(57)【要約】【課題】文書中から、特定のキーワードを含む文章とともに、該文章の内容と関連性を持つ可能性の高い他の文章も抽出する文章抽出装置を提供する。【解決手段】  文書から特定のキーワードを含む文章を抽出したら、その文章を起点とした所定の範囲内に位置する他の文章も併せて抽出する。たとえば、文書が階層構造を持つ場合、その文章から枝分かれしている下位の階層の文章や、その文章と同階層の文章であって枝分かれ元が同じ他の文章などを併せて抽出する。【選択図】図４
2019133602.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書の論理構成を解析する解析部と、
前記文書から特定のキーワードを含む第１文章を抽出する文章抽出部と、
前記論理構成において、前記第１文章を起点とした所定の範囲に位置する他の文章を関連文章として抽出する関連文章抽出部と、
を備える
ことを特徴とする文章抽出装置。
【請求項２】
前記文書は階層構造を持つ
ことを特徴とする請求項１に記載の文章抽出装置。
【請求項３】
前記関連文章抽出部は、前記論理構成において、前記第1文章が係属している階層より下位の階層に係属している文章であって、前記第１文章から枝分かれした場所に位置する文章を前記関連文章として抽出する
ことを特徴とする請求項２に記載の文章抽出装置。
【請求項４】
前記関連文章抽出部は、前記論理構成において、前記第1文章が係属している階層と同じ階層であって、前記第１文章の枝分かれ元となった文章から枝分かれした位置にある他の文章を、前記関連文章として抽出する
ことを特徴とする請求項２または３に記載の文章抽出装置。
【請求項５】
前記文章抽出部は、一の文章に含まれる文字列が、予め登録されている文字列と一致したとき、該文章を第1文章として抽出する
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一つに記載の文章抽出装置。
【請求項６】
情報処理装置を、
請求項１乃至５のいずれか一つに記載の文章抽出装置として動作させる
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の文章を含む文書から重要な情報を含む文章を抽出することのできる文章抽出装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
多くの企業では、業務の進捗状況を報告するための文書（週報など）を作成し、それを上位の管理者に提出する、といったことが行われている。しかし、それらの文書は情報量が多く、また書き方も人それぞれであるため、上位管理者はその文書から重要な問題情報などを把握するには、文書を読み込むための多くの時間を要していた。
【０００３】
そこで、文書から重要な情報を抽出して表示する方法が提案されている。テキスト（文章）から有益な情報を抽出する方法として、テキストマイニングという方法がある。この方法によれば、たとえば、テキストの中から「不具合」などのネガティブな意味の言葉等を抽出して、まとめることができる。この抽出された部分を読むことで、文書全体を一読しなくとも、手軽に、文書内の有益な情報のみを確認することができる。
【０００４】
文書内のうち、抽出対象となる文章をどのように決定するかについては、たとえば、従来技術としては、文章を単語に分割し、それぞれの単語の重要度（重み値）を用いてその文章全体の重みづけを行い、重要度の高い文章を表示する方法がある。文書から、特定の文章を検出する他の方法として以下のようなものがある。
【０００５】
下記引用文献１には、大量の文書の中から、検索条件として入力した文章から重要と思われるキーワードを使用して得た検索結果と、入力した該文章全体のキーワードを使用して得た検索結果を比較することで、重要と思われる文章を検出する方法が開示されている。
【０００６】
引用文献２には、文書において指定した範囲から、大量の事例文書から機械学習で効率的に生成した判定ルールを使用して、重要箇所を抽出する方法が開示されている。
【０００７】
