JP6904092B2

JP6904092B2 - 理解支援方法、理解支援装置及びプログラム

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Publication number: JP6904092B2
Application number: JP2017121291A
Authority: JP
Inventors: 理香望月; 宮原　伸二; 伸二宮原; 陽子浅野
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2017-06-21
Filing date: 2017-06-21
Publication date: 2021-07-14
Anticipated expiration: 2037-06-21
Also published as: JP2019008395A

Description

本発明は、理解支援方法、理解支援装置及びプログラム
に関する。

スマートフォンやタブレット等の個人が所有する端末の普及に伴い、画面の小さな端末上での情報検索が日常的に行われている。また、急増する訪日外国人が日本で行動する時や、日本人が海外へ旅行した際などに「これは何だろう？」と思った対象物について自身の端末で調べる機会が多い。外出先において、手持ちの端末上で情報を分かり易く提示するためには、小さな画面に表示できる情報量で、簡単に理解できる説明表現であることが望ましい。

従来、質問に対する適切な説明を生成する方法として、新聞記事等から質問文とその正解例を機械学習することで最適な解答文を生成する方法が提案されている（例えば、非特許文献１）。

また、テキスト以外の表現を提示することで理解を促進する方法が提案されている（例えば、非特許文献２）。

佐々木裕，磯崎秀樹，鈴木潤，国領弘治，平尾努，賀沢秀人，前田英作，"SVMを用いた学習型質問応答システムSAIQA-II", 情報処理学会論文誌, Vol.45, No.2 pp.635-646, 2004. 松本圭裕，伊藤雄一，村上礼繁，北村喜文，岸野文郎，"テキストの内容理解促進を補助するための動的なマルチメディアコンテンツ生成に関する検討"，情報処理学会研究報告エンタテインメントコンピューティング2006(24(2006EC003)), pp.121-128.

しかしながら、非特許文献１の方式では、既存の説明文に含まれる内容から最適な表現を抽出するため、文章という共通の表現方法の中での比較は行えるが、図や質疑応答以外の文章における表現方法と、どちらが分かり易いかを比較することは困難である。

また、非特許文献２の方式では、テキストだけのコンテンツに画像や音声情報を付加して理解を促進しているが、小さな画面で提示できる情報量が限られる場合に、テキスト、画像などの複数の表現方法のうち、どの方法を優先すべきかを同じ指標で判断することは困難である。

本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、事物の効率的な理解を支援することを目的とする。

そこで上記課題を解決するため、理解支援方法は、第１の事物と、前記第１の事物に関連を有する１以上の第２の事物とのそれぞれについて、複数種類の表現方法による表現情報を取得する取得手順と、前記第１の事物及び前記各第２の事物のそれぞれの各表現方法による表現情報について、対応する事物の説明の適切さを定量的に示す表現度を算出する第１の算出手順と、前記表現方法ごとに、前記表現度の分布に基づいて当該表現方法の傾向の前記表現度への影響を低下させた共通指標を前記第１の事物の前記表現度について算出する第２の算出手順と、前記共通指標に基づいて、前記第１の事物の説明に使用する表現情報を選択する選択手順と、をコンピュータが実行する。

事物の効率的な理解を支援することができる。

本発明の実施の形態におけるシステムの構成例を示す図である。本発明の実施の形態における理解支援装置１０のハードウェア構成例を示す図である。本発明の実施の形態における理解支援装置１０の機能構成例を示す図である。理解支援装置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。比較対象定義ＤＢ１２０の構成例を示す図である。提示ルール定義ＤＢ１３０の構成例を示す図である。本実施の形態における表現方法を説明するための図である。各表現方法の表現度の分布の一例を示す図である。本実施の形態における入出力の例を示す図である。

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の実施の形態におけるシステムの構成例を示す図である。図１において、理解支援装置１０は、１以上の利用者端末２０とインターネット等のネットワークＮ１を介して接続される。利用者端末２０は、無線回線等を経由して、ネットワークＮ１に接続されてもよい。

理解支援装置１０は、例えば、ユーザにとってなじみのない（又はユーザが興味を持った）任意の事物（"かるかん"のような商品名等の固有名詞、"うどん"のような一般名詞、"ぶりの照り焼き"のようなメニュー名、ランドマーク名や地名など）（以下、「対象事物」という。）の理解を支援するためにユーザに対して提示する情報（以下、「提示情報」という。）を生成及び出力する１以上のコンピュータである。

