JPH04211867A - 日本語構文解析システム - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、日本語の複文における節及び句の係り受け構
造を機械的に解析する日本語構文解析システムに関する
。

［従来の技術］ 従来、日本語文の構文解析を行う場合、単語がもつ品詞
等の文法情報や他の語からの係りの可能性を制御する為
の意味制約情報等を手がかりに、句構造の係り受け関係
が抽出されている。その際、一般に名詞、形容詞、動詞
、副詞などの品詞に属する単語は互いの係りに対する強
い意味制約をもつため、それぞれの単語辞書項目内に、
自分への係りが可能な相手方の単語の意味の範囲を定義
しておくことができる。従ってこれらの品詞に属する単
語間の係り受け関係の判定は、上記方法で行える場合が
多い。

これに対して助詞のような機能語は、それ自身、他の単
語との間の係りに対して意味的な制約をもたず、品詞的
に許される任意の語からの係りを許し、又、自分も任意
の語に係ってゆくことができる。従って、助詞に関する
係り受け関係の判定や句構造の抽出は助詞そのものでは
なく、助詞をはさんで存在する名詞と名詞（連体助詞の
場合）、名詞と動詞（格助詞の場合）の間の意味制約関
係に注目して行われる。

しかるに、複文において述語と述語とを結ぶ接続助詞の
場合には、それをはさんで存在する述語と述語の間の意
味制約関係を意味素性のような簡便な意味データで記述
することは不可能であり、単語辞書内にそうした意味制
約情報を記載しておくことができない。この為、現在の
解析技術では、例えば文中に接続詞で連結された複数の
文や連体修飾節を含む複文においては、有効な解析手段
がなく、正しい解析を行うことができない（ここで、連
体修飾節とは述語の後に名詞句が位置し、該名詞句を修
飾するような節をいう）。従って、予め複文を人手を介
して短く分解したり、接続助詞の係りを人手で指定する
等の処理を行う必要があり、この点が日本語の自動解析
の妨げとなっている。こうしたことから現在、知識ベー
スを利用して、述語間（言いかえると、節間、命題間）
の可能な論理関係を知識として蓄えておき、これを述語
句の係り受け関係の判定に利用しようとする方法が検討
されている。しかしながら、こうした知識ベースは通常
極めて大規模なものとなり、又、知識の抽出も容易では
ない為、実用化されるまでには、多くの困難が予想され
る。

［発明が解決しようとする課題］ 上述したように、従来行われている日本語の解析方法で
は、複文になると接続助詞の正確な係り受け制御ができ
ず、この為人手を介して複文を短く切ったり、接続助詞
の係りを人が指定する等の処理が必要であるという問題
点があった。

また、知識ベースを利用して述語間の論理関係を蓄える
方法でも、知識ベースが極めて大規模となることから実
用的でないという欠点があった。

［課題を解決するための手段］ 本発明は、上記従来の課題を解決し、日本語複文を人手
を介することなく効率的に自動解析することのできる日
本語構文解析システムを提供することを目的とする。

かかる目的を達成するため本発明は、複数の述語を含む
日本語複文に対して形態素解析処理を行い、該日本語複
文の係り受け構造を解析する日本語構文解析システムに
おいて、上記形態素解析により得られた各単語の文法情
報及び意味情報を利用し解析規則に従って単語相互の係
り受け関係を判定し、単語間の係り受け関係を表す解析
木を作成する局所的構文解析部と、上記局所的構文解析
部によって作成された係り受け関係を表わす解析木を分
析し、所定の解析規則に従って上記日本語複文における
接続助詞及び主格助詞の係り先を判定し、上記解析木を
修正する大域的構文解析部とを備えたことを特徴とする
。

第２項の発明は、大域的構文解析部が、局所的構文解析
部によって作成された係り受け関係を表す解析木により
示される日本語複文が予め定められた所定パターンの日
本語複文に該当する場合に、該日本語複文の各接続助詞
及び主格助詞の係り先を判定し、上記解析木を修正する
ことを特徴とする。

第３項の発明は、局所的構文解析部によって作成された
係り受け関係を表す解析木により示される日本語複文が
、■接続助詞で連結された３つ以上の文を有する複文、
■接続助詞の後に連体修飾節を含む複文、■主格助詞の
後に接続助詞で連結された複数の文を有する複文、■主
格助詞の後に連体修飾節を有する複文の４つのパターン
のうち何れかに該当する場合に、大域的構文解析部が上
記日本語複文の構造的特徴に基づいて上記日本語複文中
の各接続助詞及び主格助詞の係り先を判定し、上記解析
木を修正することを特徴とする。

第４項の発明は、大域的構文解析部が接続助詞で連結さ
れた３つ以上の文を有する日本語複文に対し、接続助詞
の種類、又は各述語に対する主語の共通性に基づいて上
記日本語複文における接続助詞の係り先を判定すること
を特徴とする。

第５項の発明は、大域的構文解析部が、連体修飾節を含
む日本語複文に対し、接続助詞の種類、連体修飾節の種
類、注目する述語に係る格助詞の種類、先行詞の共通性
、又は各述語に対する主語の共通性に基づいて上記日本
語複文における接続助詞の係り先を判定することを特徴
とする。

