JP7180764B2

JP7180764B2 - 印象評価装置、印象評価方法及びプログラム

Info

Publication number: JP7180764B2
Application number: JP2021519079A
Authority: JP
Inventors: 理香望月
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2019-05-13
Filing date: 2019-05-13
Publication date: 2022-11-30
Anticipated expiration: 2039-05-13
Also published as: WO2020230242A1; US20220237216A1; JPWO2020230242A1

Description

本発明は、印象評価装置、印象評価方法及びプログラムに関する。

文章に対する見た目の印象を実験によって評価し、印象評価の傾向を分析する技術が研究されている。また、文章ではないが単語について新規の表現に対する印象を自動で推定する技術が提案されている。

例えば、非特許文献１では、文章全体に対する見た目の印象を評価するために、手書き文字の文章を実験参加者に提示し、形容詞対による７段階尺度による評価から主成分分析を行い印象を定量化している。

また、非特許文献２では、オノマトペ（擬音語、擬態語）に対する印象の評価実験を行い、その結果に基づき、新規のオノマトペを生成した場合にもその印象を推定できるシステムを提案している。

都築幸恵, 新垣紀子, "手書き文字の印象評価における認知次元", 日本認知科学会第26回大会, p2-19, 2009. 清水祐一郎, 土斐崎龍一, 坂本真樹, "オノマトペごとの微細な印象を推定するシステム", 人工知能学会論文誌, Vol.29, No.1, SPI-E, pp.41-52, 2014.

非特許文献１では、実験用に用意した１種類の文章に対する印象評価が行われている。そのため、同様の実験を繰り返し実施すれば文章のパターンごとに印象の傾向を抽出することは可能だが、任意の新規文章に対して印象を推測することはできない。したがって、非特許文献１の方法では、その都度実験を行う必要があり汎用化できないという問題点がある。

非特許文献２では、オノマトペに対する印象の傾向に基づき任意の新規オノマトペ表現の印象が予測されている。しかし、オノマトペの特徴は、音韻やふわふわ＝柔らかいのような単語から想起する潜在イメージであるところ、文字の集合体の見た目の印象には文字の形状や太さ等の外見に関する要素を特徴量とする必要があるため、文章の見た目の印象予測にはそのまま適用することができない。

本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、文字列の印象を定量的に評価可能とすることを目的とする。

そこで上記課題を解決するため、印象評価装置は、入力された文字列の特徴量について複数の項目の値を算出する第１の算出部と、前記複数の項目のそれぞれと文字の印象を評価する指標との相関とに基づいて選択される前記複数の項目のうちのいずれかの項目について前記第１の算出部が算出した値と、文字ごとに前記指標の値と前記複数の項目の値とを記憶した記憶部とに基づいて、前記文字列について前記指標の値を算出する第２の算出部と、を有する。

文字列の印象を定量的に評価可能とすることができる。

本発明の実施の形態における印象評価装置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印象評価装置１０の機能構成例を示す図である。印象評価装置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。文字評価値ＤＢ１６の構成例を示す図である。相関値ＤＢ１５の構成例を示す図である。評価軸と対応物理特徴項目の分布を定式化の一例を説明するための図である。増減値ＤＢ１７の構成例を示す図である。印象評価値の出力例を示す図である。

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。本実施の形態では、任意の単語、文章等の文字列（以下、「文字集合体」という。）に対する印象を、字体や色などの文字への装飾による影響度も考慮し、評価済である文字の印象評価値から推定する技術が開示される。なお、印象評価値とは、文字の印象の評価の推定に関する指標の値をいう。

図１は、本発明の実施の形態における印象評価装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図１の印象評価装置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、インタフェース装置１０５、表示装置１０６、及び入力装置１０７等を有する。

印象評価装置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印象評価装置１０に係る機能を実現する。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。表示装置１０６はプログラムによるＧＵＩ（Graphical User Interface）等を表示する。入力装置１０７はキーボード及びマウス等で構成され、様々な操作指示を入力させるために用いられる。

図２は、本発明の実施の形態における印象評価装置１０の機能構成例を示す図である。図２において、印象評価装置１０は、物理特徴量算出部１１、評価軸決定部１２、基準評価値算出部１３及び印象評価値算出部１４等を有する。これら各部は、印象評価装置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。印象評価装置１０は、また、相関値ＤＢ１５、文字評価値ＤＢ１６及び増減値ＤＢ１７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、又は印象評価装置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、印象評価装置１０が実行する処理手順について説明する。図３は、印象評価装置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Ｓ１０１において、物理特徴量算出部１１は、印象評価値の算出対象とする文字集合体（１文字以上の任意の文字数の文字列）、当該文字集合体に対して付加する装飾、及び印象評価値の評価軸とする主観評価値（以下、単に「評価軸」という。）の入力を受け付ける。文字集合体は、例えば、入力装置１０７等を介してテキスト入力されてもいし、音声で入力された内容がテキスト化されることで入力されてもよい。入力する文字集合体は文字の集合であれば良く、漢字、カタカナ、英数字、アラビア語などでもよい。

