JP2020057195A - 要約生成サーバ、要約生成システム及び要約生成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】要約依頼者が注目する注目キーワードが要約対象の文書情報内に存在する場合に該注目キーワードを漏らさずに要約情報を生成することができる要約生成サーバ、要約生成システム及び要約生成方法を提供すること。【解決手段】要約対象の文書情報４３から要約情報４４を生成する要約生成サーバ１０であって、要約依頼者が取り扱う分野の汎用辞書である基礎辞書に前記要約依頼者が注目する注目キーワードＫＷが登録され、かつ、注目キーワードＫＷが他の単語よりも重要度が高く登録される固有辞書４２と、固有辞書４２を用いて文書情報４３から要約情報４４を生成する要約生成部５３とを備える。【選択図】図２

Description

本発明は、要約依頼者が注目する注目キーワードが要約対象の文書情報内に存在する場合に該注目キーワードを漏らさずに要約情報を生成することができる要約生成サーバ、要約生成システム及び要約生成方法に関する。

従来、文章を解析処理して、文章の内容を容易に把握するための要約文を得る技術が提案されている。例えば特許文献１に記載の文章要約装置では、文章の書かれた意図、目的等による特別な要素を予め選択基準として設定しておき、文章を構文解析して得られた情報をこの選択基準と照合比較して、重要と思われるものを要約文として抽出選択している。

特開平２−２９７１５７号公報

従来の自動要約生成装置は、要約エンジンが汎用シソーラス辞書などを用いて文献などの文書情報から重要文を抽出し、この抽出された重要文を利用して要約情報を生成する。例えば、医薬関係の自動要約生成装置は、汎用医薬用語シソーラス辞書や製薬辞書などの汎用専門分野辞書を用いて要約情報を生成する。

しかしながら、汎用専門分野辞書を用いて要約情報を生成した場合、自製薬会社が注目する薬剤や疾患等の注目キーワードが要約対象の文書情報内に存在していたにもかかわらず、重要文として抽出されず、注目キーワードが要約情報から抜けてしまう場合がある。すなわち、従来の自動要約生成装置では、自製薬会社に対応する汎用専門分野辞書を用いて要約情報を生成しても、要約依頼者の意図にそぐわない要約情報が生成されてしまう場合があるという課題がある。

本発明は、上記従来技術の課題を解決するためになされたものであって、要約依頼者が注目する注目キーワードが要約対象の文書情報内に存在する場合に該注目キーワードを漏らさずに要約情報を生成することができる要約生成サーバ、要約生成システム及び要約生成方法を提供することを目的とする。

上記の課題を解決するため、本発明は、要約対象の文書情報から要約情報を生成する要約生成サーバであって、要約依頼者が取り扱う分野の汎用辞書である基礎辞書に前記要約依頼者が注目する注目キーワードが登録され、かつ、前記注目キーワードが他の単語よりも重要度が高く登録される固有辞書と、前記固有辞書を用いて前記文書情報から前記要約情報を生成する要約生成部とを備えたことを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、前記文書情報がテキスト情報でない場合、前記文書情報をテキスト情報に変換する変換部を備えたことを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、前記要約生成部は、要約対象の前記文書情報内に前記注目キーワードが存在するか否かを示す注目キーワード有無情報を前記要約情報に付加することを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、日本語以外の他の言語の情報を日本語の情報に翻訳する翻訳部を備え、前記要約生成部は、前記文書情報が日本語以外の他の言語である場合、日本語以外の他の言語の要約情報を生成するとともに、生成した要約情報を前記翻訳部を介して翻訳させて日本語の要約情報を生成することを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、前記要約生成部は、前記要約情報の生成の際に解析した文書内キーワードを含む文書属性情報を生成することを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、前記要約依頼者が利用している文書情報と該文書情報の要約教師情報とをもとに前記要約生成部を学習させる要約学習部を備えたことを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、前記文書情報に前記要約情報及び前記文書属性情報を付加した文書情報セットを外部の文書検索サーバに転送する転送処理部を備えたことを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明のいずれか一つに記載の要約生成サーバと、前記要約生成サーバにネットワークを介して接続され前記要約依頼者が前記要約対象の文書情報を前記要約生成サーバにアップロードして少なくとも前記要約情報を取得する端末装置とを備えたことを特徴とする。

また、本発明は、要約対象の文書情報から要約情報を生成する要約生成方法であって、
要約依頼者が取り扱う分野の汎用辞書に前記要約依頼者が注目する注目キーワードが登録され、かつ、前記注目キーワードが他の単語よりも重要度が高く登録される固有辞書を用いて前記文書情報から前記要約情報を生成する要約生成ステップを含むことを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、前記文書情報がテキスト情報でない場合、前記文書情報をテキスト情報に変換する変換ステップを含むことを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、前記要約生成ステップは、生成した前記要約情報内における前記注目キーワードの有無情報を前記要約情報に付加することを特徴とする。

本発明によれば、要約依頼者が注目する注目キーワードが要約対象の文書情報内に存在する場合に該注目キーワードを漏らさずに要約情報を生成することができる。

図１は、本実施例に係る要約生成サーバを含む要約生成システムの概要を説明するための説明図である。 図２は、図１に示した要約生成サーバを含む要約生成システムの構成を示す機能ブロック図である。 図３は、図２に示した端末装置の構成を示す機能ブロック図である。 図４は、辞書学習部による辞書学習処理手順を示すフローチャートである。 図５は、要約生成部による要約生成処理手順を示すフローチャートである。 図６は、文書属性情報の一例を示す図である。 図７は、要約情報に付加される注目キーワード有無情報の一例を示す図である。

以下に、添付図面を参照して、本発明に係る要約生成サーバ、要約生成システム及び要約生成方法の好適な実施例を詳細に説明する。

＜要約生成システムの概要＞
まず、本実施例に係る要約生成システムの概要について説明する。図１は、本実施例に係る要約生成サーバ１０を含む要約生成システムの概要を説明するための説明図である。

図１に示すように、この要約生成システムは、要約生成サーバ１０に端末装置６０が接続される。端末装置６０は、例えば、製薬会社で学術文献等を取り扱う要約依頼者が取り扱うパーソナルコンピュータなどである。まず、要約依頼者は、事前に自製薬会社が注目する薬剤や疾患等の注目キーワードＫＷを要約生成サーバ１０に送信し、固有辞書４２に登録する（ステップＳ１）。固有辞書４２は、汎用医薬用語シソーラス辞書や製薬辞書などの汎用専門分野辞書を基礎辞書とし、送信された注目キーワードＫＷの重要度を基礎辞書の単語よりも重要度が高く登録されたものである。基礎辞書はそれ自体、製薬分野に特化した辞書であるが、固有辞書４２は、この基礎辞書に、重要度を高くした注目キーワードＫＷを基礎辞書に登録しておくことにより、製薬会社に固有の辞書に調整される。

その後、要約依頼者は、端末装置６０から、要約対象である学術文献などの文書情報４３を要約生成サーバ１０にアップロードする（ステップＳ２）。要約生成サーバ１０の要約生成部５３は、固有辞書４２を参照して、受け付けた文書情報４３の要約情報４４を生成し、端末装置６０に送出する（ステップＳ３）。要約生成部５３は、要約生成エンジンであり、文書情報４３内に注目キーワードＫＷが存在する場合、注目キーワードＫＷの重要度が高く設定されているため、要約情報４４には、たとえ文書情報４３内に一語のみ含まれていても、必ず注目キーワードＫＷが含まれる。

そして、要約生成部５３は、文書情報４３内に注目キーワードＫＷが存在しない場合、注目キーワードＫＷが存在しない旨を示す注目キーワード有無情報４５を要約情報４４に付加する。なお、要約生成部５３は、文書情報４３内に注目キーワードＫＷが存在する場合、注目キーワードＫＷが存在する旨を示す注目キーワード有無情報４５を付加するようにしてもよい。

なお、要約生成部５３は、要約生成処理時にテキスト情報で処理するため、受け付けた文書情報が、例えばＰＤＦ形式である場合、変換部５２を介してＯＣＲ（Optical Character Recognition）処理を行ってテキスト情報に変換した文書情報４３に対して要約生成を行う。

これにより、要約生成サーバ１０は、要約依頼者が注目する注目キーワードＫＷが要約対象の文書情報４３内に存在する場合に注目キーワードＫＷを漏らさずに要約情報４４を生成することができる。

なお、一般に要約情報４４は、膨大な文書情報４３の中から所望の文書情報４３を検索する際にも利用価値がある。文書情報４３の検索対象をすべての文書情報４３の内容とするのではなく、各文書情報４３の要約情報４４を検索対象とすることにより、文書情報４３の適切な検索を短時間かつ簡易に行うことができる。ここで、文書検索に要約生成サーバ１０が生成した要約情報４４を用いると、注目キーワードＫＷが含まれている文書情報４３の要約情報４４には必ず注目キーワードＫＷが含まれているため、注目キーワードＫＷが含まれる文書情報４３を漏らさずに検索することができる。

また、要約生成サーバ１０は、注目キーワードＫＷが含まれていない文書情報４３に対する要約情報４４を生成した場合、注目キーワードＫＷが存在しない旨を示す注目キーワード有無情報４５を要約情報４４に付加するため、要約情報４４の生成のもとになった文書情報４３が要約依頼者にとって注目すべき文書情報４３であるか否かを容易に知ることができる。

さらに、要約生成サーバ１０は、テキスト情報以外の文書情報４３である場合でも、文書情報４３をテキスト情報に変換するようにしているので、要約依頼者にとって利便性の高いものとなる。

なお、要約生成サーバ１０は、日本語以外の言語、例えば英語で記述された文書情報４３である場合、英語の要約情報４４を生成するとともに、英語の要約情報４４を翻訳した日本語の要約情報４４を生成するようにしているので、この点でも、要約依頼者にとって利便性の高いものとなる。

＜要約生成サーバの構成＞
次に、図１に示した要約生成サーバ１０の構成について説明する。図２は、図１に示した要約生成サーバ１０を含む要約生成システムの構成を示す機能ブロック図である。要約生成サーバ１０には、ネットワークＮを介して端末装置６０と、要約情報４４を用いて文書情報４３の文書検索処理を行う文書検索サーバ７０が接続されている。要約生成サーバ１０は、入出力部２０、通信部３０、記憶部４０及び制御部５０を有する。

入出力部２０は、各種操作入力及び表示出力等を行うタッチパネル式ディスプレイなどの入出力インタフェースである。通信部３０は、ネットワークＮを介して端末装置６０及び文書検索サーバ７０との通信を行うための通信インタフェースである。

記憶部４０は、ハードディスク装置や不揮発性メモリ等からなる記憶デバイスであり、設定パラメータ４１、固有辞書４２、文書情報４３、注目キーワード有無情報４５を含む要約情報４４、及び、文書属性情報４６を記憶する。

制御部５０は、要約生成サーバ１０の全体を制御する制御部であり、受付部５１、変換部５２、要約生成部５３、翻訳部５４、パラメータ設定部５５、辞書学習部５６、要約学習部５７及び文書転送処理部５８を有する。制御部５０は、これらの機能部に対応するプログラムを不揮発性メモリや磁気ディスク装置などの記憶装置に記憶しておき、これらのプログラムをメモリにロードして、ＣＰＵで実行することで、対応するプロセスを実行させることになる。

受付部５１は、通信部３０を介して端末装置６０からアップロードされた注目キーワードＫＷ、要約対象の文書情報４３、各種設定情報などを受け付け、受け付けた内容に応じた処理を制御部５０内の各部に引き渡す。

変換部５２は、受け付けた文書情報４３がテキスト情報以外である場合に、テキスト情報の文書情報４３に変換する。

要約生成部５３は、上記のように、固有辞書４２を参照して文書情報４３から要約情報４４を生成する。なお、要約生成部５３は、要約情報４４の生成の際に解析した文書内キーワードを含む文書属性情報４６を生成する。文書属性情報４６は、例えば、文書情報４３が文献である場合、著者名、雑誌名、日時、引用文献、文書内のキーワードなどである。

また、要約生成部５３は、要約対象の文書情報４３内に注目キーワードＫＷが存在するか否かを示す注目キーワード有無情報４５を要約情報４４に付加する。さらに、要約生成部５３は、上記のように、文書情報４３が日本語以外の他の言語である場合、日本語以外の他の言語の要約情報４４を生成するとともに、生成した要約情報４４を、翻訳部５４を介して翻訳させて日本語の要約情報４４を生成する。

翻訳部５４は、日本語以外の他の言語、例えば英語の情報を日本語の情報に翻訳する。パラメータ設定部５５は、設定パラメータ４１を設定する。なお、記憶部４０には、デフォルトの設定パラメータ４１が予め設定されている。設定パラメータとしては、例えば、要約情報の文字数、翻訳対象の文書情報の文字数に対する要約情報の文字数の割合、抽出された文書内キーワードの重み付け値などである。

辞書学習部５６は、要約依頼者が取り扱う分野の汎用辞書である基礎辞書に要約依頼者が注目する注目キーワードＫＷを順次登録し、注目キーワードＫＷが基礎辞書内の他の単語よりも重要度が高く登録する学習処理を行って固有辞書４２を順次調整する。なお、注目キーワードＫＷとしては、例えば、自製薬会社が取り扱う重要な薬剤、薬剤に関する疾患、臓器、研究者などである。なお、固有辞書４２は、登録された言語の類似関係や包含関係によって分類された辞書であり、かつ、重要度が設定されている。

要約学習部５７は、要約依頼者が利用している文書情報４３と、この文書情報４３の要約教師情報とを用いて要約生成部５３を学習させ、要約学習部５７を調整する。

文書転送処理部５８は、文書情報４３に要約情報４４及び文書属性情報４６を付加した文書情報セットを外部の文書検索サーバ７０に転送する。この文書情報セット内の要約情報４４及び文書属性情報４６は、検索処理時に用いられる。
＜端末装置の構成＞
次に、図２に示した端末装置６０の構成について説明する。図３は、図２に示した端末装置６０の構成を示す機能ブロック図である。端末装置６０は、入力部６１、表示部６２、通信部６３、記憶部６４及び制御部６５を有する。

入力部６１は、キーボード又はマウス等の入力デバイスであり、表示部６２は、液晶パネル等の表示デバイスであり、通信部６３は、要約生成サーバ１０に接続するための通信インタフェース部である。なお、入力部６１及び表示部６２は、例えばタッチパネル式ディスプレイによる一体型の入出力部であってもよい。また、端末装置６０は、携帯端末装置であってもよい。

記憶部６４は、ハードディスク装置や不揮発性メモリ等からなる記憶デバイスであり、文書情報４３、要約情報４４、注目キーワードＫＷなどを記憶する。

制御部６５は、端末装置６０の全体を制御する制御部であり、要約依頼処理部６６を有する。制御部６５は、この機能部に対応するプログラムを不揮発性メモリや磁気ディスク装置などの記憶装置に記憶しておき、このプログラムをメモリにロードして、ＣＰＵで実行することで、対応するプロセスを実行させることになる。

要約依頼処理部６６は、入力部６１によって受け付けた文書情報４３、注目キーワードＫＷ、設定パラメータ４１などを要約生成サーバ１０にアップロードし、要約生成サーバ１０が生成した要約情報４４をダウンロードする処理を行う。

＜辞書学習処理＞
次に、辞書学習部５６による辞書学習処理手順について説明する。図４は、辞書学習部５６による辞書学習処理手順を示すフローチャートである。図４に示すように、まず、辞書学習部５６は、端末装置６０から注目キーワードＫＷがアップロードされたか否かにより、注目キーワードＫＷの登録を行うか否かを判定する（ステップＳ１０１）。注目キーワードＫＷの登録を行わない場合であるならば（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、このステップＳ１０１の判定処理を繰り返す。

一方、注目キーワードＫＷの登録を行う場合には（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、注目キーワードＫＷの類似語の関係を生成し、注目キーワードＫＷ及び類似語の重要度を、基礎辞書の言語よりも高くして登録し（ステップＳ１０２）、本処理を終了する。なお、本処理は、所定自時間毎に、繰り返し処理される。

＜要約生成処理＞
次に、要約生成部５３による要約生成処理手順について説明する。図５は、要約生成部５３による要約生成処理手順を示すフローチャートである。図５に示すように、まず、受付部５１は、端末装置６０からアップロードされた文書情報４３を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ２０１）。文書情報４３を受け付けていないならば（ステップＳ２０１；Ｎｏ）、ステップＳ２０１の判定処理を繰り返す。

一方、文書情報４３を受け付けたならば（ステップＳ２０１；Ｙｅｓ）、さらに文書情報４３は、テキスト情報であるか否かを判定する（ステップＳ２０２）。これは、受付部５１が、文書情報４３の形式、例えばファイル識別子を識別することによって判定することができる。文書情報４３がテキスト情報でないならば（ステップＳ２０２；Ｎｏ）、変換部５２は、文書情報４３をテキスト情報に変換し（ステップＳ２０３）、ステップＳ２０４に移行する。一方、文書情報４３がテキスト情報であるならば（ステップＳ２０２；Ｙｅｓ）、そのままステップＳ２０４に移行する。

ステップＳ２０４では、要約生成部５３は、文書情報４３を解析し、文書情報４３内の属性や分類などの文書属性情報４６を生成する。その後、要約生成部５３、固有辞書４２を用いて文書情報４３に出現するキーワードの重要度算出などを行い、設定パラメータ４１を満足する要約情報４４を生成する（ステップＳ２０５）。

その後、要約生成部５３は、生成した要約情報４４の言語が他の言語の一例である英語であるか否かを判定する（ステップＳ２０６）。要約情報４４が英語であるならば（ステップＳ２０６；Ｙｅｓ）、翻訳部５４を介して、要約情報４４を日本語に翻訳した翻訳要約情報を生成し（ステップＳ２０７）、ステップＳ２０８に移行する。一方、要約情報４４が英語でなく日本語であるならば（ステップＳ２０６；Ｎｏ）、そのままステップＳ２０８に移行する。

ステップＳ２０８では、要約対象の文書情報４３内に注目キーワードＫＷが存在しているか否かを示す注目キーワード有無情報４５を生成する（ステップＳ２０８）。その後、要約生成部５３は、注目キーワード有無情報４５が付加された要約情報４４を出力し（ステップＳ２０９）、本処理を終了する。なお、要約情報４４が英語である場合に日本語要約情報が要約情報４４に付加される。

＜文書属性情報の一例＞
図６は、文書属性情報４６の一例を示す図である。図６に示すように、文書属性情報４６は、例えば、文書情報４３の解析により、文書情報４３のタイトル、著者、著者略歴、文書内のキーワード、疾患、薬剤、検査値などの属性で分類された情報である。

図６に示した文書属性情報４６は、学術文献に対する一例である。学術文献では、文書情報４３が定型パターンになっており、要約生成部５３は、要約学習部５７によって定型パターンを学習することによって、文書属性の抽出精度を向上させることができる。なお、この文書属性情報４６は、文書情報４３の検索時に用いることができる。

＜注目キーワード有無情報の一例＞
図７は、要約情報４４に付加される注目キーワード有無情報４５の一例を示す図である。図７に示すように、要約生成部５３は、翻訳対象の文書情報４３を構成する５つの文章ＴＡ〜ＴＥの中に存在するキーワードＡＡＡ，ＢＢＢ，ＣＣＣ，ＤＤＤ，ＥＥＥを抽出し、各キーワードの重要度の値（スコア）を比較し、上位のスコアを有する文章ＴＢ、ＴＤを重要文として要約情報４４としている。

そして、文書情報４３内には注目キーワードＫＷが存在しなかったため、要約情報４４に、「注目キーワードはありません」とする注目キーワード有無情報４５を要約情報４４に付加する。

要約依頼者は、この注目キーワード有無情報４５を参照することによって、要約情報４４の全文を読む前に、自製薬会社にとって必要な文書情報４３でないことを瞬時に判断することができる。

なお、上記の実施例では、アップロードされた文書情報４３が要約生成サーバ１０内に格納することを前提として説明したが、要約生成サーバ１０は、要約生成時に一時的に保持するのみで、要約生成後に端末装置６０に転送し、あるいは削除するようにしてもよい。

また、上記の実施例では、文書情報４３、要約情報４４、注目キーワードＫＷなどを端末装置６０の記憶部６４に記憶する場合を示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、これらの情報を記憶部６４に記憶しないようにすることもできる。

また、上記の実施例で示した変換部５２、要約生成部５３（要約学習部５７）、辞書学習部５６などは、ＡＩ（artificial intelligence）を用いることが好ましい。

なお、上記の実施例で図示した各構成は機能概略的なものであり、必ずしも物理的に図示の構成をされていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。

本発明に係る要約生成サーバ、要約生成システム及び要約生成方法は、要約依頼者が注目する注目キーワードが要約対象の文書情報内に存在する場合に該注目キーワードを漏らさずに要約情報を生成する場合に有用であり、特に製薬会社や医療研究機関における文献の要約生成に有用である。

１０ 要約生成サーバ
２０ 入出力部
３０，６３ 通信部
４０，６４ 記憶部
４１ 設定パラメータ
４２ 固有辞書
４３ 文書情報
４４ 要約情報
４５ 注目キーワード有無情報
４６ 文書属性情報
５０，６５ 制御部
５１ 受付部
５２ 変換部
５３ 要約生成部
５４ 翻訳部
５５ パラメータ設定部
５６ 辞書学習部
５７ 要約学習部
５８ 文書転送処理部
６０ 端末装置
６１ 入力部
６２ 表示部
６６ 要約依頼処理部
７０ 文書検索サーバ
ＫＷ 注目キーワード
Ｎネットワーク
ＴＡ〜ＴＥ 文章

Claims (11)

1. 要約対象の文書情報から要約情報を生成する要約生成サーバであって、
   要約依頼者が取り扱う分野の汎用辞書である基礎辞書に前記要約依頼者が注目する注目キーワードが登録され、かつ、前記注目キーワードが他の単語よりも重要度が高く登録される固有辞書と、
   前記固有辞書を用いて前記文書情報から前記要約情報を生成する要約生成部と
   を備えたことを特徴とする要約生成サーバ。
2. 前記文書情報がテキスト情報でない場合、前記文書情報をテキスト情報に変換する変換部を備えたことを特徴とする請求項１に記載の要約生成サーバ。
3. 前記要約生成部は、要約対象の前記文書情報内に前記注目キーワードが存在するか否かを示す注目キーワード有無情報を前記要約情報に付加することを特徴とする請求項１又は２に記載の要約生成サーバ。
4. 日本語以外の他の言語の情報を日本語の情報に翻訳する翻訳部を備え、
   前記要約生成部は、前記文書情報が日本語以外の他の言語である場合、日本語以外の他の言語の要約情報を生成するとともに、生成した要約情報を前記翻訳部を介して翻訳させて日本語の要約情報を生成することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の要約生成サーバ。
5. 前記要約生成部は、前記要約情報の生成の際に解析した文書内キーワードを含む文書属性情報を生成することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の要約生成サーバ。
6. 前記要約依頼者が利用している文書情報と該文書情報の要約教師情報とをもとに前記要約生成部を学習させる要約学習部を備えたことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の要約生成サーバ。
7. 前記文書情報に前記要約情報及び前記文書属性情報を付加した文書情報セットを外部の文書検索サーバに転送する転送処理部を備えたことを特徴とする請求項５に記載の要約生成サーバ。
8. 請求項１〜７のいずれか一つに記載の要約生成サーバと、
   前記要約生成サーバにネットワークを介して接続され前記要約依頼者が前記要約対象の文書情報を前記要約生成サーバにアップロードして少なくとも前記要約情報を取得する端末装置と
   を備えたことを特徴とする要約生成システム。
9. 要約対象の文書情報から要約情報を生成する要約生成方法であって、
   要約依頼者が取り扱う分野の汎用辞書に前記要約依頼者が注目する注目キーワードが登録され、かつ、前記注目キーワードが他の単語よりも重要度が高く登録される固有辞書を用いて前記文書情報から前記要約情報を生成する要約生成ステップを含むことを特徴とする要約生成方法。
10. 前記文書情報がテキスト情報でない場合、前記文書情報をテキスト情報に変換する変換ステップを含むことを特徴とする請求項９に記載の要約生成方法。
11. 前記要約生成ステップは、生成した前記要約情報内における前記注目キーワードの有無情報を前記要約情報に付加することを特徴とする請求項９又は１０に記載の要約生成方法。

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