JP2020160515A - 指標値付与装置、指標値付与方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】単語親密度の付与を効率化する標値付与装置、指標値付与方法及びプログラムを提供する。【解決手段】指標値付与装置は、所定の指標値が既知である１以上の第１の単語に対して指標値が同程度であるとユーザが感じる１以上の単語を、文章の中からユーザに選択させる選択部と、ユーザによる選択結果に含まれる単語のうち、指標値が既知である第２の単語の指標値に基づいて、選択結果の妥当性を判定する判定部と、選択結果が妥当であると判定された選択結果に係る第１の単語の指標値に基づいて、ユーザによって選択された単語のうち指標値が未知である第３の単語に対して指標値を決定する決定部と、を有する。【選択図】図６

Description

本発明は、指標値付与装置、指標値付与方法及びプログラムに関する。

単語親密度とは、単語に対する主観的ななじみの程度に基づく尺度であり、１から７までの数値によって表現される（非特許文献１参照）。単語親密度は、１に近いほどなじみがなく、７に近いほどなじみがある単語を示している。単語親密度データベースは、既に公開されており、広く利用されている。

佐藤浩史, 笠原要, 金杉友子, 天野成昭：単語親密度に基づく基本単語彙の選定，人工知能学会論文誌,19巻,6号, pp. 502-510, 2004.

しかしながら、時代とともに新たに生まれた単語に対して、単語親密度データベースは随時更新されるわけではない。単語親密度の付与には、一定以上の語彙力を持った被験者が一定人数以上で単語親密度を付与する必要があり（非特許文献１参照）、コストがかかるためである。また、単語親密度は時代とともに変化するものであり、過去に付与された単語親密度の見直しも必要であるが、同様の理由によって簡単には数値を更新できない。

近年では、クラウドソーシングを利用することで、比較的容易に作業を多数の人に分配することも可能であるが、作業を依頼するためには通常金銭的な報酬が必要となり、コストの課題は解消できない。

本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、単語親密度の付与を効率化することを目的とする。

そこで上記課題を解決するため、指標値付与装置は、所定の指標値が既知である１以上の第１の単語に対して前記指標値が同程度であるとユーザが感じる１以上の単語を、文章の中から前記ユーザに選択させる選択部と、前記ユーザによる選択結果に含まれる単語のうち、前記指標値が既知である第２の単語の前記指標値に基づいて、前記選択結果の妥当性を判定する判定部と、前記選択結果が妥当であると判定された前記選択結果に係る前記第１の単語の前記指標値に基づいて、前記ユーザによって選択された単語のうち前記指標値が未知である第３の単語に対して前記指標値を決定する決定部と、を有する。

単語親密度の付与を効率化することができる。

クイズとして出題される問題の例を示す図である。 クイズに対する回答例を示す図である。 単語親密度の取得結果の一例を示す図である。 回答例に基づく単語親密度の計算例を説明するための図である。 第１の実施の形態におけるサーバ装置１０のハードウェア構成例を示す図である。 第１の実施の形態におけるサーバ装置１０の機能構成例を示す図である。 第１の実施の形態においてサーバ装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 第２の実施の形態を説明するための回答群の一例を示す図である。 第２の実施の形態において更新部１６が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 第３の実施の形態においてＷｅｂページ上で単語親密度を更新するためのクイズを実施している様子を示す図である。 第３の実施の形態におけるユーザ端末２０及びサーバ装置１０の機能構成例を示す図である。 第３の実施の形態においてユーザ端末２０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。本実施の形態は、単語親密度に関連するクイズが出題され、そのクイズに対する回答に基づいて、単語親密度の付与又は更新が行われる。

図１は、クイズとして出題される問題の例を示す図である。図１に示されるクイズは、表示された文章の中から、或る単語（図１では「工面」）と同じぐらい世の中の人がなじみを感じていそうな単語を選べというものである。問題として表示される単語（図１では「工面」）には、既に単語親密度が付与されている（単語親密度が既知である）ものとする。図１では、問題語として「工面」という一つの単語をユーザに提示しているが、ユーザが問題の単語（以下、「問題語」という。）の単語親密度をイメージしやすいように、単語親密度がほぼ同一の複数の単語が問題語として提示されるようにしてもよい。なお、図１において文章は、便宜上「・・・・」によって表現されている。

図２は、クイズに対する回答例を示す図である。ユーザは、文章の中の単語をクリックする等によって選択することで回答する。図２では、「工面」と同じくらい世の中の人がなじみを感じていそうな単語（単語親密度が「工面」と同程度であるとユーザが感じる単語）としてユーザによって選択された単語が矩形によって囲まれている。すなわち、「国元」、「肝心」、「避けて」、「だから」、「不自由のない」が該当する単語として選択された例が示されている。