引用文献３には、顧客からの苦情、問題、意見などの情報から特徴を抽出するシステムにおいて、単なる文字列としてのキーワードを抽出するのではなく、同一文中のキーワードの係り受けを考慮して情報を抽出する方法が開示されている。たとえば、元の文書である「MODEM とイーサネット（登録商標）カードが使えない」という文章から  「MODEM …使えない」、「イーサネット（登録商標）カード …使えない」という情報を取り出すことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特許第０４４２６８９４号
【特許文献２】特開２０１１−２３８１５９号公報
【特許文献３】米国特許７４９３２５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
ところで、抽出対象となる文章を決める際に、該文章以外の要因についても考慮した方が良い場合がある。文書は可読性を高める為に、章、節、項、本文などのような意味のある階層構造を持っている場合がほとんどである。上位階層に、下位階層の本文に共通する情報(例えば、開発フェーズや対象機種など)が表現される場合、本文内ではその情報が省略されることがある。そのため、単に各本文を対象に情報抽出処理を行っても、重要な問題情報を把握できない場合がある。
【００１０】
また、ある文には問題情報が記載されてないが、同じ階層の他の文に記載されている問題情報を補足する内容が記載されている場合がある。上位管理者が問題情報を詳細に理解できるようにするためには、そのような補足する文も抽出するべきであるが、単に各本文を対象に情報抽出処理を行っていても、そのような補足する文は抽出されず、上位管理者が問題情報を正しく把握できない。
【００１１】
引用文献１の方法は、大量の文章群から特定の文章を検索する方法であり上記の問題に対応するものではない。引用文献２に記載の方法は、予め指定した範囲以外からの抽出は行われないため上記の問題に対応するものではない。引用文献３に記載の方法は、文書構造解析を利用しておらず、章、節、項などに含まれる情報を考慮するものではないため上記の問題に対応するものではない。
【００１２】
本発明は、上記の問題を解決しようとするものであり、階層構造を持つ文書中の文章を、抽出対象となる文章を、該文章を補足する内容の他の文章と共に抽出することのできる文章抽出装置、およびそのプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
【００１４】
［１］文書の論理構成を解析する解析部と、
前記文書から特定のキーワードを含む第１文章を抽出する文章抽出部と、
前記論理構成において、前記第１文章を起点とした所定の範囲に位置する他の文章を関連文章として抽出する関連文章抽出部と、
を備える
ことを特徴とする文章抽出装置。
【００１５】
上記発明では、文書の中から、特定のキーワードを含む第1文章とともに、その第1文章を起点として所定の範囲に位置する他の文章を関連文章として抽出する。これにより、第1文章を起点とする所定の範囲に位置する文章は、第1文章に関連する文章である可能性が高いため、それらも併せて抽出することで、第1文章のみを抽出する場合よりも重要な情報の抽出漏れを防ぐことができる。所定の範囲は、第１文章に関連する内容を示している（内容を補足するものなど）可能性の高い範囲であることが望ましい。
【００１６】
［２］前記文書は階層構造を持つ
ことを特徴とする［１］に記載の文章抽出装置。
【００１７】
［３］前記関連文章抽出部は、前記論理構成において、前記第1文章が係属している階層より下位の階層に係属している文章であって、前記第１文章から枝分かれした場所に位置する文章を前記関連文章として抽出する
ことを特徴とする［２］に記載の文章抽出装置。
【００１８】
上記発明では、第１文章の位置が上位階層である場合、該第１文章から枝分かれした下位の階層の文章を関連文章とする。上位階層の文章は、タイトルなどのように要点のみ示すものであり、その文章から枝分かれしている下位の階層の文章が詳細を示すものである可能性が高い。
【００１９】
