念及び評価値対集合保持装置6として機能す
るメモリ、 19は表題出力装置9として機能するディ
スプレイである。
置7として機能するキーボード、 17は概念構造集合
抽出装置2、概念評価装置15及び表題選択装置8とし
て機能するマイクロコンピュータ、 16は標準概念構
造及び評価関数対格納装置4として機能する知識ベース
、 18は、文章概念構造及び評価関数対集合保持装置
3及び、概念及び評価値対集合保持装置6として機能す
るメモリ、 19は表題出力装置9として機能するディ
スプレイである。
キーボード15から第3図に示すような文章が入力され
ると、マイクロコンピュータ17が、知識ベース16と
のインタラクションにより文章の意味を解析して文章の
概念構造と評価関数の対よりなる集合を生成する。知識
ベース16には第4図fa)〜(hlに示すように各種
の文章を構成している各種の概念とそれに対するシチュ
エーション、および評価関数が保持されている。評価関
数は全て、スロットの充足率に概念の話題性を付加した
ものとして与えている。評価関数の数値は話題性の指標
を表わす。
ると、マイクロコンピュータ17が、知識ベース16と
のインタラクションにより文章の意味を解析して文章の
概念構造と評価関数の対よりなる集合を生成する。知識
ベース16には第4図fa)〜(hlに示すように各種
の文章を構成している各種の概念とそれに対するシチュ
エーション、および評価関数が保持されている。評価関
数は全て、スロットの充足率に概念の話題性を付加した
ものとして与えている。評価関数の数値は話題性の指標
を表わす。
マイクロコンピュータ17はこれらの知識ベース16の
内容に従って入力された文章を第5図(al〜(旬に示
すように入力文章の各種の概念について解析し、この解
析結果をメモリ18に記憶させてゆく。
内容に従って入力された文章を第5図(al〜(旬に示
すように入力文章の各種の概念について解析し、この解
析結果をメモリ18に記憶させてゆく。
つぎに、マイクロコンピュータ17は、メモリ18に保
持されている文章の概念構造と評価関数の対に対して、
それぞれ評価関数を概念構造に対して適用して評価値を
演算し、第6図に示すような概念とその評価値よりなる
データ対を生成しメモリ18に保持する。さらにマイク
ロコンピュータ17はこのようなデータ対のうちから予
めキーボード15よシ入力された候補数だけ、その評価
値の高い順に概念を取り出しディスプレイ19に表示す
る。たとえば、キーボード15より予め3つの表題候補
を表示するよう指示しておくと、この場合は、「プロボ
ーズ」、「指輪を贈るJ、「デート」の3つがこの順に
選ばれて表示される。
持されている文章の概念構造と評価関数の対に対して、
それぞれ評価関数を概念構造に対して適用して評価値を
演算し、第6図に示すような概念とその評価値よりなる
データ対を生成しメモリ18に保持する。さらにマイク
ロコンピュータ17はこのようなデータ対のうちから予
めキーボード15よシ入力された候補数だけ、その評価
値の高い順に概念を取り出しディスプレイ19に表示す
る。たとえば、キーボード15より予め3つの表題候補
を表示するよう指示しておくと、この場合は、「プロボ
ーズ」、「指輪を贈るJ、「デート」の3つがこの順に
選ばれて表示される。
発明の効果
以上のように本発明によれば、文章の意味を予め用意さ
れた標準の概念の構造に対応させることにより理解し、
各標準概念個有の評価関数により、表題としての妥当性
を評価することにより、よシ適当な表題の候補を生成す
ることができ、その効果は大きい。
れた標準の概念の構造に対応させることにより理解し、
各標準概念個有の評価関数により、表題としての妥当性
を評価することにより、よシ適当な表題の候補を生成す
ることができ、その効果は大きい。
第1図は本発明による文章表題候補生成装置の構成を示
すブロック図、第2図は本発明による文章表題候補生成
装置の具体的構成の実施例を示すブロック図、第3図は
本発明における入力文章の一例を示す図、第4図(a)
〜(hlは本発明に用いられる標準概念および評価関数
の例を示す図、第5固成を示すブロック図である。 1・・・文章入力装置、2・・・概念構造集合抽出装置
。 代理人の氏名 弁理士 中 尾 敏 男 ほか1名N
l 図 第2図 第3図 第4図 (α〕 第4図 CC) (d) 第4図 (e) 第4図 第5図 第5図 第5図 (g) 第5図 第 6 図 第7図
すブロック図、第2図は本発明による文章表題候補生成
装置の具体的構成の実施例を示すブロック図、第3図は
本発明における入力文章の一例を示す図、第4図(a)
〜(hlは本発明に用いられる標準概念および評価関数
の例を示す図、第5固成を示すブロック図である。 1・・・文章入力装置、2・・・概念構造集合抽出装置
。 代理人の氏名 弁理士 中 尾 敏 男 ほか1名N
l 図 第2図 第3図 第4図 (α〕 第4図 CC) (d) 第4図 (e) 第4図 第5図 第5図 第5図 (g) 第5図 第 6 図 第7図
Claims (2)
- (1)文章を入力する文章入力装置と、標準的な概念と
その構造及び評価関数の対を格納する標準概念構造及び
評価関数対格納装置と、前記文章入力装置から入力され
た文章の意味概念構造を前記標準概念構造及び評価関数
対格納装置に格納されている標準概念構造との照合と変
項の束縛を繰り返すことにより抽出する概念構造集合抽
出装置と、前記概念構造集合抽出装置が抽出した文章の
概念構造と評価関数の対の集合を保持する文章概念構造
及び評価関数対集合保持装置と、前記文章概念構造及び
評価関数対集合保持装置に保持されている概念構造と評
価関数対のうち概念構造をデータとし、評価関数により
文章表題選択の際の評価値を算出する概念評価装置と、
前記概念評価装置により算出された評価値とその概念の
対の集合を保持する概念及び評価値対集合保持装置と、
前記概念及び評価値対集合保持装置に概念と対になって
保持されている評価値に基づいて、保持されている概念
の中から指定された個数の概念を表題候補として評価値
順に選択する表題選択装置と、前記表題選択装置に対し
て表題候補として選択すべき概念の数を入力する候補数
入力装置と、前記表題選択装置が、指定された数の表題
を出力する表題出力装置とを具備することを特徴とする