第６項の発明は、大域的構文解析部が接続助詞で連結さ
れた３つ以上の文を有する日本語複文に対し、接続助詞
の種類、又は各述語に対する主語の共通性に基づいて上
記日本語複文における接続助詞の係り先を判定し、連体
修飾節を含む日本語複文に対し、接続助詞の種類、連体
修飾節の種類、注目する述語に係る格助詞の種類、先行
詞の共通性、又は各述語に対する主語の共通性に基づい
て上記日本語複文における接続助詞の係り先を判定する
ことを特徴とする。

第７項の発明は、大域的構文解析部が主格助詞の後に接
続助詞で連結された複数の文を有する日本語複文に対し
、上記主格助詞の種類、上記接続助詞の種類、又は各述
語に対する主語の共通性に基づいて上記日本語複文にお
ける上記主格助詞の係り先を判定することを特徴とする
。

第８項の発明は、大域的構文解析部が接続助詞で連結さ
れた３つ以上の文を有する日本語複文に対し、接続助詞
の種類、又は各述語に対する主語の共通性に基づいて上
記日本語複文における接続助詞の係り先を判定し、主格
助詞の後に接続助詞で連結された複数の文を有する日本
語複文に対し、上記主格助詞の種類、上記接続助詞の種
類、又は各述語に対する主語の共通性に基づいて上記日
本語複文における上記主格助詞の係り先を判定すること
を特徴とする。

第９項の発明は、大域的構文解析部が連体修飾節を含む
日本語複文に対し、接続助詞の種類、連体修飾節の種類
、注目する述語に係る格助詞の種類、先行詞の共通性、
又は各述語に対する主語の共通性に基づいて上記日本語
複文における接続助詞の係り先を判定し、主格助詞の後
に接続助詞で連結された複数の文を有する日本語複文に
対し、上記主格助詞の種類、上記接続助詞の種類、又は
各述語に対する主語の共通性に基づいて上記日本語複文
における上記主格助詞の係り先を判定することを特徴と
する。

第１０項の発明は、大域的構文解析部が接続助詞で連結
された３つ以上の文を有する日本語複文に対し、接続助
詞の種類、又は各述語に対する主語の共通性に基づいて
上記日本語複文における接続助詞の係り先を判定し、連
体修飾節を含む日本語複文に対し、接続助詞の種類、連
体修飾節の種類、注目する述語に係る格助詞の種類、先
行詞の共通性、又は各述語に対する主語の共通性に基づ
いて上記日本語複文における接続助詞の係り先を判定し
、主格助詞の後に接続助詞で連結された複数の文を有す
る日本語複文に対し、上記主格助詞の種類、上記接続助
詞の種類、又は各述語に対する主語の共通性に基づいて
上記日本語複文における上記主格助詞の係り先を判定す
ることを特徴とする。

第１１項の発明は、大域的構文解析部が主格助詞の後に
連体修飾節を有する日本語複文に対し、上記主格助詞の
種類、上記連体修飾節の種類、又は各述語に対する主語
の共通性に基づいて上記日本語複文における上記主格助
詞の係り先を判定することを特徴とする。

［実施例］ 以下、本発明の実施例について図面を参照して詳細に説
明する。

第１図に本発明による日本語構文解析システムの機能ブ
ロック図を示す。

本実施例の日本語構文解析システムは、解析処理部１と
、データ格納部として品詞間連接テーブル１１と品詞マ
トリックステーブル１２及び日本語辞書部２１とを有し
てなる。

上記解析処理部１は、形態素解析部２と、局所的構文解
析部３と、大域的構文解析部４からなる。

上記形態素解析部２は、入力された日本語文を単語に分
割し、該単語に単語の持つ文法情報及び意味情報を付加
する形態素解析処理を行う。

局所的構文解析部３は、上記形態素解析により得られた
各単語の文法情報及び意味情報を利用し解析規則に従っ
て単語相互の係り受け関係を判定し、単語間の係り受け
関係を表す解析木を作成する構文解析処理を行う。

大域的構文解析部４は、解析する日本語文が複文を構成
する場合に上記解析木を解析し、日本語複文の構造的特
徴に基づく所定の解析規則に従って上記日本語複文の接
続助詞及び主格助詞の係り先を判定し、上記解析木を修
正する。

上記接続助詞及び主格助詞の係り先を判定するための解
析規則には、各述語が係る接続助詞相互の意味関係に基
づく規則、各述語が作る埋め込み文と接続助詞との間に
存在する係り受け関係に関する規則、主格助詞と埋め込
み文との間に存在する係り受け関係に関する規則、各述
語の主語共通性に関する規則がある。

なお本実施例では、日本語複文を、■接続助詞で連結さ
れた３つ以上の文を有する複文、■接続助詞の後に連体
修飾節を含む複文、■主格助詞の後に接続助詞で連結さ
れた複数の文を有する複文、■主格助詞の後に連体修飾
節を有する複文の４つのパターンに分類する。そして、
局所的構文解析部３により作成された部分解析木により
示される日本語文が上記４つのパターンのいずれかに該
当する場合に、大域的構文解析部４が、各パターンの複
文ごとに特定された解析処理により上記部分解析木の分
析、修正を行う。以下に上記日本語複文の４つのパター
ンを模式的に示す。

