JP2019012382A - Document search apparatus, word presentation apparatus, and method and program thereof - Google Patents

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Abstract

To provide a document search technique capable of retrieving documents such as picture books in consideration of not only some words but also words related to those words.SOLUTION: A document search apparatus comprises: a storage unit 1 for storing information on each word and an acquisition timing of each word as the information about the acquisition timing of the word which is the information about an acquisition timing that an infant acquires each word; a word selecting unit 21 for selecting, from the storage unit 1, a word which has the information on the acquisition timing of the word close to the information about the acquisition timing of the input word; and a document search unit 3 for retrieving a document using the input word and the selected word as a keyword.SELECTED DRAWING: Figure 1

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.

国立国会図書館、[平成 29 年 5 月 16日検索]、インターネット〈URL:http://www.ndl.go.jp/〉National Diet Library, [Search May 16, 2017], Internet <URL: http://www.ndl.go.jp/>

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 Document 1, search for a picture book, etc. using that word as a keyword, and read the picture book found by the search to the infant, etc. By telling them, teaching a certain word to infants was performed.

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.

単語提示装置及び文書検索装置の例を説明するためのブロック図。The block diagram for demonstrating the example of a word presentation apparatus and a document search apparatus. 単語提示方法及び文書検索方法の例を説明するための流れ図。The flowchart for demonstrating the example of the word presentation method and a document search method. 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。The figure which shows the example of the understanding curve and utterance curve of the word one one. ウェブ日誌を説明するための図。The figure for demonstrating a web diary.

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 storage unit 1, a word presentation unit 2, and a document search unit 3, for example. The document search display method is realized, for example, when each unit of the document search apparatus executes the processing from step S21 to step S3 described later with reference to FIG.

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 storage unit 1 and a word presentation unit 2. A word presentation method is implement | achieved, for example, when each part of a word presentation apparatus performs the process of step S21 to step S22 demonstrated later by FIG.

<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。
<Storage unit 1>
In the infant vocabulary acquisition DB of the storage unit 1, a set of each word and information related to the acquisition time of each word is stored in association with an ID for identifying each word.

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 storage unit 1. In this case, the weight assigning unit 22 refers to the storage unit 1 to obtain the X% acquisition age of the word from at least one of the information related to the word understanding curve and the information related to the word utterance curve, and acquires the obtained X% of the word The process described later is performed as the age of X% acquired month of the word read from the storage unit 1.

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 storage unit 1. As a result, the calculation cost for obtaining the X% acquired age of the word can be reduced.

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 storage unit 1 may store a category of each word.

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 storage unit 1.

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 storage unit 1. For example, if the animal category includes a carnivore category and a herbivore category, information to that effect is stored in the storage unit 1.

<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。
<Word selection unit 21>
A word is input to the word selection unit 21 of the word presentation unit 2.

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 word selection unit 21 selects a word related to the input word from the storage unit 1 (step S21). Information regarding the selected word is output to the weighting unit 22. The word selection unit 21 selects at least one word.

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 word selection unit 21 will be described.

<<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 word selection unit 21 selects words in the same category as the input word.

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 word selection unit 21 obtains the category of the input word by referring to the storage unit 1. Then, the word selection unit 21 selects words in the same category as the obtained category from the storage unit 1.

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 word selection unit 21 refers to the storage unit 1 to obtain information that the category of the word “up” is a spatial category. Then, the word selection unit 21 selects the words “do”, “yoko”, “close”, and “far” included in the space category other than the word “up”.

<<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 word selection unit 21 selects words included in a parent category that is separated by a predetermined hierarchical distance D based on the input word category. D is a predetermined positive integer. The parent category that is separated by a predetermined hierarchical distance D with reference to a certain category is the D parent categories on the basis of the certain category. Hierarchy distance is the number of times a hierarchy needs to be moved from one category to another. The hierarchical distance is defined as a parent in a so-called family relationship, for example.

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 storage unit 1, and the input word is “lion” It is assumed that information indicating that the category of “lion” is a carnivore is stored in the storage unit 1. In this case, the word selection unit 21 refers to the storage unit 1 to obtain information that the category of the word “lion” is a carnivore category. Then, the word selection unit 21 obtains information that the parent category separated by the hierarchical distance 1 with respect to the carnivore category is an animal category. Then, the word selection unit 21 selects a word included in the parent category other than the word “lion”. More specifically, the word selection unit 21 selects words other than the word lion, which are words included in a lower category such as a carnivore and a herbivore belonging to an animal category and an animal category.

