JPH02114367A - Text processing device and method - Google Patents
Text processing device and methodInfo
- Publication number
- JPH02114367A JPH02114367A JP63268692A JP26869288A JPH02114367A JP H02114367 A JPH02114367 A JP H02114367A JP 63268692 A JP63268692 A JP 63268692A JP 26869288 A JP26869288 A JP 26869288A JP H02114367 A JPH02114367 A JP H02114367A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- document
- input
- plan
- knowledge base
- 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.)
- Granted
Links
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Machine Translation (AREA)
- Document Processing Apparatus (AREA)
Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は文書を容易に作成しつる文書作成装置に関する
。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Field of Industrial Application] The present invention relates to a document creation device that easily creates documents.
従来文書を文書作成装置で作成する場合、まず文案を作
り、次にキーボードのキーを操作し、1文字づつ入れる
か、常套語句を登録して置き、斯かる常套語句を呼出す
ことで文書の入力を軽減して、完成された文書を作成し
ていた。Conventionally, when creating a document using a document creation device, you first create a draft, then enter the text one character at a time by operating the keys on the keyboard, or register common words and phrases, and input the document by calling up the common words and phrases. This created a complete document.
従来の文書作成装置において、文書を作成するためには
、ユーザー自身が文案の殆どを作り、出力すべき文書の
大部分をユーザーが入力しなければならず、多くの時間
と労力を費さなけらばならなかった。In conventional document creation devices, in order to create a document, the user must create most of the draft himself and input most of the document to be output, which requires a lot of time and effort. I had to give up.
本発明によれば、情報を入力する入力手段と、前記入力
手段から入力された情報からその目的を分析する分析手
段と、
前記分析手段による分析結果に基づいて、データベース
をアクセスし、前記目的に必要な情報を検索する検索手
段と、
前記検索手段によって検索された情報を文書の形に変換
して出力する出力手段を有する文書作成装置により、上
述の目的を実現するものである。According to the present invention, an input means for inputting information, an analysis means for analyzing the purpose from the information input from the input means, and a database is accessed based on the analysis result by the analysis means to obtain the purpose. The above object is achieved by a document creation device having a search means for searching for necessary information, and an output means for converting the information searched by the search means into a document and outputting it.
第1図は、本発明の一実施例のシステムブロック図であ
る。FIG. 1 is a system block diagram of one embodiment of the present invention.
第1図において、
INは入力部であり、例えば第7図(a)INPUTに
示されるような、ユーザーの自然言語による入力をキー
ボードなどの装置を通して受は取り、CPUに伝達する
。In FIG. 1, IN is an input unit, which receives the user's natural language input through a device such as a keyboard, as shown in FIG. 7(a) INPUT, and transmits it to the CPU.
CPUは処理部で、その詳細は第2図に示すごとダラム
を実行する事によって、第2図に示すごとき機能を実現
している。更に、前記メモリ上には、知識ベースKBや
個人データベースIDE、また、第3図、第6図(a)
、第6図(b)のフローチャートに対応するプログラム
が存在する。The CPU is a processing section, the details of which are shown in FIG. 2. By executing the DRAM, the functions shown in FIG. 2 are realized. Furthermore, on the memory, there is a knowledge base KB, a personal database IDE, and the data shown in FIGS. 3 and 6 (a).
, there is a program corresponding to the flowchart of FIG. 6(b).
第2図において、
ANAは、パーザ(文法解析部)、アンダスタンダ(理
解部)、およびプラン・コントラストラクタ(計画立案
部)より成る自然言語アナライザで、第5図(a)に示
す一般概念の知識ベースKBI。In Figure 2, ANA is a natural language analyzer consisting of a parser (grammar analysis part), an understander (understanding part), and a plan contrastor (planning part), and it is a natural language analyzer that understands the general concept shown in Figure 5 (a). Knowledge base KBI.
第5図(b)に示す分野の基礎概念の知識ベースKB2
、第5図(d)に示すユーザーの個人データベースKB
4、一般的な辞書および文法の知識ベースKB5を用い
て、第4図(a)に示されている過程に従って作用し、
入力された情報から、ユーザーの意図(例えば、第7図
(a)、 (b)のD−I)を推測して、計画(例え
ば、第7図(b)のJ)を立てる。この過程において、
自然言語アナライザANAは、以下で説明する管理部A
Dと相互作用する。Knowledge base KB2 of basic concepts in the fields shown in Figure 5(b)
, the user's personal database KB shown in Figure 5(d)
4. Using the general dictionary and grammar knowledge base KB5, act according to the process shown in Figure 4(a),
From the input information, the user's intention (for example, DI in FIGS. 7(a) and 7(b)) is inferred, and a plan (for example, J in FIG. 7(b)) is made. In this process,
The natural language analyzer ANA is managed by the management unit A described below.
interact with D.
