(57)【要約】【課題】  過去の話題抽出に利用された情報を活用し将来の情報潮流を推測することができる文書情報抽出装置を提供する。【解決手段】  情報隆起検出装置１０は、時間情報を有する文書情報を収集するする処理対象文書収集部１００と、文書情報を形態素解析する単語認識部１０２と、文書情報を係り受け解析する構文認識部１０６と、話題を構成する情報の潮流パターンを記憶する記憶部１１６と、文書情報の解析結果から話題を構成する単語や係り受け関係の潮流を検出する情報潮流管理部１１４と、検出された潮流と記憶部の潮流出現パターンとを比較し、比較結果から選択された潮流出現パターンに基づき話題を構成する単語または係り受け関係を推論する情報潮流推論部１１８とを有する。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間情報を有する文書情報を収集する文書情報収集手段と、
少なくとも構文解析または意味解析のいずれかにより文書情報を解析する解析手段と、
文書情報に含まれる情報であって話題を構成する情報の出現パターンを複数記憶する記憶手段と、
前記解析手段による文書情報の解析結果に基づき前記記憶手段に記憶された複数の出現パターンから特定の出現パターンを選択し、前記特定の出現パターンに基づき話題を構成する情報を推論する推論手段と、
を有する文書情報抽出装置。
【請求項２】
前記話題を構成する情報は、文書情報の集合において一定の出現頻度を有する単語または係り受け関係である、請求項１に記載の文書情報抽出装置。
【請求項３】
文書情報抽出装置はさらに、前記解析手段により解析された文書情報から話題を構成する情報の出現パターンを抽出し、抽出した出現パターンを前記記憶手段に記憶する管理手段を含む、請求項１に記載の文書情報抽出装置。
【請求項４】
前記管理手段は、文書情報から抽出した出現パターンと記憶手段に記憶された出現パターンとを比較し、両パターンが同一または類似すると判定したとき、当該記憶された出現パターンの重み付けを行う、請求項３に記載の文書情報抽出装置。
【請求項５】
前記推論手段は、前記管理手段により抽出された出現パターンと類似する出現パターンを選択し、選択された出現パターンに従い話題を構成する情報の出現を予測する、請求項１ないし４いずれか１つに記載の文書情報抽出装置。
【請求項６】
前記出現パターンは、単語の出現間隔、係り受け関係の出現間隔、または文書に含まれる単語の特徴ベクトルの出現間隔のいずれかを含む、請求項１ないし５いずれか１つに記載の文書情報抽出装置。
【請求項７】
前記推論手段は、前記選択された出現パターンに含まれる単語または係り受け関係を推論結果として出力する、請求項１ないし６いずれか１つに記載の文書情報抽出装置。
【請求項８】
文書情報から話題を構成する情報を抽出する抽出プログラムであって、
文書情報に含まれた情報であって話題を構成する情報の出現パターンを記憶した記憶手段を用意するステップと、
意味解析または構文解析のいずれかにより文書情報を解析するステップと、
文書情報の解析結果に基づき複数の出現パターンの中から特定の出現パターンを選択するステップと、
選択された出現パターンに基づき話題を構成する情報を推論するステップと、
推論結果を表示するステップと、
を有する文書情報抽出プログラム。
【請求項９】
文書情報抽出プログラムはさらに、文書情報の解析結果から抽出された出現パターンを前記記憶手段に書込みステップを有する、請求項８に記載の文書情報抽出プログラム。
【請求項１０】
前記書込みステップは、文書情報から抽出した出現パターンと記憶手段に記憶された出現パターンとを比較し、両パターンが同一または類似すると判定したとき、当該記憶された出現パターンの重み付けを行う、請求項９に記載の文書情報抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子化された文書情報の集合から話題を構成する単語や係り受け関係等の情報の隆起もしくは潮流を抽出し、これを利用する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットや情報通信等の発展に伴い、電子化された大量の文書情報を入手することが可能である。大量の文書情報から所望の情報を抽出もしくは検索することを簡易にするために、文書情報を予め決められたカテゴリーに分類したり、類似する文書情報をカテゴリーに割り当てる方法が用いられている。
