(57)【要約】【課題】テキストデータベースが提供する通常のキーワードに基づく問い合わせインタフェースのみを利用して、新規性の高いコンテンツ（文書群）を重点的に抽出するためのテキストデータベースコンテンツの差分情報検出方法を提供する。【解決手段】まずキーワードとなる語を選択してテキストデータベースに問い合わせを行い、キーワードを含むｎ１件のサンプル文書を取得する。次に先に取得したｎ１件のサンプル文書を正例として、与えられたテキストデータベースが正例とどの程度類似しているかを判定し、且つ正例の文書群と同じクラスに属するか否かを判定する分類器を作成する。その後の再度キーワードとなる語を選択してテキストデータベースに対して問い合わせを行い、得られた候補文書を分類器にかけ、正例と同じクラスに属さないと判定された文書のみを抽出文書とし、抽出文書数が予め定めたｎ２件となるまでこの操作を繰り返す。【選択図】  図４
2004348393.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
キーワードに基づく問い合わせインターフェイスを有し且つコンテンツが動的に追加変更されるテキストデータベースから新規トピックを含む文書を検出するテキストデータベースコンテンツの差分情報検出方法であって、
キーワードとなる語を選択して前記テキストデータベースに問い合わせを行い、前記キーワードを含むｎ１件（但しｎ１は正の整数）のサンプル文書を取得する第１のステップと、
第１のステップで取得した前記ｎ１件のサンプル文書を正例として、与えられた候補文書が正例とどの程度類似しているかを判定し、且つ正例の文書群と同じクラスに属するか否かを判定する分類器を作成する第２のステップと、
前記第２のステップの後に、再度キーワードとなる語を選択して前記テキストデータベースに対して問い合わせを行い、得られた候補文書を第２のステップで作成した分類器にかけ、正例と同じクラスに属さないと判定された文書のみを抽出文書とし、抽出文書数が予め定めたｎ２件（但しｎ２は正の整数）となるこの操作を繰り返す第３のステップとからなるテキストデータベースコンテンツの差分情報検出方法。
【請求項２】
キーワードに基づく問い合わせインターフェイスを有し且つコンテンツが動的に追加変更されるテキストデータベースから新規トピックを含む文書を検出するテキストデータベースコンテンツの差分情報検出方法であって、
前記テキストデータベースに対して問い合わせのキーワードとなる語を選択して問い合わせを行う初期問い合わせステップと、
前記初期問い合わせステップによる問い合わせに対する結果から上位ｋ件（但しｋは正の整数）の文書を取得して記憶する初期文書取得ステップと、
取得した文書が予め定めた文書数ｎ１になるまで、前記取得した文書の中に含まれる語を前記キーワードの候補に入れて、前記初期問い合わせステップ及び前記初期文書取得ステップを繰り返す文書取得繰り返しステップと、
前記取得した文書が前記予め定めた数ｎ１になると、前記取得した文書からｄ次元（但しｄは正の整数）の特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成ステップと、
前記ｄ次元の特徴ベクトルを正例として、与えられた候補文書が正例の文書とどの程度類似しているかを判定し、正例の文書群と同じクラスに属するか否かを判定して前記与えられた候補文書を分類する分類器を作成する分類器作成ステップと、
前記分類器作成ステップが実行されてから所定時間経過した後に、再度問い合わせのキーワードとなる語を選択して前記テキストデータベースに対して問い合わせを行う再問い合わせステップと、
前記再問い合わせステップによる問い合わせに対する結果から上位ｋ件の候補文書を取得して記憶する候補文書取得ステップと、
前記候補文書を前記分類器にかけて前記正例と同じクラスに属さない候補文書を抽出文書として抽出する文書抽出ステップと、
取得した抽出文書が予め定めた文書数ｎ２になるまで、前記抽出文書の中に含まれる語を前記キーワードの候補に入れて、前記候補文書取得ステップ及び前記文書抽出ステップを繰り返す文書抽出繰り返しステップとからなるテキストデータベースコンテンツの差分情報検出方法。
【請求項３】
キーワードに基づく問い合わせインターフェイスを有し且つコンテンツが動的に追加変更されるテキストデータベースから新規トピックを含む文書を検出するテキストデータベースコンテンツの差分情報検出方法であって、
前記テキストデータベースに対して問い合わせのキーワードとなる語を選択して問い合わせを行う初期問い合わせステップと、
前記初期問い合わせステップによる問い合わせに対する結果から上位ｋ件の文書を取得して記憶する初期文書取得ステップと、
取得した文書が予め定めた文書数ｎ１になるまで、前記取得した文書の中に含まれる語を前記キーワードの候補に入れて、前記初期問い合わせステップ及び前記初期文書取得ステップを繰り返す文書取得繰り返しステップと、
前記取得した文書が前記予め定めた数ｎ１になると、クラスタリングにより前記取得した文書をトピックごとクラスタに分類し、各クラスタに属する前記取得した文書からそれぞれｄ次元（但しｄは正の整数）の特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成ステップと、
それぞれ前記各クラスタの前記ｄ次元の特徴ベクトルを正例として、与えられた候補文書が前記各クラスタの正例の文書とどの程度類似しているかを判定し、正例の文書群と同じクラスタに属するか否かを判定して与えられた候補文書を分類する複数の分類器を作成する分類器作成ステップと、
前記分類器作成ステップが実行されてから所定時間経過した後に、再度問い合わせのキーワードとなる語を選択して前記テキストデータベースに対して問い合わせを行う再問い合わせステップと、
前記再問い合わせステップによる問い合わせに対する結果から上位ｋ件の候補文書を取得して記憶する候補文書取得ステップと、
前記候補文書を前記複数の分類器にかけていずれのクラスタにも属さない候補文書を抽出文書として抽出する文書抽出ステップと、
