(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字列から構成される複数の文を含む文書を入力する入力手段と、
前記入力された文書に含まれる複数の文のうちの２つの文毎に、当該２つの文を第１および第２の文として含む文ペアを作成する作成手段と、
前記作成された文ペアの各々に含まれる第１および第２の文間の類似度を、当該第１および第２の文を構成する文字列に基づいて算出する算出手段と、
前記算出された類似度が予め定められた値より高い第１および第２の文を含む複数の文ペアとして、第１および第２の文ペアを含む複数の文ペアを特定する特定手段と、
前記特定された複数の文ペアの各々に含まれる第１および第２の文の前記入力された文書における位置に基づいて、前記特定された第１の文ペアに含まれる第１の文と前記特定された第２の文ペアに含まれる第１の文との間の距離が予め定められた値以下であり、かつ、当該第１の文ペアに含まれる第２の文と当該第２の文ペアに含まれる第２の文との間の距離が予め定められた値以下である場合に、当該入力された文書、当該第１および第２の文ペアに基づいて、当該文書における当該第１の文ペアに含まれる第１の文から当該第２の文ペアに含まれる第１の文までの間の第１の文の集合と、当該文書における当該第１の文ペアに含まれる第２の文から当該第２の文ペアに含まれる第２の文までの間の第２の文の集合とを当該文書から抽出する抽出手段と、
前記抽出された文の集合を出力する出力手段と
を具備することを特徴とする文章抽出装置。
【請求項２】
前記入力された文書における位置は、当該文書において先頭の文から順に付与される文番号であり、
前記距離は、文の数である
ことを特徴とする請求項１記載の文章抽出装置。
【請求項３】
前記文書においてタイトルである文を判別するためのルールを予め格納するルール格納手段と、
前記ルール格納手段に格納されているルールに基づいて、前記入力された文書に含まれる複数の文の中から当該文書においてタイトルである文を判別する判別手段と
を更に具備し、
前記算出手段は、前記作成された文ペアの各々に含まれる第１および第２の文間の類似度を算出する際に、前記判別された文または当該文を構成する文字列に対して重み付けをする
ことを特徴とする請求項１記載の文章抽出装置。
【請求項４】
互いに類似する文字列を含む類義語辞書を予め格納する類義語辞書格納手段を更に具備し、
前記算出手段は、前記類義語辞書格納手段に格納されている類義語辞書に含まれる互いに類似する文字列に基づいて前記類似度を算出する
ことを特徴とする請求項１記載の文章抽出装置。
【請求項５】
文章抽出装置のコンピュータによって実行されるプログラムであって、
前記コンピュータに、
文字列から構成される複数の文を含む文書を入力するステップと、
前記入力された文書に含まれる複数の文のうちの２つの文毎に、当該２つの文を第１および第２の文として含む文ペアを作成するステップと、
前記作成された文ペアの各々に含まれる第１および第２の文間の類似度を、当該第１および第２の文を構成する文字列に基づいて算出するステップと、
前記算出された類似度が予め定められた値より高い第１および第２の文を含む複数の文ペアとして、第１および第２の文ペアを含む複数の文ペアを特定するステップと、
前記特定された複数の文ペアの各々に含まれる第１および第２の文の前記入力された文書における位置に基づいて、前記特定された第１の文ペアに含まれる第１の文と前記特定された第２の文ペアに含まれる第１の文との間の距離が予め定められた値以下であり、かつ、当該第１の文ペアに含まれる第２の文と当該第２の文ペアに含まれる第２の文との間の距離が予め定められた値以下である場合に、当該入力された文書、当該第１および第２の文ペアに基づいて、当該文書における当該第１の文ペアに含まれる第１の文から当該第２の文ペアに含まれる第１の文までの間の第１の文の集合と、当該文書における当該第１の文ペアに含まれる第２の文から当該第２の文ペアに含まれる第２の文までの間の第２の文の集合とを当該文書から抽出するステップと、
前記抽出された文の集合を出力するステップと
を実行させるためのプログラム。
【請求項６】
文字列から構成される複数の文を含む文書を入力する入力手段と、
前記入力された文書に含まれる複数の文のうちの２つの文毎に、当該２つの文を第１および第２の文として含む文ペアを作成する作成手段と、
前記作成された文ペアの各々に含まれる第１および第２の文間の類似度を、当該第１および第２の文を構成する文字列に基づいて算出する算出手段と、
前記算出された類似度が予め定められた値より高い第１および第２の文を含む複数の文ペアを特定する特定手段と、
前記特定された複数の文ペアの各々に含まれる第１および第２の文の前記入力された文書における位置に基づいて、当該複数の文ペアの各々に含まれる第１および第２の文を含む文の集合を当該文書から抽出する抽出手段と、
前記抽出された文の集合を出力する出力手段と
を具備し、
前記特定手段は、前記算出された類似度が予め定められた値より高い第１および第２の文を含む複数の文ペアとして、第１および第２の文ペアを含む複数の文ペアを特定し、
前記抽出手段は、前記特定された第１の文ペアに含まれる第１の文と前記特定された第２の文ペアに含まれる第１の文との間の前記入力された文書における文の数が予め定められた値以下であり、かつ、当該第１の文ペアに含まれる第２の文と当該第２の文ペアに含まれる第２の文との間の前記入力された文書における文の数が予め定められた値以下である場合に、当該入力された文書、当該第１および第２の文ペアに基づいて、当該文書における当該第１の文ペアに含まれる第１の文から当該第２の文ペアに含まれる第１の文までの間の第１の文の集合と、当該文書における当該第１の文ペアに含まれる第２の文から当該第２の文ペアに含まれる第２の文までの間の第２の文の集合とを抽出し、
前記出力手段は、前記抽出された第１および第２の文の集合を出力する
ことを特徴とする文章抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、文書中において内容が矛盾または重複している可能性がある文章を抽出する文章抽出装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、１つまたは複数の文書中において、内容が矛盾または重複している文章が記述されている場合がある。
【０００３】
このような場合には、ユーザは例えば１つずつ文書を確認していくことで、内容が矛盾または重複している文章を探索し、当該文章を修正する必要がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−１１２９４９号公報
【特許文献２】特開２００７−２４１９０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記したように内容が矛盾または重複している文章を探索し、当該文章をユーザが修正することは、当該ユーザにとっては非常に煩雑な作業である。
【０００６】
したがって、このような場合におけるユーザの作業負担を軽減することが望まれている。
【０００７】
そこで、本発明が解決しようとする課題は、内容が矛盾または重複している可能性がある文章を自動的に抽出することが可能な文章抽出装置およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
実施形態に係る文章抽出装置は、入力手段と、作成手段と、算出手段と、特定手段と、抽出手段と、出力手段とを具備する。
【０００９】
入力手段は、文字列から構成される複数の文を含む文書を入力する。
【００１０】
作成手段は、前記入力された文書に含まれる複数の文のうちの２つの文毎に、当該２つの文を第１および第２の文として含む文ペアを作成する。
【００１１】
算出手段は、前記作成された文ペアの各々に含まれる第１および第２の文間の類似度を、当該第１および第２の文を構成する文字列に基づいて算出する。
【００１２】
特定手段は、前記算出された類似度が予め定められた値より高い第１および第２の文を含む複数の文ペアを特定する。
【００１３】
抽出手段は、前記特定された複数の文ペアの各々に含まれる第１および第２の文の前記入力された文書における位置に基づいて、当該複数の文ペアの各々に含まれる第１および第２の文を含む文の集合を当該文書から抽出する。
【００１４】
出力手段は、前記抽出された文の集合を出力する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施形態に係る文章抽出装置のハードウェア構成を示すブロック図。
【図２】図１に示す文章抽出装置３０の主として機能構成を示すブロック図。
【図３】本実施形態に係る文章抽出装置３０の処理手順を示すフローチャート。
【図４】文書読込部３１によって入力された文書の一例を示す図。
【図５】該当文章抽出処理の処理手順を示すフローチャート。
【図６】本実施形態に係る文章抽出装置３０の動作について具体的に説明するための図。
【図７】１つの文書から該当文章が抽出される場合について具体的に説明するための図。
【図８】１つの文書から抽出される該当文章の一例を示す図。
【図９】２つの文書から該当文章が抽出される場合について具体的に説明するための図。
【図１０】２つの文書から抽出される該当文章の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して、実施形態について説明する。
【００１７】
図１は、本実施形態に係る文章抽出装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図１に示すように、コンピュータ１０は、例えばハードディスクドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）のような外部記憶装置２０と接続されている。この外部記憶装置２０は、コンピュータ１０によって実行されるプログラム２１を格納する。コンピュータ１０および外部記憶装置２０は、文章抽出装置３０を構成する。
【００１８】
この文章抽出装置３０は、文書中において内容が矛盾または重複している可能性がある文章（以下、該当文章と表記）を抽出するために用いられる。本願では、個々の文の集合体が文章であり、この文章の集合体が文書（章も含む）と記して説明していく。
【００１９】
図２は、図１に示す文章抽出装置３０の主として機能構成を示すブロック図である。図２に示すように、文章抽出装置３０は、文書読込部３１、文書解析部３２、タイトル判別部３３、文ペア作成部３４、類似度算出部３５、類似度判定部３６、該当文章抽出部３７および結果出力部３８を含む。本実施形態において、これらの各部３１〜３８は、図１に示すコンピュータ１０が外部記憶装置２０に格納されているプログラム２１を実行することにより実現されるものとする。このプログラム２１は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に予め格納して頒布可能である。また、このプログラム２１が、例えばネットワークを介してコンピュータ１０にダウンロードされても構わない。
【００２０】
また、文章抽出装置３０は、ルール格納部２２を含む。本実施形態において、ルール格納部２２は、例えば外部記憶装置２０に格納される。
【００２１】
文書読込部３１は、例えばユーザによって指定された文書を入力する（読み込む）。文書読込部３１によって入力される文書は、文字列（単語）から構成される複数の文を含む。
【００２２】
文書解析部３２は、文書読込部３１によって入力された文書を解析する。文書解析部３２は、解析結果に基づいて、文書読込部３１によって入力された文書を、当該文書に含まれる文の各々に分解する。
【００２３】
ルール格納部２２には、文書においてタイトルである文（以下、文書のタイトル文と表記）を判別するためのルールが予め格納されている。
【００２４】
タイトル判別部３３は、ルール格納部２２に格納されているルールに基づいて、文書解析部３２によって分解された文の中から文書読込部３１によって入力された文書のタイトル文を判別する。タイトル判別部３３は、文書解析部３２によって分解された文のうち、ルール格納部２２に格納されているルールに合致する文をタイトル文として判別する。
【００２５】
文ペア作成部３４は、文書解析部３２によって分解された文（つまり、文書読込部３１によって入力された文書に含まれる文）のうちの２つの文毎に、当該２つの文を含む文ペアを作成する。以下の説明においては、文ペア作成部３４によって作成された文ペアに含まれる２つの文のうちの一方を第１の文、他方を第２の文と称する。
【００２６】
類似度算出部３５は、文ペア作成部３４によって作成された文ペア毎に、当該文ペアに含まれる２つの文（第１および第２の文）間の類似度を算出する。類似度算出部３５は、文ペア作成部３４によって作成された文ペアに含まれる第１および第２の文を構成する文字列（単語）に基づいて当該第１および第２の文間の類似度を算出する。
【００２７】
なお、類似度算出部３５は、文ペアに含まれる第１および第２の文間の類似度を算出する際に、タイトル判別部３３によって判別されたタイトル文または当該タイトル文を構成する文字列に対して重み付けをする。
【００２８】
類似度判定部３６は、類似度算出部３５によって文ペア毎に算出された類似度の各々が予め定められた（以下、閾値γと表記）より高いか否かを判定する。これにより、類似度判定部３６は、文ペア作成部３４によって作成された文ペアの中から、類似度算出部３５によって算出された類似度が閾値γより高い文ペア（複数の文ペア）を特定する。
【００２９】
該当文書抽出部３７は、類似度判定部３６によって特定された文ペアの各々に含まれる第１および第２の文の文書読込部３１によって入力された文書における位置に基づいて、文書読込部３１によって入力された文書から該当文章（当該文書中において内容が矛盾または重複している可能性がある文章）を抽出する。該当文章抽出部３７によって抽出される該当文章には、類似度判定部３６によって特定された複数の文ペアの各々に含まれる第１および第２の文を含む文の集合（複数の文）が含まれる。
【００３０】
結果出力部３８は、該当文章抽出部３７によって抽出された該当文章を出力する。これにより、該当文書が例えばユーザに対して提示される。
【００３１】
次に、図３のフローチャートを参照して、本実施形態に係る文章抽出装置３０の処理手順について説明する。
【００３２】
まず、文書読込部３１は、ユーザによって指定された文書を入力する（ステップＳ１）。この場合、ユーザによって指定された文書は、例えば予め文書が格納されている文書格納部（図示せず）から文書読込部３１によって読み込まれても構わない。
【００３３】
なお、文書読込部３１によって入力される文書は、１つであってもよいし、複数であっても構わない。また、文書読込部３１によって入力される文書は、特に形式は問わないが、複数である場合には互いに関連し合っている文書（例えば、規定、システム開発に関係する文書、マニュアル類等）であることが望ましい。以下、文書読込部３１によって入力された文書（の各々）を対象文書と称する。
【００３４】
ここで、図４を参照して、対象文書（文書読込部３１によって入力された文書）の一例について説明する。図４は、対象文書の一例として所沢市クリーンセンター規則の文書を示す。
【００３５】
図４に示すように、対象文書（ここでは、所沢市クリーンセンター規則の文書）には、単語等の文字列から構成される複数の文が含まれる。
【００３６】
再び図３に戻ると、文書解析部３２は、対象文書を解析する（ステップＳ２）。これにより、文書解析部３２は、対象文書を複数の文に分解する。なお、上記したように対象文書が複数存在する場合には、当該対象文書の全てを複数の文に分解する。
【００３７】
ここで、文書解析部３２によって分解される文は、文字の先頭から改行または句点までとする。図４に示す対象文書の例では、例えば１行目の「所沢市クリーンセンター規則」および２行目の「○所沢市クリーンセンター規則」等が文に該当する。３行目以降についても同様である。