文章表題候補生成装置。 - (2)標準概念構造及び評価関数対保持装置は、その評
価関数がその標準概念毎に固有であり、かつ、生成され
た文章の意味を表わす概念構造をデータとして、その関
数値を決定するものであることを特徴とする特許請求の
範囲第1項記載の文章表題候補生成装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP62095623A JPS63261457A (ja) | 1987-04-17 | 1987-04-17 | 文章表題候補生成装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP62095623A JPS63261457A (ja) | 1987-04-17 | 1987-04-17 | 文章表題候補生成装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS63261457A true JPS63261457A (ja) | 1988-10-28 |
Family
ID=14142657
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP62095623A Pending JPS63261457A (ja) | 1987-04-17 | 1987-04-17 | 文章表題候補生成装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS63261457A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9037593B2 (en) | 2010-09-29 | 2015-05-19 | Fujitsu Limited | Comparison of character strings |
-
1987
- 1987-04-17 JP JP62095623A patent/JPS63261457A/ja active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9037593B2 (en) | 2010-09-29 | 2015-05-19 | Fujitsu Limited | Comparison of character strings |
US9460084B2 (en) | 2010-09-29 | 2016-10-04 | Fujitsu Limited | Comparison of character strings |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JPS63261457A (ja) | 文章表題候補生成装置 | |
JP2008204133A (ja) | 回答検索装置及びコンピュータプログラム | |
JPH06215035A (ja) | テキスト検索装置 | |
Streiter et al. | BISTRO: the online platform for terminology management. Structuring terminology without entry structures | |
JPH08329108A (ja) | テキストのハイパーテキスト化方法 | |
Weitzman | The architecture of information: interpretation and presentation of information in dynamic environments | |
Hypský et al. | Definition of Business Rules Using Business Vocabulary and Semantics. | |
JPS61248155A (ja) | ワ−ドプロセツシング方式 | |
JP2000194559A5 (ja) | ||
Dostert | REL--An Information System for a Dynamic Environment. | |
JPH0616268B2 (ja) | 分離型知識ベ−ス生成支援方式 | |
Busse et al. | Information handling—A challenge for databases and expert systems | |
JPH0756945A (ja) | 全文データベースシステム | |
Galindo | Expert systems as tools for the explanation of the legal domain: The ARPO experiences | |
JP2720430B2 (ja) | 文章入力装置 | |
JP3278940B2 (ja) | 電子辞書装置及び文書処理装置 | |
CN118377867A (zh) | 基于大语言模型的学术会议问答系统 | |
JPH0512257A (ja) | 文書作成装置 | |
JPS61267824A (ja) | 日本語デ−タ整列化処理方式 | |
Neugebauer et al. | Traversing phonological feature trees | |
Vlasenko | Natural Language Communication with Relation Data Bases | |
Fawcett et al. | 6 How a systemic functional grammar works: the | |
JPH0490052A (ja) | 文書内容検索装置 | |
Medini et al. | Designing an electronic knowledge book: how advanced knowledge management methods can help information modeling | |
Jéribi et al. | Intelligent System for document retrieval and access to scientific documents for visually deficient users. |