ADは、特定の情報を個人データベースIDEから検索
すること、または新しい情報を個人データベースIDB
に書き込むことによって、自然言語アナライザANAや
自然言語シンセサイザSYsの要求を満たしているシス
テムの管理部である。AD can be used to search for specific information from the personal database IDE or to add new information to the personal database IDB.
This is the management section of the system that satisfies the requirements of the natural language analyzer ANA and natural language synthesizer SYs by writing in the .
KBは、システムの総合化された知識ベースであり、第
5図(a)に示すような一般概念の知識ベースKBI、
第5図(b)に示すような分野の基礎概念の知識ベース
KB2、第5図(c)に示すような文章合成の概念の知
識ベースKB3、一般的な辞書および文法知識を有する
言語概念の知識ベースKB5を含んでおり、要求に応じ
て、自然言語アナライザANA、自然言語シンセサイザ
SYSによってアクセスされる。The KB is an integrated knowledge base of the system, and the knowledge base KBI of general concepts as shown in Figure 5(a),
Knowledge base KB2 for basic concepts in the field as shown in Figure 5(b), Knowledge base KB3 for concepts of sentence synthesis as shown in Figure 5(c), Knowledge base KB3 for basic concepts in the field as shown in Figure 5(c), Knowledge base KB3 for language concepts with general dictionary and grammar knowledge. It includes a knowledge base KB5 and is accessed by the natural language analyzer ANA and natural language synthesizer SYS as required.
IDBは、ADによりアクセスされ、取り扱われる第5
図(d)に示すようなユーザーの個人データベースKB
4である。The IDB is the fifth database accessed and handled by the AD.
User's personal database KB as shown in figure (d)
It is 4.
第5図に図示したような構成をもつKBおよびIDBで
は、検索語から、それに関連する情報が、辞書式に導か
れる。In the KB and IDB having the configuration shown in FIG. 5, information related to a search term is derived in a lexicographical manner.
SYSは、文書プレパレータ(文章合成部)およびジェ
ネレータ(文章発生部)よりなる自然言語シンセサイザ
で、自然言語アナライザANAによる分析結果をメモリ
MEMより受は取り、第4図(b)で示されている過程
に従って、一般概念の知識ベースKBI、分野の基礎概
念の知識ベースKB2、文章合成の概念の知識ベースK
B3、言語概念の知識ベースKB5を用いて作動し、K
B3に格納されている知識、例えば第7図(b)のKに
従い、文章の成分を合成し、それを自然言語の文章、例
えば第7図(b)OUTPUTに示されているような出
力に変え、それを出力部に伝達する。SYS is a natural language synthesizer consisting of a document preparer (sentence synthesis section) and a generator (sentence generation section), and receives the analysis results from the natural language analyzer ANA from the memory MEM, as shown in Fig. 4 (b). According to the process, knowledge base KBI of general concepts, knowledge base KB2 of basic concepts of the field, knowledge base K of concepts of text synthesis.
B3, operates using the knowledge base of language concepts KB5, K
Synthesize the sentence components according to the knowledge stored in B3, for example K in Figure 7(b), and output it as a natural language sentence, for example as shown in Figure 7(b) OUTPUT. and transmits it to the output section.
MEMはメモリであり、自然言語アナライザANAによ
る分析結果、リスト、出力文書などが格納される。MEM is a memory that stores analysis results, lists, output documents, etc. by the natural language analyzer ANA.
第1図に戻って、OUTは出力部であり、CPUからの
出力を受は入れ、それをデイスプレィまたは、プリンタ
や音声合成器などの出力装置を通して、ユーザーに伝達
する。Returning to FIG. 1, OUT is an output section that receives the output from the CPU and transmits it to the user through a display or an output device such as a printer or a speech synthesizer.
次に、第3図を参照しながら、本発明のシステムの処理
手順を説明する。Next, the processing procedure of the system of the present invention will be explained with reference to FIG.
