【課題】サーバの負荷状況の変化に伴うサービス品質の劣化を防ぐことのできる係り受け解析システムを提供すること。
【解決手段】係り受け解析サーバ１０は、文章データを、通信回線を介して端末装置２０から受信し、受信した文章データの係り受けについて、所定の分類器を用いて解析する。更に、係り受け解析サーバ１０の負荷を示す負荷データを計測し、分類器の処理速度を調節するためのパラメータに設定するパラメータ値を、計測した負荷データに応じて決定する。 （もっと読む）

【課題】非常に高速であり、速度に対して精度を著しく犠牲にしないパーザシステムを提供する。
【解決手段】文書内のブレークキャラクタを使用して、文書を迅速にパーズし、そして文書を特徴付ける１つ以上のキーフレーズを文書から抽出する(44)ためのパージングシステム及び方法が提供される。文書内のブレークキャラクタは、句読点、ソフト終止ワード及びハード終止ワードのような明確なブレークキャラクタを含む(46)。文書内のどのフレーズが抽出されるかは、文書内のそのフレーズの後に現れるブレークキャラクタの形式によって左右される(52)。 （もっと読む）

【課題】文章構造解析から文章の論述の流れを捉え、「文」より小さいレベルとしての「句」を抽出することによって、冗長性の低い報知的な要約文章の生成の可能な文書要約装置の提供を目的とする。
【解決手段】本発明に係る文書要約装置は、入力された記事の意味段落の線形の連接関係を作成する連接関係作成手段２１１と、意味段落の流れを保った状態で前記線形の連接関係を単純化する文章構成再編手段２１２と、前記文章構成再編された意味段落から陳述形式による句の評価を行う句評価手段３１１と、前記陳述形式による句の評価に重みを付けて句の抽出を行う句重み付け抽出手段３１２と、前記抽出された句で構成された要約文に対する語の補完を行う語補完手段３２とから構成される。 （もっと読む）

【課題】コンピュータ可読媒体に格納され、言語処理システムによって使用されるレキシコンを提供すること。
【解決手段】レキシコンは、単語情報を、入力された各単語に関連づけられた複数のデータフィールドに格納することができる。データフィールドは、スペルおよび文法についての情報と、品詞と、入力された単語が別の単語に変形されることができるステップと、単語の記述と、複合語に関するセグメンテーションとを含むことができる。レキシコンに格納されることができない情報は、中間索引テーブルに格納されることができる。レキシコンを構成し、更新し、使用するための、関連する方法が提示される。 （もっと読む）

【課題】文書データに記載された直接的な要望のほか潜在的な要望を抽出する要望抽出装置を提供する。
【解決手段】所定のキーワードを含む文書データを収集する収集手段１００と、収集手段１００が収集した文書データから、キーワードに対する否定的な語尾パターンを含む否定的表現を不満表現として抽出する第１抽出手段１０２と、否定的表現のうち否定的な語尾パターンを除く文字列をキーワードに対する直接的要望として特定する第１特定手段１０４と、収集手段１００が収集した文書データから直接的要望を含む文字列を、キーワードに対する潜在的要望として特定する第２特定手段１０６とを備えた。 （もっと読む）

【目的】 精度が高いというコスト最小法を用いた形態素解析装置の利点を残したままで、メモリ容量の使用量が小さい、日本語形態素解析装置を提供する。
【解決手段】 辞書検索モジュール１０４、形態素列同士の接続可能性を判断する接続可能性判定モジュール１０７、接続コスト計算モジュール１０９を備えた日本語形態素解析装置において、更に、前接連結処理優先不要形態素列削除モジュール２１１を設け、辞書検索と同時に前接連結処理を行う単語を選択し、不要となった形態素列を逐次削除することにより形態素解析を行う。 （もっと読む）

【課題】健聴者及び聴覚障害者の双方が情報内容を簡単かつ迅速にしかも正確に把握できるようにする。
【解決手段】入力制御部１０２により文章データを受信した場合に、当該文章データをキーワード抽出部１０３により形態素解析してキーワードを抽出し、この抽出したキーワードをもとに箇条書きテキスト記憶部１１０から対応する箇条書きテキストデータを取得すると共に、断片手話データ記憶部１２０から対応する断片手話映像データを取得する。そして、上記取得した箇条書きテキストデータ及び断片手話映像データを、提示テンプレート記憶部１３０から取得した提示テンプレートのレイアウトに従い合成して提示情報コンテンツを作成し、この提示情報コンテンツを出力制御部１０５により表示装置１０６に表示させる。 （もっと読む）

【課題】自然言語対話において、音声認識や文章解析での誤りに対して、それらを訂正する対話を自然な形の対話の一部に組み込み、入力の誤りを訂正しながら対話を適切に進行させる対話処理が可能な自動回答装置を提供することを目的とする。
【解決手段】本発明の自動回答装置は、音声認識された文を形態素解析する形態素解析手段と、前記形態素解析された文中の品詞が一定の条件を満たす語を取り出す語抽出手段と、前記抽出された各語について他の語との共起度の和を求める共起度和計算手段と、前記共起度の和の数値が所定の閾値より低い単語を音声認識誤りの語と判定する閾値判定手段と、音声認識誤りと判定された語がある場合に訂正文を作成する訂正文作成手段から構成される。 （もっと読む）

中国語の対句の上の句と下の句とを所与としてバナーを自動的に生成するための実施形態を開示する。上の句および／または下の句を、自動コンピュータシステムによって、または人によって生成し（例えば、手動で生成し、自動バナー生成システムに入力として提供する）、あるいは任意のソース（例えば、本）から取得して入力として提供することができる。一実施形態では、情報取出しプロセスを利用して、上の句および下の句に最も合致するバナー候補を識別する。一実施形態では、候補バナーは自動的に生成される。一実施形態では、バナーの検索および生成プロセスから得られるバナー候補をランク付けするために、ランキングモデルが適用される。その後、１つまたは複数のバナーが、ランク付けされたバナー候補から選択される。
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【課題】
人が会話の中で自然に使用する複文や倒置表現など多様な形態を持つ日本語などの自然言語に対する応答を行うことを可能とする。
【解決手段】
入力手段１−１で入力された自然言語において文章の一部を分類種別とし、第１の分類手段１−２で前記入力を少なくとも一つの分類種別に分類し、前記少なくとも一つの分類種別における所定の分類種別がアクション記憶手段１−４に登録されていれば、応答取得手段１−３は１−４から所定の処理を取得し前記所定の処理を行い応答情報を取得する。１−４に登録されていなければ応答なしに対応する応答情報を取得する。前記取得した応答情報を出力手段１−５で出力する。 （もっと読む）

【課題】従来、口語体の文章の解析の確度が低い、という課題があった。
【解決手段】第一文字列と、文中における第一文字列の機能を特定する機能語情報と、前に接続され得る文字列の種類を特定する前接続記号と、後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する後接続記号とを有する辞書情報を１以上格納しており、解析対象の文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を２以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列の機能語情報または後接続記号から、第二文字列の種類を特定し、２以上の区切られた各第二文字列と、各第二文字列の種類を特定する情報を対にして出力する自然言語処理装置により、口語体の文章の解析が高い確度でできる。 （もっと読む）

【課題】文の生成において一般的に用いられる文法規則と例外的に用いられる文法規則とを的確に判別することが可能な文法規則特定システム、文法規則特定方法及び文法規則特定プログラムを提供する。
【解決手段】文法規則特定システム１００は、文法規則保持部１８に予め保持された文法規則に基づいて、解析対象の文の構文意味解析を行う構文意味解析部１６と、構文意味解析部１６による解析結果に基づいて、文法規則保持部１８に予め保持された文法規則のうち、文の生成において例外的に用いられる文法規則を特定する例外規則特定部２２とを有する。 （もっと読む）

【課題】会話形式で個人情報を収集でき、収集した情報に基づいて、個別のユーザに的確な商品等をダイレクトに提案するために好適な対話型エージェントシステムを提供する。
【解決手段】本発明による対話型エージェントシステムは、会話エンジンを備えるコンピュータと、会話エージェントを備える端末装置とが、ネットワークを介して接続され、会話エンジンと会話エージェントが協働・連携して、ユーザと自然言語による会話を実現する。ここで、会話エンジンは、自然言語解析処理を実行して会話文を生成する機能を備えている。一方、会話エージェントは、端末装置に常駐し、ユーザからテキスト文の入力を受け付け、当該テキスト文を会話エンジンに送信する手段と、会話エンジンから送信された会話文を受信し、当該会話文を表示装置に出力する手段と、を備えている。 （もっと読む）

【課題】短時間で重複データを検出するためのデータ絞り込みを容易に行う重複データ検出プログラム、重複データ検出方法および重複データ検出装置を提供する。
【解決手段】コンピュータ１は以下の機能を有する。構文木構築手段２が、データ毎に、文字列の隣接しない所定の文字位置の文字を複数個取り出した構文木を構築する。重複データ検出手段３が、構文木の葉ノード毎に、葉ノードに到達したデータが複数存在するか否かを判断し、同一の葉ノードに到達したデータを重複データ候補として検出する。 （もっと読む）

【課題】入力された文がプラスのイメージの文かマイナスのイメージの文かを容易に判断できるようにすること。
【解決手段】プラスのイメージとマイナスのイメージの単語の辞書を格納する格納手段３と、入力された文から前記辞書の単語を検索する検索手段２１と、前記検索した単語を前記イメージにより異なる強調表示をする強調表示手段２２とを備える。 （もっと読む）

