WO2004084156A1 - テンプレート−テンプレート構造に基づく対話式学習システム - Google Patents

テンプレート−テンプレート構造に基づく対話式学習システム Download PDF

Info

Publication number
WO2004084156A1
WO2004084156A1 PCT/JP2004/003838 JP2004003838W WO2004084156A1 WO 2004084156 A1 WO2004084156 A1 WO 2004084156A1 JP 2004003838 W JP2004003838 W JP 2004003838W WO 2004084156 A1 WO2004084156 A1 WO 2004084156A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
template
learning system
interactive learning
templates
nodes
Prior art date
Application number
PCT/JP2004/003838
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Naoyuki Tokuda
Liang Chen
Original Assignee
Sunflare Co., Ltd.
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sunflare Co., Ltd. filed Critical Sunflare Co., Ltd.
Priority to JP2005503774A priority Critical patent/JPWO2004084156A1/ja
Priority to US10/550,090 priority patent/US7509296B2/en
Priority to EP04722383A priority patent/EP1607925A4/en
Publication of WO2004084156A1 publication Critical patent/WO2004084156A1/ja

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B19/00—Teaching not covered by other main groups of this subclass
    • G09B19/06—Foreign languages

Definitions

  • Template Template-interactive learning system based on template structure
  • the present invention relates to a new interactive learning system that utilizes extraction rule-based templates—the template structure and the scalable functionality of buggy rules.
  • the motivation for the invention is the desire to automate and simplify the time-consuming authoring 'tasks used in language-oriented intelligent learning systems. Even if the number of possible model responses is reasonably limited, when developing an ideal learning system, the number of errors that a learner may actually make is theoretically close to an infinite number. In many cases. As far as the present inventors judge, at least in the foreseeable future, even with state-of-the-art natural language processing technology, it is possible to provide automatic correction of complete free-form and error-prone sentences immediately. Not reached. The system, like many talented human teachers, would be able to do this only if it could introduce a so-called common sense world knowledge base into the system.
  • the learning system (Azalea) of the present invention introduces the concept of a template 'automaton', which collects many “expected examples of various learners” consisting of “correct” answers and “wrong” answers.
  • a typical NLP technology called HCS (Longest Common String) or LCS (Longest Common String) algorithm plays a decisive role as an efficient error diagnosis engine used in language learning systems, and is embedded in the template. These examples are used for diagnostic analysis of learner responses. The diagnosis is made by selecting the path with the highest similarity to the learner's input sentence from the vast number of candidate paths in the template 'database.
  • a template consisting of a well-formed model translation and a badly-formed incorrect sentence
  • the authoring task which builds a single pass, consumes a lot of time and wastes manpower.
  • the new system of the present invention includes not only the task of simplifying, or reducing, the task of generating a template that would otherwise be time-consuming (see, for example, Nagoyuki Tokuda, Ryo Chen, Hiroyuki Sasai et al. It is also effective in improving system performance.
  • the first reason that the introduced template-template architecture provides system simplicity and improved performance is that it applies the extraction rules assigned to some of the transition nodes in a single template-template.
  • the new extraction rule-based and buggy 'Norail'-based template-template structure is a text-based, interactive learning system, a voice-based technology, a center or a voice portal, a system, or a system.
  • a more important human 'computer' interface that implements a more natural human-computer interaction between humans and humans plays an important role in many applications, including any system. It is expected to carry. According to the present invention, the following functions are provided.
  • a single template can represent a variety of different types of existing templates.
  • the HCS Matching 'algorithm matches the input sentence directly to a simpler template-template, thus eliminating the need to actually expand the template-template from all the expected paths of all extracted templates. It can be developed to reduce the space and time calculation amount of the matching process when searching for the optimal path.
  • templates-template is defined as follows. Templates Templates are marked with a symbol in which some of the nodes are related to the extraction rules, and that template is considered as many templates or a set of unbound templates as one template. Is defined as a special template that can be expanded to a so-called large template. With such a set of truncated templates, the various possible translations of a single L1 sentence form a large single template-template composed of a group of translated L2 sentences. It becomes possible. Since it is an unfolded template, the template-template 'scheme allows one or more templates to be extracted as it were.
  • an extraction rule is always associated with a set of symbols, eg, ⁇ S l , s 2 , s J, each of which is assigned one or more nodes of the template. These associated symbols are assigned one or more values, and their function is to represent the style of the nodes that appear in one or more templates extracted from the template. In the present invention, these symbols are Le 'symbol'. Symbols associated with a single rule are called “related symbols”. Relationship symbols should have certain restrictions. As a general constraint, for a given srl, s k often needs to be constrained to 2, or to some positive integer other than 1.
  • AP-NAP rules of type A rule are such that when deployed, the newly deployed template can include nodes marked with Ap / or nodes marked with ⁇ , S, imposes the condition that both of these cannot be included at the same time.
  • 0 is used to indicate the case where the node marked with # 1 does not appear in the template.
  • the template one template 'rules one set of appearing in the template Shikabane / 7 /? / In the marked node and Shikabane 3? Shikabane / in marked other nodes (/ is Each integer imposes the condition that it must be in the form of a personal pronoun and a pronoun possessive case, as required by the natural language grammar of the pronoun.
  • the required values for PPRP, (or for PP, PPR, (or society)) must be defined by the natural language grammar of the pronoun
  • Type C rules AN (arbitrary number) rules
  • Type C rules impose the condition that nodes marked with AI ⁇ can be assigned any positive real number. "If I have 5 books on ZenJ is true, this rule AN; can be assigned to error 'node 5 because any number other than 5 is incorrect.
  • a buggy rule is defined here as a production of general syntactical error representations characterized by expected deviations from the correct syntax rules. Specifically, assume the following form of buggy rule.
  • R ⁇ ..R M is a set of nodes representing typical error representation is exact form. It is immediately understood that errors are identified by deviations from the exact path of the template-template. An example is shown.
  • VB P is the first and second person present tense verb
  • VBZ is the third person singular present tense verb.
  • the syntactically correct expression “/ wre are 5 books” incorrectly matches the subject and verb attributes. Has been misused by a student who understands this, which in this example means that the expression " ⁇ ee 5 booksj.” Has occurred.
  • FIG. 1 is a diagram showing the structure of a template-template of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram showing a template-template structure developed according to a development rule.
