JP4806773B2 - 対話型複数文書要約装置 - Google Patents

Description

本発明は、検索条件により検索した複数の文書を要約する対話型複数文書要約装置に係り、要約文書から操作者が選択する注目部位に基づいて、注目部位に関連する情報を含む要約文書を再生成する技術に関する。

通常の要約生成装置では、複数の文書から重要文を抽出し、それらを整列させて要約文書を生成する。しかし、一回の要約で操作者が欲する情報を提供できるとは限らない。
特開２００６−５９０８２号公報

本発明では、少ない操作と処理により、目的の情報に容易に到達できるようにすることを課題とする。

本発明に係る対話型複数文書要約装置は、
複数の文書を記憶する文書データベースから文書を検索する文書検索エンジンと接続する対話型複数文書要約装置であって、以下の要素を有することを特徴とする
（１）検索条件文を入力する検索条件入力部
（２）入力した検索条件文から検索条件式を生成し、文書検索エンジンに検索条件式を転送し、文書検索エンジンから検索結果文書の識別情報を取得し、それらを要約対象文書の識別情報とする要約対象文書選択部
（３）要約対象文書の識別情報を記憶する要約対象文書記憶部
（４）要約対象文書の識別情報により特定される要約対象文書に含まれる文データに含まれる単語の重要度を算出し、当該単語の重要度に基づいて文の重要度を算出し、文の重要度に基づいて重要文を特定し、重要文からなる要約文書を生成する要約文書生成部
（５）要約文書を表示し、操作者に対して要約文書に含まれる重要文から注目文を選択するように促す要約文書画面を生成し、要約文書画面で選択された注目文の出所である注目文書の識別情報を特定する要約文書提示部
（６）要約対象文書記憶部に記憶している要約対象文書の識別情報群を注目文書の識別情報に更新する要約対象文書絞込部。

また、要約文書提示部は、要約文書画面が操作者に対して要約文書から注目文字列を選択するように促すように生成し、要約文書画面で選択された注目文字列に含まれる注目文字列内単語を特定し、更に要約文書に含まれるが注目文字列に含まれない注目文字列外単語を特定し、
対話型複数文書要約装置は、注目文字列内単語に１より大きい文字列注目係数を設定し、注目文字列外単語に１より小さい文字列注目係数を設定する文字列注目係数算出部を有し、
要約文書生成部は、単語の重要度に文字列注目係数を乗じ、その積を単語の重要度として用いることを特徴とする。

また、要約文書提示部は、更に重要文の出所のうち注目文書以外の非注目文書の識別情報を特定し、
対話型複数文書要約装置は、更に、注目文書に含まれる注目文書内単語に１より大きい文書注目係数を設定し、非注目文書に含まれる単語であって注目文書内単語以外の注目文書外単語に１より小さい文書注目係数を設定する文書注目係数算出部を有し、
要約対象要約文書生成部は、単語の重要度に文書注目係数を乗じ、その積を単語の重要度として用いることを特徴とする。

また、対話型複数文書要約装置は、更に、
検索条件文に含まれる単語の頻度に基づいて初期の検索質問ベクトルを算出し、検索質問ベクトル記憶部に記憶させる初期検索質問ベクトル算出部と、
検索質問ベクトルを記憶する検索質問ベクトル記憶部と、
文書検索エンジンに検索質問ベクトルを転送し、文書検索エンジンから検索結果文書の識別情報を取得し、それらを推薦要約対象文書の識別情報とする推薦要約対象文書抽出部と、
推薦要約対象文書の識別情報により特定される推薦要約対象文書に含まれる文データに含まれる単語の重要度を算出し、当該単語の重要度に基づいて文の重要度を算出し、文の重要度に基づいて重要文を特定し、重要文からなる推薦要約文書を生成する推薦要約文書生成部と、
注目文書の識別情報により特定される文書ベクトルに基づいて加算修正ベクトルを算出し、非注目文書の識別情報により特定される文書ベクトルに基づいて減算修正ベクトルを算出し、検索質問ベクトル記憶部に記憶している検索質問ベクトルに加算修正ベクトルを加算し、減算修正ベクトルを減算し、検索質問ベクトルを更新する検索質問ベクトル更新部を有し、
要約文書提示部は、推薦要約文書を表示し、操作者に対して推薦要約文書に含まれる重要文から注目文を選択するように促す推薦要約文書画面を生成し、推薦要約文書画面で選択された注目文の出所である注目文書の識別情報を特定し、前記要約文書及び当該推薦要約文書について、重要文の出所のうち注目文書以外の非注目文書の識別情報を特定することを特徴とする。

本発明に係るプログラムは、
要約対象文書の識別情報を記憶する要約対象文書記憶部を有し、複数の文書を記憶する文書データベースから文書を検索する文書検索エンジンと接続する対話型複数文書要約装置となるコンピュータに、以下の手順を実行させることを特徴とする
（１）検索条件文を入力する検索条件入力手順
（２）入力した検索条件文から検索条件式を生成し、文書検索エンジンに検索条件式を転送し、文書検索エンジンから検索結果文書の識別情報を取得し、それらを要約対象文書の識別情報とする要約対象文書選択手順
（３）要約対象文書の識別情報により特定される要約対象文書に含まれる文データに含まれる単語の重要度を算出し、当該単語の重要度に基づいて文の重要度を算出し、文の重要度に基づいて重要文を特定し、重要文からなる要約文書を生成する要約文書生成手順
（４）要約文書を表示し、操作者に対して要約文書に含まれる重要文から注目文を選択するように促す要約文書画面を生成し、要約文書画面で選択された注目文の出所である注目文書の識別情報を特定する要約文書提示手順
（５）要約対象文書記憶部に記憶している要約対象文書の識別情報群を注目文書の識別情報に更新する要約対象文書絞込手順。

本発明によれば、操作者が選択した注目文の出所である注目文書を要約対象とするので、操作者が関心を持った情報の源から有効な要約文書を生成することができる。

また、操作者が選択した文字列に含まれる単語の重要度を増して重要文を選択するので、操作者が関心を持った情報と直接的に関連の深い文を抽出することができる。

また、操作者が選択した注目文の出所である注目文書に含まれる単語の重要度を増して重要文を選択するので、操作者が関心を持った情報の源と関連の深い文を抽出することができる。

ベクトルによる文書検索で生成した推薦要約を併せて表示し、推薦要約からも注目文書を選択させるので、要約対象の文書の収束を防止することができる。

実施の形態１．
本実施の形態では、表示された要約文書中から操作者が選択した文に基づいて、当該文の出所である文書に要約の対象を絞り込む実施例を説明する。

図１は、実施の形態１に係る全体処理フローを示す図である。検索条件入力部２０１による検索条件入力処理（Ｓ１０１）で、単語を含む検索条件文の入力を受付ける。要約対象文書選択部２０２による要約対象文書選択処理（Ｓ１０２）では、検索条件文に基づく検索条件式に従って文書データベース２０４内の文書を文書検索エンジン２０３に検索させ、検索された文書を要約対象文書とする。本処理については、図３を用いて後述する。要約文書生成部５０１による要約文書生成処理（Ｓ１０３）では、要約対象文書に含まれる文の重要度を判定し、文重要度の大きい文群からなる要約文書を生成する。本処理については、図７を用いて後述する。要約文書提示部５０４による要約文書提示処理（Ｓ１０４）では、生成した要約文書を表示するとともに、操作者に注目する部位（本形態では、文）を指示させる。本処理については、図２５を用いて後述する。要約文書提示処理（Ｓ１０４）の終了ステータス（Ｓ１０５）として絞込要約ステータスを受け付けた場合に、要約対象文書絞込部５０６による要約対象絞込処理（Ｓ１０６）で前述の注目部位に従って要約文書を絞り込む。本処理については、図２９を用いて後述する。終了ステータス（Ｓ１０５）として完了ステータスを受け付けた場合には、全体処理を終了する。

前述の検索条件入力処理（Ｓ１０１）及び要約対象文書選択処理（Ｓ１０２）について詳述する。図２は、要約対象文書選択に係るモジュール構成を示す図である。対話型複数文書要約装置は、検索条件入力部２０１、要約対象文書選択部２０２、文書検索エンジン２０３、文書データベース２０４、及び要約対象文書記憶部２０５を有する。

図３は、要約対象文書選択処理フローを示す図である。要約対象文書選択部２０２は、検索条件文に従って、検索条件式を生成する（Ｓ３０１）。そして、文書検索エンジン２０３に検索条件式を転送し文書を検索させ（Ｓ３０２）、文書検索エンジン２０３から検索結果の文書ＩＤ群を取得する（Ｓ３０３）。取得した文書ＩＤ群を要約対象文書記憶部２０５に記憶させる（Ｓ３０４）。

