構文解析システムSAXは,DCG (Definite Clause Grammars)で記述された文法を対象とする自然言語処理用のシステムで,DCGをPrologのプログラムに変換するトランスレータより成る.変換の手法自体は,DCGで記述された文法規則から並列論理型言語への変換を目的として考えられたものであるが,逐次型言語の上で実現されても効率のよい構文解析システムとして利用することができる.SAX (Sequential Analyzer for syntaX and semantiCS)は,特に逐次型言語の上で開発されたシステムの呼び名である.並列論理型言語の上で実現されたシステムは,PAX (Parallel AX)と呼ばれる.変換によって得られたPrologプログラムは,Prologに完全にコンパイルされたものになっており,副作用を用いないことやプログラムの動作が決定的になっていることなどの特徴がある.本システムは,特に,コンパイラを有するPrologに向いた構文解析システムである.

[Nilsson80]は,述語論理式で表現した知識を一度オブジェクト形式に変換し,それを意味ネットワーク形式で表現する方法を述べている.推論は意味ネットワークをたどる操作に還元されるので,推論を行なうためには,意味ネットワークに対するインタープリタを作る必要がある.それに対して本稿で提案するDCKRはホーン節形式の述語論理式で知識を表現する.したがって推論は,Prologに組み込みの機能をそのまま用いることができる.知識継承についてもPrologのユニフィケーション機構をそのまま利用できるという特長がある.DCKRについては第2章で説明する.第3章では,DCKRを用いた自然言語の意味処理を取り上げ,意味処理用のプログラムの中核が,Prologに組み込みの機能で代用可能なことを示す.第4章では,時間に関する知識をどのようにDCKRで記述するかを述べる.第5章では,(DCKR以上に)高水準の知識表現言語が必要なことを指摘して,SRL/0とよばれる言語を提案する.

この論文では,PROLOG上のオブジェクト指向型言語を用いて開発した知識表現言語KRSの言語仕様とその実現方式を論じ,KRSの応用として日本語の構文意味解析の一方式を述べる.KRSは,基本的な知識をオブジェクト指向概念におけるオブジェクトを用いてモジュール化する.異なるオブジェクト内にあるスロットの同値関係を表現するためにオブジェクト指向概念を拡張して「スロット・ユニフィケーション」機能を導入した.さらに,「オブジェクト・スペシャリゼーション」機能により,外部から受ける制約にしたがってオブジェクトを自動的に特化させる.また,オブジェクト指向型言語を用いてKRSシステムを実現したことで言語の拡張が簡単に行える.日本語の構文意味解析は構文解析とKRSを用いた意味解析を融合させて行う。KRSを用いることで日本語の句構造に対応した意味構造を簡潔に表現することができ,使役文などを適切に解析することが可能となる.

不定の部分を持つ構造を変数を含むパターンとして表現し,それらの構造に対する操作をパターンの間の単一化によって行なう,というのは宣言的知識を扱う典型的な手法のひとつである.ところが,パターンに現われる変数が単に不定であるに過ぎない場合,ひとつのパターンの記述力は著しく貧弱なものとなる.本稿は,変数が満たすべき条件をパターンに直接付加することによってパターンの記述力を増強し,さらにそうした条件付パターン同士を単一化する方法を提示する.ひとつの条件付パターンの記述力は通常のパターンの複数個(可算無限個のこともありうる)分にあたるので,たとえばPrologなどにおいてはそれらのパターン全てを生成するのに要するはずのバックトラックがこれで不要になる.また一例として,自然言語処理におけるこの方法の応用について述べる.

本論文では日本語の句構造文法JPSGとそのパーサについて述べる.JPSGは最新の句構造文法理論であるGPSGやHPSGの基本的な考え方を用い,更に日本語特有の言語現象を扱うために独自の原則を導入した日本語の文法記述体系である.特に統語範疇の集合を値とする下位範疇化素性(SUBCAT)により語順の任意性やコントロール現象が扱い易くなり,句構造規則の一般化が可能である.またJPSGはユニフィケーションを基本操作とする句構造文法であるため,計算効率の面からも有用な文法体系であり,その特徴を自然な形で記述できる論理型言語でパーサを開発中である.

状況意味論に基づいて日本語の待遇表現の意味を記述し,単一性の観点から,形態素処理を形態素単一化処理と構文要素内単一化処理に,構文解析処理を構文要素間単一化処理と文内単一化処理に,文脈処理を文間単一化処理と談話の単一化処理と実世界における単一化処理に,各々分けて論じる.そして,各々の処理がその層において単一化を基本的な機能に持ち,相互に関連していることを示す.構文解析については,構文論に渡辺の文法を枠組みとして用いる.文脈処理については,まず水谷の待遇表現のモデルを状況意味論の枠組みで記述したものを示す.そして構文要素の持つ意味表現と文脈との単一性の観点から整理を行う.解析処理においては論理型言語CILを紹介し,本言語が自然言語の処理に必要十分な機能を有していることを示すとともに,処理例を示しロジックプログラミングの有用性についてふれる.

本報告では,自然言語による仕様からプログラムを自動合成するシステムについて述べる.本システムは,ゴール・プランの概念に基づいて,自然言語の仕様からゴールを推論し,ゴールからプランを,プランからよりプリミティブなプランを推論するといった段階的な詳細化を行いながらプログラムを合成するものである.このようなプログラムの合成過程を計算機上で実現するためには,常識的な知識,問題分野に依存した知識,目標言語のsyntaxやsemanticsに関する知識など非常に多くの知識が必要である.本システムは,以上のような知識を効率良く利用するために,知識工学的手法を用いて実現している.また本システムは,プログラム合成の各過程で必要な知識をグループ化し,グループ化された知識が互いに疎に結合して問題を解決する協調型プロダクションシステムの枠組みを基にして構成している.

従来,単語の意味を表現するために,フレーム,セマンティックネットワーク,意味素性等,さまざまな手法が提案されてきた.しかし,それらの手法においては,スロットの種類やリンクの種類や素性の種類を,研究者があらかじめ一種類に定めてしまうため,新しいことばや概念が出現した時には,意味を表現できない場合があった. 本論文は,単語の意味の学習に適した意味表現と意味の学習方法を一つ提案する.提案する方法は,単語と実体が分散配置されたユークリッド空間により,意味を表現しようとするものである.意味は,空間の構成を変形することにより学習される.空間の軸があらかじめ定められていないため,新しいことばや概念を取り込むことが可能になる. さらに,提案する方法が実用的に役立つことを,文学の論文検索システムへの応用により示す.