【００３８】
なお、文書解析部３２によって分解された文の各々には、当該文を含む対象文書の文書名（ファイル名）および当該文の対象文書における位置（当該対象文書において先頭の文から順に付与される文番号等）が付与される。
【００３９】
次に、タイトル判別部３３は、ルール格納部２２に格納されているルールに基づいて、文書解析部３２によって分解された文の中から対象文書のタイトル文を判別する（ステップＳ３）。
【００４０】
ここで、ルール格納部２２に格納されているルールについて説明する。ルール格納部２２に格納されているルールは、例えば正規表現で記述される。具体的には、ルール格納部２２には、「（［0-9］）．+」のようなルールが格納されている。このルールによれば、「（）」内に０〜９までの数字を含み、その後に任意の文字列が１回以上繰り返されている文をタイトル文として判別することが示されている。なお、ここで説明したルールは一例であり、他のルールが予め用意されていても構わない。
【００４１】
タイトル判別部３３は、上記したようなルール格納部２２に格納されているルールに合致する文をタイトル文として判別する。タイトル判別部３３は、タイトル文として判別された文に対してフラグを立てる。
【００４２】
文ペア作成部３４は、文書解析部３２によって分解された文のうちの２つの文毎に、当該２つの文（第１および第２の文）を含む文ペアを作成する（ステップＳ４）。この場合、文ペア作成部３４は、文書解析部３２によって分解された文における２つの文の全ての組み合わせについて文ペアを作成する。
【００４３】
次に、類似度算出部３５は、文ペア作成部３４によって作成された文ペア毎に、当該文ペアに含まれる第１および第２の文間の類似度を算出する（ステップＳ５）。この場合、類似度算出部３５は、第１および第２の文を構成する文字列（単語）に基づいて類似度を算出する。具体的には、類似度算出部３５は、第１の文を構成する各単語の出現数を各次元の値とするベクトルおよび第２の文を構成する各単語の出現数を各次元の値とするベクトルの余弦値（つまり、コサイン類似度）を、当該第１の文と第２の文との間の類似度として算出する。
【００４４】
ここで、類似度算出部３５は、文ペアに含まれる第１の文と第２の文との間の類似度を算出する際に、タイトル判別部３３によってタイトル文であると判別された文または当該文を構成する文字列に対して重み付けをする。具体的には、類似度算出部３５は、文ペアに含まれる第１の文または第２の文の少なくとも一方がタイトル文であれば、当該第１の文と第２の文と間の類似度を高く算出することができる。また、類似度算出部３５は、文ペアに含まれる第１の文および第２の文を構成する文字列の中にタイトル文を構成する文字列（単語）が含まれている場合には、当該第１の文と第２の文との間の類似度を高く算出することができる。なお、タイトル判別部３３によってタイトル文であると判別された文とは、上記したようにタイトル判別部３３によってフラグが立てられている文である。
【００４５】
類似度判定部３６は、類似度算出部３５によって文ペア毎に算出された類似度の各々が閾値γより高いか否かを判定する。これにより、類似度判定部３６は、類似度算出部３５によって算出された類似度が閾値γより高い文ペア（複数の文ペア）を特定する（ステップＳ６）。
【００４６】
次に、該当文章抽出部３７は、類似度判定部３６によって特定された文ペアに基づいて、該当文章（内容が矛盾または重複している可能性がある文章）を対象文書から抽出する処理（以下、該当文章抽出処理と表記）を実行する（ステップＳ７）。
【００４７】
この該当文章抽出処理においては、類似度判定部３６によって特定された文ペアに含まれる第１および第２の文の対象文書における位置に基づいて該当文章が抽出される。なお、該当文章抽出処理の詳細については後述する。
【００４８】
結果出力部３８は、該当文章抽出処理において抽出された該当文章を出力することによってユーザに対して提示する。これにより、ユーザは、該当文章、つまり、対象文書中において内容が矛盾または重複している可能性がある文章を確認することができる。
【００４９】
次に、図５のフローチャートを参照して、上記した該当文章抽出処理（図３に示すステップＳ７の処理）の処理手順について説明する。なお、該当文章抽出処理では、局所的に類似する文章は内容が矛盾または重複している傾向にあることに基づいて該当文書を抽出する。
【００５０】
まず、該当文章抽出部３７は、類似度判定部３６によって特定された文ペアのうち、対象文書における位置が最も上位の文を含む文ペア（先頭の文ペア）を取得する（ステップＳ１１）。なお、対象文書が複数存在する場合には、いずれかの対象文書における位置が最も上位の文を含む文ペアを取得する。以下、ステップＳ１１において取得された文ペアを第１の文ペアと称する。また、第１の文ペアに含まれる２つの文のうち、対象文書における位置が最も上位の文を第１の文、他方の文を第２の文と称する。
【００５１】
次に、該当文章抽出部３７は、類似度判定部３６によって特定された文ペアのうち、対象文書における位置が第１の文ペアに含まれる第１の文の次に上位の文を含む文ペア（次の文ペア）を取得する（ステップＳ１２）。以下、ステップＳ１２において取得された文ペアを第２の文ペアと称する。また、第２の文ペアに含まれる２つの文のうち、対象文書における位置が第１の文ペアに含まれる第１の文の次に上位の文を第１の文、他方の文を第２の文と称する。
【００５２】
該当文章抽出部３７は、取得された第１の文ペアに含まれる第１の文および第２の文ペアに含まれる第１の文間の距離（以下、第１の文間の距離と表記）を特定する（ステップＳ１３）。ここで、第１の文間の距離とは、第１の文ペアに含まれる第１の文と第２の文ペアに含まれる第１の文との間の対象文書における文の数である。なお、第１の文ペアに含まれる第１の文と第２の文ペアに含まれる第１の文との間の対象文書における文の数は、当該各文に付与されている当該文の位置（文番号）によって特定される。
【００５３】
該当文章抽出部３７は、特定された第１の文間の距離が予め定められた値（以下、閾値αと表記）以下であるか否かを判定する（ステップＳ１４）。
【００５４】
第１の文間の距離が閾値α以下であると判定された場合（ステップＳ１４のＹＥＳ）、該当文章抽出部３７は、取得された第１の文ペアに含まれる第２の文および第２の文ペアに含まれる第２の文間の距離（以下、第２の文間の距離と表記）を特定する（ステップＳ１５）。ここで、第２の文間の距離とは、第１の文ペアに含まれる第２の文と第２の文ペアに含まれる第２の文との間の対象文書における文の数である。なお、第１の文ペアに含まれる第２の文と第２の文ペアに含まれる第２の文との間の対象文書における文の数は、当該各文に付与されている当該文の位置（文番号）によって特定される。
【００５５】
該当文章抽出部３７は、特定された第２の文間の距離が予め定められた値（以下、閾値βと表記）以下であるか否かを判定する（ステップＳ１６）。
【００５６】
第２の文間の距離が閾値β以下であると判定された場合（ステップＳ１６のＹＥＳ）、該当文章抽出部３７は、対象文書における第１の文ペアに含まれる第１の文から第２の文ペアに含まれる第１の文までの間の文の集合（以下、第１の文間の文ブロックと表記）を当該対象文書から抽出する（ステップＳ１７）。
【００５７】
また、該当文章抽出部３７は、対象文書における第１の文ペアに含まれる第２の文から第２の文ペアに含まれる第２の文までの間の文の集合（以下、第２の文間の文ブロックと表記）を当該対象文書から抽出する（ステップＳ１８）。
【００５８】
このように、該当文章抽出処理においては、上記した第１の文間の距離（第１の文ペアに含まれる第１の文と第２の文ペアに含まれる第１の文との間の対象文書における文の数）が閾値α以下であり、かつ、第２の文間の距離（第１の文ペアに含まれる第２の文と第２の文ペアに含まれる第２の文との間の対象文書における文の数）が閾値β以下である場合には、第１の文間の文ブロック（対象文書における第１の文ペアに含まれる第１の文から第２の文ペアに含まれる第１の文までの間の文の集合）および第２の文間の文ブロック（対象文書における第１の文ペアに含まれる第２の文から第２の文ペアに含まれる第２の文までの間の文の集合）が対象文書から抽出される。ここで抽出された第１の文間の文ブロックおよび第２の文間の文ブロックが該当文章抽出処理において抽出される該当文章である。
【００５９】
ユーザは、このように抽出された第１の文間の文ブロックおよび第２の文間の文ブロックを対比することで、当該第１の文間の文ブロックおよび第２の文間の文ブロック間で内容の矛盾または重複の有無を確認することができる。
【００６０】
なお、ステップＳ１８の処理が実行されると、該当文章抽出部３７は、ステップＳ１２において取得された文ペア（つまり、第２の文ペア）の更に次の文ペアがあるか否かを判定する（ステップＳ１９）。
【００６１】
第２の文ペアの次の文ペアがあると判定された場合（ステップＳ１９のＹＥＳ）、ステップＳ１２に戻って処理が繰り返される。つまり、第２の文ペアとして処理された文ペアを新たな第１の文ペアとし、当該第２の文ペアの次の文ペアを新たな第２の文ペアとして処理が繰り返される。このように処理が繰り返されることで、上記した第１の文間の距離が閾値α以下であり、かつ、第２の文間の距離が閾値β以下であるという条件を新たな第１および第２の文ペアが満たす限り、第１の文間の文ブロックおよび第２の文ブロックが該当文章として追加される。
【００６２】
一方、ステップＳ１４において第１の文間の距離が閾値α以下でないと判定された場合およびステップＳ１７において第２の文間の距離が閾値β以下でないと判定された場合、該当文章抽出処理は終了される。なお、上記したように第１の文ペアに含まれる第１の文および第２の文ペアに含まれる第１の文は同一の対象文書に含まれているが、対象文書が複数存在する場合には、第１の文ペアに含まれる第２の文および第２の文ペアに含まれる第２の文は同一の対象文書に含まれていない場合がある。この場合、ステップＳ１７においては第２の文間の距離が閾値β以下でないと判定される。
【００６３】
上記した図５においては対象文書における先頭の文ペアについて処理する場合について説明したが、上記したような該当文章抽出処理が類似度判定部３６によって特定された全ての文ペアについて実行されることにより、対象文書中の該当文章を全て抽出することができる。なお、該当文章抽出処理において抽出された複数の該当文章のうち、他の該当文章に包含されるものについては排除される（つまり、該当文章として抽出されない）ような構成であっても構わない。
【００６４】
次に、図６を参照して、本実施形態に係る文章抽出装置３０の動作について具体的に説明する。
【００６５】
まず、文書読込部３１は、ユーザによって指定された文書を入力する（ステップＳ２１）。
【００６６】
次に、文書解析部３２は、文書読込部３１によって入力された文書（対象文書）を複数の文に分解する（ステップＳ２２）。ここでは、対象文書がｎ個の文（文１〜文ｎ）に分解されたものとする。
【００６７】
タイトル判別部３３は、上記したようにルール格納部２２に格納されているルールに基づいて、文１〜文ｎの中から対象文書のタイトル文を判別する（ステップＳ２３）。ここでは、例えば文２および文３等がタイトル文として判別されたものとする。
【００６８】
文ペア作成部３４は、対象文書が分解された文１〜文ｎのうちの２つの文毎に、当該２つの文を含む文ペア（第１および第２の文を含む文ペア）を作成する（ステップＳ２５）。換言すれば、文１〜文ｎの中から２つを選択する全ての組み合わせについて文ペアが作成される。具体的には、上記したようにｎ個の文（つまり、文１〜文ｎ）が存在する場合、ｎ＊（ｎ−１）／２の数の文ペアが作成される。以下、文ペア作成部３４によってｍ個の文ペア（文ペア１〜文ペアｍ）が作成されたものとする。
【００６９】
次に、類似度算出部３５は、ｍ個の文ペアの各々について、当該文ペアに含まれる第１および第２の文間の類似度を算出する（ステップＳ２５）。このとき、類似度算出部３５は、タイトル判別部３３によってタイトル文として判別された文の重みを他の文より重くする。また、類似度算出部３５は、タイトル判別部３３によってタイトル文として判別された文を構成する単語（文字列）の重みを他の単語より重くする。図６に示す例では、文ペア１（に含まれる第１の文と第２の文との間）の類似度として０．８、文ペア２（に含まれる第１の文と第２の文との間）の類似度として０．４、文ペアｍ（に含まれる第１の文と第２の文との間）の類似度として０．９が算出されている。
【００７０】
類似度判定部３６は、類似度算出部３５によって算出された類似度が閾値γより高い文ペアを特定する（ステップＳ２６）。ここでは、例えば文Ａと文ａとの間の類似度、文Ｂと文ｂとの間の類似度、文Ｃと文ｃとの間の類似度、文Ｄと文ｄとの類似度が閾値γより高いものとする。この場合、文Ａおよび文ａを含む文ペア、文Ｂおよび文ｂを含む文ペア、文Ｃおよび文ｃを含む文ペア、文Ｄおよび文ｄを含む文ペアが類似度判定部３６によって特定される。
【００７１】
次に、該当文書抽出部３７は、文Ａおよび文Ｂ間の距離が閾値α以下であるか否かを判定し、また、文ａおよび文ｂ間の距離が閾値β以下であるか否かを判定する（ステップＳ２７）。なお、文Ａおよび文Ｂは同一の対象文書に含まれており、文ａおよび文ｂは同一の対象文書に含まれているものとする。
【００７２】
文Ａおよび文Ｂ間の距離が閾値α以下であり、かつ、文ａおよび文ｂ間の距離が閾値β以下である場合、文Ａおよび文Ｂ間の文ブロック（文Ａから文Ｂまでの間の文の集合）と文ａおよび文ｂ間の文ブロック（文ａから文ｂまでの間の文の集合）とを対象文書から抽出する（ステップＳ２８）。
【００７３】
ここで抽出された文Ａおよび文Ｂ間の文ブロックと文ａおよび文ｂ間の文ブロックとが、内容が矛盾または重複している可能性がある文章（つまり、該当文章）としてユーザに提示される。
【００７４】
更に、文Ｂおよび文Ｃ間の距離が閾値α以下であり、かつ、文ｂおよび文ｃ間の距離が閾値β以下である場合には、文Ｂおよび文Ｃ間の文ブロックと文ｂおよび文ｃ間の文ブロックとが抽出される。この場合、文Ｂおよび文Ｃ間の文ブロックは上記した文Ａおよび文Ｂ間の文ブロックに追加され、文ｂおよび文ｃ間の文ブロックは上記した文ａおよび文ｂ間の文ブロックに追加される（つまり、該当文章に追加される）。
【００７５】
一方、例えば文Ｃおよび文Ｄ間の距離が閾値α以下でない、または文ｃおよび文ｄ間の距離が閾値β以下でない場合には、文Ｃおよび文Ｄ間の文ブロックと文ｃおよび文ｄ間の文ブロックは該当文章には追加されない。
【００７６】
ここでは、１つの該当文章が抽出される場合について説明したが、上述したように該当文章抽出処理は類似度判定部３６によって特定された文ペアの全てについて実行されれば、１つまたは複数の対象文書から複数の該当文章が抽出される場合がある。
【００７７】
ここで、上記した該当文章抽出処理において１つの対象文書から該当文章が抽出される場合および複数（２つ）の対象文書から該当文章が抽出される場合について説明する。
【００７８】
まず、図７を参照して、１つの対象文書から該当文章が抽出される場合について具体的に説明する。
【００７９】
図７に示す例では、対象文書１００から該当文章が抽出されるものとして説明する。また、類似度判定部３６によって特定された文ペア（つまり、類似度が閾値γより高い文ペア）には、文Ａ（第１の文）および文ａ（第２の文）を含む文ペア（第１の文ペア）と文Ｂ（第１の文）および文ｂ（第２の文）を含む文ペア（第２の文ペア）とが含まれているものとする。なお、文Ａ、文ａ、文Ｂおよび文ｂは、対象文書１００に含まれる文であるものとする。
【００８０】
ここで、文Ａおよび文Ｂ間の距離が閾値α以下であるものとする。また、文ａおよび文ｂ間の距離が閾値β以下であるものとする。
【００８１】
この場合、対象文書１００における文Ａから文Ｂまでの間の文の集合（文Ａおよび文Ｂ間の文ブロック）１０１が当該対象文書１００から抽出される。同様に、対象文書１００における文ａから文ｂまでの間の文の集合（文ａおよび文ｂ間の文ブロック）１０２が当該対象文書１００から抽出される。
【００８２】
このように、類似度判定部３６によって特定された２つの文ペアの各々に含まれる文（ここでは、文Ａ、文ａ、文Ｂおよび文ｂ）の全てが１つの対象文書（ここでは、対象文書１００）に含まれている場合には、該当文章（文ブロック１０１および１０２）は当該１つの対象文書から抽出される。
【００８３】
ここで、図８を参照して、所沢市クリーンセンター規則の文書１５０（つまり、１つの対象文書）から抽出される該当文章について説明する。
【００８４】
図８に示す文書１５０が図７に示す対象文書１００に相当するものとすると、文書１５０中の「（東部クリーンセンターの組織等）」の文が図７に示す文Ａに相当し、「（西部クリーンセンターの組織）」の文が図７に示す文ａに相当する。また、文書１５０中の「（２）ごみ集積所の設置に関すること。」の文が図７に示す文Ｂに相当し、「（２）ごみ集積所の設置に関すること。」の文が図７に示す文ｂに相当する。
【００８５】
また、文書１５０における「（東部クリーンセンターの組織等）」の文から「（２）ごみ集積所の設置に関すること。」の文までの間の文の集合が図７に示す文ブロック１０１に相当する。また、文書１５０における「（西部クリーンセンターの組織）」の文から「（２）ごみ集積所の設置に関すること。」の文までの間の文の集合が図７に示す文ブロック１０２に相当する。
【００８６】
つまり、図８に示す文書１５０の例では、枠１５１および１５２内の文の集合（文ブロック）が該当文章として抽出される。
【００８７】
次に、図９を参照して、２つの対象文書から該当文章が抽出される場合について具体的に説明する。
【００８８】
図９に示す例では、対象文書２００および対象文書３００から該当文章が抽出されるものとして説明する。また、類似度判定部３６によって特定された文ペア（つまり、類似度が閾値γより高い文ペア）には、文Ａ（第１の文）および文ａ（第２の文）を含む文ペア（第１の文ペア）と文Ｂ（第１の文）および文ｂ（第２の文）を含む文ペア（第２の文ペア）とが含まれているものとする。なお、文Ａおよび文Ｂは対象文書２００に含まれる文であり、文ａおよび文ｂは対象文書３００に含まれる文であるものとする。
【００８９】
ここで、文Ａおよび文Ｂ間の距離が閾値α以下であるものとする。また、文ａおよび文ｂ間の距離が閾値β以下であるものとする。
【００９０】
この場合、対象文書２００における文Ａから文Ｂまでの間の文の集合（文Ａおよび文Ｂ間の文ブロック）２０１が当該対象文書１００から抽出される。同様に、対象文書３００における文ａから文ｂまでの間の文の集合（文ａおよび文ｂ間の文ブロック）３０１が当該対象文書３００から抽出される。
【００９１】
このように、類似度判定部３６によって特定された２つの文ペアの各々に含まれる文Ａおよび文Ｂが１つの対象文書（ここでは、対象文書２００）に含まれており、文ａおよび文ｂが他の１つの対象文書（ここでは、対象文書３００）に含まれている場合には、該当文章（文ブロック２０１及び３０１）は、当該２つの対象文書から抽出される。
【００９２】
ここで、図１０を参照して、東村山市アメニティ基金条例の文書２５０および東村山市秋水園周辺対策施設整備基金条例の文書３５０（つまり、２つの対象文書）から抽出される該当文章について説明する。
【００９３】
図１０に示す文書２５０および文書３５０がそれぞれ図９に示す対象文書２００および３００に相当するものとすると、文書２５０中の「（管理）」の文が図９に示す文Ａに相当し、文書３５０中の「（管理）」の文が図９に示す文ａに相当する。また、文書２５０中の「第７条  基金は、次の各号に定めることの経費の財源に充てるときに、その全部または一部を処分することができる。」の文が図９に示す文Ｂに相当し、文書３００中の「第６条  基金は、近隣地域還元施設整備資金に充てる場合に限り、その全部又は一部を処分することができる。」の文が図９に示す文ｂに相当する。
【００９４】
また、文書２５０における「（管理）」の文から「第７条  基金は、次の各号に定めることの経費の財源に充てるときに、その全部または一部を処分することができる。」の文までの間の文の集合が図９に示す文ブロック２０１に相当する。また、文書３５０における「（管理）」の文から「第６条  基金は、近隣地域還元施設整備資金に充てる場合に限り、その全部又は一部を処分することができる。」の文までの間の文の集合が図９に示す文ブロック３０１に相当する。
【００９５】
つまり、図１０に示す文書２５０および３５０の例では、枠２５１および３５１内の文の集合（文ブロック）が該当文章として抽出される。
【００９６】
上記したように該当文章が抽出される際には、複数の文ペア（２つの文ペア）の各々に含まれる一方の文（第１の文）の組および他方の文（第２の文）の組はそれぞれ同一の対象文書中に含まれている必要がある。つまり、該当文章として抽出される文ブロックは異なる対象文書を跨ることはできない。
【００９７】
上記したように本実施形態においては、文字列から構成される複数の文を含む文書を入力し、当該入力された文書に含まれる複数の文のうちの２つの文（第１および第２の文）毎に文ペアを作成し、当該作成された文ペアの各々に含まれる第１および第２の文間の類似度を算出し、当該算出された類似度が予め定められた値（閾値γ）より高い第１および第２の文を含む複数の文ペアを特定し、当該特定された複数の文ペアの各々に含まれる第１および第２の文の文書における位置に基づいて、当該複数の文ペアの各々に含まれる第１および第２の文を含む文の集合を当該文書から抽出し、当該抽出された文の集合（該当文章）を出力する構成により、内容が矛盾または重複している可能性がある文章を自動的に抽出（検索）して、ユーザに提示することができる。これにより、ユーザは文書において内容が矛盾または重複している文章を対象文書の全ての範囲から探索する必要が無いため、当該ユーザの作業負担を大幅に軽減することが可能となる。
【００９８】
また、本実施形態においては、該当文章抽出処理において第１の文ペアに含まれる第１の文と第２の文ペアに含まれる第１の文との間の文書における文の数（第１の文間の距離）が予め定められた値（閾値α）以下であり、かつ、第１の文ペアに含まれる第２の文と第２の文ペアに含まれる第２の文との間の文書における文の数（第２の文間の距離）が予め定められた値（閾値β）以下である場合に、当該第１の文ペアに含まれる第１の文から当該第２の文ペアに含まれる第１の文までの間の文の集合（第１の文間の文ブロック）と、当該第１の文ペアに含まれる第２の文から当該第２の文ペアに含まれる第２の文までの間の文の集合（第２の文間の文ブロック）とを該当文章として抽出する構成により、文書において内容が矛盾または重複しているか否かをユーザ（利用者）が判断するために適切なサイズで該当文章を抽出することができる。
【００９９】
また、本実施形態においては、ルール格納部２２に格納されているルールに基づいて、文書に含まれる複数の文の中からタイトル文を判別し、文ペアの各々に含まれる第１および第２の文間の類似度を算出する際に、当該タイトル文または当該タイトル文を構成する文字列に対して重み付けをする構成により、よりユーザ（人）の感覚に近い類似度を算出することが可能となる。
【０１００】
なお、本実施形態においては、文の各々を構成する各単語の出現数を各次元の値とするベクトルの余弦値を類似度として算出するものとして説明したが、例えば互いに類似する文字列（単語）を含む類義語辞書を予め格納する類義語辞書格納部（図示せず）を更に備え、当該類義語辞書に登録されている類似する単語については同一の単語であるものとして文間の類似度を算出するような構成であっても構わない。このような構成とすることにより、類義語を考慮したより正確な類似度を算出することが可能となる。
【０１０１】
また、本実施形態においては、該当文章抽出処理において第１の文間の距離が閾値α以下であり、かつ、第２の文間の距離が閾値β以下であるという条件を第１および第２の文ペアが満たす限り第１の文間の文ブロックおよび第２の文ブロックが該当文章として追加されるものとして説明したが、当該文ブロックが追加される回数（つまり、マージされる回数）が予め設定される構成であっても構わない。このような構成により、余計な追加（マージ）の抑制および該当文章のサイズの制御が可能となる。更に、本実施形態においては、単に文ブロックを追加するだけでなく、該当文書をタイトル文として判別された文で区切る（つまり、処理を終了する）ことも可能である。また、該当文書を予め設定された文書における階層で区切ることも可能である。
【０１０２】
更に、本実施形態においては、類似度判定部３６によって判定された類似度について、閾値γより高い文ペアが１つである場合でも、複数である場合でも、同じ処理を行なうことが出来る。このとき、類似度が閾値γより高い文ペアが１つの場合は、全ての該当文章の出力が出揃った後に、該当文章のペア（当該文ペアの集合体である文章のペア）のどちらかの文の数が、設定値（例えば２）以下ならば、当該ユーザには提示しないといった処理を行なうこともできる。加えて、ユーザが記載した用語を含む文章は出力しない、一文を構成する単語が少ない場合は出力しない、タイトル文が予め指定された文字列の場合は出力しない、という処理もそれぞれ行なうことができる。
【０１０３】
これらのような処理を行なうことによって、ユーザの利便性をより図ることができる。もちろん、必ずしも全ての該当文章の出力が揃った後の後処理として行なうものではなく、必要な情報が揃った段階で実施も可能である。
【０１０４】
また、類似度算出部３５によるタイトル文または当該タイトル文を構成する文字列に対する重み付けは、必ずしも必要な処理という訳ではない。タイトル文または当該タイトル文を構成する文字列を判断し、これらに重みをつけるといった処理を行なわなくても、上記で説明したその他の処理を行なうことによって、矛盾・重複を含む可能性のある文章を抽出することは可能である。
【０１０５】
なお、本願発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。  
【符号の説明】
【０１０６】
１０…コンピュータ、２０…外部記憶装置、２２…ルール格納部、３０…文章抽出装置、３１…文書読込部、３２…文書解析部、３３…タイトル判別部、３４…文ペア作成部、３５…類似度算出部、３６…類似度判定部、３７…該当文章抽出部、３８…結果出力部。
【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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