特許ウォッチ

公開番号2025116184
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-07
出願番号2025092467,2020179627
出願日2025-06-03,2020-10-27
発明の名称意味表現解析システム及び意味表現解析方法
出願人株式会社日立製作所
代理人弁理士法人サンネクスト国際特許事務所
主分類G06F 40/30 20200101AFI20250731BHJP(計算;計数)
要約【課題】
種々の意味表現を統一的に精度よく解析する。
【解決手段】
意味表現解析システム100は、テキストまたはグラフによる入力データ210を受け付ける入力部110と、入力データ210に対応するグラフ構造を表すトークン列(直列化グラフ220)を生成する直列化グラフ生成部120と、を備える。さらに、直列化グラフ生成部120が生成するトークン列は、入力データ210に対応するグラフ構造におけるノードを示す第1トークンと、ノード間の関係を表す辺を示す第2トークンと、を少なくとも含んで構成される。
【選択図】図1

特許請求の範囲【請求項１】
入力データの意味表現を解析する意味表現解析システムであって、
テキストまたはグラフによる前記入力データを受け付ける入力部と、
前記入力データに対応するグラフ構造を表すトークン列を生成する直列化グラフ生成部と、を備え、
前記トークン列は、前記入力データに対応するグラフ構造におけるノードを示す第１トークンと、前記ノード間の関係を表す辺を示す第２トークンと、を少なくとも含んで構成される
ことを特徴とする意味表現解析システム。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記直列化グラフ生成部によって生成される前記トークン列は、前記入力データの意味表現を等価に記述する
ことを特徴とする請求項１に記載の意味表現解析システム。
【請求項３】
前記直列化グラフ生成部は、前記グラフ構造を表すトークン列に含まれる前記第１トークンについて、グラフ上におけるノードの同一性を判定し、該当する複数の前記第１トークンに同一性を示す情報を付与する同一性判定部を有する
ことを特徴とする請求項１に記載の意味表現解析システム。
【請求項４】
前記入力データがテキストである場合、前記入力部は、前記入力データにおける前記テキストを、前記直列化グラフ生成部における前記トークン列の生成が可能な所定の文字コードに変換し、当該変換後の前記入力データを前記直列化グラフ生成部に入力する
ことを特徴とする請求項１に記載の意味表現解析システム。
【請求項５】
前記入力データがグラフである場合、前記入力部は、前記入力データを当該グラフと等価な、前記直列化グラフ生成部で生成される前記トークン列と同一の記述形式で記述されたトークン列に変換し、当該変換後の前記入力データを前記直列化グラフ生成部に入力する
ことを特徴とする請求項１に記載の意味表現解析システム。
【請求項６】
前記直列化グラフ生成部によって生成された、前記入力データに対応するグラフ構造を表す第１のトークン列に対して、当該グラフ構造における前記辺の情報を構築するための変換処理を行って第２のトークン列に変換する直列化グラフ変換部をさらに備え、
前記直列化グラフ変換部は、前記変換処理において、前記第１のトークン列を構成する各トークンに対して、当該トークンの種類に応じたアクションを実行する
ことを特徴とする請求項１に記載の意味表現解析システム。
【請求項７】
前記直列化グラフ変換部は、前記変換処理において、前記入力データの意味表現を等価に記述することは維持しながら、前記第１のトークン列と前記第２のトークン列とで記述形式を変換可能とする
ことを特徴とする請求項６に記載の意味表現解析システム。
【請求項８】
前記第１のトークン列及び前記第２のトークン列は、前記入力データに対応するグラフ構造に準拠して記述する第１の記述形式、または当該トークン列を構成するトークンの数を抑制するように記述する第２の記述形式の何れかで記述される
ことを特徴とする請求項６に記載の意味表現解析システム。
【請求項９】
入力データの意味表現を解析する意味表現解析システムによる意味表現解析方法であって、
テキストまたはグラフによる前記入力データを受け付ける入力ステップと、
前記入力ステップで受け付けた前記入力データに基づいて、当該入力データに対応するグラフ構造を表すトークン列を生成する直列化グラフ生成ステップと、を備え、
前記トークン列は、前記入力データに対応するグラフ構造におけるノードを示す第１トークンと、前記ノード間の関係を表す辺を示す第２トークンと、を少なくとも含んで構成される
