(57)【要約】【課題】  複数の話題が混在しているメッセージ列から、意味的なまとまりをなすメッセージ集合である話題スコープの集合を適切に抽出することができるようにする。【解決手段】  任意のメッセージ対に対し、上記対のメッセージ間のメッセージ内ベクトル集合間距離と、上記対のメッセージ間の参照距離と、上記対の各メッセージが属するトピックセグメント間のトピックセグメント内ベクトル集合間距離を基に、上記対のメッセージ間の最終的な距離を算出し、任意のメッセージ間の距離を基に、メッセージ列をファジィクラスタリングし、その結果得られた各クラスタに対し、上記クラスタへの帰属度がある閾値以上のメッセージの集合を、話題スコープとして導出する。【選択図】  図１
2006139520.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の話題が混在するメッセージ列から、意味的なまとまりをなすメッセージ集合である話題スコープの集合を抽出する話題スコープ抽出装置であって、
各メッセージを形態素解析することによって、単語単位に分割するメッセージ形態素解析手段と；
単語と上記単語の意味を表現するベクトルとの対が格納されている記憶手段である概念ベースと；
上記概念ベースを検索することによって、上記メッセージ形態素解析手段で得られた各単語に対応するベクトルを取得するメッセージ内単語ベクトル取得手段と；
任意のメッセージ対に対し、上記対の各メッセージ内の単語ベクトル集合を基に、上記対のメッセージ間のメッセージ内ベクトル集合間距離を算出するメッセージ内ベクトル集合間距離算出手段と；
任意のメッセージ対に対し、上記対のメッセージ間の参照関係を基に、上記対のメッセージ間の参照距離を算出する参照距離算出手段と；
上記メッセージ内単語ベクトル取得手段で得られた単語ベクトルの系列から、上記メッセージ列を同一話題の区間であるトピックセグメントの集合へ分割するトピックセグメンテーション手段と；
任意のトピックセグメント対に対し、上記対の各トピックセグメント内の単語ベクトル集合を基に、上記対のトピックセグメント間のトピックセグメント内ベクトル集合間距離を算出するトピックセグメント内ベクトル集合間距離算出手段と；
任意のメッセージ対に対し、上記メッセージ内ベクトル集合間距離算出手段で得られた上記対のメッセージ間のメッセージ内ベクトル集合間距離と、上記参照距離算出手段で得られた上記対のメッセージ間の参照距離と、上記トピックセグメント内ベクトル集合間距離算出手段で得られた上記対の各メッセージが属するトピックセグメント間のトピックセグメント内ベクトル集合間距離を基に、上記対のメッセージ間の最終的な距離を算出するメッセージ間距離算出手段と；
上記メッセージ間距離算出手段で得られた任意のメッセージ間の距離を基に、メッセージ列をファジィクラスタリングし、その結果得られた各クラスタに対し、上記クラスタへの帰属度がある閾値以上のメッセージの集合を、話題スコープとして導出するファジィクラスタリング手段と；
を有することを特徴とする話題スコープ抽出装置。
【請求項２】
請求項１において、
上記ファジィクラスタリング手段で得られた各話題スコープ内の単語ベクトル集合に関する情報を生成する話題スコープ内ベクトル情報生成手段と；
入力文を形態素解析し単語単位に分割する入力文形態素解析手段と；
上記概念ベースを検索することによって、上記入力文形態素解析手段で得られた各単語に対応するベクトルを取得する入力文内単語ベクトル取得手段と；
上記入力文内単語ベクトル取得手段で得られた入力文内の単語ベクトル集合に関する情報を生成する入力文内ベクトル情報生成手段と；
上記入力文内ベクトル情報生成手段で得られた入力文内の単語ベクトル集合に関する情報と、上記話題スコープ内ベクトル情報生成手段で得られた各話題スコープ内の単語ベクトル集合に関する情報との間の距離計算を行うことによって、入力文と各話題スコープ間の距離を算出する入力文・話題スコープ間距離算出手段と；
を有することを特徴とする話題スコープ抽出装置。
【請求項３】
複数の話題が混在するメッセージ列から、意味的なまとまりをなすメッセージ集合である話題スコープの集合を抽出する話題スコープ抽出装置の制御方法であって、
各メッセージを形態素解析することによって、単語単位に分割し、記憶装置に記憶するメッセージ形態素解析工程と；
単語と上記単語の意味を表現するベクトルとの対が格納されている記憶手段である概念ベースを検索することによって、上記メッセージ形態素解析工程で得られた各単語に対応するベクトルを取得し、記憶装置に記憶するメッセージ内単語ベクトル取得工程と；
任意のメッセージ対に対し、上記対の各メッセージ内の単語ベクトル集合を基に、上記対のメッセージ間のメッセージ内ベクトル集合間距離を算出し、記憶装置に記憶するメッセージ内ベクトル集合間距離算出工程と；
任意のメッセージ対に対し、上記対のメッセージ間の参照関係を基に、上記対のメッセージ間の参照距離を算出し、記憶装置に記憶する参照距離算出工程と；
上記メッセージ内単語ベクトル取得工程で得られた単語ベクトルの系列から、上記メッセージ列を同一話題の区間であるトピックセグメントの集合へ分割し、記憶装置に記憶するトピックセグメンテーション工程と；
任意のトピックセグメント対に対し、上記対の各トピックセグメント内の単語ベクトル集合を基に、上記対のトピックセグメント間のトピックセグメント内ベクトル集合間距離を算出し、記憶装置に記憶するトピックセグメント内ベクトル集合間距離算出工程と；
任意のメッセージ対に対し、上記メッセージ内ベクトル集合間距離算出工程で得られた上記対のメッセージ間のメッセージ内ベクトル集合間距離と、上記参照距離算出工程で得られた上記対のメッセージ間の参照距離と、上記トピックセグメント内ベクトル集合間距離算出工程で得られた上記対の各メッセージが属するトピックセグメント間のトピックセグメント内ベクトル集合間距離を基に、上記対のメッセージ間の最終的な距離を算出し、記憶装置に記憶するメッセージ間距離算出工程と；
上記メッセージ間距離算出工程で得られた任意のメッセージ間の距離を基に、メッセージ列をファジィクラスタリングし、その結果得られた各クラスタに対し、上記クラスタへの帰属度がある閾値以上のメッセージの集合を、話題スコープとして導出し、記憶装置に記憶するファジィクラスタリング工程と；
