(57)【要約】【課題】カテゴリに属する文書群の特徴をカテゴリ毎に抽出し、入力文書の属するカテゴリの特徴に基づいて適切な要約を作成する文書要約装置等を提供する。【解決手段】  文書要約装置１は、手がかり語等のキーワードが対象文に出現する場合に、対象文の出現位置に基づいた重みづけを著者毎に考慮してサブスコアを算出する。続いて、対象文に特徴語が出現する場合には、特徴語の対象文内での出現頻度に基づいた重みづけを考慮してサブスコアを算出する。次に、対象文に手がかり語が出現する場合には、手がかり語の出現頻度または重要度に基づいた重みづけを著者毎に考慮してサブスコアを算出する。そして、対象文の文節数をカウントして文の長さに応じた重みづけを著者毎に考慮してサブスコアを算出する。算出したサブスコアの和によって対象文のスコアを求め、スコアが閾値以上である場合に、対象文を重要文として対象文書から抽出する。【選択図】図９
2015194919.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分類毎の各種データベースを有し、
対象文書に関連する分類の前記各種データベースを用いて、前記対象文書に関するスコアを算出し、前記対象文書の要約を作成することを特徴とする文書要約装置。
【請求項２】
前記各種データベースを用いて重要文を抽出することを特徴とする請求項１に記載の文書要約装置。
【請求項３】
前記重要文に対して前記各種データベースを用いて文節を除去することを特徴とする請求項２記載の文書要約装置。
【請求項４】
予め設定された手がかり語を記憶する手がかり語データベースを備え、
前記各種データベースは、前記手がかり語データベースを用いて複数の文書から作成されることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の文書要約装置。
【請求項５】
前記各種データベースは、前記分類に含まれる複数の文書に出現するキーワードの重要度を記憶する頻度データベースを備えることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の文書要約装置。
【請求項６】
前記各種データベースは、前記分類に含まれる複数の文書の章節におけるキーワードの出現位置の頻度を記憶する出現位置データベースを備えることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の文書要約装置。
【請求項７】
前記各種データベースは、前記分類に含まれる複数の文書を構成する文の長さの平均値を記憶する文の長さデータベースを備えることを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の文書要約装置。
【請求項８】
分類毎の各種データベースを有する文書要約装置で行う文書要約方法であって、
対象文書に関連する分類の前記各種データベースを用いて、前記対象文書に関するスコアを算出し、前記対象文書の要約を作成することを特徴とする文書要約方法。
【請求項９】
コンピュータを、
分類毎の各種データベースを有し、
対象文書に関連する分類の前記各種データベースを用いて、前記対象文書に関するスコアを算出し、前記対象文書の要約を作成することを特徴とする文書要約装置として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、文書の要約を自動で作成する文書要約技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータプログラムを用いて、文書からその要約を自動で作成する方法が研究開発されている。文書の要約を作成するためには、主に、文書から重要な文を選別する重要文抽出技術と、選別された文を簡潔に言い換える語の言い換え技術とが必要となる。
【０００３】
重要文抽出技術には、文の段落内での出現位置、見出しにある語や特徴語の文内での出現回数、「つまり」や「重要だ」等の手がかり語の文内での出現、文の長さ、等が利用される。例えば一般的に、段落の最初に登場する文や手がかり語が出現する文には結論が含まれることが多いといった傾向がある。
【０００４】
語の言い換え技術には、「本質的に」等の修飾語の除去、簡潔表現を目的とした体言止め、利便性向上を目的とした語の変換、等がある。
【０００５】
文書要約技術に関して、例えば、特許文献１には、文書の要約構成単位を認定し、文書中での構成要素単位で重要度を計算し、重要度に基づいて文書の要約をする技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−１４６４４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、著者が異なる文書では、著者によって論理構成や文章表現が異なるため、既存の文書要約方法を用いた場合、文書が適切に要約されない場合がある。例えば、著者によって、結論となる文を段落の最後に書く傾向がある場合や、結論となる単語を口癖のように多用する傾向がある場合があり、このような場合には、文書が適切に要約されないという問題がある。
