SD式モデルに基づく英日会話文デ-タベ-スからの背景知識と意志や意図情報の抽出

1.会話文デ-タの収集と意味構造デ-タの蓄積既に蓄積している会話文に加え,新たな会話文テキストのMSーDOSファイル化と意味構造のデ-タを作成した。SD式として新たに蓄積したデ-タ量は約7000文程度である。2.SD式処理システム(SDENV)の改良従来からPrologを用いてSD式実験プログラムパッケ-ジ(SDENV)の高速化と高機能化を図った。高速化の主な手法は、探索処理において以前の成功結果を効率的にシステム内に保存しておき,後の処理で再利用することである。この結果、例えば二つの概念の最近共通先概念を求める問題では、多くの場合、これまでのものに比べて10ー20倍もの高速処理が可能となった。3.会話文検索システムの試作システムに与えられた知識デ-タを利用してデ-タベ-ス内の会話文を意味情報を用いて検索可能となるシステムを試作した。このシステムでの検索キ-としては、(1)一つのSD式(2)陳述的な会話文における機能項目(3)概念ラベル(4)英語/日本語例文の4種を設定した。(1)はSD式で与えられた発話の意図/意味に最も近い英語/日本語内容の例文をデ-タベ-スから探し出すことである。(2)は検索の際、発話者の意図や内容の主語/述語/目的語等々の意味的な機能項目に関する重みの指定を可能とするものであり、焦点を絞るものである。(3)は概念ラベルのみを指定する場合,(4)は例文と同義のものを探し出す場合である。

1.会話文デ-タの収集と意味構造デ-タの蓄積既に蓄積している会話文に加え,新たな会話文テキストのMSーDOSファイル化と意味構造のデ-タを作成した。SD式として新たに蓄積したデ-タ量は約7000文程度である。2.SD式処理システム(SDENV)の改良従来からPrologを用いてSD式実験プログラムパッケ-ジ(SDENV)の高速化と高機能化を図った。高速化の主な手法は、探索処理において以前の成功結果を効率的にシステム内に保存しておき,後の処理で再利用することである。この結果、例えば二つの概念の最近共通先概念を求める問題では、多くの場合、これまでのものに比べて10ー20倍もの高速処理が可能となった。3.会話文検索システムの試作システムに与えられた知識デ-タを利用してデ-タベ-ス内の会話文を意味情報を用いて検索可能となるシステムを試作した。このシステムでの検索キ-としては、(1)一つのSD式(2)陳述的な会話文における機能項目(3)概念ラベル(4)英語/日本語例文の4種を設定した。(1)はSD式で与えられた発話の意図/意味に最も近い英語/日本語内容の例文をデ-タベ-スから探し出すことである。(2)は検索の際、発話者の意図や内容の主語/述語/目的語等々の意味的な機能項目に関する重みの指定を可能とするものであり、焦点を絞るものである。(3)は概念ラベルのみを指定する場合,(4)は例文と同義のものを探し出す場合である。