(57)【要約】【課題】日本語作文の助詞の誤りを精度良く訂正することができるようにする。【解決手段】ラティス構築部２８２によって、形態素解析済みの訂正対象の学習者作文のフレーズ列に対して、助詞の誤りの修正結果を示すフレーズを追加したラティス構造を構築する。素性計算部２８３によって、予め定められた複数のマッピング素性関数を、ラティス構造の各フレーズに対して計算すると共に、リンクで結ばれたフレーズの言語モデル確率を出力するリンク素性関数をラティス構造の各リンクに対して計算する。最尤パス探索部２８４によって、各フレーズ及び各リンクについて計算された複数のマッピング素性関数及びリンク素性関数の各々の値と、予め求められた各素性重みとに基づいて算出される尤度が最大となるフレーズ列の候補を探索し、探索されたフレーズ列の候補を、訂正対象の学習者作文の訂正結果とする。【選択図】図１１
2013182346.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
誤った助詞のフレーズと、前記フレーズの助詞の誤りの修正結果とのパターンを格納したフレーズテーブルを記憶するフレーズテーブル記憶手段と、
入力された形態素解析済みの訂正対象の日本語作文のフレーズ列に対して、前記フレーズテーブルから得られる前記助詞の誤りの修正結果を示すフレーズを追加したフレーズ列及び連結可能なフレーズを結んだリンクからなるラティス構造を構築するラティス構造構築手段と、
前記ラティス構造構築手段によって構築された前記ラティス構造について、第１助詞と前記第１助詞を修正した第２助詞とを引数とした素性関数であって、計算対象フレーズが前記第２助詞であって、かつ、前記計算対象フレーズに対応する日本語作文側のフレーズが前記第１助詞であるか否かを出力する第１素性関数、第３助詞と前記第３助詞の直前に出現する第１単語とを引数とした素性関数であって、計算対象フレーズが前記第３助詞であって、かつ、前記計算対象フレーズに対応する日本語作文側のフレーズの直前の単語が前記第１単語であるか否かを出力する第２素性関数、第４助詞と前記第４助詞の直後に出現する第２単語とを引数とした素性関数であって、計算対象フレーズが前記第４助詞であって、かつ、前記計算対象フレーズに対応する日本語作文側のフレーズの直後の単語が前記第２単語であるか否かを出力する第３素性関数、及び特定の助詞の出現有無を示す出現情報と第５助詞とを引数とした素性関数であって、前記計算対象フレーズが前記第５助詞であって、かつ、前記計算対象フレーズに対応する日本語作文側のフレーズ以外における前記特定の助詞の出現有無が前記出現情報と一致するか否かを出力する第４素性関数を含む予め定められた複数のマッピング素性関数を、前記ラティス構造の各フレーズに対して計算すると共に、リンクで結ばれたフレーズの言語モデル確率を出力するリンク素性関数を前記ラティス構造の各リンクに対して計算する素性関数計算手段と、
前記ラティス構造構築手段によって構築された前記ラティス構造から得られる複数のフレーズ列の候補から、各フレーズ及び各リンクについて計算された前記複数のマッピング素性関数及びリンク素性関数の各々の値と、予め求められた前記複数のマッピング素性関数及びリンク素性関数の各々の重みとに基づいて算出される前記尤度が最大となるフレーズ列の候補を探索し、探索されたフレーズ列の候補を、前記訂正対象の日本語作文の訂正結果とする誤り訂正手段と、
を含む助詞誤り訂正装置。
【請求項２】
フレーズテーブル記憶手段と、ラティス構造構築手段と、素性関数計算手段と、誤り訂正手段とを含む助詞誤り訂正装置における助詞誤り訂正方法であって、
前記フレーズテーブル記憶手段に、誤った助詞のフレーズと、前記フレーズの助詞の誤りの修正結果とのパターンを格納したフレーズテーブルを記憶し、
前記ラティス構造構築手段によって、入力された形態素解析済みの訂正対象の日本語作文のフレーズ列に対して、前記フレーズテーブルから得られる前記助詞の誤りの修正結果を示すフレーズを追加したフレーズ列及び連結可能なフレーズを結んだリンクからなるラティス構造を構築し、
前記素性関数計算手段によって、前記ラティス構造構築手段によって構築された前記ラティス構造について、第１助詞と前記第１助詞を修正した第２助詞とを引数とした素性関数であって、計算対象フレーズが前記第２助詞であって、かつ、前記計算対象フレーズに対応する日本語作文側のフレーズが前記第１助詞であるか否かを出力する第１素性関数、第３助詞と前記第３助詞の直前に出現する第１単語とを引数とした素性関数であって、計算対象フレーズが前記第３助詞であって、かつ、前記計算対象フレーズに対応する日本語作文側のフレーズの直前の単語が前記第１単語であるか否かを出力する第２素性関数、第４助詞と前記第４助詞の直後に出現する第２単語とを引数とした素性関数であって、計算対象フレーズが前記第４助詞であって、かつ、前記計算対象フレーズに対応する日本語作文側のフレーズの直後の単語が前記第２単語であるか否かを出力する第３素性関数、及び特定の助詞の出現有無を示す出現情報と第５助詞とを引数とした素性関数であって、前記計算対象フレーズが前記第５助詞であって、かつ、前記計算対象フレーズに対応する日本語作文側のフレーズ以外における前記特定の助詞の出現有無が前記出現情報と一致するか否かを出力する第４素性関数を含む予め定められた複数のマッピング素性関数を、前記ラティス構造の各フレーズに対して計算すると共に、リンクで結ばれたフレーズの言語モデル確率を出力するリンク素性関数を前記ラティス構造の各リンクに対して計算し、
前記誤り訂正手段によって、前記ラティス構造構築手段によって構築された前記ラティス構造から得られる複数のフレーズ列の候補から、各フレーズ及び各リンクについて計算された前記複数のマッピング素性関数及びリンク素性関数の各々の値と、予め求められた前記複数のマッピング素性関数及びリンク素性関数の各々の重みとに基づいて算出される前記尤度が最大となるフレーズ列の候補を探索し、探索されたフレーズ列の候補を、前記訂正対象の日本語作文の訂正結果とする
助詞誤り訂正方法。
【請求項３】
コンピュータを、
誤った助詞のフレーズと、前記フレーズの助詞の誤りの修正結果とのパターンを格納したフレーズテーブルを記憶するフレーズテーブル記憶手段、
入力された形態素解析済みの訂正対象の日本語作文のフレーズ列に対して、前記フレーズテーブルから得られる前記助詞の誤りの修正結果を示すフレーズを追加したフレーズ列及び連結可能なフレーズを結んだリンクからなるラティス構造を構築するラティス構造構築手段、
前記ラティス構造構築手段によって構築された前記ラティス構造について、第１助詞と前記第１助詞を修正した第２助詞とを引数とした素性関数であって、計算対象フレーズが前記第２助詞であって、かつ、前記計算対象フレーズに対応する日本語作文側のフレーズが前記第１助詞であるか否かを出力する第１素性関数、第３助詞と前記第３助詞の直前に出現する第１単語とを引数とした素性関数であって、計算対象フレーズが前記第３助詞であって、かつ、前記計算対象フレーズに対応する日本語作文側のフレーズの直前の単語が前記第１単語であるか否かを出力する第２素性関数、第４助詞と前記第４助詞の直後に出現する第２単語とを引数とした素性関数であって、計算対象フレーズが前記第４助詞であって、かつ、前記計算対象フレーズに対応する日本語作文側のフレーズの直後の単語が前記第２単語であるか否かを出力する第３素性関数、及び特定の助詞の出現有無を示す出現情報と第５助詞とを引数とした素性関数であって、前記計算対象フレーズが前記第５助詞であって、かつ、前記計算対象フレーズに対応する日本語作文側のフレーズ以外における前記特定の助詞の出現有無が前記出現情報と一致するか否かを出力する第４素性関数を含む予め定められた複数のマッピング素性関数を、前記ラティス構造の各フレーズに対して計算すると共に、リンクで結ばれたフレーズの言語モデル確率を出力するリンク素性関数を前記ラティス構造の各リンクに対して計算する素性関数計算手段、及び
前記ラティス構造構築手段によって構築された前記ラティス構造から得られる複数のフレーズ列の候補から、各フレーズ及び各リンクについて計算された前記複数のマッピング素性関数及びリンク素性関数の各々の値と、予め求められた前記複数のマッピング素性関数及びリンク素性関数の各々の重みとに基づいて算出される前記尤度が最大となるフレーズ列の候補を探索し、探索されたフレーズ列の候補を、前記訂正対象の日本語作文の訂正結果とする誤り訂正手段
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、助詞誤り訂正装置、方法、及びプログラムに係り、特に、日本語作文の助詞誤りを、正しい日本語作文に修正する助詞誤り訂正装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
外国人日本語学習者は、誤りを含む日本語文を記述することがある。この誤りは、読みにくいだけでなく、意思疎通に重大な問題を引き起こす。たとえば、日本語では格助詞によって主語や目的語、時間などを表現するが、中国語には格助詞がないため、中国語を母語とする人が日本語を記述すると、しばしば誤った助詞を使用してしまう。以下はその一例である。
【０００３】
［例文1］
助詞が誤った日本語(学習者作文):  メールを届いたら削除おねがいします
正しい日本語(日本語修正文):   メールが届いたら削除をおねがいします
【０００４】
上記例では、格助詞「が」の代わりに、誤って格助詞「を」を使用していたり、格助詞「を」が欠落した誤りを起こしている。この中には許容可能な誤りもあるが、読み手が主語と目的語を混同するなど、意味が通じないものとなる場合も多い。
【０００５】
誤った日本語の訂正の一つとして、文字認識装置(OCR)の認識誤り訂正がある。これは、OCRが出力した文字単位の誤りを、正しい日本語に修正するものである。例えば、非特許文献１に記載の方法は、どの文字がどの文字に誤りやすいかを表す文字混同行列と、単語列が日本語としてどの程度自然かを表す言語モデルを利用し、以下の（１）式を満たす最も自然な日本語単語列＾eを探索することで、誤った日本語を修正する。これは、一般的には生成モデルと呼ばれる。
【０００６】
【数１】
2013182346.tif 000003
【０００７】
ここで、fは、誤りを含む文字列、eは、正しい日本語の単語列である。P(f|e)は、文字混同行列から算出される単語の誤り確率、P(e)は、言語モデルから算出される言語モデル確率である。文字混同行列は、訂正対象となるOCRの誤り傾向から、あらかじめ計算しておく。また、言語モデルには、一般的には大量の日本語テキストデータから構築したn-gramモデルが用いられる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】永田昌明、「文字類似度と統計的言語モデルを用いた日本語文字認識誤り訂正法」、電子情報通信学会論文誌、J81-D-II(11):2624−2634、1998年11月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
OCRの誤りは、文字単位であるため、文字混同行列を格助詞、係助詞などの助詞誤りに限定することで、日本語文の助詞誤りを訂正できる。しかし、日本語では、たとえば以下のような特徴があり、助詞の誤りやすさだけでなく、助詞の周辺文脈を考慮しなければ、適切な修正ができないことが多い。
【００１０】
・格助詞、係助詞は名詞直後に存在する場合が多い。
・動詞「届く」の直前の助詞は「が」または「に」であることが多い。
・係助詞「は」は、１文に１回しか出現しないことが多い。
【００１１】
本発明は、上記の事情に鑑みて成されたものであり、日本語作文の助詞の誤りを精度良く訂正することができる助詞誤り訂正装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するために、本発明の助詞誤り訂正装置は、誤った助詞のフレーズと、前記フレーズの助詞の誤りの修正結果とのパターンを格納したフレーズテーブルを記憶するフレーズテーブル記憶手段と、入力された形態素解析済みの訂正対象の日本語作文のフレーズ列に対して、前記フレーズテーブルから得られる前記助詞の誤りの修正結果を示すフレーズを追加したフレーズ列及び連結可能なフレーズを結んだリンクからなるラティス構造を構築するラティス構造構築手段と、前記ラティス構造構築手段によって構築された前記ラティス構造について、第１助詞と前記第１助詞を修正した第２助詞とを引数とした素性関数であって、計算対象フレーズが前記第２助詞であって、かつ、前記計算対象フレーズに対応する日本語作文側のフレーズが前記第１助詞であるか否かを出力する第１素性関数、第３助詞と前記第３助詞の直前に出現する第１単語とを引数とした素性関数であって、計算対象フレーズが前記第３助詞であって、かつ、前記計算対象フレーズに対応する日本語作文側のフレーズの直前の単語が前記第１単語であるか否かを出力する第２素性関数、第４助詞と前記第４助詞の直後に出現する第２単語とを引数とした素性関数であって、計算対象フレーズが前記第４助詞であって、かつ、前記計算対象フレーズに対応する日本語作文側のフレーズの直後の単語が前記第２単語であるか否かを出力する第３素性関数、及び特定の助詞の出現有無を示す出現情報と第５助詞とを引数とした素性関数であって、前記計算対象フレーズが前記第５助詞であって、かつ、前記計算対象フレーズに対応する日本語作文側のフレーズ以外における前記特定の助詞の出現有無が前記出現情報と一致するか否かを出力する第４素性関数を含む予め定められた複数のマッピング素性関数を、前記ラティス構造の各フレーズに対して計算すると共に、リンクで結ばれたフレーズの言語モデル確率を出力するリンク素性関数を前記ラティス構造の各リンクに対して計算する素性関数計算手段と、前記ラティス構造構築手段によって構築された前記ラティス構造から得られる複数のフレーズ列の候補から、各フレーズ及び各リンクについて計算された前記複数のマッピング素性関数及びリンク素性関数の各々の値と、予め求められた前記複数のマッピング素性関数及びリンク素性関数の各々の重みとに基づいて算出される前記尤度が最大となるフレーズ列の候補を探索し、探索されたフレーズ列の候補を、前記訂正対象の日本語作文の訂正結果とする誤り訂正手段と、を含んで構成されている。
【００１３】
本発明に係る助詞誤り訂正方法は、フレーズテーブル記憶手段と、ラティス構造構築手段と、素性関数計算手段と、誤り訂正手段とを含む助詞誤り訂正装置における助詞誤り訂正方法であって、前記フレーズテーブル記憶手段に、誤った助詞のフレーズと、前記フレーズの助詞の誤りの修正結果とのパターンを格納したフレーズテーブルを記憶し、前記ラティス構造構築手段によって、入力された形態素解析済みの訂正対象の日本語作文のフレーズ列に対して、前記フレーズテーブルから得られる前記助詞の誤りの修正結果を示すフレーズを追加したフレーズ列及び連結可能なフレーズを結んだリンクからなるラティス構造を構築し、前記素性関数計算手段によって、前記ラティス構造構築手段によって構築された前記ラティス構造について、第１助詞と前記第１助詞を修正した第２助詞とを引数とした素性関数であって、計算対象フレーズが前記第２助詞であって、かつ、前記計算対象フレーズに対応する日本語作文側のフレーズが前記第１助詞であるか否かを出力する第１素性関数、第３助詞と前記第３助詞の直前に出現する第１単語とを引数とした素性関数であって、計算対象フレーズが前記第３助詞であって、かつ、前記計算対象フレーズに対応する日本語作文側のフレーズの直前の単語が前記第１単語であるか否かを出力する第２素性関数、第４助詞と前記第４助詞の直後に出現する第２単語とを引数とした素性関数であって、計算対象フレーズが前記第４助詞であって、かつ、前記計算対象フレーズに対応する日本語作文側のフレーズの直後の単語が前記第２単語であるか否かを出力する第３素性関数、及び特定の助詞の出現有無を示す出現情報と第５助詞とを引数とした素性関数であって、前記計算対象フレーズが前記第５助詞であって、かつ、前記計算対象フレーズに対応する日本語作文側のフレーズ以外における前記特定の助詞の出現有無が前記出現情報と一致するか否かを出力する第４素性関数を含む予め定められた複数のマッピング素性関数を、前記ラティス構造の各フレーズに対して計算すると共に、リンクで結ばれたフレーズの言語モデル確率を出力するリンク素性関数を前記ラティス構造の各リンクに対して計算し、前記誤り訂正手段によって、前記ラティス構造構築手段によって構築された前記ラティス構造から得られる複数のフレーズ列の候補から、各フレーズ及び各リンクについて計算された前記複数のマッピング素性関数及びリンク素性関数の各々の値と、予め求められた前記複数のマッピング素性関数及びリンク素性関数の各々の重みとに基づいて算出される前記尤度が最大となるフレーズ列の候補を探索し、探索されたフレーズ列の候補を、前記訂正対象の日本語作文の訂正結果とする。
【００１４】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、誤った助詞のフレーズと、前記フレーズの助詞の誤りの修正結果とのパターンを格納したフレーズテーブルを記憶するフレーズテーブル記憶手段、入力された形態素解析済みの訂正対象の日本語作文のフレーズ列に対して、前記フレーズテーブルから得られる前記助詞の誤りの修正結果を示すフレーズを追加したフレーズ列及び連結可能なフレーズを結んだリンクからなるラティス構造を構築するラティス構造構築手段、前記ラティス構造構築手段によって構築された前記ラティス構造について、第１助詞と前記第１助詞を修正した第２助詞とを引数とした素性関数であって、計算対象フレーズが前記第２助詞であって、かつ、前記計算対象フレーズに対応する日本語作文側のフレーズが前記第１助詞であるか否かを出力する第１素性関数、第３助詞と前記第３助詞の直前に出現する第１単語とを引数とした素性関数であって、計算対象フレーズが前記第３助詞であって、かつ、前記計算対象フレーズに対応する日本語作文側のフレーズの直前の単語が前記第１単語であるか否かを出力する第２素性関数、第４助詞と前記第４助詞の直後に出現する第２単語とを引数とした素性関数であって、計算対象フレーズが前記第４助詞であって、かつ、前記計算対象フレーズに対応する日本語作文側のフレーズの直後の単語が前記第２単語であるか否かを出力する第３素性関数、及び特定の助詞の出現有無を示す出現情報と第５助詞とを引数とした素性関数であって、前記計算対象フレーズが前記第５助詞であって、かつ、前記計算対象フレーズに対応する日本語作文側のフレーズ以外における前記特定の助詞の出現有無が前記出現情報と一致するか否かを出力する第４素性関数を含む予め定められた複数のマッピング素性関数を、前記ラティス構造の各フレーズに対して計算すると共に、リンクで結ばれたフレーズの言語モデル確率を出力するリンク素性関数を前記ラティス構造の各リンクに対して計算する素性関数計算手段、及び前記ラティス構造構築手段によって構築された前記ラティス構造から得られる複数のフレーズ列の候補から、各フレーズ及び各リンクについて計算された前記複数のマッピング素性関数及びリンク素性関数の各々の値と、予め求められた前記複数のマッピング素性関数及びリンク素性関数の各々の重みとに基づいて算出される前記尤度が最大となるフレーズ列の候補を探索し、探索されたフレーズ列の候補を、前記訂正対象の日本語作文の訂正結果とする誤り訂正手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
以上説明したように、本発明の助詞誤り訂正装置、方法、及びプログラムによれば、日本語作文のフレーズ列から構築されるラティス構造における複数のフレーズ列の候補から、助詞の誤りパターン、助詞の前後のフレーズ、特定の助詞の出現有無、及び言語モデル確率を素性として用いて、尤度が最大となるフレーズ列の候補を探索し、助詞の誤りを訂正することにより、日本語作文の助詞の誤りを精度良く訂正することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施の形態の助詞誤り訂正装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態の助詞誤り訂正装置のコーパス作成部の機能構成を示すブロック図である。
【図３】学習者作文及び日本語修正文の形態素解析結果の一例を示す図である。
【図４】学習者作文及び日本語修正文のフレーズの対応の一例を示す図である。
【図５】学習者作文及び日本語修正文のフレーズ列の対の一例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態の助詞誤り訂正装置の学習部の機能構成を示すブロック図である。
【図７】フレーズテーブルの一例を示す図である。
【図８】ラティス構造の一例を示す図である。
【図９】素性テンプレートの一例を示す図である。
【図１０】パラメータテーブルの一例を示す図である。
【図１１】本発明の実施の形態の助詞誤り訂正装置の訂正部の機能構成を示すブロック図である。
【図１２】誤り訂正対象の学習者作文の形態素解析結果の一例を示す図である。
【図１３】本発明の実施の形態の助詞誤り訂正装置におけるコーパス作成処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の実施の形態の助詞誤り訂正装置における学習処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の実施の形態の助詞誤り訂正装置における誤り訂正処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図１６】トライグラム以上のn-gramを用いた場合におけるラティス構造の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１８】
＜助詞誤り訂正装置の構成＞
次に、日本語学習者の学習者作文及び日本語修正文から作成される助詞誤りコーパスを訓練データとして、素性関数の重みを学習し、日本語作文の助詞の誤りを訂正する助詞誤り訂正装置に本発明を適用した場合を例にして、本実施の形態を説明する。
【００１９】
本実施の形態の助詞誤り訂正装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述するコーパス作成処理ルーチン、学習処理ルーチン、誤り訂正処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することができる。このコンピュータは、機能的には、図１に示すように、入力部１０と、演算部２０と、出力部３０とを備えている。
【００２０】
入力部１０は、キーボードなどの入力装置から、日本語学習者の学習者作文と当該学習者作文を正しい日本語に修正した日本語修正文とのペアの集合を受け付ける。また、入力部１０は、誤り訂正対象となる学習者作文を受け付ける。なお、入力部１０は、ネットワーク等を介して外部から入力されたものを受け付けるようにしてもよい。
【００２１】
演算部２０は、学習者作文データベース２１、コーパス作成部２２、助詞誤りコーパス記憶部２３、学習部２４、フレーズテーブル記憶部２５、パラメータテーブル記憶部２６、言語モデル記憶部２７、及び訂正部２８を備えている。
【００２２】
学習者作文データベース２１には、入力部１０により受け付けた学習者作文と日本語修正文とのペアの集合を記憶している。
【００２３】
コーパス作成部２２は、図２に示すように、形態素解析部２２１、形態素解析部２２２、フレーズアライメント部２２３、及び助詞誤り抽出部２２４を備えている。
【００２４】
形態素解析部２２１は、学習者作文データベース２１から取得した学習者作文と日本語修正文とのペアのうちの学習者作文に対して形態素解析を行い、品詞情報つきの単語列を生成する。形態素解析部２２２は、学習者作文データベース２１から取得した学習者作文と日本語修正文とのペアのうちの日本語修正文に対して形態素解析を行い、品詞情報つきの単語列を生成する。形態素解析器には、公知のものを使用する。たとえば、上記の例文1を形態素解析すると、図３に示す単語列が得られる。
【００２５】
フレーズアライメント部２２３は、形態素解析部２２１により生成された学習者作文の単語列と、形態素解析部２２２により生成された日本語修正文の単語列の対応箇所を決定する。対応付け方法には、動的計画法によるDPマッチングを用いる。たとえば、置換(SUB)コスト、挿入(INS)コスト、削除(DEL)コストをそれぞれ1とし、単語が同一であるとき(EQ)のコストを0としてDPマッチングを行い、最もコストの低い対応列を取得する。上記の例文1の形態素解析結果に対してＤＰマッチングを行った場合には、図４に示す単語対応と編集操作が得られる。
【００２６】
また、フレーズアライメント部２２３は、EQ以外の編集操作が連続している部分（単語）をまとめて、1つのフレーズとする。編集操作EQが与えられた単語に関しては、そのまま1つのフレーズとする。なお、フレーズとは、学習者作文と日本語修正文のそれぞれにおいて連続した0個以上の単語列である。上記の例文1の場合、EQ以外の編集操作が連続している部分はないので、単語の対応関係がそのままフレーズの対応関係になり、図５に示すような一対のフレーズ列が得られる。もし挿入操作INSが2つ連続しているなどした場合は複数の単語がまとまって1つのフレーズとなる。
【００２７】
助詞誤り抽出部２２４は、フレーズアライメント部２２３によって得られた一対のフレーズ列から、助詞誤りのフレーズ（助詞のフレーズであって、編集操作SUB、INS、DELが与えられたフレーズ）のみを残し、それ以外の誤りを正しい日本語（日本語修正文）に修正する。助詞誤りか否かは、フレーズの学習者作文側、日本語修正文側の単語が異なり、それぞれ1単語で、かつどちらも助詞相当品詞であるかどうかで判断する。もし、助詞誤りではないと判断された場合、フレーズの日本語修正文側の単語列を学習者作文側にコピーすることにより、学習者作文の当該フレーズを修正する。これは、学習部２４でパラメータ推定を行う際、助詞以外の誤りによってパラメータがずれることを防止するために行う。
【００２８】
上記例文1の場合、格助詞、係助詞を助詞相当品詞とした場合、「を/格助詞」→「が/格助詞」のフレーズ、「」→「を/格助詞」のフレーズは、どちらも助詞誤りのフレーズと判断されるため、修正は行わない。もし、「メール/名詞」の学習者作文側の単語列（フレーズ）が「マイル/名詞」となっていたら、これは助詞誤りではない誤りであるため、学習者作文側の単語列を「メール/名詞」に修正する。
【００２９】
助詞誤り抽出部２２４は、助詞以外の誤りを修正した学習者作文及び日本語修正文のフレーズ列の対を、助詞誤りコーパス記憶部２３に格納する。
【００３０】
上述した形態素解析部２２１、２２２、フレーズアライメント部２２３、助詞誤り抽出部２２４の処理を、学習者作文データベース２１に記憶されたすべての学習者作文及び日本語修正文の対に対して施し、助詞以外の誤りを修正した学習者作文及び日本語修正文のフレーズ列の対の集合を、助詞誤りコーパス記憶部２３に格納する。
【００３１】
図６に示すように、学習部２４は、フレーズテーブル作成部２４１、ラティス構築部２４２、素性計算部２４３、及び素性重み最適化部２４４を備えている。
【００３２】
フレーズテーブル作成部２４１は、助詞誤りコーパス記憶部２３に記憶された学習者作文及び日本語修正文のフレーズ列の対の集合に基づいて、フレーズテーブルを作成し、フレーズテーブル記憶部２５に格納する。
【００３３】
フレーズテーブルは、助詞の誤りを集約したものであり、助詞のフレーズに関して、学習者作文側における誤りとその修正候補を対にして格納したテーブルである。フレーズテーブルの例を図７に示す。たとえば、上記図７のフレーズテーブルの第１行は、学習者作文のフレーズ間に、フレーズ「の/格助詞」を挿入することで、日本語修正文にすることができるということを表す。同様に第３行は、学習者作文のフレーズ「が/格助詞」を、フレーズ「を/格助詞」に置換することで日本語修正文にすることができるということを表す。
【００３４】
フレーズテーブル作成部２４１は、助詞誤りコーパス記憶部２３に記憶された学習者作文及び日本語修正文のフレーズ列の対を全て読み込み、学習者作文側と日本語修正文側とでフレーズの単語列が異なるものだけを取り出し、フレーズテーブルに登録する。なお、助詞の誤りとその修正候補との対が同一となるフレーズが複数あった場合には、１つだけをフレーズテーブルに登録する。上記の例文１からは、上記図７のフレーズテーブルのうち、「を/格助詞」→「が/格助詞」、「」→「を/格助詞」が登録される。
【００３５】
学習部２４は、ラティス構築部２４２、素性計算部２４３、及び素性重み最適化部２４４により、助詞誤りコーパス記憶部２３に含まれるフレーズ列の対を正解として、識別学習を行い、素性関数とその重みをパラメータテーブル記憶部２６に格納する。
【００３６】
ラティス構築部２４２は、助詞誤りコーパス記憶部２３からフレーズ列を１対取得し、フレーズ列の対のうちの学習者作文側のフレーズ列と、フレーズテーブル記憶部２５に記憶されたフレーズテーブルとに基づいて、以下に説明するように、助詞を修正した文を表すフレーズ列の全ての候補を表すラティス構造を構築する。
【００３７】
まず、助詞誤りコーパス記憶部２３から取得したフレーズ列の対のうちの学習者作文側のフレーズ列の全てのフレーズと同一のフレーズ候補（すなわち，修正がないフレーズ）を作成し、当該学習者作文側のフレーズ列の順序で、ラティス構造に各々配置する。
【００３８】
次に、フレーズ列の対のうちの学習者作文側のフレーズ列に部分一致する、フレーズテーブルに登録された学習者作文側のフレーズをすべて取得し、取得した学習者作文側のフレーズに対する修正結果を示すフレーズ候補を作成し、当該学習者作文側のフレーズの出現位置に対応させて、ラティス構造に配置することにより、フレーズ候補を追加する。このとき、挿入操作に関するフレーズについては、学習者作文側のフレーズが空であるため、すべての位置に挿入可能性があるが、助詞は名詞に後続する場合が多いため、名詞直後のみに挿入フレーズを配置するようにしてもよい。図８は、名詞直後に挿入フレーズを配置したときのラティス構造の例である。
【００３９】
素性計算部２４３は、ラティス構築部２４２によって構築されたラティス構造毎に、当該ラティス構造の全てのフレーズ、及びフレーズ間を結ぶ全てのリンクについて、素性テンプレートに従って作成された多数の素性関数を計算し、各素性関数の値を得る。
【００４０】
本実施の形態で用いる素性関数は、マッピング素性とリンク素性の２種類である。また、素性関数の出力する値は、引数と完全一致したときのみ1を返し、それ以外は0を返す二値素性と、引数に従って計算された実数値を返す実数素性とがある。素性テンプレートの例を図９に示す。
【００４１】
マッピング素性は、学習者作文の当該フレーズ（部分単語列）と、日本語修正文側のフレーズ（部分単語列）とがどの程度対応するか、対応度を表すものである。たとえば、素性関数SW1は、引数として、学習者作文側の当該フレーズの単語列と、日本語修正文側の対応するフレーズの単語列をとり、計算対象フレーズが完全一致したときに1、それ以外は0を返す二値関数である。つまり、二値関数は、同じ関数名を持つものであっても、実際には引数の種類数だけ別の関数がある。素性関数SG1は、引数として、日本語修正文側の当該フレーズの助詞の単語列と、学習者作文側の当該フレーズ以外に特定の助詞（「は/格助詞」）が出現したか否かを示す二値とをとり、計算対象フレーズが完全一致し、かつ学習者作文側の当該フレーズ以外における「は/格助詞」の出現有無が、当該二値と一致したときのみ1、それ以外は0を返す二値関数である。マッピング素性の素性関数は、フレーズを計算対象とする場合に用いられる。なお、素性関数ＳＧ１における一方の引数を、二値ではなく、特定の助詞の出現回数とし、当該フレーム以外における特定の助詞の出現回数が一致した否かに応じた値を返すようにしてもよい。
【００４２】
リンクを計算対象とする場合に用いられるリンク素性の素性関数は、日本語修正文の日本語としてのもっともらしさを表す。たとえば、素性関数LW1は、引数として、計算対象のリンクが結ぶ日本語修正文側の２つのフレーズが表すｎ個の単語をとり、そのn-gram確率の対数値を返す実数関数である。
【００４３】
たとえば、上記図８が示すラティス構造の、学習者作文のフレーズ「を/格助詞」を「が/格助詞」に置換するフレーズを計算対象フレーズとした場合、素性関数SW1（フレーズ「を/格助詞」、フレーズ「が/格助詞」）だけが1を返し、それ以外のSW1素性関数値はすべて0になる。
【００４４】
素性関数SG1（ｔｒｕｅ、フレーズ「が/格助詞」）については、上記計算対象フレーズ以外の学習者作文に「は/格助詞」が出現しないため、素性関数値が０となるが、素性関数SG1（ｆａｌｓｅ、フレーズ「が/格助詞」）については、素性関数値が１となる。
【００４５】
素性関数LW1に関しては、当該計算対象フレーズの直前フレーズの単語として「メール/名詞」、「の/格助詞」、「を/格助詞」があるため、言語モデル記憶部２７に記憶されている言語モデル確率P(が/格助詞| メール/名詞)、P(が/格助詞| の/格助詞)、P(が/格助詞| を/格助詞)を各々取得し、その対数値を各リンクの素性関数値とする。なお、言語モデル記憶部２７には、言語モデルから得られる言語モデル確率（n-gram確率）が予め記憶されている。
【００４６】
素性関数ＳＷ１の引数の組み合わせとしては、フレーズとして考えうる単語列の全ての組み合わせである必要はなく、少なくとも、助詞の誤りを訂正するパターンにおける、学習者作文側のフレーズの単語列、日本語修正文側のフレーズの単語列の組み合わせの各々を引数とする素性関数ＳＷ１が含まれていればよく、計算対象のフレーズについて、当該組み合わせと一致するか否かに応じて素性関数値を出力する。
【００４７】
また、素性関数ＳＷ２の引数の組み合わせとして、フレーズとして考えうる単語列の全ての組み合わせである必要はなく、少なくとも、助詞と、助詞の直前に出現するフレームの単語列との考えうる組み合わせの各々を引数とする素性関数ＳＷ２が含まれていればよく、計算対象のフレーズについて、当該組み合わせと一致するか否かに応じて素性関数値を出力する。
【００４８】
また、素性関数ＳＷ３の引数の組み合わせとして、フレーズとして考えうる単語列の全ての組み合わせである必要はなく、少なくとも、助詞と、助詞の直後に出現するフレームの単語列との考えうる組み合わせの各々を引数とする素性関数ＳＷ３が含まれていればよく、計算対象のフレーズについて、当該組み合わせと一致するか否かに応じて素性関数値を出力する。
【００４９】
また、素性関数SG1としては、考えうる助詞の各々を２つ目の引数とする素性関数ＳＧ１が含まれている。
【００５０】
なお、素性関数ＳＷ１が、第１素性関数の一例であり、素性関数ＳＷ２が、第２素性関数の一例である。素性関数ＳＷ３が、第３素性関数の一例であり、素性関数ＳＧ１が、第４素性関数の一例である。素性関数ＬＷ１が、リンク素性関数の一例である。
【００５１】
素性重み最適化部２４４は、ラティス構築部２４２によって構築されたラティス構造毎に計算された当該ラティス構造のすべてのフレーズ候補の各素性関数の値、及びすべてのリンクの各素性関数の値に基づいて、以下の（２）式に示す目的関数＾Lを最大化するように、全ての素性関数の各々に対する素性重みλkを最適化する。
【００５２】
【数２】
2013182346.tif 000004
【００５３】
なお、fjおよびejは、それぞれj番目のフレーズ列の対における学習者作文側のフレーズ列、日本語修正文側のフレーズ列である。Cはハイパーパラメータ（定数）であり、あらかじめ設定しておく。Ｐ（ｅ｜ｆ）は、以下の（３）式で表わされる確率であり、学習者作文側のフレーズ列ｆを修正したときの日本語修正文側のフレーズ列ｅの尤度である。
【００５４】
【数３】
2013182346.tif 000005
【００５５】
ただし、hk(e,f)は、日本語修正文側のフレーズ列ｅに対応する、ラティス構造におけるフレーズ候補の列（パス）のｋ番目の素性関数の値の合計値であり、ｋ番目の素性関数の各値は、素性計算部２４３により算出済みである。また、λkは、ｋ番目の素性関数の重みである。なお、パラメータテーブルに当該素性関数がない場合は、当該の素性関数に対する素性重みを0とする。Zは、正規化定数である。
【００５６】
最適化は、準ニュートン法の一つであるLBFGSなどを使用することで行う。上記（２）式の目的関数を最大化することにより、ラティス構造中の正解パス（日本語修正文と一致するフレーズ候補の列）の確率は1.0に近づき、逆に正解以外のパスは確率0.0に近づく。最適化が完了したら、素性重みの最適値と素性関数とを対にして格納したパラメータテーブルを生成し、パラメータテーブル記憶部２６に格納する。パラメータテーブルの例を図１０に示す。
【００５７】
図１１に示すように、訂正部２８は、形態素解析部２８１、ラティス構築部２８２、素性計算部２８３、及び最尤パス探索部２８４を備えている。
【００５８】
形態素解析部２８１は、入力された、誤り訂正対象の学習者作文に対して形態素解析を行い、品詞情報つきの単語列を生成する。たとえば、入力された学習者作文が「メールを届いたら削除おねがいします」であった場合、図１２に示すような単語列が得られる。また形態素解析部２８１によって生成された単語列の各単語を１フレーズとし、学習者作文側のフレーズ列とする。
【００５９】
ラティス構築部２８２は、誤り訂正対象の学習者作文のフレーズ列と、フレーズテーブル記憶部２５に記憶されたフレーズテーブルとに基づいて、ラティス構築部２４２と同様に、日本語修正文を表すフレーズ列の全ての候補を表すラティス構造を構築する。
【００６０】
素性計算部２８３は、ラティス構築部２８２によって構築されたラティス構造の全てのフレーズ、及びフレーズ間を結ぶ全てのリンクについて、素性計算部２４３と同様に、多数の素性関数を計算し、各素性関数の値を得る。ここで計算する素性関数は、素性計算部２４３と共通している。
【００６１】
最尤パス探索部２８４は、ラティス構築部２８２によって構築されたラティス構造のすべてのフレーズ候補の各素性関数の値、及びすべてのリンクの各素性関数の値、並びにパラメータテーブル記憶部２６に記憶された各素性関数の素性重みに基づいて、日本語修正文として最適なフレーズ候補の列を、条件付き確率場（ＣＲＦ）に従って探索する。条件付き確率場では、最適なフレーズ列は以下の（４）式で表される。
【００６２】
【数４】
2013182346.tif 000006
【００６３】
ただし、fは、誤り訂正対象の学習者作文のフレーズ列であり、eは、日本語修正文のラティス構造から得られるフレーズ候補の列である。また、Ｐ（ｅ｜ｆ）は、上記（３）式で表わされるフレーズ候補の列ｆの尤度であり、当該フレーズ候補の列について得られる各素性関数の値の合計値及び各素性関数の素性重みに基づいて算出される。なお、パラメータテーブルに当該素性関数がない場合は、素性重みは0とする。
【００６４】
上記（４）式を満たす最適なフレーズ列＾ｅは、動的計画法で探索できる。結果、学習者作文から日本語修正文へのフレーズの対応度と、日本語修正文の日本語らしさを考慮した最適な日本語修正文が探索される。探索された最適なフレーズ列が、日本語修正文として出力部３０により出力される。上記図８の太線は、探索されたラティス構造上の最適なフレーズ候補の列のパスを示している。
【００６５】
＜助詞誤り訂正装置の作用＞
次に、本実施の形態に係る助詞誤り訂正装置１００の作用について説明する。日本語学習者の学習者作文と当該学習者作文を修正した日本語修正文とのペアの集合が、入力部１０により助詞誤り訂正装置１００に入力されると、学習者作文データベース２１に格納される。そして、助詞誤り訂正装置１００のＲＯＭに記憶されたコーパス作成プログラムを、ＣＰＵが実行することにより、図１３に示すコーパス作成処理ルーチンが実行される。
【００６６】
まず、ステップＳ１００において、学習者作文データベース２１から、学習者作文と日本語修正文のペアを１つ取り出す。ステップＳ１０１において、形態素解析部２２１によって、上記ステップＳ１００で取り出したペアの学習者作文に対して形態素解析を行う。次のステップＳ１０２では、形態素解析部２２２によって、上記ステップＳ１００で取り出したペアの日本語修正文に対して形態素解析を行う。
【００６７】
そして、ステップＳ１０３において、フレーズアライメント部２２３によって、上記ステップＳ１０１で得られた形態素解析結果と、上記ステップＳ１０２で得られた形態素解析結果とに基づいて、学習者作文のフレーズ列と日本語修正文のフレーズ列におけるフレーズアライメントを決定する。
【００６８】
ステップＳ１０４では、助詞誤り抽出部２２４によって、上記ステップＳ１０３でフレーズアライメントが決定された学習者作文のフレーズ列と日本語修正文のフレーズ列の対から、助詞誤りのフレーズを抽出し、助詞誤り以外の誤りがある学習者作文側のフレーズを修正する。ステップＳ１０５において、上記ステップＳ１０４で修正された学習者作文のフレーズ列と日本語修正文のフレーズ列の対を、助詞誤りコーパス記憶部２３に格納する。
【００６９】
そして、ステップＳ１０５において、学習者作文データベース２１に記憶された全てのペアについて、上記ステップＳ１００〜Ｓ１０５の処理を実行したか否かを判定し、上記ステップＳ１００〜Ｓ１０５の処理を実行していないペアが存在する場合には、上記ステップＳ１００へ戻り、当該ペアを取り出す。一方、上記ステップＳ１００〜Ｓ１０５の処理を全てのペアについて実行した場合には、コーパス作成処理ルーチンを終了する。
【００７０】
次に、助詞誤り訂正装置１００のＲＯＭに記憶された学習プログラムを、ＣＰＵが実行することにより、図１４に示す学習処理ルーチンが実行される。
【００７１】
まず、ステップＳ１１０において、助詞誤りコーパス記憶部２３から、学習者作文のフレーズ列と日本語修正文のフレーズ列のペアを１つ取り出す。ステップＳ１１１において、フレーズテーブル作成部２４１によって、上記ステップＳ１１０で取り出したペアから、学習者作文側の助詞の誤りがあるフレーズと、日本語修正文側における当該誤りに対する修正結果のフレーズとの対を、フレーズテーブル記憶部２５によって記憶されたフレーズテーブルに登録する。なお、同一のフレーズの対が既にフレーズテーブルに登録されている場合には、重複して登録しない。
【００７２】
ステップＳ１１２において、助詞誤りコーパス記憶部２３に記憶された全てのペアについて、上記ステップＳ１１０〜Ｓ１１１の処理を実行したか否かを判定し、上記ステップＳ１１０〜Ｓ１１１の処理を実行していないペアが存在する場合には、上記ステップＳ１１０へ戻り、当該ペアを取り出す。一方、上記ステップＳ１１０〜Ｓ１１１の処理を全てのペアについて実行した場合には、ステップＳ１１３へ移行する。
【００７３】
ステップＳ１１３では、助詞誤りコーパス記憶部２３から、学習者作文のフレーズ列と日本語修正文のフレーズ列のペアを１つ取り出す。ステップＳ１１４において、ラティス構築部２４２によって、上記ステップＳ１１３で取り出したペアのうちの学習者作文のフレーズ列から、ラティス構造を構築する。そして、ステップＳ１１５で、素性計算部２４３によって、上記ステップＳ１１４で構築されたラティス構造の全てのフレーズ候補、全てのリンクに対して、予め用意した多数の素性関数の値を計算し、計算された素性関数値を、メモリ（図示省略）に保存する。
【００７４】
