JP2002215617A - 品詞タグ付けをする方法 - Google Patents

品詞タグ付けをする方法

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JP2002215617A JP2001378036A JP2001378036A JP2002215617A JP 2002215617 A JP2002215617 A JP 2002215617A JP 2001378036 A JP2001378036 A JP 2001378036A JP 2001378036 A JP2001378036 A JP 2001378036A JP 2002215617 A JP2002215617 A JP 2002215617A
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タルブリッシュ ネリィ
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    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
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    • Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 機能を強化した品詞（ＰＯＳ）タグ付け、お
よび句の曖昧性の除去のための方法およびコンピュータ
・システムを提供すること。 【解決手段】 句は、通例、曖昧である可能性のある短
い複数語表現である。本発明は、文法的制約を導入する
ことにより、ＰＯＳタグ付けならびに文法的な句の曖昧
性除去をサポートする。句は、その句の識別子１５０に
応じて、人工的なコンテクスト情報２１０で補われる。
次いで、補った句にＰＯＳタグ付けをするか（ステップ
１３）、またはその曖昧性を文法的に取り除く。重要な
応用例は、ＰＯＳタグ付け、自動式語符号化、主要語検
出、および情報検索である。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、一般には、言語体
系中の句の曖昧性を除くための方法およびコンピュータ
・システムに関し、より詳細には品詞のタグ付けに関す
る。
【０００２】
【従来の技術】品詞（ＰＯＳ）タグ付けには、いくつか
の技術が開発されている。品詞タガーの機能は、テキス
ト中の各単語またはそれに対応する下位単位を、タグに
よって表される、抽象的な形態統語論カテゴリと関連付
けることである。品詞タグを付けたテキストは、例えば
パーサまたは統語論アナライザなど、各種のテキスト処
理法に使用されており、テキスト中の意味構造の認識、
抽出および正規化を可能にする。これらの構造は、テキ
スト・マイニング、索引付け、理解、および対話システ
ムに使用することができる。
【０００３】以下では、品詞タグを、簡潔にタグまたは
ＰＯＳタグとも表す。ＰＯＳタガーの一般的カテゴリを
抽象化することにより、効果的な複数言語パーサを作り
出すことが可能になる。これは、テキスト分析規則は、
各言語に固有の規則を使用するのではなく、限られた数
のカテゴリを使用して記述することができるからであ
る。
【０００４】一般に、ＰＯＳタガーは３つの機能を行
う。 １）トークン化：テクスト文字の流れをトークンに分け
る。 ２）語彙的ルックアップ：各トークンに、可能性のある
すべての品詞タグを提供する。 ３）曖昧性の除去：各トークンに単一の品詞タグを割り
当てる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】実験的な設定では、Ｐ
ＯＳタガーは、９５％以上という好率の精度でＰＯＳタ
グの正確な割り当てを達成することができるが、こうし
た試験は通常、完全文からなるテキストで行われてい
る。しかし、現実世界の応用例では、文書はしばしば、
例えば題名、項目リスト、小見出しなど、不完全文から