このようなクイズを多数のユーザにたくさん解いてもらうことで、単語親密度が付与されていない単語（単語親密度が未知である語。以下、「新語」という。）に対する単語親密度の付与や、既に単語親密度が付与されている単語（単語親密度が既知である語。以下、「既語」という。）に付与された単語親密度の更新を行うことができる。

具体的には、選択された単語（以下、「選択語」という。）は、まず、単語親密度データベース（後述の単語親密度ＤＢ１２２）と照合可能な形式に変換される。具体的には、ユーザによる選択語が長ければ形態素解析が時刻され、先頭の形態素のみが回答として評価される。例えば、「不自由のない」は、「不自由」に変換される。また、単語親密度ＤＢ１２２と比較するため、出現形が基本形に戻される。例えば、「避けて」は、「避ける」に変換される。

これらの変換処理によって得られた単語（以下、「回答語」という。）について、単語親密度ＤＢ１２２から単語親密度が取得される。但し、変換処理が必要の無い選択語は、そのまま回答語とされて、単語親密度ＤＢ１２２から単語親密度が取得される。

図３は、単語親密度の取得結果の一例を示す図である。図３において、（）内が、問題語及び回答語に対応する単語親密度である。なお、図中の単語親密度は、便宜的な値であり、実際の単語親密度を反映したものではない。

この例では、「肝心」という単語が、単語親密度ＤＢ１２２には存在せず、新語であり、その他の単語は既語である。したがって、「肝心」については、単語親密度が「未定義」とされている。

ここで、ユーザが真面目に問題に取り組んだ場合、ユーザによる回答の妥当性は高いはずである。すなわち、問題語と同程度に世の中の人が馴染みを感じている単語、すなわち、単語親密度が問題語と同等の単語が回答語に選ばれているはずである。そこで、第１の実施の形態では、問題語の単語親密度に基づいて、回答中の新語に対する単語親密度が決定される（新語に対して単語親密度が付与される。）。具体的には、図３の例では、「肝心」という単語に対して、「工面」の単語親密度である「５．５」が付与される。問題として複数の単語を提示した際に、これらの単語親密度が若干異なる場合には、例えば、これらの単語群の単語親密度の平均値等が新語に付与されてもよい。

しかし、ユーザが真面目に問題に取り組んでいなければ、この前提は崩れ、ユーザによる回答の妥当性は低くなる。そこで、ユーザが真面目に問題に取り組んでいるか否か（ユーザによる回答の妥当性）を判定するため、回答結果に基づくスコアが算出され、スコアが閾値以上であれば、ユーザが真面目に取り組んでいたと（ユーザによる回答は妥当である）判定され、新語に対して単語親密度が付与される。一方、スコアが閾値未満であれば、ユーザが真面目に取り組んでいない（ユーザによる回答は妥当でない）と判定され、新語に対して単語親密度は付与されない。なお、ユーザが真面目に取り組んだとしても、ユーザの語彙力等により、ユーザの回答の妥当性は変化すると考えられる。また、問題に含まれる文章にどれだけ既語が含まれているか、また、どれだけ新語が含まれているかによって問題の難易度が変化し、その結果として、ユーザによる回答の妥当性も変化すると考えられる。

スコアの計算式例を図以下に示す。

ここで、
Ｆ_ｉ：ユーザが回答した単語（既語）の単語親密度（新語は除く）
Ｆ_ｑ： 問題語の単語親密度
ｎ：回答語のうち既語（単語親密度が未定義の単語以外）の数
Ｎ：選択語の数
但し、
単語ｉが新語の場合：｜Ｆ_ｉ−Ｆ_ｑ｜＝０
式（１）によれば、回答語群の単語親密度が問題語の単語親密度と近ければスコアが高くなる。例えば、図３の場合のスコアは約１．７４である。ここで、閾値が１．６であるとすると、図３の例では、スコアが閾値以上であるため、ユーザによる回答は妥当であると判定される。したがって、この場合、「肝心」という単語に対して、「工面」に割り振られている単語親密度（５．５）が付与される。

なお、式（１）は、回答語群の単語親密度が問題語の単語親密度と近ければスコアが高くなるように設計されているが、分母と分子を反転させ、回答語群の単語親密度が問題語の単語親密度と近ければスコアが小さくなるようにしてもよい。この場合、閾値よりスコアが低いほどユーザによる回答は妥当であると判定される。

本実施の形態では、説明を簡単化するため、１回の回答で新語に対して単語親密度が付与されているが、実際には複数回の回答の平均に基づいて、新語に対する単語親密度が決定されてもよい。例えば、「肝心」という単語が回答として選択された回答群の中から、スコアが閾値を超えた回答が抽出され、抽出された各回答の問題語の単語親密度の平均が「肝心」という単語の単語親密度として付与される。この場合の、単語親密度の算出式は、以下の通りである。

