JPS6074081A - 自然言語文章生成装置 - Google Patents
自然言語文章生成装置Info
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- JPS6074081A JPS6074081A JP58182229A JP18222983A JPS6074081A JP S6074081 A JPS6074081 A JP S6074081A JP 58182229 A JP58182229 A JP 58182229A JP 18222983 A JP18222983 A JP 18222983A JP S6074081 A JPS6074081 A JP S6074081A
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- Japan
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- sentence
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/40—Processing or translation of natural language
- G06F40/55—Rule-based translation
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
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- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
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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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の技術分野〕
本発明は、意味ネットワークを入力情報とする自然言語
文章生成装置に係り、特に構文規則辞書とともに、特定
単語間に存在する特別な用法を登録した共起関係辞書、
隣接関係辞書を用い、単語の内容に依存する慣用句、語
呂等の自然言語の特性情報を全て辞書化することによシ
、文章生成処理の本体機、溝を任意の言語に共通化でき
るようにした自然言語文章の自動生成方式に関する。
文章生成装置に係り、特に構文規則辞書とともに、特定
単語間に存在する特別な用法を登録した共起関係辞書、
隣接関係辞書を用い、単語の内容に依存する慣用句、語
呂等の自然言語の特性情報を全て辞書化することによシ
、文章生成処理の本体機、溝を任意の言語に共通化でき
るようにした自然言語文章の自動生成方式に関する。
たとえば英語を日本語に翻訳する機械翻訳装置において
は、英語文を計算機に認識できる意味ネットワークと呼
ばれる形式に変換した後、文章生成＠置に入力して日本
語文を出力するようにしている。
は、英語文を計算機に認識できる意味ネットワークと呼
ばれる形式に変換した後、文章生成＠置に入力して日本
語文を出力するようにしている。
第１図は、意味ネットワークの１例を示す。意味ネット
ワークは単語「私」、「会う」、「少女」、「美しい」
からなるノードと、特定の２つの単語間の関係を表わす
記述＜ Ｓｔａｔｅｍｅｎｔ ＞ ＋ ＜ ａｃｔｏｒ
＞ ＋Φｂｊｅｃｔ ＞ 、 ＜ｐａｓｔ ＞からな
るアークによって構成されている。アークの例としては
他にも（ｔｉｍｅ ＞ 。
ワークは単語「私」、「会う」、「少女」、「美しい」
からなるノードと、特定の２つの単語間の関係を表わす
記述＜ Ｓｔａｔｅｍｅｎｔ ＞ ＋ ＜ ａｃｔｏｒ
＞ ＋Φｂｊｅｃｔ ＞ 、 ＜ｐａｓｔ ＞からな
るアークによって構成されている。アークの例としては
他にも（ｔｉｍｅ ＞ 。
＜ ｐｌａｃｅ ＞ 、 ＜ ｇｏａｌ ＞ 、 ＜比
較〉などがあり、このような意味ネットワークの構造は
、任意の言語に対して不変であるという性質をもってい
る。
較〉などがあり、このような意味ネットワークの構造は
、任意の言語に対して不変であるという性質をもってい
る。
ところで、従来の文章生成装置は、プログラムによって
意味坏ットワークから自然言語文を生成していたが、そ
の場合、英語用、日本語用々どのように、生成しようと
する各言語ごとに異なる生成装置が必要とされた。
意味坏ットワークから自然言語文を生成していたが、そ
の場合、英語用、日本語用々どのように、生成しようと
する各言語ごとに異なる生成装置が必要とされた。
しかも従来では、たとえば日本語文華生成の場合、単語
