(57)【要約】【課題】小規模であり限定的な情報のみで文書データを解析することで現実的な文書理解支援を行うことができる文書理解支援装置、文書理解支援方法、及びコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】文書の論理構造に関する情報、文書の修辞構造に関する情報、カテゴリ情報と対応付けた、特定の観点から語句群を抽出する条件に関する情報、及び複数のカテゴリ情報間の対応関係に関する対応情報を記憶してあり、受け付けた文書データに含まれる記載内容に関する情報に基づいて、論理構造に関する情報及び修辞構造に関する情報を抽出し、抽出された論理構造に関する情報及び修辞構造に関する情報に基づいて、条件に関する情報ごとに語句群を抽出し、抽出された語句群及び記憶してある対応情報に基づいて、語句群に含まれる語句の組み合わせ及び順序を特定し、特定された語句の組み合わせ及び順序に関する情報を出力する。【選択図】図１
2008310635.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
固有の論理構造及び修辞構造を有する文書の記載内容に関する情報を含む文書データを受け付け、受け付けた文書データに基づいて、文書の意味理解を支援することが可能な情報を出力する文書理解支援装置において、
文書の論理構造に関する情報を、記載内容に関する情報と対応付けて記憶してある論理構造記憶手段と、
文書の修辞構造に関する情報を、記載内容に関する情報と対応付けて記憶してある修辞構造記憶手段と、
文書データから特定の観点から語句群を抽出する条件に関する情報を、該条件の意味づけを識別するカテゴリ情報と対応付けて複数記憶してある抽出条件記憶手段と、
複数のカテゴリ情報間の対応関係に関する対応情報を記憶してある対応情報記憶手段と、
受け付けた文書データに含まれる記載内容に関する情報に基づいて、前記論理構造記憶手段及び前記修辞構造記憶手段から、論理構造に関する情報及び修辞構造に関する情報を抽出する情報抽出手段と、
該情報抽出手段で抽出された論理構造に関する情報、修辞構造に関する情報、及び前記抽出条件記憶手段に記憶してある前記条件に関する情報に基づいて、該条件に関する情報ごとに前記文書データから語句群を抽出する語句群抽出手段と、
該語句群抽出手段で抽出された語句群を、抽出に係る前記条件に関する情報に対応する前記カテゴリ情報ごとに記憶する抽出結果記憶手段と、
該抽出結果記憶手段に記憶された語句群及び前記対応情報記憶手段に記憶してある対応情報に基づいて、語句群に含まれる語句の組み合わせ及び順序を特定する語句対応特定手段と、
特定された語句の組み合わせ及び順序に関する情報を出力する結果出力手段と
を備えることを特徴とする文書理解支援装置。
【請求項２】
前記語句対応特定手段は、
前記対応情報ごとに、該対応情報に含まれるカテゴリ情報が、前記抽出結果記憶手段に記憶された語句群に含まれる語句ごとに対応付けられたカテゴリ情報に含まれるか否かを判断する判断手段と、
該判断手段で含まれると判断した場合、含まれると判断されたカテゴリ情報に対応する語句の組み合わせ及び順序に関する情報を記憶する結果記憶手段と
を備えることを特徴とする請求項１記載の文書理解支援装置。
【請求項３】
前記結果出力手段は、
前記語句対応特定手段で特定された語句の組み合わせ及び順序を示す木構造にて出力するようにしてあることを特徴とする請求項１又は２記載の文書理解支援装置。
【請求項４】
固有の論理構造及び修辞構造を有する文書の記載内容に関する情報を含む文書データを受け付け、受け付けた文書データに基づいて、文書の意味理解を支援することが可能な情報を出力する文書理解支援方法において、
文書の論理構造に関する情報を、記載内容に関する情報と対応付けて記憶し、
文書の修辞構造に関する情報を、記載内容に関する情報と対応付けて記憶し、
文書データから特定の観点から語句群を抽出する条件に関する情報を、該条件の意味づけを識別するカテゴリ情報と対応付けて複数記憶し、
複数のカテゴリ情報間の対応関係に関する対応情報を記憶し、
受け付けた文書データに含まれる記載内容に関する情報に基づいて、論理構造に関する情報及び修辞構造に関する情報を抽出し、
抽出された論理構造に関する情報、修辞構造に関する情報、及び記憶してある前記条件に関する情報に基づいて、該条件に関する情報ごとに前記文書データから語句群を抽出し、
抽出された語句群を、抽出に係る前記条件に関する情報に対応する前記カテゴリ情報ごとに記憶し、
記憶された語句群及び記憶してある対応情報に基づいて、語句群に含まれる語句の組み合わせ及び順序を特定し、
特定された語句の組み合わせ及び順序に関する情報を出力することを特徴とする文書理解支援方法。
【請求項５】
前記対応情報ごとに、該対応情報に含まれるカテゴリ情報が、記憶された語句群に含まれる語句ごとに対応付けられたカテゴリ情報に含まれるか否かを判断し、
含まれると判断した場合、含まれると判断されたカテゴリ情報に対応する語句の組み合わせ及び順序に関する情報を記憶することを特徴とする請求項４記載の文書理解支援方法。
【請求項６】
特定された語句の組み合わせ及び順序を示す木構造にて出力することを特徴とする請求項４又は５記載の文書理解支援方法。
【請求項７】
固有の論理構造及び修辞構造を有する文書の記載内容に関する情報を含む文書データを受け付け、受け付けた文書データに基づいて、文書の意味理解を支援することが可能な情報を出力するコンピュータで実行することが可能なコンピュータプログラムにおいて、
前記コンピュータの記憶手段に、
記載内容に関する情報と対応付けた文書の論理構造に関する情報、
記載内容に関する情報と対応付けた文書の修辞構造に関する情報、
意味づけを識別するカテゴリ情報と対応付けた、文書データから特定の観点から語句群を抽出する条件に関する情報、及び
複数のカテゴリ情報間の対応関係に関する対応情報
を記憶しておき、
前記コンピュータを、
受け付けた文書データに含まれる記載内容に関する情報に基づいて、論理構造に関する情報及び修辞構造に関する情報を抽出する情報抽出手段、
該情報抽出手段で抽出された論理構造に関する情報、修辞構造に関する情報、及び記憶してある前記条件に関する情報に基づいて、該条件に関する情報ごとに前記文書データから語句群を抽出する語句群抽出手段、
該語句群抽出手段で抽出された語句群を、抽出に係る前記条件に関する情報に対応する前記カテゴリ情報ごとに記憶する抽出結果記憶手段、
