(57)【要約】【課題】未知語が存在していても効果的な単語分割が可能なオブジェクト列変換方法を提供する。【解決手段】次のステップを含んでいる。（１）オブジェクト列から未知領域を抽出して記憶手段に記憶するステップ。（２）抽出された未知領域と、前記記憶手段に格納された未知オブジェクトとを対比するステップ。（３）前記未知領域と前記未知オブジェクトとの一致部分を辞書に追加するステップ。（４）前記オブジェクト列のうち、前記辞書に格納された部分を判別し、前記オブジェクト列を、前記辞書に格納された部分とそれ以外の部分とに区別して出力するステップ。【選択図】　図３
2004070437.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
次のステップを含むことを特徴とする、オブジェクト列変換方法；
（１）オブジェクト列から未知領域を抽出して記憶手段に記憶するステップ、
（２）抽出された未知領域と、前記記憶手段に格納された未知オブジェクトとを対比するステップ、
（３）前記未知領域と前記未知オブジェクトとの一致部分を辞書に追加するステップ、
（４）前記オブジェクト列のうち、前記辞書に格納された部分を判別し、前記オブジェクト列を、前記辞書に格納された部分とそれ以外の部分とに区別して出力するステップ。
【請求項２】
前記ステップ（３）において、前記未知領域と前記未知オブジェクトとの間に一致部分がないときは、前記未知領域を前記未知オブジェクトに追加することを特徴とする請求項１記載のオブジェクト列変換方法。
【請求項３】
前記辞書には初期情報が格納されていることを特徴とする請求項１または２に記載のオブジェクト列変換方法。
【請求項４】
前記ステップ（４）において、前記「それ以外の部分」は、前記未知オブジェクトまたは未知領域であることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項記載のオブジェクト列変換方法。
【請求項５】
次のステップを含むことを特徴とする、オブジェクト列変換方法；
（１）オブジェクト列から単位オブジェクトを切り出し、この単位オブジェクトから未知領域を抽出して記憶手段に記憶するステップ、
（２）抽出された未知領域と、前記記憶手段に格納された未知オブジェクトとを対比するステップ、
（３）前記未知領域と前記未知オブジェクトとの一致部分を辞書に追加するステップ、
（４）前記オブジェクト列から、別の単位オブジェクトを切り出すことができる場合には、前記別の単位オブジェクトに対して、前記ステップ（１）から前記ステップ（３）を繰り返すステップ、
（５）前記オブジェクト列から、別の単位オブジェクトを切り出すことができない場合には、前記オブジェクト列のうち、前記辞書に格納された部分を判別し、前記オブジェクト列を、前記辞書に格納された部分とそれ以外の部分とに区別して出力するステップ。
【請求項６】
前記オブジェクト列から切り出される単位オブジェクトは、一定の長さとされていることを特徴とする請求項５記載のオブジェクト列変換方法。
【請求項７】
前記ステップ（１）における未知領域の抽出は、次のステップを備えていることを特徴とする請求項５または６記載のオブジェクト列変換方法；（ａ）前記単位オブジェクトを分割して分割オブジェクトを生成し、記憶手段に格納するステップ、
（ｂ）前記分割オブジェクトと辞書とを比較するステップ、
（ｃ）ステップ（ｂ）において、前記分割オブジェクトが辞書にある場合には、分割オブジェクト以外の部分における前記単位オブジェクトを前記未知領域とするステップ、
（ｄ）ステップ（ｂ）において、前記分割オブジェクトが辞書にない場合は、分割オブジェクトまたはその一部を前記未知領域とするステップ。
【請求項８】
前記オブジェクトは文字列である請求項１〜７のいずれか１項記載のオブジェクト列変換方法を用いた単語分割方法。
【請求項９】
次のステップを含むことを特徴とする、オブジェクト列変換方法；
（１）オブジェクト列から未知領域を抽出するステップ、
（２）抽出された未知領域と、前記未知オブジェクトとを対比するステップ、
（３）前記未知領域と前記未知オブジェクトとの一致部分を辞書に追加するステップ、
（４）前記オブジェクト列のうち、前記辞書に格納された部分を判別し、前記オブジェクト列を、前記辞書に格納された部分とそれ以外の部分とに区別して出力するステップ。
【請求項１０】
次の手段を備えたことを特徴とする、オブジェクト列変換装置；
（１）オブジェクト列から未知領域を抽出して記憶手段に格納する手段、
