JPH06295308A - 自然言語解析方法および装置 - Google Patents
自然言語解析方法および装置Info
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- JPH06295308A JPH06295308A JP5079958A JP7995893A JPH06295308A JP H06295308 A JPH06295308 A JP H06295308A JP 5079958 A JP5079958 A JP 5079958A JP 7995893 A JP7995893 A JP 7995893A JP H06295308 A JPH06295308 A JP H06295308A
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- Machine Translation (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 自然言語処理システムにおいて、要素数が多
く構造が複雑な長文の解析能力を高め、文からの意味情
報の抽出を容易にする。 【構成】 文入力部ａから入力文が与えられると、形態
素解析部ｂは、一般の辞書ｆを用いて入力文を形態素に
分割する。長文構造推定部ｃは、長文パターン文法ｇと
キーワード辞書ｈを用いて、形態素解析部ｂによって分
割された形態素列から、入力文中の単位要素と単位要素
間の関係を推定する。この際、単位要素の内部は基本文
法ｉで解析することで、この要素が一つにまとまること
を保証しておく。構文・意味解析部ｄは、推定された単
位要素ごとに一般文法ｊを用いて構文・意味解析を行
い、推定された要素間の関係に基づいて解析結果を統合
し、入力文に対する構文木・意味情報ｅとする。
く構造が複雑な長文の解析能力を高め、文からの意味情
報の抽出を容易にする。 【構成】 文入力部ａから入力文が与えられると、形態
素解析部ｂは、一般の辞書ｆを用いて入力文を形態素に
分割する。長文構造推定部ｃは、長文パターン文法ｇと
キーワード辞書ｈを用いて、形態素解析部ｂによって分
割された形態素列から、入力文中の単位要素と単位要素
間の関係を推定する。この際、単位要素の内部は基本文
法ｉで解析することで、この要素が一つにまとまること
を保証しておく。構文・意味解析部ｄは、推定された単
位要素ごとに一般文法ｊを用いて構文・意味解析を行
い、推定された要素間の関係に基づいて解析結果を統合
し、入力文に対する構文木・意味情報ｅとする。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、自然言語解析システム
において、要素数が多く構造が複雑な長文（複文・重
文）を解析する自然言語解析方法および装置に関するも
のである。
において、要素数が多く構造が複雑な長文（複文・重
文）を解析する自然言語解析方法および装置に関するも
のである。
【０００２】
【従来の技術】現在、機械翻訳システムを始めとする様
々な自然言語処理システムが開発され実用化されてい
る。しかし現在のシステムでは、短い文についてはかな
りの程度まで解析できるが、要素数が多く、係り受けの
可能性のある組合せ数が膨大になる長文（複文・重文）
については十分な解析ができない。
々な自然言語処理システムが開発され実用化されてい
る。しかし現在のシステムでは、短い文についてはかな
りの程度まで解析できるが、要素数が多く、係り受けの
可能性のある組合せ数が膨大になる長文（複文・重文）
については十分な解析ができない。
【０００３】図５に、実際の新聞記事に出現した日本語
の長文ｑの例を示す。この文には、引用文中を除いて
「達した」「行えば」「十分（だ）」「明らかにした」
「強調（し）」「発展させない」「示した」という７つ
もの用言が一文中に出現しており、例えば「記者会見
で」という連用形の句は、これらの全ての用言に係る可
能性がある。これを一意に定めるには、あらかじめ様々
な知識を有し、深い意味・文脈解析を行う必要があり、
現在のシステムで機械的に行うことは不可能である。
の長文ｑの例を示す。この文には、引用文中を除いて
「達した」「行えば」「十分（だ）」「明らかにした」
「強調（し）」「発展させない」「示した」という７つ
もの用言が一文中に出現しており、例えば「記者会見
で」という連用形の句は、これらの全ての用言に係る可
能性がある。これを一意に定めるには、あらかじめ様々
な知識を有し、深い意味・文脈解析を行う必要があり、
