JPS62202283A - 日本語処理方式 - Google Patents
日本語処理方式Info
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- JPS62202283A JPS62202283A JP61044740A JP4474086A JPS62202283A JP S62202283 A JPS62202283 A JP S62202283A JP 61044740 A JP61044740 A JP 61044740A JP 4474086 A JP4474086 A JP 4474086A JP S62202283 A JPS62202283 A JP S62202283A
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- JP
- Japan
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- processing
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- kanji
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- Granted
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- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 46
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 18
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 17
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 claims description 17
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 14
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 claims description 9
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 8
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 7
- 235000016496 Panda oleosa Nutrition 0.000 abstract description 9
- 240000000220 Panda oleosa Species 0.000 abstract description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 abstract description 2
- 238000012015 optical character recognition Methods 0.000 description 10
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 2
- 230000002085 persistent effect Effects 0.000 description 2
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 2
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- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
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Landscapes
- Machine Translation (AREA)
- Document Processing Apparatus (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔技術分野〕
本発明は日本語処理方式に係り、詳しくは、主にワー１
くプロセッサにおいて仮名漢字変換処理に用いられてい
る形態素解析技術を、ＯＣＲ文字認識や音声認識の後処
理にも共通に利用可能とした日本語処理方式に関する。
くプロセッサにおいて仮名漢字変換処理に用いられてい
る形態素解析技術を、ＯＣＲ文字認識や音声認識の後処
理にも共通に利用可能とした日本語処理方式に関する。
ツー１〜プロセツサにおいては、キーボード等から入力
された文字列に対する仮名漢字変換処理に主として形態
素解析の技術が用いられている。一方、ＯＣＲ文字認識
装置や音声認識装置では、ＯＣＲあるいは音声による入
力情報について文字認識処理や音声認識処理を行って候
補文字を決めるが、該候補文字について更に後処理を施
こすことにより認識精度を高めることができる。
された文字列に対する仮名漢字変換処理に主として形態
素解析の技術が用いられている。一方、ＯＣＲ文字認識
装置や音声認識装置では、ＯＣＲあるいは音声による入
力情報について文字認識処理や音声認識処理を行って候
補文字を決めるが、該候補文字について更に後処理を施
こすことにより認識精度を高めることができる。
近年、−に記ＯＣＲ文字認識処理や音声認識処理の後処
理に形態素解析の技術を取り入れることが提案されてき
ている。しかしながら、従来は該文字認識処理や音声認
識処理の後処理に形態素解析の技術を利用する場合、仮
名漢字変換処理で利用されている形態素解析とは別のア
ルゴリズｌ＼やプログラムで実現しており、非常に不経
済であった。
理に形態素解析の技術を取り入れることが提案されてき
ている。しかしながら、従来は該文字認識処理や音声認
識処理の後処理に形態素解析の技術を利用する場合、仮
名漢字変換処理で利用されている形態素解析とは別のア
ルゴリズｌ＼やプログラムで実現しており、非常に不経
済であった。
本発明の目的は、日本語処理システムにおいて、形態素
解析機能を独立したサブルーチンとし、仮名漢字変換の
みならず、ＯＣＲ文字認識や音声認識の後処理にも利用
可能とし、ソフトウェア資料の有効利用を図ることにあ
る。
解析機能を独立したサブルーチンとし、仮名漢字変換の
みならず、ＯＣＲ文字認識や音声認識の後処理にも利用
可能とし、ソフトウェア資料の有効利用を図ることにあ
る。
以下、本発明の一実施例について図面により詳述する。
第１図は本発明方式を適用した日本語処理システムの全
体構成図を示す。キーボード１０は文字を入力する他に
各種のモード（仮名漢字変換、漢字仮名変換、ＯＣＲ文
字認識、音声認識等）を指定するのに用いる。０ＣＲ１
ｌ−は原稿を光学的に読取り、音声入力装置１２は使用
者の生の音声を入力する。処理装置１３はキーボード１
−０や０ＣＲ１１−や音声入力装置１２からの入力情報
について、指定されたモードに従った処理を実行し、出
力装置１６に出力する。出力装置１Ｇはディスプレイ装
置、プリンタ、音声出力装置等を総称して示したもので
ある。処理装置１３の処理に必要なプログラムはプログ
ラムメモリ（ＲＯＭ）１４に格納されるが、ニーで注目
すべきことは、形態素解析プログラム１４５を独立した
サブルーチンとし、仮名漢字変換１４１、及びＯＣＲ文
字識認１４２と音声認識１４３の後処理１４４のために
共通化したことである。データメモリ （ＲＡＭ）１５
は処理Ｈ置１３での処理途中のデータやパラメータ、及
び各種辞書を格納するのに用いる。
体構成図を示す。キーボード１０は文字を入力する他に
各種のモード（仮名漢字変換、漢字仮名変換、ＯＣＲ文
字認識、音声認識等）を指定するのに用いる。０ＣＲ１
ｌ−は原稿を光学的に読取り、音声入力装置１２は使用
者の生の音声を入力する。処理装置１３はキーボード１
−０や０ＣＲ１１−や音声入力装置１２からの入力情報
について、指定されたモードに従った処理を実行し、出
力装置１６に出力する。出力装置１Ｇはディスプレイ装
置、プリンタ、音声出力装置等を総称して示したもので
ある。処理装置１３の処理に必要なプログラムはプログ
ラムメモリ（ＲＯＭ）１４に格納されるが、ニーで注目
すべきことは、形態素解析プログラム１４５を独立した
サブルーチンとし、仮名漢字変換１４１、及びＯＣＲ文
字識認１４２と音声認識１４３の後処理１４４のために
共通化したことである。データメモリ （ＲＡＭ）１５
は処理Ｈ置１３での処理途中のデータやパラメータ、及
び各種辞書を格納するのに用いる。
第１図の全体の処理フローを第２図に示す。こ−で、モ
ードｎは１〜７あり、それぞれの意味は第１表の通りと
する。
ードｎは１〜７あり、それぞれの意味は第１表の通りと
する。
（以下余白）
第一１及
まず、キーボード１０により７つのモードのうち１つを
指定した後（ステップ２０１）、当該モードで必要なパ
ラメータを設定する（ステップ２０２）、処理装置１３
は指定されたモードを判定しくステップ２０３）、ＲＯ
Ｍ１４のプログラム１４１〜１−４５に基づきモードご
とに以下の処理を実行する。以下、入力文字列は「応用
力をようせいするためには、・・・」であるとする。
指定した後（ステップ２０１）、当該モードで必要なパ
ラメータを設定する（ステップ２０２）、処理装置１３
は指定されたモードを判定しくステップ２０３）、ＲＯ
Ｍ１４のプログラム１４１〜１−４５に基づきモードご
とに以下の処理を実行する。以下、入力文字列は「応用
力をようせいするためには、・・・」であるとする。
ｎ ＝ １件４合
キーボード】から仮名の文字列「おうようりよくをよう
甘いするためには、・・・」を入力する（ス＝４− テップ２０４）。処理装置１３は、このキー人力の文字
コード列により形態素解析を行う（ステップ２０５）、
もし未知語が出てきた場合には、１字読みとばしなどの
未知語処理を行い（ステップ２０６）、形態素解析を続
行する。そして、１ユニツト（句読点で区切られた文字
列）ごとに、単語辞書中に傍録されている゛′表記″の
部分を出力して次のユニットの処理をする（ステップ２
０７゜２１１）。このようにして、最終的に「応用力を
養成するためには、・・・」が出力装置１６に出力され
る。
甘いするためには、・・・」を入力する（ス＝４− テップ２０４）。処理装置１３は、このキー人力の文字
コード列により形態素解析を行う（ステップ２０５）、
もし未知語が出てきた場合には、１字読みとばしなどの
未知語処理を行い（ステップ２０６）、形態素解析を続
行する。そして、１ユニツト（句読点で区切られた文字
列）ごとに、単語辞書中に傍録されている゛′表記″の
部分を出力して次のユニットの処理をする（ステップ２
０７゜２１１）。このようにして、最終的に「応用力を
養成するためには、・・・」が出力装置１６に出力され
る。
−ｎ ７ジ２，４．−５．６の場イ１
０（、Ｒ１１で原稿を光学的に読み取る（ステップ２０
８）。処理装置１３は、入カバターンについて文字認識
しくステップ２０９）、候補文字と距離（類似度）を算
出してデータメモリ１５へ格納する（ステップ２１０，
２１１，２１２）。この時、ステップ２１１の前処理で
は、濁点・半濁点を１文字として記入する場合の連結処
理（例「は」十「ゝ」→「ば」）や、促音や拗音を認識
した時に候補文字中に対応する大文字を挿入する処理（
例「や」→「や」）を行う。次に、形態素解析の技術を
用いて誤認識文字の自動訂正処理（後処理）を行う（ス
テップ２１３）。このようにして、ｎ：２，４の場合は
単語の″表記″部分を出力しくステップ２１１．）、ｎ
＝５の場合は単語の１１よみ２部分を出力しくステップ
２２０）、ｎ ＝ ６の場合は認識文字を出力して（ス
テップ２１９）、次のユニットの処理に移る。二Ｎで、
ｎ＝４のケースでは、［応用力をようせいするためには
、」を入力すると、［応用力を養成するためには、］が
出力される。
８）。処理装置１３は、入カバターンについて文字認識
しくステップ２０９）、候補文字と距離（類似度）を算
出してデータメモリ１５へ格納する（ステップ２１０，
２１１，２１２）。この時、ステップ２１１の前処理で
は、濁点・半濁点を１文字として記入する場合の連結処
理（例「は」十「ゝ」→「ば」）や、促音や拗音を認識
した時に候補文字中に対応する大文字を挿入する処理（
例「や」→「や」）を行う。次に、形態素解析の技術を
用いて誤認識文字の自動訂正処理（後処理）を行う（ス
テップ２１３）。このようにして、ｎ：２，４の場合は
単語の″表記″部分を出力しくステップ２１１．）、ｎ
＝５の場合は単語の１１よみ２部分を出力しくステップ
２２０）、ｎ ＝ ６の場合は認識文字を出力して（ス
テップ２１９）、次のユニットの処理に移る。二Ｎで、
ｎ＝４のケースでは、［応用力をようせいするためには
、」を入力すると、［応用力を養成するためには、］が
出力される。
ｎ＝３．７の場合
音声入力装置１２から単音節ごとに、「お」「う」「よ
」「う」「す」「よＪ ｒ＜Ｊ ｒを （お）」「よ」
「う」「せ」「い」・・・を入力する（ステップ２１４
）。ユニットの区切りは、「まる」、「てん」などと発
声して、これを認識するか、キーボード１０の特定キー
を押下するなどの方法が考えられる。音声認識、候補文
