JP2019012382A - Document search apparatus, word presentation apparatus, and method and program thereof - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、文書を検索する技術及び例えば文書の検索等に用いられる単語提示技術に関する。 The present invention relates to a technique for searching a document and a word presentation technique used for searching a document, for example.
書籍を検索する技術として、書誌情報に基づく検索技術が知られている(例えば、非特許文献1参照。)。書誌情報に基づく検索技術では、各書籍についての、著者名、タイトル等の書誌情報を事前にデータベースに登録しておく。検索のキーワードが入力されると、そのデータベースを参照して、その検索のキーワードを含む書誌情報を有する書籍を検索する。そして、検索により見つかった書籍をユーザに提示する。 As a technique for searching for books, a search technique based on bibliographic information is known (see, for example, Non-Patent Document 1). In the search technology based on bibliographic information, bibliographic information such as author name and title for each book is registered in a database in advance. When a search keyword is input, a book having bibliographic information including the search keyword is searched with reference to the database. Then, the book found by the search is presented to the user.
これまで、ある言葉を幼児等に教えるために、例えば非特許文献1の書籍検索技術を用いて、そのある言葉をキーワードとして絵本等の文書を検索し、検索により見つかった絵本を幼児等に読み聞かせることにより、そのある言葉を幼児等に教えることが行われていた。
Until now, in order to teach a certain word to infants, etc., for example, using the book search technology of Non-Patent
ところで、ある言葉の覚えが遅い場合、その言葉に関連する言葉の覚えも遅くなる傾向があることが知られている。このため、言語聴覚士が、ある言葉を幼児等に教える際には、そのある言葉に関連する言葉も同時に教える方が効果が高いと予想される。 By the way, it is known that when a certain word is slowly remembered, the words related to the word also tend to be remembered slowly. For this reason, when a language hearing person teaches a certain word to an infant or the like, it is expected that it is more effective to teach a word related to the certain word at the same time.
しかし、ある言葉のみならずそのある言葉に関連する言葉も考慮して、絵本等の文書を検索することができる技術はこれまで提案されていなかった。 However, no technology has been proposed that can search for textbooks such as picture books in consideration of not only a certain word but also a word related to the certain word.
この発明の目的は、入力された単語のみならずその入力された単語に関連する言葉を考慮して文書検索を行うことができる文書検索装置、例えばその文書検索装置に用いることができる単語提示装置、これらの方法及びプログラムを提供することである。 An object of the present invention is to provide a document search apparatus that can perform a document search in consideration of not only an input word but also a word related to the input word, for example, a word presentation apparatus that can be used in the document search apparatus. It is to provide these methods and programs.
この発明の一態様による単語提示装置によれば、幼児が単語を獲得する獲得時期に関する情報を、その単語の獲得時期に関する情報として、各単語と各単語の獲得時期に関する情報が記憶されている記憶部と、入力された単語に関連する単語を記憶部から選択する単語選択部と、入力された単語の獲得時期に関する情報と選択された単語の獲得時期に関する情報とを用いて、入力された単語及び選択された単語のそれぞれに単語の重要度である重みを付与する重み付与部とを含み、入力された単語及び選択された単語と入力された単語及び選択された単語のそれぞれに付与された重みとを出力する単語提示部と、を備えている。 According to the word presentation device according to the aspect of the present invention, each word and information related to the acquisition time of each word are stored as information related to the acquisition time when the infant acquires the word. , A word selection unit for selecting a word related to the input word from the storage unit, information on the acquisition time of the input word and information on the acquisition time of the selected word And a weighting unit that assigns a weight that is the importance of the word to each of the selected words, and is assigned to each of the input word, the selected word, the input word, and the selected word A word presentation unit that outputs weights.
この発明の一態様による文書検索装置は、上記単語提示装置と、単語提示装置により出力された入力された単語及び選択された単語をキーワードとする文書検索を、入力された単語及び選択された単語のそれぞれに付与された重みが大きい単語ほど重視して行う文書検索部と、を備えている。 According to an aspect of the present invention, there is provided a document search device that performs the above-described word presentation device and a document search using the input word and the selected word output by the word presentation device as keywords, and the input word and the selected word. And a document search unit that emphasizes a word having a greater weight.
ある言葉のみならずそのある言葉に関連する言葉も考慮して、絵本等の文書を検索することができる。または、ある言葉のみならずそのある言葉に関連する言葉を提示することができる。 A document such as a picture book can be searched in consideration of not only a certain word but also a word related to the certain word. Or, a word related to a certain word as well as a certain word can be presented.
以下、図面を参照してこの発明の一実施形態について説明する。 Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
文書検索装置は、図1に示すように、記憶部1、単語提示部2及び文書検索部3を例えば備えている。文書検索示方法は、文書検索装置の各部が、図2や後に説明するステップS21からステップS3の処理を実行することにより例えば実現される。
As shown in FIG. 1, the document search apparatus includes a
単語提示装置は、記憶部1及び単語提示部2を備えている。単語提示方法は、単語提示装置の各部が、図2や後に説明するステップS21からステップS22の処理を実行することにより例えば実現される。
The word presentation device includes a
<記憶部1>
記憶部1の幼児語彙獲得DBには、各単語と、その各単語の獲得時期に関する情報との組が各単語を識別するためのIDと紐付けられて記憶されている。
<
In the infant vocabulary acquisition DB of the
単語の獲得時期に関する情報とは、その単語を幼児が獲得する獲得時期に関する情報である。ここで、単語を獲得とは、単語を理解できるようになること、又は、単語を発話できるようになることを意味する。 The information regarding the acquisition time of a word is information regarding the acquisition time when the infant acquires the word. Here, acquiring a word means that the word can be understood or the word can be spoken.
単語の獲得時期に関する情報の例は、以下に説明する単語の理解曲線に関する情報及び単語の発話曲線に関する情報の少なくとも一方である。 An example of the information related to the word acquisition time is at least one of information related to the word understanding curve and information related to the word utterance curve described below.
ある単語の理解曲線は、幼児の月齢に対しそのある単語を理解している幼児の割合を表す曲線である。理解曲線は、養育者が語彙チェックリスト調査で回答したもの又は後述するウェブ日誌により入力された情報をもとに作成したものである。理解曲線は、調査時点で、幼児が該当語を(発話できなくても)理解できるかどうかを判断して答えられたものを月齢ごとに集計して、例えば図3に示すように、横軸に幼児の月齢、縦軸に該当語を理解できる幼児の割合をとり、△としてプロットし、それらをロジスティック曲線で近似したものである。図3は、「ワンワン」という単語の理解曲線及び発話曲線の例を示す図である。 The understanding curve of a certain word is a curve representing the proportion of infants who understand the certain word with respect to the age of the infant. The comprehension curve is created based on information inputted by the caregiver in the vocabulary checklist survey or information input by the web diary described later. Comprehension curves are calculated by categorizing the answers answered by determining whether the infant can understand the corresponding word (even if it cannot speak) at the time of the survey. For example, as shown in FIG. Is the age of the infant, and the vertical axis is the percentage of infants who can understand the corresponding word, plotted as Δ, and approximated by a logistic curve. FIG. 3 is a diagram illustrating an example of an understanding curve and an utterance curve of the word “One One”.
ある単語の発話曲線は、幼児の月齢に対しそのある単語を発話できる幼児の割合を表す曲線である。発話曲線も、養育者が語彙チェックリスト調査で回答したもの又は後述するウェブ日誌により入力された情報をもとに作成したものである。発話曲線は、調査時点で、幼児が該当語を発話できるかどうかを判断して答えられたものを月齢ごとに集計して、例えば図3に示すように、横軸に幼児の月齢、縦軸に該当語を発話できる幼児の割合をとり、○としてプロットし、それらをロジスティック曲線で近似したものである。 The utterance curve of a certain word is a curve representing the percentage of infants who can utter a certain word with respect to the infant's age. The utterance curve is also created on the basis of information that the nurturer answered in the vocabulary checklist survey or information input by the web diary described later. The utterance curve is obtained by calculating whether the infant is able to utter the corresponding word at the time of the survey, for each age, and for example, as shown in FIG. The percentage of infants who can utter the corresponding word is taken as ◯ and plotted with a logistic curve.