利用者端末２０は、ユーザが所有するスマートフォン、タブレット、ＰＣ、店頭や駅などの公共の場に設置された端末など、対象事物を示す情報（以下、「対象情報」という。）、及び対象事物が属するジャンル（カテゴリ）等の入力に利用される任意の機器である。対象情報の一例として、対象事物の名称や対象事物を表す用語等が挙げられる。対象情報の入力方法は、音声入力、タッチパネルによる選択、文字入力、又はキーボード入力等、任意の方法でよい。

図２は、本発明の実施の形態における理解支援装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図２の理解支援装置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。

理解支援装置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理解支援装置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３は、本発明の実施の形態における理解支援装置１０の機能構成例を示す図である。図３において、理解支援装置１０は、受信部１１、条件抽出部１２、表現度算出部１３、共通指標算出部１４、提示ルール取得部１５、表示整形部１６及び送信部１７等を有する。これら各部は、理解支援装置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。理解支援装置１０は、また、比較対象定義ＤＢ１２０及び提示ルール定義ＤＢ１３０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、又は理解支援装置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。

以下、理解支援装置１０が実行する処理手順について説明する。図４は、理解支援装置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。

ステップＳ１において、受信部１１は、利用者端末２０に対して入力された対象事物に係る提示情報の取得要求を、利用者端末２０から受信する。当該取得要求には、対象情報と、対象事物が属するジャンル（対象事物に関連を有する事物の分類）を示す情報（以下、「ジャンル名」という。）とが含まれる。

ジャンル名は、比較対象定義ＤＢ１２０に記憶されているジャンル名の中から選択される。図５は、比較対象定義ＤＢ１２０の構成例を示す図である。図５において、比較対象定義ＤＢ１２０には、予め定義されたジャンルごとに、ジャンル名及び事物情報が記憶される。

ジャンル名は、事物のジャンル（カテゴリ）を区別するための名称である。ジャンルの粒度又は種類等は、任意に設定されてもよい。例えば、Ａｍａｚｏｎ（登録商標）等のインターネット通販サイトにおける商品のカテゴリが引用されてもよい。ジャンルの粒度は、食べ物／飲み物／それ以外、のような大まかなものであってもよいし、例えば、食べ物について、米料理／魚料理／肉料理／鍋料理／和菓子／洋菓子・・・のように詳細なジャンルが設定されてもよい。

事物情報は、各ジャンルに属する事物ごとに、当該事物を示す（識別する）情報（例えば、名称）である。図５では、事物情報の登録例として、（１）及び（２）の２通りの例が示されている。（１）は、各ジャンルに係る事物情報の取得先のウェブサイトのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）が設定される例である。（２）は、予め、各ジャンルに係る事物情報の取得先のウェブサイト等にアクセスして取得された事物情報が登録されたり、他の情報源から取得された事物情報が手入力されたりする例である。事物情報は、共通指標算出部１４によって後段のステップにおいて利用される。

なお、ステップＳ１では、例えば、比較対象定義ＤＢ１２０に記憶されているジャンル名の一覧が受信部１１から利用者端末２０に送信され、当該一覧に基づいて利用者端末２０に表示されるプルダウンメニュー等を介して、いずれか一つのジャンル名が選択されてもよい。

続いて、条件抽出部１２は、提示環境情報を取得し、当該提示環境情報を受信部１１へ送信する（Ｓ２）。提示環境情報とは、提示ルール定義ＤＢ１３０において定義される粒度によって提示情報の出力先（例えば、利用者端末２０）の環境の種別を示す情報である。

図６は、提示ルール定義ＤＢ１３０の構成例を示す図である。図６に示されるように、提示ルール定義ＤＢ１３０には、提示情報の出力先の候補となる提示環境ごとに、提示ルール（提示情報の提示に関する規則情報）が登録されている。

図６では、提示環境が、「スマートフォン」、「ＰＣ」、「タブレット」、「それ以外」に分類された例が示されている。提示ルール定義ＤＢ１３０について更に細かな設定を行う場合には、例えば、スマートフォン、ＰＣ、タブレット等の機種や、利用者端末２０に接続されているディスプレイの機種等の情報を取得して、提示可能な文字数やフォントサイズに応じてさらに細かく提示環境が分類されて提示ルールを設定することもできる。