【０００３】
特許文献１は、情報潮流提示方法及びその装置に関し、文書をカテゴリ毎に分類し、各カテゴリー毎に文書数の推移を見る技術を開示している。この方法では、カテゴリーが話題に相当する。
【０００４】
特許文献２は、話題変化抽出方法に関し、時間情報を有する文書集合の各文書から単語の出現頻度（ＴＦ*ＩＤＦ等）によって重要語を選択し、かつその重要語を含む係り受けを抽出するものであり、話題の変化抽出は、キーワードから求めるベクトルによって行う。
【０００５】
【特許文献１】特開平１０−１５４１５０号
【特許文献２】特開２００４−１８５１３５号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来における文書情報の抽出には次のような課題がある。従来の文書情報抽出装置は、文書情報から話題を抽出し、これをユーザーに知らせる機能を包含しているが、過去に話題抽出に利用された情報の潮流やその推移情報を蓄積し、これを活用することが行われていない。また、キーワードのような単語だけで情報の潮流を抽出したのでは、コンテキストが全く異なる話題を同一視してしまうことがある。さらに、話題を知らせたとしても、ユーザーが話題についての知識がなければ、結局のところ、ユーザーは、その話題を知った後、人に聞いたり、サーチエンジンを検索したりして、話題の発端、経過を調べなければならない。
【０００７】
本発明は、上記従来の課題を解決するものであり、過去の話題抽出に利用された情報を活用し将来の情報潮流を推測することができる、ユーザーにとって利便性の高い文書情報抽出装置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】
【０００８】
本発明に係る文書情報抽出装置は、時間情報を有する文書情報を収集する文書情報収集手段と、少なくとも構文解析または意味解析のいずれかにより文書情報を解析する解析手段と、文書情報に含まれる情報であって話題を構成する情報の出現パターンを複数記憶する記憶手段と、前記解析手段による文書情報の解析結果に基づき前記記憶手段に記憶された複数の出現パターンから特定の出現パターンを選択し、前記特定の出現パターンに基づき話題を構成する情報を推論する推論手段とを有する。これにより、蓄積された出現パターンを活用して話題を構成する情報を推測し、これをユーザーに知らせることができる。
【０００９】
好ましくは、話題を構成する情報は、文書情報の集合において一定の出現頻度を有する単語または係り受け関係である。一定の出現頻度を有する単語または係り受け関係は、情報の隆起または情報の潮流を意味する。特に、係り受け関係を用いることで、同一性のある話題の抽出精度が向上される。
【００１０】
好ましくは文書情報抽出装置はさらに、解析手段により解析された文書情報から話題を構成する情報の出現パターンを抽出し、抽出した出現パターンを記憶手段に記憶する管理手段を含む。また、管理手段は、文書情報から抽出した出現パターンと記憶手段に記憶された出現パターンとを比較し、両パターンが同一または類似すると判定したとき、当該記憶された出現パターンの重み付けを行う。重み付けを行うことで、選択される出現パターンの精度を向上させることができる。
【００１１】
好ましくは推論手段は、管理手段により抽出された出現パターンと類似する出現パターンを選択し、選択された出現パターンに従い話題を構成する情報の出現を予測する。好ましくは、出現パターンは、単語の出現間隔、係り受け関係の出現間隔、または文書に含まれる単語の特徴ベクトルの出現間隔のいずれかを含む。好ましくは推論手段は、選択された出現パターンに含まれる単語または係り受け関係を推論結果として出力する。これにより、ユーザーは将来の話題を予期することができる。
【００１２】
