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JPS61105671A - 自然言語処理装置 - Google Patents

自然言語処理装置

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Publication number
JPS61105671A
JPS61105671A JP59227251A JP22725184A JPS61105671A JP S61105671 A JPS61105671 A JP S61105671A JP 59227251 A JP59227251 A JP 59227251A JP 22725184 A JP22725184 A JP 22725184A JP S61105671 A JPS61105671 A JP S61105671A
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word
words
dictionary
semantic
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JP59227251A
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JPH0510703B2 (ja
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Yasunori Katayama
片山　恭紀
Kunio Nakanishi
邦夫 中西
Yutaka Yoshiura
裕 吉浦
Kotaro Hirasawa
平沢　宏太郎
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Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
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Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
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Priority to CA000494041A priority patent/CA1235817A/en
Priority to DE3587993T priority patent/DE3587993T2/de
Publication of JPS61105671A publication Critical patent/JPS61105671A/ja
Priority to US07/277,526 priority patent/US5109509A/en
Publication of JPH0510703B2 publication Critical patent/JPH0510703B2/ja
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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。

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は、自然言語処理装置に係り、特に辞書に登録さ
れていない単語（以下、未定義語と称する。）１−含む
文章全処理するのに好適な自然言語処理装置に関する。
〔発明の背景〕
自然言語の高度な処理を行なう場合、一般的に文章の構
文解析を行ない、これを基に、文章作成・編集を行なっ
ている。しかし、自然言語処理を行なうためには、文章
を構成する可能性のある単語が全て辞書に登録されてい
るとは限らずどんな大きな辞誓金準備しても辞書に登録
されていない未定義語が文章中に現われることが多い。
この問題を解決するものとして特開昭５８−１７５０７
４〜１７５０７６号公報に示されるように、辞書引きに
失敗した未定義語に対し、辞書中に存在する登録されて
いる語に含まれる同義語をユーザに入力させ、その対応
から、構文解析用の情報を付加する方法を採用している
。しかし、この方法では辞書中に登録されている同義語
等’ｌらかじめユーザが記憶しておくか、辞書に登録さ
れている全単語のリス）１−出力し、その中からユーザ
自らが同義語等を抽出する必要があり、高度の処理を行
