JPH0283770A - Sentence sort deciding device - Google Patents

Sentence sort deciding device

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Publication number
JPH0283770A
JPH0283770A JP63234892A JP23489288A JPH0283770A JP H0283770 A JPH0283770 A JP H0283770A JP 63234892 A JP63234892 A JP 63234892A JP 23489288 A JP23489288 A JP 23489288A JP H0283770 A JPH0283770 A JP H0283770A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
sentence
sentences
classification
text
types
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
Application number
JP63234892A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Shinichi Ando
安藤 新一
Tatsuji Kusumoto
達治 楠元
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
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 Toshiba Corp filed Critical Toshiba Corp
Priority to JP63234892A priority Critical patent/JPH0283770A/en
Publication of JPH0283770A publication Critical patent/JPH0283770A/en
Pending legal-status Critical Current

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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。
(57) [Summary] This bulletin contains application data before electronic filing, so abstract data is not recorded.

Description

【発明の詳細な説明】 [発明の目的] (産業上の利用分野) この発明は、文章の作成、編集、校正等を行なう、ワー
ドプロセッサやコンピュータ等の装置に関し、特に文章
を構成する各文の文種を分析し分類すると共に、連続す
る文の文種を比較・検討し、誤りもしくは誤りの可能性
のある箇所を検出する機能を有する文章分類判定装置に
関する。
[Detailed Description of the Invention] [Object of the Invention] (Industrial Application Field) The present invention relates to devices such as word processors and computers that create, edit, and proofread texts, and in particular, relates to devices such as word processors and computers that create, edit, and proofread texts. The present invention relates to a text classification/judgment device having a function of analyzing and classifying sentence types, comparing and examining the sentence types of consecutive sentences, and detecting errors or possible mistakes.

(従来の技術) ワードプロセッサやコンピュータ等の機器を用いて文章
を作成・編集する際に、単なる作成・編集のみで終わら
ず、作成・編集した文章に誤り等がないか、また、説得
力のある正しい文章になっているか等の確認かできれば
非常に好ましい。
(Prior art) When creating and editing sentences using devices such as word processors and computers, it is not enough to simply create and edit, but also to check whether the created or edited sentences are free from errors or to make them persuasive. It would be very desirable if you could check that the text is correct.

他人に自分の意見や考え等を伝える1」的で文章を作成
する場合、その文章は説得力のある文章であることか望
ましい。
When creating a text for the purpose of conveying one's opinions and thoughts to others, it is desirable that the text be persuasive.

説得力のある文章にするには、文章中の意見や考えが事
実に基づいたものであることを示ずなどの工夫が必要で
ある。そのため、意見や考えを表わす文の前または後に
は、その理由となる事実を表わす文を置く。逆に、意見
を表イっず文が続いてしまった文章や、意見を表わす文
の前後の文が第三者からの伝聞であるような文章であれ
ば、意見とその根拠となる事実との因果関係が不明確と
なり、文章が説得力に欠け、意見や考えを伝えるという
目的が充分に果せなくなってしまう。
In order to make your writing persuasive, you need to be creative, such as not indicating that the opinions and ideas in your writing are based on facts. Therefore, before or after a sentence that expresses an opinion or idea, put a sentence that expresses the facts that serve as the reason. On the other hand, if a sentence is a series of sentences without expressing an opinion, or if the sentences before and after the sentence expressing an opinion are hearsay from a third party, the opinion and the facts on which it is based can be separated. The cause-and-effect relationship becomes unclear, the writing lacks persuasive power, and the purpose of conveying opinions and ideas cannot be fully achieved.

作成した文章を校正するときは、」ニ述[、たような点
に注意を払わねはならない。先ず、校正対象の文章中の
各文を、作者の意見、第三者からの伝聞、事実のいずれ
かに分類する。次に、意見を表わす文が続いている部分
があるか、意見の前後が伝聞ではないか、等についての
調査を行なう。
When proofreading your written work, you must pay attention to the following points. First, each sentence in the text to be proofread is classified as either the author's opinion, hearsay from a third party, or fact. Next, we conduct an investigation to determine whether there are any consecutive sentences expressing an opinion, and whether the parts before and after the opinion are hearsay.