■…［述語］［接続助詞］…［述語］［接続助詞］…［
述語］…… ■…［述語］［接続助詞］…… …［述語］［名詞］［格助詞］…［述語］……［述語］
…… …［述語］…… 次に、具体的な解析処理例を数例挙げて各処理内容を詳
しく説明する。

（第１解析処理例） 第１の処理例では、“彼は丈夫な胃袋を持っていて、食
事が出されると、ペロッと食べてしまった。”という日
本語複文を解析処理する場合について説明する。本例文
は、上述した日本語複文のパターンのうち第１パターン
に該当する。

まず、形態素解析処理部２の形態素解析処理により、上
記例文を次のように単語に分解する。

彼／は／丈夫な／胃袋／を／持っている／て／食事／が
／出される／と／ペロッと／食べてしまった。／ なお、本実施例において、形態素解析部２による形態素
解析処理は、最長一致法等の従来用いられている方法が
用いられる。

ここで、本装置の日本語辞書部２１には、図示の如く各
単語の品詞、意味素性、格等の文法情報及び意味情報が
登録されている。分割された各単語には、上記日本語辞
書部２１からその単語の文法情報及び意味情報が付加さ
れ、次の局所的構文解析部３の構文解析処理に移される
。

局所的構文解析部３の構文解析処理は、まず第１に上記
分割して得た単語を２語づつ取り出して係り受けの判別
を行う。この係り受けの判別は、係られる語と係る語の
品詞の組み合わせに応じて解析規則を記述した第３図に
示すような品詞マトリックステーブル１２に基づいて行
う。

即ち、取り出した２つの単語相互の組み台わせに対応す
る規則を品詞マトリックステーブル１２から取り出し係
り受けが成立するかどうかを判別する。上記品詞マトリ
ックステーブル１２には、係りが可能な品詞の組合せご
とに、各品詞に対応する単語間の係り受けの可否を判定
するための規則が規定されている。なお、２つの単語は
、文頭から順に選択するものとする。これは、日本語に
おいては、原則として文の後方にある語が前方にある語
に係ることはないことによる。

構文解析処理では、第２に係り受けが成立した２つの単
語について第４図（ａ）に示すような部分解析木を作成
する。以上の処理はバッファ４１内にて行う。

そして、第３に作成された部分解析木を順次スタック３
１に格納していく。例えば、上記“彼”と“は”では、
係り受けが成立して、“彼−は”という部分解析木が作
られたので、第４図（ｂ）のようにスタック３１に入れ
る。次に、“は”と“丈夫な”に着目すると、係り受け
が成立しないので、“丈夫な”は第４図（ｃ）のように
スタック３１に格納される。このスタック３１には、後
入れ先出し型のスタックが用いられている。以下同様に
して係り受けが成立する単語の組ごとに部分解析木を作
成して第４図（ｄ）乃至第５図（ｍ）に示すようにスタ
ック３１に入れる。

ここで、接続助詞及び“は”、“が”、“には”、“で
は”の係り受け関係は、局所的構文解析部３による解析
の後、大域的構文解析部４による解析を経て最終的な判
断がなされる。例えば、第４図（ｈ）において格助詞“
は”と動詞“持っている”とに着目すると、係り受け関
係が成立する。そこで第４図（ｉ）のような部分解析木
を作成してスタック３１に格納する。また、第５図（ｇ
）においても、接続助詞“て”と動詞“出される”との
間では係り受け関係が成立し、第５図（ｈ）のような部
分解析木を作成する。

一方、第５図（ｇ）のスタック３１に格納されている部
分解析木とバッファ４１に格納されている部分解析木の
組合せは、上述した日本語複文のパターンのうち第３の
パターンに該当し、大域的構文解析部４による解析処理
がなされる。

ここでは格助詞“は”の係り先が本当に動詞“持ってい
る”でよいのかどうかを判定する為に、“は”と接続助
詞“て”との係り受けに関する性質と、“て”の後にあ
る動詞“出される”と“彼は”との意味制約関係とに着
目して係り受け関係が判断される。すなわち、“は”は
“て”の前の述語には係れないという性質をもつが、“
出される”の主語は“食事”が既に占めており“彼は”
はそこには係って行けないこと、又、もともと“彼は”
は“出される”の主語にはなれないこと、等の判断が順
次行われ、結果として部分解析木は第５図（ｈ）のまま
でよいと判定される。

次に、第５図（ｍ）において接続助詞“と”と動詞“食
べてしまった”とに着目して解析を行う場合、この部分
は上述した日本語複文のパターンのうち第１のパターン
に該当し、大域的構文解析部４による解析処理がなされ
る。

