JPS63221476A - Processing method for natural language - Google Patents

Abstract

PURPOSE:To improve the performance of natural language processing by producing plural analysis results corresponding to meaning relations in case plural different meaning relations are included in the same paragraph string forming an input sentence. CONSTITUTION:A morpheme analyzing part 4 forming a sentence analyzing part 1 refers to a word dictionary 5 to decompose an input sentence into words and informs polysemous words to a syntax analyzing part 6. The part 6 processes all possible candidates of those polysemous words and produces plural syntax tree candidates. A meaning check part 7 checks the meaning only for said tree candidates that satisfy the syntax conditions. When the meaning relations included in a single paragraph are shown by plural buses set on a world model 8, the meaning information shown by those buses are added. In case no meaning relation exists between paragraphs, by syntax structure tree under processing is disused. When a syntax tree is completed during the meaning check, the syntax meaning interpretation information is outputted from the part 6.

Description

【発明の詳細な説明】 〔概　要〕 自然言語文の文解析処理における、多義を有する文の解
析処理方法である。[Detailed Description of the Invention] [Summary] This is a method for analyzing sentences with ambiguous meanings in sentence analysis processing of natural language sentences.

自然言語入力文について、単語辞書を参照して形態素解
析を行い、それを解析ルールと世界モデルによって構文
解析するが、単語に複数の意味があり、それらについて
構文上の意味関係が認められる場合、及び世界モデルで
複数のバスによって゛意味関係の存在が示される場合等
の多義を有する文節がある場合には、それらすべてを解
析候補として処理する。Morphological analysis is performed on natural language input sentences by referring to a word dictionary, and then syntactic analysis is performed using analysis rules and a world model. However, if a word has multiple meanings and a syntactic semantic relationship is recognized among them, If there are clauses with multiple meanings, such as when the existence of a semantic relationship is indicated by multiple buses in the world model, all of them are processed as analysis candidates.

この方法により多義を考慮して構文解析処理が行われ、
自然言語処理の性能を向上することができる。This method allows parsing to take into account ambiguity,
The performance of natural language processing can be improved.

〔産業上の利用分野〕[Industrial application field]

本発明は、計算機システムにおける、自然言語の処理方
法に関する。The present invention relates to a natural language processing method in a computer system.

データベース検索等を、例えば日本語等のいわゆる自然
言語の文によって表された指定↑り報によって実行する
計算機システムがある。There is a computer system that executes a database search or the like based on a specification expressed in a sentence in a so-called natural language such as Japanese.

このようなシステムでは、自然言語の入力文による指定
から計算機の指令を生成する等のために、入力文の意味
を解析する処理が必要である。In such a system, processing for analyzing the meaning of an input sentence is required in order to generate a computer command from a specification using a natural language input sentence.

〔従来の技術と発明が解決しようとする問題点〕第２図
は自然言語処理システムの構成例を示すブロック図であ
る。[Prior art and problems to be solved by the invention] FIG. 2 is a block diagram showing an example of the configuration of a natural language processing system.

文解析部１は自然言語の入力文の構文解析を行って文の
構成を決定し、文を構成する文節間の係り受けを表すい
わゆる構文木と、その構文木に対応する意味解釈を示す
情報を出力する。The sentence analysis unit 1 performs syntactic analysis of an input sentence in natural language to determine the structure of the sentence, and generates a so-called syntactic tree representing the dependencies between the clauses that make up the sentence, as well as information indicating the semantic interpretation corresponding to the syntactic tree. Output.

この出力情報を使用することにより、例えばデータベー
スにアクセスするためのコマンドを生成し、自然言語文
によって要求された検索を行う等の処理を行うことがで
きる。By using this output information, it is possible to perform processing such as, for example, generating commands for accessing a database and performing searches requested by natural language sentences.

文解析部１において、形態素解析部４は単語辞書５を参
照することにより、入力文を単語等に切り分け、それら
の各単語の品詞及び意味に関する情報を後の処理に渡す
。In the sentence analysis section 1, the morphological analysis section 4 divides the input sentence into words by referring to the word dictionary 5, and passes information regarding the part of speech and meaning of each word to subsequent processing.

