(57)【要約】【課題】  入力文書画像に対して文書画像解析処理を実施、文字領域の検出及び該領域の属性（例えば、見出し、キャプション、本文等）の判別及び文字自体の認識処理を実行し、該結果に対する確度の検出をすることで、単語単位、文節単位、文単位、文書全体の確度の算出によって、検索等の高度文書処理に利用者の利便性向上を図ること。【解決手段】  スキャナ等の画像入力部、前処理部、文書画像構造解析部、文字認識部、確度算出部、電子ドキュメント生成部より、構成される。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書画像処理装置において、文書画像を入力する手段、入力された文書画像を電子化する電子化手段を有し、該電子化された文書を格納する手段を有し、
該装置において、電子化された電子文書は、文字画像を抽出する手段において、文字画像領域が抽出され、該無文字画像領域は、文字認識処理において、文字コードされる手段を有し、
該装置において、文字コードされた少なくとも一つも文字より構成される文字列に、文字認識において、算出された確度を有し、
該算出された文字列の確度より、単語の確度を算出する手段、
該算出された単語の確度より文の確度を算出する手段、
該算出された文の確度より、複数文の確度を算出する手段を有し、
該装置において、文章の確度を算出することを特徴とする文書画像処理装置。
【請求項２】
請求項１において、文章の確度は、文節及び句（単語＋文字）の確度を算出することで得られることを特徴とする文書画像処理装置。
【請求項３】
請求項１において、複数文とは連続する少なくとも２つ以上の文から構成されることを特徴とする文書画像処理装置。
【請求項４】
請求項3において、複数文の確度は段落（パラグラフ）単位の確度も含むことを特徴とする文書画像処理装置。
【請求項５】
請求項3において、複数文の確度は節、章単位の確度もふくむことを特徴とする文書画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は文書画像処理装置、及び方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、情報の電子化が進み、紙文書を電子化文書を相互に変換する需要が高まっている。紙文書を電子化する際には、単にスキャナなどにより紙面を光電変換し、画像データ化することのみにとどまらず、記載されている内容を認識して、文書を構成するテキスト、記号、写真、表などそれぞれ性質の異なる領域に分割し、文字部は文字コード情報、図や線、表枠はベクトルデータ、写真は画像データ等のように紙文書のデジタル化／コード化の取組みが行われている。
【０００３】
このような紙文書のコード化は、現状、認識技術の技術的な問題点もあり、記載内容を認識するブロックセレクション、記載内容の文字領域から文字をコード化する認識技術、図や線等のベクトル化技術等、すべての技術範囲において、不完全な状態になっている。しかし、その一方、電子化は上述のように急速に進展しており、紙文書の電子化が拡大しているという現実もある。そして、不完全な状態で紙文書の検索にコード化技術を使用している。この場合、文字認識の誤認識による検索不能は割り切りにしたり、文字認識時に複数の候補文字持ち、検索時にその組み合わせを加味したり、文字認識処理後に手動で修正する等で対応している。そのため、紙文書の電子化文書の文章要約、分類等の高度化文書処理技術においては、文字の誤認識のために実用に耐えられない結果を生じされることもまれにある。
【０００４】
従来例としては、例えば特許文献１と特許文献２をあげることが出来る。
【特許文献１】特開平04-364593号公報
【特許文献２】特開平08-305805号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
このように、情報の電子化により、電子文書による検索技術、要約、分類等の高度文書処理の要求も拡大していき、実用的になりつつあるが、紙文書の電子化による電子文書は実用的でなく、解析、認識等の電子化技術の未熟さにより、利用者に不便さを課したものであった。それで、本発明は検索技術から高度文書処理技術へと展開されていく技術分野に、紙文書の電子化に伴う定常的な誤認識を加味して、利用者の利便性の向上を提供するために発明である。例えば、紙文書の検索の場合、誤認識による検索不備の回避である。通常、検索結果は文字認識の結果によるところが多く、候補文字の伴う検索でも抽出された結果の確度に関しては言及していないため、結果の信憑性の判断は利用者に委ねられており、利用者も誤認識とは無関係に内容の把握をしなければならない。さらに、要約においても重要文抽出に関して、誤認識に対する考慮はなされていないため、多くの場合、誤認識が伴う要約結果が出力されることになる。さらに、複数の文書コンテンツから要約・合成して、目次自動生成を含む新しい文書作成を目的とする場合、誤認識が原因により、出力自体無意味なものとなるケースがありえる。さらに、分類に関しても誤認識による精度の悪化により、誤った分類結果の選出を引き起こすこともある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、これら現状の問題点を鑑み、利用者に電子化技術のあやまりを強いることなく、紙文書の付加価値化の促進により、氾濫している情報の共有及び再利用性の向上を促す使いやすい文書画像処理装置を提供するものである。
【０００７】
本発明により、検索のためのクエリがデータベースに投げかけられた場合、該検索クエリが単語である場合、さらに紙文書の文字認識結果をアクセスするシステムの場合、該文字認識結果に含まれる個々の文字の認識精度の確度（信頼度）より計算される単語単位での確度による重み付けが加味されて、検索実行されることを特徴とする。つまり、本発明によると単語クエリに対して、検索対象の単語が一致していなくても、該検索対象の単語の確度が低い場合には、検索対象文書として出力し、該確度が高い場合には、該対象文書から除外することを特徴とする。
【０００８】
本発明により、紙文書の文字認識された電子化データによる要約文書処理が実行された場合、重要文抽出アルゴリズムにより文中の重要文がランク付けされて抽出されることを特徴とし、該抽出ランクされた重要文が文字認識結果である紙の電子文書である場合、該文字認識結果によって計算される文の確度による重み付けが加味されて、重要文のランク付けを修正することを特徴とする。つまり、本発明によると該文字認識結果が加味された重要文のランク付けは重要文内の個々の文字の認識結果の確度が低い場合にはランク付け順位が下げることで、要約出力として、利用者に読みやすい要約文書を提供することを特徴とする。
【０００９】
さらに、本発明によると、複数の文書から文書構造解析及び重要文の抽出を行い、該文書構造解析から得られる見出しの自動抽出、該自動抽出された見出しから、該見出しをまとめて目次の自動作成を行うシステム（装置）において、該文書の文字認識結果に基づいて算出される見出し文の確度に基づいて、該確度が低い場合には、目次文の見出し文字部のフォント・スタイルを変えることで利用者に警告を促すことを特徴とする。さらに、該複数文書から要約された新しい文書を作成する場合、文字認識結果に基づく見出し文の確度及び重要文の確度から、該見出し文は確度に応じて出力スタイルを変え、要約文は確度の高い文から構成されるようにしたことを特徴とする。
【００１０】
さらに、本発明によると、紙文書の文字認識された電子化データによる分類文書処理が実行された場合、分類のための算出は文字認識された電子データの単語・文節・文等の概念ベクトルによって算出されることと、さらに概念ベクトルは文字の認識の確度に基づいて重み付けされることを特徴とする。つまり、概念ベクトルの強度は認識精度が確度が高く、概念要素が一致していれば、最も強く、認識精度が確度が低くても、概念要素が文字分類的に類似していれば、次に強く、認識精度が確度が高く、概念要素が文字分類的に類似している場合は最も低くなることで、文字認識による分類の影響を押えることを特徴としている。
【発明の効果】
【００１１】
以上のように、本発明によると入力文書画像に対して文書画像解析処理を実施するすることで、文字領域の検出及び該領域の属性（例えば、見出し、キャプション、本文等）の判別及び文字自体の認識処理を実行し、該結果に対する確度の検出をすることで、単語単位、文節単位、文単位、文書全体の確度の算出によって、検索等の高度文書処理に利用者の利便性向上を図ることを達成している。つまり、検索などに紙文書の電子化データを使う場合、文字認識の結果が検索のヒット率を左右する。つまり、誤認識によりヒットしなかったり、ヒットしたり、また、誤認識のヒット率低下をさけるため、複数語のなかに条件をあまくすると、利用者はヒットした理由に混乱することがある。
【００１２】
それで、本発明の文字認識による確度を算出、さらに算出した確度を考慮して、検索等の高度文書処理を実行することで、利用者に対して、誤認識に伴う未ヒット率に低下を軽減し、さらにその確度を利用者に提供することで、ヒットした理由を利用者に容易に知らしめることも可能となる。該利用者への確度提供手段は、ヒットした文字及び単語へ色手段等を変えることでも可能であり、ランキングの際に考慮することも可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
図１は本実施例の文書画像処理装置のブロック構成図である。スキャナ等の画像入力部１０から入力された文書画像は、前処理部１１によって、傾斜検知・補正、原稿向き検知・補正、ノイズ除去、場合によっては、2値化処理によって、後段の処理が適確に行われるための画像処理が実行される。さらに、文書画像構造解析部１２によって、該文書画像画像の属性判定及び該属性のレイアウト構造が解析される。該属性は、本発明によると文字画像領域、背景画像、写真画像、グラフィック画像等の画像属性の検出を目的とする。前述レイアウト構造の解析は、前述の画像属性の物理的な配置及び文字画像領域の場合、該領域の見出し（含む、タイトル）、本文、キャプション等の文字列属性の検出を目的とする。これらレイアウト構造の解析結果は、電子ドキュメント１５（後述）に出力される。一方、文字画像領域は、文字認識１３に入り、一般的な文字認識処理に従って、文字コード化され、さらに確度算出１４によって、文字コード化された文字認識結果は認識結果の確からしさを示す確度が求められる。該確度は、本発明の技術を使って、一文字単位から複数文字の集合までの含むものとする。さらに、これらの文字認識結果、確度、レイアウト結果は、電子ドキュメント１５に入力され、該電子ドキュメントは紙文書のレイアウトを維持し、文字画像領域は確度情報をもった文字認識結果により再構築されるものである。さらに、該電子ドキュメントは文字認識結果の表示の有無の切り替えが可能であり、無の場合、文字画像領域の画像そのものが表示されることになる。
【００１４】
図２は本実施例によって、使われる文書確度抽出の処理フローチャートである。画像入力２０は、図１の１０、１１に対応するもので、文書画像入力及び前処理が実行される。文書画像部抽出１１は、図１の文書画像構造解析部１２のなかで、本発明に関係する文字画像部の抽出を行い、文字画像解析２２は、図１の文書画像構造解析部１２のなかで、本発明に関係する文字領域の見出し（含む、タイトル）、本文、キャプション等の文字列属性の検出を行う部分である。よって、文書画像部抽出１１及び文字画像解析２２によって、見出しの文字領域、本文の文字領域、キャプションの文字領域という画像データが生成され、文字領域属性は、電子ドキュメント１５に入力され、以後説明する文字認識結果及び確度情報のデータを待つ。尚、ここで、見出し、本文、キャプションの属性抽出に関しては、本発明の目的ではないということと先願の発明によって公開されているので、ここでは言及しない。一方、文字画像解析２２により出力される文字画像領域は、文字認識２３に入力される。文字認識２３に入力され、一文字づつ一般的な文字認識処理手段によってコード化され、さらに、該コード化された個々の文字の認識の正確さを示す文字確度が文字確度算出２４によってもとめられる。これは、個々の文字の認識の信頼度を示すもので、様々が発明が提案されているので、やはりここも言及しない。よって、個々の文字単位の文字コード及び該文字コードの確度が文字認識２３、文字確度算出２４より出力されることになる。特に、認識された文字コード列に関しては、単語抽出２５に入力され、文字コード列から単語単位の抽出が実行される。これは、予めシステムに格納されている単語辞書を用いて、単語辞書ベースの単語が検出される。よって、未知語に対して、利用者によって定義されるか等の手段によらない限り、未検出となるが、幅広く、誤認識を考慮した単語単位での検出率を向上させるため、認識結果を求めるときに得られる候補文字群、及び認識結果との関係ない認識結果文字コードの類似文字群を参照に単語単位の抽出が実行される。さらに、該検出された単語単位の文字コード列は単語確度算出２６に入力され、前述算出の文字確度より単語単位での確度が算出される。該算出手段に関しては、以下に一例を示す。例えば、“文学”という文字コードの確度抽出にという場合、
文（90%）学（90%）     0.9x0.9 -> 0.81
というようにそれぞれの文字の積によって求めることの可能である。
【００１５】
よって、単語及び該単語の確度の結果が単語抽出２５及び単語抽出算出２６より得られることになる。さらに、該結果に基づいて、特に文節抽出２７においては、抽出された単語及びその後の文字より文節が抽出され、該抽出された文節の確度算出が文節確度算出２８で実行される。該算出方法は、
（単語の確度）ｘ（その後の文字の確度）
としもよく、単語及び文字の確度の重み付けを考慮して、
λ(単語の確度）＋（１−λ）(その後の文字の確度）− 但し、λは重み付け係数
としてもよい。
【００１６】
さらに、文抽出２９においては、文節抽出２７によって抽出された文節及び未抽出文字より文が抽出される。該求められた文は、文確度算出３０により既算出済みの文節及び文字の確度の値から該文の確度が算出されることを特徴としている。該文の算出方法に関しては、既算出済みの確度値の積、つまり、
（文節の確度）ｘ（その他の文字の確度）
としてもよく、前述の処理より算出された確度に重み付けを考慮して、前述の重み付け文節確度算出手段に従って、文の確度の算出してもよい。該確度の算出手段は、本発明の主旨とは異なるため、詳細は記述しない。
【００１７】
さらに、ここでは、文の塊を電子ドキュメントと表し、電子ドキュメント３１で文字画像解析より求められる文書構造解析結果である文字領域の見出し（含む、タイトル）、本文、キャプション等の文字列属性とともに生成されることを特徴とする。さらに、本発明によると、該求められた電子ドキュメントより文書確度算出３２より電子ドキュメントの確度が算出されることになる。
【００１８】
図３は本実施例によって、使われる文書確度抽出の処理フローチャートである。画像入力３３は、図１の１０、１１に対応するもので、文書画像入力及び前処理が実行される。文書画像部抽出１１は、図１の文書画像構造解析部１２のなかで、本発明に関係する文字画像部の抽出を行い、文字画像解析３５は、図１の文書画像構造解析部１２のなかで、本発明に関係する文字領域の見出し（含む、タイトル）、本文、キャプション等の文字列属性の検出を行う部分である。よって、文書画像部抽出１１及び文字画像解析３５によって、見出しの文字領域、本文の文字領域、キャプションの文字領域という画像データが生成され、文字領域属性は、電子ドキュメント４４に入力され、以後説明する文字認識結果及び確度情報のデータを待つ。尚、ここで、見出し、本文、キャプションの属性抽出に関しては、本発明の目的ではないということと先願の発明によって公開されているので、ここでは言及しない。一方、文字画像解析３５により出力される文字画像領域は、文字認識３６に入力される。文字認識３６に入力され、一文字づつ一般的な文字認識処理手段によってコード化され、さらに、該コード化された個々の文字の認識の正確さを示す文字確度が文字確度算出３７によってもとめられる。これは、個々の文字の認識の信頼度を示すもので、様々が発明が提案されているので、やはりここも言及しない。よって、個々の文字単位の文字コード及び該文字コードの確度が文字認識３６、文字確度算出３７より出力されることになる。さらに、本発明において、該処理によって、得られた文字コード及び文字確度は、後述の単語抽出３８、文節抽出３９、文抽出４０に入力される。前述の処理において、認識された文字コード列は、単語抽出３８に入力され、文字コード列から単語単位の抽出が実行される。これは、予めシステムに格納されている単語辞書を用いて、単語辞書ベースの単語が検出される。よって、未知語に対して、利用者によって定義されるか等の手段によらない限り、未検出となるが、幅広く、誤認識を考慮した単語単位での検出率を向上させるため、認識結果を求めるときに得られる候補文字群、及び認識結果との関係ない認識結果文字コードの類似文字群を参照に単語単位の抽出が実行される。さらに、該検出された単語単位の文字コード列は単語確度算出４１に入力され、前述算出の文字確度より単語単位での確度が算出される。該算出手段に関しては、以下に一例を示す。例えば、“文学”という文字コードの確度抽出にという場合、
文（90%）学（90%）     0.9x0.9 -> 0.81
というようにそれぞれの文字の積によって求めることの可能である。
【００１９】
よって、単語及び該単語の確度の結果が単語抽出３８及び単語抽出算出４１より得られることになる。ここで、算出された単語確度は、最終出力系である電子ドキュメント４４に入力される。さらに、単語抽出の結果に基づいて、特に文節抽出３９においては、抽出された単語及びその後の文字より文節が抽出され、該抽出された文節の確度算出が文節確度算出４２で実行される。該算出方法は、認識された文字コードごとの確度よって算出されることになる。該算出方法は、
（文字の確度）ｘ（文字の確度）ｘ ---- ｘ（文字の確度）
としもよく、個々の文字の確度の重み付けを考慮して、
Σλ（文字の確度）  −  但し、λは重み付け係数であり、Σλ=1である。
としてもよい。
【００２０】
該処理によって、求められた文節及び文節確度は、最終出力である電子ドキュメント４４に入力される。さらに、文抽出４０においては、文節抽出３９によって抽出された文節及び未抽出文字より文が抽出される。該求められた文は、文確度算出４３により既算出済みの文字の確度の値から該文の確度が算出されることを特徴としている。該文の算出方法に関しては、既算出済みの確度値の積、つまり、
（文字の確度）ｘ（文字の確度）ｘ ---- ｘ（文字の確度）
としてもよく、前述の処理より算出された確度に重み付けを考慮して、前述の重み付け文節確度算出手段に従って、文の確度の算出してもよい。該確度の算出手段は、本発明の主旨とは異なるため、詳細は記述しない。
【００２１】
さらに、ここでは、文の塊を電子ドキュメントと表し、電子ドキュメント４４で文字画像解析より求められる文書構造解析結果である文字領域の見出し（含む、タイトル）、本文、キャプション等の文字列属性、単語単位の確度、文節単位の確度、文単位の確度とともに生成されることを特徴とする。さらに、本発明によると、該求められた電子ドキュメントは文書確度算出３２よって単語単位の確度、文節単位の確度、文単位の確度の値から電子ドキュメントの確度が算出されることを特徴とする。
【００２２】
図４は本実施例によって、使われる文書確度抽出の処理フローチャートである。画像入力４６は、図１の１０、１１に対応するもので、文書画像入力及び前処理が実行される。文書画像部抽出１１は、図１の文書画像構造解析部１２のなかで、本発明に関係する文字画像部の抽出を行い、文字画像解析４８は、図１の文書画像構造解析部１２のなかで、本発明に関係する文字領域の見出し（含む、タイトル）、本文、キャプション等の文字列属性の検出を行う部分である。よって、文書画像部抽出１１及び文字画像解析４８によって、見出しの文字領域、本文の文字領域、キャプションの文字領域という画像データが生成され、文字領域属性は、電子ドキュメント５７に入力され、以後説明する文字認識結果及び確度情報のデータを待つ。尚、ここで、見出し、本文、キャプションの属性抽出に関しては、本発明の目的ではないということと先願の発明によって公開されているので、ここでは言及しない。一方、文字画像解析４８により出力される文字画像領域は、文字認識４９に入力される。文字認識４９に入力され、一文字づつ一般的な文字認識処理手段によってコード化され、さらに、該コード化された個々の文字の認識の正確さを示す文字確度が文字確度算出５０によってもとめられる。これは、個々の文字の認識の信頼度を示すもので、様々が発明が提案されているので、やはりここも言及しない。よって、個々の文字単位の文字コード及び該文字コードの確度が文字認識４９、文字確度算出５０より出力されることになる。さらに、本発明において、該処理によって、得られた文字コード及び文字確度は、単語抽出に入力される。前述の処理において、認識された文字コード列は、単語抽出５１に入力され、文字コード列から単語単位の抽出が実行される。これは、予めシステムに格納されている単語辞書を用いて、単語辞書ベースの単語が検出される。よって、未知語に対しては、本発明では、未検出を避けるため、幅広く、誤認識を考慮した単語単位での検出率を向上を目的とし、認識結果を求めるときに得られる候補文字群、及び認識結果との関係ない認識結果文字コードの類似文字群を参照に単語単位の抽出が実行される。さらに、該処理によっても、求められない文字に対しては、未知語としての単語検出を実行する。特に、単語間に含まれる助詞等も単語であると仮定し、処理は続行する。さらに、該検出された単語単位の文字コード列は単語確度算出５４に入力され、前述算出の文字確度より単語単位での確度が算出される。該算出手段に関しては、以下に一例を示す。例えば、“文学”という文字コードの確度抽出にという場合、
文（90%）学（90%）     0.9x0.9 -> 0.81
というようにそれぞれの文字の積によって求めることの可能である。
【００２３】
よって、単語及び該単語の確度の結果が単語抽出５１及び単語抽出算出５４より得られることになる。ここで、算出された単語確度は、最終出力系である電子ドキュメント４４に入力される。さらに、単語抽出の結果に基づいて、特に文節抽出５２においては、抽出された単語及び未知語として求められた単語より文節が抽出され、該抽出された文節の確度算出が文節確度算出５５で実行される。該算出方法は、単語確度によって求められた認識された確度によって算出されることになる。但し、単語による確度が求められていない場合、未知語の単語として確度が使われる。該算出方法は、
（単語の確度）ｘ（単語の確度）ｘ ---- ｘ（単語の確度）
としもよく、個々の文字の確度の重み付けを考慮して、
Σλ（単語の確度）  −  但し、λは重み付け係数であり、Σλ=1である。
としてもよい。
【００２４】
該処理によって、求められた文節及び文節確度は、最終出力である電子ドキュメント５７に入力される。さらに、文抽出５３においては、文節抽出５２によって抽出された文節より文が抽出される。該求められた文は、文確度算出５６により既算出済みの文節の確度の値から該文の確度が算出されることを特徴としている。該文の算出方法に関しては、既算出済みの確度値の積、つまり、
（文節の確度）ｘ（文節の確度）ｘ ---- ｘ（文節の確度）
としてもよく、前述の処理より算出された確度に重み付けを考慮して、前述の重み付け文節確度算出手段に従って、文の確度の算出してもよい。該確度の算出手段は、本発明の主旨とは異なるため、詳細は記述しない。
【００２５】
さらに、ここでは、文の塊を電子ドキュメントと表し、電子ドキュメント５７で文字画像解析より求められる文書構造解析結果である文字領域の見出し（含む、タイトル）、本文、キャプション等の文字列属性、単語単位の確度、文節単位の確度、文単位の確度とともに生成されることを特徴とする。さらに、本発明によると、該求められた電子ドキュメントは文書確度算出５８よって単語単位の確度、文節単位の確度、文単位の確度の値から電子ドキュメントの確度が算出されることを特徴とする。
【００２６】
今回は、実施例として、３つの例を示したが、実施例１（図２）においては、最終出力である電子ドキュメントの文書としての確度を求めるための手段を示した。実施例２（図３）においては、最終出力である電子ドキュメントの文書としての確度を求めるために文字確度から単語確度、文節確度、文確度を求め、それぞれの結果から文書の確度を算出するとともに、上述の単語、文節、文の確度の値を最終出力である電子ドキュメントに格納していることを示した。実施例３（図４）においては、最終出力である電子ドキュメントの文書としての確度を求めるために文字確度から単語確度、単語確度から文節確度、文節確度から文確度を求め、それぞれの結果から文書の確度を算出するとともに、上述の単語、文節、文の確度の値を最終出力である電子ドキュメントに格納していることを示した。
【００２７】
図５は本発明を検索処理に用いた例を示している。まず、図５（a）であるが、これは従来の文書画像処理装置における全文検索の例である。この例の場合、文書という単語をクエリで装置に検索指示をしていることを示しています。検索結果として、検出された文書画像は、文字認識のときに誤認識して、文書が交書になっている。通常、文書というクエリで全文検索を行った場合、誤認識した部分である交書はヒットしない。この例の場合、文書という単語が同一文書の中で正解していたので、ヒットしたが、これはまれである。よって、本発明を使った例が図５（ｂ）である。これは、本発明による単語の確度をデータとしてもっている例である。この場合、認識している文書は当然、ヒットし、従来例において、検索されなかった交書もヒットしている。但し、これは、交書自体が誤認識の確度が高いという観点から、類似文字から文書の可能性を示し、検索結果としてヒットしたことを示している。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】図１は本実施例の文書画像処理装置のブロック構成図(電子ドキュメントの作成まで)
【図２】本実施例の文書確度抽出の処理フローチャート
【図３】本実施例の文書確度抽出の処理フローチャート
【図４】本実施例の文書確度抽出の処理フローチャート
【図５】(a) は従来例の検索(全文)を説明する図、(b) は本実施例を検索に使用した場合を説明する図
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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