JP2003281138A - 自然言語処理システム及び自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プログラム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 出現位置に応じて複数の意味機能を持つ可能
性がある副助詞の意味情報を正確に出力する。 【解決手段】 副助詞「ばかり」には「限定」と「程
度」という２つの意味がある。入力文に含まれる副助詞
「ばかり」の構文情報を抽出して、副助詞「ばかり」が
数量詞に係っているかどうかについて判断して、判断結
果が真であれば副助詞「ばかり」の意味を「程度」に、
それ以外は「限定」に決定して、意味解析の結果を出力
する。「彼はりんごを３個ばかり食べた。」では、「ば
かり」は数量詞「３個」に係っているので、「ばかり」
の意味を「程度」に決定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、人間が日常的なコ
ミュニケーションに使用する自然言語を数学的に取り扱
うための自然言語処理システム及び自然言語処理方法、
並びにコンピュータ・プログラムに係り、特に、日本語
構文の統語・意味解析を行なう自然言語処理システム及
び自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プログラム
に関する。

【０００２】さらに詳しくは、本発明は、文法ルールに
従って日本語構文の統語・意味解析を行なう自然言語処
理システム及び自然言語処理方法、並びにコンピュータ
・プログラムに係り、特に、使用方法などに応じて複数
の意味を持つ品詞の意味情報を正確に出力する自然言語
処理システム及び自然言語処理方法、並びにコンピュー
タ・プログラムに関する。

【０００３】

【従来の技術】日本語や英語など、人間が日常的なコミ
ュニケーションに使用する言葉のことを「自然言語」と
呼ぶ。多くの自然言語は、自然発生的な起源を持ち、人
類、民族、社会の歴史とともに進化してきた。勿論、人
は身振りや手振りなどによっても意思疎通を行なうこと
が可能であるが、自然言語により最も自然で且つ高度な
コミュニケーションを実現することができる。

【０００４】他方、情報技術の発展に伴い、コンピュー
タが人間社会に定着し、各種産業や日常生活の中に深く
浸透している。いまやコンピュータ・データだけでな
く、画像や音響などほとんどすべての情報コンテンツが
コンピュータ上で取り扱われ、情報の編集・加工、蓄
積、管理、伝達、共有など高度な処理を行なうことが可
能となっている。

【０００５】自然言語は、本来抽象的であいまい性が高
い性質を持つが、文章を数学的に取り扱うことにより、
コンピュータ処理を行なうことができる。この結果、機
械翻訳や対話システム、検索システムなど、自動化処理
により自然言語に関するさまざまなアプリケーション／
サービスが実現される。

【０００６】自然言語処理は一般に、形態素解析、構文
解析、意味解析、文脈解析という各処理フェーズに区分
される。

【０００７】形態素解析では、文を意味的最小単位であ
る形態素（morpheme）に分節して品詞の認定処理を行な
う。構文解析では、文法規則などを基に句構造などの文
の構造を解析する。文法規則が木構造であることから、
構文解析結果は一般に個々の形態素が係り受け関係など
を基にして接合された木構造となる。意味解析では、文
中の語の語義（概念）や、語と語の間の意味関係などに
基づいて、文が伝える意味を表現する意味構造を求め
て、意味構造を合成する。文脈解析では、文の系列であ
る文章（談話）を解析の基本単位とみなして、文間の意
味的なまとまりを得て談話構造を構成する。

【０００８】ところで、数多の自然言語の中でもとりわ
け日本語があいまい性が高いとされている。その一因
は、一般に副助詞と呼ばれる品詞の存在に依拠する。

【０００９】例えば、「ほど」、「ばかり」、「だけ」
などの副助詞は、文の中でさまざまな位置に出現すると
いう性質（名詞、動詞、助詞、形容詞のいずれの後にも
付くことができる）と、１つの単語が複数の意味機能を
持つ場合があるという特徴を持つ。すなわち、副助詞は
使い方に応じて意味が変わることから、文のあいまいさ
を増し、文の正確な解釈・翻訳を困難にしている。

