JP4361655B2 - 文章入力装置及び記録媒体 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は文章入力装置及び記録媒体に関する。一般に、広い範囲の読み手を対象にした文章を書く際には、読者の理解を助けるために、或る事物がこれまでどういう風に表現されてきたのか、同様のものは何があるのかなどの情報を参照し、作成中の文章に表現して行く必要が頻繁に生じる。
【０００２】
例えば、新聞記事のような文章を書く場合を考えると、ある会社について書く際に「ＸＸ社」とだけ書くと判りづらいが、修飾語句として「旅行業大手のＸＸ社」等と修飾語句を補って表現することで、ＸＸ社を直接知らない読者でも少しは内容を理解できるような文章にすることができる。
【０００３】
また、「○○業界第２位のＹＹ社」というような時間の経過に従って、変動し易い表現を文章中に記述する場合には、ＹＹ社が何時の時点で業界２位であったか、最近も同じように扱われているのかを、他の文書情報から調べた上で文章を書く必要が生じる。従って、文章入力作業は、手間と時間のかかる作業であり、このような文章入力時の作業を軽減する技術の開発が要望されていた。
【０００４】
【従来の技術】
以下、従来例を説明する。文章入力装置における従来の技術では、文書執筆中に書こうとしている特定の事物に関する情報、例えば、特定の人物や企業に関する情報など、を調べ、比較し、さらに結果を文章中に表現していくような場合、文書データベースシステムの利用が一般的である。
【０００５】
しかし、データベース検索の場合には、入力キーワードを検索システムに入力し、検索処理を起動する必要があり、また、検索結果から執筆者が手作業でコピーし、修正し、作成中の文章へ取り入れる必要があり、文章入力中に簡単に利用できるようにはなっていなかった。
【０００６】
一方、文章入力の手間を削減するために、文章中に自動的に表現を挿入するための手段が以下のように提案されている。
【０００７】
▲１▼：手紙文等の導入表現など、非常に限定された慣用表現を予め用意し、執筆時の状況や執筆者の指示により文章中に埋め込む。
【０００８】
▲２▼：語句の最初の部分文字列の入力を受けた後、後続の連続文字列の補完、予測を行う。
【０００９】
▲３▼：文章の特徴を元に単語を推定する。
【００１０】
▲４▼：語彙の出現確率や予測確率の組み合わせにより、次の語を予測する。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
前記のような従来のものにおいては、次のような課題があった。すなわち、前記▲１▼の方法では、予め様々な状況を想定して慣用表現を用意する必要があり、用意できる慣用表現の量も少なく、想定できる状況も非常に限られたものになってしまう。また、前記▲２▼の方法では、執筆者が先頭の何文字かを思い浮かべ入力しなければならず、補完できる表現も連続した文字列に限られてしまう。
【００１２】
前記▲３▼の方法では、入力途中の文章や文章全体の文章の特徴では、推定のできる単語の候補が十分絞り込めない。前記▲４▼の方法では、逆に、２、３語程度の語の組み合わせ確率を用いるが、語数の文脈から予測できる語も候補が非常に多くなってしまう。
【００１３】
本発明はこのような従来の課題を解決し、既存の文章データベースから表現の典型度の高い情報を抽出しておき、文章執筆時にはその抽出情報を利用して、執筆者に知識が無い場合でも、このような関連情報や典型的な修飾表現方法を執筆者に自動的に一覧表示し、執筆者が一覧から必要な表現を選択することにより、文章中に挿入したり、最大の挿入量など予め設定した挿入条件に従って、自動挿入する機能を実現することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
本発明は前記の目的を達成するため、次のように構成した。
【００１５】
(1) ：文章入力装置において、文章データ中から互いに関連する関連情報及び文章の表す時刻情報を抽出し、該関連情報を時刻情報と共に蓄積する第１の関連情報抽出手段と、文章データ中から互いに関連する関連情報を抽出し、該関連情報の出現頻度を求め、関連情報と該関連情報が示す一般度判定係数とを関連付けて持つ一般度判定パターンと該抽出した関連情報とから一般度判定係数を求め、該求めた出現頻度と該求めた一般度判定係数とから該抽出した関連情報の一般度を求めて、該抽出した関連情報と該求めた一般度と共に蓄積する第２の関連情報抽出手段を備えている（第１、第２の関連情報抽出手段は、図１の抽出フェーズの各手段）。
【００１７】
(2) ：前記(1) の文章入力装置において、文章の編集中に、文章中の表現に対し、前記第２の関連情報抽出手段で蓄積した関連情報と照合し、一致する部分を含む関連情報を出現頻度と一般度から計算した優先度の順に表示する第３の文章作成編集手段を備えている。
【００１８】
(3) ：前記(1) の文章入力装置において、文章の入力、編集中に、文章中の表現に対し前記第１の関連情報抽出手段で蓄積した関連情報と照合し、一致する部分を含む関連情報を時刻順に表示し、利用者に選択された関連表現を文章中に埋め込む第４の文章作成編集手段と、文章の入力、編集中に、文章中の表現に対し前記第２の関連情報抽出手段で蓄積した関連情報と照合し、一致する部分を含む関連情報を出現頻度と一般度から計算した優先度の順に表示し、利用者に選択された関連表現を文章中に埋め込む第５の文章作成編集手段を備えている。
【００１９】
(4) ：前記(1) の文章入力装置において、文章の入力、編集中に、文章中の表現に対し前記第１の関連情報抽出手段で蓄積した関連情報を、利用者が定めた量的な挿入条件を満たす範囲で、時刻順の優先度の高いものから順に自動的に文章中へ埋め込む第６の文章作成編集手段と、文章の入力、編集中に、文章中の表現に対し前記第２の抽出手段で蓄積した関連情報と照合し、一致する部分を含む関連情報を、利用者が定めた量的な挿入条件を満たす範囲で、出現頻度と一般度から計算した優先度の高いものから順に自動的に文章中へ埋め込む第７の文章作成編集手段を備えている（前記第１〜第７の文章作成編集手段は、図２の文章作成編集フェーズの各手段）。
【００２０】