本発明に係る文書情報抽出プログラムは、文書情報に含まれ、かつ話題を構成する情報の出現パターンを記憶した記憶手段を用意するステップと、意味解析または構文解析のいずれかにより文書情報を解析するステップと、文書情報の解析結果に基づき複数の出現パターンの中から特定の出現パターンを抽出するステップと、抽出された出現パターンに基づき話題を構成する情報を推論するステップと、推論結果を表示するステップとを有する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、話題に構成する情報の出現パターンに基づき次に出現するであろう話題を構成する情報を推論するようにしたので、過去に話題抽出等に利用された情報を活用することができ、ユーザーは、現在の処理された文書情報から次の話題に関する情報を知ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の最良の実施形態について図面を参照して説明する。
【実施例】
【００１５】
図１は、本発明の実施例に係る情報隆起検出装置の構成例を示す図である。本実施例に係る情報隆起検出装置１０は、時間情報を有する文書情報の集合から話題を構成する重要な単語や係り受け関係を抽出し、かつ、そのような単語や係り受け関係の情報量がピークとなるような地点、言い換えれば情報の隆起もしくは潮流を抽出し、情報の潮流の推移パターンから将来の話題を構成する情報を推測することを可能にする。さらに、情報隆起検出装置１０は、係り受け解析結果を用いて単語の出現コンテキストを絞ることを可能にし、また、情報潮流を検出した後、その話題の発端から経過をまとめてユーザーに提示することを可能にする。
【００１６】
情報隆起検出装置１０は、キーボード、画像スキャナ、その他の入力を含む入力装置１２、外部のネットワーク等と情報の送受を可能にする外部インタフェース（Ｉ／Ｆ）１４、表示装置１６、プリンタ等の出力装置１８、種々のデータを記憶可能な記憶装置２０、プログラムを格納するプログラムメモリ２２、プログラムに従い各部の動作を制御可能なＣＰＵ（Central Processing Unit）２４を含んで構成される。
【００１７】
プログラムメモリ２２は、電子化された文書情報から話題を構成する情報の隆起もしくは潮流を検出したり、検出した情報の潮流を記憶したり、将来の話題もしくは話題を構成する情報を推論する情報隆起検出プログラムを格納する。ＣＰＵ２２は、このような情報隆起検出プログラムに従い各部を制御する。
【００１８】
図２に、情報隆起検出装置の機能ブロック図を示す。情報隆起検出装置１０は、電子化されたテキスト情報の集合を入力し収集する処理対象文書収集部１００、文書を形態素解析し単語の認識を行う単語認識部（形態素解析器）１０２、形態素解析された単語と文書を関連付けして記憶する文書対単語データベース１０４、文書を係り受け解析し構文の認識を行う構文認識部（係り受け解析器）１０６、係り受け解析された係り受け関係と文書とを関連付けして記憶する文書係り受けデータベース１０８、入力された文書を管理する文書管理部１１０、文書を記憶する文書データベース１１２、文書管理部１１０または文書対単語データベース１０４からの情報に基づき情報の潮流の検出等を行う情報潮流管理部１１４、情報潮流管理部１１４により検出された情報の潮流に基づき潮流出現パターンを記憶する潮流出現パターンデータベース１１６、情報潮流管理部１１４による情報の潮流の検出結果に基づき情報潮流を推論し、推論または予想された情報の潮流をユーザーに提示する情報潮流推論部１１８、情報潮流管理部１１４による情報の潮流の検出結果に基づき潮流経緯の要約をユーザーに提示する複数文書要約部１２０を含んで構成される。
【００１９】
次に、情報潮流検出部の動作について図３の動作フローを参照して説明する。初めに、処理対象文書収集部１００は、処理対象となる文書情報の集合を収集する（ステップＳ１０１）。文書情報の集合は、インターネット上から一定周期で収集される文書、例えば、ブログ、ウエブ（Ｗｅｂ）ログ)、ＨＴＭＬ文書、イントラネット内の文書、メールなどである。これらの文書は、作成日時属性を伴うものである。
【００２０】
次に、単語認識部１０２は、周期的に収集される文書情報の集合から各文書中のテキストを取り出し、形態素解析処理をし（ステップＳ１０２）、単語切り出し、品詞同定などを行う。形態素解析処理の結果は、文書対単語データベース１０４に格納される。
【００２１】