現在のシステムで機械的に行うことは不可能である。
【０００４】このような長文が出現した場合、現在の自
然言語処理システムでは、ユーザが「長文を短く区切っ
て書き直す」という前編集を行わなければならない。長
文に関して何らかの情報を画面上に提示してユーザの前
処理作業を軽減する従来技術として、前編集支援方式お
よび装置（特開平２−１４３６５号公報）、機械翻訳に
おける前処理方式（特開平２−１０３６６５号公報）等
も存在するが、いずれの場合も、文の分割はユーザが行
う必要がある。そこで、ユーザの手を介さずに、また深
い解析を行わずに、文を機械的に分割して構文的な曖昧
性を削減する方法として、構文解析・意味解析を行う前
に、表層に出現している語彙の中で長文の構造を規定す
る機能を持つものに着目して、長文の構造を推定する従
来技術がいくつか提案されている。
然言語処理システムでは、ユーザが「長文を短く区切っ
て書き直す」という前編集を行わなければならない。長
文に関して何らかの情報を画面上に提示してユーザの前
処理作業を軽減する従来技術として、前編集支援方式お
よび装置（特開平２−１４３６５号公報）、機械翻訳に
おける前処理方式（特開平２−１０３６６５号公報）等
も存在するが、いずれの場合も、文の分割はユーザが行
う必要がある。そこで、ユーザの手を介さずに、また深
い解析を行わずに、文を機械的に分割して構文的な曖昧
性を削減する方法として、構文解析・意味解析を行う前
に、表層に出現している語彙の中で長文の構造を規定す
る機能を持つものに着目して、長文の構造を推定する従
来技術がいくつか提案されている。
【０００５】代表的なものが、「亀井真一郎・村木一
至：“Ｌｅｘｉｃａｌ Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ Ｇｒａｍ
ｍａｒの提案”，電子情報通信学会言語理解とコミュニ
ケーション研究会、４５６−７，ｐｐ．１−５，１９８
６」、「土井伸一・村木一至・亀井真一郎：“語彙文脈
文法（Ｌｅｘｉｃａｌ−Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ−Ｇｒａｍ
ｍａｒ）とその大局的係り受け決定への応用（Ｉ
Ｉ）”，電子情報通信学会言語理解とコミュニケーショ
ン研究会，ＮＬＣ９１−２９，１９９１」で提案されて
いる語彙文脈文法及びこれを利用した文脈推定方式（特
開昭６２−２３２０７８号公報）、文脈解析方式（特開
昭６３−７１７７４号公報）、日本語文解析方式（特願
平３−２７４１６５号明細書）である。ここでは、文内
の文脈構造を指示する接続助詞等の機能語彙、およびこ
れらの語彙と助詞との関係に着目して、長文の構造を決
定する。
至：“Ｌｅｘｉｃａｌ Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ Ｇｒａｍ
ｍａｒの提案”，電子情報通信学会言語理解とコミュニ
ケーション研究会、４５６−７，ｐｐ．１−５，１９８
６」、「土井伸一・村木一至・亀井真一郎：“語彙文脈
文法（Ｌｅｘｉｃａｌ−Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ−Ｇｒａｍ
ｍａｒ）とその大局的係り受け決定への応用（Ｉ
Ｉ）”，電子情報通信学会言語理解とコミュニケーショ
ン研究会，ＮＬＣ９１−２９，１９９１」で提案されて
いる語彙文脈文法及びこれを利用した文脈推定方式（特
開昭６２−２３２０７８号公報）、文脈解析方式（特開
昭６３−７１７７４号公報）、日本語文解析方式（特願
平３−２７４１６５号明細書）である。ここでは、文内
の文脈構造を指示する接続助詞等の機能語彙、およびこ
れらの語彙と助詞との関係に着目して、長文の構造を決
定する。
【０００６】この他に、特定の語彙の並びや文の叙述構
造、並列構造、係助詞で示される主題の変化等の語彙情
報を利用して長文を分割する技術が、文分割方式（特開
平２−１０３６６２号公報）、文書書き換え方式および
自動翻訳方式（特開平１−２７３１７１号公報）、「武
石英二・林良彦：“複文における分割点の特定につい
て”，人工知能学会第４回全国大会，９−６，１９９
０）」、「水野順子・中垣寿平：“日本語の文構造に関
する一考察”，情報処理学会自然言語処理研究会，７６
−４，１９９０」、「黒橋禎夫・長尾真：“並列構造の
検出に基づく長い日本語文の構造解析”，情報処理学会
自然言語処理研究会，８８−１，１９９２」、「金淵培
・江原暉将・相沢輝昭：“形態素解析情報に基づく長い
日本語ニュース文の分割”，情報処理学会第４４回全国
