(57)【要約】      （修正有）【課題】ユーザがテキストから目立った情報を抽出するのを可能とするための装置において、主なトピックとテキスト内でのそれらのコンテキスト（ｃｏｎｔｅｘｔ）の視覚的な表示をユーザにもたらす装置を提供する。【解決手段】テキスト内の少なくとも１つのトピックがトピック決定器（４）によって決定される。トピック・スレッド決定器（５）は、決定された少なくとも１つのトピックに関連するテキストデータ内のコンテキストデータを識別し、コンテキストデータの少なくともいくつかを表す視覚的マークが配置され、該視覚的マークの配置がテキスト内での対応するコンテキストデータの位置を示している、少なくとも１つのトピックの図形的表現を提供する。トピック・スレッド決定器（５）は、ディスプレイでユーザに表示するためのトピック表現データを提供する。【選択図】  図１
2004157981.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザにテキストの内容を表示したものを提供するための装置であって、
テキストデータを受信する受信手段と、
前記テキストデータから少なくとも１つのトピックを決定するトピック決定手段と、
前記テキストデータ内で、前記トピック決定手段によって決定された前記少なくとも１つのトピックに関連するコンテキストデータを識別するトピック・コンテキストデータ識別手段と、
少なくともコンテキストデータのいくつかを表現する視覚的マークが配置されており、前記視覚的マークの配置が前記テキストデータ内での対応するコンテキストデータの位置を表している、前記少なくとも１つのトピックの図形的表現を定義するトピック表現データを提供するように構成されたトピック表現データ提供手段と、
前記少なくとも１つのトピックの表現をユーザに表示することを可能とするトピック表現データを供給する供給手段と、を備えることを特徴とする装置。
【請求項２】
前記少なくとも１つのトピックに関連するコンテキストデータの相対的重要度を決定する重要度決定手段を更に備え、前記トピック表現データ提供手段が、コンテキストデータの出現の相対的重要度の視覚的表示をもたらす図形的表現を提供するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項３】
ユーザにテキストの内容を表示したものを提供するための装置であって、
品詞が識別されたテキストデータを生成するために、テキストデータ内の単語を品詞の識別子と関連付ける品詞関連付け手段と、
前記品詞が識別されたテキストデータから前記テキストデータ内に出現する少なくとも１つのトピックを決定するトピック決定手段と、
前記テキストデータ内で、前記トピック決定手段によって決定された前記少なくとも１つのトピックに関連するコンテキストデータを識別するトピック・コンテキストデータ識別手段と、
少なくともコンテキストデータのいくつかを表現する視覚的マークが配置されており、前記視覚的マークの配置が前記テキストデータ内での対応するコンテキストデータの相対位置を表現している、前記トピックの図形的表現を定義するトピック表示データを提供するように構成されたトピック表現データ提供手段と、
ディスプレイに前記トピックの表現を表示させるディスプレイ制御手段と、を備えることを特徴とする装置。
【請求項４】
前記トピック表現データ提供手段が、コンテキストデータの前記相対的重要度に従って前記視覚的マークの外観を決定するデータを含む、トピック表現データを提供するように構成されていることを特徴とする請求項２に記載の装置。
【請求項５】
前記重要度決定手段が、前記テキストデータ内の出現頻度、前記テキストデータ内における出現位置及び前記テキストデータ内での外観の少なくとも１つに従って、コンテキストデータの前記重要度を決定するように構成されていることを特徴とする請求項２に記載の装置。
【請求項６】
前記トピック表現データ提供手段が、前記図形的表現を前記視覚的マークの配置に沿ったラインとして定義するトピック表現データを提供するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項７】
前記トピック表現データ提供手段が、前記視覚的マークの相対位置が前記テキストデータ内のコンテキストデータの相対位置を表すトピック表現データを提供するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項８】
前記トピック表現データ提供手段が、前記視覚的マークが互いに近接している、及び前記視覚的マークの重要度がより大きいの少なくともいずれかの場合に、前記視覚的マークの配置の縮尺が非線形でかつ相対的に拡大されているトピック表現データを提供するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項９】
ユーザが視覚的マークを選択するのを可能とするための選択手段と、
選択された視覚的マークと同じコンテキストデータに関連するその他の視覚的マークをハイライト表示させるハイライト手段と、を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項１０】
トピック表現の視覚的マークを変更する変更手段を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項１１】
前記トピック決定手段が、前記テキストデータからいくつかの異なったトピックを決定するように構成されており、前記トピック・コンテキストデータ識別手段が、前記テキストデータ内で、各トピックについてそれぞれのコンテキストデータを識別するように構成されており、前記トピック表現データ提供手段が、各トピックについてそれぞれの図形的表現を定義するトピック表現データを提供するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項１２】
前記トピック決定手段が、その出現の最多値に従って１つ又は複数のトピックを識別するために、前記テキストデータから、同じ語彙項目の出現数、及び１つの語彙項目の組を定義しており関係を共有している複数の語彙項目の出現数の少なくともいずれかを決定するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項１３】
前記トピック決定手段が、その出現の最多値に従って１つ又は複数のトピックを識別するために、前記テキストデータから、同じ名詞の出現数、及び１つの名詞の組を定義しており関係を共有している複数の名詞の出現数の少なくともいずれかを決定するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項１４】
前記トピック決定手段が、句が識別されたテキストデータから語彙チェーンを識別し、構成要素数が最多の１つ又は複数の前記語彙チェーンを１つ又は複数の前記トピックとして識別するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項１５】
前記テキストの要約を生成する要約手段と、前記要約をディスプレイに表示させる要約表示手段と、を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項１６】
ユーザにテキストの内容を表示したものを提供する方法であって、
テキストデータを受信する工程と、
前記テキストデータから少なくとも１つのトピックを決定する工程と、
前記テキストデータ内で、決定された少なくとも１つのトピックに関連するコンテキストデータを識別する工程と、
少なくともコンテキストデータのいくつかを表現する視覚的マークが配置されており、前記視覚的マークの配置が前記テキストデータ内での対応するコンテキストデータの位置を表している、前記少なくとも１つのトピックの図形的表現を定義するトピック表現データを提供する工程と、
前記少なくとも１つのトピックの表現をユーザに表示することを可能とするトピック表現データを供給する工程と、を備えることを特徴とする方法。
【請求項１７】
前記少なくとも１つのトピックに関連するコンテキストデータの相対的重要度を決定する工程と、コンテキストデータの出現の相対的重要度の視覚的表示をもたらす図形的表現を提供する工程を更に備えることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
ユーザにテキストの内容を表示したものを提供する方法であって、
品詞が識別されたテキストデータを生成するために、テキストデータ内の単語を品詞の識別子と関連付ける工程と、
前記品詞が識別されたテキストデータから前記テキストデータ内に出現する少なくとも１つのトピックを決定する工程と、
前記テキストデータ内で、前記トピック決定手段によって決定された前記少なくとも１つのトピックに関連するコンテキストデータを識別する工程と、
少なくともコンテキストデータのいくつかを表現する視覚的マークが配置されており、前記視覚的マークの配置が前記テキストデータ内での対応するコンテキストデータの相対位置を表現している、前記トピックの図形的表現を定義するトピック表示データを提供する工程と、
ディスプレイに前記トピックの表現を表示させる工程と、を備えることを特徴とする方法。
【請求項１９】
前記トピック表現データが、コンテキストデータの前記相対的重要度に従って前記視覚的マークの外観を決定するデータを含むことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
前記コンテキストデータの重要度が、前記テキストデータ内の出現頻度、前記テキストデータ内における出現位置及び前記テキストデータ内での外観の少なくとも１つに従って決定されることを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項２１】
前記トピック表現データが、前記図形的表現を前記視覚的マークの配置に沿ったラインとして定義し、前記視覚的マークの前記ラインに沿った相対位置が前記テキスト内でのコンテキストデータの相対位置を表していることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項２２】
前記トピック表現データが、前記視覚的マークの相対位置によって前記テキストデータ内のコンテキストデータの相対位置を表すことを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項２３】
