(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
かな漢字変換の候補となる文字および該文字の優先度を記述する辞書、２つの品詞の接続の優先度を記述する品詞の接続表、文字列の中に含まれる語句の他の語句に対する意味的関係を記述する格フレーム辞書、および実際のテキストを含むテキストコーパスの中に単語のＮ（Ｎ≧２）個の連鎖が出現する確率を記述するＮグラムデータを記憶する記憶装置と、
該記憶装置に記憶された前記辞書、前記品詞の接続表、前記格フレーム辞書、および前記Ｎグラムデータに基づいて、入力装置から入力されたかな文字列をかな漢字文字列に変換するデータ処理装置と
を備えたかな漢字変換装置であって、前記データ処理装置は、
入力された前記かな文字列にマッチする前記文字を前記辞書から抽出する辞書引き手段と、
前記文字の優先度と、前記品詞の接続の優先度とに基づき、前記辞書引き手段により抽出された前記文字を組み合わせて、可能性が所定の基準以上であるかな漢字文字列の第１の候補を作成する形態素解析手段と、
前記格フレーム辞書に基づき、前記第１の候補に含まれる前記かな漢字文字列の候補の優先順位を並べ替えて、第２の候補を作成する格フレーム解析手段と、
前記単語のＮ個の連鎖が出現する確率に基づいて、前記第２の候補に含まれる前記かな漢字文字列の候補の優先順位を並べ替えるＮグラム解析手段と
を備えたことを特徴とするかな漢字変換装置。
【請求項２】
前記記憶装置は、ローマ字に対応するかな文字を記述するローマ字かな変換表を記憶し、前記データ処理装置は、前記入力装置から入力されたローマ字をローマ字かな変換表に基づいて前記かな文字列に変換するローマ字かな変換手段を備え、前記辞書引き手段は、前記ローマ字かな変換手段によって変換された前記かな文字列にマッチする前記文字を前記辞書から抽出することを特徴とする請求項１に記載のかな漢字変換装置。
【請求項３】
記憶装置に記憶された、かな漢字変換の候補となる文字および該文字の優先度を記述する辞書、２つの品詞の接続の優先度を記述する品詞の接続表、文字列の中に含まれる語句の他の語句に対する意味的関係を記述する格フレーム辞書、および実際のテキストを含むテキストコーパスの中に単語のＮ（Ｎ≧２）個の連鎖が出現する確率を記述するＮグラムデータに基づいて、入力装置から入力されたかな文字列をかな漢字文字列に変換するかな漢字変換方法であって、
入力された前記かな文字列にマッチする前記文字を前記辞書から抽出する辞書引きステップと、
前記文字の優先度と、前記品詞の接続の優先度とに基づき、前記辞書引きステップにおいて抽出された前記文字を組み合わせて、可能性が所定の基準以上であるかな漢字文字列の第１の候補を作成する形態素解析ステップと、
前記格フレーム辞書に基づき、前記第１の候補に含まれる前記かな漢字文字列の候補の優先順位を並べ替えて、第２の候補を作成する格フレーム解析ステップと、
前記単語のＮ個の連鎖が出現する確率に基づいて、前記第２の候補に含まれる前記かな漢字文字列の候補の優先順位を並べ替えるＮグラム解析ステップと
を備えることを特徴とするかな漢字変換装方法。
【請求項４】
前記記憶装置は、ローマ字に対応するかな文字を記述するローマ字かな変換表を記憶し、前記入力装置から入力されたローマ字をローマ字かな変換表に基づいて前記かな文字列に変換するローマ字かな変換ステップを備え、前記辞書引きステップは、前記ローマ字かな変換ステップにおいて変換された前記かな文字列にマッチする前記文字を前記辞書から抽出することを特徴とする請求項３に記載のかな漢字変換方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、かな漢字変換装置およびかな漢字変換方法に関し、より詳細には、コンピュータ・システムに日本語を入力するために使用されているかな漢字変換装置およびかな漢字変換方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
日本語の文字列を入力する装置として、キーボードから入力したい漢字列に対応するかな文字列を入力し、漢字変換キーの入力に応答して、かな文字列をかな漢字文字列に変換するパーソナル・コンピュータやワード・プロセッサなどのかな漢字変換装置が従来から知られている。この装置に入力したかな文字列をかな漢字文字列に変換する場合は、漢字変換用の特定の１つまたは複数のキーを組み合わせて押下し、かな漢字文字列の候補を表示する。また、連続して候補を表示することも可能であり、この場合直前の候補を呼び出すときは、前候補キーを押下するなどして、文章を入力することができる。かな文字列をカタカナ文字列に変換する場合や、ローマ字文字列に変換する場合も、上記と同様の手順で行われる。
【０００３】
入力された文字列についてかな漢字変換を行うかな漢字変換装置では、文字列に対応する漢字を決定するのに、形態素や各フレームの解析情報を参照することによって、変換精度を高めている。ここで、形態素とは、一つ以上の音素からなる意味をもった最小の言語単位をいい、形態素解析では、文字列に含まれている形態素の切れ目を認識し、および形態素の品詞を認定する。
【０００４】
また、格フレーム解析では、文字列に含まれている単語間の意味的な結合関係を「格文法」の考え方によって表現する。
【０００５】
従来のかな漢字変換装置では、上述のような品詞に基く形態素解析と、格フレーム解析とを用いている場合が多い。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上述した従来のかな漢字変換方式では、正確に変換することが難しい言語現象も存在する。また、従来のかな漢字変換方式の場合、特殊な語彙や表現についてもできる限り楽に変換できるように、文字列に対応する表現を広く認めると、そのような特殊な用語を使用しないユーザにとっては、不可解な単語の連続や、共起関係が薄い同音類義語の誤変換／学習等の副作用が生じるという問題があった。
【０００７】
一方、音声認識システムにおいて使用されている言語モデルとして、トライグラムが知られている。このトライグラムでは、品詞に基く形態素解析や、格フレームでは正確に変換できないような言語現象にも対応出来るというメリットがある。
【０００８】
しかし、トライグラムの計算量は極めて大きいので、かな漢字変換のような高速性が要求されるシステムにトライグラムをそのまま応用することは非常に困難であるという問題があった。
【０００９】
本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、従来のかな漢字変換において生じていた誤変換等の副作用を抑制することができるかな漢字変換装置およびかな漢字変換方法を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明は、このような目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、かな漢字変換の候補となる文字および該文字の優先度を記述する辞書、２つの品詞の接続の優先度を記述する品詞の接続表、文字列の中に含まれる語句の他の語句に対する意味的関係を記述する格フレーム辞書、および実際のテキストを含むテキストコーパスの中に単語のＮ（Ｎ≧３）個の連鎖が出現する確率を記述するＮグラムデータを記憶する記憶装置と、該記憶装置に記憶された前記辞書、前記品詞の接続表、前記格フレーム辞書、および前記Ｎグラムデータに基づいて、入力装置から入力されたかな文字列をかな漢字文字列に変換するデータ処理装置とを備えたかな漢字変換装置であって、前記データ処理装置は、入力された前記かな文字列にマッチする前記文字を前記辞書から抽出する辞書引き手段と、前記文字の優先度と、前記品詞の接続の優先度とに基づき、前記文字の優先度と、前記品詞の接続の優先度とに基づき、前記辞書引き手段により抽出された前記文字を組み合わせて、可能性が所定の基準以上であるかな漢字文字列の第１の候補を作成する形態素解析手段と、前記格フレーム辞書に基づき、前記第１の候補に含まれる前記かな漢字文字列の候補の優先順位を並べ替えて、第２の候補を作成する格フレーム解析手段と、前記単語のＮ個の連鎖が出現する確率に基づいて、前記第２の候補に含まれる前記かな漢字文字列の候補の優先順位を並べ替えるＮグラム解析手段とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のかな漢字変換装置において、前記記憶装置は、ローマ字に対応するかな文字を記述するローマ字かな変換表を記憶し、前記データ処理装置は、前記入力装置から入力されたローマ字をローマ字かな変換表に基づいて前記かな文字列に変換するローマ字かな変換手段を備え、前記辞書引き手段は、前記ローマ字かな変換手段によって変換された前記かな文字列にマッチする前記文字を前記辞書から抽出することを特徴とする。
【００１２】
また、請求項３に記載の発明は、記憶装置に記憶された、かな漢字変換の候補となる文字および該文字の優先度を記述する辞書、２つの品詞の接続の優先度を記述する品詞の接続表、文字列の中に含まれる語句の他の語句に対する意味的関係を記述する格フレーム辞書、および実際のテキストを含むテキストコーパスの中に単語のＮ（Ｎ≧３）個の連鎖が出現する確率を記述するＮグラムデータに基づいて、入力装置から入力されたかな文字列をかな漢字文字列に変換するかな漢字変換方法であって、入力された前記かな文字列にマッチする前記文字を前記辞書から抽出する辞書引きステップと、前記文字の優先度と、前記品詞の接続の優先度とに基づき、前記辞書引きステップにおいて抽出された前記文字を組み合わせて、可能性が所定の基準以上であるかな漢字文字列の第１の候補を作成する形態素解析ステップと、前記格フレーム辞書に基づき、前記第１の候補に含まれる前記かな漢字文字列の候補の優先順位を並べ替えて、第２の候補を作成する格フレーム解析ステップと、前記単語のＮ個の連鎖が出現する確率に基づいて、前記第２の候補に含まれる前記かな漢字文字列の候補の優先順位を並べ替えるＮグラム解析ステップとを備えることを特徴とする。
【００１３】
さらに、請求項４に記載の発明は、請求項３に記載のかな漢字変換方法であって、前記記憶装置は、ローマ字に対応するかな文字を記述するローマ字かな変換表を記憶し、前記入力装置から入力されたローマ字をローマ字かな変換表に基づいて前記かな文字列に変換するローマ字かな変換ステップを備え、前記辞書引きステップは、前記ローマ字かな変換ステップにおいて変換された前記かな文字列にマッチする前記文字を前記辞書から抽出することを特徴とする。
【００１４】
この方法によれば、極度に長い時間および大きなディスク容量を必要とせずに、かな漢字変換の精度を上げることができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下に、図面を参照し、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００１６】
図１は、本実施形態に係るかな漢字変換装置の機能ブロック図である。
図１の例に示すように、本実施形態のかな漢字変換装置は、入力装置１０１と、表示装置１０３と、データ処理装置１０５と、記憶装置１１７とを備えいる。入力装置１０１は、かな漢字変換をするためのかな文字列を入力したり、変換、確定等の各種指示を行うためのキーボード等によって構成される。
【００１７】
表示装置１０３は、具体的にはＣＲＴやＬＣＤ等によって構成され、入力装置１０１によって入力される文字列等が表示される。
【００１８】
データ処理装置１０５は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）においてコンピュータ・プログラムを構成する命令の読みだし、および実行を行う基本処理装置（ＢＰＵ）や制御装置によって構成されており、ローマ字かな変換手段１０７と、辞書引き手段１０９と、形態素解析手段１１１と、格フレーム解析手段１１３と、トライグラム解析手段１１５とによって構成されている。
【００１９】
ローマ字かな変換手段１０７は、外部から入力されたローマ字をかな文字、すなわちひらがなまたはカタカナに変換する処理を行なう。辞書引き手段１０９は、かな漢字変換を行うことを目的としてかな漢字変換装置に記憶されている辞書から、ローマ字かな変換手段１０７により変換されたかな文字の読みに対応する漢字を見つけ出す。
【００２０】
なお、入力装置１０１から、かな文字が直接入力された場合には、ローマ字かな変換手段１０７による処理を経ることなく辞書引き手段１０９による処理が行われることとなる。入力装置１０１からローマ字が入力されるか、あるいはかな文字が入力されるかは、かな漢字変換装置における、文字の入力モードによって決定される。
【００２１】
形態素解析手段１１１は、入力された文字列をかな漢字混じりの文字列、すなわちかな漢字文字列に変換した場合に含まれる単語について、品詞の接続情報および語の優先順位を用いて各単語間のつながり安さを判定する。格フレーム解析手段１１３は、動詞とその主語、目的語との関係に基づいて、かな漢字混じりの文字列の候補についてより意味的に正しいと思われる順に文字列の候補の優先順位を変更する。
【００２２】
トライグラム解析手段１１５は、テキストコーパスから抽出した３つの単語の組み（トライグラム）を用いて、格フレーム解析手段１１３により順位付けされた文字列の候補を改めて並べ替える。
【００２３】
記憶装置１１７は、データを格納するための主記憶装置等によって構成されており、本発明に関係し、ＣＰＵによってアクセスされるデータが記憶されている。本実施形態において、記憶装置１１７には、かな漢字変換において参照されるデータとして、ローマ字かな変換表１１９、辞書１２１、品詞の接続表１２３、格フレーム辞書１２５、およびトライグラムデータ１２７が記憶されている。
【００２４】
また、記憶装置１１７の図示しない領域には、入力された文字列や検索された漢字の候補、データ処理装置１０５を含むＣＰＵによって実行されるコンピュータ・プログラムの実行命令が格納されている。そして、ＣＰＵはこの内容を直接アクセスして命令やデータをレジスタに入れ、プログラムの実行やデータに対する操作、あるいはデータに基づく操作を行うことができる。
【００２５】
図２〜図６は、「ほんをに、さんさつよんだ」という文字列について、本実施形態に係るかな漢字変換装置によるかな漢字変換の流れを説明するための図である。以下、本実施形態に係るかな漢字変換装置の動作について説明する。
【００２６】
まず、図２において、入力装置１０７から「ｈｏｎｗｏｎｉ，ｓａｎｎｓａｔｕｙｏｎｄａ」というローマ字が入力されると、ローマ字かな変換手段１０７は、ローマ字の読みに対応するひらがなを選択する。ローマ字かな変換手段１１９は、ローマ字かな変換表１１９を参照し、
ｈｏ  →  ほ
ｎ    →  ん
ｗｏ  →  を
などの対応関係から、「ほんをに、さんさつよんだ」というひらがな列を作成する。
【００２７】
次に、辞書引き手段１０９が、このようにして変換されたひらがな列の読みにマッチする文字列を辞書１２１から抽出する。具体的には、「ほ」という読みに対応する語として「穂」、「歩」、「帆」、「ほ」を、「ほん」という読みに対応する語として「本」、「翻」という文字が抽出されており、この処理はひらがな列の終端まで続けられる。
【００２８】
続いて、図４に示すように、形態素解析手段１１１が、辞書引き手段１０９によって見つけ出された語の集合について、品詞の接続表１２３に基づき、漢字を含む文字列の候補を作成し、各候補に優先順位を付ける。本実施形態において、文字列の候補は、辞書１２１に含まれている語の各々に付与されている優先度、および品詞の接続表１２３において、品詞の接続の種類毎に付与されている優先度を合計し、その合計点数の低い文字列が優先されるように順位付けがなされている。
【００２９】
たとえば、「本を似、三冊呼んだ」という文字列の場合は、辞書１２１に基づいて、
（本）＋（を）＋（似）＋（、）＋（三）＋（冊）＋（呼）＋（んだ）
という点数計算が行われ、単語の優先度として
１０＋５＋１０＋５＋１０＋２＋２０＋５＝８５点
という点数が算出される。また、この文字列は、
名詞−助詞−一段活用動詞−読点−数詞−助数詞−バ行五段活用−語尾
という品詞の接続からなるため、品詞の接続表１２１に基づいて、
（名詞−助詞）＋（助詞−一段活用助詞）＋（一段活用助詞−読点）＋（読点−数詞）＋（数詞−助数詞）＋（助数詞−バ行五段活用）＋（バ行五段活用−語尾）
という点数計算が行われ、品詞の接続による優先度として、
３０＋２０＋３０＋４０＋１０＋４０＋３０＝２００点
という点数が得られる。そして、単語の優先度と品詞の接続による優先度を合計し、優先度は２８５点と計算される。
【００３０】
同様の計算を行うことにより、「本を似、三冊読んだ」というかな漢字文字列について２９０点、「本を二、三冊呼んだ」について２９５点、「本を二、三冊読んだ」というかな漢字文字列について３００点という点数が算出される。したがって、これら４つの候補の優先順位は、
１．本を似、三冊呼んだ
２．本を似、三冊読んだ
３．本を二、三冊呼んだ
４．本を二、三冊読んだ
となる。そして、優先度を示す点数がある基準値以上の場合は、つながりにくい候補、すなわち可能性の低い候補として除外される。たとえば「翻を似、三冊呼んだ」など、他にも種々の語の組み合わせが可能であるが、このようなかな漢字文字列については、計算の結果優先度の点数が高くなるため、候補から除外される。
【００３１】
続いて、図５に示すように、上述したように優先順位がつけられ絞込みが行われた候補について、格フレーム解析手段１１３が並べ替えを行う。格フレーム解析手段１１３は、格フレーム辞書１２５を参照し、以下のような判断処理を行う。
【００３２】
たとえば、格フレーム辞書１２５によれば、「読」という語の前に「が」という助詞が位置する場合、主格が人であればその文字列は意味的に正しいと判断される。また、「を」という助詞が「読」の前に位置する場合、対象格が「本」であれば意味的に正しいと判断される。同様に、「呼」という語の前に「が」という助詞が位置する場合は主格が「人」である場合、また「を」が位置する場合は対象格が人である場合に意味的に正しいと判断される。従って、格フレーム解析手段１１３では、「本を似、三冊読んだ」および「本を二、三冊読んだ」といった候補の方が「本を似、三冊呼んだ」および「本を二、三冊呼んだ」よりもふさわしい、すなわち意味的に正しいものと判断され、優先順位は高くなる。
【００３３】
このような順位付けによる結果、優先順位は
１．本を似、三冊読んだ
２．本を二、三冊読んだ
３．本を似、三冊呼んだ
４．本を二、三冊呼んだ
となる。
【００３４】
続いて、トライグラム解析手段１１５がトライグラムデータ１２７を参照し、図６に示すように、格フレーム解析手段１１３によって順位付けされた候補の並べ替えを行う。
【００３５】
トライグラムデータ１２７には、３個の単語の連鎖がテキストに出現する確率が記述されており、この確率は、実際のテキストコーパスから作成される。すなわち、トライグラムデータ１２７は、実際のテキストコーパスに含まれている大量のテキストのデータについて、当該テキストを単語毎に区切り、３個の連語が出現する確率を求めることにより作成される。
【００３６】
トライグラムデータ１２７を参照した場合、「二」「、」「三」という語の並びが出現する確率が高い（言い換えれば、現実のテキストの中には、「二」「、」「三」という語の並びが多い）ので、「二」「、」「三」という単語の連鎖を多く含む候補が優先されるように文字列の候補が並べ替えられることとなる。なお、図６に示す例では、たとえば「似」「、」「三」という単語の並び等の、極めて確率の低い単語の連鎖については省略されている。
【００３７】
したがって、トライグラム解析手段１１５による優先順位の並べ替えの結果は、
１．本を二、三冊読んだ
２．本を二、三冊呼んだ
３．本を似、三冊読んだ
４．本を似、三冊呼んだ
となる。
【００３８】
以下、本実施形態に係るかな漢字変換装置を使用した実験の結果を記す。
【００３９】
一回のかな漢字変換処理で文字列に含まれる文字が正しい文字に変換される確率（以下、ｃｈａｒ  ｒａｔｅという）が９４．０９％、一回のかな漢字変換処理で文字列全体が正しい文字列に変換される確率（以下、ｓｅｎｔｅｎｃｅ  ｒａｔｅという）が４６．０５％である従来のかな漢字変換処理装置について、百数十ＭＢの実際のテキストコーパスに基づいて作成した約８０ＭＢのトライグラムデータを使用したトライグラムによる解析処理を適用した結果、ｃｈａｒ  ｒａｔｅは９５．０３％、ｓｅｎｔｅｎｃｅ  ｒａｔｅは５２．６８％であった。すなわち、文字単位においても、文単位においても、一回の変換処理で正しい文字列に変換される確率が上昇することが確認された。
【００４０】
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明はこれに限られず、他の種々の形態で実施することが可能である。
【００４１】
たとえば、上述の実施形態では、実際のテキストコーパスに含まれるテキスト中に、３個の単語の連鎖が出現する確率を記述するトライグラムデータを作成することとしたが、単語の連鎖の数は３個に限定されず、任意のＮ（Ｎ≧２）個の単語の連鎖であってもよい。この場合、かな漢字変換装置の記憶装置には、Ｎ個の単語の連鎖がテキストコーパスに出現する確率を記述するＮグラムデータが記憶される。すなわち、Ｎグラムデータは、実際のテキストコーパスに含まれている大量のテキストのデータについて、当該テキストを単語毎に区切り、Ｎ個の連語が出現する確率を求めることにより作成される。
【００４２】
そして、上述の実施形態におけるトライグラム解析手段に代えて、Ｎグラム解析手段がＮグラムデータを参照し、格フレーム解析手段により並べ替えられた文字列の候補の優先順位をさらに並べ替えることとなる。
【００４３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、かな漢字変換の候補となる文字および該文字の優先度を記述する辞書、２つの品詞の接続の優先度を記述する品詞の接続表、文字列の中に含まれる語句の他の語句に対する意味的関係を記述する格フレーム辞書、および実際のテキストを含むテキストコーパスの中に単語のＮ（Ｎ≧２）個の連鎖が出現する確率を記述するＮグラムデータを記憶する記憶装置と、該記憶装置に記憶された前記辞書、前記品詞の接続表、前記格フレーム辞書、および前記Ｎグラムデータに基づいて、入力装置から入力されたかな文字列をかな漢字文字列に変換するデータ処理装置とを備えたかな漢字変換装置であって、前記データ処理装置は、入力された前記かな文字列にマッチする前記文字を前記辞書から抽出する辞書引き手段と、前記文字の優先度と、前記品詞の接続の優先度とに基づき、前記辞書引き手段により抽出された前記文字を組み合わせて、可能性が所定の基準以上であるかな漢字文字列の第１の候補を作成する形態素解析手段と、前記格フレーム辞書に基づき、前記第１の候補に含まれる前記かな漢字文字列の候補の優先順位を並べ替えて、第２の候補を作成する格フレーム解析手段と、前記単語のＮ個の連鎖が出現する確率に基づいて、前記第２の候補に含まれる前記かな漢字文字列の候補の優先順位を並べ替えるＮグラム解析手段とを備えたので、従来のかな漢字変換が出力する候補にのみトライグラムを適用することにより、計算量を抑えながら変換精度の向上を図ることができる。
【００４４】
また、前記記憶装置は、ローマ字に対応するかな文字を記述するローマ字かな変換表を記憶し、前記データ処理装置は、前記入力装置から入力されたローマ字をローマ字かな変換表に基づいて前記かな文字列に変換するローマ字かな変換手段を備え、前記辞書引き手段は、前記ローマ字かな変換手段によって変換された前記かな文字列にマッチする前記文字を前記辞書から抽出するので、ローマ字入力モードあるいはかな入力モードのいずれにおいても、極度に長い時間および大きなディスク容量を必要とせずに、かな漢字変換の精度を上げることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態に係るかな漢字変換装置の機能ブロック図である。
【図２】本実施形態に係るかな漢字変換装置によるかな漢字変換の流れを説明するための図である。
【図３】本実施形態に係るかな漢字変換装置によるかな漢字変換の流れを説明するための図である。
【図４】本実施形態に係るかな漢字変換装置によるかな漢字変換の流れを説明するための図である。
【図５】本実施形態に係るかな漢字変換装置によるかな漢字変換の流れを説明するための図である。
【図６】本実施形態に係るかな漢字変換装置によるかな漢字変換の流れを説明するための図である。
【符号の説明】
１０１  入力装置
１０３  表示装置
１０５  データ処理装置
１０７  ローマ字かな変換手段
１０９  辞書引き手段
１１１  形態素解析手段
１１３  格フレーム解析手段
１１５  トライグラム解析手段
１１７  記憶装置
１１９  ローマ字かな変換表
１２１  辞書
１２３  品詞の接続表
１２５  格フレーム辞書
１２７  トライグラムデータ
【図１】
0003622841.tif 000002
【図２】
0003622841.tif 000003
【図３】
0003622841.tif 000004
【図４】
0003622841.tif 000005
【図５】
0003622841.tif 000006
【図６】
0003622841.tif 000007