JP3320078B2 - Sentence generation apparatus and method - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【０００１】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、入力された意味表現か
ら、例えば日本語や英語などの文を生成する文生成方式
に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a sentence generation system for generating a sentence such as Japanese or English from an input semantic expression.

【０００２】[0002]

【従来の技術】従来、文を生成する方法では、一般にそ
の生成プロセスは、与えられた意味表現に対して、文法
ルールなどに従って文の語順を決定し、表層の語句を選
択して出力するという手順で行われていた。2. Description of the Related Art Conventionally, in a method of generating a sentence, generally, the generation process determines a word order of a sentence in accordance with a grammar rule or the like for a given semantic expression, and selects and outputs a surface phrase. Was done in steps.

【０００３】[0003]

【発明が解決しようとしている課題】しかしながら、上
記従来の生成プロセスでは、文全体から部分へと生成し
ているため、部分の生成をしている時には広く全体を見
渡すことができない。However, in the above-described conventional generation process, since the entire sentence is generated into parts, when the parts are generated, the whole cannot be widely viewed.

【０００４】従って、生成される文では、部分としては
正しく生成できたとしても、文全体としてのバランスが
考慮されていなかった。[0004] Therefore, in the generated sentence, even if the part can be correctly generated, the balance of the entire sentence is not considered.

【０００５】このため、従来の生成システムでは、文を
組み立てていくにつれて矛盾や不自然さが生じ、文法的
に誤りはないものの、人間にとって読みにくい文が生成
される場合があった。For this reason, in the conventional generation system, inconsistencies and unnaturalness occur as the sentences are assembled, and there are cases where a sentence that is not grammatically incorrect but difficult for humans to read is generated.

【０００６】かかる課題を解決するために、本出願人は
前に出願した特願平２ー２０５８４２号において、生成
結果を評価基準に基づき評価し、基準を満たさない場合
は、基準を満たすまで、生成のための制約を変更しなが
ら、生成を繰り返し実行する文生成方式を提案してい
る。[0006] In order to solve such a problem, the applicant of the present invention in Japanese Patent Application No. 2-205842 filed earlier evaluates the generation result based on evaluation criteria. We propose a sentence generation method that repeatedly executes generation while changing constraints for generation.

【０００７】この方式によれば、フィードバックをかけ
て文生成を行なうため、文の品質は向上するものの、生
成が繰り返されて処理時間が増大することがある。その
ため、文の品質をさほど要求せずに、高速に文生成を行
ないたい場合には不都合を生じることがある。According to this method, the sentence is generated with feedback, so that the quality of the sentence is improved, but the generation may be repeated and the processing time may be increased. For this reason, when it is desired to generate a sentence at a high speed without requiring much sentence quality, a problem may occur.

【０００８】また、上記方式では、あらかじめ設定され
ている評価基準値に基づいて文が生成されるために、生
成された文が似たような構造になる。そのため、読者が
単調さを感じる恐れがあった。Further, in the above-described method, a sentence is generated based on a preset evaluation reference value, so that the generated sentence has a similar structure. Therefore, the reader might feel monotonous.

【０００９】本発明の目的は、上述の課題を解決し、読
み易い文を高速に生成可能な文生成装置及びその方法を
提供することにある。An object of the present invention is to solve the above-mentioned problems and to provide a sentence generation apparatus and method capable of generating an easy-to-read sentence at high speed.

【００１０】本発明の他の目的は、上述の課題を解決
し、読み易く単調さを感じさせない文を生成可能な文生
成装置及びその方法を提供することにある。Another object of the present invention is to solve the above-mentioned problems and to provide a sentence generation apparatus and method capable of generating a sentence that is easy to read and does not feel monotonous.

【００１１】[0011]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明によれば、文生成装置に、意味表現を入力す
る入力手段と、文が満たすべき制約を記憶する制約記憶
手段と、該制約記憶手段に記憶されている制約に基づい
て、前記入力手段より入力された意味表現から文を生成
する文生成手段と、該文生成手段による生成結果を評価
する評価手段と、該評価手段による評価結果が所定の評
価基準を満たさない場合、前記制約記憶手段に記憶され
ている制約を変更する変更手段と、該文生成手段による
文の生成回数を計数する計数手段と、該計数手段の計数
値と前記変更手段によって変更された制約とに基づいて
前記意味表現から文を再度生成するように、前記生成手
段を制御する制御手段とを具える。According to the present invention, there is provided, in accordance with the present invention, an input means for inputting a semantic expression, a constraint storage means for storing a constraint to be satisfied by a sentence, and A sentence generating means for generating a sentence from the semantic expression input from the input means based on the constraint stored in the constraint storage means, an evaluating means for evaluating a generation result by the sentence generating means; When the evaluation result does not satisfy a predetermined evaluation criterion, a change unit that changes a constraint stored in the constraint storage unit, a counting unit that counts the number of times a sentence is generated by the sentence generation unit, Control means for controlling the generation means so as to regenerate a sentence from the semantic expression based on the count value and the constraint changed by the change means.

【００１２】また、本発明の他の態様によれば、処理部
と制約記憶部とを備えた文生成装置における文生成方法
において、前記処理部が、前記装置に入力された意味表
現から、制約記憶部に記憶されている制約を満たす文を
生成する文生成工程と、該文生成工程による生成結果を
評価する評価工程と、該評価工程による評価結果が所定
の評価基準を満たさない場合、前記制約記憶部に記憶さ
れている制約を変更する変更工程と、該文生成工程によ
る文の生成回数を計数する計数工程とを実行するととも
に、該計数工程の計数値と前記変更工程によって変更さ
れた制約とに基づいて、前記意味表現から文を再度生成
するように、前記生成工程を制御することを特徴とす
る。According to another aspect of the present invention, in a sentence generation method in a sentence generation device provided with a processing unit and a constraint storage unit, the processing unit converts a semantic expression inputted to the device into a constraint expression. A sentence generation step of generating a sentence that satisfies the constraint stored in the storage unit, an evaluation step of evaluating a generation result by the sentence generation step, and, if the evaluation result by the evaluation step does not satisfy a predetermined evaluation criterion, A change step of changing the constraint stored in the constraint storage unit and a counting step of counting the number of sentence generations by the sentence generation step are performed, and the count value of the counting step and the number of the sentence changed by the change step are changed. The generation process is controlled so that a sentence is generated again from the semantic expression based on the constraint.

【００１３】[0013]

【００１４】[0014]

【００１５】[0015]

【実施例】以下、図面を参照して本発明を詳細に説明す
る。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The present invention will be described below in detail with reference to the drawings.

【００１６】図１は、本発明を適用した自然言語処理装
置の一実施例を示すブロック構成図である。FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a natural language processing apparatus to which the present invention is applied.