ロジスティック関数は、以下の式(1)で表される。式(1)において、xは月齢を表し、f(x)は獲得割合を表し、eはネイピア数を表す。a,b,cは、ロジスティック曲線の形状を定めるパラメータである。
f(x)=(ae(cx+b))/(1+e(cx+b)) …(1)
The logistic function is expressed by the following formula (1). In equation (1), x represents the age of the month, f (x) represents the acquisition rate, and e represents the number of Napiers. a, b, and c are parameters that determine the shape of the logistic curve.
f (x) = (ae (cx + b) ) / (1 + e (cx + b) )… (1)
a,b,cが定まればロジスティック曲線の形状が定まる。このため、例えば、ある単語の理解曲線を表すロジスティック曲線のパラメータa,b,cが、その単語の理解曲線に関する情報となる。また、例えば、ある単語の発話曲線を表すロジスティック曲線のパラメータa,b,cが、その単語の発話曲線に関する情報となる。 If a, b, and c are determined, the shape of the logistic curve is determined. For this reason, for example, parameters a, b, and c of a logistic curve representing an understanding curve of a certain word are information on the understanding curve of the word. Further, for example, parameters a, b, and c of a logistic curve representing an utterance curve of a certain word are information on the utterance curve of the word.
単語の獲得時期に関する情報の他の例は、Xを0≦X≦100の所定の数として、幼児のX%がその単語を獲得するX%獲得月齢である。Xは例えば50である。 Another example of information on the acquisition time of a word is X% acquisition age at which X% of an infant acquires the word, where X is a predetermined number of 0 ≦ X ≦ 100. X is, for example, 50.
例えば、ある単語のX%獲得月齢は、幼児のX%がその単語を理解する月齢である。この場合、ある単語のX%獲得月齢は、その単語の理解曲線から求めることができる。すなわち、その単語の理解曲線のパラメータa,b,cを所与として、X=(ae(cx+b))/(1+e(cx+b))となるxを求める。求まったxが、その単語のX%獲得月齢となる。 For example, the X% acquired age of a word is the age at which X% of infants understand the word. In this case, the X% acquired age of a word can be obtained from the understanding curve of the word. In other words, given the parameters a, b, and c of the comprehension curve of the word, x that satisfies X = (ae (cx + b) ) / (1 + e (cx + b) ) is obtained. The found x is the age at which X% of the word is acquired.
また、ある単語のX%獲得月齢は、幼児のX%がその単語を発話する月齢であってもよい。この場合、ある単語のX%獲得月齢は、その単語の発話曲線から求めることができる。すなわち、その単語の発話曲線のパラメータa,b,cを所与として、X=(ae(cx+b))/(1+e(cx+b))となるxを求める。求まったxが、その単語のX%獲得月齢となる。 Also, the X% acquisition age of a word may be the age at which X% of the infant speaks the word. In this case, the X% acquired age of a word can be obtained from the utterance curve of the word. That is, given the utterance curve parameters a, b, and c of the word, x that satisfies X = (ae (cx + b) ) / (1 + e (cx + b) ) is obtained. The found x is the age at which X% of the word is acquired.
このように、単語のX%獲得月齢は、その単語の理解曲線又は発話曲線から求めることができるため、単語のX%獲得月齢に代えて、単語の理解曲線に関する情報及び単語の発話曲線に関する情報の少なくとも一方が記憶部1に記憶されていてもよい。この場合、重み付与部22は、記憶部1を参照して、単語の理解曲線に関する情報及び単語の発話曲線に関する情報の少なくとも一方から単語のX%獲得月齢を求め、求まった単語のX%獲得月齢を、記憶部1から読み込んだ単語のX%獲得月齢として後述する処理を行う。
Thus, since the X% acquisition age of a word can be obtained from the understanding curve or utterance curve of the word, information on the word understanding curve and information on the utterance curve of the word are substituted for the X% acquisition age of the word. May be stored in the
もちろん、単語の理解曲線に関する情報及び単語の発話曲線に関する情報の少なくとも一方に加えて、単語のX%獲得月齢が記憶部1に記憶されていてもよい。これにより、単語のX%獲得月齢を求める計算コストを削減することができる。
Of course, in addition to at least one of the information related to the word understanding curve and the information related to the word utterance curve, the X% acquired age of the word may be stored in the
なお、記憶部1には、各単語のカテゴリが記憶されていてもよい。
The
ここで、単語のカテゴリとは、「名詞」「動詞」「形容詞」等の一般的な品詞ではなく、子供の発達に特化した分け方をした単語のカテゴリを意味する。単語のカテゴリの例は、具体的な動物、食べ物、体の一部といったカテゴリ、時間や空間などを表す名詞や形容詞のカテゴリ(以下、「空間カテゴリ」とする。)、家族のメンバーや関係を示す名詞や形容詞のカテゴリ、動作を表す動詞や形容詞のカテゴリ、日課挨拶等の定型表現のカテゴリ、数詞色名などのカテゴリ、の少なくとも1個である。 Here, the word category means not a general part of speech such as “noun”, “verb”, “adjective”, but a word category classified according to the development of the child. Examples of word categories include categories such as specific animals, food, and parts of the body, categories of nouns and adjectives that represent time and space (hereinafter referred to as “spatial categories”), family members and relationships. At least one of a category of a noun or an adjective to be shown, a category of a verb or adjective representing an action, a category of a regular expression such as a daily greeting, or a category such as a color name of a number
例えば、空間カテゴリに「うえ」「した」「よこ」「近い」「遠い」という単語が含まれているとする。この場合、「うえ」「した」「よこ」「近い」「遠い」という各単語のカテゴリは空間カテゴリである旨の情報が記憶部1に記憶されている。
For example, it is assumed that the words “up”, “done”, “yoko”, “close”, and “far” are included in the space category. In this case, information indicating that the category of each word “up”, “do”, “yoko”, “near”, “far” is a spatial category is stored in the
なお、カテゴリに包含関係がある場合には、そのカテゴリの包含関係が記憶部1に記憶されていてもよい。例えば、動物のカテゴリに、肉食動物のカテゴリと草食動物のカテゴリが含まれているとした場合には、その旨の情報が記憶部1に記憶されている。
In addition, when a category has an inclusion relationship, the category inclusion relationship may be stored in the
<単語選択部21>
単語提示部2の単語選択部21に、単語が入力される。
<
A word is input to the
単語選択部21は、入力された単語に関連する単語を記憶部1から選択する(ステップS21)。選択された単語に関する情報は、重み付与部22に出力される。単語選択部21は、少なくとも1個の単語を選択する。
The
以下、単語選択部21による単語の選択の例について説明する。
Hereinafter, an example of word selection by the
<<単語の選択の例1>>
単語の選択の例1では、単語選択部21は、入力された単語と同じカテゴリの単語を選択する。
<< Word selection example 1 >>
In example 1 of word selection, the
具体的には、単語選択部21は、入力された単語のカテゴリを記憶部1を参照することにより得る。そして、単語選択部21は、得られたカテゴリと同一カテゴリの単語を記憶部1から選択する。
Specifically, the
例えば、「うえ」という単語の入力された場合は、単語選択部21は、記憶部1を参照することにより、「うえ」という単語のカテゴリは空間カテゴリであるという情報を得る。そして、単語選択部21は、「うえ」という単語以外の空間カテゴリに含まれる「した」「よこ」「近い」「遠い」という単語を選択する。
For example, when the word “up” is input, the
<<単語の選択の例2>>
単語の選択の例2では、単語選択部21は、入力された単語のカテゴリを基準とする所定の階層距離Dだけ離れた親カテゴリに含まれる単語を選択する。Dは所定の正の整数である。あるカテゴリを基準とする所定の階層距離Dだけ離れた親カテゴリとは、そのあるカテゴリを基準とするD個上の親カテゴリのことである。階層距離は、あるカテゴリから別のカテゴリに到達するまでに必要な階層の移動の回数のことである。階層距離は、例えばいわゆる家族関係における親等のように定義される。
<< Example 2 of word selection >>
In the example 2 of word selection, the
例えばD=1であり、動物のカテゴリに、肉食動物のカテゴリと草食動物のカテゴリが含まれている旨の情報が記憶部1に記憶されており、入力された単語が「ライオン」であり、「ライオン」のカテゴリが肉食動物である旨の情報が記憶部1に記憶されているとする。この場合、単語選択部21は、記憶部1を参照することにより、「ライオン」という単語のカテゴリは肉食動物のカテゴリであるという情報を得る。そして、単語選択部21は、肉食動物のカテゴリを基準とする階層距離1だけ離れた親カテゴリは動物のカテゴリであるという情報を得る。そして、単語選択部21は、「ライオン」という単語以外の、親カテゴリに含まれる単語を選択する。より具体的には、単語選択部21は、動物カテゴリ及び動物カテゴリに所属する肉食動物及び草食動物などの下位カテゴリに含まれる単語であって、ライオンという単語以外の単語を選択する。
For example, D = 1, the information that the animal category includes the carnivore category and the herbivore category is stored in the
<<単語の選択の例3>>
単語の選択の例3では、単語選択部21は、入力された単語の獲得時期に関する情報に近い単語の獲得時期に関する情報を有する単語を選択する。
<< Word selection example 3 >>
In the example 3 of word selection, the
単語の獲得時期に関する情報が、後述する幼児のX%がその単語を獲得するX%獲得月齢である場合には、単語選択部21は、入力された単語のX%獲得月齢に近いX%獲得月齢を有する単語を選択する。例えば、単語選択部21は、単語のX%獲得月齢と入力された単語のX%獲得月齢との差が所定の値以下である単語を選択する。
When the information about the acquisition time of the word is the X% acquisition age at which X% of the infant described later acquires the word, the
また、単語の獲得時期に関する情報が、後述するその単語の理解曲線に関する情報及び発話曲線に関する情報の少なくとも一方である場合には、単語選択部21は、入力された単語の理解曲線又は発話曲線に近い理解曲線又は発話曲線を有する単語を選択する。例えば、単語選択部21は、単語の理解曲線又は発話曲線と、入力された単語の理解曲線又は発話曲線と類似性が所定の値以下である単語を選択する。類似性としては、後述する式(3)のバタチャリア距離を用いることができる。
When the information about the word acquisition time is at least one of the information about the understanding curve of the word and the information about the utterance curve, which will be described later, the
<重み付与部22>
重み付与部22には、単語提示部2に入力された単語及び単語選択部21で選択された単語に関する情報が入力される。
<
Information related to the word input to the
単語付与部22は、以下の処理により、単語提示部2に入力された単語及び単語選択部21で選択された単語と、これらの単語のそれぞれの重みとを出力する。
The
重み付与部22は、入力された単語の獲得時期に関する情報と単語選択部21で選択された単語の獲得時期に関する情報とを用いて、入力された単語及び単語選択部21で選択された単語のそれぞれに単語の重要度である重みを付与する(ステップS22)。
The
例えば、重み付与部22は、入力された単語の獲得時期に関する情報に近い単語の獲得時期に関する情報を有する単語ほど大きな重みを付与する。
For example, the
以下、重み付与部22による重み付与の例について説明する。
Hereinafter, an example of weighting by the
<<重み付与の例1>>
重み付与の例1では、単語の獲得時期に関する情報が、幼児のX%がその単語を獲得するX%獲得月齢であるとして、重み付与部22が、入力された単語の獲得時期に関する情報に近い単語の獲得時期に関する情報を有する単語ほど大きな重みを付与する。
<< Example 1 for weighting >>
In weighting example 1, assuming that the information related to the word acquisition time is the X% acquisition age at which X% of the infant acquires the word, the
具体的には、重み付与部22は、入力された単語のX%獲得月齢と、選択された単語のX%獲得月齢とを記憶部1から読み込む。そして、重み付与部22は、読み込むことにより得られた、入力された単語のX%獲得月齢をμとし、重みを求めたい単語のX%獲得月齢をAoAとして、所定の関数f1(μ,AoA)にこれらのX%獲得月齢を入力したときの出力値を計算し、その計算された出力値をその重みを求めたい単語に付与する重みとする。重み付与部22は、入力された単語及び単語選択部21で選択された単語のそれぞれを、重みを求めたい単語として、この所定の関数f1(μ,AoA)を用いた重みを求める処理を行う。
Specifically, the
f1(μ,AoA)は、μとAoAとの差の絶対値が小さいほど大きな値を出力する関数である。f1(μ,AoA)の例は、以下の式(2)の関数weight(μ,AoA)である。式(2)において、πは円周率であり、σは所定の正の数である。例えば、σ=3である。この例のように、f1(μ,AoA)はガウス分布の確率密度関数を用いて定義されてもよい。 f 1 (μ, AoA) is a function that outputs a larger value as the absolute value of the difference between μ and AoA is smaller. An example of f 1 (μ, AoA) is a function weight (μ, AoA) of the following equation (2). In equation (2), π is the pi and σ is a predetermined positive number. For example, σ = 3. As in this example, f 1 (μ, AoA) may be defined using a Gaussian probability density function.
例えば、入力された単語が「おばあちゃん」という単語であり、単語選択部21により「ママ」「パパ」「ばーば」「お兄ちゃん」という単語が選択されたとする。また、X=50として、「ママ」という単語のX%獲得月齢は9.87であり、「パパ」という単語のX%獲得月齢は10.9であり、「ばーば」という単語のX%獲得月齢は13.1であり、「おばあちゃん」という単語のX%獲得月齢は16.9であり、「お兄ちゃん」という単語のX%獲得月齢は21.9であるとする。
For example, it is assumed that the input word is the word “grandma” and the
この場合、重み付与部22は、上記式(2)に基づいて、入力された「おばあちゃん」という単語及び単語選択部21で選択された「ママ」「パパ」「ばーば」「お兄ちゃん」という単語の重みを計算する。この結果、重み付与部22は、例えば、「ママ」という単語に重み0.0085を付与し、「パパ」という単語に重み0.0180を付与し、「ばーば」という単語に重み0.0591を付与し、「おばあちゃん」という単語に重み0.133を付与し、「お兄ちゃん」という単語に重み0.033を付与する。
In this case, the
このように、重み付与部22が、単語のX%獲得月齢が入力された単語のX%獲得月齢に近い単語ほど大きな重みを付与することで、例えば、今既に覚えている又は覚えていそうな単語の重みを低く、まだ覚えていない又は覚えていないだろうと思われる単語でそろそろ覚えそうな単語の重みを重く、覚えるまでにしばらくかかりそうな単語の重みをやや低く調整することができる。
In this way, the
<<重み付与の例2>>
重み付与の例2では、重み付与部22は、入力された単語のX%獲得月齢よりもX%獲得月齢が早い単語の重みがより小さく、入力された単語のX%獲得月齢よりもX%獲得月齢が遅い単語の重みがより大きくなるように、全部又は一部の単語の重み付与部22により付与された重みを補正し、重み付与部22により付与された重みに代えて補正後の重みを全部又は一部の単語に最終的な重みとして付与する。
<< Example 2 of weighting >>
In the weighting example 2, the
例えば、まず、重み付与部22は、例えば重み付与の例1の方法により、入力された単語及び単語選択部21で選択された単語のそれぞれに重みを付与する。そして、重み付与部22は、入力された単語のX%獲得月齢よりもX%獲得月齢が早い単語についてのみ、例1の方法により付与した重みwに対して所定の減衰係数R(0≦R<1)をかけた値w×Rを計算し、wに代えてこの計算された値w×Rを重みその単語の重みとする。例えば、R=0.5である。
For example, first, the
例えば、入力された単語が「おばあちゃん」という単語であり、単語選択部21により「ママ」「パパ」「ばーば」「お兄ちゃん」という単語が選択され、重み付与の例1の方法により、重み付与部22は、例えば、「ママ」という単語に重み0.0085を付与し、「パパ」という単語に重み0.0180を付与し、「ばーば」という単語に重み0.0591を付与し、「おばあちゃん」という単語に重み0.133を付与し、「お兄ちゃん」という単語に重み0.033を付与したとする。また、重み付与の例1と同様に、X=50として、「ママ」という単語のX%獲得月齢は9.87であり、「パパ」という単語のX%獲得月齢は10.9であり、「ばーば」という単語のX%獲得月齢は13.1であり、「おばあちゃん」という単語のX%獲得月齢は16.9であり、「お兄ちゃん」という単語のX%獲得月齢は21.9であるとする。
For example, the input word is the word “grandma”, and the
この場合、入力された「おばあちゃん」という単語のX%獲得月齢よりもX%獲得月齢が早い単語は、「ママ」「パパ」「ばーば」である。このため、重み付与部22は、「ママ」という単語の重み付与部22により付与された重み0.0085に減衰係数Rをかけた値0.0085×Rを計算し、0.0085に代えてこの計算された値0.0085×Rを重み「ママ」という単語の重みとする。
In this case, the words whose age of X% acquisition is earlier than that of the input word “grandma” is “Mama”, “Daddy”, and “Baba”. For this reason, the
また、重み付与部22は、「パパ」という単語の重み付与部22により付与された重み0.0180に減衰係数Rをかけた値0.0180×Rを計算し、0.0180に代えてこの計算された値0.0180×Rを重み「パパ」という単語の重みとする。
The
また、重み付与部22は、「ばーば」という単語の重み付与部22により付与された重み0.0591に減衰係数Rをかけた値0.0591×Rを計算し、0.0591に代えてこの計算された値0.0591×Rを重み「ばーば」という単語の重みとする。
Further, the
なお、入力された単語のX%獲得月齢AoAinputとし、ある単語のX%獲得月齢をAoAとして、f2(AoAinput,AoA)を、0以上1未満の値を出力する関数であって、AoAinput>AoAの場合に、AoAinput≦AoAの場合よりも小さな値を出力する関数とする。また、上記ある単語について例えば上記例1の方法により計算された重みをwとする。この場合、重み付与部22は、wに代えてw×f2(AoAinput,AoA)を上記ある単語についての重みとしてもよい。重み付与部22は、入力された単語及び単語選択部21で選択された単語のそれぞれを、重みを求めたい単語として、この所定の関数f2(AoAinput,AoA)を用いた重みを求める処理を行ってもよい。
It is a function that outputs a value of 0 or more and less than 1 with X% acquisition age AoA input of an input word, X% acquisition age of a word as AoA, and f 2 (AoA input , AoA), When AoA input > AoA, the function outputs a smaller value than when AoA input ≤AoA. For example, let w be the weight calculated by the method of Example 1 above for a certain word. In this case, the
上記の関数f2(AoAinput,AoA)は一例である。入力された単語のX%獲得月齢よりもX%獲得月齢が早い単語の重みを相対的に小さくできるように補正することができれば、他の関数を用いてもよい。 The above function f 2 (AoA input , AoA) is an example. Other functions may be used as long as the weight of a word whose X% acquisition month is earlier than the X% acquisition month of the input word can be corrected.
重み付与の例2の方法により、入力された単語のX%獲得月齢よりもX%獲得月齢が早い単語、言い換えれば既に覚えているであろう単語の重みを相対的に下げ、入力された単語のX%獲得月齢よりもX%獲得月齢が遅い単語、言い換えれば今後覚えるであろう単語の重みを相対的に上げることができる。 According to the method of weighting example 2, a word whose X% acquisition age is earlier than the input word's X% acquisition age, in other words, the weight of the word that will already be remembered is relatively lowered, and the input word It is possible to relatively increase the weight of words whose X% acquisition age is later than the X% acquisition age, in other words, words that will be remembered in the future.
<<重み付与の例3>>
重み付与の例3では、単語の獲得時期に関する情報は、その単語の理解曲線に関する情報及び発話曲線に関する情報の少なくとも一方であるとして、重み付与部22が、入力された単語の獲得時期に関する情報に近い単語の獲得時期に関する情報を有する単語ほど大きな重みを付与する。言い換えれば、重み付与部22が、入力された単語の理解(発話)曲線から抽出できるAoAそのもの以外の、何らかの特徴について、近い特徴を有する単語ほど大きな重みを付与する。理解(発話)曲線から抽出できる何らかの特徴は、後述の具体例以外にも、曲線の接線のうち最大の傾きを有する接線の傾きや、変曲点の個数など曲線から抽出できる特徴であればなんでもよい。
<< Example 3 of weighting >>
In weighting example 3, assuming that the information related to the word acquisition time is at least one of the information related to the word understanding curve and the information related to the utterance curve, the
具体的には、重み付与部22は、入力された単語及び単語選択部21で選択された単語のそれぞれの理解曲線及び発話曲線のパラメータを記憶部1から読み込む。そして、読み込んだパラメータから特定される、入力された単語Aの理解曲線及び発話曲線の月齢iの獲得割合をそれぞれARi,ASiとし、重みを求めたい単語Bの理解曲線及び発話曲線の月齢iの獲得割合をそれぞれBRi,BSiとして、重み付与部22は、以下の式(3)により定義されるweight(A,B)の値を計算し、計算された値を、重みを求めたい単語Bの重みとする。重み付与部22は、入力された単語及び単語選択部21で選択された単語のそれぞれを、重みを求めたい単語Bとして、この関数weight(A,B)を用いた重みを求める処理を行う。式(3)において、Iは、理解曲線及び発話曲線が定義されている月齢の最大値である。
Specifically, the
上記式(3)は、単語Aの理解曲線及び発話曲線の各月齢の値をそれぞれヒストグラムAとし、 単語Bの理解曲線及び発話曲線の各月齢の値をヒストグラムBとして、それぞれの理解曲線、発話曲線のバタチャリア係数(Bhattacharyya coefficient)を足しあわせ、最大値が1になるように正規化したものを表す。 The above equation (3) is based on the understanding curve and utterance of the word A as the histogram A for each age of the comprehension curve and utterance curve for the word A, and the histogram B for the understanding curve for the word B and the age of each utterance curve. Represents the curve normalized by adding the Bhattacharyya coefficient to the maximum value of 1.
このように、理解曲線及び発話曲線が近い単語ほど大きな重みを付与することで、幼児の言葉の覚え方全体を考慮した重みの付与を行うことができる。 In this way, by assigning a greater weight to a word having a closer understanding curve and utterance curve, it is possible to assign a weight in consideration of the whole way of remembering the infant's words.
<<重み付与の例4>>
重み付与の例4では、重み付与部22は、例えば以下に説明するウェブ日誌により、これまでに獲得した言葉についての情報が得られている場合には、そのこれまでに獲得した言葉についての情報を用いて重みを補正する。
<< Example 4 of weighting >>
In the weighting example 4, when the information about the words acquired so far is obtained by the web diary described below, for example, the
まず、ウェブ日誌について説明する。ウェブ日誌と呼ばれる、幼児の言葉等の成長を記録するサービスがある。このサービスは、例えば図1に破線で示すウェブ日誌サービス提供サーバにより提供されるものである。 First, the web diary will be explained. There is a service called a web diary that records the growth of the infant's language. This service is provided, for example, by a web diary service providing server indicated by a broken line in FIG.