なう場合には、登録語数が増加し、ユーザの負担は激増
してしまい、簡易かつ効果的に自然言語処理を行ｆｋ５
ことができなかった。
〔発明の目的〕
本発明の目的は、前記問題点に鑑み、高度な自然言語処
理を行なう装置において、未定義語が出現した場合でも
、装置から同義語の情報をユーザに与えることにより限
られた記憶容量の辞書で、高度な自然言語処理を行なう
実用的な自然言語処理装置を提供するにある。
〔発明の概要〕
本発明の第１の特徴は、未定義語が出現した場合、単語
のｊ法的概念を決定する意味解析手段にて、未定義語の
上位概念を求め、この上位概念に従い単語を階層化して
登録している単語階層辞書を用いて、下位概念にあたる
単語群を抽出するようにしたことである。
、本発明の第２の特徴は、未定義語が出現した場合、単
語の意味的概念を決定する意味解析手段にて、未定義語
の上位概念を求め、この上位概念に従い単語全階層化し
て登録している単語階層辞書を用いて、下位概念にあた
る単語群を抽出し、それを表示装置に表示して、ユーザ
にその中から同義語を選択させるようにしたことである
。
さらに１本発明の第３の特徴は未定義語が出現した場合
、単語の意味的概念を決定する意味解析手段にて、未定
義語の上位概念を求め、この上位概念に従い単語を階層
化して登録している単語階層辞書を用いて、下位概念に
心たる単語群を抽出し、抽出した下位概念の単語群の中
から入力された文字列の意図に合致する単語を推論して
選択する推論手段より、同義語を選択し、未定義語を選
択した同義語に置換するようにしたことである。
〔発明の実施例〕
以下、本発明の一実施例を図面を用いて説明する。
第１図は、本発明の全体構成を示すもので、ユーザは入
力装置１（例えばキーボード、音声認識装置１手書文字
入力装置等）により自然言語（例えば日本語）を処理装
置２に入力し、処理装置２は自然言語に関する処理を行
ない、その内容や結果を表示装置３に表示しユーザに対
し情報を与える質問応答形式の知的ガイダンスシステム
である。
ここで、処理装置２は、見出し語辞曹８、接続関係辞書
９、活用語尾辞書１０及びこれらの辞書の情報を用いて
入力文を単語に分割する形態素解析手段４、文法規則辞
書１１及びこの辞書を用いて入力文の文法的な構成を求
める構文解析手段５、格辞４ｉ１２と単語階層辞！１３
及びこれらの辞書を用いて入力文の意味を抽出する意味
解析手段６、応答文のいくつかのパターンを用意した文
パターン辞書１４及びこの辞書を用いて文を生成する文
生成手段１２から構成される。
次に、第２図（ａ）に示すように、「ミギシタノ・（シ
ョニクウハクイキヲサクセイシタイ。」というべた書の
日本語の文章が入力文として入力された場合を例に、各
々の処理について詳述する。
（１）形態素解析 まず、形態素解析は、見出し語辞−ｖ８、接続関係辞書
９、活用語尾辞書１０を用いて、入力文の文字列から見
出し語が存在するか否かを見出し、接続関係をチェック
して、単語に分割するものでおる。ここで、表１．ｆｉ
２．表３にそれぞれ、見出し語辞４１：８、接続関係辞
書９、活用語尾辞書１０の一例を示す。
表１　見出し語辞書 表２　接続関係辞書 表３　活用語尾辞書 見出し語辞ｔ８は、アドレス、見出し語１品詞接続条件
を登録しており、特に接続条件は、見出し語の前方、後
方の接続関係を登録している。また、接続関係辞書９は
、前述した見出し語の接続関係の対応を登録しており、
例えば、前方にα３の接続条件をもつ単語と、後方にβ
６の接続条件金もつ単語が接続可能であれば“ｌ”とし
て登録している。活用語尾辞書ｌＯは、見出し語が動詞
等の場合、語尾が変化するので、活用に応じた語尾−を
、Ｓらかしめ登録しておくもので、語尾変化する見出し
語（サクセイ（スル、））に該当する場合には、見出し
語辞書８の後方の接続条件をｒｌとして登録しておき、
直ちに活用語尾辞書１０を参照できる工うになっている
。
第３図を用いて形態素解析手段４の処理手順を説明する
。まず、ステップ２０で以下の処理に必要なフラグ、ポ
インタ、スタック類の初期設定をする１次にステップ２
１で入力文字列のポインタから後の文字列が見出し語辞
書８に存在するか否かを判断し、その判断の結果、見出
し語が存在する場合にはステップ２４、存在しない場合
にはステップ２２を実行する。見出し語が存在しない場
合、ステップ２２では、別解用スタックから単語を１　
ｆ［！！取り出し、取り出した単語の前の単語と接続の
可否を求める。ここで前の単語と接続しない場合で、別