【００１７】同図において、１は生成するべき文を意味
表現の状態で保持する意味表現保持部、２(1) 〜(n) は
文の意味表現を受け取って文を生成する一過程である文
生成部、３(1) 〜(n) は文生成部２(1) 〜(n) で生成さ
れた生成結果を保持しておく結果保持部である。In FIG. 1, reference numeral 1 denotes a semantic expression holding unit for holding a sentence to be generated in the form of a semantic expression, and 2 (1) to (n) denote a process of receiving a semantic expression of a sentence and generating a sentence. The sentence generation units 3 (1) to (n) are result holding units for holding the generation results generated by the sentence generation units 2 (1) to (n).

【００１８】本実施例では、文生成部２および結果保持
部３はそれぞれｎ個設けられ、最初の文生成部２(1) が
与えられた意味表現から生成を行ない、その結果を結果
保持部３(1) に保持し、以下、順次各生成部２(m)は前
段の結果保持部３(m-1) より生成を行ない、その結果を
後段の結果保持部３(m) に保持する（ｍ＝２，３，…，
ｎ）。特に、結果保持部３(n) は、最終的な出力文が保
持される出力文保持部になる。In this embodiment, n sentence generators 2 and result holders 3 are provided respectively, and the first sentence generator 2 (1) generates from the given semantic expression, and the result is stored in the result holder. 3 (1), and thereafter, each generating unit 2 (m) sequentially generates the result from the preceding result holding unit 3 (m-1) and holds the result in the subsequent result holding unit 3 (m). (M = 2,3, ...,
n). In particular, the result holding unit 3 (n) is an output sentence holding unit that holds the final output sentence.

【００１９】また、４は各文生成部２の生成過程で生成
された中間結果を評価する結果評価部であり、５は結果
評価部４が中間結果の読みやすさを評価するための基準
値を蓄える評価基準値テーブルである。 更に、６は生
成過程によってどのような評価をすべきかを指示する評
価タイミングテーブルである。Reference numeral 4 denotes a result evaluation unit for evaluating an intermediate result generated in the generation process of each sentence generation unit 2. Reference numeral 5 denotes a reference value for the result evaluation unit 4 to evaluate the readability of the intermediate result. Is an evaluation reference value table for storing. Reference numeral 6 denotes an evaluation timing table for instructing what kind of evaluation should be performed in the generation process.

【００２０】また、７は一連の文生成の過程を制御する
制御部であり、８は生成過程で必要なさまざまな制約を
保持している文生成用制約保持部、９は結果評価部４に
よる評価に基づいて文の改良方法を指示する文改良知識
を保持している文改良知識群である。Reference numeral 7 denotes a control unit for controlling a series of sentence generation processes. Reference numeral 8 denotes a sentence generation constraint holding unit for holding various constraints required in the generation process. Reference numeral 9 denotes a result evaluation unit 4. This is a sentence improvement knowledge group that holds sentence improvement knowledge that instructs a sentence improvement method based on the evaluation.

【００２１】また、１７は、生成のモードを保持するモ
ード保持部で、「改良モード」と「高速モード」とのど
ちらかである。「改良モード」である場合には従来通り
の生成を行なう。一方、「高速モード」である場合、結
果評価部４に対して、生成された結果が評価されないよ
うにする。Reference numeral 17 denotes a mode holding unit for holding a generation mode, which is either an "improved mode" or a "high-speed mode". When the mode is the "improvement mode", the generation is performed as in the related art. On the other hand, in the “high-speed mode”, the result evaluation unit 4 is configured not to evaluate the generated result.

【００２２】１８は、文改良回数保持部であり、１９
は、文改良回数の上限値を保持する上限値保持部であ
る。文改良回数が上限値を越えた場合、文改良回数保持
部１８は、モード保持部に対して、「高速モード」を選
択するようにする。Reference numeral 18 denotes a sentence improvement frequency holding unit, and 19
Is an upper limit holding unit that holds the upper limit of the number of sentence improvements. When the number of sentence improvements exceeds the upper limit, the sentence improvement count holding unit 18 selects the “high-speed mode” for the mode holding unit.

【００２３】図２は、本発明を適用した自然言語処理装
置のハ−ドウェア構成を説明するものである。FIG. 2 illustrates a hardware configuration of a natural language processing apparatus to which the present invention is applied.

【００２４】同図において、１０は、図３、図９、図１
１のフロ−チャ−トにつき後述する処理手順のためのプ
ログラムを含む各種プログラムを格納する制御メモリ、
１１は前記プログラムの実行等、各種演算及び判断を行
なう中央処理装置であるＣＰＵ、１２は、与えられた意
味表現や生成過程における生成結果を保持するなどワ−
クメモリとして用いられ、作業に必要な制約を記憶する
ＲＡＭ、１３は文の生成に必要な文法や辞書などのデー
タを記憶するディスク、１４はキーボードやマウスなど
の入力装置、１５はＣＲＴなどの表示装置、１６はバス
である。In FIG. 1, reference numeral 10 denotes FIGS. 3, 9, and 1.
A control memory for storing various programs including a program for a processing procedure to be described later for one flowchart;
Reference numeral 11 denotes a CPU which is a central processing unit for performing various operations and judgments such as execution of the program, and 12 denotes a CPU which holds a given semantic expression and a generation result in a generation process.
RAM that stores constraints required for work, 13 is a disk that stores data such as grammar and dictionaries necessary for generating sentences, 14 is an input device such as a keyboard and mouse, and 15 is a display such as a CRT. The device, 16 is a bus.

【００２５】次に、図１および図２に示す装置の動作に
ついて、図３に示すフロ−チャ−トを参照して説明す
る。Next, the operation of the apparatus shown in FIGS. 1 and 2 will be described with reference to the flowchart shown in FIG.

【００２６】本実施例の装置は、入力された意味表現か
ら文を生成するものである。説明を具体化するため、例
として図４に示す意味表現を考える。ここで、意味表現
とは、各単語が意味的に連絡していることを示すもので
ある。The apparatus according to the present embodiment generates a sentence from an input semantic expression. To make the description concrete, consider the semantic expression shown in FIG. 4 as an example. Here, the semantic expression indicates that each word is semantically connected.

【００２７】図４に示す意味表現は、『朝から雪が降っ
ており、交通機関が乱れたので、朝遅くまで寝ていた花
子は、会社に遅刻した。』という内容を表している。The meaning expression shown in FIG. 4 is “Hanako who was sleeping until late in the morning was late for the company because the snow had fallen in the morning and transportation was disrupted. ].

【００２８】図３において、まず、ステップｓ０で初期
設定を行なう。初期設定では、文改良回数を０にし、生
成モードとして「改良モード」を選択する。In FIG. 3, first, initialization is performed in step s0. In the initial setting, the number of sentence improvements is set to 0, and "improved mode" is selected as the generation mode.

