JP2003203091A - Document speed-read supporting device, method and program, and recording medium - Google Patents
Document speed-read supporting device, method and program, and recording mediumInfo
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Abstract
Description
【0001】[0001]
【発明が属する技術分野】本発明は、文書速読支援装
置、文書速読支援方法、文書速読支援プログラムおよび
記録媒体に係り、特にユーザの要求に対応する文書ある
いは文を容易に選択させ、選択された文書あるいは文の
速読を支援するための表示技術に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a document speed reading support device, a document speed reading support method, a document speed reading support program and a recording medium, and in particular, allows a user to easily select a document or a sentence corresponding to a user's request. The present invention relates to a display technology for supporting speed reading of a selected document or sentence.
【0002】[0002]
【従来の技術】特開平7−65005号公報において
は、大量の文書に対して、ユーザが迅速に目を通せるよ
うに支援すべく、文書の特定部分を識別して表示する文
書速読支援表示装置の構成が開示されている。具体的に
は、文書速読支援表示装置の「特定部分抽出手段は、電
子化された文書に対して、文書中の特定部分を抽出す
る。特定部分識別表示・印刷手段は、前記特定部分抽出
手段で抽出された特定部分を他の部分と識別して表示あ
るいは印刷する。前記特定部分抽出手段が文書の速読に
適した部分を識別する。」構成が開示され「文書中の重
要部分を識別表示できるので、文書に迅速に目を通す際
のポイントとして有用になる。」旨が記載されている。2. Description of the Related Art In Japanese Patent Laid-Open No. 7-65005, document speed reading support for identifying and displaying a specific portion of a document in order to assist a user to quickly read a large number of documents. The configuration of the display device is disclosed. Specifically, the "specific portion extraction means of the document speed reading support display device extracts a specific portion in the document from the digitized document. The specific portion identification display / printing means extracts the specific portion. The specific portion extracted by the means is displayed or printed by distinguishing it from other portions. The specific portion extracting means identifies the portion suitable for speed reading of the document. Since it can be identified and displayed, it is useful as a point when quickly looking through the document. "
【0003】[0003]
【発明が解決しようとする課題】上記従来の文書速読支
援表示装置においては、文字のフォントを変更したりす
ることにより特定部分を容易に識別させ、文書を速読さ
せ、あるいは、文書内容を把握させる構成を採ってい
た。しかしながら、特定部分の識別は、ユーザの興味の
対象とは無関係に行われるため、ユーザが特定の興味を
持って文書を読み進めようとする場合には、こららの特
定部分の識別は意味をなさない。従って、かえってユー
ザの文書内容の理解の妨げになってしまう場合もあっ
た。また、文書の閲覧を円滑に行うためには、マウス操
作やキーボード操作を少なくした方が望ましい。In the conventional document speed reading support display device described above, a specific portion can be easily identified by changing the font of characters so that the document can be quickly read or the document contents can be read. It had a configuration to let people know. However, since the identification of the specific portion is performed regardless of the target of the user's interest, when the user wants to read the document with a specific interest, the identification of these specific portions does not make sense. Don't do it. Therefore, it may rather hinder the user's understanding of the document contents. In order to browse the document smoothly, it is desirable to reduce the number of mouse operations and keyboard operations.
【0004】さらにユーザが選択したオブジェクト(文
や単語)に対して、どれくらい関連する文が存在するの
か、あるいは、どの文が関連するのか全体を把握しづら
いという問題点もあった。特に多種多様な文書から情報
の獲得を目的とするユーザは、文書に興味の対象である
事項が含まれているか否かを素早く判断したいと希望し
たとしても、興味の対象である事項が含まれている文書
であるか否かの判断基準がないため、文書全てに目を通
さなければならないという問題点があった。そこで、本
発明の目的は、ユーザの興味に沿って文書の特定部分を
提示し、ユーザの文書内容の迅速な理解を助けることが
可能な、文書速読支援装置、文書速読支援方法、文書速
読支援プログラムおよびプログラムを記録した記録媒体
を提供することにある。Further, there is another problem that it is difficult to grasp how many related sentences exist or which related sentence is related to the object (sentence or word) selected by the user. In particular, a user who wants to acquire information from a wide variety of documents does not include items of interest, even if he / she wants to quickly determine whether the document contains items of interest. Since there is no standard for judging whether or not the document is an existing document, there is a problem that it is necessary to read all the documents. Therefore, an object of the present invention is to provide a specific portion of a document in accordance with the user's interest and to assist the user in quickly understanding the document content, a document speed reading support device, a document speed reading support method, and a document. An object is to provide a speed reading support program and a recording medium recording the program.
【0005】[0005]
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、文書速読支援装置は、一つまたは一連の文書を構成
する文書データから当該文書を構成する単語あるいは文
節を抽出し、抽出した単語あるいは文節に対応するキー
ワードを前記文書データから抽出するキーワード抽出部
と、抽出された複数のキーワードに基づいて表示用空間
を設定し、前記表示用空間に前記文書を構成する各文の
内容相互の関連性を視覚的に表示する関連性表示部と、
を備えたことを特徴としている。上記構成によれば、文
書速読支援装置のキーワード抽出部は、一つまたは一連
の文書を構成する文書データから当該文書を構成する単
語あるいは文節を抽出し、抽出した単語あるいは文節に
対応するキーワードを前記文書データから抽出する。こ
れにより関連性表示部は、抽出された複数のキーワード
に基づいて表示用空間を設定し、前記表示用空間に前記
文書を構成する各文の内容相互の関連性を視覚的に表示
する。In order to solve the above problems, a document speed reading support device extracts a word or a clause constituting a document from document data constituting one or a series of documents, and extracts the extracted word. Alternatively, a keyword extraction unit that extracts a keyword corresponding to a phrase from the document data, and a display space is set based on the plurality of extracted keywords, and the contents of each sentence that composes the document in the display space are mutually different. A relationship display section for visually displaying the relationship,
It is characterized by having. According to the above configuration, the keyword extraction unit of the document speed reading support device extracts a word or a phrase forming the document from document data forming a document or a series of documents, and a keyword corresponding to the extracted word or phrase. Is extracted from the document data. As a result, the relevance display unit sets the display space based on the extracted plurality of keywords, and visually displays the relevance of the contents of each sentence that composes the document in the display space.
【0006】この場合において、前記関連性表示部は、
前記各文の内容相互の関連性の度合いを前記表示用空間
内における距離の遠近として視覚的に表示するようにし
てもよい。In this case, the relationship display section is
The degree of relevance of the contents of each sentence may be visually displayed as a distance in the display space.
【0007】また、前記関連性表示部は、前記各文のそ
れぞれに対応する識別子を表示するようにしてもよい。Further, the relation display section may display an identifier corresponding to each of the sentences.
【0008】さらに前記関連性表示部は、前記識別子の
いずれが選択されたかを検出する選択検出部と、前記選
択された識別子に対応する文に基づいて前記表示用空間
の再設定を行う空間再設定部と、を備えるようにしても
よい。Further, the relevance display unit is a space detection unit for resetting the display space based on a selection detection unit for detecting which one of the identifiers is selected and a sentence corresponding to the selected identifier. A setting unit may be provided.
【0009】さらにまた、前記関連性表示部は、前記識
別子のいずれが選択されたかを検出する選択検出部と、
選択された識別子に対応する文を表示する文表示部と、
を備えるようにしてもよい。Furthermore, the relevance display section includes a selection detection section for detecting which of the identifiers has been selected,
A sentence display section for displaying a sentence corresponding to the selected identifier,
May be provided.
【0010】また、前記関連性表示部は、前記文表示部
に表示された文に含まれるキーワードのいずれが選択さ
れたかを検出するキーワード選択検出部と、前記選択さ
れたキーワードに基づいて前記表示用空間の再設定を行
う空間再設定部と、を備えるようにしてもよい。The relevance display section detects a keyword included in the sentence displayed in the sentence display section, which is selected, and the display based on the selected keyword. A space resetting unit that resets the working space may be provided.
【0011】また、文書速読支援方法は、一つまたは一
連の文書を構成する文書データから当該文書を構成する
単語あるいは文節を抽出し、抽出した単語あるいは文節
に対応するキーワードを前記文書データから抽出するキ
ーワード抽出過程と、抽出された複数のキーワードに基
づいて表示用空間を設定し、前記表示用空間に前記文書
を構成する各文の内容相互の関連性を視覚的に表示装置
に表示する関連性表示過程と、を備えたことを特徴とし
ている。Further, the document speed reading support method extracts a word or a clause constituting the document from document data constituting one or a series of documents, and extracts a keyword corresponding to the extracted word or clause from the document data. A keyword extraction process for extracting and a display space are set on the basis of a plurality of extracted keywords, and the mutual relation between the contents of each sentence constituting the document is visually displayed on the display device in the display space. And a relevance display process.
【0012】この場合において、前記各文の内容相互の
関連性の度合いを前記表示用空間内における距離の遠近
として視覚的に表示するようにしてもよい。また、前記
各文のそれぞれに対応する識別子を表示するようにして
もよい。In this case, the degree of relevance of the contents of each sentence may be visually displayed as the distance in the display space. Also, an identifier corresponding to each of the sentences may be displayed.
【0013】さらに、前記表示装置の表示画面上で前記
識別子のいずれが選択されたかを検出する選択検出過程
と、前記選択された識別子に対応する文に基づいて前記
表示用空間の再設定を行う空間再設定過程と、を備える
ようにしてもよい。Further, the display space is reset based on a selection detecting process for detecting which one of the identifiers is selected on the display screen of the display device and a sentence corresponding to the selected identifier. And a space resetting step.