図４は、要約対象文書記憶部の構成例を示す図である。検索結果の文書ＩＤ群を要約対象の文書ＩＤ群として記憶している。

図５は、要約文書生成、要約文書提示、及び要約対象文書絞込に係るモジュール構成を示す図である。本装置は、要約文書生成部５０１、要約文書記憶部５０２、要約文書構成テーブル５０３、要約文書提示部５０４、注目文書テーブル５０５、及び要約対象文書絞込部５０６を有している。

次に、要約文書生成部５０１による要約文書生成処理（Ｓ１０３）について詳述する。図６は、要約文書生成部の内部モジュール構成を示す図である。文書データベース２０４は、文書管理テーブル６０２、単語テーブル６０３、文内単語出現頻度テーブル６０４、文書内単語出現頻度テーブル６０５、文書頻度逆数テーブル６０６、文提供部６０７、及び文書データ記憶部６０８を有している。要約文書生成部５０１は、文重要度計算部６０１、文重要度テーブル６０９、重要文抽出部６１０、文抽出テーブル６１１、及び重要文整列部６１２を有している。

図７は、要約文書生成処理フローを示す図である。まず、文重要度テーブル６０９、文抽出テーブル６１１、要約文書記憶部５０２、及び要約文書構成テーブル５０３をクリアする（Ｓ７０１）。文重要度計算部６０１による文重要度計算処理（Ｓ７０２）では、要約対象文書に含まれる文の重要度を判定する。本処理については、図８を用いて後述する。重要文抽出部６１０による重要文抽出処理（Ｓ７０３）では、文重要度に基づいて、要約文書に用いる文を抽出する。本処理については、図１８を用いて後述する。重要文整列部６１２による重要文整列処理（Ｓ７０４）では、抽出した文を整列させて要約文書を生成する。本処理については、図２１を用いて後述する。

文重要度計算部６０１による文重要度計算処理（Ｓ７０２）について詳述する。図８及び図９は、文重要度計算処理フローを示す図である。要約対象文書記憶部２０５に記憶している要約対象文書毎に（Ｓ８０１）、当該要約対象文書に含まれる文毎の処理を繰り返す（Ｓ８０２）。文の数は、文書管理テーブル６０２から取得する。

図１０に、文書管理テーブルの構成例を示す。文書管理テーブル６０２では、文書毎にレコードを設け、文書ＩＤと、文書作成日付と、文書データファイル名と、文書を構成する文数と、文書内単語総数の項目を対応付けて記憶するように構成されている。

文毎の処理として、当該文を解析し、当該文に含まれる単語群を特定し（Ｓ８０３）、特定した各単語に対応する単語ＩＤを特定する（Ｓ８０４）。これらの対応付けは、単語テーブル６０３より取得する。

図１１は、単語テーブルの構成例を示す図である。単語毎にレコードを設け、単語ＩＤと、単語文字列との項目を対応付けて記憶するように構成されている。

次に、当該文に含まれる総単語数（文中総単語数）を算出する（Ｓ８０５）。この文中総単語数算出処理については、図１２を用いて後述する。

そして、当該文に含まれる単語毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ８０６）。単語毎の処理として、当該単語の重要度を算出する（Ｓ８０７）。この単語重要度算出処理については、図１４を用いて後述する。そして、算出した単語重要度を累計パラメータ（初期値＝０）に加算する（Ｓ８０８）。これらの処理を、当該文に含まれるすべての単語について処理した後（Ｓ８０９）、累計パラメータの値（単語重要度の総計）を文中総単語数で除算して、商を得る（Ｓ８１０）。そして、当該文書の文書ＩＤ及び当該文の文書内文番号と対応付けて、算出した商を文重要度テーブルに一時的に記憶させる（Ｓ８１１）。このようにして、当該要約対象文書に含まれるすべての文について処理すると（Ｓ８１２）、最後に当該要約対象文書に含まれる文群の前記商を母集団として、各商の偏差値（T-score,０〜１の値）を算出し、算出した偏差値を文重要度として文重要度テーブルを書き変える（Ｓ８１３）。そして、すべての要約対象文書について処理した時点で終了する（Ｓ８１４）。

ここで、前述の文中総単語数算出処理（Ｓ８０５）について詳述する。図１２は、文中総単語数算出処理フローを示す図である。当該文に含まれる単語毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ１２０１）。文内単語出現頻度テーブル６０４から当該文書の当該文中における当該単語の出現頻度（文内単語出現頻度）を取得し（Ｓ１２０２）、文内単語出現頻度を累計パラメータ（初期値＝０）に加算する（Ｓ１２０３）。そして、当該文に含まれるすべての単語について処理した時点で（Ｓ１２０４）、累計パラメータの値（文内単語出現頻度の総計）を文中総単語数とする（Ｓ１２０５）。

文内単語出現頻度テーブル６０４は、図１３のようになっている。文書ＩＤに対応付けられ文書毎に設けられたテーブルが文書数分設けられており、各テーブルは、当該文書内の文毎に各単語の出現頻度を記憶するように構成されている。

更に、単語重要度算出処理（Ｓ８０７）について詳述する。図１４は、単語重要度算出処理フローを示す図である。文内単語出現頻度テーブル６０４から当該文書の当該文中における当該単語の出現頻度（文内単語出現頻度）を取得し（Ｓ１４０１）、更に文書内単語出現頻度テーブル６０５から当該文書における当該単語の出現頻度（文書内単語出現頻度）を取得する（Ｓ１４０２）。

文書内単語出現頻度テーブル６０５は、図１５のようになっている。当該文書毎に各単語の出現頻度を記憶するように構成されている。

また、文書頻度逆数テーブル６０６から当該単語の文書頻度の逆数（文書頻度逆数）を取得する（Ｓ１４０３）。

図１６は、文書頻度逆数テーブルの構成例を示す図である。単語毎に、文書頻度の逆数（ＩＤＦ値）を記憶するように構成されている。

そして、文内単語出現頻度と文書内単語出現頻度と文書頻度逆数を乗算し（Ｓ１４０４）、算出した積を単語重要度として文重要度テーブル６０９に記憶させる（Ｓ１４０５）。

図１７は、文重要度テーブルの構成例を示す図である。要約対象文書に含まれる文毎にレコードを設け、当該要約対象文書の文書ＩＤと、その文書内の文番号と、その文の重要度との項目を対応付けて記憶するように構成されている。

次に、重要文抽出部６１０による重要文抽出処理（Ｓ７０３）について詳述する。図１８と図１９は、重要文抽出処理フローを示す図である。この処理において、抽出文テーブルを用いる。

図２０は、文抽出テーブルの構成例を示す図である。要約対象文書に含まれる文毎にレコードを設け、当該要約対象文書の文書ＩＤと、その文書内の文番号と、抽出フラグとの項目を対応付けて記憶するように構成されている。抽出された文を、ＯＮとして識別する。

まず、既選択文集合Ａを空集合に初期化する（Ｓ１８０１）。具体的には、抽出文テーブルのすべての抽出フラグをＯＦＦにする。次に、変数である既選択文長Ｌを０に初期化する（Ｓ１８０２）。

そして、要約対象の文書に含まれる文の集合ＳＳと既選択文集合Ａの差集合に含まれる文（Ｓｐ∈ＳＳ＼Ａ）毎に以下の処理を行う（Ｓ１８０３）。具体的には、抽出文テーブルの抽出フラグがＯＦＦの文について処理する。

既選択文集合Ａに含まれる文（Ｓｑ∈Ａ）毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ１８０４）。具体的には、抽出文テーブルの抽出フラグがＯＮの文について処理する。差集合に含まれる文（Ｓｐ）と既選択文集合に含まれる文（Ｓｑ）の類似度（Ｓｉｍ_s（Ｓｐ，Ｓｑ））を算出する（Ｓ１８０５）。既選択文集合に含まれる文（Ｓｑ）のすべてについて処理した時点で（Ｓ１８０６）、次に移行する。

既選択文集合に含まれる各文との組み合わせによる類似度のうち、最大の類似度（ｍａｘ Ｓｉｍ_s（Ｓｐ，Ｓｑ））を選択し（Ｓ１８０７）、最大の類似度に、（１−冗長度制御変数λ）を乗じて積を求め、積を第二項の値（（１−λ）ｍａｘ Ｓｉｍ_s（Ｓｐ，Ｓｑ））とする（Ｓ１８０８）。

文重要度テーブル６０９から、差集合に含まれる文（Ｓｐ）の文重要度（Ｉｍｐ_s（Ｓｐ））を読み込み（Ｓ１８０９）、文重要度に冗長度制御変数λを乗じて積を求め、積を第一項の値（λＩｍｐ_s（Ｓｐ））とする（Ｓ１８１０）。

そして、第一項の値から第二項の値を引いて差を求め、差を抽出評価値とする（Ｓ１８１１）。差集合に含まれる文（Ｓｐ）のすべてについて処理すると（Ｓ１８１２）、差集合に含まれる文（Ｓｐ）のうち、前記抽出評価値が最大となる文（Ｓｐ）を特定する（Ｓ１８１３）。

前記抽出評価値が最大の文の長さ（｜Ｓｐ｜）を既選択文長Ｌに加え（Ｓ１８１４）、既選択文長Ｌが要約文書制限長を越えた場合には（Ｓ１８１５）、終了する。越えていない場合には、前記抽出評価値が最大の文（Ｓｐ）を既選択文集合Ａに加える（Ｓ１８１６）。具体的には、抽出文テーブルの当該文の文ＩＤに対応する抽出フラグをＯＮにする。そして、処理を繰り返す。

次に、重要文整列部６１２による重要文整列処理（Ｓ７０４）について詳述する。図２１は、重要文整列処理フローを示す図である。最初に、要約対象の文書について非階層型のクラスタリングを行なう（Ｓ２１０１）。そして、そのクラスタ間の順序付けを行なう（Ｓ２１０２）。例えば、文書作成日付に基づいて順序付けを行なう。更に、クラスタ内の文書間の順序付けを行なう（Ｓ２１０３）。

そして、文書の順序付けに従って、文書毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ２１０４）。文抽出テーブルの抽出フラグがＯＮのレコードのうち、そのレコードに含まれる文書ＩＤが当該文書のＩＤと一致するレコードを検索し（Ｓ２１０５）、検索したレコード群について、それらのレコードに含まれる文書内文番号の順に従ってレコード毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ２１０６）。文書データベース２０４の文提供部６０７から当該レコードに含まれる文書ＩＤと文書内文番号により特定される文データ（文字列）を取得し（Ｓ２１０７）、取得した文データ（文字列）を、要約文書記憶部に順に記憶させる（Ｓ２１０８）
図２２は、要約文書記憶部の構成例を示す図である。要約内文番号の順に従って重要文を記憶している。

また、当該文書ＩＤと当該文書内文番号を対応付けて、要約文構成テーブル５０３に順に記憶させる（Ｓ２１０９）。

図２３は、要約文書構成テーブルの構成例を示す図である。要約文書内の文毎にレコードを設け、要約内文番号の順に従って文書ＩＤと、その文書内の文番号の項目を対応付けて記憶するように構成されている。

そして、すべてのレコードについて処理すると（Ｓ２１１０）、次の文書の処理に移り、最終的に順序付けしたすべての文書について処理した時点で終了する（Ｓ２１１１）。

次に、前述の要約文書提示部５０４による要約文書提示処理（Ｓ１０４）について詳述する。
図２４は、要約文書提示部の内部モジュール構成を示す図である。要約文書提示部５０４は、要約文書画面生成部２４０１、要約文書画面記憶部２４０２、要約文書画面出力部２４０３、注目部位取得部２４０４、注目文記憶部２４０５、及び注目文書判定部２４０６を有している。

図２５は、要約文書提示処理フローを示す図である。まず、注目文記憶部２４０５、及び注目文書テーブル５０５をクリアする（Ｓ２５０１）。そして、要約文書画面生成部２４０１による要約文書画面生成処理（Ｓ２５０２）で、要約文書を表示し、要約文書中の注目部位（この例では、注目する文書）の選択などの指示を促す要約文書画面を生成する。本処理については、図２６を用いて後述する。次に、要約文書画面出力部２４０３による要約文書画面出力処理で（Ｓ２５０３）、生成した要約文書画面を出力する。つまし、表示のために表示装置に送信する。そして、要約文書画面上での操作による指示を受け付ける（Ｓ２５０４）。注目文を選択する指示の場合には、注目部位取得部２４０４による注目文取得処理（Ｓ２５０５）で、選択された注目文を特定する。詳しくは、図２７を用いて後述する。受け付けた指示が絞込を要求する指示の場合には、注目文書判定部２４０６による注目文書判定処理（Ｓ２５０６）で、注目文書を特定し、本処理の終了ステータスを絞込要約ステータスとして終了する（Ｓ２５０７）。注目文書判定処理（Ｓ２５０６）については、図２８を用いて後述する。受け付けた指示が完了の指示の場合には、本処理の終了ステータスを完了ステータスとして終了する（Ｓ２５０８）。

要約文書画面生成部２４０１による要約文書画面生成処理（Ｓ２５０２）について詳述する。図２６は、要約文書画面生成処理フローを示す図である。要約文書記憶部５０２から順次重要文の文データを読み出し、以下の処理を繰り返す（Ｓ２６０１）。まず、文データの要約文書内文番号を特定する。具体的には、要約文書内文番号（初期値＝０）をインクリメントする（Ｓ２６０２）。そして、要約文書画面に含まれる新たな文イベントを設け（Ｓ２６０３）、文アイテムの表示データとして、文データを設定する（Ｓ２６０４）。また、文アイテムの返信データとして、要約文書内文番号を設定する（Ｓ２６０５）。これにより、操作者が画面上で当該文データを選択した場合に、要約文書内文番号が返信されるようになる。そして、すべての文データについて処理した時点で終了する（Ｓ２６０６）。

次に、注目部位取得部２４０４による注目文取得処理（Ｓ２５０５）について詳述する。図２７は、注目文取得処理フローを示す図である。操作者の操作により選択された文アイテムの返値として、要約文書内文番号を取得し（Ｓ２７０１）、取得した要約文書内文番号を、注目文記憶部２４０５に追加記憶させる（Ｓ２７０２）。

次に、注目文書判定部２４０６による注目文書判定処理（Ｓ２５０６）について詳述する。図２８は、注目文書判定処理フローを示す図である。注目文記憶部２４０５に記憶している要約文書内注目文番号を順次読み出し、以下の処理を繰り返す（Ｓ２８０１）。要約文書構成テーブル５０３から要約文書内注目文番号に対応する文書ＩＤを取得し（Ｓ２８０２）、取得した文書ＩＤを注目文書テーブル５０５に記憶させる（Ｓ２８０３）。そして、すべての要約文書内注目文番号について処理した時点で終了する（Ｓ２８０４）。

続いて、要約対象文書絞込部５０６による要約対象絞込処理（Ｓ１０６）について詳述する。図２９は、要約対象文書絞込処理フローを示す図である。注目文書テーブル５０５から文書ＩＤ群を読み取る（Ｓ２９０１）。要約対象文書記憶部２０５を、読み取った文書ＩＤ群に書き換える（Ｓ２９０２）。このようにして、要約対象文書が絞り込まれる。

実施の形態２．
本実施の形態では、表示された要約文書中から操作者が選択した文字列に基づいて、当該文字列に含まれる単語に対して重み付けを施して、要約文書を再生成する実施例について説明する。この例では、単語に対して重み付けとしてＢＩＡＳｗ（文字列注目係数）を用いる。

図３０は、実施の形態２に係る全体処理フローを示す図である。本実施の形態では、要約文書生成部５０１による要約文書生成処理（Ｓ３００３）で、文字列注目係数を用いた文重要度の算出を行う。本処理については、図３９を用いて後述する。また、要約文書提示処理（Ｓ３００４）では、注目部位として注目する文字列の指示の入力を受け付ける。つまり、選択した文字列を返信するように構成された要約文書表示画面を生成する。また、文字列注目係数算出部３１０３による文字列注目係数算出処理（Ｓ３００７）では、選択された文字列に従って、文字列注目係数を設定する処理を行なう。本処理については、図３７を用いて後述する。

図３１は、要約文書提示及び文字列注目係数算出に係るモジュール構成を示す図である。対話型複数文書要約装置は、注目文字列内単語テーブル３１０１、注目文字列外単語テーブル３１０２、文字列注目係数算出部３１０３、及び文字列注目係数テーブル３１０４を有している。

要約文書提示部５０４による要約文書提示処理（Ｓ３００３）について詳述する。図３２は、要約文書提示部の内部モジュール構成を示す図である。要約文書提示部５０４は、注目文字列記憶部３２０１、注目文字列内単語判定部３２０２、及び注目文字列外単語判定部３２０３を有している。

要約文書提示部５０４による要約文書提示処理（Ｓ３００３）について詳述する。図３３は、要約文書提示処理フローを示す図である。まず、注目文記憶部２４０５、注目文書テーブル５０５、注目文字列記憶部３２０１、注目文字列内単語テーブル３１０１、及び注目文字列外単語テーブル３１０２をクリアする（Ｓ３３０１）。要約文書画面生成処理（Ｓ３３０２）では、選択した文字列を返信するように文アイテムを設定した要約文書表示画面を生成する。尚、前述の例と同様に当該文字列を含む要約文書内文番号も返信する。要約文書画面出力処理（Ｓ３３０３）では、当該画面を出力する。指示受付処理（Ｓ３３０４）で、注目する文字列が指示された場合には、注目部位取得部２４０４による注目文字列取得処理（Ｓ３３０５）で、選択された要約文書内文番号に併せて選択された文字列を取得する。本処理については、図３４を用いて後述する。受け付けた指示が、絞込要求指示の場合には、注目文書判定部２４０６による注目文書判定処理（Ｓ３３０６）で、注目文書を判定し、注目文字列内単語判定部３２０２による注目文字列内単語判定処理（Ｓ３３０７）で、注目文字列に含まれる単語を判定する。本処理については、図３５を用いて後述する。また、注目文字列外単語判定部３２０３による注目文字列外単語判定処理（Ｓ３３０８）で、要約文書に含まれるそれ以外の単語を判定する。本処理については、図３６を用いて後述する。

注目部位取得部２４０４による注目文字列取得処理（Ｓ３３０５）について詳述する。図３４は、注目文字列取得処理フローを示す図である。要約文書から選択された文字列と、当該文字列を含む文の要約文書内文番号を返値として取得し（Ｓ３４０１）、取得した文字列を、注目文字列として注目文字列記憶部３２０１に追加記憶させ（Ｓ３４０２）、取得した要約文書内文番号を、注目文記憶部２４０５に追加記憶させる（Ｓ３４０３）。

注目文字列内単語判定部３２０２による注目文字列内単語判定処理（Ｓ３３０７）について詳述する。図３５は、注目文字列内単語判定処理フローを示す図である。注目文字列記憶部３２０１に記憶している注目文字列を順次読み出し、以下の処理を繰り返す（Ｓ３５０１）。注目文字列を解析し、注目文字列に含まれる単語群を抽出し（Ｓ３５０２）、抽出した単語毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ３５０３）。単語毎の処理として、単語テーブル６０３から当該単語に対応する単語ＩＤを検索し（Ｓ３５０４）、当該単語ＩＤを注目単語のＩＤとして注目文字列内単語テーブルに追加記憶させる（Ｓ３５０５）。但し、重複する単語ＩＤは除く。すべての単語について処理すると（Ｓ３５０６）、次の注目文字列の処理に移行し、すべての注目文字列について処理した時点で終了する（Ｓ３５０７）。

次に、注目文字列外単語判定部３２０３による注目文字列外単語判定処理（Ｓ３３０８）について詳述する図３６は、注目文字列外単語判定処理フローを示す図である。要約文書記憶部要約文書記憶部５０２から重要文の文データを順次読み出し、以下の処理を繰り返す（Ｓ３６０１）。文データを解析し、文データに含まれる単語群を抽出し（Ｓ３６０２）、抽出した単語毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ３６０３）。単語テーブル６０３から当該単語に対応する単語ＩＤを検索する（Ｓ３６０４）。特定した単語ＩＤは、注目文字列内単語テーブル３１０１に含まれているか判定し（Ｓ３６０５）、含まれていない場合に、当該単語ＩＤを注目文字列外単語のＩＤとして注目文字列外単語テーブル３１０２に追加記憶させる（Ｓ３６０６）。但し、重複する単語ＩＤは除く。すべての単語について処理すると（Ｓ３６０７）、次の重要文の文データの処理に移行し、すべての文データについて処理した時点で終了する（Ｓ３６０８）。

次に、文字列注目係数算出部３１０３による文字列注目係数算出処理（Ｓ３００７）について詳述する。図３７は、文字列注目係数算出処理フローを示す図である。注目文字列内単語テーブル３１０２から注目文字列内単語のＩＤ群を読み出し（Ｓ３７０１）、すべての注目文字列内単語ＩＤについて、注目文字列内単語ＩＤに注目文字列内単語に係る文字列注目係数（１．０より大きい数値、例えば、定数２．０）を対応付けて文字列注目係数テーブル３１０４に記憶させる（Ｓ３７０２）。また、注目文字列外単語テーブル３１０２から注目文字列外単語のＩＤ群を読み出し（Ｓ３７０３）、すべての注目文字列外単語ＩＤについて、注目文字列外単語ＩＤに注目文字列外単語に係る文字列注目係数（１．０より小さい数値、例えば、定数０．５）を対応付けて文字列注目係数テーブル３１０４に記憶させる（Ｓ３７０４）。

続いて、要約文書生成処理（Ｓ３００３）内の文重要度計算処理（Ｓ７０２）について詳述する。図３８は、文重要度計算に係るモジュール構成を示す図である。図３９は、単語重要度算出処理フローを示す図である。Ｓ３９０５までは、前述の実施例と同様である。そして、文字列注目係数テーブル３１０４に当該単語のＩＤがあるか判定し（Ｓ３９０６）、有る場合には文字列注目係数テーブル３１０４から、当該単語ＩＤに対応する文字列注目係数を読み出し（Ｓ３９０７）、その文字列注目係数を単語重要度に乗じて、算出した積を単語重要度として用いる（Ｓ３９０８）。

これにより、要約文書内で注目された文字列内の単語を優先した単語重要度が算出されるようになる。そして、この単語重要度を用いて文重要度を算出する（図８）。

実施の形態３．
本実施の形態では、表示された要約文書中から操作者が選択した部位（文あるいは文字列）に基づいて、当該部位の出所である要約対象文書に含まれる単語に対して重み付けを施して、要約文書を再生成する実施例について説明する。この例では、単語に対して重み付けとしてＢＩＡＳｄ（文書注目係数）を用いる。

図４０は、実施の形態３に係る全体処理フローを示す図である。本実施の形態では、要約文書提示部５０４による要約文書提示処理（Ｓ４００４）で、文書注目係数を用いた文重要度の算出を行う。本処理については、図５０を用いて後述する。文書注目係数算出部４３０１による文書注目係数算出処理（Ｓ４００７）では、選択された部位を含む要約対象文書に基づいて文書注目係数を設定する処理を行なう。本処理については、図４５を用いて後述する。

図４１は、要約文書提示処理フローを示す図である。注目文書判定処理（Ｓ４１０６）に続いて非注目文書判定処理（Ｓ４１０７）を行なう。

非注目文書判定処理（Ｓ４１０７）について詳述する。図４２は、非注目文書判定処理フローを示す図である。要約文書構成テーブル５０３から文書ＩＤを順次読み出し、以下の処理を繰り返す（Ｓ４２０１）。当該文書ＩＤが注目文書テーブル５０５に記憶されているいずれかの注目文書ＩＤと一致するか判定し（Ｓ４２０２）、一致しない場合に当該文書ＩＤを非注目文書のＩＤとして非注目文書テーブル４３０３に追加記憶させる（Ｓ４２０３）。但し、重複する文書ＩＤは除く。そして、すべての文書ＩＤについて処理した時点で終了する（Ｓ４２０４）。

文書注目係数算出部４３０１による文書注目係数算出処理（Ｓ４００７）について詳述する。図４３は、要約文書提示及び文書注目係数算出に係るモジュール構成を示す図である。対話型複数文書要約装置は、文書注目係数算出部４３０１及び文書注目係数テーブル４３０２を有している。

図４４は、文書注目係数算出部の内部モジュール構成を示す図である。文書注目係数算出部４３０１は、注目文書内単語抽出部４４０１、注目文書内単語テーブル４４０２、注目文書外単語抽出部４４０３、注目文書外単語テーブル４４０４、及び係数設定部４４０５を有している。

図４５は、文書注目係数算出処理フローを示す図である。注目文書内単語抽出処理（Ｓ４５０１）では、操作者から指示された部位を含む文（注目文）の出所である注目文書に含まれる単語を抽出する。詳しくは、図４６を用いて後述する。また、注目文書外単語抽出処理（Ｓ４５０２）では、それ以外の単語を抽出する。詳しくは、図４７を用いて後述する。係数設定処理（Ｓ４５０３）では、文書注目係数を設定する。詳しくは、図４８を用いて後述する。

