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JPH0748217B2 - Document summarization device - Google Patents

Document summarization device

Info

Publication number
JPH0748217B2
JPH0748217B2 JP2187096A JP18709690A JPH0748217B2 JP H0748217 B2 JPH0748217 B2 JP H0748217B2 JP 2187096 A JP2187096 A JP 2187096A JP 18709690 A JP18709690 A JP 18709690A JP H0748217 B2 JPH0748217 B2 JP H0748217B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
sentence
knowledge
document
important
importance
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.)
Expired - Lifetime
Application number
JP2187096A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JPH0474259A (en
Inventor
聡 木下
顕司 小野
輝彦 浮田
Original Assignee
工業技術院長
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 工業技術院長 filed Critical 工業技術院長
Priority to JP2187096A priority Critical patent/JPH0748217B2/en
Publication of JPH0474259A publication Critical patent/JPH0474259A/en
Publication of JPH0748217B2 publication Critical patent/JPH0748217B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

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  • Document Processing Apparatus (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】 [発明の目的] (産業上の利用分野) 本発明は文書中の重要な部分を抽出した要約文を、精度
良く効率的に作成することのできる文書要約装置に関す
る。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION Object of the Invention (Field of Industrial Application) The present invention relates to a document summarizing apparatus capable of accurately and efficiently creating a summary sentence in which an important part of a document is extracted.

(従来の技術) 情報化社会の発展に伴い種々の文書情報が溢れている。
このような大量の文書情報を効率的に分類整理すること
を目的とする等して、文書の要約文を自動的に作成する
ことが種々試みられている。
(Prior Art) Various document information is overflowing with the development of information society.
Various attempts have been made to automatically create a summary of a document for the purpose of efficiently classifying and organizing such a large amount of document information.

しかして文書の要約は、一般的には文書中の重要な部分
を取り出し、これらを繋ぎ合わせて要約文章の形式にま
とめることにより実現される。従って文書中の重要な部
分を認識する技術は、その要約文を作成する上で非常に
重要な基本技術であると云える。
Then, the document summary is generally realized by taking out important parts of the document, connecting them, and putting them together in the form of a summary sentence. Therefore, it can be said that the technique for recognizing an important part of a document is a very important basic technique for creating the abstract.

ところで文書中の重要な部分を認識する為の手法とし
て、従来一般的には 単語の出現頻度や分布状況に着目する手法 主張,評価,意見を表す語彙に着目する手法 言語外の知識を利用する手法 接続詞等により示される文書構造に着目する手法 等が提唱されている。
By the way, as a method for recognizing an important part of a document, a method that generally focuses on the appearance frequency and distribution of words, a method that focuses on a vocabulary that represents assertions, evaluations, and opinions uses knowledge outside the language. Techniques Methods that focus on the document structure indicated by conjunctions have been proposed.

の「単語の出現頻度や分布状況に着目する手法」は、
文書にて主張されようとしている重要な事項について
は、その読み手の理解を助けることを目的とする等し
て、繰り返し何度も用いられたり、或いは類似した言葉
を用いて言い換えられたりすることが多いと云う前提に
基づき、文書の広い範囲に亘って数多く分布・出現する
語を含む文を重要な文であると認識し、これらを集める
ことで要約文を作成するものである。
"A method that focuses on the appearance frequency and distribution of words" is
An important matter that is being claimed in a document may be used repeatedly and paraphrased with similar words, for the purpose of helping the reader understand. Based on the premise that there are many sentences, it recognizes that a sentence including a large number of words distributed / appearing over a wide range of a document is an important sentence, and collects these sentences to create a summary sentence.

このような手法は、例えば形態素解析により文書中の単
語をそれぞれ認定し、語(単語)の分布を集計処理する
だけで良いので比較的簡単にその要約処理を実現するこ
とができる。然し乍ら、その反面、重要であると判定さ
れた語(単語)を含んでいない文については、要約文の
作成の為の抽出対象から外されることになる。この結
果、例えば重要な語(単語)が代名詞にて参照されてい
るような場合、仮にその文が重要な意味を持っていても
要約文の作成には利用されないことになる。従って適切
な要約文を作成することができない場合が往々にして生
じると云う不具合がある。
In such a method, for example, it is only necessary to identify each word in the document by morphological analysis and totalize the distribution of words (words), so that the summarization processing can be realized relatively easily. However, on the other hand, a sentence that does not include a word (word) determined to be important is excluded from the extraction target for creating the summary sentence. As a result, for example, when an important word (word) is referred to by a pronoun, even if the sentence has an important meaning, it will not be used to create a summary sentence. Therefore, there is a problem that it is often the case that an appropriate summary cannot be created.

またの「主張,評価,意見を表す語彙に着目する手
法」は、論説調の文章(論説文)の要約に多く利用され
る手法で、その論説文においてテーマとなっている事項
に関する文書作成者の主張や評価,意見が重要であると
の前提に立脚したものである。しかしてこの手法では、
例えば「…と思う」「…であろう」等の、主張や意見,
推測等を述べる際に用いられる語彙や特定の表現を含む
文を重要な文として判断・抽出し、その要約文の作成が
行われる。
The "method of focusing on vocabulary that expresses assertion, evaluation, and opinion" is a method that is often used for summarizing editorial-like sentences (editorial texts), and is a document creator on the subject matter of the editorial text. It is based on the premise that the claims, evaluations, and opinions of are important. But with this method,
For example, opinions and opinions such as "I think ..." and "I think ..."
A sentence containing a vocabulary or a specific expression used when making a guess is judged and extracted as an important sentence, and a summary sentence is created.

