(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書データや各種のプログラムモジュールを格納する記憶装置（１０１）と、
記憶装置（１０１）と接続される入力装置（１０２）、通信装置(１０３)、メインメモリ(１０４)、ＣＰＵ(１０５)、端末（１０６）を接続してなるコンピュータシステムによって実行される知識抽出方法において、前記ＣＰＵ（１０５）が行う各工程が、
（１）  疾病名集合からなる所見フィールドを含む第１のレコードを前記記憶装置（１０１）に格納する、
（２）  前記疾病名に対する判断を述べた文集合を格納する判断フィールドを含む第２のレコードを前記記憶装置（１０１）に格納する、
（３）  前記判断フィールドの文末に配置される動詞について所定の要件を満たす第１のレコード集合を抽出する、
（４）  該抽出された第１のレコード集合中の所見フィールドから、特異的に頻出する文記述のパターンを典型記述パターンとしてさらに抽出する、
（５）  該さらに抽出された典型記述パターンを前記端末(１０６)に提示し、該提示された典型記述パターンから所望の典型記述パターンを選択する、
（６）  該選択された典型記述パターンを、前記レコード集合抽出に用いた判断フィールドに関する条件と対応付けて前記記憶装置(１０１)に記録する、
を含むことを特徴とする知識抽出方法。
【請求項２】
前記工程（４）において、格Ｃ  ｉに対応する名詞句ＮＰ  ｉを認定し、該認定された名詞句とＶＰとの組｛ＶＰ、ＮＰ＿１、・・・、ＮＰ＿ＶＰ（ｍ）｝を格表現として生成し、前記ＮＰ＿ｉのうち任意個を特定の同一記号（ワイルドカード）に置換された組｛ＶＰ、ＮＰ＿１’、・・・、ＮＰ＿ＶＰ（ｍ）’｝を一般化格表現として生成し、該生成された該一般化格表現を前記典型記述パターンに用いることを特徴とする請求項１に記載の知識抽出方法。
【請求項３】
文書データや各種のプログラムモジュールを格納する記憶装置（１０１）と、記憶装置（１０１）と接続される入力装置（１０２）、通信装置(１０３)、メインメモリ(１０４)、ＣＰＵ(１０５)、端末（１０６）を接続してなる知識抽出システムにおいて、前記ＣＰＵ（１０５）は、疾病名集合からなる所見フィールドを含む第１のレコードを前記記憶装置（１０１）に格納し、前記疾病名に対する判断を述べた文集合を格納する判断フィールドを含む第２のレコードを前記記憶装置（１０１）に格納し、前記判断フィールドの文末に配置される動詞について所定の要件を満たす第１のレコード集合を抽出し、該抽出された第１のレコード集合中の所見フィールドから、特異的に頻出する文記述のパターンを典型記述パターンとしてさらに抽出し、該典型記述パターンを前記端末(１０６)に提示し、該提示された典型記述パターンから所望の典型記述パターンを選択し、該選択された典型記述パターンを、前記レコード集合抽出に用いた判断フィールドに関する条件と対応付けて前記記憶装置(１０１)に記録することを特徴とする知識抽出システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、事実を描写した文の集合を格納する所見フィールドと、該描写された事実に関するなんらかの判断を述べた文集合を格納する判断フィールドを含むレコードを格納したDBにおいて、特定の条件を満たす判断フィールドを持つものについて、所見フィールドの入力を支援するためのテンプレートを抽出する技術に関するものである。上記のようなテキスト型のデータを格納するDBは様々な業務において基本的であり、蓄積された大量のデータを知的資産として活用するためには、記載内容の形式的整合性・均質性の向上が必要であり、これを実現するためにテンプレートを用いてユーザの入力を支援する手段の重要性が強く認識されてきている。本発明は、このようなテンプレートを生成するために、DBの記載内容を類型化した知識を抽出し、ユーザの入力を誘導するテンプレートを生成するための技術に関する。
【０００２】
上記のようなDBの例としては、医師が種々の造影装置を用いて患者の身体の一部を撮影し、得られた画像に対して所見と診断を記入する「読影レポート」と呼ばれるデータがある。読影レポートDBは、電子化の進んだ病院ではすでに多くのデータが蓄積されているが、医師の労力低減と、レポートの内容の質的向上のために、入力支援システムが強く求められており、これらの点で、本発明の適用対象として典型的である。従って以下では、「読影レポート」のDBを例として、従来の技術と本発明について述べる。
【０００３】
【従来の技術】
従来の技術としては、まず専門家（読影レポートの場合は医師）に、入力支援システムのためのテンプレートを作成するための知識をインタヴューする方法があった。この方法の問題点は人的な負担がきわめて大きいことであり、これがシステム開発のボトルネックとなっていた。
【０００４】
人的負担を軽減するための代替方法として、一般のデータマイニング手法を適用し、「相関ルール」を導出することが考えられる。ここで、データマイニングにおいては、DBを構成する出現する個々の要素をアイテム、処理上の一まとまりのアイテム集合をトランザクション、任意個のアイテムの集合をアイテムセットと称し、あらかじめ与えた正数α、βに対して、互いに疎なアイテムセットX、Yであって、全トランザクション中X∪Yを含むトランザクションの割合がα以上、Xを含むトランザクション中、Yを含むものの割合がβ以上のX、Yの対をX⇒Yという記号で表して、これを相関ルールと呼ぶ。基本となる考え方は、「XとYが関連がある」ことを、「X、Yが同一トランザクション内に含まれる傾向が強い」こととして定義することである。全トランザクション中X∪Yを含むトランザクションの割合をX⇒Yのサポート、Xを含むトランザクション中、Yを含むものの割合を、X⇒Yのコンフィデンスと称し、適当なα、βを与えて、サポートがα以上、コンフィデンスがβ以上の相関ルールを得るための方法が開発されている（Agrawal、 A.、 Imielinski、 T.、 and Swami、 A. (1993). Mining association rules between sets of items in large databases. In Proceedings of the ACM SIGMOD Conferences on Management of Data、 pp.94-105）。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記のような基本的な枠組みは、例えばスーパーマーケットの販売を記録したDB中で、「ともに売れる傾向が強いアイテム群Xとアイテム群Y」を調べる「バスケット分析」のような典型的な場合には直ちに適用できる。しかし、例えば「読影レポート」のDBから、所見の入力作成を支援するための知識を抽出するという場合には問題がある。第一に、スーパーマーケットの「バスケット分析」のような典型例では、各アイテムは売れた個々の商品、トランザクションは「いっしょに購入されたこと」であり、その定義は自明である。
【０００６】
これに対して、我々が扱う問題の場合、判断フィールドに「胃癌(である)」と記述されるときには、所見フィールドに例えば「UGIにおいて胃の粘膜に不整が見られる」というような場合が多いという状況がある。トランザクションの単位を一レコードとすることは自然であるとしても、「胃癌(である)」という所見や、「UGIにおいて胃の粘膜に不整が見られる」という文表現を単位アイテムと考えることは、データマイニングの一般論からは必ずしも自明ではない。(例えば、単に「語」をアイテムと定義することもできる)。更に、上のように文を単位アイテムとみなすと決定しても、単に、文と文の対を多く導出するだけでは、目的とする「テンプレート生成のための知識」の抽出には不完全である。「テンプレート生成のための知識」の抽出のためには、内容が共通する文をまとめて捉える必要があり、そのためには、品詞や格スロット(動詞の場合)、意味コード等の記載された辞書を用いて形態素解析と掛かり受け解析を行い、言い回しや語の出現順序の違いを越えて、おのおのの文が含む「単語間の依存関係」を認識し、それらの中から、条件を満たす所見フィールドを特徴付ける主要な依存関係、すなわち、先に述べた典型記述パターンを抽出する必要がある。典型記述パターンを抽出した後に、その中に現れる名詞句を修飾する修飾語句のヴァリエーションを捉え、リスト化して提示する等の処理に移れば良い。ここで、一旦典型記述パターンの獲得を経由するのは、個々の文をそのままで記述パターンとして扱うと、語順やこまかな修飾句の違いにより、本質的に同じ内容を現す文が別のものとして扱われてしまい、各記述パターンの出現頻度がきわめて低頻度となって、特徴的なパターンを見つけることが困難となるからである。以上のべたようなことは、あきらかに従来の枠組みでは達成できない。
【０００７】
本発明が解決しようとする課題は、人手によるテンプレート記述の負担を大幅に軽減しつつ、上記のように、通常のデータマイニング手法では抽出が不可能であった、入力テンプレート記述に利用できる形の知識を抽出する事である。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
目的は、所見フィールドと、それに対応する判断フィールドを持つ形式のデータを蓄積するDBへの入力支援テンプレート作成のための知識抽出であるから、「判断を表す単語であって、そのための所見をテンプレート入力したい単語」のリストを用意する。これはユーザが指定しても良いし、判断フィールドに特に頻出すると自動的に判定された単語のリストでも良い。このリスト中の単語（読影レポートの場合は傷病名）を含むレコード集合を求め、それらの所見フィールドを特徴付けるだけの具体性を持ち、同時に不必要な詳細さを持たない典型記述パターンを抽出すればよい。
【０００９】
このためにはまず、上記の所見フィールドの集合中の文内容を、言い回しや語の出現順序の違いを吸収して認識する必要がある。「言い回しや語の出現順序の違いを無視する」ために、各文を、文末の動詞VPを中心とした単語の依存関係として表現する。すなわち、VPが文法上取りうる格スロットを｛C_1、…、C_VP（m）｝とすると、各格スロットC_iに対応する名詞句NP_iを認定し、VPと名詞句の組｛VP、NP_1、 …、 NP_V（m）｝に変換する。ここで、C_iに対応する名詞句が、形容詞や連体修飾句を含む長いものであるときは、これらの修飾語句を除いた主要部、すなわち最後の名詞（単名詞または複合名詞）をNP_iとする。こうして得た｛VP、NP_1、 …、 NP_V（m）｝を以下では格表現と呼ぶ。実際には格は省略されることもあるので、その場合はNP_Iをワイルドカードと呼ぶ、特定の同一の記号に置換する。さらに、上で得られた｛VP、NP_1、 …、 NP_V（m）｝に対し、｛NP_1、 …、 NP_V（m）｝のうちのワイルドカードでないものを任意個ワイルドカードに置換したものを生成する。格スロットの要素が特定されない表現の方が一般的な内容的を表すので、これらを以下では一般化格表現と呼ぶことにする。
【００１０】
DB中の所見フィールド中の各文からあらゆる一般化格表現を生成し、DB中の単語に加え、単語とともに、一般化格表現をDB中の頻度解析の対象とする。特定の条件を満たす判断フィールドを持つレコード中の所見フィールドに現れる一般化格表現のうち、あらかじめ定める「高頻出性」条件を満たすうちで最も具体的な、すなわち、ワイルドカードである名詞句が最も少ない一般化格表現を抽出する。これにより、「所見フィールドを特徴付けるだけの具体性を持ちながら、不必要な詳細さを持たない言い回しを」に対応する一般化格表現が抽出できる。これが、先に述べた「特定の条件を満たす判断フィールドに対応する所見フィールド」における典型記述パターンであるといえる。一旦典型記述パターンが見つかったら、そのうち選択されたものについては、まずワイルドカードを具体的名詞句に還元し、それらを提示、ユーザに選択させる。さらにそのうち選択された名詞句に関しては、その修飾句を収集して提示、ユーザに選択させる。
【００１１】
以上を手順として整理すると以下のようになる。
（１）文中の単語認識と、単語間の係り受け関係抽出処理、
（２）文末動詞を中心とした格表現の抽出と、その一般化処理、
（３）単語と一般化された格表現を含むインデクスファイルの作成、
（４）「判断を表す単語であって、そのための所見をテンプレート入力したい単語」のリストの用意、
（５）該インデクスファイルを用いて、特定の条件を持つ判断フィールド（読影レポートの場合は傷病名）を持つ所見レコード中に特異的に頻出する一般化格表現を典型記述パターンとして抽出する処理、
（６）（５）で抽出された一般化格表現をユーザに提示し、そのうちの任意個の要素をユーザに選択させる処理、
（７）（６）で選択された各一般化格表現に対し、一般化格表現においてワイルドカードになっていた名詞句を復元して提示し、そのうちの任意個の要素をユーザに選択させる処理、
（８）（７）で選択された各名詞句に対し、原文中でそれを修飾していた修飾句を復元して提示し、そのうちの任意の要素をユーザに選択させる処理。
ここで、（４）は、他とは異質の処理であり、ユーザが単語を与える場合は不要であるが、自動的に対象単語を抽出する場合、形態素解析の結果と単語の頻度情報が必要なので、（５）の直前に置かねばならない。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以上に述べた知識抽出方法を実現するためのシステム構成例を図１に示す。１０１は記憶装置であり、ハードディスク等を用いて文書データや各種のプログラムモジュール等を格納する。また、プログラムモジュールの作業用領域としても利用される。
【００１３】
以下、１０１０は、ユーザインタフェイスや他のモジュール間のデータのやり取りを管理する制御モジュール、１０１１は知識抽出対象の文書を蓄積する文書データDB、１０１２は、形態素解析と掛かり受け解析を行うための辞書であり、単語の品詞や格スロット(動詞の場合)、意味コード等が記載されている。１０１３は形態素解析モジュールであり、文書を構成する単語を同定する。日本語の場合は分かち書き＋品詞付け、英語の場合は原型還元等の処理を行う。これらの手法については特定しない。両言語とも、商用・研究用を問わずさまざまなシステムが公開されている。形態素解析により、例えば「幽門部に粘膜の不整を認める」という文は、「幽門部/に/粘膜/の/不整/を/認める」のように、文を構成する単語の列に分解される。１０１４は掛かり受け解析モジュールであり、文内の単語と単語の依存関係を解析する。「幽門部/に/粘膜/の/不整/を/認める」は、[幽門部に⇒認める]、[不整を⇒認める]、[粘膜の⇒不整]のように解析される。これらにより、課題を解決するための手段で述べた手順（１）が実現される。１０１３、１０１４の解析結果は共有データ記録領域１０２６に記録し、１０１５、１０１６、１０１７にて利用する。
【００１４】
１０１５は、１０１４の結果から、「格表現」を抽出するモジュールであり、文末の動詞に注目して、{認める、幽門部(ニ)、不整(ヲ)}のような表現を生成する。ここで、「認める」のヲ格は、「粘膜の不整」であるが、より一般的かつ本質的な部分を残すため、主要部である「不整」に縮約し、修飾部分「粘膜の」は共有データ記録領域１０２７に記録しておく。１０１６は、１０１５の出力の結果から、{認める、幽門部(ニ)、不整(ヲ)}、{認める、＊(ニ)、不整(ヲ)}、{認める、幽門部(ニ)、＊(ヲ)}、{認める、＊(ニ)、＊(ヲ)}という一般化格表現を生成する。すべての一般化格表現を生成する理由は、特定の条件を満たす判断フィールドを持つ所見フィールドを記述するためのテンプレートとして、どの程度詳細な記述レベルが適切なのかはあらかじめわからないため、すべての詳細度レベルの表現を考慮したうえで、出現が最も偏っているものを「頻出特異度」の計算により選択する方策をとるためである。重要なことは、テンプレート入力により入力効率が向上することであるから、無理にすべての入力をカバーできなくても、過半のケースで入力の補助ができ、カバーできないものは自由入力に委ねることにすればよい。
【００１５】
例えば、{認める、＊(ニ)、＊(ヲ)}は、ほとんど常に所見フィールドに現れるので、これをテンプレートに用いるとユーザが動詞以外のすべてを指定しなければならず、もう少し詳細なテンプレートよりは利用価値が低い。同様に、すべての格が埋まった{認める、幽門部(ニ)、不整(ヲ)}のような格パターンは、典型パターンとするには詳細すぎ、一般に頻度が低い。低頻度のものを典型表現としてテンプレート入力のメニューとして提示することは、利用頻度が低いものが多数提示されてしまうため、やはり好ましくない。テンプレートに利用するのに適当なのは、一般に、出現の特異性が両者の中間となるような、適度な一般性を持つ一般化格表現である。例えば、「胃癌」を判断フィールドにもつレコードの所見フィールド中では、{認める、＊(ニ)、不整(ヲ)}が、両者の中間となる適度な一般性を持つ一般化格表現になる。それぞれの一般化格表現の頻出特異性は頻出特異度計算モジュール１０１８により計算され、元になる格表現と頻出特異度とともに１０２６に記録しておく。１０１５と１０１６により、課題を解決するための手段で述べた手順（２）が実現される。
【００１６】
単語・一般化格表現記録モジュール１０１７は、１０２６に記録された形態素解析の結果と、１０１６で生成された一般化格表現生成結果に基づき、各単語や一般化格表現が、どのレコードのどのフィールドに何回現れるかを記録する。すなわちインデクスファイルが生成される。１０１７により、課題を解決するための手段で述べた手順（３）が実現される。
【００１７】
頻出特異度計算モジュール１０１８は、単語や一般化格表現が、特定の条件を満たす集合中に特異的に高頻度で現れるかどうかを判定する。そのための方法はいくつか考えられる。もっとも簡単なものは、すべての格スロット埋まっているものを除いて単純に頻度を返すものであり、もう少し複雑なものとしては、「確率を用いた特徴単語の選択方法：P2000-354407」で開示された、確率的尺度を用いることも考えられる。すなわち、頻出特異度を測りたい単語もしくは一般化格表現の、全文書集合中での頻度をK, 該特定の条件を満たす集合中の該単語もしくは一般化格表現の頻度をk、単語と一般化格表現の全文書集合中での総頻度をN、該特定の条件を満たす集合中の単語数をnとしたとき，該単語の重みを，「N個の玉の中に印のついたK個の玉が入っているとき，これから任意にn個の玉を取り出したときに印のついた玉がk個以上含まれる確率」p(N, K, n, k)（◎数１参照）に対応付け，その確率値の対数値の符号を反転させたものを、頻出特異度を測りたい単語もしくは一般化格表現の頻出特異度とする。この尺度は、単なる頻度と違い、「する」のような高頻度不要語を排除できると同時に、低頻度要素の過大評価も生じない良い性質を持つことが分っている（Hisamitsu, T. and Niwa, Y. (2001) Topic-Word Selection by Combinatorial Probability, Proceedings of NLPRS2001, pp.289-296）。p(N, K, n, k)は以下の式で与えられる。どのような尺度を用いるかは、ここでは特定しない。
【００１８】
【数１】
0004137490.tif 000002
判断フィールド解析モジュール１０１９は、判断フィールドを解析して、１０１７のデータを参照し、１０１８で算出される特異度を用いて、判断フィールド中の特徴的な単語を抽出する。これは、全自動でも、ユーザに候補を提示し、選択させる方法でも良い。あらかじめユーザが、「判断を表す単語であって、そのための所見をテンプレート入力したい単語」をリストアップしている場合、判断フィールド解析モジュール１０１９は用いず、該リストを目標単語記録モジュール１０２０に直接記録する。この制御は制御モジュール１０１０でおこなわれる。目標単語記録モジュールは１０２０、１０１９で得られた、もしくはユーザが指定した、「判断を表す単語で、そのための所見をテンプレート入力したい単語」のリストを記録する。ユーザが該リストを手動で与えない場合、１０１９と１０２０により、課題を解決するための手段で述べた手順（４）が実現される。
【００１９】
典型記述パターン抽出モジュール１０２１は、１０２０に記録された各単語について、それを判断フィールドに含むレコードを抽出し、それらに含まれる所見フィールド中から、１０１７のデータを参照し、１０１８で算出される頻出特異度を用いて、特異的に頻出する一般化格表現を典型記述パターンとして抽出し、抽出の元となった目標単語記録モジュール１０２０の単語とともに共有データ記録領域１０２６に記録する。１０２１により、課題を解決するための手段で手順（５）が実現される。
【００２０】
典型記述パターン提示モジュール１０２２は、共有データ記録領域１０２６に記録された一般化格表現をユーザに提示し、そのうちの任意個の要素をユーザに選択させ、選択された要素を共有データ記録領域１０２６に記録する。一般化格表現をユーザに提示する方法は特定しないが、例えば、「判断を表す単語であって、そのための所見をテンプレート入力したい単語」ごとに、特異的頻出性の高い動詞の順で見せるなどの方法がある。１０２２により、課題を解決するための手段で述べた手順（６）が実現される。
【００２１】
名詞句提示モジュール１０２３は、共有データ記録領域１０２６に記録された一般化格表現をユーザに提示し、そのうちの任意個の要素をユーザに選択させ、選択された要素を共有データ記録領域１０２６に記録する。一般化格表現をユーザに提示する方法は特定しない。１０２３により、課題を解決するための手段で述べた手順（７）が実現される。
【００２２】
修飾語句提示モジュール１０２３は、共有データ記録領域１０２６に記録された、ユーザが選択した一般化格表現に対して、ワイルドカードに置換されていた名詞を提示し、そのうちの任意個の要素をユーザに選択させ、選択された要素を共有データ記録領域１０２６に記録する。名詞句をユーザに提示する方法は特定しない。１０２３により、課題を解決するための手段で述べた手順（７）が実現される。
【００２３】
修飾語句提示モジュール１０２４は、共有データ記録領域１０２６に記録された、ユーザが選択した一般化格表現とその格スロット中の名詞（群）のそれぞれに対して、それを修飾する語句を１０１４の出力記録より抽出、リスト化し、そのうちの任意個の要素をユーザに選択させ、選択された要素を、テンプレート記録DB１０２７に記録する。１０２４により、課題を解決するための手段で述べた手順（８）が実現される。
【００２４】
図２は、判断フィールドに「胃癌」「食道癌」「大腸癌」などを含む複数のレコードの例である。２０１は単位となる一レコードを示している。
【００２５】
図３は、図2に示されたレコード群から抽出した単語、及び一般化格情報の、出現頻度と出現フィールド情報である。
【００２６】
図４は、図３に示された情報を用いて、判断フィールドに「胃癌である」と入力するためのテンプレートのもととなる典型記述パターンを提示し、選択を求める様子である。４０１は提示ウィンドウ、４０２は、選択サブウィンドウである。
【００２７】
図５は、図４で「〜に  (〜な)不整を  認める」が選択されたとして、ニ格に採用する名詞候補を提示し、選択を求める様子である。５０１は提示ウィンドウ、５０２は、選択サブウィンドウである。
【００２８】
図６は、図５で「前壁に」が選択されたとして、「不整」を修飾する語句のうちテンプレートのメニューとする修飾句候補を提示し、選択を求める様子である。５０１は提示ウィンドウ、５０２は、選択サブウィンドウである。ここで、５０２には、「〜に  (〜な)不整を  認める」全体にあらわれる修飾句を表示しているが、これを「前壁に  (〜な)不整を  認める」のパターンに現れるものに絞って表示することもできる。
【００２９】
【発明の効果】
本発明で述べた知識抽出方法により、人的なコストを掛けずに、しかも一般のデータマイニング手法を用いる場合に比べてきめ細かなテンプレートの生成が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の知識抽出方法を実現するためのシステム構成図である。
【図２】複数のレコードの例である。
【図３】図2に示されたレコード群から抽出した単語、及び一般化格情報の情報である。
【図４】図３に示された情報を用いて生成した典型記述パターンを提示し、選択を求める様子である。
【図５】図４で選択した典型記述パターンのなかで、ワイルドカードになっていた名詞句に採用する候補を提示し、選択を求める様子である。
【図６】図５で名詞句が選択されて詳細化されたテンプレートに対し、名詞句の修飾句のメニューとする候補を提示し、選択を求める様子である。
【符号の説明】
１０１：記憶装置
１０１１：文書データDB
１０１２：辞書
１０１３：形態素解析モジュール
１０１４：係り受け解析モジュール
１０１５：格表現抽出モジュール
１０１６：一般化格表現生成モジュール
１０１７：単語・一般化格表現記録モジュール
１０１８：頻出特異度計算モジュール
１０１９：判断フィールド解析モジュール
１０２０：目標単語記録モジュール
１０２１：典型記述パターン抽出モジュール
１０２２：典型記述パターン提示モジュール
１０２３：名詞句提示モジュール
１０２４：修飾語提示モジュール
１０２５：テンプレート記録DB
１０２６：共有データ記録領域
１０２７：作業用領域
２０１：DBの単位となる一レコード
３０１：２０１に示されたレコード群から抽出した単語、及び一般化格情報
４０１：典型記述パターン提示ウィンドウ
４０２：典型記述パターン選択サブウィンドウ
５０１：テンプレートに採用する名詞候補提示ウィンドウ
５０２：５０１の選択サブウィンドウ
６０１：テンプレートに採用する修飾句候補提示ウィンドウ
６０２：６０１の選択サブウィンドウ。
【図１】
0004137490.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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