(57)【要約】【課題】適切な言語処理を高速で行うことが可能な推薦文書表示システム、推薦文書表示方法及び推薦文書表示プログラムを提供する。【解決手段】推薦文書表示システム１００は、ユーザ毎に設定された言語処理手法に応じて定められる文の重要度の判別手法により、文書に含まれる文の重要度を判別し、該重要度の指標が高い所定数の文を解析対象として抽出するテキスト要約部１０と、その抽出した文を言語処理手法に基づいて解析する言語処理部３０と、その解析結果に基づいて、推薦対象文書ＤＢ５０に保持された推薦対象文書の中から表示すべき推薦文書を取得して表示する処理を行う文書推薦処理部４０とを有する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書を解析し、該文書に関連する推薦文書を表示する推薦文書表示システムであって、
係り受け解析、構文意味解析、評判解析及び照応解析のうち、少なくとも１つを含む言語処理手法を表す言語処理手法情報を保持する第１の保持手段と、
前記第１の保持手段に保持された言語処理手法情報の示す解析の種類に応じた品詞を含む文を抽出する抽出手段と、
前記第１の保持手段に保持された言語処理手法情報の示す解析の種類に基づいて、前記抽出手段により抽出された文を解析し、該解析の結果を表す解析情報を生成する解析手段と、
前記推薦文書を保持する第２の保持手段と、
前記解析情報に基づいて、前記第２の保持手段に保持された推薦文書の中から表示すべき推薦文書を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された推薦文書を表示する制御を行う表示制御手段とを有することを特徴とする推薦文書表示システム。
【請求項２】
前記言語処理手法情報の示す解析の種類は、ユーザにより選択されたもの、及び、所定の基準により選択されたものの少なくとも一方であることを特徴とする請求項１に記載の推薦文書表示システム。
【請求項３】
前記抽出手段は、前記第１の保持手段に保持された言語処理手法情報に応じて定められる文の重要度の判別手法により、前記文書に含まれる文の重要度を判別し、該重要度の指標が高い所定数の文を抽出することを特徴とする請求項１又は２に記載の推薦文書表示システム。
【請求項４】
前記言語処理手法情報は、ユーザの識別情報に対応付けられており、
前記抽出手段は、ユーザの識別情報を取得し、該ユーザの識別情報に対応する言語処理手法情報を前記第１の保持手段から読み出すことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の推薦文書表示システム。
【請求項５】
前記抽出手段は、前記文書に含まれる文を構成する単語の重要度に応じて、該文書に含まれる文の重要度を判別することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の推薦文書表示システム。
【請求項６】
前記言語処理手法情報が係り受け解析又は構文意味解析を示す情報である場合、
前記抽出手段は、前記文書に含まれる文のうち、名詞、動詞及び助詞が含まれる文を抽出候補とすることを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の推薦文書表示システム。
【請求項７】
前記言語処理手法情報が評判解析を示す情報である場合、
前記抽出手段は、前記文書に含まれる文のうち、固有名詞と、形容詞又は形容動詞とが含まれる文を抽出候補とすることを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の推薦文書表示システム。
【請求項８】
前記言語処理手法情報が照応解析を示す情報である場合、
前記抽出手段は、前記文書に含まれる文のうち、重要度の指標が高い所定数の固有名詞と、該固有名詞と部分一致する単語とが含まれる文を抽出候補とすることを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の推薦文書表示システム。
【請求項９】
前記推薦文書は、予め所定の言語処理手法による解析がなされていることを特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載の推薦文書表示システム。
【請求項１０】
文書を解析し、該文書に関連する推薦文書を表示する方法であって、
保持手段に保持された、係り受け解析、構文意味解析、評判解析及び照応解析のうち、少なくとも１つを含む言語処理手法を表す言語処理手法情報の示す解析の種類に応じた品詞を含む文を抽出する抽出ステップと、