(5) ：文章入力装置を構成するコンピュータ装置を、文章データ中から互いに関連する関連情報及び文章の表す時刻情報を抽出し、該関連情報を時刻情報と共に蓄積する第１の関連情報抽出手段と、文章データ中から互いに関連する関連情報を抽出し、該関連情報の出現頻度を求め、関連情報と該関連情報が示す一般度判定係数とを関連付けて持つ一般度判定パターンと該抽出した関連情報とから一般度判定係数を求め、該求めた出現頻度と該求めた一般度判定係数とから該抽出した関連情報の一般度を求めて、該抽出した関連情報と該求めた一般度と共に蓄積する第２の関連情報抽出手段として機能させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００２１】
（作用）
前記構成に基づく本発明の作用を、図１に基づいて説明する。
【００２２】
(a) ：前記(1) では、第１の関連情報抽出手段は、文章データ中から互いに関連する関連情報及び文章の表す時刻情報を抽出し、該関連情報を時刻情報と共に蓄積する。また、第２の関連情報抽出手段は、文章データ中から互いに関連する関連情報を抽出し、該関連情報の出現頻度を求め、関連情報と該関連情報が示す一般度判定係数とを関連付けて持つ一般度判定パターンと該抽出した関連情報とから一般度判定係数を求め、該求めた出現頻度と該求めた一般度判定係数とから該抽出した関連情報の一般度を求めて、該抽出した関連情報と該求めた一般度と共に蓄積する。
【００２４】
(b) ：前記(2) では、第３の文章作成編集手段は、文章の編集中に、文章中の表現に対し、第２の関連情報抽出手段で蓄積した関連情報と照合し、一致する部分を含む関連情報を出現頻度と一般度から計算した優先度の順に表示する。
【００２５】
(c) ：前記(3) では、第４の文章作成編集手段は、文章の入力、編集中に、文章中の表現に対し第１の関連情報抽出手段で蓄積した関連情報と照合し、一致する部分を含む関連情報を時刻順に表示し、利用者に選択された関連表現を文章中に埋め込む。
【００２６】
また、第５の文章作成編集手段は、文章の入力、編集中に、文章中の表現に対し第２の関連情報抽出手段で蓄積した関連情報と照合し、一致する部分を含む関連情報を出現頻度と一般度から計算した優先度の順に表示し、利用者に選択された関連表現を文章中に埋め込む。
【００２７】
(d) ：前記(4) では、第６の文章作成編集手段は、文章の入力、編集中に、文章中の表現に対し第１の関連情報抽出手段で蓄積した関連情報を、利用者が定めた量的な挿入条件を満たす範囲で、時刻順の優先度の高いものから順に自動的に文章中へ埋め込む。
【００２８】
また、第７の文章作成編集手段は、文章の入力、編集中に、文章中の表現に対し第２の抽出手段で蓄積した関連情報と照合し、一致する部分を含む関連情報を、利用者が定めた量的な挿入条件を満たす範囲で、出現頻度と一般度から計算した優先度の高いものから順に自動的に文章中へ埋め込む。
【００２９】
(e) ：前記(5) では、文章入力装置が記録媒体のプログラムを読み出して実行することにより、文章データ中から互いに関連する関連情報及び文章の表す時刻情報を抽出し、該関連情報を時刻情報と共に蓄積する。また、文章データ中から互いに関連する関連情報を抽出し、該関連情報の出現頻度を求め、関連情報と該関連情報が示す一般度判定係数とを関連付けて持つ一般度判定パターンと該抽出した関連情報とから一般度判定係数を求め、該求めた出現頻度と該求めた一般度判定係数とから該抽出した関連情報の一般度を求めて、該抽出した関連情報と該求めた一般度と共に蓄積する処理を実行する。
【００３０】
以上のように、既存の文章データベースから表現の典型度の高い情報を抽出しておき、文章執筆時にはその抽出情報を利用して、執筆者に知識が無い場合でも、関連情報や典型的な修飾表現方法を執筆者に自動的に一覧表示し、執筆者が一覧から必要な表現を選択することにより、文章中に挿入したり、最大の挿入量など予め設定した挿入条件に従って、自動挿入する機能を実現できる。
【００３１】
すなわち、本文章入力装置によれば、既存の文章で良く使われる関連情報を文章の入力、編集中に参照することができるようになり、修飾表現などの執筆が容易になる。修飾表現の新旧など更新による変化も入力中に知ることができ、最新の情報の利用や、過去のある時点での情報の利用も図ることができる。
【００３２】
また、自動的に適切な量の修飾表現を文章に挿入することや、修飾表現の中から適切と思われるものを選ぶ操作だけで、文章に挿入することが可能であり、タイプ入力の手間を省き、誤字脱字などの入力ミスを減少させる効果がある。文書中のある表現と関連する部分の情報をキーにして、表現と比較の対象になる情報を表示する、比較情報を文章中に埋め込むことができる。
【００３３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の説明において、「時刻情報」は、時、分、秒等の時刻情報だけでなく、年月日、及び時刻（時、分、秒等）を含む。
【００３４】
§１：文章入力装置の概要説明
本実施の形態における文章入力装置は、大量の既存文書の中にある慣用表現の表現パターンのバリエーションをカバーする抽出規則により、新聞記事のような文章から慣用的な表現（例えば、人物に関する「小説家の○○氏」、企業に関する「大手電機メーカの○○社」など）から、関連情報（例えば、人物では名前、職業、身分、役職など、企業では社名、業種、規模など）を抽出し、文章入力時に執筆時に、これら既存の情報を容易に参照可能とする。
【００３５】
更に、入力、編集中の文章を解析することにより、関連情報を検索するキーとなる表現を自動的に発見し、抽出保存してある関連情報の検索、表示、文章への自動挿入を可能とする。また、抽出された関連情報の表現の使用頻度などから表現の一般度の判断を可能にし、また、関連情報を出現時刻と対応付けることで、関連情報の変化履歴を文章中に示すことを可能とする。このため、文章入力装置は、次の各手段を備えている。
【００３６】
(1) ：文章データ中から互いに関連する情報及び文章の表す時刻情報を抽出し、それらの関連情報を時刻情報と共に蓄積する手段を備えている。
【００３７】
(2) ：文章データ中から互いに関連する情報を抽出し、文章データ中での関連表現の出現頻度とその表現から決める一般性の度合い（一般度）と共に蓄積する手段を備えている。
【００３８】
(3) ：文章の入力、編集中に、文章の表現に対し、前記(1) で蓄積した関連情報と照合し、一致する場合を含む関連情報を時刻順に表示する手段、及び、同一関連情報が継続する期間を表示する手段を備えている。
