JPH11328206A - キーワード抽出装置および方法ならびに記憶媒体 - Google Patents
キーワード抽出装置および方法ならびに記憶媒体Info
- Publication number
- JPH11328206A JPH11328206A JP10134974A JP13497498A JPH11328206A JP H11328206 A JPH11328206 A JP H11328206A JP 10134974 A JP10134974 A JP 10134974A JP 13497498 A JP13497498 A JP 13497498A JP H11328206 A JPH11328206 A JP H11328206A
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- Japan
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- keyword
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- word
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- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 キーワードの抽出を、一度のスキャンで高速
に行えるキーワード抽出装置を提供する。 【解決手段】 単語認定部３は、形態素解析などを行っ
て、文書データベース２に登録されている文書の単語認
定をおこなう。構文特徴チェック部５は、単語認定され
た文書中の単語が所定の構文的特徴のもとに出現してい
るか否かを判断する。たとえば、“格助詞に導かれてい
る名詞相当の単語”であるか、“係助詞に導かれている
名詞相当の単語”であるかなどをチェックし、所定の構
文的特徴のもとに出現している単語を抽出する。
に行えるキーワード抽出装置を提供する。 【解決手段】 単語認定部３は、形態素解析などを行っ
て、文書データベース２に登録されている文書の単語認
定をおこなう。構文特徴チェック部５は、単語認定され
た文書中の単語が所定の構文的特徴のもとに出現してい
るか否かを判断する。たとえば、“格助詞に導かれてい
る名詞相当の単語”であるか、“係助詞に導かれている
名詞相当の単語”であるかなどをチェックし、所定の構
文的特徴のもとに出現している単語を抽出する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、文書のキーワー
ドを抽出するキーワード抽出装置および方法ならびに文
書のキーワードを抽出するプログラムを格納した記憶媒
体に関する。
ドを抽出するキーワード抽出装置および方法ならびに文
書のキーワードを抽出するプログラムを格納した記憶媒
体に関する。
【０００２】
【従来の技術】文書データからキーワード性の高い単語
を取得する従来の技術は、基本的にはtf*idfモデルを中
心としている。tf*idfモデルは、基本的には下式(１)に
基づく。
を取得する従来の技術は、基本的にはtf*idfモデルを中
心としている。tf*idfモデルは、基本的には下式(１)に
基づく。
【０００３】Wij＝tfij×logＮ／dfj … (１) (１)式において、Wijは文書Diにおける語句Tjの重み、t
fijは文書Diに含まれている語句Tjの頻度、dfjはTjが出
現する文書数、Ｎは全文書数、である。
fijは文書Diに含まれている語句Tjの頻度、dfjはTjが出
現する文書数、Ｎは全文書数、である。
【０００４】このtf*idfモデルは、語句頻度と文書頻度
を併用した手法で、文書中の高頻度語は当該文書で重要
な単語である可能性が高いであろうことと、一部の文書
にしか出現しない単語ほど識別力が高い単語である可能
性が高いであろうことから考案されたものである。
を併用した手法で、文書中の高頻度語は当該文書で重要
な単語である可能性が高いであろうことと、一部の文書
にしか出現しない単語ほど識別力が高い単語である可能
性が高いであろうことから考案されたものである。
【０００５】ただし、複合語などは一度長い正式名称が
現れた後は、略称されてしまうなどして、重要な単語で
あるにも関わらず頻度が低くなっていしまうということ
に鑑み、（言語処理学会第２回年次大会１９９６年予稿
集）には、単語の部分一致を見て、一致の度合いに応じ
て頻度を調整する技術が開示されている。
