入力装置と、前記入力装置に接続されたプロセッサと、前記プロセッサに接続された記憶装置と、前記プロセッサに接続された出力装置を有する文書処理装置において、前記プロセッサは、二つ以上の文書を処理対象として取得する処理と、取得された文書のそれぞれから文領域及び/又は表領域を抽出する処理と、各領域から抽出された文のそれぞれについて係り受け関係を解析する処理と、前記係り受け関係の解析結果に基づいて、単語又は文節をノードとし、文節間の修飾関係や被修飾関係の候補をエッジで表すグラフ構造に変換する処理と、抽出された表のそれぞれについて、枠の隣接関係や文字行の配置関係に基づいて、枠又は文字行をノードとし、枠間や文字行間の隣接関係をエッジで表すグラフ構造に変換する処理と、枠間や文字行間の隣接関係を表す前記エッジ間の強度を、枠の隣接パターンや文字列共起頻度に基づいて計算する処理と、異なる文書から生成されたグラフの各ノードペアについて、ノード間の文字列の類似性同義性と、近傍ノード又は論理関係を持つ遠方のノードの類似性とに基づいて、文及び/又は表の構成要素間のアライメントを判定する処理と、アライメントのとれたノードペア間の類似度とグラフ上の位置情報の組合せに基づいて、二つ以上の文書間における対応箇所及び/又は差異箇所を出力する処理とを実行することを特徴とする文書処理装置。請求項1に記載の文書処理装置において、前記二つ以上の文書間における対応差異箇所を出力する処理は、対応箇所及び/又は差異箇所を画面上で強調表示することを特徴とする文書処理装置。請求項1に記載の文書処理装置において、前記アライメントを判定する処理は、ノード間における内部類似度が高いノード間で構成されるエッジのみを対象としてアライメントを決定し、その後、残りのノードについての対応関係を決定することを特徴とする文書処理装置。請求項1に記載の文書処理装置において、前記アライメントを判定する処理は、ノード間における内部類似度が高いノード間で構成されるエッジのみを対象として1回目のアライメントを決定し、2回目以降においては、1回目のアライメントで決定した固定対応箇所に対するグラフ上の距離に基づいて、残りのノード間の外部類似度を計算することを特徴とする文書処理装置。請求項1に記載の文書処理装置において、前記アライメントを判定する処理は、対応関係にある文及び/又は表を抽出する処理と、対応関係にある文及び/又は表を構成する文書構成要素ペアの共起強度を推定する処理と、推定された共起強度に基づいて、同義語及び/又は省略語を動的に判定する処理と、判定結果に基づいて、ノードペアの類似度を計算する処理とを有することを特徴とする文書処理装置。文書処理装置において実行される文書構成要素間の関係解析方法において、二つ以上の文書を処理対象として取得する処理と、取得された文書のそれぞれから文領域及び/又は表領域を抽出する処理と、各領域から抽出された文のそれぞれについて係り受け関係を解析する処理と、前記係り受け関係の解析結果に基づいて、単語又は文節をノードとし、文節間の修飾関係や被修飾関係の候補をエッジで表すグラフ構造に変換する処理と、抽出された表のそれぞれについて、枠の隣接関係や文字行の配置関係に基づいて、枠又は文字行をノードとし、枠間や文字行間の隣接関係をエッジで表すグラフ構造に変換する処理と、枠間や文字行間の隣接関係を表す前記エッジ間の強度を、枠の隣接パターンや文字列共起頻度に基づいて計算する処理と、異なる文書から生成されたグラフの各ノードペアについて、ノード間の文字列の類似性同義性と、近傍ノード又は論理関係を持つ遠方のノードの類似性とに基づいて、文及び/又は表の構成要素間のアライメントを判定する処理と、アライメントのとれたノードペア間の類似度とグラフ上の位置情報の組合せに基づいて、二つ以上の文書間における対応箇所及び/又は差異箇所を出力する処理とを実行することを特徴とする文書構成要素間の関係解析方法。請求項6に記載の文書構成要素間の関係解析方法において、前記二つ以上の文書間における対応差異箇所を出力する処理は、対応箇所及び/又は差異箇所を画面上で強調表示することを特徴とする文書構成要素間の関係解析方法。請求項6に記載の文書処理装置において、前記アライメントを判定する処理は、ノード間における内部類似度が高いノード間で構成されるエッジのみを対象としてアライメントを決定し、その後、残りのノードについての対応関係を決定することを特徴とする文書構成要素間の関係解析方法。請求項6に記載の文書構成要素間の関係解析方法において、前記アライメントを判定する処理は、ノード間における内部類似度が高いノード間で構成されるエッジのみを対象として1回目のアライメントを決定し、2回目以降においては、1回目のアライメントで決定した固定対応箇所に対するグラフ上の距離に基づいて、残りのノード間の外部類似度を計算することを特徴とする文書構成要素間の関係解析方法。請求項6に記載の文書構成要素間の関係解析方法において、前記アライメントを判定する処理は、対応関係にある文及び/又は表を抽出する処理と、対応関係にある文及び/又は表を構成する文書構成要素ペアの共起強度を推定する処理と、推定された共起強度に基づいて、同義語及び/又は省略語を動的に判定する処理と、判定結果に基づいて、ノードペアの類似度を計算する処理とを有することを特徴とする文書構成要素間の関係解析方法。