前記トピック表現データが、前記視覚的マークが互いに近接している、及び前記視覚的マークの重要度がより大きいの少なくともいずれかの場合に、前記視覚的マークの配置の縮尺が非線形でかつ相対的に拡大されるように提供されることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項２４】
ユーザが視覚的マークを選択するのを可能とする工程と、選択された視覚的マークと同じコンテキストデータに関連するその他の視覚的マークをハイライト表示する工程と、を更に備えることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項２５】
ユーザ入力及び前記トピック表現データの少なくともいずれかに応じて、トピック表現の視覚的マークを変更する工程を更に備えることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項２６】
前記テキストデータからのいくつかの異なったトピックが決定され、前記テキストデータ内で、各トピックについてそれぞれのコンテキストデータが識別され、前記トピック表現データが、各トピックについてそれぞれの図形的表現の定義を備えていることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項２７】
その出現の最多値に従って１つ又は複数のトピックを識別するために、前記テキストデータから、同じ語彙項目の出現数、及び１つの語彙項目の組を定義しており関係を共有している複数の語彙項目の出現数の少なくともいずれかを決定する工程を更に備えることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項２８】
その出現の最多値に従って１つ又は複数のトピックを識別するために、前記テキストデータから、同じ名詞の出現数、及び１つの名詞の組を定義しており関係を共有している複数の名詞の出現数の少なくともいずれかを決定する工程を更に備えることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項２９】
句が識別されたテキストデータから語彙チェーンを識別し、構成要素数が最多の１つ又は複数の前記語彙チェーンを１つ又は複数の前記トピックとして識別する工程を更に備えることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項３０】
前記テキストの要約を生成する工程と、前記要約をディスプレイに表示させる工程と、を更に備えることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項３１】
そのトピックに関連したコンテキストデータを表す視覚的マークが配置された、トピックの図形的表現を表示領域に表示するように構成されたトピック表現表示手段と、
ユーザ入力デバイスからユーザ入力を受信し、該ユーザ入力に従って前記表示領域内でカーソルを移動させるユーザ入力受信手段と、
前記カーソルが視覚的マークの上に移動されたときに、前記トピックの図形的表現を変更する変更手段と、を備えることを特徴とするユーザインタフェース。
【請求項３２】
表示範囲として互いに隣接した第１及び第２の表示領域を有し、前記第１の表示領域にテキストの少なくとも一部を表示し、前記第２の表示領域に、前記テキスト内に出現するトピックに関連したコンテキストデータを表す視覚的マークが配置されたトピックの図形的表現を表示し、更に前記表示範囲内のカーソル及び前記第１の表示領域に関連したスクロール・バーを表示するように構成されている表示手段と、
ユーザ入力デバイスからのユーザ入力を受信し、該ユーザ入力に従って前記表示範囲内で前記カーソルを移動させるユーザ入力手段と、
前記カーソルを移動させてスクロール指示を入力させるユーザ入力を前記ユーザ入力手段で受信したときに、前記第１の表示領域内の前記テキスト及び前記第２の表示領域内の前記トピックの図形的表示の両方をスクロールさせるスクロール手段と、を備えていることを特徴とするユーザインタフェース。
【請求項３３】
請求項１６に記載の方法をコンピュータ装置に実行させるためのコンピュータ・プログラム。
【請求項３４】
請求項３３に記載のコンピュータ・プログラムを記憶した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ユーザがテキストから目立った情報を抽出するのを可能とするための装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
米国特許第６１６７３６８号明細書（特許文献１）には、文書内の有意なトピックを識別するための方法及びシステムが記載されている。この方法では、テキスト内の各単語が対応する品詞を表すタグと関連付けられるように、一般的に入手可能な品詞タグ付け器を用いて、文書のテキストには品詞のタグ（ＰＯＳタグ）が付けられる。そしてタグが付けられたテキストは、名詞句を抽出し、重複した項目と代名詞を廃棄した後に、各名詞句の先頭部分を検出し新たに検出された先頭部分似グループ番号を割り当てるように動作する、構文解析器（パーサ）によって構文解析される。その後名詞句は割り当てられたグループ番号に従って先頭部分によるグループに集められ、クラスターは先頭部分の出現頻度に従って順位付けされる。
【０００３】
グループ化及び順位付けの後、特許文献１に記載されている方法では、２つの異なったタイプの出力モードの一方を提供する。第１の出力モードでは、グループ内の各句が文の番号及び一連の句識別子と一緒にリスト化され、異なったグループは頻度の順でリスト化されるように、名詞句のグループが出力される。第２の出力モードでは、該方法は先頭の名詞と先頭の名詞の後に括弧内に各先頭の名詞の出現頻度が示された、リストを単に出力する。
【０００４】
【特許文献１】米国特許第６１６７３６８号明細書
【特許文献２】欧州特許出願公開第ＥＰ−Ａ−１０３３６６２号明細書
【非特許文献１】ジャック  ヴェルジン（Ｊａｃｑｕｅｓ  Ｖｅｒｇｎｅ）、「頑健な構文解析の傾向（Ｔｒｅｎｄｓ  ｉｎ  Ｒｏｂｕｓｔ  Ｐａｒｓｉｎｇ）」、［ｏｎｌｉｎｅ］、２０００年７月２９日、フランス、カン大学、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｕｓｅｒｓ．ｉｎｆｏ．ｕｎｉｃｅａｎ．ｆｒ／￣ｊｖｅｒｇｎｅ／ｔｕｔｏｒｉａｌＣｏｌｉｎｇ２０００．ｈｔｍｌ＞及び＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｕｓｅｒｓ．ｉｎｆｏ．ｕｎｉｃｅａｎ．ｆｒ／￣ｊｖｅｒｇｎｅ／ＲｏｂｕｓｔＰａｒｓｉｎｇ／ＲｏｂｕｓｔＰａｒｓｉｎｇＣｏｕｒｓｅＳｌｉｄｅｓ．ｐｄｆ．ｚｉｐ＞
【非特許文献２】英語の”ＷｏｒｄＮｅｔ”語彙データベース、米国、プリンストン大学、同族科学研究室（Ｃｏｇｎａｔｉｖｅ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ）、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｏｇｓｃｉ．ｐｒｉｎｃｅｔｏｎ．ｅｄｕ／￣ｗｎ／＞
【非特許文献３】レジーナ  バルジレイ（Ｒｅｇｉｎａ  Ｂａｒｚｉｌａｙ）及びマイケルエルハダド（Ｍｉｃｈａｅｌ  Ｅｌｈａｄａｄ）、「テキストの要約化についての語彙チェーンの使用（Ｕｓｉｎｇ  Ｌｅｘｉｃａｌ  Ｃｈａｉｎｓ  ｆｏｒ  Ｔｅｘｔ  Ｓｕｍｍａｒｉｓａｔｉｏｎ）」１９９７年、ＩＳＴＳ、インテリジェントで拡張可能なテキスト要約のワークショップの予稿集（Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｓｃａｌａｂｌｅ  Ｔｅｘｔ  Ｓｕｍｍａｒｉｓａｔｉｏｎ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ）
【非特許文献４】レジーナ  バルジレイ（Ｒｅｇｉｎａ  Ｂａｒｚｉｌａｙ）、「要約のための語彙チェーン（Ｌｅｘｉｃａｌ  Ｃｈａｉｎｓ  ｆｏｒ  Ｓｕｍｍａｒｉｓａｔｉｏｎ）」、１９９７年、イスラエル、ネゲブのベン−グリオン大学（Ｂｅｎ−Ｇｕｒｉｏｎ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｎｅｇｅｖ）
【非特許文献５】エドモンドソン（Ｈ．Ｐ．Ｅｄｍｕｎｄｓｏｎ）、「自動抽出における新たな方法（Ｎｅｗ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｉｎ  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ）」、ＡＣＭジャーナル（Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＡＣＭ）、１６（２）、ｐｐ．２６４−２８５
【非特許文献６】エドモンドソン（Ｈ．Ｐ．Ｅｄｍｕｎｄｓｏｎ）、「自動的テキスト要約の進歩（Ａｄｖａｎｃｅｓ  ｉｎ  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｔｅｘｔ  Ｓｕｍｍａｒｉｓａｔｉｏｎ）」、マニ・アンド・メイベリー（Ｍａｎｉ  ａｎｄ  Ｍａｙｂｕｒｙ）、１９９９年、ｐｐ．２３−４２
【非特許文献７】ジョンソン等（Ｊｏｈｏｎｓｏｎ  ｅｔ  ａｌ）、「自動要約生成のための言語処理のアプリケーション（Ｔｈｅ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｔｏＡｕｔｏｍａｔｉｃ  Ａｂｓｔａｒｃｔ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）、文書及びテキスト管理ジャーナル（Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  ａｎｄ  Ｔｅｘｔ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）、１９９３年第３号１巻、ｐｐ．２１５−２４１
【０００５】
【本発明の開示】
ある態様では、本発明は、主なトピックとテキスト内でのそれらのコンテキスト（ｃｏｎｔｅｘｔ）の視覚的な表示をユーザにもたらす装置を提供する。
【０００６】
ある態様では、本発明は、テキスト内のトピックとそのトピックに関連したコンテキストのテキスト内での相対位置を表す図式的表示をユーザにもたらす装置を提供する。
【０００７】
ある態様では、本発明は、各トピックに対応する行を定義し、そのトピックに関連するコンテキストデータのある行での位置又はノードを、そのコンテキストデータの現れるテキスト内での相対位置を定義する行でのコンテキストデータの相対位置と関連付けることにより、テキスト内での１つの又は複数の主なトピックそれぞれをユーザが視覚的に識別するための装置を提供する。
【０００８】
ある態様では、本発明は、テキストの要約を提供する装置を提供し、該装置は、各トピックがそのトピックに関連するコンテキストデータに関連しているテキスト内で識別された、トピックの視覚的表示又はその数をユーザに提供するための表示手段と、ユーザにコンテキストデータの選択を可能とするための選択手段と、ユーザによって選択されたコンテキストデータに従ってテキストを要約する要約手段とを備えている。
【０００９】
本発明を実施する装置は、ユーザに多くのテキストを表示する必要がなくなるように、テキスト内の１つ又は複数のトピックを表す視覚的表示をユーザに提供することを可能とする。これは特に、ディスプレイのサイズが小さい、携帯情報端末（ＰＤＡ）のような小さな携帯型又はハンドヘルド型の装置の場合に有利である。加えて、本発明を実施する装置は、特定のコンテキストに関連したテキストを見つけるための文書内での場所をユーザが求めるのを可能とし、これによりユーザは目立った情報をテキストからより早くかつ簡単に抽出することができる。
【００１０】
また、トピックの視覚的表示は、ユーザがテキストの要点を素早く収集するのを可能とする。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照して、例示としての本発明の実施形態について説明する。
【００１２】
ここで図を参照すると、図１は本発明を実施する要約装置１の機能ブロック図を示している。
【００１３】
要約装置は、要約すべきテキストを装置が読み取れる電子的な形態で供給するテキスト供給器２を備えている。テキスト供給器２は、例えば、テキストを電子的な形態で記憶するハードディスク又は他の大容量記憶装置でも良い。テキスト供給器２は、テキスト内の単語を識別しそれらに対応する品詞タグ（ＰＯＳ）を付け、またテキスト内の名詞句を識別する、テキスト・プロセッサ３に接続されている。テキスト・プロセッサ３は、タグが付けられたテキストからテキスト内で最も頻繁に現れるあるいは重要なトピックを決定する、トピック決定器４に接続されている。
【００１４】
トピック決定器４は、テキスト・プロセッサ３の出力を受信するように同様に接続されており、トピック決定器４によって決定されたトピックのそれぞれについて、そのトピックに関連したコンテキストデータを決定し、そのトピックに対するトピック・スレッドを定義する、トピック・スレッド決定器５に接続されている。テキスト・プロセッサ３は要約器６にも接続されており、該要約器６はテキスト・プロセッサ３から供給されたテキストの要約を提供するように構成されている。
【００１５】
テキスト・プロセッサ３、トピック・スレッド決定器５及び要約器６のそれぞれは、ディスプレイ８上でユーザに対して表示される情報を決定するディスプレイ・ドライバ７に接続されている。加えて、装置１は、例えば、トピック・スレッド決定器５のコンテキストデータの閾値と、要約器６及びディスプレイ・ドライバ７の動作モードの制御とを調整可能とする、コントローラ９及びユーザ入力９０を含んでいる。
【００１６】
図２は、テキスト・プロセッサ３の機能要素を表すように、要約装置１のより詳細な機能ブロック図を示している。
【００１７】
図２にからわかるように、テキスト・プロセッサ３は、テキスト供給器２から供給されたテキストを、例えば、スペースや句読点（例えば、英語ではピリオド、コンマなど）などの関連する言語における単語のセパレータを表す特徴部分の位置を決定することによる、既知の方法で単語間の区切り記号を識別することによって単語に分離する、トークン化器３１を含んでいる。この単語データは、各単語に対応する品詞を識別するタグを付ける、品詞（ＰＯＳ）タグ付け器３２に供給される。タグの例は、
ＡＤＪ  −形容詞
ＮＯＵＮ−名詞
ＰＲＥＰ−前置詞
ＤＥＴ  −限定詞
ＶＥＲＢ−動詞
などである。
【００１８】
タグ付け器３２は、各単語について対応する品詞を識別する辞書記憶部３３内でその単語を調べることによって各単語にタグを付ける。１つの単語が１つより多い品詞を表し得るとき（名詞又は動詞となり得る単語”ｏｒｄｅｒ”のように）、タグ付け器３２は、そのコンテキストに従って品詞を明確にするように、コンテキストの規則記憶部３４に記憶されたコンテキストの規則にアクセスする。この品詞タグ付けの既知の方法は、２０００年７月２９日付けのフランスのカン大学のジャック  ヴェルジン（Ｊａｃｑｕｅｓ  Ｖｅｒｇｎｅ）による「頑健な構文解析の傾向（Ｔｒｅｎｄｓ  ｉｎ  Ｒｏｂｕｓｔ  Ｐａｒｓｉｎｇ）」という題名の指導書に記載されており、ｈｔｔｐ：／／ｕｓｅｒｓ．ｉｎｆｏ．ｕｎｉｃｅａｎ．ｆｒ／￣ｊｖｅｒｇｎｅ／ｔｕｔｏｒｉａｌＣｏｌｉｎｇ２０００．ｈｔｍｌ及びｈｔｔｐ：／／ｕｓｅｒｓ．ｉｎｆｏ．ｕｎｉｃｅａｎ．ｆｒ／￣ｊｖｅｒｇｎｅ／ＲｏｂｕｓｔＰａｒｓｉｎｇ／ＲｏｂｕｓｔＰａｒｓｉｎｇＣｏｕｒｓｅＳｌｉｄｅｓ．ｐｄｆ．ｚｉｐから入手可能である（非特許文献１）。
【００１９】
タグが付けられた単語は、句決定器３６によってアクセスされるタグ付きテキスト記憶部３５に記憶され、該句決定器３６は、句規則記憶部３７に記憶された句の規則を用いて、タグが付けられた単語データを構文解析してテキスト内の名詞句を識別し、そのようにして名詞のタグが付けられた単語のテキストの各出現に関連したあらゆるコンテキストデータを識別する。この「チャンキング（ｃｈｕｎｋｉｎｇ）」を実行する方法は、上述の指導書及び欧州特許出願公開第ＥＰ−Ａ−１０３３６６２号明細書にも記載されており、例えば、欧州特許出願公開第ＥＰ−Ａ−１０３３６６２号の図３から５を参照されたい。決定された名詞句は決定された句記憶部３８に記憶される。
【００２０】
テキスト・プロセッサ３はこのようにして、テキスト供給器２から供給されたテキストから、テキスト内の各単語に対応する品詞を識別するタグが付けられたあるいは関連付けられたタグ付き単語データに加えて、タグ付き単語データ内の各名詞について関連するコンテキストデータを識別する名詞句データを導出する。
【００２１】
図３、４、５及び６は、トピック決定器４、トピック・スレッド決定器５、要約器６及びディスプレイ・ドライバ７の機能ブロック図をそれぞれ示している。
【００２２】
トピック決定器４は、語彙データベース記憶部４２に記憶されたデータに従って、語彙のつながり又はタグ付きテキスト記憶部３５によって供給される名詞間の関係を決定する、語彙チェーン決定器４１を有している。この例では、語彙データベースは、米国のプリンストン、ナッソー・ストリート２２１、プリンストン大学の同族科学研究室（Ｃｏｇｎａｔｉｖｅ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ）によって提供される、英語の”ＷｏｒｄＮｅｔ”語彙データベースであり、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｏｇｓｃｉ．ｐｒｉｎｃｅｔｏｎ．ｅｄｕ／￣ｗｎ／からオンラインで入手可能である。テキストの要約についての語彙チェーンの使用は、１９９７年にマドリッドで開催された、ＩＳＴＳ’９７のインテリジェントで拡張可能なテキスト要約のワークショップの予稿集（Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｓｃａｌａｂｌｅ  Ｔｅｘｔ  Ｓｕｍｍａｒｉｓａｔｉｏｎ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ）で発行された、イスラエル、ネゲブのベン−グリオン大学（Ｂｅｎ−Ｇｕｒｉｏｎ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｎｅｇｅｖ）、数学及びコンピュータ・サイエンス学部、レジーナ  バルジレイ（Ｒｅｇｉｎａ  Ｂａｒｚｉｌａｙ）及びマイケル  エルハダド（Ｍｉｃｈａｅｌ  Ｅｌｈａｄａｄ）の「テキストの要約化についての語彙チェーンの使用（Ｕｓｉｎｇ  Ｌｅｘｉｃａｌ  Ｃｈａｉｎｓ  ｆｏｒ  Ｔｅｘｔ  Ｓｕｍｍａｒｉｓａｔｉｏｎ）」という題名の論文と、イスラエル、ベールシェバ、ネゲブのベン−グリオン大学（Ｂｅｎ−Ｇｕｒｉｏｎ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｎｅｇｅｖ）、レジーナ  バルジレイ（Ｒｅｇｉｎａ  Ｂａｒｚｉｌａｙ）の１９９７年の、「要約のための語彙チェーン（Ｌｅｘｉｃａｌ  Ｃｈａｉｎｓ  ｆｏｒ  Ｓｕｍｍａｒｉｓａｔｉｏｎ）」という題名の博士論文に記載されている。
【００２３】
ＷｏｒｄＮｅｔの語彙データベースは、語彙を５つのカテゴリ（名詞、動詞、形容詞、副詞及び機能語）に分類しているが、名詞、動詞、形容詞及び副詞だけを含んでいる。ＷｏｒｄＮｅｔは語彙情報を単語の意味の観点から組織化しシソーラスと共通点があるが、単語の形態はアスキー文字の列として表され、意味は共通の意味概念と呼ばれる同義語の組である”シンセット（ｓｙｎｓｅｔ）”によって表される。単語が１つより多い意味を持つとき、１つより多いシンセットが提供されるであろう。各シンセットには、シンセット間の関係を表すポインタのリストが添付される。これらの関係は、レジーナ  バルジレイの論文で提示されたような、反対の意味を持つ単語（反意語）、単語の一般化（上位語）、単語の明細事項（下位語）、全体に対する部分全体の対応（部分語：ｍｅｒｏｎｙｍｓ）、部分に対する部分全体関係（全体語：ｈｏｌｏｎｙｍｓ）、名詞と形容詞の間の包含関係（属性）、他の行為の原因（原因）及び他の行為の暗示（含意）を含んでいる。このため、ＷｏｒｄＮｅｔの語彙データベースは、同義語の組と同義語間の関係を定義している。
【００２４】
ロジェのオンライン・シソーラスのような、語彙データベースの他の形態を使用しても良い。
【００２５】
語彙チェーン決定器４１は、テキスト・プロセッサ２よって供給されたテキストの各名詞を語彙データベースを使用してチェックし、語彙的関係を共有するテキスト内の別々の点に現れる名詞である、テキスト内の語彙チェーンを識別する。この場合、語彙チェーン決定器４１は、同じ名詞の各出現を識別し、加えて、語彙データベースを使用して、テキスト内に出現する同義語を識別し、テキスト内に出現する名詞に関連した上位語も識別する。
