【課題】問題文が質問文の内容を含意するか否かを精度良く判定する。
【解決手段】事態抽出部１４で、問題文及び質問文各々において、１つの述語を含む部分の性質を表す事態属性をその述語に付与すると共に、述語を原型に変形し、述語に付与された属性と共に、事態属性が付与された１つの述語及びその述語に直接係る句、または述語に直接係る句が存在しない場合には１つの述語を事態として抽出する。句追加部１６で、問題文及び質問文の照応解析結果に基づいて、各事態の述語に直接係る句が省略されているか否かを判定し、省略された句が存在する場合には、その句を事態に追加する。事態比較判定部１８で、問題文から抽出された事態（句が追加された場合には句追加後の事態）及び事態属性の組と、質問文から抽出された事態（句が追加された場合には句追加後の事態）及び事態属性との組とを比較して、質問文が示す内容が問題文に含まれるか否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】 述語の省略を発見して作成者に修正を促すことを可能とする。
【解決手段】 実施形態の言語解析手段は、前記入力を受け付けた文を言語解析し、言語解析結果を得る。実施形態の構文関係検査手段は、この言語解析結果と前記格情報認識ルール及び前記構文関係検査ルールとに基づいて、前記要注意成分があるか否かを検査し、前記要注意成分がある場合には当該要注意成分を送出する。実施形態の述語省略診断手段は、前記入力を受け付けた文に対し、前記送出された要注意成分と前記言語解析手段による言語解析結果と前記述語省略診断ルールとに基づいて、当該要注意成分に対して述語が省略されている場合に該当するか否かを診断し、該当する場合には省略箇所を示す情報を送出する。実施形態の指摘情報生成手段は、前記送出された省略箇所を示す情報に基づいて、述語が省略されている旨を指摘する指摘情報を生成し、この指摘情報を出力する。 （もっと読む）

【課題】単語の意味情報を記録したデータベース（例えば感情関係語ＤＢ）を用いずに、対象音声データまたは対象テキストデータから感情を推定する感情推定装置、その方法、そのプログラム及びその記録媒体を提供することを目的とする。
【解決手段】対象テキストデータの形態素解析結果と構文解析結果との少なくとも一方を用いて、対象テキストデータ内にどの程度その意味内容が明示されているかを表す明示性特徴量を推定し、怒りの感情が表現されているか否かを示す教師信号付きの学習用テキストデータの明示性特徴量から予め学習された識別器を用いて、対象テキストデータ内に怒りの感情が表現されているか否かを、明示性推定部で推定された対象テキストデータの明示性特徴量から識別する。 （もっと読む）

【課題】第１自然言語（日本語）の文章の中で省略されている用語を適切に補完して、第２自然言語（英語）に翻訳しやすいような第１自然言語（日本語）の文章を作成する。
【解決手段】ユーザ端末１０から日本語による情報を入力すると、情報記録手段２０が、ユーザ端末１０によって入力された日本語による入力情報を記録する。そして、解析手段４０が、情報記録手段２０に記録されている入力情報を抽出して形態素解析を行い、用語と品詞との関係を示す修飾要素と情報記録手段２０ごとに記録された入力情報とに基づいて専用辞書を作成する。そして、解析手段４０は、形態素解析によって得られた第１の情報と専用辞書に記録されている第２の情報とを比較し、ユーザ端末１０から入力された日本語による文章に対して付与可能な修飾要素を検出し、検出された付与可能な修飾要素に基づいて、日本語による文章の中で省略されている用語を補完する。 （もっと読む）

【課題】中間述部に補う必要がある機能語をより適切に補完する。
【解決手段】述部の機能表現に意味ラベルを付与し、さらにそれらをＭｏｄ，Ｆｏｃ，Ｔという３種類に分類する。時制判定部７１が、補完対象となる中間述部の機能表現の意味と種類及び中間述部に後続する接続詞から、その中間述部に対し何らかの機能表現を補完する必要があるか判断する。補完処理部７２は、補完すべき機能表現が必要だと判断された中間述部に対して、その中間述部とその直後にある補完もと述部の機能表現の意味ラベルを比較する。その中間述部の機能表現の種類（Ｍｏｄ，Ｆｏｃ，Ｔ）から、その中間述部の「欠如」している機能表現を判断する。直後の述部の機能表現から、その中間述部が欠如しているもののみを補完する。 （もっと読む）