【０００８】
本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的とすることは、著者が同一の文書である等のカテゴリに属する文書群の特徴をカテゴリ毎に抽出し、入力文書の属するカテゴリの特徴に基づいて適切な要約を作成する文書要約装置等を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前述の課題を解決するために第１の発明は、分類毎の各種データベースを有し、対象文書に関連する分類の前記各種データベースを用いて、前記対象文書に関するスコアを算出し、前記対象文書の要約を作成することを特徴とする文書要約装置である。
これにより、対象文書から要約を作成する際に、分類毎の各種データベースを用いて、対象文書に関するスコアを算出し、スコアに基づいて対象文書の要約を作成することができる。従って、同一著者等の分類に含まれる文書の文体の特徴に応じた要約を作成することができる。
【００１０】
また、前記各種データベースを用いて重要文を抽出することが望ましい。
これにより、各種データベースに係る分類の特徴に応じた重要文を、対象文書から抽出して、対象文書の要約を作成することができる。
【００１１】
また、前記重要文に対して前記各種データベースを用いて文節を除去することが望ましい。
これにより、各種データベースに係る分類の特徴に応じた文節を、重要文から除去して、対象文書の要約を作成することができる。
【００１２】
また、予め設定された手がかり語を記憶する手がかり語データベースを備え、前記各種データベースは、前記手がかり語データベースを用いて複数の文書から作成されることが望ましい。
これにより、「重要だ」「つまり」「非常に」「本質的に」等の手がかり語を用いて、分類に含まれる複数の文書から各種データベースを作成することができる。従って、著者によって手がかり語の重要度が異なる場合であっても、適切な要約を対象文書から作成することができる。すなわち、対象文書から適切な重要文を抽出したり、重要文から適切な文節を除去したりすることができる。
【００１３】
また、前記各種データベースは、前記分類に含まれる複数の文書に出現するキーワードの重要度を記憶する頻度データベースを備えることが望ましい。
これにより、同一の著者等の分類に含まれる複数の文書に出現するキーワードの重要性を用いて、対象文書に関するスコアを算出し、対象文書の要約を作成することができる。
【００１４】
また、前記各種データベースは、前記分類に含まれる複数の文書の章節におけるキーワードの出現位置の頻度を記憶する出現位置データベースを備えることが望ましい。
これにより、同一の著者等の分類に含まれる複数の文書の章節におけるキーワードの出現位置の頻度を用いて、対象文書に関するスコアを算出し、対象文書の要約を作成することができる。
【００１５】
また、前記各種データベースは、前記分類に含まれる複数の文書を構成する文の長さの平均値を記憶する文の長さデータベースを備えることが望ましい。
これにより、同一の著者等の分類に含まれる複数の文書を構成する文の長さの平均値を用いて、対象文書に関するスコアを算出し、対象文書の要約を作成することができる。
【００１６】
第２の発明は、分類毎の各種データベースを有する文書要約装置で行う文書要約方法であって、対象文書に関連する分類の前記各種データベースを用いて、前記対象文書に関するスコアを算出し、前記対象文書の要約を作成することを特徴とする文書要約方法である。
これにより、対象文書から要約を作成する際に、分類毎の各種データベースを用いて、対象文書に関するスコアを算出し、スコアに基づいて対象文書の要約を作成することができる。従って、同一著者等の分類に含まれる文書の文体の特徴に応じた要約を作成することができる。
【００１７】
第３の発明は、コンピュータを、分類毎の各種データベースを有し、対象文書に関連する分類の前記各種データベースを用いて、前記対象文書に関するスコアを算出し、前記対象文書の要約を作成することを特徴とする文書要約装置として機能させるためのプログラムである。
これにより、対象文書から要約を作成する際に、分類毎の各種データベースを用いて、対象文書に関するスコアを算出し、スコアに基づいて対象文書の要約を作成することができる。従って、同一著者等の分類に含まれる文書の文体の特徴に応じた要約を作成することができる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によって、カテゴリに属する文書群の特徴をカテゴリ毎に抽出し、入力文書の属するカテゴリの特徴に基づいて適切な要約を作成する文書要約装置等を提供する。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本実施形態に係る文書要約装置のハードウエアの構成例を示すブロック図
【図２】文書要約装置の記憶部が保持するデータの一例を示す図
【図３】語の頻度データベース生成処理の流れを示すフローチャート
