(57)【要約】【課題】共引用関係にある複数の文書同士の関連性を、これらの文書を引用する文書の内容に着目して評価することのできる情報処理装置を提供する。【解決手段】複数の被引用文書を引用する引用文書について、当該引用文書の内容に関する情報を取得し、取得される引用文書の内容に関する情報を用いて、複数の被引用文書同士の関連性を評価する情報処理装置である。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の被引用文書を引用する引用文書について、当該引用文書の内容に関する情報を取得する取得手段と、
前記取得される引用文書の内容に関する情報を用いて、前記複数の被引用文書同士の関連性を評価する評価手段と、
を含むことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記取得手段は、前記引用文書の前記複数の被引用文書に対する引用の態様に関する情報を取得し、
前記評価手段は、前記取得される引用の態様に関する情報に基づいて、前記複数の被引用文書同士の関連性を評価する
ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記取得手段は、前記引用の態様に関する情報として、前記引用文書内において前記複数の被引用文書のそれぞれが引用される位置の情報を取得し、
前記評価手段は、前記取得される位置の情報に基づいて、前記複数の被引用文書同士の関連性を評価する
ことを特徴とする請求項２記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記取得手段は、前記引用文書の属性を示す情報を取得し、
前記評価手段は、前記取得される属性を示す情報に基づいて、前記複数の被引用文書同士の関連性を評価する
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記取得手段は、いずれも前記複数の被引用文書を引用する複数の引用文書のそれぞれについて、前記内容に関する情報を取得し、
前記評価手段は、前記複数の引用文書のそれぞれについて、当該引用文書の内容に関する情報に基づいて、前記複数の被引用文書同士の関連性を示す指標値を算出し、前記複数の引用文書のそれぞれについて算出された指標値を合算することにより、前記複数の被引用文書同士の関連性を示す評価値を算出する
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか一項記載の情報処理装置。
【請求項６】
複数の被引用文書を引用する引用文書について、当該引用文書の内容に関する情報を取得する取得手段、及び
前記取得される引用文書の内容に関する情報に基づいて、前記複数の被引用文書同士の関連性を評価する評価手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば研究論文等の文書に関して、その引用関係を用いて文書同士の関連性を評価することが行われている。このような関連性評価の一手法として、共引用関係の有無に着目したものがある（例えば特許文献１、非特許文献１参照）。共引用関係とは、例えば文書Ａ及び文書Ｂという２つの文書が、ともに他の文書（文書Ｃ）から引用されている場合における、文書Ａと文書Ｂの間の関係を指している。この文書Ｃのように、多数の文書が文書Ａと文書Ｂの双方を引用している場合には、文書Ａと文書Ｂとの間の関連性が大きいと考えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開昭６３−１５３６３０号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Henry Small、“Co-citation in the scientific literature: a new measure of the relationship between two documents”、Journal of the American Society for Information Science、1973年、Vol.24、No.4、p.265-269
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、共引用関係にある複数の文書同士の関連性を、これらの文書を引用する文書の内容に着目して評価することのできる情報処理装置及びプログラム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】
【０００６】
請求項１記載の発明は、情報処理装置であって、複数の被引用文書を引用する引用文書について、当該引用文書の内容に関する情報を取得する取得手段と、前記取得される引用文書の内容に関する情報を用いて、前記複数の被引用文書同士の関連性を評価する評価手段と、を含むことを特徴とする。
【０００７】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の情報処理装置であって、前記取得手段は、前記引用文書の前記複数の被引用文書に対する引用の態様に関する情報を取得し、前記評価手段は、前記取得される引用の態様に関する情報に基づいて、前記複数の被引用文書同士の関連性を評価することを特徴とする。
【０００８】
請求項３記載の発明は、請求項２記載の情報処理装置であって、前記取得手段は、前記引用の態様に関する情報として、前記引用文書内において前記複数の被引用文書のそれぞれが引用される位置の情報を取得し、前記評価手段は、前記取得される位置の情報に基づいて、前記複数の被引用文書同士の関連性を評価することを特徴とする。
【０００９】
請求項４記載の発明は、請求項１から３のいずれか一項記載の情報処理装置であって、前記取得手段は、前記引用文書の属性を示す情報を取得し、前記評価手段は、前記取得される属性を示す情報に基づいて、前記複数の被引用文書同士の関連性を評価することを特徴とする。
【００１０】
請求項５記載の発明は、請求項１から４のいずれか一項記載の情報処理装置であって、前記取得手段は、いずれも前記複数の被引用文書を引用する複数の引用文書のそれぞれについて、前記内容に関する情報を取得し、前記評価手段は、前記複数の引用文書のそれぞれについて、当該引用文書の内容に関する情報に基づいて、前記複数の被引用文書同士の関連性を示す指標値を算出し、前記複数の引用文書のそれぞれについて算出された指標値を合算することにより、前記複数の被引用文書同士の関連性を示す評価値を算出することを特徴とする。
【００１１】
請求項６記載の発明は、複数の被引用文書を引用する引用文書について、当該引用文書の内容に関する情報を取得する取得手段、及び前記取得される引用文書の内容に関する情報に基づいて、前記複数の被引用文書同士の関連性を評価する評価手段、としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１２】
請求項１及び６記載の発明によれば、共引用関係にある複数の被引用文書同士の関連性を、これらの被引用文書を引用する引用文書の内容に着目して評価することができる。
【００１３】
請求項２記載の発明によれば、引用文書が被引用文書をどのように引用しているかを考慮して、被引用文書同士の関連性を評価することができる。
【００１４】
請求項３記載の発明によれば、引用文書内において被引用文書が引用される引用箇所の位置関係を考慮して、被引用文書同士の関連性を評価することができる。
【００１５】
請求項４記載の発明によれば、引用文書の属性を考慮して、被引用文書同士の関連性を評価することができる。
【００１６】
請求項５記載の発明によれば、いずれも複数の被引用文書を引用する複数の引用文書の内容から、被引用文書同士の関連性を評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施の形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る情報処理装置が実現する機能の一例を示す機能ブロック図である。
【図３】引用文書の内容の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
【００１９】
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置１の構成例を示す図である。情報処理装置１は、例えばパーソナルコンピュータ等であって、制御部１１と、記憶部１２と、操作部１３と、表示部１４と、を含んで構成される。
【００２０】
制御部１１は、例えばＣＰＵ等であって、記憶部１２に格納されるプログラムに従って各種の情報処理を実行する。本実施形態において制御部１１が実行する処理の具体例については、後述する。
【００２１】
記憶部１２は、例えばＲＡＭ等のメモリ素子やハードディスク等を含んで構成される。記憶部１２は、制御部１１によって実行されるプログラムや、各種のデータを保持する。また、記憶部１２は、制御部１１のワークメモリとしても動作する。
【００２２】
操作部１３は、例えばキーボードやマウス等であって、利用者の指示操作を受け付けて、当該指示操作の内容を制御部１１に出力する。表示部１４は、例えば液晶ディスプレイ等であり、制御部１１からの指示に従って、画像の表示を行う。
【００２３】
以下、本実施形態に係る情報処理装置１が実現する機能について、説明する。情報処理装置１は、機能的に、図２に示すように、文書群参照部２１と、内容情報取得部２２と、関連性評価部２３と、を含んで構成される。これらの機能は、制御部１１が記憶部１２に格納されるプログラムを実行することによって実現される。このプログラムは、例えばインターネット等の通信手段を介して提供されてもよいし、光ディスク等の各種のコンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体に格納されて提供されてもよい。
【００２４】
文書群参照部２１は、処理対象となる複数の文書を含んだ文書群にアクセスし、当該文書群に属する文書のデータを参照する。なお、文書群参照部２１による参照対象となる文書のデータは、記憶部１２に格納されてもよいし、情報処理装置１の外部の記憶装置に記憶されてもよい。
【００２５】
この文書群に含まれる文書は、例えば研究論文など、他の文書を引用することのある種類の文書であるものとする。本実施形態に係る情報処理装置１は、この文書群に含まれる文書同士の関連性を、共引用関係に着目して評価する。以下では、文書の引用関係に着目した場合に、他の文書を引用している側の文書を引用文書といい、引用文書によって引用されている側の文書を被引用文書という。共引用関係は、既に述べたように、引用文書が複数の被引用文書を引用している場合における、当該複数の被引用文書同士の間の関係である。
【００２６】
内容情報取得部２２は、文書群参照部２１によって参照される文書のうち、注目する２つの被引用文書をともに引用する引用文書の内容に関する情報（以下、内容情報という）を取得する。なお、以下では後述する関連性評価の対象となる２つの文書を注目文書Ｄｉ及びＤｊと表記し、これら２つの注目文書をともに引用する文書を引用文書Ｄｃと表記する。内容情報取得部２２は、この引用文書Ｄｃの内容に関する情報を内容情報として取得する。具体的に、本実施形態において内容情報取得部２２は、文書群参照部２１によって参照される文書群の中から、２つの注目文書Ｄｉ及びＤｊ双方を引用する複数の引用文書Ｄｃを特定し、これら複数の引用文書Ｄｃのそれぞれについて、内容情報を取得する。
【００２７】
ここで、内容情報取得部２２が取得する内容情報の具体例について、説明する。例えば内容情報は、引用文書Ｄｃの属性を示す属性情報を含んでよい。この場合の属性情報の具体例としては、引用文書Ｄｃの分野や掲載誌、発行年月日などの書誌事項に関する情報が挙げられる。また、引用文書Ｄｃの重要度を示す指標値が属性情報として取得されてもよい。
【００２８】
さらに、内容情報は、引用文書Ｄｃの注目文書Ｄｉ及びＤｊに対する引用の態様に関する情報を含んでもよい。この引用の態様に関する情報（以下、引用態様情報という）は、引用文書Ｄｃがどのように注目文書Ｄｉ及びＤｊを引用しているかに関する情報である。引用態様情報の具体例としては、引用文書Ｄｃ内のどの位置で注目文書Ｄｉ及びＤｊが引用されているかを示す引用箇所の位置情報や、引用文書Ｄｃ内で２つの注目文書Ｄｉ及びＤｊがそれぞれ何回引用されているかを示す引用頻度の情報などが挙げられる。
【００２９】
また、引用態様情報は、引用文書Ｄｃ内における注目文書Ｄｉ及びＤｊの引用箇所の前後の内容に関する情報を含んでもよい。例えば内容情報取得部２２は、引用箇所の前後の文に特定の語が含まれているか否かなどの情報を取得してもよい。このような情報は、これらの文に対して自然言語解析を行うなどの方法で取得される。
【００３０】
関連性評価部２３は、内容情報取得部２２が取得した引用文書Ｄｃの内容情報を用いて、２つの注目文書Ｄｉ及びＤｊの間の関連性を評価する。具体的に、内容情報取得部２２が複数の引用文書Ｄｃのそれぞれについて内容情報を取得した場合、関連性評価部２３は、まずこの複数の内容情報のそれぞれに基づいて、引用文書Ｄｃごとに注目文書同士の関連性を示す指標値を算出する。そして、算出された複数の指標値を合算することにより、２つの注目文書Ｄｉ及びＤｊの間の関連性を示す評価値を算出する。
【００３１】
以下、評価値算出のいくつかの具体例について、説明する。以下では、文書群参照部２１が参照する文書群にはＮ個の文書が含まれており、これらの文書同士の引用関係の有無が行列Ｊによって表されることとする。この行列Ｊは、Ｎ×Ｎの行列であって、文書Ｄｎが引用文書として被引用文書Ｄｍを引用している場合、Ｊｍｎ＝１となり、そのような引用関係が存在しない場合には、Ｊｍｎ＝０となる。文書Ｄｋが注目文書Ｄｉ及びＤｊの双方を引用しており、それゆえ注目文書Ｄｉ及びＤｊの間に共引用関係が成立する場合、Ｊｉｋ＝Ｊｊｋ＝１となる。また、以下では注目文書Ｄｉ及びＤｊの間の関連性を表す評価値をＣｉｊと表記する。関連性評価部２３は、引用文書Ｄｃの内容情報を用いて、２つの注目文書Ｄｉ及びＤｊの間の関連性を示す評価値Ｃｉｊを算出する。
【００３２】
具体的に、関連性評価部２３は、下記の計算式によって評価値Ｃｉｊを算出する。
【数１】
2011018151.tif 000003
ここで、Ｆ（ｋ）は文書Ｄｋの属性情報に基づいて算出される指標値であり、Ｒｋ（ｉ，ｊ）は文書Ｄｋの注目文書Ｄｉ及びＤｊに対する引用態様情報に基づいて算出される指標値である。行列Ｊの定義から明らかなように、文書Ｄｋが注目文書Ｄｉ及びＤｊの双方を引用する引用文書Ｄｃである場合だけ、Ｊｉｋ・Ｊｊｋ＝１となり、それ以外の場合はＪｉｋ・Ｊｊｋ＝０となる。そのため、関連性評価部２３は、注目文書Ｄｉ及びＤｊの双方を引用している文書Ｄｋについて、その内容情報から算出される指標値Ｆ（ｋ）及びＲｋ（ｉ，ｊ）の積を合算することにより、評価値Ｃｉｊを算出することになる。なお、引用文書Ｄｃの属性情報だけに着目する場合には、常にＲｋ（ｉ，ｊ）＝１とし、また引用文書Ｄｃの引用態様情報だけに着目する場合には、常にＦ（ｋ）＝１として、評価値Ｃｉｊの算出を行えばよい。
【００３３】
以下、文書Ｄｋが引用文書Ｄｃである場合に、その内容情報に基づいて指標値Ｆ（ｋ）及びＲｋ（ｉ，ｊ）のそれぞれを算出する方法の具体例について、説明する。まず、引用態様情報として引用箇所の位置情報を用いる場合における指標値Ｒｋ（ｉ，ｊ）算出の具体例について、説明する。この例では、指標値Ｒｋ（ｉ，ｊ）は、以下の計算式によって算出される。
【数２】
2011018151.tif 000004
ここで、Ｌｋは引用文書Ｄｋの全文字数を表しており、Ｗｋ（ｉ，ｊ）は引用文書Ｄｋにおける注目文書Ｄｉ及びＤｊの引用箇所の間の間隔（ここでは文字数）である。なお、引用文書Ｄｋ内において注目文書Ｄｉ及びＤｊの一方又は双方が複数回引用されている場合、これらの引用箇所のうち、注目文書Ｄｉの引用箇所と注目文書Ｄｊの引用箇所との間の間隔が最小となる引用箇所に着目して、Ｗｋ（ｉ，ｊ）を算出することとする。一例として、引用文書Ｄｋが被引用文書Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３及びＤ４を図３に示す態様で引用しているものとする。なお、この図において、各被引用文書の引用箇所は角括弧を用いて表されている。この場合、注目文書が被引用文書Ｄ１及びＤ２であれば、両者の引用箇所が最も近い場合の引用間隔である、図中矢印で示される部分の文字数がＷｋ（１，２）として算出される。また、注目文書が被引用文書Ｄ３及びＤ４の場合、両者は同じ角括弧内で引用されているので、Ｗｋ（３，４）＝０となる。このとき、Ｒｋ（３，４）は最大値１となる。このようにして算出される指標値Ｒｋ（ｉ，ｊ）は、引用文書Ｄｋ内において２つの注目文書Ｄｉ及びＤｊが互いに近い場所で引用されているほど大きくなる。それゆえ、このような引用文書Ｄｋが存在すると、注目文書Ｄｉ及びＤｊの間の関連性を示す評価値Ｃｉｊの値は大きくなる。
【００３４】
なお、ここでは注目文書Ｄｉ及びＤｊそれぞれの引用箇所の間の文字数を用いて指標値Ｒｋ（ｉ，ｊ）を算出することとしたが、関連性評価部２３は、引用文書Ｄｋ内における注目文書Ｄｉ及びＤｊそれぞれの引用箇所の間の位置関係に基づいて、その他の方法で指標値を算出してもよい。例えば関連性評価部２３は、双方の引用箇所の間の行数や文の数を用いて指標値を算出してもよい。また、双方の引用箇所が同じ段落内にあるか否かに基づいて指標値を算出してもよい。
【００３５】
次に、引用態様情報として引用頻度に関する情報を用いる場合の例について、説明する。この場合、指標値Ｒｋ（ｉ，ｊ）は、引用文書Ｄｋ内における注目文書Ｄｉ及びＤｊそれぞれの引用回数を示す数値ｎｋ（ｉ）及びｎｋ（ｊ）を用いて、例えば以下の計算式により算出される。
Ｒｋ（ｉ，ｊ）＝ｎｋ（ｉ）・ｎｋ（ｊ）
あるいは、指標値Ｒｋ（ｉ，ｊ）は以下の計算式により算出されてもよい。
Ｒｋ（ｉ，ｊ）＝ｎｋ（ｉ）＋ｎｋ（ｊ）
いずれの場合も、引用文書Ｄｋ内において注目文書Ｄｉ及びＤｊが頻繁に引用されていればいるほど、指標値Ｒｋ（ｉ，ｊ）が大きくなる。
【００３６】
さらに、関連性評価部２３は、引用箇所の位置及び引用頻度の双方を考慮した引用態様情報に基づいて、指標値Ｒｋ（ｉ，ｊ）を算出してもよい。具体的には、例えば、以下の計算式を用いて指標値Ｒｋ（ｉ，ｊ）を算出する。
【数３】
2011018151.tif 000005
ここで、Ｌｋは前述の例と同様に引用文書Ｄｋの全文字数を表している。また、ηｉ及びηｊは、引用文書Ｄｋ内における注目文書Ｄｉ及びＤｊそれぞれの引用箇所を示すインデックスである。Ｗ（ηｉ，ηｊ）は、引用箇所ηｉ及びηｊの間の間隔（文字数）を示す値である。ここで、ｍｉｎは複数のηｊのそれぞれについて算出されるＷ（ηｉ，ηｊ）の値のうちの最小値を取ることを示している。すなわち、引用文書Ｄｋ内に注目文書Ｄｊの引用箇所が複数ある場合に、この複数の引用箇所ηｊのうち、注目文書Ｄｉのある一つの引用箇所ηｉに対して最も近い引用箇所ηｊを選択し、その間の文字数をカウントした値がｍｉｎＷ（ηｉ，ηｊ）となる。この値を用いて式中における波括弧内部の値を算出し、これを全ての引用箇所ηｉについて合算することにより、指標値Ｒｋ（ｉ，ｊ）が算出される。この指標値Ｒｋ（ｉ，ｊ）は、引用箇所ηｉが多ければ多いほど、また各引用箇所ηｉに対して引用箇所ηｊが近ければ近いほど、大きな値となる。
【００３７】
あるいは、指標値Ｒｋ（ｉ，ｊ）は、以下の計算式により算出されてもよい。
【数４】
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この例では、引用箇所ηｉ及びηｊの双方が多ければ多いほど、指標値Ｒｋ（ｉ，ｊ）が大きくなる。
【００３８】
次に、引用文書Ｄｋの属性情報を用いた指標値Ｆ（ｋ）の算出方法の具体例について、説明する。まず、属性情報として重要度を示す指標値を取得した場合、取得した指標値そのもの、あるいは取得した指標値に対して、予め定められた演算を実行して得られる値をＦ（ｋ）の値として用いてもよい。このような指標値を用いることで、注目文書Ｄｉ及びＤｊをともに引用する引用文書Ｄｋの重要度が高いと評価されているほど、注目文書同士の関連性が高く評価されることになる。
【００３９】
この場合における引用文書Ｄｋの重要度を示す指標値は、例えば、引用文書Ｄｋがどの程度他の文書から引用されているかを示す情報を用いて算出される。具体的に、指標値Ｆ（ｋ）は、文書群に含まれる、当該引用文書Ｄｋを引用している文書の数であってもよい。あるいは、この重要度を示す指標値を予め定められたアルゴリズムを用いて再帰的に評価することによって、重要度の高い文書から引用されている文書ほど重要度が高くなるように算出された値であってもよい。
【００４０】
次に、引用文書Ｄｋの属性情報として書誌情報を用いた場合の例について、説明する。例えば関連性評価部２３は、Ｆ（ｋ）として、特定の分野に属する場合には１，属さない場合には０を返す関数を用いて、評価値を算出してもよい。こうすれば、注目文書Ｄｉ及びＤｊをともに引用する引用文書Ｄｋのうち、特に特定の分野に属する引用文書Ｄｋだけに基づいて、分野ごとの評価値が算出される。なお、各文書がどのような分野に属するかは、各文書の掲載雑誌名や、各文書に関連づけられた分類情報（例えば文書が特許文献である場合におけるＩＰＣ分類）などを用いて特定される。具体的に、例えば情報処理装置１は、Physical Review、Physical Review Letter、・・・など、複数の雑誌を「理論物理」という分野に関連づけて記憶しておく。この場合、内容情報取得部２２は、引用文書Ｄｋの内容情報として当該文書Ｄｋの掲載誌に関する情報を記憶部１２に格納された文書データベースから取得する。そして、関連性評価部２３は、当該掲載誌に関する情報と前述した分野ごとの掲載誌の情報を用いて、当該引用文書Ｄｋが特定の分野に属するか否かを判定し、判定結果に応じてＦ（ｋ）の値（１又は０）を決定する。
【００４１】
ここで、文書群に含まれる各文書が、分野α１から分野αｎまでのｎ個の分野のいずれかに分類されることとする。この場合、ｎ個の分野それぞれについて、当該分野に属する引用文書Ｄｋの内容情報を用いて、注目文書同士の関連性を示す評価値が算出される。すなわち、注目文書Ｄｉ及びＤｊの間の関連性は、下記に示すようなｎ個の要素を持った評価値ベクトルＡｉｊによって表される。
Ａｉｊ＝｛ａ１，ａ２，・・・，ａｎ｝
ここでａｘは、対応する分野αｘに属する引用文書Ｄｋの内容情報を用いて算出された、分野αｘの評価値を示している。この例では、例えば分野α１に属する引用文書Ｄｋが存在すれば、注目文書Ｄｉ及びＤｊが分野α１に属しているか否かに関わらず、当該引用文書Ｄｋの内容情報に基づいて評価値ａ１が算出される。つまり、注目文書自体の属する分野に関わらず、他の各分野からどの程度注目されているかに応じた評価値の組が算出されることになる。
【００４２】
この例において、関連性評価部２３は、利用者から当該利用者が注目する特定の分野の指定を受け付けることによって、当該特定の分野に関して算出されたａｘの値を評価値として出力してもよい。あるいは利用者は、自分自身が各分野をどの程度重視するかを指定する重み付け係数を入力することとしてもよい。この場合、入力された各分野の重み付け係数は、下記に示すような重み付けベクトルνによって表される。
ν＝｛ν１，ν２，・・・，νｎ｝
ここで、νｘは分野αｘについて利用者が指定した重み付け係数を示している。この重み付け係数の指定を受けて、関連性評価部２３は、評価値Ｃｉｊを評価値ベクトルＡｉｊと重み付けベクトルνの内積によって算出し、出力する。こうすれば、利用者がどの分野をどの程度重視するかを反映して、例えば複数分野の境界領域など、特定の観点から評価された注目文書同士の関連性を示す評価値が算出されることになる。
【００４３】
なお、以上説明した評価値算出の方法は例示であって、本実施形態に係る情報処理装置１は、これ以外の方法で注目文書同士の関連性を評価してもよい。また、以上説明した評価値算出の複数の例は、組み合わせて用いられることとしてもよい。
【符号の説明】
【００４４】
１  情報処理装置、１１  制御部、１２  記憶部、１３  操作部、１４  表示部、２１  文書群参照部、２２  内容情報取得部、２３  関連性評価部。
【図１】
2011018151.tif 000007
【図２】
2011018151.tif 000008
【図３】
2011018151.tif 000009