取得した抽出文書が予め定めた文書数ｎ２になるまで、前記抽出文書の中に含まれる語を前記キーワードの候補に入れて、前記候補文書取得ステップ及び前記文書抽出ステップを繰り返す文書抽出繰り返しステップとからなるテキストデータベースコンテンツの差分情報検出方法。
【請求項４】
前記特徴ベクトル作成ステップでは、前記取得した文書から不要語除去や語幹抽出を行った後に、前記ｄ次元の特徴ベクトルを作成することを特徴とする請求項２または３に記載のテキストデータベースコンテンツの差分情報検出方法。
【請求項５】
前記文書抽出繰り返しステップでは、前記抽出文書に含まれる語からランダムに前記キーワードを選択する請求項２，３または４に記載のテキストデータベースコンテンツの差分情報検出方法。
【請求項６】
前記文書抽出繰り返しステップでは、前記文書抽出ステップで抽出されなかった候補文書に含まれていた語以外の語を、前記抽出文書からランダムに前記キーワードとして選択する請求項２，３または４に記載のテキストデータベースコンテンツの差分情報検出方法。
【請求項７】
前記文書抽出繰り返しステップでは、前記抽出文書に含まれているが、前記初期文書取得ステップで取得した文書には含まれていない語から前記キーワードをランダムに選択する請求項２，３または４に記載のテキストデータベースコンテンツの差分情報検出方法。
【請求項８】
前記特徴ベクトル作成ステップでは、前記予め定めた数ｎ１の前記取得した文書群全体において出現頻度が高いｄ個の語を前記ｄ次元の特徴ベクトルとする請求項２または３に記載のテキストデータベースコンテンツの差分情報検出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、キーワードに基づく問い合わせインターフェイスを有し且つコンテンツが動的に追加変更されるテキストデータベースから新規トピックを含む文書を検出するテキストデータベースコンテンツの差分情報検出方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
現在、インターネット上には問い合わせインタフェースを介して様々なデータベースコンテンツを提供する情報源（動的テキストデータベース）が存在している。Ｈｉｄｄｅｎ  Ｗｅｂサイト等はそのような情報源の代表的な例である。インターネットが情報流通の基盤となった今日では、これらの情報源が内包するコンテンツは、社会における関心事や情報ニーズを分析する際の手がかりとなる貴重な資源である。特に、新規性の高いトピックの検出やトレンドの分析等の知識発見応用においては、そのコンテンツの時間的変化傾向を知ることが重要となる。しかし、一般の利用者がそのコンテンツアクセスに利用可能な手段は、通常、キーワードに基づく問い合わせインタフェース等の単純なものに限られており、利用者自身が問い合わせ条件を工夫して新規性の高いコンテンツを抽出することは一般に非常に困難である。
【０００３】
データベースコンテンツ全体をダウンロードできるような状況の場合には、以前のスナップショットと現在のスナップショットを直接比較分析することで変化傾向を知ることが可能である。しかし、このような手段が全ての情報源に適用できる訳ではない。また、それが可能であっても、大量のコンテンツをダウンロードし比較分析するための効率的な手段が必要となる。
【０００４】
Ｊ．Ｃａｌｌａｎ及びＭ．Ｃｏｎｎｅｌｌが「ＡＣＭ  ＴＯＩＳ、１９（２）２００１」（非特許文献１）に「Ｑｕｅｒｙ−Ｂａｓｅｄ  Ｓａｍｐｌｉｎｇ  ｏｆ  ＴｅｘｔＤａｔａｂａｓｅｓ．」というタイトルで発表した論文及びＰａｎａｇｉｏｔｉｓ  Ｇ．Ｉｐｅｉｒｏｔｉｓ及びＬｕｉｓ  Ｇｒａｖａｎｏが「Ｐｒｏｃ．２８ｔｈ  ＶＬＤＢ  Ｃｏｎｆ．，２００２」（非特許文献２）に「Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｓｅａｒｃｈ  ｏｖｅｒ  ｔｈｅ  Ｈｉｄｄｅｎ  Ｗｅｂ：Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ  Ｄａｔａｂａｓｅ  Ｓａｍｐｌｉｎｇ  ａｎｄ  Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ」というタイトルで発表した論文中には、ＨｉｄｄｅｎＷｅｂサイト等のコンテンツの概要を、キーワードに基づく問い合わせインタフェースのみを用いて抽出するための研究が発表されている。これらの方法では、情報源に対して「問い合わせプローブ（ｑｕｅｒｙ  ｐｒｏｂｅ）」と呼ぶ問い合わせを多数発行し、サンプル文書を獲得する。そしてこれらのサンプル文書から、情報源が内包するデータベースのコンテンツを推定する。また、サンプル文書に出現した語やその出現頻度をまとめたものをコンテンツサマリと呼び、当該データベースコンテンツの一種のプロファイルとして用いる。これらの研究は、情報源のコンテンツのある時点でのスナップショットのプロファイルを問い合わせプローブを用いて獲得することを目的としている。
【０００５】
またインターネットのウエブサイト「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｉｓｔ．ｇｏｖ／ｓｐｅｅｃｈ／ｔｅｓｔｓ／ｔｄｔ／ｔａｓｋｓ／ｄｅｔｅｃｔ／ｈｔｍ．」に「Ｔｏｐｉｃ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ｔａｓｋ」のタイトルで公表された論文（非特許文献３）には、新規性の高いトピックの検出に関する研究が記載されている。この論文では、ニュースストリーム等から新規性の高いトピックを自動的に検出する方法が検討されている。
【０００６】
【非特許文献１】Ｊ．Ｃａｌｌａｎ及びＭ．Ｃｏｎｎｅｌｌ著  「Ｑｕｅｒｙ−Ｂａｓｅｄ  Ｓａｍｐｌｉｎｇ  ｏｆ  ＴｅｘｔＤａｔａｂａｓｅｓ．」（「ＡＣＭ  ＴＯＩＳ、１９（２）２００１」）
【０００７】
【非特許文献２】Ｇ．Ｉｐｅｉｒｏｔｉｓ及びＬｕｉｓ  Ｇｒａｖａｎｏ著  「Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｓｅａｒｃｈ  ｏｖｅｒ  ｔｈｅ  Ｈｉｄｄｅｎ  Ｗｅｂ：Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ  Ｄａｔａｂａｓｅ  Ｓａｍｐｌｉｎｇａｎｄ  Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ」（「Ｐｒｏｃ．２８ｔｈ  ＶＬＤＢ  Ｃｏｎｆ．，２００２」）