大会，４Ｐ−６，１９９２」等で提案されている。
造、並列構造、係助詞で示される主題の変化等の語彙情
報を利用して長文を分割する技術が、文分割方式（特開
平２−１０３６６２号公報）、文書書き換え方式および
自動翻訳方式（特開平１−２７３１７１号公報）、「武
石英二・林良彦：“複文における分割点の特定につい
て”，人工知能学会第４回全国大会，９−６，１９９
０）」、「水野順子・中垣寿平：“日本語の文構造に関
する一考察”，情報処理学会自然言語処理研究会，７６
−４，１９９０」、「黒橋禎夫・長尾真：“並列構造の
検出に基づく長い日本語文の構造解析”，情報処理学会
自然言語処理研究会，８８−１，１９９２」、「金淵培
・江原暉将・相沢輝昭：“形態素解析情報に基づく長い
日本語ニュース文の分割”，情報処理学会第４４回全国
大会，４Ｐ−６，１９９２」等で提案されている。
【０００７】一方、分野特有の情報を利用する長文構造
推定法として、分野特有の定型パターンと入力文とのパ
ターンマッチングを行う技術が、「古瀬蔵・飯田仁：
“変換と解析の協調的処理による翻訳手法−変換主導型
翻訳手法−”，情報処理学会自然言語処理研究会，８７
−４，１９９２」、「加藤直人・浦谷則好：“定型パタ
ーンを含むニュース文の抽出とその英日機械翻訳”，情
報処理学会第４４回全国大会，２Ｐ−４，１９９２」等
で提案されている。
推定法として、分野特有の定型パターンと入力文とのパ
ターンマッチングを行う技術が、「古瀬蔵・飯田仁：
“変換と解析の協調的処理による翻訳手法−変換主導型
翻訳手法−”，情報処理学会自然言語処理研究会，８７
−４，１９９２」、「加藤直人・浦谷則好：“定型パタ
ーンを含むニュース文の抽出とその英日機械翻訳”，情
報処理学会第４４回全国大会，２Ｐ−４，１９９２」等
で提案されている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】以上説明したように、
長文の構造を推定して分割する従来技術には、接続助詞
等の機能語彙に着目して長文を分割して、その後に各要
素について解析を行う二段階の解析法と、分野特有のパ
ターンとのパターンマッチングを行う方法があった。
長文の構造を推定して分割する従来技術には、接続助詞
等の機能語彙に着目して長文を分割して、その後に各要
素について解析を行う二段階の解析法と、分野特有のパ
ターンとのパターンマッチングを行う方法があった。
【０００９】前者の機能語彙を利用する方法は一般性は
あるが、機能語彙は常に出現するわけではなく、また並
列構造等の解析には大きなコストが必要なので、この手
法を実際に適応して正しく分割できる長文の数はそれほ
ど多くはない。
あるが、機能語彙は常に出現するわけではなく、また並
列構造等の解析には大きなコストが必要なので、この手
法を実際に適応して正しく分割できる長文の数はそれほ
ど多くはない。
【００１０】一方、分野特有のパターンとのパターンマ
ッチングを行う方法は、分野依存の情報を利用する点で
一般性は落ちるが、当該の分野に関しては上記の手法よ
りも強力に長文を解析することができる。しかしこの方
法は表層でパターンマッチングを行うだけであり、例え
ばパターンの要素が一部欠落していたり、文の一部だけ
にパターンが適用されるような典型的ではない場合には
十分な解析ができない。特に、パターンが入れ子になっ
ている場合は誤った解析をしてしまう可能性が高い。
ッチングを行う方法は、分野依存の情報を利用する点で
一般性は落ちるが、当該の分野に関しては上記の手法よ
りも強力に長文を解析することができる。しかしこの方
法は表層でパターンマッチングを行うだけであり、例え
ばパターンの要素が一部欠落していたり、文の一部だけ
にパターンが適用されるような典型的ではない場合には
十分な解析ができない。特に、パターンが入れ子になっ
ている場合は誤った解析をしてしまう可能性が高い。
【００１１】本発明の目的は、分野特有の長文パターン
を文法の形式で記述して、基本文法と組み合わせて長文
構造を推定することにより、二段階の解析法と分野特有
のパターンの利用という上記二手法の長所を活かして、
強力且つ正確に長文の構造推定を行って長文を解析する
ことができる自然言語解析方法および装置を提供するこ
とにある。
を文法の形式で記述して、基本文法と組み合わせて長文
構造を推定することにより、二段階の解析法と分野特有
のパターンの利用という上記二手法の長所を活かして、
強力且つ正確に長文の構造推定を行って長文を解析する
ことができる自然言語解析方法および装置を提供するこ
とにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】本発明の自然言語解析方
法は、与えられる入力文を辞書を用いて形態素に分割
し、長文のパターンを文法の形式で記述した長文パター
ン文法と、前記長文パターンの要素となるキーワードに
ついて記述したキーワードリストと、単語間のごく基本
的な係り受けを記述した基本文法とを用いて、前記分割
された形態素列から、入力文の長文構造を推定し、推定
された長文構造に従って、前記分割された形態素列か
ら、一般文法を用いて入力文の構文または意味を解析す
ることを特徴とする。
法は、与えられる入力文を辞書を用いて形態素に分割
し、長文のパターンを文法の形式で記述した長文パター
ン文法と、前記長文パターンの要素となるキーワードに
ついて記述したキーワードリストと、単語間のごく基本
的な係り受けを記述した基本文法とを用いて、前記分割
された形態素列から、入力文の長文構造を推定し、推定
された長文構造に従って、前記分割された形態素列か
ら、一般文法を用いて入力文の構文または意味を解析す
ることを特徴とする。
【００１３】また本発明の自然言語解析装置は、文入力
部から与えられる入力文を辞書を用いて形態素に分割す
る形態素解析部と、長文のパターンを文法の形式で記述
した長文パターン文法と、前記長文パターンの要素とな
るキーワードについて記述したキーワードリストと、単
語間のごく基本的な係り受けを記述した基本文法と、前
記長文パターン文法と前記キーワードリストと前記基本
文法を用いて、前記形態素解析部によって分割された形
態素列から、入力文の長文構造を推定する長文構造推定
部と、前記長文構造推定部によって推定された長文構造
に従って、前記形態素解析部によって分割された形態素
列から、一般文法を用いて入力文の構文または意味を解
析する構文・意味解析部とを備えたことを特徴とする。
部から与えられる入力文を辞書を用いて形態素に分割す
る形態素解析部と、長文のパターンを文法の形式で記述
した長文パターン文法と、前記長文パターンの要素とな
るキーワードについて記述したキーワードリストと、単
語間のごく基本的な係り受けを記述した基本文法と、前
記長文パターン文法と前記キーワードリストと前記基本
文法を用いて、前記形態素解析部によって分割された形
態素列から、入力文の長文構造を推定する長文構造推定
部と、前記長文構造推定部によって推定された長文構造
に従って、前記形態素解析部によって分割された形態素
列から、一般文法を用いて入力文の構文または意味を解
析する構文・意味解析部とを備えたことを特徴とする。
【００１４】
【実施例】次に本発明の実施例について図面を参照して
説明する。
説明する。
【００１５】図１は本発明の一実施例を示すブロック図
である。この自然言語解析装置は、原文を入力する文入
力部ａと、辞書ｆと、文入力部ａから与えられる入力文
を辞書ｆを用いて形態素に分割する形態素解析部ｂと、
長文のパターンを文法の形式で記述した長文パターン文
法ｇと、長文パターンの要素となるキーワードについて
記述したキーワードリストｈと、単語間のごく基本的な
係り受けを記述した基本文法ｉと、長文パターン文法ｇ
とキーワード辞書ｈと基本文法ｉを用いて、形態素解析
部ｂによって分割された形態素列から、入力文の長文構
造を推定する長文構造推定部ｃと、構文解析・意味解析
に使用する文法を記述した一般文法ｊと、長文構造推定
部ｃによって推定された長文構造に従って、形態素解析
部ｂによって分割された形態素列から、一般文法ｊを用
いて入力文の構造または意味を解析する構文・意味解析
部ｄから構成される。
である。この自然言語解析装置は、原文を入力する文入
力部ａと、辞書ｆと、文入力部ａから与えられる入力文
を辞書ｆを用いて形態素に分割する形態素解析部ｂと、
長文のパターンを文法の形式で記述した長文パターン文
法ｇと、長文パターンの要素となるキーワードについて
記述したキーワードリストｈと、単語間のごく基本的な
係り受けを記述した基本文法ｉと、長文パターン文法ｇ
とキーワード辞書ｈと基本文法ｉを用いて、形態素解析
部ｂによって分割された形態素列から、入力文の長文構
造を推定する長文構造推定部ｃと、構文解析・意味解析
に使用する文法を記述した一般文法ｊと、長文構造推定
部ｃによって推定された長文構造に従って、形態素解析
部ｂによって分割された形態素列から、一般文法ｊを用
いて入力文の構造または意味を解析する構文・意味解析
部ｄから構成される。
【００１６】図２は長文パターン文法、キーワードリス
ト、基本文法の内容の一例を示す図である。長文パター