【００３９】
(4) ：文章の編集中に、文章中の表現に対し、前記(2) で蓄積した関連情報と照合し、一致する部分を含む関連情報を出現頻度と一般度から計算した優先度の順に表示する手段を備えている。
【００４０】
(5) ：文章の入力、編集中に、文章中の表現に対し前記(1) で蓄積した関連情報と照合し、一致する部分を含む関連情報を時刻順に表示し、利用者に選択された関連表現を文章中に埋め込む手段を備えている。
【００４１】
(6) ：文章の入力、編集中に、文章中の表現に対し前記(2) で蓄積した関連情報と照合し、一致する部分を含む関連情報を出現頻度と一般度から計算した優先度の順に表示し、利用者に選択された関連表現を文章中に埋め込む手段を備えている。
【００４２】
(7) ：文章の入力、編集中に、文章中の表現に対し前記(1) で蓄積した関連情報を、利用者が定めた量的な挿入条件を満たす範囲で、時刻順の優先度の高いものから順に自動的に文章中へ埋め込む手段を備えている。
【００４３】
(8) ：文章の入力、編集中に、文章中の表現に対し前記(2) で蓄積した関連情報を照合し、一致する部分を含む関連情報を、利用者が定めた量的な挿入条件を満たす範囲で、出現頻度と一般度から計算した優先度の高いものから順に自動的に文章中へ埋め込む手段を備えている。
【００４４】
§２：文章入力装置の具体的な構成の説明
図１は文章入力装置の説明図１（抽出フェーズ）、図２は文章入力装置の説明図２（文章作成編集フェーズ）を示す。
【００４５】
図１、２に示したように、文章入力装置には、時刻情報を抽出する時刻情報抽出部Ｐ１と、関連情報を抽出する関連情報抽出部Ｐ２と、一般度を計算する一般度計算部Ｐ１２と、文章入力処理を行う文章入力処理部Ｐ３と、文章の表示処理を行う文章表示部Ｐ４と、入力文章の解析と抽出を行う入力文章解析・抽出部Ｐ５と、関連情報を検索する関連情報検索部Ｐ６と、検索結果の整列を行う検索結果整列部Ｐ７と、関連情報を表示する関連情報表示部Ｐ８と、ユーザの選択処理を行うユーザ選択部Ｐ９と、文章への自動挿入処理を行う自動挿入処理部Ｐ１０と、関連情報を自動的に選択する関連情報自動選択部Ｐ１１の各処理手段を備えている。なお、前記各処理手段は、それぞれプログラムの実行により実現される手段である。
【００４６】
また、文章入力装置には、パターン照合規則Ｒ１と、一般度判定パターンＲ２と、挿入パターン規則Ｒ３の各ルールデータを備えている。更に、文章入力装置には、文書データベースＤ１と、時刻情報付き文書データＤ２と、関連情報抽出結果Ｄ３と、処理対象文章Ｄ４と、抽出結果データＤ５と、関連情報検索結果Ｄ６と、関連情報候補Ｄ７と、挿入対象関連情報Ｄ８等の文章入力・編集時のデータ（処理途中のデータ）を有する。
【００４７】
前記構成により、文章入力装置では、既存の多量の文章から特徴的な表現パターンを用いて、ある対象と、その対象に関連した情報や対象の修飾情報を予め抽出する。例えば、新聞記事等で、ある会社について文章中に記述する場合、その前後に、業種、規模、代表者、所在地、資本金等の情報が、例えば、「旅行業大手のＡＡ（社長ＸＸ、東京都新宿区）」のように慣用的に定着した表現に従って書かれていることが多く、このような表現からパターン処理による情報抽出処理により、業種、規模、企業名などの情報を抽出しておくことができる。
【００４８】
文章入力装置では、このような抽出情報を用いて、文章を入力中に「旅行業大手の」と書かれた場合に、後ろに来る「ＡＡ社」、「ＢＢ社」等の会社名候補を推測し、会社名の表現される率や、知名度の順に関連情報を並べて表示する機能を備えている。
【００４９】
また、逆に、会社名だけを入力した場合に、その前後に挿入可能な関連情報を優先度順に表示し、利用者の指示により文章を挿入する機能を持つ。更に、文章を解析し、関連情報の存在する全ての表現に対し、利用者が設定した文章の長さなどの条件を満たす範囲で、自動的に修飾表現を追加する機能を備えている。
【００５０】
§３：文章入力装置の処理機能の説明
以下、図１、図２に基づいて、文章入力装置の具体的な処理機能を説明する。文章入力装置の処理機能は、既存の文書データベースの中から関連情報を抽出し検索可能な形式に変換する関連情報データ抽出フェーズ（単に、「抽出フェーズ」とも記す）の処理（図１参照）と、抽出された関連情報を利用して文章の作成や編集処理を行う文章作成編集フェーズの処理（図２参照）に大きく処理が別れる。各フェーズの処理は次の通りである。
【００５１】
(1) ：抽出フェーズでは、時刻情報抽出部Ｐ１は、既存の文書データベースＤ１から文書を取り出し、文章表現（文章中に書かれた日付、時刻など）や、文書情報（作成日付）から文章の内容が指す日付を推定し、時刻情報付き文章データＤ２を作成する。
【００５２】
時刻情報抽出部Ｐ１の処理の流れを図３、図４に示す。関連情報抽出部Ｐ２では、図１１のＡ図で示す内容を記述したパターン照合規則Ｒ１により、関連情報（例えば、会社名、規模、業種などの企業情報）を抽出し、関連情報抽出結果Ｄ３とする。関連情報抽出部Ｐ２の処理を図５に示す。
【００５３】
一般度計算部Ｐ１２は、関連情報抽出結果Ｄ３の出現頻度を計算し、図１１のＢ図に示すような形式の一般度判定パターンＲ２に表現を照合することで一般度判定係数を求め、出現頻度と掛け合わせることで関連情報の一般度を推定し、時刻情報と共に、図１１のＣ図に示す内容の関連情報データベースＤ９に蓄積する。図６に一般度計算部の処理の流れを示す。
【００５４】
(2) ：抽出された関連情報を利用した文章作成編集フェーズでは、キーボードからの入力やファイルやネットワークから来るデータを、文章入力処理部Ｐ３で取り込み、処理対象文章Ｄ４とし、入力文章解析・抽出部Ｐ５は、処理対象文章Ｄ４の文章データを解析し、入力中に企業名や企業規模表現など先の抽出フェーズで用意した関連情報へのトリガーとなる表現を抽出し、関連情報検索部Ｐ６へ抽出結果データＤ５を送り、関連情報検索部Ｐ６は、関連情報データベースＤ９の検索を行う。関連情報検索部Ｐ６の処理の流れを図８のＡ図に示す。
【００５５】
検索された関連情報は、検索結果整列部Ｐ７で過去における表現の時刻順、優先度の２つの尺度の順に並べられ、関連情報表示部Ｐ８へ送られ、関連情報表示ウィンドウ（Ｗ２）上に表示される。これらの関連情報を、文章中に挿入するにあたっては、利用者（ユーザ）が直接選択することにより関連情報を選ぶ場合は、ユーザ選択部Ｐ９に利用者の表示情報が与えられ、ユーザに指示された関連情報が選ばれ挿入対象関連情報Ｄ８とされる。
【００５６】
利用者が挿入量に従って自動的に挿入情報を選ぶ場合には、関連情報自動選択部Ｐ１１が処理対象文章に対して、挿入可能な条件を満たす関連情報候補Ｄ７の中から量的な条件を満たす範囲で関連情報を選択し、挿入対象関連情報Ｄ８とする。関連情報自動選択部Ｐ１１の処理の流れを図１０に示す。
【００５７】
自動挿入処理部Ｐ１０では、挿入パターン規則Ｒ３により挿入すべき表現を生成し、処理対象文章Ｄ４に生成された表現を埋め込む。自動挿入処理部Ｐ１０の処理を図８のＢ図に示す。文章の更新により文章表示部Ｐ４は、文章データ表示ウィンドウＷ１の表示内容を更新する。
【００５８】
前記の処理により、既存の文章で良く使われる関連情報を文章の入力、編集中に参照することができるようになり、修飾表現などの執筆が容易になる。修飾表現の新旧など更新による変化も入力中に知ることができ、最新の情報の利用や、過去のある時点での情報の利用も図ることができる。
【００５９】
また、自動的に適切な量の修飾表現を文章に挿入することや、修飾表現の中から適切と思われるものを選ぶ操作だけで、文章に挿入することが可能であり、タイプ入力の手間を省き、誤字脱字などの入力ミスを減少させる効果がある。文書中のある表現と関連する部分の情報をキーにして、表現と比較の対象になる情報を表示する、比較情報を文章中に埋め込むことができる。
【００６０】
§４：具体例による処理の説明
以下、図面に基づいて、具体例による処理を説明する。
【００６１】
(1) ：処理例１
処理例１は、新聞記事の文書データベースＤ１を対象として関連情報を抽出する場合の抽出フェーズ（図１参照）の処理である。図１２のＢ図に示すように、文書データベースＤ１中の既存の記事は、発行日付（発行日：１９９５年９月３０日）を文書情報として持っており、文章中にも日付情報を含んでいる。
【００６２】
時刻情報抽出部Ｐ１では、文章中の日付の省略を補うために、記事中の他の日付表現からの補完、及び文脈処理、記事発行日付による補完を行ない、図１３のＡ図に示す時刻情報付き文書データＤ２を出力する。関連情報抽出部Ｐ２は、図１３のＢ図に示した抽出パターン規則に従って、図１４のＡ図に示すような関連情報、及び時刻情報の組を関連情報データベースＤ９へ出力する。
【００６３】
(2) ：処理例２
処理例２は、会社名などの文章作成編集フェーズ（図２参照）の処理である。キーボードからの入力（ネットワークからの文書ファイル転送などの入力の場合も同様）により、図１４のＣ図に示す処理対象文章が作成、編集され、その結果は、文章表示部Ｐ４により直ちに文章データ表示ウィンドウＷ１上に表示される。
【００６４】
処理対象文章Ｄ４に対し、入力文章解析・抽出部Ｐ５は、企業名や人名、および関連情報の抽出処理を行ない、関連情報検索を行うべき要素である抽出結果データＤ５を抽出する。例では、解析の結果、会社名「ＪＮ信用金庫」、「ＤＫ銀行」の２つの企業名が選ばれる。これらは元々関連情報検索部Ｐ６が、関連情報抽出結果Ｄ３を含む関連情報データベースＤ９の検索を行い、関連情報検索結果Ｄ６を検索結果整列部Ｐ７へ送る。
【００６５】
検索結果整列部Ｐ７は、時刻順に出力の場合には、関連情報を出現時期に従って並べ替えた後、図１５のＢ図のように関連情報表示ウィンドウＷ２へ表示する。優先度順の場合は、関連情報の一般度判定パターンＲ２と照合され、出現頻度と一般度から優先順位が計算され、図１６のＡ図、Ｂ図の様に、優先度の高い順に関連情報表示ウィンドウＷ２へ表示される。
【００６６】
処理対象文章に対しての挿入を行う場合は、関連情報自動選択部Ｐ１１により、優先度の高い情報から挿入可能性の判定が行われ、処理対象文章と情報の重複がない候補が、挿入条件として設定された文字量の上限を超えない範囲で図１７のＡ図のように選ばれる。この結果を、挿入条件パターンと挿入候補位置の推測結果位置に自動挿入処理部Ｐ１０で書き込み、処理対象文章が、図１７のＣ図のように更新される。
【００６７】
§５：抽出フェーズの詳細な処理の説明
(1) ：時刻情報抽出部Ｐ１の処理
図３は時刻情報抽出部の処理フローチャート（その１）、図４は時刻情報抽出部の処理フローチャート（その２）である。以下、図３、図４に基づいて、時刻情報抽出部Ｐ１の処理を説明する。なお、図３、図４において、Ｓ１〜Ｓ２３は各処理ステップを示す。
【００６８】
時刻情報抽出部Ｐ１は、文書データベースＤ１から文章データを取り出すと、該文章の発行年月日、時刻を取り出し（Ｓ１）、文章を「。」で区切り、文を取り出す（Ｓ２）。そして、文が年表現を含むかどうかを判断し（Ｓ３）、文が年表現を含まなければ、文が月表現を含むかどうかを判断する（Ｓ７）。
【００６９】
また、前記Ｓ３の処理で、文が年表現を含めば、年が具体的な数値かどうかを判断する（Ｓ４）。その結果、年が具体的な数値ならば、その数値を年の値として（Ｓ５）、Ｓ７の処理へ移行し、年が具体的な数値でなければ、年表現→数値変換規則により、年表現を数値化して（Ｓ６）、Ｓ７の処理へ移行する。
【００７０】
次に、Ｓ７の処理で、文が月表現を含まなければ、文が日表現を含むかどうかを判断する（Ｓ１１）。また、Ｓ７の処理で、文が月表現を含めば、月が具体的な数値かどうかを判断する（Ｓ８）。その結果、月が具体的な数値であれば、その数値を月の値として（Ｓ９）、Ｓ１１の処理へ移行し、月が具体的な数値でなければ、月表現→数値変換規則により、月表現を数値化して（Ｓ１０）、Ｓ１１の処理へ移行する。
【００７１】
次に、Ｓ１１の処理で、文が日表現を含まなければ、文が時表現を含むかどうかを判断する（Ｓ１５）。また、Ｓ１１の処理で、文が日表現を含めば、日が具体的な数値かどうかを判断する（Ｓ１２）。その結果、日が具体的な数値であれば、その数値を日の値として（Ｓ１３）、Ｓ１５の処理へ移行し、日が具体的な数値でなければ、日表現→数値変換規則により、日表現を数値化して（Ｓ１４）、Ｓ１５の処理へ移行する。
【００７２】
次に、Ｓ１５の処理で、文が時表現を含まなければ、文が分表現を含むかどうかを判断する（Ｓ１９）。また、Ｓ１５の処理で、文が時表現を含めば、時が具体的な数値かどうかを判断する（Ｓ１６）。その結果、時が具体的な数値であれば、その数値を時の値として（Ｓ１７）、Ｓ１９の処理へ移行し、時が具体的な数値でなければ、時表現→数値変換規則により、時表現を数値化して（Ｓ１８）、Ｓ１９の処理へ移行する。