また、スコアを重みとした問題語の単語親密度の加重平均が新語の単語親密度とされてもよい。

なお、式（２）及び（３）において、
Ｆｑ：問題語の単語親密度
ｎ：スコアが閾値以上の回答の個数
Ｓ_ｃ：スコア
一例として、図４のように「苦心」という単語が１１個の回答に含まれる場合、閾値（１．６）以上である回答における各問題語の単語親密度の平均を用いた場合は５．４３８が、当該各問題語の単語親密度の加重平均を用いた場合は５．２０９が、単語親密度として「苦心」に付与される（「苦心」の単語親密度として決定される。）。

以下、上記のような単語親密度の付与を実施するサーバ装置１０について説明する。

図５は、第１の実施の形態におけるサーバ装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図５のサーバ装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、及びインタフェース装置１０５等を有する。

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

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

図６は、第１の実施の形態におけるサーバ装置１０の機能構成例を示す図である。図６において、サーバ装置１０は、問題生成部１１、出題部１２、回答受付部１３、回答処理部１４、判定部１５及び更新部１６等を有する。これら各部は、サーバ装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。サーバ装置１０は、また、問題ＤＢ１２１、単語親密度ＤＢ１２２及び回答ＤＢ１２３等のデータベース（記憶部）を利用する。これら各データベースは、例えば、補助記憶装置１０２、又はサーバ装置１０にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いて実現可能である。

なお、サーバ装置１０は、インターネット等のネットワークを介して複数のユーザ端末２０に接続される。

以下、第１の実施の形態においてサーバ装置１０が実行する処理手順について説明する。図７は、第１の実施の形態においてサーバ装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図７の処理手順は、複数のユーザ端末２０のうちのいずれかからの出題要求に応じて実行される。

出題部１２は、いずれかのユーザ端末２０から出題要求を受信すると（Ｓ１０１）、当該出題要求を問題生成部１１へ出力する。

問題生成部１１は、出題部１２から出力された出題要求を入力すると、単語親密度が付与されて単語親密度ＤＢ１２２に記憶されている既語のうちの一つ又は複数の既語を問題語として選択する（Ｓ１０２）。なお、複数の既語が問題語として選択される場合、単語親密度がほぼ同様（例えば、最大値と最小値との差分が所定値以内、又は分散が所定値以内等）である既語が選択される。

続いて、問題生成部１１は、問題ＤＢ１２１に記憶されている文章群の中から、選択した問題語の単語親密度に近い（当該単語親密度との差が所定値以内である）単語が（Ｎ−１）個以上含まれており、かつ、新語が一定数以上含まれている文章（以下、「対象文章」という。）を一つ選択する（Ｓ１０３）。なお、Ｎは、ユーザに対して求められる回答数である。

例えば、問題語との単語親密度の差が０．５未満の単語が１０個以上含まれており、また、新語が１０個以上含まれている文章を選択するようにすれば、ユーザが少なくとも４個の既語を選択し、少なくとも１個の新語を選択する可能性が高まると考えられる。したがって、この場合、ユーザは閾値１．６以上を十分達成可能である。

なお、問題ＤＢ１２１には、文章群が予め記憶されている。また、単語親密度ＤＢ１２２には、少なくとも当該文章群のうちのいずれかの文章に出現する各単語の単語親密度が予め記憶されている。但し、当該各単語のうち新語である単語については、当該単語が新語であることを示す数値（例えば−１）が単語親密度ＤＢ１２２に記憶されていてもよいし、当該単語自体が単号親密度ＤＢ１２２に記憶されていなくてもよい。いずれの場合も、当該単語が新語であることを判別可能だからである。

続いて、問題生成部１１は、問題文を生成する（Ｓ１０４）。問題文は予め決められたテンプレートに問題語を埋め込むことで生成される。テンプレートは例えば、「以下の文章の中から、Ｗと同じぐらい世の中の人がなじみを感じていると思われる単語をＮ個選べ」といったようなもので、Ｗの部分にはステップＳ１０２において選択された問題語が、Ｎの部分にはユーザに求められる回答数が埋め込まれる。問題生成部１１は、問題語、生成した問題文、及び対象文章を出題部１２へ出力する。

続いて、出題部１２は、問題生成部１１から出力された問題文と対象文章を入力すると、当該問題文及び対象文章を含むクイズを、出題要求元のユーザ端末２０へ送信（出力）する（Ｓ１０５）と共に、当該問題語を回答受付部１３へ出力する。その結果、ユーザ端末２０には、図１に示したように、問題文及び対象文章が表示される。ユーザは、問題文に従って、対象文章の中から回答としての単語の選択（選択語の入力）を行う。ユーザ端末２０は、選択語が入力されるたび（対象文章の中から単語が選択されるたび）に、選択語をサーバ装置１０へ送信する。

