[論文レビュー] NLML--a Markup Language to Describe the Unlimited English Grammar

Jiyou Jia|ArXiv.org|Apr 7, 2004

Natural Language Processing Techniques参考文献 14被引用数 7

ひとこと要約

本論文では、任意の文法的に正しい英語文の完全な構文的・意味的構造を表現することを目的としたドメイン特化マークアップ言語NLML（Natural Language Markup Language）を紹介する。NLMLは、複雑さ、声、モード、時制を含む文、節、句の階層的かつ拡張可能なモデリングを可能にし、NLOJM や NLDB といったNLPシステムへの応用が示されている。これにより、無制限の英語文法表現を標準化され、機械可読性のあるフレームワークが実現される。

ABSTRACT

In this paper we present NLML (Natural Language Markup Language), a markup language to describe the syntactic and semantic structure of any grammatically correct English expression. At first the related works are analyzed to demonstrate the necessity of the NLML: simple form, easy management and direct storage. Then the description of the English grammar with NLML is introduced in details in three levels: sentences (with different complexities, voices, moods, and tenses), clause (relative clause and noun clause) and phrase (noun phrase, verb phrase, prepositional phrase, adjective phrase, adverb phrase and predicate phrase). At last the application fields of the NLML in NLP are shown with two typical examples: NLOJM (Natural Language Object Modal in Java) and NLDB (Natural Language Database).

研究の動機と目的

• 英語文法の全範囲を標準化され、拡張可能で機械可読性のあるフォーマットとして表現するための不足を補うこと。
• 自然言語の構文的・意味的構造を単純で管理可能かつ直接保存可能な形で表現すること。
• 複雑な文、さまざまな声、モード、時制、および句の種類を含む、英語のすべての文法的バリエーションをモデリングできること。
• 形式的な文法記述言語を通じて、実用的なNLP応用を支援すること。
• 構造的かつ階層的なマークアップを通じて、プログラミングおよびデータベースシステムへの統合を容易にすること。

提案手法

• 構文的・意味的構造を表現するためのXMLに類似した構文に基づく階層的かつ拡張可能なマークアップ言語としてNLMLを設計すること。
• 3段階の抽象化レベルを定義する：文レベル（声、モード、時制、複雑さを含む）、節レベル（関係節および名詞節）、句レベル（名詞句、動詞句、前置詞句、形容詞句、副詞句、述語句）。
• 各構造的要素内での構文的役割と意味的関係を形式化されたスキーマで符号化すること。
• 自然言語表現を計算処理可能なNLML表現に直接マッピングできること。
• NLOJM（Natural Language Object Model in Java）やNLDB（Natural Language Database）といったNLPシステムへのNLMLの統合により、プログラム的およびデータベースアクセスを可能にすること。
• 自然言語インタフェースの支援を可能にするために、文法に配慮した解析と推論を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 構文的・意味的構造を体系的かつ拡張可能に表現できるマークアップ言語を、英語文法の全範囲にわたって設計するにはどうすればよいか？
• RQ2 文、節、句を構文的・意味的正確性を保ちつつモデリングするための階層的抽象化レベルとして、どのようなレベルが必要か？
• RQ3 NLMLは、声、モード、時制、節の複雑さといった多様な文法的特徴をどのようにサポートできるか？
• RQ4 NLMLは、自然言語データベースやオブジェクトモデリングといった実用的応用を実現するために、NLPシステムにどのように統合できるか？
• RQ5 単純さ、管理可能性、直接保存性の観点から、既存の文法表現フォーマットに比べてNLMLが提供する利点は何か？

主な発見

• NLMLは、複雑な文やさまざまな文法的モード・時制を含む、文法的に正しい英語表現のすべてを、複数の構造的レベルで成功裏にモデリングしている。
• 言語は構文的・意味的構造を直接的かつ損失のない形で表現でき、曖昧でない解析と処理を可能にしている。
• NLMLは拡張性とモularityを備えており、コアスキーマの再構築なしに新しい文法的形態を追加可能である。
• NLOJMへのNLML統合により、自然言語記述から直接Javaオブジェクトを生成できるようになり、ソフトウェア開発生産性が向上した。
• NLDBは、NLMLが自然言語データベースインターフェースを駆動できることを示しており、ユーザーが完全な文表現でデータを照会できる。
• このアプローチは、曖昧性の低減と自然言語システムと計算エンジンとの間の相互運用性の向上に有効であることが実証された。