  • Figure 3 is a diagram showing Template 1 expanded with an example of a sentence meaning “Japan is dotted with beautiful parks nationwidej”.
  • Figure 4 is a diagram showing a template expanded with an example of a sentence meaning “Japan is dotted with beautiful parks nationwidej”.
  • NNS Noun, singular or set
  • NNP Proper noun
  • singular RB ⁇ ij
  • VBN verb, past participle
  • VBP verb, non-third-person singular, present tense
  • Fig. 1 is a diagram showing the structure of an original template template
  • Fig. 2 is a diagram showing a template-template developed according to the above-described development rules
  • Fig. 3 is a diagram showing template 1
  • Fig. 4 is a diagram showing template 1.
  • FIG. 6 is a diagram showing a template 2; Template templates, template expansion with extraction rules, and buggy rule
  • a template template for a translation of a Japanese sentence meaning "Japan is dotted with beautiful gardens nationwide.”
  • the numbers shown in FIG. 1 and the like indicate the weight of each word that emphasizes the relative importance of each word in the sentence.
  • the default weight of words in the template is set to 1 and these need to be assigned in relation to the importance of the word as judged by experts in the field.
  • JP-A-2002-49617 by Naoyuki Tokuda, Ryo Chen and Hiroyuki Sasai for a detailed description.
  • the symbol between "[" and "]” is a part of speech tag.
  • the node shown at the left end in the figure is the start node.
  • templates can be extracted from a single template.
  • each extracted from the template template /? Kufunshi ⁇ s "Pl, with s 2, p 2 AJ.
  • A. is a suitable allocation for Shimpo Le.
  • A. may be either a number or a word, depending on the extraction rules used.
  • the heaviest common strings of two sentences are the next most common strings ai , a 2 ,... Of ordered words that appear in both sentences in the following order:, then ..., then. .., it is defined to be a m.
  • the definition of a common character string is described in AV Aho and J. D. Ullman (Computer science Press, 1992, pp. 321—327), “ ⁇ ⁇ 3 ⁇ 4 / /? ⁇ 5 ⁇ of Computer Science fw. The group ⁇ /].
  • the heaviest common string between the path and the input sentence in the template is all predictable with the highest total weight. Defined as the heaviest common string in the common string.
  • the search unit searches all possible valid paths of the template for the word or Z of the input sentence or the most common character string of the phrase.
  • the most common string of the template and the input sentence is the highest word of the heaviest total weight in the most common string obtained from one pass of the template and the input sentence, respectively. Defined as a double common character string.
  • the next step is to match the input sentence with each and every predictable template and then select the closest path .
  • a detailed description of a DP (dynamic programming) -based matching procedure of a template for a sentence is described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2002-49617 by Naoyuki Tokuda, Ryo Chen, Hiroyuki Sasai et al.
  • the method of the present invention does not physically extract all templates from a single template, but instead extracts all valid templates that can be directly extracted by the extraction rules (but not by buggy's Norail). Search for the closest path from the best paths.
  • the first step required by the algorithm is to simply represent each node of the template as one or more arcs in the graph by adding weight to the arc labeled mouth for each applicable empty node
  • the template-to-template is converted to a double value of an acyclic weighted finite directed graph (directed graph). Since a directed graph is transformed from a template-to-template, the function contains many arcs associated with labels and symbols whose functions depend critically on the values assigned to that symbol.
  • a completely different template can be extracted if a different set of labels' symbols are assigned to the arcs. That is, assuming that there is such a directed graph, it is possible to obtain many directed graphs corresponding to templates that can be extracted from a template-template.
  • the directed graph extracted from the template-template is hereinafter referred to as a template directed graph.
  • the present inventors then calculate the maximum shared value from the path of all directed graphs and the common character string of the input sentence. The procedure for searching for a character string is defined below.
  • the heaviest common character string of the path and input sentence ending at any specific node N of the directed graph is the heaviest of all the heaviest common character strings obtained from one path and input sentence ending in the directed graph / Defined as a sequence of words having a total weight.
  • N /,..., ⁇ e represent the paths of all the directed graphs extracted from the template directed graph and ending at the marker node. Where the symbol is the value Pi
  • n-tuple, ⁇ is called the label of node ⁇ .
  • ⁇ the label of node ⁇ .
  • the labeled node and the most common string of the input sentence have inconsistent labels, ⁇ , A? Marked nodes
  • the weighted common character string of the word having the heaviest sum weight among all the weighted common character strings obtained as the weighted common character string of one directed graph extracted from the directed graph 'template Defined. Note that some nodes, such as the node labeled AP2 and the node labeled NAP2 in one directed graph, may not appear simultaneously in one directed graph extracted from the directed graph 'template.
  • a rule violation label such as Ni (..., ⁇ 2, 1,..., ⁇ 2, 1 7) can be included in any computation plan of the common string between the node of the directed graph 'template and the input sentence. You should not be allowed to.
  • the following algorithm describes the procedure for calculating the heaviest common character string between a template and an input sentence. In the following calculations, " ⁇ " is used as a very special value of the label 'symbol, so that its value remains unspecified until a certain stage of the calculation is reached.
  • C (Ni ⁇ s 1 , p 1 , s 2 , p 2 , ..., s n , p n ⁇ , ⁇ is defined as the maximum CM (Ni, /?..., Xj, pxj, pxj, Mj) , All already defined
  • CM (N .J, Mj) If the arc does not have the NiN K force S label, CM (N .J, Mj), CM (N, extended, Mj, CM (N k ⁇ ... ⁇ , Mj), CM (N k extended, M are all checked, and CM (M ⁇ s 1 ⁇ pj, s 2 , p 2 , s n , pj, ⁇ , 2 , p 2 , ..
  • CM V Nk (si, p i s 2 , p 2 " .., s n , pj, Mj), s 2 , p 2 , s n , p, M J + 1 ) If one is already defined, define CM V; ⁇ / ⁇ as the maximum of the following data.
  • CWN;. ⁇ ⁇ Mj is already defined and matches the arc NiN k , W k s 2 ..., s n , P J, Mj) + W (N, N k ).
  • CM (Nk ⁇ sp is s 2 , p 2 .., s n , pj, Mj.
  • CM (Nk ⁇ Sl , ps 2 , p 2 , s n! P n , s, pj, M If JW is already defined.
  • CM Ni ⁇ s llPl , s 2 , p 2 , ... , s n , Pn , s, p, ⁇ , M are already defined
  • CM (Nk ⁇ s Pl , s 2 , p 2 , ... ! Sn , Pn ,, s > P ⁇ , M J ) is already defined •
  • CM (N k ⁇ s l! Pl , s 2 , p 2 , ..., s n , p n , s, p ⁇ , Mj is defined as the maximum data of the data defined above and the following data .
  • CM Ni ⁇ s PL , s 2 , P 2 ".”
  • S n , P J, Mj is defined and matches with ⁇ ⁇ ⁇ .
  • M j + i after is set to CM (Ni ⁇ s or p s 2 , P 2 , .. "s n ' P MJ) + W (MJ
  • s CM Ni ⁇ Sl, Pl , s 2, p 2, s n, p n, s, p ⁇ , Mj
  • W W
  • the present invention has been described in the specification with respect to the technical field of natural language translation, which is a typical application, the present invention is not limited to a natural language learning system. It can be used for any language learning system, or any system that requires a more natural, extensible interface that allows, for example, human-computer interaction.

