by ご近所のきよきよ

　昔生成文法のような手法による文解析に疑問を呈しました。しかし、ＮＨＫ３ヶ月英会話「ハートで感じる英文法」とか、昔習ったＳＶＯＣ構文とかを勉強していくと、生成文法みたいなテンプレートというかフレームに単語を設定していくなかで文法解析、意味解析をしていくのが人間的でもあり、人工知能の目指す方向かなと思うように成りました。

　そこで、人工知能というものの基盤としてフレームによる文解析を考えていくとして、どんな言語にでも応用できるようにしたいわけです。すなわち、学習によって解析に用いるテンプレート・・・フレームを獲得していくことを考えねば成りません。このフレームはスロットとして、品詞とか、単語とかを埋め込むようになっている。そうして、係り受けや格などの文法事項、その意味を記述する記号とかを記述しているものになります。それは、人工知能が体験によって得る連想があって、その連想関係をまとめることで実現できます。

　解析ですが、名詞、動詞、形容詞、副詞、前置詞、冠詞などの文法項目を得られたとして、その作業品詞である、名詞句、動詞句、形容詞句、副詞句などの追加記号が設定されることから作り上げられます。そんなものを先ず学習する。

　そのあと、フレーム群が作られていきます。フレームのどこに、どの順序でどんな単語、品詞が入るかを記述している。解析はこうです。文から順次単語を切り取り、品詞を辞書知識で得て、その品詞を現在待っているフレームに埋め込んでいく。フレームが冠詞を求めているものであると「the」なんかを読み込むとこのフレームに埋め込みます。名詞句フレームがその一つでしょう。このフレームによって名詞句が完成すると、名詞句を待っている構文フレームに埋め込むことができるでしょう。それはＳＶＣ構文とか、ＳＶＯＯ構文とかのフレームになっています。このフレームから今の名詞構文をポイントしておく。以下、同様に処理していって、文が解析できます。けっこうシンプルだと思うのです。生成文法侮りがたし。

　にしても、この技術を実用化するには、無数の待ちのフレームを検索していかねばなりません。ＡＳＡＭ（Associative Storage Access Method)が必要でしょうか。

おわり