(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに実装される方法であって、ドキュメント・サマライザが記憶手段に格納されたドキュメントを自動的に要約する方法において、
前記ドキュメント・サマライザが、不要語以外の語である内容語が前記記憶手段に格納されたドキュメント中にどの程度の頻度で現れるかを計数することにより前記内容語の頻度数を求めるステップと、
前記ドキュメント・サマライザが、前記内容語の前記頻度数に基づいて個々の文の文点数を求めるステップと、
前記ドキュメント・サマライザが、前記文点数の順序で前記文を順位付けするステップであって、高順位の文は低順位の文よりも高い文点数を有する、ステップと、
前記ドキュメント・サマライザが、前記文中の語および句を、あらかじめ記憶手段に蓄積された語および句のリストと比較し、前記リストのいずれかの語または句を含む文の使用条件を設定する合図句解析を実行するステップと、
前記ドキュメント・サマライザが、高順位の文を含む要約であって、前記使用条件が満たされる場合は前記使用条件が設定された文を含む要約を作成するステップを含み、
前記合図句解析を実行するステップは、
前記文中の語および句と、前記ドキュメントの文脈において前の文に依存する語および句のリストとを比較し、当該リストにある語または句が前記文中に存在すると、前記前の文が前記要約に含まれる場合にのみ前記要約に前記文を含めるという使用条件を設定することを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載のコンピュータに実装される方法において、
前記内容語の頻度数を求めるステップ、前記文点数を求めるステップおよび前記合図句解析を実行するステップは、並列に実行されることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１に記載のコンピュータに実装される方法において、
前記内容語の頻度数を求めるステップは、すべての不要語の計数を排除する一方、内容語の頻度を計数することを含むことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１に記載のコンピュータに実装される方法において、
前記内容語の頻度数を求めるステップは、
原形の形態的変形について前記内容語を評価すること、
前記原形をその前記形態的変形とともに計数すること
を含むことを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１に記載のコンピュータに実装される方法において、
前記内容語の頻度数を求めるステップは、
同じ順序で繰り返し現れる順序付けられた内容語の組について前記内容語を評価すること、
前記順序付けられた内容語の組を、それらが単一の内容語であるかのようにして計数すること
を含むことを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項１に記載のコンピュータに実装される方法において、
前記文点数を求めるステップは、
前記文中の全ての内容語の頻度数を合計し、総数を得ること、
前記総数を前記文中の内容語の数で割り、前記文点数を求めること
を含むことを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１に記載のコンピュータに実装される方法において、
前記文を順位付けするステップは、最高順位の文を特定することを更に含み、
前記内容語の頻度数を求めるステップは、前記最高順位の文を除外して前記内容語の頻度数を再計算することをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項１に記載のコンピュータに実装される方法において、
前記ドキュメント・サマライザが、前記文中の語および句を、禁止されている語および句についてのあらかじめ蓄積されたリストと比較するステップであって、前記文中にリストにある語または句が存在すると、前記文は、順位にかかわらず前記要約に含められることがないとする前記使用条件を設定するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項１に記載のコンピュータに実装される方法において、
前記要約を作成するステップは、前記ドキュメント中に現れる順序で高順位の文を組み立てることを含むことを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項１に記載のコンピュータに実装される方法において、
前記ドキュメント・サマライザが、前記ドキュメントの最初に前記要約を挿入するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項１に記載のコンピュータに実装される方法において、
前記ドキュメント・サマライザが、新たなドキュメントを開くステップと、
前記ドキュメント・サマライザが、前記新たなドキュメントに前記要約を挿入するステップ
をさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項１２】
ワード・プロセッシング・アプリケーション・プログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記ワード・プロセッシング・アプリケーション・プログラムは、請求項１に記載のコンピュータに実装される方法を実行するようにコンピュータに命令することを特徴とする記録媒体。
【請求項１３】
電子メール・アプリケーション・プログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記電子メール・アプリケーション・プログラムは、請求項１に記載のコンピュータに実装される方法を実行するようにコンピュータに命令することを特徴とする記録媒体。
【請求項１４】
インターネット・ウェブ・ブラウザ・アプリケーション・プログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記インターネット・ウェブ・ブラウザ・アプリケーション・プログラムは、請求項１に記載のコンピュータに実装される方法を実行するようにコンピュータに命令することを特徴とする記録媒体。
【請求項１５】
請求項１に記載のコンピュータに実装される方法のステップを実行するようにプログラムされたコンピュータ。
【請求項１６】
請求項１に記載のコンピュータに実装される方法の結果としてメモリ中に形成されたドキュメント・ファイル。
【請求項１７】
コンピュータに実装される方法であって、ドキュメント・サマライザが記憶手段に格納されたドキュメントを自動的に要約する方法において、
前記ドキュメント・サマライザが、不要語以外の語である内容語が前記記憶手段に格納されたドキュメント中にどの程度の頻度で現れるかを計数することにより前記内容語の頻度数を求めるステップと、
前記ドキュメント・サマライザが、前記内容語を対応する頻度数に関連付けるステップと、
前記ドキュメント・サマライザが、前記内容語の前記頻度数に基づき個々の文の文点数を求めるステップと、
前記ドキュメント・サマライザが、前記文点数の順序で前記文を順位付けするステップであって、高順位の文は低順位の文よりも高い文点数を有する、ステップと、
前記ドキュメント・サマライザが、
（１）参照の句を有する文を禁止されている文として特定し、（２）文脈上、前の文に依存する参照以外の句を有する文を使用条件が設定される文として特定する合図句解析を行うステップと、
前記ドキュメント・サマライザが、高順位の文を含む要約であって、前記使用条件が満たされる場合は前記使用条件が設定された文を含むが、前記禁止されている文が排除された要約を作成するステップ
を含み、
前記合図句解析を行うステップは、
前記文中の語および句と、あらかじめ記憶手段に蓄積された語及び句のリストとを比較し、当該あらかじめ蓄積されたリストにある語または句が存在することが、前記ドキュメントの文脈において前記文が前の文に依存することを示し、前記前の文が使用されることを前記文の使用条件として設定することをさらに含み、
前記要約を作成するステップは、前記前の文が前記要約に含まれる場合にのみ前記使用条件が設定された文を前記要約に含めることをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載のコンピュータに実装される方法において、
前記内容語の頻度数を求めるステップは、
原形の形態的変形について前記内容語を評価すること、
前記原形をその前記形態的変形とともに計数すること
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１９】
請求項１７に記載のコンピュータに実装される方法において、
前記内容語の頻度数を求めるステップは、
同じ順序で繰り返し現れる順序付けられた内容語の組について前記内容語を評価すること、
前記順序付けられた内容語の組を、それらが単一の内容語であるかのようにして計数すること
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２０】
請求項１７に記載のコンピュータに実装される方法において、
前記文を順位付けするステップは、最高順位の文を特定することをさらに含み、
前記内容語の頻度数を求めるステップは、前記最高順位の文を除外して前記内容語の頻度数を再計算することをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項２１】
請求項１７に記載のコンピュータに実装される方法において、
前記要約を作成するステップは、前記ドキュメント中に現れる順序で高順位の文を組み立てることを含むことを特徴とする方法。
【請求項２２】
請求項１７に記載のコンピュータに実装される方法において、
前記ドキュメント・サマライザが、前記ドキュメントの最初に前記要約を挿入するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項２３】
請求項１７に記載のコンピュータに実装される方法において、
前記ドキュメント・サマライザが、新たなドキュメントを開くステップと、
前記ドキュメント・サマライザが、前記新たなドキュメントに前記要約を挿入するステップ
をさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項２４】
ワード・プロセッシング・アプリケーション・プログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記ワード・プロセッシング・アプリケーション・プログラムは、請求項１７に記載のコンピュータに実装される方法を実行するようにコンピュータに命令することを特徴とする記録媒体。
【請求項２５】
請求項１７に記載のコンピュータに実装される方法のステップを実行するようにプログラムされたコンピュータ。
【請求項２６】
請求項１７に記載のコンピュータに実装される方法の結果としてメモリ中に形成されたドキュメント・ファイル。
【請求項２７】
コンピュータに実装される方法であって、ドキュメント・サマライザが記憶手段に格納されたドキュメントを自動的に要約する方法において、
（ａ）前記ドキュメント・サマライザが、不要語以外の語である内容語が前記記憶手段に格納されたドキュメント中にどの程度の頻度で現れるかを計数することにより前記内容語の頻度数を求めるステップと、
（ｂ）前記ドキュメント・サマライザが、前記内容語を対応する頻度数に関連付けるステップと、
（ｃ）前記ドキュメント・サマライザが、前記内容語の前記頻度数に基づき個々の文の文点数を求めるステップと、
（ｄ）前記ドキュメント・サマライザが、前記文点数の順序で前記文を順位付けするステップであって、高順位の文は低順位の文よりも高い文点数を有する、ステップと、
（ｅ）前記ドキュメント・サマライザが、最高順位の文を特定するステップと、
（ｆ）前記ドキュメント・サマライザが、前記最高順位の文を除外して前記内容語の頻度数を再計算するステップと、
（ｇ）前記ドキュメント・サマライザが、前記最高順位の文以外の文の文点数を求め、前記文を順位付けするステップと、
（ｈ）前記ドキュメント・サマライザが、前記文中の語および句を、あらかじめ記憶手段に蓄積された語および句のリストと比較し、前記リストのいずれかの語または句を含む文の使用条件を設定する合図句解析を実行するステップと、
（ｉ）前記ドキュメント・サマライザが、高順位の文を含む要約であって、前記使用条件が満たされる場合は前記使用条件が設定された文を含む要約を作成するステップを含み、
前記合図句解析を実行するステップは、
前記文中の語および句と、前記ドキュメントの文脈において前の文に依存する語および句のリストとを比較し、当該リストにある語または句が前記文中に存在すると、前記前の文が前記要約に含まれる場合にのみ前記要約に前記文を含めるという使用条件を設定すること
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２８】
請求項２７に記載のコンピュータに実装される方法において、ステップ（ｃ）から（ｇ）を繰り返すことを特徴とする方法。
【請求項２９】
請求項２７に記載のコンピュータに実装される方法において、高い点数の文を含み、前記使用条件を満たす場合は前記使用要件が設定された文を含む要約を作成するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項３０】
ワード・プロセッシング・アプリケーション・プログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記ワード・プロセッシング・アプリケーション・プログラムは、請求項２７に記載のコンピュータに実装される方法のステップを実行するようにコンピュータに命令することを特徴とする記録媒体。
【請求項３１】
電子メール・アプリケーション・プログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記電子メール・アプリケーション・プログラムは、請求項２７に記載のコンピュータに実装される方法を実行するようにコンピュータに命令することを特徴とする記録媒体。
【請求項３２】
インターネット・ウェブ・ブラウザ・アプリケーションを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記インターネット・ウェブ・ブラウザ・アプリケーションは、請求項２７に記載のコンピュータに実装される方法のステップを実行するようにコンピュータに命令することを特徴とする記録媒体。
【請求項３３】
請求項２７に記載のコンピュータに実装される方法のステップを実行するようにプログラムされたコンピュータ。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ワード・プロセッサに関し、より具体的には、ワード・プロセッサのためのドキュメント・サマライザ(document summarizers)に関する。
【０００２】
【従来の技術】
多くの人々が大量の電子テキスト・データを読むといううんざりする作業に直面する。コンピュータ時代において、人々には、論文、メモ、電子メール・メッセージ、レポート、ウェブ・ページ、スケジュール、参考文献、テスト結果などが押し寄せる。残念なことに、多くのドキュメントは要約で始まっていない。要約の作成は退屈であり、要約を作成するためには、著者はドキュメントを再読し、主要なテーマを特定し、ドキュメントの主なポイントを簡潔な要約にまとめる必要がある。多くの著者は、わざわざそのようなことをしようとはしない。
【０００３】
ドキュメントの要約は、読者にとってはより一層難しく、時間がかかる。読者は、まずドキュメント全体を読み（または少なくともざっと読み）、その内容を理解しなければならない。そして、読者は、重要でない詳細な記述からドキュメントのキー・ポイントを抽出することを試みなければならない。
【０００４】
大量の要約されていないドキュメントの処理に関する問題は、ＭＩＳ（Management Information Systems：経営情報システム）の担当者にとって特に深刻である。これらの人々は、大規模データベースからのドキュメントを組織化し、管理し、検索するという作業に日々直面する。典型的なシナリオを想定する。ＭＩＳの一スタッフが、３年から４年ぐらい前に書かれたいくつかの会社メモの中で議論されたと思われるトピックに関するすべてのドキュメントを発見せよ、というなぞめいた要求を受ける。この検索要求に応えるため、そのＭＩＳの一スタッフは、まずトピックに関するワード検索を行い、その後不可解なメモを見つけようと努めて、ヒットした各ドキュメントを一生懸命通読しなければならない。要約がないと、その一スタッフは、各ドキュメントのすべてではないにせよ、大部分を読んで、ドキュメントが適合するか否かを結論づけることを強いられる。不必要なテキストを読むことを強いられることにより、その一スタッフの時間の多くが無駄になる。
【０００５】
インターネットまたは他のネットワークを通じてブラウジングし、関連するトピックについてのドキュメントを見つける個人的なユーザにとっては、問題の重要性は低いが、なお悩ませられる問題である。ドキュメントを発見するため、ユーザは、（追加のオンライン費用を払って）オンラインでドキュメントを読んでそれが適合するか否かを判断するか、または、（適合しないドキュメントを取ってくるリスクを払って）後で見直すためにドキュメントをダウンロードするかのいずれかをしなければならない。
【０００６】
これらの問題に対処するのを支援するため、テキストによるドキュメントを読者のために自動的に要約する、コンピュータに実装されるドキュメント・サマライザが開発された。ドキュメント・サマライザは、既存のドキュメントを調べ、既存のテキストから抄録または要約を作成することを試みる。
【０００７】
ドキュメント・サマライザの初期の開発においては、統計手法による要約作成に主眼がおかれた。統計手法の１つが、１９５８年４月にIBM Journal の１５９〜１６５ページにおいて発表された"The Automatic Creation of Literature Abstracts"（自動文献抄録作成）と題されたH.P. Luhn による論文で説明されている。Luhnの手法では、各文にその文の語の解析により得られる「重要」度を付与する。この重要度は、文中の語のかたまりを確定し、そのかたまり中に含まれる重要語の数を計数し、この数の２乗をかたまり中の語の総数で割ることにより計算される。その後、文をその重要度に従って順位付けし、最高順位の文の中の１つまたは複数を選択し、抄録を形成する。
【０００８】
今日使用されているドキュメント・サマライザのすべてではないにせよ、ほとんどが、Luhnの手法を使用していることは明らかである。そのようなサマライザの例には、ＢＴ（以前のBritish Telecom ）のText Summariser 、Xsoft Corporation （Xerox の子会社）のVisual Recall 、および、Island Software のInTextが含まれる。
【０００９】
ドキュメントを要約する他の手法が、日本の京都で１９９４年８月５〜９日に開催された会議のために、Proceedings of the 15th International Conference on Computational Linguistics. Vol.1の３４４〜３４８ページにおいて発表された"Abstract Generation Based on Rhetorical Structure Extraction"（修辞学的構造の抽出に基づく抄録生成）と題されたKenji Ono 等による論文で説明されている。彼らの手法には、セクションの本文中における文の種々のかたまり間の関係を表す修辞学的構造を構築する言語学的解析が含まれる。修辞学的構造は、２つのレベルにより表される。文のユニットに従ってテキストを分解する段落内レベルと段落ユニットを使用してテキストを分解する段落間レベルである。修辞学的構造の抽出は、詳細で洗練された５つのステップによる手続を使用して達成される。Ono の手法は、基本的な要約が単に求められている多くの状況において、不必要に複雑である。
【００１０】
さらに、この手法は、ジャンルに大きく依存し、テキストが談話(discourse) 構造についての外見上の標識に富んでいる場合にのみ、よい要約を生成する。したがって、この手法は、Ono 等が調査した学術的な散文に対しては比較的うまくいくが、より形式的でない散文で書かれたドキュメントに対してはうまくいかない。
【００１１】
要約を作成すると、従来のドキュメント・サマライザでは、２つの形式のうちの１つにより読者に結果を提供する。第１の形式では、要約の一部と考えられる文にアンダーラインを引いたり、あるいはまた、それらの文を強調する。第２の形式では、ドキュメントの付随するテキストは示さず、抄録の文のみを段落または箇条書き形式により示す。
【００１２】
従来のドキュメント・サマライザに共通する問題の１つは、それらが読者に基礎を置いているということである。これらのサマライザは、著者の視点からの要約作成および要約提示を考慮していない。
【００１３】
したがって、著者が自分の書物について要約を自動的に作成するのを助け、与えられたいかなるテキストに対しても要約を生成する著者指向のワード・プロセッサのためのサマライザを提供する必要性が残されている。
【００１４】
【発明の要約】
本発明は、著者がドキュメントの要約を用意するのを補助すること、および、読者が要約のないドキュメントを調査するのを支援することに特に役立つドキュメント・サマライザに関する。与えられたテキストに対し、ドキュメント・サマライザは、まず統計解析を行い、要約において考慮される順位付けされた文のリストを生成する。サマライザは、内容語がドキュメント中にどの程度の頻度で現れるかを計数し、内容語を対応する頻度数に関連付ける表を生成する。各文の文点数は、文中の内容語の頻度数を合計し、その合計を文中の内容語の数で割ることにより得られる。その後、文を文点数の順序で順位付けする。高順位の文は比較的高い文点数を有し、低順位の文は比較的低い文点数を有する。
【００１５】
ドキュメントを通しての同じパスにおいて、統計解析と並列に、ドキュメント・サマライザは合図句解析(cue-phase analysis)を行う。合図句解析は、ドキュメント中における近隣の文間の談話関係の標識として、または、ドキュメント中の特別な文の全体的な重要性の標識として役立つ、あらかじめ蓄積された語および句のリストを調べることにより行う。合図句解析では、文の文字列をこのあらかじめ蓄積された合図句リストと比較する。各合図句には、その合図句を含む文を要約で使用するか否かを決定するために使用する条件が関連付けられる。
【００１６】
例えば、リストには、文を適切に理解することについてドキュメントにおける周囲の文脈(context) に依存する語または句を含めてもよい。"That is why..."（それが... の理由である）または"In contrast to this..."（これとは対照的に... ）で始まる文は、先行する文で述べられたことに依存する。サマライザは、依存語または依存句を含む文は、その語または句が依存する近隣の文脈も要約に含められる場合にのみ要約に含められてよいとする条件を定める。
【００１７】
あらかじめ蓄積されたリストには、その合図句が文中に存在すると、統計により得られた点数がいかに高くてもその文が要約から除外されることとなる合図句も含まれる。例えば、"as shown in Fig...." （図... に示すように）という句を含む文は、参照する図が存在しないので、要約に含められるべきではない。
【００１８】
統計解析および合図句解析の後、サマライザは、高順位の文を含む要約を作成する。文を含めることに関し定められた条件が満たされる場合には、要約は、条件付けられている文(conditioned sentence)（例えば、依存語または依存句を含む文）を含めることがある。しかしながら、要約は禁止されている文(prohibited sentences)を含むことはない。
【００１９】
サマライザは、ユーザの選択に基づき、テキストが始まる前のドキュメントの最初に、または、新たなドキュメントに文を挿入する。この配置は著者にとって便利であり、有効である。その後、著者は自分が望むように要約を自由に校正することができる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
図１は、中央処理装置（ＣＰＵ）２２、モニタまたはディスプレイ２４、キーボード２６およびマウス２８を有するコンピュータ２０を示す。トラック・ボール、ジョイスティックおよびそれらに類するもののような他の入力デバイスを、キーボードおよびマウスの代わりにしてもよいし、または、キーボードおよびマウスとともに使用してもよい。ＣＰＵ２２は、メモリ（ディスク、ＲＡＭ、グラフィックス）およびプロセッサを含む標準的な構成である。
【００２１】
コンピュータ２０では、多数のアプリケーションをサポートするオペレーティング・システムが動作する。オペレーティング・システムは、ＣＰＵ２２内のメモリにストアされ、プロセッサ上で動作する。オペレーティング・システムは、多数のアプリケーションを同時に実行できるマルチタスキング・オペレーティング・システムが望ましい。オペレーティング・システムの一例は、Windows （登録商標）95またはWindows NT（商標）または他の派生したバージョンのWindows （登録商標）のようなMicrosoft Corporation が販売するWindows （登録商標）ブランドのオペレーティング・システムである。しかしながら、Apple Computer, Inc.により製作され、Macintosh コンピュータで使用される Mac（商標）OSオペレーティング・システムのような他のオペレーティング・システムを使用してもよい。
【００２２】
本発明は、ワード・プロセッシング・システム内に実装され得るドキュメント・サマライザに関する。説明するシステムにおいて、ワード・プロセッシング・システムは、ソフトウェア・アプリケーションとして実装され、ＣＰＵメモリまたは他のロード可能な記憶媒体にストアされ、コンピュータ２０のオベレーティング・システム上で動作する。ワード・プロセッシング・アプリケーションの一例は、ここで説明するドキュメント・サマライザに合わせて修正されるMicrosoft Corporation のMicrosoft （登録商標）Wordである。
【００２３】
ワード・プロセッシング・システムは、他の方法により実現してもよいことに留意されたい。例えば、ワード・プロセッシング・システムは、ほとんど排他的にワード・プロセッシング作業に使用される、限られたメモリおよび処理能力（パーソナル・コンピュータに比べて）を有する専用タイプライタ・マシンからなるものであってもよい。さらに、ここで説明するドキュメント・サマライザは、インターネット・ウェブ・ブラウザ（例えば、Microsoft Corporation のInternet Explorer ）、電子メール・プログラム（例えば、Microsoft Corporation のWordMail and Exchange ）およびそれらに類するもののような他のプログラム内に実現することができることにも留意されたい。しかしながら、説明のため、ドキュメント・サマライザの説明は、Microsoft （登録商標）Wordのようなコンピュータのワード・プロセッシング・プログラムのコンテキストで行う。
【００２４】
著者は、ドキュメントを要約したいと望む場合は、ワード・プロセッシング・プログラム上のドキュメント・サマライザ機能を起動する。ここで使用する限り、「ドキュメント」という用語は、後にテキストを理解できる言語として提供するビュアまたは他のコンピュータ・プログラムのためのフォーマットによるテキストを含むすべてのイメージを意味する。ドキュメントの例には、従来のワード・プロセッシング・ドキュメント、電子メール・メッセージ、メモ、ウェブ・ページおよびそれらに類するものが含まれる。ドキュメント・サマライザは、ワード・プロセッサにより提供されるグラフィカル・ユーザ・インターフェース・ウィンドウ上のプル・ダウン・メニューまたはソフト・ボタンを通じて起動される。起動されると、ドキュメント・サマライザは、要約を生成するためにドキュメントの処理を開始する。
【００２５】
図２は、コンピュータに実装されるドキュメントを要約する方法における、コンピュータが実行する一般的なステップを示す。ドキュメント例の参照も加えて、この方法を説明する。このドキュメント例は４文の段落を含み、この段落は要約されて２文の要約となる。段落は以下のように与えられる。
【００２６】
The Internet is a great place to shop for a computer. Manufacturers have web sites describing their computers. One computer manufacturer offers a money back guarantee. That is why that manufacturer has so many visits to its Internet web site.
（インターネットはコンピュータの買物をするのには非常にいい場所である。製造業者は自分のコンピュータを説明するウェブ・サイトをもっている。あるコンピュータ製造業者は返金保証を申し出ている。それがその製造業者がそのインターネット・ウェブ・サイトに非常に多くの訪問を受ける理由である。）
大まかには、ドキュメント要約プロセスは３つの段階を伴う。統計段階、合図句段階および提示段階である。統計および合図句段階は、ドキュメントを通しての一回のパス中に並列に行うことが望ましい。しかしながら、両段階を逐次的に行うこともでき、順序は問わない。統計段階において、ドキュメント・サマライザは、各語を読み、ドキュメント中に内容語がどの程度の頻度で現れるかを計数する（図２のステップ４０）。「内容語」は、テキストに文法的意味を与えない語である。名詞は内容語のよい例である。上の段落において、内容語には"Internet"、"manufacturer"、"computer"などが含まれる。
【００２７】
サマライザのコンテキスト内において、内容語は、技術的には、「不要語（ストップワード）」ではない語として定義できる。このコンテキスト内において、不要語の集合には、文法的機能を果たす語（例えば、接続詞、冠詞、前置詞）、および、文に対して比較的少ない意味内容しか与えないある程度高い頻度の動詞および名詞（例えば、"get" 、"have"）が含まれる。不要語の基本的な特性は、不要語がドキュメントのテーマに直接寄与しないこと、および、ドキュメントが不要語に関するものであるということは極めて考えにくいことである。したがって、不要語を計数すべきではない。不要語はメモリにストアされるリスト内に保持されることが望ましい。このように、プロセッサは、すべての語を読むが、不要語リストに現れない語しか計数しない。上の段落例において、第１文は、不要語"The" 、"is"、"a" 、"great" 、"to"、"for" および"a" を含む。
【００２８】
ドキュメントを通してのパス中、ドキュメント・サマライザは、内容語の形態的変形を調べ、それらを原形(root form) に変換する（ステップ４２）。例えば、語"walking" 、"walked"および"walks" は、すべて原形"walk"の形態的変形である。このようにして、原形および関連する変形はすべて同じ語として計数される。上の段落例において、語"computer"および"computers" は同じ語として計数され、語"manufacture" および"manufactures"についても同様である。
【００２９】
サマライザは、句圧縮が可能か否かについての語解析も行う（ステップ４４）。同じ順序で繰り返し現れる内容語の組は、単一の内容語であるかのようにして計数される。例えば、語のペア"Microsoft Corporation" は、まったく同じ順序で十分な回数現れる場合には、単一の語として計数してもよい。そのような句の中の語は、別々にすると、それら自身では文に対していかなる意味も付け加えない。句圧縮をしないと、語"Microsoft" および"Corporation" はそれぞれ独立に計数され、それらを含む文の重要性が、望ましくないことにゆがめられてしまうかもしれない。上の段落例において、句"web site"は、２回同じように現れており、したがって、句圧縮の候補にしてもよい。また、句"money back guarantee"も、１語としての句に圧縮され、単一のものとして計数されると考えられる。
【００３０】
ドキュメント中のすべての内容語を計数したら、ドキュメント・サマライザは、内容語を対応する頻度数に関連付ける表を生成する（ステップ４６）。内容語を順位付けして、最も高い頻度で現れる語が表の一番上にくるようにすることができる。表１は、上のドキュメント例の内容語の順位を示す。
【００３１】
【表１】
0004098873.tif 000002
ステップ４８において、ドキュメント・サマライザは、ドキュメント中の個々の文について、文の各内容語に従い文点数を求める。ドキュメント中に高い頻度で現れる内容語を多く有する文は、高い頻度で現れる内容語を少なく有する文、および、ドキュメント中に低い頻度で現れる内容語を有する文のいずれよりも高く順位付けされる。より具体的には、ドキュメント・サマライザは、文の語の平均点数に従って文を順位付けする。この値は、文中に現れるすべての内容語の頻度数を合計し、その合計を文中の内容語の数で割ることにより得られる。文点数は以下のように表される。
【００３２】
【数１】
文点数＝語の頻度数の合計÷語の数
その後、文点数の順序に従って文を順位付けする（図２のステップ５０）。高順位の文は比較的高い文点数を有し、低順位の文は比較的低い文点数を有する。表１の語の計数を使用すると、段落例の第１文の点数は、以下のように１．７５である。
【００３３】
【数２】
文＃１＝［Internet(2) ＋Place(1)＋Shop(1) ＋Computer(3) ］÷４語＝1.75
残りの３文の点数も計算する。表２は、段落例中の４文の順位を示す。
【００３４】
【表２】
0004098873.tif 000003
他の手法を使用して文点数を求めてもよいことに留意されたい。例えば、総頻度数を文中のすべての語（不要語を含む）の総数で割って点数を計算してもよい。異なるアプローチとして、いかなる平均もとらず、単に内容語の計数を合計する方法がある。さらに、内容語の中央値に基づいて文点数を定めるというような数学的または統計的技法を使用することもできる。
【００３５】
ステップ４０〜５０は、本要約法の統計段階を構成する。統計段階と並列に、ドキュメント・サマライザは、ドキュメントを通しての同じパス中に、合図句解析を行う。合図句解析は、テキスト中に存在する明示的な談話の標識を利用するために行う。大まかには、合図句解析は、要約に含めると文を混乱させたり、または、理解しづらくする可能性のある句を認識するように探索する。ここでの実装において、ドキュメント・サマライザは、文の文字列をあらかじめ蓄積された語および句のリストと比較する（ステップ５２）。
【００３６】
リストにある語または句を認識すると、ドキュメント・サマライザは、文全体を「禁止されている」または「条件付けられている」ものとして指定する。文が「禁止されている」場合、ドキュメント・サマライザは、その文点数にかかわらず、その文を要約に含めないように動作する（ステップ５４および５６）。文が「条件付けられている」ものと考えられた場合、ドキュメント・サマライザは、条件が満たされる場合にのみその文を要約に含める（ステップ５８および６０）。条件付けられている文の一例は、その文の意味を理解することについて前文または周囲の文脈に依存する文である。"He said..."で始まる文は、読者が"He"が誰なのかわかる場合にのみ明確になる。したがって、この文は、前の文脈に依存し、"He"を特定する前文も要約に使用される場合にのみ要約に使用される。
【００３７】
表３は、文を「禁止されている」または「条件付けられている」ものとする、あらかじめ蓄積された合図句リストの語または句の例を示す。
【００３８】
【表３】
0004098873.tif 000004
合図句解析を段落例に適用すると、第４文は、句"That is why..."を含むので、条件付きであることがわかる。この句は、合図句リストに前依存句として載せられている。前依存句とは、文脈に関して前の文に依存する句を意味する。この場合、前の第３文で、ある製品が返金保証を申し出ることが説明されている。そのことが、第４文で、その製造業者がそのウェブ・サイトに多くの訪問を受けるといわれるのはなぜかを支持する理由である。第３文なしに第４文が要約に現れると、読者は、なぜその製造業者がそのウェブ・サイトに多くの訪問を受けるのかを理解できない。したがって、ドキュメント・サマライザは、第４文は第３文も使用された場合にのみ要約に使用されるという条件を設定する。
【００３９】
この例においては、結局、合図句リストがなくても、第４文は第３文も使用された場合にのみ現れることがわかる。それは第３文が第４文より高い点数を有するという単純な理由による。この結果は、少ない文を有する短いドキュメントの産物である。しかしながら、より多くの文を有するより大きなドキュメントにおいて、合図句リストは、一定の文の使用に関し効果的に条件を設定する。例えば、上の４文の段落における第４文が第３文より高い文点数を有すると仮定する。この場合、第４文は、より点数の低い、先行する第３文が使用された場合にのみ使用される。
【００４０】
統計および合図句解析段階の後、ドキュメント・サマライザは、合図句解析をくぐり抜けた高順位の文を含む要約を作成する（ステップ６２）。要約は、関連する条件が満たされる場合には、条件付けられている文を含めてもよいが、禁止されている文は一切排除する。要約の長さは著者が調整するパラメータである。表２より、上の段落例についての２文の要約は以下のとおりである。
【００４１】
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要約中の２つの文は最高順位を有する。要約中での文の組立は、ドキュメント中での出現の順序に従って行われており、文の順位の順序で行われているわけではない。この場合、出現の順序と順位の順序は同じであるが、いつもそうであるとは限らない。例えば、第３文が第２文よりも高い順位を受けたと仮定する。その結果得られる要約では、より低順位の第２文がより高順位の第３文よりもなお先行するが、これはドキュメント中で第２文が第３文よりも前に現れることによる。順位に基づき要約の順序付けを行うと、著者による文の順序を組み立て直すことになり、その結果、混乱させる、読みにくい要約を生ずることになるかもしれない。
【００４２】
２文の要約には、合図句に関する文はまったく含まれていない。しかしながら、要約を３文に拡張すると、要約は以下のように表される。
【００４３】
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この要約において、最後の文（すなわち、原文の第４文）は３番目に高い文点数を有する（表２参照）。この文も条件付けられている文になっているが、それはあらかじめ蓄積された合図句リストにある句"That is why..."を含むからである。したがって、この文は条件が満たされる場合にのみ使用される。この場合、条件は前依存条件である。前依存条件は、このクラスに属する文を、前文も要約に含められた場合にのみ要約に含めてもよいことを規定する。第３文は要約に現れるので、前依存条件は満たされ、したがって、第４文を要約に含めてもよい。
【００４４】
要約を作成した後、ドキュメント・サマライザは、著者選択による４つのＵＩ（ユーザ・インターフェース）形式のうちの１つで、要約をコンピュータ・モニタ上に表示する（ステップ６４）。第１のＵＩ形式では、既存のドキュメントの先頭に要約を挿入する。ドキュメント・サマライザは、ファイルの先頭を見つけ出し、ドキュメントの冒頭の段落の前に要約のテキストを挿入する。図３（ａ）は、要約７２を先頭に挿入された既存のドキュメント７０を示す。第２のＵＩ形式では、新たなドキュメントを作成するか、開き、要約を新たなドキュメントに挿入する。図３（ｂ）は、開かれて、既存のドキュメント７０上に重ねられた新たなドキュメント７４を示す。要約７２は新たなドキュメント７４に挿入される。
【００４５】
第３のＵＩ形式では、要約で使用される重要な文にアンダーラインを引くか、あるいはまた、それらの文を強調する。第４のＵＩ形式では、付随するテキストは示さず、要約文のみを示す。これらの第３および第４の形式は、従来技術のセクションの中で説明した従来の提示に類似する。
【００４６】
要約が作成され、著者に対して表示されると、著者は、既存のドキュメントまたは新たなドキュメント中の要約をメモリにセーブすることができる（ステップ６６）。
【００４７】
上記のコンピュータに実装される方法についての修正の１つは、統計段階に関する。上で説明した方法においては、内容語の数を計数し、同じ頻度数を使用してすべての文点数を求めている。場合によっては、高順位の文中の一定の語が文点数を過度に支配し、影響を与えることがある。
【００４８】
修正法として、反復点数付け法(iterative scoring approach)がある。この手法では、サマライザは、１回目の繰り返しで上と同じようにすべての文にまず点数をつける。そして、次の繰り返しにおいて、サマライザは、最高順位の文の影響を排除し、最高順位の文が存在しないかのようにして、残りの文の点数をつけ直す。次の繰り返しにおいて、前の繰り返しで見つかった最高順位の文の影響を排除し、最高順位の文２つが存在しないかのようにして、残りの文の点数を再びつけ直す。このプロセスをすべての文について続ける。
【００４９】
この修正された統計解析を実際に使用して説明するために、本解析を上で使用した４文の段落に適用する。第１ステップでは、不要語および句圧縮の処理をする一方、内容語を計数する。内容語を計数すると表１の結果を得る。次に文点数を求める。１回目の繰り返しでは、文＃２について、２．６７という同じ点数を得る。しかしながら、ここが修正法が異なり始めるところである。最高順位の文の影響を排除するために、ドキュメント・サマライザは、第２文がドキュメント中にまったく存在しないかのようにして、文点数を再計算する。内容語の頻度数はそれに応じて減少する。表４は、表１の修正版であり、第２文の不在が反映されている。
【００５０】
【表４】
0004098873.tif 000005
次に、内容語の修正された頻度数を使用して、残りの３文の点数をつけ直す。その結果、第３文について、１．６７という点数を得るが、これは２番目に高い。
【００５１】
【数３】
文＃３＝［computer(2) ＋manufacturer(2) ＋money(1)］÷３語＝1.67
その後、文＃３の影響が排除され、内容語の頻度数はそれに応じて減少する。表５は、表４の修正版であり、第２および第３文の不在が反映されている。
【００５２】
【表５】
0004098873.tif 000006
残りの２文を通じてこのプロセスを続けると、表６において与えられる新たな文の順位が得られる。
【００５３】
【表６】
0004098873.tif 000007
反復再点数付け法を使用すると、文の順位にわずかな相違をもたらし、文＃１が文＃４よりも高く順位付けされることに気づく。反復再点数付け法を使用した２文の要約は、上述の方法を使用して作成された２文の要約と同一である。しかしながら、３文の要約はかなり異なる。表６を使用した３文の要約は以下のとおりである。
【００５４】
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この３文の要約は、要約で使用される文を順位の順序ではなく、ドキュメント中での出現の順序で書いた状態のよい例である。要約の始まりの文は、実際、３番目に高い順位の文である。それにもかかわらず、この文が要約で第１文として書かれているのは、この文が、より順位の高い文＃２および＃３よりもドキュメント中で先に現れるからである。
【００５５】
上の例において、より高順位の文に現れる内容語の計数は、すべて１計数分完全に減らされている。他の実現法においては、製造業者または著者が排除したいと望む、より高順位の文が与える影響度に基づいて程度を変化させることにより、頻度数を変えることができる。例えば、サマライザは、最高順位の文に現れる語に対応する各計数から小数量（例えば、０．３または０．５）を引くことにより補償してもよい。あるいはまた、その内容語が他の内容語と比較して高い頻度数を有するか、低い頻度数を有するかに基づき補償量を変化させてもよい。この動的点数付けプロセス中に語の計数を補償する量を、より高順位の文に現れる内容語の影響を適切に打ち消す種々の統計的または数学的手法に従って、製造業者または著者が決定し、設定することができる。
【００５６】
本ドキュメント・サマライザは、著者の観点から設計されているので、従来技術によるサマライザに比べて有利である。ドキュメント・サマライザは、統計と合図句とを結合した手法を使用して、著者が自分の書物の要約を自動的に作成することを可能にする。要約を作成すると、サマライザは、著者がドキュメントの先頭に、または、新たなドキュメント中に要約を配置することを可能にするＵＩを提供する。この配置は著者にとって便利であり、有効である。その後、著者は自分が望むように要約を自由に校正することができる。
【００５７】
ドキュメント・サマライザの他の利点は、統計と合図句とを結合した処理から生ずる。この二重の解析は、統計部分がいかなる場合にも要約を生成することを保証し、合図句部分が得られる要約の質を向上させることから有益である。
【００５８】
法令に従って、本発明は、多かれ少なかれ構造および方法の特徴に関連した具体的な用語で説明されている。しかしながら、ここで開示した手段は発明を実施するための例示であるから、本発明は、ここで説明した具体的な特徴に限定されないと理解されるべきである。したがって、本発明は、均等論および他の適用可能な適正な原則に従って適切に解釈された付属の特許請求の範囲の適切な範囲内のいかなる形態または変形を含むように定義されている。
【図面の簡単な説明】
【図１】ドキュメント・サマライザを有するワード・プロセッシング・プログラムがロードされたコンピュータの図である。
【図２】コンピュータに実装されるドキュメントを要約する方法におけるステップのフローチャートである。
【図３】要約の２つの異なるディスプレイ提示を説明するために、要約が挿入されたドキュメントを示す図である。
【符号の説明】
２０  コンピュータ
２２  中央処理装置（ＣＰＵ）
２４  モニタ（ディスプレイ）
２６  キーボード
２８  マウス
７０  既存のドキュメント
７２  要約
７４  新たなドキュメント
【図１】
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【図２】
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【図３】
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