<<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 word selection unit 21 selects a word having information on the acquisition time of the word that is close to the information on the input time of the word.

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 word selection unit 21 acquires X% near the X% acquisition age of the input word. Select a word with age. For example, the word selection unit 21 selects a word whose difference between the X% acquired age of the word and the X% acquired age of the input word is equal to or less than a predetermined value.

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 word selection unit 21 sets the input understanding curve or utterance curve of the word. Select a word with a close comprehension curve or utterance curve. For example, the word selection unit 21 selects a word whose similarity is less than or equal to a predetermined value with respect to the word understanding curve or utterance curve and the input word understanding curve or utterance curve. As the similarity, the Batacharia distance of Expression (3) described later can be used.

<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。
<Weighting unit 22>
Information related to the word input to the word presentation unit 2 and the word selected by the word selection unit 21 is input to the weighting unit 22.

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 word assigning unit 22 outputs the words input to the word presenting unit 2 and the words selected by the word selecting unit 21 and the respective weights of these words by the following processing.

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 weighting unit 22 uses the information about the input time of the word and the information about the time of acquisition of the word selected by the word selection unit 21 to determine the input word and the word selected by the word selection unit 21. A weight that is the importance of the word is assigned to each (step S22).

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 weight assigning unit 22 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.

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 weighting unit 22 will be described.

<<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 weighting unit 22 is close to the information related to the input word acquisition time. A greater weight is given to a word having information on the acquisition time of the word.

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 weight assigning unit 22 reads from the storage unit 1 the X% acquisition age of the input word and the X% acquisition age of the selected word. Then, the weight assigning unit 22 obtains a predetermined function f 1 (μ, μ) where X is the X% acquisition age of the input word obtained by reading, and AoA is the X% acquisition age of the word whose weight is to be obtained. The output value when these X% acquired ages are input to AoA) is calculated, and the calculated output value is set as a weight to be given to the word whose weight is to be obtained. The weight assigning unit 22 performs a process of obtaining a weight using the predetermined function f 1 (μ, AoA), with each of the input word and the word selected by the word selecting unit 21 as a word whose weight is to be obtained. Do.

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.

Figure 2019012382
Figure 2019012382

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 word selection unit 21 selects the words “mama”, “dad”, “baoba”, and “older brother”. Also, assuming X = 50, the X% acquisition age of the word “Mama” is 9.87, the X% acquisition age of the word “papa” is 10.9, and the X% acquisition age of the word “Baba” is 13.1, and the word “grandma” has an X% acquisition age of 16.9, and the word “older brother” has an X% acquisition age of 21.9.

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 weight assigning unit 22 inputs the word “grandma” and “mama”, “dad”, “baoba”, “older brother” selected by the word selection unit 21 based on the above formula (2). The weight of the word is calculated. As a result, for example, the weight assigning unit 22 assigns a weight of 0.0085 to the word “Mama”, assigns a weight of 0.0180 to the word “daddy”, and assigns a weight of 0.0591 to the word “Baba”. A weight of 0.133 is given to the word “grandma”, and a weight of 0.033 is given to the word “older brother”.

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 weight assigning unit 22 assigns a greater weight to a word that is closer to the X% acquired age of the word for which the X% acquired age of the word is input, for example, it is already remembered or likely to be remembered. The weight of the word is low, the weight of the word that is likely to be remembered in the word that is not yet remembered or that is likely to be remembered is increased, and the weight of the word that is likely to take a while to be remembered can be adjusted to be slightly lower.

<<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 weighting unit 22 has a weight of a word whose X% acquisition month is earlier than the X% acquisition month of the input word, and is X% higher than the X% acquisition month of the input word. The weight given by the weight assigning unit 22 for all or some of the words is corrected so that the weight of the word having a late acquisition age becomes larger, and the weight after correction is substituted for the weight given by the weight assigning unit 22 Are given as final weights to all or some of the words.