と距離の算出（ステップ２１５．２１６）は基本的には
原稿入力の場合と同様である。
」「う」「す」「よＪ ｒ＜Ｊ ｒを （お）」「よ」
「う」「せ」「い」・・・を入力する（ステップ２１４
）。ユニットの区切りは、「まる」、「てん」などと発
声して、これを認識するか、キーボード１０の特定キー
を押下するなどの方法が考えられる。音声認識、候補文
と距離の算出（ステップ２１５．２１６）は基本的には
原稿入力の場合と同様である。
ステップ２］−８の訂正のための前処理では、認識され
た音素列を文字列に変換する。この場合、拗音を考慮し
て第３図のように候補列を作成し、データメモリ１５へ
格納する。即ち、１音素に２文字分の文字コードを対応
させる。なお、これはステップ２１１でも同様である。
た音素列を文字列に変換する。この場合、拗音を考慮し
て第３図のように候補列を作成し、データメモリ１５へ
格納する。即ち、１音素に２文字分の文字コードを対応
させる。なお、これはステップ２１１でも同様である。
次に誤認文字の訂正処理を行い（ステップ２１３ ）
１．！ｌｔ語の“よみ”あるいは単語の″表記″′部分
を出力する（ステップ２２０，２１１）。
１．！ｌｔ語の“よみ”あるいは単語の″表記″′部分
を出力する（ステップ２２０，２１１）。
第４図は第２図中の形態素解析を利用した訂正処理（ス
テップ２１３）の詳細フローである。
テップ２１３）の詳細フローである。
まず、第１位候補文字のみからなる文字列を作成しくス
テップ４．０１．）、形態素解析処理を行う（ステップ
４０２）。二＼で、ｍ語辞書中には、音声入力の場合を
考慮して、例えば「おうよう」（応用）だけでなく「お
およう」などの“よみ”をもつ単語も記録しておく。「
わ」を″よみ″に、表記を「は」 （格助詞）とする単
語を登録しておくことも同様である。
テップ４．０１．）、形態素解析処理を行う（ステップ
４０２）。二＼で、ｍ語辞書中には、音声入力の場合を
考慮して、例えば「おうよう」（応用）だけでなく「お
およう」などの“よみ”をもつ単語も記録しておく。「
わ」を″よみ″に、表記を「は」 （格助詞）とする単
語を登録しておくことも同様である。
次に、未知語部がある場合には、その先頭位置（この位
置をｍ。とする）が返され（ステップ４０３）、そこか
ら長さＬｌの文字列に対してパ距離″′から誤認識文字
の検出を行う（ステップ４０４）。
置をｍ。とする）が返され（ステップ４０３）、そこか
ら長さＬｌの文字列に対してパ距離″′から誤認識文字
の検出を行う（ステップ４０４）。
一般に、誤認識文字の個数はに、その位置はｍ。
〜ｍ１（で表わされる。今、ｎ＝４のケースで入力文が
「応用力をようせいするには、・・・」であったとし、
未知語部「をようせいす」で「せ」と「す」が誤認と判
定されたとする（ｋ＝２．ｍ０＝４゜ｍ１＝６）、この
場合、Ｎ＝Ｎ１（＝３とおく）位までの候補文字を「せ
」と「す」に関して取り出してＮ１”＝９通りの文字列
を作成しくステップ４０５．４０６） 、それぞれにつ
いて形態素解析する（ステップ４０７）。そして、文字
列ごとの評価値（長さ、分割数から計算する）を計算し
くステップ４０８）、その判定を行う（ステップ４０９
）。切り出された最尤文字列の中に「す」が含まれてい
ればステップ４１０，４２０の処理へ進むが、そうでな
ければ、Ｎ→Ｎ＋１位までの候補を考えてステップ４０
７〜４０９の処理を繰り返す（ステップ４１１．４−１
２，４１３）。
「応用力をようせいするには、・・・」であったとし、
未知語部「をようせいす」で「せ」と「す」が誤認と判
定されたとする（ｋ＝２．ｍ０＝４゜ｍ１＝６）、この
場合、Ｎ＝Ｎ１（＝３とおく）位までの候補文字を「せ
」と「す」に関して取り出してＮ１”＝９通りの文字列
を作成しくステップ４０５．４０６） 、それぞれにつ
いて形態素解析する（ステップ４０７）。そして、文字
列ごとの評価値（長さ、分割数から計算する）を計算し
くステップ４０８）、その判定を行う（ステップ４０９
）。切り出された最尤文字列の中に「す」が含まれてい
ればステップ４１０，４２０の処理へ進むが、そうでな
ければ、Ｎ→Ｎ＋１位までの候補を考えてステップ４０
７〜４０９の処理を繰り返す（ステップ４１１．４−１
２，４１３）。
次に、候補文字の順位の成る一Ｉ−限値Ｎ２をすぎると
、見出し語辞書中を検索しくステップ２１４）、「せ」
と「す」を除した「をよう口い口」にマツチする見出し
語をもつ単語をさがし出す。ある長さＴ、、（Ｔ、２＝
３とする）以」〕のマツチする見出し語がなければステ
ップ２１５〜２１−８の処理により、■７□＝９−４＝
５となり、「をようせいす」に対してステップ４０４以
下の処理を行う。このようにして、■４．＝３となった
時に、「を」 （助詞）が切り出され（ステップ４２２
，４２３）、ステップ４２０，４２１．．４０２を経て
、ステップ４１４でり、＝４の時に「ようせい」がマツ
チし、ステップ４１０で「養成」が選択される。
、見出し語辞書中を検索しくステップ２１４）、「せ」
と「す」を除した「をよう口い口」にマツチする見出し
語をもつ単語をさがし出す。ある長さＴ、、（Ｔ、２＝
３とする）以」〕のマツチする見出し語がなければステ
ップ２１５〜２１−８の処理により、■７□＝９−４＝
５となり、「をようせいす」に対してステップ４０４以
下の処理を行う。このようにして、■４．＝３となった
時に、「を」 （助詞）が切り出され（ステップ４２２
，４２３）、ステップ４２０，４２１．．４０２を経て
、ステップ４１４でり、＝４の時に「ようせい」がマツ
チし、ステップ４１０で「養成」が選択される。
なお、誤認識文字を含む文字列の形態素解析は、誤字周
辺でバックトラックを多数回繰り返すので単語の評価値
に下限に設定し、無駄な探索をやめるようにする。
辺でバックトラックを多数回繰り返すので単語の評価値
に下限に設定し、無駄な探索をやめるようにする。
以上の説明から明らかな如く、本発明によれば、形態素
解析サブルーチンを独立させることで、仮名漢字変換と
、文字認識の後処理の部分の大半が共通化される。さら
に、ＯＣＲ文字認識と音声認識における自動訂正処理と
を同一アルゴリズムで行っているために、プログラムの
共通化、＋Ｂ語辞書等の共通化による省メモリ効果が大
きい。したがって、パソコンなどの小型コンピュータで
の実行が可能となる。
解析サブルーチンを独立させることで、仮名漢字変換と
、文字認識の後処理の部分の大半が共通化される。さら
に、ＯＣＲ文字認識と音声認識における自動訂正処理と
を同一アルゴリズムで行っているために、プログラムの
共通化、＋Ｂ語辞書等の共通化による省メモリ効果が大
きい。したがって、パソコンなどの小型コンピュータで
の実行が可能となる。
第１図は本発明方式を適用した日本語処理システムの全
体構成図、第２図は第１図の全体の処理フロー図、第３
図は候補文字列の一例を示す図。 第４図は第２図における訂正処理の詳細フロー図である
。 １０・・キーボード、 ］１・・・光学文字読取装置
（ＯＣＲ）、 １２・・・音声入力装置、］３・・・
処理装置、 １４・・プログラムメモリ、１、／ＩＩ−
〜１４５・・プログラム、 】５・・・データ第１図 手続事由−１ＴＥ甲Ｆ（自イ資） 昭和６１年１１月２０日 １−９事件の表示 昭和６１年特許願第４４−７４．０号 ２、発明の名称 日本語処理方式 ；３．補正をする者 事件との関係 出願人 住所 東京都大［■区中馬込１丁目３番６号名称
（６７４） 株式会社 リ コ −代表者
浜 １） 広 ４、代理人 ７、補正の内容 （１）明細書筒６頁１６行目の「類似度」を「相違度」
に補正する。 （２）明細書筒９頁３行目の「長さ■７．」の次に「（
ステップ４０１で、たとえばＬｌ−６と初期設定してお
く）」を挿入する。 （３）明細書筒９頁５行目の’ｍｏＪを「ｍ、」に補正
する。 （４）明細書筒９頁１５行目の「（長さ、分割数から計
算する）」を［（単語の評価値の和と、分割数とから計
算する）」に補ｉＥする。 （５）明細書筒１０頁７行目の「２１５〜２１８」を「
４１５〜４１８」に補正する。 （６）第４図を別紙の通りに補正する。 ８、添付書類の目録
体構成図、第２図は第１図の全体の処理フロー図、第３
図は候補文字列の一例を示す図。 第４図は第２図における訂正処理の詳細フロー図である
。 １０・・キーボード、 ］１・・・光学文字読取装置
（ＯＣＲ）、 １２・・・音声入力装置、］３・・・
処理装置、 １４・・プログラムメモリ、１、／ＩＩ−
〜１４５・・プログラム、 】５・・・データ第１図 手続事由−１ＴＥ甲Ｆ（自イ資） 昭和６１年１１月２０日 １−９事件の表示 昭和６１年特許願第４４−７４．０号 ２、発明の名称 日本語処理方式 ；３．補正をする者 事件との関係 出願人 住所 東京都大［■区中馬込１丁目３番６号名称
（６７４） 株式会社 リ コ −代表者
浜 １） 広 ４、代理人 ７、補正の内容 （１）明細書筒６頁１６行目の「類似度」を「相違度」
に補正する。 （２）明細書筒９頁３行目の「長さ■７．」の次に「（
ステップ４０１で、たとえばＬｌ−６と初期設定してお
く）」を挿入する。 （３）明細書筒９頁５行目の’ｍｏＪを「ｍ、」に補正
する。 （４）明細書筒９頁１５行目の「（長さ、分割数から計
算する）」を［（単語の評価値の和と、分割数とから計
算する）」に補ｉＥする。 （５）明細書筒１０頁７行目の「２１５〜２１８」を「
４１５〜４１８」に補正する。 （６）第４図を別紙の通りに補正する。 ８、添付書類の目録
Claims (3)
- （１）仮名漢字相互変換処理手段、ＯＣＲ文字認識処理
手段及び／又は音声認識処理手段を具備してなる日本語
処理システムにおいて、形態素解析処理手段を独立に設
け、該形態素解析処理手段を仮名漢字相互変換処理とＯ
ＣＲ文字認識処理及び／又は音声認識処理の後処理のた
めに共通化したことを特徴とする日本語処理方式。 - （２）ＯＣＲ文字認識と音声認識で前記形態素解析処理
手段を用いて共通の訂正処理を行うことを特徴とする特
許請求の範囲第１項記載の日本語処理方式。 - （３）前記訂正処理において誤認文字を除いた文字列と
見出し語とのマッチングをとる際、マッチング範囲を段
階的にせばめて探索を繰り返すことを特徴とする特許請
求の範囲第２項記載の日本語処理方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61044740A JP2660998B2 (ja) | 1986-03-01 | 1986-03-01 | 日本語処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61044740A JP2660998B2 (ja) | 1986-03-01 | 1986-03-01 | 日本語処理装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS62202283A true JPS62202283A (ja) | 1987-09-05 |
| JP2660998B2 JP2660998B2 (ja) | 1997-10-08 |
Family
ID=12699841
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61044740A Expired - Lifetime JP2660998B2 (ja) | 1986-03-01 | 1986-03-01 | 日本語処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2660998B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007079979A (ja) * | 2005-09-14 | 2007-03-29 | Fuji Xerox Co Ltd | 文書管理装置、文書管理システムおよび文書管理方法 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60142464A (ja) * | 1983-12-28 | 1985-07-27 | Fujitsu Ltd | 音声入力による文章作成システム |
-
1986
- 1986-03-01 JP JP61044740A patent/JP2660998B2/ja not_active Expired - Lifetime
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60142464A (ja) * | 1983-12-28 | 1985-07-27 | Fujitsu Ltd | 音声入力による文章作成システム |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007079979A (ja) * | 2005-09-14 | 2007-03-29 | Fuji Xerox Co Ltd | 文書管理装置、文書管理システムおよび文書管理方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2660998B2 (ja) | 1997-10-08 |
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