次に、構文認識部１０６は、係り受け解析処理を行い（ステップＳ１０３）、人手もしくはコーパス学習により作成された依存文法に従い、例えば、”衆議院が解散”や”市民の救出”等の単語間の係り受け関係を抽出し、１つの文書から複数の係り受け関係を取得する。また、抽出された係り受け関係の中で重要なものを決定するために、文脈解析や、文書構造から主題を抽出したり、単語頻度のＴＦ*ＩＤＦにより単語の重要度を求めて、それを係り受け関係に反映させてもよい。また、抽出した係り受け関係の各単語を同義語辞書や正規表現辞書、シソーラス等を用いて必要ならば正規化する。そして、正規化した範囲で同じ係り受け関係と認められるならば、関係の出現頻度としてカウントする。構文認識部１０６による係り受け解析処理の結果は、文書対係り受けデータベース１０８に格納される。
【００２２】
文書管理部１１０は、形態素解析および／または係り受け解析された文書情報を管理するものであり、処理された文書情報は、文書データベース１１２に格納される。次に、情報潮流管理部１１４は、文書管理部１１０から供給された文書に基づき情報の隆起または潮流を検出する（ステップＳ１０４）。情報の隆起または潮流は、時間的に情報量が他と比較して増加するもの、若しくは時間的に情報量の変化が生じるものである。ここでは、情報として係り受け関係を主として説明をする。
【００２３】
情報潮流管理部１１４は、文書管理部１１２から、解析された文書情報を受け取り、そこから係り受け関係の情報の潮流を検出する。この際、情報潮流管理部１１４は、文書対係り受けデータベース１０８から、文書とそれに対応する係り受け関係を受け取るようにしてもよい。形態素解析された単語の情報の潮流を検出する場合には、文書対単語データベース１０４から、文書とそれに対応する形態素解析結果を受け取るようにしてもよい。さらに、文書管理部１１２に対して、ユーザーが、情報の潮流を検出すべき期間や範囲を設定できるようにしてもよい。
【００２４】
図４は、２週間の期間、１日ごとに文書情報を収集し、３つの係り受け関係（話題）が推移した例を示している。すなわち、期間１０月１日から１０月１４の間において、係り受け関係Ａ、係り受け関係Ｂ、係り受け関係Ｃが出現する頻度の推移を１日毎に示している。例えば、係り受け関係Ａは、「ａがｂをする」という表現であり、係り受け関係Ｂは、「ｃがｄをする」という表現であり、係り受け関係Ｃは、「ｅがｆをする」という表現である。
【００２５】
図４の例では、係り受け関係の出現頻度が１０以上であって、かつそれが２日以上続いたとき、それを話題として識別する条件としている。そのような条件を満足するのは、係り受け関係Ａでは、１０月３、４日であり、係り受け関係Ｂでは、１０月６、７、８日であり、係り受け関係Ｃでは、１０月１０、１１、１２日である。図中、これらの出現頻度をハッチングで示している。
【００２６】
情報潮流管理部１１４は、潮流を検出すると、図５に示すように、情報の潮流または隆起をグラフで表示する。グラフの縦軸は記事数（出現頻度）、横軸は時間であり、話題Ａ、話題Ｂ、話題Ｃの潮流の推移が表示される。話題Ａ、話題Ｂ、話題Ｃは、それぞれ係り受け関係Ａ、Ｂ、Ｃに対応する。
【００２７】
好ましくは、ユーザーインターフェースとして、グラフに表示される話題の粒度を可変するためのスクロールバー１５０を表示する。話題粒度を細かくすると、上記した条件の閾値が低くなり、多数の話題の潮流が表示され、反対に粗くすると、閾値が高くなり、少ない数の話題の潮流が表示される。
【００２８】
またに、ユーザーが所望の話題のグラフをクリックすると、情報潮流管理部１１４は、話題経緯をインターネット等から検索するようにしてもよい。ユーザーが話題に関する知識を持ち合わせていない場合には、当該話題の発端や経過をサーチする。例えば、ユーザーが話題Ａをクリックすると、情報潮流管理部１１４は、話題Ａを構成する係り受け関係の単語をキーワードとして検索を実行する。
【００２９】
情報潮流管理部１１４は、話題経緯の検索を実行し、次いで、複数文書要約部１２０が話題経緯の検索結果の要約をディスプレイに表示する。図６（ａ）は、話題Ａの経緯の検索結果であり、複数文書要約部１２０は、話題Ａに関して検索された文書情報をもとに一定の周期で要約して出力する。例えば、１０／０１から１０／０５までの１日毎に要約を出力する。１０／０１には、話題Ａについて書かれた複数の記事の要約が表示される。要約の表示状態からユーザーがさらに要約をクリックすると、複数文書要約部１２０は、同図（ｂ）に示すように、リンクされた元の文書内容の全体を表示することができる。