例えば、入力文が第３図（ａｌに示す「テストの結果は
数学を教えている先生が教えてくれた。」であった場合
に、形態素解析部４は、それをｆｂ）に示すように単語
に分割する。For example, if the input sentence is ``The teacher who teaches mathematics told me the result of the test'' shown in Figure 3 (al), the morphological analysis unit 4 interprets it as shown in fb). Split into words.

構文解析部６は、形態素解析部４の結果から、解析ルー
ルに従って、先ず所要の単語を結合して文節を構成する
文節統合処理を行い、第３図（ｂｌの文例から（Ｃ）に
示すように、“テストの”の「の」名詞節、“結果は”
の「は」名詞節等のような文節と句点とに文節統合する
。Based on the results of the morphological analysis unit 4, the syntactic analysis unit 6 first performs a clause integration process in which the required words are combined to form a clause according to the analysis rules, and the syntactic analysis unit 6 performs a clause integration process to form a clause by combining the required words from the result of the morphological analysis unit 4. In the noun clause “of” of “test”, “the result is”
``wa'' integrates phrases such as noun clauses and punctuation marks.

次に所定の条件を満足する文節を結合して名詞句７文等
への統合する解析処理によって、入力文全体の構文を示
す構文木を生成するが、その場合に文法知識による構文
条件を満足する文節間の意味関係の存在を調べる意味チ
ェックを行い、意味関係が存在することを条件として、
逐次構文木を生成してい（。Next, a syntax tree indicating the syntax of the entire input sentence is generated by an analysis process that combines clauses that satisfy predetermined conditions and integrates them into seven noun phrases, etc., but in this case, the syntactic conditions based on grammatical knowledge are satisfied. A semantic check is performed to determine the existence of a semantic relationship between the clauses, and on the condition that a semantic relationship exists,
Generating a sequential syntax tree (.

こ＼で意味関係とは、例えば“店”と“販売”のように
、単語の意味上から係り受は関係を持つことの妥当性が
推定できる関係を言い、その関係を第２図の意味チェッ
ク部７が世界モデル８を参照してチェックする。Here, a semantic relationship refers to a relationship in which the validity of the relationship can be inferred based on the meaning of the words, such as "store" and "sales," and the relationship is defined as the meaning in Figure 2. The checking unit 7 refers to the world model 8 to check.

世界モデル８は、例えば本出願人による特許出願の特願
昭５９−１０９８２９等に示されているように、処理対
象の文が関連している分野（世界）について、単語等の
相互の意味関係等を表現するように、各単語の示す意味
（又は概念）及びその上位概念等に対応して設けたオブ
ジェクトのネットワークで構成される。The world model 8, as shown in Japanese Patent Application No. 59-109829 filed by the present applicant, etc., is based on the mutual semantic relationships of words, etc. in the field (world) to which the sentence to be processed is related. It is composed of a network of objects provided corresponding to the meaning (or concept) of each word and its superordinate concept, etc., so as to express the following.

オブジェクトは公知のように、データ及び必要なデータ
を得るための手続き等からなる情報単位であって、世界
モデルの各単語等の意味に対応する各オブジェクトは、
オブジェクト階層のうちのクラスオブジェクトとして生
成される。As is well known, an object is an information unit consisting of data and procedures for obtaining necessary data, and each object corresponding to the meaning of each word in the world model is
Created as a class object in the object hierarchy.

これに対し、処理対象の文を構成する各単語等は、世界
モデルの成るクラスオブジェクトのインスタンスオブジ
ェクトとして扱われ、単語が対応すべきクラスオブジェ
クトは、例えば第４図（ａ）に単語辞書の“教え（る）
”という動詞の辞書項目の例における、意味欄によって
指定されるようにする。On the other hand, each word constituting the sentence to be processed is treated as an instance object of the class object that constitutes the world model, and the class object to which the word corresponds is, for example, " teach)
In the example of the dictionary entry for the verb ``, it is specified by the meaning column.

なお、以下において説明の都合上、ある語が単語の意味
であることを特に他と区別して示す必要のある場合には
、図示のｔｅａｃｈのように英単語でその語を表すもの
とする。In the following, for convenience of explanation, when it is necessary to distinguish the meaning of a certain word from other words, that word will be represented by an English word, such as "teach" in the figure.

