構文的にわかりにくい文を検出するための予め定められた条件および当該条件に応じたメッセージを対応づけて格納するルール格納手段と、ユーザによって指定された文を入力する入力手段と、前記入力された文の構造を解析する解析手段と、前記解析結果に基づいて、前記入力された文が前記ルール格納手段に格納されている条件を満たすかを判定する判定手段と、前記条件を満たすと判定された場合、前記入力された文の構造および当該条件に対応づけて前記ルール格納手段に格納されている当該条件に応じたメッセージを前記ユーザに対して提示する提示手段とを具備することを特徴とする文書処理装置。候補構造生成手段を更に具備し、前記入力手段は、動詞を含む文節を含む複数の文節から構成された文を入力し、前記候補構造生成手段は、前記解析結果に基づいて、前記入力された文を構成する複数の文節のうちの動詞を含む文節および当該動詞を含む文節の前方の文節からなる節から構成される当該入力された文の候補構造を生成し、前記提示手段は、前記生成された候補構造を更に提示することを特徴とする請求項1記載の文書処理装置。前記ユーザの操作に応じて、前記入力された文の構造を前記提示された候補構造に修正する修正手段を更に具備し、前記解析手段は、前記修正手段によって修正された候補構造に応じて前記入力された文の構造を解析し、前記判定手段は、前記候補構造に応じた解析結果に基づいて、前記入力された文が前記ルール格納手段に格納されている条件を満たすかを判定することを特徴とする請求項2記載の文書処理装置。前記ルール格納手段に格納されている条件は、用言を含む文節と当該文節に対して予め定められた係り受け関係にある体言を含む文節との間の文節数が予め定められた数以上であることを含み、前記入力手段は、用言を含む文節および体言を含む文節を含む複数の文節から構成された文を入力し、前記解析手段による解析結果は、前記入力された文を構成する複数の文節間の係り受け関係を示し、前記判定手段は、前記解析結果に基づいて、前記ルール格納手段に格納されている条件に含まれる用言を含む文節と当該文節に対して予め定められた係り受け関係にある体言を含む文節との間の文節数が予め定められた数以上であることを前記入力された文が満たすかを判定することを特徴とする請求項1記載の文書処理装置。前記ユーザの操作に応じて前記入力された文を修正する修正手段を更に具備することを特徴とする請求項1記載の文書処理装置。構文的にわかりにくい文を検出するための予め定められた条件および当該条件に応じたメッセージを格納するルール格納手段を有する外部記憶装置と、当該外部記憶装置を利用するコンピュータとから構成される文書処理装置において、前記コンピュータによって実行されるプログラムであって、前記コンピュータに、ユーザによって指定された文を入力する入力するステップと、前記入力された文の構造を解析するステップと、前記解析結果に基づいて、前記入力された文が前記ルール格納手段に格納されている条件を満たすかを判定するステップと、前記条件を満たすと判定された場合、前記入力された文の構造および前記ルール格納手段に格納されているという該条件に応じたメッセージを前記ユーザに対して提示するステップとを実行させるためのプログラム。上記したように文の係り受け関係をユーザに提示すれば、当該係り受け関係がわかりにくい場合に当該ユーザが文を修正することができる。しかしながら、この場合、文がわかりにくい文であるか否かにかかわらず、全ての文の係り受け関係をユーザは確認しなければならない。したがって、例えばユーザによって作成された文の中からわかりにくい文を検出し、当該わかりにくい文のみをユーザに提示することが好ましい。また、わかりにくい文は、一般的に文を作成したユーザ本人は正しく理解できるが、第三者が誤解する危険性を含んでいるものである。したがって、わかりにくい文の検出は、文を作成したユーザ本人が行うのではなく、客観的に行われることが望ましい。そこで、本発明が解決しようとする課題は、構文的にわかりにくい文を自動的に検出し、ユーザに対して提示することが可能な文書処理装置およびプログラムを提供することにある。実施形態に係る文書処理装置は、ルール格納手段と、入力手段と、解析手段と、判定手段と、提示手段とを具備する。ルール格納手段は、構文的にわかりにくい文を検出するための予め定められた条件および当該条件に応じたメッセージを対応づけて格納する。入力手段は、ユーザによって指定された文を入力する。解析手段は、前記入力された文の構造を解析する。判定手段は、前記解析結果に基づいて、前記入力された文が前記ルール格納手段に格納されている条件を満たすかを判定する。提示手段は、前記条件を満たすと判定された場合、前記入力された文の構造および当該条件に対応づけて前記ルール格納手段に格納されている当該条件に応じたメッセージを前記ユーザに対して提示する。以下、図面を参照して、実施形態について説明する。図1は、本実施形態に係る文書処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図1に示すように、コンピュータ10は、例えばハードディスクドライブHDD:HardDiskDriveのような外部記憶装置20と接続されている。この外部記憶装置20は、コンピュータ10によって実行されるプログラム21を格納する。コンピュータ10および外部記憶装置20は、文書処理装置30を構成する。この文書処理装置30は、構文的にわかりにくい文以下、悪文と表記を自動的に検出する機能を有する。図2は、図1に示す文書処理装置30の主として機能構成を示すブロック図である。図2に示すように、文書処理装置30は、入力部31、言語解析部32、悪文検出部33、節構造生成部34、候補構造生成部35、出力部36および対象文修正部37を含む。本実施形態において、これらの各部31~37は、図1に示すコンピュータ10が外部記憶装置20に格納されているプログラム21を実行することにより実現されるものとする。このプログラム21は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に予め格納して頒布可能である。また、このプログラム21が、例えばネットワークを介してコンピュータ10にダウンロードされても構わない。また、文書処理装置30は、悪文検出ルール格納部22および修正結果格納部23を含む。本実施形態において、悪文検出ルール格納部22および修正結果格納部23は、例えば図1に示す外部記憶装置20に格納される。悪文検出ルール格納部22には、悪文構文的にわかりにくい文を検出するためのルール悪文検出ルールが予め格納されている。悪文検出ルール格納部22には、悪文検出ルールとして、悪文を検出するための予め定められた条件および当該条件に応じたメッセージが格納されている。悪文検出ルール格納部22に格納されている条件には、例えば動詞動詞、形容詞等を含む用言を含む文節と当該文節に対して予め定められた係り受け関係にある名詞名詞、代名詞等を含む体言を含む文節との間の文節数が予め定められた数以上であることを示す条件等が含まれる。なお、悪文検出ルール格納部22に格納されている条件悪文を検出するための予め定められた条件は、後述する判定項目および判定基準によって表される。入力部31は、例えばキーボードおよびマウス等に対するユーザの操作に応じて、当該ユーザからの指示を受け付ける機能を有する。入力部31は、ユーザによって指定された文悪文か否かの評価対象となる文を入力する。入力部31によって入力される文は、例えば動詞、名詞または形容詞等を含む文節を含む複数の文節から構成される。言語解析部32は、入力部31によって入力された文以下、対象文と表記の構造を解析する。具体的には、言語解析部32は、対象文に対して構文解析および形態素解析を行う。構文解析によれば、複数の文節から構成される対象文が文節毎に分割され、当該文節間に係り受け関係が付与される。一方、形態素解析によれば、対象文が形態素毎に分割され、当該各形態素に品詞が付与される。悪文検出部33は、悪文検出ルール格納部22に格納されている条件および言語解析部32による解析結果に基づいて、対象文が悪文であるか否かを判定する。この場合、悪文検出部33は、悪文検出ルール格納部22に格納されている条件を対象文が満たすか否かを判定する。悪文検出部33は、悪文検出ルール格納部22に格納されている条件を対象文が満たすと判定された場合には、対象文が悪文であると判定する。一方、悪文検出部33は、悪文検出ルール格納部22に格納されている条件を対象文が満たさないと判定された場合には、当該対象文が悪文でないと判定する。節構造生成部34は、言語解析部32による解析結果に基づいて、対象文の節構造を示す節構造データを生成する。なお、節構造生成部34によって生成される対象文の節構造は、当該対象文の構造を表し、当該対象文を構成する文節からなる節から構成される。候補構造生成部35は、言語解析部32による解析結果に基づいて、対象文の候補構造を示す候補構造データを生成する。なお、候補構造生成部35によって生成される対象文の候補構造は、対象文の節構造の候補を表し、節構造生成部34によって生成される対象文の節構造とは異なる節構造である。出力部36は、悪文検出ルール格納部22に格納されている条件を対象文が満たすと悪文検出部33によって判定された場合つまり、対象文が悪文であると判定された場合、当該対象文が悪文である旨を示す悪文検出結果を出力する。これにより、出力部36は、悪文検出結果をユーザに対して提示する。出力部36によって出力される悪文検出結果には、悪文検出部33によって対象文が満たすと判定された条件に対応づけて悪文検出ルール格納部22に格納されている当該条件に応じたメッセージ、節構造生成部34によって生成された対象文の節構造つまり、対象文の構造および候補構造生成部35によって生成された対象文の候補構造が含まれる。なお、ユーザは、提示された悪文検出結果を参照して、対象文または当該対象文の節構造を修正する操作を文書処理装置30に対して行うことができる。このユーザによって対象文または当該対象文の節構造を修正する操作が行われると、入力部31は、当該ユーザの操作に応じて、対象文または当該対象文の節構造に対する修正指示を受け付ける。対象文修正部37は、対象文または当該対象文の節構造に対する修正指示が入力部31によって受け付けられると、ユーザの操作に応じて対象文または当該対象文の節構造を修正する。対象文修正部37は、対象文または当該対象文の節構造に対する修正結果を修正結果格納部23に格納する。図3は、図2に示す悪文検出ルール格納部22のデータ構造の一例を示す。悪文検出ルール格納部22には、条件およびメッセージが対応づけて予め格納されている。悪文検出ルール格納部22に格納されている条件は、悪文を検出するための条件であり、判定項目および判定基準を含む。図3に示す例では、悪文検出ルール格納部22には、判定項目動詞とが格で係り受け関係にある名詞との間の文節数、判定基準5以上およびメッセージ主語と述語が離れていますが対応づけて格納されている。これによれば、動詞を含む文節と、当該文節に対してが格で係り受け関係にある名詞を含む文節との間の文節数が5以上であるという条件に応じたメッセージが主語と述語が離れていますであることが示されている。また、悪文検出ルール格納部22には、判定項目動詞とを格で係り受け関係にある名詞との間の文節数、判定基準6以上およびメッセージ目的語と述語が離れていますが対応づけて格納されている。これによれば、動詞を含む文節と、当該文節に対してを格で係り受け関係にある名詞を含む文節との間の文節数が6以上であるという条件に応じたメッセージが目的語と述語が離れていますであることが示されている。更に、悪文検出ルール格納部22には、判定項目動詞に対してが格で係り受け関係にある名詞の有無、判定基準無しおよびメッセージ主語がありませんが対応づけて格納されている。これによれば、動詞を含む文節に対してが格で係り受け関係にある名詞を含む文節が無いという条件に応じたメッセージが主語がありませんであることが示されている。次に、図4のフローチャートを参照して、本実施形態に係る文書処理装置30の処理手順について説明する。まず、入力部31は、ユーザの操作に応じて、当該ユーザによって指定された文を入力するステップS1。