JP3669870B2 - 最適テンプレートパターン探索方法，探索装置および記録媒体 - Google Patents
最適テンプレートパターン探索方法，探索装置および記録媒体 Download PDFInfo
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば翻訳文を添削したり評価する際に使用される最適テンプレートパターン探索方法，探索装置および記録媒体に係り、特にどのような入力文に対しても、これに最も適した最適テンプレートパターンを得ることができる最適テンプレートパターン探索方法，探索装置および記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、技術翻訳者養成講座においては、受講生が例題に対する解答文を本部に送付し、本部では送付されてきた解答文を添削して受講生に送り返し、受講生はその添削内容を見て自己のレベルを確認する方法が採られている。
【０００３】
ところで従来、解答文の添削は、多数送られてくる解答文を複数の添削者に振分け、各添削者が人力により行う方法が採られているが、人力による添削には多大な時間を要するとともに、一定レベル以上の実力を有する添削者を確保することが必ずしも容易でなく、添削者によって添削内容にバラツキが生じるという問題がある。
【０００４】
そこで本発明者等は先に、特開平９−３２５６７３号公報に示すように、専門家が人力で行なうのと同程度の結果が得られる翻訳文添削支援装置を提案した。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
本発明者等が先に提案した翻訳文添削支援装置は、模範解答に対応するテンプレートパターンを複数種類用意しておき、解答文がどのテンプレートパターンと一致するかを判断した後、解答文を当該テンプレートパターンと同様のテンプレートパターンに分解し、各テンプレート毎に解答文と模範解答との異同を判断して添削結果を得るものであり、技術翻訳者養成講座のように、解答文の翻訳レベルにバラツキが少ない場合には、極めて精度の高い添削結果を得ることができる。
【０００６】
ところが、例えば一般の語学学校のように、解答文の翻訳レベルのバラツキが極めて大きい場合には、そのすべてのケースを想定して、模範解答に対応するテンプレートパターンを多数用意しておくことは不可能である。このため、解答文が予め用意された模範解答のテンプレートパターンと一致しない場合が多発することになり、最悪の場合には、解答文に対応する模範解答のテンプレートパターンを提示できないことがある。
【０００７】
このような問題は、翻訳の場合に限らず、例えばインターネットを利用した情報検索システムにおいて、入力文に基づき所定の情報を検索する等の場合にも同様に生じる。
【０００８】
ところで、前述のような問題は、入力文（解答文）に対する模範解答用のテンプレートパターンを予め用意しておき、その中で入力文に適したテンプレートパターンを探す方法を採っていたことに起因するものである。したがって、入力文に対して、その都度これに適した模範解答用のテンプレートパターンを作成するようにすれば、どのような入力文に対しても、これに最も適した模範解答用のテンプレートパターンを得ることができるものと予想される。
【０００９】
本発明は、かかる知見に基づきなされたもので、どのような入力文に対しても、入力者が意図した入力文のテンプレートパターンと同一のテンプレートパターンを、模範解答用の最適テンプレートパターンとして得ることができる最適テンプレートパターン探索方法，探索装置および記録媒体を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するため本発明は、任意数の文章要素を同列で包含する複数のテンプレートブロックを文法規則に基づき上位のものから順次配列して構成される模範解答用のテンプレート群を予め用意し、このテンプレート群から作成可能なすべてのテンプレートパターン候補の中から、入力文に最も適したテンプレートパターン候補を探索する最適テンプレートパターン探索方法であって、前記テンプレート群中のすべての単語に、その重要度に応じたポイント数のポイントを付与した後、前記すべてのテンプレートパターン候補について、各テンプレートパターン候補で用いられているすべての単語の合計ポイント数を分母，入力文と各テンプレートパターン候補との間での一致単語の合計ポイント数を分子とする最適度比較値を求め、分子が最大となる最適度比較値のうちで、最適度比較値が最も大きくなるテンプレートパターン候補を、最適テンプレートパターンと判定するようにしたことを特徴とする。
【００１１】
すなわち、本発明においては、任意数の文章要素を同列で包含する複数のテンプレートブロックを文法規則に基づき上位のものから順次配列して構成される模範解答用のテンプレート群が予め用意されている。そして、このテンプレート群からは、上位のテンプレートブロック内の任意の文章要素と、その下位のテンプレートブロック内の任意の文章要素とを順次連結していくことにより、入力文に対応する多数のテンプレートパターン候補を作成することが可能である。一方、前記テンプレート群中のすべての単語には、その重要度に応じたポイント数のポイントが付与される。したがって、前記すべてのテンプレートパターン候補について、各テンプレートパターン候補で用いられているすべての単語の合計ポイント数を分母，入力文と各テンプレートパターン候補との間での一致単語の合計ポイント数を分子とする最適度比較値を求め、分子が最大となる最適度比較値のうちで、最適度比較値が最も大きくなるテンプレートパターン候補を、最適テンプレートパターンと判定することにより、どのような入力文であっても、入力者が意図した入力文のテンプレートパターンと同一のテンプレートパターンを、模範解答用の最適テンプレートパターンとして得ることが可能となる。
【００１２】
本発明はまた、任意数の文章要素を同列で包含する複数のテンプレートブロックを文法規則に基づき上位のものから順次配列して構成される模範解答用のテンプレート群を記憶するテンプレート群記憶手段と；入力文を記憶する入力文記憶手段と；前記テンプレート群の各テンプレートブロックと入力文とを比較し、テンプレート群から作成可能なすべてのテンプレートパターン候補を探索するテンプレートパターン候補検索手段と；検索されたテンプレートパターン候補を記憶するテンプレートパターン候補記憶手段と；テンプレート群中のすべての単語にその重要度に応じたポイント数で付与されるポイントを、単語と関連付けて記憶する単語ポイント数記憶手段と；各テンプレートパターン候補において入力文と一致する単語を検索する一致単語検索手段と；各テンプレートパターン候補で用いられているすべての単語の合計ポイント数を演算する合計ポイント数演算手段と；入力文と各テンプレートパターン候補との間での一致単語の合計ポイント数を演算する一致単語ポイント数演算手段と；各テンプレートパターン候補における全単語の合計ポイント数を分母，各テンプレートパターン候補における入力文との一致単語の合計ポイント数を分子とする最適度比較値を演算する最適度比較値演算手段と；各テンプレートパターン候補の最適度比較値を比較し、分子が最大となる最適度比較値のうちで、最も大きな最適度比較値を有するテンプレートパターン候補を、最適テンプレートパターンと判定する最適テンプレートパターン判定手段と；を設けるようにしたことを特徴とする。そして、テンプレートパターン候補検索手段において、テンプレート群の各テンプレートブロックと入力文とを比較し、テンプレート群から作成可能なすべてのテンプレートパターン候補を探索するようにしているので、どのような入力文であっても、これに対応するテンプレートパターン候補を得ることが可能となる。また、複数のテンプレートパターン候補の中から最適テンプレートパターンを得る際には、各単語のポイント数が考慮されるので、入力文中にポイント数の高い重要単語が含まれている場合には、重要単語をより多く含むテンプレートパターン候補が最適テンプレートパターンとして選択されることになり、入力者が意図した入力文のテンプレートパターンと同一のテンプレートパターンを、最適テンプレートパターンと判定することが可能となる。
【００１３】
本発明はさらに、任意数の文章要素を同列で包含する複数のテンプレートブロックを文法規則に基づき上位のものから順次配列して構成される模範解答用のテンプレ群を、メモリ領域に記憶させる処理；入力文をメモリ領域に記憶させる処理；前記テンプレート群中のすべての単語に対し、その重要度に応じたポイント数で付与されたポイントを、単語と関連付けてメモリ領域に記憶させる処理；前記テンプレート群から作成可能なすべてのテンプレートパターン候補について、各テンプレートパターン候補で用いられているすべての単語の合計ポイント数を分母，入力文と各テンプレートパターン候補との間での一致単語の合計ポイント数を分子とする最適度比較値を用い、分子が最大となる最適度比較値のうちで、最適度比較値が最も大きくなるテンプレートパターン候補を、最適テンプレートパターンと判定する処理；をコンピュータに実行させるようにしたことを特徴とする。そして前記各処理により、予め模範解答用のテンプレートパターンを容易しておかなくても、入力者が意図した入力文のテンプレートパターンと同一のテンプレートパターンを、模範解答用の最適テンプレートパターンとして得ることが可能となる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を図面を参照して説明する。
図１は、本発明の実施の一形態に係る最適テンプレートパターン探索装置を示すもので、この装置は、図２に示す模範解答用のテンプレート群を記憶するテンプレート群記憶手段１、入力文を記憶する入力文記憶手段２およびテンプレートパターン候補検索作手段３を備えており、テンプレートパターン候補検索手段３は、後に詳述するテンプレート群の各テンプレートブロックと入力文とを比較し、テンプレート群から作成可能なすべてのテンプレートパターン候補を探索するようになっている。そして、探索された各テンプレートパターン候補は、テンプレートパターン候補記憶手段４に記憶されるようになっている。
【００１５】
前記テンプレート群は、図２に示すように、単語・句からなる文章要素を任意数同列で包含する複数のテンプレートブロックを備えており、これら各テンプレートブロックは、文法規則に基づき上位のものから順次配列されている。そして、このテンプレート群からは、上位のテンプレートブロック内の任意の文章要素と、その下位のテンプレートブロック内の任意の文章要素とを順次連結していくことにより、入力文に対応する多数のテンプレートパターン候補を作成することができるようになっている。
【００１６】
例えば、図２に示すテンプレート群の場合には、
『Ｊａｐａｎ ｈａｓ ｂｅａｕｔｉｆｕｌ ｐａｒｋｓｎａｔｉｏｎｗｉｄｅ．』
『Ｊａｐａｎ ｉｓ ｄｏｔｔｅｄ ｗｉｔｈ ｌｏｖｅｌｙｐｕｂｌｉｃ ｇａｒｄｅｎｓ ａｌｌ ｏｖｅｒ ｔｈｅｃｏｕｎｔｒｙ．』
等のテンプレートパターン候補を作成することができるようになっている。
【００１７】
このテンプレート群は、過去の添削例等を参考にして、添削作業等で翻訳文の核になる要素が何であるかを、専門家の知識を用いて吟味し、模範解答を単語・句からなる文章要素に分解するとともに、文法規則上同順位の文章要素を任意数同列でまとめてテンプレートブロックを作り、各テンプレートブロックを、文法規則に基づき上位のものから順次配列することにより構成されている。
【００１８】
前記各テンプレートブロックは、正しく使われた単語・句だけでなく、統語的または意味上誤用された単語・句も含めて作成されており、これにより、通常考えられないような入力文に対しても、これに対応するテンプレートパターン候補を作成することができるようになっている。
【００１９】
また、前記テンプレート群中のすべての単語には、図２に示すように、その重要度に応じたポイント数のポイントが付与されており、このポイントは、図１に示す単語ポイント数記憶手段５に、単語と関連付けて記憶されるようになっている。
【００２０】
例えば、図２に示すテンプレート群の場合には、ほとんどの単語には、ポイント数「１」のポイントが付与されているが、『ｄｏｔｔｅｄ』および『ｔｈｅｒｅ』には、他の単語の２倍のポイント数「２」のポイントが付与されているとともに、『ｎａｔｉｏｎｗｉｄｅ』には、他の単語の３倍のポイント数「３」のポイントが付与されている。すなわち、『ｄｏｔｔｅｄ』，『ｔｈｅｒｅ』および『ｎａｔｉｏｎｗｉｄｅ』は、他の単語の２倍のあるいは３倍の重要度を有する重要単語として設定されている。
【００２１】
ここで重要単語は、例えば教師が学生の翻訳文（入力文）を添削するような場合に、教師側が是非学生に覚えて貰いたいと考えている文型を強調する等の場合に設定されるのもので、この場合教師は、授業においてこの文型を用いて翻訳するよう、学生を指導するであろうし、学生もこの文型を用いて例題を翻訳するよう努力することが予想される。そして、学生がこの文型を用いて翻訳してきた場合には、その添削も、この文型に添ったテンプレートパターンを用いて評価してやることが、翻訳文（入力文）を教師に提出した学生の意図に添った評価となることは明らかである。
【００２２】
そこで、本発明においては、後に詳述するように、学生がこの文型を用いて翻訳してきた場合には、この文型に添ったテンプレートパターンを、最適テンプレートパターンとして選択できるようにしている。
【００２３】
なお、図２に示すテンプレート群では、『ｄｏｔｔｅｄ』，『ｔｈｅｒｅ』および『ｎａｔｉｏｎｗｉｄｅ』が、重要単語として設定されているが、すべての単語のポイント数を「１」にしてもよい。
【００２４】
前述のようにして作成された各テンプレートパターン候補は、図１に示すように、一致単語検索手段６において、入力文と一致する単語が検索されるようになっており、また合計ポイント数演算手段７においては、各テンプレートパターン候補で用いられているすべての単語の合計ポイント数が演算されるとともに、一致単語ポイント数演算手段８においては、入力文と各テンプレートパターン候補との間での一致単語の合計ポイント数が演算されるようになっている。そして、これら両合計ポイント数は、最適度比較値演算手段９において比較され、各テンプレートパターン候補の最適度比較値が演算されるようになっている。
【００２５】
すなわち、最適度比較値演算手段９においては、各テンプレートパターン候補における全単語の合計ポイント数を分母とするとともに、各テンプレートパターン候補における入力文との一致単語の合計ポイント数を分子とすることにより、最適度比較値が演算されるようになっており、各テンプレートパターン候補の最適度比較値は、図１に示すように、最適テンプレートパターン判定手段１０において相互に比較され、分子が最大となる最適度比較値のうちで、最も大きな最適度比較値を有するテンプレートパターン候補が、最適テンプレートパターンと判定されるようになっている。そして、一致単語の合計ポイント数のみならず、各テンプレートパターン候補における全単語の合計ポイント数をも考慮されるので、入力文により類似したテンプレートパターン候補が最適テンプレートとして決定されるようになっている。
【００２６】
図３は、前記最適テンプレートパターン探索装置における最適テンプレートパターンの探索方法を示す流れ図であり、以下これについて説明する。
【００２７】
まず、入力文に対応する模範解答用のテンプレート群が予め用意され、ステップＳ１においてこのテンプレート群を読込む。このテンプレート群は通常、ＦＳＡ（有限状態オートマトン）を使用してコンピュータに組込み格納される。
【００２８】
次いで、ステップＳ２において、テンプレート群中のすべての単語にその重要度に応じたポイント数で付与されているポイントを読込む。
【００２９】
次いで、ステップＳ３において、入力文の読込みを行なうとともに、ステップＳ４において、入力文の解析を行なう。
【００３０】
なお、この入力文の解析としては、例えば前記例のような和文英訳の場合であれば、前述の特開平９−３２５６７３号公報に示されているように、基本的用法が正しく履行されているか否かを調べるためのキーパターンによるキーパターンチェック、入力文のすべての単語に対し内蔵する辞書を用いて行なわれる品詞分類、および構文解析プログラムによる構文解析が順次行なわれることになる。
【００３１】
次いで、ステップＳ５において、テンプレート群の各テンプレートブロックと入力文とを比較し、作成可能なすべてのテンプレートパターン候補を検索する。
【００３２】
次いで、ステップＳ６において、入力文中の各単語が、各テンプレートパターン候補中のどの単語と一致するかを検索するとともに、ステップＳ７において、一致した単語の合計のポイント数を各テンプレートパターン候補毎に演算する。
【００３３】
次いで、ステップＳ８において、各テンプレートパターン候補で用いられているすべての単語の合計ポイント数を各テンプレートパターン候補毎に演算するとともに、ステップＳ９において、各テンプレートパターン候補の最適度比較値をそれぞれ演算する。
【００３４】
この最適度比較値は、具体的には、ステップＳ８で求められた合計ポイント数を分母，ステップＳ７で求められた一致単語ポイント数を分子とすることにより求められる。すなわち、一致単語ポイント数を合計ポイント数で除すことにより求められる。
【００３５】
次いで、ステップＳ１０において、各テンプレートパターン候補の最適度比較値を比較し、ステップＳ７で求められた一致単語ポイント数が最大となる最適度比較値のうちで、最適度比較値が最も大きくなるテンプレートパターンを、最適テンプレートパターンと判定する。
【００３６】