まず、注目文書内単語抽出処理（Ｓ４５０１）について詳述する。図４６は、注目文書内単語抽出処理フローを示す図である。注目文書テーブル５０５から注目文書ＩＤを順次読み出し、以下の処理を繰り返す（Ｓ４６０１）。当該注目文書ＩＤの文書に含まれる文を順次読み出し、以下の処理を繰り返す（Ｓ４６０２）。文毎の処理として、当該文を解析し、当該文に含まれる単語群を特定し（Ｓ４６０３）、単語テーブル６０３から当該単語に対応する単語ＩＤを検索し（Ｓ４６０４）、特定した単語ＩＤを注目文書内単語ＩＤとして注目文書内単語テーブル４４０２に記憶させる（Ｓ４６０５）。これらの処理をすべての単語について処理すると（Ｓ４６０６）、次の文の処理に移行する。そしてすべての文について処理すると（Ｓ４６０７）、次の注目文書ＩＤの処理に移行し、すべての注目文書ＩＤについて処理した時点で終了する（Ｓ４６０８）。

次に、注目文書外単語抽出処理（Ｓ４５０２）について詳述する。図４７は、注目文書外単語抽出処理フローを示す図である。単語テーブル６０２から単語ＩＤを順次読み出し、以下の処理を繰り返す（Ｓ４７０１）。当該単語ＩＤは、注目文書内単語テーブル４４０２に記憶しているいずれかの注目文書内単語ＩＤと一致するか判定し（Ｓ４７０２）、一致しない場合に当該単語ＩＤを注目文書外単語ＩＤとして注目文書外単語テーブル４４０４に記憶させる（Ｓ４７０３）。そして、すべての単語ＩＤについて処理した時点で終了する（Ｓ４７０４）。

次に、係数設定処理（Ｓ４５０３）について詳述する。図４８は、係数設定処理フローを示す図である。注目文書内単語テーブル４４０２から注目文書内単語ＩＤ群を読み出し（Ｓ４８０１）、すべての注目文書内単語ＩＤについて、注目文書内単語ＩＤに注目文書内単語に係る文書注目係数（１．０より大きい数値、例えば、定数２．０）を対応付けて文書注目係数テーブル４３０２に記憶させる（Ｓ４８０２）。また、注目文書外単語テーブル４４０４から注目文書外単語ＩＤ群を読み出し（Ｓ４８０３）、すべての注目文書外単語ＩＤについて、注目文書外単語ＩＤに注目文書外単語に係る文書注目係数（１．０より小さい数値、例えば、定数０．５）を対応付けて文書注目係数テーブル４３０２に記憶させる（Ｓ４８０４）。

続いて、要約文書生成処理（Ｓ４００３）内の文重要度計算処理（Ｓ７０２）について詳述する。図４９は、文重要度計算に係るモジュール構成を示す図である。図５０は、単語重要度算出処理フローを示す図である。Ｓ５００５までは、前述の例と同様である。文書注目係数テーブルに当該単語のＩＤがあるか判定し（Ｓ５００６）、ある場合には文書注目係数テーブル４３０２から、当該単語ＩＤに対応する文書注目係数を読み出し（Ｓ５００７）、文書注目係数を単語重要度に乗じて、算出した積を単語重要度として用いる（Ｓ５００８）。

これにより、要約文書内で注目された文の出所である要約対象文書に含まれる単語を優先した単語重要度が算出されるようになる。そして、この単語重要度を用いて文重要度を算出する（図８）。

実施の形態４．
実施の形態２の注目文字列内単語係数と実施の形態３の注目文書内単語係数を併せて用いることもできる。

図５１は、実施の形態４に係る全体処理フローを示す図である。

要約文書提示処理（Ｓ５１０４）では、注目文字列と注目文の両方を取得する。そして、注目文字列内単語係数算出処理（Ｓ５１０７）と注目文書内単語係数算出処理（Ｓ５１０８）を行なう。

また、要約文書生成処理（Ｓ５１０３）内の文重要度計算処理（Ｓ７０２）では、両係数を単語重要度に乗算する。図５２は、単語重要度算出処理フローを示す図である。文字列注目係数テーブル３１０４に当該単語のＩＤがある場合には（Ｓ５２０２）、文字列注目係数テーブル３１０４から、当該単語ＩＤに対応する文字列注目係数を読み出し（Ｓ５２０３）、文字列注目係数を単語重要度に乗じて、算出した積を単語重要度として用いる（Ｓ５２０４）。更に、文書注目係数テーブル４３０２に当該単語のＩＤがある場合には（Ｓ５２０５）、文書注目係数テーブル４３０２から、当該単語ＩＤに対応する文書注目係数を読み出し（Ｓ５２０６）、更に文書注目係数を単語重要度に乗じて、算出した積を単語重要度として用いる（Ｓ５２０７）。

実施の形態５．
上述の実施例のように検索条件文を変換した検索条件式による文書検索に基づく要約文書を主要約文書とし、更に検索条件文から生成した検索質問ベクトルによる文書検索に基づく推薦要約文書を生成し、両要約文書を同時に提示し、両要約文書画面から前述の注目文や注目文字列の指示の入力を受け付ける実施例について説明する。

図５３は、実施の形態５に係る全体処理フローを示す図である。

検索条件入力処理（Ｓ５３０１）と（主）要約対象文書選択処理（Ｓ５３０２）は、前述と同様である。初期検索質問ベクトル算出部５４０１による初期検索質問ベクトル算出処理（Ｓ５３０３）では、検索条件文に基づいて検索質問ベクトルの初期化を行なう。本処理については、図５７を用いて後述する。（主）要約文書生成処理（Ｓ５３０４）は、前述と同様である。推薦要約対象文書抽出部５４０３による推薦要約対象文書抽出処理（Ｓ５３０５）では、文書ベクトルと検索質問ベクトルの類似度を算出し、類似度の大きい順に文書を抽出する処理を行なう。例えば、文書検索エンジン２０３は、２０４から順次文書ベクトルを読み出し、その文書ベクトルと検索質問ベクトルのなす角を算出し、その角の余弦値を算出して類似度とする。そして、余弦値の大きい順に所定数の文書のＩＤを推薦要約対象文書の文書ＩＤとして出力する。推薦要約文書生成処理（Ｓ５３０６）では、検索された推薦要約対象文書に基づいて推薦要約文書を生成する。本処理については、図６１を用いて後述する。要約文書提示部５０４による要約文書同時提示処理（Ｓ５３０７）では、（主）要約文書画面と推薦要約文書画面を同時に出力し、いずれの要約文書からでも注目部位の指示を受け付ける。本処理については、図６３を用いて後述する。（主）要約対象文書絞込処理（Ｓ５３０９）は、前述と同様である。検索質問ベクトル更新部６４０１による検索質問ベクトル更新処理（Ｓ５３１０）では、注目文書と非注目文書に基づいて検索質問ベクトルを更新する。本処理については、図６６を用いて後述する。

図５４は、初期検索質問ベクトル算出と推薦要約対象文書抽出に係るモジュール構成を示す図である。対話型複数文書要約装置は、初期検索質問ベクトル算出部５４０１、検索質問ベクトル記憶部５４０２、推薦要約対象文書抽出部５４０３、及び推薦要約対象文書記憶部５４０４を有している。

図５５は、検索質問ベクトル記憶部の構成例を示す図である。単語毎に検索質問ベクトルの成分を記憶するように構成されている。

図５６は、初期検索質問ベクトル算出部の内部モジュール構成を示す図である。初期検索質問ベクトル算出部５４０１は、検索条件内単語出現頻度算出部５６０１、検索条件内単語出現頻度テーブル５６０２、及び初期検索質問ベクトル成分算出部５６０３を有している。

初期検索質問ベクトル算出部５４０１による初期検索質問ベクトル算出処理（Ｓ５３０３）について詳述する。図５７は、初期検索質問ベクトル算出処理フローを示す図である。検索条件内単語出現頻度算出部５６０１による検索条件内単語出現頻度算出処理（Ｓ５７０１）では、検索条件内における単語の出現頻度を算出する。本処理については、図５８を用いて後述する。そして、初期検索質問ベクトル成分算出部５６０３による初期検索質問ベクトル成分算出処理（Ｓ５７０２）では、検索条件内単語出現頻度に基づいて初期検索質問ベクトル成分を算出する。本処理については、図６０を用いて後述する。

検索条件内単語出現頻度算出部５６０１による検索条件内単語出現頻度算出処理（Ｓ５７０１）について詳述する。図５８は、検索条件内単語出現頻度算出処理フローを示す図である。まず、検索条件内単語出現頻度テーブル５６０２のすべての検索条件内単語出現頻度を０にする（Ｓ５８０１）。そして、検索条件入力部２０１によるＳ５３０１の処理で受け付けた検索条件文を解析し、検索条件文に含まれる単語群を抽出し（Ｓ５８０２）、抽出した単語毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ５８０３）。単語毎の処理として、単語テーブル６０３から当該単語に対応する単語ＩＤを検索し（Ｓ５８０４）、検索条件内単語出現頻度テーブル５６０２上で、当該単語ＩＤに対応する検索条件内単語出現頻度をインクリメント（＋１）する（Ｓ５８０５）。これをすべての単語について行なう（Ｓ５８０６）。

図５９は、検索条件内単語出現頻度テーブルの構成例を示す図である。単語毎に検索条件内単語出現頻度を記憶するように構成されている。

次に、初期検索質問ベクトル成分算出部５６０３による初期検索質問ベクトル成分算出処理（Ｓ５７０２）について詳述する。図６０は、初期検索質問ベクトル成分算出処理フローを示す図である。まず、検索質問ベクトル記憶部５４０２の検索質問ベクトルのすべての成分を０にする（Ｓ６００１）。そして、検索条件内単語出現頻度テーブル５６０２に含まれる検索条件内単語出現頻度のうち最大値を求める（Ｓ６００２）。続いて、検索条件文に含まれる単語毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ６００３）。当該単語ＩＤに対応する検索条件内単語出現頻度を検索条件内単語出現頻度テーブル５６０２から読み出し（Ｓ６００４）、検索条件内単語出現頻度を検索条件内単語出現頻度の最大値で割って、商を求める（Ｓ６００５）。当該単語ＩＤに対応する文書頻度逆数を文書頻度逆数テーブル６０６から読み出し（Ｓ６００６）、前記商に１を加え、その和に文書頻度逆数を乗じて、積を求め、その積を初期検索質問ベクトルの成分として、当該単語ＩＤに対応付けて検索質問ベクトル記憶部５４０２に記憶させる（Ｓ６００７）。そして、すべての単語について処理した時点で終了する（Ｓ６００８）。

図６１は、推薦要約文書生成と要約文書提示に係るモジュール構成を示す図である。対話型複数文書要約装置は、推薦要約文書生成部６１０１、推薦要約文書記憶部６１０２、推薦要約文書構成テ-ブル６１０３、及び推薦要約対象文書記憶部６１０４を有する。推薦要約文書生成の手順は、（主）要約文書生成と同様である。但し、要約の対象となる文書が異なるので別に行なわれる。

図６２は、要約文書提示部の内部モジュール構成を示す図である。要約文書提示部５０４は、非注目文書判定部６２０１を有している。

図６３は、要約文書提示処理フローを示す図である。まず、注目文記憶部２４０５、注目文書テーブル５０５、及び非注目文書テーブル４３０３をクリアする（Ｓ６３０１）。（主）要約文書画面生成処理（Ｓ６３０２）と推薦要約文書画面生成処理（Ｓ６３０３）に続いて、（主）要約文書画面出力処理（Ｓ６３０４）と推薦要約文書画面出力処理（Ｓ６３０５）を行なう。両画面は、例えば一体の枠内に上下あるは左右に並べて表示する。注目部位取得部２４０４による注目文取得処理（Ｓ６３０７）では、いずれの要約文書からでも注目文を取得する。絞込要求指示を受け付けた場合には、注目文書判定部２４０６による注目文書判定処理（Ｓ６３０８）では、推薦要約文書画面から注目文指示を受け付けた場合には、推薦要約文書構成テーブル６１０３に基づいて注目文書を特定する。続いて、非注目文書判定部６２０１による非注目文書判定処理（Ｓ６３０９）を行なう。この処理では、注目文書以外の非注目文書を判定する。特に、図４２のＳ４２０１では、要約文書構成テーブル５０３及び推薦要約文書構成テーブル６１０３から文書ＩＤを順次読み出し、以下の処理を繰り返す。

図６４は、検索質問ベクトル更新に係るモジュール構成を示す図である。対話型複数文書要約装置は、検索質問ベクトル更新部６４０１を有している。また、文書データベース２０４は、内部に設けた文書ベクトルテーブル６８０２から文書ベクトルを提供する。

図６５は、文書ベクトルテーブルの構成例を示す図である。文書毎に文書ベクトルを記憶するように構成されており、文書ベクトルは、各単語に対応する文書ベクトル成分から構成されている。文書ベクトルの算出については、図７０を用いて後述する。

検索質問ベクトル更新部６４０１による検索質問ベクトル更新処理（Ｓ５３１０）について詳述する。図６６は、検索質問ベクトル更新処理フローを示す図である。まず、加算修正ベクトル算出処理（Ｓ６６０１）で、検索質問ベクトルを修正するために加算するベクトル値を算出する。本処理については、図６７を用いて後述する。次に、減算修正ベクトル算出処理（Ｓ６６０２）で、検索質問ベクトルを修正するために減算するベクトル値を算出する。本処理については、図６８を用いて後述する。そして、検索質問ベクトル記憶部から旧検索質問ベクトルを読み出し（Ｓ６６０３）、旧検索質問ベクトルに加算修正ベクトルを加算し、更に減算修正ベクトルを減算し、新検索質問ベクトルを求める（Ｓ６６０４）。求めた新検索質問ベクトルを検索質問ベクトル記憶部５４０２に書き込む（Ｓ６６０５）。

図６７は、加算修正ベクトル算出処理フローを示す図である。注目文書テーブル５０５に記憶している各注目文書ＩＤについて、以下の処理を繰り返す（Ｓ６７０１）。当該注目文書ＩＤに対応する文書ベクトルを読み出し（Ｓ６７０２）、文書ベクトルを注目文書累計ベクトル（初期値：０ベクトル）に加算する（Ｓ６７０３）。すべての注目文書ＩＤについて処理すると（Ｓ６７０４）、注目文書累計ベクトルを注目文書の総数で割って、注目文書平均ベクトルを求め（Ｓ６７０５）、注目文書平均ベクトルに注目文書更新寄与係数（例えば、２．０）を乗じて、加算修正ベクトルを得る（Ｓ６７０６）。

図６８は、減算修正ベクトル算出処理フローを示す図である。非注目文書テーブル４３０３に記憶している各非注目文書ＩＤについて、以下の処理を繰り返す（Ｓ６８０１）。当該非注目文書ＩＤに対応する文書ベクトルを読み出し（Ｓ６８０２）、文書ベクトルを非注目文書累計ベクトル（初期値：０ベクトル）に加算する（Ｓ６８０３）。すべての非注目文書ＩＤについて処理すると（Ｓ６８０４）、非注目文書累計ベクトルを非注目文書の総数で割って、非注目文書平均ベクトルを求め（Ｓ６８０５）、非注目文書平均ベクトルに非注目文書更新寄与係数（例えば、０．５）を乗じて、減算修正ベクトルを得る（Ｓ６８０６）。

ここで、文書データベース２０４内部における文書ベクトル算出について説明する。図６８は、文書ベクトル算出に係る文書データベースのモジュール構成を示す図である。文書データベース２０４は、文書ベクトル算出部６９０１を有している。

図７０は、文書ベクトル算出処理フローを示す図である。文書管理テーブル６０２で管理している各文書について、以下の処理を繰り返す（Ｓ７００１）。文書管理テーブル６０２から当該文書の文書内単語総数を読み出す（Ｓ７００２）。そして、各単語について、以下の処理を繰り返す（Ｓ７００３）。文書内単語出現頻度テーブル６０５から当該文書の当該単語に係る文書内単語出現頻度を読み出し（Ｓ７００４）、更に文書頻度逆数テーブル６０６から当該単語の文書頻度逆数を読み出す（Ｓ７００５）。そして、文書内単語出現頻度を文書内単語総数で割り、その商に文書頻度逆数を乗じて積を求め（Ｓ７００６）、算出した積を当該文書の当該単語に係る文書ベクトル成分として、文書ベクトルテーブル６９０２に記憶させる（Ｓ７００７）。すべての単語について処理すると（Ｓ７００８）、次の文書の処理に移行し、すべての文書について処理した時点で終了する（Ｓ７００９）。これにより、図６５に示した文書ベクトルテーブル６９０２が得られる。

実施の形態６．
実施の形態５に実施の形態２の特徴を加えることも有効である。図７１は、実施の形態６に係る全体処理フローを示す図である。

実施の形態７．
実施の形態５に実施の形態３の特徴を加えることも有効である。図７２は、実施の形態７に係る全体処理フローを示す図である。

実施の形態８．
実施の形態５に実施の形態４の特徴を加えることも有効である。図７３は、実施の形態８に係る全体処理フローを示す図である。

実施の形態９．
前述の例では、主要約文書画面と推薦要約文書画面を同時に表示したが、一方のみを表示し、切換指示を受け付けた場合に他方の画面に切り換えることもできる。図７４は、実施の形態９に係る全体処理フローを示す図である。