【課題】将来を表す相対的表現以外の相対的表現で表された事象を絶対的表現で表す。
【解決手段】情報端末１００ａは、所望の文章を示す文章データから、過去の特定事象を情報端末の履歴に関連する相対的表現で表す相対的文章部分を抽出する抽出手段１１５と、過去の特定事象に関連する情報端末の履歴を示す履歴情報２０１、２０２、２０３に基づいて、相対的文章部分を、当該相対的文章部分が表す過去の特定事象を絶対的表現で表す絶対的文章部分に変換する変換手段１１６とを備える。 （もっと読む）

【課題】構文解析技術を用いることなく、自然文から構造化された情報を抽出する技術の提供。
【解決手段】企業名、企業活動、活動対象物を示す具体的な表現文字列毎にその種類を示す抽象化文字列を登録した辞書記憶部26と、文を形態素単位に分解し、各形態素に対応の抽象化タグを関連付ける形態素解析処理部12と、企業活動の抽象化タグが付与された形態素を文の述語と認定すると共に、主語に付属する助詞毎及び目的語に付属する助詞毎に対応語の格納欄が設けられた格スロットに、文の述語単位で対応語を充填し、述語を関連付ける格スロット充填処理部20と、抽出すべき主語の抽象化タグ及び助詞を特定する条件と、抽出すべき述語の抽象化タグを特定する条件と、抽出すべき目的語の抽象化タグ及び助詞を特定する条件が規定された抽出フレーム定義を、対応語充填済みの格スロットに適用し、文の主語、述語、目的語に該当する情報要素を抽出する情報抽出処理部22を備えた情報抽出システム10。 （もっと読む）

【課題】ゼロ代名詞を含む日本語文における述語項構造を正確に解析可能とすること。
【解決手段】候補名詞句抽出部１２により、処理対象文から名詞句を抽出し、項スタック１１から名詞句を得て、さらに特殊名詞句NULLを追加して候補名詞句とし、素性選択部１４により、候補名詞句中の各候補について、述語に関する素性、候補に関する素性、述語と候補の関係に関する素性とともに、述語と格が与えられたときの名詞句の生成確率を保持する言語モデル１３から各格のときの候補の述語に関する言語モデルスコアを選択して素性集合を作成し、項同定部１６により、選択された素性を用い、素性が与えられたときの各格の重みを保持する項同定モデル１５を参照して候補が各格であるときの項スコアを算出し、格毎に項スコア最大の候補を取得して述語の項とする。 （もっと読む）

【課題】話し言葉のテキストにおいて先行詞候補の先行詞らしさを高精度に求めることができる省略解析装置を提供する。
【解決手段】入力されたテキスト１０から述語を抽出する述語抽出部２０と、前記抽出された述語の主語となる談話要素の候補を先行詞候補として述語周辺のテキストから抽出する先行詞候補抽出部３０と、前記抽出された各先行詞候補のそれぞれに対し、語用論的な素性を含む素性値を付与する素性値付与部４０と、前記付与された素性値から各先行詞候補の先行詞らしさを計算し、もっとも先行詞らしいと判断された候補を出力する省略要素推定部５０とを備えた。 （もっと読む）

【課題】大量のルール等を予め準備する手間をかけずに、与えられる文データに基づき、文中において欠落している評価表現を補完する表現補完装置を提供する。
【解決手段】情報抽出処理部は、文のうち、評価表現を含む文については当該文の特徴データと当該文の評価表現とを抽出して評価付き抽出情報として評価付き抽出情報記憶部に書き込み、評価表現を含まない文については当該文の特徴データを抽出して評価欠落抽出情報として評価欠落抽出情報記憶部に書き込む。評価補完処理部は、クラスタリング処理を行なうことにより前記特徴データ間の類似度を算出し、前記評価欠落抽出情報に含まれる前記特徴データとの類似度が高い所定範囲の前記特徴データを有する前記評価付き抽出情報を特定し、該特定された評価付き抽出情報に含まれる前記評価表現を用いて当該評価欠落抽出情報の評価表現を補完する。 （もっと読む）

【課題】専門知識を有さないものであっても、ユーザ発話に応答しながら、予め用意した会話の流れに沿った会話内容を実現する会話シナリオを生成、編集することを可能とする
【解決手段】ユーザ発話である入力文を受け付けると、入力文に応じた回答文を会話サーバに要求する会話装置と、前記会話装置から回答文を要求された場合、会話シナリオに基づいて回答文を決定し、この回答文を前記会話装置に送信し、回答文をユーザに出力させる会話サーバとを有する自動会話システムのために、前記会話シナリオを生成する会話シナリオ編集装置であって、談話の圏に対応する会話シナリオであって、射である入力文と、その射に対応する対象である回答文であって、その射に関連づけされた回答文とを有する会話シナリオを生成する。 （もっと読む）

【課題】照応解析結果において得られた照応関係の真偽判定を行なう装置、方法を提供する。
【解決手段】既存の照応解析システムにおいて照応関係ありと判定された名詞の中から、動作を表す名詞を選択し、選択された動作を表す名詞のテキスト近傍から「名詞の［実体（参照先）］を左右する動詞」を選択して、この選択動詞に対応する格要素、例えば、主格（ＳＵＢＪ）、目的格（ＯＢＪ）、斜格（ＯＢＬ）、修飾句（ＡＤＪＵＮＣＴ）などを取得して、取得した対応格要素の実体（参照先）の同一性を判定し、同一性なしと判定された場合に名詞の照応関係はないと判定する。この処理構成により精度の高い照応関係の真偽判定を行なうことが可能となる。 （もっと読む）

【課題】 読影レポートを自由な表現で記述でき、且つ、必須記入要件の記述漏れの防止を図る技術を提案する。
【解決手段】 読影レポートに用いる述語の述語タイプと該述語を修飾すべき複数の格要素語の格要素タイプとを定義した定義情報、および、格要素タイプと医療要件名との対応付けルールをルール保持手段３１に保持しており、読影レポートに対する文字列入力を利用者から受け付けると、テキスト解析手段２１が、構文意味解析を行って、当該文字列中の述語及びその述語タイプと該述語を修飾する格要素語及びその格要素タイプとを示す構造情報を取得し、解析欠陥処理手段３２が、当該構造情報に応じた定義情報中の各格要素タイプについて、該格要素タイプが当該構造情報に含まれるか否かを判定し、当該構造情報に含まれない格要素タイプの医療要件名を警告表示手段４１により画面表示させる。 （もっと読む）

【課題】コストをかけることなくユーザと円滑に対話をすることができる応答生成装置及び応答生成プログラムを提供する。
【解決手段】応答生成装置は、発話を入力する入力部１０と、上位概念と下位概念の対応関係を記憶した概念データベースと、入力部１０に入力された発話に含まれる概念を概念データベースに記憶された対応関係に基づいて下位概念に置き換えることにより、発話の内容よりも詳細な内容の応答を生成する応答生成部１５と、応答生成部１５により生成された応答を出力する応答出力部２０と、を備えている。 （もっと読む）

【課題】文書データ中に必要な記述の不足を判定する。
【解決手段】形態素解析部３は、記憶装置２に記憶される入力文書データ中の形態素解析を行なって、文書データ中の各文節を当該文節の品詞情報とともに認識する。構文解析部４は、形態素解析結果を入力して各文節の構文解析を行なって、各文節の文法上の関係を示す構文木を構文解析結果として生成する。判定部６は構文解析結果を示す構文木のルートに対応する文節がない場合には、入力文書データ中の文に欠損がある、つまり文法上の正しい文として成立するための文節が記述されていないと判定する。この場合には、判定部６は、入力文書データ中の文に、文法上の正しい文として成立するための必要な記述が不足している旨を示すメッセージを生成して出力装置８に出力させる。 （もっと読む）

【課題】２人以上のユーザが会話している状況において、省略語をより適切に補完できる省略語補完装置等を提供する。
【解決手段】２人以上のユーザが会話している状況における、少なくとも１人のユーザの発した音声を示す音声情報を受け付ける音声情報受付部１１と、音声情報を対応する文字情報に変換する文字情報変換部１３と、文字情報の示す文書において省略された格要素であるゼロ代名詞を特定するゼロ代名詞特定部１４と、２人以上のユーザの位置に関する情報であるユーザ位置情報を少なくとも含む情報であり、その２人以上のユーザの行動に関する情報である行動情報を受け付ける行動情報受付部１５と、行動情報を用いてゼロ代名詞の位置に省略語を補完した補完文字情報を生成する省略語補完部２１と、補完文字情報を出力する補完文字情報出力部２２と、を備える。 （もっと読む）

【課題】照応解析の精度を向上させた照応解析システム、照応解析方法及び照応解析プログラムを提供する。
【解決手段】照応解析システム１００は、入力した文集合に対して照応解析を行うものであって、文集合における名詞について、語彙的な繋がりを有するものを組み合わせた語彙的連鎖を生成する語彙的連鎖生成部１２と、語彙的連鎖に含まれる名詞の文集合の全体における出現の仕方を表す素性を抽出する素性抽出部１３と、素性に基づいて、語彙的連鎖に含まれる名詞の照応関係を特定する機械学習部１４、語彙的連鎖分割部１５及び語彙的連鎖外照応関係付与部１６とを有する。 （もっと読む）

【課題】日本語文のように主語や目的語といった本来は必須と考えられるが構成要素が省略された文をより正確に統語意味解析を行なう。
【解決手段】述語に後続する場合、格フレームを持つべきでない述語に対応する品詞カテゴリＡＵＸを定義し、文中でこれらの語が述語に後続する場合は格フレームを削除する。また、直前の句の述部が文頭に出現する「は」や「が」を伴う名詞句を受けない傾向を示す句結合子が文中に存在するとき、文頭に「が」を伴う名詞句があればこの句結合子の直後の句の述部の主語に対応する格フレームに該名詞句を挿入する。 （もっと読む）

【課題】述語に対応するより具体的な主語または目的語を抽出することができる単語抽出方法、データベース構築方法、データベース構築装置、データベース構築プログラム、および、記録媒体を提供する。
【解決手段】取得部１１は、語義辞書１２から述語の見出し語と、この見出し語の語義文とを取得する。解析部１３は、取得部１１が取得した語義文を構造解析する。抽出部１５は、解析部１３により構造解析が行われた語義文から名詞を抽出する。登録部１６は、取得部１１が取得した述語と、抽出部１５が抽出した名詞とを対応付けて典型文ＤＢ１８に登録する。これにより、典型文ＤＢ１８には、述語に対応するより具体的な主語または目的語が登録される。 （もっと読む）

【課題】 質問応答システムにおいて、質問に対して最適な回答を提供可能とした構成を実現する。
【解決手段】 入力質問の検索結果に対する照応解析結果に基づいて、検索結果に含まれる名詞句、代名詞およびゼロ代名詞のいずれかの表現を整理し、参照関係にある表現を共有する文を参照関係文として抽出し、回答候補抽出パッセージの選択処理において、選択パッセージに対応する参照関係文を含めて回答候補抽出パッセージとして設定し、これらのパッセージから回答候補を抽出する。本構成により、検索キーワードとのマッチ度に基づくパッセージ選択を行なった場合に、キーワードから離間した位置にある有力な回答候補を見落とすことなく、確実に回答候補として取得し、クライアントに提示することが可能となる。 （もっと読む）