JPH11282881A - 文書要約装置および記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 文書の的確な要約を生成する。 【解決手段】 文書入力手段１からは、処理の対象とな
る文書が入力される。重要単語抽出手段２は、文書入力
手段１から入力された文書から、出現頻度などを参照し
て重要な単語を抽出する。関係表生成手段３は、重要単
語抽出手段２によって抽出された重要な単語を含む文の
構造を解析し、その文に含まれている単語同士の２項関
係を抽出して関係表を生成する。選択関係表生成手段４
は、関係表生成手段３によって生成された関係表から、
重要な単語を含む２項関係を所定の規則に従って抽出
し、選択関係表を生成する。補完関係付加手段５は、選
択関係表に含まれている２項関係を補完する新たな２項
関係を関係表から取得し、選択関係表に付加する。文合
成手段６は、補完関係付加手段５によって新たな２項関
係が付加された選択関係表に含まれている２項関係から
入力された文書の要約である文を合成して出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は文書要約装置および
記録媒体に関し、特に、入力された文書の要約を作成し
て出力する文書要約装置およびそのような処理をコンピ
ュータに実行させるプログラムを記録した記録媒体に関
する。

【０００２】

【従来の技術】文書検索を行った場合、検索結果の中か
ら適合文書を選択する必要がある。そのためには、検索
結果に含まれている各文書の内容を把握しなければなら
ない。ところが、検索結果として多量の文書が抽出され
ると、それぞれの文書の記載に目を通し、各文書の内容
を理解することは容易なことではない。

【０００３】文書内容を短時間に読者に把握させる方法
としては大別して、（１）読む量を減らすものと、
（２）速読を支援するものの２種類がある。前者の文書
を短縮する方法としては以下のような方法を挙げること
ができる。 （Ａ）キーワード列挙 （Ｂ）重要文ピックアップ （Ｃ）文短縮 先ず、「キーワード列挙」による方法は、頻出単語な
ど、その文書で重要な単語を列挙することにより、その
文書の内容を大まかに理解させようとするものである。
このような方法としては、例えば、「Cutting, et al.
, "Scatter/Gather: A Cluster-based Approach to Br
owsing Large Document Collections" SIGIR-92, 199
2」などがある。この方法では、文書を、頻出キーワー
ドの集合と、記事のタイトルの一部分を集めたものとし
て表現する。

【０００４】このような方法によれば、表示された頻出
キーワードから大まかな内容を推測することが可能とな
る。次に、「重要文ピックアップ」による方法では、以
下のように、頻出単語や文のパターンにより重要文を判
断し、それらをピックアップしてつなげることにより要
約を生成する。例えば、特開平０２−０９３８６６号公
報には、予め登録してある意味的に重要なキーワードを
含む文をピックアップする方法が開示されている。ま
た、特開平０６−３４８６９６号公報には、文書中の各
単語をスコアリングし、スコア合計の高い文を一定数ピ
ックアップする方法が開示されている。このような方法
によれば、重要文が列挙された要約が出力されるので、
キーワードのみを表示した場合に比較して、更に具体的
な内容を得ることができる。

【０００５】最後の「文短縮」による方法では、以下の
ような技術が提案されている。即ち、特開平５−１０１
１２０号公報には、省略するものとそうでないものの係
り受けのタイプを決めておき、省略すると定められた文
節を削除することにより文を短縮する文書抄録生成装置
が開示されている。例えば、「連用修飾語、が、を、
に、から」は残し、「副詞、連体修飾語、の」は削除す
る。

【０００６】また、特開平６−０３５９６１号公報に
は、修飾語を削除して文を短くする文書要約装置が開示
されている。更に、特開平８−２１２２２８号公報に
は、重要度の高い要素の組み合わせによって要約文を作
る要約文作成装置が開示されている。この要約文作成装
置では、形態素解析により得られた品詞の情報を用い
て、次のように重要度を定める。即ち、名詞、動詞の重
要度は高く、副詞の重要度は低くする。また、構文解析
技術を用い、主格、目的格、述語の重要度は高く、その
他の格は低くする。さらに、主文の重要度は高く、従文
の重要度は低くする。そして、重要度が低いと判断され
た語句を削除することにより、要約文を作成する。

【０００７】更にまた、特開平６−２５９４２３号公報
には、重要パラグラフの選択を行った後、その中から不
要部分を削除する要約文自動作成法式が開示されてい
る。この要約文自動作成法式では、不要部分をパターン
マッチングで選択する。そして、括弧内の語句、「すな
わち」などの言い換え語以降の文、および、「例えば」
などの実例を引く語以降の文をそれぞれ削除する。

【０００８】このような方法によれば、重要度が低い部
分を削除した文書が表示されることになるので、文書の
概要を迅速に理解することが可能となる。次に、「速
読」を支援する方法としては、以下のような技術が開示
されている。

【０００９】即ち、特開平０５−１５８４０１号公報に
開示されている文書速読支援表示方式では、重要部分と
それ以外の部分を分け、重要部分以外を縮小表示または
縮小印刷する。このような方法によれば、重要部分（漢
字で書かれた部分、名詞・動詞部分、および、検索キー
ワード部分）を辿って読むことにより、通常の表示方式
に比較して、迅速に意味を理解することが可能となる。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、キーワ
ード列挙による方法では、表示された頻出キーワード同
士の関係は示されないため、正確な内容を理解すること
が困難であるという問題点があった。

【００１１】また、重要文ピックアップによる方法で
は、出現頻度の高い語を多く含む文がそのまま抽出され
るため、生成される抄録が長文になる傾向がある。その
ため、読むのに時間がかかる場合があるという問題点が
あった。

【００１２】更に文短縮による方法では、いずれの方法
も係り受けの種類のみで削除すべきか否かの判断を行っ
ているため、重要な部分を過剰削除する可能性があると
いう問題点があった。即ち、その文の中で重要な情報を
表す単語であるか否かは、単に係り受け関係のみでは判
断できない場合が多々あるため、場合によっては重要な
情報が表示されない場合があるという問題点があった。

【００１３】更にまた、速読を支援する方法では、文書
全体が表示されるため、例えば、複数の文書の中から特
定の文書を選択する用途に使用することが困難であると
いう問題点があった。

【００１４】本発明はこのような点に鑑みてなされたも
のであり、必要な情報を削除することなく、文書を的確
に要約することが可能な文書要約装置を提供することで
ある。

【００１５】また、本発明の他の目的は、複数の文書の
中から所望の文書を特定するために最適な文書要約装置
を提供することである。

【００１６】

【課題を解決するための手段】本発明では上記課題を解
決するために、入力された文書の要約を作成して出力す
る文書要約装置において、処理の対象となる文書が入力
される文書入力手段と、前記文書入力手段から入力され
た文書から、重要な単語を抽出する重要単語抽出手段
と、前記重要単語抽出手段によって抽出された重要な単
語を含む文の構造を解析し、その文に含まれている単語
同士の２項関係を解析して関係表を生成する関係表生成
手段と、前記関係表生成手段によって生成された関係表
から、重要な単語を含む２項関係を所定の規則に従って
選択する関係選択手段と、前記関係選択手段によって選
択された２項関係から文を合成する文合成手段と、を有
することを特徴とする文書要約装置が提供される。

【００１７】ここで、文書入力手段からは、処理の対象
となる文書が入力される。すると、重要単語抽出手段に
よって、文書入力手段から入力された文書から、重要な
単語抽出される。次に、関係表生成手段によって、重要
単語抽出手段により抽出された重要な単語を含む文の構
造が解析され、その文に含まれている単語同士の２項関
係が解析され、関係表が生成される。すると、関係選択
手段によって、関係表生成手段で生成された関係表か
ら、重要な単語を含む２項関係を所定の規則に従って選
択される。そして、文合成手段によって、関係選択手段
で選択された２項関係から文が合成される。

【００１８】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照して説明する。図１は本発明の文書要約装置の原
理を説明する原理図である。

【００１９】この図において、文書入力手段１からは、
処理の対象となる文書が入力される。重要単語抽出手段
２は、文書入力手段１から入力された文書から、出現頻
度などを参照して重要な単語を抽出する。関係表生成手
段３は、重要単語抽出手段２によって抽出された重要な
単語を含む文の構造を解析し、その文に含まれている単
語同士の２項関係を抽出して関係表を生成する。選択関
係表生成手段４は、関係表生成手段３によって生成され
た関係表から、重要な単語を含む２項関係を所定の規則
に従って抽出し、選択関係表を生成する。補完関係付加
手段５は、選択関係表に含まれている２項関係を補完す
る新たな２項関係を関係表から取得し、選択関係表に付
加する。文合成手段６は、補完関係付加手段５によって
新たな２項関係が付加された選択関係表に含まれている
２項関係から入力された文書の要約である文を合成して
出力する。

【００２０】次に、図２を参照して本発明の文要約装置
の実施の形態の構成例について説明する。この図におい
て、文書入力手段１１からは、処理の対象となる文書が
入力される。重要単語抽出手段１２は、文書入力手段１
１から入力された文書から、出現頻度などを参照して重
要な単語を抽出する。なお、重要な単語の抽出方法とし
ては、ｔｆ＊ＩＤＦ(tf：term frequency，IDF：invers
e document frequency)積（詳細については後述する）
などを用いる。

【００２１】関係表生成手段１３は、重要単語抽出手段
１２によって抽出された重要な単語を含む文の構造を解
析して、その文に含まれている単語同士の２項関係を抽
出して関係表を生成する。解析方法としては、一般的に
知られている構文解析や、形態素解析に応じたパターン
マッチング等を用いることができる。

【００２２】選択関係表生成手段１４は、関係表生成手
段１３によって生成された関係表から、重要な単語を含
む２項関係を所定の規則に従って抽出し、選択関係表を
生成する。選択方法としては、２項関係に含まれている
重要単語の数や、主要格を含むか否かや、重要な２項関
係と同一文中に存在しているか否かなどを基準にする。

【００２３】補完関係付加手段１５は、選択関係表に含
まれている２項関係を補完する新たな２項関係を関係表
から取得し、選択関係表に付加する。新たな２項関係の
選択方法としては、孤立関係や必須修飾句記録手段１７
に記録されている必須格などを参照する。

【００２４】文合成手段１６は、補完関係付加手段１５
によって新たな２項関係が付加された選択関係表に含ま
れている２項関係から、入力された文書の要約である文
を合成する。

【００２５】必須修飾句記録手段１７は、動詞とその動
詞に必須である必須格（主題、主体、対象、対格、名詞
連続など（「は」、「が」、「を」、「に」など）の対
応表を記録しており、補完関係付加手段１５からの要求
に応じて、必要な情報を供給する。

【００２６】次に、以上の実施の形態の動作について説
明する。文書入力手段１１からは、例えば、図３に示す
ような文書が入力される。重要単語抽出手段１２は、文
書入力手段１１から入力された文書から、出現頻度を参
照して重要単語を抽出する。なお、単語の一般性が高
く、多くの文書で頻出する単語の影響を避ける方法とし
て、ｔｆ＊ＩＤＦ積によるスコアを用いる方法がある。
その詳細は、「G. Salton "Automatic Text Processin
g," Addison-Wesley(1989)」などに記載されている。

【００２７】図３の文書から、重要単語抽出手段１２が
抽出した重要単語の一覧を、図４に示す。この例では、
単語の出現頻度順にＬｅｖｅｌ１〜Ｌｅｖｅｌ３に分類
されており、出現頻度が最も高いＬｅｖｅｌ１として
は、「富士山紡績」、「江山紡績」が挙げられており、
以下、図の通りである。

【００２８】関係表生成手段１３は、重要単語抽出手段
１２によって抽出された重要単語を含む文の構文解析を
行い、対象となる文に含まれている単語の２項関係（係
り受けの関係）を解析する。そして、得られた解析結果
に応じて関係表を生成する。なお、構文解析の方法とし
ては、形態素解析結果に対してパターンマッチングを適
用する方法を用いてもよい。

【００２９】構文解析結果の具体例を図５に示す。この
例において、実線によって囲繞されている単語は重要単
語である。また、破線によって囲繞されている単語は重
要単語以外の単語である。即ち、「富士山紡績」、「提
携」、「李白雲紡績廠」、「合弁会社」、「中国」、
「絹織物」は重要単語であり、その他は重要単語ではな
い。

【００３０】以上のような解析結果をもとにして、関係
表生成手段１３は、修飾関係の係り側と受け側に対応す
る２つの単語（２項関係）を抽出し、図６に示す関係表
を生成する。

【００３１】図６に示す関係表では、係り側、受け側、
係り受けの関係が一覧表示されている。なお、この図に
示す文番号は、図７に示すように、各文毎に付与された
番号である。この文番号は、重文や複文に対しては異な
る文番号が付与される。例えば、第２行目の文「富士山
紡績は中国・・・合弁会社を設立する。」は、重文とな
っているので、文の前半部分には文番号「１−１」が付
与され、また、文の後半には文番号「１−２」が付与さ
れている。

【００３２】なお、図６に示す表では、付属語は省略し
てある。実際には、活用、助動詞などが記載されるフィ
ールドが係り側、受け側のそれぞれに具備されている。
次に、図８に示すフローチャートを参照して、選択関係
表生成手段１４、補完関係付加手段１５、文合成手段１
６、および、必須修飾句記録手段１７の動作について説
明する。

【００３３】このフローチャートが開始されると、以下
の処理が実行されることになる。 ［Ｓ１］選択関係表生成手段１４は、重要単語を含む２
項関係の抽出処理を実行する。 ［Ｓ２］補完関係付加手段１５は、孤立関係（後述す
る）に対する関係解析処理を実行する。 ［Ｓ３］補完関係付加手段１５は、必須修飾句記録手段
１７に記録されている情報を参照して、必須格の補足処
理を実行する。 ［Ｓ４］文合成手段１６は、選択関係表に含まれている
２項関係を適宜合成して、処理結果である要約文を生成
する。

【００３４】なお、以上の処理はそれぞれサブルーチン
処理となっており、それぞれの処理については以下に詳
述する。ステップＳ１の処理が開始されると、図９に示
す以下の処理が実行されることになる。なお、以下の処
理では、関係表に記載されている２項関係の中から、係
り側または受け側の少なくとも一方が重要単語であるも
のを選択し、選択された２項関係の中から重要な２項関
係を抽出して、選択関係表に付加する処理を行う。 ［Ｓ１−０］選択関係表生成手段１４は、選択関係表の
内容を全て空（ＮＵＬＬ）の状態にする。 ［Ｓ１−１］選択関係表生成手段１４は、直接関係の探
索処理を実行する。なお、この処理の詳細については、
図１０を参照して後述する。 ［Ｓ１−２］選択関係表生成手段１４は、同じ文にある
２項関係の抽出処理を実行する。なお、この処理の詳細
については、図１２を参照して後述する。 ［Ｓ１−３］選択関係表生成手段１４は、主要格の探索
処理を実行する。なお、この処理の詳細については、図
１４を参照して後述する。

【００３５】図９に示すステップＳ１−１の処理が開始
されると、図１０に示すフローチャートが実行されるこ
とになる。この処理では、関係表に記載されている２項
関係のうち、係り側と受け側の双方に重要単語を含むも
のを選択して、選択関係表に付加する。 ［Ｓ１１］選択関係表生成手段１４は、関係表から２項
関係を１つ取得する。例えば、図６に示す関係表から
「富士山紡績」と「提携」とからなる２項関係を取得す
る。 ［Ｓ１２］選択関係表生成手段１４は、取得した２項関
係の係り側と受け側の双方が重要単語であるか否かを判
定する。その結果、双方が重要単語である場合にはステ
ップＳ１３に進み、また、そうでない場合にはステップ
Ｓ１５に進む。

【００３６】図６の例では、「富士山紡績」と「提携」
とは双方とも重要単語であることからＹＥＳと判定さ
れ、ステップＳ１３に進む。 ［Ｓ１３］選択関係表生成手段１４は、取得した重要単
語を選択関係表に付加する。

【００３７】図６の例では、「富士山紡績」と「提携」
とが選択関係表に付加される。 ［Ｓ１４］選択関係表生成手段１４は、重要単語リスト
から係り側と受け側に対応する重要単語を削除する。

【００３８】図６の例では、「富士山紡績」と「提供」
とが重要単語リストから削除されることになる。 ［Ｓ１５］選択関係表生成手段１４は、関係表に未処理
の２項関係が残っているか否かを判定する。その結果、
未処理の２項関係が残っている場合にはステップＳ１１
に戻り、残っていない場合には処理を終了する。

【００３９】以上の処理を、図６の例に適用すると、図
１１に示す選択関係表を得る。この例では、文番号１−
１に含まれている「富士山紡績」と「提携」との関係は
「主題」の関係であり、また、この項目はステップＳ１
−１の処理において取得されたことが示されている。同
様にして、「上海紡績廠Ｂ」と「提携」、および、「子
会社」と「江山紡績」との関係が示されている。

【００４０】ここで、表の右端にある項目「得られたス
テップ」には、以上の２項関係がステップＳ１−１にお
いて得られたことが示されている。なお、この処理が実
行される前に、重要単語リストに記載されている重要単
語は、「富士山紡績」、「江山紡績」、「上海紡績廠
Ｂ」、「絹織物」、「合弁会社」、「社長」、「子会
社」、「提携」、「資本金」、「中国」である。ステッ
プＳ１−１の処理が実行されると、「富士山紡績」、
「提携」、「上海紡績廠Ｂ」、「子会社」、および、
「江山紡績」が選択され、その結果、これらの項目は重
要単語リストから削除されることになる。従って、ステ
ップＳ１−１の処理が実行された後は、重要単語リスト
には、「絹織物」、「合弁会社」、「社長」、「資本
金」、および、「中国」が残ることになる。

【００４１】図９に示すステップＳ１−１の処理が終了
すると、ステップＳ１−２が続いて実行されることにな
る。図１２は、ステップＳ１−２の処理の詳細を示すフ
ローチャートである。この処理が開始されると、以下の
処理が実行されることになる。なお、この処理では、係
り側と受け側の双方が重要単語である２項関係と同じ文
（同じ文番号を有する文）に存在し、かつ、係り側また
は受け側の一方が重要単語である２項関係が選択され
て、選択関係表に付加されることになる。 ［Ｓ３１］選択関係表生成手段１４は、図９のステップ
Ｓ１−１の処理において取得された２項関係のうち、未
処理のものが存在するか否かを判定する。

【００４２】いま、処理が開始されたばかりであり、図
１１に示す選択関係表には、未処理の２項関係が３つ存
在していることからＹＥＳと判定されてステップＳ３２
に進む。 ［Ｓ３２］選択関係表生成手段１４は、ステップＳ１−
１において取得された２項関係を選択関係表から１つだ
け取得する。

【００４３】いまの例では、図１１に示す選択関係表か
ら、「富士山紡績」と「提携」とからなる２項関係が抽
出される。 ［Ｓ３３］選択関係表生成手段１４は、取得された２項
関係と同一の文番号を有する２項関係Ｒが関係表に存在
しているか否かを判定する。その結果、存在する場合に
はステップＳ３４に進み、そうでない場合にはステップ
Ｓ３１に戻る。

【００４４】いまの例では、「富士山紡績」と「提携」
からなる２項関係の文番号は“１−１”であり、同一の
文番号を有する２項関係（例えば、「絹織物」と「企
業」および「中国」と「企業」）は関係表中に存在する
ので、ＹＥＳと判定され、ステップＳ３４に進む。 ［Ｓ３４］選択関係表生成手段１４は、２項関係Ｒの中
に重要単語を１つだけ含む２項関係Ｓが存在するか否か
を判定し、存在する場合にはステップＳ３５に進み、ま
た、存在しない場合にはステップＳ３１に戻る。

【００４５】いまの例では、「絹織物」と「企業」およ
び「中国」と「企業」の２つの関係は、重要単語「絹織
物」と「中国」をそれぞれ含んでいることからＹＥＳと
判定されてステップＳ３５に進む。 ［Ｓ３５］選択関係表生成手段１４は、２項関係Ｓを選
択関係表に付加する。

【００４６】いまの例では、「絹織物」と「企業」およ
び「中国」と「企業」の２つの２項関係が選択関係表に
付加されることになる。 ［Ｓ３６］選択関係表生成手段１４は、２項関係Ｓに含
まれている重要単語を重要単語リストから削除する。

【００４７】いまの例では、「絹織物」と「中国」とが
重要単語リストから削除されることになる。その結果、
重要単語リストには、「合弁会社」、「社長」、およ
び、「資本金」のみが存在することになる。

【００４８】以上のような処理が繰り返されると、第３
回目の処理において、図１１に示す選択関係表の第３番
目の「子会社」と「江山紡績」とからなる２項関係と同
一の文番号（＝３）を有する「川崎竜之介」と「社長」
および「資本金」と「六億五千万円」からなる２つの２
項関係が選択関係表に付加される。そして、これらに含
まれている重要単語「社長」と「資本金」が重要単語リ
ストから削除されることになる。その結果、重要単語リ
ストには、「合弁会社」のみが残ることになる。

【００４９】図１３は、以上の処理によって生成された
選択関係表の一例を示す図である。図１１との比較か
ら、以上の処理により第４番目〜第７番目の２項関係が
新たに付加されたことが分かる。

【００５０】なお、表の右端にある項目「得られたステ
ップ」には、以上の２項関係がステップＳ１−２におい
て得られたことが示されている。次に、図１４を参照し
て、図９に示す主要格の探索処理（ステップＳ１−３の
処理）の詳細について説明する。この処理は、関係表か
ら、係り側または受け側の一方が重要単語であり、か
つ、主要格に相当する２項関係を選択して選択関係表に
付加する。このフローチャートが開始されると、以下の
処理が実行されることになる。 ［Ｓ５１］選択関係表生成手段１４は、重要単語リスト
を参照し、未処理の重要単語が残っているか否かを判定
する。その結果、未処理の重要単語が残っている場合に
はステップＳ５２に進み、そうでない場合には処理を終
了する。

【００５１】いまの例では、図１２の処理の結果、「合
弁会社」が重要単語リストにまだ残っているので、これ
に対して処理が実行される。即ち、第１回目の処理で
は、前述した重要単語が残っていることからＹＥＳと判
定され、ステップＳ５２に進む。 ［Ｓ５２］選択関係表生成手段１４は、重要単語リスト
から重要単語Ｋを１つ取得する。

【００５２】いまの例では、重要単語Ｋとして「合弁会
社」が選択される。 ［Ｓ５３］選択関係表生成手段１４は、重要単語Ｋを含
む２項関係Ｒが関係表に存在するか否かを判定し、存在
する場合にはステップＳ５４に進み、存在しない場合に
はステップＳ５６に進む。

【００５３】いまの例では、重要単語「合弁会社」に対
応する２項関係（「合弁会社」と「設立」からなる２項
関係）が存在することから、ＹＥＳと判定されて、ステ
ップＳ５４に進む。 ［Ｓ５４］選択関係表生成手段１４は、図示せぬメモリ
等に格納されている主要格リスト（図１５参照）に２項
関係Ｒの関係が記載されているか否かを判定する。その
結果、主要格リストに記載されている場合にはステップ
Ｓ５５に進み、そうでない場合には、ステップＳ５６に
進む。

【００５４】いまの例では、「合弁会社」と「設立」か
らなる２項関係の関係は、「を格」であり、これは、図
１５に示す主要格リストの第３番目に記載されているこ
とからＹＥＳと判定されて、ステップＳ５５に進む。 ［Ｓ５５］選択関係表生成手段１４は、２項関係Ｒを選
択関係表に付加する。

【００５５】いまの例では、「合弁会社」と「設立」と
が選択関係表に追加されることになる。 ［Ｓ５６］選択関係表生成手段１４は、重要単語リスト
から重要単語Ｋを削除する。

【００５６】以上の処理の結果、図１６に示すような選
択関係表が生成されることになる。この選択関係表で
は、最後の行に、以上に示したステップＳ１−３の処理
によって得られた２項関係として、「合弁会社」と「設
立」およびこれらの関係を示す「を（対象）」が記載さ
れている。

【００５７】なお、以上の２項関係の選択を、主要格リ
ストの順、すなわち主要格の重要性に応じて実行するよ
うにしてもよい。その場合に選択される２項関係の有す
る関係は、以下のようになる。

【００５８】が格（主体）→は格（主題）→を格（対
象）→に格（対格）→...なお、同格は、名詞連続から
パターンマッチを用いて解析する。例えば「人名“社
長" 」のパターンならば、この「人名」が“社長”を表
していると解釈する。一方、「子会社の江山紡績」にお
いて、「の」は同格を表すが、ここではそこまでの解釈
を行わない。「の」の解釈を曖昧なままにしておいて
も、要約においては特に害がないためである。

【００５９】以上の処理が終了すると、図８のフローチ
ャートに戻り、ステップＳ２の処理が実行されることに
なる。この処理では、孤立した関係と他の２項関係とを
結ぶ２項関係が抽出される。ここで、孤立した関係と
は、図９のステップ１−２で得た２項関係を意味する。
これを同図のステップ１−１で得られた２項関係とつな
がりを持たせるための新たな２項関係を関係表から抽出
する。このような処理は、グラフ探索によって達成する
ことができる。

【００６０】なお、関係表に表された解析結果は２つの
単語（ノード）が関係（アーク）によって連結されたも
の（グラフ）とみなすことができるので、上述した処理
はグラフ探索によって実行することができる。この孤立
した関係（孤立したアーク）は選択関係表に既に入って
いる２項関係（ステップＳ１−１で取得された２項関
係）と同じ文にあるという条件を満たすので、この探索
は必ず成功する。

【００６１】例えば、図１６に示す例では、まず「資本
金」と「六億五千万円」からなる２項関係が取得され
る。次に、六億五千万円を係り側に有する関係、即ち
「六億五千万円」と「出資する」から構成され、その関
係が「を格（対象）」である２項関係が選択される。

【００６２】続いて、「出資する」に関係を有する２項
関係、即ち「江山紡績」と「出資する」とからなる関係
が選択される。そして、「六億五千万円」と「出資」、
および、「江山紡績」と「出資」の２組の２項関係は選
択関係表に付加されることになる。

【００６３】以上の処理の結果、図１８に示すように、
孤立関係である「資本金」と「六億五千万円」からなる
２項関係と、ステップＳ１−１の処理において抽出され
た「子会社」と「江山紡績」とからなる関係とを結合す
る２項関係（「六億五千万円」と「出資」、および、
「江山紡績」と「出資」）が抽出されて、選択関係表に
新たに付加されることになる。

【００６４】同様の処理が繰り返されると、ステップＳ
１−２において取得された「絹織物」と「企業」と、ス
テップＳ１−１において取得された「上海紡績廠Ｂ」と
「提携」とを結ぶ、「企業」と「上海紡績廠Ｂ」から構
成される２項関係が取得され、選択関係表に付加され
る。

【００６５】更に、ステップＳ１−２において取得され
た「川崎竜之介」と「社長」と、ステップＳ１−１にお
いて取得された「子会社」と「江山紡績」とを結ぶ、
「江山紡績」と「社長」から構成される２項関係が取得
され、選択関係表に新たに付加される。

【００６６】以上の処理により生成された選択関係表の
一例を図１７に示す。この例では、第９番目〜第１２番
目に、上述の処理によって新たに付加された２項関係が
示されている。

【００６７】以上の処理が終了すると、図８のステップ
Ｓ３の処理が実行されることになる。ステップＳ３にお
いて、補完関係付加手段１５が、選択関係表に含まれて
いる動詞に必須な必須格を関係表より取得して選択関係
表に付加する。なお、必須格は、主題、主体、対象、対
格、名詞連続とする。

【００６８】いま、選択関係表に記載されている動詞
は、「提携する」、「設立する」、「出資する」の３種
類である。補完関係付加手段１５は、必須修飾句記録手
段１７に記録されている、動詞とその必須格との対応関
係を示す対応表を参照し、これらの動詞の必須格を関係
表から探索する。

【００６９】いま、これらの動詞に対応する必須格のう
ち、関係表に含まれているものは、以下の通りである。
「富士山紡績」、「設立する」（は（主題））「三十
％」、「出資する」（−（対象））ここで、“−”は格
助詞の省略を示す。

【００７０】これらの必須格は、補完関係付加手段１５
によって、選択関係表に付加される。図１９は、以上の
処理により生成された選択関係表の一例を示す図であ
る。この図の例では、第１３番目と第１４番目に前述の
新たな２項関係が付加されている。

【００７１】なお、名詞的概念( およびサ変名詞) に関
しても、それらがかかる先が選択関係表に存在しないな
らば、関係表から探して選択関係表に移してもよい。ま
た、名詞的概念に対しては、以上のような処理を行わな
いようにしてもよい。

【００７２】なお、必須格は必須修飾句記録手段１７に
記録されているものを使用するようにしたが、例えば、
ユーザが選択可能とすることもできる。また、動詞それ
ぞれについて設定するようにしてもよい。例えば、「提
携する」は、主体のほか、「と（共同）」、「で（領
域）」を持つとしてもよい。

【００７３】更に、「こと」、「もの」、「とき」、
「方法」、「手段」など、それ自身では意味の特定能力
が低い( 広い意味を持つ) ものは、その修飾句( 「の」
またはその他の連体修飾) を加えるようにしてもよい(
図３の例では存在しない) 。

【００７４】以上の処理が終了すると、図８のステップ
Ｓ４の処理が実行されることになる。図２０は、図８の
ステップＳ４の処理の詳細を説明するフローチャートで
ある。この処理は、以上の処理によって生成された選択
関係表に含まれている２項関係を適宜接続し、処理結果
である文（要約文）を生成する。図２０に示すフローチ
ャートが開始されると、以下の処理が実行されることに
なる。 ［Ｓ７１］文合成手段１６は、選択関係表から２項関係
を１つ取得する。

【００７５】いま、例えば、図１９に示す選択関係表の
第１番目の２項関係である「富士山紡績」と「提携」か
ら構成される２項関係が取得される。 ［Ｓ７２］文合成手段１６は、取得した項目を選択関係
表から削除する。

【００７６】いま、「富士山紡績」と「提携」からなる
２項関係が選択関係表から削除されることになる。 ［Ｓ７３］文合成手段１６は、取得した２項関係からグ
ラフインスタンスを生成する。

【００７７】いま、重要単語「富士山紡績」と「提携」
を２つのノードとし、これらを結ぶアークに関係「は
（主題）」が付加されたグラフインスタンスが生成され
ることになる。なお、このとき、アークに対して出現文
番号（１から順にインクリメントされる数）を付与して
おき、生成されたグラフを出力する際に使用する（詳細
は後述する）。 ［Ｓ７４］文合成手段１６は、グラフインスタンスにお
いて調査が終了したことを示す調査終了マークが付加さ
れていないアークを選択する。

【００７８】いまの例では、調査終了マークがまだ付加
されていない「富士山紡績」と「提携」を結ぶアークが
選択される。 ［Ｓ７５］文合成手段１６は、選択されたアークの係り
側のノードに対する探索処理を実行する。なお、この処
理はサブルーチンとなっており、その詳細は後述する。

【００７９】いまの例では、係り側のノードである「富
士山紡績」が選択され、このノードに対する探索処理が
実行されることになる。 ［Ｓ７６］文合成手段１６は、選択されたアークの受け
側のノードに対する探索処理を実行する。なお、この処
理はサブルーチンとなっており、その詳細は後述する。

【００８０】いまの例では、受け側のノードである「提
携」が選択され、このノードに対する探索処理が実行さ
れることになる。 ［Ｓ７７］文合成手段１６は、選択されたアークに対し
て調査終了マークを付加する。

【００８１】いまの例では、「富士山紡績」と「提携」
を結ぶアークに調査終了マークが付加されることにな
る。 ［Ｓ７８］文合成手段１６は、調査終了マークが全ての
アークに対して付加されたか否かを判定する。その結
果、全てのアークに対して調査終了マークが付加された
場合にはステップＳ７９に進み、付加されていない場合
にはステップＳ７４に戻る。

【００８２】いまの例では、ステップＳ７５またはステ
ップＳ７６の探索処理により、「富士山紡績」と「提
携」とにより構成されるグラフに新たなアークが付加さ
れた場合には、そのアークには調査終了マークは付加さ
れていないことから、ＮＯと判定されてステップＳ７４
に戻る。 ［Ｓ７９］文合成手段１６は、選択関係表に２項関係が
まだあるか否かを判定する。その結果、選択関係表に２
項関係がまだある場合にはステップＳ７１に戻り、ま
た、ない場合には処理を終了する。

【００８３】例えば、選択関係表の第１番目の２項関係
（「富士山紡績」と「提携」）に対する処理が終了した
とすると、これらを中心とする文が生成されたことにな
る（図２３参照）、この場合、他の２項関係がまだ残っ
ていることから、ステップＳ７９ではＹＥＳと判定さ
れ、ステップＳ７１に戻り、前述の場合と同様の処理が
繰り返される。そして、選択関係表に記載されている全
ての２項関係に対する処理が終了した場合には、ＮＯと
判定されて処理を終了する。

【００８４】次に、図２１と図２３を参照して、図２０
に示すステップＳ７５およびステップＳ７６の処理の詳
細について説明する。図２１は、図２０に示すステップ
Ｓ７５の処理の詳細を示すフローチャートである。この
フローチャートが開始されると、以下の処理が実行され
ることになる。 ［Ｓ９１］文合成手段１６は、取得された２項関係の係
り側のノードと同一の単語を受け側に持つ２項関係が選
択関係表に存在するか否かを判定する。その結果、係り
側のノードと同一の単語を受け側に持つ関係が存在する
場合にはステップＳ９２に進み、存在しない場合には図
２０の処理に復帰する。

【００８５】いま、係り側のノードである「富士山紡
績」と同一の単語を受け側に持つ２項関係は存在しない
ので、ＮＯと判定されて図２０の処理に復帰する。 ［Ｓ９２］文合成手段１６は、係り側のノードと同一の
単語を受け側のノードに有する２項関係を選択関係表か
ら抽出した後、選択関係表から削除する。 ［Ｓ９３］文合成手段１６は、抽出した２項関係の関係
と、係り側のノードに以前に付加したノードの関係が同
一であるか否かを判定する。その結果、同一である場合
にはステップＳ９１に戻り、そうでない場合にはステッ
プＳ９４に進む。

【００８６】例えば、以前の処理において、「富士山紡
績」に対して「山口県」（の（属性／部分））が付加さ
れている場合に、「中小企業」（の（属性／部分））が
抽出された場合には、「山口県の中小企業の富士山紡
績」は冗長となるため、後出の「中小企業」の付加を中
止する。 ［Ｓ９４］文合成手段１６は、抽出した２項関係を係り
側のノードに付加する。

【００８７】以上の処理により、選択されたアークの係
り側のノードと同一の単語を受け側に有する２項関係が
選択関係表から抽出された後、グラフインスタンスに順
次付加されていく。

【００８８】図２２は、図２０に示すステップＳ７６の
処理の詳細を示すフローチャートである。このフローチ
ャートが開始されると、以下の処理が実行されることに
なる。 ［Ｓ１１１］文合成手段１６は、取得された２項関係の
受け側のノードと同一の単語を係り側、または、受け側
に持つ２項関係が選択関係表に存在するか否かを判定す
る。その結果、受け側のノードと同一の単語を係り側、
または、受け側に持つ２項関係が存在する場合にはステ
ップＳ１１２に進み、存在しない場合には図２０の処理
に復帰する。

【００８９】いま、受け側のノードである「提携」と同
一の単語を受け側に持つ２項関係としては選択表の第２
番目に示されている「李白雲紡績廠」と「提携」がある
ので、ステップＳ１１１ではＹＥＳと判定されてステッ
プＳ１１２に進む。 ［Ｓ１１２］文合成手段１６は、受け側のノードと同一
の単語を係り側、または、受け側のノードに有する２項
関係を選択関係表から抽出した後、選択関係表から削除
する。

【００９０】いまの例では、「李白雲紡績廠」と「提
携」とが選択関係表から抽出された後、削除されること
になる。 ［Ｓ１１３］文合成手段１６は、抽出した２項関係の関
係と、受け側のノードに以前に付加されたアークの関係
が同一であるか否かを判定する。その結果、同一である
場合にはステップＳ１１１に戻り、そうでない場合には
ステップＳ１１４に進む。