ここで、「〜と思う。」、「〜と考える。」などで終了
している文は「意見」であると考えられる。また、「〜
だそうだ。」などは伝聞に分類できる。これらの文では
、文の最後に特定の単語:「思う」、「考える」、「だ
そうだ」なとが存在するか否かにより容易に判別するこ
とができる。
Here, sentences ending with "I think...", "I think...", etc. are considered to be "opinions."Also,"~
It seems. ” can be classified as hearsay. These sentences can be easily distinguished by whether or not a specific word such as ``think'', ``think'', or ``dasoda'' is present at the end of the sentence.

こうして文種の分類を行なった後は、連続する文の文種
について、いくつかのパターンとの比較ヲ行なうことに
より、上述の判定を行ない、文章校正の支援とすること
ができる。
After classifying the sentence types in this way, the above-mentioned judgment can be made by comparing the sentence types of consecutive sentences with several patterns to support grammar proofreading.

(発明が解決しようとする課題) しかしながら、従来のワードプロセッサやコンピュータ
等では、このように文を文種に分類して判定し、校正等
を支援するような機能を備えたものは存在していなかっ
た。そのため、こういった分類による判定や校正等は、
人間が全て11て見て行なわなければならなかった。従
って、文章を作成した後、これを説得力のある理解し易
い文章とするには、多数の手間を要し、校正にも時間が
かかっていた。また見落としや誤り等も発生し易く、大
きな負担となっていた。
(Problem to be solved by the invention) However, there is no conventional word processor or computer that has the function of classifying sentences into sentence types and supporting proofreading, etc. Ta. Therefore, judgments and calibrations based on these classifications are
Humans had to watch everything and do it. Therefore, after creating a text, it takes a lot of effort to make it persuasive and easy to understand, and proofreading also takes time. In addition, oversights and errors are likely to occur, creating a heavy burden.

この発明は、このような従来の事情に鑑み、校正対象の
文章中の各文を意見、伝聞、事実等の文種に分類し、連
続する文の文種についての判定を行なって誤りないし誤
りの可能性のある部分を検出するような機能を備えた文
章分類判定装置を提供することを目的とするものである
In view of such conventional circumstances, the present invention classifies each sentence in a text to be proofread into sentence types such as opinion, hearsay, and fact, and determines the sentence types of consecutive sentences to detect errors or mistakes. It is an object of the present invention to provide a text classification/judgment device having a function of detecting portions where there is a possibility of .

[発明の構成] (課題を解決するだめの手段) この発明に係る文章分類判定装置では、対象文章中の各
文を事実、伝聞、意見等の文種に分類する分類手段と、
この分類手段により分類された各文の文種を比較し、連
続する文の文種として誤りもしくは誤りの可能性のある
箇所を検出する判定手段とを備えて構成されている。
[Structure of the Invention] (Means for Solving the Problem) The text classification and determination device according to the present invention includes a classification means for classifying each sentence in the target text into text types such as fact, hearsay, and opinion;
The apparatus also includes a determination means for comparing the sentence types of each sentence classified by the classification means and detecting an error or a possible error as a sentence type of consecutive sentences.

(作用) このような構成を備えた文章分類判定装置であれば、対
象文章中の各文について、先ず分類手段により、文中の
特定の単語の有無に基づき、事実、伝聞、意見等の文種
に分類される。こうして分類された各文の文種を元に、
それらの続き具合がパターンとして判定手段により比較
検討され、誤りもしくは誤りの可能性のある箇所が検出
される。
(Operation) With a text classification/judgment device having such a configuration, for each sentence in the target text, the classification means first identifies the type of sentence, such as fact, hearsay, opinion, etc., based on the presence or absence of a specific word in the sentence. are categorized. Based on the sentence type of each sentence classified in this way,
Their continuation is compared and examined as a pattern by the determining means, and errors or possible errors are detected.

このようにして、文種による文章の判定が実行され、文
章の続き具合として誤りゃその可能性のある箇所が検出
されるようになり、従来、全て人手に頼っていた文章の
校正等が、より短時間で正確にできるよう支援されるよ
うになる。
In this way, sentences are judged based on the sentence type, and places where there is a possibility of errors are detected in terms of how the sentences continue, and proofreading of sentences, which previously relied entirely on manual labor, is now possible. You will be supported to be able to do it more accurately in a shorter time.