なるテキストを含んでいる。このような句は、ＰＯＳタ
ガーで不正確にタグ付けされることが多い。
【０００６】技術マニュアルは一般に、「press（押
す）」「open（開く）」あるいは「hold（保持する）」
などの単語を第１のトークンとして含む指示リストを含
んでいる。こうした単語は、語彙中に名詞としても動詞
としても存在するために曖昧性がある。句が例えば「cl
ose the door」のように短く、ＰＯＳタガーが、動詞で
始まる文法構造として教え込まれていない場合には、Ｐ
ＯＳタガーはこの句の曖昧性を取り除くことができな
い。句「Train Schedule」は、「time tables fortrain
s」を意味する句の別の例であるが、この句の場合、一
般的なＰＯＳタガーは２つの単語のどちらかを動詞と識
別する。
【０００７】短い句の場合、一般的な曖昧性除去の方法
では、結果が部分的に不正確になるのが普通である。し
たがって、しばしば、ユーザがＰＯＳタガーを模倣する
ことに対応する、手動によるＰＯＳタグ付けを行わなけ
ればならないことがある。
【０００８】本発明は、上記の状況を鑑みてなされたも
のであり、その主要な目的はＰＯＳタガーの質を高める
ことである。
【０００９】本発明の他の目的は、文法的な制約を導入
することにより、ＰＯＳタガーによる句の曖昧性除去を
サポートする方法およびコンピュータ・システムを提供
することである。
【００１０】本発明のさらに他の目的は、句に人工的な
文法的制約を提供して、句のタグ付け動作を改良する方
法およびコンピュータ・システムを提供することであ
る。
【００１１】本発明の別の目的は、コンテクスト情報を
補った句に基づいて、句にＰＯＳタグ付けをする方法お
よびコンピュータ・システムを提供することである。
【００１２】本発明のさらに別の目的は、上記の方法に
基づく、自動式語符号化（Automatic Term Encoding）
を提供することである。本発明の別の目的は、上記の方
法に基づき、句から主要語を抽出するプロセスを提供す
ることである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】これらの目的を達成する
ために、本発明は第１の態様で、句に少なくとも１つの
品詞タグを割り当てる方法を提供する。この方法は、句
の識別子を入手するステップであって、その識別子がコ
ンテクスト情報と関連付けられているステップと、句に
コンテクスト情報を補うステップと、補った句に基づい
て、少なくとも１つのＰＯＳタグを句に割り当てるステ
ップとを含む。
【００１４】本発明の第２の態様によると、文法的に句
の曖昧性を除く方法が提供される。この方法は、句を入
手して、その句の識別子を入手するステップであって、
識別子が人工的情報と関連付けられているステップと、
句に人工的情報を補うステップと、補った句に基づいて
文法的に句の曖昧性を除くステップとを含む。
【００１５】本発明の第３の態様によると、句に品詞タ
グ付けをするためのコンピュータ・システムが提供され
る。このコンピュータ・システムは、コンテクスト情報
と関連付けられた識別子に教え込む識別子入力手段と、
複数のコンテクスト情報項目を含むコンテクスト・スト
レージと、コンテクスト・ストレージに接続された識別
子ストレージであって、複数のコンテクスト情報項目の
うち少なくとも１つのコンテクスト情報項目にそれぞれ
が関連付けられた複数の識別子を含む識別子ストレージ
とを備える。このコンピュータ・システムはさらに、識
別子入力およびコンテクスト・ストレージに接続され、
入手した識別子に関連付けられたコンテクスト情報で句
を補うコンテクスト・サプルメンタ（supplementer）
と、コンテクスト・サプルメンタに接続され、補った句
に基づいて句の各部分の品詞を識別するＰＯＳタガーと
を備える。
【００１６】本発明のこれらの手法を使用することによ
り、句の曖昧性をより正確に取り除くことができる。
【００１７】好ましい実施形態では、句の主要な文法カ
テゴリを識別子として使用して、理解および選択を容易
