JPS63217418A - 日本語テキストキ−ワ−ド抽出方式 - Google Patents
日本語テキストキ−ワ−ド抽出方式Info
- Publication number
- JPS63217418A JPS63217418A JP62051317A JP5131787A JPS63217418A JP S63217418 A JPS63217418 A JP S63217418A JP 62051317 A JP62051317 A JP 62051317A JP 5131787 A JP5131787 A JP 5131787A JP S63217418 A JPS63217418 A JP S63217418A
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- JP
- Japan
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- text
- character
- character string
- keyword
- japanese
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- Pending
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/20—Natural language analysis
- G06F40/253—Grammatical analysis; Style critique
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- General Physics & Mathematics (AREA)
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- Document Processing Apparatus (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (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】
〔産業上の利用分野〕
本発明は日本語テキストキーワード抽出方式に関する。
従来、日本語テキストキーワードの抽出は、人手により
日本語テキストを通読し、人手によりそのテキストを特
徴付けるキーワードを抽出して行なわれていた。
日本語テキストを通読し、人手によりそのテキストを特
徴付けるキーワードを抽出して行なわれていた。
上述した従来の人手による日本語テキストキーワード抽
出方式では、人手によりテキストを通読し、人手により
キーワードを抽出していたため、一つのキーワードの抽
出に多くの時間を要し、またキーワードの抽出が個人個
人の判断によりがちで、複数人がたずされる場合に、均
質なキーワードが設定しにくいといった欠点がある。
出方式では、人手によりテキストを通読し、人手により
キーワードを抽出していたため、一つのキーワードの抽
出に多くの時間を要し、またキーワードの抽出が個人個
人の判断によりがちで、複数人がたずされる場合に、均
質なキーワードが設定しにくいといった欠点がある。
本発明の日本語テキストキーワード抽出方式は、日本語
の文字をコードに変換する文字・コード変換手段と、 前記文字・コード変換手段により生成された日本語テキ
ストのコード化データから、漢字、カタカナの少なくと
も一方を含む文字列を抽出する文字列抽出手段と、 前記文字列抽出手段で抽出された文字列からそのテキス
トを特徴付は得ない文字列を除外するための情報が蓄え
られている非キーワードファイルと、 対像としている日本語テキストの中で各文字列とその出
現回数を表している文字列出現日数表と、前記文字列抽
出手段で抽出された文字列から、前記非キーワードファ
イル中の情報を参照しながらそのテキストを特徴付は得
ない文字列を除外し、除外されなかった文字列に対し、
前記文字抽出手段を各日本語テキストごとに作成し、作
成された一表の中から出現回数の多いもののみをキーワ
ードとして抽出するキーワード抽出手段とを有する。
の文字をコードに変換する文字・コード変換手段と、 前記文字・コード変換手段により生成された日本語テキ
ストのコード化データから、漢字、カタカナの少なくと
も一方を含む文字列を抽出する文字列抽出手段と、 前記文字列抽出手段で抽出された文字列からそのテキス
トを特徴付は得ない文字列を除外するための情報が蓄え
られている非キーワードファイルと、 対像としている日本語テキストの中で各文字列とその出
現回数を表している文字列出現日数表と、前記文字列抽
出手段で抽出された文字列から、前記非キーワードファ
イル中の情報を参照しながらそのテキストを特徴付は得
ない文字列を除外し、除外されなかった文字列に対し、
前記文字抽出手段を各日本語テキストごとに作成し、作
成された一表の中から出現回数の多いもののみをキーワ
ードとして抽出するキーワード抽出手段とを有する。
〔作用〕
日本語デキストデータをコード化するとき、文字抽出手
段が、漢字コードの範囲、カタカナコード範囲をもとに
テキスト中から漢字、カタカナの少なくとも一方を含む
文字列を抽出し、キーワード抽出手段が、その文字列が
一般にテキストを特徴付けるのに不適切であるかどうか
を非キーワードファイルの情報をもとに判断し、不適切
と判断されなかった文字列の出現回数を文字列出現日数
表をもとに求め、出現回数の多いものをそのテキストの
キーワードとする。
段が、漢字コードの範囲、カタカナコード範囲をもとに
テキスト中から漢字、カタカナの少なくとも一方を含む
文字列を抽出し、キーワード抽出手段が、その文字列が
一般にテキストを特徴付けるのに不適切であるかどうか
を非キーワードファイルの情報をもとに判断し、不適切
と判断されなかった文字列の出現回数を文字列出現日数
表をもとに求め、出現回数の多いものをそのテキストの
キーワードとする。
したがって、人手を介することなく日本語テキストデー
タのキーワードを抽出できる。
タのキーワードを抽出できる。
次に、本発明の実施例について図面を参照して説明する
。
。
第１図は本発明の日本語テキストキーワードの抽出方式
の一実施例を示す構成図、第２図は第１図中の非キーワ
ードファイル１６の情報形式の一例を示す図、第３図、
第４図、第５図はそれぞれ第１図における文字列抽出手
段１５、キーワード抽出手段１８およびデータベース更
新手段１９の処理を表すフローチャートである。
の一実施例を示す構成図、第２図は第１図中の非キーワ
ードファイル１６の情報形式の一例を示す図、第３図、
第４図、第５図はそれぞれ第１図における文字列抽出手
段１５、キーワード抽出手段１８およびデータベース更
新手段１９の処理を表すフローチャートである。
本実施例は、第１図に示すように、入力手段１１と表示
装置１２と日本語テキスト作成手段１３と日本語テキス
トファイル１４と文字列抽出手段１５と非キーワードフ
ァイル１６と文字列出現日数表１７とキーワード抽出手
段１８とデータベース更新手段１９とキーワードベース
２０から構成される。
装置１２と日本語テキスト作成手段１３と日本語テキス
トファイル１４と文字列抽出手段１５と非キーワードフ
ァイル１６と文字列出現日数表１７とキーワード抽出手
段１８とデータベース更新手段１９とキーワードベース
２０から構成される。
入力手段１１は、日本語テキスト作成手段１３とデータ
ベース更新手段１９への入力手段である。
ベース更新手段１９への入力手段である。
表示装置１２は、入力手段１１とキーワード抽出手段１
８からの情報を表示する装置である。日本語テキスト作
成手段１３は、入力手段１１から入力されたテキストの
文字列情報からコード化データを生成する手段である。
８からの情報を表示する装置である。日本語テキスト作
成手段１３は、入力手段１１から入力されたテキストの
文字列情報からコード化データを生成する手段である。
日本語テキストファイル１４は、日本語テキスト作成手
段１３の生成したコード化テキスト情報を登録しておく
ファイルである。文字列抽出手段１５は、自らが保持し
ている漢字コードの範囲、カタカナコードの範囲により
、テキストデータ゛から漢字、カタカナを含む文字列を
抽出する手段である。非キーワードファイル１６は、漢
字、カタカナを含む文字列であっても、「該当、本日、
思」等キーワードとして一般にテキストを特徴付けない
ものを判断するために、テキストを特徴付は得ない漢字
・カタカナの文字列を列挙しであるファイルであり、第
２図に示すようにこれらの情報が格納されている。文字
列出現日数表１７は、表１に示すように、対象としてい
る日本語テキスト中での漢字、カタカナを含む文字列と
、その出現回数とを表現している表である。
段１３の生成したコード化テキスト情報を登録しておく
ファイルである。文字列抽出手段１５は、自らが保持し
ている漢字コードの範囲、カタカナコードの範囲により
、テキストデータ゛から漢字、カタカナを含む文字列を
抽出する手段である。非キーワードファイル１６は、漢
字、カタカナを含む文字列であっても、「該当、本日、
思」等キーワードとして一般にテキストを特徴付けない
ものを判断するために、テキストを特徴付は得ない漢字
・カタカナの文字列を列挙しであるファイルであり、第
２図に示すようにこれらの情報が格納されている。文字
列出現日数表１７は、表１に示すように、対象としてい
る日本語テキスト中での漢字、カタカナを含む文字列と
、その出現回数とを表現している表である。
キーワード抽出手段１８は、文字列抽出手段１５から抽
出されたそのテキスト中の全ての漢字・カタカナからな
る文字列の内、一般にテキストを特徴付は得ないものを
非キーワードファイル１６をもとにして除外し、除外す
ることにより１５られた同一のキーワードの出現回数を
文字列出現回数衣１７を用いて求め、出現回数の多いも
のを表示装置１２に表示する。データベース更新手段１
９は、キーワード抽出手段１８が表示装Ｔｉ１２に表示
したキーワードの中から、利用者が一般にテキストを特
徴付けるものではないと判断し、入力装置１１から人力
したキーワードを非キーワードファイル１６に非キーワ
ードとして追加し、キーワードデータベース２０には上
記で非キーワードとされなかったキーワードを登録する
。キーワードデータベース２０には、表２に示すように
、日本語テキストファイル１４の各テキストデータのテ
キスト番号とともに、キーワードが登録される。
出されたそのテキスト中の全ての漢字・カタカナからな
る文字列の内、一般にテキストを特徴付は得ないものを
非キーワードファイル１６をもとにして除外し、除外す
ることにより１５られた同一のキーワードの出現回数を
文字列出現回数衣１７を用いて求め、出現回数の多いも
のを表示装置１２に表示する。データベース更新手段１
９は、キーワード抽出手段１８が表示装Ｔｉ１２に表示
したキーワードの中から、利用者が一般にテキストを特
徴付けるものではないと判断し、入力装置１１から人力
したキーワードを非キーワードファイル１６に非キーワ
ードとして追加し、キーワードデータベース２０には上
記で非キーワードとされなかったキーワードを登録する
。キーワードデータベース２０には、表２に示すように
、日本語テキストファイル１４の各テキストデータのテ
キスト番号とともに、キーワードが登録される。
表 ２
次に、文字列抽出手段１５とキーワード抽出手段１８お
よびデータベース更新手段１９の処理について第３図、
第４図および第５図を参照して説明する。
よびデータベース更新手段１９の処理について第３図、
第４図および第５図を参照して説明する。
（１）文字列抽出手段１５（第３図）
まず、日本語テキスト作成手段１３によりコード化され
たテキストの一文字分の入力を行い〈ステップ３１）、
テキストデータが終了かどうかを判断する（ステップ３
２）。テキストデータが終了でないとき、現在調べてい
る一文字が漢字またはカタカナであるかどうかを判断す
る（ステップ３３）。漢字、カタカナのいずれがであっ
たとき、もしキーワード候補の文字列を作成中であれば
、作成中の文字列の末尾に現在調べている一文字を追加
し、もし現在キーワード候補の文字列を作成中でなけれ
ば新しく一文字をキーワード候補として作成中の文字列
とし、ステップ３１へ飛ぶ（ステップ３４）。漢字・カ
タカナのいずれでもない場合、現在作成中の漢字、カタ
カナを含む文字列があるかどうかを判断する（ステップ
３５）。現在作成中の漢字、カタカナを含む文字列があ
る場合は作成した文字列をキーワード抽出手段１８の入
力となる文字列の一つとし、作成中の文字列を空とし、
ステップ３１へ飛ぶ（ステップ３６）。
たテキストの一文字分の入力を行い〈ステップ３１）、
テキストデータが終了かどうかを判断する（ステップ３
２）。テキストデータが終了でないとき、現在調べてい
る一文字が漢字またはカタカナであるかどうかを判断す
る（ステップ３３）。漢字、カタカナのいずれがであっ
たとき、もしキーワード候補の文字列を作成中であれば
、作成中の文字列の末尾に現在調べている一文字を追加
し、もし現在キーワード候補の文字列を作成中でなけれ
ば新しく一文字をキーワード候補として作成中の文字列
