JPH0944489A - 自然語解析方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 従来は、形態素解析時に、全単語を検索しな
いとコストの少ない解を選択できないため、検索効率が
悪い。 【解決手段】 本発明は、最初に求めた階候補のコスト
を用いて別解の途中解の現単語までのコストと文末まで
のコストを予測し、解析を継続するか、さらに、別の解
を探索するかを判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、自然語解析方法及
び装置に係り、特に、入力された文字列を単語分割し、
当該単語で辞書を検索する際に、無駄な検索を行わなく
とも当該単語に対応する解を取得するための自然語解析
方法及び装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来から存在する最長一致法は、精度が
悪いためバックトラックすることにより、ある程度の範
囲の解を探索し、正解を求める方法が行われている。そ
の際、正解を含みながら、探索範囲を絞る方法が重要に
なる。例えば、特開昭５８−１８３４３４に示されるよ
うに文法的な接続検定を行うことによって無駄な解析を
しない方法、特開昭６０−２０２３４に示されるように
単語毎にコストを算出し、コストが最も少ない単語を優
先して解析する方法、特開平１−４８１７１に示される
ようにゴールまでのコストを予測し、部分解のコストと
現時点から文末まで解析した時のコストの和が最小にな
るように解析する方法、特開昭６１−２０４７７１に示
されるように部分木を作成し、探索範囲を限定する方法
が知られている。

【０００３】図１０は、従来の形態素解析装置の構成の
例を示す。同図に示す形態素解析装置は、辞書検索部
１、単語辞書２、接続検定部３、接続文法４、単語選択
部５、判定部６、コスト評価部７、評価ルール８及び、
コスト予測部９より構成される。

【０００４】辞書検索部１は、入力された文字列のう
ち、分割された単語に基づいて単語辞書２を検索し、一
致する単語を取得して接続検定部３に転送する。接続検
定部３は、接続文法４を参照して、取得した単語の文法
的な接続検定を行う。単語選択部５は、接続検定により
接続可能な単語を選択し、判定部６に転送する。コスト
評価部７は、評価ルール８を参照して、単語毎に算出さ
れたコストを評価し、コストが最も少ない単語を選択す
る。コスト予測部９は、ゴールまでのコストを残り文字
数から予測し、部分解のコストと現時点から文末まで解
析したときのコストの和が最小となるものを選択する。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】深さ優先の形態素解析
では、いかに無駄な解を探索しない（できるだけ辞書の
検索をしない、解の評価をしない）で正しい解を求める
かが重要である。しかしながら、企業名の場合、大部分
が名詞から構成されるので特開昭５８−１８３４３４の
様に品詞を用いて接続チェックを行う方法では殆ど効果
がない。そこで、特開昭６０−２０２３４に示される様
に部分解を評価し、コストが最小になるように探索を行
う方法が有力である。しかし、複数単語を検査し、係り
受けの有無により部分解のコストを算出するので、現
在、最良の部分解が文末まで解析したとき、正解とは限
らない。そこで、文末まで解析した時のコストを予測
し、現在の部分解のコストと予測値の和を最小にするよ
うに解析を進める。その時、特開昭６１−２０４７７１
に示されるような予め全単語を検索するのでは、高速化
は不可能である。

【０００６】また、単に残り文字数でコストを予測して
も係り受けを考慮しなけば、正確なコストを予測できな
い。本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、全単語
を検索しないでコストを予測し、無駄な解候補を検索せ
ずに、コストの少ない解を選択することが可能な自然語
解析方法及び装置を提供することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】図１は、本発明の原理を
説明するための図である。第１の発明は、まず、最長一
致等の方法により解候補を１つ求め、コストを案出する
（ステップ１）。次に、さらにコストの少ない別解がな
いか探索する（ステップ２）。入力文字列の先頭から前
方一致する単語を辞書より検索し（ステップ３）、検索
した単語までの単語のつながり易さの指標であるコスト
を係り受けを用いて評価し（ステップ４）、評価した結
果と今までの解の中でコストのうち最小であったものか
ら予測される文末までのコストを別解を用いて算出して
（ステップ５）、解析を継続するか別解を探索するかを
判定する（ステップ６）。

【０００８】また、第２の発明は、上記の第１の発明の
単語の検索時に、検索した単語を記憶しておき、一度検
索した単語は辞書検索の対象としないものとする。ま
た、第３の発明は、単語の検索時に、単語に、次の入力
と最長一致する単語へのポインタを付与した辞書を用い
て、該単語ポインタをたどることにより入力と一致する
単語を一挙に取得する。