前記第１の保持手段に保持された言語処理手法情報の示す解析の種類に基づいて、前記抽出手段により抽出された文を解析し、該解析の結果を表す解析情報を生成する解析ステップと、
前記解析情報に基づいて、保持手段に保持された推薦文書の中から表示すべき推薦文書を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにより取得された推薦文書を表示する制御を行う表示制御ステップとを有することを特徴とする推薦文書表示方法。
【請求項１１】
文書を解析し、該文書に関連する推薦文書を表示する推薦文書表示システムにおいて実行されるプログラムであって、
保持手段に保持された、係り受け解析、構文意味解析、評判解析及び照応解析のうち、少なくとも１つを含む言語処理手法を表す言語処理手法情報の示す解析の種類に応じた品詞を含む文を抽出する抽出ステップと、
前記第１の保持手段に保持された言語処理手法情報の示す解析の種類に基づいて、前記抽出手段により抽出された文を解析し、該解析の結果を表す解析情報を生成する解析ステップと、
前記解析情報に基づいて、保持手段に保持された推薦文書の中から表示すべき推薦文書を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにより取得された推薦文書を表示する制御を行う表示制御ステップとを有することを特徴とする推薦文書表示プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書を解析し、該文書に関連する推薦文書を表示する推薦文書表示システム、推薦文書表示方法及び推薦文書表示プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザに対して、様々な態様で情報を提示する技術が提案されている（特許文献１、非特許文献１参照）。例えば、図７に示す特許文献１に記載の文書管理支援システムでは、クライアント５００における文書閲覧ソフト５０６の実行中において、ユーザが閲覧中の文書の任意の範囲を選択し、リンク生成を指示する操作を行うと、選択された範囲の文字列が検索条件の情報として、クライアント５００からネットワーク５０４を介して文書管理サーバ５０３へ送られる。文書管理サーバ５０３は、リンク生成ソフト５０５の実行により、選択された範囲の文字列に対して形態素解析や構文解析を用い、文書ＤＢ５０１に格納された文書のベクター表現の情報である転置ファイル５０２を検索し、関連文書を取得する。
【０００３】
また、非特許文献１に記載のシステムは、文書閲覧時にユーザに対して能動的に動作するもの（プロアクティブ）であり、文書を単語単位に分割して各単語の重要度を決定し、その重要度に基づいて文書全体、タイトル、段落等に対応する関連文書検索を行い、関連文書を表示する。
【特許文献１】特開１１−４５２６９号公報
【非特許文献１】Bradley J. Rhodes著、「Margin Notes : Building a Contextually Aware Associative Memory」、Proc. of IUI '00、２０００年１月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、上述した特許文献１に記載の文書管理支援システムでは、ユーザによって選択された範囲の文字列が、関連文書を取得するための構文解析等の言語処理において適切な範囲であるとは限らない。また、ユーザが閲覧中の文書の全ての文字列に対する係り受け解析、構文意味解析、評判解析、照応解析といった言語処理にはかなりの時間を要するため、これらの言語処理を非特許文献１に記載されたシステムのような能動的なシステムへの適用が困難であった。
【０００５】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたもので、適切な言語処理を高速で行うことが可能な推薦文書表示システム、推薦文書表示方法及び推薦文書表示プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る、文書を解析し、該文書に関連する推薦文書を表示する推薦文書表示システムは、係り受け解析、構文意味解析、評判解析及び照応解析のうち、少なくとも１つを含む言語処理手法を表す言語処理手法情報を保持する第１の保持手段と、前記第１の保持手段に保持された言語処理手法情報の示す解析の種類に応じた品詞を含む文を抽出する抽出手段と、前記第１の保持手段に保持された言語処理手法情報の示す解析の種類に基づいて、前記抽出手段により抽出された文を解析し、該解析の結果を表す解析情報を生成する解析手段と、前記推薦文書を保持する第２の保持手段と、前記解析情報に基づいて、前記第２の保持手段に保持された推薦文書の中から表示すべき推薦文書を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された推薦文書を表示する制御を行う表示制御手段とを有することを特徴とする。
