JPH04283865A - 自然言語の意味処理方法及び意味処理装置 - 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】

【０００１】

【技術分野】本発明は、自然言語の意味処理方法及び意
味処理装置に関し、より詳細には、機械翻訳システムな
どに応用される自然文の意味解析処理方法及び意味解析
装置に関する。

【０００２】

【従来技術】機械翻訳システムや内容要約システムなど
の自然言語を対象とするシステムでは入力である自然言
語文の修飾被修飾関係などの構造を計算する解析処理装
置が必要不可欠である。自然言語文の解析処理は大きく
分けて、構文解析処理と意味解析処理とに分けることが
できる。例えば、 （例）「私は父が買った本を読む。」 の文で、「買った」のは「父」であって「私」ではない
、ということは明らかである。このことを自然言語文解
析装置で処理するには、「文節は交叉しない」などの知
識を用いた構文解析処理による。一方、（例）「私はパ
ンは食べない。」 の文で「私をパンは食べない」のではなく、「私がパン
を食べない」のであるというのは「私」、「パン」、「
食べる」の意味的な関係によるものであり、意味解析処
理によるものである。

【０００３】構文解析処理の従来技術としては、多くの
技術が提案されている。文法理論としては、例えば「Ｔ
ｈｅ　Ｍｅｎｔａｌ　Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ　
ｏｆ　Ｇｒａｍｍａｔｉｃａｌ　Ｒｅｌａｔｉｏｎｓ」
（Ｂｒｅｓｎａｎ，Ｊ．（ｅｄ）、ＭＩＴ　Ｐｒｅｓｓ
，１９８２）があり、処理装置としては例えば、「Ａｎ
　Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ　Ｃｏｎｔｅｘｔ−ｆｒｅｅ　Ｐ
ａｒｓｉｎｇ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　Ｆｏｒ　Ｎａｔｕ
ｒａｌ　Ｌａｎｇｕａｇｅｓ」（Ｔｏｍｏｔａ，Ｍ．　
Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｆｏｒ　ＩＪＣＡＩ−８５，
１９８５）がある。また構文解析処理の技術を意味解析
処理にまで延長した技術としては「ＬＦＧと意味解析の
融合に向けて」（新中善之　情報処理学会自然言語処理
研究会論文集、６８−２，１９８８）がある。

【０００４】意味解析処理は、多くの処理を含んだもの
であるが、特に修飾語としての格要素と被修飾語として
の述部との間の修飾被修飾関係を扱う処理を共起処理と
呼ぶ。例えば「読む」という動詞の「が格」は人間のよ
うなものであろうし、「を格」は本や雑誌のようなもの
であろうと考えられるが、これは人間の行なう共起処理
に他ならない。意味処理、特に共起処理についても数多
くの技術が提案されている。例えば特開昭６２−８６４
２９号公報に開示されている技術（第１の従来技術）が
ある。この技術は名詞や動詞を世界モデルと呼ばれる概
念モデルの中に分類し、共起処理時に世界モデルの中で
の属性関係を基に処理を行なうものである。また、特開
昭６３−２１３０６６号公報に開示されている技術は、
共起処理を複合名詞の内部構造を決定するのに用いる技
術である。これは名詞や動詞を階層化された意味属性に
分類し、これを基に複合名詞の内部共起処理を行なうも
のである。

【０００５】共起処理についての従来技術では、一般に
述部を修飾する格要素について格要素ごとの持つべき性
質を定め、それにより修飾被修飾関係の正当性を計算す
るのが通常であり、これを述部の格パターンと呼ぶ。述
部の格パターンは述部を構成する動詞などの用言に依存
するため、用言の辞書に記述する。また前述の格要素ご
との持つべき性質としては、一般に格要素の属する意味
概念であることが多く、これを意味素性と呼ぶ。まとめ
ると従来の意味解析処理は用言の格パターンと、格要素
（特に体言）の意味素性で行なうのが通例である（第２
の従来技術）。

