JP2004265014A - 個人環境頻度記憶装置及び個人環境言語変換装置及び個人環境差分強調装置及びプログラム - Google Patents
個人環境頻度記憶装置及び個人環境言語変換装置及び個人環境差分強調装置及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2004265014A JP2004265014A JP2003053258A JP2003053258A JP2004265014A JP 2004265014 A JP2004265014 A JP 2004265014A JP 2003053258 A JP2003053258 A JP 2003053258A JP 2003053258 A JP2003053258 A JP 2003053258A JP 2004265014 A JP2004265014 A JP 2004265014A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- input
- character string
- personal environment
- frequency
- unit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Document Processing Apparatus (AREA)
Abstract
【課題】個人環境での文字列の頻度情報により、入力文の個人環境への言語変換や差分強調を容易に行えるようにすること。
【解決手段】個人環境での読み書きの入力を行う読み書き入力部５と、文字列の頻度情報の検索を行う頻度記憶手段３ａとを備え、前記頻度記憶手段３ａは、前記読み書き入力部５から入力された個人環境での読み書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする。
【選択図】 図１
【解決手段】個人環境での読み書きの入力を行う読み書き入力部５と、文字列の頻度情報の検索を行う頻度記憶手段３ａとを備え、前記頻度記憶手段３ａは、前記読み書き入力部５から入力された個人環境での読み書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする。
【選択図】 図１
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、個人環境での読み書きの入力データから文字列の頻度情報を求める個人環境頻度記憶装置と、該個人環境頻度記憶装置を使用する個人環境言語変換装置及び個人環境差分強調装置及びプログラムに関する。
【０００２】
特に、個人環境の読み書きシステムにおいてその個人の良く知っている文字列（単語）を認定する個人環境頻度記憶装置及びプログラムと、なるべく個人の良く知っている文字列（単語）を使って表示するようにする個人環境言語変換装置及びプログラムと、個人環境での文字列の出現頻度により文字列を強調表示する個人環境差分強調装置及びプログラムに関する。
【０００３】
【従来の技術】
従来、自然言語で記述された文または文章に関する表現の変換処理として典型的なものは、機械翻訳である。機械翻訳では、ある国の自然言語で記述された文または文章を他の国の自然言語で記述された文または文章に変換する。
【０００４】
機械翻訳が他の国の言語に変換するのに対し、同一の自然言語間での文または文章の変換処理を行うシステムも用いられるようになってきている。例えば、要約文を自動生成したり、文章を推敲したりするシステムである。
【０００５】
一般に同一自然言語間での文の変換処理では、変換前の語・句・文などのパターンと変換後の語・句・文などのパターンとの対からなる変換規則を大量に用意し、いわゆるパターン・マッチングによって入力文中に現れる変換前のパターンを探し出し、該当するパターンがあれば、それを変換後の語・句・文などのパターンに置き換える処理を行うものであった。
【０００６】
また、各種の言い換えを統一的に扱うことができるようにするため、ある自然言語で記述された文字列を、同一の自然言語で記述された他の表現による文字列に変換するシステムとして次のものが提案されている。
【０００７】
主要なモジュールとして変形処理手段と評価処理手段と、自然言語の文字列に関する変形の規則を記憶する変形規則記憶手段と、文字列を変形した結果が目的とするふさわしい変換であるかどうかを評価するための尺度を与える評価関数または評価規則を記憶する評価情報記憶手段とを持ち、これらを変換の目的に応じて交換できるようにする。さらに、変形規則記憶手段および評価情報記憶手段に、変形規則および評価関数等を複数種類用意し、変換の目的に応じて選択できるようにする。
【０００８】
これにより、複数の言語変換処理システムを開発する場合の開発コストを低減し、また、複数の言語変換処理システムを統一されたインタフェースで利用可能にすることができるものがあった（例えば、非特許文献１及び特願２００１−２０５８８９参照）。
【０００９】
【非特許文献１】
村田真樹，井佐原均， 言い換えの統一的モデル−尺度に基づく変形の利用−，２００１年 ３月３０日言語処理学会第７回年次大会ワークショップ
論文集，ｐ．２１〜２６
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の要約文の自動生成、文章の推敲等の同一自然言語内での文または文章の変換処理では、一般に変換規則による一律な変換を行うものであり、平易文生成、要約文生成、文章の推敲といった変換の目的に応じて、それぞれ個別に独自のシステムを構築する必要があり、個人環境に対応した言語変換を自動で行えるものではなかった。
【００１１】
また、各種の言い換えを統一的に扱うことができるようにしたものは、個人の良く知っている単語を認定し、各個人の良く知っている単語を使って表示できるものではなかった。
【００１２】
本発明は上記問題点の解決を図り、個人環境の読み書きシステムにおいてその個人の良く知っている単語を認定し、なるべくその単語を使って表示するようにすることで、各個人にとってわかりやすい表現とすることを目的とする。
【００１３】
また、個人環境での文字列の出現頻度により文字列を強調表示することで、自分の苦手な文字列や単語、自分の興味の大きい文字列や単語を容易に特定できるようにすることを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
図１は本発明の原理説明図である。図１中、２は個人環境頻度記憶装置、３ａは頻度記憶手段、４ａは言語変換手段、５は読み書き入力部、６は入力部、７は出力部、１３ａは格納手段である。
【００１５】
本発明は、前記従来の課題を解決するため次のような手段を有する。
【００１６】
（１）：個人環境での読み書きの入力を行う読み書き入力部５と、文字列の頻度情報の検索を行う頻度記憶手段３ａとを備え、前記頻度記憶手段３ａは、前記読み書き入力部５から入力された個人環境での読み書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする。このため、個人環境での文字列の頻度情報により、入力文の個人環境への言語変換や差分強調を容易に行うことができる。
【００１７】
（２）：前記（１）の個人環境頻度記憶装置において、前記頻度記憶手段３ａに読み入力検出部と書き入力検出部とを備え、前記頻度記憶手段３ａは、前記書き入力検出部で検出した前記任意の文字列の出現頻度の重みを前記読み入力検出部で検出した前記任意の文字列の出現頻度の重みより重くして前記任意の文字列の出現頻度を求める。このため、印象のより多い「書く」ということを重要視することができる。
【００１８】
（３）：前記（２）の個人環境頻度記憶装置において、前記読み入力検出部は、表示時間の短いものは前記任意の文字列の出現頻度として検出しないようにして前記任意の文字列の出現頻度を求める。このため、個人が読まないで単に表示するものを除くことができる。
【００１９】
（４）：前記（１）〜（３）の個人環境頻度記憶装置において、前記頻度記憶手段３ａは、前記読み書き入力部５から入力された読み書きデータのうち古いものを削除して前記任意の文字列の出現頻度を求める。このため、最近の個人環境頻度を記憶でき、個人環境の変化に対応することができる。
【００２０】
（５）：前記（１）〜（３）の個人環境頻度記憶装置において、前記頻度記憶手段３ａは、前記読み書き入力部５から入力された読み書きデータから古いものの重みを軽くして前記任意の文字列の出現頻度を求める。このため、最近の個人環境頻度を重要視でき、個人環境の変化に対応することができる。
【００２１】
（６）：前記（１）〜（５）のいずれかに記載の個人環境頻度記憶装置２と、入力文を個人環境言語に変換して出力する言語変換手段４ａとを備え、前記言語変換手段４ａは、入力された文字列を前記個人環境頻度記憶装置２に格納されている出現頻度の高い文字列に変換して出力する。このため、各個人にとって分かりやすい表現にすることができる。
【００２２】
（７）：前記（１）〜（５）のいずれかに記載の個人環境頻度記憶装置２と、入力文を個人環境言語に変換して出力する言語変換手段４ａとを備え、前記言語変換手段４ａは、入力された文字列のうち前記個人環境頻度記憶装置２に格納されている出現頻度の高い文字列を括弧づけで補助表記して出力する。このため、完全に書き換えて、勘違いや文の意味が変わるのを防止することができる。
【００２３】
（８）：前記（１）〜（５）のいずれかに記載の個人環境頻度記憶装置２と、入力文の文字列の差分を強調して表示する差分強調装置とを備え、前記差分強調装置は、入力された文字列のうち前記個人環境頻度記憶装置２に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以下のものを強調表示する。このため、自分の苦手な文字列や単語を手際よく探すことができる。
【００２４】
（９）：前記（１）〜（５）のいずれかに記載の個人環境頻度記憶装置２と、入力文の文字列の差分を強調して表示する差分強調装置とを備え、前記差分強調装置は、入力された文字列のうち前記個人環境頻度記憶装置２に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以上のものを強調表示する。このため、自分の興味の大きい文字列や単語を強調表示して、自分の興味のある段落や文を手際よく探すことができる。
【００２５】
（１０）：個人環境での書きの入力を行う書き入力部と、文字列の頻度情報の検索を行う頻度記憶手段３ａを備え、前記頻度記憶手段３ａは、前記書き入力部から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする個人環境頻度記憶装置２と、入力文を個人環境言語に変換して出力する言語変換手段４ａとを備え、前記言語変換手段４ａは、入力された文字列のうち前記個人環境頻度記憶装置２に格納されている出現頻度の高い文字列を括弧づけで補助表記して出力する。このため、完全に書き換えて、勘違いや文の意味が変わるのを防止することができる。
【００２６】
（１１）：個人環境での書きの入力を行う書き入力部と、文字列の頻度情報の検索を行う頻度記憶手段３ａを備え、前記頻度記憶手段３ａは、前記書き入力部から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする個人環境頻度記憶装置２と、入力文の文字列の差分を強調して表示する差分強調装置とを備え、前記差分強調装置は、入力された文字列のうち前記個人環境頻度記憶装置２に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以下のものを強調表示する。このため、自分の苦手な文字列や単語を手際よく探すことができる。
【００２７】
（１２）：個人環境での書きの入力を行う書き入力部と、文字列の頻度情報の検索を行う頻度記憶手段３ａを備え、前記頻度記憶手段３ａは、前記書き入力部から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする個人環境頻度記憶装置２と、入力された文字列の差分として出力する対象の単位である抽出単位と入力された文字列の差分を検出するために比較する領域の単位である検出領域を設定し、抽出手段で入力された文字列の現在の前記検出領域以外の領域から全ての前記抽出単位に相当するものを抽出して前記格納手段に格納し、現在の前記検出領域において、前記格納手段に格納されていない前記抽出単位に相当するものを強調表示して現在の検出領域の文書を出力することを、前記検出領域ごとに繰り返す差分強調装置とを備え、前記差分強調装置は、前記抽出手段で強調表示すべきと判断された前記入力された文字列のうち前記個人環境頻度記憶装置２に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以下のものを強調表示する。このため、強調表示される箇所が少なく、自分の苦手な表現が初出に現れた箇所を容易に特定できる。
【００２８】
（１３）：個人環境での書きの入力を行う書き入力部と、文字列の頻度情報の検索を行う頻度記憶手段３ａを備え、前記頻度記憶手段３ａは、前記書き入力部から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする個人環境頻度記憶装置２と、入力された文字列の差分として出力する対象の単位である抽出単位と入力された文字列の差分を検出するために比較する領域の単位である検出領域を設定し、抽出手段で、入力された文書データの現在の前記検出領域において、格納手段に格納されていない前記抽出単位に相当するものを強調表示して現在の検出領域の文書を出力し、前記強調表示したものを前記格納手段に格納することを、前記検出領域ごとに繰り返す差分強調装置とを備え、前記差分強調装置は、前記抽出手段で強調表示すべきと判断された前記入力された文字列のうち、前記個人環境頻度記憶装置２に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以下のものを強調表示する。このため、強調表示される箇所が少なく、自分の苦手な表現が初出に現れた箇所を容易に特定できる。
【００２９】
（１４）：個人環境での書きの入力を行う書き入力部と、文字列の頻度情報の検索を行う頻度記憶手段３ａを備え、前記頻度記憶手段３ａは、前記書き入力部から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする個人環境頻度記憶装置２と、入力文の文字列の差分を強調して表示する差分強調装置とを備え、前記差分強調装置は、入力された文字列のうち前記個人環境頻度記憶装置２に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以上のものを強調表示する。このため、自分の興味の大きい文字列や単語を強調表示して、自分の興味のある段落や文を手際よく探すことができる。
【００３０】
（１５）：個人環境での書きの入力を行う書き入力部と、文字列の頻度情報の検索を行う頻度記憶手段３ａを備え、前記頻度記憶手段３ａは、前記書き入力部から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする個人環境頻度記憶装置２と、入力文の文字列の差分を強調して表示する差分強調装置とを備え、前記差分強調装置は、入力された文字列のうちユーザ個人での文字列出現確率が一般的なテキスト集合での出現確率より有意に大きいものだけを強調表示する。このため、出現確率が有意に大きくない一般的な名詞等は強調表示されなくなり、その人の興味の大きい文字列や単語が強調表示され、自分の興味のある文字列や単語を含む段落や文を手際よく探すことができる。
【００３１】
（１６）：個人環境での書きの入力を行う書き入力部と、文字列の頻度情報の検索を行う頻度記憶手段３ａを備え、前記頻度記憶手段３ａは、前記書き入力部から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする個人環境頻度記憶装置２と、入力文の文字列の差分を強調して表示する差分強調装置とを備え、前記差分強調装置は、入力された文字列のうちユーザ個人での文字列出現確率が一般的なテキスト集合での出現確率のある値倍より大きいものだけを強調表示する。このため、出現確率がある値倍より大きくない一般的な名詞等は比率的に強調表示されなくなり、その人の興味のより大きい文字列や単語が強調表示され、自分の興味のある文字列や単語を含む段落や文を手際よく探すことができる。
【００３２】
【発明の実施の形態】
§１：個人環境言語変換の説明
この発明は、基本的には同一言語内の言語変換を行うものであるが、特に、個人の環境にマッチした言語変換を行うものである。
【００３３】
つまり、個人環境の読み書きを行うシステムと同一言語内での言語変換装置をくっつけるものである。一般に、個人が文章を作成するためのワードプロセッサや文章を読むためにディスプレイに表示するための個人環境の読み書きシステムにおいてその個人の良く知っている単語を認定し、なるべくその単語を使って表示するようにするものである。
【００３４】
（１）：個人環境言語変換装置の説明
図２は個人環境言語変換装置の説明図である。図２において、個人環境言語変換装置には、頻度記憶部３、言語変換部４、読み書き入力部５、入力部６、出力部７が設けてある。
【００３５】
頻度記憶部３は、個人環境での読み書き入力部５から入力された文字列の出現頻度を求めるものである。読み書きシステムが使用されると読み書き入力部５から読み書きが入力され頻度記憶部３はいつも書き換えられるものである。
【００３６】
言語変換部４は、頻度記憶部３の変形規則によって変換の候補を獲得し、出現頻度等の評価の尺度（評価関数など）によって評価し、最もふさわしい変換の候補を選択するものである。
【００３７】
読み書き入力部５は、読みシステム、書きシステム又は読み書きが一体になったシステム等の読み書きシステムから読み書きが入力されるものでる。入力部６は、変換対象文を入力するものである。出力部７は、言語変換結果を出力するものである。
【００３８】
（２）：言語補助変換部を用いる場合の説明
図３は言語補助変換部を用いる場合の説明図である。図３の個人環境言語変換装置は、図２の言語変換部４の代わりの言語補助変換部８を用るものである。図３において、個人環境言語変換装置には、頻度記憶部３、読み書き入力部５、入力部６、出力部７、言語補助変換部８が設けてある。
【００３９】
頻度記憶部３は、個人環境での読み書きシステム等から入力された文字列の出現頻度を求めるものである。読み書き入力部５は読み書きシステムからの読み書きが入力されるものでる。入力部６は、変換対象文を入力するものである。出力部７は、言語変換結果を出力するものである。
【００４０】
言語補助変換部８は、頻度記憶部３の変形規則によって変換の候補を獲得し、出現頻度等の評価の尺度（評価関数など）によって評価し、最もふさわしい変換の候補を選択し括弧づけで補助表記するものである。
【００４１】
（３）：頻度記憶部の説明
ａ）頻度記憶部の例（１）
図４は頻度記憶部の説明図（１）である。図４において、頻度記憶部には、読み入力検出部１１、読みデータ格納部１３、全文検索エンジン１４、書き入力検出部２１、書きデータ格納部２３、全文検索エンジン２４が設けてある。
【００４２】
読み入力検出部１１は、読み書き入力部５から入力された読み入力を検出するものである。読みデータ格納部１３は、読み入力検出部１１が検出した読み入力を格納するものである。全文検索エンジン１４は、読みデータ格納部１３に格納された任意の文字列の個数をカウントするものである。書き入力検出部２１は、読み書き入力部５から入力された書き入力を検出するものである。書きデータ格納部２３は、書き入力検出部２１が検出した書き入力を格納するものである。全文検索エンジン２４は、書きデータ格納部２３に格納された任意の文字列の個数をカウントするものである。なお、全文検索エンジン１４と２４は、一つの検索エンジンを用いることもできる。