【０００７】
この構成によれば、言語処理手法の示す解析の種類に応じた品詞を含む文を抽出することによって、解析対象の文を絞り込み、その文の解析結果に基づいて推薦文書を得ることができる。すなわち、言語処理手法に応じて、その言語処理手法による解析の対象となる文が絞り込まれるため、適切な言語処理を高速で行うことが可能となる。
【０００８】
また、本発明の推薦文書表示システムは、前記言語処理手法情報の示す解析の種類が、ユーザにより選択されたもの、及び、所定の基準により選択されたものの少なくとも一方であるようにしてもよい。
【０００９】
また、本発明の推薦文書表示システムは、前記抽出手段が、前記第１の保持手段に保持された言語処理手法情報に応じて定められる文の重要度の判別手法により、前記文書に含まれる文の重要度を判別し、該重要度の指標が高い所定数の文を抽出するようにしてもよい。
【００１０】
この構成によれば、同様に解析の対象となる文が絞り込まれるため、より適切な言語処理を高速で行うことが可能となる。
【００１１】
また、本発明の推薦文書表示システムは、前記言語処理手法情報が、ユーザの識別情報に対応付けられており、前記抽出手段が、ユーザの識別情報を取得し、該ユーザの識別情報に対応する言語処理手法情報を前記第１の保持手段から読み出すようにしてもよい。
【００１２】
また、本発明の推薦文書表示システムは、前記抽出手段が、前記文書に含まれる文を構成する単語の重要度に応じて、該文書に含まれる文の重要度を判別するようにしてもよい。
【００１３】
また、本発明の推薦文書表示システムは、前記言語処理手法情報が、係り受け解析又は構文意味解析を示す情報である場合、前記抽出手段が、前記文書に含まれる文のうち、名詞、動詞及び助詞が含まれる文を抽出候補とするようにしてもよい。
【００１４】
この構成によれば、解析対象を係り受け解析又は構文意味解析に適した文に絞り込むことが可能となる。
【００１５】
また、本発明の推薦文書表示システムは、前記言語処理手法情報が、評判解析を示す情報である場合、前記抽出手段が、前記文書に含まれる文のうち、固有名詞と、形容詞又は形容動詞とが含まれる文を抽出候補とするようにしてもよい。
【００１６】
この構成によれば、解析対象を評判解析に適した文に絞り込むことが可能となる。
【００１７】
また、本発明の推薦文書表示システムは、前記言語処理手法情報が、照応解析を示す情報である場合、前記抽出手段が、前記文書に含まれる文のうち、重要度の指標が高い所定数の固有名詞と、該固有名詞と部分一致する単語とが含まれる文を抽出候補とするようにしてもよい。
【００１８】
この構成によれば、解析対象を照応解析に適した文に絞り込むことが可能となる。
【００１９】
また、本発明の推薦文書表示システムは、前記推薦文書が、予め所定の言語処理手法による解析がなされているようにしてもよい。
【００２０】
この構成によれば、予め推薦文書に該推薦文書の所定の言語処理手法による解析がなされることで、更に処理の高速化を図ることが可能となる。
【００２１】
また、本発明に係る、文書を解析し、該文書に関連する推薦文書を表示する方法は、保持手段に保持された、係り受け解析、構文意味解析、評判解析及び照応解析のうち、少なくとも１つを含む言語処理手法を表す言語処理手法情報の示す解析の種類に応じた品詞を含む文を抽出する抽出ステップと、前記第１の保持手段に保持された言語処理手法情報の示す解析の種類に基づいて、前記抽出手段により抽出された文を解析し、該解析の結果を表す解析情報を生成する解析ステップと、前記解析情報に基づいて、保持手段に保持された推薦文書の中から表示すべき推薦文書を取得する取得ステップと、前記取得ステップにより取得された推薦文書を表示する制御を行う表示制御ステップとを有することを特徴とする。
【００２２】