(実施例) 第1図は、この発明に係る一実施例の文章校正支援装置
の要部を示すブロック図である。
(Embodiment) FIG. 1 is a block diagram showing the main parts of a grammar proofing support device according to an embodiment of the present invention.

文字情報や各種の指示入力等を行なう、例えばキーボー
ド等からなる入力部1がある。また、校正中の文章の表
示や、誤りもしくはその可能性のある箇所(以下、ワー
ニング箇所という)の強調表示などを行なう、例えばデ
イスプレィ等からなる表示部8がある。
There is an input unit 1 comprising, for example, a keyboard, for inputting character information and various instructions. There is also a display section 8, which is made up of, for example, a display, and which displays the text under proofreading and highlights the locations where errors or possible errors occur (hereinafter referred to as warning locations).

なお、この実施例では、校正対象の文章を事実、伝聞、
意見などの文種に分類するために、これに先立って各文
を構成する個々の単語である形態素に分解して解析して
いる。
In addition, in this example, the text to be proofread is based on facts, hearsay,
In order to classify sentences into types such as opinions, each sentence is first broken down into morphemes, which are the individual words that make up each sentence, and analyzed.

形態素解析部2は、この形態素解析を行なうものであり
、解析辞書3を用いて文を個々の単語に分解しながら解
析している。
The morphological analysis unit 2 performs this morphological analysis, and uses the analysis dictionary 3 to analyze sentences while breaking them down into individual words.

こうして形態素に分解された文ごとに、その文種の分類
を行なう分類部4が設けられている。分類ルール5は、
この分類部4が文種の分類を行なう際の分類基準を、例
えばテーブルとして持つファイルである。
A classification unit 4 is provided for classifying the sentence type for each sentence decomposed into morphemes. Classification rule 5 is
This file is a file containing, for example, a table, the classification criteria used when the classification unit 4 classifies sentence types.

第2図に、この分類ルール5が有するテーブルの一例を
示す。この図に示したようなルールに従い、各文が「意
見」、「伝聞」等の文種に分類される。
FIG. 2 shows an example of a table included in this classification rule 5. According to the rules shown in this figure, each sentence is classified into sentence types such as "opinion" and "hearsay."

こうして分類された各文の文種を文の続き具合に応じて
パターンとして取出し、判定ルール7と比較・検討して
、文章中の誤りもしくは誤りの可能性のある(ワーニン
グ)箇所を検出する判定部6がある。判定ルール7は、
例えば誤りもしくはその可能性のある文種の並びのパタ
ーンをテーブルとして持つファイルである。
The sentence types of each sentence classified in this way are extracted as patterns according to the continuation of the sentence, and compared and examined with Judgment Rule 7 to detect errors or possible error (warning) parts in the sentence. There is part 6. Judgment rule 7 is
For example, it is a file that has a table of patterns of sentence types that are erroneous or have the possibility of errors.

第3図に、この判定ルール7の一例を示す。例えば3つ
の連続する文の文種が、「意見」、「意見」、「意見」
と並んだパターンとなっておれば、「意見が続いている
。」というエラーと判定するようテーブルが設定されて
いる。
FIG. 3 shows an example of this determination rule 7. For example, the sentence types of three consecutive sentences are "opinion", "opinion", and "opinion".
If the pattern is lined up with , the table is set so that it is determined as an error that "opinions continue."

第4図は、この実施例装置の動作例を示したフローチャ
ー1・である。このフローチャートでは、順次設定され
た文章について、その都度、文の分類・判定を行ない、
ワーニング箇所があれば表示するという場合の動作例を
示している。以下、第4図のフローチャートに基つきな
がら、本装置の動作例について説明する。
FIG. 4 is a flowchart 1 showing an example of the operation of this embodiment device. In this flowchart, sentences are classified and judged each time for sentences set in sequence.
This shows an example of the operation in which a warning point is displayed if there is one. Hereinafter, an example of the operation of this apparatus will be explained based on the flowchart of FIG.

先ず、人力部1からの指示により、分類・判定の対象と
なる文章が設定される。この文章は、予め入力された文
書の一部であっても良いし、あるいは順次入力しながら
分類・判定するよう設定することもできる(第4図のス
テップ101ないし]−03)。
First, according to instructions from the human resources department 1, sentences to be classified and judged are set. This sentence may be a part of a document input in advance, or it can be set to be classified and determined while being input sequentially (steps 101 to 1-03 in FIG. 4).

第8図は、こうして分類・判定の対象として設定された
文章の一例を揚げたものである。「私は働く。」 「私
は正しいと考える。」 「彼はあやしいと思う。」 「
彼女はわからないと思う。」等の一連の文からなる文章
が対象とされている。
FIG. 8 shows an example of sentences set as targets for classification and determination in this way. ``I work.'' ``I think it's right.'' ``I think he's suspicious.''
I don't think she understands. The targets are sentences consisting of a series of sentences such as ``.

こうして分類・判定の対象として設定された文章の各文
について、形態素解析部2により、解析辞書3に保持さ
れる形態素解析の辞書情報に基づきながら個々の形態素
への分解が行なわれ、形態素解析結果のリストが生成さ
れる(ステップ105)。
The morphological analysis unit 2 decomposes each sentence into individual morphemes based on the morphological analysis dictionary information held in the analysis dictionary 3, and the morphological analysis results A list of is generated (step 105).

第5図に形態素解析された例文のリストの例を示す。文
を構成する各形態素とその読ろや品詞等の情報が一つの
リストとじて表わされている。
FIG. 5 shows an example of a list of example sentences that have been morphologically analyzed. Information such as each morpheme that makes up a sentence, its pronunciation, and part of speech is displayed as a list.

この形態素解析結果のリスI・を元に、次に、分類部4
により、分類ルール5に基づいて各文の文種への分類が
行なわれる。ここで、−文の単位は文章の先頭もしくは
前の句点の次から文章の末尾もしくは次の句点までとさ
れる。分類された結果は分類結果リストにセットされる
(ステップ]07)。
Based on the list I of this morphological analysis result, the classification unit 4
Accordingly, each sentence is classified into sentence types based on the classification rule 5. Here, the unit of a sentence is from the beginning of the sentence or the previous period to the end of the sentence or the next period. The classified results are set in the classification result list (step] 07).

第6図は、このようにして作成された各文の文種を示す
分類結果リストの例である。第8図に例として示した文
章の最初の文は「事実」として、第2ないし第4の文は
いずれも「意見」として分類されている。
FIG. 6 is an example of a classification result list showing the sentence type of each sentence created in this way. The first sentence of the sentence shown as an example in FIG. 8 is classified as "fact", and the second to fourth sentences are all classified as "opinion".

次いで、判定部6か判定ルール7に基づいて、この分類
結果リストからワーニング箇所を判定し検出する。この
判定結果はワーニングデータとして保持される(ステッ
プ109 )。
Next, based on the determination unit 6 or the determination rule 7, a warning location is determined and detected from this classification result list. This determination result is held as warning data (step 109).

第7図は、このようにして判定されたワーニングデータ
の例を示す図である。第8図の例文において、第2ない
し第4の文かいずれも「意見」であるため、第3図に示
した判定ルールから、「意見が続いている。」というエ
ラーに該当すると判定され、ワーニング箇所として検出
されている。
FIG. 7 is a diagram showing an example of warning data determined in this manner. In the example sentence in Figure 8, since the second to fourth sentences are all "opinions," it is determined that they fall under the error "Opinions continue." according to the determination rule shown in Figure 3. Detected as a warning point.

こうして対象文章について分類・判定された結果、ワー
ニングデータとして保持されるワーニング箇所が検出さ
れておれば(ステップ]1−1肯定)、例えば、その箇
所が表示部8の表示画面」−等に強調表示され、また対
応するワーニングデータジが関連して表示される(ステ
ップ113)。
As a result of classifying and determining the target text in this way, if a warning part that is retained as warning data is detected (step 1-1 affirmative), for example, that part is highlighted on the display screen of the display unit 8. and corresponding warning data are displayed (step 113).