【００２９】続いて、ステップＳ１で意味表現が入力さ
れたかを判断する。ステップＳ１は、意味表現が入力さ
れるまで繰り返す。Subsequently, it is determined in step S1 whether a semantic expression has been input. Step S1 is repeated until a semantic expression is input.

【００３０】意味表現保持部１に意味表現が入力される
と、ステップＳ２の生成処理に移る。When a semantic expression is input to the semantic expression holding unit 1, the process proceeds to a generation process in step S2.

【００３１】文の生成過程は、ｎ個に分けられており、
対応する文生成部２(1) 〜２(n) による生成処理が順に
実行される。The sentence generation process is divided into n steps.
Generation processes by the corresponding sentence generation units 2 (1) to 2 (n) are sequentially executed.

【００３２】ステップＳ２を行う文生成部２(m) は、文
生成用制約保持部７にあらかじめ与えられた制約を用い
て、この意味表現を処理し、その結果を結果保持部３
(m) に保持する。The sentence generation unit 2 (m) that performs step S2 processes this semantic expression using the constraint given in advance to the sentence generation constraint storage unit 7, and stores the result in the result storage unit 3.
(m).

【００３３】この文生成用の制約とは、文を生成して行
く際に行う選択の方向を規定するもので、テ−ブル形式
で与えられる。その一例を図５に示す。The constraint for generating a sentence specifies the direction of selection when generating a sentence, and is given in a table format. An example is shown in FIG.

【００３４】制約には、文体など、１文章の生成の途中
で変更されない固定制約と、１文の長さなど、１文章の
生成の途中で変更されうる自由制約との２種類がある。
制約保持部７のテーブルには、あらかじめ与えられた自
由制約の初期値と現在値が記入され、更に、その値の履
歴情報も蓄えておく。There are two types of constraints, fixed constraints, such as style, which are not changed during the generation of one sentence, and free constraints, such as the length of one sentence, which can be changed during the generation of one sentence.
In the table of the constraint holding unit 7, an initial value and a current value of a free constraint given in advance are written, and history information of the value is also stored.

【００３５】ステップｓ２が終了すると、ステップｓ３
でモードチェックを行なう。モードチェックの結果が
「高速モード」であった場合、ステップｓ５で終了の判
断をする。ステップｓ５は、全ての生成過程が終了した
か否かを判断するものである。生成過程が終了した場合
には、現在の結果の文を出力してＥＮＤとなる。When step s2 is completed, step s3
Perform a mode check with. If the result of the mode check is “high-speed mode”, it is determined in step s5 that the mode is to be ended. Step s5 determines whether or not all generation processes have been completed. When the generation process is completed, the sentence of the current result is output and becomes END.

【００３６】モードチェックの結果が「改良モード」で
あった場合には、ステップＳ４で生成結果を評価する。
評価は、現在得ている結果に対する評価値と、あらかじ
め与えておいた評価基準値とを比べることによって行な
う。この基準値は、読み手のレベルに応じて設定するこ
とができる。If the result of the mode check is "improvement mode", the generation result is evaluated in step S4.
The evaluation is performed by comparing an evaluation value for the currently obtained result with an evaluation reference value given in advance. This reference value can be set according to the level of the reader.

【００３７】ここで、評価結果が評価基準値を満たす場
合には、ステップｓ５で終了の判断をし、未終了の場合
は、この中間の生成結果を次の生成過程を行なう文生成
部２(m+1) に渡し、文の生成を続ける。Here, if the evaluation result satisfies the evaluation reference value, the end is determined in step s5. If not, the intermediate generation result is sent to the sentence generation unit 2 ( m + 1) and continue generating sentences.

【００３８】一方、評価した結果が評価基準を満たして
いなければ、生成をやり直して文を改良する。ステップ
ｓ６で文改良回数保持部１８の文改良回数を１増やし、
ステップｓ７で、文改良の回数が上限値保持部１９に設
定された値に達したかを判断し、達していない場合は、
良い結果を得るために、制約を変更して文改良を実行す
る。そのために、まずステップｓ８へ移る。On the other hand, if the evaluation result does not satisfy the evaluation criteria, the generation is performed again to improve the sentence. At step s6, the number of sentence improvement times of the sentence improvement frequency holding unit 18 is increased by 1,
In step s7, it is determined whether or not the number of sentence improvements has reached the value set in the upper limit holding unit 19.
Change the constraints and perform sentence improvement for better results. For that purpose, the process first proceeds to step s8.

【００３９】ステップＳ８では、出力された結果のどこ
が不適当でどう改良すべきかを知るために、評価結果に
応じた文改良知識を文改良知識群９より取り出す。In step S8, sentence improvement knowledge corresponding to the evaluation result is extracted from the sentence improvement knowledge group 9 in order to know where the output result is inappropriate and how to improve it.

【００４０】この例における評価と再生成の推移を図７
に示す。FIG. 7 shows the transition of evaluation and regeneration in this example.
Shown in

【００４１】まず、最初の生成結果ａ『朝から雪が降っ
ており、交通機関が乱れたので、朝遅くまで寝ていた花
子は、会社に遅刻した。』は、43文字となり、評価基準
に定められた上限値35文字を越えるので、『文の長さが
長い』という評価結果ｂを得る。この評価に対する文改
良知識を図６に示す。First, the first generation result a "Hanako, who had been sleeping until late in the morning, was late for the company because snow had fallen in the morning and transportation was disrupted. Is 43 characters, which exceeds the upper limit of 35 characters defined in the evaluation criteria, so that an evaluation result b of "the sentence length is long" is obtained. FIG. 6 shows the sentence improvement knowledge for this evaluation.

【００４２】文改良知識には、どのように文を改良すべ
きかを表すルールが記入してある。The sentence improvement knowledge contains rules indicating how to improve the sentence.

【００４３】例えば、『文の長さが長い』場合には、
「助動詞／ムード決定 処理に関しては表層語の短いも
のを選択する」とか、「関係節、強調 処理に関しては
入れ子の数を減らす」といった改良を施せば良いという
ルールが与えられている。For example, when "the sentence length is long",
Rules are given such that "short words of surface words should be selected for auxiliary verb / mood determination processing" or "reduce the number of nests for relative clauses and emphasis processing".

【００４４】文改良知識中に書かれたこれらの改良ルー
ルには優先順位がある。These refinement rules written in the sentence refinement knowledge have a priority.

【００４５】ステップＳ９では、ステップＳ８で取り出
した文改良知識に基づいて、フィードバックをかける先
となる生成処理における文生成用の制約を変更する。In step S9, based on the sentence improvement knowledge extracted in step S8, the constraint for generating a sentence in the generation process to which feedback is applied is changed.

