"共通的な意味を示す1つ以上の概念語句を要素とする概念に対し、意味的に異なる概念を列挙した概念集合と、該概念集合の特徴を示す種類とを記憶する概念情報記憶部と、データに対し、該データに含まれる複合語句の構成と、該複合語句を構成する語句の前記概念情報記憶部を参照して得られた種類と、前記複合語句を構成する語句の品詞の種類とに基づいて、前記複合語句を変換する複合語句変換部と、を備えることを特徴とする整合性判定システム。前記複合語句変換部は、前記データを開始文字から順に走査しながら、走査位置以降の文字列が、前記概念情報記憶部に記憶された概念語句に該当する場合には、該当する概念語句の種類と走査位置周辺の語句の種類とに基づいて、走査位置以降の概念語句を変換することを特徴とする請求項1に記載の整合性判定システム。前記概念情報記憶部は、概念集合の種類に事態性名詞を含み、前記複合語句変換部は、走査位置から開始される文字列が事態性名詞の概念語句であり、かつ、前記文字列の直後の文字列が事態性名詞以外の概念語句あるいは事態性名詞以外の名詞であるならば、走査位置の概念語句を削除し当該概念語句の直後に走査位置を移動し、それ以外ならば、走査位置を1つ後に移動することを繰返してデータを走査しながらデータを変換することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の整合性判定システム。2つのデータであるデータペアの間の整合性を、前記複合語句変換部で変換された2つのデータの間の類似度を計算し、該類似度に基づいて、判定する整合性判定部を更に備えることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1つに記載の整合性判定システム。前記複合語句変換部で変換された2つのデータに対し、当該2つのデータがある概念集合において異なる概念の概念語句を含み、かつ、当該概念集合において同一の概念の概念語句を含まない概念不一致があるかないかを判定する概念分析部と、前記概念分析部において分析した概念分析結果と、前記複合語句変換部で変換される前のデータのペアを用いて計算した類似度とに基づいて、前記データペアの整合性を判定する整合性判定部と、を更に備えることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1つに記載の整合性判定システム。前記整合性判定部は、コルモゴロフ複雑性の概算を用いて類似度を計算することを特徴とする請求項4または請求項5に記載の整合性判定システム。前記整合性判定部は、前記概念分析部において概念不一致と判定されたデータペアに対しては、1類似度を予め定めた低い値とする、2前記複合語句変換部で変換される前のデータのペアの類似度から予め定めた値を減算する、3前記複合語句変換部で変換される前のデータのペアの類似度に予め定めた値を乗算する、のいずれかの方法で類似度を計算することを特徴とする請求項5または請求項6に記載の整合性判定システム。前記整合性判定部は、予め定めた値以上の類似度となるデータ間を整合と判定することを特徴とする請求項4乃至7のいずれか1つに記載の整合性判定システム。共通的な意味を示す1つ以上の概念語句を要素とする概念に対し、意味的に異なる概念を列挙した概念集合と、該概念集合の特徴を示す種類とを概念情報記憶部に記憶する概念情報記憶ステップと、データに対し、該データに含まれる複合語句の構成と、該複合語句を構成する語句の前記概念情報記憶部を参照して得られた種類と、前記複合語句を構成する語句の品詞の種類とに基づいて、前記複合語句を変換する複合語句変換ステップと、を備えることを特徴とする整合性判定方法。共通的な意味を示す1つ以上の概念語句を要素とする概念に対し、意味的に異なる概念を列挙した概念集合と、該概念集合の特徴を示す種類とを概念情報記憶部に記憶する概念情報記憶処理と、データに対し、該データに含まれる複合語句の構成と、該複合語句を構成する語句の前記概念情報記憶部を参照して得られた種類と、前記複合語句を構成する語句の品詞の種類とに基づいて、前記複合語句を変換する複合語句変換処理と、をコンピュータに実行させるための整合性判定プログラム。しかしながら、上記特許文献1~3には、それぞれ、次に述べるような問題点がある。より正確なテキスト分析では、単語がどのように構成されているかを示す単語順も重要である。例えば、仕様間の整合性判定において、第1の仕様担当者情報を登録する。と第2の仕様登録担当者情報を削除する。という2つの仕様は、明確に区別する必要がある。しかしながら、特許文献1および2では、単語の出現頻度としては類似となるため、単語順を無視した分析では、これら仕様を明示的に区別することができない。また、特許文献3では、ある語句が助詞の直前にあるという単語順を考慮する。そのため、前述した例においては、第2の仕様登録担当者情報を削除する。の目的語が登録担当者情報、述語活動が削除となり、第1の仕様担当者情報を登録する。の目的語が担当者情報、述語が登録となる。その結果、目的語と述語が一致するならば仕様が整合すると定義するならば、述語が一致しないことから、2つの仕様を整合しないと判定することができる。しかしながら、第2の仕様登録担当者情報を削除する。に対し、登録担当者情報を担当者情報と省略した場合の新たな第3の仕様担当者情報を削除する。に対しては、目的語が担当者情報、述語が削除となる。その結果、第3の仕様は、第1の仕様登録担当者情報を削除する。とは目的語が一致せず、特許文献3の技術を用いると、第2の仕様と新たな第3の仕様とが整合すると判定することができない。このように、文書の分析では、複合語の構造を正しく認識する必要があるが、複合語は、語句の組合せで生成されるために網羅的に辞書を用意することが困難である。また複合語には助詞などの構造解析の手がかりが少なく、複合語の正しい構造を解析することが困難である。なお、網羅的に辞書を用意することとは、例えば、前述の例で、登録担当者情報と担当者情報とが同義語であるなどと、すべての複合語句について辞書を用意することである。また、仕様書においては、表形式で助詞が省略されて記述される場合があるが、そのような場合に助詞を用いて分析する特許文献3の技術では対応できない。例えば、表形式で、一行に登録担当者情報と削除とが並んで記述され、それらをまとめて1つの仕様と考える。この場合、特許文献3の方法では、主語、目的語などの情報要素を抽出することができない。また、例えば、温度低下防止と温度の低下を防止する。とは整合するが、特許文献3の方法では、温度低下防止などの複合語句を温度の低下を防止する。と正しく解釈することは困難である。本発明は、上記の事情を鑑みてなされるものであって、その目的は、複合語句変換に基づく整合性判定、特に、システム開発において、複合語句変換に基づく仕様間の整合性判定システム、方法およびプログラムを提供することにある。すなわち、本発明の複合語句変換に基づく整合性判定システムは、複合語句を含む仕様間の整合性を高精度に計算することを目的とする。本発明の複合語句変換に基づく整合性判定システムは、共通的な意味を示す1つ以上の語句概念語句を要素とする概念に対し、意味的に異なる概念を列挙した概念集合と、その概念集合の特徴を示す種類とを記憶する概念情報記憶部と;データに対し、そのデータに含まれる複合語句の構成と、その複合語句を構成する語句の前記概念情報記憶部を参照して得られた種類と、その複合語句を構成する語句の品詞などの種類とに基づいて、その複合語句を変換する複合語句変換部と;を備えることを特徴とする。本発明によれば、複合語句を含む仕様間の整合性を高精度に計算することができる。本発明の実施形態の概要要旨について、具体例を挙げて簡単に説明する。本発明の実施形態では、登録担当者情報などの複合語句に対し、予め定めた概念情報に基づいて複合語句を変換し、その変換結果と概念情報に基づいて2つのデータ仕様が概念不一致であるかどうかを判定し、概念不一致でないデータ間は通常の類似度を計算し、概念不一致のデータ間は、類似度を補正する。そのため、担当者情報を登録する。と登録担当者情報を削除する。という2つのデータの場合には、本発明の実施形態では、登録担当者情報を担当者情報に変換してから、登録や削除において概念不一致があるかを判定するため、2つのデータが整合しないことを判定することができる。また、登録担当者情報を削除する。と担当者情報を削除する。という2つのデータの場合には、本発明の実施形態では、類似度を用いて計算するため、2つのデータを整合と判定することができる。さらに、本発明の実施形態では、助詞があれば助詞との単語順を考慮した類似度を計算するが、助詞がなくても類似度を計算することができるコルモゴロフ複雑性を用いるため、温度低下防止と温度の低下を防止する。という2つのデータであっても、整合と判定することができる。次に、図面を参照して、本発明の第1の実施例による整合性判定システムについて詳細に説明する。図1を参照すると、本第1の実施例に係る整合性判定システムは、情報を記憶する記憶部11と、プログラム制御により動作する計算部12とから構成されている。