回答受付部１３は、選択語（選択結果）を受信するたびに（Ｓ１０６）、選択語の数が、回答として要求した個数Ｎに達したか否かを判定する（Ｓ１０７）。選択語の数がＮに到達すると（Ｓ１０７でＹｅｓ）、回答受付部１３は、全ての選択語と、出題部１２から出力された問題語を回答処理部１４へ出力する。

続いて、回答処理部１４は、回答受付部１３から出力された各選択語について、上述した回答語への変換処理を実行する（Ｓ１０８）。続いて、回答処理部１４は、今回の回答についてスコアを計算する（Ｓ１０９）。スコアの計算方法は、上記した通りである。なお、回答語のうち、既語の単語親密度は、単語親密度ＤＢ１２２から取得される。一方、回答語のうち新語の単語親密度は「未定義」とされる。

続いて、回答処理部１４は、問題語、各回答語、各回答語の単語親密度、及びスコアを含むレコードを回答ＤＢ１２３に保存する（Ｓ１１０）。なお、回答ＤＢ１２３は、図４に示したような構成を有する。

判定部１５は、回答ＤＢ１２３の更新を監視している。判定部１５は、回答ＤＢ１２３に新たなレコードが登録されると、回答ＤＢ１２３において単語親密度が「未定義」である新語のうち、単語親密度を付与可能な新語の有無を判定する（Ｓ１１１）。例えば、或る新語について、当該新語を回答語に含む回答であって、かつ、スコアが閾値以上の回答（以下、「対象回答」という。）の合計数がα以上（α≧１）であれば、当該新語には単語親密度を付与可能であると判定される。

単語親密度を付与可能な新語が無い場合（Ｓ１１１でＮｏ）、以降の処理は実行されない。単語親密度を付与可能な新語が有る場合（Ｓ１１１でＹｅｓ）、判定部１５は、当該新語と、当該新語に係る全ての対象回答のスコア及び各対象回答の各回答語（既語）の単語親密度とを更新部１６へ出力する。

更新部１６は、判定部１５から出力された新語、各対象回答のスコア及び各対象回答の回答語（既語）の単語親密度を入力すると、これらの単語親密度を式（２）に代入して、又は、これらの単語親密度と各対象回答のスコアとを式（３）に代入して、当該新語に対する単語親密度を計算（決定）する（Ｓ１１２）。なお、判定部１５から複数の新語が出力された場合、各新語について単語親密度が計算（決定）される。

続いて、更新部１６は、単語親密度が計算された各新語に関して計算された単語親密度を、当該各新語へ付与する（Ｓ１１３）。具体的には、当該各新語をそれぞれについて計算された単語親密度に関連付けて単語親密度ＤＢ１２２へ保存する。

なお、更新部１６は、回答ＤＢ１２３において、当該各新語の単語親密度を「未定義」から、当該各新語に対して単語親密度が付与されたことを示す値（例えば、「定義済み」等）に更新してもよい。当該値は、単語親密度そのものであってもよい。そうすることで、同じ新語に対して同じ処理（単語親密度を付与するための処理）が繰り返されるのを回避することができる。

なお、ステップＳ１１１以降は、必ずしもステップＳ１１０以前と同期的に実行されなくてもよい。例えば、ステップＳ１１１以降は定期的に実行されてもよい。

継続的に単語親密度の付与作業をユーザに行ってもらうためには、当該付与作業に対して楽しさなどの動機をユーザに維持してもらう必要がある。そこで、例えば、ユーザのスコアを表示する、一定以上作業を行うとポイントがもらえる、他のユーザと成績（ポイントやスコアから算出）を比較したランキングを表示する、などによってユーザの意欲が引き出されるようにしてもよい。

また、単語親密度の付与作業をゲーム内のサブタスクとしてゲーム化することで、ゲームのメインタスクが面白ければ、単語親密度の付与作業を継続して実施してもらえる可能性が高くなる。例えば、本実施の形態において、閾値以上のスコアを達成した場合、問題語をコレクションできるものとする。コレクションした単語を擬人化し、他のユーザの所有する単語と戦わせたり、育成させてパワーアップさせたりすることができるようなゲームが実現されてもよい。その結果、ユーザが、様々な単語をコレクションしたり、強い単語（例えば、単語親密度が低い単語は戦わせると強いといった性格付けをする）を得たりするために、問題に対する積極的な回答を期待することができる。

なお、上記では、ユーザに対して選択が要求される単語の数（回答数）が５である例が示されているが、回答数は５に限定されない。但し、少なすぎると、ユーザの回答の妥当性の判定が困難になるので注意が必要である。

