JPH0343661B2 - - Google Patents
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- JPH0343661B2 JPH0343661B2 JP57057920A JP5792082A JPH0343661B2 JP H0343661 B2 JPH0343661 B2 JP H0343661B2 JP 57057920 A JP57057920 A JP 57057920A JP 5792082 A JP5792082 A JP 5792082A JP H0343661 B2 JPH0343661 B2 JP H0343661B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- attributes
- dictionary
- syntactic analysis
- words
- given
- 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.)
- Expired - Lifetime
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/20—Natural language analysis
- G06F40/253—Grammatical analysis; Style critique
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Machine Translation (AREA)
Description
〔発明の技術分野〕
本発明は与えられた原文中の辞書に未登録な単
語の存在によつて生じる上記原文の構文分析不能
事態を効果的に回避することのできる実用性の高
い構文分析方式に関する。 〔発明の技術的背景とその問題点〕 近年、計算機システムを利用した文章解析・作
成装置が注目されている。中でも、与えられた文
章の構文を自動分析し、その分析結果に従つて文
書作成・編集を行うこともなされている。 しかして、与えられた文書(原文)の構文分析
を行う場合、一般に単語と共にその属性が登録さ
れた辞書を用いて上記原文を構成する各単語の属
性をそれぞれ求め、これらの属性の繋がり関係と
文法法則とによつて分析処理がなされる。ところ
が、一般的に文章を構成する可能性のある単語が
全て辞書に登録されているとはいえず、しばしば
未登録単語が上記分析すべき原文中に現われるこ
とが多い。この場合、その単語に対する属性が決
定することができない為、構文分析が不可能とな
る。そして、その文章に対する処理を中断せざる
を得ないと云う不慮の事態が発生することにな
る。 〔発明の目的〕 本発明はこのような事情を考慮してなされたも
ので、その目的とするところは、与えられた原文
中に辞書に未登録な単語が存在する場合であつて
も上記原文の構文分析を確実に行い、文章に対す
る処理の中断を招くことのない実用性の高い構文
分析方式を提供することにある。 〔発明の概要〕 本発明は辞書を検索して与えられた原文を構成
する各単語にそれぞれ属性を与えると共に、辞書
に未登録な上記原文中の単語についてはその属性
を推定してこれを与え、このようにして上記原文
を構成する各単語に対してそれぞれ与えられた属
性からその構文分析を行うようにしたものであ
る。特に推定した属性を用いた構文分析が不成功
の場合には他の推定される属性を順次与え乍ら上
記構文分析を行わしめるようにしたものである。 〔発明の効果〕 従つて本発明によれば、与えられた原文中に辞
書に未登録な単語が存在する場合であつてもその
構文分析を効果的に行うことができ、これによつ
て文章処理の中断を招く虞れがない。従つて文章
の構文分析に対する汎用性を高めることができ、
その実用的利点は絶大である。 〔発明の実施例〕 以下、図面を参照して本発明の一実事例につき
説明する。 第1図は構文分析の一例を示すものであり、こ
こでは「I READ A BOOK.」なる文章が与
えられている。この与えられた原文(文章)の各
単語についてそれぞれ属性が求められる。この属
性の情報は、複数の単語についてそれぞれ対応し
て予め辞書に登録されており、上記原文の各単語
についての属性の付与は、上記辞書を検索、つま
り辞書引きすることによつて行われる。しかして
属性の情報は、例えば品詞として与えられるもの
で、次表の如く定められる。
語の存在によつて生じる上記原文の構文分析不能
事態を効果的に回避することのできる実用性の高
い構文分析方式に関する。 〔発明の技術的背景とその問題点〕 近年、計算機システムを利用した文章解析・作
成装置が注目されている。中でも、与えられた文
章の構文を自動分析し、その分析結果に従つて文
書作成・編集を行うこともなされている。 しかして、与えられた文書(原文)の構文分析
を行う場合、一般に単語と共にその属性が登録さ
れた辞書を用いて上記原文を構成する各単語の属
性をそれぞれ求め、これらの属性の繋がり関係と
文法法則とによつて分析処理がなされる。ところ
が、一般的に文章を構成する可能性のある単語が
全て辞書に登録されているとはいえず、しばしば
未登録単語が上記分析すべき原文中に現われるこ
とが多い。この場合、その単語に対する属性が決
定することができない為、構文分析が不可能とな
る。そして、その文章に対する処理を中断せざる
を得ないと云う不慮の事態が発生することにな
る。 〔発明の目的〕 本発明はこのような事情を考慮してなされたも
ので、その目的とするところは、与えられた原文
中に辞書に未登録な単語が存在する場合であつて
も上記原文の構文分析を確実に行い、文章に対す
る処理の中断を招くことのない実用性の高い構文
分析方式を提供することにある。 〔発明の概要〕 本発明は辞書を検索して与えられた原文を構成
する各単語にそれぞれ属性を与えると共に、辞書
に未登録な上記原文中の単語についてはその属性
を推定してこれを与え、このようにして上記原文
を構成する各単語に対してそれぞれ与えられた属
性からその構文分析を行うようにしたものであ
る。特に推定した属性を用いた構文分析が不成功
の場合には他の推定される属性を順次与え乍ら上
記構文分析を行わしめるようにしたものである。 〔発明の効果〕 従つて本発明によれば、与えられた原文中に辞
書に未登録な単語が存在する場合であつてもその
構文分析を効果的に行うことができ、これによつ
て文章処理の中断を招く虞れがない。従つて文章
の構文分析に対する汎用性を高めることができ、
その実用的利点は絶大である。 〔発明の実施例〕 以下、図面を参照して本発明の一実事例につき
説明する。 第1図は構文分析の一例を示すものであり、こ
こでは「I READ A BOOK.」なる文章が与
えられている。この与えられた原文(文章)の各
単語についてそれぞれ属性が求められる。この属
性の情報は、複数の単語についてそれぞれ対応し
て予め辞書に登録されており、上記原文の各単語
についての属性の付与は、上記辞書を検索、つま
り辞書引きすることによつて行われる。しかして
属性の情報は、例えば品詞として与えられるもの
で、次表の如く定められる。
【表】
しかして上記辞書引きにより、原文中の「I」
なる単語には「PN」なる属性が与えられ、
「READ」なる単語には「VT」なる属性が与え
られる。同様にして「A」なる単語には「DET」
なる属性が、また「BOOK」なる単語には「N」
なる属性がそれぞれ与えられる。つまりこの場合
には、入力された原文中の全ての単語について前
記辞書引きによりそれぞれの属性が与えられるこ
とになる。 構文分析は、このようにして与えられた属性の
情報と、予め与えられた文法規則に従つて行われ
る。この文法規則は、例えば DET+N→NP なる形態として与えられ、冠詞の後に名詞が続く
とき、これを一まとめとして関係づけし、「NP」
として表現するものである。そして、今度は、こ
の「NP」とその直前の動詞との関係から VT+NP→VP なる文法関係を得、更にその直前の代名詞との関
係から PN+VP→S として、一つの文章である旨の情報を得、これに
より構文分析が行われる。つまり、文法規則に定
められる品詞(属性)の繋がり関係から順次その
構文が分析される。この構文分析によつて一つの
文章の構成情報「S」なる情報が得られないと
き、その構文分析が成功したことになる。 ところで今、第2図に示すように「I
THROW A BOOK.」なる文章が与えられ、
その中の「THROW」なる単語については辞書
登録がなさてれいなかつたとする。この場合、従
来にあつては、「THROW」なる単語に対して属
性を与えることができないことから、その構文分
析が失敗すると云う不具合があつた。しかして本
方式にあつては、辞書に未登録な単語に対して
は、その属性の推定が行われる。この例では、先
ず「THROW」に対して名詞「N」なる属性の
推定がなされ、これが上記単語に付されて文法規
則に従つた構文分析が行われる。しかし、この場
合、名詞「N」と「NP」とからなる繋がり関係
が文法規則上存在しないことから、その構文分析
が失敗に終る。これによつて上記単語に対して推
定された属性が適正でなかつたことが知らしめら
れ、次に他の推定され得る属性が上記単語に与え
られる。例えば次に「THROW」なる単語に他
動詞「VT」なる属性が与えられると、これに基
づく構文分析行われる。この構文分析によつて情
報「S」が求められてその構文分析が成功するこ
とになる。即ち、与えられた原文中に、辞書に未
登録な単語が存在する場合、その単語について推
定される属性を順次与え、その都度構文分析を実
行して、その成功効果を得るまで上記属性を変え
ることによつて、入力された原文の構文分析を確
実に行うことが可能となる。尚、前記品詞の情報
として示される属性は、例えば属性表として、予
めメモリの特定された領域に登録しておくことが
望ましい。 以上説明した分析処理は、例えば第3図に示す
処理フローによつて表わされる。実際の文章作成
装置等においては、この第3図に示される処理フ
ローを実行する制御プログラムを与えるようにす
ればよい。即ち、分析すべき原文が与えられて、
その分析処理プログラムが起動1されると、先ず
ステツプ2において複数の単語とその属性の情報
を登録してなる辞書が上記原文を構成する各単語
毎に検索される。この辞書引きが終了したのち、
ステツプ3において、上記原文中の全ての単語に
属性がつけられたか否かが判定される。この判定
によつて、全ての単語に属性が付けられたことが
知らしめられたとき、ステツプ4において上記原
文の上記属性の繋がり関係と文法法則とから構文
分析が実行される。 一方、上記判定によつて、辞書未登録による原
文中単語の属性が付されなかつたものが存在する
場合、ステツプ5において品詞表(属性表)の最
初に登録された品詞(属性)についてポインタが
付される。このステツプ5が属性の推定に相当す
る。次に、ステツプ6において、上記ポインタが
付された品詞(属性)の情報が、前記原文中の未
登録単語について付与され、ステツプ7において
構文分析が行われる。この構文分析は、前記ステ
ツプ4に示す構文分析と同様にして行われる。し
かるのち、ステツプ8において、上記構文分析が
成功したか否かが判定され、成功の場合にはステ
ツプ9においてその結果をスタツクしたのち、ス
テツプ10に移る。また不成功の場合には、ステツ
プ8から直接ステツプ10の実行に移る。このステ
ツプ10では、前記品詞表(属性表)のサーチが行
われ、ステツプ11にて、そのサーチ結果から他の
品詞(属性)が存在するか否かが判定される。そ
して、他の品詞が有する場合、ステツプ12におい
て品詞表上のポインタ位置をずらし、他の品詞を
読出して前記ステツプ6〜10の処理を繰返して実
行する。その後、推定される全ての属性につい未
登録単語への付与、およびその構文分析を行つた
のち、ステツプ13において先にスタツクされた分
析結果を出力して構文分析処理を終える。 このような処理フローに示されるルーチンを順
次実行することにより、仮りに与えられた原文中
に辞書に未登録な単語が存在する場合であつて
も、その構文を分析することが可能となる。従つ
て、構文分析不能な状態の発生によつて文章処理
が中断するような不具合が効果的に回避される。
また、あるゆる文章に対して構文分析を効果的に
実行することが可能となり、格別膨大な容量を有
する辞書を準備するような不具合を招くこともな
くなる。これ故、その実用的利点は絶大である。 尚、本発明は上記実施例に限定されるものでは
ない。例えば上述した実施例では、 DET+N→NP 形式の書換え規則を文法として用いたが、例えば
拡張遷移文法、格文法、Definite Clause文法等
を種々応用することが可能である。また品詞表
(属性表)から求められる推定属性の出力に優先
順位をつけるようにしてもよい。即ち、含まれる
単語数の多い順や、新語が出現する率の高い品詞
から順に推定順位を定めるようにしてもよい。更
には、構文分析に成功した場合、これによつてそ
の処理を終了するようにしてもよく、可能性のあ
る全ての属性を代入してその構文分析を行つたの
ち、その成功した構文分析結果を全て出力するよ
うにすることも可能である。また与えられた原文
中に未登録単語が複数存在する場合には、これら
の単語について同様な処理を行えばよいことは云
うまでもない。要するに本発明は、その要旨を逸
脱しない範囲で種々変形し、応用して実施するこ
とができる。
なる単語には「PN」なる属性が与えられ、
「READ」なる単語には「VT」なる属性が与え
られる。同様にして「A」なる単語には「DET」
なる属性が、また「BOOK」なる単語には「N」
なる属性がそれぞれ与えられる。つまりこの場合
には、入力された原文中の全ての単語について前
記辞書引きによりそれぞれの属性が与えられるこ
とになる。 構文分析は、このようにして与えられた属性の
情報と、予め与えられた文法規則に従つて行われ
る。この文法規則は、例えば DET+N→NP なる形態として与えられ、冠詞の後に名詞が続く
とき、これを一まとめとして関係づけし、「NP」
として表現するものである。そして、今度は、こ
の「NP」とその直前の動詞との関係から VT+NP→VP なる文法関係を得、更にその直前の代名詞との関
係から PN+VP→S として、一つの文章である旨の情報を得、これに
より構文分析が行われる。つまり、文法規則に定
められる品詞(属性)の繋がり関係から順次その
構文が分析される。この構文分析によつて一つの
文章の構成情報「S」なる情報が得られないと
き、その構文分析が成功したことになる。 ところで今、第2図に示すように「I
THROW A BOOK.」なる文章が与えられ、
その中の「THROW」なる単語については辞書
登録がなさてれいなかつたとする。この場合、従
来にあつては、「THROW」なる単語に対して属
性を与えることができないことから、その構文分
析が失敗すると云う不具合があつた。しかして本
方式にあつては、辞書に未登録な単語に対して
は、その属性の推定が行われる。この例では、先
ず「THROW」に対して名詞「N」なる属性の
推定がなされ、これが上記単語に付されて文法規
則に従つた構文分析が行われる。しかし、この場
合、名詞「N」と「NP」とからなる繋がり関係
が文法規則上存在しないことから、その構文分析
が失敗に終る。これによつて上記単語に対して推
定された属性が適正でなかつたことが知らしめら
れ、次に他の推定され得る属性が上記単語に与え
られる。例えば次に「THROW」なる単語に他
動詞「VT」なる属性が与えられると、これに基
づく構文分析行われる。この構文分析によつて情
報「S」が求められてその構文分析が成功するこ
とになる。即ち、与えられた原文中に、辞書に未
登録な単語が存在する場合、その単語について推
定される属性を順次与え、その都度構文分析を実
行して、その成功効果を得るまで上記属性を変え
ることによつて、入力された原文の構文分析を確
実に行うことが可能となる。尚、前記品詞の情報
として示される属性は、例えば属性表として、予
めメモリの特定された領域に登録しておくことが
望ましい。 以上説明した分析処理は、例えば第3図に示す
処理フローによつて表わされる。実際の文章作成
装置等においては、この第3図に示される処理フ
ローを実行する制御プログラムを与えるようにす
ればよい。即ち、分析すべき原文が与えられて、
その分析処理プログラムが起動1されると、先ず
ステツプ2において複数の単語とその属性の情報
を登録してなる辞書が上記原文を構成する各単語
毎に検索される。この辞書引きが終了したのち、
ステツプ3において、上記原文中の全ての単語に
属性がつけられたか否かが判定される。この判定
によつて、全ての単語に属性が付けられたことが
知らしめられたとき、ステツプ4において上記原
文の上記属性の繋がり関係と文法法則とから構文
分析が実行される。 一方、上記判定によつて、辞書未登録による原
文中単語の属性が付されなかつたものが存在する
場合、ステツプ5において品詞表(属性表)の最
初に登録された品詞(属性)についてポインタが
付される。このステツプ5が属性の推定に相当す
る。次に、ステツプ6において、上記ポインタが
付された品詞(属性)の情報が、前記原文中の未
登録単語について付与され、ステツプ7において
構文分析が行われる。この構文分析は、前記ステ
ツプ4に示す構文分析と同様にして行われる。し
かるのち、ステツプ8において、上記構文分析が
成功したか否かが判定され、成功の場合にはステ
ツプ9においてその結果をスタツクしたのち、ス
テツプ10に移る。また不成功の場合には、ステツ
プ8から直接ステツプ10の実行に移る。このステ
ツプ10では、前記品詞表(属性表)のサーチが行
われ、ステツプ11にて、そのサーチ結果から他の
品詞(属性)が存在するか否かが判定される。そ
して、他の品詞が有する場合、ステツプ12におい
て品詞表上のポインタ位置をずらし、他の品詞を
読出して前記ステツプ6〜10の処理を繰返して実
行する。その後、推定される全ての属性につい未
登録単語への付与、およびその構文分析を行つた
のち、ステツプ13において先にスタツクされた分
析結果を出力して構文分析処理を終える。 このような処理フローに示されるルーチンを順
次実行することにより、仮りに与えられた原文中
に辞書に未登録な単語が存在する場合であつて
も、その構文を分析することが可能となる。従つ
て、構文分析不能な状態の発生によつて文章処理
が中断するような不具合が効果的に回避される。
また、あるゆる文章に対して構文分析を効果的に
実行することが可能となり、格別膨大な容量を有
する辞書を準備するような不具合を招くこともな
くなる。これ故、その実用的利点は絶大である。 尚、本発明は上記実施例に限定されるものでは
ない。例えば上述した実施例では、 DET+N→NP 形式の書換え規則を文法として用いたが、例えば
拡張遷移文法、格文法、Definite Clause文法等
を種々応用することが可能である。また品詞表
(属性表)から求められる推定属性の出力に優先
順位をつけるようにしてもよい。即ち、含まれる
単語数の多い順や、新語が出現する率の高い品詞
から順に推定順位を定めるようにしてもよい。更
には、構文分析に成功した場合、これによつてそ
の処理を終了するようにしてもよく、可能性のあ
る全ての属性を代入してその構文分析を行つたの
ち、その成功した構文分析結果を全て出力するよ
うにすることも可能である。また与えられた原文
中に未登録単語が複数存在する場合には、これら
の単語について同様な処理を行えばよいことは云
うまでもない。要するに本発明は、その要旨を逸
脱しない範囲で種々変形し、応用して実施するこ
とができる。
図は本発明の一実施例方式を説明する為のもの
で、第1図および第2図はそれぞれ構文分析の形
態例を示す図、第3図は構文分析処理の一例を示
す処理フローを示す図である。 2……辞書引き処理、4,7……構文分析、
5,12……単語に対する属性の推定、6……推
定された属性の単語への付与。
で、第1図および第2図はそれぞれ構文分析の形
態例を示す図、第3図は構文分析処理の一例を示
す処理フローを示す図である。 2……辞書引き処理、4,7……構文分析、
5,12……単語に対する属性の推定、6……推
定された属性の単語への付与。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 1 複数の単語とその属性の情報とをそれぞれ対
応させて登録した辞書と、与えられた原文を構成
する各単語の属性を前記辞書を検索してそれぞれ
求める辞書引き手段と、この辞書引き手段により
属性を与えることのできない前記辞書に未登録な
単語の属性を仮に定める手段と、これらの手段に
よつて前記各単語にそれぞれ与えられた属性の繋
がり関係に従つて前記原文を構文分析する手段
と、この構文分析に失敗したとき、前記辞書に未
登録な単語に対して仮に定めた属性を変更する手
段とを具備したことを特徴とする構文分析方式。 2 辞書に未登録な単語に対して仮に定めた属性
の変更は、原文の構文分析が成功するまで繰り返
し行われることを特徴とする特許請求の範囲第1
項記載の構文分析方式。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57057920A JPS58175074A (ja) | 1982-04-07 | 1982-04-07 | 構文分析方式 |
| US06/482,195 US4586160A (en) | 1982-04-07 | 1983-04-05 | Method and apparatus for analyzing the syntactic structure of a sentence |
| EP83301921A EP0091317A3 (en) | 1982-04-07 | 1983-04-06 | Syntax analyzing method and apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57057920A JPS58175074A (ja) | 1982-04-07 | 1982-04-07 | 構文分析方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS58175074A JPS58175074A (ja) | 1983-10-14 |
| JPH0343661B2 true JPH0343661B2 (ja) | 1991-07-03 |
Family
ID=13069429
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57057920A Granted JPS58175074A (ja) | 1982-04-07 | 1982-04-07 | 構文分析方式 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4586160A (ja) |
| EP (1) | EP0091317A3 (ja) |
| JP (1) | JPS58175074A (ja) |
Families Citing this family (64)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4724523A (en) * | 1985-07-01 | 1988-02-09 | Houghton Mifflin Company | Method and apparatus for the electronic storage and retrieval of expressions and linguistic information |
| US4674066A (en) * | 1983-02-18 | 1987-06-16 | Houghton Mifflin Company | Textual database system using skeletonization and phonetic replacement to retrieve words matching or similar to query words |