第５図は、前記のような世界モデルの構成例を説明する
図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the configuration of the world model as described above.

図の世界モデルにおいて、各楕円はその中の単語で表さ
れる事物に対応する各クラスオブジェクトを示し、オブ
ジェクトを結ぶ実線の矢印は、意味関係の存在を示すポ
インタを概念的に示し、例えば矢印の指すオブジェクト
内に、その矢印につながるオブジェクトと意味関係が存
在することが記述されていることを示す。In the world model shown in the figure, each ellipse indicates each class object that corresponds to the thing expressed by the word in it, and the solid arrows connecting the objects conceptually indicate pointers indicating the existence of semantic relationships. Indicates that the object pointed to by the arrow has a semantic relationship with the object connected to the arrow.

破線の矢印は上位下位関係を示し、矢印の先のオブジェ
クトが上位概念となる関係にある。A broken line arrow indicates a superior-subordinate relationship, in which the object at the end of the arrow is a superordinate concept.

第６図は文解析部１による前記の処理の流れの一例であ
る。処理ステップ１０において、形態素解析部４が入力
文について形態素解析を行い、解析結果と単語の情報を
構文解析部６に渡す。FIG. 6 shows an example of the flow of the above-mentioned processing by the sentence analysis section 1. In processing step 10, the morphological analysis unit 4 performs morphological analysis on the input sentence and passes the analysis result and word information to the syntactic analysis unit 6.

構文解析部６は処理ステップ１１において、形態素解析
処理結果を入力として文節統合処理を行い処理ステップ
１２において文法知識により、構文木を逐次生成する。In processing step 11, the syntactic analysis unit 6 receives the morphological analysis result and performs clause integration processing, and in processing step 12, it sequentially generates a syntactic tree based on grammatical knowledge.

処理ステップ１３において、意味チェック部７が生成中
の構文木における、生成部分の構文条件を満足した係り
受は関係の文節対に前記の意味チェックを行い、意味関
係が存在すれば、処理ステップ１５を経て処理ステップ
１２に戻る。In processing step 13, the dependency that satisfies the syntactic condition of the generated part in the syntax tree being generated by the semantic checking unit 7 performs the above-mentioned semantic check on the related clause pair, and if a semantic relationship exists, processing step 15 is performed. After that, the process returns to step 12.

処理ステップ１３の意味チェックで、係り受は関係の文
節間に意味関係の存在しないものがあれば。In the semantic check at processing step 13, if there is a dependency that does not have a semantic relationship between related clauses.

処理ステップ１４において、処理中の構文木を破棄して
、処理ステップ１５へ行く。In processing step 14, the syntax tree being processed is discarded, and the process proceeds to processing step 15.

このようにして、意味チェックをしながら構文木を生成
し、処理ステップ１５で構文木の完成したことを識別す
ると、処理ステップ１６で構文木と意味解釈の情報を出
力して処理を終わる。In this way, a syntax tree is generated while checking the meaning, and when it is determined in processing step 15 that the syntax tree is complete, in processing step 16, information on the syntax tree and semantic interpretation is output, and the processing ends.

第５図のような世界モデルがある場合に、前記例文の、
例えば“数学を−“教えている”という文節間の係り受
けが、文法上圧しいと識別された場合に、それらをそれ
ぞれ世界モデルの数学オ、　　ブジエクト、ｔｅａｃｈ
オブジェクトに対応させて、それらに意味関係の存在す
ることが意味チェック部７によって示されるので、それ
らの文節間の係り受けが正しいものとして処理が進めら
れる。If there is a world model as shown in Figure 5, the above example sentence,
For example, if the dependencies between the clauses ``mathematics - ``teaching'' are identified as grammatically overwhelming, they may be changed to the world model's mathematics o, bujiect, and teach, respectively.
Since the meaning checking unit 7 indicates that there is a semantic relationship between them in correspondence with the objects, processing proceeds assuming that the dependencies between these clauses are correct.

同様に、“先生が”−“教えてくれた”についても、第
５図の世界モデルによる意味チェンジで意味関係の存在
が結論される。Similarly, for ``teacher'' - ``taught me'', the existence of a semantic relationship can be concluded from the meaning change according to the world model in Figure 5.

