(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の名詞若しくは前記複数の名詞と前後の名詞を繋ぎ且つ前方の名詞に結びついて後方の名詞を修飾する助詞又は当該助詞に相当する助詞相当語句とを含む名詞句と、当該名詞句から前記助詞又は前記助詞相当語句を取り除いた語句である代表名詞句とを含む辞書を格納するための辞書データ格納部と、
文書から前記名詞句を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された各前記名詞句について、当該名詞句から前記助詞及び前記助詞相当語句を取り除くことにより、当該名詞句に対応する前記代表名詞句を生成し、生成した前記代表名詞句が前記辞書に未登録の場合には当該名詞句と生成した前記代表名詞句とを関連付けて前記辞書に登録し、生成した前記代表名詞句が前記辞書に登録済みの場合には当該名詞句を登録済みの前記代表名詞句に関連付けて前記辞書に登録する辞書生成手段と、
前記辞書生成手段による処理が実施された後、前記辞書データ格納部に格納されている前記辞書から、前記抽出手段により抽出された特定の名詞句に対応する前記代表名詞句に関連付けられている前記名詞句を抽出し、前記特定の名詞句以外の名詞句が抽出された場合には前記特定の名詞句について表記ゆれがあることを示すデータを出力させる表記ゆれ判定手段と、
前記名詞句毎に出現頻度を計数して前記辞書に登録し、校正前の文書を用いて過去に計数された前記出現頻度が前記辞書に登録されている場合には、過去に計数された前記出現頻度を校正前の出現頻度とし、今回計数された前記出現頻度を校正後の出現頻度として前記辞書に登録する出現頻度計数手段と、
前記校正前の出現頻度と前記校正後の出現頻度とが前記辞書に登録されている場合、前記特定の名詞句に対応する前記代表名詞句に関連付けられている前記名詞句の中から、前記辞書に登録されている前記校正後の出現頻度が最も高い前記名詞句を統一先語句として特定し、前記特定の名詞句を前記統一先語句に置き換えることにより前記文書を更新する手段と、
を有する文書校正支援装置。
【請求項２】
前記表記ゆれ判定手段が、
前記辞書データ格納部に格納されている前記辞書から、前記特定の名詞句に対応する前記代表名詞句に関連付けられている前記名詞句の各々の前記出現頻度を抽出し、抽出した前記出現頻度を表すデータを出力させる手段
を有する請求項１記載の文書校正支援装置。
【請求項３】
前記抽出手段が、
前記文書に含まれ且つ漢字又は漢字及びカタカナで表される語句を、みなし名詞句として特定し、前記みなし名詞句が前記助詞又は前記助詞相当語句で繋がれているか判断し、前記みなし名詞句が前記助詞又は前記助詞相当語句で繋がれている場合には、前記助詞又は前記助詞相当語句と、当該助詞又は当該助詞相当語句で繋がれる前記みなし名詞句とを含む一連の語句を前記名詞句として抽出する
ことを特徴とする請求項１又は２記載の文書校正支援装置。
【請求項４】
前記抽出手段が、
前記文書に含まれる前記助詞又は前記助詞相当語句を特定し、前記助詞又は前記助詞相当語句の前後に、漢字又は漢字及びカタカナで表される語句であるみなし名詞句が存在しているか判断し、前記助詞又は前記助詞相当語句の前後に前記みなし名詞句が存在している場合には、前記助詞又は前記助詞相当語句と、当該助詞又は当該助詞相当語句で繋がれる前記みなし名詞句とを含む一連の語句を前記名詞句として抽出する
ことを特徴とする請求項１又は２記載の文書校正支援装置。
【請求項５】
複数の名詞若しくは前記複数の名詞と前後の名詞を繋ぎ且つ前方の名詞に結びついて後方の名詞を修飾する助詞又は当該助詞に相当する助詞相当語句とを含む名詞句と、当該名詞句から前記助詞又は前記助詞相当語句を取り除いた語句である代表名詞句とを含む辞書を格納するための辞書データ格納部にアクセス可能なコンピュータに、
文書から前記名詞句を順次抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにより抽出された各前記名詞句について、当該名詞句から前記助詞及び前記助詞相当語句を取り除くことにより、当該名詞句に対応する前記代表名詞句を生成し、生成した前記代表名詞句が前記辞書に未登録の場合には当該名詞句と生成した前記代表名詞句とを関連付けて前記辞書に登録し、生成した前記代表名詞句が前記辞書に登録済みの場合には当該名詞句を登録済みの前記代表名詞句に関連付けて前記辞書に登録する辞書生成ステップと、
前記辞書データ格納部に格納されている前記辞書から、前記抽出ステップにより抽出された特定の名詞句に対応する前記代表名詞句に関連付けられている前記名詞句を抽出し、前記特定の名詞句以外の名詞句が抽出された場合には前記特定の名詞句について表記ゆれがあることを示すデータを出力させる表記ゆれ判定ステップと、
前記名詞句毎に出現頻度を計数して前記辞書に登録し、校正前の文書を用いて過去に計数された前記出現頻度が前記辞書に登録されている場合には、過去に計数された前記出現頻度を校正前の出現頻度とし、今回計数された前記出現頻度を校正後の出現頻度として前記辞書に登録するステップと、
前記校正前の出現頻度と前記校正後の出現頻度とが前記辞書に登録されている場合、前記特定の名詞句に対応する前記代表名詞句に関連付けられている前記名詞句の中から、前記辞書に登録されている前記校正後の出現頻度が最も高い前記名詞句を統一先語句として特定し、前記特定の名詞句を前記統一先語句に置き換えることにより前記文書を更新するステップと、
を実行させるための文書校正支援プログラム。
【請求項６】
複数の名詞若しくは前記複数の名詞と前後の名詞を繋ぎ且つ前方の名詞に結びついて後方の名詞を修飾する助詞又は当該助詞に相当する助詞相当語句とを含む名詞句と、当該名詞句から前記助詞又は前記助詞相当語句を取り除いた語句である代表名詞句とを含む辞書を格納するための辞書データ格納部にアクセス可能なコンピュータにより実行される文書校正支援方法であって、
文書から前記名詞句を順次抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにより抽出された各前記名詞句について、当該名詞句から前記助詞及び前記助詞相当語句を取り除くことにより、当該名詞句に対応する前記代表名詞句を生成し、生成した前記代表名詞句が前記辞書に未登録の場合には当該名詞句と生成した前記代表名詞句とを関連付けて前記辞書に登録し、生成した前記代表名詞句が前記辞書に登録済みの場合には当該名詞句を登録済みの前記代表名詞句に関連付けて前記辞書に登録する辞書生成ステップと、
前記辞書データ格納部に格納されている前記辞書から、前記抽出ステップにより抽出された特定の名詞句に対応する前記代表名詞句に関連付けられている前記名詞句を抽出し、前記特定の名詞句以外の名詞句が抽出された場合には前記特定の名詞句について表記ゆれがあることを示すデータを出力させる表記ゆれ判定ステップと、
前記名詞句毎に出現頻度を計数して前記辞書に登録し、校正前の文書を用いて過去に計数された前記出現頻度が前記辞書に登録されている場合には、過去に計数された前記出現頻度を校正前の出現頻度とし、今回計数された前記出現頻度を校正後の出現頻度として前記辞書に登録するステップと、
前記校正前の出現頻度と前記校正後の出現頻度とが前記辞書に登録されている場合、前記特定の名詞句に対応する前記代表名詞句に関連付けられている前記名詞句の中から、前記辞書に登録されている前記校正後の出現頻度が最も高い前記名詞句を統一先語句として特定し、前記特定の名詞句を前記統一先語句に置き換えることにより前記文書を更新するステップと、
を含む文書校正支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、文書校正を支援するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば多数の者が共同し、大規模な文書又は文書群（例えば製薬業界における新薬申請文書など）を作成する場合、表記ゆれが起こりやすい。特に、大規模な文書又は文書群には表記ゆれが多数含まれる場合があり、用語や表現を統一するための校正作業に、多大な労力が必要とされてきた。なお、表記ゆれの原因としては、例えば執筆者の癖や、作業期間が長期にわたるような場合には時間経過に伴う用語の変化などがある。
【０００３】
このような校正作業を支援するため、表記ゆれを検出する技術が存在している。例えば、正しい表記と誤った表記とを含む校正辞書を予め作成しておき、この校正辞書を用いて文書から表記ゆれを検出する。また、例えば、「コンピュータ」と「コンピューター」のような長音の有無による表記ゆれや、「バイオリン」と「ヴァイオリン」のようなカタカナの表記ゆれ、「取り扱い」と「取扱い」と「取扱」のような送り仮名の違いによる表記ゆれなどについては、表記ゆれのパターンを予めルール化しておき、そのルールを文書に適用することで、表記ゆれを検出するような技術も存在している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平３−１８４１６２号公報
【特許文献２】特開平６−２７４４８０号公報
【特許文献３】特開昭６２−２０３２７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
一方、表記ゆれは、単語単位だけではなく、複数の名詞と前後の名詞を繋ぎ且つ前方の名詞に結びついて後方の名詞を修飾するような助詞（例えば、「の」等）又は当該助詞に相当する語句（例えば、「のための」等）とを含む名詞句単位でも起こりうる。例えば、「特許情報検索」と「特許の情報検索」と「特許情報の検索」などのような表記ゆれが起こりうる。
【０００６】
しかしながら、上記のような表記ゆれを全て網羅する辞書やルールを予め用意することは非常に困難であり、従来技術では、上記のような表記ゆれを検出することはできない。そのため、上記のような表記ゆれが存在する文書の校正作業には、やはり多大な労力が必要となってくる。
【０００７】
従って、本技術の目的は、複数の名詞と前後の名詞を繋ぎ且つ前方の名詞に結びついて後方の名詞を修飾するような助詞又は助詞相当語句とを含む名詞句単位の表記ゆれが存在する文書の校正作業を支援するための技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本文書校正支援装置は、複数の名詞若しくは複数の名詞と前後の名詞を繋ぎ且つ前方の名詞に結びついて後方の名詞を修飾する助詞又は当該助詞に相当する助詞相当語句とを含む名詞句と、当該名詞句から助詞又は助詞相当語句を取り除いた語句である代表名詞句とを含む辞書を格納するための辞書データ格納部と、文書から名詞句を抽出する抽出手段と、抽出手段により抽出された各名詞句について、当該名詞句から助詞及び助詞相当語句を取り除くことにより、当該名詞句に対応する代表名詞句を生成し、生成した代表名詞句が辞書に未登録の場合には当該名詞句と生成した代表名詞句とを関連付けて辞書に登録し、生成した代表名詞句が辞書に登録済みの場合には当該名詞句を登録済みの代表名詞句に関連付けて辞書に登録する辞書生成手段と、辞書生成手段による処理が実施された後、辞書データ格納部に格納されている辞書から、抽出手段により抽出された特定の名詞句に対応する代表名詞句に関連付けられている名詞句を抽出し、特定の名詞句以外の名詞句が抽出された場合には特定の名詞句について表記ゆれがあることを示すデータを出力させる表記ゆれ判定手段とを有する。
【発明の効果】
【０００９】
複数の名詞と前後の名詞を繋ぎ且つ前方の名詞に結びついて後方の名詞を修飾するような助詞又は助詞相当語句とを含む名詞句単位の表記ゆれが存在する文書の校正作業を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、本技術の実施の形態に係る文書校正支援装置の機能ブロック図である。
【図２】図２は、助詞相当語テーブル格納部に格納されるデータの第１の例を示す図である。
【図３】図３は、助詞相当語テーブル格納部に格納されるデータの第２の例を示す図である。
【図４】図４は、連文節代表表現辞書及び連文節表現出現辞書の構成例を示す図である。
【図５】図５は、連文節代表表現辞書及び連文節表現出現辞書の具体例を示す図である。
【図６】図６は、辞書生成処理の処理フロー（第１の部分）を示す図である。
【図７】図７は、辞書生成処理の処理フロー（第２の部分）を示す図である。
【図８】図８は、拡張後の連文節代表表現辞書及び連文節表現出現辞書の構成例を示す図である。
【図９】図９は、拡張後の連文節代表表現辞書及び連文節表現出現辞書の具体例を示す図である。
【図１０】図１０は、名詞句抽出処理１の処理フローを示す図である。
【図１１】図１１は、名詞句抽出処理２の処理フローを示す図である。
【図１２】図１２は、名詞句抽出処理２を説明するための図である。
【図１３】図１３は、校正支援処理の処理フローを示す図である。
【図１４】図１４は、表記ゆれ情報の第１の表示例を示す図である。
【図１５】図１５は、表記ゆれ情報の第２の表示例を示す図である。
【図１６】図１６は、表記ゆれ情報の第３の表示例を示す図である。
【図１７】図１７は、表記ゆれ情報の第４の表示例を示す図である。
【図１８】図１８は、文書管理システムを有するシステム構成の一例を示す図である。
【図１９】図１９は、自動校正処理の処理フローを示す図である。
【図２０】図２０は、コンピュータの機能ブロック図である。
【図２１】図２１は、第１の態様に係る文書校正支援装置の機能ブロック図である。
【図２２】図２２は、第２の態様に係る文書校正支援方法の処理フローを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１に、本技術の一実施の形態に係る文書校正支援装置の機能ブロック図を示す。本実施の形態に係る文書校正支援装置は、入力部１と、名詞句抽出部３と、辞書生成部５と、校正処理部７と、助詞相当語テーブル格納部９と、連文節代表表現辞書格納部１１と、連文節表現出現辞書格納部１３と、出力部１５とを有する。
【００１２】
なお、文書校正支援装置は、ユーザ端末や文書管理システムなどとネットワークを介して接続されており、入力部１は、ユーザ端末や文書管理システムから処理対象となる文書又は文書群のデータを受信する。名詞句抽出部３は、助詞相当語テーブル格納部９に格納されているデータを用いて、入力部１が受信した文書から名詞句（「連文節表現」とも呼ぶ）を抽出するための処理を実施する。なお、「名詞句」とは、複数の名詞、若しくは、複数の名詞と前後の名詞を繋ぎ且つ前方の名詞に結びついて後方の名詞を修飾するような助詞（例えば、「の」等）又は当該助詞に相当する語句（例えば、「のための」等）とを含む語句のことであり、以下の記述においても同様とする。また、以下の記述において、「助詞」とは、上記のような機能を持つ助詞を指すものとする。辞書生成部５は、名詞句抽出部３により抽出された名詞句と助詞相当語テーブル格納部９に格納されているデータとを用いて、後で説明する連文節代表表現辞書及び連文節表現出現辞書を生成し、連文節代表表現辞書格納部１１及び連文節表現出現辞書格納部１３にそれぞれ格納する。校正処理部７は、名詞句抽出部３により抽出された名詞句と連文節代表表現辞書格納部１１及び連文節表現出現辞書格納部１３に格納されているデータとを用いて、文書校正を支援するための処理を実施する。出力部１５は、校正処理部７の処理結果を表示装置に表示したり、ユーザ端末に出力したりする。
【００１３】
図２に、助詞相当語テーブル格納部９に格納される助詞相当語テーブルの一例を示す。図２に示すように、助詞相当語テーブルには、例えば、「の」、「での」、「のための」、「による」、「との」、「における」、・・・といった助詞又は助詞相当語句が予め格納されている。なお、助詞相当語テーブルには、図２に示したようなデータの他に、図３に示すような、漢字を含む助詞相当語句（例えば、「に基づく」、「に向けた」、「向けの」、「用の」、「上の」、「の為の」、・・・）が格納される場合もある。なお、助詞相当語テーブルのデータについては、ユーザが、追加、削除又は変更できるようになっているものとする。
【００１４】
図４に、連文節代表表現辞書及び連文節表現出現辞書の構成例を示す。なお、図４の例では、連文節代表表現辞書には、連文節代表表現の列と、出現頻度の列と、ポインタの列とが含まれる。連文節代表表現辞書における連文節代表表現の列には、名詞句から助詞又は助詞相当語句を取り除いた語句（以下、「代表名詞句」又は「連文節代表表現」と呼ぶ）が登録される。また、連文節代表表現辞書における出現頻度の列には、その代表名詞句に関連付けられた名詞句の出現頻度（例えば出現回数）の合計が登録される。さらに、連文節代表表現辞書におけるポインタの列には、その代表名詞句に対応する連文節表現出現辞書へのポインタが設定される。
【００１５】
また、図４の例では、連文節表現出現辞書には、連文節表現の列と、出現頻度の列とが含まれる。連文節表現出現辞書における連文節表現の列には、文書又は文書群から抽出された名詞句が登録される。また、連文節表現出現辞書における出現頻度の列には、文書又は文書群中における名詞句の出現頻度（例えば出現回数）が登録される。
【００１６】
図５に、連文節代表表現辞書及び連文節表現出現辞書の具体例を示す。図５の例では、連文節代表表現辞書５０１と、連文節表現出現辞書５１０乃至５１６とが示されている。なお、図５の例では、「Ａ社特許情報検索」、「Ａ社特許情報検索サービス」、「特許」、「特許情報」、「情報」、「情報検索」、「情報検索サービス」、「特許情報」及び「検索」の各々に対応する連文節表現出現辞書については図示を省略しているだけで、連文節代表表現辞書の各エントリには、対応する連文節表現出現辞書へのポインタが設定される。また、図５では、各列の名称を省略しているが、連文節代表表現辞書５０１において、左の列は、連文節代表表現の列であり、中央の列は、出現頻度の列であり、右の列は、ポインタの列である。さらに、連文節表現出現辞書５１０乃至５１６において、左の列は、連文節表現の列であり、右の列は、出現頻度の列である。
【００１７】
例えば、連文節代表表現辞書５０１における「Ａ社」のエントリには、「Ａ社」に対応する連文節表現出現辞書５１０へのポインタが設定されている。なお、連文節表現出現辞書５１０には、代表名詞句と等しい「Ａ社」という名詞句のみが登録されている。例えば表記ゆれが起きていなければ、代表名詞句と等しい名詞句のみが連文節表現出現辞書に含まれることとなる。また、図５の例では、「Ａ社」の出現頻度は１５４であり、連文節代表表現辞書５０１における「Ａ社」のエントリには、そのままの値（＝１５４）が設定されている。
【００１８】
さらに、連文節代表表現辞書５０１における「Ａ社特許」のエントリには、「Ａ社特許」に対応する連文節表現出現辞書５１１へのポインタが設定されている。そして、連文節表現出現辞書５１１には、「Ａ社特許」及び「Ａ社の特許」という２つの名詞句が登録されている。図５の例では、「Ａ社特許」の出現頻度は５０であり、「Ａ社の特許」の出現頻度は４となっている。これは、「Ａ社特許」と「Ａ社の特許」という表記ゆれが起きていることを示している。なお、これらの出現頻度の合計である５４（＝５０＋４）が、連文節代表表現辞書５０１における「Ａ社特許」のエントリに設定されている。
【００１９】
また、連文節代表表現辞書５０１における「Ａ社特許情報」のエントリには、「Ａ社特許情報」に対応する連文節表現出現辞書５１２へのポインタが設定されている。そして、連文節表現出現辞書５１２には、「Ａ社の特許情報」及び「Ａ社特許の情報」という２つの名詞句が登録されている。図５の例では、「Ａ社の特許情報」の出現頻度は２２であり、「Ａ社特許の情報」の出現頻度は３となっている。これは、「Ａ社の特許情報」と「Ａ社特許の情報」という表記ゆれが起きていることを示している。なお、これらの出現頻度の合計である２５（＝２２＋３）が、連文節代表表現辞書５０１における「Ａ社特許情報」のエントリに設定されている。
【００２０】
さらに、連文節代表表現辞書５０１における「特許情報検索」のエントリには、「特許情報検索」に対応する連文節表現出現辞書５１３へのポインタが設定されている。そして、連文節表現出現辞書５１３には、「特許情報検索」、「特許情報の検索」、「特許の情報の検索」及び「特許の情報検索」という４つの名詞句が登録されている。図５の例では、「特許情報検索」の出現頻度は７４であり、「特許情報の検索」の出現頻度は３２であり、「特許の情報の検索」の出現頻度は１１であり、「特許の情報検索」の出現頻度は５となっている。これは、「特許情報検索」と「特許情報の検索」と「特許の情報の検索」と「特許の情報検索」という表記ゆれが起きていることを示している。なお、これらの出現頻度の合計である１２２（＝７４＋３２＋１１＋５）が、連文節代表表現辞書５０１における「特許情報検索」のエントリに設定されている。
【００２１】
また、連文節代表表現辞書５０１における「特許情報検索サービス」のエントリには、「特許情報検索サービス」に対応する連文節表現出現辞書５１４へのポインタが設定されている。そして、連文節表現出現辞書５１４には、「特許情報検索サービス」、「特許の情報検索サービス」及び「特許情報の検索サービス」という３つの名詞句が登録されている。図５の例では、「特許情報検索サービス」の出現頻度は４８であり、「特許の情報検索サービス」の出現頻度は４であり、「特許情報の検索サービス」の出現頻度は２となっている。これは、「特許情報検索サービス」と「特許の情報検索サービス」と「特許情報の検索サービス」という表記ゆれが起きていることを示している。なお、これらの出現頻度の合計である５４（＝４８＋４＋２）が、連文節代表表現辞書５０１における「特許情報検索サービス」のエントリに設定されている。
【００２２】
さらに、連文節代表表現辞書５０１における「検索サービス」のエントリには、「検索サービス」に対応する連文節表現出現辞書５１５へのポインタが設定されている。そして、連文節表現出現辞書５１５には、「検索サービス」及び「検索のサービス」という２つの名詞句が登録されている。図５の例では、「検索サービス」の出現頻度は２３９であり、「検索のサービス」の出現頻度は４となっている。これは、「検索サービス」と「検索のサービス」という表記ゆれが起きていることを示している。なお、これらの出現頻度の合計である２４３（＝２３９＋４）が、連文節代表表現辞書５０１における「検索サービス」のエントリに設定されている。
【００２３】
また、連文節代表表現辞書５０１における「サービス」のエントリには、「サービス」に対応する連文節表現出現辞書５１６へのポインタが設定されている。なお、連文節表現出現辞書５１６には、代表名詞句と等しい「サービス」という名詞句のみが登録されている。図５の例では、「サービス」の出現頻度は６８９であり、連文節代表表現辞書５０１における「サービス」のエントリには、そのままの値（＝６８９））が設定されている。
【００２４】
次に、図６乃至図１９を用いて、文書校正支援装置の処理内容について説明する。まず、図６及び図７を用いて、連文節代表表現辞書及び連文節表現出現辞書を生成する処理について説明する。なお、以下で説明する処理によって、文書の分野別に連文節代表表現辞書及び連文節表現出現辞書を生成する。すなわち、初めての分野について処理する場合には、連文節代表表現辞書及び連文節表現出現辞書が空の状態で処理が開始され、以下で説明する処理を実施することにより、徐々に連文節代表表現辞書及び連文節表現出現辞書にデータが登録されていく。
【００２５】
まず、入力部１が、文書又は文書群のデータを格納している記憶装置から処理対象分野の文書データを読み込む（図６：ステップＳ１）。なお、ユーザなどによって、処理すべき文書又は文書群が選択されるような場合もあり、その場合には、選択されたものを読み込む。
【００２６】
そして、名詞句抽出部３が、入力部１が読み込んだ文書の先頭から順に未処理の１文を特定する（ステップＳ３）。そして、名詞句抽出部３は、助詞相当語テーブル格納部９に格納されているデータを用いて、名詞句抽出処理を実施する（ステップＳ５）。なお、名詞句抽出処理の詳細は後で説明するが、名詞句抽出処理を実施することにより、ステップＳ３において特定された文から名詞句が抽出される。
【００２７】
その後、辞書生成部５が、名詞句抽出処理によって抽出された名詞句のうち未処理の名詞句を１つ特定する（ステップＳ７）。なお、図示していないが、名詞句が１つも抽出されなかった場合には、以下で説明する処理を実施せずに、ステップＳ２９（図７）の処理に移行する。
【００２８】
そして、辞書生成部５は、助詞相当語テーブル格納部９に格納されているデータを用いて、特定された名詞句から助詞又は助詞相当語句を取り除くことにより、代表名詞句を生成する（ステップＳ９）。例えば図２に示したデータが助詞相当語テーブル格納部９に格納されていた場合に、「特許情報の検索」という名詞句について本ステップの処理を実施すると、助詞相当語テーブル格納部９（図２）に格納されている「の」が取り除かれ、「特許情報検索」という代表名詞句が生成される。なお、例えば「特許情報検索」のように、助詞又は助詞相当語句を含まない名詞句については、名詞句がそのまま代表名詞句となる。
【００２９】
そして、辞書生成部５は、連文節代表表現辞書格納部１１を検索し、ステップＳ９において生成された代表名詞句が連文節代表表現辞書に登録済みであるか判断する（ステップＳ１１）。生成された代表名詞句が連文節代表表現辞書に登録されていなければ（ステップＳ１１：Ｎｏルート）、辞書生成部５は、生成された代表名詞句を含むエントリを連文節代表表現辞書に登録し、連文節代表表現辞書における当該代表名詞句の出現頻度を１に設定する（ステップＳ１３）。すなわち、その代表名詞句について初めての処理の場合、本ステップの処理が実施される。その後、端子Ａを介してステップＳ１７（図７）の処理に移行する。
【００３０】
一方、生成された代表名詞句が連文節代表表現辞書に登録済みであった場合（ステップＳ１１：Ｙｅｓルート）、辞書生成部５は、連文節代表表現辞書において、生成された代表名詞句の出現頻度を１インクリメントする（ステップＳ１５）。すなわち、その代表名詞句について過去に処理しており、今回が２回目以降の処理である場合、本ステップの処理が実施される。その後、端子Ａを介してステップＳ１７（図７）の処理に移行する。
【００３１】
図７の説明に移行して、端子Ａの後、辞書生成部５は、連文節表現出現辞書格納部１３を検索し、ステップＳ７において特定された名詞句が連文節表現出現辞書に登録済みであるか判断する（図７：ステップＳ１７）。特定された名詞句が連文節表現出現辞書に登録されていなければ（ステップＳ１７：Ｎｏルート）、辞書生成部５は、特定された名詞句を含むエントリを連文節表現出現辞書に登録し、連文節表現出現辞書における当該名詞句の出現頻度を１に設定する（ステップＳ１９）。すなわち、その名詞句が初めて抽出された場合、本ステップの処理が実施される。
【００３２】
その後、辞書生成部５は、連文節代表表現辞書格納部１１を検索し、ステップＳ７において特定された名詞句に対応する代表名詞句のエントリに、連文節表現出現辞書へのポインタが設定済みであるか判断する（ステップＳ２１）。特定された名詞句に対応する代表名詞句のエントリに、連文節表現出現辞書へのポインタが設定されていなければ（ステップＳ２１：Ｎｏルート）、辞書生成部５は、連文節代表表現辞書において、特定された名詞句に対応する代表名詞句のエントリに、当該代表名詞句に対応する連文節表現出現辞書へのポインタを設定する（ステップＳ２３）。すなわち、その連文節表現出現辞書について初めての処理の場合、本ステップの処理が実施される。
【００３３】
一方、特定された名詞句に対応する代表名詞句のエントリに、連文節表現出現辞書へのポインタが設定済みであった場合（ステップＳ２１：Ｙｅｓルート）、ステップＳ２３の処理をスキップし、ステップＳ２７の処理に移行する。
【００３４】
また、ステップＳ１７において、特定された名詞句が連文節表現出現辞書に登録済みであったと判断された場合（ステップＳ１７：Ｙｅｓルート）、辞書生成部５は、連文節表現出現辞書において、特定された名詞句の出現頻度を１インクリメントする（ステップＳ２５）。すなわち、その名詞句が過去に抽出されており、今回抽出されたのが２回目以降であった場合、本ステップの処理が実施される。その後、ステップＳ２７の処理に移行する。
【００３５】
そして、ステップＳ２３又はステップＳ２５の後、辞書生成部５は、名詞句抽出処理（図６のステップＳ５）により抽出された全ての名詞句について処理が完了したか判断する（ステップＳ２７）。名詞句抽出処理により抽出された全ての名詞句について処理が完了していなければ（ステップＳ２７：Ｎｏルート）、端子Ｂを介してステップＳ７（図６）に戻り、上で述べた処理を繰り返す。
【００３６】
一方、名詞句抽出処理により抽出された全ての名詞句について処理が完了した場合（ステップＳ２７：Ｙｅｓルート）、名詞句抽出部３が、文書の最後まで処理が完了したか判断する（ステップＳ２９）。例えば、今回処理したのが文書中の最後の１文であれば、最後まで処理が完了したと判断する。文書の最後まで処理が完了していなければ（ステップＳ２９：Ｎｏルート）、端子Ｃを介してステップＳ３（図６）に戻り、上で述べた処理を繰り返す。一方、文書の最後まで処理が完了した場合（ステップＳ２９：Ｙｅｓルート）、処理を終了する。
【００３７】
以上のような処理を実施することにより、文書校正を支援するための処理に必要となる辞書を自動生成することができる。なお、文書群から辞書を生成する場合には、文書毎に上で述べたような処理を繰り返せばよい。
【００３８】
また、例えば校正前の文書又は文書群を用いて、図６及び図７に示した処理を実施した後に、校正後の文書又は文書群を用いて、図６及び図７に示した処理を再度実施するようにしてもよい。この場合には、図４に示した連文節代表表現辞書及び連文節表現出現辞書を、例えば図８に示すような構成に拡張する。図８に示す連文節代表表現辞書には、連文節代表表現の列と、校正前の出現頻度の列と、校正後の出現頻度の列と、ポインタの列とが含まれる。また、図８に示す連文節表現出現辞書には、連文節表現の列と、校正前の出現頻度の列と、校正後の出現頻度の列とが含まれる。すなわち、図４に示した構成と比べ、図８では、出現頻度を校正前と校正後とで分けて保持するようになっている。そして、校正後の文書又は文書群を用いて、図６及び図７に示した処理を再度実施する際には、過去の処理において計数された出現頻度を、校正前の出現頻度として辞書に格納し、今回の処理において計数される出現頻度を、校正後の出現頻度として辞書に格納するようにする。なお、その他の構成は、基本的には図４に示した構成と同じであるため、ここでは説明は省略する。
【００３９】
図９に、拡張後の連文節代表表現辞書及び連文節表現出現辞書の具体例を示す。なお、図９は、図５に示した連文節代表表現辞書及び連文節表現出現辞書を拡張した場合の一例を示す。図９の例では、連文節代表表現辞書９０１と、連文節表現出現辞書９１０乃至９１６とが示されている。なお、図９の例では、「Ａ社特許情報検索」、「Ａ社特許情報検索サービス」、「特許」、「特許情報」、「情報」、「情報検索」、「情報検索サービス」、「特許情報」及び「検索」の各々に対応する連文節表現出現辞書については図示を省略しているだけで、連文節代表表現辞書の各エントリには、対応する連文節表現出現辞書へのポインタが設定される。また、図９では、各列の名称を省略しているが、連文節代表表現辞書９０１において、１番左の列は、連文節代表表現の列であり、左から２番目の列は、校正前の出現頻度の列であり、左から３番目の列は、校正後の出現頻度の列であり、一番右の列は、ポインタの列である。さらに、連文節表現出現辞書９１０乃至９１６において、左の列は、連文節表現の列であり、中央の列は、校正前の出現頻度の列であり、右の列は、校正後の出現頻度の列である。また、連文節代表表現辞書９０１と連文節表現出現辞書９１０乃至９１６との対応関係は、基本的には図５と同じであるため、ここでは説明は省略する。
【００４０】
なお、図９において、連文節代表表現辞書９０１と連文節表現出現辞書９１０乃至９１６とにおける校正前の出現頻度の列には、図５に示した連文節代表表現辞書５０１と連文節表現出現辞書５１０乃至５１６とにおける出現頻度の値が設定されている。
【００４１】
そして、連文節代表表現辞書９０１と連文節表現出現辞書９１０乃至９１６とにおける校正後の出現頻度の列には、校正後の文書又は文書群を用いた処理により計数された出現頻度が格納されている。例えば、連文節表現出現辞書９１０には、校正後においても代表名詞句と等しい「Ａ社」という名詞句のみが登録されており、校正後の出現頻度は１４９となっている。これは、校正後においても表記ゆれは起きておらず、例えば校正時に一部が削除されたことを示している。
【００４２】
また、例えば、連文節表現出現辞書９１１では、校正後の出現頻度は、「Ａ社特許」が５８であり、「Ａ社の特許」は０となっている。すなわち、校正前の文書では、「Ａ社特許」と「Ａ社の特許」という表記ゆれが起きていたが、校正後の文書では、「Ａ社特許」に統一されたということを示している。なお、連文節表現出現辞書９１１では、校正後の出現頻度の合計（＝５８）が校正前の出現頻度の合計（＝５４）より大きくなっているが、これは、例えば校正とともに加筆が行われ、結果的に「Ａ社特許」という表記が増えたことを示している。
【００４３】
さらに、連文節表現出現辞書９１２では、校正後の出現頻度は、「Ａ社特許情報」が５であり、「Ａ社の特許情報」が４５であり、「Ａ社特許の情報」が０となっている。図５に示した連文節表現出現辞書５１２では、「Ａ社特許情報」のエントリは登録されていなかったが、今回新たに登録されている。これは、校正前の文書には、「Ａ社特許情報」という表記はなかったが（すなわち、校正前の出現頻度＝０）、校正や加筆などによって、校正後の文書に含まれるようになったことを示している。図９の例では、校正後の文書において、「Ａ社特許情報」と「Ａ社の特許情報」という表記ゆれが起きていることを示している。
【００４４】
また、連文節表現出現辞書９１３では、校正後の出現頻度は、「特許情報検索」が１３８であり、「特許情報の検索」と「特許の情報の検索」と「特許の情報検索」とが０となっている。すなわち、校正前の文書では、「特許情報検索」と「特許情報の検索」と「特許の情報の検索」と「特許の情報検索」という表記ゆれが起きていたが、校正後の文書では、「特許情報検索」に統一されたということを示している。
【００４５】
さらに、連文節表現出現辞書９１４では、校正後の出現頻度は、「特許情報検索サービス」と「特許の情報検索サービス」とが０であり、「特許情報の検索サービス」が４０となっている。すなわち、校正前の文書では、「特許情報検索サービス」と「特許の情報検索サービス」と「特許情報の検索サービス」という表記ゆれが起きていたが、校正後の文書では、「特許情報の検索サービス」に統一されたということを示している。なお、連文節表現出現辞書９１４では、校正後の出現頻度の合計（＝４０）が校正前の出現頻度の合計（＝５４）より小さくなっているが、これは、例えば校正とともに削除がなされたことを示している。
【００４６】
また、連文節表現出現辞書９１５では、校正後の出現頻度は、「検索サービス」が２４７であり、「検索のサービス」が０となっている。すなわち、校正前の文書では、「検索サービス」と「検索のサービス」という表記ゆれが起きていたが、校正後の文書では、「検索サービス」に統一されたということを示している。
【００４７】
さらに、連文節表現出現辞書９１６には、校正後においても代表名詞句と等しい「サービス」という名詞句のみが登録されており、校正後の出現頻度は６７７となっている。これは、校正後においても表記ゆれは起きておらず、例えば校正時に一部が削除されたことを示している。
【００４８】
このように、校正前の出現頻度と校正後の出現頻度とを保持するようにすることで、例えば、これらの出現頻度を見れば、ユーザは、過去のどのような校正が行われたかを容易に判断することができるようになる。なお、何回かに渡って文書の改版がなされるような場合には、文書の版数毎に出現頻度を保持するようにしてもよいし、最新版の出現頻度と、最新版以外の全ての版数の出現頻度の合計との２種類だけを保持するようにしてもよい。
【００４９】
次に、図１０乃至図１２を用いて、ステップＳ５（図６）における名詞句抽出処理の詳細について説明する。まず、名詞句抽出部３は、ステップＳ３において特定された文中において、漢字又はカタカナとひらがなとの切り替わり位置を特定する（図１０：ステップＳ１０１）。そして、名詞句抽出部３は、ステップＳ１０１において特定された切り替わり位置に従って、漢字又はカタカナで表される語句を、みなし名詞句として特定する（ステップＳ１０３）。例えば、「特許情報の検索サービスです」という１文があった場合、漢字又はカタカナとひらがなとの切り替わり位置で文章を区切ると、「特許情報」「の」「検索サービス」「です」となる。このうち、漢字又はカタカナで表される語句は、「特許情報」「検索サービス」であり、これらの語句が、みなし名詞句として特定される。
【００５０】
そして、名詞句抽出部３は、みなし名詞句が、助詞相当語テーブル格納部９に格納されている助詞又は助詞相当語句で繋がっているか判断する（ステップＳ１０５）。例えば図２に示したデータが助詞相当語テーブル格納部９に格納されていたとすると、上の例では、「特許情報」と「検索サービス」とが、助詞相当語テーブル格納部９に格納されている「の」で繋がっている。このように、みなし名詞句が、助詞相当語テーブル格納部９に格納されている助詞又は助詞相当語句で繋がっている場合（ステップＳ１０５：Ｙｅｓルート）、名詞句抽出部３は、みなし名詞句を繋いでいる助詞又は助詞相当語句と、当該助詞又は助詞相当語句で繋がれるみなし名詞句とを含む一連の語句を名詞句として抽出する（ステップＳ１０７）。すなわち、上の例では、「特許情報の検索サービス」が名詞句として抽出される。そして、処理を終了し、元の処理に戻る。
【００５１】
一方、みなし名詞句が、助詞相当語テーブル格納部９に格納されている助詞又は助詞相当語句で繋がっていなければ（ステップＳ１０５：Ｎｏルート）、名詞句抽出部３は、各々のみなし名詞句を名詞句として抽出する（ステップＳ１０９）。例えば、「特許情報を検索できるサービスです」という１文があった場合には、「特許情報」「検索」「サービス」がみなし名詞句として特定されるが、これらは助詞又は助詞相当語句で繋がれていないため、「特許情報」「検索」「サービス」がそのまま名詞句として抽出される。そして、処理を終了し、元の処理に戻る。
【００５２】
以上のような処理を実施することにより、「（漢字又はカタカナ）＋（助詞又は助詞相当語句）＋（漢字又はカタカナ）・・・」で表される名詞句を簡単な処理によって抽出することができる。
【００５３】
なお、図３に示したように、助詞相当語テーブル格納部９には、漢字を含む助詞相当語句が格納される場合もある。その場合には、図１０に示した処理の代わりに、図１１に示す名詞句抽出処理２を実施する。
【００５４】
まず、名詞句抽出部３が、助詞相当語テーブル格納部９に格納されているデータを用いて、ステップＳ３において特定された文中に含まれる助詞又は助詞相当語句を特定する（図１１：ステップＳ１１１）。そして、名詞句抽出部３は、特定された助詞又は助詞相当語句の前後にみなし名詞句が存在するか判断する（ステップＳ１１３）。すなわち、特定された名詞又は助詞相当語句の前後の語句が両方とも漢字又はカタカナであるか判断する。この処理については図１２を用いて説明する。なお、助詞相当語句テーブル格納部９には、図２及び図３に示したようなデータが格納されているものとする。例えば、図１２に示すような「効率化のためには特許庁向けの公知例に基づく特許の検索が必要のようだ。」という１文についてステップＳ１１１の処理を実施すると、語句１２０１（「の」）と、語句１２０２（「の」）と、語句１２０３（「の」）と、語句１２０４（「の」）と、語句１２０５（「向けの」）と、語句１２０６（「に基づく」）とが特定される。ここで、語句１２０１（「の」）は、直前の語句は漢字であるが、直後の語句はひらがなである。また、語句１２０２（「の」）は、直後の語句は漢字であるが、直前の語句はひらがなである。さらに、語句１２０３（「の」）は、前後の語句が両方とも漢字である。また、語句１２０４（「の」）は、直前の語句は漢字であるが、直後の語句はひらがなである。さらに、語句１２０５（「向けの」）は、前後の語句が両方とも漢字である。また、語句１２０６（「に基づく」）も、前後の語句が両方とも漢字である。すなわち、図１２の例では、語句１２０３、語句１２０５及び語句１２０６について、前後にみなし名詞句が存在すると判断される。
【００５５】
そして、特定された助詞又は助詞相当語句の前後にみなし名詞句が存在する場合（ステップＳ１１３：Ｙｅｓルート）、すなわち助詞又は助詞相当語句の前後の語句が両方とも漢字又はカタカナであった場合、名詞句抽出部３は、ステップＳ１１５の処理を実施する。具体的には、名詞句抽出部３は、前後にみなし名詞句が存在する助詞又は助詞相当語句と、当該助詞又は助詞相当語句で繋がれるみなし名詞句とを含む一連の語句を名詞句として抽出する（ステップＳ１１５）。図１２の例では、語句１２０３と語句１２０５と語句１２０６とによって、「特許庁」＋「向けの」＋「公知例」＋「に基づく」＋「特許」＋「の」＋「検索」といったように繋がれる。従って、「特許庁向けの公知例に基づく特許の検索」が名詞句として抽出される。そして、処理を終了し、元の処理に戻る。
【００５６】
一方、特定された助詞又は助詞相当語句の前後にみなし名詞句が存在しなければ（ステップＳ１１３：Ｎｏルート）、すなわち助詞又は助詞相当語句の前後のうちの少なくともいずれかがひらがなであった場合、名詞句抽出部３は、みなし名詞句を名詞句として抽出する（ステップＳ１１７）。図１２の例では、「効率化」「必要」は、助詞又は助詞相当語句で繋がれない、みなし名詞句であり、「効率化」「必要」がそのまま名詞句として抽出される。そして、処理を終了し、元の処理に戻る。
【００５７】
以上のような処理を実施することにより、助詞相当語句に漢字が含まれるような場合でも、簡単な処理によって名詞句を抽出することができる。なお、形態素解析などによって名詞句を抽出することも可能である。但し、上で述べたような処理であれば、処理負荷のかかる形態素解析を行わずに済むので処理負荷を軽くすることができ、形態素解析用の辞書のメンテナンスも不要となる。
【００５８】
次に、図１３乃至図１７を用いて、ユーザが校正作業を行う際の文書校正支援装置の処理について説明する。例えば校正者であるユーザが、文書校正支援装置を操作し、校正対象となる文書を選択する。そして、入力部１は、ユーザからの選択入力を受け付け、文書又は文書群のデータを格納している記憶装置から、校正対象の文書データを読み込む（図１３：ステップＳ３１）。なお、本ステップの前に、校正対象文書又は同一分野の文書を用いて図６及び図７に示した処理が実施され、連文節代表表現辞書及び連文節表現出現辞書が生成されているものとする。
【００５９】
そして、名詞句抽出部３が、入力部１が読み込んだ文書の先頭から順に未処理の１文を特定する（ステップＳ３３）。そして、名詞句抽出部３は、助詞相当語テーブル格納部９に格納されているデータを用いて、名詞句抽出処理を実施する（ステップＳ３５）。名詞句抽出処理については上で説明しているので、ここでは説明は省略する。なお、名詞句抽出処理を実施すると、ステップＳ３３において特定された文から名詞句が抽出される。
【００６０】
その後、校正処理部７が、名詞句抽出処理によって抽出された名詞句のうち未処理の名詞句を１つ特定する（ステップＳ３７）。なお、図示していないが、名詞句が１つも抽出されなかった場合には、以下で説明する処理を実施せずに、ステップＳ４５の処理に移行する。
【００６１】
そして、校正処理部７は、ステップＳ３７において特定された名詞句について表記ゆれが起きているか判断する（ステップＳ３９）。具体的には、特定された名詞句を用いて連文節表現出現辞書格納部１３を検索し、校正対象文書と同一分野の辞書の中から、その名詞句のエントリが登録されている連文節表現出現辞書を特定する。そして、その連文節表現出現辞書に２以上のエントリが登録されているか判断する。その連文節表現出現辞書に登録されているエントリが１つのみであった場合、表記ゆれは起きていないと判断する。一方、その連文節表現出現辞書に２以上のエントリが登録されている場合、特定された名詞句以外の名詞句の出現頻度が１以上であるか判断する。２以上のエントリが登録されている場合であっても、特定された名詞句以外の名詞句の出現頻度が全て０であれば、表記ゆれは起きていないと判断する。一方、２以上のエントリが登録されており、特定された名詞句以外の名詞句の出現頻度が１以上であった場合には、表記ゆれが起きていると判断する。なお、上で述べたように、校正前の出現頻度と校正後の出現頻度とが連文節表現出現辞書に格納されている場合には、校正後の出現頻度を用いて判断する。
【００６２】
そして、特定された名詞句について表記ゆれが起きていると判断された場合（ステップＳ３９：Ｙｅｓルート）、校正処理部７は、連文節表現出現辞書を用いて、表記ゆれがあることを示すデータを生成し、表示装置等に表示する（ステップＳ４１）。例えば、文書を作成・編集するためのプログラムを起動するなどし、校正対象文書が表示装置に表示されている場合であれば、例えば図１４に示すような表示を行う。図１４の例では、表記ゆれが起きている「特許情報の検索」の部分に下線を付し、その近傍に、表記ゆれの情報を含むサブ画面がポップアップ表示されている。また、上で述べたように、校正前の出現頻度と校正後の出現頻度とが連文節表現出現辞書に格納されている場合には、図１５に示すように、校正前の出現頻度と校正後の出現頻度とを表示するようにしてもよい。さらに、校正前の出現頻度と校正後の出現頻度とをそのまま表示するのではなく、図１６に示すように、各名詞句について、出現頻度の総数に対する当該名詞句の出現頻度の割合を表示するようにしてもよい。例えば、校正後の文書における「特許情報検索」の割合は、１２８÷（１２８＋４）≒９７％である。なお、割合を数値で表すのではなく、一目で分かるように、図１７に示すようなグラフ形式で表示するようにしてもよい。この他にも、例えば表記ゆれが起きている部分に色を付けて表示するようにしたり、出現頻度などの情報を初めは非表示にしておき、表記ゆれが起きている部分がクリックされたときに表示するようにすることも可能である。その後、処理は、ステップＳ４３に移行する。
【００６３】
一方、特定された名詞句について表記ゆれが起きていないと判断された場合（ステップＳ３９：Ｎｏルート）、ステップＳ４１の処理をスキップし、ステップＳ４３の処理に移行する。
【００６４】
そして、校正処理部７は、名詞句抽出処理により抽出された全ての名詞句について処理が完了したか判断する（ステップＳ４３）。名詞句抽出処理により抽出された全ての名詞句について処理が完了していなければ（ステップＳ４３：Ｎｏルート）、ステップＳ３７に戻り、上で述べた処理を繰り返す。
【００６５】
一方、名詞句抽出処理により抽出された全ての名詞句について処理が完了した場合（ステップＳ４３：Ｙｅｓルート）、名詞句抽出部３が、文書の最後まで処理が完了したか判断する（ステップＳ４５）。文書の最後まで処理が完了していなければ（ステップＳ４５：Ｎｏルート）、ステップＳ３３に戻り、上で述べた処理を繰り返す。一方、文書の最後まで処理が完了した場合（ステップＳ４５：Ｙｅｓルート）、処理を終了する。
【００６６】
以上のような処理を実施することにより、例えば校正者であるユーザは、いずれの箇所に表記ゆれが起きているのか、どのような表記ゆれが起きているのかを容易に把握でき、校正作業がし易くなる。例えば、今回校正作業を行うユーザは、校正前の出現頻度と校正後の出現頻度を見れば、過去に他のユーザがその文書に対して校正を行っていたとしても、他のユーザがどのような方針で校正を行ったのかを認識することができる。これにより、過去の校正作業と同様の方針で校正作業を行うことができるようになる。
【００６７】
なお、例えば、「医学」の辞書、「薬学」の辞書、「胃腸薬」の辞書というように、辞書間に階層関係が存在する場合もあり、図１３に示した処理において、関連する複数の辞書を用いることも可能である。例えば、「胃腸薬」に関する文書が校正対象であった場合、「医学」の辞書と「薬学」の辞書と「胃腸薬」の辞書とを用いて処理するようにしてもよい。また、複数の辞書を用いて処理を行う場合には、表記ゆれが、どの辞書に基づいて検出されたものであるかが分かるように、色分けをして表示したり、辞書を判別するための記号を合わせて表示したりしてもよい。
【００６８】
次に、図１８及び図１９を用いて、文書校正支援装置の自動校正処理について説明する。ここでは、図１８に示すように、ネットワーク１００に、文書校正支援装置と、文書ファイルＤＢを管理する文書管理システムと、ユーザ端末とが接続されているものとする。例えば、ユーザはユーザ端末を操作して、文書管理システムから文書ファイルをチェックアウトし、修正を行った後、修正後の文書ファイルをチェックインする。そして、修正後の文書ファイルがチェックインされた際に、文書管理システムが、自動校正処理の開始を文書校正支援装置に指示するとともに、チェックインされた文書を通知する。なお、チェックイン、チェックアウトなどの文書管理システムの基本的な動作は従来と変わらないため、ここでは説明は省略する。
【００６９】
まず、文書校正支援装置の入力部１は、文書管理システムから文書データを受信し、一旦記憶装置に格納する。そして、入力部１は、記憶装置から文書データを読み込む（図１９：ステップＳ５１）。なお、本ステップの前に、受信した文書を用いて図６及び図７に示した処理を実施しておくようにする。
【００７０】
そして、名詞句抽出部３が、入力部１が読み込んだ文書の先頭から順に未処理の１文を特定する（ステップＳ５３）。そして、名詞句抽出部３は、助詞相当語テーブル格納部９に格納されているデータを用いて、名詞句抽出処理を実施する（ステップＳ５５）。名詞句抽出処理については上で説明しているので、ここでは説明は省略する。なお、名詞句抽出処理を実施すると、ステップＳ５３において特定された文から名詞句が抽出される。
【００７１】
その後、校正処理部７が、名詞句抽出処理によって抽出された名詞句のうち未処理の名詞句を１つ特定する（ステップＳ５７）。なお、図示していないが、名詞句が１つも抽出されなかった場合には、以下で説明する処理を実施せずに、ステップＳ６７の処理に移行する。
【００７２】
そして、校正処理部７は、ステップＳ５７において特定された名詞句について表記ゆれが起きているか判断する（ステップＳ５９）。本ステップの処理は、ステップＳ３９（図１３）の処理と同じであるため、詳細な説明は省略する。
【００７３】
そして、特定された名詞句について表記ゆれが起きていると判断された場合（ステップＳ５９：Ｙｅｓルート）、校正処理部７は、連文節表現出現辞書を用いて、特定された名詞句と表記ゆれの関係にある全ての名詞句（特定された名詞句を含む）の中から、校正後の出現頻度が最も高い名詞句を統一先語句として特定する（ステップＳ６１）。そして、校正処理部７は、特定された名詞句を統一先語句で置き換えることにより、校正対象文書を更新する（ステップＳ６３）。この際、変更箇所などの変更履歴を記憶装置に格納しておく。なお、校正対象文書が、変更履歴を残しておけるような機能を備えたアプリケーションにて作成された文書であれば、文書中に変更履歴を残すようにしてもよい。また、この段階で、特定された名詞句と表記ゆれの関係にある名詞句についても、統一先語句に置き換えてしまってもよい。なお、図１９の処理フローでは、抽出された名詞句毎に処理が繰り返されるようになっているため、この段階で置き換えなかった場合には、以降の処理にて、いずれ置き換えられる。
【００７４】
一方、特定された名詞句について表記ゆれが起きていないと判断された場合（ステップＳ５９：Ｎｏルート）、ステップＳ６１及びステップＳ６３の処理をスキップし、ステップＳ６５の処理に移行する。
【００７５】
そして、校正処理部７は、名詞句抽出処理により抽出された全ての名詞句について処理が完了したか判断する（ステップＳ６５）。名詞句抽出処理により抽出された全ての名詞句について処理が完了していなければ（ステップＳ６５：Ｎｏルート）、ステップＳ５７に戻り、上で述べた処理を繰り返す。
【００７６】
一方、名詞句抽出処理により抽出された全ての名詞句について処理が完了した場合（ステップＳ６５：Ｙｅｓルート）、名詞句抽出部３が、文書の最後まで処理が完了したか判断する（ステップＳ６７）。文書の最後まで処理が完了していなければ（ステップＳ６７：Ｎｏルート）、ステップＳ５３に戻り、上で述べた処理を繰り返す。
【００７７】
一方、文書の最後まで処理が完了した場合（ステップＳ６７：Ｙｅｓルート）、出力部１５が、更新後の校正対象文書と記憶装置に格納されている変更履歴とをユーザ端末へ出力する（ステップＳ６９）。その後、処理を終了する。なお、例えば、文書中に変更履歴が残されている場合には、校正者が、更新後の校正対象文書を見て変更内容を確認した後に、正式に反映させるようにしてもよい。また、出力部１５が、更新後の校正対象文書をドキュメント管理システムに出力し、自動校正の結果として変更履歴のみをユーザ端末に出力するような場合もある。
【００７８】
以上のような処理を実施することにより、文書中に表記ゆれがある場合には、校正後の出現頻度が最も高い名詞句の表記に自動的に統一するので、ユーザにとっては校正作業の手間が省ける。例えば初版（又はドラフト版など）の文書には、執筆者の癖などによって、適切でない表記が多く含まれる場合もあるため、その文書における出現頻度が高い表記が必ずしも適切な表記であるとは限らない。一方、校正後の文書であれば、適切な表記に合わせるような校正が行われているはずであるので、校正後の文書における出現頻度が高いものが適切な表記である可能性が高い。
【００７９】
以上本技術の本実施の形態について説明したが、本技術はこれに限定されるものではない。例えば図１に示した文書校正支援装置の機能ブロック図は一例であって必ずしも実際のプログラムモジュール構成と一致しない場合もある。
【００８０】
また、データ格納部の構成も同様に一例にすぎない。例えば連文節代表表現辞書及び連文節表現出現辞書は、図４及び図８に示した構成でなければならないわけではない。例えば、連文節代表表現辞書に出現頻度が格納されるようになっているが、この出現頻度は、連文節表現出現辞書における各名詞句の出現頻度から算出することもできるので、連文節代表表現辞書において保持しないような構成にすることも可能である。
【００８１】
また、例えば図５に示した連文節表現出現辞書５１３には、代表名詞句と同一の「特許情報検索」という名詞句も登録されているが、代表名詞句と同一の名詞句については、連文節表現出現辞書に登録しないような構成にすることも可能である。この場合、例えば連文節代表表現辞書５０１における「特許情報検索」の出現頻度（＝１２２）から、連文節表現出現辞書５１３における各名詞句の出現頻度の総数（＝３２＋１１＋５）を差し引くことで、代表名詞句と同一の名詞句（「特許情報検索」）の出現頻度（＝７４）を算出することができる。
【００８２】
また、処理フローにおいても、処理結果が変わらなければ処理の順番を入れ替えることも可能である。さらに、並列に実行させるようにしてもよい。
【００８３】
なお、上で述べた文書校正支援装置は、コンピュータ装置であって、図２０に示すように、メモリ２５０１とＣＰＵ２５０３とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。必要に応じてＣＰＵ２５０３は、表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、必要な動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、メモリ２５０１に格納され、必要があればＨＤＤ２５０５に格納される。本技術の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及び必要なアプリケーション・プログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。
【００８４】
以上述べた本実施の形態をまとめると、以下のようになる。
【００８５】
第１の態様に係る文書校正支援装置は、複数の名詞若しくは複数の名詞と前後の名詞を繋ぎ且つ前方の名詞に結びついて後方の名詞を修飾する助詞又は当該助詞に相当する助詞相当語句とを含む名詞句と、当該名詞句から助詞又は助詞相当語句を取り除いた語句である代表名詞句とを含む辞書を格納するための辞書データ格納部（図２１：１５０１）と、文書から名詞句を抽出する抽出手段（図２１：抽出部１５０３）と、抽出手段により抽出された各名詞句について、当該名詞句から助詞及び助詞相当語句を取り除くことにより、当該名詞句に対応する代表名詞句を生成し、生成した代表名詞句が辞書に未登録の場合には当該名詞句と生成した代表名詞句とを関連付けて辞書に登録し、生成した代表名詞句が辞書に登録済みの場合には当該名詞句を登録済みの代表名詞句に関連付けて辞書に登録する辞書生成手段（図２１：辞書生成部１５０５）と、辞書生成手段による処理が実施された後、辞書データ格納部に格納されている辞書から、抽出手段により抽出された特定の名詞句に対応する代表名詞句に関連付けられている名詞句を抽出し、特定の名詞句以外の名詞句が抽出された場合には特定の名詞句について表記ゆれがあることを示すデータを出力させる表記ゆれ判定手段（図２１：表記ゆれ判定部１５０７）とを有する。
【００８６】
このようにすれば、例えば校正者であるユーザは、表記ゆれが起きている名詞句を認識することができ、容易に校正作業を行うことができるようになる。なお、表記ゆれの判定に用いる辞書は自動生成されるので、ユーザが事前に用意しておく必要はない。
【００８７】
上で述べた辞書生成手段が、名詞句毎に出現頻度を計数して辞書に登録する出現頻度計数手段を有するようにしてもよい。そして、上で述べた表記ゆれ判定手段が、辞書データ格納部に格納されている辞書から、特定の名詞句に対応する代表名詞句に関連付けられている名詞句の各々の出現頻度を抽出し、抽出した出現頻度を表すデータを出力させる手段を有するようにしてもよい。このようにすれば、例えばユーザは、どのような表現が多く使われているかを認識することができ、校正作業に役立てることができる。
【００８８】
上で述べた出現頻度計数手段が、校正前の文書を用いて過去に計数された出現頻度が辞書に登録されている場合には、過去に計数された出現頻度を校正前の出現頻度とし、今回計数された出現頻度を校正後の出現頻度として辞書に登録する手段を有するようにしてもよい。例えば校正前の出現頻度と校正後の出現頻度とが出力されることによって、ユーザは、過去の校正作業がどのような方針で行われたかを容易に認識することができ、今回の校正作業に役立てることができる。
【００８９】
第１の態様において、校正前の出現頻度と校正後の出現頻度とが辞書に登録されている場合、特定の名詞句に対応する代表名詞句に関連付けられている名詞句の中から、辞書に登録されている校正後の出現頻度が最も高い名詞句を統一先語句として特定し、特定の名詞句を統一先語句に置き換えることにより文書を更新する手段をさらに有するようにしてもよい。このようにすれば、例えば表記ゆれがある場合には、校正後の出現頻度が最も高い名詞句の表記で統一されることになるので、ユーザにとっては校正作業の手間が省ける。なお、校正後の文書であれば、適切な表記に統一するような校正がなされているはずであり、すなわち校正後の出現頻度が高い名詞句の表記に合わせるのが適切である可能性が高い。
【００９０】
上で述べた抽出手段が、文書に含まれ且つ漢字又は漢字及びカタカナで表される語句を、みなし名詞句として特定し、みなし名詞句が助詞又は助詞相当語句で繋がれているか判断し、みなし名詞句が助詞又は助詞相当語句で繋がれている場合には、助詞又は助詞相当語句と、当該助詞又は当該助詞相当語句で繋がれるみなし名詞句とを含む一連の語句を上記名詞句として抽出する場合もある。このようにすれば、より簡単な処理で名詞句を抽出することができる。
【００９１】
上で述べた抽出手段が、文書に含まれる助詞又は助詞相当語句を特定し、助詞又は助詞相当語句の前後に、漢字又は漢字及びカタカナで表される語句であるみなし名詞句が存在しているか判断し、助詞又は助詞相当語句の前後にみなし名詞句が存在している場合には、助詞又は助詞相当語句と、当該助詞又は当該助詞相当語句で繋がれるみなし名詞句とを含む一連の語句を上記名詞句として抽出する場合もある。このようにすれば、助詞相当語句に漢字が含まれる場合でも、簡単な処理で名詞句を抽出することができる。
【００９２】
第２の態様に係る文書校正支援方法は、複数の名詞若しくは複数の名詞と前後の名詞を繋ぎ且つ前方の名詞に結びついて後方の名詞を修飾する助詞又は当該助詞に相当する助詞相当語句とを含む名詞句と、当該名詞句から助詞又は助詞相当語句を取り除いた語句である代表名詞句とを含む辞書を格納するための辞書データ格納部にアクセス可能なコンピュータにより実行される方法である。そして、本文書校正支援方法は、文書から名詞句を順次抽出する抽出ステップ（図２２：Ｓ１００１）と、抽出ステップにより抽出された各名詞句について、当該名詞句から助詞及び助詞相当語句を取り除くことにより、当該名詞句に対応する代表名詞句を生成し、生成した代表名詞句が辞書に未登録の場合には当該名詞句と生成した代表名詞句とを関連付けて辞書に登録し、生成した代表名詞句が辞書に登録済みの場合には当該名詞句を登録済みの代表名詞句に関連付けて辞書に登録する辞書生成ステップ（図２２：Ｓ１００３及びＳ１００５）と、辞書データ格納部に格納されている辞書から、抽出ステップにより抽出された特定の名詞句に対応する代表名詞句に関連付けられている名詞句を抽出し、特定の名詞句以外の名詞句が抽出された場合には特定の名詞句について表記ゆれがあることを示すデータを出力させる表記ゆれ判定ステップ（図２２：Ｓ１００７）とを含む。
【００９３】
なお、上で述べたような処理をコンピュータに実施させるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブル・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納される。なお、処理途中のデータについては、コンピュータのメモリ等の記憶装置に一時保管される。
【００９４】
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００９５】
（付記１）
複数の名詞若しくは前記複数の名詞と前後の名詞を繋ぎ且つ前方の名詞に結びついて後方の名詞を修飾する助詞又は当該助詞に相当する助詞相当語句とを含む名詞句と、当該名詞句から前記助詞又は前記助詞相当語句を取り除いた語句である代表名詞句とを含む辞書を格納するための辞書データ格納部と、
文書から前記名詞句を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された各前記名詞句について、当該名詞句から前記助詞及び前記助詞相当語句を取り除くことにより、当該名詞句に対応する前記代表名詞句を生成し、生成した前記代表名詞句が前記辞書に未登録の場合には当該名詞句と生成した前記代表名詞句とを関連付けて前記辞書に登録し、生成した前記代表名詞句が前記辞書に登録済みの場合には当該名詞句を登録済みの前記代表名詞句に関連付けて前記辞書に登録する辞書生成手段と、
前記辞書生成手段による処理が実施された後、前記辞書データ格納部に格納されている前記辞書から、前記抽出手段により抽出された特定の名詞句に対応する前記代表名詞句に関連付けられている前記名詞句を抽出し、前記特定の名詞句以外の名詞句が抽出された場合には前記特定の名詞句について表記ゆれがあることを示すデータを出力させる表記ゆれ判定手段と、
を有する文書校正支援装置。
【００９６】
（付記２）
前記辞書生成手段が、
前記名詞句毎に出現頻度を計数して前記辞書に登録する出現頻度計数手段
を有し、
前記表記ゆれ判定手段が、
前記辞書データ格納部に格納されている前記辞書から、前記特定の名詞句に対応する前記代表名詞句に関連付けられている前記名詞句の各々の前記出現頻度を抽出し、抽出した前記出現頻度を表すデータを出力させる手段
を有する付記１記載の文書校正支援装置。
【００９７】
（付記３）
前記出現頻度計数手段が、
校正前の文書を用いて過去に計数された前記出現頻度が前記辞書に登録されている場合には、過去に計数された前記出現頻度を校正前の出現頻度とし、今回計数された前記出現頻度を校正後の出現頻度として前記辞書に登録する手段
を有する付記２記載の文書校正支援装置。
【００９８】
（付記４）
前記校正前の出現頻度と前記校正後の出現頻度とが前記辞書に登録されている場合、前記特定の名詞句に対応する前記代表名詞句に関連付けられている前記名詞句の中から、前記辞書に登録されている前記校正後の出現頻度が最も高い前記名詞句を統一先語句として特定し、前記特定の名詞句を前記統一先語句に置き換えることにより前記文書を更新する手段
をさらに有する付記３記載の文書校正支援装置。
【００９９】
（付記５）
前記抽出手段が、
前記文書に含まれ且つ漢字又は漢字及びカタカナで表される語句を、みなし名詞句として特定し、前記みなし名詞句が前記助詞又は前記助詞相当語句で繋がれているか判断し、前記みなし名詞句が前記助詞又は前記助詞相当語句で繋がれている場合には、前記助詞又は前記助詞相当語句と、当該助詞又は当該助詞相当語句で繋がれる前記みなし名詞句とを含む一連の語句を前記名詞句として抽出する
ことを特徴とする付記１乃至４のいずれか１つ記載の文書校正支援装置。
【０１００】
（付記６）
前記抽出手段が、
前記文書に含まれる前記助詞又は前記助詞相当語句を特定し、前記助詞又は前記助詞相当語句の前後に、漢字又は漢字及びカタカナで表される語句であるみなし名詞句が存在しているか判断し、前記助詞又は前記助詞相当語句の前後に前記みなし名詞句が存在している場合には、前記助詞又は前記助詞相当語句と、当該助詞又は当該助詞相当語句で繋がれる前記みなし名詞句とを含む一連の語句を前記名詞句として抽出する
ことを特徴とする付記１乃至４のいずれか１つ記載の文書校正支援装置。
【０１０１】
（付記７）
複数の名詞若しくは前記複数の名詞と前後の名詞を繋ぎ且つ前方の名詞に結びついて後方の名詞を修飾する助詞又は当該助詞に相当する助詞相当語句とを含む名詞句と、当該名詞句から前記助詞又は前記助詞相当語句を取り除いた語句である代表名詞句とを含む辞書を格納するための辞書データ格納部にアクセス可能なコンピュータに、
文書から前記名詞句を順次抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにより抽出された各前記名詞句について、当該名詞句から前記助詞及び前記助詞相当語句を取り除くことにより、当該名詞句に対応する前記代表名詞句を生成し、生成した前記代表名詞句が前記辞書に未登録の場合には当該名詞句と生成した前記代表名詞句とを関連付けて前記辞書に登録し、生成した前記代表名詞句が前記辞書に登録済みの場合には当該名詞句を登録済みの前記代表名詞句に関連付けて前記辞書に登録する辞書生成ステップと、
前記辞書データ格納部に格納されている前記辞書から、前記抽出ステップにより抽出された特定の名詞句に対応する前記代表名詞句に関連付けられている前記名詞句を抽出し、前記特定の名詞句以外の名詞句が抽出された場合には前記特定の名詞句について表記ゆれがあることを示すデータを出力させる表記ゆれ判定ステップと、
を実行させるための文書校正支援プログラム。
【０１０２】
（付記８）
前記辞書生成ステップが、
前記名詞句毎に出現頻度を計数して前記辞書に登録する出現頻度計数ステップ
を含み、
前記表記ゆれ判定ステップが、
前記辞書データ格納部に格納されている前記辞書から、前記特定の名詞句に対応する前記代表名詞句に関連付けられている前記名詞句の各々の前記出現頻度を抽出し、抽出した前記出現頻度を表すデータを出力させるステップ
を含む付記７記載の文書校正支援プログラム。
【０１０３】
（付記９）
前記出現頻度計数ステップが、
校正前の文書を用いて過去に計数された前記出現頻度が前記辞書に登録されている場合には、過去に計数された前記出現頻度を校正前の出現頻度とし、今回計数された前記出現頻度を校正後の出現頻度として前記辞書に登録するステップ
を含む付記８記載の文書校正支援プログラム。
【０１０４】
（付記１０）
前記辞書生成ステップの後、前記校正前の出現頻度と前記校正後の出現頻度とが前記辞書に登録されている場合、前記特定の名詞句に対応する前記代表名詞句に関連付けられている前記名詞句の中から、前記辞書に登録されている前記校正後の出現頻度が最も高い前記名詞句を統一先語句として特定し、前記特定の名詞句を前記統一先語句に置き換えることにより前記文書を更新するステップ
をさらに含む付記９記載の文書校正支援プログラム。
【０１０５】
（付記１１）
前記抽出ステップにおいて、
前記文書に含まれ且つ漢字又は漢字及びカタカナで表される語句を、みなし名詞句として特定し、前記みなし名詞句が前記助詞又は前記助詞相当語句で繋がれているか判断し、前記みなし名詞句が前記助詞又は前記助詞相当語句で繋がれている場合には、前記助詞又は前記助詞相当語句と、当該助詞又は当該助詞相当語句で繋がれる前記みなし名詞句とを含む一連の語句を前記名詞句として抽出する
ことを特徴とする付記７乃至１０のいずれか１つ記載の文書校正支援プログラム。
【０１０６】
（付記１２）
前記抽出ステップにおいて、
前記文書に含まれる前記助詞又は前記助詞相当語句を特定し、前記助詞又は前記助詞相当語句の前後に、漢字又は漢字及びカタカナで表される語句であるみなし名詞句が存在しているか判断し、前記助詞又は前記助詞相当語句の前後に前記みなし名詞句が存在している場合には、前記助詞又は前記助詞相当語句と、当該助詞又は当該助詞相当語句で繋がれる前記みなし名詞句とを含む一連の語句を前記名詞句として抽出する
ことを特徴とする付記７乃至１０のいずれか１つ記載の文書校正支援プログラム。
【０１０７】
（付記１３）
複数の名詞若しくは前記複数の名詞と前後の名詞を繋ぎ且つ前方の名詞に結びついて後方の名詞を修飾する助詞又は当該助詞に相当する助詞相当語句とを含む名詞句と、当該名詞句から前記助詞又は前記助詞相当語句を取り除いた語句である代表名詞句とを含む辞書を格納するための辞書データ格納部にアクセス可能なコンピュータにより実行される文書校正支援方法であって、
文書から前記名詞句を順次抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにより抽出された各前記名詞句について、当該名詞句から前記助詞及び前記助詞相当語句を取り除くことにより、当該名詞句に対応する前記代表名詞句を生成し、生成した前記代表名詞句が前記辞書に未登録の場合には当該名詞句と生成した前記代表名詞句とを関連付けて前記辞書に登録し、生成した前記代表名詞句が前記辞書に登録済みの場合には当該名詞句を登録済みの前記代表名詞句に関連付けて前記辞書に登録する辞書生成ステップと、
前記辞書データ格納部に格納されている前記辞書から、前記抽出ステップにより抽出された特定の名詞句に対応する前記代表名詞句に関連付けられている前記名詞句を抽出し、前記特定の名詞句以外の名詞句が抽出された場合には前記特定の名詞句について表記ゆれがあることを示すデータを出力させる表記ゆれ判定ステップと、
を含む文書校正支援方法。
【０１０８】
（付記１４）
前記辞書生成ステップが、
前記名詞句毎に出現頻度を計数して前記辞書に登録する出現頻度計数ステップ
を含み、
前記表記ゆれ判定ステップが、
前記辞書データ格納部に格納されている前記辞書から、前記特定の名詞句に対応する前記代表名詞句に関連付けられている前記名詞句の各々の前記出現頻度を抽出し、抽出した前記出現頻度を表すデータを出力させるステップ
を含む付記１３記載の文書校正支援方法。
【０１０９】
（付記１５）
前記出現頻度計数ステップが、
校正前の文書を用いて過去に計数された前記出現頻度が前記辞書に登録されている場合には、過去に計数された前記出現頻度を校正前の出現頻度とし、今回計数された前記出現頻度を校正後の出現頻度として前記辞書に登録するステップ
を含む付記１４記載の文書校正支援方法。
【０１１０】
（付記１６）
前記辞書生成ステップの後、前記校正前の出現頻度と前記校正後の出現頻度とが前記辞書に登録されている場合、前記特定の名詞句に対応する前記代表名詞句に関連付けられている前記名詞句の中から、前記辞書に登録されている前記校正後の出現頻度が最も高い前記名詞句を統一先語句として特定し、前記特定の名詞句を前記統一先語句に置き換えることにより前記文書を更新するステップ
をさらに含む付記１５記載の文書校正支援方法。
【０１１１】
（付記１７）
前記抽出ステップにおいて、
前記文書に含まれ且つ漢字又は漢字及びカタカナで表される語句を、みなし名詞句として特定し、前記みなし名詞句が前記助詞又は前記助詞相当語句で繋がれているか判断し、前記みなし名詞句が前記助詞又は前記助詞相当語句で繋がれている場合には、前記助詞又は前記助詞相当語句と、当該助詞又は当該助詞相当語句で繋がれる前記みなし名詞句とを含む一連の語句を前記名詞句として抽出する
ことを特徴とする付記１３乃至１６のいずれか１つ記載の文書校正支援方法。
【０１１２】
（付記１８）
前記抽出ステップにおいて、
前記文書に含まれる前記助詞又は前記助詞相当語句を特定し、前記助詞又は前記助詞相当語句の前後に、漢字又は漢字及びカタカナで表される語句であるみなし名詞句が存在しているか判断し、前記助詞又は前記助詞相当語句の前後に前記みなし名詞句が存在している場合には、前記助詞又は前記助詞相当語句と、当該助詞又は当該助詞相当語句で繋がれる前記みなし名詞句とを含む一連の語句を前記名詞句として抽出する
ことを特徴とする付記１３乃至１６のいずれか１つ記載の文書校正支援方法。
【符号の説明】
【０１１３】
１  入力部    ３  名詞句抽出部
５  辞書生成部    ７  校正処理部
９  助詞相当語テーブル格納部    １１  連文節代表表現辞書格納部
１３  連文節表現出現辞書格納部    １５  出力部
【図１】
0005564932.tif 000002
【図２】
0005564932.tif 000003
【図３】
0005564932.tif 000004
【図４】
0005564932.tif 000005
【図５】
0005564932.tif 000006
【図６】
0005564932.tif 000007
【図７】
0005564932.tif 000008
【図８】
0005564932.tif 000009
【図９】
0005564932.tif 000010
【図１０】
0005564932.tif 000011
【図１１】
0005564932.tif 000012
【図１２】
0005564932.tif 000013
【図１３】
0005564932.tif 000014
【図１４】
0005564932.tif 000015
【図１５】
0005564932.tif 000016
【図１６】
0005564932.tif 000017
【図１７】
0005564932.tif 000018
【図１８】
0005564932.tif 000019
【図１９】
0005564932.tif 000020
【図２０】
0005564932.tif 000021
【図２１】
0005564932.tif 000022
【図２２】
0005564932.tif 000023