装飾の入力は任意であり、評価対象としたい文字集合体のフォントや色などを指定したい場合には、プルダウンメニューによりフォント一覧又は文字色一覧等の中からユーザに選択させてもよい。又は文字集合体としてのテキストの入力時に装飾も同時に選択させてもよい。

評価軸とは、どのような観点で（すなわち、いずれの主観評価値を基準として）文字集合体の印象評価値を知りたいかを示す情報である。評価軸の入力は任意であり、例えば、プルダウンメニューから柔らかさ、力強さ等、文字評価値ＤＢ１６に含まれる主観評価値の一覧を提示して、ユーザに選択させてもよい。

図４は、文字評価値ＤＢ１６の構成例を示す図である。図４に示されるように、文字評価値ＤＢ１６には、平仮名５０音等の評価対象ごとに、当該評価対象に対する複数種類の主観評価値の項目を含む主観評価値テーブルＴ１と、各評価対象について複数種類の物理特徴量の項目の値を含むテーブルＴ２とが予め作成されて記憶されている。評価対象は文字であればよく、カタカナ、英数字等を含めてもよい。

主観評価値は、文字に対する見た目の印象に関する１以上の任意の個数の項目ごとに、５段階評価等で、不特定の各評価者が主観的に評価した、当該文字の印象の評価に関する値の平均値等である。例えば、主観評価値を構成する項目は、柔らかさ、力強さ又は鋭さのいずれか１以上を含む。但し、文字の印象の程度が評価できる項目であればこれらの項目に眼底されない。

物理特徴量は、評価対象の見た目に関する１以上の任意の個数の項目に関する客観的な観測値である。物理特徴量を構成する項目は、例えば、文字の曲がり具合を表す曲率、形状の複雑度等のいずれか１以上を含む。但し、何らかの方法で観測し数値化できる項目であれば所定の項目に限定されない。例えば、曲率については、「小松孝徳, 中村聡史, 鈴木正明, 「ひらがなはカタカナよりも丸っこいよね？」：文字の数式表現および曲率の利用可能性, 情報処理学会研究報告, Vol.2014-HCI-159, No.7, 2014.」に記載された方式などによって各文字の曲がり具合を算出することができる。また、文字の複雑度については、画像内の黒色の割合を算出できるソフトウェア（例：「ＧＩＭＰ」ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｇｉｍｐ．ｏｒｇ／）等を利用して算出することができる。

なお、主観評価値及び物理特徴量の各項目の値は、０～１の範囲の値に正規化されて文字評価値ＤＢ１６に記憶される。

続いて、物理特徴量算出部１１は、入力された文字集合体（以下、「入力文字集合体」という。）の物理特徴量を算出する（Ｓ１０２）。当該物理特徴量の算出には文字評価値ＤＢ１６作成時における曲率や複雑度等の算出に用いられる公知技術と同様の方法が利用されればよい。但し、ステップＳ１０２では、一文字ずつではなく入力文字集合体に対して曲率、複雑度等のそれぞれの物理特徴量が算出される。

続いて、評価軸決定部１２は、相関値ＤＢ１５を参照して、入力文字集合体の印象評価値を算出するための評価軸を決定する（Ｓ１０３）。当該評価軸は、文字評価値ＤＢ１６のテーブルＴ１の各列を構成する複数の主観評価値の項目の中から選択される。

図５は、相関値ＤＢ１５の構成例を示す図である。図５に示されるように、相関値ＤＢ１５には、主観評価値の各項目と、物理特徴量の各項目との組み合わせごとに、当該組み合わせに係る項目間の相関の高さを表す値（以下、「相関値」という。）が予め記憶されている。なお、図５では、列方向に主観評価値の各項目が配列され、行方向に物理特徴量の各項目が配列されている。各組み合わせの相関値は、文字評価値ＤＢ１６において、当該組み合わせに係る主観評価値の項目についての各文字の値群（数値列）と、当該組み合わせに係る物理特徴量の項目についての各文字の値群（数値列）を用いて算出されてもよい。例えばＥｘｃｅｌのＣＯＲＲＥＬ関数等を用いて相関係数が相関値として算出されてもよい。但し、算出方法は任意であり、数値列同士の相関の高さを求める方法であれば、他の方法が用いられてもよい。