【0014】またさらに、前記表示装置の表示画面上で
前記識別子のいずれが選択されたかを検出する選択検出
過程と、選択された識別子に対応する文を前記表示装置
に表示する文表示過程と、を備えるようにしてもよい。Furthermore, a selection detecting step of detecting which one of the identifiers is selected on the display screen of the display device, and a sentence displaying step of displaying a sentence corresponding to the selected identifier on the display device. May be provided.
【0015】また、前記表示された文に含まれるキーワ
ードのいずれかが選択されたかを検出するキーワード選
択検出過程と、前記選択されたキーワードに基づいて前
記表示用空間の再設定を行う空間再設定過程と、を備え
るようにしてもよい。Further, a keyword selection detecting process for detecting whether any of the keywords included in the displayed sentence is selected, and a space resetting for resetting the display space based on the selected keyword. The process may be provided.
【0016】また、コンピュータを、表示装置を備えた
文書速読支援装置として機能させるための文書速読支援
プログラムにおいて、一つまたは一連の文書を構成する
文書データから当該文書を構成する単語あるいは文節を
抽出させ、抽出させた単語あるいは文節に対応するキー
ワードを前記文書データから抽出させ、抽出させた複数
のキーワードに基づいて表示用空間を設定させ、前記表
示用空間に前記文書を構成する各文の内容相互の関連性
を視覚的に表示装置に表示させる、ことを特徴としてい
る。Further, in a document speed reading support program for causing a computer to function as a document speed reading support device having a display device, words or phrases constituting the document from document data constituting one or a series of documents. Is extracted, keywords corresponding to the extracted words or phrases are extracted from the document data, a display space is set based on the plurality of extracted keywords, and each sentence constituting the document is displayed in the display space. It is characterized in that the mutual relationship between the contents of (1) is visually displayed on the display device.
【0017】この場合において、前記各文の内容相互の
関連性の度合いを前記表示用空間内における距離の遠近
として視覚的に表示させるようにしてもよい。また、前
記各文のそれぞれに対応する識別子を表示させるように
してもよい。In this case, the degree of relevance of the contents of each sentence may be visually displayed as the distance in the display space. Further, an identifier corresponding to each of the sentences may be displayed.
【0018】さらに前記表示装置の表示画面上で前記識
別子のいずれが選択されたかを検出させ、前記選択され
た識別子に対応する文に基づいて前記表示用空間の再設
定を行わせる、ようにしてもよい。Further, it is possible to detect which one of the identifiers is selected on the display screen of the display device, and reset the display space based on the sentence corresponding to the selected identifier. Good.
【0019】さらにまた、前記表示装置の表示画面上で
前記識別子のいずれが選択されたかを検出させ、選択さ
れた識別子に対応する文を前記表示装置に表示させる、
ようにしてもよい。Furthermore, it is detected which one of the identifiers is selected on the display screen of the display device, and a sentence corresponding to the selected identifier is displayed on the display device.
You may do it.
【0020】また、前記表示された文に含まれるキーワ
ードのいずれが選択されたかを検出させ、前記選択され
たキーワードに基づいて前記表示用空間の再設定を行わ
せる、ようにしてもよい。また、上記各文書速読支援プ
ログラムを記録媒体に記録するようにしてもよい。It is also possible to detect which one of the keywords included in the displayed sentence has been selected and reset the display space based on the selected keyword. Further, each of the document speed reading support programs may be recorded in a recording medium.
【0021】[0021]
【発明の実施の形態】次に本発明の好適な実施の形態に
ついて説明する。
[1]実施形態の構成
図1は実施形態のスタンドアロン方式の文書速読支援装
置の機能的構成を示すブロック図である。文書速読支援
装置10は、大別すると、制御部11、データベース部
12、言語処理部13、配置図作成部14、表示部1
5、イベント判定部16、重要キーワード抽出部17、
関連キーワード抽出部18および操作部19を備えてい
る。文書速読支援装置10は、一般的なパーソナルコン
ピュータと同様の構成を有しており、図2に示すよう
に、文書速読支援装置10全体を制御するMPU(Micr
o Processor Unit)21と、制御プログラムなどをあら
かじめ記憶したROM22と、ワーキングエリアとして
処理結果などを一時的に格納するRAM23と、表示部
15あるいは操作部19との間のインターフェース機能
を提供するインターフェース部24と、各部を接続する
バス25などを備えている。この場合において、文書速
読支援プログラムは、ROM22、RAM23あるいは
外部記憶装置26に格納されている。また、データベー
ス部12は、外部記憶装置26に格納されている。ここ
で、外部記憶装置26は、ハードディスク、大容量光デ
ィスクなどの固定あるいはリムーバブルな記録媒体を備
え、各種データを記憶している。BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Next, preferred embodiments of the present invention will be described. [1] Configuration of Embodiment FIG. 1 is a block diagram showing the functional configuration of a stand-alone document speed reading support device of the embodiment. The document speed reading support device 10 is roughly classified into a control unit 11, a database unit 12, a language processing unit 13, a layout drawing creation unit 14, and a display unit 1.
5, event determination unit 16, important keyword extraction unit 17,
The related keyword extraction unit 18 and the operation unit 19 are provided. The document speed reading support device 10 has the same configuration as a general personal computer, and as shown in FIG. 2, an MPU (Micr) that controls the document speed reading support device 10 as a whole.
Processor unit) 21, a ROM 22 in which control programs and the like are stored in advance, a RAM 23 that temporarily stores processing results and the like as a working area, and an interface unit that provides an interface function between the display unit 15 or the operation unit 19. 24, and a bus 25 for connecting each unit. In this case, the document speed reading support program is stored in the ROM 22, the RAM 23, or the external storage device 26. Further, the database unit 12 is stored in the external storage device 26. Here, the external storage device 26 includes a fixed or removable recording medium such as a hard disk or a large-capacity optical disk, and stores various data.
【0022】制御部11は、文書速読支援装置10全体
を制御する。データベース部12は、後述する形態素解
析辞書、言語処理解析結果データベース、重要キーワー
ド結果データベース、関連キーワード結果データベース
を備えている。言語処理部13は、形態素解析処理、構
文解析処理、意味解析処理、解析結果記録処理を行う。
これらの各処理については、後に詳述する。配置図作成
部14は、文書または文書を構成する文のいずれかを予
め定義した空間上に配置した配置図を作成する。表示部
15は、配置図作成部14で作成されたビットマップ化
された空間図を表示する。イベント判定部16は、ユー
ザが興味の対象を特定するための操作を行ったか否かを
判定する。重要キーワード抽出部17は、速読対象の文
書から重要キーワードを抽出する。関連キーワード抽出
部18は、速読対象の文書から重要キーワードに関連す
る関連キーワードを抽出する。操作部19は、キーボー
ド、マウス、タブレットなどにより構成され、ユーザが
各種操作を行う。The control unit 11 controls the entire document speed reading support device 10. The database unit 12 includes a morphological analysis dictionary, a language processing analysis result database, an important keyword result database, and a related keyword result database, which will be described later. The language processing unit 13 performs morphological analysis processing, syntax analysis processing, semantic analysis processing, and analysis result recording processing.
Each of these processes will be described in detail later. The layout drawing creating unit 14 creates a layout drawing in which either a document or sentences constituting the document are arranged in a predefined space. The display unit 15 displays the spatial map converted into the bitmap created by the layout drawing creating unit 14. The event determination unit 16 determines whether or not the user has performed an operation for specifying a target of interest. The important keyword extracting unit 17 extracts an important keyword from the document to be speed-read. The related keyword extraction unit 18 extracts a related keyword related to the important keyword from the document to be speed-read. The operation unit 19 includes a keyboard, a mouse, a tablet, and the like, and the user performs various operations.
【0023】[2]実施形態の動作
次に図3ないし図21を参照して、実施形態の動作を説
明する。この場合において、速読対象の文書は、例えば
図3に示す文書DC0〜DCNのようなものであり、す
でに外部記憶装置26に格納されているものとして説明
する。[2] Operation of the Embodiment Next, the operation of the embodiment will be described with reference to FIGS. 3 to 21. In this case, the document to be speed-read is, for example, one of the documents DC0 to DCN shown in FIG. 3, which will be described as already stored in the external storage device 26.
【0024】図4に概要処理フローチャートを示す。ま
ず、MPU21は、速読対象の文書を外部記憶装置26
からバス25を介して読み出し、言語処理を行う(ステ
ップS11)。ここで、言語処理について詳細に説明す
る。図5に言語処理の処理フローチャートを示す。言語
処理においては、MPU21は、まず形態素解析処理を
行う(ステップS21)。形態素解析処理では、データ
ベース部12に格納されている形態素解析辞書に基づい
て各文書を構成している文節の区切り認識処理、単語の
区切り認識処理、単語の品詞認識処理を行う。図6は形
態素解析辞書のデータフォーマットである。形態素解析
辞書のデータフォーマットは、漢字データ21、読みデ
ータ22、品詞データ23および意味データ24により
構成されている。FIG. 4 shows a schematic processing flowchart. First, the MPU 21 stores the document to be speed-read in the external storage device 26.