を有することを特徴とする話題スコープ抽出装置の制御方法。
【請求項４】
請求項３において、
上記ファジィクラスタリング工程で得られた各話題スコープ内の単語ベクトル集合に関する情報を生成し、記憶装置に記憶する話題スコープ内ベクトル情報生成工程と；
入力文を形態素解析し単語単位に分割する入力文形態素解析工程と；
上記概念ベースを検索することによって、上記入力文形態素解析工程で得られた各単語に対応するベクトルを取得し、記憶装置に記憶する入力文内単語ベクトル取得工程と；
上記入力文内単語ベクトル取得工程で得られた入力文内の単語ベクトル集合に関する情報を生成し、記憶装置に記憶する入力文内ベクトル情報生成工程と；
上記入力文内ベクトル情報生成工程で得られた入力文内の単語ベクトル集合に関する情報と、上記話題スコープ内ベクトル情報生成工程で得られた各話題スコープ内の単語ベクトル集合に関する情報との間の距離計算を行うことによって、入力文と各話題スコープ間の距離を算出し、記憶装置に記憶する入力文・話題スコープ間距離算出工程と；
を有することを特徴とする話題スコープ抽出装置の制御方法。
【請求項５】
複数の話題が混在するメッセージ列から、意味的なまとまりをなすメッセージ集合である話題スコープの集合を抽出するプログラムであって、
各メッセージを形態素解析することによって、単語単位に分割し、記憶装置に記憶するメッセージ形態素解析手順と；
単語と上記単語の意味を表現するベクトルとの対が格納されている記憶手段である概念ベースを検索することによって、上記メッセージ形態素解析手順で得られた各単語に対応するベクトルを取得し、記憶装置に記憶するメッセージ内単語ベクトル取得手順と；
任意のメッセージ対に対し、上記対の各メッセージ内の単語ベクトル集合を基に、上記対のメッセージ間のメッセージ内ベクトル集合間距離を算出し、記憶装置に記憶するメッセージ内ベクトル集合間距離算出手順と；
任意のメッセージ対に対し、上記対のメッセージ間の参照関係を基に、上記対のメッセージ間の参照距離を算出し、記憶装置に記憶する参照距離算出手順と；
上記メッセージ内単語ベクトル取得手順で得られた単語ベクトルの系列から、上記メッセージ列を同一話題の区間であるトピックセグメントの集合へ分割し、記憶装置に記憶するトピックセグメンテーション手順と；
任意のトピックセグメント対に対し、上記対の各トピックセグメント内の単語ベクトル集合を基に、上記対のトピックセグメント間のトピックセグメント内ベクトル集合間距離を算出し、記憶装置に記憶するトピックセグメント内ベクトル集合間距離算出手順と；
任意のメッセージ対に対し、上記メッセージ内ベクトル集合間距離算出手順で得られた上記対のメッセージ間のメッセージ内ベクトル集合間距離と、上記参照距離算出手順で得られた上記対のメッセージ間の参照距離と、上記トピックセグメント内ベクトル集合間距離算出手順で得られた上記対の各メッセージが属するトピックセグメント間のトピックセグメント内ベクトル集合間距離を基に、上記対のメッセージ間の最終的な距離を算出し、記憶装置に記憶するメッセージ間距離算出手順と；
上記メッセージ間距離算出手順で得られた任意のメッセージ間の距離を基に、メッセージ列をファジィクラスタリングし、その結果得られた各クラスタに対し、上記クラスタへの帰属度がある閾値以上のメッセージの集合を、話題スコープとして導出し、記憶装置に記憶するファジィクラスタリング手順と；
をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項６】
請求項５において、
上記ファジィクラスタリング手順で得られた各話題スコープ内の単語ベクトル集合に関する情報を生成し、記憶装置に記憶する話題スコープ内ベクトル情報生成手順と；
入力文を形態素解析し単語単位に分割する入力文形態素解析手順と；
上記概念ベースを検索することによって、上記入力文形態素解析手順で得られた各単語に対応するベクトルを取得し、記憶装置に記憶する入力文内単語ベクトル取得手順と；
上記入力文内単語ベクトル取得手順で得られた入力文内の単語ベクトル集合に関する情報を生成し、記憶装置に記憶する入力文内ベクトル情報生成手順と；
上記入力文内ベクトル情報生成手順で得られた入力文内の単語ベクトル集合に関する情報と、上記話題スコープ内ベクトル情報生成手順で得られた各話題スコープ内の単語ベクトル集合に関する情報との間の距離計算を行うことによって、入力文と各話題スコープ間の距離を算出し、記憶装置に記憶する入力文・話題スコープ間距離算出手順と；
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の話題が混在するメッセージ列から、意味的なまとまりをなすメッセージ集合である話題スコープの集合を抽出する話題スコープ抽出装置に係り、特に、掲示板等、時系列に並んで会話の流れになっているメッセージ列であって、複数の話題からなるメッセージ列を対象とする。
【背景技術】
【０００２】
掲示板等のポータルサイトは、スレッド（元発言とこれに対するコメントとによって構成される言葉）の集合であり、各スレッドは、メッセージ列である。このメッセージ列は、時系列に並んでいる会話の流れであり、複数の話題で構成されている。
【０００３】
このようなスレッド集合を対象として、自然言語文を入力し、上記入力文に適合するメッセージ集合を取得する検索処理がある。
【０００４】
１つ１つのメッセージと入力文との意味的類似性によって、適合するメッセージを検索する手法が考えられる。
【０００５】
しかし、掲示板等のメッセージの特徴は、１つ１つのメッセージは、極めて短く、含まれている単語の数が少ないことである。１つのメッセージは、それだけでは、完結した話題になってはいない。メッセージを、一般の文書検索における文書とみなすには、情報量が少な過ぎる。
【０００６】
メッセージ列における１つの話題は、複数のメッセージで構成され、１つ１つのメッセージは、意味的なまとまりをなすメッセージ群の１つに過ぎない。意味的なまとまりをなすメッセージ群になって初めて、一般の文書検索における文書と同等の情報量を持つ。
【０００７】