ステップＳ１０３において、入力としてユーザによって評価軸とする主観評価値の項目が指定されている場合、評価軸決定部１２は、まず、当該の評価軸との相関が最も高い物理特徴量の項目（以下、「対応物理特徴項目」という。）を選択する。例えば、「柔らかさ」が評価軸として指定されていた場合、図５の例では「柔らかさ」との相関が最も高い「曲率」が対応物理特徴項目として選択される。一方、評価軸が指定されていない場合、評価軸決定部１２は、最も相関値の高い主観評価値の項目及び物理特徴量の項目の組み合わせにおける当該主観評価値の項目を評価軸して選択し、当該物理特徴量の項目を対応物理特徴項目として選択する。図５の例では、相関値が０．８で最高である、評価軸＝柔らかさ、対応物理特徴項目＝曲率が選択される。評価軸決定部１２は、決定した評価軸及び対応物理特徴項目を評価軸決定部１２に出力する。

続いて、基準評価値算出部１３は、評価軸決定部１２から出力された評価軸及び対応物理特徴項目を入力とし、文字評価値ＤＢ１６を参照して、入力文字集合体について、装飾を考慮しない場合の印象評価値（以下、「基準評価値」という。）を算出する（Ｓ１０４）。具体的には、基準評価値算出部１３は、入力された評価軸及び対応物理特徴項目について、文字評価値ＤＢ１６に記憶されている値を参照して、当該評価軸と対応物理特徴項目との分布を定式化する。

図６は、評価軸と対応物理特徴項目の分布を定式化の一例を説明するための図である。図６のグラフにおいて、縦軸は、評価軸としての主観評価値の項目（例えば、「柔らかさ」）であり、横軸は、対応物理特徴項目（例えば、「曲率」）である。当該グラフの各プロットは、文字評価値ＤＢ１６における各評価基準（各文字）の評価軸及対応特徴量特徴項目のそれぞれの値に基づく。すなわち、１つのプロットは、１つの評価基準（文字）に対応する。

図６に示すように、基準評価値算出部１３は、プロットされた点の座標分布から、例えば最小二乗法等の方法によって直線を推定し、入力された入力文字集合体について、ステップＳ１０２において算出された対応物理特徴項目の値と当該直線とに基づいて、当該入力文字集合体に対する評価軸の値を求め、当該評価軸の値を当該入力文字集合体の基準評価値とする。なお、定式化（直線）の推定は、予め行われていてもよい。すなわち、主観評価値の項目及び物理特徴量の項目の組みごとに、定式化が行われ、定式化されることにより得られる直線を示すパラメータが予め補助記憶装置１０２に記憶されていてもよい。この場合、基準評価値算出部１３は、評価軸及び対応物理特徴項目に対応するパラメータを読み出して、当該パラメータによって規定される直線に基づいて入力文字集合体の基準評価値を算出すればよい。

続いて、印象評価値算出部１４は、装飾がユーザによって指定されているか否かを判定する（Ｓ１０５）。装飾が指定されていない場合（Ｓ１０５でＹｅｓ）、印象評価値算出部１４は、ステップＳ１０４において算出された基準評価値を、入力文字集合体の主観評価値に代入する（Ｓ１０６）。

一方、ユーザによって装飾が指定されている場合（Ｓ１０５でＮｏ）、印象評価値算出部１４は、増減値ＤＢ１７を参照して、当該装飾（以下、「指定装飾」という。）による印象の変化量（以下、「変動値」という。）を入力文字集合体の基準評価値に反映する（すなわち、指定装飾に基づいて基準評価値を変更する）ための処理を実行する。

図７は、増減値ＤＢ１７の構成例を示す図である。図７に示されるように、増減値ＤＢ１７には、各評価基準（各文字）に装飾を加えた場合とそうでない場合との印象評価値の差分（以下、「増減値」という。）が、装飾の種類別の各テーブルに記憶されている。装飾とは、文字のフォントの変更、文字色の変更等、文字評価値ＤＢ１６の作成時に用いた評価対象との違いを表す。図７において、テーブルＴ３は、「フォント＝メイリオ」の装飾に関して各評価基準（各文字）の増減値が登録されたテーブルである。テーブルＴ４は、「文字色＝緑」の装飾に関して各評価基準（各文字）の増減値が登録されたテーブルである。