【００７３】
次に、Ｓ１９の処理で、文が分表現を含まなければ、文が年、月、時、分の値を原文章情報に付加して（Ｓ２３）、時刻情報付き文章データを出力する。また、Ｓ１９の処理で、文が分表現を含めば、分が具体的な数値かどうかを判断する（Ｓ２０）。その結果、分が具体的な数値であれば、その数値を分の値として（Ｓ２１）、Ｓ２３の処理へ移行し、分が具体的な数値でなければ、分表現→数値変換規則により、分表現を数値化して（Ｓ２２）、Ｓ２３の処理へ移行する。
【００７４】
(2) ：関連情報抽出部Ｐ２の処理
図５は関連情報抽出部の処理フローチャートである。以下、図５に基づいて、関連情報抽出部Ｐ２の処理を説明する。なお、図５において、Ｓ３１〜Ｓ３７は各処理ステップを示す。
【００７５】
関連情報抽出部Ｐ２は、時刻情報付き文書データＤ２から、文章中の文を取り出す（Ｓ３１）。そして、パターン照合規則Ｒ１から抽出規則を順に取り出して照合し（Ｓ３２）、文中の表現と照合したかどうかを判断する（Ｓ３３）。その結果、文中の表現と照合しなければ、抽出規則の最後まで照合したかどうかを判断し（Ｓ３６）、最後まで照合しない場合は、前記Ｓ３２の処理へ移行する。
【００７６】
また、前記Ｓ３３の処理で、文中の表現と照合したら、関連情報があるかどうかを判断し（Ｓ３４）、関連情報がなければＳ３６の処理へ移行し、関連情報があれば、関連情報を取り出し（Ｓ３５）、Ｓ３６の処理へ移行する。次に、Ｓ３６の処理で抽出規則の最後まで照合した場合は、文章中の文を全て処理したかどうかを判断し（Ｓ３７）、全て処理していない場合はＳ３１の処理へ移行し、全て処理した場合は、関連情報抽出結果Ｄ３を出力してこの処理を終了する。
【００７７】
(3) ：一般度計算部Ｐ１２の処理
図６は一般度計算部の処理フローチャートである。以下、図６に基づいて一般度計算部Ｐ１２の処理を説明する。なお、図６において、Ｓ４１〜Ｓ４５は各処理ステップを示す。
【００７８】
一般度計算部Ｐ１２は、関連情報抽出結果Ｄ３から、関連情報毎に同じ関連情報の出現頻度を計算し（Ｓ４１）、関連情報を順に取り出す（Ｓ４２）。そして、関連情報の要素で一般度判定パターンＲ２を検索し、最大の一般度判定係数を選ぶ（Ｓ４３）。次に、一般度計算部Ｐ１２は、関連情報の一般度を、一般度係数×関連情報の頻度の計算式により計算し（Ｓ４４）、関連情報全てを処理したかどうかを判断する（Ｓ４５）。
【００７９】
その結果、関連情報全てを処理していなければ、前記Ｓ４２の処理へ移行し、関連情報全てを処理したら、関連情報の一般度の計算結果を関連情報データベースＤ９へ出力して、この処理を終了する。
【００８０】
§６：文書作成編集フェーズの詳細な処理の説明
(1) ：入力文章解析・抽出部Ｐ５の処理
図７は入力文章解析・抽出部の処理フローチャートである。以下、図７に基づいて、入力文章解析・抽出部Ｐ５の処理を説明する。なお、図７において、Ｓ５１〜Ｓ５７は各処理ステップを示す。
【００８１】
入力文章解析・抽出部Ｐ５は、処理対象文章Ｄ４（入力中の文章データから、文章中の文を取り出し（Ｓ５１）、抽出規則を順に取り出して照合する（Ｓ５２）。そして、文中の表現と照合するかどうかを判断する（Ｓ５３）。その結果、文中の表現と照合しなければ、抽出規則の最後まで照合したかどうかを判断し（Ｓ５６）、抽出規則の最後まで照合していなければ、前記Ｓ５２の処理へ移行する。
【００８２】
また、Ｓ５３の処理で、文中の表現と照合すれば、関連情報があるかどうかを判断し（Ｓ５４）、関連情報がなければＳ５６の処理へ移行し、関連情報があれば、関連情報を取り出し（Ｓ５５）、Ｓ５６の処理へ移行する。また、Ｓ５６の処理で、抽出規則の最後まで照合したら、文章中の文を全て処理したかどうかを判断し（Ｓ５７）、全て処理していなければＳ５１の処理へ移行し、全て処理したら、抽出結果データＤ５を出力してこの処理を終了する。
【００８３】
(2) ：関連情報検索部Ｐ６の処理
図８のＡ図は関連情報検索部Ｐ６の処理フローチャートである。以下、図８のＡ図に基づいて、関連情報検索部Ｐ６の処理を説明する。なお、図８のＡ図において、Ｓ６１〜Ｓ６３は各処理ステップを示す。
【００８４】
関連情報検索部Ｐ６は、抽出結果データＤ５から関連情報要素を取り出し（Ｓ６１）、取り出した関連情報要素を関連情報データベースＤ９中で検索し（Ｓ６２）関連情報要素は全て検索したかどうかを判断する（Ｓ６３）。その結果、関連情報要素を全て検索していなければ、Ｓ６１の処理へ移行する。また、関連情報要素を全て検索したら、関連情報検索結果Ｄ６を出力して、この処理を終了する。
【００８５】
(3) ：自動挿入処理部Ｐ１０の処理
図８のＢ図は自動挿入処理部の処理フローチャートである。以下、図８のＢ図に基づいて、自動挿入処理部Ｐ１０の処理を説明する。なお、図８のＢ図において、Ｓ７１〜Ｓ７４は各処理ステップを示す。
【００８６】
自動挿入処理部Ｐ１０は、挿入対象関連情報Ｄ８を取り込み、挿入パターン規則Ｒ３を一つ取り出す（Ｓ７１）。そして、挿入パターン規則の適用条件の全てについて、条件を満たす関連情報があるかどうかを判断し（Ｓ７２）、条件を満たす関連情報があれば、挿入対象に合わせて関連情報要素を処理対象文章Ｄ４に埋め込み（Ｓ７４）、この処理を終了する。
【００８７】
また、Ｓ７２の処理で、条件を満たす関連情報がなければ、挿入パターン規則Ｒ３を全てチェックしたかどうかを判断し（Ｓ７３）、全てチェックしていなければ、Ｓ７１の処理へ移行し、全てチェックしたら、この処理を終了する。
【００８８】
(4) ：検索結果整列部Ｐ７の処理
図９は検索結果整列部の処理フローチャートである。以下、図９に基づいて、検索結果整列部Ｐ７の処理を説明する。なお、図９において、Ｓ８１〜Ｓ９１は各処理ステップを示す。
【００８９】
検索結果整列部Ｐ７は、関連情報検索結果Ｄ６が時間順出力かどうかを判断し（Ｓ８１）、時間順出力ならば、検索結果の関連情報を時間順に並べて（Ｓ９１）、関連情報候補Ｄ７を出力し、この処理を終了する。しかし、Ｓ８１の処理で、時間順出力でなければ、関連情報検索結果Ｄ６中の候補を順に取り出し（Ｓ８２）、優先度＝０とし（Ｓ８３）、関連情報要素を順に取り出す（Ｓ８４）。
【００９０】
そして、前記取り出した関連情報要素が一般度判定パターンＲ２に含まれるかどうかを判断し（Ｓ８５）、一般度判定パターンＲ２に含まれない場合は、関連情報要素を全てチェックしたかどうかを判断する（Ｓ８７）。また、Ｓ８５の処理で、一般度判定パターンに含まれる場合は、優先度を、優先度←優先度＋一般度の演算により求め（Ｓ８６）、Ｓ８７の処理へ移行する。
【００９１】
そして、Ｓ８７の処理で、関連情報要素を全てチェックしていなければ、Ｓ８４の処理へ移行し、全てチェックしたら、検索結果の候補中の優先度を、前記Ｓ８６の処理で求めた優先度として（Ｓ８８）、検索結果中の全ての候補に優先度を決定したかどうかを判断する（Ｓ８９）。その結果、検索結果中の全ての候補に優先度を決定していなければ、Ｓ８２の処理へ移行し、検索結果中の全ての候補に優先度を決定していれば、検索結果の関連情報を優先度順に並べ（Ｓ９０）、関連情報候補Ｄ７を出力し、この処理を終了する。
【００９２】
(5) ：関連情報自動選択部Ｐ１１の処理
図１０は関連情報自動選択部の処理フローチャートである。以下、図１０に基づいて、関連情報自動選択部Ｐ１１の処理を説明する。なお、図１０において、Ｓ１０１〜Ｓ１１０は各処理ステップを示す。
【００９３】
関連情報自動選択部Ｐ１１は、関連情報候補Ｄ７から優先度の高い関連情報を取り出し（Ｓ１０１）、更に、関連情報要素を取り出す（Ｓ１０２）。そして、関連情報要素は抽出結果データＤ５に含まれるかどうかを判断し（Ｓ１０３）、含まれていればＳ１０２の処理へ移行し、含まれていなければ、前記関連情報要素を挿入対象関連情報Ｄ８に加える（Ｓ１０４）。
【００９４】
次に、挿入量指定条件は件数かどうかを判断し（Ｓ１０５）、件数なら、挿入対象関連情報Ｄ８の件数は指定の挿入件数以下かどうかを判断する（Ｓ１０６）。その結果、指定の挿入件数以下ならＳ１０２の処理へ移行し、指定の挿入件数以下でなければ、挿入対象関連情報Ｄ８を出力して、この処理を終了する。
【００９５】
また、Ｓ１０５の処理で、挿入量指定条件が件数でなければ、挿入量指定条件は語数かどうかを判断し（Ｓ１０７）、語数なら、挿入対象関連情報Ｄ８の件数は指定の挿入語数以下かどうかを判断する（Ｓ１０８）。その結果、指定の挿入語数以下ならＳ１０２の処理へ移行し、指定の挿入語数以下でなければ、挿入対象関連情報Ｄ８を出力して、この処理を終了する。
【００９６】
また、Ｓ１０７の処理で、挿入量指定条件が語数でなければ、挿入量指定条件は文字数かどうかを判断し（Ｓ１０９）、文字数なら、挿入対象関連情報Ｄ８の件数は指定の挿入文字数以下かどうかを判断する（Ｓ１１０）。その結果、指定の挿入文字数以下ならＳ１０２の処理へ移行し、指定の挿入文字数以下でなければ、挿入対象関連情報Ｄ８を出力して、この処理を終了する。
【００９７】
§７：抽出フェーズ及び文章作成編集フェーズのその他の説明
図１１〜図１７は処理の具体例（その１）〜（その７）を示す。以下、これらの図を用いて、処理の具体例を説明する。
【００９８】
(1) ：パターン照合規則Ｒ１の記述
パターン照合規則Ｒ１の記述を図１１のＡ図に示す。パターン集合規則Ｒ１には、例えば、図１１のＡ図に示したような記述がある。この記述例としては、次のようなものである。
【００９９】
「１．パターン名は［ ］で囲んで記述する。
【０１００】
２．連続する表現を記述するパターンは、パターン名と表現文字列を繰り返し並べてパターン名：：＝パターン名または表現文字列、パターン名または表現文字列．．．のように記述する。
【０１０１】
３．パターンの候補はＯＲ表現で、パターン名：：＝｛パターン名または表現文字列｜パターン名または表現文字列｜．．．｝のように記述する。
【０１０２】
４．任意文字列に照合する表現は「＊」で表す。」
(2) ：一般度判定パターンＲ２
一般度判定パターンＲ２の例を図１１のＢ図に示す。一般度判定パターンＲ２は、例えば、図１１のＢ図に示すように、表現パターン１〜表現パターンｎに対し、それぞれ一般度判定係数１〜一般度判定係数ｎが対応している。
【０１０３】
(3) ：関連情報データベースＤ９
関連情報データベースＤ９の例を図１１のＣ図に示す。関連情報データベースＤ９は、例えば、時刻情報１〜時刻情報ｎに対し、一般度１〜一般度ｎと、関連情報１〜関連情報ｎがそれぞれ対応している。
【０１０４】
(4) ：挿入パターン規則Ｒ３
挿入パターン規則Ｒ３の例を図１２のＡ図に示す。この例では、挿入パターン規則Ｒ３として、挿入条件１〜挿入条件ｎに対し、それぞれ、挿入表現１〜挿入表現ｎが対応している。この場合、挿入条件は、挿入すべき表現を組み立てるための関連情報要素の集合で、〔関連情報要素１〕，〔関連情報要素２〕，・・・〔関連情報要素ｎ〕の形式で記述する。
【０１０５】
また、挿入表現は、関連情報要素の組み合わせ方を、〔関連情報要素１〕文字列表現〔関連情報要素ｍ〕文字列表現，・・・〔関連情報要素ｚ〕の様に関連情報要素と文字列表現の並びで記述する。
【０１０６】
(5) ：記事データ例
文書データベースＤ１中の記事データ例を図１２のＢ図に示す。この記事データ例は、発行日が１９９５年９月３０日の新聞記事の例であり、発行日付を文書情報として持っている例である。
【０１０７】
(6) ：時刻付き記事データの例
時刻付き記事データの例を図１３のＡ図に示す。この例は、時刻情報付き文書データＤ２の例であり、時刻と文書データを対応させてある。例えば、時刻＝１９９５／０９／３０の場合、文書データは「城南信金、預金総額３兆円超。」のようになっている。
【０１０８】
(7) ：抽出パターン規則の例
関連情報抽出部Ｐ２が時刻情報付き文書データＤ２から関連情報を抽出する場合の抽出パターン規則（パターン照合規則Ｒ１中の規則）の例を図１３のＢ図に示す。
【０１０９】
この例では、前記抽出パターン規則を、［組織関連情報］：：＝［業種表現］［規模表現］の［企業名］（［所在地］、［代表者表現］）のようにする。この場合、［業種表現］：：＝｛［金融機関］｜［製造業］｜［販売業］｝、［金融機関］：：＝｛銀行｜信用金庫｜＊金融｜＊ローン｝、［規模表現］：：＝｛最大手｜大手｜最大｜中堅｝、［代表者表現］：：＝［代表者名］［役職］、［企業名］：：＝＊、［所在地］：：＝＊、［代表者名］：：＝＊、［役職］：：＝｛社長｜会長｜理事長｜副社長｝のようにする。
【０１１０】
(8) ：関連情報抽出結果Ｄ３の例
関連情報抽出結果Ｄ３の例を図１４のＡ図に示す。関連情報抽出部Ｐ２が抽出した関連情報抽出結果Ｄ３の１例として、例えば、１９９５／０９／２９については、［業種表現］信用金庫、［規模表現］最大手、［企業名］ＪＮ信用金庫、［所在地］東京、［代表者表現］［代表者名］○○一郎、［代表者表現］［役職］理事長、のようになる。
