(57)【要約】【課題】発話に対して、より適切な出力発話を出力するために用いられる拡張済み発話を生成することができる。【解決手段】発話文拡張装置は、名詞を含む、拡張対象の発話であって予め形態素解析済みの発話について、名詞に対する上位のカテゴリを含む辞書である拡張用辞書の情報を用いて、前記発話に含まれる名詞に対応する前記拡張用辞書の上位のカテゴリを、前記発話の名詞の前に一つ以上挿入することで拡張済み発話を生成する拡張部、を含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
名詞を含む、拡張対象の発話であって予め形態素解析済みの発話について、名詞に対する上位のカテゴリを含む辞書である拡張用辞書の情報を用いて、前記発話に含まれる名詞に対応する前記拡張用辞書の上位のカテゴリを、前記発話の名詞の前に一つ以上挿入することで拡張済み発話を生成する拡張部、
を含む発話文拡張装置。
【請求項２】
前記拡張部は、前記発話に含まれる名詞に対応する前記拡張用辞書の上位のカテゴリを複数挿入する場合に、複数の前記上位のカテゴリのうち、上位の階層にあるカテゴリほど文の先頭に近くなるように順序付けて前記発話の名詞の前に挿入することで、前記拡張済み発話を生成する請求項１に記載の発話文拡張装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の前記拡張部で、発話文を入力とし、前記発話文から生成された前記拡張済み発話を、予め学習済みの発話生成モデルへの入力として、出力発話を出力する発話文生成装置であって、
前記発話生成モデルは、前記拡張部で、学習データに含まれる入力発話文を入力とし、前記入力発話文から生成された前記拡張済み発話を、前記学習データの入力発話文として予め学習されたものである。
【請求項４】
名詞を含む、拡張対象の発話であって予め形態素解析済みの発話について、名詞に対する上位のカテゴリを含む辞書である拡張用辞書の情報を用いて、前記発話に含まれる名詞に対応する前記拡張用辞書の上位のカテゴリを、前記発話の名詞の前に一つ以上挿入することで拡張済み発話を生成するステップ、
を含む発話文拡張方法。
【請求項５】
コンピュータに、
名詞を含む、拡張対象の発話であって予め形態素解析済みの発話について、名詞に対する上位のカテゴリを含む辞書である拡張用辞書の情報を用いて、前記発話に含まれる名詞に対応する前記拡張用辞書の上位のカテゴリを、前記発話の名詞の前に一つ以上挿入することで拡張済み発話を生成する、
ことを実行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、発話文拡張装置、発話文生成装置、発話文拡張方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
対話システムを介して、人間はコンピュータと対話を行い、種々の情報を得たり、要望を満たしたりする。また、対話システムには、所定のタスクを達成するだけではなく、日常会話を行う対話システムも存在する。このような対話システムによって、人間は精神的な安定を得たり、承認欲を満たしたり、信頼関係を築いたりする。対話システムの類型については参考文献１に記載されている。
【０００３】
［参考文献１］河原達也，音声対話システムの進化と淘汰-歴史と最近の技術動向-，人工知能学会誌，Vol. 28，No. 1，p45-51，2013
【０００４】
近年、対話システムにおいて、入力されたユーザの発話に対して、システムの出力発話を出力する方法として、Deep Learningを用いた発話生成モデルが注目されている。この手法は、発話と出力発話がペアになった学習データを用意し、それを元に発話を生成するモデルを学習する手法である。発話生成モデルは、入力発話文と出力発話とをそれぞれベクトルとして捉えて、ベクトルの対応関係を学習する。発話生成モデルを利用することで、入力発話文の文字列ではなく意味内容が理解できるようになるため、出力する出力発話の品質が向上する。発話生成モデルの詳細は非特許文献１に記載されている。
【０００５】
