特開2023-72321文書校正支援装置、文書校正支援方法及び文書校正支援プログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023072321
(43)【公開日】2023-05-24
(54)【発明の名称】文書校正支援装置、文書校正支援方法及び文書校正支援プログラム
(51)【国際特許分類】
G06F 40/166 20200101AFI20230517BHJP
G06F 40/253 20200101ALI20230517BHJP
【ＦＩ】
G06F40/166
G06F40/253
【審査請求】未請求
【請求項の数】9
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021184785
(22)【出願日】2021-11-12
(71)【出願人】
【識別番号】000153443
【氏名又は名称】株式会社 日立産業制御ソリューションズ
(74)【代理人】
【識別番号】110001807
【氏名又は名称】弁理士法人磯野国際特許商標事務所
(72)【発明者】
【氏名】花岡 駿介
(72)【発明者】
【氏名】和久井 一則
(72)【発明者】
【氏名】米田 知弘
【テーマコード（参考）】
5B091
5B109
【Ｆターム（参考）】
5B091EA04
5B109TB03
(57)【要約】 （修正有）
【課題】文書内において意味的な間違いが潜在的に存在する箇所を検知することが可能な文書校正支援装置、方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】文書校正支援装置は、文書に含まれるセンテンスが所定のルールに一致するか否かにより、文書に含まれるセンテンスが意味的な間違いを含み得る未知センテンスであるか否かを判断する文書解析部と、文書の種類に応じて定義される複数の構成要素のうちのいずれに未知センテンスが近似するかを推定する未知センテンス処理部と、未知センテンス及び未知センテンスが近似する構成要素を表示する表示処理部と、を備える。
【選択図】図１
【解決手段】文書校正支援装置は、文書に含まれるセンテンスが所定のルールに一致するか否かにより、文書に含まれるセンテンスが意味的な間違いを含み得る未知センテンスであるか否かを判断する文書解析部と、文書の種類に応じて定義される複数の構成要素のうちのいずれに未知センテンスが近似するかを推定する未知センテンス処理部と、未知センテンス及び未知センテンスが近似する構成要素を表示する表示処理部と、を備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
文書に含まれるセンテンスが所定のルールに一致するか否かにより、前記センテンスが意味的な間違いを含み得る未知センテンスであるか否かを判断する文書解析部と、
前記文書の種類に応じて定義される複数の構成要素のうちのいずれに前記未知センテンスが近似するかを推定する未知センテンス処理部と、
前記未知センテンス及び前記未知センテンスが近似する前記構成要素を表示する表示処理部と、
を備えることを特徴とする文書校正支援装置。
前記文書の種類に応じて定義される複数の構成要素のうちのいずれに前記未知センテンスが近似するかを推定する未知センテンス処理部と、
前記未知センテンス及び前記未知センテンスが近似する前記構成要素を表示する表示処理部と、
を備えることを特徴とする文書校正支援装置。
【請求項2】
前記未知センテンス処理部は、
前記所定のルールに一致しない未知センテンスを入力とし、前記未知センテンスと前記複数の構成要素のそれぞれとの間の距離を出力とする構成要素推定モデルを使用すること、
を特徴とする請求項１に記載の文書校正支援装置。
前記所定のルールに一致しない未知センテンスを入力とし、前記未知センテンスと前記複数の構成要素のそれぞれとの間の距離を出力とする構成要素推定モデルを使用すること、
を特徴とする請求項１に記載の文書校正支援装置。
【請求項3】
前記未知センテンス処理部は、
前記未知センテンスをセンテンスベクトルに変換し、前記変換したセンテンスベクトルを前記構成要素推定モデルに入力し、前記構成要素推定モデルから前記距離を取得すること、
を特徴とする請求項２に記載の文書校正支援装置。
前記未知センテンスをセンテンスベクトルに変換し、前記変換したセンテンスベクトルを前記構成要素推定モデルに入力し、前記構成要素推定モデルから前記距離を取得すること、
を特徴とする請求項２に記載の文書校正支援装置。
【請求項4】
前記構成要素推定モデルは、
学習データとしてのセンテンスが複数のクラスタに分類されている空間において、前記変換したセンテンスベクトルと、前記複数のクラスタのそれぞれとの間の距離を算出すること、
を特徴とする請求項３に記載の文書校正支援装置。
学習データとしてのセンテンスが複数のクラスタに分類されている空間において、前記変換したセンテンスベクトルと、前記複数のクラスタのそれぞれとの間の距離を算出すること、
を特徴とする請求項３に記載の文書校正支援装置。
【請求項5】
前記未知センテンス処理部は、
前記未知センテンスが前記複数のクラスタのいずれかに分類される場合、当該未知センテンスを校正する必要がないと判断すること、
を特徴とする請求項４に記載の文書校正支援装置。
前記未知センテンスが前記複数のクラスタのいずれかに分類される場合、当該未知センテンスを校正する必要がないと判断すること、
を特徴とする請求項４に記載の文書校正支援装置。
【請求項6】
前記未知センテンス処理部は、
前記距離及び前記構成要素ごとに定義される重要度に基づいて、前記構成要素ごとにスコアを算出し、
前記表示処理部は、
前記未知センテンスに関連付けて前記算出したスコアを表示すること、
を特徴とする請求項５に記載の文書校正支援装置。
前記距離及び前記構成要素ごとに定義される重要度に基づいて、前記構成要素ごとにスコアを算出し、
前記表示処理部は、
前記未知センテンスに関連付けて前記算出したスコアを表示すること、
を特徴とする請求項５に記載の文書校正支援装置。
【請求項7】
前記未知センテンス処理部は、
前記スコアを校正に必要な時間に換算し、
前記表示処理部は、
前記未知センテンスに関連付けて前記換算した時間を表示すること、
を特徴とする請求項６に記載の文書校正支援装置。
前記スコアを校正に必要な時間に換算し、
前記表示処理部は、
前記未知センテンスに関連付けて前記換算した時間を表示すること、
を特徴とする請求項６に記載の文書校正支援装置。
【請求項8】
文書校正支援装置の文書解析部は、
文書に含まれるセンテンスが所定のルールに一致するか否かにより、前記センテンスが意味的な間違いを含み得る未知センテンスであるか否かを判断し、
前記文書校正支援装置の未知センテンス処理部は、
前記文書の種類に応じて定義される複数の構成要素のうちのいずれに前記未知センテンスが近似するかを推定し、
前記文書校正支援装置の表示処理部は、
前記未知センテンス及び前記未知センテンスが近似する前記構成要素を表示すること、
を特徴とする文書校正支援装置の文書校正支援方法。
文書に含まれるセンテンスが所定のルールに一致するか否かにより、前記センテンスが意味的な間違いを含み得る未知センテンスであるか否かを判断し、
前記文書校正支援装置の未知センテンス処理部は、
前記文書の種類に応じて定義される複数の構成要素のうちのいずれに前記未知センテンスが近似するかを推定し、
前記文書校正支援装置の表示処理部は、
前記未知センテンス及び前記未知センテンスが近似する前記構成要素を表示すること、
を特徴とする文書校正支援装置の文書校正支援方法。
【請求項9】
コンピュータを、
文書に含まれるセンテンスが所定のルールに一致するか否かにより、前記センテンスが意味的な間違いを含み得る未知センテンスであるか否かを判断する文書解析部と、