本システムでは、まず、自然言語(nl)によるり1
人力を受け、パーザ、アンダスタンザ、およびプラン・
コンストラクタで構成される自然言語アナライザへ送ら
れる。ここでの処理過程は、第4図(a)に示す如きも
のとなる。すなわち、まずパーザでは、一般的な辞書お
よび文法知識を有する言語概念の知識ベースKB5およ
び、一般概念の知識ベースKBIを用いて、最初に一部
ずつ、次に−文節ずつ、その次にコンチクストに沿って
という形で、段階を踏んで分析が行われ、明示されてい
ない部分や、省略された部分など、必要があれば情報を
補いつつ、入力センテンスを概念の単位に分解し、プロ
グラム言語に変換される。この分析は、先に入力された
センテンスを考慮することにより、更に正確になる。次
に、アンダスタンダにおいて、パーザで形成された概念
単位の中から、一般概念の知識ベースKBI、分野の基
礎概念の知識ベースKB2、および個人データベースK
B4を用いて、行動の主体、客体など、行動に関係する
人物である「アクタ−」が検索される。アクタ−が見付
かったならば、次にアクタ−の関係する行動のための根
本的な目標および/または計画の理解(検索)に取り掛
る。ここで、これらの目標や計画(場合によってはアク
タ−さえも)は、必ずしも入力の中で、明確にされてい
ないこともあり、その場合には、「検索」のときに「推
測」を行い、アクタ−に関する目標及び計画を、パーザ
で得られた概念単位の中から選出する。This system first uses natural language (NL) to generate parsers, understanzas, and plans.
Sent to a natural language analyzer that consists of a constructor. The processing process here is as shown in FIG. 4(a). That is, first, the parser uses the language concept knowledge base KB5, which has general dictionary and grammar knowledge, and the general concept knowledge base KBI, to first parse part by part, then clause by clause, and then concisely. The analysis is carried out step by step, and the input sentence is broken down into conceptual units, supplementing information if necessary, such as parts that are not explicitly stated or omitted, and then translated into a programming language. converted. This analysis becomes more accurate by considering previously input sentences. Next, in the understander, from among the conceptual units formed by the parser, the knowledge base KBI of general concepts, the knowledge base KB2 of basic concepts of the field, and the personal database K
B4 is used to search for an "actor" who is a person related to the action, such as the subject of the action or the object. Once the actor has been found, we then move on to understanding (searching for) the underlying goals and/or plans for the actor's relevant actions. Here, these goals and plans (or even the actors in some cases) may not necessarily be made clear in the input, and in that case, ``guess'' may be necessary during ``search.'' , select goals and plans for the actor from among the conceptual units obtained by the parser.
次に、プラン・コンストラクタにおいて、アンダスタン
ダで選出された目標の中で、目標を満足させるための計
画がアンダスタンダでは得られなかったものについて、
KB2を用いて計画を立てる。Next, in the plan constructor, among the goals selected in the understander, for those for which a plan to satisfy the goal could not be obtained under the understander,
Make a plan using KB2.
この処理の後、必要があれば、ユーザーは立案された計
画を出力部の表示器、プリンタなどに出力させる事がで
きる。出力させれば、ユーザーは出力された計画を検討
して、システムによる・、ユーザーの意図の「理解」度
を評価する事ができる。また、この時、必要があれば、
ユーザーは出力された計画の修正、補足を行って、修正
後の計画をこの段階における計画として、次段階に進む
事ができる。ここでシステムは、修正、補足された計画
を目標と共に分野の基礎概念の知識ベースKB2に書き
込み、この計画を学習する。After this processing, if necessary, the user can output the created plan to the display of the output unit, printer, etc. Once output, the user can examine the output plan and evaluate the degree to which the system "understands" the user's intentions. Also, at this time, if necessary,
The user can modify and supplement the output plan, and proceed to the next stage using the revised plan as the plan for this stage. Here, the system writes the revised and supplemented plan together with the goal into the knowledge base KB2 of the basic concepts of the field, and learns this plan.
以上の様にして、アナライザで得られた情報は、シンセ
サイザに送られる。シンセサイザは、文章プレパレータ
およびジェネレータより成り、その処理過程は、第4図
(b)に示される如きものである。すなわち、初めに文
章プレパレータにおいて、文章合成の概念の知識ベース
KB3を用いてアナライザで得られた情報を整理する。In the manner described above, the information obtained by the analyzer is sent to the synthesizer. The synthesizer consists of a text preparer and a generator, and its processing process is as shown in FIG. 4(b). That is, first, in the text preparer, the information obtained by the analyzer is organized using the knowledge base KB3 of the concept of text synthesis.