【０００９】また、第４の発明は、次に解析する単語の
選択時に最長一致する単語ではなく、検索した単語まで
を含めてコストを最小にする単語を優先して選択する。
図２は、本発明の原理構成図である。第５の発明は、単
語及び該単語の意味の対が登録されている辞書１と、入
力された文と、辞書１に登録されている単語と前方一致
する単語を検索する辞書検索手段３と、辞書検索手段３
において検索した単語までの単語のつながり易さの指標
であるコストの評価を係り受けを用いて行う解評価手段
４と、解評価手段４により評価された結果と今までの解
の中でコストが最小であったものから予測される文末ま
でのコストを係り受けを用いて算出し、解析を継続する
か、別解を探索するかの判断を行う解順序制御手段５と
を有する。

【００１０】また、第６の発明は、上記の辞書検索手段
３において、検索した単語を記憶する記憶手段６と、記
憶手段６を参照し、一度検索した単語は以降の辞書検索
の対象とはしない検索対象制御手段とを含む。また、第
７の発明は、辞書検索手段において、単語に、次の入力
と最長一致する単語へのポインタを付与したポインタ辞
書と、ポインタ辞書の単語ポインタをたどることにより
入力と一致する単語を一挙に取得する単語取得手段とを
含む。

【００１１】また、第８の発明は、解析順序制御手段５
において、次に解析する単語の選択において、検索した
単語までを含めてコストを最小にする単語を優先して選
択する優先選択手段とを有する。上記の第１及び第５の
発明により、複数の単語の意味を考慮してコストを定義
し、最初に解析した解（または、最良解）のコストに基
づいて、現在解析中の部分解の最終コストを予測し、最
良解と比較して評価の悪い解は先に進まず、枝刈りをす
る。従って、別解の解析途中でコストを評価し、その時
点での最良解を用いて最終コストを予測し、評価の悪い
解は棄却するので、解析速度を向上させることができ
る。

【００１２】さらに、第２及び第６の発明では、一度引
いた単語を記憶しておくので、バックトラックしたとき
の辞書への無駄な入出力を無くすことができる。また、
第３及び第７の発明では、前方一致する単語を全部検索
できるので最長一致優先以外の解析順序の制御が可能で
ある。

【００１３】また、第４及び第８の発明は、最初の解で
コストの低い解を先に解析するので、最良解のコストが
低めに設定される。従って、別解の解析を早めに棄却す
ることができるので、解析速度が早くなる。形態素解析
を行う方法としては、最長一致法よりも文節数最小法の
方が正解の可能性が高いことが知られている。例えば、
情報処理学会論文誌第２４巻（１９８３年１月号）ｐ４
０〜４６「文節数最小法を用いたべた書き日本語文の形
態素解析」がある。しかし、常に正解であるとは限らな
いため、辞書を参照して得た単語をノードと考え、ノー
ドのつながりをパスと捉えた時、パスのコストという概
念を導入する。パスのコストとは、経路探索問題の距離
や時間と同様に単語のつながり具合の起こり易さ（難
さ）を表すものである。形態素解析はパスのコストが最
小になる単語分割の解を求める探索問題に置き換えるこ
とができる。このとき、コストをどのように定義するか
がこの方式の鍵である。

【００１４】前述の文節数最小法の場合は、コストを文
節数で定義する方法であるが、１文字の地名の１文字の
方向（東西南北上中下等）が現れる場合には、正解が得
られない。例えば、「津／西／農協」が「津西／農協」
と出力される。また、特解平４−１２０６６１はコスト
の定義として隣接する２文節の関係を参照しているが、
品詞、字種、及び形態素の文字数のみでコストを定義し
ているので、意味的な関係まで表現できない。一般ルー
ルとして、「１文字単語と１文字単語の組み合わせはコ
ストが高くなる」ようなルールになっているので、「津
／西／農協」ではなく、「津西／農協」が出力される。

【００１５】そこで、文字種や文字数は勿論のこと、隣
接する複数単語（３単語以上の場合、単語が離れている
場合も定義できる）の係り受け関係を考慮してコストを
決定する方式を採用する。そこで、本発明では、表１に
よりコストを与えることとする。

