JPS63100574A - 言語解析装置 - 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】 技術分野 本発明は言語解析装置、とくに、たとえば自効翻訳装置
に有用な自然言語を解析する言語解析装置に関する。

従来技術 たとえば英語などの外国語の文からそれに対応する日本
語の文を作成する場合、入力された英文の形態素を解析
し、その構文を解析し、その文構造を変換し、そののち
日本語の訳文を生成する。

たとえば英語文の形態素を解析する際、一般に大文字で
始まる語の連続は全体で１個の固有名詞として解析され
る。しかし、大文字で開始する語がＭ統しても、常に全
体を１（［ｌの固有名詞とみるのが適当とは限らない、
実は、それらは複数の固有名詞がたまたま続いて出現し
たにすぎないものであることもある。そのような場合、
従来の方式では全体を単一の固有名詞と見誤る危険性が
あった。だからといって、大文字で始まる語は常に１個
の固有名詞として解析するのでは、後の構文解析などの
効率が低下してしまう。

たとえば、英文”、、、ｉｎ　ｔｈｅ　Ｃｅｎｔｒａｌ
　Ｐａｒｋ　ＪｏｈｎＷｉｌｌｓｏｎ　ｈａｄ　ａ、、
、”では、固有名詞”ＣｅｎｔｒａｌＰａｒｋ”と同”
Ｊｏｈｎ　Ｗｉｌｌｓｏｎ”に分離して形態素を認識し
なければ、この文脈では適切な解析が行なわれない、同
様に、英文”、、、ｉｎ　Ｂｏｓｔｏｎ　Ｍｒ、　Ｂａ
ｋｅｒｗａｓ、、、”では、固有名詞”Ｈｏ５ｔｏｎ”
と同”）ｌｒ。

Ｂａｋｅｒ”に分離して認識する必要がある。しかし従
来の方式では、これらの固有名詞連を全体として単一の
固有名詞として誤って認識してしまう。

目　　　的 本発明は従来技術のこのような欠点を解消し、固有名詞
を含む表現について適切な形態素解析を行なうことので
きる言語解析装置を提供することを目的とする。

構　　成 本発明は上記の目的を達成させるため、辞書引き単位ご
とに辞書データが格納された辞書手段と、入力された文
を辞書引き単位に分け、辞書引き単位について辞書手段
を参照して形態素解析を行なう解析手段とを有する言語
解析装置において、辞書手段は、固有名詞を意味する辞
書引き単位について、複数の固有名詞が連続した固有名
詞連において許容される位置を規定する識別情報を辞書
データとして含み、解析手段は、入力された文に含まれ
るそれぞれの辞書引き単位について辞書手段を参照し、
索出された辞書データに識別情報が含まれるときは、こ
の識別情報の規定する位置に従ってその識別情報が索出
された辞書引き単位を当該辞書引き単位に隣接する他の
固有名詞を意味する辞書引き単位と組み合わせて単一の
解析単位とする言語解析装置を特徴としたものである。

以下、本発明の一実施例に基づいて具体的に説明する。

第２図を参照すると、本発明による言語解析装置を英日
自動翻訳装置に適用した実施例の全体構成が示されてい
る。なお本発明は、英語を日本語に翻訳する英日自動翻
訳装置のみならず、ある言語を他の言語に翻訳する際お
もに、入力される言語の文を解析する如何なる言語の解
析装置にも効果的に適用されることは、言うまでもない
。

同実施例は入力部１０を有し、日本語に翻訳すべき英文
テキスト１２がこれにより入力される。入力部ｌＯはた
とえば、英数字キーなどの文字キーや機能キーなどを有
するキーボード、紙に記録された英文テキストを読み取
る光学的文字読取装置（ＯＣＲ）　、および（または）
磁気ディスクなどの記憶媒体に記録された英文テキスト
を読み込むファイル記憶装置などを含んでよい。

入力部１０により入力された英文テキストは、前ｗａ集
部１４に読み込まれ、翻訳の前処理が行なわれる。ここ
では、主として文の認定と未知語の処理を行なう、これ
は形態素解析の一部として機能する。

前編集された英文データは、前編集で得られた情報とと
もに形態素解析部１６に転送される。形態素解析ｉ１Ｂ
では、単語辞書１８を索引して文に分割し、英文の形態
素を解析し、未知語の処理、固有名詞、時の表現、数の
表現などの各種のまとめあげを行ない、付加疑問、同格
の認定などの文全体の処理を行なう、その形態素解析ル
ールは解析ルールファイル３６に格納されている。

形態素解析された英文データは、形態素解析で得られた
辞書情報とともに構文解析１部２０に転送される。構文
解析１部２０は、文法ルールを英文データに適用して文
について表層構造の解析を行ない、すべての構文的可能
性を見つけ出す機能部である。

構文解析１部２０で構文解析された英文データは、その
解析情報とともに構文解析１１部２２に送られる。ここ
では、構文解析工による表層的な構文解析結果から、構
造記述を適用して解を選択する。これによって英語文の
確からしい解析木を作成し、その構造を作る。これらの
構文解析ルールはやはり、解析ルールファイル３Ｂに格
納されている。

構文解析された英文データは、解析木のデータとして構
造変換部２４に転送される。構造変換部２４では、英語
文の中間的構造である構文木から対応する日本語文の構
文木を作成し、日本語文を訳出しやすい日本語基底構造
に変換する。

こうして構造変換された日本語の基底構造を示す構文木
データは訳文生成部２Ｂに送出され、後者にて訳文の生
成が行なわれる。これは、日本語の構文木の木構造から
日本語の文を生成する機能部である。

訳文生成された日本語文データ、すなわち訳文データは
、後編集部３０に送られる。後編集部３０では、翻訳処
理に利用した情報を使用し、辞書１８を索引して訳文デ
ータを修正し、より自然な日本語文を完成する。この日
本語文データは出力部３２に転送され、翻訳された日本
語文３４として出力部３２から出力される。出力部３２
は、たとえばプリンタ、デイスプレィ、および（または
）磁気ディスクなどのファイル記憶装置を含む。

これらの一連の翻訳処理の流れは、本装首全体の制御を
統括する制御部３８によって制御される。

単語辞書１８には、本実施例では英語および日本語の単
語についての辞書データが格納され、語檗だけでなく、
係り関係すなわち共起関係や、意味、単複、品詞などの
様々な情報が記述されている。また解析ルールファイル
３６には、形態素解析および構文解析のルールデータが
格納されている。

制御部３８には、操作表示部４０が接続されている。操
作表示部４０は、操作者から本装置に様々な指示を与え
る、たとえば翻訳指示キー、カーソルキーなどの操作キ
ーや、入力英語文テキスト、翻訳結果の日本語文、辞書
情報などの中間データ、操作者に対する様々な指示など
を可視表示するデイスプレィやインジケータを有する。

なお、それらの操作表示機能の多くは、入力部１０にキ
ーボードを備えている場合はそのキーボードに、また出
力部３２にデイスプレィを備えている場合はそのデイス
プレィに含まれるように構成してよい。

第１図を参照すると、形態素解析部１Ｂの固有名詞の処
理に関する詳細な構成が例示されている。

形態素解析部１Ｂは、当然他の解析４ｍ能都も有するが
、ここでは本発明の理解に直接関連のある部分について
示しである。形態素解析は、入力文字列の先頭から順に
検索キーの文字列に従って辞書探索を指示し、これに従
って辞書検索部１０４から得た辞書情報を後述の固有名
詞の位置情報に従った処理などを実行することによって
行なわれる。

形態素解析部１６は、前処理部１４から入力される入力
文字列データを受けて入力処理するための入力処理部１
００を有する。入力処理部１００には、たとえばＡＳＣ
ＩＩなどのコードデータの形で英文文字列データが入力
され、その文字列データを一時蓄積する入力文字列バッ
ファが備えられている。

入力処理部１００に一時蓄積された入力文字列データを
単語などの辞書引き単位に切り出す単位切出し部１０２
に送られる。単位切出し部１０２は、後に辞書検索部１
０４にて辞書１８を検索する際、その検索キー文字列を
構成する辞書引き単位を識別する機能部である。辞書引
き単位の切出し処理で使用される辞書引きデリミタは、
英文字、数字、アポストロフィ、ハイフンおよびピリオ
ド以外の文字、ならびに空白文字に続くアポストロフィ
の位置に置かれる。これは、プリミツトテーブル１０８
に格納され、単位切出し部１０２で辞書引き単位の切出
しの際参照される。

参照辞書１８は、とくに切出し単位を検索するための情
報が格納されている。たとえば第３図にそのエントリ情
報の例を示すように、各辞書引き単位、たとえば単語の
エントリについて品詞などの文法情報が含まれる０品詞
情報には、名詞については、それが一般名詞であるか固
有名詞であるかの別も含まれる。固有名詞については、
それが文における位置を制限される態様を示す識別表示
、すなわち固有名詞の位置情報が格納されている。

これについては後に詳述する。その他の情報としては、
たとえば名詞の可算、不可算の別、目勤詞、他動詞の別
、訳語などが登録されている。

固有名詞の位置情報は、本実施例ではパターンｒＱＪ〜
「３」の４種類ある。パターンｒＱＪは、たとえば”Ｃ
１ｔｙ”や人名”−ａｌｔｅｒ”などのように、位置の
限定がない固有名詞を示す、パターン「１」は、たとえ
ば”Ｍｒ、”などのように、単一の固有名詞、または複
数の固有名詞の連続すなわち固有名詞連として１つにま
とまった固有名詞の先頭に位置する固有名詞であること
を示す、パターン「２」は、たとえば”５ｔａｔ　ｉｏ
ｎ”や”Ｂａｄ″などのように、単一の固有名詞または
固有名詞連として１つにまとまった固有名詞の末尾に位
置する固有名詞であり、後述のパターン「３」以外のも
のであることを示す、パターン「３」は、たとえば”ｔ
ｈｅ　Ｓｕｍｉｄａ　Ｒｉｖｅｒ”における”Ｒｉｖｅ
ｒ、”などのように、パターン「２」と同様であるが固
有名詞達として１つにまとまった固有名詞の先頭に定冠
詞”ｔｈｅ”を伴う固有名詞であることを示す。

辞書検索部１０４は、単位切出しｆＩ＆１０２から入力
される検索キー文字列に基づき、単語辞書１８を検索し
て辞書情報を取り出し、これを辞書情報保存テーブル１
２４９位置情報処理部１１０および直前文末判定部１１
２に転送する機能部である。

辞書１８から索出された固有名詞の位置情報に従ってパ
ターン「Ｏ」〜「３」に基づく処理は、固有名詞処理部
１１４．１１６および１１８により行なわれる。固有名
詞処理部１１４はパターンｌによる固有名詞の処理、固
有名詞処理部１１Ｂはパターン２と３による固有名詞の
処理、また固有名詞処理部１１８固有名詞処理部１１４
はパターンＯによる固有名詞の処理をそれぞれ行なう。

本実施例では、単一の固有名詞としてまとめあげた固有
名詞連の一部を構成し固有名詞としてまとまったときの
位置に制約のある語をキーとして、固有名詞のまとめあ
げを行なっている。これにより、複数の固有名詞がＭ続
した場合でも、常に単純にそれらを単一の固有名詞連と
して誤ってまとめあげることはなく、文脈に適って適切
なまとめあげが行なわれる。そのための処理が固有名詞
処理部１１４．１１８および１１８にて行なわれる。

参照辞書１８にはある程度の固有名詞が登録されている
。そのような辞書登録された固有名詞は、位置情報処理
部１１０と、固有名詞処理部１１４．１１８および１１
８とで解析処理される。これらで辞書登録固有名詞処理
部を構成している。また、辞書１８に登録されていない
固有名詞は、直前文末判定部１１２とパターンＯの固有
名詞処理部１１８にて解析処理される。これらによって
、辞書未登録固有名詞の処理部が構成されている。