解用のスタックが空であれば、ステップ２３でポインタ
以降の入力文字列に種々の長さの未定義語を仮定し別解
用スタックに格納しポインタの後の文字列の処理（ステ
ップ２１）に戻る。
前の単語と接続しない場合で、別解用スタックに別解が
有れば自分自身のステップ２２を再試行する。
ステップ２１で見出し語が存在した場合には、ステップ
２４に移行し、ステップ２１で見い出せた単語の中で最
長のものを取９出し、残υを別解用のスタックに格納し
、取り出した単語と入力文中で、当該単語の直前に現れ
た単語の接続の可否を接続関係辞書９′＠：用いてチェ
ックする。接続する場、合はステップ２５に移行して解
析が文末まで進んだか否かを判断し、接続しない場合は
、ステップ２２を実行する。また、ステップ２２で、別
解が有り、前の単語と接続する場合には、ステップ２５
に移行する。
ステップ２５で、解析が文末まで達していない場合は、
ステップ２６’ｉ実行し、ポインタやフラグの更新をす
る後処理を行ない、ステップ２１に戻る。また、ステッ
プ２５で文末まで達した場合は、ステップ２７で文末ま
で達した解析のうちで未定義語が存在する場合°に、最
短の候補を未定義語として選択し、形態素解析は終了す
る。問、ステップ２２．２４に於て、接続の可否をチェ
ックする時忙、未定義語はどんな単語とも接続できるも
のとする。
次に、前述した第２図（ａ）に示す例文が入力された場
合の形態素解析について詳述する。例文が形態素解析中
Ｒ５に入力される場合、初期設定ステップ２０でポイン
タが入力文の先頭、即ちミギシタ・・・の１ミ”の位置
に有り、′ミ”から始まる単語を辞書で引くと、表１の
見出し語辞書の１ミギと“ミギシタ”が求められ、厳も
長い単語が正しい区切９である確率が最も高いという経
験則に基づく規則（最長一致法）を適用し、１ミギシタ
”を求め、その前方の接続条件α１をステップ２１で求
め、ステップ２４で、表３の接続関係辞書で、文頭とα
１の交点のデータを取出す。ここで、交点のデータは＠
１”であり接続条件を満足しているので、ステップ２５
を経てステップ２６の後処理でポインタは、１ノバシヨ
・・・”の１ノ”を示す。
次にステップ２１へ戻り、辞書引きで、アドレスｏｏｏ
ｓＯ格助ｐＪ１ノ１を得る。同様に処理を進めると、に
”までは単語に分割できるが１り”で行詰る。行詰った
後は、ステップ２２．２３で１り”、′クラ”、＠クウ
ハ”、＠クウハ・・・”とかうように未定義語を決め別
解スタックに格納し最初に１り”を未定義語として選択
し、１ウハ・・・”以下の単語切出しを行うが、失敗し
、′クラを未定ｍ語として更に、それ以後を単語分割す
るが、これも失敗する。此様にして１クウハクイキ”と
いう未定ｆＡ語を取出すと、ステップ２５に移行しそれ
以降の単語切出しが文末まで達し、未定義語の単語を切
出せる。（第２図中）） ここで、表３の活用語尾辞書の使用法は以下に述べる。
即ち、′サクセイ”という単語がステップ２１で切出さ
れた時点で、す変動側であることがわかり、その活用語
尾として、表３の未然形１シ”、連用形１シ”の２種類
の候補が求められる。この時点ではどちらか決定できな
いので、２つの候補をスタックに格納し、次の単語１タ
イ”を切出した時点で１タイ”の前方の接続条件α３と
、前記未然形“シ”の後方接続条件β５の交点を表２の
接続関係辞書より求め、そこが１０”のため、未然形は
接続条件を満足せず、一方、前記連用形の１７”の後方
接続条件β６は、接続関係辞書のα３の交点が”１′で
あることから、′サクセイシ”は連用形で、願望の助動
詞１タイ”が接続されたことがわかる。
このよ５に切出した結果、第２図０に示すような単語の
文字列が得られ、未定義語として１クウハクイ等′を得
る。
（２）　　構文解析 形態素解析手段４で得られた文字列は、次の処理、構文
解析手段５０入力となる。構文解析手段５は、文法規則
辞書１１を用いて適用できる文法規則と、入力された単
語が当該文法規則のどの役割を担っているかを求める処
理でちる。ここで、表４に文法規則辞書１１の一列ヲ示
す。
表４　文法規則辞書 文法規則辞書１１は、文法の規則を体系化して登録して
おり、例えば形態素解析の結果“ミギシタ”と１ノ”が
切シ出された場合、規則の番号５の右辺の名詞＋助詞に
該当し、左辺を参照して名詞句であることがわかるよう
になっている。
第４図を用いて構文解析手段５の処理手順を説明する。
まず、ステップ３０で構文解析に必要な変数、スタック
類の初期設定をする。
次にステップ３１でスタックの先頭の句と入力文の先頭