【０１１１】
(9) ：一般度判定パターンＲ２の例
一般度判定パターンＲ２の例を図１４のＢ図に示す。この例では、表現が［規模］最大手の場合、一般度＝４、表現が［規模］トップの場合、一般度＝４、表現が［業種表現］、［規模］最大手の場合、一般度＝２、［修飾表現］の場合、一般度＝１となっている。
【０１１２】
(10)：処理対象文章Ｄ４の例
処理対象文章Ｄ４の例を図１４のＣ図に示す。この例では、処理対象文章Ｄ４は、「ＪＮ信用金庫がＤＫ銀行と業務提携した。」となっている。
【０１１３】
(11)：時刻順の関連情報表示の例１（ＪＮ信用金庫）
時刻順の関連情報表示の例１（ＪＮ信用金庫）を図１５のＡ図に示す。この例では、例えば、日付が９３１０１９（西暦１９９３年１０月１９日）の関連情報は、［業種表現］信用金庫、［規模］最大手、［企業名］ＪＮ信用金庫、［所在地］東京となる。
【０１１４】
また、日付が９４１２１５（西暦１９９４年１２月１５日）の関連情報は、［修飾表現］先べんをつけた、［企業名］ＪＮ信用金庫、［所在地］東京・品川、［代表者表現］○○一郎、となる。更に、日付が９５０１０３（西暦１９９５年１月３日）の関連情報は、［業種表現］信用金庫、［規模］大手、［企業名］ＪＮ信用金庫、［所在地］東京・品川、［代表者表現］○○一郎となる。
【０１１５】
(12)：時刻順の関連情報表示の例２（ＤＫ銀行）
時刻順の関連情報表示の例２（ＤＫ銀行）を図１５のＢ図に示す。この例では、例えば、日付が９１０９１３（西暦１９９１年９月１３日）の関連情報は、［規模］都市銀行トップ、［企業名］ＤＫ銀行、となる。また、日付が９２１２０６（西暦１９９２年１２月６日）の関連情報は、［規模］都市銀行トップ、［企業名］ＤＫ銀行となる。
【０１１６】
(13)：優先度順の関連情報表示の例１（ＪＮ信用金庫）
優先度順の関連情報表示の例１（ＪＮ信用金庫）を図１６のＡ図に示す。この例では、一般度が４４の関連情報は、［規模］最大手、［企業名］ＪＮ信用金庫、［所在地］東京、となる。また、一般度が２０の関連情報は、［業種表現］信用金庫、［規模］最大手、［企業名］ＪＮ信用金庫、［所在地］東京、［代表者表現］○○一郎、となる。
【０１１７】
(14)：優先度順の関連情報表示の例２（ＤＫ銀行）
優先度順の関連情報表示の例２（ＤＫ銀行）を図１６のＢ図に示す。この例では、優先度が６４の関連情報は、［規模］都市銀行トップ、［企業名］ＤＫ銀行、となる。
【０１１８】
(15)：選択された関連情報の例
選択された関連情報の例を図１７のＡ図に示す。この例では、ＪＮ信用金庫の選択された関連情報は、［業種表現］信用金庫、［規模］最大手、［企業名］ＪＮ信用金庫、［所在地］東京、［代表者表現］○○一郎、となる。また、ＤＫ銀行の選択された関連情報は、［業種表現］都市銀行、［規模］トップ、［企業名］ＤＫ銀行、となる。
【０１１９】
(16)：挿入パターン規則Ｒ３の例
挿入パターン規則Ｒ３の例を図１７のＢ図に示す。この例では、挿入条件が、［業種表現］、［規模］、［企業名］、［所在地］、［代表者表現］の場合の挿入パターンは、［業種表現］［規模］の［企業名］（［所在地］、［代表者表現］）、のようになる。また、挿入条件が、［業種表現］、［規模］、［企業名］の場合の挿入パターンは、［業種表現］［規模］の［企業名］、のようになる。
【０１２０】
(17)：自動挿入された文章の例
自動挿入された文章の例を図１７のＣ図に示す。この例では、自動挿入処理部Ｐ１０により自動挿入された文章は、「信用金庫最大手のＪＮ信用金庫（東京、○○一郎）が都市銀行トップのＤＫ銀行と業務提携した。」のようになる。
【０１２１】
§８：具体的な装置例とプログラムの説明
図１８は具体的な装置例である。前記文章入力装置は、パーソナルコンピュータ、ワークステーション等の任意のコンピュータにより実現することができる。この装置は、コンピュータ本体１と、該コンピュータ本体１に接続されたディスプレイ装置２、入力装置（キーボード／マウス等）３、リムーバブルディスクドライブ（「ＲＤＤ」という）４、磁気ディスク装置（「ＭＤＤ」という）５等で構成されている。
【０１２２】
そして、コンピュータ本体１には、内部の各種制御や処理を行うＣＰＵ１１と、プログラムや各種データを格納しておくためのＲＯＭ１２（不揮発性メモリ）と、メモリ１３と、インタフェース制御部（「Ｉ／Ｆ制御部」という）１４と、通信制御部１５等が設けてある。なお、前記ＲＤＤ４には、フレキシブルディスクドライブや光ディスクドライブ等が含まれる。
【０１２３】
前記構成の装置において、例えば、前記ＲＯＭ１２、或いはＭＤＤ５の磁気ディスク（記録媒体）に、前記文章入力装置の処理を実現するためのプログラムを格納しておき、このプログラムをＣＰＵ１２が読み出して実行することにより、前記文章入力処理を実行する。
【０１２４】
しかし、本発明は、このような例に限らず、例えば、ＭＤＤ５の磁気ディスクに、次のようにしてプログラムを格納し、このプログラムをＣＰＵ１１が実行することで前記文章入力処理を行うことも可能である。
【０１２５】
▲１▼：他の装置で作成されたリムーバブルディスクに格納されているプログラム（他の装置で作成したプログラムデータ）を、ＲＤＤ４により読み取り、ＭＤＤ５の記録媒体に格納する。
【０１２６】
▲２▼：ＬＡＮ等の通信回線を介して他の装置から伝送されたプログラム等のデータを、通信制御部１５を介して受信し、そのデータをＭＤＤ５の記録媒体（磁気ディスク）に格納する。
【０１２７】
【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。
【０１２８】
(1) ：既存の文章データベースから表現の典型度の高い情報を抽出しておき、文章執筆時にはその抽出情報を利用して、執筆者に知識が無い場合でも、関連情報や典型的な修飾表現方法を執筆者に自動的に一覧表示し、執筆者が一覧から必要な表現を選択することにより、文章中に挿入したり、最大の挿入量など予め設定した挿入条件に従って、自動挿入する機能を実現できる。
【０１２９】
(2) ：既存の文章で良く使われる関連表現を文章の入力、編集中に参照することができるようになり、修飾表現などの執筆が容易になる。修飾表現の新旧など更新による変化も文章入力中に知ることができ、最新の情報の利用や、過去のある時点での情報の利用も図ることができる。
【０１３０】
(3) ：自動的に適切な量の修飾表現を文章に挿入することや、修飾表現の中から適切と思われるものを選ぶ操作だけで、文章に挿入することが可能であり、タイプ入力の手間を省き、誤字脱字などの入力ミスを減少させる効果がある。また、文書中のある表現と関連する部分の情報をキーにして、表現と比較の対象になる情報を表示する、比較情報を文章中に埋め込むことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態における文章入力装置の説明図１（抽出フェーズ）である。
【図２】本発明の実施の形態における文章入力装置の説明図２（文章作成編集フェーズ）である。
【図３】本発明の実施の形態における時刻情報抽出部の処理フローチャート（その１）である。
【図４】本発明の実施の形態における時刻情報抽出部の処理フローチャート（その２）である。
【図５】本発明の実施の形態における関連情報抽出部の処理フローチャートである。
【図６】本発明の実施の形態における一般度計算部の処理フローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態における入力文章解析・抽出部の処理フローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態における関連情報検索部／自動挿入処理部の処理フローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態における検索結果整列部の処理フローチャートである。
【図１０】本発明の実施の形態における関連情報自動選択部の処理フローチャートである。
【図１１】本発明の実施の形態における処理の具体例（その１）である。
【図１２】本発明の実施の形態における処理の具体例（その２）である。
【図１３】本発明の実施の形態における処理の具体例（その３）である。
【図１４】本発明の実施の形態における処理の具体例（その４）である。
【図１５】本発明の実施の形態における処理の具体例（その５）である。
【図１６】本発明の実施の形態における処理の具体例（その６）である。
【図１７】本発明の実施の形態における処理の具体例（その７）である。
【図１８】本発明の実施の形態における具体的な装置例である。
【符号の説明】
１ コンピュータ本体
２ ディスプレイ装置
３ 入力装置
４ リムーバブルディスクドライブ（ＲＤＤ）
５ 磁気ディスク装置
１１ ＣＰＵ（中央演算処理装置）
１２ ＲＯＭ（リードオンリメモリ）
１３ メモリ
１４ インターフェイス制御部（Ｉ／Ｆ制御部）
１５ 通信制御部
Ｄ１ 文書データベース
Ｄ２ 時刻情報付き文書データ
Ｄ３ 関連情報抽出結果
Ｄ４ 処理対象文章
Ｄ５ 抽出結果データ
Ｄ６ 関連情報検索結果
Ｄ７ 関連情報候補
Ｄ８ 挿入対象関連情報
Ｄ９ 関連情報データベース
Ｐ１ 時刻情報抽出部
Ｐ２ 関連情報抽出部
Ｐ３ 文章入力処理部
Ｐ４ 文章表示部
Ｐ５ 入力文章解析・抽出部
Ｐ６ 関連情報検索部
Ｐ７ 検索結果整列部
Ｐ８ 関連情報表示部
Ｐ９ ユーザ選択部
Ｐ１０ 自動挿入処理部
Ｐ１１ 関連情報自動選択部
Ｒ１ パターン照合規則
Ｒ２ 一般度判定パターン
Ｒ３ 挿入パターン規則
Ｗ１ 文章データ表示ウィンドウ
Ｗ２ 関連情報表示ウィンドウ

Claims (5)

1. 文章データ中から互いに関連する関連情報及び文章の表す時刻情報を抽出し、該関連情報を時刻情報と共に蓄積する第１の関連情報抽出手段と、
   文章データ中から互いに関連する関連情報を抽出し、該関連情報の出現頻度を求め、関連情報と該関連情報が示す一般度判定係数とを関連付けて持つ一般度判定パターンと該抽出した関連情報とから一般度判定係数を求め、該求めた出現頻度と該求めた一般度判定係数とから該抽出した関連情報の一般度を求めて、該抽出した関連情報と該求めた一般度と共に蓄積する第２の関連情報抽出手段を備えていることを特徴とする文章入力装置。
2. 文章の入力、編集中に、文章中の表現に対し、前記第２の関連情報抽出手段で蓄積した関連情報と照合し、一致する部分を含む関連情報を出現頻度と一般度から計算した優先度の順に表示する第３の文章作成編集手段を備えていることを特徴とする請求項１記載の文章入力装置。
3. 文章の入力、編集中に、文章中の表現に対し前記第１の関連情報抽出手段で蓄積した関連情報と照合し、一致する部分を含む関連情報を時刻順に表示し、利用者により選択された関連表現を文章中に埋め込む第４の文章作成編集手段と、
   文章の入力、編集中に、文章中の表現に対し前記第２の関連情報抽出手段で蓄積した関連情報と照合し、一致する部分を含む関連情報を出現頻度と一般度から計算した優先度の順に表示し、利用者により選択された関連表現を文章中に埋め込む第５の文章作成編集手段を備えていることを特徴とする請求項１記載の文章入力装置。
4. 文章の入力、編集中に、文章中の表現に対し前記第１の関連情報抽出手段で蓄積した関連情報を、利用者が定めた量的な挿入条件を満たす範囲で、時刻順の優先度の高いものから順に自動的に文章中へ埋め込む第６の文章作成編集手段と、
   文章の入力、編集中に、文章中の表現に対し前記第２の抽出手段で蓄積した関連情報と照合し、一致する部分を含む関連情報を、利用者が定めた量的な挿入条件を満たす範囲で、出現頻度と一般度から計算した優先度の高いものから順に自動的に文章中へ埋め込む第７の文章作成編集手段を備えていることを特徴とする請求項１記載の文章入力装置。
5. 文章入力装置を構成するコンピュータ装置を、
   文章データ中から互いに関連する関連情報及び文章の表す時刻情報を抽出し、該関連情報を時刻情報と共に蓄積する第１の関連情報抽出手段と、
   文章データ中から互いに関連する関連情報を抽出し、該関連情報の出現頻度を求め、関連情報と該関連情報が示す一般度判定係数とを関連付けて持つ一般度判定パターンと該抽出した関連情報とから一般度判定係数を求め、該求めた出現頻度と該求めた一般度判定係数とから該抽出した関連情報の一般度を求めて、該抽出した関連情報と該求めた一般度と共に蓄積する第２の関連情報抽出手段
   として機能させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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