文章データを記憶する文章データ記憶部と、前記文章データによって表される文章中の複数の単語について、該文章データに基づいて、各単語の出現頻度を計測する出現頻度計測部であって、前記文章中の単語が複数の語義を有する場合には、語義ごとに異なる副単語として扱い、各副単語に対応する出現頻度を計測する出現頻度計測部と、前記文章中の単語および副単語のうち、前記出現頻度計測部によって計測された出現頻度が最も高いものを示すデータ、および前記文章データに基づいて、前記文章中の複数の文を選択することで、要約データを作成する文選択部とを備えることを特徴とする要約作成装置。前記出現頻度計測部は、単語と、該単語に対する複数の語義と、該複数の語義それぞれに対応する抱合せ語とが関連付けられた辞書データを記憶する辞書データ記憶部と、前記文章データおよび前記辞書データに基づいて、前記文章中の各単語が複数の語義を有するか否かを判断する単語判断部と、前記文章データおよび前記辞書データに基づいて、前記単語判断部によって複数の語義を有すると判断された単語を含む文の中から、該単語に関連付けられた抱合せ語を検出する抱合せ語検出部と、前記文章データおよび前記辞書データに基づいて、前記単語判断部によって複数の語義を有さないと判断された単語については、前記文章中に出現する該単語の数を取得して出現頻度とし、前記単語判断部によって複数の語義を有すると判断された単語については、前記抱合せ語検出部によって検出された抱合せ語に対応する語義ごとに異なる副単語として扱い、前記文章中に出現する該副単語の数を取得して出現頻度とする出現数取得部とを備えることを特徴とする請求項1に記載の要約作成装置。前記抱合せ語検出部は、前記抱合せ語を検出しなかった場合には、前記複数の語義を有すると判断された単語を含む文の直前の文および直後の文の少なくとも一方の中から、該単語に関連付けられた抱合せ語を検出するように構成されることを特徴とする請求項2に記載の要約作成装置。前記辞書データは、単語に対して、該単語に対応する同義語が関連付けられており、前記抱合せ語検出部は、前記抱合せ語を検出しなかった場合には、前記複数の語義を有すると判断された単語に対応する同義語に関連付けられた抱合せ語を、該単語を含む文の中から検出するように構成され、前記出現数取得部は、前記抱合せ語検出部によって前記同義語に関連付けられた抱合せ語が検出された単語については、該抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第2の副単語として扱い、前記文章中に出現する該第2の副単語の数を取得して出現頻度とするように構成されることを特徴とする請求項2または3に記載の要約作成装置。前記辞書データは、単語に対して、該単語に対応する類義語が関連付けられており、前記抱合せ語検出部は、前記抱合せ語を検出しなかった場合には、前記複数の語義を有すると判断された単語に対応する類義語に関連付けられた抱合せ語を、該単語を含む文の中から検出するように構成され、前記出現数取得部は、前記抱合せ語検出部によって前記類義語に関連付けられた抱合せ語が検出された単語については、該抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第3の副単語として扱い、前記文章中に出現する該第3の副単語の数を取得して出現頻度とするように構成されることを特徴とする請求項2~4のいずれか1つに記載の要約作成装置。前記辞書データは、単語に対して、該単語に対応する反義語が関連付けられており、前記抱合せ語検出部は、前記抱合せ語を検出しなかった場合には、前記複数の語義を有すると判断された単語に対応する反義語に関連付けられた抱合せ語を、該単語を含む文の中から検出するように構成され、前記出現数取得部は、前記抱合せ語検出部によって前記反義語に関連付けられた抱合せ語が検出された単語については、該抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第4の副単語として扱い、前記文章中に出現する該第4の副単語の数を取得して出現頻度とするように構成されることを特徴とする請求項2~5のいずれか1つに記載の要約作成装置。コンピュータを、請求項1~6のいずれか1つに記載の要約作成装置として機能させることを特徴とする要約作成プログラム。文章データから要約データを作成する要約作成装置が要約データを作成するときの要約作成方法において、前記文章データによって表される文章中の複数の単語について、該文章データに基づいて、各単語の出現頻度を計測する出現頻度計測ステップであって、前記文章中の単語が複数の語義を有する場合には、語義ごとに異なる副単語として扱い、各副単語に対応する出現頻度を計測する出現頻度計測ステップと、前記文章中の単語および副単語のうち、前記出現頻度計測ステップにおいて計測された出現頻度が最も高いものを示すデータ、および前記文章データに基づいて、前記文章中の複数の文を選択することで、要約データを作成する文選択ステップとを含むことを特徴とする要約作成方法。前記出現頻度計測ステップは、単語と、該単語に対する複数の語義と、該複数の語義それぞれに対応する抱合せ語とが関連付けられた辞書データ、および前記文書データに基づいて、前記文章中の各単語が複数の語義を有するか否かを判断する単語判断ステップと、前記文章データおよび前記辞書データに基づいて、前記単語判断ステップにおいて複数の語義を有すると判断された単語を含む文の中から、該単語に関連付けられた抱合せ語を検出する抱合せ語検出ステップと、前記文章データおよび前記辞書データに基づいて、前記単語判断ステップにおいて複数の語義を有さないと判断された単語については、前記文章中に出現する該単語の数を取得して出現頻度とし、前記単語判断ステップにおいて複数の語義を有すると判断された単語については、前記抱合せ語検出ステップにおいて検出された抱合せ語に対応する語義ごとに異なる副単語として扱い、前記文章中に出現する該副単語の数を取得して出現頻度とする出現数取得ステップとを含むことを特徴とする請求項8に記載の要約作成方法。文章は複数の文によって構成され、文は複数の単語によって構成される。そして、様々な単語のうちには、1つの語義ではなく、複数の語義を有する単語がある。しかしながら、特許文献1に記載の方法では、単語の出現頻度を利用するときに、単語の語義が考慮されていない。複数の語義を有する単語に関しては、出現頻度が高くても、各語義に対応する出現頻度が低い場合がある。よって、複数の語義を有する単語は、出現頻度が高いにもかかわらず重要な単語ではない可能性がある。したがって、特許文献1に記載の方法のように、複数の語義を有する単語について考慮せずに、各単語の出現頻度のみに基づいて評点を算出して文を抽出しても、適切な要約を作成することができない。本発明は、上述した課題を解決するためのものであり、複数の語義を有する単語を考慮することで適切な要約を作成することができる要約作成装置、要約作成プログラム、および要約作成方法を提供することを目的とする。本発明は、文章データを記憶する文章データ記憶部と、前記文章データによって表される文章中の複数の単語について、該文章データに基づいて、各単語の出現頻度を計測する出現頻度計測部であって、前記文章中の単語が複数の語義を有する場合には、語義ごとに異なる副単語として扱い、各副単語に対応する出現頻度を計測する出現頻度計測部と、前記文章中の単語および副単語のうち、前記出現頻度計測部によって計測された出現頻度が最も高いものを示すデータ、および前記文章データに基づいて、前記文章中の複数の文を選択することで、要約データを作成する文選択部とを備えることを特徴とする要約作成装置である。また本発明は、前記出現頻度計測部は、単語と、該単語に対する複数の語義と、該複数の語義それぞれに対応する抱合せ語とが関連付けられた辞書データを記憶する辞書データ記憶部と、前記文章データおよび前記辞書データに基づいて、前記文章中の各単語が複数の語義を有するか否かを判断する単語判断部と、前記文章データおよび前記辞書データに基づいて、前記単語判断部によって複数の語義を有すると判断された単語を含む文の中から、該単語に関連付けられた抱合せ語を検出する抱合せ語検出部と、前記文章データおよび前記辞書データに基づいて、前記単語判断部によって複数の語義を有さないと判断された単語については、前記文章中に出現する該単語の数を取得して出現頻度とし、前記単語判断部によって複数の語義を有すると判断された単語については、前記抱合せ語検出部によって検出された抱合せ語に対応する語義ごとに異なる副単語として扱い、前記文章中に出現する該副単語の数を取得して出現頻度とする出現数取得部とを備えることを特徴とする。また本発明は、前記抱合せ語検出部は、前記抱合せ語を検出しなかった場合には、前記複数の語義を有すると判断された単語を含む文の直前の文および直後の文の少なくとも一方の中から、該単語に関連付けられた抱合せ語を検出するように構成されることを特徴とする。また本発明は、前記辞書データは、単語に対して、該単語に対応する同義語が関連付けられており、前記抱合せ語検出部は、前記抱合せ語を検出しなかった場合には、前記複数の語義を有すると判断された単語に対応する同義語に関連付けられた抱合せ語を、該単語を含む文の中から検出するように構成され、前記出現数取得部は、前記抱合せ語検出部によって前記同義語に関連付けられた抱合せ語が検出された単語については、該抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第2の副単語として扱い、前記文章中に出現する該第2の副単語の数を取得して出現頻度とするように構成されることを特徴とする。また本発明は、前記辞書データは、単語に対して、該単語に対応する類義語が関連付けられており、前記抱合せ語検出部は、前記抱合せ語を検出しなかった場合には、前記複数の語義を有すると判断された単語に対応する類義語に関連付けられた抱合せ語を、該単語を含む文の中から検出するように構成され、前記出現数取得部は、前記抱合せ語検出部によって前記類義語に関連付けられた抱合せ語が検出された単語については、該抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第3の副単語として扱い、前記文章中に出現する該第3の副単語の数を取得して出現頻度とするように構成されることを特徴とする。また本発明は、前記辞書データは、単語に対して、該単語に対応する反義語が関連付けられており、前記抱合せ語検出部は、前記抱合せ語を検出しなかった場合には、前記複数の語義を有すると判断された単語に対応する反義語に関連付けられた抱合せ語を、該単語を含む文の中から検出するように構成され、前記出現数取得部は、前記抱合せ語検出部によって前記反義語に関連付けられた抱合せ語が検出された単語については、該抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第4の副単語として扱い、前記文章中に出現する該第4の副単語の数を取得して出現頻度とするように構成されることを特徴とする。また本発明は、コンピュータを、前記要約作成装置として機能させることを特徴とする要約作成プログラムである。また本発明は、文章データから要約データを作成する要約作成装置が要約データを作成するときの要約作成方法において、前記文章データによって表される文章中の複数の単語について、該文章データに基づいて、各単語の出現頻度を計測する出現頻度計測ステップであって、前記文章中の単語が複数の語義を有する場合には、語義ごとに異なる副単語として扱い、各副単語に対応する出現頻度を計測する出現頻度計測ステップと、前記文章中の単語および副単語のうち、前記出現頻度計測ステップにおいて計測された出現頻度が最も高いものを示すデータ、および前記文章データに基づいて、前記文章中の複数の文を選択することで、要約データを作成する文選択ステップとを含むことを特徴とする要約作成方法である。また本発明は、前記出現頻度計測ステップは、単語と、該単語に対する複数の語義と、該複数の語義それぞれに対応する抱合せ語とが関連付けられた辞書データ、および前記文書データに基づいて、前記文章中の各単語が複数の語義を有するか否かを判断する単語判断ステップと、前記文章データおよび前記辞書データに基づいて、前記単語判断ステップにおいて複数の語義を有すると判断された単語を含む文の中から、該単語に関連付けられた抱合せ語を検出する抱合せ語検出ステップと、前記文章データおよび前記辞書データに基づいて、前記単語判断ステップにおいて複数の語義を有さないと判断された単語については、前記文章中に出現する該単語の数を取得して出現頻度とし、前記単語判断ステップにおいて複数の語義を有すると判断された単語については、前記抱合せ語検出ステップにおいて検出された抱合せ語に対応する語義ごとに異なる副単語として扱い、前記文章中に出現する該副単語の数を取得して出現頻度とする出現数取得ステップとを含むことを特徴とする。本発明によれば、出現頻度計測部は、文章中の単語が複数の語義を有する場合には、語義ごとに異なる副単語として扱い、各副単語に対応する出現頻度を計測する。そして、文選択部は、文章中の単語および副単語のうち、出現頻度計測部によって計測された出現頻度が最も高いものを示すデータに基づいて、文を選択し、要約データを作成する。したがって、本発明に係る要約作成装置は、複数の語義を有する単語が考慮された適切な要約を作成することができる。また本発明によれば、辞書データ記憶部に記憶される辞書データに基づいて、抱合せ語検出部によって、複数の語義を有する単語に関連付けられた抱合せ語を検出することができる。そして、出現数取得部によって、複数の語義を有する単語について、抱合せ語検出部が検出した抱合せ語に対応する語義ごとに異なる副単語として扱い、文章中に出現する該副単語の数を取得して出現頻度とすることができる。また本発明によれば、抱合せ語検出部は、複数の語義を有する単語を含む文の直前の文および直後の文の少なくとも一方の中から、抱合せ語を検出する。したがって、複数の語義を有する単語を含む文中に抱合せ語が存在しなくても、該単語について、抱合せ語に対応する語義ごとに異なる副単語として扱うことができ、これによって、適切な要約を作成することができる。また本発明によれば、抱合せ語検出部は、複数の語義を有する単語を含む文の中から、該単語の同義語に関連付けられた抱合せ語を検出する。したがって、複数の語義を有する単語を含む文中に該単語の抱合せ語が存在しなくても、該単語について、同義語の抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第2の副単語として扱うことができ、これによって、適切な要約を作成することができる。また、複数の語義を有する単語を含む文の直前の文および直後の文の中に該単語の抱合せ語が存在しない場合でも、該単語について、同義語の抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第2の副単語として扱うことができ、これによって、適切な要約を作成することができる。また本発明によれば、抱合せ語検出部は、複数の語義を有する単語を含む文の中から、該単語の類義語に関連付けられた抱合せ語を検出する。したがって、複数の語義を有する単語を含む文中に該単語の抱合せ語が存在しなくても、該単語について、類義語の抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第3の副単語として扱うことができ、これによって、適切な要約を作成することができる。また、複数の語義を有する単語を含む文の直前の文および直後の文の中に該単語の抱合せ語が存在しない場合や、該単語の同義語に関連付けられた抱合せ語が存在しない場合でも、該単語について、類義語の抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第3の副単語として扱うことができ、これによって、適切な要約を作成することができる。また本発明によれば、抱合せ語検出部は、複数の語義を有する単語を含む文の中から、該単語の反義語に関連付けられた抱合せ語を検出する。したがって、複数の語義を有する単語を含む文中に該単語の抱合せ語が存在しなくても、該単語について、反義語の抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第4の副単語として扱うことができ、これによって、適切な要約を作成することができる。また、複数の語義を有する単語を含む文の直前の文および直後の文の中に該単語の抱合せ語が存在しない場合や、該単語の同義語および類義語に関連付けられた抱合せ語が存在しない場合でも、該単語について、反義語の抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第4の副単語として扱うことができ、これによって、適切な要約を作成することができる。また本発明によれば、コンピュータを前記要約作成装置として機能させる要約作成プログラムを提供することができる。また本発明によれば、出現頻度計測ステップにおいて、文章中の単語が複数の語義を有する場合には、語義ごとに異なる副単語として扱い、各副単語に対応する出現頻度を計測する。そして、文選択ステップにおいて、文章中の単語および副単語のうち、出現頻度計測部によって計測された出現頻度が最も高いものを示すデータに基づいて、文を選択し、要約データを作成する。したがって、本発明に係る要約作成方法では、複数の語義を有する単語が考慮された適切な要約を作成することができる。また本発明によれば、辞書データに基づいて、抱合せ語検出ステップにおいて、複数の語義を有する単語に関連付けられた抱合せ語を検出することができる。そして、出現数取得ステップにおいて、複数の語義を有する単語について、抱合せ語検出ステップで検出された抱合せ語に対応する語義ごとに異なる副単語として扱い、文章中に出現する該副単語の数を取得して出現頻度とすることができる。以下に、本発明の実施形態である要約作成装置100について説明する。要約作成装置100は、文章データから要約データを作成する装置である。図1は、要約作成装置100の構成を機能的に示すブロック図である。要約作成装置100は、PCPersonalComputerなどに備えられる従来公知の制御演算装置および記憶装置によって実現され、機能的には、文章データ記憶部10と出現頻度計測部20と文選択部30とを含む。出現頻度計測部20は、前処理部21と、辞書データ記憶部22と、単語判断部23と、抱合せ語検出部24と、出現数取得部25とを含んでいる。文章データ記憶部10は、要約データを作成する対象となる文章データを記憶する機能を有する。文章データによって表される文章以下では、単に文章と称する場合があるは、たとえば、論文や小説などである。辞書データ記憶部22は、辞書データを記憶する機能を有する。辞書データは、種々の単語についての包括的なデータである。具体的には、辞書データ中では、各単語に対して、その単語が複数の語義を有するか否かの情報が関連付けられて設定されている。また、辞書データ中において、複数の語義を有する単語に対しては、複数の語義、および該複数の語義それぞれに対応する抱合せ語が関連付けられて設定されている。ここで、抱合せ語とは、複数の語義を有する単語の各語義について、その語義を意味する単語として該単語が文中で用いられるときに、他の語義と比較して一般的に、該単語とともに同じ文中で用いられる可能性が高い単語である。たとえば、打という中国語単語は、買う、遊ぶ、攪拌する、綴じる、および浸すという語義を有している。この単語打とともに酒という中国語単語が用いられる場合、他の語義と比較して、買うという語義を表している可能性が一般的に高い。そこで、単語酒は、買うという語義に対応する抱合せ語として、辞書データに設定される。なお、1つの単語に関して、1つの抱合せ語は1つの語義のみに対応する。したがって、単語酒が語義買うに対応する抱合せ語として設定された場合は、攪拌する、浸すなどの他の語義に対応する抱合せ語としては設定されない。抱合せ語は、Wordnetやhownetなどのデータベースを利用して、人の判断に基づいて辞書データ中に設定されてもよいし、または、電子新聞やウェブなどにおける文書データが入力された情報処理装置に判断させて抱合せ語を設定させてもよい。たとえば、単語打の語義攪拌するに対応する抱合せ語を情報処理装置に判断させる場合、文書データによって表される文書中から、攪拌するという単語を含む文を検出し、攪拌するという単語を含む文に出現する回数が高い順に所定の個数たとえば100個の単語を、単語打の語義攪拌するに対応する抱合せ語であると判断させる。なお、1つの語義に対応して設定される抱合せ語の数に特に制限は無いけれども、50個以上であることが好ましい。また、複数の語義を有する単語については、辞書データ中で、該単語に対して、他の語義と比較して一般的に意味する可能性が高い語義を示す情報が関連付けられて設定されている。他の語義と比較して一般的に意味する可能性が高い語義は、新聞などを基にした統計によって選択される。さらに、辞書データ中では、各単語に対して、同義語、類義語、および反義語が関連付けられて設定されている。また、辞書データ中では、各単語に対して、その単語の品詞を示す情報も関連付けられて設定されている。出現頻度計測部20、前処理部21、単語判断部23、抱合せ語検出部24、出現数取得部25、および文選択部30の機能については、文章データに対する要約データの作成処理に沿って説明する。図2は、文章データに対する要約データの作成処理を示すフローチャートである。要約データの作成処理は、出現頻度計測ステップS1、文選択ステップS2の順に進む。出現頻度計測ステップS1では、出現頻度計測部20が、文章データによって表される文章中の複数の単語について、該文章データに基づいて、各単語の出現頻度を計測する。出現頻度計測ステップS1において、文章中の単語が複数の語義を有する場合には、出現頻度計測部20は、語義ごとに異なる副単語として扱い、各副単語に対応する出現頻度を計測する。文選択ステップS2では、文選択部30によって、文章中の単語および副単語のうち、出現頻度計測ステップS1において計測された出現頻度が最も高いものを示すデータ、および文章データに基づいて、文章中の複数の文が選択されて、要約データが作成される。出現頻度計測ステップS1は、より詳細には、前処理ステップS1-1、単語判断ステップS1-2、抱合せ語検出ステップS1-3、出現数取得ステップS1-4の順に進む。前処理ステップS1-1では、前処理部21によって、文章データに対する前処理が行われる。具体的には、前処理として、まず、文章中の句点、終止符に従って、文章が、該文章を構成する各文に分割される。次に、辞書データに従って、各文が、各文を構成する各単語に分割される。単語判断ステップS1-2では、単語判断部23によって、文章データおよび辞書データに基づいて、文章中の各単語が複数の語義を有するか否かが判断される。判断の対象とする単語が、辞書データに設定されていないか、または、複数の語義を有さないという情報と関連付けられている場合、複数の語義を有さないと判断され、複数の語義を有するという情報と関連付けられている場合、複数の語義を有すると判断される。抱合せ語検出ステップS1-3では、抱合せ語検出部24によって、文章データおよび辞書データに基づいて、単語判断ステップS1-2において複数の語義を有すると判断された単語以下、対象単語と称する場合があるを含む文以下、本文と称するの中から、該対象単語に関連付けられた抱合せ語が検出される。本実施形態では、本文中から抱合せ語が検出されなかった場合、抱合せ語検出部24によって、本文の直前の文以下、前文と称するの中から、抱合せ語が検出される。さらに、本実施形態では、前文中から抱合せ語が検出されなかった場合、抱合せ語検出部24によって、本文の直後の文以下、後文と称するの中から、抱合せ語が検出される。なお、本発明の他の実施形態としては、本文中から抱合せ語が検出されなかった場合に、後文中から抱合せ語を検出し、そのとき、後文中からも抱合せ語が検出されなかった場合に、前文中から抱合せ語を検出するように構成されてもよい。また本実施形態では、本文中、前文中、および後文中のいずれにおいても対象単語に関連付けられた抱合せ語が検出されなかった場合、抱合せ語検出部24によって、辞書データに基づいて、該対象単語の同義語に関連付けられた抱合せ語が、本文中から検出される。辞書データ中において対象単語に対して同義語が設定されていないか、辞書データ中において該同義語に対応する抱合せ語が設定されていないか、または、該同義語に関連付けられた抱合せ語が本文中から検出されない場合は、抱合せ語検出部24によって、辞書データに基づいて、該対象単語の類義語に関連付けられた抱合せ語が、本文中から検出される。辞書データ中において対象単語に対して類義語が設定されていないか、辞書データ中において該類義語に対応する抱合せ語が設定されていないか、または、該類義語に関連付けられた抱合せ語が本文中から検出されない場合は、抱合せ語検出部24によって、辞書データに基づいて、該対象単語の反義語に関連付けられた抱合せ語が、本文中から検出される。さらに本実施形態では、辞書データ中において対象単語に対して反義語が設定されていないか、辞書データ中において該反義語に対応する抱合せ語が設定されていないか、または、該反義語に関連付けられた抱合せ語が本文中から検出されない場合は、抱合せ語検出部24によって、辞書データに基づいて、他の語義と比較して一般的に意味する可能性が高い語義に対応する抱合せ語が検出されたものと判断されて、これ以降の処理が行われる。辞書データ中に、対象単語に対して、他の語義と比較して一般的に意味する可能性が高い語義を示す情報が設定されていない場合は、抱合せ語検出部24によって、対象単語が本文中に存在しないものと判断されて、これ以降の処理が行われる。出現数取得ステップS1-4では、出現数取得部25が、文章データおよび辞書データに基づいて、単語判断ステップS1-2において複数の語義を有さないと判断された単語について、文章中に出現する該単語の数を取得して出現頻度とする。したがって、単語判断ステップS1-2において複数の語義を有さないと判断された単語については、単語判断ステップS1-2の処理の直後に、出現数取得ステップS1-4の処理が行われる。また、出現数取得ステップS1-4では、出現数取得部25が、文章データおよび辞書データに基づいて、単語判断ステップS1-2において複数の語義を有すると判断された単語について、抱合せ語検出ステップS1-3において検出された該単語に対する抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第1副単語として扱い、文章中に出現する該第1副単語の数を取得して出現頻度とする。また、出現数取得ステップS1-4では、出現数取得部25が、文章データおよび辞書データに基づいて、抱合せ語検出ステップS1-3において対象単語の同義語に関連付けられた抱合せ語が検出された該対象単語について、該抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第2副単語として扱い、文章中に出現する該第2副単語の数を取得して出現頻度とする。また、出現数取得ステップS1-4では、出現数取得部25が、文章データおよび辞書データに基づいて、抱合せ語検出ステップS1-3において対象単語の類義語に関連付けられた抱合せ語が検出された該対象単語について、該抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第3副単語として扱い、文章中に出現する該第3副単語の数を取得して出現頻度とする。また、出現数取得ステップS1-4では、出現数取得部25が、文章データおよび辞書データに基づいて、抱合せ語検出ステップS1-3において対象単語の反義語に関連付けられた抱合せ語が検出された該対象単語について、該抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第4副単語として扱い、文章中に出現する該第4副単語の数を取得して出現頻度とする。たとえば、中国語文章中に、我打酒。という中国語文が含まれていたとする。この文は、我、打、および酒という単語から構成される。そして、打という中国語単語は、上述したように、買う、遊ぶ、攪拌する、綴じる、浸すという語義を有する。辞書データ中において、単語打について、語義買うに対応して抱合せ語酒が関連付けられている場合、出現数取得ステップS1-4では、単語打は、買うを意味する打という第1副単語として扱われ、買うを意味する打という副単語が1つ出現したと判定される。文章中の他の単語打についても、買うを意味する打という副単語として扱われたときは、買うを意味する打という副単語が1つ出現したと判定される。そして、判定された数の合計の値が、買うを意味する打という副単語の出現数として取得され、取得された出現数が出現頻度とされる。また、たとえば、辞書データ中において、Aという単語について、A1、A2、およびA3という語義が設定され、Bという同義語、Cという類義語、Dという反義語が設定され、同義語Bには、B1、B2という語義が設定され、類義語CにはC1、C2という語義が設定され、反義語DにはD1、D2、D3という語義が設定され、語義A1、語義A2、語義A3、語義B1、語義B2、語義C1、語義C2、語義D1、語義D2、語義D3それぞれに対応して、a、b、c、d、e、f、g、h、i、jという抱合せ語が設定されている場合の処理を以下に示す。また、この場合では、単語Aについて、一般的に意味する可能性が最も高い語義はA1であると設定されているものとする。この場合、まず、単語Aについて、本文中、前文中、および後文中のいずれか1つから、抱合せ語a、b、cのいずれか1つが検出される。たとえば、本文中に抱合せ語bが検出された場合は、単語Aは、A2を意味するAという第1副単語として扱われ、A2を意味するAという第1副単語が1つ出現したと判定される。なお、本実施形態において、本文中または前文中もしくは後文中から、対象単語について2つ以上の語義にそれぞれ対応する抱合せ語が検出された場合、辞書データに基づいて、該対象単語は、該対象単語の語義のうち一般的に意味する可能性が最も高い語義を表す第1副単語として扱われ、対象単語の語義のうち一般的に意味する可能性が最も高い語義を表す第1副単語が1つ出現したと判定される。たとえば、本文中に、抱合せ語a、cが検出された場合、対象単語Aは、A1を意味するAという第1副単語として扱われ、A1を意味するAという第1副単語が1つ出現したと判定される。対象単語について、他の語義と比較して一般的に意味する可能性が高い語義を示す情報が設定されていない場合は、該対象単語が本文中に存在しないものとして扱われ、出現数としては取得されない。本文中、前文中、および後文中のいずれにおいても、対象単語Aに対応する抱合せ語a、b、cのいずれも検出されなかった場合は、本文中から、同義語Bに対応する抱合せ語d、eのいずれか1つが検出される。たとえば、本文中に抱合せ語eが検出された場合は、単語Aは、B2とほぼ同じ意味を有するAという第2副単語として扱われ、B2とほぼ同じ意味を有するAという第2副単語が1つ出現したと判定される。なお、本実施形態において、本文中から、同義語について2つ以上の語義にそれぞれ対応する抱合せ語が検出された場合、辞書データに基づいて、対象単語は、同義語の語義のうち一般的に意味する可能性が最も高い語義とほぼ同じ意味を表す第2副単語として扱われ、同義語の語義のうち一般的に意味する可能性が最も高い語義とほぼ同じ意味を表す第2副単語が1つ出現したと判定される。同義語について、他の語義と比較して一般的に意味する可能性が高い語義を示す情報が設定されていない場合は、対象単語が本文中に存在しないものとして扱われ、出現数としては取得されない。本文中において、同義語Bに対応する抱合せ語d、eのいずれも検出されなかった場合は、本文中から、類義語Cに対応する抱合せ語f、gのいずれか1つが検出される。たとえば、本文中に抱合せ語fが検出された場合は、単語Aは、C1と類似の意味を有するAという第3副単語として扱われ、C1とほぼ同じ意味を有するAという第3副単語が1つ出現したと判定される。なお、本実施形態において、本文中から、類義語について2つ以上の語義にそれぞれ対応する抱合せ語が検出された場合、辞書データに基づいて、対象単語は、類義語の語義のうち一般的に意味する可能性が最も高い語義と類似の意味を表す第3副単語として扱われ、類義語の語義のうち一般的に意味する可能性が最も高い語義と類似の意味を表す第3副単語が1つ出現したと判定される。類義語について、他の語義と比較して一般的に意味する可能性が高い語義を示す情報が設定されていない場合は、対象単語が本文中に存在しないものとして扱われ、出現数としては取得されない。本文中において、類義語Cに対応する抱合せ語f、gのいずれも検出されなかった場合は、本文中から、反義語Dに対応する抱合せ語h、i、jのいずれか1つが検出される。たとえば、本文中に抱合せ語jが検出された場合は、単語Aは、D3と反対の意味を有するAという第4副単語として扱われ、D3と反対の意味を有するAという第4副単語が1つ出現したと判定される。なお、本実施形態において、本文中から、反義語について2つ以上の語義にそれぞれ対応する抱合せ語が検出された場合、辞書データに基づいて、対象単語は、反義語の語義のうち一般的に意味する可能性が最も高い語義と反対の意味を表す第4副単語として扱われ、反義語の語義のうち一般的に意味する可能性が最も高い語義と反対の意味を表す第4副単語が1つ出現したと判定される。反義語について、他の語義と比較して一般的に意味する可能性が高い語義を示す情報が設定されていない場合は、対象単語が本文中に存在しないものとして扱われ、出現数としては取得されない。本文中において、反義語Dに対応する抱合せ語h、i、jのいずれも検出されなかった場合は、辞書データに基づいて、対象単語は、該対象単語の語義のうち一般的に意味する可能性が最も高い語義を表す第1副単語として扱われ、対象単語の語義のうち一般的に意味する可能性が最も高い語義を表す第1副単語が1つ出現したと判定される。対象単語について、他の語義と比較して一般的に意味する可能性が高い語義を示す情報が設定されていない場合は、該対象単語が本文中に存在しないものとして扱われ、出現数としては取得されない。このように、本実施形態では、1本文中から対象単語の抱合せ語を検出する、2本文中から対象単語の抱合せ語が検出されなかった場合、前文中および後文中から対象単語の抱合せ語を検出する、3前文中および後文中から対象単語の抱合せ語が検出されなかった場合、本文中から同義語の抱合せ語を検出する、4同義語の抱合せ語が検出されなかった場合、本文中から類義語の抱合せ語を検出する、5類義語の抱合せ語が検出されなかった場合、本文中から反義語の抱合せ語を検出する、6反義語の抱合せ語が検出されなかった場合、対象単語の語義のうち一般的に意味する可能性が最も高い語義を表す第1副単語として扱う、という順序で、出現頻度計測の処理を行っている。しかしながら、本発明としては、これに限られず、前文中および後文中から対象単語の抱合せ語を検出する処理、同義語の抱合せ語を検出する処理、類義語の抱合せ語を検出する処理、反義語の抱合せ語を検出する処理、対象単語の語義のうち一般的に意味する可能性が最も高い語義を表す第1副単語として扱う処理は、それぞれ実行するか否かを適宜設定でき、また、それぞれが実行される順番も適宜設定できる。なお、本実施形態では、ストップワードが設定されていてもよい。ストップワードとは、出現数取得部25による出現数の取得処理において、文中には存在しないものとして扱われる単語であり、たとえば、前置詞や後置詞などである。ストップワードについては、出現頻度が計測されないことになる。また、本実施形態では、出現数取得部25は出現数をそのまま出現頻度としているけれども、本発明の他の実施形態としては、出現数に単語の品詞に対応する所定の係数を乗じた値を出現頻度とするように、出現数取得部25が構成されてもよい。たとえば、単語または第1~第4副単語が名詞である場合には出現数に1.5を乗じた値を出現頻度とし、動詞である場合には出現数に0.8を乗じた値を出現頻度とするなどである。上記のような出現頻度計測ステップS1の処理が終了すると、文選択ステップS2では、文選択部30によって、文章中の単語および第1~第4副単語のうち、出現数取得ステップS1-4において計測された出現頻度が最も高いものを示すデータ、および文章データに基づいて、文章中の複数の文が選択される。そして、文選択部30は、選択した文をまとめた要約を表す要約データを作成する。たとえば、Eという単語の出現頻度が10であり、Fという単語の出現頻度が20であり、A2を意味するAという第1副単語の出現頻度が30であるとき、出現頻度が最も高いものは、A2を意味するAという第1副単語である。この第1副単語を示すデータを用いて、たとえば、文選択部30は、A2を意味するAを含む文すべてを選択し、A2を意味するAを含む文のみから構成される文章を要約として、要約データを作成する。なお、文選択部30は、出現頻度以外の情報も併せて用いて文の選択を行うように構成されてもよい。出現頻度以外の情報としては、各文の文章全体における位置情報、ユーザ設定のキーワード情報、文章の題名に含まれる単語情報、キューワード情報などがある。キューワードとは、つまり、すなわち、要するになどの、要旨を表す文に含まれる単語である。たとえば、出現頻度以外の情報も併せて用いて文の選択を行う場合、文選択部30は、各文の評点を算出して文の選択を行うように構成される。評点算出の基準は、たとえば、各文の文章全体における位置情報を用いるときは、文章全体を文章前半部と文章後半部とに分割し、文章前半部中の文には1点、文章後半部中の文には2点の評点を付与するなどである。また、ユーザ設定のキーワード情報を用いるときは、該キーワード情報が示す単語を含む文には10点を付与するなどであり、文章の題名に含まれる単語情報を用いるときは、該単語情報が示す単語を含む文には10点を付与するなどであり、キューワード情報を用いるときは、該キューワード情報が示す単語を含む文には10点を付与するなどである。このような基準で各文の評点を算出するとともに、出現頻度を基準とした評点も算出する。たとえば、出現頻度が1番目に高い単語または、第1~第4副単語を含む文には、該単語または、第1~第4副単語1つにつき10点を付与し、出現頻度が2番目に高い単語または、第1~第4副単語を含む文には、該単語または、第1~第4副単語1つにつき5点を付与し、出現頻度が3番目に高い単語または、第1~第4副単語を含む文には、該単語または、第1~第4副単語1つにつき1点を付与するなどである。そして、文選択部30は、すべての基準で算出された評点の合計値が高い文から順に、上位5つの文を選択し、要約データを作成することができる。本発明に係る要約作成装置100によれば、出現頻度計測部20は、文章中の単語が複数の語義を有する場合には、語義ごとに異なる副単語第1~第4副単語として扱い、各副単語に対応する出現頻度を計測し、文選択部30は、文章中の単語および副単語のうち、出現頻度計測部によって計測された出現頻度が最も高いものを示すデータに基づいて、要約データを作成するので、複数の語義を有する単語が考慮された適切な要約を作成することができる。また本実施形態では、辞書データ記憶部22に記憶される辞書データに基づいて、抱合せ語検出部24によって、複数の語義を有する単語に関連付けられた抱合せ語を検出することができる。そして、出現数取得部25によって、複数の語義を有する単語について、抱合せ語検出部24が検出した抱合せ語に対応する語義ごとに異なる副単語第1~第4副単語として扱い、文章中に出現する該副単語の数を取得して出現頻度とすることができる。また本実施形態では、抱合せ語検出部24は、本文中から対象単語に対応する抱合せ語が検出されない場合、前文中および後文中から、該抱合せ語を検出する。したがって、本文中に対象単語に対応する抱合せ語が存在しなくても、該対象単語について、抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第1副単語として扱うことができ、これによって、適切な要約を作成することができる。また本実施形態では、抱合せ語検出部24は、本文中、前文中、および後文中から対象単語に対応する抱合せ語が検出されない場合、本文中から、該単語の同義語に関連付けられた抱合せ語を検出する。したがって、本文中、前文中、および後文中に対象単語に対応する抱合せ語が存在しなくても、該対象単語について、同義語の抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第2副単語として扱うことができ、これによって、適切な要約を作成することができる。また本実施形態では、抱合せ語検出部24は、本文中から対象単語の同義語に対応する抱合せ語が検出されない場合、本文中から、該単語の類義語に関連付けられた抱合せ語を検出する。したがって、本文中に、対象単語および該対象単語の同義語に対応する抱合せ語が存在しなくても、該対象単語について、類義語の抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第3副単語として扱うことができ、これによって、適切な要約を作成することができる。また本実施形態では、抱合せ語検出部24は、本文中から対象単語の類義語に対応する抱合せ語が検出されない場合、本文中から、該単語の反義語に関連付けられた抱合せ語を検出する。したがって、本文中に、対象単語ならびに該対象単語の同義語および類義語に対応する抱合せ語が存在しなくても、該対象単語について、反義語の抱合せ語に対応する語義ごとに異なる第4副単語として扱うことができ、これによって、適切な要約を作成することができる。また本実施形態では、抱合せ語検出部24は、本文中から対象単語の反義語に対応する抱合せ語が検出されない場合、対象単語について、本文中に、他の語義と比較して一般的に意味する可能性が高い語義に対応する抱合せ語が検出されたものと判断する。したがって、本文中に、対象単語ならびに該対象単語の同義語、類義語、および反義語に対応する抱合せ語が存在しなくても、該対象単語について、該対象単語の語義のうち他の語義と比較して一般的に意味する可能性が高い語義を表す第1副単語として扱うことができ、これによって、適切な要約を作成することができる。要約作成装置100は、従来公知の情報処理装置に、該情報処理装置を要約作成装置100として機能させるプログラムである要約作成プログラムを記憶させることで、実現することができる。この要約作成プログラムは、従来公知の、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録できる。上記要約作成プログラムを記録媒体に記録することで、要約作成装置100が行う各種の処理を実行するためのプログラムコード実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラムなどを記録した記録媒体を、持ち運び自在に提供することができる。なお、記録媒体は、マイクロコンピュータが処理を行うためのメモリ、たとえばROMReadOnlyMemoryのようなプログラムメディアであってもよいし、または、コンピュータが外部記憶装置として備えるプログラム読取装置に挿入することで読み取られるプログラムメディアであってもよい。記録媒体に格納されているプログラムは、マイクロプロセッサが記録媒体にアクセスして実行する方式であってもよいし、または、マイクロプロセッサが記録媒体からプログラムコードを読み出し、読み出されたプログラムコードがマイクロコンピュータのプログラム記憶エリアにダウンロードされることで、そのプログラムが実行される方式であってもよい。このダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。ここで、上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープ、カセットテープなどのテープ系、フレキシブルディスク、ハードディスクなどの磁気ディスク、CD-ROMCompactDiscReadOnlyMemory、MOMagnetoOpticaldisc、MDMiniDisc、DVDDigitalVersatileDiscなどの光ディスクのディスク系、ICIntegratedCircuitカードメモリカードを含む、光カードなどのカード系、あるいはマスクROM、EPROMErasableProgrammableReadOnlyMemory、EEPROM登録商標、フラッシュROMなどによる半導体メモリを含めた固定的にプログラムコードを担持する媒体であってもよい。また、コンピュータが、インターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であれば、記録媒体は、通信ネットワークからプログラムコードをダウンロードするように、流動的にプログラムコードを担持する媒体であってもよい。なお、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納しておくか、または他の記録媒体からインストールしておく。また、上記要約作成プログラムは、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。