の単語の文法情報（見出し語辞書８に存在）の関係と同
じものを、表４に示す文法規則辞書１１の右辺から探し
、その規則が存在するか否を判断し、規則が辞書に存在
する場合はステップ３２を、規則が辞書に存在しない場
合はステップ３３を実行させる。規則が辞書に存在する
場合、ステップ３２に移りステップ３１で見出された規
則が複数個ある場合に別層用データにその規則を格納し
、それら規則中から１個の規則に着目し、スタックの先
頭の句と入力文の先頭を合成し、その文法的な条件を当
該文法規則の左辺を割当て入力文の先頭の単語（この場
合は句）とする。但し、未定義語が存在する場合、未定
義語の文法条件が決定できないため、どのような単語と
も接続できるものと仮定する。規則が辞書に存在しない
場合、ステップ３３で、入力文中の先頭の句をスタック
に積む処理を行ない、ステップ３４で、スタックに積込
んだ後の入力文が文末に達しているか否かを判断し、文
末でないならばステップ３１１−１文末ならば、ステッ
プ３５を実行させる処理を行なう。ステップ３５は、ス
テップ３１で別辞が存在したか否かを判断するステップ
で別辞が存在すると、ステップ３６を、別辞が無ければ
、構文解析を終了させる処理である。前記ステップ３６
は、ステップ３２で保管した別辞の候補の１個と、ステ
ップ３１までの解析結果のデータをセットし、別辞の候
補が見つかった処理以降から処理を続行できるようにし
である。
次に、この処理の動作を一１１ＲＪｔ用いて説明する。
入力文として、第２図の）に示される文と付属の文法情
報が入力される。スタックは最初空なのでステップ３１
．３３が実行され、′ミギシタ”がスタックに保管され
る。次にステップ３１で、入力文１ノ”と１ミギシタ”
の接続関係を表４の文法規則から求めると、規則番号５
の右辺の名詞＋助詞を適用できることがわかり、一つの
名詞句としてスタックに保管される。次に１パシヨ”と
は前記の名詞句は接続しないため、前記名詞１バシヨ”
がスタックに積まれる。
このように１バシヨ”とに”は名詞句、未定義語１クウ
ハクイキ”は名詞と仮定すると、１クウハクイキ”と＠
７”は名詞句、′サクセイシタイ”は述語であり規則の
番号２の右辺を適用して節であることがわかる。また、
規則の番号４よシ名詞句＋節（右辺）は節（左辺）であ
るので１クウハクイキ′１ツ′＃“サクセイシタイ”は
節と判断される。このようにして、文末まで解析して、
規則の番号１０節＋’　ｅｎｄマーク”で文章であるこ
とがわかり、解析は成功する。
（３）　　意味解析 上記構文解析の結果を受けて、意味解析手段６は格辞書
１２を用いて文法条件から未定義語の意味の上位概念を
求め、その上位概念をさらに階層化した単語階層辞書１
３を用いて意味解析を行なうものである。ここで表５に
格辞書１２の一例を、また第５図に単語階層辞書１３の
一例を示す。
表５　格辞書 格辞書１２は、ある単語（ここでは「作成する」）の文
法条件に対して意味の概念を対応付けて登録しておシ、
例えば「作成する」に「名調子が」が接続されていれば
その名詞の概念としては動物であることがわかるように
なっている。ここでデフオールド値とは後述するが省略
可能なものに対し、当てはめて意味解析を行なう場合の
値のことである。また単語階層辞書１３は、格辞誉１２
の概念を上位概念として階層構成で下位概念の単語が登
録されている。
第６図を用いて意味解析手段６の処理手順を説明する。
まずステップ４０で、構文解析手段５の出力から、未定
義語を除いて、優先度の高い単語（例えば、述語を構成
する動詞）１−取り出し、表５に示す格辞書１２を用い
て単語の情報を求める。
次にステップ４１で入力文の句から上記ステップ４０で
求めた単語の文法条件を満足するものを選び、構文木の
スロット（第７図の枠で囲まれた概念）へ代入する。そ
してステップ４２で出来上った構文木が意味条件を満足
するか否を調べ、未定義語が存在するならばステップ４
３を、意味条件が成立しなければ、ステップ４４を実行
させ、それ以外の場合にはＲＥＴＵ）ＩＮさせる。ステ
ップ４３では未定義語が埋まるべきスロットの概念を求
め、単語階層辞書１３から、その下位概念を求め、文生
成用データとする。、ステップ４４では意味解析で失敗
した場合、構文解析の別辞全米めるような処理となって
いる。
この動作を前述の！４Ｊを用いて説明すると、述語を構
成する動詞が“作成する”であることがステップ４０か
ら判明し、表５の格辞書を取出す。この格辞書の文法規
則の項目に合致する句を構文解析手段５の出力から取り