【課題】複合語を構成する語が専門用語であるという情報を保持していない場合にも複合語の専門性を判別することの可能な、専門用語判別装置を提供する。
【解決手段】本発明にかかる専門用語判別装置１００は、複合語の専門性を判別する専門用語判別装置１００であって、構成語を組み合わせて構成される複合語を、各構成語に分割する複合語分割部１２０と、分割された構成語間の意味距離を計算する意味距離計算部１３０と、意味距離計算部１３０により計算された意味距離の大きさに基づいて、複合語の専門性を判定する専門性判定部１４０と、を備えることを特徴とする。専門用語判別装置１００は、構成語間の意味距離の計算に用いられる単語間の距離データを記憶する距離データ記憶部１６０をさらに備えることもできる。 （もっと読む）

【課題】 日本語の受身文・使役文を能動文に変換する際に機械学習方法を用いて変換後の格助詞を高精度に推定するシステムを提供する。
【解決手段】 解データ分割部１０１は，解データの問題から格助詞を特定し格助詞ごとの部分データを作成する。解−素性対生成部１０３は，部分データのもとの解データから素性を抽出し，部分データごとに素性の集合と解との組を生成する。機械学習部１０５は，所定の機械学習法により，部分データの素性の集合と解との組について，どのような素性の集合の場合にどのような解になりやすいかを学習し学習結果を学習結果データベース１０７に保存する。入力文分割部１１０は，対象の入力文３を格助詞で分割して入力文部分データを作成する。素性抽出部１１２は，入力文３から素性を抽出し，入力文部分データごとに素性の集合を生成する。解推定部は，学習結果をもとに，入力文部分データについて素性の集合の場合になりやすい解を推定し，変換文生成部１１６は，推定解をもとに変換文４を生成し出力する。 （もっと読む）

【課題】翻訳箇所と翻訳者が作成した訳文との対応がずれない漫画翻訳支援システムを提供する。
【解決手段】翻訳支援システムは、指示データ生成装置１００と訳文データ生成装置２００とからなる。指示データ生成装置１００は、各翻訳箇所の原文関連情報を格納した指示ファイル１１を生成する。訳文データ生成装置は、指示読込部２０１と翻訳箇所指定部２０２と原文切出データ表示部２０３と訳文入力部２０４を備える。指示読込部２０１は、指示データ生成装置１００の生成した指示ファイル１１を読み込む。翻訳箇所指定部２０２は、指示ファイル１１の中から選択された翻訳箇所の原文関連情報を取得する。原文切出データ表示部２０３は、翻訳箇所指定部２０２が取得した原文関連情報に基づき、原文を明示させる。訳文入力部２０４は、入力された訳文を受け付け、翻訳箇所指定部２０２が取得した原文関連情報と訳文とを対応付けた訳文ファイル１３を生成する。 （もっと読む）

【課題】従来の文章構造解析装置においては、構造解析を高精度に行うことができない、という課題があった。
【解決手段】文章情報を分割して取得した１以上の各節情報に対して、一の節情報が含む最終の文節情報を除く文節情報が、当該一の節情報以外の他の節情報が有する文節情報にかかるか否かを、前記被係受文節情報を用いて判断し、一の節情報が含む最終の文節情報を除く文節情報が、当該一の節情報以外の他の節情報が有する文節情報にかかるとの判断の場合、当該一の節情報を単独で構文解析し、前記他の節情報が有する文節情報にかかると判断された文節情報と対になる被係受文節情報を取得し、取得した被係受文節情報を、対応する被係受文節情報に置き換え、出力する１以上の文節情報と被係受文節情報との組を１組以上得て、当該得た情報を出力する文章構造解析装置により、構造解析を高精度に行うことができる。 （もっと読む）

【課題】意見の構造の精密なモデルに基づき、肯定または否定または中立という意見の評価の判定に高い精度が得られ、かつ、意見の評価の根拠となる対象物の性質までを抽出可能にする意見抽出装置、意見抽出方法、意見抽出プログラムを提供する。
【解決手段】意見要素記憶手段３は、対象物を示し得る第１の表記の集合と、対象物に関する評価の着眼点を示し得る第２の表記の集合と、着眼点に関する対象物の性質を示し得る第３の表記の集合と、対象物に関する肯定または否定または中立の評価を示し得る第４の表記の集合とが登録されている。意見要素照合手段４は、入力テキストと意見要素記憶手段に登録された表記の集合とを照合する。意見表明箇所検出手段６は、意見要素照合手段４の結果に基づいて、入力テキスト中から意見を表明した部分テキストを検出する。 （もっと読む）