上記手法において、入力文との間で類似性の高いメッセージを検索するだけでは、上記メッセージを含み、意味的なまとまりをなすメッセージ群を取り出すことができない。このために、本来検索されるべきメッセージでありながら、検索結果から洩れるものが多数発生する。
【０００８】
したがって、メッセージ列から、意味的なまとまりをなすメッセージ集合である話題スコープを抽出し、入力文と適合する話題スコープを検索する構成が適切である。
【０００９】
意味的なまとまりをなすメッセージ集合を抽出する手法として、単語を座標とし、単語のメッセージにおける重要度を座標値とする特徴ベクトルで、各メッセージを表し、この特徴ベクトルを利用して、同一の話題のメッセージが同一クラスタとなるように、メッセージ集合をクラスタリングすることが知られている（たとえば、非特許文献１参照）。
【非特許文献１】余東明、石川孝著「コミュニティウェブにおけるアクティブ情報検索ためのトピック抽出」、The 17th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence、ｐｐ．１−４、２００３年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
非特許文献１記載の手法では、メッセージを特徴ベクトルで表す。しかし、上記のように、掲示板等のメッセージは、概して短く、含まれている単語の数が少ないので、同一の話題のメッセージでありながら、含んでいる単語集合の共通部分が少なく、したがって、特徴ベクトルが遠くなるケースが頻出するという問題がある。
【００１１】
また、逆に、本来は別々の話題に属するメッセージでありながら、含んでいる単語集合の共通部分が多いので、特徴ベクトルが近くなるケースが頻出し、このために、同一の話題のメッセージが同一クラスタになるようなクラスタリングを、適切に実行することができないという問題がある。
【００１２】
本発明は、複数の話題が混在しているメッセージ列から、意味的なまとまりをなすメッセージ集合である話題スコープの集合を適切に抽出することができる話題スコープ抽出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】
【００１３】
請求項１記載の発明は、複数の話題が混在するメッセージ列から、意味的なまとまりをなすメッセージ集合である話題スコープの集合を抽出する話題スコープ抽出装置であって、各メッセージを形態素解析することによって、単語単位に分割するメッセージ形態素解析手段と、単語と上記単語の意味を表現するベクトルとの対が格納されている記憶手段である概念ベースと、上記概念ベースを検索することによって、上記メッセージ形態素解析手段で得られた各単語に対応するベクトルを取得するメッセージ内単語ベクトル取得手段と、任意のメッセージ対に対し、上記対の各メッセージ内の単語ベクトル集合を基に、上記対のメッセージ間のメッセージ内ベクトル集合間距離を算出するメッセージ内ベクトル集合間距離算出手段と、任意のメッセージ対に対し、上記対のメッセージ間の参照関係を基に、上記対のメッセージ間の参照距離を算出する参照距離算出手段と、上記メッセージ内単語ベクトル取得手段で得られた単語ベクトルの系列から、上記メッセージ列を同一話題の区間であるトピックセグメントの集合へ分割するトピックセグメンテーション手段と、任意のトピックセグメント対に対し、上記対の各トピックセグメント内の単語ベクトル集合を基に、上記対のトピックセグメント間のトピックセグメント内ベクトル集合間距離を算出するトピックセグメント内ベクトル集合間距離算出手段と、任意のメッセージ対に対し、上記メッセージ内ベクトル集合間距離算出手段で得られた上記対のメッセージ間のメッセージ内ベクトル集合間距離と、上記参照距離算出手段で得られた上記対のメッセージ間の参照距離と、上記トピックセグメント内ベクトル集合間距離算出手段で得られた上記対の各メッセージが属するトピックセグメント間のトピックセグメント内ベクトル集合間距離を基に、上記対のメッセージ間の最終的な距離を算出するメッセージ間距離算出手段と、上記メッセージ間距離算出手段で得られた任意のメッセージ間の距離を基に、メッセージ列をファジィクラスタリングし、その結果得られた各クラスタに対し、上記クラスタへの帰属度がある閾値以上のメッセージの集合を、話題スコープとして導出するファジィクラスタリング手段とを有することを特徴とする話題スコープ抽出装置である。
【００１４】
請求項２記載の発明は、請求項１において、上記ファジィクラスタリング手段で得られた各話題スコープ内の単語ベクトル集合に関する情報を生成する話題スコープ内ベクトル情報生成手段と、入力文を形態素解析し単語単位に分割する入力文形態素解析手段と、上記概念ベースを検索することによって、上記入力文形態素解析手段で得られた各単語に対応するベクトルを取得する入力文内単語ベクトル取得手段と、上記入力文内単語ベクトル取得手段で得られた入力文内の単語ベクトル集合に関する情報を生成する入力文内ベクトル情報生成手段と、上記入力文内ベクトル情報生成手段で得られた入力文内の単語ベクトル集合に関する情報と、上記話題スコープ内ベクトル情報生成手段で得られた各話題スコープ内の単語ベクトル集合に関する情報との間の距離計算を行うことによって、入力文と各話題スコープ間の距離を算出する入力文・話題スコープ間距離算出手段とを有することを特徴とする話題スコープ抽出装置である。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、複数の話題が混在しているメッセージ列から、意味的なまとまりをなすメッセージ集合である話題スコープの集合を適切に抽出することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
発明を実施するための最良の形態は、以下の実施例である。
【実施例１】
【００１７】
図１は、本発明の実施例１である話題スコープ抽出装置１００を示すブロック図である。
【００１８】