とし、ステップ３１へ飛ぶ（ステップ３４）。漢字・カ
タカナのいずれでもない場合、現在作成中の漢字、カタ
カナを含む文字列があるかどうかを判断する（ステップ
３５）。現在作成中の漢字、カタカナを含む文字列があ
る場合は作成した文字列をキーワード抽出手段１８の入
力となる文字列の一つとし、作成中の文字列を空とし、
ステップ３１へ飛ぶ（ステップ３６）。
ステップ３２でテキストデータの終了と判断したとき、
処理を終了する（ステップ３７）。
処理を終了する（ステップ３７）。
（２）キーワード抽出手段１８（第４図）まず、文字列
抽出手段１５によりテキスト中の漢字、カタカナを含む
文字列を全て抽出したあと、非キーワードファイル１６
を参照し、このテキストから抽出されたすべての漢字、
カタカナの文字列について非キーワードファイル１６に
ないもののみを抽出することをしくステップ４１）、抽
出された文字列に対して、文字列出現回数衣１７を作成
し、出現回数値を更新しくステップ４２）、出現回数が
あらかじめ設定された規定の回数より多い文字列をキー
ワー゛ドとして抽出しくステップ４３）、抽出されたキ
ーワードを表示装置１２に表示しくステップ４４）、処
理を終了する。
抽出手段１５によりテキスト中の漢字、カタカナを含む
文字列を全て抽出したあと、非キーワードファイル１６
を参照し、このテキストから抽出されたすべての漢字、
カタカナの文字列について非キーワードファイル１６に
ないもののみを抽出することをしくステップ４１）、抽
出された文字列に対して、文字列出現回数衣１７を作成
し、出現回数値を更新しくステップ４２）、出現回数が
あらかじめ設定された規定の回数より多い文字列をキー
ワー゛ドとして抽出しくステップ４３）、抽出されたキ
ーワードを表示装置１２に表示しくステップ４４）、処
理を終了する。
（３）データベース更新手段１９（第５図）。
まず、キーワード抽出手段１８が非キーワードファイル
１６と文字出現回数衣１７を参照し、キーワードの抽出
を終了したあと、キーワード抽出手段１８が抽出したキ
ーワードのうち、利用者から入力手段１１を通して、一
般にテキストを特徴付は得ないキーワードとして指示さ
れたキーワードを削除しくステップ５１）、削除されな
かったキーワードをキーワー・ドデータベース２ｏに登
録しくステップ５２）、ステップ５１で入力手段１１か
ら指定された新しくテキストを特徴付は得ない文字列を
非キーワードファイル１６に追加し、（ステップ５３）
、処理を終了する。
１６と文字出現回数衣１７を参照し、キーワードの抽出
を終了したあと、キーワード抽出手段１８が抽出したキ
ーワードのうち、利用者から入力手段１１を通して、一
般にテキストを特徴付は得ないキーワードとして指示さ
れたキーワードを削除しくステップ５１）、削除されな
かったキーワードをキーワー・ドデータベース２ｏに登
録しくステップ５２）、ステップ５１で入力手段１１か
ら指定された新しくテキストを特徴付は得ない文字列を
非キーワードファイル１６に追加し、（ステップ５３）
、処理を終了する。
次に、本実施例の全体的な動作を具体的に説明する。
たとえば、入力手段１１、表示装置１２、日本語テキス
ト作成手段１３、日本語テキストファイル１４、文字列
抽出手段１５、非キーワードファイル１６、文字列出現
回数衣１７、キーワード抽出手段１８、データベース更
新手段１９およびキーワードデータベース２０をそれぞ
れキーワード、ＣＲＴモニタ、コンピュータのプログラ
ムである日本語テキスト作成システム、コンピュータの
プログラムである文字列抽出システム、磁気ディスクを
記録媒体とする非キーワードファイル、コンピュータの
主記憶の中での文字列出現回数衣、コンピュータのプロ
グラムであるキーワード抽出システム、コンピュータの
プログラムであるデータベース更新システムおよび磁気
ディスクを記憶媒体とするキーワードデータベースと−
する。
ト作成手段１３、日本語テキストファイル１４、文字列
抽出手段１５、非キーワードファイル１６、文字列出現
回数衣１７、キーワード抽出手段１８、データベース更
新手段１９およびキーワードデータベース２０をそれぞ
れキーワード、ＣＲＴモニタ、コンピュータのプログラ
ムである日本語テキスト作成システム、コンピュータの
プログラムである文字列抽出システム、磁気ディスクを
記録媒体とする非キーワードファイル、コンピュータの
主記憶の中での文字列出現回数衣、コンピュータのプロ
グラムであるキーワード抽出システム、コンピュータの
プログラムであるデータベース更新システムおよび磁気
ディスクを記憶媒体とするキーワードデータベースと−
する。
キーボードにより日本語テキストデータをテキストデー
タ番号とともに日本語テキストファイルへ登録するとき
には、日本語テキスト作成システムが入力された文字を
コードに変換する。このとき、文字列抽出システムは、
変換されたコードを人力し、Ｆ述した第３図の処理で漢
字、カタカナを含む文字列を抽出する。抽出された漢字
・カタカナを含む文字列から、キーワード抽出システム
は上述した第４図の処理により、一般にテキストを特徴
付は得ないものを除外し、同一の文字列の出現回数を、
文字列出現回数衣を作成することにより数え、出現回数
の多いものをＣＲＴモニタに表示する。データベース更
新システムは、キーボードからの入力を基に、上述した
第５図の処理に従って、ＣＲＴモニタに表示された文字
列のうちテキストを特徴付は得ないと判断されたものを
削除し、キーワードデータベースに不適切と判断されな
かった文字列を、日本語テキストのテキスト番号ととも
に登録し、一般にテキストを特徴付は得ないと判断され
た文字列を非キーワードファイルに登録することをする
。
タ番号とともに日本語テキストファイルへ登録するとき
には、日本語テキスト作成システムが入力された文字を
コードに変換する。このとき、文字列抽出システムは、
変換されたコードを人力し、Ｆ述した第３図の処理で漢
字、カタカナを含む文字列を抽出する。抽出された漢字
・カタカナを含む文字列から、キーワード抽出システム
は上述した第４図の処理により、一般にテキストを特徴
付は得ないものを除外し、同一の文字列の出現回数を、
文字列出現回数衣を作成することにより数え、出現回数
の多いものをＣＲＴモニタに表示する。データベース更
新システムは、キーボードからの入力を基に、上述した
第５図の処理に従って、ＣＲＴモニタに表示された文字
列のうちテキストを特徴付は得ないと判断されたものを
削除し、キーワードデータベースに不適切と判断されな
かった文字列を、日本語テキストのテキスト番号ととも
に登録し、一般にテキストを特徴付は得ないと判断され
た文字列を非キーワードファイルに登録することをする
。
以上説明しように本発明は、漢字コードの範囲、カタカ
ナコードの範囲により日本語テキスト中から漢字、カタ
カナを含む文字列を抽出し、抽出された文字列からテキ
ストを特徴付は得ない文字列を非キーワードファイルを
参照することにより削除し、出現回数の多いものを、文
字列出現回数衣を利用し、キーワードとして抽出するこ
とにより、日本語テキストデータのキーワードの作成に
人手を介することなく、−ｉＬ、た抽出手法でキーワー
ドが抽出できるという効果がある。
ナコードの範囲により日本語テキスト中から漢字、カタ
カナを含む文字列を抽出し、抽出された文字列からテキ
ストを特徴付は得ない文字列を非キーワードファイルを
参照することにより削除し、出現回数の多いものを、文
字列出現回数衣を利用し、キーワードとして抽出するこ
とにより、日本語テキストデータのキーワードの作成に
人手を介することなく、−ｉＬ、た抽出手法でキーワー
ドが抽出できるという効果がある。
第１図は本発明の日本語テキストキーワード抽出方式の
一実施例を示す図、第２図は第１図中の非キーワードフ
ァイル１６の情報の表現形式の一例を示す図、第３図、
第４図および第５図はそれぞれ第１図における文字列抽
出手段１５、キーワード抽出手段１８およびデータベー
ス更新手段１９の処理を表すフローチャートである。 １１・・・入力手段、 １２・・・表示装置、１３・
・・日本語テキスト作成手段、 １４・・・日本語テキストファイル、 １５・・・文字列抽出手段、 １６・・・非キーワードファイル、 １７・・・文字列出現回数衣、 １８・・・キーワード抽出手段、 １９・・・データベース更新手段、 ２０・・・キーワードデータベース。 第４図 第５図
一実施例を示す図、第２図は第１図中の非キーワードフ
ァイル１６の情報の表現形式の一例を示す図、第３図、
第４図および第５図はそれぞれ第１図における文字列抽
出手段１５、キーワード抽出手段１８およびデータベー
ス更新手段１９の処理を表すフローチャートである。 １１・・・入力手段、 １２・・・表示装置、１３・
・・日本語テキスト作成手段、 １４・・・日本語テキストファイル、 １５・・・文字列抽出手段、 １６・・・非キーワードファイル、 １７・・・文字列出現回数衣、 １８・・・キーワード抽出手段、 １９・・・データベース更新手段、 ２０・・・キーワードデータベース。 第４図 第５図
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 日本語の文字をコードに変換する文字・コード変換手段
と、 前記文字・コード変換手段により生成された日本語テキ
ストのコード化データから、漢字、カタカナの少なくと
も一方を含む文字列を抽出する文字列抽出手段と、 前記文字列抽出手段で抽出された文字列からそのテキス
トを特徴付け得ない文字列を除外するための情報が蓄え
られている非キーワードファイルと、 対象としている日本語テキストの中で各文字列とその出
現回数を表している文字列出現回数表と、前記文字列抽
出手段で抽出された文字列から、前記非キーワードファ
イル中の情報を参照しながらそのテキストを特徴付け得
ない文字列を除外し、除外されなかった文字列に対し、
前記文字列出現表を各日本語テキストごとに作成し、作
成された表の中から出現回数の多いもののみをキーワー
ドとして抽出するキーワード抽出手段とを有する日本語
テキストキーワード抽出方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62051317A JPS63217418A (ja) | 1987-03-05 | 1987-03-05 | 日本語テキストキ−ワ−ド抽出方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62051317A JPS63217418A (ja) | 1987-03-05 | 1987-03-05 | 日本語テキストキ−ワ−ド抽出方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63217418A true JPS63217418A (ja) | 1988-09-09 |
Family
ID=12883538
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62051317A Pending JPS63217418A (ja) | 1987-03-05 | 1987-03-05 | 日本語テキストキ−ワ−ド抽出方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS63217418A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5276616A (en) * | 1989-10-16 | 1994-01-04 | Sharp Kabushiki Kaisha | Apparatus for automatically generating index |
| JPH09128399A (ja) * | 1995-11-02 | 1997-05-16 | Techno Res Kk | 特許データベースのキーワードデータ抽出方法及びキーワードデータ抽出装置 |
| JP2005050167A (ja) * | 2003-07-29 | 2005-02-24 | Kenpakku:Kk | 禁止用語を除外した文字列の生成方法 |
-
1987
- 1987-03-05 JP JP62051317A patent/JPS63217418A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5276616A (en) * | 1989-10-16 | 1994-01-04 | Sharp Kabushiki Kaisha | Apparatus for automatically generating index |
| JPH09128399A (ja) * | 1995-11-02 | 1997-05-16 | Techno Res Kk | 特許データベースのキーワードデータ抽出方法及びキーワードデータ抽出装置 |
| JP2005050167A (ja) * | 2003-07-29 | 2005-02-24 | Kenpakku:Kk | 禁止用語を除外した文字列の生成方法 |
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