次に、本発明の好適な実施形態について� ��明する。

[発明の概要]
 はじめに本発明の基本原理について図面を� ��照して詳細に説明する。図1は、本発明の基 本原理を説明するための図である。図1を参� �すると、本発明に係る機械翻訳システムは� �入力された原言語の文章における形態素解� �、構文解析等の処理を行う解析手段101と、� �析手段101から得られた原言語の形態素情報� �を用いて、可能補語判定用のデータベース(� ��下、「可能補語判定用DB」と記す。)103に格� ��されたデータとの照合を行う可能補語判定� ��段102と、可能補語判定用DB103と、翻訳手段10 4とを備えている。

 可能補語判定用DB103には、原言語の可能� �現(可能形の用言)と、中国語の可能補語を含 む補語の出力パターンとを対応付けたデータ が格納される。また、前記対応付けに際して は、可能表現の分類、原言語の表現に付され ている可能形助動詞要素、テンス・アスペク ト、否定概念等を用いることができる(図4参� ��)。

 これらの手段はそれぞれ概略次のように� ��作する。

 解析手段101は、入力された原言語の文章� ��対して、形態素解析、構文解析等の処理を� ��う。

 可能補語判定手段102は、前記解析手段101� ��解析結果を用いて、可能補語判定用DB103に� �納されたデータとを照合する。そして、中� �語へ生成する際に、中国語の可能補語の生� �の有無と、可能補語を生成する際にその可� �補語の種類を正しく判定する。例えば、動� �の解析結果が可能形である場合、可能補語� �定手段102は、可能補語判定用DB103を参照する ことにより、当該動詞の訳語+「得」+可能補� ��要素、訳語+「得了」といった用言に応じた パターンの中から適切なパターンを選択し翻 訳を行うよう判定する。また、動詞の解析結 果が、可能形でない場合は、可能補語判定手 段102は、可能補語を用いた翻訳を行わないよ う判断する。

 翻訳手段104は、可能補語判定手段102の判� ��結果に従い翻訳を行なう。すなわち、翻訳� ��段104は、入力された原言語の文章中に、可� ��表現が含まれない場合、可能補語を含む文� ��生成しない普通の翻訳処理を行うが、入力� ��れた原言語の文章中に、可能表現が含まれ� ��場合、前記可能補語判定手段102の判定結果� ��従い、可能補語を適切に用いた翻訳処理を� ��う。

 図2は、図1の各部の動作を説明するため� �フローチャートである。キーボードやファ� �ル等を通じてシステムに原言語の文章が入� �されると(ステップS1)、機械翻訳システムは� ��解析手段101により、入力された文章の形態� ��解析、構文解析等の処理を行う(ステップS2) 。この処理において、入力された原言語の文 章の各形態素、構文情報、意味情報等を獲得 することができる。

 次いで、機械翻訳システムは、可能補語� ��定手段102により、ステップS2で得られた解� �結果と、可能補語判定用DB103に格納されたデ ータとの照合を行うことにより可能補語文を 生成するか否かの判定を行う(ステップS3)。

 次いで、機械翻訳システムは、翻訳手段1 04により、入力された文章に対して翻訳処理� ��行う(ステップS4)。このステップでは、入力 された文章に応じて、次の三つの処理(訳し� �け)が行われる。

 まず、前記ステップS3において、入力さ� �た文章の中に、可能表現が含まれないと判� �された場合、翻訳手段104は、図示省略する� �訳辞書や翻訳規則を利用して、入力された� �言語の文章の翻訳を行う(可能補語を生成し� ��い)。

 また、前記ステップS3において、入力さ� �た文章の中に、可能表現が含まれ、かつ、� �記解析手段101から得られた解析結果を用い� �、可能補語判定用DB103に格納されたデータと 照合した結果、可能補語を含まない文を生成 すべきと判定された場合、翻訳手段104は、図 示省略する翻訳辞書や翻訳規則を利用して、 入力された文章の翻訳を行う(可能補語を生� �しない)。

 一方、前記ステップS3において、入力さ� �た文章の中に、可能表現が含まれ、かつ、� �記解析手段101から得られた解析結果を用い� �、可能補語判定用DB103に格納されたデータと 照合した結果、可能補語を含む文を生成すべ きと判定された場合、翻訳手段104は、可能補 語判定手段102により指定された可能補語のパ ターン情報と、翻訳単語辞書と、文法規則と を用いて、入力された文章の翻訳を行う。

 最後に、機械翻訳システムは、ディスプ� ��イなどを利用してこのようにして翻訳した� ��国語翻訳結果を出力する(ステップS5)。

[第1の実施形態]
 続いて、本発明をより具体化した第1の実施 形態について、図面を参照して説明する。

 図3は、本発明の第1の実施形態に係る機� �翻訳システムの構成を表した図である。同� �に示すように、本実施形態に係る機械翻訳� �ステムは、日本語文章を入力する日本語入� �手段105と、入力された日本語文章における� �態素解析、構文解析等の処理を行う解析手� �101と、可能補語判定用DB103と、解析手段101か ら得られた解析結果を用いて、可能補語判定 用DB103に格納されたデータとの照合を行う可� ��補語判定手段102と、可能補語文を翻訳する� ��能補語文翻訳手段104aと、基本文を翻訳する 基本文翻訳手段104bと、中国語出力手段106と� �備えている。なお、先に説明した基本構成� �同一の構成要素には同一の符号を付してい� �。また、可能補語文翻訳手段104a及び基本文� ��訳手段104bは、上記した翻訳手段104に相当す る。

 日本語入力手段105は、キーボード等を利� ��して、日本語文章を記憶する。

 解析手段101は、入力された日本語文章に� ��して、形態素解析、構文解析等の処理を行� ��。

 可能補語判定用DB103は、解析手段101によ� �解析結果から、日本語の動詞や形容詞の分� �、テンス・アスペクト、否定概念等によっ� �、中国語である目的言語の補語の出力パタ� �ン等を選択できるように構築される。

 可能補語判定手段102は、可能補語判定用D B103に格納されたデータから、解析手段101か� �得られた日本語の解析結果に適合するデー� �を抽出することにより可能補語を含む文を� �成するか否かの判定及び中国語の補語の出� �パターンを、可能補語文翻訳手段104a又は基� ��文翻訳手段104bに出力する。

 可能補語文翻訳手段104aは、前記可能補語 判定手段102にて可能補語を含む文を生成する と判定された場合、併せて出力された中国語 の補語の出力パターンを用いて、入力された 日本語文章を中国語の可能補語を含む文への 翻訳処理を行う。

 基本文翻訳手段104bは、前記可能補語判定 手段102にて可能補語を含む文を生成しないと 判定された場合、入力された日本語文章に対 して通常の中国語基本文翻訳処理を行う。ま た、可能補語判定手段102により、結果補語、 方向補語、程度補語等の補語の出力パターン が出力されている場合は、該出力パターンを 用いて、中国語基本文翻訳処理を実行する。

 中国語出力手段106は、ディスプレイなど� ��利用して中国語翻訳結果を出力する。

 なお、前記した機械翻訳システムの各手� ��は、機械翻訳システムを構成するコンピュ� ��タを上記した各機能を実現させるプログラ� ��又は前記コンピュータに後記する処理を実� ��させるプログラムにより実現できる。

 図4は、可能補語判定用DB103に格納される� ��ーブルの例であり、可能補語判定手段102に� ��り判定される可能補語出力パターン型と、� ��の具体的な(構文)との対応関係を示すテー� �ルである。図4に示されたように、中国語の� ��能補語のパターン型は、その肯定形と否定� ��を含めて6種類となる。

 ここで、中国語の可能補語について説明� ��る。

 中国語の可能補語とは可能性を表す補語� ��ことである。それぞれの構成の違いにより� ��可能補語は、A型可能補語~C型可能補語の大� ��く3種類に分けられる。

[A型可能補語]
 第一の可能補語(A型可能補語)は、中国語動� ��と結果補語あるいは方向補語の間に「得」� ��「不」を入れたものになる。「得」をつけ� ��のがA型可能補語の肯定形で、「不」をつけ るのがA型可能補語の否定形になる。例えば� �日本語の「払える」の中国語の訳は「付得� �」で、「払えない」の中国語の訳は「付不� �」となる。

 また、中国語動詞がA型可能補語と目的語 を同時に持っている際に、目的語の位置は一 般的に以下の二種類がある。

 第一は、可能補語が結果補語あるいは単� ��方向補語から作られている場合、目的語は� ��能補語の後ろに置かれる。

 第二は、可能補語が複合方向補語から作� ��れている場合であり、多くの場合、目的語� ��元の複合方向補語の間に置かれる。上記中� ��語動詞がA型可能補語と目的語を同時に持っ ている場合の目的語の位置も、可能補語判定 手段102により出力されるようにすることがで きる。

 A型可能補語を示す構造情報は、入力文が 肯定の場合は、「X得Y」の構造を可能補語パ� ��ーンA1と定義する。ここでXは動詞形容詞用� ��の中国語訳で、YはXに対応する可能補語要� �を示す。例えば、前記の例「払える」の場� �、Xは「払う」の辞書に対応する中国語の訳� ��「付」で、Yは「払える」の可能補語要素「 起」となる。入力文が否定の場合は、「X不Y� ��の構造を可能補語パターンA2と定義する。� �こでのXとYは前述のXとYと同様である。

 第二の可能補語(B型可能補語)は、中国語� ��詞あるいは形容詞の後ろに「得+了」または 「不+了」を利用したものになる。例えば、� �本語の「動ける」の中国語の訳は「動得了� �で、「動けない」の中国語の訳は「動不了� �となる。

 なお、中国語動詞がB型可能補語と目的語 と同時に持つ場合は、目的語は補語の後ろに 置かれる。

 B型可能補語を示す構造情報は、入力文が 肯定の場合は、「X得了」の構造を可能補語� �ターンB1と定義する。ここでXは動詞形容詞� �言辞書の中国語訳である。例えば、前記の� �「動ける」の場合、Xは「動く」の辞書に対� ��する中国語の訳語「動」となる。入力文が� ��定の場合は、「X不了」の構造を可能補語パ ターンB2と定義する。ここでのXは前述のXと� �様である。

 第三の可能補語(C型可能補語)は、動詞あ� ��いは形容詞の後ろに「得」または「不得」� ��付くものになる.例えば、日本語の「そこへ いける」の中国語の訳は「那里去得」で、「 そこへいけない」の中国語の訳は「那里去不 得」となる。

 また、中国語動詞がC型可能補語と目的語 と同時に持つ場合は、目的語を補語の後ろに 置くこともできる。

 C型可能補語を示す構造情報は、入力文が 肯定の場合は、「X得」の構造を可能補語パ� �ーンC1と定義する。ここでXは動詞形容詞用� �辞書の中国語訳である。例えば、前記の例� �行ける」の場合、Xは「行く」の辞書に対応� ��る中国語の訳語「去」となる。入力文が否� ��の場合は、「X不得」の構造を可能補語パタ ーンC2と定義する。ここでのXは前述のXと同� �である。

 図4は、可能補語判定用DB103に格納される� ��ーブルの一例である。図4を参照すると、原 言語側の、日本語動詞分類と、否定概念と、 日本語可能形助動詞要素と、日本語アスペク ト助詞要素と、テンス・アスペクト計算結果 (ある日本語動詞とあるアスペクト助詞要素� �を結合した場合、その結合した日本語のア� �ペクト計算結果)とにより目的原語である中� ��語の補語出力パターン(可能補語の場合とそ の他の補語の場合を含む。)が得られるよう� �構成となっている。

 [日本語動詞分類]
 図4に示すように、日本語動詞は、可能補語 出力パターンに応じて、第一種の動詞(a)と、 第一種の動詞(b)と、第二種の動詞(a)と、第二 種の動詞(b)と、第三種の動詞とに分類できる 。例えば、日本語動詞「買う」は第一種動詞 (a)に属する。

 [否定概念]
 図4の否定概念欄は、入力文に否定概念が含 まれているか否かを示す値が設定されている 。図4の例では、値が「0」の時、入力文に否� ��概念が存在しないことを示す。値が「1」の 時、入力文に否定概念が存在することを示す 。

 [アスペクト助詞要素]
 図4のアスペクト助詞要素欄は、アスペクト 助詞要素が設定され、記号(φ)はアスペクト� �詞がないことを示す。

 [補語出力パターン]
 目的言語の補語出力パターン欄には、中国� ��の補語出力パターンが設定される。図4の例 では、可能補語パターンと他の補語パターン が含まれており、前者の可能補語パターンは 、可能補語パターンA1と、可能補語パターンA 2と、可能補語パターンB1と、可能補語パター ンB2と、可能補語パターンC1、可能補語パタ� �ンC2に分類される。後者の他の補語パターン は、結果補語、方向補語、程度補語、数量補 語等がそれぞれ用言や否定概念、アスペクト 計算結果に応じ設定される。また、本欄の記 号(α)は、補語以外パターン(デフォルト値)で あることを示す。

 なお、可能補語判定手段102により判定さ� ��た目的言語の中国語の補語出力パターンが� ��結果補語、方向補語、程度補語等の場合、� ��本文翻訳手段104bにより入力された日本語文 章の翻訳処理が行われる。

 次に、本実施形態に係る機械翻訳システ� ��の動作について図面を参照して詳細に説明� ��る。図6は、本実施形態に係る機械翻訳シス テムの動作を表したフローチャートである。

 図6を参照すると、まず、機械翻訳システ ムは、日本語入力手段105により、入力情報で ある日本語文章をファイルもしくはキーボー ドから読み込んで、記憶する(ステップS01)。

 次いで、機械翻訳システムは、解析手段1 01により、日本語形態素解析を行うことによ� ��、日本語文章を形態素単位に分解する(ステ ップS02)。例えば、「私は車を買える。」と� �う入力日本語文章に対して、「私/は/車/を/� ��う/える/。」というように形態素の解析を� �う。

 上記形態素解析を行った結果得られる各� ��態素は、独自の属性値を持つ。属性値とは� ��原形、品詞、活用形、意味分類、アスペク� ��等の情報からなる。また、機械翻訳システ� ��で用いる機械翻訳用辞書(日中翻訳辞書)は� �各形態素の訳語、品詞、意味分類、用言の� �合の格フレーム等の情報が与えられている� �のとする。

 例えば、前記例文の形態素の「買う」は� ��その属性値は、原形(“買う”)、品詞(動詞( 五段))等の情報を有している。また、前記例� ��の形態素の「える」は、その属性値は、原� ��(“れる”)、品詞(助動詞(可能))等の情報を� ��している。

 本実施形態においては、機械翻訳用辞書( 日中翻訳辞書)の目的言語側に、中国語の原� �や品詞等の情報を持たせると同時に、前記� �た5種類の動詞分類と、補語要素とが予め付� ��されている。例えば、「買う」の目的言語� ��に、中国語原形(“買”)と、品詞(動詞)と、 格フレーム(主語(助詞値(が))、述語、目的語( 助詞値(を)))と、可能補語要素(“起”)等が予 め付与されている。

 次いで、入力された日本語文章に対し、� ��ャート法により構文解析を行う(ステップS02 )。例えば、図7に示すように、前記例文「私� ��車を買える。」は、構文解析される。

 次いで、機械翻訳システムの解析手段101� ��、前記構文解析の結果から、日本語用言が� ��つアスペクトの属性値と日本語テンス・ア� ��ペクト助詞等の情報を利用して、入力文章� ��アスペクト値を計算する。アスペクト計算� ��果を可能補語判定手段102に提供する。

 次いで、機械翻訳システムの可能補語判� ��手段102は、前記解析手段101の解析結果を用� ��て、前記解析手段101の解析結果の中に日本� ��の可能表現が含まれているかどうかの判定� ��行う(ステップS03)。日本語の可能表現が含� �れない場合は、基本文翻訳手段104bによる基� ��文翻訳処理が行われる(ステップS06)。

 一方、日本語の可能表現が含まれている� ��合、可能補語判定手段102は、前記解析手段1 01の解析結果を用いて、可能補語判定用DB103� �格納されるデータとの照合を行うことによ� �、目的言語の中国語の可能補語文を生成す� �かの判定を行う(ステップS04)。例えば、可能 補語判定手段102は、図4に例示するテーブル� �上から順番に見ていき、すべての条件にマ� �チする行が見つかれば、その行の可能補語� �出力パターン型を出力し、照合処理を終了� �る。最後の列まで見つからなければ、デフ� �ルト値「δ」を出力する。

 例えば、前記例文「私は車を買える。」� ��形態素解析の結果が得られている場合、可� ��補語判定手段102は、図4に示すテーブルから 、「買」が持つ固有部(“買う”)から原形の� ��買う」と、「える」が持つ固有部(“れる” )と、動詞分類(第一種動詞(a))と、否定概念値 (0)、アスペクト助詞(φ)、アスペクト計算結� �の「原形」に該当するデータを探索する。� �の場合は、図4のNo.1に該当するので、目的言 語の中国語の可能補語の出力パターン型は可 能補語のパターンA1となる。

 次に、可能補語判定手段102は、図5のテー ブルを参照して、可能補語の出力パターン型 に対応する、可能補語パターンの「訳語+得+� ��能補語要素」と可能補語パターンの中心語� ��得」を取得し、次の処理(ステップS05)に移� �する。

 なお、ステップS04で、可能補語判定手段1 02よりδもしくは値αが出力された場合、基本 文翻訳手段104bによる、可能補語を含まない� �本文翻訳処理が行われる(ステップS06)。

 一方、ステップS04で、可能補語判定手段1 02より可能補語パターンと可能補語パターン� ��中心語が出力された場合は、そのパターン� ��報と、翻訳辞書と、翻訳規則とを用いて、� ��能補語文翻訳手段104aにより、可能補語文へ の翻訳処理が行われる(ステップS05)。

 可能補語文翻訳手段104aは、まず、機械翻 訳用辞書(日中翻訳辞書)から、動詞や形容詞� ��の用言の中国語の訳語と、可能補語要素と� ��その中国語の訳語の格フレームを取得する� ��次に、可能補語文翻訳手段104aは、可能補語 判定手段102より出力された可能補語パターン と可能補語パターンの中心語及び可能補語要 素を用いて、前記した訳語や可能補語要素等 の値を可能補語パターンにセットする。

 例えば、前記例文「私は車を買える。」� ��場合、可能補語文翻訳手段104aは、機械翻訳 用辞書(日中翻訳辞書)の「買う」の「可能補� ��要素(“起”)」を、可能補語判定手段102か� �得られる可能補語パターンA1「X得Y」の可能� ��語要素であるYの位置にセットして「“X得� �”」を得る。次に、可能補語文翻訳手段104a� ��、機械翻訳用辞書(日中翻訳辞書)の「買う� �の対訳として得られる原形(“買”)を取得し 、訳語であるXの位置にセットして「“買得� �”」を得る。次に、可能補語文翻訳手段104a� ��、機械翻訳用辞書(日中翻訳辞書)から得た� �詞や形容詞等の用言の中国語生成側の格フ� �ームの述語位置に生成された内容「“買得� �”」を書き込む。例えば、前記例文「私は� �を買える。」において、「買」の機械翻訳� �辞書(日中翻訳辞書)の生成側にある「買」が 持つ格フレーム(主語(助詞値(が))、述語、目� ��語(助詞値(を)))から、格フレーム(主語(助詞 値(が))、述語(“買 得 起”)、目的語(助詞� �(を)))が生成される。

 次いで、可能補語文翻訳手段104aは、前記 生成された格フレームに従って、主語、述語 、目的語が持つ中国語訳語を並べて、中国語 の翻訳結果を生成する。

 次いで、中国語出力手段106は、ディスプ� ��イなどを利用して中国語翻訳結果を出力す� ��(ステップS07)。

 例えば、前記例文「私は車を買える。」� ��対し、前記の格フレームの主語に「私」の� ��語である「我」、目的語に「車」の訳語で� ��る「車」を代入し、文字列として並べるこ� ��により、「我買得起車。」という正しい中� ��語表現を得る。

 同様に、「私は車を買えている」、「私� ��車を買えない」、「私は車を買えていない� ��の文章を入力された時に、「我 買 得 起� �車。」、「我 買 不 起 車。」、「我 買� �不 起 車。」との対応する正しい翻訳結果� ��出力できる。

 一方、前記例文「私は車を買える。」に� ��いて、従来の日中機械翻訳システムでは、� ��国語助動詞(例えば、能、可以、会)を使う� �けで翻訳処理を行っているため、翻訳結果� �、「我能買車。」、「我可以買車。」、「� �会買車。」のいずれかに翻訳されることに� �る。しかし、これらの三つの訳文は、前記� �文の「私は車を買える。」と異なる意味を� �つことになる。

 このように、本実施形態によれば、従来� ��日中機械翻訳システムと比較して、翻訳結� ��の訳質を飛躍的に向上することができる。

 なお、図6のステップS03において、入力さ れた日本語文章に可能表現が含まれない場合 には、基本文翻訳手段104bにより、入力され� �日本語文章の、中国語基本文への翻訳が行� �れる。

 また、入力された日本語文章は可能表現� ��含むが状態形、完了形であるなど、可能補� ��判定用DB103に格納されているデータとの照� �の結果、可能補語パターンではなく、程度� �語や結果補語等で生成すべきと出力された� �合も、基本文翻訳手段104bにより、入力され� ��日本語文章の、中国語基本文への翻訳が行� ��れる。

 例えば、「私は車を買えた」、「私は車� ��買えていた」、「私は車を買えなかった」� ��「私は車を買えていなかった」の文章に対� ��、前記した補語パターンへの訳語、補語要� ��のセット及び格フレームの適用処理により� ��「我買到了車。」、「我買到了車。」、「� ��没買到車。」、「我没買到車。」との正し� ��翻訳結果を出力することになる。

 なお、上記した実施形態では、日本語の� ��詞の可能表現について説明したが、日本語� ��容詞等の用言についても、同様に、前記可� ��補語判定用DBと、可能補語判定手段と、可� �補語翻訳手段を設けることにより、対応す� �ことができる。

 以上説明したように、本実施形態によれ� ��、入力された原言語の文章を、中国語へ翻� ��する際に、中国語の可能補語の生成の有無� ��、可能補語を生成する際にその可能補語の� ��類を正しく判定させ、機械翻訳システムの� ��訳精度を向上させることが可能となる。

 なお、本実施形態で説明した、図4の動詞 分類情報は、以下のようにして、予め辞書に 付与することができる。

 まず、日本語原形から可能形に変形する� ��例えば「運ぶ」に対して、その可能形は「� ��べる」となる。

 次いで、日本語可能形動詞を中国語へ訳� ��。例えば、「運べる」の中国語訳は「搬得� ��」となる。

 次いで、図5に示す可能補語パターンと照 合することにより、動詞の分類情報を得る。 例えば、前記「運べる」の訳語の特徴「搬+� �+動」から、図5に示す可能補語パターンA1の� ��訳語+得+可能補語要素」と一致するため、� �本語動詞「運ぶ」は第一種動詞(a)または第� �種動詞(b)に属することが分かる。

 このようにして、前記判定結果を用いて� ��図4の日本語動詞の分類を定めることができ る。例えば、前述の「運べる」は、後記する 否定概念を含まないため、図4の第一種動詞(a )と判定することができる。

 中国語の可能補語要素も、動詞毎に決ま� ��ており、具体的な内容は中国語辞書、中国� ��文法の参考書を参照すれば見付け出すこと� ��できる。例えば、非特許文献2の192ページに 可能補語が、「V+得+C」と「V+不+C」の形をし� ��構造として定義されている。ここで、Vは動 詞、Cは補語成分を示す。先の実施形態で述� �た可能補語要素は、非特許文献2に示された� ��ころの補語成分Cのことである。動詞Vと補� �成分Cの対応については、非特許文献2で詳細 に説明されている。なお、上記引用をもって 、上記非特許文献2の全開示内容は本書に繰� �み記載されたものとする。

 以上本発明の好適な実施形態を説明した� ��、本発明は、上記した実施形態に限定され� ��ものではなく、本発明の基本的技術的思想� ��逸脱しない範囲で、更なる変形・置換・調� ��を加えることができる。例えば、英語から� ��国語へ翻訳する際にも、上記した実施形態� ��同様のデータベースを用意し、可能補語の� ��定を行うことにより、英語の可能助動詞を� ��む文の訳し分けを実現することができる。

 図8は、英中翻訳における可能補語判定用 DBを示す例である。例えば、英語句「I am abl e to catch the fish.」に対し、図8に示す可能� �語判定用DBと、前記可能補語判定手段と、前 記可能補語翻訳手段を用いることより、「我 抓得住那条魚。」という中国語表現を得るこ とができる。

 上記した英中翻訳への展開からも理解され� ��ように、本発明は、日本語や英語以外の言� ��を原言語とする機械翻訳システムに適用す� ��ことができる。
 本発明の全開示(請求の範囲を含む)の枠内� �おいて、さらにその基本的技術思想に基づ� �て、実施形態ないし実施例の変更・調整が� �能である。また、本発明の請求の範囲の枠� �において種々の開示要素の多様な組み合わ� �ないし選択が可能である。すなわち、本発� �は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想� �したがって当業者であればなし得るであろ� �各種変形、修正を含むことは勿論である。