【００４６】この例では、文の長さを短くするために、
「連用修飾句決定」処理にフィードバックして、優先順
位１０の制約『文章意味表現をまとめる』をオンにする
文改良ルールが最初に使われる。In this example, in order to shorten the length of a sentence,
A sentence improvement rule that feeds back to the “decision of consecutive modifiers” process and turns on the constraint “combine sentence semantic expressions” of priority 10 is first used.

【００４７】ステップＳ１０でフィードバックすべき生
成処理を指定して、ステップＳ２の生成処理（この場
合、連用修飾句決定）に戻る。In step S10, a generation process to be fed back is specified, and the flow returns to the generation process in step S2 (in this case, determination of a combined modifier phrase).

【００４８】再び、図４の意味表現の連用修飾句を見直
すと、図７ｃのごとく、『朝遅くまで寝ていた』という
部分が『寝坊した』に言い換えられることがわかる。こ
の言い換えを行なって再び文を生成する。新しく生成さ
れた文ｄ『朝から雪が降っており、交通機関が乱れたの
で、寝坊した花子は、会社に遅刻した。』は、評価部で
再評価される。Again, when reviewing the consecutive modifiers of the semantic expression in FIG. 4, it can be seen that, as shown in FIG. 7c, the part "sleeping until late in the morning" can be paraphrased as "oversleeping". By performing this paraphrase, a sentence is generated again. The newly generated sentence d “Snow has fallen in the morning and transportation has been disrupted, so Hanako who overslept was late for the company. Is re-evaluated by the evaluation unit.

【００４９】今度は、38文字となり、改善は見られるも
のの、まだ上限値35文字を越えているので『文が長すぎ
る』と評価される。This time, the number of characters is 38, and although an improvement is seen, it is evaluated that the sentence is too long because it still exceeds the upper limit of 35 characters.

【００５０】その評価結果ｅから、再び図６の文改良ル
ールに従い、今回は、優先順位２０の『文中の連接数を
１減らす』というルールに従い、意味表現を分割する制
約をオンにする。Based on the evaluation result e, the constraint for dividing the semantic expression is turned on in accordance with the rule of “decrease the number of concatenations in the sentence by 1” of priority 20 again according to the sentence improvement rule of FIG.

【００５１】制約が変更されると、再び、ステップＳ２
に移る。図４に示す意味表現は、連接を表す『原因』
（「遅刻する」と「乱れる」を結ぶもの）で分割される
（図７ｆ）。When the constraint is changed, step S2 is performed again.
Move on to The semantic expression shown in FIG.
(The link between "late" and "disorder") (FIG. 7f).

【００５２】ステップＳ２では、意味表現を分割するこ
とによって、『朝から雪が降っており、交通機関が乱れ
た。そのため、朝遅くまで寝ていた花子は、会社に遅刻
した。』という文ｇを生成する。In step S2, by dividing the semantic expression, "Snow has fallen in the morning, and transportation has been disrupted. Hanako, who had been sleeping until late in the morning, was late for work. Is generated.

【００５３】そして、生成された文は、再び結果保持部
３に移り、評価を受ける。Then, the generated sentence is transferred to the result holding unit 3 again and is evaluated.

【００５４】２つに分割された文は、それぞれ20文字及
び26文字となり、長さも適当であるので評価基準を満た
しＥＮＤとなる（図７ｈ）。The sentence divided into two is 20 characters and 26 characters, respectively, and has an appropriate length, and thus satisfies the evaluation criteria and becomes END (FIG. 7h).

【００５５】一方、ステップｓ６で文改良回数が上限値
に達した場合、次に実行する生成が上限となる。そこ
で、ステップｓ１１に進み、モード保持部１７に保持さ
れているモードを「高速モード」に変更する。On the other hand, when the number of sentence improvements reaches the upper limit in step s6, the next execution is the upper limit. Therefore, the process proceeds to step s11, and the mode held in the mode holding unit 17 is changed to the “high-speed mode”.

【００５６】これによって、ステップｓ２へ戻って生成
処理を行なった後、ステップｓ３においてステップｓ５
へ無条件に分岐し、生成結果の評価を行なわず、更に改
良を行なうことはない。従って、高速に生成が行なわれ
る。Thus, after returning to step s2 and performing the generation processing, step s3 is followed by step s5.
The branch is unconditionally performed, the generation result is not evaluated, and no further improvement is performed. Therefore, the generation is performed at high speed.

【００５７】例えば、入力される意味表現が前述と同
様、図４に示すものである場合に、文改良回数の上限を
１回とすると、図７において、１回目の改良結果ｄに対
しては、もう結果の評価は行なわれず、この結果ｄが採
用される。For example, if the input semantic expression is as shown in FIG. 4 and the upper limit of the number of sentence improvements is one, as shown in FIG. The result is no longer evaluated, and the result d is adopted.

【００５８】なお、上記実施例においては、文改良の回
数が上限値を越えたときに自動的に「改良モード」と
「高速モード」の選択を行なっていたが、利用者がこの
モードの選択をしても良いものである。In the above embodiment, the "improvement mode" and the "high-speed mode" are automatically selected when the number of sentence improvements exceeds the upper limit, but the user can select this mode. It is a good thing to do.

【００５９】また、前記実施例においては、「高速モー
ド」になると、ｎ個の文生成部の結果のいずれに対して
も、結果の評価を行なわないこととなるが、ｎ個の文生
成結果のそれぞれを独立に、評価を行なうか否かを指定
できるようにしてもよいものである。In the above embodiment, when the "high-speed mode" is set, no result is evaluated for any of the n sentence generators. May be independently designated to evaluate or not.

【００６０】［第２実施例］第２の実施例として、第１
の実施例と同じく高速な処理を実現するための生成方式
として、文改良回数の上限値を２段階の設定とし、１段
目の（小さい）上限を越えた場合には、文の評価の基準
となる制限を改良の実行ごとに徐々に緩めてゆき、さら
に２段目の上限を越えた場合には、制限を解除し、無条
件に生成を終了させることによって、高速に文を生成す
る方式を説明する。[Second Embodiment] As a second embodiment, the first embodiment
As a generation method for realizing high-speed processing as in the embodiment of the present invention, the upper limit value of the number of sentence improvements is set in two stages, and when the upper limit of the first stage (small) is exceeded, the evaluation standard of the sentence Is gradually relaxed each time the improvement is performed, and when the upper limit of the second stage is exceeded, the restriction is released and generation is terminated unconditionally, thereby generating a sentence at high speed. Will be described.

【００６１】図８は、本実施例の方式を適用した自然言
語処理装置の構成例を示すブロック図である。FIG. 8 is a block diagram showing a configuration example of a natural language processing apparatus to which the method of the present embodiment is applied.