要約文書提示部５０４による要約文書（切換）提示処理（Ｓ７４０７）では、両画面の切り換えを行なう。図７５と図７６は、要約文書（切換）提示処理フローを示す図である。（主）要約画面を出力中に画面の切換指示を受け付けた場合には（Ｓ７５０４）、推薦要約文書画面生成処理（Ｓ７５１１）に移行し、推薦要約文書画面出力処理（Ｓ７５１２）を行なう。また、推薦要約画面を出力中に画面の切換指示を受け付けた場合には（Ｓ７５１３）、（主）要約文書画面生成処理（Ｓ７５０２）に移行し、（主）要約文書画面出力処理（Ｓ７５０３）を行なう。Ｓ７５０７以下では、要約文書構成テーブル５０３を用いて注目文書と非注目文書を判定し、Ｓ７５１６以下では、推薦要約文書構成テ-ブル６１０３を用いて注目文書と非注目文書を判定する。

実施の形態１０．
実施の形態２から要約対象文書絞込の処理を除くこともできる。この場合には、同じ要約対象文書群に基づいて、新たな要約文書が生成される。図７７は、実施の形態１０に係る全体処理フローを示す図である。

実施の形態１１．
実施の形態３から要約対象文書絞込の処理を除くこともできる。この場合には、同じ要約対象文書群に基づいて、新たな要約文書が生成される。図７８は、実施の形態１１に係る全体処理フローを示す図である。

実施の形態１２．
実施の形態４から要約対象文書絞込の処理を除くこともできる。この場合には、同じ要約対象文書群に基づいて、新たな要約文書が生成される。図７９は、実施の形態１２に係る全体処理フローを示す図である。

実施の形態１３．
実施の形態５から主要約文書に関する処理を除くこともできる。この場合には、推薦要約文書のみが生成され、提示される。図８０は、実施の形態１３に係る全体処理フローを示す図である。

実施の形態１４．
実施の形態６から主要約文書に関する処理を除くこともできる。この場合には、推薦要約文書のみが生成され、提示される。図８１は、実施の形態１４に係る全体処理フローを示す図である。

実施の形態１５．
実施の形態７から主要約文書に関する処理を除くこともできる。この場合には、推薦要約文書のみが生成され、提示される。図８２は、実施の形態１５に係る全体処理フローを示す図である。

実施の形態１６．
実施の形態８から主要約文書に関する処理を除くこともできる。この場合には、推薦要約文書のみが生成され、提示される。図８３は、実施の形態１６に係る全体処理フローを示す図である。

実施の形態１７．
本実施の形態では、検索条件文に含まれる単語に対して重み付けを施して、要約文書を再生成する実施例について説明する。この例では、単語に対して重み付けとしてＢＩＡＳｓ（検索キーワード係数）を用いる。

図８４は、実施の形態１７に係る全体処理フローを示す図である。検索キーワード係数算出部８５０１による検索キーワード係数算出処理（８３０３）で算出した検索キーワード係数を用いて、文重要度を計算する。

図８５は、検索キーワード係数算出に係るモジュール構成を示す図である。対話型複数文書要約装置は、検索キーワード係数算出部８５０１及び検索キーワード係数テーブル８５０２を有している。

図８６は、検索キーワード係数算出処理フローを示す図である。検索条件文を解析し、検索条件文に含まれる単語として検索キーワード群を特定する（Ｓ８６０１）。そして、検索キーワード毎に、以下の処理を繰り返す（Ｓ８６０２）、当該検索キーワードの単語に対応する単語ＩＤを特定し（Ｓ８６０３）、単語ＩＤに検索キーワード係数（１．０より大きい数値、例えば、定数２．０）を対応付けて検索キーワード係数テーブルに記憶させる（Ｓ８６０４）。すべての検索キーワードについて処理した時点で終了する（Ｓ８６０５）。

要約文書生成処理（Ｓ８４０４）内の単語重要度算出処理（Ｓ７０２）について詳述する。図８７は、単語重要度算出処理フローを示す図である。検索キーワード係数テーブル８５０２に当該単語のＩＤがある場合には（Ｓ８７０２）、検索キーワード係数テーブル８５０２から、当該単語ＩＤに対応する検索キーワード係数を読み出す（Ｓ８７０３）。そして、検索キーワード係数を単語重要度に乗じて、算出した積を単語重要度として用いる（Ｓ８７０４）。

検索キーワード係数を用いる形態は、上述の実施の形態１乃至１６のいずれにも適用することができる。

対話型複数文書要約装置は、コンピュータであり、各要素はプログラムにより処理を実行することができる。また、プログラムを記憶媒体に記憶させ、記憶媒体からコンピュータに読み取られるようにすることができる。

実施の形態１に係る全体処理フローを示す図である。 要約対象文書選択に係るモジュール構成を示す図である。 要約対象文書選択処理フローを示す図である。 要約対象文書記憶部の構成例を示す図である。 要約文書生成、要約文書提示、及び要約対象文書絞込に係るモジュール構成を示す図である。 要約文書生成部の内部モジュール構成を示す図である。 要約文書生成処理フローを示す図である。 文重要度計算処理フロー（１／２）を示す図である。 文重要度計算処理フロー（２／２）を示す図である。 文書管理テーブルの構成例を示す図である。 単語テーブルの構成例を示す図である。 文中総単語数算出処理フローを示す図である。 文内単語出現頻度テーブルの構成例を示す図である。 単語重要度算出処理フローを示す図である。 文書内単語出現頻度テーブルの構成例を示す図である。 文書頻度逆数テーブルの構成例を示す図である。 文重要度テーブルの構成例を示す図である。 重要文抽出処理フロー（１／２）を示す図である。 重要文抽出処理フロー（２／２）を示す図である。 文抽出テーブルの構成例を示す図である。 重要文整列処理フローを示す図である。 要約文書記憶部の構成例を示す図である。 要約文書構成テーブルの構成例を示す図である。 要約文書提示部の内部モジュール構成を示す図である。 要約文書提示処理フローを示す図である。 要約文書画面生成処理フローを示す図である。 注目文取得処理フローを示す図である。 注目文書判定処理フローを示す図である。 要約対象文書絞込処理フローを示す図である。 実施の形態２に係る全体処理フローを示す図である。 要約文書提示及び文字列注目係数算出に係るモジュール構成を示す図である。 要約文書提示部の内部モジュール構成を示す図である。 要約文書提示処理フローを示す図である。 注目文字列取得処理フローを示す図である。 注目文字列内単語判定処理フローを示す図である。 注目文字列外単語判定処理フローを示す図である。 文字列注目係数算出処理フローを示す図である。 文重要度計算に係るモジュール構成を示す図である。 単語重要度算出処理フローを示す図である。 実施の形態３に係る全体処理フローを示す図である。 要約文書提示処理フローを示す図である。 非注目文書判定処理フローを示す図である。 要約文書提示及び文書注目係数算出に係るモジュール構成を示す図である。 文書注目係数算出部の内部モジュール構成を示す図である。 文書注目係数算出処理フローを示す図である。 注目文書内単語抽出処理フローを示す図である。 注目文書外単語抽出処理フローを示す図である。 係数設定処理フローを示す図である。 文重要度計算に係るモジュール構成を示す図である。 単語重要度算出処理フローを示す図である。 実施の形態４に係る全体処理フローを示す図である。 単語重要度算出処理フローを示す図である。 実施の形態５に係る全体処理フローを示す図である。 初期検索質問ベクトル算出と推薦要約対象文書抽出に係るモジュール構成を示す図である。 検索質問ベクトル記憶部の構成例を示す図である。 初期検索質問ベクトル算出部の内部モジュール構成を示す図である。 初期検索質問ベクトル算出処理フローを示す図である。 検索条件内単語出現頻度算出処理フローを示す図である。 検索条件内単語出現頻度テーブルの構成例を示す図である。 初期検索質問ベクトル成分算出処理フローを示す図である。 推薦要約文書生成と要約文書提示に係るモジュール構成を示す図である。 要約文書提示部の内部モジュール構成を示す図である。 要約文書提示処理フローを示す図である。 検索質問ベクトル更新に係るモジュール構成を示す図である。 文書ベクトルテーブルの構成例を示す図である。 検索質問ベクトル更新処理フローを示す図である。 加算修正ベクトル算出処理フローを示す図である。 減算修正ベクトル算出処理フローを示す図である。 文書ベクトル算出に係る文書データベースのモジュール構成を示す図である。 文書ベクトル算出処理フローを示す図である。 実施の形態６に係る全体処理フローを示す図である。 実施の形態７に係る全体処理フローを示す図である。 実施の形態８に係る全体処理フローを示す図である。 実施の形態９に係る全体処理フローを示す図である。 要約文書（切換）提示処理フロー（１／２）を示す図である。 要約文書（切換）提示処理フロー（２／２）を示す図である。 実施の形態１０に係る全体処理フローを示す図である。 実施の形態１１に係る全体処理フローを示す図である。 実施の形態１２に係る全体処理フローを示す図である。 実施の形態１３に係る全体処理フローを示す図である。 実施の形態１４に係る全体処理フローを示す図である。 実施の形態１５に係る全体処理フローを示す図である。 実施の形態１６に係る全体処理フローを示す図である。 実施の形態１７に係る全体処理フローを示す図である。 検索キーワード係数算出に係るモジュール構成を示す図である。 検索キーワード係数算出処理フローを示す図である。 単語重要度算出処理フローを示す図である。

符号の説明

２０１ 検索条件入力部、２０２ 要約対象文書選択部、２０３ 文書検索エンジン、２０４ 文書データベース、２０５ 要約対象文書記憶部、５０１ 要約文書生成部、５０２ 要約文書記憶部、５０３ 要約文書構成テーブル、５０４ 要約文書提示部、５０５ 注目文書テーブル、５０６ 要約対象文書絞込部、６０１ 文重要度計算部、６０２ 文書管理テーブル、６０３ 単語テーブル、６０４ 文内単語出現頻度テーブル、６０５ 文書内単語出現頻度テーブル、６０６ 文書頻度逆数テーブル、６０７ 文提供部、６０８ 文書データ記憶部、６０９ 文重要度テーブル、６１０ 重要文抽出部、６１１ 文抽出テーブル、６１２ 重要文整列部、２４０１ 要約文書画面生成部、２４０２ 要約文書画面記憶部、２４０３ 要約文書画面出力部、２４０４ 注目部位取得部、２４０５ 注目文記憶部、２４０６ 注目文書判定部、３１０１ 注目文字列内単語テーブル、３１０２ 注目文字列外単語テーブル、３１０３ 文字列注目係数算出部、３１０４ 文字列注目係数テーブル、３２０１ 注目文字列記憶部、３２０２ 注目文字列内単語判定部、３２０３ 注目文字列外単語判定部、４３０１ 文書注目係数算出部、４３０２ 文書注目係数テーブル、４３０３ 非注目文書テーブル、４４０１ 注目文書内単語抽出部、４４０２ 注目文書内単語テーブル、４４０３ 注目文書外単語抽出部、４４０４ 注目文書外単語テーブル、４４０５ 係数設定部、５４０１ 初期検索質問ベクトル算出部、５４０２ 検索質問ベクトル記憶部、５４０３ 推薦要約対象文書抽出部、５４０４ 推薦要約対象文書記憶部、５６０１ 検索条件内単語出現頻度算出部、５６０２ 検索条件内単語出現頻度テーブル、５６０３ 初期検索質問ベクトル成分算出部、６１０１ 推薦要約文書生成部、６１０２ 推薦要約文書記憶部、６１０３ 推薦要約文書構成テ-ブル、６１０４ 推薦要約対象文書記憶部、６２０１ 非注目文書判定部、６４０１ 検索質問ベクトル更新部、６９０１ 文書ベクトル算出部、８５０１ 検索キーワード係数算出部、８５０２ 検索キーワード係数テーブル。

Claims (5)

1. 複数の文書を記憶する文書データベースから文書を検索する文書検索エンジンと接続する対話型複数文書要約装置であって、以下の要素を有することを特徴とする対話型複数文書要約装置
   （１）検索条件文を入力する検索条件入力部
   （２）入力した検索条件文から検索条件式を生成し、文書検索エンジンに検索条件式を転送し、文書検索エンジンから検索結果文書の識別情報を取得し、それらを要約対象文書の識別情報とする要約対象文書選択部
   （３）要約対象文書の識別情報を記憶する要約対象文書記憶部
   （４）要約対象文書の識別情報により特定される要約対象文書に含まれる文データに含まれる単語の重要度を算出し、当該単語の重要度に基づいて文の重要度を算出し、文の重要度に基づいて重要文を特定し、重要文からなる要約文書を生成する要約文書生成部
   （５）要約文書を表示し、操作者に対して要約文書に含まれる重要文から注目文を選択するように促す要約文書画面を生成し、要約文書画面で選択された注目文の出所である注目文書の識別情報を特定する要約文書提示部
   （６）要約対象文書記憶部に記憶している要約対象文書の識別情報群を注目文書の識別情報に更新する要約対象文書絞込部。
2. 要約文書提示部は、要約文書画面が操作者に対して要約文書から注目文字列を選択するように促すように生成し、要約文書画面で選択された注目文字列に含まれる注目文字列内単語を特定し、更に要約文書に含まれるが注目文字列に含まれない注目文字列外単語を特定し、
   対話型複数文書要約装置は、注目文字列内単語に１より大きい文字列注目係数を設定し、注目文字列外単語に１より小さい文字列注目係数を設定する文字列注目係数算出部を有し、
   要約文書生成部は、単語の重要度に文字列注目係数を乗じ、その積を単語の重要度として用いることを特徴とする請求項１記載の対話型複数文書要約装置。
3. 要約文書提示部は、更に重要文の出所のうち注目文書以外の非注目文書の識別情報を特定し、
   対話型複数文書要約装置は、更に、注目文書に含まれる注目文書内単語に１より大きい文書注目係数を設定し、非注目文書に含まれる単語であって注目文書内単語以外の注目文書外単語に１より小さい文書注目係数を設定する文書注目係数算出部を有し、
   要約対象要約文書生成部は、単語の重要度に文書注目係数を乗じ、その積を単語の重要度として用いることを特徴とする請求項１記載の対話型複数文書要約装置。
4. 対話型複数文書要約装置は、更に、
   検索条件文に含まれる単語の頻度に基づいて初期の検索質問ベクトルを算出し、検索質問ベクトル記憶部に記憶させる初期検索質問ベクトル算出部と、
   検索質問ベクトルを記憶する検索質問ベクトル記憶部と、
   文書検索エンジンに検索質問ベクトルを転送し、文書検索エンジンから検索結果文書の識別情報を取得し、それらを推薦要約対象文書の識別情報とする推薦要約対象文書抽出部と、
   推薦要約対象文書の識別情報により特定される推薦要約対象文書に含まれる文データに含まれる単語の重要度を算出し、当該単語の重要度に基づいて文の重要度を算出し、文の重要度に基づいて重要文を特定し、重要文からなる推薦要約文書を生成する推薦要約文書生成部と、
   注目文書の識別情報により特定される文書ベクトルに基づいて加算修正ベクトルを算出し、非注目文書の識別情報により特定される文書ベクトルに基づいて減算修正ベクトルを算出し、検索質問ベクトル記憶部に記憶している検索質問ベクトルに加算修正ベクトルを加算し、減算修正ベクトルを減算し、検索質問ベクトルを更新する検索質問ベクトル更新部を有し、
   要約文書提示部は、推薦要約文書を表示し、操作者に対して推薦要約文書に含まれる重要文から注目文を選択するように促す推薦要約文書画面を生成し、推薦要約文書画面で選択された注目文の出所である注目文書の識別情報を特定し、前記要約文書及び当該推薦要約文書について、重要文の出所のうち注目文書以外の非注目文書の識別情報を特定することを特徴とする請求項１記載の対話型複数文書要約装置。
5. 要約対象文書の識別情報を記憶する要約対象文書記憶部を有し、複数の文書を記憶する文書データベースから文書を検索する文書検索エンジンと接続する対話型複数文書要約装置となるコンピュータに、以下の手順を実行させるためのプログラム
   （１）検索条件文を入力する検索条件入力手順
   （２）入力した検索条件文から検索条件式を生成し、文書検索エンジンに検索条件式を転送し、文書検索エンジンから検索結果文書の識別情報を取得し、それらを要約対象文書の識別情報とする要約対象文書選択手順
   （３）要約対象文書の識別情報により特定される要約対象文書に含まれる文データに含まれる単語の重要度を算出し、当該単語の重要度に基づいて文の重要度を算出し、文の重要度に基づいて重要文を特定し、重要文からなる要約文書を生成する要約文書生成手順
   （４）要約文書を表示し、操作者に対して要約文書に含まれる重要文から注目文を選択するように促す要約文書画面を生成し、要約文書画面で選択された注目文の出所である注目文書の識別情報を特定する要約文書提示手順
   （５）要約対象文書記憶部に記憶している要約対象文書の識別情報群を注目文書の識別情報に更新する要約対象文書絞込手順。
   

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