JP6315439B2

JP6315439B2 - 文章編集支援装置、プログラムおよび文章編集支援システム

Info

Publication number: JP6315439B2
Application number: JP2013259413A
Authority: JP
Inventors: 俊幸萩谷
Original assignee: KDDI Corp
Current assignee: KDDI Corp
Priority date: 2013-12-16
Filing date: 2013-12-16
Publication date: 2018-04-25
Anticipated expiration: 2033-12-16
Also published as: JP2015118395A

Description

本発明は、文章の編集を支援する文章編集支援装置、プログラムおよび文章編集支援システムに関する。

従来、携帯電話、ＰＤＡ、パーソナルコンピュータで文章作成アプリケーションを用いて文章を作成する場合においては、仮名漢字方式によって文字入力を行ない、文章を作成するのが一般的である。すなわち、仮名を入力文字列とし、それに対応する変換候補文字列を一覧で表示し、ユーザは端末のキー操作によって、変換候補を選択する。

ここで、ユーザは、一度作成した文章に対して、一部表現を変えようと考える場合がある。または、送信済のメール本文などの過去に作成した文章を流用し、一部を変更して文章を作成しようと考える場合がある。このような場合、表示されている文字列を削除し、新たに文字列を入力することとなるが、文字列の削除や文字列変換に多くのキー操作を要するため、利便性が高いとは言えない。

特許文献１および２には、タッチパネルでのユーザの入力座標と、ソフトウェアキーボード上の各文字に対応するボタンの位置関係から、ユーザが入力した単語の優先度を推定する装置が開示されている。

特許文献１では、編集対象である少なくとも１つの文章が定められた範囲内に収まるように、当該少なくとも１つの文章中の語句または語句の組み合わせの少なくとも１つをその意味内容を保ちながら別の語句または語句の組み合わせに変更する。当該変更においては、変更前の語句または語句の組み合わせの文字数が変更後の語句または語句の組み合わせの文字数よりも短くなる場合と長くなる場合が混在する。

また、特許文献２では、編集する文章の中から、編集（置換、移動）を希望する文字列を、形態素単位、または、文節単位で容易に選択することができる文章編集装置が開示されている。この技術では、選択された文字列と類義関係にある文字列などを置換選択候補として出力し、その中から置換する文字列を選択することが可能となっている。

また、特許文献３では、言い換え表現において、言い換えた後に共起性に応じて言い換え表現の数を絞り込む装置が開示されている。

また、特許文献４では、要約表現生成のために、２つの素性要素の順序を考慮した組合せである素性に対する重みパラメタと、文を構成する文要素に対する文要素スコアを予め記憶しておき、入力文を変換し、各入力文に対し１つ以上の変換文を生成し、変換文から抽出した素性要素から、各変換文に含まれる文要素に対する文要素スコアを用いて、各変換文の内容性スコアを求め、素性要素抽出部で抽出した素性要素と重みパラメタを用いて、変換文の順列を探索する装置が開示されている。

特開２００９−２１７６６５号公報特開２０１３−１０９４０８号公報特開２００６−１９０１４６号公報特開２０１１−２４３１６６号公報

しかしながら、上記の従来技術においては、文を置換した際に、置換した文字列の表現が文内の他の表現との整合性があるか否かについては考慮されていない。例えば、「今日会社に行きます」という文において「会社」を「貴社」に置換した場合、「行きます」という表現よりも、「伺います」という表現の方が適切であると考えられる。また、ユーザ個人またはコンテクストの違いによって同義語を選択する傾向は異なるが、上記従来技術ではこのような傾向は考慮されていない。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、文字列内の表現の統一を図り、文章編集の操作性を向上させることができる文章編集支援装置、プログラムおよび文章編集支援システムを提供することを目的とする。

（１）上記の目的を達成するために、本発明は、以下のような手段を講じた。すなわち、本発明の文章編集支援装置は、文章の編集を支援する文章編集支援装置であって、ユーザから文字列の入力を受け付ける入力部と、前記入力された文字列について形態素解析を行なう形態素解析部と、前記形態素解析の結果に基づいて、各形態素の同義語を置換候補としてそれぞれ抽出する置換候補検索部と、前記各置換候補のうち、ユーザによって選択された選択済同義語との共起度が予め定められた閾値以上である他の形態素の同義語を置換候補として抽出する置換候補再提示判別部と、前記入力された文字列、前記選択済同義語および前記抽出された各置換候補を表示する表示部と、ユーザの選択操作を受け付けて、いずれかの前記置換候補を選択済同義語に決定する選択部と、を備えることを特徴とする。

このように、各置換候補のうち、ユーザによって選択された選択済同義語との共起度が予め定められた閾値以上である他の形態素の同義語を置換候補として抽出するので、文字列内の表現の統一を図り、文章編集の操作性を向上させることが可能となる。

（２）また、本発明の文章編集支援装置は、前記入力された文字列のコンテクストを判別するコンテクスト判別部を更に備え、前記置換候補検索部は、前記判別されたコンテクストに関連する同義語を置換候補として抽出することを特徴とする。

このように、コンテクストに関連する同義語を置換候補として抽出するので、文字列内の表現の統一を図り、文章編集の操作性を向上させることが可能となる。

（３）また、本発明の文章編集支援装置は、ユーザから入力された形態素に対する前記選択済同義語の類似度を増加させる同義語辞書スコア再計算部を更に備えることを特徴とする。

このように、ユーザから入力された形態素に対する選択済同義語の類似度を増加させるので、次回以降はその選択済同義語が選択されやすくなる。

（４）また、本発明の文章編集支援装置は、ユーザから入力された形態素に対する前記選択済同義語の当該コンテクストにおける類似度を増加させる同義語辞書スコア再計算部を更に備えることを特徴とする。

このように、ユーザから入力された形態素に対する選択済同義語の当該コンテクストにおける類似度を増加させるので、当該コンテクストにおいて、次回以降はその選択済同義語が選択されやすくなる。

（５）また、本発明の文章編集支援装置は、ユーザから入力された形態素に対する前記選択済同義語の類似度を、入力から選択までに要した時間が大きいほど減少させる同義語辞書スコア再計算部を更に備えることを特徴とする。

このように、ユーザから入力された形態素に対する前記選択済同義語の類似度を、入力から選択までに要した時間が大きいほど減少させるので、時間が経過した選択済同義語ほど、次回以降は選択され難くなる。

（６）また、本発明の文章編集支援装置において、置換候補再提示判別部は、前記他の形態素が、前記選択済同義語から離れているほど、前記閾値を小さくすることを特徴とする。

このように、他の形態素が、前記選択済同義語から離れているほど、前記閾値を小さくするので、共起度が小さくても置換候補とされやすくなる。

（７）また、本発明のプログラムは、文章の編集を支援する文章編集支援装置のプログラムであって、ユーザから文字列の入力を受け付ける処理と、前記入力された文字列について形態素解析を行なう処理と、前記形態素解析の結果に基づいて、各形態素の同義語を置換候補としてそれぞれ抽出する処理と、前記各置換候補のうち、ユーザによって選択された選択済同義語との共起度が予め定められた閾値以上である他の形態素の同義語を置換候補として抽出する処理と、前記入力された文字列、前記選択済同義語および前記抽出された各置換候補を表示する処理と、ユーザの選択操作を受け付けて、いずれかの前記置換候補を選択済同義語に決定する処理と、の一連の処理を、コンピュータに実行させることを特徴とする。

（８）また、本発明の文章編集支援システムは、相互に通信可能な端末装置およびサーバ装置から構成され、前記端末装置における文章の編集を支援する文章編集支援システムであって、前記端末装置は、ユーザから文字列の入力を受け付ける入力部と、前記入力された文字列または前記サーバ装置から送信された情報を表示する表示部と、を備え、前記サーバ装置は、前記端末装置から入力された文字列について形態素解析を行なう形態素解析部と、前記形態素解析の結果に基づいて、各形態素の同義語を置換候補としてそれぞれ抽出して前記端末装置に送信する置換候補検索部と、前記各置換候補のうち、前記端末装置においてユーザによって選択された選択済同義語との共起度が予め定められた閾値以上である他の形態素の同義語を置換候補として抽出する置換候補再提示判別部と、前記端末装置におけるユーザの選択操作に基づいて、いずれかの前記置換候補を選択済同義語に決定し、前記端末装置に送信する選択部と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、文字列の表現の統一を図ることが可能で、かつ、ユーザ、コンテクストに合わせた文章を容易に編集可能となる。

本実施形態に係る文章編集支援装置の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る文章編集支援装置の動作を示すフローチャートである。形態素辞書の一例を示す図である。形態素解析を行なった結果の一例を示す図である。類似度スコアＳ_ｉが上位Ｎ内の同義語候補を検索した結果を示す図である。候補とスコアとの関係を示す図である。コンテクストｊについてのスコアを計算するためのパラメタの例を示す図である。

本実施形態に係る文章編集支援装置は、文章編集の操作性向上のために、置換した同義語について、文内での他の文字列に対する共起性を考慮し、他の文字列に対しても同義語を提示することによって、文内の表現の統一を図ることが可能で、かつ、ある同義語についての選択頻度によって、出現傾向を個別、コンテクスト別に変更することを可能とする。

図１は、本実施形態に係る文章編集支援装置の概略構成を示すブロック図である。主制御部１は、各構成要素の動作を制御する。入力部３は、タッチパネルなどで構成され、ユーザの入力を受け付ける。なお、タッチパネルなどの二次元情報の場合、端末は座標Ｘｔ＝（ｘｔ，ｙｔ）を取得する。形態素解析部５は、入力された文章について、形態素解析を行なう。形態素辞書２３は、形態素情報を含む辞書である。

置換候補検索部７は、形態素解析した結果から、同義語を検索する。同義語辞書２１は、ある語に対する類似度スコアが付与された語が記憶されている辞書である。共起性算出部９は、文内の各語において、置換された語との共起性スコアを算出する。置換候補再提示判別部１１は、共起性算出部９において、スコアに基づき、同義語を提示するかどうか判別する。

表示部１３は、入力中の文字およびユーザの操作により確定した文字を表示する。置換候補表示・選択部１５は、候補として表示されている同義語を表示し、ユーザにより選択された結果を置換する。同義語辞書スコア再計算部１７は、ユーザの選択情報から、スコアを再計算する。

コンテクスト判別部２５は、入力中の文章または電子文書の宛先、センサ、端末の状態、ｗｅｂなどの情報からコンテクストを判別する。同義語辞書スコアパラメタ変更部２７は、コンテクスト判別部２５からの結果に基づいて、同義語辞書のスコアの係数パラメタを変更する。

（第１の実施形態）
第１の実施形態では、コンテクストの判別をしない形態について説明する。本実施形態では、情報端末として、タッチパネル搭載の情報端末を用いた例を示す。図２は、本実施形態に係る文章編集支援装置の動作を示すフローチャートである。

まず、文字が入力されると（ステップＳ１）、ユーザのタッチ座標（ｘ，ｙ）に対応する文字が、前まで画面に表示されていた文字に続いて表示される（ステップＳ２〜ステップＳ４）。次に、文字列の形態素解析を行なう（ステップＳ５）。すなわち、その文字列について、図３に示すように、形態素辞書に基づき、図４に示すように、形態素解析を行なう。この形態素解析は、汎用的なアルゴリズムを用いることができる。例えば、ＨＭＭ（Hidden Markov Model）やＣＲＦ（Conditional Random Fields）により学習され、ＶｉｔｅｒｂｉＡｌｇｏｒｉｔｈｍを用いて解析する機械学習ベースのものが挙げられる。本実施形態では、置換対象語の候補の要素として形態素を用いるが、単語、文節、文のいずれかまたはこれらの組み合わせにより表現されるものでも良い。

次に、対象語がユーザ操作によりフォーカスされた場合（ステップＳ６）、その対象語について同義語辞書を基に、類似度スコアＳ_ｉが上位Ｎ内の同義語候補を検索し、図５に示すように、表示する（ステップＳ７）。同義語辞書の作成に当たっては、汎用的な手法を用いることができる。例えば、同義語の類似度をその周辺に出現する語句の文脈情報により計算する方法が挙げられる。計算方法としてはコサイン類似度とｔｆ−ｉｄｆを用いる手法がある。

なお、同一語でも、文脈により異なる意味を持ちうるため、形態素解析の後段に、意味解析部を設け、文脈の意味、もしくは単語の意味を推定し、その情報を用いて同義語候補を絞っても良い。文脈の意味解析の手法として、意味づけされたテンプレート文に対して、形態素ベクトルのコサイン類似度を持つ方法などが挙げられる。

次に、共起性の評価を行なう（ステップＳ８）。選択された同義語について、文内の各要素に対する共起性を評価する。共起性評価は共起辞書により各々の共起度が出力される。共起辞書はコーパス内の頻出度や、Ｎ−ｇｒａｍ解析など汎用的な手法を用いることができる。ある要素ｉについての共起度Ｃ_ｉが閾値ε以下の場合、その要素ｉについて、再度、同義語検索・表示を行ない、共起性を評価するというループを行なう。

次に、同義語辞書の類似度スコアの再学習を行なう（ステップＳ９、Ｓ１０、Ｓ１１、Ｓ１２）。図６に示すように、選択されたと同時またはその後に、表示されてかつ選択されなかった同義語のスコアＳ_ｉを、「Ｓ_ｉｎｅｗ＝αＳ_ｉｏｌｄ（０≦α≦１）」と更新し、スコアを減少させる。または選択したもののみのスコアを増加しても良い。

（第２の実施形態）
第２の実施形態では、図２のステップＳ１４に示すように、コンテクスト判別部２５において、コンテクストの判別を行なう。すなわち、入力中の文章または宛先、センサ、端末の状態、ｗｅｂからの情報からコンテクストを判別する。コンテクストの分類としては、丁寧さを指標とした分類や感情などを指標とした分類が挙げられる。コンテクストの判別は一般のパターンマッチングまたは機械学習、強化学習による方法を用いることができる。

ここでは、コンテクスト例としてメールでの宛先もしくは宛先グループから判別する例を挙げる。
コンテクスト１・・・宛先：会社
コンテクスト２・・・宛先：友人
コンテクスト３・・・宛先：家族
同義語辞書スコアパラメタ変更部２７は、判別したコンテクスト情報から同義語辞書のスコアに重みづけを行なう（ステップＳ１５）。例えば、以下の式を挙げる。
Ｓ_ｉ＝Ｓ_ｉ×（Σδ_ｉ×ＣＰ_ｉｊ）
ここで、ＣＰ_ｉｊは、語ｉについてコンテクストｊについてのスコアを計算するためのパラメタ（図７参照），δ_ｊはコンテクストｊと判別した場合は１、そうでない場合は０を意味する。

他のユーザコンテクスト例としては、以下のようなものがある。
・センサによる喜怒哀楽判別
・感情：哀・・・悲しげな表現のスコア大
・感情：楽・・・楽しげな表現のスコア大
・現在位置のイベント情報（ｗｅｂ情報とＧＰＳ情報）
・現在位置：ライブ・・・連想される表現のスコア大
・現在位置：会社・・・硬い表現のスコア大
・上記組み合わせ：感情：怒かつ宛先：会社・・・穏やかな表現のスコア大

また、同義語辞書の類似度スコアの再学習を行なうこともできる。上記パラメタは、同義語辞書の類似度スコアの再学習と同様に、選択履歴により再学習する機能を有しても良い。

（その他の形態）
共起度Ｃ_ｉを基に被置換対象と判別するための閾値εは、距離が遠くなるに従って、小さくしても良い。例えば、被置換対象が単語だとすると、同じ文内と、一文後の文内では、一文後の文内における閾値εが小さくなることを意味する。例えば、置換対象Ａ、Ａとの共起性判別により提示される置換対象Ｂ、さらに、Ｂとの共起性判別により提示される置換対象Ｃ・・・とするうちに、閾値εを小さくしても良い。

また、メールのように宛先が決まっている場合、同一宛先について、既出の同義語の類似度スコアを大きくすることもできる。

さらに、文書Ａを作成した後に時間が経過し、Ｂを作成するまでの時間もしくは同一宛先への作成回数が大きくなるほど、類似度スコアを増加させる割合を小さくしても良い。単語Ａの単語Ｂに対する類似度スコアＳ_ＡＢは入力から選択までの時間ｔに対して、次式のように表すことができる（ａ，ｂは正）。

この式は、入力した時刻ｔ＝０では、スコアが大きくなり、その後、時間経過とともにシグモイド曲線を描いて、もとのＳ_ＡＢに戻る様子を表す式である。

また、他の例として、同一フォルダに入っている、文書の作成日時などが挙げられる。

なお、図１に示す各構成は、クライアント側に設けられていても良いし、サーバ側に設けられていても良い。例えば、端末装置側に、ユーザから文字列の入力を受け付ける入力部と、前記入力された文字列または前記サーバ装置から送信された情報を表示する表示部と、を設け、サーバ装置側に、前記端末装置から入力された文字列について形態素解析を行なう形態素解析部と、前記形態素解析の結果に基づいて、各形態素の同義語を置換候補としてそれぞれ抽出して前記端末装置に送信する置換候補検索部と、前記各置換候補のうち、前記端末装置においてユーザによって選択された選択済同義語との共起度が予め定められた閾値以上である他の形態素の同義語を置換候補として抽出する置換候補再提示判別部と、前記端末装置におけるユーザの選択操作に基づいて、いずれかの前記置換候補を選択済同義語に決定し、前記端末装置に送信する選択部と、を設ける構成を採っても良い。

また、被置換対象は形態素単位のみならず、単語、文節、文であっても良い。また、被置換対象は、ワイルドカードを含む、上記のｎ−ｇｒａｍであっても良い。また、被置換対象は上記単位について前方一致、部分一致などにより補完したものであっても良い。

以上説明したように、本実施形態に係る文章編集支援装置によれば、字列の表現の統一を図ることが可能で、かつ、ユーザ、コンテクストに合わせた文章を容易に編集可能となる。

１主制御部
３入力部
５形態素解析部
７置換候補検索部
９共起性算出部
１１置換候補再提示判別部
１３表示部
１５置換候補表示・選択部
１７同義語辞書スコア再計算部
２１同義語辞書
２３形態素辞書
２５コンテクスト判別部
２７同義語辞書スコアパラメタ変更部

Claims

文章の編集を支援する文章編集支援装置であって、
ユーザから文字列の入力を受け付ける入力部と、
前記入力された文字列のコンテクストを判別するコンテクスト判別部と、
前記判別されたコンテクスト情報から同義語辞書の類似度スコアに重みづけを行なう同義語辞書パラメタ変更部と、
前記入力された文字列について形態素解析を行なう形態素解析部と、
前記形態素解析の結果および前記重みづけされた類似度スコアに基づいて、各形態素の同義語を置換候補としてそれぞれ抽出する置換候補検索部と、
前記各置換候補のうち、ユーザによって選択された選択済同義語との共起度が予め定められた閾値以上である他の形態素の同義語を置換候補として抽出する置換候補再提示判別部と、
前記入力された文字列、前記選択済同義語および前記抽出された各置換候補を表示する表示部と、
ユーザの選択操作を受け付けて、いずれかの前記置換候補を選択済同義語に決定する選択部と、を備えることを特徴とする文章編集支援装置。
前記コンテクスト判別部は、入力中の文章、文書の宛先、ユーザの感情情報、ユーザの位置情報のうちの１つ以上の情報に基づいてコンテクストを判別することを特徴とする請求項１記載の文章編集支援装置。
ユーザから入力された形態素に対する前記選択済同義語の類似度スコアを増加させる同義語辞書スコア再計算部を更に備えることを特徴とする請求項１または請求項２記載の文章編集支援装置。
ユーザから入力された形態素に対する前記選択済同義語の当該コンテクストにおける類似度スコアを増加させる同義語辞書スコア再計算部を更に備えることを特徴とする請求項１または請求項２記載の文章編集支援装置。
前記同義語辞書スコア再計算部は、ユーザから入力された形態素に対する前記選択済同義語の類似度スコアを、入力から選択までに要した時間が大きいほど増加させる割合を減少させることを特徴とする請求項３または４記載の文章編集支援装置。
置換候補再提示判別部は、前記他の形態素が、前記選択済同義語から離れているほど、前記閾値を小さくすることを特徴とする請求項１記載の文章編集支援装置。
文章の編集を支援する文章編集支援装置のプログラムであって、
ユーザから文字列の入力を受け付ける処理と、
前記入力された文字列のコンテクストを判別する処理と、
前記判別されたコンテクスト情報から同義語辞書の類似度スコアに重みづけを行なう処理と、
前記入力された文字列について形態素解析を行なう処理と、
前記形態素解析の結果および前記重みづけされた類似度スコアに基づいて、各形態素の同義語を置換候補としてそれぞれ抽出する処理と、
前記各置換候補のうち、ユーザによって選択された選択済同義語との共起度が予め定められた閾値以上である他の形態素の同義語を置換候補として抽出する処理と、
前記入力された文字列、前記選択済同義語および前記抽出された各置換候補を表示する処理と、
ユーザの選択操作を受け付けて、いずれかの前記置換候補を選択済同義語に決定する処理と、の一連の処理を、コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
相互に通信可能な端末装置およびサーバ装置から構成され、前記端末装置における文章の編集を支援する文章編集支援システムであって、
前記端末装置は、
ユーザから文字列の入力を受け付ける入力部と、
前記入力された文字列または前記サーバ装置から送信された情報を表示する表示部と、を備え、
前記サーバ装置は、
前記入力された文字列のコンテクストを判別するコンテクスト判別部と、
前記判別されたコンテクスト情報から同義語辞書の類似度スコアに重みづけを行なう同義語辞書パラメタ変更部と、
前記端末装置から入力された文字列について形態素解析を行なう形態素解析部と、
前記形態素解析の結果および前記重みづけされた類似度スコアに基づいて、各形態素の同義語を置換候補としてそれぞれ抽出して前記端末装置に送信する置換候補検索部と、
前記各置換候補のうち、前記端末装置においてユーザによって選択された選択済同義語との共起度が予め定められた閾値以上である他の形態素の同義語を置換候補として抽出する置換候補再提示判別部と、
前記端末装置におけるユーザの選択操作に基づいて、いずれかの前記置換候補を選択済同義語に決定し、前記端末装置に送信する選択部と、を備えることを特徴とする文章編集支援システム。