（２）抽出された未知領域と、前記未知オブジェクトとを対比する手段、
（３）前記未知領域と前記未知オブジェクトとの一致部分を辞書に追加する手段、
（４）前記オブジェクト列のうち、前記辞書に格納された部分を判別し、前記オブジェクト列を、前記辞書に格納された部分とそれ以外の部分とに区別して出力する手段。
【請求項１１】
コンピュータに次の機能を実現させる特徴とする、オブジェクト列変換プログラム；
（１）オブジェクト列から未知領域を抽出して記憶手段に格納する機能、
（２）抽出された未知領域と、前記未知オブジェクトとを対比する機能、
（３）前記未知領域と前記未知オブジェクトとの一致部分を辞書に追加する機能、
（４）前記オブジェクト列のうち、前記辞書に格納された部分を判別し、前記オブジェクト列を、前記辞書に格納された部分とそれ以外の部分とに区別して出力する機能。
【請求項１２】
次のステップを含むことを特徴とする、オブジェクト列変換方法；
（１）オブジェクト列から未知領域を抽出して記憶手段に記憶するステップ、
（２）抽出された未知領域と、前記記憶手段に格納された未知オブジェクトとを対比するステップ、
（３）前記未知領域と前記未知オブジェクトとの一致部分を辞書に追加するステップ、
（４）前記オブジェクト列のうち、前記辞書に格納された部分を判別し、前記オブジェクト列を前記辞書に格納された部分とそれ以外の部分とに区別し、かつ、前記辞書に格納された部分を他のオブジェクトに置換して、前記オブジェクト列を出力するステップ。
【請求項１３】
前記ステップ（４）における他のオブジェクトは、前記辞書に格納された部分よりも少ないデータ量とされていることを特徴とする、請求項１２記載のオブジェクト列変換方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、オブジェクト列、例えば文章を変換する方法に関するものである。
【０００２】
【背景技術】
日本語の文章は、通常、英語などの言語の場合と異なり、文章を構成する単語の間に境界を表記しない。すなわち、連続した文字列として文章が記述される。連続した文字列の意味を機械的に把握するためには、まず、単語の境界を推定する必要がある。この推定の手段としては、多くの場合、辞書を使った形態素解析が用いられる。しかしながら、文章に未知語（辞書に無い単語）が出てくると、正しい分割は難しくなる。一般的に、自然言語には、未知語が多数存在する。特に、時事的な文章、特許的な文章、または、流行語や若者語で記述された文章には、未知語が多数存在する。
【０００３】
また、単語の統計的な性質を用いた日本語単語分割法（下記文献１および２）も提案されている。しかしながら、この方法においても、未知語に対しては十分な効果を発揮できない。
【０００４】
文献１：伊東　伸泰、西村　雅史、“Ｎ−ｇｒａｍ　を用いた日本語テキストの単語単位への分割”、情報処理学会　自然言語処理１２２‐９、ｐｐ．５６−６２（１９９７年）
【０００５】
文献２：永田　昌明、“統計的言語モデルとＮ−ｂｅｓｔ探索を用いた日本語形態素解析法”、情報処理学会誌　Ｖｏｌ．４０　Ｎｏ．９、ｐｐ．３４２０−３４３１（１９９９年）
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、前記の事情に鑑みてなされたものである。本発明の目的は、文章そのものが持つ情報に着目し、未知語が存在していても効果的な単語分割が可能なオブジェクト列変換方法に関することである。また、本発明の他の目的は、文章に限らず、一般的なオブジェクト列を他のオブジェクト列に変換する方法を提供することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明のオブジェクト列変換方法は、以下のステップを備えている。
（１）オブジェクト列から未知領域を抽出して記憶手段に記憶するステップ、
（２）抽出された未知領域と、前記記憶手段に格納された未知オブジェクトとを対比するステップ、
（３）前記未知領域と前記未知オブジェクトとの一致部分を辞書に追加するステップ、および、
（４）前記オブジェクト列のうち、前記辞書に格納された部分を判別し、前記オブジェクト列を、前記辞書に格納された部分とそれ以外の部分とに区別して出力するステップ。
【０００８】
前記ステップ（３）において、前記未知領域と前記未知オブジェクトとの間に一致部分がないときは、前記未知領域を前記未知オブジェクトに追加することができる。