【００３０】
次に、情報潮流管理部１１４は、文書情報の解析結果に基づき、文書情報に含まれる係り受け関係の潮流出現パターンを抽出する（ステップＳ１０６）。例えば図４を例にすると、潮流として検出されたものは、係る受け関係Ａ、係り受け関係Ｂおよび係り受け関係Ｃである。係り受け関係Ａ、Ｂ、Ｃは、図７に示すように、各係り受け関係の間に経過時間１６０、１６２があり、好ましくは、潮流出現パターンは、経過時間１６０、１６２を考慮した出現間隔である。経過時間１６０、１６２は、例えば２日である。
【００３１】
潮流出現パターンは、必ずしも係り受け関係を用いた出現間隔に限定されず、形態素解析結果を利用した単語や単語ベクトルを用いたものであってもよい。例えば、図８（ａ）に示すように、単語Ａ、単語Ｂおよび単語Ｃが単純に出現した単語の並びであってもよいし、図８（ｂ）に示すように各単語Ａ、Ｂ、Ｃと各単語間に経過時間１７０、１７２を含む単語の出現間隔であってもよい。さらに、単語ベクトルを用いたものであってもよく、例えば図８（ｃ）に示すように、１０／０３、１０／０４に単語Ａを含む文書空間から形成されるベクトル、経過時間１８０、１０／０６〜１０／０８に単語Ｂを含む文書空間から形成されるベクトル、経過時間１８２、および１０／１０〜１０／１２に単語Ｃを含む文書空間で形成されるベクトルの出現間隔とすることもできる。
【００３２】
次に、情報潮流管理部１１４は、文書情報から抽出された潮流出現パターンを潮流出現パターンデータベース１１６に記憶する（ステップＳ１０７）。情報潮流管理部１１４は、抽出された潮流出現パターンと同じパターンが記憶されているか否かを判定する。合致する潮流出現パターンが既に記憶されている場合には、その潮流出現パターンの重要度が上がるようにする。例えば、重み付けとして、合致した回数をカウントし、カウント結果を潮流出現パターンに関連付けして保存する。
【００３３】
また、文書情報から抽出した潮流出現パターンと記憶されている潮流出現パターンとの類似度を算出し、これを重要度に反映させるようにしてもよい。例えば、パターンの類似度は、完全に単語の関係が同じ(”ＡがＢ”という係り受け関係ならば、”Ａ”、”が”、“Ｂ”全てが一致)なら「１」、そうでなければ「０」としてもよいし、単語の類似度、格助詞の違いのスコアなどを導入してもよい。また、潮流間の経過時間を考慮に入れて、２つのパターン間で時間に開きが出るほどスコアを下げるなどの対処をしてもよい。
【００３４】
さらに、パターン間の類似度が高ければ、双方のパターンにマージし、重要度を上げるようにしてもよい。例えば、図９に示すように、話題Ａ、話題Ｂ、話題Ｃからなる潮流出現パターン１９０と、話題Ｂ、話題Ｃ、話題Ｄからなる潮流出現パターン１９２である場合、それぞれのパターンから共通の話題Ｂと話題Ｃかなる潮流出現パターン１９４を生成し、潮流出現パターン１９４の重要度を上げて保存するようにしてもよい。一方、蓄積された潮流出現パターンに類似したものが無ければ、文書情報から抽出した潮流出現パターンが新たな潮流出現パターンとしてデータベース１１６に蓄積される。
【００３５】
次に、情報潮流推論部１１８は、情報潮流管理部１１４による潮流の検出結果を受け取ると、潮流出現パターンデータベース１１６に記憶されている複数の潮流出現パターンと比較し、その中から一致するか最も類似する潮流出現パターンを選択し（ステップＳ１０８）、これを読み出す。次に、情報潮流推論部１１８は、読み出された潮流出現パターンに基づき将来に出現するであろう情報の潮流を推論する（ステップＳ１０９）。推論された情報は、ディスプレイに表示され（ステップＳ１１０）。ユーザーは、表示された情報の潮流すなわち、単語もしくは係り受け関係から次の話題を知ることができる。
【００３６】
情報潮流推論部１１８は、例えば、潮流出現パターンの始めのキーワードが潮流として検出された場合には、選択された潮流出現パターンを参照し、次に出現が予測されるキーワードをユーザーに予報として知らせる。例えば図１０に示すように、仮に、単語Ｂが潮流として検出されたとき、次の潮流として単語Ｃが推論され、単語Ｃを含むキーワードまたは文として、「近い将来、単語Ｃの話題がブームになる可能性がある」という予想出力２００が表示される。
【００３７】
情報潮流推論部１１８はまた、例えば図１０（ｂ）に示すように、潮流出現パターンの始めの係り受け関係Ａが検出された場合に、次に出現が予測される係り受け関係Ｂおよび係り受け関係Ｃをユーザーに知らせることもできる。これにより、ユーザーは、現時点において抽出された潮流（または話題）の次に生じるであろう潮流（話題）を、過去に蓄積された情報の潮流の推移パターンから知ることができる。なお、ユーザーに提示する予想は、少なくとも潮流を構成する単語や係り受け関係を含んでいればよく、図１０（ａ）、（ｂ）のように、単語や係り受け関係を含む文を予想出力としてユーザーに与えてもよい。
【００３８】
次に、本発明の第２の実施例について図１１を参照して説明する。第２の実施例は、第１の実施例で示す図２の構成に、新たに文書分類部１３０と、文書分類データベース１３２とを追加するものであり、それ以外の構成は、第１の実施例と同様である。
【００３９】
同図において、文書分類部１３０は、処理対象である文章情報の集合をカテゴリーに分類する。分類方法は、予め決められたカテゴリーに分類するか、あるいは類似する文書情報をカテゴリーに割当てる。カテゴリーに分類された文書情報は、文書情報データベース１３２に記憶される。ここで、情報潮流管理部１１４は、特定のカテゴリーの文書情報に含まれる潮流を検出し、その検出結果を情報潮流推論部１１８へ提供する。なお、情報潮流管理部１１４は、ユーザーからの入力に応じて特定のカテゴリーを選択するようにしてもよい。
【００４０】
情報潮流推論部１１８は、特定のカテゴリーにおいて、情報の潮流を推測し、これをユーザーに知らせる。文書情報をカテゴリーで分類することで、ユーザーは、選択された特定のカテゴリー内の話題を知ることができる。
【００４１】
以上、本発明の好ましい実施の形態について詳述したが、本発明に係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００４２】
本発明は、インターネットに散在するウエブページに代表される発信された意見や問い合わせ等の情報を選択的に収集し、分類する情報収集装置に利用される。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明の実施例に係る文書隆起検出装置の一構成例を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施例に係る情報隆起装置の機能ブロック図である。
【図３】第１の実施例に係る情報隆起装置の動作フローを示す図である。
【図４】３つの係り受け関係が推移した例を示す図である。
【図５】図４の推移から情報潮流を検出し、グラフに示した図である。
【図６】図５のグラフから話題経緯を検索し、その要約を表示する図である。
【図７】係り受け関係の潮流出現パターンを示す図である。
【図８】図８（ａ）は単語の潮流出現パターン、図８（ｂ）は図８（ａ）に出現間隔を考慮したときの潮流出現パターン、図８（ｃ）は文書に含まれる単語ベクトルの潮流出現パターンを示す図である。
【図９】文書情報から抽出された潮流出現パターンと記憶されている潮流出現パターンとが類似しているときに両パターンを合体する例を示す図である。
【図１０】潮流出現パターンから予測されるキーワードまたは文を示す図である。
【図１１】本発明の第２の実施例に係る情報隆起検出装置の機能ブロック図である。
【符号の説明】
【００４４】
１０：情報隆起検出装置            １００：処理対象文書収集部
１０２：単語認識部                １０４：文書対単語データベース
１０６：構文認識部                １０８：文書係り受けデータベース
１１０：文書管理部                １１２：文書データベース
１１４：情報潮流管理部            １１６：潮流出現パターンデータベース
１１８：情報潮流推論部            １２０：複数文書要約部
１３０：文書分類部                １３２：文書分類データベース
【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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