JP2018151939A - 理解支援方法、理解支援装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】事物の効率的な理解を支援すること。【解決手段】或る事物に関する文書情報を取得する取得手順と、前記文書情報の構成要素を抽出する抽出手順と、事物の説明に用いられる複数の用語を該説明における役割の観点から複数のグループに分類して記憶する記憶部を参照して、前記各構成要素が属するグループを判定する判定手順と、優先順位の高いグループに属すると判定された構成要素を優先して出力対象として選択する選択手順と、をコンピュータが実行する。【選択図】図３

Description

本発明は、理解支援方法、理解支援装置及びプログラムに関する。

近年、訪日外国人の増加に伴い、観光客向けにわかりやすい情報提供が必要となる機会は多い。また、我々日本人が海外に行った際にも、初めて見る食べ物などなじみのない事物について説明が必要となる機会は多い。なじみのない事物について理解する方法として、ガイドブックの説明を調べたり、Ｗｅｂ検索でキーワードを入力して検索結果から辞書などの説明を閲覧したりすることは多い。

それらの方法では、利用者は自力で検索結果を俯瞰して理解する必要があるため煩雑である。

また、なじみのない事物の理解を支援する方法として、これまでに、Ｗｅｂページの検索結果の提示順を工夫することで理解を促進する方法が提案されている。

西原陽子，砂山渡，谷内田正彦，"Webページの難易度と学習順序に基づく情報理解支援システム", 電子情報通信学会論文誌D, Vol.J89-D, No.9, pp.1963-1975, 2006.

非特許文献１の方式では、Ｗｅｂ検索結果を難易度に基づいて順序立てて提示することで、簡単な内容から順を追ってなじみのない単語の理解を促進するシステムを提案している。入力されるキーワードが専門用語などの難しい言葉であれば、検索結果を難易度に基づいて比較できるが、食べ物の名前などが入力された場合、検索結果に含まれるキーワードは原材料や産地、味などであり、説明に難易度の差が無いため難易度で説明の順序を決めることができない。また、旅行先などで目の前にある食べ物などについてすぐ知りたい場合、じっくり検索結果を読み込むことは煩雑である。

また、関連サービスとして、飲食店サイトに掲載されたメニューの補足説明を外国人向けに提示するサービス「ぐるなび外国語版」が挙げられる。このサービスでは、提示する補足説明は事前に飲食店（サービス提供者）側が選択及び入力する必要があり、説明を自動生成することはできないため、手間がかかる。また、複数の食材が含まれる場合に個々の食材の説明まで対応することはできない。

本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、事物の効率的な理解を支援することを目的とする。

そこで上記課題を解決するため、或る事物に関する文書情報を取得する取得手順と、前記文書情報の構成要素を抽出する抽出手順と、事物の説明に用いられる複数の用語を該説明における役割の観点から複数のグループに分類して記憶する記憶部を参照して、前記各構成要素が属するグループを判定する判定手順と、優先順位の高いグループに属すると判定された構成要素を優先して出力対象として選択する選択手順と、をコンピュータが実行する。

事物の効率的な理解を支援することができる。

本発明の実施の形態におけるシステムの構成例を示す図である。 本発明の実施の形態における理解支援装置１０のハードウェア構成例を示す図である。 本発明の実施の形態における理解支援装置１０の機能構成例を示す図である。 理解支援装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 構成要素及び要素重要度の抽出結果の一例を示す図である。 構造化ルール定義ＤＢ１２０の構成例を示す図である。 各構成要素に構造タグが付与された例を示す図である。 提示ルール定義ＤＢ１３０の構成例を示す図である。 提示情報の一例を示す図である。

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の実施の形態におけるシステムの構成例を示す図である。図１において、理解支援装置１０は、１以上の利用者端末２０とインターネット等のネットワークＮ１を介して接続される。利用者端末２０は、無線回線等を経由して、ネットワークＮ１に接続されてもよい。

理解支援装置１０は、ユーザにとってなじみのない任意の事物（商品名等の固有名詞、"うどん"のような一般名詞、"ぶりの照り焼き"のようなメニュー名、ランドマーク名や地名など）（以下、「対象事物」という。）の理解を支援するためにユーザに対して提示する情報（以下、「提示情報」という。）を生成及び出力する１以上のコンピュータである。

利用者端末２０は、ユーザが所有するスマートフォン、タブレット、ＰＣ、店頭や駅などの公共の場に設置された端末など、対象事物を示す情報（以下、「対象情報」という。）を入力できる任意の機器である。対象情報の一例として、対象事物の名称や対象事物を表す用語等が挙げられる。対象情報の入力方法は、音声入力、タッチパネルによる選択、文字入力、又はキーボード入力等、任意の方法でよい。

図２は、本発明の実施の形態における理解支援装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図２の理解支援装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、及びインタフェース装置１０５等を有する。

理解支援装置１０での処理を実現するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。

メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って理解支援装置１０に係る機能を実行する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。

図３は、本発明の実施の形態における理解支援装置１０の機能構成例を示す図である。図３において、理解支援装置１０は、受信部１１、条件抽出部１２、要素抽出部１３、構成情報取得部１４、提示ルール取得部１５、表示整形部１６及び送信部１７等を有する。これら各部は、理解支援装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。理解支援装置１０は、また、構造化ルール定義ＤＢ１２０及び提示ルール定義ＤＢ１３０等のデータベース（記憶部）を利用する。これら各データベースは、例えば、補助記憶装置１０２、又は理解支援装置１０にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いて実現可能である。

以下、理解支援装置１０が実行する処理手順について説明する。図４は、理解支援装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。

ステップＳ１において、受信部１１は、利用者端末２０に対して入力された対象情報に係る対象事物の提示情報の取得要求を、利用者端末２０から受信する。当該取得要求には、対象情報が含まれる。

続いて、条件抽出部１２は、提示環境情報を取得し、当該提示環境情報を受信部１１へ送信する（Ｓ２）。提示環境情報とは、例えば、「スマートフォン」、「ＰＣ」、「タブレット」、「スマートＴＶ」等、提示情報の出力先の環境（利用者端末２０）の種別を示すである。本実施の形態では、対象情報の入力元と提示情報の出力先とが同じ利用者端末２０である例について説明するが、当該入力元及び当該出力先が異なる場合には、出力先の利用者端末２０の提示環境情報が取得されればよい。なお、提示環境情報は、利用者端末２０から送信される、提示情報の取得要求に含まれる情報に基づいて条件抽出部１２が自動的に判別してもよいし、利用者端末２０に対してユーザによって明示的に入力されてもよい。提示環境情報が、自動的に判別される場合に、提示環境情報が判別できない場合は、予め設定されるデフォルト値（例えば、「スマートフォン」等）が提示環境情報として採用されてもよい。

続いて、受信部１１は、受信した対象情報を要素抽出部１３へ送信し（Ｓ３）、提示環境情報を提示ルール取得部１５へ送信する（Ｓ４）。

続いて、要素抽出部１３は、対象情報に対する提示情報の情報源Ｄ１を収集する（Ｓ５）。情報源Ｄ１は、例えば、対象情報を検索語としてＷｅｂ（インターネット）で検索することで得られるスニペットの上位１００件等でもよい。すなわち、情報源Ｄ１は、対象事物に関する何らかの情報（対象事物を説明する情報又は対象事物の特徴を表す情報等）が記載された文書情報群である。

続いて、要素抽出部１３は、情報源Ｄ１の構成要素と、各構成要素の要素重要度とを情報源Ｄ１から抽出する（Ｓ６）。構成要素は、例えば、単語等であり、要素重要度は、単語重要度である。構成要素は、情報源Ｄ１を形態素解析することによって取得されてもよい。形態素解析には、例えば、「http://tools.metro-bb.com/api/keitaiso」において公開されているツールが利用されてもよい。なお、スニペット１００件等、複数の文書情報が情報源Ｄ１である場合、要素抽出部１３は、収集した全ての文書情報群を一つにまとめた文書情報に対して形態素解析を行うことで、構成要素群（単語群）を得る。構成要素の要素重要度（単語重要度）は、形態素解析によって得られる出現頻度等、対象事物の特徴の表現における重要性の程度を示すことが可能な数値であればよい。

図５は、構成要素及び要素重要度の抽出結果の一例を示す図である。図５では、対象情報が「なめろう」である場合の情報源Ｄ１と、情報源Ｄ１から抽出された構成要素及び要素重要度が示されている。

続いて、要素抽出部１３は、各構成要素と各構成要素の要素重要度とを構成情報取得部１４へ送信する（Ｓ７）。

続いて、構成情報取得部１４は、構造化ルール定義ＤＢ１２０を参照して、各構成要素について、提示情報に含める構成要素を選択する際の優先順位を判定する（Ｓ８）。

図６は、構造化ルール定義ＤＢ１２０の構成例を示す図である。図６に示されるように、構造化ルール定義ＤＢ１２０には、予め、複数の登録キーワードが１以上の構造定義に分類されて登録されている。構造定義は、各種の事物の説明に用いられる複数の用語をその説明における役割の観点から複数のグループに分類する概念である。登録キーワードは、事物の説明に用いられる用語である。

各構造定義には、登録キーワードを提示情報として提示する際の優先順位である提示重要度が設定されている。本実施の形態では、提示重要度の値が大きい程、優先順位が高い。複数の構造定義に対して同じ提示重要度が設定されてもよい。提示重要度は、構造定義間の相対的な優先度を比較可能な値であればどのような値でもよく、例えば、少数等の細かな数値で定義されてもよい。

図６では、「カテゴリー」、「構成（材料）」、「構成（作り方）」、「評価」、「位置付け」及び「特殊要素」の６つの構造定義が登録された例が示されているが、構造定義の分類形態や、構造定義の数は、所定のものに限られない。

「カテゴリー」は、事物のカテゴリー、すなわち、事物が何であるかを、対象情報として用いられる用語以外で表現する用語が属する分類（グループ）である。食べ物であれば、料理、食品、嗜好品類などが「カテゴリー」の一部として考えられ、建造物であれば、寺院、ビルなどが「カテゴリー」の一部として考えられる。

「構成」は、事物そのものに関する客観的な説明に用いられる用語が属する分類（グループ）である。食べ物の場合は、食材や調味料などの材料、調理法や切り方といった作り方などが「構成」の一部として考えられ、建造物の場合は、大きさや色などの外観、時代や関連人物といった歴史などが「構成」の一部として考えられる。

「評価」は、事物に対する人の感想等を表現する際に用いられる用語が属する分類（グループ）である。「位置付け」は、事物が社会的にどのように捉えられているか（事物の社会的な位置付け）を表現する用語が属する分類（グループ）である。「特殊要素」については後述される。

登録キーワードの登録は、例えば、日本語語彙大系（http://www.kecl.ntt.co.jp/icl/lirg/resources/GoiTaikei/）などの単語の分類定義が参照されて行われてもよい。日本語語彙大系では、任意の単語の分類が定義されている。この分類に該当する用語が登録キーワードとして登録されてもよい。各用語がいずれの構造定義に属するかは、登録者によって判断されてもよい。また、日本語語彙大系に存在しない用語が、登録キーワードに追加されてもよい。

なお、構造定義としてどのようなグループ分けをするかや、提示重要度等は、ユーザ調査や評価などに基づいて決定してもよい。図６の例は、実際にユーザ調査の知見に基づいて定めた提示重要度と構造定義である。また、構造化ルール定義ＤＢ１２０は、食べ物、建造物、それ以外など事物の種別に応じて複数用意されてもよい。

ステップＳ８において、構成情報取得部１４は、情報源Ｄ１から得られた各構成要素について、構造化ルール定義ＤＢ１２０を参照して、構造定義及び提示重要度を特定する。すなわち、構成情報取得部１４は、当該各構成要素をいずれかの構造定義に分類し、分類先の構造定義に対応する提示重要度を各構成要素について特定する。

具体的には、構成情報取得部１４は、いずれかの登録キーワードに完全一致する構成要素については、当該登録キーワードに対応する構造定義及び提示重要度を取得する。構成情報取得部１４は、いずれの登録キーワードにも完全一致しない構成要素については、当該構成要素の分類に一致する登録キーワードに対応する構造定義及び提示重要度を取得する。当該構成要素の分類の特定には、日本語語彙大系が用いられてもよい。例えば、「郷土料理」という構成要素について、日本語語彙大系で「料理」という分類が特定された場合、構成情報取得部１４は、登録キーワード「料理」に対応する構造定義及び提示重要度を取得する。構成情報取得部１４は、各構成要素について特定された構造定義を構造タグとして当該構成要素に付与する。なお、日本語語彙大系で得られた分類がいずれの登録キーワードにも一致しない構成要素については、構成情報取得部１４は、当該分類の名称（分類名）をそのまま構造タグとして当該構成要素に付与する。各構成要素に構造タグが付与された例を図７に示す。

なお、或る構成要素が固有名詞等のように日本語語彙大系に含まれない単語等であり、当該構成要素の要素重要度が閾値より高い場合には、構成情報取得部１４は、当該構成要素を、構造化ルール定義ＤＢ１２０の「特殊要素」の登録キーワードに登録してもよい。この場合、当該構成要素に付与される構造タグは、「特殊要素」となる。また、当該閾値は、例えば、各構成要素の要素重要度の平均値であってもよい。なお、「特殊要素」という構造定義が構造化ルール定義ＤＢ１２０に存在しない場合には、「特殊要素」という構造定義が構造化ルール定義ＤＢ１２０に追加された上で、当該構造定義の登録キーワードに当該構成要素が追加されればよい。この際、当該構造定義の提示重要度は、既存の構造定義のいずれの提示重要度よりも低い値とされればよい。

続いて、構成情報取得部１４は、全ての構成要素と、各構成要素の要素重要度、構造タグ及び提示重要度を表示整形部１６へ送信する（Ｓ９）。

続いて、提示ルール取得部１５は、ステップＳ４において受信部１１から送信された提示環境情報に対応する提示ルールを提示ルール定義ＤＢ１３０から取得し、当該提示ルールを表示整形部１６へ送信する（Ｓ１０）。

図８は、提示ルール定義ＤＢ１３０の構成例を示す図である。図８に示されるように、提示ルール定義ＤＢ１３０には、提示情報の出力先の候補となる提示環境ごとに、提示ルールが登録されている。

提示ルールは、提示情報に含める情報量（構成要素の数等）を提示環境に応じて規定する情報である。例えば、提示ルールは、構造定義と要素重要度とに基づいて、出力対象（提示情報に含められる対象）を規定する。

提示ルールとして、提示重要度が高い構成要素を優先して選択するルールが考えられる。その際に、選択される構成要素の要素重要度が閾値ｔｈ１以上であれば、当該構成要素と同じ構造定義から複数個の情報を提示する、要素重要度が閾値ｔｈ２以下の場合は当該構成要素と同じ構造定義について２個以上提示しない、などの条件を加えることも考えられる。閾値ｔｈ１は、例えば、要素重要度の平均値とされ、閾値ｔｈ２は、例えば、１とされてもよい。

提示ルール定義ＤＢ１３０の設定方法として、提示する情報の数については、例えば一情報あたり４文字として１２ｐｔ以上の文字サイズを想定した場合に、平均的なスマートフォンの画面サイズの８０％以下に収まる文字の量、などとする方法が考えられる。

例えば、提示環境情報が「スマートフォン」である場合、提示ルール取得部１５は、提示ルール定義ＤＢ１３０（図８）において「スマートフォン」に対応付けられている、「構造定義がカテゴリーの構成要素を１個提示し、次にそれ以外の構造定義について提示重要度が高い順に、各構造定義の構成要素を要素重要度が高いものから２個ずつ提示し、最大７個の情報を提示する」という提示ルールを取得する。

このように、提示環境情報は、提示ルールの取得に用いられる。したがって、提示環境情報は、提示ルール定義ＤＢ１３０において「提示環境」として登録される粒度で提示環境を識別可能な情報であればよい。

なお、例えば、スマートフォンやＰＣなどの機種や、利用者端末２０に接続されているディスプレイの機種等に基づいて更に細かく提示環境が分類されてもよい。この場合、提示する文字数やフォントサイズに応じてさらに細かく提示ルールを設定することができる。

続いて、表示整形部１６は、各構成要素の要素重要度、構造タグ及び提示重要度と、提示ルールとに基づいて、全ての構成要素の中から提示情報に含める（出力対象とする）構成要素を選択する（Ｓ１１）。例えば、図８において「スマートフォン」に対応する提示ルールによれば、まず、構造定義が「カテゴリー」の構成要素の中から要素重要度が最高である構成要素（「郷土料理」）が１つ選択される。次に、提示重要度が高い構造定義から順番に、各構造定義に当てはまる構成要素を要素重要度が高いものから２個ずつ、要素重要度が１以下の場合は１個までという条件で最大７個となるまで選択されるため、「構成（材料）」に属する「味噌、アジ」が選択され、「構成（作り方）」に属する「たたき、おろし」が選択され、「評価」に属する「粘り気」が選択され、「位置付け」に属する「つまみ」が選択される。

続いて、表示整形部１６は、選択された構成要素に基づいて、提示情報を生成する（Ｓ１２）。提示情報は、選択された構成要素を選択順に列挙したものであってもよいし、構成要素を連結して文章にしたものであってもよい。また、図９に示されるように、構造定義ごとに構成要素が含められてもよい。なお、図９では、「カテゴリー」において選択された構成要素が、「これはＸＸＸです。」の「ＸＸＸ」に当てはめられる例が示されている。また、「構成（材料）」が「主な材料」に置換され、「構成（作り方）」が「調理法」に置換され、「評価」が「味・食感」に置換されるといったように、各構造定義が、対象事物の種別に適した表現に置換される例が示されている。

続いて、表示整形部１６は、提示情報を送信部１７に送信する（Ｓ１３）。送信部１７は、当該提示情報を利用者端末２０へ送信する（Ｓ１４）。その結果、利用者端末２０において提示情報が表示される。

上述したように、本実施の形態によれば、対象事物の理解の促進に効果が高い情報（構成要素）が優先的に提示されるため、対象事物について効率的な理解を支援することができる。また、Ｗｅｂ情報等から対象事物の特徴を導くため、辞書にない用語を含む説明（提示情報）も生成することができる。更に、提示環境に応じて、提示すべき情報の優先度を決めることで、提示環境に応じて情報量を絞ることができる。

なお、本実施の形態において、要素抽出部１３は、取得部及び抽出部の一例である。構成情報取得部１４は、判定部の一例である。表示整形部１６は、選択部の一例である。構造化ルールＤＢ１２０は、記憶部の一例である。

以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１０ 理解支援装置
１１ 受信部
１２ 条件抽出部
１３ 要素抽出部
１４ 構成情報取得部
１５ 提示ルール取得部
１６ 表示整形部
１７ 送信部
２０ 利用者端末
１００ ドライブ装置
１０１ 記録媒体
１０２ 補助記憶装置
１０３ メモリ装置
１０４ ＣＰＵ
１０５ インタフェース装置
１２０ 構造化ルール定義ＤＢ
１３０ 提示ルール定義ＤＢ
Ｂ バス
Ｄ１ 情報源

Claims (7)

1. 或る事物に関する文書情報を取得する取得手順と、
   前記文書情報の構成要素を抽出する抽出手順と、
   事物の説明に用いられる複数の用語を該説明における役割の観点から複数のグループに分類して記憶する記憶部を参照して、前記各構成要素が属するグループを判定する判定手順と、
   優先順位の高いグループに属すると判定された構成要素を優先して出力対象として選択する選択手順と、
   をコンピュータが実行することを特徴とする理解支援方法。
2. 前記抽出手順は、前記複数の構成要素のそれぞれの重要度を抽出し、
   前記選択手順は、同じグループに属すると判定された複数の構成要素について、前記重要度に基づいて出力対象とする構成要素を選択する、
   ことを特徴とする請求項１記載の理解支援方法。
3. 前記選択手順は、前記構成要素の出力先に応じて前記グループ及び前記重要度に基づいて出力対象を規定する情報を参照して、出力対象とする構成要素を選択する、
   ことを特徴とする請求項２記載の理解支援方法。
4. 或る事物に関する文書情報を取得する取得部と、
   前記文書情報の構成要素を抽出する抽出部と、
   事物の説明に用いられる複数の用語を該説明における役割の観点から複数のグループに分類して記憶する記憶部を参照して、前記各構成要素が属するグループを判定する判定部と、
   優先順位の高いグループに属すると判定された構成要素を優先して出力対象として選択する選択部と、
   を有することを特徴とする理解支援装置。
5. 前記抽出部は、前記複数の構成要素のそれぞれの重要度を抽出し、
   前記選択部は、同じグループに属すると判定された複数の構成要素について、前記重要度に基づいて出力対象とする構成要素を選択する、
   ことを特徴とする請求項４記載の理解支援装置。
6. 前記選択部は、前記構成要素の出力先に応じて前記グループ及び前記重要度に基づいて出力対象を規定する情報を参照して、出力対象とする構成要素を選択する、
   ことを特徴とする請求項５記載の理解支援装置。
7. 請求項４乃至６いずれか一項記載の各部としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。

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