発話生成モデルの学習、および、発話生成モデルを用いた出力発話の生成において、一般的に利用可能な情報は発話に含まれる情報のみとなる。具体的には、発話に含まれるトークン列（日本語の場合は形態素列）を元に出力発話を生成する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Vinyals, O., Le, Q.: A neural conversational model. In: Proc. ICML Deep Learning Workshop (2015)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
発話生成モデルの学習において、学習データは発話から出力発話への対応付けを学習するために利用される。また、学習に利用できる学習データは量に限りがあるため、生成モデルは、学習データに類似するトークン列が含まれない未知の入力に対して、適切な出力発話を生成できない場合がある。未知の入力とは、例えばトークン列に含まれる未知の名詞である未知語である。未知語は、具体的には、学習データの入力発話文に出現しない名詞であって、発話生成時の発話文に出現する名詞である。この問題を解決するためには、学習データとは異なるリソースを用いて、未知の入力とトークン列は異なるが意味的に類似する事例、を発見する機構が生成モデルに必要となる。
【０００８】
本発明は、上記事情を鑑みて成されたものであり、発話に対して、より適切な出力発話を出力するために用いられる拡張済み発話を生成することができる発話文拡張装置、発話文拡張方法、およびプログラムを提供することを目的とする。
【０００９】
また、発話に対して、より適切な出力発話を出力することができる発話文生成装置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】
【００１０】
上記目的を達成するために、第１の発明に係る発話文拡張装置は、名詞を含む、拡張対象の発話であって予め形態素解析済みの発話について、名詞に対する上位のカテゴリを含む辞書である拡張用辞書の情報を用いて、前記発話に含まれる名詞に対応する前記拡張用辞書の上位のカテゴリを、前記発話の名詞の前に一つ以上挿入することで拡張済み発話を生成する拡張部、を含んで構成されている。
【００１１】
また、第１の発明に係る発話文拡張装置において、前記拡張部は、前記発話に含まれる名詞に対応する前記拡張用辞書の上位のカテゴリを複数挿入する場合に、複数の前記上位のカテゴリのうち、上位の階層にあるカテゴリほど文の先頭に近くなるように順序付けて前記発話の名詞の前に挿入することで、前記拡張済み発話を生成するようにしてもよい。
【００１２】
また、第２の発明に係る発話文生成装置は、第１の発明に記載の前記拡張部で、発話文を入力とし、前記発話文から生成された前記拡張済み発話を、予め学習済みの発話生成モデルへの入力として、出力発話を出力する発話文生成装置であって、前記発話生成モデルは、前記拡張部で、学習データに含まれる入力発話文を入力とし、前記入力発話文から生成された前記拡張済み発話を、前記学習データの入力発話文として予め学習されたものである。
【００１３】
第３の発明に係る発話文拡張方法は、名詞を含む、拡張対象の発話であって予め形態素解析済みの発話について、名詞に対する上位のカテゴリを含む辞書である拡張用辞書の情報を用いて、前記発話に含まれる名詞に対応する前記拡張用辞書の上位のカテゴリを、前記発話の名詞の前に一つ以上挿入することで拡張済み発話を生成するステップ、を含んで実行することを特徴とする。
【００１４】
第４の発明に係るプログラムは、コンピュータに、名詞を含む、拡張対象の発話であって予め形態素解析済みの発話について、名詞に対する上位のカテゴリを含む辞書である拡張用辞書の情報を用いて、前記発話に含まれる名詞に対応する前記拡張用辞書の上位のカテゴリを、前記発話の名詞の前に一つ以上挿入することで拡張済み発話を生成する、ことを実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の発話文拡張装置、発話文拡張方法、およびプログラムによれば、発話に対して、より適切な出力発話を出力するために用いられる拡張済み発話を生成することができる、という効果が得られる。
【００１６】
また、本発明の発話文生成装置によれば、発話に対して、より適切な出力発話を出力することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施の形態に係る発話文拡張装置の構成を示すブロック図である。
【図２】発話文拡張装置として機能するコンピュータの一例を示す概略ブロック図である。
【図３】形態素解析部の出力の一例を示す図である。
【図４】カテゴリ情報の階層的なカテゴリの一例を示す図である。
【図５】拡張部で拡張した拡張済み発話の出力の一例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る発話文拡張装置における処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図７】発話文生成モデルの学習のための発話文生成装置に適用した場合の構成を示す図である。
【図８】発話文生成のための発話文生成装置に適用した場合の構成を示す図である。
【図９】実験における拡張前後の比較結果の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１９】
本発明の実施の形態では、学習データ、および、テストデータにおいて、発話に含まれる名詞にカテゴリ（名詞の上位概念となる情報）を付与することで、名詞を汎化した発話として拡張済み発話を作成する。拡張済み発話を元に、発話生成モデルの学習、およびテストデータを用いた出力発話の生成を行うことができる。カテゴリの付与には、単語の上位カテゴリの情報を含む辞書である拡張用辞書の情報を用いる。拡張用辞書の情報としては、例えばシソーラスや、Wikipedia（登録商標）のカテゴリ情報が利用できる。Wikipedia（登録商標）であれば、さまざまな名詞を網羅しており、名詞の上位概念をカテゴリのツリーとして収録している。本発明の実施の形態では、拡張用辞書のカテゴリ情報として、Wikipedia（登録商標）のカテゴリ情報を用いる場合を例に説明する。カテゴリ情報は、Wikipedia（登録商標）のダンプデータを解析してデータベースとしてまとめることで作成が可能である。
【００２０】
＜本発明の実施の形態に係る発話文拡張装置の構成＞
【００２１】
図１は、本発明の実施の形態の発話文拡張装置１０のシステム構成の一例を示すブロック図である。図１に示す構成の発話文拡張装置１０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する各処理ルーチンを実行するためのプログラムおよび各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。
【００２２】
図２は、発話文拡張装置１０として機能するコンピュータの一例を示す概略ブロック図である。例えば、発話文拡張装置１０は、図２に示すコンピュータ５０で実現することができる。コンピュータ５０はＣＰＵ５１、一時記憶領域としてのメモリ５２、及び不揮発性の記憶部５３を備える。また、コンピュータ５０は、入出力装置等（図示省略）が接続される入出力interface（Ｉ／Ｆ）５４、及び記録媒体に対するデータの読み込み及び書き込みを制御するread/write（Ｒ／Ｗ）部５５を備える。また、コンピュータ５０は、インターネット等のネットワークに接続されるネットワークＩ／Ｆ５６を備える。ＣＰＵ５１、メモリ５２、記憶部５３、入出力Ｉ／Ｆ５４、Ｒ／Ｗ部５５、及びネットワークＩ／Ｆ５６は、バス５７を介して互いに接続される。
【００２３】
記憶部５３は、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）、solid state drive（ＳＳＤ）、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部５３には、コンピュータ５０を機能させるためのプログラムが記憶されている。ＣＰＵ５１は、プログラムを記憶部５３から読み出してメモリ５２に展開し、プログラムが有するプロセスを順次実行する。
【００２４】
以上が図２におけるコンピュータの電気的な構成の一例の説明である。なお、後述する発話文生成装置におけるコンピュータの電気的な構成も同様である。
【００２５】
以下、図１の発話文拡張装置１０について説明する。図１に示すように、発話文拡張装置１０は、形態素解析部１２と、拡張用辞書１４と、拡張部１６とを含んで構成されている。
【００２６】
本発明の実施の形態では、発話文拡張装置１０は、対話システムを支持発話生成システムとして、支持発話ペアデータの発話を拡張する場合を例に説明を行う。支持発話ペアデータとは、特定のトピックに対して肯定的（または否定的）な意見を述べる発話、および、その具体的な理由を、発話と出力発話としてペアにしたデータである。支持発話ペアデータの発話と出力発話とのペアは、例えば、「横浜は良い」という発話に対する「海が綺麗だ」という出力発話のペアである。
【００２７】
なお、本手法の適用対象は、支持発話ペアデータの発話に限定されるものではなく、質問に関する発話ペアデータ、反論に関する発話ペアデータといった任意の発話ペアデータの発話に適用することができる。
【００２８】
以下、発話文拡張装置１０の各処理部について説明を行う。
【００２９】
形態素解析部１２は、任意の１文の発話を受け取り、形態素解析を行って発話の分かち書き、および、最初に出現する名詞を出力する。最初に出現する名詞は、拡張用辞書１４のカテゴリ情報を用いた拡張の対象となる名詞である。名詞が含まれない場合、出力に名詞の情報は含まれず、発話の拡張は行われない。拡張部１６は、形態素解析部１２が出力した拡張対象の名詞が、拡張用辞書１４におけるカテゴリ情報に含まれているかを検索し、収録されている場合は、該当したカテゴリを文字列として名詞の前方に付け加えたテキストを拡張済み発話として出力する。拡張済み発話、および、元の発話とペアの出力発話を元に発話生成モデルを学習することで、よりさまざまな発話に対して適切な支持発話の生成が可能になる。
【００３０】
発話の例は、例えば、「サーフィンは楽しい」である。この例の場合、「サーフィン」は発話の中で最初に出現する名詞となるため、拡張対象の名詞となる。
【００３１】
形態素解析部１２で用いる形態素解析器には、入力された日本語の分かち書きが可能な任意のツールを使用することができる。本実施の形態では、ＮＴＴが開発したＪＴＡＧ（参考文献２）を用いる。
【００３２】
［参考文献２］Fuchi, T., Takagi, S.: Japanese morphological analyzer using word co-occurrence-JTAG-. In: Proc. COLING (1998)
【００３３】
図３は、形態素解析部１２の出力の一例を示す図である。形態素解析を行った結果として、発話が分かち書きされており，拡張対象の名詞「サーフィン」には拡張対象であることを表す「＊」が付与されている。
【００３４】
なお、外部の装置により形態素解析を行って、予め形態素解析済みの発話を受け付けるようにしてもよい。また、形態素解析部１２による分かち書きの単位は、発話生成モデルによって発話生成を行う際に入力する発話の単位と、一致していることが望ましい。拡張対象となる名詞の単位も同様である。
【００３５】
拡張用辞書１４には、上述したカテゴリ情報が格納されている。図４は、カテゴリ情報の階層的なカテゴリの一例を示す図である。図４に示すように、名詞「サーフィン」に対して、その同列の階層の名詞に「スカイダイビング」、「シュノーケリング」がある。これら名詞のカテゴリとして、「エクストリームスポーツ」、「ウォータースポーツ」がある。その一つ上位のカテゴリに「スポーツ」がある。また、「スポーツ」、「ウォータースポーツ」の上位のカテゴリとして「レジャー」がある。上位のカテゴリに短い距離で繋がるカテゴリが代表的なカテゴリであるという傾向から、拡張部１６で拡張する際には、主要カテゴリに短い距離で繋がるカテゴリを、拡張対象のカテゴリとして適用する。図４の例であれば、名詞「サーフィン」に対するカテゴリには、「ウォータースポーツ」、「レジャー」を適用する。名詞「スカイダイビング」に対するカテゴリには、「エクストリームスポーツ」、「スポーツ」、「レジャー」を適用する。
【００３６】
拡張部１６は、形態素解析部１２で形態素解析済みの発話について、発話のカテゴリを拡張した拡張済み発話を生成する。拡張済み発話は、拡張用辞書１４のカテゴリ情報を用いて、発話に含まれる先頭の名詞に対応する拡張用辞書１４のＮ個のカテゴリを、当該名詞の前に挿入することで生成する。
【００３７】
拡張部１６では、受け取った拡張対象の発話の先頭の名詞が、拡張用辞書１４のカテゴリ情報に登録されているかを確認し、登録されている場合は、その上位カテゴリＮ個を拡張対象の名詞の前に挿入することで拡張を行う。Ｎの値は１以上の任意の個数を指定可能である。支持発話生成システムの例では２のとき最も良い性能が出たため、本実施の形態ではＮの値を２とする。
【００３８】