本実施の形態では、対象情報の入力元と提示情報の出力先とが同じ利用者端末２０である例について説明するが、当該入力元及び当該出力先が異なる場合には、出力先の提示環境情報が取得されればよい。なお、提示環境情報は、利用者端末２０から送信される、提示情報の取得要求に含まれる情報に基づいて条件抽出部１２が自動的に判別してもよいし、利用者端末２０に対してユーザによって明示的に入力されてもよい。提示環境情報が、自動的に判別される場合に、提示環境情報を判別できない場合は、予め設定されるデフォルト値（例えば、「スマートフォン」等）が提示環境情報として採用されてもよい。なお、提示ルールの詳細については後述する。

続いて、受信部１１は、受信した対象情報及びジャンル名を表現度算出部１３へ送信し（Ｓ３）、提示環境情報を提示ルール取得部１５へ送信する（Ｓ４）。

続いて、表現度算出部１３は、当該ジャンル名に対応する事物情報の一覧を比較対象定義ＤＢ１２０から取得する（Ｓ５）。取得された各事物情報を、以下「比較情報」といい、各比較情報に係る事物を「比較事物」という。なお、取得された事物情報の一覧の中で対象情報と一致する事物情報は、比較情報から除外される。また、比較対象定義ＤＢ１２０が、図５の（１）に示されるように構成されている場合には、表現度算出部１３は、このタイミングで、当該ジャンルに対応するＵＲＬに係るウェブサイトから比較情報の一覧を取得してもよい。

続いて、表現度算出部１３は、対象事物の説明について予め定義された複数種類の表現方法のそれぞれごとに、対象事物及び各比較事物のそれぞれを表現（説明）する情報（以下、「表現情報」という。）を情報源Ｄ１から取得する（Ｓ６）。対象事物の表現情報は、提示情報に含まれるコンテンツの候補である。

ここで、表現方法とは、事物を説明又は表現するための方法又は形式をいい、本実施の形態では、一例として表現方法１〜表現方法３の３種類の表現方法が定義される。

図７は、本実施の形態における表現方法を説明するための図である。図７に示されるように、表現方法１は、画像を用いて対象事物を説明する方法である。表現方法１では、例えば、対象事物を表現する画像と、当該画像に関連度の高い単語（以下、「タグ情報」という。）とが表現情報とされる。

表現方法２は、対象事物に類似する事物でのたとえにより（対象事物に類似する事物の例示により）対象事物を説明する方法である。表現方法２では、例えば、比較事物の中で対象事物に最も類似する比較事物の事物情報（比較情報）が表現情報とされる。

表現方法３は、口コミ情報又はレビュー情報（以下、「評価情報」という。）の要約によって対象事物を説明する方法である。表現方法３では、例えば、対象事物に関する上位５０件の評価情報の要約文が表現情報とされる。

なお、図７では、対象事物が「かるかん」である場合について、各表現方法に対応する表現情報を利用した説明が示されている。

このように、表現方法ごとに説明に必要とされる表現情報が異なる。したがって、表現方法ごとに、対象事物及び各比較事物のそれぞれの表現情報の取得方法が異なる。当該取得方法は、例えば、表現度算出部１３のアルゴリズムとして定義されてもよいし、外部ファイル等に定義されてもよい。

表現方法１の場合、対象情報（例えば、「かるかん」）を検索語（キーワード）として画像をインターネット検索した際に検索結果の最上位に出力された画像と、当該画像の提供元サイトのＵＲＬをキーワード抽出ツール「http://gensen.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/gensenweb.html」に入力することによって得られる単語のうちの上位Ｎ件の単語とが表現情報として取得されてもよい。この場合の上位Ｎ件の単語のそれぞれが、上記したタグ情報に該当する。ここで、Ｎの値は任意である。なお、タグ情報は、他の方法で抽出されてもよい。例えば、最上位に出力された画像の提供元サイトに含まれている文章の中から、任意の方法で抽出されてもよい。各比較事物に関する画像及びタグ情報も同様に取得されればよい。したがって、表現方法１についての情報源Ｄ１は、例えば、インターネットの検索サイトである。

表現方法２の場合、「望月理香, 永徳真一郎, 茂木学, 八木貴史, 武藤伸洋, 小林透, "ライフログを活用した感性コミュニケーション実現方式の提案- 実感をともなう情報伝達効果に関する検証-", 情報処理学会論文誌, Vol.53, No.1, pp.30-38, 2012.」（以下、「参考文献１」という。）に記載された方法が用いられてもよい。この場合、入力として対象事物及び比較事物それぞれの特徴を表す多次元の数値（例えば甘さ５、人気１０など）が必要であるため、例えば、対象情報の共起語及び各比較情報の共起語を共起語検索ツール「http://neoinspire.net/cooccur/」等によって抽出し、その上位２０件の共起語とその共起頻度を取得し、取得した共起語と共起頻度の値を参考文献１のＰ３３の式（１）に当てはめて、最も等価性（類似度）が高い比較事物の事物情報（比較情報）を取得する。なお、この場合、参考文献１の図４の各パラメータに共起語を当てはめ、各パラメータのベクトルに共起頻度を当てはめればよい。各比較事物に類似する事物の事物情報も、同様に対象情報及び他の比較情報の中から取得されればよい。したがって、表現方法２についての情報源Ｄ１は、例えば、共起語抽出ツールである。

表現方法３の場合、ショッピングサイトから対象事物に関するカスタマーレビューを引用する、等の方法によって要約の対象とする評価情報を取得する。取得した評価情報について、例えば、「田窪直人, 鈴木良弥, "自動抽出した利用者の視点によるレビュー要約", 言語処理学会第18回年次大会発表論文集, pp.295-298, 2012.」（以下、「参考文献２」という。）に記載された方法を利用して要約を生成してもよい。なお、参考文献２では、ユーザによるキーワードの選択が必要とされているが、選択候補のキーワードの中で、例えば、出現回数が最高の候補を表現度算出部１３が自動的に選択して要約を生成してもよい。各比較事物に関する要約も同様に生成されればよい。したがって、表現方法３についての情報源Ｄ１は、例えば、ショッピングサイトである。

続いて、表現度算出部１３は、対象事物及び比較事物のそれぞれごとに取得した表現情報を用いて、対象事物及び比較事物のそれぞれごとに各表現方法の分かり易さ又は各表現方法の事物の説明としての適切さを定量的に示す指標（以下、「表現度」という。）を算出する（Ｓ７）。すなわち、或る事物に関する各表現方法の表現度は、当該事物に関して取得された表現情報が当該事物の説明としてどの程度分かりやすいのか又はどの程度適切であるのかを示す数値であり、その算出方法は表現方法ごとに異なってよい。

例えば、表現方法１の場合は、タグ情報として取得した単語と、対象情報（例えば、「かるかん」）に関する辞書の説明文に含まれる単語との一致度が表現度とされてもよい。対象情報に関する辞書の説明文とは、例えば、対象情報をインターネット等において提供されている辞書で調べた場合に得られる説明文をいう。また、タグ情報として取得した単語と、当該説明文に含まれる単語との一致度とは、タグ情報の総数に対する、当該説明文に含まれるタグ情報の数の割合である。例えば、タグ情報が１０個であり、このうち５個のタグ情報と一致する単語が説明文に含まれる場合、表現度は０．５となる。なお、各比較事物の表現情報についても同様に表現度が算出されればよい。

また、表現方法２の場合は、参考文献１の方法によって算出された等価性（対象事物と最も類似している比較事物との類似度）がそのまま表現度とされてもよい。各比較事物の表現情報についても同様に表現度が算出されればよい。

また、表現方法３の場合は、対象事物の評価情報から抽出されたキーワードのうち、作成された要約に含まれたキーワードの出現回数の合計値が表現度とされてもよい。各比較事物の表現情報についても同様に表現度が算出されればよい。

