)を用いた言語解析処理を提案する。0014また、省略解析の補完処理では語の生成を行うことから、前記の併用型機械学習法を用いた生成処理を提案する。併用型機械学習法は、教師あり機械学習法を用いている。本発明における教師あり機械学習法は、特に、各素性の重要度を、素性間の従属的関係を考慮した枠組みを用いて算出する過程を含むものである。この点、一般的に機械学習法として分類される方法のうち、各素性の類似度すなわち従属度を自ら決定しかかる算出過程を含まない場合のk近傍法、各素性の独立性を前提として素性間の従属性を考慮しないシンプルベイズ法などとも異なる。本発明における教師あり機械学習法は、阿部川らの方法(参考文献3参照)における、生コーパスで頻度による最尤推定とも異なる。最尤推定とは、固定文脈において頻度の最も大きいものを解とする手法であり、例えば格助詞を挟む体現と用言とを固定の文脈とする場合に、「りんご(?)食べる」の形をしているもので(?)の位置の助詞のうち最も頻度の高いものを解とするものである。用いた言い換えによる変形を含む言語省略解析処理システムを実現することである。して、各素性の重要度を素性間の従属的関係を考慮した枠組みを用いて算出する過程を含む機械学習法を用いた言語省略解析処理システムを実現することである。教師信号とによる機械学習法(併用型機械学習法)を用いた言語解析処理システムを実現することである。して、各素性の重要度を素性間の従属的関係を考慮した枠組みを用いて算出する過程を含む機械学習法を用いる言語解析処理システムを実現することである。0020本発明によれば、従来の教師信号以外に大量の教師信号を借用することができるため、使用する教師信号が増加し、よって学習の精度向上が期待できる。語句を生成する処理を含むような極めて広範囲の問題に適用することができ、実用性の高い言語処理システムに用いることができる。前記教師データから素性と解との対を抽出し、抽出した素性と解との対を教師信号として機械学習を行い、学習結果を学習結果データベースに保存する機械学習処理手段と、入力されたデータから素性を抽出し、前記学習結果データベースに保存された前記学習結果をもとに解を推定する解推定処理手段とを備える。多数の素性の重要度を各素性同士の従属性を考慮して自動で求める枠組みを用いて処理を行う。用いて機械学習を行う。問題と解とから構成される教師データに変換する処理過程を備える。0026また、本発明は、機械学習法を用いて言語解析を行う言語解析処理方法において、解析の問題と解とを含む教師データを記憶する教師データ記憶手段を備え、前記教師データから素性と解との対を抽出し、抽出した素性と解との対を借用型教師信号として機械学習を行い、学習結果を学習結果データベースに保存する機械学習処理過程と、入力されたデータから素性を抽出し、前記学習結果データベースに保存された学習結果をもとに解を推定する解推定処理過程とを備える。多数の素性の重要度を各素性同士の従属性を考慮して自動で求める枠組みを用いて処理を行う。用いて機械学習を行う。前記教師データから素性と解との対を抽出し、抽出した素性と解との対を教師信号として機械学習を行い、学習結果を学習結果データベースに保存する機械学習処理手段と、入力されたデータから素性を抽出し、前記学習結果データベースに保存された前記学習結果をもとに解を推定する解推定処理手段とを備える。多数の素性の重要度を各素性同士の従属性を考慮して自動で求める枠組みを用いて処理を行う。0031本発明は、解析対象用の教師信号のタグなどが付与されていないコーパスでも、問題が省略解析に類似する問題であるならば、その問題を教師信号として借用できることに着目し、この手法を単に格解析処理に用いるだけでなく、省略解析に類似するより広範な言語処理の問題においても利用できる手法を実現したものである。0032さらに、借用型でない本来の教師信号も併用する併用型機械学習法を提案して、処理負担の軽減と処理精度の向上とを図る処理方法を実現したものである。0033本発明の各処理手段または機能または要素は、コンピュータにインストールされ実行されるプログラムにより実現される。本発明を実現するプログラムは、コンピュータが読み取り可能な、可搬媒体メモリ、半導体メモリ、ハードディスクなどの適当な記録媒体に格納することができ、これらの記録媒体に記録して提供され、または、通信インタフェースを介して種々の通信網を利用した送受信により提供される。用いた言語解析処理のうち日本語解析処理を例に本発明の実施の形態を説明する。0035解析処理の一つである照応省略解析処理においては、照応省略に関する情報が付与されていないコーパスを利用することができると考える。その技術理論的背景を、以下の例を用いて示す。「例:みかんを買いました。」「用例a:ケーキを食べる。」、「用例b:りんごを食べる。」このとき、「これ」の指示先を推定したいとする。この場合に、用例aおよび用例bを使って、「を食べる」の前には食べ物についての名詞句がきそうであると予想し、この予想から「みかん」が指示先であると推定することができる。ここで、用例aおよび用例bは、照応省略に関する情報が付与されていない普通の文でよい。0036一方、照応省略に関する情報が付与された用例を利用して解くことを考える。そのような用例は、例えば以下のような形をしている。「用例c:りんごを買いました。(「これ」が「りんご」を指す。)」用例cでは、「りんごを買いました。」という文に対して、その文の「これ」が「りんご」を指すという照応省略に関する情報を付与しておくのである。このような用例cを用いることでも、「りんご」を指す例があるのなら、「みかん」も指すだろうと判断して、「みかん」を指示先を推定することができる。0037しかし、用例cのように、照応省略に関する情報をコーパスに付与することは大変労力のいることである。したがって、本発明のように、用例cの照応省略に関する情報を用いずに、照応省略に関する情報が付与されていない用例aおよび用例bを用いることでも問題を解くことができるのならば、その方がコストが小さく、その意味で照応省略に関する情報が付与されていない用例を解析に利用できることは価値がある。0038このような解析対象に関する情報が付与されていない用例を用いた省略解析の例を以下に示す。例:「みかんを買いました。ゼロ代名詞照応解析は、既に説明したように、指示詞や代名詞、文中で省略された代名詞(φ=ゼロ代名詞)の指示先を推定するような解析である。以下の参考文献10において詳細に説明している。