ン文法には、文の出現環境・記述分野（新聞の政治記
事、科学技術マニュアル等）ごとに、それぞれに特徴的
な長文の典型的なパターン（特徴的な単位要素と単位要
素間の関係）を記述する。キーワードリストには、この
長文パターンの要素を規定するキーワードを記述する。
例えば、図２は、日本語の新聞記事の第一文に出現す
る、「誰かが何かを述べた」ことを伝える陳述記述文の
パターンｋとこのパターンの各要素を規定するキーワー
ドリストｌを示している。また基本文法は、単語間のご
く基本的な係り受けを記述する。例えば、図２において
は、連体形が体言に係り、連用形が用言に係るという、
日本語における品詞間の関係のみが基本文法ｍに記述さ
れている。
ト、基本文法の内容の一例を示す図である。長文パター
ン文法には、文の出現環境・記述分野（新聞の政治記
事、科学技術マニュアル等）ごとに、それぞれに特徴的
な長文の典型的なパターン（特徴的な単位要素と単位要
素間の関係）を記述する。キーワードリストには、この
長文パターンの要素を規定するキーワードを記述する。
例えば、図２は、日本語の新聞記事の第一文に出現す
る、「誰かが何かを述べた」ことを伝える陳述記述文の
パターンｋとこのパターンの各要素を規定するキーワー
ドリストｌを示している。また基本文法は、単語間のご
く基本的な係り受けを記述する。例えば、図２において
は、連体形が体言に係り、連用形が用言に係るという、
日本語における品詞間の関係のみが基本文法ｍに記述さ
れている。
【００１７】次に図１，図２を参照して、本実施例の動
作について説明する。
作について説明する。
【００１８】文入力部ａから入力文が与えられると、形
態素解析部ｂは、一般の辞書ｆを用いて入力文を形態素
に分割する。長文構造推定部ｃは、長文パターン文法ｇ
とキーワード辞書ｈを用いて、形態素解析部ｂによって
分割された形態素列から、入力文中の単位要素と単位要
素間の関係を推定する。この際、単位要素の内部は基本
文法ｉで解析することで、この要素が一つにまとまるこ
とを保証しておく。構文・意味解析部ｄは、推定された
単位要素ごとに一般文法ｊを用いて構文・意味解析を行
い、推定された要素間の関係に基づいて解析結果を統合
し、入力文に対する構文木・意味情報ｅとする。
態素解析部ｂは、一般の辞書ｆを用いて入力文を形態素
に分割する。長文構造推定部ｃは、長文パターン文法ｇ
とキーワード辞書ｈを用いて、形態素解析部ｂによって
分割された形態素列から、入力文中の単位要素と単位要
素間の関係を推定する。この際、単位要素の内部は基本
文法ｉで解析することで、この要素が一つにまとまるこ
とを保証しておく。構文・意味解析部ｄは、推定された
単位要素ごとに一般文法ｊを用いて構文・意味解析を行
い、推定された要素間の関係に基づいて解析結果を統合
し、入力文に対する構文木・意味情報ｅとする。
【００１９】次に、具体例を用いて説明する。
【００２０】図３の長文ｎは、新聞記事の第一文に出現
する、「誰かが何かを述べた」ことを伝える陳述記述文
の例である。本発明による、この文に対する構造推定結
果を図４に示す。長文ｎが入力文として与えられたとす
ると、長文構造推定部ｃは、文中からキーワードリスト
ｈに含まれるキーワードを設定し（長文ｎ中のキーワー
ドｏ）、パターンｋに基づいて構造を推定する（長文ｎ
に対する構造推定結果）。
する、「誰かが何かを述べた」ことを伝える陳述記述文
の例である。本発明による、この文に対する構造推定結
果を図４に示す。長文ｎが入力文として与えられたとす
ると、長文構造推定部ｃは、文中からキーワードリスト
ｈに含まれるキーワードを設定し（長文ｎ中のキーワー
ドｏ）、パターンｋに基づいて構造を推定する（長文ｎ
に対する構造推定結果）。
【００２１】図５の長文ｑは、陳述記述文パターンが二
重に出現している文の例である。図６に、この長文ｑに
対する、従来法による構造推定と本発明による構造推定
の比較を示す。単に表層でのキーワードマッチングを行
う従来法では、「記者会見で、」もトップレベルでのキ
ーワードと認定されるので、構造推定ｒのように誤った
解析をしてしまう。しかし本発明では、構造推定ｒのよ
うに解析すると分割された「Ｃ官房長官が同日の記者会
見で、」の中に連用形表現である「Ｃ官房長官が」の係
り先となるべき用言がないことを基本文法ｍで認定して
この構造推定ｒをリジェクトできるので、構造推定ｓの
ように正しく解析できる。
重に出現している文の例である。図６に、この長文ｑに
対する、従来法による構造推定と本発明による構造推定