にすることにより、さらに改善を達成することができ
る。
【００１８】別の好ましい実施形態では、複数の句中の
句の構造的情報、またはテキスト情報を使用して句の識
別子を定義する。このような方法で定義された識別子
は、定義が容易であるのに加えて、例えば指示リスト、
データベース内容のグループ、または句の類似グループ
など、一度に複数の句に適用できる。
【００１９】好ましい実施形態では、本発明の方法を、
主要語抽出の応用例、または自動式語符号化プロセスで
句の形式的構造を引き出すために使用する。
【００２０】添付の図面は、本明細書に援用し、かつそ
の一部をなして、本発明のいくつかの実施形態を説明す
る。これらの図面は説明と併せて、本発明の原理を明ら
かにする役目を果たす。図面は、本発明の使用法の好ま
しい実施例および代替実施例の説明のみを目的とするも
ので、本発明を図に説明する実施形態だけに制限するも
のではない。
【００２１】さらなる特性および利点は、添付図面に示
す、以下の本発明の各種実施形態のより詳細な説明から
明らかになろう。
【００２２】
【発明の実施の形態】次いで本発明の図の実施形態につ
いて、図面を参照して説明する。
【００２３】図面、詳細には、ＰＯＳタグ付けプロセス
で使用する方法の好ましい実施形態を示す図１を参照し
て、本発明の第１の態様について論じる。開始１０から
終了１４までのこの方法の最初のステップは、識別子を
入手するステップ１１であり、次いで句１００をその識
別子１５０に関連付ける。識別子はコンテクスト情報２
１０に関連付けられており、ステップ１２でこのコンテ
クスト情報を句１００に補う。本発明の好ましい実施形
態では、コンテクスト情報は、少なくとも前コンテクス
ト２０１または後コンテクスト２０２の情報を含む。ス
テップ１３で、補った句１２０にＰＯＳタガーでタグを
付ける。ステップ１１０で、元の句１００に対応する部
分を取り出す。
【００２４】句は、自然言語または人工言語の少なくと
も一部を含むものとして定義することができる。
【００２５】任意選択で、このＰＯＳタグ付け法は、点
線の接続ポイントにつなげた点線で表すように継続して
もよい。この任意選択のステップについては、下記で図
３を参照して論じる。
【００２６】図１の方法の例示的実施では、識別子は、
句の主要な文法カテゴリである。本発明の別の実施形態
では、句の構造的特性（例えば、見出し、指示リスト）
によって識別子を定義する。
【００２７】図１に示すステップは、以下で、句「clos
e the door」を例に詳細に説明する。
【００２８】ＰＯＳタガーがコンテクストを補う際に
は、少なくとも２つの異なる識別子すなわち文法カテゴ
リを定義する。例えば、全体で文法的に名詞または動詞
を表す句には、VerbPhrase（動詞句）またはNounPhrase
（名詞句）を定義する。本発明の方法に従うと、句のＰ
ＯＳタグ付けまたは曖昧性除去のために、動詞／名詞句
にVerb／NounPhraseコンテクスト情報を補う。この例で
は、ＰＯＳタガーは、次のVerbPhraseおよびNounPhrase
コンテクスト情報を使用する。 英語。前コンテクスト。NounPhrase："the" 英語。後コンテクスト。NounPhrase："who works well" 英語。前コンテクスト。VerbPhrase："the technician
s" 英語。後コンテクスト。VerbPhrase："to someone"
【００２９】コンテクスト情報は、テキスト情報、ＰＯ
Ｓタグ、またはＰＯＳタガーのために適合された情報を
含むことが可能である。
【００３０】図１を参照すると、句「close the door」
の場合、ステップ１１でカテゴリVerbPhraseの識別子を
入手する。識別子は、上記のようにコンテクスト情報に
関連付けられている。そして、ステップ１２で、それに
対応する前コンテクスト２０１および後コンテクスト２
０２の情報を句１００に補う。 "The technicians close the door to someone."
【００３１】この補った句１２０の内容は意味をなさな
いが、ＰＯＳタガーは、この場合にはこの句の部分の曖
昧性を取り除くことができる。これは、補った句１２０
が、知られている文法構造を表しているからである。Ｐ
ＯＳタガーは、少なくとも１つのＰＯＳタグを句１２０
に割り当てるステップ１３で、動詞には＋ＶＥＲＢのタ
グを、単数名詞には＋ＮＯＵＮ＿ＳＧを、複数名詞には
＋ＮＯＵＮ＿ＰＬを、冠詞には＋ＡＲＴを、前置詞には
＋ＰＲＥＰを、代名詞には＋ＰＲＯＮを、文章末尾のマ
ーカには＋ＳＥＮＴを使用する。 "the＋ＡＲＴ technician＋ＮＯＵＮ＿ＰＬclose＋ＶＥ
ＲＢ the＋ＡＲＴ door＋ＮＯＵＮ＿ＳＧ to＋ＰＲＥＰ
someone＋ＰＲＯＮ．＋ＳＥＮＴ"
【００３２】補ったコンテクスト情報は、ＰＯＳタグ付
けプロセスを終える際に句から除去する。ステップ１１
０の結果は： "close＋ＶＥＲＢ the＋ＡＲＴ door＋ＮＯＵＮ＿ＳＧ" となる。
【００３３】識別子を入手するステップ１１は、種々の
方式で実施してよい。例えば、句「close the door」が
文書中の指示リストの一部であって、したがって文法カ
テゴリVerbPhraseの識別子と関連付けられることもあ
る。さらに、この句がユーザによる入力であることもあ
り、この場合には、そのユーザとの対話履歴の評価によ
り自動的に識別子が得られるか、あるいはユーザの入力
により手動で識別子が得られることさえある。
【００３４】次に本発明の第２の態様を説明する。文法
的に句の曖昧性を取り除くためにコンピュータ・システ
ムで使用する方法は、句を入手するステップと、その句
の識別子を入手するステップであって、識別子が人工的
な情報に関連付けられているステップと、人工的な情報
で句を補い、補った句に基づいて文法的に句の曖昧性を
除くステップとを含む。
【００３５】この第２の方法がＰＯＳタガーには限定さ
れず、また本発明の第１の方法のより一般的なバージョ
ンと見なせることは明らかである。したがって、説明で
は本発明の第１の方法のみを参照するが、上記および下
記の本発明の詳細な説明のすべての部分は、第２の方法
にも適用することができる。
【００３６】図１に示す方法は、従来技術のＰＯＳタグ
付けプロセスを改良する。本願の導入部ですでに触れ
た、ＰＯＳタグ付けの基本的ステップの例を図６に示
す。
【００３７】図６は、開始６０から終了６６に、一般的
なＰＯＳタガーのステップを示している。ステップ６１
で句１００を入手すると、ステップ６２で、それをトー
クン１からトークン３（１０１〜１０３）にトークン化
する。語彙情報に基づいて、各トークン１０１〜１０３
を評価することにより、ステップ６３で、可能性のある
タグ、タグ１１〜タグ３２（１１１〜１３２）を提供す
る。可能性のあるタグ１１１〜１３２を提供するステッ
プ６３は、トークン１０１〜１０３の形態的分析を含ん
でもよい。例えば、単語「swim」を、動詞「swim」の単
純過去時制と識別するなどである。ステップ６４で、タ
グ１１１〜１３２の曖昧性を取り除くことにより、単一
のタグ１１３、１２１、１３２を、各トークン１０１、
１０２、１０３に割り当てる。ステップ６５で、曖昧性
を取り除いたタグ１１３、１２１および１３２を、句１
００のトークン１０１、１０２、１０３に組み合わせ、
その結果タグ付きの句１９０を得る。
【００３８】いくつかの従来技術のＰＯＳタガーでは、
ＰＯＳタグ付けプロセスに、例えば、有限状態変換器
（ＦＳＴ）や隠れマルコフ・モデル（ＨＭＭ）を使用し
ている。しかし、本発明の方法は、どの従来技術のＰＯ
Ｓタガーにも応用することが可能である。
【００３９】本発明のこの方法のステップは、種々の方
式で従来技術のＰＯＳタグ付けプロセスと組み合わせる
ことが可能である。その一部は、下記で図１および図２
を参照して説明する。
【００４０】本発明の一実施形態では、識別子を入手
し、句を補うステップ１１および１２は、句を入手する
ステップ６１とともに実行することができる。この場
合、タグを割り当てるステップ１３は、可能性のあるタ
グを提供し、タグの曖昧性を除くステップ６３および６
４をまとめて行う。
【００４１】本発明の別の実施形態では、例えばステッ
プ６３で複数の可能なタグを句の１つのトークンに提供
する場合には、図１に示す方法のステップを、タグの曖
昧性を除くステップ６４に挿入してもよい。
【００４２】図２は、開始２０から終了２６に、本発明
の好ましい実施形態の、識別子を入手するステップ１１
をより詳細に説明している。ステップ２１で、句１００
およびそれに関連付けられた識別子１５０を入手し、ス
テップ２２で、その識別子を句の可能な複数カテゴリ１
６０にマップする。このマッピングは、実際にはカテゴ
リを事前選択するステップである。本発明の別の実施形
態では、複数のカテゴリ１６０は句の主要な文法カテゴ
リである。ステップ２３で、複数のカテゴリ１６０を選
択のために提供するが、この選択は外部選択２４でもよ
い。最も見込みのあるカテゴリに外部選択２４を行わな
い場合は、ステップ２５でそれをデフォルトとして選択
する。次いで、句を、コンテクスト情報２１１に関連付
けられた最も見込みのあるカテゴリ１６１に関連付け
る。
【００４３】本発明の別の実施形態では、コンテクスト
のない句については、句に割り当てられる少なくとも１
つのＰＯＳタグを、可能性のあるＰＯＳタグから選択
し、また可能性のあるＰＯＳタグを評価することによ
り、その句に最も見込みのあるカテゴリを選択する。実
際、このような評価により、ＰＯＳタグの曖昧性をさら
に除く必要性がなくなる。
【００４４】（応用例）図３は、任意選択の応用例のた
めに、図１の方法を使用する方式を表しており、接続ポ
イント１５から開始して終了３４で終了する。第１の任
意選択ステップ３１で、タグ付きの句または句タグを記
憶または出力する。少なくとも１つの割り当てられたＰ
ＯＳタグを有する句に基づいて、句から主要語を抽出す
る任意選択ステップ３２は、本発明の方法を用いるもう
１つの応用例である。本発明の別の実施形態では、別の
任意選択ステップ３３で、元の句の変形を包含する句の
形式構造を取り出す。ステップ３２および３３について
は、下記でより詳細に説明する。
【００４５】既存の自然言語処理の応用例（例えば、辞
書生成、用語データベース作成）の多くでは、表現の品
詞の符号化を必要とする。現在、辞書編集者は、何らか
の特定文法に従って手動でこの符号化を行っている。こ
の手動による符号化は、自動式語符号化（Automatic Te
rm Encoding）と呼ばれる自動プロセスによって改良お
よび高速化することができる。形式構造を取り出すステ
ップ３３は、自動式語符号化プロセスの最終ステップで
あり、この結果、自然言語の処理ツールで使用できる言
語正規表現が自動的に生成される。
【００４６】例えば、句「close the door」は、日常使
用する短い句を含んだ旅行用辞書の一部であって、これ
を異なる言語に翻訳しなければならないこともある。辞
書編集者は、符号化したい語としてこの句を指定し、こ
の句に一般的な文法カテゴリを提供する。文法カテゴリ
は、例えばこの句が指示リストの一部である場合には、
句の構造的特性から得ることも可能である。この例で得
る文法カテゴリもまたVerbPhraseである。タグ付きの句 "close＋ＶＥＲＢ the＋ＡＲＴ door＋ＮＯＵＮ＿ＳＧ" を使用して、その句の変形を捉える正規表現を生成す
る。
【００４７】タグ付けプロセスの結果得られる構文カテ
ゴリは、より一般的な文法タグにマップされる。影響を
受ける動詞の曖昧性を除き、その動詞を識別した結果の
ＰＯＳタグ＋ＶＥＲＢは、すべてのタイプの動詞を包含
する、より包括的な修飾子Ｖにマップされる。ＰＯＳタ
グ＋ＮＯＵＮ＿ＳＧ（名詞、固有名詞、または略語）
は、すべての名詞タグがマップされた大域修飾子Ｎに置
き換えられる。これらの包括的なタグは、初期表現を一
般化する。マッピング規則は、追加情報も挿入すること
ができる。例えばある規則では、２つの名詞の間に形容
詞を挿入できること、または動詞の後にいくつかの形容
詞を加えられることを指定することができる。形式構造
を取り出すステップ３３で本発明が適用する規則は、言
語およびタガーに依存する。最終的に、句は形式構造 "close V: ADV* the D: door N:" になる。この形式構造は、 "close the door" または"closing firmly the door"のような元の表現の
変形を捉える。
【００４８】自動式語符号化は、辞書、用語データベー
スなどの構築プロセスの一部を自動化するため、言語リ
ソース作成者の作業を改善する。これは、符号化プロセ
スの冗長な部分を自動化することにより、確認のために
より多くの時間を割けるようにするため、リソース作成
者の役割を変える。時間の節減以外にも、自動式語符号
化応用例における規則の適用は、符号化（例えば、一般
化タグの選択）が同種であることを保証する。これは、
マッピングを手動で行わないことと、リソース作成者は
単にタガーを誘導するだけで、タガーを模倣するのでは
ないことによる。
【００４９】本発明の別の応用例は情報検索に関連する
もので、自動式語符号化の結果を用いることにより上記
の方法を利用する。自動式語符号化の結果得られる形式
構造に基づくと、アプリケーションは複数語表現の異な
る変形をすべて判別し、それにより正規表現に一致する
すべての語を捉えることができる。例えば、句「dense
matrix」の場合には、自動式語符号化プロセスの異なる
ステップから次の結果が得られる。 ａ）曖昧性除去の結果：”dense＋ＡＤＪmatrix＋ＮＯ
ＵＮ＿ＳＧ” ｂ）自動式語符号化による結果：”dense Ａ：ＡＤＪ*m
atrix Ｎ：”
【００５０】自動的に適用される特定の文法規則は、名
詞の前に形容詞（ＡＤＪは形容詞）がない、または形容
詞がある可能性を追加する。すると、例えば ａ）dense square matrix ｂ）real dense square matrix ｃ）large and real dense square matrix
【００５１】など、この正規表現と一致する同等の表現
を識別することができる。
【００５２】文法規則をさらに追加すると、捉えること
ができる表現の種類が広がる。
【００５３】少なくとも１つの割り当てられたＰＯＳタ
グを有する句に基づいて、句から主要語を抽出する図３
のステップ３２は、本発明の方法を使用した次の応用例
である。例えば、 "alarm sensor switch" という句は、入手した対応する識別子により、NounPhra
seと識別することができる。続いてこの句を次の文章に
補う。 "the alarm sensor switch who works well." 補った句の曖昧性を取り除くと、 "the alarm ＋ＮＯＵＮ#ＳＧ sensor ＋ＮＯＵＮ＿ＳＧ
switch＋ＮＯＵＮ＿ＳＧ who works well．" という結果を得る。タグ付きの句に、関連する文法規則
を適用すると、この句の主要語は"switch"であると識別
される。
【００５４】主要語検出プロセスの場合の自動式語符号
化の規則と同様に、主要語の抽出に適用すべきこの規則
も正規表現を用いて符号化され、また言語およびタガー
に依存する。ステップ３２の主要語検出は、主要語であ
る可能性のある、句中のすべての名詞を見つけるサブ・
ステップと、その句の主要語である可能性が最も高い１
つの名詞を識別するサブ・ステップに分割してもよい。
【００５５】（機能単位）図４に、ＰＯＳタグ付け、主
要語抽出、または形式構造化プロセスに関係する機能単
位を示す。
【００５６】第１の実施形態では、コンテクスト・サプ
ルメンタ４４は、識別子入力手段４３と、ＰＯＳタガー
４５と、識別子ストレージ４１に接続されたコンテクス
ト・ストレージ４２とに接続される。コンテクスト・サ
プルメンタ４４は、識別子入力４３を介して句の識別子
を入手する。あるいは、句は、データ・ストレージ４９
か、またはコンテクスト・サプルメンタ４４に接続され
た句入力４８から得てもよい。
【００５７】コンテクスト・ストレージ４２は、句に補
うための複数のコンテクスト情報項目を含む。識別子ス
トレージ４１は複数の識別子を含み、識別子はそれぞ
れ、コンテクスト・ストレージ４２の少なくとも１つの
コンテクスト情報項目に関連付けられている。コンテク
スト・サプルメンタ４４は、コンテクスト・ストレージ
４２から得た識別子に従って、コンテクスト情報項目を
選択する。句は、選択したコンテクスト情報によって補
われ、合わせてＰＯＳタガー４５への入力となる。ＰＯ
ＳタガーはＰＯＳタグ付けプロセスを実行し、この結
果、タグ付きの句または句タグが得られる。この結果
は、出力８３で表示または出力することができ、または
データ・ストレージ４９に記憶しておくこともできる。
【００５８】本発明の別の実施形態では、コンピュータ
・システムはさらに、複数のカテゴリを含むカテゴリ・
ストレージ４７を備える。識別子はそれぞれ、カテゴリ
・ストレージ４７の少なくとも１つのカテゴリに関連付
けられ、各カテゴリは、コンテクスト・ストレージ４２
中の少なくとも１つのコンテクスト情報項目に関連付け
られている。カテゴリ入力８２を介してカテゴリを入手
すると、句に補わなければならないコンテクスト情報を
直接選択することができる。入手した識別子はカテゴリ
にマップし、続いてコンテクスト情報にマップすること
ができる。
【００５９】複数のカテゴリを識別子に関連付ける場
合、カテゴリ・エバリュエータ（evaluator）４６は、
その識別子に従って、例えば句の主要な文法カテゴリな
ど見込みのあるカテゴリの事前選択を行い、事前選択し
たカテゴリから最も見込みのあるカテゴリを選択する。
この選択は、選択手段８１を介して外部選択によって行
っても、またはデータ・ストレージ４９に記憶された選
択規則に従って行ってもよい。
【００６０】本発明の別の実施形態では、句の、可能性
のあるＰＯＳタグに基づいて、最も見込みのあるカテゴ
リを選択する。可能性のあるＰＯＳタグは、データ・ス
トレージから句とともに提供される。
【００６１】コンテクスト情報は、少なくとも前コンテ
クスト情報か後コンテクスト情報を含むことが可能であ
り、これらの情報はそれぞれ、少なくとも１つのＰＯＳ
タグまたはテキスト情報によって表すことができる。
【００６２】図３を参照して説明した応用例では、ＰＯ
Ｓタガー４５は、タグ付きの句に基づいて主要語抽出プ
ロセスを実行する主要語エキストラクタ（extracteor）
８４に接続してよい。または、元の句の変形を包含する
句の形式構造を取り出すフォーマライザ（formalizer）
８５に接続してもよい。本発明の別の実施形態では、フ
ォーマライザ８５は、形態ジェネレータ８６およびデー
タ・ストレージ４９に接続することができる。データ・
ストレージ４９は、句またはタグ付き句についての入力
データまたは出力データのストレージとして機能するこ
とができ、さらに、ＰＯＳタグ付け、形式化、または主
要語抽出プロセスの規則を含むことができる。
【００６３】（ハードウェア装置）図５は、ＣＰＵ５
０、キーボード５１、ディスプレイ５２、ポインティン
グ・デバイス５３、有線式／無線式インタフェース５
４、音声入力手段５５、音声出力手段５６、２次ストレ
ージ５７、プリンタ５８、および１次ストレージ５９を
備えるコンピュータ・システムを表している。
【００６４】本発明に照らして、本発明を実施するのに
最良の形態を以下に説明する。１次ストレージ５９は、
プロセッサ実行可能命令を含んだコンピュータ・プログ
ラムを含む。この命令は、サプルメンタ４４がコンテク
スト情報を句に補うこと、およびＰＯＳタガー４５が少
なくとも１つのＰＯＳタグを句に割り当てることを実施
させる。１次ストレージ５９はさらに、複数のコンテク
スト情報項目を含むコンテクスト・ストレージ４２と、
複数の識別子を含む識別子ストレージ４１とを含む。識
別子はそれぞれ、複数のコンテクスト情報項目のうち少
なくとも１つのコンテクスト情報項目と関連付けられ
る。ＣＰＵ５０は、１次ストレージ５９に記憶されたプ
ロセッサ実行可能命令を実行し、それにより本発明の実
施される方法を実行する。キーボード５１は、句の識別
子を得るための識別子入力４３として使用してよい。識
別子は、識別子ストレージ４１の複数識別子の１つであ
り、したがって、複数のコンテクスト情報項目のうちの
一コンテクスト情報項目と関連付けられている。句に
は、コンテクスト・サプルメンタ４４により、コンテク
スト情報項目を補う。ＰＯＳタガー４５に入力される、
補った句は、少なくとも１つのＰＯＳタグをその句に割
り当てるために評価される。ＰＯＳタグ付けプロセスで
使用する規則はいずれも、ＰＯＳタガー４５の一部とし
て記憶される。
【００６５】キーボード５１およびポインティング・デ
バイス５３は、識別子入力４３、カテゴリ入力８２、ま
たは句入力４８として使用することができる。ディスプ
レイ５２またはプリンタ５８は、結果出力８３の役目を
果たすことができ、またキーボード５１またはポインテ
ィング・デバイス５３と併せて、選択手段８１として使
用してもよい。
【００６６】音声入力手段５５は、入力手段または選択
手段８１のどちらかとして使用することができ、一方、
音声出力手段５６は結果出力８３として使用することが
できる。２次ストレージ５７は、データ・ストレージ４
９の一部としての役目を果たし、ハード・ディスク、Ｃ
Ｄ、ＤＶＤなどでよい。２次ストレージは交換可能なの
で、通例は言語依存性データの記憶に使用される。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の好ましい実施形態による方法を説明
する流れ図である。
【図２】 本発明の好ましい実施形態による、図１の最
初のステップを拡張して説明する流れ図である。
【図３】 図１の方法に基づく任意選択の応用例を説明
する流れ図である。
【図４】 本発明の好ましい実施形態による、句をＰＯ
Ｓタグ付けするためのコンピュータ・システムの機能単
位の図である。
【図５】 本発明の実施に使用することができるコンピ
ュータ・システムの構成要素の図である。
【図６】 従来技術のＰＯＳタグ付けプロセスを説明す
る流れ図である。
【符号の説明】
４１ 識別子ストレージ、４２ コンテクスト・ストレ
ージ、４３ 識別子入力、４４ コンテクスト・サプル
メンタ、４５ ＰＯＳタガー、４６ カテゴリ・エバリ
ュエータ、４７ カテゴリ・ストレージ、４８ 句入
力、４９ データ・ストレージ、８１ 選択手段、８２
カテゴリ入力、８３ 結果出力、８４主要語エキスト
ラクタ、８５ フォーマライザ、８６ 形態ジェネレー
タ、５１キーボード、５２ ディスプレイ、５３ ポイ
ンティング・デバイス、５４有線式／無線式インタフェ
ース、５５ 音声入力手段、５６ 音声出力手段、５７
２次ストレージ、５８ プリンタ、５９ １次ストレ
ージ。

Claims (3)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 少なくとも１つの品詞タグを句に割り当
    てるために、コンピュータ・システムで使用する方法で
    あって、 コンテクスト情報と関連付けられた識別子を、前記句に
    対して入手する識別子入手ステップと、 前記句に前記コンテクスト情報を補うステップと、 補われた前記句に基づいて、少なくとも１つの前記品詞
    タグを当該句に割り当てるステップと、 を含むことを特徴とする方法。
  2. 【請求項２】 請求項１に記載の方法であって、 前記識別子入手ステップは、 前記識別子に従って、前記句に、見込みのある主要な文
    法カテゴリを事前選択するステップと、 事前選択した前記主要な文法カテゴリから、前記句に補
    う前記コンテクスト情報に関連付けられる最も見込みの
    あるカテゴリを選択するステップと、 をさらに含むことを特徴とする方法。
  3. 【請求項３】 請求項２に記載の方法であって、 前記句に割り当てる少なくとも１つの品詞タグは、コン
    テクスト情報を持たない前記句に割り当てることができ
    る、可能性のある品詞タグから選択され、 前記最も見込みのあるカテゴリを選択することは、前記
    可能性のある品詞タグを評価することによってサポート
    されること、 を特徴とする方法。
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