JPH11259521A - 文書理解支援装置、要約文生成方法、並びに文書理解支援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 - Google Patents

文書理解支援装置、要約文生成方法、並びに文書理解支援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

Info

Publication number
JPH11259521A
JPH11259521A JP10063245A JP6324598A JPH11259521A JP H11259521 A JPH11259521 A JP H11259521A JP 10063245 A JP10063245 A JP 10063245A JP 6324598 A JP6324598 A JP 6324598A JP H11259521 A JPH11259521 A JP H11259521A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
sentence
document
paragraph
excerpt
meaning
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP10063245A
Other languages
English (en)
Other versions
JP3614648B2 (ja
Inventor
Shinichiro Nishizawa
信一郎 西澤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Priority to JP06324598A priority Critical patent/JP3614648B2/ja
Priority to US09/256,190 priority patent/US6537325B1/en
Publication of JPH11259521A publication Critical patent/JPH11259521A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP3614648B2 publication Critical patent/JP3614648B2/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/34—Browsing; Visualisation therefor
    • G06F16/345—Summarisation for human users
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/31—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G06F16/313—Selection or weighting of terms for indexing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Document Processing Apparatus (AREA)
  • Machine Translation (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【課題】 システム規模が小さく処理時間が短くて済
み、ガイド表示の抜粋文から元の文書の内容を参照する
ことができ、文書を理解するための支援を効果的に行う
ことができる文書理解支援装置、要約文生成方法、並び
に文書理解支援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を提供することを目的とする。 【解決手段】 対象となる文書を、前記文書の内容を反
映した段落構造である意味段落に分割する意味段落解析
手段Ｓ１２と、文書を分割した意味段落毎に意味段落に
含まれる各文章の重要度を算出して重要度の高い文章を
抜粋文として抽出する抜粋文抽出手段Ｓ１４とを有す
る。このため、文書の構文解析を必要とせず、抜粋文を
得るための統計量が少ないので、小さなシステム規模
で、かつ、短い処理時間で文書理解を支援することがで
きる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は文書理解支援装置、
要約文生成方法、並びに文書理解支援プログムを記録し
たコンピュータ読み取り可能な記録媒体に係り、文書の
内容を把握する手助けとなる要約文を生成し管理する文
書理解支援装置、要約文生成方法、並びに文書理解支援
プログムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒
体に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、利用者が文書の内容を把握す
る手助けとなる情報を提供する機能として、その文書の
内容を良く表している文章を抽出し、要約として表示し
たり保存するシステムが提案されている。例えば特開平
３−１９１４７５号公報には、文書を見出しの付いた段
落単位に分割し、段落の種類に対応した重要文抽出規則
群を段落毎に選択し、これと段落の種類に依存しない重
要文抽出規則群の双方を参照して各段落における重要文
を抽出し、各段落で抽出された重要文と各段落の見出し
の対の集合を文書全体の重要部分と判定し要約として出
力することが記載されている。
【０００３】また、特開平２−２５４５６６号公報に
は、文書の構文解析を行って得られる形式的な段落構造
を最小単位とし、新出語率と用語類似度を用いて形式的
な段落構造をまとめてできる範囲を意味段落としてとら
え、更に、使用度数の他７種類の統計量を用いて重要語
及び重要文を抽出し、これらから文書の抄録を得ること
が記載されている。
【０００４】また、特開昭６３−２９８５６３号公報に
は、文章の形式、内容を参考にしてユーザが文章の要約
範囲を指定し、各部分に対して要約処理方法を指定し
て、要約処理部で各分割部分の要約を行い、これを所定
の順序でまとめ要約文章として出力することが記載され
ている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】従来の特開平３−１９
１４７５号公報に記載のものでは、文書を見出しで区切
られた段落構造に分けて各段構造の見出しに書かれてい
る内容から種類を判定し重要文抽出の規則を選択してお
り、各段落の種類に依存した意味で重要な文を抽出し段
落の見出しと対応付けて表示するため、この表示内容は
元の文書の流れに沿ったものとなる。このため、元の文
書の流れとは違った視点から文書内容を確認するができ
ないという問題があった。また、要約の文章から元の文
書の内容を参照することはできず、使い勝手が悪いとい
う問題があった。
【０００６】また、特開平２−２５４５６６号公報に記
載のものは、文書の構文解析を行って得られる形式的な
段落構造を最小単位とするため、規則群や解析システム
を準備しなければならず、システム全体の規模が大きく
なり、処理に長時間を要する。また、意味段落に分割す
るために新出語率と用語類似度を算出し、重要語及び重
要文を抽出するために使用度数の他７種類の統計量を算
出しており、このために多大の計算量及び計算時間が必
要となるという問題があった。
【０００７】また、特開昭６３−２９８５６３号公報に
記載のものは、文章の要約範囲の指定及び各部分の要約
処理方法の指定はユーザが行っており、全て自動で要約
を作成することができないという問題があった。本発明
は、上記の点に鑑みなされたもので、システム規模が小
さく処理時間が短くて済み、ガイド表示の抜粋文から元
の文書の内容を参照することができ、文書を理解するた
めの支援を効果的に行うことができる文書理解支援装
置、要約文生成方法、並びに文書理解支援プログラムを
記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供す
ることを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】請求項１に記載の発明
は、対象となる文書を、前記文書の内容を反映した段落
構造である意味段落に分割する意味段落解析手段と、前
記文書を分割した意味段落毎に意味段落に含まれる各文
章の重要度を算出して重要度の高い文章を抜粋文として
抽出する抜粋文抽出手段とを有する。
【０００９】このように、文書をその内容を反映した段
落構造である意味段落に分割し、分割した意味段落毎に
意味段落に含まれる各文章の重要度を算出して重要度の
高い文章を抜粋文として抽出し、意味段落単位で表示す
るため、文書の構文解析を必要とせず、抜粋文を得るた
めの統計量が少ないので、小さなシステム規模で、か
つ、短い処理時間で文書理解を支援することができる。
【００１０】請求項２に記載の発明は、請求項１記載の
文書理解支援装置において、前記抜粋文を意味段落単位
で表示する抜粋文表示手段を有する。このように、抜粋
文を意味段落単位で表示することにより、文書理解を支
援する抜粋文を表示できる。請求項３に記載の発明は、
請求項２記載の文書理解支援装置において、前記抜粋文
表示手段で表示された抜粋文の意味段落に対応する部分
の文書を文書表示部に表示させ、前記文書表示部に表示
された意味段落に対応する抜粋文を前記抜粋文表示手段
に表示させる対応表示手段を有する。
【００１１】このように、表示されている文書に対応す
る抜粋文を表示できると共に、表示されている抜粋文に
対応する元の文書を表示でき、必要な情報を元の文書か
ら早急に探し出すことができる。請求項４に記載の発明
は、請求項１または２記載の文書理解支援装置におい
て、前記意味段落解析手段は、所定の規則に基づいて文
章にポイントを与えるポイント手段と、前記ポイント手
段で与えられたポイントの合計値が所定値を超えた位置
を前記意味段落の区切りとする意味段落決定手段とを有
する。
【００１２】このように、文章にポイントを与え、ポイ
ントの合計値が所定値を超えた位置を意味段落の区切り
とすることにより、話題の範囲毎の意味段落を効率的に
見つけることができる。請求項５に記載の発明は、請求
項４記載の文書理解支援装置において、前記ポイント手
段は、前記文書での出現頻度が高く集中して出現する度
合いである重要度が高い重要語を抽出し、前記重要語が
連続して出現する領域の先頭及び末尾の文章にポイント
を与える第１のポイント手段を有する。
【００１３】このように、文書での出現頻度が高く集中
して出現する度合いである重要度が高い重要語を抽出
し、重要語が連続して出現する領域の先頭及び末尾の文
章にポイントを与えることにより、話題の範囲毎の意味
段落を効率的に見つけることができる。請求項６に記載
の発明は、請求項４記載の文書理解支援装置において、
前記ポイント手段は、複数ファイルで前記文書が構成さ
れているとき、各ファイルの区切りの直後の文章にポイ
ントを与える第２のポイント手段を有する。
【００１４】このように、ファイルの区切りの直後の文
章にポイントを与えることにより、複数ファイルで構成
された文書での話題の範囲毎の意味段落を確実に見つけ
ることができる。請求項７に記載の発明は、請求項４記
載の文書理解支援装置において、前記ポイント手段は、
前記文書内の見出しの段落の直後の文章にポイントを与
える第３のポイント手段を有する。
【００１５】このように、文書内の見出しの段落の直後
の文章にポイントを与えることにより、話題の範囲毎の
意味段落を確実に簡単に見つけることができる。請求項
８に記載の発明は、請求項４記載の文書理解支援装置に
おいて、前記ポイント手段は、前記文書内の話題の転換
を促す語で始まる文章にポイントを与える第４のポイン
ト手段を有する。
【００１６】このように、話題の転換を促す語で始まる
文章にポイントを与えることにより、話題の範囲毎の意
味段落を確実に簡単に見つけることができる。請求項９
に記載の発明は、請求項４記載の文書理解支援装置にお
いて、前記ポイント手段は、前記文書内の話題のつなが
りを促す語で始まる文章のポイントを減じる第５のポイ
ント手段を有する。
【００１７】このように、話題のつながりを促す語で始
まる文章のポイントを減じることにより、意味段落では
ない部分が誤って話題の範囲毎の意味段落となることを
防止できる。請求項１０に記載の発明は、請求項４乃至
９のいずれか記載の文書理解支援装置において、前記抜
粋文抽出手段は、前記意味段落の各文章に含まれる重要
語についてその語の重要度を加算して文章の重要度を算
出し、前記文章の重要度が大きいものから順に抜粋文と
して抽出する。
【００１８】このように、意味段落の各文章に含まれる
重要語についてその語の重要度を加算して文章の重要度
を算出し、この重要度が大きいものから順に抜粋文とし
て抽出するため、話題の範囲毎の意味段落を見つけるた
めに使った語の重要度を再度利用して、意味段落の話題
の内容を良く表す抜粋文を効率的に抽出できる。請求項
１１に記載の発明は、請求項２乃至１０のいずれか記載
の文書理解支援装置において、前記抜粋文表示手段は、
任意の意味段落の抜粋文と共に、その意味段落と類似す
る意味段落の抜粋文を表示する。
【００１９】このように、意味段落の抜粋文と共に、そ
の意味段落と類似する意味段落の抜粋文を表示するた
め、類似する意味段落の抜粋文を用いて、文書内で類似
した話題に関する部分をまとめて読むことができる。請
求項１２に記載の発明は、コンピュータを、対象となる
文書を、前記文書の内容を反映した段落構造である意味
段落に分割する意味段落解析手段と、前記文書を分割し
た意味段落毎に意味段落に含まれる各文章の重要度を算
出して重要度の高い文章を抜粋文として抽出する抜粋文
抽出手段と、前記抜粋文を意味段落単位で表示させる抜
粋文表示手段として機能させるためのプログラムを記録
している。
【００２０】この記録媒体を使用することにより、文書
理解支援機能を持たせることができ、これにより請求項
１記載の発明を実現できる。請求項１３に記載の発明
は、請求項１２記載の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、前記抜粋文を意味
段落単位で表示する抜粋文表示手段として機能させるた
めのプログラムを記録している。
【００２１】この記録媒体を使用することにより、文書
理解支援機能を持たせることができ、これにより請求項
２記載の発明を実現できる。請求項１４に記載の発明
は、請求項１３記載の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、前記抜粋文表示手
段で表示された抜粋文の意味段落に対応する部分の文書
を文書表示部に表示させ、前記文書表示部に表示された
意味段落に対応する抜粋文を前記抜粋文表示手段に表示
させる対応表示手段として機能させるためのプログラム
を記録している。
【００２２】この記録媒体を使用することにより、文書
理解支援機能を持たせることができ、これにより請求項
３記載の発明を実現できる。請求項１５に記載の発明
は、文書から文章を抜粋して要約文を生成する要約文生
成方法であって、対象となる文書を、前記文書の内容を
反映した段落構造である意味段落に分割し、前記文書を
分割した意味段落毎に意味段落に含まれる各文章の重要
度を算出して重要度の高い文章を抽出する。
【００２３】このように、文書をその内容を反映した段
落構造である意味段落に分割し、分割した意味段落毎に
意味段落に含まれる各文章の重要度を算出して重要度の
高い文章を抜粋文として抽出し、意味段落単位で表示す
るため、文書の構文解析を必要とせず、抜粋文を得るた
めの統計量が少ないので、小さなシステム規模で、か
つ、短い処理時間で文書理解を支援することができる。
【００２４】請求項１６に記載の発明は、請求項１５記
載の要約文生成方法であって、所定の規則に基づいて文
章にポイントを与え、前記ポイント手段で与えられたポ
イントの合計値が所定値を超えた位置を前記意味段落の
区切りとする。このように、文章にポイントを与え、ポ
イントの合計値が所定値を超えた位置を意味段落の区切
りとすることにより、話題の範囲毎の意味段落を効率的
に見つけることができる。
【００２５】請求項１７に記載の発明は、請求項１６記
載の要約文生成方法であって、前記文書での出現頻度が
高く集中して出現する度合いである重要度が高い重要語
を抽出し、前記重要語が連続して出現する領域の先頭及
び末尾の文章にポイントを与える。
【００２６】このように、文書での出現頻度が高く集中
して出現する度合いである重要度が高い重要語を抽出
し、重要語が連続して出現する領域の先頭及び末尾の文
章にポイントを与えることにより、話題の範囲毎の意味
段落を効率的に見つけることができる。請求項１８に記
載の発明は、請求項１６乃至１７のいずれか記載の要約
文生成方法であって、前記文書が複数ファイルで構成さ
れているとき、各ファイルの区切りの直後の文章にポイ
ントを与える。
【００２７】このように、ファイルの区切りの直後の文
章にポイントを与えることにより、複数ファイルで構成
された文書での話題の範囲毎の意味段落を確実に見つけ
ることができる。請求項１９に記載の発明は、請求項１
６乃至１８のいずれか記載の要約文生成方法であって、
前記文書内の見出しの段落の直後の文章にポイントを与
える。
【００２８】このように、文書内の見出しの段落の直後
の文章にポイントを与えることにより、話題の範囲毎の
意味段落を確実に簡単に見つけることができる。請求項
２０に記載の発明は、請求項１６乃至１９のいずれか記
載の要約文生成方法であって、前記文書内の話題の転換
を促す語で始まる文章にポイントを与える。
【００２９】このように、話題の転換を促す語で始まる
文章にポイントを与えることにより、話題の範囲毎の意
味段落を確実に簡単に見つけることができる。請求項２
１に記載の発明は、請求項１６乃至２０のいずれか記載
の要約文生成方法であって、前記文書内の話題のつなが
りを促す語で始まる文章のポイントを減じる。
【００３０】このように、話題のつながりを促す語で始
まる文章のポイントを減じることにより、意味段落では
ない部分が誤って話題の範囲毎の意味段落となることを
防止できる。
【００３１】
【発明の実施の形態】図１は本発明の文書理解支援装置
の一実施例のブロック図を示す。同図中、中央処理装置
（ＣＰＵ）１０には、バス１５を介して入力装置２０、
記憶装置３０、表示装置４０、印刷装置５０それぞれが