該抽出結果記憶手段に記憶された語句群及び記憶してある対応情報に基づいて、語句群に含まれる語句の組み合わせ及び順序を特定する語句対応特定手段、及び
特定された語句の組み合わせ及び順序に関する情報を出力する結果出力手段
として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項８】
前記コンピュータを、
前記対応情報ごとに、該対応情報に含まれるカテゴリ情報が、前記抽出結果記憶手段に記憶された語句群に含まれる語句ごとに対応付けられたカテゴリ情報に含まれるか否かを判断する判断手段、及び
該判断手段で含まれると判断した場合、含まれると判断されたカテゴリ情報に対応する語句の組み合わせ及び順序に関する情報を記憶する結果記憶手段
として機能させることを特徴とする請求項７記載のコンピュータプログラム。
【請求項９】
前記コンピュータを、
前記語句対応特定手段で特定された語句の組み合わせ及び順序を示す木構造にて出力する結果出力手段として機能させることを特徴とする請求項７又は８記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特許文書のように一定の論理構造及び修辞構造を有する文書を解析して、文書の内容を容易に理解することができる形式へと変換することができる文書理解支援装置、文書理解支援方法、及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年のコンピュータ技術の急速な進展に伴い、一般家庭においてでさえ情報過多な状態となっており、溢れる情報の中から本当に必要な情報を取捨選択することが困難になってきている。これらの溢れる情報の中から、確実に必要な情報を取り出すためには、情報の意味内容を瞬時に理解することが可能な状態で取得することが効果的である。
【０００３】
情報、特に文書として提供される情報の理解を支援するために、様々な情報処理方法が開示されている。例えば特許文献１では、文書データに対して形態素解析、構文解析等を行うことにより、自然言語が表す意味を把握することが容易な形式で解析結果を表示することができる構文解析結果表示方式が開示されている。特許文献１では、構文解析用の適切な文法情報等を事前に準備しておく必要がある。また、これに加えて文書データに対して意味解析を行うこともある。この場合であっても意味解析用の適切な概念辞書が必要となる。
【０００４】
また、文書データから得ることができる語句等の情報と、読み手が既知であると理解するための知識とを、ニューラルネットワークとして構成し、文章を読み進めながらネットワークのノードの活性化を制御して統合的な理解の状態に収束させるモデルを生成する研究も行われている（非特許文献１参照）。非特許文献１では、読解に必要な一般知識、読解プロセスの生成用情報等を事前にニューラルネットワークの各ノードに設定しておく必要がある。
【０００５】
また、特許文献２では、文書データ中での語句の出現頻度等の統計的な基準に基づいて、文書中の重要文・文節等を判断し、圧縮率に応じて一定の重要度以上の文章・文節等を抽出することで文書を要約する文書要約装置が開示されている。
【特許文献１】特開平６−２７４５３０号公報
【特許文献２】特開２００４−２２０１１１号公報
【非特許文献１】ウォルター  キンチュ( Walter Kintsch)、「談話理解における知識の役割(The Role ofKnowledge in Discourse Comprehension)：構成統合モデル」、心理学レビュー、第９５巻、第２号、１９８８年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、特許文献１では、構文解析用の文法情報、場合によっては意味解析用の概念辞書等、大規模な辞書又は情報データベースを準備する必要があり、斯かる大規模な辞書等の作成コストが増大するとともに、そのメンテナンス自体が困難であり、実用的ではないという問題点があった。すなわち、あらゆる文書データに対応する文法情報、概念辞書等を事前に準備しておくことは不可能に近い。また、構文解析のアルゴリズムは一般的に計算量が膨大であることから、計算機処理負荷が過大となり、実用的な解析速度を得ることが困難であるという問題点もあった。さらに、意味解析を行って意味内容を特定する場合、該当する意味内容の候補を絞り込むアルゴリズムは未だ確立されておらず、大規模な概念辞書の探索問題に帰着するため、上述の処理と同様に計算機処理負荷が過大となるおそれがあるという問題点があった。
【０００７】
また、非特許文献１では、不特定の記述対象に関係する全ての事象や、その意味的な関係をニューラルネットワークのノードに事前に定義する必要があるため非現実的であり、ニューラルネットワークの入力となる情報は自然言語処理等の技術により解析が完備していることを前提としているため入力条件を満たすことが困難であるという問題点があった。
【０００８】
さらに、特許文献２では、アルゴリズムによる重要文の判定結果と、読み手による重要文の判定結果とは必ずしも一致しないことから、要約された文章が文書全体の要約として適切であることを保証することができないという問題点があった。また、適切に要約された場合であっても元の文書自体は不変であることから、読み手の読解労力自体が軽減されるわけではない。
【０００９】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、大規模な概念辞書、文法情報、読み手の取得済み知識情報等を必要とすることなく、小規模であり限定的な情報のみで文書データを解析することで現実的な文書理解支援を行うことができる文書理解支援装置、文書理解支援方法、及びコンピュータ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】
【００１０】