電子機器で整合性判定システムを構成する場合、整合性判定システムは、プログラム制御により動作するコンピュータで実現可能である。図示はしないが、この種のコンピュータは、周知のように、データを入力する入力装置と、データ処理装置と、データ処理装置での処理結果を出力する出力装置と、種々のデータベースとして働く補助記憶装置とを備えている。そして、データ処理装置は、プログラムを記憶するリードオンリメモリROMと、データを一時的に記憶するワークエリアとして使用されるランダムアクセスメモリRAMと、ROMに記憶されたプログラムに従って、RAMに記憶されているデータを処理する中央処理装置CPUとから構成される。入力装置は、例えば、キーボードから構成されてよく、出力装置は、例えば、ディスプレイ装置や印刷装置であってよい。図示の例の場合、データ処理装置が計算部12として働き、補助記憶装置が記憶部11として動作する。記憶部11は、文書記憶部100と、概念情報記憶部101と、データ記憶部102と、変換結果記憶部103とを備える。文書記憶部100は、整合性判定の対象とする文書を記憶する。文書は、整合性判定システムのユーザがキーボードなどを介して入力することで指定してもよいし、システムにデフォルトとして記憶しておいてもよいし、それ以外の様態で指定してもよい。ここでは、文書が提案依頼書や提案書、仕様書などの場合を例として説明する。提案依頼書RFP:RequestForProposalは、発注元である官公庁や企業が情報システムやITサービスなどを調達する際に、発注先となるITベンダに対して提案を要請するための文書である。提案依頼書は、調達依頼書、入札依頼書、提案要請書、提案要求書、提案要望書、提案募集書、見積依頼書、提案書提出要請書、入札説明書、委託仕様書などとも呼ばれる。提案依頼書には、例えば、概要と目的、必要な機能、サービスレベル、契約条件などの具体的な要求事項が記載される。提案書Proposalとは、ITベンダが具体的な提案事項を記載した文書である。提案書は、企画書、企画提案書などとも呼ばれる。提案書には、例えば、目的やねらい、機能やサービスレベルの実現手段、開発体制などの具体的な提案事項が記載される。仕様書は、システムやサービスが満たすべき事項である要件事項を記載した文書である。仕様書は、要求仕様書、要求定義書、要件定義書、機能仕様書、設計書、契約書などとも呼ばれる。仕様書には、発注元と発注先との間で取り決められた要件事項が整理されて記載される。文書には、テキストや表などが含まれる。図2は、文書中に含まれるテキストの例を示す説明図である。図2では、章節の見出しや本文が記述されている。図3は、文書中に含まれる表の例を示す説明図である。図3で、1行目は列の見出しを示し、表の1列目は項目名、2列目は項目の内容が記述されている。ここで、参照元の文書の仕様と参照先の文書の仕様との間の整合性を判定する場合には、参照元の文書と参照先の文書を記憶しておけばよい。また、文書内で、他の仕様との整合性を判定する場合には、その1つの文書を記憶しておけばよい。図1に戻って、概念情報記憶部101は、共通的な特徴や意味を示す1つ以上の語句を要素とする概念に対し、異なる概念を列挙して構成される概念集合と、その概念集合の特徴を示す種類とを記憶する。以降、概念の要素である語句を概念語句と呼び、概念集合とその種類を概念情報と呼ぶことにする。すなわち、概念語句の集合が概念であり、概念の集合が概念集合である。また、ここでは、概念情報の種類は、事態性名詞とそれ以外の2種類の場合を例として説明する。概念情報は、システムのユーザがキーボードなどを介して入力することで指定してもよいし、システムにデフォルトとして記憶しておいてもよいし、それ以外の様態で指定してもよい。図4は、概念情報記憶部101に記憶された概念情報の例を示す説明図である。図4で、一行ごとに1つの概念集合を示す。このように、概念情報記憶部101は、1つだけでなく複数の概念集合を記憶してよい。図4において、一行目は、列の見出しを示しており、第一列には、概念集合の種類、第二列には、概念集合が記述されている。1つの概念は、カンマ,ごとに区切って記述し、1つの概念における概念語句は、/で区切って記述している。例えば、図4の2行目にある1つの概念集合は、登録という1つの概念語句を要素とする概念と、削除という1つの概念語句を要素とする概念と、計算、合計、算出という3つの概念語句を要素とする概念とから構成されており、その2行目の概念集合の種類は事態性名詞である。図1に戻って、データ記憶部102は、文書から抽出したデータ仕様の集合を記憶する。ここで、1つのデータ仕様とは、文書における一行、1つの文、段落、章、表の一行などの意味単位を示す。ここでは、提案依頼書や提案書、仕様書などの文書から抽出した要求や仕様とする場合を例として説明する。図5は、データ記憶部102に記憶されたデータの例を示す説明図である。図5では、1行目が列の見出しを示しており、1列目がデータの番号を示すID、2列目がデータの内容である。例えば、IDが1001のデータは、担当者登録。所定欄に担当者情報を入力後、登録する。であり、IDが1002のデータは、担当者削除。登録担当者情報を削除する。である。なお、図5では、1つのデータが文書の1行などの短い場合の例を示したが、データは、1つの段落や1つの章ごとに構成してもよい。以降、2つの文書間での整合性を判定する場合を例とするため、第一の文書から抽出されたデータのIDの範囲を1000~1999、第二の文書から抽出されたデータのIDの範囲を2000~2999として説明する。また、説明を簡単にするため、IDがiのデータのことをデータiと呼ぶことにする。図1に戻って、変換結果記憶部103は、データ記憶部102に記憶されたデータに対し、データの複合語が変換された変換結果を記憶する。図6は、変換結果記憶部103に記憶された変換結果の例を示す説明図である。図6では、1行目が列の見出しを示しており、1列目が変換結果の番号を示すID、2列目が変換結果である。例えば、IDが1001の変換結果は、担当者登録。所定欄に担当者情報を入力後、登録する。であり、IDが1002の変換結果は、担当者削除。担当者情報を削除。である。以降、説明を簡単にするため、IDがiの変換結果を変換結果iと呼ぶことにする。図1に戻って、計算部12は、データ抽出部104と、複合語句変換部105とを備える。データ抽出部104は、文書記憶部100に記憶された文書から、一行や一文、1段落や1章などの意味単位ごとに分割したデータを抽出する。データ抽出部104は、意味単位ごとにそれが章節表のタイトルなどの文脈情報であるならば、その階層位置を抽出する。一方、その意味単位が文脈情報でないならば、データ抽出部104は、その意味単位を表などの構造情報に基づいて補正し、その補正した意味単位と以前に抽出しその階層構造に基づき補正した文脈情報とを連結したデータを生成する。そして、データ抽出部104は、生成したデータをデータ記憶部102に記憶する。意味単位は、システムのユーザがキーボードなどを介して入力することで指定してもよいし、システムにデフォルトとして記憶しておいてもよいし、それ以外の様態で指定してもよい。また、抽出したデータに対しては、データ中の同義語はその代表語に統一し、冗長表現を簡略化してもよい。なお、文書記憶部100とデータ抽出部104とがなく、データがデータ記憶部102に記憶されているところから処理を開始してもよい。その場合は、データ記憶部102に記憶されるデータは、システムのユーザがキーボードなどを介して入力することで指定してもよいし、システムにデフォルトとして記憶しておいてもよいし、それ以外の様態で指定してもよい。複合語句変換部105は、データ記憶部102に記憶されたデータを最初から順に調べ、概念情報記憶部101に記憶された概念に基づいて、データの複合語を変換し、変換結果を変換結果記憶部103に記憶する。変換結果記憶部103に記憶された変換結果は、すぐにディスプレイ装置や印刷装置などを介して出力してもよいし、記憶しておいてシステムのユーザからのリクエストなどに応じて出力してもよいし、それ以外の様態で出力してもよい。なお、変換結果記憶部103がなく、複合語句変換部105が変換した変換結果を直接出力してもよい。次に、図7のフローチャートを参照して、本第1の実施例に係る整合性判定システムの全体の動作について詳細に説明する。まず、データ抽出部104は、一行や一文、1段落や1章などの意味単位ごとに分割したデータを抽出する。そして、データ抽出部104は、意味単位ごとにそれが章節表のタイトルなどの文脈情報であるならば、その階層位置を抽出する。その意味単位が文脈情報でないならば、データ抽出部104は、その意味単位を表などの構造情報に基づいて補正し、補正した意味単位と以前に抽出しその階層構造に基づき補正した文脈情報とを連結したデータを生成するステップA1。また、データ中の同義語はその代表語に統一し、データ中の冗長表現は簡略化してもよい。そして、データ抽出部104は、生成したデータをデータ記憶部102に記憶する。データ抽出部104の処理の詳細については、後述する。なお、データ抽出部104は、対象とする文書が複数の場合には、複数のデータを抽出する。また、データ抽出部104がなく、データがデータ記憶部102に記憶されたところから処理を開始してもよい。次に、複合語句変換部105は、走査位置をデータ記憶部102に記憶されたデータの最初に設定するステップA2。図8は、データ走査の例を示す説明図である。図8で、データは登録担当者番号を削除。であり、走査位置は、データの最初の登の文字に設定する。図7に戻って、次に、複合語句変換部105は、走査位置に文字があるかを調べるステップA3。文字があるならば、次のステップに移行し、文字がないならば、ステップA10に移行する。なお、2つ以上のデータがある場合には、あるデータをすべて処理した後は、次のデータの最初に走査位置を移動してから処理を続ければよい。ステップA3において、走査位置に文字があると判定された場合、複合語句変換部105は、走査位置からの文字列が概念情報記憶部101に記憶された事態性名詞の概念語句と一致するかを調べるステップA4。一致するならば、次のステップに移行し、一致しないならば、ステップA9に移行する。なお、同じ走査位置で複数の概念語句と一致する場合は、文字列長が長い概念語句と一致するとみなす。例えば、走査位置からの文字列が登録実行であり、概念情報記憶部101に登録実行と登録という概念語句が両方記憶されている場合には、登録実行と一致したとみなす。図8の例では、図4を参照すると、走査位置から開始される登録が動作対象の概念語句登録と一致するため、次のステップに移行する。図7に戻って、ステップA4において、走査位置からの文字列が事態性名詞の概念語句と一致すると判定された場合、複合語句変換部105は、走査位置の概念語句の直後の文字列が、概念情報記憶部101に記憶された事態性名詞の概念語句と一致するかを調べるステップA5。一致するならば、ステップA9するに移行し、一致しないならば、次のステップに移行する。なお、ここでも、同じ走査位置で複数の概念語句と一致する場合は、文字列長が長い概念語句と一致するとみなすこととする。図8の例では、図4を参照すると、概念語句登録の直後の文字列担当者は、事態性名詞の概念語句と一致しないので、次のステップに移行する。なお、同一の語句が事態性名詞としても事態性名詞以外としても登録されていた場合には、事態性名詞であると判定することとしてもよい。図7に戻って、ステップA5において、走査位置の概念語句の直後の文字列が事態性名詞の概念語句と一致しないと判定された場合、複合語句変換部105は、走査位置の概念語句の直後の文字列が、概念情報記憶部101に記憶された事態性名詞以外の概念語句と一致するかを調べるステップA6。一致するならば、ステップA8に移行する。一致しないならば、次のステップに移行する。図8の例では、図4を参照すると、概念語句登録の直後の文字列担当者は、事態性名詞以外の概念語句担当者と一致するので、ステップA8に移行する。図7に戻って、ステップA6において、走査位置の概念語句の直後の文字列が事態性名詞以外の概念語句と一致しないと判定された場合、複合語句変換部105は、走査位置の概念語句の直後が事態性名詞以外の名詞かどうかを調べるステップA7。そして、直後の概念語句が事態性名詞以外の名詞ならば、次のステップに移行し、事態性名詞以外の名詞でなければ、ステップA9に移行する。直後が事態性名詞以外の名詞かどうかを調べるには、例えば、語句とその種類とを予め定めておいて、走査位置の概念語句の直後に該当する語句があれば、その語句の種類が事態性名詞以外の名詞かどうか調べればよい。ここで、事態性名詞とは、登録などのサ変接続の名詞や受けなどの動詞の連用形のことである。どのような語句を事態性名詞以外の名詞とするかは、システムのユーザがキーボードなどを介して入力することで指定してもよいし、システムにデフォルトとして記憶しておいてもよいし、それ以外の様態で指定してもよい。例えば、事態性名詞をサ変接続の名詞に限定してもよい。図9は、語句に対して事態性名詞以外の名詞かどうかを指定する例を示す説明図である。図9では、1行目が列の見出しを示し、1列目が語句、2列目が語句の種類を示している。なお、ここでは、語句に対して事態性名詞かどうかを決める場合を例として説明したが、予め多くの訓練データを用いて、語句が事態性名詞かどうかを判定する分類器を作成しておき、その分類器を用いて、走査位置の概念語句の直後が事態性名詞かどうかを判定してもよい。図7に戻って、ステップA7において、走査位置の概念語句の直後が事態性名詞以外の名詞であると判定された場合、複合語句変換部105は、走査位置にある概念語句を削除し、走査位置を削除した概念語句の直後の文字に移動するステップA8。図10は、走査位置の概念語句を削除したときの例を示す説明図である。図10では登録が削除され、その直後の担の文字に走査位置は移動している。図7に戻って、次に、複合語句変換部105は、データの走査位置を1つ後に移動し、ステップA3に移行するステップA9。ステップA3において、走査位置に文字がないと判定された場合、複合語句変換部105は、0件以上の概念語句が削除されたデータである変換結果を変換結果記憶部103に記憶し、1つのデータに対する複合語句変換部105の動作を終了するステップA10。変換結果記憶部103に記憶した変換結果は、すぐにディスプレイ装置や印刷装置などを介して出力してもよいし、記憶しておいてシステムのユーザからのリクエストなどに応じて出力してもよいし、それ以外の様態で出力してもよい。また、変換結果記憶部103を用意せずに、そのまま出力してもよい。ここで、データ記憶部102が図5であり、変換結果記憶部103が図6となる例について説明する。データ1001担当者登録。所定欄に担当者情報を入力後、登録する。では、複合語句変換部105は、担当者の次の登が走査位置のときは、走査位置が事態性名詞の概念語句登録であるが、直後が事態性名詞以外の記号。であるため、走査位置の概念語句登録を削除しない。また、複合語句変換部105は、次の登が走査位置のときも、走査位置が事態性名詞の概念語句登録であるが、直後が記号。であるため、走査位置の概念語句登録を削除しない。その結果、変換結果は、図6の変換結果1001担当者登録。所定欄に担当者情報を入力後、登録。となり、データ1001と同じである。図5のデータ1002担当者削除。登録担当者情報を削除する。では、複合語句変換部105は、同様に、担当者の次の削除は削除しない。しかし、次の登が走査位置のときに、走査位置が事態性名詞の概念語句登録であり、直後が事態性名詞以外の概念語句担当者であるため、走査位置の登録は削除する。その結果、図6の変換結果1002担当者削除。担当者情報を削除。となる。同様に、図5のデータ1003管理者登録。所定欄に管理者情報を入力後、登録する。は、図6の変換結果1003管理者登録。所定欄に管理者情報を入力後、登録。となる。図5のデータ1004管理者削除。登録管理者情報を削除する。は、図6の変換結果1004管理者削除。管理者情報を削除。となり、、図5のデータ2003の削除管理者情報。は、図6の変換結果2003管理者情報。となる。このように、複合語句変換部105は、図5のデータ1002の登録担当者から省略可能な修飾語句登録を削除することで、登録担当者情報を削除する。と担当者情報を削除。の整合性を判定しやすくすることができる。なお、複合語句変換部105は、図5のデータ2003に対しては、削除に関するデータであるという情報を削除するが、このような場合でも概念を分析する方法については、次の実施形態の概念分析部で詳細に説明する。次に、図11のフローチャートを参照して、本第1の実施例に係る整合性判定システムにおける、1つの文書に対するデータ抽出部104の動作について詳細に説明する。まず、データ抽出部104は、文書の文脈情報であるcon[1]、con[n]を空白に初期化するステップA11。ここで、文脈の階層数nは、例えば20など、十分大きな値を設定しておけばよい。階層数nの値は、システムのユーザがキーボードなどを介して入力することで指定してもよいし、システムにデフォルトとして記憶しておいてもよいし、それ以外の様態で指定してもよい。次に、データ抽出部104は、読み込み行を文書の開始行に設定するステップA12。なお、ここでは、1行が1つの仕様である場合を例として説明するが、1行と1つの仕様とが対応しない場合には、例えば句点。までを1行とみなすなどとすることで、同様の方法でデータを抽出することができる。次に、データ抽出部104は、読み込み行が文書の終了にあたるかを調べるステップA13。終了しているならば、ステップA22に移行し、終了していないならば、次のステップに移行する。ステップA13において、読み込み行が文書の終了でないと判定した場合、データ抽出部104は、文書の読み込み行が章節表などのタイトル行かどうかを調べるステップA14。タイトル行であるならば、ステップA19に移行し、タイトル行でなければ、次のステップに移行する。ステップA14において、文書の読み込み行がタイトル行でないと判定した場合、データ抽出部104は、読み込み行が、表の列見出し行であるかどうかを調べるステップA15。列見出し行であるならば、ステップA21に移行し、列見出し行でないならば、次のステップに移行する。ステップA15において、読み込み行が表の列見出し行でないと判定した場合、データ抽出部104は、文脈情報con[1],,con[n]のうち、空白でないものを補正してから、データ記憶部102に記憶するステップA16。ここで、補正とは、例えば、文脈情報con[1],,con[n]の後に。などの区切り記号を挿入することである。区切り記号は、システムのユーザがキーボードなどを介して入力することで指定してもよいし、システムにデフォルトとして記憶しておいてもよいし、それ以外の様態で指定してもよい。ここで、データ抽出部104は、文脈情報に区切り記号を挿入するなどの補正を行うため、ある文脈情報con[p]の文末と次の文脈情報con[p1]の文頭とを連結した新たな複合語句を生成することなく、データ仕様とすることができる。次に、データ抽出部104は、読み込み行が表の一部であるかどうかを調べ、表の一部であるならば、読み込み行の表における列の間に区切り記号を挿入するステップA17。区切り記号は、。、|などであり、どのような区切り記号を挿入するかは、システムのユーザがキーボードなどを介して入力することで指定してもよいし、システムにデフォルトとして記憶しておいてもよいし、それ以外の様態で指定してもよい。ここで、データ抽出部104は、列の間に区切り記号を挿入するなどの補正を行うため、ある列の文末と次の列の文頭とを連結した新たな複合語句を生成することなく、データとすることができる。例えば、図3の2行目では、1列目が担当者登録、2列目が担当者情報を登録となっているため、区切り記号なしでは、担当者登録担当者情報を登録となり、担当者登録担当者情報という新たな複合語句を生成してしまうが、区切り記号。を挿入することで、データ抽出部104は、読み込み行を担当者登録。担当者情報を登録と変換する。よって、新たな複合語句を生成することがない。図11に戻って、次に、データ抽出部104は、空白でない文脈情報con[1],,con[n]に続けて、同じ行に読み込み行をデータ記憶部102に記憶するステップA18。ステップA14において、文書の読み込み行がタイトル行であると判定した場合、データ抽出部104は、タイトル行の階層構造を調べ、タイトル行の階層位置iに対し、文脈情報con[i]に読み込み行のテキストを代入するステップA19。ここで、例えば、タイトル行が、1章はじめに、1.はじめになど章のタイトル行ならば、階層位置は1であり、1.1節概要、1.1概要など節のタイトル行ならば、階層位置は2である。表ならば、階層位置はnとする。このように、タイトル行の階層位置は、行頭の数字と記号により、判定することができる。別の例としては、文書がWord2007などのような階層構造情報も含んだ文書の場合には、その階層構造を用いて階層位置を判定することができる。次に、データ抽出部104は、文脈情報con[i1],,con[n]を空白に初期化するステップA20。例えば、1.1概要というタイトル行があり、文脈情報con[2]となっていても、2.機能要件というタイトル行を読込んだときには、階層位置1の文脈情報が検出されたので、文脈情報con[2]を空白に初期化する。次に、データ抽出部104は、読み込み行を文書の次の行に移動するステップA21。そして、ステップA13に移行する。ステップA13において、読み込み行が文書の終了にあたると判定した場合、データ抽出部104は、データ記憶部102に記憶されたデータを読込んで、データの表現を統一し、再びその表現を統一したデータをデータ記憶部102に記憶するステップA22。データの表現の統一では、同義語句とその代表語句を予め定めておき、データ中の同義語句を代表語句に変換することで統一する。同義語句とその代表語句は、システムのユーザがキーボードなどを介して入力することで指定してもよいし、システムにデフォルトとして記憶しておいてもよいし、それ以外の様態で指定してもよい。例えば、入力ファイル、入力データ、入力データファイルという同義語句に対し代表語句が入力ファイルと予め指定されていた場合には、データの入力データは入力ファイルに変換する。また、例えば、する。という同義語句に対し代表語句が。と予め定められていた場合には、データのする。は、。に変換する。なお、ここでは、文書からすべてのデータを抽出した後、データの表現を統一しているが、文書を読み込んだ際にデータの表現を統一しながら処理してもよい。そして、1つの文書に対するデータ抽出部104の処理を終了する。次に、本第1の実施例の効果について説明する。第1の効果は、複合語句を含むデータ間の整合性を高精度で分析することができることである。その理由は、複合語句変換部105において、複合語句を構成する語句の種類と複合語句の構成とに基づいて、複合語中の省略可能な修飾語句を削除することができるからである。第2の効果は、新たな複合語句を生成することなく、文書からデータ仕様を抽出することができ、結果として高精度で整合性を判定することができることである。その理由は、データ抽出部104において、文書から、章節表などのタイトル行や表の列の間に区切り記号を追加するなどの補正を行うからである。次に、図面を参照して、本発明の第2の実施例による整合性判定システムについて詳細に説明する。なお、第1の実施例と同様の構成要素については、同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。図12を参照すると、本第2の実施例に係る整合性判定システムは、情報を記憶する記憶部21と、プログラム制御により動作する計算部22とから構成されている。前述したように、電子機器で整合性判定システムを構成する場合、整合性判定システムは、プログラム制御により動作するコンピュータで実現可能である。図示はしないが、この種のコンピュータは、周知のように、データを入力する入力装置と、データ処理装置と、データ処理装置での処理結果を出力する出力装置と、種々のデータベースとして働く補助記憶装置とを備えている。そして、データ処理装置は、プログラムを記憶するリードオンリメモリROMと、データを一時的に記憶するワークエリアとして使用されるランダムアクセスメモリRAMと、ROMに記憶されたプログラムに従って、RAMに記憶されているデータを処理する中央処理装置CPUとから構成される。入力装置は、例えば、キーボードから構成されてよく、出力装置は、例えば、ディスプレイ装置や印刷装置であってよい。図示の例の場合、データ処理装置が計算部22として働き、補助記憶装置が記憶部21として動作する。記憶部21は、文書記憶部100と、概念情報記憶部101と、データ記憶部102と、変換結果記憶部103と、概念分析結果記憶部200とを備える。文書記憶部100は、上述した第1の実施形態のそれと同様である。概念情報記憶部101は、上述した第1の実施形態のそれと同様である。データ記憶部102は、上述した第1の実施形態のそれと同様である。変換結果記憶部103は、上述した第1の実施形態のそれと同様である。概念分析結果記憶部200は、データ記憶部102に記憶された2つのデータごとに、変換結果記憶部103に記憶されたその2つの変換結果に基づいて、それらデータに概念不一致があるかどうかを示す概念分析結果を記憶する。図13は、概念分析結果記憶部200に記憶された概念分析結果の例を示す説明図である。図13では、1行目が列の見出しを示しており、1列目が参照元の文書のデータ番号を示すID、2列目が参照元の文書のデータと概念不一致でないと判定された参照先の文書のデータ番号を示す。図13によると、例えば、データ1001とは、データ2001のみが概念不一致でないと判定されており、データ1002とは、概念不一致でないデータが参照先の文書にないと判定されている。なお、ここでは、2つの文書に対する整合性を判定するため、参照元の文書の変換されたデータに対する参照先の文書の変換されたデータでの概念不一致でないデータのIDを記憶する場合を例として説明したが、1つの文書内での整合性を判定する場合には、1つの文書内のデータのペアに対して概念分析結果を記憶してもよい。図12に戻って、計算部22は、データ抽出部104と、複合語句変換部105と、概念分析部201と、整合性判定部202とを備える。データ抽出部104は、上述した第1の実施形態のそれと同様である。複合語句変換部105は、上述した第1の実施形態のそれと同様である。概念分析部201は、変換結果記憶部103に記憶された変換結果に対し、概念情報記憶部101に記憶された概念に基づいて、2つの変換結果である変換されたデータペアが概念不一致であるかないかを分析し、分析結果を概念分析結果記憶部200に記憶する。ここで、データペアが概念不一致である場合とは、2つの変換されたデータがある概念集合において異なる概念の要素文字列を含み、かつ、その概念集合において同一の概念の要素文字列を含まない場合である。逆に、データペアが概念不一致でない場合とは、すべての概念集合において、2つの変換されたデータが同一の概念の概念語を含むか、または、2つの変換結果のいずれかもしくは両方がその概念集合の概念語句を含まない場合である。整合性判定部202は、概念分析結果記憶部200に記憶された計算対象の情報に基づいて、データ記憶部102に記憶されたデータのペア間の類似度を計算する。そして、整合性判定部202は、その類似度をデータペアの整合性とする。類似度は、すぐにディスプレイ装置や印刷装置などを介して出力してもよいし、記憶しておいてシステムのユーザからのリクエストなどに応じて出力してもよいし、それ以外の様態で出力してもよい。あるいは、類似度でなく、整合性を判定した結果を出力してもよい。例えば、参照元と参照先の2つの文書において、整合性判定部202は、参照元のすべての仕様に対し、参照先に関連した仕様があるかを参照元の文書の仕様と参照先の文書の仕様との間の類似度を計算し、類似度が予め定めた閾値以上となる仕様ペアは整合と判定する。そして、整合性判定部202は、どの仕様とも整合と判定されなかった仕様を不整合候補として抽出する。または、1つの文書内の整合性判定では、整合性判定部202は、例えば、文書のすべての仕様のペアに対し、類似度を計算することで、類似度が予め定めた閾値以上となる仕様ペアは整合と判定し、いずれの仕様とも整合と判定されない仕様を不整合候補として抽出する。次に、図14のフローチャートを参照して、本第2の実施例の整合性判定システムの全体の動作について詳細に説明する。まず、データ抽出部104は、一行や一文、1段落や1章などの意味単位ごとに分割したデータを抽出する。データ抽出部104は、意味単位ごとにそれが章節表のタイトルなどの文脈情報であるならば、その階層位置を抽出する。データ抽出部104は、その意味単位が文脈情報でないならば、その意味単位を表などの構造情報に基づいて補正し、補正した意味単位と以前に抽出しその階層構造に基づき補正した文脈情報とを連結したデータを生成するステップA23。また、データ中の同義語はその代表語に統一し、データ中の冗長表現は簡略化してもよい。そして、データ抽出部104は、生成したデータをデータ記憶部102に記憶する。データ抽出部104の処理の詳細については、図11に示した通りなので、省力する。なお、データ抽出部104は、対象とする文書が複数の場合には、複数のデータを抽出する。また、データ抽出部104がなく、データがデータ記憶部102に記憶されたところから処理を開始してもよい。次に、複合語句変換部105は、概念情報記憶部101に記憶された概念に基づいて、抽出されたデータの複合語を変換するステップA24。そして、複合語句変換部105は、変換したデータを変換結果記憶部103に記憶する。複合語句変換部105の処理の詳細については、前述した通りである。次に、概念分析部201は、概念情報記憶部101に記憶された概念と変換結果記憶部103に記憶された変換されたデータとに基づいて、2つのデータであるデータペアが概念不一致であるか否かを分析し、概念分析結果記憶部200に記憶するステップA25。概念分析部201の処理の詳細については、後述する。次に、整合性判定部202は、概念分析結果記憶部200に記憶された概念分析結果に基づいて、概念不一致でないデータペアに対する類似度を計算するステップA26。ここで、類似度の計算は、データ記憶部102に記憶されたデータのペアに対して計算する。ただし、整合性判定部202は、変換結果記憶部103に記憶された変換されたデータのペアに対して類似度を計算してもよい。その場合、概念分析部201を省略できる。計算した結果は、すぐにディスプレイ装置や印刷装置などを介して出力してもよいし、記憶しておいてシステムのユーザからのリクエストなどに応じて出力してもよいし、それ以外の様態で出力してもよい。類似度の計算は、例えば、コルモゴロフ複雑性に基づいて概算することができる。例えば、対象を圧縮するアルゴリズムを予め定めると、対象iと対象jとの間の類似度si,jは、対象iを圧縮した場合のサイズをCi、対象jを圧縮した場合のサイズをCj、対象iとjとを連結させた新たな対象を圧縮した場合のサイズをCijとすると、例えば、di,j=1-Cij/{CiCj}あるいはdi,j=1-[Cij-min{Ci,Cj}]/max{Ci,Cj}に示す数式によって計算することができる。指定される圧縮アルゴリズムは、例えば、gip、gzipなどである。圧縮アルゴリズムでは、例えば、文字列に対し、文字である記号あるいは以前の部分文字列との一致長、一致位置のペアで符号化する。符号化では、例えば、文字列に出現する記号の個数を求め、個数の多い記号ほど短い符号を割り当てる。したがって、コルモゴロフ複雑性の概算を用いると、助詞も含めて単語順を考慮してデータ間の類似度を計算することができる。次に、整合性判定部202は、概念不一致と分析されたペアの類似度を計算するステップA27。概念不一致のペアの類似度は、例えば、予め定めた低い値とする。その低い値は、システムのユーザがキーボードなどを介して入力することで指定してもよいし、システムにデフォルトとして記憶しておいてもよいし、それ以外の様態で指定してもよい。または、整合性判定部202は、データ記憶部102に記憶されたデータのペアに対して類似度を計算し、計算された類似度から予め定めた値を減算する。その予め定めた減算する値は、システムのユーザがキーボードなどを介して入力することで指定してもよいし、システムにデフォルトとして記憶しておいてもよいし、それ以外の様態で指定してもよい。または、整合性判定部202は、データ記憶部102に記憶されたデータのペアに対して類似度を計算し、計算された類似度に予め定めた1以下の値を乗算する。その予め定めた乗算する値は、システムのユーザがキーボードなどを介して入力することで指定してもよいし、システムにデフォルトとして記憶しておいてもよいし、それ以外の様態で指定してもよい。または、整合性判定部202は、変換結果記憶部103に記憶された変換されたデータのペアに対して類似度を計算し、計算された類似度から予め定めた値を減算してもよい。その値は、システムのユーザがキーボードなどを介して入力することで指定してもよいし、システムにデフォルトとして記憶しておいてもよいし、それ以外の様態で指定してもよい。または、整合性判定部202は、変換結果記憶部103に記憶された変換されたデータのペアに対して類似度を計算し、計算された類似度に予め定めた1以下の値を乗算してもよい。類似度の計算は、概念不一致でないペアの場合と同様に、例えば、コルモゴロフ複雑性に基づいて概算することができる。計算した結果は、すぐにディスプレイ装置や印刷装置などを介して出力してもよいし、記憶しておいてシステムのユーザからのリクエストなどに応じて出力してもよいし、それ以外の様態で出力してもよい。次に、図15のフローチャートを参照して、本第2の実施例に係る整合性判定システムの概念分析部201の動作について詳細に説明する。まず、概念分析部201は、変換結果nがi番目の概念集合のj番目の概念の概念語句を含むかどうかを調べるステップA28。含むならば、c[n,i,j]にtrue、含まないならば、c[n,i,j]にfalseを代入する。ここで、i番目の概念集合のj番目の概念を概念i,jと呼ぶことにする。図6の例では、概念分析部201は、本ステップにおいて、変換結果1001担当者登録。所定欄に担当者情報を入力後、登録。が概念1,1の概念語句登録を含むため、c[1001,1,1]=trueと計算する。また、概念分析部201は、変換結果1001が概念語句1,2の概念語句削除を含まないため、c[1001,1,2]=falseと計算する。さらに、概念分析部201は、変換結果1001が概念語句1,3の概念語句計算、合計、算出のいずれも含まないため、c[1001,1,3]=falseと計算する。図15に戻って、次に、概念分析部201は、すべての変換結果に対し、変換結果nが概念集合iのいずれかの概念語句を含むかどうかを調べるステップA29。含むならば、c[n,i]にtrue、含まないならば、c[n,i]にfalseを代入する。図6の例では、概念分析部201は、本ステップにおいて、変換結果1001が概念集合1の概念語句登録を含むため、c[1001,1]=trueなどと計算する。図15に戻って、次に、概念分析部201は、すべてのデータpとデータqに対し、概念不一致フラグf[p,q]を計算したかどうかを調べるステップA30。すべて計算したならば、ステップA43に移行する。すべて計算していないならば、次のステップに移行する。ここで、参照元の文書の仕様と参照先の文書の仕様との間の整合性を判定する場合には、例えば、参照元の文書の仕様の番号をp、参照先の文書の仕様の番号をqとする。また、1つの文書内の整合性判定の場合には、例えば、文書の仕様の番号をp、pより大きい仕様番号をqとする。これは、f[p,q]=f[q,p]が成り立つため、不要な計算を行わないためである。ステップA30において、概念不一致フラグf[p,q]をすべて計算していないと判定された場合、概念分析部201は、概念不一致フラグがまだ計算されていない変換結果pと変換結果qに対し、変換結果pと変換結果qが概念不一致であるかないかを示す概念不一致フラグf[p,q]をfalseに設定するステップA31。次に、概念分析部201は、概念集合を示す番号iを1に初期化するステップA32。次に、概念分析部201は、iと概念集合数Iとを比較するステップA33。iがI以下であるならば、次のステップに移行し、iがIより大きければ、ステップA30に移行する。ステップA33において、iがI以下であると判定された場合、概念分析部201は、概念不一致フラグf[p,q]をtrueとするステップA34。次に、概念分析部201は、c[p,i]=trueかつc[q,i]=trueであるかを調べるステップA35。両方がtrueであるなら、ステップA36に移行し、いずれかあるいは両方がfalseであるなら、ステップA40に移行する。ステップA35において、c[p,i]=trueかつc[q,i]=trueであると判定された場合、概念分析部201は、概念を示す番号jを1に初期化するステップA36。次に、概念分析部201は、jと概念集合iの概念数Jiとを比較するステップA37。jがJi以下であるならば、次のステップに移行し、jがJiより大きければ、ステップA41に移行する。ステップA37において、jがJi以下であると判定された場合、概念分析部201は、c[q,i,j]がtrueで、かつc[q,i,j]がtrueであるかどうかを調べるステップA38。両方trueであるならば、ステップA40に移行する。いずれか一方あるいは両方がfalseであるならば、次のステップに移行する。図6の例では、p=1001、q=2001、i=1、j=1の場合は、c[1001,1,1]=trueかつc[2001,1,1]=trueであるため、ステップA40に移行する。図15に戻って、ステップA38において、いずれか一方あるいは両方がfalseであると判定された場合、概念分析部201は、概念番号jをインクリメントするステップA39。そして、ステップA37に移行する。ステップA35において、いずれかあるいは両方がfalseであると判定された場合、或いは、ステップA38において、両方trueであると判定された場合、概念分析部201は、概念不一致フラグf[p,q]をfalseとするステップA40。そして、ステップA42に移行する。ステップA37において、jがJiより大きいと判定された場合、概念分析部201は、概念不一致フラグf[p,q]がtrueであるかどうかを調べるステップA41。trueであるならば、変換語句pと変換語句qは概念不一致であると判定し、ステップA30に移行する。falseであるならば、次のステップに移行する。ステップA41において、falseであると判定された場合、概念分析部201は、概念集合番号iをインクリメントするステップA42。そして、ステップA33に移行する。ステップA30において、概念不一致フラグf[p,q]をすべて計算していると判定された場合、概念分析部201は、概念不一致フラグがfalseのデータペアを概念分析結果記憶部200に記憶するステップA43。そして、概念分析部201の動作を終了する。ここで、以下では、図6を例として、概念分析部201の動作について具体的に説明する。概念分析部201は、ステップA30において、p=1001とq=2001がまだ計算されていないため、ステップA31に移行し、f[1001,2001]=falseに初期化する。次に、概念分析部201は、ステップA32に移行して、i=1とし、ステップA33でi≦概念集合数2となるため、ステップA34に移行して、f[1001,2001]=trueとする。次に、概念分析部201は、ステップA35では、c[1001,1]=trueかつc[2001,1]=trueとなるため、ステップA36に移行し、j=1と初期化する。次に、概念分析部201は、ステップA37に移行し、j≦概念集合1の概念数3となるため、ステップA38に移行する。概念分析部201は、ステップA38では、c[1001,1,1]=trueかつc[2001,1,1]=trueとなるため、ステップA40に移行し、f[p,q]=falseとする。そして、概念分析部201は、ステップA42に移行して、i=2となり、ステップA33に移行する。概念分析部201は、ステップA33では、i≦概念集合数2となるため、ステップA34に移行して、f[1001,2001]=trueとする。次に、概念分析部201は、ステップA35では、c[1001,2]=trueかつc[2001,2]=trueとなるため、ステップA36に移行し、j=1と初期化する。次に、概念分析部201は、ステップA37に移行し、j≦概念集合1の概念数3となるため、ステップA38に移行する。概念分析部201は、ステップA38では、c[1001,2,1]=trueかつc[2001,2,1]=trueとなるため、ステップA40に移行し、f[1001,2001]=falseとする。次に、概念分析部201は、ステップA42に移行して、i=3となり、ステップA33に移行する。概念分析部201は、ステップA33では、i>概念集合数2となるため、f[1001,2001]の計算は終了して、ステップA30に移行する。ここで、f[1001,2001]は、falseであり、概念分析部201は、変換結果1001と変換結果2001は概念不一致でないと計算する。一方、p=1004、q=2003の場合には、概念分析部201は、ステップA31に移行し、f[1004,2003]=falseに初期化する。次に、概念分析部201は、ステップA32に移行して、i=1とし、ステップA33でi≦概念集合数2となるため、ステップA34に移行して、f[1004,2003]=trueとする。次に、概念分析部201は、ステップA35では、c[1004,1]=falseとなるため、ステップA40に移行し、f[1004,2003]=falseとする。次に、概念分析部201は、ステップA42に移行して、i=2となり、ステップA33に移行する。概念分析部201は、ステップA33では、i≦概念集合数2となるため、ステップA34に移行して、f[1004,2003]=trueとする。次に、概念分析部201は、ステップA35では、c[1004,2]=trueかつc[2003,2]=trueとなるため、ステップA36に移行し、j=1と初期化する。次に、概念分析部201は、ステップA37に移行し、j≦概念集合2の概念数2となるため、ステップA38に移行する。概念分析部201は、ステップA38では、c[1004,2,1]=falseとなるため、ステップA39に移行し、j=2とする。次に、概念分析部201は、ステップA37に移行し、j≦概念集合2の概念数2となるため、ステップA38に移行する。概念分析部201は、ステップA38では、c[1004,2,2]=trueかつc[2003,2,2]=trueとなるため、ステップA40に移行し、f[1004,2003]=falseとする。次に、概念分析部201は、ステップA42に移行して、i=3となり、ステップA33に移行する。概念分析部201は、ステップA33では、i>概念集合数2となるため、f[1004,2003]の計算は終了して、ステップA30に移行する。ここで、f[1004,2003]は、falseであり、概念分析部201は、変換結果1004と変換結果2003は概念不一致でないと計算する。一方、概念分析部201は、f[1003,2003]もまた、概念不一致でないと計算する。変換結果1003と変換結果2003とが整合していないことは、次の整合性判定部202によって判定する。次に、図16のフローチャートを参照して、本第2の実施形態に係る整合性判定システムの整合性判定部202の動作について詳細に説明する。まず、整合性判定部202は、参照元の文書のデータ番号を示すpを1に初期化するステップA44。なお、ここでは、参照元の文書の仕様と参照先の文書の仕様との間の整合性判定の場合を例として説明するが、1つの文書内の整合性判定の場合も、同様である。次に、整合性判定部202は、pと参照元の文書のデータ数N1とを比較するステップA45。pがN1以下であるならば、ステップA46に移行し、pがN1より大きければ、整合性判定部202の処理を終了する。計算した類似度は、すぐにディスプレイ装置や印刷装置などを介して出力してもよいし、記憶しておいてシステムのユーザからのリクエストなどに応じて出力してもよいし、それ以外の様態で出力してもよい。また、予め定めた値以上の類似度を整合として判定し、判定結果を、すぐにディスプレイ装置や印刷装置などを介して出力してもよいし、記憶しておいてシステムのユーザからのリクエストなどに応じて出力してもよいし、それ以外の様態で出力してもよい。その整合と判定するための予め定めた値は、システムのユーザがキーボードなどを介して入力することで指定してもよいし、システムにデフォルトとして記憶しておいてもよいし、それ以外の様態で指定してもよい。ステップA45において、pがN1以下であると判定された場合、整合性判定部202は、データpを圧縮した場合のサイズCpを計算するステップA46。ここで、圧縮アルゴリズムは、可逆圧縮できるものを用いる。例えば、gip、gzipなどを用いる。次に、整合性判定部202は、参照先の文書のデータ番号を示すqを1に初期化するステップA47。