出し当てはめる。例えば、動作主に相当する句「名調子
が」が文中にないので省略されていると見做し、デフオ
ールド値の蟻ユーザ″を当てはめる。次に場所路は、必
須路で省略できなく、対応する語句”右下の、場所”＋
１に”に該当し目的格は“クウハクイキ”＋“を″であ
ることがわかる。次に、ステップ４２では、１右下の場
所に′は位置を表しているかを調べる。
この場合、位置を表しているため意味条件は満足される
。′クウハクイキ”は未定義語のため、意味条件は満足
できないが、満足する場合の意味条件として「表示物」
の概念であることがわかる。
このような概念を整理したのが第５図の単語の階層構成
の一例で“クウハクイキ”は「表示物」の下位概念であ
り、「ウィンドウ」〜「文字」の一種であることがわか
る。このようにして構成された構文木を第７図に示す。
（４）文生成 文生成手段７は、意味解析手段６の結果を受けて、未定
義語の質問パターン全文パターン辞書１４から呼出し、
その中に上記意味解析手段６で求めた階層構造の単語を
埋込み、それを第８図に一カヲ示すような質問文として
表示し、ユーザに同義語を選択させるものである。
ユーザが同義語を選択すると、システムは、辞書中の同
義語の諸情報を用い更に解析を進めていくのである。
このような構成にすると、第２図（ａ）に示すような例
文が入力されても、未定義語の１クウハクイキ”が単語
として取出され、第８図のように表示した単語中から、
同義語をユーザに選択させる。
ユーザは“余白”というｉ語を入力すると、システムは
１余白”という単語の各種情報を用いて、以後の解析を
進めるのである。
その結果、従来は、同義語が存在するか否か不明な場合
には、単語を入れて、無い時に再び入れ直さなければな
らなかったが、未定義語の概念に属する単語が表示され
、これら単語はもし、同義語が辞書中に登録されていれ
ば、必ず表示される。
故に、ユーザにとっても非常に使い易いシステムとなる
のでおる。
以下、本発明の他の実施例を第９図から第１２図を用い
て説明する。前述の第１図に示した実施例と異なる点は
、第９図に示すように、対象１００　。
知識ベース処理手段１０１、知識ベース１０２、推論手
段１０３’に追加したことである。ここで、対象１００
は話題を限定するためのものであり、知識ベース１０２
を作成、更新する知識ペース処理手段１０１を介して、
知識ベース１０２には状態変化に追随して情報を格納す
る。一方、推論手段１０３では、先の実施例で述べた意
味解析手段６の出力である構文木を入力し、知識ベース
１０２を参照して、未定義語の同義語を自動的に置換し
て、ユーザに表示するものである。
ここでは、対象１００の一例として「情報端末」に関す
る自然言語を処理、する場合について説明する。勿論、
対象１００は「情報端末」に限定されず、他の装置一般
にもこの考え方は拡大できる。
情報端末とオンラインで結んだ、知識ペース処理手段１
０１は、その知識ベース１０２を表現する方法として述
語論理や、フレーム等の種々の表現があるが、例えばこ
こでは、第１０図（ａ）に示すような情報端末の画面状
態を表現するのに、第１０図（ｂ）なる表現をすると、
知識ペース処理手段は、情報端末の内部表現を、知識ベ
ース表記法に変換するデータ変換処理であると言える。
ここで、この第１０図中）は、場所ｌという名前のつい
た情報が、場所の種類に属し、その位置は右下の場所で
、そのところに文１という名前を付けた文が存在すると
いう意味を表わしている。同様に、場所２は、場所とい
う種類の情報を表し、その位置は左上の場所に在り、図
１という名前の図が存在するということ全意味する。
このような情報はユーザの情報端末の操作の毎に、画面
表示の内容が変化し、例えば、第１０図（ａ）の左上の
図を消去すると、第１０図（ｂ）の（場所２（・・・）
・・・）の項目がなくなるように構成する。
一方、知識ベース１０２には、上述のように第１０図（
ｂ）で示した情報端末の状態変化に追随して変化する情
報（その情報の集合を、状態メモリと言う）の他に、第
１１図に示すような情報端末の機能を言い表わす機能メ
モリが含まれる。本メモリは、情報端末の状態が、キー
操作の毎に変化する事に着目し、そのキー操作に対応す
るコマンド名、及び、そのキー操作を実行するための必
要な情報端末の状態の前提条件、キー操作を実行した後
、新たに生成される状態のゴール及び、入力文中で、キ
ー操作を表す動作、即ち動詞にコマンドは対応が取れる
ので、入力文中の動詞（但し、この動詞も同義語等は−
まとめにして、上位概念等にまとめる）から構成される
。
なお、これら知識ベースの表現法を以下フレームと呼ぶ
。また知識ベースの機能メモリは一般的な表現をしてい
るため、ナの付いた名前は変数でこれらは、入力文や、
知識ベースの状態メモリと対応が取れた時に、その対応
の取れた定数と・くインドする。
前述の実１４例に述べた処理を行うと、意味解析の出力
は、構文木である。この構文木を受け、推論手段１０１
は第１２図のような処理を実行する。
ここで、推論手段１０１は、意味解析手段６の出力であ
る構文木が知識ベース記述のフレーム表現と異なってい
るために、表７に示す構文木変換規則辞′４Ｆ（図示せ
ず）、表８に示す文型決定辞書（図示せず）を用いる。
表７　構文木変換規則辞書 表８　文型・決定辞書 処理手順は、ステップ１１０で表７に示す構文木変換規
則辞書を用い、構文木をフレーム表現に変換し、ステッ
プ１２０で上記フレーム中の未定義語を変数とする。
次に、第７図の構文木で、この文は願望、即ち、情報端
末の操作法の質問であることがわかる念め、ステップ１
３０でこの情報と表８に示す文型決定辞書を用い、文型
を判断し、次に実行する処理ステップ１４０とし、ステ
ップ１４０で動詞からコマンドを選択する。このコマン
ドを実行するなめに、ステップ１５０で情報端末が満足
していなければならない前提条件と、情報端末の状態と
照合と変数束縛を行ない、マツチングの取れるコマンド
を選択する。
ステップ１６０では選択したコマンドのゴール状態と構
文木の内容と照合と変数束縛を行いマツチングを取り、
ステップ１７０で上記ステップ１５０．１６０で変数と
定数（例えば、場所１゜図１２文１ｅｔｃ）のパインデ
ィングの結果を取出す。本処理に入る迄は未定義語とい
うのは何を指すのか決定できないため変数としであるが
、ステップ１７０の実行で、未定義語の変数にパインデ
ィングされた定数が未定義語の同義語となる。
ここで照合と変数束縛の方法は、ウィンストン著、白井
他訳ｒＬＩｓＰｊ　　培風館刊のＰ２１６〜Ｐ２２７に
詳述されている。
この処理を例題を用いて説明すると、第７図の構文木は
（作成する（種類（動作））と、（右下の場所（存在（
４＆クウＩ・クイキ）ン）の論理和へ表７の構文木変換
規則辞書によりステップ１１０゜１２０で変形される。
ここでφの印は変数であることを示す。表８の文型決定
辞書から文の型は、願望の助動詞よりｋｌＯＷｍ＜目標
状態を述べて、それを実現する手段を間合せる文）であ
ると認定できる。ステップ１２０のフレームの第１項目
の動詞を意味する（作成する（種類（動作）））を第１
１図の知識ベース（機能メモリ）から探索すルトースペ
ース”コマンドと１作図１コマンドとマツチングが取れ
る。次に現在の状態である第１０図（ｂ）の状態メモリ
（これも知識ベースに含まれている）と前提条件のマツ
チングを取る。前提条件の◆場所名に１右下の場所″′
を代入すると、覗スペースゝコマンドとはマツチングが
取れ、１作図”コマンドとはマツチングが取れない事が
ステップ１５０で判明し、入力文で直接表現された状態
（右下の場所（存在（ナククハクィキ）））と第１１図
のゴールにステップ１５０で求めた変数の値を代入した
（右下の場所（存在（余白）））とマツチングを取るス
テップ１６０を実行し、ナクウハクイキと余白が束縛さ
れる。その結果、クウハクイキは余白の同義語であるこ
とが判明する。
文生成手段７では、クウハクィ中は余白で置換えて、解
釈することをユーザに表示する。
本発明の他の実施例によれば自動的に同義語が選択可能
となる事を示す。
本発明の他の実施例においては「情報端末」について述
べてはいるが、「情報端末」のみならず他のシステムに
ついても適用できる事は本実施例から自明である。
〔発明の効果〕
本発明によれば、未定義語が出現した場合でも、同義語
の情報が抽出され、ユーザに与えられるのでユーザが同
義語を全て記憶する必要がなくなり、限られた記憶容量
の辞書で、ユーザにとっても実用的でかつ効率的な自然
言語処理を行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
第１図は本発明の一実施例にかかる全体構成図、第２図
は入力文の一例を示す図、第３図は形態素解析手段の処
理手順を説明するフローチャート、第４図は構文解析手
段の処理手順を説明するフローチャート、第５図は単語
階層辞書の一例を示す図、第６図は意味解析手段の処理
手順を説明するフローチャート、第７図は構文木の一列
を示す図、第８図は同義語の表示の一例を示す図、第９