Is read out via the bus 25 and language processing is performed (step S11). Here, the language processing will be described in detail. FIG. 5 shows a processing flowchart of language processing. In the language processing, the MPU 21 first performs morphological analysis processing (step S21). In the morpheme analysis process, a segment break recognition process, a word break recognition process, and a word part-of-speech recognition process are performed based on the morpheme analysis dictionary stored in the database unit 12. FIG. 6 shows the data format of the morphological analysis dictionary. The data format of the morphological analysis dictionary is composed of Kanji data 21, reading data 22, part-of-speech data 23, and semantic data 24.
【0025】具体的には、漢字データ21が「販売」で
ある場合に、読みデータ22は「はんばい」となり、品
詞データ23は「サ変名詞」となり、意味データ24は
「販売」となる。同様に漢字データ21が「チケット」
である場合に、読みデータ22は「ちけっと」となり、
品詞データ23は「名詞」となり、意味データ24は
「商品」となる。また、漢字データ21が「次のよう
に」のように品詞が名詞+格助詞+形容動詞+形容動詞
連用形から構成される連語のような場合には、意味デー
タ24は実データを持たない場合もあり得る。Specifically, when the kanji data 21 is "sales", the reading data 22 is "hanbai", the part-of-speech data 23 is "sahen noun", and the meaning data 24 is "sales". . Similarly, the kanji data 21 is "ticket".
If it is, the reading data 22 becomes “Chicket”,
The part-of-speech data 23 becomes "noun", and the meaning data 24 becomes "product". In the case where the Kanji data 21 is a compound word such as "as in the case" such as a noun + case particle + adjective verb + adjective verb continuous form, the semantic data 24 has no actual data. There is also a possibility.
【0026】次にMPU21は、構文解析処理を行う
(ステップS22)。この構文解析処理では、MPU2
1は、形態素解析処理において解析された文を構成する
各文節において、各文節の係り先を決定する処理を行
う。続いてMPU21は、意味解析処理を行う(ステッ
プS23)。この意味解析処理では、MPU21は、形
態素解析、構文解析された文を構成する各単語に対し
て、意味を割り当てる処理を行う。さらにMPU21
は、解析結果記録処理を行う(ステップS24)。解析
結果記録処理では、各文書に対する解析結果をデータベ
ース部12の言語処理解析結果データベースに記録する
処理を行う。解析結果としては各文書を特定するための
文書番号、文書を構成する各文を特定するための文番
号、文節区切り、文節の係り先、単語の区切り、単語の
品詞、単語の意味などが得られるので、これらをデータ
ベース部12を構成する言語処理解析結果データベース
に所定のフォーマットで記録することとなる。Next, the MPU 21 performs a syntax analysis process (step S22). In this parsing process, MPU2
1 performs a process of determining the relation destination of each phrase in each phrase constituting the sentence analyzed in the morphological analysis process. Subsequently, the MPU 21 performs a semantic analysis process (step S23). In this semantic analysis process, the MPU 21 performs a process of assigning a meaning to each word that constitutes a sentence subjected to morphological analysis and syntax analysis. Further MPU21
Performs an analysis result recording process (step S24). In the analysis result recording process, the analysis result for each document is recorded in the language processing analysis result database of the database unit 12. As the analysis result, the document number for identifying each document, the sentence number for identifying each sentence that composes the document, the segment break, the destination of the segment, the word segment, the part of speech of the word, the meaning of the word, etc. are obtained. Therefore, these are recorded in a predetermined format in the language processing analysis result database forming the database unit 12.
【0027】ここで、言語処理解析結果データベースに
ついて説明する。図7に示すように、言語処理解析結果
データベース30は、大別すると、文書管理データベー
ス31、単語管理データベース32、文節管理データベ
ース33、重要キーワード管理データベース34および
関連キーワード管理データベース35を備えている。図
8に文書管理データベースの一例を示す。文書管理デー
タベース31は、各文書管理レコードを特定するための
IDデータ41、各文書を特定すべく割り当てられた文
書番号データ42、当該文書を構成する各文に割り当て
られた通し番号に相当する文番号データ43、当該文を
構成する単語数に相当する単語数データ44および当該
単語を構成する文節数に相当する文節数データ45を備
えている。この場合において、文番号データ43は、各
文書に出現する各文を出現する順番で0からの通し番号
が与えられている。Here, the language processing analysis result database will be described. As shown in FIG. 7, the language processing analysis result database 30 roughly includes a document management database 31, a word management database 32, a phrase management database 33, an important keyword management database 34, and a related keyword management database 35. FIG. 8 shows an example of the document management database. The document management database 31 includes ID data 41 for identifying each document management record, document number data 42 assigned to identify each document, and sentence numbers corresponding to serial numbers assigned to each sentence forming the document. The data 43, word number data 44 corresponding to the number of words forming the sentence, and phrase number data 45 corresponding to the number of phrases forming the word are provided. In this case, the sentence number data 43 is given a serial number from 0 in the order in which the sentences appearing in each document appear.
【0028】より具体的には、IDデータ=2の文書
は、文書番号=0で特定される文書に含まれる文番号=
1の文についての情報を格納している。そして当該文番
号=1の文には、単語が9個含まれ、その文節数は5個
であることを表している。図9に単語管理データベース
の一例を示す。単語管理データベース32は、各単語管
理レコード特定するためのIDデータ51、当該単語が
含まれていた文書の文書番号に対応する文書番号データ
52、当該単語が含まれていた文の文番号に対応する文
番号データ53、当該単語に割り当てられた通し番号に
相当する単語番号データ54、当該単語の漢字表記ある
いはアルファベット表記を格納する漢字データ55、当
該単語の読みを格納する読みデータ56、当該単語の品
詞を格納する品詞データ57および当該単語の意味を格
納する意味データ58を備えている。More specifically, the document of ID data = 2 is the sentence number included in the document specified by the document number = 0.
Stores information about one sentence. The sentence with the sentence number = 1 includes nine words, and the number of clauses is five. FIG. 9 shows an example of the word management database. The word management database 32 corresponds to the ID data 51 for identifying each word management record, the document number data 52 corresponding to the document number of the document including the word, and the sentence number of the sentence including the word. Sentence number data 53, word number data 54 corresponding to the serial number assigned to the word, Kanji data 55 for storing the Kanji or alphabetical notation of the word, reading data 56 for storing the reading of the word, It includes part-of-speech data 57 for storing the part-of-speech and meaning data 58 for storing the meaning of the word.
【0029】この場合において、文番号データ53は、
各文書に出現する各文を出現する順番で0からの通し番
号が与えられている。単語番号データ54は、各文に出
現する各単語を出現する順番で0からの通し番号が与え
られている。より具体的には、IDデータ=1の単語
は、文書番号=0で特定される文書を構成する文番号=
0の文に含まれる単語番号=0に対応する単語について
の情報を格納している。そして当該単語番号=0の単語
は、「AAA」と表記され、その読みは「AAA」であ
り、品詞は名詞、意味は会社(会社名)であることを表
している。In this case, the sentence number data 53 is
Serial numbers from 0 are given in the order in which each sentence that appears in each document appears. The word number data 54 is given a serial number from 0 in the order in which each word that appears in each sentence appears. More specifically, the word of ID data = 1 is the sentence number of the document specified by the document number = 0.
Information about a word corresponding to a word number = 0 included in a sentence of 0 is stored. The word of the word number = 0 is written as “AAA”, its reading is “AAA”, the part of speech is a noun, and the meaning is a company (company name).
【0030】図10に文節管理データベースの一例を示
す。文節管理データベース33は、各文節管理レコード
を特定するためのIDデータ61、当該文節が含まれて
いた文書の文書番号に対応する文書番号データ62、当
該文節が含まれていた文の文番号に対応する文番号デー
タ63、当該文節に割り当てられた通し番号に相当する
文節番号データ64、当該文節に属する単語を特定する
ための所属単語番号データ65および当該文節の係り先
の文節を特定する係り先文節データ66を備えている。
この場合において、文番号データ63は、各文書に出現
する各文が出現する順番で0からの通し番号が与えられ
ている。文節番号データ64は各文に出現する各文節が
出現する順番で0からの通し番号が与えられている。FIG. 10 shows an example of the phrase management database. The phrase management database 33 includes ID data 61 for identifying each phrase management record, document number data 62 corresponding to the document number of the document including the phrase, and the sentence number of the sentence including the phrase. The corresponding sentence number data 63, the phrase number data 64 corresponding to the serial number assigned to the phrase, the belonging word number data 65 for specifying the word belonging to the phrase, and the destination for specifying the phrase to which the phrase belongs. The phrase data 66 is provided.
In this case, the sentence number data 63 is given a serial number from 0 in the order in which each sentence appearing in each document appears. The clause number data 64 is given a serial number from 0 in the order in which the clauses appearing in each sentence appear.
【0031】より具体的には、IDデータ=3の文節
は、文書番号=0で特定される文書を構成する文番号=
0の文に含まれる文節番号=2に対応する文節について
の情報を格納している。そして当該文節番号=2の単語
は、所属単語番号=3の「述べ」および所属単号番号=
4の「た」から構成され、係り先文節は無いということ
を表している。次にMPU21は、重要キーワード抽出
処理を行う(ステップS12)。すなわち、言語処理解
析結果データベース30内において、指定された文書番
号を有するレコードにおいて品詞が自立語(名詞、動
詞、形容詞、形容動詞)である単語を抽出する。抽出し
た単語にTFIDF法などを適用して、得られた値があ
らかじめ定めたしきい値よりも大きな単語を重要キーワ
ードとする。抽出した重要キーワードは、重要キーワー
ド管理データベース34に記録する。More specifically, the clause of ID data = 3 is the sentence number of the document specified by the document number = 0.