図５は、拡張部１６で拡張した拡張済み発話の出力の一例を示す図である。名詞「サーフィン」に対して、Ｎの値が２と設定されているため、拡張用辞書１４のカテゴリ情報のカテゴリである「ウォータースポーツ」および「レジャー」がカテゴリとして付与されている。ここで、拡張部１６で、カテゴリを挿入する順番は、上位のカテゴリほど文の先頭に近くなるように順序付けする。これは、非特許文献１に詳述される発話生成モデルの性質に対応するための処理である。発話生成モデルは、発話の先頭のトークン、すなわち日本語の発話における形態素から順に発話生成モデルに読み込みを行うため、後ろ側にある形態素の方が発話生成の際に用いられる情報として優先されやすい、という性質がある。このような性質に鑑みて、拡張部１６は、拡張用辞書１４のＮ個のカテゴリを複数挿入する場合に、Ｎ個のカテゴリのうち、上位の階層にあるカテゴリほど文の先頭に近くなるように順序付けて名詞の前に挿入することで、拡張済み発話を生成する。上位のカテゴリに比べて、下位のカテゴリや拡張対象の名詞の方が、学習データに収録されている出力発話とより深い関係を持つ。言い換えれば、拡張対象の名詞を含む発話に対して適切な出力発話が、上位のカテゴリを含む発話に対しても必ずしも適切とは限らない。そのため、下位のカテゴリや拡張対象の名詞が後ろになるようカテゴリの挿入を行うことで、より適切な出力が得られるようになる。
【００３９】
なお、発話を、「レジャーは楽しい」、「ウォータースポーツは楽しい」、「サーフィンは楽しい」のように複数文に拡張することも考えられる。しかし、このように複数文による拡張を行ってしまうと、それぞれの発話文ごとに、発話生成モデルに入力し、異なる出力発話が生成される可能性がある。その場合、どの発話を最終的な出力発話とすればよいか選択することが必要となる。そこで、本手法では、上述したように一つの文の中で、カテゴリを先頭に並べる形式を採用することで、発話生成モデルから生成される出力発話を１つ絞ることができる。
【００４０】
＜本発明の実施の形態に係る発話文拡張装置の作用＞
【００４１】
次に、本発明の実施の形態に係る発話文拡張装置１０の作用について説明する。図６は、発話文拡張装置１０の処理ルーチンを示すフローチャートの一例である。
【００４２】
ステップＳ１００では、形態素解析部１２は、任意の１文から成る発話を受け取って形態素解析を行い、発話の分かち書きと最初に出現した名詞を含む、形態素解析済みの発話を出力する。
【００４３】
ステップＳ１０２では、拡張部１６は、形態素解析部１２で形態素解析済みの発話について、発話のカテゴリを拡張した拡張済み発話を生成する。拡張済み発話は、拡張用辞書１４のカテゴリ情報を用いて、発話に含まれる先頭の名詞に対応する拡張用辞書１４のＮ個のカテゴリを、当該名詞の前に挿入することで生成する。Ｎ個のカテゴリは、複数挿入する場合に、Ｎ個のカテゴリのうち、上位の階層にあるカテゴリほど先頭に近くなるように順序付けて名詞の前に挿入する。
【００４４】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る発話文拡張装置によれば、発話に対して、より適切な出力発話を出力するために用いられる拡張済み発話を生成することができる。
【００４５】
＜発話文生成装置の例＞
【００４６】
次に、発話文拡張装置１０で生成した拡張済み発話を、発話文生成装置に適用する場合の例を説明する。図７は、発話文生成モデルの学習のための発話文生成装置に適用した場合の構成を示す図である。図８は、発話文生成のための発話文生成装置に適用した場合の構成を示す図である。
【００４７】
図７に示すように、拡張済み発話を学習データの入力発話文として用いて学習済み発話生成モデルを得る。図７では、発話文生成装置２０は、拡張済み発話を受け付けると、発話生成部２２により、発話生成モデル２４を用いて出力発話を生成し、学習部２６に出力する。学習部２６は、出力発話と、正解出力発話とを受け付けて学習を行い、発話生成モデル２４のモデルパラメータを学習する。学習手法は、例えば非特許文献１に記載の発話生成モデルの学習手法（例えば参考文献３）を利用すればよい。
【００４８】
［参考文献３］OpenNMT,URL:https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py
【００４９】