【００９１】いまの例では、受け側のノードには、まだ
ノードは付加されていないので、ＮＯと判定され、ステ
ップＳ１１４に進む。 ［Ｓ１１４］文合成手段１６は、抽出した２項関係を受
け側のノードに付加する。

【００９２】いまの例では、図２３に示すように、ノー
ド「提携」に対して「李白雲紡績廠」が付加されること
になる。図２０に示すステップＳ７４〜７８の処理が繰
り返されると、第２回目の処理において、「李白雲紡績
廠」と「提携」とを結ぶアーク（第１回目の処理で付加
されたアーク）が処理の対象に選択される。そしてステ
ップＳ７５の処理の結果、「企業」が「李白雲紡績廠」
に付加される（図２３参照）。更に、第３回目の処理に
おいては、「企業」と「李白雲紡績廠」とを結ぶアーク
が処理の対象に選択される。そして同じくステップＳ７
５の処理の結果、「中国」と「絹織物」とが付加される
ことになる。そして、接続可能な２項関係が選択関係表
には存在しないことから、新たなノードは付加されず、
その結果、新たなアーク（調査終了マークが付加されて
いないアーク）も存在しなくなり、ステップＳ７８では
ＹＥＳと判定されて、ステップＳ７９に進む。

【００９３】ステップＳ７９では、まだ、選択関係表に
は２項関係が残っていることから、ＹＥＳと判定され、
ステップＳ７１に戻る。そして、前述の場合と同様の処
理が繰り返され、図２４および図２５に示すようなグラ
フが生成されることになる。なお、図２４の例では、
「富士山紡績」、「設立」、および、「合弁会社」とが
接続されたグラフが示されている。また、図２５に示す
例では、「資本金」、「六億五千万円」、「子会社」、
「江山紡績」、「出資」、「川崎竜之介」、「社長」、
および、「三十％」とが接続されたグラフが示されてい
る。

【００９４】以上の処理が終了すると、文合成手段１６
は、生成された複数のグラフに対して、出力順序を規定
する。具体的には、ステップＳ７３の処理により、グラ
フの個々のアークに付与された出現分番号の最も小さい
ものを、そのグラフの番号とし、その番号が小さい順に
グラフをソートする。

【００９５】そして、文合成手段１６は、重複した重要
単語を削除する処理を行う。即ち、各グラフのノードに
ある単語が重要単語リストに記載されている場合には、
その重要単語にマークを付与していく。そして、ノード
が有する重要単語の全てがマーク済みのグラフが存在し
ている場合には、そのグラフは冗長であるとして削除す
る。

【００９６】このような処理を行う理由は、既に使用さ
れている重要単語のみによって構成されているグラフ
は、既出の文と内容が重複する場合が多いからである。
なお、このような処理を実行せずに全てのグラフを出力
の対象としてもよい。

【００９７】次に、文合成手段１６は、以上のグラフか
ら文を合成する処理を行う。即ち、グラフが動詞を含む
場合には、以下のような順序で各ノードの単語を配置し
ていく。

【００９８】［主題］［主体］［対象］［対格］［その
他の格］＊［付属語］但し、＊は自分自身を表す また、名詞に対しては、以下のような順序で各ノードの
単語を配置していく。

【００９９】［連体修飾］［属性／部分］［名詞連続］
［同格］＊［付属語］［“（”補足“）”］なお、それ
ぞれの格は、［係り側］［表層関係名］とする。これら
は動詞、名詞の細分類によりさらに詳細にしても良い。
以上の処理により、例えば、図２３のグラフからは、
「富士山紡績は中国の絹織物企業の李白雲紡績廠と提
携。」という文が生成されることになる。

【０１００】また、図２４のグラフからは、「富士山紡
績は合弁会社を設立。」更に、図２５のグラフからは、
「資本金六億五千万円は子会社の江山紡績（川崎竜之介
社長）が三十％出資する。」という文が生成される。

【０１０１】そして、文合成手段１６は、生成された３
つの文を、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイや
プリンタなどの表示装置に対して出力する。その結果、
ＣＲＴや印字用紙上には、以下のような文が出力される
ことになる。

【０１０２】富士山紡績は絹織物企業の李白雲紡績廠と
提携。富士山紡績は合弁会社を設立。資本金六億五千万
円は、子会社の江山紡績（川崎竜之介社長）が三〇％出
資。

【０１０３】次に、他の文書を以上の実施の形態によっ
て処理した結果について説明する。処理する文書として
は、図２６に示すものを使用する。図２７は、重要単語
抽出手段１２が図２６に示す文書から抽出した重要単語
のリストである。この例では、「中村化学工業」、「山
田化学工業」、「ケミカル」、「中村ケミカル」、その
他が重要単語として抽出されている。

【０１０４】図２８は、生成された要約文である。この
例では、以下のような要約文が出力されることになる。
山田化学工業は中村化学工業と折半出資会社を新設。

【０１０５】新会社は「中村ケミカル」の社名。将来は
山田グループの農薬会社と合併させる。農薬の研究開
発。

【０１０６】円高による輸出の減少。業界再編気運も高
まる。次に、更に他の文書を以上の実施の形態によって
処理した結果について説明する。処理する文書として
は、図２９に示すものを使用する。

【０１０７】図３０は、重要単語抽出手段１２が図２９
に示す文書から抽出した重要単語のリストである。この
例では、「ジューシーミート」、「山水藤雄」、「食
肉」、「駅ビル」その他が重要単語として抽出されてい
る。

【０１０８】図３１は、生成された要約文である。この
例では、以下のような要約文が出力されることになる。
東京渋谷の駅ビル。

【０１０９】食肉ディスカウンター、ジューシーミート
が出店。社長の山水藤雄は胸を張る。牛肉で四割、鶏肉
で三−四割は安い。

【０１１０】首都圏のショッピングセンター（ＳＣ）や
駅ビル、百貨店を中心。食品売り場の集客力が高まっ
た。以上の実施の形態によれば、文書の要約を少ない文
字数で的確に生成することが可能となる。

【０１１１】例えば、キーワード列挙によるものと比較
した場合では、概要が把握しやすくなる。つまり、キー
ワード列挙では、キーワードが独立に表示されるため、
キーワード間の関係が把握できないが、本発明では、キ
ーワードとキーワードの関係が把握できるので、おおま
かにどのようなことが述べられているかを知ることがで
きる。

【０１１２】また、本発明では、重要文ピックアップ
（＋削除）に比べて、一文の長さが短いため、迅速に内
容を把握することができる。即ち、重要文ピックアップ
では、一文の長さが長くなりがち（複数のサンプルの処
理結果は平均約５０文字）で、概要を把握するのに時間
がかかる。不要要素を削除する場合でも、平均約３５文
字である。一方、この発明による１文の平均文字数は約
１７文字で、重要文ピックアップ（＋削除）の約半分の
長さとなる。

【０１１３】更に、重要文ピックアップ（＋削除）に比
べて、文章の切れがよいという特徴がある。即ち、重要
分ピックアップ（＋削除）では、文の述部がそのまま残
る傾向があり、文書選択にとってはあまり意味のない情
報が残りがちである。例えば、図２６の文書に対して重
要分ピックアップ処理を施すと、以下のような出力を得
る。

【０１１４】山田化学工業は中村化学工業と農薬事業の
折半出資会社を新設することで合意したと、発表した。
なお、本実施の形態の処理結果では、以下のような文を
得る。

【０１１５】山田化学工業は中村化学工業と折半出資会
社を新設。これらを比較して明らかなように、本実施の
形態による処理結果の方が要点が的確に抽出されている
ことが分かる。

【０１１６】更に、重要文ピックアップ（＋削除）で
は、削除しすぎで意味が不明になる場合があるが、本実
施の形態によれば、そのような問題点を解消することが
できる。例えば、「最大の要因は急速な円高による輸出
採算の悪化。」という文に対して、従来の重要文ピック
アップ（＋削除）処理を行った場合には、「要因は悪
化」という結果を得る。これは、明らかに削除のし過ぎ
である。一方、本実施の形態によれば、単語毎の主要格
の補完処理が実行されることから、「要因は円高による
輸出採算の悪化」という適切な要約を得ることができ
る。

【０１１７】更にまた、本実施の形態によれば、複数の
文から１つの句を構成することができるので、もともと
が短い文で構成されている場合に、意味の散在による焦
点のぼけを防ぐことが可能となる。

【０１１８】元々の文書が短い文の組み合せで意味を提
示する場合においては、従来技術のようにそこから重要
文をピックアップすると文脈が失われることになる。そ
のような場合においても、本実施の形態によれば、文脈
を補完することができる。

【０１１９】例えば、「食肉ディスカウンター、ジュー
シーミートの売り場だ。」と「ジューシーミートが出店
して以来、食品売り場の集客力が高まった。」の２文か
ら、本実施の形態では、「食肉ディスカウンター、ジュ
ーシーミートが出店。」という１文を合成して出力する
ことが可能となる。その結果、短い文の積み重ねによっ
て意味が形成されているような文書においても、的確な
要約を生成することが可能となる。

【０１２０】次に、図３２を参照して、本発明の第２の
実施の形態について説明する。図３２は、本発明の第２
の実施の形態の構成例を示す図である。この図におい
て、図２の場合と対応する部分には同一の符号を付して
あるのでその説明は省略する。この実施の形態において
は、重要単語数制限手段２１と表示形式変更手段２２、
および、表示装置２３が新たに付加されている。その他
の構成は、図２の場合と同様である。

【０１２１】重要単語数制限手段２１は、重要単語抽出
手段１２が抽出する重要単語の個数を制御する。また、
表示形式変更手段２２は、文合成手段１６によって合成
された文を表示装置２３に表示する際に、重要単語に相
当する部分の表示形式を変更する。

【０１２２】次に、以上の実施の形態の動作について簡
単に説明する。いま、文書入力手段１１に対して、図３
に示す例文が入力されたとする。すると、重要単語抽出
手段１２は、重要単語数制限手段２１の制御に応じて重
要単語を抽出する。仮に、抽出する重要単語の個数を７
個に制限（設定）したとすると、重要単語抽出手段１２
は、以下の重要単語を抽出することになる。

【０１２３】Ｌｅｖｅｌ１ 富士山紡績、江山紡績 Ｌｅｖｅｌ２ 李白雲紡績廠、絹織物、合弁会社、社
長、子会社 関係表生成手段１３は、以上の重要単語を含む文の構文
解析を行うことにより、それらの文の２項関係を抽出
し、関係表を生成する。選択関係生成手段１４は、第１
の実施例において説明したような処理を行うことによ
り、関係表から所定の規則に応じて、重要な２項関係を
抽出し、選択関係表を生成する。

【０１２４】補完関係付加手段１５は、選択関係表に記
載されている２項関係同士の関係を補完する新たな関係
を関係表から選択して選択関係表に付加するとともに、
必須修飾句記録手段１７に記録されている対応表を参照
して、必須格となる２項関係を関係表から選択し、選択
関係表に新たに付加する。

【０１２５】文合成手段１６は、補完関係付加手段１５
から供給された選択関係表に記載されている２項関係を
適宜接続することにより文を合成する。この結果得られ
る文を以下に示す。

【０１２６】富士山紡績は絹織物企業の李白雲紡績廠と
提携。富士山紡績は合弁会社を設立。子会社の江山紡績
（川崎竜之介社長）が三十％出資そして、表示形式変更
手段２２は、以上の文に含まれている重要単語の表示形
式を変更して、表示装置２３に出力する。

【０１２７】図３３は、このとき表示装置２３に表示さ
れる文の表示例である。この例では、重要単語に該当す
る部分には下線が付加されている。このように表示する
ことにより、文中で重要な部分を迅速に把握することが
可能となる。

【０１２８】図３４は、他の表示形式の一例を示してい
る。この例では、重要単語のフォントのサイズが変更さ
れている。このようにすることにより、図３３の場合に
比較して視覚的に重要な部分を更に把握しやすくするこ
とができる。

【０１２９】なお、図には示さないが、重要単語の表示
色を変更するようにすることも可能である。続いて、図
３５を参照して本発明の第３の実施の形態について説明
する。

【０１３０】図３５は、本発明の第３の実施の形態の構
成例を示す図である。この図において、図２の場合と対
応する部分には同一の符号を付してあるのでその説明は
省略する。なお、この実施の形態においては、図２の場
合と比較して、選択関係表生成手段２５の動作が異なっ
ている。なお、その他の構成は、図２の場合と同様であ
る。

【０１３１】この実施の形態においては、選択関係表生
成手段２５は、図９のステップＳ１−３に示す主要格の
探索処理において、ある重要単語に対応する２項関係を
選択する際に、その２項関係が有するスコア（後述す
る）を参照し、スコアが高いものを優先して選択する。

【０１３２】また、選択関係表生成手段２５は、ステッ
プＳ１−２の処理において、係り側と受け側の双方が重
要単語である２項関係と同一の文に含まれている他の２
項関係を抽出する場合に、予め設定されている上限の個
数を超えない範囲で２項関係を抽出する。

【０１３３】次に、以上の実施の形態の動作について簡
単に説明する。所定の文書が文書入力手段１１に入力さ
れると、重要単語抽出手段１２は、重要単語を抽出す
る。

【０１３４】関係表生成手段１３は、重要単語を含む文
の構文解析を行うことにより、それらの文の２項関係を
抽出し、関係表を生成する。選択関係表生成手段２５
は、図１２に示すステップＳ３５において、２項関係Ｓ
を選択関係表に付加する場合に、Ｓが複数である場合に
は、所定の上限値を超えない範囲の２項関係を選択して
から付加する。

【０１３５】その場合は、ステップＳ３におけるグラフ
探索が、その探索深さ（所定の上限値）で中断されるこ
とになる。なお、探索を中断した関係は選択関係表には
付加しない。ここで付加されるはずだった重要単語はス
テップＳ１−３の処理で別途付加されることになる。

【０１３６】なお、探索を中断するのではなく、すべて
の接続候補に対して探索を行い、ホップ数（アークの接
続数）の最も小さいものを選択することも可能である。
以上のような処理によれば、合成結果の文が不要に長く
なることを防止することができる。即ち、第１および第
２の実施の形態の例では、ステップＳ２において、選択
関係表に記載されている重要単語（係り側と受け側が共
に重要単語である２項関係）に達するまでに、いくつも
の関係をつなぎ合わせなければならない場合が生じる。
これは結果として、長い句を生成してしまうことを意味
する。

【０１３７】しかしながら、本実施の形態では、ステッ
プＳ１−２において、既選択の重要単語に達するために
つなぐ２項関係の個数を制限するようにしたので、生成
される文が不要に長くなることを防止することができ
る。

【０１３８】また、選択関係表生成手段２５は、図１４
に示す主要格の探索処理の代わりに、以下の処理を実行
する。なお、この実施の形態においては、関係表の各単
語には、その文書におけるスコアが記載されているもの
とする。また、関係表には、関係全体のスコアを記入す
る欄があるとする。すなわち関係表は次の項目を含む。 １ 文番号 ２ 係り側単語 ３ 係り側単語スコア (complement-score) ４ 受け側単語 ５ 受け側単語スコア (head-score) ６ 関係 (relation-type) ７ トータルスコア 選択関係表生成手段２５は、以上のような項目を含む関
係表から、選択した重要単語を係り側または受け側にも
つ２項関係を抽出する。そして、各２項関係のトータル
スコアを計算する。なお、トータルスコアの計算式を以
下に示す。

【０１３９】

【数１】 ここで、Score(relation-type)は主要格リストの順序を
重みで置き換えたものである。即ち、Score(が格) ＞Sc
ore(連体修飾) の関係がある。

【０１４０】そして、選択関係表生成手段２５は、トー
タルスコアの最も大きな２項関係を抽出して選択関係表
に付加する。なお、WcとWhの値を変えるのは、重要単語
が係り側にある２項関係を優先するか、受け側にある２
項関係を優先するかを決めるためである。重要単語とし
て選ばれたもののスコアは、もう一方の単語のスコアよ
り必ず高いので、重要単語が係り側にある２項関係を優
先させたければWcの値をWhより高くすればよい。

【０１４１】重要単語として選ばれたもののスコアは、
全ての２項関係で共通なので、重要単語ではない方の単
語のスコアを、それが係り側か受け側かで重みを変えれ
ばよい。また、Wc, WhとWlは、関係の重要さと、関係を
持つ単語の重要さの何れをより重視するかを決めるため
のものである。関係の重要さを全く考慮に入れないなら
ば、Wl = 0とすればよい。

【０１４２】以上のような処理を実行することにより、
ある重要単語に対して同一の主要格を有する複数の２項
関係が存在している場合には、設定に応じて重要度が高
い２項関係が選択され、選択関係表に付加されることに
なる。

【０１４３】第１および第２の実施の形態においては、
ある重要単語に対して同じ主要格を持つ２項関係が複数
ある場合に、関係表に出現する順序に応じてこれらの２
項関係が選択されることになる。その場合、重要でない
２項関係も選択され、要約文に付加されることになる。

【０１４４】しかしながら、以上のような処理によれ
ば、出現順序ではなく、重要度に応じて２項関係が選択
されるので、重要な２項関係のみを抽出することが可能
となる。

【０１４５】以上のようにして生成された選択関係表
は、補完関係付加手段１５に供給される。補完関係付加
手段１５は、選択関係表に記載されている２項関係同士
の関係を補完する新たな２項関係を関係表から選択して
選択関係表に付加するとともに、必須修飾句記録手段１
７に記録されている対応表を参照して、必須格となる２
項関係を関係表から選択して、選択関係表に新たに付加
する。

【０１４６】文合成手段１６は、補完関係付加手段１５
から供給された選択関係表に記載されている２項関係を
適宜接続することにより文を合成する。以上の実施の形
態によれば、不要に長い文が出力されることを防止する
ことが可能となるとともに、重要な単語を優先的に結合
した文を出力することが可能となる。

【０１４７】続いて、図３６を参照して本発明の第４の
実施の形態について説明する。図３６は、本発明の第４
の実施の形態の構成例を示す図である。この図におい
て、図２の場合と対応する部分には同一の符号を付して
あるのでその説明は省略する。なお、この実施の形態に
おいては、図２の場合と比較して、文書記録手段３１、
キーワード入力手段３２、および、文書検索手段３３が
新たに付加されている。なお、その他の構成は、図２の
場合と同様である。

【０１４８】文書記録手段３１は、文書入力手段１１か
ら入力された文書を記録する。キーワード入力手段３２
からは、文書記録手段３１に記録されている文書を検索
するためのキーワードが入力される。文書検索手段３３
は、キーワード入力手段３２から入力されたキーワード
を含んでいる文書を文書記録手段３１から検索して出力
する。

【０１４９】次に、以上の実施の形態の動作について説
明する。図３に示す文書を含む複数の文書が文書入力手
段１１から入力されたとすると、これらの文書は文書記
録手段３１に記録される。

【０１５０】いま、キーワード入力手段３２からキーワ
ードとして「中国」と「合弁」の２つの単語が入力され
たとすると、文書検索手段３３は、これら２つのキーワ
ードを双方とも含んでいる文書を文書記録手段３１から
取得する。図３に示す文書は、「中国」と「合弁」とい
う２つのキーワードを双方とも含んでいることから、こ
の文書と、これらのキーワードを双方とも含む他の文書
とが検出結果として出力される。なお、以下の処理で
は、簡単のために、図３に示す文書に対する処理につい
てのみ説明する。

【０１５１】重要単語抽出手段１２は、図２の実施の形
態の場合と同様の処理により、重要単語を抽出し、重要
単語リストを生成する。また、重要単語抽出手段１２
は、キーワード入力手段３２から入力されたキーワード
を、重要単語として重要単語リストに付加する。なお、
この実施の形態では、入力されたキーワードをＬｅｖｅ
ｌ３の重要単語と置換する。従って、得られる重要単語
リストは以下のようになる。

【０１５２】Ｌｅｖｅｌ１ 富士山紡績、江山紡績 Ｌｅｖｅｌ２ 李白雲紡績廠、絹織物、合弁会社、社
長、子会社 Ｌｅｖｅｌ３ 中国、合弁 関係表生成手段１３は、以上の重要単語を含む文の構文
解析を行うことにより、各文の２項関係を抽出し、関係
表を生成する。選択関係生成手段１４は、第１の実施の
形態と同様の処理を行うことにより、関係表から所定の
規則に応じて重要な２項関係を抽出し、選択関係表を生
成する。

【０１５３】補完関係付加手段１５は、選択関係表に記
載されている２項関係同士の関係を補完する新たな２項
関係を関係表から選択して選択関係表に付加するととも
に、必須修飾句記録手段１７に記録されている対応表を
参照して、必須格となる２項関係を関係表から選択し
て、選択関係表に新たに付加する。

【０１５４】文合成手段１６は、補完関係付加手段１５
から供給された選択関係表に記載されている２項関係を
適宜接続することにより文を合成する。この結果得られ
る文を以下に示す。

【０１５５】富士山紡績は中国の絹織物企業の李白雲紡
績廠と提携。富士山紡績は合弁会社を設立。子会社の江
山紡績（川崎竜之介社長）が三十％出資。

【０１５６】このような合成文は、例えば、図示せぬ表
示装置に供給され、ＣＲＴや印刷用紙に対して表示出力
されることになる。なお、このような処理は、文書検索
手段３３によって取得された全ての文書に対して実行さ
れ、検索結果である複数の文書の要約を得ることができ
る。

【０１５７】以上の実施の形態によれば、複数の文書か
ら、所定のキーワードによって所望の文書を選択しよう
とする場合において、検索結果の文書の要約を作成して
表示するようにしたので、目的となる文書を迅速に見つ
けることが可能となる。また、その場合に、合成される
文中にキーワードを配置するようにしたので、操作者が
うろ覚えの状態で目的となる文書を検索しているような
場合においても、記憶が最も明確な単語を含む文が要約
文として出力されることになるので、出力される文書が
所望のものであるか否かを迅速に判断することが可能と
なる。

【０１５８】なお、以上の実施の形態においては、入力
されたキーワードをＬｅｖｅｌ３の重要単語と置換する
ようにしたが、例えば、他のレベルの重要単語と置換し
たり、所定のレベルの重要単語に付加するようにしても
よい。

【０１５９】また、キーワードのみを重要単語として用
いることも可能である。即ち、重要単語抽出手段１２に
よって重要単語を抽出せずに、キーワードとして入力さ
れた単語のみを重要単語とすることも可能である。

【０１６０】その場合に得られる合成文を以下に示す。
富士山紡績は中国の企業の李白雲紡績廠と提携。富士山
紡績は合弁会社を設立。

【０１６１】このような方法によっても、充分な要約文
（合成文）を得ることができる。また、第２の実施例と
同様に、重要単語とキーワードの表示形式を変更するよ
うにしてもよい。

【０１６２】図３７は、重要単語には下線を、また、キ
ーワードには上線を付加して表示した表示例である。こ
のようにして表示することにより、合成された文中のど
こにキーワードが配置されているかを迅速に知ることが
可能となる。

【０１６３】更にまた、キーワード入力手段３２から入
力されたキーワードをシーソラス(Thesaurus) 展開して
（入力されたキーワードに対応する類義語を新たなキー
ワードとして）検索処理を行い。取得された文書の要約
を生成する場合において、シーソラス展開によって得ら
れたキーワードを重要単語として追加したり、あるい
は、生成された要約文を表示する場合に、シーソラス展
開によって得られたキーワードの表示形式を変更するよ
うにしてもよい。

【０１６４】なお、上記の例では、関係表中の一定の条
件を満たした関係を抽出し、選択関係表を生成している
が、選択関係表を用いなくても同様の処理を行うことが
できる。例えば、関係表中の一定の条件を満たした関係
に対し、マークを付ければよい。このような例を第５の
実施の形態として以下に説明する。

【０１６５】図３８は、本発明の第５の実施の形態の構
成例を示す図である。文書入力手段４１は、処理の対象
となる文書を入力する機能を備える。この文書入力手段
４１から入力された文書４７は重要単語抽出手段４２に
渡される。

【０１６６】重要単語抽出手段４２は、文書内の各単語
に重要度スコアを与える。スコアの計算方法としてはtf
*IDF積などを用いる。この実施の形態では、全部の単語
を抽出し、抽出した各単語に対して重要度のスコアを与
える。

【０１６７】関係表生成手段４３は、重要単語抽出手段
４２によって得られた単語（全部または重要なもののみ
に限定してもよい）を含む文を解析し、単語間の２項関
係を抽出する。解析方法は、構文解析や形態素解析結果
に対するパターンマッチなどがある。解析結果に基づい
て、関係表４８を生成する。

【０１６８】関係選択手段４４は、関係表生成手段４３
によって生成された関係表４８から、重要な単語を含む
２項関係を所定の規則にしたがって抽出し、関係表４８
中の関係に重要関係マークを与える。抽出規則として
は、関係を構成する単語の重要度のスコアの合計が一定
値以上のものをスコアの順に並べ、それらの上位から一
定個数までを選択する。また、重要単語の数や、他の重
要関係と同じ文中にあるか否かなどを抽出規則に含めて
もよい。

【０１６９】補完関係付加手段４５は、関係表４８中の
重要関係マークが付与された関係群に対して、それらを
補完する新たな関係に選択マークを与える。補完される
ものは、必須格、必須修飾句などである。

【０１７０】文合成手段４６は、関係表のマークのつけ
られた２項関係から、入力された文書４７の要約文４９
を合成する。次に、第５の実施の形態における動作につ
いて説明する。

【０１７１】文書入力手段４１によって入力された文書
４７は、重要単語抽出手段４２に渡される。重要単語抽
出手段４２は、文書４７中に存在する単語全てに重要度
スコアを付与する。ここでは、tf*IDF積を用いるものと
する。なお、全ての単語に対してスコアを付与せずに、
自立語のみに与えるようにしてもよい。また、自立語の
うち、連体詞、副詞、代名詞を除いたものにしてもよ
い。

【０１７２】全ての単語に対して重要度のスコアが付与
されたら、関係表生成手段４３が単語間の２項関係を抽
出し、それらの２項関係にスコア付けする。この例で
は、係り側の単語と受け側の単語とのスコアの合計を、
２項関係に対するスコアとする。係り側あるいは受け側
の名詞が複合名詞の場合、構成要素である名詞のスコア
の合計を複合名詞のスコアとする。スコア付けに関して
は、関係の種別に対してもスコアを与え、係り側単語ス
コア、受け側単語スコア、関係スコアのそれぞれに重み
付けを行い、それらの総和を得る方法もある。計算方法
の例としては、前述の式（１）に示した通りである。そ
して、スコア付けされた２項関係によって、関係表４８
を生成する。

【０１７３】次に、関係選択手段４４が、関係表４８の
中からスコアの高い順に一定数の重要関係を選択する。
この個数は予め与えるものとする。または、要約の全体
長などを考慮して、その都度計算するようにしてもよ
い。関係選択手段４４は、関係表４８中の選択された重
要関係に対してマークを付与する。

【０１７４】補完関係付加手段４５と文合成手段４６と
は、関係選択手段４４で選択された２項関係から、その
時点で最もスコアの高い関係を順次ピックアップし、そ
れらに重要関係を付加し、要約文を合成するプロセスを
繰り返す。

【０１７５】図３９は、第５の実施の形態における要約
文合成処理を示すフローチャートである。［Ｓ２０１］
補完関係付加手段４５は、隣接する補完関係をまとめ
る。具体的には、マークの付けられた重要関係を１つピ
ックアップする。そして、以下の条件を満たす重要関係
を、ピックアップした重要関係に接続する。

【０１７６】（１）距離０：重要関係中のどちらかの要
素に対して、直接つながっている重要関係。 図４０は、距離０の補完関係を示す図である。図中、
「Ａ」の要素５１と「Ｂ」の要素５２との関係が、ピッ
クアップされた重要関係である。なお、この図では、係
り受け関係の係り側から受け側に向かって矢印が示され
ている（図４１，４２においても同様）。この例では、
「Ｃ１」の要素６１は、「Ａ」の要素５１に直接つなが
っているため、距離０で隣接する補完関係である。ま
た、「Ｃ２」、「Ｃ３」の要素６２，６３は、「Ｂ」の
要素５２に直接つながっているため、距離０で隣接する
補完関係である。

【０１７７】（２）距離１：重要関係中のどちらかの要
素に対して、１つの基本関係（重要関係としてリストア
ップされなかったもの）を介してつながる重要関係。 図４１は、距離１の補完関係を示す図である。この図で
は、基本関係を太い矢印で示している（図４２において
も同様）。この例では、「Ｄ１」の要素７１と「Ｅ１」
の要素７２とで構成される重要関係は、「Ｅ１」の要素
７２と「Ａ」の要素５１とが基本関係を有しているた
め、距離１で隣接する補完関係である。「Ｄ２」の要素
７３と「Ｅ２」の要素７４とで構成される重要関係は、
「Ｅ２」の要素７４と「Ｂ」の要素５２とが基本関係を
有しているため、距離１で隣接する補完関係である。
「Ｄ３」の要素７５と「Ｅ３」の要素７６とで構成され
る重要関係は、「Ｅ３」の要素７６と「Ｂ」の要素５２
とが基本関係を有しているため、距離１で隣接する補完
関係である。「Ｄ４」の要素７７と「Ｅ４」の要素７８
とで構成される重要関係は、「Ｄ４」の要素７７と
「Ｂ」の要素５２とが基本関係を有しているため、距離
１で隣接する補完関係である。

【０１７８】（３）距離２：ひとつの要素Ｅ（ふたつの
基本関係）を介してつながる重要関係。 図４２は、距離２の補完関係を示す図である。この例で
は、「Ｇ１」の要素８１と「Ｈ１」の要素８２とで構成
される重要関係は、受け側の要素８２が「Ｆ」の要素８
０をはさんだ２つの基本関係を介して「Ｂ」の要素５２
につながるため、距離２で隣接する補完関係である。
「Ｇ２」の要素８３と「Ｈ２」の要素８４とで構成され
る重要関係は、係り側の要素８３が「Ｆ」の要素８０を
はさんだ２つの基本関係を介して「Ｂ」の要素５２につ
ながるため、距離２で隣接する補完関係である。「Ｇ
３」の要素８５と「Ｈ３」の要素８６とで構成される重
要関係は、受け側の要素８６が「Ｆ」の要素８０をはさ
んだ２つの基本関係を介して「Ｂ」の要素５２につなが
るため、距離２で隣接する補完関係である。

【０１７９】なお、ここでは関係間の距離に応じて３種
類の隣接重要関係をあげたが、これは増減可能である。
一文を短くするためには短い距離のものしか選ばないよ
うにすればよい。一文が長くてもよい場合は距離の大き
いものまで含めるようにする。また、構成要素(単語)の
長さや、生成したときの文長によって、どこまで含める
かをダイナミックに変えてもよい。

【０１８０】図３９に戻り、フローチャートの続きを説
明する。 ［Ｓ２０２］補完関係付加手段４５は、必須基本関係を
補足する。具体的には、各要素との間で必須格の２項関
係を有する基本関係を加える。必須格は、「は」、
「が」、「を」、「に」、名詞連続とする。そして、関
係表中の必須補足関係に対して、選択マークを付与す
る。 ［Ｓ２０３］文合成手段４６は、要約文の要素として確
定した関係を、関係表から除去する。すなわち、ステッ
プＳ２０１で選択した重要関係と、ステップＳ２０２で
使った基本関係を関係表から除去する。 ［Ｓ２０４］文合成手段４６は、文の合成を行う。具体
的には、もともとあった助動詞、補助動詞、副助詞をつ
なげて文を合成し、合成した文を要約文リストに追加す
る。 ［Ｓ２０５］文合成手段４６は、要約文リストの文長合
計が一定値を超えたか否かを判断する。要約文リストの
文長合計が一定値を超えたら場合には、ステップＳ２０
１〜Ｓ２０４の繰り返し処理（ループ）を抜け、ステッ
プＳ２０６に進む。そうでなければステップＳ２０１へ
進み、再度繰り返し処理を行う。

【０１８１】なお、重要関係が尽きた場合にも繰り返し
処理を抜けステップＳ２０６に進むこととする。ただ
し、予め重要関係を多めに選ぶことにより、その終了条
件を避けるものとする。 ［Ｓ２０６］文合成手段４６は、ステップＳ２０４で得
られた要約文を元々の出現順に並べ替える。

【０１８２】このようにして、要約文が生成され、文合
成手段４６が要約文を提示する。次に、具体的な要約文
生成例を示す。図４３は、入力文書の例を示す図であ
る。これは、「酒ビスケット」の紹介文である。このよ
うな文書４７が、文書入力手段４１から重要単語抽出手
段４２に渡される。

【０１８３】ここでは、上記のアルゴリズムを用いて、
実際のＫＲ（キーリレーション関係）抽出データをもと
にして、アルゴリズムのシミュレーションを行う。ま
た、この例では、関係が理想通り抽出されていることを
仮定する。

【０１８４】まず、重要単語抽出手段４２が５個〜１０
個の重要関係を選択する。ここでの単語のスコア付けは
tf*IDF積を用いる。本来IDFは、その文書が属するある
文書集合から計算するべきだが、ここでは、毎日新聞１
９９４年の記事約１０万件から１万件をピックアップし
たものを文書集合として計算したものを用いている。こ
れは、Ｗｅｂ文書の集合を規定してDFを計算するのが困
難であることと、新聞記事に偏りが少なく、一般に用い
られる単語の頻度と大差ないと判断できるからである。

【０１８５】次に、関係表生成手段４３が、各単語を含
む文を解析し、単語間の２項関係を抽出する。そして、
各２項関係に対するスコアを計算し、関係表が生成され
る。図４４は、ピックアップされた関係から生成された
関係表を示す図である。この関係表４８には、「関係
名」、「第１の単語群」、「第２の単語群」、「出現
数」、「第１の単語群スコア」、「第２の単語群スコ
ア」、「全体スコア」、及び「マーク」の項目が設けら
れている。

【０１８６】「関係名」には、２つの単語がどのような
関係にあるのかが示されている。関係名「動た名」は、
第１の単語群が動詞、第２の単語群が名詞であり、
「た」という言葉によって接続されていることを示す。
関係名「形動な名」は、第１の単語群が形容動詞、第２
の単語群が名詞であり、「な」という言葉によって接続
されていることを示す。関係名「に」は、第１の単語群
と第２の単語群とが「に」という言葉によって接続され
ていることを示す。関係名「形い名」は、第１の単語群
が形容詞、第２の単語群が名詞であり、「い」という言
葉によって接続されていることを示す。関係名「複合」
は、第１の単語群に設定されている単語が複合名詞であ
ることを示す。関係名「の名」は、第１の単語群と第２
に単語群とがともに名詞であり、「の」という言葉によ
って接続されていることを示す。関係名「ＮＮ」は、第
１の単語群に設定されている単語が、名詞連続であるこ
とを示す。

【０１８７】「第１の単語群」には、係り側の単語もし
くは単語群が登録される。単語群として登録されるの
は、係り側が複合名詞の場合や、名詞連続の場合であ
る。また、関係名が「複合名詞」や「ＮＮ（名詞連
続）」の単語群も、「第１の単語群」の項目に登録され
る。

【０１８８】「第２の単語群」には、受け側の単語もし
くは単語群が登録される。単語群として登録されるの
は、受け側が複合名詞の場合や、名詞連続の場合であ
る。「出現数」には、入力された文書中に何回出現した
のかが設定される。

【０１８９】「第１の単語群スコア」は、「第１の単語
群」に設定されている単語群のスコアである。複数の単
語が設定されている場合には、各単語のスコアの合計で
ある。

【０１９０】「第２の単語群スコア」は、「第２の単語
群」に設定されている単語群のスコアである。「全体ス
コア」は、２項関係全体に対するスコアである。「第１
の単語群スコア」の値と「第２の単語群スコア」の値と
を合計することによって求められる。

【０１９１】「マーク」は、関係選択手段４４によって
選択された重要関係を示すフラグである。この項目に所
定のマークが登録されていれば、重要な関係として選択
されたことを示す。関係表生成手段４３によって関係表
が生成された直後の段階では、重要関係の選択は行われ
ていない。

【０１９２】なお、この図では、「全体スコア」の高い
順に重要関係が並べられている。このような関係表が生
成されると、関係選択手段４４によって全体スコアの高
い重要関係が一定数選択される。

【０１９３】図４５は、重要関係選択後の関係表を示す
図である。このように、関係選択手段４４によって選択
された２項関係に対して、「○」のマークが付与されて
いる。

【０１９４】次に、補完関係付加手段４５と文合成手段
４６とによって、図３９に示した処理が行われる。ま
ず、１回目のループについて説明する。

【０１９５】ステップＳ２０１において、補完関係付加
手段４５が、全体スコアがもっとも高い重要関係を選択
する。ここで選択する重要関係は、 ● こめ−た−酒，ビスケットである。そして、隣接す
る重要関係をまとめる。隣接する重要関係は、 ● 風雅な−酒，ビスケットである。この重要関係は、
「風雅」という単語が「酒，ビスケット」に直接接続さ
れているため、距離０の隣接関係である。

【０１９６】ステップＳ２０２において、必須格を持つ
基本関係を補足する。この例では「こめ」に対して、
「を格」の追加をする。その結果、 ●ロマン−を−こめの基本関係が追加される。関係表４
８中のこの基本関係に対して、選択マークを付与する。

【０１９７】ステップＳ２０３において、文合成手段４
６により、重要関係が除去される。ここで用いた３つの
関係がリストから除去される。ステップＳ２０４におい
て、文合成手段４６により文が合成される。この１回目
のループで得られる表現は、「ロマンをこめた風雅な酒
ビスケット」となる。

【０１９８】以後、同様にループを進める。２回目のル
ープでは、 重要関係：「五合，升−に−納め」 隣接する重要関係：なし 必須格補足：なし（「納め−て−お納めします」） 表層表現：「五合升に納めて」 が得られる。

【０１９９】３回目のループでは 重要関係：「高（い）−特選,吟醸,酒」 隣接する重要関係：なし 必須格補足：「香り（が）高い」 表層表現：「香り高い特選吟醸酒」 関係を５つとった場合はここで終わりとなる。

【０２００】４回目のループでは 重要関係：「神奈川−の−洋菓子,ウエダ」 隣接する重要関係：なし 必須格補足：「ウエダが−創作（した）」 表層表現：「神奈川の洋菓子ウエダが創作した」 ５回目のループでは 重要関係：「ビスケット生地を−浸し」 隣接する重要関係：「銘酒−の−香り」 （「香り−に−浸し」（全体スコア、１１位）を介して
つながっている） 必須格補足：なし 表層表現は「ビスケット生地を銘酒の香りに浸しまし
た」である。

【０２０１】以上でピックアップした関係は、次のよう
になる。 「ロマンをこめた風雅な酒ビスケット」 「五合升に納めて」 「香り高い特選吟醸酒」 「神奈川の洋菓子ウエダが創作した」 「ビスケット生地を銘酒の香りに浸しました」 抽出された文を、元の文書における出現順に並べ直すこ
とで、要約文が生成される。

【０２０２】図４６は、生成された要約文を示す図であ
る。このような要約文が文合成手段４６から出力され
る。以上のように、関係表に対して選択された旨のマー
クを付与しておけば、選択関係表を別途設けなくてもよ
くなる。

【０２０３】次に、第６の実施の形態について説明す
る。第６の実施の形態では、要約文として使用すること
が決定した関係を削除するのではなく、スコアを落とし
た状態で存続させておく。

【０２０４】図４７は、第６の実施の形態の構成例を示
す図である。この図において、文書入力手段４１と重要
単語抽出手段４２については、第５の実施の形態の同名
の構成要素を同じ機能を有しているため、図３９の同名
の構成要素と同じ符号を付して説明を省略する。

【０２０５】関係表生成手段４３ａは、基本的に第５の
実施の形態の関係表生成手段４３（図３９に示す）と同
じ機能を有しているとともに、さらに次の機能を有して
いる。すなわち、文合成手段４６ａより再スコアリング
要求を受けると、要約文として選択された単語のスコア
を下げ、関係表のスコアに関する値を再計算する。

【０２０６】関係選択手段４４ａは、関係表生成手段４
３ａによって関係表が生成されたとき、及び関係表生成
手段４３ａによって再スコアリングが行われたときに、
その時点で最も全体スコアの高い重要関係を選択する。

【０２０７】補完関係付加手段４５ａは、関係選択手段
４４ａが選択した関係に対する必須関係を追加する。文
合成手段４６ａは、関係選択手段４４ａが選択した関係
と、補完関係付加手段４５ａによって付加された必須関
係とに基づいて、表層文を生成する。そして、表層文全
体の長さが閾値を超えていなければ、再スコアリング要
求を関係表生成手段４３ａに送る。再スコアリング要求
には、新たに追加された表層文を構成する単語の情報が
含まれる。表層文全体の長さが閾値を超えていれば、生
成されている表層文を、元の文書４７への出現順に並
べ、要約文４９ａを生成する。

【０２０８】次に、第６の実施の形態による要約文の生
成手順を説明する。なお、関係表生成までのアルゴリズ
ムは第５の実施の形態と同様である。そこで、関係表生
成後の処理について以下に説明する。

【０２０９】図４８は、第６の実施形態における要約文
合成処理を示すフローチャートである。 ［Ｓ２１１］関係表が生成されたら、関係選択手段４４
ａが重要度スコアの最も高い２項関係を１つだけ選択す
る。 ［Ｓ２１２］補完関係付加手段４５ａが、必須関係を追
加する。初期段階では、「が」、「は」、「を」、
「に」など固定的なものとする。なお、ここでは予め重
要関係を抜き出していないので、隣接重要関係を補完す
るステップはない。 ［Ｓ２１３］補完関係付加手段４５ａが、関係の補充
（曖昧性の保存）を行う。「Ａ→ＢのＣ」のような形態
の場合であって「Ａ→Ｂ」または「Ａ→Ｃ」のみが抽出
されている場合は、関係「ＢのＣ」を加える。 ［Ｓ２１４］文合成手段４６ａは、枝数などをカウン
ト、または、表層文生成を仮適用して表層文全体の長さ
が、予め設定してある閾値を超えたか否かを判断する。
閾値を超えた場合にはステップＳ２１６に進み繰り返し
処理（ループ）を抜ける。そうでなければステップＳ２
１５に進む。 ［Ｓ２１５］関係表生成手段４３ａは、再スコアリング
を行う。すなわち、使った単語のスコアを落とす。ここ
では各単語のスコアを１／５にしている。その後、新し
い単語のスコアから新しい関係のスコアを再計算する。
その後ステップＳ２１１の重要関係の選択に戻り、新し
くスコアが最大になった関係を選択するところからこの
手順を繰り返す。 ［Ｓ２１６］文合成手段４６ａは、要約表層文を生成
し、列挙する。この際に、出現順に並べ直すことにより
要約文を生成する。そして、処理を終了する。

【０２１０】次に、具体的な要約文の生成例について説
明する。１回目のループでの処理を、図４３で示したサ
ンプルの文書４７を通して説明する。

【０２１１】ステップＳ２１１では、関係選択手段４４
ａが、重要度スコアのもっとも高い２項関係を選択す
る。ここでは ● こめ（た）−酒，ビスケットが選択される。このと
き、関係選択手段４４ａは、関係表中の選択した重要関
係のマークを「１−Ｃ」とする。このマークは、第１回
目のループで得られるコアの関係（ステップＳ２１１で
選択された重要関係）であることを意味している。

【０２１２】ステップＳ２１２では、補完関係付加手段
４５ａにより、必須関係が付与される。ここでは、「こ
める」の「を」格 ● ロマン−を−こめたが付与される。そして、補完関
係付加手段４５ａは、関係表中の必須格を持つ基本関係
に対して、「１−Ａ」のマークを付与する。このマーク
は、第１回目のループで得られる付加関係（ステップＳ
２１２で付加された基本関係）であることを意味してい
る。

【０２１３】ステップＳ２１３では、補完関係付加手段
４５ａにより、曖昧性の保存が行われる。「Ａ→Ｂの
Ｃ」のような形態の場合で「Ａ→Ｂ」または「Ａ→Ｃ」
のみが抽出されている場合は、関係「ＢのＣ」を加え
る。ここでは、該当する例はない。

【０２１４】ステップＳ２１４では、文合成手段４６ａ
によって、終了条件を満たしたか否かが判断される。こ
の段階では、枝数２、要約文字数は１３（「ロマンをこ
めた酒ビスケット」）であり、まだ終了条件を満たして
いないものとする。

【０２１５】ステップＳ２１５では、関係表生成手段４
３ａにより、再スコアリングが行われる。すなわち、使
った単語のスコアを落とし、新しい単語のスコアから新
しい関係のスコアを再計算する。

【０２１６】図４９は、１回目のループ終了後の関係表
を示す図である。この関係表４８ａでは、１回目のルー
プで選択された重要関係である「こめ−た−酒−ビスケ
ット」には「１−Ｃ」のマークが付与されている。そし
て、この重要関係に含まれる単語「こめ」、「酒」、
「ビスケット」のスコアが１／５にされ、関係表のスコ
アが再計算されている。その結果、最初に１位だった
「こめ−た−酒−ビスケット」と、「風雅−な−酒−ビ
スケット」のスコアは、それぞれ「5.15/5+9.68/5=2.9
7」、「4+9.68/5=5.94」となっている。図中、下線が引
かれているのが、値の変更されたスコアである。このた
め、最初は３位のスコアだった「五合升−に−納め
（て）」（スコア13.44）が最大のスコアとなる。

【０２１７】２回目以降も同様な操作を続ける。ここで
は、あらかじめ終了条件を決めずに何回か繰り返してみ
る。２回目のループを行う。全体スコアが「１３．４
４」である「五合升−に−納め（て）」が選択され、枝
数は３となり、要約文字数は７文字追加で２２となる。

【０２１８】図５０は、２回目のループ終了後の関係表
を示す図である。この関係表４８ａでは、新たに「五合
升−に−納め（て）」に対して「２−Ｃ」のマークが付
与されている。

【０２１９】３回目のループを行う。「高い−特選，吟
醸，酒」が選択され、「香り−高い」が追加される。表
層表現は「香り−高い−特選，吟醸，酒」である。枝数
は５となり、要約文字数は９文字追加で２９となる。

【０２２０】図５１は、３回目のループ終了後の関係表
を示す図である。この関係表４８ａでは、新たに「高い
−特選，吟醸，酒」に対して「３−Ｃ」のマークが付与
されている。また、図示されていないが、「香り−高
い」の基本関係に対して「３−Ａ」のマークが付与され
ている。

【０２２１】４回目のループを行う。「神奈川−の−洋
菓子，ウエダ」が選択され、「ウエダが−創作（し
た）」が追加される。枝数は７となり、要約文字数は１
５文字追加で４２となる。

【０２２２】最終的に得られる要約は、 「ロマンをこめた酒ビスケット」 「五合升−に−納めて」 「香り−高い−特選，吟醸，酒」 「神奈川−の−洋菓子,ウエダ ウエダが−創作した」 である。この表層文を、元文書での出現順に並べ替える
ことで、要約文が生成される。図５２は、第６の実施の
形態によって生成された要約文４９ａを示す図である。

【０２２３】ところで、上記の例では、重要語の関係を
関係表によって管理していたが、関係表に替えて解析木
を用いることもできる。そして、解析木に対してマーク
を付けることができる。

【０２２４】図５３は、マーク付けが行われた解析木を
示す図である。これは、第６の実施の形態において１回
目のループが終了した時点での解析木を示している。こ
の図において、太い線で結ばれた単語は、選択された２
項関係であることを示している。また、その線の近傍に
示された記号は、選択マークを示している。マークの意
味は、第６の実施の形態と同様である。太線の矩形で囲
まれた単語は、選択された単語を示している。

【０２２５】このように、解析木にマークを施すことに
よって、要約文を構成する関係を抽出していくことがで
きる。なお、上記の処理機能は、コンピュータによって
実現することができる。その場合、文書要約装置が有す
べき機能の処理内容は、コンピュータで読み取り可能な
記録媒体に記録されたプログラムに記述されており、こ
のプログラムをコンピュータで実行することにより、上
記処理がコンピュータで実現される。

【０２２６】コンピュータで読み取り可能な記録媒体と
しては、磁気記録装置や半導体メモリ等がある。市場に
流通させる場合には、ＣＤ−ＲＯＭ(Compact Disk Read
Only Memory) やフロッピーディスク等の可搬型記録媒
体にプログラムを格納して流通させたり、ネットワーク
を介して接続されたコンピュータの記憶装置に格納して
おき、ネットワークを通じて他のコンピュータに転送す
ることもできる。

【０２２７】コンピュータで実行する際には、コンピュ
ータ内のハードディスク装置等にプログラムを格納して
おき、メインメモリにロードして実行する。

【０２２８】

【発明の効果】以上説明したように本発明では、文書入
力手段からは、処理の対象となる文書を入力し、重要単
語抽出手段は、文書入力手段から入力された文書から、
重要な単語を抽出し、関係表生成手段は、重要単語抽出
手段によって抽出された重要な単語を含む文の構造を解
析し、その文に含まれている単語同士の２項関係を解析
して関係表を生成し、関係選択手段は、関係表生成手段
によって生成された関係表から、重要な単語を含む２項
関係を所定の規則に従って選択し、文合成手段は、関係
選択手段によって選択された２項関係から文を合成する
ようにしたので、入力された文書から短くて的確な要約
を作成することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の文書要約装置の原理を説明する原理
図である。

【図２】 本発明の第１の実施の形態の構成例を示す図
である。

【図３】 図２に示す実施の形態において処理される文
書の一例である。

【図４】 図２に示す重要単語抽出手段によって、図３
に示す文書から抽出された重要単語リストの一例を示す
図である。

【図５】 図２に示す関係表生成手段によって、重要単
語が含まれている文に対して構文解析がなされた場合に
得られる結果の一例を示す図である。

【図６】 図５に示す構文解析の結果得られる関係表の
一例を示す図である。

【図７】 図３に示す文書に対して付与された文番号の
一例を示す図である。

【図８】 図２に示す実施の形態において実行される処
理の一例を説明するフローチャートである。

【図９】 図８に示す「重要単語を含む２項関係の抽出
処理」の一例を説明するフローチャートである。

【図１０】 図８に示す「直接関係の探索処理」の一例
を説明するフローチャートである。

【図１１】 図１０に示す処理の結果生成される選択関
係表の一例を示す図である。

【図１２】 図９に示す「同じ文にある関係の探索処
理」の一例を説明するフローチャートである。

【図１３】 図１２に示す処理の結果生成される選択関
係表の一例を示す図である。

【図１４】 図９に示す「主要格の探索処理」の一例を
示すフローチャートである。

【図１５】 主要格リストの一例である。

【図１６】 生成される選択関係表の一例を示す図であ
る。

【図１７】 生成される選択関係表の一例を示す図であ
る。

【図１８】 追加される２項関係を示す図である。

【図１９】 図８に示す「必須格の補足処理」の結果生
成される選択関係表の一例を示す図である。

【図２０】 図８に示す「表層句の生成処理」の一例を
説明するフローチャートである。

【図２１】 図２０に示す「選択されたアークの係り側
のノードに対する探索処理」の一例を説明するフローチ
ャートである。

【図２２】 図２０に示す「選択されたアークの受け側
のノードに対する探索処理」の一例を説明するフローチ
ャートである。

【図２３】 図２０に示す処理によって、選択関係表に
記載されている２項関係が合成されて得られた文の一例
を示す図である。

【図２４】 図２０に示す処理によって、選択関係表に
記載されている２項関係が合成されることによって得ら
れた文の他の一例を示す図である。

【図２５】 図２０に示す処理によって、選択関係表に
記載されている２項関係が合成されることによって得ら
れた文の更に他の一例を示す図である。

【図２６】 図２に示す実施の形態において処理される
文書の一例を示す図である。

【図２７】 図２６に示す文書から抽出された重要単語
の一例を示す図である。

【図２８】 図２６に示す文書から合成された文の一例
を示す図である。

【図２９】 図２に示す実施の形態において処理される
文書の一例を示す図である。

【図３０】 図２９に示す文書から抽出された重要単語
の一例を示す図である。

【図３１】 図２９に示す文書から合成された文の一例
を示す図である。

【図３２】 本発明の第２の実施の形態の構成例を示す
図である。

【図３３】 図３２に示す実施の形態において図３に示
す文書を処理した結果、表示装置に表示される文の表示
例を示す図である。

【図３４】 図３２に示す実施の形態において図３に示
す文書を処理した結果、表示装置に表示される文の他の
表示例を示す図である。

【図３５】 本発明の第３の実施の形態の構成例を示す
図である。

【図３６】 本発明の第４の実施の形態の構成例を示す
図である。

【図３７】 図３６に示す実施の形態において図３に示
す文書を処理した結果、表示装置に表示される文の表示
例を示す図である。

【図３８】 本発明の第５の実施の形態の構成例を示す
図である。

【図３９】 第５の実施の形態における要約文合成処理
を示すフローチャートである。

【図４０】 距離０の補完関係を示す図である。

【図４１】 距離１の補完関係を示す図である。

【図４２】 距離２の補完関係を示す図である。

【図４３】 入力文書の例を示す図である。

【図４４】 ピックアップされた関係から生成された関
係表を示す図である。

【図４５】 重要関係選択後の関係表を示す図である。

【図４６】 生成された要約文を示す図である。

【図４７】 本発明の第６の実施の形態の構成例を示す
図である。

【図４８】 第６の実施の形態における要約文合成処理
を示すフローチャートである。

【図４９】 １回目のループ終了後の関係表を示す図で
ある。

【図５０】 ２回目のループ終了後の関係表を示す図で
ある。

【図５１】 ３回目のループ終了後の関係表を示す図で
ある。

【図５２】 第６の実施の形態によって生成された要約
文を示す図である。

【図５３】 マーク付けが行われた解析木を示す図であ
る。

【符号の説明】

１ 文書入力手段 ２ 重要単語抽出手段 ３ 関係表生成手段 ４ 選択関係生成手段 ５ 補完関係付加手段 ６ 文合成手段 １１ 文書入力手段 １２ 重要単語抽出手段 １３ 関係表生成手段 １４ 選択関係生成手段 １５ 補完関係付加手段 １６ 文合成手段 １７ 必須修飾句記録手段 ２１ 重要単語数制限手段 ２２ 表示形式変更手段 ２３ 表示装置 ２５ 選択関係表生成手段 ３１ 文書記録手段 ３２ キーワード入力手段 ３３ 文書検索手段

Claims (16)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力された文書の要約を作成して出力す
   る文書要約装置において、 処理の対象となる文書が入力される文書入力手段と、 前記文書入力手段から入力された文書から、重要な単語
   を抽出する重要単語抽出手段と、 前記重要単語抽出手段によって抽出された重要な単語を
   含む文の構造を解析し、その文に含まれている単語同士
   の２項関係を解析して関係表を生成する関係表生成手段
   と、 前記関係表生成手段によって生成された関係表から、重
   要な単語を含む２項関係を所定の規則に従って選択する
   関係選択手段と、 前記関係選択手段によって選択された２項関係から文を
   合成する文合成手段と、 を有することを特徴とする文書要約装置。
2. 【請求項２】 前記関係選択手段は、選択した２項関係
   を抽出し、選択した２項関係から選択関係表を生成する
   ことにより、選択した２項関係を明示することを特徴と
   する請求項１記載の文書要約装置。
3. 【請求項３】 前記関係選択手段は、前記関係表中の選
   択した２項関係に対して選択マークを付与することによ
   り、選択した２項関係を明示することを特徴とする請求
   項１記載の文書要約装置。
4. 【請求項４】 前記関係選択手段は、前記関係表から、
   係り側と受け側の双方が重要な単語である２項関係と、 係り側または受け側の何れかが重要な単語であり、か
   つ、それらが共に１つの文中に含まれている２項関係
   と、 係り側または受け側の何れかが重要な単語であり、か
   つ、それらの一方が主要格である２項関係と、を選択す
   ることを特徴とする請求項１記載の文書要約装置。
5. 【請求項５】 前記関係選択手段は、前記関係表に含ま
   れている２項関係のそれぞれのスコアを算出し、そのス
   コアに応じて選択すべき２項関係を決定することを特徴
   とする請求項１記載の文書要約装置。
6. 【請求項６】 前記選択関係表に含まれている２項関係
   を補完する新たな２項関係を前記関係表から選択する補
   完関係付加手段をさらに有し、 前記文合成手段は、前記関係選択手段と前記補完関係付
   加手段とによって選択された２項関係から文を合成する
   ことを特徴とする請求項１記載の文書要約装置。
7. 【請求項７】 前記補完関係付加手段は、文の孤立した
   ２項関係と、文の主要な２項関係とを結ぶ新たな２項関
   係を前記関係表から選択することを特徴とする請求項６
   記載の文書要約装置。
8. 【請求項８】 前記補完関係付加手段は、文の孤立した
   ２項関係と、文の主要な２関係とを結ぶ新たな２項関係
   を前記関係表から選択し、選択した２項関係から所定の
   個数の２項関係のみを更に選択することを特徴とする請
   求項６記載の文書要約装置。
9. 【請求項９】 各単語に必須な修飾句の種類を記録する
   必須修飾句記録手段を更に有し、 前記補完関係付加手段は、前記必須修飾句記録手段に記
   録されている情報を参照して、新たな２項関係を選択す
   ることを特徴とする請求項６記載の文書要約装置。
10. 【請求項１０】 前記文合成手段は、前記関係選択手段
    で選択された所定の２項関係の係り側または受け側と同
    一の単語を受け側または係り側に有する他の２項関係を
    相互に連結することにより文を合成することを特徴とす
    る請求項１記載の文書要約装置。
11. 【請求項１１】 前記重要単語抽出手段が抽出する重要
    な単語の数を制限する重要単語数制限手段を更に有する
    ことを特徴とする請求項１記載の文書要約装置。
12. 【請求項１２】 前記文合成手段によって合成された文
    に含まれている重要な単語を表示装置に表示させる際
    に、その表示形式を変更する表示形式変更手段を更に有
    することを特徴とする請求項１記載の文書要約装置。
13. 【請求項１３】 キーワードが入力されるキーワード入
    力手段を更に有し、前記関係表生成手段は、前記重要単
    語抽出手段によって抽出された重要な単語か、前記キー
    ワード入力手段から入力されたキーワードの何れかを含
    む文の構造を解析し、その文に含まれている単語同士の
    ２項関係を解析して関係表を生成することを特徴とする
    請求項１記載の文書要約装置。
14. 【請求項１４】 前記文書入力手段から入力された処理
    の対象となる複数の文書を記録する文書記録手段と、 前記キーワード入力手段から入力されたキーワードを含
    む文書を前記文書記録手段から検索する文書検索手段と
    を更に有し、 前記関係表生成手段は、前記キーワード入力手段から入
    力されたキーワードを含む文の構造を解析し、その文に
    含まれている単語同士の２項関係を解析して各文書単位
    で関係表を生成することを特徴とする請求項１記載の文
    書要約装置。
15. 【請求項１５】 前記文書入力手段から入力された処理
    の対象となる複数の文書を記録する文書記録手段と、 前記キーワード入力手段から入力されたキーワードを含
    む文書を前記文書記録手段から検索する文書検索手段と
    を更に有し、 前記重要単語抽出手段は、前記文書検索手段によって検
    索された各文書に含まれている重要単語を抽出し、 前記関係表生成手段は、前記重要単語抽出手段によって
    抽出された重要な単語か、前記キーワード入力手段から
    入力されたキーワードの何れかを含む文の構造を解析
    し、その文に含まれている単語同士の２項関係を解析し
    て各文書単位で関係表を生成することを特徴とする請求
    項１記載の文書要約装置。
16. 【請求項１６】 入力された文書の要約を作成して出力
    する文書要約プログラムを記録したコンピュータ読み取
    り可能な記録媒体において、 処理の対象となる文書が入力される文書入力手段、 前記文書入力手段から入力された文書から、重要な単語
    を抽出する重要単語抽出手段、 前記重要単語抽出手段によって抽出された重要な単語を
    含む文の構造を解析し、その文に含まれている単語同士
    の２項関係を解析して関係表を生成する関係表生成手
    段、 前記関係表生成手段によって生成された関係表から、重
    要な単語を含む２項関係を所定の規則に従って選択する
    関係選択手段、 前記関係選択手段によって選択された２項関係から文を
    合成する文合成手段、 としてコンピュータを機能させる文書要約プログラムを
    記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。