【００１０】例えば、以下に示す２つの文例はいずれも
副助詞「ばかり」を含んでいる。

【００１１】（ａ）彼はりんごばかり食べている。 （ｂ）彼は３個ばかりりんごを食べた。

【００１２】文例（ａ）では、副助詞「ばかり」は動詞
の目的語を示す格助詞「を」がある位置に現れている。
一方、文例（ｂ）では、副助詞「ばかり」は数量詞「３
個」の接尾辞として現れている。そして、文例（ａ）で
の「ばかり」は、「他のものに比べてりんごを数多く食
べている」という「限定」の意味を表しているが、文例
（ｂ）の「ばかり」は「３個ほど」という「程度」の意
味を表している。

【００１３】上掲の各文例を日本語から英語に翻訳する
場合、副助詞がどのような意味で使われているかという
情報は必要不可欠である。何故ならば、文例（ａ）の訳
文は"He eats apples only"であるが、文例（ｂ）は"He
ate about three apples"と訳されなければならないか
らである。

【００１４】従来の構文解析システムなどでは、文例
（ａ）に示すような用法で使用される副助詞「ばかり」
が目的語を示す「ヲ」格の代用であり、文例（ｂ）に示
すような用法の副助詞「ばかり」は接尾辞相当である、
という統語情報を出力している。

【００１５】しかしながら、上述したような「限定」、
「程度」といった意味情報は出力されないので、副助詞
に複数の意味がある場合のあいまい性を解消することは
困難である。日本語において、副助詞を含む表現は極め
て標準的に用いられていることからも、副助詞の意味を
正確に解析することは重要な課題である。

【００１６】《注釈》助詞には、「格助詞」、「接続助
詞」、「副助詞」、「終助詞」の４つの種類がある。格
助詞は、「が」、「で」、「の」など、体言などの活用
のない語に付いて、その体言と他の語との格関係を表す
働きを持つ。接続助詞は、「ば」、「ども」、「ところ
が」など、動詞・形容詞・助動詞に付いて、その文や節
を下の文・節に接続して、条件・並列などを表す働きを
持つ。副助詞は、「さへ」、「のみ」など、体言や副詞
などに付いて、限定、程度、強調，類推などのさまざま
な意味を添える働きがある。終助詞は、「か」、
「な」、「ども」など、文や句の終わりに用いて、その
文や節をしたの文・節に接続し、条件・並列などの話者
の態度や気持ちを示す働きがある。係助詞は、「は」、
「も」、「しか」など、述語に関係する語に付いて、そ
の語の陳述に影響を及ぼし、またその句末に付いて文の
成立を助ける働きを持つ。間投助詞は、「や」、
「を」、「し」など、文節の切れ目にはさんで、語勢を
加え、語調を整え、余情を添える働きを持つ。

【００１７】

【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、文法
ルールに従って日本語構文の統語・意味解析を行なうこ
とができる、優れた自然言語処理システム及び自然言語
処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供する
ことにある。

【００１８】本発明のさらなる目的は、複数の意味機能
を持つ品詞の意味情報を正確に判定することができる、
優れた自然言語処理システム及び自然言語処理方法、並
びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。

【００１９】本発明のさらなる目的は、使用方法などに
応じて複数の意味を持つ品詞の意味情報を正確に出力す
ることができる、優れた自然言語処理システム及び自然
言語処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供
することにある。

【００２０】本発明のさらなる目的は、出現位置に応じ
て複数の意味機能を持つ可能性がある副助詞の意味情報
を正確に出力することができる、優れた自然言語処理シ
ステム及び自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プ
ログラムを提供することにある。

【００２１】

【課題を解決するための手段及び作用】本発明は、上記
課題を参酌してなされたものであり、その第１の側面
は、複数の意味を持つ品詞の意味情報を解析する自然言
語システム又は自然言語処理方法であって、入力文に含
まれる複数の意味を持つ品詞における意味の候補を設定
する意味候補設定手段又はステップと、入力文に含まれ
る該品詞の構文情報を抽出する構文情報抽出手段又はス
テップと、抽出された該品詞の構文情報に応じて意味の
候補のうち１つを該品詞の意味として選択する意味出力
手段又はステップと、を具備することを特徴とする自然
言語システム又は自然言語処理方法である。

【００２２】ここで言う複数の意味を持つ品詞は、例え
ば副助詞である。「ほど」、「ばかり」、「だけ」など
の副助詞は、文の中でさまざまな位置に出現するという
性質と、１つの単語が複数の意味機能を持つ場合がある
という特徴を持つ。副助詞は使い方に応じて意味が変わ
ることから、文のあいまいさを増し、文の正確な解釈・
翻訳を困難にしている。

【００２３】本発明の第１の側面に係る自然言語システ
ム又は自然言語処理方法によれば、前記意味候補設定手
段又はステップは品詞の意味機能を記述した辞書に問い
合わせることによって品詞の意味の候補を取得する。

【００２４】そして、前記構文情報抽出手段は、該品詞
の構文情報としてその係り先や接続先を抽出する。例え
ば、構文解析を経た入力文を用いることにより、ｃ−ｓ
ｔｒｕｃｔｕｒｅのように文章の句構造（係り受け関係
や品詞の接続関係など）が明確に記述されているので、
品詞の構文情報を容易に取得することができる。

【００２５】そして、意味出力手段又はステップは、抽
出された該品詞の構文情報に応じて意味の候補のうち１
つを該品詞の意味として選択する。この結果、複数の意
味候補を持つ品詞の入力文における意味を明確にして、
意味解析結果として出力することができる。

【００２６】意味出力手段又はステップは、例えば、
「程度」と「限定」という２つの意味を持つ副助詞「ば
かり」を、構文上の係り先が数量詞であればその意味を
「程度」に決定し、それ以外の場合は「限定」に決定す
るようにしてもよい。

【００２７】また、意味出力手段又はステップは、例え
ば、「強調」と「程度」という２つの意味を持つ副助詞
「まで」を、格助詞又は省略されている格助詞に接続さ
れていない場合並びに省略された格助詞「に」又は
「へ」に接続されている場合にはその意味を「程度」に
決定し、それ以外の場合は「強調」に決定するようにし
てもよい。

【００２８】このような、複数の意味を持つ副助詞など
の品詞の意味機能を文中における当該品詞の構文情報に
応じて決定するということを、文法ルール記述として備
えておくこともできる。また、文法ルール記述として用
意しておくことにより、通常の統語・意味解析処理を行
なえば、入力文に含まれる副助詞の正確な意味を出力す
ることができる。

【００２９】また、本発明の第２の側面は、複数の意味
を持つ品詞の意味情報を解析する自然言語処理をコンピ
ュータ・システム上で実行するようにコンピュータ可読
形式で記述されたコンピュータ・プログラムであって、
入力文に含まれる複数の意味を持つ品詞における意味の
候補を設定する意味候補設定ステップと、入力文に含ま
れる該品詞の構文情報を抽出する構文情報抽出ステップ
と、抽出された該品詞の構文情報に応じて意味の候補の
うち１つを該品詞の意味として選択する意味出力ステッ
プと、を具備することを特徴とするコンピュータ・プロ
グラムである。

【００３０】本発明の第２の側面に係るコンピュータ・
プログラムは、コンピュータ・システム上で所定の処理
を実現するようにコンピュータ可読形式で記述されたコ
ンピュータ・プログラムを定義したものである。換言す
れば、本発明の第２の側面に係るコンピュータ・プログ
ラムをコンピュータ・システムにインストールすること
によって、コンピュータ・システム上では協働的作用が
発揮され、本発明の第１の側面に係る自然言語処理シス
テム及び自然言語処理方法と同様の作用効果を得ること
ができる。

【００３１】本発明のさらに他の目的、特徴や利点は、
後述する本発明の実施形態や添付する図面に基づくより
詳細な説明によって明らかになるであろう。

【００３２】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら本発明
の実施形態について詳解する。

【００３３】自然言語の統語・意味解析手法は統計処理
に基づく方法と文法ルール記述に基づく方法に大別する
ことができる。本発明は、とりわけ文法ルール記述に基
づく統語・意味解析に適用することで顕著な効果を奏す
ることができる。

【００３４】本発明に係る自然言語処理システムは、例
えば、ＬＦＧ（Lexical-FunctionalGrammar）文法理論
に基づく統語・意味解析処理に組み込んで実装すること
ができる。ＬＦＧでは、ネイティブ・スピーカの言語知
識すなわち文法を、コンピュータ処理や、コンピュータ
の処理動作に影響を及ぼすその他の非文法的な処理パラ
メータとは切り離したコンポーネントとして構成してい
る。まず、自然言語処理システムの全体像について簡単
に説明する。なお、本実施形態ではＬＦＧ文法理論に基
づいて説明するが、勿論、他の文法ルールを備えた解析
システムにおいても本発明を同様に適用することができ
る。

