JPH1139306A - 多言語情報の処理システムおよび処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】入力文書の言語が母国語でない場合や入力文書
が大量である場合でも、ユーザによって入力文書中の情
報を容易に理解可能にする。 【解決手段】入力文書の要約部、さらには入力文書やそ
の要約結果を他の自然言語に翻訳する翻訳部を備える。
ローカル又はリモートの情報源から入力文書（ファクシ
ミリ文書、電子メイル文書、指定ファイル等）を受領し
（ST1）、この入力文書に対して言語の判定や分野を、i
f-then推論規則や統計情報を使用して判定する（ST2,ST
3）。入力文書に対して要約が必要であるときは、要約
部によって要約を作成する（ST4,ST5）。この要約は、
例えばテンプレートのスロットを埋めることで作成す
る。また、入力文書や要約結果に対して他の言語への翻
訳が必要であるときは、翻訳部によって翻訳を作成する
（ST6,ST7）。そして、言語判定結果、分野判定結果、
要約結果、翻訳結果等を、ローカルまたはリモートのユ
ーザに送る（ST8）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、多くの自然言語
で構成された文書に記載された大量の情報を取り扱う際
に適用して好適な多言語情報の処理システムおよび処理
方法に関する。詳しくは、入力文書を要約する機能、さ
らには入力文書やその要約を他の自然言語に翻訳する機
能を持たせることによって、文書中の情報をユーザが容
易に理解し得るようにした多言語情報処理システム等に
係るものである。

【０００２】

【従来の技術】情報を含有する文書を受け取り、データ
ベースに保存し、様々な基準に基づいて抽出してユーザ
に表示するデータベースシステムまた手法はすでに存在
する（例えば、Salton,Gerard;and McGill,MichaeI J.1
983. "Introduction to Modernlnformation Retrieva
l." New York:McGraw-HiII.参照）。

【０００３】このようなデータベースシステムにおい
て、関係する文書が大量にあったり非常に長いものであ
った場合、ユーザはすべてを読んで内容を理解すること
ができない場合があった。さらにデータベースに保存さ
れている文書がユーザの理解し得ない言語で書かれてい
る場合には、その文書の情報を理解することも不可能で
あった。文書を受け取り、他の自然言語に翻訳し、結果
をユーザに表示する自動翻訳システムや手法もすでに存
在する（例えば、US Patent 5528491 ″Apparatus and
method for automated natural language translatio
n″参照）。

【０００４】しかし、もとの文書が大量にあったり非常
に長いものであった場合、ユーザはすべての翻訳結果を
読み、もとの文書に書かれていた情報をすべて理解する
ことは困難であった。さらに、自動翻訳システムによる
出力の質はいまだに高くはなく、人間が書いた文章に比
べてほとんど常に劣っている。そのため、自動翻訳シス
テムからの出力を人間が書いた文章のようにすばやく読
んで理解することは非常に難しい。結果として、自動翻
訳された文書を読むのにはさらに長い時間がかかり、情
報管理の問題をさらに悪化させている。

【０００５】自動翻訳システムによってある言語から他
の言語に文書を翻訳し、結果を自動的に音声合成してユ
ーザに提示する手法やシステムもすでに存在する。その
ように翻訳・合成された結果を理解しやすくする技術も
開発されている。例えば、USpatent 5546500 ″Arrang
ement for increasing the comprehension of speech w
hen translating speech from a first language to a
second language″には、入力音声の韻律情報を出力音
声に転写させる技術が書かれている。 しかし、ある言語から他の言語への自動翻訳結果には、
語や句の誤選択、誤削除、文法上の誤りなど、様々な誤
りが含まれている。そのような誤りを含んだまま音声出
力が合成された場合、ユーザには不自然な音声となり、
長い間注意を集中して内容を聴き取り理解することはき
わめて難しい作業となる。さらに、すぐ前の部分を簡単
に読み返すことの出来る文書と異なり、音声で出力され
た場合には、前に読まれた単語や句、文などを聞き返す
ことが容易には出来ない。さらに、いわゆる「斜め読
み」をして要点をつかむことの出来る文書と異なり、音
声で出力された場合には、とばして速く要点をつかむこ
とができない。

【０００６】ＳＧＭＬ（Standard Generalized Markup
Language）やＨＴＭＬ（HypertextMarkup Language）の
ようなタグのついた文書を翻訳する自動翻訳システムに
ついては、例えば、US Patent 5548508 ″Machine Tra
nslation apparatus for translating document with t
ag″に示されている。

【０００７】この装置は、文書中のＳＧＭＬタグを判別
し、文書に追加すべき情報を明記した定義ファイルを参
照しながら、文書に必要な情報を追加する。この装置は
情報を追加するのみであり、ＳＧＭＬタグから文書の特
徴やメタ情報を判別したりすることはなく、そのような
文書の特徴やメタ情報を独立した記憶バッファに保存す
るようなこともせず、文書の特徴やメタ情報をのちの情
報システムでのプロセスの中で用いることもせず、文書
の特徴やメタ情報を使って、複数の翻訳部の中から適切
な処理部を選択するのに使用することもせず、文書の特
徴やメタ情報を使って、複数の翻訳用データベースの中
から適切なものを選択するのに使用することもしない。

【０００８】入力文書の全体または一部を翻訳する機械
翻訳システムは、例えば、US Patent 4814988 ″Machi
ne Translation system translating all or a selecte
d portion of an input sentence″に示されている。こ
のシステムは、入力文書の全体を必ずしも翻訳しない。
そのかわり、ユーザに翻訳してほしい部分を指示させ、
その部分のみ翻訳することが出来る。また、ユーザに翻
訳して欲しくない部分を指示させ、その部分を除いて翻
訳することもできる。このようなシステムにおいて、ユ
ーザはもとの文書を理解し、どこが翻訳されるべきか
（またはされないべきか）を判定することができなけれ
ばならない。さらにユーザは翻訳する部分を確定するた
めにもとの文章をもとの言語で読まなければならない。

【０００９】文書を分類するシステムと手法は、例え
ば、US Patent 5182708 ″Method and Apparatus for
classifying text″に示されている。この手法は、文書
を様々なカテゴリーに分類するために、文書中の異なる
単語数や単語の長さに基づく統計手法を用いる。この手
法はある力テゴリーに特徴的な特定の単語やパターンを
考慮に入れてはおらず、ＳＧＭＬやＨＴＭＬのタグで表
されたような注釈を考慮に入れてもいない。

【００１０】テーマにより文書を要約する手法とシステ
ムは、例えば、US Patent 5384703″Method and appara
tus for summarizing documents according to theme″
に示されている。この手法では、再帰的に文書中の一部
を選択していくことにより要約を作成する。選択するの
は、まず文書中にもっとも頻繁に表れる表現を探し、そ
の表現を含む部分からである。この手法では、頻繁には
表れないが文書中の重要な部分を示唆するパターンなど
を利用することはできない。さらに分野に特有のパター
ンや規則も利用しない。

【００１１】単語コードを使用した言語／分野判定手法
は、例えば、US Patent 5546507″Language identifica
tion process using coded language words″に示され
ている。この手法では、特定の言語や分野を示唆する単
語の表れる頻度を加算して行き、加算結果のもっとも多
い言語または分野を選択する。この手法は文書自体に含
まれているＳＧＭＬやＨＴＭＬタグのようなメタ情報を
利用したり、言語や分野を特定するためのif-then推定
規則を利用したりはしない。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】我々は文章の形での膨
大な量の情報に毎日接している。電子メイル、ワールド
ワイドウェブのぺージ上の文書、ファクシミリからの文
書、データベースの文書、その他様々なところからの情
報が文書の形でやってくる。さらにそれら文書は異なる
自然言語で書かれている。国際ビジネス、ワールドワイ
ドウェブのような全地球的な情報ネットワーク、ファク
シミリや電子メイルのような国際通信などの発達に伴
い、母国語以外で書かれた文書に接する機会も増えてい
る。このような状況で文書中の情報量が多すぎてすべて
を理解するのが不可能であったり、外国語で書かれてい
るために内容を理解するのが不可能であるといった問題
が発生する。

【００１３】そこで、この発明では、文書中の情報をユ
ーザが容易に理解し得るようにした多言語情報処理シス
テム等を提供することを目的とする。

【００１４】

【課題を解決するための手段】この発明に係る多言語情
報処理システムは、自然言語で書かれた入力文書を受領
する文書受領手段と、この入力文書の言語を判定する言
語判定手段と、この言語判定手段の言語判定結果を利用
し、入力文書の要約を作成する要約作成手段とを備える
ものである。

【００１５】また、この発明に係る多言語情報処理方法
は、自然言語で書かれた入力文書を受領する文書受領ス
テップと、入力文書の言語を判定する言語判定ステップ
と、言語判定ステップの言語判定結果を利用し、入力文
書の要約を作成する要約作成ステップとを備えるもので
ある。

【００１６】この発明においては、自然言語で書かれた
入力文書が受領される。この場合、ユーザからの入力の
仕様に含まれる入手場所の指定情報で指定される入手場
所、例えばファクシミリ、電子メイル、ファイルまたは
データベース等からの入力文書が受領される。そして、
この入力文書の言語の判定が行われる。この言語の判定
では、例えばif-then推論規則が適用されて候補言語が
ランキングされる。

【００１７】そして、言語の判定結果を利用し、入力文
書の要約が作成される。例えば、要約は、要約テンプレ
ートを用いて作成され、あるいは規則および統計情報を
用いて作成される。要約テンプレートを用いて要約を作
成する場合、ユーザからの要約の仕様で指定された要約
テンプレートがデータベースより読み出されて使用さ
れ、あるいはデータベースより入力文書に最適な要約テ
ンプレートが読み出されて使用される。規則および統計
情報を用いて要約を作成する場合、ユーザからの要約の
仕様に含まれる要約率や要約結果の長さの情報に適合す
るように入力文書の要約が行われる。

【００１８】入力文書またはその要約を、他の自然言語
に翻訳する翻訳手段を備えていてもよい。これにより、
例えば入力文書やその要約結果をユーザの理解可能な所
望の言語に翻訳することが可能となる。そして、要約結
果や翻訳結果は、例えばユーザの指示によってローカル
またはリモートの設備に送信される。

【００１９】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら、この
発明の実施の形態を説明する。図１は、実施の形態とし
ての、多言語情報処理システム１０の構成を示してい
る。この処理システム１０は、出入力インタフェース部
１００と、ＣＰＵ（central processingunit）２００
と、記憶装置３００とを有して構成されている。

【００２０】出入力インタフェース部１００は、電話回
線に接続するための電話回線インタフェース１０１と、
ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークに接続
するためのネットワークインタフェース１０２と、各種
の仕様等をユーザがキー入力するためのキーボード１０
３と、その各種の仕様等をユーザが音声で入力するため
のマイクロフォン１０４と、各種の仕様等をモニタの画
面上で入力するためのマウスやタッチスクリーン等１０
５と、処理システム１０の状態や処理結果等を表示する
液晶素子等で構成されるモニタ１０６とを有している。

【００２１】ＣＰＵ２００は、実質的に以下の機能部を
有している。すなわち、ＣＰＵ２００は、出入力インタ
フェース部１００との間で様々なデータのやり取りを行
うためのユーザインタフェース部２０１と、マイクロフ
ォン１０４より入力される音声を認識するための音声認
識部２０２と、この音声認識部２０２の認識結果やユー
ザのキーボード１０３からの入力言語を理解してシステ
ム言語コマンドに翻訳するための自然言語理解部２０３
と、後述するように要約結果や翻訳結果を電話に送信す
るために音声信号を合成する音声合成部２０４とを有し
ている。そして、ユーザインタフェース部２０１には、
出入力コントロール部２０５と、エラーメッセージを生
成するエラーメッセージ生成部２０６が備えられてい
る。

【００２２】また、ＣＰＵ２００は、後述する言語判
定、分野判定、要約および翻訳の対象となる入力文書を
受領するための入力受領部２１１と、後述する要約結果
や翻訳結果をユーザが指定する場所に送信するための出
力部２１２と、入力文書の言語を判定する言語判定部２
１３と、入力文書の分野を判定する分野判定部２１４
と、入力文書の要約を作成する要約部２１５と、入力文
書やその要約結果を他の自然言語に翻訳する翻訳部２１
６と、これら入力受領部２１１、出力部２１２、言語判
定部２１３、分野判定部２１４、要約部２１５および翻
訳部２１６の動作を制御する中央制御部２１７とを有し
ている。

【００２３】図２のフローチャートを使用して、処理シ
ステム１０の動作概要を説明する。まず、ステップＳＴ
１で、入力受領部２１１によってローカルまたはリモー
トの情報源からの入力文書を受領し、この入力文書を記
憶装置３００の記憶バッファ３０１に記憶する。次に、
ステップＳＴ２で、言語判定部２１２によって、記憶バ
ッファ３０１に記憶した入力文書の言語を判定し、その
判定結果を記憶装置３００の記憶バッファ３０２に記憶
する。

【００２４】次に、ステップＳＴ３で、分野判定部２１
４によって、記憶バッファ３０１に記憶した入力文書の
分野を判定し、その判定結果を記憶装置３００の記憶バ
ッファ３０３に記憶する。次に、ステップＳＴ４で、要
約が必要か否かを判定し、必要であるときは、ステップ
ＳＴ５で、要約部２１５によって、記憶バッファ３０２
に記憶した言語判定結果を利用し、記憶バッファ３０１
に記憶した入力文書の要約を作成し、その要約結果を記
憶装置３００の記憶バッファ３０４に記憶する。

【００２５】次に、ステップＳＴ６で、入力文書または
記憶バッファ３０５に記憶した要約結果の翻訳が必要か
否かを判定し、必要であるときは、ステップＳＴ７で、
翻訳部２１６によって、入力文書または要約結果を他の
自然言語に翻訳し、その翻訳結果を記憶装置３００の記
憶バッファ３０５に記憶する。次に、ステップＳＴ８
で、出力部２１２によって、記憶バッファ３０２〜３０
５等に記憶した言語判定結果、分野判定結果、要約結
果、翻訳結果等を、ローカルまたはリモートのユーザに
送る。

【００２６】なお、記憶装置３００には、上述したよう
にマイクロホン１０４を使用して音声入力され、あるい
はキーボード１０３よりキー入力されるユーザからの仕
様を記憶する記憶バッファ３０６も設けられている。

【００２７】図３は、入力受領部２１１の構成を示して
いる。この入力受領部２１１は、全体の動作を制御する
入力受領制御部２１１ａと、記憶装置３００の記憶バッ
ファ３０６より、入力仕様を抽出して入力受領制御部２
１１ａに供給するユーザ仕様抽出部２１１ｂと、入力文
書として電子メイル文書を受領するための電子メイル受
領部２１１ｃと、入力文書としてＳＧＭＬ／ＨＴＭＬ文
書を受領するためのＳＧＭＬ／ＨＴＭＬ受領部２１１ｄ
と、ローカルまたはリモートのファイルやデータベース
から指定ファイルを受領するファイル／データベース受
領部２１１ｅとを有している。

【００２８】また、入力受領部２１１は、入力文書とし
てファクシミリ文書を受領するためのファクシミリ受領
部２１１ｆを有している。このファクシミリ受領部２１
１ｆは、全体の動作を制御するファクシミリ入力受領制
御部２１１ｇと、記憶装置３００の記憶バッファ３０６
より、言語仕様を抽出して入力受領制御部２１１ｇに供
給するユーザ仕様抽出部２１１ｈと、イメージデータを
テキストデータに変換するための言語１〜言語ｎのため
のｎ個の文字認識部２１１ｋ₁〜２１１ｋ_nとを有してい
る。

【００２９】図４のフローチャートを使用して、入力受
領部２１１の動作を説明する。ステップＳＴ１１で、入
力文書の入手場所を指定するユーザからの入力仕様を取
得する。この場合、ユーザ仕様抽出部２１１ｂは、記憶
装置３００の記憶バッファ３０６より入力仕様を抽出
し、この入力仕様を入力受領制御部２１１ａに供給す
る。そして、ステップＳＴ１２で、入力仕様がファクシ
ミリ文書の受領を指定しているか否かを判定する。ファ
クシミリ文書の受領を指定しているときは、ステップＳ
Ｔ１３で、後述するファクシミリ文書の受領動作をす
る。

【００３０】ステップＳＴ１２でファクシミリ文書の受
領を指定していないときは、ステップＳＴ１４で、電子
メイル文書の受領を指定しているか否かを判定する。電
子メイル文書の受領を指定しているときは、ステップＳ
Ｔ１５で、電子メイル受領部２１１ｃによって、出入力
コントロール部２０５を介して指定の電子メイル文書
（テキストデータ）を受領する。そして、ステップＳＴ
１６で、受領した電子メイル文書を入力文書として記憶
装置３００の記憶バッファ３０１に記憶する。

【００３１】ステップＳＴ１４で電子メイル文書の受領
を指定していないときは、ステップＳＴ１７で、ＳＧＭ
Ｌ／ＨＴＭＬ文書の受領を指定しているか否かを判定す
る。ＳＧＭＬ／ＨＴＭＬ文書の受領を指定しているとき
は、ステップＳＴ１８で、ＳＧＭＬ／ＨＴＭＬ受領部２
１１ｄによって、ローカルまたはリモートにあるＳＧＭ
ＬやＨＴＭＬのファイルより、出入力コントロール部２
０５を介して、指定のＳＧＭＬ文書やＨＴＭＬ文書（テ
キストデータ）を受領する。そして、ステップＳＴ１９
で、受領したＳＧＭＬ文書やＨＴＭＬ文書を入力文書と
して記憶バッファ３０１に記憶する。

【００３２】ステップＳＴ１７でＳＧＭＬ／ＨＴＭＬ文
書の受領を指定していないときは、ステップＳＴ２０で
ファイルやデータベースからの入力を指定するものであ
るか否かを判定する。ファイルやデータベースからの入
力を指定するものであるときは、ステップＳＴ２１で、
ファイル／データベース受領部２１１ｅによって、ロー
カルまたはリモートにあるファイルやデータベースよ
り、出入力コントロール部２０５を介して、指定のファ
イル（テキストデータ）を受領する。そして、ステップ
ＳＴ２２で、受領したファイルを入力文書として記憶バ
ッファ３０１に記憶する。

【００３３】ステップＳＴ２０で、ファイルやデータベ
ースからの入力を指定するものでないときは、ステップ
ＳＴ２３で、入力受領制御部２１１ａは中央制御部２１
７にエラー情報を送る。これにより、中央制御部２１７
よりユーザインタフェース部２０１にエラー情報が供給
され、エラーメッセージ部２０６でエラーメッセージが
生成され、例えば出入力インタフェース部１００のモニ
タ１０６にエラーメッセージが表示される。

【００３４】図５のフローチャートを使用して、ファク
シミリ文書の受領動作を説明する。ステップＳＴ３１
で、ファクシミリ受領部２１１ｆによって、出入力コン
トロール部２０５を介して、ファクシミリ文書（イメー
ジデータ）を受領する。そして、ステップＳＴ３２で、
ユーザ仕様抽出部２１１ｈによって、ファクシミリ文書
の自然言語を示すユーザからの言語仕様を取得する。こ
の場合、ユーザ仕様抽出部２１１ｈは、記憶装置３００
の記憶バッファ３０６より言語仕様を抽出し、この言語
仕様をファクシミリ入力受領制御部２１１ｇに供給す
る。

【００３５】次に、ステップＳＴ３３_-1〜３３_-nで、そ
れぞれ言語仕様で示される自然言語が言語１〜言語ｎで
あるか否かを判定する。そして、言語１〜言語ｎである
ときは、それぞれステップＳＴ３４_-1〜３４_-nで、文字
認識部２１１ｋ₁〜２１１ｋ_nによって、受領したファク
シミリ文書（イメージデータ）に対する言語１〜言語ｎ
の文字認識を実行する。そして、ステップＳＴ３５で、
文字認識されてテキストデータに変換されたファクシミ
リ文書を入力文書として記憶バッファ３０１に記憶す
る。

【００３６】一方、言語仕様で示される自然言語が言語
１〜言語ｎのいずれでもないときは、ステップＳＴ３６
で、ファクシミリ入力受領制御部２１１ｇは入力受領制
御部２１１ａにエラー情報を送る。これにより、中央制
御部２１７よりユーザインタフェース部２０１にエラー
情報が供給され、エラーメッセージ部２０６でエラーメ
ッセージが生成され、例えば出入力インタフェース部１
００のモニタ１０６にエラーメッセージが表示される。

【００３７】図６は、言語判定部２１３の構成を示して
いる。この言語判定部２１３は、全体の動作を制御する
言語判定制御部２１３ａと、記憶装置３００の記憶バッ
ファ３０６より、入力文書の言語を示す言語仕様を抽出
して言語判定制御部２１３ａに供給するユーザ仕様抽出
部２１３ｂと、記憶装置３００の記憶バッファ３０１に
記憶されている入力文書を、ＳＧＭＬやＨＴＭＬのタ
グ、その他のデータ、単語、句、文、その他のユニット
に分割する文章分割部２１３ｃとを有している。

【００３８】また、言語判定部２１３は、入力文書に含
まれる、その入力文書の言語を示す注釈やタグを解析し
て入力文書の言語を判定するタグ等解析部２１３ｄと、
入力文書の特定の単語、句やパターンが存在するか否か
によって文書がどの言語で書かれている確率が高いか
を、規則データベース２１３ｅからのif-then推論規則
データを適用して判定し、候補言語をランキングする規
則による言語判定部２１３ｆと、１また複数バイトのパ
ターンの起こる頻度（n-grams）とそれぞれの言語との
相関関係を示す統計データベース２１３ｇからの統計情
報を利用し、入力文書中のパターンの起こる頻度と比較
し、その結果を用いて候補言語のランキングを調整し、
最上位ランキングの言語を判定結果とする統計情報によ
る言語判定部２１３ｈとを有している。

【００３９】図７のフローチャートを使用して、言語判
定部２１３の動作を説明する。ステップＳＴ４１で、文
章分割部２１３ｃによって、記憶バッファ３０１に記憶
されている入力文書をＳＧＭＬやＨＴＭＬのタグ、その
他のデータ、単語、句、文、その他のユニットに分割
し、その分割済入力文書を記憶装置３００の記憶バッフ
ァ３０７に記憶する。

【００４０】次に、ステップＳＴ４２で、記憶バッファ
３０７に記憶している分割済み入力文書に基づき、入力
文書に、その言語を示す注釈やタグを含むか否かを判定
する。言語を示す注釈やタグを含むときは、ステップＳ
Ｔ４３で、タグ等解析部２１３ｄによって、注釈やタグ
から入力文書の言語情報を取得し、ステップＳＴ４４
で、その取得した言語情報を言語判定結果として記憶装
置３００の記憶バッファ３０２に記憶する。

【００４１】ステップＳＴ４２で言語を示す注釈やタグ
を含まないときは、ステップＳＴ４５で、ユーザが言語
仕様を入力したか否かを判定する。言語仕様を入力して
いるときは、ステップＳＴ４６で、ユーザ仕様抽出部２
１３ｂによって、記憶装置３００の記憶バッファ３０６
より言語仕様を抽出することで、ユーザからの言語情報
を取得し、ステップＳＴ４４で、その取得した言語情報
を言語判定結果として記憶装置３００の記憶バッファ３
０２に記憶する。

【００４２】次に、ステップＳＴ４５でユーザが言語仕
様を入力していないときは、ステップＳＴ４７で、規則
による言語判定部２１３ｆによって、記憶バッファ３０
７に記憶している分割済み入力文書を利用し、if-then
推論規則により、入力文書に特定の単語、句やパターン
が存在するかどうかで、その入力文書がどの言語で書か
れている確率が高いかを判定し、候補言語をランキング
する。この候補言語のリストは、統計情報による言語判
定部２１３ｈに供給される。ここで、if-then推論規則
とは、「もしＡがＢであるならＤという処理を実行し、
ＣであるならＥという処理を実行する」といった、場合
分けをし、場合毎に実行すべき処理を規定する規則であ
る。

【００４３】次に、ステップＳＴ４８で、言語判定部２
１３ｈによって、記憶バッファ３０７に記憶している分
割済み入力文書を利用し、入力文書中のパターンの起こ
る頻度と統計情報とを比較し、その結果を用いて候補言
語のランキングを調整し、最上位の候補言語を最も確か
らしい言語として選択する。そして、ステップＳＴ４４
で、その選択された言語の情報を言語判定結果として記
憶装置３００の記憶バッファ３０２に記憶する。

【００４４】図８は、分野判定部２１４の構成を示して
いる。この分野判定部２１４は、全体の動作を制御する
言語判定制御部２１４ａと、記憶装置３００の記憶バッ
ファ３０６より、入力文書の分野を示す分野仕様を抽出
して分野判定制御部２１４ａに供給するユーザ仕様抽出
部２１４ｂと、記憶装置３００の記憶バッファ３０１に
記憶されている入力文書を、ＳＧＭＬやＨＴＭＬのタ
グ、その他のデータ、単語、句、文、その他のユニット
に分割する文章分割部２１４ｃとを有している。

【００４５】また、分野判定部２１４は、入力文書に含
まれる、その入力文書の言語を示す注釈やタグを解析し
て入力文書の分野を判定するタグ等解析部２１４ｄと、
入力文書の特定の単語、句やパターンが存在するか否か
によって文書がどの分野に属している確率が高いかを、
規則データベース２１４ｅからのif-then推論規則デー
タを適用して判定し、候補分野をランキングする規則に
よる分野判定部２１４ｆと、１また複数バイトのパター
ンの起こる頻度（n-grams）とそれぞれの分野との相関
関係を示す統計データベース２１４ｇからの統計情報を
利用し、入力文書中のパターンの起こる頻度と比較し、
その結果を用いて候補分野のランキングを調整し、最上
位ランキングの言語を判定結果とする統計情報による分
野判定部２１４ｈとを有している。

【００４６】図９のフローチャートを使用して、分野判
定部２１４の動作を説明する。ステップＳＴ５１で、文
章分割部２１４ｃによって、記憶バッファ３０１に記憶
されている入力文書をＳＧＭＬやＨＴＭＬのタグ、その
他のデータ、単語、句、文、その他のユニットに分割
し、その分割済入力文書を記憶装置３００の記憶バッフ
ァ３０７に記憶する。

【００４７】次に、ステップＳＴ５２で、記憶バッファ
３０７に記憶した分割済み入力文書に基づき、入力文書
に、その分野を示す注釈やタグを含むか否かを判定す
る。分野を示す注釈やタグを含むときは、ステップＳＴ
５３で、タグ等解析部２１４ｄによって、注釈やタグか
ら入力文書の分野情報を取得し、ステップＳＴ５４で、
その取得した分野情報を分野判定結果として記憶装置３
００の記憶バッファ３０３に記憶する。

【００４８】ステップＳＴ５２で分野を示す注釈やタグ
を含まないときは、ステップＳＴ５５で、ユーザが分野
仕様を入力したか否かを判定する。分野仕様を入力して
いるときは、ステップＳＴ５６で、ユーザ仕様抽出部２
１４ｂによって、記憶装置３００の記憶バッファ３０６
より分野仕様を抽出することで、ユーザからの分野情報
を取得し、ステップＳＴ５４で、その取得した分野情報
を言語判定結果として記憶装置３００の記憶バッファ３
０３に記憶する。

【００４９】次に、ステップＳＴ５５でユーザが分野仕
様を入力していないときは、ステップＳＴ５７で、規則
による分野判定部２１４ｆによって、記憶バッファ３０
７に記憶している分割済み入力文書を利用し、if-then
推論規則により、入力文書に特定の単語、句やパターン
が存在するかどうかで、その入力文書がどの分野に属す
る確率が高いかを判定し、候補分野をランキングする。
この候補分野のリストは、統計情報による分野判定部２
１４ｈに供給される。

【００５０】次に、ステップＳＴ５８で、分野判定部２
１４ｈによって、記憶バッファ３０７に記憶している分
割済み入力文書を利用し、入力文書中のパターンの起こ
る頻度と統計情報とを比較し、その結果を用いて候補分
野のランキングを調整し、最上位の候補分野を最も確か
らしい分野として選択する。そして、ステップＳＴ５４
で、その選択された候補分野の情報を分野判定結果とし
て記憶装置３００の記憶バッファ３０３に記憶する。

【００５１】図１０は、要約部２１５の構成を示してい
る。この要約部２１５は、全体の動作を制御する要約制
御部２１５ａと、記憶装置３００の記憶バッファ３０６
より、要約仕様を抽出して要約制御部２１５ａに供給す
るユーザ仕様抽出部２１５ｂと、記憶装置３００の記憶
バッファ３０１に記憶されている入力文書に対してテン
プレートを使って要約を作成するテンプレートによる要
約部２１９と、同様に入力文書に対して規則および統計
情報を使って要約を作成する規則と統計情報による要約
部２１８とを有している。

【００５２】図１１のフローチャートを使用して、要約
部２１５の動作を説明する。ステップＳＴ６１で、ユー
ザからの要約仕様を取得する。この場合、ユーザ仕様抽
出部２１５ｂは、記憶装置３００の記憶バッファ３０６
より要約仕様を抽出し、この要約仕様を要約制御部２１
５ａに供給する。そして、ステップＳＴ６２で、要約仕
様がテンプレートによる要約を指定しているか否かを判
定する。テンプレートによる要約を指定しているとき
は、ステップＳＴ６３で、要約部２１９によって、記憶
バッファ３０１に記憶されている入力文書に対して、テ
ンプレートを使って要約を作成し、その要約結果を記憶
装置３００の記憶バッファ３０４に記憶する。

【００５３】ステップＳＴ６２でテンプレートによる要
約を指定していないときは、ステップＳＴ６４で、要約
仕様が規則および統計情報による要約を指定しているか
否かを判定する。規則および統計情報による要約を指定
しているときは、ステップＳＴ６５で、要約部２１８に
よって、規則および統計情報を使って要約を作成し、そ
の要約結果を記憶バッファ３０４に記憶する。

【００５４】ステップＳＴ６４で規則および統計情報に
よる要約を指定していないときは、適当な要約方法の指
定がなかったものとして、ステップＳＴ６６で、要約制
御部２１５ａは中央制御部２１７にエラー情報を送る。
これにより、中央制御部２１７よりユーザインタフェー
ス部２０１にエラー情報が供給され、エラーメッセージ
部２０６でエラーメッセージが生成され、例えば出入力
インタフェース部１００のモニタ１０６にエラーメッセ
ージが表示される。

【００５５】図１２は、テンプレートによる要約部２１
９の構成を示している。要約部２１９は、全体の動作を
制御する要約制御部２１９ａと、記憶装置３００の記憶
バッファ３０６よりユーザからのテンプレートの指定情
報を抽出し、テンプレートデータベース２１９ｂよりそ
の指定情報で指定されたテンプレートを選択するテンプ
レート選択部２１９ｃと、ユーザからのテンプレートの
指定情報がないとき、テンプレートデータベース２１９
ｂより最適なテンプレートを選択するテンプレート自動
選択部２１９ｄとを有している。

【００５６】また、要約部２１９は、記憶装置３００の
記憶バッファ３０２に記憶されている言語判定結果を利
用して、記憶バッファ３０１に記憶されている入力文書
を単語、句、文等に分割する文章分割部２１９ｅと、テ
ンプレート選択部２１９ｃまたはテンプレート自動選択
部２１９ｄで選択されたテンプレートを使った要約の作
成を実行するテンプレート実行部２１９ｆとを有してい
る。

【００５７】図１３のフローチャートを使用して、テン
プレートによる要約部２１９の動作を説明する。ステッ
プＳＴ７１で、ユーザからのテンプレートの指定がある
か否かを判定する。ユーザからのテンプレートの指定が
あるときは、ステップＳＴ７２で、テンプレート選択部
２１９ｃによって、記憶バッファ３０６よりユーザから
のテンプレートの指定情報を抽出し、テンプレートデー
タベース２１９ｂよりその指定情報で指定されたテンプ
レートを選択し、そのテンプレートを要約作成に使用す
るテンプレートとして記憶装置３００の記憶バッファ３
０８に記憶する。一方、ユーザからのテンプレートの指
定がないときは、ステップＳＴ７３で、テンプレート自
動選択部２１９ｄによって、テンプレートデータベース
２１９ｂより最適なテンプレートを選択し、そのテンプ
レートを要約作成に使用するテンプレートとして記憶バ
ッファ３０８に記憶する。

【００５８】次に、ステップＳＴ７４で、記憶装置３０
０の記憶バッファ３０１に記憶されている入力文書の言
語を判定する。この場合、記憶装置３００の記憶バッフ
ァ３０２に記憶されている上述した言語判定部２１３に
よる言語判定結果を利用できる。そして、ステップＳＴ
７５で、この言語判定結果に基づき、文章分割部２１９
ｅによって、入力文書を単語、句、文等に分割し、その
分割済入力文書を記憶装置３００の記憶バッファ３０９
に記憶する。

【００５９】次に、ステップＳＴ７６で、テンプレート
実行部２１９ｆによって、テンプレート中の各スロット
に含まれている情報抽出のためのif-then推論規則を実
行する。そして、ステップＳＴ７７で、同様にテンプレ
ート実行部２１９ｆによって、テンプレート中の各スロ
ットに含まれている情報表示のためのif-then推論規則
を実行し、ステップＳＴ７８で、その実行結果を要約結
果として、記憶装置３００の記憶バッファ３０４に記憶
する。

【００６０】図１４は、規則と統計情報による要約部２
１８の構成を示している。要約部２１８は、全体の動作
を制御する要約制御部２１８ａと、記憶装置３００の記
憶バッファ３０６よりユーザからの要約率または要約結
果の長さの指定情報を抽出し、その要約率の指定情報を
要約制御部２１８ａに供給するユーザ仕様抽出部２１８
ｂと、記憶装置３００の記憶バッファ３０２に記憶され
ている言語判定結果を利用して、記憶バッファ３０１に
記憶されている入力文書を単語、句、文等に分割する文
章分割部２１８ｃとを有している。

【００６１】また、要約部２１８は、文章分割部２１８
ｃによって分割された分割済入力文書より、単語や句の
現れる頻度や互いの近さ等の特徴を取得する入力文書特
徴取得部２１８ｄと、特定の単語や句、その他のパター
ンの存在、その順番、互いの近さ等が要約における有効
性にどんな影響があるかについての規則データベース２
１４ｅからのif-then推論規則を、入力文書特徴取得部
２１８ｄで取得された入力文書の特徴と照合すること
で、入力文書中の単語、句、文を重要度順にランキング
する規則による要約部２１８ｆとを有している。

【００６２】また、要約部２１８は、特定の単語や句、
その他のパターンの存在、その順番、互いの近さ等と要
約における有用性との相関関係についての統計データベ
ース２１８ｇからの統計情報と入力文書の特徴とを比較
し、その結果を用いて入力文書中の単語、句、文の重要
度順のランキングを調整する統計情報による要約部２１
８ｈと、ユーザからの要約率や要約結果の長さの情報
と、要約部２１８ｈで調整された入力文書中の単語、
句、文の重要度順のランキングを基に、要約文を作成す
る要約文作成部２１８ｉとを有している。

【００６３】図１５のフローチャートを使用して、規則
と統計情報による要約部２１８の動作を説明する。ステ
ップＳＴ８１で、ユーザからの要約率または要約結果の
長さの指定情報を取得する。この場合、ユーザ仕様抽出
部２１８ｂは、記憶装置３００の記憶バッファ３０６よ
りユーザからの要約率または要約結果の長さの指定情報
を抽出し、この指定情報を要約制御部２１８ａに供給す
る。

【００６４】次に、ステップＳＴ８２で、記憶装置３０
０の記憶バッファ３０１に記憶されている入力文書の言
語を判定する。この場合、記憶装置３００の記憶バッフ
ァ３０２に記憶されている上述した言語判定部２１３に
よる言語判定結果を利用できる。そして、ステップＳＴ
８３で、この言語判定結果に基づき、文章分割部２１８
ｃによって、入力文書を単語、句、文等に分割し、その
分割済入力文書を記憶装置３００の記憶バッファ３０９
に記憶する。

【００６５】次に、ステップＳＴ８４で、入力文書特徴
取得部２１８ｄによって、記憶バッファ３０９に記憶さ
れている分割済入力文書より、単語や句の現れる頻度や
互いの近さ等の特徴を取得する。そして、ステップＳＴ
８５で、要約部２１８ｆによって、特定の単語や句、そ
の他のパターンの存在、その順番、互いの近さ等が要約
における有効性にどんな影響があるかについてのif-the
n推論規則を、入力文書の特徴と照合し、入力文書中の
単語、句、文を重要度順にランキングする。

【００６６】次に、ステップＳＴ８６で、要約部２１８
ｈによって、特定の単語や句、その他のパターンの存
在、その順番、互いの近さ等と要約における有用性との
相関関係についての統計情報と、入力文書の特徴とを比
較し、その結果を用いて入力文書中の単語、句、文の重
要度順のランキングを調整する。そして、ステップＳＴ
８７で、要約文作成部２１８ｉによって、ユーザからの
要約率や要約結果の長さの情報と、要約部２１８ｈで調
整された入力文書中の単語、句、文の重要度順のランキ
ングを基に、ユーザからの要約率や要約結果の長さに適
合するように要約文を作成する。そして、ステップＳＴ
８８によって、作成された要約文を要約結果として、記
憶装置３００の記憶バッファ３０４に記憶する。

【００６７】図１６は、翻訳部２１６の構成を示してい
る。この翻訳部２１６は、全体の動作を制御する翻訳制
御部２１６ａと、記憶装置３００の記憶バッファ３０６
より、翻訳仕様を抽出して翻訳制御部２１６ａに供給す
るユーザ仕様抽出部２１６ｂと、記憶装置３００の記憶
バッファ３０４に要約結果として記憶されているテンプ
レートを他の自然言語に翻訳するテンプレート翻訳部２
２１と、記憶装置３００の記憶バッファ３０１に記憶さ
れている入力文書または記憶バッファ３０４に要約結果
として記憶されている入力文書の要約を他の自然言語に
翻訳するテンプレート以外の翻訳部２２２とを有してい
る。

【００６８】図１７のフローチャートを使用して、翻訳
部２１６の動作を説明する。ステップＳＴ９１で、ユー
ザからの翻訳仕様を取得する。この場合、ユーザ仕様抽
出部２１６ｂは、記憶装置３００の記憶バッファ３０６
より翻訳仕様を抽出し、この翻訳仕様を翻訳制御部２１
６ａに供給する。そして、ステップＳＴ９２で、翻訳仕
様がテンプレートの翻訳を指定しているか否かを判定す
る。

【００６９】テンプレートの翻訳を指定しているとき
は、ステップＳＴ９３で、翻訳部２２１によって、記憶
バッファ３０４に記憶されている要約結果としてのテン
プレートの翻訳を行って、その翻訳結果を記憶装置３０
０の記憶バッファ３０５に記憶する。一方、テンプレー
トの翻訳ではなく、入力文書の全体またはその入力文書
の要約の翻訳を指定しているときは、ステップＳＴ９４
で、翻訳部２２２によって、記憶装置３００の記憶バッ
ファ３０１に記憶されている入力文書または記憶バッフ
ァ３０４に記憶されているその入力文書の要約の翻訳を
行って、その翻訳結果を記憶バッファ３０５に記憶す
る。

【００７０】図１８のフローチャートを使用して、テン
プレート翻訳部２２１の動作をさらに詳しく説明する。
ステップＳＴ１０１で、記憶バッファ３０４よりテンプ
レートとそれに付随する全ての情報（各スロットの埋め
られた情報）を抽出する。そして、ステップＳＴ１０２
で、テンプレート出力言語を取得する。この出力言語の
情報は、翻訳仕様に含まれており、翻訳制御部２１６ａ
より供給される。

【００７１】次に、ステップＳＴ１０３で、テンプレー
ト中のスロットを順番に翻訳していくためのカウント値
ｉを１に初期化する。そして、ステップＳＴ１０４で、
カウント値ｉがスロット数より大きく、全てのスロット
との翻訳が終わったか否かを判定し、全てのスロットの
翻訳が終わったときは翻訳動作を終了する。一方、全て
のスロットの翻訳が終わっていないときは、ステップＳ
Ｔ１０５で、スロットｉの翻訳方法を取得し、ステップ
ＳＴ１０７で、その翻訳方法をスロットｉの内容に適用
して翻訳を実行する。

【００７２】そして、ステップＳＴ１０８で、出力言語
でのスロット表示規則を実行し、ステップＳＴ１０９
で、その結果を記憶装置３００の記憶バッファ３０５に
翻訳結果として記憶する。そして、ステップＳＴ１１０
で、カウント値ｉをインクリメントして、ステップＳＴ
１０４に戻り、次のスロットの翻訳処理に移行する。

【００７３】図１９のフローチャートを使用して、テン
プレート以外の翻訳部２２２の動作をさらに詳しく説明
する。まず、ステップＳＴ１１１で、翻訳対象である入
力文書または要約の分野を判定する。この場合、記憶装
置３００の記憶バッファ３０３に記憶されている上述し
た分野判定部２１４による分野判定結果を利用できる。
そして、ステップＳＴ１１２で、翻訳対象である入力文
書または要約の言語を判定する。この場合、記憶装置３
００の記憶バッファ３０２に記憶されている上述した言
語判定部２１３による言語判定結果を利用できる。さら
に、ステップＳＴ１１３で、出力言語を取得する。この
出力言語の情報は、翻訳仕様に含まれており、翻訳制御
部２１６ａより供給される。

【００７４】次に、翻訳対象としての入力文書またはそ
の要約に対する翻訳を実行する。上述せずも、この翻訳
部２２２は、入力言語ＬＩ₁〜ＬＩ_nのそれぞれから出力
言語ＬＯ₁〜ＬＯ_mのいずれかへの翻訳を可能とする。そ
こで、ステップＳＴ１１４_-1，ステップＳＴ１１４_-2，
・・・，ＳＴ１１４_-kで、それぞれ［入力言語ＬＩ₁、
出力言語ＬＯ₁］、［入力言語ＬＩ₁、出力言語Ｌ
Ｏ₂］、・・・、［入力言語ＬＩ_n、出力言語ＬＯ_m］の
組み合わせであるか否かを判定する。そして、それぞれ
の組み合わせであるときは、ステップＳＴ１１５_-1，Ｓ
Ｔ１１５_-2，・・・，ＳＴ１１５_-kで、翻訳実行部によ
って、その組み合わせに対応する翻訳を実行し、ステッ
プＳＴ１１６で、記憶装置３００の記憶バッファ３０５
に、その翻訳結果を記憶する。

【００７５】一方、いずれの組み合わせによる翻訳でも
ないときは、ステップＳＴ１１７で、翻訳部２２２は翻
訳制御部２１６ａにエラー情報を送る。これにより、中
央制御部２１７よりユーザインタフェース部２０１にエ
ラー情報が供給され、エラーメッセージ部２０６でエラ
ーメッセージが生成され、例えば出入力インタフェース
部１００のモニタ１０６にエラーメッセージが表示され
る。

【００７６】図２０は、テンプレート以外の翻訳部２２
２における翻訳実行部２２３の構成を示している。この
翻訳実行部２２３は、全体の動作を制御する翻訳実行制
御部２２３ａと、翻訳対象としての記憶バッファ３０１
に記憶されている入力文書または記憶バッファ３０４に
記憶されている入力文書の要約（以下、「入力文」とい
う）を単語、句、文等に分割する文章分割部２２３ｂと
を有している。翻訳実行制御部２２３ａの動作は、テン
プレート以外の翻訳部２２２を構成する翻訳制御部２２
２ａによって制御されている。

【００７７】また、翻訳実行部２２３は、文章分割部２
２３ｂで分割された入力文の単語や句に後述する構文解
析の前処理としての形態素解析をする形態素解析部２２
３ｃと、この形態素解析部２２３ｃの解析結果に基づい
て、連続した単語や句の集合に構文解析をする構文解析
部２２３ｄと、この構文解析部２２３ｄで構文解析済み
の入力文を、部分毎に対訳例文データベース２２３ｅか
らの対訳ペアと照合して翻訳語句を得る推論による翻訳
実行部２２３ｆと、この翻訳実行部２２３ｆからの入力
文の各部分の翻訳語句を組み合わせて翻訳文を作成する
翻訳文作成部２２３ｇとを有している。対訳例文データ
ベース２２３ｅには、構文解析済の入力言語（原言語）
表現とそれに対応する出力言語（目標言語）表現のペア
が数多く保存されている。

【００７８】図２１のフローチャートを使用して、翻訳
実行部２２３の動作を説明する。まず、ステップＳＴ１
２１で、文章分割部２２３ｂによって、翻訳対象として
の入力文を単語、句、文等に分割し、その分割済み入力
文を記憶装置３００の記憶バッファ３１０に記憶する。
そして、ステップＳＴ１２２で、形態素解析部２２３ｃ
によって、分割された入力文の単語や句に形態素解析を
行って、その解析結果を構文解析部２２３ｄに供給す
る。

【００７９】次に、ステップＳＴ１２３で、構文解析部
２２３ｄによって、形態素解析の解析結果から連続した
単語や句の集合に構文解析をする。そして、ステップＳ
Ｔ１２４で、翻訳実行部２２３ｆによって、構文解析済
みの入力文を部分毎に対訳例文データベース２２３ｅの
中の対訳ペアと照合し、さらにステップＳＴ１２５で、
最も近い対訳ペアを選択し、その目標言語部分を翻訳語
句として得る。そして、ステップＳＴ１２６で、入力文
の全ての部分の照合が終了したか否かを判定し、終了す
るまでステップＳＴ１２４，ＳＴ１２５の処理を繰り返
し実行する。

【００８０】入力文の全ての部分の照合が終了したとき
は、ステップＳＴ１２７で、翻訳文作成部２２３ｇによ
って、入力文の各部分の翻訳語句を組み合わせて翻訳文
を作成し、ステップＳＴ１２８で、その作成された翻訳
文を翻訳結果として記憶装置３００の記憶バッファ３０
５に記憶する。

【００８１】図２２は、音声認識部２０２の構成を示し
ている。音声認識部２０２は、全体の動作を制御する音
声認識制御部２０２ａと、ローカルまたはリモートの場
所のユーザから出力入力コントロール部２０５を介して
音声波を取得する音声波取得部２０２ｂと、記憶装置３
００の記憶バッファ３０６より、ユーザからの言語仕様
を抽出して音声認識制御部２０２ａに供給するユーザ仕
様抽出部２１６ｃと、音声波取得部２０２ｂで取得され
た音声波より単語、句、文等を認識する言語１〜言語ｎ
用のｎ個の音声認識部２０２ｄ₁〜２０２ｄ_nとを有して
いる。

【００８２】図２３のフローチャートを使用して、音声
認識部２０２の動作を説明する。まず、ステップＳＴ１
３１で、音声波取得部２０２ｂによって、ローカルまた
はリモートの場所のユーザから電話やマイクロフォンを
通じて音声波を取得し、ステップＳＴ１３２で、その音
声波を記憶装置３００の記憶バッファ３１１に記憶す
る。そして、ステップＳＴ１３３で、ユーザ仕様抽出部
２０２ｃによって、音声波の自然言語を示すユーザから
の言語仕様を取得する。この場合、ユーザ仕様抽出部２
０２ｃは、記憶装置３００の記憶バッファ３０６より言
語仕様を抽出し、この言語仕様を音声認識制御部２０２
ａに供給する。

【００８３】次に、ステップＳＴ１３４_-1〜１３４
_-nで、それぞれ言語仕様で示される自然言語が言語１〜
言語ｎであるか否かを判定する。そして、言語１〜言語
ｎであるときは、それぞれステップＳＴ１３５_-1〜１３
５_-nで、音声認識部２０２ｄ₁〜２０２ｄ_nによって、記
憶バッファ３１１に記憶された音声波に対する言語１〜
言語ｎの音声認識を実行する。そして、ステップＳＴ１
３６で、音声波から認識された単語、句、文等を音声認
識結果として記憶装置３００の記憶バッファ３１２に記
憶する。

【００８４】一方、言語仕様で示される自然言語が言語
１〜言語ｎのいずれでもないときは、ステップＳＴ１３
７で、音声認識制御部２０２ａはユーザインタフェース
部２０１にエラー情報を送る。これにより、エラーメッ
セージ部２０６でエラーメッセージが生成され、例えば
出入力インタフェース部１００のモニタ１０６にエラー
メッセージが表示される。

【００８５】図２４は、自然言語理解部２０３の構成を
示している。この自然言語理解部２０３は、全体の動作
を制御する自然言語理解制御部２０３ａと、ローカルま
たはリモートの場所のユーザから出入力コントロール部
２０５を介して自然言語表現を取得し、または上述した
記憶バッファ３１２に記憶されている音声認識結果を自
然言語表現として取得する自然言語表現取得部２０３ｂ
と、この自然言語取得部２０３ｂで取得した自然言語表
現の言語を判定し、その判定結果を自然言語理解制御部
２０３ａに供給する言語判定部２０３ｃと、自然言語表
現（ユーザ自然言語コマンド）を解析し、ユーザ仕様と
してのシステムコマンド表現に変換する言語１〜言語ｎ
用のｎ個の自然言語解析部２０２ｄ₁〜２０２ｄ_nとを有
している。

【００８６】言語判定部２０３ｃは、上述した言語判定
部２１３と同様に構成され、ユーザからの言語仕様があ
るときは、その言語仕様を記憶装置３００の記憶バッフ
ァ３０６より抽出して言語判定結果とすると共に、ユー
ザからの言語仕様がないときは、規則や統計情報による
言語判定処理によって言語判定結果を得るように構成さ
れている。

【００８７】図２５のフローチャートを使用して、自然
言語理解部２０３の動作を説明する。まず、ステップＳ
Ｔ１４１で、自然言語表現取得部２０３ｂによって、ロ
ーカルまたはリモートの場所のユーザより出入力コント
ロール部２０５を介して自然言語表現を取得し、あるい
は記憶バッファ３１２より音声認識結果としての自然言
語表現を取得し、記憶装置３００の記憶バッファ３１３
にユーザ自然言語コマンドとして記憶する。そして、ス
テップＳＴ１４２で、言語判定部２０３ｃによって、取
得した自然言語表現の言語を判定し、この言語判定結果
を自然言語理解制御部２０３ａに供給する。

【００８８】次に、ステップＳＴ１４３_-1〜１４３
_-nで、それぞれ言語判定結果で示される自然言語が言語
１〜言語ｎであるか否かを判定する。そして、言語１〜
言語ｎであるときは、それぞれステップＳＴ１４４_-1〜
１４４_-nで、自然言語解析部２０３ｄ₁〜２０３ｄ_nによ
って、記憶バッファ３１３に記憶された自然言語表現に
対する言語１〜言語ｎの自然言語解析を実行する。そし
て、ステップＳＴ１４５で、言語解析結果としてのシス
テムコマンド表現を記憶装置３００の記憶バッファ３０
６にユーザからの仕様として記憶する。

【００８９】一方、言語判定結果で示される自然言語が
言語１〜言語ｎのいずれでもないときは、ステップＳＴ
１４６で、自然言語理解制御部２０３ａはユーザインタ
フェース部２０１にエラー情報を送る。これにより、エ
ラーメッセージ部２０６でエラーメッセージが生成さ
れ、例えば出入力インタフェース部１００のモニタ１０
６にエラーメッセージが表示される。

【００９０】図２６は、自然言語理解部２０３における
自然言語解析実行部２２４の構成を示している。この解
析実行部２２４は、全体の動作を制御する自然言語解析
実行制御部２２４ａと、記憶バッファ３１３に記憶され
ている自然言語表現を単語、句、文等に分割する文章分
割部２２４ｂとを有している。解析実行制御部２２４ａ
の動作は、自然言語理解制御部２０３ａによって制御さ
れている。

【００９１】また、解析実行部２２４は、文章分割部２
２４ｂで分割された、自然言語表現の単語や句に後述す
る構文解析の前処理としての形態素解析をする形態素解
析部２２４ｃと、この形態素解析部２２４ｃの解析結果
に基づいて、連続した単語や句の集合に構文解析をする
構文解析部２２４ｄと、この構文解析部２２４ｄで構文
解析済みの自然言語表現を、部分毎に自然言語／システ
ムコマンド対訳例文データベース２２４ｅからの対訳ペ
アと照合してコマンド言語意味表現を得る推論による翻
訳実行部２２４ｆと、この翻訳実行部２２４ｆからの自
然言語表現の各部分のコマンド言語意味表現を組み合わ
せてシステムコマンド表現を作成するシステムコマンド
表現生成部２２４ｇとを有している。対訳例文データベ
ース２２４ｅには、構文解析済の自然言語表現とそれに
対応するコマンド言語意味表現のペアが数多く保存され
ている。

【００９２】図２７のフローチャートを使用して、解析
実行部２２４の動作を説明する。まず、ステップＳＴ１
５１で、文章分割部２２４ｂによって、解析対象として
の自然言語表現を単語、句、文等に分割し、その分割済
み自然言語表現を記憶装置３００の記憶バッファ３１４
に記憶する。そして、ステップＳＴ１５２で、形態素解
析部２２４ｃによって、分割された自然言語表現の単語
や句に形態素解析を行って、その解析結果を構文解析部
２２４ｄに供給する。

【００９３】次に、ステップＳＴ１５３で、構文解析部
２２４ｄによって、形態素解析の解析結果から連続した
単語や句の集合に構文解析をする。そして、ステップＳ
Ｔ１５４で、翻訳実行部２２４ｆによって、構文解析済
みの自然言語表現を部分毎に対訳例文データベース２２
４ｅの中の対訳ペアと照合し、さらにステップＳＴ１５
５で、最も近い対訳ペアを選択し、コマンド言語意味表
現を得る。そして、ステップＳＴ１５６で、自然言語表
現の全ての部分の照合が終了したか否かを判定し、終了
するまでステップＳＴ１５４，ＳＴ１５５の処理を繰り
返し実行する。

【００９４】自然言語表現の全ての部分の照合が終了し
たときは、ステップＳＴ１５７で、システムコマンド表
現生成部２２４ｇによって、自然言語表現の各部分のコ
マンド言語意味表現を組み合わせてシステムコマンド表
現を生成し、ステップＳＴ１５８で、その生成されたシ
ステムコマンド表現をユーザ仕様として記憶装置３００
の記憶バッファ３０６に記憶する。

【００９５】図２８は、出力部２１２の構成を示してい
る。この出力部２１２は、全体の動作を制御する出力制
御部２１２ａと、記憶装置３００の記憶バッファ３０６
より、出力仕様を抽出して出力制御部２１２ａに供給す
るユーザ仕様抽出部２１２ｂと、記憶装置３００の記憶
バッファ３０２〜３０５等に記憶されている要約結果、
翻訳結果、言語判定結果、分野判定結果等の出力文書を
ページャに送信するためのページャ出力部２１２ｃと、
出力文書を電話機に送信するための電話出力部２１２ｄ
とを有している。

【００９６】また、出力部２１２は、出力文書を電子メ
イルに送信するための電子メイル出力部２１２ｅと、出
力文書をＳＧＭＬ文書やＨＴＭＬ文書を保存表示できる
ローカルまたはリモートにある設備に送信するためのＳ
ＧＭＬ／ＨＴＭＬ出力部２１２ｆと、出力文書をローカ
ルまたはリモートのファイルやデータベースに保存する
ためのファイル／データベース出力部２１２ｇと、出力
文書をファクシミリに送信するためのファクシミリ出力
部２１２ｈとを有している。

【００９７】図２９のフローチャートを使用して、出力
部２１２の動作を説明する。ステップＳＴ１６１で、要
約結果、翻訳結果、言語判定結果、分野判定結果等の出
力文書の出力先を指定するユーザからの出力仕様を取得
する。この場合、ユーザ仕様抽出部２１２ｂは、記憶装
置３００の記憶バッファ３０６より出力仕様を抽出し、
この出力仕様を出力制御部２１２ａに供給する。そし
て、ステップＳＴ１６２で、出力仕様がページャを指定
しているか否かを判定する。ページャを指定していると
きは、ステップＳＴ１６３で、ページャ出力部２１２ｃ
によって、出力文書をページャに送信する。

【００９８】ステップＳＴ１６２でページャを指定して
いないときは、ステップＳＴ１６４で、出力仕様が電話
機を指定しているか否かを判定する。電話機を指定して
いるときは、電話出力部２１２ｄによって、出力文書を
電話機に送信する。つまり、ステップＳＴ１６５で、出
力文書（テキストデータ）を音声合成部２０４で音声信
号に変換し、ステップＳＴ１６６で、この出力文書に対
応した音声信号を電話回線を通じて電話機に送信する。

【００９９】ステップＳＴ１６４で電話機を指定してい
ないときは、ステップＳＴ１６７で、出力仕様が電子メ
イルを指定しているか否かを判定する。電子メイルを指
定しているときは、電子メイル出力部２１２ｅによっ
て、ステップＳＴ１６８で、出力文書を電子メイルに送
信する。

【０１００】ステップＳＴ１６７で電子メイルを指定し
ていないときは、ステップＳＴ１６９で、ＳＧＭＬ文書
やＨＴＭＬ文書を保存表示できるローカルまたはリモー
トの設備を指定しているか否かを判定する。その設備を
指定しているときは、ＳＧＭＬ／ＨＴＭＬ出力部２１２
ｆによって、出力文書をその設備に送信する。すなわ
ち、ステップＳＴ１７０で、ＳＧＭＬフォーマットやＨ
ＴＭＬフォーマットのページを生成し、ステップＳＴ１
７１で、そのページをローカルまたはリモートの設備に
送信する。

【０１０１】ステップＳＴ１６９でＳＧＭＬ文書やＨＴ
ＭＬ文書を保存表示できるローカルまたはリモートの設
備を指定していないときは、ステップＳＴ１７２で、出
力仕様がローカルまたはリモートのファイルやデータベ
ースを指定しているか否かを判定する。そのファイルや
データベースを指定しているときは、ステップＳＴ１７
３で、ファイル／データベース出力部２１２ｇによっ
て、出力文書をローカルまたはリモートにあるファイル
やデータベースに保存する。

【０１０２】ステップＳＴ１７２でファイルやデータベ
ースを指定していないときは、ステップＳＴ１７４で出
力仕様がファクシミリを指定しているか否かを判定す
る。ファクシミリを指定しているときは、ファクシミリ
出力部２１２ｈによって、出力文書をファクシミリに送
信する。すなわち、ステップＳＴ１７５で、出力文書
（テキストデータ）をイメージデータに変換し、ステッ
プＳＴ１７６で、そのイメージデータをファクシミリに
送信する。

【０１０３】ステップＳＴ１７４でファクシミリを指定
していないときは、ステップＳＴ１７７で、出力制御部
２１２ａは中央制御部２１７にエラー情報を送る。これ
により、中央制御部２１７よりユーザインタフェース部
２０１にエラー情報が供給され、エラーメッセージ部２
０６でエラーメッセージが生成され、例えば出入力イン
タフェース部１００のモニタ１０６にエラーメッセージ
が表示される。

【０１０４】図３０は、上述した図１に示す多言語情報
処理システム１０が、コンピュータネットワーク上でア
クセス可能なソフトウェアのシステムを構成している接
続例を示している。この場合、多言語情報処理システム
１０はＬＡＮ（Local Area Network）１２２上に接続さ
れたコンピュータ１２１上で作動している。ＬＡＮ１２
２は、さらにＷＡＮ（Wide Area Network）１２６、例
えばインターネットの一部に接続されている。ＷＡＮ１
２６は、さらにＬＡＮ１２５やＬＡＮ１２７等にも接続
されている。ユーザ１２４はＬＡＮ１２５に接続されて
いるコンピュータ１２３から操作する。情報源１２９は
ＬＡＮ３に接続されているコンピュータ３に関連付けら
れている。

【０１０５】情報源１２９は、ＨＴＭＬファイルを送信
するワールドワイドウェブ（ＷＷＷ）のサーバープログ
ラムやその他のタイプのサーバープログラムのように、
必要に応じて情報を送信する手段と見ることができる。
また情報源１２９は、リモートのコンピュータで作動す
る電子メイル送信プログラムやファクシミリ送信機など
独立して情報を送信する手段である場合もある。多言語
情報処理システム１０は、ユーザ１２４とは独立して入
力文書を受け取りそれを記憶装置に保存する。その後
に、ユーザが多言語情報処理システム１０に接続し、保
存済の入力文書を選択したとき、それを解析することと
なる。

【０１０６】多言語情報処理システム１０はオンライン
でもオフラインでも操作可能である。オンラインモード
では、多言語情報処理システム１０に接続したユーザが
システム１０と交信し、入力文書、出力先、入力言語・
分野、その他の情報を指定する。オンラインモードで
は、ユーザは要約また翻訳の結果をすぐに表示させて見
ることができる。オフラインモードでは、まずユーザが
システムに接続し、システム１０がオンライン交信なし
に情報の処理を行えるように、ユーザのプロファイルを
作成する。その後、ユーザはシステム１０との接続を絶
ち、多言語情報処理システム１０はユーザとの交信なし
に独立して文書の処理を行う。

【０１０７】ユーザがシステムと交信する手段も多種類
用意されている。固定または無線のコンピュータネット
ワークに接続するローカルまたはリモートのコンピュー
タ上のＧＵＩ（Graphical User Interface）を操作して
交信するのも一つの例である。またコンピュータのテキ
スト画面でタイプしたり、メニューから単語を選ぶこと
により自然言語コマンドを通してユーザが交信するのも
可能な例である。

【０１０８】また、図１に示す多言語情報処理システム
１０によって、図３１に示すように、ユーザが電話によ
ってアクセスできるシステムを構成することも可能であ
る。ユーザ１３０は、電話回線１３２に接続されている
固定、モービルまたは無線の電話１３１を用いる。多言
語情報処理システム１０は、電話回線インタフェース１
３３を備えているコンピュータ１３４上で作動してい
る。

【０１０９】この場合、多言語情報処理システム１０
は、ユーザ１３０からの音声波を受け取り、記憶バッフ
ァに保存し、音声認識、自然言語理解を行い、得られた
コマンドを実行する。ユーザ１３０に出力結果を送信す
るとき、多言語情報処理システム１０は、出力結果を音
声波に合成し、電話回線１３２を通じてユーザに送信す
る。

【０１１０】入力文書の言語や分野を指定する情報は様
々な方法で入力文書自体に注釈として含めることができ
る。例えば、ＨＴＭＬフォーマットの入力文書はＳＧＭ
Ｌのタグを使って次のように言語（LANGUAGE）や分野
（SUBJECT）の情報を備えることができる。

【０１１１】 〈LANGUAGE value="japanese"〉 〈LANGUAGE value="english"〉 〈SUBJECT value="internal medicine"〉 〈SUBJECT value="unix programming〉 また、既存のＨＴＭＬのＭＥＴＡタグが、この情報を含
むように拡張される。 〈META name="language" content="japanese"〉 〈META name="language" content="english"〉 〈META name="subject" content="internal medicin
e"〉 〈META name="subject" content="unix programming"〉 入力文書を要約する際の規則を系統立てるテンプレート
も様々な方法で実施することができる。図３２に、テン
プレートの一例を示している。このテンプレートは名前
部１３６、分野部１３７、情報源部１３８、スロット部
１３９から構成されている。名前部１３６にはテンプレ
ートの名前が書かれている。分野部１３７には、そのテ
ンプレートが適用され得る分野のリストと、その分野の
文書を要約する際の適切性を示すスコアとが書かれてい
る。情報源部１３８には、このテンプレートを埋めるた
めに必要な情報を入手する方法が書かれている。スロッ
ト部１３９には、テンプレートのスロットが単数または
複数含まれている。それぞれのスロットには、スロット
名１４０、スロット値を得るための規則１４１、スロッ
ト値を表示するための規則１４７、スロット値を翻訳す
るための規則１５３、スロット値１５９が備えられてい
る。

【０１１２】スロット値を得るための規則１４１は、言
語ごとに整理されている。スロット値を得るための規則
１４１の欄には、少なくとも一つのデフォルト規則１４
６が用意されており、入力言語に対応する規則が見つか
らない場合に適用される。スロット値を得るための規則
１４１の欄には、さらに言語毎に対応する規則の欄１４
２，１４５が設けられている。言語毎の規則は、言語指
定欄１４３と規則欄１４４からなり、規則欄１４４は、
入力文書からそのスロット値の情報を得るための仕様が
記されている。入力文書から抽出されるべき単語、句や
節などを特定したパターンマッチング表現（正規表現）
などがその例である。

【０１１３】スロット値を表示するための規則１４７も
言語毎に整理されている。スロット値を表示するための
規則１４７の欄には、少なくとも一つのデフォルト規則
１５２が用意されており、入力言語に対応する規則が見
つからない場合に適用される。スロット値を表示するた
めの規則１４７の欄には、さらに言語毎に対応する規則
の欄１４８，１５１が設けられている。言語毎の規則は
言語指定欄１４９と規則欄１５０からなり、規則欄はス
ロット値を表示する仕様が記されている。スロット値を
含むプリントコマンドを含むプログラム文などがその例
である。

【０１１４】スロット値を翻訳するための規則１５３も
言語毎に整理されている。スロット値を翻訳するための
規則１５３の欄には、少なくとも一つのデフォルト規則
１５８が用意されており、入力言語に対応する規則が見
つからない場合に適用される。スロット値を翻訳するた
めの規則１５３の欄には、さらに言語毎に対応する規則
の欄１５４，１５７が設けられている。言語毎の規則は
言語指定欄１５５と規則欄１５６からなり、規則欄はス
ロット値を翻訳するための仕様が記されている。スロッ
ト値の属する分野の指定などがその例である。

【０１１５】スロット値１５９も言語毎に整理されてい
る。スロット値１５９の欄には、少なくとも一つのデフ
ォルト値１６４が用意されており、入力言語に対応する
規則が見つからない場合に適用される。スロット値１５
９の欄には、さらに言語毎に対応する値の欄１６０，１
６３が設けられている。言語毎のスロット値の欄には言
語指定欄１６１とテキスト欄１６２からなり、テキスト
欄には入力文書から抽出したスロット値が記される。

【０１１６】以上説明したように、図１に示す多言語情
報処理システム１０は、ある自然言語から別の自然言語
へと翻訳する翻訳部２１６を備えているため、入力文書
が書かれている言語をユーザが理解できない場合でも、
入力文書中の情報をユーザが理解することが可能とな
る。

【０１１７】また、多言語情報処理システム１０は、入
力文書を要約する要約部２１５を備えているため、入力
文書全体を読む時間がないユーザも文書中の情報を理解
することが可能となる。そして、ユーザは要約率または
要約結果の長さを指定できるので、自分の必要にあった
要約を柔軟に行わせることができる。例えば、外国語で
書かれた大量の電子メイルを毎日受け取るユーザは、そ
れぞれの電子メイル文書を１文に要約し、母国語に翻訳
するように指定することができる。そのようにすること
によって、ユーザはすばやく全ての電子メイル文書をチ
ェックし、詳しく読むことが必要な重要な文書を選び出
すことができる。

【０１１８】また、多言語情報処理システム１０は、コ
ンピュータネットワークや電話回線などの様々な通信情
報チャンネルで作動させることができるため、様々な情
報源から入手する情報を管理することが可能となる。こ
のシステム１０は、さらに要約された、また翻訳された
文書を様々なチャンネルに送信することもできる。

【０１１９】例えば、ユーザが携帯電話のみを携えた旅
行中に外国語で書かれたファクシミリ文書を受け取った
場合、既にファクシミリを受信し保存している多言語情
報処理システム１０に電話で接続し、そのファクシミリ
文書の要約をユーザの母国語で提示するよう指示するこ
とができる。これに対して、多言語情報処理システム１
０は、ファクシミリ文書のイメージデータを認識し、要
約し、翻訳し、合成音で電話先のユーザに提示すること
ができる。

【０１２０】また、多言語情報処理システム１０は、キ
ーボード入力（タイプ入力）、音声入力、さらにその他
の手段により入力された自然言語によるシステムへの指
示を可能にしている。例えば、ユーザはコンピュータの
キーボードでタイプすることにより、コンピュータのマ
イクロホンに話しかけることにより、電話から話しかけ
ることにより、また携帯端末のタッチスクリーンのメニ
ューから自然言語表現を組み立てることにより、多言語
情報処理システム１０へ指示を出すことができる。その
ようにして、ユーザは様々な通信情報チャンネルを介し
て、簡潔で直感的な方法でシステムへの指示を出すこと
ができる。

【０１２１】ここでシステムへの指示とは、多言語情報
処理システム１０への入力文書の指定、要約また翻訳さ
れた出力文書の送信先の指定、入力文書の言語の指定、
出力言語の指定、多言語情報処理システム１０との交信
に使用する言語、希望する要約率や要約結果の長さなど
がある。さらに、ユーザは埋めたいテンプレートを指定
するか、システム１０が自動的にテンプレートを選択す
べきかを指示したりできる。また、ユーザは自然言語で
多言語情報処理システムに質問をし、システム１０はそ
の質問にもっともふさわしいテンプレートを選択し、テ
ンプレートを情報で埋め、その結果をユーザに提示する
ことができる。

【０１２２】

【発明の効果】この発明によれば、入力文書を要約する
機能、さらには入力文書やその要約を他の自然言語に翻
訳する機能を持つものであり、入力文書の言語が母国語
でない場合や入力文書が大量である場合でも、ユーザは
入力文書中の情報を容易に理解できる等の効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施の形態としての多言語情報処理システムの
構成を示すブロック図である。

【図２】多言語情報処理システムの動作概要を説明する
ためのフローチャートである。

【図３】多言語情報処理システムの入力受領部の構成を
示すブロック図である。

【図４】入力受領部の動作を説明するためのフローチャ
ートである。

【図５】入力受領部のファクシミリ文書の受領動作を説
明するためのフローチャートである。

【図６】多言語情報処理システムの言語判定部の構成を
示すブロック図である。

【図７】言語判定部の動作を説明するためのフローチャ
ートである。

【図８】多言語情報処理システムの分野判定部の構成を
示すブロック図である。

【図９】分野判定部の動作を説明するためのフローチャ
ートである。

【図１０】多言語情報処理システムの要約部の構成を示
すブロック図である。

【図１１】要約部の動作を説明するためのフローチャー
トである。

【図１２】要約部のなかのテンプレートによる要約部の
構成を示すブロック図である。

【図１３】テンプレートによる要約部の動作を説明する
ためのフローチャートである。

【図１４】要約部のなかの規則と統計情報による要約部
の構成を示すブロック図である。

【図１５】規則と統計情報による要約部の動作を説明す
るためのフローチャートである。

【図１６】多言語情報処理システムの翻訳部の構成を示
すブロック図である。

【図１７】翻訳部の動作を説明するためのフローチャー
トである。

【図１８】翻訳部のなかのテンプレート翻訳部の動作を
説明するためのフローチャートである。

【図１９】翻訳部のなかのテンプレート以外の翻訳部の
動作を説明するためのフローチャートである。

【図２０】テンプレート以外の翻訳部における翻訳実行
部の構成を示すブロック図である。

【図２１】翻訳実行部の動作を説明するためのフローチ
ャートである。

【図２２】多言語情報処理システムの音声認識部の構成
を示すブロック図である。

【図２３】音声認識部の動作を説明するためのフローチ
ャートである。

【図２４】多言語情報処理システムの自然言語理解部の
構成を示すブロック図である。

【図２５】自然言語理解部の動作を説明するためのフロ
ーチャートである。

【図２６】自然言語理解部における自然言語解析実行部
の構成を示すブロック図である。

【図２７】自然言語解析実行部の動作を説明するための
フローチャートである。

【図２８】多言語情報処理システムの出力部の構成を示
すブロック図である。

【図２９】出力部の動作を説明するためのフローチャー
トである。

【図３０】多言語情報処理システムがコンピュータネッ
トワーク上でアクセス可能なシステムを構成する接続例
を示した図である。

【図３１】多言語情報処理システムがユーザによる電話
アクセスが可能なシステムを構成する接続例を示した図
である。

【図３２】入力文書を要約する際に使用されるテンプレ
ート例を示す図である。

【符号の説明】

１０・・・多言語情報処理システム、１００・・・出入
力インタフェース部、１０１・・・電話回線インタフェ
ース、１０２・・・ネットワークインタフェース、１０
３・・・キーボード、１０４・・・マイクロホン、１０
５・・・マウス、タッチスクリーン等、１０６・・・モ
ニタ、２００・・・ＣＰＵ、２０１・・・ユーザインタ
フェース部、２０２・・・音声認識部、２０３・・・自
然言語理解部、２０４・・・音声合成部、２０５・・・
出入力コントロール部、２１１・・・入力受領部、２１
２・・・出力部、２１３・・・言語判定部、２１４・・
・分野判定部、２１５・・・要約部、２１６・・・翻訳
部、２１７・・・中央制御部、３００・・・記憶装置

Claims (22)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 自然言語で書かれた入力文書を受領する
   文書受領手段と、 上記入力文書の言語を判定する言語判定手段と、 上記言語判定手段の言語判定結果を利用し、上記入力文
   書の要約を作成する要約作成手段とを備えることを特徴
   とする多言語情報処理システム。
2. 【請求項２】 上記要約作成手段は、要約テンプレート
   を用いて上記入力文書を要約することを特徴とする請求
   項１に記載の多言語情報処理システム。
3. 【請求項３】 ユーザからの要約の仕様を受領する要約
   受領手段をさらに備え、 上記要約作成手段は、上記要約の仕様に含まれる要約方
   法の情報に基づき、上記入力文書を要約テンプレートを
   用いて要約することを特徴とする請求項２に記載の多言
   語情報処理システム。
4. 【請求項４】 上記要約テンプレートのデータベースを
   さらに備え、 上記要約作成手段は、上記要約の仕様に要約テンプレー
   トの指定情報が含まれるとき、上記データベースより指
   定された要約テンプレートを選択して用いることを特徴
   とする請求項３に記載の多言語情報処理システム。
5. 【請求項５】 上記要約テンプレートのデータベースを
   さらに備え、 上記要約作成手段は、上記要約の仕様に要約テンプレー
   トの指定情報が含まれていないとき、上記データベース
   より上記入力文書に最適な要約テンプレートを選択して
   用いることを特徴とする請求項３に記載の多言語情報処
   理システム。
6. 【請求項６】 上記要約作成手段は、規則および統計情
   報を用いて上記入力文書を要約することを特徴とする請
   求項１に記載の多言語情報処理システム。
7. 【請求項７】 ユーザからの要約の仕様を受領する要約
   仕様受領手段をさらに備え、 上記要約作成手段は、上記要約の仕様に含まれる要約方
   法の情報に基づき、上記入力文書を規則および統計情報
   を用いて要約することを特徴とする請求項６に記載の多
   言語情報処理システム。
8. 【請求項８】 上記要約作成手段は、上記要約の仕様に
   含まれる要約率または要約結果の長さの情報に適合する
   ように上記入力文書を要約することを特徴とする請求項
   ７に記載の多言語情報処理システム。
9. 【請求項９】 ユーザからの入力の仕様を受領する入力
   仕様受領手段をさらに備え、 上記文書受領手段は、上記入力の仕様に含まれる入手場
   所の指定情報で指定される入手場所からの上記入力文書
   を受領することを特徴とする請求項１に記載の多言語情
   報処理システム。
10. 【請求項１０】 多様な言語の文字認識手段をさらに備
    え、 上記文書受領手段は、上記入手場所がファクシミリであ
    って、上記入力文書をイメージデータで受領するとき、
    上記文字認識手段によって上記イメージデータをテキス
    トデータに変換することを特徴とする請求項９に記載の
    多言語情報処理システム。
11. 【請求項１１】 上記入力文書の分野を判定する分野判
    定手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載
    の多言語情報処理システム。
12. 【請求項１２】 上記入力文書またはその要約を、他の
    自然言語に翻訳する翻訳手段をさらに備えることを特徴
    とする請求項１に記載の多言語情報処理システム。
13. 【請求項１３】 上記要約作成手段で作成された上記入
    力文書の要約を送信する情報送信手段をさらに備えるこ
    とを特徴とする請求項１に記載の多言語情報処理システ
    ム。
14. 【請求項１４】 上記翻訳手段で翻訳された結果を送信
    する情報送信手段をさらに備えることを特徴とする請求
    項１２に記載の多言語情報処理システム。
15. 【請求項１５】 自然言語で書かれた入力文書を受領す
    る文書受領ステップと、 上記入力文書の言語を判定する言語判定ステップと、 上記言語判定ステップの言語判定結果を利用し、上記入
    力文書の要約を作成する要約作成ステップとを備えるこ
    とを特徴とする多言語情報処理方法。
16. 【請求項１６】 上記要約作成ステップでは、要約テン
    プレートを用いて上記入力文書を要約することを特徴と
    する請求項１５に記載の多言語情報処理方法。
17. 【請求項１７】 ユーザからの要約の仕様を受領する要
    約受領ステップをさらに備え、 上記要約作成ステップでは、上記要約の仕様に含まれる
    要約方法の情報に基づき、上記入力文書を要約テンプレ
    ートを用いて要約することを特徴とする請求項１６に記
    載の多言語情報処理方法。
18. 【請求項１８】 上記要約作成ステップでは、上記要約
    の仕様に要約テンプレートの指定情報が含まれるとき、
    要約テンプレートのデータベースより指定された要約テ
    ンプレートを選択して用いることを特徴とする請求項１
    ７に記載の多言語情報処理方法。
19. 【請求項１９】 上記要約作成ステップでは、上記要約
    の仕様に要約テンプレートの指定情報が含まれていない
    とき、要約テンプレートのデータベースより上記入力文
    書に最適な要約テンプレートを選択して用いることを特
    徴とする請求項１７に記載の多言語情報処理方法。
20. 【請求項２０】 上記要約作成ステップでは、規則およ
    び統計情報を用いて上記入力文書を要約することを特徴
    とする請求項１５に記載の多言語情報処理方法。
21. 【請求項２１】 ユーザからの要約の仕様を受領する要
    約仕様受領ステップをさらに備え、 上記要約作成ステップでは、上記要約の仕様に含まれる
    要約方法の情報に基づき、上記入力文書を規則および統
    計情報を用いて要約することを特徴とする請求項２０に
    記載の多言語情報処理方法。
22. 【請求項２２】 上記要約作成ステップでは、上記要約
    の仕様に含まれる要約率または要約結果の長さの情報に
    適合するように上記入力文書を要約することを特徴とす
    る請求項２１に記載の多言語情報処理方法。