前記文書の種類に応じて定義される複数の構成要素のうちのいずれに前記未知センテンスが近似するかを推定する未知センテンス処理部と、
前記未知センテンス及び前記未知センテンスが近似する前記構成要素を表示する表示処理部と、
して機能させるための文書校正支援プログラム。
文書に含まれるセンテンスが所定のルールに一致するか否かにより、前記センテンスが意味的な間違いを含み得る未知センテンスであるか否かを判断する文書解析部と、
前記文書の種類に応じて定義される複数の構成要素のうちのいずれに前記未知センテンスが近似するかを推定する未知センテンス処理部と、
前記未知センテンス及び前記未知センテンスが近似する前記構成要素を表示する表示処理部と、
して機能させるための文書校正支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、文書校正支援装置、文書校正支援方法及び文書校正支援プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
企業においては、日常的に多種多量の文書が作成される。しかしながら、文書作成者は、文書を見直す時間を充分に確保できない場合が多い。さらに、業務用の文書は、専門的な内容を正確に伝える語法に適っている必要がある。近時、コンピュータがこのような見直しを行うことが一般化している。
【0003】
特許文献１の文書校正支援装置は、所定のルールに合致しない不適切な記載箇所を文書から抽出し、それを修正するために要する予想修正時間を算出し、不適切な記載箇所及びその予想修正時間を出力する。当該文書校正支援装置は、ユーザが指定する修正時間を予想修正時間と比較する。予想修正時間の方が短い場合、当該文書校正支援装置は、すべての不適切な記載箇所を修正の対象とする。逆に、予想修正時間の方が長い場合、当該文書校正支援装置は、不適切な記載箇所のうち重要度が高いもののみを修正の対象とする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０１７－４１１６４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
校正前の原稿は、誤字、脱字、表記揺れ等の文法的又は型式的な間違いだけではなく、意味的な間違いを含む場合がある。特許文献１のルールは、文法的又は型式的な間違いを検知するためのものである。意味的な間違いが潜在的に存在する箇所をユーザに知らせるには、別途方策が必要であった。
そこで、本願は、文書内において、意味的な間違いが潜在的に存在する箇所を検知することを目的とする。
そこで、本願は、文書内において、意味的な間違いが潜在的に存在する箇所を検知することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明の文書校正支援装置は、文書に含まれるセンテンスが所定のルールに一致するか否かにより、前記センテンスが意味的な間違いを含み得る未知センテンスであるか否かを判断する文書解析部と、前記文書の種類に応じて定義される複数の構成要素のうちのいずれに前記未知センテンスが近似するかを推定する未知センテンス処理部と、前記未知センテンス及び前記未知センテンスが近似する前記構成要素を表示する表示処理部と、を備えることを特徴とする。
その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。
その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。
【発明の効果】
【0007】
本発明によれば、文書内において、意味的な間違いが潜在的に存在する箇所を検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】文書校正支援装置の構成を説明する図である。
【図2】文書の一例である。
【図3】ルール情報の一例である。
【図4】一致センテンス情報の一例である。
【図5】未知センテンス情報の一例である。
【図6】ルール別校正時間情報の一例である。
【図7】一致センテンス別校正時間情報の一例である。
【図8】文書種類・構成要素情報の一例である。
【図9】センテンス空間の一例である。
【図10】距離情報の一例である。
【図11】構成要素別重要度情報の一例である。
【図12】スコア情報の一例である。
【図13】スコア・校正時間換算情報の一例である。
【図14】未知センテンス別校正時間情報の一例である。
【図15】文書解析処理手順のフローチャートである。
【図16】一致センテンス処理手順のフローチャートである。
【図17】未知センテンス処理手順のフローチャートである。
【図18】校正時間表示画面の一例である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以降、本発明を実施するための形態（“本実施形態”という）を、図等を参照しながら詳細に説明する。本実施形態は、業務用の文書から、文法的又は型式的な間違い、及び、意味的な間違いを抽出する例である。印刷、製本等を目的として、文書作成者が作成した原稿の誤記又は表現を修正し最終稿とする作業は、一般に“校正”と呼ばれる。本実施形態は、印刷、製本以外の目的にも使用される。その場合における“修正”も含めて、本実施形態は、“校正”の語を使用する。
【0010】
（用語等）
文書とは、文字列を含む電子ファイルであり、校正前の原稿である。
文章とは、文書が含む連続する文字列のうち、句点“。”で区切られる１単位である。本実施形態では、“文章”と“センテンス”とは同義である。
ルールとは、センテンスから文法的又は型式的な間違いを検知するための具体的な基準である。
文書とは、文字列を含む電子ファイルであり、校正前の原稿である。
文章とは、文書が含む連続する文字列のうち、句点“。”で区切られる１単位である。本実施形態では、“文章”と“センテンス”とは同義である。
ルールとは、センテンスから文法的又は型式的な間違いを検知するための具体的な基準である。
【0011】
一致センテンスとは、ルールに一致する箇所を含むセンテンスである。一致センテンスは、文法的又は型式的な間違いを含む。
未知センテンスとは、ルールに一致する箇所を含まないセンテンスである。未知センテンスは、意味的な間違いを含む可能性がある。意味的な間違いを含むか否かが未知であることが、“未知”センテンスの命名理由である。その意味で、未知センテンスは、潜在校正箇所を含むともいえる。
一致センテンスは、意味的な間違いも含む可能性がある。本実施形態では、一致センテンスは、自身が校正され文法的又は型式的な間違いを含まなくなった時点で、未知センテンスになるものとする。
未知センテンスとは、ルールに一致する箇所を含まないセンテンスである。未知センテンスは、意味的な間違いを含む可能性がある。意味的な間違いを含むか否かが未知であることが、“未知”センテンスの命名理由である。その意味で、未知センテンスは、潜在校正箇所を含むともいえる。
一致センテンスは、意味的な間違いも含む可能性がある。本実施形態では、一致センテンスは、自身が校正され文法的又は型式的な間違いを含まなくなった時点で、未知センテンスになるものとする。
【0012】
文書種類とは、文書のカテゴリであり、例えば、“見積書”、“特許明細書”、“報告書”、“仕様書”、“議事録”、“決裁書”等である。
構成要素とは、文書が通常含む記載項目であり、文書種類ごとに定義される。例えば、見積書の構成要素は、“工程”、“作業費”、“旅費”及び“作業内容”である。
構成要素とは、文書が通常含む記載項目であり、文書種類ごとに定義される。例えば、見積書の構成要素は、“工程”、“作業費”、“旅費”及び“作業内容”である。
【0013】
（文書校正支援装置の構成）
図１は、文書校正支援装置１の構成を説明する図である。文書校正支援装置１は、一般的なコンピュータであり、中央制御装置１１、マウス、キーボード等の入力装置１２、ディスプレイ等の出力装置１３、主記憶装置１４及び補助記憶装置１５を備える。これらは、バスで相互に接続されている。
図１は、文書校正支援装置１の構成を説明する図である。文書校正支援装置１は、一般的なコンピュータであり、中央制御装置１１、マウス、キーボード等の入力装置１２、ディスプレイ等の出力装置１３、主記憶装置１４及び補助記憶装置１５を備える。これらは、バスで相互に接続されている。
【0014】
補助記憶装置１５は、文書３１、ルール情報３２、一致センテンス情報３３、未知センテンス情報３４、ルール別校正時間情報３５、一致センテンス別校正時間情報３６、文書種類・構成要素情報３７、距離情報３８、構成要素別重要度情報３９、スコア情報４０、スコア・校正時間換算情報４１、未知センテンス別校正時間情報４２及び構成要素推定モデル４３を格納している（詳細後記）。
【0015】
これらのうち、文書３１、ルール情報３２、ルール別校正時間情報３５、文書種類・構成要素情報３７、構成要素別重要度情報３９、スコア・校正時間換算情報４１及び構成要素推定モデル４３は、ユーザが作成したものを文書校正支援装置１が補助記憶装置１５内に取り込んだ結果である。残りの一致センテンス情報３３、未知センテンス情報３４、一致センテンス別校正時間情報３６、距離情報３８、スコア情報４０及び未知センテンス別校正時間情報４２は、文書校正支援装置１が処理途中で作成したものである。
【0016】
主記憶装置１４における文書解析部２１、一致センテンス処理部２２、未知センテンス処理部２３及び表示処理部２４は、プログラムである。中央制御装置１１は、これらのプログラムを補助記憶装置１５から読み出し主記憶装置１４にロードすることによって、それぞれのプログラムの機能（詳細後記）を実現する。補助記憶装置１５は、需給調整支援装置１から独立した構成となっていてもよい（クラウド）。
【0017】
（文書）
図２は、文書３１の一例である。図２の文書３１は、メーカにおける開発関係の報告書である。文書３１は、センテンスＳＥ０１及びＳＥ０２を含む。センテンスＳＥ０１には、２つのルールが一致している（符号５１及び５２）。したがって、センテンスＳＥ０１は、一致センテンスである。センテンスＳＥ０２に一致するルールは存在しない（符号５３）。したがって、センテンスＳＥ０２は、未知センテンスである。なお、符号５１～５３のルールは、説明目的のものであって、文書３１自身にこれらが記載されているわけではない。
図２は、文書３１の一例である。図２の文書３１は、メーカにおける開発関係の報告書である。文書３１は、センテンスＳＥ０１及びＳＥ０２を含む。センテンスＳＥ０１には、２つのルールが一致している（符号５１及び５２）。したがって、センテンスＳＥ０１は、一致センテンスである。センテンスＳＥ０２に一致するルールは存在しない（符号５３）。したがって、センテンスＳＥ０２は、未知センテンスである。なお、符号５１～５３のルールは、説明目的のものであって、文書３１自身にこれらが記載されているわけではない。
【0018】
（ルール情報）
図３は、ルール情報３２の一例である。ルール情報３２においては、ルールＩＤ（欄１０１）、ルール（欄１０２）及び重要度（欄１０３）が相互に関連付けて記憶されている。
ルールＩＤ（欄１０１）は、ルールを一意に特定する識別子である。
ルール（欄１０２）は、前記したルールである。
重要度は、複数のルール間における相対的なウエイトである。ユーザは、“０＜重要度≦１”の範囲内で、重要度を設定する。
図３は、ルール情報３２の一例である。ルール情報３２においては、ルールＩＤ（欄１０１）、ルール（欄１０２）及び重要度（欄１０３）が相互に関連付けて記憶されている。
ルールＩＤ（欄１０１）は、ルールを一意に特定する識別子である。
ルール（欄１０２）は、前記したルールである。
重要度は、複数のルール間における相対的なウエイトである。ユーザは、“０＜重要度≦１”の範囲内で、重要度を設定する。
【0019】
（一致センテンス情報）
図４は、一致センテンス情報３３の一例である。一致センテンス情報３３においては、センテンスＩＤ（欄１１１）、一致センテンス（欄１１２）、ルールＩＤ（欄１１３）及び重要度（欄１１４）が相互に関連付けて記憶されている。
センテンスＩＤ（欄１１１）は、センテンスを一意に特定する識別子であり、ここでは、一致センテンスを特定している。
一致センテンス（欄１１２）は、前記した一致センテンスである。
ルールＩＤ（欄１１３）は、図３のルールと同じである。
重要度（欄１１４）は、図３の重要度と同じである。
図４の一致センテンス情報３３は、センテンスＳＥ０１についての２本のレコードを含む。これは、図２におけるルール５１及び５２に対応している。
図４は、一致センテンス情報３３の一例である。一致センテンス情報３３においては、センテンスＩＤ（欄１１１）、一致センテンス（欄１１２）、ルールＩＤ（欄１１３）及び重要度（欄１１４）が相互に関連付けて記憶されている。
センテンスＩＤ（欄１１１）は、センテンスを一意に特定する識別子であり、ここでは、一致センテンスを特定している。
一致センテンス（欄１１２）は、前記した一致センテンスである。
ルールＩＤ（欄１１３）は、図３のルールと同じである。
重要度（欄１１４）は、図３の重要度と同じである。
図４の一致センテンス情報３３は、センテンスＳＥ０１についての２本のレコードを含む。これは、図２におけるルール５１及び５２に対応している。
【0020】
（未知センテンス情報）
図５は、未知センテンス情報３４の一例である。未知センテンス情報３４においては、センテンスＩＤ（欄１２１）及び未知センテンス（欄１２２）が相互に関連付けて記憶されている。
センテンスＩＤ（欄１２１）は、センテンスを一意に特定する識別子であり、ここでは、未知センテンスを特定している。
未知センテンス（欄１２２）は、前記した未知センテンスである。
図５の未知センテンス情報３４は、センテンスＳＥ０２についての１本のレコードを含む。これは、図２における欄５３（一致するルールなし）に対応している。
図５は、未知センテンス情報３４の一例である。未知センテンス情報３４においては、センテンスＩＤ（欄１２１）及び未知センテンス（欄１２２）が相互に関連付けて記憶されている。
センテンスＩＤ（欄１２１）は、センテンスを一意に特定する識別子であり、ここでは、未知センテンスを特定している。
未知センテンス（欄１２２）は、前記した未知センテンスである。
図５の未知センテンス情報３４は、センテンスＳＥ０２についての１本のレコードを含む。これは、図２における欄５３（一致するルールなし）に対応している。
【0021】
（ルール別校正時間情報）
図６は、ルール別校正時間情報３５の一例である。ルール別校正時間情報３５においては、ルールＩＤ（欄１３１）及び校正時間（欄１３２）が相互に関連付けて記憶されている。
ルールＩＤ（欄１３１）は、図３のルールＩＤと同じである。
校正時間（欄１３２）は、そのルールに一致する間違いを校正するために必要な時間である。ユーザは、過去の事例に基づき、秒単位で校正時間を設定する。
図６は、ルール別校正時間情報３５の一例である。ルール別校正時間情報３５においては、ルールＩＤ（欄１３１）及び校正時間（欄１３２）が相互に関連付けて記憶されている。
ルールＩＤ（欄１３１）は、図３のルールＩＤと同じである。
校正時間（欄１３２）は、そのルールに一致する間違いを校正するために必要な時間である。ユーザは、過去の事例に基づき、秒単位で校正時間を設定する。
【0022】
（一致センテンス別校正時間情報）
図７は、一致センテンス別校正時間情報３６の一例である。一致センテンス別校正時間情報３６においては、センテンスＩＤ（欄１４１）及び校正時間（欄１４２）が相互に関連付けて記憶されている。
センテンスＩＤ（欄１４１）は、図４のセンテンスＩＤと同じである。
校正時間（欄１４２）は、図６の校正時間と同じであるが、ここでは、図６の校正時間を一致センテンスごとに集計したものである。例えば、センテンスＳＥ０１の校正時間“３９０”は、図６におけるルールＲ０２の“３６０”とルールＲ０４の“３０”との合計である。
図７は、一致センテンス別校正時間情報３６の一例である。一致センテンス別校正時間情報３６においては、センテンスＩＤ（欄１４１）及び校正時間（欄１４２）が相互に関連付けて記憶されている。
センテンスＩＤ（欄１４１）は、図４のセンテンスＩＤと同じである。
校正時間（欄１４２）は、図６の校正時間と同じであるが、ここでは、図６の校正時間を一致センテンスごとに集計したものである。例えば、センテンスＳＥ０１の校正時間“３９０”は、図６におけるルールＲ０２の“３６０”とルールＲ０４の“３０”との合計である。
【0023】
（文書種類・構成要素情報）
図８は、文書種類・構成要素情報３７の一例である。文書種類・構成要素情報３７においては、文書種類（欄１５１）に構成要素１（欄１５２）～構成要素４（欄１５５）が関連付けて記憶されている。
文書種類（欄１５１）は、前記した文書種類である。ユーザは、自身の業務に応じて、複数の文書種類を設定する。
構成要素１（欄１５２）～構成要素４（欄１５５）は、前記した構成要素である。ユーザは、文書種類ごとに任意の複数の構成要素を設定する。“ＫＰＩ”は、“重要業績評価指標”を意味する。
図８は、文書種類・構成要素情報３７の一例である。文書種類・構成要素情報３７においては、文書種類（欄１５１）に構成要素１（欄１５２）～構成要素４（欄１５５）が関連付けて記憶されている。
文書種類（欄１５１）は、前記した文書種類である。ユーザは、自身の業務に応じて、複数の文書種類を設定する。
構成要素１（欄１５２）～構成要素４（欄１５５）は、前記した構成要素である。ユーザは、文書種類ごとに任意の複数の構成要素を設定する。“ＫＰＩ”は、“重要業績評価指標”を意味する。
【0024】
図９は、センテンス空間の一例である。文書校正支援装置１がセンテンス空間を使用して処理をする前提として、センテンスベクトルが定義される。
【0025】
（センテンスベクトル）
文書校正支援装置１は、文字列としての１つのセンテンスを１つのセンテンスベクトルに変換する。センテンスベクトルの次元数（要素数）は、そのセンテンスの言語の単語辞書の単語数に等しい。そして、センテンスベクトルの各要素は、例えば、その単語がそのセンテンス内に出現する回数である。いま、単語辞書が、単語ａ、単語ｂ、単語ｃ、単語ｄ及び単語ｅからなり、センテンス中に、単語ａが１回、単語ｂが０回、単語ｃが２回、単語ｄが０回、単語ｅが１回出現する場合、センテンスベクトルは“（１，０，２，０，１）”となる。ここで説明したセンテンスベクトルは、非常に単純な例である。文書校正支援装置１は、センテンスの意味的特徴をより正確に示すより精緻なセンテンスベクトルを任意の方法で作成し得る。
文書校正支援装置１は、文字列としての１つのセンテンスを１つのセンテンスベクトルに変換する。センテンスベクトルの次元数（要素数）は、そのセンテンスの言語の単語辞書の単語数に等しい。そして、センテンスベクトルの各要素は、例えば、その単語がそのセンテンス内に出現する回数である。いま、単語辞書が、単語ａ、単語ｂ、単語ｃ、単語ｄ及び単語ｅからなり、センテンス中に、単語ａが１回、単語ｂが０回、単語ｃが２回、単語ｄが０回、単語ｅが１回出現する場合、センテンスベクトルは“（１，０，２，０，１）”となる。ここで説明したセンテンスベクトルは、非常に単純な例である。文書校正支援装置１は、センテンスの意味的特徴をより正確に示すより精緻なセンテンスベクトルを任意の方法で作成し得る。
【0026】
（センテンス空間）
文書校正支援装置１は、センテンスベクトルをセンテンス空間４４内の点として描画することができる。センテンス空間４４の次元数は、センテンスベクトルの次元数に等しい。センテンス空間４４の各軸は、特定の単語の出現回数を示している。文書校正支援装置１は、すべてのセンテンスが文法的、型式的かつ意味的に正しいことが既知である見本文書（学習データ）を文書種類ごとに複数集め、各見本文書のすべてのセンテンスをセンテンスベクトルに変換し、センテンス空間４４に“●”として描画する。
文書校正支援装置１は、センテンスベクトルをセンテンス空間４４内の点として描画することができる。センテンス空間４４の次元数は、センテンスベクトルの次元数に等しい。センテンス空間４４の各軸は、特定の単語の出現回数を示している。文書校正支援装置１は、すべてのセンテンスが文法的、型式的かつ意味的に正しいことが既知である見本文書（学習データ）を文書種類ごとに複数集め、各見本文書のすべてのセンテンスをセンテンスベクトルに変換し、センテンス空間４４に“●”として描画する。
【0027】
その結果、文書校正支援装置１は、文書種類ごとに、センテンス空間４４を作成することになる。図９の１つの“●”が、１つのセンテンスに対応している。文書校正支援装置１は、例えばｋ平均法のような技術を使用し、これらの●をクラスタに分類する。すると、クラスタ６１ａ～６１ｄは、多くの場合その文書種類の構成要素に１対１で対応することが経験的にわかっている。なお、センテンス空間４４は、学習データとしてのセンテンスが複数のクラスタに分類されている空間である。
【0028】
文書校正支援装置１は、ある１つの未知センテンスをセンテンスベクトルに変換し、センテンス空間４４に“○”として描画する。すると、ある〇がクラスタ６１ａ～６１ｄのいずれかに分類されるのに対し、他のある○は、いずれのクラスタ６１ａ～６１ｄにも分類されない、ということが起こる。○６２ａのセンテンスは、クラスタ６１ａに分類され、文書種類“見積書”の構成要素“工程”について記載したものである。○６２ｂのセンテンスは、どのクラスタ６１ａ～６１ｄにも分類されていない。当該センテンスは、見積書のどの構成要素について記載したものともいえず、意味的な間違い（例えば、見積書の内容に相応しくない宣伝文言）を含む可能性が高い。因みに、ある文書種類のすべての構成要素のクラスタ内に、少なくとも１つの○が分類されている場合、その文書は、必要な記載項目をすべてカバーしているといえる。○が分類されないクラスタが１つでも存在する場合、その文書は、その構成要素（記載項目）を欠いているといえる。
【0029】
（構成要素推定モデル）
構成要素推定モデル４３は、ある文書種類の文書を構成するセンテンスベクトルが入力されると、センテンス空間４４における当該センテンスベクトル（○）と当該文書種類の各構成要素（各クラスタの中心）との間の距離を出力する関数である。構成要素推定モデル４３は、文書種類ごとに存在する。構成要素推定モデル４３は、未知センテンスをセンテンスベクトルに変換する処理を併せて行ってもよい。文書校正支援装置１は、任意のタイミングにおいて、最新の学習データを用いて、センテンス空間４４におけるクラスタ６１ａ～６１ｄの位置及び大きさを更新して補助記憶装置１５に記憶してもよい。
構成要素推定モデル４３は、ある文書種類の文書を構成するセンテンスベクトルが入力されると、センテンス空間４４における当該センテンスベクトル（○）と当該文書種類の各構成要素（各クラスタの中心）との間の距離を出力する関数である。構成要素推定モデル４３は、文書種類ごとに存在する。構成要素推定モデル４３は、未知センテンスをセンテンスベクトルに変換する処理を併せて行ってもよい。文書校正支援装置１は、任意のタイミングにおいて、最新の学習データを用いて、センテンス空間４４におけるクラスタ６１ａ～６１ｄの位置及び大きさを更新して補助記憶装置１５に記憶してもよい。
【0030】
（距離情報）
図１０は、距離情報３８の一例である。距離情報３８においては、センテンスＩＤ（欄１６１）、未知センテンス（欄１６２）、工程距離（欄１６３）、作業費距離（欄１６４）、旅費距離（欄１６５）及び作業内容距離（欄１６６）が相互に関連付けて記憶されている。
センテンスＩＤ（欄１６１）は、図５のセンテンスＩＤと同じである。
未知センテンス（欄１６２）は、図５の未知センテンスと同じである。
図１０は、距離情報３８の一例である。距離情報３８においては、センテンスＩＤ（欄１６１）、未知センテンス（欄１６２）、工程距離（欄１６３）、作業費距離（欄１６４）、旅費距離（欄１６５）及び作業内容距離（欄１６６）が相互に関連付けて記憶されている。
センテンスＩＤ（欄１６１）は、図５のセンテンスＩＤと同じである。
未知センテンス（欄１６２）は、図５の未知センテンスと同じである。
【0031】
工程距離（欄１６３）は、センテンス空間４４（図９）における未知センテンス（“○”で示される）とクラスタ６１ａの中心との間の距離である。当該距離は、ユークリッド距離、マハラノビス距離又はその他の距離であり得る。この距離が所定の閾値（例えばクラスタ６１ａの半径）より大きい場合、未知センテンスは、少なくとも構成要素“工程”について記載されていない可能性が高い（以下同様）。
作業費距離（欄１６４）は、センテンス空間４４における未知センテンスとクラスタ６１ｂの中心との間の距離である。
旅費距離（欄１６５）は、センテンス空間４４における未知センテンスとクラスタ６１ｃの中心との間の距離である。
作業内容距離（欄１６６）は、センテンス空間４４における未知センテンスとクラスタ６１ｄの中心との間の距離である。
作業費距離（欄１６４）は、センテンス空間４４における未知センテンスとクラスタ６１ｂの中心との間の距離である。
旅費距離（欄１６５）は、センテンス空間４４における未知センテンスとクラスタ６１ｃの中心との間の距離である。
作業内容距離（欄１６６）は、センテンス空間４４における未知センテンスとクラスタ６１ｄの中心との間の距離である。
【0032】
図１０の距離情報３８は、文書種類“見積書”についての距離情報３８である。図１０が、例えば文書種類“特許明細書”についての距離情報３８である場合、工程距離、作業距離、旅費距離及び作業内容距離は、それぞれ、課題距離、解決方法距離、請求項距離及び先行技術距離に変わる。
【0033】
（構成要素別重要度情報）
図１１は、構成要素別重要度情報３９の一例である。構成要素別重要度情報３９においては、構成要素（欄１７１）及び重要度（欄１７２）が相互に関連付けて記憶されている。
構成要素（欄１７１）は、前記した構成要素である。
重要度（欄１７２）は、複数の構成要素間における相対的なウエイトである。ユーザは、“０＜重要度≦１”の範囲内で、重要度を設定する。文書校正支援装置１は、見本文書の各構成要素におけるセンテンス中の文字数又はキーワード数に基づき重要度を自動的に設定してもよい。
構成要素別重要度情報３９は、文書種類ごとに存在する。
図１１は、構成要素別重要度情報３９の一例である。構成要素別重要度情報３９においては、構成要素（欄１７１）及び重要度（欄１７２）が相互に関連付けて記憶されている。
構成要素（欄１７１）は、前記した構成要素である。
重要度（欄１７２）は、複数の構成要素間における相対的なウエイトである。ユーザは、“０＜重要度≦１”の範囲内で、重要度を設定する。文書校正支援装置１は、見本文書の各構成要素におけるセンテンス中の文字数又はキーワード数に基づき重要度を自動的に設定してもよい。
構成要素別重要度情報３９は、文書種類ごとに存在する。
【0034】
（スコア情報）
図１２は、スコア情報４０の一例である。スコア情報４０においては、センテンスＩＤ（欄１８１）、未知センテンス（欄１８２）、工程スコア（欄１８３）、作業費スコア（欄１８４）、旅費スコア（欄１８５）及び作業内容スコア（欄１８６）が相互に関連付けて記憶されている。
センテンスＩＤ（欄１８１）は、図５のセンテンスＩＤと同じである。
未知センテンス（欄１８２）は、図５の未知センテンスと同じである。
図１２は、スコア情報４０の一例である。スコア情報４０においては、センテンスＩＤ（欄１８１）、未知センテンス（欄１８２）、工程スコア（欄１８３）、作業費スコア（欄１８４）、旅費スコア（欄１８５）及び作業内容スコア（欄１８６）が相互に関連付けて記憶されている。
センテンスＩＤ（欄１８１）は、図５のセンテンスＩＤと同じである。
未知センテンス（欄１８２）は、図５の未知センテンスと同じである。
【0035】
工程スコア（欄１８３）は、図１０の工程距離に対して、図１１の重要度のうち工程に対応するものを乗算した値である。
作業費スコア（欄１８４）は、図１０の作業費距離に対して、図１１の重要度のうち作業費対応するものを乗算した値である。
旅費スコア（欄１８５）は、図１０の旅費距離に対して、図１１の重要度のうち旅費に対応するものを乗算した値である。
作業内容スコア（欄１８６）は、図１０の作業内容距離に対して、図１１の重要度のうち作業内容に対応するものを乗算した値である。
スコア情報４０もまた、文書種類ごとに存在する。前記では、スコアは距離に対し重要度を乗算したものとしたが、これはあくまでも一例である。スコアは、加算、指数計算等を使用して算出されてもよい。要するに、距離が大きいほど、かつ、重要度が大きいほど、スコアも大きくなればよい。
作業費スコア（欄１８４）は、図１０の作業費距離に対して、図１１の重要度のうち作業費対応するものを乗算した値である。
旅費スコア（欄１８５）は、図１０の旅費距離に対して、図１１の重要度のうち旅費に対応するものを乗算した値である。
作業内容スコア（欄１８６）は、図１０の作業内容距離に対して、図１１の重要度のうち作業内容に対応するものを乗算した値である。
スコア情報４０もまた、文書種類ごとに存在する。前記では、スコアは距離に対し重要度を乗算したものとしたが、これはあくまでも一例である。スコアは、加算、指数計算等を使用して算出されてもよい。要するに、距離が大きいほど、かつ、重要度が大きいほど、スコアも大きくなればよい。
【0036】
（スコア・校正時間換算情報）
図１３は、スコア・校正時間換算情報４１の一例である。スコア・校正時間換算情報４１においては、スコア（欄１９１）及び校正時間（欄１９２）が相互に関連付けて記憶されている。
スコア（欄１９１）は、例えば前記した“工程スコア”であり、より一般的には、センテンスベクトルと構成要素のクラスタの中心との間の距離に対して、その構成要素についての重要度を演算（乗算等）した値である。
校正時間（欄１９２）は、未知センテンスのうち、そのスコアに対応する間違いの箇所を校正するために必要な時間である。ユーザは、過去の事例に基づき、秒単位で校正時間を設定する。文書校正支援装置１は、ユーザが実際に校正に有した時間に基づき校正時間を更新してもよい。
図１３は、スコア・校正時間換算情報４１の一例である。スコア・校正時間換算情報４１においては、スコア（欄１９１）及び校正時間（欄１９２）が相互に関連付けて記憶されている。
スコア（欄１９１）は、例えば前記した“工程スコア”であり、より一般的には、センテンスベクトルと構成要素のクラスタの中心との間の距離に対して、その構成要素についての重要度を演算（乗算等）した値である。
校正時間（欄１９２）は、未知センテンスのうち、そのスコアに対応する間違いの箇所を校正するために必要な時間である。ユーザは、過去の事例に基づき、秒単位で校正時間を設定する。文書校正支援装置１は、ユーザが実際に校正に有した時間に基づき校正時間を更新してもよい。
【0037】
（未知センテンス別校正時間情報）
図１４は、未知センテンス別校正時間情報４２の一例である。未知センテンス別校正時間情報４２においては、センテンスＩＤ（欄２０１）、未知センテンス（欄２０２）、工程スコア（欄２０３ａ）、工程校正時間（欄２０３ｂ）、作業費スコア（欄２０４ａ）、作業費校正時間（欄２０４ｂ）、旅費スコア（欄２０５ａ）、旅費校正時間（欄２０５ｂ）、作業内容スコア（欄２０６ａ）及び作業内容校正時間（欄２０６ｂ）が相互に関連付けて記憶されている。
図１４は、未知センテンス別校正時間情報４２の一例である。未知センテンス別校正時間情報４２においては、センテンスＩＤ（欄２０１）、未知センテンス（欄２０２）、工程スコア（欄２０３ａ）、工程校正時間（欄２０３ｂ）、作業費スコア（欄２０４ａ）、作業費校正時間（欄２０４ｂ）、旅費スコア（欄２０５ａ）、旅費校正時間（欄２０５ｂ）、作業内容スコア（欄２０６ａ）及び作業内容校正時間（欄２０６ｂ）が相互に関連付けて記憶されている。
【0038】
センテンスＩＤ（欄２０１）は、図５のセンテンスＩＤと同じである。
未知センテンス（欄２０２）は、図５の未知センテンスと同じである。
工程スコア（欄２０３ａ）は、図１２の工程スコアと同じである。
工程校正時間（欄２０３ｂ）は、スコア・校正時間換算情報４１（図１３）が工程スコアを換算した結果の校正時間である。
作業費スコア（欄２０４ａ）は、図１２の作業費スコアと同じである。
作業費校正時間（欄２０４ｂ）は、スコア・校正時間換算情報４１が作業費スコアを換算した結果の校正時間である。
未知センテンス（欄２０２）は、図５の未知センテンスと同じである。
工程スコア（欄２０３ａ）は、図１２の工程スコアと同じである。
工程校正時間（欄２０３ｂ）は、スコア・校正時間換算情報４１（図１３）が工程スコアを換算した結果の校正時間である。
作業費スコア（欄２０４ａ）は、図１２の作業費スコアと同じである。
作業費校正時間（欄２０４ｂ）は、スコア・校正時間換算情報４１が作業費スコアを換算した結果の校正時間である。
【0039】
旅費スコア（欄２０５ａ）は、図１２の旅費スコアと同じである。
旅費校正時間（欄２０５ｂ）は、スコア・校正時間換算情報４１が旅費スコアを換算した結果の校正時間である。
作業内容スコア（欄２０６ａ）は、図１２の作業内容スコアと同じである。
作業内容校正時間（欄２０６ｂ）は、スコア・校正時間換算情報４１が作業内容スコアを換算した結果の校正時間である。
旅費校正時間（欄２０５ｂ）は、スコア・校正時間換算情報４１が旅費スコアを換算した結果の校正時間である。
作業内容スコア（欄２０６ａ）は、図１２の作業内容スコアと同じである。
作業内容校正時間（欄２０６ｂ）は、スコア・校正時間換算情報４１が作業内容スコアを換算した結果の校正時間である。
【0040】
未知センテンス別校正時間情報４２がスコアだけでなく校正時間を記憶することによって、ユーザは、ある未知センテンスをどの構成要素に校正する場合どの程度の時間を要するかがわかるようになる。
【0041】
（処理手順）
以降で本実施形態の処理手順を説明する。処理手順は３つ存在し、それらは、文書解析処理手順、一致センテンス処理手順及び未知センテンス処理手順である。
以降で本実施形態の処理手順を説明する。処理手順は３つ存在し、それらは、文書解析処理手順、一致センテンス処理手順及び未知センテンス処理手順である。
【0042】
（文書解析処理手順）
図１５は、文書解析処理手順のフローチャートである。
ステップＳ３０１において、文書校正支援装置１の文書解析部２１は、文書を取得する。具体的には、文書解析部２１は、文書３１を、入力装置１２を介して外部から又は補助記憶装置１５から取得する。
図１５は、文書解析処理手順のフローチャートである。
ステップＳ３０１において、文書校正支援装置１の文書解析部２１は、文書を取得する。具体的には、文書解析部２１は、文書３１を、入力装置１２を介して外部から又は補助記憶装置１５から取得する。
【0043】
ステップＳ３０２において、文書解析部２１は、文字列を取得する。具体的には、文書解析部２１は、文書３１の中から、文字列を取得する。
ステップＳ３０３において、文書解析部２１は、文字列をセンテンスに分割する。具体的には、文書解析部２１は、句点“。”を区切りとして、文字列を複数のセンテンスに分割する。このとき、文書解析部２１は、形態素解析（品詞分解）及び単語間の係り受け解析を行ってもよい。
ステップＳ３０３において、文書解析部２１は、文字列をセンテンスに分割する。具体的には、文書解析部２１は、句点“。”を区切りとして、文字列を複数のセンテンスに分割する。このとき、文書解析部２１は、形態素解析（品詞分解）及び単語間の係り受け解析を行ってもよい。
【0044】
ステップＳ３０４において、文書解析部２１は、センテンスとルールとを突合する。具体的には、第１に、文書解析部２１は、未処理のセンテンスのうち任意の１つを取得する。
第２に、文書解析部２１は、センテンスとルール情報３２（図３）の各ルールとを突合し、そのセンテンスに一致するすべてのルールを特定する。
第３に、文書解析部２１は、ステップＳ３０４の“第２”において特定したルールの数をカウントする。カウント結果は、“０”、“１”、“２”、“３”、・・・である。
第２に、文書解析部２１は、センテンスとルール情報３２（図３）の各ルールとを突合し、そのセンテンスに一致するすべてのルールを特定する。
第３に、文書解析部２１は、ステップＳ３０４の“第２”において特定したルールの数をカウントする。カウント結果は、“０”、“１”、“２”、“３”、・・・である。
【0045】
ステップＳ３０５において、文書解析部２１は、センテンスがルールに一致するか否かを判断する。具体的には、文書解析部２１は、ステップＳ３０４の“第３”におけるカウント結果が“０”である場合（ステップＳ３０５“ＮＯ”）、ステップＳ３０７に進み、それ以外の場合（ステップＳ３０５“ＹＥＳ”）、ステップＳ３０６に進む。
【0046】
ステップＳ３０６において、文書解析部２１は、一致センテンス情報３３（図４）に登録する。具体的には、文書解析部２１は、一致センテンス情報３３において、処理対象のセンテンスについてのレコードを作成する。
【0047】
ステップＳ３０７において、文書解析部２１は、未知センテンス情報３４（図５）に登録する。具体的には、文書解析部２１は、未知センテンス情報３４において、処理対象のセンテンスについてのレコードを作成する。文書解析部２１は、ステップＳ３０５において、文書３１に含まれるセンテンスが所定のルールに一致しない場合、ステップＳ３０７において、そのセンテンスが意味的な間違いを含み得る未知センテンスであると判断することになる。
【0048】
文書解析部２１は、ステップＳ３０４以降の処理を、未処理のセンテンスごとに繰り返し、最後のセンテンスについてのステップＳ３０６又はＳ３０７の後に文書解析処理手順を終了する。文書解析処理手順が終了した時点で、ステップＳ３０１において取得した文書３１に含まれるすべてのセンテンスは、一致センテンス情報３３（図４）又は未知センテンス情報３４（図５）に仕分けられたうえで記憶されている。
【0049】
（一致センテンス処理手順）
図１６は、一致センテンス処理手順のフローチャートである。
ステップＳ３２１において、文書校正支援装置１の一致センテンス処理部２２は、一致センテンスを取得する。具体的には、一致センテンス処理部２２は、一致センテンス情報３３（図４）から未処理の任意の一致センテンスを取得する。
図１６は、一致センテンス処理手順のフローチャートである。
ステップＳ３２１において、文書校正支援装置１の一致センテンス処理部２２は、一致センテンスを取得する。具体的には、一致センテンス処理部２２は、一致センテンス情報３３（図４）から未処理の任意の一致センテンスを取得する。
【0050】
ステップＳ３２２において、一致センテンス処理部２２は、ルールに基づき校正時間を取得する。具体的には、一致センテンス処理部２２は、ステップＳ３２１において取得したセンテンスに一致するすべてのルールの校正時間をルール別校正時間情報３５（図６）から取得する。
【0051】
ステップＳ３２３において、一致センテンス処理部２２は、センテンスごとに校正時間を合計する。具体的には、一致センテンス処理部２２は、ステップＳ３２２において取得した校正時間を合計する。
【0052】
ステップＳ３２４において、一致センテンス処理部２２は、一致センテンス別校正時間情報３６（図７）に登録する。具体的には、一致センテンス処理部２２は、一致センテンス別校正時間情報３６において、処理対象のセンテンスについてのレコードを作成する。
一致センテンス処理部２２は、ステップＳ３２１～Ｓ３２４の処理を、未処理の一致センテンスごとに繰り返す。未処理の一致センテンスがなくなった段階で、一致センテンス処理手順を終了する。
一致センテンス処理部２２は、ステップＳ３２１～Ｓ３２４の処理を、未処理の一致センテンスごとに繰り返す。未処理の一致センテンスがなくなった段階で、一致センテンス処理手順を終了する。
【0053】
（未知センテンス処理手順）
図１７は、未知センテンス処理手順のフローチャートである。
ステップＳ３４１において、文書校正支援装置１の未知センテンス処理部２３は、未知センテンスを取得する。具体的には、未知センテンス処理部２３は、未知センテンス情報３４（図５）から未処理の任意の未知センテンスを取得する。
図１７は、未知センテンス処理手順のフローチャートである。
ステップＳ３４１において、文書校正支援装置１の未知センテンス処理部２３は、未知センテンスを取得する。具体的には、未知センテンス処理部２３は、未知センテンス情報３４（図５）から未処理の任意の未知センテンスを取得する。
【0054】
ステップＳ３４２において、未知センテンス処理部２３は、文書種類を受け付ける。具体的には、第１に、未知センテンス処理部２３は、ステップＳ３０１において取得した文書３１を出力装置１３に表示する。
第２に、未知センテンス処理部２３は、ユーザが入力装置１２を介して文書種類を入力するのを受け付ける。ユーザは、文書３１を視認して、入力するべき文書種類を決定する。説明の都合上、ここでは“見積書”が入力されたとする。未知センテンス処理部２３は、ユーザによる入力を待つまでもなく、例えば文書３１のタイトル等に基づき、自動的に文書種類を決定してもよい。
第２に、未知センテンス処理部２３は、ユーザが入力装置１２を介して文書種類を入力するのを受け付ける。ユーザは、文書３１を視認して、入力するべき文書種類を決定する。説明の都合上、ここでは“見積書”が入力されたとする。未知センテンス処理部２３は、ユーザによる入力を待つまでもなく、例えば文書３１のタイトル等に基づき、自動的に文書種類を決定してもよい。
【0055】
ステップＳ３４３において、未知センテンス処理部２３は、センテンスベクトルを作成する。具体的には、未知センテンス処理部２３は、ステップＳ３４１において取得したセンテンスを前記した方法でセンテンスベクトルに変換する。
【0056】
ステップＳ３４４において、未知センテンス処理部２３は、センテンス空間４４を作成する。具体的には、第１に、未知センテンス処理部２３は、図９のセンテンス空間４４を作成し、見積書の見本文書を学習データ（●）として、複数のクラスタを作成する。作成された個々のクラスタは、文書種類・構成要素情報３７（図８）の構成要素１～構成要素４に対応している。ここでのクラスタは、そのクラスタに分類されるすべての●を包絡する最小の球であってもよいし、すべての●の重心を中心とし、重心から最も遠い●までの距離を半径とする球であってもよい。未知センテンス処理部２３は、任意のタイミングにおいて当該処理を予め完了させておいてもよい。
第２に、未知センテンス処理部２３は、ステップＳ３４３において作成したセンテンスベクトル（○）を、センテンス空間４４に描画する。
第２に、未知センテンス処理部２３は、ステップＳ３４３において作成したセンテンスベクトル（○）を、センテンス空間４４に描画する。
【0057】
ステップＳ３４５において、未知センテンス処理部２３は、未知センテンスが構成要素を含むか否かを判断する。具体的には、第１に、未知センテンス処理部２３は、ステップＳ３４４の“第２”において描画した○が、いずれかのクラスタの内部に存在するか否かを調べる。
第２に、未知センテンス処理部２３は、○がいずれかのクラスタの内部に存在する場合（ステップＳ３４５“ＹＥＳ”）、ステップＳ３４６に進み、それ以外の場合（ステップＳ３４５“ＮＯ”）、ステップＳ３４７に進む。
第２に、未知センテンス処理部２３は、○がいずれかのクラスタの内部に存在する場合（ステップＳ３４５“ＹＥＳ”）、ステップＳ３４６に進み、それ以外の場合（ステップＳ３４５“ＮＯ”）、ステップＳ３４７に進む。
【0058】
ステップＳ３４６において、未知センテンス処理部２３は、スコア及び校正時間を“０”とする。具体的には、未知センテンス処理部２３は、ステップＳ３４１において取得した未知センテンスのスコア及び校正時間は“０”であるとする。ここで未知センテンス処理部２３は、その未知センテンスが見積書に通常含まれるいずれかの構成要素を記載している結果、その未知センテンスは校正を要しないと判断している。
【0059】
ステップＳ３４７において、未知センテンス処理部２３は、距離を算出する。具体的には、第１に、未知センテンス処理部２３は、見積書についての構成要素推定モデル４３に対し、ステップＳ３４３において作成したセンテンスベクトルを入力する。すると、構成要素推定モデル４３は、センテンス空間４４における、当該未知センテンス（○）と各クラスタの中心との距離を出力する。未知センテンス処理部２３は、この距離を受け取る。
第２に、未知センテンス処理部２３は、ステップＳ３４７の“第１”において受け取った距離に基づき、距離情報３８（図１０）のレコードを作成する。ステップＳ３４７において、未知センテンス処理部２３は、文書３１の種類に応じて定義される複数の構成要素のうちのいずれに未知センテンスが近似するかを推定することになる。
第２に、未知センテンス処理部２３は、ステップＳ３４７の“第１”において受け取った距離に基づき、距離情報３８（図１０）のレコードを作成する。ステップＳ３４７において、未知センテンス処理部２３は、文書３１の種類に応じて定義される複数の構成要素のうちのいずれに未知センテンスが近似するかを推定することになる。
【0060】
ステップＳ３４８において、未知センテンス処理部２３は、スコアを算出する。具体的には、第１に、未知センテンス処理部２３は、ステップＳ３４７の“第２”において作成したレコードの工程距離に対し、図１１の重要度のうち工程に対応するものを乗算し、工程スコアを算出する。未知センテンス処理部２３は、同様にして、作業費スコア、旅費スコア及び作業内容スコアも算出する。
第２に、未知センテンス処理部２３は、ステップＳ３４８の“第１”において算出したスコアに基づき、スコア情報４０（図１２）のレコードを作成する。
第２に、未知センテンス処理部２３は、ステップＳ３４８の“第１”において算出したスコアに基づき、スコア情報４０（図１２）のレコードを作成する。
【0061】
ステップＳ３４９において、未知センテンス処理部２３は、校正時間を算出する。具体的には、未知センテンス処理部２３は、ステップＳ３４８の“第２”において作成したレコードの工程スコアに対し、図１３のスコア・校正時間換算情報４１を適用し、工程校正時間を算出する。未知センテンス処理部２３は、同様にして、作業費校正時間、旅費校正時間及び作業内容校正時間も算出する。
【0062】
ステップＳ３５０において、未知センテンス処理部２３は、未知センテンス別校正時間情報４２（図１４）に登録する。具体的には、未知センテンス処理部２３は、ステップＳ３４６、Ｓ３４８及びＳ３４９において算出したスコア及び校正時間に基づき、未知センテンス別校正時間情報４２（図１４）のレコードを作成する。
【0063】
ステップＳ３５１において、文書校正支援装置１の表示処理部２４は、校正時間を表示する。具体的には、表示処理部２４は、ステップＳ３２４において作成したレコード及びステップＳ３５０において作成したレコードを使用して出力装置１３に校正時間表示画面７１（図１８）を表示する。その後、未知センテンス処理手順を終了する。
【0064】
図１８は、校正時間表示画面７１の一例である。一致センテンス欄７２には、文書３１の一致センテンスについての校正時間及び重要度が表示されている。ここでの校正時間及び重要度は、原則、一致センテンスに一致するルールごとに表示される。未知センテンス欄７３には、文書３１の未知センテンスについてのスコア及び校正時間が表示されている。ここでのスコア及び校正時間は、原則、未知センテンスごとかつ構成要素ごとに表示される。いま、ユーザが一致センテンス欄７２及び未知センテンス欄７３のあるレコードの選択欄にチェックマークを入力したとする。すると、表示処理部２４は、文書欄７４に文書３１を表示したうえで、選択されたセンテンスを強調表示（例えば下線付与）する。ここでの文書３１は、図２の文書３１とは異なる。
【0065】
文書欄７４において、センテンスＳＥ０３は、未知センテンスである。表示処理部２４は、センテンスＳＥ０３に吹き出し７５を付している。吹き出し７５には“最近似構成要素：工程”が記載されている。このことは、センテンスＳＥ０３と各構成要素との距離のうち、“工程距離”が最も短いことを示している。
【0066】
この場合、例えば以下のことが想定される。
・文書作成者は、工程についてセンテンスＳＥ０３を記載しようとしたにもかかわらず、僅かに注意力が不足した結果、センテンスＳＥ０３が意味的な間違いを含んでしまった可能性が高い。
・文書作成者は、いずれの構成要素とも関係のない事象についてセンテンスＳＥ０３を記載していた可能性も高い。このセンテンスをいずれかの構成要素についての記載に校正することは可能である。その場合、未知センテンスＳＥ０３が工程に最も近似していることを考慮すれば、工程の重要度が極端に大きくない限り、未知センテンスＳＥ０３を工程についてのセンテンスに校正する校正時間が最も短い。
・文書作成者は、工程についてセンテンスＳＥ０３を記載しようとしたにもかかわらず、僅かに注意力が不足した結果、センテンスＳＥ０３が意味的な間違いを含んでしまった可能性が高い。
・文書作成者は、いずれの構成要素とも関係のない事象についてセンテンスＳＥ０３を記載していた可能性も高い。このセンテンスをいずれかの構成要素についての記載に校正することは可能である。その場合、未知センテンスＳＥ０３が工程に最も近似していることを考慮すれば、工程の重要度が極端に大きくない限り、未知センテンスＳＥ０３を工程についてのセンテンスに校正する校正時間が最も短い。
【0067】
表示処理部２４は、センテンスＳＥ２１に吹き出し７６を付している。吹き出し７６には、センテンスＳＥ２１に一致する２つのルールが記載されている。表示処理部２４は、ユーザ（文書作成者又は校正担当者）が文書３１の校正に使用できる時間を、ユーザから受け付け、又は、ユーザのスケジュール情報等から取得し、対応可能時間７７として表示する。表示処理部２４は、文書３１が含むすべてのセンテンス又はそのうち入力されたチェックマークに対応するセンテンスの校正に要する時間（前記した校正時間の和）を予測校正時間７８として表示する。表示処理部２４は、文書欄７４においてユーザがセンテンスを校正した結果を補助記憶装置１５に記憶してもよい。
【0068】
表示処理部２４は、ステップＳ３４５において校正を要しないと判断された未知センテンスを校正時間表示画面７１の任意の箇所に表示してもよい。
【0069】
（本実施形態の効果）
本実施形態の文書校正支援装置の効果は以下の通りである。
（１）文書校正支援装置は、意味的な間違いを含み得る未知センテンス及びその未知センテンスが近似する文書の構成要素を表示することができる。
（２）文書校正支援装置は、センテンス空間内の距離として、未知センテンスと文書の各構成要素との近似を数値化することができる。
（３）文書校正支援装置は、未知センテンスをセンテンスベクトルに変換することによって、未知センテンスの構成要素を正確に推定することができる。
本実施形態の文書校正支援装置の効果は以下の通りである。
（１）文書校正支援装置は、意味的な間違いを含み得る未知センテンス及びその未知センテンスが近似する文書の構成要素を表示することができる。
（２）文書校正支援装置は、センテンス空間内の距離として、未知センテンスと文書の各構成要素との近似を数値化することができる。
（３）文書校正支援装置は、未知センテンスをセンテンスベクトルに変換することによって、未知センテンスの構成要素を正確に推定することができる。
【0070】
（４）文書校正支援装置は、学習データを更新することによってクラスタの位置及び大きさを更新することができる。
（５）文書校正支援装置は、校正する必要がない未知センテンスを正確に特定することができる。
（６）文書校正支援装置は、構成要素ごとの重要度を距離に反映させることができる。
（７）文書校正支援装置は、未知センテンスの校正に必要な時間を表示することができる。
（５）文書校正支援装置は、校正する必要がない未知センテンスを正確に特定することができる。
（６）文書校正支援装置は、構成要素ごとの重要度を距離に反映させることができる。
（７）文書校正支援装置は、未知センテンスの校正に必要な時間を表示することができる。
【0071】
なお、本発明は前記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施例は、本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【符号の説明】
【0072】
１ 文書校正支援装置
１１ 中央制御装置
１２ 入力装置
１３ 出力装置
１４ 主記憶装置
１５ 補助記憶装置
２１ 文書解析部
２２ 一致センテンス処理部
２３ 未知センテンス処理部
２４ 表示処理部
３１ 文書
３２ ルール情報
３３ 一致センテンス情報
３４ 未知センテンス情報
３５ ルール別校正時間情報
３６ 一致センテンス別校正時間情報
３７ 文書種類・構成要素情報
３８ 距離情報
３９ 構成要素別重要度情報
４０ スコア情報
４１ スコア・校正時間換算情報
４２ 未知センテンス別校正時間情報
４３ 構成要素推定モデル
４４ センテンス空間
７１ 校正時間表示画面
１１ 中央制御装置
１２ 入力装置
１３ 出力装置
１４ 主記憶装置
１５ 補助記憶装置
２１ 文書解析部
２２ 一致センテンス処理部
２３ 未知センテンス処理部
２４ 表示処理部
３１ 文書
３２ ルール情報
３３ 一致センテンス情報
３４ 未知センテンス情報
３５ ルール別校正時間情報
３６ 一致センテンス別校正時間情報
３７ 文書種類・構成要素情報
３８ 距離情報
３９ 構成要素別重要度情報
４０ スコア情報
４１ スコア・校正時間換算情報
４２ 未知センテンス別校正時間情報
４３ 構成要素推定モデル
４４ センテンス空間
７１ 校正時間表示画面
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】