JP6075042B2 - 言語処理装置、言語処理方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、言語処理装置、言語処理方法、及びプログラムに関する。

文の読解支援に関し、文の構造をわかりやすく表示し、意味の理解を助ける言語処理方法が知られている。例えば、母国語以外の言語を読んで理解する場合、単語はわかっても文の構造がわからないと、意味がつかめないことが多い。このような場合においても、文の構造をわかりやすく表示することにより、理解を助けることができる。

例えば、構文木の解析対象となるノードに付随する、句の細分類である種別の情報から、解析対象区分分類知識を参照して、該解析対象が、動詞を主辞とする動詞句類であるか、主に名詞を主辞とする非動詞句類であるか、品詞であるかを判定する例が知られている。このとき、解析対象が動詞句類であれば、動詞と、該動詞の深層格との関係を解析し、解析対象が非動詞句類であれば、名詞句と形容詞句間を含む修飾関係を解析する。また、解析対象が品詞であれば、意味解析を終了する。このように、後のキーワード抽出に必要な深層格を指定し、それ以外の不必要な深層格内部の意味解析を実行することなく、必要最小の範囲の意味構造を生成することによって解析の実行時間の短縮を実現することを目指している。また、解析全体の流れを明示的にすることによって、処理方式の保守の負担の軽減を実現することを目的としている。

また、対象物に関する知識の分類を行う知識分類支援装置で、検索母集団設定データの設定に応じて、機能モデルデータから検索母集団データを生成する例が知られている。この知識分類支援装置は、機能ノードに関する知識データを入力され、知識データと類似する機能ノードを検索し、類似する機能ノードの情報が格納される検索結果データを生成する。これにより、機能ツリーを構成する機能ノードに対する知識分類の割り当てを容易にすることを目的としている。この知識分類支援装置は、検索結果データの任意の情報が選択されると、任意の情報に関連する機能ノードを、分類先候補ノードとして表示部に強調表示させる。

さらに、行動をノードおよび当該行動の遷移をアークで表現するグラフを表示する行動データ表示方法が知られている。この行動データ表示方法では、行動データ表示装置が、行動主体の行動履歴をもとに各行動の初期確率および行動間の遷移確率を算出する。行動データ表示装置は、算出した各行動の初期確率および行動間の遷移確率をもとに、行動あるいは行動から他の行動への遷移を取り除いたときの単純性を算出し、算出した単純性の最小のものを取り除く。行動データ表示装置は、単純化した後の各行動および行動間の遷移確率をもとに当該行動をノードおよび行動間の遷移をアークで表現したグラフを生成する。このとき、行動履歴中の遷移確率が類似した複数の行動をまとめて１つの行動としてグループ化すること、グループ化の際に、予め定義された行動の階層に従ってまとめることが知られている。これにより、特徴的な部分を見つけ出しやすくすることを目指している。

さらにまた、仮想入力装置において、指示部から制御部に対して画面上の座標が入力され、座標に対応するボタンが代表仮想ボタンであった場合は、制御部が代表仮想ボタンを選択状態にする例が知られている。この例では、仮想入力装置は、表示状態切り換え部に対して、代表仮想ボタンに属する仮想ボタンを表示状態にする命令を送信し、表示状態切り換え部は、仮想ボタンを表示状態にする。座標に対応するボタンが仮想ボタンであった場合、制御部は指示部に付属するボタンの押状態をチェックし、仮想ボタンが押されたときは、制御部は、仮想ボタンに割り当てられた処理を実行する。座標に対応するボタンが存在しなかった場合は、選択状態の代表仮想ボタンが存在するかをチェックする。存在する場合は、制御部は、代表仮想ボタンを非選択状態にし、表示状態切り換え部に対して、代表仮想ボタンに属する仮想ボタンを非表示状態にする。これにより、少ない表示面積でも一覧性のある習得が容易なソフトウエアキーボードを提供することを目的としている。

特開２０００−１４８７５５号公報 特開２００７−１１５１３９号公報 特開２００４−１０２６８１号公報 特開２０００−１８１６０８号公報

ところで、長文の解析には、どの単語がどの単語に係るか、どの表現がどの表現にかかるのか、理解に時間がかかることが多い。しかし、上記のような従来の意味解析や表示方法は、大局的にフレーズを捉えるためには利用できるかもしれないが、個々の単語レベルの係り受けなどに関しての表示はできない。よって、解析結果として意味のある単語が解読に必要な単語か否か判断ができず、適切な解読支援の為の表示が行なえないことがある。

そこで、長文であっても、解析結果を簡易に表示することが可能な言語処理装置、言語処理方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

ひとつの態様である言語処理装置は、句判定部と、解析部と、拡張部と、表示処理部と、表示部とを有する。句判定部は、入力された文に含まれる複数の単語を抽出して前記文の意味を解析した解析結果に基づき、複数の前記単語の夫々について、前記単語を含み一つの意味を成す句があるか否かを判定し、ある場合には前記句を出力する。解析部は、前記文の形態素解析を行い、前記形態素解析に基づき、前記文の形態素同士の関係から前記文の構文解析を行い、前記構文解析の結果に基づき、複数の前記単語のうちの互いに関係する２つの単語同士の意味上の関係、及び、複数の前記単語の夫々と前記句判定部より出力された句において主たる意味を保持する単語との意味上の関係を示す関係情報を生成する。拡張部は、前記関係情報に基づき、前記単語または前記句を前後の単語または句とつなげた別の句として表示させるか否かの判別を、前記関係情報と前記別の句として表示させることの可否との関係が予め定義されている拡張情報に従って行う。表示処理部は、前記別の句として表示させると判別された前記単語または句を一つの句としてまとめる。表示部は、前記文の意味を解析した前記解析結果及び前記表示処理部での処理の結果に基づき、前記文の中心概念として解析された語句、前記表示処理部によってまとめられた句、及び、該語句と該句との意味上の関係を表す前記関係情報を表示する。

別の態様である言語処理方法は、言語処理装置が、入力された文に含まれる複数の単語を抽出して前記文の意味を解析した解析結果に基づき、複数の前記単語の夫々について、前記単語を含み一つの意味を成す句があるか否かを判定し、ある場合には前記句を出力する。また、言語処理装置は、前記文の形態素解析を行う。さらに、言語処理装置は、前記形態素解析に基づき、前記文の形態素同士の関係から前記文の構文解析を行う。また、言語処理装置は、前記構文解析の結果に基づき、複数の前記単語のうちの互いに関係する２つの単語同士の意味上の関係、及び、複数の前記単語の夫々と前記出力された句において主たる意味を保持する単語との意味上の関係を示す関係情報を生成する。さらに、言語処理装置は、前記関係情報に基づき、前記単語または前記句を前後の単語または句とつなげた別の句として表示させるか否かの判別を、前記関係情報と前記別の句として表示させることの可否との関係が予め定義されている拡張情報に従って行う。また、言語処理装置は、前記別の句として表示させると判別された前記単語または句を一つの句としてまとめる。さらに、言語処理装置は、前記文の意味を解析した前記解析結果及び前記一つの句としてまとめる処理の結果に基づき、前記文の中心概念として解析された語句、前記まとめられた句、及び、該語句と該句との意味上の関係を表す前記関係情報を表示する。

なお、上述した態様に係る方法をコンピュータに行わせるためのプログラムであっても、このプログラムを当該コンピュータによって実行させることにより、上述した態様に係る方法と同様の作用効果を奏するので、前述した課題が解決される。

上述した態様によれば、長文であっても、解析結果を簡易に表示することが可能な言語処理装置、言語処理方法、及びプログラムを提供することができる。

言語処理装置の機能の一例を示すブロック図である。 グラフ表現の一例を示す図である。 グラフ表現における読解支援の一例を示す図である。 グラフ表現の別の例を示す図である。 ノードの縮退を示す図である。 入力文の表示例を示す図である。 形態素解析情報の一例を示す図である。 品詞記号情報の一例を示す図である。 構文解析情報の一例を示す図である。 意味解析情報の一例を示す図である。 拡張情報の一例を示す図である。 解析結果の初期表示の一例を示す図である。 解析結果の初期表示の別の例を示す図である。 グラフの展開例を示す図である。 グラフの別の展開例を示す図である。 グラフの別の展開例を示す図である。 入力文文字列とノードとの対応を計算する処理を示す図である。 名詞句及び動詞句の判定処理の一例を示す図である。 特定の文字列を含む名詞句の大きさの判定を示す図である。 ノードを名詞句に拡張した場合の表示例を示す図である。 入力文において、ユーザが特定の文字列を選択した場合の表示例を示す図である。 入力文において、ユーザが特定の文字列を選択した場合の別の表示例を示す図である。 ノードの拡張の一例を示す図である。 ノードの拡張の一例を示す図である。 グラフ表現の表示例をノードの拡張により簡略化した例を示す図である。 グラフ表現の一例を示す図である。 言語処理装置の動作を示すメインフローチャートである。 ノード展開及び縮退処理を示すフローチャートである。 ノード拡張処理を示すフローチャートである。 ノード拡張判定処理を示すフローチャートである。 表示方法の変形例を示す図である。 表示方法の変形例を示す図である。 文字列選択時の表示例を示す図である。 文字列選択時の表示例を示す図である。 標準的なコンピュータのハードウエア構成を示す図である。

（第１の実施の形態）
以下、図面を参照しながら、第１の実施の形態による言語処理装置１について説明する。図１は、言語処理装置１の機能の一例を示すブロック図である。言語処理装置１は、入力された文を解析し、文の意味及び構成を簡易な表現で表示する装置である。

図１に示すように、言語処理装置１は、入力部３、解析部５、名詞句判定部１３、動詞句判定部１５、ノード拡張部１７、句表示最適化部１９、対応計算部２１、表示制御部２３、解析結果記憶部２５、および表示部２７を有している。解析部５は、形態素解析部７、構文解析部９、及び意味解析部１１を有している。

入力部３は、例えば、キーボードやタッチパネルなどの入力装置である。解析部５は、入力された文を解析し、解析結果を出力する。解析部５において、形態素解析部７は、入力された文の形態素解析を行い、形態素解析情報１５０を出力する。構文解析部９は、形態素解析情報１５０に基づき構文解析を行い、構文解析情報１８０を出力する。意味解析部１１は、形態素解析情報１５０、構文解析情報１８０に基づき意味解析を行い、意味解析情報２００を出力する。

名詞句判定部１３は、構文解析情報１８０に基づき、名詞句を構成する語句を判定する。動詞句判定部１５は、構文解析情報１８０に基づき、動詞句を構成する語句を判定する。ノード拡張部１７は、名詞句判定部１３、動詞句判定部１５の判定結果に基づき、まとめて表示する語句を判定する。句表示最適化部１９は、ノード拡張部１７でまとめて表示すると判定された語句を、一つの語句にまとめる処理を行う。対応計算部２１は、入力部３、名詞句判定部１３、動詞句判定部１５、ノード拡張部１７、句表示最適化部１９からの出力に応じて、後述する入力文のグラフ表現のための計算処理、入力文の文字列とグラフ表現におけるノードとの対応付けのための計算処理等を行う。

表示制御部２３は、解析部５、名詞句判定部１３、動詞句判定部１５、ノード拡張部１７、句表示最適化部１９等の出力に基づき、表示部２７の制御を行う。表示部２７は、例えば、液晶表示装置などの表示装置である。解析結果記憶部２５は、形態素解析情報１５０、構文解析情報１８０、意味解析情報２００等を記憶する記憶装置である。

図２から図５を参照しながら、本実施の形態において用いる単語間の関係のグラフ表現を説明する。図２は、グラフ表現の一例を示す図である。図２に示すように、表現例３０は「太郎は明日学校へ行く」という文をグラフ表現した例である。ここでグラフ表現とは、文を構成する単語の概念を「ノード」で示し、単語と単語との関係を、矢印の方向とその関係の内容を示す「アーク」で表すものである。ノードで示される概念は本来は単語に相当する意味記号で示されるが、本発明においてはユーザへわかりやすく表示させるという目的から、概念ではなく単語（またはその単語を主辞とする文節あるいは句）そのもので示すものとする。

「太郎は明日学校へ行く」という文には、「太郎」「明日」「学校」「行」という概念があり、対応するノード３２〜３８が設定される。例えば、表現例３０において、ノード３２の「行」に着目すると、ノード３８の「学校」に向かって「目標」というアーク４４で、単語間の関係が表されている。アーク４４は、「学校」は「行」の目標（行き先）を表すということを示している。ノード３２の「行」からノード３６の「明日」に出ている「時間」というアーク４２は、「明日」が「行」の時間を表すことを示している。同様に、ノード３２の「行」からノード３４の「太郎」に出ているアーク４０の「動作主」は、「太郎」が「行」の動作の主体であることを表す。以下、ノードが表す概念を、ノードの内容といい、アークが示す単語間の関係を、アークの内容という。

図３は、グラフ表現における読解支援の一例を示す図である。図３に示すように、例えば、文５２において、選択部５４の「学校」が、ユーザにより矢印５６のように入力部３を介して選択された場合、ノード３８は、選択ノード３７のように、例えばハイライト表示にすることにより、読解支援を行う。このとき、選択は、表現例３０のノード３８が、タッチパネルなどにより選択５８のように選択された場合に、ハイライト表示を行うようにしてもよい。

図４は、グラフ表現の別の例を示す図である。表現例６０は、「太郎は花子が行く学校へ明日行く」の構造をグラフ表現した例である。このように、修飾語句などがある場合、グラフが複雑になっていく。表現例６０では、「行」「太郎」「明日」「学校」「行」「花子」を内容とするノード３２〜３４、ノード６２、６４、およびそれらの関係を示すアーク４０〜４４、６６、６８が示されている。

しかし、表現例６０のように、全てのノードを展開して表示すると、表現が複雑になり、読解を支援するという目的は達成できない。このため、情報が多いノードに関しては縮退することができる。なお、ノードを展開するとは、そのノードに繋がった複数のノードを別々に表示することをいい、ノードを縮退するとは、ある一つのノードとそのノードに繋がった少なくとも一つのノードとを、その一つのノードで代表して表示させることをいう。このとき、代表して表示されたノードを縮退ノードという。

図５は、ノードの縮退を示す図である。表現例７０は、「花子が行く学校」を表す構造を、「学校」に縮退した例である。「学校」は、例えば、ハッチングや色などを変えた縮退ノード３９で表示され、縮退されたノードであることを表している。ここで「学校」を内容とする縮退ノード３９を、例えばタッチパネルや、クリック操作などによりユーザが選択すれば、「学校」の縮退ノード３９が展開され、例えば、ノード６２（「行」）が展開されて表示される。このように、ユーザが深く読みたいノードを選択して展開していけば、読解支援をすることが可能となる。

次に、図６から図２９を参照しながら、別の入力文を例として、第１の実施の形態による言語処理方法についてさらに説明する。図６は、入力文８０の表示例を示す図である。入力文８０は、図２から図５を参照しながら説明した例より、少し複雑な文となっている。

図６に示すように、入力文８０は、以下の文である。「本技術は、校正前文書を所定の単位で区切った各要素が校正前文書において共に出現する関係である共起関係と、校正後文書を所定の単位で区切った各要素が校正後文書において共に出現する関係である共起関係とを格納した共起記憶部に基づいて、校正前文書における各要素の共起関係の出現頻度及び校正後文書における各要素の共起関係の出現頻度をそれぞれ算出する。」以下、この入力文８０を解析する場合について説明する。

図７Ａは、形態素解析情報１５０の一例を示す図である。形態素解析とは、予め解析結果記憶部２５などに備えられた辞書等を参考にして、文を構成する形態素を解析する処理である。形態素解析情報１５０は、入力文８０の形態素解析結果の一部を示す例であり、例えば、形態素解析部７で生成される。形態素解析情報１５０は、形態素番号１５２、形態素１５４、開始位置１５６、文字長１５８、品詞情報１６０、意味記号１６２を示している。形態素番号１５２は、形態素の識別番号であり、形態素１５４は、形態素の文字列である。開始位置１５６は、入力文における形態素の開始位置までの文字数であり、文字長１５８は、形態素の文字列の文字数である。品詞情報１６０は、形態素の品詞を示す記号であり、意味記号１６２は、形態素の意味を示す記号である。

例えば、形態素番号１５２＝「１」は、形態素１５４＝「本」である。この形態素の開始位置１５６＝「０」であり、入力文８０の先頭が開始位置であることを示している。文字長１５８＝「１」、品詞情報１６０＝「ＤＥＴ」、意味記号１６２＝「ＴＨＩＳ」である。

図７Ｂは、品詞記号情報１７０の一例を示す図である。品詞記号情報１７０は、形態素の品詞を表す記号を示す情報であり、例えばあらかじめ解析結果記憶部２５に記憶されている。図７Ｂに示すように、例えば、品詞記号１７２＝「ＤＥＴ」は、冠詞を表し、「Ｎ」は、名詞を表し、「Ｊ」は、助詞を表す。よって、図７Ａの「本」は、「冠詞」と判別されたということである。

図８は、構文解析情報１８０の一例を示す図である。構文解析とは、予め解析結果記憶部２５などに備えられた辞書等を参考にして、文を構成する形態素同士を、意味を成す句にまとめることにより互いの関係を解析する処理である。図８に示すように、構文解析情報１８０は、構文解析の結果の一例を示す情報であり、構文解析部９で生成される。構文解析情報１８０は、構成要素１８２、品詞１８４、ラベル１８６、主辞１８８を有している。構成要素１８２は、形態素解析情報１５０で解析された形態素番号１５２、および、ラベル１８６を示す。品詞１８４は、構成要素１８２の品詞を示す。ラベル１８６は、構成要素１８２に付された名称である。主辞１８８は、構成要素１８２の中での主たる意味を保持する単語を示す形態素番号１５２である。

図９は、意味解析情報２００の一例を示す図である。意味解析とは、予め解析結果記憶部２５などに備えられた辞書等を参考にして、構文解析結果から、単語の意味記号同士の関係を解析する処理である。図９に示すように、意味解析情報２００は、意味解析の結果の一例を示す情報であり、意味解析部１１で生成される。意味解析情報２００は、出発ノード２０２、到達ノード２０４、アーク２０６を有している。また、出発ノード２０２には、形態素番号２０８、意味記号２１０、形態素２１２が示され、到達ノード２０４には、形態素番号２１４、意味記号２１６、形態素２１８が示されている。出発ノード２０２は、アークが出るノード、到達ノード２０４は、アークが向かうノードである。形態素番号２０８は、ノードの内容に対応する形態素の識別番号である。意味記号２１０は、形態素の意味を示す記号である。形態素２１２は、出発ノード２０２の内容に対応する形態素である。到達ノード２０４の形態素番号２１４、意味記号２１６、形態素２１８についても同様である。

意味解析情報２００は、入力文８０の一部である「格納した共起記憶部に基づいて」という文字列を解析した例である。意味解析情報２００において、例えば、出発ノード２０２の形態素番号２０８＝「６５」は、意味記号２１０＝「ＢＡＳＥＤ」であり、形態素２１２＝「基づく」である。これに対して、到達ノード２０４の形態素番号２１４＝「６４」は、意味記号２１６＝「ＰＡＲＴ」であり、形態素２１８＝「部」である。このときのアーク２０６＝「修飾」であり、「部」は、「基づく」を「修飾」していることを示している。この解析結果により、例えば、「基づく」を内容とするノードから、「部」を内容とするノードに向かう「修飾」を内容とするアークが出るグラフが作成される。他の語句についても同様にして、入力文８０を示すグラフが作成される。

図１０は、拡張情報２３０の一例を示す図である。拡張情報２３０は、アークの内容と、そのアークで接続された２つのノードをひとまとめにする（以下、ノードをひとまとめにすることを、ノードを拡張するという）か否かの関係を示す情報であり、予め例えば解析結果記憶部２５に記憶される。

拡張情報２３０は、アーク２３２、及び種類２３４を有している。アーク２３２は、アークの内容を示し、種類２３４は、アークに繋がるノード同士が拡張可能であるか否かの種類を示している。図１０に示すように、例えば、アーク２３２（「修飾」）は、種類２３４＝「拡張」であり、「修飾」の関係にある２つのノードは、拡張可能であることを示している。

次に、図１１〜図１５を参照しながら、入力文８０の解析結果の表示例について説明する。図１１は、解析結果の初期表示の一例を示す図である。図１１に示すように、この例では、表示例８２が示されている。表示例８２は、表示例８６とグラフ８３とを含んでいる。グラフ８３は、入力文８０のグラフ表現であり、一つの縮退ノード８４が表示されている。表示例８６は、入力文８０の文章表示であり、「算出する」が強調表示８８されている。「算出する」は、入力文８０に関して解析部５により解析を行うことにより、この入力文８０の中心概念として解析された語句である。

図１２は、解析結果の初期表示の別の例を示す図である。図１２に示すように、この例では、表示例９０が示されている。表示例９０は、表示例９１とグラフ９２とを含んでいる。グラフ９２は、入力文８０のグラフ表現であり、縮退ノード８４が展開された例を示している。グラフ９２では、縮退ノード８４が展開されて、ノード８５の表示に変わっている。ノード８５には、縮退ノード９２がアーク１００で接続され、縮退ノード９４が、アーク１０２で接続され、縮退ノード９６が、アーク１０４で接続され、縮退ノード９８が、アーク１０６で接続されている。

グラフ９２において、縮退ノード９２の内容は「技術」であり、縮退ノード９４の内容は「基づく」であり、縮退ノード９８の内容は「出現頻度」であり、縮退ノード９８の内容は「それぞれ」である。アーク１００の内容は「動作主」、アーク１０２の内容は「修飾」、アーク１０４の内容は「対象」、アーク１０６の内容は「方法」である。グラフ９２におけるノード及びアークの内容、及び後述する他のノード及びアークの内容は、形態素解析情報１５０、構文解析情報１８０、意味解析情報２００により解析されたものである。

表示例９１は、文章表現であり、強調表示８８に加え、強調表示９３として「本技術は」、強調表示９５として「に基づいて」、強調表示９７として「出現頻度をそれぞれ」という語句が表示されている。これらの強調表示９３〜９７は、ノード９２〜９８に対応している。

なお、グラフ９２において、ノード８５のような、アークが出ているノードを選択すると、ノードが縮退され、縮退ノードの表示に戻る。この例では、ノード８５が、縮退ノード８４の表示に戻り、接続されたアーク１００〜１０６及びノード９２〜９８は表示されなくなる。また、逆に、縮退ノードが選択された場合には、例えば、縮退ノードから直接出ているアークとそれにつながるノードが表示される。

図１３は、グラフの展開例を示す図である。図１３に示すように、グラフ１１０は、グラフ９２において、縮退ノード９６（「出現頻度」）を選択した状態である。グラフ１１０では、縮退ノード９６が展開されてノード９７の表示になり、直接出ているアーク１２０及びそれにつながる縮退ノード１１４、アーク１１８及び、それにつながるノード１１２が示されている。グラフ１１０では、ノード１１２から出るアーク１２２および縮退ノード１１６が示されている。このように、縮退ノード９６は、例えば展開例１２６のように展開される。このとき、グラフ１１０では図示していないが、入力文８０において、例えば、図１１の表示例８６などのように、展開例１２６に対応する箇所を強調表示することが好ましい。

なお、グラフ１１０において、ノード１１２の内容は「出現頻度」であり、縮退ノード１１４、１１６の内容は「共起関係」である。アーク１１８の内容は「列挙」であり、アーク１２０、１２２の内容は「修飾」である。

図１４は、グラフの別の展開例を示す図である。図１４に示すように、グラフ１３０は、グラフ１１０において、縮退ノード９４（「基づく」）を選択した状態である。グラフ１３０では、縮退ノード９４が展開されてノード９５の表示になり、直接出ているアーク１３４及びそれにつながる縮退ノード１３２が示されている。このように、縮退ノード９４は、例えば展開例１３６のように展開される。なお、グラフ１３０において、ノード１３２の内容は「部」であり、アーク１３４の内容は「修飾」である。

またこのとき、図１３のグラフ１１０で展開されていた展開例１２６は、縮退例１３８のように縮退ノード９６に戻っている。これにより、注目したい箇所のみを詳細に表示させ、より簡易な表示としている。

図１５は、グラフの別の展開例を示す図である。図１５のグラフ２２０は、図１４のグラフ１３０をさらに展開したグラフ表現の例である。図１５に示すように、グラフ２２０は、グラフ１３０において、縮退ノード１３２（「部」）を展開したグラフ表現である。

グラフ２２０では、縮退ノード１３２が展開されてノード１３３の表示になり、直接出ているアーク２２５及びそれにつながる縮退ノード２２１が示されている。また、アーク２２６及びそれにつながる縮退ノード２２２、さらにそこから出るアーク２２７及びそれにつながるノード２２３が示されている。このように、縮退ノード９４は、例えば展開例２２８のように展開される。

なお、グラフ２２０において、ノード２２２の内容は「記憶」であり、ノード２２３の内容は「共起」であり、縮退ノード２２１の内容は「格納」である。アーク２２５の内容は「動作主」であり、アーク２２６の内容は「修飾」であり、アーク２２７の内容は「対象」である。

続いて、図１６から図２３を参照しながら、第１の実施の形態による言語処理についてさらに説明する。図１６は、入力文文字列とノードとの対応を計算する処理を示す図である。図１６においては、入力文として文２４０「これはペンです。」が与えられた場合について説明する。文２４０は、解析部５により、「これ」「は」「ペン」「です」「。」という形態素２４２〜２５０に解析される。

これらの形態素２４２〜２５０の中で、例えば、形態素２４２の「これ」と、形態素２４６の「ペン」とが、ノード２４３、２４７に対応付けられ、それらのノードの関係は、「＜ＩＳＡ＞」で表される。このとき、形態素２４２は、開始位置（オフセット）が「０」、文字数が「２」である。形態素２４６は、開始位置（オフセット）が「３」、文字数が「２」である。このようにして、入力された文の解析結果の各ノードについて、入力部３により受け付けられた文字列との対応が、対応計算部２１により計算される。

図１７は、名詞句及び動詞句の判定処理の一例を示す図である。図１７に示すように、句判定例２５０においては、文字列２５２「〜と・・・とを格納した共起記憶部に」について名詞句判定部１３及び動詞句判定部１５が判定処理を行う。文字列２５２の形態素毎の品詞は、品詞情報２５４で表される。この品詞情報２５４は、形態素解析部７による解析結果から得られる。

例えば、文字列２５２の一部の「共起記憶部」という文字列は、品詞情報２５４に示すように、「共起」「記憶」「部」という３つの名詞（Ｎ）で表される。このとき、句情報２５６に示すように、名詞句判定部１３により、「共起」と「記憶」は、ひとつの名詞句（ＮＰ）「共起記憶」を構成すると判定される。さらに、「共起記憶」と「部」とは、一つの名詞句を構成すると判定される。図１７に示す最小名詞句２７０は、「部」を含む最小名詞句である。

同様に、句情報２５６に示すように、「〜と」と「・・・と」とは、ともに名詞句である。さらに、句情報２５８に示すように、「〜と・・・と」は名詞句であると判定される。句情報２６０に示すように、「〜と・・・とを」も名詞句であると判定される。

「格納した」は、品詞情報２５４に示すように、動詞（Ｖ）である。「〜と・・・とを格納した」は、句情報２６２に示すように、動詞句判定部１５により、動詞句（ＶＰ）であると判定される。

さらに、句情報２６４に示すように、「〜と・・・とを格納した共起記憶部」は、名詞句であると判定される。同様に、句情報２６６にしめすように、文字列２５２「〜と・・・とを格納した共起記憶部に」は、名詞句であると判定される。

図１８は、特定の文字列を含む名詞句の大きさの判定を示す図である。句判定例２８０は、「部」を含む名詞句の大きさの判定例を示している。「部」は、文字列２５２「〜と・・・とを格納した共起記憶部に」の「主辞」である。

図１８に示すように、「部」が含まれる名詞句は、「部」を含む文字列の句情報を図１８の下方から上方に向かって矢印２８２のように参照し、句情報に「ＮＰ」が現われたところに対応する文字列となる。矢印２８２によれば、「部」を含む最小の文字列は、最小名詞句２７０（「共起記憶部」）である。２番目に小さい名詞句は、同様に図１８の上方に向かって矢印２８４のように句情報を参照する。これにより、２番目に小さい名詞句は名詞句２７２（「〜と・・・とを格納した共起記憶部」）である。

図１９は、ノードを名詞句に拡張した場合の表示例を示す図である。図１９に示すように、表示例２９０は、表示例２９２、グラフ２９６を含んでいる。表示例２９２は、入力文８０において、ユーザにより選択された選択文字列２９４が、下線により強調表示されている例である。

グラフ２９６は、選択された選択文字列２９４に対応した解析結果のグラフ表現を示す例である。例えば図１４のグラフ１３０において、縮退ノード１３２で表されていた「部」に代えて、「部」を含む最小の名詞句に対応した簡略ノード２９８（「共起記憶部」）が示されている。簡略ノードとは、拡張された句に対応して表示されるノードをいう。

図２０、図２１は、入力文８０において、ユーザが特定の文字列を選択した場合の別の表示例を示す図である。図２０に示すように、表示例３１０において、文字列「頻度及び校正」という部分がユーザにより選択されているとする。選択された選択文字列３１２は、例えばハイライト表示される。

ところで、この文字列「頻度及び校正」をグラフ表現にすることを考えてみる。「頻度及び校正」は、入力文８０において直接繋がっているため、表示例３１０のように選択することができる。しかし、グラフ表現においては、「頻度」と「校正」は直接つながっていない。しかも、「頻度」は名詞句「出現頻度」の中の単語であり、「校正」は名詞句「校正後文書」の中の単語である。そこで、このような場合、選択された部分を自動的に拡張する。

図２１は、解析結果の表示例を示す図である。図２１において、表示例３２０は、表示例３２２、およびグラフ３４０を含んでいる。表示例３２２は、入力文８０において、図２０においてユーザに選択された選択文字列３１２の読解支援を行なった場合に注目すべき文字列を強調表示により示した例である。グラフ３４０は、図１３のグラフ１１０をさらに展開したグラフ表現の一例を示す図である。

グラフ３４０においては、グラフ１１０における縮退ノード１１６が展開されてノード１１７となり、アーク３５０及びそれに繋がるノード３４４、アーク３５２及びそれに繋がるノード３４８が表示されている。ノード３４４の内容は「校正後文書」であり、ノード３４８の内容は、「各要素」である。アーク３５０の内容は「範囲」であり、アーク３５２の内容は「関連」である。このグラフ３４０において、拡張対象３５４、３５６、３５８が設定されている。

図２２、図２３は、ノードの拡張の一例を示す図である。図２２は、例えば、図２１に示した拡張対象３５６におけるノードの拡張について示している。図２２に示すように、拡張対象３５６において、ノード１１２の「出現頻度」と、縮退ノード１１６の「共起関係」とが別々に表示されているが、これらをまとめて一つの簡略ノード３７２とする。簡略ノード３７２の内容は、「共起関係の出現頻度」となる。

図２３は、拡張対象３５８におけるノードの拡張について示している。図２３に示すように、拡張対象３５８において、ノード３４４の「校正後文書」とノード３４８の「各要素」とが別々に表示されているが、これらをまとめて一つの簡略ノード３７７とする。簡略ノード３７７の内容は、「校正後文書における各要素の」となる。

図２４は、図２１におけるグラフ表現のグラフ３４０を、ノードの拡張により簡略化した例を示す図である。図２４に示すように、表示例３８０は、表示例３８２及びグラフ３９０を有している。表示例３８２は、入力文８０において、ユーザが選択した「頻度及び校正」の読解支援となる部分を強調表示した例である。表示例３８２において、強調表示３８４、３２８、３８６、３８８が示されている。

グラフ３９０においては、拡張ノード３７２、３７９、３９２が表示されている。これらの表示により、名詞句がまとめて表示され、表示場所も狭くてよく、簡易な表示となっている。

図２５は、グラフ表現の一例を示す図である。図２５に示すように、表示例４９０は、文字列４９２及びグラフ５００を含んでいる。文字列４９２は、「校正後文書における各要素の共起関係の出現頻度」であり、グラフ５００は、文字列４９２の解析結果をグラフ表現で示したものである。グラフ５００においては、図２３のノード３４４が、ノード５０２（「要素」）、ノード５０４（「各」）に展開され、ノード３４８が、ノード４９４（「文書」）、ノード４９６（「後」）、ノード４９８（「校正」）に展開されている。

次に、図２６から図２９を参照しながら、第１の実施の形態による言語処理装置１の動作について説明する。図２６は、言語処理装置の動作を示すメインフローチャート、図２７は、ノード展開及び縮退処理を示すフローチャート、図２８は、ノード拡張処理を示すフローチャート、図２９は、ノード拡張判定を示すフローチャートである。なお、言語処理装置１の動作については、図１を参照しながら説明した各機能が処理を行うものとして説明する。

はじめに、図２６を参照しながら、言語処理装置１の処理の全体の流れを説明する。図２６に示すように、解析部５は、例えば、ユーザにより入力部３を介して入力文が入力されたことを検知する。または、解析部５は、例えば解析結果記憶部２５を含む記憶装置等から、解析対象の入力文を読み込む。解析部５は、入力された入力文を解析する（Ｓ４０１）。このとき、形態素解析部７は、形態素解析を行い、例えば形態素解析情報１５０を生成する（Ｓ４１１）。構文解析部９は、形態素解析情報１５０に基づき構文解析を行い、構文解析情報１８０を生成し（Ｓ４１２）、解析結果記憶部２５に記憶する（Ｓ４１３）。このとき、解析部５は、形態素解析情報１５０を解析結果記憶部２５に記憶するようにしてもよい。

意味解析部１１は、形態素解析情報１５０及び構文解析情報１８０に基づき意味解析を行い、意味解析情報２００を生成し（Ｓ４１４）、解析結果記憶部２５に記憶する（Ｓ４１５）。

対応計算部２１は、意味解析情報２００に基づきグラフ表現のための情報を生成するとともに、ノードと文字列との対応を計算する。表示制御部２３は、対応計算部２１での計算結果に基づき、表示部２７に解析結果の初期表示を行わせる（Ｓ４０２）。初期表示は、例えば、図１１の表示例８２、図１２の表示例９０などであり、一部がハイライト表示された入力文や、グラフ表現の表示である。ノードと文字列との対応は、例えば図１６を参照しながら説明したように、形態素解析部７等の解析結果に基づき計算される。

対応計算部２１は、入力部３を介してユーザが処理の終了を選択したことが検知されたか否かを判別し（Ｓ４０３）、選択したと検知されると（Ｓ４０３：ＹＥＳ）、処理を終了する。

終了を選択したと検知されない場合には（Ｓ４０３：ＮＯ）、対応計算部２１は、例えば、表示例８２、表示例９０などの入力文の表示において、文字列またはノードが選択されるまで判別を繰り返す（Ｓ４０４：ＮＯ）。このとき、選択されたノードをハイライト表示など、強調表示を行うことにより、選択されたことを示すようにしてもよい。対応計算部２１が、文字列またはノードが検知されたことを判別すると（Ｓ４０４：ＹＥＳ）、ノード拡張部１７は、図２７に示すノードの展開及び縮退処理を行う（Ｓ４０５）。

このとき例えば、文字列が選択された場合には、対応計算部２１は、文字列とノードとの対応を計算することにより、選択されたノードを特定する。例えば、図２０の例のように文字列「頻度及び校正」が選択されると、対応計算部２１が、「頻度」が縮退ノード９６の「出現頻度」に対応し、「校正」が、ノード３４４の「校正後文書」に対応することを特定する。

次に、図２７を参照しながら、ノード展開縮退処理について説明する。図２７に示すように、ノード拡張部１７は、選択されたノードから直接繋がるノードの集合を取得し、それぞれにラベルを付す（Ｓ４２１）。ラベルは、例えば、拡張対象ノードＮ１〜Ｎｎ（ｎは、１以上の整数）とすることができる。ノードの拡張を行なう場合、ノード拡張部１７は、Ｓ４２１で取得された全ての拡張対象ノードＮ１〜Ｎｎについて、図２８に示すノード拡張処理を行う（Ｓ４２２）。

以下、図２６のＳ４０４において、図１２の表示例９０における縮退ノード９４の「基づく」が選択された場合を例にして説明する。図１２の例では、選択された縮退ノード９４に縮退されている全てのノードを取得する。例えば、図１５に示すように、縮退ノード９４には、ノード１３３、２２１、２２２、２２３が縮退されている。しかし、直接アークで繋がるノードはノード１３３のみである。よって、ノード１３３を拡張対象ノードＮ１とする。すなわち、取得するノードの集合は、ノード１３３（「部」）である。

図２７に戻って、句表示最適化部１９は、ノード拡張処理で拡張された名詞句、動詞句をひとまとめにする処理を行う（Ｓ４２３）。すなわち、図１８を参照しながら説明したように、拡張対象ノードＮ１＝ノード１３３（「部」）に対して、名詞句判定部１３により最小の名詞句「共起記憶部」が抽出された場合、句表示最適化部１９は、「共起記憶部」を一つのノードとする処理を行う。このとき、句表示最適化部１９は、ノード拡張部１７による拡張処理に基づき、ノードをどこまで展開するかを決定する。表示制御部２３は、句表示最適化部１９、対応計算部２１の処理結果に基づき拡張された「共起記憶部」のノード等を表示し、例えばハイライト表示など選択されたことを示す表示とする（Ｓ４２４）。

続いて、図２８を参照しながら、ノード拡張処理について説明する。図２８に示すように、ノード拡張部１７は、ノード拡張処理において、処理対象ノードＮを設定する（Ｓ４３１）。上述のように、処理対象ノードＮは、拡張対象ノードＮ１＝ノード１３３（「部」）である。

名詞句判定部１３、動詞句判定部１５は、処理対象ノードＮが名詞句または動詞句に含まれるか否か判別する（Ｓ４３２）。対象処理ノードＮが、名詞句または動詞句に含まれる場合には（Ｓ４３２：ＹＥＳ）、名詞句判定部１３または動詞句判定部１５は、処理対象ノードＮを含む名詞句または動詞句の主辞のノード（以下、主辞ノードＮＡという）を、自動選択する（Ｓ４３３）。対象処理ノードＮが、名詞句または動詞句に含まれない場合には（Ｓ４３２：ＮＯ）、ノード拡張部１７は、図２７のＳ４２３に処理を進める。

例えば、図１８を参照しながら説明したように、「部」は、「共起記憶部」という名詞句に含まれることが判別される。この判別は、例えば、構文解析情報１８０を参照することにより取得される。ノード拡張部１７は、「共起記憶部」という名詞句の主辞ノードＮＡ＝「部」を選択する。

次に、ノード拡張部１７は、選択された主辞ノードＮＡから出るアークを列挙し、それぞれ識別番号（ＩＤ）＝１、２、・・・、ｋ（ｋは、１以上の整数）を割り振るとともに、カウンタ値ａｃ＝０とする（Ｓ４３４）。

図１５に示すように、主辞ノードＮＡ＝「部」から出るアークは、アーク２２５（「動作主」）およびアーク２２６（「修飾」）である。よって、例えば、アーク２２５（「動作主」）にＩＤ＝１、アーク２２６（「修飾」）にＩＤ＝２と割り振られる。

図２８に戻って、ノード拡張部１７は、処理対象ノードを、処理対象ノードＮ及び主辞ノードＮＡを含む最小の名詞句に拡張する（Ｓ４３５）。例えば、処理対象ノードＮ＝「部」の場合には、最小の名詞句は、「共起記憶部」となる。

つづいて、ノード拡張部１７は、図２９に示すノード拡張判定を行う（Ｓ４３６）。この判定の結果、さらに拡張を行うと判定される場合には（Ｓ４３７：ＹＥＳ）、図２９の処理において出力されたアークに繋がるノードについて、さらに、図２７に示したノード展開縮退処理を行う（Ｓ４３８）。Ｓ４３７で、さらに拡張を行わないと判定された場合には（Ｓ４３７：ＮＯ）、ノード拡張部１７は、処理を図２７のＳ４２３に進める。

さらに、図２９を参照しながら、ノード拡張判定処理について説明する。図２９に示すように、ノード拡張部１７は、Ｓ４３４で列挙した全てのアークについて処理が終了したか否かを判別する（Ｓ４４１）。ノード拡張部１７は、処理が終了した場合には（Ｓ４４１：ＹＥＳ）、図２８のＳ４３７の判定に対し「ＮＯ」を返す（Ｓ４４７）。

処理が終了していない場合には（Ｓ４４１：ＮＯ）、ノード拡張部１７は、カウンタ値ａｃ＝ａｃ＋１とし（Ｓ４４２）、ＩＤ＝ａｃのアークが処理対象アークであるか否か判別する（Ｓ４４３）。ここで、処理対象アークとは、図２８のノード拡張処理において判定された最小の名詞句に含まれないアークである。

例えば、最小の名詞句が「共起記憶部」である場合、ＩＤ＝１のアークであるアーク２２５（「動作主」）は、「共起記憶部」に含まれないので、処理対象アークである。ＩＤ＝２のアークは、アーク２２６（「修飾」）であるが、これは、「部」と「記憶」とを繋ぐものであり、「共起記憶部」に含まれている。よって、処理対象アークとはならない。

ＩＤ＝ａｃのアークが処理対象アークでない場合（Ｓ４４３：ＮＯ）、ノード拡張部１７は、図２８のＳ４３７の判定に対し「ＹＥＳ」を返す（Ｓ４４６）。処理対象アークである場合（Ｓ４４３：ＹＥＳ）、ノード拡張部１７は、対象のアーク（ＩＤ＝ａｃのアーク）の種類が「拡張」であるか否か判別する（Ｓ４４４）。対象のアークの種類が、「拡張」でない場合には（Ｓ４４４：ＮＯ）、ノード拡張部１７は、処理をＳ４４６に進める。対象のアークの種類が「拡張」である場合には（Ｓ４４４：ＹＥＳ）、ノード拡張部１７は、対象のアークを出力し、Ｓ４４６に進み、図２８のＳ４３７の処理に対し「ＹＥＳ」を返す。

例えば、対象のアークが、図２８においてＩＤ＝１とされたアーク２２５（「動作主」）である場合、拡張情報２３０を参照すると、「動作主」は、「非拡張」のアークであるので、ノード拡張部１７は、そのまま処理をＳ４４６に進める。図２８のＳ４３７の処理において、「ＹＥＳ」が取得されたとき、すなわち、対象のアークの種類が「拡張」である場合には、ノード拡張部１７は、対象のアークを出力する（Ｓ４４５）。ノード拡張部１７は、出力された対象のアークに直接繋がるノードについて、再び、図２７に示したノード展開縮退処理を行う（Ｓ４３８）。このようにして、全てのＩＤのアークについて処理が終了すると、ノード拡張部１７は、図２６のＳ４０３に処理を戻す。以上の処理により、例えば図１９に示したように、縮退ノード１３２（「部」）に代えて、簡略ノード２９８（「共起記憶部」）が表示され、例えばハイライト表示される。

同様の処理を、図２０に示した例で説明する。図２０の例では、入力文８０が解析され（Ｓ４０１、Ｓ４０２）、表示例３１０のように、選択文字列３１２＝「頻度及び校正」が選択されていることを示している（Ｓ４０３：ＮＯ、Ｓ４０４：ＹＥＳ）。すなわち、入力部３を介して、選択文字列３１２が選択されると、対応計算部２１が、選択された文字列とノードとの関係を計算することにより、選択された文字列からノードを特定するとともに、表示制御部２３により表示部２７に表示を行わせる。

上述したように、「頻度」は名詞句「出現頻度」の中の単語である。また、「及び」に対応するノードは存在しない。そこで、このような場合、図２６のＳ４０４において選択されるノードは、縮退ノード９６（「出現頻度」）（図２１参照）と、ノード４９８（「校正」）（図２５参照）ということになる。

続いて、ノード拡張部１７は、縮退ノード９６（「出現頻度」）と、ノード４９８（「校正」）に直接つながるノードの集合を取得する（Ｓ４２１）。まず縮退ノード９６（「出現頻度」）について説明する。

図２１に示すように、縮退ノード９６から直接繋がるノードは、縮退ノード１１４（「共起関係」）とノード１１２（「出現頻度」）とになる。それらを拡張対象ノードＮ１、Ｎ２として、図２８のノード拡張処理を行う（Ｓ４２２）。

はじめに、ノード拡張部１７は、処理対象のノード＝拡張対象ノードＮ１＝縮退ノード１１４（「共起関係」）とする（Ｓ４３１）。「共起関係」は、名詞句判定部１３により、名詞句「共起関係の出現頻度」に含まれると判断される（Ｓ４３２：ＹＥＳ）。この名詞句の主辞は、ノード９７（「出現頻度」）であると判定される（Ｓ４３３）。このとき、主辞ノードから直接出るアークは、アーク１２０（「修飾」）、及びアーク１１８（「列挙」）である（Ｓ４３４）。よって、これらのアークにＩＤが割り振られる。縮退ノード１１４は、この主辞を含む最小の名詞句「共起関係の出現頻度」に拡張される（Ｓ４３５）。

図２９の処理については、アーク１２０（例えば、ＩＤ＝１）に繋がる「共起関係」は、拡張された名詞句「共起関係の出現頻度」の中に入っているため、拡張の処理対象とはならない（Ｓ４４１〜Ｓ４４３：ＮＯ）。よって、アーク１２０に関する拡張は、図２４に示す簡略ノード３９２（「共起関係の出現頻度」）で完了する。

次に、アーク１１８（「列挙」）（例えば、ＩＤ＝２）について図２９の処理が行われる。「列挙」は、図１０によれば、「拡張」のアークである（Ｓ４４４：ＹＥＳ）。よって、ノード拡張部１７は、アーク「列挙」を出力し（Ｓ４４５）、図２８のＳ４３７処理に「ＹＥＳ」を返す（Ｓ４４６）。ノード拡張部１７は、アーク１１８に繋がるノード１１２（「出現頻度」）について、図２７の処理を行う（Ｓ４３８）。

ノード拡張部１７は、選択されたノードに直接繋がるノードとして、ノード１１２を取得する（Ｓ４２１）。ノード拡張部１７は、ノード１１２を処理対象のノードとして、図２８の処理を行う（Ｓ４２２、Ｓ４３１）。

ノード１１２（「出現頻度」）は、名詞句「共起関係の出現頻度」に含まれる（Ｓ４３２：ＹＥＳ）。また、その主辞は、ノード１１２（「出現頻度」）である（Ｓ４３３）。ノード１１２から出るアーク１２２を、ＩＤ＝１とする（Ｓ４３４）。

図２９の処理において、ノード拡張部１７は、ノード１１２から出るアーク１２２を取得する（Ｓ４４１〜Ｓ４４３）。ノード拡張部１７は、アーク１２２は処理対象のアークでないと判別し（Ｓ４４３：ＮＯ）、ノード１１２に関する拡張処理は、図２４に示す簡略ノード３７２（「共起関係の出現頻度」）に確定して終了する。以上で、「頻度」に関する処理が完了したことになる。

次に、選択されたノード＝ノード４９８（「校正」）とする。ノード４９８から直接繋がるノードは、図２５に示すように、ノード４９６（「後」）である。よって、ノード拡張部１７は、ノード４９６を処理対象のノードとして、図２８の処理を行う（Ｓ４３１）。「後」は、名詞句「校正後文書」に含まれる（Ｓ４３２：ＹＥＳ）。このとき、主辞ノードＮＡ＝「文書」である（Ｓ４３３）。図２５に示すように、「文書」から出るアークは、アーク５０６（「時間」）である。また、ノード４９６（「後」）は、「校正後文書」に拡張される（Ｓ４３５）。

図２９の処理において、アーク５０６（「時間」）は、処理対象アークではない（Ｓ４４３：ＮＯ）。よって、ノード４９６（「後」）は、主辞を含む最小の名詞句「校正後文書」に拡張される。

なお上記の説明では、ノード４９８（「校正」）について「校正後文書」にノードを拡張する例を説明したが、例えば、図２１において、縮退ノード３３４（「校正後文書」）について、それ以上拡張されないことを判別する処理を行うこともできる。

さらに、図２５に示すように、「校正後文書」に繋がるノード１１７（「共起関係」）にはノード５０２（「要素」）もつながっている。ノードを展開する場合、上述のように、繋がる全てのノードを表示する例では、ノード５０２（「要素」）に関しても名詞句の拡張を行い、「各要素」を得、図２１の簡略ノード３４８のように表示する。

また、入力文８０では、「校正後文書における」「各要素の」は文字列としてもつながっている。よって、図２３のように、簡略ノード３７９（「校正後文書における各要素の」）のようにまとめて表示させることもできる。この結果、図２４のグラフ３９０のような表示結果を得る。

このように、ユーザが「頻度および校正」を選択した場合において、本実施の形態においては、言語処理装置１が自動的に、例えば図２４の表示例３８２のように、「共起関係の出現頻度及び…共起関係の出現頻度」を選択する。また、図２４のグラフ３９０のように、該当する部分のグラフを例えば、簡略ノード３７２、３７９、３９２を用いて表示する。

以上詳細に説明したように、第１の実施の形態による言語処理装置１においては、解析部５が、入力文を解析し、形態素解析情報１５０、構文解析情報１８０、意味解析情報２００を生成する。対応計算部２１は、解析結果に基づき、文字列とノードを関連付ける計算を行う。表示制御部２３は、表示部２７を制御して、例えばグラフ表現を行う。

ユーザが、入力文において文字列、またはグラフにおいてノードを選択すると、言語処理装置１は、入力部３を介して選択を取得する。対応計算部２１は、選択された文字列に対応するノードを特定する。名詞句判定部１３、動詞句判定部１５は、特定されたノードに関して、名詞句または動詞句に含まれるか否かを判定する。ノードの内容が名詞句または動詞句に含まれている場合には、ノード拡張部１７は、その句の主辞から、その句に含まれないアークが出ているか否か、その句に含まれないアークは「拡張」の種類の「アーク」か否か、に基づき、さらなる拡張の有無を判定する。

以上説明したように、本実施の形態による言語処理装置１によれば、文の解析結果を表示する際に、単語を名詞句または動詞句に拡張して表示することができる。これにより、文字列が意味解析において意味をなすか否かを判断し、まとめて表示する単位を、文字列の読解支援という観点で意味をなす最小単位に拡張することができる。

また、言語処理装置１では、拡張された名詞句または動詞句の主辞から出るアークが、その名詞句または動詞句に含まれるか否かに基づき、更なる拡張を行うか否かを判別することができる。また、言語処理装置１では、単語間の関係を示すアークの内容を「拡張」「非拡張」に種類分けした種類に応じて、更なる拡張を行うか否かを判別することができる。解析結果は、更なる拡張は行わないと判別された文字列の単位で表示することができる。よって、より読解支援に適した文字列を表示する単位とすることができる。

このとき、例えばグラフ表現においては、句表示最適化部１９が拡張対象となった複数のノードをひとまとめにするなど、ノード及びアークの構造を適宜変更する。これにより、単語間、フレーズ間の係り受けに関する表示を、読解支援のためにより適した単位とすることができる。よって、表示される意味を容易に判断することが可能となり、より読解しやすい表示とすることができる。

言語処理装置１では、文の解読のための品詞情報や類似文の表示、文の解析結果としての単語に基づくグラフ表現、グラフ表現における縮退表示のみでは対応が困難であった複雑な文の解析結果を、簡易に表示することができる。よって、大局的に捉えて表示することしかできなかった長文の読解支援をより適切に行なうことができる。また、複雑な文の構造を視覚的に捉えることができる。

また、展開する必要のない部分については、指示を入力することにより縮退させた表示が可能である。拡張の必要ない部分については、拡張させない表示も可能である。これらは、任意に組み合わせることもできるため、ユーザの必要性に合致した形態で表示が可能である。選択する範囲が意味解析の点から適切でない場合にも、選択された部分を自動的に拡張して、理解しやすい形式に表示が可能である。このような簡易な表示により、言語的な専門知識が乏しいユーザに対しても適切に読解支援を行うことが可能となる。

（変形例）
以下、表示方法、選択方法に関する変形例について説明する。本変形例において、言語処理装置１の構成及び動作について、第１の実施の形態と同様の部分については重複説明を省略する。図３０、３１は、表示方法の変形例を示す図である。図３０に示すように、入力文５２２の表示例としては、出力結果５２４、５２６でもよい。文５２２＝「太郎は学校に行く。」の解析結果は、出力結果５２４、５２６のように、グラフ表現でなく、２つのノードと、そのアークを並列表示するようにしてもよい。

図３１は、図３０と同様に、グラフ表現でなく、２つのノードとそのアークを並列表示する別の例を示している。図３１に示すように、入力文８０の表示例は、出力結果５３４、５３６でもよい。

図３２、３３は、文字列選択時の表示例を示す図である。図３２に示すように、表示例５５０は、入力文５５２及び初期表示５５６、選択後表示５５８を示している。この例では、入力文５５２において選択された文字列５５４＝「基づいて」について、選択前の初期表示５５６と、選択後表示５５８が示されている。これら初期表示５５６と選択後表示５５８は、同時に表示してもよいし、文字列の選択の前後で表示を切り替えるようにしてもよい。

図３３に示すように、表示例５８０は、入力文５５２及び初期表示５９２、選択後表示５９４を示している。この例では、入力文５５２において選択された文字列５５４＝「基づいて」について、文字列選択前の初期表示５９２と、選択後表示５９４が示されている。これら初期表示５９２と選択後表示５９４は、同時に表示してもよいし、文字列の選択の前後で表示を切り替えるようにしてもよい。

以上のように、上記変形例によれば、第１の実施の形態による効果に加え、さらにユーザの必要性に合致した表示を行うことが可能となる。

なお、本発明は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または実施形態を採ることができる。例えば、形態素解析情報１５０、構文解析情報１８０、意味解析情報２００、拡張情報２３０の構成は上記の例に限定されない。同様の内容を示すものであれば、適用が可能である。

入力文における文字列の選択は、表示されている意味構造のノードを直接選択してもよい。そのとき、名詞句判定部１３、動詞句判定部１５は、ノードの品詞に応じて名詞句判定、動詞句判定を行う。これら句の判定は、構文解析情報１８０を使わずに、例えば、Ｎグラムモデルなど、統計処理や、従来の他の手法に基づいて行ってもよい。

上記実施の形態及び変形例においては、解析部５が入力文の解析を行う場合を例にして説明したが、既に解析された結果に基づいてノードの拡張処理を行い、表示を最適化する処理を行うようにしてもよい。このとき、解析部は、入力文の解析結果である、形態素解析情報１５０、構文解析情報１８０、意味解析情報２００等を、例えば外部記憶装置や送受信装置などを介して取得するようにしてもよい。また、例えば、解析結果記憶部２５に解析を行うための辞書を予め記憶しておくことが好ましい。

上記実施の形態及び変形例において、名詞句判定部１３、動詞句判定部１５は、句判定部の一例であり、ノード拡張部１７は、拡張部の一例であり、句表示最適化部１９は、表示処理部の一例である。表示制御部２３、表示部２７は、表示部の一例である。解析結果記憶部２５は、記憶部の一例であり、入力部３は、選択取得部の一例である。

ここで、上記第１の実施の形態及び変形例による言語処理方法の動作をコンピュータに行わせるために共通に適用されるコンピュータの例について説明する。図３４は、標準的なコンピュータのハードウエア構成の一例を示すブロック図である。図３４に示すように、コンピュータ６００は、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ（ＣＰＵ）６０２、メモリ６０４、入力装置６０６、出力装置６０８、外部記憶装置６１２、媒体駆動装置６１４、ネットワーク接続装置等がバス６１０を介して接続されている。

ＣＰＵ６０２は、コンピュータ６００全体の動作を制御する演算処理装置である。メモリ６０４は、コンピュータ６００の動作を制御するプログラムを予め記憶したり、プログラムを実行する際に必要に応じて作業領域として使用したりするための記憶部である。メモリ６０４は、例えばＲａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ）、Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＯＭ）等である。入力装置６０６は、コンピュータの使用者により操作されると、その操作内容に対応付けられている使用者からの各種情報の入力を取得し、取得した入力情報をＣＰＵ６０２に送付する装置であり、例えばキーボード装置、マウス装置などである。出力装置６０８は、コンピュータ６００による処理結果を出力する装置であり、表示装置などが含まれる。例えば表示装置は、ＣＰＵ６０２により送付される表示データに応じてテキストや画像を表示する。

外部記憶装置６１２は、例えば、ハードディスクなどの記憶装置であり、ＣＰＵ６０２により実行される各種制御プログラムや、取得したデータ等を記憶しておく装置である。媒体駆動装置６１４は、可搬記録媒体６１６に書き込みおよび読み出しを行うための装置である。ＣＰＵ６０２は、可搬記録媒体６１６に記録されている所定の制御プログラムを、記録媒体駆動装置６１４を介して読み出して実行することによって、各種の制御処理を行うようにすることもできる。可搬記録媒体６１６は、例えばＣｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ（ＣＤ）−ＲＯＭ、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ（ＤＶＤ）、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ（ＵＳＢ）メモリ等である。ネットワーク接続装置６１８は、有線または無線により外部との間で行われる各種データの授受の管理を行うインタフェース装置である。バス６１０は、上記各装置等を互いに接続し、データのやり取りを行う通信経路である。

上記第１の実施の形態及びその変形例による言語処理方法をコンピュータに実行させるプログラムは、例えば外部記憶装置６１２に記憶させる。ＣＰＵ６０２は、外部記憶装置６１２からプログラムを読み出し、コンピュータ６００に言語処理の動作を行なわせる。このとき、まず、言語処理をＣＰＵ６０２に行わせるための制御プログラムを作成して外部記憶装置６１２に記憶させておく。そして、入力装置６０６から所定の指示をＣＰＵ６０２に与えて、この制御プログラムを外部記憶装置６１２から読み出させて実行させるようにする。また、このプログラムは、可搬記録媒体６１６に記憶するようにしてもよい。

以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
入力された文に含まれる複数の単語を抽出して前記文の意味を解析した解析結果に基づき、複数の前記単語の夫々について、前記単語を含み一つの意味を成す句があるか否かを判定し、ある場合には前記句を出力する句判定部と、
複数の前記単語のうちの互いに関係する２つの単語同士の関係を示す前記関係情報及び前記句判定部の判定結果に基づき、前記単語または前記句を前後の単語または句とつなげた別の句として表示させるか否かの判別を行う拡張部と、
前記文を表示させる際に、前記別の句として表示させると判別された前記単語または句を一つの句として表示させる処理を行う表示処理部と、
前記解析結果及び前記表示処理部での処理の結果に基づき、前記文を表示する表示部と、
を有することを特徴とする言語処理装置。
（付記２）
前記関係情報と、前記単語または前記句同士を前記別の句として表示させるべきか否かにより分類される種類とを関連付けた拡張情報を記憶する記憶部をさらに有し、
前記拡張部は、前記拡張情報に応じて判別を行うことを特徴とする付記１に記載の言語処理装置。
（付記３）
前記文中の文字列が選択されたことを取得する選択取得部、
前記文字列と前記文字列に含まれる前記単語または前記句との関係を計算することにより、選択された前記単語または前記句を特定する対応計算部、
をさらに有し、
前記拡張部は、前記対応計算部により特定された前記単語または前記句に基づき前記判別を行うことを特徴とする付記１または付記２に記載の言語処理装置。
（付記４）
前記文の形態素解析を行い、前記形態素解析に基づき、前記形態素同士の関係から前記文の構文解析を行い、前記構文解析の結果に基づき前記関係情報を生成する解析部、
をさらに有し、
前記拡張部は、前記関係情報として前記解析部により生成された前記関係情報に基づき判別を行う
ことを特徴とする付記１から付記３のいずれかに記載の言語処理装置。
（付記５）
前記句判定部は、前記解析部による前記構文解析の結果に基づき前記単語を、前記単語を含む名詞句または動詞句に分類する
ことを特徴とする付記４に記載の言語処理装置。
（付記６）
前記表示部は、
前記文を前記単語または前記句と前記関係情報とを含んで表示する際に、縮退させて表示可能な複数の前記単語または前記句を決定し、前記縮退させて表示可能な複数の前記単語または前記句の中で、縮退させない状態に同時に展開する前記複数の単語または前記句の組合せを前記関係情報に基づき決定し、前記縮退させた表示と、前記縮退させない状態の表示とを切り換える指示を取得すると、前記指示及び前記組合せに基づき前記表示を切換える表示制御部
をさらに有することを特徴とする付記１から付記５のいずれかに記載の言語処理装置。
（付記７）
言語処理装置が、
入力された文に含まれる複数の単語を抽出して前記文の意味を解析した解析結果に基づき、前記単語を、前記単語を含み一つの意味を成す最小単位の句があるか否かを判定し、ある場合には前記句を出力し、
複数の前記単語のうちの互いに関係する２つの単語同士の関係を示す関係情報及び前記句判定部の判定結果に基づき、前記単語または前記句を前後の単語または句とつなげた別の句として表示させるか否かの判別を行い、
前記文を表示させる際に、前記別の句として表示させると判別された前記単語または句を一つの句として表示させる処理を行い、
前記解析結果及び前記表示させる処理の結果に基づき、前記文を表示する
ことを特徴とする言語処理方法。
（付記８）
前記関係情報と、前記単語または前記句同士を前記別の句として表示させるべきか否かにより分類される種類とを関連付けた拡張情報に応じて前記判別を行うことを特徴とする付記７に記載の言語処理方法。
（付記９）
さらに、
前記文中の文字列が選択されたことを取得して、前記文字列と前記文字列に含まれる前記単語または前記句との関係を計算することにより、選択された前記単語または前記句を特定し、
特定された前記単語または前記句に基づき前記判別を行うことを特徴とする付記７または付記８に記載の言語処理方法。
（付記１０）
さらに
前記文の形態素解析を行い、
前記形態素解析に基づき、前記形態素同士の関係から前記文の構造を解析する構文解析を行い、
前記構文解析の解析結果に基づき前記関係情報を生成する意味解析を行い、
前記意味解析により生成された前記関係情報及び前記拡張情報に基づき、前記判別を行う
ことを特徴とする付記７から付記９のいずれかに記載の言語処理方法。
（付記１１）
前記句の分類は、前記構文解析による解析結果に基づき前記単語を、前記単語を含む名詞句または動詞句に分類する
ことを特徴とする付記１０に記載の言語処理方法。
（付記１２）
前記表示する処理は、
前記文を前記単語または前記句と前記関係情報とを含んで表示する際に、縮退させて表示可能な複数の前記単語または前記句を決定し、前記縮退させて表示可能な複数の前記単語または前記句の中で、縮退させない状態に同時に展開する前記複数の単語または前記句の組合せを前記関係情報に基づき決定し、前記縮退させた表示と、前記縮退させない状態の表示とを切り換える指示を取得すると、前記指示及び前記組合せに基づき前記表示を切換える
ことを特徴とする付記７から付記１１のいずれかに記載の言語処理方法。
（付記１３）
入力された文に含まれる複数の単語を抽出して前記文の意味を解析した解析結果に基づき、前記単語を、前記単語を含み一つの意味を成す最小単位の句があるか否かを判定し、ある場合には前記句を出力し、
複数の前記単語のうちの互いに関係する２つの単語同士の関係を示す関係情報及び前記句判定部の判定結果に基づき、前記単語または前記句を前後の単語または句とつなげた別の句として表示させるか否かの判別を行い、
前記文を表示させる際に、前記別の句として表示させると判別された前記単語または句を一つの句として表示させる処理を行い、
前記解析結果及び前記表示させる処理の結果に基づき、前記文を表示する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
（付記１４）
前記関係情報と、前記単語または前記句同士を前記別の句として表示させるべきか否かにより分類される種類とを関連付けた拡張情報に応じて前記判別を行う
ことを特徴とする付記１３に記載のプログラム。
（付記１５）
さらに、
前記文中の文字列が選択されたことを取得して、前記文字列と前記文字列に含まれる前記単語または前記句との関係を計算することにより、選択された前記単語または前記句を特定し、
特定された前記単語または前記句に基づき前記判別を行う
ことを特徴とする付記１３または付記１４に記載のプログラム。

１ 言語処理装置
３ 入力部
５ 解析部
７ 形態素解析部
９ 構文解析部
１１ 意味解析部
１３ 名詞句判定部
１５ 動詞句判定部
１７ ノード拡張部
１９ 句表示最適化部
２１ 対応計算部
２３ 表示制御部
２５ 解析結果記憶部
２７ 表示部
９２〜９８ 縮退ノード
１００〜１０６ アーク
１５０ 形態素解析情報
１５２ 形態素番号
１５４ 形態素
１５６ 開始位置
１５８ 文字長
１６０ 品詞情報
１６２ 意味記号
１７０ 品詞記号情報
１７２ 品詞記号
１７４ 意味
１８０ 構文解析情報
１８２ 構成要素
１８４ 品詞
１８６ ラベル
１８８ 主辞
２００ 意味解析情報
２０２ 出発ノード
２０４ 到達ノード
２０６ アーク
２０８ 形態素番号
２１０ 意味記号
２１２ 形態素
２１４ 形態素番号
２１６ 意味記号
２１８ 形態素
３７２ 簡略ノード
３７９ 簡略ノード
３８０ 表示例
３８２ 表示例
３９０ 表示例
３９２ 簡略ノード

Claims (6)

1. 入力された文に含まれる複数の単語を抽出して前記文の意味を解析した解析結果に基づき、複数の前記単語の夫々について、前記単語を含み一つの意味を成す句があるか否かを判定し、ある場合には前記句を出力する句判定部と、
   前記文の形態素解析を行い、前記形態素解析に基づき、前記文の形態素同士の関係から前記文の構文解析を行い、前記構文解析の結果に基づき、複数の前記単語のうちの互いに関係する２つの単語同士の意味上の関係、及び、複数の前記単語の夫々と前記句判定部より出力された句において主たる意味を保持する単語との意味上の関係を示す関係情報を生成する解析部と、
   前記関係情報に基づき、前記単語または前記句を前後の単語または句とつなげた別の句として表示させるか否かの判別を、前記関係情報と前記別の句として表示させることの可否との関係が予め定義されている拡張情報に従って行う拡張部と、
   前記別の句として表示させると判別された前記単語または句を一つの句としてまとめる表示処理部と、
   前記文の意味を解析した前記解析結果及び前記表示処理部での処理の結果に基づき、前記文の中心概念として解析された語句、前記表示処理部によってまとめられた句、及び、該語句と該句との意味上の関係を表す前記関係情報を表示する表示部と、
   を有することを特徴とする言語処理装置。
2. 前記文中の文字列が選択されたことを取得する選択取得部、
   前記文字列と前記文字列に含まれる前記単語または前記句との関係を計算することにより、選択された前記単語または前記句を特定する対応計算部、
   をさらに有し、
   前記拡張部は、前記対応計算部により特定された前記単語または前記句を対象として前記判別を行うことを特徴とする請求項１に記載の言語処理装置。
3. 前記句判定部は、前記解析部による前記構文解析の結果に基づき前記単語を、前記単語を含む名詞句または動詞句に分類する
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の言語処理装置。
4. 前記表示部は、
   前記表示処理部によってまとめられた句の表示を切り換える指示を取得すると、該まとめられた句の表示に代えて、該まとめられた句において主たる意味を保持する単語、該まとめられた句において主たる意味を保持する単語以外の単語または句、及び、該主たる意味を保持する単語と該主たる意味を保持する単語以外の単語または句との意味上の関係を表す前記関係情報を、前記解析部での処理の結果に基づき表示させる表示制御部
   をさらに有することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の言語処理装置。
5. 言語処理装置が、
   入力された文に含まれる複数の単語を抽出して前記文の意味を解析した解析結果に基づき、複数の前記単語の夫々について、前記単語を含み一つの意味を成す句があるか否かを判定し、ある場合には前記句を出力し、
   前記文の形態素解析を行い、
   前記形態素解析に基づき、前記文の形態素同士の関係から前記文の構文解析を行い、
   前記構文解析の結果に基づき、複数の前記単語のうちの互いに関係する２つの単語同士の意味上の関係、及び、複数の前記単語の夫々と前記出力された句において主たる意味を保持する単語との意味上の関係を示す関係情報を生成し、
   前記関係情報に基づき、前記単語または前記句を前後の単語または句とつなげた別の句として表示させるか否かの判別を、前記関係情報と前記別の句として表示させることの可否との関係が予め定義されている拡張情報に従って行い、
   前記別の句として表示させると判別された前記単語または句を一つの句としてまとめ、
   前記文の意味を解析した前記解析結果及び前記一つの句としてまとめる処理の結果に基づき、前記文の中心概念として解析された語句、前記まとめられた句、及び、該語句と該句との意味上の関係を表す前記関係情報を表示する
   ことを特徴とする言語処理方法。
6. 入力された文に含まれる複数の単語を抽出して前記文の意味を解析した解析結果に基づき、複数の前記単語の夫々について、前記単語を含み一つの意味を成す句があるか否かを判定し、ある場合には前記句を出力し、
   前記文の形態素解析を行い、
   前記形態素解析に基づき、前記文の形態素同士の関係から前記文の構文解析を行い、
   前記構文解析の結果に基づき、複数の前記単語のうちの互いに関係する２つの単語同士の意味上の関係、及び、複数の前記単語の夫々と前記出力された句において主たる意味を保持する単語との意味上の関係を示す関係情報を生成し、
   前記関係情報に基づき、前記単語または前記句を前後の単語または句とつなげた別の句として表示させるか否かの判別を、前記関係情報と前記別の句として表示させることの可否との関係が予め定義されている拡張情報に従って行い、
   前記別の句として表示させると判別された前記単語または句を一つの句としてまとめ、
   前記文の意味を解析した前記解析結果及び前記一つの句としてまとめる処理の結果に基づき、前記文の中心概念として解析された語句、前記まとめられた句、及び、該語句と該句との意味上の関係を表す前記関係情報を表示する
   処理をコンピュータに実行させるプログラム。