JP5360918B2 - 電子書籍用目次生成システム - Google Patents

Description

本発明は、電子書籍のコンテンツデータに基づいて電子書籍の目次を生成する電子書籍用目次生成システムに関する。

近年、新聞、雑誌、単行本、論文、参考書などを含む印刷物のコンテンツデータを、ｉＰａｄ（登録商標。アップルインコーポレイテッド社の製品）などのタッチパネル式の表示受付部を有するタブレット型パーソナルコンピュータ（以下「タブレット端末」という）によってインターネットを介してダウンロードすることにより、ユーザはいわゆる「電子書籍」として印刷物の記事を閲覧することができる。

一般に、上述の印刷物は情報量が多いために目次が設けられており、この目次によって読者は該印刷物の概要を把握することができる。これと同様、例えば、タブレット端末のユーザが電子書籍を閲覧する場合、電子書籍のコンテンツデータには目次が付されているため、ユーザは興味のある分野の記事が記載されているかなどを該目次を参照して把握する。

ところが、該目次は、ユーザの興味を煽るような表現を用いた出版社側の恣意に即するものであるため、ユーザは自分の興味のある分野の記事を該目次から把握できない場合があった。

例えば、ユーザがタレント集団の「ジャニーズ」に関する記事を閲覧したい場合、雑誌の目次に「ジャニーズ」という名称や所属タレントの名前が掲載されている場合には、「ジャニーズ」に関する記事を閲覧することができる。ところが、「ジャニーズ」に関する記事であったとしても、目次に必ずしも「ジャニーズ」や所属タレントの名前が掲載されていない場合も多い。このため、結局、ユーザは雑誌の各ページを斜め読みしなければならず、非常に労力がかかるものであった。特に電子書籍が多数にわたる場合にはユーザの興味のある記事のみを閲覧することがほとんど不可能に近くなる。

一方、下記特許文献１に開示されるように、所定のキーワードが検索対象のコンテンツデータ内に存在するか否かを検索する全文検索方式（サーチエンジン方式）という技術を電子書籍に適用することが考えられる。

特開平５−０４０７８８号公報

ところが、全文検索方式では、ユーザが希望するキーワードが掲載されている記事を検索することができるが、ユーザが興味のある分野に関する記事までも検索することは難しかった。

例えば、ユーザがタレント集団の「ジャニーズ」に関する記事を検索したい場合、「ジャニーズ」の文言で検索すると、「ジャニーズ」の文言が掲載されている記事を検索することができる。ところが、記事には「ジャニーズ」の文言が掲載されておらず、所属タレントの名前だけが掲載されている記事は検索することができない。このため、結局、ユーザは「ジャニーズ」の文言の他に、所属タレントの名称などを全て検索しなければならず、これも非常に労力がかかるものであった。

本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであって、電子書籍において一般ユーザが興味のある分野に即した目次を新たに生成することができ、ひいてはユーザが興味のある分野に関する記事を効率的に閲覧することが可能な電子書籍用目次生成システムを提供することを目的とする。

本発明に係る電子書籍用目次生成システムは、上記目的を達成するために、一般ユーザの興味のある分野に即した複数のカテゴリと、各カテゴリに関連付けられた一ないし複数の所定の単語とから構成されるカテゴリ表を予め記憶しているカテゴリ記憶手段と、電子書籍のコンテンツデータから単語を抽出する単語抽出手段と、カテゴリ記憶手段のカテゴリ表を参照することにより、単語抽出手段により抽出された単語に基づいて複数のカテゴリを設定するカテゴリ設定手段と、カテゴリ設定手段により設定された複数のカテゴリを使用して電子書籍の目次を生成する目次生成手段とを備えることを特徴とする。

これによれば、電子書籍のコンテンツデータから抽出された単語に基づいて、一般ユーザの興味のある分野に即したカテゴリという概念的に幅のあるものを設定することにより、電子書籍において一般ユーザの興味のある分野に即した目次を新たに生成することができる。

また、単語抽出手段により抽出された全単語の個数に対して、カテゴリ設定手段により設定されたカテゴリの単語の個数が占める割合を該カテゴリの占有率として算出するカテゴリ占有率算出手段を備えるのが好ましい。これによれば、電子書籍に対する各カテゴリの占有率に基づいて目次を生成することより、ユーザは電子書籍に対する各カテゴリの割合を容易に把握することができるため、ユーザは興味のある分野に関する記事が電子書籍においてどれ程の割合で掲載されているかを容易に把握することが可能になる。