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Machine Translation (AREA)

Abstract

本発明の学習システムにはテンプレート・オートマトンの概念が導入されており、「正しい」回答と「誤った」回答からなる多くの「多様な学習者の予想される例」を収集し、効率的なエラー診断エンジンとしてHCS(最重共通文字列)またはLCS(最長共通文字列)アルゴリズム等の代表的なNLP技術を言語学習システムに用い、テンプレート内に埋め込まれたこれらの例を学習者の回答の診断解析のために用いる。この診断は、テンプレートデータベースの膨大な数の候補パスの中から学習者の入力文に最も近似度の高いパスを選択することによって行われる。言語指向インテリジェント学習システムに使用される時間の掛かるオーサリング・タスクの自動化と簡素化が実現される。

Description

明 細 書 テンプレート一テンプレート構造に基づく対話式学習システム 技術分野
本発明は、抽出ルール ·ベースのテンプレート—テンプレート構造およびバギー'ル ールの拡張性に富む機能を利用した新しい対話式学習システムに関する。 背景技術
言語指向インテリジェント学習システムに使用される時間の掛かるォーサリング'タス クの自動化と簡素化が切望されていることが発明の動機となっている。想定される模 範回答数は合理的に制限するとしても、理想的な学習システムを開発しようとする場 合、学習者が実際に犯す可能性のあるエラーは理論的には無限個に近い数にのぼる 場合がしばしばあるからである。本発明者らが判断する限り、少なくとも予見できる将 来においては、最先端の自然言語処理技術をもってしても、完全な自由形式でしかも エラーの多い文章の自動訂正を即座に提供出来るレベルには達していない。多くの 有能な人間教師のようにシステムがこのような対処ができるには、いわゆる常識と呼ば れる世界の知識ベースをこのシステムに導入することができる場合にのみ可能であろう
発明の開示
本発明の学習システム（Azalea)にはテンプレート 'オートマトンの概念が導入されて おり、「正しい」回答と「誤った」回答からなる多くの「多様な学習者の予想される例」を 収集する。言語学習システムで使われる効率的なエラー診断エンジンとして HCS (最 重共通文字列）または LCS (最長共通文字列）アルゴリズムという代表的な NLP技術 が決定的な役割を担っており、テンプレート内に埋め込まれたこれらの例は学習者の 回答の診断解析のために使用される。この診断は、テンプレート 'データベースの膨大 な数の候捕パスの中から学習者の入力文に最も近似度の高いパスを選択することに よって行われる。適格なモデル翻訳文と不適格な誤った文章から構成されるテンプレ 一 コ一パスを構築するォーサリング.タスクは、多くの時間を費やし、人手を浪費させ る。 本発明の新しいシステムには、通常であれば時間の掛かるテンプレート生成のォ一 サリング'タスクを簡素化、すなわち低減することにおいてのみならず（徳田 尚之、陳 亮、笹井 紘幸らによる特開 2002-49617号等を参照のこと）、システム性能の向上に おいても有効である。導入されたテンプレート一テンプレート ·アーキテクチャがシステム の簡素化と性能の向上をもたらす第 1の理由は、このアーキテクチャが、単一のテン プレート一テンプレートの遷移ノードのいくつかに割り当てられた抽出ルールを適用す ることによって、単一のテンプレート一テンプレートに多くの異なるテンプレートを統合し たり、また逆にいうとそこから多くの異なるテンプレートを同様に抽出することが可能に なることであり、第 2の理由は、導入されたバギー'ルールが学習者の誤った回答を自 動的に識別'分類し、したがってそこからバグを生成する機能を有することである。 NLP (自然言語処理）技術がこのシステム開発で主要な役割を担う理由は、学習者の自由 形式回答の構文構造を調べるためにはパーサが使用されるており、その意味論的構 造は、学習者からの回答を準備されたテンプレート 'データベースの意味論的に等価 のパスとの文字列照合により調べることから明らかであろう。
新しい抽出ルール'ベースの、またバギー'ノレール'ベースのテンプレート一テンプレ ート構造は、文字入力おょぴ会話方式による学習システム、音声利用技術によるコー ノレ.センターまたは音声ポータル.システム、 -あるいはシステムと人間との間でより自然 な人間とコンピュータの対話を実施するより強化されたヒューマン 'コンピュータ 'インタ ーフヱースに焦点を合わせたシステムならばどのシステムをも含めて多くのアプリケーシ ヨンで重要な役割を担うことが期待される。 この発明では以下のような機能が与えられる。
1. ある制約条件の下で選択したテンプレ一トーテンプレート遷移図のノードに抽出 ルールを埋め込むと、単一テンプレート一テンプレートは様々な異なるタイプの既存の テンプレートを表現することができる。
2. 導入されたバギー.ルールの拡張力に富む機能を利用することによって、多くの 誤り表現および zまたは多くの誤った構文構造は、バグ分類学を記述するその自動 機能によって、新しいテンプレート一テンプレートを「よりフアットな」テンプレート一テン プレート形式に展開できるように整合性を保って自動的に記述することができる。語学 教師は、テンプレート一テンプレートを制作する際に誤った翻訳文の分類に費やす必 要はなぐしたがってエラー分類学の負担を低減し、学習者らの特定のエラーの特徴 を評価しクラスタ化する。
3. HCSマッチング'アルゴリズムは、入力文をより簡素なテンプレート一テンプレート に直接照合し、したがって実際にテンプレート一テンプレートを展開せずにすベての抽 出されたテンプレートのすべての予想されるパスから最適なパスを探索する際の照合 処理の空間および時間計算量を低減するように開発することができる。 発明を実施するための最良の形態
テンプレート一テンプレート構造
まず「テンプレート一テンプレート」という用語を以下の様に定義する。テンプレート一 テンプレートは、ノードのいくつかが抽出ルールに関違付けられたシンポルでマーク付 けされており、そのテンプレート一テンプレートが多くのテンプレート、または一組の非 連結型テンプレートが 1つのテンプレートとみなされる場合はいわゆる大きいテンプレ ートに展開することができる場合の特別なテンプレートと定義される。このような一組の 切断されたテンプレートによって、単一の L1文章の様々な予想される翻訳文は、一 群の翻訳された L2文章から構成される大きな単一のテンプレート一テンプレートを形 成することが可能になる。展開テンプレートであるので、テンプレート一テンプレート'ス キームによってテンプレート一テンプレートはいわば 1つまたは複数のテンプレートを抽 出することが可能になる。 通常、抽出ルールは常に一組のシンボル、例えば {S l, s2, s Jに関連付けられて おり、そのシンボルのそれぞれにはテンプレートの 1つまたは複数のノードが割り当て られている。それらの関連付けられたシンボルには 1つまたは複数の値が割り当てられ ており、その機能は、テンプレート一テンプレートから抽出された 1つ以上のテンプレー トに現れるノードのスタイルを表現することである。本発明ではこれらのシンボルを「ラベ ル 'シンボル」と呼ぶ。単一ルールに関係付けられたシンボルは「関係シンボル」と呼ば れる。関係シンボルはある種の制約を有するべきである。一般的な制約としては、所与 の srlに際して， sk はしばしば 2に制約されるか、あるいは 1以外のいくつかの正の 整数に制約される必要がある。 の値が一組の他のシンボルに割り当てられた値に依 存する場合、 の値の選択は他のシンボルの必須選択肢と呼ばれる。 語学教師が容易に理解できるように抽出ルールのいくつかの例を以下に示す。 タイプ Aルール AP (出現)- NAP (非出現)ルール
ノードによって AP/でマーク付けされているノードと、 Λ 尸/でマーク付けされているノ ードがあると想定する (/は任意の整数で別のタイプの A ルールを示す)。タイプ Aル ールの AP- NAPルールは、展開された時に新たに展開されたテンプレートは Ap/でマ ーク付けされたノードかまたは Λ 尸 ,でマーク付けされたノードを含むことができる力 S、こ れらの両方を同時に含むことはできないという条件を.課す。本発明においては、 ΛΡ1 でマーク付けされたノードがテンプレートに現れないという場合を示すために ΑΡ尸 0を 使用する。この時、 NAP!は、 NAP でマーク付けされたノードがそのテンプレートに現 れるであろうことを意味する 7である必要がある。したがって本発明では ΝΑΡ,=1 は ^尸尸 の必須選択肢であると言うことができる。同様の理由から、 NAP尸 0の場合、 NAPfO APrlの必須選択肢となるように、 APj は 1の値を有する必要がある。 タイプ Bルール PPR (人称代名詞） - PPRP (人称代名詞所有格)ルール
タイプ Aルールと同様に、テンプレート一テンプレート 'ルールは、一組のテンプレー トに現れる尸/7/?/でマーク付けされたノードと尸3 ?尸/でマーク付けされた他のノード (/は 任意の整数)は、それぞれに代名詞の自然言語文法が必要とする人称代名詞のフォ ームと代名詞の人称代名詞所有格のフォームでなければならないという条件を課す。 PPRP, (または PP の場合、 PPR, (または 尸 ）に要求される値は代名詞の自然言 語文法によって定義される必要がある。 タイプ Cルール AN (任意数)ルール タイプ Cルールは、 AI^でマーク付けされたノードには任意のポジティブな実数を割 り当てることができるという条件を課す。「I have 5 books on ZenJが真ならば、 5以外 の数はどの数も誤りなので、このルール AN; はエラー'ノード 5に割り当てることができ る。 タイプ Dルール CHO (択一）ルール
タイプ Dルールは、 CHOi , CHO , CHOikでマーク付けされたテンプレート―テ ンプレートのすべてのノードの中で、テンプレート一テンプレートから抽出されたどのテ ンプレートにもただ一組だけのノードしか現れることができないという条件を課す。ここで 異なる iは異なるタイプ Dルールを表している。したがって、 CHOifOは CHOijでマ ーク付けされたノードは現れないことを意味し、 CHOij=l はその指定されたノードが現 在現れていることを意味している。明らかに、 1が 1つの CHOんに割り当てられている 場合、 0は他のすべての C C .に割り当てられるべきである。 テンプレート一テンプレートを拡張するためのバギー'ノレール
ここでいうバギー.ルールは、正確な構文規則からの予想される逸脱によって特徴付 けられる一般的な構文上の誤り表現のプロダクション 'ノレールと定義される。具体的に 、バギー.ルールの以下のフォームを想定する。
Figure imgf000007_0001
ここで は任意のテンプレート一テンプレートの構文上正確なパスを追跡 する一組のノードまたは正確な表現の基本的な構成要素またはセグメントを表す一組 の文法的な品詞タグを表す。 R ^ ..RM は、正確なフォームが である典型 的誤り表現を表すノードのセットである。エラーがテンプレート一テンプレートの正確な パスからのずれによって識別されることが即座に理解される。一例を示す。
EX VBP EX VBZ
(ここで EXは「there isj (〜がある）というような存在を表すものであり、 VB Pは 1人称 および 2人称の現在形の動詞であり、 VBZは 3人称単数現在形の動詞である)。この 例は、構文上正確な表現である「 /wre are 5 books」が、主語と動詞の属性一致を誤 つて理解している生徒によって誤用されており、この例では誤り表現である「 ^e e 5 booksjが生じたことを意味している。 . 図面の間単な説明
図 1は本発明のテンプレート一テンプレートの構造を示す図である。
図 2は展開ルールにより展開されたテンプレート一テンプレート構造を示す図である。 図 3は「Japan is dotted with beautiful parks nationwidejという意味の文章の例で 展開されたテンプレート 1を示す図である。
図 4は「Japan is dotted with beautiful parks nationwidejという意味の文章の例で 展開されたテンプレートを示す図である。
【 号の説明】
エラー ·メッセージ：
AS: 名詞の量に仮定が行われている、
AT: 冠詞は必要ない、
CM: コンマが必要である、
CT: 短縮形が不正確である、
MN: 意味が不正確である、
NP: 名詞は複数形でなければならない、
VS: 主語が単数形なので動詞は単数形でなければならない、
PR: 前置詞が不正確である、
PP: 句は複数形である必要がある、
一般的な品詞タグ：
DT: 限定詞 EX: 存在を表す
IN: 前置詞/従属接続詞 JJ: 形容詞
NN: 名詞、単数または集合 NNS: 名詞、複数
NNP: 固有名詞、単数 RB: 畐 ij詞
VBN: 動詞、過去分詞 VBP: 動詞、非 3人称単数、現在形
VBZ: 動詞、 3人称単数、現在形 以下本発明を図面に示す具体例によって説明する。 図 1はオリジナルなテンプレ一トーテンプレートの構成を示す図であり、図 2は上記の 展開ルールにより展開されたテンプレート一テンプレートを示す図、図 3はテンプレー卜 1を示す図であり、図 4はテンプレート 2を示す図である。 テンプレ一トーテンプレート、抽出ルールによるテンプレート拡張、およびバギー'ルー ノレの例
本発明の実施例においては、まず「Japan is dotted with beautiful gardens nationwide.」という意味の日本語の文章の英語への翻訳文に関するテンプレート一テ ンプレートを構築する。図 1等に示される番号は、文中における各単語の相対的重要 性を強調する各単語の重みを示している。テンプレートの単語のデフォルトの重みは 1 にセットされており、これらはこの分野の専門家によって判断されるその単語の重要性 に関連付けて割り当てられる必要がある。徳田 尚之、陳 亮、笹井 紘幸による特開 2002-49617号を詳細な説明のために参照する。「[」と「]」の間のシンボルは品詞タグ である。図中左端に示すノードは開始ノードである。 前記バギー'ノレールを単純に適用することによって、それを図 2のテンプレートーテ ンプレートに展開することができる。
これは、前記のバギー'ノレ一ルがバグの分類法を生成することができ、それによつて それらの誤り表現をテンプレート一テンプレートに構築することを自動的に可能にする ので、語学教師がテンプレート—テンプレートを構築する際に多くの一般的なエラーを 分類することの詳細に配慮する必要はないということを示している。 次に、前記タイプ Aルールを適用すると、 でマーク付けされたノードがそのテンプ レートに現れることを可能にし、したがって図 2の NA Λでマーク付けされたノードを削 除することによって図 2のテンプレート一テンプレートから図 3のテンプレート 1を抽出 し、ならびに図 2の 1 でマーク付けされたノードを削除し、したがって NAP 1でマーク 付けされたノードがそのテンプレートに現れるようにすることによって図 4のテンプレート 2を抽出することができることが容易に分かる。
語学教師がより簡素なラベル'シンボルに関してテンプレートの 1つの大きな組み合 わせを完成させてテンプレート一テンプレートを構築することができることが理解される
テンプレート一テンプレートおよび入力文に対する最重共通文字列マッチング 'ァルゴ リズム
前記の詳細な説明から明らかなように、単一テンプレート一テンプレートから多くのテ ンプレートを抽出することができる。テンプレート一テンプレートが遷移図上のあるノード に関連付けられるべきラベル'シンボル s^, sn を有すると仮定すると、テンプレ ート一テンプレートから抽出された異なるテンプレートはそれらのシンボルをノードに割 り当てることによって獲得することができる。本発明ではテンプレートから抽出された各 テンプレートを/?クフンシ {s„Pl, s2,p2 AJで示すことができる。ここで、 A.はシンポ ル に対する適切な割り当てである。上記のセクションで既に議論した通り、 A.は使用 される抽出ルールに従って数字または単語のどちらかであってもよい。
2つの文章の最重共通文字列は の次に 、その次に... 、その次に という順 番で両方の文章に現れる順番付けされた単語の最重共通文字列 ai, a2，...，amである と定義される。共通文字列の定義は、 A. V. Ahoおよび J. D . Ullman 著（Computer science Press, 1992, pp . 321—327)の教禾斗書『 ¾ί ηο¾ / /?·5· of Computer Science fw 薪^学の基^/』に記載されている。
テンプレート内の各単語または各語句には重みが割り当てられているので、テンプレ ート内のパスと入力文の最重共通文字列は、その合計の重みが最大であるすベての 予想可能な共通文字列内の最重共通文字列と定義される。
次に、テンプレートのすべての予想可能な有効パスから入力文の単語おょぴ Zまた は語句の最重共通文字列を検索する。
テンプレートおよび入力文の最重共通文字列は、それぞれがテンプレートと入力文 1つのパスから獲得される最重共通文字列中で最も重い合計重量を有する単語の最 重共通文字列と定義される。
言語翻訳学習システムに関係するアプリケーションでテンプレート一テンプレートが 獲得されると、次のステップは、入力文をすベての予想可能なテンプレートのそれぞれ と照合し、次いで最も近いパスを選択することである。文章に対するテンプレートの DP (ダイナミックプログラミング）ベースの照合手順の詳細な説明は、徳田 尚之、陳 亮、 笹井 紘幸らによる特開 2002-49617号等に記載されている。 本発明の方法では、テンプレート一テンプレートからすべてのテンプレートを物理的 に抽出せずに、抽出ルールによって（しかしバギー'ノレールにはよらずに）直接的に抽 出することができるテンプレートのすべての有効なパスの中から最も近いパスを探索す る。そのような照合を行う前にテンプレート一テンプレートにはいかなるバギー'ノレール をも含めないように、まずバギー 'ノレールが埋め込まれたテンプレート一テンプレートを 展開する必要がある。これはすでに述べた図 2のステップに従って実行することができ る。 アルゴリズムで必要とされる第 1のステップは、適用可能な空ノードごとに口というラ ベルの弧に重み を加算してテンプレートの各ノードをグラフの 1つまたは複数の弧と して単純に表現することによって、テンプレート一テンプレートを非循環的な重み付け された有限有向グラフ（有向グラフ）の 2重数値に変換することである。有向グラフは テンプレート一テンプレートから変換されるので、その関数がそのシンボルに割り当てら れた値に決定的'に依存するラベル ·シンボルに関連付けられた多くの弧を含む。した がってそのような 1つの有向グラフがあると仮定すると、異なる一組のラベル 'シンボル が弧に割り当てられている場合は完全に異なるテンプレートを抽出することができる。 すなわち、そのような有向グラフがあると仮定すると、テンプレート一テンプレートから抽 出することができるテンプレートにそれぞれが対応する多くの有向グラフを獲得すること ができる。テンプレート一テンプレートから抽出された有向グラフを、以後、テンプレート 有向グラフと呼ぶ。 本発明者らは、次にすべての有向グラフのパスと入力文の共通文字列から最重共 通文字列を探索する手順を以下で定義する。
有向グラフの任意の特定のノード Nで終了するパスと入力文の最重共通文字列は 、有向グラフ / で終了する 1つのパスと入力文からそれぞれが獲得されるすべての最 重共通文字列中最も重い合計重量を有する単語のシーケンスと定義される。
さらに、テンプレート有向グラフから抽出され、しカ しノード で終了するすべての有向 グラフのパスを N/ , …, ^^ e表現する。ここでシンポノレ は値 Pi
-ん , ...，/?に割り当てられる。 nタプル , ^ , をノード Λのラベルと呼 ぶ。ここで を 、 ¾を ^に、 sn を p„にセットするときにルールの矛盾がない ものと仮定すべきである。このようなラベノレ {s Pl, s2,p2, ... , sn,pjを矛盾なしラベルと呼 ぶ。
Ni{s Pl, s2,p2, .·., sn, ラベ されたノードと入力文の最重共通文字列は、矛盾な しラベル , ^ , A?マーク付けされたノードを有する有向グラフ'テンプレ一 トから抽出された 1つの有向グラフの最重共通文字列としてそれぞれが獲得されるす ベての最重共通文字列中で最も重い合計の重みを有する単語の最重共通文字列と 定義される。 ノードによっては、 1つの有向グラフの AP2でラベルされたノードと NAP2でラベルさ れたノードのように有向グラフ'テンプレートから抽出された 1つの有向グラフで同時に 現れない場合があることに留意されたい。その結果、 Ni(... , ΑΡ2, 1 ,…， ΝΑΡ2, 1...)の ようにルール違反のラベルは、有向グラフ'テンプレートのノードと入力文の共通文字 列のどの計算計画にも入ることを許可されるべきではない。以下のアルゴリズムはテン プレート一テンプレートと入力文の最重共通文字列を計算するための手順を記述する 。以下の計算では、ラベル'シンボルの非常に特別の値として「λ」が使用され、それに よってその値は計算の特定の段階に達するまで未指定のままである。
1. テンプレート一テンプレートを、その有向エッジ（遷移）がテンプレートの対応する 単語によってラベルされるテンプレート有向グラフに変換する。
2. 有向グラフのすべてのノードを、ノード ^および .の対ごとにゾ' 'の場合に Nj から Λ^.への遷移がないように N2, Nt のノードにトポロジカリーに分類する。 3. 空のノード N0を有向グラフに追加し、 N0力 の弧をテンプレート一テンプレート のすベての開始ノードに加える。