【０００６】共起処理について従来技術のうち、上述の
第１の従来技術は、世界モデルの表現する概念同士の関
係が、関係があるかないかということのみであり、また
共起に関する情報も共起するかしないかのいずれかであ
るため、より細かな解析処理ができないという問題点が
ある。例えば「食べる」の「が格」は一般に生物であり
、非生物とは共起しないのであるが、全く共起しないと
扱ってしまうと、 （例）「この車はガソリンを食べる。」のような文は意
味解析処理の段階で非文とみなされてしまう。つまり、
「食べる」の「が格」は生物特に動物と共起しやすく、
非生物とは共起しにくいのであり、この「共起しやすい
」「共起しにくい」という細かな解析処理は第１の従来
技術ではできない。第２の従来技術においても同様であ
り、格要素の持つ意味素性と格パターンとの共起情報は
共起するかしないかのいずれかである。 また意味素性間に関係を持たせたシソーラスという技術
も提案されているが、関係があるかないかのいずれかで
あるため、細かで柔軟な共起処理はできない。

【０００７】

【目的】本発明は、上述のごとき実情に鑑みてなされた
もので、共起処理の際に用いる情報を拡張し、また意味
素性間の関係を拡張することにより、より柔軟な共起処
理を行なうようにした自然言語の意味処理方法及び意味
処理装置を提供することを目的としてなされたものであ
る。

【０００８】

【構成】本発明は、上記目的を達成するために、（１）
各名詞には該名詞の属する概念に関する情報が付加され
、各動詞には該動詞を修飾する格要素の持つべき性質に
関する情報が付加され、名詞を中心とする格要素が動詞
を修飾する際には前記概念に関する情報と前記性質に関
する情報とから該修飾の正当性に関する評価を行なうこ
と、更には、（２）前記（１）において、前記正当性に
関する評価は数値によるものであること、更には、（３
）前記（１）において、前記概念に関する情報が意味素
性名であり、前記性質に関する情報が意味素性名と数値
の対の集合であること、更には、（４）前記（３）にお
いて、前記性質の各々に対して、前記意味素性名の全て
について、前記意味素性名と数値の対が定義されること
、更には、（５）前記（３）において、前記意味素性名
の間に関係を持たせること、更には、（６）前記（５）
において、前記意味素性間の関係が階層的関係であり、
前記意味素性名と数値の対が指定されていない場合には
該階層的関係を基に定義されること、更には、（７）前
記（５）において、前記意味素性間の関係が多重階層的
関係であり、前記意味素性名と数値の対が指定されてい
ない場合には該多重階層的関係を基に定義されること、
更には、（８）前記（５）において、前記意味素性間の
関係に重みを持たせ、前記意味素性名と数値の対が指定
されていない場合には該階層的関係を基に定義されるこ
と、更には、（９）前記（１）〜（８）に記載の自然言
語の意味処理方式を用い、前記修飾の正当性に関する評
価を基に修飾関係の曖昧さを除去する除去手段を有する
ことを特徴としたものである。以下、本発明の実施例に
基づいて説明する。

【０００９】図１は、本発明による自然言語の意味処理
装置の一実施例を説明するための構成図で、図中、１は
処理部、２は入力部、３は出力部、４は辞書部、５は構
文規則部、６は制約部、７は意味素性関係定義部、８は
構文解析部、９は意味処理部、１０は構文制約部、１１
は意味制約部である。

【００１０】処理部１は構文処理部８と意味処理部９か
らなり、また制約部６は構文制約部１０と意味制約部１
１からなる。入力部２はキーボードなどの入力装置ある
いは記装置から入力を含む。出力部３は解析結果などの
情報を操作者に示すディスプレイ装置などであり、機械
翻訳などのように構文解析処理を用いたアプリケーショ
ンが解析結果を用いようとする場合も含む。辞書部４の
内容の一部を辞書Ｄ、構文規則部５の内容の一部を構文
規則Ｒ、構文制約部１０の内容の一部を構文制約Ｃ、意
味制約部１１の内容の一部を意味制約Ｃ’、意味素子性
関係定義部の内容の一部を図２に示す。

【００１１】表１に示す辞書Ｄの各要素は、見出し語、
語彙範疇（品詞）、素性リストで表現される。素性リス
トは素性のリストで、各素性は（素性名　素性値）の形
のペアである。ここで素性とは語彙の持つ性質を抽出し
たものである。

【００１２】

【表１】

【００１３】表２に示す構文規則Ｒは、公知の句構造文
法の表記法を拡張したラベルつきの句構造構文法で記述
されている。右辺の各要素はラベルつきの非終端記号で
あるか、ラベルなしの非終端記号である。Ｒ１中の（Ｎ
Ｐｈ；ｓｕｂｊ）の場合、ＮＰは非終端記号で、ラベル
ｓｕｂｊが付加されている。また構文規則Ｒにおいて右
辺の非終端記号で英小文字前終端記号（語彙範疇）、英
大文字は前終端記号以外の非終端記号である。また構文
規則中のラベルは機能名を表す。ここで機能名とは公知
の語彙機能文法での用法と同様である。すなわちＲ１の
記述は語彙機能文法における表３に示すＲ１０と同じで
ある。

【００１４】

【表２】

【００１５】

【表３】

【００１６】表４に示す構文制約Ｃ、表５に示す意味制
約Ｃ’の各要素は機能名とペナルティつきのプロダクシ
ョンルールである。表記法は、（機能名；ペナルティ）
制約規則の形式である。

【００１７】

【表４】

【００１８】

【表５】

【００１９】ここでペナルティは各制約の持つ文法的強
さを表す数値であり、値が大きいほどその制約が文法的
に強い、すなわち例外が少ないことを意味する。また意
味制約Ｃ５のようにペナルティの値が空である制約は制
約規則の結果がそのままペナルティ値となる。各々の制
約規則は機能構造中の情報、特に辞書の素性情報を参照
している。ここで機能構造とは公知の語彙機能文法での
用法と同様であり、機能名を属性名、機能構造を属性値
とする再帰的なマトリクスである。図３に機能構造の例
を示す。

【００２０】図４は、自然言語文解析装置に入力部より
「べた書き」の日本語文が入力された場合の処理部のフ
ローチャートを示す。ｓ０で文の入力を受けた処理部は
ｓ１で公知の形態素解析の処理にしたがって入力文を形
態素の列に分割する。例えば、 （ａ０）私はパンは食べない が入力文であるとすると、形態素分割の結果は、（ａ１
）（私：ｎ）（は：ｈ）（パン：ｎ）（は：ｈ）（食べ
る：ｖ）（ない：ａｘ） となる。ここで各形態素は（見出し語：語彙範疇）の形
式で表現されている。形態素分割においては辞書部４か
ら形態素解析用辞書を抽出して用いる。

【００２１】次に形態素解析後の形態素の列に対して、
ｓ２で構文規則部５の内容、すなわち構文規則を用いて
構成素構造を作成する。ここで構成構造とは公知の語彙
機能文法での用法と同様であり、図５に示すようなラベ
ルつきの木構造である。木構造についているラベルは機
能名を表し、構文規則中に記述されているラベルを構文
規則の適用時に参照することによって得ることができる
。形態素の列から構成素構造を作成する処理については
、多くの技術が提案されていて公知であるが、ここでは
ボトムアップにＣＫＹ法により構成する。形態素列から
構成構造を作成する際に、処理すべき形態素がなくなっ
た時点で最終状態に達した構成素構造は全てｓ２の出力
であり、一般に複数解がある。ここで最終状態に達した
かどうかは、一つの構成素構造にまとめられ、かつ、そ
のルートノードが非終端記号Ｓであるかどうかで判断さ
れる。（ａ１）の形態素列から作成された構成素構造の
一つの（ａ２）を図５に示す。