しかし、“結果は”と“教えてくれた”との間には、文
法上からの係り受けが考えられるが、意、　味チェック
部７により第５図の世界モデルからは意味関係が存在し
ないものとされ、従ってこの係り受は関係は破棄される
。However, although there may be a grammatical dependency between "results" and "taught me," there is no semantic relationship based on the world model in Figure 5 according to meaning and taste checker 7. Therefore, this dependency relationship is discarded.

その結果、“教えて（れた”の目的語に“テストの結果
は”をとる構文木の生成はされないことになり、例えば
解析不能として処理されてしまうという問題がある。As a result, a syntax tree in which the object of "taught me" is "test result wa" is not generated, and there is a problem that, for example, the tree is treated as unparsable.

〔問題点を解決するための手段〕[Means for solving problems]

第１図は、本発明の構成を示す処理の流れ図であり、２
０〜２８は処理ステップを示す。FIG. 1 is a process flowchart showing the configuration of the present invention, and 2
0 to 28 indicate processing steps.

（作　用〕 処理ステップ２０において、入力文の形態素解析を行い
、この際多義を有する単語にはそれらの複数の意味を示
す情報が伴う。(Operation) In processing step 20, morphological analysis of the input sentence is performed, and at this time, words having multiple meanings are accompanied by information indicating their multiple meanings.

処理ステップ２１では従来と同様の文節統合処理が行わ
れるが、一般に多義に応じて複数の結果が生成される。In processing step 21, a clause integration process similar to the conventional one is performed, but generally a plurality of results are generated depending on ambiguity.

処理ステップ２２以下では、それら複数の結果の各々に
ついて構文解析処理により構文木の候補を生成する。In processing step 22 and subsequent steps, syntax tree candidates are generated by syntax analysis processing for each of the plurality of results.

この際、各構文木生成の意味チェックにおいて複数の意
味関係が存在する場合には、処理ステップ２４で、それ
ら複数の意味関係を意味解釈情報として保持するように
する。At this time, if a plurality of semantic relations exist in the semantic check of each syntax tree generation, in processing step 24, the plurality of semantic relations are held as semantic interpretation information.

処理ステップ２３で係り受は関係の文節対で意味関係の
存在しないものがあった場合には、処理ステップ２５で
現処理の意味の組を捨てる。If, in processing step 23, there is a dependent clause pair that does not have a semantic relationship, then in processing step 25, the meaning set of the current process is discarded.

処理ステップ２６を経て以上の処理を繰り返して１構文
木を完成すると、未処理の解析候補があれば処理ステッ
プ２７から処理ステップ２２に戻って新たな解析処理を
開始し、すべて処理を終われば、処理ステップ２８によ
り、一般に複数の構文木と意味解釈との情報を出力する
。When one syntax tree is completed by repeating the above processing through processing step 26, if there are any unprocessed analysis candidates, the process returns from processing step 27 to processing step 22 to start a new analysis processing, and when all processing is completed, Processing step 28 generally outputs a plurality of syntactic trees and semantic interpretation information.

以上により、多義を持つ単語、及び多義の文について、
それらの多義を考慮した構文解析処理が行われ、１構文
木に対し多義に応じた複数の意味解釈情報を生成するこ
とができる。From the above, regarding words with multiple meanings and sentences with multiple meanings,
A syntactic analysis process that takes these polysemy into account is performed, and it is possible to generate a plurality of semantic interpretation information corresponding to the polysemy for one syntax tree.

〔実施例〕〔Example〕

本発明を実施する場合の単語辞書５は、例えば第４図（
ｂ）に例示するように、前記第４図（ａ）によって説明
した“教え”という動詞の項目の意味欄に、意味として
ｔｅａｃｈの他にｔｅｌｌというように、複数の意味を
指定できるようにする。The word dictionary 5 when implementing the present invention is, for example, shown in FIG.
As illustrated in b), multiple meanings can be specified in the meaning column of the verb "teach" explained in Figure 4 (a), such as "tell" in addition to "teach". .

前記第３図に示した入力文の例の場合において、形態素
解析部４は第１図の処理ステップ２０において入力文の
形態素解析を単語辞書５を参照して処理した結果として
、“教え”が多義の単語で、意味ｔｅａｃｈ及びｔｅｌ
ｌを持つことを構文解析部６に知らせる。In the case of the example of the input sentence shown in FIG. 3, the morphological analysis unit 4 performs the morphological analysis of the input sentence with reference to the word dictionary 5 in the processing step 20 of FIG. Polysemous words with meanings teach and tel
The syntactic analysis unit 6 is informed that it has l.

構文解析部６は形態素解析処理結果を入力として、処理
ステップ２１で文節統合処理を従来とほぼ同様に実行す
るが、多義の単語を含む場合には、それらに応じて複数
の結果が準備される。The syntactic analysis unit 6 receives the morphological analysis processing results as input, and executes clause integration processing in processing step 21 in almost the same manner as before. However, if polysemic words are included, multiple results are prepared accordingly. .

それらの結果を順次処理して、処理ステップ２２は構文
木を以下の意味チェックを行いながら生成していく。但
し、前記のように１単語に複数の意味がある場合に、す
べての可能な候補が処理されて、一般に複数の構文木候
補が生成され、又各構文木に対応して、一般に複数の意
味の組が意味解析情報として存在することになる。By sequentially processing these results, a processing step 22 generates a syntax tree while performing the following semantic checks. However, when one word has multiple meanings as described above, all possible candidates are processed and generally multiple syntactic tree candidates are generated, and corresponding to each syntactic tree, generally multiple meanings are generated. This means that the set exists as semantic analysis information.

意味チェック部７は、構文条件を満足したもののみ意味
チェックを行い処理ステップ２３において、従来のよう
に生成中の構文木の１組の意味に基づく意味チェックを
ほぼ従来のように実行する。但し、後述する必要から、
１文節対について存在する意味関係が世界モデル８上の
複数のバスによって示される場合には、それらのパスを
すべて取り出し、処理ステップ２４で意味解釈情報にそ
れらのパスによって示される意味情報を加える。The semantic checking section 7 performs a semantic check only on those that satisfy the syntactic conditions, and in processing step 23 performs a semantic check based on the meaning of a set of syntactic trees being generated as in the conventional art. However, due to the necessity described later,
If the semantic relationships that exist for one clause pair are indicated by a plurality of buses on the world model 8, all of those paths are extracted, and in processing step 24, the semantic information indicated by those paths is added to the semantic interpretation information.

処理ステップ２３で係り受は関係の文節対で意味関係の
存在しないものがあった場合には、処理ステップ２５で
現処理の組を捨てる。If, in processing step 23, there is a dependent clause pair that does not have a semantic relationship, then in processing step 25, the currently processed set is discarded.

処理ステップ２６で、現処理中の構文木が完成していな
ければ処理ステップ２２に戻って処理を進め、１構文木
が完成すればそれを保存して処理ステップ２７へ行（。In processing step 26, if the syntax tree currently being processed is not completed, the process returns to processing step 22 and the process continues; if one syntax tree is completed, it is saved and the process proceeds to processing step 27 (.

処理ステップ２７で未処理の解析候補があれば処理ステ
ップ２２に戻って、新たな構文木の解析処理を始め、す
べて処理すれば処理ステップ２８で、一般に複数の構文
木の情報を出力する。In processing step 27, if there are any unprocessed analysis candidates, the process returns to processing step 22 and starts parsing of a new syntax tree.If all of them have been processed, information on a plurality of syntax trees is generally outputted in processing step 28.

第３図の文例において、前記のように第５図に示す世界
モデルによって意味チェックが行われる場合に、′教え
ている”及び“教えてくれた”文節については、意味ｔ
ｅａｃｈとｔｅｌｌの両者について意味チェックが行わ
れる。In the sentence example in Figure 3, when the meaning is checked using the world model shown in Figure 5 as described above, the meaning of the phrases ``taught'' and ``taught me'' is t.
A semantic check is performed on both each and tell.