図は本発明の他の実施例にかかる全体構成図、第１０図
は情報端末の画面状態の一列及び知識ベース（状態メモ
リ）の表現例を示す図、第１１図は知識ベース（機能メ
モリ）の−例を示す図、第１２図は本発明の他の実施例
にかかる処理手順を説明するフローチャートである。 １・・・入力装置、２・・・処理装置、３・・・表示装
置、４・・・形態素解析手段、５・・・構文解析手段、
６・・・意味解析手段、７・・・文生成手段、８・・・
見出し語辞書、９・・・接続関係辞書、ｌＯ・・・活用
語尾辞書、１１・・・文法規則辞書、１２・・・格辞書
、１３・・・単語階層辞書、１４・・・文パターン辞書
、１００・・・対象、１０１・・・知識ベース処理手段
、１０２・・・知識ぺ一不　１　区 不　　２ （ｃＬ： ）べ゛シタノへ”／ヨニクウハクイ。 （ｂ） 惧 （Ｃ） 右下／の／Ａ六’ｒ／ｌ″−／クウノ＼クイｊ打）（裕
助）（兄）（椿劫〕 〜　ヲヤクでイシタイ キノぎ７４１氏　し／たい （牢不這ｌ力）（−リ゛４１隻力連ｍ形ン　（独力′重
力）馬　３　口 第４　口 ￥１１５　■ 馬　　　６　　　口 第　１　口 ′ｆ１８　図 第　９　口 も　ｔｏ　　’ａ

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 １、入力された自然言語の文字列を単語に分割する形態
    素解析手段と、単語の並びが文法規則に合致するか否か
    を判断する構文解析手段を有し、文字列の処理を行なう
    自然言語処理装置において、文法規則に合致した単語間
    の意味的な役割を登録する格辞書と、前記構文解析手段
    からの出力を格辞書を用いて単語の意味的概念を決定す
    る意味解析手段と、単語の意味的概念に従い上位から下
    位に単語を分類して登録する単語階層辞書を設け、未定
    義語を含む文字列が入力された場合、意味解析手段にて
    未定義語の意味的概念を求め、単語階層辞書から未定義
    語の意味的概念の下位概念にあたる単語群を抽出するよ
    うにしたことを特徴とする自然言語処理装置。 ２、入力された自然言語の文字列を単語に分割する形態
    素解析手段と、単語の並びが文法規則に合致するか否か
    を判断する構文解析手段と、文字列の処理の内容及び結
    果を表示する表示装置を有し、文字列の処理を行なう自
    然言語処理装置において、文法規則に合致した単語間の
    意味的な役割を登録する格辞書と、前記構文解析手段か
    らの出力を格辞書を用いて単語の意味的概念を決定する
    意味解析手段と、単語の意味的概念に従い上位から下位
    に単語を分類して登録する単語階層辞書を設け、未定義
    語を含む文字列が入力された場合、意味解析手段にて未
    定義語の意味的概念を求め、単語階層辞書から未定義語
    の意味的概念の下位概念にあたる単語群を抽出し、抽出
    した下位概念の単語群を前記表示装置に表示し、表示し
    た単語群の中から同義語を選択させるようにしたことを
    特徴とする自然言語処理装置。 ３、入力された自然言語の文字列を単語に分割する形態
    素解析手段と、単語の並びが文法規則に合致するか否か
    を判断する構文解析手段を有し、文字列の処理を行なう
    自然言語処理装置において、文法規則に合致した単語間
    の意味的な役割を登録する格辞書と、前記構文解析手段
    からの出力を格辞書を用いて単語の意味的概念を決定す
    る意味解析手段と、単語の意味的概念に従い上位から下
    位に単語を分類して登録する単語階層辞書と、単語階層
    辞書に下位概念として登録されている単語群の中から入
    力された文字列の意図に合致する単語を推論して選択す
    る推論手段とを設け、未定義語を含む文字列が入力され
    た場合、意味解析手段にて未定義語の意味的概念を求め
    、単語階層辞書から未定義語の意味的概念の下位概念に
    あたる単語群を抽出し、推論手段により抽出した下位概
    念の単語群の中から入力された文字列の意図に合致する
    同義語を選択し、未定義語を選択した同義語に置換する
    ようにしたことを特徴とする自然言語処理装置。
JP59227251A 1984-10-29 1984-10-29 自然言語処理装置 Granted JPS61105671A (ja)

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