【００４３】
図５は頻度記憶部の処理フローチャート（１）である。以下、頻度記憶部の処理を図５のステップＳ１〜Ｓ５に従って説明する。
【００４４】
Ｓ１：読み書き入力部５から読み入力されたデータを読み入力検出部１１で検出する。具体的には、画面上に何分か以上連続して表示された部分を読み入力されたデータとして認識する。
【００４５】
Ｓ２：読み入力検出部１１で検出された読み入力された文字列をそのまま読みデータ格納部１３に格納する。
【００４６】
Ｓ３：読み書き入力部５から書き入力されたデータを書き入力検出部２１で検出する。具体的には、キーボード入力などで入力された文字列を書き入力されたデータとして認識する。
【００４７】
Ｓ４：書き入力検出部２１で検出された書き入力された文字列をそのまま書きデータ格納部２３に格納する。
【００４８】
Ｓ５：文字列の存在また個数を高速に検索する、全文検索エンジン１４、２４を用いて任意の文字列の個数をカウントできるようにしておく。
【００４９】
ｂ）頻度記憶部の例（２）
図６は頻度記憶部の説明図（２）である。図６において、頻度記憶部には、読み入力検出部１１、形態素解析器１２、読みデータ格納部１３、単語検索エンジン１４、書き入力検出部２１、形態素解析器２２、書きデータ格納部２３、全文検索エンジン２４が設けてある。
【００５０】
読み入力検出部１１は、読み書き入力部５から入力された読み入力を検出するものである。形態素解析器１２は、読み入力を単語に分割するものである。読みデータ格納部１３は、形態素解析器１２で分割した単語を格納するものである。単語検索エンジン１４は、任意の単語の出現回数をカウントするものである。書き入力検出部２１は、読み書き入力部５から入力された書き入力を検出するものである。形態素解析器２２は、書き入力を単語に分割するものである。書きデータ格納部２３は、形態素解析器２２で分割した単語を格納するものである。単語検索エンジン２４は、任意の単語の出現回数をカウントするものである。なお、形態素解析器１２と２２、読みデータ格納部１３と書きデータ格納部２３及び全文検索エンジン１４と２４は、それぞれ一つの形態素解析器、一つの格納部及び一つの検索エンジンを用いることもできる。
【００５１】
図７は頻度記憶部の処理フローチャート（２）である。以下、形態素解析器を用いる頻度記憶部の処理を図７のステップＳ１１〜Ｓ１５に従って説明する。
【００５２】
Ｓ１１：読み書き入力部５から読み入力されたデータを読み入力検出部１１で検出する。具体的には、画面上に何分か以上連続して表示された部分を読み入力されたデータとして認識する。
【００５３】
Ｓ１２：読み入力検出部１１で検出された読み入力された文字列を形態素解析器１２で単語に分割し、単語ごとに読みデータ格納部１３に格納する。各単語ごとに何回出現したかの回数のデータも同時に格納する。すでに格納してある単語と同じ単語のものを格納する場合は出現回数のデータのみを更新する。
【００５４】
Ｓ１３：読み書き入力部５から書き入力されたデータを書き入力検出部２１で検出する。具体的には、キーボード入力などで入力された文字列を書き入力されたデータとして認識する。
【００５５】
Ｓ１４：書き入力検出部２１で検出された書き入力された文字列を形態素解析器２２で単語に分割し、単語ごとに書きデータ格納部２３に格納する。各単語ごとに何回出現したかの回数のデータも同時に格納する。すでに格納してある単語と同じ単語のものを格納する場合は出現回数のデータのみを更新する。
【００５６】
Ｓ１５：単語検索エンジン１４、２４では、任意の単語の出現回数をカウントできるようにしておく。
【００５７】
（４）言語変換部の説明
図８は言語変換部の説明図である。図８において、言語変換部には、言語変換処理部３１、変換規則部（言語変換の辞書）３２、変換用尺度３３が設けてある。言語変換処理部３１は、変換規則を用いて変形の候補をあげ、変換用尺度により変換の妥当性のチェックをし、最も妥当であると判断されたものに変換するものである。即ち、変形規則を用いて変換用尺度が大きくなるような変換を行う。変形規則部（言語変換の辞書）３２は、「罷免する」を「やめさせる」に変形する等の規則である。変換用尺度３３は、類似度、長さ、出現頻度（出現確率）等があるが、ここでは頻度記憶部の出現頻度を用いる。
【００５８】
（５）個人環境言語変換処理の説明
ａ）頻度記憶部と言語変換部を用いる個人環境言語変換の説明
▲１▼：ユーザの日々の読み書きの行動から、頻度記憶部のフローチャート（図５、図７参照）の処理で、ユーザの読みデータ、書きデータを頻度記憶部３に記憶する。
【００５９】
▲２▼：言語変換部４には言語変換規則が蓄えられているものとする。適用可能な言語変換規則があるとき、その変換をした後の文字列の頻度と、変換前の文字列の頻度を、頻度記憶部３から求めて、変換をした後の文字列の頻度の方が大きい場合、変換を行なう。
【００６０】
また、変換前の文字列の頻度の方が大きい場合は、変換を行なわない。変換を行ないうる言語変換規則が複数ある場合は、その変換をした後の文字列の頻度がもっとも大きい規則を用いて変換を行なう。
【００６１】
このときの文字列の頻度は、読みデータと書きデータの両方を組み合わせたもので、概ね以下のような式で求めなおしたものを用いる。
【００６２】
具体的には、読みシステムにおいての各単語ｔ の出現頻度をｆｒ （ｔ） 、書きシステムにおいての各単語ｔ の出現頻度をｆｗ （ｔ） とするとき、その個人の単語出現頻度分布を
α×ｆｒ （ｔ） ＋（１−α）×ｆｗ （ｔ） （ただし、０≦α≦１）
として、この頻度が多くなるように単語を変換する。すなわち、言語変換をする際に用いる尺度して、個人環境の読み書きシステムにおけるその個人の単語出現頻度分布を用いるものである。ここで、αを設けるのは、「読む」ということは「書く」ということより印象が少ないので、「書く」事への重みを高める（重み付ける）ためである。つまり、αは０．５より小さいものとなる。なお、αなどの定数はユーザが設定変更できるようにしておくものである。
【００６３】
例えば、その個人が政治家であるとするとなるべく政治家の専門用語を使った表現に変換するようになる。一般に自分が良く使う表現で書かれた文ほど、その人にとってわかりやすい。この発明の個人環境言語変換装置を用いると、他の分野の専門家の文章も、自分の分野でよく使われる表現に変更することができる。
【００６４】
（具体的な例による説明）
同一言語内の言語変換については、すでに出願済であるが、ここでは、個人環境の読み書きシステムと同一言語内での言語変換装置をくっつけたものである。個人環境の読み書きシステムをくっつけることで、その個人のよく知っている単語の頻度分布を容易に取得でき、その情報を言語変換に用いることができる点が重要なところである。
【００６５】
例えば、以下の矢印のように変換する。
【００６６】
「世界知識を用いた照応解析の研究」→「常識を用いた指示詞の指示先の推定の研究」
言語変換の辞書（変換規則）に次のものがあるとする。
【００６７】
世界知識＝常識
照応解析＝指示詞の指示先の推定
ここで、言語処理の分野で記述される「世界知識を用いた照応解析の研究」という文が入力されたとする。
【００６８】
（場合１）
ユーザが言語処理の研究者とする。
【００６９】
「常識」よりも「世界知識」、「指示詞の指示先の推定」よりも「照応解析」の方がそのユーザの読み書きシステムでの利用頻度（出現頻度）が高いとする。
【００７０】
これは、言語処理の研究者のためにそのような専門用語を使う頻度が多いためである。
【００７１】
この場合、個人環境言語変換装置は、書き換えずにそのまま「世界知識を用いた照応解析の研究」を出力することになる。このユーザーにとってはこの表現の方が自然なのでこのままの出力を見る方が都合が良い。
【００７２】
（場合２）
ユーザーが言語処理の分野をあまり知らない人とする。
【００７３】
この場合、より一般的な用語の「常識」や「指示詞の指示先の推定」の方が利用頻度が高くなると思われる。
【００７４】
この場合、個人環境言語変換装置は、書き換えを行ない「常識を用いた指示詞の指示先の推定の研究」を出力する。
【００７５】
このユーザーは、「照応解析」や「世界知識」という用語を知らないのでだいぶわかりやすい表現を見ることになり、文章の理解が容易になる。
【００７６】
ただし、完全に書き換えたのでは、勘違いをしたり、文の意味がかわる可能性がある。
【００７７】
ｂ）頻度記憶部と言語補助変換部を用いる個人環境言語変換の説明
▲１▼：ユーザの日々の読み書きの行動から、頻度記憶部の処理フローチャート（図５、図７参照）の処理で、ユーザの読みデータ、書きデータを頻度記憶部３に記憶する。
【００７８】
▲２▼：言語補助変換部８には言語変換規則が蓄えられているものとする。適用可能な言語変換規則があるとき、その変換をした後の文字列の頻度と、変換前の文字列の頻度を、頻度記憶部から求めて、変換をした後の文字列の頻度の方が大きい場合、補助変換を行なう。
【００７９】
また、変換前の文字列の頻度の方が大きい場合は、補助変換を行なわない。変換を行ないうる言語変換規則が複数ある場合は、その変換をした後の文字列の頻度がもっとも大きい規則を用いて補助変換を行なう。
【００８０】
このときの文字列の頻度は、読みデータと書きデータの両方を組み合わせたもので、概ね以下のような式で求めなおしたものを用いる。
【００８１】
具体的には、読みシステムにおいての各単語ｔ の出現頻度をｆｒ （ｔ） 、書きシステムにおいての各単語ｔ の出現頻度をｆｗ （ｔ） とするとき、その個人の単語出現頻度分布を
α×ｆｒ （ｔ） ＋（１−α）×ｆｗ （ｔ） （ただし、０≦α≦１）
として、この頻度が多くなるように単語を変換する。すなわち、言語変換をする際に用いる尺度して、個人環境の読み書きシステムにおけるその個人の単語出現頻度分布を用いるものである。ここで、αを設けるのは、「読む」ということは「書く」ということより印象が少ないので、「書く」事への重みを高める（重み付ける）ためである。つまり、αは０．５より小さいものとなる。なお、αなどの定数はユーザが設定変更できるようにしておくものである。
【００８２】
ところで、補助変換とは、文字列を変換してしまうのではなく、変換先の文字列を括弧づけで補助表記することを意味する。
【００８３】
（具体的な例による説明）
「世界知識（常識）を用いた照応解析（指示詞の指示先の推定）の研究」
のように、完全に書き換えてしまうのではなく、括弧づけで補足的な表示をする。なお、本文中に括弧が使われている場合は、それと区別するため異なる括弧を使用することもできる。
【００８４】
このときも、専門の研究者など、「世界知識」「照応解析」など、用語をよく知っている人にはこの補助変換（表示）をするとむしろ不便であるので、ユーザの用語の使用頻度によって出すか出さないかなどを判断した方がよい。
【００８５】
この括弧づけで判断する（補助変換）方法は以下で説明する。
【００８６】
・前記のように、その個人の単語出現頻度分布を〔α×ｆｒ （ｔ） ＋（１−α）×ｆｗ （ｔ） （ただし、０≦α≦１）〕として、この頻度が多くなるような書き換え候補の語を括弧付けで付ける。即ち、書き換える語の使用頻度が大きくなる方を括弧付けで付ける。
【００８７】
・前記のように、その個人の単語出現頻度分布〔α×ｆｒ （ｔ） ＋（１−α）×ｆｗ （ｔ） （ただし、０≦α≦１）〕として、この頻度が減らないような書き換え候補の語で、かつ、もとの語の頻度がある閾値よりも小さい語を括弧付けで付ける。即ち、個人の使用頻度が多ければ括弧付けは行わないが、頻度が０とか少ない場合には括弧付けで付ける。
【００８８】
なお、読み書きシステムには、読みシステム、書きシステム又は読み書きが一体になったシステムがある。読みシステムにはメーラ、インターネット・エクスプローラ、読むために開いた（表示した）ワード文章（文章を作成システムの一種）等の文章を読むためのシステムである。書きシステムには文字を入力して文章を作成するワード文章等の文章を書くためのシステムである。また、読みシステムにおいては、ディスプレイ等に表示される文章の量が多くなるので、表示時間の短いものは除くようにすることもできる。
【００８９】
さらに、読みシステムにおいて、頻度記憶部に格納する単語の重み付けを変えることもできる。例えば、文章を作成システムであるワード文章等を読む場合は丁寧に読むものと考えられるので、インターネット等で画面を見る場合と比べ重みを高くすることができる。
【００９０】
また、頻度記憶部に格納されている単語は、古いものを除くようにすることができる。例えば、個人の趣味が変わるとか、ある分野の専門家になる等で個人環境も変化する場合があるので、古いものは削除するか重み付けを低くするものである。
【００９１】
§２：個人環境差分強調装置の説明
図９は個人環境差分強調装置の説明図である。図９において、個人環境差分強調装置には、頻度記憶部３、読み書き入力部５、入力部６、出力部７、差分強調装置９が設けてある。
【００９２】
頻度記憶部３は、個人環境での読み書きシステム等から入力された文字列の出現頻度を求めるものである。読み書きシステムが使用されると頻度記憶部３はいつも書き換えられるものである。
【００９３】
読み書き入力部５は、読み書きシステムから読み書きが入力されるものでる。入力部６は、変換対象文を入力するものである。出力部７は、言語変換結果を出力するものである。
【００９４】
差分強調装置９は、入力部６から入力された文章の文字列と頻度記憶部３の一定頻度の文字列等との差分から、入力部６から入力された文章の文字列の強調表示を行うものである。
【００９５】
（１）：個人環境差分強調装置の動作説明（１）
▲１▼：ユーザの日々の読み書きの行動から、頻度記憶部３のフローチャートの処理（図５、図７参照）で、ユーザの読みデータ、書きデータを記憶する。
【００９６】
▲２▼：差分強調装置９で、入力された文章のうち、ユーザ個人の単語出現頻度がある閾値以下のものだけを強調表示する。
【００９７】
（例による説明）
例えば、次のようなテキストが入力部６から入力されたとする。
【００９８】
『自然言語では，動詞を省略するということがある。この省略された動詞を復元することは，対話システムや高品質の機械翻訳システムの実現には不可欠なことである。そこで本研究では，この省略された動詞を表層の表現（手がかり語）と用例から補完することを行なう。解析のための規則を作成する際，動詞の省略現象を補完する動詞がテキスト内にあるかいなかなどで分類した。小説を対象にして実験を行なったところ，テストサンプルで再現率８４％ ，適合率８２％ の精度で解析できた。このことは本手法が有効であることを示している。テキスト内に補完すべき動詞がある場合は非常に精度が良かった。それに比べ，テキスト内に補完すべき動詞がない場合はあまり良くなかった。しかし，テキスト内に補完すべき動詞がない場合の問題の難しさから考えると，少しでも解析できるだけでも価値がある。また，コーパスが多くなり，計算機の性能もあがり大規模なコーパスが利用できるようになった際には，本稿で提案した用例を利用する手法は重要になるだろう。』
ユーザは、言語学の専門の人とする。その場合、工学的な表現「テストサンプル」「再現率」「適合率」の使用頻度が極端に小さいとする。
【００９９】
その場合、次のように強調表示される。即ち、強調表示箇所は《， 》（二重山括弧）で囲って表示している。
【０１００】
『自然言語では，動詞を省略するということがある。この省略された動詞を復元することは，対話システムや高品質の機械翻訳システムの実現には不可欠なことである。そこで本研究では，この省略された動詞を表層の表現（ 手がかり語） と用例から補完することを行なう。解析のための規則を作成する際，動詞の省略現象を補完する動詞がテキスト内にあるかいなかなどで分類した。小説を対象にして実験を行なったところ，《テストサンプル》で《再現率》８４％ ，《適合率》８２％ の精度で解析できた。このことは本手法が有効であることを示している。テキスト内に補完すべき動詞がある場合は非常に精度が良かった。それに比べ，テキスト内に補完すべき動詞がない場合はあまり良くなかった。しかし，テキスト内に補完すべき動詞がない場合の問題の難しさから考えると，少しでも解析できるだけでも価値がある。また，コーパスが多くなり，計算機の性能もあがり大規模なコーパスが利用できるようになった際には，本稿で提案した用例を利用する手法は重要になるだろう。』
このようにして、自分の苦手な語を手際よく探すことができ、それをなんらかの辞書などで調べるとよいとすぐわかり便利である。
【０１０１】
（２）：個人環境差分強調装置の動作説明（２）
▲１▼：ユーザの日々の読み書きの行動から、頻度記憶部３のフローチャートの処理（図５、図７参照）で、ユーザの読みデータ、書きデータを記憶する。
【０１０２】
▲２▼：差分強調装置９で、入力部５から入力された文章において、その文章のうちで初めての文字列を強調表示すべきと判断され、かつ、ユーザ個人の単語出現頻度がある閾値以下のものだけを強調表示する。
【０１０３】
なお、差分強調装置で、入力された文章のうちで初めての文字列を強調表示すべきと判断する手法は、次の手法１、２がある（特願２００２−２９０９４６参照）。
【０１０４】
手法１
▲１▼入力部等により、予め抽出の単位（抽出単位）、検出領域の単位を定める。抽出単位とは、差分として出力する対象の単位である。抽出単位には、「単語」「漢字」「名詞句」などが考えられる。検出領域の単位とは、差分を検出するために比較する領域の単位のことである。検出領域の単位には、「文字」「単語」「文」「箇条書の項目」「段落」「特許の請求項」などが考えられる。
【０１０５】
▲２▼差分強調装置は、すべての入力データを記憶手段（差分強調装置内の）に記憶させる。
【０１０６】
▲３▼差分強調装置は、入力されたデータを左から調べて左の検出領域から▲１▼で定めた検出領域ごとに以下の処理▲４▼と処理▲５▼を繰り返す。
【０１０７】
▲４▼差分強調装置は、現在の検出領域以外の領域すべてから、すべての抽出単位に相当するもの（例えば単語）を抽出し、それを抽出物記憶手段（差分強調装置内の）に格納する。
【０１０８】
▲５▼差分強調装置は、現在の検出領域において、抽出物記憶手段（差分強調装置内の）に格納されていない抽出単位に相当するもの（例えば単語）を強調表示して現在の検出領域の文章を出力する。
【０１０９】
手法２
▲１▼入力部１等により、予め抽出の単位（抽出単位）、検出領域の単位を定める。抽出単位とは、差分として出力する対象の単位である。抽出単位には、「単語」「漢字」「名詞句」などが考えられる。検出領域の単位とは、差分を検出するために比較する領域の単位のことである。検出領域の単位には、「文字」「単語」「文」「箇条書の項目」「段落」「特許の請求項」などが考えられる。
【０１１０】
▲２▼入力部から前記▲１▼で定めた検出領域ごとに入力データが入力され、差分強調装置は、以下の処理▲３▼と処理▲４▼を繰り返す。
【０１１１】
▲３▼差分強調装置は、現在の検出領域において、抽出物記憶装置（差分強調装置内の）に格納されていない抽出単位に相当するもの（例えば単語）を強調表示して現在の検出領域の文章を出力する。ただし、抽出物記憶装置（差分強調装置内の）は最初は空である。
【０１１２】
▲４▼前記処理▲１▼で強調表示した表現を抽出物記憶装置に格納する。
【０１１３】
（例による説明）
ここでは手法２に適用した例を説明する。差分強調装置は、上記手法２により、入力された文章のうち、以下の二重山括弧で囲った部分を強調表示すべきと判断する。なお、抽出の単位、検出領域の単位ともに単語である。
【０１１４】
『《本研究の目的は，日本語》の《受け身文》，《使役》文《を能動》文《に変換する際》に《変更され》《るべき格助詞》を《機械学習》を《用いて自動》変換する《ことである．》日本語の受け身文，使役文の《例》を《図１ と》図《２ 》に《あげる》．図１ の文の日本語の《接尾辞「》れ《た」》は《受動態》を《示す助動詞》で《あり》，《この》文は受け身文である．図２ の文の日本語の接尾辞「《せ》た」は使役を示す助動詞であり，この文は使役文である．《これら》の文に《対》《応》する能動文を図《３ 》に示す．図１ の文《が》能動文に変換さ《れるとき》は，《（ｉ） 》格助詞「に」は格助詞「が」に《（ｉｉ）》格助詞「が」は格助詞「を」に変換される．図２ の文が能動文に変換されるときは，（ｉ） 格助詞「が」の《部分》「《彼》が」の《文節》が《消去》され，（ｉｉ）格助詞「に」が格助詞「が」に変換され，《（ｉｉｉ） 》格助詞「を」は変換され《ず》に《そのまま残る》．本研究では，これらの格助詞の変換《（ 》例《：》格《助》《詞》「に」の格助詞「が」《へ》の変換《） 》と，《不要》部分の消去（ 例：「彼が」の消去） を，研究の《対象》とする．（ 《以降》，《本稿》では《便宜上》「彼が」《など》の消去の部分《も》格助詞の変換と《呼ぶ》．）
受け身文，使役文の能動文への変換は，文《生成》，《言い換え》，文の《平易化／言語》《運用支援》，《自然》言語文《から》の《知識獲得や情報抽出》，《質問応答システム》と《多く》の研究《分野》で《役に立つもの》である．《例えば》，質問応答システムでは，質問文が《能》《動》文で《答え》が《受動》文で《書か》れて《いる場合》，質問文と答えを《含む》文で，文の《構造》が《異なるため》に，質問の答えを《取り出す》のが《困難な》場合がある．この《よう》な《問》《題》も受け身文，使役文の能動文への変換が《できる》ように《なる》と《解決》する《のであ》る．このように受け身文，使役文の能動文への変換は，自然言語《処理》で《重要》なものである．』
ここでユーザは言語学にも言語処理も詳しくない人とする。そうすると、言語学、言語処理の専門用語は出現確率が低く、「受け身」「使役」「能動」「態」「言い換え」が頻度が０であったとする。また、上述の閾値も０であったとする。そうすると、個人環境差分強調装置の出力として、これらの語と上記で強調されている部分の重なったところのみが次のように強調表示される。
【０１１５】
『本研究の目的は，日本語の《受け身》文，《使役》文を《能動》文に変換する際に変更されるべき格助詞を機械学習を用いて自動変換することである．日本語の受け身文，使役文の例を図１ と図２ にあげる．図１ の文の日本語の接尾辞「れた」は《受動態》を示す助動詞であり，この文は受け身文である．図２ の文の日本語の接尾辞「せた」は使役を示す助動詞であり，この文は使役文である．これらの文に対応する能動文を図３ に示す．図１ の文が能動文に変換されるときは，（ｉ） 格助詞「に」は格助詞「が」に（ｉｉ）格助詞「が」は格助詞「を」に変換される．図２ の文が能動文に変換されるときは，（ｉ） 格助詞「が」の部分「彼が」の文節が消去され，（ｉｉ）格助詞「に」が格助詞「が」に変換され，（ｉｉｉ） 格助詞「を」は変換されずにそのまま残る．本研究では，これらの格助詞の変換（ 例：格助詞「に」の格助詞「が」への変換） と，不要部分の消去（ 例：「彼が」の消去） を，研究の対象とする．（ 以降，本稿では便宜上「彼が」などの消去の部分も格助詞の変換と呼ぶ．）
受け身文，使役文の能動文への変換は，文生成，《言い換え》，文の平易化／言語運用支援，自然言語文からの知識獲得や情報抽出，質問応答システムと多くの研究分野で役に立つものである．例えば，質問応答システムでは，質問文が能動文で答えが受動文で書かれている場合，質問文と答えを含む文で，文の構造が異なるために，質問の答えを取り出すのが困難な場合がある．このような問題も受け身文，使役文の能動文への変換ができるようになると解決するのである．このように受け身文，使役文の能動文への変換は，自然言語処理で重要なものである．』
上記のようになると、これは先にあげた単純に前回出願（手法２だけ）を使ったときに比べて強調表示される箇所が少なく、見やすい。また、単純に今回（手法２を用いない）だけだと、すべての「受け身」「使役」「能動」「態」「言い換え」が強調表示されるが、前回出願（手法１又は２）と併用することで、初出の「受け身」「使役」「能動」「態」「言い換え」だけが強調表示されることになる。
【０１１６】
これにより、自分の苦手な表現が初出にあらわれた箇所を容易に特定でき便利である。
【０１１７】
さらに、原理的に、この個人環境差分強調装置が行なっていることを考えてみると、閾値０の場合は、このテキストの最初に、その個人が読み書きしてきた全テキストをくっつけて前回出願の手法２を行なったことを意味する。即ち、もし、その人が、読み書きシステムでした文字を見たり書いたりすることがないとすると、ここで強調表示されるものは、その人が全生涯通じて初めて見た単語を意味する。手法２を生涯にまで拡張したものと見ることができる。
【０１１８】
（３）：削除用単語記憶部を用いる個人環境差分強調装置の説明（個人環境差分強調装置の動作説明（３））
図１０は削除用単語記憶部を用いる個人環境差分強調装置の説明図である。図１０において、個人環境差分強調装置には、頻度記憶部３、読み書き入力部５、入力部６、出力部７、差分強調装置９、削除用単語記憶部１０が設けてある。
【０１１９】
図１０の個人環境差分強調装置は、図９の個人環境差分強調装置に予め指定している単語（名詞以外の単語や一般的な名詞）は強調表示しないようにする削除用単語記憶部１０を追加したものである。
【０１２０】
（動作説明）
▲１▼：ユーザの日々の読み書きの行動から、頻度記憶部３のフローチャートの処理（図５、図７参照）で、ユーザの読みデータ、書きデータを記憶する。
【０１２１】
▲２▼：差分強調装置９で、入力された文章のうち、ユーザ個人の単語出現頻度がある閾値以上のものだけを強調表示する。ただし、あらかじめ指定している単語（名詞以外の単語や一般的な名詞）は強調表示しないようにする。
【０１２２】
（例による説明）
例えば、次のようなテキストが入力部６から入力されたとする。
【０１２３】
『自然言語では，動詞を省略するということがある．この省略された動詞を復元することは，対話システムや高品質の機械翻訳システムの実現には不可欠なことである．そこで本研究では，この省略された動詞を表層の表現（手がかり語）と用例から補完することを行なう．解析のための規則を作成する際，動詞の省略現象を補完する動詞がテキスト内にあるかいなかなどで分類した．小説を対象にして実験を行なったところ，テストサンプルで再現率８４％ ，適合率８２％ の精度で解析できた．このことは本手法が有効であることを示している．テキスト内に補完すべき動詞がある場合は非常に精度が良かった．それに比べ，テキスト内に補完すべき動詞がない場合はあまり良くなかった．しかし，テキスト内に補完すべき動詞がない場合の問題の難しさから考えると，少しでも解析できるだけでも価値がある．また，コーパスが多くなり，計算機の性能もあがり大規模なコーパスが利用できるようになった際には，本稿で提案した用例を利用する手法は重要になるだろう．』
ここで、ユーザは言語学の専門の人とする。その場合、言語学的な表現、「言語」「動詞」「省略」の使用頻度が極端に高いとする。ただし、名詞以外の語や「こと」「内」などの一般的な名詞はあらかじめ強調表示しない単語として削除用単語記憶部１０に登録しておく。その場合、次のように強調表示される。
【０１２４】
『自然《言語》では，《動詞》を《省略》するということがある．この《省略》された《動詞》を復元することは，対話システムや高品質の機械翻訳システムの実現には不可欠なことである．そこで本研究では，この《省略》された《動詞》を表層の表現（ 手がかり語） と用例から補完することを行なう．解析のための規則を作成する際，《動詞》の省略現象を補完する《動詞》がテキスト内にあるかいなかなどで分類した．小説を対象にして実験を行なったところ，テストサンプルで再現率８４％ ，適合率８２％ の精度で解析できた．このことは本手法が有効であることを示している．テキスト内に補完すべき《動詞》がある場合は非常に精度が良かった．それに比べ，テキスト内に補完すべき《動詞》がない場合はあまり良くなかった．しかし，テキスト内に補完すべき《動詞》がない場合の問題の難しさから考えると，少しでも解析できるだけでも価値がある．また，コーパスが多くなり，計算機の性能もあがり大規模なコーパスが利用できるようになった際には，本稿で提案した用例を利用する手法は重要になるだろう．』
強調表示箇所は《， 》で囲っている。このように、自分のよく使う単語、つまり、その人の興味の大きい単語が強調表示されることになる。自分の興味のある単語を含む段落や文を手際よく探すことができ、それを中心に読むなどのことができるので便利である。
【０１２５】
（４）：個人環境差分強調装置の動作説明（４）
▲１▼：ユーザの日々の読み書きの行動から、頻度記憶部３のフローチャートの処理（図５、図７参照）で、ユーザの読みデータ、書きデータを記憶する。
【０１２６】
▲２▼：差分強調装置９で、入力された文章のうち、ユーザ個人での単語出現確率が、一般的なテキスト集合での出現確率よりも有意に大きいものだけを強調表示する。
【０１２７】
単語Ａの出現確率は、単語Ａの出現回数を全単語の総出現回数で割ったものである。一般的なテキスト集合をもっていればこれは実現できる。有意に大きいかどうかの判定には一般に統計的検定が用いられる。
【０１２８】
統計的検定とは、検定すべき仮説と客観的証拠としての標本データとを比較して、その間に矛盾がなければ仮説を受け入れ、矛盾が生じた場合には仮説を棄却するものである（参考文献の一例として、心理教育統計学 培風館 肥田他、参照）。
【０１２９】
（例による説明）
例えば、次のようなテキストが入力部６から入力されたとする。
【０１３０】
『自然言語では，動詞を省略するということがある．この省略された動詞を復元することは，対話システムや高品質の機械翻訳システムの実現には不可欠なことである．そこで本研究では，この省略された動詞を表層の表現（ 手がかり語） と用例から補完することを行なう．解析のための規則を作成する際，動詞の省略現象を補完する動詞がテキスト内にあるかいなかなどで分類した．小説を対象にして実験を行なったところ，テストサンプルで再現率８４％ ，適合率８２％ の精度で解析できた．このことは本手法が有効であることを示している．テキスト内に補完すべき動詞がある場合は非常に精度が良かった．それに比べ，テキスト内に補完すべき動詞がない場合はあまり良くなかった．しかし，テキスト内に補完すべき動詞がない場合の問題の難しさから考えると，少しでも解析できるだけでも価値がある．また，コーパスが多くなり，計算機の性能もあがり大規模なコーパスが利用できるようになった際には，本稿で提案した用例を利用する手法は重要になるだろう．』
ユーザは、言語学の専門の人とする。その場合、言語学的な表現、その個人環境での「言語」「動詞」「省略」の使用頻度が、一般的テキストでの出現頻度に比べて有意に高いとする。
【０１３１】
この方法の場合、有意差検定の利用（統計的検定）により、自動的に「こと」「内」などの一般的な名詞は有意に高いとはでないので、強調表示されないことになる。その場合、次のような強調表示となる。
【０１３２】
『自然《言語》では，《動詞》を《省略》するということがある．この《省略》された《動詞》を復元することは，対話システムや高品質の機械翻訳システムの実現には不可欠なことである．そこで本研究では，この《省略》された《動詞》を表層の表現（ 手がかり語） と用例から補完することを行なう．解析のための規則を作成する際，《動詞》の省略現象を補完する《動詞》がテキスト内にあるかいなかなどで分類した．小説を対象にして実験を行なったところ，テストサンプルで再現率８４％ ，適合率８２％ の精度で解析できた．このことは本手法が有効であることを示している．テキスト内に補完すべき《動詞》がある場合は非常に精度が良かった．それに比べ，テキスト内に補完すべき《動詞》がない場合はあまり良くなかった．しかし，テキスト内に補完すべき《動詞》がない場合の問題の難しさから考えると，少しでも解析できるだけでも価値がある．また，コーパスが多くなり，計算機の性能もあがり大規模なコーパスが利用できるようになった際には，本稿で提案した用例を利用する手法は重要になるだろう．』
強調表示箇所は《， 》で囲っている。このように、自分のよく使う単語、つまり、その人の興味の大きい単語が強調表示されることになる。自分の興味のある単語を含む段落や文を手際よく探すことができ、それを中心に読むなどのことができ、便利である。
【０１３３】
（５）：個人環境差分強調装置の動作説明（５）
▲１▼：ユーザの日々の読み書きの行動から、頻度記憶部３のフローチャートの処理（図５、図７参照）で、ユーザの読みデータ、書きデータを記憶する。
【０１３４】
▲２▼：差分強調装置９で、入力された文章のうち、ユーザ個人での単語出現確率が、一般的なテキスト集合での出現確率のある値倍よりも大きいものだけを強調表示する。
【０１３５】
単語Ａの出現確率は、単語Ａの出現回数を全単語の総出現回数で割ったものである。一般的なテキスト集合をもっていればこれは実現できる。この事例では有意かどうかの判定をしないので統計的検定などの難しい方法を使わなくて済む。
【０１３６】
単に、ユーザ個人での単語出現確率と一般的なテキスト集合での出現確率を計算し、その割り算が、つまり、ユーザ個人での単語出現確率を一般的なテキスト集合での出現確率で割った値があらかじめ定めたある値よりも大きいものだけを強調表示する。
【０１３７】
（例による説明）
例えば、次のようなテキストが入力部６から入力されたとする。
【０１３８】
『自然言語では，動詞を省略するということがある．この省略された動詞を復元することは，対話システムや高品質の機械翻訳システムの実現には不可欠なことである．そこで本研究では，この省略された動詞を表層の表現（ 手がかり語） と用例から補完することを行なう．解析のための規則を作成する際，動詞の省略現象を補完する動詞がテキスト内にあるかいなかなどで分類した．小説を対象にして実験を行なったところ，テストサンプルで再現率８４％ ，適合率８２％ の精度で解析できた．このことは本手法が有効であることを示している．テキスト内に補完すべき動詞がある場合は非常に精度が良かった．それに比べ，テキスト内に補完すべき動詞がない場合はあまり良くなかった．しかし，テキスト内に補完すべき動詞がない場合の問題の難しさから考えると，少しでも解析できるだけでも価値がある．また，コーパスが多くなり，計算機の性能もあがり大規模なコーパスが利用できるようになった際には，本稿で提案した用例を利用する手法は重要になるだろう．』
ここでユーザは言語学の専門の人とする。その場合、言語学的な表現、その個人環境での「言語」「動詞」「省略」の使用頻度が、一般的テキストでの出現頻度のあらかじめ定めた値倍したものよりも高いとする。この方法の場合も、自動的に「こと」「内」などの一般的な名詞は比率的にはそれほど出現しないので強調表示されないことになる。その場合、次のような強調表示となる。
【０１３９】
『自然《言語》では，《動詞》を《省略》するということがある．この《省略》された《動詞》を復元することは，対話システムや高品質の機械翻訳システムの実現には不可欠なことである．そこで本研究では，この《省略》された《動詞》を表層の表現（ 手がかり語） と用例から補完することを行なう．解析のための規則を作成する際，《動詞》の省略現象を補完する《動詞》がテキスト内にあるかいなかなどで分類した．小説を対象にして実験を行なったところ，テストサンプルで再現率８４％ ，適合率８２％ の精度で解析できた．このことは本手法が有効であることを示している．テキスト内に補完すべき《動詞》がある場合は非常に精度が良かった．それに比べ，テキスト内に補完すべき《動詞》がない場合はあまり良くなかった．しかし，テキスト内に補完すべき《動詞》がない場合の問題の難しさから考えると，少しでも解析できるだけでも価値がある．また，コーパスが多くなり，計算機の性能もあがり大規模なコーパスが利用できるようになった際には，本稿で提案した用例を利用する手法は重要になるだろう．』
強調表示箇所は《， 》で囲っている。このように、自分のよく使う単語、つまり、その人の興味の大きい単語が強調表示されることになる。自分の興味のある単語を含む段落や文を手際よく探すことができ、それを中心に読むなどのことができ、便利である。
【０１４０】
なお、全文検索技術の参考資料の一例として、日本語全文検索システムの構築と活用，馬場肇 ＳＯＦＴ ＢＡＮＫ がある。
【０１４１】
また、前記実施の形態では、強調表示として、２重山括弧で囲む説明をしたが、下線、色分け、背景の変更、字体の変更、点滅等他の強調表示を行うこともできる。
【０１４２】
さらに、前記実施の形態では、頻度記憶部３で、個人環境での読み書きシステムから入力された文字列の出現頻度を求める説明をしたが、読みシステムのみ、又は、書きシステムのみから入力された文字列の出現頻度を求めるようにしてもよい。
【０１４３】
§３：プログラムインストールの説明
個人環境頻度記憶装置２、頻度記憶手段３ａ、頻度記憶部３、言語変換手段４ａ、言語変換部４、読み書き入力部５、入力部６、出力部７、言語補助変換部８、差分強調装置９、削除用単語記憶部１０、格納手段１３ａ等は、プログラムで構成でき、主制御部（ＣＰＵ）が実行するものであり、主記憶に格納されているものである。このプログラムは、一般的な、コンピュータで処理されるものである。このコンピュータは、主制御部、主記憶、ファイル装置、表示装置、キーボード等の入力手段である入力装置などのハードウェアで構成されている。このコンピュータに、本発明のプログラムをインストールする。このインストールは、フロッピィ、光磁気ディスク等の可搬型の記録（記憶）媒体に、これらのプログラムを記憶させておき、コンピュータが備えている記録媒体に対して、アクセスするためのドライブ装置を介して、或いは、ＬＡＮ等のネットワークを介して、コンピュータに設けられたファイル装置にインストールされる。そして、このファイル装置から処理に必要なプログラムステップを主記憶に読み出し、主制御部が実行するものである。
【０１４４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、次のような効果がある。
【０１４５】
（１）：頻度記憶手段で、読み書き入力部から入力された個人環境での読み書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントするため、個人環境での文字列の頻度情報により、入力文の個人環境への言語変換や差分強調を容易に行うことができる。
【０１４６】
（２）：頻度記憶手段で、書き入力検出部で検出した任意の文字列の出現頻度の重みを読み入力検出部で検出した前記任意の文字列の出現頻度の重みより重くして前記任意の文字列の出現頻度を求めるため、印象のより多い「書く」ということを重要視することができる。
【０１４７】
（３）：読み入力検出部で、表示時間の短いものは任意の文字列の出現頻度として検出しないようにして前記任意の文字列の出現頻度を求めるため、個人が読まないで単に表示するものを除くことができる。
【０１４８】
（４）：頻度記憶手段で、読み書き入力部から入力された読み書きデータのうち古いものを削除して前記任意の文字列の出現頻度を求めるため、最近の個人環境頻度を記憶でき、個人環境の変化に対応することができる。
【０１４９】
（５）：頻度記憶手段で、読み書き入力部から入力された読み書きデータから古いものの重みを軽くして前記任意の文字列の出現頻度を求めるため、最近の個人環境頻度を重要視でき、個人環境の変化に対応することができる。
【０１５０】
（６）：言語変換手段で、入力された文字列を個人環境頻度記憶装置に格納されている出現頻度の高い文字列に変換して出力するため、各個人にとって分かりやすい表現にすることができる。
【０１５１】
（７）：言語変換手段で、入力された文字列のうち個人環境頻度記憶装置に格納されている出現頻度の高い文字列を括弧づけで補助表記して出力するため、完全に書き換えて、勘違いや文の意味が変わるのを防止することができる。
【０１５２】
（８）：差分強調装置で、入力された文字列のうち個人環境頻度記憶装置に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以下のものを強調表示するため、自分の苦手な文字列や単語を手際よく探すことができる。
【０１５３】
（９）：差分強調装置で、入力された文字列のうち個人環境頻度記憶装置に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以上のものを強調表示するため、自分の興味の大きい文字列や単語を強調表示して、自分の興味のある段落や文を手際よく探すことができる。
【０１５４】
（１０）：個人環境頻度記憶装置で、個人環境での書きの入力を行う書き入力部から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントし、言語変換手段で、入力された文字列のうち前記個人環境頻度記憶装置に格納されている出現頻度の高い文字列を括弧づけで補助表記して出力するため、完全に書き換えて、勘違いや文の意味が変わるのを防止することができる。
【０１５５】
（１１）：個人環境頻度記憶装置で、個人環境での書きの入力を行う書き入力部から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントし、差分強調装置で、入力された文字列のうち前記個人環境頻度記憶装置に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以下のものを強調表示するため、自分の苦手な文字列や単語を手際よく探すことができる。
【０１５６】
（１２）：入力された文字列の差分として出力する対象の単位である抽出単位と入力された文字列の差分を検出するために比較する領域の単位である検出領域を設定し、抽出手段で入力された文字列の現在の前記検出領域以外の領域から全ての前記抽出単位に相当するものを抽出して前記格納手段に格納し、現在の前記検出領域において、前記格納手段に格納されていない前記抽出単位に相当するものを強調表示して現在の検出領域の文書を出力することを、前記検出領域ごとに繰り返す差分強調装置で、前記抽出手段で強調表示すべきと判断された前記入力された文字列のうち個人環境頻度記憶装置に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以下のものを強調表示するため、強調表示される箇所が少なく、自分の苦手な表現が初出に現れた箇所を容易に特定できる。
【０１５７】
（１３）：入力された文字列の差分として出力する対象の単位である抽出単位と入力された文字列の差分を検出するために比較する領域の単位である検出領域を設定し、抽出手段で、入力された文書データの現在の前記検出領域において、格納手段に格納されていない前記抽出単位に相当するものを強調表示して現在の検出領域の文書を出力し、前記強調表示したものを前記格納手段に格納することを、前記検出領域ごとに繰り返す差分強調装置で、前記抽出手段で強調表示すべきと判断された前記入力された文字列のうち、個人環境頻度記憶装置に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以下のものを強調表示するため、強調表示される箇所が少なく、自分の苦手な表現が初出に現れた箇所を容易に特定できる。
【０１５８】
（１４）：個人環境頻度記憶装置で、個人環境での書きの入力を行う書き入力部から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントし、差分強調装置で、入力された文字列のうち個人環境頻度記憶装置に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以上のものを強調表示するため、自分の興味の大きい文字列や単語を強調表示して、自分の興味のある段落や文を手際よく探すことができる。
【０１５９】
（１５）：差分強調装置で、入力された文字列のうちユーザ個人での文字列出現確率が一般的なテキスト集合での出現確率より有意に大きいものだけを強調表示するため、出現確率が有意に大きくない一般的な名詞等は強調表示されなくなり、その人の興味の大きい文字列や単語が強調表示され、自分の興味のある文字列や単語を含む段落や文を手際よく探すことができる。
【０１６０】
（１６）：差分強調装置で、入力された文字列のうちユーザ個人での文字列出現確率が一般的なテキスト集合での出現確率のある値倍より大きいものだけを強調表示するため、出現確率がある値倍より大きくない一般的な名詞等は比率的に強調表示されなくなり、その人の興味のより大きい文字列や単語が強調表示され、自分の興味のある文字列や単語を含む段落や文を手際よく探すことができる。
【０１６１】
（１７）：個人環境での読み書きの入力を行う読み書き入力手段と、該読み書き入力手段から入力された個人環境での読み書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする頻度記憶手段として、コンピュータを機能させるためのプログラム又はプログラムを記録した記録媒体とするため、このプログラムをコンピュータにインストールすることで、個人環境での文字列の頻度情報を得ることができる個人環境頻度記憶装置を容易に提供することができる。
【０１６２】
（１８）：個人環境での読み書きの入力を行う読み書き入力手段と、該読み書き入力手段から入力された個人環境での読み書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントして出現頻度を求める頻度記憶手段と、入力された文字列を前記頻度記憶手段に格納されている出現頻度の高い文字列に変換して出力する言語変換手段として、コンピュータを機能させるためのプログラム又はプログラムを記録した記録媒体とするため、このプログラムをコンピュータにインストールすることで、各個人にとって分かりやすい表現にすることができる個人環境言語変換装置を容易に提供することができる。
【０１６３】
（１９）：個人環境での読み書きの入力を行う読み書き入力手段と、該読み書き入力手段から入力された個人環境での読み書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントして出現頻度を求める頻度記憶手段と、入力された文字列のうち前記頻度記憶手段に格納されている出現頻度の高い文字列を括弧づけで補助表記して出力する言語変換手段として、コンピュータを機能させるためのプログラム又はプログラムを記録した記録媒体とするため、このプログラムをコンピュータにインストールすることで、完全に書き換えて、勘違いや文の意味が変わるのを防止することができる個人環境言語変換装置を容易に提供することができる。
【０１６４】
（２０）：個人環境での読み書きの入力を行う読み書き入力手段と、該読み書き入力手段から入力された個人環境での読み書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントして出現頻度を求める頻度記憶手段と、入力された文字列のうち前記頻度記憶手段に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以下のものを強調表示する差分強調装置として、コンピュータを機能させるためのプログラム又はプログラムを記録した記録媒体とするため、このプログラムをコンピュータにインストールすることで、自分の苦手な文字列や単語を手際よく探すことができる個人環境差分強調装置を容易に提供することができる。
【０１６５】
（２１）：個人環境での読み書きの入力を行う読み書き入力手段と、該読み書き入力手段から入力された個人環境での読み書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントして出現頻度を求める頻度記憶手段と、入力された文字列のうち前記頻度記憶手段に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以上のものを強調表示する差分強調装置として、コンピュータを機能させるためのプログラム又はプログラムを記録した記録媒体とするため、このプログラムをコンピュータにインストールすることで、自分の興味のある段落や文を手際よく探すことができる個人環境差分強調装置を容易に提供することができる。
【０１６６】
（２２）：個人環境での書きの入力を行う書き入力手段と、前記書き入力手段から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする頻度記憶手段と、入力された文字列の差分として出力する対象の単位である抽出単位と入力された文字列の差分を検出するために比較する領域の単位である検出領域を設定し、抽出手段で、入力された文書データの現在の前記検出領域において、格納手段に格納されていない前記抽出単位に相当するものを強調表示して現在の検出領域の文書を出力し、前記強調表示したものを前記格納手段に格納することを、前記検出領域ごとに繰り返す差分強調装置と、前記抽出手段で強調表示すべきと判断された前記入力された文字列のうち、前記頻度記憶手段に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以下のものを強調表示する前記差分強調装置として、コンピュータを機能させるためのプログラム又はプログラムを記録した記録媒体とするため、このプログラムをコンピュータにインストールすることで、強調表示される箇所が少なく、自分の苦手な表現が初出に現れた箇所を容易に特定できる個人環境差分強調装置を容易に提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理説明図である。
【図２】実施の形態における個人環境言語変換装置の説明図である。
【図３】実施の形態における言語補助変換部を用いる場合の説明図である。
【図４】実施の形態における頻度記憶部の説明図（１）である。
【図５】実施の形態における頻度記憶部の処理フローチャート（１）である。
【図６】実施の形態における頻度記憶部の説明図（２）である。
【図７】実施の形態における頻度記憶部の処理フローチャート（２）である。
【図８】実施の形態における言語変換部の説明図である。
【図９】実施の形態における個人環境差分強調装置の説明図である。
【図１０】実施の形態における削除用単語記憶部を用いる個人環境差分強調装置の説明図である。
【符号の説明】
２ 個人環境頻度記憶装置
３ａ 頻度記憶手段
４ａ 言語変換手段
５ 読み書き入力部
６ 入力部
７ 出力部
１３ａ 格納手段
【発明の属する技術分野】
本発明は、個人環境での読み書きの入力データから文字列の頻度情報を求める個人環境頻度記憶装置と、該個人環境頻度記憶装置を使用する個人環境言語変換装置及び個人環境差分強調装置及びプログラムに関する。
【０００２】
特に、個人環境の読み書きシステムにおいてその個人の良く知っている文字列（単語）を認定する個人環境頻度記憶装置及びプログラムと、なるべく個人の良く知っている文字列（単語）を使って表示するようにする個人環境言語変換装置及びプログラムと、個人環境での文字列の出現頻度により文字列を強調表示する個人環境差分強調装置及びプログラムに関する。
【０００３】
【従来の技術】
従来、自然言語で記述された文または文章に関する表現の変換処理として典型的なものは、機械翻訳である。機械翻訳では、ある国の自然言語で記述された文または文章を他の国の自然言語で記述された文または文章に変換する。
【０００４】
機械翻訳が他の国の言語に変換するのに対し、同一の自然言語間での文または文章の変換処理を行うシステムも用いられるようになってきている。例えば、要約文を自動生成したり、文章を推敲したりするシステムである。
【０００５】
一般に同一自然言語間での文の変換処理では、変換前の語・句・文などのパターンと変換後の語・句・文などのパターンとの対からなる変換規則を大量に用意し、いわゆるパターン・マッチングによって入力文中に現れる変換前のパターンを探し出し、該当するパターンがあれば、それを変換後の語・句・文などのパターンに置き換える処理を行うものであった。
【０００６】
また、各種の言い換えを統一的に扱うことができるようにするため、ある自然言語で記述された文字列を、同一の自然言語で記述された他の表現による文字列に変換するシステムとして次のものが提案されている。
【０００７】
主要なモジュールとして変形処理手段と評価処理手段と、自然言語の文字列に関する変形の規則を記憶する変形規則記憶手段と、文字列を変形した結果が目的とするふさわしい変換であるかどうかを評価するための尺度を与える評価関数または評価規則を記憶する評価情報記憶手段とを持ち、これらを変換の目的に応じて交換できるようにする。さらに、変形規則記憶手段および評価情報記憶手段に、変形規則および評価関数等を複数種類用意し、変換の目的に応じて選択できるようにする。
【０００８】
これにより、複数の言語変換処理システムを開発する場合の開発コストを低減し、また、複数の言語変換処理システムを統一されたインタフェースで利用可能にすることができるものがあった（例えば、非特許文献１及び特願２００１−２０５８８９参照）。
【０００９】
【非特許文献１】
村田真樹，井佐原均， 言い換えの統一的モデル−尺度に基づく変形の利用−，２００１年 ３月３０日言語処理学会第７回年次大会ワークショップ
論文集，ｐ．２１〜２６
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の要約文の自動生成、文章の推敲等の同一自然言語内での文または文章の変換処理では、一般に変換規則による一律な変換を行うものであり、平易文生成、要約文生成、文章の推敲といった変換の目的に応じて、それぞれ個別に独自のシステムを構築する必要があり、個人環境に対応した言語変換を自動で行えるものではなかった。
【００１１】
また、各種の言い換えを統一的に扱うことができるようにしたものは、個人の良く知っている単語を認定し、各個人の良く知っている単語を使って表示できるものではなかった。
【００１２】
本発明は上記問題点の解決を図り、個人環境の読み書きシステムにおいてその個人の良く知っている単語を認定し、なるべくその単語を使って表示するようにすることで、各個人にとってわかりやすい表現とすることを目的とする。
【００１３】
また、個人環境での文字列の出現頻度により文字列を強調表示することで、自分の苦手な文字列や単語、自分の興味の大きい文字列や単語を容易に特定できるようにすることを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
図１は本発明の原理説明図である。図１中、２は個人環境頻度記憶装置、３ａは頻度記憶手段、４ａは言語変換手段、５は読み書き入力部、６は入力部、７は出力部、１３ａは格納手段である。
【００１５】
本発明は、前記従来の課題を解決するため次のような手段を有する。
【００１６】
（１）：個人環境での読み書きの入力を行う読み書き入力部５と、文字列の頻度情報の検索を行う頻度記憶手段３ａとを備え、前記頻度記憶手段３ａは、前記読み書き入力部５から入力された個人環境での読み書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする。このため、個人環境での文字列の頻度情報により、入力文の個人環境への言語変換や差分強調を容易に行うことができる。
【００１７】
（２）：前記（１）の個人環境頻度記憶装置において、前記頻度記憶手段３ａに読み入力検出部と書き入力検出部とを備え、前記頻度記憶手段３ａは、前記書き入力検出部で検出した前記任意の文字列の出現頻度の重みを前記読み入力検出部で検出した前記任意の文字列の出現頻度の重みより重くして前記任意の文字列の出現頻度を求める。このため、印象のより多い「書く」ということを重要視することができる。
【００１８】
（３）：前記（２）の個人環境頻度記憶装置において、前記読み入力検出部は、表示時間の短いものは前記任意の文字列の出現頻度として検出しないようにして前記任意の文字列の出現頻度を求める。このため、個人が読まないで単に表示するものを除くことができる。
【００１９】
（４）：前記（１）〜（３）の個人環境頻度記憶装置において、前記頻度記憶手段３ａは、前記読み書き入力部５から入力された読み書きデータのうち古いものを削除して前記任意の文字列の出現頻度を求める。このため、最近の個人環境頻度を記憶でき、個人環境の変化に対応することができる。
【００２０】
（５）：前記（１）〜（３）の個人環境頻度記憶装置において、前記頻度記憶手段３ａは、前記読み書き入力部５から入力された読み書きデータから古いものの重みを軽くして前記任意の文字列の出現頻度を求める。このため、最近の個人環境頻度を重要視でき、個人環境の変化に対応することができる。
【００２１】
（６）：前記（１）〜（５）のいずれかに記載の個人環境頻度記憶装置２と、入力文を個人環境言語に変換して出力する言語変換手段４ａとを備え、前記言語変換手段４ａは、入力された文字列を前記個人環境頻度記憶装置２に格納されている出現頻度の高い文字列に変換して出力する。このため、各個人にとって分かりやすい表現にすることができる。
【００２２】
（７）：前記（１）〜（５）のいずれかに記載の個人環境頻度記憶装置２と、入力文を個人環境言語に変換して出力する言語変換手段４ａとを備え、前記言語変換手段４ａは、入力された文字列のうち前記個人環境頻度記憶装置２に格納されている出現頻度の高い文字列を括弧づけで補助表記して出力する。このため、完全に書き換えて、勘違いや文の意味が変わるのを防止することができる。
【００２３】
（８）：前記（１）〜（５）のいずれかに記載の個人環境頻度記憶装置２と、入力文の文字列の差分を強調して表示する差分強調装置とを備え、前記差分強調装置は、入力された文字列のうち前記個人環境頻度記憶装置２に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以下のものを強調表示する。このため、自分の苦手な文字列や単語を手際よく探すことができる。
【００２４】
（９）：前記（１）〜（５）のいずれかに記載の個人環境頻度記憶装置２と、入力文の文字列の差分を強調して表示する差分強調装置とを備え、前記差分強調装置は、入力された文字列のうち前記個人環境頻度記憶装置２に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以上のものを強調表示する。このため、自分の興味の大きい文字列や単語を強調表示して、自分の興味のある段落や文を手際よく探すことができる。
【００２５】
（１０）：個人環境での書きの入力を行う書き入力部と、文字列の頻度情報の検索を行う頻度記憶手段３ａを備え、前記頻度記憶手段３ａは、前記書き入力部から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする個人環境頻度記憶装置２と、入力文を個人環境言語に変換して出力する言語変換手段４ａとを備え、前記言語変換手段４ａは、入力された文字列のうち前記個人環境頻度記憶装置２に格納されている出現頻度の高い文字列を括弧づけで補助表記して出力する。このため、完全に書き換えて、勘違いや文の意味が変わるのを防止することができる。
【００２６】
（１１）：個人環境での書きの入力を行う書き入力部と、文字列の頻度情報の検索を行う頻度記憶手段３ａを備え、前記頻度記憶手段３ａは、前記書き入力部から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする個人環境頻度記憶装置２と、入力文の文字列の差分を強調して表示する差分強調装置とを備え、前記差分強調装置は、入力された文字列のうち前記個人環境頻度記憶装置２に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以下のものを強調表示する。このため、自分の苦手な文字列や単語を手際よく探すことができる。
【００２７】
（１２）：個人環境での書きの入力を行う書き入力部と、文字列の頻度情報の検索を行う頻度記憶手段３ａを備え、前記頻度記憶手段３ａは、前記書き入力部から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする個人環境頻度記憶装置２と、入力された文字列の差分として出力する対象の単位である抽出単位と入力された文字列の差分を検出するために比較する領域の単位である検出領域を設定し、抽出手段で入力された文字列の現在の前記検出領域以外の領域から全ての前記抽出単位に相当するものを抽出して前記格納手段に格納し、現在の前記検出領域において、前記格納手段に格納されていない前記抽出単位に相当するものを強調表示して現在の検出領域の文書を出力することを、前記検出領域ごとに繰り返す差分強調装置とを備え、前記差分強調装置は、前記抽出手段で強調表示すべきと判断された前記入力された文字列のうち前記個人環境頻度記憶装置２に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以下のものを強調表示する。このため、強調表示される箇所が少なく、自分の苦手な表現が初出に現れた箇所を容易に特定できる。
【００２８】
（１３）：個人環境での書きの入力を行う書き入力部と、文字列の頻度情報の検索を行う頻度記憶手段３ａを備え、前記頻度記憶手段３ａは、前記書き入力部から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする個人環境頻度記憶装置２と、入力された文字列の差分として出力する対象の単位である抽出単位と入力された文字列の差分を検出するために比較する領域の単位である検出領域を設定し、抽出手段で、入力された文書データの現在の前記検出領域において、格納手段に格納されていない前記抽出単位に相当するものを強調表示して現在の検出領域の文書を出力し、前記強調表示したものを前記格納手段に格納することを、前記検出領域ごとに繰り返す差分強調装置とを備え、前記差分強調装置は、前記抽出手段で強調表示すべきと判断された前記入力された文字列のうち、前記個人環境頻度記憶装置２に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以下のものを強調表示する。このため、強調表示される箇所が少なく、自分の苦手な表現が初出に現れた箇所を容易に特定できる。
【００２９】
（１４）：個人環境での書きの入力を行う書き入力部と、文字列の頻度情報の検索を行う頻度記憶手段３ａを備え、前記頻度記憶手段３ａは、前記書き入力部から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする個人環境頻度記憶装置２と、入力文の文字列の差分を強調して表示する差分強調装置とを備え、前記差分強調装置は、入力された文字列のうち前記個人環境頻度記憶装置２に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以上のものを強調表示する。このため、自分の興味の大きい文字列や単語を強調表示して、自分の興味のある段落や文を手際よく探すことができる。
【００３０】
（１５）：個人環境での書きの入力を行う書き入力部と、文字列の頻度情報の検索を行う頻度記憶手段３ａを備え、前記頻度記憶手段３ａは、前記書き入力部から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする個人環境頻度記憶装置２と、入力文の文字列の差分を強調して表示する差分強調装置とを備え、前記差分強調装置は、入力された文字列のうちユーザ個人での文字列出現確率が一般的なテキスト集合での出現確率より有意に大きいものだけを強調表示する。このため、出現確率が有意に大きくない一般的な名詞等は強調表示されなくなり、その人の興味の大きい文字列や単語が強調表示され、自分の興味のある文字列や単語を含む段落や文を手際よく探すことができる。
【００３１】
（１６）：個人環境での書きの入力を行う書き入力部と、文字列の頻度情報の検索を行う頻度記憶手段３ａを備え、前記頻度記憶手段３ａは、前記書き入力部から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする個人環境頻度記憶装置２と、入力文の文字列の差分を強調して表示する差分強調装置とを備え、前記差分強調装置は、入力された文字列のうちユーザ個人での文字列出現確率が一般的なテキスト集合での出現確率のある値倍より大きいものだけを強調表示する。このため、出現確率がある値倍より大きくない一般的な名詞等は比率的に強調表示されなくなり、その人の興味のより大きい文字列や単語が強調表示され、自分の興味のある文字列や単語を含む段落や文を手際よく探すことができる。
【００３２】
【発明の実施の形態】
§１：個人環境言語変換の説明
この発明は、基本的には同一言語内の言語変換を行うものであるが、特に、個人の環境にマッチした言語変換を行うものである。
【００３３】
つまり、個人環境の読み書きを行うシステムと同一言語内での言語変換装置をくっつけるものである。一般に、個人が文章を作成するためのワードプロセッサや文章を読むためにディスプレイに表示するための個人環境の読み書きシステムにおいてその個人の良く知っている単語を認定し、なるべくその単語を使って表示するようにするものである。
【００３４】
（１）：個人環境言語変換装置の説明
図２は個人環境言語変換装置の説明図である。図２において、個人環境言語変換装置には、頻度記憶部３、言語変換部４、読み書き入力部５、入力部６、出力部７が設けてある。
【００３５】
頻度記憶部３は、個人環境での読み書き入力部５から入力された文字列の出現頻度を求めるものである。読み書きシステムが使用されると読み書き入力部５から読み書きが入力され頻度記憶部３はいつも書き換えられるものである。
【００３６】
言語変換部４は、頻度記憶部３の変形規則によって変換の候補を獲得し、出現頻度等の評価の尺度（評価関数など）によって評価し、最もふさわしい変換の候補を選択するものである。
【００３７】
読み書き入力部５は、読みシステム、書きシステム又は読み書きが一体になったシステム等の読み書きシステムから読み書きが入力されるものでる。入力部６は、変換対象文を入力するものである。出力部７は、言語変換結果を出力するものである。
【００３８】
（２）：言語補助変換部を用いる場合の説明
図３は言語補助変換部を用いる場合の説明図である。図３の個人環境言語変換装置は、図２の言語変換部４の代わりの言語補助変換部８を用るものである。図３において、個人環境言語変換装置には、頻度記憶部３、読み書き入力部５、入力部６、出力部７、言語補助変換部８が設けてある。
【００３９】
頻度記憶部３は、個人環境での読み書きシステム等から入力された文字列の出現頻度を求めるものである。読み書き入力部５は読み書きシステムからの読み書きが入力されるものでる。入力部６は、変換対象文を入力するものである。出力部７は、言語変換結果を出力するものである。
【００４０】
言語補助変換部８は、頻度記憶部３の変形規則によって変換の候補を獲得し、出現頻度等の評価の尺度（評価関数など）によって評価し、最もふさわしい変換の候補を選択し括弧づけで補助表記するものである。
【００４１】
（３）：頻度記憶部の説明
ａ）頻度記憶部の例（１）
図４は頻度記憶部の説明図（１）である。図４において、頻度記憶部には、読み入力検出部１１、読みデータ格納部１３、全文検索エンジン１４、書き入力検出部２１、書きデータ格納部２３、全文検索エンジン２４が設けてある。
【００４２】
読み入力検出部１１は、読み書き入力部５から入力された読み入力を検出するものである。読みデータ格納部１３は、読み入力検出部１１が検出した読み入力を格納するものである。全文検索エンジン１４は、読みデータ格納部１３に格納された任意の文字列の個数をカウントするものである。書き入力検出部２１は、読み書き入力部５から入力された書き入力を検出するものである。書きデータ格納部２３は、書き入力検出部２１が検出した書き入力を格納するものである。全文検索エンジン２４は、書きデータ格納部２３に格納された任意の文字列の個数をカウントするものである。なお、全文検索エンジン１４と２４は、一つの検索エンジンを用いることもできる。
【００４３】
図５は頻度記憶部の処理フローチャート（１）である。以下、頻度記憶部の処理を図５のステップＳ１〜Ｓ５に従って説明する。
【００４４】
Ｓ１：読み書き入力部５から読み入力されたデータを読み入力検出部１１で検出する。具体的には、画面上に何分か以上連続して表示された部分を読み入力されたデータとして認識する。
【００４５】
Ｓ２：読み入力検出部１１で検出された読み入力された文字列をそのまま読みデータ格納部１３に格納する。
【００４６】
Ｓ３：読み書き入力部５から書き入力されたデータを書き入力検出部２１で検出する。具体的には、キーボード入力などで入力された文字列を書き入力されたデータとして認識する。
【００４７】
Ｓ４：書き入力検出部２１で検出された書き入力された文字列をそのまま書きデータ格納部２３に格納する。
【００４８】
Ｓ５：文字列の存在また個数を高速に検索する、全文検索エンジン１４、２４を用いて任意の文字列の個数をカウントできるようにしておく。
【００４９】
ｂ）頻度記憶部の例（２）
図６は頻度記憶部の説明図（２）である。図６において、頻度記憶部には、読み入力検出部１１、形態素解析器１２、読みデータ格納部１３、単語検索エンジン１４、書き入力検出部２１、形態素解析器２２、書きデータ格納部２３、全文検索エンジン２４が設けてある。
【００５０】
読み入力検出部１１は、読み書き入力部５から入力された読み入力を検出するものである。形態素解析器１２は、読み入力を単語に分割するものである。読みデータ格納部１３は、形態素解析器１２で分割した単語を格納するものである。単語検索エンジン１４は、任意の単語の出現回数をカウントするものである。書き入力検出部２１は、読み書き入力部５から入力された書き入力を検出するものである。形態素解析器２２は、書き入力を単語に分割するものである。書きデータ格納部２３は、形態素解析器２２で分割した単語を格納するものである。単語検索エンジン２４は、任意の単語の出現回数をカウントするものである。なお、形態素解析器１２と２２、読みデータ格納部１３と書きデータ格納部２３及び全文検索エンジン１４と２４は、それぞれ一つの形態素解析器、一つの格納部及び一つの検索エンジンを用いることもできる。
【００５１】
図７は頻度記憶部の処理フローチャート（２）である。以下、形態素解析器を用いる頻度記憶部の処理を図７のステップＳ１１〜Ｓ１５に従って説明する。
【００５２】
Ｓ１１：読み書き入力部５から読み入力されたデータを読み入力検出部１１で検出する。具体的には、画面上に何分か以上連続して表示された部分を読み入力されたデータとして認識する。
【００５３】
Ｓ１２：読み入力検出部１１で検出された読み入力された文字列を形態素解析器１２で単語に分割し、単語ごとに読みデータ格納部１３に格納する。各単語ごとに何回出現したかの回数のデータも同時に格納する。すでに格納してある単語と同じ単語のものを格納する場合は出現回数のデータのみを更新する。
【００５４】
Ｓ１３：読み書き入力部５から書き入力されたデータを書き入力検出部２１で検出する。具体的には、キーボード入力などで入力された文字列を書き入力されたデータとして認識する。
【００５５】
Ｓ１４：書き入力検出部２１で検出された書き入力された文字列を形態素解析器２２で単語に分割し、単語ごとに書きデータ格納部２３に格納する。各単語ごとに何回出現したかの回数のデータも同時に格納する。すでに格納してある単語と同じ単語のものを格納する場合は出現回数のデータのみを更新する。
【００５６】
Ｓ１５：単語検索エンジン１４、２４では、任意の単語の出現回数をカウントできるようにしておく。
【００５７】
（４）言語変換部の説明
図８は言語変換部の説明図である。図８において、言語変換部には、言語変換処理部３１、変換規則部（言語変換の辞書）３２、変換用尺度３３が設けてある。言語変換処理部３１は、変換規則を用いて変形の候補をあげ、変換用尺度により変換の妥当性のチェックをし、最も妥当であると判断されたものに変換するものである。即ち、変形規則を用いて変換用尺度が大きくなるような変換を行う。変形規則部（言語変換の辞書）３２は、「罷免する」を「やめさせる」に変形する等の規則である。変換用尺度３３は、類似度、長さ、出現頻度（出現確率）等があるが、ここでは頻度記憶部の出現頻度を用いる。
【００５８】
（５）個人環境言語変換処理の説明
ａ）頻度記憶部と言語変換部を用いる個人環境言語変換の説明
▲１▼：ユーザの日々の読み書きの行動から、頻度記憶部のフローチャート（図５、図７参照）の処理で、ユーザの読みデータ、書きデータを頻度記憶部３に記憶する。
【００５９】
▲２▼：言語変換部４には言語変換規則が蓄えられているものとする。適用可能な言語変換規則があるとき、その変換をした後の文字列の頻度と、変換前の文字列の頻度を、頻度記憶部３から求めて、変換をした後の文字列の頻度の方が大きい場合、変換を行なう。
【００６０】
また、変換前の文字列の頻度の方が大きい場合は、変換を行なわない。変換を行ないうる言語変換規則が複数ある場合は、その変換をした後の文字列の頻度がもっとも大きい規則を用いて変換を行なう。
【００６１】
このときの文字列の頻度は、読みデータと書きデータの両方を組み合わせたもので、概ね以下のような式で求めなおしたものを用いる。
【００６２】
具体的には、読みシステムにおいての各単語ｔ の出現頻度をｆｒ （ｔ） 、書きシステムにおいての各単語ｔ の出現頻度をｆｗ （ｔ） とするとき、その個人の単語出現頻度分布を
α×ｆｒ （ｔ） ＋（１−α）×ｆｗ （ｔ） （ただし、０≦α≦１）
として、この頻度が多くなるように単語を変換する。すなわち、言語変換をする際に用いる尺度して、個人環境の読み書きシステムにおけるその個人の単語出現頻度分布を用いるものである。ここで、αを設けるのは、「読む」ということは「書く」ということより印象が少ないので、「書く」事への重みを高める（重み付ける）ためである。つまり、αは０．５より小さいものとなる。なお、αなどの定数はユーザが設定変更できるようにしておくものである。
【００６３】
例えば、その個人が政治家であるとするとなるべく政治家の専門用語を使った表現に変換するようになる。一般に自分が良く使う表現で書かれた文ほど、その人にとってわかりやすい。この発明の個人環境言語変換装置を用いると、他の分野の専門家の文章も、自分の分野でよく使われる表現に変更することができる。
【００６４】
（具体的な例による説明）
同一言語内の言語変換については、すでに出願済であるが、ここでは、個人環境の読み書きシステムと同一言語内での言語変換装置をくっつけたものである。個人環境の読み書きシステムをくっつけることで、その個人のよく知っている単語の頻度分布を容易に取得でき、その情報を言語変換に用いることができる点が重要なところである。
【００６５】
例えば、以下の矢印のように変換する。
【００６６】
「世界知識を用いた照応解析の研究」→「常識を用いた指示詞の指示先の推定の研究」
言語変換の辞書（変換規則）に次のものがあるとする。
【００６７】
世界知識＝常識
照応解析＝指示詞の指示先の推定
ここで、言語処理の分野で記述される「世界知識を用いた照応解析の研究」という文が入力されたとする。
【００６８】
（場合１）
ユーザが言語処理の研究者とする。
【００６９】
「常識」よりも「世界知識」、「指示詞の指示先の推定」よりも「照応解析」の方がそのユーザの読み書きシステムでの利用頻度（出現頻度）が高いとする。
【００７０】
これは、言語処理の研究者のためにそのような専門用語を使う頻度が多いためである。
【００７１】
この場合、個人環境言語変換装置は、書き換えずにそのまま「世界知識を用いた照応解析の研究」を出力することになる。このユーザーにとってはこの表現の方が自然なのでこのままの出力を見る方が都合が良い。
【００７２】
（場合２）
ユーザーが言語処理の分野をあまり知らない人とする。
【００７３】
この場合、より一般的な用語の「常識」や「指示詞の指示先の推定」の方が利用頻度が高くなると思われる。
【００７４】
この場合、個人環境言語変換装置は、書き換えを行ない「常識を用いた指示詞の指示先の推定の研究」を出力する。
【００７５】
このユーザーは、「照応解析」や「世界知識」という用語を知らないのでだいぶわかりやすい表現を見ることになり、文章の理解が容易になる。
【００７６】
ただし、完全に書き換えたのでは、勘違いをしたり、文の意味がかわる可能性がある。
【００７７】
ｂ）頻度記憶部と言語補助変換部を用いる個人環境言語変換の説明
▲１▼：ユーザの日々の読み書きの行動から、頻度記憶部の処理フローチャート（図５、図７参照）の処理で、ユーザの読みデータ、書きデータを頻度記憶部３に記憶する。
【００７８】
▲２▼：言語補助変換部８には言語変換規則が蓄えられているものとする。適用可能な言語変換規則があるとき、その変換をした後の文字列の頻度と、変換前の文字列の頻度を、頻度記憶部から求めて、変換をした後の文字列の頻度の方が大きい場合、補助変換を行なう。
【００７９】
また、変換前の文字列の頻度の方が大きい場合は、補助変換を行なわない。変換を行ないうる言語変換規則が複数ある場合は、その変換をした後の文字列の頻度がもっとも大きい規則を用いて補助変換を行なう。
【００８０】
このときの文字列の頻度は、読みデータと書きデータの両方を組み合わせたもので、概ね以下のような式で求めなおしたものを用いる。
【００８１】
具体的には、読みシステムにおいての各単語ｔ の出現頻度をｆｒ （ｔ） 、書きシステムにおいての各単語ｔ の出現頻度をｆｗ （ｔ） とするとき、その個人の単語出現頻度分布を
α×ｆｒ （ｔ） ＋（１−α）×ｆｗ （ｔ） （ただし、０≦α≦１）
として、この頻度が多くなるように単語を変換する。すなわち、言語変換をする際に用いる尺度して、個人環境の読み書きシステムにおけるその個人の単語出現頻度分布を用いるものである。ここで、αを設けるのは、「読む」ということは「書く」ということより印象が少ないので、「書く」事への重みを高める（重み付ける）ためである。つまり、αは０．５より小さいものとなる。なお、αなどの定数はユーザが設定変更できるようにしておくものである。
【００８２】
ところで、補助変換とは、文字列を変換してしまうのではなく、変換先の文字列を括弧づけで補助表記することを意味する。
【００８３】
（具体的な例による説明）
「世界知識（常識）を用いた照応解析（指示詞の指示先の推定）の研究」
のように、完全に書き換えてしまうのではなく、括弧づけで補足的な表示をする。なお、本文中に括弧が使われている場合は、それと区別するため異なる括弧を使用することもできる。
【００８４】
このときも、専門の研究者など、「世界知識」「照応解析」など、用語をよく知っている人にはこの補助変換（表示）をするとむしろ不便であるので、ユーザの用語の使用頻度によって出すか出さないかなどを判断した方がよい。
【００８５】
この括弧づけで判断する（補助変換）方法は以下で説明する。
【００８６】
・前記のように、その個人の単語出現頻度分布を〔α×ｆｒ （ｔ） ＋（１−α）×ｆｗ （ｔ） （ただし、０≦α≦１）〕として、この頻度が多くなるような書き換え候補の語を括弧付けで付ける。即ち、書き換える語の使用頻度が大きくなる方を括弧付けで付ける。
【００８７】
・前記のように、その個人の単語出現頻度分布〔α×ｆｒ （ｔ） ＋（１−α）×ｆｗ （ｔ） （ただし、０≦α≦１）〕として、この頻度が減らないような書き換え候補の語で、かつ、もとの語の頻度がある閾値よりも小さい語を括弧付けで付ける。即ち、個人の使用頻度が多ければ括弧付けは行わないが、頻度が０とか少ない場合には括弧付けで付ける。
【００８８】
なお、読み書きシステムには、読みシステム、書きシステム又は読み書きが一体になったシステムがある。読みシステムにはメーラ、インターネット・エクスプローラ、読むために開いた（表示した）ワード文章（文章を作成システムの一種）等の文章を読むためのシステムである。書きシステムには文字を入力して文章を作成するワード文章等の文章を書くためのシステムである。また、読みシステムにおいては、ディスプレイ等に表示される文章の量が多くなるので、表示時間の短いものは除くようにすることもできる。
【００８９】
さらに、読みシステムにおいて、頻度記憶部に格納する単語の重み付けを変えることもできる。例えば、文章を作成システムであるワード文章等を読む場合は丁寧に読むものと考えられるので、インターネット等で画面を見る場合と比べ重みを高くすることができる。
【００９０】
また、頻度記憶部に格納されている単語は、古いものを除くようにすることができる。例えば、個人の趣味が変わるとか、ある分野の専門家になる等で個人環境も変化する場合があるので、古いものは削除するか重み付けを低くするものである。
【００９１】
§２：個人環境差分強調装置の説明
図９は個人環境差分強調装置の説明図である。図９において、個人環境差分強調装置には、頻度記憶部３、読み書き入力部５、入力部６、出力部７、差分強調装置９が設けてある。
【００９２】
頻度記憶部３は、個人環境での読み書きシステム等から入力された文字列の出現頻度を求めるものである。読み書きシステムが使用されると頻度記憶部３はいつも書き換えられるものである。
【００９３】
読み書き入力部５は、読み書きシステムから読み書きが入力されるものでる。入力部６は、変換対象文を入力するものである。出力部７は、言語変換結果を出力するものである。
【００９４】
差分強調装置９は、入力部６から入力された文章の文字列と頻度記憶部３の一定頻度の文字列等との差分から、入力部６から入力された文章の文字列の強調表示を行うものである。
【００９５】
（１）：個人環境差分強調装置の動作説明（１）
▲１▼：ユーザの日々の読み書きの行動から、頻度記憶部３のフローチャートの処理（図５、図７参照）で、ユーザの読みデータ、書きデータを記憶する。
【００９６】
▲２▼：差分強調装置９で、入力された文章のうち、ユーザ個人の単語出現頻度がある閾値以下のものだけを強調表示する。
【００９７】
（例による説明）
例えば、次のようなテキストが入力部６から入力されたとする。
【００９８】
『自然言語では，動詞を省略するということがある。この省略された動詞を復元することは，対話システムや高品質の機械翻訳システムの実現には不可欠なことである。そこで本研究では，この省略された動詞を表層の表現（手がかり語）と用例から補完することを行なう。解析のための規則を作成する際，動詞の省略現象を補完する動詞がテキスト内にあるかいなかなどで分類した。小説を対象にして実験を行なったところ，テストサンプルで再現率８４％ ，適合率８２％ の精度で解析できた。このことは本手法が有効であることを示している。テキスト内に補完すべき動詞がある場合は非常に精度が良かった。それに比べ，テキスト内に補完すべき動詞がない場合はあまり良くなかった。しかし，テキスト内に補完すべき動詞がない場合の問題の難しさから考えると，少しでも解析できるだけでも価値がある。また，コーパスが多くなり，計算機の性能もあがり大規模なコーパスが利用できるようになった際には，本稿で提案した用例を利用する手法は重要になるだろう。』
ユーザは、言語学の専門の人とする。その場合、工学的な表現「テストサンプル」「再現率」「適合率」の使用頻度が極端に小さいとする。
【００９９】
その場合、次のように強調表示される。即ち、強調表示箇所は《， 》（二重山括弧）で囲って表示している。
【０１００】
『自然言語では，動詞を省略するということがある。この省略された動詞を復元することは，対話システムや高品質の機械翻訳システムの実現には不可欠なことである。そこで本研究では，この省略された動詞を表層の表現（ 手がかり語） と用例から補完することを行なう。解析のための規則を作成する際，動詞の省略現象を補完する動詞がテキスト内にあるかいなかなどで分類した。小説を対象にして実験を行なったところ，《テストサンプル》で《再現率》８４％ ，《適合率》８２％ の精度で解析できた。このことは本手法が有効であることを示している。テキスト内に補完すべき動詞がある場合は非常に精度が良かった。それに比べ，テキスト内に補完すべき動詞がない場合はあまり良くなかった。しかし，テキスト内に補完すべき動詞がない場合の問題の難しさから考えると，少しでも解析できるだけでも価値がある。また，コーパスが多くなり，計算機の性能もあがり大規模なコーパスが利用できるようになった際には，本稿で提案した用例を利用する手法は重要になるだろう。』
このようにして、自分の苦手な語を手際よく探すことができ、それをなんらかの辞書などで調べるとよいとすぐわかり便利である。
【０１０１】
（２）：個人環境差分強調装置の動作説明（２）
▲１▼：ユーザの日々の読み書きの行動から、頻度記憶部３のフローチャートの処理（図５、図７参照）で、ユーザの読みデータ、書きデータを記憶する。
【０１０２】
▲２▼：差分強調装置９で、入力部５から入力された文章において、その文章のうちで初めての文字列を強調表示すべきと判断され、かつ、ユーザ個人の単語出現頻度がある閾値以下のものだけを強調表示する。
【０１０３】
なお、差分強調装置で、入力された文章のうちで初めての文字列を強調表示すべきと判断する手法は、次の手法１、２がある（特願２００２−２９０９４６参照）。
【０１０４】
手法１
▲１▼入力部等により、予め抽出の単位（抽出単位）、検出領域の単位を定める。抽出単位とは、差分として出力する対象の単位である。抽出単位には、「単語」「漢字」「名詞句」などが考えられる。検出領域の単位とは、差分を検出するために比較する領域の単位のことである。検出領域の単位には、「文字」「単語」「文」「箇条書の項目」「段落」「特許の請求項」などが考えられる。
【０１０５】
▲２▼差分強調装置は、すべての入力データを記憶手段（差分強調装置内の）に記憶させる。
【０１０６】
▲３▼差分強調装置は、入力されたデータを左から調べて左の検出領域から▲１▼で定めた検出領域ごとに以下の処理▲４▼と処理▲５▼を繰り返す。
【０１０７】
▲４▼差分強調装置は、現在の検出領域以外の領域すべてから、すべての抽出単位に相当するもの（例えば単語）を抽出し、それを抽出物記憶手段（差分強調装置内の）に格納する。
【０１０８】
▲５▼差分強調装置は、現在の検出領域において、抽出物記憶手段（差分強調装置内の）に格納されていない抽出単位に相当するもの（例えば単語）を強調表示して現在の検出領域の文章を出力する。
【０１０９】
手法２
▲１▼入力部１等により、予め抽出の単位（抽出単位）、検出領域の単位を定める。抽出単位とは、差分として出力する対象の単位である。抽出単位には、「単語」「漢字」「名詞句」などが考えられる。検出領域の単位とは、差分を検出するために比較する領域の単位のことである。検出領域の単位には、「文字」「単語」「文」「箇条書の項目」「段落」「特許の請求項」などが考えられる。
【０１１０】
▲２▼入力部から前記▲１▼で定めた検出領域ごとに入力データが入力され、差分強調装置は、以下の処理▲３▼と処理▲４▼を繰り返す。
【０１１１】
▲３▼差分強調装置は、現在の検出領域において、抽出物記憶装置（差分強調装置内の）に格納されていない抽出単位に相当するもの（例えば単語）を強調表示して現在の検出領域の文章を出力する。ただし、抽出物記憶装置（差分強調装置内の）は最初は空である。
【０１１２】
▲４▼前記処理▲１▼で強調表示した表現を抽出物記憶装置に格納する。
【０１１３】
（例による説明）
ここでは手法２に適用した例を説明する。差分強調装置は、上記手法２により、入力された文章のうち、以下の二重山括弧で囲った部分を強調表示すべきと判断する。なお、抽出の単位、検出領域の単位ともに単語である。
【０１１４】
『《本研究の目的は，日本語》の《受け身文》，《使役》文《を能動》文《に変換する際》に《変更され》《るべき格助詞》を《機械学習》を《用いて自動》変換する《ことである．》日本語の受け身文，使役文の《例》を《図１ と》図《２ 》に《あげる》．図１ の文の日本語の《接尾辞「》れ《た」》は《受動態》を《示す助動詞》で《あり》，《この》文は受け身文である．図２ の文の日本語の接尾辞「《せ》た」は使役を示す助動詞であり，この文は使役文である．《これら》の文に《対》《応》する能動文を図《３ 》に示す．図１ の文《が》能動文に変換さ《れるとき》は，《（ｉ） 》格助詞「に」は格助詞「が」に《（ｉｉ）》格助詞「が」は格助詞「を」に変換される．図２ の文が能動文に変換されるときは，（ｉ） 格助詞「が」の《部分》「《彼》が」の《文節》が《消去》され，（ｉｉ）格助詞「に」が格助詞「が」に変換され，《（ｉｉｉ） 》格助詞「を」は変換され《ず》に《そのまま残る》．本研究では，これらの格助詞の変換《（ 》例《：》格《助》《詞》「に」の格助詞「が」《へ》の変換《） 》と，《不要》部分の消去（ 例：「彼が」の消去） を，研究の《対象》とする．（ 《以降》，《本稿》では《便宜上》「彼が」《など》の消去の部分《も》格助詞の変換と《呼ぶ》．）
受け身文，使役文の能動文への変換は，文《生成》，《言い換え》，文の《平易化／言語》《運用支援》，《自然》言語文《から》の《知識獲得や情報抽出》，《質問応答システム》と《多く》の研究《分野》で《役に立つもの》である．《例えば》，質問応答システムでは，質問文が《能》《動》文で《答え》が《受動》文で《書か》れて《いる場合》，質問文と答えを《含む》文で，文の《構造》が《異なるため》に，質問の答えを《取り出す》のが《困難な》場合がある．この《よう》な《問》《題》も受け身文，使役文の能動文への変換が《できる》ように《なる》と《解決》する《のであ》る．このように受け身文，使役文の能動文への変換は，自然言語《処理》で《重要》なものである．』
ここでユーザは言語学にも言語処理も詳しくない人とする。そうすると、言語学、言語処理の専門用語は出現確率が低く、「受け身」「使役」「能動」「態」「言い換え」が頻度が０であったとする。また、上述の閾値も０であったとする。そうすると、個人環境差分強調装置の出力として、これらの語と上記で強調されている部分の重なったところのみが次のように強調表示される。
【０１１５】
『本研究の目的は，日本語の《受け身》文，《使役》文を《能動》文に変換する際に変更されるべき格助詞を機械学習を用いて自動変換することである．日本語の受け身文，使役文の例を図１ と図２ にあげる．図１ の文の日本語の接尾辞「れた」は《受動態》を示す助動詞であり，この文は受け身文である．図２ の文の日本語の接尾辞「せた」は使役を示す助動詞であり，この文は使役文である．これらの文に対応する能動文を図３ に示す．図１ の文が能動文に変換されるときは，（ｉ） 格助詞「に」は格助詞「が」に（ｉｉ）格助詞「が」は格助詞「を」に変換される．図２ の文が能動文に変換されるときは，（ｉ） 格助詞「が」の部分「彼が」の文節が消去され，（ｉｉ）格助詞「に」が格助詞「が」に変換され，（ｉｉｉ） 格助詞「を」は変換されずにそのまま残る．本研究では，これらの格助詞の変換（ 例：格助詞「に」の格助詞「が」への変換） と，不要部分の消去（ 例：「彼が」の消去） を，研究の対象とする．（ 以降，本稿では便宜上「彼が」などの消去の部分も格助詞の変換と呼ぶ．）
受け身文，使役文の能動文への変換は，文生成，《言い換え》，文の平易化／言語運用支援，自然言語文からの知識獲得や情報抽出，質問応答システムと多くの研究分野で役に立つものである．例えば，質問応答システムでは，質問文が能動文で答えが受動文で書かれている場合，質問文と答えを含む文で，文の構造が異なるために，質問の答えを取り出すのが困難な場合がある．このような問題も受け身文，使役文の能動文への変換ができるようになると解決するのである．このように受け身文，使役文の能動文への変換は，自然言語処理で重要なものである．』
上記のようになると、これは先にあげた単純に前回出願（手法２だけ）を使ったときに比べて強調表示される箇所が少なく、見やすい。また、単純に今回（手法２を用いない）だけだと、すべての「受け身」「使役」「能動」「態」「言い換え」が強調表示されるが、前回出願（手法１又は２）と併用することで、初出の「受け身」「使役」「能動」「態」「言い換え」だけが強調表示されることになる。
【０１１６】
これにより、自分の苦手な表現が初出にあらわれた箇所を容易に特定でき便利である。
【０１１７】
さらに、原理的に、この個人環境差分強調装置が行なっていることを考えてみると、閾値０の場合は、このテキストの最初に、その個人が読み書きしてきた全テキストをくっつけて前回出願の手法２を行なったことを意味する。即ち、もし、その人が、読み書きシステムでした文字を見たり書いたりすることがないとすると、ここで強調表示されるものは、その人が全生涯通じて初めて見た単語を意味する。手法２を生涯にまで拡張したものと見ることができる。
【０１１８】
（３）：削除用単語記憶部を用いる個人環境差分強調装置の説明（個人環境差分強調装置の動作説明（３））
図１０は削除用単語記憶部を用いる個人環境差分強調装置の説明図である。図１０において、個人環境差分強調装置には、頻度記憶部３、読み書き入力部５、入力部６、出力部７、差分強調装置９、削除用単語記憶部１０が設けてある。
【０１１９】
図１０の個人環境差分強調装置は、図９の個人環境差分強調装置に予め指定している単語（名詞以外の単語や一般的な名詞）は強調表示しないようにする削除用単語記憶部１０を追加したものである。
【０１２０】
（動作説明）
▲１▼：ユーザの日々の読み書きの行動から、頻度記憶部３のフローチャートの処理（図５、図７参照）で、ユーザの読みデータ、書きデータを記憶する。
【０１２１】
▲２▼：差分強調装置９で、入力された文章のうち、ユーザ個人の単語出現頻度がある閾値以上のものだけを強調表示する。ただし、あらかじめ指定している単語（名詞以外の単語や一般的な名詞）は強調表示しないようにする。
【０１２２】
（例による説明）
例えば、次のようなテキストが入力部６から入力されたとする。
【０１２３】
『自然言語では，動詞を省略するということがある．この省略された動詞を復元することは，対話システムや高品質の機械翻訳システムの実現には不可欠なことである．そこで本研究では，この省略された動詞を表層の表現（手がかり語）と用例から補完することを行なう．解析のための規則を作成する際，動詞の省略現象を補完する動詞がテキスト内にあるかいなかなどで分類した．小説を対象にして実験を行なったところ，テストサンプルで再現率８４％ ，適合率８２％ の精度で解析できた．このことは本手法が有効であることを示している．テキスト内に補完すべき動詞がある場合は非常に精度が良かった．それに比べ，テキスト内に補完すべき動詞がない場合はあまり良くなかった．しかし，テキスト内に補完すべき動詞がない場合の問題の難しさから考えると，少しでも解析できるだけでも価値がある．また，コーパスが多くなり，計算機の性能もあがり大規模なコーパスが利用できるようになった際には，本稿で提案した用例を利用する手法は重要になるだろう．』
ここで、ユーザは言語学の専門の人とする。その場合、言語学的な表現、「言語」「動詞」「省略」の使用頻度が極端に高いとする。ただし、名詞以外の語や「こと」「内」などの一般的な名詞はあらかじめ強調表示しない単語として削除用単語記憶部１０に登録しておく。その場合、次のように強調表示される。
【０１２４】
『自然《言語》では，《動詞》を《省略》するということがある．この《省略》された《動詞》を復元することは，対話システムや高品質の機械翻訳システムの実現には不可欠なことである．そこで本研究では，この《省略》された《動詞》を表層の表現（ 手がかり語） と用例から補完することを行なう．解析のための規則を作成する際，《動詞》の省略現象を補完する《動詞》がテキスト内にあるかいなかなどで分類した．小説を対象にして実験を行なったところ，テストサンプルで再現率８４％ ，適合率８２％ の精度で解析できた．このことは本手法が有効であることを示している．テキスト内に補完すべき《動詞》がある場合は非常に精度が良かった．それに比べ，テキスト内に補完すべき《動詞》がない場合はあまり良くなかった．しかし，テキスト内に補完すべき《動詞》がない場合の問題の難しさから考えると，少しでも解析できるだけでも価値がある．また，コーパスが多くなり，計算機の性能もあがり大規模なコーパスが利用できるようになった際には，本稿で提案した用例を利用する手法は重要になるだろう．』
強調表示箇所は《， 》で囲っている。このように、自分のよく使う単語、つまり、その人の興味の大きい単語が強調表示されることになる。自分の興味のある単語を含む段落や文を手際よく探すことができ、それを中心に読むなどのことができるので便利である。
【０１２５】
（４）：個人環境差分強調装置の動作説明（４）
▲１▼：ユーザの日々の読み書きの行動から、頻度記憶部３のフローチャートの処理（図５、図７参照）で、ユーザの読みデータ、書きデータを記憶する。
【０１２６】
▲２▼：差分強調装置９で、入力された文章のうち、ユーザ個人での単語出現確率が、一般的なテキスト集合での出現確率よりも有意に大きいものだけを強調表示する。
【０１２７】
単語Ａの出現確率は、単語Ａの出現回数を全単語の総出現回数で割ったものである。一般的なテキスト集合をもっていればこれは実現できる。有意に大きいかどうかの判定には一般に統計的検定が用いられる。
【０１２８】
統計的検定とは、検定すべき仮説と客観的証拠としての標本データとを比較して、その間に矛盾がなければ仮説を受け入れ、矛盾が生じた場合には仮説を棄却するものである（参考文献の一例として、心理教育統計学 培風館 肥田他、参照）。
【０１２９】
（例による説明）
例えば、次のようなテキストが入力部６から入力されたとする。
【０１３０】
『自然言語では，動詞を省略するということがある．この省略された動詞を復元することは，対話システムや高品質の機械翻訳システムの実現には不可欠なことである．そこで本研究では，この省略された動詞を表層の表現（ 手がかり語） と用例から補完することを行なう．解析のための規則を作成する際，動詞の省略現象を補完する動詞がテキスト内にあるかいなかなどで分類した．小説を対象にして実験を行なったところ，テストサンプルで再現率８４％ ，適合率８２％ の精度で解析できた．このことは本手法が有効であることを示している．テキスト内に補完すべき動詞がある場合は非常に精度が良かった．それに比べ，テキスト内に補完すべき動詞がない場合はあまり良くなかった．しかし，テキスト内に補完すべき動詞がない場合の問題の難しさから考えると，少しでも解析できるだけでも価値がある．また，コーパスが多くなり，計算機の性能もあがり大規模なコーパスが利用できるようになった際には，本稿で提案した用例を利用する手法は重要になるだろう．』
ユーザは、言語学の専門の人とする。その場合、言語学的な表現、その個人環境での「言語」「動詞」「省略」の使用頻度が、一般的テキストでの出現頻度に比べて有意に高いとする。
【０１３１】
この方法の場合、有意差検定の利用（統計的検定）により、自動的に「こと」「内」などの一般的な名詞は有意に高いとはでないので、強調表示されないことになる。その場合、次のような強調表示となる。
【０１３２】
『自然《言語》では，《動詞》を《省略》するということがある．この《省略》された《動詞》を復元することは，対話システムや高品質の機械翻訳システムの実現には不可欠なことである．そこで本研究では，この《省略》された《動詞》を表層の表現（ 手がかり語） と用例から補完することを行なう．解析のための規則を作成する際，《動詞》の省略現象を補完する《動詞》がテキスト内にあるかいなかなどで分類した．小説を対象にして実験を行なったところ，テストサンプルで再現率８４％ ，適合率８２％ の精度で解析できた．このことは本手法が有効であることを示している．テキスト内に補完すべき《動詞》がある場合は非常に精度が良かった．それに比べ，テキスト内に補完すべき《動詞》がない場合はあまり良くなかった．しかし，テキスト内に補完すべき《動詞》がない場合の問題の難しさから考えると，少しでも解析できるだけでも価値がある．また，コーパスが多くなり，計算機の性能もあがり大規模なコーパスが利用できるようになった際には，本稿で提案した用例を利用する手法は重要になるだろう．』
強調表示箇所は《， 》で囲っている。このように、自分のよく使う単語、つまり、その人の興味の大きい単語が強調表示されることになる。自分の興味のある単語を含む段落や文を手際よく探すことができ、それを中心に読むなどのことができ、便利である。
【０１３３】
（５）：個人環境差分強調装置の動作説明（５）
▲１▼：ユーザの日々の読み書きの行動から、頻度記憶部３のフローチャートの処理（図５、図７参照）で、ユーザの読みデータ、書きデータを記憶する。
【０１３４】
▲２▼：差分強調装置９で、入力された文章のうち、ユーザ個人での単語出現確率が、一般的なテキスト集合での出現確率のある値倍よりも大きいものだけを強調表示する。
【０１３５】
単語Ａの出現確率は、単語Ａの出現回数を全単語の総出現回数で割ったものである。一般的なテキスト集合をもっていればこれは実現できる。この事例では有意かどうかの判定をしないので統計的検定などの難しい方法を使わなくて済む。
【０１３６】
単に、ユーザ個人での単語出現確率と一般的なテキスト集合での出現確率を計算し、その割り算が、つまり、ユーザ個人での単語出現確率を一般的なテキスト集合での出現確率で割った値があらかじめ定めたある値よりも大きいものだけを強調表示する。
【０１３７】
（例による説明）
例えば、次のようなテキストが入力部６から入力されたとする。
【０１３８】
『自然言語では，動詞を省略するということがある．この省略された動詞を復元することは，対話システムや高品質の機械翻訳システムの実現には不可欠なことである．そこで本研究では，この省略された動詞を表層の表現（ 手がかり語） と用例から補完することを行なう．解析のための規則を作成する際，動詞の省略現象を補完する動詞がテキスト内にあるかいなかなどで分類した．小説を対象にして実験を行なったところ，テストサンプルで再現率８４％ ，適合率８２％ の精度で解析できた．このことは本手法が有効であることを示している．テキスト内に補完すべき動詞がある場合は非常に精度が良かった．それに比べ，テキスト内に補完すべき動詞がない場合はあまり良くなかった．しかし，テキスト内に補完すべき動詞がない場合の問題の難しさから考えると，少しでも解析できるだけでも価値がある．また，コーパスが多くなり，計算機の性能もあがり大規模なコーパスが利用できるようになった際には，本稿で提案した用例を利用する手法は重要になるだろう．』
ここでユーザは言語学の専門の人とする。その場合、言語学的な表現、その個人環境での「言語」「動詞」「省略」の使用頻度が、一般的テキストでの出現頻度のあらかじめ定めた値倍したものよりも高いとする。この方法の場合も、自動的に「こと」「内」などの一般的な名詞は比率的にはそれほど出現しないので強調表示されないことになる。その場合、次のような強調表示となる。
【０１３９】
『自然《言語》では，《動詞》を《省略》するということがある．この《省略》された《動詞》を復元することは，対話システムや高品質の機械翻訳システムの実現には不可欠なことである．そこで本研究では，この《省略》された《動詞》を表層の表現（ 手がかり語） と用例から補完することを行なう．解析のための規則を作成する際，《動詞》の省略現象を補完する《動詞》がテキスト内にあるかいなかなどで分類した．小説を対象にして実験を行なったところ，テストサンプルで再現率８４％ ，適合率８２％ の精度で解析できた．このことは本手法が有効であることを示している．テキスト内に補完すべき《動詞》がある場合は非常に精度が良かった．それに比べ，テキスト内に補完すべき《動詞》がない場合はあまり良くなかった．しかし，テキスト内に補完すべき《動詞》がない場合の問題の難しさから考えると，少しでも解析できるだけでも価値がある．また，コーパスが多くなり，計算機の性能もあがり大規模なコーパスが利用できるようになった際には，本稿で提案した用例を利用する手法は重要になるだろう．』
強調表示箇所は《， 》で囲っている。このように、自分のよく使う単語、つまり、その人の興味の大きい単語が強調表示されることになる。自分の興味のある単語を含む段落や文を手際よく探すことができ、それを中心に読むなどのことができ、便利である。
【０１４０】
なお、全文検索技術の参考資料の一例として、日本語全文検索システムの構築と活用，馬場肇 ＳＯＦＴ ＢＡＮＫ がある。
【０１４１】
また、前記実施の形態では、強調表示として、２重山括弧で囲む説明をしたが、下線、色分け、背景の変更、字体の変更、点滅等他の強調表示を行うこともできる。
【０１４２】
さらに、前記実施の形態では、頻度記憶部３で、個人環境での読み書きシステムから入力された文字列の出現頻度を求める説明をしたが、読みシステムのみ、又は、書きシステムのみから入力された文字列の出現頻度を求めるようにしてもよい。
【０１４３】
§３：プログラムインストールの説明
個人環境頻度記憶装置２、頻度記憶手段３ａ、頻度記憶部３、言語変換手段４ａ、言語変換部４、読み書き入力部５、入力部６、出力部７、言語補助変換部８、差分強調装置９、削除用単語記憶部１０、格納手段１３ａ等は、プログラムで構成でき、主制御部（ＣＰＵ）が実行するものであり、主記憶に格納されているものである。このプログラムは、一般的な、コンピュータで処理されるものである。このコンピュータは、主制御部、主記憶、ファイル装置、表示装置、キーボード等の入力手段である入力装置などのハードウェアで構成されている。このコンピュータに、本発明のプログラムをインストールする。このインストールは、フロッピィ、光磁気ディスク等の可搬型の記録（記憶）媒体に、これらのプログラムを記憶させておき、コンピュータが備えている記録媒体に対して、アクセスするためのドライブ装置を介して、或いは、ＬＡＮ等のネットワークを介して、コンピュータに設けられたファイル装置にインストールされる。そして、このファイル装置から処理に必要なプログラムステップを主記憶に読み出し、主制御部が実行するものである。
【０１４４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、次のような効果がある。
【０１４５】
（１）：頻度記憶手段で、読み書き入力部から入力された個人環境での読み書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントするため、個人環境での文字列の頻度情報により、入力文の個人環境への言語変換や差分強調を容易に行うことができる。
【０１４６】
（２）：頻度記憶手段で、書き入力検出部で検出した任意の文字列の出現頻度の重みを読み入力検出部で検出した前記任意の文字列の出現頻度の重みより重くして前記任意の文字列の出現頻度を求めるため、印象のより多い「書く」ということを重要視することができる。
【０１４７】
（３）：読み入力検出部で、表示時間の短いものは任意の文字列の出現頻度として検出しないようにして前記任意の文字列の出現頻度を求めるため、個人が読まないで単に表示するものを除くことができる。
【０１４８】
（４）：頻度記憶手段で、読み書き入力部から入力された読み書きデータのうち古いものを削除して前記任意の文字列の出現頻度を求めるため、最近の個人環境頻度を記憶でき、個人環境の変化に対応することができる。
【０１４９】
（５）：頻度記憶手段で、読み書き入力部から入力された読み書きデータから古いものの重みを軽くして前記任意の文字列の出現頻度を求めるため、最近の個人環境頻度を重要視でき、個人環境の変化に対応することができる。
【０１５０】
（６）：言語変換手段で、入力された文字列を個人環境頻度記憶装置に格納されている出現頻度の高い文字列に変換して出力するため、各個人にとって分かりやすい表現にすることができる。
【０１５１】
（７）：言語変換手段で、入力された文字列のうち個人環境頻度記憶装置に格納されている出現頻度の高い文字列を括弧づけで補助表記して出力するため、完全に書き換えて、勘違いや文の意味が変わるのを防止することができる。
【０１５２】
（８）：差分強調装置で、入力された文字列のうち個人環境頻度記憶装置に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以下のものを強調表示するため、自分の苦手な文字列や単語を手際よく探すことができる。
【０１５３】
（９）：差分強調装置で、入力された文字列のうち個人環境頻度記憶装置に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以上のものを強調表示するため、自分の興味の大きい文字列や単語を強調表示して、自分の興味のある段落や文を手際よく探すことができる。
【０１５４】
（１０）：個人環境頻度記憶装置で、個人環境での書きの入力を行う書き入力部から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントし、言語変換手段で、入力された文字列のうち前記個人環境頻度記憶装置に格納されている出現頻度の高い文字列を括弧づけで補助表記して出力するため、完全に書き換えて、勘違いや文の意味が変わるのを防止することができる。
【０１５５】
（１１）：個人環境頻度記憶装置で、個人環境での書きの入力を行う書き入力部から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントし、差分強調装置で、入力された文字列のうち前記個人環境頻度記憶装置に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以下のものを強調表示するため、自分の苦手な文字列や単語を手際よく探すことができる。
【０１５６】
（１２）：入力された文字列の差分として出力する対象の単位である抽出単位と入力された文字列の差分を検出するために比較する領域の単位である検出領域を設定し、抽出手段で入力された文字列の現在の前記検出領域以外の領域から全ての前記抽出単位に相当するものを抽出して前記格納手段に格納し、現在の前記検出領域において、前記格納手段に格納されていない前記抽出単位に相当するものを強調表示して現在の検出領域の文書を出力することを、前記検出領域ごとに繰り返す差分強調装置で、前記抽出手段で強調表示すべきと判断された前記入力された文字列のうち個人環境頻度記憶装置に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以下のものを強調表示するため、強調表示される箇所が少なく、自分の苦手な表現が初出に現れた箇所を容易に特定できる。
【０１５７】
（１３）：入力された文字列の差分として出力する対象の単位である抽出単位と入力された文字列の差分を検出するために比較する領域の単位である検出領域を設定し、抽出手段で、入力された文書データの現在の前記検出領域において、格納手段に格納されていない前記抽出単位に相当するものを強調表示して現在の検出領域の文書を出力し、前記強調表示したものを前記格納手段に格納することを、前記検出領域ごとに繰り返す差分強調装置で、前記抽出手段で強調表示すべきと判断された前記入力された文字列のうち、個人環境頻度記憶装置に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以下のものを強調表示するため、強調表示される箇所が少なく、自分の苦手な表現が初出に現れた箇所を容易に特定できる。
【０１５８】
（１４）：個人環境頻度記憶装置で、個人環境での書きの入力を行う書き入力部から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントし、差分強調装置で、入力された文字列のうち個人環境頻度記憶装置に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以上のものを強調表示するため、自分の興味の大きい文字列や単語を強調表示して、自分の興味のある段落や文を手際よく探すことができる。
【０１５９】
（１５）：差分強調装置で、入力された文字列のうちユーザ個人での文字列出現確率が一般的なテキスト集合での出現確率より有意に大きいものだけを強調表示するため、出現確率が有意に大きくない一般的な名詞等は強調表示されなくなり、その人の興味の大きい文字列や単語が強調表示され、自分の興味のある文字列や単語を含む段落や文を手際よく探すことができる。
【０１６０】
（１６）：差分強調装置で、入力された文字列のうちユーザ個人での文字列出現確率が一般的なテキスト集合での出現確率のある値倍より大きいものだけを強調表示するため、出現確率がある値倍より大きくない一般的な名詞等は比率的に強調表示されなくなり、その人の興味のより大きい文字列や単語が強調表示され、自分の興味のある文字列や単語を含む段落や文を手際よく探すことができる。
【０１６１】
（１７）：個人環境での読み書きの入力を行う読み書き入力手段と、該読み書き入力手段から入力された個人環境での読み書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする頻度記憶手段として、コンピュータを機能させるためのプログラム又はプログラムを記録した記録媒体とするため、このプログラムをコンピュータにインストールすることで、個人環境での文字列の頻度情報を得ることができる個人環境頻度記憶装置を容易に提供することができる。
【０１６２】
（１８）：個人環境での読み書きの入力を行う読み書き入力手段と、該読み書き入力手段から入力された個人環境での読み書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントして出現頻度を求める頻度記憶手段と、入力された文字列を前記頻度記憶手段に格納されている出現頻度の高い文字列に変換して出力する言語変換手段として、コンピュータを機能させるためのプログラム又はプログラムを記録した記録媒体とするため、このプログラムをコンピュータにインストールすることで、各個人にとって分かりやすい表現にすることができる個人環境言語変換装置を容易に提供することができる。
【０１６３】
（１９）：個人環境での読み書きの入力を行う読み書き入力手段と、該読み書き入力手段から入力された個人環境での読み書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントして出現頻度を求める頻度記憶手段と、入力された文字列のうち前記頻度記憶手段に格納されている出現頻度の高い文字列を括弧づけで補助表記して出力する言語変換手段として、コンピュータを機能させるためのプログラム又はプログラムを記録した記録媒体とするため、このプログラムをコンピュータにインストールすることで、完全に書き換えて、勘違いや文の意味が変わるのを防止することができる個人環境言語変換装置を容易に提供することができる。
【０１６４】
（２０）：個人環境での読み書きの入力を行う読み書き入力手段と、該読み書き入力手段から入力された個人環境での読み書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントして出現頻度を求める頻度記憶手段と、入力された文字列のうち前記頻度記憶手段に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以下のものを強調表示する差分強調装置として、コンピュータを機能させるためのプログラム又はプログラムを記録した記録媒体とするため、このプログラムをコンピュータにインストールすることで、自分の苦手な文字列や単語を手際よく探すことができる個人環境差分強調装置を容易に提供することができる。
【０１６５】
（２１）：個人環境での読み書きの入力を行う読み書き入力手段と、該読み書き入力手段から入力された個人環境での読み書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントして出現頻度を求める頻度記憶手段と、入力された文字列のうち前記頻度記憶手段に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以上のものを強調表示する差分強調装置として、コンピュータを機能させるためのプログラム又はプログラムを記録した記録媒体とするため、このプログラムをコンピュータにインストールすることで、自分の興味のある段落や文を手際よく探すことができる個人環境差分強調装置を容易に提供することができる。
【０１６６】
（２２）：個人環境での書きの入力を行う書き入力手段と、前記書き入力手段から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする頻度記憶手段と、入力された文字列の差分として出力する対象の単位である抽出単位と入力された文字列の差分を検出するために比較する領域の単位である検出領域を設定し、抽出手段で、入力された文書データの現在の前記検出領域において、格納手段に格納されていない前記抽出単位に相当するものを強調表示して現在の検出領域の文書を出力し、前記強調表示したものを前記格納手段に格納することを、前記検出領域ごとに繰り返す差分強調装置と、前記抽出手段で強調表示すべきと判断された前記入力された文字列のうち、前記頻度記憶手段に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以下のものを強調表示する前記差分強調装置として、コンピュータを機能させるためのプログラム又はプログラムを記録した記録媒体とするため、このプログラムをコンピュータにインストールすることで、強調表示される箇所が少なく、自分の苦手な表現が初出に現れた箇所を容易に特定できる個人環境差分強調装置を容易に提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理説明図である。
【図２】実施の形態における個人環境言語変換装置の説明図である。
【図３】実施の形態における言語補助変換部を用いる場合の説明図である。
【図４】実施の形態における頻度記憶部の説明図（１）である。
【図５】実施の形態における頻度記憶部の処理フローチャート（１）である。
【図６】実施の形態における頻度記憶部の説明図（２）である。
【図７】実施の形態における頻度記憶部の処理フローチャート（２）である。
【図８】実施の形態における言語変換部の説明図である。
【図９】実施の形態における個人環境差分強調装置の説明図である。
【図１０】実施の形態における削除用単語記憶部を用いる個人環境差分強調装置の説明図である。
【符号の説明】
２ 個人環境頻度記憶装置
３ａ 頻度記憶手段
４ａ 言語変換手段
５ 読み書き入力部
６ 入力部
７ 出力部
１３ａ 格納手段
Claims (22)
- 個人環境での読み書きの入力を行う読み書き入力部と、
文字列の頻度情報の検索を行う頻度記憶手段とを備え、
前記頻度記憶手段は、前記読み書き入力部から入力された個人環境での読み書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントすることを特徴とした個人環境頻度記憶装置。 - 前記頻度記憶手段に読み入力検出部と書き入力検出部とを備え、
前記頻度記憶手段は、前記書き入力検出部で検出した前記任意の文字列の出現頻度の重みを前記読み入力検出部で検出した前記任意の文字列の出現頻度の重みより重くして前記任意の文字列の出現頻度を求めることを特徴とした請求項１記載の個人環境頻度記憶装置。 - 前記読み入力検出部は、表示時間の短いものは前記任意の文字列の出現頻度として検出しないようにして前記任意の文字列の出現頻度を求めることを特徴とした請求項２記載の個人環境頻度記憶装置。
- 前記頻度記憶手段は、前記読み書き入力部から入力された読み書きデータのうち古いものを削除して前記任意の文字列の出現頻度を求めることを特徴とした請求項１〜３のいずれかに記載の個人環境頻度記憶装置。
- 前記頻度記憶手段は、前記読み書き入力部から入力された読み書きデータから古いものの重みを軽くして前記任意の文字列の出現頻度を求めることを特徴とした請求項１〜３のいずれかに記載の個人環境頻度記憶装置。
- 前記請求項１〜５のいずれかに記載の個人環境頻度記憶装置と、
入力文を個人環境言語に変換して出力する言語変換手段とを備え、
前記言語変換手段は、入力された文字列を前記個人環境頻度記憶装置に格納されている出現頻度の高い文字列に変換して出力することを特徴とした個人環境言語変換装置。 - 前記請求項１〜５のいずれかに記載の個人環境頻度記憶装置と、
入力文を個人環境言語に変換して出力する言語変換手段とを備え、
前記言語変換手段は、入力された文字列のうち前記個人環境頻度記憶装置に格納されている出現頻度の高い文字列を括弧づけで補助表記して出力することを特徴とした個人環境言語変換装置。 - 前記請求項１〜５のいずれかに記載の個人環境頻度記憶装置と、
入力文の文字列の差分を強調して表示する差分強調装置とを備え、
前記差分強調装置は、入力された文字列のうち前記個人環境頻度記憶装置に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以下のものを強調表示することを特徴とした個人環境差分強調装置。 - 前記請求項１〜５のいずれかに記載の個人環境頻度記憶装置と、
入力文の文字列の差分を強調して表示する差分強調装置とを備え、
前記差分強調装置は、入力された文字列のうち前記個人環境頻度記憶装置に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以上のものを強調表示することを特徴とした個人環境差分強調装置。 - 個人環境での書きの入力を行う書き入力部と、
文字列の頻度情報の検索を行う頻度記憶手段を備え、
前記頻度記憶手段は、前記書き入力部から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする個人環境頻度記憶装置と、
入力文を個人環境言語に変換して出力する言語変換手段とを備え、
前記言語変換手段は、入力された文字列のうち前記個人環境頻度記憶装置に格納されている出現頻度の高い文字列を括弧づけで補助表記して出力することを特徴とした個人環境言語変換装置。 - 個人環境での書きの入力を行う書き入力部と、
文字列の頻度情報の検索を行う頻度記憶手段を備え、
前記頻度記憶手段は、前記書き入力部から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする個人環境頻度記憶装置と、
入力文の文字列の差分を強調して表示する差分強調装置とを備え、
前記差分強調装置は、入力された文字列のうち前記個人環境頻度記憶装置に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以下のものを強調表示することを特徴とした個人環境差分強調装置。 - 個人環境での書きの入力を行う書き入力部と、
文字列の頻度情報の検索を行う頻度記憶手段を備え、
前記頻度記憶手段は、前記書き入力部から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする個人環境頻度記憶装置と、
入力された文字列の差分として出力する対象の単位である抽出単位と入力された文字列の差分を検出するために比較する領域の単位である検出領域を設定し、抽出手段で入力された文字列の現在の前記検出領域以外の領域から全ての前記抽出単位に相当するものを抽出して前記格納手段に格納し、現在の前記検出領域において、前記格納手段に格納されていない前記抽出単位に相当するものを強調表示して現在の検出領域の文書を出力することを、前記検出領域ごとに繰り返す差分強調装置とを備え、
前記差分強調装置は、前記抽出手段で強調表示すべきと判断された前記入力された文字列のうち前記個人環境頻度記憶装置に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以下のものを強調表示することを特徴とした個人環境差分強調装置。 - 個人環境での書きの入力を行う書き入力部と、
文字列の頻度情報の検索を行う頻度記憶手段を備え、
前記頻度記憶手段は、前記書き入力部から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする個人環境頻度記憶装置と、
入力された文字列の差分として出力する対象の単位である抽出単位と入力された文字列の差分を検出するために比較する領域の単位である検出領域を設定し、抽出手段で、入力された文書データの現在の前記検出領域において、格納手段に格納されていない前記抽出単位に相当するものを強調表示して現在の検出領域の文書を出力し、前記強調表示したものを前記格納手段に格納することを、前記検出領域ごとに繰り返す差分強調装置とを備え、
前記差分強調装置は、前記抽出手段で強調表示すべきと判断された前記入力された文字列のうち前記個人環境頻度記憶装置に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以下のものを強調表示することを特徴とした個人環境差分強調装置。 - 個人環境での書きの入力を行う書き入力部と、
文字列の頻度情報の検索を行う頻度記憶手段を備え、
前記頻度記憶手段は、前記書き入力部から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする個人環境頻度記憶装置と、
入力文の文字列の差分を強調して表示する差分強調装置とを備え、
前記差分強調装置は、入力された文字列のうち前記個人環境頻度記憶装置に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以上のものを強調表示することを特徴とした個人環境差分強調装置。 - 個人環境での書きの入力を行う書き入力部と、
文字列の頻度情報の検索を行う頻度記憶手段を備え、
前記頻度記憶手段は、前記書き入力部から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする個人環境頻度記憶装置と、
入力文の文字列の差分を強調して表示する差分強調装置とを備え、
前記差分強調装置は、入力された文字列のうちユーザ個人での文字列出現確率が一般的なテキスト集合での出現確率より有意に大きいものだけを強調表示することを特徴とした個人環境差分強調装置。 - 個人環境での書きの入力を行う書き入力部と、
文字列の頻度情報の検索を行う頻度記憶手段を備え、
前記頻度記憶手段は、前記書き入力部から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする個人環境頻度記憶装置と、
入力文の文字列の差分を強調して表示する差分強調装置とを備え、
前記差分強調装置は、入力された文字列のうちユーザ個人での文字列出現確率が一般的なテキスト集合での出現確率のある値倍より大きいものだけを強調表示することを特徴とした個人環境差分強調装置。 - 個人環境での読み書きの入力を行う読み書き入力手段と、
該読み書き入力手段から入力された個人環境での読み書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする頻度記憶手段として、コンピュータを機能させるためのプログラム。 - 個人環境での読み書きの入力を行う読み書き入力手段と、
該読み書き入力手段から入力された個人環境での読み書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントして出現頻度を求める頻度記憶手段と、
入力された文字列を前記頻度記憶手段に格納されている出現頻度の高い文字列に変換して出力する言語変換手段として、コンピュータを機能させるためのプログラム。 - 個人環境での読み書きの入力を行う読み書き入力手段と、
該読み書き入力手段から入力された個人環境での読み書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントして出現頻度を求める頻度記憶手段と、
入力された文字列のうち前記頻度記憶手段に格納されている出現頻度の高い文字列を括弧づけで補助表記して出力する言語変換手段として、コンピュータを機能させるためのプログラム。 - 個人環境での読み書きの入力を行う読み書き入力手段と、
該読み書き入力手段から入力された個人環境での読み書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントして出現頻度を求める頻度記憶手段と、
入力された文字列のうち前記頻度記憶手段に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以下のものを強調表示する差分強調装置として、コンピュータを機能させるためのプログラム。 - 個人環境での読み書きの入力を行う読み書き入力手段と、
該読み書き入力手段から入力された個人環境での読み書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントして出現頻度を求める頻度記憶手段と、
入力された文字列のうち前記頻度記憶手段に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以上のものを強調表示する差分強調装置として、コンピュータを機能させるためのプログラム。 - 個人環境での書きの入力を行う書き入力手段と、
前記書き入力手段から入力された個人環境での書きデータから任意の文字列を抽出し、該抽出した文字列毎の個数をカウントする頻度記憶手段と、
入力された文字列の差分として出力する対象の単位である抽出単位と入力された文字列の差分を検出するために比較する領域の単位である検出領域を設定し、抽出手段で、入力された文書データの現在の前記検出領域において、格納手段に格納されていない前記抽出単位に相当するものを強調表示して現在の検出領域の文書を出力し、前記強調表示したものを前記格納手段に格納することを、前記検出領域ごとに繰り返す差分強調装置と、
前記抽出手段で強調表示すべきと判断された前記入力された文字列のうち、前記頻度記憶手段に格納されている文字列の出現頻度がある閾値以下のものを強調表示する前記差分強調装置として、コンピュータを機能させるためのプログラム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003053258A JP4119979B2 (ja) | 2003-02-28 | 2003-02-28 | 個人環境言語変換装置及び個人環境差分強調装置及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003053258A JP4119979B2 (ja) | 2003-02-28 | 2003-02-28 | 個人環境言語変換装置及び個人環境差分強調装置及びプログラム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2004265014A true JP2004265014A (ja) | 2004-09-24 |
| JP4119979B2 JP4119979B2 (ja) | 2008-07-16 |
Family
ID=33117921
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2003053258A Expired - Lifetime JP4119979B2 (ja) | 2003-02-28 | 2003-02-28 | 個人環境言語変換装置及び個人環境差分強調装置及びプログラム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4119979B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008217067A (ja) * | 2007-02-28 | 2008-09-18 | Toshiba Corp | 情報提示装置、プログラム及び情報提示方法 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7122986B2 (ja) | 2019-03-05 | 2022-08-22 | 株式会社丸山製作所 | ホース送出装置 |
-
2003
- 2003-02-28 JP JP2003053258A patent/JP4119979B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008217067A (ja) * | 2007-02-28 | 2008-09-18 | Toshiba Corp | 情報提示装置、プログラム及び情報提示方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP4119979B2 (ja) | 2008-07-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11210468B2 (en) | System and method for comparing plurality of documents | |
| Giannakopoulos et al. | Summarization system evaluation revisited: N-gram graphs | |
| Habash et al. | Arabic tokenization, part-of-speech tagging and morphological disambiguation in one fell swoop | |
| CN110727796B (zh) | 面向分级读物的多尺度难度向量分类方法 | |
| US11068653B2 (en) | System and method for context-based abbreviation disambiguation using machine learning on synonyms of abbreviation expansions | |
| Zouaghi et al. | Combination of information retrieval methods with LESK algorithm for Arabic word sense disambiguation | |
| JP5321583B2 (ja) | 共起辞書生成システム、スコアリングシステム、共起辞書生成方法、スコアリング方法及びプログラム | |
| JPH05242138A (ja) | 単語ディスアンビギュエーション装置及び方法 | |
| JP4534666B2 (ja) | テキスト文検索装置及びテキスト文検索プログラム | |
| Yeom et al. | Unsupervised-learning-based keyphrase extraction from a single document by the effective combination of the graph-based model and the modified C-value method | |
| Abdurakhmonova et al. | Uzbek electronic corpus as a tool for linguistic analysis | |
| Van de Velde et al. | Historical linguistics | |
| Jacksi et al. | The Kurdish Language corpus: state of the art | |
| Mahmoud et al. | Artificial method for building monolingual plagiarized Arabic corpus | |
| Berdyugina et al. | Setting up context-sensitive real-time contradiction matrix of a given field using unstructured texts of patent contents and natural language processing | |
| Villavicencio et al. | Discovering multiword expressions | |
| Elbarougy et al. | A proposed natural language processing preprocessing procedures for enhancing arabic text summarization | |
| Iwatsuki et al. | Using formulaic expressions in writing assistance systems | |
| CN113486155B (zh) | 一种融合固定短语信息的中文命名方法 | |
| Elsheikh | Timeline of the development of Arabic PoS taggers and Morphological analysers | |
| McKenna et al. | Learning negation scope from syntactic structure | |
| Al-Arfaj et al. | Arabic NLP tools for ontology construction from Arabic text: An overview | |
| JP2004265014A (ja) | 個人環境頻度記憶装置及び個人環境言語変換装置及び個人環境差分強調装置及びプログラム | |
| Luong et al. | Assessing vietnamese text readability using multi-level linguistic features | |
| Padma et al. | Morpheme based parts of speech tagger for Kannada language |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20050317 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20050906 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20051031 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20070116 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20070316 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20070612 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20070810 |
|
| A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20070829 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20070925 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20071126 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20080122 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 4119979 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |