(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
単語の表記を複数記憶する単語辞書記憶手段と、
前記単語辞書記憶手段に記憶されている１の単語の表記の少なくとも一部を構成する文字列と共通する共通文字列を、前記１の単語以外の単語の表記の中から検索し、前記共通文字列が所定数以上検索された場合に、前記共通文字列を、前記共通文字列を含む表記の単語の意味情報として推定する意味推定手段と、
前記意味推定手段により推定された前記意味情報を、前記共通文字列を含む単語の表記に対応付けて前記単語辞書記憶手段に記憶させる意味情報格納手段と、
共起する単語間の関係を規定した第１共起パタンと、当該第１共起パタンの各単語の意味情報とを、対応付けて記憶するとともに、前記第１共起パタンのいずれかの単語と他の単語との階層関係又は関連付け関係を規定した第２共起パタンと、当該第２共起パタンの前記他の単語の意味情報とを、対応付けて記憶する共起パタン辞書記憶手段と、
入力部から文書の入力を受付ける文書受付手段と、
前記文書受付手段により受付けられた前記文書の中から、前記共起パタン辞書記憶手段に記憶されている前記第１共起パタンを満足する各単語を抽出する共起情報抽出手段と、
を備え、
前記意味情報格納手段は、更に、前記共起情報抽出手段により抽出された前記各単語の表記と、前記共起パタン辞書記憶手段に記憶されている当該単語の前記意味情報とを、対応付けて前記単語辞書記憶手段に記憶させるとともに、前記共起情報抽出手段により抽出された前記各単語のいずれかの単語と他の単語との階層関係又は関連付け関係が前記共起パタン辞書記憶手段に記憶されている前記第２共起パタンに規定されている場合には、前記他の単語の表記と、前記共起パタン辞書記憶手段に記憶されている前記他の単語の前記意味情報とを、対応付けて前記単語辞書記憶手段に記憶させる意味情報推定装置。
【請求項２】
前記意味推定手段は、前記１の単語以外の単語の表記の末部分の文字列又は先頭部分の文字列の中から、前記共通文字列を検索する請求項１記載の意味情報推定装置。
【請求項３】
意味推定手段が、単語の表記を複数記憶する単語辞書記憶手段に記憶されている１の単語の表記の少なくとも一部を構成する文字列と共通する共通文字列を、前記１の単語以外の単語の表記の中から検索し、前記共通文字列が所定数以上検索された場合に、前記共通文字列を、前記共通文字列を含む表記の単語の意味情報として推定する意味推定工程と、
意味情報格納手段が、前記意味推定工程により推定された前記意味情報を、前記共通文字列を含む単語の表記に対応付けて前記単語辞書記憶手段に記憶させる第１意味情報格納工程と、
文書受付手段が、入力部から文書の入力を受付ける文書受付工程と、
共起情報抽出手段が、前記文書受付工程により受付けられた前記文書の中から、共起する単語間の関係を規定した第１共起パタンと当該第１共起パタンの各単語の意味情報とを対応付けて記憶するとともに、前記第１共起パタンのいずれかの単語と他の単語との階層関係又は関連付け関係を規定した第２共起パタンと当該第２共起パタンの前記他の単語の意味情報とを対応付けて記憶する共起パタン辞書記憶手段に記憶されている前記第１共起パタンを満足する各単語を抽出する共起情報抽出工程と、
前記意味情報格納手段が、更に、前記共起情報抽出工程により抽出された前記各単語の表記と、前記共起パタン辞書記憶手段に記憶されている当該単語の前記意味情報とを、対応付けて前記単語辞書記憶手段に記憶させるとともに、前記共起情報抽出工程により抽出された前記各単語のいずれかの単語と他の単語との階層関係又は関連付け関係が前記共起パタン辞書記憶手段に記憶されている前記第２共起パタンに規定されている場合には、前記他の単語の表記と、前記共起パタン辞書記憶手段に記憶されている前記他の単語の前記意味情報とを、対応付けて前記単語辞書記憶手段に記憶させる第２意味情報格納工程と、
を含んでなる意味情報推定方法。
【請求項４】
前記意味推定工程では、前記意味推定手段が、前記１の単語以外の単語の表記の末部分の文字列又は先頭部分の文字列の中から、前記共通文字列を検索する請求項３記載の意味情報推定方法。
【請求項５】
単語の意味情報の推定をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記コンピュータに、
単語の表記を複数記憶する単語辞書記憶手段に記憶されている１の単語の表記の少なくとも一部を構成する文字列と共通する共通文字列を、前記１の単語以外の単語の表記の中から検索し、前記共通文字列が所定数以上検索された場合に、前記共通文字列を、前記共通文字列を含む表記の単語の意味情報として推定する意味推定機能と、
前記意味推定機能により推定された前記意味情報を、前記共通文字列を含む単語の表記に対応付けて前記単語辞書記憶手段に記憶させる第１意味情報格納機能と、
入力部から文書の入力を受付ける文書受付機能と、
前記文書受付機能により受付けられた前記文書の中から、共起する単語間の関係を規定した第１共起パタンと当該第１共起パタンの各単語の意味情報とを対応付けて記憶するとともに、前記第１共起パタンのいずれかの単語と他の単語との階層関係又は関連付け関係を規定した第２共起パタンと当該第２共起パタンの前記他の単語の意味情報とを対応付けて記憶する共起パタン辞書記憶手段に記憶されている前記第１共起パタンを満足する各単語を抽出する共起情報抽出機能と、
前記共起情報抽出機能により抽出された前記各単語の表記と、前記共起パタン辞書記憶手段に記憶されている当該単語の前記意味情報とを、対応付けて前記単語辞書記憶手段に記憶させるとともに、前記共起情報抽出機能により抽出された前記各単語のいずれかの単語と他の単語との階層関係又は関連付け関係が前記共起パタン辞書記憶手段に記憶されている前記第２共起パタンに規定されている場合には、前記他の単語の表記と、前記共起パタン辞書記憶手段に記憶されている前記他の単語の前記意味情報とを、対応付けて前記単語辞書記憶手段に記憶させる第２意味情報格納機能と、
を実行させるためのプログラム。
【請求項６】
前記意味推定機能は、前記１の単語以外の単語の表記の末部分の文字列又は先頭部分の文字列の中から、前記共通文字列を検索する請求項５記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、意味情報推定装置、意味情報推定方法、及びプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
いわゆる言語処理に用いられる単語辞書には、単語の表記や読み、活用等の情報に加え、単語の意味（分類）に関する情報が登録されている。このように単語辞書に登録された単語の意味情報は、文書検索処理や文書分類処理の際に非常に有効となる。
【０００３】
ところで、大規模な文書データベース中から所定の文書を検索する際には、キーワードによる検索が一般的である。このようなキーワードによる文書検索においては、実際には、例えばＯＡ機器を製造販売するメーカーである「○×電気」という特定のキーワードにより検索する場合に加え、「○×電気」よりも上位の概念にあたる「ＯＡ機器メーカー」といったキーワードにより検索する場合もある。
【０００４】
しかしながら、通常の文書では、企業名である「○×電気」等の固有名詞はあっても、「○×電気」の上位概念を表すことば（「ＯＡ機器メーカー」）は表現されないのが普通である。
【０００５】
そこで、このような問題を解決するための一つの方策として、企業名等の固有名詞に対し、その企業が属する業種等の意味的な情報を付与する方法がある。しかし、このような意味や知識に関する情報の単語辞書への付与や単語辞書の作成は、かなりの労力、知識、技術を要するものである。そのため、意味や知識に関する各種情報の単語辞書への付与等については、様々な手法が考えられている。
【０００６】
知識情報の効率的な獲得手法としては、自然言語文を解析し、特定の対象に対してデータベース登録を行なうものが特開平６−２２３１０９号公報において開示されている。
【０００７】
また、構文情報によって単語を推定するものとしては、構文情報を用いて単語間の関係を含む情報を一定形式で抽出する手法が、特開平７−８５０７１号公報において開示されている。特開平７−８５０７１号公報において開示されている技術によれば、構文情報を用いて単語間の関係を含む情報を一定形式で抽出する際に、未登録語の単語とその意味を推定している。例えば、「○×電気がスパッタリング装置を開発した」という表現について、「○×電気」が未知の単語であっても、共起する「装置を開発した」という表現から装置開発者として認識する方法を提案している。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特開平６−２２３１０９号公報に開示されている技術によれば、単語辞書にある程度の意味情報が予め登録されていることが前提とされている。すなわち、対象領域の意味とこれに対応付けられる表現とを予め規定しておく必要があり、この設定自体、非常に労力を要するものとなっている。
【０００９】
また、特開平７−８５０７１号公報に開示されている技術によれば、構文解析規則を用いた詳細な構文解析を行なって情報を獲得しているが、構文解析自体難しい技術であり、単語が未登録である場合や意味情報がない場合に解析自体が難しいことがある。また、この方法では、例えば「○×電気が通信装置を開発した」という文においても同様な結果が得られるものの、どのような装置を開発する者であるかといった詳細な意味情報まではわからない。
【００１０】
本発明の目的は、人手や構文解析等の技術を用いずに、単語辞書に登録された単語に対してその単語の意味情報を自動的に付与することである。
【００１１】
本発明の目的は、入力された文書の情報を利用し、単語辞書に未登録の単語とその意味情報とを自動的に獲得することである。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の発明の意味情報推定装置は、単語の表記を複数記憶する単語辞書記憶手段と、前記単語辞書記憶手段に記憶されている１の単語の表記の少なくとも一部を構成する文字列と共通する共通文字列を、前記１の単語以外の単語の表記の中から検索し、前記共通文字列が所定数以上検索された場合に、前記共通文字列を、前記共通文字列を含む表記の単語の意味情報として推定する意味推定手段と、前記意味推定手段により推定された前記意味情報を、前記共通文字列を含む単語の表記に対応付けて前記単語辞書記憶手段に記憶させる意味情報格納手段と、共起する単語間の関係を規定した第１共起パタンと、当該第１共起パタンの各単語の意味情報とを、対応付けて記憶するとともに、前記第１共起パタンのいずれかの単語と他の単語との階層関係又は関連付け関係を規定した第２共起パタンと、当該第２共起パタンの前記他の単語の意味情報とを、対応付けて記憶する共起パタン辞書記憶手段と、入力部から文書の入力を受付ける文書受付手段と、前記文書受付手段により受付けられた前記文書の中から、前記共起パタン辞書記憶手段に記憶されている前記第１共起パタンを満足する各単語を抽出する共起情報抽出手段と、を備え、前記意味情報格納手段は、更に、前記共起情報抽出手段により抽出された前記各単語の表記と、前記共起パタン辞書記憶手段に記憶されている当該単語の前記意味情報とを、対応付けて前記単語辞書記憶手段に記憶させるとともに、前記共起情報抽出手段により抽出された前記各単語のいずれかの単語と他の単語との階層関係又は関連付け関係が前記共起パタン辞書記憶手段に記憶されている前記第２共起パタンに規定されている場合には、前記他の単語の表記と、前記共起パタン辞書記憶手段に記憶されている前記他の単語の前記意味情報とを、対応付けて前記単語辞書記憶手段に記憶させる。
【００１３】
したがって、単語において共通する文字列は共通する概念を表す可能性が高いことから、これを利用することで簡単に意味を付与することが可能になる。これにより、人手や構文解析等の技術を用いずに単語辞書に登録された単語に対してその単語の意味情報を自動的に付与することが可能になる。また、文書に出現した共起パタンを利用することで単語辞書に未登録の単語とその意味情報とを自動的に獲得することが可能になる。また、共起パタンを関連付け、あるいは階層的に記述することにより、パタン記述の労力を削減することが可能になる。また、関連付けされることにより、未登録の語があっても関連する既知の情報をもとに意味情報を推定することが可能になる。更に、関連付けられた共起パタンによって、意味情報だけでなく、意味情報同士を関連付けすることが可能になるので、より詳細な意味情報を推定することが可能になる。
【００１４】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の意味情報推定装置において、前記意味推定手段は、前記１の単語以外の単語の表記の末部分の文字列又は先頭部分の文字列の中から、前記共通文字列を検索する。
【００１５】
したがって、共通する文字列位置を制限することにより、より精度の高い意味推定が可能になる。
【００２６】
請求項３記載の発明の意味情報推定方法は、意味推定手段が、単語の表記を複数記憶する単語辞書記憶手段に記憶されている１の単語の表記の少なくとも一部を構成する文字列と共通する共通文字列を、前記１の単語以外の単語の表記の中から検索し、前記共通文字列が所定数以上検索された場合に、前記共通文字列を、前記共通文字列を含む表記の単語の意味情報として推定する意味推定工程と、  意味情報格納手段が、前記意味推定工程により推定された前記意味情報を、前記共通文字列を含む単語の表記に対応付けて前記単語辞書記憶手段に記憶させる第１意味情報格納工程と、文書受付手段が、入力部から文書の入力を受付ける文書受付工程と、共起情報抽出手段が、前記文書受付工程により受付けられた前記文書の中から、共起する単語間の関係を規定した第１共起パタンと当該第１共起パタンの各単語の意味情報とを対応付けて記憶するとともに、前記第１共起パタンのいずれかの単語と他の単語との階層関係又は関連付け関係を規定した第２共起パタンと当該第２共起パタンの前記他の単語の意味情報とを対応付けて記憶する共起パタン辞書記憶手段に記憶されている前記第１共起パタンを満足する各単語を抽出する共起情報抽出工程と、前記意味情報格納手段が、更に、前記共起情報抽出工程により抽出された前記各単語の表記と、前記共起パタン辞書記憶手段に記憶されている当該単語の前記意味情報とを、対応付けて前記単語辞書記憶手段に記憶させるとともに、前記共起情報抽出工程により抽出された前記各単語のいずれかの単語と他の単語との階層関係又は関連付け関係が前記共起パタン辞書記憶手段に記憶されている前記第２共起パタンに規定されている場合には、前記他の単語の表記と、前記共起パタン辞書記憶手段に記憶されている前記他の単語の前記意味情報とを、対応付けて前記単語辞書記憶手段に記憶させる第２意味情報格納工程と、を含んでなる。
【００２７】
したがって、単語において共通する文字列は共通する概念を表す可能性が高いことから、これを利用することで簡単に意味を付与することが可能になる。これにより、人手や構文解析等の技術を用いずに単語辞書に登録された単語に対してその単語の意味情報を自動的に付与することが可能になる。また、文書に出現した共起パタンを利用することで単語辞書に未登録の単語とその意味情報とを自動的に獲得することが可能になる。また、共起パタンを関連付け、あるいは階層的に記述することにより、パタン記述の労力を削減することが可能になる。また、関連付けされることにより、未登録の語があっても関連する既知の情報をもとに意味情報を推定することが可能になる。更に、関連付けられた共起パタンによって、意味情報だけでなく、意味情報同士を関連付けすることが可能になるので、より詳細な意味情報を推定することが可能になる。
【００２８】
請求項４記載の発明は、請求項３記載の意味情報推定方法において、前記意味推定工程では、前記意味推定手段が、前記１の単語以外の単語の表記の末部分の文字列又は先頭部分の文字列の中から、前記共通文字列を検索する。
【００２９】
したがって、共通する文字列位置を制限することにより、より精度の高い意味推定が可能になる。
【００４０】
請求項５記載の発明のプログラムは、単語の意味情報の推定をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記コンピュータに、単語の表記を複数記憶する単語辞書記憶手段に記憶されている１の単語の表記の少なくとも一部を構成する文字列と共通する共通文字列を、前記１の単語以外の単語の表記の中から検索し、前記共通文字列が所定数以上検索された場合に、前記共通文字列を、前記共通文字列を含む表記の単語の意味情報として推定する意味推定機能と、前記意味推定機能により推定された前記意味情報を、前記共通文字列を含む単語の表記に対応付けて前記単語辞書記憶手段に記憶させる第１意味情報格納機能と、入力部から文書の入力を受付ける文書受付機能と、前記文書受付機能により受付けられた前記文書の中から、共起する単語間の関係を規定した第１共起パタンと当該第１共起パタンの各単語の意味情報とを対応付けて記憶するとともに、前記第１共起パタンのいずれかの単語と他の単語との階層関係又は関連付け関係を規定した第２共起パタンと当該第２共起パタンの前記他の単語の意味情報とを対応付けて記憶する共起パタン辞書記憶手段に記憶されている前記第１共起パタンを満足する各単語を抽出する共起情報抽出機能と、前記共起情報抽出機能により抽出された前記各単語の表記と、前記共起パタン辞書記憶手段に記憶されている当該単語の前記意味情報とを、対応付けて前記単語辞書記憶手段に記憶させるとともに、前記共起情報抽出機能により抽出された前記各単語のいずれかの単語と他の単語との階層関係又は関連付け関係が前記共起パタン辞書記憶手段に記憶されている前記第２共起パタンに規定されている場合には、前記他の単語の表記と、前記共起パタン辞書記憶手段に記憶されている前記他の単語の前記意味情報とを、対応付けて前記単語辞書記憶手段に記憶させる第２意味情報格納機能と、を実行させる。
【００４１】
したがって、単語において共通する文字列は共通する概念を表す可能性が高いことから、これを利用することで簡単に意味を付与することが可能になる。これにより、人手や構文解析等の技術を用いずに単語辞書に登録された単語に対してその単語の意味情報を自動的に付与することが可能になる。また、文書に出現した共起パタンを利用することで単語辞書に未登録の単語とその意味情報とを自動的に獲得することが可能になる。また、共起パタンを関連付け、あるいは階層的に記述することにより、パタン記述の労力を削減することが可能になる。また、関連付けされることにより、未登録の語があっても関連する既知の情報をもとに意味情報を推定することが可能になる。更に、関連付けられた共起パタンによって、意味情報だけでなく、意味情報同士を関連付けすることが可能になるので、より詳細な意味情報を推定することが可能になる。
【００４２】
請求項６記載の発明は、請求項５記載のプログラムにおいて、前記意味推定機能は、前記１の単語以外の単語の表記の末部分の文字列又は先頭部分の文字列の中から、前記共通文字列を検索する。
【００４３】
したがって、共通する文字列位置を制限することにより、より精度の高い意味推定が可能になる。
【００５６】
【発明の実施の形態】
本発明の第一の実施の形態を図１ないし図５に基づいて説明する。
【００５７】
