JP5513860B2 - 文書装飾支援システムおよび文書装飾支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、文書装飾支援システムおよび文書装飾支援方法に関するものである。

従来、ユーザが作成した文書に自動的に装飾を加えるための手法として、例えば特許文献１および２に記載された手法が知られている。特許文献１には、単語に対応する画像データを画像記憶部から抽出し、それに基づき電子メールを作成する装置が開示されている。この装置では、入力された文章を形態素解析して単語を抽出すると、その抽出した単語をもとに画像記憶部を検索し、当該単語に対応する画像を取得する。そして、当該取得した画像を貼り付けた電子メールを作成する。また、特許文献２には、ユーザの感情に着目して文書を装飾する手法が開示されている。

特開平１１−１１０３７３号公報 特開２００６−１８５４２６号公報

このような手法においては、ユーザが作成した文書により意図される内容をその全体的な内容として的確に表す画像を適切に選び出す必要がある。上記特許文献１に開示された手法では、入力された文章から単語を抽出して、その抽出した単語に対応する画像を、電子メールの全体内容に関係なく、抽出した単語のみに応じて文書に貼り付けている。また、上記特許文献２に開示された手法では、ユーザの感情のみに着目しているため、ユーザ作成の文書が意図するその他の内容については対応に難がある。したがって、上記特許文献１および２によっては、文章全体としての内容を的確に表す装飾がユーザに提示されない恐れがある。

そこで、本発明は上記に鑑みてなされたもので、ユーザ作成の文書が意図する内容をその全体的な内容として的確に表す装飾をユーザに提示することが可能な文書装飾支援システムおよび文書装飾支援方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の文書装飾支援システムは、ユーザが作成した文書への装飾を支援する文書装飾支援システムであって、前記文書を解析し、特徴語を抽出する文書解析手段と、前記文書の全体内容に対する前記特徴語の重みを計算する重み計算手段と、前記装飾を行うためのテンプレート画像を格納する画像格納手段と、前記テンプレート画像の属性情報を格納する画像属性格納手段と、前記特徴語の重みと、前記テンプレート画像の前記特徴語に対する前記属性情報とに基づき、前記テンプレート画像に対する評価値を算出する評価値算出手段と、前記評価値の高い順で前記テンプレート画像を前記ユーザに表示する表示手段と、を備えることを特徴とする。

また、本発明の文書装飾支援システムは、ユーザが文書を作成する時に用いる端末、および前記文書への装飾を支援する文書装飾支援装置を備えた文書装飾支援システムであって、前記文書装飾支援装置は、前記文書を解析し、特徴語を抽出する文書解析手段と、前記文書の全体内容に対する前記特徴語の重みを計算する重み計算手段と、前記装飾を行うためのテンプレート画像を格納する画像格納手段と、前記テンプレート画像の属性情報を格納する画像属性格納手段と、前記特徴語の重みと、前記テンプレート画像の前記特徴語に対する前記属性情報とに基づき、前記テンプレート画像に対する評価値を算出する評価値算出手段と、を備え、前記端末は、前記文書を表すデータを前記文書装飾支援装置に送信する送信手段と、前記テンプレート画像および当該テンプレート画像に対する前記評価値を前記文書装飾支援装置より受信する受信手段と、前記評価値の高い順で前記テンプレート画像を前記ユーザに表示する表示手段と、を備えることを特徴とする。

また、本発明の文書装飾支援方法は、ユーザが作成した文書への装飾を支援する文書装飾支援方法であって、画像格納手段に、前記装飾を行うためのテンプレート画像が格納されており、画像属性格納手段に、前記テンプレート画像の属性情報が格納されており、文書解析手段が、前記文書を解析し、特徴語を抽出する文書解析ステップと、重み計算手段が、前記文書の全体内容に対する前記特徴語の重みを計算する重み計算ステップと、評価値算出手段が、前記特徴語の重みと、前記テンプレート画像の前記特徴語に対する前記属性情報とに基づき、前記テンプレート画像に対する評価値を算出する評価値算出ステップと、表示手段が、前記評価値の高い順で前記テンプレート画像を前記ユーザに表示する表示ステップと、を備えることを特徴とする。

このような本発明の文書装飾支援システムおよび文書装飾支援方法によれば、特徴語の重みは文書の全体内容に対して計算され、当該特徴語の重みに基づきテンプレート画像の評価値が算出される。したがって、テンプレート画像の評価値は文書の全体内容を反映するものとして算出されることとなる。また、評価値の算出は、特徴語の重みに加え、テンプレート画像の当該特徴語に対する属性情報に基づいて行われるため、算出された評価値は、テンプレート画像がユーザ作成の文書の意図する内容をその全体的な内容としてどれほど的確に表すかを示す尺度となる。更に、このように算出した評価値の高い順でテンプレート画像をユーザに表示することにより、ユーザの意図を最も的確に反映したテンプレート画像から順番に提示することが可能となる。

本発明において、前記重み計算手段は、前記文書と前記特徴語との間の類似度に応じて、前記特徴語の重みを計算しても良い。

この発明によれば、文書と特徴語との間の類似度に応じて特徴語の重みを計算することにより、文書の全体内容に対した特徴語の重み、つまり文書の全体内容における特徴語の重要度や位置づけを表す値を特徴語の重みとして計算することができる。

本発明において、前記テンプレート画像の前記属性情報には、前記テンプレート画像ごとのキーワードが含まれ、且つ前記キーワードごとの重みが含まれており、前記評価値算出手段は、前記特徴語および前記キーワードの対応関係を判断した上で、前記特徴語の重みおよび前記キーワードの重みに基づき、前記評価値を算出しても良い。

