【課題】量的表現について言葉と数値の対応づけ辞書を自動的に構築する。
【解決方法】文書中から、同じ事物に対する属性値と推定される量的表現を収集し、数値表現が指す数値の範囲と頻度を評価することで、言葉による表現が対応する数値を自動的に判断し、このことによって、量的表現について言葉と数値を対応づけた辞書を自動的に構築する。 （もっと読む）

【課題】ソース言語をターゲット言語に変換するための改良された方法および装置を提供する。
【解決手段】高速化のために、プレーサブル（例えば、固有名詞、敬称および名前、日付、時間、単位および測定値、数、フォーマット情報、タグまたはエスケープシーケンス、スタイル、グラフ、ハイパーリンク）を使用し、翻訳される必要のない情報を再度タイプする必要をなくし、必要な場合にはターゲット地域へ変換することによって、翻訳者を助けることができる。 （もっと読む）

【課題】 現在の機械翻訳は構成文法に従って句単位で翻訳されるため、文法上正しくない文章は翻訳精度が著しく低下する。しかし、実際に公開されている文章や電子メール、ホームページなどにおいて文法上正しい文章というものはほとんど存在しておらず、翻訳精度の向上の障害となっている。
【解決手段】構成文法に拠らない翻訳を行う。ＷａｒｄＧｒａｍｍａｒ理論に従い、句よりも小さな単位である語を用い、語の相互関係から文法上正しくない文章についての翻訳精度を向上させる。 （もっと読む）

【課題】文に関連する人間の上下関係をより具体的に判定することができる上下関係判定方法、上下関係判定装置、上下関係判定プログラム、および、記録媒体を提供する。
【解決手段】指示対象特定部１７ａは、抽出部１６により抽出された名詞が話者、相手および対象者の３者の何れに該当するかを特定する。敬語判断部１７ｂは、検出部１４から抽出された敬語に基づいて上記３者間の上下関係を判断する。ランク判断部１７ｃは、ランクＤＢ１８に基づいて上記３者間の上下関係を判断する。内外判断部１７ｄは、敬語辞書１５の単語の内外関係に基づいて上記３者間の上下関係を判断する。親密度判断部１７ｅは、指示対象間の親密度に基づいて上記３者間の上下関係を決定する。これにより、入力文における上記３者間の上下関係が判定される。 （もっと読む）

【課題】日本語文書中に含まれる括弧内の単語と括弧直前の単語による単語対を同義語対と判定する場合において、同義語対を精度高く抽出することができる。
【解決手段】同義語対抽出装置１は、形態素解析部１２において、形態素解析を行い、固有表現解析部１４において、形態素解析の結果から固有表現解析を行い、固有表現を有する単語を抽出し、該単語に固有表現カテゴリを付与する。次に、同義語対候補抽出処理部１５において、括弧で囲われた複合名詞と、該括弧の直前に位置する複合名詞の対が存在するか否かを判定し、複合名詞の対が存在するときは、この対を同義語対候補として同義語対候補記憶部１６に格納し、同義語判定処理部１７において、同義語対候補記憶部１６に格納された同義語対候補を取得し、同義語対候補の固有名詞カテゴリが一致するか否かを検証し、一致するときは、同義語対として同義語対記憶部１８に出力する。 （もっと読む）

【課題】対話装置における対話の停滞の回避
【解決手段】 入力情報に含まれるパラメータを抽出する言語理解処理と、入力情報を言い回しパターンデータベースと照合して入力情報の言い回しタイプを抽出する言い回しタイプ抽出処理と、応答内容を決定する応答内容決定処理と、応答文の言い回しタイプを決定する応答文の言い回しタイプ決定処理と、応答内容と、応答文の言い回しタイプを参照して応答文を生成する応答文生成処理と、入力情報から抽出したパラメータと、入力情報から抽出された言い回しタイプと、応答内容と、応答文の言い回しタイプと、応答文とからなる履歴情報を記憶する履歴情報記憶処理とを実行させ、応答内容決定処理は言い換え応答出力判定処理を有し、対話の状況によっては一つの応答の中においてある概念について重複させて言及するような応答内容を決定し、異なる種類の言い回しタイプをそれぞれの言及に用いるように決定する。 （もっと読む）