上記目的を達成するために第１発明に係る文書理解支援装置は、固有の論理構造及び修辞構造を有する文書の記載内容に関する情報を含む文書データを受け付け、受け付けた文書データに基づいて、文書の意味理解を支援することが可能な情報を出力する文書理解支援装置において、文書の論理構造に関する情報を、記載内容に関する情報と対応付けて記憶してある論理構造記憶手段と、文書の修辞構造に関する情報を、記載内容に関する情報と対応付けて記憶してある修辞構造記憶手段と、文書データから特定の観点から語句群を抽出する条件に関する情報を、該条件の意味づけを識別するカテゴリ情報と対応付けて複数記憶してある抽出条件記憶手段と、複数のカテゴリ情報間の対応関係に関する対応情報を記憶してある対応情報記憶手段と、受け付けた文書データに含まれる記載内容に関する情報に基づいて、前記論理構造記憶手段及び前記修辞構造記憶手段から、論理構造に関する情報及び修辞構造に関する情報を抽出する情報抽出手段と、該情報抽出手段で抽出された論理構造に関する情報、修辞構造に関する情報、及び前記抽出条件記憶手段に記憶してある前記条件に関する情報に基づいて、該条件に関する情報ごとに前記文書データから語句群を抽出する語句群抽出手段と、該語句群抽出手段で抽出された語句群を、抽出に係る前記条件に関する情報に対応する前記カテゴリ情報ごとに記憶する抽出結果記憶手段と、該抽出結果記憶手段に記憶された語句群及び前記対応情報記憶手段に記憶してある対応情報に基づいて、語句群に含まれる語句の組み合わせ及び順序を特定する語句対応特定手段と、特定された語句の組み合わせ及び順序に関する情報を出力する結果出力手段とを備えることを特徴とする。
【００１１】
また、第２発明に係る文書理解支援装置は、第１発明において、前記語句対応特定手段は、前記対応情報ごとに、該対応情報に含まれるカテゴリ情報が、前記抽出結果記憶手段に記憶された語句群に含まれる語句ごとに対応付けられたカテゴリ情報に含まれるか否かを判断する判断手段と、該判断手段で含まれると判断した場合、含まれると判断されたカテゴリ情報に対応する語句の組み合わせ及び順序に関する情報を記憶する結果記憶手段とを備えることを特徴とする。
【００１２】
また、第３発明に係る文書理解支援装置は、第１又は第２発明において、前記結果出力手段が、前記語句対応特定手段で特定された語句の組み合わせ及び順序を示す木構造にて出力するようにしてあることを特徴とする。
【００１３】
また、第４発明に係る文書理解支援方法は、固有の論理構造及び修辞構造を有する文書の記載内容に関する情報を含む文書データを受け付け、受け付けた文書データに基づいて、文書の意味理解を支援することが可能な情報を出力する文書理解支援方法において、文書の論理構造に関する情報を、記載内容に関する情報と対応付けて記憶し、文書の修辞構造に関する情報を、記載内容に関する情報と対応付けて記憶し、文書データから特定の観点から語句群を抽出する条件に関する情報を、該条件の意味づけを識別するカテゴリ情報と対応付けて複数記憶し、複数のカテゴリ情報間の対応関係に関する対応情報を記憶し、受け付けた文書データに含まれる記載内容に関する情報に基づいて、論理構造に関する情報及び修辞構造に関する情報を抽出し、抽出された論理構造に関する情報、修辞構造に関する情報、及び記憶してある前記条件に関する情報に基づいて、該条件に関する情報ごとに前記文書データから語句群を抽出し、抽出された語句群を、抽出に係る前記条件に関する情報に対応する前記カテゴリ情報ごとに記憶し、記憶された語句群及び記憶してある対応情報に基づいて、語句群に含まれる語句の組み合わせ及び順序を特定し、特定された語句の組み合わせ及び順序に関する情報を出力することを特徴とする。
【００１４】
また、第５発明に係る文書理解支援方法は、第４発明において、前記対応情報ごとに、該対応情報に含まれるカテゴリ情報が、記憶された語句群に含まれる語句ごとに対応付けられたカテゴリ情報に含まれるか否かを判断し、含まれると判断した場合、含まれると判断されたカテゴリ情報に対応する語句の組み合わせ及び順序に関する情報を記憶することを特徴とする。
【００１５】
また、第６発明に係る文書理解支援装置は、第４又は第５発明において、特定された語句の組み合わせ及び順序を示す木構造にて出力することを特徴とする。
【００１６】
また、第７発明に係るコンピュータプログラムは、固有の論理構造及び修辞構造を有する文書の記載内容に関する情報を含む文書データを受け付け、受け付けた文書データに基づいて、文書の意味理解を支援することが可能な情報を出力するコンピュータで実行することが可能なコンピュータプログラムにおいて、前記コンピュータの記憶手段に、記載内容に関する情報と対応付けた文書の論理構造に関する情報、記載内容に関する情報と対応付けた文書の修辞構造に関する情報、意味づけを識別するカテゴリ情報と対応付けた、文書データから特定の観点から語句群を抽出する条件に関する情報、及び複数のカテゴリ情報間の対応関係に関する対応情報を記憶しておき、前記コンピュータを、受け付けた文書データに含まれる記載内容に関する情報に基づいて、論理構造に関する情報及び修辞構造に関する情報を抽出する情報抽出手段、該情報抽出手段で抽出された論理構造に関する情報、修辞構造に関する情報、及び記憶してある前記条件に関する情報に基づいて、該条件に関する情報ごとに前記文書データから語句群を抽出する語句群抽出手段、該語句群抽出手段で抽出された語句群を、抽出に係る前記条件に関する情報に対応する前記カテゴリ情報ごとに記憶する抽出結果記憶手段、該抽出結果記憶手段に記憶された語句群及び記憶してある対応情報に基づいて、語句群に含まれる語句の組み合わせ及び順序を特定する語句対応特定手段、及び特定された語句の組み合わせ及び順序に関する情報を出力する結果出力手段として機能させることを特徴とする。
【００１７】
また、第８発明に係るコンピュータプログラムは、第７発明において、前記コンピュータを、前記対応情報ごとに、該対応情報に含まれるカテゴリ情報が、前記抽出結果記憶手段に記憶された語句群に含まれる語句ごとに対応付けられたカテゴリ情報に含まれるか否かを判断する判断手段、及び該判断手段で含まれると判断した場合、含まれると判断されたカテゴリ情報に対応する語句の組み合わせ及び順序に関する情報を記憶する結果記憶手段として機能させることを特徴とする。
【００１８】
また、第９発明に係るコンピュータプログラムは、第７又は第８発明において、前記コンピュータを、前記語句対応特定手段で特定された語句の組み合わせ及び順序を示す木構造にて出力する結果出力手段として機能させることを特徴とする。
【００１９】