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 weight assigning unit 22 assigns a weight to each of the input word and the word selected by the word selecting unit 21 by, for example, the method of weight assignment example 1. Then, the weight assigning unit 22 applies a predetermined attenuation coefficient R (0 ≦ R) to the weight w assigned by the method of Example 1 only for a word whose X% acquisition age is earlier than the X% acquisition age of the input word. A value w × R multiplied by <1) is calculated, and the calculated value w × R is used as a weight of the word instead of w. For example, R = 0.5.

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 word selection unit 21 selects the words “mama”, “dad”, “baoba”, and “older brother”. For example, the weight assigning unit 22 assigns a weight of 0.0085 to the word “Mama”, assigns a weight of 0.0180 to the word “Daddy”, assigns a weight of 0.0591 to the word “Baba”, and reads “Grandma”. Assume that a weight of 0.133 is given to the word and a weight of 0.033 is given to the word “Older brother”. Similarly to weighting example 1, if X = 50, the word “Mama” has an X% acquisition age of 9.87, the word “papa” has an X% acquisition age of 10.9, The X% acquisition age of the word "13.1", the X% acquisition age of the word "Grandma" is 16.9, and the X% acquisition age of the word "Older" is 21.9.

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 weight assigning unit 22 calculates a value 0.0085 × R obtained by multiplying the weight 0.0085 given by the weight assigning unit 22 for the word “Mama” by the attenuation coefficient R, and replaces 0.0085 with this calculated value 0.0085. Let xR be the weight of the word “Mama”.

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 weight assigning unit 22 calculates a value 0.0180 × R obtained by multiplying the weight 0.0180 given by the weight assigning unit 22 for the word “daddy” by the attenuation coefficient R, and replaces the 0.0180 with the calculated value 0.0180 × R. Let R be the weight of the word “daddy”.

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 weight assigning unit 22 calculates a value 0.0591 × R obtained by multiplying the weight 0.0591 given by the weight assigning unit 22 of the word “Baba” by an attenuation coefficient R, and replaces 0.0591 with this calculated value. Let 0.0591 × R be the weight of the word “baoba”.

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 weight assigning unit 22 may use w × f 2 (AoA input , AoA) as a weight for the certain word instead of w. The weight assigning unit 22 uses the predetermined function f 2 (AoA input , AoA) as a word for which the input word and the word selected by the word selection unit 21 are to be obtained. May be performed.

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 weighting unit 22 uses the information related to the input word acquisition time as information. A greater weight is given to a word having information on the acquisition time of a near word. In other words, the weight assigning unit 22 assigns a greater weight to a word having a closer feature than some AoA itself that can be extracted from the understanding (utterance) curve of the input word. Any characteristic that can be extracted from the understanding (utterance) curve is any characteristic that can be extracted from the curve, such as the inclination of the tangent having the maximum inclination among the tangents of the curve, and the number of inflection points, in addition to the specific examples described later. Good.

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 weight assigning unit 22 reads the parameters of the understanding curve and the utterance curve of the input word and the word selected by the word selection unit 21 from the storage unit 1. Then, AR i and AS i are the acquisition ratios of the input curve A and the curve I of the input word A identified from the read parameters, respectively, and the age of the curve B and the utterance curve of the word B whose weight is to be obtained. With the acquisition ratio of i as BR i and BS i , respectively, the weight assigning unit 22 calculates the value of weight (A, B) defined by the following equation (3), and obtains the weight using the calculated value. The weight of the word B you want. The weight assigning unit 22 performs a process of obtaining a weight using this function weight (A, B), with each of the input word and the word selected by the word selecting unit 21 as a word B for which a weight is to be obtained. In Formula (3), I is the maximum age at which the understanding curve and the utterance curve are defined.

Figure 2019012382
Figure 2019012382

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 weighting unit 22 is information about the words acquired so far. Is used to correct the weight.

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 service providing server 4 and displayed on the terminal device 5. Figure 4 shows the growth diary of XX, “One-line diary”, “Height / weight”, “☆ Words I learned for the first time today”, “ There is an entry field such as “Sentence spoken for the first time today”.

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 terminal device 5 to enter the word “One One” and its meaning “Inu” in “☆ Words Learned for the First Time”, for example, the word “One One” in 2017 The learned information is transmitted to the web diary service providing server 4 and stored in the word storage unit 41 of the web diary service providing server 4. In this way, the caregiver sequentially fills in the web diary with the words that the infant has learned, so that the words that the infant has learned so far and the information about the age at which the infant has learned the words are the words of the web diary service providing server 4. Stored in the storage unit 41.