【００６２】同図において、図１と異なる本実施例の特
徴は、結果評価部４が中間結果の読みやすさを評価する
ために評価基準値テーブル５に設定される評価基準値
を、文改良回数保持部１８に保持された改良回数と上限
値保持部１９に保持された２段階の上限値との比較結果
と、評価基準値記憶部２１とに基づいて、評価基準値設
定部２０が設定するところであり、他の部分は図１と同
様である。In this figure, the feature of the present embodiment different from that of FIG. 1 is that the evaluation reference value set in the evaluation reference value table 5 for the result evaluation unit 4 to evaluate the readability of the intermediate result is improved by the sentence improvement. The evaluation reference value setting unit 20 sets the evaluation reference value setting unit 20 based on the comparison result between the improvement count held in the count holding unit 18 and the two-step upper limit value held in the upper limit holding unit 19 and the evaluation reference value storage unit 21. Other parts are the same as those in FIG.

【００６３】ここで、上限値保持部１９は、文改良回数
の２段階の上限値を保持するものである。文改良回数が
１段目の上限値を越えた場合、評価基準値設定部２０は
評価基準値を緩める。Here, the upper limit value holding unit 19 holds the upper limit value of the sentence improvement count in two stages. When the number of sentence improvements exceeds the upper limit of the first row, the evaluation reference value setting unit 20 loosens the evaluation reference value.

【００６４】緩める計算式を以下に示す。１段目の上限
値に達する直前の評価結果をＭとし、現在の評価基準値
でＭに近いものをＬ０とすると、新しい評価基準値Ｌ１
は、 Ｌ１＝Ｌ０＋（Ｍ−Ｌ０）／２ ・・・（式１） で与えらる。The formula for loosening is shown below. Assuming that the evaluation result immediately before reaching the upper limit of the first stage is M and that the current evaluation reference value close to M is L0, a new evaluation reference value L1
Is given by L1 = L0 + (M−L0) / 2 (Equation 1).

【００６５】さらに、文改良回数が２段目の上限値を越
えた場合、評価基準値設定部は、評価基準値を極限まで
緩和し、どんな文でも基準内に納まるようにする。Further, when the number of sentence improvements exceeds the upper limit of the second row, the evaluation criterion value setting unit relaxes the evaluation criterion value to the limit so that any sentence can be included in the criterion.

【００６６】本実施例にかかわる自然言語処理装置のハ
−ドウェア構成は、図２に説明したものと同じとする。The hardware configuration of the natural language processing apparatus according to this embodiment is the same as that described with reference to FIG.

【００６７】次に、図８および図２に示す装置の動作に
ついて、図９に示すフロ−チャ−トを参照して説明す
る。Next, the operation of the apparatus shown in FIGS. 8 and 2 will be described with reference to the flowchart shown in FIG.

【００６８】まず、生成を実行し、その結果が評価基準
を満たす場合（ステップｓ９０〜９４）は、図３のステ
ップｓ０〜ステップｓ５のループからモードに関する処
理を除いたものに相当する。一方、評価した結果がステ
ップｓ９３の判断で評価基準を満たしていなければ、生
成をやり直して文を改良する。そのために、ステップｓ
９５で、文改良回数保持部１８に保持された回数を１増
やし、ステップｓ９６で、文改良の回数が、あらかじめ
与えておいた２段目の（大きいほうの）上限値以上でな
いかをチェックする。２段目の上限値に満たない場合に
は、ステップｓ７で文改良の回数が１段目の上限値に達
したかをチェックする。First, the generation is executed, and if the result satisfies the evaluation criteria (steps s90 to s94), it corresponds to the loop of steps s0 to s5 in FIG. On the other hand, if the evaluation result does not satisfy the evaluation criterion in the judgment of step s93, the generation is performed again to improve the sentence. For that, step s
In step 95, the number of times held in the sentence improvement number holding unit 18 is increased by 1, and in step s96, it is checked whether or not the number of sentence improvements is equal to or larger than the upper limit of the second row (the larger one) given in advance. . If the upper limit of the second stage is not reached, it is checked in step s7 whether the number of sentence improvements has reached the upper limit of the first stage.

【００６９】１段目の上限値に達した場合には、ステッ
プｓ９８で、前記（式１）で得られる新しい評価基準値
を設定する。１段目の上限値を越えていてもいなくと
も、ステップｓ９８で、回数保持部１８の文改良回数を
１増やす。If the upper limit of the first stage has been reached, a new evaluation reference value obtained by the above (Equation 1) is set in step s98. In step s98, the number of sentence improvement times of the number-of-times holding unit 18 is increased by 1 regardless of whether the upper limit value of the first stage is exceeded or not.

【００７０】そして、良い結果を得るために、制約を変
更する。そのために、ステップｓ９９へ移る。ステップ
ｓ９９〜ステップｓ１０１は、図３のステップｓ８〜ス
テップｓ１０と同様である。Then, in order to obtain a good result, the constraint is changed. For that purpose, the procedure moves to step s99. Steps s99 to s101 are the same as steps s8 to s10 in FIG.

【００７１】一方、ステップｓ９６で文改良回数が２段
目の上限値を越えていた場合、ステップｓ１０２におい
て、評価基準値の制限を極限までに緩和し、ステップｓ
９４に移る。On the other hand, if the number of sentence improvements exceeds the upper limit of the second row in step s96, the limit on the evaluation reference value is relaxed to the limit in step s102, and
Move to 94.

【００７２】なお、前記実施例においては、文改良の回
数の上限値を２段階に設定していたが、上限値をひとつ
だけ設け、これを越えた場合に制限を徐々に緩める、ま
たは、極限まで緩めることも可能である。In the above embodiment, the upper limit of the number of sentence improvements is set in two stages. However, only one upper limit is provided, and when the upper limit is exceeded, the limit is gradually relaxed or the limit is increased. It is also possible to loosen.

【００７３】また、上限値を設定せず、最初から、徐々
に制限を緩めながら文改良をしても良いものである。Further, the sentence improvement may be performed from the beginning while gradually reducing the limit without setting the upper limit.

【００７４】更に、前記実施例では、評価基準値設定部
５によって、１文毎に基準値を設定していたため、評価
基準値を緩和しても、次の文を生成する際には、元の評
価基準値が使われていたが、いったん緩和された基準値
を保持するようにしてもよい。Further, in the above embodiment, since the evaluation reference value setting unit 5 sets the reference value for each sentence, even if the evaluation reference value is relaxed, the original sentence is not generated when the next sentence is generated. Although the evaluation reference value has been used, the reference value once relaxed may be held.

【００７５】［第３実施例］文生成の評価基準値を常に
設定された値とすると、生成された文の構造が似通って
しまい、文章が単調となる。本実施例では、これを防ぐ
ため、文を生成する目安となる評価基準値に「ゆれ」を
持たせることによって、生成される文に多様性を持た
せ、読者に単調さを感じさせないことができる。[Third Embodiment] If the evaluation reference value for sentence generation is always a set value, the structure of the generated sentence will be similar, and the sentence will be monotonous. In this embodiment, in order to prevent this, it is possible to give a variety of sentences to be generated and to make the reader not feel monotonous by giving “sway” to the evaluation criterion value as a guideline for generating a sentence. it can.