このようにして、分類・判定の対象となる文章を設定す
るたけで、その文章中の各文が文種に分類され、連続す
る文の文種として判定されて、誤りもしくは誤りの可能
性のある箇所か検出されるようになる。
In this way, by simply setting a sentence to be classified and judged, each sentence in that sentence is classified into a sentence type, and is judged as a sentence type of consecutive sentences, thereby eliminating errors or potential errors. A certain location will be detected.

[発明の効果] 以上、詳細に説明したように、この発明に係る文章分類
判定装置によれば、対象文章の各文を事実、伝聞、意見
等の文種に分類し、連続する文の文種として比較・検討
・判定し、誤りもしくはその可能性のある箇所が人手を
要することなく検出されるようになる。
[Effects of the Invention] As explained above in detail, the text classification/judgment device according to the present invention classifies each sentence of the target text into text types such as fact, hearsay, and opinion, and distinguishes between consecutive sentences. By comparing, examining, and determining each item individually, errors or potential errors can be detected without the need for human intervention.

従って、例えば文章の校正等においては、校正等に要す
る時間を大幅に短縮することかできるたけてなく、その
正確さも向」ニし、校正者等の負担も大きく軽減するこ
とができ、理解し易い文章を得ることが可能になる。
Therefore, for example, when proofreading text, etc., it is possible to significantly reduce the time required for proofreading, improve accuracy, greatly reduce the burden on proofreaders, etc., and improve understanding. It becomes possible to obtain easy-to-understand sentences.

また、この発明に係る文章分類判定装置を、他人が作成
した文章の読解時に利用すれば、その文章を理解する際
の支援として大いに役立つとともに、作者の意見や考え
か妥当なものであるか否かを判断する援けにもなる。
Furthermore, if the text classification/judgment device according to the present invention is used when reading a text created by another person, it will be of great help in understanding the text, and will also help determine whether the author's opinions and ideas are valid. It will also help you decide.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第1図は本発明に係る一実施例の文章校正支援装置のブ
ロック図、第2図は同実施例における分類ルールの一例
を示す図、第3図は同実施例の判定ルールの一例を示す
図、第4図は同実施例装置の動作例を示したフローチャ
ート、第5図は形態素解析されたリストの例を示す図、
第6図は文種への分類結果のリストの例を示す図、第7
図は判定されたワーニンクデータの例を示す図、第8図
は分類・判定の対象として設定された文章の一例を示す
図である。 1・・・入力部 2・・・形態素解析部 3・・・解析
辞書4・・・分類部 5・・分類ルール  6・・・判
定部7・・・判定ル 表示部
FIG. 1 is a block diagram of a grammar proofing support device according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a diagram showing an example of a classification rule in the same embodiment, and FIG. 3 is a diagram showing an example of a judgment rule in the same embodiment. 4 is a flowchart showing an example of the operation of the apparatus of the embodiment, and FIG. 5 is a diagram showing an example of a morphologically analyzed list.
Figure 6 shows an example of a list of classification results into sentence types, Figure 7
The figure is a diagram showing an example of determined warning data, and FIG. 8 is a diagram showing an example of a sentence set as a target for classification and determination. 1... Input section 2... Morphological analysis section 3... Analysis dictionary 4... Classification section 5... Classification rule 6... Judgment section 7... Judgment rule display section

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] (1)対象文章中の各文を事実、伝聞、意見等の文種に
分類する分類手段と、この分類手段により分類された各
文の文種を比較し、連続する文の文種として誤りもしく
は誤りの可能性のある箇所を検出する判定手段とを備え
たことを特徴とする文章分類判定装置。
(1) A classification means that classifies each sentence in the target text into sentence types such as fact, hearsay, opinion, etc., and compares the sentence types of each sentence classified by this classification means and determines that the sentence types of consecutive sentences are incorrect. A text classification/judgment device characterized by comprising: a determination means for detecting a location where there is a possibility of an error.
JP63234892A 1988-09-21 1988-09-21 Sentence sort deciding device Pending JPH0283770A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP63234892A JPH0283770A (en) 1988-09-21 1988-09-21 Sentence sort deciding device

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JP (1) JPH0283770A (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8200477B2 (en) 2003-10-22 2012-06-12 International Business Machines Corporation Method and system for extracting opinions from text documents

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8200477B2 (en) 2003-10-22 2012-06-12 International Business Machines Corporation Method and system for extracting opinions from text documents

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