の比較を示す。単に表層でのキーワードマッチングを行
う従来法では、「記者会見で、」もトップレベルでのキ
ーワードと認定されるので、構造推定ｒのように誤った
解析をしてしまう。しかし本発明では、構造推定ｒのよ
うに解析すると分割された「Ｃ官房長官が同日の記者会
見で、」の中に連用形表現である「Ｃ官房長官が」の係
り先となるべき用言がないことを基本文法ｍで認定して
この構造推定ｒをリジェクトできるので、構造推定ｓの
ように正しく解析できる。
【００２２】
【発明の効果】以上説明したように本発明による自然言
語解析装置は、二段階の解析を行うことにより解析の複
雑さを減じ、長文の解析能力を向上させる。特に、長文
パターンを文法の形式で記述して、基本文法と組み合わ
せて長文構造を推定することにより、パターンの入れ子
構造や要素省略、文の一部分のみに出現するパターン等
にも対応できる。また、長文パターンを追加することに
より、解析能力をさらに高めていくことが可能である。
この長文パターンは表層レベルの語彙をキーワードとし
て指定するので、ユーザにも容易に記述することができ
る。さらに、各単位要素間の意味・論理的な関係をあら
かじめ長文パターン文法で推定することにより、解析結
果からの意味情報の抽出を容易にするという効果があ
る。
語解析装置は、二段階の解析を行うことにより解析の複
雑さを減じ、長文の解析能力を向上させる。特に、長文
パターンを文法の形式で記述して、基本文法と組み合わ
せて長文構造を推定することにより、パターンの入れ子
構造や要素省略、文の一部分のみに出現するパターン等
にも対応できる。また、長文パターンを追加することに
より、解析能力をさらに高めていくことが可能である。
この長文パターンは表層レベルの語彙をキーワードとし
て指定するので、ユーザにも容易に記述することができ
る。さらに、各単位要素間の意味・論理的な関係をあら
かじめ長文パターン文法で推定することにより、解析結
果からの意味情報の抽出を容易にするという効果があ
る。
【図１】本発明の実施例を示すブロック図である。
【図２】長文パターン文法、キーワードリスト、基本文
法の内容の一例を示す図である。
法の内容の一例を示す図である。
【図３】日本語長文の一例を示す図である。
【図４】本発明による、図３に示す長文の構造推定結果
を示す図である。
を示す図である。
【図５】日本語長文の一例を示す図である。
【図６】図５に示す長文に対する、従来法による構造推
定と本発明による構造推定の比較を示す図である。
定と本発明による構造推定の比較を示す図である。
ａ 文入力部 ｂ 形態素解析部 ｃ 長文構造推定部 ｄ 構文・意味解析部 ｅ 構文木・意味情報 ｆ 辞書 ｇ 長文パターン文法 ｈ キーワードリスト ｉ 基本文法 ｊ 一般文法 ｋ 日本語新聞記事の第一文に出現する陳述記述文パタ
ーン ｌ ｋの陳述記述文の構成素となるキーワードリスト ｍ 日本語基本文法 ｎ 日本語長文 ｏ 長文ｎ中のキーワード ｐ 長文ｎに対する構造推定結果 ｑ 日本語長文 ｒ 単純な表層のパターンマッチングによる長文ｑに対
する誤った構造推定 ｓ 本発明による長文ｑに対する構造推定
ーン ｌ ｋの陳述記述文の構成素となるキーワードリスト ｍ 日本語基本文法 ｎ 日本語長文 ｏ 長文ｎ中のキーワード ｐ 長文ｎに対する構造推定結果 ｑ 日本語長文 ｒ 単純な表層のパターンマッチングによる長文ｑに対
する誤った構造推定 ｓ 本発明による長文ｑに対する構造推定
Claims (3)
- 【請求項１】与えられる入力文を辞書を用いて形態素に
分割し、 長文のパターンを文法の形式で記述した長文パターン文
法と、前記長文パターンの要素となるキーワードについ
て記述したキーワードリストと、単語間のごく基本的な
係り受けを記述した基本文法とを用いて、前記分割され
た形態素列から、入力文の長文構造を推定し、推定され
た長文構造に従って、前記分割された形態素列から、一
般文法を用いて入力文の構文または意味を解析すること
を特徴とする自然言語解析方法。 - 【請求項２】文入力部から与えられる入力文を辞書を用
いて形態素に分割する形態素解析部と、 長文のパターンを文法の形式で記述した長文パターン文
法と、 前記長文パターンの要素となるキーワードについて記述
したキーワードリストと、 単語間のごく基本的な係り受けを記述した基本文法と、 前記長文パターン文法と前記キーワードリストと前記基
本文法を用いて、前記形態素解析部によって分割された
形態素列から、入力文の長文構造を推定する長文構造推
定部と、 前記長文構造推定部によって推定された長文構造に従っ