［４］前記関連文章抽出部は、前記論理構成において、前記第1文章が係属している階層と同じ階層であって、前記第１文章の枝分かれ元となった文章から枝分かれした位置にある他の文章を、前記関連文章として抽出する
ことを特徴とする［２］または［３］に記載の文章抽出装置。
【００２０】
上記発明では、第１文章の係属している階層と同じ階層であって、第１文章の枝分かれ元となった文章から枝分かれした位置にある他の文章を、関連文章として抽出する。第１文章の係属している階層は、最上位階層以外であればよい。同じ文章から枝分かれした下位の階層の複数の文章は、関連性を持っている可能性が高い。よって、その複数の文章の中に第１文章がある場合、その他の文章を関連文章として抽出する。
【００２１】
［５］前記文章抽出部は、一の文章に含まれる文字列が、予め登録されている文字列と一致したとき、該文章を第1文章として抽出する
ことを特徴とする［１］乃至［４］のいずれか一つに記載の文章抽出装置。
【００２２】
［６］情報処理装置を、
［１］乃至［５］のいずれか一つに記載の文章抽出装置として動作させる
ことを特徴とするプログラム。
【発明の効果】
【００２３】
本発明に係る文章抽出装置およびプログラムによれば、階層構造を持つ文書中の文章を、該文章以外の情報も考慮にいれて重みづけを行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の実施の形態に係る文章抽出システムの一例を示す図である。
【図２】本発明に係る文章抽出装置としてのサーバの概略構成を示すブロック図である。
【図３】文書を複数の文章に分解する様子を示す図である。
【図４】文書の階層構造を示す図である。
【図５】第１文章を抽出する様子を示す図である。
【図６】関連文章抽出方法１にて、関連文章を抽出する様子を示す図である。
【図７】抽出された本文ごとに、該本文と上位階層の情報をまとめたリストを示す図である。
【図８】関連文章抽出方法１で関連文章の抽出を行う場合にサーバが行う機能構成を示すブロック図である。
【図９】関連文章抽出方法１で関連文章の抽出を行う場合にサーバが行う処理を示す流れ図である。
【図１０】文書を複数の文章に分解する様子を示す図３とは異なる例を示す図である。
【図１１】文書の階層構造と、第１文章を抽出する様子を示す図である。
【図１２】関連文章抽出方法２で関連文章の抽出を行う様子と、抽出された本文ごとに、該本文と上位階層の情報をまとめたリストを作成する様子を示す図である。
【図１３】関連文章抽出方法２で関連文章の抽出を行うまでにサーバが行う機能構成を示すブロック図である。
【図１４】関連文章抽出方法２で関連文章の抽出を行う場合にサーバが行う処理を示す流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、図面に基づき本発明の実施の形態を説明する。
【００２６】
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の実施の形態に係るＰＣ５を含む文章抽出システム２の一例を示す図である。文章抽出システム２は、ＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワーク３に、本発明に係る文章抽出装置としての役割を果たすサーバ１０と、ＰＣ５が接続して構成される。
【００２７】
ＰＣ５は、ユーザが使用するパーソナルコンピュータ等の端末装置である。ＰＣ５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えており、ＯＳ（Operating System）、アプリケーションプログラムなどの各種のプログラムに基づいて動作する。本発明の実施の形態では、ＰＣ５は、文書の作成や保存の他、サーバ１０に対して文書を投入し、該投入した文書から特定の文章を抽出するようサーバ１０に依頼する。
【００２８】
サーバ１０は、ＰＣ５から文書が投入されたら、その文書から特定の文章を抽出し、ＰＣ５にその抽出結果を返す。このサーバ１０に投入される文書は、章、節、項、本文などのように区分けされる階層構造（ツリー構造）をもつ文書とする。