また、カテゴリ占有率算出手段は、単語抽出手段により抽出された全ページの全単語の個数に対して、カテゴリ設定手段により全ページに設定されたカテゴリの単語の個数が占める割合を全ページにおける該カテゴリの占有率として算出するのが好ましい。これによれば、電子書籍の全ページに対する各カテゴリの占有率に基づいて目次を生成することより、ユーザは電子書籍の全ページに対する各カテゴリの割合を容易に把握することができるため、ユーザは興味のある分野に関する記事が電子書籍の全ページにおいてどれ程の割合で掲載されているかを容易に把握することが可能になる。

また、目次生成手段は、カテゴリ占有率算出手段により算出された全ページにおけるカテゴリの占有率が所定の割合以上である該カテゴリを使用して電子書籍の目次を生成するのが好ましい。これによれば、全ページにおけるカテゴリの占有率が所定の割合以上であるカテゴリを使用して目次を生成するため、重要度の高いカテゴリのみによって目次を生成することができる。

また、目次生成手段は、カテゴリ占有率算出手段により算出された全ページにおけるカテゴリの占有率の高い該カテゴリが優先される態様で電子書籍の目次を生成するのが好ましい。これによれば、全ページのカテゴリの占有率の高いカテゴリが優先される態様で目次を生成するため、電子書籍に掲載されている記事の傾向を容易に把握することができる。

また、カテゴリ占有率算出手段は、コンテンツデータの各ページについて、単語抽出手段により抽出された該ページの全単語の個数に対して、カテゴリ設定手段により該ページに設定されたカテゴリの単語の個数が占める割合を該ページにおける該カテゴリの占有率として算出するのが好ましい。これによれば、電子書籍の各ページにおけるカテゴリの占有率に基づいて目次を生成することより、ユーザは各ページに対する各カテゴリの割合を容易に把握することができ、ユーザは興味のある分野に関する記事が各ページにおいてどれ程の割合で掲載されているかを容易に把握することが可能になる。

また、目次生成手段は、カテゴリ占有率算出手段により算出されたページにおけるカテゴリの占有率が所定の割合以上であるページの番号を表示させるのが好ましい。これによれば、各ページにおけるカテゴリの占有率が所定の割合以上であるカテゴリのページ番号が付されるため、ユーザは興味のある分野に関する記事がどのページに掲載されているかを容易に把握することができる。

また、目次生成手段は、カテゴリ占有率算出手段により算出されたページにおけるカテゴリの占有率の高いページの番号を優先して表示させるのが好ましい。これによれば、ページにおけるカテゴリの占有率の高いページの番号が優先されるため、ユーザは興味のある分野に関する記事が特にどのページに優先的に掲載されているかを容易に把握することができる。

本発明によれば、電子書籍のコンテンツデータから抽出された単語に基づいて、一般ユーザの興味のあるカテゴリ（分野）という概念的に幅のあるものを設定することにより、電子書籍において一般ユーザの興味のある分野に即した目次を新たに生成することができる。

このためユーザは、従来のような出版社側で恣意的に設定された目次にとらわれることなく、一般ユーザが興味を持っている現実的な分野に即しながら記事を探して閲覧したり、蒐集することができる。

また、カテゴリ記憶手段に記憶させているカテゴリと所定の単語の関連付けを適宜変更することにより、時代や流行に応じて生まれる新語や流行語などにも対応することができる。

また、従来の全文検索方式において必要であった関連するキーワードを全て指定するという煩雑な作業も省くことができる。

電子書籍閲覧システムを示す構成概略図である。 電子書籍用目次生成装置のブロック図である。 カテゴリ記憶部に記憶されているカテゴリ表を示す図である。 第１ページに対する単語抽出部、カテゴリ設定部、カテゴリ占有率算出部の動作を説明するための図である。 第２ページに対する単語抽出部、カテゴリ設定部、カテゴリ占有率算出部の動作を説明するための図である。 第３ページに対する単語抽出部、カテゴリ設定部、カテゴリ占有率算出部の動作を説明するための図である。 目次生成部によって生成される目次を示す図である。 電子書籍閲覧システムの動作を示すフローチャートである。

次に、本発明に係る電子書籍用目次生成装置（以下「本装置１００」という）を含む電子書籍閲覧システム（以下「閲覧システム１」という）の一実施形態について図面を参照しつつ説明する。なお、本実施形態の閲覧システム１においては、電子書籍としての雑誌のコンテンツデータの目次が生成される場合について説明する。