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 service providing server 4 stores information about the word that the infant has learned so far and the age at which the word has been learned, in other words, information about the word that the infant has acquired so far. Is stored.

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 service providing server 4 stores information about the current age of the infant.

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 terminal device 5 to input the word “grandma” in the “☆ words learned for the first time” field of the web diary, the information about the input word “grandma” is the terminal device. 5 to the web diary service providing server 4. The web diary service providing server 4 outputs information about the inputted word “grandma” to the word selection unit 21 of the word presentation unit 2.

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 word selection unit 21 of the word presentation unit 2 reads a word related to the word “grandma” from the storage unit 1 by the process of step S21. For example, when the words “mama”, “dad”, “baoba”, and “older brother” are selected by the word selection unit 21, information on these selected words is output to the weighting unit 22. .

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 weight assigning unit 22 inputs the word “grandma” and the “mama” “daddy” selected by the word selecting unit 21 by the method of weight grant example 1 or weight grant example 3, for example. A weight is assigned to each of the words “baoba” and “older brother”. For example, the weight assigning unit 22 assigns a weight of 0.0085 to the word “Mama”, assigns a weight of 0.0180 to the word “Daddy”, assigns a weight of 0.0591 to the word “Baba”, and reads “Grandma”. Assume that a weight of 0.133 is given to the word and a weight of 0.033 is given to the word “Older brother”.

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 weight assigning unit 22 refers to the word storage unit 41 of the web diary service providing server 4 and obtains information about whether or not each selected word is a word acquired so far. For example, it is assumed that the word “daddy” among the selected words has not been acquired and is not stored in the word storage unit 41.

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 weighting unit 22 corrects the weights given by the weighting unit 22 for all or part of the words so that the weights of the words not stored in the word storage unit 41 become larger, and gives weights. Instead of the weight given by the unit 22, the corrected weight is given to all or some of the words.

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 weight assigning unit 22 assigns the weight given by the weight assigning unit 22 to the word “papa”, for example, so that the weight of the word “papa” not stored in the word storage unit 41 becomes larger. Correction is performed by multiplying 0.0180 by a predetermined value (for example, 2), and the corrected weight (0.0360 = 0.0180 × 2) is assigned to the word “daddy” instead of the weight 0.0180 assigned by the weight assigning unit 22. . The predetermined value is greater than 1 and may be a predetermined positive number other than 2.

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 weight assigning unit 22 corrects only the weights given by the weight assigning unit 22 for a part of the word “papa”, but the words not stored in the word storage unit 41 are corrected. If the weight can be corrected to be larger, the weights given by the weight assigning unit 22 for words other than the word “daddy” (for example, all words) are stored in the word storage unit 41. You may correct using the function which can correct | amend so that the weight of the word which does not become larger.

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 weighting unit 22 is a word that is not stored in the word storage unit 41 and has an X% acquired age earlier than the current age, in other words, past the X% acquired age as viewed from the current age. The weights given by the weighting unit 22 for all or part of the words are corrected so that the weights of the unacquired words are larger, and the weights given by the weighting unit 22 are corrected. Later weights may be assigned to all or some of the words. In this case, the weight assigning unit 22 uses information about the current age of the infant stored in advance in the word storage unit 41 of the web diary service providing server 4 as the current age.

<<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 weighting unit 22 provides information about the words acquired so far. Is used to correct the weight. In the weighting example 5 and the weighting example 4, the weight correction method is different.

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 weighting unit 22 is a word stored in the word storage unit 41, and the difference between the X% acquisition age of the word and the input word X% acquisition age is the magnitude of the difference. The weights given by the weighting unit 22 for all or some of the words are corrected so that the smaller the word, the larger the weight, and the corrected weights are replaced with the weights given by the weighting unit 22 in whole or Append to some words.

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 terminal device 5 to input the word “grandma” in the “☆ words learned for the first time” field of the web diary, the information about the input word “grandma” is the terminal device. 5 to the web diary service providing server 4. The web diary service providing server 4 outputs information about the inputted word “grandma” to the word selection unit 21 of the word presentation unit 2.

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 word selection unit 21 of the word presentation unit 2 reads a word related to the word “grandma” from the storage unit 1 by the process of step S21. For example, when the words “mama”, “dad”, “baoba”, and “older brother” are selected by the word selection unit 21, information on these selected words is output to the weighting unit 22. .

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 weight assigning unit 22 inputs the word “grandma” and the “mama” “daddy” selected by the word selecting unit 21 by the method of weight grant example 1 or weight grant example 3, for example. A weight is assigned to each of the words “baoba” and “older brother”. For example, the weight assigning unit 22 assigns a weight of 0.0085 to the word “Mama”, assigns a weight of 0.0180 to the word “Daddy”, assigns a weight of 0.0591 to the word “Baba”, and reads “Grandma”. Assume that a weight of 0.133 is given to the word and a weight of 0.033 is given to the word “Older brother”.

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 weight assigning unit 22 refers to the word storage unit 41 of the web diary service providing server 4 and information about whether or not each selected word is a word stored in the word storage unit 41. And when it is memorize | stored in the word memory | storage part 41, the information about the age at which the word was acquired (the age at which the infant remembered the word) is acquired.

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 weight assigning unit 22 is a word stored in the word storage unit 41, and the weight is larger as the difference between the X% acquired age of the word and the current age of the infant is smaller. As described above, the weights given by the weighting unit 22 for all or some of the words are corrected, and the corrected weights are given to all or some of the words instead of the weights given by the weighting unit 22.

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 weight assigning unit 22 sets the difference between the X% acquired age of the word and the current age of the infant as d, and the word weight assigning unit 22 Correction is performed by applying the attenuation coefficient Q d to the assigned weight w, and the corrected weight w × Q d is assigned to the word instead of the weight w assigned by the weight assigning unit 22. Q is a predetermined number greater than 0 and less than 1. For example, Q = 0.9.

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 weight assigning unit 22 corrects the weight 0.0085 assigned by the weight assigning unit 22 for the word “Mama” by applying an attenuation coefficient Q (15-13), and is given by the weight assigning unit 22. Instead of the weight of 0.0085, the corrected weight of 0.0085 × Q (15-13) is assigned to the word “Mama”. Further, the weight assigning unit 22 corrects the weight 0.0180 given by the weight assigning unit 22 for the word “daddy” by applying the attenuation coefficient Q (15-14) , and the weight given by the weight assigning unit 22 is 0.0180. Instead, the corrected weight of 0.0180 × Q (15-14) is assigned to the word “papa”.

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 weight assigning unit 22 corrects only the weights given by the weight assigning unit 22 for the word “mama” and the part of the word “papa”. If it can be corrected so that the weight of the memorized word and the difference between the X% acquired age of the word and the current age of the infant is smaller, the weight is increased. The weights given by the weight assigning unit 22 for words other than words (for example, all words) are words stored in the word storage unit 41, and the X% acquisition age of the word and the current age of the infant You may correct using the function which can correct | amend so that a weight may become so large that the magnitude | size of the difference of this is small.

<<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 weighting unit 22 assigns weights based on word categories.

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 weight assigning unit 22 obtains the input word and the category of the selected word by referring to the storage unit 1. Then, the weight assigning unit 22 assigns a greater weight to a word included in a category having a category distance closer to the input word based on the obtained category information.

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 storage unit 1, and the input word is “lion” It is assumed that information indicating that the category of “lion” is a carnivore is stored in the storage unit 1. In this case, for example, the weight assigning unit 22 assigns weight 1 to the words included in the carnivore category that is the category of the input word “lion”, and the carnivores other than the words included in the carnivore A weight of 0.8 is assigned to words included in the category of animals that are parent categories that are separated by a hierarchical distance 1 based on the category, in other words, words included in the category of herbivores belonging to the animal category and the animal category, and so on. 0.5 is added to the words included in the category.

<<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 weighting unit 22 receives the weight of the input word and the selected word obtained by any one of the methods <<<< weighting example 1 >> to << weighting example 6 >>. The weight of the normalization is normalized by the weight of the input word to obtain the normalized weight, and the obtained normalized weight is assigned to the input word and the selected word as the final weight, respectively. May be.

<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。
<Document Search Unit 3>
The document search unit 3 receives information about the input word and the selected word output by the word presentation device and the weights assigned to these words.

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 document search unit 3 performs a document search using the input word and the selected word as a keyword, outputted from the word presentation device, with a large weight given to each of the input word and the selected word. The emphasis is placed on this (step S3).

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 document search unit 3 is an information presentation device described in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2014-235723 or Japanese Patent Application Laid-Open No. 2006-148927.

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 document search unit 3 includes a search target media data DB in which feature vectors v n (n = 1,..., N) of each media data are stored. Here, the media data is, for example, document data.

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 document search unit 3 sets the word corresponding to the input word and the corresponding element of the selected word with respect to the feature vector having the number of types of words appearing in at least one volume in the search target media data DB. weight granted is inputted to, as a feature vector v query of the other elements query feature vector consisting of zero, the query feature vector v query similarity (e.g., cosine similarity) is higher feature vector v the information about the media data having a n, is acquired by referring to the search target media data DB. For example, the document search unit 3 acquires information about a predetermined number of media data such as 30 in descending order of similarity. Note that the document search unit 3 ignores the weights assigned to the input words and the words in the selected words that did not appear in the media data stored in the search target media data DB. Then, the similarity is calculated.

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 document search unit 3 outputs information about the acquired media data as a document search result corresponding to the input word and the selected word.

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 document search unit 3 performs a document search based on the information output from these word presentation devices, so that not only the word input to the word presentation device but also words related to the input word are taken into consideration. Document search can be performed.

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 weighting unit 22, the caregiver uses the terminal device 5 to read “☆ words learned for the first time today” in the web diary. When a word is input in the column, a document search result corresponding to the input word may be displayed in the web diary.

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 service providing server 4. Output to search device. It is assumed that the document search apparatus performs the processing from step S21 to step S3 using the word “grandma” as the input word, and obtains the document “Aneto Ototo” as the document search result. In this case, information about the document search result is output to the web diary service providing server 4. The web diary service providing server 4 displays a document “Aneto Ototo” in, for example, the “Recommended Picture Book” field in the upper right of FIG.

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 word selection unit 21, and may not output the weights assigned to these words. In this case, the word presentation device may not have the weight assigning unit 22, and the word presentation method may not perform the process of step S22. In this case, the document search unit 3 performs a document search using the input word and the selected word output by the word presentation device as keywords without considering the weight.

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 SYMBOLS 1 Memory | storage part 2 Word presentation part 21 Word selection part 22 Weight provision part 3 Document search part 4 Web diary service provision server 41 Word storage part 5 Terminal device

Claims (16)

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、各単語と上記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と、
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
請求項1の文書検索装置であって、
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.
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、単語は予め定められたカテゴリに属するとして、各単語と上記各単語の獲得時期に関する情報と、上記各単語のカテゴリとが記憶されている記憶部と、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する単語選択部、及び、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と、
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
請求項2又は3の文書検索装置であって、
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.
請求項2から4の何れかの文書検索装置であって、
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.
請求項5の文書検索装置であって、
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.
請求項2から4の何れかの文書検索装置であって、
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.
請求項2から5及び7の何れかの文書検索装置であって、
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.
請求項2から5及び7の何れかの文書検索装置であって、
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.
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、各単語と上記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
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、単語は予め定められたカテゴリに属するとして、各単語と上記各単語の獲得時期に関する情報と、上記各単語のカテゴリとが記憶されている記憶部と、
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
記憶部には、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、各単語と上記各単語の獲得時期に関する情報が記憶されているとして、
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.
記憶部には、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、単語は予め定められたカテゴリに属するとして、各単語と上記各単語の獲得時期に関する情報と、上記各単語のカテゴリとが記憶されているとして、
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.
記憶部には、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、各単語と上記各単語の獲得時期に関する情報が記憶されているとして、
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
記憶部には、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、各単語と上記各単語の獲得時期に関する情報と、単語は予め定められたカテゴリに属するとして、上記各単語のカテゴリとが記憶されているとして、
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
請求項1から9の何れかの文書検索装置又は請求項10若しくは11の単語提示装置の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。   The program for functioning a computer as each part of the document search device in any one of Claim 1 to 9, or the word presentation apparatus of Claim 10 or 11.
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