JP2016189076A - 情報処理装置、及び文章画像化プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 画像情報から文章の印象を直感的に把握できるようにする。【解決手段】 情報処理装置は、任意の文章から印象語を抽出する印象語抽出部と、抽出された前記印象語の重みを計算する重みづけ部と、前記文章の画像化に用いる画像カテゴリとレイアウトパターンを取得する取得部と、前記印象語と前記画像カテゴリを組み合わせて検索用キーワードを作成する検索用キーワード作成部と、前記検索用キーワードに基づいて印象画像を検索する検索部と、前記印象語の重みと、前記印象画像の検索順位と、前記レイアウトパターンとに基づいて前記印象画像のレイアウトを決定するレイアウト部と、前記決定されたレイアウトで前記印象画像を表示する表示部と、を有する。【選択図】図１

Description

本発明は情報の視覚化に関し、特に文章の画像化技術に関する。

種々の情報、データ、知識などを視覚的に表現するインフォグラフィックスが多様な分野で用いられている。言葉だけでは理解しにくい事柄を図やイラストを使って表現することで、直截でわかりやすい表現にする。

文章の内容を直感的に理解できるようにする技術に「タグクラウド」がある。タグクラウドの例として、文章内の特徴的な単語をピックアップし、ピックアップされた単語を組み合わせてより特徴的な単語が目立つように画像を作成する手法が知られている（たとえば、特許文献１参照）。

特開２０１０−１６０６８８号公報

しかし、上記のタグクラウドで形成される画像はあくまでも文字情報である。ユーザはタグクラウド表示された画面で文字を読まなければならず、文章内容の印象を直感的に理解しにくいという問題がある。また、文字のサイズや色に変化をつけたとしても、文字内容から受ける印象は画一的である。

そこで、上記問題を解決し、画像情報から文章の印象を直感的に把握することのできる文章画像化の手法と構成を提供することを課題とする。

本発明の一態様では、情報処理装置は、
任意の文章から印象語を抽出する印象語抽出部と、
抽出された前記印象語の重みを計算する重みづけ部と、
前記文章の画像化に用いる画像カテゴリとレイアウトパターンを取得する取得部と、
前記印象語と前記画像カテゴリを組み合わせて検索用キーワードを作成する検索用キーワード作成部と、
前記検索用キーワードに基づいて印象画像を検索する検索部と、
前記印象語の重みと、前記印象画像の検索順位と、前記レイアウトパターンとに基づいて前記印象画像のレイアウトを決定するレイアウト部と、
前記決定されたレイアウトで前記印象画像を表示する表示部と、
を有する。

別の態様では、文章画像化プログラムは、
プロセッサに
任意の文章から印象語を抽出する手順と、
抽出された前記印象語の重みを計算する手順と、
前記文章の画像化に用いる画像カテゴリ及びレイアウトパターンを取得する手順と、
前記印象語と前記画像カテゴリを組み合わせた検索用キーワードを作成する手順と、
前記検索用キーワードに基づいて印象画像を検索する手順と、
前記印象語の重みと、前記検索の順位と、前記レイアウトパターンとに基づいて検索された前記印象画像のレイアウトを決定する手順と、
前記決定されたレイアウトで前記印象画像を表示する手順と、
を実行させることを特徴とする。

ユーザは画像情報から文章の印象を直感に把握することができる。

本発明の実施形態の情報処理装置の機能構成図である。 実施形態の情報処理装置のハードウェア構成図である。 図１の装置が行う動作のフローチャートである 文章取得の例を示す図である。 印象語抽出の例を示す図である。 重みづけ算出の例を示す図である。 画像カテゴリ取得の例を示す図である。 検索用キーワード作成の例を示す図である。 検索された印象画像の例を示す図である。 評価値算出の例を示す図である。 レイアウトパターン取得の例を示す図である。 印象画像の配置例を示す図である。 印象画像の配置例を示す図である。 印象画像の配置例を示す図である。 起動パラメータを用いた印象画像レイアウト処理の一例を示す図である。 起動パラメータを用いたレイアウト処理のフローチャートである。 評価値を印象画像のサイズに反映するレイアウトの例を示す図である。 評価値を印象画像の表示個数に反映したレイアウトの例を示す図である。 評価値を印象画像の明度に反映したレイアウトの例を示す図である。 文章画像化の変形例を示すフローチャートである。 印象画像グループごとに表示領域を割り当てるレイアウト例を示す図である。 図２１の分割表示領域への印象画像の割り当て例を示す図である。 エリア分割配置に、評価値に基づく画像サイズの変更と画像個数の変更を組み合わせたレイアウト例である。

図１は、実施形態の情報処理装置１の機能ブロック図である。情報処理装置１は、携帯電話、スマートフォン、タブレット、ノートパソコン等の任意の携帯端末装置であり、処理部１０と、ユーザインタフェース２０と、レイアウト用パラメータ及び関数データベース２５を有する。処理部１０は、印象語抽出部１１、重みづけ部１２、検索用キーワード作成部１３、検索部１４、評価値算出部１５、印象画像レイアウト部１６を有する。ユーザインタフェース２０は、文章取得部２１、画像カテゴリ取得部２２、レイアウトパターン取得部２３、及び画像表示２４を含む。

印象語抽出部１１は、文章取得部２１で取得された文章から印象語を抽出する。印象語は「優雅な」、「明るい」、「酸っぱい」等の形容詞や、「さわやかに」、「重々しく」等の形容動詞を含む。重みづけ部１２は、抽出された印象語の各々の重みを計算する。

情報処理装置１の第１の特徴として、検索用キーワード作成部１３は、画像カテゴリ取得部２２で取得された画像のカテゴリと、抽出された印象語の組み合わせにより、検索用キーワードを作成する。画像カテゴリは、たとえばユーザの選択により「絵画」、「写真」、「コンピュータグラフィックス」、「漫画」などのジャンルの選択でもよいし、「動物」、「子供」、「果物」等の対象物の選択でもよい。検索部１４は、印象語と画像カテゴリの組み合わせで構成される検索用キーワードを用いて、任意のソースで画像を検索する。画像ソースはユーザが収集した画像コレクションでもよいし、ネットワーク上の著作権フリーの画像提供サービスを利用してもよい。

情報処理装置１の第２の特徴として、評価値算出部１５は、重みづけ部１２で算出された重みと、画像検索結果とに基づいて、検索された画像の各々の評価値を算出する。印象画像レイアウト部１６は、評価値と、レイアウトパターン取得部２３により取得されたレイアウトパターンとに従って、画像のレイアウトを行う。画像のレイアウトを行う際に、レイアウト用パラメータ及び関数データベース２５に記録されているパラメータ及び関数を読み出す。レイアウトされた印象画像は、画像表示部２４により表示される。

情報処理装置１の第３の特徴として、レイアウトパターンとしてエリア分割配置が選択されたときに、表示領域割当部１７は、印象語の重みに基づいて、検索キーワードにより検索される印象画像のグループごとに表示領域の割り当てを決定する。この場合、印象画像レイアウト部１６は、各グループに割り当てられた表示領域内にそのグループに含まれる印象画像を、たとえば検索順位にしたがって配置する。後述するように、印象語の重みに基づく印象画像グループへの表示領域の割り当てと、評価値を反映したレイアウトとを組み合わせてもよい。

図２は、情報処理装置１のハードウェア構成を示す図である。情報処理装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit：中央演算装置）３１、ＲＯＭ（Read Only Memory）３２、ＲＡＭ（Random Access Memory）３３、及び入出力インターフェース３５がバス３４により相互接続されている。入出力インターフェース３５には、入力部３６、出力部３７、記憶部３８、通信部３９、ドライブ４１が接続される。入力部３６は、タッチパネル、マイクロフォン、テンキー、キーボード、マウス、スキャナなどである。出力部３７は、ディスプレイ、スピーカ等を含む。通信部３９は、通信インタフェースによりネットワークに接続する。ドライブ４１を介して情報処理装置１にメモリカードなどのリムーバブルメディア４２を接続してもよい。

ＣＰＵ３１は、ＲＯＭ３２または記憶部３８に記録されたプログラムに従って、一連の処理手順を実行する。ＲＡＭ３３は、ＣＰＵ３１が実行する処理過程や処理結果のデータを適宜記憶する。処理に用いるプログラムやデータは通信部３９を介して外部から取得してもよい。情報処理装置１は、上述した携帯端末装置以外にも汎用コンピュータで実現することができる。

図３は、図１の情報処理装置１が行う動作のフローチャートである。まず、文章取得部２１で処理対象の文章を取得する（Ｓ１１）。文章の取得は、図４に示す入力画面４５を介して、ユーザによる文字入力から取得してもよいし、音声認識技術を用いてマイクロフォンで収集した音声を文字変換して取得してもよい。あるいは、雑誌やカタログの文章を文字認識により取得してもよいし、バーコード、二次元コードから読み取った文字情報を取得してもよい。

次に、取得した文章から印象語を抽出する（Ｓ１２）。印象語の抽出は、公知の形態素解析により文章を品詞ごとに分解して、形容詞や形容動詞を選出する。たとえば、図５に示すように、取得された文章から、「繊細」、「力強い」、「やわらか」という印象語が抽出される。印象語の抽出時に、事前に登録したフレーズに一致するかどうかを判断してフィルタリングをかけてもよい。また、抽出した品詞の表記の揺れを統一して「うつくしい」と「美しい」を同一のものと扱ってもよい。

次に、抽出した印象語に対して、公知の方法で重みを算出する（Ｓ１３）。重みづけは、図６に示すように、文章内での印象語の出現頻度に基づいて行ってもよい。図５の文章の例では、「繊細」という印象語は３回出現する。「力強い」という印象語は１回出現し、「やわらか」という印象語は２回出現する。この場合、重みは、印象語全体の出現回数に対する着目する印象語の出現回数の割合、すなわち（印象語の出現回数）／（全印象語の出現回数）で表してもよい。「繊細」という印象語の重みは、３／（３＋２＋１）で計算され、重み０．５が算出される。同様に、「やわらか」の重みは０．３３、「力強い」の重みは０．１７として計算される。

次に、画像カテゴリを取得する（Ｓ１４）。画像カテゴリ取得は必ずしも印象語抽出（Ｓ１２）や重みづけ（Ｓ１３）の後でなくてもよい。印象語の抽出や重みづけと同時であってもよいし、先立って行われてもよい。画像カテゴリは、たとえば図７の選択画面４６を用いてユーザが選択または入力してもよい。あるいは、ファイルやデータベース、プログラムの起動パラメータなどを通じて取得してもよい。

次に、抽出された印象語と画像カテゴリに基づいて、検索用キーワードを作成する（Ｓ１５）。図８は、検索用キーワード作成の例を示す。ユーザが画像カテゴリとして、図７の選択画面４６から「人の顔」を選択した場合を例にとる。印象語として「繊細」、「やわらか」、「力強い」が抽出されており、画像カテゴリとして「人の顔」が選択されている。検索用キーワードとして「繊細＋人の顔」という組み合わせ、「やわらか＋人の顔」という組み合わせ、「力強い＋人の顔」という組み合わせが作成される。抽出された印象語のすべてについて検索用キーワードを作成してもよいし、閾値以上の重みをもつ印象語のみに検索用キーワードを作成してもよい。

次に、検索用キーワードを用いて画像を検索する（Ｓ１６）。一例として、検索部１４はウェブ上の画像検索エンジンを利用して、各検索用キーワードに対応する複数の印象画像を検索する。上述のように、印象画像は任意の画像ソースから検索され得る。

図９は、検索された画像の例を示す。「繊細＋人の顔」の検索用キーワードで検索された画像群を印象画像グループＡとする。「やわらか＋人の顔」の検索用キーワードで検索された画像群を印象画像グループＢとする。「力強い＋人の顔」の検索用キーワードで検索された画像群を印象画像グループＣとする。各印象画像は、検索順位に基づいて対応するグループ内での順位を有する。

次に、検索結果と重みとから、各印象画の評価値を算出する（Ｓ１７）。評価値は、各印象画像の優先度合を表わす。評価値は、たとえば式（１）を用いて、印象語の重みと検索順位の比から算出する。

評価値＝（印象語の重み）／（検索順位） （１）
図１０は評価値算出の例を示す。印象画像グループＡで検索順位１位の画像の評価値は、０．５／１で重み０．５をそのまま反映する。印象画像グループＡで検索順位２位の画像の評価値は、０．５／２＝０．２５となる。検索順位３位の画像の評価値は０．５／３＝０．１７となる。同様に、印象画像グループＢで検索された各画像と印象画像グループＣで検索された各画像について評価値を算出する。

次に、レイアウトパターンを取得する（Ｓ１８）。レイアウトパターンの取得は必ずしも評価値算出の後でなくてもよく。印象語抽出（Ｓ１２）から評価値算出（Ｓ１７）のいずれかの処理と同時であってもよいし、これらの処理に先立って行われてもよい。レイアウトパターンの例として、螺旋配置、直線配置、正方配置、エリア分割配置、明度グラデーション等がある。レイアウトパターンは、図１１に示す選択画面４７からユーザが選択してもよいし、ファイルやデータベース、プログラムの起動パラメータを通じて指定してもよい。

図１２は、印象画像のレイアウトパターンの例を示す。螺旋配置は、検索された印象画像５１を螺旋状に配置する。直線配置は、検索された印象画像５１を直線上に配置する。正方配置は、検索された印象画像５１を正方形を形成するように配置する。このレイアウトには、評価値が反映される。たとえば、螺旋配置の場合、最も評価値の高い画像をセンターに配置し、外側に向かって評価値の高い順に配置する。直線配置の場合は、最も評価値の高い画像を先頭にする。正方配置の場合は、最も評価値の高い画像を中心に配置する等である。

図１３は螺旋配置される印象画像のレイアウト例を示す。図１４に示すように、評価値が閾値以上の画像だけを螺旋状に配置してもよい。閾値判断による表示画像の選別は、直線配置や正方配置など、任意のレイアウトパターンに適用してもよい。また、図１３の例で、評価値を画像位置に反映させるだけでなく、画像サイズに反映させてもよい。たとえば、センターの画像サイズを最も大きくして、螺旋で外側にいくにつれて画像サイズを小さくしてもよい。

レイアウトパターンをプログラムの起動パラメータ指定形式にする場合は、印象画像の配置をベクトル表現する下記の関数及びパラメータを用意してもよい。
・出力ベクトル関数ｆ（ｉ）
・間隔ベクトル関数ｇ（ｉ）
・全印象画像数Ｎ
・印象画像サイズの指定範囲（ピクセル数）Ｐ
ここで、「ｉ」は評価値に基づく印象画像の順位である。

図１５は、起動パラメータに基づくレイアウトの例を示す。印象画像レイアウト部１６は、レイアウト用パラメータ及び関数データベース２５からレイアウトパラメータと関数を取得する。表示画面の横軸をｘ１、縦軸をｘ２として２次元ベクトルｘ１、ｘ２を考える。出力ベクトル関数ｆ（ｉ）は、たとえば直線関数としてｆ（ｉ）＝（１、１）を取得し、間隔ベクトル関数ｇ（ｉ）としてｇ（ｉ）＝（０，０）を取得する。これは、原点Ｏを始点として、（１，１）方向に画像を等間隔で配置することを意味する。全印象画像数Ｎは４、各印象画像のサイズの指定範囲（全ピクセル数）ＰはＰ＝ａ（ａは正の実数）とする。

順位ｉ番目の印象画像の位置ベクトルＦ（ｉ）はＦ（ｉ）＝ｆ（ｉ）＋ｇ（ｉ）で表される。たとえば、各画像の左上のコーナーを基準点としたとき、ｉ＝１である印象画像５２の位置ベクトルはＦ（１）＝（１，１）、ｉ＝２である印象画像５３の位置ベクトルはＦ（２）＝（２，２）、ｉ＝３である印象画像５４の位置ベクトルはＦ（３）＝（３，３）、ｉ＝４である印象画像５５の位置ベクトルはＦ（４）＝（４，４）で表される。

図１３のように螺旋配置とする場合は、出力ベクトル関数として、アルキメデスの螺旋関数ｒ_i＝ａθ_iを取得してもよい。たとえば、θ_i＝ｉπ／ｂのように定義する。また、間隔ベクトルｇ（ｉ）に高次元の関数を与えて、印象画像の評価値の変化に伴って配置間隔を変化させてもよい。

図１６は、起動パラメータを用いたレイアウト処理のフローチャートである。レイアウト用パラメータ及び関数データベース２５から、レイアウトパラメータ及び関数を取得し（Ｓ３１）、座標系を用意する（Ｓ３２）。評価値の順位ｉをｉ＝１に初期化して（Ｓ３３）、印象画像ｉのピクセル数がＰであるか否かを判断する（Ｓ３４）。印象画像ｉのピクセル数がＰでない場合は印象画像ｉのサイズがＰになるまでリサイズを行う（Ｓ３５）。印象画像ｉのピクセル数がＰになったら、印象画像ｉの位置ベクトルを算出して座標系に配置する（Ｓ３６）。

他に処理対象の印象画像が残っているか否かを判断し（Ｓ３７）、他の印象画像がある場合は、ｉをインクリメントして、ステップＳ３３からＳ３７を繰り返す。印象画像の数は検索されたすべての画像を用いてもよいし、所定の閾値以上の印象画像だけを使用してもよい。すべての印象画像がレイアウトされたなら、処理を終了する。

図１７は、評価値の配列順序への反映と、画像サイズへの反映を組み合わせたレイアウトの例を示す。この場合、レイアウトパラメータであるピクセル数Ｐは、たとえばＰ＝ａ／ｉで表され、徐々にピクセル数が小さくなるようにしてもよい。優先度の高い印象画像を先頭に大きく表示することで、文章についてより直感的な印象をユーザに与えることができる。

図１８は、評価値を印象画像の表示個数に反映したレイアウトの例を示す。評価値の高い印象画像を評価値の低い印象画像よりも多く表示することで、優先度の高い印象画像が強調され、文章に対する直感的な印象を与えることができる。

図１９は、評価値を印象画像の明度に反映したレイアウトの例を示す。評価値の高い印象画像を評価値の低い印象画像よりも高い明度で表示することで、優先度の高い印象画像を強調する。評価値による明度グラデーションを図１２、図１７、図１８のレイアウトと組み合わせてもよい。評価値は印象画像の配置順序、サイズ、個数、明度など、レイアウトに関係する任意の要素の組み合わせに反映することができる。
＜変形例＞
図２０は、文章画像化方法の変形例のフローチャートである。図２０では、レイアウトパターンとしてエリア分割配置が取得されたときに、抽出された印象語の重みに応じて、検索された印象画像の各グループに割り当てる表示領域を決定する。図３と同じステップには同じ符号を付けて、重複する説明を省略する。抽出された印象語と指定された画像カテゴリとの組み合わせにより検索用キーワードを作成し、検索用キーワードに基づいて画像を検索するステップ（Ｓ１１〜Ｓ１６）までは、図３と同じである。レイアウトパターンとしてエリア分割配置が取得されると（Ｓ２７）、情報処理装置１は印象語の重みに基づいて、検索された各印象画像グループに割り当てる分割表示領域を決定する（Ｓ２８）。割り当てられた分割表示領域内に、対応する印象画像グループの印象画像を検索順位に基づいて配置し（Ｓ１９）、レイアウト済の画像を表示する（Ｓ２０）。

図２１は、印象語の重みによる表示領域の割り当ての例を示す。たとえば、「印象語＋画像カテゴリ」で特定される検索用キーワードで、図９のような印象画像グループＡ〜Ｃが検索される。この場合、印象語の重みに従って、印象画像Ａ、Ｂ、Ｃに割り当てられる表示領域の面積比を決定する。各グループに含まれる印象画像は、割り当てられた領域内に検索順位にしたがって配置される。この場合の配置例を図２２に示す。図２０〜図２２の例では、レイアウトパターンとしてエリア分割配置が取得されたときに、評価値を算出しなくても重みと、検索順位により印象画像を効果的に配置し表示することができる。

図３の評価値算出（Ｓ１７）と、図２０の表示領域割り当て（Ｓ２７）を組み合わせてもよい。たとえば、重みに基づいて印象画像グループごとに分割表示領域を割り当て、各分割表示領域における印象画像の配置に評価値を反映させてもよい。評価値は、上述のように画像サイズ、画像個数、明度など様々な要素に反映可能である。たとえば、図２３に示すように、評価値の高い印象画像のサイズを大きくして対応する表示域内に配置してもよい。あるいは、評価値の高い印象画像の表示個数を多くして、対応する表示領域内に配置してもよいし、サイズと表示個数を組み合わせてもよい。

図１の情報処理装置１を図２の構成の汎用コンピュータで実現する場合は、文章画像化プログラムによりＣＰＵ３１に以下の手順を実行させる。

任意の文章から印象語を抽出する手順；
抽出された前記印象語の重みを計算する手順；
前記文章の画像化に用いる画像カテゴリ及びレイアウトパターンを取得する手順；
前記印象語と前記画像カテゴリを組み合わせた検索用キーワードを作成する手順；
前記検索用キーワードに基づいて印象画像を検索する手順；
前記印象語の重みと、前記検索の順位と、前記レイアウトパターンとに基づいて検索された前記印象画像のレイアウトを決定する手順；及び
前記決定されたレイアウトで前記印象画像を表示する手順。

以上述べたように、印象語と画像カテゴリの組み合わせで印象画像を検索し、印象語の重みと検索順位とに基づいて印象画像のレイアウトを決定することで、優先度が高い印象画像が強調され、ユーザの視覚的な文章把握を支援する。印象語の重みと画像検索結果の順序の比から算出される評価値を用いて、優先度の高い印象画像を任意の場所に配置できるので、より印象度の高い画像を強調することができる。評価値を印象画像の表示サイズや、表示個数、明度に反映することで、優先度の高い印象画像を目立たせる。さらに、印象語の重みから検索された印象画像グループに割り当てる表示領域を決定することで、優先度の高い印象画像を広い領域内に配置して目立たせることができる。

１ 情報処理装置
１０ 処理部
１１ 印象語抽出部
１２ 重みづけ部
１３ 検索用キーワード作成部
１４ 検索部
１５ 評価値算出部
１６ 印象画像レイアウト部
１７ 表示領域割当部
２０ ユーザインタフェース
２１ 文章取得部
２２ 画像カテゴリ取得部
２３ レイアウトパターン取得部
２４ 画像表示部
２５ レイアウト用パラメータ及び関数データベース

Claims (7)

1. 任意の文章から印象語を抽出する印象語抽出部と、
   抽出された前記印象語の重みを計算する重みづけ部と、
   前記文章の画像化に用いる画像カテゴリとレイアウトパターンを取得する取得部と、
   前記印象語と前記画像カテゴリを組み合わせて検索用キーワードを作成する検索用キーワード作成部と、
   前記検索用キーワードに基づいて印象画像を検索する検索部と、
   前記印象語の重みと、前記印象画像の検索順位と、前記レイアウトパターンとに基づいて前記印象画像のレイアウトを決定するレイアウト部と、
   前記決定されたレイアウトで前記印象画像を表示する表示部と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記印象語の重みと前記検索順位とに基づいて前記印象画像の評価値を算出する評価値算出部、
   をさらに有し、
   前記レイアウト部は、前記評価値と前記レイアウトパターンとに基づいて前記印象画像のレイアウトを決定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記レイアウト部は、前記評価値に基づいて前記印象画像の配置位置、画像サイズ、表示個数、明度の少なくともひとつを変えることを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記検索部は、前記検索用キーワード中の前記印象語に対応して、複数の印象画像を含む印象画像グループを検索し、
   前記レイアウト部は、前記レイアウトパターンとしてエリア分割配置が取得されたときに、前記印象語の重みに基づいて前記印象画像グループに割り当てる分割表示領域を決定し、前記分割表示領域内に、対応する印象画像グループの前記印象画像を配置する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記レイアウト部は、前記重みに基づいて前記分割表示領域の面積比を決定することを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記画像カテゴリと前記レイアウトパターンを取得するユーザインタフェース、
   をさらに有することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. プロセッサに
   任意の文章から印象語を抽出する手順と、
   抽出された前記印象語の重みを計算する手順と、
   前記文章の画像化に用いる画像カテゴリ及びレイアウトパターンを取得する手順と、
   前記印象語と前記画像カテゴリを組み合わせた検索用キーワードを作成する手順と、
   前記検索用キーワードに基づいて印象画像を検索する手順と、
   前記印象語の重みと、前記検索の順位と、前記レイアウトパターンとに基づいて検索された前記印象画像のレイアウトを決定する手順と、
   前記決定されたレイアウトで前記印象画像を表示する手順と、
   を実行させる文章画像化プログラム。