"文章間の対応付けを行う、文章対応付けシステムであって、前記対応付けの基軸となる複数の基軸文章と、前記基軸文章に対して対応付けを行なう対象となる複数の実業務文章とを記憶する、記憶手段と、前記実業務文章のそれぞれについて、前記基軸文章のいずれかへの対応付けを行う、演算手段とを備え、前記実業務文章はそれぞれ、その実業務文章を特定するための業務番号と、その実業務文章に対応する作業の処理内容を表す実業務文字列とを含み、前記基軸文章はそれぞれ、その基軸文章を特定するための番号と、その基軸文章に対応する作業の処理内容を表す基軸文字列とを含み、前記演算手段は、前記基軸文字列および前記実業務文字列のそれぞれに含まれる単語を識別し、前記演算手段は、前記基軸文字列に含まれる基軸単語と、前記実業務文字列に含まれる実業務単語とが一致する度合いに基づいて、基軸文章を特定するための前記番号と前記業務番号とを用いて前記対応付けを行い、前記演算手段は、出力用のデータを作成し、前記出力用のデータは、前記基軸文章と、その基軸文章に対応付けられた実業務文章とを、左右に並列して出力することを示す、文章対応付けシステム。前記演算手段は、前記基軸単語のそれぞれについて定義される重みに基づいて前記対応付けを行う、請求項1に記載の文章対応付けシステム。前記演算手段は、前記実業務文字列および前記基軸文字列のそれぞれについて、形態素解析を行って前記実業務単語および前記基軸単語を取得し、前記演算手段は、前記実業務文字列と前記基軸文字列との組み合わせのそれぞれについて、前記実業務単語と、前記基軸単語またはその同義語とが一致する回数を算出し、前記演算手段は、前記組み合わせのそれぞれについて、前記一致する回数と、一致した基軸単語について定義された前記重みとを乗算して、各実業務単語の一致度を算出し、前記演算手段は、前記組み合わせのそれぞれについて、すべての実業務単語の前記一致度の総和を算出し、前記総和に基づいて、その組み合わせにおける前記一致する度合いを文章類似度として算出し、前記演算手段は、前記実業務文字列のそれぞれを、最も大きい前記文章類似度を与える前記基軸文章に対して、または、前記文章類似度が閾値以上となる前記基軸文章すべてに対して、対応付ける、請求項2に記載の文章対応付けシステム。前記演算手段は、前記基軸単語が名詞である場合にはその基軸単語の前記重みを1とし、それ以外の場合にはその基軸単語の前記重みを0とし、前記記憶手段は、複数の基軸単語について同義語を定義した辞書ファイルを記憶する、請求項2または3に記載の文章対応付けシステム。前記演算手段は、前記業務の入力または出力となる情報の名称を表す文字列と、前記業務に関連する法令の箇条番号とに基づいて前記対応付けを行う、請求項1~4のいずれか一項に記載の文章対応付けシステム。前記記憶手段は、1つの基軸文章と、前記対応付けにおいてその基軸文章に対応付けられたすべての実業務文章とを、前記1つの基軸文章に集積して記憶する、請求項1~5のいずれか一項に記載の文章対応付けシステム。前記実業務文章は自治体の業務の内容を表すものである、請求項1~6のいずれか一項に記載の文章対応付けシステム。コンピュータを、請求項1~7のいずれか一項に記載の文章対応付けシステムとして機能させるための文章対応付けプログラム。しかしながら、従来の技術では、業務に関連する文章の対応付けを、複数の文章間で実行するシステムを構築することができないという問題があった。たとえば、特許文献1には複数の例題文書を扱うことは明記されていない。また、特許文献2の技術では、段落番号[0054]等に記載されるように、適したフォーマットのデータを入力する必要がある。すなわち、業務内容を記述した、自然言語による文章を、曖昧性を排除したフォーマットに変換するために、高度な知識を有する管理者の作業が必要となる。このため、特許文献2の技術を、業務の内容を表す文章の処理に応用することは困難である。この発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、業務に関連する文章の対応付けを、複数の文章間で実行する、文章対応付けシステムおよび文章対応付けプログラムを提供することを目的とする。上述の問題点を解決するため、この発明に係る文章対応付けシステムは、文章間の対応付けを行う、文章対応付けシステムであって、対応付けの基軸となる複数の基軸文章と、基軸文章に対して対応付けを行なう対象となる複数の実業務文章とを記憶する、記憶手段と、実業務文章のそれぞれについて、基軸文章のいずれかへの対応付けを行う、演算手段とを備え、実業務文章はそれぞれ、その実業務文章を特定するための業務番号と、その実業務文章に対応する作業の処理内容を表す実業務文字列とを含み、基軸文章はそれぞれ、その基軸文章を特定するための番号と、その基軸文章に対応する作業の処理内容を表す基軸文字列とを含み、演算手段は、基軸文字列および実業務文字列のそれぞれに含まれる単語を識別し、演算手段は、基軸文字列に含まれる基軸単語と、実業務文字列に含まれる実業務単語とが一致する度合いに基づいて、業務番号と基軸文章を特定するための番号とを用いて対応付けを行い、演算手段は、出力用のデータを作成し、出力用のデータは、基軸文章と、その基軸文章に対応付けられた実業務文章とを、左右に並列して出力することを示す。演算手段は、単語のそれぞれについて定義される重みに基づいて対応付けを行ってもよい。演算手段は、実業務文字列および基軸文字列のそれぞれについて、形態素解析を行って実業務単語および基軸単語を取得し、演算手段は、実業務文字列と基軸文字列との組み合わせのそれぞれについて、実業務単語と、基軸単語またはその同義語とが一致する回数を算出し、演算手段は、組み合わせのそれぞれについて、一致する回数と、一致した基軸単語について定義された重みとを乗算して、各実業務単語の一致度を算出し、演算手段は、組み合わせのそれぞれについて、すべての実業務単語の一致度の総和を算出し、総和に基づいて、その組み合わせにおける一致する度合いを文章類似度として算出し、演算手段は、実業務文字列のそれぞれを、最も大きい文章類似度を与える基軸文章に対して、または、文章類似度が閾値以上となる基軸文章すべてに対して、対応付けてもよい。演算手段は、基軸単語が名詞である場合にはその基軸単語の重みを1とし、それ以外の場合にはその基軸単語の重みを0とし、記憶手段は、複数の基軸単語について同義語を定義した辞書ファイルを記憶してもよい。演算手段は、業務の入力または出力となる情報の名称を表す文字列と、業務に関連する法令の箇条番号とに基づいて対応付けを行ってもよい。記憶手段は、1つの基軸文章と、対応付けにおいてその基軸文章に対応付けられたすべての実業務文章とを、1つの基軸文章に集積して記憶してもよい。実業務文章は自治体の業務の内容を表すものであってもよい。この発明に係る文章対応付けプログラムは、コンピュータを、上述の文章対応付けシステムとして機能させる。この発明に係る文章対応付けシステムは、文章間の対応付けを行う、文章対応付けシステムであって、対応付けの基軸となる複数の基軸文章と、基軸文章に対して対応付けを行なう対象となる複数の実業務文章とを記憶する、記憶手段と、実業務文章のそれぞれについて、基軸文章のいずれかへの対応付けを行う、演算手段とを備え、実業務文章はそれぞれ、その実業務文章を特定するための業務番号と、その実業務文章に対応する作業の処理内容を表す実業務文字列とを含み、基軸文章はそれぞれ、その基軸文章を特定するための番号と、その基軸文章に対応する作業の処理内容を表す基軸文字列とを含み、演算手段は、基軸文字列および実業務文字列のそれぞれに含まれる単語を識別し、演算手段は、基軸文字列に含まれる基軸単語と、実業務文字列に含まれる実業務単語とが一致する度合いに基づいて、業務番号と基軸文章を特定するための番号とを用いて対応付けを行い、演算手段は、出力用のデータを作成し、出力用のデータは、基軸文章と、その基軸文章に対応付けられた実業務文章とを、左右に並列して出力することを示すので、基軸文章との対応付けが完了した実業務文章を、基軸文章の一部として集積して記憶し、これによって学習し、組織の業務に関連する文章の対応付けを、複数の文章間で実行することができる。また、この発明に係る文章対応付けプログラムは、コンピュータを、上述の文章対応付けシステムとして機能させるので、組織の業務に関連する文章の対応付けを、複数の文章間で実行することができる。以下、この発明の実施の形態を添付図面に基づいて説明する。実施の形態1.図1に、本発明に係る文章対応付けシステム100の構成を示す。文章対応付けシステム100は、外部から入力される複数の文章に基づいて、文章間の対応付けを行うシステムである。文章対応付けシステム100は周知のコンピュータとしての構成を有し、演算を行う演算手段10と、情報を格納する記憶手段20とを備える。また、図示しないが、文章対応付けシステム100は、外部からのデータの入力を受け取る入力部と、外部に対してデータを出力する出力部とを有する。演算手段10はCPU中央処理装置を含み、記憶手段20はメモリおよびHDDハードディスクドライブを含み、入力部はキーボードおよびマウスを含み、出力部はディスプレイおよびプリンタを含む。また、文章対応付けシステム100は、通信ネットワークに対する入力装置と出力装置とを兼ねるネットワークインタフェース図示せずを備える。また、図示しないが、記憶手段20には、文章対応付けシステム100の動作を規定する文章対応付けプログラムが格納されている。コンピュータである文章対応付けシステム100は、この文章対応付けプログラムを実行することによって、本明細書に記載する機能を実現する。記憶手段20は、DBデータベースとして、基軸文章DB21、実業務文章DB22、基軸単語DB25、基軸単語拡張DB26、実業務単語DB27、突合詳細DB28、集計DB29、および対応付け結果DB30を記憶し格納する。これらのDBは、たとえばRDB関係型データベースとして構築されるが、他の形式で構築されてもよい。図2に、基軸文章DB21の構成の例を示す。図2の各行が1つの基軸文章に対応する。これらの基軸文章は、組織の業務の内容を表すものである。また、これらの基軸文章は、文章対応付けシステム100が文章間の対応付けを行う際の基軸となるものである。すなわち、文章対応付けシステム100は、他の文章が、この基軸文章のいずれに対応するかを決定することにより、文章間の対応付けを行う。基軸文章DB21は、各基軸文章について、項目名L1,L2,L3,SA1,SA2,SA3,NAIYOU,INPUT,OUTPUT,REF,METHOD,J1,J2,K1,K2,G1,G2で表される情報を記憶する。L1,L2,L3は、その基軸文章を特定するための情報としてのEA番号を表す項目である。たとえば、L1は大項目の分類、L2は中項目の分類、L3は小項目の分類を、それぞれ表す。例として、図2の最上行の基軸文章は、L1=1、L2=1、L3=0という値の組み合わせによって特定される。なお、以下の説明において、基軸文章を特定する際、3つのEA番号を順に記して基軸文章1-1-0のように表記する。SA1,SA2,SA3は、作業概要すなわちその基軸文章の要点を表す項目である。これらはたとえばそれぞれ大項目、中項目、小項目として、EA番号に対応する項目を表す。NAIYOUはその基軸文章に対応する作業の内容を表す項目である。この項目はたとえば自治体の業務の処理内容を表す文字列を含む。INPUTおよびOUTPUTは、その作業を行う際の入力および出力となる資料を特定する情報を表す項目である。これらは、たとえば資料の名称を表す文字列を含む。図2の例では、基軸文章1-1-0は、自治体の担当者が、課税対象者情報と名付けられた資料に基づいて、たとえば総括表と名付けられた資料を作成するという作業内容を表す。REFは、その基軸文章に関連するその他の情報を表す項目である。METHODは、その作業の実施方法を表し、手作業を含むか否か、コンピュータシステムによる処理を含むか否か、および、外部委託を含むか否か、を表す項目である。J1,J2,K1,K2,G1,G2は、作業に関係する法令の箇条番号関係法令箇条番号を表す項目であり、この順に、条番、条附番、項番、項附番、号番、号附番に対応する。たとえば第317条の6第1項の場合、J1=317であり、J2=6であり、K1=1となる。なお、この例では基軸文章DB21に含まれる基軸文章すべてが同一の法令たとえば地方税法のみに関連するものであるため法令名は記憶されないが、法令名を表す項目が追加で設けられてもよい。この基軸文章DB21は、たとえば図3に示す表に基づいて作成される。ここで、図3は総務省が規定する自治体EA参照モデルの例である。この参照モデルの様式は上述の非特許文献1に開示されている。また、このモデルに沿って作成された実際のデータ、すなわち図3に示す表の内容は、自治体が個別に総務省に問い合わせることによって入手可能である。このデータをDBに入力した後、図2の項目名をそれぞれ所定の列に割り振ることで、基軸文章DB21を作成することができる。項目名の割り振りは、たとえば専門の担当者が行うが、あらかじめ決められた規則に従って文章対応付けシステム100が自動的に行ってもよい。図4に、実業務文章DB22の構成の例を示す。図4の各行が1つの実業務文章に対応する。これらの実業務文章は、組織の業務の内容を表すものである。また、これらの実業務文章は、文章対応付けシステム100が基軸文章に対して対応付けを行う対象となるものである。すなわち、文章対応付けシステム100は、実業務文章のそれぞれについて、上述の基軸文章のいずれかへの対応付けを行う。実業務文章DB22は、各基軸文章について、項目名L1,L2,L3,SA1,SA2,SA3,NAIYOU,J1,J2,K1,K2,G1,G2で表される情報を記憶する。これらの項目は、上述の基軸文章DB21と同様に、実業務文章に関して、その実業務文章を特定するための情報業務番号、実業務文章の作業概要、および作業内容を表す。以下では、基軸文章と同様にして、実業務文章を特定する際に3つの業務番号を順に記して実業務文章1-1-0のように表記する。なお、実業務文章DB22は、図4に示される項目に加え、基軸文章DB21と同様のINPUT,OUTPUT,REF,METHODの項目を含んでもよい。この実業務文章DB22は、たとえば図5に示す表に基づいて作成される。ここで、図5は自治体における実際の作業を記述する表である。このデータをDBに入力した後、図4の項目名をそれぞれ所定の列に割り振ることで、実業務文章DB22を作成することができる。項目名の割り振りは、たとえば専門の担当者が行うが、あらかじめ決められた規則に従って文章対応付けシステム100が自動的に行ってもよい。図6に、基軸単語DB25の構成の例を示す。基軸単語DB25は、基軸文章に含まれる単語以下基軸単語と称するそれぞれに関連する情報を表すものである。この基軸単語DB25は、基軸文章DB21の所定の項目、たとえばNAIYOUに記憶される文章に含まれる単語に基づいて作成される。図6の例では、図2の基軸文章1-1-0および基軸文章1-2-0の作業内容に対応する部分のみが示されている。基軸単語DB25は、各基軸単語について、項目名L1,L2,L3,FUBAN,TANGO,HINSIで表される情報を記憶する。L1,L2,L3は、基軸文章DB21と同様である。FUBANは、同一の基軸文章に含まれる基軸単語すなわちEA番号のL1,L2,L3がすべて一致する基軸単語のそれぞれを互いに識別するために付される数字としての単語附番を表す項目である。TANGOはその基軸単語に対応する文字列を表す項目である。HINSIはその基軸単語の品詞を表す項目である。図7は、基軸単語拡張DB26の構成の例を示す。基軸単語拡張DB26は、基軸単語DB25に含まれる基軸単語のそれぞれに、さらに付加的な情報を関連付けるものである。なお、図7の例では、図6と同様に、図2の基軸文章1-1-0および基軸文章1-2-0の作業内容に対応する部分のみが示されている。基軸単語拡張DB26は、各基軸単語について、基軸単語DB25と同様に、項目名L1,L2,L3,FUBAN,TANGO,HINSIで表される情報を記憶する。さらに、基軸単語拡張DB26は、各基軸単語について、項目名OMOMIおよびDOUGIGOで表される情報を関連付けて記憶する。OMOMIは、文章対応付けシステム100が文章の対応付けを決定する際にその基軸単語がいかなる重みを持つかを表す項目である。DOUGIGOは、その基軸単語と同一の意味または類似した意味を持つ単語またはそのような単語のリストを表す項目である。なお、図7の例では、品詞項目名HINSIが名詞である単語のみに0でない重み項目名OMOMIの値が設定され、それ以外の単語については重みがすべて0となっている。図8は、実業務単語DB27の構成の例を示す。実業務単語DB27は、実業務文章に含まれる単語以下実業務単語と称するそれぞれに関連する情報を表すものである。この実業務単語DB27は、実業務文章DB22の所定の項目、たとえばNAIYOUに記憶される文章に含まれる単語に基づいて作成される。なお、この例では、この項目名NAIYOUは、上述の基軸単語DB25の基となる項目名NAIYOUと同一である。図8の例では、図4の実業務文章1-1-0および実業務文章1-2-0の作業内容に対応する部分のみが示されている。実業務単語DB27は、各実業務単語について、上述の基軸単語DB25と同様に、項目名L1,L2,L3,FUBAN,TANGO,HINSIで表される情報を関連付ける。図9~図12は、突合詳細DB28の構成の例を示す。突合詳細DB28は、実業務単語のそれぞれを基軸単語のそれぞれと突合し、これらが一致するかどうかを判定した結果と、その結果に基づいて算出される文章類似度とを表すものである。この突合の結果は、文章の組み合わせを単位として記憶される。例として、‐図9は実業務文章1-1-0を基軸文章1-1-0と突合した結果であり、‐図10は実業務文章1-1-0を基軸文章1-2-0と突合した結果であり、‐図11は実業務文章1-2-0を基軸文章1-1-0と突合した結果であり、‐図12は実業務文章1-2-0を基軸文章1-2-0と突合した結果である。突合詳細DB28は、各実業務単語に基づいて作成され、上述の実業務単語DB27と同様に、項目名L1,L2,L3,FUBAN,TANGOで表される情報を記憶する。さらに、突合詳細DB28は、各実業務単語について、項目名ITTIDO,ITTIDO2,GATTIで表される情報を関連付けて記憶する。ITTIDOおよびITTIDO2は、基軸文章に含まれる単語と、実業務文章に含まれる単語とが一致する度合いを表す項目である。このうち、ITTIDOは、その実業務単語と一致する基軸単語の重みOMOMIの合計を表す。ITTIDO2は、その実業務単語が基軸単語の同義語と一致する場合、すなわち基軸単語拡張DB26の項目DOUGIGOに含まれる単語と一致する場合の、その基軸単語の重みOMOMIの合計を表す。GATTIは、その実業務単語と合致した基軸単語、すなわちITTIDOおよびITTIDO2に関連する基軸単語の単語附番FUBAN複数ある場合はそのリストを表す。図9において、実業務文章1-1-0の単語附番3に対応する単語、すなわちL1=1,L2=1,L3=0,FUBAN=3である実業務単語は義務者であるが、単語義務者は突合対象の基軸文章1-1-0中には一度だけ出現している図7のL1=1,L2=1,L3=0,FUBAN=28。また、その重みOMOMIは2である。よって、この実業務単語の一致度ITTIDOは2であり、合致番号GATTIは28となる。さらに、単語義務者は、突合対象の基軸文章1-1-0の同義語としては出現しないので、同義語に対する一致度ITTIDO2は0となる。また、実業務文章1-1-0の単語附番17に対応する実業務単語は送付であるが、この単語は突合対象の基軸文章1-1-0中には出現せず、ITTIDOは0となる。ただし、基軸文章1-1-0の単語附番22および33の基軸単語発送には同義語送付が関連付けられており、これらと一致する。また、これらの重みはそれぞれ5である。よって、この単語のITTIDO2は10であり、合致番号GATTIは22,33となる。このようにして定義される一致度の総合計、すなわちITTIDOの合計とITTIDO2の合計との和が、実業務文章と基軸文章とが一致する度合いを表す文章類似度となる。さらに、図10において、実業務文章1-1-0の単語附番3の義務者は突合対象の基軸文章1-2-0中に一度だけ出現している図7のL1=1,L2=2,L3=0,FUBAN=13。また、その重みOMOMIは2である。よって、この実業務単語の一致度ITTIDOは2であり、合致番号GATTIは13となる。さらに、単語義務者は、突合対象の基軸文章1-2-0の同義語としては出現しないので、同義語に対する一致度ITTIDO2は0となる。また、実業務文章1-1-0の単語附番6の給与は突合対象の基軸文章1-1-0中に一度だけ出現している図7のL1=1,L2=2,L3=0,FUBAN=1。また、その重みOMOMIは2である。よって、この実業務単語の一致度ITTIDOは2であり、合致番号GATTIは1となる。さらに、単語給与は、突合対象の基軸文章1-2-0の同義語としては出現しないので、同義語に対する一致度ITTIDO2は0となる。このようにして、一致度の総合計、すなわち文章類似度は22=4となる。同様にして、基軸文章1-1-0と実業務文章1-2-0とが突合され、その結果として図11の内容が作成される。また、基軸文章1-2-0と実業務文章1-2-0とが突合され、その結果として図12の内容が作成される。図13は、集計DB29の構成の例を示す。集計DB29は、各基軸文章と各実業務文章との文章類似度を集計したものである。たとえば、基軸文章1-2-0と実業務文章1-1-0との組み合わせに対しては4が記憶されているが、これは図10の文章類似度が4であることに対応する。図14は、対応付け結果DB30の構成の例を示す。対応付け結果DB30は、各基軸文章に対して、実業務文章のいずれが対応付けられるかを表す。図15は、図14の対応関係を概略的に示す。これらの対応関係は、後述するように、図13の集計DB29に基づいて決定される。各実業務文章について、最も大きい文章類似度の値すなわち、各列における最大値を与える基軸文章に対して、その実業務文章が対応付けられている。この例では、たとえば基軸文章1-1-0に対しては複数の実業務文章1-1-0および1-2-0が対応付けられており、また基軸文章1-5-0に対してはいずれの実業務文章も対応付けられていない。さらに、基軸文章1-3-0および基軸文章1-4-0のように、基軸文章DB21における前後関係と、それぞれ対応する業務文章の実業務文章DB22における前後関係とが逆転する対応付けも含まれる。以上のように構成される文章対応付けシステム100の動作を、図16および図17に示すフローチャートを用いて説明する。図16は、文章対応付けシステム100が基軸文章DB21に基づいて基軸単語DB25および基軸単語拡張DB26を作成する際の処理の流れを表す。この処理は、たとえば基軸文章DB21が作成または変更されるたびに実行される。まず、文章対応付けシステム100の演算手段10は基軸文章DB21を読み込み、これによって基軸文章をすべて入力するステップS1。次に、演算手段10は各基軸文章の項目NAIYOUに含まれる文字列に対して形態素解析を行い、その結果に基づいて基軸単語DB25を作成するステップS2。この際、演算手段10は、各基軸文章における単語の出現順序に基づいて単語附番を採番する。なお形態素解析とは、日本語等の自然言語による文を単語に分解し、各単語の品詞を特定する処理のことである。形態素解析を行う技術は公知であるので、詳細な説明は省略する。次に、演算手段10は、基軸単語DB25に含まれる各基軸単語について、重みおよび同義語に関する情報の入力を要求して受け付け、この入力に基づいて基軸単語拡張DB26を作成するステップS3。この入力は、たとえば文章対応付けシステム100の管理者によってなされる。ここで、管理者は、突合の妥当性を向上させるため、より重要な単語にはより大きな重みを付加しておく。たとえば、管理者は、図7に示すように、基軸文章1-1-0の単語附番22の単語発送に対して重み5を付与する。また、て、に、を、は等の、組織の業務とは直接関係がない単語が対応付けに影響を与えないようにするために、文章間の対応付けに利用すべき品詞たとえば名詞以外については、重みを0にする。このようにして管理者は、形態素解析で出力された品詞のうち、実業務文章との突合および対応付けの際に利用する品詞を指定するパラメータを入力することができる。また、管理者は、突合の妥当性を向上させるため、重要な単語には同義語を関連付ける。たとえば、管理者は、図7に示すように、基軸文章1-1-0の単語附番22の単語発送に対して同義語送付を関連付ける。図17は、文章対応付けシステム100が基軸文章と実業務文章とを対応付ける際の処理の流れを表す。この処理は、たとえば実業務文章DB22が作成されるたびに実行される。まず、文章対応付けシステム100の演算手段10は実業務文章DB22を読み込み、これによって実業務文章をすべて入力するステップS11。次に、演算手段10は、各実業務文章の項目NAIYOUに含まれる文字列に対して形態素解析を行い、その結果に基づいて実業務単語DB27を作成するステップS12。この処理は図16のステップS2と同様にしてなされる。次に、演算手段10は、基軸単語拡張DB26および実業務単語DB27を参照し、各基軸文章と各実業務文章とを突合する突合処理を行い、その結果に基づいて突合詳細DB28を作成するステップS13。ここで、演算手段10は、同一のEA番号を有する基軸単語のグループを1つの基軸文章に対応するものとして扱い、同一の業務番号を有する実業務単語のグループを1つの実業務文章に対応するものとして扱い、1つの基軸文章と1つの実業務文章との組み合わせを単位として突合処理を行う。演算手段10は、すべての基軸文章とすべての実業務文章との組み合わせに対して、この突合処理を繰り返す。この際、組み合わせのそれぞれについて、図9~図12に示すように、単語自体の一致度であるITTIDOの合計と、同義語に対する一致度であるITTIDO2の合計とを算出する。また、これらの合計の和として、その組み合わせに対する文章類似度を算出する。図7の基軸単語拡張DB26の例では名詞のみに0でない重みが与えられているので、演算手段10は、基軸文章に含まれる名詞と、実業務文章に含まれる名詞とが一致する度合いとして、文章類似度を算出することになる。次に、演算手段10は、突合詳細DB28の結果を集計し、集計DB29を作成するステップS14。たとえば、図10に示される、基軸文章1-2-0と基軸文章1-1-0と文章類似度は4であるので、集計DB29においてこれに対応するフィールド、すなわちEA番号L1=1,L2=2,L3=0の行、業務番号L1=1,L2=1,L3=0の列のフィールドの値は4となる。このように、すべての突合結果について、その結果文章類似度を集計して、集計DB29を作成する。次に、演算手段10は、集計DB29に基づいて文章の対応付けを行い、対応付け結果DB30を作成するステップS15。ここで、演算手段10は、各実業務文章について、最も大きい文章類似度の値すなわち、集計DB29の各列における最大値を求め、その最大値を与える基軸文章に対して、その実業務文章を対応付ける。たとえば図13において、破線で囲んだ値が各列の最大値であるとすると、実業務文章1-1-0および実業務文章1-2-0はともに基軸文章1-1-0に対応付けられ、実業務文章1-3-0は基軸文章1-2-0に対応付けられることになる。このようにして、演算手段10は文章類似度に基づいて対応付けを行い、これによって対応付け結果DB30を作成する。なお、この対応付けは、文章類似度の最大値に基づいてなされるのではなく、文章類似度が所定の閾値以上かどうかに基づいて行われてもよい。すなわち、ある実業務文章を、文章類似度が閾値以上となる基軸文章すべてに対応付けるものであってもよく、また、文章類似度が閾値以上となる基軸文章が存在しない場合には、いずれの基軸文章にも対応付けないものであってもよい。次に、演算手段10は、対応付け結果に基づいて出力用のデータを作成し、このデータに基づいて文章対応付けシステム100の出力部を制御する。この制御に応じて、出力部は対応付け結果を文章対応付けシステム100の外部に対して出力するステップS16。この出力は、たとえばプリンタ等の印刷装置による印刷処理として実行されるが、ディスプレイ等の表示装置による表示処理として実行されてもよい。図18は、対応付け結果の出力の例EA資料対応表を示す。この例では、対応関係が表形式で表され、左側には基軸文章が、右側には対応する実業務文章が表示される。このような表を出力させるために、演算手段10は、対応付け結果DB30に記録されるEA番号と業務番号との対応関係に基づき、まず、基軸文章DB21に記録される基軸文章をEA番号により抽出し、実業務文章DB22に記録される実業務文章を業務番号により抽出し、次に、抽出した基軸文書と実業務文書とを、EA番号と業務番号との対応関係に基づいて関連付けてデータ化する。あるいは、演算手段10は、入力部からEA番号の指定を受け付けて、対応付け結果DB30に記録される指定されたEA番号と業務番号との対応関係に基づき、同様にして基軸文書と実業文書とを関連付けてデータ化してもよい。図18の例では、EA番号についてL1=1となる基軸文書、すなわち作業概要の大が個人住民税となる基軸文書と、業務文書との対応付けがなされている。ここで、演算手段10は、基軸文章と、その基軸文章に対応付けられた実業務文章とを、左右に並列して出力することを示すものとして、出力用のデータを作成する。なお、出力用のデータの形式は、たとえば関係型データベースアプリケーションが使用するファイル形式であるが、これは他の形式であってもよく、たとえばCSV形式、HTML形式、XML形式、PDF形式等であってもよい。次に、演算手段10は、文章間の対応関係に基づいて、基軸文章DB21に各実業務文章を追加して集積するステップS17。このステップはいわゆる学習に相当する。ここで、演算手段10は、各実業務文章を、その実業務文章が対応付けられた基軸文章に追加して、基軸文章DB21に格納する。すなわち、文章対応付けシステム100の記憶手段20は、各基軸文章と、対応付けにおいてその基軸文章に対応付けられたすべての実業務文章とを、それぞれの基軸文章に集積して記憶することになる。図19は、この集積の結果として更新された基軸文章DB21の構成の例を示す。実業務文章DB22に含まれる情報のうち、作業内容を表す項目、すなわち項目NAIYOUと、作業に関係する法令の箇条番号を表す項目、すなわち項目J1,J2,K1,K2,G1,G2とにおいて、新たな情報が基軸文章DB21に追加されている。ここで、図19において、図2と比較して新たに追加された部分を破線で囲んで示す。なお、これ以外の項目において新たな情報が追加されてもよい。また、情報の追加に応じて、基軸文章DB21に新たな項目名が追加されてもよい。次に、演算手段10は、ステップS17で基軸文章DB21に追加された文字列について、ステップS2図16と同様の処理を行い、追加された文章に含まれる単語を基軸単語拡張DB26に追加するステップS18。すなわち、追加された文章に基づいて基軸単語拡張DB26を更新する。さらに、演算手段10は、基軸単語拡張DB26に追加された単語について、ステップS3図16と同様の処理を行い、重みおよび同義語を追加して基軸単語拡張DB26を更新するステップS19。このようにして、図17の処理が実行されるたびに、文章対応付けシステム100は実業務文章DB22から新たな実業務文章を学習して取り込み、基軸単語拡張DB26に新たな基軸単語を追加する。これによって基軸単語拡張DB26における基軸文章と実際の業務との関係は現実をよりよく反映するものとなり、次回の対応付け処理においてより精度の高い結果を出すことができる。以上のように説明される、実施の形態1に係る文章対応付けシステム100の動作の概要を、図20を用いてまとめると以下のようになる。まず、文章対応付けシステム100の管理者は、総務省のEA資料図3をRDB化し、基軸文章DB21を作成するこの処理は文章対応付けシステム100によって自動的になされてもよい。文章対応付けシステム100は、形態素解析によって基軸単語DB25を作成するステップS1,S2。さらに、重みおよび同義語の入力を受け付け、基軸単語拡張DB26を作成するステップS3。次に、文章対応付けシステム100の管理者は、自治体の実業務説明文書図5をRDB化し、実業務文章DB22を作成するこの処理は文章対応付けシステム100によって自動的になされてもよい。文章対応付けシステム100は、形態素解析によって実業務単語DB27を作成するステップS11,S12。文章対応付けシステム100は、基軸文章と実業務文章との組み合わせのそれぞれについて、突合を行い文章類似度を算出しステップS13、文章類似度を集計しステップS14、文章類似度の大きさから突合の結果を判断して対応付けを行うとともに対応付け結果DBを格納するステップS15。さらに対応付けの結果をEA資料対応表図18として出力しステップS16、実業務文章をそれぞれ対応付けられた基軸文章に集積して学習するステップS17。そして集積された単語について基軸単語DB25および基軸単語拡張DB26を更新するステップS18,S19。このように、この発明の実施の形態1に係る文章対応付けシステム100は、文章間の対応付けを行う、文章対応付けシステムであって、組織の業務の内容を表す複数の実業務文章と、対応付けの基軸となる複数の基軸文章とを記憶する、記憶手段と、実業務文章のそれぞれについて、基軸文章のいずれかへの対応付けを行う、演算手段とを備え、組織の業務に関連する文章の対応付けを、複数の基軸文章と、複数の実業務文章との間で実行することができる。また、基軸文章との対応付けが完了した実業務文章を、基軸文章の一部として集積し、これによって学習することができる。このため、文章対応付けシステム100は、組織の業務に関連する文章の対応付けを精度よく実行することができる。また、実施の形態1に係る文章対応付けプログラムは、コンピュータを文章対応付けシステム100として機能させるので、組織の業務に関連する文章の対応付けを、複数の文章間で実行することができる。学習によって得られる効果の例を、以下に説明する。図2の基軸文章DB21において、基軸文章1-2-0の作業内容を表す項目NAIYOUには、給報という用語が含まれている。この用語は給与支払報告書の略語であるが、コンピュータによる一般的な形態素解析では、このような略語は必ずしも適切には処理されない。たとえば図6の基軸単語DB25では、この用語は、EA番号1-2-0の単語附番4の給という動詞と、単語附番5の報という接尾辞の組み合わせとして誤って解析されている。また、図4の実業務文章DB22において、実業務文章1-4-0の作業内容を表す項目NAIYOUには、給与支払報告書という用語が含まれている。この用語は複合語として一つの文書を示すものであり、一まとまりの用語として扱うべきであるが、コンピュータによる一般的な形態素解析では、このような複合語は必ずしも適切には処理されない。たとえば図8の実業務単語DB27では、この用語は、業務番号1-4-0の単語附番5~7の給与支払報告書という3つの名詞に分割されている。このように、基軸文章1-2-0および実業務文章1-4-0は、実質的にはいずれも給与支払報告書という同一の文書に関する処理を含むものであり、これが文章類似度の算出において考慮されるべきであるにもかかわらず、それぞれ形態素解析において適切な処理がなされず、結果としてこの用語は突合の際に一致しないものとなる。このように、学習されない状態では、文章類似度の値は必ずしも最適なものとはならない。ところが、実施の形態1に係る文章対応付けシステム100は、基軸文章との対応付けが完了した実業務文章を、基軸文章の一部として集積し、これによって学習を行う。上述の例では、基軸文章1-2-0および実業務文章1-4-0は、給与支払報告書という用語以外の単語による一致の度合いが大きいためまたは、実施の形態2において後述する、関係法令箇条番号を表す項目、入力情報を表す項目、出力情報を表す項目等いずれかの一致の度合いが大きいため、結果として対応付けられ、図19の基軸文章1-2-0に示すように1つの基軸文章として集積される。これによって、集積された後の基軸文章は、作業内容を表す項目NAIYOUに、給報という略語または給という動詞および報という接尾辞と、給与支払報告書という3つの名詞とを両方とも含む。したがって、新たな実業務文章として、給報という略語を使用した文章が入力された場合であっても、給与支払報告書という複合語を使用した文章が入力された場合であっても、少なくともいずれか一方が一致することになり、文章類似度がより適切に算出される。このように、文章対応付けシステム100は、学習を行うことによって、また学習を繰り返すことによって、文章類似度をより適切に算出することができる。上述の実施の形態1では、単語の重みは品詞に基づいて決定されており、名詞の重みは0でない値であり、名詞以外の重みは0である。変形例として、単語の重みは品詞に基づかず、他の方法で決定されてもよい。また、文章対応付けシステム100は、ステップS3およびステップS19において基軸単語拡張DB26を作成または更新する際に、管理者からの入力を必要とする。変形例として、文章対応付けシステム100は基軸単語拡張DB26を自動的に作成または更新するものであってもよい。この場合、たとえば文章対応付けシステム100は、名詞には重み1を付与し、その他の品詞には重みを付与しないものであってもよい。また、同義語を一切付与しないものであってもよい。このようにすると、外部からの入力を必要としないので、作業手順を簡素化することができる。また、文章対応付けシステム100の記憶手段20は、単語ごとに付与されるべき重みと同義語とを定義した辞書ファイルを、あらかじめ格納していてもよい。この場合、文章対応付けシステム100は、この辞書ファイルに基づき、自動的に基軸単語拡張DB26を作成または更新することができる。基軸文章および実業務文章は、自治体以外の組織の業務に関連するものであってもよく、たとえば会社の業務に関連するものであってもよい。また、組織の業務に直接関連しないものであってもよく、複数の文章の間で対応付けを行う用途であればどのような文章に対しても文章対応付けシステム100を使用することができる。上述の実施の形態1では、すべてのDBが単一のコンピュータである文章対応付けシステム100の記憶手段20に格納される。変形例として、文章対応付けシステムは複数のコンピュータによって構成されてもよく、それぞれのDBが複数のコンピュータに分散して設けられてもよい。たとえば、ステップS2およびステップS12における形態素解析処理と、ステップS13における突合処理とが、異なるコンピュータの異なる演算手段によって実行されてもよい。実施の形態2.実施の形態2は、実施の形態1において、基軸文章DB21および実業務文章DB22の項目NAIYOUだけでなく、その他の項目に含まれる情報も使用して文章の対応付けを行う構成としたものである。以下、実施の形態1との相違点を説明する。実施の形態1では、作業内容を表す項目NAIYOUに含まれる単語に基づいて、基軸単語拡張DB26および実業務単語DB27からなる組が作成される。実施の形態2に係る文章対応付けシステム図示せずの演算手段は、これらに加え、これらと同様の構成を有するDBの組を、関係法令箇条番号を表す項目J1,J2,K1,K2,G1,G2についても作成し、記憶手段はこれらを格納する。すなわち、記憶手段は、基軸法令DBおよび実業務法令DBを格納する。図21は、実業務法令DBの構成の例を示す。実業務法令単語DBは、実業務文章のそれぞれに関連する法令箇条番号を表すものである。この例では、たとえば実業務文章1-1-0に対して第317条の6第1項が関連付けられている。なお、基軸法令DBも同様の構成を有する。同様にして、入力情報を表す項目INPUTについてもDBの組が作成され、出力情報を表す項目OUTPUTについてもDBの組が作成される。すなわち、記憶手段は、基軸入力DB、実業務入力DB、基軸出力DB、および、実業務出力DBを格納する。なお、実施の形態1と異なり、実業務文章DB22も基軸文章DB21と同様の項目INPUTおよびOUTPUTを含むものとする。図22は、基軸入力DBの構成の例を示す。基軸入力DBは、図2の基軸文章DB21の項目INPUTから所定の規則により抽出される文字列に基づいて作成される。たとえば、基軸文章1-2-0に対応する入力情報を表す項目INPUTからは、という記号と改行を表す情報とで囲まれた給与支払報告書という文字列と、住民税申告書という文字列と、委任状という文字列に基づいて、図22のEA番号1-2-0で示される3行が作成される。なお、実業務入力DB、基軸出力DB、および、実業務出力DBも同様の構成を有する。さらに、実施の形態1では、基軸単語DBに対して基軸単語拡張DBが作成されるように、実施の形態2では、基軸入力DBに対して基軸入力拡張DBが作成され、基軸出力DBに対して基軸出力拡張DBが作成される。基軸入力拡張DBは、基軸入力DBの各文字列について、項目名OMOMIおよびDOUGIGOで表される情報を関連付けて記憶する。OMOMIは、文章対応付けシステムが文章の対応付けを決定する際にその文字列がいかなる重みを持つかを表す項目である。DOUGIGOは、その文字列と同一の意味または類似した意味を持つ文字列またはそのような文字列のリストを表す項目である。基軸出力拡張DBも、同様の構成を有する。実施の形態2に係る演算手段は、ステップS3において、さらに基軸入力拡張DBおよび基軸出力拡張DBの、重みおよび同義語に関する情報の入力を受け付けて設定する。または、演算手段は、基軸入力拡張DBおよび基軸出力拡張DBの、すべての重みに所定の値を設定し、すべての同義語を設定しなくてもよい。実施の形態2に係る演算手段は、ステップS13において突合詳細DB28を作成する際に、作業内容を表す項目NAIYOUの突合、すなわち実施の形態1において行われる、基軸単語拡張DB26と実業務単語DB27との突合だけでなく、関係法令箇条番号を表す項目J1,J2,K1,K2,G1,G2、入力を表す項目INPUT、および、出力を表す項目OUTPUTの突合もそれぞれ行う。たとえば、関係法令箇条番号を表す項目の突合では、基軸法令DBおよび実業務法令DBを用いて突合が行われる。この突合では、基軸文章と実業務文章との組み合わせごとに、関係法令箇条番号が完全に一致するかどうかが判定される。たとえば、基軸文章が第317条の6第2項に関連付けられており、実業務文章が第317条の6第1項に関連付けられている場合は、関係法令箇条番号の一部しか一致しないので、この基軸文章と実業務文章とは類似しないものと判定され、その組み合わせの文章類似度は0となる。関係法令箇条番号が完全に一致する場合は、基軸文章と実業務文章とは類似するものと判定され、その組み合わせの文章類似度は0でない所定の値となる。また、入力情報を表す項目INPUTの突合では、基軸入力拡張DBおよび実業務入力DBを用いて突合が行われる。実施の形態1で、文章の組み合わせごとに単語の一致度が判定される方法と同様にして、実施の形態2では、文章の組み合わせごとに文字列の一致度が判定される。そして、実施の形態1と同様にして、実施の形態2でも、一致度の総合計から文章類似度を算出する。出力情報を表す項目OUTPUTの突合についても同様である。以上のようにして、作業内容を表す項目NAIYOUの突合、関係法令箇条番号を表す項目J1,J2,K1,K2,G1,G2の突合、入力を表す項目INPUTの突合、および、出力を表す項目OUTPUTの突合が行われ、それぞれにおいて文章間の文章類似度が算出される。この文章類似度は、文章の組み合わせごとに合計された後、実施の形態1のステップS15図17と同様の最終的な対応付けに用いられる。このように、実施の形態2に係る演算手段は、業務の処理内容を表す文字列だけでなく、業務の入力または出力となる情報の名称を表す文字列と、業務に関連する法令の箇条番号とにも基づいて対応付けを行う。このように、実施の形態2では、様々な情報を含む様々な項目に基づいて対応付けを行うので、対応付けの精度をより向上させることが可能である。また、実施の形態2では、組織の性質または業務の性質に応じて項目ごとに重みを変化させることで、対応付けの精度をより向上させることができる。たとえば、自治体のように法律に関係の深い組織の業務に対しては、関係法令箇条番号を表す項目J1,J2,K1,K2,G1,G2に含まれる単語すなわち箇条番号に対して、他の項目に含まれる単語より大きい重みを付与することで、精度をより向上させることが可能である。なお、箇条番号は単なる数値であり、文章表現が一般に含むような曖昧性を持たないので、さらに精度が向上する可能性がある。実施の形態2において、さらに他の項目に基づいて対応付けを行ってもよい。たとえば、業務に関連する法令の名称を表す項目、業務に関連する外部組織の名称税務署等を表す項目、業務に関連する組織内の部署名住民課税務課等を表す項目、業務を実施する実施時期や実施月4月等を表す項目、等が考えられる。また、とくに自治体の税業務を想定する場合、業務に関連する税の名称を表す項目に基づいて対応付けを行うようにすれば、さらに精度が向上する可能性がある。また、実施の形態2において、実施の形態1と同様の変形を施すことができる。"