(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のコメントを含むテキスト集合から、代表的なコメントを抽出する代表コメント抽出方法において、
前記テキスト集合が含む語の重要度を算出し、該テキスト集合から、該テキスト集合での重要度が上位Ｎ（Ｎ：１以上の整数）件の語を、前記テキスト集合の特徴を示す重要語として抽出する重要語抽出ステップと、
前記複数のコメントを、前記重要語抽出ステップで抽出された重要語をもとにクラスタリングするクラスタリングステップと、
前記クラスタリングステップで分割された各クラスタから、少なくとも各１つずつの代表コメントを抽出する代表コメント抽出ステップと、
を有することを特徴とする代表コメント抽出方法。
【請求項２】
前記重要語抽出ステップは、前記テキスト集合から、利用者が事前に設定した投稿者のコメントを含むテキスト集合を抽出し、抽出されたテキスト集合の特徴を示す重要語を、さらに抽出することを特徴とする請求項１に記載の代表コメント抽出方法。
【請求項３】
前記重要語抽出ステップは、前記テキスト集合から、利用者が投稿したコメントを含むテキスト集合を抽出し、抽出されたテキスト集合の特徴を示す重要語を、さらに抽出することを特徴とする請求項１または２に記載の代表コメント抽出方法。
【請求項４】
前記重要語抽出ステップは、前記テキスト集合から形態素解析により単語を抽出し、該単語のＴＦ−ＩＤＦ値を求め、上位Ｎ（Ｎ：１以上の整数）件の語を前記重要語として抽出することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の代表コメント抽出方法。
【請求項５】
前記クラスタリングステップは、前記重要語が含まれる回数に基づいて、前記コメントをベクトル化してベクトルを生成し、該ベクトル間の角度で、前記コメント間の類似度を算出し、該類似度が一定範囲以内のコメントを１つのクラスタにまとめることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の代表コメント抽出方法。
【請求項６】
前記重要語の上位Ｍ（１≦Ｍ≦Ｎ）個を話題語として、前記ベクトルを該話題語で重み付けした後に、前記類似度を算出することを特徴とする請求項５に記載の代表コメント抽出方法。
【請求項７】
前記代表コメント抽出ステップは、前記重要語が含まれる回数に基づいて、前記コメントにスコアを付け、該スコアの上位Ｌ（Ｌ：１以上の整数）個のコメントを代表コメントとして抽出することを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の代表コメント抽出方法。
【請求項８】
前記代表コメント抽出ステップは、事前に設定した特徴語または事前に設定した文を含むコメントを、代表コメントとして抽出することを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の代表コメント抽出方法。
【請求項９】
前記代表コメント抽出ステップは、各クラスタ内のコメント数の順番に、クラスタから代表コメントを抽出し、抽出した順序で代表コメントを出力することを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の代表コメント抽出方法。
【請求項１０】
前記代表コメント抽出ステップは、各クラスタ内のコメント数が最も多いクラスタから代表コメントを抽出し、これ以降は、該代表コメントと最も類似度が高いコメントを含むクラスタから代表コメントを抽出し、抽出した順序で代表コメントを出力することを特徴とする請求項５また６に記載の代表コメント抽出方法。
【請求項１１】
前記代表コメント抽出ステップは、各クラスタ内の利用者が投稿したコメント数の順番に、クラスタから代表コメントを抽出し、抽出した順序で代表コメントを出力することを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載の代表コメント抽出方法。
【請求項１２】
複数のコメントを含むテキスト集合から、代表的なコメントを抽出するコンピュータを、
前記テキスト集合が含む語の重要度を算出し、該テキスト集合から、該テキスト集合での重要度が上位Ｎ（Ｎ：１以上の整数）件の語を、前記テキスト集合の特徴を示す重要語として抽出する重要語抽出手段と、
前記複数のコメントを、前記重要語抽出手段により抽出された重要語をもとにクラスタリングするクラスタリング手段と、
前記クラスタリング手段により分割された各クラスタから、少なくとも各１つずつの代表コメントを抽出する代表コメント抽出手段と、
して機能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、マイクロブログのような、ある特定の話題に対するテキスト集合から代表的なコメントを抽出する方法およびプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、計算機を用いて自然な要約を実現する自動要約技術の１つとして、文書を構成する文集合から重要な文（要約）のみを抽出する技術があった（非特許文献１）。また、ある製品や話題に対する意見を計算機によって、賛成・反対意見に分類する技術があった（特許文献１、非特許文献２、３）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−６５３８０号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】「Support Vector Machineを用いた重要文抽出法」情報処理学会論文誌44(8), 2230-2243, 2003
【非特許文献２】「オンラインディベートにおけるテキストと行動に基づいた意見の分類」第24回人工知能大会全国大会(JSAI2010),No. 3A4-3, 2010.
【非特許文献３】「ブログからの意見文検索」情報処理学会研究報告. 自然言語処理研究会報告2006(124), 121-128, 2006
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１および非特許文献１から３は、表現の表層の統計的特徴のみではなく、意味に基づいて、文が所定の文カテゴリーに属するか否かを判定するものである。非特許文献１は、単語の網羅率を保ちながら抽出する文章を減らすものである。特許文献１および、非特許文献２および３は、ある対象に対する意見を、賛成・反対、ポジティブ・ネガティブに分類するものである。
【０００６】
現在、テレビ番組を見ながらマイクロブログを投稿したり、閲覧することが普及し始めてきた。しかし、テレビ番組の話題に対する意見を閲覧する際、全ての意見を網羅的に閲覧することは困難である。そこで、テレビ番組に対する投稿コメントから意見の種類に応じた代表的なコメントを絞り込む装置が必要である。例えば、Twitterの普及に伴い、テレビ番組に対する視聴者のツイートを見ながらテレビ視聴するという楽しみ方がでてきた。タブレット端末上に番組関連ツイートを表示する際、タブレットの表示領域には限りがあるため、多数のツイートから表示するツイートを絞り込む必要がある。
【０００７】
しかしながら、ある特定の話題に対するテキスト集合に従来技術を適用した場合、要約を抽出したり、テキストを賛成・反対意見に分類することができるのみである、テキスト集合から代表的な意見を抽出できないという課題があった。
【０００８】
したがって、本発明は、ある特定の話題に対するテキスト集合から代表的な意見を抽出するコメント抽出方法およ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】
【０００９】
上記目的を実現するため本発明による代表コメント抽出方法は、複数のコメントを含むテキスト集合から、代表的なコメントを抽出する代表コメント抽出方法において、前記テキスト集合が含む語の重要度を算出し、該テキスト集合から、該テキスト集合での重要度が上位Ｎ（Ｎ：１以上の整数）件の語を、前記テキスト集合の特徴を示す重要語として抽出する重要語抽出ステップと、前記複数のコメントを、前記重要語抽出ステップで抽出された重要語をもとにクラスタリングするクラスタリングステップと、前記クラスタリングステップで分割された各クラスタから、少なくとも各１つずつの代表コメントを抽出する代表コメント抽出ステップとを有する
【００１０】
また、前記重要語抽出ステップは、前記テキスト集合から、利用者が事前に設定した投稿者のコメントを抽出し、抽出されたテキスト集合の特徴を示す重要語を、さらに抽出することも好ましい。
【００１１】
また、前記重要語抽出ステップは、前記テキスト集合から、利用者が投稿したコメントを含むテキスト集合を抽出し、抽出されたテキスト集合の特徴を示す重要語を、さらに抽出することも好ましい。
【００１２】
また、前記重要語抽出ステップは、前記テキスト集合から形態素解析により単語を抽出し、該単語のＴＦ−ＩＤＦ値を求め、上位Ｎ（Ｎ：１以上の整数）件の語を前記重要語として抽出することも好ましい。
【００１３】
また、前記クラスタリングステップは、前記重要語が含まれる回数に基づいて、前記コメントをベクトル化してベクトルを生成し、該ベクトル間の角度で、前記コメント間の類似度を算出し、概類似度が一定範囲以内のコメントを１つのクラスタにまとめることも好ましい。
【００１４】
また、前記重要語の上位Ｍ（１≦Ｍ≦Ｎ）個を話題語として、前記ベクトルを概話題語で重み付けした後に、前記類似度を算出することも好ましい。
【００１５】
また、前記代表コメント抽出ステップは、前記重要語が含まれる回数に基づいて、前記コメントにスコアを付け、該スコアの上位Ｌ（Ｌ：１以上の整数）個のコメントを代表コメントとして抽出することも好ましい。
【００１６】
また、前記代表コメント抽出ステップは、事前に設定した特徴語または事前に設定した文を含むコメントを、代表コメントとして抽出することも好ましい。
【００１７】
また、前記代表コメント抽出ステップは、各クラスタ内のコメント数の順番に、クラスタから代表コメントを抽出し、抽出した順序で代表コメントを出力することも好ましい。
【００１８】
また、前記代表コメント抽出ステップは、各クラスタ内のコメント数が最も多いクラスタから代表コメントを抽出し、これ以降は、該代表コメントと最も類似度が高いコメントを含むクラスタから代表コメントを抽出し、抽出した順序で代表コメントを出力することも好ましい。
【００１９】
また、前記代表コメント抽出ステップは、各クラスタ内の利用者が投稿したコメント数の順番に、クラスタから代表コメントを抽出し、抽出した順序で代表コメントを出力することも好ましい。
【００２０】
上記目的を実現するため本発明によるプログラムは、複数のコメントを含むテキスト集合から、代表的なコメントを抽出するコンピュータを、前記テキスト集合が含む語の重要度を算出し、該テキスト集合から、該テキスト集合での重要度が上位Ｎ（Ｎ：１以上の整数）件の語を、前記テキスト集合の特徴を示す重要語として抽出する重要語抽出手段と、前記複数のコメントを、前記重要語抽出手段により抽出された重要語をもとにクラスタリングするクラスタリング手段と、前記クラスタリング手段により分割された各クラスタから、少なくとも各１つずつの代表コメントを抽出する代表コメント抽出手段として機能させる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明は、マイクロブログのような、ある特定の話題に対するテキスト集合から代表的な意見を優先的に閲覧することが可能となるため、閲覧効率が上がることが可能になる。このため、タブレット端末上の限られた表示領域に、Twitter等のマイクロブログの代表意見を表示することができる。また、事前に特徴語を設定することにより、異なる視点からの意見を抽出こともできる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の処理フローチャートを示す。
【図２】マイクロブログの例を示す。
【図３】マイクロブログから抽出した重要語を示す。
【図４】話題語の重みを示す。
【図５】マイクロブログのベクトル表示の例を示す。
【図６】マイクロブログ間のコサイン類似度を示す。
【図７】マイクロブログの類似度をもとにしたクラスタリング結果を示す。
【図８】マイクロブログのスコアリングによる代表マイクロブログの抽出を示す。
【図９】抽出されたマイクロブログの代表意見を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
本発明を実施するための最良の実施形態について、以下では図面を用いて詳細に説明する。図１は、本発明の処理フローチャートを示す。以下、本フローチャートに従って、本発明の処理を詳細に説明する。
【００２４】
ステップ１：対象とするマイクロブログを収集。ある物事に対するマイクロブログを、キーワードを用いて収集する。例えば、テレビ番組に対するTwitterの意見を収集する場合、テレビ局名や番組名、番組固有のハッシュタグをキーワードとして検索し、対象番組の意見を抽出する。
ステップ２：重要語抽出。ステップ１で収集したマイクロブログから、マイクロブログの特徴を示す重要語を抽出する。本実施形態では以下のように重要語を抽出する。ステップ１で収集したマイクロブログを、形態素解析し、抽出された単語に対してＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency - Inverse Document Frequency：単語の出現頻度−逆出現頻度）値を求める。ＴＦ−ＩＤＦ値が、上位Ｎ件の語を重要語（Ｉ１，Ｉ２，・・・，ＩＮ）とする（Ｎは、あらかじめ定めた１以上の整数）。重要語の各ＴＦ−ＩＤＦ値を、Ｓ（Ｉ１），Ｓ（Ｉ２），・・・，Ｓ（ＩＮ）と表す。
ステップ３：話題語の重み計算。重要語のうち，ＴＦ−ＩＤＦ値が上位のＭ語を話題語（Ｔ１，Ｔ２，・・・，ＴＭ）と呼ぶ（Ｍは、あらかじめ定めた１以上のＮ以下の整数）。話題語には、以下の方法で重みを付ける。
Ｗ（Ｔ１）＝１＋｛Ｓ（Ｉ１）／（Ｓ（Ｉ１）＋Ｓ（Ｉ２）＋・・・＋Ｓ（ＩＭ））｝
Ｗ（Ｔ２）＝１＋｛Ｓ（Ｉ２）／（Ｓ（Ｉ１）＋Ｓ（Ｉ２）＋・・・＋Ｓ（ＩＭ））｝
・・・
Ｗ（ＴＭ）＝１＋｛Ｓ（ＩＭ）／（Ｓ（Ｉ１）＋Ｓ（Ｉ２）＋・・・＋Ｓ（ＩＭ））｝
重み行列は、Ｎ×Ｎの行列として、
【数１】
0005740228.tif 000002
と表せる。
ステップ４：重みを考慮したマイクロブログベクトルを生成。各マイクロブログに対して、重要語（Ｉ１，Ｉ２，・・・，ＩＮ）を要素としたマイクロブログベクトルを生成する。各マイクロブログ中に重要語が含まれる回数をカウントし、マイクロブログをベクトル形式で表す。例えば、マイクロブログ１をベクトル形式Ｃ１で表すと、
Ｃ１＝｛Ｃ１に含まれるＩ１の個数，Ｃ１に含まれるＩ２の個数，・・・，Ｃ１に含まれるＩＮの個数｝
＝｛Ｃ１１，Ｃ１２，・・・，Ｃ１Ｎ｝
となる。例えば、マイクロブログ１に、Ｉ１が１つ、Ｉ４が１つ含まれる場合、
Ｃ１＝｛１，０，０，１，０，０，０，０｝
と表せる。さらに，ステップ３で求めた重み行列Ｗをかけて重みつきマイクロブログベクトルＣ’１を生成する。     
Ｃ’１＝Ｃ１Ｗ
例えば、Ｃ１が上記のような例である場合、
Ｃ’１＝Ｃ１Ｗ
【数２】
0005740228.tif 000003
＝｛Ｗ（Ｔ１），０，０，Ｗ（Ｔ４），０，０，０，０｝
となる。
ステップ５：マイクロブログのクラスタリング。マイクロブログを重みつきベクトルを用いて、複数のクラスタにまとめる。本実施形態では以下のように行う。ステップ４で作成した重みつきベクトルを用いて、各マイクロブログ間の類似度を計算する。例えば、コサイン類似度を用いて、マイクロブログ間の類似度を算出する。
マイクロブログ１とマイクロブログ２の類似度は、
ｃｏｓ（Ｃ’１，Ｃ’２）＝（Ｃ’１１＊Ｃ’２１＋Ｃ’１２＊Ｃ’２２＋・・・＋Ｃ’１Ｎ＊Ｃ’２Ｎ）／｛ｓｑｒｔ（Ｃ’１１２＋Ｃ’１２２＋・・・＋Ｃ’１Ｎ２）＊ｓｑｒｔ（Ｃ’２１２＋Ｃ’２２２＋・・・＋Ｃ’２Ｎ２）｝
と計算できる。これにより、ある閾値以上の類似度をもつマイクロブログは、同一クラスとみなし、クラスタを作成する。もしくは、クラスタ数がαになるまで、類似度が高いマイクロブログを同じクラスタに分類していく。
ステップ６：マイクロブログのスコアリング。マイクロブログを重要語が含まれる回数に基づいてスコアリングする。本実施形態では、ステップ４で求められたマイクロブログの重みつきベクトルの各成分の和を求めることで、マイクロブログにスコアを付ける。
例えば、
マイクロブログ１のスコア＝Ｃ’１１＋Ｃ’１２＋・・・＋Ｃ’１ｎ
となる。
ステップ７：代表マイクロブログを抽出。クラスタ毎に、ステップ６で求めたスコアの上位Ｌ個のマイクロブログを代表意見として抽出する（Ｌは、あらかじめ定めた１以上整数）。また、スコアが最も高いマイクロブログを代表意見として抽出することのできる。これにより、近い意見は自動的に省かれ、様々な観点に基づいた意見が抽出できる。
【００２５】
また、ステップ２の前に、マイクロブログをポジティブ・ネガティブに分類し、分類した結果から、重要語を抽出することも可能である。この場合、ポジティブまたはネガティブな意見として、どのような代表的な意見があるかを容易に抽出することができる。
【００２６】
また、ステップ６において、ユーザの発言履歴や参考ＵＲＬ等の事前に設定した特徴語（例えば、「ｗ」や「（笑）」）または事前に設定した文を考慮して重み付けを行い、これらを含むマイクロブログのスコアを高くして、優先的に抽出させることも可能である。この場合、ユーザの嗜好に応じたマイクロブログを抽出することが可能になる。
【００２７】
また、ステップ７において、代表意見から、マイクロブログのスコアが０のものを省くこともできる。スコアが０であるマイクロブログは、重要語を一切含んでいないものであるため、特定の話題と関係が薄いマイクロブログを排除することが可能になる。
【００２８】
以下に本発明の実施例を示す。図２は、マイクロブログの例を示す。ここに記載したマイクロブログは、テレビ番組に対する発言の一部である。実際には、１０以上のマイクロブログが存在するが、一部のみを記載している。図３は、マイクロブログから抽出した重要語を示す。Ｎ＝８の場合の重要語と、括弧内にそのＴＦ−ＩＤＦ値を示す。なお、図２は、マイクロブログの一部であるため、図２に記載されていない重要語も、図３には含まれている。図４は、話題語の重みを示す。Ｍ＝３の場合の重みを示す。図５は、マイクロブログの重みつきベクトル表示の例を示す。それぞれ、図２のマイクロブログをベクトル表示した例を示す。図６は、マイクロブログ間のコサイン類似度を示す。なお、Ｃ１Ｃ２（０．８１）は、ｃｏｓ（Ｃ１，Ｃ２）＝０．８１であることを示す。
【００２９】
図７は、マイクロブログの類似度をもとにしたクラスタリング結果を示す。ここでは、６つのクラスタに分割した結果を示す。点線がクラスタを示す。Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ６、Ｃ７は、類似度が高いため１つのクラスタにまとめられている。Ｃ４、Ｃ１０を除く四角線で囲まれたマイクロブログは、図３の重要語を含んでいるマイクロブログであることを示す。図８は、マイクロブログのスコアリングによる代表マイクロブログの抽出を示す。ここでは、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ６、Ｃ７の中から、最もスコアの大きいＣ７が選択される。図９は、抽出されたマイクロブログの代表意見を示す。
【００３０】
この例のように、同じような内容のＣ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ６、Ｃ７から、最も重要語を含んでいる代表的な意見Ｃ７を表示することができる。また、重要語を全く含んでいない、Ｃ４、Ｃ１０を除いて表示することもできる。
【００３１】
なお、上記実施形態は、マイクロブログの内容のみに基づいて、代表意見を抽出した。マイクロブログの投稿者名が利用できる場合、投稿者名を代表意見抽出に利用することも可能である。
【００３２】
上記実施形態のステップ２の重要語抽出において、全てのマイクロブログを平等に扱っていた。投稿者名が利用できる場合、利用者が事前に設定した投稿者のマイクロブログから重要語を抽出し、これも重要語とすることもできる。具体的には、利用者が事前に設定した投稿者のマイクロブログを抽出し、抽出したマイクロブログを形態素解析し、抽出された単語に対してＴＦ−ＩＤＦ値を求め、ＴＦ−ＩＤＦ値が、上位Ｎ’件の語を重要語とする（Ｎ’は、あらかじめ定めた１以上の整数）。全体のマイクロブログから抽出されたＮ件の重要語と、ここで得られたＮ’件の重要語の和集合を重要語とすることができる。なお、利用者が事前に設定した投稿者は、例えば、発言に影響力のある投稿者（Twitterではフォロワーが多い、有名人など）とすることができる。
【００３３】
また、本装置の利用者が投稿したマイクロブログから重要語を抽出し、これも重要語とすることもできる。具体的には、本装置の利用者が投稿したマイクロブログを抽出し、抽出したマイクロブログを形態素解析し、抽出された単語に対してＴＦ−ＩＤＦ値を求め、ＴＦ−ＩＤＦ値が、上位Ｎ”件の語を重要語とする（Ｎ”は、あらかじめ定めた１以上の整数）。全体のマイクロブログから抽出されたＮ件の重要語と、ここで得られたＮ”件の重要語の和集合を重要語とすることができる。また、上記と組み合わせて、Ｎ件の重要語と、Ｎ’件の重要語と、Ｎ”件の重要語との和集合を重要語とすることもできる。
【００３４】
また、ここまで実施形態は、ステップ７で出力される代表意見の出力順番については、何も考慮していなかった。しかしながら、利用者にとって有益なマイクロブログが最初に表示された方が、利用者にとって利便性が向上する。以下に、代表意見の出力順序を考慮した実施形態を説明する。
【００３５】
出力順序を考慮した第１の実施形態では、各クラスタのコメント数の順番に、クラスタから代表意見を抽出する。例えば、クラスタリングによって、マイクロブログが、４つのクラスタにまとめられ、それぞれのクラスタのコメント数が、５、２、１、３であったとする。この場合、コメント数が５のクラスタから代表意見が１つ抽出され、次に、コメント数が３のクラスタから代表意見が１つ抽出され、次に、コメント数が２のクラスタから代表意見が１つ抽出され、最後に、コメント数が１のクラスタから代表意見が１つ抽出される。この抽出された順序で、代表意見が出力される。
【００３６】
出力順序を考慮した第２の実施形態では、最初にコメント数が最も多いクラスタから代表意見を抽出し、次にこの代表意見と最も類似度が高い代表意見を含むクラスタから代表意見を抽出する。例えば、クラスタリングによって、マイクロブログが、４つのクラスタにまとめられ、それぞれのクラスタのコメント数が、５、２、１、３であったとする。この場合、最初に、コメント数が５のクラスタから代表意見が１つ抽出される。コメント数が５のクラスタから抽出された代表意見と、類似度が最も高いコメントを含むクラスタが、コメント数が２のクラスタであったとすると、次に、コメント数が２のクラスタから代表意見が１つ抽出される。コメント数が２のクラスタから抽出された代表意見と、類似度が最も高いコメントを含むクラスタが、コメント数が１のクラスタであったとすると、次に、コメント数が１のクラスタから代表意見が１つ抽出される。最後に、コメント数が３のクラスタから代表意見が１つ抽出され、この抽出された順序で、代表意見が表示される。
【００３７】
出力順序を考慮した第３の実施形態では、利用者が投稿したコメント数に基づいて、代表意見を抽出する。例えば、クラスタリングによって、マイクロブログが、４つのクラスタにまとめられ、それぞれのクラスタのコメント数が、５、２、１、３であった場合、コメント数が３のクラスタに、利用者がコメントを２つ投稿し、コメント数が２のクラスタに、利用者がコメントを１つ投稿したとする。この場合、最初にコメント数が３のクラスタから代表意見が１つ抽出され、次に、コメント数が２のクラスタから代表意見が１つ抽出される。これ以降は、上記の第１の形態または第２の形態に基づき、クラスタから代表意見が１つ抽出され、この抽出された順序で、代表意見が表示される。
【００３８】
なお、出力順番を考慮した第１から第３の実施形態において、代表意見の抽出方法は、上記に記載した方法により、抽出する。例えば、ステップ６のように、重要語が含まれる回数に基づいてスコアリングする。
【００３９】
本発明による代表的なコメント抽出方式は、コンピュータを、上述した各ステップを機能させるプログラムにより実現することができる。これらコンピュータプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶されて、又は、ネットワーク経由で配布が可能なものである。さらに、本発明は、ハードウェア及びソフトウェアの組合せによっても実現可能である。
【００４０】
また、以上述べた実施形態は全て本発明を例示的に示すものであって限定的に示すものではなく、本発明は他の種々の変形態様および変更態様で実施することができる。従って本発明の範囲は特許請求の範囲およびその均等範囲によってのみ規定されるものである。
【図１】
0005740228.tif 000004
【図２】
0005740228.tif 000005
【図３】
0005740228.tif 000006
【図４】
0005740228.tif 000007
【図５】
0005740228.tif 000008
【図６】
0005740228.tif 000009
【図７】
0005740228.tif 000010
【図８】
0005740228.tif 000011
【図９】
0005740228.tif 000012