この発明によれば、文書から抽出した特徴語およびテンプレート画像ごとのキーワードの対応関係を判断し且つそれらの重みを用いることで、ユーザ作成の文書が意図する内容を的確に表すキーワードを有するテンプレート画像に対して高い評価値が算出される。

本発明において、前記テンプレート画像の前記属性情報には、前記キーワードが複数含まれ、且つ当該複数の前記キーワードごとの重みがそれぞれ含まれており、前記評価値算出手段は、前記特徴語と前記キーワードが一致する場合に、前記特徴語の重みと前記キーワードの重みとの積算を行い、全ての前記キーワードに対する当該積算の結果を合算することにより、前記評価値を算出しても良い。

この発明によれば、評価値算出の具体的な方法が提供される。この方法では、テンプレート画像が有する複数のキーワードに対してそれぞれ演算を行うことにより、評価値算出の精度が向上する。

本発明において、複数の前記特徴語に対するイベント語を表す情報を格納するイベント語格納手段を更に備え、前記文書解析手段は、抽出した前記特徴語を前記イベント語に変換し、前記重み計算手段は、前記文書と前記イベント語との間の類似度に応じて、前記イベント語の重みを計算し、前記評価値算出手段は、前記イベント語および前記キーワードの対応関係を判断した上で、前記イベント語の重みおよび前記キーワードの重みに基づき、前記評価値を算出しても良い。

この発明によれば、例えば特徴語の上位概念としてイベント語を用いることで、演算の利便性を図ることができる。例えば特徴語の数が多すぎて、それぞれの特徴語に対する対応が困難な場合に、複数の特徴語を代表するものとして一つのイベント語に対して評価値算出を行うことができる。この場合には、テンプレート画像に対して多数の特徴語ごとにそれぞれ重みを付与する必要がなく、一つのイベント語にまとめて重みを付与することにより、情報の格納にも利便性が図れ、装置の構成も容易となる。

本発明において、前記重み計算手段は、前記特徴語の前記文書中の出現位置に応じて、前記特徴語の重みを変更しても良い。

この発明によれば、特徴語が文書中で出現した位置を重み計算の一つのファクタとして用いることができる。

本発明において、前記重み計算手段は、前記特徴語が前記文書のタイトルに位置している場合の重みを、前記特徴語が前記文書の本文に位置している場合の重みに比べて、大きい値にしても良い。

この発明によれば、タイトルで登場した特徴語に対して大きい値の重みを付与することができる。

本発明において、前記重み計算手段は、前記特徴語の重みより前記イベント語の重みを大きい値にしても良い。

この発明によれば、例えば特徴語の上位概念として複数の特徴語を代表するイベント語に対して大きい値の重みを付与することができる。

本発明において、前記ユーザのプロファイルを示す情報を格納するユーザプロファイル格納手段を更に備え、前記テンプレート画像の前記属性情報には、前記テンプレート画像ごとのターゲットユーザ情報が含まれており、前記評価値算出手段は、前記プロファイルと前記ターゲットユーザ情報が一致する場合に、前記プロファイルおよび前記ターゲットユーザ情報ごとに予め設定された重みに基づき、前記評価値を算出しても良い。

この発明によれば、ユーザのプロファイルを適切に反映して評価値を算出することができる。

本発明において、前記文書は、前記ユーザがＨＴＭＬで作成したテキストの日記であっても良い。

本発明は、ユーザがＨＴＭＬで作成したテキストの日記を装飾する時に好適に適用される。

本発明によれば、ユーザ作成の文書が意図する内容をその全体的な内容として的確に表すテンプレート画像をユーザに提示することが可能な文書装飾支援システムおよび文書装飾支援方法を提供することができる。

文書装飾支援システム１の構成概要図である。 文書装飾支援システム１による動作の概要を示す図である。 文書装飾支援システム１のハードウェア構成図である。 イベント語と特徴語との対応関係を例示する図である。 テンプレート画像の属性情報の一例を示す図である。 文書装飾支援システム１の動作を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して本発明にかかる文書装飾支援システムおよび文書装飾支援方法の好適な実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

（文書装飾支援システム１の全体構成、および動作概要）
まず、本発明の実施形態に係る文書装飾支援システム１の全体構成について、図１を参照しながら説明する。図１は、文書装飾支援システム１の構成概要図である。図１に示すように、文書装飾支援システム１は、ユーザが文書を作成する時に用いるクライアント端末１０（特許請求の範囲の「端末」に相当）、およびユーザが作成した文書への装飾を支援する文書装飾支援装置２０から構成され、クライアント端末１０と文書装飾支援装置２０とは通信ネットワーク３０により互いに通信可能に接続されている。

図１に示したような装置構成により、文書装飾支援システム１では例えば図２に示すようなサービスが提供される。すなわち、図２（Ａ）に示されるように、例えば、ユーザが“今日は犬を散歩に連れて行った。とても楽しかった。”との内容の日記をＨＴＭＬテキスト文書として作成すると、図２（Ｂ）に示されるように、当該テキストの日記により意図される内容をその全体的な内容として的確に表すテンプレート画像をユーザに提示する。図２（Ｂ）の例では、人が犬を連れて散歩するイメージのテンプレート画像がテキストの日記に添付されて表示されたり、楽しかったことをイメージするテンプレート画像がテキストの日記に添付されて表示されている。ユーザは図２（Ｂ）で表示される複数の候補から気に入ったものを適宜選択し、デコレーションされた日記を簡単に作成することができる。

以下、本実施形態の文書装飾支援システム１を構成する各要素について詳細に説明する。

（クライアント端末１０）
クライアント端末１０は、例えば携帯電話機、ＰＤＡ、ＰＣなどの端末であって、機能的には、図１に示すように、入力部１１０、通信部１２０（特許請求の範囲の「送信手段」および「受信手段」に相当）、および表示部１３０（特許請求の範囲の「表示手段」に相当）を備えて構成される。本実施形態ではクライアント端末１０として携帯電話機をその一例とする。

入力部１１０は、操作ボタンやキーボードなどの入力デバイスであって、ユーザから文書データ（日記のテキストデータ）を入力するものである。入力部１１０は、入力した文書データを通信部１２０および表示部１３０に出力する。

通信部１２０は、入力部１１０より入力した文書データを通信ネットワーク３０を介して文書装飾支援装置２０に送信したり、またはテンプレート画像および当該テンプレート画像に対する順位情報（後に文書装飾支援装置２０のテンプレート画像選択部２５３の説明の欄で詳述するように、当該テンプレート画像に対する評価値に基づき生成され、当該テンプレート画像の上記ユーザ作成文書に対する優先順位を示す情報）を通信ネットワーク３０を介して文書装飾支援装置２０より受信するものである。通信部１２０は、受信したテンプレート画像および順位情報を表示部１３０に出力する。

表示部１３０は、入力部１１０より文書データを入力され、且つ通信部１２０よりテンプレート画像および当該テンプレート画像に対する順位情報を入力されると、文書データにテンプレート画像を貼り付けた後に、順位情報にしたがい評価値の高い順で当該テンプレート画像付きの文書データをユーザに表示するものである。前述した図２（Ｂ）は表示部１３０により表示されるテンプレート画像付き文書の一例として、画像でデコレーションされた日記を示している。図２（Ｂ）の例では、例えば人が犬を連れて散歩するイメージの方の評価値（順位情報）がより高く、楽しかったことをイメージするテンプレート画像より先に表示されている。

（文書装飾支援装置２０）
続いて、文書装飾支援装置２０について説明する。図３は文書装飾支援装置２０のハードウェア構成図である。図３に示すように、文書装飾支援装置２０は、物理的には、物理的には、ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２及びＲＡＭ２３等の主記憶装置、キーボード及びマウス等の入力デバイス２４、ディスプレイ等の出力デバイス２５、クライアント端末１０との間でデータの送受信を行うためのネットワークカード等の通信モジュール２６、ハードディスク等の補助記憶装置２７などを含む通常のコンピュータシステムとして構成される。後述する文書装飾支援装置２０の各機能は、ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ２１の制御の元で入力デバイス２４、出力デバイス２５、通信モジュール２６を動作させると共に、主記憶装置２２，２３や補助記憶装置２７におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。

図１に戻り、文書装飾支援装置２０は、機能的には、通信部２１０、情報管理部２２０（特許請求の範囲の「ユーザプロファイル格納手段」および「イベント語格納手段」に相当）、テンプレート管理部２３０（特許請求の範囲の「画像格納手段」および「画像属性格納手段」に相当）、前処理部２４０（特許請求の範囲の「文書解析手段」に相当）、およびマッチング処理部２５０（特許請求の範囲の「重み計算手段」および「評価値算出手段」に相当）を備えて構成される。

通信部２１０は、クライアント端末１０の通信部１２０より通信ネットワーク３０を介して送信される文書データを受信して前処理部２４０に出力したり、またはマッチング処理部２５０より入力されたテンプレート画像および当該テンプレート画像の順位情報を通信ネットワーク３０を介してクライアント端末１０に送信するものである。

情報管理部２２０は、ユーザ情報ＤＢ２２１（特許請求の範囲の「ユーザプロファイル格納手段」に相当）およびイベント情報ＤＢ２２２（特許請求の範囲の「イベント語格納手段」に相当）を備える格納手段である。

ユーザ情報ＤＢ２２１は、ユーザのプロファイルを示す情報を格納するものである。ユーザのプロファイルには、各ユーザの「テイスト」、「趣味・嗜好」、「属性」、「履歴」等を表す情報が含まれる。「テイスト」は、例えばＳｏｆｔ、Ｈａｒｄ、Ｗａｒｍ、Ｃｏｏｌ等によって定義される値であって、ユーザが、例えば、Ｓｏｆｔなテンプレート画像を好むか、Ｈａｒｄなテンプレート画像を好むか、Ｗａｒｍなテンプレート画像を好むか、Ｃｏｏｌなテンプレート画像を好むか等を表すパラメータである。「趣味・嗜好」は、例えば野球や音楽などのユーザの趣味を表したり、または好きな野球選手や歌手などのユーザの嗜好を表すパラメータである。「属性」は、例えば各ユーザの性別や年齢を表すパラメータである。「履歴」は、例えば一定期間内にユーザが任意のテンプレート画像をダウンロードした回数を表すパラメータである。

イベント情報ＤＢ２２２は、複数の特徴語に対する一つのイベント語を表す情報を格納するものである。「特徴語」の詳細については後述するが、「イベント語」は例えば特徴語の上位概念の語であって、複数の特徴語を代表する語である。図４はイベント情報ＤＢ２２２内に格納されているイベント語と複数の特徴語との対応関係を例示する。例えば、「婚姻」、「花嫁」、「挙式」等の複数の特徴語に対して、「結婚」という一つのイベント語が対応付けされている。なお、特徴語とイベント語とが同じであってもかまわない。

図１に戻り、テンプレート管理部２３０は、テンプレートＤＢ２３１（特許請求の範囲の「画像格納手段」に相当）およびテンプレート属性ＤＢ２３２（特許請求の範囲の「画像属性格納手段」に相当）を備える格納手段である。

テンプレートＤＢ２３１は、通信部２１０がクライアント端末１０より受信した文書データに対して装飾を行うためのテンプレート画像を格納するものである。前述した図２（Ｂ）における人が犬を連れて散歩することを表すイメージや楽しかったことを表すイメージは、テンプレートＤＢ２３１に格納されるテンプレート画像の一例である。なお、図示はしないが、テンプレート画像をテンプレートＤＢ２３１に登録するために、例えばテンプレート登録部を別途設けても良い。

テンプレート属性ＤＢ２３２は、テンプレート画像の属性情報を格納するものである。テンプレート画像の属性情報には、テンプレート画像ごとのキーワードが含まれ、且つキーワードごとの重みが含まれている。また、キーワードが複数含まれ、且つ当該複数のキーワードごとの重みがそれぞれ含まれていても良い。更に、テンプレート画像の属性情報には、テンプレート画像ごとのターゲットユーザ情報が含まれている。「ターゲットユーザ情報」とは、前述した「ユーザのプロファイル」と同種のカテゴリ（つまり「テイスト」、「趣味・嗜好」、「属性」、「履歴」等）を有する情報であり、例えば「ターゲットユーザ情報」と「ユーザのプロファイル」とが一致したことは、当該テンプレート画像がユーザの「テイスト」、「趣味・嗜好」、「属性」、「履歴」等と良く合うということを意味する。

図５は、テンプレート属性ＤＢ２３２に格納されたテンプレート画像ｋの属性情報（タグ）の一例を示す。テンプレート画像ｋの属性情報として、キーワードがＭ個含まれ、当該Ｍ個のキーワードごとの重み（β_k,1〜β_k,M）がそれぞれ含まれている。また、ターゲットユーザ情報として、「テイスト」、「趣味・嗜好」、「属性」、「履歴」が含まれており、それぞれの重みとしてｂ、ｃ、ｄ、ｅが含まれている。

図１に戻り、前処理部２４０は、形態素解析部２４１（特許請求の範囲の「文書解析手段」に相当）、特徴語抽出部２４２（特許請求の範囲の「文書解析手段」に相当）、感情語抽出部２４３（特許請求の範囲の「文書解析手段」に相当）、関連語抽出部２４４（特許請求の範囲の「文書解析手段」に相当）、およびイベント語変換部２４５（特許請求の範囲の「文書解析手段」に相当）を備え、マッチング処理部２５０による演算処理に対した前処理を行うものである。

形態素解析部２４１は、通信部２１０から入力された文書データに対して形態素解析を行うものである。なお、形態素解析技術そのものについては、例えば特開平７−３１１７６９号公報に開示されているなど周知であるため、ここでは説明を省略する。形態素解析部２４１は形態素解析した結果を特徴語抽出部２４２、感情語抽出部２４３、および関連語抽出部２４４に出力する。

特徴語抽出部２４２は、形態素解析部２４１より形態素解析した結果を入力し、特徴語を抽出するものである。特徴語抽出部２４２による特徴語抽出は、例えば下記の参考文献１および２に記載された技術を用いることにより行われる。例えば、“今日は犬を散歩に連れて行った。とても楽しかった。”とのテキスト文書データから、「犬」、「散歩」の特徴語が抽出される。このとき、文書データのベクトルと特徴語のベクトルの比較結果から、各特徴語と文書データの類似度についても抽出される。特徴語抽出部２４２は抽出した特徴語とその特徴語の文書データとの類似度をマッチング処理部２５０およびイベント語変換部２４５に出力する。
＜参考文献１＞
ベクトル空間モデル：G. Salton, A. Wong, and C.S. Yang, “A vector space model for automatic indexing,” Comm. of the AMC, Vol.18, No. 11, pp. 613-620 (1975).
＜参考文献２＞
概念ベース法：M. W. Berry, S.T. Dumais, and G.W.O’ Brien, “Using linear algebra for intelligent information retrieval,” SLAM Review, vol. 37, No.4, pp. 573-595 (1995).

感情語抽出部２４３は、形態素解析部２４１より形態素解析した結果を入力し、感情語を抽出するものである。感情語抽出部２４３は、形態素解析によって得られた単語を予め作成したデータベースの感情語と比較することで、感情語を抽出する。但し、その他の感情語抽出方法を適用してもよい。例えば、“今日は犬を散歩に連れて行った。とても楽しかった。”とのテキスト文書データから、「楽しかった」の感情語が抽出される。感情語抽出部２４３は感情語を抽出した結果をマッチング処理部２５０に出力する。

関連語抽出部２４４は、形態素解析部２４１より形態素解析した結果を入力し、関連語を抽出するものである。関連語抽出部２４４の関連語抽出は、形態素解析によって行う。例えば、“今日は犬を散歩に連れて行った。とても楽しかった。”とのテキスト文書データから、「とても」の強調語が関連語として抽出される。関連語抽出部２４４は関連語を抽出した結果をマッチング処理部２５０に出力する。

イベント語変換部２４５は、特徴語抽出部２４２より特徴語抽出結果を入力し、当該特徴語をイベント語に変換するものである。例えば、特徴語抽出部２４２より、「婚姻」、「花嫁」、「挙式」等の複数の特徴語を入力した場合に、イベント語変換部２４５はイベント情報ＤＢ２２２を参照してそれぞれの特徴語を「結婚」という一つのイベント語に変換する。イベント語変換部２４５は変換結果をマッチング処理部２５０に出力する。

マッチング処理部２５０は、重み計算部２５１（特許請求の範囲の「重み計算手段」に相当）、評価値算出部２５２（特許請求の範囲の「評価値算出手段」に相当）、およびテンプレート画像選択部２５３を備えて構成された演算手段である。