然し乍ら、重要な事項を述べる際に用いられる語彙や特
定の表現の全てを予め知識として備えておくことは非常
に困難である。この為、本来、その文書中で重要であり
ながら要約文作成の為には抽出されない文が出現した
り、さほど重要でないにも拘らず要約文の中に盛り込ま
れる文が出現する等の不具合が生じ易い。
However, it is very difficult to prepare in advance all the vocabulary and specific expressions used when describing important matters. For this reason, there is a problem that a sentence that is originally important but not extracted for creating a summary sentence appears, or a sentence that is not so important but included in the summary sentence appears. It is easy to occur.

更にの「言語外の知識を利用する手法」は、文の解析
に利用する各単語の品詞情報や文法等の言語的な知識の
みならず、単語に付与された概念が現実社会においてど
のような性質を持っているかと云う知識、つまり言語的
な知識以外の知識を利用して文書要約を行うものであ
る。具体的には、文字通り文章を要約すると云うより
も、むしろ或る1つの事柄について述べられている情報
を文書中から抽出・整理し、これを利用者の目的や興味
等に応じて、例えば表形式で出力するような用途に用い
られる。
Furthermore, the “method of utilizing knowledge outside the language” is not limited to linguistic knowledge such as part-of-speech information and grammar of each word used for sentence analysis, and what kind of concept given to the word in the real world Document summarization is performed by using knowledge that has a property, that is, knowledge other than linguistic knowledge. More specifically, rather than literally summarizing a sentence, information that describes a certain matter is extracted and organized from a document, and this is extracted according to the purpose and interest of the user, for example, in a table. It is used for applications such as outputting in format.

このような手法は、予め知識が用意されている特定の分
野における文書要約に非常に効果がある。しかしこのよ
うな言語外の知識を大量に準備しておくことは極めて困
難であることのみならず、その知識を保持しておくこと
も非常に困難である。しかもその処理に要する時間が非
常に多大であり、現在の技術レベルではその実現が非常
に困難であると云う問題がある。
Such a method is very effective for document summarization in a specific field in which knowledge is prepared in advance. However, it is not only extremely difficult to prepare such a large amount of non-language knowledge, but it is also very difficult to hold that knowledge. In addition, there is a problem that the time required for the processing is very long and it is very difficult to realize it at the current technical level.

これらに対しての「接続詞等により示される文書構造
に着目する手法」は、主として文頭に位置する接続詞等
に基づいて複数の文間の修辞上の構造を求め、例えば2
つの文またはそのまとまりが或る修辞的関係で結ばれて
いるとき、相対的にどちらの文が重要であるかを求めて
行くものである。具体的には『従って』なる接続詞によ
り2つの文が「順接」の関係で結ばれているとき、後に
位置する部分(文)を重要な部分であるとして検出す
る。また『何故なら』なる接続詞により2つの文が「理
由」の関係で結ばれている場合には、前に位置する文を
重要な部分であるとして検出する。
On the other hand, the “method of focusing on the document structure indicated by the conjunction, etc.” seeks the rhetorical structure between a plurality of sentences based mainly on the conjunction located at the beginning of the sentence.
When two sentences or a group of sentences are connected in a rhetorical relationship, one seeks which sentence is relatively important. Specifically, when two sentences are connected in a “forward” relationship by the connective “because”, the part (sentence) located after is detected as an important part. Also, when two sentences are connected by a "why" connective in a "reason" relationship, the sentence located before is detected as an important part.

このような文間の修辞的関係に基づいて文章構造を求め
ていくことにより、その構造からより重要度の高い文
(部分)を順に求めていくことが可能となる。また上述
した構造を求めるには、文間の修辞的関係を認識する必
要があるが、修辞的関係を求めるには主として接続詞に
着目すれば良く、しかもこれらの接続詞等の数も比較的
限られているので、上述した他の手法に比較してより精
度良く文書中の重要な部分を取り出すことが可能とな
る。
By obtaining the sentence structure based on such a rhetorical relationship between sentences, it becomes possible to sequentially obtain sentences (parts) with higher importance from the structure. Moreover, in order to obtain the above-mentioned structure, it is necessary to recognize rhetorical relations between sentences, but in order to find rhetorical relations, it suffices to focus on connectives, and the number of these connectives is relatively limited. Therefore, it is possible to more accurately extract an important part in the document as compared with the other methods described above.

然し乍ら、文章によっては文間の修辞的関係を示す接続
詞が殆どない場合もあり、この結果、重要性の判断がで
きないことも多々ある。しかも修辞的関係で結ばれてい
る2つの文またはそのまとまりにおける相対的な重要度
が、予め決められているものとは異なる場合には、正し
く処理することができないと云う問題があり、結局、こ
の手法だけを用いて精度の高い要約文を作成するには問
題がある。
However, in some cases, there are few connectives that indicate rhetorical relationships between sentences, and as a result, it is often impossible to judge the importance. Moreover, if the relative importance of the two sentences or their groups connected by rhetorical relation is different from the predetermined one, there is a problem that it cannot be processed correctly. There is a problem in creating a highly accurate summary using only this method.

(発明が解決しようとする課題) このように従来より種々提唱されている要約文の作成手
法にあっては、文書からの重要な文を抽出する為の認識
精度が悪い為、作成された要約文の内容が本来の文書の
内容と大幅に異なってしまうことが多く、満足のいく精
度の高い要約文を得ることが非常に困難であった。
(Problems to be Solved by the Invention) As described above, in the various methods of creating a summary sentence that have been proposed in the past, since the recognition accuracy for extracting an important sentence from a document is poor, In many cases, the content of the sentence was significantly different from the original content of the document, and it was very difficult to obtain a highly accurate summary sentence.

本発明はこのような事情を考慮してなされたもので、そ
の目的とするところは、文書を構成する文の重要度を判
定する為の認識精度を向上させ、内容の充実した精度の
高い要約文を作成することのできる文書要約装置を提供
することにある。
The present invention has been made in consideration of such circumstances, and an object of the present invention is to improve recognition accuracy for determining the degree of importance of a sentence that constitutes a document and to provide a high-quality summary with a high content. An object is to provide a document summarizing device capable of creating a sentence.

[発明の構成] (課題を解決するための手段) 本発明に係る文書要約装置は、要約対象とする文書を構
成する文を解析すると共に、該文に付されている文字修
飾情報を検出する文解析手段と、 文書中の重要な部分を特定する為の、文字修飾情報との
比較照合に供される、文字修飾情報が文中のどの部分に
付されているかを示す位置の情報とこの位置情報に対応
して設定された重要度を表わす数値とからなる知識を記
憶した知識記憶手段と、 前記文解析手段による解析結果と前記知識記憶手段に記
憶された知識とを用いて前記要約対象とする文書中の重
要な文を判定する判定手段と、 この判定手段による判定結果に従って前記要約対象とす
る文書中から文を抽出して重要文を作成する要約文作成
手段とを具備し、 前記要約文作成手段による要約文の作成は、要約文とし
て要求される文字数の範囲において前記重要度を表わす
数値の高い文を順に選び出し、選び出された文を出現順
序に従って連結することにより行うことを特徴とする。
[Configuration of the Invention] (Means for Solving the Problem) A document summarizing device according to the present invention analyzes a sentence constituting a document to be summarized and detects character modification information attached to the sentence. Information about the position in the sentence that indicates which part of the sentence the character modification information is attached to, which is used for comparison and collation with the character modification information to identify an important part of the document. The knowledge storage means for storing knowledge consisting of a numerical value representing the degree of importance set corresponding to information, the summary result using the analysis result by the sentence analysis means and the knowledge stored in the knowledge storage means. And a summary sentence creating unit that extracts a sentence from the document to be summarized to create an important sentence according to the determination result by the determining unit. By sentence creation means Creating Yakubun is singled out high numerical statement representing the importance in the required range of characters as summary in order, and performing by concatenating singled out statements in accordance appearance order.

(作用) 本発明では、文解析手段は要約対象とする文書を構成す
ると共に、該文に付されている文字修飾情報を検出し、
知識記憶手段に文書中の重要な部分を特定する為の、文
字修飾情報との比較照合に供される、文字修飾情報が文
中のどの部分に付されているかを示す位置の情報とこの
位置情報に対応して設定された重要度を表わす数値とか
らなる知識を記憶し、判定手段は文解析手段による解析
結果と知識記憶手段に記憶された知識とを用いて要約対
象とする文書中の重要な文を判定し、要約文作成手段は
判定手段による判定結果に従って要約対象とする文書中
から文を抽出した重要文を作成する。
(Operation) In the present invention, the sentence analysis means configures the document to be summarized and detects the character modification information attached to the sentence,
Position information indicating which part in the sentence the character modification information is attached, and this position information, which is provided for comparison and collation with the character modification information for identifying an important part in the document in the knowledge storage means. Knowledge that is stored in correspondence with the numerical value that represents the degree of importance set in correspondence with each other, and the determination means uses the analysis result of the sentence analysis means and the knowledge stored in the knowledge storage means to determine the importance of the document to be summarized. And a summary sentence creating means creates an important sentence by extracting a sentence from the document to be summarized according to the determination result by the determining means.

そして、要約文作成手段による要約文の作成は、要約文
として要求される文字数の範囲において重要度を表わす
数値の高い文を順に選び出し、選び出された文を出現順
序に従って連結することにより行う。
Then, the summary is created by the summary creating means by sequentially selecting sentences having a high numerical value representing the degree of importance within the range of the number of characters required as the summary and connecting the selected sentences in the order of appearance.

(実施例) 以下、図面を参照して本発明の一実施例に係る文書要約
装置について説明する。
(Embodiment) Hereinafter, a document summarizing apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.

第1図は実施例装置の概略構成を示すブロック図であ
り、1は文入力部である。この入力部1は、キーボード
等から入力されて文書作成された文書情報を格納するバ
ッファメモリ機能、或いは他の装置にて作成された文書
情報を入力し、これを格納保持するメモリ機能からな
る。尚、文書画像を入力し、これを認識処理してコード
化される文書情報を格納するものとして上記文入力部1
を構成することも可能である。
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of the embodiment apparatus, and 1 is a sentence input unit. The input unit 1 has a buffer memory function for storing document information created by a keyboard or the like or a memory function for inputting document information created by another device and storing and holding the document information. It is assumed that the document image is input, the document information is recognized, and the document information encoded is stored as the sentence input unit 1.
Can also be configured.

文解析部2は、上記文入力部1から入力された文書情報
から、例えば句点,ピリオド,スペース,段落等を手掛
かりとしてその文章を構成する文を個々に抽出し、これ
らの各文をそれぞれ形態素解析する。この際、文解析部
2は、形態素解析に供される文書情報に付されている文
字修飾情報、例えば文字に付されている下線,網掛け,
強調,中抜き等の情報を同時に検出する。
The sentence analysis unit 2 individually extracts sentences constituting the sentence from the document information input from the sentence input unit 1 by using, for example, a punctuation mark, a period, a space, a paragraph, and the like, and extracts each of these sentences as a morpheme. To analyze. At this time, the sentence analysis unit 2 uses the character modification information attached to the document information provided for the morphological analysis, for example, an underline attached to a character, a shaded area,
Information such as emphasis and blanking is detected at the same time.

このようにして検出された文字修飾情報は、その文の形
態素解析結果と共に重要文判定部3に与えられ、知識記
憶部4に予め格納されている重要な文に関する知識情
報、つまり重要な文を特定し得る文字修飾情報5との比
較照合に供される。重要文判定部3は、このような知識
情報との照合に従って、文字修飾情報が付加されている
文字を含む文を重要度の高い文として抽出すると共に、
前述した従来一般的な重要文の抽出手法を適宜採用して
前記文書中の重要度の高い文を抽出する。
The character modification information detected in this way is given to the important sentence determination unit 3 together with the result of morphological analysis of the sentence, and the knowledge information about the important sentence stored in advance in the knowledge storage unit 4, that is, the important sentence is displayed. It is provided for comparison and collation with the character modification information 5 that can be specified. The important sentence determination unit 3 extracts a sentence including a character to which the character modification information is added as a highly important sentence according to the matching with the knowledge information, and
The above-mentioned conventional general important sentence extraction method is appropriately adopted to extract a highly important sentence in the document.

要約文作成部6は、上述した如く重要文判定部3で抽出
された重要度の高い文を入力し、これらの文をその抽出
順序に従って繋ぎ合わせる等して要作文を作成し、これ
を出力する。
The summary sentence creating unit 6 inputs the highly important sentences extracted by the important sentence determining unit 3 as described above, creates a required sentence by connecting these sentences in the extraction order, and outputs this. To do.

ここで文書を構成する文の文字に付される文字修飾情報
は、例えば第2図に示すようなフォーマット形式で与え
られる。例えば上位4ビットを用いて下線,網掛け,強
調,中抜き等の文字修飾の種別を指定し、残りの下位4
ビットを用いて文字修飾の範囲を最大16文字まで指定し
得るようにそのフォーマットが構成されている。このよ
うなフォーマットで与えられる文字修飾情報は、文を構
成する文字のコード列中に埋め込まれ、例えば第3図に
示すように文字修飾情報指定記号に続いて文書中に配置
される。
Here, the character modification information attached to the characters of the sentences forming the document is given, for example, in the format as shown in FIG. For example, the upper 4 bits are used to specify the type of character decoration such as underlining, shading, emphasis, and hollowing, and the remaining lower 4
The format is configured so that a range of character decoration can be specified using bits, up to a maximum of 16 characters. The character decoration information provided in such a format is embedded in the code string of the characters forming the sentence, and is arranged in the document following the character decoration information designation symbol as shown in FIG. 3, for example.

即ち、文書情報は、例えば第3図(a)に示すような内
部表現形式で与えられる。この例は文字コードを16進表
示で示したものであり、『これは下線です。』なる文は
「a4b3a4ec……a1a3FF」なるコード列で与えられる。
That is, the document information is given in an internal representation format as shown in FIG. 3 (a), for example. This example shows the character code in hexadecimal notation, "This is an underline. Is given by the code string "a4b3a4ec ... a1a3FF".

しかして文字修飾情報は、文字修飾情報指定記号「01」
に続いて「82」等として上述した文字コード列中に挿入
される。このような文字修飾情報により、前記文中の文
字コード「b2bc, c0fe」で示される文字「下,線」にそ
れぞれ下線が付される。この結果、このような文字修飾
情報が付された文は、例えば第3図(b)に示すように
文字「下線」部分に下線が付された状態で表示、または
印刷出力される。
Then, the character decoration information is the character decoration information designation symbol "01".
Is inserted into the character code string described above such as "82". By such character modification information, the character "under, line" indicated by the character code "b2bc, c0fe" in the sentence is underlined. As a result, the sentence to which such character modification information is added is displayed or printed out in a state where the character "underline" is underlined, as shown in FIG. 3B, for example.

さて上述したような文字修飾情報を含む電子化された文
書情報を解析する文解析部2は、文書中の各文を1文づ
つ形態素解析する。この際、その文が現れたパラグラフ
の番号と、そのパラグラフ内における文番号とを文解析
部2内のポインタテーブル2aに、例えば第4図に示すよ
うに順次登録する。また文解析部2内の結果バッファ2b
には、上記解析処理により認識された語と、その語に対
して付加されている文字修飾の種類とを対にして文節毎
に登録する。ここで、ポインタテーブル2aの「ポイン
タ」欄には、バッファ2bにおける上記単語情報の先頭要
素の添え字を代入するとともに、ポインタテーブル2aの
次の要素の「ポインタ」欄には、上記単語情報の最終要
素の添え字に1加算した値を代入する。例えば、第4図
ポインタテーブル2aの第1要素が、「これ」と「下線」
という2つの文節からなることを示すため、第1要素の
「ポインタ」欄には先頭の単語が格納されているバッフ
ァ2bの添え字(例えば1)が代入され、ポインタテーブ
ル2aの第2要素の「ポインタ」欄には上記添え字+2
(すなわち3)が代入される。また、全ての文が解析さ
れた場合には第4図のポインタテーブル2aの第3要素の
ように、パラグラフ、文番号ともに0を代入するものと
する。なお、文を解析したにもかかわらず、解析が失敗
し、いかなる単語も抽出できなかった場合には、バッフ
ァ2bに登録できる単語情報がないため、その文のポイン
タテーブル2aの要素の「ポインタ」欄の値と、その次の
要素の「ポインタ」欄の値は同じになる。また、後述す
るように、文1の重要度を調べるには、その文に含まれ
る単語を参照する必要があるが、これには、文1を指す
ポインタテーブル2aの要素とその次の要素の「ポイン
タ」欄の値を参照することにより取り出すことができ
る。そのため、重要度の判定においては、第7図で説明
するように、文1と次の文(すなわち文I+1)の要素
の「ポインタ」欄の値を変数P1,P2に代入して、文Iに
現れる単語を参照している。
Now, the sentence analysis unit 2 which analyzes the digitized document information including the character modification information as described above performs a morphological analysis on each sentence in the document one by one. At this time, the paragraph number in which the sentence appears and the sentence number in the paragraph are sequentially registered in the pointer table 2a in the sentence analysis unit 2 as shown in FIG. 4, for example. Also, the result buffer 2b in the sentence analysis unit 2
In the above, the word recognized by the above analysis process and the type of character modification added to the word are registered as a pair for each clause. Here, in the "pointer" column of the pointer table 2a, the subscript of the first element of the word information in the buffer 2b is substituted, and in the "pointer" column of the next element of the pointer table 2a, the word information Substitute the value obtained by adding 1 to the subscript of the final element. For example, the first element of the pointer table 2a in FIG. 4 is "this" and "underline".
In order to indicate that it is composed of two clauses, the subscript (for example, 1) of the buffer 2b in which the first word is stored is assigned to the "pointer" field of the first element, and the second element of the pointer table 2a In the "Pointer" column, the above subscript +2
(Ie 3) is substituted. When all the sentences have been analyzed, 0 is assigned to both the paragraph and the sentence number as in the third element of the pointer table 2a in FIG. If the analysis fails and no words can be extracted even though the sentence has been parsed, there is no word information that can be registered in the buffer 2b. The value of the column is the same as the value of the "pointer" column of the next element. Further, as will be described later, in order to check the importance of the sentence 1, it is necessary to refer to a word included in the sentence. This includes the element of the pointer table 2a pointing to the sentence 1 and the next element. It can be retrieved by referring to the value in the "pointer" column. Therefore, in determining the degree of importance, the values in the "pointer" column of the elements of sentence 1 and the next sentence (that is, sentence I + 1) are assigned to variables P1 and P2, as described in FIG. Refers to the word that appears in.

この際、上記結果バッファ2bにおける文字修飾情報とし
ては、前述した第2図に示すフォーマットの文字修飾情
報の上位4ビットが用いられる。また文字修飾が語の一
部のみに施されている場合でも、ここではその語の全て
に文字修飾が施されているものと看做し、結果バッファ
2b上ではその語に対して文字修飾情報が付される。
At this time, as the character decoration information in the result buffer 2b, the upper 4 bits of the character decoration information in the format shown in FIG. 2 are used. In addition, even if character modification is applied to only a part of the word, it is considered here that character modification is applied to all of the word, and the result buffer
In 2b, character modification information is added to the word.

尚、ポインタテーブル2aにおける重要度の項目には、前
記重要文判定部3により判定された各文についての重要
度判定結果がそれぞれ格納される。
The importance item in the pointer table 2a stores the importance determination result for each sentence determined by the important sentence determination unit 3.

さて前記知識記憶部4に予め登録されている重要な文を
認識する為の知識情報5は、例えば第5図に示すような
「タイプ」「内容」「位置情報」「重要度」の項目を持
つ情報として与えられる。「内容」の項目に記述される
知識の内容は、「タイプ」の項目が“2"である場合には
語彙などの表現に基づく重要度判定知識として記述さ
れ、また「タイプ」の項目が“1"である場合には、文字
修飾情報に基づく重要度判定知識として記述される。
「タイプ」の項目が“1"である場合に前記「内容」の項
目に記述される文字修飾情報に基づく知識は、前述した
結果バッファ2bにおける文字修飾情報と同様に、前述し
た上位4ビットの情報に相当する16進数の情報として与
えられる。
Now, the knowledge information 5 for recognizing an important sentence registered in advance in the knowledge storage unit 4 includes items such as "type", "contents", "position information", and "importance" as shown in FIG. It is given as information to have. The content of knowledge described in the "content" item is described as importance judgment knowledge based on expressions such as vocabulary when the "type" item is "2", and the "type" item is " When it is 1 ", it is described as importance determination knowledge based on the character modification information.
When the “type” item is “1”, the knowledge based on the character modification information described in the “content” item is similar to the character modification information in the result buffer 2b described above, and the knowledge of the upper 4 bits described above is used. It is given as hexadecimal information corresponding to the information.

また「位置情報」の項目に記述される内容は、前記「内
容」の項目に記述された条件を判定する際、文中のどの
部分に着目するかを指定するものであり、例えば“0"な
らば文頭,“1"ならば文末,“2"ならば文中の任意の位
置,そして“3"ならばその1文の全てと云うような指定
が行われる。
Further, the content described in the item of "positional information" is used to specify which part of the sentence should be focused when the condition described in the item of "content" is determined. For example, the beginning of the sentence, the end of the sentence if "1", any position in the sentence if "2", and the whole sentence if "3".

更に「重要度」の項目は、例えば[−1]から[1]ま
での範囲の数値として表現される重要度の程度を示す情
報を格納したものである。この重要度を示す数値によ
り、例えばその値が[1]に近い程その重要度が高く、
[−1]に近い程その重要度が低いことが示される。
Further, the item of "importance" stores information indicating the degree of importance expressed as a numerical value in the range of [-1] to [1], for example. According to the numerical value indicating this importance, for example, the closer the value is to [1], the higher the importance is,
The closer to [-1], the lower the importance.

このようなフォーマットで記述される重要度に関する知
識情報が、例えば第6図に示すようなテーブル形式で前
記知識記憶部4に格納されている。この第6図に示す例
では、その1番目の欄の情報から、 『1文中の全ての語に下線が付されている場合、その文
の重要度は[1]である。』 ことが示され、また2番目の欄の情報から、 『文中の任意の語が強調文字指定されている場合、その
文の重要度は[0.7]である。』 ことが示される。なお、「タイプ」の値が2である場
合、すなわち、語彙などの表現に基づく重要度判定知識
の場合には、「内容」欄には、既に提案されている種々
の手法における知識の識別番号等を記載しておけばよ
い。
Knowledge information about the importance described in such a format is stored in the knowledge storage unit 4 in a table format as shown in FIG. 6, for example. In the example shown in FIG. 6, from the information in the first column, “if all the words in one sentence are underlined, the importance of the sentence is [1]. ], And from the information in the second column, “If any word in the sentence is highlighted, the importance of that sentence is [0.7]. ] Is shown. When the value of the “type” is 2, that is, when the importance judgment knowledge is based on expressions such as vocabulary, the “content” column shows the knowledge identification numbers in the various methods already proposed. Etc. should be described.