【図４】語の頻度データベースに記憶される情報の一例を示す図
【図５】語の出現位置データベース生成処理の流れを示すフローチャート
【図６】語の出現位置データベースに記憶される情報の一例を示す図
【図７】文の長さデータベース生成処理の流れを示すフローチャート
【図８】文の長さデータベースに記憶される情報の一例を示す図
【図９】重要文抽出処理の流れを示すフローチャート
【図１０】修飾語除去処理の流れを示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。
【００２１】
図１は、本発明の実施形態に係る文書要約装置１を実現するコンピュータのハードウエア構成図である。コンピュータは、図１に示すように、例えば、制御部１１、記憶部１２、メディア入出力部１３、通信制御部１４、入力部１５、表示部１６、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７等が、バス１８を介して接続されて構成される。
【００２２】
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成される。
ＣＰＵは、記憶部１２、ＲＯＭ、記憶媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１８を介して接続された各装置を駆動制御し、文書要約装置１が行う後述する処理を実現する。ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持する。ＲＡＭは、揮発性メモリであり、ロードしたプログラムや、データ等を一時的に保持すると共に、制御部１１が各処理を行うために使用するワークエリアを備える。
【００２３】
記憶部１２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等であり、制御部１１が実行するプログラムや、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（Operating System）等が格納されている。これらのプログラムコードは、制御部１１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて実行される。
【００２４】
メディア入出力部１３は、例えば、ＣＤドライブ、ＤＶＤドライブ、ＭＯドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、等のメディア入出力装置であり、データの入出力を行う。
通信制御部１４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク間の通信を媒介する通信インターフェースであり、ネットワークを介して、他の装置間との通信制御を行う。
【００２５】
入力部１５は、データ入力を行い、例えば、キーボード、マウスなどのポインティングデバイス、テンキーなどの入力装置を有する。入力されたデータを制御部１１へ出力する。
表示部１６は、例えば、ＣＲＴモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示処理を実行するための論理回路（ビデオアダプタ等）で構成され、制御部１１の制御により入力された表示情報をディスプレイ装置上に表示させる。
尚、入力部１５と表示部１６は、それらの機能が一体化した、例えば、タッチパネル付ディスプレイであっても良い。
【００２６】
周辺機器Ｉ／Ｆ部（インターフェース）１７は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器Ｉ／Ｆ部１７は、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４やＲＳ−２３２Ｃ等で構成されており、通常複数の周辺機器Ｉ／Ｆを有する。周辺機器との接続形態は、有線、無線を問わない。
バス１８は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
【００２７】
尚、本実施形態の文書要約装置において、著者毎に分類分けされた複数の文書群において、著者の文体の特徴を著者毎に抽出し、要約対象の文書の著者の特徴に基づいて文書から要約を作成する例について説明する。本実施形態は一例であり、分類分けの対象は著者でなくても良い。
【００２８】
ここで、要約対象の文書から要約を作成するためには、主に、文書から重要な文を選別する重要文抽出技術と、選別された文を簡潔に言い換える語の言い換え技術とが必要となる。
【００２９】
重要文の抽出とは、例えば、従来の手法では、結論を導く単語（例えば、「つまり」）を要約対象の文書から検索し、その単語の後に続く内容を重要文として抽出するものである。しかしながら、著者によってはその単語を口癖のように使用する特徴があり、さほど重要ではない文が抽出されてしまう場合があった。
【００３０】