て、前記形態素解析部によって分割された形態素列か
ら、一般文法を用いて入力文の構文または意味を解析す
る構文・意味解析部とを備えたことを特徴とする自然言
語解析装置。 - 【請求項３】長文パターン文法には、文の出現環境・記
述分野ごとに、それぞれに特徴的な長文の典型的なパタ
ーンが記述されていることを特徴とする請求項２記載の
自然言語解析装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5079958A JPH06295308A (ja) | 1993-04-07 | 1993-04-07 | 自然言語解析方法および装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5079958A JPH06295308A (ja) | 1993-04-07 | 1993-04-07 | 自然言語解析方法および装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06295308A true JPH06295308A (ja) | 1994-10-21 |
Family
ID=13704823
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5079958A Pending JPH06295308A (ja) | 1993-04-07 | 1993-04-07 | 自然言語解析方法および装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06295308A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4833222A (en) * | 1987-10-22 | 1989-05-23 | The Dow Chemical Company | Crosslinker stabilizer for preparing absorbent polymers |
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| JP2009015398A (ja) * | 2007-06-29 | 2009-01-22 | Fujitsu Ltd | 文章分割プログラム、文章分割装置および文章分割方法 |
| WO2019087811A1 (ja) | 2017-11-02 | 2019-05-09 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、及び情報処理方法 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04277866A (ja) * | 1991-03-05 | 1992-10-02 | Toshiba Corp | 日本語解析方式 |
-
1993
- 1993-04-07 JP JP5079958A patent/JPH06295308A/ja active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04277866A (ja) * | 1991-03-05 | 1992-10-02 | Toshiba Corp | 日本語解析方式 |
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| US9009023B2 (en) | 2007-06-29 | 2015-04-14 | Fujitsu Limited | Computer-readable medium having sentence dividing program stored thereon, sentence dividing apparatus, and sentence dividing method |
| WO2019087811A1 (ja) | 2017-11-02 | 2019-05-09 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、及び情報処理方法 |
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| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
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