間に挿入すべき助詞や、時刻、命令形やぺ務形などのス
タイルを変化させる場合の変化語は、人間が判断してキ
ーボードから入力して教える必要があり、その他の言語
の場合も、計算機のみを利用すると、不自然な文章が生
成されることが多く、全く自動的に文章を生成すること
はできたかった。これは、従来の装置では、辞書が構文
中心方式で作成され、意味、慣用語、語呂などにもとづ
く、たとえば「山へ上る」と「山へ登る」、「階段を上
る」と「階段を登る」などについてのミカンを食べる」
、「リンゴは私が食べる」々どの助詞の適切な選択がで
きなかった。
間に挿入すべき助詞や、時刻、命令形やぺ務形などのス
タイルを変化させる場合の変化語は、人間が判断してキ
ーボードから入力して教える必要があり、その他の言語
の場合も、計算機のみを利用すると、不自然な文章が生
成されることが多く、全く自動的に文章を生成すること
はできたかった。これは、従来の装置では、辞書が構文
中心方式で作成され、意味、慣用語、語呂などにもとづ
く、たとえば「山へ上る」と「山へ登る」、「階段を上
る」と「階段を登る」などについてのミカンを食べる」
、「リンゴは私が食べる」々どの助詞の適切な選択がで
きなかった。
本発明の目的は、単語間の共起関係、構文パターンにし
たがって、質のよい自然言語文を自動的に生成すること
にあシ、特に言語に依存しない生成方式を提供すること
にある。
たがって、質のよい自然言語文を自動的に生成すること
にあシ、特に言語に依存しない生成方式を提供すること
にある。
本発明の要点は、文章生成装置に紐いて、生成のメカニ
ズムの部分と規則の部分とを分離することによシ、多種
の言語の文を生成する際にメカニズムは共通で、規則の
部分だけ全与えなｐすだけですむ工うｆ二し、規則は構
文を制御する規則として構文規則辞書、単語の選択、言
い回しを制御する共起関係辞書、形態素生成を制御する
隣接関係辞書を用意し、従来の構文中心方式に対して単
語の意味や慣用的用法による文の変化を考慮できるよう
にすることによって、質のよい自然言語文ケ生成するよ
うにしたものである。
ズムの部分と規則の部分とを分離することによシ、多種
の言語の文を生成する際にメカニズムは共通で、規則の
部分だけ全与えなｐすだけですむ工うｆ二し、規則は構
文を制御する規則として構文規則辞書、単語の選択、言
い回しを制御する共起関係辞書、形態素生成を制御する
隣接関係辞書を用意し、従来の構文中心方式に対して単
語の意味や慣用的用法による文の変化を考慮できるよう
にすることによって、質のよい自然言語文ケ生成するよ
うにしたものである。
そして本発明の構成は、それにより、意味ネットワーク
形式の単語情報入力手段と、文生成規則情報ファイルと
、文生成処理装置とをそなえ、上記文生成規則情報ファ
イルは、単語辞書、構文規の単語情報に含まれる各単語
について単語辞傳訃よび構文規則辞書を参照して文章の
基本的な構成範囲を設定するとともに、共起関係辞書お
よび隣接関係辞書（二もとづいて２つの単語間に訃ける
最適な表現を選択し文章を決足することを特徴とするも
のである。
形式の単語情報入力手段と、文生成規則情報ファイルと
、文生成処理装置とをそなえ、上記文生成規則情報ファ
イルは、単語辞書、構文規の単語情報に含まれる各単語
について単語辞傳訃よび構文規則辞書を参照して文章の
基本的な構成範囲を設定するとともに、共起関係辞書お
よび隣接関係辞書（二もとづいて２つの単語間に訃ける
最適な表現を選択し文章を決足することを特徴とするも
のである。
以下に、本発明の詳細を実施例にしたがって説明する。
第２図は、本発明の１実施例装置の構成図である。図中
、１は意味ネットワークデータ、２は文生成処理部、３
は生成言語選択部、４は文生成規則情報ファイル、５は
日本語文生成規則、６は英語文生成規則、７は蕗梧文生
成規則、８は単語辞書、９は隣接関係辞書、１０は構文
規則辞書、１１は共起関係辞書、１２は推論部、１３は
推論規則辞書、１４は自然言語文を示す。
、１は意味ネットワークデータ、２は文生成処理部、３
は生成言語選択部、４は文生成規則情報ファイル、５は
日本語文生成規則、６は英語文生成規則、７は蕗梧文生
成規則、８は単語辞書、９は隣接関係辞書、１０は構文
規則辞書、１１は共起関係辞書、１２は推論部、１３は
推論規則辞書、１４は自然言語文を示す。
本実施例装置は、自然言語文生成を行うだめの規則の集
合である静置群８，９，１０．１１と、それらの規則に
よって自然言語文を生成する文生成処理部２を主要な構
成要素としている。
合である静置群８，９，１０．１１と、それらの規則に
よって自然言語文を生成する文生成処理部２を主要な構
成要素としている。
文生成処理部２は、生成したい部分の意味構造を表現す
る意味ネットワークテータ１を入力として受け取り、上
記の各規則を参照しながら、対応する自然言語文を生成
する。生成する自然言語の種別は、生成言語選択部３【
二生成言語指定信号を送シ、規則５，６．７等を選択す
ること（二よシ決まる。また、文を生成する際、生成処
理部のもつ論理機能では処理できない特殊ケースについ
ては必要に応じて推論部１２および推論規則辞書１３ニ
ヨリハックアップする。
る意味ネットワークテータ１を入力として受け取り、上
記の各規則を参照しながら、対応する自然言語文を生成
する。生成する自然言語の種別は、生成言語選択部３【
二生成言語指定信号を送シ、規則５，６．７等を選択す
ること（二よシ決まる。また、文を生成する際、生成処
理部のもつ論理機能では処理できない特殊ケースについ
ては必要に応じて推論部１２および推論規則辞書１３ニ
ヨリハックアップする。
生成する言語は、生成規則として日本語規則と接続すれ
ば日本語、英語規則と接続すれば英語・・・のように生
成規則を取シかえるだけで目的の言語が生成できる。
ば日本語、英語規則と接続すれば英語・・・のように生
成規則を取シかえるだけで目的の言語が生成できる。
生成規則５内にのみ示されているが、各言語ごとに作成
されている。
されている。
単語辞書８は、各単語の見出し、表記、意味記号、構文
記号、隣接情報、特徴から成る。
記号、隣接情報、特徴から成る。
第３図は、英語単語辞書の例を、単語ｒｇｉｖｅＪとｒ
ｂｙ」 について示す“表記”は、英語では一般に１見
出し″と同じであるが、日本語の場合、”見出し“はカ
ナ文字で、“表記”は漢字となることがある。まだ″隣
接情報″は３人称車数現在の語尾が、Ｓか−ｅＳかなど
を表わす。
ｂｙ」 について示す“表記”は、英語では一般に１見
出し″と同じであるが、日本語の場合、”見出し“はカ
ナ文字で、“表記”は漢字となることがある。まだ″隣
接情報″は３人称車数現在の語尾が、Ｓか−ｅＳかなど
を表わす。
隣接関係辞＃９は接続マトリックスで表現され、単語と
単語が隣接し得るかどうかを示す。例えば英語において
は、 ０不定冠詞はαとａｎのどちらをとるか、０３単現で接
尾辞は−３，−ｅｓ、・・・となるか０進行形で接尾辞
は−１”ｇ ＋ ’ 五〇ｇ ＋ −ｐｉｎｇ ＋ ・
・・となるか等の形態素生成の規則も表現する。
単語が隣接し得るかどうかを示す。例えば英語において
は、 ０不定冠詞はαとａｎのどちらをとるか、０３単現で接
尾辞は−３，−ｅｓ、・・・となるか０進行形で接尾辞
は−１”ｇ ＋ ’ 五〇ｇ ＋ −ｐｉｎｇ ＋ ・
・・となるか等の形態素生成の規則も表現する。
構文規則辞書１０は、意味ネットワークから自然言語文
に交換するための規則である。第４図にその具体例を示
す。
に交換するための規則である。第４図にその具体例を示
す。
共起関係辞書１１は、前置詞の選択や、言い回しの制御
を行う。第５図にその具体例を示す。図＠の例は、ｍａ
ｋｅ ｈｏｕｓｅとは言わず、ｂｕｉｌｄ ｈｏｕｓｅ
とは言うことを示し１、図でｂ）の例はｒｏｂの対象物
には前置詞ｏｆがつくことを示している。
を行う。第５図にその具体例を示す。図＠の例は、ｍａ
ｋｅ ｈｏｕｓｅとは言わず、ｂｕｉｌｄ ｈｏｕｓｅ
とは言うことを示し１、図でｂ）の例はｒｏｂの対象物
には前置詞ｏｆがつくことを示している。
文生成処理部２は、与えられた意味ネットワーク中で＜
Ｓｔａｔｅｍｅｎｔ ＞ のアークが入っているノー
ドから処理を始める。第６図に示す例の場合は、ｒｇｉ
ｖｅＪがそれである。以後、かっこ内は第６図の例にお
ける場合を示す。（なお、＄ ６ ｊ：Ａの例は彼は本
を買って彼女にあげた”を意味表現していも）まず、そ
のノードの意味記号から対応する単語を単語辞書８よシ
ひいてくる（ ｇｉｖｅ 、 ｐｒｅｓｅｎｔ等の単語
がひける）。次にその候補単語から１単語を選び、その
単語の構文規則を適用する。ｇｉｖｅが選ばれたとする
と、構文規則ＤＶがｇｉｖｅのノードに対して適用され
る。第４図の構文規則によって、まずｖ ｈｅａｄの規
則が適用される。実際（二はここでｇｉｖｅの過去形の
ｇａｖｅの選択、文頭副詞や複文の従属節の処理がなさ
れる０次１： ａｃｔ ｈｅａｄの構文現員１］でｈｅ
カー、ｖｇで自分自身ｇａｖｅが生成され、＜ｇｏａｌ
）でｓｈｅの目されそ。この生成の際共起関係辞書によ
って共起関係（ｇａｖｅに対して（ｇｏａｌ＞は前置詞
をとらず、目的語のｈｅｒが接続するなど）が検査され
る。
Ｓｔａｔｅｍｅｎｔ ＞ のアークが入っているノー
ドから処理を始める。第６図に示す例の場合は、ｒｇｉ
ｖｅＪがそれである。以後、かっこ内は第６図の例にお
ける場合を示す。（なお、＄ ６ ｊ：Ａの例は彼は本
を買って彼女にあげた”を意味表現していも）まず、そ
のノードの意味記号から対応する単語を単語辞書８よシ
ひいてくる（ ｇｉｖｅ 、 ｐｒｅｓｅｎｔ等の単語
がひける）。次にその候補単語から１単語を選び、その
単語の構文規則を適用する。ｇｉｖｅが選ばれたとする
と、構文規則ＤＶがｇｉｖｅのノードに対して適用され
る。第４図の構文規則によって、まずｖ ｈｅａｄの規
則が適用される。実際（二はここでｇｉｖｅの過去形の
ｇａｖｅの選択、文頭副詞や複文の従属節の処理がなさ
れる０次１： ａｃｔ ｈｅａｄの構文現員１］でｈｅ
カー、ｖｇで自分自身ｇａｖｅが生成され、＜ｇｏａｌ
）でｓｈｅの目されそ。この生成の際共起関係辞書によ
って共起関係（ｇａｖｅに対して（ｇｏａｌ＞は前置詞
をとらず、目的語のｈｅｒが接続するなど）が検査され
る。
次に、日本語文生成に訃ける共起関係辞書を用いた処理
の例を示す。
の例を示す。
第７図は文生成処理部２における意味ネットワークのア
ーク、すなわち２つの単語Ａ、Ｂ間の関係指示＜ ｏｂ
ｊｅｃｔ ＞ 、 ＜ ｐｌａｃｅ ＞ 、 ＜ ｇｏ
ａｌ ＞などＣ二もとづく構文規則辞４１０からの助詞
群の選択処理例を示している。図示の例は、＜ ｏｂｊ
ｅｃｔ ）について、金、が、に、につぃて置・”が選
択されたことを示している。
ーク、すなわち２つの単語Ａ、Ｂ間の関係指示＜ ｏｂ
ｊｅｃｔ ＞ 、 ＜ ｐｌａｃｅ ＞ 、 ＜ ｇｏ
ａｌ ＞などＣ二もとづく構文規則辞４１０からの助詞
群の選択処理例を示している。図示の例は、＜ ｏｂｊ
ｅｃｔ ）について、金、が、に、につぃて置・”が選
択されたことを示している。
第８図は、第６図で選択された助詞群″を、が、に、に
ついて、・・・” を単語Ａ、Ｈに適用する際（二、共
役関係辞書１１にある＜ ｏｂｊｅｃｔ ）関係規則を
参照して、最適なものを指定したところを示している。
ついて、・・・” を単語Ａ、Ｈに適用する際（二、共
役関係辞書１１にある＜ ｏｂｊｅｃｔ ）関係規則を
参照して、最適なものを指定したところを示している。
また、たとえば「食べる」に対して時制（ｐａｓｔ）が
指定されているときには、「食べるときだった」となる
。
指定されているときには、「食べるときだった」となる
。
以上のようにして、本文生成処理部は捷わりの規則をと
シかえるだけで各言語の質のよい文が生成できる。
シかえるだけで各言語の質のよい文が生成できる。
以上のように、本発明によれば、各言語に依存しない自
然言語文生成装置が提供できるので、各言語ごとのプロ
グラムを用意する必要がなくなシ、また規則の追加修正
が容易となり、コストの低減を図ることができる。
然言語文生成装置が提供できるので、各言語ごとのプロ
グラムを用意する必要がなくなシ、また規則の追加修正
が容易となり、コストの低減を図ることができる。
第１図は意味ネットワークの説明図、第２図は本発明の
１実施例装置の構成図、第３図は英語の単語辞書の構成
例を示す説明図、第４図は構文規則辞書の構成例を示す
説明図、第５図は共起関係辞書の構成例を示す説明図、
第６図は意味ネットワークの１例を示す説明図、第７図
ｉ？工び第８図はそれぞれ文生成処理部が構文規則辞書
および共起関係辞書を用いて行なう処理例を示す説明図
である。 図中、１は意味ネットワークデータ、２は文生成処理部
、３は生成言語選択部、４は客生成規則ファイル、５は
日本語文生成規則ファイル、８は単語辞書、９は隣接関
係辞書、１０は構文規則辞書、１１は共起関係辞書、１
４は自然言語文を示すＯ 特許出願人 富士通株式会社 代理人弁理士 長谷用文廣（外１名） ◇ 才ＩＩ￥１ ？Ｚ圓 −ｉ３ 図 ？５ 団 ｆｙ６膓 につい７ 十−′／ 閃 ・
１実施例装置の構成図、第３図は英語の単語辞書の構成
例を示す説明図、第４図は構文規則辞書の構成例を示す
説明図、第５図は共起関係辞書の構成例を示す説明図、
第６図は意味ネットワークの１例を示す説明図、第７図
ｉ？工び第８図はそれぞれ文生成処理部が構文規則辞書
および共起関係辞書を用いて行なう処理例を示す説明図
である。 図中、１は意味ネットワークデータ、２は文生成処理部
、３は生成言語選択部、４は客生成規則ファイル、５は
日本語文生成規則ファイル、８は単語辞書、９は隣接関
係辞書、１０は構文規則辞書、１１は共起関係辞書、１
４は自然言語文を示すＯ 特許出願人 富士通株式会社 代理人弁理士 長谷用文廣（外１名） ◇ 才ＩＩ￥１ ？Ｚ圓 −ｉ３ 図 ？５ 団 ｆｙ６膓 につい７ 十−′／ 閃 ・
Claims (1)
- 意味ネットワーク形式の単語情報入力手段と、文生成規
則情報ファイルと、文生成処理装置とをそなえ、上記文
生成規則・情報ファイルは、単語辞ワーク形式の単＠消
報に含まれる各単語について略語辞臀身よび構成規則辞
書を参照して文章の基本的な構成範囲を設定するととも
に、共起関係辞・註お工び隣接関係辞書にもとづいて２
つの単語間に訃ける最適な表現を選択し文章を決定する
ことを特徴とする自然言語文章生成装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58182229A JPS6074081A (ja) | 1983-09-30 | 1983-09-30 | 自然言語文章生成装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58182229A JPS6074081A (ja) | 1983-09-30 | 1983-09-30 | 自然言語文章生成装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6074081A true JPS6074081A (ja) | 1985-04-26 |
| JPH0330183B2 JPH0330183B2 (ja) | 1991-04-26 |
Family
ID=16114598
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58182229A Granted JPS6074081A (ja) | 1983-09-30 | 1983-09-30 | 自然言語文章生成装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6074081A (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6299865A (ja) * | 1985-10-25 | 1987-05-09 | Hitachi Ltd | 自然言語の共起関係辞書保守方法 |
| JPS638863A (ja) * | 1986-06-27 | 1988-01-14 | Sharp Corp | 翻訳装置 |
| JPS63121977A (ja) * | 1986-11-11 | 1988-05-26 | Fujitsu Ltd | 機械翻訳装置 |
| JPS63132379A (ja) * | 1986-11-25 | 1988-06-04 | Hitachi Ltd | 自然言語文生成方法 |
| JPS63136260A (ja) * | 1986-11-28 | 1988-06-08 | Fujitsu Ltd | 機械翻訳システムにおける文生成処理方式 |
| JPH0844771A (ja) * | 1994-05-25 | 1996-02-16 | Fuji Xerox Co Ltd | 情報検索装置 |
| JPH08129554A (ja) * | 1994-05-25 | 1996-05-21 | Fuji Xerox Co Ltd | 関係表現抽出装置および関係表現検索装置 |
-
1983
- 1983-09-30 JP JP58182229A patent/JPS6074081A/ja active Granted
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6299865A (ja) * | 1985-10-25 | 1987-05-09 | Hitachi Ltd | 自然言語の共起関係辞書保守方法 |
| JPS638863A (ja) * | 1986-06-27 | 1988-01-14 | Sharp Corp | 翻訳装置 |
| JPS63121977A (ja) * | 1986-11-11 | 1988-05-26 | Fujitsu Ltd | 機械翻訳装置 |
| JPS63132379A (ja) * | 1986-11-25 | 1988-06-04 | Hitachi Ltd | 自然言語文生成方法 |
| JPS63136260A (ja) * | 1986-11-28 | 1988-06-08 | Fujitsu Ltd | 機械翻訳システムにおける文生成処理方式 |
| JPH0844771A (ja) * | 1994-05-25 | 1996-02-16 | Fuji Xerox Co Ltd | 情報検索装置 |
| JPH08129554A (ja) * | 1994-05-25 | 1996-05-21 | Fuji Xerox Co Ltd | 関係表現抽出装置および関係表現検索装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0330183B2 (ja) | 1991-04-26 |
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