【０００９】
前記辞書には初期情報が格納されていてもよい。
【００１０】
前記ステップ（４）において、前記「それ以外の部分」は、前記未知オブジェクトまたは未知領域であってもよい。
【００１１】
本発明のオブジェクト列変換方法は、次のステップを備えた構成であってもよい。
（１）オブジェクト列から単位オブジェクトを切り出し、この単位オブジェクトから未知領域を抽出して記憶手段に記憶するステップ、
（２）抽出された未知領域と、前記記憶手段に格納された未知オブジェクトとを対比するステップ、
（３）前記未知領域と前記未知オブジェクトとの一致部分を辞書に追加するステップ、
（４）前記オブジェクト列から、別の単位オブジェクトを切り出すことができる場合には、前記別の単位オブジェクトに対して、前記ステップ（１）から前記ステップ（３）を繰り返すステップ、および、
（５）前記オブジェクト列から、別の単位オブジェクトを切り出すことができない場合には、前記オブジェクト列のうち、前記辞書に格納された部分を判別し、前記オブジェクト列を、前記辞書に格納された部分とそれ以外の部分とに区別して出力するステップ。
【００１２】
前記オブジェクト列から切り出される単位オブジェクトは、一定の長さとされていてもよい。
【００１３】
前記ステップ（１）における未知領域の抽出は、次のステップを備えることができる。
（ａ）前記単位オブジェクトを分割して分割オブジェクトを生成し、記憶手段に格納するステップ、
（ｂ）前記分割オブジェクトと辞書とを比較するステップ、
（ｃ）ステップ（ｂ）において、前記分割オブジェクトが辞書にある場合には、分割オブジェクト以外の部分における前記単位オブジェクトを前記未知領域とするステップ、および、
（ｄ）ステップ（ｂ）において、前記分割オブジェクトが辞書にない場合は、分割オブジェクトまたはその一部を前記未知領域とするステップ。
【００１４】
前記オブジェクトは文字列であっても、それ以外の情報であってもよい。
【００１５】
本発明のオブジェクト列変換方法は、次のステップを備えた構成であってもよい。
（１）オブジェクト列から未知領域を抽出するステップ、
（２）抽出された未知領域と、前記未知オブジェクトとを対比するステップ、
（３）前記未知領域と前記未知オブジェクトとの一致部分を辞書に追加するステップ、および、
（４）前記オブジェクト列のうち、前記辞書に格納された部分を判別し、前記オブジェクト列を、前記辞書に格納された部分とそれ以外の部分とに区別して出力するステップ。
【００１６】
本発明のオブジェクト列変換装置は、次の手段を備えている。
（１）オブジェクト列から未知領域を抽出して記憶手段に格納する手段、
（２）抽出された未知領域と、前記未知オブジェクトとを対比する手段、
（３）前記未知領域と前記未知オブジェクトとの一致部分を辞書に追加する手段、および、
（４）前記オブジェクト列のうち、前記辞書に格納された部分を判別し、前記オブジェクト列を、前記辞書に格納された部分とそれ以外の部分とに区別して出力する手段。
【００１７】
本発明のオブジェクト列変換プログラムは、コンピュータに次の機能を実現させる構成となっている。
（１）オブジェクト列から未知領域を抽出して記憶手段に格納する機能、
（２）抽出された未知領域と、前記未知オブジェクトとを対比する機能、
（３）前記未知領域と前記未知オブジェクトとの一致部分を辞書に追加する機能、および、
（４）前記オブジェクト列のうち、前記辞書に格納された部分を判別し、前記オブジェクト列を、前記辞書に格納された部分とそれ以外の部分とに区別して出力する機能。
【００１８】
本発明のオブジェクト列変換方法は、次のステップを含む構成であっても良い。
（１）オブジェクト列から未知領域を抽出して記憶手段に記憶するステップ、
（２）抽出された未知領域と、前記記憶手段に格納された未知オブジェクトとを対比するステップ、
（３）前記未知領域と前記未知オブジェクトとの一致部分を辞書に追加するステップ、および、
（４）前記オブジェクト列のうち、前記辞書に格納された部分を判別し、前記オブジェクト列を前記辞書に格納された部分とそれ以外の部分とに区別し、かつ、前記辞書に格納された部分を他のオブジェクトに置換して、前記オブジェクト列を出力するステップ。
【００１９】
前記ステップ（４）における他のオブジェクトは、前記辞書に格納された部分よりも少ないデータ量であってもよい。
【００２０】
【発明の実施の形態】