図１は、意味情報推定装置１のハードウェア構成を概略的に示すブロック図である。図１に示すように、意味情報推定装置１は、この意味情報推定装置１の各部を集中的に制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）２を備えており、このＣＰＵ２には、ＢＩＯＳなどを記憶した読出し専用メモリであるＲＯＭ（Read Only Memory）３と、各種データを書換え可能に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）４とがバス５で接続されている。さらにバス５には、外部記憶となるＨＤＤ（Hard Disk Drive）６と、ＣＤ（Compact Disc）−ＲＯＭ７を読み取るＣＤ−ＲＯＭドライブ８と、意味情報推定装置１とネットワーク９との通信を司る通信制御装置１０と、入力部として機能するキーボードやマウスなどの入力装置１１と、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などの出力装置１２とが、図示しないＩ／Ｏを介して接続されている。
【００５８】
ＲＡＭ４は、各種データを書換え可能に記憶する性質を有していることから、ＣＰＵ２の作業エリアとして機能し、例えば入力バッファ、解析バッファ等の役割を果たす。
【００５９】
また、ＨＤＤ６には、各種のプログラムを格納するプログラムファイルのほか、単語の表記及び意味情報が格納される単語辞書１３が格納されている。本実施の形態の単語辞書１３には、図２に示すように、初期状態としては例えば企業等の名称（単語の表記）のみが格納されている。
【００６０】
図１に示すＣＤ−ＲＯＭ７は、この発明の記憶媒体を実施するものであり、所定のプログラムが記憶されている。ＣＰＵ２は、ＣＤ−ＲＯＭ７に記憶されているプログラムをＣＤ−ＲＯＭドライブ８で読み取り、ＨＤＤ６にインストールする。これにより、意味情報推定装置１は、後述するような各種の処理を行なうことが可能な状態となる。
【００６１】
なお、記憶媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ７のみならず、ＤＶＤなどの各種の光ディスク、各種光磁気ディスク、フロッピーディスクなどの各種磁気ディスク等、半導体メモリ等の各種方式のメディアを用いることができる。また、通信制御装置１０を介してインターネットなどのネットワーク９からプログラムをダウンロードし、ＨＤＤ６にインストールするようにしてもよい。この場合に、送信側のサーバでプログラムを記憶している記憶装置も、この発明の記憶媒体である。なお、プログラムは、所定のＯＳ（Operating System）上で動作するものであってもよいし、その場合に後述の各種処理の一部の実行をＯＳに肩代わりさせるものであってもよいし、ワープロソフトなど所定のアプリケーションソフトやＯＳなどを構成する一群のプログラムファイルの一部として含まれているものであってもよい。
【００６２】
次に、意味情報推定装置１のＣＰＵ２がプログラムに基づいて実行する各種処理の内容について説明する。本発明の意味情報推定装置１は概略的には単語の意味情報を推定するものであって、図３に示すように、ＣＰＵ２がプログラムに基づいて動作することで、意味情報推定装置１には単語辞書１３に基づいて単語の意味情報を推定する機能を発揮する意味情報推定部１４が形成される。
【００６３】
次に、本実施の形態の意味情報推定部１４における意味情報推定処理の流れについて図４を参照して説明する。図４に示すように、本実施の形態の意味情報推定処理は、単語辞書１３に登録されている各単語の中で未処理の単語が有る場合には（ステップＳ１のＹ）、ステップＳ２に進み、当該単語を単語辞書１３中の他の単語と文字列比較し、共通文字列があればその文字列を記憶し、その文字列に対応付けられたカウンタを１カウントアップするとともに、単語辞書１３中の照合した文字列部分をマークする。なお、照合時にすでに照合したマークが共通文字列と完全一致する場合は重複カウントをさけるためにカウントしない。ここに、意味推定手段の機能が実行される。
【００６４】
一方、単語辞書１３に登録されている各単語の中で未処理の単語がなくなった場合、つまり単語辞書１３に登録されている全ての単語についての処理が終了した場合には（ステップＳ１のＮ）、ステップＳ３に進み、共通文字列のカウントが一定数以上であるときに、この共通文字列を意味情報として、当該文字列を持つ単語辞書１３中の単語にこの意味情報を付与する。なお、一定数は単語辞書１３の語数等によって変更できる。ここに、意味情報格納手段の機能が実行される。
【００６５】
上記の意味情報推定処理について具体例を用いて説明する。ここでは、図２に示した単語辞書１３の各単語を順に処理するものとして以下において説明する。
【００６６】
まず、「ＡＡ商事」について処理する。「ＡＡ商事」と単語辞書１３中の他の単語の共通文字列を検索する。この場合、「ＡＡ商事」は、「ＢＢＢ商事」及び「ＺＺＺ商事」に対して「商事」という単語で共通するので、「商事」という語を共通文字列としてカウント“２”として記憶する。このとき、単語辞書１３中の「ＡＡ商事」「ＢＢＢ商事」「ＺＺＺ商事」の「商事」部分をカウント済みとしてマークしておく。
【００６７】
続く、「ＢＢＢ商事」「ＺＺＺ商事」についても、「商事」が共通するが、カウント済みなので、カウントアップしない。
【００６８】
次に、「ＸＹビール」について処理する。「ＸＹビール」と単語辞書１３中の他の単語の共通文字列を検索する。この場合、「ＸＹビール」は、「ＹＹＹビール」に対して「ビール」という単語で共通するので、「ビール」という語を共通文字列としてカウント“１”として記憶する。このとき、単語辞書１３中の「ＸＹビール」「ＹＹＹビール」の「ビール」部分をカウント済みとしてマークしておく。
【００６９】
続く、「ＹＹＹビール」についても、「ビール」が共通するが、カウント済みなので、カウントアップしない。
【００７０】
単語辞書１３に登録されている全ての単語について終了すると、共通文字列のカウントを調べ、例えばカウント“１”以上のものを、意味情報とし、この共通文字列（「商事」「ビール」）を単語辞書１３の各単語の表記に対応付けて付与する。
【００７１】
ここで、図５は意味情報推定部１４の処理によって意味情報が付与された単語辞書１３の一例を示す説明図である。図５に示すように、企業等の名称に対して、それぞれの業種分野が意味情報として付与されている。
【００７２】
ここに、単語において共通する文字列は共通する概念を表す可能性が高いことから、これを利用することで簡単に意味を付与することができるので、人手や構文解析等の技術を用いずに単語辞書１３に登録された単語に対してその単語の意味情報を自動的に付与することができる。