【００２６】
重要度決定器４３は、名詞の出現する回数をカウントし、テキスト内の名詞の位置に応じた重み付けを名詞の各出現に割り当てることによって、テキスト内の各名詞の重要度を決定する。このため、この例では、重要度決定器４３は、一連の異なった重み付け係数を有し、テキストの題名内に出現する名詞に最も大きな重み付け係数を割り当て、テキストの概要又はキーワードに出現する名詞により小さな重み付け係数を割り当て、テキストの副題に出現する名詞により小さな重み付け係数を割り当て、テキストの本文に出現する名詞に最も小さな重み付け係数を割り当てる。重要度決定器４３は、テキストの最後にある要約に出現する単語に、概要内に出現する名詞と同様な重み付け係数を割り当てるように構成されていても良い。
【００２７】
このように重要度決定器４３は、テキスト内で識別された各名詞についての重要度の点数を求める。加えて、重要度決定器４３は、シンセットを形成する名詞についての重要度の点数を組合わせることによって識別された各”シンセット”についての重要度の点数を決定し、また上位語に関連する名詞についての重要度の点数を組合わせることによって識別された各上位語についての重要度の点数を求める。
【００２８】
トピック識別器４４は、重要度の最大の点数、この場合は３つの重要度の最大の点数を決定し、これら重要度の最大の点数に関連する名詞、シンセット又は上位語をテキスト内の主なトピックとして識別するために設けられている。重要度の最大の点数が名詞又は上位語に関連しているとき、トピックはその名詞又は上位語でラベルが付けられる又は識別される。重要性の最大の点数がシンセットに関連しているとき、トピック決定器４４はそのシンセット内で最も頻繁に出現する名詞によってトピックを識別する。
【００２９】
図４に示されているように、トピック・スレッド決定器５は、トピック決定器４によって決定されたトピックそれぞれを順に選択し、各トピックについて順に、コンテキストデータ識別器５１に、決定された句記憶部３８に記憶された句からそのトピックの各名詞に関連したコンテキストデータを識別させるトピック・セレクタ５０と、テキスト・プロセッサによって処理されたテキストの開始からの単語数で、テキスト内のコンテキストデータの位置を決定するコンテキストデータ位置決定器５２を有している。
【００３０】
トピック決定器４はまた、１つのトピックについての特定のコンテキストデータの重要度を決定するコンテキストデータ重要度決定器５３と、テキスト内のコンテキストデータの相対位置がラインに沿ったノード又はマーカで示され、コンテキストデータの相対的重要度又は優劣が視覚的に示されるような、特定のトピックのコンテキストデータに関連するデータをラインデータと共に生成する、トピック・スレッド生成器５４とを含んでいる。
【００３１】
コンテキストデータ重要度決定器５３は、所与のトピックについての同じコンテキストデータの出現回数をカウントし、例えば、上記で説明したように題名や概要内のコンテキストデータにより大きな重み付け係数が付与され得るように、テキスト内の位置に応じて各出現に対する重み付け係数が付与され得るという点で、重要度決定器４３と同様な方法で動作する。
【００３２】
トピック・スレッド決定器はまた、おそらくは、以下で説明するように、視覚的表示の方法を調整可能とする、ユーザ入力提供器９を介した、コントローラ９からの入力を受信する。
【００３３】
図５に示されたように、要約器６は、コントローラ９から受信したデータに従って、要約モードを決定する要約モード決定器６０と、要約モード決定器６０によって決定された要約モードに従って、ユーザに対して表示するテキストの要約を生成する要約生成器６１とを有している。要約モードは、エドモンドソン（Ｈ．Ｐ．Ｅｄｍｕｎｄｓｏｎ  （１９６９））による、ＡＣＭジャーナル（Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＡＣＭ）  １６（２）の２６４ページから２８５に掲載された「自動抽出における新たな方法（Ｎｅｗ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｉｎ  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ）」という題名の論文、及びマニ・アンド・メイベリー（Ｍａｎｉ  ａｎｄ  Ｍａｙｂｕｒｙ）の１９９９年、ページ２３から４２に掲載された「自動的テキスト要約の進歩（Ａｄｖａｎｃｅｓ  ｉｎ  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｔｅｘｔ  Ｓｕｍｍａｒｉｓａｔｉｏｎ）」という題名の論文、又はジョンソン等（Ｊｏｈｏｎｓｏｎ  ｅｔ  ａｌ）による、文書及びテキスト管理ジャーナル（Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  ａｎｄ  Ｔｅｘｔ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）、１９９３年第３号１巻のページ２１５から２４１の「自動要約生成のための言語処理のアプリケーション（Ｔｈｅ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｔｏ  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ａｂｓｔａｒｃｔ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）」という題名の論文に記載されたような既知の方法を用いて要約が決定される、一般的な要約モード、あるいは以下で説明するようなユーザが定義した要約であっても良い。
【００３４】
図６に示したように、ディスプレイ・ドライバ７は、コントローラ９から供給されたデータに従ってディスプレイ・モードを決定するディスプレイ・モード決定器７０と、決定されたモードに従ってディスプレイを駆動するディスプレイ生成器又はドライバ７１とを有している。
【００３５】
以上説明した要約装置は、プログラム命令によってプログラムされるコンピュータ装置によって実現される。コンピュータ装置は、例えば、パーソナルコンピュータ、携帯情報端末（ＰＤＡ）、あるいはワークステーションでも良い。
【００３６】
図７は、要約装置１を実現すべく構成され得る一般的なコンピュータ装置１００の機能ブロックを示す図である。
【００３７】
図７に示されたように、コンピュータ装置１００は、図示されたようなＲＯＭなどのメモリ１０２、加えておそらくはＲＡＭ、ハードディスク・ドライブ等の大容量記憶装置、及び、例えば、フロッピー（登録商標）・ディスク、ＣＤＲＯＭ、ＤＶＤなどのような取り外し可能な媒体（ＲＭ）１０５を受容する取り外し可能な媒体のドライブ（ＲＭＤ）１０４のような形態のデータ記憶部に接続された、プロセッサ・ユニット１０１を含んでいる。
【００３８】
コンピュータ装置１００はまた、ユーザ入力部９０を形成するユーザ・インタフェースを有している。ユーザ・インタフェースは、ディスプレイ１０６、キーボード１０７、マウスやタッチパッドのようなポインティング・デバイス１０８、及びおそらくはマイクロフォン１１１を含んでいる。加えて、コンピュータ装置は、コンピュータ装置が、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）イントラネット又はインターネットのようなネットワークを介して他のコンピュータ装置との通信を可能とする、モデム又はネットワーク・カードのような通信デバイス１０９を有していても良い。加えて、コンピュータ装置１００は、電子的テキスト文書を得るためにハードコピー文書をスキャンするスキャナ１１０を含んでいても良い。
【００３９】
コンピュータ装置１００は、図１に示した要約装置を提供すべく、
１．大容量記憶装置１０３に予めインストールされたプログラム命令
２．取り外し可能な媒体１０５からダウンロードされたプログラム命令
３．通信デバイス１０９を介して一体的にダウンロードされたプログラム命令
の１つ以上によって構成されても良い。
【００４０】
上記で説明した要約装置の動作について以下で説明する。
【００４１】
最初に、テキスト供給器２から電子テキストを受信すると、トークン化器３１はテキスト内の個々の単語を識別し、タグ付け器３２は、辞書記憶部３３に記憶された辞書及びコンテキストの規則記憶部３４に記憶されたコンテキストの規則を用いて、各単語にその品詞を示すタグを付ける。タグが付けられた単語はタグ付きテキスト記憶部３５に記憶され、そこから句決定器３６は、句規則記憶部３７に記憶された句規則に従って、かつ欧州特許出願公開第ＥＰ−Ａ−１０３３６６２号明細書に記載されたようにして、テキスト内の名詞句を識別し、それらを決定された句記憶部３８に記憶する。
【００４２】
トピック決定器４及びトピック・スレッド決定器５によって形成されるトピック生成装置の動作を、図８ａ、８ｂ及び９に示されたフローチャートを参照して説明する。
【００４３】
テキスト・プロセッサ３がテキストの処理を完了すると、その後図８ａのステップＳ１で、トピック決定器の語彙チェーン決定器４１がタグ付きテキスト記憶部の第１の名詞を識別し、ステップＳ２で、識別された名詞を見つけるべく、語彙データベース記憶部内の語彙データベースにアクセスし、見つけた名詞が名詞の組（すなわち、例えば、同義語の組や上位語が同じ名詞の組のような語彙的関係のような関係を共有する名詞の組）の一部を形成するかどうかチェックし、もしそうであれば、その名詞を対応する名詞の組に関連付け、その上位語又は名詞の組のカウントに１を加える。
【００４４】
そして、ステップＳ３で、語彙チェーン決定器４１は、タグ付きテキスト記憶部３５内に識別すべき他の名詞があるかどうかをチェックし、タグ付きテキスト記憶部３５内の各名詞がチェックされ識別されるまで、ステップＳ１からＳ３を繰り返す。
【００４５】
図８ｂは、識別された名詞及び名詞の組それぞれについて、重要度決定器４３及びトピック識別器４４によって実行されるステップを示している。
【００４６】
ステップＳ４で、識別した名詞が出現する度に、重要度決定器４３はその名詞についての重要性の値を決定しその重要性の値を、その名詞の重要度の点数と、その名詞が該当するあらゆる名詞の組の重要度の点数に加算する。この処理の最後に、識別された各名詞及び名詞の組それぞれの最終的な重要度の点数が求められる。
【００４７】
そしてステップＳ５で、トピック識別器４４は重要度の最大点数３つを選択し、３つの重要度の最大点数それぞれに関連する名詞又は名詞の組をテキストのトピックとして識別する。
【００４８】
図９は、トピック・スレッド決定器５によって実行されるステップを示している。ステップＳ１０で、トピック選択器５０は、トピック識別器４４によって識別された３つのトピックの１つを選択し、次にステップＳ１１で、コンテキストデータ識別器５１は、句記憶部３８に記憶されたデータからトピックのその名詞又は名詞の組に関連したコンテキストデータを識別する。トピックがテキストを通じて数回出現する単一の名詞として定義された場合、コンテキストデータ識別器５１は、決定された句記憶部３８内のその名詞を含む句を決定し、それらの句内のコンテキストデータを識別する。しかしながら、トピックが上位語又は他の名詞の組として定義された場合、コンテキストデータ識別器は、トピック決定器によって供給されたデータからテキスト内のその名詞の組に関連した名詞を決定し、これらの名詞を含む句内のコンテキストデータを識別する。
【００４９】
そして、ステップＳ１２で、コンテキストデータ位置決定器５２は、識別されたコンテキストデータの項目それぞれのテキスト内での相対位置を、各コンテキストデータのテキスト内での単語番号（ここで、テキスト内の最初の単語は単語番号０である）を求めることによって決定する。次に、ステップＳ１３で、コンテキストデータ重要度決定器は、上記で説明したように、コンテキストデータの項目それぞれの出現について、テキスト内でのその位置によって決定される重み付けされたカウント又は重み付けされた点数を求めることによって、コンテキストデータの各項目の重要度を決定する。ステップＳ１４で、トピック・スレッド生成器５４は、以下で説明するように、デフォルト値に予め設定されるか、例えば、ユーザ入力部９０を介したユーザ入力により、コントローラ９によって調整され得る、閾値に従って、コンテキストデータの最も重要であると識別された項目の組１つを選択する。
【００５０】
次に、ステップＳ１５で、トピック・スレッド生成器５４は、トピックの見出しに一端を有し、分布したコンテキストデータの対応する項目を識別する視覚的マークに関連したラインに沿って分布したノード又は位置、すなわち、テキスト内のコンテキストデータの項目の相対位置を表すラインに沿ったマークの相対位置を有する、スレッド又はラインで、トピックを表すデータを生成する。加えて、トピック・スレッド生成器は、コンテキストデータの項目を表す視覚的マークの外観を、そのコンテキストデータの項目の重要度に応じたものとする。
【００５１】
トピックの見出し又はラベルは、トピックのタイプに依存する。トピックが単一の名詞で識別される場合には、その名詞はトピックの見出し又はラベルとして使用されるであろう。しかしながら、トピックが名詞の組、すなわち、例えば、互いに同義語であるあるいは上位語が共通な複数の名詞などの、語彙的関係を有する名詞のグループで識別される場合には、トピックの見出し又はラベルは語彙的関係のタイプによって決定されるであろう。例えば、名詞の組を構成するのが同義語である場合には、その組の中で最も頻繁に出現する名詞がトピックの見出しとして選択され、すべての名詞の頻度が同じであれば、その組の中で個々の重要度の点数が最も高い名詞が選択されるであろう。名詞の組が共通の上位語を持つ名詞のグループである場合には、ＷｏｒｄＮｅｔデータベースで上位語を表す意味語がトピックの見出し又は最も支配的な名詞として選択される、すなわち、重要度の点数が最も高い名詞が見出しの名詞として選択されるであろう。
【００５２】
そしてステップＳ１６で、トピック・スレッド生成器５４は、この例では識別されたトピックの３つ全てについて、スレッドを生成したかどうかをチェックし、完了していなければ、ステップＳ１０からＳ１５を繰り返す。
【００５３】
図１１ａは、ディスプレイ８によってユーザに表示される表示画面２００の一例を示している。
【００５４】
表示画面２００は、最小化、全画面表示及び閉じるボタン２０１ａ、２０１ｂ、２０１ｃを有するタイトルバー２０１を備えた、ウインドウ・タイプの構成を有している。タイトルバーの下には、「表示」という名称のドロップ・ダウン・メニュー２０１ｄと、トピック・スレッド・ウインドウ２０４及びテキスト表示ウインドウ２０２の２つの並んだウインドウがある。テキスト表示ウインドウ２０２は、ユーザがポインティング・デバイスを用いてテキストを通してスクロールできるようにするために、上スクロール及び下スクロールの矢印２０３ａ及び２０３ｂを有するスクロール・バー２０３と関連している。
【００５５】
第３の要約表示ウインドウ２０６は、トピック・スレッド及びテキスト表示のウインドウ２０４及び２０２の下方に配置されている。要約表示ウインドウ２０６は、概略要約ボタン２０５と関連している。
【００５６】
この例では、図１１ａに示した表示画面２００は、トピック・スレッド決定器５から生成されたトピック・スレッドをディスプレイ・ドライバ７が受信した後に、ディスプレイ・ドライバによって生成される。
【００５７】
上記で説明した要約装置の動作は、別のウインドウからユーザによって開始される。代替的に、図１１ａの「ファイル選択」という名称の別のドロップ・ダウン・メニュー２０１ｅを設けて、ユーザが要約するファイルを選択できるようにしても良い。
【００５８】
この例では、要約に選択されたテキストは以下であるとする。
”Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｙａｔｅｍ
ＨａｓｈＴｒｏｎ  ｈａｓ  ｄｅｃｉｄｅｄ  ｔｏ  ｍａｋｅ  ａｎ  ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ  ｉｎ  ａｎ  Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｓｅｒｖｉｃｅ  ｏｆｆｅｒｉｎｇ  ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ  ａｎｄ  ｎｉｇｈｔｃｌｕｂ  ｒｅｖｉｅｗｓ  ｉｎ  ｍａｊｏｒ  ｃｉｔｉｅｓ  ａｃｒｏｓｓ  ｔｈｅ  ｎａｔｉｏｎ．
Ｉｎ  ｔｈｅ  ｍｅｅｔｉｎｇ，  Ａｎｄｒｅｗ  Ｄａｂｏｒｎ，  Ｃｈａｉｒｍａｎ  ｏｆ  ＨａｓｈＴｒｏｎ，  ｓａｉｄ  ｔｈａｔ  ＨｓｈＴｒｏｎ’ｓｃｏｍｐｅｔｉｔｉｖｅ  ａｄｖａｎｔａｇｅ  ｗａｓ  ｉｔｓ  ｅｘｐｅｒｉｅｎｓｅ  ｉｎ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ  ｈａｓ  ｓｈｏｗｎ  ｔｈａｔ  ｐｅｏｐｌｅ  ｈａｖｅ  ｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙ  ｆｉｎｄｉｎｇ  ｇｏｏｄ  ｒｅｓｔａｕｒａｎｔｓ，ｅｖｅｎ  ｔｈｏｕｇｈ  ｔｈｅｙ  ｃａｎ  ｏｆｔｅｎ  ｂｅ  ｆｏｕｎｄ  ｉｎ  ｌｏｃａｌ  ａｒｅａｓ．    Ｔｈｉｓ  ｄｅｍａｎｄ  ｆｏｒ  ｌｏｃａｌｌｙ  ｒｅｌｅｖａｎｔ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｃａｎｎｏｔ  ａｌｗａｙｓ  ｂｅ  ｍｅｔ  ｂｙ  ｂｉｇ  ｃｅｎｔｒａｌｉｓｅｄ  ｓｅｒｖｉｃｅ．    Ｔｈｉｓ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｒｅａｓｏｎ  ｔｈａｔ  Ｄａｂｏｒｎ  ｅｍｐｈａｓｉｓｅｓ  ｔｈｅ  ｃｒｉｔｉｃａｌ  ｒｏｌｅ  ｏｆ  ａ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ．
ＨａｓｈＴｒｏｎ’ｓ  ｖｉｓｉｏｎ  ｏｆ  ａ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｙａｔｅｍ  ｉｓ  ａｂｏｕｔ  ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｉｎｇ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ  ｄａｔａｂａｓｅｓ  ａｒｏｕｎｄ  ｔｈｅ  ｃｏｕｎｔｒｙ  ｔｏ  ｐｒｏｖｉｄｅ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｔｈａｔ  ｔｈｅ  ｕｓｅｒ  ｎｅｅｄｓ  ｗｈｅｎ  ｔｈｅｙ  ｎｅｅｄ  ｉｔ．
Ｔｈｅ  ｓｙｓｔｅｍ  ｃｏｍｂｉｎｅｓ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ａｂｏｕｔ  ｔｈｅ  ｕｓｅｒ（ｅ．ｇ．  ｆｏｏｄ  ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ，  ＧＰＳｄａｔａ）  ｗｉｔｈ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ａｂｏｕｔ  ｒｅｓｔａｕｒａｎｔｓ．    Ｉｔ  ｃａｎ  ｒｅｃｏｍｍｅｎｄ  ｆｏｒ  ｅｘａｍｐｌｅｏｎｌｙ  ｖｅｇｅｔａｒｉａｎ  ｒｅｓｔａｕｒａｎｔｓ  ｗｉｔｈｉｎ  ａ  １  ｍｉｌｅ  ａｒｅａ  ｔｏ  ｙｏｕｒ  ＰＤＡ  ｏｒ  ｍｏｂｉｌｅ  ｐｈｏｎｅ”
【００５９】
（日本語訳：分散情報システム
ハッシュトロン社は、全国の大都市にあるレストラン及びナイトクラブのレビューを提供するインターネット・サービスに投資することを決定した。
会議で、ハッシュトロン社の会長アンドリュー・ダボーンは、ハッシュトロンの競争上の優位性はネットワークでの経験であると述べた。
調査により、人々は地元地域ではしばしば良いレストランを見つけることができるにもかかわらず、良いレストランを見つけるのが困難だと感じていることがわかった。この地域に関連する情報に対する需要は、常に中央集約型の大型のサービスに合うとは限らない。これがダボーンが分散情報システムの重要な役割を強調する理由である。
分散情報システムのハッシュトロン社のビジョンは、ユーザが必要とするときにユーザが必要とする情報を提供すべく、各地の様々なデータベースを相互接続することに関している。
このシステムは、ユーザに関する情報（例えば、食べ物の好み、ＧＰＳデータ）をレストランに関する情報と組合わせる。システムは、例えば、あなたのＰＤＡ又は移動電話に１マイル以内の領域にあるベジタリアン・レストランのみを薦めることができる。）