【００２２】ｓ３ではｓ２で得られた複数個の構成素構
造の各々から機能構造を作成する。この処理は公知の語
彙機能文法における構成素構造から機能構造を作成する
処理にしたがっても良いし、構成素構造でラベルのない
子ノードについては主要語としてエントリ部にプッシュ
し、ラベルつきの子ノードについてはそのラベルを属性
名とし、子ノードについての機能名を属性値とするよう
に再帰的に機能構造を作成しても良い。図５に示す構成
素構造（ａ２）から作成された（ａ３）を図３に示す。 ｓ３では辞書部４から構文解析用辞書を抽出して用いる
。 この辞書の内容は辞書Ｄにおいては素性リストの部分に
相当する。

【００２３】構成素構造と機能構造とは一対一に対応す
るので、ｓ３の出力における機能構造は一般に複数個と
なる。ｓ４ではその各々の機能構造について制約部６か
らの構文制約を用いて構文制約の適用を行なう。この際
、機能構造中の全ての機能について、再帰的に各機能名
で標識される制約を全て適用し、満たされなかった制約
についてはその制約の持つペナルティを加算する。また
この時、ペナルティが十分に大きい機能構造については
解析失敗として以後の解析を行なわない。ここではこの
「十分に大きい」ペナルティ値を２００とする。したが
って、例えば構文制約Ｃ１を満たさない機能構造は解析
失敗として以後の解析を行なわない。

【００２４】ｓ４における処理例を図３に示す機能構造
（ａ３）について実行する。機能構造（ａ３）中の機能
であるｓｕｂｊ機能、ｏｂｊ機能について、それらの名
前で標識される構文制約（Ｃ０〜Ｃ３）の適用を行なう
。例えば制約Ｃ０については、親の機能構造を構成する
主要語（エントリ）中の「食べる」の下位範疇化素性中
にｓｕｂｊがあるので満たされていることがわかる。ま
た制約Ｃ１については、親の機能構造中にはｓｕｂｊ機
能は一つであるので満たされている。Ｃ２、Ｃ３につい
ても同様であり、いずれも満たされているため、結果と
して機能構造（ａ３）に与えられるペナルティは０であ
る。いずれかの構文制約が満たされていない機能構造の
場合、ペナルティは２００となるので、その機能構造に
ついては以下の解析を行なわない。

【００２５】ｓ４で残った機能構造について、ｓ５でさ
らに意味制約の適用を行なう。意味制約の適用は構文制
約の適用と同様であり、各々の機能について制約部６か
らの意味制約を用いて意味制約の適用を行なう。この際
、機能構造中の全ての機能について、再帰的に各機能名
では標識される制約を全て適用し、満たされなかった制
約については、その制約がペナルティを持つ場合はそれ
を加算し、持たない場合は制約の適用の結果がペナルテ
ィとなるのでそれを加算する。ペナルティを加算してい
る過程でペナルティ値が２００を超えた機能構造は解析
失敗とて以後の解析処理を行なわない。ｓ５における処
理例を図３に示す機能構造（ａ３）について実行する。 機能構造（ａ３）中の機能であるｓｕｂｊ機能、ｏｂｊ
機能について、それらの名前で標識される構文制約（Ｃ
５〜Ｃ６）の適用を行なう。例えば制約Ｃ５については
、ｓｕｂｊ格と親の機能構造とで意味素性の共起チェッ
クを行なうことになる。

【００２６】ここで共起チェックの詳細についてさらに
説明を行う。親の機能構造中の下位範疇化素性の値から
ｓｕｂｊ機能についての共起意味素性を参照する。この
場合は「動物」であり、このことは「食べる」の主語と
なる語は動物であることを意味している。一方、ｓｕｂ
ｊ機能である「私」の持つ意味素性値は「人間」である
。二つの意味素性値が同じである場合は、共起割合いが
１．０であるとみなすが、異なる場合は、格要素の持つ
意味素性が下位範疇化されている意味素性にどれほど近
いかを意味素性関係定義部を参照して計算する。ここで
は意味素性関係定義部の内容が図２に示すものであると
する。この図によると「人間」は１．０で「動物」であ
ることが分かる。したがって共起割合いは１．０である
。同様にｏｂｊ機能についても「パン」と「食べる」が
意味素性「食物」で共起割合いが１．０になる。共起チ
ェックの結果であるペナルティ値はこの共起割合いから
計算を行なう。例えば共起割合いが１．０の時はペナル
ティ値が０で、共起割合いが０．２の時はペナルティ値
が２０という風に計算する。この計算はテーブルを用い
ても良いし、共起割合いの対数から求めても良い。

