(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
任意の単語Ｗの用例を単語Ｗの用法に基づいて分類し、それぞれの分類に最も適合する単語Ｗの訳語を対応づけた訳語選択辞書を自動的に作成する装置において、
翻訳元言語の大量のテキストを蓄積している翻訳元言語コーパスから単語Ｗと一致する単語を全て検出し、その前後のｎ単語からなる文字列である用例を作業用メモリに書き込み、用例中の単語をベクトルで表し、１つの用例をその用例に含まれる単語に対するベクトルの荷重和ベクトルで表し、任意の二つの用例間の距離を当該任意の二つの用例にそれぞれ対応する前記荷重和ベクトルのなす角のコサイン値で定義して、クラスタリングにより前記作業用メモリに書き込まれた用例を複数の部分集合に分割し、用例集合ＤＢに書き込む用例集合生成部と、
前記部分集合を構成する全ての用例に含まれる各異なり単語に対して、その単語が当該部分集合を構成する用例中に出現する回数が多いほど且つその単語を含む用例の個数が少ないほど高い値となるように定義付けたスコアを計算し、スコアの大きいものからｍ個の単語をその部分集合を特徴付ける単語の集合として抽出し、これを前記用例集合ＤＢに書き込まれた各部分集合に対して実行する特徴語抽出部と、
用例集合生成部で得られた各部分集合に対して、特徴語抽出部によって抽出されたｍ個の特徴単語を１〜ｍ番目の要素とし、辞書作成対象単語Ｗをｍ＋１番目の要素とした入力単語リストを生成し、各入力単語リストについて構成する各単語の訳語を対訳辞書から取得し、構成する各単語の訳語の組み合わせの数の訳語リストを作成し、訳語リスト内の各単語について翻訳先言語の大量のテキストを蓄積している翻訳先言語コーパスを用いて単語のベクトルを求め、訳語リスト内の単語の平均ベクトルを求め、各単語ベクトルと平均ベクトルとのコサイン値の平均を各訳語リストの関連性の値として求め、関連性が最大の訳語リストを選択し、該訳語リスト中の最後の単語を各部分集合の単語Ｗの訳語として出力する単語リスト翻訳部とを備えた
ことを特徴とする訳語選択辞書自動作成装置。
【請求項２】
単語Ｗとその文脈の文字列である入力用例が与えられた時、この入力用例に最も適合する単語Ｗの訳語を選択する装置において、
請求項１記載の訳語選択辞書自動作成装置によって作成された訳語選択辞書の中から、単語Ｗに対する全ての訳語とこれらの各訳語に対する用例の部分集合を読み込み、入力用例のベクトルと各部分集合を構成する各用例のベクトルの平均とのコサイン値を関連度として求め、関連度が最大の部分集合を選択し、これと対応づけられた訳語を出力する用例集合検索部を備えた
ことを特徴とする自動翻訳装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、自動翻訳装置、翻訳支援装置等、テキスト中の単語の正しい訳語を選択する処理を含む自然言語処理装置において利用可能な訳語選択辞書自動作成装置及び自動翻訳装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、ある単語に対して選択可能な複数の訳語の中から、その単語の出現する文脈において正しい意味に対応する訳語を選択する「訳語選択」処理の一手法として、次のような訳語選択辞書を使う方法が提案され、実用化されている。
【０００３】
即ち、予め単語の各用例に対して最も適切な訳語を対応付けた「訳語選択辞書」を作成しておき、この訳語選択辞書の中から、訳出対象単語の出現する文脈に最も適合する用例を検索し、その用例に対応する訳語を出力する方法である。
【０００４】
ここで、用例とは訳すべき単語の周囲に出現する語句であり、計算機内部においては単語の列、あるいは単語を品詞等のクラスに置き換えた列で表現される。また、訳出対象単語の出現する文脈も同様に単語等の列で表現され、文脈と用例の適合の度合いは、これら単語列の一致の度合い、あるいは一方に含まれる単語がもう一方に含まれる単語と同一文脈に出現する確率等によって定義される。
【０００５】
このような処理において、本質的な役割を持つ訳語選択辞書は人手で作成される場合の外、大きく分けて次の二種類の自動作成手法が提案されている。
【０００６】
第１の方法は、大量の二言語対照テキストを統計的に処理するものであり、第２の方法は、大量の翻訳元言語のテキスト中の対象単語に予め人手で選ばれた正しい訳語を付与しておき、これを統計的に処理するものである。ここで、二言語対照テキストとは対訳関係にあるテキスト対のことであり、しばしば一方のテキストのどの文が、他方のテキストのどの文と対訳関係にあるかが明示されている。
【０００７】
一方、ある概念、あるいはテキストを特徴づけるような単語のリストを入力とし、翻訳先言語の大量のテキストデータにおける訳語候補の出現分布を用いて、訳語選択辞書を使うことなく最適な訳語を得る「単語リスト翻訳」の手法が既に提案されている。翻訳しようとする単語とその文脈中の単語を組み合わせて単語リストを作ることによって、この手法を前記「訳語選択」の問題に適用することが考えられる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前記第１の方法では、必要とする分野、言語の組に対して大量の対訳テキストが必要であり、これを入手あるいは作成するのには多大なコストがかかるという問題があった。また、第２の方法では、テキスト中の単語に対して正しい訳語を人手で付与しなければならず、同様に多大なコストがかかるという問題があった。
【０００９】
また、前記「単語リスト翻訳」を訳語選択に適用する場合、翻訳対象単語の意味を決定づけるような入力文脈中の単語の訳語が、翻訳先言語のテキストデータに存在するとは限らないため、必ずしも正しい結果が得られないという問題があった。
【００１０】
本発明の目的は、大量の対訳テキストや最適訳語を付与した用例の集合を必要とすることなく、翻訳対象単語に最も適切な訳語を対応づけた訳語選択辞書が作成できる訳語選択辞書自動作成装置を提供することにある。
【００１１】
本発明の他の目的は、前記訳語選択辞書自動作成装置によって作成された訳語選択辞書を用いて、最も適切な訳語を選択し得る自動翻訳装置を提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明では、前記目的を達成するため、任意の単語Ｗの用例を単語Ｗの用法に基づいて分類し、それぞれの分類に最も適合する単語Ｗの訳語を対応づけた訳語選択辞書を自動的に作成する装置において、翻訳元言語の大量のテキストを蓄積している翻訳元言語コーパスから単語Ｗと一致する単語を全て検出し、その前後のｎ単語からなる文字列である用例を作業用メモリに書き込み、用例中の単語をベクトルで表し、１つの用例をその用例に含まれる単語に対するベクトルの荷重和ベクトルで表し、任意の二つの用例間の距離を当該任意の二つの用例にそれぞれ対応する前記荷重和ベクトルのなす角のコサイン値で定義して、クラスタリングにより前記作業用メモリに書き込まれた用例を複数の部分集合に分割し、用例集合ＤＢに書き込む用例集合生成部と、前記部分集合を構成する全ての用例に含まれる各異なり単語に対して、その単語が当該部分集合を構成する用例中に出現する回数が多いほど且つその単語を含む用例の個数が少ないほど高い値となるように定義付けたスコアを計算し、スコアの大きいものからｍ個の単語をその部分集合を特徴付ける単語の集合として抽出し、これを前記用例集合ＤＢに書き込まれた各部分集合に対して実行する特徴語抽出部と、用例集合生成部で得られた各部分集合に対して、特徴語抽出部によって抽出されたｍ個の特徴単語を１〜ｍ番目の要素とし、辞書作成対象単語Ｗをｍ＋１番目の要素とした入力単語リストを生成し、各入力単語リストについて構成する各単語の訳語を対訳辞書から取得し、構成する各単語の訳語の組み合わせの数の訳語リストを作成し、訳語リスト内の各単語について翻訳先言語の大量のテキストを蓄積している翻訳先言語コーパスを用いて単語のベクトルを求め、訳語リスト内の単語の平均ベクトルを求め、各単語ベクトルと平均ベクトルとのコサイン値の平均を各訳語リストの関連性の値として求め、関連性が最大の訳語リストを選択し、該訳語リスト中の最後の単語を各部分集合の単語Ｗの訳語として出力する単語リスト翻訳部とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
前記構成によれば、まず、用例集合生成部によって、大量のテキスト中から抽出された単語Ｗの用例の集合が用例同士の類似性に基づいて複数の部分集合に自動的に分類される。ここで、用例とは単語Ｗの文脈の別名であること、及び「単語の意味はその周囲の文脈によって決定される」という経験則から、用例集合生成部によって作成される部分集合は単語Ｗの一つの意味に対応する。
【００１４】
次に、特徴語抽出部によって、用例集合生成部を用いて分類された用例の部分集合からその部分集合を特徴付ける単語の集合が抽出される。
【００１５】
最後に、単語リスト翻訳部によって、用例集合生成部で得られた各部分集合に対して、対訳辞書から得られる単語Ｗの訳語の中より、前記特徴語抽出部によって抽出された集合と最も関連性の高い訳語が対応づけられる。
【００１６】
これによって、大量の対訳テキストや最適訳語を付与した用例の集合を用いることなく、翻訳元言語及び翻訳先言語それぞれの大量のテキスト、並びに対訳辞書のみから、単語Ｗの用例をその意味によって分類し、各分類に対して単語Ｗの訳語を対応づけた「訳語選択辞書」が自動的に作成される。
【００１７】
また、本発明では、前記目的を達成するため、単語Ｗとその文脈の文字列である入力用例が与えられた時、この入力用例に最も適合する単語Ｗの訳語を選択する装置において、請求項１記載の訳語選択辞書自動作成装置によって作成された訳語選択辞書の中から、単語Ｗに対する全ての訳語とこれらの各訳語に対する用例の部分集合を読み込み、入力用例のベクトルと各部分集合を構成する各用例のベクトルの平均とのコサイン値を関連度として求め、関連度が最大の部分集合を選択し、これと対応づけられた訳語を出力する用例集合検索部を備えたことを特徴とする。
【００１８】
前記構成によれば、前記装置によって作成された訳語選択辞書中の訳語のうちで、入力用例に最も適した訳語を自動的に選択できる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
【００２０】
【実施の形態１】
図１は本発明の訳語選択辞書自動作成装置の実施の形態の一例を示すもので、図中、１１は用例集合生成部、１２は翻訳元言語コーパス、１３は用例集合データベース（ＤＢ）、１４は特徴語抽出部、１５は単語リスト翻訳部、１６は対訳辞書、１７は翻訳先言語コーパス、１８は出力部、１９は制御部、２０は訳語選択辞書である。
【００２１】
用例集合生成部１１は、源言語単語（辞書作成対象単語）３０に対して、この単語を含む用例を、翻訳元言語の大量のテキストを蓄積している翻訳元言語コーパス１２から取得し、類似性の高いもの同士を「用例集合」と呼ばれる部分集合にまとめ、用例集合ＤＢ１３に登録する。
【００２２】
特徴語抽出部１４は、用例集合ＤＢ１３の各用例集合に対して、その集合を特徴づける単語のリスト（特徴単語リスト）を抽出する。
【００２３】
単語リスト翻訳部１５は、辞書作成対象単語３０に対して対訳辞書１６に存在する全ての訳語のうち、特徴語抽出部１４から出力される特徴単語リストと最も関連性の高いものを、翻訳先言語の大量のテキストを蓄積している翻訳先言語コーパス１７の情報をもとに一つ選択して出力する。
【００２４】
出力部１８は、単語リスト翻訳部１５から出力された辞書作成対象単語３０の訳語と用例集合ＤＢ１３の対応する用例集合とを対にして訳語選択辞書２０に書き込む。
【００２５】
制御部１９は、各構成要素の動作とこれらの間のデータの流れを制御する。
【００２６】
以下、図１の各部の動作について例を用いて詳細に説明する。
【００２７】
なお、ここでは翻訳元言語を英語、翻訳先言語を日本語、辞書作成対象単語を”ｓｕｉｔ”とし、対訳辞書１６中に規定されている”ｓｕｉｔ”に対する訳語は「スーツ」と「裁判」の２語であるとする。
【００２８】
図２は制御部１９の動作を示すフローチャートである。
【００２９】
