【課題】入力文書中の「動作性名詞＋助詞＋機能動詞」の組み合わせからなる述部が、正規化すべき「機能動詞構造」か、それとも正規化すべきでない「本動詞構造」もしくは「慣用句構造」かを、人手に頼ることなく自動的に判別可能とすること。
【解決手段】主題化不可度計算部６１で、機能動詞構造候補の標準形及び主題化変形文の所定のコーパスにおけるそれぞれの出現頻度から主題化不可度を計算し、慣用表現計算部６２で、機能動詞構造候補における「動作性名詞」と「助詞＋機能動詞」との間の連語度を慣用表現度として計算し、自動判別部６３で、主題化不可度及び慣用表現度を素性とし、機能動詞構造、本動詞構造及び慣用句構造をクラスとする機能動詞構造に関する所定の正解データに基づいて自動学習により作成された分類器を用いて、機能動詞構造候補の主題化不可度及び慣用表現度から機能動詞構造、本動詞構造及び慣用句構造のいずれであるかを判別する。 （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】固有名詞の換喩表現の抽出精度の向上を図ること。
【解決手段】自然言語処理装置は、所与の固有名詞又は所与の固有名詞と同格の語、を主語とし、且つ、動詞リストに記憶される、固有名詞の換喩表現である語を目的語とする文に用いられ得る動詞を含む文を検索する文検索部２０と、文検索部２０により検索された文に含まれる、動詞リストの動詞の目的語を取得する目的語取得部２２と、目的語取得部２２により取得された目的語を上記所与の固有名詞の換喩表現として辞書に登録する登録部２４と、を含む。 （もっと読む）

【課題】文に含まれる括弧表現について構文解析時に文から分離すべきか否かを実例に即して分類する。
【解決手段】言語解析装置１０は、文情報を格納した文書群格納部１２から括弧表現が含まれる文情報を取得し、予め定められた規則に従って、上記取得した文情報に含まれる括弧表現を当該文情報から分離する第１の類型と分離しない第２の類型に仮分類し、当該括弧表現の仮分類結果に基づいて、括弧表現を第１の類型と第２の類型とに分類する規則を学習する機械学習部２０により学習された規則に基づいて、所与の文に含まれる括弧表現を第１の類型又は第２の類型に分類する。 （もっと読む）

【課題】処理速度を速め、意味解析精度を高めた、意味解析装置を提供する。
【解決手段】ユーザから入力された解析対象キーワードをクエリとして外部記事データベース２０の検索を行う検索部１０１と、前記検索された記事を格納する記事テーブル１０２と、前記格納された記事をクラスタに分割するクラスタ分割部１０３と、前記分割されたテキストを格納するクラスタ分割済み記事テーブル１０４と、前記テーブル１０４に格納されたテキストについて、必要なクラスタを決定する必要クラスタ決定部１０５と、前記決定された必要クラスタを格納する必要クラスタテーブル１０６と、前記クラスタ分割済み記事テーブル１０４に格納された記事について、前記必要クラスタテーブル１０６に格納された必要クラスタのみに対して意味解析を行い、解析結果を外部に出力する意味解析部１０７と、を備える。 （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】ユーザの対話意欲を促進させることができる応答を可能にする。
【解決手段】本発明に係る対話処理装置１は、ユーザの音声を認識する音声認識部２と、音声認識手段２による認識結果に基づいて、ユーザが発話した発話文の少なくとも係り受け関係を解析する構文解析部３と、構文解析手段３により解析された係り受け関係に関する情報を、ユーザの発話の進行に伴い蓄積していく係り受け関係記憶手段４と、係り受け関係記憶手段４に蓄積された係り受け関係に関する情報に基づいて、発話文の内容を纏めた纏め文を生成する応答生成手段６とを備える。 （もっと読む）

【課題】原文データ中の特定の用語に対してその語の略語が併記されている場合、用語の複数ある翻訳候補から生成した略語と、文中に記載された略語とが一致する翻訳候補を選択して翻訳を行うことである。
【解決手段】用語・略語抽出部２６は、原文解析・翻訳部２５が辞書部３１を参照して入力部２２で受け付けた原文データを解析した解析結果を参照して、原文から略語とそれに対応する展開表記の用語とを抽出し、生成略語選択部２８は、略語生成部２７によって生成された生成略語と用語・略語抽出部２６が原文データから抽出した抽出略語とを比較して一致度が１００％の生成略語を選択し、原文解析・翻訳部２５は、略語生成部２７が生成の元とした第二言語の翻訳候補を翻訳結果に使用する。 （もっと読む）