【００３５】図７には、ＬＦＧに基づく自然言語処理シ
ステム１の構成を模式的に示している。

【００３６】形態素解析部２は、日本語など特定の言語
に関する形態素ルール２Ａと形態素辞書２Ｂを持ち、入
力文を意味的最小単位である形態素に分節して品詞の認
定処理を行なう。例えば、「私の娘は英語を話しま
す。」という文が入力された場合、形態素解析結果とし
て、「私{Noun} の{up} 娘{Noun} は{up} 英語{Noun}
を{up} 話す{Verb1}{tr} ます{jp} 。{pt}」が出力され
る。

【００３７】このような形態素解析結果は、次いで、統
語・意味解析部３に入力される。統語・意味解析部は、
文法ルール３Ａや結合価辞書３Ｂなどの辞書を持ち、文
法ルールなどに基づく句構造の解析や、文中の語の語義
や語と語の間の意味関係などに基づいて文が伝える意味
を表現する意味構造の解析を行なう（結合価辞書は動詞
と主語などの文中の他の構成要素との関係を記述したも
のであり、述部とそれに係る語の意味関係を抽出するこ
とができる）。そして、構文解析した結果として、単語
や形態素などからなる文章の句構造を木構造として表し
た"ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ（constituent structur
e）"と、主語、目的語などの格構造に基づいて入力文を
疑問文、過去形、丁寧文など意味的・機能的に解析した
結果として"ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ（functional stru
cture）"を出力する。

【００３８】図８及び図９には、入力文「私の娘は英語
を話します。」を統語・意味解析部１により処理した結
果として得られるｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ及びｆ−ｓｔ
ｒｕｃｔｕｒｅをそれぞれ示している。

【００３９】ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは、文中の単語や
句の構造を木構造形式で表したものであり、構文カテゴ
リーによって定義される。例えば音素列を生成するため
の音韻学的な解釈を、ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを基に行
なうことができる。一方、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは、
文法的な機能を明確に表現したものであり、文法的な機
能名、意味的形式、並びに特徴シンボルにより構成され
る。ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを参照することにより、主
語（subject）、目的語（object）、補語（complemen
t）、修飾語（adjunct）といった意味理解を得ることが
できる。ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは、ｃ−ｓｔｒｕｃｔ
ｕｒｅの各節点に付随する素性の集合であり、図９に示
すように属性−属性値のマトリックスの形で表現され
る。すなわち、［］で囲まれた中の左側は素性（属性）
の名前であり、右側は素性の値（属性値）である。

【００４０】なお、ＬＦＧの詳細に関しては、例えばR.
M. Kaplan及びJ. Bresnan共著の論文"Lexical-Functio
nal Grammar: A Formal System for Grammatical Repre
sentation"（The MIT Press, Cambridge (1982). Repr
inted in Formal Issues inLexical-Functional Gramma
r, pp. 29-130. CSLI publications, Stanford Univers
ity(1995).）に記述されている。

【００４１】日本語には複数の意味を持つ品詞があり、
これが言語のあいまい性を招来している。本発明に係る
自然言語処理システムでは、意味情報を記述した辞書と
文法ルール記述を備えることにより、このような品詞の
意味情報を正確に出力する。より具体的には、副助詞の
意味機能を記述した辞書と文法ルールを備えることによ
って、意味解析の結果の中に副助詞の意味情報を出力す
る。また、単語が複数の意味を持っている場合には、そ
のあいまい性を解消する。

【００４２】図１には、本発明の一実施形態に係る副助
詞の意味機能解析の処理手順をフローチャートの形式で
示している。同図に示す例では、「程度」と「限定」の
意味を持つことができる副助詞「ばかり」の意味機能を
解析することができる。以下、このフローチャートに従
って説明する。

【００４３】副助詞「ばかり」を含む入力文として、
「彼はりんごを３個ばかり食べた」が当該処理ルーチン
に投入されたとする。但し、入力文は既に構文解析が行
なわれているものとし、ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅのよう
に文章の句構造（係り受け関係や品詞の接続関係など）
が明確に記述されているものとする。

【００４４】まず、副助詞「ばかり」の意味機能を記述
した辞書に問い合わせる（ステップＳ１）。

【００４５】図２には、辞書中の副助詞「ばかり」の記
述内容を例示している。同図に示すように、「ばかり」
には「限定」と「程度」という２つの意味が記載されて
いるので、「ばかり」の意味の候補としてこの２つを取
得する（ステップＳ２）。なお、辞書に問い合わせた結
果、副助詞が１つの意味しか持たない場合には、そのま
ま単一の意味のみを出力すればよい。

