(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字で表現されたテキストを含んでいる、コンピュータのメモリに記憶された文書の要約を自動的に作成する方法であって、
（ａ）  前記コンピュータのメモリに記憶されたストップリストに含まれていなく、少なくとも第１の所定のレベルの複雑性を有する文書内の表現の出現度数をコンピュータを使用して自動的に決定すること、
（ｂ）  ステップ（ａ）において決定した表現の出現度数に基づいて、第２の所定の数の最もひんぱんに出現する表現から成るシードリストを、コンピュータを使用して自動的に作成し、前記シードリストを前記コンピュータのメモリに記憶すること、
（ｃ）  前記シードリストの少なくとも２つのメンバーを含んでいる文書内の領域から成る要約を、コンピュータを使用して自動的に作成し、前記要約を前記コンピュータのメモリに記憶すること、および
（ｄ）  前記要約の長さが所定の長さ以下になるまで、前記要約に対してステップ（ａ）〜（ｃ）を前記コンピュータを使用して自動的に繰り返すこと、そしてステップ（ａ）〜（ｃ）を繰り返すたびに、前記シードリスト上のメンバーを前記ストップリストに加え、前記第１の所定のレベルの複雑性を減じること、
の諸ステップから成ることを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、文書の要約を自動的に作成する方法および装置、より詳細には簡単な自然言語処理を用いて、テキストの統計的性質に頼って文書の要約を作成する方法および装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
文書の要約は、文書全体を読む必要がないので、文書の点検に役立つ。さらに、１つまたはそれ以上の外国語の文書を点検するとき、文書全体でなく、文書の要約のみを翻訳すればよいので、翻訳費用を節減することができる。翻訳された要約を点検した後、文書全体を翻訳すべきかどうかを決めることができる。
【０００３】
文書に要約が付いていない場合には、上述の利点があるので、要約を作成する必要がある。要約を作成するため文書全体を読む必要がないように、要約を自動的に作成することが望ましい。文書全体を読むか、または翻訳するか、またはその両方を行うかどうかを人々が正しく決定できるように、そのような自動要約は文書の主題を正確に反映していなければならない。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
自動文書要約には２つの基本的な数理的手法がある。第１の手法は自然言語処理と意味ネットワーク創成を集中的に使用する。第２の手法は簡単な自然言語処理を使用し、そのあとテキストの統計的性質に頼る。
【０００５】
第１の手法は計算に費用がかかる。それに加えて、意味論的に正しい要約の作成は難しく、しかも誤りを犯し易い。一般に、適切な意味論的モデル化を行うには、事前に定義域を知っていなければならない。内容に制限のない通常のテキストにそのような手法を用いることはできない。
【０００６】
“Automatic Text Processing ”,Gerald Salton，Addison-Wesley，1989は、第２タイプの要約作成手法を開示している。最初に文書の言語資料からテキスト語を分離する。タイトル、図、見出し、および脚注に使用されている語はタイトル語としてフラグを立てる。文書の言語資料内に残ったテキスト語の出現度数を決定する。個々の文書および文書の言語資料内の語の場所と出現度数に基づいて、語のウェイトを決定する。文書の文の中の共起語（語句）について、語句のウェイトを決定する。各文中の語および語句のウェイトに基づいて、各文書内の文に得点を与える。そのあと、文書から多くの最高得点の文を選択して、所定の長さを有する要約を作成する。
【０００７】
Salton の手法は、その文書の言語資料を用いて語および語句のウェイトを対応させる。したがって、項目「ウェイト」は個々の文書に合うように個別化されない。この結果、文書の主題を記述するのに役立たない文が要約中に含まれる可能性がある。さらに、 Salton の手法は、文書を１パススルーで要約を作成するので、あまりにも短い文書の断面が抽出されることがある。また、最高得点の文のみの選択は、適切な主題を伝えていない支離滅裂な要約を生じさせることがある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の方法および装置は、文書の領域を選択することによって要約を作成する。選択した各領域に、シードリストの少なくとも２つのメンバーが含まれている。シードリストは、ストップリスト上にない、文書内の所定数の最もひんぱんに出現する複雑な表現から構成される。要約が長過ぎる場合には、その要約に対し領域選択処理を行って、より短い要約を作る。所望の長さを有する要約ができるまで、この領域選択処理を繰り返す。領域選択処理を繰り返すたびに、シードリストのメンバーがストップリストに加えられ、ひんぱんに出現する表現を識別するのに使用した複雑性レベルが減じられる。
【０００９】
テキストが段落内に配列された文から構成されている場合、選択した各領域はシードリストの少なくとも２つのメンバーを含んでいる文と、同じ段落内に含まれる直前および直後の文に該当していることが好ましい。
【００１０】
最初の要約に含まれる文書のタイトル、最初および（または）最後の段落内にある領域は一般に文書の主題に関係しているので、最終的な要約の中に保持することができる。語幹化（word stemming)も結果を改善することができる。
【００１１】
語または語句を結ぶ接続詞、名詞句を導く冠詞、および動詞の意味を修正する法助動詞など、一般的に使用される機能語は、効率を良くするため最初にストップリストに含めることができる。代わりに、領域選択処理の最初の繰り返しのときストップリストを空にすることができる。
【００１２】
本発明は、通例は主題を伝えていない電話帳、スプレッドシート、辞書などの退化テキストとは対照的に、散文の形で書かれた文書に特に有益である。
【００１３】
本発明は、さまざまな言語で書かれたテキストに適用できる。英語などローマ字を使用するテキストの場合、表現は語に該当しており、シードリストは最もひんぱんに出現する非常に長い語を含んでいる。中国文字（たとえば、北京官語）を使用する言語の場合、表現は文字および文字列に該当しており、シードリストは最もひんぱんに出現する複雑な文字および文字列を含んでいる。ここで、複雑性は文字または文字列のストローク数によって定義される。日本語文書の複雑な表現は、長い平仮名／片仮名／ローマ字の文字列と、あらかじめ決められた最小数のストロークを有する中国（漢字）の文字および文字列に該当する。領域選択処理を行うたびに、語すなわち文字列の長さと、複雑な文字または文字列のストローク数が減じられる。
【００１４】
得られた要約は、文書の主題を伝える文法にかなった文から成る（原文書はそのような文を含んでいたと仮定して）。自然言語構文解析または意味ネットワークは不要である。従って、計算コストは低い。
【００１５】
【実施例】
本発明は、文書の主題を伝える要約を提供する。本発明は、概念的に支配的な文書の主題を伝える文書内の領域（たとえば、文）を自動的に捜し出し、それらの領域から要約を作成する。本発明は、ひんぱんに使用される複雑な表現を含んでいる文書の領域は文書の主題に関係があり、従って文書の要約を作成するのに役立つという理論に立っている。
【００１６】
本発明は、ほとんどの種類の文書、特に、通例は主題を伝えない電話帳、スプレッドシート、および辞書などの退化テキストとは対照的に、散文の形で書かれた文書に特に有益である。
【００１７】
本発明は、英語、日本語、および中国語を含む多数の言語で書かれた文書に有益である。英語文書の場合は、表現は語に該当しており、複雑性は語長で定量化される。中国文字（たとえば、北京官語）を使用する言語の場合は、表現は文字および文字列に該当しており、複雑性は文字または文字列のストローク数で定量化される。日本語文書の場合は、表現は平仮名／片仮名／ローマ字の文字列、漢字の文字および文字列に該当する。日本語文書の場合は、複雑性は平仮名／片仮名／ローマ字の文字列の長さと、漢字の文字および文字列に含まれるストローク数で定量化される。
【００１８】
図１に、本発明に従って文書を要約する装置を示す。本発明の方法は、原文書の電子的（ビットマップ）イメージに対し、または文字コード（たとえば、ＡＳＣＩＩデータ）として保存された文書に対し実施される。本発明の方法は、メモリ１１０に保存された手続きを使用する専用または汎用ディジタルコンピュータ１００によって実施される。電子文書（ビットマップイメージデータまたは文字コードデータ）は入力装置８０でコンピュータ１００へ入力される。入力装置８０は、たとえばワード処理ステーション、ディスク駆動装置、モデム、光学文字認識装置（ＯＣＲ）を備えた、または備えていないスキャナでもよい。文書の要約はコンピュータ１００から出力装置９０へ出力することができる。出力装置９０は出力表示装置９２、印刷装置９８、またはメモリまたは他の形式の記憶装置でもよい。出力表示装置９２はユーザーがコンピュータ１００と対話できるようにタッチスクリーン９４を含むことができる。コンピュータ１００へ命令または他の情報を供給するため、タッチスクリーン９４のほかに、別の手段を準備することができる。たとえば、キーボード９６および（または）マウス１１５を使用してコンピュータ１００と対話することができる。
【００１９】
図２は、要約処理の実施例を示すフローチャートである。
【００２０】
多くの予備ステップが実行される。最初に初期化ステップＳ１０において、複雑性レベルとシードリストのサイズを事前に決定する。それらのパラメータはユーザーが入力してもよいし、省略時値を使用してもよい。またＳ１０において、ストップリストの初期メンバーを定めることができる。次にＳ２０において、１つまたは複数の文書を入力する。複数の文書を入力することができるが、本方法は、なるべく、他の文書に関するどんな情報も使用せずに（ Salton の手法と異なる）、文書の要約を作成する。文書は、たとえばワードプロセッサから文字コードとして、あるいはＯＣＲを備えていないスキャナからビットマップイメージとして入力してもよい。
【００２１】
次に前処理ステップＳ３０を実行する。前処理ステップＳ３０は少なくともＳ３２において文書をトークン化する（tokenizing）ことを含む。トークン化は文書を複数の表現に細分することである。たとえば、英語文書の場合は、トークン化ステップは文書内のすべての語を識別することに該当する。もし初めにストップリストにどれかの表現が載っていれば、Ｓ３４において、それらの表現を文書から除去するか、さもなけば残っているテキストについてフラグを立てる。ストップリストの初期メンバーは、たとえば、語または語句を結ぶ接続詞、名詞句を導く冠詞、および動詞の意味を修正する法助動詞など、文章構成上の接着剤の役目を果たす頻繁に使用される表現でもよい。さらに、語幹化（stemming) ステップＳ３６を実行することができる。
【００２２】
文書を前処理した後、主題の要約処理を始めることができる。ステップＳ４０において、文書内にあるが、ストップリストに含まれていない複雑な表現の出現度数を決定する。ステップＳ５０において、ステップＳ４０において決定した最も高い出現度数をもつ所定数Ｓの表現からシードリストを作る。次に、そのシードリストを用いて、文書の主題に関係していると思われる文書の領域を識別する。ステップＳ６０において、これらの領域における２以上のシードリストメンバーの出現に基づいて、文書の領域を選択する。好ましい実施例の場合は、文書が複数の段落を構成する複数の文の形であれば、各領域は、シードリストの少なくとも２つのメンバーを含む文と、同じ段落内にある直前および直後の文に該当している。直前および直後の文の包含は、文脈を与え、得られた要約を読み易くする。文書が複数の文を含んでいなければ（英語以外の言語で書かれたある種の文書において、そのようなケースがあるかも知れない）、領域選択基準は、互いに所定の近接の範囲内にあるシードリストの２つのメンバーの位置でもよい。選択した領域は、シードリストメンバー、介在するテキスト、およびシードリストメンバーに先行および後続する所定量のテキストに該当していることが好ましい。ステップＳ７０において、選択した領域から文書の要約を作る。この要約は、文書から選択した領域を抜き出すことによって、または他の手段によって作ることができる。
【００２３】
このステップＳ４０〜Ｓ７０の最初の繰り返しから作られた要約は、一般に、原文書からテキストの約７０％が除去されたものになる。原文書の長さによっては、ステップＳ４０〜Ｓ７０の１回の繰り返しで、最終的な要約になるほどの短い要約が生じることがある。一般に、文書の要約は１ページ以下の長さにすることが要求される。
【００２４】
ステップＳ８０において、Ｓ７０において生じた要約が所望の長さを有するかどうかを決定する。所望の長さはユーザーが入力してもよいし、事前に定めた省略時長さでもよい。Ｓ８０の結果が肯定的であれば、手順はＳ１００へ進む。Ｓ１００では、その要約を文書の要約として出力する。文書の要約は表示装置９２、プリンタ９８、またはメモリへ出力することができる。探索のとき識別された文書全体をオペレータが読まなくてもよいように、文書の要約をテキスト探索処理の結果として出力してもよい。その代わり、文書の要約のみを点検する必要がある。探索時にオペレータが文書要約ボタン（出力全文書ボタンとは対照的に）を選択することによって、文書の要約を自動的に生じさせることができる。
【００２５】
Ｓ８０の結果が否定的なあれば、手順はＳ９０へ進む。Ｓ９０では、シードリストのメンバーをストップリストに加える。次に、Ｓ９５において、複雑性レベルを減じる。そのあと手順はステップＳ４０〜Ｓ８０を繰り返すため（２回目）Ｓ４０へ戻る。この２回目の繰り返しは、前にＳ７０において作られた要約に対し実行する。しかし、シードリストの前メンバーは現在ストップリスト上にあり、複雑性レベルが減じられているので、前にＳ７０において選択した領域のサブセットを選択する。
【００２６】
所望の長さを有する要約が作られるまで、ステップＳ４０〜Ｓ８０Ｆを連続して繰り返す。ステップＳ４０〜Ｓ８０を繰り返すたびに、ストップリストのサイズが増し（シードリストの前メンバーがストップリストに加えられるので）、複雑性レベルが減じられる。
【００２７】
最初にＳ６０を実施したとき選択した文書の最初および（または）最後の段落内にある領域にタグを付けて、これらの領域を最終的な要約の中に保持することによって、要約処理の出力を修正することができる。文書の最初および最後の段落は一般に文書の全般的な主題に関係しているので、この追加ステップは文書の要約をより良いものにすることができる。
【００２８】
本発明の繰り返し特質のせいで、得られた文書の要約の中に適切な主題が現れる。行がシードリストのメンバーである語を過去に有していたか、または現在有しているかに基づいて連続するステップにおいて文書内の行の数が徐々に減じられるので、ひんぱんに出現するストップ語（たとえば、“ａ”、“the ”、“and ”、等）はシードリストを作ることを許されているから、またはもし原文書内に連続する同音異義語と、それらの同音異義語の非常に多くのトークンが存在していたならば（たとえば、もし文書が、“bank”(river banks or finantial institutions）など、非常に多くの種類の語を有していたならば）、残っている行はそのようになる。
【００２９】
次に、英語、日本語、および中国語の文書に適用した本発明の実例を説明する。これらの言語で書かれた表現の実施例は異なる。したがって、テキストを複雑な集りとして分類するやり方はこれらの言語の間で異なる。英語文書の場合は、表現が語の形で伝えられる。従って、複雑な表現は非常に長い語に該当する。中国語は文字を用いて表現を作る。文字は１個の語に該当することもあるし、複数の語（語句）に該当することもある。さらに、中国語では文字を複合することができる。したがって、表現は１またはそれ以上の文字に該当している。複雑性は文字または文字列に含まれるストローク数によって決まる。日本語は、漢字の文字と他の文字（ローマ字と、平仮名や片仮名などの音節文字表）を用いて１つまたはそれ以上の語に相当する表現を作る。したがって、日本語文書の場合は、漢字の文字および文字列のストローク複雑性と、平仮名、片仮名、およびローマ字の文字列の文字長さ複雑性を検討する。
【００３０】
図３は、英語文書の要約を作成する際に使用する特有のステップを示す図２の部分フローチャートである。英語文書の場合は、文書内の「複雑な語」の出現の度数に基づいて本方法を実施される。「複雑な語」は、ある所定の長さに等しいか、それ以上の長さ（すなわち、文字の数）を有する語と定義する。
【００３１】
初期化ステップＳ１０′において、所定の語長変数Ｌに初期値Ｘを割り当てる。シードリストのメンバーの数を定義するパラメータＳに値Ｙを割り当てる。好ましい実施例の場合、最初はＳ＝６、Ｌ＝８である。これらの所定の値はオペレータが入力してもよいし、省略時値でもよい。図２のステップＳ２０において文書を入力し、Ｓ３０において前処理ステップを実施する。前処理には、少なくともトークン化ステップＳ３２が含まれる。さらに、一般的に使用される語（Ｓ３４において文書から除去される）を含むようにストップリストを初期化することもできる。代わりに、ストップリストを初めに空にしてもよい。またＳ３６において、語幹化（stemming) 操作を実施することもできる。
【００３２】
図３に戻って、Ｓ４０′において、少なくともＬの長さを有し、ストップリストに含まれていない語の出現の度数を決定する。ステップＳ５０′において、Ｓ４０′において決定した最大度数を有するＳ個の語をシードリストに入れる。次にステップＳ６０′において、シードリストの少なくとも２つのメンバーを含む文と、その直前および直後の文を選択する。そのあとＳ７０において、これらの選択した文を用いて要約を作る。通例、文は要約内に置かれるとき元の読取り順序が維持される。もし複数文の三つ組が原文書の単一段落からであれば、それらは要約の単一段落内に置かれる。もし複数文の三つ組が原文書の異なる段落からであれば、それらは要約の異なる段落内に置くことができる。
【００３３】
Ｓ８０′において、要約が１ページ以下の長さを有するかどうかを決定する。もちろん、所定の要約の長さとして１ページ以外の長さを用いてもよい。Ｓ８０′の結果が肯定的であれば、Ｓ１００において、その要約を文書の要約として出力する。結果が否定的であれば、Ｓ９０においてシードリスト上の６個の語をストップリストに加え、Ｓ９５′においてＬの値を１だけ減じる。このように、２回目のＳ４０′を実施し、７個またはそれ以上の長さを有する語（ストップリストに含まれていない）の度数を決定する。
【００３４】
図３の方法は、コード化 ASCII  データとして表現された文書、あるいは複号されてないビットマップイメージに対し使用することができる。ビットマップイメージを使用する場合には、たとえば複雑な語の出現の度数を決定する際に、語形論的（morphological)イメージ処理手法を用いて語の形状を比較することができる。
【００３５】
図４は、日本語文書に使用するため修正した図２の方法を示す。日本語は、まるで異なる４つの文字体系（ラテン・アルファベット、２つの音節文字表（片仮名、平仮名）、および中国（漢字）文字）を系統的に使用する点で他の言語とは異なる。また、日本語は横にも縦にも書かれるし、通例、語間スペースは存在ない。
【００３６】
最初に、テキストの読取り順序（すなわち、垂直か水平か）を決定する。この情報はコンピュータ１００へ入力することもできるし、既知の自動プロセスを用いて決定することもできる。機械読取り可能なテキストは一般に基準形である。次に、２種類の複雑な表現を定義することにより、図２に示した一般的方法を日本語に使用できるように修正する。第１タイプの表現は、平仮名、片仮名、またはローマ字の文字列によって定義される。これらの文字列の複雑性は、上述の英語の実施例と同様に、それらの長さに基づいて決定される。漢字の文字は異なる取扱いがなされる。漢字の文字とひんぱんに使用される漢字の文字列の複雑性は、漢字の文字または文字列のストローク数によって定義される。図７は、漢字の文字をストローク数（１５、１６、１７、１８、等）で分類するストローク表である。日本語文書は、文字コードから文字の種類（すなわち、平仮名、片仮名、ローマ字、漢字）を決定するために文字コードとして記憶することが好ましい。
【００３７】
初期化ステップＳ１０″において、文字列長さパラメータＬに値Ｘを割り当てる。シードリスト長さパラメータＳに対し値Ｙを割り当てる。さらにストローク複雑性パラメータＣを初期化しなければならない。ストローク複雑性パラメータＣは長さ複雑性パラメータＬに対し正規化することが好ましい。複雑な漢字の文字または文字列は、複雑な平仮名／片仮名／ローマ字の文字列が有する文字より多数のストロークを有していることが好ましい。したがって、ストローク複雑性パラメータＣは文字列長さ複雑性パラメータＬよりも大きい。この結果、Ｃは、１より大きな値をもつ正規化変数ａのＬ倍に等しい値に初期化される。たとえば、ａ＝２。したがって、好ましい一実施例の場合、最初はＬ＝８、Ｃ＝１６である。Ｌ、Ｓ、Ｃ、ａの初期値は、ユーザーが定義してもよいし、省略時解釈によって決定してもよい。
【００３８】
図２のステップＳ２０において、日本語文書を入力する。前処理ステップＳ３０において、少なくともトークン化ステップＳ３２を実施する。
【００３９】
トークン化ステップＳ３２において、文字列を平仮名の文字列、片仮名の文字列、ローマ字の文字列、および漢字の文字列として識別する。ステップＳ３４において、ストップリストに含まれる文字列を除去することが好ましい。図５に、日本語文書のための典型的なストップリストを示す。
【００４０】
次に図４のＳ４０″において、複雑な表現の度数を決定する。ここで表現は、平仮名、片仮名、およびローマ字の文字列と、漢字の文字および文字列に該当する。最初にＳ４１において、少なくとも長さＬを有し、ストップリストに含まれていない平仮名／片仮名／ローマ字の文字列の度数を決定する。次にＳ４２において、少なくともＣストロークを有し、ストップリストに含まれていない漢字の文字および文字列の度数を決定する。次にＳ５０″において、最も高い度数を有するＳ個の平仮名／片仮名／ローマ字の文字列および漢字の文字および文字列をシードリストに入れ、シードリストを作る。
【００４１】
次にＳ６０″において、文書の主題に関係している文書の領域を選択する。日本語文書が段落として構成された文を含んでいれば、Ｓ６１ａに示すように、英語文書について上に述べたやり方に似たやり方で、領域を選択する。代案として、Ｓ６１ｂに示すように、所定の量の周囲テキストと共に、互いに一定の近接範囲内にある少なくとも２個のシードリストメンバーの出現に基づいてテキストの領域を選択することができる。
【００４２】
次に、手順はＳ７０へ進み、文書の要約を作成する。残りのステップは、Ｓ９５″において、Ｌの値を１だけ減じ、その新しいＬの値に基づいてＣの値を再決定することを除き、図２および図３について上に述べたステップに似ている。
【００４３】
次に図６を参照して、中国文字を使用する言語で書かれた文書に使用するため修正した図２の方法を説明する。文書は文字コードを含むファイルとして作成することが好ましい。代案として、本発明の方法を実施する前に、走査した文書を認識し、文字コードへ変換しなければならない。中国文字を使用する言語の場合、複雑な表現は所定の最小数のストロークを有する文字および文字列に該当する。上に述べた実施例と同様に、有益な表現は、文書内に最もひんぱんに使用される表現であって、一般的に使用される表現のストップリスト内に存在しない表現に該当する。図８〜図１２は一般的に使用される表現のストップリストを示す。ストップリストは、中国文字で書かれた文書から主題の要約の作成に貢献しない表現を初めに除去するため使用することができる。さらに、中国文字は、複合する性向のため、個々の文字のほかに、文字列も考えられる表現とみなさなければならない。しかし、中国文字には語間スペースが存在しないので、複数の文字で表された表現がいつ始まるか、いつ終わるかを決定することが難しい。本発明は、ひんぱんに出現する複雑な表現の統計に頼るので、比較的簡単にこれらの難問に取り組める。
【００４４】
初期化ステップＳ１０′″において、文字列長さパラメータＬに値Ｘを割り当てる。シードリストパラメータＳに値Ｙを割り当てる。複雑性パラメータＣに値Ｚを割り当てる。これらの値はオペレータが入力してもよいし、省略時値でもよい。
【００４５】
複雑な表現の度数を決定するステップＳ４０′″は次の通りである。Ｓ４６において、少なくともＬの長さを有し、ストップリストに含まれていないすべての文字列の度数を決定する。一般に語間スペースは含まれないので、理論上、これは文書全体についてすべての考えられる部分列を決定することを意味するであろうが、実際には、句読点と段落構造に従って、純粋に文章構成上の役割を演じる形態素（意味をもつ最小の言語単位）を表す一定の共通文字の所でテキストを細分することによって、これは簡単に行われる。Ｓ４７において、Ｃ個以下のストロークを有するすべての文字列を除去する。Ｓ４８において、少なくともＣ個のストロークを有し、ストップリストに含まれないすべての文字の度数を決定する。したがって、Ｓ４０′″は、ストップリストに含まれないすべての文字（少なくともＣのストロークを有する）と、すべての複雑な文字列（少なくともＣ個のストロークを有する）の度数を決定する。
【００４６】
Ｓ５０′″において、Ｓの最も高い度数の複雑な文字と、複雑な文字列をシードリストに入れる。残りのステップは、Ｓ９５′″において、手続きを繰り返すたびにＣの値を１だけ減じることを除き、図２について上に述べたステップに似ている。
【００４７】
好ましい実施例の場合、最初はＳ＝６、Ｃ＝１７である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に従って文書を要約する装置のブロック図である。
【図２】本発明の文書を要約する一般的な方法のフローチャートである。
【図３】英語文書用に修正した図２の方法の部分フローチャートである。
【図４】日本語文書用に修正した図２の方法の部分フローチャートである。
【図５】典型的な日本語ストップリストである。
【図６】中国語文書用に修正した図２の方法の部分フローチャートである。
【図７】ストローク数に従って分類した漢字の文字のリストである。
【図８】一般的に使用される漢字の文字と文字列のストップリストの一部である。
【図９】一般的に使用される漢字の文字と文字列のストップリストの一部である。
【図１０】一般的に使用される漢字の文字と文字列のストップリストの一部である。
【図１１】一般的に使用される漢字の文字と文字列のストップリストの一部である。
【図１２】一般的に使用される漢字の文字と文字列のストップリストの一部である。
【符号の説明】
８０  入力装置
９０  出力装置
９２  出力表示装置
９４  タッチスクリーン
９６  キーボート
９８  印刷装置
１００  専用または汎用ディジタルコンピュータ
１１０  メモリ
１１５  マウス
【図１】
0003839069.tif 000002
【図２】
0003839069.tif 000003
【図３】
0003839069.tif 000004
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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