またここでは、前記情報を、KB3に格納されている文
章合成の概念に適応させるために必要な情報が、KB3
自身および、一般概念の知識ベースKBI、分野の基礎
概念の知識ベースKB2、個人データベースKB4から
与えられる。Also, here, the information necessary to adapt the above information to the concept of sentence synthesis stored in KB3 is
It is given from the knowledge base KBI of self and general concepts, the knowledge base KB2 of basic concepts of the field, and the personal database KB4.
続いて、整理された文章の「成分」は、文章発生部によ
ってモード・オン・スピーチ(質問、依頼といった文の
型や、丁寧さの度合など)が選択され、KBIおよび言
語概念の知識ベースKB5を用いて、文法規則に従いつ
つ、選択したモードに適した語句を選択する事によって
、プログラミング言語から、自然言語へ変換される。Next, the "components" of the organized sentences are selected by the sentence generator in mode-on-speech (sentence types such as questions and requests, the degree of politeness, etc.), and are based on the KBI and language concept knowledge base KB5. The programming language is converted into a natural language by selecting words appropriate for the selected mode while following the grammar rules.
以上の様にして作成された自然言語による文書が、表示
器、プリンタなどの出力手段によって、ユーザーに提示
される。ここでも必要があれば、ユーザーは出力された
文書の修正、補足を行う事ができ、その結果の情報はK
Bに書き込まれる。The natural language document created as described above is presented to the user by an output means such as a display or a printer. Here too, if necessary, the user can modify or supplement the output document, and the resulting information is
written to B.
最終結果を出力して作業を終了する。Finish the work by printing the final result.
以下、第6図(a)、 (b)を用いて、本発明の文
書作成装置により、英文ビジネスレターを作成する時の
、自然言語アナライザおよび文章プレパレータによる処
理手順を詳述する。第6図(a)で、ユーザーからの入
力を受けると、ステップ5100において、単語“re
ply”を検索して、書くべき手紙が先方からの発信に
対する返信かどうかを調べる。単語“r e p l
y’“が見つからなかった場合は、新たな発信と見なし
、ステップ5lotに進み、入力情報からアクタ−を検
索(必要なら推測)して選出する。続いてステップ51
02で、個人データベースIDBより、5lotで選出
されたアクタ−に関連するテーマを検索する。テーマが
検索されたなら、ステップ5104で入力およびIDB
からそれ以前の関連情報を検索する。情報が得られたな
らステップ5105へ進む。Hereinafter, with reference to FIGS. 6(a) and 6(b), the processing procedure performed by the natural language analyzer and text preparer when creating an English business letter using the document creation device of the present invention will be described in detail. In FIG. 6(a), upon receiving input from the user, the word "re" is entered in step 5100.
Search for "ply" to find out whether the letter you should write is a reply to a message from the other party.The word "r e p l"
If y''' is not found, it is regarded as a new transmission, and the process proceeds to step 5lot, where an actor is searched (estimated if necessary) from the input information and selected.Subsequently, step 51
In step 02, themes related to the actors selected in 5 lots are searched from the personal database IDB. Once the theme is searched, enter and IDB in step 5104.
Search for previous related information. If the information is obtained, the process advances to step 5105.
また、ステップ5102でIDBからテーマが検索でき
なかった時は、ステップ5103へ進み、入力よりテー
マを検索したのち、ステップ5105へ進む。ステップ
5105では入力からの検索または推論によって、現状
に関する情報を検索し、情報が得られたならば、ステッ
プ5106へ行き、入力からの検索または推論によって
、ユーザーの目標を選出し、目標が得られたなら、ステ
ップ5107で、入力およびIDBから計画を検索する
。計画が得られたら、ステップ5108で前記目標より
下位の目標を検索し、見つかったならステップ5107
へ戻り、各目標に対する計画を検索する。If the theme cannot be retrieved from the IDB in step 5102, the process proceeds to step 5103, where the theme is searched based on the input, and then the process proceeds to step 5105. In step 5105, information regarding the current situation is retrieved by searching or inferring from the input, and if information is obtained, the process proceeds to step 5106, where the user's goal is selected by searching or inferring from the input, and the goal is obtained. If so, step 5107 retrieves the plan from the input and IDB. Once the plan is obtained, a step 5108 searches for a goal lower than the goal, and if found, step 5107
Go back and search for plans for each goal.
また、ステップ5104.5105.5106.510
7で、検索および推論によって情報が得られなかった時
は、5112へ進んでユーザーに情報を要求し、ユーザ
ーから情報を得る事によって、それぞれ次ステツプに進
む。Also, step 5104.5105.5106.510
In step 7, if no information is obtained through the search or inference, the process proceeds to step 5112 to request information from the user, obtain the information from the user, and then proceed to the next step.