入力部31によって入力される文は、複数の文節から構成される。また、入力部31によって入力される文を構成する複数の文節には、例えば動詞、名詞または形容詞を含む文節が含まれる。なお、入力部31は、ユーザによって例えばキーボード等から直接入力された文を入力してもよいし、ユーザによって指定された既存のファイル文書から文を読み込んでも構わない。次に、言語解析部32は、入力部31によって入力された文対象文を解析するステップS2。このとき、言語解析部32は、対象文に対して構文解析および形態素解析を行う。ここで、図5は、言語解析部32による対象文の構文解析結果の一例を示す。ここでは、対象文薬品は中濃度に濃縮し、装置の連続運転を可能にする。に対する構文解析結果を示す。構文解析によれば、対象文を構成する複数の文節間に係り受け関係が付与される。なお、対象文を構成する文節の各々は、少なくとも1つ以上の単語からなる。構文解析結果においては、複数の文節から構成される対象文が文節毎に分割される。図5に示す構文解析結果によれば、対象文薬品は中濃度に濃縮し、装置の連続運転を可能にする。は、文節薬品は、中、濃度に、濃縮し、装置の、連続、運転を、可能におよびするに分割されている。なお、図5においては、便宜的に、対象文を構成する各文節における最初の単語文節の語幹のみが記されている。また、対象文を構成する文節における最初の単語には、当該単語の品詞が付与されている。図5において、<V>は動詞を示し、<N>は名詞を示し、<A>は形容詞を示す。したがって、図5に示す構文解析結果における例えばする<V>は、対象文を構成する複数の文節のうち、文節における最初の単語が動詞のするである文節するを表している。また、薬品<N>は、対象文を構成する複数の文節のうち、文節における最初の単語が名詞の薬品である文節薬品はを表している。同様に、可能<A>は、対象文を構成する複数の文節のうち、文節における最初の単語が形容詞の可能である文節可能にを表している。また、構文解析結果においては、係り受け関係にある2つの文節間に矢印が付与されているつまり、2つの文節間が矢印で結ばれている。なお、構文解析結果における矢印の先が係り受け先の文節を示し、矢印の元が係り受け元の文節を示す。これによって、矢印の先と元との文節間に係り受け関係があることが示される。また、構文解析結果においては、必要に応じて矢印に2つの文節の係り受け関係が付与されている。矢印に例えばgaが付与されているときは、当該矢印の先と元との文節間の係り受け関係がが格であることを意味する。また、矢印に例えばwoが付与されているときは、当該矢印の先と元との文節間の係り受け関係がを格であることを意味する。図5に示す構文解析結果によれば、文節薬品はおよび文節するの係り受け関係がが格であることが示されている。また、図5に示す構文解析結果によれば、文節運転をおよび文節するの係り受け関係がを格であることが示されている。なお、詳しい説明については省略するが、上記した対象文薬品は中濃度に濃縮し、装置の連続運転を可能にする。が形態素解析された場合には、当該対象文が形態素に分割され、当該各形態素に品詞が付与される。再び図4に戻ると、悪文検出部33は、言語解析部32による解析結果対象文の構文解析結果および形態素解析結果および悪文検出ルール格納部22に格納されている条件に含まれる判定項目および判定基準に基づいて、対象文が悪文であるか否かを判定する処理以下、悪文判定処理と表記を実行するステップS3。この悪文判定処理においては、悪文検出ルール格納部22に格納されている条件を対象文が満たすか否かが判定される。悪文判定処理において、悪文検出ルール格納部22に格納されている条件を対象文が満たさないと判定された場合には、当該対象文が悪文でないと判定される。一方、悪文判定処理において、悪文検出ルール格納部22に格納されている条件を対象文が満たすと判定された場合には、当該対象文が悪文であると判定される。なお、悪文判定処理の詳細については後述する。悪文判定処理の結果として対象文が悪文でないと判定された場合ステップS4のNO、処理は終了される。一方、悪文判定処理の結果として対象文が悪文であると判定された場合ステップS4のYES、節構造生成部34は、当該対象文の構文解析結果に基づいて、当該対象文の節構造を生成する処理以下、節構造生成処理と表記を実行するステップS5。節構造生成部34によって生成される対象文の節構造は、ユーザに対して当該対象文の節構造をわかりやすく提示するためのデータである。なお、節構造生成部34によって生成される対象文の節構造は、対象文を構成する文節からなる節から構成される。ここで、図6は、節構造生成部34によって生成された対象文の節構造の一例を示す。図6に示す対象文の節構造においては、当該節構造を構成する節の各々が1つのまとまりとして破線の枠で囲まれている。つまり、図6に示す対象文の節構造は、薬品は、中濃度に濃縮し、装置の連続運転をおよび可能にの4つの節から構成されている。なお、図6に示すような対象文の節構造を生成する節構造生成処理の詳細については後述する。再び図4に戻ると、候補構造生成部35は、対象文の構文解析結果および形態素解析結果に基づいて、対象文の候補構造を生成する処理以下、候補構造生成処理と表記を実行するステップS6。候補構造生成処理においては、対象文を構成する複数の文節のうちの動詞を含む文節および当該文節の前方の文節からなる節から構成される対象文の候補構造が生成される。なお、候補構造生成部35によって生成される対象文の候補構造は、上記した節構造生成部34によって生成された対象文の節構造とは異なる。ここで、図7は、候補構造生成部35によって生成された対象文の候補構造の一例を示す。図7に示す対象文の候補構造においては、当該対象文の候補構造を構成する節の各々が1つのまとまりとして破線の枠で囲まれている。つまり、図7に示す対象文の候補構造は、薬品は中濃度に濃縮しおよび装置の連続運転を可能にするの2つの節から構成されている。なお、図7に示すような対象文の候補構造を生成する候補構造生成処理の詳細については後述する。再び図4に戻ると、出力部36は、対象文が悪文である旨を示す悪文検出結果を出力する。これによって、悪文検出結果がユーザに対して提示表示されるステップS7。出力部36によって出力された悪文検出結果には、悪文検出部33によって満たすと判定された条件に対応づけて悪文検出ルール格納部22に格納されている当該条件に応じたメッセージ、節構造生成部34によって生成された対象文の節構造および候補構造生成部35によって生成された対象文の候補構造が含まれる。ここで、図8は、悪文検出結果がユーザに対して表示された場合の表示画面の一例を示す。図8に示す表示画面100は、対象文が薬品は中濃度に濃縮し、装置の連続運転を可能にする。であり、節構造生成部34によって図6に示す対象文の節構造が生成され、候補構造生成部35によって図7に示す対象文の候補構造が生成された場合の表示画面の一例である。図8に示す表示画面100においては、上段に対象文の節構造が表示されており、下段に対象文の候補構造が表示されている。ここで、対象文薬品は中濃度に濃縮し、装置の連続運転を可能にする。は、図3に示す悪文検出ルール格納部22に格納されている判定項目動詞とが格で係り受け関係にある名詞との間の文節数および判定基準5以上を含む条件を満たすものとする。この場合、表示画面100には、対象文が満たす条件に対応づけて悪文検出ルール格納部22に格納されているメッセージ主語と述語が離れていますが例えば対象文の節構造とともに表示される。また、表示画面100には、対象文が満たす条件に応じて矢印が対象文の節構造とともに表示されている。図8に示す例では、表示画面100には、対象部の節構造において、動詞つまり、述語を含む文節と当該文節に対してが格で係り受け関係にある名詞つまり、主語を含む文節との位置関係が矢印を用いて表示されている。なお、表示画面100において、対象文の候補構造は、当該対象文の節構造の修正候補として表示されている。ユーザは、このような表示画面100を確認して、文書処理装置30に対して対象文または当該対象文の節構造を修正する操作を行うことができる。対象文または当該対象文の節構造を修正する操作がユーザによって行われると、入力部31は、当該ユーザの操作に応じて、対象文または当該対象文の節構造に対する修正指示を受け付ける。具体的には、ユーザによって対象文を修正する操作が行われた場合には、入力部31は、当該操作に応じて、ユーザによる対象文に対する修正指示を受け付ける。ここで、図9を参照して、ユーザによる対象文を修正する操作について具体的に説明する。ここでは、対象文が例えばジョブの実行は、オンライン、オフラインといった処理形態に関わらず、システム内部では一貫して処理される。であるものとする。この場合、ユーザは、図9に示すように対象文ジョブの実行は、オンライン、オフラインといった処理形態に関わらず、システム内部では一貫して処理される。を例えばオンライン、オフラインといった処理形態に関わらず、ジョブの実行は、システム内部では一貫して処理される。に修正する操作を文書処理装置30に対して行うことができる。この場合、ユーザは、対象文を修正する操作として、例えば上記した表示画面に表示された対象文の文字列をマウス等を用いて移動させるような操作を行ってもよいし、修正後の対象文を直接指定入力するような操作を行ってもよい。図9を用いて具体的に説明すると、ユーザは、対象文ジョブの実行は、オンライン、オフラインといった処理形態に関わらず、システム内部では一貫して処理される。に含まれるジョブの実行は、の文字列の位置を修正後の位置に移動させる操作をしてもよいし、オンライン、オフラインといった処理形態に関わらず、ジョブの実行は、システム内部では一貫して処理される。の文修正後の対象文を直接指定する操作をしてもよい。一方、ユーザによって対象文の節構造を修正する操作が行われた場合には、入力部31は、当該操作に応じて、ユーザによる対象文の節構造に対する修正指示を受け付ける。なお、ユーザは、対象文の節構造を修正する操作として、例えば上記した表示画面100に表示された対象文の候補構造を選択する操作を行うことができる。また、ユーザは、対象文の節構造を修正する操作として、修正後の対象文の節構造を直接指定するような操作を行っても構わない。ここで、対象文修正部37は、ユーザによる対象文に対する修正指示が入力部31によって受け付けられたか否かを判定するステップS8。ユーザによる対象文に対する修正指示が入力部31によって受け付けられたと判定された場合ステップS8のYES、対象文修正部37は、ユーザの操作に応じて対象文を修正するステップS9。具体的には、ユーザによって対象文の文字列を移動させるような操作が行われた場合には、対象文修正部37は、当該操作に応じて対象文を当該文字列が移動された後の対象文に修正する。一方、ユーザによって修正後の対象文を直接指定する操作が行われた場合には、対象文修正部37は、当該操作に応じて対象文を当該指定された修正後の対象文に修正する。ステップS8の処理が実行されると、対象文修正部37は、修正された対象文以下、修正対象文と表記を修正結果格納部23に対して出力するステップS10。これにより、修正対象文は、修正結果格納部23に格納される。このようにステップS10の処理が実行されると、上記したステップS2に戻って処理が繰り返される。ここでは、修正結果格納部23に格納された修正対象文に対してステップS2以降の処理が繰り返される。一方、ステップS8においてユーザによる対象文に対する修正指示が入力部31によって受け付けられていないと判定された場合、対象文修正部37は、ユーザによる対象文の節構造に対する修正指示が入力部31によって受け付けられたか否かを判定するステップS11。ユーザによる対象文の節構造に対する修正指示が入力部31によって受け付けられたと判定された場合ステップS11のYES、対象文修正部37は、ユーザの操作に応じて対象文の節構造を修正するステップS12。具体的には、ユーザによって対象文の候補構造を選択する操作が行われた場合には、対象文修正部37は、当該操作に応じて対象文の節構造を当該選択された対象文の候補構造つまり、ユーザに対して提示された対象文の候補構造に修正する。一方、ユーザによって修正後の対象文の節構造を直接指定する操作が行われた場合には、対象文修正部37は、当該操作に応じて対象文の節構造を当該指定された修正後の対象文の節構造に修正する。ステップS12の処理が実行されると、対象文修正部37は、修正された対象文の節構造以下、修正節構造と表記を修正結果格納部23に対して出力するステップS10。これにより、修正節構造は、修正結果格納部23に格納される。なお、修正節構造は、対象文にタグ例えば、SGMLタグが付与された形式で修正結果格納部23に対して出力される。例えば図8に示す対象文の候補構造を選択する操作がユーザによって行われた場合、修正節構造は、例えば<clause>薬品は中濃度に濃縮し</clause>、<clause>装置の連続運転を可能にする</clause>。という形式で出力される。ここで、<clause>および</clause>は、節構造を構成する節を示すタグである。なお、修正結果格納部23に対して出力される修正節構造の形式は、後の処理に利用できる形式であれば構わない。このようにステップS10の処理が実行されると、上記したステップS2に戻って処理が繰り返される。このステップS2の処理においては、修正結果格納部23に格納された修正節構造を用いて対象文に対する構文解析処理が実行される。なお、修正結果格納部23に格納された修正節構造は、例えば対象文に対する機械翻訳処理等、他の処理において用いられても構わない。ここで、上記した修正節構造<clause>薬品は中濃度に濃縮し</clause>、<clause>装置の連続運転を可能にする</clause>。が修正結果格納部23に格納されたものとする。この場合において、修正結果格納部23に格納された修正節構造を用いてステップS2の処理ここでは、対象文薬品は中濃度に濃縮し、装置の連続運転を可能にする。に対する構文解析処理が実行されると、当該修正節構造を構成する各節ここでは、薬品は中濃度に濃縮しおよび装置の連続運転を可能にするの各節が1つのまとまりとなるような構文解析結果が得られる。具体的には、例えば図10に示すような構文解析結果が得られる。なお、ステップS11においてユーザによる対象文の節構造に対する修正指示が入力部31によって受け付けられていないと判定された場合、処理は終了される。次に、図11のフローチャートを参照して、上述した悪文検出部33による悪文判定処理図4に示すステップS3の処理の処理手順について説明する。この悪文判定処理においては、対象文の構文解析結果に対して悪文検出ルール格納部22に格納されている条件が順に適用されることにより、対象文が当該条件を満たすか否かが判定される。まず、悪文検出部33は、悪文検出ルール格納部22に格納されている条件例えば、1つ目の条件を対象文の構文解析結果に適用するステップS21。次に、悪文検出部33は、対象文の構文解析結果に適用された条件を当該対象文が満たすか否かを判定するステップS22。ステップS22の処理においては、対象文の構文解析結果に適用された条件に含まれる判定項目の値内容が判定基準を満たす場合には、対象文が条件を満たすと判定される。対象文の構文解析結果に適用された条件を対象文が満たすと判定された場合ステップS22のYES、悪文検出部33は、対象文が悪文であると判定するステップS23。ステップS23の処理が実行されると、悪文判定処理は終了される。一方、対象文の構文解析結果に適用された条件を対象文が満たさないと判定された場合ステップS22のNO、悪文検出部33は、悪文検出ルール格納部22に対象文の構文解析結果に適用されていない条件があるか否かを判定するステップS24。対象文の構文解析結果および形態素解析結果に適用されていない条件があると判定された場合ステップS24のYES、ステップS21に戻って処理が繰り返される。この場合、ステップS21においては、対象文の構文解析結果に適用されていない条件例えば、2つ目の条件が当該対象文の構文解析結果に適用される。一方、対象文の構文解析結果に適用されていない条件がないと判定された場合ステップS24のNO、悪文検出部33は、対象文が悪文でないと判定するステップS25。ステップS25の処理が実行されると、悪文判定処理は終了される。上記したように悪文判定処理においては、悪文検出ルール格納部22に格納されている条件例えば、1つ目の条件を対象文が満たすと判定された場合には、対象文が悪文であると判定され、悪文判定処理は終了される。この場合、悪文検出ルール格納部22に格納されている以降の条件例えば、2つ目以降の条件は対象文の構文解析結果に適用されない。つまり、悪文判定処理においては、悪文検出ルール格納部22に格納されている条件のうちの1つを満たすと判定された時点で以降の条件については適用が中止される。一方、悪文判定処理においては、悪文検出ルール格納部22に格納されている1つの条件を対象文が満たさないと判定された場合には、次の条件が対象文の構文解析結果に適用されて対象文が当該条件を満たすか否かが判定される。つまり、悪文判定処理においては、悪文検出ルール格納部22に格納されている全ての条件を対象文が満たさないと判定された場合にのみ、対象文が悪文でないと判定される。ここで、対象文が薬品は中濃度に濃縮し、装置の連続運転を可能にする。である場合における悪文判定処理について、上述した図3および図5を用いて具体的に説明する。なお、便宜的に、図3に示す悪文検出ルール格納部22に格納されている判定項目動詞とが格で係り受け関係にある名詞との間の文節数および判定基準5以上を含む条件を第1の条件、判定項目動詞とを格で係り受け関係にある名詞との間の文節数および判定基準6以上を含む条件を第2の条件、判定項目動詞に対してが格で係り受け関係にある名詞の有無および判定基準無しを含む条件を第3の条件と称する。まず、悪文検出部33は、図3に示す悪文検出ルー格納部22に格納されている第1の条件を対象文の構文解析結果に適用する。この場合、悪文検出部33は、上記した対象文の構文解析結果図5に示す構文解析結果から動詞を含む文節と当該文節に対してが格で係り受け関係にある名詞を含む文節とを抽出する。ここでは、対象文の構文解析結果から、動詞を含む文節として文節するが抽出され、当該文節するに対してが格で係り受け関係にある名詞を含む文節として文節薬品はが抽出される。ここで、例えば対象文の構文解析結果および対象文の形態素解析結果によれば、構文解析結果から抽出された文節すると文節薬品はとの間には文節中、濃度に、濃縮し、装置の、連続、運転をおよび可能にの7つの文節が存在する。このため、対象文の構文解析結果に適用された第1の条件に含まれる判定項目動詞とが格で係り受け関係にある名詞との間の文節数の値は7である。この場合、悪文検出部33は、第1の条件、つまり、動詞を含む文節と、当該文節に対してが格で係り受け関係にある名詞を含む文節との間の文節数が5以上であるという条件を対象文が満たすと判定する。この場合、悪文検出部33は、対象文が悪文であると判定する。ここでは、悪文検出ルール格納部22に格納されている第1の条件を対象文が満たす場合について説明したが、例えば当該第1の条件を対象文が満たさないと判定された場合には、当該悪文検出ルール格納部22に格納されている第2の条件が対象文の構文解析結果に適用される。このように、悪文検出ルール格納部22に格納されている条件は順に適用される。なお、上述したように例えば対象文の節構造が修正され、図10に示す構文解析結果が得られた場合には、詳細な説明は省略するが、対象文薬品は中濃度に濃縮し、装置の連続運転を可能にする。は、図3に示す悪文検出ルール格納部22に格納されている第1の条件を満たさない。つまり、対象文の節構造が修正される前には第1の条件を満たしていたのに対し、対象文の節構造が修正されることによって対象文が第1の条件を満たさなくなる。上記した悪文判定処理においては、悪文検出ルール格納部22に格納されている条件の1つを満たすと判定された時点で対象文が悪文であると判定されて処理が終了するものとして説明したが、当該悪文検出ルール格納部22に格納されている条件の1つを満たすと判定された場合であっても当該悪文検出ルール格納部22に格納されている全ての条件について満たすか否かの判定が行われても構わない。この場合、悪文検出ルール格納部22に格納されている条件のうち満たすと判定された条件毎の悪文検出結果がユーザに対して提示される。次に、図12のフローチャートを参照して、上述した節構造生成部34による節構造生成処理図4に示すステップS5の処理の処理手順について説明する。この節構造生成処理においては、言語解析部32による解析結果対象文の構文解析結果に基づいて当該対象文の節構造が生成される。なお、対象文の節構造は、例えば当該対象文を構成する文節からなる節から構成される。まず、節構造生成部34は、対象文の構文解析結果における最上位の文節に接続する文節を抽出するステップS31。次に、節構造生成部34は、ステップS31において抽出された文節の各々について以下のステップS32の処理を実行する。以下、ステップS32の処理の対象となる文節を対象文節と称する。節構造生成部34は、対象文節および当該対象文節に対して係り受け元となる全ての文節に対応する対象文の一部を対象文の節構造を構成する1つの節とするステップS32。節構造生成部34は、ステップS31において抽出された全ての文節について上記したステップS32の処理が実行されたか否かを判定するステップS33。全ての文節について処理が実行されていないと判定された場合ステップS33のNO、上記したステップS32に戻って処理が繰り返される。この場合、ステップS32の処理が実行されていない文節を対象文節として処理が実行される。一方、全ての文節について処理が実行されたと判定された場合ステップS33のYES、節構造生成処理は終了される。ここで、図5に示す構文解析結果を参照して、節構造生成部34による節構造生成処理について具体的に説明する。この場合、節構造生成処理において、節構造生成部34は、図5に示す構文解析結果における最上位の文節である文節するに接続する文節薬品は、濃縮し、運転をおよび可能にを抽出する。次に、節構造生成部34によって抽出された文節の各々に対して上記した図11に示すステップS32の処理が実行される。まず、節構造生成部34によって抽出された文節のうちの文節薬品はに対して係り受け元となる文節は、図5に示す構文解析結果には存在しない。したがって、節構造生成部34は、薬品はを対象文の節構造を構成する1つの節とする。次に、図5に示す構文解析結果において、節構造生成部34によって抽出された文節のうちの文節濃縮しに対して係り受け元となる文節は、文節濃度におよび中である。したがって、節構造生成部34は、中濃度に濃縮しを対象文の節構造を構成する1つの節とする。また、図5に示す構文解析結果において、節構造生成部34によって抽出された文節のうちの文節運転をに対して係り受け元となる文節は、文節装置のおよび連続である。したがって、節構造生成部34は、装置の連続運転をを対象文の節構造を構成する1つの節とする。更に、節構造生成部34によって抽出された文節のうちの文節可能にに対して係り受け元となる文節は、図5に示す構文解析結果には存在しない。したがって、節構造生成部34は、可能にを対象文の節構造を構成する1つの節とする。つまり、図5に示す構文解析結果対象文薬品は中濃度に濃縮し、装置の連続運転を可能にする。の構文解析結果を用いて節構造生成処理が実行された場合、上述した図6に示すように薬品は、中濃度に濃縮し、装置の連続運転をおよび可能にの4つの節から構成される対象文の節構造が生成される。ここでは、節構造生成処理において図6に示すような対象文の節構造が生成されるものとして説明したが、対象文の構造をわかりやすくユーザに対して提示できるデータを生成する処理であれば、上記説明した節構造生成処理以外の処理が実行されても構わない。例えば、節構造生成処理において、対象文の構造節構造を木構造で表すようなデータが生成されても構わない。次に、図13のフローチャートを参照して、上述した候補構造生成部35による候補構造生成処理図4に示すステップS6の処理の処理手順について説明する。この候補構造生成処理においては、言語解析部32による解析結果対象文の構文解析結果に基づいて対象文の候補構造対象文において候補となる節構造が生成される。なお、対象文の候補構造は、上記した対象文の節構造と同様に、節から構成される。まず、候補構造生成部34は、対象文の構文解析結果から動詞を含む文節を抽出するステップS41。次に、候補構造生成部34は、ステップS41において抽出された動詞を含む文節の各々について以下のステップS42~S47処理を実行する。以下、ステップS42~S47処理の対象となる動詞を含む文節を対象文節と称する。候補構造生成部34は、対象文節を、対象文の候補構造に追加するステップS42。候補構造生成部34は、対象文の構文解析結果および対象文の形態素解析結果に基づいて、対象文を構成する文節のうち対象文節の前方の文節を取得するステップS43。候補構造生成部34は、対象文の構文解析結果に基づいて、ステップS43において取得された文節における最初の単語の品詞を取得するステップS44。次に、候補構造生成部34は、取得された品詞が名詞または形容詞であるかつまり、動詞以外であるか否かを判定するステップS45。品詞が名詞または形容詞であると判定された場合ステップS45のYES、候補構造生成部34は、ステップS33において取得された文節を、対象文の候補構造に追加するステップS46。このとき、ステップS43において取得された文節は、対象文の候補構造に最後に追加された文節ここでは、対象文節の前方に追加される。次に、候補構造生成部34は、対象文の構文解析結果および形態素解析結果に基づいて、対象文を構成する複数の文節のうち、ステップS43において取得された文節の前方に文節があるか否かを判定するステップS47。前方に文節があると判定された場合ステップS47のNO、ステップS43に戻って処理が繰り返される。このステップS43においては、ステップ47において前方にあると判定された文節が取得される。以下、上記したステップS44以降の処理が実行される。一方、ステップS45において品詞が名詞または形容詞でないと判定された場合およびステップS47において前方に文節がないと判定された場合、この時点で対象文の候補構造に追加されている全ての文節を当該対象文の候補構造を構成する1つの節とする。つまり、候補構造生成処理においては、1つの対象文節に対してステップS42~ステップS47の処理が実行されることによって、対象文の候補構造を構成する1つの節が生成される。次に、候補構造生成部34は、ステップS41において抽出された動詞を含む文節の全てについて上記したステップS42~S47の処理が実行されたか否かを判定するステップS48。動詞を含む文節の全てについて処理が実行されていないと判定された場合ステップS48のNO、ステップS42に戻って処理が繰り返される。この場合、ステップS42~S47の処理が実行されていない動詞を含む文節を対象文節として当該ステップS42以降の処理が実行される。なお、ステップS42に戻って処理が繰り返される場合、上記したステップS42~S47の処理が実行されることによって生成された対象文の候補構造を構成する節とは異なる節が生成される。一方、動詞を含む文節の全てについて処理が実行されたと判定された場合ステップS38のYES、候補構造生成処理は終了される。つまり、候補構造生成処理においては、動詞を含む文節毎に、当該文節から品詞文節における最初の単語の品詞が名詞または形容詞以外である文節まで順に文節が取得され、当該動詞を含む文節および取得された全ての文節が対象文の候補構造を構成する節とされる。なお、候補構造生成処理において生成された対象文の候補構造は、上述した節構造生成処理において生成された対象文の節構造とは異なる節構造であるものとする。候補構造生成処理において生成された対象文の候補構造が節構造生成処理において生成された対象文の節構造と同一である場合には、当該対象文の候補構造は、ユーザに対して提示されないつまり、生成されない構成であってもよい。また、上記した図12において説明した候補構造生成処理は一例であり、例えば対象文の候補構造を用いることによって異なる構文解析結果つまり、悪文と判定された対象文の構文解析結果とは異なる構文解析結果を得ることができるような節構造候補構造が生成できればよい。例えば、対象文の構文解析結果の中の係り受け可能な2つの文節を取り出し、それらの間の係り受け関係を設定することによって生成される意味係り受けグラフにおける係り受け候補を用いて対象文の候補構造が生成されても構わない。ここで、図5に示す構文解析結果を参照して、候補構造生成部35による候補構造生成処理について具体的に説明する。候補構造生成処理において、候補構造生成部35は、図5に示す構文解析結果から動詞を含む文節を抽出する。この場合、図5に示す構文解析結果において<V>が記されている文節、つまり、最初の単語の品詞が動詞である文節濃縮しおよびするが動詞を含む文節として抽出される。次に、候補構造生成部35によって抽出された動詞を含む文節の各々について上記した図12に示すステップS42以降の処理が実行される。まず、候補構造生成部35によって抽出された動詞を含む文節のうち文節濃縮しが対象文節図12に示すステップS42以降の処理の対象となる文節である場合について説明する。この場合、候補構造生成部35は、対象文節である文節濃縮しを、対象文の候補構造に追加する。これにより、対象文の候補構造は、濃縮しとなる。また、図5に示す構文解析結果および形態素解析結果によれば、対象文において対象文節である文節濃縮しの前方の文節は文節濃度にである。したがって、候補構造生成部35は、図5に示す構文解析結果から文節濃度にを取得する。ここで、図5に示す構文解析結果において文節濃度にには<N>が記されているため、当該文節濃度ににおける最初の単語の品詞は名詞である。したがって、候補構造生成部35は、取得された文節濃度にを、対象文の候補構造において対象文節である文節濃縮しの前方に追加する。これにより、対象文の候補構造は、濃度に濃縮しとなる。また、対象文において文節濃度にの前方には文節中が存在するため、候補構造生成部35は、当該文節中を取得する。ここで、図5に示す構文解析結果によれば、文節中における最初の単語の品詞は形容詞である。したがって、候補構造生成部35は、取得された文節中を、対象文の候補構造に最後に追加された文節濃度にの前方に追加する。これにより、対象文の候補構造は、中濃度に濃縮しとなる。また、対象文において文節中の前方には文節薬品はが存在するため、候補構造生成部35は、当該文節薬品はを取得する。ここで、図5に示す構文解析結果によれば、文節薬品はにおける最初の単語の品詞は名詞である。したがって、候補構造生成部35は、取得された文節薬品はを、対象文の候補構造に最後に追加された文節中の前方に追加する。これにより、対象文の候補構造は、薬品は中濃度に濃縮しとなる。なお、対象文において文節薬品はの前方には文節が存在しない。したがって、対象文節である文節濃縮しに対する処理は終了され、この時点での対象文の候補構造薬品は中濃度に濃縮しが当該対象文の候補構造を構成する1つの節とされる。次に、候補構造生成部35によって抽出された動詞を含む文節のうち文節するが対象文節である場合について説明する。ここでは、上記した対象文の候補構造を構成する節とされた薬品は中濃度に濃縮しとは異なる節が生成される。この場合、候補構造生成部35は、対象文節である文節するを、対象文の候補構造に追加する。これにより、対象文の候補構造は、するとなる。また、図5に示す構文解析結果によれば、対象文において対象文節である文節するの前方の文節は文節可能にである。したがって、候補構造生成部35は、図5に示す構文解析結果から文節可能にを取得する。ここで、図5に示す構文解析結果によれば、文節可能ににおける最初の単語の品詞は形容詞である。したがって、候補構造生成部35は、取得された文節可能にを、対象文の候補構造において対象文節である文節するの前方に追加する。これにより、対象文の候補構造は、可能にするとなる。また、対象文において文節可能にの前方には文節運転をが存在するため、候補構造生成部35は、当該文節運転をを取得する。ここで、図5に示す構文解析結果によれば、文節運転をにおける最初の単語の品詞は名詞である。したがって、候補構造生成部35は、取得された文節運転をを、対象文の候補構造に最後に追加された文節可能にの前方に追加する。これにより、対象文の候補構造は、運転を可能にするとなる。また、対象文において文節運転をの前方には文節連続が存在するため、候補構造生成部35は、当該文節連続を取得する。ここで、図5に示す構文解析結果によれば、文節連続における最初の単語の品詞は名詞である。したがって、候補構造生成部35は、取得された文節連続を、対象文の候補構造に最後に追加された文節運転をの前方に追加する。これにより、対象文の候補構造は、連続運転を可能にするとなる。また、対象文において文節連続の前方には文節装置のが存在するため、候補構造生成部35は、当該文節装置のを取得する。ここで、図5に示す構文解析結果によれば、文節装置のにおける最初の単語の品詞は名詞である。したがって、候補構造生成部35は、取得された文節装置のを、対象文の候補構造に最後に追加された文節連続の前方に追加する。これにより、対象文の候補構造は、装置の連続運転を可能にするとなる。また、対象文において文節装置のの前方には文節濃縮しが存在するため、候補構造生成部35は、当該文節濃縮しを取得する。ここで、図5に示す構文解析結果によれば、文節濃縮しにおける最初の単語の品詞は動詞である。したがって、対象文節である文節するに対する処理は終了され、この時点での対象文の候補構造装置の連続運転を可能にするが当該対象文の候補構造を構成する1つの節とされる。このように図5に示す構文解析結果対象文薬品は中濃度に濃縮し、装置の連続運転を可能にする。の構文解析結果を用いて候補構造生成処理が実行された場合には、上述した図7に示すように薬品は中濃度に濃縮しおよび装置の連続運転を可能にするの2つの節から構成される対象文の候補構造が生成される。なお、この対象文の候補構造は、前述した節構造生成部34によって生成された対象文の節構造つまり、図6に示す対象文の節構造とは異なる。上記したように本実施形態においては、対象文入力部31によって入力された文の解析結果構文解析結果および形態素解析結果に基づいて、当該対象文が悪文検出ルール格納部22に格納されている条件を満たすか否かが判定され、当該条件を満たすと判定された場合、当該対象文の構造および当該条件に対応づけて悪文検出ルール格納部22に格納されているメッセージがユーザに対して提示される。また、本実施形態においては、ユーザは提示された対象文の構造およびメッセージを参照して文書処理装置30に対して対象文を修正する操作を行うことができるため、当該ユーザの操作に応じて対象文を修正することが可能となる。これにより、本実施形態においては、対象文が悪文わかりにくい文であるか否かを判定することによって悪文を自動的に検出することができるため、ユーザは、対象文の全てについてではなく修正が必要な文のみを確認することができ、わかりやすい文読みやすい文の作成を効率的に行うことができる。また、本実施形態においては、対象文の解析結果に基づいて当該対象文の候補構造が生成され、当該生成された対象文の候補構造がユーザに対して提示されるため、ユーザは、当該対象文の候補構造に基づいて当該対象文の節構造を修正することが可能であり、構文的に理解しにくい文わかりにくい文の修正を容易に行うことができる。なお、構文解析に誤り等があった場合であっても、当該修正された対象文の節構造を用いて構文解析処理が実行されることによって当該誤りを修正回避することができ、更には、当該修正された節構造を利用することによってその後に行われる例えば機械翻訳処理等の他の処理においても正しい効果を得ることができる。また、本実施形態においては、修正された対象文および当該対象文の節構造に基づいて、再度、当該対象文が悪文であるか否かの判定処理が実行されるため、ユーザは、当該修正後の対象文についても悪文であるか否かを確認することができる。なお、本願発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組合せてもよい。