また、本発明に係る、文書を解析し、該文書に関連する推薦文書を表示する推薦文書表示システムにおいて実行されるプログラムは、保持手段に保持された、係り受け解析、構文意味解析、評判解析及び照応解析のうち、少なくとも１つを含む言語処理手法を表す言語処理手法情報の示す解析の種類に応じた品詞を含む文を抽出する抽出ステップと、前記第１の保持手段に保持された言語処理手法情報の示す解析の種類に基づいて、前記抽出手段により抽出された文を解析し、該解析の結果を表す解析情報を生成する解析ステップと、前記解析情報に基づいて、保持手段に保持された推薦文書の中から表示すべき推薦文書を取得する取得ステップと、前記取得ステップにより取得された推薦文書を表示する制御を行う表示制御ステップとを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、言語処理手法に応じて、その言語処理手法による解析の対象となる文が絞り込まれるため、適切な言語処理を高速で行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、本発明を実施するための最良の形態を、図面を参照して説明する。
【００２５】
図１及び図２は、本発明の実施形態に係る推薦文書表示システムのハードウェア構成の一例を示す図である。図１に示す推薦文書表示システム１００は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）であり、内部バス１０７に接続されたＣＰＵ１０１、メモリ１０２、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１０３、操作部１０５及びモニタ１０６によって構成される。一方、図２に示す推薦文書表示システム１００は、ＬＡＮ等のバス１１３に接続されたサーバ１１１及びＰＣ１１２により構成され、サーバ１１１は、内部バス１２７に接続されたＣＰＵ１２１、メモリ１２２及びハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１２３によって構成される。
【００２６】
図３は、推薦文書表示システム１００の機能ブロック図である。同図に示す推薦文書表示システム１００は、所定の言語処理手法によって文書を解析し、当該文書に関連する推薦文書を表示するものである。本実施形態では、言語処理手法として、係り受け解析、構文意味解析、評判解析及び照応解析が用いられる。
【００２７】
この推薦文書表示システム１００は、テキスト要約部１０、ユーザ情報データベース（ＤＢ）２０、言語処理部３０、文書推薦処理部４０及び推薦文書ＤＢ５０により構成される。これら各機能ブロックは、図１のハードウェア構成においては、ＣＰＵ１０１が操作部１０５の操作に応じて、ＨＤＤ１０３から読み出してメモリ１０２に記憶させた所定のプログラムを実行することによって実現される。一方、これら各機能ブロックは、図２のハードウェア構成においては、サーバ１１１内のＣＰＵ１２１がＰＣ１１２の要求に応じて、ＨＤＤ１２３から読み出してメモリ１２２に記憶させた所定のプログラムを実行することによって実現される。
【００２８】
以下、フローチャートを参照しつつ、推薦文書表示システム１００の動作を説明する。図４は、推薦文書表示システム１００の動作を示すフローチャートである。
【００２９】
テキスト要約部１０は、図１のモニタ１０６や図２のＰＣ１１２内の図示しないモニタに文書が表示された時に（Ｓ１０１）、自動的に推薦文書の提示指示を出す。
【００３０】
テキスト要約部１０は、ＰＣ１１２に現在ログオンしているユーザ名をユーザＩＤとして取得し、ユーザ情報ＤＢ２０にアクセスする。ユーザＩＤの取得方法は特に限定されるものではなく、図１の操作部１０５や図２のＰＣ１１２内の図示しない操作部を操作して、自身に付与されたユーザＩＤを入力してもよい。図５は、ユーザ情報ＤＢ２０に保持されている情報の一例を示す図である。図５に示すようにユーザ情報ＤＢ２０には、ユーザＩＤと、当該ユーザＩＤによって特定されるユーザに対して設定されている言語処理手法の情報とが対応付けて保持されている。例えば、ユーザＩＤ「miura」には言語処理手法情報として係り受け解析が対応付けられ、ユーザＩＤ「yamada」には言語処理手法情報として構文意味解析が対応付けられている。テキスト要約部１０は、取得したユーザＩＤをキーとしてユーザ情報ＤＢを検索し、当該取得したユーザＩＤに対応付けられている言語処理手法情報を取得する（Ｓ１０２）。
【００３１】