接続されている。入力装置２０としてはキーボード２
１，マウス２２，スキャナ２３等が設けられており、記
憶装置３０としてはＲＡＭ３１、ＲＯＭ３２、ハードデ
ィスク装置３３、フレキシブルディスク装置３４等が設
けられている。ＣＰＵ１０は記憶装置３０に記憶されて
いる後述の処理を行う各種処理プログラムを実行し、そ
の結果を記憶装置３０に記憶すると共に、表示装置４０
に表示し、印刷装置５０で印刷して出力する。また、記
憶装置３０には各種処理プログラムの他に各種ライブラ
リも記憶されている。
【００３２】図２は本発明の文書理解支援装置が実行す
る文書理解支援処理の一実施例のフローチャートを示
す。同図中、ステップＳ１０では入力装置２０を用いて
記憶装置３０に格納されている文書ファイルから処理の
対象となる文書の文書ファイルを指定する。ここでは、
１つの文書が複数の文書ファイルに分かれている場合に
は、該当する複数の文書ファイルを指定する。次に、ス
テップＳ１２で指定した文書について話題範囲（意味段
落）の解析を行う。次に、ステップＳ１４でそれぞれの
意味段落から抜粋文を作成し、ステップＳ１６で作成し
た抜粋文をガイドとして表示する。
【００３３】図３はステップＳ１２で実行する意味段落
解析ルーチンの一実施例のフローチャートを示す。同図
中、ステップＳ２０で文書を一定の文章数毎に区切り、
複数の重要語判定領域に分割する。次に、ステップＳ２
２で各重要語判定領域毎に名詞の重要度を決定し、この
各重要語判定領域毎の名詞の重要度を集めて文書全体の
重要語を決定する。
【００３４】ここでは、ｔｆ＝（その重要語判定領域で
のその名詞の出現回数）／（文書全体でのその名詞の出
現回数），ｉｄｆ＝（全体の重要語判定領域数）／（文
書全体でその名詞が出現する重要語判定領域数）とし
て、その名詞の重要度＝ｔｆ・ｉｄｆとする。この計算
式は文書での出現頻度が高いということと、ある領域に
集中して出現するということで重要度を評価している。
次に、各重要語判定領域の内部で重要度が所定の閾値を
超えるものを各重要語判定領域の重要語と決定し、各重
要語判定領域の重要語の集合を作成する。そして、各重
要語判定領域の重要語の集合を文書全体でまとめること
により文書全体の重要語の集合を作成する。
【００３５】次のステップＳ２４で文書の１文章毎のル
ープ処理で、文章毎に得点を与える。ここでは、ステッ
プＳ２６で、文書が複数の文書ファイルで構成されると
きは各文書ファイルの区切りを意味段落の区切りとする
ため、その文章の直前で文書ファイルが始まっていると
例えば２ポイント加点する。また、文書中の章、節等の
見出しの段落が存在する位置を意味段落の区切りとする
ため、その文章の直前に章、節等の見出しの段落が存在
すると例えば２ポイント加点する。また、「はじめ
に」、「さて」、「一方」、「ところで」等の話題の転
換を促す語の始まる位置を意味段落の区切りとみなすた
め、話題の転換を促す語で始まる文章は例えば２ポイン
ト加点する。また、「このように」、「そうなると」等
の話題が続くことを示す語の始まる位置を意味段落の区
切りではないとみなすため、話題が続くことを示す語で
始まる文章は例えば２ポイント減点する。
【００３６】次のステップＳ２８は文章中の各名詞につ
いてのループ処理で、文章毎に得点を与える。ここで
は、ステップＳ３０で文書全体の重要語を含んだ文章が
連続する範囲の先頭位置を意味段落の区切りとするた
め、全ての名詞について、その名詞が直前の文章に現れ
てないかどうかを判別し、その名詞が直前の文章に現れ
てない場合にのみステップＳ３２に進む。ステップＳ３
２ではその名詞が文書全体の重要語かつ重要語判定領域
の重要語であれば例えば１．５ポイント加点し、その名
詞が文書全体の重要語だけであれば例えば１ポイント加
点する。そして、ステップＳ３４でステップＳ２８のル
ープ処理の終了が検出されると次のステップＳ３６に進
む。
【００３７】ステップＳ３６は文章中に現れなかった文
書全体の重要語に属する各名詞についてのループ処理
で、文章毎に得点を与える。ここでは、ステップＳ３８
で文書全体の重要語を含んだ文章が連続する範囲の末尾
位置を意味段落の区切りとするため、その文書全体の重
要語に属する名詞が直前の文章に現れていたかどうかを
判別し、その文書全体の重要語に属する名詞が直前の文
章に現れていた場合にのみステップＳ４０に進む。ステ
ップＳ４０ではその文書全体の重要語に属する名詞が更
にその重要語判定領域の重要語であれば例えば１．５ポ
イント加点し、その名詞が文書全体の重要語だけであれ
ば例えば１ポイント加点する。
【００３８】そして、ステップＳ４２でステップＳ３６
のループ処理の終了が検出されると次のステップＳ４４
に進む。ここでステップＳ２４のループ処理の終了が検
出されるとステップＳ４６に進む。ここでは、合計ポイ
ントが所定値を超えた文章を意味段落の開始または末尾
の区切りとみなし、各意味段落領域を決定して処理サイ
クルを終了する。なお、このステップＳ４６で意味段落
領域が決定されるのに応じて、重要語判定領域の重要語
の集合から意味段落領域の重要語の集合が再編成され
る。
【００３９】これによって、図４に示すように、文書が
複数の文書ファイル６０〜６２で構成されるときは各文
書ファイル６０〜６２の区切りが意味段落の境界とな
る。また、図５に示すように、文書中の章、節等の見出
しの段落が存在する位置が意味段落の境界となる可能性
が高い。また、図６に示すように、「はじめに」、「さ
て」、「一方」、「ところで」等の話題の転換を促す語
の始まる位置が意味段落となり、「このように」、「そ
うなると」等の話題が続くことを示す語の始まる位置は
意味段落の境界となる可能性が低くなる。
【００４０】更に、図７に示すように、名詞Ａが連続し
て出現する範囲６５，６７と名詞Ａが出現しない範囲６
６とが隣接していると、少なくとも名詞Ａは重要語判定
領域の重要語となるため、上記の範囲６５と範囲６６と
の間、範囲６５と範囲６６との間が意味段落の境界とな
る可能性が高い。なお、図８に文章毎にポイントを加算
した様子を示す。ここでは、丸印がその文章の合計ポイ
ントを示し、白四角はその文章とが前の文章との間に意
味段落の境界がないことを表し、黒四角はその文章とが
前の文章との間に意味段落の境界があることを表してい
る。
【００４１】図９及び図１１はステップＳ１４で実行す
る抜粋文作成ルーチンの一実施例のフローチャートを示
す。図９のルーチンは意味段落領域毎に実行される。同
図中、ステップＳ５０で文書全体の重要語それぞれと意
味段落領域の重要語それぞれの名詞の重要度を保存して
おく。つまり、重要度が保存されている名詞は重要語で
ある。次に、ステップＳ５２で文書の１文章毎のループ
処理を行い、次のステップＳ５４で文章中の各名詞につ
いてのループ処理を行って、文章毎に重要度を与える。
【００４２】ここでは、ステップＳ５６でその名詞が重
要語であるか、つまり、重要度が保存されている否かを
判別する。そして、その名詞が重要語である場合にのみ
ステップＳ６０に進む。ステップＳ６０ではその名詞の
重要度をその文章の重要度に加算する。そして、ステッ
プＳ６２でステップＳ５４のループ処理の終了が検出さ
れると次のステップＳ６４に進む。ここでステップＳ５
２のループ処理の終了が検出されると処理サイクルを終
了する。
【００４３】図１０では、テーブル７０の第１欄に、文
章単位でその中に含まれる名詞を示している。なお、重
要語は大文字で、非重要語は小文字で示している。重要
語についてはテーブル７２の重要度を加算してテーブル
７０の第２欄に示す重要度の総和が求められる。３番目
の文章では重要語の名詞Ｄ，Ｂ，Ｄ，Ｄがあるために、
これらの重要度の総和は３０となる。
【００４４】図１１は図９に続いて実行する抜粋文作成
ルーチンの一実施例のフローチャートを示す。同図中、
ステップＳ７０で１つの意味段落領域から抜粋文を何文
ずつ選択してガイド表示するかについて、利用者が指定
しておく。次に、ステップＳ７２で文書全体に対して意
味段落一つずつのループ処理を行い、次のステップＳ７
４で意味段落に含まれる１文章毎のループ処理で、抜粋
文の抽出を行う。
【００４５】ここでは、ステップＳ７６で指定された数
だけの文章が既に抽出保存されているか否かを判別す
る。そして、指定された数だけの文章が既に抽出保存さ
れている場合はステップＳ７８に進み、指定された数だ
けの文章が抽出保存されていない場合はステップＳ８０
進む。ステップＳ８０では現在処理中の文章を抽出して
抜粋文保存領域に保存する。この抜粋文保存領域は記憶
装置３０に意味段落毎に設けられており、各抜粋文保存
領域には対応する意味段落とのリンク情報（例えば文書
ファイル名及び文書ファイル内アドレス）も格納されて
いる。
【００４６】ステップＳ７８では抜粋文保存領域に保存
されている文章つまり抜粋文の中で重要度が最小の抜粋
文と比べて現在処理中の文章の重要度が大きいか否かを
判別する。そして、現在処理中の文章の重要度が大きい
場合にのみステップＳ８２に進む。ステップＳ８２では
抜粋文保存領域に保存されている文章つまり抜粋文の中
で重要度が最小の抜粋文を削除して、現在処理中の文章
を抽出して抜粋文保存領域に保存する。ステップＳ８４
でステップＳ７４のループ処理の終了が検出されると次
のステップＳ８６に進む。ここでステップＳ７２のルー
プ処理の終了が検出されると処理サイクルを終了する。
【００４７】図１２はステップＳ１６で表示されるガイ
ド表示の一実施例を示す。ここで、本文表示ウインドウ
８０には文書の本文が表示されている。ガイド表示ウイ
ンドウ８２にガイド表示が行われる。また、ガイド表示
ウインドウ８２と共に、追跡メニュ８４が表示される。
このガイド表示ウインドウ８２は文書理解支援処理のス
テップＳ１６で表示される場合は第１の意味段落に対応
する内容が表示され、この後、本文表示ウインドウ８０
のガイドボタン８１をクリックすると本文表示ウインド
ウ８０に表示されている意味段落に対応する内容のガイ
ド表示ウインドウ８２が表示される。また、追跡メニュ
８４はガイド表示ウインドウ８２の追跡ボタン８３をク
リックすることで表示／消去の切り替えが可能とされて
いる。
【００４８】図１３はガイド表示ウインドウ８２の拡大
図を示す。同図中、表示部８５に意味段落単位で指定さ
れた意味段落（指定意味段落）の抜粋文と、これに類似
する意味段落の抜粋文の一部が表示される。ここで、類
似する意味段落とは、指定意味段落の重要語の集合にあ
る重要語と同一の重要語を所定数以上含む意味段落であ
る。この類似する意味段落が複数ある場合には同一の重
要語を最も多く含む意味段落が選択されて表示部８５に
表示される。表示部８５に表示された抜粋文はボタン８
６ａ，８６ｂをクリックすることにより上下にスクロー
ルし、また、ボタン８７ａ，８７ｂをクリックすること
により左右にスクロールする。
【００４９】また、ガイド表示ウインドウ８２には意味
段落移動用のボタン８８ａ，８８ｂと元文書参照ボタン
８９が設けられている。意味段落移動用のボタン８８ａ
をクリックすることにより、図１４（Ｂ）に示す現在表
示中の指定意味段落に対するガイド表示から図１４
（Ａ）に示す直前の意味段落が指定意味段落としてガイ
ド表示ウインドウ８２に表示される。また、意味段落移
動用のボタン８８ｂをクリックすることにより、図１４
（Ｂ）に示す現在表示中の指定意味段落に対するガイド
表示から図１４（Ｃ）に示す直後の意味段落が指定意味
段落としてガイド表示ウインドウ８２に表示される。
【００５０】元文書参照ボタン８９をクリックすると、
図１５に示すように、ガイド表示ウインドウ８２に現在
表示されている指定意味段落に対応する部分の文書（元
文書）が本文表示ウインドウ８０に表示される。これに
よって、ガイド表示から元文書を参照することができ
る。追跡メニュ８４にはボタン９０ａ、９０ｂが設けら
れている。図１６に示すように、本文表示ウインドウ８
０に表示されている部分に対応する指定意味段落がガイ
ド表示ウインドウ８２に表示されているとき、ボタン９
０ａをクリックすると、このガイド表示ウインドウ８２
の指定意味段落に類似する意味段落のうち上記指定意味
段落より前に存在する類似意味段落の部分を本文表示ウ
インドウ８０に表示する。また、ボタン９０ｂをクリッ
クすると、このガイド表示ウインドウ８２の指定意味段
落に類似する意味段落のうち上記指定意味段落より後に
存在する類似意味段落の部分を本文表示ウインドウ８０
に表示する。
【００５１】図１７に上記のガイド表示を行うときの操
作の意志決定のフローチャートを示す。ここではＸ番目
の意味段落を指定意味段落とするガイド表示がガイド表
示ウインドウ８２に表示されているものとする。同図
中、ステップＳ１００でＸ−１番目の意味段落について
ガイド表示したいか否かを判定し、そうであればステッ
プＳ１０２でボタン８８ａをクリックする。そうでなけ
ればステップＳ１０４でＸ＋１番目の意味段落について
ガイド表示したいか否かを判定し、そうであればステッ
プＳ１０６でボタン８８ｂをクリックする。
【００５２】そうでなければステップＳ１０８でＸ番目
の意味段落に対応する部分の文書（元文書）を参照した
いか否かを判定し、そうであればステップＳ１１０で元
文書参照ボタン８９をクリックする。そうでなければス
テップＳ１１２でＸ番目の意味段落と内容が類似する意
味段落に対応する部分の文書（元文書）を参照したいか
否かを判定し、そうであればステップＳ１１４でボタン
８６ａ，８６ｂ，８７ａ，８７ｂをクリックしてスクロ
ールを行い、所望の抜粋文を表示させて選択し、参照ボ
タン８９をクリックする。
【００５３】そうでなければステップＳ１１６でＸ番目
の意味段落と内容が類似する意味段落のうちＸ番目より
前の意味段落に対応する部分の文書（元文書）を参照し
たいか否かを判定し、そうであればステップＳ１１８で
追跡メニュ８４を表示し、ボタン９０ａをクリックす
る。そうでなければステップＳ１２０でＸ番目の意味段
落と内容が類似する意味段落のうちＸ番目より後の意味
段落に対応する部分の文書（元文書）を参照したいか否
かを判定し、そうであればステップＳ１２２で追跡メニ
ュ８４を表示し、ボタン９０ｂをクリックする。
【００５４】このように、文書をその内容を反映した段
落構造である意味段落に分割し、分割した意味段落毎に
意味段落に含まれる各文章の重要度を算出して重要度の
高い文章を抜粋文として保存し、意味段落単位で表示す
るため、文書の構文解析を必要とせず、抜粋文を得るた
めの統計量が少ないので、小さなシステム規模で、か
つ、短い処理時間で文書理解を支援する抜粋文を表示で
きる。また、表示されている文書に対応する抜粋文を表
示できると共に、表示されている抜粋文に対応する元の
文書を表示でき、必要な情報を元の文書から早急に探し
出すことができる。
【００５５】また、文書での出現頻度が高く集中して出
現する度合いである重要度が高い重要語を抽出し、重要
語が連続して出現する領域の先頭及び末尾の文章にポイ
ントを与え、ポイントの合計値が所定値を超えた位置を
意味段落の区切りとすることにより、話題の範囲毎の意
味段落を効率的に見つけることができ、ファイルの区切
りの直後の文章にポイントを与えることにより、複数フ
ァイルで構成された文書での話題の範囲毎の意味段落を
確実に見つけることができ、文書内の見出しの段落の直
後の文章にポイントを与えることにより、話題の範囲毎
の意味段落を確実に簡単に見つけることができ、話題の
転換を促す語で始まる文章にポイントを与えることによ
り、話題の範囲毎の意味段落を確実に簡単に見つけるこ
とができる。
【００５６】また、話題のつながりを促す語で始まる文
章のポイントを減じることにより、意味段落ではない部
分が誤って話題の範囲毎の意味段落となることを防止で
き、意味段落の各文章に含まれる重要語についてその語
の重要度を加算して文章の重要度を算出し、この重要度
が大きいものから順に抜粋文として保存するため、話題
の範囲毎の意味段落を見つけるために使った語の重要度
を再度利用して、意味段落の話題の内容を良く表す抜粋
文を効率的に保存でき、意味段落の抜粋文と共に、その
意味段落と類似する意味段落の抜粋文を表示するため、
類似する意味段落の抜粋文を用いて、文書内で類似した
話題に関する部分をまとめて読むことができる。
【００５７】なお、ステップＳ１２が意味段落解析手段
に対応し、ステップＳ１４が抜粋文抽出手段に対応し、
ステップＳ１６が抜粋文表示手段に対応する。また、本
文表示ウインドウ８０，ガイド表示ウインドウ８２，ガ
イドボタン８１，追跡ボタン８３が対応表示手段に対応
する。また、ステップＳ２６が第１〜第５のポイント手
段に対応する。
【００５８】
【発明の効果】上述の如く、請求項１に記載の発明は、
対象となる文書を、前記文書の内容を反映した段落構造
である意味段落に分割する意味段落解析手段と、前記文
書を分割した意味段落毎に意味段落に含まれる各文章の
重要度を算出して重要度の高い文章を抜粋文として抽出
する抜粋文抽出手段とを有する。
【００５９】このように、文書をその内容を反映した段
落構造である意味段落に分割し、分割した意味段落毎に
意味段落に含まれる各文章の重要度を算出して重要度の
高い文章を抜粋文として抽出し、意味段落単位で表示す
るため、文書の構文解析を必要とせず、抜粋文を得るた
めの統計量が少ないので、小さなシステム規模で、か
つ、短い処理時間で文書理解を支援することができる。
【００６０】また、請求項２に記載の発明は、抜粋文を
意味段落単位で表示する抜粋文表示手段を有する。この
ように、抜粋文を意味段落単位で表示することにより、
文書理解を支援する抜粋文を表示できる。また、請求項
３に記載の発明は、抜粋文表示手段で表示された抜粋文
の意味段落に対応する部分の文書を文書表示部に表示さ
せ、前記文書表示部に表示された意味段落に対応する抜
粋文を前記抜粋文表示手段に表示させる対応表示手段を
有する。
【００６１】このように、表示されている文書に対応す
る抜粋文を表示できると共に、表示されている抜粋文に
対応する元の文書を表示でき、必要な情報を元の文書か
ら早急に探し出すことができる。また、請求項４に記載
の発明では、意味段落解析手段は、所定の規則に基づい
て文章にポイントを与えるポイント手段と、前記ポイン
ト手段で与えられたポイントの合計値が所定値を超えた
位置を前記意味段落の区切りとする意味段落決定手段と
を有する。
【００６２】このように、文章にポイントを与え、ポイ
ントの合計値が所定値を超えた位置を意味段落の区切り
とすることにより、話題の範囲毎の意味段落を効率的に
見つけることができる。また、請求項５に記載の発明で
は、ポイント手段は、前記文書での出現頻度が高く集中
して出現する度合いである重要度が高い重要語を抽出
し、前記重要語が連続して出現する領域の先頭及び末尾
の文章にポイントを与える第１のポイント手段を有す
る。
【００６３】このように、文書での出現頻度が高く集中
して出現する度合いである重要度が高い重要語を抽出
し、重要語が連続して出現する領域の先頭及び末尾の文
章にポイントを与えることにより、話題の範囲毎の意味
段落を効率的に見つけることができる。また、請求項６
に記載の発明では、ポイント手段は、複数ファイルで前
記文書が構成されているとき、各ファイルの区切りの直
後の文章にポイントを与える第２のポイント手段を有す
る。
【００６４】このように、ファイルの区切りの直後の文
章にポイントを与えることにより、複数ファイルで構成
された文書での話題の範囲毎の意味段落を確実に見つけ
ることができる。また、請求項７に記載の発明では、ポ
イント手段は、前記文書内の見出しの段落の直後の文章
にポイントを与える第３のポイント手段を有する。
【００６５】このように、文書内の見出しの段落の直後
の文章にポイントを与えることにより、話題の範囲毎の
意味段落を確実に簡単に見つけることができる。また、
請求項８に記載の発明では、ポイント手段は、前記文書
内の話題の転換を促す語で始まる文章にポイントを与え
る第４のポイント手段を有する。
【００６６】このように、話題の転換を促す語で始まる
文章にポイントを与えることにより、話題の範囲毎の意
味段落を確実に簡単に見つけることができる。また、請
求項９に記載の発明では、ポイント手段は、前記文書内
の話題のつながりを促す語で始まる文章のポイントを減
じる第５のポイント手段を有する。
【００６７】このように、話題のつながりを促す語で始
まる文章のポイントを減じることにより、意味段落では
ない部分が誤って話題の範囲毎の意味段落となることを
防止できる。また、請求項１０に記載の発明では、抜粋
文抽出手段は、前記意味段落の各文章に含まれる重要語
についてその語の重要度を加算して文章の重要度を算出
し、前記文章の重要度が大きいものから順に抜粋文とし
て抽出する。
【００６８】このように、意味段落の各文章に含まれる
重要語についてその語の重要度を加算して文章の重要度
を算出し、この重要度が大きいものから順に抜粋文とし
て抽出するため、話題の範囲毎の意味段落を見つけるた
めに使った語の重要度を再度利用して、意味段落の話題
の内容を良く表す抜粋文を効率的に抽出できる。また、
請求項１１に記載の発明では、抜粋文表示手段は、任意
の意味段落の抜粋文と共に、その意味段落と類似する意
味段落の抜粋文を表示する。
【００６９】このように、意味段落の抜粋文と共に、そ
の意味段落と類似する意味段落の抜粋文を表示するた
め、類似する意味段落の抜粋文を用いて、文書内で類似
した話題に関する部分をまとめて読むことができる。ま
た、請求項１２に記載の発明は、コンピュータを、対象
となる文書を、前記文書の内容を反映した段落構造であ
る意味段落に分割する意味段落解析手段と、前記文書を
分割した意味段落毎に意味段落に含まれる各文章の重要
度を算出して重要度の高い文章を抜粋文として抽出する
抜粋文抽出手段と、前記抜粋文を意味段落単位で表示さ
せる抜粋文表示手段として機能させるためのプログラム
を記録している。
【００７０】この記録媒体を使用することにより、文書
理解支援機能を持たせることができ、これにより請求項
１記載の発明を実現できる。また、請求項１３に記載の
発明は、請求項１２記載の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、前記抜粋文を
意味段落単位で表示する抜粋文表示手段として機能させ
るためのプログラムを記録している。
【００７１】この記録媒体を使用することにより、文書
理解支援機能を持たせることができ、これにより請求項
２記載の発明を実現できる。また、請求項１４に記載の
発明は、請求項１３記載の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、前記抜粋文表
示手段で表示された抜粋文の意味段落に対応する部分の
文書を文書表示部に表示させ、前記文書表示部に表示さ
れた意味段落に対応する抜粋文を前記抜粋文表示手段に
表示させる対応表示手段として機能させるためのプログ
ラムを記録している。
【００７２】この記録媒体を使用することにより、文書
理解支援機能を持たせることができ、これにより請求項
３記載の発明を実現できる。また、請求項１５に記載の
発明は、文書から文章を抜粋して要約文を生成する要約
文生成方法であって、対象となる文書を、前記文書の内
容を反映した段落構造である意味段落に分割し、前記文
書を分割した意味段落毎に意味段落に含まれる各文章の
重要度を算出して重要度の高い文章を抽出する。
【００７３】このように、文書をその内容を反映した段
落構造である意味段落に分割し、分割した意味段落毎に
意味段落に含まれる各文章の重要度を算出して重要度の
高い文章を抜粋文として抽出し、意味段落単位で表示す
るため、文書の構文解析を必要とせず、抜粋文を得るた
めの統計量が少ないので、小さなシステム規模で、か
つ、短い処理時間で文書理解を支援することができる。
【００７４】また、請求項１６に記載の発明は、所定の
規則に基づいて文章にポイントを与え、前記ポイント手
段で与えられたポイントの合計値が所定値を超えた位置
を前記意味段落の区切りとする。このように、文章にポ
イントを与え、ポイントの合計値が所定値を超えた位置
を意味段落の区切りとすることにより、話題の範囲毎の
意味段落を効率的に見つけることができる。
【００７５】また、請求項１７に記載の発明は、文書で
の出現頻度が高く集中して出現する度合いである重要度
が高い重要語を抽出し、前記重要語が連続して出現する
領域の先頭及び末尾の文章にポイントを与える。このよ
うに、文書での出現頻度が高く集中して出現する度合い
である重要度が高い重要語を抽出し、重要語が連続して
出現する領域の先頭及び末尾の文章にポイントを与える
ことにより、話題の範囲毎の意味段落を効率的に見つけ
ることができる。
【００７６】また、請求項１８に記載の発明は、文書が
複数ファイルで構成されているとき、各ファイルの区切
りの直後の文章にポイントを与える。このように、ファ
イルの区切りの直後の文章にポイントを与えることによ
り、複数ファイルで構成された文書での話題の範囲毎の
意味段落を確実に見つけることができる。
【００７７】また、請求項１９に記載の発明は、文書内
の見出しの段落の直後の文章にポイントを与える。この
ように、文書内の見出しの段落の直後の文章にポイント
を与えることにより、話題の範囲毎の意味段落を確実に
簡単に見つけることができる。また、請求項２０に記載
の発明は、文書内の話題の転換を促す語で始まる文章に
ポイントを与える。
【００７８】このように、話題の転換を促す語で始まる
文章にポイントを与えることにより、話題の範囲毎の意
味段落を確実に簡単に見つけることができる。また、請
求項２１に記載の発明は、文書内の話題のつながりを促
す語で始まる文章のポイントを減じる。このように、話
題のつながりを促す語で始まる文章のポイントを減じる
ことにより、意味段落ではない部分が誤って話題の範囲
毎の意味段落となることを防止できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の文書理解支援装置の一実施例のブロッ
ク図である。
【図２】本発明の文書理解支援装置が実行する文書理解
支援処理の一実施例のフローチャートである。
【図３】意味段落解析ルーチンの一実施例のフローチャ
ートである。
【図４】意味段落の境界を説明するための図である。
【図５】意味段落の境界を説明するための図である。
【図６】意味段落の境界を説明するための図である。
【図７】意味段落の境界を説明するための図である。
【図８】文章毎にポイントを加算蓄積した様子を示す図
である。
【図９】抜粋文作成ルーチンの一実施例のフローチャー
トである。
【図１０】抜粋文作成ルーチンを説明するための図であ
る。
【図１１】抜粋文作成ルーチンの一実施例のフローチャ
ートである。
【図１２】ガイド表示の一実施例を示す図である。
【図１３】ガイド表示ウインドウ８２の拡大図である。
【図１４】意味段落移動用のボタン８８ａ，８８ｂをク
リックしたときのガイド表示を説明するための図であ
る。
【図１５】元文書参照ボタン８９をクリックしたときの
ガイド表示を説明するための図である。
【図１６】追跡メニュ８４を説明するための図である。
【図１７】ガイド表示を行うときの操作の意志決定のフ
ローチャートである。
【符号の説明】
１０ 中央処理装置（ＣＰＵ） ２０ 入力装置 ２１ キーボード ２２ マウス ２３ スキャナ ３０ 記憶装置 ３１ ＲＡＭ ３２ ＲＯＭ ３３ ハードディスク装置 ３４ フレキシブルディスク装置 ４０ 表示装置 ５０ 印刷装置 ８０ 本文表示ウインドウ ８１ ガイドボタン ８２ ガイド表示ウインドウ ８３ 追跡ボタン ８４ 追跡メニュ ８５ 表示部 ８６ａ，８６ｂ，８７ａ，８７ｂ，９０ａ、９０ｂ ボ
タン ８８ａ，８８ｂ 意味段落移動用のボタン ８９ 元文書参照ボタン