元へ戻ってステップ5IO8で下位の目標がなければ、
ステップ5109へ進み、初めての発信か否か・を、ス
テップ5102でIDBにテーマがなかった時に初めて
の発信とみなす事によって判断し、初めての発信ならば
ステップ5iloへ進み、ステップ5103,5105
,5106,5107で得られた情報をメモリMEMに
リストし、初めてでなげれば、ステップ5illへ進ん
でステップ5104.5105゜5106.5107で
得られた情報をメモリMEMにリストして、ジェネレー
タに送る。Go back and if there are no subordinate goals in step 5IO8,
The process proceeds to step 5109, and it is determined whether or not this is the first call by considering it as the first call when there is no theme in the IDB in step 5102. If it is the first call, the process proceeds to step 5ilo, and steps 5103 and 5105
, 5106, 5107 is listed in the memory MEM, and if it is the first time, proceed to step 5ill, list the information obtained in steps 5104, 5105, 5106, 5107 in the memory MEM, and write it to the generator. send.
次に、ステップ5100で“reply”があった場合
には、第6図(b)のステップ5201へ進み、ステッ
プ5101と同様に、入力からアクタ−を検索し、続い
てステップ5202で、関連する最新の情報°を検索し
、情報が得られたなら、次にステップ5203へ進み、
IDBから前回の発信を検索し、あったなら、その中か
ら先方の発信目的、すなわち前回のユーザーの発信に対
する先方の返信目的を検索する。先方の発信目的が得ら
れたなら、ステップ5204で、ステップ5203で得
た先方の発信目的に対する応答を入力から検索する。こ
の応答が得られたら、ステップ5205へ進む。また、
ステップ5202.5203. 5204で、検索によ
って情報が得られなかった場合は、ステップ5210に
進んでユーザーに情報を要求し、ユーザーから情報を得
る事によって、それぞれ、次ステツプへ進む。ステップ
5205では、入力より前記応答以外のユーザーの発信
目的を検索し、発信目的がなけれがステップ8206へ
進み、あればステップ5207へ進む。ステップ520
7および5208では、ステップ5107および510
8同様、目標のための計画と、下位の目標があれば、そ
れおよびそのための計画を得て、ステップ5209へ進
む。Next, if there is a "reply" in step 5100, the process advances to step 5201 in FIG. If the latest information ° is searched and the information is obtained, then proceed to step 5203.
The IDB is searched for the previous call, and if there is one, the purpose of the call, that is, the purpose of the sender's reply to the previous user's call is searched. Once the destination's calling purpose is obtained, in step 5204, a response to the destination's calling purpose obtained in step 5203 is searched from the input. Once this response is obtained, the process advances to step 5205. Also,
Step 5202.5203. In step 5204, if no information is obtained through the search, the process proceeds to step 5210 to request information from the user, obtain information from the user, and proceed to the next step, respectively. In step 5205, the purpose of the user's call other than the response is searched from the input, and if there is no purpose for making the call, the process proceeds to step 8206, and if there is, the process proceeds to step 5207. Step 520
7 and 5208, steps 5107 and 510
Similarly to Step 8, if there is a plan for the goal and a sub-goal, it and the plan therefor are obtained and the process proceeds to step 5209.
戻ってステップ5206では、ステップ5202.52
04で得られた情報をリストし、ステップ5209では
ステップ5202.5204.5205.5207.5
208で得られた情報をリストする。ステップ5206
または5209でリストされた情報は、ジェネレータへ
送られる。Returning to step 5206, step 5202.52
List the information obtained in step 04, and in step 5209 step 5202.5204.5205.5207.5
The information obtained in step 208 is listed. Step 5206
Or the information listed in 5209 is sent to the generator.
