「AのB」の形をした用例を利用することで、「屋根」が前文の「家」の屋根であると推定するような解析である。以下の参考文献11において詳細に説明している。用例:「そんなにうまくいくとは{思えない}。例「そううまくいくとは」の後ろに省略されている動詞部分を「そううまくいくとは」を含む文を集めて、その用例文を用いて推測するような解析である。前述の参考文献6で説明している。「AのB」のような語句の意味関係は多様である。意味関係の中には動詞で表現できるものがある。そのような動詞は、名詞A、名詞Bおよび動詞との共起情報から推測できる。「AのB」の意味解析とは、このような共起情報により意味関係を推測するような解析である。解析の詳細は、以下の参考文献12に説明されている。」⇒「漱石の小説を読む。「漱石を読む」の「漱石」は「漱石が書いた小説」を意味する。換喩解析は、そのような省略された情報を、「AのB」「CをVする」という形をした用例を組み合わせて用いることで補完する解析である。以下の参考文献13および参考文献14において説明している。連体化した節の格解析とは、名詞と動詞の共起情報を用いて隠れている連体化した節の格を推定する解析である。解析の内容は前記の参考文献3に詳しく説明されている。0041図1に、本発明にかかるシステムの構成例を示す。図1中、1は本発明にかかる言語解析処理システムを表す。14、教師データ記憶部15、解−素性対抽出部17、機械学習部18、学習結果データベース19、素性抽出部21、解推定処理部22を持つ。12を参照して、解析対象の情報が付与されていない生コーパス2から入力された文について、問題表現に相当する部分を抽出する手段である。12は、前記(1)〜(6)に示すような省略解析の問題表現を予め記憶しておく。11で抽出された入力文の問題表現に相当する部分を解として抽出し、さらに、その部分を問題表現に変換し、変換結果の文を問題とし、かつ、抽出した解を解とする教師データを教師データ記憶部15に記憶する手段である。14を参照して、当該結果文を変形したものを問題とする。0046解−素性対抽出部17は、問題−解の構造を持つ教師データを記憶する教師データ記憶部15から、事例ごとに、事例の解と素性の集合との組を抽出する手段である。0047機械学習部18は、解−素性対抽出部17により抽出された解と素性の集合の組から、どのような素性のときにどのような解になりやすいかを機械学習法により学習し、その学習結果を学習結果データベース19に保存する手段である。0048素性抽出部21は、入力されたデータ3から、素性の集合を抽出し、解推定処理部22へ渡す手段である。0049解推定処理部22は、学習結果データベース19を参照して、素性抽出部21から渡された素性の集合の場合に、どのような解になりやすいかを推定し、推定結果である解析情報4を出力する手段である。0050以下に、本発明の処理の流れを説明する。0051図2に、教師データの生成処理の処理フローチャートを示す。11では、生コーパス2から入力された普通文の構造を検出し、入力された普通文から問題表現に相当する部分を抽出する。12に記憶されている問題表現情報により与える。問題表現の構造と検出した普通文の構造とのマッチングを行い、一致するものを問題表現相当部とする。11で抽出された問題表現相当部を解として抽出し、その部分を問題表現に変換する。変換結果の文を問題とし抽出した解を解とする教師データを教師データ記憶部15に記憶する。14に記憶されている意味解析情報を参照する。0056具体的には、以下のような処理を行う。12には、文末の動詞部分が問題表現相当部として記述されている。11では、文末の動詞「思えない」が問題表現相当部であると認識する。0058問題構造変換部13では、文末の動詞「思えない」を解として抽出し、元の文の動詞「思えない」の部分を”省略された動詞”という記号に置き換える。:「そんなにうまくいくとは”省略された動詞”」⇒「思えない」という教師データが得られるので、この教師データを教師データ記憶部15へ記憶する。0059そして、この教師データは、文脈:「そんなにうまくいくとは」,分類先:「思えない」という形式の機械学習法で用いる教師信号とすることができる。