ここでは接続助詞“て”、“と”と動詞“食べてしまっ
た”とに着目して係り受け関係が判断される。この場合
、接続助詞“て”と“と”の間の、係り受けに関する性
質により、“て”の係り先は動詞“持っている”“出さ
れる”“食べてしまった”の主語の共通性に依存するこ
とがわかる。そこで、動詞“持っている”、“出される
”、“食べてしまった”の各々の主語を比較すると、“
持っている”と“食べてしまった”では共に“彼”が主
語となる。そこで、動詞“持っている”が係る接続助詞
“て”と動詞“出される”の係りを切断し、“て”以下
の部分解析木をスタック３１に入れる。

またここで、動詞“出される”と“食べてしまった”と
に着目すると、この部分は上述の第３のパターンの日本
語複文に該当し、さらに大域的構文解析部４による解析
処理がなされる。

この場合、“出される”の主語は“食事”であり、“食
べてしまった”の主語“彼”と一致しないので“食事が
”は“出される”に係ったままにしておく。

以上のような大域的構文解析部４の処理が終了すると、
局所的構文解析部３に処理がもどり、“と”を“食べて
しまった”にかける。この結果第６図（ａ）のような部
分解析木が作成される。

続いて再び動詞“持っている”と“食べてしまった”に
着目すると両動詞の主語は共に“彼”をとることができ
る。又、主格助詞“は”と接続助詞“て”の間の係り受
けに関する関係に注目すると、“て”の前の述語には“
は”は係れない、という性質があるため、“彼は”を“
持っている”から“食べてしまった”にかけ変える。但
し“彼は”が“持っている”に係っていたことは記憶し
ておく。

最後に接続助詞“て”に係る部分解析木を“食べてしま
った”にかけて第６図（ｂ）のような解析木を作成する
。以上で本例文についての解析処理を終了する。

なお、上記処理のうち形態素解析処理については、上記
のものに限るものではなく、日本語文を単語に分解して
文法情報や意味情報等を付加するものであれば何でもよ
い。

（第２解析処理例） 第２の処理例では、“彼は、自社株が買われて、値を上
げると、それをすぐに売ってしまった。”という日本語
複文を解析処理する場合について説明する。本例文も第
１解析処理例と同様に第１のパターンの日本語複文に該
当する。

まず、形態素解析部２の形態素解析処理により上記例文
が単語ごとに分解され、各単語について局所的構文解析
部３により係り受け関係の判定及び部分解析木の作成が
行われる。以上の処理動作は第１解析処理例と同様なの
で、説明を省略し、ここでは部分解析木が第７図（ａ）
のように作成された後の処理について説明する。

図示の部分解析木に示される文章は上述の日本語複文の
パターンのうち第１のパターンに該当し、大域的構文解
析部４による解析処理がなされる。

ここでは接続助詞“て”、“と”と動詞“売ってしまっ
た”とに着目して係り受け関係が判断される。この場合
、接続助詞“て”と“と”の間の係り受けに関する性質
により“て”の係り先は動詞における主語の共通性に依
存する。そこで、動詞“買われる”、“上げる”、“売
ってしまった”の各々の主語を比較すると、“買われる
”と“上げる”の主語は共に“自社株”をとることがで
きる。これに対して“売ってしまった”は自社株”を主
語にとることができない。そこで“て”の係り先は“上
げる”でよいと判定し、係りをそのままにしておく。

またここで、動詞“上げる”と“売ってしまった”とに
着目すると、この部分は上述の第３パターンの日本語複
文に該当し、さらに大域的構文解析部４による処理がな
される。

この場合、“上げる”と“売ってしまった”の主語を比
較すると、“自社株”は“売ってしまった”に係れない
ことがわかるので“自社株”の係りもそのままにしてお
く。以上で大域的構文解析部４の処理を終え、局所的構
文解析部３にもどり、“と”が“売ってしまった”にか
けられて、第７図（ｂ）のような部分解析木を作成する
。

最後に“彼は”が“売ってしまった”にかけられ第７図
（ｃ）のような解析木を作成し、本例文についての解析
処理を終了する。

ここで、第１解析処理例と第２解析処理例を接続助詞“
て”の係り先に着目して比較すると、各例文は同一の文
型を有しながら、接続助詞“て”の係る動詞の位置が異
なっている。このような場合でも本実施例の日本語構文
解析システムによれば節又は句の係り受け構造を正しく
判断することができる。

（第３解析処理例） 第３の処理例では、“彼は本屋に行って、注文した本を
受け取った。”という日本語複文を解析処理する場合に
ついて説明する。本例文は上述した日本語複文のパター
ンのうち第２のパターンに該当する。

まず、形態素解析部２の形態素解析処理により上記例文
が単語ごとに分解され、各単語について局所的構文解析
部３により係り受け関係の判定及び部分解析木の作成が
行われる。以上の処理動作は第１解析処理例と同様なの
で説明を省略し、ここでは部分解析木が第８図（ａ）の
ように作成された後の処理について説明する。

図示の部分解析木に示される文章は上述の日本語複文の
パターンのうち第２のパターンに該当し、大域的構文解
析部４による解析処理がなされる。ここでは格助詞“を
”を動詞“受け取った”にかけた際、接続助詞“て”が
“注文した”と“受け取った”の何れに係るかを判断す
る。