【００２７】一方、「私はパンを食ベない」に相当する
解釈については、「パン」と「動物」の共起割合いが０
．２と低いためにペナルティが加算されることになる。 ｓ６ではｓ５で残った機能構造の中からペナルティ値の
十分に低い機能構造を一つあるいは複数個選択し、ｓ７
ではそれを出力部より出力する。例えばｓ５で機能構造
（ａ３）のペナルティ値は０であると計算された。これ
は十分に小さいので、ｓ７で出力される。これは「私が
パンを食ベない」という解釈に相当する。以上述べた手
順により、例文（ａ０）の構文解析結果として、「私が
パンを食ベない」に相当する機能構造が出力部に出力さ
れることになる。

【００２８】

【効果】以上の説明から明らかなように、本発明による
と、以下のような効果がある。すなわち、従来技術によ
る共起処理は、述部と格要素の間では共起するしかない
か、または意味素性間の関係では関係があるかないかと
いう固定的な情報に基づくものであり、したがってその
処理は柔軟性に欠けるものであった。また、述部と格要
素の間では「共起の割合」という拡散ができ、また意味
素性間の関係では「意味素性間の近さ」という拡散がで
きる。この拡散により、従来技術ではできなかった柔軟
な共起処理が可能となり、精度良く自然言語文の意味解
析が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】　　本発明による自然言語文の意味解析装置の
一実施例を説明するための構成図である。

【図２】　　意味素性関係定義部の内容の一部を示す図
である。

【図３】　　機能構造の例を示す図である。

【図４】　　処理部の動作を説明するためのフローチャ
ートである。

【図５】　　ラベルつきの木構造を示す図である。

【符号の説明】

１…処理部、２…入力部、３…出力部、４…辞書部、５
…構文規則部、６…制約部、７…意味素性関係定義部、
８…構文解析部、９…意味処理部、１０…構文制約部、
１１…意味制約部。

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　各名詞には該名詞の属する概念に関す
   る情報が付加され、各動詞には該動詞を修飾する格要素
   の持つべき性質に関する情報が付加され、名詞を中心と
   する格要素が動詞を修飾する際には前記概念に関する情
   報と前記性質に関する情報とから該修飾の正当性に関す
   る評価を行なうことを特徴とする自然言語の意味処理方
   法。
2. 【請求項２】　　前記概念に関する情報が意味素性名で
   あり、前記性質に関する情報が意味素性名と数値の対の
   集合であることを特徴とする請求項１記載の自然言語の
   意味処理方法。
3. 【請求項３】　　前記意味素性名の間に関係を持たせる
   ことを特徴とする請求項２記載の自然言語の意味処理方
   法。
4. 【請求項４】　　前記意味素性間の関係が階層的関係で
   あり、前記意味素性名と数値の対が指定されていない場
   合には該階層的関係を基に定義されることを特徴とする
   請求項３記載の自然言語の意味処理方法。
5. 【請求項５】　　前記意味素性間の関係に重みを持たせ
   、前記意味素性名と数値の対が指定されていない場合に
   は該階層的関係を基に定義されることを特徴とする請求
   項３記載の自然言語の意味処理方法。
6. 【請求項６】　　請求項１から５までのいずれかに記載
   の自然言語の意味処理方法を用い、前記修飾の正当性に
   関する評価を基に、修飾関係の曖昧さを除去する除去手
   段を有することを特徴とする自然言語の意味処理装置。