本発明の第１実施形態に係る、オブジェクト列の変換方法を、添付の図面を参照しながら説明する。この実施形態においては、オブジェクト列として、文字列すなわち文章を用いる。
【００２１】
まず、この方法に用いるコンピュータのハードウエア構成を図１により説明する。このコンピュータは、ＣＰＵ１と、メインメモリ２と、ハードディスクなどのファイル装置３と、キーボードなどの入力装置４と、ＬＣＤなどの表示装置５とを主な構成として有している。これらの要素は、互いに、バス線またはネットワークを介して、互いに接続されている。
【００２２】
つぎに、このコンピュータとそのためのプログラムとを用いて構成される、オブジェクト列変換装置の概要を、図２に基づいて説明する。この装置は、入力部６と、解析部７と、出力部８と、記憶部（記憶手段）９とを有している。記憶部９は、未知領域格納部９１と、未知文字列（未知オブジェクト）格納部９２と、辞書９３と、文字列格納部９４を備えている。これらの機能は、オブジェクト列変換方法の説明において詳説される。
【００２３】
つぎに、前記した装置を用いたオブジェクト列変換方法について説明する。ここでは、オブジェクト列として、前記の通り、文字列を用いる。このオブジェクト列変換方法は、文字列（文章）を単語に分割する方法である。文字列の例として、「ゲーム業界の苦戦が続いている。今月二日、ゲームソフトのカプコンが一九九四年度の業績を大幅に下方修正したのをはじめ、一部にはセガ・エンタープライゼスの業績の悪化も伝えられている。」（出典：毎日新聞全文記事データベースＣＤ−毎日新聞９４年版、発行者：日外アソシエーツ）を用いる。この文章は、二つの文から構成されている。
【００２４】
前記の文章は、入力部６によって取り込まれ、コンピュータの記憶部９における文字列格納部９４に格納される（図３のステップ３−１）。また、この実施形態では、初期知識としての複数の文字列を予め辞書９３に格納しておく。初期知識である文字列は、例えば、助詞、助数詞、数詞、ある種の記号などである。どのような文字列を初期知識とするかは任意である。初期知識は、他のソフトウエアと共用であってもよい。
【００２５】
ついで、文章から、単位文字列を切り出す（ステップ３−２）。切り出される単位文字列の長さは、この実施形態では、６文字とする。文字数の設定は任意である。この明細書では、文字の長さをスコープ長と呼ぶことがある。文字の切り出しは、先頭から行う。つまり、この実施形態では、「ゲーム業界の」が切り出される。切り出された文字列を単位文字列と呼ぶことがある。
【００２６】
ついで、単位文字列が辞書９３に格納されているかどうか判断する（ステップ３−３）。格納されていれば、切り出された文字に続く文字列「苦戦が続いて」を切り出し（ステップ３−４）、ステップ３−３に戻る。後続の文字列がなければ、図３における最後のステップ３−１７に移行する。
【００２７】
単位文字列「ゲーム業界の」が辞書になければ、これを分割して分割文字列（例えば「ゲーム業界」）を生成して記憶する（ステップ３−５）。そして、この分割文字列が辞書９３にあるかどうか判断する（ステップ３−６）。辞書に存在しないときは、さらに分割できるかどうか判断し（ステップ３−７）、可能なら、他の分割文字列「ゲーム業」を生成する（ステップ３−８）。ついで、ステップ３−６に戻り、前記のステップを繰り返す。つまり、分割文字列「ゲーム」「ゲー」「ゲ」と順に生成する。「ゲ」は最後の分割文字列なので、この文字列が辞書になければ（ステップ３−６）、この文字列を未知領域格納部９１に格納する（ステップ３−９）。
【００２８】
ついで、単位文字列が最後のものでなければ（ステップ３−１０）、スコープを一文字ずらして、次の単位文字列「ーム業界の苦」を切り出す（ステップ３−１１）。この文字列に前記の手順を当てはめると、文字列「ー」が未知領域格納部９１に結果的に格納される。ついでステップ３−３に戻る。
【００２９】
以降、同様にして、単位文字列「ム業界の苦戦」「業界の苦戦が」「界の苦戦が続」が切り出される。それぞれについては、文字列「ム」「業」「界」が未知領域格納部に順次格納される。
【００３０】
さらに、単位文字列「の苦戦が続い」について前記ステップを適用する。ステップ３−６において、最後の分割文字列である「の」が辞書に存在したとする。すると、「の」以前の文字列「ゲーム業界」を未知領域として確定し、この文字列を未知領域格納部９１に格納する（ステップ３−１２）。
【００３１】