固有名詞の処理は次の２段階にて行なわれる。

まず、入力文字列における固有名詞を認定する。

これは、辞書１８に登録されている語の場合は、その形
態素起動情報に固有名詞が表示されていることによる。

また辞書１８に登録されていない語の場合は、先頭の１
文字が英字の大文字であることによる。たとえば、Ｊｏ
ｈｎＴ′や”υ、ｓ、”などである。

次に、固有名詞連は、まとめあげを行なって全体を単一
の固有名詞とする。辞書情報から固有名詞であると認定
されると、次の辞書引き単位をみてこれも固有名詞であ
るときは、全体をまとめて１つの固有名詞に合成する。

たとえば”Ｈ，Ｗｅｂｅｒ”は全体で１つの固有名詞と
して解析される。この解析結果は、局所解析における固
有名詞を含んだ慣用表現のまとめげ候補となる。

次に必要な局所解析を行なう、これは、局所解析ルール
に基づいて各解析単位の形態素起動情報から起動される
連続した解析単位を１つの解析単位にまとめあげる。た
とえば、称号による氏名のまとめあげを行なう、たとえ
ば”Ｍｒ、　Ｂｒｏｗｎ″はｒＢｒｏｗｎ氏」にまとめ
られる、また、地名の一部になる語もまとめあげられる
。たとえば”ＬａｋｅＢｉｗａ”は「琵琶側」にまとめ
あげる、同様に団体名の一部になる語もまとめられる。

たとえば”Ｙａｌｅ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔ７”はｒＹａ
ｌｅ大学」として解析される。

たとえば固有名詞”Ｍｒ、、、、”や”Ｌａｋｅ、、、
”の場合は、それらの語の直前に必ず文脈上の区切りが
ある。したがってたとえば、英文”νｉｔｈ　Ｔｏ■Ｍ
ｒ。

Ｂｒｏｗｎ　ｗｅｎｔ　ｔｏ　、、、”では、″ＴＯｍ
′″と”Ｍｙ、”の間で文脈上の一応の区切りがある。

したがって”ＴｏｍＭｒ、　Ｂｒｏｗｎ”を単一の固有
名詞としてまとめあげると、後の解析を誤ってしまう、
たとえば固有名詞”Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ”はその直後
に必ず区切りが存在する。たとえば英文″Ａｔ　Ｙａｌ
ｅ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　Ｔｏｍ　１ｓ６０．′では
、”Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ”と９ＴＯ１１″の間で切れ
ていると認識される０本実施例では、このような固有名
詞の連続においてそれぞれの固有名詞が位置上の制約を
受ける位とについての情報を辞書１Ｂに前述の位置情報
、すなわちパターン「Ｏ」〜「３」として保持している
。これらの位置情報を用いたまとめあげ処理が処理部１
１０．１１２．１１４．１１８゜１１８にて行なわれる
。これらの処理を完了した入力文字列の辞書情報は、検
索済み辞書情報八ツファすなわち辞書情報保存テーブル
１２４に格納される。

形態素解析された結果は、辞書情報保存テーブル１２４
から構文解析Ｉ部２０へ転送される。

固有名詞位置情報による処理は、第４図に示すようなシ
ーケンスにて行なう、入力処理部１００に入力文字列デ
ータを受けて入力処理を行なう（２００）。そこで単位
切出し部１０２は、辞書１８を索引するために入力文字
列を辞書引き単位に切り出す（２０１）、辞書検索部１
０４は、これに従って辞書１８を検索しく２０３）　、
辞書エントリがあれば（２０４）　、その品詞を調べる
　（２０５）、品詞が固有名詞でないと、本例の固有名
詞の処理は行なわず、その辞書情報を辞書情報保存テー
ブル１２４に蓄積する（２０Ｂ）、固有名詞であると、
位置情報処理部１１Ｏ９および固有名詞処理部１１４．
１１８．１１８にて辞書登録固有名詞の処理２０７を行
なう。これらの処理を入力文字列データの示す文の最終
位置まで行なうと（２０２）　、それらの形態素解析結
果を構文解析１部２０へ出力する　（２１０）。

辞書引きの結果、ステップ２０４にてエントリが存在し
ないと、その要素が大文字で始まるものであれば（２１
２）、辞書未登録の固有名詞であると認定し、直前判定
部１１２および固有名詞処理部１１８にて辞書未登録固
有名詞の処理２１３を行なう、最初の文字が大文字でな
いと、これは辞書１８に登録されていない語であるから
、未登録語としてこれを辞書情報保存テーブル１２４に
保存する　（２１４）、これを最終位置まで実行する　
（２０２）。

辞書登録固有名詞の処理２０７は、第５図に示すような
処理フローで処理部１１０．１１４．１１８．１１８に
て行なわれる。まず、得られた辞書情報に含まれる位ｎ
情報を参照しく２２０）　、それがパターン「Ｏ」を示
していればパターンＯの固有名詞処理２２１を、パター
ン「１」を示していればパターン１の固有名詞処理２２
２を、パターン「２」または「３」を示していればパタ
ーン２．３の固有名詞処理２２３をそれぞれ実行する。

パターン０の固有名詞処理２２１は処理部１１４にて実
行される。この処理は、位この限定を有さない固有名詞
に適用される。まず、問題とする辞書引き単位の直前が
未登録固有名詞であると（２３０）　。

全体を固有名詞位置情報ｐｏｓが「ｌ」である固有名詞
としてまとめあげ、辞書情報保存テーブル１２４に格納
する　（２３３）、また、直前が位置情報ｐｏｓが「１
」の固有名詞であるときも（２３１）同様である。

直前が位置情報ｒＱＪの固有名詞であると（２３２）、
全体を位置情報「Ｏ」の固有名詞としてまとめあげ、辞
書情報保存テーブル１２４に格納する（２３５）、また
、直前が位置情報「０」の固有名詞でないと、全体を位
置情報「Ｏ」の固有名詞として単独で辞書情報保存テー
ブル１２４に格納する（２３４）。

パターンｌの固有名詞処理２２２は次のようにして行な
う、この処理は、たとえば”Ｎｒ、”などのように、単
一の固有名詞、または複数の固有名詞の連続として１つ
にまとまった固有名詞の先頭に位置する固有名詞に適用
される。まず、問題とする辞書引き単位の直前が未登録
固有名詞であると（２４０）　、この語を未登録に変え
る　（２４１）、未登録固有名詞でなければ、位置情報
ｐｏｓが「１」の固有名詞として単独で辞書情報保存テ
ーブル１２４に格納する　（２４２）。

第８図を参照して、パターン２．３の固有名詞処理２２
３を説明する。この処理は、たとえば“５ｔａｔｉｏｎ
’や”旧マｅｒ″などのように、単一の固有名詞、また
は複依の固有名詞の連続として１つにまとまった固有名
詞の末尾に位置する固有名詞に適用される。まず、問題
とする辞書引き単位の直前が未登録固有名詞であると（
２５０）　、直前の語とともに全体を自己のもつ固有名
詞位置情報ｐｏｓ−ｓｅｌＦを固有名詞位置情報ｐｏｓ
とする固有名詞としてまとめあげ、辞書情報保存テーブ
ル１２４に格納する（２５５）、また、直前が位置情報
「ｌ」の固有名詞であるときも（２５１）同様である。

直前が位置情報「０」の固有名詞でないと（２５２）　
、それ単独で自己のもつ固有名詞位置情報ｐｏｓ−ｓｅ
ｌｆを固有名詞位置情報とする固有名詞としてまとめあ
げ、辞書情報保存テーブル１２４に格納する　（２５７
）。

ステップ２５２にて、直前が位置情報「０」の固有名詞
であると、自己のもつ固有名詞位置情報ｐｏｓ−ｓｅＨ
をチエツクしく２５３）　、それがパターン「２」であ
れば処理２５５を行なう、自己のもつ固有名詞位置情報
ｐａｓ−ｓｅｌｆがパターン「３」であれば、さらに１
辞書引き単位前の要素が”ｔｈｅ”であるか否かをチエ
ツクする。これが定冠詞”ｔｈｅ”でなければ処理２５
５を行なう、これが”ｔｈｅ”であると、”ｔｈｅ”か
ら自分自身までの要素を固有名詞位置情報が「３」の固
有名詞としてまとめあげ、辞書情報保存テーブル１２４
に格納する　（２５Ｂ）。

大文字で開始する語で一応辞書検索２０３を行なった結
果、参照辞書１８からエントリが得られず一応未登録語
と認められた語については、ステップ２０４および２１
２を経て処理２１３へ移行し、直前文末判定部１１２に
て同処理２１３が実行される。まず、問題とする辞書引
き単位の直前が文末候補なければ、前述したパターンＯ
の固有名詞処理２２１を処理部１１８に実行させる。

直前が文末の候補となり得るものは、次の４つの場合で
ある。第１に単独のピリオド”、”がある場合である０
次に、直前のエントリがピリオドを最後に有するもので
、固有名詞の位置情報が「ｌ」でないものである、これ
には、たとえば略語”Ｕ、Ｓ、Ａ、”などが該当する。

さらに、コロン”：“セミコロン″：”ピリオドとアポ
ストロフィのＭ続”、゛、およびピリオドと引用符の連
続“、”などの場合がある。最後に、入力文字列バッフ
ァの先頭の場合である。

これら４通りのいずれかであると、直前の文末候補を文
末と認定しく２８１）、その語の大文字を小文字に変換
してから辞書検索を行なう　（２Ｂ２）、検索の結果、
辞書エントリが得られると（２８３）　、辞書保存テー
ブル２６４にこれを記録する　（２８４）、そうでない
場合は、未登録固有名詞としてその先頭文字が大文字の
まま辞書保存テーブル２６４にこれを記録する　（２８
５）。

例をあげて説明する。たとえば、入力文字列″’Ａｌｏ
ｎｇ　　ｔｈｅ　　５ｕｉｅｉｄａ　　Ｒｉｖｅｒ　　
Ｐａｕｌ　　ａｎｄ　　Ｍｒ、　　ＧｏｌｄＳｍｉｔｈ
　ｗｅｎｔ、、、、″について辞書引きを行なうと、ま
ず第１０Ａ図に示すような辞書エントリ情報が辞書情報
保存テーブル１２４に書き込まれる。たとえば、”ｔｈ
ｅ”については、この文における開始位置が「７」であ
り、終了位置が「９」であり、品詞は冠詞である。この
入力文字列の先頭の語“Ａｌｏｎｇ″は一応の辞書引き
２０３でエントリが得られず、未登録と判断される。し
かし、入カパッファの先頭という直前が文末候補である
条件に該当するので（２８０）　、先頭の大文字”Ａ”
を小文字に変換し、”ａｌｏｎｇ″にて辞書検索２６２
を行なう。

こうしてポインタをインクリメントし、”Ｓｕ層ｉｄａ
”の処理に移行する。これはこの例では辞書１８に登録
されていない、その直前は文末候補でないので、パター
ン０の固有名詞処理２２１に移行する。第１０Ａ図に示
すように、その品詞は固有名詞、固有名詞位置情報はｒ
ＱＪが索出される。

次の辞書引き単位”Ｒｉｖｅｒ”は固有名詞位置情報が
「３」の固有名詞である。その直前は位置情報がｒＱＪ
の固有名詞であり、さらにその前は”ｔｈｅ”である、
そこでステップ２５０〜２５４を経て”ｔｈｅ　Ｓｕｍ
ｉｄａ　Ｒｉｖｅｒ″を単一の固有名詞としてまとめあ
げ、固有名詞位置情報「３」として辞書情報保存テーブ
ル１２４に格納する（第１０Ｂ図）。

次の辞書引き単位”Ｐａｕｌ”は、固有名詞位置情報が
ｒＱＪの未登録固有名詞であり、処理２１３が実行され
る。その直前の語は固有名詞ではあるがその位置情報が
「３」であるので、これとともにまとめあげる処理はな
されない、そのまま辞書情報がテーブル１２４に蓄積さ
れる（第１００図）、これに続く接続詞”ａｎｄ”には
通常の処理が適用される。