図4に、ウェブ日誌サービス提供サーバ4により提供され、端末装置5に表示される、ウェブ日誌のインターフェース画面の例を示す。図4は、○○君の成長ダイアリーであり、2017年□□月△△日における○○君の成長を記録するための「一行日記」「身長・体重」「☆今日はじめて覚えた言葉」「☆今日はじめて話した文」等の記入欄が設けられている。
FIG. 4 shows an example of a web diary interface screen provided by the web diary
養育者が、端末装置5を用いて、例えば「☆今日はじめて覚えた言葉」に「ワンワン」という単語とその意味である「いぬ」を入力すると、2017年□□月に「ワンワン」という単語を覚えたという情報が、その情報がウェブ日誌サービス提供サーバ4に送信され、ウェブ日誌サービス提供サーバ4の単語記憶部41に記憶される。このように、養育者が、幼児が覚えた言葉をウェブ日誌に逐次記入することで、幼児がこれまで覚えた単語とその単語を覚えた月齢についての情報とがウェブ日誌サービス提供サーバ4の単語記憶部41に記憶される。
When a caregiver uses the
このようにして、ウェブ日誌サービス提供サーバ4の単語記憶部41には、幼児がこれまで覚えた単語とその単語を覚えた月齢についての情報、言い換えれば幼児がこれまでに獲得した言葉についての情報が記憶されているとする。
In this way, the word storage unit 41 of the web diary
また、ウェブ日誌サービス提供サーバ4の単語記憶部41には、その幼児の現在の月齢についての情報が記憶されているとする。
In addition, it is assumed that the word storage unit 41 of the web diary
以下、ウェブ日誌の「☆今日はじめて覚えた言葉」の欄に「おばあちゃん」という単語が入力された場合の処理を例に挙げて説明する。 In the following, an explanation will be given by taking an example of processing when the word “grandma” is entered in the “☆ words learned for the first time” column of the web diary.
養育者が、端末装置5を用いて、ウェブ日誌の「☆今日はじめて覚えた言葉」の欄に「おばあちゃん」という単語を入力した場合、その入力された「おばあちゃん」という単語についての情報は端末装置5からウェブ日誌サービス提供サーバ4に出力される。ウェブ日誌サービス提供サーバ4は、その入力された「おばあちゃん」という単語についての情報を、単語提示部2の単語選択部21に出力する。
When a caregiver uses the
単語提示部2の単語選択部21は、上記ステップS21の処理により、「おばあちゃん」という単語に関連する単語を記憶部1から読み込む。例えば、単語選択部21により「ママ」「パパ」「ばーば」「お兄ちゃん」という単語が選択された場合、これらの選択された単語についての情報が、重み付与部22に出力されたとする。
The
この場合、まず、重み付与部22は、例えば重み付与の例1又は重み付与の例3の方法により、入力された「おばあちゃん」という単語及び単語選択部21で選択された「ママ」「パパ」「ばーば」「お兄ちゃん」という単語のそれぞれに重みを付与する。重み付与部22は、例えば、「ママ」という単語に重み0.0085を付与し、「パパ」という単語に重み0.0180を付与し、「ばーば」という単語に重み0.0591を付与し、「おばあちゃん」という単語に重み0.133を付与し、「お兄ちゃん」という単語に重み0.033を付与したとする。
In this case, first, the
ここで、重み付与部22は、ウェブ日誌サービス提供サーバ4の単語記憶部41を参照して、選択された各単語がこれまでに獲得した言葉であるかどうかについての情報を得る。例えば、上記選択された単語のうち「パパ」という単語が、未獲得であり単語記憶部41に記憶されていなかったとする。
Here, the
この場合、重み付与部22は、単語記憶部41に記憶されていない単語の重みがより大きくなるように、全部又は一部の単語の重み付与部22により付与された重みを補正し、重み付与部22により付与された重みに代えて補正後の重みを全部又は一部の単語に付与する。
In this case, the
この例では、重み付与部22は、単語記憶部41に記憶されていなかった「パパ」という単語の重みがより大きくなるように、例えば「パパ」という単語について重み付与部22により付与された重み0.0180に所定の値(例えば、2)をかけることにより補正し、重み付与部22により付与された重み0.0180に代えて補正後の重み(0.0360=0.0180×2)を「パパ」という単語に付与する。所定の値は、1より大であり2以外の所定の正の数であってもよい。
In this example, the
このように、未獲得の単語の重みを強調することで、同世代の子供たち、言い換えれば日齢や月齢が近い子供たちと同様の語彙の獲得を後押しすることができる。 In this way, by emphasizing the weight of unacquired words, it is possible to boost the acquisition of vocabulary similar to that of children of the same generation, in other words, children of similar ages.
上記の例では、重み付与部22は、「パパ」という単語という一部の単語の重み付与部22により付与された重みのみを補正しているが、単語記憶部41に記憶されていない単語の重みがより大きくなるように補正することができれば、「パパ」という単語という単語以外の単語(例えば、全部の単語)の重み付与部22により付与された重みを、単語記憶部41に記憶されていない単語の重みがより大きくなるように補正することができる関数を用いて補正してもよい。
In the above example, the
なお、重み付与部22は、単語記憶部41に記憶されていない単語であって、現在の月齢よりもX%獲得月齢が早い単語、言い換えれば現在の月齢から見てX%獲得月齢を過ぎているのに獲得していない単語の重みがより大きくなるように、全部又は一部の単語の重み付与部22により付与された重みを補正し、重み付与部22により付与された重みに代えて補正後の重みを全部又は一部の単語に付与してもよい。この場合、重み付与部22は、現在の月齢として、ウェブ日誌サービス提供サーバ4の単語記憶部41に予め記憶されている、その幼児の現在の月齢についての情報を用いる。
Note that the
<<重み付与の例5>>
重み付与の例5では、重み付与部22は、例えば以下に説明するウェブ日誌により、これまでに獲得した言葉についての情報が得られている場合には、そのこれまでに獲得した言葉についての情報を用いて重みを補正する。重み付与の例5と重み付与の例4では、重みの補正の方法が異なる。
<< Example 5 of weighting >>
In the weighting example 5, when the information about the words acquired so far is obtained by, for example, the web diary described below, the
重み付与の例5では、重み付与部22は、単語記憶部41に記憶されている単語であって、単語のX%獲得月齢と入力された単語のX%獲得月齢との差の大きさが小さい単語ほど重みがより大きくなるように、全部又は一部の単語の重み付与部22により付与された重みを補正し、重み付与部22により付与された重みに代えて補正後の重みを全部又は一部の単語に付与する。
In the weighting example 5, the
重み付与の例4と同様に、以下、ウェブ日誌の「☆今日はじめて覚えた言葉」の欄に「おばあちゃん」という単語が入力された場合の処理を例に挙げて説明する。 As in the case of weighting example 4, a process when the word “grandma” is input in the “☆ words learned for the first time” field of the web diary will be described below as an example.
養育者が、端末装置5を用いて、ウェブ日誌の「☆今日はじめて覚えた言葉」の欄に「おばあちゃん」という単語を入力した場合、その入力された「おばあちゃん」という単語についての情報は端末装置5からウェブ日誌サービス提供サーバ4に出力される。ウェブ日誌サービス提供サーバ4は、その入力された「おばあちゃん」という単語についての情報を、単語提示部2の単語選択部21に出力する。
When a caregiver uses the
単語提示部2の単語選択部21は、上記ステップS21の処理により、「おばあちゃん」という単語に関連する単語を記憶部1から読み込む。例えば、単語選択部21により「ママ」「パパ」「ばーば」「お兄ちゃん」という単語が選択された場合、これらの選択された単語についての情報が、重み付与部22に出力されたとする。
The
この場合、まず、重み付与部22は、例えば重み付与の例1又は重み付与の例3の方法により、入力された「おばあちゃん」という単語及び単語選択部21で選択された「ママ」「パパ」「ばーば」「お兄ちゃん」という単語のそれぞれに重みを付与する。重み付与部22は、例えば、「ママ」という単語に重み0.0085を付与し、「パパ」という単語に重み0.0180を付与し、「ばーば」という単語に重み0.0591を付与し、「おばあちゃん」という単語に重み0.133を付与し、「お兄ちゃん」という単語に重み0.033を付与したとする。
In this case, first, the
ここで、重み付与部22は、ウェブ日誌サービス提供サーバ4の単語記憶部41を参照して、選択された各単語が、単語記憶部41に記憶されている単語であるか否かについての情報、及び、単語記憶部41に記憶されている場合には、その単語が獲得された月齢(幼児がその単語を覚えた月齢)についての情報を取得する。
Here, the
重み付与の例5では、上記選択された単語のうち「ママ」という単語及び「パパ」という単語が、単語記憶部41に記憶されている単語であり、「ママ」という単語が獲得された月齢は13か月、「パパ」という単語が獲得された月齢は14か月であるとし、幼児の現在の月齢は15か月であるとする。 In weighting example 5, the word “Mama” and the word “Daddy” among the selected words are the words stored in the word storage unit 41, and the age at which the word “Mama” was acquired. Is 13 months, the age at which the word “daddy” was acquired is 14 months, and the infant's current age is 15 months.
この場合、重み付与部22は、単語記憶部41に記憶されている単語であって、単語のX%獲得月齢と幼児の現在の月齢との差の大きさが小さい単語ほど重みがより大きくなるように、全部又は一部の単語の重み付与部22により付与された重みを補正し、重み付与部22により付与された重みに代えて補正後の重みを全部又は一部の単語に付与する。
In this case, the
例えば、重み付与部22は、単語記憶部41に記憶されている単語について、単語のX%獲得月齢と幼児の現在の月齢との差の大きさをdとして、その単語の重み付与部22により付与された重みwに減衰係数Qdをかけることにより補正し、重み付与部22により付与された重みwに代えて補正後の重みw×Qdをその単語に付与する。Qは、0より大であり1未満の所定の数である。例えば、Q=0.9である。
For example, for the word stored in the word storage unit 41, the
具体的には、重み付与部22は、「ママ」という単語の重み付与部22により付与された重み0.0085に減衰係数Q(15-13)をかけることにより補正し、重み付与部22により付与された重み0.0085に代えて補正後の重み0.0085×Q(15-13)を「ママ」という単語に付与する。また、重み付与部22は、「パパ」という単語の重み付与部22により付与された重み0.0180に減衰係数Q(15-14)をかけることにより補正し、重み付与部22により付与された重み0.0180に代えて補正後の重み0.0180×Q(15-14)を「パパ」という単語に付与する。
Specifically, the
このように、最近覚えた語の重みを相対的に大きくすることにより、最近覚えた語を幼児に復習させることができる。 In this way, by relatively increasing the weight of the recently learned word, the infant can review the recently learned word.
上記の例では、重み付与部22は、「ママ」という単語及び「パパ」という単語という一部の単語の重み付与部22により付与された重みのみを補正しているが、単語記憶部41に記憶されている単語であって、単語のX%獲得月齢と幼児の現在の月齢との差の大きさが小さい単語ほど重みがより大きくなるように補正することができれば、「パパ」という単語という単語以外の単語(例えば、全部の単語)の重み付与部22により付与された重みを、単語記憶部41に記憶されている単語であって、単語のX%獲得月齢と幼児の現在の月齢との差の大きさが小さい単語ほど重みがより大きくなるように補正することができる関数を用いて補正してもよい。
In the above example, the
<<重み付与の例6>>
重み付与の例6では、重み付与部22は、単語のカテゴリに基づいて、重みを付与する。
<< Example 6 of weighting >>
In the weighting example 6, the
まず、重み付与部22は、入力された単語及び選択された単語のカテゴリを記憶部1を参照することにより得る。そして、重み付与部22は、得られたカテゴリ情報に基づいて、入力された単語とカテゴリ距離が近いカテゴリに含まれる単語ほど大きな重みを付与する。
First, the
例えばD=1であり、動物のカテゴリに、肉食動物のカテゴリと草食動物のカテゴリが含まれている旨の情報が記憶部1に記憶されており、入力された単語が「ライオン」であり、「ライオン」のカテゴリが肉食動物である旨の情報が記憶部1に記憶されているとする。この場合、重み付与部22は、例えば、入力された「ライオン」という単語のカテゴリである肉食動物のカテゴリに含まれる単語に重み1を付与し、肉食動物に含まれる単語以外の、肉食動物のカテゴリを基準とする階層距離1だけ離れた親カテゴリである動物のカテゴリに含まれる単語、言い換えれば動物カテゴリ及び動物カテゴリに所属する草食動物のカテゴリに含まれる単語に重み0.8を付与し、それ以外のカテゴリに含まれる単語に0.5を付与する。
For example, D = 1, the information that the animal category includes the carnivore category and the herbivore category is stored in the
<<重み付与の例7>>
なお、重み付与部22は、上記の<<重み付与の例1>>から<<重み付与の例6>>の何れかの方法により得られた、入力された単語の重み及び選択された単語の重みを入力された単語の重みにより正規化することにより正規化後の重みを得て、得られた正規化後の重みを最終的な重みとして入力された単語及び選択された単語にそれぞれ付与してもよい。
<< Example 7 of weighting >>
The
<文書検索部3>
文書検索部3には、単語提示装置により出力された、入力された単語及び選択された単語と、これらの単語に付与された重みについての情報が入力される。
<
The
文書検索部3は、単語提示装置により出力された、入力された単語及び選択された単語をキーワードとする文書検索を、入力された単語及び選択された単語のそれぞれに付与された重みが大きい単語ほど重視して行う(ステップS3)。
The
文書検索部3の例は、例えば特開2014−235723号公報又は特開2016−148927号公報に記載された情報提示装置である。
An example of the
文書検索部3は、各メディアデータの特徴ベクトルvn(n=1,…,N)が記憶されている探索対象メディアデータDBを備えているとする。ここで、メディアデータは、例えば文書データである。
Assume that the
そして、文書検索部3は、探索対象メディアデータDB中の少なくとも一冊に出現する単語の種類数を要素数とする特徴ベクトルについて、入力された単語及び選択された単語の対応する要素に単語それぞれに付与された重みが入力され、それ以外の要素が零で構成される特徴ベクトルをクエリの特徴ベクトルvqueryとして、このクエリ特徴ベクトルvqueryと類似度(例えば、コサイン類似度)が高い特徴ベクトルvnを有するメディアデータについての情報を、探索対象メディアデータDBを参照することにより取得する。例えば、文書検索部3は、類似度が高い順に、30個等の予め指定された個数のメディアデータについての情報を取得する。なお、文書検索部3は、入力された単語及び選択された単語の中の単語であって、探索対象メディアデータDBに格納されたメディアデータに出現しなかった単語に付与された重みについては無視して類似度の計算を行う。
Then, the
そして、文書検索部3は、取得されたメディアデータについての情報を、入力された単語及び選択された単語に対応する文書検索結果として出力する。
Then, the
このように、単語提示装置が、入力された単語に関連する単語を選択し、入力された単語及び選択された単語と入力された単語及び選択された単語のそれぞれに付与された重みとを出力し、文書検索部3がこれらの単語提示装置が出力した情報に基づいて文書検索を行うことで、単語提示装置に入力された単語のみならずその入力された単語に関連する言葉を考慮して文書検索を行うことができる。
In this way, the word presentation device selects a word related to the input word, and outputs the input word, the selected word, the input word, and the weight assigned to each of the selected word. Then, the
なお、重み付与部22の<<重み付与の例4>><<重み付与の例5>>において、養育者が、端末装置5を用いて、ウェブ日誌の「☆今日はじめて覚えた言葉」の欄に単語を入力した場合に、その入力された単語に対応する文書検索結果がウェブ日誌に表示されてもよい。
In addition, in << weighting example 4 >> << weighting example 5 >> of the
例えば、ウェブ日誌の「☆今日はじめて覚えた言葉」の欄に「おばあちゃん」という単語が入力された場合、その入力された「おばあちゃん」という単語についての情報がウェブ日誌サービス提供サーバ4を介して文書検索装置に出力される。文書検索装置は、「おばあちゃん」という単語を入力された単語とする、上記ステップS21からステップS3の処理を行い、「あねとおとうと」という文書を文書検索結果として取得したとする。この場合、この文書検索結果についての情報が、ウェブ日誌サービス提供サーバ4に出力される。ウェブ日誌サービス提供サーバ4は、「あねとおとうと」という文書を、例えば図4の右上の「おすすめ絵本」の欄に表示する。
For example, when the word “grandma” is entered in the “☆ words learned for the first time today” field of the web diary, information about the entered word “grandma” is documented via the web diary
このように、ウェブ日誌の「☆今日はじめて覚えた言葉」の欄に入力された単語のみならずその入力された単語に関連する言葉を考慮した文書検索結果をウェブ日誌に表示することで、養育者は幼児の日々の言葉の成長に適した文書についての情報を得ることができる。 In this way, by displaying not only the word entered in the “☆ words learned for the first time today” column of the web diary but also the document search result considering the words related to the entered word in the web diary, A person can obtain information about documents suitable for the daily language development of infants.
[変形例等]
上記の実施形態では、幼児の語彙獲得の例で説明したが、対象は幼児、言い換えれば母国語を習得中の未就学児でなくてもよい。例えば、対象を第二外国語勉強中の人とする場合には、上記の「獲得月齢」は、ある教科書における単語の初出ページに相当する。また、対象を新しい分野を勉強中の人とする場合には、「獲得月齢」は、その分野についての教科書において,何個目の単元に出現するかに相当する。また、上記の「カテゴリ」は、同一単元で初出の単語又は同単元で共起する頻度が所定の基準より高い単語に相当する。
[Modifications, etc.]
In the above embodiment, the example of acquiring the vocabulary of an infant has been described. However, the subject may not be an infant, in other words, a preschooler who is learning a native language. For example, when the subject is a person who is studying a second foreign language, the above “acquired age” corresponds to the first appearance page of a word in a textbook. When the subject is a person who is studying a new field, “acquired age” corresponds to the number of units that appear in the textbook for that field. In addition, the above “category” corresponds to a word that appears for the first time in the same unit or a word whose frequency of co-occurring in the same unit is higher than a predetermined reference.
また、単語提示装置及び方法は、単語提示装置に入力された単語及び単語選択部21により選択された単語のみを出力し、これらの単語に付与された重みを出力しなくてもよい。この場合、単語提示装置は重み付与部22を有していなくてもよく、単語提示方法はステップS22の処理を行わなくてもよい。また、この場合、文書検索部3は、重みを考慮せず、単語提示装置により出力された入力された単語及び選択された単語をキーワードとする文書検索を行う。
Further, the word presentation device and method may output only the word input to the word presentation device and the word selected by the
上記の説明では、理解曲線、発話曲線及びX%獲得月齢を、月齢を用いて定義したが、理解曲線、発話曲線及びX%獲得月齢は、月齢に代えて日齢、週齢等の所定の時間を表す指標を用いて定義されてもよい。 In the above description, the understanding curve, the utterance curve, and the X% acquired age are defined using the age of the moon. You may define using the parameter | index showing time.
上記各装置及び方法において説明した処理は、記載の順にしたがって時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。 The processes described in each of the above apparatuses and methods are not only executed in time series in the order described, but may be executed in parallel or individually as required by the processing capability of the apparatus that executes the processes.
また、上記各装置における各種の処理機能をコンピュータによって実現してもよい。その場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記各装置における各種の処理機能がコンピュータ上で実現される。 Various processing functions in each of the above devices may be realized by a computer. In that case, the processing contents of the functions that each device should have are described by a program. Then, by executing this program on a computer, various processing functions in each of the above devices are realized on the computer.
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。 The program describing the processing contents can be recorded on a computer-readable recording medium. As the computer-readable recording medium, for example, any recording medium such as a magnetic recording device, an optical disk, a magneto-optical recording medium, and a semiconductor memory may be used.
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したDVD、CD−ROM等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させてもよい。 The program is distributed by selling, transferring, or lending a portable recording medium such as a DVD or CD-ROM in which the program is recorded. Further, the program may be distributed by storing the program in a storage device of the server computer and transferring the program from the server computer to another computer via a network.
このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶部に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記憶部に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実施形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるASP(Application Service Provider)型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、プログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの(コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等)を含むものとする。 A computer that executes such a program first stores, for example, a program recorded on a portable recording medium or a program transferred from a server computer in its storage unit. When executing the process, this computer reads the program stored in its own storage unit and executes the process according to the read program. As another embodiment of this program, a computer may read a program directly from a portable recording medium and execute processing according to the program. Further, each time a program is transferred from the server computer to the computer, processing according to the received program may be executed sequentially. Also, the program is not transferred from the server computer to the computer, and the above-described processing is executed by a so-called ASP (Application Service Provider) type service that realizes the processing function only by the execution instruction and result acquisition. It is good. Note that the program includes information provided for processing by the electronic computer and equivalent to the program (data that is not a direct command to the computer but has a property that defines the processing of the computer).
また、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、各装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に又は人手により実現することとしてもよい。 In addition, each apparatus is configured by executing a predetermined program on a computer, but at least a part of these processing contents may be realized in hardware or manually.
1 記憶部
2 単語提示部
21 単語選択部
22 重み付与部
3 文書検索部
4 ウェブ日誌サービス提供サーバ
41 単語記憶部
5 端末装置
DESCRIPTION OF
Claims (16)
上記単語提示装置により出力された上記入力された単語及び上記選択された単語をキーワードとする文書検索を行う文書検索部と、
を含む文書検索装置。 As information about the acquisition time when the infant acquires a word, as information about the acquisition time of the word, a storage unit storing information about each word and the acquisition time of each word, and information about the acquisition time of the input word A word presentation device including a word selection unit that selects from the storage unit a word having information on the acquisition time of a word close to
A document search unit that performs a document search using the input word output by the word presentation device and the selected word as a keyword;
Document retrieval device including
上記単語提示部は、上記入力された単語の獲得時期に関する情報と上記選択された単語の獲得時期に関する情報とを用いて、上記入力された単語及び上記選択された単語のそれぞれに単語の重要度である重みを付与する重み付与部を更に含み、
上記単語提示部は、上記入力された単語及び上記選択された単語と上記入力された単語及び上記選択された単語のそれぞれに付与された重みとを出力し、
上記文書検索部は、上記単語提示装置により出力された上記入力された単語及び上記選択された単語をキーワードとする文書検索を、上記入力された単語及び上記選択された単語のそれぞれに付与された重みが大きい単語ほど重視して行う、
文書検索装置。 The document search device according to claim 1,
The word presenting unit uses the information about the input time of the input word and the information about the time of acquisition of the selected word to determine the importance of the word for each of the input word and the selected word. And further includes a weight assigning unit for assigning a weight of
The word presentation unit outputs the input word and the selected word, and the weight given to each of the input word and the selected word,
The document search unit is provided with each of the input word and the selected word for a document search using the input word and the selected word output by the word presentation device as keywords. Focus on words with greater weight,
Document retrieval device.
上記単語提示装置により出力された上記入力された単語及び上記選択された単語をキーワードとする文書検索を、上記入力された単語及び上記選択された単語のそれぞれに付与された重みが大きい単語ほど重視して行う文書検索部と、
を含む文書検索装置。 Information about the acquisition time when the infant acquires a word is information about the acquisition time of the word, and the word belongs to a predetermined category, and each word, information about the acquisition time of each word, and the category of each word , A word selection unit that selects words in the same category as the input word from the storage unit, and information on the acquisition time of the input word and acquisition of the selected word A weight assigning unit that assigns a weight that is the importance of the word to each of the input word and the selected word, using the information about the time, and the input word and the selected word A word presenting device that outputs the input word and the weight assigned to each of the selected words, and
Document search using the input word and the selected word output by the word presenting device as keywords is given more importance to a word having a higher weight given to the input word and the selected word. A document search unit
Document retrieval device including
上記重み付与部は、上記入力された単語の獲得時期に関する情報に近い単語の獲得時期に関する情報を有する単語ほど大きな重みを付与する、
文書検索装置。 The document search device according to claim 2 or 3,
The weight assigning unit assigns a greater weight to a word having information related to a word acquisition time that is closer to the information related to the input word acquisition time.
Document retrieval device.
Xを0≦X≦100の所定の数として、上記単語の獲得時期に関する情報は、幼児のX%がその単語を獲得するX%獲得月齢である、
文書検索装置。 The document search device according to any one of claims 2 to 4,
X is a predetermined number of 0 ≦ X ≦ 100, and the information regarding the acquisition time of the word is X% acquisition age at which X% of the infant acquires the word,
Document retrieval device.
上記重み付与部は、上記入力された単語のX%獲得月齢よりもX%獲得月齢が早い単語の重みがより小さく、上記入力された単語のX%獲得月齢よりもX%獲得月齢が遅い単語の重みがより大きくなるように、全部又は一部の単語の上記重み付与部により付与された重みを補正し、上記重み付与部により付与された重みに代えて補正後の重みを上記全部又は一部の単語に付与する、
文書検索装置。 The document search device according to claim 5,
The weight assigning unit weights a word whose X% acquisition age is earlier than the X% acquisition age of the input word, and is slower than the X% acquisition age of the input word. The weights given by the weighting unit for all or part of the words are corrected so that the weights of the words are larger, and the corrected weights are replaced with the weights given by the weighting unit. To give to a word
Document retrieval device.
ある単語の理解曲線を幼児の月齢に対しそのある単語を理解している幼児の割合を表す曲線とし、ある単語の発話曲線を幼児の月齢に対しそのある単語を発話できる幼児の割合を表す曲線として、上記単語の獲得時期に関する情報は、その単語の理解曲線に関する情報及び発話曲線に関する情報の少なくとも一方である、
文書検索装置。 The document search device according to any one of claims 2 to 4,
Let the understanding curve of a word be the curve that represents the percentage of infants that understand the word relative to the infant's age, and the utterance curve of the word represents the percentage of infants who can speak that word relative to the infant's age As described above, the information about the acquisition time of the word is at least one of information about an understanding curve of the word and information about an utterance curve.
Document retrieval device.
これまでに獲得した単語についての情報が記憶されている単語記憶部を更に含み、
上記重み付与部は、上記単語記憶部に記憶されていない単語の重みがより大きくなるように、全部又は一部の単語の上記重み付与部により付与された重みを補正し、上記重み付与部により付与された重みに代えて補正後の重みを上記全部又は一部の単語に付与する、
文書検索装置。 The document search device according to any one of claims 2 to 5 and 7,
A word storage unit that stores information about words acquired so far;
The weighting unit corrects the weights given by the weighting unit for all or some of the words so that the weights of words not stored in the word storage unit are larger, and the weighting unit In place of the assigned weight, the corrected weight is given to all or some of the words.
Document retrieval device.
これまでに獲得した単語についての情報が記憶されている単語記憶部を更に含み、
Xを0≦X≦100の所定の数とし、単語のX%獲得月齢を、幼児のX%がその単語を獲得する月齢として、上記重み付与部は、上記単語記憶部に記憶されている単語であって、単語のX%獲得月齢と幼児の現在の月齢との差の小さい単語ほどその重みがより大きくなるように、全部又は一部の単語の上記重み付与部により付与された重みを補正し、上記重み付与部により付与された重みに代えて補正後の重みを上記全部又は一部の単語に付与する、
文書検索装置。 The document search device according to any one of claims 2 to 5 and 7,
A word storage unit that stores information about words acquired so far;
X is a predetermined number of 0 ≦ X ≦ 100, and X% acquisition age of the word is the age at which X% of the infant acquires the word, and the weight assigning unit stores the word stored in the word storage unit The weights given by the weighting unit for all or some of the words are corrected so that the smaller the difference between the X% acquired age of the word and the current age of the infant is, the higher the weight is. Then, instead of the weight given by the weight giving unit, the corrected weight is given to all or some of the words.
Document retrieval device.
入力された単語の獲得時期に関する情報に近い単語の獲得時期に関する情報を有する単語を上記記憶部から選択する単語選択部を含む単語提示部と、
を含む単語提示装置。 A storage unit in which information about an acquisition time when an infant acquires a word is stored as information about an acquisition time of the word, and information about an acquisition time of each word and each word,
A word presenting unit including a word selection unit that selects from the storage unit a word having information about the acquisition time of a word close to the information about the input time of the input word;
Word presentation device including
入力された単語と同じカテゴリの単語を選択する単語選択部と、上記入力された単語の獲得時期に関する情報と上記選択された単語の獲得時期に関する情報とを用いて、上記入力された単語及び上記選択された単語のそれぞれに単語の重要度である重みを付与する重み付与部とを含み、上記入力された単語及び上記選択された単語と上記入力された単語及び上記選択された単語のそれぞれに付与された重みとを出力する単語提示部と、
を含む単語提示装置。 Information about the acquisition time when the infant acquires a word is information about the acquisition time of the word, and the word belongs to a predetermined category, and each word, information about the acquisition time of each word, and the category of each word And a storage unit storing
Using the word selection unit that selects a word in the same category as the input word, the information about the acquisition time of the input word and the information about the acquisition time of the selected word, the input word and the Each of the selected words includes a weight assigning unit that assigns a weight that is the importance of the word to each of the input word, the selected word, the input word, and the selected word. A word presentation unit for outputting the assigned weight;
Word presentation device including
単語選択部が、入力された単語の獲得時期に関する情報に近い単語の獲得時期に関する情報を有する単語を上記記憶部から選択する単語選択ステップと、
文書検索部が、上記入力された単語及び上記選択された単語をキーワードとする文書検索を行う文書検索ステップと、
を含む文書検索方法。 In the storage unit, information on the acquisition time when the infant acquires a word is stored as information on the acquisition time of the word, and information on the acquisition time of each word and each word is stored.
A word selection step in which the word selection unit selects from the storage unit a word having information on the acquisition time of the word close to the information on the input time of the word;
A document search step in which a document search unit performs a document search using the input word and the selected word as a keyword;
Search method including documents.
単語提示部が、入力された単語と同じカテゴリの単語を上記記憶部から選択し、上記入力された単語の獲得時期に関する情報と上記選択された単語の獲得時期に関する情報とを用いて、上記入力された単語及び上記選択された単語のそれぞれに単語の重要度である重みを付与し、上記入力された単語及び上記選択された単語と上記入力された単語及び上記選択された単語のそれぞれに付与された重みとを出力する単語提示ステップと、
文書検索部が、上記入力された単語及び上記選択された単語をキーワードとする文書検索を、上記入力された単語及び上記選択された単語のそれぞれに付与された重みが大きい単語ほど重視して行う文書検索ステップと、
を含む文書検索方法。 In the storage unit, information about the acquisition time when the infant acquires a word is information about the acquisition time of the word, and the word belongs to a predetermined category, and information about the acquisition time of each word and each word, Assuming that each word category is stored,
The word presenting unit selects a word in the same category as the input word from the storage unit, and uses the information regarding the acquisition time of the input word and the information about the acquisition time of the selected word. A weight that is the importance of the word is assigned to each of the selected word and the selected word, and is given to each of the input word, the selected word, the input word, and the selected word. A word presentation step for outputting the weights obtained,
The document search unit performs a document search using the input word and the selected word as a keyword, focusing on a word having a larger weight assigned to each of the input word and the selected word. A document search step;
Search method including documents.
単語選択部が、入力された単語の獲得時期に関する情報に近い単語の獲得時期に関する情報を有する単語を上記記憶部から選択する単語選択ステップ、
を含む単語提示方法。 In the storage unit, information on the acquisition time when the infant acquires a word is stored as information on the acquisition time of the word, and information on the acquisition time of each word and each word is stored.
A word selection step in which the word selection unit selects, from the storage unit, a word having information on the acquisition time of the word that is close to the information on the acquisition time of the input word;
Word presentation method including
単語提示部が、入力された単語と同じカテゴリの単語を上記記憶部から選択し、上記入力された単語の獲得時期に関する情報と上記選択された単語の獲得時期に関する情報とを用いて、上記入力された単語及び上記選択された単語のそれぞれに単語の重要度である重みを付与し、上記入力された単語及び上記選択された単語と上記入力された単語及び上記選択された単語のそれぞれに付与された重みとを出力する単語提示ステップと、
を含む単語提示方法。 In the storage unit, information on the acquisition time when the infant acquires a word, information on the acquisition time of the word, information on the acquisition time of each word and each word, and the word belong to a predetermined category, Assuming that each word category is stored,
The word presenting unit selects a word in the same category as the input word from the storage unit, and uses the information regarding the acquisition time of the input word and the information about the acquisition time of the selected word. A weight that is the importance of the word is assigned to each of the selected word and the selected word, and is given to each of the input word, the selected word, the input word, and the selected word. A word presentation step for outputting the weights obtained,
Word presentation method including
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