【００４６】次いで、入力文に含まれる副助詞「ばか
り」の構文情報を抽出して、副助詞「ばかり」が数量詞
に係っているかどうかについて判断する（ステップＳ
３）。そして、判断結果が真であれば副助詞「ばかり」
の意味を「程度」に決定し（ステップＳ４）、それ以外
の場合は副助詞「ばかり」の意味を「限定」に決定して
（ステップＳ５）、意味解析の結果を出力する（ステッ
プＳ６）。

【００４７】この入力文では、「ばかり」は数量詞「３
個」に係っている。この条件は満たされるので、結果は
真となり（ステップＳ３）、この場合の副助詞「ばか
り」の意味を「程度」に決定して（ステップＳ４）、意
味解析の結果を出力する（ステップＳ６）。

【００４８】図３には、入力文「彼はりんごを３個ばか
り食べた」についての意味解析結果の出力を示してい
る。同図に示す例では、意味解析結果はｆ−ｓｔｒｕｃ
ｔｕｒｅすなわち属性−属性値のマトリックスの形で表
現されており、文法的な機能名、意味的形式、並びに特
徴シンボルにより構成される。［］で囲まれた中の左側
は素性（属性）の名前であり、右側は素性の値（属性
値）である。同図に示すように、副助詞「ばかり」の意
味が明示的に表現されている、という点を充分理解され
たい。

【００４９】例えば、副助詞「ばかり」の係り受け関係
に応じてその意味機能を決定するということを文法ルー
ル３Ａの記述として備えておくことにより、統語・意味
解析部３は通常の意味解析により入力文に含まれる副助
詞「ばかり」の正確な意味を出力することができる。

【００５０】また、図４には、本発明の一実施形態に係
る副助詞の意味機能解析の処理手順をフローチャートの
形式で示している。同図に示す例では、「強調」と「程
度」の意味を持つことができる副助詞「まで」の意味機
能を解析することができる。以下、このフローチャート
に従って説明する。

【００５１】副助詞「まで」を含む入力文として、「彼
までりんごを食べた」が当該処理ルーチンに投入された
とする。但し、入力文は既に構文解析が行なわれている
ものとし、ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅのように文章の句構
造（係り受け関係や品詞の接続関係など）が明確に記述
されているものとする。

【００５２】まず、副助詞「まで」の意味機能を記述し
た辞書に問い合わせる（ステップＳ１１）。

【００５３】図５には、辞書中の副助詞「まで」の記述
内容を例示している。同図に示すように、「まで」には
「程度」と「強調」という２つの意味が記載されている
ので、「まで」の意味の候補としてこの２つを取得する
（ステップＳ１２）。なお、辞書に問い合わせた結果、
副助詞が１つの意味しか持たない場合には、そのまま単
一の意味のみを出力すればよい。

【００５４】次いで、入力文に含まれる副助詞「まで」
の構文情報を抽出して、副助詞「まで」が格助詞又は省
略されている格助詞に接続しているかどうかを判断する
（ステップＳ１３）。なお、格助詞が省略されているか
否かは、動詞（この入力文では「食べる」）の結合価辞
書を参照することによって分かる。結合価辞書は動詞と
主語などの文中の他の構成要素との関係（格関係）を記
述したものであり、述部とそれに係る語の意味関係を抽
出することができる（周知）。

【００５５】副助詞「まで」が格助詞又は省略されてい
る格助詞に接続していなければ、その意味を「程度」に
決定して（ステップＳ１６）、意味解析の結果を出力す
る（ステップＳ１７）。

【００５６】一方、副助詞「まで」が格助詞又は省略さ
れている格助詞に接続している場合には、さらに、接続
している格助詞が省略された「に」又は「へ」であるか
どうかを判断する。そして、副助詞「まで」が格助詞が
省略された「に」又は「へ」に接続している場合には、
同様に、その意味を「程度」に決定して（ステップＳ１
６）、意味解析の結果を出力する（ステップＳ１７）。

【００５７】この入力文では、「まで」は省略された格
助詞「が」に連接しているので、判断ブロックＳ１３の
結果は真となるとともに、続く判断ステップＳ１４の結
果は偽になるので、この場合の副助詞「まで」の意味を
「強調」に決定して（ステップＳ１４）、意味解析の結
果を出力する（ステップＳ１７）。

【００５８】また、接続している格助詞が省略された
「に」又は「へ」でない場合には、副助詞「まで」の意
味を「強調」に決定して、意味解析の結果を出力する
（ステップＳ１７）。

【００５９】図６には、入力文「彼までりんごを食べ
た」についての意味解析結果の出力を示している。同図
に示す例では、意味解析結果はｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ
すなわち属性−属性値のマトリックスの形で表現されて
おり、文法的な機能名、意味的形式、並びに特徴シンボ
ルにより構成される。［］で囲まれた中の左側は素性
（属性）の名前であり、右側は素性の値（属性値）であ
る。同図に示すように、副助詞「まで」の意味が明示的
に表現されている、という点を充分理解されたい。

【００６０】例えば、副助詞「ばかり」の係り受け関係
に応じてその意味機能を決定するということを文法ルー
ル３Ａの記述として備えておくことにより、統語・意味
解析部３は通常の意味解析により入力文に含まれる副助
詞「ばかり」の正確な意味を出力することができる。

【００６１】［追補］以上、特定の実施形態を参照しな
がら、本発明について詳解してきた。しかしながら、本
発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が該実施形態の修
正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示
という形態で本発明を開示してきたのであり、本明細書
の記載内容を限定的に解釈するべきではない。本発明の
要旨を判断するためには、冒頭に記載した特許請求の範
囲の欄を参酌すべきである。

【００６２】

【発明の効果】以上詳記したように、本発明によれば、
複数の意味機能を持つ品詞の意味情報を正確に判定する
ことができる、優れた自然言語処理システム及び自然言
語処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供す
ることができる。

【００６３】また、本発明によれば、使用方法などに応
じて複数の意味を持つ品詞の意味情報を正確に出力する
ことができる、優れた自然言語処理システム及び自然言
語処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供す
ることができる。

【００６４】また、本発明によれば、出現位置に応じて
複数の意味機能を持つ可能性がある副助詞の意味情報を
正確に出力することができる、優れた自然言語処理シス
テム及び自然言語処理方法、並びにコンピュータ・プロ
グラムを提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態に係る副助詞の意味機能解
析の処理手順を示したフローチャートである。