現れた後は、略称されてしまうなどして、重要な単語で
あるにも関わらず頻度が低くなっていしまうということ
に鑑み、（言語処理学会第２回年次大会１９９６年予稿
集）には、単語の部分一致を見て、一致の度合いに応じ
て頻度を調整する技術が開示されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、複合語
の造語力やtf*idfモデルは、いずれも全文書スキャンし
てからでないと、各単語のキーワード性の判断ができな
いため、キーワード性の判断に入るまでの時間と情報の
保持の負担は、大量の文書を処理する場合には大変大き
いので、何ギガバイトという大量文書を処理するために
は、一度のスキャンでキーワード性の高い単語を速やか
に取得できるようにすることが望まれる。前記の「擬似
キーワード相関法による重要キーワードと重要文の抽
出」に開示の技術では、一度のスキャンでキーワード性
の高い単語を取得できるようにしているが、基本的には
すべての単語について他の単語との部分一致を図りなが
ら、キーワード性を判断するため、処理速度の点で劣る
という不具合がある。
の造語力やtf*idfモデルは、いずれも全文書スキャンし
てからでないと、各単語のキーワード性の判断ができな
いため、キーワード性の判断に入るまでの時間と情報の
保持の負担は、大量の文書を処理する場合には大変大き
いので、何ギガバイトという大量文書を処理するために
は、一度のスキャンでキーワード性の高い単語を速やか
に取得できるようにすることが望まれる。前記の「擬似
キーワード相関法による重要キーワードと重要文の抽
出」に開示の技術では、一度のスキャンでキーワード性
の高い単語を取得できるようにしているが、基本的には
すべての単語について他の単語との部分一致を図りなが
ら、キーワード性を判断するため、処理速度の点で劣る
という不具合がある。
【０００７】この発明の目的は、キーワードの抽出を、
一度のスキャンで高速に行えるようにすることにある。
一度のスキャンで高速に行えるようにすることにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】請求項１に記載のキーワ
ード抽出装置は、文書群を格納する文書データベース
と、この文書データベースに格納されている文書中で単
語認定を行う単語認定手段と、この単語認定後の文書中
で出現の際の構文的特徴からキーワード性を判断して、
当該文書のキーワードを抽出するキーワード抽出手段
と、この抽出したキーワードを文書別に記憶するキーワ
ード記憶手段とを備えている。
ード抽出装置は、文書群を格納する文書データベース
と、この文書データベースに格納されている文書中で単
語認定を行う単語認定手段と、この単語認定後の文書中
で出現の際の構文的特徴からキーワード性を判断して、
当該文書のキーワードを抽出するキーワード抽出手段
と、この抽出したキーワードを文書別に記憶するキーワ
ード記憶手段とを備えている。
【０００９】したがって、単語認定をした文書中で出現
の際の構文的特徴からキーワード性を判断することがで
きる。
の際の構文的特徴からキーワード性を判断することがで
きる。
【００１０】請求項２に記載のキーワード抽出装置は、
請求項１に記載のキーワード抽出装置について、キーワ
ード抽出手段は、格助詞または係助詞に立つ名詞相当の
単語をキーワードとして抽出するものである。
請求項１に記載のキーワード抽出装置について、キーワ
ード抽出手段は、格助詞または係助詞に立つ名詞相当の
単語をキーワードとして抽出するものである。
【００１１】したがって、単語認定をした文書中で格助
詞または係助詞に立つ名詞相当の単語であるか否かとい
う出現の際の構文的特徴からキーワード性を判断するこ
とができる。
詞または係助詞に立つ名詞相当の単語であるか否かとい
う出現の際の構文的特徴からキーワード性を判断するこ
とができる。
【００１２】請求項３に記載のキーワード抽出方法は、
文書データベースに格納されている文書中で単語認定を
行う単語認定工程と、この単語認定後の文書中で出現の
際の構文的特徴からキーワード性を判断して、当該文書
のキーワードを抽出するキーワード抽出工程と、この抽
出したキーワードを文書別に所定の記憶装置に記憶する
キーワード記憶工程とを含んでなる。
文書データベースに格納されている文書中で単語認定を
行う単語認定工程と、この単語認定後の文書中で出現の
際の構文的特徴からキーワード性を判断して、当該文書
のキーワードを抽出するキーワード抽出工程と、この抽
出したキーワードを文書別に所定の記憶装置に記憶する
キーワード記憶工程とを含んでなる。
【００１３】したがって、単語認定をした文書中で出現
の際の構文的特徴からキーワード性を判断することがで
きる。
の際の構文的特徴からキーワード性を判断することがで
きる。
【００１４】請求項４に記載のキーワード抽出方法は、
請求項３に記載のキーワード抽出方法について、キーワ
ード抽出工程は、格助詞または係助詞に立つ名詞相当の
単語をキーワードとして抽出するものである。
請求項３に記載のキーワード抽出方法について、キーワ
ード抽出工程は、格助詞または係助詞に立つ名詞相当の
単語をキーワードとして抽出するものである。
【００１５】したがって、単語認定をした文書中で格助
詞または係助詞に立つ名詞相当の単語であるか否かとい
う出現の際の構文的特徴からキーワード性を判断するこ
とができる。
詞または係助詞に立つ名詞相当の単語であるか否かとい
う出現の際の構文的特徴からキーワード性を判断するこ
とができる。
【００１６】請求項５に記載の記憶媒体は、コンピュー
タに読み取り可能なプログラムを記憶していて、このプ
ログラムは文書データベースに格納されている文書ごと
に当該文書のキーワードを抽出する処理を前記コンピュ
ータに実行させるものであり、キーワード抽出処理は、
文書データベースに格納されている文書中で単語認定を
行ない、この単語認定後の文書中で出現の際の構文的特
徴からキーワード性を判断して、当該文書のキーワード
を抽出し、この抽出したキーワードを文書別に所定の記
憶装置に記憶することにより行うものである。
タに読み取り可能なプログラムを記憶していて、このプ
ログラムは文書データベースに格納されている文書ごと
に当該文書のキーワードを抽出する処理を前記コンピュ
ータに実行させるものであり、キーワード抽出処理は、
文書データベースに格納されている文書中で単語認定を
行ない、この単語認定後の文書中で出現の際の構文的特
徴からキーワード性を判断して、当該文書のキーワード
を抽出し、この抽出したキーワードを文書別に所定の記
憶装置に記憶することにより行うものである。
【００１７】したがって、単語認定をした文書中で出現
の際の構文的特徴からキーワード性を判断することがで
きる。
の際の構文的特徴からキーワード性を判断することがで
きる。
【００１８】請求項６に記載の記憶媒体は、請求項５に
記載の記憶媒体において、キーワード抽出処理は、格助
詞または係助詞に立つ名詞相当の単語をキーワードとし
て抽出するものである。
記載の記憶媒体において、キーワード抽出処理は、格助
詞または係助詞に立つ名詞相当の単語をキーワードとし
て抽出するものである。
【００１９】したがって、単語認定をした文書中で格助
詞または係助詞に立つ名詞相当の単語であるか否かとい
う出現の際の構文的特徴からキーワード性を判断するこ
とができる。
詞または係助詞に立つ名詞相当の単語であるか否かとい
う出現の際の構文的特徴からキーワード性を判断するこ
とができる。
【００２０】
【発明の実施の形態】この発明の一実施の形態を、図
１、図２を参照して説明する。図１は、この実施の形態
にかかるキーワード抽出装置１の機能ブロック図であ
る。
１、図２を参照して説明する。図１は、この実施の形態
にかかるキーワード抽出装置１の機能ブロック図であ
る。
【００２１】図１に示すように、文書データベース２に
は、電子化された文書群が登録されている。単語認定部
３は、この発明の単語認定手段、単語認定工程を実施す
るもので、形態素解析などを行って、文書データベース
２に登録されている文書の単語認定をおこなう。
は、電子化された文書群が登録されている。単語認定部
３は、この発明の単語認定手段、単語認定工程を実施す
るもので、形態素解析などを行って、文書データベース
２に登録されている文書の単語認定をおこなう。
【００２２】キーワード抽出部４は、単語認定部３で単
語の認定がなされた各文書について、キーワードの抽出
を行う。キーワード抽出部４には、構文特徴チェック部
５と、不要語排除部６とからなる。
語の認定がなされた各文書について、キーワードの抽出
を行う。キーワード抽出部４には、構文特徴チェック部
５と、不要語排除部６とからなる。
【００２３】構文特徴チェック部５は、この発明のキー
ワード抽出手段、キーワード抽出工程を実施するもの
で、文書中の単語が所定の構文的特徴のもとに出現して
いるか否かを判断する。たとえば、“格助詞に導かれて
いる名詞相当の単語”であるか、“係助詞に導かれてい
る名詞相当の単語”であるかなどをチェックし、所定の
構文的特徴のもとに出現している単語を抽出する。この
ように、格助詞、係助詞に導かれている名詞相当の単語
をキーワードとして抽出することで、叙述性の高い単語
を排し、文書の要となる単語を抽出することができる。
すなわち、頻度が高くても、“…を製造する”という場
合の“製造”は、“製造”自体が取り上げられている話
題であるとはいえないが、“製造が問題だ”という出現
の場合は、“製造”自体が取り上げられている話題であ
るとみなすことができる。
ワード抽出手段、キーワード抽出工程を実施するもの
で、文書中の単語が所定の構文的特徴のもとに出現して
いるか否かを判断する。たとえば、“格助詞に導かれて
いる名詞相当の単語”であるか、“係助詞に導かれてい
る名詞相当の単語”であるかなどをチェックし、所定の
構文的特徴のもとに出現している単語を抽出する。この
ように、格助詞、係助詞に導かれている名詞相当の単語
をキーワードとして抽出することで、叙述性の高い単語
を排し、文書の要となる単語を抽出することができる。
すなわち、頻度が高くても、“…を製造する”という場
合の“製造”は、“製造”自体が取り上げられている話
題であるとはいえないが、“製造が問題だ”という出現
の場合は、“製造”自体が取り上げられている話題であ
るとみなすことができる。
【００２４】不要語排除部６は、構文特徴チェック部５
で抽出した語のうち、所定の不要語を排除する。不要語
には、非常に一般性の高い単語や文脈がないと意味をも
たない相対性の高い単語（例えば、同市、前者、彼女）
などが該当する。
で抽出した語のうち、所定の不要語を排除する。不要語
には、非常に一般性の高い単語や文脈がないと意味をも
たない相対性の高い単語（例えば、同市、前者、彼女）
などが該当する。
【００２５】文書別キーワード情報格納部７は、この発
明のキーワード記憶手段、キーワード記憶工程を実施す
るもので、不要語排除部６で不要語を排除した後の語を
キーワードとして文書別に記憶する。
明のキーワード記憶手段、キーワード記憶工程を実施す
るもので、不要語排除部６で不要語を排除した後の語を
キーワードとして文書別に記憶する。
【００２６】図２は、キーワード抽出装置１によるキー
ワード抽出処理につき段階を追って説明するものであ
る。まず、図２(ａ)に示す文例の文書がキーワード抽出
の対象であるとすると、まず、単語認定部３でこの文書
の単語認定を行なう。図２(ｂ)は、図２(ａ)の文書につ
いて単語認定をした結果を示すものであり、“／”が単
語の切れ目を示している。次に、構文特徴チェック部５
により、図２(ｂ)の結果から、格助詞または係助詞に導
かれる名詞相当の単語を抽出する。なお、この処理は、
品詞情報を得られる形態素解析などを用いる場合は品詞
情報で判断し、また、n-gramなど品詞情報を得られない
単語認定の手法を用いる場合は助詞リストなどを予め保
有しておいて判断する。こうして抽出した単語のうち、
不要語に該当するものは、不要語排除部６で排除して、
図２(ｃ)に示すように、“米クリントン政権”、“高度
情報通信ネットワーク”、“平岩研究会”、…などの単
語がキーワードとして抽出される。
ワード抽出処理につき段階を追って説明するものであ
る。まず、図２(ａ)に示す文例の文書がキーワード抽出
の対象であるとすると、まず、単語認定部３でこの文書
の単語認定を行なう。図２(ｂ)は、図２(ａ)の文書につ
いて単語認定をした結果を示すものであり、“／”が単
語の切れ目を示している。次に、構文特徴チェック部５
により、図２(ｂ)の結果から、格助詞または係助詞に導
かれる名詞相当の単語を抽出する。なお、この処理は、
品詞情報を得られる形態素解析などを用いる場合は品詞
情報で判断し、また、n-gramなど品詞情報を得られない
単語認定の手法を用いる場合は助詞リストなどを予め保
有しておいて判断する。こうして抽出した単語のうち、
不要語に該当するものは、不要語排除部６で排除して、
図２(ｃ)に示すように、“米クリントン政権”、“高度
情報通信ネットワーク”、“平岩研究会”、…などの単
語がキーワードとして抽出される。
【００２７】図３は、キーワード抽出装置１の具体的構
成例を示すものである。すなわち、図３のキーワード抽
出装置１は、ＣＰＵ１１，ＲＯＭ１２，ＲＡＭ１３，磁
気ディスク１４，磁気ディスク１５，ＣＤ−ＲＯＭドラ
イブ１６などがバス１７で接続されている（Ｉ／Ｏなど
は図示を省略する）。
成例を示すものである。すなわち、図３のキーワード抽
出装置１は、ＣＰＵ１１，ＲＯＭ１２，ＲＡＭ１３，磁
気ディスク１４，磁気ディスク１５，ＣＤ−ＲＯＭドラ
イブ１６などがバス１７で接続されている（Ｉ／Ｏなど
は図示を省略する）。
【００２８】磁気ディスク１４には文書データベース２
が構築されている。磁気ディスク１５には所定のプログ
ラムが格納される。このプログラムはこの発明の記憶媒
体を実施するＣＤ−ＲＯＭ１８に記憶されていて、ＣＤ
−ＲＯＭドライブ１６で読み取り、磁気ディスク２５に
インストールしたものである。すなわち、このキーワー
ド抽出装置１は、ＲＯＭ１２に格納されているＢＩＯＳ
などや、磁気ディスク２４にインストールされているキ
ーワード抽出処理のための所定プログラムにより動作
し、前記した単語認定部３〜文書別キーワード情報格納
部７の各機能を実現する。文書別キーワード情報格納部
７に格納された文書別のキーワードは、図示しないディ
スプレイ、プリンタなどに出力する。なお、この発明の
記憶媒体として、フロッピーディスク、光磁気ディスク
など、各種の記憶媒体を用いて実施することができるこ
とはいうまでもない。
が構築されている。磁気ディスク１５には所定のプログ
ラムが格納される。このプログラムはこの発明の記憶媒
体を実施するＣＤ−ＲＯＭ１８に記憶されていて、ＣＤ
−ＲＯＭドライブ１６で読み取り、磁気ディスク２５に
インストールしたものである。すなわち、このキーワー
ド抽出装置１は、ＲＯＭ１２に格納されているＢＩＯＳ
などや、磁気ディスク２４にインストールされているキ
ーワード抽出処理のための所定プログラムにより動作
し、前記した単語認定部３〜文書別キーワード情報格納
部７の各機能を実現する。文書別キーワード情報格納部
７に格納された文書別のキーワードは、図示しないディ
スプレイ、プリンタなどに出力する。なお、この発明の
記憶媒体として、フロッピーディスク、光磁気ディスク
など、各種の記憶媒体を用いて実施することができるこ
とはいうまでもない。
【００２９】以上説明したキーワード抽出装置１によれ
ば、単語認定をした文書中で格助詞または係助詞に立つ
名詞相当の単語であるか否かという出現の際の構文的特
徴からキーワード性を判断して、キーワードの抽出を、
一度のスキャンで高速に行うことができる。
ば、単語認定をした文書中で格助詞または係助詞に立つ
名詞相当の単語であるか否かという出現の際の構文的特
徴からキーワード性を判断して、キーワードの抽出を、
一度のスキャンで高速に行うことができる。
【００３０】
【発明の効果】請求項１、３または５に記載の発明は、
文書頻度を用いることなく、単語認定をした文書中で出
現の際の構文的特徴からキーワード性を判断することが
できるので、キーワードの抽出を、一度のスキャンで高
速に行うことができる。
文書頻度を用いることなく、単語認定をした文書中で出
現の際の構文的特徴からキーワード性を判断することが
できるので、キーワードの抽出を、一度のスキャンで高
速に行うことができる。
【００３１】請求項２、４または６に記載の発明は、請
求項１、３または５に記載の発明について、単語認定を
した文書中で格助詞または係助詞に立つ名詞相当の単語
であるか否かという出現の際の構文的特徴からキーワー
ド性を判断して、キーワードの抽出を、一度のスキャン
で高速に行うことができる。
求項１、３または５に記載の発明について、単語認定を
した文書中で格助詞または係助詞に立つ名詞相当の単語
であるか否かという出現の際の構文的特徴からキーワー
ド性を判断して、キーワードの抽出を、一度のスキャン
で高速に行うことができる。
【図１】この発明の実施の一形態にかかるキーワード抽
出装置の機能ブロック図である。
出装置の機能ブロック図である。
【図２】前記キーワード抽出装置によるキーワード抽出
処理の例につき段階を追って説明する図である。
処理の例につき段階を追って説明する図である。
【図３】前記キーワード抽出装置の具体的な構成例を示
すブロック図である。
すブロック図である。
１ キーワード抽出装置、キーワード抽出方法 ２ 文書データベース ３ 単語認定手段、単語認定工程 ５ キーワード抽出手段、キーワード抽出工程 ７ キーワード記憶手段、キーワード記憶工程
Claims (6)
- 【請求項１】 文書群を格納する文書データベースと、 この文書データベースに格納されている文書中で単語認
定を行う単語認定手段と、 この単語認定後の文書中で出現の際の構文的特徴からキ
ーワード性を判断して、当該文書のキーワードを抽出す
るキーワード抽出手段と、 この抽出したキーワードを文書別に記憶するキーワード
記憶手段と、を備えているキーワード抽出装置。 - 【請求項２】 キーワード抽出手段は、格助詞または係
助詞に立つ名詞相当の単語をキーワードとして抽出する
ものである請求項１に記載のキーワード抽出装置。 - 【請求項３】 文書データベースに格納されている文書
中で単語認定を行う単語認定工程と、 この単語認定後の文書中で出現の際の構文的特徴からキ
ーワード性を判断して、当該文書のキーワードを抽出す
るキーワード抽出工程と、 この抽出したキーワードを文書別に所定の記憶装置に記
憶するキーワード記憶工程と、を含んでなるキーワード
抽出方法。 - 【請求項４】 キーワード抽出工程は、格助詞または係
助詞に立つ名詞相当の単語をキーワードとして抽出する
ものである請求項３に記載のキーワード抽出方法。 - 【請求項５】 コンピュータに読み取り可能なプログラ
ムを記憶していて、 このプログラムは文書データベースに格納されている文
書ごとに当該文書のキーワードを抽出する処理を前記コ
ンピュータに実行させるものであり、 前記キーワード抽出処理は、 文書データベースに格納されている文書中で単語認定を
行ない、 この単語認定後の文書中で出現の際の構文的特徴からキ
ーワード性を判断して、当該文書のキーワードを抽出
し、 この抽出したキーワードを文書別に所定の記憶装置に記
憶することにより行うものである記憶媒体。 - 【請求項６】 キーワード抽出処理は、格助詞または係
助詞に立つ名詞相当の単語をキーワードとして抽出する
ものである請求項５に記載の記憶媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10134974A JPH11328206A (ja) | 1998-05-18 | 1998-05-18 | キーワード抽出装置および方法ならびに記憶媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10134974A JPH11328206A (ja) | 1998-05-18 | 1998-05-18 | キーワード抽出装置および方法ならびに記憶媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11328206A true JPH11328206A (ja) | 1999-11-30 |
Family
ID=15140969
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10134974A Pending JPH11328206A (ja) | 1998-05-18 | 1998-05-18 | キーワード抽出装置および方法ならびに記憶媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11328206A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006085374A (ja) * | 2004-09-15 | 2006-03-30 | Keio Gijuku | 文書データベースにおける重要語抽出方法、重要語抽出装置、コンピュータプログラム、プログラム格納媒体 |
| JP2011065255A (ja) * | 2009-09-15 | 2011-03-31 | Sharp Corp | データ処理装置、データ名生成方法及びコンピュータプログラム |
-
1998
- 1998-05-18 JP JP10134974A patent/JPH11328206A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006085374A (ja) * | 2004-09-15 | 2006-03-30 | Keio Gijuku | 文書データベースにおける重要語抽出方法、重要語抽出装置、コンピュータプログラム、プログラム格納媒体 |
| JP4639388B2 (ja) * | 2004-09-15 | 2011-02-23 | 学校法人慶應義塾 | 文書データベースにおける重要語抽出方法、重要語抽出装置、コンピュータプログラム、プログラム格納媒体 |
| JP2011065255A (ja) * | 2009-09-15 | 2011-03-31 | Sharp Corp | データ処理装置、データ名生成方法及びコンピュータプログラム |
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