話題スコープ抽出装置１００は、複数の話題が混在するメッセージ列から、意味的なまとまりをなすメッセージ集合である話題スコープの集合を抽出する話題スコープ抽出装置であって、メッセージ形態素解析手段１１と、概念ベース１２と、メッセージ内単語ベクトル取得手段１３と、メッセージ内ベクトル集合間距離算出手段１４と、参照距離算出手段１５と、トピックセグメンテーション手段１６と、トピックセグメント内ベクトル集合間距離算出手段１７と、メッセージ間距離算出手段１８と、ファジィクラスタリング手段１９とを有する。
【００１９】
図２は、実施例１において、入力となるメッセージ列の一例を示す図である。
【００２０】
メッセージは、投稿単位であり、番号ｉのメッセージをＭｉと表す。図２において、メッセージＭ９のメッセージ内容に記載されている「＞＞４」は、メッセージＭ４へのリンクを示し、つまり、メッセージＭ９がＭ４を参照していることを意味している。
【００２１】
このメッセージ列から抽出されるべき話題スコープの集合は、Ｃ１＝｛Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４，Ｍ９，Ｍ１０｝、Ｃ２＝｛Ｍ１，Ｍ５，Ｍ６，Ｍ７，Ｍ８｝であり、Ｍ１は、２つの話題スコープに属している。
【００２２】
メッセージ形態素解析手段１１は、各メッセージを形態素解析し、単語単位に分割する手段である。この結果得られた単語のうちで、品詞情報等を参照し、内容語のみを残す。ただし、Ｍ９における「＞＞４」のように、他のメッセージへのリンクは、そのままの状態で残す。この単語単位の分割によって、各メッセージは、図３に示すようになる。
【００２３】
図３は、図２に示すメッセージＭを形態素解析した結果を示す図である。
【００２４】
図４は、実施例１における概念ベース１２の例を示す図である。
【００２５】
概念ベース１２は、ハードディスク等の記憶手段に格納され、単語毎に、ｆ次元ベクトル値が付与されている。概念ベース１２中の単語は、名詞や動詞、形容詞等の自立語である。概念ベース１２における単語ベクトルは、意味的に類似している単語間ほど距離が近く、意味的に類似していない単語間程、距離が遠くなるように値が設定されている。
【００２６】
概念ベースの例は、特開平６−１０３３１５号公報の「類似性判別装置」や、特開平７−３０２２６５号公報の「類似性判別用データ精錬方法およびこの方法を実施する装置」で開示されているデータベースである。
【００２７】
また、Ｄｅｅｒｗｅｓｔｅｒの論文（S.Deerwester, S.T.Dumais, G.W.Furnas, T.K.Landauer and R.Harshman, Indexing by Latent Semantic Analysis, Journal of the American Society for Information Science, pp.391-407, 1990.）では、単語の文書における頻度を記録した単語・文書間の共起行列を、特異値分解によって次元数を縮退させた行列に変換しているが、この変換後の行列も、概念ベースの一例である。
【００２８】
Ｓｃｈｕｔｚｅの論文（H.Schutze, Dimensions of Meaning, Proc. of Supercomputing '92, pp.786-796, 1992.）では、コーパス中の単語間の共起頻度を記録した単語・単語間の共起行例を、特異値分解によって次元数を縮退させた行列に変換しているが、この変換後の行列も、概念ベースの一例である。
【００２９】
メッセージ内単語ベクトル取得手段１３は、概念ベース１２を検索することによって、メッセージ形態素解析手段１１が得た各単語に対応するベクトルを取得する手段である。
【００３０】
メッセージ内ベクトル集合間距離算出手段１４は、任意のメッセージ対に対し、上記対の各メッセージ内の単語ベクトル集合を基に、上記対のメッセージ間のメッセージ内ベクトル集合間距離を算出する手段である。
【００３１】
入力テキスト中の単語ベクトルの列（異なる出現位置の単語のベクトルは、値が同じでも別物とする）を、
Ｘ＝｛ｘ１，ｘ２，・・・，ｘ｜ｘ｜｝
とする。
【００３２】
各メッセージ内の単語ベクトル集合は、連続する、Ｘの要素の集合となる。以後、Ｍｉは、メッセージＭｉ内の単語ベクトル集合も同時に意味するものとする。
【００３３】
メッセージＭｉの重心Ｄ（Ｍｉ）は、
【００３４】
【数１】
2006139520.tif 000003
と計算される。｜Ｍｉ｜は、Ｍｉ内の要素数である。
【００３５】
メッセージＭｉのコストＥ（Ｍｉ）を
【００３６】
【数２】
2006139520.tif 000004
とする。
【００３７】
任意のメッセージＭｉ、Ｍｊ間のメッセージ内ベクトル集合間距離ΔＥ（Ｍｉ，Ｍｊ）を、Ｍｉ、Ｍｊを併合したときのコストの増分とする。ΔＥ（Ｍｉ，Ｍｊ）は、
【００３８】
【数３】
2006139520.tif 000005
となる。
【００３９】
ただし、単語数が１個以下のメッセージについては、他のメッセージとのメッセージ内ベクトル集合間距離を算出しないようにする。
【００４０】
上記式（１）によって、任意のメッセージ間のメッセージ内ベクトル集合間距離は、図５に示すようになる。
【００４１】
図５は、図２に示すメッセージＭ間のメッセージ内ベクトル集合間距離を示す図である。
【００４２】
Ｍｉ、Ｍｊ（ｉ＜ｊ）間の距離は、ｉ行ｊ列目の成分にのみ記載している。
【００４３】
任意のメッセージについて、自身との距離は、０．０となる。
【００４４】
単語数が１個であるＭ３とＭ６については、他のメッセージとの距離は、算出されていない。Ｍ３とＭ６は、単語集合が一致しているが、距離は０．０ではなく、Ｍ３とＭ６が同一の話題に属することを、回避している。
【００４５】
Ｍ１と、その内容を受けるＭ２との距離は、０．２であり、Ｍ１と、その内容を受けるＭ５との距離も、０．２である。Ｍ９とＭ１０との距離は、０．３である。それ以外の異なるメッセージ間の距離は、０．５となっている。
【００４６】
参照距離算出手段１５は、任意のメッセージ対に対し、上記対のメッセージ間の参照関係を基に、上記対のメッセージ間の参照距離を算出する手段である。
【００４７】
２つのメッセージＭｉ、Ｍｊ（ｉ＜ｊ）に対し、ＭｊがＭｉを参照しているときに、Ｍｉ、Ｍｊ間の参照距離を、０．０とする。ＭｉがＭｊを参照していても、時間的に後に出現するメッセージとの間に、話題同一性が必ずしもあるわけではないので、それだけで、Ｍｉ、Ｍｊ間の参照距離を０．０にはしない。