最終的に学習された発話生成モデル２４が学習済み発話生成モデル２８となる。このように、図７に示す発話文拡張装置１０の拡張部１６の処理対象を学習データに含まれる入力発話文とする。拡張部１６で、学習データに含まれる入力発話文を入力として、拡張済み発話を生成する。発話文生成装置２０は、入力発話文から生成された拡張済み発話を学習データの入力発話文として発話生成モデル２４を予め学習しておく。
【００５０】
図８では、発話文生成装置３０は、拡張済み発話を受け付けると、発話生成部３２により、学習済み発話生成モデル２８を用いて出力発話を生成して出力する。このように、図８に示す発話文拡張装置１０の拡張部１６の処理対象を発話文とする。拡張部１６で、発話文を入力として、拡張済み発話を生成する。発話文生成装置３０は、発話文から生成された拡張済み発話を学習済みの発話生成モデル２８への入力として、出力発話を出力する。なお、図７および図８に示した発話文生成装置は一体として構成し、発話生成モデルの学習および適用を行うようにしてもよい。
【００５１】
＜実験例＞
【００５２】
上記図７および図８の例による支持発話生成システムの発話生成モデルの学習および適用に関する実験を行った。図９は、実験における拡張前後の比較結果の一例を示す図である。図９において、各列はそれぞれ「発話のＩＤ」、「拡張前の生成モデルの出力の評価結果（専門家２名の評価）」、「拡張後の発話生成モデルの出力の評価結果（専門家２名の評価）」、「拡張前の発話生成モデルの出力」、「拡張後の発話生成モデルの出力」となっている。評価結果は○が正解、×が不正解を表す。拡張の前と後を比較すると、拡張後の出力の方がより適切な発話を出力できていることがわかる。
【００５３】
実験における発話生成モデルの作成にあたっては、入力と出力とのペアを収録した４万ペアの学習データを利用した。学習データはクラウドソーシングを用いて人手で発話を記述することで収集した。発話、および、出力発話の分かち書きには参考文献２のＪＴＡＧを利用し、発話生成モデルの学習には参考文献３のOpenNMTを利用した。実験結果のように、拡張済み発話を用いて学習した発話生成モデルを用いることで、発話に対して、尤もらしい出力発話を出力されやすくなる。
【００５４】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る発話文生成装置によれば、カテゴリを拡張した拡張済み用いて発話生成モデルの学習および適用を行うことで、発話に対して、より適切な出力発話を出力することができる。
【００５５】
また、対話システムの課題として、発話と出力発話をペアにした一般的な学習データの量には限界があるため、テストデータ中の発話に含まれる名詞を全てカバーする発話生成モデルを学習することは難しい。そこで、本発明の実施の形態の手法を用いることで、拡張用辞書のカテゴリ情報を用いることで、学習データに含まれないが拡張用辞書にエントリとして含まれる名詞と同じカテゴリに分類される学習データ中の名詞を類似する事例として扱うことができるようになる。これにより、さまざまな種類の発話に対して適切な出力発話を生成可能な発話生成モデルを学習することができる。例えば、「サーフィン」について述べた発話が学習データに含まれているが、「シュノーケリング」について述べた発話が学習データに含まれていない場合が考えられる。この場合、サーフィンとシュノーケリングが類似した概念であることは発話生成モデルの学習時に明示的に与えられないため、シュノーケリングについて適切な出力発話が生成されるとは限らない。このとき、拡張用辞書を用いて、サーフィンが、および、シュノーケリングが「海に関するレジャー」であるということを考慮した発話を作成することで、発話生成モデルはサーフィンに関する学習データを用いて、シュノーケリングを含む発話に対する出力を生成できるようになり、適切な出力発話の生成が可能になる。
【００５６】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【符号の説明】
【００５７】
１０   発話文拡張装置
１２   形態素解析部
１４   拡張用辞書
１６   拡張部
２０、３０    発話文生成装置
２２、３２    発話生成部
２４   発話生成モデル
２６   学習部
２８   学習済み発話生成モデル
【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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