次に、第7図(a)、 (b)、第8図を参照して、
具体的な入力例を用いて、この入力から、送信文書が作
成される過程を詳述する。入力例として、第7図(a)
に示す’write a 1etter to Sm1
th aboutvisiting Rocheste
r after the O8A meeting i
n April”を用いる。この入力情報を受けて、パ
ーザでは、KBIの知識から、明示されていない動詞(
句)の主語が、発信者(5ender )であると、ま
たafter the O3Ameetingは、af
ter attending the O3A mee
tingと判断され補われる。さらに情報が、概念単位
に分割され、
* write to −Sm1thA、 5
ender −go to −Rochester −
AprilB、 5ender −go to −O3
A meeting −AprilC,(A) occ
urs after (B) となる。Next, with reference to FIGS. 7(a), (b), and FIG. 8,
Using a specific input example, the process of creating a transmission document from this input will be explained in detail. As an input example, Figure 7(a)
'write a 1etter to Sm1 as shown in
aboutvisiting Rocheste
r after the O8A meeting i
n April". Receiving this input information, the parser uses the knowledge of the KBI to find the unspecified verb (
When the subject of the clause (phrase) is the caller (5ender), and after the O3Ameeting is af
ter attending the O3A mee
ting and is compensated. Furthermore, the information is divided into conceptual units, * write to -Sm1thA, 5
ender -go to -Rochester-
AprilB, 5ender -go to -O3
A meeting-AprilC, (A) occ
urs after (B).
次に、アンダスタンダでは、アクタ−および目的が検索
され、アクタ−として、5enderおよびSm1th
が選出され、目的には、今後行われるべき行動を示すA
およびBが該当する。そしてKB4(と、必要ならユー
ザー)から情報を得て、E、 i、 Sm1th i
s a professor of Univ、 of
Rochester。Next, in the understander, the actor and purpose are searched, and as actors, 5ender and Sm1th
was selected, and the purpose is A, which indicates the actions that should be taken in the future.
and B apply. Then, with information from KB4 (and the user if necessary), E, i, Sm1th i
s a professor of Univ, of
Rochester.
ii、 sender−3mith relation
ship。ii, sender-3mith relationship
ship.
5ender is working on a 1e
ns design system。5ender is working on a 1e
ns design system.
Sm1th’s theory of aberrat
ion is used for 5ender’ss
ystem。Sm1th's theory of aberrat
ion is used for 5ender'ss
system.
iii、 O3A meeting is O3A a
nnual meeting which will
beheld in US。iii, O3A meeting is O3A a
annual meeting which will
held in US.
の情報を得る。Get information about.
続いてKH2より、“Visit appropria
te person and discuss”が、G
et InformationというGOALのPLA
Nに含まれているので、目的Aの上位の目標として、F
、 5ender −has −goal −of
−getting informationby d
iscussing with Sm1thが得られる
。Next, from KH2, “Visit appropria
G
GOAL's PLA called et Information
Since it is included in N, F is a higher goal of objective A.
, 5ender -has -goal -of
-getting information by d
iscussing with Sm1th is obtained.
次に、得られた目標に対する計画を検索する。Next, search for a plan for the obtained goal.
(F)に対しては、まず(A)が(F)の計画であり、
さらに、(A)の計画として、Eの(÷)より、G、
plan −for goal (F) :
go to Rochester(Univ、 of
Rochester)=Ogo to US。For (F), first, (A) is the plan for (F),
Furthermore, as a plan for (A), from (÷) of E, G,
plan-for-goal (F):
go to Rochester (Univ, of
Rochester)=Ogo to US.
が得られる。is obtained.
Bに対しては、E(iii)より
H,plan −for goal (B) : go
to US以上より、(A)<’ (F)、(B)に
対して1、 plan−for goals (A)
& (B) : go to USが得られる。For B, from E(iii), H, plan -for goal (B): go
to US From above, (A) <' (F), 1 for (B), plan-for goals (A)
& (B): go to US is obtained.
続いて、プラン・フンストラクタで、実際の行動のため
の計画が次のように得られる。Then, in the plan-funstructor, the plan for the actual action is obtained as follows.
J、 plan : a、 go to US。J, plan: a, go to US.
b、do (B) (i、e、 attend
OSA meeting)c、 do (A)、
(i、e、 visit Rochester)次に、
文書プレパレータでは、以上の中から、a、 rela
tionship (5ender −Sm1th )
b、 final goal (i、e、 、 (F
) )c、 final plan (i、e、 +
(J) )を情報として得る。また、文書合成の知識
ベースKB3より、purpose of the 1
etterのリストから、visita person
に対応して、
d、 1nquire −plan executab
le or not。b, do (B) (i, e, attend
OSA meeting)c, do (A),
(i, e, visit Rochester) then
In the document preparer, from the above, a, rela
tionship (5ender-Sm1th)
b, final goal (i, e, , (F
) )c, final plan (i, e, +
(J) ) is obtained as information. In addition, from the document synthesis knowledge base KB3, purpose of the 1
From the list of etter, visit person
Corresponding to d, 1nquire -plan executetab
le or not.