解−素性対抽出部17では、教師データを文脈から分類先を学習する教師あり機械学習の問題として使用することができる。12には、格助詞が問題表現相当部として記述されている。11では、格助詞「を」が問題表現相当部として認識する。0061問題構造変換部13では、格助詞「を」を解として抽出し、元の文の格助詞「を」の部分を”認識すべき格”という記号に置き換える。:「りんご”認識すべき格”食べる」⇒「を」という教師データが得られるので、この教師データを教師データ記憶部15へ記憶する。この場合も同様に、解−素性対抽出部17を介して、文脈:「食べる」,分類先:「りんごを」という教師信号となる。0062前述した他の解析例についても、同様の処理を行い、それぞれの教師データを出力する。前述(2)の間接照応解析の場合には、文脈:「の屋根」,分類先:「家」という教師信号に、また、前述(4)の「AのB」の意味解析の場合には、文脈:「写真」「人物」,分類先:「描かれる」という教師信号に、また、前述(5)の換喩解析の場合には、文脈:「漱石の」,分類先:「小説」文脈:「を読む」,分類先:「小説」という教師信号に、また、前述(6)の連体化における格解析の場合は、文脈:「施設」「オープンする」,分類先:「ガ格」という教師信号になる。0063このように、省略解析と解釈できる問題表現については、解析対象用のタグがついていない生コーパス2を機械学習方法の教師信号とすることができる。0064特に、単純な省略補完だけではなく、例えば「オープンする施設」を「施設がオープンする」ととらえる格解析のように、言葉を少し補って言い換えて解釈するような問題についても、生コーパス2を機械学習方法の教師信号とすることができる。意味解釈の問題は、たいていの場合、言い換えた文によってその答えを表現するため、本発明は言葉を少し補いながら言い換えて解釈するような問題一般も適用範囲に含めることができることを意味する。一例として、本発明を質問応答システムに適用する場合について説明する。0065質問応答システムでの質問応答は、疑問詞の部分が省略しておりこの部分を補完する問題であると考えることができる。この場合に、よく似た文を集めてその文の疑問詞にあたる部分を解答として出力する(参考文献7〜9参照)。0066例えば、以下のような質問および解答の事例の場合に、事例:「日本の首都はどこですか」⇒解答=東京用例:「日本の首都は東京です」という教師データは、文脈:「日本の首都は」,分類先:「東京」文脈:「の首都は東京です」,分類先:「日本」という教師信号になる。0067このように、教師データ記憶部15に記憶される教師データは、通常の教師信号の形式と同じような構造になっているため、教師あり機械学習法の教師信号として用いることができ、さまざまな高度な手法が提案されている機械学習法の中から最適な手法を選択して問題を解くことができる。0068また、機械学習法では、解析に用いる情報をかなり自由に定義することができることから、広範な情報を教師信号として利用でき、結果的に解析精度が向上しやすい。0069図3に、教師データを教師信号とする機械学習法による解析処理の処理フローチャートを示す。図30070ステップS11:まず、解−素性対抽出部17では、教師データ記憶部15から、各事例ごとに、解と素性の集合との組を抽出する。素性とは、解析に用いる情報の細かい1単位を意味する。解−素性対抽出部17は、素性の集合を機械学習に用いる文脈とし、解を分類先とする。0071ステップS12:続いて、機械学習部18では、抽出された解と素性の集合との組から、どのような素性のときにどのような解になりやすいかを機械学習し,その学習結果を学習結果データベース19に保存する。0072機械学習の手法は、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算出する処理過程を含むものであればよい。以下に示すような決定リスト法、最大エントロピー法、サポートベクトルマシン法などを用いるが、これらの手法に限定されない。分類先の組を規則とし、それらをあらかじめ定めた優先順序でリストに蓄えおき、解析すべき入力が与えられたときに、リストで優先順位の高いところから入力のデータと規則の素性を比較し素性が一致した規則の分類先をその入力の分類先とする方法である。(1≦j≦k)の集合をFとするとき、所定の条件式を満足しながらエントロピーを意味する式を最大にするときの確率分布p(a,b)を求め、その確率分布にしたがって求まる各分類の確率のうち、もっとも大きい確率値を持つ分類を求める分類とする方法である。0075サポートベクトルマシン法は、空間を超平面で分割することにより、2つの分類からなるデータを分類する手法である。0076本形態では、最も処理精度の高いサポートベクトルマシン法を用いた処理例についての詳細な説明を後述する。0077決定リスト法および最大エントロピー法については、以下の参考文献15に説明している。(2001)ステップS13:解を求めたいデータ3が素性抽出部21に入力される。0078ステップS14:素性抽出部21では,解−素性対抽出部17での処理とほぼ同様に,入力されたデータ3から素性の集合を取り出し,それらを解推定処理部22へ渡す。0079ステップS15:解推定処理部22では,渡された素性の集合の場合にどのような解になりやすいかを学習結果データベース19をもとに特定し、特定した解である解析情報4を出力する。0080例えば,データ3が「りんごは食べる」であって、解析したい問題が「認識すべき格」であれば、「ヲ格」という格情報を出力する。データ3が「そんなにうまくいくとは」であって、解析したい問題が「補完すべき動詞」であれば、省略された動詞「思えない」を出力する。0081図4に、機械学習法としてサポートベクトルマシン法を用いる場合のシステム構成例を示す。図4に示す言語解析処理システム5の構成例は、図1に示す構成例とほぼ同様である。図4において、図1に示す手段と同一の機能を持つ手段には同一の番号を付与している。図1図40082素性−解対・素性−解候補対抽出部51は、教師データ記憶部15から、事例ごとに、事例の解もしくは解候補と事例の素性の集合との組を抽出する手段である。ここで、解候補とは、解以外の解の候補を意味する。0083機械学習部52は、素性−解対・素性−解候補対抽出部51により抽出された解もしくは解候補と素性の集合との組から、どのような解もしくは解候補と素性の集合のときに、正例である確率または負例である確率を、例えばサポートベクトルマシン法により学習し、その学習結果を学習結果データベース53に保存する手段である。0084素性−解候補抽出部54は、入力されたデータ3から、解候補と素性の集合とを抽出し、解推定処理部55へ渡す手段である。0085解推定処理部55は、学習結果データベース53を参照して、素性−解候補抽出部54から渡された解候補と素性の集合との場合に、正例または負例である確率を求めて、正例である確率が最も大きい解候補を解析情報4として出力する手段である。0086サポートベクトルマシン法を説明するため、図5に、サポートベクトルマシン法のマージン最大化の概念を示す。図5において、白丸は正例、黒丸は負例を意味し、実線は空間を分割する超平面を意味し、破線はマージン領域の境界を表す面を意味する。図5(A)は、正例と負例の間隔が狭い場合(スモールマージン)の概念図、図5(B)は、正例と負例の間隔が広い場合(ラージマージン)の概念図である。大きいものほどオープンデータで誤った分類をする可能性が低いと考えられ、図5(B)に示すように、このマージンを最大にする超平面を求めそれを用いて分類を行なう。なされたものが用いられる。0089この拡張された方法は、以下の識別関数を用いて分類することと等価であり、その識別関数の出力値が正か負かによって二つの分類を判別することができる。式(4)と式(5)の制約のもと式(3)を最大にする場合のものである。00920093また、関数Kはカーネル関数と呼ばれ、様々なものが用いられるが、本形態では以下の多項式のものを用いる。(6)C、dは実験的に設定される定数である。後述する具体例ではCはすべての処理を通して1に固定した。dは、1と2の二種類を試している。和をとっている部分はこの事例のみを用いて計算される。実際の解析には学習データのうちサポートベクトルと呼ばれる事例のみしか用いられない。0095なお、拡張されたサポートベクトルマシン法の詳細については、以下の参考文献16および参考文献17を参照されたい。