ついで、未知領域の文字列と、未知文字列格納部に格納された文字列とを比較する（ステップ３−１３）。この実施形態では、この時点で未知文字列格納部に格納された文字列はない。したがって、全く一致しないことになる。すると、未知領域の文字列を、未知文字列格納部９２に格納し（ステップ３−１４）、未知領域をクリアする（ステップ３−１５）。ついで、ステップ３−１１に戻り、以降のステップを繰り返す。
【００３２】
前記の例文を用いると、
単位文字列「苦戦が続いて」から「苦」、
単位文字列「戦が続いてい」から「戦」、
が抽出されて未知領域に格納される。ついで、単位文字列「が続いている」については、助詞「が」が辞書にあるので、未知領域「苦戦」が確定する（ステップ３−１２）。この未知領域は、既に格納された未知文字列「ゲーム業界」とは全く一致しない（ステップ３−１３）。よって、未知領域「苦戦」が未知文字列格納部９２に格納される。
【００３３】
以降、同様に処理すると、
単位文字列「続いている。」から「続」、
単位文字列「いている。今」から「い」、
単位文字列「ている。今月」から「て」、
単位文字列「いる。今月二」から「い」、
単位文字列「る。今月二日」から「る」、
が抽出され、それぞれ未知領域に格納される。
【００３４】
ついで、単位文字列「。今月二日、」から「。」が抽出される。句点「。」は辞書９３に格納された初期知識としての記号なので、未知領域が確定し（ステップ３−１２）、文字列「続いている」が未知文字列格納部９２に格納される。
【００３５】
この手順を進めると、単位文字列の切り出しに対応して、
ゲーム業界、
苦戦、
続いている、
ゲームソフト、
カプコン、
業績、
大幅、
下方修正した、
じめ、
セガ、
エンタープライゼス、
悪化、
が順次未知文字列格納部９２に格納される。
【００３６】
ついで、辞書にある文字列「。」の前にある未知領域「伝えられている」が確定する（ステップ３−１２）。「伝えられている」は、未知文字列「続いている」と比較すると（ステップ３−１３）、「ている」において一致する。この場合は、一致部分「ている」を辞書９３に追加する。ついで未知領域をクリアし（ステップ３−１５）、ステップ３−１１に戻る。
【００３７】
単位文字列をこれ以上切り出せないときは（ステップ３−１０）、文章を、辞書にある文字列とそれ以外のものとに分割して出力する（ステップ３−１７）。すなわち、文章を構成する文字列のうち、辞書９３にあるものと、ないもの（辞書にない文字列は未知領域または未知文字列に格納されていると考えられる）との領域で分ける。さらに、未知領域格納部９１にある文字列と未知文字列格納部９２にある文字列とを分割しておくことが好ましい。ついで、文章における文字列の順番で出力する。
【００３８】
例えば、「｜ゲーム｜業界｜の｜苦戦｜」のように分割して出力することができる。もちろん分割の精度は文章が長いほど高くなる。
【００３９】
【実験例】
図４に示す新聞記事（出典：毎日新聞全文記事データベースＣＤ−毎日新聞９４年版、発行者：日外アソシエーツ）に対して、本実施形態の方法を適用した。処理条件としては、
初期知識：助詞、記号、助数詞、数詞　計６６語、
識別スコープ長：１２［オブジェクト］、
未知領域長（未知領域の最大長さ：１２［オブジェクト］、
とした。ここで、未知領域長は、日本語における一単語が通常１２文字以下であることに基づいて決定した。未知領域の長さが既定の未知領域長を超える場合は、超えた部分を別の未知領域とする。
【００４０】
その結果、図５に示すオブジェクトが辞書に登録された。分割結果は、図６に示される通りである。
【００４１】
本実施形態の方法によれば、辞書を用いることなく、比較的高精度な単語分割が可能である。したがって、未知語が多い文章について、精度の良い単語分割が可能となる。
【００４２】
次に、本発明の第２実施形態に係るオブジェクト列の変換方法を説明する。前記実施形態では、オブジェクトとして文字列を例示したが、この第２実施形態では、オブジェクトとして、記号列を用いる。
【００４３】
まず、自動走行する車から見える景色情報に、図７に示す８種類があるとする。これらの景色情報に、０から７までの数字を割り振る。したがって、走行する車の景色情報は、０から７までの数字列によって表すことができる。さらに、Ｘ−Ｙ平面における車の向きをＥ，Ｎ，Ｗ，Ｓで表すことにする。すると、例えば、図８に示されるような記号列を得ることができる。例えば記号列「７Ｅ１０」は、初めに景色７が見え、その後Ｅ方向に進路を変え、景色１が見え、その後、景色０が見えたことを意味する。
【００４４】