が付加され、
また、同じ(KH3より、手紙の文頭と結語などの修辞
、すなわち、
e、greetings/gratitude 、 e
tcが付加され、各情報がアレンジされる。is added, and the same (from KH3, rhetoric such as the beginning and conclusion of a letter, i.e., e, greetings/gratitude, e
tc is added and each piece of information is arranged.
その結果を書き下せば、
Dear Prof、 Sm1th、
(greeting)sender is w
orking on a 1ens system(s
ender −Sm1th relation)Smi
th’s theory of aberration
is used for 5ender’s sys
tem(sender−3mith relation
)sender −has −goal of −di
scussing with Sm1th(final
goal)
sender −go to −US
(final plan)attend OS
A meeting (final p
lan)visit Rochester (afte
r the meeting) (final pla
n)sender −can −visit−or n
ot ?(inquire −plan execut
able or not)Looking forwa
rd to hear from you
(greeting)Yours 5incorely
(greeting)のようになる。If you write down the results, Dear Prof, Sm1th,
(greeting) sender is w
orking on a single system
ender -Sm1th relation)Smi
th's theory of aberration
is used for 5ender's system
tem(sender-3mith relationship
) sender -has -goal of -di
scuzzing with Sm1th(final
goal) sender -go to -US
(final plan) attending OS
A meeting (final p
lan) visit Rochester (after
r the meeting) (final pla
n) sender-can-visit-or-n
ot? (inquire -plan execute
able or not) Looking forwa
rd to hear from you
(greeting) Yours 5incorely
(greeting).
最後に、ジェネレータで、文書プレパレータで得られた
上記のような文書の成分が、言語の基礎概念の知識ベー
スKB5を用いて、前述したモード・オン・スピーチを
考慮して、自然言語の文書に変換される。Finally, the generator converts the above-mentioned document components obtained by the document preparer into a natural language document using the knowledge base KB5 of basic language concepts and taking into account the mode-on-speech mentioned above. converted.
その結果、第7図(b)のOUT PUTに示すよう
な手紙文が、表示器またはプリンタなどの出力部に出力
される。As a result, a letter as shown at OUT PUT in FIG. 7(b) is output to an output unit such as a display or a printer.
本発明においては、必要最低限のご(わずかな情報を自
然言語で入力すれば、データベースから情報が付与され
て、適切な文書を作成可能とする効果を有する。The present invention has the effect that by inputting the minimum necessary information (a small amount of information in natural language), information is added from the database and it is possible to create an appropriate document.
第1図は本発明の一実施例を示すブロック図、第2図は
第1図に示すCPUの詳細図、第3図は第1図に示す構
成の装置の処理手順を示す図、
第4図(a)は第2図に示すアナライザの処理手順を示
す図、
第4図(b)は第2図に示すシンセサイザの処理手順を
示す図、
第5図(a)は知識ベースKBIの内容を示す図、第5
図(b)は知識ベースKB2の内容を示す図、第5図(
C)は知識ベースKB3の内容を示す図、第5図(d)
は知識ベースKB4の内容を示す図、第6図(a) 、
(b)は手紙の作成手順を示す図、第7図(a) 、
(b)は実施例の具体的な入力に対する作動を説明す
る図。FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a detailed diagram of the CPU shown in FIG. 1, FIG. 3 is a diagram showing the processing procedure of the device configured as shown in FIG. 1, and FIG. Figure (a) is a diagram showing the processing procedure of the analyzer shown in Figure 2, Figure 4 (b) is a diagram showing the processing procedure of the synthesizer shown in Figure 2, and Figure 5 (a) is the content of the knowledge base KBI. Figure 5 showing
Figure (b) is a diagram showing the contents of knowledge base KB2, and Figure 5 (
C) is a diagram showing the contents of knowledge base KB3, Figure 5(d)
is a diagram showing the contents of knowledge base KB4, Figure 6(a),
(b) is a diagram showing the procedure for creating a letter, Figure 7 (a),
(b) is a diagram illustrating operations in response to specific inputs in the embodiment.
Claims (1)
る分析手段と、 前記分析手段による分析結果に基づいて、データベース
をアクセスし、前記目的に必要な情報を検索する検索手
段と、 前記検索手段によって検索された情報を、文書の形に変
換して出力する出力手段を有する事を特徴とする文書作
成装置。[Scope of Claims] Input means for inputting information; analysis means for analyzing the purpose from the information input from the input means; and accessing a database based on the analysis result by the analysis means to achieve the purpose. A document creation device comprising: a search means for searching for necessary information; and an output means for converting the information searched by the search means into a document form and outputting it.