Claims (21)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 対象となる文書を、前記文書の内容を反
    映した段落構造である意味段落に分割する意味段落解析
    手段と、 前記文書を分割した意味段落毎に意味段落に含まれる各
    文章の重要度を算出して重要度の高い文章を抜粋文とし
    て抽出する抜粋文抽出手段とを有することを特徴とする
    文書理解支援装置。
  2. 【請求項２】 請求項１記載の文書理解支援装置におい
    て、 前記抜粋文を意味段落単位で表示する抜粋文表示手段を
    有することを特徴とする文書理解支援装置。
  3. 【請求項３】 請求項２記載の文書理解支援装置におい
    て、 前記抜粋文表示手段で表示された抜粋文の意味段落に対
    応する部分の文書を文書表示部に表示させ、前記文書表
    示部に表示された意味段落に対応する抜粋文を前記抜粋
    文表示手段に表示させる対応表示手段を有することを特
    徴とする文書理解支援装置。
  4. 【請求項４】 請求項１または２記載の文書理解支援装
    置において、 前記意味段落解析手段は、 所定の規則に基づいて文章にポイントを与えるポイント
    手段と、 前記ポイント手段で与えられたポイントの合計値が所定
    値を超えた位置を前記意味段落の区切りとする意味段落
    決定手段とを有することを特徴とする文書理解支援装
    置。
  5. 【請求項５】 請求項４記載の文書理解支援装置におい
    て、 前記ポイント手段は、 前記文書での出現頻度が高く集中して出現する度合いで
    ある重要度が高い重要語を抽出し、前記重要語が連続し
    て出現する領域の先頭及び末尾の文章にポイントを与え
    る第１のポイント手段を有することを特徴とする文書理
    解支援装置。
  6. 【請求項６】 請求項４記載の文書理解支援装置におい
    て、 前記ポイント手段は、 複数ファイルで前記文書が構成されているとき、各ファ
    イルの区切りの直後の文章にポイントを与える第２のポ
    イント手段を有することを特徴とする文書理解支援装
    置。
  7. 【請求項７】 請求項４記載の文書理解支援装置におい
    て、 前記ポイント手段は、 前記文書内の見出しの段落の直後の文章にポイントを与
    える第３のポイント手段を有することを特徴とする文書
    理解支援装置。
  8. 【請求項８】 請求項４記載の文書理解支援装置におい
    て、 前記ポイント手段は、 前記文書内の話題の転換を促す語で始まる文章にポイン
    トを与える第４のポイント手段を有することを特徴とす
    る文書理解支援装置。
  9. 【請求項９】 請求項４記載の文書理解支援装置におい
    て、 前記ポイント手段は、 前記文書内の話題のつながりを促す語で始まる文章のポ
    イントを減じる第５のポイント手段を有することを特徴
    とする文書理解支援装置。
  10. 【請求項１０】 請求項４乃至９のいずれか記載の文書
    理解支援装置において、 前記抜粋文抽出手段は、 前記意味段落の各文章に含まれる重要語についてその語
    の重要度を加算して文章の重要度を算出し、前記文章の
    重要度が大きいものから順に抜粋文として抽出すること
    を特徴とする文書理解支援装置。
  11. 【請求項１１】 請求項２乃至１０のいずれか記載の文
    書理解支援装置において、 前記抜粋文表示手段は、 任意の意味段落の抜粋文と共に、その意味段落と類似す
    る意味段落の抜粋文を表示することを特徴とする文書理
    解支援装置。
  12. 【請求項１２】 コンピュータを、 対象となる文書を、前記文書の内容を反映した段落構造
    である意味段落に分割する意味段落解析手段と、 前記文書を分割した意味段落毎に意味段落に含まれる各
    文章の重要度を算出して重要度の高い文章を抜粋文とし
    て抽出する抜粋文抽出手段と、 前記抜粋文を意味段落単位で表示させる抜粋文表示手段
    と して機能させるための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。
  13. 【請求項１３】 請求項１２記載の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、 前記抜粋文を意味段落単位で表示する抜粋文表示手段と
    して機能させるための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。
  14. 【請求項１４】 請求項１３記載の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、 前記抜粋文表示手段で表示された抜粋文の意味段落に対
    応する部分の文書を文書表示部に表示させ、前記文書表
    示部に表示された意味段落に対応する抜粋文を前記抜粋
    文表示手段に表示させる対応表示手段として機能させる
    ための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。
  15. 【請求項１５】 文書から文章を抜粋して要約文を生成
    する要約文生成方法であって、 対象となる文書を、前記文書の内容を反映した段落構造
    である意味段落に分割し、 前記文書を分割した意味段落毎に意味段落に含まれる各
    文章の重要度を算出して重要度の高い文章を抽出するこ
    とを特徴とする要約文生成方法。
  16. 【請求項１６】 請求項１５記載の要約文生成方法であ
    って、 所定の規則に基づいて文章にポイントを与え、 前記ポイント手段で与えられたポイントの合計値が所定
    値を超えた位置を前記意味段落の区切りとすることを特
    徴とする要約文生成方法。
  17. 【請求項１７】 請求項１６記載の要約文生成方法であ
    って、 前記文書での出現頻度が高く集中して出現する度合いで
    ある重要度が高い重要語を抽出し、 前記重要語が連続して出現する領域の先頭及び末尾の文
    章にポイントを与えることを特徴とする要約文生成方
    法。
  18. 【請求項１８】 請求項１６乃至１７のいずれか記載の
    要約文生成方法であって、 前記文書が複数ファイルで構成されているとき、各ファ
    イルの区切りの直後の文章にポイントを与えることを特
    徴とする要約文生成方法。
  19. 【請求項１９】 請求項１６乃至１８のいずれか記載の
    要約文生成方法であって、 前記文書内の見出しの段落の直後の文章にポイントを与
    えることを特徴とする要約文生成方法。
  20. 【請求項２０】 請求項１６乃至１９のいずれか記載の
    要約文生成方法であって、 前記文書内の話題の転換を促す語で始まる文章にポイン
    トを与えることを特徴とする要約文生成方法。
  21. 【請求項２１】 請求項１６乃至２０のいずれか記載の
    要約文生成方法であって、 前記文書内の話題のつながりを促す語で始まる文章のポ
    イントを減じることを特徴とする要約文生成方法。
JP06324598A 1998-03-13 1998-03-13 文書理解支援装置、要約文生成方法、並びに文書理解支援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 Expired - Fee Related JP3614648B2 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP06324598A JP3614648B2 (ja) 1998-03-13 1998-03-13 文書理解支援装置、要約文生成方法、並びに文書理解支援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
US09/256,190 US6537325B1 (en) 1998-03-13 1999-02-24 Apparatus and method for generating a summarized text from an original text