【００７３】
次に、本発明の第二の実施の形態を図６ないし図８に基づいて説明する。なお、前述した実施の形態と同一部分は同一符号で示し説明も省略する。本実施の形態は、第一の実施の形態で説明した意味情報推定装置１の意味情報推定部１４における意味情報推定処理の変形例である。
【００７４】
本実施の形態の意味情報推定部１４における意味情報推定処理の流れについて図６を参照して説明する。図６に示すように、本実施の形態の意味情報推定処理は、単語辞書１３に登録されている各単語の中で未処理の単語が有る場合には（ステップＳ１１のＹ）、ステップＳ１２に進み、当該単語を単語辞書１３中の他の単語と文字列比較し、共通文字列が単語末か単語頭に位置する場合に、その共通文字列を記憶し、その文字列に対応付けられたカウンタを１カウントアップするとともに、単語辞書１３中の照合した文字列部分をマークする。なお、照合時にすでに照合したマークが共通文字列と完全一致する場合は重複カウントをさけるためにカウントしない。
【００７５】
一方、単語辞書１３に登録されている各単語の中で未処理の単語がなくなった場合、つまり単語辞書１３に登録されている全ての単語についての処理が終了した場合には（ステップＳ１１のＮ）、ステップＳ１３に進み、共通文字列のカウントが一定数以上であるときに、この共通文字列を意味情報として、当該文字列を持つ単語辞書１３中の単語にこの意味情報を付与する。なお、一定数は単語辞書１３の語数等によって変更できる。
【００７６】
つまり、本実施の形態の意味情報推定処理は、第一の実施の形態の意味情報推定処理と比較して、共通する文字かどうかを判定する際に照合する単語での共通文字列の位置を単語末か単語頭に制限した点が異なるものである。
【００７７】
上記の意味情報推定処理について具体例を用いて説明する。ここでは、図７に示した単語辞書１３の各単語を順に処理するものとして以下において説明する。
【００７８】
まず、「（株）○○」について処理する。「（株）○○」と単語辞書１３中の他の単語の共通文字列を検索する。この場合、「（株）○○」は、「（株）××証券」及び「（株）ＡＡ証券」に対して「（株）」という単語で共通するので、「（株）」という語を共通文字列としてカウント“２”として記憶する。このとき、単語辞書１３中の「（株）○○」「（株）××証券」「（株）ＡＡ証券」の「（株）」部分をカウント済みとしてマークしておく。
【００７９】
次に、「（株）××証券」について処理する。「（株）××証券」と単語辞書１３中の他の単語の共通文字列を検索する。この場合、「（株）××証券」は、「（株）ＡＡ証券」に対して「証券」という単語で共通するので、「証券」という語を共通文字列としてカウント“１”として記憶する。
【００８０】
続く、「（株）ＡＡ証券」については、「（株）」及び「証券」が共通するが、カウント済みなので、カウントアップしない。
【００８１】
次に、「ＸＹビール」について処理する。「ＸＹビール」と単語辞書１３中の他の単語の共通文字列を検索する。この場合、「ＸＹビール」は、「ＺＺＺビール」に対して「ビール」という単語で共通するので、「ビール」という語を共通文字列としてカウント“１”として記憶する。このとき、単語辞書１３中の「ＸＹビール」「ＺＺＺビール」の「ビール」部分をカウント済みとしてマークしておく。
【００８２】
続く、「ＺＺＺビール」についても、「ビール」が共通するが、カウント済みなので、カウントアップしない。
【００８３】
単語辞書１３に登録されている全ての単語について終了すると、共通文字列のカウントを調べ、例えばカウント“１”以上のものを、意味情報とし、この共通文字列（「（株）」「証券」「ビール」）を単語辞書１３の各単語の表記に対応付けて付与する。
【００８４】
ここで、図８は意味情報推定部１４の処理によって意味情報が付与された単語辞書１３の一例を示す説明図である。図８に示すように、共通文字列を単語末に制限することで、企業等の名称に対して、ものの概念を表す語句の上位分類にあたる語句だけを抽出することができる。ここでは、「ビール」「証券」という業種分野が意味情報として付与されている。また、共通文字列を単語頭に制限することで、企業等の名称に対して、「（株）」といった語全体の意味を特徴付ける表現を抽出できる。ここでは、「（株）」という会社形態が意味情報として付与されている。
【００８５】
ここに、共通する文字列位置を制限することにより、より精度の高い意味推定を実現することができる。
【００８６】
次に、本発明の第三の実施の形態を図９ないし図１１に基づいて説明する。なお、前述した実施の形態と同一部分は同一符号で示し説明も省略する。本実施の形態は、第一の実施の形態で説明した意味情報推定装置１の意味情報推定部１４におけるの意味情報推定処理の変形例である。本実施の形態は、第一の実施の形態及び第二の実施の形態で説明したような単語辞書１３に意味情報が全くない状態とは異なり、単語辞書１３に意味情報が未登録の単語がいくつかある場合や単語を新規に登録した場合の意味情報推定処理である。
【００８７】
本実施の形態の意味情報推定部１４における意味情報推定処理の流れについて図９を参照して説明する。図９に示すように、本実施の形態の意味情報推定処理は、単語辞書１３中に意味情報が未登録の単語が有る場合には（ステップＳ２１のＹ）、ステップＳ２２に進み、当該単語を単語辞書１３中の他の単語と文字列比較し、共通文字列があればその文字列を記憶し、その文字列に対応付けられたカウンタを１カウントアップする。ここに、第二意味推定手段の機能が実行される。
【００８８】
一方、意味情報が未登録の単語が単語辞書１３中からなくなった場合には（ステップＳ２１のＮ）、ステップＳ２３に進み、カウントが一定数以上である共通文字列、もしくは、その共通文字列をもつ単語の意味情報を、当該文字列を持つ単語辞書１３中の単語に付与する。なお、一定数は単語辞書１３の語数等によって変更できる。ここに、第二意味情報格納手段の機能が実行される。
【００８９】
上記の意味情報推定処理について具体例を用いて説明する。ここでは、図１０に示した単語辞書１３の単語を処理するものとして以下において説明する。
【００９０】
単語辞書１３中には意味情報が未登録の単語（「ＺＺＺ商事」「ＸＹＺビール」）が有ることから、まず、「ＺＺＺ商事」について処理する。「ＺＺＺ商事」と単語辞書１３中の他の単語の共通文字列を検索する。この場合、「ＺＺＺ商事」は、「ＡＡ商事」及び「ＢＢＢ商事」に対して「商事」という単語で共通するので、「商事」という語を共通文字列としてカウント“２”として記憶する。
【００９１】
次に、「ＸＹＺビール」について処理する。「ＸＹＺビール」と単語辞書１３中の他の単語の共通文字列を検索する。この場合、「ＸＹＺビール」は、「ＸＹビール」に対して「ビール」という単語で共通するので、「ビール」という語を共通文字列としてカウント“１”として記憶する。
【００９２】
単語辞書１３中の意味情報が未登録の単語（「ＺＺＺ商事」「ＸＹＺビール」）について共通文字列を調べ終わった後、共通文字列のカウントを調べ、例えばカウント“１”以上のものを、意味未登録の単語の意味情報とし、この共通文字列（「商事」「ビール」）を単語辞書１３の各単語の表記に対応付けて付与する。
【００９３】
ここで、図１１は意味情報推定部１４の処理によって意味情報が付与された単語辞書１３の一例を示す説明図である。図１１に示すように、意味情報が未登録であった単語に対して、それぞれの業種分野が意味情報として付与されている。
【００９４】
ここに、意味情報を持たない未登録の語について、既存の辞書情報から自動的に意味情報を推定することができる。
【００９５】
なお、本実施の形態においては、意味情報が未登録の単語が単語辞書１３中に有る場合について説明したが、単語自体を新規に登録した場合も同様に処理することが可能である。
【００９６】
次に、本発明の第四の実施の形態を図１２ないし図１５に基づいて説明する。なお、前述した実施の形態と同一部分は同一符号で示し説明も省略する。本実施の形態は、第一の実施の形態ないし第三の実施の形態で説明したような単語辞書１３中の単語の意味情報を単語辞書１３に基づいて推定するものではなく、入力装置１１等を介して入力された文書から単語の意味情報を推定するものである。
【００９７】
ここで、図１２は本実施の形態の意味情報推定装置１の機能ブロック図である。図１２に示すように、ＣＰＵ２がプログラムに基づいて動作することで、意味情報推定装置１には共起情報抽出部１５及び意味情報推定部１６が形成される。共起情報抽出手段を実現する共起情報抽出部１５は、概略的には、入力装置１１等を介して入力された文書に対して共起パタン辞書１７（図１３参照）を用いて、文書中から該当する表現を抽出するものである。共起パタン辞書１７は、図１３に示すように、文書中から抽出する共起表現の組（共起パタン）を記述したものである。図１３に示す例では、表記や品詞によって共起表現が指定されている。一方、意味情報推定部１６は、概略的には、共起情報抽出部１５により抽出された該当する表現に対して、単語辞書１３にその単語自体が未登録あるいは意味情報が未登録の場合に、単語とその単語の意味情報とを登録するものである。
【００９８】
まず、共起情報抽出部１５における処理について説明する。共起情報抽出部１５は、入力文書中の所定の単語の後に単語辞書１３に未登録の単語または名詞の連続が存在し、かつ、その後に助詞が存在する場合に、未登録の単語または連続する名詞に対し、その所定の単語を意味情報として付与するものである。つまり、図１３に示す共起パタン辞書１７の例においては、入力文書中の「パソコン」という単語の後の未登録の単語または連続する名詞（図１３では下線部分：共起単語）に対して、意味情報として「パソコン」及び「メーカー」を付与したものである。なお、共起単語ごとにテーブル等を用いて別の意味情報を付与することも可能である。また、ここでは入力文書は形態素解析などで解析していても、解析していなくてもよい。形態素解析をしない場合は、単語辞書１３によって品詞を特定する。
【００９９】
次に、意味情報推定部１６における処理について説明する。ここで、図１４は本実施の形態の意味情報推定部１６における意味情報推定処理の流れを示すフローチャートである。図１４に示すように、意味情報推定部１６の意味情報推定処理は、共起パタン辞書１７の共起パタンを一つずつ順に入力文書と照合し（ステップＳ３１：文書受付手段）、共起パタン中の所定の共起単語（図１３では下線部分）が、単語辞書１３中において未登録または意味情報が未登録の場合（ステップＳ３２のＹ，ステップＳ３３のＹ）、共起パタン辞書１７の指示にしたがい意味情報を付与、あるいは共起パタン辞書１７の記述を別表現に変換して付与する（ステップＳ３４）。これらステップＳ３２〜Ｓ３４の処理は、すべての共起パタンについて行なわれる。
【０１００】
上記の意味情報推定処理について具体例を用いて説明する。ここでは、例えば入力文書中に「大手メーカー○○電気がパソコンＡシリーズを発売した」という表現があった場合について考える。
【０１０１】
まず、図１３に示した共起パタン辞書１７の共起パタンに基づき、前方に「パソコン」があり、後方に未登録の単語または連続する名詞（共起単語）があり、その後ろに助詞があるかどうかを調べる。ここでは、「パソコンＡシリーズを」が該当する。次に、共起パタン辞書１７に基づき、「Ａシリーズ」を意味情報「パソコン」として抽出する。これを単語辞書１３で検索し、未登録の場合には、図１５に示すように単語辞書１３に登録する。
【０１０２】
続いて、図１３に示した共起パタン辞書１７の共起パタンに基づき、前方に「メーカー」があり、後方に未登録の単語または連続する名詞（共起単語）があり、その後ろに助詞があるかどうかを調べる。ここでは、「メーカー○○電気が」が該当する。次に、共起パタン辞書１７に基づき、「○○電気」を意味情報「メーカー」として抽出する。これを単語辞書１３で検索し、未登録の場合には単語辞書１３に「○○電気」を登録し、さらに意味情報として「メーカー」を登録する。
【０１０３】
ここに、文書に出現した共起情報を利用することで単語辞書１３に未登録の単語とその意味情報とを自動的に獲得することができる。特に、語構成の情報を利用することで、より確実にその意味を獲得することができる。
【０１０４】
次に、本発明の第五の実施の形態を図１６ないし図２０に基づいて説明する。なお、前述した実施の形態と同一部分は同一符号で示し説明も省略する。本実施の形態は、第四の実施の形態で説明した意味情報推定装置１の共起情報抽出部１５及び意味情報推定部１６における処理の変形例である。
【０１０５】
本実施の形態の単語辞書１３には、図１６に示すように、単語とその単語の意味情報とが格納されている。
【０１０６】
次に、本実施の形態の共起情報抽出部１５において用いられる共起パタン辞書１７について説明する。本実施の形態の共起パタン辞書１７は、図１７に示すように、照合する共起パタンと共起パタン内の語の意味関係とを記述したものである。なお、共起パタン内の語の意味関係は、上位または下位の関係でもその他の関係でもよい。また、図１７に示す例では、“（    ）”はその意味関係を持つ語を示し、“［    ］”は語の表記自体を指定している。ここで、“［Ｘ｜Ｙ］”は、ＸまたはＹのどちらでも良いことを意味したものである。
【０１０７】
加えて、本実施の形態の共起パタン辞書１７においては、図１７に示すように、共起パタン内での階層あるいは関連付けをした記述を行なえるようになっている。図１７に示す例では、「（Ａ）：（Ｂ）（Ｃ）」の場合には、「（Ｂ）」「（Ｃ）」の連鎖全体で意味「（Ａ）」を表しうることを示している。なお、「(名称：名詞連続ｏｒ未登録語)」は、名称を意味する表現が名詞の連続か未登録の単語によって構成されることを表しており、照合の際の一致の条件とされている。以上により、共起パタン内の表現のうち、複数単語が組み合わされてできる表現について、例えば単語内の内部的な構成単語の連鎖等の場合、これを分けて記述できるので、記述しやすくなる。図１７に示す例では、共起パタンのうち「(商品)」で示された商品を意味する単語について、（製品）（名称：名詞連続ｏｒ未登録語）といった組み合わせで表現されうることを示している。
【０１０８】
次に、意味情報推定部１６における処理について説明する。ここで、図１８は本実施の形態の意味情報推定部１６における意味情報推定処理の流れを示すフローチャートである。図１８に示すように、意味情報推定部１６の意味情報推定処理は、入力文書中の表現を順に照合するものであって、入力文書中に共起パタン辞書１７の共起パタンがあるかどうかを調べるものである。その際、入力文書中に意味関係を持つ語“（    ）”が有れば、“（    ）”による意味も含めた照合を行ない（ステップＳ４２）、入力文書中に共起パタン辞書１７の共起パタンがなければ（ステップＳ４２のＮ）、ステップＳ４３に進んで意味部分“（    ）”を除いた照合を行なう。
【０１０９】
入力文書中に共起パタン辞書１７の共起パタンがある場合には（ステップＳ４３のＹ）、ステップＳ４４に進み、意味部分“（    ）”について共起パタン中の他の共起パタンで規定があるかどうかを調べる。そして、他の共起パタンで規定がある場合には、意味部分“（    ）”とその該当文字列とを他の共起パタンで照合する。
【０１１０】
意味部分“（    ）”とその該当文字列とを他の共起パタンで照合した場合には（ステップＳ４４のＹ）、一致した共起パタンのうちもっとも未照合の少ない共起パタンを選択し（ステップＳ４５）、未照合部分が“１”であれば（ステップＳ４６のＹ）、未照合部分をその意味と認定し、一致した共起パタンと該当文字列（語）とを記憶する（ステップＳ４７）。
【０１１１】
また、入力文書中に共起パタン辞書１７の共起パタンが有る場合にも（ステップＳ４２のＹ）、一致した共起パタンと該当文字列（語）とを記憶する（ステップＳ４７）。
【０１１２】
一方、入力文書中に共起パタン辞書１７の共起パタンがない場合（ステップＳ４３のＮ）、意味部分“（    ）”とその該当文字列とを他の共起パタンで照合しない場合（ステップＳ４４のＮ）、未照合部分が“１”でない場合には（ステップＳ４６のＹ）、ステップＳ４１に戻る。
【０１１３】
これらステップＳ４２〜Ｓ４７の処理は、入力文書中のすべての表現パタンについて行なわれる。
【０１１４】
入力文書中のすべての表現パタンについて処理が終わると（ステップＳ４１のＮ）、一致した共起パタンと該当文字列（語）と意味とに基づき、対応する共起パタン辞書１７の意味関係の記述を単語辞書１３に書き加える（ステップＳ４８）。
【０１１５】
上記の意味情報推定処理について具体例を用いて説明する。ここでは、例えば入力文書中に
「○○電気がパソコンＡシリーズを発売した」
「○○電気がスパッタリング装置を開発した」
という表現があった場合について考える。
【０１１６】
まず、図１７に示した共起パタン辞書１７の共起パタンに基づき、「○○電気がパソコンＡシリーズを発売した」についての照合を行なう。図１７に示した共起パタン辞書１７の先頭の共起パタン「（メーカー）が（商品）を発売」について、意味“（    ）”も含めた照合を行ない、次に意味“（    ）”以外の部分だけでの照合を行なう。ここでは、意味部分（メーカー）（商品）以外が一致することになる。
【０１１７】
意味“（    ）”が規定された部分は一致かどうか不明であるので、それぞれの意味について他の共起パタン辞書１７に規定があるかどうか調べる。（商品）については、「（商品）：（製品）（名称：名詞連続ｏｒ未登録語）」という共起パタンが共起パタン辞書１７にあり、該当部分の「パソコンＡシリーズ」と照合する。図１６に示した単語辞書１３には「パソコン」が意味「製品」として登録されていることから、「（商品）：（製品）（名称：名詞連続ｏｒ未登録語）」という共起パタンが適用され、「パソコンＡシリーズ」は（製品）（名称）として認識され、この部分全体を（商品）と確認することができる。つまり、共起パタン辞書１７の先頭の共起パタン「（メーカー）が（商品）を発売」では、（商品）部分が一致することになる。
【０１１８】
一方、残る「（メーカー）」については、図１６に示した単語辞書１３に文字列の一致条件がない。この例では、共起パタン辞書１７の先頭の共起パタン「（メーカー）が（商品）を発売」が最も良く照合され、かつ未照合部分が“１”であることから、共起パタン辞書１７の先頭の共起パタン「（メーカー）が（商品）を発売」を照合したとみなし、未照合部分である「○○電気」を(メーカー)として推定し、単語辞書１３には未登録である「○○電気」を意味「メーカー」、「Ａシリーズ」を意味「名称」として認定し、照合した共起パタンとその単語とを記憶する。
【０１１９】
次に、「○○電気がスパッタリング装置を開発した」についての照合を行なう。図１７に示した共起パタン辞書１７の二番目の共起パタン「（メーカー）が（技術）を開発」について、意味“（    ）”も含めた照合を行ない、次に意味“（    ）”以外の部分だけでの照合を行なう。ここでは、意味部分（メーカー）（技術）以外が一致することになる。
【０１２０】
意味“（    ）”が規定された部分は一致かどうか不明であるので、それぞれの意味について他の共起パタン辞書１７に規定があるかどうか調べる。（技術）については、「（技術）：（技術）｜（技術）［装置｜システム］」という共起パタンが共起パタン辞書１７にあり、該当部分の「スパッタリング装置」と照合する。「（技術）：（技術）｜（技術）［装置｜システム］」という共起パタンが適用され、「スパッタリング装置」は（技術）［装置｜システム］として認識され、この部分全体を（技術）と確認することができる。つまり、共起パタン辞書１７の二番目の共起パタン「（メーカー）が（技術）を開発」では、（技術）部分が一致することになる。
【０１２１】
一方、残る「（メーカー）」については、図１６に示した単語辞書１３に文字列の一致条件がない。この例では、共起パタン辞書１７の二番目の共起パタン「（メーカー）が（技術）を開発」が最も良く照合され、かつ未照合部分が“１”であることから、共起パタン辞書１７の二番目の共起パタン「（メーカー）が（技術）を開発」を照合したとみなし、未照合部分である「○○電気」を(メーカー)として推定し、単語辞書１３には未登録である「○○電気」を意味「メーカー」、「スパッタリング」を意味「技術」として認定し、照合した共起パタンとその単語とを記憶する。
【０１２２】
すべての共起パタンを照合した後、照合された共起パタンについて、単語辞書１３中の語に意味情報が付与される。ここでは「○○電気」という語について意味「メーカー」、「Ａシリーズ」という語について意味「名称」、「スパッタリング」という語について意味「技術」を図１９に示すように単語辞書１３に登録することができる。なお、意味関係については、目的に応じて関連付けの順番の変更(例えば、メーカーを図１９中左側にする)が可能である。また、図２０に示すように、単語辞書１３自体に意味付与することも可能である。
【０１２３】
以上のように、共起パタンによって単語自体や単語の意味が未登録であっても、共起する表現によってそれらが推測でき、また意味同士が関連つけられているので、詳細な照合と、照合結果から詳細な意味情報を推定することができる。
【０１２４】
ここに、共起パタンを関連付け、あるいは階層的に記述することにより、パタン記述の労力を削減することができる。また、関連付けされることにより、未登録の語があっても関連する既知の情報をもとに意味情報を推定することができる。また、関連付けられた共起パタンによって、意味情報だけでなく、意味情報同士を関連付けすることができるので、より詳細な意味情報を推定することができる。
【０１２５】
【発明の効果】
請求項１，３，５記載の発明によれば、単語において共通する文字列は共通する概念を表す可能性が高いことから、これを利用することで簡単に意味を付与することができるので、人手や構文解析等の技術を用いずに単語辞書に登録された単語に対してその単語の意味情報を自動的に付与することができる。また、文書に出現した共起パタンを利用することで単語辞書に未登録の単語とその意味情報とを自動的に獲得することができる。また、共起パタンを関連付け、あるいは階層的に記述することにより、パタン記述の労力を削減することができる。また、関連付けされることにより、未登録の語があっても関連する既知の情報をもとに意味情報を推定することができる。更に、関連付けられた共起パタンによって、意味情報だけでなく、意味情報同士を関連付けすることが可能になるので、より詳細な意味情報を推定することが可能になる。
【０１２６】
請求項２，４，６記載の発明によれば、共通する文字列位置を制限することにより、より精度の高い意味推定を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第一の実施の形態の意味情報推定装置のハードウェア構成を概略的に示すブロック図である。
【図２】単語辞書の初期状態を示す説明図である。
【図３】意味情報推定装置の機能ブロック図である。
【図４】意味情報推定処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図５】意味情報が付与された単語辞書を示す説明図である。
【図６】本発明の第二の実施の形態の意味情報推定装置における意味情報推定処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図７】単語辞書の初期状態を示す説明図である。
【図８】意味情報が付与された単語辞書を示す説明図である。
【図９】本発明の第三の実施の形態の意味情報推定装置における意味情報推定処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図１０】単語辞書の初期状態を示す説明図である。
【図１１】意味情報が付与された単語辞書を示す説明図である。
【図１２】本発明の第四の実施の形態の意味情報推定装置の機能ブロック図である。
【図１３】共起パタン辞書を示す説明図である。
【図１４】意味情報推定処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図１５】意味情報が付与された単語辞書を示す説明図である。
【図１６】本発明の第五の実施の形態の意味情報推定装置の単語辞書の初期状態を示す説明図である。
【図１７】共起パタン辞書を示す説明図である。
【図１８】意味情報推定処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図１９】意味情報が付与された単語辞書を示す説明図である。
【図２０】意味情報が付与された単語辞書の別の一例を示す説明図である。
【符号の説明】
１        意味情報推定装置
７        記憶媒体
１１      入力部
１３      単語辞書
１７      共起パタン辞書
【図１】
0004468608.tif 000002
【図２】
0004468608.tif 000003
【図３】
0004468608.tif 000004
【図４】
0004468608.tif 000005
【図５】
0004468608.tif 000006
【図６】
0004468608.tif 000007
【図７】
0004468608.tif 000008
【図８】
0004468608.tif 000009
【図９】
0004468608.tif 000010
【図１０】
0004468608.tif 000011
【図１１】
0004468608.tif 000012
【図１２】
0004468608.tif 000013
【図１３】
0004468608.tif 000014
【図１４】
0004468608.tif 000015
【図１５】
0004468608.tif 000016
【図１６】
0004468608.tif 000017
【図１７】
0004468608.tif 000018
【図１８】
0004468608.tif 000019
【図１９】
0004468608.tif 000020
【図２０】
0004468608.tif 000021