例えば例題が、
『日本には、全国的に美しい庭が多い。』
であり、これに対し学生（入力者）の翻訳文（入力文）が、
『Ｉｎ Ｊａｐａｎ ， ａｒｅ ｄｏｔｔｅｄ ｗｉｔｈ ｌｏｖｅｌｙｐｕｂｌｉｃ ｇａｒｄｅｎｓ ｎａｔｉｏｎｗｉｄｅ．』
であったとすると、本発明においては、図２に示すテンプレート群から作成可能な多数のテンプレートパターン候補の中から、
『Ｊａｐａｎ ｉｓ ｄｏｔｔｅｄ ｗｉｔｈ ｌｏｖｅｌｙｐｕｂｌｉｃ ｇａｒｄｅｎｓ ｎａｔｉｏｎｗｉｄｅ．』
が最適テンプレートパターンとして決定される。
【００３７】
次に、前記学生の翻訳文中の
『Ｉｎ Ｊａｐａｎ ， ａｒｅ ｄｏｔｔｅｄ ｗｉｔｈ』
の部分に対して、図２に示すテンプレート群から作成可能な多数のテンプレート候補の中から、どのようにして最適テンプレートパターンが決定されるのかにつき具体的に説明する。
【００３８】
いま、
『Ｉｎ Ｊａｐａｎ ， ａｒｅ ｄｏｔｔｅｄ ｗｉｔｈ』
という入力文に対して、図２に示すテンプレート群から、
『Ｊａｐａｎ ｉｓ ｄｏｔｔｅｄ ｗｉｔｈ』
と、
『Ｉｎ Ｊａｐａｎ ， ｔｈｅｒｅ ａｒｅ』
とがテンプレートパターン候補として作成されるものとすると、図４に示すような有向グラフが得られる。
【００３９】
この有向グラフのノード（状態）が、Ｎ１，Ｎ２，Ｎ３，Ｎ４，Ｎ６，Ｎ７，Ｎ８，Ｎ９，Ｎ５とソート済みであることを前提とした上で、各ノードと入力文とのマッチングを行なう。
【００４０】
図５は初期状態を示し、この状態から、矢印（Ｎ１，Ｎ２）すなわち『Ｊａｐａｎ』、矢印（Ｎ１，Ｎ６）すなわち『Ｉｎ』、矢印（Ｎ２，Ｎ３）すなわち『ｉｓ』、矢印（Ｎ３，Ｎ４）すなわち『ｄｏｔｔｅｄ』、矢印（Ｎ４，Ｎ５）すなわち『ｗｉｔｈ』、矢印（Ｎ６，Ｎ７）すなわち『Ｊａｐａｎ』、矢印（Ｎ７，Ｎ８）すなわち『，』、矢印（Ｎ８，Ｎ９）すなわち『ｔｈｅｒｅ』、および矢印（Ｎ９，Ｎ５）すなわち『ａｒｅ』と、入力文中の各単語とのマッチングが順次行なわれる。
【００４１】
まず、矢印（Ｎ１，Ｎ２）と入力文とのマッチングについて、図６を参照して説明する。
（１） 矢印（Ｎ１，Ｎ２）と入力文の『Ｉｎ』とを照合すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ２，“Ｉｎ”）の値および項目（Ｎ１，“Ｉｎ”）の値をチェックし、両者は共に０であることから、項目（Ｎ２，“Ｉｎ”）はそのままとし、バックリンクも同様にそのままとする（項目（Ｎ１，“Ｉｎ”）のバックリンクは当初設定されていないので、この時点で（Ｎ１，“Ｉｎ”）に設定する）。図６の表中における矢印がバックリンクである。
【００４２】
ここで、バックリンクとは、以下のような理由で設定されるものである。すなわち、このマッチング方法では、図４に示す始端ノードＮ１から終端ノードＮ５までのすべてのマッチング作業を完了しなければ、最適テンプレートパターンがどの経路の文字列なのか判明しない。具体的には、図４の終端ノードＮ５まで作業を完了した時点で、矢印（Ｎ４，Ｎ５）側が最適テンプレートパターンであると判明した場合、ノードＮ４は、Ｎ４→Ｎ３→Ｎ２→Ｎ１の経路を辿って始端ノードＮ１に至る文字列であることが判る必要がある。この経路を示すものがバックリンクである。
【００４３】
（２） 矢印（Ｎ１，Ｎ２）と入力文の『Ｊａｐａｎ』とを照合する。すると、両者は等しいので、項目（Ｎ２，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝０）、項目（Ｎ２，“Ｉｎ”）の値（＝０）、項目（Ｎ１，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝０）、および（項目（Ｎ１，“Ｉｎ”）＋１の値（＝１、ここで＋１は図４の“Ｊａｐａｎ”のポイント数を加えることを意味する。）をチェックし、そのうちの最大値を選択して項目（Ｎ２，“Ｊａｐａｎ”）の値とする。この数字は、前記最適度比較値を求める際の分子の数字として用いられるもので、これにより、項目（Ｎ２，“Ｊａｐａｎ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ１，“Ｉｎ”）にリンクされる（ここで、Ｎ１は矢印（Ｎ１，Ｎ２）の始端ノードである）。
なお、図６に示す表において、Ｎ２の行の各升目の右下に記している数字「１」は、図４の始端ノードＮ１からノードＮ２までに含まれる単語の合計のポイント数を表わし、この数字は、前記最適度比較値を求める際の分母の数字として用いられる。
【００４４】
（３） 次に、矢印（Ｎ１，Ｎ２）と入力文の『，』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ２，“，”）の値（＝０）、項目（Ｎ２，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝１）、および（項目（Ｎ１，“，”）値（＝０）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ２，“，”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ２，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。
【００４５】
（４） 次に、矢印（Ｎ１，Ｎ２）と入力文の『ａｒｅ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ２，“ａｒｅ”）の値（＝０）、項目（Ｎ２，“，”）の値（＝１）、および（項目（Ｎ１，“ａｒｅ”）値（＝０）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ２，“ａｒｅ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ２，“，”）にリンクされる。
【００４６】
（５） 次に、矢印（Ｎ１，Ｎ２）と入力文の『ｄｏｔｔｅｄ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ２，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝０）、項目（Ｎ２，“ａｒｅ”）の値（＝１）、および（項目（Ｎ１，“ｄｏｔｔｅｄ”）値（＝０）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ２，“ｄｏｔｔｅｄ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ２，“ａｒｅ”）にリンクされる。
【００４７】
（６） 次に、矢印（Ｎ１，Ｎ２）と入力文の『ｗｉｔｈ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ２，“ｗｉｔｈ”）の値（＝０）、項目（Ｎ２，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝１）、および（項目（Ｎ１，“ｗｉｔｈ”）値（＝０）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ２，“ｗｉｔｈ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ２，“ｄｏｔｔｅｄ”）にリンクされる。
【００４８】
次に、矢印（Ｎ１，Ｎ６）と入力文とのマッチングについて、図７を参照して説明する。
（１） まず、矢印（Ｎ１，Ｎ６）と入力文の『Ｉｎ』とを照合すると、両者は等しいので、項目（Ｎ６，“Ｉｎ”）の値（＝０）、および項目（Ｎ１，“Ｉｎ”）＋１の値（＝１、ここで＋１は図４の“Ｉｎ”のポイント数を加えることを意味する。）をチェックし、そのうちの最大値を選択して項目（Ｎ６，“Ｉｎ”）の値とする。これにより、項目（Ｎ６，“Ｉｎ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ１，“Ｉｎ”）にリンクされる。
なお、図７に示す表において、Ｎ６の行の各升目の右下に記している数字「１」は、図４の始端ノードＮ１からノードＮ６までに含まれる単語の合計のポイント数，すなわち『Ｉｎ』のポイント数である。
【００４９】
（２） 次に、矢印（Ｎ１，Ｎ６）と入力文の『Ｊａｐａｎ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ６，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝０）、項目（Ｎ６，“Ｉｎ”）の値（＝１）、および（項目（Ｎ１，“Ｊａｐａｎ”）値（＝０）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ６，“Ｊａｐａｎ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ６，“Ｉｎ”）にリンクされる。
【００５０】
（３） 次に、矢印（Ｎ１，Ｎ６）と入力文の『，』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ６，“，”）の値（＝０）、項目（Ｎ６，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝１）、および（項目（Ｎ１，“，”）値（＝０）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ６，“，”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ６，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。
【００５１】
（４） 次に、矢印（Ｎ１，Ｎ６）と入力文の『ａｒｅ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ６，“ａｒｅ”）の値（＝０）、項目（Ｎ６，“，”）の値（＝１）、および（項目（Ｎ１，“ａｒｅ”）値（＝０）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ６，“ａｒｅ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ６，“，”）にリンクされる。
【００５２】
（５） 次に、矢印（Ｎ１，Ｎ６）と入力文の『ｄｏｔｔｅｄ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ６，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝０）、項目（Ｎ６，“ａｒｅ”）の値（＝１）、および項目（Ｎ１，“ｄｏｔｔｅｄ”）値（＝０）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ６，“ｄｏｔｔｅｄ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ６，“ａｒｅ”）にリンクされる。
【００５３】
（６） 次に、矢印（Ｎ１，Ｎ６）と入力文の『ｗｉｔｈ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ６，“ｗｉｔｈ”）の値（＝０）、項目（Ｎ６，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝１）、および項目（Ｎ１，“ｗｉｔｈ”）値（＝０）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ６，“ｗｉｔｈ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ６，“ｄｏｔｔｅｄ”）にリンクされる。
【００５４】
次に、矢印（Ｎ２，Ｎ３）と入力文とのマッチングについて、図８を参照して説明する。
（１） まず、矢印（Ｎ２，Ｎ３）と入力文の『Ｉｎ』とを照合すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ３，“Ｉｎ”）の値および項目（Ｎ２，“Ｉｎ”）をチェックし、両者は共に０であるので、項目（Ｎ３，“Ｉｎ”）はそのままとし、バックリンクもそのままとする。
なお、図８に示す表において、Ｎ３の行の各升目の右下に記している数字「２」は、図４の始端ノードＮ１からノードＮ３までに含まれる単語の合計のポイント数，すなわち『Ｊａｐａｎ』および『ｉｓ』の合計のポイント数である。
【００５５】
（２） 次に、矢印（Ｎ２，Ｎ３）と入力文の『Ｊａｐａｎ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ３，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝０）、項目（Ｎ３，“Ｉｎ”）の値（＝０）、および項目（Ｎ２，“Ｊａｐａｎ”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ３，“Ｊａｐａｎ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ２，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。
【００５６】
（３） 次に、矢印（Ｎ２，Ｎ３）と入力文の『，』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ３，“，”）の値（＝０）、項目（Ｎ３，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝１）、および項目（Ｎ２，“，”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ３，“，”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ３，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。
【００５７】
（４） 次に、矢印（Ｎ２，Ｎ３）と入力文の『ａｒｅ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ３，“ａｒｅ”）の値（＝０）、項目（Ｎ３，“，”）の値（＝１）、および項目（Ｎ２，“ａｒｅ”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ３，“ａｒｅ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ３，“，”）にリンクされる。
【００５８】
（５） 次に、矢印（Ｎ２，Ｎ３）と入力文の『ｄｏｔｔｅｄ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ３，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝０）、項目（Ｎ３，“ａｒｅ”）の値（＝１）、および項目（Ｎ２，“ｄｏｔｔｅｄ”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ３，“ｄｏｔｔｅｄ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ３，“ａｒｅ”）にリンクされる。
【００５９】
（６） 次に、矢印（Ｎ２，Ｎ３）と入力文の『ｗｉｔｈ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ３，“ｗｉｔｈ”）の値（＝０）、項目（Ｎ３，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝１）、および項目（Ｎ２，“ｗｉｔｈ”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ３，“ｗｉｔｈ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ３，“ｄｏｔｔｅｄ”）にリンクされる。
【００６０】
次に、矢印（Ｎ３，Ｎ４）と入力文とのマッチングについて、図９を参照して説明する。
（１） まず、矢印（Ｎ３，Ｎ４）と入力文の『Ｉｎ』とを照合すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ４，“Ｉｎ”）の値および項目（Ｎ３，“Ｉｎ”）の値をチェックし、両者は共に０であるので、項目（Ｎ４，“Ｉｎ”）はそのままとし、バックリンクもそのままとする。
なお、図９に示す表において、Ｎ４の行の各升目の右下に記している数字「４」は、図４の始端ノードＮ１からノードＮ４までに含まれる単語，すなわち『Ｊａｐａｎ』，『ｉｓ』および『ｄｏｔｔｅｄ』の合計のポイント数である。
【００６１】
（２） 次に、矢印（Ｎ３，Ｎ４）と入力文の『Ｊａｐａｎ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ４，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝０）、項目（Ｎ４，“Ｉｎ”）の値（＝０）、および項目（Ｎ３，“Ｊａｐａｎ”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ４，“Ｊａｐａｎ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ３，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。
【００６２】
（３） 次に、矢印（Ｎ３，Ｎ４）と入力文の『，』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ４，“，”）の値（＝０）、項目（Ｎ４，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝１）、および項目（Ｎ３，“，”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ４，“，”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ４，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。
【００６３】
（４） 次に、矢印（Ｎ３，Ｎ４）と入力文の『ａｒｅ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ４，“ａｒｅ”）の値（＝０）、項目（Ｎ４，“，”）の値（＝１）、および項目（Ｎ３，“ａｒｅ”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ４，“ａｒｅ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ４，“，”）にリンクされる。
【００６４】
（５） 次に、矢印（Ｎ３，Ｎ４）と入力文の『ｄｏｔｔｅｄ』とを照合する。すると、両者は等しいので、項目（Ｎ４，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝０）、項目（Ｎ４，“ａｒｅ”）の値（＝１）、項目（Ｎ３，“ｄｏｔｔｅｄ”）値（＝１）、および項目（Ｎ３，“ａｒｅ”）＋２の値（＝３、ここで＋２は図４の“ｄｏｔｔｅｄ”のポイント数を加えることを意味する。）をチェックし、その最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ４，“ｄｏｔｔｅｄ”）＝３となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ３，“ａｒｅ”）にリンクされる。
【００６５】
（６） 次に、矢印（Ｎ３，Ｎ４）と入力文の『ｗｉｔｈ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ４，“ｗｉｔｈ”）の値（＝０）、項目（Ｎ４，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝３）、および項目（Ｎ３，“ｗｉｔｈ”）の値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ４，“ｗｉｔｈ”）＝３となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ４，“ｄｏｔｔｅｄ”）にリンクされる。
【００６６】
次に、矢印（Ｎ４，Ｎ５）と入力文とのマッチングについて、図１０を参照して説明する。
（１） まず、矢印（Ｎ４，Ｎ５）と入力文の『Ｉｎ』とを照合すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ５，“Ｉｎ”）の値および項目（Ｎ４，“Ｉｎ”）の値をチェックし、両者は共に０であるので、項目（Ｎ５，“Ｉｎ”）はそのままとし、バックリンクもそのままとする。
なお、図１０に示す表において、Ｎ５の行の各升目の右下に記している数字「５」は、図４の始端ノードＮ１からノードＮ５までの上側の文字列に含まれる単語，すなわち『Ｊａｐａｎ』，『ｉｓ』，『ｄｏｔｔｅｄ』および『ｗｉｔｈ』の合計のポイント数である。
【００６７】
（２） 次に、矢印（Ｎ４，Ｎ５）と入力文の『Ｊａｐａｎ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ５，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝０）、項目（Ｎ５，“Ｉｎ”）の値（＝０）、および項目（Ｎ４，“Ｊａｐａｎ”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ５，“Ｊａｐａｎ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ４，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。
【００６８】
（３） 次に、矢印（Ｎ４，Ｎ５）と入力文の『，』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ５，“，”）の値（＝０）、項目（Ｎ５，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝１）、および項目（Ｎ４，“，”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ５，“，”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ５，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。
【００６９】
（４） 次に、矢印（Ｎ４，Ｎ５）と入力文の『ａｒｅ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ５，“ａｒｅ”）の値（＝０）、項目（Ｎ５，“，”）の値（＝１）、および項目（Ｎ４，“ａｒｅ”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ５，“ａｒｅ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ５，“，”）にリンクされる。
【００７０】
（５） 次に、矢印（Ｎ４，Ｎ５）と入力文の『ｄｏｔｔｅｄ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ５，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝０）、項目（Ｎ５，“ａｒｅ”）の値（＝１）、および項目（Ｎ４，“ｄｏｔｔｅｄ”）値（＝３）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ５，“ｄｏｔｔｅｄ”）＝３となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ４，“ｄｏｔｔｅｄ”）にリンクされる。
【００７１】
（６） 次に、矢印（Ｎ４，Ｎ５）と入力文の『ｗｉｔｈ』とを照合する。すると、両者は等しいので、項目（Ｎ５，“ｗｉｔｈ”）の値（＝０）、項目（Ｎ５，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝３）、項目（Ｎ４，“ｗｉｔｈ”）の値（＝３）、および項目（Ｎ４，“ｄｏｔｔｅｄ”）＋１の値（＝４、ここで＋１は図４の“ｗｉｔｈ”のポイント数を加えることを意味する。）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ５，“ｗｉｔｈ”）＝４となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ４，“ｄｏｔｔｅｄ”）にリンクされる。
【００７２】
次に、矢印（Ｎ６，Ｎ７）と入力文とのマッチングについて、図１１を参照して説明する。
（１） まず、矢印（Ｎ６，Ｎ７）と入力文の『Ｉｎ』とを照合すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ７，“Ｉｎ”）の値（＝０）と項目（Ｎ６，“Ｉｎ”）の値（＝１）とをチェックし、そのうちの大きい方の値を選択する。したがって、項目（Ｎ７，“Ｉｎ”）＝１となり、バックリンクは、選択した項目（Ｎ６，“Ｉｎ”）にリンクされる。
なお、図１１に示す表において、Ｎ７の行の各升目の右下に記している数字「２」は、図４の始端ノードＮ１からノードＮ７までに含まれる単語，すなわち『Ｉｎ』および『Ｊａｐａｎ』の合計のポイント数である。
【００７３】
（２） 次に、矢印（Ｎ６，Ｎ７）と入力文の『Ｊａｐａｎ』とを照合する。すると、両者は等しいので、項目（Ｎ７，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝０）、項目（Ｎ７，“Ｉｎ”）の値（＝０）、項目（Ｎ６，“Ｊａｐａｎ”）値（＝１）、および項目（Ｎ６，“Ｉｎ”）＋１の値（＝２、ここで＋１は図４の“Ｊａｐａｎ”のポイント数を加えることを意味する。）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ７，“Ｊａｐａｎ”）＝２となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ６，“Ｉｎ”）にリンクされる。
【００７４】
（３） 次に、矢印（Ｎ６，Ｎ７）と入力文の『，』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ７，“，”）の値（＝０）、項目（Ｎ７，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝２）、および項目（Ｎ６，“，”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ７，“，”）＝２となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ７，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。
【００７５】
（４） 次に、矢印（Ｎ６，Ｎ７）と入力文の『ａｒｅ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ７，“ａｒｅ”）の値（＝０）、項目（Ｎ７，“，”）の値（＝２）、および項目（Ｎ６，“ａｒｅ”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ７，“ａｒｅ”）＝２となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ７，“，”）にリンクされる。
【００７６】
（５） 次に、矢印（Ｎ６，Ｎ７）と入力文の『ｄｏｔｔｅｄ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ７，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝０）、項目（Ｎ７，“ａｒｅ”）の値（＝２）、および項目（Ｎ６，“ｄｏｔｔｅｄ”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ７，“ｄｏｔｔｅｄ”）＝２となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ７，“ａｒｅ”）にリンクされる。
【００７７】
（６） 次に、矢印（Ｎ６，Ｎ７）と入力文の『ｗｉｔｈ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ７，“ｗｉｔｈ”）の値（＝０）、項目（Ｎ７，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝２）、および項目（Ｎ６，“ｗｉｔｈ”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ７，“ｗｉｔｈ”）＝２となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ７，“ｄｏｔｔｅｄ”）にリンクされる。
【００７８】
次に、矢印（Ｎ７，Ｎ８）と入力文とのマッチングについて、図１２を参照して説明する。
（１） まず、矢印（Ｎ７，Ｎ８）と入力文の『Ｉｎ』とを照合すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ８，“Ｉｎ”）の値（＝０）と項目（Ｎ７，“Ｉｎ”）の値（＝１）とをチェックし、そのうちの大きい方の値を選択する。したがって、項目（Ｎ８，“Ｉｎ”）＝１となり、バックリンクは、選択した項目（Ｎ７“Ｉｎ”）にリンクされる。
なお、図１２に示す表において、Ｎ８の行の各升目の右下に記している数字「３」は、図４の始端ノードＮ１からノードＮ８までに含まれる単語，すなわち『Ｉｎ』，『Ｊａｐａｎ』および『，』の合計のポイント数である。
【００７９】
（２） 次に、矢印（Ｎ７，Ｎ８）と入力文の『Ｊａｐａｎ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ８，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝０）、項目（Ｎ８，“Ｉｎ”）の値（＝１）、および項目（Ｎ７，“Ｊａｐａｎ”）値（＝２）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ８，“Ｊａｐａｎ”）＝２となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ７，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。
【００８０】
（３） 次に、矢印（Ｎ７，Ｎ８）と入力文の『，』とを照合する。すると、両者は等しいので、項目（Ｎ８，“，”）の値（＝０）、項目（Ｎ８，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝２）、項目（Ｎ７，“，”）の値（＝２）、および項目（Ｎ７，“Ｊａｐａｎ”）＋１の値（＝３、ここで＋１は図４の“，”のポイント数を加えることを意味する。）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ８，“，”）＝３となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ７，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。
【００８１】
（４） 次に、矢印（Ｎ７，Ｎ８）と入力文の『ａｒｅ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ８，“ａｒｅ”）の値（＝０）、項目（Ｎ８，“，”）の値（＝３）、および項目（Ｎ７，“ａｒｅ”）値（＝２）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ８，“ａｒｅ”）＝３となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ８，“，”）にリンクされる。
【００８２】
（５） 次に、矢印（Ｎ７，Ｎ８）と入力文の『ｄｏｔｔｅｄ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ８，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝０）、項目（Ｎ８，“ａｒｅ”）の値（＝３）、および項目（Ｎ７，“ｄｏｔｔｅｄ”）値（＝２）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ８，“ｄｏｔｔｅｄ”）＝３となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ８，“ａｒｅ”）にリンクされる。
【００８３】
（６） 次に、矢印（Ｎ７，Ｎ８）と入力文の『ｗｉｔｈ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ８，“ｗｉｔｈ”）の値（＝０）、項目（Ｎ８，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝３）、および項目（Ｎ７，“ｗｉｔｈ”）値（＝２）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ８，“ｗｉｔｈ”）＝３となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ８，“ｄｏｔｔｅｄ”）にリンクされる。
【００８４】
次に、矢印（Ｎ８，Ｎ９）と入力文とのマッチングについて、図１３を参照して説明する。
（１） まず、矢印（Ｎ８，Ｎ９）と入力文の『Ｉｎ』とを照合すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ９，“Ｉｎ”）の値（＝０）と項目（Ｎ８，“Ｉｎ”）の値（＝１）とをチェックし、そのうちの大きい方の値を選択する。したがって、項目（Ｎ９，“Ｉｎ”）＝１となり、バックリンクは、選択した項目（Ｎ８“Ｉｎ”）にリンクされる。
なお、図１３に示す表において、Ｎ９の行の各升目の右下に記している数字「５」は、図４の始端ノードＮ１からノードＮ９までに含まれる単語，すなわち『Ｉｎ』，『Ｊａｐａｎ』『，』および『ｔｈｅｒｅ』の合計ポイント数である。
【００８５】
（２） 次に、矢印（Ｎ８，Ｎ９）と入力文の『Ｊａｐａｎ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ９，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝０）、項目（Ｎ９，“Ｉｎ”）の値（＝１）、および項目（Ｎ８，“Ｊａｐａｎ”）値（＝２）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ９，“Ｊａｐａｎ”）＝２となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ８，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。
【００８６】
（３） 次に、矢印（Ｎ８，Ｎ９）と入力文の『，』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ９，“，”）の値（＝０）、項目（Ｎ９，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝２）、および項目（Ｎ８，“，”）値（＝３）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ９，“，”）＝３となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ８，“，”）にリンクされる。
【００８７】
（４） 次に、矢印（Ｎ８，Ｎ９）と入力文の『ａｒｅ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ９，“ａｒｅ”）の値（＝０）、項目（Ｎ９，“，”）の値（＝３）、および項目（Ｎ８，“ａｒｅ”）値（＝３）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ９，“ａｒｅ”）＝３となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ９，“，”）にリンクされる。
【００８８】
（５） 次に、矢印（Ｎ８，Ｎ９）と入力文の『ｄｏｔｔｅｄ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ９，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝０）、項目（Ｎ９，“ａｒｅ”）の値（＝３）、および項目（Ｎ８，“ｄｏｔｔｅｄ”）値（＝３）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ９，“ｄｏｔｔｅｄ”）＝３となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ９，“ａｒｅ”）にリンクされる。
【００８９】
（６） 次に、矢印（Ｎ８，Ｎ９）と入力文の『ｗｉｔｈ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ９，“ｗｉｔｈ”）の値（＝０）、項目（Ｎ９，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝３）、および項目（Ｎ８，“ｗｉｔｈ”）値（＝３）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ９，“ｗｉｔｈ”）＝３となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ９，“ｄｏｔｔｅｄ”）にリンクされる。
【００９０】
次に、矢印（Ｎ９，Ｎ５）と入力文とのマッチングについて、図１４を参照して説明する。
（１） まず、矢印（Ｎ９，Ｎ５）と入力文の『Ｉｎ』とを照合すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ９，“Ｉｎ”）の値（＝０）と項目（Ｎ９，“Ｉｎ”）の値（＝１）とをチェックし、そのうちの大きい方の値を選択する。したがって、項目（Ｎ５，“Ｉｎ”）＝１となり、バックリンクは、選択した項目（Ｎ９“Ｉｎ”）にリンクされ、バックリンクが変更される。
なお、図１４に示す表において、Ｎ５の行の第１列目から第５列目の各升目の右下に記している数字「６」は、図４の始端ノードＮ１からノードＮ５までの下側の文字列に含まれる単語，すなわち『Ｉｎ』，『Ｊａｐａｎ』『，』『ｔｈｅｒｅ』および『ａｒｅ』の合計ポイント数である。
ここで、Ｎ５の行の第６列目の升目の右下に記している数字は、「６」ではなく「５」のままであるが、その理由については後に詳述する。
【００９１】
（２） 次に、矢印（Ｎ９，Ｎ５）と入力文の『Ｊａｐａｎ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ５，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝１）、項目（Ｎ５，“Ｉｎ”）の値（＝１）、および項目（Ｎ９，“Ｊａｐａｎ”）値（＝２）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ５，“Ｊａｐａｎ”）＝２となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ９，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされ、バックリンクが変更される。
【００９２】
（３） 次に、矢印（Ｎ９，Ｎ５）と入力文の『，』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ５，“Ｉｎ”）の値（＝１）、項目（Ｎ５，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝２）、および項目（Ｎ９，“，”）値（＝３）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ５，“，”）＝３となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ９，“，”）にリンクされ，バックリンクが変更される。
【００９３】
（４） 次に、矢印（Ｎ９，Ｎ５）と入力文の『ａｒｅ』とを照合する。すると、両者は等しいので、項目（Ｎ５，“ａｒｅ”）の値（＝１）、項目（Ｎ５，“，”）の値（＝３）、項目（Ｎ９，“ａｒｅ”）値（＝３）、および項目（Ｎ９，“，”）＋１の値（＝４、ここで＋１は図４の“ａｒｅ”のポイント数を加えることを意味する。）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ５，“ａｒｅ”）＝４となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ９，“，”）にリンクされ、バックリンクが変更される。
【００９４】
（５） 次に、矢印（Ｎ９，Ｎ５）と入力文の『ｄｏｔｔｅｄ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ５，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝３）、項目（Ｎ５，“ａｒｅ”）の値（＝４）、および項目（Ｎ９，“ｄｏｔｔｅｄ”）値（＝３）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ５，“ｄｏｔｔｅｄ”）＝４となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ５，“ａｒｅ”）にリンクされ、バックリンクが変更される。
【００９５】
（６） 次に、矢印（Ｎ９，Ｎ５）と入力文の『ｗｉｔｈ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ５，“ｗｉｔｈ”）の値（＝４）、項目（Ｎ５，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝４）、および項目（Ｎ９，“ｗｉｔｈ”）値（＝３）をチェックする。
【００９６】
ここで、項目（Ｎ５，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝４）が最大値である場合には、Ｎ５の行の第１列から第５列までの場合と同様、バックリンクが変更され、各升目の右下に記している数字も、変更された文字列の合計ポイント数である「６」に変更されることになる。
【００９７】
ところが、項目（Ｎ５，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝４）と、元の項目（Ｎ５，“ｗｉｔｈ”）の値（＝４）とは同一値である。そしてこの場合には、バックリンクを変更することにより、Ｎ５の行の升目の右下に記している数字が小さくなる場合を除き、バックリンクの変更は行なわない。したがって、項目（Ｎ５，“ｗｉｔｈ”）＝４となり、バックリンクは、項目（Ｎ４，“ｄｏｔｔｅｄ”）にリンクされたままの状態が保持され、升目の右下に記している数字も、図４の上側の文字列の合計ポイント数である「５」のままの状態が保持される。
【００９８】
以上説明したマッチング作業により、図４に示す上側の文字列の最適度比較値が４／５で、下側の文字列の最適度比較値が４／６となり、上側の文字列が入力文に対する最適テンプレートパターンとして決定されることになる。
【００９９】
このようにして、最適テンプレートパターンが決定されたならば、図３のステップＳ１１において、入力文を最適テンプレートパターンと同様のテンプレートに分解するとともに、ステップＳ１２において、入力文の添削を行なう。この添削方法は、前述の特開平９−３２５６７３号公報に示されている添削方法と同一である。
【０１００】
しかして、模範解答用のテンプレートパターンを予め用意せず、入力文に合わせてその都度これに適したテンプレートパターンを作成するようにしているので、どのような入力文に対しても、これに最も適した模範解答用のテンプレートパターンを得ることができる。
【０１０１】
なお、前記実施の一形態においては、和文英訳の添削を例に採って説明したが、英文和訳の場合や、他の言語間の翻訳の場合にも同様に適用でき、また前述のように、インターネット等を利用した情報検索システムにおいて、入力文に基づき所定の情報を検索するような場合に、自然言語文章からなる複合情報を持つテンプレートパターンを検索キーとして使用することにより、同様に適用することができる。
【０１０２】
【発明の効果】
以上説明したように本発明は、任意数の文章要素を同列で包含する複数のテンプレートブロックを文法規則に基づき上位のものから順次配列して構成される模範解答用のテンプレート群を予め用意し、このテンプレート群から作成可能なすべてのテンプレートパターン候補の中から、入力文に最も適したテンプレートパターン候補を探索する最適テンプレートパターン探索方法であって、前記テンプレート群中のすべての単語に、その重要度に応じたポイント数のポイントを付与した後、前記すべてのテンプレートパターン候補について、各テンプレートパターン候補で用いられているすべての単語の合計ポイント数を分母，入力文と各テンプレートパターン候補との間での一致単語の合計ポイント数を分子とする最適度比較値を求め、分子が最大となる最適度比較値のうちで、最適度比較値が最も大きくなるテンプレートパターン候補を、最適テンプレートパターンと判定するようにしているので、どのような入力文であっても、入力者が意図した入力文のテンプレートパターンと同一のテンプレートパターンを、模範解答用の最適テンプレートパターンとして得ることができる。
【０１０３】
本発明はまた、任意数の文章要素を同列で包含する複数のテンプレートブロックを文法規則に基づき上位のものから順次配列して構成される模範解答用のテンプレート群を記憶するテンプレート群記憶手段と；入力文を記憶する入力文記憶手段と；前記テンプレート群の各テンプレートブロックと入力文とを比較し、テンプレート群から作成可能なすべてのテンプレートパターン候補を探索するテンプレートパターン候補検索手段と；検索されたテンプレートパターン候補を記憶するテンプレートパターン候補記憶手段と；テンプレート群中のすべての単語にその重要度に応じたポイント数で付与されるポイントを、単語と関連付けて記憶する単語ポイント数記憶手段と；各テンプレートパターン候補において入力文と一致する単語を検索する一致単語検索手段と；各テンプレートパターン候補で用いられているすべての単語の合計ポイント数を演算する合計ポイント数演算手段と；入力文と各テンプレートパターン候補との間での一致単語の合計ポイント数を演算する一致単語ポイント数演算手段と；各テンプレートパターン候補における全単語の合計ポイント数を分母，各テンプレートパターン候補における入力文との一致単語の合計ポイント数を分子とする最適度比較値を演算する最適度比較値演算手段と；各テンプレートパターン候補の最適度比較値を比較し、分子が最大となる最適度比較値のうちで、最も大きな最適度比較値を有するテンプレートパターン候補を最適テンプレートパターンと判定する最適テンプレートパターン判定手段と；を設けるようにしているので、どのような入力文であっても、これに対応するテンプレートパターン候補を得ることができる。また、複数のテンプレートパターン候補の中から最適テンプレートパターンを得る際には、最適度比較値を比較して判定するようにしているので、最適テンプレートパターンが複数出てくるといった不具合を、ほぼ完全に防止することができる。
【０１０４】
本発明はさらに、任意数の文章要素を同列で包含する複数のテンプレートブロックを文法規則に基づき上位のものから順次配列して構成される模範解答用のテンプレ群を、メモリ領域に記憶させる処理；入力文をメモリ領域に記憶させる処理；前記テンプレート群中のすべての単語に対し、その重要度に応じたポイント数で付与されたポイントを、単語と関連付けてメモリ領域に記憶させる処理；前記テンプレート群から作成可能なすべてのテンプレートパターン候補について、各テンプレートパターン候補で用いられているすべての単語の合計ポイント数を分母，入力文と各テンプレートパターン候補との間での一致単語の合計ポイント数を分子とする最適度比較値を用い、分子が最大となる最適度比較値のうちで、最適度比較値が最も大きくなるテンプレートパターン候補を、最適テンプレートパターンと判定する処理；をコンピュータに実行させるようにしているので、予め模範解答用のテンプレートパターンを用意しておかなくても、入力者が意図した入力文のテンプレートパターンと同一のテンプレートパターンを、模範解答用の最適テンプレートパターンとして得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態に係る最適テンプレートパターン探索装置を示す全体構成図である。
【図２】図１の装置で用いられるテンプレート群の一例を示す説明図である。
【図３】図１の装置による最適テンプレートパターン探索方法を示す流れ図である。
【図４】有向グラフの一例を示す説明図である。
【図５】図４の各ノードと入力文とのマッチングを行なう際の初期状態を示す表である。
【図６】矢印（Ｎ１，Ｎ２）と入力文とのマッチングを示す表である。
【図７】矢印（Ｎ１，Ｎ６）と入力文とのマッチングを示す表である。
【図８】矢印（Ｎ２，Ｎ３）と入力文とのマッチングを示す表である。
【図９】矢印（Ｎ３，Ｎ４）と入力文とのマッチングを示す表である。
【図１０】矢印（Ｎ４，Ｎ５）と入力文とのマッチングを示す表である。
【図１１】矢印（Ｎ６，Ｎ７）と入力文とのマッチングを示す表である。
【図１２】矢印（Ｎ７，Ｎ８）と入力文とのマッチングを示す表である。
【図１３】矢印（Ｎ８，Ｎ９）と入力文とのマッチングを示す表である。
【図１４】矢印（Ｎ９，Ｎ５）と入力文とのマッチングを示す表である。
【符号の説明】
１ テンプレート群記憶手段
２ 入力文記憶手段
３ テンプレートパターン候補検索手段
４ テンプレートパターン候補記憶手段
５ 単語ポイント数記憶手段
６ 一致単語検索手段
７ 合計ポイント数演算手段
８ 一致単語ポイント数演算手段
９ 最適度比較値演算手段
１０ 最適テンプレートパターン判定手段
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば翻訳文を添削したり評価する際に使用される最適テンプレートパターン探索方法，探索装置および記録媒体に係り、特にどのような入力文に対しても、これに最も適した最適テンプレートパターンを得ることができる最適テンプレートパターン探索方法，探索装置および記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、技術翻訳者養成講座においては、受講生が例題に対する解答文を本部に送付し、本部では送付されてきた解答文を添削して受講生に送り返し、受講生はその添削内容を見て自己のレベルを確認する方法が採られている。
【０００３】
ところで従来、解答文の添削は、多数送られてくる解答文を複数の添削者に振分け、各添削者が人力により行う方法が採られているが、人力による添削には多大な時間を要するとともに、一定レベル以上の実力を有する添削者を確保することが必ずしも容易でなく、添削者によって添削内容にバラツキが生じるという問題がある。
【０００４】
そこで本発明者等は先に、特開平９−３２５６７３号公報に示すように、専門家が人力で行なうのと同程度の結果が得られる翻訳文添削支援装置を提案した。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
本発明者等が先に提案した翻訳文添削支援装置は、模範解答に対応するテンプレートパターンを複数種類用意しておき、解答文がどのテンプレートパターンと一致するかを判断した後、解答文を当該テンプレートパターンと同様のテンプレートパターンに分解し、各テンプレート毎に解答文と模範解答との異同を判断して添削結果を得るものであり、技術翻訳者養成講座のように、解答文の翻訳レベルにバラツキが少ない場合には、極めて精度の高い添削結果を得ることができる。
【０００６】
ところが、例えば一般の語学学校のように、解答文の翻訳レベルのバラツキが極めて大きい場合には、そのすべてのケースを想定して、模範解答に対応するテンプレートパターンを多数用意しておくことは不可能である。このため、解答文が予め用意された模範解答のテンプレートパターンと一致しない場合が多発することになり、最悪の場合には、解答文に対応する模範解答のテンプレートパターンを提示できないことがある。
【０００７】
このような問題は、翻訳の場合に限らず、例えばインターネットを利用した情報検索システムにおいて、入力文に基づき所定の情報を検索する等の場合にも同様に生じる。
【０００８】
ところで、前述のような問題は、入力文（解答文）に対する模範解答用のテンプレートパターンを予め用意しておき、その中で入力文に適したテンプレートパターンを探す方法を採っていたことに起因するものである。したがって、入力文に対して、その都度これに適した模範解答用のテンプレートパターンを作成するようにすれば、どのような入力文に対しても、これに最も適した模範解答用のテンプレートパターンを得ることができるものと予想される。
【０００９】
本発明は、かかる知見に基づきなされたもので、どのような入力文に対しても、入力者が意図した入力文のテンプレートパターンと同一のテンプレートパターンを、模範解答用の最適テンプレートパターンとして得ることができる最適テンプレートパターン探索方法，探索装置および記録媒体を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するため本発明は、任意数の文章要素を同列で包含する複数のテンプレートブロックを文法規則に基づき上位のものから順次配列して構成される模範解答用のテンプレート群を予め用意し、このテンプレート群から作成可能なすべてのテンプレートパターン候補の中から、入力文に最も適したテンプレートパターン候補を探索する最適テンプレートパターン探索方法であって、前記テンプレート群中のすべての単語に、その重要度に応じたポイント数のポイントを付与した後、前記すべてのテンプレートパターン候補について、各テンプレートパターン候補で用いられているすべての単語の合計ポイント数を分母，入力文と各テンプレートパターン候補との間での一致単語の合計ポイント数を分子とする最適度比較値を求め、分子が最大となる最適度比較値のうちで、最適度比較値が最も大きくなるテンプレートパターン候補を、最適テンプレートパターンと判定するようにしたことを特徴とする。
【００１１】
すなわち、本発明においては、任意数の文章要素を同列で包含する複数のテンプレートブロックを文法規則に基づき上位のものから順次配列して構成される模範解答用のテンプレート群が予め用意されている。そして、このテンプレート群からは、上位のテンプレートブロック内の任意の文章要素と、その下位のテンプレートブロック内の任意の文章要素とを順次連結していくことにより、入力文に対応する多数のテンプレートパターン候補を作成することが可能である。一方、前記テンプレート群中のすべての単語には、その重要度に応じたポイント数のポイントが付与される。したがって、前記すべてのテンプレートパターン候補について、各テンプレートパターン候補で用いられているすべての単語の合計ポイント数を分母，入力文と各テンプレートパターン候補との間での一致単語の合計ポイント数を分子とする最適度比較値を求め、分子が最大となる最適度比較値のうちで、最適度比較値が最も大きくなるテンプレートパターン候補を、最適テンプレートパターンと判定することにより、どのような入力文であっても、入力者が意図した入力文のテンプレートパターンと同一のテンプレートパターンを、模範解答用の最適テンプレートパターンとして得ることが可能となる。
【００１２】
本発明はまた、任意数の文章要素を同列で包含する複数のテンプレートブロックを文法規則に基づき上位のものから順次配列して構成される模範解答用のテンプレート群を記憶するテンプレート群記憶手段と；入力文を記憶する入力文記憶手段と；前記テンプレート群の各テンプレートブロックと入力文とを比較し、テンプレート群から作成可能なすべてのテンプレートパターン候補を探索するテンプレートパターン候補検索手段と；検索されたテンプレートパターン候補を記憶するテンプレートパターン候補記憶手段と；テンプレート群中のすべての単語にその重要度に応じたポイント数で付与されるポイントを、単語と関連付けて記憶する単語ポイント数記憶手段と；各テンプレートパターン候補において入力文と一致する単語を検索する一致単語検索手段と；各テンプレートパターン候補で用いられているすべての単語の合計ポイント数を演算する合計ポイント数演算手段と；入力文と各テンプレートパターン候補との間での一致単語の合計ポイント数を演算する一致単語ポイント数演算手段と；各テンプレートパターン候補における全単語の合計ポイント数を分母，各テンプレートパターン候補における入力文との一致単語の合計ポイント数を分子とする最適度比較値を演算する最適度比較値演算手段と；各テンプレートパターン候補の最適度比較値を比較し、分子が最大となる最適度比較値のうちで、最も大きな最適度比較値を有するテンプレートパターン候補を、最適テンプレートパターンと判定する最適テンプレートパターン判定手段と；を設けるようにしたことを特徴とする。そして、テンプレートパターン候補検索手段において、テンプレート群の各テンプレートブロックと入力文とを比較し、テンプレート群から作成可能なすべてのテンプレートパターン候補を探索するようにしているので、どのような入力文であっても、これに対応するテンプレートパターン候補を得ることが可能となる。また、複数のテンプレートパターン候補の中から最適テンプレートパターンを得る際には、各単語のポイント数が考慮されるので、入力文中にポイント数の高い重要単語が含まれている場合には、重要単語をより多く含むテンプレートパターン候補が最適テンプレートパターンとして選択されることになり、入力者が意図した入力文のテンプレートパターンと同一のテンプレートパターンを、最適テンプレートパターンと判定することが可能となる。
【００１３】
本発明はさらに、任意数の文章要素を同列で包含する複数のテンプレートブロックを文法規則に基づき上位のものから順次配列して構成される模範解答用のテンプレ群を、メモリ領域に記憶させる処理；入力文をメモリ領域に記憶させる処理；前記テンプレート群中のすべての単語に対し、その重要度に応じたポイント数で付与されたポイントを、単語と関連付けてメモリ領域に記憶させる処理；前記テンプレート群から作成可能なすべてのテンプレートパターン候補について、各テンプレートパターン候補で用いられているすべての単語の合計ポイント数を分母，入力文と各テンプレートパターン候補との間での一致単語の合計ポイント数を分子とする最適度比較値を用い、分子が最大となる最適度比較値のうちで、最適度比較値が最も大きくなるテンプレートパターン候補を、最適テンプレートパターンと判定する処理；をコンピュータに実行させるようにしたことを特徴とする。そして前記各処理により、予め模範解答用のテンプレートパターンを容易しておかなくても、入力者が意図した入力文のテンプレートパターンと同一のテンプレートパターンを、模範解答用の最適テンプレートパターンとして得ることが可能となる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を図面を参照して説明する。
図１は、本発明の実施の一形態に係る最適テンプレートパターン探索装置を示すもので、この装置は、図２に示す模範解答用のテンプレート群を記憶するテンプレート群記憶手段１、入力文を記憶する入力文記憶手段２およびテンプレートパターン候補検索作手段３を備えており、テンプレートパターン候補検索手段３は、後に詳述するテンプレート群の各テンプレートブロックと入力文とを比較し、テンプレート群から作成可能なすべてのテンプレートパターン候補を探索するようになっている。そして、探索された各テンプレートパターン候補は、テンプレートパターン候補記憶手段４に記憶されるようになっている。
【００１５】
前記テンプレート群は、図２に示すように、単語・句からなる文章要素を任意数同列で包含する複数のテンプレートブロックを備えており、これら各テンプレートブロックは、文法規則に基づき上位のものから順次配列されている。そして、このテンプレート群からは、上位のテンプレートブロック内の任意の文章要素と、その下位のテンプレートブロック内の任意の文章要素とを順次連結していくことにより、入力文に対応する多数のテンプレートパターン候補を作成することができるようになっている。
【００１６】
例えば、図２に示すテンプレート群の場合には、
『Ｊａｐａｎ ｈａｓ ｂｅａｕｔｉｆｕｌ ｐａｒｋｓｎａｔｉｏｎｗｉｄｅ．』
『Ｊａｐａｎ ｉｓ ｄｏｔｔｅｄ ｗｉｔｈ ｌｏｖｅｌｙｐｕｂｌｉｃ ｇａｒｄｅｎｓ ａｌｌ ｏｖｅｒ ｔｈｅｃｏｕｎｔｒｙ．』
等のテンプレートパターン候補を作成することができるようになっている。
【００１７】
このテンプレート群は、過去の添削例等を参考にして、添削作業等で翻訳文の核になる要素が何であるかを、専門家の知識を用いて吟味し、模範解答を単語・句からなる文章要素に分解するとともに、文法規則上同順位の文章要素を任意数同列でまとめてテンプレートブロックを作り、各テンプレートブロックを、文法規則に基づき上位のものから順次配列することにより構成されている。
【００１８】
前記各テンプレートブロックは、正しく使われた単語・句だけでなく、統語的または意味上誤用された単語・句も含めて作成されており、これにより、通常考えられないような入力文に対しても、これに対応するテンプレートパターン候補を作成することができるようになっている。
【００１９】
また、前記テンプレート群中のすべての単語には、図２に示すように、その重要度に応じたポイント数のポイントが付与されており、このポイントは、図１に示す単語ポイント数記憶手段５に、単語と関連付けて記憶されるようになっている。
【００２０】
例えば、図２に示すテンプレート群の場合には、ほとんどの単語には、ポイント数「１」のポイントが付与されているが、『ｄｏｔｔｅｄ』および『ｔｈｅｒｅ』には、他の単語の２倍のポイント数「２」のポイントが付与されているとともに、『ｎａｔｉｏｎｗｉｄｅ』には、他の単語の３倍のポイント数「３」のポイントが付与されている。すなわち、『ｄｏｔｔｅｄ』，『ｔｈｅｒｅ』および『ｎａｔｉｏｎｗｉｄｅ』は、他の単語の２倍のあるいは３倍の重要度を有する重要単語として設定されている。
【００２１】
ここで重要単語は、例えば教師が学生の翻訳文（入力文）を添削するような場合に、教師側が是非学生に覚えて貰いたいと考えている文型を強調する等の場合に設定されるのもので、この場合教師は、授業においてこの文型を用いて翻訳するよう、学生を指導するであろうし、学生もこの文型を用いて例題を翻訳するよう努力することが予想される。そして、学生がこの文型を用いて翻訳してきた場合には、その添削も、この文型に添ったテンプレートパターンを用いて評価してやることが、翻訳文（入力文）を教師に提出した学生の意図に添った評価となることは明らかである。
【００２２】
そこで、本発明においては、後に詳述するように、学生がこの文型を用いて翻訳してきた場合には、この文型に添ったテンプレートパターンを、最適テンプレートパターンとして選択できるようにしている。
【００２３】
なお、図２に示すテンプレート群では、『ｄｏｔｔｅｄ』，『ｔｈｅｒｅ』および『ｎａｔｉｏｎｗｉｄｅ』が、重要単語として設定されているが、すべての単語のポイント数を「１」にしてもよい。
【００２４】
前述のようにして作成された各テンプレートパターン候補は、図１に示すように、一致単語検索手段６において、入力文と一致する単語が検索されるようになっており、また合計ポイント数演算手段７においては、各テンプレートパターン候補で用いられているすべての単語の合計ポイント数が演算されるとともに、一致単語ポイント数演算手段８においては、入力文と各テンプレートパターン候補との間での一致単語の合計ポイント数が演算されるようになっている。そして、これら両合計ポイント数は、最適度比較値演算手段９において比較され、各テンプレートパターン候補の最適度比較値が演算されるようになっている。
【００２５】
すなわち、最適度比較値演算手段９においては、各テンプレートパターン候補における全単語の合計ポイント数を分母とするとともに、各テンプレートパターン候補における入力文との一致単語の合計ポイント数を分子とすることにより、最適度比較値が演算されるようになっており、各テンプレートパターン候補の最適度比較値は、図１に示すように、最適テンプレートパターン判定手段１０において相互に比較され、分子が最大となる最適度比較値のうちで、最も大きな最適度比較値を有するテンプレートパターン候補が、最適テンプレートパターンと判定されるようになっている。そして、一致単語の合計ポイント数のみならず、各テンプレートパターン候補における全単語の合計ポイント数をも考慮されるので、入力文により類似したテンプレートパターン候補が最適テンプレートとして決定されるようになっている。
【００２６】
図３は、前記最適テンプレートパターン探索装置における最適テンプレートパターンの探索方法を示す流れ図であり、以下これについて説明する。
【００２７】
まず、入力文に対応する模範解答用のテンプレート群が予め用意され、ステップＳ１においてこのテンプレート群を読込む。このテンプレート群は通常、ＦＳＡ（有限状態オートマトン）を使用してコンピュータに組込み格納される。
【００２８】
次いで、ステップＳ２において、テンプレート群中のすべての単語にその重要度に応じたポイント数で付与されているポイントを読込む。
【００２９】
次いで、ステップＳ３において、入力文の読込みを行なうとともに、ステップＳ４において、入力文の解析を行なう。
【００３０】
なお、この入力文の解析としては、例えば前記例のような和文英訳の場合であれば、前述の特開平９−３２５６７３号公報に示されているように、基本的用法が正しく履行されているか否かを調べるためのキーパターンによるキーパターンチェック、入力文のすべての単語に対し内蔵する辞書を用いて行なわれる品詞分類、および構文解析プログラムによる構文解析が順次行なわれることになる。
【００３１】
次いで、ステップＳ５において、テンプレート群の各テンプレートブロックと入力文とを比較し、作成可能なすべてのテンプレートパターン候補を検索する。
【００３２】
次いで、ステップＳ６において、入力文中の各単語が、各テンプレートパターン候補中のどの単語と一致するかを検索するとともに、ステップＳ７において、一致した単語の合計のポイント数を各テンプレートパターン候補毎に演算する。
【００３３】
次いで、ステップＳ８において、各テンプレートパターン候補で用いられているすべての単語の合計ポイント数を各テンプレートパターン候補毎に演算するとともに、ステップＳ９において、各テンプレートパターン候補の最適度比較値をそれぞれ演算する。
【００３４】
この最適度比較値は、具体的には、ステップＳ８で求められた合計ポイント数を分母，ステップＳ７で求められた一致単語ポイント数を分子とすることにより求められる。すなわち、一致単語ポイント数を合計ポイント数で除すことにより求められる。
【００３５】
次いで、ステップＳ１０において、各テンプレートパターン候補の最適度比較値を比較し、ステップＳ７で求められた一致単語ポイント数が最大となる最適度比較値のうちで、最適度比較値が最も大きくなるテンプレートパターンを、最適テンプレートパターンと判定する。
【００３６】
例えば例題が、
『日本には、全国的に美しい庭が多い。』
であり、これに対し学生（入力者）の翻訳文（入力文）が、
『Ｉｎ Ｊａｐａｎ ， ａｒｅ ｄｏｔｔｅｄ ｗｉｔｈ ｌｏｖｅｌｙｐｕｂｌｉｃ ｇａｒｄｅｎｓ ｎａｔｉｏｎｗｉｄｅ．』
であったとすると、本発明においては、図２に示すテンプレート群から作成可能な多数のテンプレートパターン候補の中から、
『Ｊａｐａｎ ｉｓ ｄｏｔｔｅｄ ｗｉｔｈ ｌｏｖｅｌｙｐｕｂｌｉｃ ｇａｒｄｅｎｓ ｎａｔｉｏｎｗｉｄｅ．』
が最適テンプレートパターンとして決定される。
【００３７】
次に、前記学生の翻訳文中の
『Ｉｎ Ｊａｐａｎ ， ａｒｅ ｄｏｔｔｅｄ ｗｉｔｈ』
の部分に対して、図２に示すテンプレート群から作成可能な多数のテンプレート候補の中から、どのようにして最適テンプレートパターンが決定されるのかにつき具体的に説明する。
【００３８】
いま、
『Ｉｎ Ｊａｐａｎ ， ａｒｅ ｄｏｔｔｅｄ ｗｉｔｈ』
という入力文に対して、図２に示すテンプレート群から、
『Ｊａｐａｎ ｉｓ ｄｏｔｔｅｄ ｗｉｔｈ』
と、
『Ｉｎ Ｊａｐａｎ ， ｔｈｅｒｅ ａｒｅ』
とがテンプレートパターン候補として作成されるものとすると、図４に示すような有向グラフが得られる。
【００３９】
この有向グラフのノード（状態）が、Ｎ１，Ｎ２，Ｎ３，Ｎ４，Ｎ６，Ｎ７，Ｎ８，Ｎ９，Ｎ５とソート済みであることを前提とした上で、各ノードと入力文とのマッチングを行なう。
【００４０】
図５は初期状態を示し、この状態から、矢印（Ｎ１，Ｎ２）すなわち『Ｊａｐａｎ』、矢印（Ｎ１，Ｎ６）すなわち『Ｉｎ』、矢印（Ｎ２，Ｎ３）すなわち『ｉｓ』、矢印（Ｎ３，Ｎ４）すなわち『ｄｏｔｔｅｄ』、矢印（Ｎ４，Ｎ５）すなわち『ｗｉｔｈ』、矢印（Ｎ６，Ｎ７）すなわち『Ｊａｐａｎ』、矢印（Ｎ７，Ｎ８）すなわち『，』、矢印（Ｎ８，Ｎ９）すなわち『ｔｈｅｒｅ』、および矢印（Ｎ９，Ｎ５）すなわち『ａｒｅ』と、入力文中の各単語とのマッチングが順次行なわれる。
【００４１】
まず、矢印（Ｎ１，Ｎ２）と入力文とのマッチングについて、図６を参照して説明する。
（１） 矢印（Ｎ１，Ｎ２）と入力文の『Ｉｎ』とを照合すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ２，“Ｉｎ”）の値および項目（Ｎ１，“Ｉｎ”）の値をチェックし、両者は共に０であることから、項目（Ｎ２，“Ｉｎ”）はそのままとし、バックリンクも同様にそのままとする（項目（Ｎ１，“Ｉｎ”）のバックリンクは当初設定されていないので、この時点で（Ｎ１，“Ｉｎ”）に設定する）。図６の表中における矢印がバックリンクである。
【００４２】
ここで、バックリンクとは、以下のような理由で設定されるものである。すなわち、このマッチング方法では、図４に示す始端ノードＮ１から終端ノードＮ５までのすべてのマッチング作業を完了しなければ、最適テンプレートパターンがどの経路の文字列なのか判明しない。具体的には、図４の終端ノードＮ５まで作業を完了した時点で、矢印（Ｎ４，Ｎ５）側が最適テンプレートパターンであると判明した場合、ノードＮ４は、Ｎ４→Ｎ３→Ｎ２→Ｎ１の経路を辿って始端ノードＮ１に至る文字列であることが判る必要がある。この経路を示すものがバックリンクである。
【００４３】
（２） 矢印（Ｎ１，Ｎ２）と入力文の『Ｊａｐａｎ』とを照合する。すると、両者は等しいので、項目（Ｎ２，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝０）、項目（Ｎ２，“Ｉｎ”）の値（＝０）、項目（Ｎ１，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝０）、および（項目（Ｎ１，“Ｉｎ”）＋１の値（＝１、ここで＋１は図４の“Ｊａｐａｎ”のポイント数を加えることを意味する。）をチェックし、そのうちの最大値を選択して項目（Ｎ２，“Ｊａｐａｎ”）の値とする。この数字は、前記最適度比較値を求める際の分子の数字として用いられるもので、これにより、項目（Ｎ２，“Ｊａｐａｎ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ１，“Ｉｎ”）にリンクされる（ここで、Ｎ１は矢印（Ｎ１，Ｎ２）の始端ノードである）。
なお、図６に示す表において、Ｎ２の行の各升目の右下に記している数字「１」は、図４の始端ノードＮ１からノードＮ２までに含まれる単語の合計のポイント数を表わし、この数字は、前記最適度比較値を求める際の分母の数字として用いられる。
【００４４】
（３） 次に、矢印（Ｎ１，Ｎ２）と入力文の『，』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ２，“，”）の値（＝０）、項目（Ｎ２，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝１）、および（項目（Ｎ１，“，”）値（＝０）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ２，“，”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ２，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。
【００４５】
（４） 次に、矢印（Ｎ１，Ｎ２）と入力文の『ａｒｅ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ２，“ａｒｅ”）の値（＝０）、項目（Ｎ２，“，”）の値（＝１）、および（項目（Ｎ１，“ａｒｅ”）値（＝０）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ２，“ａｒｅ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ２，“，”）にリンクされる。
【００４６】
（５） 次に、矢印（Ｎ１，Ｎ２）と入力文の『ｄｏｔｔｅｄ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ２，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝０）、項目（Ｎ２，“ａｒｅ”）の値（＝１）、および（項目（Ｎ１，“ｄｏｔｔｅｄ”）値（＝０）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ２，“ｄｏｔｔｅｄ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ２，“ａｒｅ”）にリンクされる。
【００４７】
（６） 次に、矢印（Ｎ１，Ｎ２）と入力文の『ｗｉｔｈ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ２，“ｗｉｔｈ”）の値（＝０）、項目（Ｎ２，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝１）、および（項目（Ｎ１，“ｗｉｔｈ”）値（＝０）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ２，“ｗｉｔｈ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ２，“ｄｏｔｔｅｄ”）にリンクされる。
【００４８】
次に、矢印（Ｎ１，Ｎ６）と入力文とのマッチングについて、図７を参照して説明する。
（１） まず、矢印（Ｎ１，Ｎ６）と入力文の『Ｉｎ』とを照合すると、両者は等しいので、項目（Ｎ６，“Ｉｎ”）の値（＝０）、および項目（Ｎ１，“Ｉｎ”）＋１の値（＝１、ここで＋１は図４の“Ｉｎ”のポイント数を加えることを意味する。）をチェックし、そのうちの最大値を選択して項目（Ｎ６，“Ｉｎ”）の値とする。これにより、項目（Ｎ６，“Ｉｎ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ１，“Ｉｎ”）にリンクされる。
なお、図７に示す表において、Ｎ６の行の各升目の右下に記している数字「１」は、図４の始端ノードＮ１からノードＮ６までに含まれる単語の合計のポイント数，すなわち『Ｉｎ』のポイント数である。
【００４９】
（２） 次に、矢印（Ｎ１，Ｎ６）と入力文の『Ｊａｐａｎ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ６，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝０）、項目（Ｎ６，“Ｉｎ”）の値（＝１）、および（項目（Ｎ１，“Ｊａｐａｎ”）値（＝０）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ６，“Ｊａｐａｎ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ６，“Ｉｎ”）にリンクされる。
【００５０】
（３） 次に、矢印（Ｎ１，Ｎ６）と入力文の『，』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ６，“，”）の値（＝０）、項目（Ｎ６，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝１）、および（項目（Ｎ１，“，”）値（＝０）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ６，“，”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ６，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。
【００５１】
（４） 次に、矢印（Ｎ１，Ｎ６）と入力文の『ａｒｅ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ６，“ａｒｅ”）の値（＝０）、項目（Ｎ６，“，”）の値（＝１）、および（項目（Ｎ１，“ａｒｅ”）値（＝０）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ６，“ａｒｅ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ６，“，”）にリンクされる。
【００５２】
（５） 次に、矢印（Ｎ１，Ｎ６）と入力文の『ｄｏｔｔｅｄ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ６，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝０）、項目（Ｎ６，“ａｒｅ”）の値（＝１）、および項目（Ｎ１，“ｄｏｔｔｅｄ”）値（＝０）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ６，“ｄｏｔｔｅｄ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ６，“ａｒｅ”）にリンクされる。
【００５３】
（６） 次に、矢印（Ｎ１，Ｎ６）と入力文の『ｗｉｔｈ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ６，“ｗｉｔｈ”）の値（＝０）、項目（Ｎ６，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝１）、および項目（Ｎ１，“ｗｉｔｈ”）値（＝０）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ６，“ｗｉｔｈ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ６，“ｄｏｔｔｅｄ”）にリンクされる。
【００５４】
次に、矢印（Ｎ２，Ｎ３）と入力文とのマッチングについて、図８を参照して説明する。
（１） まず、矢印（Ｎ２，Ｎ３）と入力文の『Ｉｎ』とを照合すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ３，“Ｉｎ”）の値および項目（Ｎ２，“Ｉｎ”）をチェックし、両者は共に０であるので、項目（Ｎ３，“Ｉｎ”）はそのままとし、バックリンクもそのままとする。
なお、図８に示す表において、Ｎ３の行の各升目の右下に記している数字「２」は、図４の始端ノードＮ１からノードＮ３までに含まれる単語の合計のポイント数，すなわち『Ｊａｐａｎ』および『ｉｓ』の合計のポイント数である。
【００５５】
（２） 次に、矢印（Ｎ２，Ｎ３）と入力文の『Ｊａｐａｎ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ３，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝０）、項目（Ｎ３，“Ｉｎ”）の値（＝０）、および項目（Ｎ２，“Ｊａｐａｎ”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ３，“Ｊａｐａｎ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ２，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。
【００５６】
（３） 次に、矢印（Ｎ２，Ｎ３）と入力文の『，』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ３，“，”）の値（＝０）、項目（Ｎ３，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝１）、および項目（Ｎ２，“，”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ３，“，”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ３，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。
【００５７】
（４） 次に、矢印（Ｎ２，Ｎ３）と入力文の『ａｒｅ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ３，“ａｒｅ”）の値（＝０）、項目（Ｎ３，“，”）の値（＝１）、および項目（Ｎ２，“ａｒｅ”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ３，“ａｒｅ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ３，“，”）にリンクされる。
【００５８】
（５） 次に、矢印（Ｎ２，Ｎ３）と入力文の『ｄｏｔｔｅｄ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ３，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝０）、項目（Ｎ３，“ａｒｅ”）の値（＝１）、および項目（Ｎ２，“ｄｏｔｔｅｄ”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ３，“ｄｏｔｔｅｄ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ３，“ａｒｅ”）にリンクされる。
【００５９】
（６） 次に、矢印（Ｎ２，Ｎ３）と入力文の『ｗｉｔｈ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ３，“ｗｉｔｈ”）の値（＝０）、項目（Ｎ３，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝１）、および項目（Ｎ２，“ｗｉｔｈ”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ３，“ｗｉｔｈ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ３，“ｄｏｔｔｅｄ”）にリンクされる。
【００６０】
次に、矢印（Ｎ３，Ｎ４）と入力文とのマッチングについて、図９を参照して説明する。
（１） まず、矢印（Ｎ３，Ｎ４）と入力文の『Ｉｎ』とを照合すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ４，“Ｉｎ”）の値および項目（Ｎ３，“Ｉｎ”）の値をチェックし、両者は共に０であるので、項目（Ｎ４，“Ｉｎ”）はそのままとし、バックリンクもそのままとする。
なお、図９に示す表において、Ｎ４の行の各升目の右下に記している数字「４」は、図４の始端ノードＮ１からノードＮ４までに含まれる単語，すなわち『Ｊａｐａｎ』，『ｉｓ』および『ｄｏｔｔｅｄ』の合計のポイント数である。
【００６１】
（２） 次に、矢印（Ｎ３，Ｎ４）と入力文の『Ｊａｐａｎ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ４，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝０）、項目（Ｎ４，“Ｉｎ”）の値（＝０）、および項目（Ｎ３，“Ｊａｐａｎ”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ４，“Ｊａｐａｎ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ３，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。
【００６２】
（３） 次に、矢印（Ｎ３，Ｎ４）と入力文の『，』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ４，“，”）の値（＝０）、項目（Ｎ４，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝１）、および項目（Ｎ３，“，”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ４，“，”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ４，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。
【００６３】
（４） 次に、矢印（Ｎ３，Ｎ４）と入力文の『ａｒｅ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ４，“ａｒｅ”）の値（＝０）、項目（Ｎ４，“，”）の値（＝１）、および項目（Ｎ３，“ａｒｅ”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ４，“ａｒｅ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ４，“，”）にリンクされる。
【００６４】
（５） 次に、矢印（Ｎ３，Ｎ４）と入力文の『ｄｏｔｔｅｄ』とを照合する。すると、両者は等しいので、項目（Ｎ４，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝０）、項目（Ｎ４，“ａｒｅ”）の値（＝１）、項目（Ｎ３，“ｄｏｔｔｅｄ”）値（＝１）、および項目（Ｎ３，“ａｒｅ”）＋２の値（＝３、ここで＋２は図４の“ｄｏｔｔｅｄ”のポイント数を加えることを意味する。）をチェックし、その最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ４，“ｄｏｔｔｅｄ”）＝３となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ３，“ａｒｅ”）にリンクされる。
【００６５】
（６） 次に、矢印（Ｎ３，Ｎ４）と入力文の『ｗｉｔｈ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ４，“ｗｉｔｈ”）の値（＝０）、項目（Ｎ４，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝３）、および項目（Ｎ３，“ｗｉｔｈ”）の値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ４，“ｗｉｔｈ”）＝３となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ４，“ｄｏｔｔｅｄ”）にリンクされる。
【００６６】
次に、矢印（Ｎ４，Ｎ５）と入力文とのマッチングについて、図１０を参照して説明する。
（１） まず、矢印（Ｎ４，Ｎ５）と入力文の『Ｉｎ』とを照合すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ５，“Ｉｎ”）の値および項目（Ｎ４，“Ｉｎ”）の値をチェックし、両者は共に０であるので、項目（Ｎ５，“Ｉｎ”）はそのままとし、バックリンクもそのままとする。
なお、図１０に示す表において、Ｎ５の行の各升目の右下に記している数字「５」は、図４の始端ノードＮ１からノードＮ５までの上側の文字列に含まれる単語，すなわち『Ｊａｐａｎ』，『ｉｓ』，『ｄｏｔｔｅｄ』および『ｗｉｔｈ』の合計のポイント数である。
【００６７】
（２） 次に、矢印（Ｎ４，Ｎ５）と入力文の『Ｊａｐａｎ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ５，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝０）、項目（Ｎ５，“Ｉｎ”）の値（＝０）、および項目（Ｎ４，“Ｊａｐａｎ”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ５，“Ｊａｐａｎ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ４，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。
【００６８】
（３） 次に、矢印（Ｎ４，Ｎ５）と入力文の『，』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ５，“，”）の値（＝０）、項目（Ｎ５，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝１）、および項目（Ｎ４，“，”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ５，“，”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ５，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。
【００６９】
（４） 次に、矢印（Ｎ４，Ｎ５）と入力文の『ａｒｅ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ５，“ａｒｅ”）の値（＝０）、項目（Ｎ５，“，”）の値（＝１）、および項目（Ｎ４，“ａｒｅ”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ５，“ａｒｅ”）＝１となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ５，“，”）にリンクされる。
【００７０】
（５） 次に、矢印（Ｎ４，Ｎ５）と入力文の『ｄｏｔｔｅｄ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ５，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝０）、項目（Ｎ５，“ａｒｅ”）の値（＝１）、および項目（Ｎ４，“ｄｏｔｔｅｄ”）値（＝３）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ５，“ｄｏｔｔｅｄ”）＝３となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ４，“ｄｏｔｔｅｄ”）にリンクされる。
【００７１】
（６） 次に、矢印（Ｎ４，Ｎ５）と入力文の『ｗｉｔｈ』とを照合する。すると、両者は等しいので、項目（Ｎ５，“ｗｉｔｈ”）の値（＝０）、項目（Ｎ５，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝３）、項目（Ｎ４，“ｗｉｔｈ”）の値（＝３）、および項目（Ｎ４，“ｄｏｔｔｅｄ”）＋１の値（＝４、ここで＋１は図４の“ｗｉｔｈ”のポイント数を加えることを意味する。）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ５，“ｗｉｔｈ”）＝４となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ４，“ｄｏｔｔｅｄ”）にリンクされる。
【００７２】
次に、矢印（Ｎ６，Ｎ７）と入力文とのマッチングについて、図１１を参照して説明する。
（１） まず、矢印（Ｎ６，Ｎ７）と入力文の『Ｉｎ』とを照合すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ７，“Ｉｎ”）の値（＝０）と項目（Ｎ６，“Ｉｎ”）の値（＝１）とをチェックし、そのうちの大きい方の値を選択する。したがって、項目（Ｎ７，“Ｉｎ”）＝１となり、バックリンクは、選択した項目（Ｎ６，“Ｉｎ”）にリンクされる。
なお、図１１に示す表において、Ｎ７の行の各升目の右下に記している数字「２」は、図４の始端ノードＮ１からノードＮ７までに含まれる単語，すなわち『Ｉｎ』および『Ｊａｐａｎ』の合計のポイント数である。
【００７３】
（２） 次に、矢印（Ｎ６，Ｎ７）と入力文の『Ｊａｐａｎ』とを照合する。すると、両者は等しいので、項目（Ｎ７，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝０）、項目（Ｎ７，“Ｉｎ”）の値（＝０）、項目（Ｎ６，“Ｊａｐａｎ”）値（＝１）、および項目（Ｎ６，“Ｉｎ”）＋１の値（＝２、ここで＋１は図４の“Ｊａｐａｎ”のポイント数を加えることを意味する。）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ７，“Ｊａｐａｎ”）＝２となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ６，“Ｉｎ”）にリンクされる。
【００７４】
（３） 次に、矢印（Ｎ６，Ｎ７）と入力文の『，』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ７，“，”）の値（＝０）、項目（Ｎ７，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝２）、および項目（Ｎ６，“，”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ７，“，”）＝２となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ７，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。
【００７５】
（４） 次に、矢印（Ｎ６，Ｎ７）と入力文の『ａｒｅ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ７，“ａｒｅ”）の値（＝０）、項目（Ｎ７，“，”）の値（＝２）、および項目（Ｎ６，“ａｒｅ”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ７，“ａｒｅ”）＝２となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ７，“，”）にリンクされる。
【００７６】
（５） 次に、矢印（Ｎ６，Ｎ７）と入力文の『ｄｏｔｔｅｄ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ７，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝０）、項目（Ｎ７，“ａｒｅ”）の値（＝２）、および項目（Ｎ６，“ｄｏｔｔｅｄ”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ７，“ｄｏｔｔｅｄ”）＝２となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ７，“ａｒｅ”）にリンクされる。
【００７７】
（６） 次に、矢印（Ｎ６，Ｎ７）と入力文の『ｗｉｔｈ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ７，“ｗｉｔｈ”）の値（＝０）、項目（Ｎ７，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝２）、および項目（Ｎ６，“ｗｉｔｈ”）値（＝１）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ７，“ｗｉｔｈ”）＝２となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ７，“ｄｏｔｔｅｄ”）にリンクされる。
【００７８】
次に、矢印（Ｎ７，Ｎ８）と入力文とのマッチングについて、図１２を参照して説明する。
（１） まず、矢印（Ｎ７，Ｎ８）と入力文の『Ｉｎ』とを照合すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ８，“Ｉｎ”）の値（＝０）と項目（Ｎ７，“Ｉｎ”）の値（＝１）とをチェックし、そのうちの大きい方の値を選択する。したがって、項目（Ｎ８，“Ｉｎ”）＝１となり、バックリンクは、選択した項目（Ｎ７“Ｉｎ”）にリンクされる。
なお、図１２に示す表において、Ｎ８の行の各升目の右下に記している数字「３」は、図４の始端ノードＮ１からノードＮ８までに含まれる単語，すなわち『Ｉｎ』，『Ｊａｐａｎ』および『，』の合計のポイント数である。
【００７９】
（２） 次に、矢印（Ｎ７，Ｎ８）と入力文の『Ｊａｐａｎ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ８，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝０）、項目（Ｎ８，“Ｉｎ”）の値（＝１）、および項目（Ｎ７，“Ｊａｐａｎ”）値（＝２）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ８，“Ｊａｐａｎ”）＝２となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ７，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。
【００８０】
（３） 次に、矢印（Ｎ７，Ｎ８）と入力文の『，』とを照合する。すると、両者は等しいので、項目（Ｎ８，“，”）の値（＝０）、項目（Ｎ８，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝２）、項目（Ｎ７，“，”）の値（＝２）、および項目（Ｎ７，“Ｊａｐａｎ”）＋１の値（＝３、ここで＋１は図４の“，”のポイント数を加えることを意味する。）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ８，“，”）＝３となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ７，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。
【００８１】
（４） 次に、矢印（Ｎ７，Ｎ８）と入力文の『ａｒｅ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ８，“ａｒｅ”）の値（＝０）、項目（Ｎ８，“，”）の値（＝３）、および項目（Ｎ７，“ａｒｅ”）値（＝２）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ８，“ａｒｅ”）＝３となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ８，“，”）にリンクされる。
【００８２】
（５） 次に、矢印（Ｎ７，Ｎ８）と入力文の『ｄｏｔｔｅｄ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ８，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝０）、項目（Ｎ８，“ａｒｅ”）の値（＝３）、および項目（Ｎ７，“ｄｏｔｔｅｄ”）値（＝２）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ８，“ｄｏｔｔｅｄ”）＝３となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ８，“ａｒｅ”）にリンクされる。
【００８３】
（６） 次に、矢印（Ｎ７，Ｎ８）と入力文の『ｗｉｔｈ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ８，“ｗｉｔｈ”）の値（＝０）、項目（Ｎ８，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝３）、および項目（Ｎ７，“ｗｉｔｈ”）値（＝２）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ８，“ｗｉｔｈ”）＝３となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ８，“ｄｏｔｔｅｄ”）にリンクされる。
【００８４】
次に、矢印（Ｎ８，Ｎ９）と入力文とのマッチングについて、図１３を参照して説明する。
（１） まず、矢印（Ｎ８，Ｎ９）と入力文の『Ｉｎ』とを照合すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ９，“Ｉｎ”）の値（＝０）と項目（Ｎ８，“Ｉｎ”）の値（＝１）とをチェックし、そのうちの大きい方の値を選択する。したがって、項目（Ｎ９，“Ｉｎ”）＝１となり、バックリンクは、選択した項目（Ｎ８“Ｉｎ”）にリンクされる。
なお、図１３に示す表において、Ｎ９の行の各升目の右下に記している数字「５」は、図４の始端ノードＮ１からノードＮ９までに含まれる単語，すなわち『Ｉｎ』，『Ｊａｐａｎ』『，』および『ｔｈｅｒｅ』の合計ポイント数である。
【００８５】
（２） 次に、矢印（Ｎ８，Ｎ９）と入力文の『Ｊａｐａｎ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ９，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝０）、項目（Ｎ９，“Ｉｎ”）の値（＝１）、および項目（Ｎ８，“Ｊａｐａｎ”）値（＝２）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ９，“Ｊａｐａｎ”）＝２となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ８，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされる。
【００８６】
（３） 次に、矢印（Ｎ８，Ｎ９）と入力文の『，』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ９，“，”）の値（＝０）、項目（Ｎ９，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝２）、および項目（Ｎ８，“，”）値（＝３）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ９，“，”）＝３となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ８，“，”）にリンクされる。
【００８７】
（４） 次に、矢印（Ｎ８，Ｎ９）と入力文の『ａｒｅ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ９，“ａｒｅ”）の値（＝０）、項目（Ｎ９，“，”）の値（＝３）、および項目（Ｎ８，“ａｒｅ”）値（＝３）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ９，“ａｒｅ”）＝３となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ９，“，”）にリンクされる。
【００８８】
（５） 次に、矢印（Ｎ８，Ｎ９）と入力文の『ｄｏｔｔｅｄ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ９，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝０）、項目（Ｎ９，“ａｒｅ”）の値（＝３）、および項目（Ｎ８，“ｄｏｔｔｅｄ”）値（＝３）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ９，“ｄｏｔｔｅｄ”）＝３となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ９，“ａｒｅ”）にリンクされる。
【００８９】
（６） 次に、矢印（Ｎ８，Ｎ９）と入力文の『ｗｉｔｈ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ９，“ｗｉｔｈ”）の値（＝０）、項目（Ｎ９，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝３）、および項目（Ｎ８，“ｗｉｔｈ”）値（＝３）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ９，“ｗｉｔｈ”）＝３となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ９，“ｄｏｔｔｅｄ”）にリンクされる。
【００９０】
次に、矢印（Ｎ９，Ｎ５）と入力文とのマッチングについて、図１４を参照して説明する。
（１） まず、矢印（Ｎ９，Ｎ５）と入力文の『Ｉｎ』とを照合すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ９，“Ｉｎ”）の値（＝０）と項目（Ｎ９，“Ｉｎ”）の値（＝１）とをチェックし、そのうちの大きい方の値を選択する。したがって、項目（Ｎ５，“Ｉｎ”）＝１となり、バックリンクは、選択した項目（Ｎ９“Ｉｎ”）にリンクされ、バックリンクが変更される。
なお、図１４に示す表において、Ｎ５の行の第１列目から第５列目の各升目の右下に記している数字「６」は、図４の始端ノードＮ１からノードＮ５までの下側の文字列に含まれる単語，すなわち『Ｉｎ』，『Ｊａｐａｎ』『，』『ｔｈｅｒｅ』および『ａｒｅ』の合計ポイント数である。
ここで、Ｎ５の行の第６列目の升目の右下に記している数字は、「６」ではなく「５」のままであるが、その理由については後に詳述する。
【００９１】
（２） 次に、矢印（Ｎ９，Ｎ５）と入力文の『Ｊａｐａｎ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ５，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝１）、項目（Ｎ５，“Ｉｎ”）の値（＝１）、および項目（Ｎ９，“Ｊａｐａｎ”）値（＝２）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ５，“Ｊａｐａｎ”）＝２となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ９，“Ｊａｐａｎ”）にリンクされ、バックリンクが変更される。
【００９２】
（３） 次に、矢印（Ｎ９，Ｎ５）と入力文の『，』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ５，“Ｉｎ”）の値（＝１）、項目（Ｎ５，“Ｊａｐａｎ”）の値（＝２）、および項目（Ｎ９，“，”）値（＝３）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ５，“，”）＝３となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ９，“，”）にリンクされ，バックリンクが変更される。
【００９３】
（４） 次に、矢印（Ｎ９，Ｎ５）と入力文の『ａｒｅ』とを照合する。すると、両者は等しいので、項目（Ｎ５，“ａｒｅ”）の値（＝１）、項目（Ｎ５，“，”）の値（＝３）、項目（Ｎ９，“ａｒｅ”）値（＝３）、および項目（Ｎ９，“，”）＋１の値（＝４、ここで＋１は図４の“ａｒｅ”のポイント数を加えることを意味する。）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ５，“ａｒｅ”）＝４となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ９，“，”）にリンクされ、バックリンクが変更される。
【００９４】
（５） 次に、矢印（Ｎ９，Ｎ５）と入力文の『ｄｏｔｔｅｄ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ５，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝３）、項目（Ｎ５，“ａｒｅ”）の値（＝４）、および項目（Ｎ９，“ｄｏｔｔｅｄ”）値（＝３）をチェックし、そのうちの最大値を選択する。したがって、項目（Ｎ５，“ｄｏｔｔｅｄ”）＝４となり、バックリンクは、最大値として選択した項目（Ｎ５，“ａｒｅ”）にリンクされ、バックリンクが変更される。
【００９５】
（６） 次に、矢印（Ｎ９，Ｎ５）と入力文の『ｗｉｔｈ』とを照合する。すると、両者は等しくないので、項目（Ｎ５，“ｗｉｔｈ”）の値（＝４）、項目（Ｎ５，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝４）、および項目（Ｎ９，“ｗｉｔｈ”）値（＝３）をチェックする。
【００９６】
ここで、項目（Ｎ５，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝４）が最大値である場合には、Ｎ５の行の第１列から第５列までの場合と同様、バックリンクが変更され、各升目の右下に記している数字も、変更された文字列の合計ポイント数である「６」に変更されることになる。
【００９７】
ところが、項目（Ｎ５，“ｄｏｔｔｅｄ”）の値（＝４）と、元の項目（Ｎ５，“ｗｉｔｈ”）の値（＝４）とは同一値である。そしてこの場合には、バックリンクを変更することにより、Ｎ５の行の升目の右下に記している数字が小さくなる場合を除き、バックリンクの変更は行なわない。したがって、項目（Ｎ５，“ｗｉｔｈ”）＝４となり、バックリンクは、項目（Ｎ４，“ｄｏｔｔｅｄ”）にリンクされたままの状態が保持され、升目の右下に記している数字も、図４の上側の文字列の合計ポイント数である「５」のままの状態が保持される。
【００９８】
以上説明したマッチング作業により、図４に示す上側の文字列の最適度比較値が４／５で、下側の文字列の最適度比較値が４／６となり、上側の文字列が入力文に対する最適テンプレートパターンとして決定されることになる。
【００９９】
このようにして、最適テンプレートパターンが決定されたならば、図３のステップＳ１１において、入力文を最適テンプレートパターンと同様のテンプレートに分解するとともに、ステップＳ１２において、入力文の添削を行なう。この添削方法は、前述の特開平９−３２５６７３号公報に示されている添削方法と同一である。
【０１００】
しかして、模範解答用のテンプレートパターンを予め用意せず、入力文に合わせてその都度これに適したテンプレートパターンを作成するようにしているので、どのような入力文に対しても、これに最も適した模範解答用のテンプレートパターンを得ることができる。
【０１０１】
なお、前記実施の一形態においては、和文英訳の添削を例に採って説明したが、英文和訳の場合や、他の言語間の翻訳の場合にも同様に適用でき、また前述のように、インターネット等を利用した情報検索システムにおいて、入力文に基づき所定の情報を検索するような場合に、自然言語文章からなる複合情報を持つテンプレートパターンを検索キーとして使用することにより、同様に適用することができる。
【０１０２】
【発明の効果】
以上説明したように本発明は、任意数の文章要素を同列で包含する複数のテンプレートブロックを文法規則に基づき上位のものから順次配列して構成される模範解答用のテンプレート群を予め用意し、このテンプレート群から作成可能なすべてのテンプレートパターン候補の中から、入力文に最も適したテンプレートパターン候補を探索する最適テンプレートパターン探索方法であって、前記テンプレート群中のすべての単語に、その重要度に応じたポイント数のポイントを付与した後、前記すべてのテンプレートパターン候補について、各テンプレートパターン候補で用いられているすべての単語の合計ポイント数を分母，入力文と各テンプレートパターン候補との間での一致単語の合計ポイント数を分子とする最適度比較値を求め、分子が最大となる最適度比較値のうちで、最適度比較値が最も大きくなるテンプレートパターン候補を、最適テンプレートパターンと判定するようにしているので、どのような入力文であっても、入力者が意図した入力文のテンプレートパターンと同一のテンプレートパターンを、模範解答用の最適テンプレートパターンとして得ることができる。
【０１０３】
本発明はまた、任意数の文章要素を同列で包含する複数のテンプレートブロックを文法規則に基づき上位のものから順次配列して構成される模範解答用のテンプレート群を記憶するテンプレート群記憶手段と；入力文を記憶する入力文記憶手段と；前記テンプレート群の各テンプレートブロックと入力文とを比較し、テンプレート群から作成可能なすべてのテンプレートパターン候補を探索するテンプレートパターン候補検索手段と；検索されたテンプレートパターン候補を記憶するテンプレートパターン候補記憶手段と；テンプレート群中のすべての単語にその重要度に応じたポイント数で付与されるポイントを、単語と関連付けて記憶する単語ポイント数記憶手段と；各テンプレートパターン候補において入力文と一致する単語を検索する一致単語検索手段と；各テンプレートパターン候補で用いられているすべての単語の合計ポイント数を演算する合計ポイント数演算手段と；入力文と各テンプレートパターン候補との間での一致単語の合計ポイント数を演算する一致単語ポイント数演算手段と；各テンプレートパターン候補における全単語の合計ポイント数を分母，各テンプレートパターン候補における入力文との一致単語の合計ポイント数を分子とする最適度比較値を演算する最適度比較値演算手段と；各テンプレートパターン候補の最適度比較値を比較し、分子が最大となる最適度比較値のうちで、最も大きな最適度比較値を有するテンプレートパターン候補を最適テンプレートパターンと判定する最適テンプレートパターン判定手段と；を設けるようにしているので、どのような入力文であっても、これに対応するテンプレートパターン候補を得ることができる。また、複数のテンプレートパターン候補の中から最適テンプレートパターンを得る際には、最適度比較値を比較して判定するようにしているので、最適テンプレートパターンが複数出てくるといった不具合を、ほぼ完全に防止することができる。
【０１０４】
本発明はさらに、任意数の文章要素を同列で包含する複数のテンプレートブロックを文法規則に基づき上位のものから順次配列して構成される模範解答用のテンプレ群を、メモリ領域に記憶させる処理；入力文をメモリ領域に記憶させる処理；前記テンプレート群中のすべての単語に対し、その重要度に応じたポイント数で付与されたポイントを、単語と関連付けてメモリ領域に記憶させる処理；前記テンプレート群から作成可能なすべてのテンプレートパターン候補について、各テンプレートパターン候補で用いられているすべての単語の合計ポイント数を分母，入力文と各テンプレートパターン候補との間での一致単語の合計ポイント数を分子とする最適度比較値を用い、分子が最大となる最適度比較値のうちで、最適度比較値が最も大きくなるテンプレートパターン候補を、最適テンプレートパターンと判定する処理；をコンピュータに実行させるようにしているので、予め模範解答用のテンプレートパターンを用意しておかなくても、入力者が意図した入力文のテンプレートパターンと同一のテンプレートパターンを、模範解答用の最適テンプレートパターンとして得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態に係る最適テンプレートパターン探索装置を示す全体構成図である。
【図２】図１の装置で用いられるテンプレート群の一例を示す説明図である。
【図３】図１の装置による最適テンプレートパターン探索方法を示す流れ図である。
【図４】有向グラフの一例を示す説明図である。
【図５】図４の各ノードと入力文とのマッチングを行なう際の初期状態を示す表である。
【図６】矢印（Ｎ１，Ｎ２）と入力文とのマッチングを示す表である。
【図７】矢印（Ｎ１，Ｎ６）と入力文とのマッチングを示す表である。
【図８】矢印（Ｎ２，Ｎ３）と入力文とのマッチングを示す表である。
【図９】矢印（Ｎ３，Ｎ４）と入力文とのマッチングを示す表である。
【図１０】矢印（Ｎ４，Ｎ５）と入力文とのマッチングを示す表である。
【図１１】矢印（Ｎ６，Ｎ７）と入力文とのマッチングを示す表である。
【図１２】矢印（Ｎ７，Ｎ８）と入力文とのマッチングを示す表である。
【図１３】矢印（Ｎ８，Ｎ９）と入力文とのマッチングを示す表である。
【図１４】矢印（Ｎ９，Ｎ５）と入力文とのマッチングを示す表である。
【符号の説明】
１ テンプレート群記憶手段
２ 入力文記憶手段
３ テンプレートパターン候補検索手段
４ テンプレートパターン候補記憶手段
５ 単語ポイント数記憶手段
６ 一致単語検索手段
７ 合計ポイント数演算手段
８ 一致単語ポイント数演算手段
９ 最適度比較値演算手段
１０ 最適テンプレートパターン判定手段
Claims (3)
- 正しく使われた単語・句だけでなく、統語的または意味上誤用された単語・句も含めた任意数の文章要素を同列で包含する複数のテンプレートブロックを、文法規則に基づき上位のものから順次配列して構成される模範解答用のテンプレート群を記憶するテンプレート群記憶手段と；入力文を記憶する入力文記憶手段と；テンプレート群中のすべての単語にその重要度に応じたポイント数で付与されるポイントを、単語と関連付けて記憶する単語ポイント数記憶手段と；を備え、前記テンプレート群から作成可能なすべてのテンプレートパターン候補の中から、入力文に最も適したテンプレートパターン候補を探索する最適テンプレートパターン探索方法であって、テンプレートパターン候補検索手段が、前記テンプレート群の各テンプレートブロックと入力文とを比較し、テンプレート群から作成可能なすべてのテンプレートパターン候補を探索するステップと；一致単語検索手段が、各テンプレートパターン候補において入力文と一致する単語を検索するステップと；合計ポイント数演算手段が、各テンプレートパターン候補で用いられているすべての単語の合計ポイント数を演算するステップと；一致単語ポイント数演算手段が、入力文と各テンプレートパターン候補との間での一致単語の合計ポイント数を演算するステップと；最適度比較値演算手段が、各テンプレートパターン候補における全単語の合計ポイント数を分母，各テンプレートパターン候補における入力文との一致単語の合計ポイント数を分子とする最適度比較値を演算するステップと；最適テンプレートパターン判定手段が、各テンプレートパターン候補の最適比較値を比較し、分子が最大となる最適度比較値のうちで、最も大きな最適度比較値を有するテンプレートパターン候補を最適テンプレートパターンと判定するステップと；を具備することを特徴とする最適テンプレートパターン探索方法。
- 正しく使われた単語・句だけでなく、統語的または意味上誤用された単語・句も含めた任意数の文章要素を同列で包含する複数のテンプレートブロックを、文法規則に基づき上位のものから順次配列して構成される模範解答用のテンプレート群を記憶するテンプレート群記憶手段と；入力文を記憶する入力文記憶手段と；前記テンプレート群の各テンプレートブロックと入力文とを比較し、テンプレート群から作成可能なすべてのテンプレートパターン候補を探索するテンプレートパターン候補検索手段と；検索されたテンプレートパターン候補を記憶するテンプレートパターン候補記憶手段と；テンプレート群中のすべての単語にその重要度に応じたポイント数で付与されるポイントを、単語と関連付けて記憶する単語ポイント数記憶手段と；各テンプレートパターン候補において入力文と一致する単語を検索する一致単語検索手段と；各テンプレートパターン候補で用いられているすべての単語の合計ポイント数を演算する合計ポイント数演算手段と；入力文と各テンプレートパターン候補との間での一致単語の合計ポイント数を演算する一致単語ポイント数演算手段と；各テンプレートパターン候補における全単語の合計ポイント数を分母，各テンプレートパターン候補における入力文との一致単語の合計ポイント数を分子とする最適度比較値を演算する最適度比較値演算手段と；各テンプレートパターン候補の最適度比較値を比較し、分子が最大となる最適度比較値のうちで、最も大きな最適度比較値を有するテンプレートパターン候補を最適テンプレートパターンと判定する最適テンプレートパターン判定手段と；を具備することを特徴とする最適テンプレートパターン探索装置。
- 正しく使われた単語・句だけでなく、統語的または意味上誤用された単語・句も含めた任意数の文章要素を同列で包含する複数のテンプレートブロックを、文法規則に基づき上位のものから順次配列して構成される模範解答用のテンプレート群を、メモリ領域に記憶させる処理；入力文をメモリ領域に記憶させる処理；前記テンプレート群中のすべての単語に対し、その重要度に応じたポイント数で付与されたポイントを、単語と関連付けてメモリ領域に記憶させる処理；前記テンプレート群から作成可能なすべてのテンプレートパターン候補について、各テンプレートパターン候補で用いられているすべての単語の合計ポイント数を分母，入力文と各テンプレートパターン候補との間での一致単語の合計ポイント数を分子とする最適度比較値を用い、分子が最大となる最適度比較値のうちで、最適度比較値が最も大きくなるテンプレートパターン候補を、最適テンプレートパターンと判定する処理；をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
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