まず、名詞“本”に係る連体修飾節の種類を検査すると
、ここでは目的格関係節となっている。

そこで、“て”に係る動詞“行く”に“は”が係ってい
るか否か検査する。ここでは“は”が係っているため、
接続助詞“て”は目的格関係節“注文した本”に係るこ
とができないという結論を得る。これに基づいて格助詞
“を”に係る部分解析木のうち“て”と“行く”とを切
離し、“て”に係る部分解析木をスタック３１に入れる
。そして“を”を動詞“受け取った”にかけて第８図（
ｂ）に示すような部分解析木を作成する。

次に、“て”と“受け取った”とに着目すると、“て”
は“受け取った”に係ることができる。ここで、“て”
には格助詞“は”が係っていることから、この文章が上
述した日本語複文のパターンのうち第３のパターンに該
当することがわかり、大域的構文解析部４による解析処
理がなされる。

ここでは“は”と“て”との係り受けに関する性質と、
動詞“行く”と“受け取った”との主語の共通性に基づ
いて係り受け関係が判断されるが、“は”は“て”の前
の述語には係れないという性質を有すること、及び“行
く”と“受け取った”の主語は“彼”で共通することか
ら“彼は”を“行く”から切離して“受け取った”にか
け変える。但し、“彼は”が“行く”に係っていたこと
は記憶しておく。

以上の処理により第８図（ｃ）のような解析木を作成し
、本例文についての解析処理を終了する。

（第４解析処理例） 第４の処理例では、“彼が丸善に行って、買った本を私
が失くした。”という日本語複文を解析処理する場合に
ついて説明する。本例文は第３処理例と同様に第２のパ
ターンの日本語複文に該当する。

まず、形態素解析部２の形態素解析処理により上記例文
が単語ごとに分解され、各単語について局所的構文解析
部３により係り受け関係の判定及び部分解析木の作成が
行われる。以上の処理動作は第１解析処理例と同様なの
で説明を省略し、ここでは部分解析木が第９図（ａ）の
ように作成された後の処理について説明する。

図示の部分解析木に示される文章は上述の日本語複文の
パターンのうち第２のパターンに該当し、大域的構文解
析部４による解析処理がなされる。ここでは格助詞“を
”を動詞“失くした”にかけた際、接続助詞“て”が動
詞“買った”と“失くした”の何れに係るかを判断する
。

まず名詞“本”に係る連体修飾節の種類を検査すると、
ここでは目的格関係節となっている。

そこで“て”に係る動詞“行く”に“は”が係っている
か否かを検査する。ここではこれらの何れも“行く”に
係っていないため、“て”が“買った”と“失くした”
の何れに係るか判定できない。そのため、さらに先行詞
の共通性、各動詞“行く”“買った”“失くした”の主
語の共通性を順次検査する。ここでは先行詞が共通でな
い（即ち“彼が丸善に行く本”という文は成立たない）
ため、“て”の係り先の判断は各動詞の主語の共通性に
依存する。

各動詞の主語の共通性について検査すると、“行く”と
“買う”の主語は“彼が”で共通し、“失くした”には
既に“私が”が主語として係っていることから“彼が”
は係ることができず一致しない。これより、“て”は“
買う”に係り、“失くした”には係らないことがわかる
ので、“て”を“買う”にかけたままにしておく。

次に“彼が”と“行く”と“買った”に着目すると、こ
の文章が上述した日本語複文のパターンのうち第３のパ
ターンに該当することがわかり、大域的構文解析部４に
よる解析処理がなされる。

ここでは“が”と“て”との係り受けに関する性質と、
動詞“行く”と“買った”との主語の共通性に基づいて
係り受け関係が判断されるが、“が”は、“て”の前の
述語と、“て”が係っていく先の述語との間の主語の共
通性によって、どちらの述語に係るかが決まるという性
質を有すること、及び“行く”と“買った”の主語は“
彼”で共通することから“彼が”を“行く”から切離し
て“買った”にかけ変える。但し、“彼が”が“行く”
に係っていたことは記憶しておく。

以上の処理により第９図（ｃ）のような解析木を作成し
、本例文についての解析処理を終了する。

ここで、第３解析処理例と第４解析処理例を接続助詞“
て”に着目して比較すると、各例文は同一の文型を有し
ながら、接続助詞“て”の係る動詞の位置が異なってい
る。このような場合でも本実施例の日本語構文解析シス
テムによれば節又は句の係り受け構造を正しく判断する
ことができる。

（第５解析処理例） 第５処理例では“彼は全力を尽くしたが、試験に落ちた
。”という日本語複文を解析処理する場合について説明
する。本例文は上述した日本語複文のパターンのうち第
３のパターンに該当する。

まず、形態素解析部２の形態素解析処理により上記例文
が単語ごとに分解され、各単語について局所的構文解析
部３により係り受け関係の判定及び部分解析木の作成が
行われる。以上の処理動作は第１解析処理例と同様なの
で説明を省略し、ここでは部分解析木が第１０図（ａ）
のように作成された後の処理について説明する。