次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態では第１の実施の形態と異なる点について説明する。第２の実施の形態において特に言及されない点については、第１の実施の形態と同様でもよい。第１の実施の形態では、新語に対して単語親密度を付与する方法（新語の単語親密度を決定する方法）について述べたが、第２の実施の形態では、既語に付与された単語親密度を更新する例について説明する。

図８は、第２の実施の形態を説明するための回答群の一例を示す図である。図８では、図８には、「コマンド」を問題語とするクイズに対する回答群（すなわち、同一の問題語に対する回答群）が示されている。第２の実施の形態では、図８の「コマンド」のように、複数の問題において問題語とされている単語の単語親密度を、各問題に対する回答語の単語親密度に基づいて更新（決定）する例について説明する。斯かる更新を実現するため、第２の実施の形態において、サーバ装置１０の更新部１６は、図９に示される処理手順を実行する。

図９は、第２の実施の形態において更新部１６が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。

ステップＳ２０１において、更新部１６は、回答ＤＢ１２３を参照して、新たに一定回数以上の問題において問題語に含まれた単語の有無を判定する。「新たに」とは、これまで単語親密度が更新されていない単語であれば、図９の処理手順が開始されてからであり、これまで単語親密度が更新されたことのある単語であれば、前回の更新時からを意味する。

該当する単語（以下、「対象語」という。）が有る場合（Ｓ２０１でＹｅｓ）、更新部１６は、当該一定回数分のレコード（すなわち、対象語を問題語として含む、回答ＤＢ１２３の新たな一定回数分のレコード）の各回答語の単語親密度を取得する（Ｓ２０２）。

続いて、更新部１６は、取得した単語親密度群に基づいて、対象語の単語親密度を決定する（Ｓ２０３）。例えば、更新部１６は、当該単語親密度群の平均を対象語の単語親密度として決定してもよい。

続いて、更新部１６は、対象語に関連付けられて単語親密度ＤＢ１２２に記憶されている単語親密度（すなわち、対象語に付与されている単語親密度）を、ステップＳ２０３において決定した値に更新する（Ｓ２０４）。

このように、既語の単語親密度が更新されることにより、時間の経過又は時代の変化とともに変化する各単語の単語親密度を実際の値に近づけることができる。

なお、更新部１６は、ステップＳ２０２において取得対象とするレコードを、スコアが閾値以上のレコードに限定してもよい。

また、更新部１６は、ステップＳ２０３において、取得した単語親密度群に含まれる全ての単語親密度が、対象語の単語親密度より高い又は低い場合に、対象語の単語親密度を決定し、それ以外の場合は、対象語の単語親密度を変更しないようにしてもよい。当該単語親密度群の全てが対象語の単語親密度より高い場合又は低い場合は、対象語の単語親密度が変化した可能性が高いと考えられるからである。

次に、第３の実施の形態について説明する。第３の実施の形態では上記各実施の形態と異なる点について説明する。第３の実施の形態において特に言及されない点については、上記各実施の形態と同様でもよい。

第１の実施の形態では、問題ＤＢ１２１を用意する必要がある。新語に対する単語親密度の付与を進めていくために、問題ＤＢ１２１には、新語が一定数以上含まれている文章が蓄積されている必要がある。このような文章を手作業で探したり作成したりして問題ＤＢ１２１に登録するのはかなりの手間である。

一方、新語を含んだ文章は、インターネット上に多数存在する。世相を反映したニュースやブログ、ＳＮＳ（Social Networking Service）への書き込みなどが、ＷＷＷ上には日々大量にアップロードされている。そこで、第４の実施の形態では、単語親密度を更新する仕組みをユーザ端末２０のＷｅｂブラウザに組み込む方法について示す。

汎用ブラウザの拡張機能（アドオン）を利用することで、ユーザが閲覧しているＷｅｂページのテキスト全文を回答の選択肢とすることができ、選択結果に基づいて、Ｗｅｂページ上の新語に対して単語親密度を付与することができる。

図１０は、第３の実施の形態においてＷｅｂページ上で単語親密度を更新するためのクイズを実施している様子を示す図である。ユーザ端末２０のＷｅｂブラウザ２１の拡張機能プログラム（アドオン）が、Ｗｅｂページ上に第１の実施の形態と同様の問題をウィンドウｗ１に表示し、ユーザによる回答に基づいて、スコアが採点されている様子が示されている。第１の実施の形態で述べたサブゲーム化を行い、良いスコアを出すと、問題語を取得（捕獲）できるようにしてもよい。なお、図１０中の「強さ」の数値は、単語親密度をベースに算出した値であり、単語親密度そのものではない。

図１１は、第３の実施の形態におけるユーザ端末２０及びサーバ装置１０の機能構成例を示す図である。図１１において、図６と同一又は対応する部分には同一符号を付している。図１１において、ユーザ端末２０は、Ｗｅｂブラウザ２１に加え、テキスト解析部２２、問題生成部１１、出題部１２、回答受付部１３、回答処理部１４、判定部１５及び更新部１６等を有する。これら各部は、ユーザ端末２０にインストールされた１以上のプログラム（例えば、アドオン）が、ユーザ端末２０のＣＰＵに実行させる処理により実現される。一方、サーバ装置１０は、更に、ユーザＤＢ１２４を利用する。ユーザＤＢ１２４は、例えば、補助記憶装置１０２、又はサーバ装置１０にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いて実現可能である。

図１２は、第３の実施の形態においてユーザ端末２０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図１２の処理手順は、例えば、Ｗｅｂブラウザ２１にＷｅｂページが読み込まれるたびに（Ｗｅｂブラウザ２１によってＷｅｂページが表示されるたびに）実行される。又は、Ｗｅｂページの表示後、ユーザによる所定の操作に応じて図１２の処理手順が実行されてもよい。

Ｗｅｂブラウザ２１によってＷｅｂページが表示されると、テキスト解析部２２は、当該Ｗｅｂページによって表示されている文字列（テキスト全文）をＷｅｂブラウザ２１から取得し、取得された文字列について形態素解析を実行する（Ｓ３０１）。テキスト解析部２２は、形態素解析の結果（形態素群（単語群））を問題生成部１１へ出力する。

問題生成部１１は、テキスト解析部２２から出力された単語群を入力すると、当該単語群に含まれる各単語に対する単語親密度を、単語親密度ＤＢ１２２から取得する（Ｓ３０２）。当該単語群のうち新語の単語親密度は単語親密度ＤＢ１２２に登録されていない。したがって、ステップＳ３０２では、当該単語群に含まれる既語に対する単語親密度が取得されればよい。

続いて、問題生成部１１は、単語親密度が取得された単語群の中から、閾値以上のスコアを獲得可能な単語、すなわち、問題語とされた場合に、当該単語と単語親密度が近い単語が当該Ｗｅｂページ上に一定数以上有る単語（例えば、差が１未満の単語親密度を持った単語がＷｅｂページ上に１０単語以上有る単語）を問題語として選び出す（Ｓ３０３）。続いて、問題生成部１１は、図７のステップＳ１０４と同様の方法で問題文を生成する（Ｓ３０４）。問題生成部１１は、選び出した問題語と問題文とを出題部１２へ出力する。

出題部１２は、問題生成部１１から出力された問題語及び問題文を入力すると、図１０のウィンドウｗ１のように、Ｗｅｂページにオーバーレイ（重畳表示）する等の方法で、問題を出力する（Ｓ３０５）と共に、問題生成部１１から出力された問題語を回答受付部１３へ出力する。なお、図１０のウィンドウｗ１では、「国際的」が問題語である例が示されている。

ユーザは、Ｗｅｂページに含まれているテキスト全文の中から、問題語と単語親密度が同程度であると感じられる単語をマウス等で選択する。

回答受付部１３は、ユーザによって単語が選択されるたびに（Ｓ３０６）、選択語の数が、回答として要求した個数Ｎに達したか否かを判定する（Ｓ３０７）。選択語の数が、Ｎに到達すると（Ｓ３０７でＹｅｓ）、回答受付部１３は、選択結果（全ての選択語）と、出題部１２から出力された問題語を回答処理部１４へ出力する。なお、回答受付部１３は、ユーザによって単語が選択されるたびに、選択語をウィンドウｗ１に追加し、選択語の数がＮに到達すると、図１０の右側のように、ウィンドウｗ１内に採点ボタンｂ１を表示してもよい。この場合、回答受付部１３は、採点ボタンｂ１の押下に応じて、全ての選択語と、出題部１２から出力された問題語を回答処理部１４へ出力する。

以降、ステップＳ３０８〜Ｓ３１３は、図７のステップＳ１０８〜Ｓ１１３と同様でよい。但し、ステップＳ３０９において計算されたスコアが所定値以上である場合、ユーザによる問題語の捕獲が可能とされてもよい。この場合、更新部１６は、当該ユーザのユーザＩＤに関連付けて、当該問題語をユーザＤＢ１２４に登録してもよい。

なお、第３の実施の形態において、ユーザ端末２０が有する各部のうちの一部をサーバ装置１０が有するようにしてもよい。また、Ｗｅｂページのテキスト全文が問題の文章として利用される例を示したが、Ｗｅｂページ以外にもテキストデータ等の電子データが、Ｗｅｂページの代わりに利用されてもよい。

次に、第４の実施の形態について説明する。第４の実施の形態では上記各実施の形態と異なる点について説明する。第４の実施の形態において特に言及されない点については、上記各実施の形態と同様でもよい。

単語親密度を決定するための問題は、問題語と単語親密度が近い単語を選ばせる以外にもいくつか考えられる。例えば、問題生成部１１は、既語を４つと新語を１と、「単語親密度が低い順に並べよ。」といった問題文を含む問題を生成する。出題部１２は、当該問題を出力することで、これらの単語群についてユーザが感じる単語親密度の大小関係に基づく整列をユーザに実施させる。回答受付部１３は、ユーザによる整列結果を受け付ける。判定部１５は、整列結果が示す単語の並び順において、既語の並び順が正しいか否か等に基づいて、ユーザによる回答（整列結果）の妥当性を判定する。当該回答が妥当であると判定された場合、更新部１６は、当該新語の単語親密度を、当該並び順において、新語の前後の単語親密度の間であると推定する。例えば、当該前後の単語親密度の平均が、新語の単語親密度として決定されてもよい。更新部１６は、決定した単語親密度を新語に関連付けて、単語親密度ＤＢ１２２に登録する。

次に、第５の実施の形態について説明する。第５の実施の形態では上記各実施の形態と異なる点について説明する。第５の実施の形態において特に言及されない点については、上記各実施の形態と同様でもよい。

上記各実施の形態では、ユーザによる回答が妥当であるか否かを問題ごと（回答ごと）に判定しているが、ユーザの回答をユーザ別に（又はユーザＩＤに関連付けて）回答ＤＢ１２３に記憶することで、ユーザの信頼度を推定し、信頼度に基づいて、単語親密度の決定に利用する回答（選択語の選択結果）を変更するといった方法も考えられる。

例えば、ユーザＡの回答のスコア平均が１．９で、ユーザＢの回答のスコア平均が１．４である場合、ユーザＡの方がユーザＢより信頼度が高いと考えられる。このような場合、ユーザＡの回答の妥当性は高いと判定され、ユーザＡによる特定の回答のスコアが閾値未満だったとしても、当該回答を新語に対する単語親密度の付与や問題語の単語親密度の更新に利用する。また、ユーザＢによる特定の回答のスコアが閾値以上だったしても、当該回答が新語に対する単語親密度の付与や問題語の単語親密度の更新に利用されないようにしてもよい。

この場合、図７のＳ１１０又は図１２のＳ３１０において、回答処理部１４は、回答を行ったユーザのユーザＩＤを更に含むレコードを回答ＤＢ１２３に保存する。また、回答処理部１４は、当該レコードのユーザＩＤを含むレコード群を回答ＤＢ１２３から抽出し、当該レコード群のスコアの平均値を算出して、当該平均値を当該ユーザＩＤに関連付けて補助記憶装置１０２等に記憶しておく。そうすることで、ユーザＩＤごとにスコアの平均値（スコア平均）が記憶される。

また、図７のＳ１１１又は図１２のＳ３１１において、判定部１５は、「スコアが閾値以上の回答の合計数がα以上（α≧１）である」という条件を、「スコアが閾値以上又はスコア平均がβ以上であるユーザによる回答の合計数がα以上である」というように緩和する。

なお、上記各実施の形態では、便宜上、日本語の単語親密度が所定の指標値である例について述べたが、上記各実施の形態は他言語の単語親密度（例えば英語におけるwordfamiliarity）の付与又は更新に利用されてもよい。また、単語親密度以外の言葉に対する指標値の決定（又は推定）に利用されてもよい。例えば、単語心像性（単語の意味に対応するイメージの思い浮かべやすさに関する指標）や単語難易度に関しても、この単語と同じぐらいイメージしやすい単語を５個選べといったクイズをベースに、各単語の心像性データ又は単語難易度のデータの更新が行われてもよい。

また、上記各実施の形態では、便宜上、クイズ形式で出題が行われる例について説明したが、クイズ形式以外の形式によってユーザからの回答を得られてもよい。

上述したように、上記各実施の形態によれば、単語親密度の付与（新語に対する単語親密度の付与、既語に付与された単語親密度の更新）を効率化（低コスト化等）することができる。その結果、単語親密度が継続的に更新されることを期待することができる。

ヒューマンコンピュテーションの研究領域では、計算機が自動化できない作業を人手で行う手法に関する研究が行われており、金銭的報酬以外に、タスクをゲーム化することで（楽しさを報酬として）ユーザに作業をしてもらうという方法が提案されている。上記各実施の形態においても、ヒューマンコンピュテーションの技法に則り、単語親密度の付与作業をゲーム化し、金銭的な報酬無しに、多くの人に単語親密度付与作業を実施してもらうことが期待できる。

なお、上記各実施の形態において、サーバ装置１０又はユーザ端末２０は、指標値付与装置の一例である。出題部１２は、選択部及び整列部の一例である。更新部１６は、決定部の一例である。

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

１０ サーバ装置
１１ 問題生成部
１２ 出題部
１３ 回答受付部
１４ 回答処理部
１５ 判定部
１６ 更新部
２０ ユーザ端末
２１ Ｗｅｂブラウザ
２２ テキスト解析部
１００ ドライブ装置
１０１ 記録媒体
１０２ 補助記憶装置
１０３ メモリ装置
１０４ ＣＰＵ
１０５ インタフェース装置
１２１ 問題ＤＢ
１２２ 単語親密度ＤＢ
１２３ 回答ＤＢ
１２４ ユーザＤＢ
Ｂ バス

Claims (10)

1. 所定の指標値が既知である１以上の第１の単語に対して前記指標値が同程度であるとユーザが感じる１以上の単語を、文章の中から前記ユーザに選択させる選択部と、
   前記ユーザによる選択結果に含まれる単語のうち、前記指標値が既知である第２の単語の前記指標値に基づいて、前記選択結果の妥当性を判定する判定部と、
   前記選択結果が妥当であると判定された前記選択結果に係る前記第１の単語の前記指標値に基づいて、前記ユーザによって選択された単語のうち前記指標値が未知である第３の単語に対して前記指標値を決定する決定部と、
   を有することを特徴とする指標値付与装置。
2. 所定の指標値が既知である１以上の第１の単語に対して前記指標値が同程度であるとユーザが感じる１以上の単語を、文章の中から前記ユーザに選択させる選択部と、
   前記ユーザによる選択結果に含まれる単語のうち、前記指標値が既知である第２の単語の前記指標値に基づいて、前記選択結果の妥当性を判定する判定部と、
   前記選択結果が妥当であると判定された前記選択結果に係る前記第２の単語の前記指標値に基づいて、前記第１の単語の前記指標値を更新する更新部と、
   を有することを特徴とする指標値付与装置。
3. 前記指標値は、単語親密度又は単語心像性である、
   ことを特徴とする請求項１又は２記載の指標値付与装置。
4. 前記判定部は、前記第１の単語の前記指標値と、１以上の前記第２の単語の前記指標値との差分の合計に基づくスコアを閾値と比較して前記妥当性を判定する、
   ことを特徴とする請求項１乃至３いずれか一項記載の指標値付与装置。
5. 前記判定部は、ユーザ別の前記選択結果の前記スコアに基づいて、前記妥当性の判定に利用する前記選択結果を変更する、
   ことを特徴とする請求項４記載の指標値付与装置。
6. 所定の指標値が既知である複数の第１の単語と前記指標値が未知である第２の単語とを含む単語群を、ユーザが前記各単語に対して感じる前記指標値の大小関係に基づいて前記ユーザに整列させる整列部と、
   前記第２の単語の前記指標値を、前記ユーザによる整列結果において前記第２の単語の前後の前記第１の単語について既知である前記指標値に基づいて決定する決定部と、
   を有することを特徴とする指標値付与装置。
7. 所定の指標値が既知である１以上の第１の単語に対して前記指標値が同程度であるとユーザが感じる１以上の単語を、文章の中から前記ユーザに選択させる選択手順と、
   前記ユーザによる選択結果に含まれる単語のうち、前記指標値が既知である第２の単語の前記指標値に基づいて、前記選択結果の妥当性を判定する判定手順と、
   前記選択結果が妥当であると判定された前記選択結果に係る前記第１の単語の前記指標値に基づいて、前記ユーザによって選択された単語のうち前記指標値が未知である第３の単語に対して前記指標値を決定する決定手順と、
   をコンピュータが実行することを特徴とする指標値付与方法。
8. 所定の指標値が既知である１以上の第１の単語に対して前記指標値が同程度であるとユーザが感じる１以上の単語を、文章の中から前記ユーザに選択させる選択手順と、
   前記ユーザによる選択結果に含まれる単語のうち、前記指標値が既知である第２の単語の前記指標値に基づいて、前記選択結果の妥当性を判定する判定手順と、
   前記選択結果が妥当であると判定された前記選択結果に係る前記第２の単語の前記指標値に基づいて、前記第１の単語の前記指標値を更新する更新手順と、
   をコンピュータが実行することを特徴とする指標値付与方法。
9. 所定の指標値が既知である複数の第１の単語と前記指標値が未知である第２の単語とを含む単語群を、ユーザが前記各単語に対して感じる前記指標値の大小関係に基づいて前記ユーザに整列させる整列手順と、
   前記第２の単語の前記指標値を、前記ユーザによる整列結果において前記第２の単語の前後の前記第１の単語について既知である前記指標値に基づいて決定する決定手順と、
   をコンピュータが実行することを特徴とする指標値付与方法。
10. 請求項１乃至６いずれか一項記載の指標値付与装置としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。

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