【課題】連続絵文字等について、実際の使われ方に基づいて辞書を生成する。
【解決手段】取得されたコンテンツデータから、単独絵文字等辞書を参照して、連続絵文字等と、当該連続絵文字等が含まれる文章と、当該文章を含む記事とを抽出する連続絵文字等・文章・記事抽出手段と、抽出された記事から単語辞書を参照して記事特徴語を抽出する記事特徴語抽出手段と、取得されたコンテンツデータから、抽出された文章の連続絵文字等を除外した部分に一致する他の文章を抽出する連続絵文字等除外文章抽出手段と、抽出された他の文章から単語辞書を参照して文章特徴語を抽出する文章特徴語抽出手段と、抽出された記事特徴語と文章特徴語から類義語辞書を参照して類似するか否か判定する特徴語類似判定手段と、類似すると判定された場合に、抽出された連続絵文字等と文章特徴語とを対応付けて連続絵文字等辞書に登録する連続絵文字等データ登録手段とを備える。 （もっと読む）

【課題】システムの自然言語仕様から当該システム用のシステム・モデル化メタモデル言語モデルを自動的に抽出するための方法、装置及びソフトウェアを提供する。
【解決手段】システムの自然言語仕様から、１セットの１つ以上の構文主語を表す、構文構造を抽出し、予定の１セットの構文主語とシステム・モデル化メタモデル言語用のそれぞれのメタモデル要素との間の、第１のマッピングを生成し、識別された各構文主語用のマッピングに従って、１つ以上のメタモデル要素を生成し、前記システムのモデルへの変換のために、生成されたメタモデル構造要素を提供する。 （もっと読む）

【課題】利用者からの検索要求文に基づいて適切な検索結果を得ることを可能とする。
【解決手段】入力処理部３１は、検索要求文を入力する。構文解析部３２は、検索要求文の構文解析結果を検索要求文解析結果格納部２２に格納する。一次検索部３３は、検索要求文に含まれる自立語を含む検索対象文を検索する。部分検索要求生成部３４は、言い換えパタン格納部２４を参照して検索要求文の部分検索要求文を生成する。言い換え検索部３５は、言い換えパタン格納部２４を参照して検索された検索対象文の言い換え文を生成する。言い換え検索部３５は、部分検索要求文および検索対象文の言い換え文が類似するかを判定する。検索結果決定部３６は、部分検索要求文および検索対象文の言い換え文が類似すると判定された場合、一次検索部３３によって検索された検索対象文を検索要求文に対する検索結果として決定する。 （もっと読む）

【課題】参照表現の理解及び生成の双方に対応可能な確率モデルを使用した言語処理装置の提供。
【解決手段】物体を、属性値表現と該属性値表現が修飾する部分指示表現とからなる部分的な参照表現の対の集合であって、物体全体に関する対を含む対の集合が表す確率をそれぞれの部分的な参照表現の対が、該物体を表す確率の積で表し、部分的な参照表現の対が該物体を表す確率を、物体の選択される確率、物体の部分の顕現性を表す確率、物体の部分と属性値との関係を表す確率、物体の部分に対して部分指示表現が使用される確率、属性値に対して属性値表現が使用される確率を使用して求める確率モデルを有する確率演算部１０３と、該確率モデルに使用される確率の値を記憶する少なくとも一つの記憶部１０１とを備え、該確率演算部が、該少なくとも一つの記憶部に記憶した確率の値および該確率モデルを使用し、部分的な参照表現の対の集合が物体を表す確率を演算する。 （もっと読む）

【課題】文書と、その文書に対応する適切な画像とを表示する文書画像表示装置を提供する。
【解決手段】文書が記憶される文書記憶部１１、文書をチャンクに分割し、各チャンクの係り受けを示す係り受け情報を取得する文書解析部１２、その係り受け情報を用い、一のチャンクとそのチャンクのみから係りを受けるチャンクとの関係である単受け関係によってつながる複数のチャンクを一のチャンクに併合する併合部１３、併合後のチャンク及び併合されなかったチャンクのうち、少なくとも併合後のチャンクを含む１以上のチャンクに対応する複数の画像をそれぞれ取得する画像取得部１４、文書に対応するチャンク列と、チャンク列に含まれる各チャンクに対応する、画像取得部１４が取得した２以上の画像とを、チャンクと２以上の画像との対応が分かるように表示する表示部１６、を備える。 （もっと読む）