重み計算部２５１は、特徴語抽出部２４２より入力された特徴語について、ユーザ作成の文書の全体内容に対する重みを計算するものである。重み計算部２５１は、ユーザ作成の文書と特徴語抽出部２４２より入力された特徴語との間の類似度に応じて、各特徴語の重みを計算する。本実施形態では、その一例として、重み計算部２５１が、特徴語抽出部２４２より入力された特徴語と文書データとの類似度または当該類似度に比例する値を、当該特徴語の重みとする。

重み計算部２５１は、感情語抽出部２４３より入力された感情語の重みを以下の規則に基づいて計算する。すなわち、文書中での出現回数に応じて感情語の重みを決定する。このとき、出現回数の多い感情語の重みは大きくする。また、文書との類似度の高い特徴語と同じ文に含まれる感情語の重みを大きくしてもよい。また、特徴語抽出部２４２より入力された関連語については、例えば感情語「楽しかった」の重みを計算するときに、「とても」という強調語が関連語として存在する場合には、当該重みを所定の割合の分だけ大きくして計算する。

重み計算部２５１は、イベント語変換部２４５より入力されたイベント語に対しても、上述した特徴語に対して行った処理と同様な処理を行うことにより、各イベント語の重みを計算することができる。すなわち、当該イベント語のベクトルと文書のベクトルの間の類似度に応じて、各イベント語の重みを計算する。このとき、重み計算部２５１は、特徴語の重みよりイベント語の重みを大きい値にしても良い。これにより、例えば特徴語の上位概念として複数の特徴語を代表するイベント語に対して、特徴語の重みより大きい値の重みを付与することができる。

重み計算部２５１は、特徴語の文書中の出現位置に応じて、特徴語の重みを変更しても良い。例えば、特徴語が文書のタイトルに位置している場合の重みを、特徴語が文書の本文に位置している場合の重みに比べて、大きい値にしても良い。または、特徴語が文書の本文の始めの部分または終わりの部分に位置している場合の重みを、特徴語が文書の本文のその他の位置している場合の重みに比べて、大きい値にしても良い。感情語やイベント語に対しても同様とする。

以下、重み計算部２５１が計算した重みをαと記し、以上で説明した重み計算部２５１の重み計算方法を下記の式（１）として表現する。式（１）においてα_ｌは重み計算対象語ｌ（例えば特徴語ｌ）に対する重みである。なお、重み計算対象語とは、重み計算部２５１による重み計算処理の対象となる語であり、特徴語抽出部２４２より入力された特徴語、感情語抽出部２４３より入力された感情語、イベント語変換部２４５より入力されたイベント語等である。

式（１）において、ｑ_ｌは文書のベクトルと特徴語ｌのベクトルとの間の類似度に応じて計算された特徴語ｌの重みである。ｒ_ｌは特徴語ｌが文書のタイトルに位置している場合の加重値である。ｓ_ｌは特徴語ｌが文書の本文の始めの部分または終わりの部分に位置している場合の加重値である。ｔ_ｌは重み計算対象語ｌの種類に対する加重値である。つまり、ｔ_ｌは重み計算対象語ｌがイベント語か特徴語か感情語かによって異なる加重値であり、更に感情語の場合には「とても」などの強調語が関連語として存在する場合にはより大きい値の加重値となる。なお、加重値ｔ_ｌの大きさは、イベント語、特徴語、感情語の順とする。重み計算部２５１は、以上のように計算した重みαを評価値算出部２５２に出力する。

評価値算出部２５２は、重み計算部２５１より入力した重み計算対象語（例えば特徴語など）の重みαと、テンプレート画像の当該重み計算対象語に対する属性情報とに基づき、テンプレートＤＢ２３１に格納されている各テンプレート画像に対する評価値を算出するものである。テンプレート画像の属性情報としては、図５を参照しながら前述したテンプレート画像ごとのキーワード、および当該キーワードごとの重みβを用いる。評価値算出部２５２は、重み計算対象語およびキーワードの対応関係を判断した上で、重み計算対象語の重みαおよびキーワードの重みβに基づき、評価値ｆを算出する。具体的に、評価値算出部２５２は、重み計算対象語とキーワードが一致する場合に、重み計算対象語の重みαとキーワードの重みβとの積算を行い、全てのキーワードに対する当該積算の結果を合算することにより、当該重み計算対象語に対する当該テンプレート画像の評価値ｆを算出することができる。また、重み計算対象語が複数ある場合には、各重み計算対象語に対して評価値を計算し、それらを合算してトータルとしての評価値ｆを算出する。

評価値算出部２５２の評価値算出方法を下記の式（２）を用いて数式で表現することができる。

式（２）において、ｆ_ｋはテンプレート画像ｋの評価値である。α_ｌはユーザ作成の日記から抽出した重み計算対象語ｌ（例えば特徴語ｌ）の重みである。Ｌは重み計算対象語ｌの総数である。β_k,mはテンプレート画像ｋのキーワードｍの重みである。γ_k,l,mは特徴語ｌとテンプレート画像ｋのキーワードｍが一致した場合には１となり、一致しなければ０となる変数である。Ｍ_ｋはテンプレート画像ｋにおけるキーワードの総数である。

評価値算出部２５２は、重み計算対象語がイベント語であり、重み計算部２５１より入力した重みαがイベント語の重みであっても、上述した特徴語に対して行った処理と同様な処理を行うことにより、各イベント語に対するテンプレート画像の評価値ｆを算出することができる。すなわち、評価値算出部２５２は、重み計算対象語としてのイベント語およびキーワードの対応関係を判断した上で、当該イベント語の重みαおよびキーワードの重みβに基づき、評価値ｆを算出する。具体的に、評価値算出部２５２は、重み計算対象語としてのイベント語とキーワードが一致する場合に、当該イベント語の重みαとキーワードの重みβとの積算を行い、全てのキーワードに対する当該積算の結果を合算することにより、当該イベント語に対する当該テンプレート画像の評価値ｆを算出することができる。また、重み計算対象語としてのイベント語が複数ある場合には、各イベント語に対して評価値を計算し、それらを合算してトータルとしての評価値ｆを算出する。また、評価値算出部２５２は、重み計算対象語が感情語である場合にも、上述した処理と同様の処理を行う。

また、評価値算出部２５２は、ユーザ情報ＤＢ２２１に格納されたユーザのプロファイルと、テンプレート属性ＤＢ２３２にテンプレート画像ごとに格納されたターゲットユーザ情報とを照合し、ユーザのプロファイルとターゲットユーザ情報が一致する場合に、ユーザのプロファイルおよびターゲットユーザ情報ごとに予め設定された重みに基づき、評価値ｇを算出する。「ユーザのプロファイルおよびターゲットユーザ情報ごとに予め設定された重み」とは、例えば前述した図５における「テイスト」の重みｂ、「趣味・嗜好」の重みｃ、「属性」の重みｄ、「履歴」の重みｅなどである。重みｂ、ｃ、ｄ、ｅなどの値はサービスに応じて予め手動で設定される値である。なお、評価値ｇを算出するためには、クライアント端末１０のユーザを特定する必要があるが、これについては、例えばクライアント端末１０の通信部１２０が文書データを送信する時に、ユーザを特定する情報をともに送信し、評価値算出部２５２はこのユーザ特定情報に基づきユーザ情報ＤＢ２２１を検索し、対応するユーザのプロファイルを読み出すようにしても良い。

評価値算出部２５２が評価値ｇを算出する方法を下記の式（３）を用いて数式で表現することができる。

式（３）において、ｇ_ｋはテンプレート画像ｋの評価値である。Ｂ_ｋは、ユーザのプロファイルにおけるテイストとターゲットユーザ情報におけるテイストが一致した場合には１となり、一致しなければ０となる変数である。Ｃ_ｋは、ユーザのプロファイルにおける趣味・嗜好とターゲットユーザ情報における趣味・嗜好が一致した場合には１となり、一致しなければ０となる変数である。Ｄ_ｋは、ユーザのプロファイルにおける属性（ユーザの性別や年齢）とターゲットユーザ情報における属性が一致した場合には１となり、一致しなければ０となる変数である。Ｅ_ｋは、一定期間内にユーザがテンプレート画像ｋをダウンロードした回数が多ければ多いほど高い値を有する変数である。

評価値算出部２５２は、以上で説明した算出方法により算出した評価値ｆおよびｇをテンプレート画像選択部２５３に出力する。

テンプレート画像選択部２５３は、テンプレートＤＢ２３１に格納されたテンプレート画像を評価値算出部２５２より入力した評価値ｆおよびｇに基づき順位付けし、順位が高いものから順に選択するものである。テンプレート画像選択部２５３によるテンプレート画像への順位付けの方法としては、例えば、評価値ｆの高い順でテンプレート画像を順位付けし、同じ順位のテンプレート画像に対して評価値ｇで更に順位付けする方法がある。または、評価値ｆおよびｇの合算値（あるいは積算値）の高い順でテンプレート画像を順位付けしても良い。テンプレート画像選択部２５３は、選択したテンプレート画像および当該テンプレート画像の順位を表す情報（前述した「順位情報」）を通信部２１０に出力する。

（文書装飾支援システム１の動作）
続いて、文書装飾支援システム１により行われる動作（特許請求の範囲の「文書装飾支援方法」に相当）について、図６を参照しながら説明する。図６は、文書装飾支援システム１の動作を示すフローチャートである。

最初に、クライアント端末１０の入力部１１０が、ユーザ作成の文書データ（日記のテキストデータ）を入力する。入力部１１０は、入力した文書データを通信部１２０および表示部１３０に出力する（ステップＳ１）。

次に、通信部１２０が、入力部１１０より入力したテキストの文書データを通信ネットワーク３０を介して文書装飾支援装置２０に送信する。文書装飾支援装置２０の通信部２１０が、当該テキストの文書データを受信して前処理部２４０に出力する（ステップＳ２）。

次に、形態素解析部２４１が、通信部２１０から入力された文書データに対して形態素解析を行う。形態素解析部２４１は形態素解析した結果を特徴語抽出部２４２、感情語抽出部２４３、および関連語抽出部２４４に出力する（ステップＳ３）。

次に、形態素解析部２４１の形態素解析結果を用いて、特徴語抽出部２４２、感情語抽出部２４３、関連語抽出部２４４、およびイベント語変換部２４５が前処理（特許請求の範囲の「文書解析ステップ」に相当）を行う。すなわち、特徴語抽出部２４２が、形態素解析部２４１より形態素解析した結果を入力し、特徴語を抽出する。特徴語抽出部２４２は特徴語抽出した結果をイベント語変換部２４５に出力する（ステップＳ４）。また、感情語抽出部２４３が、形態素解析部２４１より形態素解析した結果を入力し、感情語を抽出する（ステップＳ５）。また、関連語抽出部２４４が、形態素解析部２４１より形態素解析した結果を入力し、関連語を抽出する（ステップＳ６）。また、イベント語変換部２４５が、特徴語抽出部２４２より特徴語抽出結果を入力し、当該特徴語をイベント語に変換する（ステップＳ７）。このように、特徴語抽出部２４２、感情語抽出部２４３、関連語抽出部２４４、およびイベント語変換部２４５がステップＳ４、５、６、および７にて前処理した結果がマッチング処理部２５０に出力される（ステップＳ８）。

次に、重み計算部２５１が、特徴語抽出部２４２、感情語抽出部２４３、関連語抽出部２４４、およびイベント語変換部２４５による前処理の結果を用いて、重み計算対象語（特徴語、イベント語、感情語）の重みを計算する。重み計算には、前述した式（１）が用いられる。重み計算部２５１は、計算した重みを評価値算出部２５２に出力する（ステップＳ９、重み計算ステップ）。

次に、評価値算出部２５２が、重み計算部２５１より入力した重み計算対象語の重みαと、テンプレート画像の当該重み計算対象語に対する属性情報とに基づき、テンプレートＤＢ２３１に格納されている各テンプレート画像に対する評価値を算出する。評価値算出には、前述した式（２）や（３）が用いられる。評価値算出部２５２は、算出した評価値をテンプレート画像選択部２５３に出力する（ステップＳ１０、評価値算出ステップ）。

次に、テンプレート画像選択部２５３が、テンプレートＤＢ２３１に格納されたテンプレート画像を評価値算出部２５２より入力した評価値に基づき順位付けし、順位が高いものから順に選択する。テンプレート画像選択部２５３は、選択したテンプレート画像および当該テンプレート画像の順位情報を通信部２１０に出力する（ステップＳ１１）。

次に、文書装飾支援装置２０の通信部２１０が、マッチング処理部２５０より入力されたテンプレート画像および当該テンプレート画像の順位情報を通信ネットワーク３０を介してクライアント端末１０に送信する。クライアント端末１０の通信部１２０はテンプレート画像および当該順位情報を受信し、表示部１３０に出力する（ステップＳ１２）。

次に、クライアント端末１０の表示部１３０が、ステップＳ１にて入力部１１０より入力した文書データに、ステップＳ１２にて文書装飾支援装置２０の通信部２１０より入力したテンプレート画像を貼り付けた後に、順位情報にしたがい評価値の高い順で当該テンプレート画像付きの文書データをユーザに表示する。その一例を図２（Ｂ）に示す（ステップＳ１３、表示ステップ）。

（本実施形態の作用及び効果）
続いて、本実施形態にかかる文書装飾支援システム１の作用及び効果について説明する。以上で説明した本実施形態の文書装飾支援システム１によれば、重み計算対象語（特徴語、イベント語、感情語）の重みは文書の全体内容に対して計算され、当該重み計算対象語の重みに基づきテンプレート画像の評価値が算出される。したがって、テンプレート画像の評価値は文書の全体内容を反映するものとして算出されることとなる。また、評価値の算出は、重み計算対象語の重みに加え、テンプレート画像の当該重み計算対象語に対する属性情報に基づいて行われるため、算出された評価値は、テンプレート画像がユーザ作成の文書の意図する内容をその全体的な内容としてどれほど的確に表すかを示す尺度となる。更に、このように算出した評価値の高い順でテンプレート画像をユーザに表示することにより、ユーザの意図を最も的確に反映したテンプレート画像から順番に提示することが可能となる。

また、この実施形態によれば、文書と特徴語との間の類似度に応じて重み計算対象語の重みを計算することにより、文書の全体内容に対した重み計算対象語の重み、つまり文書の全体内容における重み計算対象語の重要度や位置づけを表す値を重み計算対象語の重みとして計算することができる。

また、この実施形態によれば、文書から抽出した重み計算対象語およびテンプレート画像ごとのキーワードの対応関係を判断し且つそれらの重みを用いることで、ユーザ作成の文書が意図する内容を的確に表すキーワードを有するテンプレート画像に対して高い評価値が算出される。

また、この実施形態によれば、評価値算出の具体的な方法が提供される。この方法では、テンプレート画像が有する複数のキーワードに対してそれぞれ演算を行うことにより、評価値算出の精度が向上する。

また、この実施形態によれば、例えば特徴語の上位概念としてイベント語を用いることで、演算の利便性を図ることができる。例えば特徴語の数が多すぎて、それぞれの特徴語に対する対応が困難な場合に、複数の特徴語を代表するものとして一つのイベント語に対して評価値算出を行うことができる。この場合には、テンプレート画像に対して多数の特徴語ごとにそれぞれ重みを付与する必要がなく、一つのイベント語にまとめて重みを付与することにより、情報の格納にも利便性が図れ、装置の構成も容易となる。

また、この実施形態によれば、特徴語が文書中で出現した位置を重み計算の一つのファクタとして用いることができる。

また、この実施形態によれば、タイトルで登場した特徴語に対して大きい値の重みを付与することができる。

また、この実施形態によれば、例えば特徴語の上位概念として複数の特徴語を代表するイベント語に対して大きい値の重みを付与することができる。

また、この実施形態によれば、ユーザのプロファイルを適切に反映して評価値を算出することができる。

以上で説明した本実施形態は、ユーザがＨＴＭＬで作成したテキストの日記を装飾する時に好適に適用される。

以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されないことは言うまでもない。

例えば、上記実施形態においては、テンプレート画像選択部２５３が順位情報を生成する構成としたが、これに限られることはない。例えば文書装飾支援装置２０側でテンプレート画像とその評価値をクライアント端末１０に送り、クライアント端末１０側では受信した評価値に基づき、評価値の高い順でテンプレート画像を並び替えて表示するようにしても良い。

また、例えば、上記実施形態においては、重みを計算する方法の例示として式（１）を示し、且つ評価値を算出する方法の例示として式（２）や（３）を示したが、これに限られることなく、ユーザか入力する文書の内容や提供するサービスにあわせて適宜変更しても良い。

１…文書装飾支援システム、１０…クライアント端末、２０…文書装飾支援装置、３０…通信ネットワーク、１１０…入力部、１２０…通信部、１３０…表示部、２１０…通信部、２２０…情報管理部、２３０…テンプレート管理部、２４０…前処理部、２４１…形態素解析部、２４２…特徴語抽出部、２４３…感情語抽出部、２４４…関連語抽出部、２４５…イベント語変換部、２５０…マッチング処理部、２５１…計算部、２５２…評価値算出部、２５３…テンプレート画像選択部、３０…通信ネットワーク。

Claims (10)

1. ユーザが作成した文書への装飾を支援する文書装飾支援システムであって、
   前記文書を解析し、特徴語を抽出する文書解析手段と、
   前記文書の全体内容に対する前記特徴語の重みを計算する重み計算手段と、
   前記装飾を行うためのテンプレート画像を格納する画像格納手段と、
   前記テンプレート画像の属性情報を格納する画像属性格納手段と、
   前記特徴語の重みと、前記テンプレート画像の前記特徴語に対する前記属性情報とに基づき、前記テンプレート画像に対する評価値を算出する評価値算出手段と、
   前記評価値の高い順で前記テンプレート画像を前記ユーザに表示する表示手段と、
   を備え、
   前記重み計算手段は、前記文書と前記特徴語との間の類似度に応じて、前記特徴語の重みを計算する文書装飾支援システム。
2. 前記テンプレート画像の前記属性情報には、前記テンプレート画像ごとのキーワードが含まれ、且つ前記キーワードごとの重みが含まれており、
   前記評価値算出手段は、前記特徴語および前記キーワードの対応関係を判断した上で、前記特徴語の重みおよび前記キーワードの重みに基づき、前記評価値を算出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の文書装飾支援システム。
3. 前記テンプレート画像の前記属性情報には、前記キーワードが複数含まれ、且つ当該複数の前記キーワードごとの重みがそれぞれ含まれており、
   前記評価値算出手段は、前記特徴語と前記キーワードが一致する場合に、前記特徴語の重みと前記キーワードの重みとの積算を行い、全ての前記キーワードに対する当該積算の結果を合算することにより、前記評価値を算出する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の文書装飾支援システム。
4. 複数の前記特徴語に対するイベント語を表す情報を格納するイベント語格納手段を更に備え、
   前記文書解析手段は、抽出した前記特徴語を前記イベント語に変換し、
   前記重み計算手段は、前記文書と前記イベント語との間の類似度に応じて、前記イベント語の重みを計算し、
   前記評価値算出手段は、前記イベント語および前記キーワードの対応関係を判断した上で、前記イベント語の重みおよび前記キーワードの重みに基づき、前記評価値を算出する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の文書装飾支援システム。
5. 前記重み計算手段は、前記特徴語の前記文書中の出現位置に応じて、前記特徴語の重みを変更する、
   ことを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の文書装飾支援システム。
6. 前記重み計算手段は、前記特徴語が前記文書のタイトルに位置している場合の重みを、前記特徴語が前記文書の本文に位置している場合の重みに比べて、大きい値にする、
   ことを特徴とする請求項５に記載の文書装飾支援システム。
7. 前記重み計算手段は、前記特徴語の重みより前記イベント語の重みを大きい値にする、
   ことを特徴とする請求項４に記載の文書装飾支援システム。
8. 前記ユーザのプロファイルを示す情報を格納するユーザプロファイル格納手段を更に備え、
   前記テンプレート画像の前記属性情報には、前記テンプレート画像ごとのターゲットユーザ情報が含まれており、
   前記評価値算出手段は、前記プロファイルと前記ターゲットユーザ情報が一致する場合に、前記プロファイルおよび前記ターゲットユーザ情報ごとに予め設定された重みに基づき、前記評価値を算出する、
   ことを特徴とする請求項１〜７の何れか１項に記載の文書装飾支援システム。
9. ユーザが文書を作成する時に用いる端末、および前記文書への装飾を支援する文書装飾支援装置を備えた文書装飾支援システムであって、
   前記文書装飾支援装置は、
   前記文書を解析し、特徴語を抽出する文書解析手段と、
   前記文書の全体内容に対する前記特徴語の重みを計算する重み計算手段と、
   前記装飾を行うためのテンプレート画像を格納する画像格納手段と、
   前記テンプレート画像の属性情報を格納する画像属性格納手段と、
   前記特徴語の重みと、前記テンプレート画像の前記特徴語に対する前記属性情報とに基づき、前記テンプレート画像に対する評価値を算出する評価値算出手段と、
   を備え、
   前記端末は、
   前記文書を表すデータを前記文書装飾支援装置に送信する送信手段と、
   前記テンプレート画像および当該テンプレート画像に対する前記評価値を前記文書装飾支援装置より受信する受信手段と、
   前記評価値の高い順で前記テンプレート画像を前記ユーザに表示する表示手段と、
   を備え、
   前記重み計算手段は、前記文書と前記特徴語との間の類似度に応じて、前記特徴語の重みを計算することを特徴とする文書装飾支援システム。
10. ユーザが作成した文書への装飾を支援する文書装飾支援方法であって、
    画像格納手段に、前記装飾を行うためのテンプレート画像が格納されており、
    画像属性格納手段に、前記テンプレート画像の属性情報が格納されており、
    文書解析手段が、前記文書を解析し、特徴語を抽出する文書解析ステップと、
    重み計算手段が、前記文書の全体内容に対する前記特徴語の重みを計算する重み計算ステップと、
    評価値算出手段が、前記特徴語の重みと、前記テンプレート画像の前記特徴語に対する前記属性情報とに基づき、前記テンプレート画像に対する評価値を算出する評価値算出ステップと、
    表示手段が、前記評価値の高い順で前記テンプレート画像を前記ユーザに表示する表示ステップと、
    を備え、
    前記重み計算手段は、前記文書と前記特徴語との間の類似度に応じて、前記特徴語の重みを計算することを特徴とする文書装飾支援方法。

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