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP06324598A JP3614648B2 (ja) 1998-03-13 1998-03-13 文書理解支援装置、要約文生成方法、並びに文書理解支援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

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPH11259521A true JPH11259521A (ja) 1999-09-24
JP3614648B2 JP3614648B2 (ja) 2005-01-26

Family

ID=13223668

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP06324598A Expired - Fee Related JP3614648B2 (ja) 1998-03-13 1998-03-13 文書理解支援装置、要約文生成方法、並びに文書理解支援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

Country Status (2)

Country Link
US (1) US6537325B1 (ja)
JP (1) JP3614648B2 (ja)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002197096A (ja) * 2000-12-12 2002-07-12 Nec Corp 文書の一般テキストサマリを作成する方法およびシステム
WO2003079359A1 (en) * 2002-03-18 2003-09-25 Sharp Kabushiki Kaisha Data recording method, data recording device, data recording medium, data reproduction method, and data reproduction device
JP2010020703A (ja) * 2008-07-14 2010-01-28 Canon Inc 文書管理装置、文書管理方法及びプログラム
WO2021234798A1 (ja) * 2020-05-18 2021-11-25 日本電信電話株式会社 生成装置、生成方法および生成プログラム
JP2023544461A (ja) * 2020-09-25 2023-10-24 ユーアイパス，インコーポレイテッド 深層学習ベースのドキュメントスプリッタ

Families Citing this family (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3703080B2 (ja) * 2000-07-27 2005-10-05 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション ウェブコンテンツを簡略化するための方法、システムおよび媒体
AU2000269782A1 (en) * 2000-09-07 2002-03-22 Intel Corporation Method and apparatus for summarizing multiple documents using a subsumption model
US7813915B2 (en) * 2000-09-25 2010-10-12 Fujitsu Limited Apparatus for reading a plurality of documents and a method thereof
US7283947B2 (en) * 2001-05-24 2007-10-16 International Business Machines Corporation Method and system for translation management of source language text phrases
US9009590B2 (en) * 2001-07-31 2015-04-14 Invention Machines Corporation Semantic processor for recognition of cause-effect relations in natural language documents
US8799776B2 (en) * 2001-07-31 2014-08-05 Invention Machine Corporation Semantic processor for recognition of whole-part relations in natural language documents
WO2003012661A1 (en) * 2001-07-31 2003-02-13 Invention Machine Corporation Computer based summarization of natural language documents
US6904564B1 (en) * 2002-01-14 2005-06-07 The United States Of America As Represented By The National Security Agency Method of summarizing text using just the text
JP2003248676A (ja) * 2002-02-22 2003-09-05 Communication Research Laboratory 解データ編集処理装置、解データ編集処理方法、自動要約処理装置、および自動要約処理方法
US20050222973A1 (en) * 2004-03-30 2005-10-06 Matthias Kaiser Methods and systems for summarizing information
WO2007127695A2 (en) * 2006-04-25 2007-11-08 Elmo Weber Frank Prefernce based automatic media summarization
US9031947B2 (en) * 2007-03-27 2015-05-12 Invention Machine Corporation System and method for model element identification
US7925496B1 (en) 2007-04-23 2011-04-12 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Method for summarizing natural language text
US8812311B2 (en) * 2008-10-27 2014-08-19 Frank Elmo Weber Character-based automated shot summarization
CN102439595A (zh) 2009-03-13 2012-05-02 发明机器公司 基于文本文档和用户问题的语义标记的问答系统和方法
JP2012520529A (ja) * 2009-03-13 2012-09-06 インベンション マシーン コーポレーション 知識調査のためのシステム及び方法
US8332763B2 (en) * 2009-06-09 2012-12-11 Microsoft Corporation Aggregating dynamic visual content
US9583095B2 (en) * 2009-07-17 2017-02-28 Nec Corporation Speech processing device, method, and storage medium
US20110015921A1 (en) * 2009-07-17 2011-01-20 Minerva Advisory Services, Llc System and method for using lingual hierarchy, connotation and weight of authority
US8788260B2 (en) * 2010-05-11 2014-07-22 Microsoft Corporation Generating snippets based on content features
US9020807B2 (en) * 2012-01-18 2015-04-28 Dw Associates, Llc Format for displaying text analytics results
US9390149B2 (en) 2013-01-16 2016-07-12 International Business Machines Corporation Converting text content to a set of graphical icons
US9916375B2 (en) 2014-08-15 2018-03-13 International Business Machines Corporation Extraction of concept-based summaries from documents
US20170300748A1 (en) * 2015-04-02 2017-10-19 Scripthop Llc Screenplay content analysis engine and method
US10402473B2 (en) * 2016-10-16 2019-09-03 Richard Salisbury Comparing, and generating revision markings with respect to, an arbitrary number of text segments
US11227117B2 (en) * 2018-08-03 2022-01-18 International Business Machines Corporation Conversation boundary determination
CN110110331B (zh) * 2019-04-30 2021-02-26 清华大学 文本生成方法、装置、介质和计算设备
CN111061860A (zh) * 2019-12-12 2020-04-24 北京百度网讯科技有限公司 摘要生成方法和装置
CN111241267B (zh) * 2020-01-10 2022-12-06 科大讯飞股份有限公司 摘要提取和摘要抽取模型训练方法及相关装置、存储介质

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS61117658A (ja) * 1984-11-13 1986-06-05 Fujitsu Ltd 文章抄録装置
JPH02181261A (ja) * 1989-01-05 1990-07-16 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 自動抄録生成装置
JPH02254566A (ja) * 1989-03-29 1990-10-15 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 自動抄録生成装置
JPH02257266A (ja) * 1989-02-06 1990-10-18 Teremateiiku Kokusai Kenkyusho:Kk 抄録文作成装置
JPH02289060A (ja) * 1989-03-17 1990-11-29 Agency Of Ind Science & Technol 文書抄録作成装置
JPH06215049A (ja) * 1993-01-20 1994-08-05 Sharp Corp 文書要約装置
JPH06332893A (ja) * 1993-05-21 1994-12-02 Hitachi Ltd 文章加工装置
JPH0934905A (ja) * 1995-07-19 1997-02-07 Ricoh Co Ltd キーセンテンス抽出方式及び抄録方式及び文検索方式

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2766261B2 (ja) 1987-05-29 1998-06-18 株式会社東芝 文章要約システム
JPH03191475A (ja) 1989-12-20 1991-08-21 Nec Corp 文書要約方式
JP3191475B2 (ja) 1993-03-19 2001-07-23 日産自動車株式会社 車両用メンバの補強構造
US5638543A (en) * 1993-06-03 1997-06-10 Xerox Corporation Method and apparatus for automatic document summarization
US5708825A (en) * 1995-05-26 1998-01-13 Iconovex Corporation Automatic summary page creation and hyperlink generation
US5838323A (en) * 1995-09-29 1998-11-17 Apple Computer, Inc. Document summary computer system user interface
US5924108A (en) * 1996-03-29 1999-07-13 Microsoft Corporation Document summarizer for word processors
US6353824B1 (en) * 1997-11-18 2002-03-05 Apple Computer, Inc. Method for dynamic presentation of the contents topically rich capsule overviews corresponding to the plurality of documents, resolving co-referentiality in document segments

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS61117658A (ja) * 1984-11-13 1986-06-05 Fujitsu Ltd 文章抄録装置
JPH02181261A (ja) * 1989-01-05 1990-07-16 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 自動抄録生成装置
JPH02257266A (ja) * 1989-02-06 1990-10-18 Teremateiiku Kokusai Kenkyusho:Kk 抄録文作成装置
JPH02289060A (ja) * 1989-03-17 1990-11-29 Agency Of Ind Science & Technol 文書抄録作成装置
JPH02254566A (ja) * 1989-03-29 1990-10-15 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 自動抄録生成装置
JPH06215049A (ja) * 1993-01-20 1994-08-05 Sharp Corp 文書要約装置
JPH06332893A (ja) * 1993-05-21 1994-12-02 Hitachi Ltd 文章加工装置
JPH0934905A (ja) * 1995-07-19 1997-02-07 Ricoh Co Ltd キーセンテンス抽出方式及び抄録方式及び文検索方式

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002197096A (ja) * 2000-12-12 2002-07-12 Nec Corp 文書の一般テキストサマリを作成する方法およびシステム
WO2003079359A1 (en) * 2002-03-18 2003-09-25 Sharp Kabushiki Kaisha Data recording method, data recording device, data recording medium, data reproduction method, and data reproduction device
JP2010020703A (ja) * 2008-07-14 2010-01-28 Canon Inc 文書管理装置、文書管理方法及びプログラム
WO2021234798A1 (ja) * 2020-05-18 2021-11-25 日本電信電話株式会社 生成装置、生成方法および生成プログラム
JP2023544461A (ja) * 2020-09-25 2023-10-24 ユーアイパス，インコーポレイテッド 深層学習ベースのドキュメントスプリッタ

Also Published As

Publication number Publication date
JP3614648B2 (ja) 2005-01-26
US6537325B1 (en) 2003-03-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JPH11259521A (ja) 文書理解支援装置、要約文生成方法、並びに文書理解支援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
US7376893B2 (en) Systems and methods for sentence based interactive topic-based text summarization
US7451395B2 (en) Systems and methods for interactive topic-based text summarization
US20040117740A1 (en) Systems and methods for displaying interactive topic-based text summaries
US5623406A (en) Method and system for entering text in computer equipment
US6631373B1 (en) Segmented document indexing and search
JP2004157981A (ja) 要約表現装置
JP2944346B2 (ja) 文書要約装置
JP3431836B2 (ja) ドキュメントデータベースの検索支援方法とそのプログラムを記憶した記憶媒体
JP3718044B2 (ja) 文書閲覧装置およびそのプログラムを格納した記憶媒体
JPH10301929A (ja) 文書処理装置、文書処理方法及び記録媒体
JP4298550B2 (ja) 単語抽出方法、装置、およびプログラム
JP3470975B2 (ja) 文書入力装置のかな漢字変換方法および装置
JPS60254367A (ja) 文章分析装置
JPH09325962A (ja) 文書校正装置およびプログラム記憶媒体
JP4250024B2 (ja) テキスト要約装置、およびテキスト要約プログラム
JP3744136B2 (ja) 訳語選択装置と記憶媒体
JPH10340271A (ja) 文書抄録作成装置及び文書抄録作成プログラムを記録した記憶媒体
JP3693734B2 (ja) 情報検索装置およびその情報検索方法
JP2000348059A (ja) 文書検索方法
JP4077128B2 (ja) 文書検索装置、文書検索方法および記憶媒体
JP2004126986A (ja) 文書差分検出装置及びプログラム
JP4098873B2 (ja) ワード・プロセッサのためのドキュメント・サマライザ
JP2004272831A (ja) キーワード抽出装置、プログラム、及び記録媒体
JP2977851B2 (ja) 別訳明示機能を有する機械翻訳装置

Legal Events

Date Code Title Description
A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20040302

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20040430

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20040601

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20040729

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20040921

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20041006

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20041026

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20041027

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20081112

Year of fee payment: 4

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20081112

Year of fee payment: 4

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091112

Year of fee payment: 5

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101112

Year of fee payment: 6

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees