(57)【要約】【課題】単語の出現頻度によらず、より広い範囲で適切な単語を抽出し提示すること。【解決手段】文章解析提示方法において、所定文章に含まれる単語に関する単語情報と、単語間の関係を示す単語関係情報と、に基づいて、所定文章に含まれる各文章を類似するもの同士のグループに分類し、該各クループに対する各単語の影響度を算出し、各グループに対する各単語の影響度に基づいて、各グループに対する各文章の影響度を算出し、各クループに対する各単語の影響度に基づいて、ユーザの質問に含まれる目的単語、制約単語、および、回答単語、の影響度が最も大きいグループを抽出し、各グループに対する各単語の影響度に基づいて、抽出したグループの影響度が所定値以上の文章を探索し、単語関係情報に基づいて、探索した文章の中から、質問回答単語を抽出し提示する。【選択図】図１４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定文章を解析し、該所定文章に含まれる複数の文章の中から、ユーザの質問に適した単語を抽出し、該抽出した単語を提示する文章解析提示方法であって、
前記所定文章に含まれる単語に関する単語情報と、前記単語間の関係を示す単語関係情報と、に基づいて、前記所定文章に含まれる各文章を類似するもの同士のグループに分類し、該各クループに対する各単語の影響度を算出するステップと、
前記算出した各グループに対する各単語の影響度に基づいて、前記各グループに対する各文章の影響度を算出するステップと、
前記算出した各クループに対する各単語の影響度に基づいて、前記ユーザの質問に含まれる単語のうち、前記質問の目的を示す目的単語、前記質問の回答範囲に対する制約を示す制約単語、および、前記質問で得たい回答を示す回答単語、の影響度が最も大きいグループを抽出するステップと、
前記算出した各グループに対する各単語の影響度に基づいて、前記抽出したグループの影響度が所定値以上の文章を探索するステップと、
前記単語関係情報に基づいて、前記探索した文章の中から、前記質問に対する回答を示す単語を抽出し、該抽出した単語を提示するステップと、
を含む、
ことを特徴とする文章解析提示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定文章を解析し、該所定文章に含まれる複数の文章の中から、ユーザの質問に適した単語を抽出し、該抽出した単語を提示する文章解析提示方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
単語の出願頻度に基づいて重要度を算出し、該算出した重要度が高い単語を選択する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−０９９４２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記技術において、例えば、所定文章からユーザの質問に適した単語を抽出する場合、出現頻度の低い単語は重要度が低くなる。このため、そのような出現頻度の低い単語は抽出されず、狭く制限された範囲で単語を抽出することとなる。一方で、ユーザの質問に適した単語は、新しい気づきに繋がるものなど、出現頻度の低い単語である場合もある。この場合、適切な単語を抽出し、提示できない虞がある。
【０００５】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、単語の出現頻度によらず、より広い範囲で適切な単語を抽出し提示できる文章解析提示方法を提供することを主たる目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するための本発明の一態様は、
所定文章を解析し、該所定文章に含まれる複数の文章の中から、ユーザの質問に適した単語を抽出し、該抽出した単語を提示する文章解析提示方法であって、
前記所定文章に含まれる単語に関する単語情報と、前記単語間の関係を示す単語関係情報と、に基づいて、前記所定文章に含まれる各文章を類似するもの同士のグループに分類し、該各クループに対する各単語の影響度を算出するステップと、
前記算出した各グループに対する各単語の影響度に基づいて、前記各グループに対する各文章の影響度を算出するステップと、