【００７６】図１０は、本実施例の方式を適用した自然
言語処理装置の構成例を示すブロック図である。FIG. 10 is a block diagram showing a configuration example of a natural language processing apparatus to which the method of the present embodiment is applied.

【００７７】同図において、図８と異なる本実施例の特
徴は、図８の文改良回数保持部１８及び上限値保持部１
９を欠き、乱数発生部２２を有する点にある。これによ
り、評価基準値設定部２０は、文改良の実行回数を参照
する代わりに、乱数発生部２２の発生する乱数を用い
る。すなわち、評価基準値記憶部２１にあらかじめ設定
された基準値に、乱数発生部１８で発生させた乱数によ
り「ゆれ」を持たせて、１文毎に新しい基準値を設定し
ている。In this figure, the feature of the present embodiment different from FIG. 8 is that the sentence improvement frequency holding unit 18 and the upper limit holding unit 1 of FIG.
9 and has a random number generator 22. Thus, the evaluation criterion value setting unit 20 uses the random number generated by the random number generation unit 22 instead of referring to the number of executions of the sentence improvement. That is, the reference value set in advance in the evaluation reference value storage unit 21 is given a “fluctuation” by the random number generated by the random number generation unit 18, and a new reference value is set for each sentence.

【００７８】図１１に、本実施例の動作を表すフローチ
ャートを示す。ステップｓ１１０にで、乱数を利用し、
１文ごとに評価基準値を設定する部分以外のステップ
は、前述の図３、図９に示したものと同様である。FIG. 11 is a flowchart showing the operation of this embodiment. In step s110, using a random number,
Steps other than those for setting the evaluation reference value for each sentence are the same as those shown in FIGS. 3 and 9 described above.

【００７９】本実施例における評価と再生成の推移を図
１２、１３に示す。なお、説明を簡単にするため、評価
項目を文の長さだけに絞って説明する。FIGS. 12 and 13 show the transition of evaluation and regeneration in this embodiment. For simplicity of explanation, the evaluation items will be limited to the length of the sentence.

【００８０】まず、評価基準値を乱数により変化させる
ための手順を説明する。評価基準値に与えられた文の長
さは、下限が０（文字）、上限が３５（文字）である。
乱数発生部１８は、 -0.5 〜 +0.5 の範囲の値を持つ乱
数Ｒを発生する（プラスマイナス５０％の調整が可
能）。 （１）Ｒ＝ +0.3 の場合の実施例を図１２に示す。 新しい基準値は、 下限= 0+0*0.3 = 0 、 上限= 35+35*0.
3 = 46に設定される。First, a procedure for changing the evaluation reference value by using a random number will be described. The sentence length given to the evaluation reference value has a lower limit of 0 (characters) and an upper limit of 35 (characters).
The random number generator 18 generates a random number R having a value in the range of -0.5 to +0.5 (adjustment of ± 50% is possible). (1) FIG. 12 shows an embodiment when R = + 0.3. The new reference values are lower limit = 0 + 0 * 0.3 = 0, upper limit = 35 + 35 * 0.
3 is set to 46.

【００８１】最初の生成結果ａ 『朝から雪が降っており、交通機関が乱れたので、朝遅
くまで寝ていた花子は、会社に遅刻した。』は、４３文
字となり、設定された評価基準値の範囲におさまり（図
７ｂ）、文生成が終了する。 （２）Ｒ＝ -0.5 場合の実施例を図１３に示す。 新しい基準値は、 下限= 0+0*(-0.5) = 0 、上限= 35+35*
(-0.5) = 18 に設定される。First Generation Result a "Since it has been snowing since morning and transportation has been disrupted, Hanako, who was sleeping until late in the morning, was late for the company. Becomes 43 characters, which falls within the range of the set evaluation reference value (FIG. 7B), and the sentence generation ends. (2) FIG. 13 shows an embodiment in which R = -0.5. The new reference value is lower limit = 0 + 0 * (-0.5) = 0, upper limit = 35 + 35 *
(-0.5) = 18 is set.

【００８２】図１３において、ａ〜ｆまでは、図７のａ
〜ｆとは基準値こそ違うものの、評価結果と処理はまっ
たく同じなので、説明を省略する。ｇでは、２つに分割
された文のうち、第１文を次の処理対象としている。こ
の文は、文の長さが２０文字になったが、まだ評価基準
値である１８文字以下にはなっていないので、『文が長
すぎる』という評価ｈがなされる。In FIG. 13, a to f correspond to a of FIG.
Although the reference value is different from that of f, the evaluation result and the processing are exactly the same, and thus the description is omitted. In g, the first sentence of the sentence divided into two is set as the next processing target. This sentence has a sentence length of 20 characters, but has not yet reached the evaluation reference value of 18 characters or less. Therefore, an evaluation h of “sentence is too long” is made.

【００８３】これを受けて、再び図６の文改良ルールに
従い、同じ『文中の連接を１減らす』というルールｉに
従い、意味表現を分割する制約をオンにする。In response to this, the constraint for dividing the semantic expression is turned on again in accordance with the same rule “reduce the number of concatenation in the sentence by 1” according to the sentence improvement rule of FIG.

【００８４】制約が変更されると、再び、ステップｓ１
１２の生成に移る。図４に示す意味表現は、今度は、
「乱れる」と「降る」を結ぶ連接で分割される。When the constraint is changed, step s1 is performed again.
Move on to generation of No. 12. The semantic expression shown in FIG.
It is divided by a concatenation connecting "disturb" and "fall".

【００８５】ステップｓ２では、意味表現を分割するこ
とによって、『朝から雪が降っていた。』という文（図
８ｊ）を生成する。In step s2, by dividing the semantic expression, "Snow has been falling since morning. Is generated (FIG. 8j).

【００８６】そして、生成された文は、再び結果保持部
３に移り、評価を受ける。Then, the generated sentence is transferred to the result holding unit 3 again, and is evaluated.

【００８７】最終的に分割された文の長さは、１１文字
となり、評価基準値（１８文字）を満たし、ＥＮＤとな
る。The length of the sentence finally divided is 11 characters, which satisfies the evaluation reference value (18 characters) and becomes END.

【００８８】さらに２つに分割された文の第１文は、文
の長さが１１文字となり、評価基準値を満たし、文生成
が終了する。『交通機関が・・・』以降の文は、再びゆ
れを考慮して新しい評価基準値を設定したあと、同様の
方法で生成される。The first sentence of the sentence further divided into two has a sentence length of 11 characters, satisfies the evaluation reference value, and the sentence generation ends. The sentence "Transportation is ..." is generated in a similar manner after setting a new evaluation criterion value in consideration of the fluctuation again.