本実施形態に係る文書要約方法では、結論を導く単語の重要度、重要である可能性の高い文の出現位置や長さ、及びキーワードとなる単語を著者毎に事前にデータベース化し、要約対象の文書の著者によって文書から抽出する文を変えることで、著者の文体の特徴に応じた重要文の抽出が可能となる。
【００３１】
また、語の言い換えとは、体言止めや語の変換によって、抽出された重要文を簡潔な表現に言い換えて最終的な要約を作成するというものである。しかしながら、従来の手法では、著者によっては重要度が低い修飾語等（例えば、「非常に」）が、要約の中に残ってしまうことがあった。
【００３２】
本実施形態に係る文書要約方法では、修飾語等の単語の重要度を著者毎に事前にデータベース化し、重要度が低い単語を含む文節を抽出された重要文から削除することで、適切な要約を作成することが可能となる。
【００３３】
図２は、文書要約装置１の記憶部１２が保持するデータの一例である。
図２に示す様に、文書要約装置１の記憶部１２は、文書情報データベース２０と手がかり語データベース３０等を保持する。
【００３４】
図２の（ａ）に、文書情報データベース２０が取り扱う情報の一例を示す。文書情報データベース２０には、予め複数の文書群が著者毎に登録されており、各文書は、著者を一意に識別する識別子である「著者コード２１」と文書の内容を示す「文書情報２２」とを有する。
【００３５】
図２の（ｂ）に、手がかり語データベース３０が取り扱う情報の一例を示す。手がかり語とは、例えば、結論を導く単語や、修飾語等である。手がかり語データベース３０には、予め複数の手がかり語が登録されており、各手がかり語は、手がかり語を一意に識別する識別子である「語ＩＤ３１」と手がかり語を示す「手がかり語３２」とを有する。
【００３６】
続いて、文書要約装置１が文書の要約を作成する処理を実行する前に、著者毎に文体の特徴を抽出してデータベースに登録する事前処理について、図３〜図８を参照して説明する。事前処理とは、新たな文書を文書要約装置１に登録する場合に、文書要約装置１が実行する処理である。以下に説明する事前処理には、語の頻度データベース生成処理と、語の出現位置データベース生成処理と、文の長さデータベース生成処理とがある。
【００３７】
［語の頻度データベース生成処理］
まず、図３と図４を参照して、語の頻度データベース生成処理について説明する。図３は、語の頻度データベース生成処理の流れを示すフローチャートである。
【００３８】
文書要約装置１の制御部１１は、任意の著者による文書の入力を受付ける(ステップＳ１０１）。文書を入力する方法としては、メディア入出力部１３や入力部１５、ネットワークを介して通信制御部１４から入力されてもよく、その方法は問わない。入力された文書は、文書情報データベース２０に登録される。
【００３９】
文書要約装置１の制御部１１は、汎用的な形態素解析用ソフトウェアを用いて形態素解析を行い、入力された文書を単語に分割し（ステップＳ１０２）、分割された単語から複数のキーワードを抽出する（ステップＳ１０３）。キーワードとして抽出する単語とは、名詞、未知語、手がかり語データベース３０に登録される単語と一致する語、等である。
【００４０】
文書要約装置１の制御部１１は、抽出されたキーワードを入力し（ステップＳ１０４）、入力された文書内での出現頻度をカウントし（ステップＳ１０５）、キーワードの重要度を算出する（ステップＳ１０６）。
【００４１】
キーワードの重要度とは、例えば、キーワードのＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency-Inverse Document Frequency）である。ＴＦ（Term-Frequency）とは、文書内にキーワードが出現する頻度である。ＤＦ（Document
Frequency）とは、文書情報データベース２０に登録される全文書中（又は同一著者に係る文書中）で、そのキーワードが登場する文書数であり、多くの文書に含まれるキーワードは一般的な語で重要度が低いと考えられるものである。従って、ＴＦ−ＩＤＦの高いキーワード程、重要度が高いキーワードとして扱うことができる。
【００４２】
文書要約装置１の制御部１１は、Ｓ１０４にて入力されたキーワードを語の頻度データベース４０に記憶する（ステップＳ１０７）。
【００４３】
図４は、文書要約装置１の記憶部１２に記憶される語の頻度データベース４０を説明する図である。図４に示す様に、語の頻度データベース４０には、「著者コード４１」と「キーワード４２」と「頻度４３」と「重要度４４」とを含む情報が記憶される。
【００４４】
著者コード４１は、文書情報データベース２０の著者コード２１に紐付く。キーワード４２は、ステップＳ１０４にて入力されたキーワードであり、頻度４３は、ステップＳ１０５にてカウントされた頻度であり、重要度４４は、ステップＳ１０６にて算出された重要度（ここでは、ＴＦ−ＩＤＦ）である。
【００４５】
頻度データベース４０に既に同一著者の同一キーワードを含む情報が登録されている場合には、頻度データベース４０を更新し、登録されていない場合には、頻度データベース４０に新たに登録する。また、頻度データベース４０に登録されるキーワードは、ステップＳ１０３にて抽出された単語の内、重要度が予め設定された閾値以上の単語のみであっても良い。
【００４６】
文書要約装置１の制御部１１は、ステップＳ１０３にて抽出されたキーワードが全て入力されたか否かを判定し（ステップＳ１０８）、入力されていない場合には（ステップＳ１０８のＮＯ）、文書要約装置１の制御部１１はステップＳ１０４に戻り、入力されている場合には（ステップＳ１０８のＹＥＳ）、処理を終了する。
【００４７】
以上、語の頻度データベース生成処理によって、文書要約装置１は、新たな文書の入力を受付けると、文書に存在するキーワードを抽出し、キーワード毎の重要度を算出し、著者毎に頻度データベース４０に登録する。これにより、著者が口癖の様に多用する（重要度が低い）結論語を特定することができる。また、著者が文書内で使用する特徴的なキーワード（以下、特徴語と表記）を特定することができる。更に、著者が口癖の様に多用する（重要度が低い）修飾語を特定することができる。
【００４８】
［語の出現位置データベース生成処理］
次に、図５と図６を参照して、語の出現位置データベース生成処理について説明する。図５は、語の出現位置データベース生成処理の流れを示すフローチャートである。
【００４９】
文書要約装置１の制御部１１は、任意の著者による文書の入力を受付けて (ステップＳ２０１）、入力された文書に対し汎用的な形態素解析用ソフトウェアを用いて形態素解析を行って、単語に分割する（ステップＳ２０２）。続いて、文書要約装置１の制御部１１は、入力された文書を構成する章節を入力し（ステップＳ２０３）、入力された章節を形式段落に分割して、１つの章節で形式段落のまとまりをｎ分割する（ステップＳ２０４）。例えば、ある文書の第４章節が６つの形式段落で構成される場合であって、ｎ＝３の時、第４章節は２つずつの形式段落に分割されることになる。ここで、ｎは２以上の整数であり、適宜設定される値である。
【００５０】
文書要約装置１の制御部１１は、単語を入力し（ステップＳ２０５）、文書の章節毎にステップＳ２０４において分割された各分割単位で、入力された単語の出現頻度をカウントする（ステップＳ２０６）。ここで入力対象となる単語とは、手がかり語データベース３０に登録される単語等である。
【００５１】
文書要約装置１の制御部１１は、カウントされた単語の頻度を、語の出現位置データベース５０に記憶する（ステップＳ２０７）。
【００５２】
図６は、文書要約装置１の記憶部１２に記憶される語の出現位置データベース５０を説明する図である。図６に示す様に、語の出現位置データベース５０には、「著者コード５１」と「キーワード５２」と「位置１、位置２、位置３（５３）」とを含む情報が記憶される。
【００５３】
著者コード５１は、文書情報データベース２０の著者コード２１に紐付く。キーワード５２は、ステップＳ２０５にて入力された単語であり、位置５３は、各分割単位で単語がカウントされた頻度である。図６には、ｎ＝３（位置１、位置２、位置３）の例を示す。
【００５４】
語の出現位置データベース５０に既に同一著者の同一単語を含む情報が登録されている場合には、語の出現位置データベース５０を更新し、登録されていない場合には、語の出現位置データベース５０に新たに登録する。
【００５５】
文書要約装置１の制御部１１は、対象となる全ての単語が入力されたか否かを判定し（ステップＳ２０８）、入力済みでない場合（ステップＳ２０８のＮＯ）には、ステップＳ２０５に戻る。入力済みの場合（ステップＳ２０８のＹＥＳ）、文書要約装置１の制御部１１は、文書を構成する全ての章節が入力されたか否かを判定し（ステップＳ２０９）、入力済みでない場合（ステップＳ２０９のＮＯ）、ステップＳ２０３に戻る。入力済みの場合（ステップＳ２０９のＹＥＳ）には、文書要約装置１の制御部１１は、処理を終了する。
【００５６】
以上、語の出現位置データベース生成処理によって、文書要約装置１は、１つの章節を構成する形式段落を予め設定された値で分割し、分割単位毎に結論語等の手がかり語が出現する頻度を算出し、著者毎に頻度データベース４０に登録する。これにより、文書に登場した手がかり語が章節内のどの位置に出現した場合に、手がかり語を含む文の重要度が高いのかを、著者毎に予め設定することができる。
【００５７】
［文の長さデータベース生成処理］
次に、図７と図８を参照して、文の長さデータベース生成処理について説明する。図７は、文の長さデータベース生成処理の流れを示すフローチャートである。
【００５８】
文書要約装置１の制御部１１は、任意の著者による文書の入力を受付け(ステップＳ３０１）、文書を構成する文を入力する（ステップＳ３０２）。続いて、文書要約装置１の制御部１１は、入力された文に対し汎用的な構文解析用ソフトウェアを用いて構文解析を行って、文節に分割する（ステップＳ３０３）。
【００５９】
文書要約装置１の制御部１１は、文の文節数をカウントし（ステップＳ３０４）、文書を構成する全ての文が入力されたか否かを判定し（ステップＳ３０５）、入力済みでない場合（ステップＳ３０５のＮＯ）には、ステップＳ３０２に戻る。入力済みの場合（ステップＳ３０５のＹＥＳ）、文書要約装置１の制御部１１は、カウントされた文節数の平均値を算出する（ステップＳ３０６）。
【００６０】
文書要約装置１の制御部１１は、カウントされた文節数の平均値を、文の長さデータベース６０に記憶して（ステップＳ３０７）、処理を終了する。
【００６１】
図８は、文書要約装置１の記憶部１２に記憶される文の長さデータベース６０を説明する図である。図８に示す様に、文の長さデータベース６０には、「著者コード６１」と「平均文節数６２」とを含む情報が記憶される。
【００６２】
著者コード６１は、文書情報データベース２０の著者コード２１に紐付く。平均文節数６２は、カウントされた文節数の平均値である。文の長さデータベース６０に既に同一著者の情報が登録されている場合には、文の長さデータベース６０を更新し、登録されていない場合には、文の長さデータベース６０に新たに登録する。
【００６３】
以上、文の長さデータベース生成処理によって、文書要約装置１は、文書を構成する文の文節数（文の長さ）を著者毎に文の長さデータベース６０に登録する。これにより、文の長さに応じたその文の重要度を著者毎に予め設定することができる。
【００６４】
続いて、文書要約装置１が文書の要約を生成する文書要約生成処理について、図９と図１０を参照して説明する。文書要約生成処理は、要約対象の文書が入力された場合に実行される処理であり、文書から重要文を抽出する重要文抽出処理（図９）と、抽出された重要文から重要度の低い文節を除去する文節除去処理（図１０）とを含む。尚、文書要約生成処理が実行される前に、図３〜図８にて説明した事前処理が実行されて、要約対象の文書の著者に紐づく各データベースが文書要約装置１の記憶部１２に記憶されているものとする。
【００６５】
［重要文抽出処理］
図９を参照して、文書要約生成処理の前半の処理である重要文抽出処理について説明する。図９は、重要文抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【００６６】
文書要約装置１の制御部１１は、要約対象となる文書の入力を受付け（ステップＳ４０１）、文書を構成する１つの文（対象文）を入力する（ステップＳ４０２）。文書要約装置１の制御部１１は、汎用的な形態素解析用ソフトウェアを用いて形態素解析を行い、入力された対象文を単語に分割し（ステップＳ４０３）、分割された単語から複数のキーワードを抽出する（ステップＳ４０４）。キーワードとして抽出する単語とは、名詞、未知語、手がかり語データベース３０に登録される単語と一致する語、語の頻度データベース４０に登録される単語と一致する語、語の出現位置データベース５０に登録される単語と一致する語等である。
【００６７】
文書要約装置１の制御部１１は、キーワード抽出された単語が語の出現位置データベース５０に登録される単語と一致する場合に、対象文を含む章節を形式段落のまとまりでｎ分割し、対象文の章節内の出現位置（ｎ＝３であれば、位置１（前半）、位置２（中盤）、位置３（後半））を特定する。続いて、対象文が予め設定された指定分割単位の中にあるか否かを判定し、次式（１）に基づいて、対象文のサブスコアを算出する（ステップＳ４０５）。
【００６８】
【数１】
2015194919.tif 000003
【００６９】
ここで、指定分割単位とは、語の出現位置データベース５０に登録される情報に基づいて、著者及びキーワード毎に予め設定されるものであり、キーワードを含む著者の対象文が指定分割単位内に存在する場合には、重要度が高いという特徴を利用するものである。例えば、ある著者の文書に登場する「重要だ」というキーワードを含む文は、章節内の前半（指定分割）に出現するとその文の重要度が高いという特徴がある場合に、対象となる文のサブスコアを高くすることができる。
【００７０】
続いて、文書要約装置１の制御部１１は、ステップＳ４０４にてキーワード抽出された名詞、未知語等の対象文書内での重要度（ＴＦ−ＩＤＦ）を算出し、重要度が高い単語（特徴語）が対象文に含まれる場合に、その単語の対象文内での出現頻度をカウントし、カウント数に応じたサブスコアを算出する（ステップＳ４０６）。
【００７１】
または、文書要約装置１の制御部１１は、ステップＳ４０４にて抽出されたキーワードが、語の頻度データベース４０に登録されるキーワードの内、重要度が高い単語（特徴語）と一致する場合に、その単語の対象文内での出現頻度をカウントしてサブスコアを算出しても良い。
【００７２】
次に文書要約装置１の制御部１１は、ステップＳ４０４にて抽出されたキーワードが、手がかり語データベース３０に登録される単語と一致する場合に、語の頻度データベース４０を参照して、手がかり語の頻度または重要度に基づいて重み（次式のβｃ）を算出する。文書要約装置１の制御部１１は、算出した重みと次式（２）とに基づいて、対象文のサブスコアを求める（ステップＳ４０７）。
【００７３】
【数２】
2015194919.tif 000004
【００７４】
文書要約装置１の制御部１１は、対象文に対し汎用的な構文解析用ソフトウェアを用いて構文解析を行って、文節に分割し、対象文の文節数をカウントする。文書要約装置１の制御部１１は、文の長さデータベース６０を参照して、対象文の著者の文の長さに基づく係数（次式のβＬ）と文節数の閾値（次式のθｌｅｎ）とを求めて、次式（３）に基づいて対象文のサブスコアを算出する（ステップＳ４０８）。
【００７５】
【数３】
2015194919.tif 000005
【００７６】
著者によって文書を構成する平均的な文の長さは異なり、また著者によって長い文が重要になる場合と短い文が重要になる場合がある。著者の文の長さに基づく重み（βＬ）と文節数の閾値（θｌｅｎ）とは、それらを考慮して予め著者毎に設定された値である。
【００７７】
文書要約装置１の制御部１１は、ステップＳ４０５〜ステップＳ４０８にて算出した対象文のサブスコアの和を求めて、対象文のスコアを算出する（ステップＳ４０９）。続いて、文書要約装置１の制御部１１は、算出されたスコアが閾値を超えているか（又は以上か）否かを判定する（ステップＳ４１０）。ここで閾値とは、過去に重要文として抽出された文の適切度合いから相対的に算出された値であり、適宜設定されるものである。
【００７８】
スコアが閾値を超えている場合（ステップＳ４１０のＹＥＳ）、文書要約装置１の制御部１１は、対象文を重要文として抽出する（ステップＳ４１１）。ステップＳ４１１の後、又は、スコアが閾値以下の場合（ステップＳ４１０のＮＯ）、文書要約装置１の制御部１１は、対象文書を構成する全ての文が入力されたか否かを判定する（ステップＳ４１２）。全ての文が入力されていない場合には（ステップＳ４１２のＮＯ）、文書要約装置１の制御部１１は、ステップＳ４０２に戻る。全ての文が入力されている場合には（ステップＳ４１２のＹＥＳ）、文書要約装置１の制御部１１は、Ａに進み、重要文抽出処理を終了する。
【００７９】
以上、重要文抽出処理によって、文書要約装置１は、手がかり語等のキーワードが対象文に出現する場合には、キーワードを含む対象文の出現位置に基づいた重みづけを著者毎に考慮してサブスコアを算出する。重要な文が章節内のどの位置に書く傾向が強いかは、著者毎に異なる。従って、語の出現位置データベース５０から、例えば、逆説を導く接続詞が章節内の前半に来る場合には重要な文になる傾向が強い、理由説明を導く接続詞が章節内の中盤に来る場合には重要になる文になる傾向が弱い等の、著者の文体の特徴が把握できる場合には、それらを考慮して著者毎に重みづけを算出し、対象文のスコアを算出することができる。
【００８０】
また、文書要約装置１は、対象文に特徴語が出現する場合には、特徴語の対象文内での出現頻度に基づいた重みづけを考慮してサブスコアを算出する。これにより、対象文に特徴語が多く含まれる場合に、それを考慮して重みづけを算出し、対象文のスコアを算出することができる。
【００８１】
また、文書要約装置１は、対象文に手がかり語が出現する場合には、手がかり語の出現頻度または重要度に基づいた重みづけを著者毎に考慮してサブスコアを算出する。重要文を導く可能性が高い結論語であっても、著者によっては口癖のように使用するため、その語を含む文の重要度が低い場合がある。従って、語の頻度データベース４０から、例えば、著者が結論となる文を導く可能性が高い手がかり語が把握できる場合や、著者が口癖のように使用する手がかり語が把握できる場合には、それらを考慮して著者毎に重みづけを求め、対象文のスコアを算出することができる。
【００８２】
また、文書要約装置１は、対象文の文節数をカウントして文の長さに応じた重みづけを著者毎に考慮してサブスコアを算出する。これにより、文の長さを著者毎に考慮して重みづけした重要度を算出し、対象文のスコアを算出することができる。
［文節除去処理］
図１０を参照して、文書要約生成処理の後半の処理である文節除去処理について説明する。図１０は、文節除去処理の流れを示すフローチャートである。
【００８３】
文書要約装置１の制御部１１は、ステップＳ４１１にて抽出された重要文を入力し（ステップＳ５０１）、重要文に対し汎用的な構文解析用ソフトウェアを用いて構文解析を行って、文節に分割し、文節毎に係り受けを解析する（ステップＳ５０２）。
【００８４】
文書要約装置１の制御部１１は、重要文を構成する１つの対象文節を入力し（ステップＳ５０３）、係り受けによるサブスコアを算出する（ステップＳ５０４）。係り受けによるサブスコアとは、対象文節に係る文節数及び品詞に基づいて算出される重みである。
【００８５】
文書要約装置１の制御部１１は、対象文節に含まれる単語が手がかり語データベース３０に登録される単語と一致する場合に、語の頻度データベース４０を参照して、手がかり語の頻度または重要度に基づいてサブスコアを算出する（ステップＳ５０５）。対象文節に含まれる単語が手がかり語データベース３０に登録されていない場合には、サブスコアは「１」になる。
【００８６】
例えば、対象文節に含まれる「非常に」という単語が手がかり語データベース３０に登録される場合には、手がかり語の頻度または重要度を語の頻度データベース４０から導く。「非常に」の出現頻度が高い場合、「非常に」は著者の文書において口癖の様に頻出してあまり意味を持たない修飾語であるため、ここで算出される対象文節のサブスコアは低くなる。
【００８７】
文書要約装置１の制御部１１は、ステップＳ４０５にて特定した重要文の章節内での出現位置から、重要文の出現位置に基づくサブスコアを算出する（ステップＳ５０６）。重要文の出現位置に基づくサブスコアは、その著者が重要文を書く傾向が高い出現位置に入力された文が存在する場合には、サブスコアが高くなるように設定された値である。
【００８８】
文書要約装置１の制御部１１は、ステップＳ４０８にて特定した重要文の文節数から、重要文の長さに基づくサブスコアを算出する（ステップＳ５０７）。重要文の長さに基づくサブスコアは、その著者が重要文として書く傾向が高い文の長さである場合に、サブスコアが高くなるように設定された値である。
【００８９】
文書要約装置１の制御部１１は、ステップＳ５０４〜ステップＳ５０７にて算出されたサブスコアの積を算出して、対象文節のスコアを求める（ステップＳ５０８）。
【００９０】
文書要約装置１の制御部１１は、算出されたスコアが閾値を下回るか（又は以下か）否かを判定する（ステップＳ５０９）。ここで閾値とは、過去に重要性が低いとして重要文から除去された文節の適切度合いから相対的に算出された値であり、適宜設定されるものである。
【００９１】
スコアが閾値を下回る場合（ステップＳ５０９のＹＥＳ）、文書要約装置１の制御部１１は、対象文節を重要文から除去する（ステップＳ５１０）。ステップＳ５１０の後、又は、スコアが閾値以上の場合（ステップＳ５０９ＮＯ）、文書要約装置１の制御部１１は、重要文を構成する全ての文節が入力されたか否かを判定する（ステップＳ５１１）。全ての文節が入力されていない場合には（ステップＳ５１１のＮＯ）、文書要約装置１の制御部１１は、ステップＳ５０３に戻る。全ての文節が入力されている場合には（ステップＳ５１１のＹＥＳ）、文書要約装置１の制御部１１は、重要文を表示部１６等に出力する（ステップＳ５１２）。
【００９２】
文書要約装置１の制御部１１は、ステップＳ４１１にて抽出された全ての重要文が入力されたか否かを判定し（ステップＳ５１３）、全ての重要文が入力されていない場合には（ステップＳ５１３のＮＯ）、ステップＳ５０１に戻る。全ての重要文が入力された場合には（ステップＳ５１３のＹＥＳ）、文書要約装置１の制御部１１は、文節除去処理（文書要約生成処理）を終了する。
【００９３】
以上、文節除去処理によって、文書要約装置１は、重要文を構成する対象文節の係り受けを解析し、係り受けに基づくサブスコアを算出する。また、対象文節に手がかり語が出現する場合には、その著者の手がかり語の頻度または重要度を語の頻度データベース４０を参照して抽出し、その値に基づいてサブスコアを算出する。これにより、著者が口癖のように使用する修飾語等を含む文節を、重要文から除去して要約を作成することができる。
【００９４】
また、文書要約装置１は、対象文節が属する重要文の出現位置を特定し、重要文の出現位置に基づくサブスコアを算出する。これにより、その著者が重要な文を書く傾向が高い位置に存在する対象文節のスコアを高くすることができる。
【００９５】
また、文書要約装置１は、対象文節が属する重要文の長さを特定し、重要文の長さに基づくサブスコアを算出する。これにより、その著者が重要な文を書く傾向が高い文内に対象文節が存在する場合に、対象文節のスコアを高くすることができる。
【００９６】
文書要約装置１は、算出された全てのサブスコアの積を求めて、対象文節のスコアを算出する。文書要約装置１は、スコアが閾値以下である場合には、対象文節は重要度が低いと判断し、重要文から除去する。これにより、重要文から重要性の低い修飾語等を除去して、適切な要約を作成することができる。
【００９７】
なお、前述した修飾語除去処理は、要約対象となる文書から重要文抽出処理によって抽出された重要文に対する語の言い換え処理の１つの実施例である。語の言い換え処理は、修飾語除去処理に加えて、更に他の処理を行ってもよい。
例えば、抽出された重要文を体言止めに変換する体言止め処理を行ったり、抽出された重要文に含まれる語の変換を行う語の変換処理を行ってもよい。
【００９８】
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る文書要約装置１等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される
【符号の説明】
【００９９】
１………文書要約装置
１１………制御部
１２………記憶部
１３………メディア入出力部
１４………通信制御部
１５………入力部
１６………表示部
１７………周辺機器Ｉ／Ｆ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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