本実施形態に係る閲覧システム１は、図１に示すように、電子書籍用のコンテンツデータ（以下「コンテンツデータ」という）を販売する販売サーバ１０と、販売サーバ１０から販売されたコンテンツデータをダウンロードして電子書籍として表示するタブレット型パーソナルコンピュータ（以下「タブレット端末２０」という）と、電子書籍における目次を生成する本装置１００とを備えている。閲覧システム１において、販売サーバ１０、タブレット端末２０、本装置１００の各々は、電気通信網であるインターネット３０に接続され、いずれも有線通信あるいは無線通信によって各種データの送受信が可能に構成されている。

前記販売サーバ１０は、販売するための電子書籍用のコンテンツデータを記憶しており、タブレット端末２０から送信されるコンテンツ要求信号を受信すると、該コンテンツ要求信号に基づいてコンテンツデータを送信する。なお、詳細な説明は省略するが、本実施形態においてコンテンツデータは商品として販売されているため、販売サーバ１０は、クレジットカードによる支払いあるいはその他の方法によって支払いがあったことが確認された後に、コンテンツデータを送信するものとする。

前記タブレット端末２０は、例えば、ｉＰａｄ（登録商標）などであり、タッチパネル式の表示受付部（以下「タッチパネル部２１」という）を備えている。このタブレット端末２０は、ユーザのコンテンツデータをダウンロードする旨の命令をタッチパネル部２１から受け付けて、該命令に対応するコンテンツ要求信号をインターネット３０を介して販売サーバ１０に送信する。また、タブレット端末２０は、該コンテンツデータを受信（ダウンロード）して専用のアプリケーションソフトウェアを起動させることにより、電子書籍としてタッチパネル部２１に表示する。

前記本装置１００は、図２に示すように、カテゴリ表１１１を予め記憶しているカテゴリ記憶部１１０と、インターネット３０を介して送信されたコンテンツデータを受信するコンテンツ受信部１２０と、コンテンツデータから単語を抽出する単語抽出部１３０と、抽出された単語に基づいてカテゴリを設定するカテゴリ設定部１４０と、カテゴリ占有率を算出するカテゴリ占有率算出部１５０と、カテゴリを使用して電子書籍の目次を生成する目次生成部１６０と、目次付のコンテンツデータを送信するコンテンツ送信部１７０とを備える。

なお、本装置１００は、本装置１００全体の動作を制御するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）と、カテゴリ記憶部１１０を含む記憶装置に記憶されているデータなどの書き込みや読み出しを行うメモリ（図示略）とを備えており、ＣＰＵがカテゴリ記憶部１１０あるいは記憶装置に記憶されている各種データをメモリに書き込み、メモリに書き込んだデータを読み出すことによって後述する各部の動作を実行する。以下に本装置１００の各部の詳細について説明する。

前記カテゴリ記憶部１１０は、図３に示すようなカテゴリ表１１１を予め記憶している。このカテゴリ表１１１は、カテゴリが設定されるカテゴリ欄１１１ａと、名詞が設定される名詞欄１１１ｂから構成され、複数のカテゴリ毎に一ないし複数の所定の名詞が関連付けられている。例えば、カテゴリ表１１１の第１行目に着目すると、「ジャニーズ」のカテゴリには、「木村拓哉」、「ＳＭＡＰ」、「松本潤」・・・などの所定の名詞が関連付けられている。

このカテゴリ表１１１のカテゴリは、一般ユーザの興味のある分野に即したカテゴリである。すなわち、雑誌を一般に閲覧するユーザの興味に沿って予め設定されており、時代や流行に応じて生まれるカテゴリにも対応可能である。

また、カテゴリ表１１１の名詞は、一般ユーザの興味のあるカテゴリに属するとされる名詞である。すなわち、カテゴリと同様に、雑誌を一般に閲覧するユーザの興味に沿って予め設定されており、時代や流行に応じて生まれる新語や流行語などにも対応可能である。

また、この名詞は、文語および口語を問わず日本語において用いられる全ての名詞である。例えば、「木村拓哉」という名詞については、一般的に「キムタク」などといった「木村拓哉」を指す別称が存在していることを踏まえて、「キムタク」という名詞が「木村拓哉」という名詞と同一であるものとして記憶されている。従って、このような称呼や表記の相違については、問題なく「ジャニーズ」というカテゴリと関連付けられているものとする。

なお、このカテゴリ表１１１におけるカテゴリと名詞の対応付けは人手により行われてもよいし、コンピュータで自動的に行われてもよい。

前記コンテンツ受信部１２０は、図２に示すように、インターネット３０を介して送信されてきたコンテンツデータを受信する。このとき送信されてくるコンテンツデータは、タブレット端末２０よって送信されたコンテンツ要求信号に応じて販売サーバ１０が送信したものである。

前記単語抽出部１３０は、コンテンツ受信部１２０から送信された雑誌のコンテンツデータを受信すると、該コンテンツデータから名詞のみを抽出する。本実施形態において、単語抽出部１３０は、電子書籍のコンテンツデータ全体を１単位とした名詞の抽出（第１の名詞抽出）と、雑誌のコンテンツデータの１ページを１単位とした名詞の抽出（第２の名詞抽出）とのいずれも実行する。

具体的に説明すると、第１の名詞抽出として、単語抽出部１３０は、複数のページを有する雑誌のコンテンツデータ全体から名詞を抽出する。ここで抽出された名詞の集まりを、「全体の名詞群Ｂ」とする。

一方、第２の名詞抽出として、雑誌の各ページのコンテンツデータから名詞を抽出する。例えば、図４に示すように、雑誌の任意の第１ページＰ１の名詞を抽出する場合、単語抽出部１３０は、第１ページＰ１に記載されているコンテンツデータＡ１から、「木村拓哉」、「ＳＭＡＰ」、「大阪市内」・・・といったように名詞を抽出する。なお、ここで抽出された名詞の集まりを、図４に示すように「名詞群Ｂ１」とする。

また、図５に示すように、雑誌の任意の第２ページＰ２の名詞を抽出する場合、単語抽出部１３０は、第２ページＰ２に記載されているコンテンツデータＡ２から、「デビュー」、「３０周年記念」、「ツアー」・・・といったように名詞を抽出する。ここで抽出された名詞の集まりを、図５に示すように「名詞群Ｂ２」とする。

また、図６に示すように、任意の第３ページＰ３の名詞を抽出する場合、単語抽出部１３０は、第３ページＰ３に記載されているコンテンツデータＡ３から、「歌手」、「小田和正」、「菅野美穂」・・・といったように名詞を抽出する。ここで抽出された名詞の集まりを、図６に示すように「名詞群Ｂ３」とする。

なお、上記単語抽出部１３０が名詞を抽出する技術は「形態素解析」等と称される公知技術であるため、詳細な説明は省略する。

前記カテゴリ設定部１４０は、カテゴリ記憶部１１０に記憶されるカテゴリ表１１１を参照することにより、前記単語抽出部１３０により抽出された単語に基づいて複数のカテゴリを設定する。本実施形態では、カテゴリ設定部１４０は、第１の名詞抽出による「全体の名詞群Ｂ」ついて行う雑誌全体のカテゴリの設定（第１のカテゴリ設定）と、第２の名詞抽出による「名詞群Ｂ１〜Ｂ３」について行う各ページのカテゴリの設定（第２のカテゴリ設定）とのいずれも実行する。

具体的に説明すると、第１のカテゴリ設定として、カテゴリ設定部１４０は、カテゴリ記憶部１１０に記憶されるカテゴリ表１１１を参照することにより、前記単語抽出部１３０により抽出された「全体の名詞群Ｂ」に基づいて、雑誌全体に複数のカテゴリを設定する。

一方、第２のカテゴリ設定としては、カテゴリ設定部１４０は、カテゴリ記憶部１１０に記憶されるカテゴリ表１１１を参照することにより、前記単語抽出部１３０により抽出された各ページの名詞群Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３に基づいて、各ページ毎に複数のカテゴリを設定する。

例えば、雑誌の第１ページＰ１のカテゴリを設定する場合、カテゴリ設定部１４０は、第１ページＰ１において図４に示す名詞群Ｂ１のうちの「木村拓哉」という名詞に、カテゴリ記憶部１１０のカテゴリ表１１１を参照して「ジャニーズ」というカテゴリを設定する。その他の名詞群Ｂ１の各名詞についても同様、カテゴリ設定部１４０は、カテゴリ記憶部１１０のカテゴリ表１１１を参照して各々カテゴリを設定する。

また、雑誌の第２ページＰ２のカテゴリを設定する場合、カテゴリ設定部１４０は、第２ページＰ２においても図５に示す名詞群Ｂ２のうちの「デビュー」という名詞について、カテゴリ設定部１４０は、カテゴリ記憶部１１０のカテゴリ表１１１を参照して「その他芸能」というカテゴリを設定する。その他の名詞群Ｂ２に含まれる各名詞についても同様、カテゴリ設定部１４０は、カテゴリ記憶部１１０のカテゴリ表１１１を参照して各々カテゴリを設定する。

また、雑誌の第３ページＰ３のカテゴリを設定する場合、カテゴリ設定部１４０は、第３ページＰ３においても図６に示す名詞群Ｂ３のうちの「歌手」という名詞について、カテゴリ設定部１４０は、カテゴリ記憶部１１０のカテゴリ表１１１に基づいて「音楽」というカテゴリを設定する。その他の名詞群Ｂ３に含まれる各名詞についても同様、カテゴリ設定部１４０は、カテゴリ記憶部１１０のカテゴリ表１１１に参照して各々カテゴリを設定する。

前記カテゴリ占有率算出部１５０は、単語抽出部１３０により抽出された名詞の個数に対して、カテゴリ設定部１４０により設定されたカテゴリ毎の名詞の個数が占める割合をカテゴリ占有率として算出する。本実施形態において、カテゴリ占有率算出部１５０は、第１の名詞抽出により雑誌のコンテンツデータ全体から抽出された全名詞の個数Ｎに対して、第１のカテゴリ設定により設定されたカテゴリ毎の名詞の個数ｎが占める割合を全体のカテゴリ占有率Ｗとする計算（第１のカテゴリ占有率の算出）と、第２の名詞抽出により抽出された各ページ毎の全名詞の個数Ｎｋ(ｋはページ番号：ｋ＝0、1、2、・・・)の各々に対して、第２のカテゴリ設定により各ページ毎に設定されたカテゴリ毎の名詞の個数ｎｋが占める割合をページ単位カテゴリ占有率Ｗｋとする計算（第２のカテゴリ占有率の算出）とのいずれも実行する。

具体的に説明すると、カテゴリ占有率算出部１５０は、カテゴリ占有率をＷ、名詞群に含まれる全名詞の個数をＮ、設定されたあるカテゴリの名詞の個数をｎとすると、
Ｗ＝ｎ／Ｎ ・・・［１］
という式により、各カテゴリについてのカテゴリ占有率Ｗを算出する。

従って、第１のカテゴリ占有率の算出として、カテゴリ占有率算出部１５０は、第１のカテゴリ占有率をＷ0、第１の名詞抽出により抽出された雑誌全体の全名詞の個数をＮ0、第１のカテゴリ設定により設定されたあるカテゴリの名詞の個数をｎ0とすると、上式１より雑誌全体の某カテゴリのカテゴリ占有率Ｗ0＝ｎ0／Ｗ0を算出する。その他の各カテゴリも同様に各々ページ単位カテゴリ占有率が算出される。なお、ここで算出された雑誌全体のカテゴリ占有率の集まりを、「全体カテゴリ占有率群Ｃ」とする。

一方、第２のカテゴリ占有率の算出として、カテゴリ占有率算出部１５０は、図４に示すように、第１ページＰ１において「ジャニーズ」というカテゴリのページ単位カテゴリ占有率Ｗ１を算出する場合、「ジャニーズ」というカテゴリが設定された名詞「木村拓哉」、「ＳＭＡＰ」・・・の個数をｎ１、名詞群Ｂ１に含まれる全単語の個数Ｎ１とすると、上式１より雑誌全体のあるカテゴリのカテゴリ占有率Ｗ1＝ｎ1／Ｗ1を算出する。これにより、第１ページＰ１において「ジャニーズ」というカテゴリが占める割合（本実施形態では１８％）が算出される。その他の各カテゴリも同様に各々ページ単位カテゴリ占有率が算出される。ここで算出されたページ単位カテゴリ占有率の集まりを、図４に示すように「ページ単位カテゴリ占有率群Ｃ１」とする。

また、カテゴリ占有率算出部１５０は、図５に示すように、第２ページＰ２において「その他芸能」というカテゴリのページ単位カテゴリ占有率Ｗ２を算出する場合、「その他芸能」というカテゴリが設定された名詞「デビュー」・・・の個数をｎ２、名詞群Ｂ２に含まれる全単語の個数Ｎ２とすると、上式１より雑誌全体のあるカテゴリのカテゴリ占有率Ｗ2＝ｎ2／Ｗ2を算出する。これにより、第２ページＰ２において「その他芸能」というカテゴリが占める割合（本実施形態では８％）が算出される。その他の各カテゴリも同様に各々ページ単位カテゴリ占有率が算出される。ここで算出されたページ単位カテゴリ占有率の集まりを、図５に示すように「ページ単位カテゴリ占有率群Ｃ２」とする。

また、カテゴリ占有率算出部１５０は、図６に示すように、第３ページＰ３において「その他エンターテイメント全般」というカテゴリのページ単位カテゴリ占有率Ｗ３を算出する場合、「その他エンターテイメント」というカテゴリが設定された名詞「主演」・・・の個数をｎ３、名詞群Ｂ３に含まれる全単語の個数Ｎ３とすると、上式１より雑誌全体のあるカテゴリのカテゴリ占有率Ｗ3＝ｎ3／Ｗ3を算出する。これにより、第３ページＰ３において「その他芸能」というカテゴリが占める割合（本実施形態では１８％）が算出される。その他の各カテゴリも同様に各々ページ単位カテゴリ占有率が算出される。ここで算出されたページ単位カテゴリ占有率の集まりを、図６に示すように「ページ単位カテゴリ占有率群Ｃ３」とする。

前記目次生成部１６０は、前記カテゴリ設定部１４０により第１のカテゴリ設定において設定された雑誌全体の複数のカテゴリを使用して電子書籍の目次を生成する。

具体的に説明すると、例えば、カテゴリ設定部１４０により第１のカテゴリ設定において「ジャニーズ」「音楽」「映画」「関西」・・・のカテゴリが設定された場合、図７（ａ）に示すように、目次生成部１６０はそれらの各カテゴリを使用して目次１６１を生成する。

また、目次生成部１６０は、カテゴリ占有率算出部１５０により第１のカテゴリ占有率の算出において算出されたカテゴリ占有率が所定の割合以上である該カテゴリを使用して電子書籍の目次を生成する。例えば、「目次生成部１６０は、５％以上の各カテゴリ占有率を有するカテゴリに基づいて目次を生成する」というように設定されている場合、この条件を満たすカテゴリのみを目次に表示する。

また、目次生成部１６０は、カテゴリ占有率算出部１５０により第１のカテゴリ占有率の算出において算出された各カテゴリ占有率に基づいて、カテゴリ占有率の高いカテゴリから優先させる態様で見出しを表示する。例えば、目次生成部１６０は、図７（ａ）に示すように、「ジャニーズ」、「音楽」、「映画」、「関西」・・・の順でカテゴリ占有率が高い順に上から見出しを表示する。

また、目次生成部１６０は、各カテゴリを示す見出しの近傍に、カテゴリ占有率算出部１５０により第１のカテゴリ占有率の算出において算出されたカテゴリ占有率の各々を付している。例えば、目次生成部１６０は、図７（ａ）に示すように、「ジャニーズ」の右側には２６％、「音楽」の右側には１８％、「映画」の右側には１４％、「関西」の右側には９％・・・というように、各カテゴリのカテゴリ占有率を付している。これによれば、雑誌全体に対する各カテゴリの割合（カテゴリ占有率）に基づいた目次１６１を生成することより、ユーザは目次１６１より雑誌全体に対する各カテゴリの割合を容易に把握することができるため、所望の記事がどれほどの割合で記載されているかを把握することが可能になる。その他に図示して説明しないが、目次生成部１６０は、カテゴリを示す見出しの近傍に、各カテゴリが設定された名詞を付してもよい。

また、目次生成部１６０は、カテゴリ占有率算出部１５０により第２のカテゴリ占有率の算出において算出された各ページ単位カテゴリ占有率が所定の割合以上であるページの番号を表示する。例えば、「目次生成部１６０は、５％以上のページ単位カテゴリ占有率を有するカテゴリのページ番号を表示する」というように設定されている場合、この条件を満たすページ番号を目次に表示する。この場合、仮にカテゴリ「ジャニーズ」に着目すると、第１ページＰ１におけるカテゴリ「ジャニーズ」のページ単位カテゴリ占有率が１８％、第２ページＰ２におけるカテゴリ「ジャニーズ」のページ単位カテゴリ占有率が３３％であり、いずれも５％を超えているため、図７（ａ）に示すようにカテゴリ「ジャニーズ」の見出しの下にそれらのページ番号が表示される。

また、目次生成部１６０は、カテゴリ占有率算出部１５０により第２のカテゴリ占有率の算出において算出された各ページ単位カテゴリ占有率に基づいて、ページ単位カテゴリ占有率の高いページ番号を優先的に整列させて表示している。例えば、目次生成部１６０は、図７（ａ）に示すように、カテゴリ「ジャニーズ」を示す見出しの下において、該カテゴリのページ単位カテゴリ占有率の高いページ番号を左から右に向かって順に「Ｐ２」、「Ｐ５」、「Ｐ１２」、「Ｐ１」…というように整列させて表示する。これにより、ユーザは興味のある分野に関する記事が特にどのページに優先的に掲載されているかを容易に把握することができる。

さらに、目次生成部１６０は、各カテゴリを示す見出しやページ番号を選択可能に構成して、ユーザがタッチパネル部２１より選択した場合、所定のページや表示画面に移動させるように目次１６１を構成してもよい。例えば、ユーザにカテゴリ「ジャニーズ」の見出しが選択された場合、図７（ｂ）に示すようなページ１６２に移動する。このページ１６２には、カテゴリ「ジャニーズ」が設定された名詞が記載されている各記事のタイトルが表示されている。ここにおいては、一番上方に『Ｐａｇｅ：Ｐ２ タイトル「マッチ誕生日」』という文字列とその横に「読む」という選択ボタン１６２ａとからなる選択肢が表示されており、「読む」という選択ボタン１６２ａをユーザが選択することにより、当該選択ボタン１６２ａに該当する記事が記載されるページに移動する。ここにおける「タイトル」とは、雑誌の記事のタイトルのことである。なお、その他の選択肢も同様のため説明は省略する。

なお、目次生成部１６０は、生成した目次をコンテンツデータに付した「目次付のコンテンツデータ」としてコンテンツ送信部１７０に送信する。

前記コンテンツ送信部１７０は、目次生成部１６０から送信された目次付のコンテンツデータを受信すると、販売サーバ１０にコンテンツ要求信号を送信したタブレット端末２０に、インターネット３０を介して送信する。

次に、本装置１００を含む閲覧システム１の動作について説明する。なお、販売サーバ１０、タブレット端末２０、本装置１００における動作の詳細については上記したため省略する。

まず、ユーザの操作によってタブレット端末２０は、電子書籍用のコンテンツ要求信号を送信する（ステップＳ１０１。以下「ステップ」省略）。

販売サーバ１０は、タブレット端末２０から送信されたコンテンツ要求信号を受信する（Ｓ１０２）。

また、販売サーバ１０は、コンテンツ要求信号に応じて、コンテンツデータを送信する（Ｓ１０３）。

本装置１００におけるコンテンツ受信部１２０は、販売サーバ１０から送信されたコンテンツデータを受信する（Ｓ１０４）。その後、コンテンツ受信部１２０は、受信したコンテンツデータを単語抽出部１３０に送信する。

本装置１００における単語抽出部１３０は、コンテンツデータに含まれるコンテンツデータから名詞のみを抽出する（Ｓ１０５）。ここにおいて、単語抽出部１３０は、雑誌のコンテンツデータ全体を１単位とする第１の名詞抽出と、雑誌のコンテンツデータの一ページを１単位とする第２の名詞抽出とのいずれも実行する。

本装置１００におけるカテゴリ設定部１４０は、単語抽出部１３０よる第１の名詞抽出により抽出された各名詞群に基づいて第１のカテゴリ設定を実行するとともに、第２の名詞抽出により抽出された各名詞群に基づいて第２のカテゴリ設定を実行する（Ｓ１０６）。

本装置１００におけるカテゴリ占有率算出部１５０は、カテゴリ設定部１４０による第１のカテゴリ設定に基づいて第１のカテゴリ占有率を算出するとともに、第２のカテゴリ設定に基づいて第２のカテゴリ占有率を算出する（Ｓ１０７）。

本装置１００における目次生成部１６０は、カテゴリ占有率算出部１５０による第１および第２のカテゴリ占有率に基づいて目次を生成する（Ｓ１０８）。このとき、目次生成部１６０は、第１および第２のカテゴリ占有率が所定の割合以上であるカテゴリに基づいて目次を生成するとともに、第１および第２のカテゴリ占有率の高いカテゴリが優先される態様で目次を生成する（図７（ａ）参照）。

本装置１００におけるコンテンツ送信部１７０は、目次生成部１６０により生成された目次付のコンテンツデータを販売サーバ１０にコンテンツ要求信号を送信したタブレット端末２０に送信する（Ｓ１０９）。

タブレット端末２０は、本装置１００から送信された目次付のコンテンツデータを受信する（Ｓ１１０）。

上記のように閲覧システム１における各構成が動作することにより、タブレット端末２０のユーザは専用のアプリケーションソフトウェアを起動させると、該目次付のコンテンツデータによる電子書籍を閲覧することができる。

なお、上記の実施形態において、所定の単語として名詞を用いる場合について説明したが、名詞以外の品詞でもよい。

また、カテゴリ記憶部１１０に記憶されている所定の名詞とそのカテゴリは、適宜変更することができるものとしてよい。これにより、時代や流行に応じて生まれる新語や流行語などにも対応することができる。

また、カテゴリ占有率は、第１のカテゴリ占有率の算出と第２のカテゴリ占有率の算出とに分けて算出したが、その他の方法で算出してもよい。要は、コンテンツデータに含まれるコンテンツデータの全ページあるいは各ページの全名詞（単語）の個数に対して、カテゴリの名詞（単語）の個数が占める割合を算出するものであればよい。なお、カテゴリ占有率を算出しない場合には、カテゴリ占有率算出部を備えなくてもよい。

また、所定の割合以上のカテゴリ占有率であるカテゴリを使用して目次を生成する場合について説明したが、全てのカテゴリを使用して目次を生成するようにしなくてもよい。

また、目次生成部１６０の生成する目次には、カテゴリ占有率やページ番号を表示したが、それらを全てあるいは一部表示しなくてもよい。

また、目次のカテゴリが多数にのぼる場合、カテゴリを別途検索できるようにしてもよい。このとき異なるカテゴリを複数掛け合わせることにより、ユーザはさらに興味のある分野に関する記事を閲覧することができる。

また、雑誌のコンテンツデータの目次を生成する場合について説明したが、新聞、単行本、論文、参考書などの印刷物（紙媒体）に基づく電子書籍用のコンテンツデータであれば如何なるものでもよい。

また、ユーザがタブレット端末（ｉＰａｄ）２０を用いて電子書籍を閲覧する場合について説明したが、デスクトップ型のパソコンやノート型のパソコンなどの端末機器でもよい。

以上、図面を参照してこの発明の実施形態を説明したが、この発明は、図示した実施形態のものに限定されない。図示された実施形態に対して、この発明と同一の範囲内において、あるいは均等の範囲内において、種々の修正や変形を加えることが可能である。

１…電子書籍閲覧システム
１０…販売サーバ１０
２０…タブレット端末
２１…表示・受付部（タッチパネル部）
３０…インターネット
１００…電子書籍用目次生成装置（本装置）
１１０…カテゴリ記憶部
１２０…コンテンツ受信部
１３０…単語抽出部
１４０…カテゴリ設定部
１５０…カテゴリ占有率算出部
１６０…目次生成部
１７０…コンテンツ送信部

Claims (8)

1. 電子書籍のコンテンツデータに基づいて電子書籍の目次を生成する電子書籍用目次生成システムであって、
   一般ユーザの興味のある分野に即した複数のカテゴリと、各カテゴリに関連付けられた一ないし複数の所定の単語とから構成されるカテゴリ表を予め記憶しているカテゴリ記憶手段と、
   電子書籍のコンテンツデータから単語を抽出する単語抽出手段と、
   前記カテゴリ記憶手段のカテゴリ表を参照することにより、前記単語抽出手段により抽出された単語に基づいて複数のカテゴリを設定するカテゴリ設定手段と、
   前記カテゴリ設定手段により設定された複数のカテゴリを使用して電子書籍の目次を生成する目次生成手段とを備えることを特徴とする電子書籍用目次生成システム。
2. 前記単語抽出手段により抽出された全単語の個数に対して、前記カテゴリ設定手段により設定されたカテゴリの単語の個数が占める割合を該カテゴリの占有率として算出するカテゴリ占有率算出手段を備える請求項１に記載の電子書籍用目次生成システム。
3. 前記カテゴリ占有率算出手段は、前記単語抽出手段により抽出された全ページの全単語の個数に対して、前記カテゴリ設定手段により全ページに設定されたカテゴリの単語の個数が占める割合を全ページにおける該カテゴリの占有率として算出する請求項２に記載の電子書籍用目次生成システム。
4. 前記目次生成手段は、前記カテゴリ占有率算出手段により算出された全ページにおけるカテゴリの占有率が所定の割合以上である該カテゴリを使用して電子書籍の目次を生成する請求項３に記載の電子書籍用目次生成システム。
5. 前記目次生成手段は、前記カテゴリ占有率算出手段により算出された全ページにおけるカテゴリの占有率の高い該カテゴリが優先される態様で電子書籍の目次を生成する請求項３または請求項４に記載の電子書籍用目次生成システム。
6. 前記カテゴリ占有率算出手段は、コンテンツデータの各ページについて、前記単語抽出手段により抽出された該ページの全単語の個数に対して、前記カテゴリ設定手段により該ページに設定されたカテゴリの単語の個数が占める割合を該ページにおける該カテゴリの占有率として算出する請求項２に記載の電子書籍用目次生成システム。
7. 前記目次生成手段は、前記カテゴリ占有率算出手段により算出された前記ページにおけるカテゴリの占有率が所定の割合以上であるページの番号を表示させる請求項６に記載の電子書籍用目次生成システム。
8. 前記目次生成手段は、前記カテゴリ占有率算出手段により算出された前記ページにおけるカテゴリの占有率の高いページの番号を優先して表示させる請求項６または請求項７に記載の電子書籍用目次生成システム。