このような知識情報と前述した解析結果とを対比するこ
とにより、重要文判定部3は入力された文書から求めら
れる各文毎にその文の重要度を求め、その重要度の情報
を前述したポインタテーブル2aの「重要度」の項目に記
述していく。そして要約文作成部6は上記ポインタテー
ブル2aの「重要度」の項目に着目して重要度の高い文を
抽出し、これらの文を結合して要約文を作成することに
なる。
By comparing such knowledge information with the above-mentioned analysis result, the important sentence determination unit 3 obtains the importance of the sentence for each sentence obtained from the input document, and the information of the importance is described above. It is described in the "importance" item of the pointer table 2a. Then, the abstract sentence creating unit 6 pays attention to the item of "importance" of the pointer table 2a, extracts the sentences of high importance, and combines these sentences to create the abstract sentence.

第7図はこの実施例装置(重要文判定部3)における重
要文判定処理の手続きの流れを示している。
FIG. 7 shows a procedure flow of the important sentence judgment processing in the apparatus (important sentence judgment unit 3) of this embodiment.

この処理手続きは、前述したポインタテーブル2aを文毎
に順次参照する為の制御パラメータIを[1]に初期化
することから開始される(ステップa)。しかる後、上
記制御パラメータIで指定されるポインタテーブル2aの
重要度を[0]にセットし、変数P1には上記制御パラメ
ータIで指定されるポインタテーブル2aの要素の「ポイ
ンタ」欄の値を、また変数P2には制御パラメータ(I+
1)で指定される「ポインタ」欄の値をそれぞれセット
する(ステップb)。
This processing procedure is started by initializing the control parameter I for sequentially referring to the above-mentioned pointer table 2a for each sentence to [1] (step a). Then, the importance of the pointer table 2a designated by the control parameter I is set to [0], and the variable P1 is set to the value in the "pointer" column of the element of the pointer table 2a designated by the control parameter I. , And the control parameter (I +
The values in the "pointer" column designated in 1) are set (step b).

上記変数P1は文の解析結果が登録されている前記結果バ
ッファ2bにおいて、前記制御パラメータIによって指定
される文についての解析結果の先頭の要素(文節)を指
定するものである。また変数P2は制御パラメータIによ
って指定される文の次の文についての解析結果の先頭の
要素(文節)を指定するものである。
The variable P1 is for designating the first element (clause) of the analysis result for the sentence specified by the control parameter I in the result buffer 2b in which the analysis result of the sentence is registered. The variable P2 is for designating the first element (clause) of the analysis result for the sentence following the sentence designated by the control parameter I.

このようにしてセットされた上記変数P1,P2の値を相互
に比較することにより、例えば変数P1,P2が等しい場合
には、文の解析処理が失敗する等の理由によりその文に
関して重要度を判定する要素が存在しないことが検出さ
れる(ステップc)。このようにして制御パラメータI
で指定される文に重要度を判定する要素が存在しないこ
とが判定検出された場合には、前記制御パラメータIを
インクリメントし(ステップd)、制御パラメータIで
示される前記ポインタテーブル2aのパラグラフの値が
“0"でないことを確認して前述したステップbからの処
理手続きに戻り、次の制御パラメータIに基づく処理手
続きを同様にして開始する(ステップe)。
By comparing the values of the variables P1 and P2 set in this way with each other, for example, when the variables P1 and P2 are equal, the degree of importance regarding the sentence is increased due to the reason that the analysis process of the sentence fails. It is detected that the element to be determined does not exist (step c). In this way, the control parameter I
When it is detected that the element that determines the importance does not exist in the sentence specified by, the control parameter I is incremented (step d), and the paragraph of the pointer table 2a indicated by the control parameter I is displayed. After confirming that the value is not "0", the procedure returns to the above-described processing procedure from step b, and the processing procedure based on the next control parameter I is similarly started (step e).

しかして前述した変数のチェックにおいて文中に重要度
を判定する為の要素が存在することが確認された場合に
は、次に前記知識記憶部4に登録された知識5を順に参
照する為の制御パラメータJを[1]に初期化する(ス
テップf)。その後、変数Kとして上記制御パラメータ
Jによって参照される前記知識記憶部4における知識5
の格納位置を示す値をセットするステップg)。すなわ
ち、知識記憶部4における知識が第6図に示すものであ
る場合、変数Jの値が1の場合には、変数Kには、第1
の要素の「位置情報」欄の値、すなわち3が代入され
る。このような知識参照の為の初期設定を行った後、前
記変数Kに示される前述した位置情報の値が、前述した
如く意味を持つ[0][1][2][3]のいずれであ
るかを判定する(ステップh,i,j)。
However, if it is confirmed in the above-mentioned variable check that an element for determining the degree of importance exists in the sentence, then control for sequentially referring to the knowledge 5 registered in the knowledge storage unit 4 is performed. The parameter J is initialized to [1] (step f). After that, the knowledge 5 in the knowledge storage unit 4 referred to by the control parameter J as the variable K
Step g) of setting a value indicating the storage position of That is, when the knowledge in the knowledge storage unit 4 is as shown in FIG. 6, and when the value of the variable J is 1, the variable K is
The value in the "positional information" column of the element, that is, 3, is substituted. After the initialization for such knowledge reference, the value of the above-mentioned position information shown in the variable K is any of [0] [1] [2] [3] having the meaning as described above. It is determined whether there is any (step h, i, j).