【００１６】

【表１】

【００１７】その結果、例え、１文字単語どうしであっ
ても、係り受けがあり、コストを小さくするルールがあ
れば、この問題は回避することができる。この場合は、
「地名＋方向」は、全体で１単語の地名と同じコストで
あるルールと公共機関（官公庁、農協、図書館等）の前
には地名の意味の単語が出現した場合は、コストを低く
するルールにより、正しく 「津／西／農協」 が解析される。

【００１８】解１： 津（１）／西（１）／農協
（１） （但し、（）内はコスト） 解２： 津西（１）／農協（２） ここで、定義したコストを利用して、コストが高くなる
解は、枝刈りにより探索を行わないことにより処理を高
速化できる。このとき、重要になることは、現在解析し
ている解が文末まで到達したときのコストを正確に予測
することである。特開昭６４−４８１７１には、残りの
文字数を平均単語長で割ることによりコストを予測して
いるが、この方法は、現在の解析位置の関数になるの
で、コストを予測する方法を開示しているとは言えな
い。

【００１９】そこで、最初に解析した解を用いてコスト
を予測するので、正しい値を求めることができる。例え
ば、最長一致優先により解を探索する解１を出力する。
さらに、別解を探索し、「北」の時点での評価を考え
る。解１を考慮しないと係り受けがないので、コストが
４になり、解２は棄却される。解１の結果を用いれば係
り受けルールがあるので、解析を続け、解２が正解とし
て出力される。

【００２０】

【表２】

【００２１】このように、本発明は、係り受けを用いて
コストを定義し、コストを予測して無駄な探索行わない
ようにするものである。

【００２２】

【発明の実施の形態】本発明は、３つのパターンにより
辞書を検索するものである。まず、第１に前方一致する
単語を検索し、コストを評価して解析を継続するか、ま
たは、別解の探索を行うものである。

【００２３】図３は、本発明の自然語解析装置の第１の
構成を示す。同図に示す構成は、入力部２０１、単語と
その意味が登録される単語辞書２０２、入力された単語
に基づいて単語辞書２０２を検索する辞書検索部２０
３、単語と単語の接続関係が記述されている接続文法を
登録した接続文法２０４、品詞間の接続を検定する接続
検定部２０５、単語間のコストを記述した評価ルール２
０６、現在の解候補のコストを評価する解評価部２０
７、前方一致する単語の中から評価のよい単語を選択
し、次に解析する単語を決定する解析順序制御部２０８
及び解析結果を出力する出力部２０９より構成される。

【００２４】図４は、本発明の第１の動作を示すフロー
チャートである。 ステップ１０１） 入力された文字列を辞書検索部２０
３で最長一致検索を行い、最初の解を求める。最初の解
の解析途中では、コスト比較する対象がないので、解評
価部２０７の処理は行わず、接続検定部２０５の処理の
みを行う。

【００２５】ステップ１０２） 入力の最後まで解析し
た後、解評価部２０７において最初の解の評価を行い、
文字位置毎にコストを求める。 ステップ１０３） さらに、辞書検索部２０３は、最後
の単語からバックトラックし、別解を求める。

【００２６】ステップ１０４） 辞書検索部２０３は、
単語辞書２０２を検索することにより、次に最長一致す
る単語を検索する。 ステップ１０５） 解評価部２０７は、評価ルール２０
６を参照して、検索した単語で、その時点のコストを評
価する。評価したコストが最良解の、その文字位置での
コストよりも（評価予測誤差の範囲内で）良い場合は、
そのまま解析を続行し、悪い場合には、ステップ１０３
に移行する。

【００２７】ステップ１０６） 現在解析している入力
文字列の位置から入力の最後までの評価値は、最良解を
参考に決めているものの必ずしも最良解と同じにはなら
ないので、予測誤差を加味し、最良解のコスト＋α（α
は実際のデータ実験で決定する）と比較すべき値とす
る。この値より現在の解候補のコストが悪い場合は、現
在のその解候補を棄却し、バックトラックして新しい別
解を探索する。現在の解候補のコストが最良解のコスト
より良い場合には、ステップ１０７に移行する。

【００２８】ステップ１０７） 文字列が終了すれば、
処理を終了し、評価すべき文字列がある場合には、ステ
ップ１０８に移行する。 ステップ１０８） 次の入力文字の処理としてステップ
１１０に移行する。 ステップ１０９） ステップ１０４において、単語が無
い場合にはバックトラックを行い、ステップ１０３に移
行する。

【００２９】ステップ１１０） 新規の単語辞書２０２
を検索し、ステップ１０４に移行する。次に、本発明の
第２の自然語解析装置の構成として、図３の構成に辞書
検索結果を格納しておく記憶領域を設け、ポインタを有
する単語辞書を利用する。

【００３０】前述の自然語解析装置の第１の構成におい
ては、バックトラックを行うため、同じ単語を何回でも
辞書検索する。特開昭６１−２０４７７１では、部分木
を作成することにより、バックトラック部分を限定して
いるが、企業名では限定することが困難である。従っ
て、一度検索した単語を記憶領域に記憶させることによ
り単語辞書に対するアクセスを低減する目的である。

【００３１】さらに、ソートした辞書を用いた場合に同
じ文字列で始まる単語は、同一クラスタ（ディスクの場
合）、または、同一ページ（メモリの場合）にある可能
性が高い。そこで、単語辞書にポインタを埋め込み、一
度に前方一致単語を取得することにより高速化される。

【００３２】図５は、本発明の自然語解析装置の第２の
構成を示す。同図において図３と同一構成部分には、同
一符号を付し、その説明を省略する。図５に示す構成
は、図３の構成に辞書検索部２０３で検索した結果を格
納するための検索結果格納部２１０が付加され、さら
に、図６に示すようにポインタを有する構成の単語辞書
２１１を設けた構成である。

【００３３】図６に示す単語辞書２１１は、単語、品
詞、意味及びポインタから構成される。辞書検索部２０
３がこのポインタを順に辿ることにより、より高速に前
方一致単語を取得する。次に、第２の構成における自然
御解析装置の動作を説明する。

【００３４】図７は、本発明の第２の動作を示すフロー
チャートである。 ステップ２０１） 入力部２０１から文字列が入力され
ると、辞書検索部２０３は、まず、検索結果格納部２１
０を検索して当該単語が既に検索済であるかをチェック
し、既に検索済であれば、ステップ２０２に移行し、検
索済でなければステップ２０３に移行する。

【００３５】ステップ２０２） 検索結果格納部２１０
には、登録されている単語が存在するため、内容を返し
て、当該処理を終了する。 ステップ２０３） 辞書検索部２０３は、単語辞書２１
１をバイナリサーチする。

【００３６】ステップ２０４） 単語辞書２１１をサー
チすると、サーチの停止したレコードの１つ前のレコー
ドが最長一致する単語であるので、当該単語を取得す
る。 ステップ２０５） 単語辞書２１１のポインタを取得し
て、次に、一致するレコードを読み込む。

【００３７】ステップ２０６） 上記の処理をポインタ
が０になるまで繰り返せば、全ての前方一致単語を求め
ることができる。 ステップ２０７） この結果を検索結果格納部２１０に
記憶する。次に、解評価部２０７の動作を説明する。解
評価部２０７は、上記の処理で検索された単語までを含
めてコストを最小にする単語を優先して選択する。

【００３８】図８は、本発明の解評価部の解析途中の動
作を示すフローチャートである。 ステップ３０１） 辞書検索部２０３で求められた前方
一致単語を全て取得する。 ステップ３０２） 前方一致単語の意味に基づいて適用
できる評価値ルール２０６を検索する。

【００３９】ステップ３０３） 評価値ルール２０６を
検索し、評価値の最も高い単語を選択する。

【００４０】

【実施例】以下に、本発明の実施例を説明する。 ［第１の実施例］本実施例では、ポインタをもたない単
語辞書２０３に登録されている単語のコストを評価した
結果、いままでのコストのうち、最小であったものから
予測されるコストを判定する例を説明する。

【００４１】まず、第１の実施例として、図３に示す入
力部２０１から『日本橋本町』が入力された場合につい
て説明する。 入力部２０１から入力された文字列、 『日本橋本町』 を辞書検索部２０３において単語辞書２０２の最長一致
検索を行い、最初の解として、 日本橋 ／ 本町 （地名） （地名） を求める（ステップ１０１）。

【００４２】 最初の解の解析途中では、コストを比
較する対象がないので、解評価部２０７による解評価は
行わず、接続検定部２０５は、接続文法２０４を参照し
て接続検定のみを行うと以下のようになる（ステップ１
０２）。 “日本橋（地名） ／ 本町 （地名語尾）” 入力の最後まで解析した後、解評価部２０７で、最
初の解の評価を行い、文字位置毎にコストを求める。コ
ストは、図９に示す解評価ルール２０６を用いるものと
する。『日本橋本町』の単語の意味は、「地名＋語尾」
でそのコストは“１”となる。

【００４３】 次に、辞書検索部２０３がバックトラ
ックにより新しい別解を辞書２０２から探索すると、 「日本橋（地名）」「本（物）」「町（接尾詞）」 が見つかるが、接続検定部２０５の検定によりこの解
は、“物”と「町」が接続しないので棄却される。

【００４４】 次に、辞書検索部２０３が次の解を検
索すると、 「日本（地名）」「橋本（地名）」 が検索される。この場合、コストは“２”になるので、
前回のコストよりも高いため、この時点で棄却され、
「町」は解析されない。最終的には、最初の解候補が解
として選択される。

【００４５】［第２の実施例］第１の実施例では、バッ
クトラックを用いて、何度も同じ単語を単語辞書２０２
より検索するが、本実施例では、文字列が入力される
と、検索結果格納部２１０を参照して、既に検索済の単
語の有無を確認すると共に、図６に示すポインタを有す
る単語辞書２１１を用いて検索する例を説明する。辞書
検索部２０３が図６に示すポインタを順に辿ることによ
り前方一致単語を取得する。

【００４６】 入力部２０１から、 『日本橋本町』 が入力されると、辞書検索部２０３は、検索結果格納部
２１０を参照する。ここでは、初回であるので、まだ検
索結果格納部２１０には何も登録されていないものとす
る。

【００４７】 辞書検索部２０３は、単語辞書２１１
を参照すると、「日本橋」と「橋」の間で停止するの
で、停止した直前のレコード「日本橋」が最長一致する
単語であると判断する。 次に最長一致する単語を求めるときには、「日本
橋」のポインタの値、“２”を求める単語のレコード番
号である。この処理をポインタが“０”になるまで繰り
返し、検索した単語を検索結果格納部２１０に格納す
る。

【００４８】［第３の実施例］上記の第２の実施例によ
り、一度に前方一致単語を求めることができるので、第
２の実際例の処理より求められた前方一致単語の中で最
も評価のよい単語を選択する。

【００４９】 入力部２０１から入力された『ＪＲ東
日本白河駅」を解析する。最長一致優先では、最初の解
は、 「ＪＲ（企業名：２）／東日（企業名：４）／本（方
向：５）／白河（地名：６）／駅（語尾：７）」 となる。ここで、括弧内の“：”の後は、その単語まで
のコストの値を示す。従って、全体のコストは、“７”
となる。前述の図７の例では、「東」で始まる単語辞書
２１１の検索の結果、「東日」と「東」の優劣を決定す
るとき、図９に示す評価ルール２０６を参照すると、 「方向＋地名」 のルールがあるので、意味が方向である「東」を優先し
て解析する。

【００５０】 その結果、 「ＪＲ（企業名：２）／東（方向：３）／日本（地名：
４）／白河（地名：５）／駅（語尾：６）」 となり、全体のコストが“６”の解が見つかる。さら
に、バックトラックにより別解を探してもコスト“７”
の解は、途中で棄却されるので、処理速度が向上する。

【００５１】これにより、本発明はできるだけ早く評価
の高い（コストの低い）解を解析する方が無駄な解析を
しなくてよい。また、辞書引きの時点で高速に、入力に
対して前方一致する単語を全て検索できるようにし、最
長一致ではなく評価の高い単語を次に解析する単語とし
て選択する。

【００５２】なお、本発明は、上記の実施例に限定され
ることなく、特許請求の範囲内で種々、変更・応用が可
能である。

【００５３】

【発明の効果】上述のように、第１の発明によれば、別
解の解析途中でコストを評価し、その時点で最良解を用
いて最終コストを予測し、評価の悪い解は棄却するた
め、無駄な解候補の枝刈りを行うための解析が高速にな
る。

【００５４】第２の発明によれば、一度検索した単語を
記憶しておくことにより、バックトラックした時の辞書
への無駄な入出力を無くすことが可能であるので、同じ
単語は１度しかアクセスしないため、処理が高速にな
る。第３の発明によれば、前方一致する単語を全部検索
できるので、最長一致優先以外の解析順序の制御が可能
となり、さらに、第４の発明によれば、最初の解の解析
コストの低い解を先に解析するので、最良解のコストが
低めに設定され、この第３、第４の発明により、最初の
解の解の選択にコストの少ない解を選択できるので、枝
刈りを早めに行うことができ、処理が高速化される。

【００５５】また、本発明によれば、解析途中でもその
時点の最良解を出力することができるため、実用シすテ
ムで解析時間に制限があり、また、まれに長い企業名を
解析して制限時間内に終了しない場合でも、その時点の
最良解を出力することが可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理を説明するための図である。

【図２】本発明の原理構成図である。

【図３】本発明の自然語解析装置の第１の構成の例を示
す図である。

【図４】本発明の第１の動作を示すフローチャートであ
る。

【図５】本発明の自然語解析装置の第２の例を示す図で
ある。

【図６】本発明のポインタが付与されている単語辞書の
例を示す図である。

【図７】本発明の第２の動作を示すフローチャートであ
る。

【図８】本発明の解評価部の解析途中の動作を示すフロ
ーチャートである。

【図９】本発明の一実施例の解評価ルールの例を示す図
である。

【図１０】従来の形態素解析装置の構成の例を示す図で
ある。

【符号の説明】

１ 辞書 ２ 単語分割手段 ３ 辞書検索部 ４ 解評価手段 ５ 解順序制御手段 ６ 記憶手段 ２０１ 入力部 ２０２ 単語辞書 ２０３ 辞書検索部 ２０４ 接続文法 ２０５ 接続検定部 ２０６ 評価ルール ２０７ 解評価部 ２０８ 出力部 ２１０ 検索結果格納部 ２１１ 単語辞書

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力された文字列を単語分割し、分割さ
   れた単語で辞書を検索する自然語解析方法において、 最長一致の方法により解候補を一つ求め、コストを算出
   し、 さらに、コストの少ない別解がないか検索し、 入力文字列の先頭から前方一致する単語を辞書より検索
   し、 検索した単語までの単語のつながり易さの指標であるコ
   ストを係り受けを用いて評価し、 評価した結果と、今までの解の中でコストの最小であっ
   たものから予測される文末までのコストを係り受けを用
   いて算出し、 解析を継続するか、別解を探索するかの判断を行うこと
   を特徴とする自然語解析方法。
2. 【請求項２】 単語の検索時に、検索した単語を記憶し
   ておき、一度検索した単語は辞書検索の対象としない請
   求項１記載の自然語解析方法。
3. 【請求項３】 単語の検索時に、単語に、次の入力と最
   長一致する単語へのポインタを付与した辞書を用いて、
   該単語ポインタをたどることにより入力と一致する単語
   を一挙に取得する請求項１記載の自然語解析方法。
4. 【請求項４】 次に解析する単語の選択時に最長一致す
   る単語ではなく、検索した単語までを含めてコストを最
   小にする単語を優先して選択する請求項３記載の自然語
   解析方法。
5. 【請求項５】 入力された文字列を単語分割し、分割さ
   れた単語で辞書を検索する自然語解析装置において、 単語及び該単語の意味の対が登録されている辞書と、 入力された複合語について前記単語分割手段により分割
   した単語を、前記辞書に登録されている単語と前方一致
   する単語を検索する辞書検索手段と、 前記辞書検索手段において検索した単語までの単語のつ
   ながりやすさの指標であるコストの評価を係り受けを用
   いて行う解評価手段と、 前記解評価手段により評価された途中解のコストと今ま
   での解の中でコストが最小であったものから予測される
   文末までのコスト係り受けを用いて算出し、解析を継続
   するか、別解を探索するかの判断を行う解順序制御手段
   とを有することを特徴とする自然語解析装置。
6. 【請求項６】 前記辞書検索手段は、 検索した単語を記憶する記憶手段と、 前記記憶手段を参照し、一度検索した単語は以降の辞書
   検索の対象とはしない検索対象制御手段とを含む請求項
   ５記載の自然語解析装置。
7. 【請求項７】 前記辞書検索手段は、 単語に次の入力と最長一致する単語へのポインタを付与
   したポインタ辞書と、 前記ポインタ辞書の単語ポインタをたどることにより入
   力と一致する単語を一挙に取得する単語取得手段とを含
   む請求項５記載の自然語解析装置。
8. 【請求項８】 前記解析順序制御手段は、 次に解析する単語の選択において、検索した単語までを
   含めてコストを最小にする単語を優先して選択する優先
   選択手段とを有する請求項５及び７記載の自然語解析装
   置。