次の語”Ｍｒ、”は位置情報「ｌ」の固有名詞であり、
そのまま辞書情報保存テーブル１２４に蓄積される（第
１００図）、仮りにその直前が固有名詞”Ｐａｕｌ”で
あったとしても、”Ｍｒ、”の直前に語の切れ目が存在
するので、そのまま辞書情報保存テーブル１２４に保存
してよい。

さらに、語”Ｇｏ　ｌｄ”は辞書未登録の固有名詞であ
り、処理２１３がこれに芙行される。その直前の語”Ｍ
ｒ、”が位置情報「ｌ」であるので、両者をまとめ、全
体を位置情報がｒｌＪの固有名詞とする（第１０Ｅ図）
０次の語”５ｗ１ｔｈ”についても同様である（第１０
Ｆ図）、その後の”ｗｅｎｔ”は、動詞の過去形であり
、以下通常の解析が行なわれる。

このように本実施例では、単一の固有名詞としてまとめ
あげた固有名詞連の一部を構成し固有名詞としてまとま
ったときの位置に制約のある語をキーとして固有名詞の
まとめあげを行なっている。これにより、複数の固有名
詞がＭ続した場合でも、単純にそれらをひとまとまりの
固有名詞連として誤ってまとめあげることはなく、文脈
に適って適切なまとめあげが行なわれる。前述の例では
、”ｔｈｅ　Ｓｕｍｉｄａ　Ｒｉｖｅｒ″がその語のＰ
ａｕｌ”と分離してひとまとまりの固有名詞として解析
された。また”Ｍｒ、　Ｇｏｌｄ　Ｓｍ１ｔｈ”もひと
まとまりの固有名詞として解析された。

効　　果 本発明によれば、形態素解析の際、単一の固有名詞とし
てまとめあげた固有名詞連の一部を構成し固有名詞とし
てまとまったときの位置に制約のある語をキーとして固
有名詞のまとめあげを行なっている。これにより、複数
の固有名詞が連続した場合でも、文脈に応じた適切なま
とめあげが行なわれる。したがって、固有名詞を含む表
現について適切な形態素解析を行なうことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、第２図に示す実施例の形態素解析部の詳細な
構成例を示す機能ブロック図、第２図は本発明による言
語解析装置を英日目動翻訳装置に適用した実施例の全体
構成を示す機能ブロック図、 第３図は、第１図に示す実施例における辞書ファイルの
構成例を示す説明図、 第４図は同実施例における固有名詞についての形態素解
析処理の例を示すフロー図、 第５図は形態素解析処理における辞書登録固有名詞のま
とめあげ処理の例を示すフロー図、第６図、第７図およ
び第８図は、固有名詞の解析処理における固有名詞位置
情報に応じた処理の例を示すフロー図、 第９図は形態素解析処理における辞書未登録固有名詞の
まとめあげ処理の例を示すフロー図、第１０Ａ図ないし
第１０Ｆ図は、入力文字列の例について辞書引きした辞
書情報保存テーブルの内容を処理の段階に応じて示す説
明図である。 主要部分の符号の説明 １１、、形態素解析部 １８、、、辞　書 １０４、、、辞書検索部 １１０、、、位置情報処理部 １１２−、、直前文末判定部 １１４、、、固有名詞処理部

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 辞書引き単位ごとに辞書データが格納された辞書手段と
   、 入力された文を辞書引き単位に分け、該辞書引き単位に
   ついて該辞書手段を参照して形態素解析を行なう解析手
   段とを有する言語解析装置において、 前記辞書手段は、固有名詞を意味する辞書引き単位につ
   いて、複数の固有名詞が連続した固有名詞連において許
   容される位置を規定する識別情報を前記辞書データとし
   て含み、 前記解析手段は、入力された文に含まれるそれぞれの辞
   書引き単位について前記辞書手段を参照し、索出された
   辞書データに前記識別情報が含まれるときは、該識別情
   報の規定する位置に従って該識別情報が索出された辞書
   引き単位を該辞書引き単位に隣接する他の固有名詞を意
   味する辞書引き単位と組み合わせて単一の解析単位とす
   ることを特徴とする言語解析装置。