專利名稱：文本含意辨認(rèn)裝置、文本含意辨認(rèn)方法和計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及用于確定特定文本是否暗指另一文本的文本含意辨認(rèn)裝置和文本含意辨認(rèn)方法，以及計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)，其上記錄有用于實(shí)現(xiàn)上述裝置和方法的程序。
背景技術(shù)：
近年來(lái)，已經(jīng)注意到文本含意辨認(rèn)以便實(shí)現(xiàn)用于處理自然語(yǔ)言的大量復(fù)雜應(yīng)用，例如檢索具有意義的自然語(yǔ)句。文本含意辨認(rèn)是指一種任務(wù)，當(dāng)給定文本T和文本H時(shí)，確定是否“能夠從文本T推導(dǎo)出文本H”。例如，當(dāng)給定“文本T:N公司具有500億日元的利潤(rùn)”和“文本H:N公司盈利”時(shí)，可以從文本T推導(dǎo)出文本H，并確定文本T暗指文本H。原因在于認(rèn)為“500億日元的利潤(rùn)”足以意味著“盈利”。例如，非專利文獻(xiàn)I公開了一種傳統(tǒng)文本含意辨認(rèn)系統(tǒng)的示例。非專利文獻(xiàn)I中公開的文本含意辨認(rèn)系統(tǒng)首先解析文本T和文本H中的每一個(gè)，并針對(duì)每個(gè)文本創(chuàng)建樹結(jié)構(gòu)，在所述樹結(jié)構(gòu)中動(dòng)詞是根部(頂部節(jié)點(diǎn))，動(dòng)詞的論元(argument)(主語(yǔ)、賓語(yǔ)等)中包括的字詞是子節(jié)點(diǎn)或?qū)O節(jié)點(diǎn)。接下來(lái)，非專利文獻(xiàn)I中公開的含意確定系統(tǒng)對(duì)文本T執(zhí)行字詞替換和語(yǔ)法解釋，并嘗試在文本T的子樹中創(chuàng)建與文本H的樹結(jié)構(gòu)相匹配的樹結(jié)構(gòu)。然后，如果能夠在文本T的子樹中創(chuàng)建上述樹結(jié)構(gòu)，則含意確定系統(tǒng)確定文本T暗指文本H。此外，利用非專利文獻(xiàn)I中公開的含意確定系統(tǒng)，除了是否存在理想匹配的匹配確定以外，還可以在對(duì)樹結(jié)構(gòu)執(zhí)行匹配確定時(shí)執(zhí)行近似匹配確定。具體地，在創(chuàng)建上述樹結(jié)構(gòu)之后，含意確定系統(tǒng)根據(jù)創(chuàng)建的樹結(jié)構(gòu)來(lái)創(chuàng)建被稱作VAS(動(dòng)詞論元結(jié)構(gòu))的數(shù)據(jù)。VAS是一種所謂的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)，包括用作樹結(jié)構(gòu)根部的動(dòng)詞和針對(duì)每個(gè)論元類型分離創(chuàng)建的字詞集。例如，在非專利文獻(xiàn)I中，從語(yǔ)句“Casey Sheehan在伊拉克被殺害”生成VAS “〈殺害，(賓語(yǔ):Casey, Sheehan),(其他:伊拉克)>”。非專利文獻(xiàn)I還公開了一種方法，其中如果根部是動(dòng)詞“是”且論元類型之間無(wú)差異，則根據(jù)子節(jié)點(diǎn)和孫節(jié)點(diǎn)的整體性來(lái)創(chuàng)建字詞集。然后，非專利文獻(xiàn)I中公開的含意確定系統(tǒng)針對(duì)從文本T和文本H創(chuàng)建的兩個(gè)VAS，確定相同論元的字詞集之間字詞覆蓋的百分比。隨后，如果上述字詞覆蓋的百分比大于或等于預(yù)定覆蓋，則含意確定系統(tǒng)確定兩個(gè)VAS的論元內(nèi)容匹配，如果論元匹配程度大于或等于固定比率，則還確定兩個(gè)VAS的原始樹結(jié)構(gòu)也匹配。因此，在生成VAS的情況下，不僅可以實(shí)現(xiàn)動(dòng)詞論元的字符串之間的理想匹配，還可以確定近似匹配。引用列表非專利文獻(xiàn)非專利文獻(xiàn) I:Asher Stern et al., " Rule Chaining and Approximate Matchin textual inference " , Text Analysis Conference2010, (Online Proceedings),http://www.nist.gov/tac/publications/2010/participant.papers/BIU.proceedings,pdf

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題如上所述，非專利文獻(xiàn)I中公開的上述含意確定系統(tǒng)能夠確定兩個(gè)感興趣自然語(yǔ)句中的一個(gè)是否暗指另一個(gè)，因此例如能夠令人信服地檢索自然語(yǔ)句。然而，非專利文獻(xiàn)I中公開的上述含意確定系統(tǒng)存在的問題在于:如果謂語(yǔ)的論元結(jié)構(gòu)不同則不能執(zhí)行含意確定。原因在于該含意確定系統(tǒng)在謂語(yǔ)的論元結(jié)構(gòu)相同的假設(shè)下執(zhí)行文本之間的核對(duì)。例如，假設(shè)存在“文本T:A公司從個(gè)人計(jì)算機(jī)商業(yè)領(lǐng)域撤出”和“文本H:來(lái)自A公司的個(gè)人計(jì)算機(jī)將消失”。非專利文獻(xiàn)I中公開的上述含意確定系統(tǒng)從文本T中提取“撤出(主語(yǔ):A公司，賓語(yǔ):個(gè)人計(jì)算機(jī)，商業(yè)領(lǐng)域)”作為VAS，并從文本H中提取“消失(主語(yǔ):A公司，從，個(gè)人計(jì)算機(jī))”。在提取上述VAS的情況下，“撤出”和“消失”是不同的動(dòng)詞。結(jié)果，在非專利文獻(xiàn)I中公開的上述含意確定系統(tǒng)中，即使文本T暗指文本H，仍確定文本T不暗指文本H。此外，在含意確定系統(tǒng)中，即使在上述情況下認(rèn)為所有動(dòng)詞都是相同的，“消失”的主語(yǔ)不同于“撤出”的主語(yǔ)和賓語(yǔ)，因此，在這種情況下仍確定文本T沒有含意文本H。本發(fā)明的目的本發(fā)明的目的示例在于解決上述技術(shù)問題并提供一種文本含意辨認(rèn)裝置、文本含意辨認(rèn)方法和計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)，即使在謂語(yǔ)的論元結(jié)構(gòu)不同的情況下，也能夠?qū)M(jìn)行確定的多個(gè)文本進(jìn)行含意確定。解決技術(shù)問題的技術(shù)手段根據(jù)本發(fā)明的一方面，為了實(shí)現(xiàn)上述目的，提供了一種文本含意辨認(rèn)裝置，用于確定第一文本是否暗指第二文本，所述文本含意辨認(rèn)裝置包括:矢量生成單元，獲取第一文本和第二文本中每一個(gè)的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)，并使用除對(duì)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)中的謂語(yǔ)論元的類型加以指示的字詞以外的字詞，對(duì)于第一文本和第二文本中的每一個(gè)生成針對(duì)每個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的矢量；組合識(shí)別單元，將針對(duì)第一文本的每個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的矢量與針對(duì)第二文本的每個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的矢量進(jìn)行比較，并根據(jù)比較結(jié)果識(shí)別第一文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)與第二文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的組合；以及含意確定單元，針對(duì)識(shí)別的每個(gè)組合獲得特征量，并根據(jù)獲得的所述特征量來(lái)確定第一文本是否暗指第二文本。此外，根據(jù)本發(fā)明的一方面，為了實(shí)現(xiàn)上述目的，提供了一種文本含意辨認(rèn)方法，用于確定第一文本是否暗指第二文本，所述文本含意辨認(rèn)方法包括:(a)獲取第一文本和第二文本中每一個(gè)的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)，并使用除對(duì)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)中的謂語(yǔ)論元的類型加以指示的字詞以外的字詞，對(duì)于第一文本和第二文本中的每一個(gè)生成針對(duì)每個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的矢量；(b)將針對(duì)第一文本的每個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的矢量與針對(duì)所述第二文本的每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的矢量進(jìn)行比較，并根據(jù)比較結(jié)果識(shí)別第一文本的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)與第二文本的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的組合；以及(c)針對(duì)識(shí)別的每個(gè)組合獲得特征量，并根據(jù)獲得的特征量來(lái)確定第一文本是否暗指第二文本。此外，根據(jù)本發(fā)明的一方面，為了實(shí)現(xiàn)上述目的，提供了一種計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)，其上記錄有用于計(jì)算機(jī)確定第一文本是否暗示第二文本的程序，所述程序包括使所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行以下步驟的指令:(a)獲取第一文本和第二文本中每一個(gè)的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)，并使用除對(duì)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)中的謂語(yǔ)論元的類型加以指示的字詞以外的字詞，對(duì)于第一文本和第二文本中的每一個(gè)生成針對(duì)每個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的矢量；(b)將針對(duì)第一文本的每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的矢量與針對(duì)第二文本的每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的矢量進(jìn)行比較，并根據(jù)比較結(jié)果識(shí)別第一文本的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)與第二文本的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的組合；以及(C)針對(duì)識(shí)別的所述每個(gè)組合獲得特征量，并根據(jù)獲得的特征量來(lái)確定第一文本是否暗指第二文本。發(fā)明的技術(shù)效果如上所述，根據(jù)本發(fā)明，即使在謂語(yǔ)的論元結(jié)構(gòu)不同的情況下，也能夠?qū)?jīng)歷確定的多個(gè)文本進(jìn)行含意確定。


圖1是示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的含意確定裝置的配置的方框圖。圖2是示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的含意確定裝置的操作的流程圖。圖3是示出了從文本中提取謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的示例的圖。圖4是示出了從圖3所示謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)中生成矢量的圖。圖5是示出了在本實(shí)施例中執(zhí)行的組合識(shí)別處理的示例的圖。圖6是示出了在本實(shí)施例中執(zhí)行的含意確定處理的示例的圖。圖7是示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例用于實(shí)現(xiàn)含意確定裝置的計(jì)算機(jī)示例的方框圖。
具體實(shí)施例方式實(shí)施例下文中，將參考圖1到7來(lái)描述根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的含意確定裝置、含意確定方法和程序。裝置的配置首先，參考圖1來(lái)描述根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的含意確定裝置的配置。圖1是示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的含意確定裝置的配置的方框圖。圖1所示根據(jù)本實(shí)施例的含意確定裝置2是一種用于確定第一文本是否暗指第二文本的裝置。如圖1所示，含意確定裝置2包括矢量生成單元21、組合識(shí)別單元22和含意確定單元23。其中，矢量生成單元21首先獲取第一文本和第二文本的相應(yīng)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)。然后，對(duì)于第一文本和第二文本中的每一個(gè)，矢量生成單元21通過使用除對(duì)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)中的謂語(yǔ)論元的類型加以指示的字詞以外的字詞，生成針對(duì)每一個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的矢量。組合識(shí)別單元22將針對(duì)第一文本的每個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的矢量與針對(duì)第二文本的每個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的矢量進(jìn)行比較，并根據(jù)比較結(jié)果識(shí)別第一文本的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)與第二文本的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的組合。含意確定單元23針對(duì)識(shí)別的每個(gè)組合計(jì)算特征量，并根據(jù)獲得的所述特征量來(lái)確定第一文本是否暗指第二文本。因此，利用含意確定裝置2，從忽略論元結(jié)構(gòu)的矢量比較結(jié)果中識(shí)別經(jīng)歷確定的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的組合，并根據(jù)識(shí)別的組合確定文本之間的含意。因此，利用含意確定裝置2，即使在謂語(yǔ)的論元結(jié)構(gòu)不同的情況下，也能夠?qū)?jīng)歷確定的多個(gè)文本進(jìn)行含意確定。接下來(lái)，將更詳細(xì)地描述本發(fā)明中含意確定裝置2的配置。首先，在本實(shí)施例中，含意確定裝置2是一種在程序控制下操作并通過在計(jì)算機(jī)上執(zhí)行下述程序來(lái)實(shí)現(xiàn)的裝置。此外，在本實(shí)施例中，“謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)”至少包括文本中包含的謂語(yǔ)(動(dòng)詞)、用作謂語(yǔ)論元的字詞和對(duì)論元的類型加以指示的字詞(標(biāo)簽)(參見下述圖3)。因此，在本實(shí)施例中，“除對(duì)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)中的謂語(yǔ)論元的類型加以指示的字詞以外的字詞”是指謂語(yǔ)(動(dòng)詞)和用作論元的字詞。如圖1所示，在本實(shí)施例中，輸入裝置1、存儲(chǔ)在含意確定裝置2中使用的各種數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)裝置3和用于輸出結(jié)果的輸出裝置4與含意確定裝置2相連。含意確定裝置2與輸入裝置1、存儲(chǔ)裝置3和輸出裝置4構(gòu)成含意確定系統(tǒng)。輸入裝置I將經(jīng)歷含意確定裝置2執(zhí)行的含意確定的兩個(gè)文本(即，第一文本和第二文本)輸入到含意確定裝置2中。注意在以下描述中，可以將第一文本稱作“文本T”，或簡(jiǎn)稱“T”，可以將第二文本稱作“文本H”，或簡(jiǎn)稱“H”。在本實(shí)施例中，經(jīng)歷含意確定的文本T和文本H可以是由給定方法定義的任意單位文本。經(jīng)歷含意確定的文本T和文本H的示例包括構(gòu)成文本文件的部分或所有文本、通過鏈接由解析獲得的任意子樹中包括的字符串創(chuàng)建的文本、和通過鏈接謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)中的字符串創(chuàng)建的文本。輸出裝置4輸出含意確定裝置2針對(duì)從輸入裝置I輸入的文本T和文本H執(zhí)行的含意確定的結(jié)果。輸出裝置4的具體示例包括顯示裝置和打印機(jī)。存儲(chǔ)裝置3包括字詞核對(duì)規(guī)則存儲(chǔ)單元30和謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)核對(duì)規(guī)則存儲(chǔ)單元31。在本實(shí)施例中，含意確定裝置2可以使用存儲(chǔ)在存儲(chǔ)裝置3中的信息，因此與沒有連接存儲(chǔ)裝置3的情況相比較，能夠?qū)崿F(xiàn)含意確定準(zhǔn)確度的提高。字詞核對(duì)規(guī)則存儲(chǔ)單元30存儲(chǔ)字詞之間建立的含意規(guī)則(字詞核對(duì)規(guī)則)，例如同義詞、下義詞、部分詞和派生詞。字詞核對(duì)規(guī)則的示例包括“日本電氣株式會(huì)社一NEC”，“跑一移動(dòng)”，“東京一日本”，以及“制造商一制造”。謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)核對(duì)規(guī)則存儲(chǔ)單元31存儲(chǔ)在含意確定期間要核對(duì)的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)之間的論元關(guān)系(謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)核對(duì)規(guī)則)。謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)核對(duì)規(guī)則的示例包括“撤出(主語(yǔ):x，賓語(yǔ):Y)—消失(主語(yǔ):x的Y)”和“殺害(賓語(yǔ):x)—死亡(主語(yǔ):x)”。在本實(shí)施例中，除了上述矢量生成單元21、組合識(shí)別單元22和含意確定單元23以夕卜，含意確定裝置2還包括謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)分析單元20。謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)分析單元20分析由輸入裝置I輸入的文本，根據(jù)解析結(jié)果從每個(gè)文本中提取謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)。此外，謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)分析單元20向矢量生成單元21輸出提取的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)。在本實(shí)施例中，如上所述，矢量生成單元21提取除對(duì)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)中的謂語(yǔ)論元的類型加以指示的字詞以外的字詞(即，謂語(yǔ)、用作謂語(yǔ)論元的字詞)，并使用這些字詞生成矢量。此外，矢量生成單元21針對(duì)每個(gè)文本中的每個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成矢量，即，在每個(gè)文本包括多個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的情況下針對(duì)每個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)。矢量生成單元21將生成的矢量輸出到組合識(shí)別單元22。在本實(shí)施例中，組合識(shí)別單元22可以從字詞核對(duì)規(guī)則存儲(chǔ)單元30和謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)核對(duì)規(guī)則存儲(chǔ)單元31的每一個(gè)中讀取核對(duì)規(guī)則，并參考核對(duì)規(guī)則來(lái)識(shí)別組合。此外，組合識(shí)別單元22向含意確定單元23輸出識(shí)別的組合。同樣，在本實(shí)施例中，組合識(shí)別單元22計(jì)算針對(duì)文本T的每個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的矢量與針對(duì)文本H的每個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的矢量之間的相似度。然后，組合識(shí)別單元22根據(jù)計(jì)算的相似度識(shí)別文本T的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)和文本H的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的組合。具體地，例如假定文本T僅包括單個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)。在這種情況下，組合識(shí)別單元22針對(duì)文本H的每個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)識(shí)別謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)和文本T的單個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的組合。換句話說，識(shí)別與文本H的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)數(shù)目相對(duì)應(yīng)數(shù)目的組合。另一方面，假定文本T包括多個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)。在這種情況下，組合識(shí)別單元22針對(duì)從文本H的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的矢量和從文本T的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的矢量的所有可能配對(duì)來(lái)計(jì)算相似度。然后，組合識(shí)別單元22指定相似度大于或等于閾值的任意配對(duì)，或具有最高相似度的配對(duì)，并識(shí)別被創(chuàng)建了指定配對(duì)的兩個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)。在本實(shí)施例中，含意確定單元23根據(jù)除對(duì)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)中的謂語(yǔ)論元的類型加以指示的字詞以外的字詞(謂語(yǔ)和用作論元的字詞)來(lái)計(jì)算特征量。特征量的示例包括文本T的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)和文本H的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)之間的字詞覆蓋程度和僅針對(duì)用作論元的字詞的字詞匹配程度。例如，含意確定單元23可以針對(duì)特征量設(shè)置閾值，如果特征量大于或等于所設(shè)閾值，則確定文本T暗指文本H。此外，在本實(shí)施例中，除了特征量以外，含意確定單元23還可以使用謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)特征來(lái)執(zhí)行確定。之后,含意確定單元23向輸出裝置4輸出含意確定結(jié)果。注意到本實(shí)施例中，關(guān)于在含意確定中使用的確定準(zhǔn)則并無(wú)限制，可以使用常規(guī)已經(jīng)使用的任意確定規(guī)則。裝置的操作接下來(lái)，將參考圖2來(lái)描述根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的含意確定裝置2的操作。圖2是示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的含意確定裝置的操作的流程圖。在以下描述中，必要時(shí)將參考圖1。此外，在本實(shí)施例中，通過操作含意確定裝置2來(lái)執(zhí)行含意確定方法。因此，含意確定裝置2的以下描述可以替代本發(fā)明中含意確定方法的描述。 用于提取謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的處理首先，如圖2所示，謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)分析單元20從輸入裝置I接收文本T和文本H的輸入，并從作為輸入接收的文本T和文本H中提取謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)(步驟SI)。本文中，將參考圖3來(lái)描述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的具體示例。圖3是示出了從文本中提取謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的示例的圖。在圖3所示示例中，示出了文本T和文本H,文本T包括兩個(gè)文本，即文本Tl和文本T2。當(dāng)輸入如圖3的文本Tl和T2以及文本H時(shí)，含意確定裝置2確定文本Tl是否暗指文本H，以及文本T2是否暗指文本H。此外，在圖3的示例中，由于謂語(yǔ)是“證實(shí)”，謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)分析單元20從文本“Tl:股東大會(huì)證實(shí)B先生是A公司(東京)的董事長(zhǎng)”中提取“證實(shí)(主語(yǔ):股東大會(huì)，賓語(yǔ):B先生，目標(biāo):A公司(東京)的董事長(zhǎng))”作為謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)。此外，由于謂語(yǔ)是“就職”和“居住”，謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)分析單元20從文本“T2:居住東京的B先生就職為A公司(東京)的董事長(zhǎng)”中提取“就職(主語(yǔ):B先生，目標(biāo):A公司(東京)的董事長(zhǎng))”和“居住(主語(yǔ):B先生，地點(diǎn):東京)”作為謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)。此外，由于謂語(yǔ)是“成為”和“位于”，謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)分析單元20從文本“H:B先生成為位于東京的A公司的董事長(zhǎng)”中提取“成為(主語(yǔ):B先生，目標(biāo):位于東京的A公司的董事長(zhǎng))”和“位于(主語(yǔ):A公司，地點(diǎn):東京)”作為謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)。注意在圖3所示示例中，當(dāng)確定Tl暗指H而T2沒有暗指H時(shí)，給出校正答案。這是因?yàn)閺腡2中不能讀出信息“A公司位于東京”。用于生成謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)矢量的處理接下來(lái)，矢量生成單元21獲取在步驟SI中提取的每個(gè)文本的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)，針對(duì)每個(gè)文本創(chuàng)建矢量(以下稱作“謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)矢量”)，所述每個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的分量是謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)中的謂語(yǔ)和用作謂語(yǔ)論元的字詞。圖4示出了從圖3所示謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)中生成的矢量。如圖4所示，矢量生成單元21僅使用例如謂語(yǔ)和用作謂語(yǔ)論元的字詞之類的內(nèi)容字詞來(lái)生成謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)矢量。在本實(shí)施例中，謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)包括除對(duì)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)中的謂語(yǔ)論元的類型加以指示的字詞以外的字詞作為其分量就足夠了。具體地，如圖4所示，矢量生成單元21從Tl中提取的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)“證實(shí)(主語(yǔ):股東大會(huì)，賓語(yǔ):B先生，目標(biāo):A公司(東京)的董事長(zhǎng))”中生成(證實(shí)，股東，大會(huì)，B先生，A公司，東京，董事長(zhǎng))作為謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)矢量。此外，矢量生成單元21從T2中提取的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)“就職(主語(yǔ):B先生，目標(biāo):A公司(東京)的董事長(zhǎng))”和“居住(主語(yǔ):B先生，地點(diǎn):東京)”中生成(就職，B先生，A公司，董事長(zhǎng))和(居住，B先生，東京)。此外，矢量生成單元21從H中提取的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)“成為(主語(yǔ):B先生，目標(biāo) 位于東京的A公司的董事長(zhǎng))”和“位于(主語(yǔ):A公司，地點(diǎn):東京)”中生成(成為，B先生，東京，A公司，董事長(zhǎng))和(位于，A公司，東京)。在本實(shí)施例中，矢量生成單元21還將例如從論元結(jié)構(gòu)中獲取的任意信息(以下稱作“結(jié)構(gòu)信息”，例如“predicate_type of argument_word”)添加到謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)矢量中。在這種情況下，例如矢量生成單元21可以生成矢量(證實(shí)，股東，大會(huì)，B先生，A公司，東京，董事長(zhǎng)，謂語(yǔ):證實(shí)，approve_subject_stockholder, approve_subject_generalmeeting, approve_object_Mr.B，...)。識(shí)別謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的組合的處理接下來(lái)，組合識(shí)別單元22計(jì)算從文本Tl和文本T2的每個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)獲取的矢量相對(duì)于從文本H的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)獲取的每個(gè)矢量的相似度，并根據(jù)相似度識(shí)別謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的組合(步驟S3)。 例如，組合識(shí)別單元22指定相似度大于或等于閾值的任意配對(duì)，或具有最高相似度的配對(duì)，并識(shí)別被創(chuàng)建了指定配對(duì)的兩個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)。為了計(jì)算相似度，將要計(jì)算的兩個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)矢量轉(zhuǎn)換為維度數(shù)目等于從兩個(gè)矢量的字符創(chuàng)數(shù)目的總值減去共同字符串的數(shù)目而獲得的值的矢量。此時(shí)，將其中存在字符串的分量設(shè)為“ I ”，將其中不存在字符串的分量設(shè)為“O”。例如，針對(duì)文本T2的(居住，B先生，東京)和文本H的(成為，B先生，東京，A公司，位于，董事長(zhǎng))給出示例。在這種情況下，維度的數(shù)目是7( = 3+6-2)。此外，將前者轉(zhuǎn)換為(1，1，1，0，0，0，0)，將后者轉(zhuǎn)換為(0，1，1，1，1，1，1)。此外，可以將以特定方式估計(jì)的
權(quán)重值添加到每個(gè)轉(zhuǎn)換矢量的分量。本文中，參考圖5來(lái)描述步驟S3的處理的特定示例。圖5是示出了在本實(shí)施例中執(zhí)行的組合識(shí)別處理的示例的圖。在圖5的示例中，將相似度的閾值設(shè)為0.5，使用以下表達(dá)式I來(lái)計(jì)算余弦相似度sim。在以下表達(dá)式I中,X和y表示要計(jì)算的兩個(gè)轉(zhuǎn)換矢量。此夕卜，在以下表達(dá)式I中，(X *y)表示矢量X和矢量y的內(nèi)積，X表示矢量χ的長(zhǎng)度，Iy I表不矢量I的長(zhǎng)度。表達(dá)式Isim = (χ.y)/(|x| |yI)如圖5所示，首先假定對(duì)Tl和H進(jìn)行含意確定。由于Tl僅包括一個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)，因此自動(dòng)識(shí)別Tl的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)和H的“位于(主語(yǔ):A公司，地點(diǎn):東京)”的組合與Tl的同一謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)和H的“成為(主語(yǔ):B先生，目標(biāo):位于東京的A公司的董事長(zhǎng))”的組合。另一方面，假定對(duì)T2和H進(jìn)行含意確定，針對(duì)所有的可能矢量配對(duì)計(jì)算相似度。根據(jù)以上表達(dá)式1，將H的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)矢量“位于(主語(yǔ):A公司，地點(diǎn):東京)”和T2的“居住(主語(yǔ):B先生，地點(diǎn):東京)”之間的相似度計(jì)算為0.333。此外，將H的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)矢量“位于(主語(yǔ):A公司，地點(diǎn):東京)”和T2的“就職(主語(yǔ):B先生，目標(biāo):A公司的董事長(zhǎng))”之間的相似度計(jì)算為0.289。盡管在這種情況下兩個(gè)相似度均沒有超過閾值，但是將具有最大相似度的“居住(主語(yǔ):B先生，地點(diǎn):東京)”識(shí)別為要針對(duì)H的“位于(主語(yǔ):A公司，地點(diǎn):東京)”進(jìn)行確定的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)。類似地，對(duì)于H的“成為(主語(yǔ):B先生，目標(biāo):位于東京的A公司的董事長(zhǎng))”，將相對(duì)于T2的“就職(主語(yǔ):B先生，目標(biāo):A公司的董事長(zhǎng))”的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)矢量的相似度計(jì)算為0.617，并將相對(duì)于T2的“居住(主語(yǔ):B先生，地點(diǎn):東京)”的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)矢量的相似度計(jì)算為0.471。在這種情況下，后一個(gè)相似度低于閾值，因此僅將具有最大相似度的“就職(主語(yǔ):B先生，目標(biāo):A公司的董事長(zhǎng))”識(shí)別為要經(jīng)歷確定的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)。同樣，在本實(shí)施例中，識(shí)別組合單元22可以參考存儲(chǔ)在字詞核對(duì)規(guī)則存儲(chǔ)單元30中的字詞核對(duì)規(guī)則，并計(jì)算將字詞核對(duì)規(guī)則中定義的兩個(gè)字詞視為匹配時(shí)的相似度。例如，在字詞核對(duì)規(guī)則中預(yù)先確定了動(dòng)詞和具有派生關(guān)系的名詞的情況下，組合識(shí)別單元22可以計(jì)算將動(dòng)詞和名詞視為匹配字詞時(shí)的相似度。結(jié)果，能夠更適當(dāng)?shù)刈R(shí)別要經(jīng)歷確定的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)，而不會(huì)受到謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的限制。此外，在本實(shí)施例中，如果將步驟S2的描述中所述的結(jié)構(gòu)信息添加到謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)矢量中，則組合識(shí)別單元22參考存儲(chǔ)在謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)核對(duì)規(guī)則存儲(chǔ)單元31中的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)核對(duì)規(guī)則。然后，在這種情況下，組合識(shí)別單元22計(jì)算當(dāng)將謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)核對(duì)規(guī)則中定義的兩個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的相應(yīng)論元視為匹配字詞時(shí)的相似度。備選地，當(dāng)確定論元之間的匹配時(shí)，組合識(shí)別單元22可以參考字詞核對(duì)規(guī)則。在步驟S3，在相似度計(jì)算期間，組合識(shí)別單元22可以根據(jù)每個(gè)論元結(jié)構(gòu)矢量中包括的信息量來(lái)執(zhí)行歸一化處理，以便識(shí)別不包括冗余信息的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)。謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)矢量中包括的信息量的示例包括矢量中非0(零)分量的數(shù)目和分量的權(quán)重。此外，在執(zhí)行歸一化處理之后計(jì)算的相似度的示例包括余弦相似度和jaccard系數(shù)。例如，考慮謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)“宣布(主語(yǔ):董事長(zhǎng)，意圖:B先生成為主席)”。在這種情況下，謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)“成為(主語(yǔ)B先生，目的:主席)”是謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的“意圖”所固有的。因此，當(dāng)將共同字詞的數(shù)目用作相似度，針對(duì)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)“成為(主語(yǔ)B先生，目的:主席)”嘗試識(shí)別要經(jīng)歷確定的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)時(shí)，與前一種謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的相似度是三個(gè)字詞，與前一種中固有的后一種謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的相似度是兩個(gè)字詞。結(jié)果，如果將共同字詞的數(shù)目用作相似度，則傾向于選擇前一種作為要經(jīng)歷確定的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)。然而，由于前一種謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)包括字詞“董事長(zhǎng)”，即使這并不意味著B先生是董事長(zhǎng)，因此根據(jù)下述含意確定單元23的確定準(zhǔn)則，可能導(dǎo)致以下錯(cuò)誤含意確定:“成為(主語(yǔ)B先生，目的:主席)”暗指前一種謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)。