特許 6541239 主語動詞の一致誤り検出装置及び一致誤り検出用プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6541239

(24)【登録日】2019年6月21日

(45)【発行日】2019年7月10日

(54)【発明の名称】主語動詞の一致誤り検出装置及び一致誤り検出用プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 17/27 20060101AFI20190628BHJP

   G09B 19/06 20060101ALN20190628BHJP

【ＦＩ】

   G06F17/27 640

   G06F17/27 670

   G06F17/27 675

   !G09B19/06

【請求項の数】4

【全頁数】12

(21)【出願番号】特願2017-157656(P2017-157656)

(22)【出願日】2017年8月17日

(62)【分割の表示】特願2013-24807(P2013-24807)の分割

【原出願日】2013年2月12日

(65)【公開番号】特開2017-228307(P2017-228307A)

(43)【公開日】2017年12月28日

【審査請求日】2017年8月23日

(73)【特許権者】

【識別番号】516120733

【氏名又は名称】株式会社ＥｄｕＬａｂ

(74)【代理人】

【識別番号】110001184

【氏名又は名称】特許業務法人むつきパートナーズ

(72)【発明者】

【氏名】永田 亮

【審査官】 長 由紀子

(56)【参考文献】

【文献】 特開平０４−０６９７６８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平０５−１５１２６１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 谷本 太郁由 外１名，検索エンジンを用いた英文動詞誤り検出システム，電子情報通信学会技術研究報告，日本，一般社団法人電子情報通信学会，２０１２年１２月 ５日，第112巻第346巻，p.9-16

【文献】 水本 智也 外４名，英作文誤り訂正における複数の手法の利用に関する考察，情報処理学会研究報告 ２０１２（平成２４）年度 ３ ［ＣＤ−ＲＯＭ］，日本，一般社団法人情報処理学会，２０１２年１０月１５日，p.1-7

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｆ １７／２０−２８

Ｇ０９Ｂ １９／０６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

英語による入力文の主語と動詞の一致誤りを検出する主語動詞の一致誤り検出装置であって、
前記入力文の品詞解析及び句解析を行い、前記入力文を構成する単語、句及び節を特定し、前記単語の品詞の種類及び数に関する品詞情報と前記句及び節の種類に関する句及び節情報を獲得する入力文解析手段と、
当該入力文解析手段の結果を用い、構文解析を行わずに予め記憶された規則に基づき、前記入力文について、動詞句内の動詞を抽出するとともに、当該動詞の左側に存在する名詞句内の名詞を主語候補として抽出する主語動詞候補抽出手段と、
当該主語動詞候補抽出手段で抽出された前記動詞と前記主語候補のそれぞれの人称及び数から、予め記憶された規則に基づき、前記主語候補と前記動詞の一致に関する正誤判定をする正誤判定手段と、を備え、
前記主語動詞候補抽出手段は、前記主語候補と前記動詞の抽出精度を向上させる正規化処理を前記入力文に対して行う入力文正規化処理部と、当該入力文正規化処理部で正規化処理された後の前記入力文から前記主語候補と前記動詞を抽出する抽出処理部と、をさらに備え、
前記入力文正規化処理部は、前記入力文の種類を特定して前記検出の対象とする文の選定処理を行う対象選定処理部と、名詞が並列されている名詞句を構成する単語について数を調整する処理を行う並列名詞解析処理部と、前記入力文解析手段の解析結果に基づき、前記入力文を従属接続詞節又はデータベースに予め記憶されたキーワードの直前の位置で分割する処理を行う入力文分割処理部と、前記入力文に対して前記主語候補になり得ない句を削除する処理を行う不要句削除処理部と、Ｔｈｅｒｅから始まる主語と動詞の倒置構文に対し、前記主語候補と前記動詞の語順を通常の構文のように並び替える処理を行う倒置構文変換処理部と、により構成される
ことを特徴とする主語動詞の一致誤り検出装置。

【請求項2】

前記抽出処理部では、前記入力文分割処理部で分割された部分毎に、前記動詞と前記主語候補を抽出する
ことを特徴とする請求項１記載の主語動詞の一致誤り検出装置。

【請求項3】

前記正誤判定手段では、抽出された前記動詞が、当該動詞に対応して抽出された全ての前記主語候補に対して人称及び数が一致しない場合にのみ、前記入力文に前記一致誤りが存在すると判定される
ことを特徴とする請求項１又は２記載の主語動詞の一致誤り検出装置。

【請求項4】

英語による入力文の主語と動詞の一致誤りを検出する処理をコンピュータに実行させるための主語動詞の一致誤り検出用プログラムであって、
前記入力文の品詞解析及び句解析を行い、前記入力文を構成する単語、句及び節を特定し、前記単語の品詞の種類及び数に関する品詞情報と前記句及び節の種類に関する句及び節情報を獲得する入力文解析処理と、
当該入力文解析処理の結果を用い、構文解析を行わずに予め記憶された規則に基づき、前記入力文について、動詞句内の動詞を抽出するとともに、当該動詞の左側に存在する名詞句内の名詞を主語候補として抽出する主語動詞候補抽出処理と、
当該主語動詞候補抽出処理で抽出された前記動詞と前記主語候補のそれぞれの人称及び数から、予め記憶された規則に基づき、前記主語候補と前記動詞の一致に関する正誤判定をする正誤判定処理と、を行うとともに、
前記主語動詞候補抽出処理では、前記主語候補と前記動詞の抽出精度を向上させる正規化処理を前記入力文に対して行う入力文正規化処理と、当該入力文正規化処理部で正規化処理された後の前記入力文から前記主語候補と前記動詞を抽出する抽出処理と、をさらに行い、
前記入力文正規化処理は、前記入力文の種類を特定して前記検出の対象とする文の選定処理と、名詞が並列されている名詞句を構成する単語について数を調整する処理と、前記入力文解析手段の解析結果に基づき、前記入力文を従属接続詞節又はデータベースに予め記憶されたキーワードの直前の位置で分割する処理と、前記入力文に対して前記主語候補になり得ない句を削除する処理と、Ｔｈｅｒｅから始まる主語と動詞の倒置構文に対し、前記主語候補と前記動詞の語順を通常の構文のように並び替える処理と、を行う
ことを特徴とする前記コンピュータを機能させるための主語動詞の一致誤り検出用プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、英語学習者の作成した英文について、主語の人称・数が動詞の人称・数に一致していない一致誤りを検出する装置及びコンピュータプログラムに係り、更に詳しくは、構文解析を用いずに品詞解析及び句解析のみから、前記一致誤りをより正確且つ簡易に検出可能な主語動詞の一致誤り検出装置及び一致誤り検出用プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

日本人の英語学習者が英文を作成したときの誤りとして、例えば、
「Ｔｈｅ ｆｏｏｔｂａｌｌ ｐｌａｙｅｒ ｆｒｏｍ Ｊａｐａｎ ｐｌａｙ ｆｏｒ Ｕｎｉｔｅｄ．」
のように、主語の人称・数が動詞の人称・数に一致していない誤り（以下、「主語動詞の一致誤り」と称する。）の頻度が比較的高い。このような主語動詞の一致誤りを検出する装置として、特許文献１に開示された学習支援装置がある。この学習支援装置では、英語による入力文の中から主語と動詞に該当する単語を特定し、当該各単語の文法属性を単語辞書から獲得した上で、主語と動詞の人称が一致するか否かを検出する。しかしながら、特許文献１には、入力文の主語と動詞をどのような手法で判断するかの具体的な開示はない。

【0003】

ところで、主語動詞の一致誤りの検出手法として、２、３単語（または品詞）の連接確率に基づいて前記一致誤りを検出するＣｈｏｄｏｒｏｗの手法が知られている（非特許文献１参照）。当該手法で前記一致誤りの検出が可能になるのは、主語と動詞が隣接する場合、又は、主語と動詞の間隔が１単語である場合のみに限られる。ところが、前述の例文のように、英文には、主語と動詞の間隔が２単語以上になることは稀ではないため、前記手法では、このような場合の前記一致誤りを正確に検出できない。そこで、前記一致誤りの検出を正確に行うには、文中の主語と動詞の関係を正確に把握することであり、このためには、英語学習者の作成した英文に対して構文解析を行って、当該構文解析により主語と動詞の関係を取得した後で、主語動詞の一致誤りの検出を行うという非特許文献２記載の手法が知られている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開平８−３０５９８号公報

【非特許文献】

【0005】

【非特許文献1】M. Chodorow and C.Leacock, An unsupervised method for detecting grammatical errors, Proc. Of 1stMeeting of the North America Chapter of ACL, Oct.2000, PP140-147

【非特許文献2】河合敦夫、杉原厚吉、杉江昇, 「英文の誤りを検出するシステムASPEC-I」情報処理学会論文誌 Vol.25 No.6, 1984年11月,pp1072-1079

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかしながら、前記非特許文献２記載の手法は次の問題がある。すなわち、構文解析は、正確性を期すのが難しいタスクであり、例えば、主語が多数の単語によって構成されるような場合に、単語の意味や属性等を考慮した判断が必要であり、英文中の主語と動詞を常に正確に特定するには限界がある。特に、英語学習者が作成する英文には、主語動詞の一致誤りのみならず、その他の様々な誤りが含まれるため、このような場合には、構文解析が一層困難になる。従って、構文解析を用いても、主語動詞の一致誤りの検出を常に正確に行えるとは言えない。加えて、構文解析は、人手により構文情報を付与した大量の英文データを用いて開発することが一般的であり、当該構文解析を構築し利用するためには、多大な手間やコストがかかることから、現状として、構文解析を用いた主語動詞の一致誤りの検出手法は有用とは言えない。

【0007】

本発明は、このような課題に着目して案出されたものであり、その目的は、構文解析を用いることなく、英語による入力文について、主語動詞の一致誤りをより簡単且つ正確に検出できる主語動詞の一致誤り検出装置及び一致誤り検出用プログラムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0008】

前記目的を達成するため、本発明は、主として、英語による入力文の主語と動詞の一致誤りを検出する主語動詞の一致誤り検出装置であって、
前記入力文の品詞解析及び句解析を行い、前記入力文を構成する単語、句及び節を特定し、前記単語の品詞の種類及び数に関する品詞情報と前記句及び節の種類に関する句及び節情報を獲得する入力文解析手段と、当該入力文解析手段の結果を用い、構文解析を行わずに予め記憶された規則に基づき、前記入力文について、動詞句内の動詞を抽出するとともに、当該動詞の左側に存在する名詞句内の名詞を主語候補として抽出する主語動詞候補抽出手段と、当該主語動詞候補抽出手段で抽出された前記動詞と前記主語候補のそれぞれの人称及び数から、予め記憶された規則に基づき、前記主語候補と前記動詞の一致に関する正誤判定をする正誤判定手段とを備える、という構成を採っている。

【発明の効果】

【0009】

本発明者が行った評価実験では、本発明に適用された手法が、構文解析を利用した従来手法に比べ、入力文についての主語動詞の一致誤りの検出精度が高いことが実証されており、本発明によれば、構文解析を用いずに、入力文についての主語動詞の一致誤りをより簡単且つ正確に検出することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本発明に係る主語動詞の一致誤り検出装置を備えた英語学習システムの概略構成を示すブロック図。

【図2】前記一致誤り検出装置の処理手順を表すチャート図。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。

【0012】

図１には、本発明に係る主語動詞の一致誤り検出装置を備えた英語学習システムの概略構成を表すブロック図が示されている。この図において、英語学習システム１０は、英語の学習者であるユーザが作成した英文が入力される入力装置１１と、入力装置１１で入力された入力文について、主語の人称・数が動詞の人称・数に一致していない文法上の誤りを検出する主語動詞の一致誤り検出装置１２とを含んで構成されている。なお、以下については、一文からなる入力文を前提に説明を行う。仮に、複数文からなる英文が入力装置１１に入力された場合には、ピリオドの位置等に基づいて、一文単位で切り出しを行う処理がなされた後、一文毎に後述する処理が行われる。

【0013】

前記入力装置１１は、図示省略したキーボードやタッチパネル等のデータ入力用機器により構成されているが、これに限定されるものでなく、紙媒体に記録された英文を画像データとして読み込み、当該画像データからテキストデータに変換するスキャナ装置、或いは、記憶媒体に記憶された英文に関するテキストデータを読み取り可能な装置等であっても良い。

【0014】

前記一致誤り検出装置１２は、ＣＰＵ等の演算処理装置、メモリやハードディスク等の記憶装置等からなるコンピュータによって構成され、当該コンピュータを後述する各手段として機能させるためのプログラムがインストールされている。ここで、特に限定されるものではないが、本実施形態の一致誤り検出装置１２は、多くのユーザの入力装置１１に対して、インターネット回線等のネットワーク回線を介してデータを送受信可能なサーバに設けられている。

【0015】

この一致誤り検出装置１２は、入力装置１１からの入力文の解析を行う入力文解析手段１４と、入力文解析手段１４の結果を用いて、前記入力文から、構文解析を行わずに、動詞と当該動詞に対応する主語候補を抽出する主語動詞候補抽出手段１５と、主語動詞候補抽出手段１５で抽出された動詞及び主語候補のそれぞれの人称及び数に関する情報から、入力文の主語と動詞の一致に関する正誤を判定する正誤判定手段１６と、これら各手段１４〜１６での処理に際し必要となる各種データが記憶されたデータベース１７とを備えている。

【0016】

前記入力文解析手段１４は、入力文を構成する各単語に対して品詞解析を行う品詞解析部１９と、品詞解析部１９での解析結果を用い、入力文に対して句解析を行う句解析部２０とからなる。

【0017】

前記品詞解析部１９では、入力文中のスペースの存在により、構成する各単語が抽出され、データベース１７に記憶されたデータ、すなわち、各単語の品詞名や意味等の辞書データ及び隣接する単語の品詞の種類の確率データ等から、各単語の品詞情報が特定される。つまり、ここでは、各単語に対し、品詞名の他に、当該品詞名に付随して人称、単数形又は複数形等の数、活用形等を表す符号（品詞ラベル）が付される。

【0018】

前記句解析部２０では、品詞解析により得られた各単語の品詞情報に基づき、データベース１７に記憶されたデータ、すなわち、前記辞書データ及び隣接する品詞及び句の種類の確率データ等から、各単語が入力文の文頭から順に、句及び節単位でグループ化される。つまり、ここでは、入力文が、名詞句、動詞句、形容詞句、副詞句、接続詞句等の句単位、また、名詞節、動詞節等の節単位で区分され、それぞれの句単位及び節単位で、その種類となる句及び節情報を表す符号（句ラベル、節ラベル）が付される。

【0019】

なお、品詞解析部１９及び句解析部２０での処理は、公知の手法に基づいて行われており、発明の本質部分ではないため、詳細な説明を省略する。

【0020】

前記主語動詞候補抽出手段１５は、入力文に対し、動詞及び主語候補の抽出精度を向上させるための正規化処理を行う入力文正規化処理部２２と、入力文正規化処理部２２で正規化処理された後の入力文について、入力文の動詞及び主語候補を抽出する処理を行う抽出処理部２３とを備えている。

【0021】

前記入力文正規化処理部２２は、入力文の種類に基づいて、主語動詞の一致誤りの検出対象となる文の選定処理を行う対象選定処理部２５と、名詞が並列された名詞句について、主語候補を正確に抽出可能にするための調整処理を行う並列名詞解析処理部２６と、動詞と主語候補の抽出範囲を狭めるために入力文の分割処理を行う入力文分割処理部２７と、入力文に対して主語になり得ない句を削除して余分な主語候補を減らす削除処理を行う不要句削除処理部２８と、Ｔｈｅｒｅから始まる主語と動詞の倒置構文に対し、主語と動詞の語順を通常の構文のように並び替える語順変換処理を行う倒置構文変換処理部２９とにより構成されている。

【0022】

前記対象選定処理部２５では、入力文について、疑問文及び命令文を除外し、平叙文のみが抽出される。すなわち、一致誤り検出装置１２では、入力文が平叙文であるもののみについて主語動詞の一致誤りが検出される。具体的には、入力文に疑問符（？）が含まれる場合に、入力文は、疑問文と判定されて主語動詞の一致誤りの検出対象外とされる。また、抽出処理部２３での後述する処理により、主語候補が得られなかった場合に、入力文は、命令文であると判定されて主語動詞の一致誤りの検出対象外とされる。

【0023】

前記並列名詞解析処理部２６では、次の処理が行われる。例えば、
「ｂｒｅａｄ ａｎｄ ｂｕｔｔｅｒ ａｒｅ ｅｘｐｅｎｓｉｖｅ」
のように、一つの名詞句「ｂｒｅａｄ ａｎｄ ｂｕｔｔｅｒ」内の「ｂｒｅａｄ」と 「ｂｕｔｔｅｒ」は、それぞれ単数の名詞であるが、それらが並列されているため、名詞句「ｂｒｅａｄ ａｎｄ ｂｕｔｔｅｒ」は、複数扱いとして、文中の後（右側）に位置する動詞の人称・数が特定される。
そこで、並列名詞解析処理部２６では、一つの名詞句内で名詞が、「ａｎｄ」又は「ｏｒ」で並列されている場合、それら単語の品詞について、それぞれ「並列名詞」を意味する特別な符号（品詞ラベル）が付されて、それら単語に対応して記憶される。すなわち、ここでは、主語候補の数を調整し、主語動詞の一致誤りの検出を適正に行うための品詞ラベルの置換処理が行われ、正誤判定手段１６での正誤判定に際し、動詞の数情報に影響を与える主語候補の単数、複数が正確に決定可能になる。

【0024】

前記入力文分割処理部２７では、予め設定されてデータベース１７に記憶された次の規則に基づき、入力文が所定の位置で分割される。なお、以下の説明において、入力文分割処理部２７で分割された各部分をセグメントと称する。抽出処理部２３での主語候補と動詞の抽出は、入力文分割処理部２７で分割されたセグメント毎に行われる。

【0025】

先ず、所定の節の直前で入力文の分割が行われる。すなわち、句解析部２０による入力文の解析により従属接続詞節が存在するか、又は、データベース１７に予め記憶されたキーワードが含まれている場合には、当該従属接続詞節及び当該キーワードの直前で入力文が分割される。ここでのキーワードとしては、「ｂｕｔ」、「ｉｆ」、「ｂｅｃａｕｓｅ」、「ｓｉｎｃｅ」、「ｔｈｏｕｇｈ」、「ａｌｔｈｏｕｇｈ」、「ｈｏｗ」、「ｗｈａｔ」、「ｗｈｅｎ」、「ｗｈｅｔｈｅｒ」、「ｗｈｅｒｅ」、「ｗｈｉｌｅ」を例示できる。

【0026】

例えば、入力文が、
「Ｔｈｅ ｆｏｏｔｂａｌｌ ｐｌａｙｅｒ ｆｒｏｍ Ｊａｐａｎ ｐｌａｙ ｆｏｒ Ｕｎｉｔｅｄ ｗｈｅｎ ｈｅ ｔｈｉｎｋｓ ｔｈａｔ ｉｔ ｉｓ ｒｉｇｈｔ．」
である場合、前記キーワードの「ｗｈｅｎ」の直前と、従属接続詞節の頭の「ｔｈａｔ」の直前とで入力文が分割され、３つのセグメントが得られる。

【0027】

加えて、品詞解析部１９での解析結果により、入力文中に関係代名詞（「ｗｈｏ」、「ｗｈｉｃｈ」）が存在すると判断された場合、当該関係代名詞の前（左側）に存在する名詞句のうち、この関係代名詞に最も近い名詞句の直前でも入力文が分割される。

【0028】

前記不要句削除処理部２８では、予め設定されてデータベース１７に記憶された次の規則に基づき、不要句の削除が行われる。すなわち、先ず、句解析部２０での入力文の解析結果から、各セグメントそれぞれについて、名詞句及び動詞句以外の句が削除される。ここで、前置詞が付いている名詞は主語にならないため、名詞句の中で、前置詞句の後（右側）に隣接する名詞句も削除される。

【0029】

例えば、入力文が、
「Ｔｈｅ ｆｏｏｔｂａｌｌ ｐｌａｙｅｒ ｗｉｔｈ ｇｌａｓｓｅｓ ｐｌａｙ ｆｏｒ Ａｊａｘ．」
である場合、句解析部２０では、「Ｔｈｅ ｆｏｏｔｂａｌｌ ｐｌａｙｅｒ」が名詞句、「ｗｉｔｈ」が前置詞句、「ｇｌａｓｓｅｓ」が名詞句、「ｐｌａｙ」が動詞句、「ｆｏｒ」が前置詞句、「Ａｊａｘ」が名詞句と判定される。そこで、この場合、不要句削除処理部２８では、前置詞句「ｗｉｔｈ」、名詞句「ｇｌａｓｓｅｓ」、前置詞句「ｆｏｒ」、及び名詞句「Ａｊａｘ」が削除され、名詞句「Ｔｈｅ ｆｏｏｔｂａｌｌ ｐｌａｙｅｒ」と動詞句「ｐｌａｙ」が残ることになる。

【0030】

ここで、例外として、「ａ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｐｅｏｐｌｅ」や「ｍｏｓｔ ｏｆ ｔｈｅｍ」のように、数量詞として働く「名詞句＋ｏｆ」の後に隣接する名詞句は、この名詞句を形容詞的に修飾するため、例外規則として、削除が行われない。すなわち、第１の例外規則として、「ａ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ」、「ａ ｃｏｕｐｌｅ ｏｆ」が存在する場合、「名詞句＋ｏｆ」の部分を削除し、後続する名詞句について、その名詞の数情報が複数扱いになるように、数情報を表す符号（品詞ラベル）が置換される。また、第２の例外規則として、「ｍｏｓｔ ｏｆ」、「ａｎｙ ｏｆ」、「ｓｏｍｅ ｏｆ」、「ｍａｎｙ ｏｆ」、「（ａ） ｆｅｗ ｏｆ」、「（ａ） ｌｉｔｔｌｅ ｏｆ」、「ａ ｌｏｔ ｏｆ」、「（ａ） ｐｌｅｎｔｙ ｏｆ」の何れかが存在する場合、「名詞句＋ｏｆ」が削除される。

【0031】

前記倒置構文変換処理部２９では、存在を意味する「Ｔｈｅｒｅ」を用いた主語と動詞の倒置構文について、通常の語順に戻す処理が行われ、抽出処理部２３での動詞と主語候補の抽出処理を行い易くしている。具体的には、品詞解析部１９での解析によって、存在を意味する「Ｔｈｅｒｅ」が判明するため、その符号（品詞ラベル）が検出され、「Ｔｈｅｒｅ」の直後に動詞句があるときに、「Ｔｈｅｒｅ」から、「Ｔｈｅｒｅ」の直後の動詞句の次の動詞句まで、或いは、次の動詞句がないときは文末まで、句のレベルで逆順に並び替えられる。例えば、入力文が、
「Ｔｈｅｒｅ ｉｓ ａ ｋｅｙ．」
である場合、倒置構文変換処理部２９において、
「ａ ｋｅｙ ｉｓ Ｔｈｅｒｅ．」
に並び替えられる。

【0032】

前記抽出処理部２３では、予め設定されてデータベース１７に記憶された次の規則に基づき、入力文正規化処理部２２で正規化された入力文に対して、セグメント毎に、次のように動詞と当該動詞の主語候補とが抽出される。

【0033】

先ず、動詞については、入力文解析手段１４で得られた解析結果すなわち品詞情報や句情報を利用して抽出される。ここで、主語動詞の一致の制約を受けるのは、Ｂｅ動詞を除くと現在形の動詞であるため、先ず、Ｂｅ動詞以外の動詞については、動詞非３人称現在又は動詞３人称現在の品詞ラベルが付された動詞について抽出される。ここで、品詞解析部１９において、動詞非３人称現在と解析すべきところ、動詞原型と解析してしまう品詞解析の解析ミスにも対応するため、動詞原型の品詞ラベルが付された動詞も抽出対象とされる。但し、「ｃａｎ」や「ｗｉｌｌ」などの助動詞と共に用いられている動詞原型は、抽出対象外とされる。また、「Ｔｏ ｒｅａｄ」のようなＴｏ不定詞については、動詞句と解析されるが、ここでの「Ｔｏ」が、品詞情報としてＴｏ不定詞と解析され、「ｒｅａｄ」は、動詞として抽出対象外とされる。

【0034】

一方、Ｂｅ動詞については、後述するように単語の表層情報に基づいて一致誤りの検出が行われるようになっており、抽出処理部２３では、「ａｍ」、「ａｒｅ」、「ｉｓ」、「ｗａｓ」、「ｗｅｒｅ」の五種類のＢｅ動詞が存在する場合に、それらが動詞として抽出される。

【0035】

また、主語候補については、以上の処理で抽出された動詞の前（左側）にある名詞句内の名詞、代名詞、数詞が抽出される。この際、動詞の前（左側）にあるＴｏ不定詞や動名詞は、主語になり得るが、句解析部２０で動詞句として解析されてしまうため、データベース１７に予め記憶されたパターンによるパターンマッチング処理が行われ、主語候補として抽出される。この際、Ｔｏ不定詞の場合は、便宜上、不定詞の「Ｔｏ」が主語候補とされ、動名詞の場合は、動名詞となる単語が主語候補とされる。

【0036】

そして、抽出された各主語候補について人称と数が決定される。普通名詞と固有名詞については、全て三人称とされる。また、これら名詞の単数、複数等の数情報については、品詞解析部１９で獲得した品詞情報とともに、入力文正規化処理部２２で行われた単語の数情報の調整に基づいて決定される。ここで、主語候補のうち、品詞解析部１９で獲得した品詞情報が、原形で単数名詞としても複数名詞としても使用できる集合名詞である場合には、単数と複数の二つの数を持つと決定される。また、一つの動詞に対して複数の主語候補が存在する場合には、主語候補となる名詞の数情報に関係無く、それぞれ、数情報が複数とされる。すなわち、名詞の数情報は、品詞ラベルに基づき、下表に示される対応規則に従い決定される。一方、代名詞については、人称・数が決定されず、後述するように単語の表層情報に基づいて一致誤りの検出が行われる。

【0037】

【表1】

【0038】

なお、ここで、入力文のスペル誤りにより受ける影響を低減するために、図示しないスペルチェッカを用いて、スペルミスのあった語を正しく修正した上で、動詞及び主語候補を抽出するようにしても良い。すなわち、スペルチェッカによりスペルミスの有無を調べ、スペルミスが発見された場合に、誤りの訂正候補を取得し、当該候補となる語につき、前述のようにして人称・数を決定することもできる。

【0039】

前記正誤判定手段１６では、データベース１７に予め記憶された下表の検出規則に基づいて、主語動詞の一致に関する正誤判定が行われる。なお、下表においては、主語動詞の人称・数が一致している場合を「○」で表し、主語動詞の人称・数が一致していない場合を「×」で表している。すなわち、ここでは、抽出処理部２３で抽出された動詞それぞれについて、対応する各主語候補との間で人称・数が合っているか否か判定される。その結果、一つの動詞に対する主語候補全ての人称・数が誤っているときのみ、主語動詞の一致が誤っていると判定される。換言すれば、動詞に対応する主語として、どの主語候補を選んだとしても、人称・数が一致しない場合のみ誤りと検出される。

【0040】

【表2】

【0041】

次に、前記一致誤り検出装置１２の処理手順につき、図２を用いて説明する。

【0042】

先ず、入力文が入力された後、入力文解析手段１４により、入力文を構成する各語の品詞解析及び句解析を行う入力文解析処理が行われる（ステップＳ１０１）。

【0043】

その後、入力文正規化処理部２２で入力文の正規化処理が行われる。

【0044】

具体的には、先ず、対象選定処理部２５で、入力文が疑問文である場合に、主語動詞の一致誤りの検出対象から除外する対象除外処理が行われる（ステップＳ１０２）。

【0045】

次に、所定の名詞句に対し、品詞解析部１９での品詞解析により特定された単語の品詞ラベルの置換処理が行われる（ステップＳ１０３）。すなわち、ここでの置換処理は、並列名詞解析処理部２６で、一つの名詞句内で名詞が、「ａｎｄ」又は「ｏｒ」で並列されている場合に、それら単語の品詞について、それぞれ並列名詞を表す品詞ラベルに変更される。また、不要句削除処理部２８で、前記第１の例外規則に該当する場合、つまり、
「ａ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ」、「ａ ｃｏｕｐｌｅ ｏｆ」が存在する場合、「名詞句＋ｏｆ」の部分を削除し、後続する名詞句について、その名詞の数情報を複数にするように品詞ラベルが変更される。

【0046】

その後、入力文分割処理部２７で、入力文をセグメントに分割する入力文分割処理が行われる（ステップＳ１０４）。ここで、前述した規則により入力文の途中で分割できない場合は、一つのセグメントとして取り扱われる。

【0047】

そして、不要句削除処理部２８で、所定の名詞句及び動詞句以外の句が削除される不要句削除処理が行われる（ステップＳ１０５）。ここで削除された句は、主語動詞の一致誤りの検出対象から除外される。

【0048】

次に、倒置構文変換処理部２９で、存在を意味する「Ｔｈｅｒｅ」を用いた主語と動詞の倒置構文がある場合に、句のレベルで逆順に並び替える語順変換処理が行われる（ステップＳ１０６）。

【0049】

以上の入力文の正規化処理が終了すると、抽出処理部２３で、セグメント毎に、動詞と対応する主語候補とを抽出する主語動詞候補抽出処理が行われる（ステップＳ１０７）。この際、動詞の前（左側）に、主語候補が一つも検出できなければ、対象選定処理部２５で命令文であると判定され、主語動詞の一致誤りの検出対象から除外される。

【0050】

最後に、セグメント毎に抽出された動詞と主語候補について、正誤判定手段１６で主語動詞の一致に関する判定処理が行われ（ステップＳ１０８）、その結果が出力される。

【0051】

なお、入力文の正規化処理の手順ついては、前述の処理順序が必須でなく、後の処理に影響を与えない限りにおいて、処理順序を変更することも可能である。

【0052】

本発明者は、主語動詞の一致が誤っているものを含む日本人英語学習者（大学生）の書いた多数の英文について、前記一致誤り検出装置１２による主語動詞の一致誤りの検出の正確性を評価する実験を行ったところ、構文解析を利用して行う従来手法に比べ、主語動詞の一致誤りをより正確に検出できる結果が得られた。

【0053】

なお、前述したように、一致誤り検出装置１２をサーバに設ける態様の他に、各ユーザが保有するコンピュータに前記プログラムをインストールすることにより、当該コンピュータを一致誤り検出装置１２として機能させることも可能である。

【0054】

また、本発明は、英語学習システム１０のみならず、英語による翻訳文のチェック等、英語学習以外の用途にも利用することができる。

【0055】

その他、本発明における装置各部の構成は図示構成例に限定されるものではなく、実質的に同様の作用を奏する限りにおいて、種々の変更が可能である。

【符号の説明】

【0056】

１２ 一致誤り検出装置
１４ 入力文解析手段
１５ 主語動詞候補抽出手段
１６ 正誤判定手段
２２ 入力文正規化処理部
２３ 抽出処理部
２５ 対象選定処理部
２６ 並列名詞解析処理部
２７ 入力文分割処理部
２８ 不要句削除処理部
２９ 倒置構文変換処理部

【図1】

【図2】