前記算出した各クループに対する各単語の影響度に基づいて、前記ユーザの質問に含まれる単語のうち、前記質問の目的を示す目的単語、前記質問の回答範囲に対する制約を示す制約単語、および、前記質問で得たい回答を示す回答単語、の影響度が最も大きいグループを抽出するステップと、
前記算出した各グループに対する各単語の影響度に基づいて、前記抽出したグループの影響度が所定値以上の文章を探索するステップと、
前記単語関係情報に基づいて、前記探索した文章の中から、前記質問に対する回答を示す単語を抽出し、該抽出した単語を提示するステップと、
を含む、
ことを特徴とする文章解析提示方法
である。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、単語の出現頻度によらず、より広い範囲で適切な単語を抽出し提示できる文章解析提示方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施形態に係る文章解析提示装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。
【図２】単語情報の一例を示す図である。
【図３】単語ベクトルの一例を示す図である。
【図４】単語関係情報の一例を示す図である。
【図５】文章ベクトルの一例を示す図である。
【図６】各グループに対する各単語の影響度の一例を示す図である。
【図７】各グループに対する各文章ＩＤの影響度の一例を示す図である。
【図８】類似単語及び類似度の一例を示す図である。
【図９】回答単語情報の一例を示す図である。
【図１０】回答単語情報の一例を示す図である。
【図１１】単語間のネットワークの一例を示す図である。
【図１２】周辺単語間関係情報の一例を示す図である。
【図１３】周辺単語間のネットワークの一例を示す図である。
【図１４】本発明の一実施形態に係る文章解析提示方法のフローの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
本発明の一実施形態に係る文章解析提示装置は、所定文章（論文、特許文献など）からユーザの質問に適した単語や文章を抽出し、抽出した単語や文章を整理などして提示するものである。
【００１０】
図１は、本発明の一実施形態に係る文章解析提示装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。本実施形態に係る文章解析提示装置１は、例えば、文章の解析を行う文章解析部２と、記憶部３と、入力部４と、単語や文章などを表示する表示出力部５と、単語及び文章の抽出を行う単語文章抽出部６と、を備えている。
【００１１】
文章解析提示装置１は、例えば、演算処理等と行うＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＣＰＵによって実行される演算プログラム等が記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）からなるメモリ、外部と信号の入出力を行うインターフェイス部（Ｉ／Ｆ）、などからなるマイクロコンピュータを中心にして、ハードウェア構成されている。ＣＰＵ、メモリ、及びインターフェイス部は、データバスなどを介して相互に接続されている。
【００１２】
文章解析部２は、テキスト化された所定文章に対し前処理を行い、単語情報などを生成する。文章解析部２は、例えば、図２に示す如く、文章集合である所定文章に含まれる各文章にＩＤ（以下、文章ＩＤ）を付与する。文章解析部２は、文章ＩＤ毎に、各文章ＩＤの文章内に出現する単語（「一般的」、「に」、「は」など）、その単語の品詞（名詞、助詞、助詞など）、その単語の詳細（一般、格助詞、係助詞など）、その単語の原型（「一般的」、「に」、「は」など）など、をそれぞれ対応付けた単語情報を生成する。このとき、文章解析部２は、同義語をまとめるようにしてもよい。これにより、単語情報をより効率的に参照できる。
【００１３】
所定文章は、予め記憶部３などに記憶されていてもよく、文章解析部２に入力部４などを介して適宜入力されてもよい。また、単語情報は、予め記憶部３などに記憶されていてもよく、文章解析部２に入力部４などを介して適宜入力されてもよい。記憶部３は、例えば、上記メモリなどにより構成されている。入力部４は、例えば、キーボード、マウス、タッチスクリーンなどで構成され、ユーザが数値や文字情報などを入力することができる。