第１発明、第４発明、及び第７発明では、固有の論理構造及び修辞構造を有する文書の記載内容に関する情報を含む文書データを受け付け、受け付けた文書データに基づいて、文書の意味理解を支援することが可能な情報を出力する。記載内容に関する情報と対応付けた文書の論理構造に関する情報、記載内容に関する情報と対応付けた文書の修辞構造に関する情報、意味づけを識別するカテゴリ情報と対応付けた、文書データから特定の観点から語句群を抽出する条件に関する情報、及び複数のカテゴリ情報間の対応関係に関する対応情報を記憶しておく。ここで、「記載内容に関する情報」とは、理解支援対象となる文書の種類、特徴等を識別する情報であり、例えば特許文書、法律文書等の識別を示す情報である。また、「意味づけを識別するカテゴリ情報」とは、文書の中からどのような観点、注意点、着目点等で語句群を抽出するのか識別する情報を意味しており、例えば装置・部品の種別、照応関係等をカテゴリ情報として識別しておく。また、前述の論理構造に関する情報及び修辞構造に関する情報を識別する情報を含んでも良い。さらに、「条件に関する情報」とは具体的な抽出条件を意味しており、「対応情報」とは特定のカテゴリ情報とカテゴリ情報との間の結びつき関係に関する情報を意味しており、例えば概念の順列関係、上下関係、係り受け関係等を意味している。
【００２０】
受け付けた文書データに含まれる記載内容に関する情報に基づいて、論理構造に関する情報及び修辞構造に関する情報を抽出し、抽出された論理構造に関する情報、修辞構造に関する情報、及び記憶してある条件に関する情報に基づいて、該条件に関する情報ごとに前記文書データから語句群を抽出する。抽出された語句群を、条件に関する情報に対応するカテゴリ情報ごとに記憶し、記憶された語句群及び記憶してある対応情報に基づいて、語句群に含まれる語句の組み合わせ及び順序を特定し、特定された語句の組み合わせ及び順序に関する情報を出力する。
【００２１】
文書の記載内容に応じた固有の論理構造、修辞構造、及び所定の観点から語句群を抽出する条件に基づいて語句群を抽出することにより、それぞれ異なる観点、注意点、着目点等で抽出された語句群、例えば係り受け関係から抽出された語句群、全体装置と部品との区別に基づいて抽出された語句群、機能別に抽出された語句群等を一時記憶する。このようにすることで、１つの観点等から抽出しただけでは抽出することができない新造語等が含まれている場合であっても、いずれかの条件で抽出することができ、全ての語句に関する情報を記憶してある大容量辞書を必要としない。また、記憶されている語句群と、記憶してある対応情報とに基づいて、語句群に含まれる語句の組み合わせ及び順序を特定することにより、語句と語句との対応関係をすべて記憶した大容量辞書が存在しない場合であっても、カテゴリ情報単位で語句の組み合わせ及び順序を特定することができる。さらに、大容量辞書に対する抽出処理と比べて演算処理量が少なく、計算機処理負荷を軽減することにより演算時間を短縮することが可能となる。
【００２２】
第２発明、第５発明、及び第８発明では、対応情報ごとに、該対応情報に含まれるカテゴリ情報が、記憶された語句群に含まれる語句ごとに対応付けられたカテゴリ情報に含まれるか否かを判断し、含まれると判断した場合、含まれると判断されたカテゴリ情報に対応する語句の組み合わせ及び順序に関する情報を記憶する。これにより、全ての語句について、他の語句との対応関係、例えば係り受け関係、概念の上位・下位等に関する情報を事前に記憶しておく必要が無く、カテゴリ情報単位で対応関係を把握していれば足りることから、計算機資源の消費を抑制することができ、演算時間も短縮することが可能となる。
【００２３】
第３発明、第６発明、及び第９発明では、特定された語句の組み合わせ及び順序を示す木構造にて結果を出力する。これにより、対象物の機能的構造を、「何を達成するか」という機能ノードと、「どのように達成するか」という方式ノードを交互に記述することで明示化する機能分解木等の形式で文書の内容を表示出力あるいは印刷出力することができ、視覚的に文書の内容を把握することが容易な形式で出力することが可能となる。
【００２４】
なお、後述する実施の形態では、論理構造記憶手段、修辞構造記憶手段、抽出条件記憶手段、及び対応情報記憶手段は、それぞれ記憶手段１２の論理構造記憶部１２１、修辞構造記憶部１２２、抽出条件記憶部１２３、及び対応情報記憶部１２４に該当する。また、情報抽出手段はＣＰＵ１１のステップＳ３０２の処理が、語句群抽出手段はＣＰＵ１１のステップＳ３０５の処理が、抽出結果記憶手段はＣＰＵ１１のステップＳ３０６の処理が、語句対応特定手段はＣＰＵ１１のステップＳ３０７の処理が、それぞれ該当する。さらに、判断手段はＣＰＵ１１のステップＳ８０３の処理が、結果記憶手段はＣＰＵ１１のステップＳ８０５の処理が、結果出力手段はＣＰＵ１１のステップＳ３０８の処理が、それぞれ該当する。
【発明の効果】
【００２５】
第１発明、第４発明、及び第７発明によれば、文書の記載内容に応じた固有の論理構造、修辞構造、及び所定の観点から語句群を抽出する条件に基づいて語句群を抽出することにより、それぞれ異なる観点、注意点、着目点等で抽出された語句群、例えば係り受け関係から抽出された語句群、全体装置と部品との区別に基づいて抽出された語句群、機能別に抽出された語句群等を一時記憶する。このようにすることで、１つの観点等から抽出しただけでは抽出することができない新造語等が含まれている場合であっても、いずれかの条件で抽出することができ、全ての語句に関する情報を記憶してある大容量辞書を必要としない。また、記憶されている語句群と、記憶してある対応情報とに基づいて、語句群に含まれる語句の組み合わせ及び順序を特定することにより、語句と語句との対応関係をすべて記憶した大容量辞書が存在しない場合であっても、カテゴリ情報単位で語句の組み合わせ及び順序を特定することができる。さらに、大容量辞書に対する抽出処理と比べて演算処理量が少なく、計算機処理負荷を軽減することにより演算時間を短縮することが可能となる。
【００２６】
第２発明、第５発明、及び第８発明によれば、全ての語句について、他の語句との対応関係、例えば係り受け関係、概念の上位・下位等に関する情報を事前に記憶しておく必要が無く、カテゴリ情報単位で対応関係を把握していれば足りることから、計算機資源の消費を抑制することができ、演算時間も短縮することが可能となる。
【００２７】
第３発明、第６発明、及び第９発明によれば、対象物の機能的構造を、「何を達成するか」という機能ノードと、「どのように達成するか」という方式ノードを交互に記述することで明示化する機能分解木等の形式で文書の内容を表示出力あるいは印刷出力することができ、視覚的に文書の内容を把握することが容易な形式で出力することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、本発明の実施の形態に係る文書理解支援装置について図面に基づいて具体的に説明する。本発明の実施の形態に係る文書理解支援装置は、読み手の理解の枠組みを認知スキーマとし、スキーマ要素の充足でもって近似的な理解状態とみなす文書の意味理解モデルを用いることにより、事前に準備しておく情報量を減少させ、計算機処理負荷を軽減させている。