【課題】携帯電話機から投稿される絵文字を含む文章ファイルであっても、評判分析のための評価レベルを導出することができる評価分析サーバ等を提供する。
【解決手段】評価分析サーバは、文字列及び絵文字を含む文章ファイルにおける評価レベルを分析する。評価分析サーバは、特定絵文字に評価レベルを対応付けた評価絵文字を登録する絵文字辞書手段と、文章ファイルを形態素に分解する形態素解析手段と、絵文字辞書手段を用いて、評価絵文字に対応する形態素を抽出する絵文字抽出手段と、絵文字辞書手段を用いて、抽出された評価絵文字に対する評価レベルを検索する絵文字レベル検索手段と、評価絵文字全ての評価レベルの和に基づいて、文章ファイルの評価レベルを決定する評価レベル決定手段とを有する。 （もっと読む）

【課題】意味役割が厳密に定められず、曖昧な意味役割を持った格要素を含む文についての解析にも適用可能な構文意味辞書情報を提供する。
【解決手段】述語を含んだ標本文を取得し、当該取得した標本文において当該述語に係っている格要素の表層格と、自然言語文における表層格と意味役割との間の対応関係に関する規則と、に基づいて、当該述語に係る格要素の表層格と意味役割との対応関係に関する評価値を算出することにより、当該述語の構文意味辞書情報を生成する情報処理装置である。 （もっと読む）

【課題】日本語係り受け解析において、受動学習の場合よりも、より少ない人手コストで高い精度が得られる能動学習装置及び方法を提供すること。
【解決手段】能動学習装置１０は、日本語を構成する文節の係り関係の正解事例データＤＢ４１に基づいて、文節の係り関係を判定する係り関係モデルＤＢ３１を作成する。そして、能動学習装置１０は、一の文を係り関係モデルＤＢ３１を用いて係り受け解析を行い、解析結果を出力し、出力した解析結果が所定の場合に一の文を選択し、選択した一の文をユーザ端末６０に提示し、提示した一の文を構成する文節の係り関係についての判定情報を受け付け、受け付けた判定情報に基づく正解データを正解事例データＤＢ４１に追加し、追加された正解事例データＤＢ４１に基づいて係り関係モデルＤＢ３１を更新する。 （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】コーパスに含まれる節・句情報が付与されていない文例に精度良く節・句情報を付与する。
【解決手段】自然言語処理装置１０は、文に付与された節・句情報を制約条件に用いて構文解析する第１構文解析部１４と、文に付与された節・句情報を制約条件に用いずに構文解析する第２構文解析部１６と、第１構文解析部１４と第２構文解析部１６による解析結果が異なる場合に、第１構文解析部１４による解析結果を正例、第１構文解析部１４による解析結果に含まれず第２構文解析部１６による解析結果のみに含まれる構文解析結果を負例として機械学習する機械学習部２０とを含み、第２構文解析部１６により節・句情報が付与されていない文について構文解析をした結果、複数の構文解析結果が得られた場合に、機械学習部２０により算出される各構文解析結果の生成確率に基づいて構文解析結果を選択し、選択された構文解析結果に基づいて、文に節・句情報を付与する。 （もっと読む）

【課題】翻訳対象原文の訳文の翻訳精度や完成度が高く、しかも訳文の合成がし易くなるように翻訳用例の優先度を調整できる機械翻訳装置及び機械翻訳プログラムを提供することである。
【解決手段】翻訳用例検索手段３２は翻訳対象原文に含まれる単語または文字と同一の単語または同一の文字が含まれる割合が予め定めた割合以上の翻訳用例を翻訳用例データベース２９から検索し、差分対応付け手段３３は翻訳用例検索手段３２で複数の翻訳用例が検索された場合には各々の翻訳用例の原文と翻訳対象原文との差異部分を対応付け、用例優先度付与手段３４は差分対応付け手段３３で対応付けられた各々の翻訳用例の原文と翻訳対象原文との差異部分について構文上の役割を判定し構文上の役割が同じである割合が高いほど高い優先度を翻訳用例に付与する。 （もっと読む）

【課題】予め各例文中の機能表現候補文字列に対して人手で入力したタグ情報や、予め動詞や慣用表現ごとに用意された辞書情報などを用いることなく、助詞型機能表現の候補文字列が、機能表現として用いられていないことを特定する情報処理装置を提供する。
【解決手段】予め定められた助詞型機能表現の候補文字列を含む解析対象文について、当該解析対象文を構成する文要素の係り受けに関する情報を取得し、当該取得される係り受け関係に関する情報を用いて、候補文字列が解析対象文において助詞型機能表現として用いられていないことを特定する情報処理装置である。 （もっと読む）