machines,(http://cl.aist-nara.ac.jp/taku-ku//software/TinySVM/index.html,2000)サポートベクトルマシン法は、分類の数が2個のデータを扱うもので、通常これにペアワイズ手法を組み合わせて用いることで、分類の数が3個以上のデータを扱うことになる。作り、各ペアごとにどちらがよいかを2値分類器(ここではサポートベクトルマシン法によるもの)で求め、最終的にN(N−1)/2個の2値分類器の分類先の多数決により、分類先を求める方法である。0097本形態における2値分類器としてのサポートベクトルマシンは、サポートベクトルマシン法とペアワイズ手法を組み合わせることによって実現するものであり、以下の参考文献18により工藤氏が作成したTinySVMを利用している。2000-NL-140,(2000)図6に、機械学習法としてサポートベクトルマシン法を用いた解析処理の処理フローチャートを示す。図60098ステップS21:素性−解対・素性−解候補対抽出部51では、各事例ごとに、解もしくは解候補と素性の集合との組を抽出する。解と素性の集合との組を正例、解候補と素性の集合との組を負例とする。0099ステップS22:機械学習部52では、解もしくは解候補と素性の集合との組から、どのような解もしくは解候補と素性の集合のときに正例である確率または負例である確率であるかを機械学習法例えばサポートベクトルマシン法により学習する。その学習結果を学習結果データベース53に保存する。0100ステップS23:素性−解候補抽出部54に、解を求めたいデータ3が入力される。0101ステップS24:素性−解候補抽出部54では、入力されたデータ3から解候補と素性の集合との組を取り出し、解推定処理部55へ渡す。0102ステップS25:解推定処理部55では、渡された解候補と素性の対の場合に、正例である確率および負例である確率を求める。この確率は、すべての解候補について計算する。0103ステップS26:解推定処理部55では、すべての解候補の中から、正例である確率が最も大きい解候補を求め、その解候補を解とする解析情報4を出力する。0104〔借用型教師信号を用いた機械学習法による処理〕教師データ記憶部15に記憶される教師データは、通常の教師信号の形式である「問題⇒解」となっている。このため、本来の解析対象用のタグのついたコーパスからデータをとった教師信号(非借用型教師信号)と同時に併用して用いることができる。併用すれば、多くの情報を利用できるために機械学習の結果の精度が向上する。0105ところで、照応解析などでは、指示先が本文にあり用例だけの情報で指示先を特定するのは困難な問題もあるため、借用した教師データだけを用いて解析を行なうことはできない場合もある。従来の教師信号も用いる併用型機械学習法を用いた処理によって対処することができる。0106用例「りんごも食べる」について、生成する教師データとして、「問題⇒解」:「リンゴ”認識すべき格”食べる」⇒「を」が得られる。本来の教師信号では、「問題⇒解」:「りんごも食べる」⇒「を」であることを考えると、「も」と”認識すべき格”の部分が少し異なる。「も」も”認識すべき格”の一部ではあるが、本来の教師信号の「も」の方が、「も」があるだけ情報量が多いことになる。よって、併用型教師あり機械学習法による処理がよりよいと考えられる。0107また、格解析でも、つねに表層格を補完するのではなく、表層格を用いた文に変形できないことから、外の関係(格関係にならない関係)などは教師データでは扱えない問題もある。0108しかし、ここで格解析というしばりを排して言い換えによる文解釈という立場から見れば、外の関係も教師データを用いた機械学習で扱えることになる。外の関係の文「さんまを焼くけむり」は、「さんまを焼く時に出るけむり」と言い換えて解釈できる場合がある。よる処理に適している。解析対象とするタグがふられていないコーパスを用いることができるという点で、省略解析と生成とが似ていることについては、以下の参考文献19で指摘した。とコミュニケーション研究会NCL97-56,(1997)例えば格助詞の生成の例を示す。格助詞の生成では、例えば問題−解の組は、「問題⇒解」:「りんご←(obj)−食べる」⇒「を」といったものになる。