【００４８】
これによって、任意のメッセージ間の参照距離は、図６に示すようになる。
【００４９】
図６は、図２に示すメッセージＭ間の参照距離を示す図である。
【００５０】
Ｍｉ、Ｍｊ（ｉ＜ｊ）間の距離は、ｉ行ｊ列目の成分にのみ記載している。
【００５１】
Ｍ９がＭ４を参照しているので、Ｍ４とＭ９との参照距離は、０．０となる。それ以外のメッセージ間の参照距離は、算出されない。
【００５２】
トピックセグメンテーション手段１６は、メッセージ内単語ベクトル取得手段１３で得られた単語ベクトルの系列から、メッセージ列を同一話題の区間であるトピックセグメントの集合へ分割する。
【００５３】
トピックセグメンテーションの方法は、特開２００２−３４２３２４号公報や特開２００４−２３４５１２号公報に開示されている。
【００５４】
特開２００２−３４２３２４号公報に記載されているトピックセグメンテーションの方法は、任意の単語境界の前後に、所定個数の単語の集合である単語列をとり、各単語列に対し、上記単語列を構成する単語のベクトルの重心を算出し、前後の単語列に対応する重心間の余弦測度を、上記単語境界の結束度とし、この結束度が極小となる単語境界を、話題区間の境界と認定する方法である。
【００５５】
また、特開２００４−２３４５１２号公報に記載されているトピックセグメンテーションの方法は、任意の区間に対して、上記区間内の単語ベクトルの重心の各単語ベクトルとの間の距離の自乗の和を、コストとして求め、任意の区間列のコストを、上記区間列に含まれる区間のコストの和として、一定の条件下で、コストが最小となる区間列を、話題区間列と認定するする方法である。
【００５６】
図７は、図２に示すメッセージ列をトピックセグメンテーションした結果を示す図である。
【００５７】
トピックセグメンテーション手段１６により、メッセージ列は、図７に示すように、メッセージ列を、トピックセグメントの集合Ｔ１＝｛Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４｝、Ｔ２＝｛Ｍ５，Ｍ６，Ｍ７，Ｍ８｝、Ｔ３＝｛Ｍ９，Ｍ１０｝へ分割される。
【００５８】
トピックセグメント内のメッセージ対の中には、距離が０．５と大きいものもあるが、トピックセグメンテーションによって、トピックセグメント内のメッセージ間の話題同一性を検出することが可能となる。
【００５９】
トピックセグメント内ベクトル集合間距離算出手段１７は、任意のトピックセグメント対に対し、上記対の各トピックセグメント内の単語ベクトル集合を基に、上記対のトピックセグメント間のトピックセグメント内ベクトル集合間距離を算出する手段である。
【００６０】
各トピックセグメント内の単語ベクトル集合は、連続する、Ｘの要素の集合となる。以後、Ｔｉは、Ｔｉ内の単語ベクトル集合も同時に意味するものとする。
【００６１】
トピックセグメント内ベクトル集合間距離を、メッセージ内ベクトル集合間距離と同様に、次のように定める。
【００６２】
トピックセグメントＴｉの重心を、Ｄ（Ｔｉ）とし、Ｔｉ内の要素数を、｜Ｔｉ｜としたときに、任意のトピックセグメントＴｉ，Ｔｊ間のトピックセグメント内ベクトル集合間距離ΔＥ（Ｔｉ，Ｔｊ）を、
【００６３】
【数４】
2006139520.tif 000006
とする。
【００６４】
上記式（２）によって、任意のトピックセグメント間のトピックセグメント内ベクトル集合間距離は、図８に示すようになる。
【００６５】
図８は、図７に示すトピックセグメントＴ間のトピックセグメント内ベクトル集合間距離を示す図である。
【００６６】
Ｔｉ、Ｔｊ（ｉ＜ｊ）間の距離は、ｉ行ｊ列目の成分にのみ記載している。
【００６７】
任意のトピックセグメントについて、自身との距離を、０．０となる。異なるトピックセグメント間の距離は、０．５となっている。
【００６８】
メッセージ間距離算出手段１８は、任意のメッセージ対に対し、メッセージ内ベクトル集合間距離算出手段１４が得た上記対のメッセージ間のメッセージ内ベクトル集合間距離と、参照距離算出手段１５が得た上記対のメッセージ間の参照距離と、トピックセグメント内ベクトル集合間距離算出手段１７が得た上記対の各メッセージが属するトピックセグメント間のトピックセグメント内ベクトル集合間距離とのうちで、最小値を、上記対のメッセージ間の最終的な距離とする手段である。
【００６９】
これによって、任意のメッセージ間の距離は、図９に示すようになる。
【００７０】
図９は、図２に示すメッセージＭ間の距離を示す図である。
【００７１】
Ｍｉ、Ｍｊ（ｉ＜ｊ）間の距離は、ｉ行ｊ列目の成分にのみ記載している。
【００７２】
同一トピックセグメント内の任意のメッセージ間の距離は、０．０となる。Ｍ１とＭ５とのメッセージ内ベクトル集合間距離は、０．２であり、各メッセージが属するトピックセグメント間の距離は、０．５であるので、メッセージ間距離は、０．２となる。
【００７３】
Ｍ４とＭ９とのメッセージ内ベクトル集合間距離は、０．５であり、参照距離は、０．０であり、各メッセージが属するトピックセグメント間の距離は、０．５であるので、メッセージ間距離は、０．０となる。
【００７４】
上記以外の、異なるトピックセグメントに属するメッセージ間の距離は、０．５となる。
【００７５】
ファジィクラスタリング手段１９は、メッセージ間距離算出手段１８が得た任意のメッセージ間の距離を基に、メッセージ列を、ファジィクラスタリングし、その結果得られた各クラスタに対し、上記クラスタへの帰属度が所定の閾値以上であるメッセージの集合を、「話題スコープ」として導出する手段である。
【００７６】
ファジィクラスタリングの方法は、「E.H.Ruspini, A new approach to clustering, Information and Control, Vol.15, pp.22-32, 1969.」に記載されている方法である。以下、このＲｕｓｐｉｎｉの方法について説明する。
【００７７】
メッセージの集合｛Ｍ１，Ｍ２，・・・，Ｍｎ｝と、任意のメッセージＭｉ、Ｍｊ間の距離ｄ（Ｍｉ，Ｍｊ）とが与えられているとする。また、メッセージのファジィクラスタの集合を、｛Ｃ１，Ｃ２，・・・，Ｃｒ｝とする。Ｕ＝（ｕｐｉ）（１≦ｐ≦ｒ，ｉ≦ｉ≦ｎ）の各成分ｕｐｉは、ＭｉのＣｐへの帰属度を意味するものとし、Ｕ＝（ｕｐｉ）は、
【００７８】
【数５】
2006139520.tif 000007
の条件を満たすものとする。評価関数
【００７９】
【数６】
2006139520.tif 000008
を考える。重みωも、実数値をとる変数である。
【００８０】
上記Ｒｕｓｐｉｎｉの方法では、評価関数ＪＲ（Ｕ，ω）を最小にするＵ、ωすなわち、
【００８１】
【数７】
2006139520.tif 000009
を求める。求めたＵ＝（ｕｐｉ）の各成分ｕｐｉが、ＭｉのＣｐへの帰属度である。
【００８２】
帰属度の所定閾値αをとり、各ファジィクラスタＣｐに対し、メッセージ集合｛Ｍｉ：ｕｐｉ≧α｝を、対応する話題スコープとする。
【００８３】
図９に示す任意のメッセージ間の距離の情報を入力し、上記ファジィクラスタリングを実行することによって、話題スコープの集合Ｃ１＝｛Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４，Ｍ９，Ｍ１０｝、Ｃ２＝｛Ｍ１，Ｍ５，Ｍ６，Ｍ７，Ｍ８｝が得られる。
【００８４】
Ｍ１とＭ５とのメッセージ間距離が、０．２と比較的小さいので、Ｍ１は、トピックセグメントＴ２内のメッセージ群とも、同一話題スコープに属している。
【００８５】
また、Ｍ４とＭ９とのメッセージ間距離が、０．０であるので、トピックセグメントＴ１とＴ３との距離は、０．５と大きかったにも関わらず、Ｔ１とＴ３内のメッセージ群が、同一話題スコープに属するようになっている。
【００８６】
図１０は、実施例１の動作を示すフローチャートである。
【００８７】
まず、Ｓ１では、メッセージ形態素解析手段１１が、各メッセージを形態素解析することによって、単語単位に分割し、記憶装置に記憶する。
【００８８】
なお、本明細書および請求の範囲において、「記憶装置」は、メモリに限らず、ハードディスク等の外部記憶装置を含む概念である。
【００８９】
Ｓ２で、メッセージ内単語ベクトル取得手段１３が、概念ベース１２を検索することによって、メッセージ形態素解析手段１１で得られた各単語に対応するベクトルを取得し、記憶装置に記憶する。
【００９０】
Ｓ３で、メッセージ内ベクトル集合間距離算出手段１４が、任意のメッセージ対に対し、上記対の各メッセージ内の単語ベクトル集合を基に、上記対のメッセージ間のメッセージ内ベクトル集合間距離を算出し、記憶装置に記憶する。
【００９１】
Ｓ４で、参照距離算出手段１５が、任意のメッセージ対に対し、上記対のメッセージ間の参照関係を基に、上記対のメッセージ間の参照距離を算出し、記憶装置に記憶する。
【００９２】
Ｓ５で、トピックセグメンテーション手段１６が、メッセージ内単語ベクトル取得手段１３で得られた単語ベクトルの系列から、メッセージ列を同一話題の区間であるトピックセグメントの集合へ分割し、記憶装置に記憶する。
【００９３】
Ｓ６で、トピックセグメント内ベクトル集合間距離算出手段１７が、任意のトピックセグメント対に対し、上記対の各トピックセグメント内の単語ベクトル集合を基に、上記対のトピックセグメント間のトピックセグメント内ベクトル集合間距離を算出し、記憶装置に記憶する。
【００９４】
Ｓ７で、メッセージ間距離算出手段１８が、任意のメッセージ対に対し、メッセージ内ベクトル集合間距離算出手段１４で得られた上記対のメッセージ間のメッセージ内ベクトル集合間距離と、参照距離算出手段１５で得られた上記対のメッセージ間の参照距離と、トピックセグメント内ベクトル集合間距離算出手段１７で得られた上記対の各メッセージが属するトピックセグメント間のトピックセグメント内ベクトル集合間距離を基に、上記対のメッセージ間の最終的な距離を算出し、記憶装置に記憶する。
【００９５】
Ｓ８で、ファジィクラスタリング手段１９が、メッセージ間距離算出手段１８で得られた任意のメッセージ間の距離を基に、メッセージ列をファジィクラスタリングし、その結果得られた各クラスタに対し、上記クラスタへの帰属度がある閾値以上のメッセージの集合を、話題スコープとして導出し、記憶装置に記憶する。
【実施例２】
【００９６】
図１１は、本発明の実施例２である話題スコープ抽出装置２００の構成を示すブロック図である。
【００９７】
話題スコープ抽出装置２００は、話題スコープ抽出装置１００に、話題スコープ内ベクトル情報生成手段２０と、入力文形態素解析手段２１と、入力文内単語ベクトル取得手段２２と、入力文内ベクトル情報生成手段２３と、入力文・話題スコープ間距離算出手段２４とが付加された装置である。
【００９８】
つまり、話題スコープ抽出装置２００は、メッセージ形態素解析手段１１と、概念ベース１２と、メッセージ内単語ベクトル取得手段１３と、メッセージ内ベクトル集合間距離算出手段１４と、参照距離算出手段１５と、トピックセグメンテーション手段１６と、トピックセグメント内ベクトル集合間距離算出手段１７と、メッセージ間距離算出手段１８と、ファジィクラスタリング手段１９と、話題スコープ内ベクトル情報生成手段２０と、入力文形態素解析手段２１と、入力文内単語ベクトル取得手段２２と、入力文内ベクトル情報生成手段２３と、入力文・話題スコープ間距離算出手段２４とを有する。
【００９９】
話題スコープ内ベクトル情報生成手段２０は、ファジィクラスタリング手段１９が得た各話題スコープ内の単語ベクトル集合に関する情報を生成する手段である。
【０１００】
話題スコープＣｐ内の単語ベクトル集合は、Ｃｐ内のメッセージに含まれる単語ベクトル集合の和である。
【０１０１】
以後、Ｃｐは、Ｃｐ内の単語ベクトル集合も同時に意味するものとする。各話題スコープＣｐに対し、Ｃｐの重心Ｄ（Ｃｐ）と、Ｃｐ内の要素数｜Ｃｐ｜とを算出し、保持する。これらＣｐの重心Ｄ（Ｃｐ）と、Ｃｐ内の要素数｜Ｃｐ｜とが、Ｃｐ内の単語ベクトル集合に関する情報である。
【０１０２】
入力文形態素解析手段２１は、入力文を形態素解析し、単語単位に分割する手段である。この結果得られた単語のうちで、品詞情報等を参照し、内容語のみを残す。
【０１０３】
例として、入力文Ｑ：「おいしいラーメン店」は、「おいしい／ラーメン／店」となる。
【０１０４】
入力文内単語ベクトル取得手段２２は、概念ベース１２を検索することによって、入力文形態素解析手段２１が得た各単語に対応するベクトルを取得する手段である。
【０１０５】
以後、Ｑは、Ｑ内の単語ベクトル集合も同時に意味するものとする。
【０１０６】
入力文内ベクトル情報生成手段２３は、入力文内単語ベクトル取得手段２２が得た入力文内の単語ベクトル集合に関する情報を生成する手段である。入力文Ｑに対し、Ｑの重心Ｄ（Ｑ）と、Ｑ内の要素数｜Ｑ｜とを算出し、保持する。これらＱの重心Ｄ（Ｑ）と、Ｑ内の要素数｜Ｑ｜とが、入力文Ｑ内の単語ベクトル集合に関する情報である。
【０１０７】
入力文・話題スコープ間距離算出手段２４は、入力文内ベクトル情報生成手段２３が得た入力文内の単語ベクトル集合に関する情報と、話題スコープ内ベクトル情報生成手段２０が得た各話題スコープ内の単語ベクトル集合に関する情報との間の距離計算を行うことによって、入力文と各話題スコープ間の距離を算出する手段である。
【０１０８】
入力文Ｑと話題スコープＣｐとの間の距離ｄ（Ｑ，Ｃｐ）は、
【０１０９】
【数８】
2006139520.tif 000010
として算出する。
【０１１０】
話題スコープの集合Ｃ１＝｛Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４，Ｍ９，Ｍ１０｝、Ｃ２＝｛Ｍ１，Ｍ５，Ｍ６，Ｍ７，Ｍ８｝に対し、話題スコープを、入力文Ｑとの距離によってソートすると、Ｃ２、Ｃ１の順になる。入力文Ｑに対し、この順で話題スコープを提示することが可能である。また、所定閾値以下の距離を持つ話題スコープのみに限定して、提示することも可能である。これによって、話題スコープＣ２のみを提示する。
【０１１１】
なお、メッセージ内ベクトル集合間距離算出手段１４において、メッセージ内の単語数が一定数以下のメッセージ（以下、小メッセージと呼ぶ）については、他のメッセージとのメッセージ内ベクトル集合間距離を算出しないようにした。しかし、異なるトピックセグメント内にあるメッセージであって、メッセージ内の単語数が一定数以上のメッセージ（以下、大メッセージと呼ぶ）が、参照関係なしに、小メッセージの内容を受ける場合もあり得る。
【０１１２】
例として、「語ろう」という呼びかけのメッセージに対し、異なるトピックセグメント内にある大メッセージが受ける場合がある。
【０１１３】
そこで、小メッセージの内容が、新たな話題を喚起するような内容の場合に限り、小メッセージと、上記メッセージよりも後にくる大メッセージとの間のメッセージ内ベクトル集合間距離を算出するようにしてもよい。この算出によって、２つのメッセージを、同一の話題に属させることができる。
【０１１４】
図１２、図１３は、実施例２における複数の他のメッセージへのリンクを持つメッセージの例を示す図である。
【０１１５】
１つのメッセージＭに、図１２、図１３に示すように、２つ以上のメッセージの集合Ｎへの参照がある場合、参照距離算出手段１５において、Ｍと、Ｎの任意の要素との間の参照距離を十分小さく、たとえば０．０に設定するようにしてもよい。
【０１１６】
図１２に示す例では、Ｍ４、Ｍ５、Ｍ６のそれぞれと、Ｍ９との間の参照距離が０．０となる。図１３に示す例では、Ｍ１３と、メッセージＭ８、Ｍ１０のそれぞれとの間の参照距離が０．０となる。
【０１１７】
図１４は、図１３に示す複数の他のメッセージへのリンクを持つメッセージを分割した結果を示す図である。
【０１１８】
特に、図１３に示すような、参照しているリンク毎に叙述がなされているメッセージを、メッセージ中の空き行等のフォーマット情報を元に、図１４に示すように、リンク情報毎に分割することもできる。入力となるメッセージ列に対して、上記のように、メッセージの分割処理を予め行った上で、話題スコープ抽出装置２００に入力するようにしてもよい。図１４に示す例のように、所定のメッセージにおいて、「＞＞１３」のように、メッセージＭ１３へのリンクがあれば、上記所定のメッセージは、Ｍ１３．１とＭ１３．２とを参照していることを意味する。
【０１１９】
なお、話題スコープ抽出装置２００において、リンク情報の有無に拘らず、１メッセージ内に複数のメッセージ内容がある場合、上記メッセージを分割し、この分割されたメッセージを、話題スコープ抽出装置２００に入力するようにしてもよい。メッセージの分割方法として、特開２００２−３４２３２４号公報や特開２００４−２３４５１２号公報に記載されている方法をとることができる。
【０１２０】
また、個々のメッセージ毎に分割するのではなく、メッセージ列の全テキストに対し分割を行い、その結果得られる各トピックセグメントと、各メッセージとの間の交わりの集合を入力としてもよい。この場合、トピックセグメンテーション手段１６において、トピックセグメンテーションは実行せず、既に得られているトピックセグメント集合を、トピックセグメント内ベクトル集合間距離算出手段１７以降の処理で用いる。
【０１２１】
図１５は、実施例２において、投稿者名欄に前のメッセージの番号を記述されているメッセージの例を示す図である。
【０１２２】
図１５のように、メッセージに投稿者名欄があり、かつて自分が投稿したメッセージの番号を、新たに投稿するメッセージの投稿者名とするような事例もあり得る。このように、メッセージ中の投稿者名欄に、前のメッセージの番号が記述されている場合、２つのメッセージ間に話題同一性が認められることがあり得るので、参照距離算出手段１５が、２つのメッセージ間の参照距離を十分小さく、たとえば０．０に設定するようにしてもよい。図１５に示す例では、メッセージＭ１５とＭ１９との間の参照距離が、０．０となる。
【０１２３】
次に、実施例２の動作について説明する。
【０１２４】
図１６は、実施例２の動作を示すフローチャートである。
【０１２５】
なお、ステップＳ１〜Ｓ８は、図１０のフローチャートにおけるステップＳ１〜Ｓ８と同じである。
【０１２６】
Ｓ８の次に、Ｓ９では、話題スコープ内ベクトル情報生成手段２０が、ファジィクラスタリング手段１９で得られた各話題スコープ内の単語ベクトル集合に関する情報を生成し、記憶装置に記憶する。
【０１２７】
Ｓ１１では、入力文形態素解析手段２１が、入力文を形態素解析し単語単位に分割する。
【０１２８】
Ｓ１２では、入力文内単語ベクトル取得手段２２が、概念ベース１２を検索することによって、入力文形態素解析手段２１で得られた各単語に対応するベクトルを取得し、記憶装置に記憶する。
【０１２９】
Ｓ１３では、入力文内ベクトル情報生成手段２３が、入力文内単語ベクトル取得手段２２で得られた入力文内の単語ベクトル集合に関する情報を生成し、記憶装置に記憶する。
【０１３０】
Ｓ１４では、入力文・話題スコープ間距離算出手段２４が、入力文内ベクトル情報生成手段２３で得られた入力文内の単語ベクトル集合に関する情報と、話題スコープ内ベクトル情報生成手段２０で得られた各話題スコープ内の単語ベクトル集合に関する情報との間の距離計算を行うことによって、入力文と各話題スコープ間の距離を算出し、記憶装置に記憶する。
【０１３１】
ところで、１トピックセグメント内のメッセージ間で距離を測ると、メッセージ内の単語数は十分あるわけではないので、距離は大きいことも多い。これは、１メッセージ単位で距離を測ると距離が大きくても、連続するメッセージ列に含まれる単語ベクトル集合をとると、上記メッセージ列に隣接するメッセージ列との間との差異が浮き彫りになる場合があることを意味する。トピックセグメンテーション手段１６によって、メッセージ列をトピックセグメントの集合へ分割することにより、１メッセージ単位の類似性では検出し難いトピックセグメント内のメッセージ間の話題同一性を検出することが可能となる。
【０１３２】
参照距離算出手段１５によって、参照関係にあるメッセージ間の参照距離は無条件に小さく設定することができる。
【０１３３】
メッセージ間距離算出手段１８では、メッセージ内ベクトル集合間距離、参照距離、トピックセグメント内ベクトル集合間距離の最小値を、メッセージ間の最終的な距離とする。
【０１３４】
メッセージ内の単語数が一定数以下のメッセージ（以下、小メッセージと呼ぶ）と、他のメッセージとが同一の話題に属するための決定要因を考える。小メッセージの内容を、上記小メッセージと属するトピックセグメントが異なる、メッセージ内の単語数が一定数以上のメッセージ（以下、大メッセージと呼ぶ）が参照関係なしに受ける一部の場合を除いて、２つのメッセージの参照関係の有無と、所属するトピックセグメント間の距離が決定要因となる。メッセージ内ベクトル集合間距離算出手段１４では、小メッセージに対しては、他のメッセージとのメッセージ内ベクトル集合間距離を算出しないようにする。これによって、小メッセージと他のメッセージとの間の距離は、参照距離、トピックセグメント内ベクトル集合間距離で定まる。
【０１３５】
一方、２つの大メッセージが同一の話題に属するための決定要因は、参照関係の有無、所属するトピックセグメント間の距離、メッセージ内ベクトル集合間距離である。特に、大メッセージＡを受けて、Ａが属していた話題とは別の話題が、Ａと属するトピックセグメントが異なる大メッセージＢから、参照関係なしに始まることがある。この場合、メッセージＡは、複数の話題に属するべきものである。Ａ、Ｂ間のメッセージ内ベクトル集合間距離は、Ａ、Ｂそれぞれが属するトピックセグメント間の距離よりも小さくなる。この結果、Ａ、Ｂは別々の距離の大きいトピックセグメントに属するにも関わらず、ファジィクラスタリングによって、ＡはＢが属するトピックセグメント内のメッセージ集合とも同一の話題に属するようになる。
【産業上の利用可能性】
【０１３６】
本発明は、複数の話題が混在するメッセージ列から、意味的なまとまりをなすメッセージ集合である話題スコープの集合を抽出する技術に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１３７】
【図１】本発明の実施例１である話題スコープ抽出装置１００を示すブロック図である。
【図２】実施例１において、入力となるメッセージ列の一例を示す図である。
【図３】図２に示すメッセージＭを形態素解析した結果を示す図である。
【図４】実施例１における概念ベース１２の例を示す図である。
【図５】図２に示すメッセージＭ間のメッセージ内ベクトル集合間距離を示す図である。
【図６】図２に示すメッセージＭ間の参照距離を示す図である。
【図７】図２に示すメッセージ列をトピックセグメンテーションした結果を示す図である。
【図８】図７に示すトピックセグメントＴ間のトピックセグメント内ベクトル集合間距離を示す図である。
【図９】図２に示すメッセージＭ間の距離を示す図である。
【図１０】実施例１の動作を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施例２である話題スコープ抽出装置２００の構成を示すブロック図である。
【図１２】実施例２における複数の他のメッセージへのリンクを持つメッセージの例を示す図である。
【図１３】実施例２における複数の他のメッセージへのリンクを持つメッセージの例を示す図である。
【図１４】図１３に示す他の複数のメッセージへのリンクを持つメッセージを分割した結果を示す図である。
【図１５】実施例２において、投稿者名欄に前のメッセージの番号が記述されているメッセージの例を示す図である。
【図１６】実施例２の動作を示すフローチャートである。
【図１】
2006139520.tif 000011
【図２】
2006139520.tif 000012
【図３】
2006139520.tif 000013
【図４】
2006139520.tif 000014
【図５】
2006139520.tif 000015
【図６】
2006139520.tif 000016
【図７】
2006139520.tif 000017
【図８】
2006139520.tif 000018
【図９】
2006139520.tif 000019
【図１０】
2006139520.tif 000020
【図１１】
2006139520.tif 000021
【図１２】
2006139520.tif 000022
【図１３】
2006139520.tif 000023
【図１４】
2006139520.tif 000024
【図１５】
2006139520.tif 000025
【図１６】
2006139520.tif 000026