【０００８】
【非特許文献３】「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｉｓｔ．ｇｏｖ／ｓｐｅｅｃｈ／ｔｅｓｔｓ／ｔｄｔ／ｔａｓｋｓ／ｄｅｔｅｃｔ／ｈｔｍ．」に「Ｔｏｐｉｃ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ｔａｓｋ」
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら非特許文献１及び２に記載の従来のプロービングには、多くの問い合わせプローブの発行が必要なことや、コンテンツの部分的な変化を多数のサンプル文書や全体的なコンテンツサマリの中から見出すのは容易でないといった問題点がある。
【００１０】
また非特許文献３に記載の研究では、到着するデータコンテンツを全て直接的に分析対象とすることが可能な状況を想定しており、問い合わせインターフェースを介してのみそのデータコンテンツを取得可能なＨｉｄｄｅｎ  Ｗｅｂサイト等には適用できないという問題がある。
【００１１】
本発明の目的は、テキストデータベースが提供する通常のキーワードに基づく問い合わせインタフェースのみを利用して、新規性の高いコンテンツ（文書群）を重点的に抽出するためのテキストデータベースコンテンツの差分情報検出方法を提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明は、Ｈｉｄｄｅｎ  Ｗｅｂサイト等、問い合わせインタフェースを介してのみコンテンツの抽出が可能な情報源（テキストデータベース）を対象としており、この点で従来のトピック検出等に関する技術が想定している環境とは大きく異なる。
【００１３】
本発明の方法は、キーワードに基づく問い合わせインターフェイスを有し且つコンテンツが動的に追加変更されるテキストデータベースから新規トピックを含む文書を検出するテキストデータベースコンテンツの差分情報検出方法を対象とする。まず本発明の方法では、第１のステップとして、キーワードとなる語を選択して情報源すなわちテキストデータベースに問い合わせを行い、前記キーワードを含むｎ１件のサンプル文書を取得する（第１のステップ）。次に第２のステップでは、第１のステップで取得したｎ１件（但しｎ１は正の整数）のサンプル文書を正例として、与えられた候補文書が正例とどの程度類似しているかを判定し、且つ正例の文書群と同じクラスに属するか否かを判定する分類器を作成する。そして第３のステップでは、第２のステップの後に、再度キーワードとなる語を選択してテキストデータデース（情報源）に対して問い合わせを行い、得られた候補文書を第２のステップで作成した分類器にかけ、正例と同じクラスに属さないと判定された文書のみを抽出文書とし、抽出文書数が予め定めたｎ２件（但しｎ２は正の整数）となるまでこの操作を繰り返すことにより、新規トピックを含む複数の文書を検出する。このようにすると、コンテンツが動的に追加変更されるテキストデータベースから新規トピック文書を含む複数の文書を従来よりも高い確率で検出できる。
【００１４】
より具体的には、テキストデータベースに対して問い合わせのキーワードとなる語を選択して問い合わせを行う（初期問い合わせステップ）。次に、初期問い合わせステップによる問い合わせに対する結果から上位ｋ件（但しｋは正の整数）の文書を取得して記憶する（初期文書取得ステップ）。そして取得した文書が予め定めた文書数ｎ１になるまで、前記取得した文書の中に含まれる語を前記キーワードの候補に入れて、前記初期問い合わせステップ及び前記初期文書取得ステップを繰り返す（文書取得繰り返しステップ）。そして前記取得した文書が前記予め定めた数ｎ１になると、前記取得した文書からｄ次元の特徴ベクトルを作成する（特徴ベクトル作成ステップ）。次に前記ｄ次元の特徴ベクトルを正例として、与えられた候補文書が正例の文書とどの程度類似しているかを判定し、正例の文書群と同じクラスに属するか否かを判定して前記与えられた候補文書を分類する分類器を作成する（分類器作成ステップ）。分類器作成ステップが実行されてから所定時間経過した後に、再度問い合わせのキーワードとなる語を選択して前記テキストデータベースに対して問い合わせを行う（再問い合わせステップ）。そして再問い合わせステップによる問い合わせに対する結果から上位ｋ件の候補文書を取得して記憶する（候補文書取得ステップ）。次に候補文書を前記分類器にかけて前記正例と同じクラスに属さない候補文書を抽出文書として抽出する（文書抽出ステップ）。取得した抽出文書が予め定めた文書数ｎ２になるまで、抽出文書の中に含まれる語を前記キーワードの候補に入れて、前記候補文書取得ステップ及び前記文書抽出ステップを繰り返す（文書抽出繰り返しステップ）。
【００１５】
なお特徴ベクトル作成ステップで、取得した文書が予め定めた数ｎ１になると、取得した文書をクラスタリングによりトピックごとクラスタに分類し、各クラスタに属する取得した文書からそれぞれｄ次元（但しｄは正の整数）の特徴ベクトルを作成し、分類器作成ステップでは、それぞれ各クラスタのｄ次元の特徴ベクトルを正例として、与えられた候補文書が各クラスタの正例の文書とどの程度類似しているかを判定し、正例の文書群と同じクラスタに属するか否かを判定して与えられた候補文書を分類する複数の分類器を作成するようにしてもよい。
【００１６】
そして文書抽出ステップでは、候補文書を複数の分類器にかけていずれのクラスタにも属さない候補文書を抽出文書として抽出するようにしてもよい。このようにすると異種性の高い新規トピックを含む文書をより確実に検出することができるようになる。
【００１７】
また特徴ベクトル作成ステップでは、取得した文書から不要語除去や語幹抽出を行った後に、ｄ次元の特徴ベクトルを作成するようにしてもよい。
【００１８】