ことを特徴とする意味表現解析方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、意味表現解析システム及び意味表現解析方法に関し、入力されたデータの意味を解析し、意味を示すグラフ構造を構成する意味表現解析システム及び意味表現解析方法に適用して好適なものである。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、与えられたテキストに対する意味をグラフ構造を用いて表すことを意味表現解析と呼ぶ。意味表現解析は、文中の語の関係を解析する、所謂、構文解析や係り受け解析を広義に含み、また、必ずしも文中の語と対応しない抽象的な意味表現グラフを構成する技術や、数学などにおける文章題から計算式を表すグラフを構成する技術も含む。
【０００３】
意味表現解析を実現する手法としては、入力情報であるテキストを語（トークン）などに分割し、その列（入力トークン列）に対して操作（アクション）を施すことによって意味表現グラフを構成する「遷移による解析手法」と、入力トークン列に対して入力トークン間の関係を表す隣接行列を直接的に推定する「隣接行列による解析手法」とが存在する。
【０００４】
上記のような意味表現解析の実現には機械学習を用いることができる。遷移による解析手法の場合、スタックを有し、スタックと入力トークン列、及び実施したアクション等から素性を抽出したうえで、実施すべきアクションを識別することによって実現することができる。一方、隣接行列による解析手法の場合は、入力トークン列を用いて入力トークン間の接続性を表す実数値などを計算することで実現することができる。この実数値は、深層学習においては、所謂、注意機構を用いて計算することができる。
【０００５】
そして昨今の深層学習の進展により、より複雑、または抽象的な意味表現解析が可能となっている。例えば、ＡＭＲ（Abstract Meaning Representation）という意味表現は、グラフ中のノードと文中の語に明確な対応関係が存在しないが、深層学習のエンコーダ・デコーダ機構を用いることで、文中に対応がないノードを生成することにより、遷移ないし隣接行列による手法で解析することができる。
【０００６】
また、意味表現グラフの種類は、それぞれの目的や用途の違いから多岐にわたり、種類ごとに精度の高い解析手法が異なることが知られている。
【０００７】
以上の背景技術に関連する従来技術として例えば、非特許文献１には、種々の意味表現グラフを遷移によって精度よく解析する手段が開示されている。また、非特許文献２には、遷移による解析手段が開示されており、種々の意味表現グラフを同一のアクションの集合を用いて解析することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
Wanxiang Che et.al.，HIT-SCIR at MRP 2019，A Unified Pipeline for Meaning Representation Parsing via Efficient Trainingand Effective Encoding
Daniel Hershcovich et.al.，Multitask ParsingAcross Semantic Representation
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかし、上述した非特許文献１の技術は、種々の意味表現グラフを遷移による解析手法によって精度良く解析できる点で有用であるが、意味表現グラフの種類によってアクションを定義しなおす必要があり、種々の意味表現グラフを統一的に精度よく解析することはできないという問題があった。また非特許文献２の技術は、種々の意味表現グラフを同一のアクションの集合を用いて解析することができる点で有用であるが、解析対象とする意味表現グラフを全て解析可能とするアクションの集合は、意味表現グラフごとに最適化されたアクションの集合と比べると余分なアクションの実施が必要となってしまうため、同一の意味表現グラフを対象とした場合、非特許文献１の技術を用いた場合よりも解析精度が大幅に低下するという問題があった。
【００１０】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、種々の意味表現を統一的に精度よく解析することが可能な意味表現解析システム及び意味表現解析方法を提案しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許