まず、ステップ０において配列をクリヤする等の必要な初期化を行った後、ステップ１で辞書作成対象単語３０を読み込む。次に、ステップ２で対訳辞書１６を参照して辞書作成対象単語３０の訳語の多義数を取得し、その値に「０」以上の整数ｐ（例えば、「２」）を加えた値を変数ｍに代入する。
【００３０】
ここで、ｍは辞書作成対象単語３０の用例を分類する際の分類数であり、ｐが「０」以上であることから、この数は訳語の多義数以上のある整数となる。例えば、対訳辞書１６に規定されている”ｓｕｉｔ”の訳語数は２であるとすると、クラスタ（分類）の数はそれにｐ＝２だけ加えた「４」である。
【００３１】
ステップ３では辞書作成対象単語３０と変数ｍを入力として用例集合生成部１１を動作させる。その後、ステップ３で作成された用例集合ＤＢ１３中の各用例集合に対して、ステップ４からステップ７の処理を実行し、訳語選択辞書２０を作成する。
【００３２】
即ち、ステップ４では処理対象の用例集合を入力として特徴語抽出部１４を起動する。ステップ５では特徴語抽出部１４から得られた単語の集合に辞書作成対象単語３０を加え、ステップ６ではこの単語集合を入力として単語リスト翻訳部１５を動作させる。ステップ７では出力部１８において辞書作成対象単語３０に対するステップ４で得られた訳語と用例集合生成部１１との内容を結合して訳語選択辞書２０に書き込む。
【００３３】
図３は用例集合生成部１１の動作を示すフローチャートである。
【００３４】
まず、ステップ１０で初期化を行い、次のステップ１１で辞書作成対象単語３０と分類クラスタ数を読み込む。ステップ１２は翻訳元言語コーパス１２から辞書作成対象単語３０と一致する単語を検出し、その前後のｎ単語からなる文字列を作業用メモリに書き込む処理である。この文字列を「用例」と呼ぶ。ここで、記憶媒体中のテキストから特定の文字列を検出する効率的な方法については既にアルゴリズムの教科書等で詳述されているので、説明を省略する。
【００３５】
ステップ１３ではステップ１２で得られた用例の集合をｍ個の部分集合に、クラスタリングと呼ばれる手法を用いて分割する。この部分については後述する。ステップ１４では得られたクラスタを用例集合ＤＢ１３に書き込む。
【００３６】
ここで、クラスタリングの動作について説明する。クラスタリングにおいては与えられた集合中の任意の二つの要素の間の「距離」を予め定義し、同じ部分集合に属する要素間では距離が平均的に短く、異なった部分集合に属する要素間では距離が平均的に長くなるように部分集合を構成する。
【００３７】
本実施の形態において、要素とは用例、即ち単語のリストを表す文字列であり、要素間の距離は用例の間の類似性を数量化した値である。２つの用例の間の類似性を測定する最適な手法は用例の性質によって異なり得るが、一つの実施の形態として、ここでは次のような方法を用いる。
【００３８】
まず、用例中の単語ｗをベクトルｖ（ｗ）（なお、本明細書ではベクトルを表す記号をアンダーラインで代用するものとする。）で表し、次に、１つの用例をその用例に含まれる単語に対するベクトルの荷重和ベクトルで表す。即ち、用例ｕに含まれる単語の集合をＷuで表すと、この用例に対応するベクトルｖ（ｕ）は
【００３９】
【数１】
0003708753.tif 000002
【００４０】
で定義される。ここで、重みｃwは各単語ｗに対して処理の精度を勘案して与えられる定数である。最後に、２つの用例ベクトルの間の距離ｄ（ｖ（ｕ1），ｖ（ｕ2））はこれら２つのベクトルのなす角のコサイン値で与えられる。
【００４１】
【数２】
0003708753.tif 000003
【００４２】
単語ｗをベクトルｗで表現する方法として、ここではベクトルの第ｉ成分を１つの単語ｗiに対応づけ、ｗの第ｉ成分の値を翻訳元言語コーパス１２においてｗとｗiとが近傍に出現する個数とする方法を用いる。一般に、単語をベクトルで表現する手法はこの他にも様々なものが既に提案されており、それらを用いても良い。
【００４３】
なお、要素間の距離の定義が与えられた集合に対するクラスタリング手法は、従来から様々なアルゴリズムが知られているので、ここでは説明を省略する。
【００４４】
図４は辞書作成対象単語に対する用例集合ＤＢ１３の一例を示すもので、同図（ａ）は用例と用例の識別番号を対応づけたテーブル、同図（ｂ）は用例の識別番号を部分集合（クラスタ）別に分類したテーブルである。
【００４５】
次に、特徴語抽出部１４について説明する。特徴語抽出部１４は用例の集合に対してその集合を特徴づけるような単語のリストを出力する機能をもつ。特徴単語を抽出する最適な手法は対象とするテキストによって変わり得る。本実施の形態においては用例集合中の各用例を連結してできる文字列を一つのテキストとみなして、既存のテキストからのキーワード抽出手法を用いて特徴語を抽出する。
【００４６】
具体的には、用例集合中の各異なり単語ｗに対して次の式によってスコアｓ（ｗ）を計算し、スコアの大きいものからｍ語の特徴語を抽出する。
【００４７】
【数３】
0003708753.tif 000004
【００４８】
図５は図４中の文脈文字列Ｃ（ｉ）に対する特徴単語のリストの一例を示す。
【００４９】
図６は単語リスト翻訳部１５の動作を示すフローチャートである。この処理は大きく訳語候補生成部分（ブロック１）と多義解消部分（ブロック２）の２つのブロックから構成される。
【００５０】
訳語候補生成部分では対訳辞書１６を参照することによって、入力装置から与えられた単語リストの各単語をそれぞれ選択可能な訳語と置き換えることによって訳語候補を生成する。
【００５１】
具体的には、ステップ２０でＳＬ［ｉ］に入力単語リストの各単語を読み込んだ後、ステップ２１において各単語に対して対訳辞書１６から選択可能な訳語を全て取得し、配列ｄｉｃに代入する。次のステップ２２では、各入力単語に対してｄｉｃに存在する訳語の中から一つを選んで訳語リストを作る。ここで、もし各入力単語に対して複数の訳語が存在する場合は、それらの組み合わせの数だけ訳語リストを作成する。
【００５２】
多義解消部分では各訳語候補リストの中から、リスト内の単語関連性が翻訳先言語において最も高いものを選ぶ処理を行う。
【００５３】
具体的には、ステップ２３において、各訳語リストＴに対して次の式で定義される意味的関連性の値ｒｅｌ（Ｔ）を計算する。
【００５４】
【数４】
0003708753.tif 000005
【００５５】
ここで、ｖ（ｔ）は式（１）によって単語ｔをベクトルに対応づけたもの、ｃ（Ｔ）は単語集合Ｔの各単語に対応するベクトルの重心を表すベクトル、ｄは式（２）で定義されるベクトル間の距離である。
【００５６】
次に、ステップ２４において、関連性の値が最大の訳語リストを選び、最後にステップ２５において選ばれた訳語リストの最後の単語、即ち辞書作成対象単語３０に対する訳語を出力する。
【００５７】
出力部１８は用例集合ＤＢ１３の各用例集合とこれに対応する訳語を結合して訳語選択辞書２０に出力する。最終的に生成される訳語選択辞書の一例を図７に示す。
【００５８】
【実施の形態２】
図８は本発明の自動翻訳装置の実施の形態の一例を示すもので、図中、４１は翻訳元言語単語リスト、４２は実施の形態１で説明した訳語選択辞書自動作成装置、４３は訳語選択辞書、４４は用例集合検索部である。
【００５９】
訳語選択辞書自動作成装置４２は、翻訳対象単語を収集したデータベースである翻訳元言語単語リスト４１中の各単語を入力として訳語選択辞書、即ちその訳語と対応する用例集合との対を自動作成し、訳語選択辞書４３に出力する。
【００６０】
用例集合検索部４４は、与えられた文脈中に出現する単語Ｗに対して、訳語選択辞書４３を参照してこの文脈における単語Ｗの訳語として最も適切なものを選択し、出力する。
【００６１】
各部の動作の順序及び内容は次の通りである。
【００６２】
まず、翻訳元言語単語リスト４１の各単語に対して訳語選択辞書自動作成装置４２を適用して訳語選択辞書４３の作成を行う。この処理は与えられた翻訳元言語単語リスト４１に対して一回だけ行われる。処理の内容は既に実施の形態１で説明したので、ここでは省略する。
【００６３】
訳語選択辞書４３が作成された後、用例集合検索部４４を用いて翻訳処理を行う。
【００６４】
図９は用例集合検索部４４の動作を示すフローチャートである。
【００６５】
まず、ステップ３０において配列等の初期化を行った後、ステップ３１において入力単語と文脈の文字列を読み込む。次のステップ３２では訳語選択辞書４３の入力単語に対する全ての訳語とこれらの各訳語に対する用例の集合を読み込む。ステップ３３では各訳語に対する用例の集合（ｄｃｓｅｔ［ｉ］）の中で入力文脈と最も関連性（ｄ２）の高いものを選ぶ。この関連性計算の一例は後述する。最後のステップ３４では選ばれた用例集合に対応する訳語を出力する。
【００６６】
ここで、用例集合検索部４４で用いる関連度について説明する。なお、本発明において「文脈」とは単語の列から構成される文字列であり、「用例」と等価であるから、以下では「入力文脈」を「入力用例」と呼ぶ。
【００６７】
用例は単語の列であるから、入力用例と訳語選択辞書４３から与えられる用例集合との間の関連度として、ここでは前者と後者をベクトルに変換し、これらの間のコサインによって定義する。前者のベクトル表現としては、実施の形態１の式（１）で示した用例のベクトル表現をそのまま用い、後者のベクトル表現としては、集合内の各文脈を同じく実施の形態１の式（１）によってベクトルに変換したものの重心（平均）を用いる。
【００６８】
即ち、入力用例をｃｓｔｒ、訳語選択辞書４３から得られるｉ番目の用例（単語列）の集合をｄｃｓｅｔ［ｉ］で表現すると、これらの間の関連度ｄ２は次の式で与えられる。
【００６９】
【数５】
0003708753.tif 000006
【００７０】
ここで、ｄは実施の形態１の式（２）で与えられるベクトル間の「距離」の定義、ｎはｄｃｓｅｔ［ｉ］中の要素の数である。
【００７１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の訳語選択辞書自動作成装置によれば、単語Ｗの用例の集合が単語Ｗの意味によって自動的に分類され、各分類に対してその分類を特徴付ける単語の集合が分類内の用例から抽出され、前記得られた各分類に対して、単語Ｗの可能な訳語の中から前記抽出された単語の集合を訳したものと最も関連性の高い訳語が選ばれるので、大量の対訳テキストや最適訳語を付与した用例の集合を用いることなく、単語Ｗの用例の集合と翻訳先言語における単語との間の関連性を示す情報のみによって、翻訳元言語の用例に対して最も適切な訳語を対応づけた訳語選択辞書が作成できる。
【００７２】
また、本発明の自動翻訳装置によれば、前記装置によって作成された訳語選択辞書中の訳語のうちで、入力用例に最も適した訳語を自動的に選択できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の訳語選択辞書自動作成装置の実施の形態の一例を示すブロック図
【図２】制御部の動作を示すフローチャート
【図３】用例集合生成部の動作を示すローチャート
【図４】用例集合ＤＢの一例を示す図
【図５】特徴単語のリストの一例を示す図
【図６】単語リスト翻訳部の動作を示すフローチャート
【図７】訳語選択辞書の一例を示す図
【図８】本発明の自動翻訳装置の実施の形態の一例を示すブロック図
【図９】用例集合検索部の動作を示すフローチャート
【符号の説明】
１１：用例集合生成部、１２：翻訳元言語コーパス、１３：用例集合データベース（ＤＢ）、１４：特徴語抽出部、１５：単語リスト翻訳部、１６：対訳辞書、１７：翻訳先言語コーパス、１８：出力部、１９：制御部、２０：訳語選択辞書、３０：辞書作成対象単語、４１：翻訳元言語単語リスト、４２：訳語選択辞書自動作成装置、４３：訳語選択辞書、４４：用例集合検索部。
【図１】
0003708753.tif 000007
【図２】
0003708753.tif 000008
【図３】
0003708753.tif 000009
【図４】
0003708753.tif 000010
【図５】
0003708753.tif 000011
【図６】
0003708753.tif 000012
【図７】
0003708753.tif 000013
【図８】
0003708753.tif 000014
【図９】
0003708753.tif 000015