JPH03210659A - Method and device for deciding expression range of compound word - Google Patents

Method and device for deciding expression range of compound word

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JPH03210659A
JPH03210659A JP2005381A JP538190A JPH03210659A JP H03210659 A JPH03210659 A JP H03210659A JP 2005381 A JP2005381 A JP 2005381A JP 538190 A JP538190 A JP 538190A JP H03210659 A JPH03210659 A JP H03210659A
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JP
Japan
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compound word
japanese
character string
expression range
range
Prior art date
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Pending
Application number
JP2005381A
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Japanese (ja)
Inventor
Tadahiro Kiyama
木山 忠博
Hiroyuki Kinukawa
博之 絹川
Hideaki Shinohara
篠原 英彰
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.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
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Publication date
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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】[Detailed description of the invention]

(産業上の利用分野] 本発明は、情報システムにおける、日本語を対象とした
自然言語情報処理方法、形態素解析方法に係り、特に、
複合語を構成する表現の範囲の決定に好適な複合語表現
範囲決定方法および装置に関するものである。
(Industrial Application Field) The present invention relates to a natural language information processing method and a morphological analysis method for Japanese in an information system, and in particular,
The present invention relates to a compound word expression range determining method and apparatus suitable for determining the range of expressions constituting a compound word.

【従来の技術〕[Conventional technology]

日本語を始めとする自然語を機械で処理させるときに、
最初に問題になるのは、マンマシンインタフェースとし
ての文字入出力の問題である。欧米の言語の場合は、使
用する文字種が100字種程度なので、欧文タイプライ
タがあれば良いが、日本文の場合は、最低で、2000
字種、多い場合には、1万字種以上を入出力出来なけれ
ばならないので、技術的な困難さは、桁違いに大きなも
のになる。 日本文を入力する方法については、多段シフト方式や全
文字配列方式、そして、コード入力方式、。 かな漢字変換方式、パターン認識方式等がある。 かな漢字変換方式とパターン認識方式以外の入力方式は
、専門オペレータ向きの方法であり、普通の事務員など
が手軽に利用するには難しい方法である。そのため、現
在では、かな漢字変換方式が一般的なものとなっている
。しかし、特殊な文字に関しては、コード入力方式によ
る入力を併用するものが多い。 コード入力方式は、文字を複数桁のコードに変換して入
力する方法である。例えば、JISの漢字符号系、C6
226では、文字は、4桁の数字コードで表され、この
コードを入力することにより、求める漢字を得るもので
ある。 かな漢字変換方式は、かな鍵盤から日本文を、かな文あ
るいはローマ主文で入力すると、計算機が自動的に漢字
かな混じり文へ変換してくれる方式で、自然現語処理の
研究成果の1つである。 かな漢字変換率の効率、精度を向上させる問題に間して
は、同音異義語解析のための関連語情報の利用や、単語
の意味分類情報の利用を試み、例えば、かな漢字変換に
おける品詞判定を容易にするための、かな文章の分かち
書き方法の提案や、意味情報処理を本格的に行なうため
の構文解析法の確立についての研究がある。 第15図は、かな漢字変換処理の流れを示す説明図であ
る。 かな漢字変換処理には、まず、一連のかな入力文を単語
単位、あるいは、文節単位など、かな漢字変換の処理単
位毎に切り出す過程1501と、切り出された処理単位
を、該当する漢字に変換する変換処理過程1502とが
ある。それぞれの過程は、辞書1503を参照すること
により処理が進められる。 このような、かな漢字変換処理を自然語の入力に対して
実現するためには、自然語の構成を解析する必要があり
、さらに、構文解析を行なうためには1品詞情報等を得
る必要がある。その品詞情報等を得る方法として形態素
解析がある。 形態素とは、語の固定的な、すなわち、具体的に識別し
得る(意味を持ちえる)切片である。例えば、英語にお
いて、rGun(銃)Jは1つの形態素であり、r(i
un−s(複数の銃)」は、2つの形態素を含み、r 
Gun−fight−er(銃で戦う者)」は3っの形
態素を含む。 形態素解析とは、与えられた文から、形態素を抽出し、
それらがどのように結合して語を形成しているかを解析
し、認定することである。その目的は、数、特称、人称
などの範噴に従って、また、格などに従って1語がとっ
ている多様な形態を固定し、さらに、その語の構造、す
なわち、その語基や、それと結合している形態素を抽出
することにより、それらの語が、如何に構成されている
かを解析することである。言い換えれば、文字列として
与えられた文から形態の列を固定し、これらから形態素
の列を抽出する作業が中心となる。 以上述べた、言語情報の処理に関しては、長尾真監修、
社団法人電子通信学会発行「日本語情報処理」のPP、
1〜7.62〜75、特に、形態素解析に関しては、P
P、86〜113に記載されている。 従来の日本語を対象とした形態素解析方法は、例えば、
特開昭64−48171号公報に記載されている様に、
対象となる文章から文節となる最小の単位を切り出し、
切り出された文字列と辞書中の見出し文字列を比較照合
し、一致したものに関して文節として認識するものがあ
る。 また、このような日本語形態素解析方法を実現した装置
を利用するものに、データベースシステムがある。 例えば、絹用博之著r表階層モデルに基づく自然語イン
タフェース処理方式」 (情報処理学会論文誌 Vol
、27  No、5  May  1986)PP。 499〜508に記載のものがある。 すなわち、不特定ユーザを対象とした計算機、各種OA
機器を、より使いやすいものとするため、日常会話に近
い自然語で1問い合わせ応答・操作指示できることが、
強く要請され、この要請に応えることを目的に、データ
ベースシステムを対象として、自然語問い合わせ応答用
の新しいインタフェース処理方式を提案している。 〔発明が解決しようとする課題〕 従来の、日本語を対象とした形態素解析方法は、複合語
を構成する表現の範囲の決定方法についての配慮がされ
ていない。 例えば、特開昭64−48171号公報に記載されてい
る日本語形態素解析装置では、辞書の見出し語として複
合語を構成する表現の文字列を登録しないかぎり、複合
語を構成する表現を正確に認識することは出来ない。 このような日本語形態素解析方法では、例えば、データ
ベースシステムに利用する場合に、利用者は、見出し語
を大量に登録しなければならない。 すなわち、日本語によるデータベース検索を考えた場合
には、検索条件、もしくは、検索対象を構成する個々の
単語を、データベース内の文字列と完全に一致すること
を確認し、認識することが必須条件であり、単語を誤認
識するとデータベース検索時の文字列の比較照合が出来
ず、データベース検索を行なうことが出来ない。 データベース内には、固有名詞に相当するデータが複合
語により構成されている場合が非常に多い、しかし、日
本語により複合語を表現する場合には、必ずしもデータ
ベースに格納されている複合語と同様に表現されるとは
限らない。むしろ、複合語を多様に表現する場合が多く
、この複合語の多様な表現を、従来技術では、認識する
ことが不可能であった。 また、従来技術で、複合語の多様な表現を認識可能にす
るためには、複合語−語に対して多様な複数の異なる見
出し語を、辞書に登録しなければならず、辞書を構築す
るユーザにとって膨大な負担となってしまう。同時に、
辞書の記憶領域を必要以上に使用するといった問題があ
った。 更に、検索の対象となるデータベースの変更毎に、上記
問題が発生し、日本語を解析するための辞書を構築する
ことが困難となる等の問題があった。 本発明の目的は、これら従来技術の課題を解決し、入力
された複合語の表現範囲を自動的に決定することを可能
とし、更に、データベースにおいて、自由度の高い複合
語の入力で検索を可能とする複合語表現範囲決定方法お
よび装置を提供することである。 〔課題を解決するための手段J 上記目的を達成するため、本発明の複合語表現範囲決定
方法は、(1)入力装置により入力された日本語文を、
この日本語文に含まれる格助詞と辞書に基づき、複合語
を構成する表現の範囲を決定し、この辞書に格納された
複合語を含む表現に変換することを特徴とする。 また、(2)上記(1)に記載の複合語表現範囲決定方
法において、格助詞に相当する文字列を定義した格助詞
テーブルを用いることを特徴とする。 また、(3)上記(2)に記載の複合語表現範囲決定方
法において、見出し語を最小単位の自立語の文字列に分
割して格納した見出し語分割辞書を用いることを特徴と
する。 また、(4)上記(3)に記載の複合語表現範囲決定方
法において、入力された日本語文より、格助詞に基づき
、複合語を構成する表現の範囲を決定して、この決定し
た表現範囲の文字列から、見出し語候補文字列を生成し
、さらに、この見出し語候補文字列を、見出し語分割辞
書に格納された文字列を参照して、複合語を構成する表
現の範囲を決定し、辞書に格納された複合語を含む表現
に変換して、a合句表視範囲決定済み日本語文節列を生
成することを特徴とする。 また、(5)上記(4)に記載の複合語表現範囲決定方
法において、入力された日本語文中の、格助詞が付接す
る文節で連続する範囲を、複合語を構成する表現範囲と
して決定し、この決定した表現範囲にある文字列から、
見出し語候補文字列を生成することを特徴とする。 また、(6)上記(4)に記載の複合語表現範囲決定方
法において、見出し語候補文字列の格助詞に相当する文
字列を削除し、この格助詞を削除した見出し語候補文字
列と見出し語分割辞書に格納されている分割見出し語と
を同じ一定の規則に基づき再構成し、この再構成した見
出し語候補文字列と分割見出し語とを照合比較し、一致
する場合に、この見出し語候補文字列に相当する入力さ
れた日本語文の文字列の範囲を、複合語を構成する表現
の範囲として決定し、認識することを特徴とする。 また、(7)上記(6)に記載の複合語表現範囲決定方
法において、同じ一定の規則に基づく構成は、見出し語
分割辞書の分割された自立語の文字列単位で、文字コー
ドの降順に並び変えることを特徴とする。 また、(8)上記(6)に記載の複合語表現範囲決定方
法において、同じ一定の規則に基づく構成は、見出し語
分割辞書の分割された自立語の文字列単位で、文字コー
ドの昇順に並び変えることを特徴とする。 また、(9)上記(6)に記載の複合語表現範囲決定方
法において、同じ一定の規則に基づく構成は、見出し語
分割辞書の分割された自立語の文字列の組み合わせで行
なうことを特徴とする。 そして、本発明の複合語表現範囲決定装置は、(10)
上記(4)に記載の複合語表現範囲決定方法を実行する
プログラムを具備し、日本語処理システムに付加するこ
とを特徴とする。 さらに、(11)入力された日本語文の操作指示により
、動作を行なうデータベースシステムにおいて、自然語
インタフェースとして、計算機に入力された操作指示を
表す日本語文を解析し、計算機に操作指示を与えること
を特徴とする。 〔作用〕 本発明において、入力された日本語文より、見出し候補
文字列を検出する場合に、複合語表現範囲決定装置は、
格助詞テーブルの格助詞文字列と等しい助詞が付接する
文節で連続する文字列を、見出し候補文字列として決定
する。しかし、格助詞テーブルの格助詞文字列と等しい
助詞が付接する文節で連続しない文字列は、この時点で
1文節を構成する文字列の範囲として決定する。 次に、複合語を構成する文字列の範囲を決定する場合に
は、見出し候補文字列より、格助詞テーブルの格助詞文
字列と一致する文字列を削除し、さらに、この格助詞を
削除した見出し候補文字列と見出し語分割辞書の分割見
出し語とを、同じ規則で並び変える。そして、並び変え
た後、この両方の文字列を照合比較する。一致した場合
には、この文字列に相当する入力日本語文中の文字列の
範囲を、複合語を構成する文字列の範囲として決定する
。 同時に、この文字列に対応するデータベース内の単語で
ある正規語を見出し語分割辞書より取得する。 文節の範囲を決定する場合に参照する見出し語分割辞書
は、最小単位の自立語により見出し語を分割した分割見
出し文字列と、この見出し語文字列に対応するデータベ
ース内の単語である正規語文字列、そして、その他の辞
書内容を定義している。 【実施例】 以下本発明の実施例を、図面により詳細に説明する。 第1図は、本発明を施した複合語表現範囲決定装置の一
実施例を示す機能ブロック図である。 本発明である複合語表現範囲決定方法を実現するもので
あり、以下、その機能ブロックに分けて説明する。 格助詞を格納した格助詞テーブル2を参照し、入力され
た日本語文字列11から、見出し候補文字列12を生成
する見出し文字列候補推定部lと、見出し語分割辞書4
を参照し、複合旬表現範囲決定済み日本語文節列13を
生成する文節範囲決定部3から構成される。 図より明らかなように、見出し文字列候補推定部lと文
節範囲決定部3は処理を示し、格助詞テーブル2と見出
し語分割辞書4はファイル(テーブルとも呼ぶ)である
。 この構成により、以下の処理動作を行なう。 まず入力された日本語文字列11より、格助詞付接文節
で連続する範囲を、複合語を構成する文字列となる可能
性があると推定し、複合語を構成する文字列となり得る
見出し候補文字列12を検出する。この見出し候補文字
列12を入力情報として、見出し候補文字列12より、
格助詞に相当する文字列を削除し、見出し語分割辞書4
の分割見出し語と同じ規則で並び換える。その後、分割
見出し語と照合比較し、一致した場合に、複合語を構成
する文字列となり得る範囲として、複合語を構成する文
字列の範囲を決定する。 見出し候補文字列12を検出する場合には、格助詞とな
り得る文字列を定義した格助詞テーブル2を参照する。 また、文節の範囲を決定する場合には、最小単位の自立
語により、見出し語を分割した分割見出し文字列と、こ
の見出し文字列に対応するデータベース内の単語である
正規語文字列と、その他の辞書内容を定義した見出し語
分割辞書4を参照する。 すなわち、ユーザにより、日本語文字列11が入力され
ると、見出し文字列候補推定部lは、格助詞テーブル2
を参照し、複合語を構成する文字列、つまり、見出し語
分割辞書4の見出し文字列となり得る文字列の範囲を推
定し、見出し候補文字列12を生成し、これを図示され
ないメモリに保持する。 保持された見出し候補文字列12を入力情報として、文
節範囲決定部3は、見出し語分割辞書4を参照しながら
、複合語を構成する文字列の範囲を決定する。そして、
複合句表現範囲決定済み日本語文節列13を生成し、こ
れを図示されないメモリに保持する。 このように、本実施例によれば、各機能ブロックが、プ
ログラム論理により実現される。そのため、各機能ブロ
ック単位にLSI化が可能であり、複合語表現範囲決定
装置として、処理の高速化を図ることが出来る。 第2図は、第1図における複合語表現範囲決定装置の全
体的なハードウェア構成を示すブロック図である。 第1図における日本語文字列11の入力、および、表示
をする入出力装置5、プログラムに基づき、第1図にお
ける処理を実行するプロセッサ6、そして、第1図にお
ける格助詞テーブル2や各種プログラムを格納する記憶
装置7から構成されている。 更に、記憶装置7は、プロセッサ6の各処理実行用のメ
モリであるワーキングエリア8、見出し文字列候補推定
プログラムの格納エリア10、格助詞テーブル格納エリ
ア20、文節範囲決定プログラム格納エリア30、見出
し語分割辞書格納エリア40の記憶部から構成される。 記憶装置7に格納される各プログラムは、プロセッサ6
において実行される。その実行に際して、必要に応じて
入出力装置5が用いられる。 第3図は、第2図における見出し語文字列候補推定プロ
グラムのPAD(Proble+s  Analyst
sD iagram)図である ユーザから入力された文節分ち書き日本語文字列に対し
て、格助詞に着目し、格助詞封接文節で連続する分ち書
きの範囲を、複合語を構成する可能性があると推定し、
複合語文節となり得る見出し語の候補を決定するまでの
処理を示したものである。 以下、この処理の説明をPAD図に従って行なう。 まず、ユーザからの文節分ち書き日本語文字列の入力待
ちを行ない(ステップ101)、ユーザにより入力され
た日本語文字列を文字列変数INPに代入する。これに
より、文節分かり書き日本語文字列が変数INPに代入
される(ステップ102)6尚INPは単に文字列変数
を示すものであり、特定の意味を持つ略語ではない。 次に、変数INP中の先頭文節から末尾文節まで、以下
の処理を行なう(ステップ103)。 第1図における格助詞テーブル2を参照し、格助詞テー
ブル中の格助詞文字列が、当該文節の末尾からの文字列
に含まれている間(ステップ104)、見出し候補文字
列として、当該文節と直後の文節をピリオド(、)で連
結し、INP中に代入する(ステップ105)。次に、
連結が終了した文節の直後、または、全く連結がなかっ
た文節の直後をカンマ(1)で区切り、INP中に代入
する(ステップ106)。 ピリオドで連続する範囲の文字列が、見出し後光植文字
列12(第1図参照)であることを示している。ステッ
プlotで、入力待ちを行なう文節分ち書き日本語文字
列は、日本語文字列の一実施例である。 入力日本語文字列が、分ち書きではなく、べた書きであ
る場合も、形態素解析により容易に文節分割することが
出来る。 このように、ステップ101からステップ106の処理
により、後述の第7図(a)、第8図(a)、及び、第
9図(a)に示す文節分ち書き日本語文字列から、それ
ぞれ、第7図(b)、第8図(b)、そして、第9図(
b)に示す見出し候補文字列を生成する。 このようにして生成された見出し候補文字列を用い、文
節文字列の範囲を決定する方法を、以下に説明する。 第4図は、第1図における格助詞テーブルの内容を示す
説明図である。 「はj、[が」、「を」、「に」、 [で」、「である
」等の格助詞文字列21からなる。 第3図におけるステップ104において参照されるもの
である。 第5図は、第2図における文節範囲決定処理プログラム
のPAD図である。 第1図における見出し候補文字列12を入力情報として
、1つの文節となる文字列の範囲を決定するまでの処理
を示したものである。 以下、この処理の説明をPAD図に従って行なう。 見出し候補文字列が格納されているINF中にピリオド
が存在する間、以下の処理を行なう(ステップ301)
。 変数INP中の末尾文字より、ピリオドで連続する範囲
の文字列を切り出し、文字列変数INP(2)に代入す
る(ステップ302)。次に、格助詞テーブルを参照し
、第4図における格助詞文字列2Iに相当するINPC
2)中の文字列を削除しくステップ303)、INF(
2)中のピリオド単位の文字列毎に文字コードを若い順
にソートしくステップ304)、INP(2)中の文字
列からピリオドを削除する(ステップ305)。次に、
整数変数FLG(フラグ)に「O」を代入する(ステッ
プ306)。 そして1次に、見出し語分割辞書4(第1図参照)をレ
コード単位に移動して、量終レコードに移動するまで以
下の処理を行なう。 当該レコードの分割見出し語41を取り出し、文字列変
数INP(3)に代入しくステップ308)、変数IN
P(3)中のピリオドで連続する文字列の範囲内で、分
割単位の文字列を、文字コードの若い順にソートしくス
テップ309)、INF(3)中の文字列からピリオド
を削除する(ステップ310)。次に、変数INP(2
)中の文字列と変数INF(3)中の文字列が等しいが
否かを判別しくステップ311)、等しい場合には以下
の処理を行なう。 整数変数FLGに整数のNoo4を代入する(ステップ
312)。次に、当該文字列INF(2)に相当するI
NF中の文字列に、見出し語分割辞書より、当該見出し
語に対応するデータベース中の単語である正規語を取得
して対応付ける(ステップ313)。 次に、変数INF(2)の文字列に相当する変数INP
中の文字列のピリオドの直前の格助詞文字列を削除する
(ステップ314)。変数INP(2)に相当する変数
INP中の文字列より、ピリオドを削除する(ステップ
315)。次に、変数INF(2)中の文字列に相当す
る変数INP中の文字列の先頭の直前の文字列がピリオ
ドであるか否かを判別しくステップ316)、ピリオド
であれば、INF中の当該ピリオドをカンマに変更する
(ステップ317)、次に、ラベル(LABEL)(2
)に処理を移動する(ステップ318)。 次に、整数FLGがrQJであるか否かを判別しくステ
ップ319)、「0」であれば、以下の処理を行なう。 変数INP(2)中の文字列に相当する変数INP中の
文字列の先頭から、最初のピリオドまでの文字列を削除
した文字列を、変数INP(2)に代入しくステップ3
20)、そして、ラベル(LABEL)(1)に処理を
移動する(ステップ321)。 ステップ301〜321により、後述する第7図(b)
に示す見出し候補文字列「東京の、営業所が、扱う、ス
カートの、仕入単価は」から第7図(e)に示す複合句
表現範囲決定済み日本語文節列[東京の、営業所が、扱
う、スカートの、仕入単価はJが生成される。すなわち
、第7図(C)と第7図(d)は、第7図(b)から第
7図(e)が生成される過程を示したものである。また
同様に、ステップ301〜321により、後述する第8
図(b)に示す見出し候補文字列「東京の6営業所の、
スカートの、売上の、累計実績は」から第8図(e)に
示す複合旬表現範囲決定済み日本語文節列[東京営業所
の、スカートの、売上累計実績は」が生成される。同様
に、後述する第9図(b)に示す見出し候補文字列「営
業所が、東京の、スカートの。 売上の、累計の、実績は」から第9図(e)に示す複合
旬表現範囲決定済み日本語文節列「東京営業所の、スカ
ートの、売上累計実績は」が生成される。 尚、本実施例では、ステップ309において、分割単位
の文字列を、文字コードの若い順にソート、すなわち、
文字コードの昇順に並べているが。 分割単位の文字列を、文字コードの降順、もしくは、分
割単位の文字列の組み合わせで行なっても良い。 第6図は、第1図における文節範囲決定部で参照するた
めの見出し語分割辞書の内容例を示す説明図である。 分割見出し語41.データベース内の単語である正規語
42、品詞43の情報を持つものである。 尚、見出し語以外の情報を持つことは容易に実現できる
。 第7図は、第1図における日本語処理システムの第1の
処理例を示す説明図である。 ユーザにより入力される文節分ち書き日本語文字列が、
複合句表現範囲決定済み日本語文節列に変換される様子
を示している。 第7図(a)に示された、ユーザにより入力される文節
分ち書き日本語文字列[東京のΔ営業所が八扱うΔスカ
ートのΔ仕入単価は」は、第1図における見出し文字列
候補推定部1により、第7図(b)に示す見出し候補文
字列[東京の、営業所が。 扱う、スカートの、仕入単価は」に変換される。 さらに、この見出し候補文字列は、第1図における文節
範囲決定部3により、第7図(c)と(d)を経て、第
7図(e)に示された複合句表現範囲決定済み日本語文
節列[東京営業所が、扱う、スカートの、仕入単価は」
に変換される。 すなわち、第7図(b)に示す見出し候補文字列[東京
の、営業所が、扱う、スカートの、仕入単価は」は、第
7図(c)の[東京の、営業所が、扱う、スカートの、
仕入単価は」、そして、第7図(d)の[東京の、営業
所が、扱う、スカートの。 仕入単価はJを経て、第7図(e)のr東京営業所が、
扱う、スカートの、仕入単価は」に変換される。 第8図は、第1図における日本語処理システムの第2の
処理例を示す説明図である。 ユーザにより入力される文節分ち書き日本語文字列が、
複合旬表現範囲決定済み日本語文節列に変換される様子
を示している。 第8図(a)に示された、ユーザにより入力される文節
分ち書き日本語文字列「東京の営業所のスカートの売上
の累計実績は」は、第1図における見出し文字列候補推
定部1により、第8図(b)に示す見出し候補文字列[
東京の、営業所の、スカートの、売上の、累計実績は」
に変換される。さらに、この見出し候補文字列は、第1
図における文節範囲決定部3により、第8図(c)と(
d)を経て、第8図(e)に示された複合句表現範囲決
定済み日本語文節列「東京営業所の、スカートの、売上
累計実績は」に変換される。 すなわち、第8図(b)に示す見出し候補文字列[東京
の、営業所の、スカートの、売上の、累計実績は」は、
第8図(c)の[東京の、営業所の。 スカートの、売上累計実績はJ、そして、第8図(d)
のr東京の、営業所の、スカートの、売上累計実績は」
を経て、第7図(e)の「東京営業所の。 スカートの、仕入単価は」に変換される。 第9図は、第1図における日本語処理システムの第3の
処理例を示す説明図である。 ユーザにより入力される文節分ち書き日本語文字列が、
複合句表現範囲決定済み日本語文節列に変換される様子
を示している。 第9図(a)に示された、ユーザにより入力される文節
分ち書き日本語文字列「営業所がΔ東京のΔスカートの
Δ売上のΔ累計のΔ実績はJは、第1図における見出し
文字列候補推定部1により、第9図(b)に示す見出し
候補文字列F営業所が。 東京の、スカートの、売上の、累計の、実績は」に変換
される。 さらに、この見出し候補文字列は、第1図における文節
範囲決定部3により、第9図(c)と(d)を経て、第
9図(e)に示された複合句表現範囲決定済み日本語文
節列「東京営業所の、スカートの。 売上累計実績は」に変換される。 すなわち、第9図(b)に示す見出し候補文字列「営業
所が、東京の、スカートの、売上の、累計の、実績は」
は、第9図(c)の[営業所が、東京の、スカートの、
売上累計実績はJ、そして、第9図(d)の[営業所が
、東京の、スカートの、売上累計実績は」を経て、第9
図(e)の[東京営業所の、スカートの、売上累計実績
は」に変換され以上、述べたように、本実施例によれば
、複合語が最小単位の自立語により、分割見出し語41
(第6図参照)中で分割され、この複合語の他の表現を
辞書に登録する必要がなくなり、記憶領域の削減が可能
であり、複合語の他の表現を受理可能であるので、ユー
ザが入力する日本語の表現の自由度が高くなると同時に
、人力する日本語の表現を考えるユーザの負担を軽減で
きる。 また、本実施例で、見出し候補文字列12を、新たな見
出し語として辞書4に登録することも可能である。 次に、本発明である複合語表現範囲決定装置の応用例を
説明する。 第10図は、本発明を施したデータベース検索システム
の一実施例の構成を示す機能ブロック図である。 第1図に示した、複合語表現範囲決定方法により得られ
た複合旬表現範囲決定済み日本語文節列13を用いて、
データベース検索を行なうものである。すなわち、第1
図における複合語表現範囲決定装置を用いて、日本語に
よるデータベース検索システムを構成するものである。 日本語文字列11を格助詞テーブル2を参照して見出し
候補文字列12を生成する見出し文字列候補推定部lと
、この見出し候補文字列12を、見出し語分割辞書4を
参照して、複合句表現範囲決定済み日本語文節列13を
生成する文節範囲決定部3を有する複合語表現範囲決定
装置を、複合句表現範囲決定済み日本語文節列13を内
部表現形式52に変換する意味理解・内部表現生成部5
1と、この内部表現形式52から5QL54を生成する
SQL生成部53.そして、5QL54に基づき、デー
タベース56を検索するデータベース検索部55からな
る処理部に付加することにより構成される。 尚、SQLとはrstructured  Query
  LanguageJの略であり、データベース検索
用の言語である。 以下、意味理解・内部表現生成部51とSQL生成部5
3、及び、データベース検索部55による処理動作の説
明をする。 意味理解・内部表現生成部51は、複合句表現範囲決定
済み日本語文節列13を入力情報として、情報検索のた
めの意味を理解し、内部表現形式52を生成し、これを
図示されないメモリに保持する。 保持された内部表現形式52を入力情報として。 データベース検索言語である5QL54を、SQL生成
部53により生成し、これを図示されないメモリに保持
する。 保持された5QL54を入力情報として、データベース
検索部55により、データベース56の検索を行なう。 第1+図は、第10図における複合句表現範囲決定済み
日本語文節列の例を示す説明図である。 第7図(e)における複合句表現範囲決定済み日本語文
節列の例を情報検索のための操作指示用の日本語文13
1とした例を示している。 すなわち、第7図(a)で示されたユーザによす入力さ
れる文節分ち書き日本語文字列[東京のΔ営業所がΔ扱
うΔスカートのΔ仕入単価は」は、第1O図の見出し文
字列候補推定部lと、文節範囲決定部3により、第7図
(e)に示された複合句表現範囲決定済み日本語文節列
「東京営業所が。 扱う、スカートの、仕入単価は」に変換される。 このように変換された日本語文131は、情報検索の操
作指示に用いられる。 第12図は、第1O図における内部表現形式の一例を示
す説明図である。 第11に示された情報検索のための操作指示を表す日本
語文131を入力情報として、第1O図の意味理解・内
部表現生成部51により、情報検索のための検索条件及
び検索対象を抽出した内部表現形式521の例であり、
第1O図のデータベース56のカラム名、および、カラ
ム値により構成された検索論理式である。 尚、意味理解・内部表現生成部51による内部表現形式
52の生成は、重連した、絹用博之著[表階層モデルに
基づく自然語インタフェース処理方式J(情報処理学会
論文誌 Vol、 27  No。 5  May  1986)のPP、499〜508で
示されている従来技術により容易に実現可能である。 第13図は、第10図におけるSQLの一例を示す説明
図である。 第12図における検索論理式により構成される内部表現
形式521を入力情報とし、5QL541が生成される
。第10図におけるSQL生成部53により生成された
5QL54の例である。 尚、第1O図のSQL生成部53の処理方式は、形式言
語から形式言語への変換であり、従来技術により容易に
実現可能であり、説明は省略する。 第14図は、第】Oにおけるデータベースに格納されて
いるデータの例である。 営業所テーブル1410と商品テーブル1420が格納
されている。 営業所テーブル1410は、「東京営業所」や[大阪営
業所」等の営業所糸1411や、各営業所の所在地14
12、「スカート」、[スラックスJ等の商品名141
3、各商品に対応する仕入単価1414と販売単価14
15.そして、売上累計実績1416により構成されて
いる。 また、商品テーブル1420は、[スカート」や「スラ
ックス」等の各商品名1421に対応した型番1422
、製造工場名1423、そして、在庫数1424により
構成されている。 第1O図に示されたデータベース検索システムは、第1
1図に示された日本語文131の入力に基づき、営業所
テーブル1410中の営業所糸1411から、「東京営
業所」、商品名1413から「スカート」、仕入単価1
414から[2500」を検索することが出来る。 このように、第10図におけるデータベース検索システ
ムによれば、第1図に示された複合語表現範囲決定方法
による処理の他に、次のような処理が可能である。 日本語によりデータベース検索を行なう場合に、入力質
問文は、日常会話レベルの自由度の高い自然語文である
ことが必須条件である。 すなわち、データベース内には、固有名詞に相当するデ
ータが複合語により構成されている場合が非常に多く、
日本語により複合語を表現する場合に、必ずしもデータ
ベースに格納されている複合語と同様に表現されるとは
限らず、複合語を多様に表現する場合が多い。従来技術
では、この複合語の多様な表現を認識して、データベー
ス内の複合語と対応付けることが不可能であったが、本
日本語処理システムを用いたデータベース検索システム
によれば、複合語の多様な表現を認識可能とする。その
ため、ユーザは、検索文を入力する時に、データベース
内の複合語に正確に合わせる必要が無く、自由度の高い
日本語入力による検索が可能となる。 以上本実施例によれば、複合語を最小の単位の自立語と
して分割して辞書の見出し語に登録することにより、複
合語の他の表現を辞書に登録する必要がなく、記憶領域
を少なく出来る。特に、情報検索のために使用される辞
書の規模は、情報媒体の規模に依存するため、出来るか
ぎり辞書のための記憶領域を軽減しなければならない。 更に、複合語の表現を全て登録することは、非常に手間
がかかるが、本実施例によれば、この手間を省くことが
出来る。 また、日本語文字列を入力するユーザにとっては、正確
な複合語を意識する必要がなく、自由な表現で、日本語
文字列を入力することが出来、ユーザの負担を軽減する
ことが出来る。 〔発明の効果J 本発明によれば、入力された複合語の表現範囲を自動的
に決定することを可能とし、更に、データベースにおい
て、自由度の高い日本語文字列の入力で検索を行なうこ
とが出来る。
When a machine processes natural languages such as Japanese,
The first problem is the character input/output problem as a man-machine interface. In the case of Western languages, the number of characters used is about 100, so a European typewriter is sufficient, but in the case of Japanese, at least 2000 characters are used.
Since it is necessary to be able to input and output more than 10,000 character types, the technical difficulty is an order of magnitude greater. There are several ways to input Japanese text, including the multi-stage shift method, full character arrangement method, and code input method. There are Kana-Kanji conversion methods, pattern recognition methods, etc. Input methods other than the Kana-Kanji conversion method and the pattern recognition method are methods suitable for specialized operators, and are difficult for ordinary office workers to easily use. Therefore, the kana-kanji conversion method is now common. However, for special characters, many systems also use a code input method. The code input method is a method in which characters are converted into a multi-digit code and input. For example, JIS Kanji code system, C6
In H.226, characters are represented by four-digit numerical codes, and by inputting this code, the desired Kanji is obtained. The Kana-Kanji conversion method is a method in which when you input a Japanese sentence from the Kana keyboard in Kana or Roman main sentences, the computer automatically converts it into a sentence containing Kanji and Kana, and is one of the research results of natural language processing. . Regarding the problem of improving the efficiency and accuracy of kana-kanji conversion rate, we attempted to use related word information for homophone analysis and word semantic classification information, for example, to facilitate part-of-speech determination in kana-kanji conversion. There is research on proposing a method for separating kana sentences to make it easier to read, and on establishing a syntactic analysis method for full-scale processing of semantic information. FIG. 15 is an explanatory diagram showing the flow of the kana-kanji conversion process. The kana-kanji conversion process first involves a step 1501 of cutting out a series of kana input sentences into processing units for kana-kanji conversion, such as word units or bunsetsu units, and a conversion process of converting the cut-out processing units into corresponding kanji. There is a process 1502. Each process is proceeded by referring to the dictionary 1503. In order to implement such kana-kanji conversion processing for natural language input, it is necessary to analyze the structure of the natural language, and furthermore, in order to perform syntactic analysis, it is necessary to obtain part-of-speech information, etc. . Morphological analysis is a method for obtaining part-of-speech information. A morpheme is a fixed, specifically identifiable (meaningful) segment of a word. For example, in English, rGun (gun) J is one morpheme, and r(i
"un-s (guns)" contains two morphemes, r
"Gun-fighter" contains three morphemes. Morphological analysis is the process of extracting morphemes from a given sentence.
The purpose is to analyze and identify how these words are combined to form words. The purpose of this is to fix the various forms that a word takes according to categories such as number, special name, personal name, etc., and according to case, etc., and also to fix the structure of the word, that is, its base, and its combinations. By extracting the morphemes that contain words, we can analyze how those words are structured. In other words, the main task is to fix a sequence of forms from a sentence given as a character string and extract a sequence of morphemes from these. Regarding the processing of linguistic information mentioned above, the work was supervised by Makoto Nagao,
PP of “Japanese Information Processing” published by Institute of Electronics and Communication Engineers,
1-7.62-75, especially regarding morphological analysis, P
P, 86-113. Conventional morphological analysis methods for Japanese include, for example,
As described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 64-48171,
Cut out the smallest unit that becomes a clause from the target sentence,
There is a method that compares and matches the extracted character string with a header string in a dictionary and recognizes the matches as clauses. Furthermore, there is a database system that utilizes a device that implements such a Japanese morphological analysis method. For example, "Natural Language Interface Processing Method Based on the R-Table Hierarchical Model" by Hiroyuki Kinuyo (Information Processing Society of Japan Journal Vol.
, 27 No. 5 May 1986) PP. There are those described in 499-508. In other words, computers and various OAs targeted at unspecified users.
In order to make the device easier to use, it is important to be able to respond to inquiries and give operational instructions in natural language similar to everyday conversation.
In response to this strong demand, we are proposing a new interface processing method for natural language query response for database systems. [Problems to be Solved by the Invention] Conventional morphological analysis methods targeting Japanese do not take into account how to determine the range of expressions that constitute a compound word. For example, the Japanese morphological analysis device described in Japanese Patent Application Laid-open No. 64-48171 does not accurately identify the expressions that make up the compound word unless the character string of the expression that makes up the compound word is registered as a dictionary headword. It is impossible to recognize it. For example, when using this Japanese morphological analysis method in a database system, the user must register a large number of headwords. In other words, when considering a database search in Japanese, it is essential to check and recognize that the search conditions or individual words that make up the search target completely match the character strings in the database. Therefore, if a word is incorrectly recognized, character strings cannot be compared and matched during a database search, and the database search cannot be performed. In databases, data corresponding to proper nouns is often composed of compound words. However, when expressing compound words in Japanese, they are not necessarily the same as the compound words stored in the database. It is not necessarily expressed in Rather, compound words are often expressed in various ways, and it has been impossible for conventional techniques to recognize these various expressions of compound words. In addition, in order to be able to recognize various expressions of a compound word with the conventional technology, it is necessary to register a variety of different headwords for the compound word in a dictionary, and it is necessary to construct a dictionary. This results in a huge burden on the user. at the same time,
There was a problem that the storage area of the dictionary was used more than necessary. Furthermore, the above-mentioned problem occurs every time the database to be searched is changed, making it difficult to construct a dictionary for analyzing Japanese. The purpose of the present invention is to solve these problems of the prior art, make it possible to automatically determine the expression range of an input compound word, and furthermore, make it possible to search in a database by inputting a compound word with a high degree of freedom. The object of the present invention is to provide a method and device for determining the range of compound word expression. [Means for Solving the Problems J] In order to achieve the above object, the compound word expression range determination method of the present invention provides (1) a Japanese sentence inputted by an input device,
It is characterized by determining the range of expressions constituting a compound word based on the case particle included in this Japanese sentence and the dictionary, and converting it into an expression that includes the compound word stored in this dictionary. (2) The compound word expression range determination method described in (1) above is characterized in that a case particle table defining character strings corresponding to case particles is used. (3) The compound word expression range determination method described in (2) above is characterized by using a headword division dictionary in which headwords are divided into character strings of minimum units of independent words and stored. (4) In the compound word expression range determination method described in (3) above, the range of expressions constituting the compound word is determined from the input Japanese sentence based on case particles, and the determined expression range is A headword candidate string is generated from the character string, and the range of expressions that make up the compound word is determined by referring to the headword candidate string stored in the headword division dictionary. The method is characterized in that it converts the compound words stored in the dictionary into expressions that include the compound words, and generates a Japanese phrase string for which the a-goku display range has been determined. (5) In the compound word expression range determination method described in (4) above, the continuous range of clauses to which case particles are attached in the input Japanese sentence is determined as the expression range that constitutes the compound word. , from the string in this determined expression range,
It is characterized by generating a headword candidate character string. (6) In the compound word expression range determination method described in (4) above, the character string corresponding to the case particle in the headword candidate character string is deleted, and the headword candidate character string and the headword from which this case particle is deleted are added. The divided headwords stored in the word division dictionary are reconstructed based on the same fixed rules, and the reconstructed headword candidate character strings and the divided headwords are collated and compared, and if they match, this headword is It is characterized by determining and recognizing the range of character strings of the input Japanese sentence that correspond to candidate character strings as the range of expressions that constitute compound words. (7) In the compound word expression range determination method described in (6) above, the structure based on the same fixed rule is to Characterized by rearrangement. (8) In the compound word expression range determination method described in (6) above, the structure based on the same fixed rule is that each character string of the divided independent words in the headword division dictionary is arranged in ascending order of character code. Characterized by rearrangement. (9) In the compound word expression range determination method described in (6) above, the composition based on the same fixed rule is performed by combining character strings of divided independent words of the headword division dictionary. do. The compound word expression range determining device of the present invention is (10)
The present invention is characterized in that it includes a program that executes the compound word expression range determination method described in (4) above, and is added to a Japanese language processing system. Furthermore, (11) In a database system that performs operations based on operation instructions input in Japanese text, as a natural language interface, it is possible to analyze Japanese sentences representing operation instructions input into a computer and provide operation instructions to the computer. Features. [Operation] In the present invention, when detecting a heading candidate character string from an input Japanese sentence, the compound word expression range determining device:
Continuous character strings in phrases to which particles equal to the case particle string in the case particle table are attached are determined as heading candidate character strings. However, non-consecutive character strings in clauses to which particles equal to the case particle string in the case particle table are attached are determined at this point as the range of character strings constituting one clause. Next, when determining the range of strings that make up a compound word, delete the string that matches the case particle string in the case particle table from the heading candidate string, and then delete this case particle. The heading candidate character strings and the divided headwords of the headword divided dictionary are rearranged using the same rule. After sorting, both strings are compared. If they match, the range of character strings in the input Japanese sentence that correspond to this character string is determined as the range of character strings that constitute the compound word. At the same time, a regular word in the database corresponding to this character string is obtained from the headword division dictionary. The headword division dictionary that is referred to when determining the range of a clause consists of divided headword strings in which headwords are divided into the smallest unit of independent words, and regular word characters that are words in the database that correspond to this headword string. columns and other dictionary contents. [Embodiments] Examples of the present invention will be described in detail below with reference to the drawings. FIG. 1 is a functional block diagram showing an embodiment of a compound word expression range determining device according to the present invention. This method realizes the compound word expression range determining method of the present invention, and will be explained below in terms of its functional blocks. A heading character string candidate estimation unit 1 generates a heading candidate character string 12 from an input Japanese character string 11 by referring to a case particle table 2 storing case particles, and a heading word division dictionary 4
, and generates a Japanese phrase string 13 for which the range of compound seasonal expressions has been determined. As is clear from the figure, the heading character string candidate estimating unit 1 and the bunsetsu range determining unit 3 represent processing, and the case particle table 2 and the heading word division dictionary 4 are files (also called tables). With this configuration, the following processing operations are performed. First, from the input Japanese character string 11, the range of consecutive clitic clauses with case particles is estimated to be a character string that may constitute a compound word, and heading candidates that can be character strings that constitute a compound word are estimated. Detect character string 12. Using this heading candidate character string 12 as input information, from the heading candidate character string 12,
Delete character strings corresponding to case particles and create headword division dictionary 4
Sort using the same rules as the divided headwords. Thereafter, the character strings are compared with the divided headwords, and if they match, the range of character strings that make up the compound word is determined as a range that can become character strings that make up the compound word. When detecting the heading candidate character string 12, reference is made to the case particle table 2 that defines character strings that can be case particles. In addition, when determining the range of a clause, use a divided heading string that is a headword divided by the smallest independent word, a regular word string that is a word in the database that corresponds to this heading string, and other words. Refer to the headword division dictionary 4 that defines the dictionary contents. That is, when the user inputs the Japanese character string 11, the heading character string candidate estimating unit l uses the case particle table 2.
, the range of character strings constituting the compound word, that is, the range of character strings that can be the header strings of the headword division dictionary 4, is estimated, a header candidate character string 12 is generated, and this is held in a memory (not shown). . Using the retained heading candidate character strings 12 as input information, the clause range determination unit 3 determines the range of character strings forming the compound word while referring to the headword division dictionary 4. and,
A Japanese phrase string 13 for which the range of complex phrase expression has been determined is generated and held in a memory (not shown). In this way, according to this embodiment, each functional block is realized by program logic. Therefore, each functional block can be implemented as an LSI, and the processing speed can be increased as a compound word expression range determination device. FIG. 2 is a block diagram showing the overall hardware configuration of the compound word expression range determination device in FIG. 1. An input/output device 5 that inputs and displays the Japanese character string 11 in FIG. 1, a processor 6 that executes the processing in FIG. 1 based on the program, and a case particle table 2 and various programs in FIG. It consists of a storage device 7 that stores. Furthermore, the storage device 7 includes a working area 8 which is a memory for executing each process of the processor 6, a storage area 10 for a heading character string candidate estimation program, a case particle table storage area 20, a clause range determination program storage area 30, and a heading word storage area 10. It is composed of a storage section of a divided dictionary storage area 40. Each program stored in the storage device 7 is executed by the processor 6
It is executed in In the execution, the input/output device 5 is used as necessary. Figure 3 shows the PAD (Proble+s Analyst) of the headword character string candidate estimation program in Figure 2.
sD iagram) It is possible to construct a compound word by focusing on the case particle and using the range of continuous separation in case particle-enclosed clauses for the Japanese character string input by the user. It is presumed that there is a
This figure shows the processing up to determining candidates for headwords that can become compound word clauses. This process will be explained below with reference to the PAD diagram. First, the system waits for input of a Japanese character string for bunsetsu division from the user (step 101), and then substitutes the Japanese character string input by the user into a character string variable INP. As a result, the bunsetsu-intelligible Japanese character string is assigned to the variable INP (step 102) 6. Note that INP simply indicates a character string variable and is not an abbreviation with a specific meaning. Next, the following processing is performed from the first clause to the last clause in the variable INP (step 103). With reference to the case particle table 2 in FIG. and the clause immediately following it are connected with a period (,) and substituted into INP (step 105). next,
Immediately after a clause that has been concatenated or immediately after a clause that has not been concatenated at all, it is separated by a comma (1) and substituted into INP (step 106). This indicates that the character string in the range of consecutive periods is the heading halo type character string 12 (see FIG. 1). The segmented Japanese character string that waits for input in step lot is an example of a Japanese character string. Even if the input Japanese character string is written in solid text rather than in separate parts, it can be easily divided into clauses by morphological analysis. In this way, by the processing from step 101 to step 106, from the segmented Japanese character strings shown in FIG. 7(a), FIG. 8(a), and FIG. 9(a), which will be described later, , Fig. 7(b), Fig. 8(b), and Fig. 9(
Generate the heading candidate character string shown in b). A method for determining the range of phrase character strings using the heading candidate character strings generated in this manner will be described below. FIG. 4 is an explanatory diagram showing the contents of the case particle table in FIG. 1. It consists of case particle character strings 21 such as ``haj'', ``ga'', ``wo'', ``ni'', ``de'', and ``naru''. This is referred to in step 104 in FIG. FIG. 5 is a PAD diagram of the phrase range determination processing program in FIG. 2. This figure shows the processing up to determining the range of character strings that will become one clause, using the heading candidate character string 12 in FIG. 1 as input information. This process will be explained below with reference to the PAD diagram. While a period exists in the INF in which the heading candidate character string is stored, the following processing is performed (step 301).
. From the last character in the variable INP, a character string in a continuous range with periods is cut out and substituted into the character string variable INP(2) (step 302). Next, with reference to the case particle table, INPC corresponding to the case particle string 2I in FIG.
2) Delete the character string inside step 303), INF(
2) Sort the character codes in descending order for each period character string in step 304), and delete the period from the character string in INP(2) (step 305). next,
"O" is assigned to an integer variable FLG (flag) (step 306). First, the headword division dictionary 4 (see FIG. 1) is moved record by record, and the following processing is performed until the last record is reached. Take out the division headword 41 of the record and assign it to the character string variable INP (3) (Step 308), and set the variable IN
Within the range of consecutive character strings with periods in P(3), the character strings in division units are sorted in descending order of character code (step 309), and periods are deleted from the character string in INF(3) (step 309). 310). Next, the variable INP(2
) and the character string in variable INF(3) are equal or not is determined in step 311), and if they are equal, the following processing is performed. Integer Noo4 is assigned to integer variable FLG (step 312). Next, I corresponding to the character string INF(2)
A regular word, which is a word in the database corresponding to the headword, is acquired from the headword division dictionary and associated with the character string in the NF (step 313). Next, the variable INP corresponding to the character string of variable INF (2)
The case particle character string immediately before the period in the character string inside is deleted (step 314). A period is deleted from the character string in variable INP corresponding to variable INP(2) (step 315). Next, it is determined whether the character string immediately before the beginning of the character string in the variable INP corresponding to the character string in the variable INF (2) is a period (step 316), and if it is a period, the character string in the INF Change the period to a comma (step 317), then change the label (LABEL) (2
) (step 318). Next, it is determined whether the integer FLG is rQJ (step 319), and if it is "0", the following processing is performed. Step 3
20), and the process moves to label (LABEL) (1) (step 321). Through steps 301 to 321, FIG. 7(b), which will be described later.
From the heading candidate character string ``What is the purchase price of skirts handled by the office in Tokyo?'' shown in Figure 7(e), the Japanese phrase string [the office in Tokyo sells] ,J is generated as the purchasing unit price of ,handled skirts. That is, FIG. 7(C) and FIG. 7(d) show the process of generating FIG. 7(e) from FIG. 7(b). Similarly, in steps 301 to 321, the eighth
The heading candidate character string shown in Figure (b) “6 offices in Tokyo,
From ``What is the cumulative sales result of skirts?'', the composite seasonal expression range determined Japanese phrase string ``What is the cumulative sales result of skirts at the Tokyo office'' shown in FIG. 8(e) is generated. Similarly, the composite seasonal expression range from the heading candidate character string "The business office is in Tokyo, Skirt's. Cumulative sales results are" shown in FIG. 9(b) to be described later in FIG. 9(e). A determined Japanese phrase string ``What are the cumulative sales results of skirts at the Tokyo office?'' is generated. In this embodiment, in step 309, the character strings in division units are sorted in ascending order of character code, that is,
They are arranged in ascending order of character code. The character strings in division units may be sorted in descending order of character codes, or in a combination of character strings in division units. FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of the contents of a headword division dictionary to be referred to by the bunsetsu range determination unit in FIG. 1. Divided headword 41. It has information on regular words 42 and parts of speech 43, which are words in the database. Note that it is easily possible to have information other than headwords. FIG. 7 is an explanatory diagram showing a first processing example of the Japanese language processing system in FIG. 1. The bunsetsu division Japanese character string input by the user is
It shows how the complex phrase expression range is converted into a Japanese phrase string. The phrase segmented Japanese character string input by the user shown in Figure 7(a) [ΔPurchase price of ΔSkirt sold by ΔSales Office in Tokyo is 8] is the header character in Figure 1. The column candidate estimation unit 1 generates the heading candidate character string [Tokyo office] shown in FIG. 7(b). The purchase price of skirts handled is converted to ``. Furthermore, this heading candidate character string is processed by the clause range determination unit 3 in FIG. Word clause sequence [The purchase price of skirts handled by the Tokyo office is”
is converted to In other words, the heading candidate character string [Purchasing price of skirts handled by a sales office in Tokyo] shown in Figure 7(b) is equivalent to , of the skirt,
The purchase price is '', and in Figure 7 (d), ``Skirts handled by the Tokyo sales office.'' The purchasing unit price is determined by J, and the R Tokyo office in Figure 7 (e)
The purchase price of skirts handled is converted to ``. FIG. 8 is an explanatory diagram showing a second processing example of the Japanese language processing system in FIG. 1. The bunsetsu division Japanese character string input by the user is
It shows how the compound seasonal expression range is converted into a Japanese phrase string. The phrase segmented Japanese character string input by the user shown in FIG. 1, the heading candidate character string [
What are the cumulative sales results for skirts at the sales office in Tokyo?
is converted to Furthermore, this heading candidate character string is
The phrase range determining unit 3 in the figure determines the range of phrases in FIG. 8(c) and (
Through step d), the compound phrase expression range is determined to be the Japanese phrase string ``What is the cumulative sales record of skirts at the Tokyo office'' shown in FIG. 8(e). In other words, the heading candidate character string shown in Figure 8(b) [Total sales results for skirts in Tokyo office] is as follows:
Figure 8(c) [Tokyo, sales office]. The cumulative sales results for skirts are J, and Figure 8 (d)
What are the cumulative sales results for skirts at the sales office in Tokyo?
After that, it is converted to ``The unit purchase price of the skirt at the Tokyo office'' in Figure 7(e). FIG. 9 is an explanatory diagram showing a third processing example of the Japanese language processing system in FIG. 1. The bunsetsu division Japanese character string input by the user is
It shows how the complex phrase expression range is converted into a Japanese phrase string. The segmented Japanese character string input by the user shown in Figure 9(a) "The business office is ΔTokyo ΔSkirt's ΔSales ΔCumulative ΔAchievements are J" The heading character string candidate estimating unit 1 converts the heading candidate character string F business office shown in FIG. Furthermore, this heading candidate character string is processed by the phrase range determination unit 3 in FIG. The phrase string is converted to "Tokyo office's skirts. Cumulative sales results are". In other words, the heading candidate character string shown in FIG. 9(b) "What are the cumulative sales results for skirts at the office in Tokyo?"
In Figure 9(c), [Skirt's business office is in Tokyo]
The cumulative sales result is J, and after going through Figure 9(d), [The sales office is in Tokyo, the cumulative sales result of skirts is]
As mentioned above, according to this embodiment, the compound word is converted into the division headword 41 by the independent word of the minimum unit.
(See Figure 6), there is no need to register other expressions of this compound word in the dictionary, it is possible to reduce storage space, and it is possible for the user to accept other expressions of the compound word. This increases the degree of freedom in expressing the Japanese input by the user, and at the same time reduces the burden on the user who has to think about how to express the Japanese manually. Further, in this embodiment, it is also possible to register the heading candidate character string 12 in the dictionary 4 as a new heading word. Next, an application example of the compound word expression range determining device according to the present invention will be explained. FIG. 10 is a functional block diagram showing the configuration of an embodiment of a database search system according to the present invention. Using the Japanese phrase string 13 whose compound word expression range has been determined, obtained by the compound word expression range determination method shown in FIG.
It performs database searches. That is, the first
A database search system in Japanese is constructed using the compound word expression range determination device shown in the figure. A heading character string candidate estimating unit 1 generates a heading candidate character string 12 by referring to a case particle table 2 from a Japanese character string 11, and a composite character string candidate estimating unit 1 generates a heading candidate character string 12 by referring to a headword division dictionary 4. A compound word expression range determination device having a phrase range determining unit 3 that generates a Japanese phrase string 13 with a determined phrase expression range is configured to perform a semantic understanding process that converts the Japanese phrase string 13 with a determined compound phrase expression range into an internal expression format 52. Internal expression generation unit 5
1 and an SQL generation unit 53 that generates 5QL 54 from this internal representation format 52. Then, it is configured by adding it to a processing section consisting of a database search section 55 that searches a database 56 based on 5QL54. Furthermore, SQL is structured Query.
It is an abbreviation for LanguageJ, and is a language for database searches. Below, the meaning understanding/internal expression generation unit 51 and the SQL generation unit 5
3 and the processing operation by the database search unit 55 will be explained. The meaning understanding/internal expression generation unit 51 uses the complex phrase expression range determined Japanese phrase string 13 as input information, understands the meaning for information retrieval, generates an internal expression format 52, and stores this in a memory (not shown). Hold. The retained internal representation format 52 is used as input information. 5QL54, which is a database search language, is generated by the SQL generation unit 53 and held in a memory (not shown). The database search unit 55 searches the database 56 using the held 5QL 54 as input information. FIG. 1+ is an explanatory diagram showing an example of the Japanese phrase string in which the complex phrase expression range has been determined in FIG. 10. The example of the Japanese clause sequence in which the range of complex phrase expression in FIG. 7(e) has been determined is Japanese sentence 13 for operation instructions for information retrieval.
An example is shown in which the value is set to 1. In other words, the phrase-separated Japanese character string input by the user shown in Figure 7 (a) [Δ unit price of Δ skirts handled by the Δ sales office in Tokyo is] is shown in Figure 1O. The heading character string candidate estimating unit 1 and phrase range determining unit 3 generate the Japanese phrase string ``Skirts, which is handled by the Tokyo office.'' The unit price is converted to ``. The Japanese sentence 131 converted in this way is used for operating instructions for information retrieval. FIG. 12 is an explanatory diagram showing an example of the internal representation format in FIG. 1O. Using the Japanese sentence 131 representing the operation instruction for information retrieval shown in No. 11 as input information, the semantic understanding/internal expression generation unit 51 shown in FIG. 1O extracted search conditions and search targets for information retrieval. This is an example of the internal representation format 521,
This is a search logical expression composed of column names and column values of the database 56 in FIG. 1O. Note that the generation of the internal expression format 52 by the semantic understanding/internal expression generation unit 51 is described in detail in Hiroyuki Kinuyo [Natural Language Interface Processing Method J Based on Table Hierarchical Model (Transactions of Information Processing Society of Japan Vol. 27 No. 5 May 1986), PP, 499-508. FIG. 13 is an explanatory diagram showing an example of the SQL in FIG. 10. A 5QL 541 is generated using the internal representation format 521 formed by the search logical formula in FIG. 12 as input information. This is an example of 5QL54 generated by the SQL generation unit 53 in FIG. 10. Note that the processing method of the SQL generation unit 53 in FIG. 1O is a conversion from a formal language to a formal language, which can be easily realized using conventional technology, and a description thereof will be omitted. FIG. 14 is an example of data stored in the database in [ ]O. A business office table 1410 and a product table 1420 are stored. The office table 1410 includes office threads 1411 such as "Tokyo office" and "Osaka office" and the location 14 of each office.
12. “Skirt”, [Product name of slacks J etc. 141
3. Purchase unit price 1414 and sales unit price 14 corresponding to each product
15. It is composed of cumulative sales results 1416. In addition, the product table 1420 includes model numbers 1422 corresponding to each product name 1421 such as [skirts] and [slacks].
, manufacturing factory name 1423, and inventory quantity 1424. The database search system shown in FIG.
Based on the input of the Japanese sentence 131 shown in Figure 1, "Tokyo Sales Office" is entered from the sales office thread 1411 in the sales office table 1410, "skirt" is entered from the product name 1413, and purchase unit price 1
414 to [2500]. As described above, according to the database search system shown in FIG. 10, in addition to the processing by the compound word expression range determination method shown in FIG. 1, the following processing is possible. When performing a database search in Japanese, it is essential that the input question sentence be a natural language sentence with a high degree of freedom at the level of daily conversation. In other words, in databases, there are many cases where data corresponding to proper nouns is composed of compound words.
When a compound word is expressed in Japanese, it is not necessarily expressed in the same way as the compound word stored in a database, and the compound word is often expressed in a variety of ways. With conventional technology, it was impossible to recognize the various expressions of compound words and to match them with the compound words in the database, but according to the database search system using this Japanese language processing system, Make it possible to recognize diverse expressions. Therefore, when the user inputs a search sentence, there is no need to match it exactly to a compound word in the database, and the user can perform a search by inputting Japanese with a high degree of freedom. As described above, according to this embodiment, by dividing a compound word into the smallest units of independent words and registering them as headwords in the dictionary, there is no need to register other expressions of the compound word in the dictionary, and the storage area is reduced. I can do it. In particular, since the scale of a dictionary used for information retrieval depends on the scale of the information medium, the storage area for the dictionary must be reduced as much as possible. Furthermore, although it is very time-consuming to register all the expressions of a compound word, this embodiment can save this time and effort. Furthermore, users who input Japanese character strings do not need to be aware of the exact compound word, and can input Japanese character strings with free expression, which reduces the burden on the user. [Effect of the invention J According to the present invention, it is possible to automatically determine the expression range of an input compound word, and furthermore, it is possible to search in a database by inputting Japanese character strings with a high degree of freedom. I can do it.

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

第1図は本発明を施した複合語表現範囲決定装置の一実
施例を示す機能ブロック図、第2図は第1図における複
合語表現範囲決定装置の全体的なハードウェア構成を示
すブロック図、第3図は第2図における見出し語文字列
候補推定プログラムのPAD図、第4図は第1図におけ
る格助詞テーブルの内容を示す説明図、第5図は第2図
における文節範囲決定処理プログラムのPAD、第6図
は第1図における見出し語分割辞書の内容例を示す説明
図、第7図は第1図における日本語処理システムの第1
の処理例を示す説明図、第8図は第1図における日本語
処理システムの第2の処理例を示す説明図、第9図は第
1図における日本語処理システムの第3の処理例を示す
説明図、第10図は本発明を施したデータベース検索シ
ステムの実施例の構成を示す機能ブロック図、第11図
は第10図における複合句表現範囲決定済み日本語文節
列の例を示す説明図、第12図は第1O図における内部
表現形式の一例を示す説明図、第13図は第1O図にお
けるSQLの一例を示す説明図、第14図は第10にお
けるデータベースに格納されているデータの例、第15
図はかな漢字変換処理の流れを示す説明図である。 l:見出し文字列候補推定部、2:格助詞テーブル、3
:文節範囲決定部、4:見出し語分割辞書、5:入出力
装置、6:プロセッサ、7:記憶装置、8:ワーキング
エリア、9:、10:見出し文字列候補推定プログラム
の格納エリア、11:日本語文字列、12:見出し候補
文字列、13:複合句表現範囲決定済み日本語文節列、
20:格助詞テーブル格納エリア、21:格助詞文字列
。 30:文節範囲決定プログラム格納エリア、40:見出
し語分割辞書格納エリア、41:分割見出し語、42:
正規語、43:品詞、51:意味理解・内部表現生成部
、52:内部表現形式、53:SQL生成部、54:S
QL、55:データベース検索部、56:データベース
、131:日本語文。 521:内部表現形式、541 :SQL、1410:
営業所テーブル、1411:営業所糸、1412:所在
地、1413:商品名、1414:仕入単価、1415
:販売単価、1416:売上累計実績、1420:商品
テーブル、1421:商品名、1422:型番、142
3:製造工場名。 1424:在庫数、+501:切り出し過程、1502
:変換処理過程、1503:辞書。 第 図 第 図 第 4 図 第 図(その1) 19 第 図(その2) 第 6 図 第 図 (a) (e) 東京営業所が、扱う、スカートの、仕入単価は第 8 図 (al (el 東京営業所の、スカートの、売上累計実績は第 図 (a) (e) 東京営業所の、スカートの、売上累計実績は第 図 第 図 第 図 第 図 第 1 図 501 502 503
FIG. 1 is a functional block diagram showing an embodiment of the compound word expression range determining device according to the present invention, and FIG. 2 is a block diagram showing the overall hardware configuration of the compound word expression range determining device in FIG. 1. , Figure 3 is a PAD diagram of the headword character string candidate estimation program in Figure 2, Figure 4 is an explanatory diagram showing the contents of the case particle table in Figure 1, and Figure 5 is the clause range determination process in Figure 2. PAD of the program, Figure 6 is an explanatory diagram showing an example of the contents of the headword division dictionary in Figure 1, Figure 7 is the first part of the Japanese language processing system in Figure 1.
8 is an explanatory diagram showing a second processing example of the Japanese language processing system in FIG. 1, and FIG. 9 is an explanatory diagram showing a third processing example of the Japanese language processing system in FIG. 1. FIG. 10 is a functional block diagram showing the configuration of an embodiment of a database search system according to the present invention, and FIG. 11 is an explanation showing an example of a Japanese phrase string whose complex phrase expression range has been determined in FIG. 10. Figure 12 is an explanatory diagram showing an example of the internal expression format in Figure 1O, Figure 13 is an explanatory diagram showing an example of SQL in Figure 1O, and Figure 14 is the data stored in the database in Figure 10. Example, 15th
The figure is an explanatory diagram showing the flow of kana-kanji conversion processing. l: Headline character string candidate estimation unit, 2: Case particle table, 3
: clause range determination unit, 4: headword division dictionary, 5: input/output device, 6: processor, 7: storage device, 8: working area, 9:, 10: storage area for headline character string candidate estimation program, 11: Japanese character string, 12: Heading candidate character string, 13: Japanese phrase string with complex phrase expression range determined,
20: Case particle table storage area, 21: Case particle character string. 30: Clause range determination program storage area, 40: Divided headword dictionary storage area, 41: Divided headwords, 42:
Regular language, 43: Part of speech, 51: Meaning understanding/internal expression generation unit, 52: Internal expression format, 53: SQL generation unit, 54: S
QL, 55: Database search section, 56: Database, 131: Japanese text. 521: Internal representation format, 541: SQL, 1410:
Sales office table, 1411: Sales office thread, 1412: Address, 1413: Product name, 1414: Purchase unit price, 1415
: Sales unit price, 1416: Cumulative sales results, 1420: Product table, 1421: Product name, 1422: Model number, 142
3: Manufacturing factory name. 1424: Stock quantity, +501: Cutting process, 1502
: Conversion process, 1503: Dictionary. Fig. Fig. 4 Fig. Fig. 1 (Part 1) 19 Fig. (Part 2) Fig. 6 Fig. Fig. (a) (e) (el The cumulative sales of skirts at the Tokyo office are shown in Figures (a) and (e) The cumulative sales of skirts at the Tokyo office are shown in Figure 1. Figure 501 502 503

Claims (1)

【特許請求の範囲】 1、日本語文を入力する入力装置と、日本語の電子化辞
書とを有し、該入力装置により入力された日本語文を単
語の列に形態素解析し、該単語の列のうち、上記辞書に
格納された複合語を含む文字列と一致する単語を文節と
して認識する日本語処理システムにおいて、上記入力装
置により入力された日本語文を、該日本語文に含まれる
格助詞と上記辞書に基づき、複合語を構成する表現の範
囲を決定し、該辞書に格納された複合語を含む表現に変
換することを特徴とする複合語表現範囲決定方法。 2、請求項1に記載の複合語表現範囲決定方法において
、上記格助詞に相当する文字列を定義した格助詞テーブ
ルを用いることを特徴とする複合語表現範囲決定方法。 3、請求項2に記載の複合語表現範囲決定方法において
、見出し語を最小単位の自立語の文字列に分割して格納
した見出し語分割辞書を用いることを特徴とする複合語
表現範囲決定方法。 4、請求項3に記載の複合語表現範囲決定方法において
、上記入力された日本語文より、上記格助詞に基づき、
複合語を構成する表現の範囲を決定して、該決定した表
現範囲の文字列から、見出し語候補文字列を生成し、さ
らに、該見出し語候補文字列を、上記見出し語分割辞書
に格納された文字列を参照して、複合語を構成する表現
の範囲を決定し、上記辞書に格納された複合語を含む表
現に変換して、複合句表現範囲決定済み日本語文節列を
生成することを特徴とする複合語表現範囲決定方法。 5、請求項4に記載の複合語表現範囲決定方法において
、上記入力された日本語文中の、上記格助詞が付接する
文節で連続する範囲を、複合語を構成する表現範囲とし
て決定し、該決定した表現範囲にある文字列から、上記
見出し語候補文字列を生成することを特徴とする複合語
表現範囲決定方法。 6、請求項4に記載の複合語表現範囲決定方法において
、上記見出し語候補文字列の格助詞に相当する文字列を
削除し、該格助詞を削除した見出し語候補文字列と上記
見出し語分割辞書に格納されている分割見出し語とを同
じ一定の規則に基づき再構成し、該再構成した見出し語
候補文字列と分割見出し語とを照合比較し、一致する場
合に、該見出し語候補文字列に相当する上記入力された
日本語文の文字列の範囲を、複合語を構成する表現の範
囲として決定し、認識することを特徴とする複合語表現
範囲決定方法。 7、請求項6に記載の複合語表現範囲決定方法において
、上記同じ一定の規則に基づく構成は、上記見出し語分
割辞書の分割された自立語の文字列単位で、文字コード
の降順に並び変えることを特徴とする複合語表現範囲決
定方法。 8、請求項6に記載の複合語表現範囲決定方法において
、上記同じ一定の規則に基づく構成は、上記見出し語分
割辞書の分割された自立語の文字列単位で、文字コード
の昇順に並び変えることを特徴とする複合語表現範囲決
定方法。 9、請求項6に記載の複合語表現範囲決定方法において
、上記同じ一定の規則に基づく構成は、上記見出し語分
割辞書の分割された自立語の文字列の組み合わせで行な
うことを特徴とする複合語表現範囲決定方法。 10、請求項4に記載の複合語表現範囲決定方法を実行
するプログラムを具備し、請求項1に記載の日本語処理
システムに付加することを特徴とする複合語表現範囲決
定装置。 11、入力された日本語文の操作指示により、動作を行
なうデータベースシステムにおいて、自然語インタフェ
ースとして、計算機に入力された上記操作指示を表す日
本語文を解析して、計算機に操作指示を与えることを特
徴とする請求項10に記載の複合語表現範囲決定装置。
[Claims] 1. It has an input device for inputting Japanese sentences and a Japanese electronic dictionary, and morphologically analyzes the Japanese sentences inputted by the input device into a string of words. Among them, in a Japanese language processing system that recognizes words that match character strings containing compound words stored in the dictionary as clauses, the Japanese sentence inputted by the input device is recognized as a case particle included in the Japanese sentence. A method for determining a compound word expression range, comprising determining the range of expressions constituting a compound word based on the dictionary, and converting the range into an expression that includes the compound word stored in the dictionary. 2. The compound word expression range determining method according to claim 1, characterized in that a case particle table defining character strings corresponding to the case particles is used. 3. The compound word expression range determining method according to claim 2, which uses a headword division dictionary in which headwords are divided into character strings of minimum units of independent words and stored. . 4. In the compound word expression range determination method according to claim 3, from the input Japanese sentence, based on the case particle,
Determine the range of expressions constituting the compound word, generate a headword candidate character string from the character strings in the determined expression range, and further store the headword candidate character string in the headword division dictionary. determine the range of expressions constituting the compound word by referring to the character string, convert it into an expression that includes the compound word stored in the dictionary, and generate a Japanese phrase string with the compound phrase expression range determined. A compound word expression range determination method characterized by: 5. In the compound word expression range determination method according to claim 4, a range of consecutive clauses to which the case particle is attached in the input Japanese sentence is determined as an expression range constituting the compound word; A method for determining a compound word expression range, characterized in that the headword candidate character string is generated from a character string within the determined expression range. 6. In the compound word expression range determination method according to claim 4, a character string corresponding to a case particle of the headword candidate character string is deleted, and the headword candidate character string from which the case particle is deleted is divided into the headword candidate character string. The divided headwords stored in the dictionary are reconstructed based on the same fixed rules, and the reconstructed headword candidate character string and the divided headwords are collated and compared, and if they match, the headword candidate characters are A compound word expression range determination method, characterized in that the range of character strings of the input Japanese sentence corresponding to the string is determined and recognized as the range of expressions constituting the compound word. 7. In the compound word expression range determination method according to claim 6, the configuration based on the same fixed rule is to rearrange the divided independent words of the headword division dictionary in descending order of character codes in units of character strings. A compound word expression range determination method characterized by the following. 8. In the compound word expression range determination method according to claim 6, the configuration based on the same fixed rule is to rearrange the divided independent words of the headword division dictionary in ascending order of character strings in units of character strings. A compound word expression range determination method characterized by the following. 9. The compound word expression range determining method according to claim 6, wherein the composition based on the same fixed rule is performed by combining character strings of divided independent words of the headword division dictionary. A method for determining the range of word expressions. 10. A compound word expression range determination device, comprising a program for executing the compound word expression range determination method according to claim 4, and added to the Japanese language processing system according to claim 1. 11. In a database system that performs operations based on operation instructions inputted in Japanese sentences, the database system is characterized in that, as a natural language interface, the Japanese sentences representing the operation instructions inputted into the computer are analyzed and the operation instructions are given to the computer. The compound word expression range determining device according to claim 10.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011133929A (en) * 2009-12-22 2011-07-07 Fujitsu Ltd Document proofreading support device, program, and method
US8027831B2 (en) * 2006-03-27 2011-09-27 Casio Computer Co., Ltd. Information display control apparatus and recording medium recording information display control program

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