Information about the clause corresponding to the clause number = 2 included in the sentence of 0 is stored. Then, the word of the phrase number = 2 is “statement” of the belonging word number = 3 and the belonging unit number =
It is composed of "ta" in No. 4 and represents that there is no dependent phrase. Next, the MPU 21 performs an important keyword extraction process (step S12). That is, in the language processing analysis result database 30, words whose part of speech is an independent word (noun, verb, adjective, adjective verb) are extracted from the record having the specified document number. The TFIDF method or the like is applied to the extracted words, and the words whose obtained values are larger than a predetermined threshold value are set as important keywords. The extracted important keywords are recorded in the important keyword management database 34.
【0032】ここで、重要キーワード管理データベース
について図11を参照して説明する。重要キーワード管
理データベース34は、各重要キーワード管理レコード
を特定するためのIDデータ71、対応する重要キーワ
ードが含まれていた文書の文書番号に対応する文書番号
データ72、抽出した重要キーワードを格納した重要キ
ーワードデータ73を備えている。この場合において、
文書番号データ72は、図11において、例えば、ID
データ=2の場合のように、対応する重要キーワードが
含まれていた複数の文書の文書番号を格納可能としてい
る。より具体的には、IDデータ=300の重要キーワ
ードは、文書番号=0で特定される文書に含まれ、重要
キーワードは「チケット」であるということを表してい
る。Here, the important keyword management database will be described with reference to FIG. The important keyword management database 34 stores ID data 71 for identifying each important keyword management record, document number data 72 corresponding to the document number of the document containing the corresponding important keyword, and important keywords storing the extracted important keywords. The keyword data 73 is provided. In this case,
The document number data 72 is, for example, ID in FIG.
As in the case of data = 2, it is possible to store the document numbers of a plurality of documents including the corresponding important keywords. More specifically, the important keyword of ID data = 300 is included in the document specified by the document number = 0, and the important keyword is “ticket”.
【0033】次にMPU21は、抽出された複数の重要
キーワードに基づいて表示用空間を設定し、表示用空間
に文書を構成する各文の内容相互の関連性を視覚的に表
示するための配置図を作成する(ステップS13)。以
下、配置図の作成について図12の配置図作成処理フロ
ーチャートを参照して詳細に説明する。配置図を作成す
るにあたっては、まず各文書または各文に対して、重要
キーワードまたは関連キーワードを要素とするベクトル
を作成する(ステップS31)。ここで、関連キーワー
ドの抽出について説明する。関連キーワードの抽出に際
しては、まず、格助詞を利用した関連キーワード抽出処
理を行う。Next, the MPU 21 sets a display space based on the plurality of extracted important keywords, and arranges the contents for each sentence constituting the document in the display space so as to visually display the mutual relation. A diagram is created (step S13). The creation of the layout drawing will be described in detail below with reference to the layout drawing creation processing flowchart of FIG. In creating the layout drawing, first, for each document or each sentence, a vector whose elements are important keywords or related keywords is created (step S31). Here, extraction of related keywords will be described. When extracting a related keyword, first, a related keyword extraction process using a case particle is performed.
【0034】格助詞を利用して関連キーワードを抽出す
る理由は、格助詞が体言または体言に準ずるものに付い
て、その体言が他の語にどんな関係で続くかを示す助詞
であり、キーワードと関連性のある単語、すなわち、関
連キーワードを結びつけるものだからである。例えば、
格助詞「の」を用いてキーワードに接続されている単語
は、キーワードの所有関係にあるため、当該単語は関連
キーワードとして選択するのが好ましいからである。ま
た、格助詞「と」を用いてキーワードに接続されている
単語は、キーワードと並列関係にあり、当該単語は関連
キーワードとして選択するのが好ましいからである。The reason why the related keyword is extracted by using the case particle is that the case particle is a noun or a thing similar to the noun, and shows the relationship of the noun to other words. This is because they relate words that are related, that is, related keywords. For example,
This is because a word connected to a keyword using the case particle “no” has a keyword-owning relationship, and therefore it is preferable to select the word as a related keyword. Also, the word connected to the keyword using the case particle “to” has a parallel relationship with the keyword, and it is preferable to select the word as a related keyword.
【0035】より具体的には、キーワードが「チケッ
ト」である場合に、文書中に「チケットの優待販売」と
いう記載や、「限定数のチケット」という記載や、「問
い合わせとチケット」という記載がある場合には、「優
待販売」、「限定数」、「問い合わせ」などの単語を関
連キーワードとして選択することが可能となる。そし
て、選択された関連キーワードは、「チケット」に関す
る情報を必要としているユーザにとって重要な意味を持
つこととなる。次にMPU21は、抽出したキーワード
に対して意味解析により付与された意味コードを参照
し、意味コードに対応するテンプレートが存在するか否
かを判別する。ここで、意味コードとは、キーワードと
意味的に非常に近い関係にある単語で表され、例えば、
単語「チケット」、「切符」、「入場券」等には、「チ
ケット」という意味コードが付与され、単語「10月1
0日」、「2001年1月」等には、「日時」という意
味コードが付与されることとなる。また、意味コードに
対応するテンプレートには、当該意味コードと意味的に
関連する意味コードが登録されている。例えば、意味コ
ード「チケット」に対応するテンプレートでは、チケッ
トを思い浮かべた場合に連想される価格や販売開始日時
などの単語に付与される意味コードである「価格」、
「日時」などの意味コードが登録されている。More specifically, when the keyword is "ticket", the description "special ticket sale", "limited number of tickets", and "inquiry and ticket" are included in the document. In some cases, words such as “special sale”, “limited number”, and “inquiry” can be selected as related keywords. Then, the selected related keyword has an important meaning for the user who needs the information about the “ticket”. Next, the MPU 21 refers to the meaning code given to the extracted keyword by the semantic analysis, and determines whether or not the template corresponding to the meaning code exists. Here, the meaning code is represented by a word that is very closely related to the keyword, for example,
The words “ticket”, “ticket”, “admission ticket”, etc. are assigned the meaning code “ticket”, and the word “October 1
A meaning code of “date and time” is added to “0th day”, “January 2001”, and the like. Further, the template corresponding to the meaning code has registered therein a meaning code that is semantically related to the meaning code. For example, in the template corresponding to the meaning code “Ticket”, “Price”, which is the meaning code given to words such as the price associated with a ticket and the date and time of sale start,
Semantic codes such as "date and time" are registered.
【0036】同様に意味コード「パソコン」のテンプレ
ートには、パソコンを思い浮かべた場合に連想される単
語に付与される「CPU種類」、「HDD容量」、「価
格」などの意味コードが登録されている。また、意味コ
ードに対応するテンプレートが存在する場合には、MP
U21は、テンプレートを利用して関連キーワードの抽
出を行う。具体的には、MPU21は、意味コードに対
応するテンプレートに含まれている登録されている意味
コードが付与された単語が、当該キーワードを含む文の
前後において検索されるか否かを判別する。そして、該
当する単語が検索された場合には、当該単語を関連キー
ワードとして抽出することとなる。さらにテンプートに
登録されている単語についても対応する意味コードが存
在する場合には、さらに当該意味コードに対応するテン
プレートに登録されている単語を当該キーワードを含む
文の前後の文において検索し、同様に関連キーワードと
して抽出する。Similarly, in the template of the meaning code "personal computer", meaning codes such as "CPU type", "HDD capacity", and "price" that are given to words associated with a computer are registered. There is. If a template corresponding to the meaning code exists, MP
U21 extracts a related keyword using the template. Specifically, the MPU 21 determines whether or not the word to which the registered meaning code included in the template corresponding to the meaning code is added is searched before and after the sentence including the keyword. Then, when the corresponding word is searched, the word is extracted as a related keyword. Further, when the corresponding meaning code exists for the word registered in the tempo, the word registered in the template corresponding to the meaning code is searched for in the sentences before and after the sentence including the keyword, and As a related keyword.
【0037】これらの処理の結果、キーワードに対応し
て得られる関連キーワードとしては、例えば、以下の通
りとなる。
「チケット」 ……(キーワード)
「5月6日」 ……(関連キーワード)
「優待販売」 ……(関連キーワード)
「ダウンロード」 ……(キーワード)
「ライブ曲」 ……(関連キーワード)
「公開」 ……(関連キーワード)
…………
そして、MPU21は、抽出した関連キーワードを関連
キーワード管理データベース35に記録する。ここで、
関連キーワード管理データベースについて図13を参照
して説明する。As a result of these processes, the related keywords obtained corresponding to the keywords are as follows. “Ticket” …… (Keyword) “May 6th” …… (Related keyword) “Special sale” …… (Related keyword) “Download” …… (Keyword) “Live song” …… (Related keyword) “Public” .. (Related keyword) ........ Then, the MPU 21 records the extracted related keyword in the related keyword management database 35. here,
The related keyword management database will be described with reference to FIG.
【0038】関連キーワード管理データベース35は、
各関連キーワード管理レコードを特定するためのIDデ
ータ81、対応する関連キーワードが含まれていた文書
の文書番号に対応する文書番号データ82、抽出した関
連キーワードに対応する重要キーワードを格納したキー
ワードデータ83、抽出した関連キーワードを格納した
関連キーワードデータ84、当該関連キーワードが含ま
れていた文の文番号を格納した文番号データ85および
当該関連キーワードが含まれていた単語を特定するため
の単語番号データ86を備えている。より具体的には、
IDデータ=2の関連キーワードは、文書番号=0で特
定される文書に含まれ、重要キーワードは「チケット」
であり、関連キーワードは「ダウンロード」であるとい
うことを表している。さらに当該関連キーワードが含ま
れていた文の文番号は29であり、当該関連キーワード
が含まれていた単語の単語番号は、4であることを表し
ている。The related keyword management database 35 is
ID data 81 for identifying each related keyword management record, document number data 82 corresponding to the document number of the document including the corresponding related keyword, and keyword data 83 storing important keywords corresponding to the extracted related keywords. , The related keyword data 84 storing the extracted related keywords, the sentence number data 85 storing the sentence numbers of the sentences containing the related keywords, and the word number data for specifying the words containing the relevant keywords. It is equipped with 86. More specifically,
The related keyword of ID data = 2 is included in the document specified by the document number = 0, and the important keyword is “ticket”.
, Which means that the related keyword is “download”. Further, the sentence number of the sentence including the related keyword is 29, and the word number of the word including the related keyword is 4.
【0039】図14にベクトル作成時の処理フローチャ
ートを示す。ところで、重要キーワードは、文書に対応
する表示用空間を作成する場合および文書に対応する表
示用空間上でいずれかの文書が選択された直後に文の表
示用空間を作成する場合に用いられる。一方、関連キー
ワードは、重要キーワードで表示用空間が作成される場
合以外の場合に空間を作成する場合に用いられる。そこ
で、ベクトル作成に先立って、重要キーワードあるいは
関連キーワードのいずれでベクトルを作成するかを決定
すべく、関連キーワードでベクトルを作成するか否かを
判別する(ステップS41)。ステップS41の判別に
おいて、関連キーワードでベクトルを作成すると判別し
た場合には(ステップS41;Yes)、まず、単語管
理データベース32を参照して、指定された文(又は表
示空間上で選択された文)を構成する単語の情報を獲得
する。データベースから獲得する情報は、漢字とする
(ステップS42)。次に、関連キーワード管理データ
ベース35を参照して、S42で獲得した単語情報(漢
字)をキーワードとみなし、そのキーワードに対応する
関連キーワードと文番号データを獲得する。また、もし
もユーザが指定したキーワードがあったならば、そのキ
ーワードも関連キーワードとしてみなしてもよい(ステ
ップS43)。そして、S43で獲得した関連キーワー
ドと文番号データをもとに、指定された1つの文書に対
する行列を作成する(ステップS44)。作成する行列
は、行が文文番号データであり、列が関連キーワードで
ある。行列の要素値は、文番号データにおける関連キー
ワードの出現回数(又は出現の有無(1または0))とす
る。もしも文に対応する関連キーワードが存在しない場
合、要素の値は0とする。FIG. 14 shows a processing flowchart at the time of creating a vector. By the way, the important keyword is used when creating a display space corresponding to a document and when creating a sentence display space immediately after any document is selected on the display space corresponding to a document. On the other hand, the related keyword is used when creating a space other than the case where the display space is created by the important keyword. Therefore, prior to the vector creation, it is determined whether or not the vector is created with the related keyword in order to determine whether the vector is created with the important keyword or the related keyword (step S41). When it is determined in step S41 that a vector is to be created with the related keyword (step S41; Yes), first, the word management database 32 is referred to, and the designated sentence (or the sentence selected in the display space). ) To get information about the words that make up. The information acquired from the database is kanji (step S42). Next, referring to the related keyword management database 35, the word information (kanji) acquired in S42 is regarded as a keyword, and the related keyword and sentence number data corresponding to the keyword are acquired. Further, if there is a keyword specified by the user, that keyword may be regarded as a related keyword (step S43). Then, a matrix for one designated document is created based on the related keyword and sentence number data acquired in S43 (step S44). In the matrix to be created, the rows are the sentence number data and the columns are the related keywords. The element value of the matrix is the number of appearances (or presence or absence (1 or 0) of appearance of the related keyword in the sentence number data. If there is no related keyword corresponding to the sentence, the element value is set to 0.
【0040】一方、ステップS41の判別において、重
要キーワードでベクトルを作成すると判別した場合には
(ステップS41;No)、重要キーワード管理データ
ベース34から指定された文書番号データ72に対応す
る重要キーワードを読み込む。また、もしもユーザーが
指定したキーワードがあったならば、そのキーワードも
重要キーワードとしてみなしてもよい(ステップS4
5)。On the other hand, when it is determined in step S41 that a vector is created with the important keyword (step S41; No), the important keyword corresponding to the designated document number data 72 is read from the important keyword management database 34. . Also, if there is a keyword specified by the user, that keyword may be regarded as an important keyword (step S4).
5).
【0041】次に、ステップS46において、作成する
配置図が文間の関係を示すのか、または文書間の関係を
示すのかを判定する。文間の関係を示すと判定された場
合には(ステップS46;Yes)、単語管理データベ
ース32を参照し、指定された一つの文書番号データ5
2に対応する文番号データ53に対応する文ごとに重要
キーワードをカウントする。そして、文番号を行とし、
重要キーワードを列とする行列を作成する(ステップS
47)。一方、ステップS46の判定において、文書間
の関係を示すと判定された場合には(ステップS46;
No)、単語管理データベース32を参照し、指定され
た文書番号データ52に対応する文書ごとに重要キーワ
ードをカウントする。そして、文書番号を行とし、重要
キーワードを列とする行列を作成する(ステップS4
8)。尚、ステップS47とS48において、行列の要
素値は、重要キーワードの出現回数(又は出現の有無
(1または0))とする。もしも文番号データまたは文
書番号データに対応する重要キーワードが存在しない場
合、要素の値は0とする。この場合において、文のベク
トルを作成する場合、配置図作成後の見やすさを確保す
べく、定義した表示用空間上における各文の配置が過密
状態とならないように前後の文を考慮し、表示用空間の
軸を定めるようにすることも可能である。次に生成した
複数の文書あるいは文の行列(ベクトル)を主成分分析
あるいは特異値分解し、合成ベクトルを作成する(ステ
ップS32)。次にMPU21は、主成分分析あるいは
特異値分解された複数の文書あるいは文の行列(ベクト
ル)の中で、重要キーワードあるいは関連キーワードを
含んでいた複数の文書あるいは文の行列(ベクトル)か
ら重心を求める。そして当該重心が表示用空間の原点と
なるように、主成分分析あるいは特異値分解した合成ベ
クトルに移動行列を加えることとなる。Next, in step S46, it is determined whether the layout drawing to be created shows the relation between sentences or the relation between documents. When it is determined that the relationship between the sentences is shown (step S46; Yes), the word management database 32 is referred to, and the designated document number data 5
The important keywords are counted for each sentence corresponding to the sentence number data 53 corresponding to 2. And the sentence number as a line,
Create a matrix with important keywords as columns (step S
47). On the other hand, when it is determined in step S46 that the relationship between the documents is indicated (step S46;
No), referring to the word management database 32, the important keywords are counted for each document corresponding to the designated document number data 52. Then, a matrix having document numbers as rows and important keywords as columns is created (step S4).
8). In steps S47 and S48, the element value of the matrix is the number of appearances (or presence or absence (1 or 0) of the appearance of the important keyword). If the important keyword corresponding to the sentence number data or the document number data does not exist, the element value is set to 0. In this case, when creating a vector of sentences, in order to ensure visibility after creating the layout diagram, consider the preceding and following sentences so that the arrangement of each sentence in the defined display space does not become overcrowded, and display them. It is also possible to set the axis of the space for use. Next, the generated matrix (vector) of a plurality of documents or sentences is subjected to principal component analysis or singular value decomposition to create a combined vector (step S32). Next, the MPU 21 calculates the center of gravity from a matrix (vector) of documents or sentences that include an important keyword or a related keyword in a matrix (vector) of documents or sentences that have been subjected to principal component analysis or singular value decomposition. Ask. Then, a moving matrix is added to the composite vector subjected to the principal component analysis or the singular value decomposition so that the center of gravity becomes the origin of the display space.
【0042】次にMPU21は、文書あるいは文に含ま
れる成分(キーワード)のうち最も成分として多かった
第1主成分および第2主成分を軸とする2次元空間上に
文書または文を表すベクトルに相当する座標をマーク
(識別子)によりプロットし、その空間図を配置図とし
てビットマップ化する(ステップS34)。そして、M
PU21は、表示部15にビットマップ化した配置図を
表示する(ステップS14)。なお、配置図の表示の具
体例については、後述する。次にMPU21は、イベン
ト判定部16として機能し、イベントが発生したか否か
を判別する(ステップS15)。Next, the MPU 21 converts a vector representing a document or a sentence into a vector in a two-dimensional space centered on the first principal component and the second principal component, which are the largest components among the components (keywords) contained in the document or the sentence. Corresponding coordinates are plotted by marks (identifiers), and the spatial diagram is bitmapped as a layout diagram (step S34). And M
The PU 21 displays the bitmapped layout map on the display unit 15 (step S14). A specific example of displaying the layout drawing will be described later. Next, the MPU 21 functions as the event determination unit 16 and determines whether or not an event has occurred (step S15).
【0043】具体的には、ユーザがマウスで画面上をク
リックした場合に、例えば、以下のことを調べることと
なる。
表示用空間中の文書または文を表す座標をマーク
(識別)したか否か
文書(複数の文)表示中にいずれかのキーワードを
選択したか否か。
処理終了のボタンが操作されたが否か。
そしてMPU21は、処理を文処理制御に移行する(ス
テップS16)。文処理制御において、MPU21は、
図5で示した言語処理を行う必要があるか否かを判別す
る(ステップS51)。ステップS51の判別におい
て、言語処理を行う必要がある場合には(ステップS5
1;Yes)、MPU21は、図5で説明した言語処理
を行い(ステップS52)、処理をステップS53に移
行する。ステップS51の判別において、言語処理を行
う必要がない場合には(ステップS51;No)、MP
U21は、上述した手法により重要キーワードを抽出す
る(ステップS53)。Specifically, when the user clicks on the screen with the mouse, for example, the following will be investigated. Whether the coordinates that represent the document or sentence in the display space have been marked (identified) or not, and whether any keyword has been selected while the document (plural sentences) is being displayed. Whether the process end button has been operated. Then, the MPU 21 shifts the processing to the sentence processing control (step S16). In sentence processing control, the MPU 21
It is determined whether or not the language processing shown in FIG. 5 needs to be performed (step S51). When it is necessary to perform language processing in the determination of step S51 (step S5
1; Yes), the MPU 21 performs the language processing described in FIG. 5 (step S52), and moves the processing to step S53. When it is not necessary to perform language processing in the determination of step S51 (step S51; No), MP
U21 extracts the important keyword by the method described above (step S53).
【0044】さらにMPU21は、上述した手法により
関連キーワードを抽出する(ステップS54)。次にM
PU21は、文書あるいは文に含まれる成分(キーワー
ド)のうち最も成分として多かった第1主成分および第
2主成分を軸とする2次元空間上に文書または文を表す
ベクトルに相当する座標をマーク(識別子)によりプロ
ットし、その空間図を配置図としてビットマップ化して
配置図を作成する(ステップS55)。そして、MPU
21は、表示部15にビットマップ化した配置図を表示
する(ステップS56)。ここで、配置図の具体例につ
いて図面を参照して説明する。初期状態においては、図
16に示すように、文書相互の関連状態を示す配置図
が、キーワードとともに表示される。この場合におい
て、配置図は配置図表示領域A1に表示され、キーワー
ドはキーワード表示領域A2に表示される。ここで、キ
ーワード表示領域A2に表示されたキーワードは、配置
図表示領域A1において表示する配置図を作成する際に
用いたキーワードである。このキーワード表示領域A2
に表示されたキーワードは、ユーザが予め設定したキー
ワードを含むようにしたり、システムが独自に設定する
ようにすることも可能である。なお、文表示領域A3に
は何も表示されていない状態となっている。図16にお
いては、各文書が丸印で表されているとともに、その関
連性が近いものほど、丸印の間の距離が近く表現されて
いる。Further, the MPU 21 extracts the related keyword by the method described above (step S54). Then M
The PU 21 marks the coordinates corresponding to the vector representing the document or the sentence in the two-dimensional space having the first principal component and the second principal component, which are the most components among the components (keywords) included in the document or the sentence, as the axes. Plotting is performed by (identifier), and the spatial diagram is bitmapped as a layout diagram to create a layout diagram (step S55). And MPU
The display unit 21 displays the bitmapped layout map on the display unit 15 (step S56). Here, a specific example of the layout plan will be described with reference to the drawings. In the initial state, as shown in FIG. 16, a layout diagram showing the mutual relation state of documents is displayed together with keywords. In this case, the layout is displayed in the layout display area A1 and the keywords are displayed in the keyword display area A2. Here, the keywords displayed in the keyword display area A2 are the keywords used when creating the layout drawing displayed in the layout drawing display area A1. This keyword display area A2
It is possible to include the keyword preset by the user, or to set the keyword uniquely by the system. Note that nothing is displayed in the sentence display area A3. In FIG. 16, each document is represented by a circle, and the closer the relationship is, the closer the distance between the circles is.
【0045】そしてユーザが表示されている配置図表示
領域A1内の文書を選択すると、図17のようになる。
配置図表示領域A1には、選択された文書に対する文す
べてが配置され、重要な文であるほど図の中点に配置さ
れる。A2には、A1内の配置図を作成した際に用いた
キーワードのリストが表示される。A3には、選択され
た点に対応する文書を表示する。続いて、ユーザが配置
図表示領域A1中で、いずれかの文を選択すると、図1
8に示すように、選択された文に対する関連キーワード
の内容をよく反映した文DX1を配置図表示領域A1の
中点に表示し、対応する文を文書表示領域A3に表示す
る。さらにキーワード表示領域A2には、A1内の配置
図を作成した際に用いたキーワードのリストが表示され
る。この場合において、文書表示領域A3において、対
応する文DX1は、他の文と区別するため、図18に示
すように、枠を設けたり、フォントを変更したり、フォ
ントの色を変更したりして識別可能な状態とするThen, when the user selects a document in the displayed layout drawing display area A1, it becomes as shown in FIG.
All the sentences for the selected document are arranged in the layout drawing display area A1, and the more important the sentence is, the more the sentence is arranged at the midpoint of the drawing. In A2, a list of keywords used when creating the layout drawing in A1 is displayed. The document corresponding to the selected point is displayed in A3. Then, when the user selects any sentence in the layout drawing display area A1,
As shown in FIG. 8, the sentence DX1 that well reflects the content of the related keyword for the selected sentence is displayed at the midpoint of the layout drawing display area A1, and the corresponding sentence is displayed in the document display area A3. Further, in the keyword display area A2, a list of keywords used when the layout drawing in A1 is created is displayed. In this case, in the document display area A3, in order to distinguish the corresponding sentence DX1 from other sentences, as shown in FIG. 18, a frame is provided, the font is changed, or the font color is changed. To make it identifiable
【0046】また、文の重要度で配置図を作成するので
はなく、ユーザが予め興味の対象のキーワードを設定し
た場合には、ユーザが、表示されている興味の対象のキ
ーワード(図中、D1〜D5として表現)のいずれかを
選択すると、MPU21は、イベント判定部16を制御
し、イベントとしていずれのキーワードが選択されたか
を判別する(ステップS15)
この結果、例えば、選択したキーワードが「チケット」
であった場合には、図17に示すように、キーワード
「チケット」およびその関連キーワードを最も多く含む
文書を見つけだした後、その文書において、ユーザが予
め設定したキーワードをもっとも多く含んだ文DXを配
置図表示領域A1の中点に表示する。そしてDXに対応
する文を文書表示領域A3に枠で囲んで表示する。さら
にキーワード表示領域A2には、A1内の配置図を作成
した際に用いたキーワードのリストが表示される。この
場合において、文書表示領域A3において、対応する文
DXは、他の文と区別するため、図17に示すように、
枠を設けたり、フォントを変更したり、フォントの色を
変更したりして識別可能な状態とする。続いて、ユーザ
が配置図表示領域A1中で、いずれかの文を選択する
と、図18に示すように、選択された文に対する関連キ
ーワードの内容をよく反映した文DX1を表示用空間の
原点として配置図表示領域A1の中点に表示し、対応す
る文を文書表示領域A3に表示する。さらにキーワード
表示領域A2には、A1内の配置図を作成した際に用い
たキーワードのリストが表示される。If the user sets a keyword of interest in advance instead of creating a layout diagram based on the degree of importance of the sentence, the user can display the keyword of interest displayed (in the figure, When any one of (expressed as D1 to D5) is selected, the MPU 21 controls the event determination unit 16 to determine which keyword is selected as an event (step S15) As a result, for example, the selected keyword is “ ticket"
17, the document DX containing the keyword "ticket" and its related keywords most is found, and then the sentence DX containing the most keywords preset by the user in the document is found. It is displayed at the midpoint of the layout drawing display area A1. Then, the sentence corresponding to DX is displayed in a frame in the document display area A3. Further, in the keyword display area A2, a list of keywords used when the layout drawing in A1 is created is displayed. In this case, in the document display area A3, in order to distinguish the corresponding sentence DX from other sentences, as shown in FIG.
A frame is provided, the font is changed, and the font color is changed to make it identifiable. Subsequently, when the user selects any sentence in the layout drawing display area A1, as shown in FIG. 18, the sentence DX1 that well reflects the content of the related keyword for the selected sentence is set as the origin of the display space. It is displayed at the center point of the layout drawing display area A1, and the corresponding sentence is displayed in the document display area A3. Further, in the keyword display area A2, a list of keywords used when the layout drawing in A1 is created is displayed.
【0047】加えて、文DXについては、既に読んだ文
であるとして配置図表示領域A1中の表示を変更する。
さらにユーザが配置図表示領域A1中でいずれかの文を
選択し、あるいはキーワード表示領域A2においていず
れかのキーワードを選択すると、図19に示すように、
選択された文に対する関連キーワードの内容をよく反映
した文DX2を表示用空間の原点として配置図表示領域
A1の中点に表示し、対応する文を文書表示領域A3に
表示する。さらにキーワード表示領域A2には、A1内
の配置図を作成した際に用いたキーワードのリストが表
示される。In addition, as for the sentence DX, the display in the layout drawing display area A1 is changed because it is a sentence that has already been read.
Further, when the user selects any sentence in the layout drawing display area A1 or selects any keyword in the keyword display area A2, as shown in FIG.
The sentence DX2 that well reflects the content of the related keyword for the selected sentence is displayed at the midpoint of the layout drawing display area A1 as the origin of the display space, and the corresponding sentence is displayed in the document display area A3. Further, in the keyword display area A2, a list of keywords used when the layout drawing in A1 is created is displayed.
【0048】以下、同様にしてユーザが選択した文書あ
るいは文を配置図表示領域A1における表示用空間の原
点として随時表示用空間の設定を更新して表示を行うこ
とにより、ユーザの興味の対象に沿って文書の速読支援
を行うこととなる。従って、ユーザの興味の対象の文の
みを素早く読むことが可能となる。この場合において、
文書表示領域A3において、ユーザが興味のある単語が
表示されている場合には、当該単語をクリックすること
により選択して、図20に示すように網掛表示や反転表
示などの強調表示をさせる。この結果、図21に示すよ
うに、当該選択した単語の関連キーワードを合成した軸
で設定された表示用空間上に新たに文(例えば、文DX
3)が配置される。このように文書表示領域A3内に表
示された本文内の単語をキーワードとして選択できるよ
うに構成することにより、ユーザの興味に沿って文書を
表示することが可能となる。Similarly, the document or the sentence selected by the user is set as the origin of the display space in the layout drawing display area A1 and the setting of the display space is updated and displayed at any time, thereby making the target of interest to the user. Along with this, speedy reading support for documents will be provided. Therefore, it is possible to quickly read only the sentence of interest to the user. In this case,
If a word of interest to the user is displayed in the document display area A3, the word is selected by clicking on it, and highlighted such as shaded display or reverse display as shown in FIG. As a result, as shown in FIG. 21, a new sentence (for example, the sentence DX is displayed on the display space set by the axis in which the related keywords of the selected word are combined.
3) is arranged. As described above, the word in the body displayed in the document display area A3 can be selected as a keyword, so that the document can be displayed according to the interest of the user.
【0049】以上の説明のように、本実施形態によれ
ば、ユーザの興味の対象の文書あるいは文であることを
容易に視覚的に把握することができるとともに、ユーザ
の興味に沿って文書の特定部分を提示することが可能と
なり、ユーザの速読支援を行うことが可能となる。As described above, according to this embodiment, it is possible to easily visually understand that the document or sentence is the target of the user's interest, and the document can be written according to the user's interest. It is possible to present a specific portion, and it is possible to assist the user in speed reading.
【0050】また、文書の閲覧に際しては、ユーザが興
味の対象の文書または文を容易に把握することができる
ので、文書の閲覧時のマウス操作やキーボード操作を低
減することが可能となる。すなわち、最も興味の対象と
思われる文書または文を表示用空間の中心に配置するの
で、マウスなどの移動距離を削減することが可能とな
る。Further, at the time of browsing the document, the user can easily grasp the document or sentence of interest, so that it is possible to reduce the mouse operation and keyboard operation at the time of browsing the document. That is, since the document or sentence that seems to be of most interest is placed in the center of the display space, it is possible to reduce the moving distance of the mouse or the like.
【0051】さらにユーザの興味の対象に関連する文書
または文がどれくらい存在するのかを視覚的に判断する
ことができ、全体を容易に把握することができる。Further, it is possible to visually judge how many documents or sentences are related to the target of interest of the user, and to easily grasp the whole.
【0052】さらにまた、配置図において、「既に読ん
だか否か」や、「興味の対象のキーワードを含んでいる
か否か」を明示的に表示することが可能となり、どの文
書あるいはどの文を読めば良いのかを容易に判断するこ
とが可能となる。また、ユーザは興味に沿って文書ある
いは文を選択するだけでよく、さらにキーワードによっ
ても興味に沿った文書あるいは文を選択できるので、よ
りユーザの興味に沿った文書の選択が容易となる。Furthermore, it becomes possible to explicitly display "whether or not already read" and "whether or not the keyword of interest is included" in the layout diagram so that which document or what sentence can be read It is possible to easily determine whether or not to do it. Further, the user only needs to select a document or a sentence in accordance with his / her interest and can select a document or a sentence in accordance with his / her keyword as well, so that it becomes easier to select a document in accordance with the user's interest.
【0053】これらの結果、ユーザは、全ての文書に目
を通さなくても興味の対象の文書あるいは文を容易に特
定でき、ひいては、短時間で必要な文書あるいは文を読
むことが可能となる。As a result, the user can easily specify the document or sentence of interest without looking through all the documents, and in turn, can read the required document or sentence in a short time. .
【0054】以上の説明においては、表示用空間が2次
元である場合について説明したが、3次元以上であって
も適用が可能である。また、以上の説明においては、最
も興味があると考えられる文を表示用空間の中点(中心
位置)に配置していたが、別にこれに限られるものでは
なく、各文書あるいは文の関連性が把握できる態様であ
ればいかなる態様でもかまわない。さらに、以上の説明
においては、テンプレート利用の抽出を行う構成を採っ
ていたが、文書速読支援を行う場合に、処理速度が要求
される場合であれば、テンプレート利用の抽出を行わな
くても関連キーワードの抽出は可能であるので、テンプ
レート利用の抽出処理を省略することも可能である。こ
れにより文書速読支援の処理速度を向上させることが可
能となる。In the above description, the case where the display space is two-dimensional has been described, but the present invention can be applied even when it is three-dimensional or more. Further, in the above explanation, the sentence that is considered to be most interesting is placed at the midpoint (center position) of the display space, but the present invention is not limited to this, and the relevance of each document or sentence is not limited to this. Any form may be used as long as it can be understood. Further, in the above description, the configuration of extracting the template usage is adopted. However, when the document speed reading support is performed and the processing speed is required, the template usage extraction is not necessary. Since the related keyword can be extracted, the extraction process using the template can be omitted. This makes it possible to improve the processing speed of the document speed reading support.
【0055】さらにまた、以上の説明においては、文書
速読支援装置10がスタンドアロン方式の場合について
説明したが、ネットワークを介してサーバが速読支援を
行い、ユーザがネットワーク端末において操作を行うよ
うに構成することも可能である。また、以上の説明にお
いては、文書速読支援プログラムをROM、RAMある
いは外部記憶装置26に予め格納している場合について
説明した。文書速読支援プログラムは、光ディスクなど
のリムーバブル記録媒体に記録して、インストールする
ようにしたり、ネットワークを介してダウンロードし、
インストールするように構成することも可能である。ダ
ウンロードを行う場合には、実行のたびにダウンロード
するようにすることも可能である。Furthermore, in the above description, the case where the document speed reading support device 10 is of a stand-alone type has been described. However, the server supports the speed reading via the network so that the user operates the network terminal. It is also possible to configure. Further, in the above description, the case where the document speed reading support program is stored in the ROM, the RAM, or the external storage device 26 in advance has been described. The document speed reading support program is recorded on a removable recording medium such as an optical disk and can be installed or downloaded via a network.
It can also be configured to be installed. When downloading, it is possible to download each time it is executed.
【0056】[0056]
【発明の効果】本発明によれば、ユーザの興味の対象の
文書あるいは文であることを容易に視覚的に把握するこ
とができるとともに、ユーザの興味に沿って文書の特定
部分を提示することが可能となり、ユーザの速読支援を
行うことが可能となる。According to the present invention, it is possible to easily visually recognize a document or a sentence of interest to the user, and to present a specific portion of the document according to the interest of the user. This makes it possible to support speed reading by the user.
【図1】 文書速読支援装置の概要構成ブロックであ
る。FIG. 1 is a schematic block diagram of a document speed reading support device.
【図2】 文書速読支援装置の具体的構成ブロック図で
ある。FIG. 2 is a specific configuration block diagram of a document speed reading support device.
【図3】 文書データの説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram of document data.
【図4】 文書速読支援装置の概要処理フローチャート
である。FIG. 4 is a schematic process flowchart of a document speed reading support device.
【図5】 言語処理フローチャートである。FIG. 5 is a language processing flowchart.
【図6】 形態素解析辞書の説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram of a morphological analysis dictionary.
【図7】 言語処理解析結果データベースの説明図であ
る。FIG. 7 is an explanatory diagram of a language processing analysis result database.
【図8】 文書管理データベースのデータフォーマット
の説明図である。FIG. 8 is an explanatory diagram of a data format of a document management database.
【図9】 単語管理データベースのデータフォーマット
の説明図である。FIG. 9 is an explanatory diagram of a data format of a word management database.
【図10】 文節管理データベースのデータフォーマッ
トの説明図である。FIG. 10 is an explanatory diagram of a data format of a clause management database.
【図11】 重要キーワード管理データベースのデータ
フォーマットの説明図である。FIG. 11 is an explanatory diagram of a data format of an important keyword management database.
【図12】 配置図作成処理の処理フローチャートであ
る。FIG. 12 is a processing flowchart of a layout drawing creation processing.
【図13】 関連キーワード管理データベースのデータ
フォーマットの説明図である。FIG. 13 is an explanatory diagram of a data format of a related keyword management database.
【図14】 ベクトル作成処理の処理フローチャートで
ある。FIG. 14 is a processing flowchart of vector creation processing.
【図15】 文処理制御処理の処理フローチャートであ
る。FIG. 15 is a processing flowchart of sentence processing control processing.
【図16】 表示画面の説明図(その1)である。FIG. 16 is an explanatory diagram (1) of a display screen.
【図17】 表示画面の説明図(その2)である。FIG. 17 is an explanatory diagram (2) of a display screen.
【図18】 表示画面の説明図(その3)である。FIG. 18 is an explanatory view (No. 3) of the display screen.
【図19】 表示画面の説明図(その4)である。FIG. 19 is an explanatory view (No. 4) of the display screen.
【図20】 表示画面の説明図(その5)である。FIG. 20 is an explanatory diagram (5) of the display screen.
【図21】 表示画面の説明図(その6)である。FIG. 21 is an explanatory diagram (6) of the display screen.
10……文書速読支援装置 11……制御部 12……データベース部 13……言語処理部 14……配置図作成部 15……表示部 16……イベント判定部 17……重要キーワード抽出部 18……関連キーワード抽出部 19……操作部 10: Document speed reading support device 11 ... Control unit 12 ... Database section 13 ... Language processing unit 14 ... Layout drawing department 15 ... Display 16: Event determination section 17 ... Important keyword extractor 18 ... Related keyword extractor 19 ... Operation part
Claims (19)
ータから当該文書を構成する単語あるいは文節を抽出
し、抽出した単語あるいは文節に対応するキーワードを
前記文書データから抽出するキーワード抽出部と、 抽出された複数のキーワードに基づいて表示用空間を設
定し、前記表示用空間に前記文書を構成する各文の内容
相互の関連性を視覚的に表示する関連性表示部と、 を備えたことを特徴とする文書速読支援装置。1. A keyword extraction unit for extracting a word or a clause constituting the document from document data constituting one or a series of documents, and extracting a keyword corresponding to the extracted word or clause from the document data. A relevance display unit that sets a display space based on a plurality of extracted keywords, and visually displays the relevance of the contents of each sentence constituting the document in the display space. A document speed reading support device.
て、 前記関連性表示部は、前記各文の内容相互の関連性の度
合いを前記表示用空間内における距離の遠近として視覚
的に表示することを特徴とする文書速読支援装置。2. The document speed reading support device according to claim 1, wherein the relevance display unit visually displays the degree of relevance of the contents of each sentence as a distance perspective within the display space. A document speed reading support device.
支援装置において、 前記関連性表示部は、前記各文のそれぞれに対応する識
別子を表示することを特徴とする文書速読支援装置。3. The document speed reading support device according to claim 1, wherein the relevance display unit displays an identifier corresponding to each of the sentences. .
て、 前記関連性表示部は、前記識別子のいずれが選択された
かを検出する選択検出部と、 前記選択された識別子に対応する文に基づいて前記表示
用空間の再設定を行う空間再設定部と、 を備えたことを特徴とする文書速読支援装置。4. The document speed reading support device according to claim 3, wherein the relevance display unit includes a selection detection unit that detects which one of the identifiers is selected, and a sentence corresponding to the selected identifier. A document speed reading support device, comprising: a space resetting unit that resets the display space based on the space.
支援装置において、 前記関連性表示部は、前記識別子のいずれが選択された
かを検出する選択検出部と、 選択された識別子に対応する文を表示する文表示部と、 を備えたことを特徴とする文書速読支援装置。5. The document speed reading support device according to claim 1, wherein the relevance display unit corresponds to a selection detection unit that detects which one of the identifiers has been selected, and the selected identifier. A document speed reading support device, comprising: a sentence display unit for displaying a sentence to be read.
て、 前記関連性表示部は、前記文表示部に表示された文に含
まれるキーワードのいずれが選択されたかを検出するキ
ーワード選択検出部と、 前記選択されたキーワードに基づいて前記表示用空間の
再設定を行う空間再設定部と、 を備えたことを特徴とする文書速読支援装置。6. The document speed reading support device according to claim 5, wherein the relevance display unit detects which of the keywords included in the sentence displayed on the sentence display unit has been selected. And a space resetting unit that resets the display space based on the selected keyword, the document speed reading support device.
ータから当該文書を構成する単語あるいは文節を抽出
し、抽出した単語あるいは文節に対応するキーワードを
前記文書データから抽出するキーワード抽出過程と、 抽出された複数のキーワードに基づいて表示用空間を設
定し、前記表示用空間に前記文書を構成する各文の内容
相互の関連性を視覚的に表示装置に表示する関連性表示
過程と、 を備えたことを特徴とする文書速読支援方法。7. A keyword extracting process for extracting a word or a clause constituting the document from document data constituting one or a series of documents and extracting a keyword corresponding to the extracted word or clause from the document data. A relevance display step of setting a display space on the basis of the extracted plurality of keywords, and visually displaying on a display device the mutual relevance of the contents of each sentence constituting the document in the display space; A document speed reading support method characterized by being provided.
て、 前記各文の内容相互の関連性の度合いを前記表示用空間
内における距離の遠近として視覚的に表示することを特
徴とする文書速読支援方法。8. The document speed reading support method according to claim 7, wherein the degree of relevance between the contents of each sentence is visually displayed as a distance perspective within the display space. Speed reading support method.
支援方法において、 前記各文のそれぞれに対応する識別子を表示することを
特徴とする文書速読支援方法。9. The document speed reading support method according to claim 7, wherein an identifier corresponding to each of the sentences is displayed.
いて、 前記表示装置の表示画面上で前記識別子のいずれが選択
されたかを検出する選択検出過程と、 前記選択された識別子に対応する文に基づいて前記表示
用空間の再設定を行う空間再設定過程と、 を備えたことを特徴とする文書速読支援方法。10. The document speed reading support method according to claim 9, wherein a selection detection step of detecting which one of the identifiers is selected on the display screen of the display device, and a sentence corresponding to the selected identifier. A space speed resetting process for resetting the display space based on the above, and a document speed reading support method.
読支援方法において、 前記表示装置の表示画面上で前記識別子のいずれが選択
されたかを検出する選択検出過程と、 選択された識別子に対応する文を前記表示装置に表示す
る文表示過程と、 を備えたことを特徴とする文書速読支援方法。11. The method for supporting document speed reading according to claim 7 or 8, wherein a selection detecting step of detecting which one of the identifiers is selected on the display screen of the display device, and A document speed reading support method comprising: a sentence display step of displaying a corresponding sentence on the display device.
おいて、 前記表示された文に含まれるキーワードのいずれかが選
択されたかを検出するキーワード選択検出過程と、 前記選択されたキーワードに基づいて前記表示用空間の
再設定を行う空間再設定過程と、 を備えたことを特徴とする文書速読支援方法。12. The document speed reading support device according to claim 11, wherein a keyword selection detecting step of detecting whether any of the keywords included in the displayed sentence is selected, and based on the selected keyword. A space speed resetting process for resetting the display space, and a document speed reading support method, comprising:
速読支援装置として機能させるための文書速読支援プロ
グラムにおいて、 一つまたは一連の文書を構成する文書データから当該文
書を構成する単語あるいは文節を抽出させ、 抽出させた単語あるいは文節に対応するキーワードを前
記文書データから抽出させ、 抽出させた複数のキーワードに基づいて表示用空間を設
定させ、 前記表示用空間に前記文書を構成する各文の内容相互の
関連性を視覚的に表示装置に表示させる、 ことを特徴とする文書速読支援プログラム。13. A document speed-reading support program for causing a computer to function as a document speed-reading support device having a display device, wherein a word or a clause forming the document is extracted from document data forming one or a series of documents. A keyword corresponding to the extracted word or phrase is extracted from the document data, a display space is set based on the plurality of extracted keywords, and each of the sentences constituting the document is set in the display space. A document speed reading support program that visually displays the relationship between contents on a display device.
ラムにおいて、 前記各文の内容相互の関連性の度合いを前記表示用空間
内における距離の遠近として視覚的に表示させることを
特徴とする文書速読支援プログラム。14. The document speed reading support program according to claim 13, wherein the degree of the relevance of the contents of each sentence to each other is visually displayed as a perspective of a distance in the display space. Speed reading support program.
書速読支援プログラムにおいて、 前記各文のそれぞれに対応する識別子を表示させること
を特徴とする文書速読支援プログラム。15. The document speed reading support program according to claim 13 or 14, wherein an identifier corresponding to each sentence is displayed.
ラムにおいて、 前記表示装置の表示画面上で前記識別子のいずれが選択
されたかを検出させ、 前記選択された識別子に対応する文に基づいて前記表示
用空間の再設定を行わせる、 ことを特徴とする文書速読支援プログラム。16. The document speed reading support program according to claim 15, wherein which one of the identifiers is selected is detected on a display screen of the display device, and the document is read based on a sentence corresponding to the selected identifier. A document speed reading support program that reconfigures the display space.
書速読支援プログラムにおいて、 前記表示装置の表示画面上で前記識別子のいずれが選択
されたかを検出させ、 選択された識別子に対応する文を前記表示装置に表示さ
せる、 ことを特徴とする文書速読支援プログラム。17. The document speed reading support program according to claim 13 or 14, wherein which of the identifiers is selected on the display screen of the display device is detected, and a sentence corresponding to the selected identifier is displayed. A document speed reading support program, which is displayed on the display device.
ラムにおいて、 前記表示された文に含まれるキーワードのいずれかが選
択されたかを検出させ、 前記選択されたキーワードに基づいて前記表示用空間の
再設定を行わせる、 ことを特徴とする文書速読支援プログラム。18. The document speed reading support program according to claim 17, wherein it is detected whether any of the keywords included in the displayed sentence is selected, and the display space of the display space is detected based on the selected keyword. A document speed reading support program that allows you to perform resetting.
かに記載の文書速読支援プログラムを記録したことを特
徴とする記録媒体。19. A recording medium on which the document speed reading support program according to any one of claims 13 to 18 is recorded.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2002002860A JP2003203091A (en) | 2002-01-09 | 2002-01-09 | Document speed-read supporting device, method and program, and recording medium |
Applications Claiming Priority (1)
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JP2002002860A JP2003203091A (en) | 2002-01-09 | 2002-01-09 | Document speed-read supporting device, method and program, and recording medium |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2003203091A true JP2003203091A (en) | 2003-07-18 |
JP2003203091A5 JP2003203091A5 (en) | 2005-06-30 |
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