【００２９】
本発明の実施の形態では、サーバ１０は、文書の論理構成を解析するとともに、特定のキーワードを含む文章（第１文章と呼ぶ）を抽出する。また、文書の論理構成において、該キーワードを含む文章（第１文章）を起点とした所定の範囲に位置する他の文章を関連文章として抽出する。
【００３０】
具体的には、以下の２種類の方法で、関連文章を抽出する。
（関連文章抽出方法１）
第１文章が、章や節など、文書を構成する階層の上位階層に係属する文章である場合、その第１文章から枝分かれしている下位の階層の文章を関連文章として抽出する。
（関連文章抽出方法２）
第１文章の係属している階層と同じ階層であって、第１文章の枝分かれ元となった文章から枝分かれした位置にある他の文章を、関連文章として抽出する。第１文章の係属している階層は、最上位階層以外であればよいが、本発明の実施の形態では第１文章が最下層の文章である場合のみ、この方法で関連文章を抽出するものとする。
【００３１】
文書において、章や節は、断片的なワードのみで構成され、詳細は本文に記載されていることが多い。また、一の本文を補足する内容が他の本文に記載されていることもある。本発明によれば、特定のキーワードを含む文章だけでなく、その文章の内容を補完する可能性の高い他の文章も併せて抽出することができるので、特定のキーワードを含む文章のみを抽出する場合に比べて、改めて他の文章を読み込まなければならなくなる可能性が低くなる。
【００３２】
図２は、サーバ１０の概略構成を示すブロック図である。サーバ１０は、当該サーバ１０の動作を統括的に制御するＣＰＵ１１を有する。ＣＰＵ１１にはバスを通じてＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、不揮発メモリ１４、ハードディスク装置１５、ネットワーク通信部１６などが接続されている。
【００３３】
ＣＰＵ１１は、ＯＳプログラムをベースとし、その上で、ミドルウェアやアプリケーションプログラムなどを実行する。ＲＯＭ１２およびハードディスク装置１５には、各種のプログラムが格納されており、これらのプログラムに従ってＣＰＵ１１が各種処理を実行することでサーバ１０の各機能が実現される。
【００３４】
ＲＡＭ１３は、ＣＰＵ１１がプログラムに基づいて処理を実行する際に各種のデータを一時的に格納するワークメモリや画像データを格納する画像メモリなどとして使用される。
【００３５】
不揮発メモリ１４は、電源をオフにしても記憶内容が破壊されないメモリ（フラッシュメモリ）であり、各種設定情報の保存などに使用される。ハードディスク装置１５は、大容量不揮発の記憶装置であり、画像データなどのほか各種のプログラムやデータが記憶される。本発明の実施の形態では、ＰＣ５から投入された文書や、スコアリングした文書の履歴、各キーワードとその重み値などが記憶される。
【００３６】
ネットワーク通信部１６は、ネットワーク３を通じてＰＣ５や他の外部装置と通信する機能を果たす。
【００３７】
さらに、本発明の実施の形態では、ＣＰＵ１１は、文書の論理構成を解析する解析部３０と、その文書から特定のキーワードを含む第１文章を抽出する文章抽出部３１と、その文書の論理構成において、第１文章を起点とした所定の範囲に位置する他の文章を関連文章として抽出する関連文章抽出部３２としての役割を果たす。
【００３８】
本発明の実施の形態では、サーバ１０は、まず、文書を解析して、該文書の論理構成を把握する。図３は、解析を行う様子を示す。本発明の実施の形態では、サーバ１０は、文書を複数の文章に分解し、その文章の内容から、文書の論理構成を解析（判定）する。
【００３９】
図３では、改行や句読点があった場合に、それらは文章における文末の表現であるとして、そこまでを一の文章として区切って分解している。なお、文書を複数の文章に分解する方法についてはこれに限らない。
【００４０】
図３の文書１００は、
第1製品開発部                              作成日時2017年04/21
1.  技術開発
1-1  テーマA
・定期不良の対策に一部不備があり再対策を実施中。
1-2  テーマB
・計画通り進行中。
2.  製品開発
2-1  テーマA
・開発完了済み
2-2  テーマB
・不具合改修の見込み無く日程遅延の見通し。
3.  市場問題
3-1  テーマA
・初期ロットにて紙しわ問題が多発。
3-2  テーマB
・顧客OOにて対作品の効果確認中。
という階層構造を持った文書である。これを句読点や改行ごとに区切っていくと、
文章１：第1製品開発部                      作成日時2017年04/21
文章２：1.  技術開発
文章３：1-1  テーマA
文章４：・定期不良の対策に一部不備があり再対策を実施中。
文章５：1-2  テーマB
文章６：・計画通り進行中。
文章７：2.  製品開発
文章８：2-1  テーマA
文章９：・開発完了済み
文章１０：2-2  テーマB
文章１１：・不具合改修の見込み無く日程遅延の見通し。
文章１２：3.  市場問題
文章１３：3-1  テーマA
文章１４：・初期ロットにて紙しわ問題が多発。
文章１５：3-2  テーマB
文章１６・顧客OOにて対作品の効果確認中。
という１〜１６の文章に分解することができる。
【００４１】
サーバ１０は、文書１００を１６の文章に分解した時、該文書の構造を解析する。文書構造の解析方法は、任意の方法でよいが、本発明の実施の形態では、インデントや連番の付け方などから、各文章が、章、節、項、本文などのうちいずれであるか、およびそれらの階層構造を解析する。
【００４２】
図４は、１６の文章を解析して得た文書１００の階層構造（ツリー構造）を示す。１６の文章のうち、文章４、６、９、１１、１４、１６は本文（最下層の文章）であることが分かる。
【００４３】
次に、サーバ１０は、分解して得た複数の文章の中から、特定のキーワードを含む文章を検出する。本発明の実施の形態では、サーバ１０に、予め、特定のキーワードとなる文字列が登録されており、その登録されている文字列が文章中にある場合、その文字列を検出する。
【００４４】
図５は、１６の文章から、６つのキーワードのうち少なくともいずれか一つを含む文章を抽出する様子を示す。図中では、文章中のキーワード部分に下線を引いて示す。キーワードを含む文章は、文章４、１１、１２、１４の４つの文章である。
【００４５】
次に、文章４、１１、１２、１４を第１文章とした場合に、第１文章を起点とした所定の範囲に位置する他の文章を関連文章として抽出する方法について、前述した「関連文章抽出方法１」で抽出する場合を説明する。
【００４６】
関連文章抽出方法１では、まず、第１文章として抽出された文章から、本文よりも上位階層の文章を探す。ここで、前述した文章４、１１、１２、１４に着目すると、文章１２のみ本文よりも上位階層に係属する文章であることがわかる（図４参照）。関連文章抽出方法１では、その文章（文章１２）から枝分かれしている下位の階層の文章であって、本文となる文章を関連文章として抽出する。
【００４７】
図６は、文章１２から枝分かれしている下位階層の本文の文章を抽出する様子を示す。図中では、文章１４と文章１６が抽出対象となっているが、文章１４は既に第１文章として抽出されているので、文章１６のみを関連文章として抽出する。
【００４８】
本発明の実施の形態では、本文の文章を抽出した場合、その本文の文章から枝分かれ元の文章を上位階層に向かって順に抽出していき、それらをリスト化して出力する。図７は、図５、６において抽出された文章に基づいて作成されたリストを示す。
【００４９】
図７のリストは、第１文章として抽出された本文の文章である文章４、１１、１４と、関連文章として抽出された本文の文章である文章１６の４つの文章に基づいて作成されている。各文章は、枝分かれ元の文章を上位階層に向かって順に抽出していった文章と併せてリスト化されている。このリストを見ることで、ユーザは、図５のキーワードに関連する情報を漏れなく確認することができる。
【００５０】
図８は、関連文章抽出方法１で関連文章の抽出を行うまでの処理を行うための機能図を示す。解析部３０（図２参照）は、文書を複数の文章に分割する文章単位分割部４０と、各文章が、章、節、項、本文のいずれであるかおよび文書の階層構造を判定する論理構成判定部４１としての役割を果たす。ハードディスク装置１５は、第１文章を抽出するためのキーワードを保持する問題ワード辞書４２Ａとしての役割を果たす。
【００５１】
文章抽出部３１は、問題ワード辞書４２Ａおよび問題情報データベース４２Ｂの示すキーワードと各文章を比較し、該キーワードを含む文章を第１文章として抽出する辞書マッチング部４３としての役割を果たす。関連文章抽出部３２は、第１文章に基づいて、第１文章から下位の階層に枝分かれした先の本文を関連文章として抽出する下位文章抽出部４４としての役割を果たす。ハードディスク装置１５はさらに、図７で説明したリストを問題情報データベース４２Ｂとして保存する役割を果たす。
【００５２】
図９は、関連文章抽出方法１で関連文章の抽出を行うまでの処理のフローを示す。まず、文書を図３で説明した方法で、複数の文章に分割するとともに（ステップＳ１０１）、該文書の階層構造を判定する（ステップＳ１０２）。
【００５３】
次に、複数の文章の中から、予め登録されているキーワードを含む文章を第１文章として抽出する（ステップＳ１０３）。抽出された第一文章の中に、本文よりも上位階層の文章が無い場合は（ステップＳ１０４；Ｎｏ）ステップＳ１０６に進む。抽出された第一文章の中に、本文よりも上位階層の文章がある場合（ステップＳ１０４；Ｙｅｓ）、その文章から枝分かれした下位の本文を関連文章として取得する（ステップＳ１０５）。
【００５４】
その後、抽出された第１文章および関連文章のうち本文に該当するものを、各本文の枝分かれの元となった上位階層の情報とともにまとめたリストを作成し、保存して（ステップＳ１０６）、本処理を終了する。
【００５５】
次に、関連文章抽出方法２について説明する。図１０は、図３の文書１００とは異なる文書１０１を示す。まず、この文書１０１を前述した方法で１２の文章（文章１〜文章１２）に分割する。
【００５６】
文書１０１の１２の文章のうち、文章１〜文章１０は図３の文書１００の文章１〜文章１０と共通している。文書１０１の文章１１、文章１２は以下のようになっている。
文章１１：・評価で紙しわ問題発生。
文章１２：対策を実施したが他テーマへの水平展開が必要
図１１は、文書１０１の階層構造（ツリー構造）を示す。図１１のツリー構造によると、文章１１と文章１２は、いずれも文章１０（図中では文１０と記す。）から枝分かれした最下層の文章（本文）になっている。
【００５７】
図１１に記すキーワードを含む文章は、文章４、文章１１の二つとなっており、まずこの２つの文章が第１文章として抽出される。文章４と文章１１はいずれも本文である。
【００５８】
文書１００では、本文が係属している階層の一つ上位の階層の文章からは２以上の文章に枝分かれしていなかったが（図４参照）、文書１０１では、文章１０から２つの本文である文章１１と文章１２に枝分かれしている。文章１１と文章１２は同一階層の文章である。
【００５９】
ある文章から枝分かれした位置に第１文章である文章１１があり、その文章１１の枝分かれ元となった文章（枝分かれ元文章）から枝分かれした位置であって文章１１と同一階層に他の文章がある場合、その文章は文章１１の内容を補足するものである可能性が高い。文章１２は第1文章である文章１１と同一階層の文章であって、文章１１の枝分かれ元文章から枝分かれした位置にある他の文章なので、文章１２を関連文章として抽出する。
【００６０】
図１２は、文書１０１から抽出された第１文章および、関連文章抽出方法２で抽出された文章のうち、本文の文章ごとに、枝分かれ元の文章を上位階層に向かって順に抽出していった文章と併せて作成されたリストを示す。
【００６１】
図１２のリストは、第１文章として抽出された本文の文章である文章４、１１と、関連文章として抽出された本文の文章である文章１２の３つの文章に基づいて作成されている。各文章は、枝分かれ元の文章を上位階層に向かって順に抽出していった文章と併せてリスト化されている。このリストを見ることで、ユーザは、図１１のキーワードに関連する情報を漏れなく確認することができる。
【００６２】
図１３は、関連文章抽出方法２で関連文章の抽出が行うまでの処理を行うための機能図を示す。図１３の機能図は、関連文章抽出部３２が、下位文章抽出部４４ではなく、本文である第１文章が係属している上位階層の文章に、同じく係属している他の本文を関連文章として抽出する同階層本文抽出部４５としての役割を果たす点で図８と異なる。
【００６３】
図１４は、関連文章抽出方法２を使用する場合に、図１２のようなリストが作成されるまでに行われる処理を示す。まず、文書を図３や図１０で説明した方法で、複数の文章に分割するとともに（ステップＳ２０１）、該文書の階層構造を判定する（ステップＳ２０２）。
【００６４】
次に、複数の文章の中から、予め登録されているキーワードを含む文章を第１文章として抽出する（ステップＳ２０３）。抽出された第一文章の中に、該第１文章にとっての枝分かれ元文章から枝分かれしている他の本文があるか否かを調べる（ステップＳ２０４）他の本文が無い場合は（ステップＳ２０４；Ｎｏ）ステップＳ２０６に進む。
【００６５】
他の本文がある場合（ステップＳ２０４；Ｙｅｓ）、その本文の文章を関連文章として取得する（ステップＳ２０５）。
【００６６】
その後、抽出された第１文章および関連文章のうち本文に該当するものを、各本文の枝分かれの元となった上位階層の情報とともにまとめたリストを作成し、保存して（ステップＳ２０６）、本処理を終了する。
【００６７】
以上、本発明の実施の形態を図面によって説明してきたが、具体的な構成は実施の形態に示したものに限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲における変更や追加があっても本発明に含まれる。
【００６８】
本発明の実施の形態では、サーバ１０が本発明の文章抽出装置としての役割を果たしたが、文章抽出装置はこれに限らない。たとえば、ＰＣ５や、ＭＦＰなどの他の装置が文章抽出装置としての役割を果たしてもよい。また、情報処理装置を、実施の形態でのサーバ１０のように動作させるプログラムも本発明とする。
【００６９】
文書から第１文章を抽出する方法は、本発明の実施の形態で説明したものに限らない。また、キーワードは本発明に実施の形態で説明したものに限らない。また、第１文章を起点とした所定の範囲は、本発明の実施の形態で説明したものに限らない。第1文章と関連する可能性の高い範囲の文章を抽出する方法であれば、関連文章抽出方法１、関連文章抽出方法２以外の方法で関連文章を抽出するようにしてもよい。
【００７０】
本発明の実施の形態では、抽出された本文の文章ごとに、枝分かれ元の文章上位の階層に向かって順に抽出し、リストを作成したが、該リストを作成することなく、第1文章および関連文章のみを抽出結果として出力するようにしてもよい。
【００７１】
本発明の実施の形態では、文書は階層構造（ツリー構造）を持つものに限定していたが、階層構造を持たない文章であってもよい。階層構造を持たない文書の場合、たとえば、第１文章として抽出された文章の前後の文章を関連文章として抽出するようにしてもよい。
【００７２】
２…文章抽出システム
３…ネットワーク
５…ＰＣ
１０…サーバ
１１…ＣＰＵ
１２…ＲＯＭ
１３…ＲＡＭ
１４…不揮発メモリ
１５…ハードディスク装置
１６…ネットワーク通信部
３０…解析部
３１…文章抽出部
３２…関連文章抽出部
４０…文章単位分割部
４１…論理構成判定部
４２Ａ…問題ワード辞書
４２Ｂ…問題情報データベース
４３…辞書マッチング部
４４…下位文章抽出部
４５…同階層本文抽出部
１００…文書
１０１…文書
【図１】
2019133602.tif 000003
【図２】
2019133602.tif 000004
【図３】
2019133602.tif 000005
【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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