| US4771401A (en) * | 1983-02-18 | 1988-09-13 | Houghton Mifflin Company | Apparatus and method for linguistic expression processing |
| JPS6017564A (ja) * | 1983-07-08 | 1985-01-29 | Brother Ind Ltd | 電子辞書 |
| US4736296A (en) * | 1983-12-26 | 1988-04-05 | Hitachi, Ltd. | Method and apparatus of intelligent guidance in natural language |
| JPS6140672A (ja) * | 1984-07-31 | 1986-02-26 | Hitachi Ltd | 多品詞解消処理方式 |
| EP0176858B1 (en) * | 1984-09-18 | 1993-01-20 | Sharp Kabushiki Kaisha | Translation system |
| JPS61105671A (ja) * | 1984-10-29 | 1986-05-23 | Hitachi Ltd | 自然言語処理装置 |
| JPH0782498B2 (ja) * | 1985-01-14 | 1995-09-06 | 株式会社日立製作所 | 機械翻訳システム |
| JPS61184685A (ja) * | 1985-02-12 | 1986-08-18 | Hitachi Ltd | 翻訳情報追加方法 |
| JP2848593B2 (ja) * | 1985-05-07 | 1999-01-20 | 株式会社東芝 | 翻訳処理方法 |
| JPS61255468A (ja) * | 1985-05-08 | 1986-11-13 | Toshiba Corp | 機械翻訳処理装置 |
| US4800522A (en) * | 1985-05-14 | 1989-01-24 | Sharp Kabushiki Kaisha | Bilingual translation system capable of memorizing learned words |
| JPH083815B2 (ja) * | 1985-10-25 | 1996-01-17 | 株式会社日立製作所 | 自然言語の共起関係辞書保守方法 |
| JPS62163173A (ja) * | 1986-01-14 | 1987-07-18 | Toshiba Corp | 機械翻訳方法 |
| JPS63223962A (ja) * | 1987-03-13 | 1988-09-19 | Hitachi Ltd | 翻訳装置 |
| JPS63305463A (ja) * | 1987-06-05 | 1988-12-13 | Hitachi Ltd | 自然言語処理方式 |
| US4807905A (en) * | 1987-11-09 | 1989-02-28 | Reagan Daniel F | Arrangement of words using the last syllable thereof |
| US5146405A (en) * | 1988-02-05 | 1992-09-08 | At&T Bell Laboratories | Methods for part-of-speech determination and usage |
| US4994966A (en) * | 1988-03-31 | 1991-02-19 | Emerson & Stern Associates, Inc. | System and method for natural language parsing by initiating processing prior to entry of complete sentences |
| US5111398A (en) * | 1988-11-21 | 1992-05-05 | Xerox Corporation | Processing natural language text using autonomous punctuational structure |
| US4958284A (en) * | 1988-12-06 | 1990-09-18 | Npd Group, Inc. | Open ended question analysis system and method |
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