なお、いずれの場合であっても、表現度の値は高いほど（大きいほど）分かり易さが高くなるように算出されることとする。

対象事物及び各比較事物について表現方法ごとに算出された表現度は、共通指標算出部１４へ送信される。

続いて、共通指標算出部１４は、表現方法ごとの表現度について、同じ基準で比較可能とするための共通指標への換算を実行する（Ｓ８）。すなわち、対象事物に関する表現方法１〜３の優劣を比較したいところ、表現方法ごとに個別の尺度である表現度を用いるのは適切ではない。そこで、各表現方法の表現度を正規化するようなイメージで尺度を揃えるために、各表現方法の表現度について共通指標が算出される。なお、共通指標は、表現方法ごとに算出される。すなわち、対象事物及び各比較事物のそれぞれについての表現方法Ｎ（Ｎ＝１，２，３）の表現度に基づいて、表現方法Ｎの共通指標が算出される。したがって、本実施の形態では３つの共通指標が得られる。

具体的には、各表現方法の共通指標は、対象事物及び比較事物のそれぞれについて当該表現方法について算出された表現度の分布に基づいて、対象事物の表現度がもつ重みの程度を示す値として算出される。すなわち、各表現方法の表現度の分布は、各表現方法傾向を表しているといえるから、当該分布に基づいて当該傾向の表現度への影響を低下させる（当該影響の一部又は全部を除去（捨象）する）ことで、表現方法ごとに異なる基準で算出された表現度を、「（ユーザによって指定された）ジャンル全体に対する相対的な分かり易さ」という共通指標に変換（換算）することができる。その結果、表現方法１〜３を同じ基準で比較することができる。

具体的な換算方法としては、例えば、得られた数値データをもとに母集団の分布を推定し、入力値の密度（頻出度合い）を推定する、以下の式１に示されるカーネル密度推定の式を用いて、表現方法ｉの対象事物及び比較事物の各表現度の分布ｆ^ｉ（ｘ）を算出する。

図８に、各表現方法の表現度の分布の一例を示す。

そして、相対的に頻出度合い（出現頻度）が低く、相対的に表現度が大きい場合に、共通指標が大きくなることを算出方針として、表現方法ｉの表現度の分布ｆ^ｉ（ｘ）における対象事物の表現度ａの共通指標を以下の式によって算出することができる。

共通指標＝ａ／ｆ^ｉ（ａ）
例えば、同じ０．９という表現度であっても、同じ表現方法における他の表現度のほとんどが０．９である場合には頻出度合いは高くなり、共通指標の値は低くなる。逆に、他の表現度が０．１ばかりである場合には頻出度合いは低くなり、共通指標の値は高くなる。

例えば、対象事物「かるかん」の表現方法１の表現度が０．５、表現方法２の表現度が０．９、表現方法３の表現度が０．７５である場合、各表現方法に対する共通指標は以下のように算出される。

表現方法１に対する共通指標＝０．５／ｆ^１（０．５）
表現方法２に対する共通指標＝０．９／ｆ^２（０．９）
表現方法３に対する共通指標＝０．７５／ｆ^３（０．７５）
算出された各共通指標は、表示整形部１６へ送信される。

続いて、提示ルール取得部１５は、ステップＳ４において受信部１１から送信された提示環境情報に対応する提示ルール（以下、「対象提示ルール」という。）を提示ルール定義ＤＢ１３０から取得し、当該提示ルールを表示整形部１６へ送信する（Ｓ９）。例えば、提示環境情報が「スマートフォン」であった場合、図６において「スマートフォン」に対応する「１コンテンツ以内、うち一つが画像コンテンツならば２コンテンツ以内、文字コンテンツの場合は文字サイズ１８ｐｘ以上で３００文字以内とする」という提示ルールが取得される。

このように、提示ルールは、提示環境に応じて、出力する表現方法の数や条件が定義された情報である。提示ルール定義ＤＢ１３０の設定方法として、例えばスマートフォンのような小さい画面では提示する表現方法の数を少なくしたり、文字サイズや文字数の限度を指定したりする、などの方法が考えられる。その際に、表現方法１の共通指標の値が閾値以上の場合に画像コンテンツは必ず一つ表示する、などの条件を加えることも考えられる。

続いて、表示整形部１６は、表現方法ごとの共通指標、対象事物の表現情報、及び対象提示ルールに基づいて提示情報を生成する（Ｓ１０）。提示情報にコンテンツとして含める（提示情報に使用する）表現情報の選択順は、各表現情報に係る表現方法について算出された共通指標の値が大きい順番に従う。したがって、提示ルールにおいて、コンテンツの数が２以下である場合、共通指標が最低である表現方法に係る表現情報は提示情報に含まれない。

例えば、図９に示されるように対象情報「かるかん」、ジャンル名「和菓子」が入力された場合、提示環境が「スマートフォン」であれば、コンテンツのうち１つが画像コンテンツであれば２コンテンツ以内であるため、各表現方法について算出された共通指標の上位２件である表現方法１（画像で説明）の表現情報と表現方法２（たとえで説明）の表現情報とが提示情報に含めるコンテンツとして選ばれる。提示する際の各コンテンツの表示方法は、画面の任意位置とし、画像を含む場合は上部に画像、下部に文字、等の位置関係の設定をしてもよい。

続いて、表示整形部１６は、提示情報を送信部１７に送信する（Ｓ１１）。送信部１７は、当該提示情報を利用者端末２０へ送信する（Ｓ１２）。その結果、利用者端末２０において提示情報が表示される。

以上の処理により、ユーザが入力した任意の対象情報について、異なる表現方法を共通の基準で比較できるようにし、相対的に分かりやすい表現方法での説明を提示することができる。

上述したように、本実施の形態によれば、任意の事物について、相対的に分かりやすい表現方法を自動で選択できることで、事物の効率的な理解を支援することができる。同じ基準で比較できない異なる表現方法の分かり易さを共通の基準で比較できるため、小さい画面など提示できる情報量に制限がある場合にも、共通指標に基づいて優先して適切な表現方法を選ぶことができる。

なお、本実施の形態において、対象事物は、第１の事物の一例である。比較事物は、第２の事物の一例である。表現度算出部１３は、取得部及び第１の算出部の一例である。共通指標算出部１４は、第２の算出部の一例である。表示整形部１６は、選択部の一例である。

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理解支援装置
１１受信部
１２条件抽出部
１３表現度算出部
１４共通指標算出部
１５提示ルール取得部
１６表示整形部
１７送信部
２０利用者端末
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
１０４ＣＰＵ
１０５インタフェース装置
１２０比較対象定義ＤＢ
１３０提示ルール定義ＤＢ
Ｂバス

Claims

第１の事物と、前記第１の事物に関連を有する１以上の第２の事物とのそれぞれについて、複数種類の表現方法による表現情報を取得する取得手順と、
前記第１の事物及び前記各第２の事物のそれぞれの各表現方法による表現情報について、対応する事物の説明の適切さを定量的に示す表現度を算出する第１の算出手順と、
前記表現方法ごとに、前記表現度の分布に基づいて当該表現方法の傾向の前記表現度への影響を低下させた共通指標を前記第１の事物の前記表現度について算出する第２の算出手順と、
前記共通指標に基づいて、前記第１の事物の説明に使用する表現情報を選択する選択手順と、
をコンピュータが実行することを特徴とする理解支援方法。
前記第２の算出手順は、前記分布において記第１の事物の表現度の出現頻度が相対的に低く、当該表現度が相対的に大きい場合に前記共通指標が大きくなるように、前記共通指標を算出する、
ことを特徴とする請求項１記載の理解支援方法。
前記複数種類の表現方法は、画像による表現、たとえによる表現、及び事物の評価情報の要約による表現のいずれか１以上を含む、
ことを特徴とする請求項１又は２記載の理解支援方法。
前記選択手順は、更に、前記表現情報の出力先の種別に応じて定義された規則情報に基づいて、前記第１の事物の説明に使用する表現情報を選択する、
ことを特徴とする請求項１乃至３いずれか一項記載の理解支援方法。
第１の事物と、前記第１の事物に関連を有する１以上の第２の事物とのそれぞれについて、複数種類の表現方法による表現情報を取得する取得部と、
前記第１の事物及び前記各第２の事物のそれぞれの各表現方法による表現情報について、対応する事物の説明の適切さを定量的に示す表現度を算出する第１の算出部と、
前記表現方法ごとに、前記表現度の分布に基づいて当該表現方法の傾向の前記表現度への影響を低下させた共通指標を前記第１の事物の前記表現度について算出する第２の算出部と、
前記共通指標に基づいて、前記第１の事物の説明に使用する表現情報を選択する選択部と、
を有することを特徴とする理解支援装置。
請求項１乃至４いずれか一項記載の理解支援方法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。