【００８９】なお、上記実施例において、評価基準値の
ゆれの範囲をプラスマイナス５０％にしたが、この範囲
をオペレータが指定可能としてもよい。In the above embodiment, the fluctuation range of the evaluation reference value is set to ± 50%. However, this range may be specified by the operator.

【００９０】また、上記実施例では、ゆれの範囲を基準
値に対する割合（パーセンテージ）としたが、文字数で
規定するようにしてもよい。Further, in the above-described embodiment, the range of the fluctuation is defined as the ratio (percentage) to the reference value, but may be defined by the number of characters.

【００９１】さらに、上記実施例では、基準値を満たさ
ないうちに、文改良ルールが尽きた場合には、その文の
生成を断念していたが、文改良ルールが尽きた場合に、
評価基準値を設定しなおして生成を続行することも可能
である。Further, in the above embodiment, if the sentence improvement rule runs out before the reference value is satisfied, the generation of the sentence is abandoned.
It is also possible to reset the evaluation reference value and continue the generation.

【００９２】なお、前記実施例において、例文として日
本語の文を取りあげたが、英語など、日本語以外の言語
を対象にすることも、それぞれの言語に対応する評価基
準と、制約及び改良知識を用意することにより、可能と
なる。In the above embodiment, Japanese sentences are taken as example sentences. However, it is also possible to use languages other than Japanese, such as English, as well as evaluation criteria corresponding to each language, constraints and improved knowledge. It becomes possible by preparing.

【００９３】また、上記実施例では、１文の意味表現を
取り出して処理していたが、文章全体の意味表現を一括
して文生成し、これを対象として、評価を行うとするこ
とも可能である。Further, in the above embodiment, the semantic expression of one sentence is extracted and processed. However, it is also possible to generate the sentence of the semantic expression of the entire sentence collectively and to evaluate the sentence expression. It is.

【００９４】更にまた、評価基準値を読み手のレヴェル
に応じて変更することも可能であり、この変更によっ
て、それぞれの読み手に適した文を生成できるようにな
る。Furthermore, it is possible to change the evaluation reference value according to the level of the reader, and by this change, it becomes possible to generate a sentence suitable for each reader.

【００９５】また、生成の繰り返しの制限を回数で指定
するだけではなく、同じ状態の文が生成された場合に
も、無限ループの恐れがあるので、強制的に終了するよ
うにしてもよい。In addition to specifying the limit of generation repetition not only by the number of times, but also by generating sentences in the same state, there may be an infinite loop.

【００９６】また、前記実施例では、結果評価部で用い
るルールとして、if- then ルールを用いたが、神経回
路網を利用し、意味表現とそれに対する適切な出力文の
組を与えて学習を行ない、その学習の結果に基づいて、
出力文の評価をするようにしてもよい。In the above embodiment, the if-then rule is used as a rule used in the result evaluation unit. However, learning is performed by giving a set of a semantic expression and an appropriate output sentence thereto using a neural network. And based on the results of that learning,
The output sentence may be evaluated.

【００９７】[0097]

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
制約に基づいて生成された文を評価し、評価の結果が基
準を満たさない場合に、制約を変更して再度生成するこ
とで、評価の高い文を生成することができる。そして、
この再生成を生成回数に基づいて制御することで、処理
の高速化を図ることができる。更に、評価基準を変更可
能とすることで、生成される文が単調となるのを防ぐこ
とができる。As described above, according to the present invention,
The sentence generated based on the constraint is evaluated, and when the evaluation result does not satisfy the criterion, the constraint is changed and generated again, so that a sentence with a high evaluation can be generated. And
By controlling the regeneration based on the number of generations, the processing can be speeded up. Further, by making the evaluation criterion changeable, the generated sentence can be prevented from being monotonous.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図１】本発明を適用した自然言語処理装置の１実施例
を示す機能ブロック図である。FIG. 1 is a functional block diagram showing one embodiment of a natural language processing apparatus to which the present invention is applied.

【図２】本発明の一実施例におけるシステム構成を示す
ブロック図、FIG. 2 is a block diagram showing a system configuration according to an embodiment of the present invention;

【図３】文生成処理の手順を示すフローチャートであ
る。FIG. 3 is a flowchart illustrating a procedure of a sentence generation process.

【図４】意味表現の例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a semantic expression.

【図５】文生成で用いる制約の例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a constraint used in sentence generation.

【図６】結果評価部で用いるルールの例を示す図であ
る。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a rule used in a result evaluation unit.

【図７】具体的な処理の流れを表す図である。FIG. 7 is a diagram showing a specific processing flow.

【図８】第２実施例に係る自然言語処理装置の構成例を
示す機能ブロック図である。FIG. 8 is a functional block diagram illustrating a configuration example of a natural language processing device according to a second embodiment;

【図９】第２実施例における文生成処理の手順を示すフ
ローチャートである。FIG. 9 is a flowchart illustrating a procedure of a sentence generation process according to the second embodiment.

【図１０】第３実施例に係る自然言語処理装置の構成例
を示す機能ブロック図である。FIG. 10 is a functional block diagram illustrating a configuration example of a natural language processing device according to a third embodiment;

【図１１】第３実施例における文生成処理の手順を示す
フローチャートである。FIG. 11 is a flowchart illustrating a procedure of a sentence generation process according to the third embodiment.

【図１２】第３実施例における具体的な処理の流れの例
を表す図である。FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a specific processing flow in the third embodiment.

【図１３】第３実施例における具体的な処理の流れの他
の例を表す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating another example of a specific processing flow in the third embodiment.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１ 意味表現保持部 ２(1) 〜２(n) 文生成部 ３(1) 〜３(n) 結果保持部 ４ 結果評価部 ５ 評価基準値テーブル ６ 評価タイミングテーブル ７ 制御部 ８ 文生成用制約保持部 ９ 文改良知識群 １０ 制御メモリ １１ ＣＰＵ １２ ＲＡＭ １３ ディスク １４ 入力装置 １５ ＣＲＴ １６ バス １７ モード保持部 １８ 文改良回数保持部 １９ 上限値保持部 ２０ 評価基準値設定部 ２１ 評価基準値記憶部 ２２ 乱数発生部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Semantic expression holding | maintenance part 2 (1)-2 (n) sentence generation part 3 (1)-3 (n) result holding part 4 result evaluation part 5 evaluation reference value table 6 evaluation timing table 7 control part 8 sentence generation restrictions Holding unit 9 Sentence improvement knowledge group 10 Control memory 11 CPU 12 RAM 13 Disk 14 Input device 15 CRT 16 Bus 17 Mode holding unit 18 Sentence improvement count holding unit 19 Upper limit value holding unit 20 Evaluation reference value setting unit 21 Evaluation reference value storage unit 22 Random number generator

フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭64−78375（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−44876（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−130672（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−123359（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−146159（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−152573（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−90047（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06F 17/27 - 17/28 Continuation of front page (56) References JP-A-64-78375 (JP, A) JP-A-62-44876 (JP, A) JP-A-2-130672 (JP, A) JP-A-1-123359 (JP) JP-A-63-146159 (JP, A) JP-A-1-152573 (JP, A) JP-A-4-90047 (JP, A) (58) Fields investigated (Int. Cl. ⁷ , DB G06F 17/27-17/28

Claims (12)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項１】 意味表現を入力する入力手段と、 文が満たすべき制約を記憶する制約記憶手段と、 該制約記憶手段に記憶されている制約に基づいて、前記
入力手段より入力された意味表現から文を生成する文生
成手段と、 該文生成手段による生成結果を評価する評価手段と、 該評価手段による評価結果が所定の評価基準を満たさな
い場合、前記制約記憶手段に記憶されている制約を変更
する変更手段と、 該文生成手段による文の生成回数を計数する計数手段
と、 該計数手段の計数値と前記変更手段によって変更された
制約とに基づいて前記意味表現から文を再度生成するよ
うに、前記生成手段を制御する制御手段とを有すること
を特徴とする文生成装置。1. An input means for inputting a semantic expression, a constraint storage means for storing a constraint to be satisfied by a sentence, and a semantic expression input from the input means based on the constraint stored in the constraint storage means. A sentence generating means for generating a sentence from the sentence; an evaluating means for evaluating a generation result by the sentence generating means; if the evaluation result by the evaluating means does not satisfy a predetermined evaluation criterion, a constraint stored in the constraint storage means. Changing means for changing the number of sentences, counting means for counting the number of times a sentence is generated by the sentence generating means, and generating a sentence again from the semantic expression based on the count value of the counting means and the constraint changed by the changing means. And a control unit for controlling the generation unit. 【請求項２】 前記文生成手段は、各々が文生成の一部
を実行する複数の部分生成手段を有し、前記評価手段
は、当該複数の部分生成手段の各々による生成結果を評
価することを特徴とする請求項１に記載の文生成装置。2. The sentence generation unit includes a plurality of partial generation units each of which executes a part of the sentence generation, and the evaluation unit evaluates a generation result by each of the plurality of partial generation units. The sentence generation device according to claim 1, wherein: 【請求項３】 前記制御手段は、前記計数手段の計数値
に基づいて文生成の実行回数を制限することを特徴とす
る請求項１に記載の文生成装置。3. The sentence generation apparatus according to claim 1, wherein the control unit limits the number of executions of the sentence generation based on the count value of the counting unit. 【請求項４】 前記評価手段の評価基準を変更する基準
変更手段を有することを特徴とする請求項１に記載の文
生成装置。4. The sentence generating apparatus according to claim 1, further comprising a criterion changing unit for changing an evaluation criterion of said evaluating unit. 【請求項５】 前記基準変更手段は、前記計数手段の計
数値に基づいて前記評価手段の評価基準を変更すること
を特徴とする請求項４に記載の文生成装置。5. The sentence generating apparatus according to claim 4, wherein the criterion changing unit changes an evaluation criterion of the evaluation unit based on a count value of the counting unit. 【請求項６】 乱数を発生する乱数発生手段を有し、前
記基準変更手段は、当該乱数発生手段の発生する乱数に
基づいて前記評価手段の評価基準を変更することを特徴
とする請求項４に記載の文生成装置。6. The apparatus according to claim 4, further comprising random number generating means for generating a random number, wherein said criterion changing means changes an evaluation criterion of said evaluating means based on the random number generated by said random number generating means. The sentence generation device according to. 【請求項７】 処理部と制約記憶部とを備えた文生成装
置における文生成方法であって、 前記処理部が、 前記装置に 入力された意味表現から、前記制約記憶部に
記憶されている制約を満たす文を生成する文生成工程
と、 該文生成工程による生成結果を評価する評価工程と、 該評価工程による評価結果が所定の評価基準を満たさな
い場合、前記制約記憶部に記憶されている制約を変更す
る変更工程と、 該文生成工程による文の生成回数を計数する計数工程と
を実行するとともに、 該計数工程の計数値と前記変更工程によって変更された
制約とに基づいて、前記意味表現から文を再度生成する
ように、前記生成工程を制御することを特徴とする文生
成方法。7. A sentence generation device comprising a processing unit and a constraint storage unit.
A sentence generating method in location, the processing unit, the meaning is input representation to the device, the text generation step of generating a sentence satisfying the constraints stored in the constraint storage section, by該文generating step An evaluation step of evaluating a generation result; a change step of changing a constraint stored in the constraint storage unit if the evaluation result of the evaluation step does not satisfy a predetermined evaluation criterion; A counting process for counting the number of times
And generating the sentence from the semantic expression based on the count value of the counting step and the constraint changed by the changing step, and controlling the generating step. Method. 【請求項８】 前記文生成工程は、各々が文生成の一部
を実行する複数の部分生成工程を有し、前記評価工程で
は、当該複数の部分生成工程の各々における生成結果を
評価することを特徴とする請求項７に記載の文生成方
法。8. The sentence generation step includes a plurality of partial generation steps each of which executes a part of the sentence generation, and the evaluation step evaluates a generation result in each of the plurality of partial generation steps. The sentence generation method according to claim 7, wherein 【請求項９】 前記処理部は、前記計数工程における計
数値に基づいて文生成の実行回数を制限することを特徴
とする請求項７に記載の文生成方法。9. The sentence generation method according to claim 7, wherein the processing unit limits the number of executions of the sentence generation based on the count value in the counting step. 【請求項１０】 前記処理部が更に、前記評価工程にお
ける評価基準を変更する基準変更工程を実行することを
特徴とする請求項７に記載の文生成方法。 10. The sentence generating method according to claim 7 , wherein said processing unit further executes a criterion changing step of changing an evaluation criterion in said evaluating step. 【請求項１１】 前記基準変更工程では、前記計数工程
における計数値に基づいて前記評価工程の評価基準を変
更することを特徴とする請求項１０に記載の文生成方
法。11. The sentence generation method according to claim 10, wherein in the criterion changing step, an evaluation criterion in the evaluation step is changed based on a count value in the counting step. 【請求項１２】 前記処理部が更に、乱数を発生する乱
数発生工程を実行し、前記基準変更工程では、当該乱数
発生工程で発生する乱数に基づいて前記評価工程の評価
基準を変更することを特徴とする請求項１０に記載の文
生成方法。 12. The processing unit further executes a random number generation step of generating a random number, and in the criterion change step, changes the evaluation criterion of the evaluation step based on the random number generated in the random number generation step. The sentence generation method according to claim 10, wherein: