(57)【要約】      （修正有）【課題】ユーザが文書の解析を効率よく行うことが可能な仕組みを提供する。【解決手段】テキスト文書から、表と文章とを抽出し、表は有向グラフ化し、文章は形態素解析を行う。また、当該文章に関して抽出した数量表現が係る名詞に関して、数量表現より前に位置する名詞のスコアを低くするようにしてコストを算出し、さらに、数値表現と名詞との距離を算出して、距離が近いほどスコアを低くするようにコストを算出し、コストの低い名詞に該当する有向グラフ化した表の入力情報を特定する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
表への入力情報と当該表に関する文書との整合を分析する情報処理装置であって、
文書から抽出した所定の表現に係る文字列の確からしさを算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出した確からしさを用いて、当該所定の表現及び当該文字列に該当する表の入力情報を特定する特定手段と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記所定の表現の位置及び前記文字列の位置をも用いて確からしさを算出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記所定の表現の位置よりも前に位置する文字列を高い確からしさとして算出することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記所定の表現と前記文字列との距離をも用いて確からしさを算出することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記表の項目及び当該項目に対する入力情報を有向グラフとして作成する作成手段を備え、
前記特定手段は、前記算出手段によって算出した確からしさを用いて、当該所定の表現及び当該文字列に該当する前記作成手段により作成した有向グラフの項目に対する入力情報を特定することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記特定手段は、当該所定の表現が有向グラフの前記入力情報に該当し、当該文字列が有向グラフの項目に該当することで特定を行うことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記所定の表現は、数値表現であることを特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記文字列は、名詞であることを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の除法処理装置。
【請求項９】
表への入力情報と当該表に関する文書との整合を分析する情報処理装置の制御方法であって、
前記情報処理装置は、
文書から抽出した所定の表現に係る文字列の確からしさを算出する算出ステップと、
前記算出ステップによって算出した確からしさを用いて、当該所定の表現及び当該文字列に該当する表の入力情報を特定する特定ステップと、
を実行することを特徴とする情報処理装置の制御方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
表への入力情報と当該表に関する文書との整合を分析する情報処理装置として機能させるプログラムであって、
前記コンピュータを、
文書から抽出した所定の表現に係る文字列の確からしさを算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出した確からしさを用いて、当該所定の表現及び当該文字列に該当する表の入力情報を特定する特定手段と、
をして機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子化された文書の分析技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
様々な組織で日々膨大な量の文書が作成されており、これらの文書の内容が正しいかどうかの検証作業について、多くの人的コストをかけて実施しているのが現状である。
【０００３】
例えば、実験データや統計処理されたデータを表として記載し、その説明文を記述する場合、文章中に記述された数値や表の項目名等に食い違いがないかどうか、あるいは文書中のどこに説明文が記述されているのか、あるいは記述の見落としがないか等、目視で検査を行っている現状がある。
【０００４】
特に申請文書のような文書に関しては、高度で且つ精密な検証作業が求められており、このような検証作業を効率的に実施したり、人的コストを削減したりすることは重要な課題である。
【０００５】
このような課題に対して、表データを有向グラフ化して構造化し、文章も形態素解析と構文解析を実施して構造化したものから、相互の検索結果を検証する手法が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１７−２０７８６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
このような特許文献１に記載された手法を用いるとき、文章データを解析する処理は、最近の計算機の処理速度が向上しているものの、構文解析のような深い解析処理を実施するには多くの計算コストを必要とする。
【０００８】
したがって、大量の文書に対して人が検証作業をする際には、可能な限り計算コストを抑えて処理時間を削減した手法が求められる。
【０００９】
さらには、図１１の文１１０１で示す事例を特許文献１で開示されている手法で解析すると、図５に示す構文解析を取得する。
【００１０】
このとき、節５０７が示す「２１名、」における数「２１」について数量表現を抽出する処理を実施すると、節５０７にかかる節５０６から「Ａ群」、さらに兄弟節を探索して節５０８の「Ｂ群」と節５１０の「Ｃ群」を取得することで、図６における６０４、６０５、６０６からなる数量表現構造を抽出する。
【００１１】
しかしながら、この構造では、例えば図８に示す表に対して、表側に関する情報が欠落しているため正しく相互検証を実施することができない。
【００１２】
さらには、表項目が略語で記述されたり或いは文章で書かれた以外の言語で記載されたりする場合もある（例えば、文章が日本語で表が英語表記、等）が、このような場合であっても、文書内容の状況に応じて適切な検証処理が必要となる。
【００１３】
本発明は、上記の課題を解決するためになされたものであり、ユーザが文書の解析を効率よく行うことが可能な仕組みを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記目的を達成するための本発明は、表への入力情報と当該表に関する文書との整合を分析する情報処理装置であって、文書から抽出した所定の表現に係る文字列の確からしさを算出する算出手段と、前記算出手段によって算出した確からしさを用いて、当該所定の表現及び当該文字列に該当する表の入力情報を特定する特定手段と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、ユーザが文書の解析を効率よく行うことができる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】文書分析装置の構成例を示す図である。
【図２】文書分析装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図３】文章解析処理のフローチャートである。
【図４】形態素解析の実施例である。
【図５】構文解析の実施例である。
【図６】数量表現抽出処理の実施例である。
【図７】数量表現抽出処理の実施例である。
【図８】照合対象となる表の一例である。
【図９】表の解析結果の実施例である。
【図１０】日本語以外の言語で記載された表の一例である。
【図１１】解析対象となる文章の一例である。
【図１２】数量表現抽出処理のフローチャートである。
【図１３】文検証処理のフローチャートである。
【図１４】スコア算出処理のフローチャートである。
【図１５】表頭・表側推定処理のフローチャートである。
【図１６】対訳辞書の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００１８】
図１は、本発明の実施形態における文書分析装置の構成を示す図である。
【００１９】
文書分析装置１００は、解析部１０１と、解析データ１０２と、照合部１０３と、照合データ１０４と、表示部１０５と、を備える。
【００２０】
なお、解析データ１０２及び照合データ１０４は後述する外部メモリ２１１等の記憶装置に記憶されている。
【００２１】
解析部１０１は、受け付けたテキスト文書１０６から表データ及び文章データを抽出して関連付けて解析データ１０２に記憶する。
【００２２】
照合部１０３は解析部１０１の結果を受けて解析データ１０２から表データ及び文章データを取り出して相互を照合する文検証処理（詳細後述）を実施し、照合データ１０４に照合結果を記録する。
【００２３】
表示部１０５は照合データ１０４から照合結果を取り出し、解析データ１０２に記録された解析結果と合わせて利用者に照合結果を表示する。
【００２４】
尚、本発明の実施形態では、情報処理装置を想定して説明を行うが、このような構成に関わらず、その他の装置を構成とすることも可能である。
【００２５】
次に、図１の文書分析装置１００のハードウェア構成について、図２を用いて説明する。
【００２６】
図中、ＣＰＵ２０１は、システムバス２０４に接続される後述の各デバイスやコントローラを統括的に制御する。
【００２７】
また、ＲＯＭ２０３あるいは外部メモリ２１１には、ＣＰＵ２０１の制御プログラムであるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）やオペレーティングシステムプログラム（以下、ＯＳ）や、文書分析装置１００に後述する各種の処理を実行させるために必要な各種プログラムやデータ等が記憶されている。ＲＡＭ２０２は、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。
【００２８】
ＣＰＵ２０１は、処理の実行に際して必要なプログラム等をＲＡＭ２０２にロードして、プログラムを実行することで後述する各種処理を実現するものである。
【００２９】
また、入力コントローラ（入力Ｃ）２０５は、入力装置２０９からの入力を制御する。入力装置２０９は、例えばメカニカルキーボードやソフトウェアキーボード、タッチパネル等で構成される。
【００３０】
ビデオコントローラ（ＶＣ）２０６は、表示装置２１０への表示を制御する。表示装置２１０は、例えば液晶ディスプレイ等で構成される。
【００３１】
メモリコントローラ（ＭＣ）２０７は、ブートプログラム、ブラウザソフトウエア、各種のアプリケーション、フォントデータ、ユーザファイル、編集ファイル、各種データ等を記憶するハードディスク（ＨＤ）やソリッドステートディスク（ＳＳＤ）或いはＰＣＭＣＩＡカードスロットにアダプタを介して接続されるコンパクトフラッシュメモリ等の外部メモリ２１１へのアクセスを制御する。
【００３２】
通信Ｉ／Ｆコントローラ（通信Ｉ／ＦＣ）２０８は、ネットワークを介して、外部機器と接続・通信するものであり、ネットワークでの通信制御処理を実行する。例えば、ＴＣＰ／ＩＰを用いたインターネット通信等が可能である。
【００３３】
なお、ＣＰＵ２０１は、例えばＲＡＭ２０２内の表示情報用領域へアウトラインフォントの展開（ラスタライズ）処理を実行することにより、表示装置２１０上での表示を可能としている。
【００３４】
以上が、文書分析装置１００のハードウェア構成の説明であるが、後述する各種の処理を実行可能であれば、必ずしも図２に記載のハードウェア構成を有していなくとも構わないことは言うまでもない。
【００３５】
次に、文書分析装置１００における文書分析処理において、高速な文章解析手法及び関連する辞書情報に基づいて文章の記述内容の確からしさを算出するスコア算出手法及び当該スコア算出手法によって表の項目に対応する文章の記述範囲を特定する手法について、図３から図１６を用いて、詳しく説明する。
【００３６】
なお、図１の文書分析装置１００における文章解析処理について、解析部１０１における表や文書のデータ抽出処理及び表示部１０５における照合結果の表示処理については自明であるため、詳細な説明は除く。
【００３７】
図３に文章解析処理のフローチャートを示す。文書から抽出した各文章に対して、文章解析処理を実施する。なお、文書から抽出される文章は段落単位で抽出されるものとする。
【００３８】
ステップＳ３０１では、解析部１０１は、文書から抽出した文章に対して形態素解析を実施する。
【００３９】
図１１の文１１０１に対して形態素解析を実施した例を図４に示す。この実施例では、左側から文書における位置情報、表記、品詞の順に記載している。例えば、形態素４０１は、位置情報「０」、表記「観察」、品詞「サ変名詞」となる。
【００４０】
図３に戻って、続くステップＳ３０２では、解析部１０１は、数量表現抽出処理を実施する。本発明では計算コストがかかる一般的な構文解析を実施せず、数値に係る名詞句列を抽出することに特化した数量表現抽出処理を実施することで計算コストを削減し、処理の高速化を実現している。
【００４１】
図１２に本発明の実施形態における数量表現抽出処理のフローチャートを示す。形態素解析された各文章について、ステップＳ１２０１からステップＳ１２０５において、文中にある「数」「名詞」「読点」の位置情報をリストとして取得する。
【００４２】
図４における形態素解析の結果で示すと、ステップＳ１２０２で取得する数値リストは、形態素４０４、形態素４１０、形態素４１５、及び形態素４２０となる。従って、数値リストを文字列で表すと（「７４」「２１」「２１」「３２」）となる。
【００４３】
同様に、ステップＳ１２０３で取得する名詞リストは、形態素４０１、形態素４０３、形態素４０６、形態素４０８、形態素４１３、形態素４１８、形態素４２３、形態素４２４、及び形態素４２６となる。
【００４４】
このとき、形態素４０２のような接尾辞は直前の形態素に連結させることができる。従って、名詞リストは文字列で表すと（「観察期」「中止」「無作為化」「Ａ群」「Ｂ群」「Ｃ群」「全員」「治療薬」「投与」）となる。
【００４５】
同様に、ステップＳ１２０４で取得する読点リストは、形態素４１２、形態素４１７、及び形態素４２２となる。
【００４６】
図１２に戻って、続くステップＳ１２０６からステップＳ１２１７において、前述した各リストの情報を用いて数値に係る名詞句列を取得する。
【００４７】
ステップＳ１２０６において、数値リストからひとつ数値を取り出す。続くステップＳ１２０７からステップＳ１２１４において、前記名詞リスト内のすべての要素について、当該数値への係り具合を係りコストとして算出する。
【００４８】
ステップＳ１２０８において、係りコストを初期化する。一例をあげると、０とする。
【００４９】
続くステップＳ１２０９において、当該名詞が当該数値よりも前にあるかどうかを調べる。例えば、ステップＳ１２０６で取り出した数値「７４」の位置情報５と、ステップＳ１２０７で取り出した名詞「観察期」の位置情報０を比較する。
【００５０】
このとき名詞「観察期」が前方にあるので、ステップＳ１２１０に進み、ステップＳ１２１０では係りコストを減少させる。減少値は任意に設定されており、システムで柔軟に変更することができるものとする。
【００５１】
一方、名詞が後方にある場合（ステップＳ１２０９で「Ｎ」の場合）は、係りコストの調整は行わず、ステップＳ１２１１に進む。
【００５２】
続くステップＳ１２１１において、読点が当該数値と当該名詞の間にあるかどうかを調べる。前述した例では、数値「７４」の位置情報５と名詞「観察期」の位置情報０に対して、前記読点リストから取り出した読点は形態素４１２であり、その位置情報は１６であるので、ステップＳ１２１１で「Ｎ」となる。この場合、ステップＳ１２１３に進む。
【００５３】
なお、数値「７４」と名詞「Ｂ群」の場合は、それぞれ位置情報５と位置情報１７に対して、形態素４１２の位置情報は１６であるので、ステップＳ１２１２に進み、係りコストを増加させる。増加値は任意に設定されており、システムで柔軟に変更することができるものとする。
【００５４】
続くステップＳ１２１３において、当該数値と当該名詞の距離を算出する。距離の定義は、例えば、位置情報の差の絶対値、或いは文章中の文字列の位置の差の絶対値等でもよい。
【００５５】
位置情報の差の絶対値の場合は、数値「７４」と名詞「観察期」の例では距離５となる。算出した距離は係りコストに加算される。
【００５６】
続くステップＳ１２１４において、算出した係りコスト登録する。前述したように、当該数値より前方にある名詞については係りコストを減少させ、当該数値より後方にある名詞については係りコストを増加させる処理を行っている。
【００５７】
さらに、当該数値より近いところにある名詞の係りコストを低くしている。即ち、当該数値に近く、且つ前方にある名詞を優先させるような算出を実施している。これによって、効率良く、かつ適切に数値が係る文字列を特定することが可能である。
【００５８】
ステップＳ１２０７からステップＳ１２１５にかけて、ひとつの数値に対して、すべての名詞の係りコストを算出した後、ステップＳ１２１６に進み、係りコストフィルタリングを行う。
【００５９】
係りコストフィルタリグは、算出されたすべての名詞の係りコストを低い順に並べ替えて、システムで指定した上位ｎ件に絞り込む処理である。
【００６０】
このようにして算出された数値「７４」に係る名詞列を図７に示す。数値７０１が当該数値「７４」であり、名詞列７０２に上位７件に絞りこまれた名詞列が係りコストの小さい順に並んでいる。なお、単位７０３は図４における形態素４０５から容易に付与することができる。
【００６１】
図３に戻って、文章解析処理を終了する。この時点で、段落ごとの文章の解析が終了し、図７に示すような文章内数値と名詞列の組み合わせデータが作成されている。次に前述した文章解析結果と表データとの検証である文検証処理について説明する。
【００６２】
文検証処理のフローチャートを図１３に示す。ステップＳ１３０１において、照合部１０３は、すべての文章に対して文検証処理を実施する。
【００６３】
続くステップＳ１３０２において、照合部１０３は、文章の中にあるすべての文章内数値について検証を実施する。すべての文章内数値は前述した図１２におけるステップＳ１２０２で取得した数値リストで示される。
【００６４】
続くステップＳ１３０３において、照合部１０３は、文章に関連付けられた対象となる表を解析データ１０２から取得して開く。
【００６５】
続くステップＳ１３０４において、照合部１０３は、ステップＳ１３０２で取り出した文章内数値が当該表内にあるかどうかを調べる。
【００６６】
当該数値が存在する場合（ステップＳ１３０４において「Ｙ」の場合）、ステップＳ１３０５に進む。
【００６７】
ステップＳ１３０５におけるすべての候補とは、文検証処理の対象となる表において当該数値を持つセルの情報である。
【００６８】
例えば、図８における表８０１の事例では、数値「２１」を持つセルは、表数値８０２「２１」に関連付けられた表頭８０３「Ａ群」及び表側８０４「無作為化被験者」の第１の組み合わせ、及び表数値８０５「２１」に関連付けられた表頭８０６「Ｂ群」及び表側８０４「無作為化被験者」の第２の組み合わせの２つとなる。
【００６９】
この組み合わせは図９に示す有向グラフ９０１において、表数値９０６の「２１」に関連付けられた項目９０５「Ａ群」と項目９０２「無作為化被験者」、及び表数値９０８の「２１」に関連付けられた項目９０７「Ｂ群」と項目９０２「無作為化被験者」として取得することができる。
【００７０】
図１３に戻って、続くステップＳ１３０６において、照合部１０３は、日本語追記処理を実施する。日本語追記処理の詳細については、後述する。
【００７１】
続くステップＳ１３０７において、照合部１０３は、スコア算出処理を実施する。スコア算出処理は、文章の中に記載された数値が、表のどの項目と一致するか、或いは最も確からしい項目はどれかを判別するためのスコア計算を行う処理である。
【００７２】
スコア算出処理のフローチャートを図１４に示す。ステップＳ１４０１において、初期スコア値を設定する。初期スコア値とは、スコア値の初期値であり、任意の数値を設定する。
【００７３】
続くステップＳ１４０２において、単語候補の一覧についてステップＳ１４０３からステップＳ１４０５の処理を実施する。単語候補の一覧とは、前述したステップＳ１３０５において取得したセル情報である。
【００７４】
続くステップＳ１４０３において、当該セル情報である単語候補がリストにあるかどうかを調べる。
【００７５】
リストにあるかどうかは部分一致でもよい。ここでのリストは図１２におけるステップＳ１２０３で取得した名詞リスト（図７）である。
【００７６】
即ち、表のセル情報である表頭及び表側が、当該文章内数値に関連付けられた名詞リストに存在するかどうかを調べることになる。
【００７７】
このとき名詞リストに存在する場合（ステップＳ１４０３において「Ｙ」の場合）、ステップＳ１４０４に進み、前述したスコア値をスコアに加算する。
【００７８】
続くステップＳ１４０５において、次のスコア値を算出しておく。このとき、次のスコア値は、前スコア値より小さい数値を設定する。
【００７９】
即ち、図７における名詞リストは当該数値に関連が高い順に並んでいることから、リストの先頭にある名詞が見つかれば高いスコア値を加算し、リストの後方にある名詞からは低いスコア値を加算する処理になる。
【００８０】
一例をあげると、前述した図９における表数値９０６「２１」に関連付けられた項目９０５「Ａ群」及び項目９０２「無作為化被験者」に対して、図７における文章内数値７０４「２１」及び名詞リスト７０５でスコア算出を実施すると、「Ａ群」「無作為化」が見つかり、例えば第１の候補を１００点、第２の候補を９０点とした場合、文章内数値７０４が表数値９０６に対するスコア値（１９０点）となる。
【００８１】
このようにすべての文章内数値に対して、同じ数値を持つ表数値に対するスコア値を算出することで、最もスコア値の高い項目が、最も確からしい項目であると算出できる。
【００８２】
図１３に戻って、続くステップＳ１３０９において、照合部１０３は、スコア算出したすべての候補に対して、全候補出力かどうかを調べる。
【００８３】
全候補出力の場合（ステップＳ１３０９において「Ｙ」の場合）、ステップＳ１３１０に進み、全候補を出力する。
【００８４】
全候補出力でない場合（ステップＳ１３０９において「Ｎ」の場合）、ステップＳ１３１１に進み、フィルタリング出力を実施する。
【００８５】
フィルタリング出力では、例えば、最もスコア値の高かった候補のみを出力する、或いはスコア値が任意の閾値を下回る候補を出力しない、といったフィルタリング処理を実施する。
【００８６】
続くステップＳ１３１２において、照合部１０３は、全候補或いはフィルタリングされた候補を正解候補一覧に追加する。
【００８７】
一方で文章内数値が対象となる表にない場合（ステップＳ１３０４で「Ｎ」の場合）、ステップＳ１３１５に進み、照合部１０３は、表頭推定処理を実施する。
【００８８】
表頭推定処理のフローチャートを図１５に示す。表頭推定処理とは、文章内数値が見つからなかったときに、文章内数値に関連した名詞リストから最も確からしい表頭を推定する処理である。
【００８９】
すべての表頭の項目に対して、前述したスコア算出処理と同様のスコア算出処理を実施して推定する。
【００９０】
ステップＳ１５０１において、すべての表頭の項目について、ステップＳ１５０２からステップＳ１５０３の処理を実施する。
【００９１】
続くステップＳ１５０２において、日本語追記処理を実施する。日本語追記処理の詳細については、後述する。
【００９２】
続くステップＳ１５０３において、スコア算出処理を実施する。図１４に示すスコア算出処理における単語候補（ステップＳ１４０２）は、表頭項目の一覧であり、ステップＳ１４０３のリストは前述したのと同様に名詞リストになる。スコア算出処理の詳細は前述しているので省略する。
【００９３】
図１５に戻って、続くステップＳ１５０５において、すべての表頭項目のスコア値の中から最もスコア値の高い表頭項目を選択して、表頭推定処理を終了する。
【００９４】
図１３に戻って、ステップＳ１３１６に進み、表側推定処理を実施する。表側推定処理は表頭推定処理と同様の処理であるので、詳細な説明を省略する。
【００９５】
続くステップＳ１３１７に進み、前述した表頭推定処理と表側推定処理で最も高いスコア値を持つ項目を選択し、続くステップＳ１３１８において、当該文章内数値と訂正候補として前記ステップＳ１３１７で選択したセル情報を関連付けて誤り一覧に追加する。
【００９６】
このように関連付けることで文章内数値の誤りと訂正候補の情報を利用者に提示することが可能となる。
【００９７】
続くステップＳ１３１３において、文章内のすべての数値について検証を実施し、さらにステップＳ１３１４において、抽出したすべての文章について文検証処理を実施して、文検証処理を終了する。
【００９８】
ここで図１３のステップＳ１３０６及び図１５のステップＳ１５０２における日本語追記処理について説明する。
【００９９】
日本語追記処理は、異なる言語で記述された文と表の検証処理を可能とするための処理である。例えば、文が日本語で記述されており、表の項目が英語で記述されている場合を考える。
【０１００】
図１０に示す表１００１は各項目が英語で記述されており、この状態では日本語文書と比較検証することはできない。
【０１０１】
このとき一般的には対訳辞書を利用することになるが、必ずしも辞書に記載された通りに記述されているとは限らず、例えば、略記記載である場合も想定できる。
【０１０２】
このとき、図１６に示すような対訳辞書を予め用意しておくことで、対訳辞書の検索結果を前述した数値と表頭及び表側の組み合わせに追記することが可能となる。
【０１０３】
一例をあげると、図１０に示す表数値１００２「２１」の場合、表頭１００３「ＧｒｏｕｐＡ」、表側１００４「Ｒａｎｄｏｍｉｚｅｄ」であり、図１６に示す対訳辞書を検索すると、対訳１６０１「無作為」及び対訳１６０２「グループ、群」を取得して、表数値１００２「２１」に「無作為」「グループ、群」を追加することができる。
【０１０４】
従って、例えば、図１５に示す表側推定処理では、表側１００４「Ｒａｎｄｏｍｉｚｅｄ」に対訳１６０１「無作為」が追加され、ステップＳ１５０３におけるスコア算出処理において、図７における名詞リスト７０５に含まれる「無作為化」の部分一致文字列として対訳１６０１「無作為」を検知できることで、表側１００４「Ｒａｎｄｏｍｉｚｅｄ」であってもスコア算出することが可能となる。
【０１０５】
なお、前述した日本語追記処理については、日本語と英語を例に説明したが、この言語間の関係はこの組み合わせに限ったものではないことは言うまでもない。
【０１０６】
尚、本発明では、文章から数値表現を抽出して、名詞となる文字列の前後関係や距離等を用いて係りコストを用いて解析を行っているが、数値表現にとどまらず、任意の表現を抽出して、その係り先候補となる文字列との前後関係や距離等によって、当該任意の表現がどのような文字列に係るのかを特定しても良い。
【０１０７】
このような前後関係や距離等によって、任意の表現と当該文字列との規則性が見込まれるようなケースにおいて、本発明は有用である。
以上、本発明によれば、ユーザが文書の解析を効率よく、かつ適切に行うことができる。
【０１０８】
以上、実施形態例を詳述したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様を取ることが可能であり、具体的には、複数の機器から構成するシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
【０１０９】
なお、上述した各種データの構成及び表示の構成及びその内容はこれに限定されるものではなく、用途や目的に応じて、様々な内容で構成されることは言うまでもない。
【０１１０】
また、本発明は、システム或いは装置にプログラムを供給することによって達成される場合にも適用できることは言うまでもない。
【０１１１】
この場合、本発明を達成するためのソフトウェアによって表されるプログラムを格納した記憶媒体を該システム或いは装置に読み出すことによって、そのシステム或いは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。
【０１１２】
さらに、本発明を達成するためのソフトウェアによって表されるプログラムをネットワーク上のサーバ、データベース等から通信プログラムによりダウンロードして読み出すことによって、そのシステム或いは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。
【０１１３】
なお、上述した各実施形態及びその変形例を組み合わせた構成もすべて本発明に含まれるものである。
【符号の説明】
【０１１４】
１００  文書分析装置
１０１  解析部
１０２  解析データ
１０３  照合部
１０４  照合データ
１０５  表示部
１０６  文書
２０１  ＣＰＵ
２０２  ＲＡＭ
２０３  ＲＯＭ
２０４  システムバス
２０５  入力コントローラ
２０６  ビデオコントローラ
２０７  メモリコントローラ
２０８  通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）コントローラ
２０９  入力装置
２１０  表示装置
２１１  外部メモリ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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