図示の部分解析木に示される文章は第３パターンの日本
語複文に該当し、大域的構文解析部４による解析処理が
なされる。ここでは接続助詞“が”を動詞“落ちた”に
かけた際、主格助詞“は”が“尽くした”と“落ちた”
の何れに係るかを判断する。

この係り受け関係を判断するために、主格助詞“は”と
接続助詞“が”の組合せ、動詞“尽くした”と“落ちた
”の主語の共通性を順次検査する。この場合、“は”と
“が”の組合せのみでは、“は”が“が”の前の動詞に
係るのかあるいは“が”を越えてその後ろの動詞に係る
のか決定することができないので、“は”の係り先の判
断は各動詞の主語の共通性に依存する。

各動詞の主語の共通性について検査すると、“尽くした
”も“落ちた”も共に“彼”を主語とすることがわかり
、この結果から、“彼は”を“落ちた”にかけ変える。

但し、“彼は”が“尽くした”に係っていたことは記憶
しておく。

以上で大域的構文解析部４の処理を終え、局所的構文解
析部３の処理にもどり、“が”を“落ちた”にかけて第
１０図（ｂ）のような解析木を作成し、本例文について
の解析処理を終了する。

（第６解析処理例） 第６の処理例では、“彼は全力を尽くしたが、運が悪か
った。”という日本語複文を解析処理する場合について
説明する。本例文は第５処理例と同様に第３のパターン
の日本語複文に該当する。

まず、形態素解析部２の形態素解析処理により上記例文
が単語ごとに分解され、各単語について局所的構文解析
部３により係り受け関係の判定及び部分解析木の作成が
行われる。以上の処理動作は第１解析処理例と同様なの
で説明を省略し、ここでは部分解析木が第１１図（ａ）
のように作成された後の処理について説明する。

図示の部分解析木に示される文章は第３パターンの日本
語複文に該当し、大域的構文解析部４による解析処理が
なされる。ここでは“尽くしたが”における接続助詞“
が”を動詞“悪かった”にかけた際、主格助詞“は”が
“尽くした”と“悪かった”の何れに係るかを判断する
。

この係り受け関係を判断するために、主格助詞“は”と
接続助詞“が”の組合せ、動詞“尽くした”と“悪かっ
た”の主語の共通性を順次検査する。この場合、“は”
と“が”の組合せのみでは、“は”が“が”の前の動詞
に係るのかあるいは“が”を越えてその後ろの動詞に係
るのか決定することができないので、“は”の係り先の
判断は各動詞の主語の共通性に依存する。

各動詞の主語の共通性について検査すると、“尽くした
”の主語が“彼”であるのに対し、“悪かった”には既
に“運”が主語として係っているため“彼”は主語とな
ることができず、各動詞の主語が一致しない。そこで“
彼は”は“尽くした”にかけたままにして大域的構文解
析部４の処理を終える。

最後に局所的構文解析部３により“尽くしたが”におけ
る“が”を“悪かった”にかけて第１１図（ｂ）のよう
な解析木を作成し、本例文についての解析処理を終了す
る。

ここで、第５解析処理例と第６解析処理例を主格助詞“
が”に着目して比較すると、各例文は同一の文型を有し
ながら、主格助詞“は”の係る動詞の位置が異なってい
る。このような場合でも本実施例の日本語構文解析シス
テムによれば節又は句の係り受け構造を正しく判断する
ことができる。

（第７解析処理例） 第７の処理例では、“Ａ社株が昨日付けた年初来高値を
今日再び更新した。”という日本語複文を解析処理する
場合について説明する。本例文は上述した日本語複文の
パターンのうち第４パターンに該当する。

まず、形態素解析部２の形態素解析処理により上記例文
が単語ごとに分解され、各単語について局所的構文解析
部３により係り受け関係の判定及び部分解析木の作成が
行われる。以上の処理動作は第１解析処理例と同様なの
で説明を省略し、ここでは部分解析木が第１２図（ａ）
のように作成された後の処理について説明する。

図示の部分解析木に示される文章は第４パターンの日本
語複文に該当し、大域的構文解析部４による解析処理が
なされる。ここでは格助詞“を”を動詞“更新した”に
かけた際、主格助詞“が”が“付けた”と“更新した”
の何れに係るかを判断する。

この係り受け関係を判断するために、主格助詞“が”と
連体修飾節との係り受け関係に関する性質（連体修飾節
を越えて、その後の動詞に係るか否か等）、動詞“付け
た”と“更新した”の主語の共通性を順次検査する。こ
こでは、連体修飾節が“が”の係れない主格関係節でな
いことから、“が”の係り先の判断は各動詞の主語の共
通性に依存する。

各動詞の主語の共通性について検査すると、“付けた”
も“更新した”も共に“Ａ社株”を主語とすることがわ
かり、この結果から、“Ａ社株が”を“更新した”にか
け変える。但し、“Ａ社株が”が“付けた”に係ってい
たことは記憶しておく。

以上で大域的構文解析部４の処理を終え、局所的構文解
析部３の処理にもどり、“を”を“更新した”にかけて
第１２図（ｂ）のような解析木を作成し、本例文につい
ての解析処理を終了する。

（第８解析処理例） 第８の処理例では、“Ａ社株が昨日付けた高値をＢ社株
が抜いた。”という日本語複文を解析処理する場合につ
いて説明する。本例文は第５処理例と同様に第４のパタ
ーンの日本語複文に該当する。

まず、形態素解析部２の形態素解析処理により上記例文
が単語ごとに分解され、各単語について局所的構文解析
部３により係り受け関係の判定及び部分解析木の作成が
行われる。以上の処理動作は第１解析処理例と同様なの
で説明を省略し、ここでは部分解析木が第１３図（ａ）
のように作成された後の処理について説明する。

図示の部分解析木に示される文章は第４パターンの日本
語複文に該当し、大域的構文解析部４による解析処理が
なされる。ここでは格助詞“を”を動詞“抜いた”にか
けた際、“Ａ社株が”における主格助詞“が”が“付け
た”と“抜いた”の何れに係るかを判断する。

この係り受け関係を判断するために、主格助詞“が”と
連体修飾節の係り受け関係に関する性質（連体修飾節を
越えて、その後の動詞に係るか否か等）、動詞“付けた
”と“抜いた”の主語の共通性を順次検査する。ここで
は、連体修飾節が“が”の係れない主格関係節でないこ
とから、“Ａ社株が”における“が”の係り先の判断は
各動詞の主語の共通性に依存する。

各動詞の主語の共通性について検査すると、“付けた”
の主語が“Ａ社株”であるのに対し、“抜いた”には既
に“Ｂ社株”が主語として係っているため“Ａ社株”は
主語となることができず、各動詞の主語が一致しない。

そこで“Ａ社株が”は“付けた”にかけたままにして大
域的構文解析部４の処理を終える。

最後に局所的構文解析処理部３により“を”を“抜いた
”にかけて第１３図（ｂ）のような解析木を作成し、本
例文についての解析処理を終了する。

ここで、第７解析処理例と第８解析処理例を主格助詞“
が”に着目して比較すると、各例文は同一の文型を有し
ながら、主格助詞“は”の係る動詞の位置が異なってい
る。このような場合でも本実施例の日本語構文解析シス
テムによれば節又は句の係り受け構造を正しく判断する
ことができる。

［発明の効果］ 上記説明したように本発明の日本語構文解析システムに
よれば、係り受け関係を表わす解析木を分析し、所定の
解析規則に従って上記接続助詞及び主格助詞の係り先を
判定し、上記解析木を修正する大域的構文解析部を備え
たことにより、複数の述語を含む日本語複文の係り受け
構造を自動的に解析することができる。また、これによ
り、これまでのように人手を介して複文を単文に分解す
るといった処理が不要となる。

また、局所的構文解析部によって作成された係り受け関
係を表す解析木により示される日本語文が予め定められ
た所定のパターンの日本語複文に該当する場合に、大域
的構文解析部が上記日本語複文の各接続助詞及び主格助
詞の係り先を判定し、上記解析木を修正することにより
、係り受け関係が自明な日本語複文等に対しては大域的
構文解析部が起動せず、効率よく日本語文の解析処理を
行うことができる。

さらに第３項の発明においては、日本語複文を■接続助
詞で連結された３つ以上の文を有する複文、■接続助詞
の後に連体修飾節を含む複文、■主格助詞の後に接続助
詞で連結された複数の文を有する複文、■主格助詞の後
に連体修飾節を有する複文、の４つのパターンに分類し
、該日本語文の構造的特徴に基づいて各接続助詞及び主
格助詞の係り先を判定することにより、更に効率よく、
かつ正確に日本語文の解析処理を行うことができるとい
う効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の日本語構文解析システムの一実施例を
示す機能ブロック図、 第２図は日本語辞書部の内容を示す図、第３図は品詞マ
トリックステーブルの内容を示す図、 第４図乃至第１３図は本実施例による日本語文の解析処
理を示す図である。 １：解析処理部 ２：形態素解析部 ３：局所的構文解析部 ４：大域的構文解析部 １１：品詞間連接テーブル １２：品詞マトリックステーブル ２１：日本語辞書部 出願人　株式会社　シーエスケイ

Claims (11)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】複数の述語を含む日本語複文に対して形態
   素 解析処理を行い、該日本語複文の係り受け構造を解析す
   る日本語構文解析システムにおいて、上記形態素解析に
   より得られた各単語の文法情報及び意味情報を利用し解
   析規則に従って単語相互の係り受け関係を判定し、単語
   間の係り受け関係を表す解析木を作成する局所的構文解
   析部と、上記局所的構文解析部によって作成された係り
   受け関係を表わす解析木を分析し、所定の解析規則に従
   って上記日本語複文における接続助詞及び主格助詞の係
   り先を判定し、上記解析木を修正する大域的構文解析部
   とを備えたことを特徴とする日本語構文解析システム。
2. 【請求項２】大域的構文解析部が、局所的構文解析部に
   よって作成された係り受け関係を表す解析木により示さ
   れる日本語複文が予め定められた所定のパターンの日本
   語複文に該当する場合に、該日本語複文の各接続助詞及
   び主格助詞の係り先を判定し、上記解析木を修正するこ
   とを特徴とする請求項第１項に記載の日本語構文解析シ
   ステム。
3. 【請求項３】局所的構文解析部によって作成された係り
   受け関係を表す解析木により示される日本語複文が、■
   接続助詞で連結された３つ以上の文を有する複文、■接
   続助詞の後に連体修飾節を含む複文、■主格助詞の後に
   接続助詞で連結された複数の文を有する複文、■主格助
   詞の後に連体修飾節を有する複文の４つのパターンのう
   ち何れかに該当する場合に、 大域的構文解析部が上記日本語複文の構造的特徴に基づ
   いて上記日本語複文中の各接続助詞及び主格助詞の係り
   先を判定し、上記解析木を修正することを特徴とする請
   求項第２項に記載の日本語構文解析システム。
4. 【請求項４】大域的構文解析部が、接続助詞で連結され
   た ３つ以上の文を有する日本語複文に対し、接続助詞の種
   類、又は各述語に対する主語の共通性に基づいて上記日
   本語複文における接続助詞の係り先を判定することを特
   徴とする請求項第３項に記載の日本語構文解析システム
   。
5. 【請求項５】大域的構文解析部が、連体修飾節を含む日
   本 語複文に対し、接続助詞の種類、連体修飾節の種類、注
   目する述語に係る格助詞の種類、先行詞の共通性、又は
   各述語に対する主語の共通性に基づいて上記日本語複文
   における接続助詞の係り先を判定することを特徴とする
   請求項第３項に記載の日本語構文解析システム。
6. 【請求項６】大域的構文解析用が、接続助詞で連結され
   た ３つ以上の文を有する日本語複文に対し、接続助詞の種
   類、又は各述語に対する主語の共通性に基づいて上記日
   本語複文における接続助詞の係り先を判定し、 連体修飾節を含む日本語複文に対し、接続助詞の種類、
   連体修飾節の種類、注目する述語に係る格助詞の種類、
   先行詞の共通性、又は各述語に対する主語の共通性に基
   づいて上記日本語複文における接続助詞の係り先を判定
   することを特徴とする請求項第３項に記載の日本語構文
   解析システム。
7. 【請求項７】大域的構文解析部が、主格助詞の後に接続
   助 詞で連結された複数の文を有する日本語複文に対し、上
   記主格助詞の種類、上記接続助詞の種類、又は各述語に
   対する主語の共通性に基づいて上記日本語複文における
   上記主格助詞の係り先を判定することを特徴とする請求
   項第３項に記載の日本語構文解析システム。
8. 【請求項８】大域的構文解析部が、接続助詞で連結され
   た ３つ以上の文を有する日本語複文に対し、接続助詞の種
   類、又は各述語に対する主語の共通性に基づいて上記日
   本語複文における接続助詞の係り先を判定し、 主格助詞の後に接続助詞で連結された複数の文を有する
   日本語複文に対し、上記主格助詞の種類、上記接続助詞
   の種類、又は各述語に対する主語の共通性に基づいて上
   記日本語複文における上記主格助詞の係り先を判定する
   ことを特徴とする請求項第３項に記載の日本語構文解析
   システム。
9. 【請求項９】大域的構文解析部が、連体修飾節を含む日
   本 語複文に対し、接続助詞の種類、連休修飾節の種類、注
   目する述語に係る格助詞の種類、先行詞の共通性、又は
   各述語に対する主語の共通性に基づいて上記日本語複文
   における接続助詞の係り先を判定し、 主格助詞の後に接続助詞で連結された複数の文を有する
   日本語複文に対し、上記主格助詞の種類、上記接続助詞
   の種類、又は各述語に対する主語の共通性に基づいて上
   記日本語複文における上記主格助詞の係り先を判定する
   ことを特徴とする請求項第３項に記載の日本語構文解析
   システム。
10. 【請求項１０】大域的構文解析部が、接続助詞で連結さ
    れた ３つ以上の文を有する日本語複文に対し、接続助詞の種
    類、又は各述語に対する主語の共通性に基づいて上記日
    本語複文における接続助詞の係り先を判定し、 連体修飾節を含む日本語複文に対し、接続助詞の種類、
    連体修飾節の種類、注目する述語に係る格助詞の種類、
    先行詞の共通性、又は各述語に対する主語の共通性に基
    づいて上記日本語複文における接続助詞の係り先を判定
    し、主格助詞の後ろに接続助詞で連結された複数の文を
    有する日本語複文に対し、上記主格助詞の種類、上記接
    続助詞の種類、又は各述語に対する主語の共通性に基づ
    いて上記日本語複文における上記主格助詞の係り先を判
    定することを特徴とする請求項第３項に記載の日本語構
    文解析システム。
11. 【請求項１１】大域的構文解析部が、主格助詞の後に連
    体修飾節を有する日本語複文に対し、上記主格助詞の種
    類、上記連体修飾節の種類、又は各述語に対する主語の
    共通性に基づいて上記日本語複文における上記主格助詞
    の係り先を判定することを特徴とする請求項第３項乃至
    第９項の何れかに記載の日本語構文解析システム。