しかして前記変数Kに示される値が[0]であるなら
ば、その知識の内容が文の先頭だけで成り立つだけであ
るから、前記変数P1で指定される前記結果バッファ2bの
内容だけを調べる(ステップk)。そして結果バッファ
2bの内容が重要文判定知識に示される条件を満足してい
なければ、次の知識について同様にその条件が満たされ
るかを調べるべく、前記制御パラメータJをインクリメ
ントし(ステップr)、全ての知識についてのチェック
が終了するまで、これを繰り返す(ステップs)。な
お、第6図の第1および第2要素のように、知識の「タ
イプ」の値が1である場合、その知識は、既に述べたよ
うに、文字修飾情報に基づく重要文判定知識である。こ
の場合、バッファ2bの要素が、その知識によって示され
る条件を満足しているか判定するには、重要文判定知識
の「内容」の値と、バッファ2bの「文字修飾」の値を比
較すればよい。また、ステップsにおける変数Tには前
記知識記憶部4に格納されている知識の個数が代入され
ているものとする。
If the value indicated by the variable K is [0], the content of the knowledge is valid only at the beginning of the sentence, so only the content of the result buffer 2b designated by the variable P1 is examined. (Step k). And the result buffer
If the content of 2b does not satisfy the condition shown in the important sentence determination knowledge, the control parameter J is incremented (step r) to check whether the condition is satisfied similarly for the next knowledge, and all knowledge is acquired. This is repeated until the check for is completed (step s). As in the first and second elements of FIG. 6, when the value of the “type” of knowledge is 1, the knowledge is the important sentence determination knowledge based on the character modification information as described above. . In this case, in order to judge whether the element of the buffer 2b satisfies the condition indicated by the knowledge, the value of the "content" of the important sentence judgment knowledge is compared with the value of the "character modification" of the buffer 2b. Good. Further, it is assumed that the number of pieces of knowledge stored in the knowledge storage unit 4 is substituted for the variable T in step s.

これに対して結果バッファ2bの内容が重要文判定知識に
示される条件を満足している場合には、制御パラメータ
Jで指定される重要文判定知識の重要度と、前記制御パ
ラメータIで指定される文に関して今までに判定されて
いる重要度とを相互に比較し(ステップp)、判定知識
側の重要度の値の方が大きい場合には、その文について
の重要度の値を上記重要文判定知識に示される重要度の
値を用いて更新する(ステップq)。
On the other hand, when the content of the result buffer 2b satisfies the condition indicated by the important sentence judgment knowledge, the importance of the important sentence judgment knowledge specified by the control parameter J and the importance of the important sentence judgment knowledge are specified by the control parameter I. If the importance value on the judgment knowledge side is greater, the importance value for that sentence is changed to the above importance value. The value is updated using the value of the importance indicated by the sentence judgment knowledge (step q).

一方、前記変数Kに示される値が[1]であるならば、
その知識の内容が文の最後の文節だけで成り立つことが
示されるから、前記変数P2で指定される値から[1]を
引いた値[P2-1]により指定される前記結果バッファ2b
の内容だけを調べる(ステップm)。そして結果バッフ
ァ2bの内容に応じて前述した変数Kに示される値が
[0]の場合と同様な処理手続きを行い、その文につい
ての重要度の値を求める。すなわち、変数P2の値−1で
指定されるバッファ2bの内容が、変数Jにより参照され
る重要文判定知識の条件を満足していなければステップ
rに進み、満足している場合にはステップpに進む。
On the other hand, if the value indicated by the variable K is [1],
Since it is shown that the content of the knowledge consists of only the last clause of the sentence, the result buffer 2b specified by the value [P2-1] obtained by subtracting [1] from the value specified by the variable P2.
Check only the contents of (step m). Then, according to the contents of the result buffer 2b, the same processing procedure as in the case where the value indicated by the variable K is [0] is performed, and the value of the degree of importance for the sentence is obtained. That is, if the content of the buffer 2b designated by the value -1 of the variable P2 does not satisfy the condition of the important sentence judgment knowledge referred to by the variable J, the process proceeds to step r, and if the condition is satisfied, the step p Proceed to.

同様にして前記変数Kに示される値が[2]の場合に
は、制御パラメータIで指定される文中に、その知識が
成立する文節が存在するか否かを調べ(ステップn)、
また前記変数Kに示される値が[3]の場合には、制御
パラメータIで指定される文を構成する全ての文節がそ
の知識が成立するか否かを調べる(ステップo)。
Similarly, when the value indicated by the variable K is [2], it is checked whether or not there is a clause for which the knowledge is satisfied in the sentence designated by the control parameter I (step n),
When the value indicated by the variable K is [3], it is checked whether or not the knowledge is satisfied for all the clauses forming the sentence specified by the control parameter I (step o).

このようにして制御パラメータIで指定される文が重要
文判定知識に示される条件を満たしているか否かを、各
知識の判定条件に従って順次調べ、各文についての重要
度の値をそれぞれ求める。その後、それらの各文につい
て求められた重要度の値を相互に判定することにより、
例えば要約文として要求される文字数の範囲において、
その重要度の高い文を順に選び出し、これらの文をその
出現順序に従って連結する等して要約文の作成が行われ
る。
In this way, whether or not the sentence specified by the control parameter I satisfies the condition indicated by the important sentence judgment knowledge is sequentially checked according to the judgment condition of each knowledge, and the value of the importance degree for each sentence is obtained. After that, by mutually judging the value of the importance calculated for each of those sentences,
For example, in the range of the number of characters required as a summary sentence,
A sentence having a high degree of importance is selected in order, and these sentences are connected according to the order of appearance thereof to create a summary sentence.

かくしてこのように構成された本装置によれば、従来よ
り種々提唱されている重要文の判定手法に加えて、文を
構成する文字に付加された文字修飾情報に着目し、文字
修飾がなされている文字を含む文を重要度の高い文とし
て認識しながら文書中から重要な文を抽出するので、簡
易にして効果的に重要度の高い文を選択抽出することが
可能となる。しかも知識情報に従ってその重要度に重み
付けを行いながら各文の重要度を認識判定していくの
で、重要度の高い文を適確に選択抽出することができ
る。この結果、内容の充実した精度の良い要約文を効果
的に自動作成することが可能となる。
Thus, according to the present apparatus configured as described above, in addition to the conventionally-proposed various important sentence determination methods, attention is paid to the character modification information added to the characters that form the sentence, and the character modification is performed. Since the important sentence is extracted from the document while recognizing the sentence including the existing characters as the sentence having the high importance, it becomes possible to easily and effectively select and extract the sentence having the high importance. Moreover, since the importance of each sentence is recognized and judged while weighting the importance according to the knowledge information, it is possible to select and extract the sentence of high importance accurately. As a result, it is possible to effectively and automatically create a highly accurate and accurate summary sentence.

尚、本発明は上述した実施例に限定されるものではな
い。例えば前述した従来より種々提唱されている重要文
の判定の手法を適宜併用し、これらを総合判定して重要
文を抽出するようにしても良いことは勿論のことであ
る。また重要文を認識判定する為に用いる知識情報も上
述した例に限定されるものではなく、その条件や内容等
は仕様に応じて定めておけば良いものである。その他、
要約対象となる文書の内部表現形式等についても種々変
形可能であり、要はその要旨を逸脱しない範囲で種々変
形して実施することができる。
The present invention is not limited to the above embodiment. For example, it goes without saying that the above-mentioned various conventionally-proposed methods for determining important sentences may be used in combination, and these may be comprehensively determined to extract the important sentence. Further, the knowledge information used for recognizing and determining an important sentence is not limited to the above-mentioned example, and its condition, content, etc. may be determined according to the specifications. Other,
The internal representation format of the document to be summarized can be modified in various ways, and the point is that it can be modified in various ways without departing from the scope of the invention.

[発明の効果] 以上説明したように本発明によれば、要約文の作成は、
要約文として要求される文字数の範囲において重要度
(文字修飾情報が文中のどの部分に付されているかを示
す位置の情報に対応して設定された重要度)を表わす数
値の高い文を順に選び出し、選び出された文を出現順序
に従って連結することにより行うので、内容の充実した
品質の高い要約文を効果的に作成することができる。
[Effects of the Invention] As described above, according to the present invention, the creation of a summary sentence is
In the range of the number of characters required as a summary sentence, a sentence with a high numerical value indicating the degree of importance (the degree of importance set corresponding to the position information indicating where the character modification information is attached in the sentence) is selected in order. Since the selected sentences are connected according to the order of appearance, it is possible to effectively create a high-quality summary sentence with rich contents.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

図は本発明の一実施例に係る文書要約装置について示す
もので、第1図は実施例装置の概略構成を示すブロック
図、第2図は文字に付加される文字修飾情報のフォーマ
ットの例を示す図、第3図は文書情報の内部表現形式と
その出力形態とを示す図、第4図は文解析結果の例を示
す図、第5図は重要文判定に用いられる重要文知識の表
現形式の例を示す図、第6図は重要文判定知識の例を示
す図、第7図は重要文判定処理の流れを示す図である。 1……文入力部、2……文解析部、3……重要文判定
部、5……知識記憶部、6……文字修飾情報に関する知
識情報、6……要約文作成部。
FIG. 1 shows a document summarizing apparatus according to an embodiment of the present invention. FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of the embodiment apparatus, and FIG. 2 is an example of a format of character decoration information added to a character. Fig. 3 is a diagram showing an internal representation format of document information and its output form, Fig. 4 is a diagram showing an example of a sentence analysis result, and Fig. 5 is a representation of important sentence knowledge used for important sentence determination. FIG. 6 is a diagram showing an example of a format, FIG. 6 is a diagram showing an example of important sentence determination knowledge, and FIG. 7 is a diagram showing a flow of important sentence determination processing. 1 ... Sentence input unit, 2 ... Sentence analysis unit, 3 ... Important sentence determination unit, 5 ... Knowledge storage unit, 6 ... Knowledge information regarding character modification information, 6 ... Summary sentence creation unit.

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】要約対象とする文書を構成する文を解析す
ると共に、該文に付されている文字修飾情報を検出する
文解析手段と、 文書中の重要な部分を特定する為の、文字修飾情報との
比較照合に供される、文字修飾情報が文中のどの部分に
付されているかを示す位置の情報とこの位置情報に対応
して設定された重要度を表わす数値とからなる知識を記
憶した知識記憶手段と、 前記文解析手段による解析結果と前記知識記憶手段に記
憶された知識とを用いて前記要約対象とする文書中の重
要な文を判定する判定手段と、 この判定手段による判定結果に従って前記要約対象とす
る文書中から文を抽出して重要文を作成する要約文作成
手段とを具備し、 前記要約文作成手段による要約文の作成は、要約文とし
て要求される文字数の範囲において前記重要度を表わす
数値の高い文を順に選び出し、選び出された文を出現順
序に従って連結することにより行うことを特徴とする文
書要約装置。
1. A sentence analyzing unit for analyzing a sentence constituting a document to be summarized and detecting character modification information attached to the sentence, and a character for identifying an important part in the document. Knowledge that consists of position information indicating where in the sentence the character modification information is attached and a numerical value indicating the importance set corresponding to this position information, which is used for comparison and verification with the modification information The stored knowledge storage means, the determination means for determining an important sentence in the document to be summarized by using the analysis result by the sentence analysis means and the knowledge stored in the knowledge storage means, and the determination means And a summary sentence creating means for creating an important sentence by extracting a sentence from the document to be summarized according to the determination result, wherein the summary sentence creating means creates the summary sentence with the number of characters required as the summary sentence. Before in range A document summarizing device characterized in that sentences having a high numerical value representing a memorandum importance are selected in order and the selected sentences are concatenated in the order of appearance.
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