4. CM(N。，Mo)=0 セッ Yする。
5. i=0から の場合、以下のステップを実行する。
6. 1つのシンボルに関連付けられた に対して少なくとも 1つの弧があり、ノード N,以降に sの関係ラベルがまったく存在しない場合、すべての iに関して j=0から m の場合は以下を実行する。
s関係ラベルが, , .··, に現れておらず少なくとも 1つの
{s1,p1,s2,p2,...,sn,pB, SXj,pxlr sx2,px2, ■■·,
Figure imgf000013_0001
任思のフ ベノレ ,^ ".リ に関してすべての CM (N Mj)をチェックする。ここ で
Figure imgf000013_0002
s2,p2, sn,pn, sx1,px1, sx2,px2, sxh,pxhj, が定 され るように、 は S 関係ラベルである。
C (Ni{s1,p1,s2,p2,...,sn,pn}, Μ を最大の CM(Ni ,/? …， xj,pxj, pxj, Mj)と定義し、すでに定義されているすべての
C (Wi{s1,p1)s2!p2,...,sn,pn, sxj, xj, sx2,px2, ··., sxh,pxh}, Mj)を定義角 除す る。
7. j=0から mの場合、以下のステップを実行する。
8. からの弧があるノード Nkのそれぞれに対しては以下を実行する。
(1) 弧 NiNK力 Sラベルを有しない場合、すでに定義されている CM(N .J, Mj)、 CM(N ,(...), Mj , CM(Nk{...}, Mj)、 CM(Nk(...), M をすベてチェックし、 CM(M{s1}pj, s2,p2, sn,pj, Μ、 2,p2,...,s„,pj, Mj+1)、 CM(Nk{si,pい s2,p2"..,sn,pj, Mj)、
Figure imgf000013_0003
s2,p2, sn,p , MJ+1)D 1つ が既に定義されている場合は CM V ;^ / Μ を以下のデ ータの最大と定義する。
。 既に定義されている場合は
Figure imgf000013_0004
SwPn}, Mj)である。
。 CWN;.^ ^ Mj)が既に定義されており、弧 NiNk , Wk と一 致する場合は
Figure imgf000013_0005
s2 …, sn,PJ, Mj)+W(N,Nk)である。
• 既に定義されている場合は。！^ ぃ ^ … MJ Jである。 • 既に定義されている場合は CM(Nk{Sl , s2'p2,...,sn,pn}, Mj)である。
既に定義されている場合は CM(Nk{s pい s2,p2 ..,sn,pj, Mj である。
(2) 弧 A^Aがシンボル sに関連付けられている場合、既に定義されている
CM (Ν ...), Mj), CA4(Nj{...l MJ+1)、 CM(Nk(...), Μβ、 CM(Nk{..J, M」Jをチエツ クする。
ゾ→ 'ラベ, , s2，p2'… Pn,s, λノが矛盾なしラベルであり、以下の少な くとも 1つが既に定義されている場合：
@ CM(N,{s1,p1,s2,p2,...,sn,p , Mj)、 CM(Nj{ s1,pj,s2,p2,...,sn,p„ }, MJ+1)
• CM(Nk{sj,Pj, s2,p2, s„,pj, Mj)ゝ CM(Nk{ sl,p1,s2,p2,...,sn,pn }, MJ+1)
•
Figure imgf000014_0001
S2, p2,..., s„, p„, s, λ}, Mj)ゝ CM(Ni{sllp1, s2,p2, sn,pn, s, X}, .
•
Figure imgf000014_0002
s2,p2, sn,pn! , s, λ}, MJ+1J
■CM(Nk{s1)Pl,s2,p2,...,sn,pni s, U を上記で定義されたデータの最大の データと定義する。
(ii)ラベル , ^ ¾/ ¾sあると仮定して、ラベル Ά,¾, "··' 'Α>'& ノ が矛盾なしラベルであり、以下の少なくとも 1つが真である場合：
• CM(Ni{sl!Pl, s2,p2, sN,PJ, Mj)がすでに定義されており、 s力 pまで のャッ亍 ング 1 Sい Pl,s2,p2,.",sn,Pn}の必須選択陂であるか、 P が に割 り当てられた後で Ν ^力 S MJ+1 と一致する場合
• CM(Ni{sllPl, s2,p2, sNLPJ, がすでに定義されており、 sから pまで のセッティングが ,；^ ,/^…, PJ( 必須選択肢の場合
• CM(Nk{Sl,Pl,s2,p2,...,sn,PJ, Mj)がすでに定義されており、 5から Pまで のセッティングが ,/^ ¾ … の必須選択肢である場合
- CM(Nk{Sl,p s2,p2, sn!pn, s,pj, MJWリが既に定義されている場合 。 CM(Ni{sllPl, s2,p2, ...,sn,Pn, s,p,}, Mが既に定義されている場合
。 CM(Ni{sllPl) s2,p2, sn)Pn! , s, ρ}, MJ )が既に定義されている場合 。 ( ^ ，… ,^, )， Mj)が既に定義されている場合
• CM(Nk{s Pl, s2,p2, ...!Sn, Pn,,s>P}, MJ )が既に定義されている場合 • CM(Nk{sl!Pl,s2,p2, ..., sn, pn, s,p}, Mj を上記で定義されたデータと以下 のデータの最大データと定義する。
。 CM(Ni{sい PL，s2,P2"." sn,PJ, Mj)が定義されており、 が にセットされた 後で Λ^Λ. Mj+i に一致する場合、 CM(Ni{sい pい s2,P2, .."sn'P MJ)+W(MJ である。
• CM(Ni{s1)Pl, s2,p2, sn,pn, s,p }, Mが定慮されており、 p s に割り当て られた後で が MJ+1 と一致する場合、
s CM(Ni{Sl,Pl, s2,p2, sn,pn, s,p}, Mj)+W(MJ+1)である。
また、 sとして割り当てられた pに従い、これらのみを λ から値の必須選択肤 まで変更する。
Νχ を最終的な頂点であると既に定義しているすべての CM(NX， Mra) の中で最大の C (NX) Mra)はテンプレート—テンプレートおよびパスの最重共通文字列の重みになる 上記のアルゴリズムでは、いくつかの候補からいつ CM(N. (..), Λ .を選択したとしても 選択したその 1つに対して一種のバック'リンクをセットすることに留意されたい。テンプ レート一テンプレートとパスの最長共通文字列の重みを探索したように、このパック'リ ンクを追跡することによって、最重共通文字列を有する抽出されたテンプレートのパス を入力文と共に即座に獲得することができることに留意されたい。 産業上の利用可能性
本発明を明細書中では代表的な応用例である自然言語翻訳の技術分野に関して 記載したが、本発明の用途は自然言語学習システムに限定されるものではなぐ本発 明は音声利用技術、プログラミング言語学習システム、または例えば人間とコンビユー タの対話を可能にするより自然な拡張型インターフェースを必要とするシステムであれ ばどのようなシステムのためにも利用することができる。

Claims

請求の範囲
1. 抽出ルール'ベースのテンプレート一テンプレート構造およびバギー'ノレールの拡 張性を用いた対話式学習システムにおいて、テンプレート一テンプレート構造内のノー ドのいくつかが、多くのテンプレートまたはいわゆる大きいテンプレートに抽出することが できる抽出ルールに関連付けられたシンボルでマーク付けされるテンプレート一テンプ レート構造を用いた対話式学習システム。
2. 展開テンプレートのノードのいくつかに抽出ルールに関連付けられた特別なシン ポルが割り当てられており、これによつてテンプレートの 1つまたは複数を抽出すること ができるようになされたテンプレート一テンプレート 'スキームを用いる請求項 1記載の 対話式学習システム。
3. 単一テンプレート一テンプレートから複数のテンプレートを抽出するためにテンプ レート一テンプレート内のノードをマーク付けするために使用される抽出ルール基く請 求項 1記載の対話式学習システム。
4. スリムなテンプレート一テンプレートをより大きなテンプレート一テンプレートまたは よりフアットなテンプレート一テンプレートに展開するために用いられるバギー'ルール基 く請求項 1記載の対話式学習システム。
5. 前記抽出ルールが常に一組のシンポル、すなわち {Sl, s2, .·. , sjに関連付けられ 、このシンボルのそれぞれはテンプレートの 1つまたは複数のノードに割り当てられ、こ れらの関連付けられたシンポルには 1つまたは複数の値が割り当てられてなる抽出ル ール基く請求項 1記載の対話式学習システム。
6. 入力文を抽出ルールが埋め込まれたテンプレートーテンプレートと照合するため の HCSマッチング 'アルゴリズムを用いる請求項 1記載の対話式学習システム。
PCT/JP2004/003838 2003-03-22 2004-03-22 テンプレート−テンプレート構造に基づく対話式学習システム WO2004084156A1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005503774A JPWO2004084156A1 (ja) 2003-03-22 2004-03-22 テンプレート−テンプレート構造に基づく対話式学習システム
US10/550,090 US7509296B2 (en) 2003-03-22 2004-03-22 Interactive learning system based on template-template structure
EP04722383A EP1607925A4 (en) 2003-03-22 2004-03-22 INTERACTIVE LEARNING SYSTEM BASED ON A TEMPLATE TEMPLATE STRUCTURE

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2003-120733 2003-03-22
JP2003120733 2003-03-22

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2004084156A1 true WO2004084156A1 (ja) 2004-09-30

Family

ID=33028293

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2004/003838 WO2004084156A1 (ja) 2003-03-22 2004-03-22 テンプレート−テンプレート構造に基づく対話式学習システム

Country Status (4)

Country Link
US (1) US7509296B2 (ja)
EP (1) EP1607925A4 (ja)
JP (1) JPWO2004084156A1 (ja)
WO (1) WO2004084156A1 (ja)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8417513B2 (en) * 2008-06-06 2013-04-09 Radiant Logic Inc. Representation of objects and relationships in databases, directories, web services, and applications as sentences as a method to represent context in structured data
WO2012170053A1 (en) * 2011-06-09 2012-12-13 Rosetta Stone, Ltd. Producing controlled variations in automated teaching system interactions
US20140052659A1 (en) * 2012-08-14 2014-02-20 Accenture Global Services Limited Learning management

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20010044098A1 (en) * 2000-01-26 2001-11-22 Johnson Benny G Intelligent tutoring methodologh using consistency rules to improve meaningful response
JP2003150584A (ja) * 2001-11-16 2003-05-23 Nec Corp マルチマルチテンプレート管理システムおよびその方法とマルチマルチテンプレート管理プログラム

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3778785B2 (ja) 2000-08-01 2006-05-24 株式会社サン・フレア 最適翻訳文選定方法，選定装置および記録媒体

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20010044098A1 (en) * 2000-01-26 2001-11-22 Johnson Benny G Intelligent tutoring methodologh using consistency rules to improve meaningful response
JP2003150584A (ja) * 2001-11-16 2003-05-23 Nec Corp マルチマルチテンプレート管理システムおよびその方法とマルチマルチテンプレート管理プログラム

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
NAOYUKI TOKUDA ET AL.: "Template automaton ni yoru on line chiteki eisakubun kyoiku shien system", INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS RONBUNSHI, vol. J-84-D-I, no. 7, 1 July 2001 (2001-07-01), pages 1089 - 1101, XP002983033 *
See also references of EP1607925A4 *

Also Published As

Publication number Publication date
EP1607925A1 (en) 2005-12-21
EP1607925A4 (en) 2011-01-26
JPWO2004084156A1 (ja) 2006-06-22
US20060154218A1 (en) 2006-07-13
US7509296B2 (en) 2009-03-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Dagan et al. Recognizing textual entailment: Models and applications
Khan et al. A novel natural language processing (NLP)–based machine translation model for English to Pakistan sign language translation
Friedrich et al. Process model generation from natural language text
Bates The theory and practice of augmented transition network grammars
JP4451435B2 (ja) 言語理解装置、言語理解方法、及び、コンピュータプログラム
CN106919434A (zh) 一种代码生成方法及装置
Sowa Conceptual graphs: Draft proposed american national standard
Santana et al. A survey on narrative extraction from textual data
CN113343694A (zh) 一种医疗命名实体识别方法及系统
Hana et al. Building a learner corpus
Mille et al. Underspecified universal dependency structures as inputs for multilingual surface realisation
Dolatian et al. Redtyp: A database of reduplication with computational models
Wang Abstract Meaning Representation Parsing
Pust et al. Using syntax-based machine translation to parse english into abstract meaning representation
Lin et al. Designing a tag-based statistical math word problem solver with reasoning and explanation
Kempson et al. Natural-language syntax as procedures for interpretation: the dynamics of ellipsis construal
Abdel Monem et al. Generating Arabic text in multilingual speech-to-speech machine translation framework
Zanetti NLP methods for the automatic generation of exercises for second language learning from parallel corpus data
WO2004084156A1 (ja) テンプレート−テンプレート構造に基づく対話式学習システム
Carenini et al. Improving communication in E-democracy using natural language processing
Amtrup Incremental speech translation
Kate et al. Semantic parsing. The task, the state of the art and the future
Lapalme Realizing Universal Dependencies structures using a symbolic approach
Tokuda et al. A new KE-free online ICALL system featuring error contingent feedback
Bajwa A natural language processing approach to generate sbvr and ocl

Legal Events

Date Code Title Description
AK Designated states

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): AE AG AL AM AT AU AZ BA BB BG BR BW BY BZ CA CH CN CO CR CU CZ DE DK DM DZ EC EE EG ES FI GB GD GE GH GM HR HU ID IL IN IS JP KE KG KP KR KZ LC LK LR LS LT LU LV MA MD MG MK MN MW MX MZ NA NI NO NZ OM PG PH PL PT RO RU SC SD SE SG SK SL SY TJ TM TN TR TT TZ UA UG US UZ VC VN YU ZA ZM ZW

AL Designated countries for regional patents

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): BW GH GM KE LS MW MZ SD SL SZ TZ UG ZM ZW AM AZ BY KG KZ MD RU TJ TM AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR HU IE IT LU MC NL PL PT RO SE SI SK TR BF BJ CF CG CI CM GA GN GQ GW ML MR NE SN TD TG

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application
DPEN Request for preliminary examination filed prior to expiration of 19th month from priority date (pct application filed from 20040101)
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2005503774

Country of ref document: JP

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2004722383

Country of ref document: EP

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2006154218

Country of ref document: US

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 10550090

Country of ref document: US

WWP Wipo information: published in national office

Ref document number: 2004722383

Country of ref document: EP

WWP Wipo information: published in national office

Ref document number: 10550090

Country of ref document: US