【図２】辞書中の副助詞「ばかり」の記述内容を示した
図である。

【図３】入力文「彼はりんごを３個ばかり食べた」につ
いての意味解析結果の出力を示した図である。

【図４】本発明の他の実施形態に係る副助詞の意味機能
解析の処理手順を示したフローチャートである。

【図５】辞書中の副助詞「まで」の記述内容を示した図
である。

【図６】入力文「彼までりんごを食べた」についての意
味解析結果の出力を示した図である。

【図７】ＬＦＧに基づく自然言語処理システム１の構成
を模式的に示した図である。

【図８】入力文「私の娘は英語を話します。」を統語・
意味解析部１により処理した結果として得られるｆ−ｓ
ｔｒｕｃｔｕｒｅを示した図である。

【図９】入力文「私の娘は英語を話します。」を統語・
意味解析部１により処理した結果として得られるｃ−ｓ
ｔｒｕｃｔｕｒｅを示した図である。

【符号の説明】

１…自然言語処理システム ２…形態素解析部 ２Ａ…形態素ルール，２Ｂ…形態素辞書 ３…統語・意味解析部 ３Ａ…文法ルール，３Ｂ…結合価辞書

Claims (17)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】複数の意味を持つ品詞の意味情報を解析す
   る自然言語システムであって、 入力文に含まれる複数の意味を持つ品詞における意味の
   候補を設定する意味候補設定手段と、 入力文に含まれる該品詞の構文情報を抽出する構文情報
   抽出手段と、 抽出された該品詞の構文情報に応じて意味の候補のうち
   １つを該品詞の意味として選択する意味出力手段と、を
   具備することを特徴とする自然言語システム。
2. 【請求項２】複数の意味を持つ品詞は副助詞である、こ
   とを特徴とする請求項１に記載の自然言語処理システ
   ム。
3. 【請求項３】前記意味候補設定手段は品詞の意味機能を
   記述した辞書に問い合わせることによって品詞の意味の
   候補を取得する、ことを特徴とする請求項１に記載の自
   然言語処理システム。
4. 【請求項４】前記構文情報抽出手段は、該品詞の係り先
   を抽出する、ことを特徴とする請求項１に記載の自然言
   語処理システム。
5. 【請求項５】前記構文情報抽出手段は、該品詞の接続先
   を抽出する、ことを特徴とする請求項１に記載の自然言
   語処理システム。
6. 【請求項６】前記意味出力手段は、「程度」と「限定」
   という２つの意味を持つ副助詞「ばかり」を、構文上の
   係り先が数量詞であればその意味を「程度」に決定し、
   それ以外の場合は「限定」に決定する、ことを特徴とす
   る請求項１に記載の自然言語処理システム。
7. 【請求項７】前記意味出力手段は、「強調」と「程度」
   という２つの意味を持つ副助詞「まで」を、格助詞又は
   省略されている格助詞に接続されていない場合並びに省
   略された格助詞「に」又は「へ」に接続されている場合
   にはその意味を「程度」に決定し、それ以外の場合は
   「強調」に決定する、ことを特徴とする請求項１に記載
   の自然言語処理システム。
8. 【請求項８】品詞の構文情報に応じた意味の候補の選択
   方法をあらかじめ文法ルールとして記述しておき、 前記意味出力手段は、前記文法ルール記述に従って品詞
   の意味を選択する、ことを特徴とする請求項１に記載の
   自然言語処理システム。
9. 【請求項９】複数の意味を持つ品詞の意味情報を解析す
   る自然言語方法であって、 入力文に含まれる複数の意味を持つ品詞における意味の
   候補を設定する意味候補設定ステップと、 入力文に含まれる該品詞の構文情報を抽出する構文情報
   抽出ステップと、 抽出された該品詞の構文情報に応じて意味の候補のうち
   １つを該品詞の意味として選択する意味出力ステップ
   と、を具備することを特徴とする自然言語方法。
10. 【請求項１０】複数の意味を持つ品詞は副助詞である、
    ことを特徴とする請求項９に記載の自然言語処理方法。
11. 【請求項１１】前記意味候補設定ステップでは、品詞の
    意味機能を記述した辞書に問い合わせることによって品
    詞の意味の候補を取得する、ことを特徴とする請求項９
    に記載の自然言語処理方法。
12. 【請求項１２】前記構文情報抽出ステップでは、該品詞
    の係り先を抽出する、ことを特徴とする請求項９に記載
    の自然言語処理方法。
13. 【請求項１３】前記構文情報抽出ステップでは、該品詞
    の接続先を抽出する、ことを特徴とする請求項９に記載
    の自然言語処理方法。
14. 【請求項１４】前記意味出力ステップでは、「程度」と
    「限定」という２つの意味を持つ副助詞「ばかり」を、
    構文上の係り先が数量詞であればその意味を「程度」に
    決定し、それ以外の場合は「限定」に決定する、ことを
    特徴とする請求項９に記載の自然言語処理方法。
15. 【請求項１５】前記意味出力ステップでは、「強調」と
    「程度」という２つの意味を持つ副助詞「まで」を、格
    助詞又は省略されている格助詞に接続されていない場合
    並びに省略された格助詞「に」又は「へ」に接続されて
    いる場合にはその意味を「程度」に決定し、それ以外の
    場合は「強調」に決定する、ことを特徴とする請求項９
    に記載の自然言語処理方法。
16. 【請求項１６】品詞の構文情報に応じた意味の候補の選
    択方法をあらかじめ文法ルールとして記述しておき、 前記意味出力ステップでは、前記文法ルール記述に従っ
    て品詞の意味を選択する、ことを特徴とする請求項９に
    記載の自然言語処理方法。
17. 【請求項１７】複数の意味を持つ品詞の意味情報を解析
    する自然言語処理をコンピュータ・システム上で実行す
    るようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュー
    タ・プログラムであって、 入力文に含まれる複数の意味を持つ品詞における意味の
    候補を設定する意味候補設定ステップと、 入力文に含まれる該品詞の構文情報を抽出する構文情報
    抽出ステップと、 抽出された該品詞の構文情報に応じて意味の候補のうち
    １つを該品詞の意味として選択する意味出力ステップ
    と、を具備することを特徴とするコンピュータ・プログ
    ラム。