【００６０】
この場合、要約装置はトピックの見出しとして、”ＨａｓｈＴｒｏｎ”、”Ｓｙａｔｅｍ”及び”Ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ”を識別する。
【００６１】
トピックの見出しは、図１１ａの対応するトピック・スレッド２１０、２１１、２１２に示され、コンテキストデータの対応する項目の相対位置は、スレッド２１０、２１１又は２１２に視覚的マーク、この場合、この例では円又はドットなどの幾何学的形状で表され、円が大きくなるほど、コンテキストデータの項目の重要度が大きくなるように、コンテキストデータの項目の出現の重要度は円の大きさで表されている。図１１ａに示されたように、重要度がより大きいコンテキストデータの項目は、トピック・スレッド・ラインにも表示され得る。このため、上記で示したテキストについては、コンテキストデータの項目”ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｖｅａｄｖａｎｔａｇｅ”及び”ｖｉｓｉｏｎ”がトピックの見出し”ＨａｓｈＴｒｏｎ”に対して表示され、コンテキストデータの項目”Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｓｅｒｖｉｃｅ”および”Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ”がトピックの見出し”Ｓｙｓｔｅｍ”に対して表示され、コンテキストデータの項目”Ｎｉｇｈｔ  Ｃｌｕｂ  Ｒｅｖｉｅｗｓ”及び”Ｖｅｇｅｔａｒｉａｎ”がトピックの見出し”Ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ”に対して表示される。
【００６２】
加えて、トピック・スレッド・ライン２１０、２１１及び２１２とそれらに関連する視覚的マークは、互いに視覚的に区別可能である。実際には、これはトピック・スレッド・ラインに異なった色（例えば、それぞれ赤、緑及び青）を割り当てることによって達成される。これは図１１ａでは、トピック・スレッド・ライン２１０が実線で示され、トピック・スレッド・ライン２１１が破線で示され、トピック・スレッド・ライン２１２が点線で示されることにより表されている。
【００６３】
カーソル２２０（図１１ａでは矢印で示されている）は、ユーザによって図１１ａに示されるあらゆる視覚的マークの上に移動できる。
【００６４】
図１１ｂは、図１１ａに示した表示画面２００の修正版２００’を示している。図１１ｂに示した表示画面は、トピック表示ウインドウ２０４’が拡大され要約表示ウインドウ２０６’のサイズが縮小されている点で図１１ａに示したものと異なっており、その結果、要約表示ウインドウ２０６’は完全にテキスト表示ウインドウ２０２の下方に位置し、トピック・スレッド表示ウインドウ２０４’は他の２つのウインドウ２０２及び２０６’の横に広がっている。これはトピック・スレッドを示すための表示領域を大きくし、また、テキスト表示ウインドウ内に示されたテキストの位置に対応するトピック・スレッド表示ウインドウ２０４’内の視覚的マークの相対位置を、ユーザが誤って認識しないことを確実にする。
【００６５】
ディスプレイ・ドライバ７がカーソルがマーク２３０の上に位置すると判定したとき、ディスプレイ・ドライバ７はそのマークをハイライト表示させる。これは図１２ａ（図１１ａに示された表示画面２００に対応）で、スレッド・ライン２１２のコンテキストデータ”Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ”に関連したマーク２３０ａの周りの円で示されているが、実際にはハイライト表示は、マークの色を変更すること又はマークを点滅させることによって実現されても良い。加えて、ディスプレイ・ドライバ７は、同じコンテキストデータに関連した他のいずれかの視覚的マークをハイライト表示させると共に対応するコンテキストデータを表示させるようにし、その結果、ユーザはテキスト内におけるそのコンテキストデータのそれぞれの及びあらゆる出現と、コンテキストデータのそれらの項目がある相対位置とを容易に識別することができる。このように、図１２ａに示したように、ユーザがコンテキストデータ”Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ”に関連する視覚的マーク２３０ａの上にカーソルを移動したとき、もう１つの視覚的マーク２３０ｂもハイライト表示され、関連するコンテキストデータ”Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ”が表示される。
【００６６】
図１２ｂは、ユーザが通常は関連するコンテキストデータが表示されない視覚的マークの上にカーソルを移動したときのディスプレイ・ドライバの動作を表している。図１２ｂからわかるように、そのような視覚的マーク２３０ｄの上へのカーソルを移動すると、視覚的マークがハイライト表示（図１２ｂでの周囲の円によって示されるように）され、またコンテキストデータ、この場合には”Ｎｅｔｗｏｒｋ”というコンテキストデータが表示される。
【００６７】
コンテキストデータの多数の項目が１つのトピック・スレッドに関連している場合には、トピック・スレッド表示ウインドウによってもたらされる視覚的表示は乱雑になり得る。この問題を軽減するために、コントローラ９が、視覚的マークと共に実際に表示されるコンテキストデータの項目の数を制御しても良い。このため、図１３に示されるように、例えば、ユーザ入力部９０のポインティング・デバイスを用いて右クリックによって、ユーザがユーザ入力部９０を用いて視覚的マークのいずれか１つを選択したとき、ポップアップ・ウインドウ２４０が表示される。ポップアップ・ウインドウ２４０は、その機能を後述する「要約化」とラベルが付けられたボタン２４１と、０と１の間のどこかに閾値を設定するために既知の方法でポインティング・デバイスを用いてユーザによってスライドされ得るスライダ２４２とを有している。ユーザがスライダ２４２をスライディング・スケールの一端（この例では０の上）に移動させたとき、コンテキストデータの項目は何も表示されない、すなわち、視覚的マークだけが表示される。ユーザがスライダをスケールの多端に向けて移動させると、ディスプレイ・ドライバ７は、コンテキストデータのより多くの項目が表示されるようにするが、コンテキストデータの項目は重要度が最も高いものから選択される。ユーザがスライダ２４２を右（図１３の「１」の上）に移動させると、図示されたように、コンテキストデータの全ての項目が表示される。デフォルトとしては、スライダはスライディング・スケール上の０．６の位置にある。
【００６８】
ユーザがカーソルを単語「表示」の上に移動させポインティング・デバイスの選択ボタンをクリックして表示メニュー２０１ｄを選択すると、図１４に示すように、この例では４つのラジオボタン２０７ａ、２０７ｂ、２０７ｃ及び２０７ｄを有するドロップダウン・メニュー２０７が現れる。
【００６９】
ディスプレイ・ドライバがユーザがラジオボタン２０７ｂを選択したと判断した場合、ディスプレイ・ドライバは、テキスト表示ウインドウ２０２に表示されるべく処理されるテキストを、（例えば、黄色などのカラーのブロックで）ハイライト表示されるトークン化器によって識別された個々のトークン（すなわち、タグ付きテキスト記憶部３５からの個々のタグ付き単語）とする。これにより、ユーザはトークン化器が個々の単語を正しく識別したのを確認できる。
【００７０】
ユーザがラジオボタン「名詞及び句」を選択した場合、ディスプレイ・ドライバ７は、テキスト表示ウインドウに表示されるべく処理されるテキストを、別の色、例えば紫及び青でハイライト表示される識別された名詞及び句にする。この例を上記で例として示したテキストの一部について、句をカギ括弧で囲んで以下に示す。
【００７１】
”［Ｈａｓｈ  Ｔｒｏｎ’ｓ  ｖｉｓｉｏｎ］  ｏｆ  ａ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  ［Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｙａｔｅｍ］  ｉｓ  ａｂｏｕｔ  ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｉｎｇ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ  ［ｄａｔａｂａｓｅｓ］  ａｒｏｕｎｄ  ｔｈｅ  ［ｃｏｕｎｔｒｙ］  ｔｏ  ｐｒｏｖｉｄｅ  ［ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ］  ｔｈａｔ  ｔｈｅ  ［ｕｓｅｒ］  ｎｅｅｄｓ  ｗｈｅｎ  ｔｈｅｙ  ｎｅｅｄ  ｉｔ．”
【００７２】
これによりユーザは、テキスト・プロセッサによって行われた名詞及び句の識別を評価して、その精度をチェックすることができる。
【００７３】
同様に、ユーザがラジオボタン「チャンク（ｃｈｕｎｋ）」を選択した場合、ディスプレイ・ドライバは、テキスト表示ウインドウに表示されるべく処理されるテキストを、例えば、青などのカラーでブロック表示によってハイライト表示される識別された句又はチャンクにする。この例を上記で例として示したテキストの一部について、チャンクをカギ括弧で囲んで以下に示す。
【００７４】
”［Ｈａｓｈ  Ｔｒｏｎ’ｓ  ｖｉｓｉｏｎ］  ｏｆ  ａ  ［Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｙａｔｅｍ］  ｉｓ  ａｂｏｕｔ  ［ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｉｎｇ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ  ｄａｔａｂａｓｅｓ  ａｒｏｕｎｄ  ｔｈｅ  ｃｏｕｎｔｒｙ］  ｔｏ  ｐｒｏｖｉｄｅ  ［ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｔｈａｔ  ｔｈｅ  ｕｓｅｒ  ｎｅｅｄｓ］  ｗｈｅｎ  ｔｈｅｙ  ｎｅｅｄ  ｉｔ．”
【００７５】
ユーザがラジオボタン「語彙チェーン」２０７ａを選択した場合、ディスプレイ・ドライバは、テキスト表示ウインドウ２０２に表示されるテキストで、語彙チェーンを対応するトピック・スレッドに、例えば、上記の例では赤、緑及び青の同じ色でそれらをブロック表示することによって関連させる方法で、識別された語彙チェーンを表示させる。上記の例文における語彙チェーンの一例を以下に示す。
”Ｓｙｓｔｅｍ：  ａｎ  Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｓｅｒｖｉｃｅ，  ｎｅｔｗｏｒｋ，  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ，  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．”
【００７６】
ユーザはユーザ入力部９０を用いて装置に要約を作成することを要求することもできる。図１０は、要約器６によって実行されるステップを示すフローチャートである。図１０のステップＳ２０で、ユーザが図１１ａ又は１１ｂに示された概略要約ボタン２０５を選択したことを示すデータをコントローラ９が供給すると、文書から目立った文を抽出するように、上述のエドモンドソン又はジョンソン等による文献に記載されたような既知の方法に従って、要約器６は処理されているテキストの概略的要約文を作成する。そしてディスプレイ・ドライバ７は、要約を要約表示ウインドウ２０６に表示させる。
【００７７】
上記で例示したテキストの概略的要約文の例を以下に示す。
”Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ．    ＨａｓｈＴｒｏｎ  ｈａｓ  ｄｅｃｉｄｅｄ  ｔｏ  ｍａｋｅ  ａｎ  ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ  ｉｎ  ａｎ  Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｓｅｒｖｉｃｅ  ｏｆｆｅｒｉｎｇ  ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ  ａｎｄ  ｎｉｇｈｔｃｌｕｂ  ｒｅｖｉｅｗｓ  ｉｎｍａｊｏｒ  ｃｉｔｉｅｓ  ａｃｒｏｓｓ  ｔｈｅ  ｎａｔｉｏｎ．”
【００７８】
しかしながら、ユーザが概略要約ボタン２０５を選択せずに、代わりにカーソル２３０を図１３に示された視覚的マークの上に移動し、「要約化」ボタン２４１をポインティング・デバイスを用いて選択すると、コントローラ９は要約器６に、視覚的マークが関連したスレッド・ラインのトピックに基づいて、また選択された特定のコンテキストデータに基づいてテキストを要約するように指示する。これにより要約器は、この選択されたトピックに関連しそのコンテキストデータを含んでいる文だけから要約の抽出を行う。トピックに関連した全ての文を含む要約は、ユーザがトピック・スレッド・ライン上の視覚的マークやノードを選択する代わりに、トピックの見出し、すなわち、この場合には”ＨａｓｈＴｒｏｎ”、”Ｓｙｓｔｅｍ”又は”Ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ”を選択することで得られる。これによりユーザは、要約表示ウインドウ２０６内のトピックの特定の１つに関連したテキストの部分を抽出又は一覧することを容易に行える。
【００７９】
以下は、ユーザがコンテクストデータ”Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ”と、要約化ボタン２４１を選択したときに作成される要約の例である。
”Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ．    ＨａｓｈＴｒｏｎ’ｓ  ｖｉｓｉｏｎ  ｏｆ  ａ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｉｓ  ａｂｏｕｔ  ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｉｎｇ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ  ｄａｔａｂａｓｅ  ａｒｏｕｎｄ  ｔｈｅ  ｃｏｕｎｔｒｙ  ｔｏ  ｐｒｏｖｉｄｅ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｔｈａｔ  ｔｈｅ  ｕｓｅｒ  ｎｅｅｄｓ  ｗｈｅｎ  ｔｈｅｙ  ｎｅｅｄ  ｉｔ．”
【００８０】
図１１ａから１４に示した、トピック・スレッド表示ウインドウ２０４及びテキスト表示ウインドウ２０２の相対的な大きさは、ポインティング・デバイスを用いて、カーソル２２０をセパレータ・バー２０２ａの上に移動し、セパレータ・バー２０２ａを必要な位置までドラッグすることにより、既知の方法で調整できる。これにより、例えば、トピック・スレッドをよりはっきりと見て、文書全体の印象を得るように、ユーザがトピック・スレッド表示ウインドウ２０４を拡大すること、及び、例えば、語彙チェーン、チャンク、名詞及び句などの選択をチェックするために、ユーザがテキスト全体を見るのを望む場合に、テキスト表示ウインドウ２０２をトピック・スレッド表示ウインドウ２０４に対して拡大することができる。
【００８１】
上記で説明した実施形態では、ドロップダウン・メニュー２０７の表示により、ユーザは要約装置の動作における様々な段階あるいは工程を見ることができる。この情報の表示は、要約装置の動作をチェックすることができるので、要約作成に関する当業者には特に有用であろう。しかしながら、文書の要約に関する当業者ではないエンドユーザによる使用を意図する装置であれば、この特徴をなくしても良い。
【００８２】
上記で説明した例では、「要約化」ボタン２４１上でのトピック・スレッドの見出し（又はノード）の選択及びクリックにより、そのトピック（又はコンテキストデータ）に関連する文だけを含む要約が要約ウインドウ２０６に表示される。別の考えられる形態としては、要約ウインドウ２０６内に要約を作成する代わりに、ディスプレイ・ドライバはテキスト表示ウインドウ２０２内で関連する文をハイライト表示させても良い。この場合、１つより多くの文が関連している場合、ユーザがテキスト内を選択された項目又はコンテキストデータの項目を含む文毎に素早く移動できるように、ディスプレイ・ドライバは第１の文をハイライトで表示し、ユーザがその文から次の文等に移動できるのを可能とするポップアップ・メニューを備えていても良い。
【００８３】
上記で説明した実施形態では、トピック・スレッド・ラインは、サイズの変化する円によって示される視覚的マーク又はノードと共に垂直方向に表示されている。トピック・スレッド・ラインは、例えば、水平方向などの他の方向に表示されても良い。しかしながら、全テキストにおける対応する文の位置のトピック・スレッド・ライン上の視覚的マーク又はノードの相対位置からユーザがアイデアを得ることができるので、トピック・スレッド・ラインをユーザがテキスト文書をスクロールする方向と同じ方向に配置するのが有利である。
【００８４】
トピック・スレッドの別の考えられる形態としては、バーの長さがコンテキストデータの項目の相対的重要度を示している、スクロール方向に伸びる棒グラフとして示されても良い。トピック・スレッドの表示に、円グラフ、散布図などのような他の形態を使用しても良い。また、バーやラインを使用するとき、それらは直線である必要はなく曲線でも良い。
【００８５】
上記で説明した例では、トピック・スレッド・ラインに隣接して実際のテキストを表示させることができる。必ずしもこうする必要はなく、例えば、実際のテキストは別の表示画面に表示されても良く、まったく表示されなくても良い。
【００８６】
上記で説明した例では、図１１ａから１４に示したように、トピック・スレッドの全体がトピック・スレッド表示ウインドウに表示される。別の考えられる形態としては、トピック・スレッド表示ウインドウが図１１ａに示されたテキスト表示ウインドウに対するのと同様なクロール・バーに関連しており、トピック・スレッドをトピック・スレッド表示ウインドウによって提供されるスペースよりも長くできるようにしても良い。ユーザがテキストをスクロールするためにスクロール・バー２０３を使用するとき、トピック・スレッド表示ウインドウもまたスクロールされるように、トピック・スレッド表示ウインドウのスクロール・バーはテキスト表示ウインドウのスクロール・バー２０３と連動又は結合されても良い。別の考えられる形態としては、トピック・スレッド表示ウインドウはスクロール・バーをもっていなくても良い。その代わり、テキスト表示のスクロール・バー２０３が、トピック・スレッドの表示をテキストの表示と共にスクロールさせるように構成されていても良い。あるズーム・レベルで、テキストの全体及びトピック・スレッドの全体がそれぞれのウインドウに表示され、別のより高いズーム・レベルで、テキストの部分だけ及びトピック・スレッドの部分だけが表示され、この場合にはユーザがテキストをスクロールできるようにスクロール・バーが設けられるように、表示にユーザがテキストの拡大や縮小を行えるようにするズーム機能が備えられていても良い。
【００８７】
上記で説明した例では、スレッドに沿ったマーク又はノードの分布は線形であり、ノードの相対位置はテキスト内での対応するコンテキストデータの相対位置を示している。しかしながら、縮尺（ノードの相対的間隔）がスレッドのある領域で相対的の増大又は減少するように、分布が非線形であっても良い。例えば、そうしないとノード間が互いに接近して一塊となるような場合には、ノード間の距離が増大し、それによりユーザがこれらのノードを区別するのが容易となるように、縮尺が相対的に拡大されても良い。別の考えられる形態としては、重要度が最大のコンテキストデータに関連したノードを含むスレッドの領域において、縮尺が相対的に拡大されても良い。
【００８８】
上記で説明した例では、ユーザが視覚的マーク又はノードを選択したとき、関連するコンテキストデータの項目がまだ表示されていない場合には表示される。別の考えられる形態としては、ノード又はマークの選択により、コンテキストデータを含む文又はコンテキストデータを含む文を含んだ周りのいくつかの文が表示されるポップアップ・ウインドウが表示されても良い。
【００８９】
上記で説明した例では、コンテキストデータは単語又は名詞を修飾する句の形態である。しかしながら、コンテキストデータは、識別された名詞に構文的に関連するあらゆる単語であっても良い。
【００９０】
上記で説明した例では、テキスト内の名詞が識別される。これは必ずしも必須ではなく、識別される単語は句、動詞などであっても良い。加えて、日本語や中国語のような非欧州言語では、識別される品詞は個々の文字又は文字のグループであっても良い。
【００９１】
上記で説明した例では、トピックは、ＷｏｒｄＮｅｔのような語彙データベースによって定義された規則により互いに関連する識別する単語、説明した例では名詞によって識別される。しかしながら、識別される単語間の関係を定義するのに別の規則を用いても良い。
【００９２】
上記で説明した実施形態では、語彙チェーン決定器は、上位語を共有する名詞の組を１つの名詞として識別可能である。ＷｏｒｄＮｅｔのような語彙データベースの階層構造では、多くの階層レベルがあり得、最高位の上位語はユーザに有意な情報をもたらすにはあまりに一般的あるいはあいまいであるかも知れない。従って、語彙チェーン決定器が動作可能な階層構造のレベル数を制限するように構成されていても良く、その結果、例えば、語彙チェーン決定器は、階層木構造において識別された単語から１つだけ上のレベルの単語だけを上位語として識別するように構成されていても良く、あるいは予め設定されたレベル数だけによりチェックするように制限されていても良い。更に別の考えられる形態としては、語彙データベースが、上位語として識別され得る意味の単語を識別するマーカやポインタを含んでいても良い。
【００９３】
上記で説明した例では、トピック・スレッド上に表示されるコンテキストデータの項目の数を決定する閾値を、ユーザが調整できる。更に別の考えられる形態では、例えば、予め設定された比率の数のコンテキストデータの項目が表示されるように、例えば、トピックについて識別されるコンテキストデータの項目の数に従って、この閾値を自動的に調整するようにコントローラ９が構成されても良い。別の考えられる形態としては、ディスプレイが大きな領域を有している場合に、多くの数のコンテキストデータの項目がトピック・スレッド・ライン上に表示され得るように、表示ウインドウの利用できる領域に従って表示されるコンテキストデータの項目の数を調整するようにコントローラ９が構成されても良い。更に別の考えられる形態としては、ユーザがトピック・スレッド表示ウインドウのサイズを調整する設備を有している場合、トピック・スレッド表示ウインドウの現在のサイズに従って、表示されるコンテキストデータの項目数を変更するための閾値を、コントローラが自動的に変化させても良い。
【００９４】
上記で説明した例では、重要度決定器４３及びコンテキストデータ重要度決定器５３は、テキスト内での単語又はコンテキストデータの出現頻度及び位置によって決定される重み付け関数を用いて単語又はコンテキストデータの重要度を決定する。ボールド、大文字又はそれ以外の強調された単語は通常の形式で示される単語よりも大きな重み付け係数を有するように、重要度決定器４３及び５３の一方又は両方が、テキスト内の単語又はコンテキストデータのフォーマットによって決定される重み付け係数を付与しても良い。更に別の考えられる形態としては、重要度決定器４３および５３は、これら重み付け係数のあらゆる組合わせを使用しても良い。別の考えられる形態としては、重要度決定器の一方又は両方が、テキスト内での単語又はコンテキストデータの出現頻度だけに基づいて重要度を決定しても良い。
【００９５】
別の考えられるあるいは付加的形態としては、例えば自然言語の単語及び／又はコンテキストデータの重要度を決定するために、既知のコンテキストの理解技術を使用しても良く、テキストの理解の程度に少なくとも部分的に従って重要度が決定されるのを可能とするために、コンテキスト及び／又は意味分析技術における解釈が使用されても良い。
【００９６】
上記で説明した例では、ユーザが視覚的マークを選択したとき、コンテキストデータのその項目を含んでいる文又は文のグループ（例えば段落）を表示するポップアップ・ウインドウが現れ得る。別の考えられる形態としては、ポップアップ・ウインドウがコンテキストデータのその項目について重み付けられた要約を表示しても良い。
【００９７】
トピックの見出し又はラベルはいくつかの異なった方法から選択されても良い。例えば、語彙チェーンの中で最も頻繁に出現する単語が使用されても良く、語彙データベースにおいて語彙チェーンの中で最も高いレベル（即ち、最も一般的なレベル）の単語が使用されても良く、チェーンの核を成す単語が使用されても良く、あるいは重要度の点数が最も高い単語（例えば文書の題名にある単語）が使用されても良い。
【００９８】
上記で説明した例では、要約装置は、テキストの処理並びに後続するトピックの識別及び要約化を行う。必ずしもこうする必要はなく、例えば、テキストの処理は、ネットワークを介してトピック決定器４に接続され得る、完全に独立した装置によって実行されても良い。同様に、トピック決定器４及びトピック・スレッド決定器５を備えるトピック決定装置が、要約器６もそうであるように、独立したコンピュータ装置によって提供されても良い。ユーザ入力部９０及びディスプレイ・ドライバ７は、独立したコンピュータ装置によって提供され、例えば、ユーザがトピック決定装置及び／又は要約器６にインターネットのようなネットワークを介してアクセスできるようにする、ブラウザなどによって実現されても良い。
【００９９】
上記で説明したように、テキスト供給器２は、既に電子的形態となっている文書を格納する大容量記憶装置である。別の考えられる形態としては、テキスト供給器は、スキャナとハードコピー文書を電子的形態に変換するのを可能とする光学文字認識ソフトウェアとを含む、コンピュータ装置を備えていても良い。別の考えられる形態としては、テキスト供給器２は、マイクロフォン入力と音声を電子的に読み取り可能な形態に変換するのを可能とする音声認識ソフトウェアとを備えていても良い。
【０１００】
＜他の実施形態＞
本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
【０１０１】
なお、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラム（本実施形態では図８ａ、図８ｂ、図９及び図１０に示すフローチャートに対応したプログラム）を、システム或いは装置に直接或いは遠隔から供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータが該供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合を含む。その場合、プログラムの機能を有していれば、形態は、プログラムである必要はない。
【０１０２】
従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明のクレームでは、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。
【０１０３】
その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等、プログラムの形態を問わない。
【０１０４】
プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などがある。
【０１０５】
その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続し、該ホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、もしくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明の範囲に含まれるものである。
【０１０６】
また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせ、その鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。
【０１０７】
また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【０１０８】
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を実施する要約装置の機能ブロック図である。
【図２】図１に示した要約装置のより詳細な機能ブロック図である。
【図３】図１に示したトピック決定器の機能ブロック図である。
【図４】図１に示したトピック・スレッド決定器の機能ブロック図である。
【図５】図１に示した要約器の機能ブロック図である。
【図６】図１に示したディスプレイ・ドライバの機能ブロック図である。
【図７】図１に示した要約装置の１つ以上の機能部品を形成するためのプログラム命令によって構成され得る、コンピュータ装置の機能ブロック図である。
【図８ａ】、
【図８ｂ】図３に示したトピック決定器によって実行されるステップを示すフローチャートである。
【図９】図４に示したトピック・スレッド決定器によって実行される更なるステップを示すフローチャートである。
【図１０】図５に示した要約器によって実行されるステップを示すフローチャートである。
【図１１ａ】、
【図１１ｂ】、
【図１２ａ】、
【図１２ｂ】、
【図１３】、
【図１４】図１に示したディスプレイ・ドライバによってユーザに表示され得る様々な表示画面の例を示す図である。
【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８ａ】
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【図８ｂ】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１ａ】
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【図１１ｂ】
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【図１２ａ】
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【図１２ｂ】
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【図１３】
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【図１４】
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