次に、テキスト要約部１０は、取得した言語処理手法情報で表される係り受け解析、構文意味解析、評判解析及び照応解析のいずれかの言語処理手法に応じて、図１のモニタ１０６や図２のＰＣ１１２内の図示しないモニタに表示されている文書から解析対象の文を抽出する（Ｓ１０３）。
【００３２】
具体的には、表示されている文書の情報が図１のメモリ１０２や図２のサーバ１１１内のメモリ１２２に記憶されており、テキスト要約部１０は、この文書情報を取得する。文書情報の形式は、特に限定されるものではなく、ワープロ文書、ＨＴＭＬ文書、プレゼンテーションファイル等、様々なものが考えられる。
【００３３】
更に、テキスト要約部１０は、取得した言語処理手法情報で表される言語処理手法に応じて定められる文抽出手法によって、文書から解析対象の文を抽出する。すなわち、テキスト要約部１０は、取得した言語処理手法情報で表される言語処理手法が係り受け解析や構文意味解析である場合、まず、文書のテキスト全体に対して形態素解析を行う。次に、テキスト要約部１０は、ＴＦ（Term Frequency）−ＩＤＦ（Inverse Document Frequency）等の重み付け手法を用いて、文書に含まれる各単語の重み付けを行い、これら各単語の重要度の指標を得る。次に、テキスト要約部１０は、文書における句点や改行を文の区切りとして、文書を文単位に分割し、各文のうち、名詞、動詞、助詞が含まれる文のみを抽出する。そして、テキスト要約部１０は、抽出した各文について、その文に含まれる単語の重要度の指標の平均値を、文の重要度の指標として算出する。更に、テキスト要約部１０は、算出した文の重要度の指標が高い上位ｎ個の文を解析対象の文として抽出する。ここで、いくつの文を抽出するかについては、推薦文書表示システム１００の処理能力等を考慮して予め定められる。
【００３４】
また、テキスト要約部１０は、取得した言語処理手法情報で表される言語処理手法が評判解析である場合、まず、文書のテキスト全体に対して形態素解析を行う。次に、テキスト要約部１０は、ＴＦ−ＩＤＦ等の重み付け手法を用いて、文書に含まれる各単語の重み付けを行い、これら各単語の重要度の指標を得る。次に、テキスト要約部１０は、文書における句点や改行を文の区切りとして、文書を文単位に分割し、各文のうち、固有名詞と形容詞又は形容動詞が含まれる文のみを抽出する。次に、テキスト要約部１０は、抽出した各文について、その文に含まれる単語の重要度の指標の平均値を、文の重要度の指標として算出する。更に、テキスト要約部１０は、算出した文の重要度の指標が高い上位ｎ個の文を解析対象の文として抽出する。
【００３５】
また、テキスト要約部１０は、取得した言語処理手法情報で表される言語処理手法が照応解析である場合、まず、文書のテキスト全体に対して形態素解析を行う。次に、テキスト要約部１０は、ＴＦ−ＩＤＦ等の重み付け手法を用いて、文書に含まれる各単語の重み付けを行い、これら各単語の重要度の指標を得る。次に、テキスト要約部１０は、文書における句点や改行を文の区切りとして、文書を文単位に分割する。次に、テキスト要約部１０は、文書に含まれる固有名詞のうち、単語の重要度の指標が高いｍ個を選択する。ここで、いくつの固有名詞を選択するかについては、推薦文書表示システム１００の処理能力等を考慮して予め定められる。次に、テキスト要約部１０は、選択した固有名詞と文字列が部分一致する単語のうち、一致度が高いｋ個を選択する。ここで、いくつの単語を選択するかについては、推薦文書表示システム１００の処理能力等を考慮して予め定められる。更に、テキスト要約部１０は、選択したｍ個の固有名詞のいずれかと、その固有名詞と文字列が部分一致するｋ個の単語のいずれかとを含む文を、解析対象の文として抽出する。
【００３６】
次に、言語処理部３０は、Ｓ１０３で取得された言語処理手法情報で表される係り受け解析、構文意味解析、評判解析及び照応解析のいずれかの言語処理手法により、抽出した解析対象の文を解析する（Ｓ１０４）。解析には一般的に知られた手法が用いられる。例えば、係り受け解析の場合は、Ｃａｂｏｃｈａ（http://chasen.org/~taku/software/cabocha/を参照）が用いられ、評判解析の場合には、係り受け解析後に固有名詞と形容詞のペアの抽出する手法が用いられ、構文意味解析の場合には、ＸＬＥ（http://www.fujixerox.co.jp/research/category/ii/document/index.htmlを参照）が用いられる。
【００３７】
次に、文書推薦処理部４０は、解析対象文の解析結果に基づいて、推薦対象文書ＤＢ５０に保持されている推薦対象文書情報を検索し、表示すべき推薦文書を取得する（Ｓ１０５）。
【００３８】
図６は、推薦対象文書ＤＢ５０に保持されている推薦対象文書情報の一例を示す図である。図６に示すように、推薦対象文書情報は、その推薦対象文書を一意に特定する文書ＩＤと、係り受け解析がなされた後の推薦対象文書（係り受け解析済みテキスト）、構文意味解析がなされた後の推薦対象文書（構文意味解析済みテキスト）、評判解析がなされた後の推薦対象文書（評判解析済みテキスト）、及び、照応解析がなされた後の推薦対象文書（照応解析済みテキスト）により構成される。これら各解析済みテキストは、それぞれ、推薦対象文書のテキストに解析結果の情報が付加されて構成される。
【００３９】
文書推薦処理部４０は、推薦対象文書ＤＢ５０にアクセスし、Ｓ１０３で取得された言語処理手法情報で表される言語処理手法がなされた後の推薦対象文書である解析済みテキストのうち、解析対象文の解析結果に合致するものが含まれる推薦対象文書を表示すべき推薦文書として取得する。
【００４０】
更に、文書推薦処理部４０は、取得した推薦文書に対応する画像を生成し、図１のモニタ１０６や図２のＰＣ１１２内の図示しないモニタへ出力する。これら図１のモニタ１０６や図２のＰＣ１１２内の図示しないモニタは、推薦文書の画像を表示する（Ｓ１０６）。表示方法は特に限定されるものではなく、Ｓ１０１で表示されている文書内にリンクの形式で推薦文書を表示させてもよく、Ｓ１０１で表示されている文書が表示されているウィンドウとは別のウィンドウに推薦文書を表示させてもよい。
【００４１】
このように、本実施形態の推薦文書表示システム１００は、ユーザ毎に設定された係り受け解析、構文意味解析、評判解析及び照応解析の各言語処理手法に応じて、その解析に適した文を文書から抽出し、当該抽出した文の解析結果に基づいて、推薦対象文書ＤＢ５０に保持された推薦対象文書の中から表示すべき推薦文書を取得する。すなわち、言語処理手法に応じて、その言語処理手法による解析の対象となる文が絞り込まれるため、適切な言語処理を高速で行うことが可能となる。
【００４２】
また、本実施形態の推薦文書表示システム１００では、推薦対象文書の情報には、係り受け解析、構文意味解析、評判解析及び照応解析の各言語処理手法による解析結果が含まれているため、その都度解析の必要がなく、更なる処理の高速化を図ることが可能となる。
【００４３】
なお、上述した実施形態では、表示された文書の全体から解析対象となる文を抽出したが、ユーザによる図１の操作部１０６や図２のＰＣ１１２内の図示しない操作部の操作に応じて、文書内に領域を設定し、その領域内の文から解析対象となる文を抽出するようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００４４】
以上、説明したように、本発明に係る推薦文書表示システム、推薦文書表示方法及び推薦文書表示プログラムは、適切な言語処理を高速で行うことが可能であり、推薦文書表示システム等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】推薦文書表示システムのハードウェア構成の第１の例を示す図である。
【図２】推薦文書表示システムのハードウェア構成の第２の例を示す図である。
【図３】推薦文書表示すステムの機能ブロック図である。
【図４】推薦文書表示システムの処理を示すフローチャートである。
【図５】ユーザ情報ＤＢに保持されている情報の一例を示す図である。
【図６】推薦対象文書ＤＢに保持されている推薦対象文書情報の一例を示す図である。
【図７】従来の文書管理支援システムの構成を示す図である。
【符号の説明】
【００４６】
１０  テキスト要約部
２０  ユーザ情報ＤＢ
３０  言語処理部
４０  文書推薦処理部
５０  推薦文書ＤＢ
１００  推薦文書表示システム
１０１、１２１  ＣＰＵ
１０２、１２２  メモリ
１０３、１２３  ＨＤＤ
１０５  操作部
１０６  モニタ
１０７  内部バス
１１１  サーバ
１１２  ＰＣ
１１３  バス
【図１】
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【図２】
2007219819.tif 000004
【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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