図８に示される記号列を、第１実施形態と同様の方法により、変換する。ここで、「Ｅ，Ｎ，Ｗ，Ｓ」をそれぞれ初期知識とした。変換結果を図９に示す。ここでは、オブジェクトどうしの区切りをカンマで示し、初期知識にあるオブジェクトを［］で囲った。
【００４５】
さらに、この実施形態においては、オブジェクト列変換の際に、図１０に示される辞書が生成される。辞書に格納されたオブジェクトに、１〜１０の数字を割り当てておく。オブジェクト列を出力する場合に、辞書に格納されたオブジェクトに代わって、１〜１０の数字を用いることができる。出力例を図１１に示す。
【００４６】
このように、辞書に格納されたオブジェクトに代わって、別の記号を割り当てて出力することができる。格納されたオブジェクトよりも全体として短いデータ量の記号を用いることにより、データ量を圧縮することができる。すなわち、第２実施形態の方法により、圧縮データとしてのオブジェクト列を生成することが可能である。
【００４７】
前記した各実施形態の実行は、当業者にはコンピュータにより容易に実行可能である。そのためのプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体、例えばＨＤ、ＦＤ、ＣＤ、ＭＯなど、任意のものに格納できる。また、このプログラムは、信号により伝送可能であり、この信号とは、たとえば、電圧、電流、電磁波、光、その他の伝送媒体における信号である。
【００４８】
なお、前記各実施形態の記載は単なる一例に過ぎず、本発明に必須の構成を示したものではない。各部の構成は、本発明の趣旨を達成できるものであれば、上記に限らない。例えば、オブジェクトとしては、記号や画像など、どのようなものであってもよい。
【００４９】
さらに、前記辞書９３を他のソフトウエアと共用してもよい。その場合は、他のソフトウエアの動作により辞書９３が成長するので、よりよい単語分割が可能となる。
さらに、各実施形態を実現するための各部（機能ブロックを含む）の具体的手段は、ハードウエア、ソフトウエア、ネットワーク、これらの組み合わせ、その他の任意の手段を用いることができ、このこと自体は当業者において自明である。また、機能ブロックどうしが複合して一つの機能ブロックに集約されても良い。さらに、機能ブロックが複数のハードウエアまたはソフトウエアの協働によって実現されても良い。
【００５０】
【発明の効果】
本発明によれば、未知語の多い文字列について、精度の良い単語分割が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態に係るオブジェクト列変換方法に用いるコンピュータのハードウエア構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係るオブジェクト列変換装置を概略的に説明するための機能ブロック図である。
【図３】本発明の第１実施形態に係るオブジェクト列変換方法を説明するためのフローチャートである。
【図４】本発明の実験例において用いた文字列を示す図である。
【図５】実験例において辞書に格納された文字列を示す図である。
【図６】実験例における文字列の分割結果を示す図である。
【図７】本発明の第２実施形態に係るオブジェクト列変換方法を説明するための説明図である。
【図８】本発明の第２実施形態に係るオブジェクト列変換方法に用いられるオブジェクト列の説明図である。
【図９】本発明の第２実施形態におけるオブジェクト列の変換結果を示す図である。
【図１０】辞書に格納されたオブジェクトを示す図である。
【図１１】第２実施形態の方法によって圧縮されたデータ（オブジェクト列）を示す図である。
【符号の説明】
６　入力部
７　解析部
８　出力部
９　記憶部（記憶手段）
９１　未知領域格納部
９２　未知文字列（未知オブジェクト）格納部
９３　辞書
【図１】
2004070437.tif 000003
【図２】
2004070437.tif 000004
【図３】
2004070437.tif 000005
【図４】
2004070437.tif 000006
【図５】
2004070437.tif 000007
【図６】
2004070437.tif 000008
【図７】
2004070437.tif 000009
【図８】
2004070437.tif 000010
【図９】
2004070437.tif 000011
【図１０】
2004070437.tif 000012
【図１１】
2004070437.tif 000013