ステップＳ１１６において、助詞誤りコーパス記憶部２３に記憶された全てのペアについて、上記ステップＳ１１３〜Ｓ１１５の処理を実行したか否かを判定し、上記ステップＳ１１３〜Ｓ１１５の処理を実行していないペアが存在する場合には、上記ステップＳ１１３へ戻り、当該ペアを取り出す。一方、上記ステップＳ１１３〜Ｓ１１５の処理を全てのペアについて実行した場合には、ステップＳ１１７へ移行する。
【００７５】
ステップＳ１１７において、素性重み最適化部２４４によって、上記ステップＳ１１４で構築された各ラティス構造の日本語修正文に対応するフレーズ候補の列（パス）における、上記ステップＳ１１５で計算された各素性関数の値に基づいて、上記（２）式に従って、各素性関数の素性重みを最適化する。そして、ステップＳ１１８において、上記ステップＳ１１７で得られた各素性関数の素性重みの最適値を、パラメータテーブル記憶部２６のパラメータテーブルに格納して、学習処理ルーチンを終了する。
【００７６】
そして、誤り訂正対象となる日本語学習者の学習者作文が、入力部１０により助詞誤り訂正装置１００に入力されると、助詞誤り訂正装置１００のＲＯＭに記憶された誤り訂正プログラムを、ＣＰＵが実行することにより、図１５に示す誤り訂正処理ルーチンが実行される。
【００７７】
まず、ステップＳ１２０において、入力部１０により入力された誤り訂正対象の学習者作文を取得する。ステップＳ１２１において、形態素解析部２８１によって、上記ステップＳ１２０で取得した誤り訂正対象の学習者作文に対して形態素解析を行う。
【００７８】
そして、ステップＳ１２２において、ラティス構築部２８２によって、上記ステップＳ１２１で得られた形態素解析結果から得られる誤り訂正対象の学習者作文のフレーズ列から、ラティス構造を構築する。
【００７９】
ステップＳ１２３において、素性計算部２８３によって、上記ステップＳ１２２で構築されたラティス構造の全てのフレーズ候補、及び全てのリンクに対して、予め用意した多数の素性関数の値を計算し、計算された素性関数値を、メモリ（図示省略）に保存する。
【００８０】
次のステップＳ１２４では、最尤パス探索部２８４によって、上記ステップＳ１２３で計算された、ラティス構造のフレーズ候補の列（パス）の各々における各素性関数の値と、パラメータテーブル記憶部２６に記憶された各素性関数の素性重みとに基づいて、上記（４）式に従って、最尤パスを探索する。そして、ステップＳ１２５において、上記ステップＳ１２４で得られた最尤パスが示すフレーズ候補の列から得られる日本語作文を、誤り訂正対象の学習者作文の助詞誤りを訂正した結果として、出力部３０により出力して、誤り訂正処理ルーチンを終了する。
【００８１】
以上説明したように、本実施の形態の助詞誤り訂正装置によれば、誤り訂正対象の学習者作文のフレーズ列から構築されるラティス構造における複数のフレーズ候補の列から、助詞の誤りパターン、助詞の前後のフレーズ、特定助詞の出現有無、及び言語モデル確率を素性として用いて、尤度が最大となるフレーズ候補の列を探索し、助詞の誤りを訂正することにより、学習者作文の助詞の誤りを精度良く訂正することができる。
【００８２】
また、素性重みの学習方法に識別モデルを使用しているため、助詞の誤りやすさだけでなく、助詞周辺の単語も素性として用いることができる。たとえば、「届く/動詞」の直前の助詞が「を/格助詞」に誤っていたとしても、「届く/動詞」を手がかりとして「が/格助詞」に修正することができる。
【００８３】
また、文全体を見た特徴を素性とすることができる。たとえば、「は/係助詞」は１文に一度しか出現しないことが多いという特徴を素性として反映させることができ、すでに「は/係助詞」が出現している文の他の助詞を誤って「は/係助詞」に修正してしまうことを抑制できる。また、言語モデル確率を素性とすることができるので、生成モデルの精度を下回らずに、助詞の誤りを訂正することができる。
【００８４】
なお、上記の実施の形態では、単純化のため、n-gram言語モデルとしてバイグラムを用いた場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、トライグラム以上のn-gramを用いてもよい。この場合、図１６に示すように、直前(n-1)単語で状態を作成し、ラティス構造を構築することにより、上述した各処理をバイグラムと同様に行うことができる。
【００８５】
また、コーパス作成部、学習部、及び訂正部を備えた助詞誤り訂正装置について説明したが、コーパス作成部、学習部、及び訂正部が別々の装置で構成されていてもよい。
【００８６】
また、上述の助詞誤り訂正装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【００８７】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００８８】
１０   入力部
２０   演算部
２１   学習者作文データベース
２２   コーパス作成部
２３   助詞誤りコーパス記憶部
２４   学習部
２５   フレーズテーブル記憶部
２６   パラメータテーブル記憶部
２７   言語モデル記憶部
２８   訂正部
１００ 訂正装置
２４２、２８２ラティス構築部
２４３、２８３素性計算部
２４４ 素性重み最適化部
２８１ 形態素解析部
２８４ 最尤パス探索部
【図１】
2013182346.tif 000007
【図２】
2013182346.tif 000008
【図３】
2013182346.tif 000009
【図４】
2013182346.tif 000010
【図５】
2013182346.tif 000011
【図６】
2013182346.tif 000012
【図７】
2013182346.tif 000013
【図９】
2013182346.tif 000014
【図１０】
2013182346.tif 000015
【図１１】
2013182346.tif 000016
【図１２】
2013182346.tif 000017
【図１３】
2013182346.tif 000018
【図１４】
2013182346.tif 000019
【図１５】
2013182346.tif 000020
【図８】
2013182346.tif 000021
【図１６】
2013182346.tif 000022