【００１４】
文章解析部２は、例えば、単語をベクトル化して表現する定量化手法（Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃなど）を用いて、各文章内の各単語を分散表現した単語ベクトルを算出する。文章解析部２は、例えば、図３に示す如く、各文章内の各単語の各次元（１次元、２次元、・・・）のベクトル値を算出する。文章解析部２は、算出した単語情報及び単語ベクトルを記憶部３に記憶させてもよい。
【００１５】
表示出力部５は、例えば、ユーザの指示に応じて、文章解析部２により生成された単語情報や単語ベクトルなどを表示出力する。表示出力部５は、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイで構成されている。
【００１６】
文章解析部２は、記憶部３の単語情報などに基づいて、構文解析や意味解析などを行い、単語間の関係（単語関係情報）を算出する。文章解析部２は、例えば、因果関係、並列関係、同義語関係、指示語関係などにある単語を対応付けた単語関係情報を算出する。文章解析部２は、例えば、図４に示す如く、文章ＩＤ毎の単語関係情報を算出する。
【００１７】
図４において、単語Ａ及び単語Ｂは、例えば、因果関係、並列関係、同義語関係、指示語関係などの関係にある。文章解析部２は、算出した文章ＩＤ毎の単語関係情報を記憶部３に記憶させてもよい。なお、単語関係情報は、予め記憶部３などに記憶されていてもよく、文章解析部２に入力部４などを介して適宜入力されてもよい。
【００１８】
この文章ＩＤ毎の単語関係情報には、単語の出現頻度という観点ではなく、各単語間の関係を網羅的かつ体系的に記憶できる。このため、この文章ＩＤ毎の単語関係情報を用いて、後述の質問回答単語を抽出することで、出現頻度の低い単語についても見落としなく、適切に抽出できる。
【００１９】
文章解析部２は、記憶部３の単語情報や単語関係情報などに基づいて、所定文章に含まれる各文章を類似するもの同士のグループに分類する。例えば、文章解析部２は、単語情報に基づいて、図５に示す如く、各文章ＩＤの文章の文章ベクトル（行列）を算出する。文章解析部２は、算出した文章ベクトルの類似性に基づいて、クラスタ分析や行列分解等を行って各文章ＩＤを、類似するもの同士のグループに分類しタグ付け（分類ＮＯ１、分類ＮＯ２、ＮＯ３分類、・・・・）を行い、図６に示す如く、各グループに対する各単語の影響度を算出する。
【００２０】
文章解析部２は、算出した各グループに対する各単語の影響度に基づいて、図７に示す如く、タグ付けした各グループに対する各文章（文章ＩＤ）の影響度を算出する。なお、各グループに対する各単語の影響度と、各グループに対する各文章ＩＤの影響度と、を乗算したものが、上記文章ベクトルとなる。文章解析部２は、算出した各グループに対する各単語の影響度および各グループに対する各文章ＩＤの影響度を記憶部３に記憶させてもよい。
【００２１】
上述の如く、予め、各グループに対する各単語の影響度および各グループに対する各文章ＩＤの影響度を求め記憶部３に記憶させ、記憶部３に記憶されたこれら影響度を用いることで、後述の質問意図を示す目的単語、制約単語および回答単語の影響を最も表すグループに対して、影響の強い文章ＩＤを高速かつ効率的に探索できる。
【００２２】
単語文章抽出部６は、ユーザの質問に含まれ、その質問の意図を示す単語を抽出する。単語文章抽出部６は、ユーザの質問に含まれる単語のうち、その質問の目的を示す目的単語、その質問の回答範囲に対する制約を示す制約単語、その質問で得たい回答を示す回答単語、を抽出する。これにより、ユーザが得たい質問の意図を示す単語を的確に抽出できる。
【００２３】
例えば、単語文章抽出部６には、入力部４を介して、目的単語、制約単語および回答単語が入力されてもよい。単語文章抽出部６は、入力されたその各単語を目的単語、制約単語、および回答単語として抽出してもよい。さらに、単語文章抽出部６は、例えば、ニューラルネットワークなどの機械学習器を用いて、目的単語、制約単語、および回答単語を機械学習し、この学習結果を用いて、ユーザの質問から目的単語、制約単語、および回答単語を抽出してもよい。事前の学習結果を用いることで、目的単語、制約単語、および回答単語を自動的に抽出できる。
【００２４】
単語文章抽出部６は、例えば、ユーザの質問「イオン伝導度に影響を与える電解液の組成は？」に含まれる単語から、目的単語「イオン伝導度」、制約単語「電解液」、および回答単語「組成」、をそれぞれ抽出する。
【００２５】
単語文章抽出部６は、抽出した質問意図を示す目的単語、制約単語および回答単語の影響を最も表すグループに対して、影響の強い文章ＩＤを探索する。例えば、単語文章抽出部６は、記憶部３に記憶された各グループに対する各単語の影響度（図６）に基づいて、抽出した質問意図を示す目的単語、制約単語および回答単語の影響度を最も表すグループを抽出する。単語文章抽出部６は、各グループに対する各文章ＩＤの影響度（図７）に基づいて、抽出したグループに対して、影響の強い文章ＩＤを探索する。
【００２６】
より具体的には、単語文章抽出部６は、記憶部３に記憶された各グループに対する各単語の影響度に基づいて、抽出した質問意図を示す目的単語、制約単語、及び回答単語の影響度が最も大きいグループを抽出する。単語文章抽出部６は、各グループに対する各文章ＩＤの影響度に基づいて、抽出したグループの影響度が所定値以上の文章ＩＤを探索する。
【００２７】
これにより、単語の出現頻度に影響されることなく、より広い範囲で、目的単語、制約単語および回答単語の影響度が高く、これら単語に大きく関連する文章ＩＤを高速に探索することができる。
【００２８】
単語文章抽出部６は、例えば、図７に示す文章ＩＤの中から、抽出した質問「イオン伝導度に影響を与える電解液の組成は？」の意図を示す目的単語「イオン伝導度」、制約単語「電解液」、及び回答単語「組成」の影響を最も表すグループに対して、影響の強い文章ＩＤ「１０００１、１０００２、１０００７」を探索する。単語文章抽出部６は、探索した文章ＩＤに対応する文章を表示出力部５に出力する。表示出力部５は、単語文章抽出部６は、探索した文章ＩＤに対応する文章を、適宜、表示してもよい。
【００２９】
なお、単語文章抽出部６は、例えば、上記質問意図を示す目的単語、制約単語、及び回答単語のうち一部又は全部が所定文書に含まれていないため、これら各単語の影響を最も表すグループに対して、影響の強い文章ＩＤを探索できない場合もある。この場合、単語文章抽出部６は、質問意図を示す目的単語、制約単語、及び回答単語に類似する類似単語を抽出する。単語文章抽出部６は、抽出した類似単語の影響を最も表すグループに対して、影響の強い文章ＩＤを探索してもよい。
【００３０】
これにより、上記質問意図を示す目的単語、制約単語、及び回答単語のうち一部又は全部が所定文書に含まれていない場合でも、これら単語に類似する類似単語を用いて、文章ＩＤを探索できる。
【００３１】
例えば、単語文章抽出部６は、記憶部３の単語ベクトル（図３）などに基づいて、所定文章の各文章の中から、質問意図を示す目的単語、制約単語、及び回答単語に類似した類似単語を含む文章を特定する。単語文章抽出部６は、特定した文章内から、類似度が高い、目的単語、制約単語、及び回答単語の類似単語を抽出する。単語文章抽出部６は、特定した文章内から、例えば、類似度が所定値以上の、目的単語、制約単語、及び回答単語の類似単語を抽出する。
【００３２】
単語文章抽出部６は、例えば、図８に示す如く、目的単語「イオン伝導度」に類似する類似単語「イオン伝導」や「イオン電導」、制約単語「電解質」に類似する類似単語「電解物質」や「電解液」、回答単語「組成」に類似する類似単語「成分」や「材料」を抽出する。
【００３３】
単語文章抽出部６は、探索した文章ＩＤと、記憶部３に記憶された文章ＩＤ毎の単語関係情報と、に基づいて、探索した文章ＩＤの文章の中から、質問の回答を示す質問回答単語を抽出する。これにより、目的単語、制約単語および回答単語の影響度が高く、これら単語に大きく関連する文章の中から、単語の出現頻度によらず、より広い範囲で、ユーザの質問に適した単語を抽出できる。
【００３４】
例えば、単語文章抽出部６は、探索した文章ＩＤと、記憶部３に記憶された文章ＩＤ毎の単語関係情報と、に基づいて、図９に示す如く、探索した１つの文章ＩＤ（１０００１）に対応する単語関係（単語Ａ及び単語Ｂ）を抽出し並べた回答単語情報を生成する。図９において、目的単語、制約単語、および回答単語の順に並べている。単語Ａと単語Ｂとは、因果関係、並列関係、同義語関係、指示語関係などの関係にある。
【００３５】
単語文章抽出部６は、生成した回答単語情報の中から、質問回答単語を抽出する。単語文章抽出部６は、例えば、図９に示す如く、回答単語情報において、単語Ｂの中から、回答単語「組成」に相当する単語「（ＣＦ３ＳＯ２）２）」、「（ＦＳＯ２）２ＮＬｉなど」を、質問回答単語として抽出する。
【００３６】
なお、単語文章抽出部６は、探索した文章ＩＤと、記憶部３に記憶された文章ＩＤ毎の単語関係情報と、に基づいて、図１０に示す如く、探索した２つ以上の文章ＩＤ（１０００１、１０００７など）に対応する単語関係（単語Ａ及び単語Ｂ）を抽出し並べた回答単語情報を生成してもよい。単語文章抽出部６は、生成したより広い範囲の回答単語情報の中から、質問回答単語を抽出する。これにより、より広い範囲で、ユーザの質問に適した単語を抽出できる。
【００３７】
さらに、単語文章抽出部６は、生成した回答単語情報に基づいて、図１１に示す如く、質問意図を示す目的単語、制約単語、および回答単語に合致する単語間のネットワークを生成してもよい。単語文章抽出部６は、このネットワークから質問回答単語を抽出してもよい。ネットワークでは、目的単語、制約単語、および回答単語の順に接続され、因果関係、並列関係、同義語関係、指示語関係などの単語関係がある単語同士が接続される。例えば、単語文章抽出部６は、図１１に示すネットワークから質問回答単語「（ＣＦ３ＳＯ２）２）」、「（ＦＳＯ２）２ＮＬｉ」などを抽出する。
【００３８】
なお、単語文章抽出部６は、例えば、ニューラルネットワークなどの機械学習器を用いて、目的単語、制約単語、および回答単語と、質問回答単語と、の関係を機械学習し、この学習結果を用いて、探索した文章ＩＤの文章から質問回答単語を抽出してもよい。
【００３９】
単語文章抽出部６は、単語間関係情報、単語間のネットワーク、及び質問回答単語を表示出力部５に出力する。表示出力部５は、単語文章抽出部６からの回答単語情報、単語間のネットワーク、及び質問回答単語を、適宜、表示してもよい。これにより、ユーザは、質問の回答として適切な質問回答単語を得られるだけでなく、回答単語情報や単語間のネットワークを参照することで、単語間の関係が視覚的により明確となるため、ユーザは新しい気づきに繋がる単語を得ることができる。
【００４０】
単語文章抽出部６は、記憶部３に記憶された文章ＩＤ毎の単語関係情報に基づいて、図１２に示す如く、質問意図を示す目的単語、制約単語、及び回答単語とその周辺の単語との関係（周辺単語間関係情報）を生成する。なお、図１２において、単語Ａの周辺に単語Ｂがあり、単語Ａと単語Ｂとは、因果関係、並列関係、同義語関係、指示語関係などの近接な関係にある。
【００４１】
さらに、単語文章抽出部６は、生成した周辺単語間関係情報に基づいて、図１３に示す如く、周辺単語間のネットワークを生成する。単語文章抽出部６は、周辺単語間関係、及び周辺単語間のネットワークを表示出力部５に出力する。表示出力部５は、単語文章抽出部６からの周辺単語間関係、及び周辺単語間のネットワークを、適宜、表示してもよい。
【００４２】
ユーザは、この周辺単語間関係や周辺単語間のネットワークを参照することで、新しい気づきに繋がる単語を得ることができる。また、ユーザは、仮に、適切な質問回答単語を得られない場合でも、これら周辺単語間関係や周辺単語間のネットワークを参照することで、その質問回答単語の周囲に存在する単語を得ることができる。
【００４３】
図１４は、本実施形態に係る文章解析提示方法のフローの一例を示すフローチャートである。
【００４４】
文章解析部２は、文章ＩＤ毎に、各文章内に出現する単語の単語情報を生成し、生成した単語情報を記憶部３に記憶させる（ステップＳ１０１）。
【００４５】
文章解析部２は、記憶部３の単語情報などに基づいて、構文解析や意味解析などを行い、単語関係情報を算出し、算出した単語関係情報を記憶部３に記憶させる（ステップＳ１０２）。
【００４６】
文章解析部２は、算出した文章ベクトルの類似性に基づいて、クラスタ分析や行列分解等を行って各文章ＩＤをグループに分類しタグ付けを行い、各グループに対する各単語の影響度を算出し、該算出した影響度を記憶部３に記憶させる（ステップＳ１０３）。
【００４７】
文章解析部２は、算出した各グループに対する各単語の影響度に基づいて、各グループに対する文章ＩＤの影響度を算出し、該算出した影響度を記憶部３に記憶させる（ステップＳ１０４）。
【００４８】
単語文章抽出部６は、ユーザの質問に含まれる単語のうち、その質問の目的を示す目的単語、その質問の回答範囲に対する制約を示す制約単語、その質問で得たい回答を示す回答単語、を抽出する（ステップＳ１０５）。
【００４９】
単語文章抽出部６は、記憶部３に記憶された各グループに対する各単語の影響度に基づいて、抽出した質問意図を示す目的単語、制約単語、及び回答単語の影響度が最も大きいグループを抽出する（ステップＳ１０６）。
【００５０】
単語文章抽出部６は、各グループに対する各文章ＩＤの影響度に基づいて、抽出したグループの影響度が所定値以上の文章ＩＤを探索する（ステップＳ１０７）。
【００５１】
単語文章抽出部６は、探索した文章ＩＤと、記憶部３に記憶された文章ＩＤ毎の単語関係情報と、に基づいて、探索した文章ＩＤの文章の中から、質問の回答を示す質問回答単語を抽出する（ステップＳ１０８）。
【００５２】
以上、本実施形態に係る文章解析提示方法において、上述の如く、単語情報および単語関係情報に基づいて、所定文章に含まれる各文章は類似するもの同士のグループに分類され、該各クループに対する各単語の影響度が算出される。算出された各グループに対する各単語の影響度に基づいて、各グループに対する各文章の影響度が算出される。算出された各クループに対する各単語の影響度に基づいて、ユーザの質問に含まれる単語のうち、質問の目的を示す目的単語、質問の回答範囲に対する制約を示す制約単語、および、質問で得たい回答を示す回答単語、の影響度が最も大きいグループが、抽出される。算出された各グループに対する各単語の影響度に基づいて、抽出したグループの影響度が所定値以上の文章が、探索される。単語関係情報に基づいて、探索した文章の中から、質問に対する回答を示す質問回答単語が抽出され、該抽出された質問回答単語が提示される。
【００５３】
このように、各グループに対する各単語の影響度および各グループに対する各文章の影響度を用いて、ユーザの質問意図を示す目的単語、制約単語および回答単語の影響を最も表すグループに対して、影響の強い文章を高速かつ効率的に探索し、探索した文章から、単語の出現頻度という観点ではなく、各単語間の関係が網羅的かつ体系的に記憶されている単語関係情報を用いて質問回答単語を抽出することで、出現頻度の低い単語についても見落としなく、適切に抽出できる。すなわち、本実施形態によれば、単語の出現頻度によらず、より広い範囲で適切な単語を抽出し提示できる。
【００５４】
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
【００５５】
例えば、上記実施形態において、文章解析提示装置１は、探索した文章ＩＤの文章や抽出した質問回答単語などをディスプレイなどにより表示し出力しているが、これに限定されず、例えば、スピーカなどにより音声出力してもよい。
【００５６】
本発明は、例えば、図１４に示す処理を、ＣＰＵにコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。
【００５７】
プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。
【００５８】
プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【符号の説明】
【００５９】
１  文章解析提示装置、２  文章解析部、３  記憶部、４  入力部、５  表示出力部、６  単語文章抽出部
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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