そこで、“数学を”−“教えている”という文節間の係
り受けについては、後者を世界モデルのｔｅａｃｈオブ
ジェクトに対応させた場合には、前記のようにそれらに
意味関係の存在することが示されるが、ｔｅｌｌオブジ
ェクトに対応させた場合には意味関係の存在が認められ
ない。Therefore, regarding the dependency between the clauses "mathematics" and "teaching", if the latter corresponds to the teach object of the world model, it is shown that there is a semantic relationship between them as described above. However, when it is associated with a tell object, the existence of a semantic relationship is not recognized.

他方、“先生が”−“教えてくれた”については、ｔｅ
ａｃｈの場合については前記のように意味関係が存在し
、ｔｅｌｌの場合にも“先生”が上位概念の人オブジェ
クトとつながるので、意味関係が存在するものと判定さ
れる。On the other hand, for “the teacher” - “taught me”, te
In the case of ach, a semantic relationship exists as described above, and in the case of tell, "teacher" is connected to the person object of the superordinate concept, so it is determined that a semantic relationship exists.

しかし、“結果は”−“教えてくれた”の間には、ｔｅ
ａｃｈの場合には前記のように意味関係が存在しないも
のとされ、ｔｅｌｌの場合のみ意味関係の存在が結論さ
れる。However, between “the result” and “told me”, there is no te.
In the case of ach, it is assumed that no semantic relationship exists as described above, and only in the case of tell, the existence of a semantic relationship is concluded.

その結果、この例の場合は多義の文にはならないが、′
教えている”に意味ｔｅａｃｈをとり、′教えてくれた
”に意味ｔｅｌｌをとった意味解釈を伴う構文木が残り
、処理ステップ２８で出力されるので、従来のように解
析不能等として処理されることは。As a result, although this example does not result in an ambiguous sentence, ′
A syntax tree with a semantic interpretation that takes the meaning ``teach'' for ``teach me'' and the meaning ``tell'' for ``taught me'' remains and is output in processing step 28, so it is not treated as unanalyzable as in the past. The thing is.

ない。do not have.

別の例として、入力文が、 Ａ店の商品は？ であるとする。As another example, if the input sentence is What are the products at store A? Suppose that

この文は文節統合の結果、 Ａ店の／商品は／？ のように文節に分けられ、この間の係り受は関係を、第
７図に例示する販売匿界モデルによって意味チェックす
る。This sentence is the result of clause integration: What are the /products of store A/? It is divided into phrases like this, and the relationships between the dependencies are checked for meaning using the sales hidden world model illustrated in FIG.

こ＼でＡ店の”は世界モデルの店名オブジェクトに対応
し、“商品は”は商品オブジェクトに対応するものとし
て、両オブジェクト間に所定のつながりがあれば意味関
係が存在することになるが、店名は店と同一概念で使用
されることを考慮して、店名オブジェクトと商品オブジ
ェクトとは、■店名−店−版売一商品のパスと、■店名
−店−出荷一商品のバスの２様のバスでつながり、■及
び■の何れによっても意味関係が存在する。In this case, ``A store'' corresponds to the store name object in the world model, and ``Product wa'' corresponds to the product object, so if there is a predetermined connection between both objects, a semantic relationship exists. Considering that a store name is used in the same concept as a store, there are two types of store name objects and product objects: ■ store name - store - version of one product sold path, and ■ store name - store - shipped one product bus. They are connected by the bus, and a semantic relationship exists by both ■ and ■.

即ちこの結果は、本例の入力文があいまいさを含むため
に、「Ａ店で販売している商品」とも、「Ａ店に出荷し
ている商品」とも解釈し得ることに対応している。In other words, this result corresponds to the fact that since the input sentence in this example contains ambiguity, it can be interpreted as either "products sold at store A" or "products shipped to store A." .

このような場合には、前記のように処理ステップ２３に
おいて両パスを取り出し、その結果を処理ステップ２４
において意味解釈情報に追加する。In such a case, both paths are extracted in processing step 23 as described above, and the result is sent to processing step 24.
The information is added to the semantic interpretation information.

従って、出力において１構文木に対して２様の意味解釈
情報が示され、多義を有する文として、適切な処理を行
うことが可能になる。Therefore, two types of semantic interpretation information are shown for one syntax tree in the output, and it becomes possible to perform appropriate processing as a sentence having multiple meanings.

〔発明の効果〕〔Effect of the invention〕

以上の説明から明らかなように、本発明によれば、計算
機による自然言語処理において、単語及び文の多義を考
慮して構文解析処理が行われるので、自然言語処理の性
能を向上するという著しい工業的効果がある。As is clear from the above description, according to the present invention, in natural language processing by a computer, syntactic analysis processing is performed in consideration of polysemy of words and sentences, so it is a significant industry that improves the performance of natural language processing. It has a positive effect.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第１図は本発明の構成を示す処理の流れ図、第２図は自
然言語処理システム構成例ブロック図、第３図は自然言
語文の説明図、 第４図は単語辞書の説明図、 第５図は世界モデルの一例を示す図、 第６図は従来の処理の流れ図、 第７図は世界モデルの一例を示す図 である。 図において、 １は文解析部、　　　　４は形態素解析部、５は単語辞
書、　　　　６は構文解析部、７は意味チェック部、　
８は世界モデル、１０〜１６．２０〜２８は処理ステッ
プ本発明の構成を示す処理の流れ図 第１図 自然言語処理システム構成例ブロック図第２図 ｆａｔテストの結果は数学を教えている先生が教えてく
れた。 山）　テスト／の／結果／は／数学／を／教え／て／い
る／自然言語文の説明図 第３図 単語辞書の説明図 第４図 世界モデルの一例を示す図 第５図 従来の処理の流れ図 世界モデルの一例を示す図 第７図FIG. 1 is a process flowchart showing the configuration of the present invention, FIG. 2 is a block diagram of an example configuration of a natural language processing system, FIG. 3 is an explanatory diagram of a natural language sentence, FIG. 4 is an explanatory diagram of a word dictionary, and FIG. Figure 6 is a diagram showing an example of a world model, Figure 6 is a flow chart of conventional processing, and Figure 7 is a diagram showing an example of a world model. In the figure, 1 is a sentence analysis unit, 4 is a morphological analysis unit, 5 is a word dictionary, 6 is a syntactic analysis unit, 7 is a meaning check unit,
8 is a world model, 10 to 16 are processing steps, and 20 to 28 are processing steps. told me. (mountain) Test/results/are/mathematics/teaching/teaching/explanatory diagram of natural language sentence Figure 3 Explanatory diagram of word dictionary Figure 4 Diagram showing an example of the world model Figure 5 Conventional processing Figure 7 shows an example of the flowchart world model.

Claims (3)

【特許請求の範囲】[Claims] （１）自然言語からなる入力文について、単語辞書を参
照して形態素解析を行った結果について、解析ルールと
世界モデルによって構文解析を行うに際し、 該入力文を構成する同一の文節対に複数の異なる意味関
係が存在する場合には、該異なる意味関係に対応する複
数の解析結果を生成する（２０〜２８）ことを特徴とす
る自然言語処理方法。(1) When performing syntactic analysis using parsing rules and a world model for the results of morphological analysis of an input sentence consisting of natural language with reference to a word dictionary, multiple pairs of clauses constituting the input sentence are A natural language processing method characterized in that, when different semantic relationships exist, a plurality of analysis results corresponding to the different semantic relationships are generated (20 to 28). （２）前記の異なる意味関係が存在する場合には、前記
単語辞書に複数の異なる意味が示されている単語を前記
文節対に含み、該異なる意味のうちの複数個のそれぞれ
について、前記世界モデルによって意味関係の存在が示
される場合を含む、特許請求の範囲第１項記載の自然言
語処理方法。(2) If the above-mentioned different meaning relationships exist, the clause pair includes a word for which a plurality of different meanings are shown in the word dictionary, and for each of the plurality of different meanings, the world The natural language processing method according to claim 1, including a case where the existence of a semantic relationship is indicated by a model. （３）前記の異なる意味関係が存在する場合には、前記
世界モデルに、前記文節対の意味関係の存在を示す複数
の異なるパスが存在する場合を含む、特許請求の範囲第
１項又は第２項記載の自然言語処理方法。(3) In the case where the different semantic relationships exist, the world model includes a case where a plurality of different paths indicating the existence of the semantic relationships between the clause pairs exist. The natural language processing method described in Section 2.