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63268692A JP3039652B2 (en) | 1988-10-24 | 1988-10-24 | Text processing apparatus and method |
| US07/982,050 US5282265A (en) | 1988-10-04 | 1992-11-25 | Knowledge information processing system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63268692A JP3039652B2 (en) | 1988-10-24 | 1988-10-24 | Text processing apparatus and method |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02114367A true JPH02114367A (en) | 1990-04-26 |
| JP3039652B2 JP3039652B2 (en) | 2000-05-08 |
Family
ID=17462057
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63268692A Expired - Fee Related JP3039652B2 (en) | 1988-10-04 | 1988-10-24 | Text processing apparatus and method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3039652B2 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003533827A (en) * | 2000-05-17 | 2003-11-11 | マイクロソフト コーポレイション | System and method for collating text input against a lexical knowledge base and utilizing the results of the collation |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60138668A (en) * | 1983-12-27 | 1985-07-23 | Hitachi Ltd | Information terminal process controller |
| JPS6115267A (en) * | 1984-06-29 | 1986-01-23 | Kuraichiro Kazama | Document producing system |
| JPS6133571A (en) * | 1984-07-26 | 1986-02-17 | Hiroshi Kuyama | Forming method of document |
| JPS62284457A (en) * | 1986-06-03 | 1987-12-10 | Toshiba Corp | Document formation supporting device |
| JPS62284459A (en) * | 1986-06-03 | 1987-12-10 | Toshiba Corp | Document formation supporting device |
-
1988
- 1988-10-24 JP JP63268692A patent/JP3039652B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60138668A (en) * | 1983-12-27 | 1985-07-23 | Hitachi Ltd | Information terminal process controller |
| JPS6115267A (en) * | 1984-06-29 | 1986-01-23 | Kuraichiro Kazama | Document producing system |
| JPS6133571A (en) * | 1984-07-26 | 1986-02-17 | Hiroshi Kuyama | Forming method of document |
| JPS62284457A (en) * | 1986-06-03 | 1987-12-10 | Toshiba Corp | Document formation supporting device |
| JPS62284459A (en) * | 1986-06-03 | 1987-12-10 | Toshiba Corp | Document formation supporting device |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003533827A (en) * | 2000-05-17 | 2003-11-11 | マイクロソフト コーポレイション | System and method for collating text input against a lexical knowledge base and utilizing the results of the collation |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3039652B2 (en) | 2000-05-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US5282265A (en) | Knowledge information processing system | |
| JP3114181B2 (en) | Interlingual communication translation method and system | |
| US5555169A (en) | Computer system and method for converting a conversational statement to computer command language | |
| US10339924B2 (en) | Processing speech to text queries by optimizing conversion of speech queries to text | |
| JP2005165958A (en) | Information search system, information search support system, method and program thereof | |
| JP3430007B2 (en) | Machine translation device and recording medium | |
| CN117009113A (en) | Method and device for calling artificial intelligent model, computer equipment and storage medium | |
| US20250298958A1 (en) | Hybrid natural language generation (nlg) techniques using a symbolic nlg engine and a large language model (llm) | |
| JPS61255469A (en) | Language generating device | |
| Galley et al. | Hybrid natural language generation for spoken dialogue systems | |
| Harbusch et al. | Incremental syntax generation with tree adjoining grammars | |
| JPS6318458A (en) | Method and apparatus for extracting feeling information | |
| Arwidarasti et al. | Converting an Indonesian constituency treebank to the Penn treebank format | |
| JPH02114367A (en) | Text processing device and method | |
| WO2024069978A1 (en) | Generation device, learning device, generation method, training method, and program | |
| KR100684160B1 (en) | Apparatus and method for dialogue analysis using entity name recognition | |
| Purim et al. | Active Learning for Natural Language Data Annotation | |
| JP3892227B2 (en) | Machine translation system | |
| JP2012099032A (en) | Sentence generation device and program | |
| JPS63136265A (en) | Mechanical translating device | |
| JPS61221874A (en) | Data base converting system for natural language | |
| Stancu et al. | ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND THE HYBRIDIZATION OF EVERYDAY LANGUAGE: BETWEEN EFFICIENCY AND EXPRESSIVENESS | |
| JP3339006B2 (en) | Parallel Noun Phrase Processor in Machine Translation Equipment | |
| JPH03222069A (en) | Machine translation device | |
| Garipov et al. | An Experimental Study of Automating Explanatory Dictionary Compilation with Language Models |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |