原文との意味的な近さ

入力文とパターンの原文が意味的に近いことを条件に， 最適な適合結果を選ぶ． 上位語や属性表現の意味の近さを重視しており， 式(5.1)で最適な適合結果$\hat{m}$ を求める．

$$\hat{m} = \mathop{\rm arg~min}\limits _{\substack{m \in M \\ (C_{... ...\in C_{述}}}\left\{w_1d\left(c_1,c_2\right) + w_2d\left(c_3,c_4\right)\right\}$$ (5.1)

ここで，$M$ は適合結果の集合， $m$ は適合結果（原文，パターン，型名，意味制約，３つ組，および，パターンマッチで代入される変数値で構成．なお，$M$ は原文の数および代入のバリエーションにより増大）， $(C_{主},C_{述})$ は$m$ からとり出される意味制約であり， $C_{述}$ はなかでも述語に対する集合（例1では， $\{1035,893\}$ ）， $C_{i主}$ は入力文$i$ の主語の意味コードの集合（一語につき複数のコードが存在）， $C_{主}$ ，$C_{i述}$ も同様の集合， $(w_1,w_2)$ は，$m$ の型が外延叙述型ならば$(1.0,0.1)$ とし，その他ならば$(0.1,1.0)$ とする． $d$ はシソーラス $\cite{Ikehara97}$ において，２つの意味コードの距離を表す関数である．

シソーラスは，名詞の概念の上下関係を木構造で表す． ルートノードは最上位であり，抽象度が最も高い． 下位ノードであるほど具体的である． ノードは意味コードが付与されている． アークは上下関係のあることを表す． 関数$d$ は，２つの意味コードに対応するノード間のアーク数を返すことで， 意味の距離を表す．