文書処理装置を構成するコンピュータに、二つ以上の文書を処理対象として取得する処理と、取得された文書のそれぞれから文領域及び/又は表領域を抽出する処理と、各領域から抽出された文のそれぞれについて係り受け関係を解析する処理と、前記係り受け関係の解析結果に基づいて、単語又は文節をノードとし、文節間の修飾関係や被修飾関係の候補をエッジで表すグラフ構造に変換する処理と、抽出された表のそれぞれについて、枠の隣接関係や文字行の配置関係に基づいて、枠又は文字行をノードとし、枠間や文字行間の隣接関係をエッジで表すグラフ構造に変換する処理と、枠間や文字行間の隣接関係を表す前記エッジ間の強度を、枠の隣接パターンや文字列共起頻度に基づいて計算する処理と、異なる文書から生成されたグラフの各ノードペアについて、ノード間の文字列の類似性同義性と、近傍ノード又は論理関係を持つ遠方のノードの類似性とに基づいて、文及び/又は表の構成要素間のアライメントを判定する処理と、アライメントのとれたノードペア間の類似度とグラフ上の位置情報の組合せに基づいて、二つ以上の文書間における対応箇所及び/又は差異箇所を出力する処理とを実行させるプログラム。請求項11に記載のプログラムにおいて、前記二つ以上の文書間における対応差異箇所を出力する処理は、対応箇所及び/又は差異箇所を画面上で強調表示することを特徴とするプログラム。請求項11に記載のプログラムにおいて、前記アライメントを判定する処理は、ノード間における内部類似度が高いノード間で構成されるエッジのみを対象としてアライメントを決定し、その後、残りのノードについての対応関係を決定することを特徴とするプログラム。請求項11に記載のプログラムにおいて、前記アライメントを判定する処理は、ノード間における内部類似度が高いノード間で構成されるエッジのみを対象として1回目のアライメントを決定し、2回目以降においては、1回目のアライメントで決定した固定対応箇所に対するグラフ上の距離に基づいて、残りのノード間の外部類似度を計算することを特徴とするプログラム。請求項11に記載のプログラムにおいて、前記アライメントを判定する処理は、対応関係にある文及び/又は表を抽出する処理と、対応関係にある文及び/又は表を構成する文書構成要素ペアの共起強度を推定する処理と、推定された共起強度に基づいて、同義語及び/又は省略語を動的に判定する処理と、判定結果に基づいて、ノードペアの類似度を計算する処理とを有することを特徴とするプログラム。しかし、特許文献1は、個別の相違表現ペアが同義語であるかどうかを判定するための技術であり、文章同士もしくは文書間の何処と何処が対応づけされるのかを開示する技術ではない。また、予め対応関係にあることが判断された文章のペアを処理装置に与える必要がある。さらに、特許文献1は、宅配便など個建て運賃におけるなど個建てにみられるような、省略表現の同定方法を開示していない。また、特許文献1は文のみを対象とするため、文の係り受け構造を利用する手法となっている。このため、特許文献1は表の論理構造の解析には用いることができない。また、特許文献2は、条文の分解方法を開示してはいるものの、共通部分対照部分の抽出は、文字列を使った類似度判定のみに基づいている。システムの構築やその改定作業では、改定前後の文書間や公開対象が異なる文書例えば一般用と内部用、自社文書と他社文書など間で、同一の意味内容が異なる表現文だけでなく表で書かれることがある。ところが、文字列の差分を単純に表示する既存のツールは、表面的な差分が処理結果として数多く出現するだけであり、複数の文や表に分けて記載された内容を比較することや表現の異なる複数文書中の文表を比較することができない。このため、読解や編集作業に要するコストが高くなる問題がある。そこで、本発明に係る文書構成要素間の関係解析技術では、入力装置と、入力装置に接続されたプロセッサと、プロセッサに接続された記憶装置と、プロセッサに接続された出力装置を有する文書処理装置において、プロセッサに以下の処理を実行させる。二つ以上の文書を処理対象として取得する処理取得された文書のそれぞれから文領域及び/又は表領域を抽出する処理各領域から抽出された文のそれぞれについて係り受け関係を解析する処理係り受け関係の解析結果に基づいて、単語又は文節をノードとし、文節間の修飾関係や被修飾関係の候補をエッジで表すグラフ構造に変換する処理抽出された表のそれぞれについて、枠の隣接関係や文字行の配置関係に基づいて、枠又は文字行をノードとし、枠間や文字行間の隣接関係をエッジで表すグラフ構造に変換する処理枠間や文字行間の隣接関係を表すエッジ間の強度を、枠の隣接パターンや文字列共起頻度に基づいて計算する処理異なる文書から生成されたグラフの各ノードペアについて、ノード間の文字列の類似性同義性と、近傍ノード又は論理関係を持つ遠方のノードの類似性とに基づいて、文及び/又は表の構成要素間のアライメントを判定する処理アライメントのとれたノードペア間の類似度とグラフ上の位置情報の組合せに基づいて、二つ以上の文書間における対応箇所及び/又は差異箇所を出力する処理本発明によれば、複数の文や表に分かれて記載されている内容を結合して比較し、対応差異部分を抽出することができる。また、本発明によれば、表現の異なる複数文書中の文表を比較し、対応差異部分を抽出することができる。上述した以外の課題、構成及び効果は、以下に示す実施の形態の説明により明らかにされる。以下の実施の形態においては、便宜上その必要があるときは、複数のセクションまたは実施の形態に分割して説明する。特に明示した場合を除き、それらは互いに無関係ではなく、一方は他方の一部または全部の変形例、応用例、詳細説明、補足説明等の関係にある。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一の機能を有する部材には同一または関連する符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。また、以下の実施の形態では、特に必要なとき以外は同一または同様な部分の説明を原則として繰り返さない。また、後述する各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路その他のハードウェアとして実現しても良い。また、各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することにより実現しても良い。すなわち、各構成や機能等は、ソフトウェアとして実現しても良い。各構成や機能等を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリやハードディスク、SSDSolidStateDrive等の記憶装置、ICカード、SDカード、DVD等の記憶媒体に格納することができる。また、図中の制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示すものであり、製品上必要な全ての制御線や情報線を表すものでない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えて良い。さらに、以下の実施の形態において、その構成要素要素ステップ等も含むは、特に明示した場合および原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではない。以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。[システム構成]図1に、後述する各実施例に共通する文書構成要素間の関係解析システム以下関係解析システムという。10の機能構成を示す。実施例に係る関係解析システム10は、文書の作成管理業務を支援するために、文書検索、文書解析を行う計算機である。関係解析システム10は、例えば入力装置11、表示装置12、CPUCentralProcessingUnit13、印刷装置14、ワークエリア15及び情報保持装置16を有する。入力装置11は、入力装置110及び検索装置111を含む。入力装置110は、ユーザによる指示入力等を受け付ける装置であり、例えばキーボード、マウス、タッチパネル等であってもよい。表示装置12は、ユーザに種々の文字及び画像等の情報を出力する装置であり、例えば液晶ディスプレイのような画像表示装置であってもよい。CPU13は、ワークエリア15に格納されたプログラムを実行することによって種々の機能を実現する処理装置である。以下に説明される各プログラムの処理は、実際にはCPU13が実行する。印刷装置14は、ユーザに提供する種々の情報を必要に応じて印刷する出力装置である。ワークエリア15は、CPU13によって実行されるプログラム等が格納される記憶領域である。本実施形態のワークエリア15には、OSOperatingSystem151、通信プログラム152、文書検索プログラム153、文書構造解析プログラム154及び文書間対応付けプログラム155が格納される。ワークエリア15にはさらに他のプログラムが格納されてもよいし、それらのプログラムをCPU13が実行するときに参照されるデータが格納されてもよいし、CPU13が実行した処理の結果が格納されてもよい。これらのプログラムに基づく処理については後述する。情報保持装置16は、CPU13が各プログラムに基づいて種々の処理を実行するために参照する情報を格納する。本実施形態の情報保持装置16には、階層項目辞書161、フレーズ対応関係一時辞書162、同義語辞書163、枠結合強度定義辞書164、省略語辞書165が格納される。階層項目辞書161は、重量、上限、下限といった項目間の属性関係や部分全体関係を表す情報を保持し、関係解析システム10が文書構造解析を実行する際に参照される。フレーズ対応関係一時辞書書162は、単語やフレーズペアと当該ペアの同値性に関するスコアを含む。この辞書は、文書のペアから関係解析システム10により動的に生成され、文書間の対応付けを実行する際に参照される。これらの辞書は、単語やフレーズペアのみならず、単語やフレーズのグラフであってもよい。同義語辞書163は、グラムとgの関係のように、あらかじめ知識として持っている同義語の辞書を保持し、文書構造解析を実行する際、文書間対応付けを行う際に参照される。省略語辞書165は、フレーズ対応関係一時辞書162より生成される省略語辞書を表す。なお、同義語辞書163と省略語辞書165を用いた文書構成要素間の関係解析方法については、図18~20を用いて後述する。また、フレーズ対応関係一時辞書162、同義語辞書163、省略語辞書165の内容とそれらを用いた処理例については後述する図9参照。枠結合強度定義辞書164は、文書構造解析の結果生成されるグラフのエッジ間の距離を定義するものであり、グラフのノード間の対応差異を計算する際に、周辺ノードの影響度を計算するために考慮するものである。情報保持装置16には、さらに他の情報が格納されてもよいが、本実施の形態では説明を省略する。ワークエリア15及び情報保持装置16は、文書構成要素間の関係解析システム10に実装された記憶装置に相当する。典型的には、ワークエリア15がDRAMDynamicRandomAccessMemoryのような高速かつ揮発性の記憶装置であり、情報保持装置16がHDDHardDiskDrive又はフラッシュメモリのような大容量かつ不揮発性の記憶装置である場合を想定する。もっとも、ワークエリア15及び情報保持装置16は、その他の種類の記憶装置であってもよい。各プログラムは情報保持装置16に格納され、CPU13によって実行されるときにワークエリア15にコピーされてもよい。また、情報保持装置16に格納された辞書の少なくとも一部が、必要に応じて一時的にワークエリア15にコピーされてもよい。関係解析システム10は、さらに、通信ネットワーク19を介して一つ以上のファイルサーバ21と接続されてもよい。各ファイルサーバ21は、通信ネットワーク19に接続された計算機であり、そのハードウェア構成は関係解析システム10と同様であってもよい。図1には、関係解析システム10が一つの計算機により実現される例を示したが、関係解析システム10と同様の機能が複数の計算機によって実現されてもよい。例えば階層項目辞書161等の各種の辞書が情報保持装置16に格納される代わりに、いずれかのファイルサーバ21に格納されていてもよい。また、解析対象となる文書群は、一つ又は複数のファイルサーバ21に格納されていており、文書検索プログラムにより通信ネットワーク19経由で検索されてもよい。その場合、解析対象となる文書又はその解析結果は、通信プログラム152により送受信される。[実施例1以下では、前述した関係解析システム10を用い、文書ペア間で対応差異箇所を対応付け、差異箇所を可視化するための実施例を説明する。図2に、本実施例に係る関係解析システム10において実行される対応差異箇所の対応付け処理手順の概要を示す。まず、作業者は、入力装置110を使用し、関係解析システム10に対して、コンピュータ上の特定フォルダにある文書を2つ又はそれ以上を選択する。または、検索装置111が、入力又は選択されたキーワード等に基づいて文書検索を実行し、検索結果から2つ又はそれ以上の文書を選択するステップ200。次に、関係解析システム10は、選択入力された2つ又はそれ以上の各文書を解析し、それぞれから文領域と表領域を抽出するステップ201。この処理は、文字/罫線の配置情報に基づいて、文書から文/リスト/段落/章立て/表を個別に再構成する処理である。例えば解析対象文書が紙文書やPDF文書の場合、ステップ201には、物理的な行を文書から抽出し、抽出行から文の単位を再構成する処理、罫線と物理的な行の配置関係に基づいて表構造を再構成する処理等が含まれる。これらの処理には、既存のレイアウト解析技術例えばOCR技術等で使われているを使うことができる。また、解析対象文書がHTML文書の場合、等のタグや等のタグを手掛かりに用い、文の単位や表の単位を再構成する処理が含まれる。次に、関係解析システム10は、抽出された文のそれぞれについて、係り受け解析及び構文解析を実行するステップ202。ここでの係り受け解析及び構文解析は、文から抽出された文節間の修飾関係や被修飾関係を特定する解析処理であり、係り受け解析により文を木構造として表現した解析結果が得られる。次に、関係解析システム10は、ステップ202の係り受け解析結果に基づいて、単語又は文節をノードとし、文節間の修飾関係や被修飾関係をエッジとするグラフを生成するステップ203。係り受け解析結果に基づいたグラフ構造への変換処理については、図3を参照して後述する。また、関係解析システム10は、ステップ201の処理の後、ステップ202と並行して表構造の解析処理を実行するステップ204。表構造の解析では、枠がある場合、枠間の隣接関係を解析し、加えて文字行間の隣接関係を解析する。ここでの隣接関係は、隣り合っているかどうかだけではなく、枠同士の端が揃っている、包含している、ずれている等の配置関係を含む。次に、関係解析システム10は、枠間や文字行間の隣接関係に基づき、グラフ構造を生成するステップ205。表のグラフ変換では、枠又は文字行をノードとし、枠間や文字行間の隣接関係をエッジとする。表構造解析結果のグラフ構造への変換は、図4~図7を参照して後述する。ステップ203及びステップ205の後、関係解析システム10は、生成されたグラフのノード間の類似度を計算するステップ206。ノード間の類似度計算は、計算対象とするノードだけではなく、エッジを通じて接続された近傍に位置するノードとの類似度も考慮して実行する。類似度計算方法については、図10を参照して後述する。次に、関係解析システム10は、ステップ206で決定したノード間の類似度に基づき、最適なアライメントを決定するステップ207。この決定処理には、2部グラフ照合等の数学的枠組みを適用することができる。これについては、図17を参照して後述する。最後に、関係解析システム10は、ステップ207で求めたグラフ間の対応関係と対応付け強度に基づいて、対応ノードが存在しないノードやスコアが低いノード関係を差異箇所として強調表示するステップ208。本処理については、図18を参照して後述する。図3に、本実施例に係る文章グラフ生成処理図2のステップ202、203に対応によって生成されるグラフの構造例を表したものである。図3は、入力文300が乳幼児とは、出生の日から満6歳に達する日以後の最初の3月31日までの間にある者をいう。である場合に、生成されるグラフ301の構造例を表している。図中、ノード311、312、313は、係り受け解析により生成された文節の一部を表している。エッジ321、322、323は、係り受け解析により生成された文節間の修飾関係や被修飾関係の一部を表している。統計的係り受け解析では、文節間の係り受けの強さが、正解コーパス等に基づいて予め学習されている。学習したペアのスコアに基づいて、関係解析システム10は、係り受け構造全体のスコアが最大となる構造木構造を決定する。解析結果は主動詞句を根とする木構造で表現可能であるが、常に正しい解が出力されるわけではない。例えばグラフ301の例にみられるように、出生の日からの係り先が、達する日の場合と、~までの間にの場合があり得る。そのため、解析結果の木構造を生成する他、可能性のある係り先候補の全てを、重み付きエッジで表現したグラフ構造で表してもよい。図4は、本実施例に係る文書解析処理において、解析対象の一つである表の例を表している。文字行401~405は、表400における項目領域の一部を表している。例えば文字行401は医療証の内容であり、文字行402は被保険者の内容である。これらの文字列は、○○○医療費助成申請書の固定項目である。領域411~414は、表400に含まれるデータ領域の一部を表している。これらの文字行411~414は、○○○医療費助成申請書において任意の文字列が記載される項目である。図5は、本実施例に係る文書解析処理において、解析対象の一つである表の別の例を表している。文字行501~503は、表500における項目領域の一つを表している。例えば文字行501は負担者番号であり、文字行502はフリガナである。これらの文字列は、○○○医療費助成申請書の固定項目である。枠511、512は、表500におけるデータ領域の一つを表している。文字行521は、表500における選択枝領域の一つを表している。図6は、本実施例に係る表グラフ生成処理図2のステップ204、205に対応による処理結果の例を表している。グラフ601は、表400図4のグラフ表現である。ノード611、612、613は、グラフ601のノードの一部であり、それぞれが表400図4の文字行401、402、403に対応する。エッジ621、622は、グラフ601のエッジの一部であり、それぞれが表400図4の文字行401と文字行402の枠隣接関係および文字行402と文字行403の枠隣接関係に対応する。エッジ621とエッジ622は、線の太さが異なるが、これは枠間や文字行間の隣接関係の結合強度を表している。例えばエッジ622の関係は、エッジ621の関係より結合強度が大きいことを表している。実際、図4において、ノード613に対応する被保険者氏名はノード612に対応する被保険者の内容の下位項目であるのに対し、ノード611に対応する医療証の内容とノード612に対応する被保険者の内容は互いに上位項目として並列関係にある。この関係が線の太さで表されている。エッジの結合強度の計算方法については、図8を参照して後述する。図7は、本実施例に係る表グラフ生成処理図2のステップ204、205に対応による処理結果の別の例を表している。グラフ701は、表500図5のグラフ表現である。ノード711、712、713は、グラフ701のノードの一部であり、それぞれが表500図5の文字行501、502、503に対応する。エッジ721、722は、グラフ701のエッジの一部であり、それぞれ表500図5の文字行501と502の隣接関係、文字行502と文字行503の隣接関係に対応する。図5に示すように、文字行501と文字行502は直接隣接していないが、それらの間の枠領域511が空欄となっているため、隣接関係として抽出されている。ただし、枠511と文字行502は、枠の端点が揃っていない。このため、エッジ721の結合強度は、エッジ722の結合強度に比べて弱いと判定されている。図8は、本実施例に係る表グラフ生成処理図2のステップ204、205に対応で使用するエッジの結合強度の計算例判定例を表したものである。関係821は、表801における文字行枠811と文字行812間の隣接関係を表している。文字行811を包含する枠と文字行812を包含する枠は、右枠端点がずれているが、文字行812を包含する枠の右側が空白データの可能性が高いであり、項目の階層関係に対応する可能性があるため、結合強度が高く設定されている。その反対に、関係832は、空白枠の右側に文字行を含む枠に分岐しており、意味的な関係性は薄いと判断され、結合強度が低く設定されている。また、表802における文字行817と文字行818の隣接関係835や文字行817と文字行819の関係836は、項目階層関係の分岐と考えられるため、結合高度を高く設定している。その反対に、枠領域815と文字行818の関係837や枠領域815と枠領域820の関係838は、両端点がずれているため、結合強度は低く設定されている。なお、関係解析システム10は、関係837や838の抽出自体を行わない可能性もある。以上のように、関係解析システム10は、枠構造のレイアウトパターンに基づいて、隣接関係だけではなく、その結合強度を付与した重み付きグラフを生成することができる。結合強度の判定ロジックは、配置パターンと結合強度の関係テーブルとして、辞書に格納しておいてもよい。上記の例では、レイアウトパターンに基づいて結合強度を判定しているが、大量の文書から文字行をノードとするノード数2以上の部分グラフの頻度に基づいて、例えば以下の計算式に基づいて結合度強度を計算してもよい。ノード間の類似度の計算方法について、図9および図10を参照して説明する。図9は、本実施例に係るノード間類似度計算処理図2のステップ206に対応の詳細ステップを表している。まず、関係解析システム10は、類似度の計算対象であるノード間の文字列について類似度を計算する。文字列の距離計算には、編集距離、LCS最大共通文字列長等の既知のアルゴリズムを使用する。また、文字列を形態素解析した形態素列に対し、前述した既知のアルゴリズムを適用してもよいステップ901。この際、関係解析システム10は、プレート対応関係一時辞書162、同義語辞書163、省略語辞書165等を使用する。以下、本類似度のことを、ノード間内部類似度と呼ぶ。次に、関係解析システム10は、類似度の計算対象であるノードの近傍、すなわち隣接ノード集合を得るステップ902。ここでの隣接ノードは直接の隣接関係があるノードだけではなく、予め指定した回数nだけエッジを辿ることができる範囲のノードを隣接ノードとしてもよい。次に、関係解析システム10は、類似度の計算対象である2つ以上のノードから抽出した隣接ノード集合間の類似度を計算するステップ903。すなわち、隣接ノード集合の要素間の類似度を計算する。この処理は、例えば以下の式を用いて計算することができる。以降、本計算による類似度のことをノード間外部類似度と呼ぶ。なお、式3は一致ノード件数を用いる場合、式4は最適アライメントを用いる場合αは閾値、式5はベクトル類似度を用いる場合に対応する。次に、関係解析システム10は、ノードペア内部類似度とノード間外部類似度を統合し、着目ノード間の類似度スコアとするステップ904。なお、統合に際しては、参照表現やタイトルの置換等も活用する。この後、関係解析システム10は、着目ノード間について計算された類似度スコアを出力するステップ905。図10は、ノード間類似度計算処理図2のステップ206に対応において、ノード間の類似度の計算方法を例示する模式図である。グラフ1030、1040は、比較対象である2つ以上の文書から抽出したグラフを表している。ノード1001は、グラフ1030のノードのうち類似度計算対象となる着目ノードを表している。ノード1002は、グラフ1040のノードのうち類似度計算対象となる着目ノードを表している。エッジ1011およびエッジ1012は、着目ノード1001に連結するエッジを表している。エッジ1015およびエッジ1016は、着目ノード1002に連結するエッジを表している。着目ノード1001の保険者名と着目ノード1002の保険の種類のノード内部類似度は保険の二文字だけが一致する。従って、ノード間内部類似度をLCS最大共通部分文字列の割合で表す場合、0.44=2452などと計算することができる。次に、ノード間外部類似度の計算について説明する。着目ノード1001の隣接ノードの集合は、協会、共済組合、健保組合、国保組合であり、着目ノード1002の隣接ノード集合は、協会、共済、組合、国保である。例えば式3によりノードペア外部類似度を計算する場合、文字列が完全一致するノードは、協会の一つしかないので、式3の値は0.22=1452以上となる。また、式4によりノード間外部類似度を計算する場合、国保組合および国保が同一と判定されるようにαの値を0.5に設定すると、式4の値は0.67=3452以上となる。この計算の際、各ノードの部分文字列の重みを変更してもよい。例えば国保組合と国保の編集距離は、通常2であるが、組合という文字は、隣接ノード4中に3個に現れているので、重要度を下げてよい可能性がある。例えば組合という文字の削除コストに重みをつけて、以下の式6により計算してもよい。また、式5によりノード間外部類似度を計算する場合、協会、共済組合、国保組合で構成される部分グラフと、協会、共済、国保で構成される部分グラフが最大共通部分グラフとなるため、隣接エッジ数3とカウントし、式5の値は0.75=34以上となる。ただし、編集距離が2以下の文字列ペアを、一致ノードと判定している。以上の方法により、ノード間外部類似度の計算を行うことができる。この後、前述したように、関係解析システム10は、ノード間内部類似度とノード間外部類似度を統合するステップ904。統合に当たっては、図2のステップ204、205の処理におけるエッジの強度の計算結果図8を参照して説明済みに基づいて、ノード間内部類似度とノード間外部類似度の重みづけ線形和により求める。又は、ノード間内部類似度とノード間外部類似度の重みづけ線形和を人手で設定するか、機械学習等の方法により設定してもよい。又は、ノード間内部類似度とノード間外部類似度の最大値を統合類似度としてもよい。図11は、本実施例に係る最尤アライメント計算処理図2のステップ207において、ノード間類似度内部類似度と外部類似度を統合した類似度に基づいて、最適なアライメントを決定する手順について説明したものである。グラフ1110は、比較対象とする2つ以上の文書の一つから、図2のステップ203もしくは205により生成したグラフを表している。グラフ1120は、比較対象とする2つ以上の文書の別の一つから、図2のステップ203もしくは205により生成したグラフを表している。ノード1103は、グラフ1110のノードの一つを表している。エッジ1113は、グラフ1110のエッジの一つを表している。ノード1104は、グラフ1120のノードの一つを表している。グラフ1130は、グラフ1110のノードおよびグラフ1120のノードから構成される2部グラフを表している。2部グラフとは、点集合を二つの部分集合に分割して各集合内の頂点同士の間には辺が無いようにできるグラフのことである。エッジ1111は、2部グラフのエッジグラフ1110のノードとグラフ1120のノード間で構成されるエッジを表している。ノード1101は、2部グラフ1130に追加したソースノードを表している。ノード1102は、2部グラフ1130に追加したシンクノードを表している。2部グラフ1130のエッジ例えばエッジ1111には、図2のステップ206図9および図10を参照して説明済みで計算されるノード間類似度の値が割り当てられている。本グラフを構成した後、グラフアルゴリズムの一つである最小コスト流問題を解くことにより、グラフ1110およびグラフ1120のノード間の最適組合せペアおよびノード間例えばエッジ1111の最適フロー流量を求めることができる。本処理によって求めたフロー流量は、ステップ206で求めたローカルなノード間類似度ではなく、グラフの構造を考慮したグローバルなノード間類似度を表している。図12は、本実施例に係るアライメントの表示非表示判定処理図2のステップ208において、ステップ207で求めたアライメントに基づいて、ノード間のハイライト非ハイライト判定を行うものである。例えば中間ノード1203と中間ノード1204間の流量は0.8最大値1で正規化しているものとするであり、類似度が十分高いため、差分ペアとしての表示は行わない。逆に、ノード1205とノード1206の流量類似度は0.2と低いため、差異箇所としての表示を行う。また、葉ノード1207と葉ノード1208の間流量類似度は0.8と高いが、例えば図3のノード312に見られるように、満6歳と満5歳の違いは、例え1文字であっても大きい。そのため、葉ノードの場合は、文字列が完全一致していない場合は、類似度が高い場合でも、差異箇所として表示を行う。以上の処理機能により、同一の内容が異なる表現文だけでなく表で書かれている場合でも、本質的な差異箇所のみを提示することができ、ユーザの文書読解編集作業を支援することができる。図13に、本実施例に係る最尤アライメント計算処理図2のステップ207に対応において、ノード間の複数の類似度尺度例えばノード間内部類似度とノード間外部類似度それぞれについて別箇に構成した2部グラフに基づいて最適なアライメントを決定するのに適した処理手順を説明する。因みに、ノード1301、1351はソースノード、ノード1302、1352はシンクノードである。2部グラフの構成方法は、図11の場合と同様である。本方式では、ノード間内部類似度とノード間外部類似度のそれぞれで2部グラフを構成する。本方式の場合も図11の場合と同様、それぞれで構成した2部グラフに基づいて最小コスト流問題を解き、グラフ1310とグラフ1320のノード間例えばノード1303とノード1304の間のエッジ1311の最適フローと、グラフ1330とグラフ1340のノード間例えばノード1353とノード1354の間のエッジ1351の最適フローを求める。複数の2部グラフで求めたノード間のフローのうちノード間内部類似度から求めたノード間フローが小さいにも関わらず、ノード間外部類似度が大きいノードペアは、表現が異なるが同一の意味を表しているものである可能性が高い。逆に、ノード間内部類似度から求めたノード間フローが大きいにも関わらず、ノード間外部類似度が小さいノードペアには、見た目は同じであるが多義性を持つノードである可能性が高い。これら2種類のペアは、人手による確認が必要であり、差異確認候補として提示する。以上の処理機能により、同一の内容が異なる表現文だけでなく表で書かれている場合においても、本質的な差異箇所のみを提示することができ、ユーザの文書読解編集作業を支援することができる。[実施例2]以下では、前述した関係解析システム10を用い、文書ペアから文章間の対応差異箇所を対応付け、差異箇所を可視化するための別の実施例を説明する。本実施例においては、最尤アライメント計算処理図2のステップ207に対応を全てのノードペアの組合せについて実行するのではなく、文字列が全く同じ又は同義語辞書を介して同じ等、ノード間の内部類似度が高いノード間で構成されるエッジについては実施例1の手順に従ってアライメントを決定し、残りのノードについてのみ段階的に対応関係を決定する。図14は、本実施例に係る関係解析システム10において実行される対応差異箇所の対応付け処理手順の概要を示す。図14には、実施例1の図2と共通する部分に同一の符号を付して表している。実施例1との処理手順の違いは、ノード間類似度計算処理ステップ206と最尤アライメント計算処理ステップ207の間に、アライメント対象のノードを選択する処理ステップ1401、選択ノードの有無を判定する処理ステップ1402、部分ノード間の最尤アライメント計算処理を実行する処理ステップ1403が設けられる点である。対象ノード判定ステップ1401は、1回目はノード間の類似度に基づき、2回目以降は、残りノード全部という選択ルールでもよい。以上の処理によりノード間類似度計算をすることにより、文書間の本質的な差異箇所のみを提示することができ、ユーザの文書読解編集作業を支援することができる。[実施例3]以下では、前述した関係解析システム10を用い、文書ペアから文章間の対応差異箇所を対応付け、差異箇所を可視化するための別の実施例を説明する。本実施例の場合、最尤アライメント計算処理図2のステップ207は、文字列が同じノード間例えば氏名などの単語は、同じ文や表内に複数現れることもあるのみを用いて最適アライメントを先に決定し、その後、残りのノード間について2部グラフを構成する。このとき、実施例2の場合と同様に、第1ステップのアライメントで決定した対応箇所とのグラフ上の距離到達するためのエッジ数等に基づいてノード間の外部類似度を計算してもよい。以上の処理によりノード間類似度計算をすることにより、文書間の本質的な差異箇所のみを提示することができ、ユーザの文書読解編集作業を支援することができる。[実施例4]本実施例では、実施例1におけるノード間内部類似度図9のステップ901の計算やノード間外部類似度図9のステップ903の計算に際し、事前に定義された同義語辞書を用いる場合について説明する。図15は、同義語辞書の一例である。表1520は、同義語項目のレコードを格納するテーブル例を表している。項目1501、項目1502、項目1503は、同義語とみなすカラムを表している。レコード1511~1514は、同義語と見なす項目のリストを表している。例えばレコード1511の場合、最大、Max、以下を同義語として扱うことを表している。以上、例示したテーブルを参照してノード間類似度を計算することにより、文書間の本質的な差異箇所のみを提示することができ、ユーザの文書読解編集作業を支援することができる。[実施例5]本実施例は、実施例1における表グラフ生成処理図2のステップ205において、図16に示す階層項目辞書を使用し、生成するグラフの構造を変換する場合を説明する。図16は、予め知識として蓄えている階層項目辞書を例示したものである。表1620は、辞書を格納するテーブルを表している。項目1601、項目1602、項目1603は、各レコードの項目が含まれる階層を表している。レコード1611~1616は、項目間の階層関係を記述したレコードを表している。例えばレコード1613~1616は、単語荷物の下位階層として重量、サイズを持つことを表し、さらに、重量およびサイズの下位階層として最大、最小が含まれることを表している。図17は、表グラフ生成処理図2のステップ205において、図16の階層項目辞書を用いてグラフを生成する際の処理の概要を説明するものである。エッジ1711~1713は、枠構造間の隣接関係を表す。このうち、図16のレコード1615を参照した場合、整合性を持つのは、エッジ1712および1713の組合せとなるエッジ1711と1713を選んだ場合、最小→サイズという階層関係がなくてはならない。従って、エッジ1711を省いたグラフを生成する。同様に、エッジ1714を省いたエッジ1712および1715の組合せグラフを生成する。以上の処理により、グラフもしくはツリー1790を生成することができる。以上、例示したテーブルを参照して、ノード間類似度計算をすることにより、文書間の本質的な差異箇所のみを提示することができ、ユーザの文書読解編集作業を支援することができる。[実施例6]本実施例では、同義語辞書にない単語やフレーズペアがあった場合にも、同義語や省略語を動的に判断し、文書構成要素間の対応付けを行う実施例について説明する。図18は、文章又は表から生成した文書構成要素間の共起強度を使用して、文書構成要素間のアライメントを決定する方法を例示したものである。文章要素1801は、対応付けを行う文書の構成要素を表している。表要素1802は、対応付けを行う文書の別の構成要素を表うぃている。文書構成要素リスト1803及び文書構成要素1804は、文章や表から抽出されたフレーズの並びを表している。ここでは、文書構成要素リスト1803および文書構成要素リスト1804が対応関係にあることが分かっているものとする。対応関係にある文章や表の集合は、単語ベクトルの内積距離等の既存の技術を用いて求めることができる。文章や表単位での対応関係が決定すると、次に、文章又は表中のフレーズのペアについて共起強度を計算する。例えば最大限と以下が同時に現れる頻度を最大限の頻度で割る、又は以下の頻度で割る等の方法により共起強度を計算することができる。テーブル1805は、こうした方法により、アライメント対応対象の2つ以上の文書から計算されたフレーズ対応関係一時辞書図1の枠結合強度定義辞書164と同じを表している。判定閾値を0.5とすると、最大限と以下、最小限と以上は対応関係にあることが分かる。従って、40と50だけを本質的な差異として抽出することができる。図19に示すテーブル1900は、このようにして作成されたフレーズ対応関係一時辞書の一例を表している。この例では、複数の会社の約款を例に、対応関係の獲得例を表している。レコード1911は、フレーズ11901の当店とフレーズ21902の当社の対応関係を表している。ここで、スコア11903は、当店と当社の共起頻度を当店で割った場合のスコアを表し、スコア21904は、当店と当社の共起頻度を当社で割った場合のスコアを表している。例えばスコア1又はスコア2のいずれかが低い場合に差異の可能性が高い等の判断をしてもよい。なお、フレーズに代えて、部分グラフを用いてもよい。以上の例では、フレーズペアの共起強度の獲得手順について説明したが、同様の手法を応用し、省略語無視してよい語のフレーズテーブルを獲得することも可能である。図20のテーブル2000は、フレーズ対応関係一時辞書を用いた省略語辞書の例を表している。レコード2011は、フレーズ12001の宅配便など個建運賃と、フレーズ22002の宅配便運賃を比べた際に、など個建が省略されていることが分かる。別のペアをみた場合にも、など個建が省略されていることが分かる。このように、有効な省略パターン共起強度の高いペアが複数ペアで見られた場合に、など個建を省略可能語として登録する。次に、獲得したフレーズ対応関係一時辞書と、元から存在する同義語辞書とを用い、ステップ901図9のノード間の内部類似度計算やステップ903図9のノード間外部類似度の計算を実行する。以上のように、本実施例によれば、同義語辞書にない単語やフレーズペアがあった場合にも、上述したステップによりフレーズ対応関係一時辞書を生成することにより同義語や省略語を動的に判断し、ノード間類似度計算をすることにより、文書間の本質的な差異箇所のみを提示することができ、ユーザの文書読解編集作業を支援することができる。[他の実施例]前述の各実施例においては、本質的な差異箇所のみを提示しているが、解析結果として得られる対応差異箇所の情報に基づいて、対応箇所のみを提示してもよい。