因此，例如能夠通過以下方式來(lái)執(zhí)行歸一化:將每個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)矢量的共同字詞的數(shù)目除以兩個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)矢量的相應(yīng)字詞數(shù)目中較大的一個(gè)。在這種情況下，前一種謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的相似度是0.6 ( = 3/5)，后一種謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的相似度是0.66 ( = 2/3)，因此趨向于選擇后一種作為要經(jīng)歷確定的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)。這樣，當(dāng)在相似度計(jì)算期間執(zhí)行上述歸一化處理時(shí)，趨向于選擇不包括冗余信息的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)。因此，能夠減小錯(cuò)誤含意確定的可能性。含意確定處理最后，含意確定單元23針對(duì)在步驟S3被組合識(shí)別單元22識(shí)別為要經(jīng)歷確定的H側(cè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)和T側(cè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的每一種組合獲取特征量，并根據(jù)特征量確定T是否暗指H(步驟S4)。同樣，在本實(shí)施例中，含意確定單元23例如根據(jù)所獲取的特征量，計(jì)算T和H之間的含意分?jǐn)?shù)，并在含意分?jǐn)?shù)大于或等于給定值的情況下確定T暗指H。具體地，含意確定單元23根據(jù)除對(duì)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)中的謂語(yǔ)論元的類型加以指示的字詞以外的字詞(謂語(yǔ)和用作謂語(yǔ)論元的字詞)，獲取謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)之間的字詞覆蓋程度或僅針對(duì)用作論元的字詞的字詞匹配程度，作為特征量。此外，利用組合識(shí)別單元22，含意確定單元23能夠使用字詞核對(duì)規(guī)則和謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)核對(duì)規(guī)則之一或二者來(lái)獲取特征量。本文中，參考圖6來(lái)描述步驟S4中處理的特定示例。圖6是示出了在本實(shí)施例中執(zhí)行的含意確定處理的示例的圖。在圖6的示例中，獲取謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)之間的字詞覆蓋程度(覆蓋的百分比)作為特征量。具體地，當(dāng)“a”表示H的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)矢量與Tl或T2的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)矢量的匹配分量數(shù)目，且b表示識(shí)別的組合中謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的分量總數(shù)時(shí)，使用以下表達(dá)式2來(lái)計(jì)算覆蓋的百分比。表達(dá)式2覆蓋的百分比=a/b
此外，在圖6的示例中，計(jì)算Tl或T2與H之間計(jì)算的特征量的平均值，并將該平均值用作含意分?jǐn)?shù)。然后，如果該含意分?jǐn)?shù)大于或等于0.50,則確定Tl或T2暗指H。如圖6所示，在Tl和H的含意確定中，根據(jù)以上表達(dá)式2，H的“位于(主語(yǔ):A公司，地點(diǎn):東京)”和Tl的“證實(shí)(主語(yǔ):股東大會(huì)，賓語(yǔ):B先生，目標(biāo):A公司(東京)的董事長(zhǎng))”之間的覆蓋百分比是0.66 ( = 2/3)。根據(jù)以上表達(dá)式2，H的“成為(主語(yǔ):B先生，目標(biāo):位于東京的A公司的董事長(zhǎng))”和Tl的“證實(shí)(主語(yǔ):股東大會(huì)，賓語(yǔ):B先生，目標(biāo):A公司(東京)的董事長(zhǎng))”之間的覆蓋百分比是0.66 ( = 4/6)。因此，Tl和H之間的含意分?jǐn)?shù)是0.66( = (0.66+0.66)/2)。結(jié)果，含意分?jǐn)?shù)大于或等于作為閾值的0.50，因此含意確定單元23確定“Tl暗指H”。另一方面，根據(jù)以上表達(dá)式2，在T2和H之間的含意確定中，H的“位于(主語(yǔ):A公司，地點(diǎn):東京)”和T2的“居住(主語(yǔ):B先生，地點(diǎn):東京)”之間的覆蓋百分比是0.33=(1/3)。此外，根據(jù)以上表達(dá)式2，H的“成為(主語(yǔ):B先生，目標(biāo):位于東京的A公司的董事長(zhǎng))”和T2的“就職(主語(yǔ):B先生，目標(biāo):A公司的董事長(zhǎng))”之間的覆蓋百分比是0.5=(3/6)。因此，T2和H之間的含意分?jǐn)?shù)是0.415( = (0.33+0.5)/2)。結(jié)果，含意分?jǐn)?shù)大于或等于作為閾值的0.50，含意確定單元23確定“T2沒有暗指H”。此外，在本實(shí)施例中，含意確定單元23可以根據(jù)通過機(jī)器學(xué)習(xí)獲取的數(shù)據(jù)項(xiàng)，當(dāng)確定特征量時(shí)向特征量添加權(quán)重。具體地，在已經(jīng)通過機(jī)器學(xué)習(xí)了被確定為暗指的兩個(gè)文本的大量組合的情況下，含意確定單元23可以根據(jù)學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)校正計(jì)算的特征量。機(jī)器學(xué)習(xí)的特定示例包括判決樹、感知器和支持矢量機(jī)。在上述圖6的示例中，含意確定單元23使用根據(jù)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)中包括的謂語(yǔ)和用作論元的字詞確定的特征量，針對(duì)每個(gè)組合執(zhí)行含意確定，但是本發(fā)明并不局限于此。在本實(shí)施例中，除了上述特征量以外，含意確定單元23還可以使用每個(gè)文本的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)特征來(lái)確定T是否暗指H。本文中，結(jié)構(gòu)特征的示例包括是否存在添加到謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的信息，包括“否定”和“模態(tài)(例如推論、可能性)”以及謂語(yǔ)論元的類型。具體地，假定Tl的“證實(shí)”是“未證實(shí)”，將“否定”作為信息添加到謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)。在這情況下，假定沒有向H側(cè)添加“否定”，即使覆蓋百分比較高，含意確定單元23也根據(jù)“否定”被添加到T側(cè)這一事實(shí)確定T沒有暗指H。因此，在本實(shí)施例中，除了根據(jù)謂語(yǔ)和用作謂語(yǔ)論元的字詞確定的特征量以外，在含意確定中還使用謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)特征，因此即使僅使用其中之一難以執(zhí)行含意確定，也能夠執(zhí)行準(zhǔn)確的含意確定。此外，在除了特征量以外還是用謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)特征的情況下，含意確定單元23能夠根據(jù)T的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)和H的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)之間的結(jié)構(gòu)相似度，優(yōu)先考慮特征量和特征結(jié)構(gòu)之一來(lái)執(zhí)行含意確定。本文中，例如根據(jù)謂語(yǔ)之間的相似程度或根據(jù)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)中包括的論元類型之間相似程度來(lái)指定“結(jié)構(gòu)相似度”。例如，假定將“是(主語(yǔ):A先生，目的，東京的立法會(huì)員)”和“被選舉(主語(yǔ):A先生，賓語(yǔ):立法會(huì)員，地點(diǎn):東京)”進(jìn)行比較，在這種情況下，兩個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)之間的結(jié)構(gòu)相似度較低，因此謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)特征在含意確定中無(wú)效。因此，含意確定單元23優(yōu)先考慮特征量來(lái)執(zhí)行含意確定。另一方面，例如假定將“說服(主語(yǔ):A先生，賓語(yǔ):B先生)”和“描述(主語(yǔ):B先生，賓語(yǔ):A先生)”相比較，在這種情況下，兩個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)之間的結(jié)構(gòu)相似度較高，因此謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)特征在含意確定中有效。此外，在該示例中，如果僅使用上述特征量來(lái)執(zhí)行確定，則確定T暗指H的可能性較大。然而實(shí)際中，由于例如論元類型和用作論元的字詞的組合之類的結(jié)構(gòu)特征并不匹配，因此T不暗指H。因此，在該示例中，含意確定單元23優(yōu)先考慮結(jié)構(gòu)特征來(lái)執(zhí)行含意確定。實(shí)施例的技術(shù)效果本文中，考慮簡(jiǎn)單使用文本中字詞集的覆蓋百分比作為含意分?jǐn)?shù)來(lái)執(zhí)行含意確定的情況。參考圖3的示例，Tl和T2均包括H的六個(gè)內(nèi)容字詞中的四個(gè)字詞(A公司，B先生，東京，董事長(zhǎng))。因此，這些文本中相對(duì)于H的字詞集覆蓋百分比均為0.66 ( = 4/6)。這意味著不可能在暗指和非暗指之間進(jìn)行區(qū)分。相反，在本實(shí)施例中，從忽略論元結(jié)構(gòu)的矢量比較結(jié)果中識(shí)別經(jīng)歷確定的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的組合，并根據(jù)識(shí)別的組合確定文本之間的含意。因此，如關(guān)于使用圖6的步驟S6所述，確定Tl暗指H，而T2不暗指H。根據(jù)本實(shí)施例，即使在謂語(yǔ)的論元結(jié)構(gòu)不同的情況下，也能夠?qū)?jīng)歷確定的多個(gè)文本進(jìn)行含意確定。程序根據(jù)本實(shí)施例的程序可以是使計(jì)算機(jī)執(zhí)行圖2所示的步驟S1-S4的任意程序?？梢酝ㄟ^在計(jì)算機(jī)中安裝程序并執(zhí)行程序來(lái)實(shí)現(xiàn)根據(jù)本實(shí)施例的含意確定裝置2和含意確定方法。在這種情況下，計(jì)算機(jī)的CPU(中央處理單元)用作謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)分析單元20、矢量生成單元21、組合識(shí)別單元22和含意確定單元23，并執(zhí)行處理。此外，在本實(shí)施例中，例如在計(jì)算機(jī)中設(shè)置的硬盤之類的存儲(chǔ)裝置可以用作存儲(chǔ)裝置3。本文中，參考圖7來(lái)描述通過執(zhí)行程序來(lái)實(shí)現(xiàn)根據(jù)本實(shí)施例的含意確定裝置2的計(jì)算機(jī)。圖7是示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的用于實(shí)現(xiàn)含意確定裝置的計(jì)算機(jī)示例的方框圖。如圖7所示，計(jì)算機(jī)100包括CPU111、主存儲(chǔ)器112、存儲(chǔ)裝置113、輸入接口 114、顯示控制器115、數(shù)據(jù)讀取器/寫入器116和通信接口 117。這些組件經(jīng)由總線121彼此相連，以便能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)通信。CPUlll通過以下方式來(lái)執(zhí)行各種計(jì)算:在主存儲(chǔ)器112中擴(kuò)展存儲(chǔ)在存儲(chǔ)裝置113中的根據(jù)本實(shí)施例的程序(代碼)，并按照預(yù)定序列執(zhí)行程序。主存儲(chǔ)器112典型是易失性存儲(chǔ)裝置，例如DRAM (動(dòng)態(tài)隨機(jī)讀取存儲(chǔ)器)。按照存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)120中的狀態(tài)來(lái)提供根據(jù)本實(shí)施例的程序。注意，可以經(jīng)由通信接口 117在因特網(wǎng)上分發(fā)根據(jù)本實(shí)施例的程序。除了硬盤以外，存儲(chǔ)裝置113的特定示例還包括例如快閃存儲(chǔ)器之類的半導(dǎo)體存儲(chǔ)器。輸入接口 114傳遞CPUlll與例如鍵盤和鼠標(biāo)之類的輸入設(shè)備118之間的數(shù)據(jù)傳輸。顯示控制器115與顯示裝置119相連并控制顯示裝置119上的顯示。數(shù)據(jù)讀取器/寫入器116傳遞CPUl 11和記錄介質(zhì)120之間的數(shù)據(jù)傳輸,從記錄介質(zhì)120讀取程序并將計(jì)算機(jī)110中執(zhí)行的處理結(jié)果寫入到記錄介質(zhì)120。通信接口 117傳遞CPUlll和其他計(jì)算機(jī)之間的數(shù)據(jù)傳輸。記錄介質(zhì)120的特定示例包括例如CF(緊致快閃(注冊(cè)商標(biāo)))和SD(安全數(shù)字)的通用半導(dǎo)體存儲(chǔ)器件、例如軟盤的磁存儲(chǔ)介質(zhì)和例如CD-R0M(只讀存儲(chǔ)器緊致盤)的光學(xué)存儲(chǔ)介質(zhì)。盡管以下描述的(補(bǔ)充注釋I)到(補(bǔ)充注釋24)部分或完全表示了上述實(shí)施例，但是本發(fā)明并不局限于以下描述。(補(bǔ)充注釋I)一種文本含意辨認(rèn)裝置，用于確定第一文本是否暗指第二文本，所述文本含意辨認(rèn)裝置包括:矢量生成單元，獲取第一文本和第二文本中的每一個(gè)的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)，使用除對(duì)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)中的謂語(yǔ)論元的類型加以指示的字詞以外的字詞，對(duì)于第一文本和第二文本中的每一個(gè)生成針對(duì)每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的矢量；組合識(shí)別單元，所述組合識(shí)別單元將針對(duì)所述第一文本的每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的矢量與針對(duì)所述第二文本的每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的矢量進(jìn)行比較，并根據(jù)比較結(jié)果識(shí)別所述第一文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)與所述第二文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的組合；以及含意確定單元，所述含意確定單元針對(duì)識(shí)別的所述每個(gè)組合獲得特征量，并根據(jù)獲得的所述特征量來(lái)確定所述第一文本是否暗指所述第二文本。(補(bǔ)充注釋2)根據(jù)補(bǔ)充注釋I所述的文本含意辨認(rèn)裝置，其中謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)包括在所述第一文本或所述第二文本中包含的謂語(yǔ)、用作謂語(yǔ)的論元的字詞以及對(duì)所述論元的類型加以指示的字詞，并且矢量生成單元使用所述謂語(yǔ)和所述用作謂語(yǔ)的論元的字詞來(lái)生成所述矢量。(補(bǔ)充注釋3)根據(jù)補(bǔ)充注釋I或2所述的文本含意辨認(rèn)裝置，其中組合識(shí)別單元計(jì)算針對(duì)所述第一文本的每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的矢量與針對(duì)所述第二文本的每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的矢量之間的相似度，并根據(jù)計(jì)算的相似度來(lái)識(shí)別所述第一文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)和所述第二文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的組合。(補(bǔ)充注釋4)根據(jù)補(bǔ)充注釋3所述的文本含意辨認(rèn)裝置，其中組合識(shí)別單元根據(jù)所述矢量的信息量在相似度的計(jì)算期間執(zhí)行歸一化處理。(補(bǔ)充注釋5)根據(jù)補(bǔ)充注釋I到4之一所述的文本含意辨認(rèn)裝置，其中含意確定單元針對(duì)所述每個(gè)組合，根據(jù)除對(duì)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)中的謂語(yǔ)論元的類型加以指示的字詞以外的字詞來(lái)獲得所述第一文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)和所述第二文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)之間的字詞覆蓋程度和僅針對(duì)用作所述論元的字詞的字詞匹配程度之一，作為所述特征量。(補(bǔ)充注釋6)根據(jù)補(bǔ)充注釋5所述的文本含意辨認(rèn)裝置，其中除了所述特征量以外，所述含意確定單元還使用所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)特征來(lái)確定所述第一文本是否暗指所述第二文本。(補(bǔ)充注釋7)根據(jù)補(bǔ)充注釋6所述的文本含意辨認(rèn)裝置，其中含意確定單元根據(jù)所述第一文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)和所述第二文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)之間的結(jié)構(gòu)相似度，優(yōu)先考慮所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的特征量和結(jié)構(gòu)特征之一來(lái)執(zhí)行所述確定。(補(bǔ)充注釋8)根據(jù)補(bǔ)充注釋5-7之一所述的文本含意辨認(rèn)裝置，其中當(dāng)獲得所述特征量時(shí)，含意確定單元根據(jù)通過機(jī)器學(xué)習(xí)獲得的數(shù)據(jù)向所述特征量添加權(quán)重。(補(bǔ)充注釋9)一種文本含意辨認(rèn)方法，用于確定第一文本是否暗指第二文本，所述文本含意辨認(rèn)方法包括:(a)獲取第一文本和第二文本中的每一個(gè)的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)，使用除對(duì)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)中的謂語(yǔ)論元的類型加以指示的字詞以外的字詞，對(duì)于第一文本和第二文本中的每一個(gè)生成針對(duì)每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的矢量；(b)將針對(duì)所述第一文本的每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的矢量與針對(duì)所述第二文本的每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的矢量進(jìn)行比較，并根據(jù)比較結(jié)果識(shí)別所述第一文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)與所述第二文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的組合；以及(C)針對(duì)識(shí)別的所述每個(gè)組合獲得特征量，并根據(jù)獲得的所述特征量來(lái)確定所述第一文本是否暗指所述第二文本。(補(bǔ)充注釋10)根據(jù)補(bǔ)充注釋9所述的文本含意辨認(rèn)方法，其中所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)包括在所述第一文本或所述第二文本中包含的謂語(yǔ)、用作謂語(yǔ)的論元的字詞以及對(duì)所述論元的類型加以指示的字詞，并且在所述步驟(a)中，將所述謂語(yǔ)和所述用作謂語(yǔ)的論元的字詞用于生成所述矢量。(補(bǔ)充注釋11)根據(jù)補(bǔ)充注釋9或10所述的文本含意辨認(rèn)方法，其中在所述步驟(b)中，計(jì)算針對(duì)所述第一文本的每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的矢量與針對(duì)所述第二文本的每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的矢量之間的相似度，并根據(jù)計(jì)算的相似度來(lái)識(shí)別所述第一文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)和所述第二文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的組合。(補(bǔ)充注釋12)根據(jù)補(bǔ)充注釋11所述的文本含意辨認(rèn)方法，其中在所述步驟(b)中，根據(jù)所述矢量的信息量在所述相似度的計(jì)算期間執(zhí)行歸一化處理。(補(bǔ)充注釋13)根據(jù)補(bǔ)充注釋9到12之一所述的文本含意辨認(rèn)方法，其中在所述步驟(C)中，針對(duì)所述每個(gè)組合，根據(jù)除對(duì)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)中的謂語(yǔ)論元的類型加以指示的字詞以外的字詞，來(lái)獲得所述第一文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)和所述第二文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)之間的字詞覆蓋程度和僅針對(duì)用作所述論元的字詞的字詞匹配程度之一，作為所述特征量。(補(bǔ)充注釋14)根據(jù)補(bǔ)充注釋13所述的文本含意辨認(rèn)方法，其中在所述步驟(C)中，除了所述特征量以外，還使用所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)特征來(lái)確定所述第一文本是否暗指所述第二文本。(補(bǔ)充注釋15)根據(jù)補(bǔ)充注釋14所述的文本含意辨認(rèn)方法，其中在所述步驟(C)中，根據(jù)所述第一文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)和所述第二文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)之間的結(jié)構(gòu)相似度，優(yōu)先考慮所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的特征量和結(jié)構(gòu)特征之一來(lái)執(zhí)行所述確定。(補(bǔ)充注釋16)根據(jù)補(bǔ)充注釋13-15之一所述的文本含意辨認(rèn)方法，其中在所述步驟(C)中，當(dāng)獲得所述特征量時(shí)，根據(jù)通過機(jī)器學(xué)習(xí)獲得的數(shù)據(jù)向所述特征量添加權(quán)重。(補(bǔ)充注釋17)一種計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)，其上記錄有用于計(jì)算機(jī)確定第一文本是否暗指第二文本的程序，所述程序包括使所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行以下步驟的指令:(a)獲取第一文本和第二文本中的每一個(gè)的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)，使用除對(duì)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)中的謂語(yǔ)論元的類型加以指示的字詞以外的字詞，對(duì)于第一文本和第二文本中的每一個(gè)生成針對(duì)每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的矢量；(b)將針對(duì)所述第一文本的每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的矢量與針對(duì)所述第二文本的每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的矢量進(jìn)行比較，并根據(jù)比較結(jié)果識(shí)別所述第一文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)與所述第二文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的組合；以及(C)針對(duì)識(shí)別的所述每個(gè)組合獲得特征量，并根據(jù)獲得的所述特征量來(lái)確定所述第一文本是否暗指所述第二文本。(補(bǔ)充注釋18)根據(jù)補(bǔ)充注釋17所述的計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)，其中所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)包括在所述第一文本或所述第二文本中包含的謂語(yǔ)、用作謂語(yǔ)的論元的字詞以及對(duì)所述論元的類型加以指示的字詞，并且在所述步驟(a)中，所述謂語(yǔ)和所述用作謂語(yǔ)的論元的字詞用于生成所述矢量。(補(bǔ)充注釋19)根據(jù)補(bǔ)充注釋17或18所述的計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)，其中在所述步驟(b)中，計(jì)算針對(duì)所述第一文本的每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的矢量與針對(duì)所述第二文本的每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的矢量之間的相似度，并根據(jù)計(jì)算的相似度來(lái)識(shí)別所述第一文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)和所述第二文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的組合。(補(bǔ)充注釋20)根據(jù)補(bǔ)充注釋19所述的計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)，其中在所述步驟(b)中，根據(jù)所述矢量的信息量在所述相似度的計(jì)算期間執(zhí)行歸一化處理。(補(bǔ)充注釋21)根據(jù)補(bǔ)充注釋17-20之一所述的計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)，其中在所述步驟(C)中，針對(duì)所述每個(gè)組合，根據(jù)除對(duì)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)中的謂語(yǔ)論元的類型加以指示的字詞以外的字詞，來(lái)獲得所述第一文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)和所述第二文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)之間的字詞覆蓋程度和僅針對(duì)用作所述論元的字詞的字詞匹配程度之一，作為所述特征量。(補(bǔ)充注釋22)
根據(jù)補(bǔ)充注釋21所述的計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)，其中在所述步驟(C)中，除了所述特征量以外，還使用所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)特征來(lái)確定所述第一文本是否暗指所述第二文本。(補(bǔ)充注釋23)根據(jù)補(bǔ)充注釋22所述的計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)，其中在所述步驟(C)中，根據(jù)所述第一文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)和所述第二文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)之間的結(jié)構(gòu)相似度，優(yōu)先考慮所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的特征量和結(jié)構(gòu)特征之一來(lái)執(zhí)行所述確定。(補(bǔ)充注釋24)根據(jù)補(bǔ)充注釋21-23之一所述的計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)，其中在所述步驟(C)中，當(dāng)獲得所述特征量時(shí)，根據(jù)通過機(jī)器學(xué)習(xí)獲得的數(shù)據(jù)向所述特征量添加權(quán)重。盡管以上已經(jīng)參考實(shí)施例描述了本發(fā)明，本發(fā)明并不局限于上述實(shí)施例。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以在本發(fā)明的范圍內(nèi)對(duì)本發(fā)明的配置和細(xì)節(jié)進(jìn)行各種修改。本申請(qǐng)要求2011年10月20日遞交的日本專利申請(qǐng)N0.2011-230773的優(yōu)先權(quán)，其公開一并在此作為參考。工業(yè)實(shí)用性如上所述，根據(jù)本發(fā)明，即使在謂語(yǔ)的論元結(jié)構(gòu)不同的情況下，也能夠?qū)?jīng)歷確定的多個(gè)文本進(jìn)行含意確定。因此，本發(fā)明可用于例如信息檢索系統(tǒng)中的自然語(yǔ)句的語(yǔ)義檢索之類的應(yīng)用中。本發(fā)明還可以用于例如文本挖掘中觀點(diǎn)聚類分析之類的應(yīng)用中。參考數(shù)字的描述I 輸入裝置2 含意確定裝置3 存儲(chǔ)裝置4 輸出裝置20 謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)分析單元21 矢量生成單元22 組合識(shí)別單元23 含意確定單元30 字詞核對(duì)規(guī)則存儲(chǔ)單元31 謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)核對(duì)規(guī)則存儲(chǔ)單元110計(jì)算機(jī)111 CPU112主存儲(chǔ)器113存儲(chǔ)裝置114 輸入接口115顯示控制器116數(shù)據(jù)讀取器/寫入器117 通信接口118輸入設(shè)備119顯示裝置
120記錄介質(zhì)121 總線
權(quán)利要求
1.一種文本含意辨認(rèn)裝置，所述文本含意辨認(rèn)裝置用于確定第一文本是否暗指第二文本，所述文本含意辨認(rèn)裝置包括: 矢量生成單元，所述矢量生成單元獲取所述第一文本和所述第二文本中每一個(gè)的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)，并通過使用除對(duì)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)中的謂語(yǔ)論元的類型加以指示的字詞以外的字詞，對(duì)于所述第一文本和所述第二文本中的每一個(gè)生成針對(duì)每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的矢量; 組合識(shí)別單元，所述組合識(shí)別單元將針對(duì)所述第一文本的每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的所述矢量與針對(duì)所述第二文本的每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的所述矢量進(jìn)行比較，并根據(jù)比較結(jié)果識(shí)別所述第一文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)與所述第二文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的組合；以及 含意確定單元，所述含意確定單元針對(duì)識(shí)別的每個(gè)所述組合獲得特征量，并根據(jù)獲得的所述特征量來(lái)確定所述第一文本是否暗指所述第二文本。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的文本含意辨認(rèn)裝置，其中所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)包括在所述第一文本或所述第二文本中包含的謂語(yǔ)、用作所述謂語(yǔ)的論元的字詞以及對(duì)所述論元的類型加以指示的字詞，并且 所述矢量生成單元使用所述謂語(yǔ)和用作所述謂語(yǔ)的論元的所述字詞來(lái)生成所述矢量。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的文本含意辨認(rèn)裝置，其中所述組合識(shí)別單元計(jì)算針對(duì)所述第一文本的每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的所述矢量與針對(duì)所述第二文本的每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的所述矢量 之間的相似度，并根據(jù)計(jì)算的所述相似度來(lái)識(shí)別所述第一文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)和所述第二文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的組合。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的文本含意辨認(rèn)裝置，其中所述組合識(shí)別單元根據(jù)所述矢量的信息量在所述相似度的計(jì)算期間執(zhí)行歸一化處理。
5.根據(jù)權(quán)利要求1-4之一所述的文本含意辨認(rèn)裝置，其中所述含意確定單元針對(duì)所述組合中的每一個(gè)，根據(jù)除對(duì)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)中的謂語(yǔ)論元的類型加以指示的字詞以外的字詞，來(lái)獲得所述第一文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)和所述第二文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)之間的字詞覆蓋程度和僅針對(duì)用作所述論元的字詞的字詞匹配程度之一，作為所述特征量。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的文本含意辨認(rèn)裝置，其中除了所述特征量以外，所述含意確定單元還使用所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)特征來(lái)確定所述第一文本是否暗指所述第二文本。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的文本含意辨認(rèn)裝置，其中所述含意確定單元根據(jù)所述第一文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)和所述第二文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)之間的結(jié)構(gòu)相似度，優(yōu)先考慮所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的所述特征量和所述結(jié)構(gòu)特征之一來(lái)執(zhí)行確定。
8.根據(jù)權(quán)利要求5-7之一所述的文本含意辨認(rèn)裝置，其中當(dāng)獲得所述特征量時(shí)，所述含意確定單元根據(jù)通過機(jī)器學(xué)習(xí)獲得的數(shù)據(jù)向所述特征量添加權(quán)重。
9.一種文本含意辨認(rèn)方法，所述文本含意辨認(rèn)方法用于確定第一文本是否暗指第二文本，所述文本含意辨認(rèn)方法包括: (a)獲取所述第一文本和所述第二文本中每一個(gè)的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)，并使用除對(duì)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)中的謂語(yǔ)論元的類型加以指示的字詞以外的字詞，對(duì)于所述第一文本和所述第二文本中的每一個(gè)生成針對(duì)每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的矢量； (b)將針對(duì)所述第一文本的每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的所述矢量與針對(duì)所述第二文本的每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的所述矢量進(jìn)行比較，并根據(jù)比較結(jié)果識(shí)別所述第一文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)與所述第二文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的組合；以及 (C)針對(duì)識(shí)別的每個(gè)所述組合獲得特征量，并根據(jù)獲得的所述特征量來(lái)確定所述第一文本是否暗指所述第二文本。
10.一種計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)，其上記錄有用于通過計(jì)算機(jī)確定第一文本是否暗指第二文本的程序，所述程序包括使所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行以下步驟的指令: (a)獲取所述第一文本和所述第二文本中每一個(gè)的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)，并使用除對(duì)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)中的謂語(yǔ)論元的類型加以指示的字詞以外的字詞，對(duì)于所述第一文本和所述第二文本中的每一個(gè)生成針對(duì)每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的矢量； (b)將針對(duì)所述第一文本的每個(gè)所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的所述矢量與針對(duì)所述第二文本的每個(gè)所述謂語(yǔ)論 元結(jié)構(gòu)生成的所述矢量進(jìn)行比較，并根據(jù)比較結(jié)果識(shí)別所述第一文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)與所述第二文本的所述謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的組合；以及 (C)針對(duì)識(shí)別的每個(gè)所述組合獲得特征量，并根據(jù)獲得的所述特征量來(lái)確定所述第一文本是否暗指所述第二文本。
全文摘要
一種文本含意辨認(rèn)裝置(2)包括矢量生成單元(21)，使用除對(duì)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)中的謂語(yǔ)論元的類型加以指示的字詞以外的字詞，對(duì)于第一和第二文本中的每一個(gè)生成針對(duì)每個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的矢量；組合識(shí)別單元(22)，將針對(duì)第一文本的每個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的矢量與針對(duì)第二文本的每個(gè)謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)生成的矢量進(jìn)行比較，并根據(jù)比較結(jié)果識(shí)別第一文本的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)與第二文本的謂語(yǔ)論元結(jié)構(gòu)的組合；以及含意確定單元(23)，針對(duì)識(shí)別的每個(gè)組合獲得特征量，并根據(jù)獲得的特征量來(lái)確定第一文本是否暗指第二文本。
文檔編號(hào)G06F17/27GK103221947SQ201280003691
公開日2013年7月24日 申請(qǐng)日期2012年10月4日 優(yōu)先權(quán)日2011年10月20日
發(fā)明者土田正明, 石川開, 大西貴士 申請(qǐng)人:日本電氣株式會(huì)社