まず、印象評価値算出部１４は、増減値ＤＢ１７において指定装飾に対応するテーブルにおいて評価軸の列を参照して変動値を算出する（Ｓ１０７）
例えば、指定装飾が「フォント＝メイリオ」であり、印象評価値算出部１４は、評価軸が「柔らかさ」であれば、図７のテーブルＴ３の「柔らかさ」の列の数値列と、文字評価値ＤＢ１６のテーブルＴ２における対応物理特徴項目の列の数値列との相関をＥｘｃｅｌのＣＯＲＲＥＬ関数等を用いて算出する。指定装飾と対応物理特徴項目との間に相関がある（例えば、相関係数の絶対値≧０．５等の条件を設定する）場合には、印象評価値算出部１４は、指定装飾と対応物理特徴項目とについて、ステップＳ１０４と同様に分布を定式化し、入力文字集合体の物理特徴量に対応する増減値を特定し、当該増減値を変動値とする。なお、ステップＳ１０４と同様に、定式化は事前に行われていてもよい。又は、印象評価値算出部１４は、指定装飾に対応する列の増減値群の平均値を変動値として算出してもよい。

指定装飾が複数である場合（例えば、フォントはメイリオで文字色は緑色等の場合）、印象評価値算出部１４は、指定装飾ごとに上記のいずれかの方法で変動値を算出し、絶対値が大きい方の変動値を用いる、平均値や合算値とする、等の方法によって変動値を算出する。

続いて、印象評価値算出部１４は、基準評価値に変動値を加算した結果を印象評価値に代入する（Ｓ１０８）。ステップＳ１０６又はＳ１０８に続いて、印象評価値算出部１４は、印象評価値を出力する（Ｓ１０９）。例えば、印象評価値としての数値と、印象評価時の評価軸とが出力されてもよい。

図８は、印象評価値の出力例を示す図である。図８には、入力された文字集合体ごとに、印象評価値の出力例が示されている。図８では、「評価軸：印象評価値」の形式で印象評価値が出力される例が示されている。但し、印象評価値の出力形式は所定のものに限定されない。

上述したように、本実施の形態によれば、任意の文字集合体（文字列）の印象を定量的に評価可能とすることができる。その結果、サイネージ等の見た目の印象が重要となる情報提示時において、文章等の文字のデザインを自力で考える負荷やデザイナに依頼する手間を低減したり、また、商品名等を考案する際の印象評価実験を行う手間を削減したりすることが可能となる。

なお、本実施の形態において、物理特徴量算出部１１は、第１の算出部の一例である。基準評価値算出部１３は、第２の算出部の一例である。評価軸決定部１２は、選択部の一例である。印象評価値算出部１４は、変更部の一例である。特徴量は、物理特徴量の一例である。

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印象評価装置
１１物理特徴量算出部
１２評価軸決定部
１３基準評価値算出部
１４印象評価値算出部
１５相関値ＤＢ
１６文字評価値ＤＢ
１７増減値ＤＢ
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
１０６表示装置
１０７入力装置
Ｂバス

Claims

入力された文字列の特徴量について複数の項目の値を算出する第１の算出部と、
前記複数の項目のそれぞれと文字の印象を評価する指標との相関とに基づいて選択される前記複数の項目のうちのいずれかの項目について前記第１の算出部が算出した値と、文字ごとに前記指標の値と前記複数の項目の値とを記憶した記憶部とに基づいて、前記文字列について前記指標の値を算出する第２の算出部と、
を有することを特徴とする印象評価装置。
前記複数の項目のそれぞれと複数の前記指標のそれぞれとの相関と、前記第１の算出部が算出した値とに基づいて、一つの前記指標と一つの前記特徴量の項目とを選択する選択部を有し、
前記第２の算出部は、前記選択部が選択した前記指標と前記特徴量の項目とについて前記記憶部が記憶する値と、前記選択部が選択した前記特徴量の項目の値とに基づいて、前記文字列について前記選択部が選択した前記指標の値を算出する、
ことを特徴とする請求項１記載の印象評価装置。
前記特徴量は、前記文字列を構成する文字の曲率又は複雑度のいずれか１以上を含む、
ことを特徴とする請求項１又は２記載の印象評価装置。
前記指標は、柔らかさ、力強さ又は鋭さのいずれか１以上を含む、
ことを特徴とする請求項１乃至３いずれか一項記載の印象評価装置。
前記文字列に付加される装飾に基づいて、前記第２の算出部が算出した値を変更する変更部、
を有することを特徴とする請求項１乃至４いずれか一項記載の印象評価装置。
入力された文字列の特徴量について複数の項目の値を算出する第１の算出手順と、
前記複数の項目のそれぞれと文字の印象を評価する指標との相関とに基づいて選択される前記複数の項目のうちのいずれかの項目について前記第１の算出手順が算出した値と、文字ごとに前記指標の値と前記複数の項目の値とを記憶した記憶部とに基づいて、前記文字列について前記指標の値を算出する第２の算出手順と、
をコンピュータが実行することを特徴とする印象評価方法。
請求項１乃至５いずれか一項記載の印象評価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。