【００２９】
なお、「認知スキーマ」とは、読み手による読解プロセスでのいわゆるボトムアップ処理及びトップダウン処理に用いられる知識情報である。例えばボトムアップ処理では、取得した文書データから得た情報に対してスキーマ要素に対応する候補となる語句群を抽出する。一方、トップダウン処理では、抽出された語句群同士の対応関係に基づいて認知スキーマを構成する。本実施の形態では、ボトムアップ処理において論理構造記憶部１２１に記憶してある論理構造に関する情報、修辞構造記憶部１２２に記憶してある修辞構造に関する情報、及び抽出条件記憶部１２３に記憶してある語句群を抽出する条件に関する情報を用いてスキーマ要素の候補語句群を抽出する。また、トップダウン処理において対応情報記憶部１２４に記憶してある対応情報を用いてスキーマ要素の候補語句の確定及び認知スキーマの統合を行っている。
【００３０】
以下、文書の論理構造、修辞構造が比較的明確である特許文書の「特許請求の範囲」の記載を例に挙げて、具体的な処理について説明する。もちろん対象となる文書がこれに限定されるものでないことは言うまでもない。
【００３１】
図１は、本発明の実施の形態に係る文書理解支援装置１０の機能を模式的に示す機能ブロック図である。図１において、本実施の形態に係る文書理解支援装置１０は、文書データ１００を受け付け、情報抽出手段１０１は、形態素解析等を実行することで語句単位に分割し、記載内容に関する情報をキー情報として論理構造記憶手段１０６及び修辞構造記憶手段１０７を照会することにより、受け付けた文書データ１００に固有の論理構造及び修辞構造を特定する。
【００３２】
語句群抽出手段１０２は、抽出条件記憶手段１０８を照会して、複数の条件に対してそれぞれ語句群を抽出し、カテゴリ情報に対応付けられた条件ごとに抽出される語句群を抽出結果記憶手段１０３に記憶する。語句対応特定手段１０４は、対応情報記憶手段１０９に記憶してあるカテゴリ情報間の対応情報に基づいて、語句群に含まれる語句の組み合わせ及び順序を特定し、結果出力手段１０５は特定された語句の組み合わせ及び順序に関する情報を出力する。
【００３３】
図２は、本発明の実施の形態に係る文書理解支援装置１０を、ＣＰＵ１１を用いて具現化した場合のハードウェア構成を示すブロック図である。図２において、本実施の形態に係る文書理解支援装置１０は、少なくとも、ＣＰＵ（中央演算装置）１１、記憶手段１２、ＲＡＭ１３、入力手段１４、出力手段１５、補助記憶手段１６、通信手段１７及び上述したハードウェアを接続する内部バス１８で構成されている。
【００３４】
ＣＰＵ１１は、内部バス１８を介して文書理解支援装置１０の上述したようなハードウェア各部と接続されており、上述したハードウェア各部の動作を制御するとともに、記憶手段１２に記憶されているコンピュータプログラム８０に従って、種々のソフトウェア的機能を実行する。ＲＡＭ１３は、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリ等で構成され、コンピュータプログラム８０の実行時にロードモジュールが展開され、コンピュータプログラム８０の実行時に発生する一時的なデータ等を記憶する。
【００３５】
記憶手段１２は、内蔵される固定型記憶装置（ハードディスク）、ＲＯＭ等で構成されている。記憶手段１２に記憶されているコンピュータプログラム８０は、プログラム及びデータ等の情報を記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体９０から、補助記憶手段１６によりダウンロードされ、実行時には記憶手段１２からＲＡＭ１３へ展開して実行される。もちろん、通信手段１７を介して外部コンピュータからダウンロードされたコンピュータプログラムであっても良い。
【００３６】
また記憶手段１２は、文書の論理構造に関する情報を、記載内容に関する情報と対応付けて記憶してある論理構造記憶部１２１（論理構造記憶手段）、文書の修辞構造に関する情報を、記載内容に関する情報と対応付けて記憶してある修辞構造記憶部１２２（修辞構造記憶手段）、文書データ１００から特定の観点・注意点等に基づいて語句群を抽出する条件に関する情報を、該条件の意味づけを識別するカテゴリ情報と対応付けて複数記憶してある抽出条件記憶部１２３(抽出条件記憶手段)、及び複数のカテゴリ情報間の対応関係に関する対応情報を記憶してある対応情報記憶部１２４(対応情報記憶手段)を備えている。ＣＰＵ１１は、文書データ１００に含まれる記載内容に関する情報に基づいて、論理構造記憶部１２１及び修辞構造記憶部１２２から、論理構造に関する情報及び修辞構造に関する情報を抽出する。また、ＣＰＵ１１は、抽出された論理構造に関する情報及び修辞構造に関する情報に基づいて、抽出条件記憶部１２３に記憶してある条件に関する情報ごとに語句群を抽出する。さらに、ＣＰＵ１１は、抽出された語句群及び対応情報記憶部１２４に記憶してある対応情報に基づいて、語句群に含まれる語句の組み合わせ及び順序を特定する。
【００３７】
通信手段１７は内部バス１８に接続されており、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ等の外部のネットワーク網に接続されることにより、外部のコンピュータ等とデータ送受信を行うことが可能となっている。すなわち、上述した記憶手段１２は、文書理解支援装置１０に内蔵される構成に限定されるものではなく、通信手段１７を介して接続されている外部のサーバコンピュータ等に設置されているハードディスク等の外部記憶媒体であっても良い。
【００３８】
入力手段１４は、キーボード及びマウス等のデータ入力媒体であり、出力手段１５は、ＣＲＴモニタ、ＬＣＤ等の表示装置、あるいはレーザプリンタ、ドットプリンタ等の印刷装置等である。
【００３９】
上述した構成の文書理解支援装置１０の処理の流れについて説明する。図３は、本発明の実施の形態に係る文書理解支援装置１０のＣＰＵ１１の処理手順を示すフローチャートである。文書理解支援装置１０のＣＰＵ１１は、文書データ１００として「特許請求の範囲」を示す文書データ１００を受け付ける(ステップＳ３０１)。なお、文書データのデータフォーマットは特に限定されるものではなく、文書に記載されている内容を示す記載内容に関する情報、例えばタイトル、文書種類の識別情報等が付与されていれば特に限定されるものではない。また、受け付ける手段についても、テキストデータの受信、ウエブからのＸＭＬデータとしての自動取込、入力手段１４からの入力等、特に限定されるものではない。
【００４０】
図４は、受け付ける文書データ１００の例示図である。特許文書の場合、その性質上、論理構造、修辞構造に一定のルールが存在する。斯かるルールを背景知識として用いることができる。また、文書の記載内容に関する情報としては、特許公報番号、特許公開番号等を検出することができるか否かで判断することができる。あるいは、文書中の項目名、例えば「背景技術」、「発明の開示」、「発明が解決しようとする課題」等の項目が順番どおりに記載されているか否かで判断することも可能である。
【００４１】
上述した記載内容に関する情報に応じて、特許文書、法律文書、契約書等を識別する情報である文書種類ＩＤを付与しておき、文書種類ＩＤごとに、論理構造記憶部１２１にタイトル、章立て、節等の論理構造に関する情報を記憶しておく。文書データ１００が特許文書である場合には、文書の記載項目が法律で規定されていることから、文書種類ＩＤに対応付けて記載項目名及びその順序に関する情報を記憶しておく。
【００４２】
また、文書種類ＩＤごとに、修辞構造記憶部１２２に、あらかじめ特定されている記載様式、慣習的に用いられている記載様式等の修辞構造に関する情報を記憶しておく。もちろん、固有の記載様式が繰り返し出現する場合には、ＣＰＵ１１がそれを検出することにより、修辞構造に関する情報として抽出することも可能である。
【００４３】
ＣＰＵ１１は、受け付けた文書データ１００に含まれている文書種類ＩＤに基づいて、論理構造記憶部１２１及び修辞構造記憶部１２２を照会して、対応する論理構造に関する情報及び修辞構造に関する情報を抽出する(ステップＳ３０２)。ＣＰＵ１１は、受け付けた文書データ１００を、文書に含まれる最小限の単語単位に分割する(ステップＳ３０３)。
【００４４】
具体的な処理としては、汎用の形態素解析辞書を用いて形態素解析を実行し、最小限の単語単位に分割する。その後、記憶手段１２に記憶しておく文法規則に関する情報等を用いて、名詞句、動詞句等の語句単位に集約する。
【００４５】
ＣＰＵ１１は、分割された語句ごとに、抽出された論理構造に関する情報及び修辞構造に関する情報と照合し、所定の観点から語句群を抽出する条件、すなわちボトムアップ処理における認知スキーマに対応する情報で検索可能な語句単位に分類する(ステップＳ３０４)。ＣＰＵ１１は、抽出条件記憶部１２３に記憶してある条件に関する情報ごとに語句群を抽出する(ステップＳ３０５)。ＣＰＵ１１は、抽出された語句群をカテゴリ情報に対応付けて記憶手段１２に記憶する(ステップＳ３０６)。
【００４６】
語句群を抽出する場合、通常は汎用の概念辞書を用いる。本実施の形態では、名詞系の概念辞書はあえて構築せず、文書中に登場する定義、説明等を利用して動的に概念辞書を生成するようにしてある。このようにすることで、無限に拡張する可能性がある固有名詞、新造語等を含む可能性が高い名詞系の概念辞書を事前に準備する必要が無く、良く用いられる語句は動的に概念辞書に登録される。また、語句の説明等が文書中に存在しない場合であっても、例えば通信手段１７を介し、ネットワーク網により通信可能な外部コンピュータで既に提供されている辞書ウエブサービスにアクセスして必要な情報を取得する等、既知の外部情報を取り込むことによって動的に概念辞書を生成することもできる。
【００４７】
一方、動詞の概念辞書は事前に生成して記憶手段１２に記憶しておく。これは、動詞の概念は多くても１００個前後であり、無限に拡張する概念ではないからである。一の概念に複数の動詞が存在するが、動詞の総数は辞書の見出し語ベースで数千個であり、大きく記憶容量が増大するおそれが無い。
【００４８】
本実施の形態では、カテゴリ情報として、既定の言語情報、及び抽出された論理構造に関する情報、修辞構造に関する情報等の限定的な情報を用いる。ここで既定の言語情報とは、名詞、動詞等の形態素解析での出力品詞そのもの、又は「名詞＋助詞」等既知の組み合わせで得ることが可能な情報、呼応関係、照応関係等の言語学的に規定される統語的情報を意味している。これらの情報は無限に存在するわけではなく、文書として成立するために求められる制約条件によって有限な情報となる。
【００４９】
図５は、本発明の実施の形態に係る文書理解支援装置１０の語句群抽出手段１０２におけるＣＰＵ１１の処理を模式的に示す概念図である。語句群を抽出するために複数の条件１、条件２、・・・条件ｎを抽出条件記憶部１２３に記憶しておき、ＣＰＵ１１は、同一の文書データ１００に対して条件ごとに語句群の抽出処理を実行する。図５の例では、条件１での抽出処理では語句ＮＰ１、ＮＰ２、ＮＰ３・・・が抽出され、条件２での抽出処理では語句ＶＰ１、ＶＰ２、ＶＰ３・・・が抽出されている。これら抽出された語句群を、各条件が属するカテゴリ情報に対応付けて、抽出結果記憶手段１０３に一時記憶する。
【００５０】
図６は、本発明の実施の形態に係る文書理解支援装置１０の抽出結果記憶手段１０３に記憶されているデータのデータ構造の例示図である。図６（ａ）に示すように、修辞構造に関する情報は、カテゴリ情報として「ｒｈｅｔｏｒｉｃ」を修辞構造に関する情報である旨を示す識別子として付与し、修辞構造に関する情報を抽出条件とした抽出結果を「ｔｅｒｍ」、「ｐｏｓｉｔｉｏｎ」、「ｐａｔｔｅｒｎ＿ｎａｍｅ」により特定している。「ｔｅｒｍ」は抽出された語句を、「ｐｏｓｉｔｉｏｎ」は抽出された語句の出現位置を、「ｐａｔｔｅｒｎ＿ｎａｍｅ」は修辞語句の識別名、例えば「“と”後置詞句」等を、それぞれ意味している。
【００５１】
同様に図６（ｂ）では、装置・部品の種別に関する情報の場合のデータ構造を示しており、カテゴリ情報として「ｄｅｖｉｃｅ」を装置・部品の種別に関する情報である旨を示す識別子として付与し、装置・部品の種別に関する情報を抽出条件とした抽出結果を「ｔｅｒｍ」、「ｐｏｓｉｔｉｏｎ」、「ｄｅｖｉｃｅ＿ｔｙｐｅ」により特定している。「ｔｅｒｍ」及び「ｐｏｓｉｔｉｏｎ」は図６（ａ）と同様の意味であり、「ｄｅｖｉｃｅ＿ｔｙｐｅ」は全体装置、部分装置等の区分を示す情報を意味している。
【００５２】
以下図６（ｃ）では、抽出条件が照応関係に関する情報の場合のデータ構造を示しており、図６（ｄ）では、抽出条件が機能に関する情報の場合のデータ構造を示している。図６（ｃ）の抽出条件「ｒｅｌａｔｉｏｎ」は参照語句であるか被参照語句であるかの区分を示す情報を意味しており、図６（ｄ）の抽出条件「ｆｕｎｃｔｉｏｎ」は本記号のままで機能表現であることを意味している。以下、抽出結果記憶手段１０３には、複数のカテゴリ情報について、それぞれのデータ構造にて抽出結果が記憶される。
【００５３】
このようにカテゴリ情報とは、語句群を抽出するための観点を示す情報であり、どのような観点から語句群を抽出したのか抽出結果と対応付けて記憶しておく情報である。したがって、語句と語句との直接的な対応関係をすべて記憶しておくのではなく、カテゴリ情報間の対応関係のみを用いることにより、カテゴリ情報に対応する語句と語句との組み合わせ及び順序を特定することができる。
【００５４】
図７は、図４に示す文書データ１００の「〜において、」までの文書データについて、図６（ａ）〜（ｄ）に示す抽出条件で抽出した語句群の例示図である。図７では、図６（ａ）〜（ｄ）に示す抽出条件で抽出した語句群を太字でそれぞれ示している。図７（ａ）〜（ｄ）の抽出結果の下に記載してあるのは、抽出された最初の語句に対する抽出結果記憶手段１０３に記憶するためのデータ構造の一例である。「ｐｏｓｉｔｉｏｎ」は文書データに含まれる語句の最初の文字の位置を示している。例えば最初の文字である場合には「ｐｏｓｉｔｉｏｎ」＝‘０（ゼロ）’となる。「ｓｐｅｃｉｆｉｃ＿ｐａｔｔｅｒｎ」は固有の修辞構造（この場合特許文書である旨の識別子）である旨を示し、「ｄｅｖｉｃｅ」は全体装置である旨を示し、「ｒｅｆｅｒｒｅｄ」は被参照語句である旨を示している。
【００５５】
ＣＰＵ１１は、記憶された語句群及び記憶してある対応情報に基づいて、語句群に含まれる語句の組み合わせ及び順序を特定する(ステップＳ３０７)。対応情報を事前に対応情報記憶部１２４に記憶しておくことにより、特定のカテゴリ情報とカテゴリ情報との間の結びつき関係に関する情報を取得することができる。抽出結果記憶手段１０３にて記憶手段１２には、語句群に含まれる語句ごとにカテゴリ情報と対応付けられていることから、カテゴリ情報間の関係に基づいて語句間の関係を特定することができる。
【００５６】
図８は、語句対応特定手段１０４でのＣＰＵ１１の処理手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、対応情報記憶部１２４に記憶されている最初の対応情報を抽出し（ステップＳ８０１）、抽出した対応情報に含まれるカテゴリ情報を特定する（ステップＳ８０２）。対応情報は、カテゴリ情報間の対応関係を示す情報であることから、通常は少なくとも２つのカテゴリ情報が特定される。
【００５７】
ＣＰＵ１１は、特定されたカテゴリ情報が、抽出結果記憶手段１０３で記憶された抽出結果に含まれているか否かを判断する（ステップＳ８０３）。すなわち語句間の対応関係ではなくカテゴリ情報間の対応関係のみが記憶してあることから、抽出された語句群に含まれる語句ごとに対応付けられているカテゴリ情報を対象に検索し、記憶してある対応情報に合致するカテゴリ情報の存否を確認する。ＣＰＵ１１が、含まれていないと判断した場合（ステップＳ８０３：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、対応情報で関係を特定することが可能なカテゴリ情報がないと判断し、ステップＳ８０６へスキップする。ＣＰＵ１１が、含まれていると判断した場合（ステップＳ８０３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、抽出した対応情報にしたがって、含まれると判断されたカテゴリ情報に対応する語句の組み合わせ及び順序を特定する（ステップＳ８０４）。ＣＰＵ１１は、特定された語句の組み合わせ及び順序に関する情報を、記憶手段１２又はＲＡＭ１３に一時記憶する（ステップＳ８０５）。
【００５８】
ＣＰＵ１１は、全ての対応情報について上述の処理を実行したか否かを判断し（ステップＳ８０６）、ＣＰＵ１１が、まだ全ての対応情報について処理を実行していないと判断した場合（ステップＳ８０６：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、次の対応情報を抽出して（ステップＳ８０７）、処理をステップＳ８０２へ戻す。ＣＰＵ１１が、全ての対応情報について処理を実行したと判断した場合（ステップＳ８０６：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、処理を終了して、記憶手段１２に一時記憶されている語句の組み合わせ及び順序に関する情報を出力手段１５へと渡す。
【００５９】
なお、対応情報は、ほとんどの場合が２つのカテゴリ情報を組み合わせて得ることができる情報であることから、カテゴリ情報の総数をＮ（Ｎは自然数）とした場合、対応情報の総数はＮ個から２個を取り出す組み合わせの総数に一致する。例えばカテゴリ情報の総数Ｎが１００である場合、最大数は
100Ｃ2 ＝４９５０個となる。しかし実際には有意な組み合わせはきわめて限られている。本実施の形態のような特許文書の場合、多くとも数十個程度になると想定され、従来の大規模辞書を用いる場合と比べてＣＰＵ１１の演算処理負荷を大きく軽減することができる。
【００６０】
ＣＰＵ１１は、特定された語句の組み合わせ及び順序に関する情報を出力する(ステップＳ３０８)。具体的には、語句対応特定手段１０４で特定された語句の組み合わせ及び順序に関する情報に基づいて、「何を達成するか」という機能ノードと「どのように達成するか」という方式ノードとを交互に記述する機能分解木のような木構造で出力される。図９は、図４の例に基づいて本発明の実施の形態に係る文書理解支援装置１０で生成された機能分解木の例示図である。図９に示すように、本請求項は「物」の発明に関する請求項であることから、機能を達成する主体である主体構成要素はそれぞれ「物」で表現されており（楕円部分の直上に位置する四角部分）、何を達成するのかという機能構成要素（機能ノード）が主体構成要素ごとに明示されている（楕円部分）。また、機能をどのように達成するのかに関する方式構成要素（方式ノード）が、機能構成要素に対して直下に付置され（楕円部分下方に位置する四角部分）、方式構成要素からはさらに詳細な機能構成要素の系列が記述されている。そして、該系列は請求項に現れる順序で左から右へと表示されていることから、いわゆるヨーロピアンスタイルで記載されている請求項である場合、従来技術は左側に、特徴部分が右側に整理されて表示出力される。したがって、特許請求の範囲に記載されている従来技術部分と特徴部分とを視覚的に区分することができ、発明の内容を明確に把握することが可能となる。
【００６１】
なお、出力手段１５は表示装置等のディスプレイに表示出力するものに限定されるものではなく、印刷装置等で印刷出力しても良いし、外部のコンピュータへデータ送信するものであっても良いことは言うまでもない。
【００６２】
また、属性に関する情報（例えば温度が７００℃等）、条件に関する情報（例えば１００℃で１０分間加熱等）等は、木構造で表現するのになじまない。これらの情報は、例えば表構造で出力しても良いし、出力の構成は特に限定されるものではない。
【００６３】
さらに、機能分解木を用いて表示出力又は印刷出力する場合には、生成された機能分解木を構成する情報を記憶手段１２に履歴情報として記憶しておくことが好ましい。場合によっては、過去に生成された機能分解木を参照することにより、より明確な機能分解木を生成することが出来るからである。
【００６４】
例えば、図９の左端に表示されている「燃焼部」には、機能として「ｕｎｋｎｏｗｎ」と表示されている。これは、図４の記載からも明らかなように、「燃焼部」に対する修飾句が存在しないこと、すなわち機能表現を抽出することができなかったことを示している。しかし、同一発明者、同一出願人が、同一物に対して異なる発明を行っており、該発明の特許文書に対して既に機能分解木を生成している場合等には、既に生成されている機能分解木を参照することにより、機能として「ｕｎｋｎｏｗｎ」と表示されている部分を補完することができる可能性がある。
【００６５】
そこで、ＣＰＵ１１は、生成された機能分解木を構成する情報を、出願人、発明者、発明の名称等と対応付けて記憶手段１２に記憶しておき、新たに機能分解木を生成する場合には、ＣＰＵ１１は、出願人、発明者、発明の名称等をキー情報として既に生成されている機能分解木を参照する。ＣＰＵ１１は、参照対象となる機能分解木を構成する情報に、機能が「ｕｎｋｎｏｗｎ」と示されている構成要素、例えば「燃焼部」が存在するか否かを判断し、ＣＰＵ１１が存在すると判断した場合には、ＣＰＵ１１は、参照した機能分解木を構成する情報の構成要素「燃焼部」の機能に関する情報をコピーして、新たな機能分解木を生成する。
【００６６】
このようにすることで、１つの発明に対して改良が重ねられた場合、表示出力されている機能分解木がより詳細になることから、従来技術と特徴部分とがより明確になり、発明の内容をより正確に理解することができる。
【００６７】
以上のように本実施の形態によれば、文書の記載内容に応じた固有の論理構造、修辞構造、及び所定の観点から語句群を抽出する条件に基づいて語句群を抽出することにより、１つの観点から抽出しただけでは、抽出できない新造語等であっても、いずれかの条件で抽出することができ、全ての語句に関する情報を記憶可能な大容量辞書を必要としない。また、記憶されている語句群と、記憶してある対応情報に基づいて、語句群に含まれる語句の組み合わせ及び順序を特定することにより、語句と語句との対応関係をすべて記憶した大容量辞書が存在しない場合であっても、カテゴリ情報単位で語句の組み合わせ及び順序を特定することができる。さらに、大容量辞書に対する抽出処理と比べて演算処理量が少なく、計算機処理負荷を軽減することにより演算時間を短縮することが可能となる。
【００６８】
また、対象物の機能的構造を、「何を達成するか」という機能ノードと、「どのように達成するか」という方式ノードを交互に記述することで明示化する機能分解木等の形式で文書の内容を表示出力あるいは印刷出力することができ、視覚的に文書の内容を把握することが容易な形式で出力することが可能となる。
【００６９】
なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲内の記載であれば多種の変形、置換等が可能であることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本発明の実施の形態に係る文書理解支援装置の機能を模式的に示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る文書理解支援装置を、ＣＰＵを用いて具現化した場合のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る文書理解支援装置のＣＰＵの処理手順を示すフローチャートである。
【図４】受け付ける文書データの例示図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る文書理解支援装置の語句群抽出手段におけるＣＰＵの処理を模式的に示す概念図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る文書理解支援装置の抽出結果記憶手段に記憶されているデータのデータ構造の例示図である。
【図７】抽出条件で抽出した語句群の例示図である。
【図８】語句対応特定手段でのＣＰＵの処理手順を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態に係る文書理解支援装置で生成された機能分解木の例示図である。
【符号の説明】
【００７１】
１０  文書理解支援装置
１１  ＣＰＵ
１２  記憶手段
１３  ＲＡＭ
１４  入力手段
１５  出力手段
１６  補助記憶手段
１７  通信手段
１８  内部バス
８０  コンピュータプログラム
９０  可搬型記録媒体
１００  文書データ
１０１  情報抽出手段
１０２  語句群抽出手段
１０３  抽出結果記憶手段
１０４  語句対応特定手段
１０５  結果出力手段
１０６  論理構造記憶手段
１０７  修辞構造記憶手段
１０８  抽出条件記憶手段
１０９  対応情報記憶手段
【図１】
2008310635.tif 000003
【図２】
2008310635.tif 000004
【図３】
2008310635.tif 000005
【図４】
2008310635.tif 000006
【図５】
2008310635.tif 000007
【図６】
2008310635.tif 000008
【図７】
2008310635.tif 000009
【図８】
2008310635.tif 000010
【図９】
2008310635.tif 000011