更に文書抽出繰り返しステップでは、抽出文書に含まれる語からランダムに前記キーワードを選択する（第１の方法）か、文書抽出ステップで抽出されなかった候補文書に含まれていた語以外の語を、抽出文書からランダムにキーワードとして選択する（第２の方法）か、抽出文書に含まれているが、初期文書取得ステップで取得した文書には含まれていない語からキーワードをランダムに選択する（第３の方法）のいずれかの方法を用いるのが好ましい。第１乃至第３の方法のうち、特に第３の方法が他の方法に比べて高い確率で新規トピック文書を含む文書を検出できる。
【００１９】
更に特徴ベクトル作成ステップでは、予め定めた数ｎ１の取得した文書群全体において出現頻度が高いｄ個の語をｄ次元の特徴ベクトルとするのが好ましい。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下図面を参照して本発明の方法の実施の形態を詳細に説明する。図１は本発明の方法を実施する手段の構成の概略構成を示すブロック図であり、図２乃至図４は図１のハードウエアをコンピュータを用いて実現する場合に用いるソフトウエアのアルゴリズムを示すフローチャートである。本実施の形態では、初期プロービングとｄｉｆｆプロービング（初期プロービングとの差分をとるためのプロービング）の２段階のプロービングを行う。なお図２及び図３のフローチャートは、後述する初期プロービングとｄｉｆｆプロービングとを別個に行う場合の個別のフローチャートであり、図４のフローチャートは初期プロービングとｄｉｆｆプロービングとを１つのフローチャートで実行する場合のフローチャートである。
【００２１】
本発明の基本思想を概念的に説明する。まず文書群をコンテンツとし、キーワードに基づく問い合わせインターフェイスをもつテキストデータベース（ｄｂ）１が存在するものとする。問い合わせ結果は何らかの基準でランク付けされて返されるものとする。そして２つの時刻ｔ１，ｔ２（ｔ１＜ｔ２）におけるｄｂのスナップショット（その時刻におけるデータベース中のデータコンテンツ）をｄｂ（ｔ１），ｄｂ（ｔ２）とする。本実施の形態では、テキストデータベース１が処理可能な問い合わせを発行することにより、ｄｂ（ｔ２）−ｄｂ（ｔ１）の文書をより多く抽出する。本発明の基本思想は、以下の第１のステップから第３のステップから構成される。
【００２２】
Ｓｔｅｐ１（第１のステップ）：初期プロービング
時刻ｔ１において実行される。初期プローブと呼ぶ問い合わせを情報源としてテキストデータベース１に発行することを、ｎ１件のサンプル文書（初期サンプル文書）を取得するまで繰り返す。
【００２３】
Ｓｔｅｐ２（第２のステップ）：分類器の作成
第１のステップ１で取得したｎ１件の初期サンプル文書を正例として分類器を作成する。この分類器は、与えられた文書が正例の文書群とどの程度類似しているかを判定し、正例の文書群と同じクラスに属するか属さないかを判定可能なものとする。
【００２４】
Ｓｔｅｐ３（第３のステップ）：ｄｉｆｆプロービング
時刻ｔ２において実行される。ｄｉｆｆプローブと呼ぶ問い合わせを情報源としてのテキストデータベース１に発行する。得られた文書をＳｔｅｐ２で作成した分類器にかけ、正例と同じクラスに属さないと判定された文書のみを抽出文書とする。抽出文書数がｎ２件となるまで、この操作を繰り返す。
【００２５】
上記の基本的な思想を具体的に実現する実施例について説明する。
【００２６】
［初期プロービング］
初期プロービングの方法は、前述の非特許文献１及び２で用いられているプロービング方法と同様である。辞書データが利用可能であるものとし、図１の初期プロービング手段２と、初期サンプル文書記憶手段３と、特徴記憶ベクトル作成手段４とにおいて実行される。初期プロービングの方法は、次の３つの手順で行う。
【００２７】
（１）語ｗを選択し（詳細は下記）、テキストデータベース１に語ｗのみをキーワードとする問い合わせを発行する（ステップＳＴ１及びステップＳＴ２、ステップＳＴ１０１及びステップＳＴ１０２）。
【００２８】
（２）問い合わせ結果から上位ｋ件の文書を取得する（ステップＳＴ３、ステップＳＴ１０３）。
【００２９】
（３）取得した文書数がｎ１に達した場合終了する（ステップＳＴ４、ステップＳＴ１０４）。それ以外の場合は手順（１）に戻る（ステップＳＴ５、ステップＳＴ１０５）。
【００３０】
手順（１）での語ｗの選択の方法は、最初は辞書からランダムに１語を取り出す。非特許文献２には、２回目以降は、辞書からランダムに取り出す方法（ＲＳ−Ｏｒｄ）と、取得した文書内の語からランダムに取り出す方法（ＲＳ−Ｌｒｄ）が挙げられており、一般的に後者の方が有効であることが示されている。本実施の形態では、取得した文書内の語からランダムに取り出す方法（ＲＳ−Ｌｒｄ）を用いる。そして手順（１）を実行する図２乃至図４のステップＳＴ１及びステップＳＴ２、ステップＳＴ１０１及びステップＳＴ１０２では、テキストデータベース１に対して問い合わせのキーワードとなる語を選択して問い合わせを行う（初期問い合わせステップ）。
【００３１】
手順（２）を実行する図２乃至図４のステップＳＴ３及びステップＳＴ１０３では、初期問い合わせステップによる問い合わせに対する結果から上位ｋ件の文書を取得して記憶する（初期文書取得ステップ）。
【００３２】
手順（３）を実行する図２乃至図４のステップＳＴ４及びステップＳＴ５並びにステップＳＴ１０４及びステップＳＴ１０５では、取得した文書が予め定めた文書数ｎ１になるまで、取得した文書の中に含まれる語をキーワードの候補に入れて、初期問い合わせステップ及び初期文書取得ステップを繰り返す（文書取得繰り返しステップ）。
【００３３】
上記のステップは、図１の初期プロービング手段２と初期サンプル文書記憶手段３とにおいて実現される。
【００３４】
［分類器の作成］
そして次にステップＳＴ５及びステップＳＴ６並びにステップＳＴ１０５及びステップＳＴ１０６において、取得した文書が予め定めた数ｎ１になると、取得した文書からｄ次元の特徴ベクトルを作成する（特徴ベクトル作成ステップ）。次にｄ次元の特徴ベクトルを正例として、与えられた候補文書が正例の文書とどの程度類似しているかを判定し、正例の文書群と同じクラスに属するか否かを判定して与えられた候補文書を分類する分類器を作成する（分類器作成ステップ）。