次に、整合性判定部202は、qと参照先の文書のデータ数N2とを比較するステップA48。qがN2以下であるならば、次のステップに移行し、pがN1より大きければ、ステップA54に移行する。ステップA48において、qがN2以下であると判定された場合、整合性判定部202は、データqを圧縮した場合のサイズCqと、データpとデータqを連結されたデータを圧縮した場合のサイズCp,qとを計算するステップA49。次に、整合性判定部202は、データpとデータqとの間の類似度sp,qを計算するステップA50。類似度sp,qは、例えば、コルモゴロフ複雑性の概算を用いて計算することができる。例えば、s1-Ci,j/{CiCj}あるいは1-[Ci,j-min{Ci,Cj}]/max{Ci,Cj}に示す数式によって計算することができる。ここで、圧縮アルゴリズムは、例えば、文字列に対し、文字である記号あるいは以前の部分文字列との一致長、一致位置のペアで符号化する。符号化では、例えば、文字列に出現する記号の個数を求め、個数の多い記号ほど短い符号を割り当てる。したがって、コルモゴロフ複雑性の概算を用いると、助詞も含めて単語順を考慮してデータ間の類似度を計算することができる。次に、整合性判定部202は、データpとデータqが概念不一致であるかを調べるステップA51。f[p,q]=trueと概念不一致であるならば、次のステップに移行し、概念不一致でないならば、ステップA53に移行する。ステップA51において、概念不一致であると判定された場合、整合性判定部202は、データpとデータqとの間の類似度sp,qを補正するステップA52。補正では、例えば、予め定めた低い値とする。その予め定めた値は、システムのユーザがキーボードなどを介して入力することで指定してもよいし、システムにデフォルトとして記憶しておいてもよいし、それ以外の様態で指定してもよい。または、計算されたsp,qから、予め定めた値を減じてもよい。その減じる値は、システムのユーザがキーボードなどを介して入力することで指定してもよいし、システムにデフォルトとして記憶しておいてもよいし、それ以外の様態で指定してもよい。または、計算されたsp,qに、予め定めた1以下の値を乗じてもよい。その乗じる値は、システムのユーザがキーボードなどを介して入力することで指定してもよいし、システムにデフォルトとして記憶しておいてもよいし、それ以外の様態で指定してもよい。なお、概念不一致のときに類似度を予め定めた値とする場合は、不要な計算を行わないため、q≦N2の直後にf[p,q]がtrueであるかどうかを調べて、trueであるならば、以降の計算を行わずに、sp,qを予め定めた値としてもよい。また、整合性判定部202は、データの代わりに変換結果を用いて、Cp、CqおよびCp,qを計算してから類似度を計算してもよい。次に、整合性判定部202は、参照先の文書のデータ番号を示すqに1を加算するステップA53。そして、ステップA48に移行する。ステップA48において、qがN2より大きいと判定された場合、整合性判定部202は、参照元の文書のデータ番号を示すpに1を加算するステップA54。そして、ステップA45に移行する。次に、本第2の実施例による効果について説明する。第1の効果は、複合語句を含むデータ間の整合性を高精度で分析することができることである。その理由は、概念分析部201において、複合語句から省略可能な修飾語句を削除したデータ変換結果を用いて、概念の不一致があるかどうかを判定することができるからである。第2の効果は、複合語句を含むデータ間の整合性を高精度で分析することができることである。その理由は、整合性判定部202において、複合語句を変換した結果を用いて類似度を計算するか、または、データ間の類似度を計算してから概念分析部で分析された概念分析結果に基づいて類似度を補正するため、データ間の整合性を、複合語句を変換した結果に応じて計算することができるからである。なお、本発明の実施例に記載した方法は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、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-ROM、DVDなどの光ディスク、光磁気ディスクMO、半導体メモリなどの記憶媒体記録媒体に格納して頒布することもできる。また、この記憶媒体記録媒体としては、プログラムを記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能な記憶媒体記録媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。また、記憶媒体記録媒体からコンピュータにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステムや、データベース管理ソフト、ネットワークソフト等のミドルウェアなどが各処理の一部を実行してもよい。さらに、本発明の実施例における記憶媒体記録媒体は、コンピュータと独立した媒体に限らず、LANやインターネットなどにより伝送されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記憶媒体記録媒体も含まれる。また、記憶媒体記録媒体は1つに限らず、複数の媒体から上記実施例における処理が実行される場合も本発明における記憶媒体記録媒体に含まれ、媒体構成は何れの構成であってもよい。本発明の実施例におけるコンピュータは、記憶媒体記録媒体に記憶されたプログラムに基づき各処理を実行するものであって、パソコンなどからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステムなどの何れの構成であってもよい。また、本発明の実施例におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置を含み、プログラムによって本発明の機能を実現することが可能な機器、装置である。なお、本発明は、上記実施例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、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、実施例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。また、構成要素を適宜組合せてもよい。また、上記の実施例の一部または全部は、以下のようにも記載されうる。なお、以下の付記は本発明をなんら限定するものではない。[付記1]共通的な意味を示す1つ以上の語句概念語句を要素とする概念に対し、意味的に異なる概念を列挙した概念集合と、該概念集合の特徴を示す種類とを記憶する概念情報記憶部と、データに対し、該データに含まれる複合語句の構成と、該複合語句を構成する語句の前記概念情報記憶部を参照して得られた種類と、前記複合語句を構成する語句の品詞の種類とに基づいて、前記複合語句を変換する複合語句変換部と、を備えることを特徴とする整合性判定システム。[付記2]前記複合語句変換部は、前記データを開始文字から順に走査しながら、走査位置以降の文字列が、前記概念記憶部に記憶された概念語句に該当する場合には、該当する概念語句の種類と走査位置周辺の語句の種類とに基づいて、走査位置以降の概念語句を変換することを特徴とする上記付記1に記載の整合性判定システム。[付記3]前記概念情報記憶部は、概念集合の種類に事態性名詞を含み、前記複合語句変換部は、走査位置から開始される文字列が事態性名詞の概念語句であり、かつ、前記文字列の直後の文字列が事態性名詞以外の概念語句あるいは事態性名詞以外の名詞であるならば、走査位置の概念語句を削除しその概念語句の直後に走査位置を移動し、それ以外ならば、走査位置を1つ後に移動することを繰返してデータを走査しながらデータを変換することを特徴とする上記付記1または上記付記2に記載の整合性判定システム。[付記4]2つのデータであるデータペアの間の整合性を、前記複合語句変換部で変換された2つのデータの間の類似度を計算し、該類似度に基づいて、判定する整合性判定部を更に備えることを特徴とする上記付記1から上記付記3までのいずれか1つに記載の整合性判定システム。[付記5]前記複合語句変換部で変換された2つのデータに対し、当該2つのデータがある概念集合において異なる概念の概念語句を含み、かつ、当該概念集合において同一の概念の概念語句を含まない概念不一致があるかないかを判定する概念分析部と、前記概念分析部において分析した概念分析結果と、前記複合語句変換部で変換される前のデータのペアを用いて計算した類似度とに基づいて、前記データペアの整合性を判定する整合性判定部と、を更に備えることを特徴とする上記付記1から上記付記3までのいずれか1つに記載の整合性判定システム。[付記6]前記整合性判定部は、コルモゴロフ複雑性の概算を用いて類似度を計算することを特徴とする上記付記4または上記付記5に記載の整合性判定システム。[付記7]前記整合性判定部は、前記概念分析部において概念不一致と判定されたデータペアに対しては、1類似度を予め定めた低い値とする、2前記複合語句変換部で変換される前のデータのペアの類似度から予め定めた値を減算する、3前記複合語句変換部で変換される前のデータのペアの類似度に予め定めた値を乗算する、のいずれかの方法で類似度を計算することを特徴とする上記付記5または上記付記6に記載の整合性判定システム。[付記8]前記整合性判定部は、予め定めた値以上の類似度となるデータ間を整合と判定することを特徴とする上記付記4から上記付記7までのいずれか1つに記載の整合性判定システム。[付記9]文書を、一行や一文、段落や章節などの予め定めた意味単位で分割し、意味単位ごとに当該意味単位が章節表のタイトルなどの文脈情報であるならば、その階層位置を抽出し、前記意味単位が文脈情報でないならば、当該意味単位を構造情報に基づいて補正し、補正した意味単位と以前に抽出しその階層構造に基づき補正した文脈情報とを連結したデータを生成するデータ抽出部を更に備えることを特徴とする上記付記1から上記付記8までのいずれか1つに記載の整合性判定システム。[付記10]共通的な意味を示す1つ以上の語句概念語句を要素とする概念に対し、意味的に異なる概念を列挙した概念集合と、該概念集合の特徴を示す種類とを概念情報記憶部に記憶する概念情報記憶ステップと、データに対し、該データに含まれる複合語句の構成と、該複合語句を構成する語句の前記概念情報記憶部を参照して得られた種類と、前記複合語句を構成する語句の品詞の種類とに基づいて、前記複合語句を変換する複合語句変換ステップと、を備えることを特徴とする整合性判定方法。[付記11]前記複合語句変換ステップは、前記データを開始文字から順に走査しながら、走査位置以降の文字列が、前記概念記憶部に記憶された概念語句に該当する場合には、該当する概念語句の種類と走査位置周辺の語句の種類とに基づいて、走査位置以降の概念語句を変換することを特徴とする上記付記10に記載の整合性判定方法。[付記12]前記概念情報記憶ステップは、概念集合の種類に事態性名詞を含み、前記複合語句変換ステップは、走査位置から開始される文字列が事態性名詞の概念語句であり、かつ、前記文字列の直後の文字列が事態性名詞以外の概念語句あるいは事態性名詞以外の名詞であるならば、走査位置の概念語句を削除しその概念語句の直後に走査位置を移動し、それ以外ならば、走査位置を1つ後に移動することを繰返してデータを走査しながらデータを変換することを特徴とする上記付記10または上記付記11に記載の整合性判定方法。[付記13]2つのデータであるデータペアの間の整合性を、前記複合語句変換ステップで変換された2つのデータの間の類似度を計算し、該類似度に基づいて、判定する整合性判定ステップを更に備えることを特徴とする上記付記10から上記付記12までのいずれか1つに記載の整合性判定方法。[付記14]前記複合語句変換ステップで変換された2つのデータに対し、当該2つのデータがある概念集合において異なる概念の概念語句を含み、かつ、当該概念集合において同一の概念の概念語句を含まない概念不一致があるかないかを判定する概念分析ステップと、前記概念分析ステップにおいて分析した概念分析結果と、前記複合語句変換ステップで変換される前のデータのペアを用いて計算した類似度とに基づいて、前記データペアの整合性を判定する整合性判定ステップと、を備えることを特徴とする上記付記10から上記付記12までのいずれか1つに記載の整合性判定方法。[付記15]前記整合性判定ステップは、コルモゴロフ複雑性の概算を用いて類似度を計算することを特徴とする上記付記13または上記付記14に記載の整合性判定方法。[付記16]前記整合性判定ステップは、前記概念分析ステップにおいて概念不一致と判定されたデータペアに対しては、1類似度を予め定めた低い値とする、2前記複合語句変換ステップで変換される前のデータのペアの類似度から予め定めた値を減算する、3前記複合語句変換ステップで変換される前のデータのペアの類似度に予め定めた値を乗算する、のいずれかの方法で類似度を計算することを特徴とする上記付記14または上記付記15に記載の整合性判定方法。[付記17]前記整合性判定ステップは、予め定めた値以上の類似度となるデータ間を整合と判定することを特徴とする上記付記13から上記付記16までに記載の複合語句変換に基づく整合性判定方法。[付記18]文書を、一行や一文、段落や章節などの予め定めた意味単位で分割し、意味単位ごとに当該意味単位が章節表のタイトルなどの文脈情報であるならば、その階層位置を抽出し、前記意味単位が文脈情報でないならば、当該意味単位を構造情報に基づいて補正し、補正した意味単位と以前に抽出しその階層構造に基づき補正した文脈情報とを連結したデータを生成するデータ抽出ステップを更に備えることを特徴とする上記付記10から上記付記17までのいずれか1つに記載の整合性判定方法。[付記19]共通的な意味を示す1つ以上の語句概念語句を要素とする概念に対し、意味的に異なる概念を列挙した概念集合と、該概念集合の特徴を示す種類とを概念情報記憶部に記憶する概念情報記憶処理と、データに対し、該データに含まれる複合語句の構成と、該複合語句を構成する語句の前記概念情報記憶部を参照して得られた種類と、前記複合語句を構成する語句の品詞の種類とに基づいて、前記複合語句を変換する複合語句変換処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする整合性判定プログラム。[付記20]前記複合語句変換処理は、前記データを開始文字から順に走査しながら、走査位置以降の文字列が、前記概念情報記憶部に記憶された概念語句に該当する場合には、該当する概念語句の種類と走査位置周辺の語句の種類とに基づいて、走査位置以降の概念語句を変換することを、前記コンピュータに実行させることを特徴とする上記付記19に記載の整合性判定プログラム。[付記21]前記概念情報記憶部は、概念集合の種類に事態性名詞を含み、前記複合語句変換処理は、走査位置から開始される文字列が事態性名詞の概念語句であり、かつ、前記文字列の直後の文字列が事態性名詞以外の概念語句あるいは事態性名詞以外の名詞であるならば、走査位置の概念語句を削除しその概念語句の直後に走査位置を移動し、それ以外ならば、走査位置を1つ後に移動することを繰返してデータを走査しながらデータを変換することを、前記コンピュータに実行させることを特徴とする上記付記19または上記付記20に記載の整合性判定プログラム。[付記22]2つのデータであるデータペアの間の整合性を、前記複合語句変換処理で変換された2つのデータの間の類似度を計算し、該類似度に基づいて、判定する整合性判定処理を、更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする上記付記19から上記付記21までのいずれか1つに記載の整合性判定プログラム。[付記23]前記複合語句変換処理で変換された2つのデータに対し、当該2つのデータがある概念集合において異なる概念の概念語句を含み、かつ、当該概念集合において同一の概念の概念語句を含まない概念不一致があるかないかを判定する概念分析処理と、前記概念分析処理において分析した概念分析結果と、前記複合語句変換処理で変換される前のデータのペアを用いて計算した類似度とに基づいて、前記データペアの整合性を判定する整合性判定処理と、を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする上記付記19から上記付記21までのいずれか1つに記載の整合性判定プログラム。[付記24]前記整合性判定処理は、コルモゴロフ複雑性の概算を用いて類似度を計算することを、前記コンピュータに実行させることを特徴とする上記付記22または上記付記23に記載の整合性判定プログラム。[付記25]前記整合性判定処理は、前記概念分析処理において概念不一致と判定されたデータペアに対しては、1類似度を予め定めた低い値とする、2前記複合語句変換処理で変換される前のデータのペアの類似度から予め定めた値を減算する、3前記複合語句変換処理で変換される前のデータのペアの類似度に予め定めた値を乗算する、のいずれかの方法で類似度を計算することを、前記コンピュータに実行させることを特徴とする上記付記23または上記付記24に記載の整合性判定プログラム。[付記26]前記整合性判定処理は、予め定めた値以上の類似度となるデータ間を整合と判定することを、前記コンピュータに実行させることを特徴とする上記付記22から上記付記25までのいずれか1つに記載の整合性判定プログラム。[付記27]文書を、一行や一文、段落や章節などの予め定めた意味単位で分割し、意味単位ごとに当該意味単位が章節表のタイトルなどの文脈情報であるならば、その階層位置を抽出し、前記意味単位が文脈情報でないならば、当該意味単位を構造情報に基づいて補正し、補正した意味単位と以前に抽出しその階層構造に基づき補正した文脈情報とを連結したデータを生成するデータ抽出処理、を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする上記付記19から上記付記26までのいずれか1つに記載の整合性判定プログラム。"