【００３５】
分類器の作成には、Ｌａｒｒｙ  Ｍ．Ｍａｅｖｉｔｚ及びＭａｌｉｋ  Ｙｏｕｓｅｆによって「Ｏｎｅ−Ｃｌａｓｓ  ＳＶＭｓ  ｆｏｒ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ」というタイトルで、「Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ、２、２００１、１３９−１５４頁」に公表された「Ｏｎｅ−Ｃｌａｓｓ  Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）」を用いる。具体的には、前述の初期プロービングにおいて取得した初期サンプル文書に不要語除去や語幹抽出を行った後、ｄ次元の特徴ベクトルを作成する。特徴ベクトルには、初期サンプル文書群全体において出現頻度が高いｄ個の語を用いる。初期サンプル文書から得られた全ての特徴ベクトルを正例として前述のＳＶＭに学習させることで、分類器の作成を行う。これらのステップは、図１の特徴ベクトル作成手段４及び分類器作成手段５において実現される。
【００３６】
［ｄｉｆｆプロービング］
次に、２回目のプロービングであるｄｉｆｆプロービングを以下の３つの手順で行う。
【００３７】
（１）語ｗを選択し（下記参照）、データベースに語ｗのみをキーワードとする問い合わせ（ｄｉｆｆプローブ）を発行する。
【００３８】
（２）問い合わせ結果から上位ｋ件の文書（候補文書）を取得する。
【００３９】
（３）（２）で取得したｋ件の候補文書をステップＳＴ５及びステップＳＴ６並びにステップＳＴ１０５及びステップＳＴ１０６で作成した分類器にかけ、正例と同じクラスでないと判定された文書を抽出文書に加える。抽出文書数がｎ２に達した場合終了する。それ以外の場合は手順（１）に戻る。
【００４０】
分類器作成ステップが実行されてから所定時間経過した後に、再度問い合わせのキーワードとなる語を選択して前記テキストデータベースに対して問い合わせを行う（再問い合わせステップ）。
【００４１】
具体的には、分類器作成ステップが実行されてから所定時間経過した後に（ステップＳＴ１０８）、ステップＳＴ１１及びステップＳＴ１２並びにステップＳＴ１０９及びステップＳＴ１１０により、再度問い合わせのキーワードとなる語を選択してテキストデータベース１に対して問い合わせを行う（再問い合わせステップ）。手順（１）における語ｗの選択は、最初は初期プロービングと同様に、辞書からランダムに１語選ぶものとする。２回目以降は、新規性の高い文書を選択するため以下の３つの方法を考える。
【００４２】
方法１．抽出文書に含まれる語からランダムに取得する。
【００４３】
方法２．抽出文書に含まれる語からランダムに選択するが、分類を行った際、抽出文書に含めるべきでないと判断された候補文書に含まれていた語は除く。すなわち文書抽出ステップで抽出されなかった候補文書に含まれていた語以外の語を、抽出文書からランダムにキーワードとして選択する。
【００４４】
方法３．抽出文書に含まれる単語からランダムに選択するが、初期サンプル文書に含まれていた語は除く。すなわち抽出文書に含まれているが、初期文書取得ステップで取得した文書には含まれていない語からキーワードをランダムに選択する。
【００４５】
次にステップＳＴ１３及びステップＳＴ１１１において、再問い合わせステップによる問い合わせに対する結果から上位ｋ件の候補文書を取得して記憶する（候補文書取得ステップ）。そしてステップＳＴ１４及びステップＳＴ１１２において、候補文書を分類器にかけて正例と同じクラスに属さない候補文書を抽出文書として抽出する（文書抽出ステップ）。その後は、ステップＳＴ１５乃至ステップＳＴ１７及びステップＳＴ１１３乃至ステップＳＴ１１５により、取得した抽出文書が予め定めた文書数ｎ２になるまで、方法１乃至方法３から選択した１つの方法に基づいて、例えば方法１であれば抽出文書の中に含まれる語をキーワードの候補に入れて、候補文書取得ステップ及び文書抽出ステップを繰り返す（文書抽出繰り返しステップ）。このようにして抽出した文書の中には新規トピックを含んだものが多く含まれる。この効果は、後の実験で立証する。
【００４６】
なお上記の分類器を作成する際には、初期サンプル文書群全体を１クラスとして扱っている。このため、ｄｂ（ｔ１）に複数のトピックが混在している場合には分類の精度が落ちる可能性がある。そこでその対処法として次の方法が考えられる。すなわちクラスタリングにより、初期サンプル文書群をトピック毎に分類する。次に各クラスタに対して上記の分類器を作成する。そしてｄｉｆｆプロービングにおける分類時は、候補文書を各クラスタの分類器にかけ、どのトピックにも属さないと判断された文書のみを抽出文書とすることである。具体的には、特徴ベクトル作成ステップで、取得した文書が予め定めた数ｎ１になると、取得した文書をクラスタリングによりトピックごとクラスタに分類し、各クラスタに属する取得した文書からそれぞれｄ次元（但しｄは正の整数）の特徴ベクトルを作成し、分類器作成ステップでは、それぞれ各クラスタのｄ次元の特徴ベクトルを正例として、与えられた候補文書が各クラスタの正例の文書とどの程度類似しているかを判定し、正例の文書群と同じクラスタに属するか否かを判定して与えられた候補文書を分類する複数の分類器を作成する。この場合、文書抽出ステップでは、候補文書を複数の分類器にかけていずれのクラスタにも属さない候補文書を抽出文書として抽出する。このようにすると異種性の高い新規トピックを含む文書をより確実に検出することができるようになる。
【００４７】
なお上記ｄｉｆｆプロービングは、図１のｄｉｆｆプロービング手段６、候補文書記憶手段７、分類実行手段８及び抽出文書記憶手段９により実行される。また前述の文書数ｎ１及びｎ２は、ユーザが予め決めることになる。
【００４８】
以下本発明の実施の形態の効果を実験に確認した結果を説明する。
【００４９】
［Ｒｅｕｔｅｒの記事データを用いた実験］
実験対象の文書データとしてＲｅｕｔｅｒｓ−２１５７８（Ｄ．Ｌｅｗｉｓ．Ｒｅｕｔｅｒｓ−２１５７８  ｔｅｘｔ  ｃａｔｅｇｏｒｉｚａｔｉｏｎ  ｔｅｓｔ  ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｅｓｅａｒｃｈ．ａｔｔ．ｃｏｍ／ｌｅｗｉｓ、１９９７）を使用した。このデータは予めいくつかのトピックに分類されている。このトピック分けされているデータから２種類のデータベースを構築した。また、テキストデータベースの問い合わせ処理は、ｔｆ・ｉｄｆ法を用いた余弦尺度によるものとした。分類に使用するＳＶＭのライブラリとして、「ＬＩＢＳＶＭ−Ａ  Ｌｉｂｒａｒｙ  ｆｏｒ  Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅｓ」（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｓｉｅ．ｎｔｕ．ｅｄｕ．ｔｗ／ｃｊｌｉｎ／ｌｉｂｓｖｍ．）を用いた。前述のＳＶＭのカーネルやパラメータに関してはデフォルトの設定をそのまま使用した。
【００５０】
［実験１］
図５に示すように、トピック“小麦”に属する文書３０６件をｄｂ（ｔ１）とし、それにトピック“コーヒー”の文書３０件を新規文書として加えてｄｂ（ｔ２）とした。ｄｂ（ｔ２）内の新規文書の割合は８．９％となる。抽出文書数ｎ２を一定とし、候補文書数、抽出文書中の新規文書（ｄｂ（ｔ２）−ｄｂ（ｔ１）中の文書）の割合を調べた。ｄｉｆｆプロービングに関しては先に挙げた３種類の方法に対して評価を行った。
【００５１】
［実験２］
トピック“コーン”に属する文書２５１件、“小麦  に属する文書３０６件、“砂糖”に属する文書１７６件の文書からなるデータベースをｄｂ（ｔ１）とする。この文書群は図６に示すように、“小麦”と“コーン”の両方に属する文書が８３件、“小麦”と“砂糖”の両方に属する文書が３件、“コーン”と“砂糖”の両方に属する文書７件となっており、合計で６４０件からなる。それにトピック“コーヒー”に属する文書６８件を新規文書として加えてｄｂ（ｔ２）とした。ｄｂ（ｔ２）内の全文書数は７０８件であり、新規文書の割合は９．６％となる。これらに対して実験１と同様の測定を行った。ただし、本実験ではｄｂ（ｔ１）に３種類のトピックの文書が混在するため、以下の２つの場合について実験した。
【００５２】
実験２−１：初期サンプル文書群全体を１クラスとして扱い分類器を作成した。
【００５３】
実験２−２：初期サンプル文書群をトピック毎に分類し各トピックに対して分類器を作成する。本来なら初期サンプル文書群をクラスタリングして、トピック毎に分類する必要があるが、本実験ではクラスタリングが理想的に行われると仮定し、初期サンプル文書のトピックラベルに基づき３つのクラスタに分類する。分類した３つのクラスタに対してそれぞれの分類器を作成した。
【００５４】
［実験３］
実験２−１でｄｉｆｆプロービングの方法３を用いた場合について、抽出文書数ｎ２の値を変化させてみた。
【００５５】
［実験におけるパラメータの設定］
プロービングを行う際に取得する文書数ｋは４、初期サンプル文書数ｎ１は、実験１では１００、実験２では３００とした。これらのｋやｎ１の値は非特許文献２における実験結果の考察に基づく。また、分類器の生成時の特徴ベクトルの次元ｄは１０とした。これは前述のＬａｒｒｙ  Ｍ．Ｍａｅｖｉｔｚ及びＭａｌｉｋ  Ｙｏｕｓｅｆによって「Ｏｎｅ−Ｃｌａｓｓ  ＳＶＭｓ  ｆｏｒ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ」というタイトルで公表された文献中における実験結果において、ｄ＝１０において最も良い結果が得られていることによる。抽出文書数ｎ２の値は、実験１、２では３０、実験３では１０、３０、５０とした。
【００５６】
［実験結果］
図７，８，９，１０，１１に実験結果を示す。各図は、１０回実験した結果の平均を表している。図７から図１０までは、棒グラフにおける左側は候補文書数、右側は抽出文書中の新規文書数を表している。折れ線グラフは抽出文書数中の新規文書数の割合を示している。図１１は実験１と実験２で、初期サンプル文書をｎ１件取得するために発行した初期プローブの回数と抽出文書をｎ２件取得するために発行したｄｉｆｆプローブの回数を示した。ｄｉｆｆプロービングの３つの方法の中では、方法３が最も良い結果を示している。方法３における新規文書の割合は、実験１では４１％、実験２−１では５０％、実験２−２では４６％となっている。テキストデータベース内に存在する新規文書の割合を考えると、ランダムにデータベースをサンプリングした場合の約４〜５倍の割合で新規文書を取得することができていると言える。実験３において抽出文書数を変更した場合も、新規文書の抽出割合は抽出文書数１０件では５５％、３０件では５０％、５０件では５５％であるので、大きな変化は見られなかったと言える。また方法３の候補文書数が方法１と方法２と比べて少ないことがわかる。一番違いが大きいのは実験１であり、方法１での候補文書数は４９．６件、方法２では４４．１件であるのに対して、方法３の候補文書数は３８．７件である。取得した候補文書の中により多く抽出文書と判断される文書つまり新規文書であると判断される文書が多く含まれ、抽出文書に含まれるべきでないつまり新規文書ではないと判断される文書が少ないということである。これはｄｉｆｆプロービングによって取得する文書がより新規文書であると判断される文書を取得していることを示している。さらにその抽出文書中に多くの新規文書が含まれているのでより効率が良い。
【００５７】
一方、方法１と２は実験１の結果では新規文書割合が２５．７％と２５％となっている。実験２−１では８％と８％、実験２−２では１４％と１９％となっている。全体の文書に対する新規文書の割合はもともと約１０％であるので、データベースからランダムに文書をサンプリングした場合でも、新規文書が含まれる割合は約１０％である。方法１と２は１つのトピックに対しては有効である。１つの分類器を作成する場合と複数の分類器を作成する場合では、方法１では８％から１９％に、方法２では８％から１４％に上がった。方法１と方法２では良い結果を示している。方法３においては５０％から４６％と少し精度が落ちたことになる。図１１より、プローブの発行回数に関しては、実験１では初期プローブが８１．１回、ｄｉｆｆプローブの方法１では３７．７回、方法２では２５．９回、方法３では８９．２回である。実験２での初期プローブは３６１．４回である。実験２−１ではｄｉｆｆプローブの方法１では２９．１回、方法２では２８．８回、方法３では１６３．４回である。実験２−２ではｄｉｆｆプローブの方法１では１９．７回、方法２では１８．７回、方法３では１１８．７回である。いずれの場合でも、従来のプロービングよりｄｉｆｆプロービングを用いることでプローブ数を削減できていると言える。ただし、方法１と方法２と比べて方法３では回数が大幅に増えてしまっている。候補文書数が少ないのに、プローブ数が増えていることを考えると、方法３ではすでに取得した文書を取ってくることが多いと考えられる。よって問い合わせ語ｗの選択方法について考える必要がある。
【００５８】
［ＣＮＮニュースデータを用いた実験］
実験に利用したのは１９９８年のＴｏｐｉｃ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｔｒａｃｋ−ｉｎｇ（ＴＤＴ）Ｐｈａｓｅ２で使われたデータであり、これはＣＮＮ  Ｈｅａｄｌｉｎｅ  ＮｅｗｓのほかＮｅｗ  Ｙｏｒｋ  ＴｉｍｅｓやＡＰなど６種類の配信源における１９９８年１月から６月までのニュース記事を集録したコーパスである。集録されたニュース記事の一部にはトピック付け及び記事とトピックとの適合の具合（完全に適合するか一部のみ適合するかの２種類）の情報が付加されている。ここではトピックと完全に適合するニュース記事を選び、その中から１０個のトピックを選んだ（図１２参照）。またこれらの記事には日付が付けられており、ＴＰ１とＴＰ２の全ての記事は１月から６月までの範囲にあり。ＴＰ３からＴＰ９までの全ての記事は１月から３月までの範囲にある。また。ＴＰ１０は４月から６月までの記事である。各記事の日付の情報を基にデータベースの構築を行った。テキストデータベースの問い合わせ処理や、分類器の作成方法は先の実験と同様である。
【００５９】
［実験４］
１つの記事を１文書として扱い、これらの文書のうち１月から３月の記事４７５件の文書をｄｂ（ｔ１）とし、４月から６月までの記事９４件の文書を加えた計５６９件の文書をｄｂ（ｔ２）とした（図１３参照）。本実験ではｄｂ（ｔ１）には現れずｄｂ（ｔ２）のみに現れるＴＰ１０に属する文書だけを新規文書として扱うこととする。よってＴＰ１０の文書は４８件であるので新規文書は全体の８．４％となる。先の実験によりｄｉｆｆプロービングの方法としては方法３が一番優れていることがわかったので、方法３についてのみを実験対象とする。初期サンプル文書群全体を１クラスとして扱い１つの分類器を作成した場合と、トピックラベルに基づき９つのクラスタに分類し、各クラスタに対して分類器を作成した場合について実験を行った。
【００６０】
［パラメータの設定］
実験１乃至実験３と同様に、プロービングを行う際に取得する文書数ｋは４、初期サンプル文書数ｎ１は３００件とした。分類器の生成時の特徴ベクトルの次元ｄは１０とした。抽出文書数ｎ２の値は３０とした。
【００６１】
［実験４の結果］
図１４に実験結果を示す。棒グラフにおける左側は候補文書数、右側は抽出文書中の新規文書数を表している。折れ線グラフは抽出文書数中の新規文書数の割合を示している。このグラフは１０回実験した結果の平均を表している。新規文書割合は、１つの分類器を作成した場合は３４．７％、複数の分類器を作成した場合は５０％である。新規トピックの文書ＴＰ１０の全体に対する割合は８．４％なので、ランダムにサンプリングする場合と比べて、１つの分類器を作成した場合は約４倍、複数の分類器を作成した場合は約６倍の精度で新規文書を抽出できている。複数のトピックを含む場合の分類器の作成方法については、次のような違いが見られた。複数の分類器を作成した方が、候補文書数が少なく、新規文書の割合が高い。問い合わせ方法が同じであることを考慮すると、分類器の精度が上がり、候補文書中に存在する本来新規文書であるものを正例と間違って判断することなく正確に新規文書を負例と判断して抽出していると言える。また先の実験２と比べると、トピック数が多い場合には、１つの分類器を作成するより複数の分類器を作成した方が新規文書数の割合が上がると言えることが確認できる。
【００６２】
［新聞データを用いた実験］
対象データは毎日新聞（２００１年発行分）の国際面に記載されていた日本語の記事の１月から９月までのデータを使用した。テキストデータベースの構築はＮａｍａｚｕ（全文検索システムＮａｍａｚｕ．  ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎａｍａｚｕ．ｏｒｇ／）を用いた。問い合わせ処理はＮａｍａｚｕのスコア値によるランク付けとした。Ｎａｍａｚｕでは問い合わせ結果を日付情報でソートでき、それを用いると新規文書の検出には有効であると考えられる。しかしＨｉｄｄｅｎ  Ｗｅｂが常に日付情報でソートできるとは限らないため、本実験ではスコア値によるランク付けを用いた。問い合わせ語の抽出や特徴ベクトルの作成には、日本語形態素解析システムＣｈａｓｅｎ（Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ  Ａｎａｌｙｚｅｒ  Ｃｈａｓｅｎ．  ｈｔｔｐ：／／ｃｈａｓｅｎ．ａｉｓｔ−ｎａｒａ．ａｃ．ｊｐ／）を用いて単語分割、形態素解析を行った。本実験では日本語を扱うため、不要語除去や語幹抽出などは行っていない。ｄｉｆｆプロービングには方法３を用いた。特徴ベクトルの次元数や、特徴ベクトルや問い合わせキーワードの作成に用いる語の抽出のための品詞の選択方法を変化させて評価した。
【００６３】
［実験５］
２００１年の１月から８月までのデータ６７５１件の文書からなるデータベースをｄｂ（ｔ１）とし、ｄｂ（ｔ１）に２００１年９月のデータ７８０件を入れた７５３１件の文書からなるデータベースをｄｂ（ｔ２）とした。初期サンプル文書群全体を１クラスとして扱い分類器を作成した。特徴ベクトルの生成に用いる品詞を固定して、特徴ベクトルの次元数を変化させた。さらにいくつかの次元数について抽出された新規文書の内容について調べた。
【００６４】
［実験６］
実験５と同様のデータベースを用いた。初期サンプル文書群全体を１クラスとして扱い分類器を作成した。特徴ベクトルの次元数を固定し、扱う品詞の種類を変化させた。さらに抽出された新規文書の内容について調べた。
【００６５】
［パラメータ設定］
プロービングを行う際に取得する文書数ｋは４、初期サンプル文書数ｎ１は１０００件とした。抽出文書数ｎ２の値は５０とした。実験１で扱う品詞は「名詞・動詞・形容詞」とし、次元数ｄを１０、５０、１００、３００、５００と変化させた。次元数ｄが１０、１００、５００について新規文書の内容について調べた。実験２では扱う品詞を「名詞」、「名詞・動詞」、「名詞・動詞・形容詞」とし、次元数ｄを１００とした。
【００６６】
［実験結果］
図１５，１６，１７，１８に実験結果を示す。それぞれ１０回実験した結果の平均を表している。図１５，１６においては棒グラフにおける左側は候補文書数、右側は抽出文書中の新規文書数を表している。折れ線グラフは抽出文書数中の新規文書数の割合を示している。図１５より特徴ベクトルの次元数を増加させると、新規文書の割合も１７．８％、２３．２％、２７％、２６．８％、２９．８％と増加している。データベースにおける新規文書数の割合が１０．４％であることを考えると、どの場合においても、ランダムにサンプリングする場合より優れている。品詞の選択方法を変化させた場合の新規文書の割合は「名詞」の時が１３．４％、「名詞・動詞」の時が１２．８％、「名詞・動詞・形容詞」の時が１３．５％であったのでそれほど大きな変化が見られなかった。
【００６７】
図１７，図１８においては棒グラフにおける左側は抽出文書中の新規文書数、右側は抽出文書中の「アメリカ同時多発テロ」や「タリバン政権」に関する文書数を表している。折れ線グラフは抽出文書数中の「アメリカ同時多発テロ」や「タリバン政権」に関する文書の割合を示している。実験５において抽出文書のうち「アメリカ同時多発テロ」と「タリバン政権」に関連する記事の割合が次元数が１０次元では４．４％、１００次元では１４．４％、５００次元では１８．８％となっている。これらの記事が実際に取り上げられる９月１２日以降の文書数は４９４件である。また他のトピックの文書も含まれることを考えると、「アメリカ同時多発テロ」や「タリバン政権」に関する文書はデータベース全体の６．６％以下であると考えられる。よって次元数５００の場合は、「アメリカ同時多発テロ」や「タリバン政権」に関する文書の抽出に関しては、ランダムにサンプリングを行う場合の、約３倍以上の効率で該当文書を抽出できていると言える。また、実験６においても抽出文書中の「アメリカ同時多発テロ」や「タリバン政権」に関する文書の割合は「名詞」では１５．４％、「名詞・動詞」では１５．８％、「名詞・動詞・形容詞」では１４．４％であった。このように品詞を変えた場合でも、抽出文書の内容に大きな変化は見られなかった。
【００６８】
上記各実験からは、時間的順序を考慮したデータに対しても本発明が有効性を示すことが判る。また新聞記事を用いた大規模なデータに対して、新規トピックを含む文書の抽出を行うことができることが判る。また本方法は、複数のテキストデータベースコンテンツの差分情報の検出等にも用いることができる。
【００６９】
【発明の効果】
本発明によれば、新たに追加された新規性の高いトピックを有するコンテンツ（文書）を従来よりも高い精度で検出できる利点が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の方法を実施する手段の構成の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図１の実施手段をコンピュータを用いて実現する場合に用いるソフトウエアのアルゴリズムを示すフローチャートである。
【図３】図１の実施手段をコンピュータを用いて実現する場合に用いるソフトウエアのアルゴリズムを示すフローチャートである。
【図４】図１の実施手段をコンピュータを用いて実現する場合に用いるソフトウエアのアルゴリズムを示すフローチャートである。
【図５】実験１に用いたトッピクと文書数との関係を示す図である。
【図６】実験２に用いたトッピクと文書数との関係を示す図である。
【図７】実験１の結果を示す図である。
【図８】実験２−１の結果を示す図である。
【図９】実験２−２の結果を示す図である。
【図１０】実験３の結果を示す図である。
【図１１】実験１乃至実験３におけるプローブ回数を示す図である。
【図１２】ＣＮＮデータのトピックとデータ数を示す図である。
【図１３】実験４に用いたデータ数である。
【図１４】実験４の結果を示す図である。
【図１５】実験５及び実験６において特徴ベクトルの次元を変化させた場合の実験結果を示す図である。
【図１６】実験５及び実験６において品詞を変化させた場合の実験結果を示す図である。
【図１７】実験５及び実験６において特徴ベクトルの次元を変化させた場合の実験結果を示す図である。
【図１８】実験５及び実験６において品詞を変化させた場合の実験結果を示す図である。
【符号の説明】
１  テキストデータベース
２  初期プロービング手段
３  初期サンプル文書記憶手段
４  特徴ベクトル作成手段
５  分類器作成手段
６  ｄｉｆｆプロービング手段
７  候補文書記憶手段
８  分類実行手段
９  抽出文書記憶手段
【図１】
2004348393.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2004348393.tif 000007
【図６】
2004348393.tif 000008
【図７】
2004348393.tif 000009
【図８】
2004348393.tif 000010
【図９】
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【図１０】
2004348393.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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