JPH11345154A - データ収集装置及びそれを利用したデータ処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 容易にアクセス可能な豊富かつ良質のデータ
を利用し、データベース構築のために必要な種々のコス
トを低減することができるデータ収集装置を提供するこ
とにある。また、本発明の他の目的は、そのデータ収集
装置を利用したデータ処理装置を提供することにもあ
る。 【解決手段】 任意の記録媒体に記録されたデータを表
示する表示手段と、表示手段によって表示されたデータ
の全部又は一部にその属性を示す属性情報を付加する付
加手段と、属性情報を付加されたデータが記憶される記
憶手段とを有するデータ収集装置。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、任意の記録媒体に
記録されたデータを整理して収集する装置及びそりを利
用したデータ処理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来から、データベースに記憶されたデ
ータに基づいて種々の情報処理を行う装置が知られてい
る。例えば、コンピュータを用いた学習装置では、多く
の問題とその解答とをデータベースに記録し、その中か
らある問題を出題し、解答の正否を判断するものが知ら
れている。また、コンピュータゲームの一分野である所
謂シミュレーション・ロール・プレイング・ゲームで
は、プレーヤである主人公とそれ以外の登場人物とが会
話をし、ストーリーが展開するものがあるが、その会話
は、データベースに記録されたものの中から、その状況
に応じて適宜選択されるものが知られている。さらに、
新聞や雑誌等の情報を電子化してデータベースに記録さ
せ、種々の条件に適合するものを検索する装置も知られ
ている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、これらの装置
においては、そのデータベースを構築するのに手間と時
間とがかかり、それがデータベースを用いて情報処理を
行う装置の大きな問題となっている。例えば、学習装置
の場合には問題及びその解答となるデータを作成、入力
し、それらに学習分野や難易度、得点等を示す属性情報
を付加してデータベースに登録することが必要である
が、良質の問題を作成するのには大変な手間がかかり、
開発に時間とコストがかかる。

【０００４】その一方で、今日では光ディスク、光磁気
ディスク、磁気ディスク等の大容量記録媒体の発達に伴
い、電子辞書等のように大量の有用な情報を記録した記
録媒体がパッケージメディアとして市場に流通してい
る。また、インタネット等のコンピュータネットワーク
の発達によって、様々な情報に容易にアクセス可能とな
っている。

【０００５】本発明は上記問題、状況に鑑みてなされた
ものであり、その目的とすることろは、容易にアクセス
可能な豊富かつ良質のデータを利用し、データベース構
築のために必要な種々のコストを低減することができる
データ収集装置を提供することにある。また、本発明の
他の目的は、そのデータ収集装置を利用したデータ処理
装置を提供することにもある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、任意の記録媒
体に記録されたデータを表示する表示手段と、表示手段
によって表示されたデータの全部又は一部にその属性を
示す属性情報を付加する付加手段と、属性情報を付加さ
れたデータが記憶される記憶手段とを有するデータ収集
装置である。データ収集装置をこのように構成し、表示
されたデータに必要な属性情報を付加して記憶手段に記
憶することによって、ユーザは任意の記録媒体に記録さ
れている豊富な質の高いデータを利用し、そのデータを
自ら作成することなく、容易に良質のデータベースを構
築することができる。

【０００７】図１は、本発明の概念を図面を用いて説明
するものである。ここで、記録媒体とは、一定の事項の
データを電子的に確実に保存することができるものをい
い、図１ではその一例として光ディスクが描かれている
が、その他にも光磁気ディスク、磁気ディスク、磁気テ
ープ等の任意の記録媒体を使用することができる。

【０００８】また、表示手段とは、その記録媒体に記録
されたデータをユーザが認識できるように表示するもの
である。例えば、このデータ収集装置が図２（ａ）に描
くようなパーソナルコンピュータ上で実現される場合に
は、その表示手段とは、ＣＤ−ＲＯＭ中のデータをディ
スプレイ上に表示するＣＤビューア等が該当する。その
他にも、ハードディスクやフロッピーディスク等の記憶
媒体に記録された文字、記号、文章、静止画像、動画
像、音声等のデータを表示するものであれば、エディ
タ、ワープロ、ペイント、ドロウ、表計算、データベー
ス、オーサリングツール等の各種のソフトウェアが該当
する。

【０００９】また、この表示手段が通信回線を介してデ
ータの受信が可能な通信部を有する場合には、このデー
タ収集装置から物理的に離れた場所にある記録媒体のデ
ータを通信回線の介して表示することができる。例え
ば、表示手段が通信部を備え、図３（ｂ）に示すような
インタネットを介して得られるデータをディスプレイ上
に表示するインタネットブラウザである場合には、図２
（ｂ）のようにインタネットに接続されたパーソナルコ
ンピュータ（データ収集装置）は他のＷＷＷ（ワールド
・ワイド・ウェブ）サーバのハードディスク（任意の記
録媒体）からのデータをディスプレイ画面に表示させる
ことができる。勿論、この通信回線はインタネットの他
にも、イントラネット、パソコン通信、及び各種のＬＡ
Ｎ、ＷＡＮであってもよい。また、有線の場合でも無線
の場合でもよい。

【００１０】また、図２では何れもパーソナルコンピュ
ータをその例として描いているが、本発明にかかるデー
タ収集装置及びそれを利用したデータ処理装置はワーク
ステーション等の電子計算機、家庭用ゲーム機等で実現
してもよいし、専用機で実現するものでもよい。

【００１１】付加手段は、表示手段によって表示された
データの全部又は一部にその属性を示す属性情報を付加
するものである。付加する属性は、そのデータの特徴を
表すものであり、後にそのデータを利用しやすくするも
のである。また、その属性はデータ収集装置において明
らかでないもので、ユーザが判断して指定するものであ
る。例えば、ニュース記事のデータにおいて、データ収
集装置はそのデータがテキスト形式であることは認識す
ることはできるが、その記事の内容までは認識できな
い。このような属性（記事の内容）をユーザが指定する
ことによって、データの利用のし易さを飛躍的に高める
ことができる。

【００１２】また、記憶手段は一定の事項のデータとそ
の属性情報とを電子的に確実に保存することができるも
のをいい、図１ではその一例としてハードディスクが描
かれているが、その他にも主記憶、光磁気ディスク、磁
気ディスク、磁気テープ等の任意の記憶手段を使用する
ことができる。

【００１３】図４は、本発明にかかるデータ収集装置及
びそれを利用したデータ処理装置の使用の仕方を説明す
るフローチャートである。図４のＳ１〜Ｓ４までがデー
タを収集する工程、Ｓ５がそれらのデータを利用する工
程である。まず、任意の記録媒体に記録されたデータを
表示手段によってユーザに表示する（Ｓ１）。表示され
たデータのうち、必要な部分ををユーザが指定し（Ｓ
２）、ユーザが指定したデータにそのデータの特徴を示
す属性情報を付加する（Ｓ３）。そして、その属性情報
が付加されたデータを記憶手段に記憶する（Ｓ４）。こ
れでデータの収集は終了する。

【００１４】次に、付加された属性情報に基づいてデー
タの処理を行うものであるが（Ｓ５）、このデータの処
理は目的に応じてどのようなものであってもよい。な
お、図４のＳ２の手順は必ずしも必要ではなく、Ｓ５の
手順はデータ収集装置としては不要である。

【００１５】例えば、第一に上記任意の記録媒体に記録
されたデータが学習に関するものであり、上記付加手段
は設問を示す属性情報を第一のデータに付加するととも
に、その解答を示す属性情報を第二のデータに付加する
データ収集装置を有する場合には、そのデータ処理装置
は上記記憶手段に記憶された属性情報に基づいて設問を
出題する出題手段を備えることにより、上記データ処理
装置は学習用データ処理装置として機能する。すなわ
ち、容易に入手することができる豊富で良質のデータを
利用して、そのデータに属性情報を付加して記憶してお
くことで設問とその解答とを作成し、それを出題する学
習用データ処理装置を提供することができる。

【００１６】さらに、上記付加手段が上記設問の分野及
び／又は難易度を示す属性を上記設問のデータに付加す
ることもできる。分野を示す属性を付加する場合には、
ユーザの所望する学習分野の設問を出題することができ
るとともに、択一式の問題では正解と類似した分野の選
択肢（解答候補）をユーザに提示することができるの
で、ユーザの知識をより正確に試すことができる。難易
度を示す属性を付加する場合には、ユーザの学習到達度
に応じた出題を行うことができる。

【００１７】第二に、上記任意の記録媒体に記録された
データが過去に出題された試験設問を含むものであり、
上記付加手段は試験設問の出題主体及び分野を示す属性
情報をそのデータに付加するデータ収集装置を有する場
合には、上記記憶手段に記憶された属性情報に基づいて
出題傾向を分析する分析手段を備えることにより、上記
データ処理装置は学習用データ処理装置として機能す
る。すなわち、試験設問を利用して、そのデータに属性
情報を付加して記憶しておくことで、出題主体毎の、ま
た分野毎の出題傾向を分析し、それをユーザに表示する
ことができる学習用データ処理装置を提供することがで
きる。

【００１８】さらに、上記任意の記録媒体に記録された
データが過去に出題されていない演習設問を含むもので
あり、上記付加手段は演習設問の分野を示す属性情報を
そのデータに付加し、上記分析手段によって分析された
出題傾向とその付加された属性情報とに基づいて演習設
問及び／又は試験設問の中から出題予想設問を出題する
予想出題手段とを具えることもできる。このような構成
とすれば、分析手段によって分析された出題主体毎の出
題傾向に沿った分野の設問をユーザに出題することがで
きる。なお、出題主体とは、あらゆる試験設問を出題す
る主体をいい、例えば試験設問が高校受験の設問である
場合には、その高校をいい、試験委員が公表されて明ら
かな場合は、その試験委員としてもよい。また、出題主
体が単一の場合には、その属性情報を省いてもよい。

【００１９】第三に、上記任意の記録媒体に記録された
データが会話文を含むものであり、上記付加手段は会話
の類型を示す属性情報をそのデータに付加するデータ収
集装置を有する場合には、上記記憶手段に記録された属
性情報に基づいて一連の会話を成立させる会話出力手段
を備えることにより、上記データ処理装置は会話生成用
データ処理装置として機能する。すなわち、容易に入手
することができる豊富で良質の会話文のデータを利用し
て、そのデータに属性情報を付加して記憶しておくこと
で、一連の会話を自動的に成立させることができる会話
生成用データ処理装置を提供することができる。また、
この会話生成用データ処理装置を複数のキャラクターが
対話をしながらストーリーが展開するコンピュータゲー
ムの一分野であるシミュレーションン・ロール・プレイ
ング・ゲームに適用すると、非常にバラエティに富んだ
キャラクタ同士の会話を容易に実現することができる。

【００２０】さらに、上記付加手段が会話主体の特徴を
示す属性を上記会話のデータに付加することもできる。
このような構成とすれば、より会話主体の特徴に沿った
会話を出力することができる。ここで、会話の類型と
は、人の発言をその状況毎に分類し、まとめたものであ
る。例えば、平常文、疑問文、感嘆文等、また同じ疑問
文でも何を尋ねているかによって分類してまとめたもの
をいう。また、会話主体の特徴を示す属性とは、同じ類
型の会話においても、会話に影響を与える会話主体の特
性をいう。例えば、男性と女性とによって、同一の類型
の会話でも言い方が異なる場合もあり、その場合には男
性か女性かが会話主体の特徴を示す属性となる。この他
にも、例えば会話主体の年齢、性格、住んでいる地方
（方言）、職業等もこの属性と成り得る。したがって、
会話主体の特徴を示す属性を付加することによって、例
えば、男性らしい言葉づかい、年配らしい言葉づかいの
会話を出力することができる。

【００２１】第四に、上記任意の記録媒体に記録された
データがニュースに関するものであり、上記付加手段は
そのデータの分野を示す属性をそのデータに付加するデ
ータ収集装置を有する場合には、上記記憶手段に記憶さ
れた属性情報に基づいてあるニュースを検索する検索手
段を備えることによって、上記データ処理装置はニュー
ス検索用データ処理装置として機能する。すなわち、容
易に得ることができ豊富で良質のニュースデータを利用
して、そのデータに属性情報を付加して記憶しておくこ
とで、高速で、しかも分野毎の検索が可能なニュース検
索用データ処理装置を提供することができる。

【００２２】つまり、本発明によれば、後のデータ処理
（図４Ｓ５）において利用しやすい属性情報を図４Ｓ３
においてデータに付加することにより、容易に得ること
ができるデータを飛躍的に利用しやすく有用なものとし
て記憶することができる。

【００２３】

【発明の実施による形態】次に、実施例に基づいて、本
発明の好適な実施の形態を説明する。 実施例１ 本実施例にかかる学習用データ処理装置は、ＣＤ−ＲＯ
Ｍ４０（任意の記録媒体４）に記録された学習に関する
データを表示する表示手段１と、表示手段１によって表
示されたあるデータに設問を示す属性情報、その設問の
分野及び難易度を示す属性情報を付加するとともに、他
のデータにその解答を示す属性情報を付加する付加手段
２２と、属性情報が付加されたデータが記憶される磁気
ディスク３０（記憶手段３３）とを備えるデータ収集装
置と、上記磁気ディスク３０に記憶された属性情報に基
づいて設問を出題する出題手段５５とを有するものであ
る。

【００２４】図５は、本実施例にかかる学習用データ処
理装置の構成をブロック図を用いて説明するものであ
る。この学習用データ処理装置は、プログラム領域及び
作業領域とからなる主記憶と、各種の演算制御を行うＣ
ＰＵと、プログラム及びデータが格納される磁気ディス
クと、学習に関するデータが記録されているＣＤ−ＲＯ
Ｍと、通信回線を介したデータの送受信を可能とする通
信制御装置と、プリンタ、スピーカ、ディスプレイ等の
出力装置、キーボード、マウス等の入力装置、これら出
力装置及び入力装置を制御するＩ／Ｏ制御回路とからな
り、それぞれはバスによって相互に接続されている。

【００２５】磁気ディスクには、表示手段１、付加手段
２、出題手段５がそれぞれ制御プログラムとして格納さ
れている。これらの制御プログラムは主記憶のプログラ
ム領域にロードされ、その制御プログラムに応じてＣＰ
Ｕは主記憶の作業領域のデータを処理する。また、主記
憶の作業領域でデータの処理を行ったのちのデータは最
終的にはこの磁気ディスクに格納され、保存される。

【００２６】まず、データ収集の動作について説明する
（図４Ｓ１〜４参照）。図６は学習に関するデータがデ
ィスプレイに表示された状態を示している（図４Ｓ１参
照）。ウインドウ１１Ｗには表示手段１によってＣＤ−
ＲＯＭに記録されている学習に関するデータが表示され
ている。ここでは、著名な作曲家に関するデータが文
章、肖像画の静止画像、作品の音声の各データ形式で表
示されている。別のウインドウ２１Ｗは指定されたデー
タを取り込み、また属性情報を付加するためのウインド
ウである。

【００２７】次に表示されたデータの一部の範囲を指定
する（図４Ｓ２参照）。ここでは、ユーザがマウスをド
ラッグ操作することによってウインドウ１１Ｗ上の一
部、すなわち斜線部Ａの作曲家名「ショパン」を指定す
る。そして、ウインドウ２１ＷのＡボタンをユーザがマ
ウスによって押すと、ウインドウ２１ＷのフォールドＡ
にテキストデータ「ショパン」が取り込まれ、ウインド
ウ２１Ｗは図７（ａ）のような状態となる。

【００２８】同時に、図８（ａ）に示すような新たなウ
インドウ２２Ｗが画面上に現れ、指定されたデータ
（「ショパン」）に属性情報を付加する（図４Ｓ３参
照）。ここでは、属性情報として分野と難易度とを入力
する。分野の入力は、ユーザがマウスを操作して、ウイ
ンドウ２２Ｗの「分野」をプルダウンし、指定したデー
タ「ショパン」に相応しい分野をその属性として付加す
る。ここでは、分野を示す属性情報を３桁の数字で表現
している。百の位の大分類で「音楽」、十の位の分類で
「西洋音楽」、さらに一の位の分類で「ロマン派」をぞ
れぞれ選択する（図８（ｂ））。次に、難易度としてや
や易しいことを示す「２」を選択する。なお、指定した
データの分野は細かく設定すれば後のデータ処理、すな
わち出題の段階できめ細かい要望に応じた出題ができ
る。一方、分野を大まかに設定すれば属性情報を付加す
る手間が省ける。したがって、これらを比較考慮して分
野の細かさを設定することが望ましい。

【００２９】次に、「ショパン」に対してその解答とな
るデータをウインドウ１１Ｗから指定する。ここでは、
ウインドウ１１Ｗの斜線部Ｂに存在する、彼の有名な作
品の名「幻想ポロネ−ズ」をユーザがマウスをドラッグ
操作することによって指定する。そして、ウインドウ２
１ＷのＢボタンを押すと、図７のフォールドＢにテキス
トデータ「ショパン」が取り込まれ、ウインドウ２１Ｗ
は図７（ｂ）のような状態となる。なお、作曲家名「シ
ョパン」を指定した際にその分類及び難易度を選択した
ため、今回はこれらを選択する必要はない。

【００３０】ウインドウ２２Ｗのボタン「登録」をユー
ザが押すことによって、属性情報（「分野」及び「難易
度」）が付加されたデータ（「ショパン」，「幻想ポロ
ネ−ズ」）が記憶手段３に記憶される（図４Ｓ４参
照）。

【００３１】図９は、このようにして記憶手段３に記憶
されたデータ群の様子を模式的に示すものである。ここ
で、先に説明したデータＤ_2i-1「ショパン」及びＤ
_2i「幻想ポロネーズ」は属性情報２としてその分野を示
す「１２３」、属性情報３としてその難易度を示す
「２」が付加された状態で記憶されていることが分か
る。また、この他にも多くのデータ（Ｄ₁〜Ｄ_2n）が属
性情報とともに記憶されていることが分かる。

【００３２】次に、属性情報に基づいて出題手段５がデ
ータの処理を行う工程を説明する（図４Ｓ５参照）。

【００３３】図１０は、本実施例にかかるデータ処理の
工程を詳細に説明するものである。まず、記憶手段３に
記憶されたデータの中から出題する設問を選択する（Ｓ
５１０）。この選択は出題手段５がランダムに行っても
よいが、ユーザが指定する分野の問題を出題するもので
あってもよい。例えば、ユーザが「音楽」の分野の問題
を望む場合には、属性情報２の百の位が「１」のものか
ら、また「西洋音楽」の分野の問題を望む場合には、属
性情報２の十の位が「２」のものから、さらに「ロマン
派」の分野の問題を望む場合には、属性情報２の一の位
が「３」のものから選択すればよい。また、最初は難易
度（属性情報３）の低い問題を選択し、徐々に難易度の
高い問題を選択するものでもよいし、ユーザ自身が指定
する難易度の問題を選択するものでもよい。

【００３４】次に出題の形式が択一式か記述式かをユー
ザが選択する（Ｓ５１１）。ここで択一式、例えば三択
問題を選択する場合には、正解の他に２つの解答候補
（誤答）を選択する必要がある（Ｓ５１２）。この解答
候補は、データ群の中から出題手段５がランダムに選択
することもできるが、正解とその分野の近似したものを
選択することが望ましい。すなわち、全く異なる分野の
解答候補が選択されると、ユーザの知識が曖昧でも正解
が得られやすく、学習効果が高まらないためである。例
えば、作曲家「ショパン」の曲名を択一形式で答える場
合に、音楽とは関係のない著名な絵画名「モナリザ」や
著作名「老人と海」が解答候補として選択されると、ユ
ーザは容易にそれが誤答であると見破ってしまい、ほと
んど問題演習の意味をなさないため、正解の属性情報２
と近似する属性情報２を付加された解答候補を選択する
ことが望ましい。

【００３５】次に設問を出題する（Ｓ５１３）。図１１
（ａ）は択一式の場合の設問のウインドウ５１Ｗを示し
たものである。設問としては記憶手段３に記憶されてい
るデータＤ_2i-1（ショパン）が、その解答としては対の
データＤ_2i（幻想ポロネーズ）が選択され、解答候補と
しては同じ属性情報２（１２３）を有する、すなわち同
じ「音楽−西洋音楽−ロマン派」に属する「謝肉際」及
び「ワルキューレ」が選択されている。ユーザが答えを
入力する場合には、それぞれに割り当てられた数字（１
〜３のいずれか）をキーボードから入力するか、マウス
によってこれらをクリックすることにより行う（Ｓ５１
４）。

【００３６】一方、図１１（ｂ）は記述式の場合の設問
のウインドウ５２Ｗを示したものである。設問としては
記憶手段３に記憶されているデータＤ_2i（幻想ポロネー
ズ）が選択されている。ユーザはフィールド５２Ｗｆに
キーボードから文字列を入力することによって答えを入
力する（Ｓ５１４）。

【００３７】次に、入力された答えの正否を判断する
（Ｓ５１５）。これは設問となっているデータの対のデ
ータがユーザによって選択又は入力されたか否かによっ
て判断する。ここで、対のデータが選択又は入力されな
かった場合には誤りである旨を、選択又は入力された場
合には正解である旨をそれぞれディスプレイに表示する
（Ｓ５１６，Ｓ５１７）。

【００３８】次に出題を続けるか否かをユーザに問い
（Ｓ５１９）、続ける場合にはＳ５１０へ移り、続けな
い場合には終了する。なお、本実施例ではデータとして
問題とその解答と成りえるものとして、二種類を一組と
して属性情報を付加し、記憶手段に記憶するものである
が（図９参照）、例えば、３種類以上のデータを一組と
するものでもよい。例えば、図９にデータＤ_2i-1、
Ｄ_2i、の隣にショパンのより詳細な説明文のテキストデ
ータをデータＤ_2i+1として記憶するものであってもよ
い。その場合には、これら三種類の中から問題と解答と
を出題手段が適宜選択する。

【００３９】さらに、本実施例の変形例１〜３により本
発明の他の実施態様を説明する。

【００４０】変形例１ 図１２は、本変形例にかかる学習用データ処理装置の記
憶手段３に記憶されたデータ群の様子を模式的に示すも
のである。ここで、実施例１とは異なり、図７に示すウ
インドウ２１ＷのフィールドＡ及びＢから登録したデー
タがそれぞれ独立に記憶されている。したがって、図４
Ｓ４において、フィールドＢからデータを登録する際に
も分野及び難易度を付加することができる。例えば、デ
ータＤ_i「ショパン」とデータＤ_i+1 「幻想ポロネー
ズ」とにそれぞれ分野及び難易度を設定することがで
き、ここでは難易度を独立に設定している。

【００４１】これによって、例えば「ショパン」を答え
るのは難しいが、「幻想ポロネーズ」を答えるのは容易
である等、きめの細かい難易度設定が可能となる。一
方、このように独立してデータを保存する場合には、設
問とその解答という関係を示すための属性情報１が必要
となり、この関係を同じ属性情報１を有することで表し
ている。例えば、「ショパン」と「幻想ポロネーズ」と
は同じ属性情報１「ｋ」を有している。なお、この属性
情報１はウインドウ２１ＷのフィールドＡ，Ｂから登録
されるデータに同じ数字等を付することによって実現す
るとができる。

【００４２】変形例２ 図１３は、本変形例にかかる学習用データ処理装置の記
憶手段３に記憶されたデータ群の様子を模式的に示すも
のである。ここで、実施例１とは異なり、それぞれのデ
ータにそのデータ形式を示す属性が付加されている。こ
のような属性を付加することによって、図１０Ｓ５１０
において、出題する設問を選択する際に、例えば、音楽
を聴いてそれに関連する事象（例えばその作曲家）を答
える問題を出題することもできる。図１４はそのような
場合の設問のウインドウ５３Ｗを示したものである。ユ
ーザはマウスを操作することにより、音声データを再生
させ、その作曲家を３つの選択肢の中から選択する。な
お、このようなデータの形式を示す属性を付加すること
はパーソナルコンピュータ等のファイル整理等に於いて
従来から行われている手法を用いることができる。

【００４３】変形例３ 図１５は、本変形例にかかる学習用データ処理装置の記
憶手段３に記憶されたデータ群の様子を模式的に示すも
のである。ここで、実施例１とは異なり、それぞれのデ
ータにその正答率を示す属性が付加されている。このよ
うな属性を付加することによって、図１０Ｓ５１０にお
いて、出題する設問を選択する際に、例えば、正答率の
低い設問を出題することもできる。

【００４４】まず、初期状態のデータ群は図１５（ａ）
に示すように、データに付加されている正答率を示す属
性はすべて「０／０」である。ユーザがこの学習用デー
タ処理装置を利用する際に、図１０Ｓ５１６又はＳ５１
７のステップの後、Ｓ５１９のステップの前に、ステッ
プＳ５１８として正答率を変更するステップを追加し
て、ユーザがその設問を正解した場合には、正答率の分
母及び分子に１を足し、誤答の場合には分母のみに１を
足すことによって、ユーザの正答率をデータに付加する
ことができる。そのようにして得られた正答率を図１５
（ｂ）に示した。例えば、データ「ショパン」の正答率
「１／２」は２回出題され、１回正解していることを示
している。

【００４５】実施例２ 本実施例にかかる学習用データ処理装置は、ＣＤ−ＲＯ
Ｍ（任意の記録媒体４）には、データとして過去に出題
された試験設問及び出題されていない演習設問とが記録
されており、その記録されたそのデータを表示する表示
手段１と、表示手段１によって表示された試験設問のデ
ータには出題校（出題主体）、出題年、分野、難易度を
示す属性情報を、演習設問のデータにはその分野、難易
度を示す属性情報を付加する付加手段２と、属性情報を
付加されたデータが記憶される磁気ディスクとを備える
データ収集装置と、試験設問に付加された属性情報に基
づいて出題傾向を分析する分析手段６と、その分析され
た出題傾向と演習設問データの属性情報とに基づいて演
習設問の中から出題予想設問を出題する予想出題手段７
とを有するものである。

【００４６】この学習用データ処理装置の構成は、実施
例１において説明したものと略同様であるが、分析手段
６及び予想出題手段７を磁気ディスク内に制御プログラ
ムとして格納されている点が異なる。

【００４７】まず、データ収集の動作について説明する
（図４Ｓ１〜４）。図１６は試験設問と演習設問とが混
在したデータがディスプレイに表示された状態を示して
いる（図４Ｓ１参照）。ウインドウ１２Ｗには表示手段
１によってＣＤ−ＲＯＭに記録されている試験設問と演
習設問とのデータが表示されている。ここでは、中学生
レベルの数学の問題が並べて表示されている。別のウイ
ンドウ２３Ｗは、指定されたデータを取り込み、また属
性情報を付加するためのウインドウである。

【００４８】次に表示されたデータの一部の範囲を指定
する（図４Ｓ２参照）。図１７（ａ）に示すように、最
初はウインドウ２３Ｗのフォールド２３Ｗｆには何も取
り込まれていない。ここでは、ユーザがマウスをドラッ
グ操作することによってウインドウ１２Ｗ上の一部、す
なわち斜線部Ｃの試験設問、例えばＡ校で１９９６年の
試験に出題された二次関数の問題を指定する。さらに、
ウインドウ２３Ｗの登録ボタンをユーザがマウスによっ
て押すと、ウインドウ２３Ｗのフォールド２３Ｗｆにテ
キストデータ「ｙ＝ｘ² ＋２ｘ−３のグラフを描き…
…」が取り込まれ、ウインドウ２３Ｗは図１７（ｂ）の
ような状態となる。

【００４９】同時に、図１８（ａ）に示すような新たな
ウインドウ２４Ｗが画面上に現れ、指定された試験設問
のデータに属性情報を付加する（図４Ｓ３参照）。ここ
では、属性情報として出題校、出題年、分野、難易度を
付加する。これは、ユーザがマウスを操作し、ウインド
ウ２４Ｗの「過去に出題されたか」：はい、「出題
校」：Ａ校、「出題年」：９６年、「難易度」：３のラ
ジオボタンをクリックして指定する。また、「分野」を
プルダウンすると図１８（ｂ）のようなメニューが現れ
るので、指定したデータに相応しい分野をその属性とし
て付加する。ここでは、分野として「１０ 二次関数」
を付加する。

【００５０】再びウインドウ２３Ｗのボタン「登録」を
ユーザが押すことによって、属性情報（「出題校」「出
題年」「分野」「難易度」）が付加されたデータ（「ｙ
＝ｘ ² ＋２ｘ−３のグラフを……」）が記憶手段３に記
憶される（図４Ｓ４参照）。

【００５１】また、過去に出題されていない演習問題の
属性情報を付加する際には、ウインドウ２４Ｗの「過去
に出題されたか」のラジオボタンの「いいえ」をクリッ
クすることにより、「出題校」及び「出題年」のラジオ
ボタンはノンアクティブとなり、選択できなくなる。そ
の場合には「分野」及び「難易度」の属性のみを付加し
て登録する。

【００５２】図１９は、このようにして記憶手段３に記
憶されたデータ群の様子を模式的に示すものである。こ
こで、先に説明したデータ「ｙ＝ｘ² ＋２ｘ−３のグラ
フを……」は属性情報１として過去に出題されたことを
示す「１」、属性情報２として出題校：Ａ校を示す
「１」、属性情報３として出題年：１９９６年を示す
「８」、属性情報４として分野：二次関数を示す「１
０」、属性情報５として難易度：普通を示す「３」が付
加された状態で記憶されていることが分かる。また、こ
の他にも多くの試験設問及び演習設問のデータ（Ｄ１〜
Ｄｎ）が属性情報とともに記憶されていることが分か
る。

【００５３】次に、属性情報に基づいて分析手段６及び
予想出題手段７がデータの処理を行う工程を説明する
（図４Ｓ５参照）。

【００５４】図２０は、本実施例にかかるデータ処理の
うち、分析手段６による工程を詳細に説明するものであ
る。まず、Ｓ５２０において特定の学校の傾向を分析す
るか否かをユーザが選択する。ここで、特定の学校の傾
向を分析する場合には、その学校をユーザーが入力し
（Ｓ５２１）、その学校の過去に出題された問題を抽出
する（Ｓ５２２）。なお、特定の学校として例えばＡ校
の傾向を分析する場合には、図１８の属性情報２がＡ校
を示す「１」のものを抽出すればよい。一方、Ｓ５２０
において全体の学校の傾向を分析する場合には、全ての
過去に出題された設問を抽出する（Ｓ５２３）。なお、
この場合には、図１８の属性情報１が過去に出題された
ことを示す「１」の設問を抽出するか、属性情報２及び
属性情報３に何らかの数値が登録されている設問を抽出
すればよい。

【００５５】次に、ユーザの知りたい属性を入力する
（Ｓ５２４）。例えば、Ａ校で出題された設問の分野毎
の出題数を入力した場合を説明する。すると、磁気ディ
スクに記憶されたデータの内、ある年に出題された分野
毎にその出題数がカウントされる。これは、図１８の属
性情報２が「１」であるもののうち、属性情報４が
「１」〜「１６」であるものの数をそれぞれについてカ
ウントすることによって行うことができる。それを数年
分、ここでは１９９４年〜９８年にかけて行ない、それ
をグラフに表示する（Ｓ５２５）。

【００５６】図２１は、Ａ校の１９９４年〜９８年に出
題された設問の分野毎の出題数を示したグラフである。
このようなグラフが表示されることによって、例えば分
野「四辺形」は全く出題されていないことや、分野「三
角形」は頻繁に出題されていることが容易に分かる。

【００５７】図２２は、本実施例にかかるデータ処理の
うち、予想出題手段７による工程を詳細に説明するもの
である。まず、Ｓ５３０において、ユーザの志望校を入
力する。入力された志望校が複数か否かを判断し（Ｓ５
３１）、単数の場合にはその志望校の出題傾向を分析す
る。これは、前記分性手段によって分野ごと出題数を分
析することによって行う。例えば、Ａ校の過去３年分の
試験問題の分野別出題数は図２３（ａ）であったとす
る。また、同様にＢ校のそれも図２３（ｂ）のようにま
とめられたとする。一方、志望校が複数、例えばＡ校と
Ｂ校とを併願する場合には、Ａ校とＢ校との過去３年分
の試験問題の分野別出題数を平均した図２３（ｃ）を前
記分析手段６によって分析する（Ｓ５３２）。

【００５８】次に、Ｓ５３４において、その分析結果に
基づいて、演習設問から志望校に出題傾向に沿った設問
を出題する。例えば、ユーザがＡ校を志望していいる場
合には、図２３（ａ）に示した分析結果に倣った分野の
演習設問を出題する。つまり、記憶手段３に記憶された
演習設問の中から属性情報４が「１」のものは全く出題
せず、逆に属性情報４が「４」のものは８題も出題す
る。その他の分野も同様である。同様に、ユーザがＡ校
とＢ校と併願する場合には、図２３（ｃ）に示した分析
結果に倣って出題する。なお、平均した際の小数点は繰
上げ又は繰下げで対応することができる。このように出
題される演習設問を演習することによって、ユーザは自
己の志望校の出題傾向にあった学習を効率よくすること
ができる。

【００５９】なお、本実施例では併願の場合には分析手
段６は、単純に分野別出題数を平均して出題傾向とした
が、例えばＡ校が本命で、Ｂ校は滑り止めの場合等、複
数の志望校間で志望度合いが異なる場合は、それに応じ
て重み付き平均演算によって出題傾向としてもよい。ま
た、本実施例では予想出題手段７が出題する問題は演習
設問から選択したものであるが、例えば試験設問から選
択するものでもよいし、演習設問と試験設問とから選択
するものであってもよい。

【００６０】さらに、本実施例の変形例１、２により本
発明の他の実施態様を説明する。

【００６１】変形例１ 実施例２とは異なり、設問の分野を階層的に構成するも
のであってもよい。図２４は、図１８（ｂ）において分
野を示す属性情報を選択するプルダウンメニューの変形
例を示すものである。このプルダウンメニューでは、設
問の分野を「式の計算」と「グラフと図形」という大項
目、それぞれを構成する小項目（「正負の数」等）とか
ら構成されている。このように、設問の分野を階層的に
構成することによって、出題傾向を大局的に分析するこ
とができる。例えば、Ａ校は比較的「式の計算」が多く
出題され、「グラフと図形」はあまり出題されていない
等を容易に知ることができる。また、予想出題にも利用
することもできる。例えば、Ｂ校は比較的「グラフと図
形」とが多く出題されているのに対し、その小項目であ
る「合同」はほとんど出題されていないため、近々「合
同」が出題されることが予想され、その分野の問題を予
想問題をして出題することもできる。

【００６２】変形例２ 図２５は、本変形例にかかる学習用データ処理装置の記
憶手段３に記憶されたデータ群の様子を模式的に示すも
のである。これは、実施例１の変形例２と同様に、それ
ぞれのデータにその正答率を示す属性が付加されてい
る。このような属性を付加することによって、図２２Ｓ
５３４において、出題する設問を選択する際に、正答率
も加味して出題することもできる。

【００６３】実施例３ 本実施例にかかる会話生成用データ処理装置は、ＣＤ−
ＲＯＭ（任意の記録媒体４）には、データとして会話文
が記録されており、その記録されたそのデータを表示す
る表示手段１と、表示手段１によって表示された会話の
データにはその類型、得点を示す属性情報を付加する付
加手段２と、属性情報を付加されたデータが記憶される
記憶手段３とを備えるデータ収集装置と、付加された属
性情報に基づいて一連の会話を成立させる会話出力手段
８とを有するものである。

【００６４】この学習用データ処理装置の構成は、実施
例１において説明したものと略同様であるが、会話出力
手段８が磁気ディスク内に制御プログラムとして格納さ
れている点が異なる。なお、得点を示す属性を付加する
のは、この会話生成用データ処理装置が対話式のコンピ
ュータゲームに適用する場合を考慮したものである。

【００６５】まず、データ収集の動作について説明する
（図４Ｓ１〜Ｓ４参照）。図２６は会話文を含む文章が
ディスプレイに表示された状態を示している（図４Ｓ１
参照）。ウインドウ１３Ｗには表示手段１によってＣＤ
−ＲＯＭに記録されている会話文を含む文章データが表
示されている。ここでは、ある小説の一部が表示されて
いる。別のウインドウ２５Ｗは、指定されたデータを取
り込み、属性情報を付加するためのウインドウである。

【００６６】次に表示されたデータの一部の範囲を指定
する（図４Ｓ２参照）。図２７（ａ）に示すように、最
初はウインドウ２５Ｗのフォールド２５Ｗｆには何も取
り込まれていない。ここでは、ユーザがマウスをドラッ
グ操作することによってウインドウ１３Ｗ上の一部、す
なわち斜線部Ｄの会話文、例えば「どこに行きたい？」
を指定する。さらに、ウインドウ２５Ｗの登録ボタンを
ユーザがマウスによって押すと、ウインドウ２５Ｗのフ
ォールド２５Ｗｆにそのテキストデータが取り込まれ、
ウインドウ２５Ｗは図２７（ｂ）のような状態となる。

【００６７】同時に、図２８（ａ）に示すような新たな
ウインドウ２６Ｗが画面上に現れ、指定された会話文の
データに属性情報を付加する（図４Ｓ３参照）。ここで
は、属性情報としてその会話の類型及び得点を付加す
る。類型の入力はユーザがマウスを操作し、「類型」を
プルダウンすると図２７（ｂ）のようなメニューが現れ
るので、指定したデータに相応しい類型をその属性とし
て付加する。ここでは、類型として「何かを尋ねる会
話」，「行きたい場所を尋ねる会話」を付加する。得点
の入力は、ユーザが１〜５の数字と±のラジオボタンを
クリックすることによって行う。

【００６８】再びウインドウ２５Ｗのボタン「登録」を
ユーザが押すことによって、属性情報（「何かを尋ねる
会話」，「行きたい場所を尋ねる会話」）が付加された
データ（「どこに行きたい？」）が記憶手段３に記憶さ
れる（図４Ｓ４参照）。

【００６９】図２９は、このようにして記憶手段３に記
憶されたデータ群の様子を模式的に示すものである。こ
こで、先に説明したデータＤ_i 「どこに行きたい？」は
属性情報１として何か（行きたい場所）を尋ねる会話を
示す「１２」、属性情報２として得点をを示す「４」が
付加された状態で記憶されていることが分かる。また、
この他にも多くの会話のデータ（Ｄ１〜Ｄｎ）が属性情
報とともに記憶されていることが分かる。例えば、デー
タＤ_i+1 「私、動物園に行きたいわ。」は属性情報１と
して行きたい場所を尋ねる会話を示す「２７」、属性情
報２として得点を示す「５」が付加された状態で記憶さ
れている。同様に、データＤ_i+2 「どこにも行きたくな
い。」には属性情報１として「２７」、属性情報２とし
て「−５」が付加された状態で記憶されている。

【００７０】次に、属性情報に基づいて会話出力手段８
がデータの処理を行う工程（図４Ｓ５参照）を図３０を
用いて説明する。なお、この会話出力手段８は対話式の
コンピュータゲームに適用されるのであり、そのゲーム
は二人の登場人物Ａ，Ｂとが対話を行うことによって画
面が進行するものである。また、登場人物Ａはコンピュ
ータによってその会話が自動的に選択され、登場人物Ｂ
はユーザがその会話を選択する。まず、ゲームの場面の
状況を分析する（Ｓ５４０）。これは、ゲーム画面が有
している属性によって分析する。図３１は、この対話式
のゲーム画面を示しており、待ち合わせをしていた登場
人物ＡとＢとが出会った場面である。この画面には、登
場人物Ａが何らかの会話のきっかけを作るため、何かを
尋ねる会話をする「１」という属性を有している。

【００７１】このゲーム画面が有する属性「１」に基づ
いて、会話出力手段８は、記憶手段３に記憶された会話
のデータの中から何かを尋ねる会話を登場人物Ａの会話
として画面に表示する（Ｓ５４１）。これは、会話のデ
ータの内、属性情報１が十の位が「１」であるデータの
中からランダムに選択することによって行うことができ
る。ここでは、属性情報１が「１２」である会話データ
「どこに行きたい？」が選択された。

【００７２】次に、会話出力手段８は、登場人物Ｂが発
言する会話の選択肢を画面に表示する（Ｓ５４２）。こ
れは、登場人物Ａの会話が行きたい場所を尋ねるもので
あるから、その答えとなるような会話を選択することが
必要である。したがって、会話のデータの中から行きた
い場所を答える会話であることを示す属性情報１が「２
７」のものの中から選択する。ここでは、そのようなデ
ータとして「どこにも行きたくない。」（Ｄ_i+2 ）、
「私、動物園に行きたいわ。」（Ｄ_i+1 ）、「私、遊園
地に行きたいわ。」の３つのデータが選択された。

【００７３】これらの３種類の会話の中からユーザが登
場人物Ｂの会話として一つを選択する（Ｓ５４３）。こ
れは、ユーザがキーボードによってそれぞれの会話に対
応した番号（１〜３）を入力するか、マウスによって画
面上の一つの会話をクリックして行う。

【００７４】次に、選択した会話に応じてユーザの得点
を変更する（Ｓ５４４）。例えば、Ｓ５４３において、
ユーザが「私、動物園に行きたいわ。」を選択した場合
には、それまでのユーザの得点Ｓに５を足してユーザの
得点とする。また、ユーザが「どこにも行きたくな
い。」を選択した場合には、得点Ｓから５を引いてユー
ザの得点とする。そして、その変更後のユーザの得点又
はＳ５４３においける会話に応じて次の場面に進行す
る。例えば、Ｓ５４３でユーザが「私、動物園に行きた
いわ。」を選択した場合には、動物園の画面に進行す
る。また、ユーザが「どこにも行きたくない。」を選択
した場合には、登場人物Ａ，Ｂが喧嘩をしている画面に
進行する。

【００７５】さらに、本実施例の変形例により本発明の
他の実施態様を説明する。

【００７６】変形例 本変形例では、会話のデータの属性情報として、その会
話の類型及び得点の他にも、性別及び世代を示す属性情
報を付加する。図３２は、会話のデータに属性を付加す
るためのウインドウ２６Ｗ’である。ユーザは、類型及
び得点を付加するとともに、その会話が男性的であるか
女性的であるかどちらでも成り立つか、また、その会話
から推し量られる会話主体の世代をラジオボタンをクリ
ックして入力する。

【００７７】図３３は、このようにして記憶手段３に記
憶されたデータ群の様子を模式的に示すものである。こ
こで、先に説明したデータＤ_i 「どこに行きたい？」は
属性情報１、属性情報２の他、属性情報３として男性的
な会話であること示す「０」が、属性情報４として子供
及び成人が使用しがちな会話文であることをしめす
「１，２」が付加されている。同様に、データＤ
_i+1 「私、動物園に行きたいわ。」は属性情報３として
女性的な会話であることを示す「２」が、属性情報４と
して子供及び成人が使用しがちな会話であることをしめ
す「１，２」が付加されている。

【００７８】また、登場人物に予めその特徴を設定して
おく。例えば、登場人物Ａは男性で子供、登場人物Ｂは
女性で子供等のように設定しておく。すると、図３０の
Ｓ５４１やＳ５４２において、会話出力手段８は、それ
ぞれの登場人物の特徴に応じて会話を出力することがで
きる。例えば、登場人物Ａの場合には、男性であるので
会話のデータの内、属性情報３が女性的なことを示す
「１」のものは選択しない。このような処理を行うこと
によって、男性の登場人物が女性的な会話をするといっ
た不自然な現象を防止することができる。さらに、会話
主体の年齢、性格、住んでいる地方（方言）、職業等を
属性情報として付加すれば、より自然で、現実感のある
会話を自動的に生成することができる。

【００７９】実施例４（ニュース整理） 本実施例にかかる会話生成用データ処理装置は、通信回
線を介して接続されているＷＷＷサーバの磁気ディスク
（任意の記録媒体４）にはＨＴＭＬ形式のニュースデー
タが記録されており、通信部を有しその記録されたその
データを通信回線を介して表示する表示手段１と、表示
手段１によって表示されたニュースのデータにはその分
野を示す属性情報を付加する付加手段２と、属性情報を
付加されたデータが記憶される記憶手段３とを備えるデ
ータ収集装置と、ニュースに付加された属性情報に基づ
いてある特定のニュースを検索する検索手段９とを有す
るものである。

【００８０】この学習用データ処理装置の構成は、実施
例１の図５において説明したものと略同様であるが、検
索手段９が磁気ディスク内に制御プログラムとして格納
されている点が異なる。

【００８１】まず、データ収集の動作について説明する
（図４Ｓ１〜Ｓ４参照）。図３４は文章や画像等を含ん
だニュースがディスプレイに表示された状態を示してい
る（図４Ｓ１参照）。ウインドウ１４Ｗには表示手段１
によってＷＷＷサーバに記録されているニュースのデー
タが表示されている。ここでは、あるスポーツニュース
が表示されている。別のウインドウ２７Ｗは、指定され
たデータを取り込み、属性情報を付加するためのウイン
ドウである。

【００８２】次に表示されたデータの一部の範囲を指定
する（図４Ｓ２参照）。図３５（ａ）に示すように、最
初はウインドウ２７Ｗのフォールド２７Ｗｆには何も取
り込まれていない。ここでは、ユーザがマウスをドラッ
グ操作することによってウインドウ１４Ｗ上の一部、す
なわち斜線部Ｅのニュース記事、例えば「日本、悲願の
Ｗ杯初出場！……」を指定する。さらに、ウインドウ２
７Ｗの登録ボタンをユーザがマウスによって押すと、ウ
インドウ２７Ｗのフォールド２７Ｗｆそのニュース記事
が取り込まれ、ウインドウ２７Ｗは図３５（ｂ）のよう
な状態となる。

【００８３】同時に、図３６（ａ）に示すような新たな
ウインドウ２８Ｗが画面上に現れ、指定されたニュース
記事のデータ「日本、悲願のＷ杯初出場！……」に属性
情報を付加する（図４Ｓ３参照）。ここでは、属性情報
としてそのニュース記事の分類を付加する。分類の入力
はユーザがマウスを操作し、「分類」をプルダウンする
と図３６（ｂ）のようなメニューが現れるので、指定し
たデータに相応しい分類をその属性として付加する。こ
こでは、分類として「スポーツ」を付加する。

【００８４】再びウインドウ２７Ｗのボタン「登録」を
ユーザが押すことによって、属性情報１として「スポー
ツ」を示す「８」が付加されたデータＤ_i （「日本、悲
願のＷ杯初出場！……」）が記憶手段３に記憶される
（図４Ｓ４参照）。

【００８５】図３７は、このようにして記憶手段３に記
憶されたデータ群の様子を模式的に示すものである。こ
こで、先に説明したデータＤ_i は属性情報１として
「８」が付加された状態で記憶されていることが分か
る。また、この他にも多くのニュース記事のデータのデ
ータ（Ｄ１〜Ｄｎ）が属性情報１とともに記憶されてい
ることが分かる。

【００８６】次に、図３８のフローチャートを用いて属
性情報に基づいて検索手段９がデータの処理を行う工程
（図４Ｓ５参照）を説明する。まず、ユーザがニュース
の検索条件をキーボードから入力する（Ｓ５５０）。本
実施例では検索条件としてニュースの分野を指定するこ
とができる。ここで、ユーザが分野として「スポーツ」
を入力した場合には、その検索条件に基づいてそのニュ
ース記事のデータの一覧を表示する。これは、記憶手段
３に記憶されたニュース記事のデータ（Ｄ１〜Ｄｎ）の
中から、属性情報１として「８」が付加されているもの
を抽出することによって行うことができる。次に、検索
を続けるか否かを選択し、続ける場合にはＳ５５０へ進
み、続けない場合には処理を終了する。

【００８７】このような分類毎の検索が可能になるた
め、例えばキーワード検索による場合に比べて検索の時
間が大幅に短縮されるとともに、所望の記事を効率よく
検索することができる。例えば、スポーツ関連のニュー
ス記事自体に「スポーツ」の文字列が含まれていない場
合には「スポーツ」というキーワード検索ではその記事
を抽出することはできないが、このように分野を示す属
性情報を付加することによって、確実にその記事を検索
することができる。

【００８８】さらに、本実施例の変形例１、２により本
発明の他の実施態様を説明する。

【００８９】変形例１ 実施例４とは異なり、ニュースの分野を階層的に構成す
るものであってもよい。図３９は、図３６（ｂ）におい
て分野を示す属性情報を選択するプルダウンメニューの
変形例を示すものである。このプルダウンメニューで
は、ニュースの分野を国際関係等の大項目、それぞれを
構成する小項目（「サッカー」等）とから構成されてい
る。このように、ニュースの分野を階層的に構成するこ
とによって、小項目の検索の時間が一層短縮されるとと
もに、所望の記事を一層効率よく検索することができ
る。

【００９０】変形例２ この変形例は、ニュースのデータにそのデータを記憶し
た年月日を示す属性を付加して記憶するものである。図
４０は、このようにして記憶手段３に記憶されたデータ
群の様子を模式的に示すものである。データを記憶した
年月日を示す属性をデータに付加することによって、ユ
ーザは年月日の範囲を指定してニュースの検索を行うこ
とができる。また、その年月日を表示されることもでき
る。なお、このように年月日をデータ（ファイル）に付
加すること自体は従来から知られている手法により実現
することができる。

【００９１】

【発明の効果】以上詳細に説明したように、請求項１に
かかる発明によれば、データにそのデータの属性を示す
属性情報を付加することで、任意の記録媒体４に記録さ
れているデータを利用しやすくして記憶手段３に記憶す
ることができる。

【００９２】請求項２にかかる発明によれば、通信回線
を介してネットワーク上の膨大なデータを容易に利用す
ることができる。

【００９３】請求項３にかかる発明によれば、データに
設問とその解答とを示す属性情報を付加して記憶してお
くことで、豊富で質の高い学習に関するデータをそのま
ま独自の問題集として利用することができる。

【００９４】請求項４にかかる発明によれば、設問のデ
ータに分野及び／又は難易度を示す属性情報を付加して
記憶しておくことで、分野や難易度を考慮して設問を出
題することが出来るとともに、択一式の出題を行う場合
に、解答と同一又は類似した分野の解答候補（誤答）を
表示することによって、ユーザの正確な知識を試すこと
ができる。

【００９５】請求項５にかかる発明によれば、試験設問
のデータにその出題主体とその分野とを示す属性情報を
付加して記憶しておくことで、出題主体毎の試験設問の
出題傾向を分析することができる。

【００９６】請求項６にかかる発明によれば、演習設問
のデータにその分野を示す属性情報を付加して記憶して
おくことで、ユーザの希望する出題主体の出題傾向に応
じた演習設問や試験設問を出題することができる。

【００９７】請求項７にかかる発明によれば、会話のデ
ータにその類型を示す属性情報を付加して記憶しておく
ことで、豊富で質の高い会話文をそのまま利用して会話
を自動的に成立させることができる。

【００９８】請求項８にかかる発明によれば、会話のデ
ータにその会話主体の特徴を示す属性情報を付加して記
憶しておくことで、性別、年齢等に応じた会話を自動的
に成立させることができる。

【００９９】請求項９にかかる発明によれば、ニュース
のデータにその分野を示す属性情報を付加して記憶して
おくことで、ニュース記事を分野ごとに検索することが
できるとともに、ニュース記事の検索を高速に行うこと
ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】図１は、本発明の概念を説明するものである。

【図２】図２は、本発明が適用可能なコンピュータシス
テムの一例を示したものである。

【図３】図３は、表示手段１の例を示したものである。

【図４】図４は、本発明の作業手順を示したフローチャ
ートである。

【図５】図５は、本発明が適用可能なコンピュータシス
テムの一例の構成をブロック図をにより説明するもので
ある。

【図６】図６は、実施例１における画面表示を示したも
のである。

【図７】図７は、実施例１におけるデータを取り込むた
めのウインドウを示したものである。

【図８】図８は、実施例１における属性情報を付加する
ためのウインドウを示したものである。

【図９】図９は、実施例１における取り込んだデータ及
び属性情報が記憶手段に記憶されている状態を模式的に
示したものである。

【図１０】図１０は、実施例１におけるデータ処理の手
順を示したフローチャートである。

【図１１】図１１は、実施例１における出題のためのウ
インドウを示したものである。

【図１２】図１２は、実施例１（変形例１）における取
り込んだデータ及び属性情報が記憶手段に記憶されてい
る状態を模式的に示したものである。

【図１３】図１３は、実施例１（変形例２）における取
り込んだデータ及び属性情報が記憶手段に記憶されてい
る状態を模式的に示したものである。

【図１４】図１４は、実施例１（変形例２）における出
題のためのウインドウを示したものである。

【図１５】図１５は、実施例１（変形例３）における取
り込んだデータ及び属性情報が記憶手段に記憶されてい
る状態を模式的に示したものである。

【図１６】図１６は、実施例２における画面表示を示し
たものである。

【図１７】図１７は、実施例２におけるデータを取り込
むためのウインドウを示したものである。

【図１８】図１８は、実施例２における属性情報を付加
するためのウインドウを示したものである。

【図１９】図１９は、実施例２における取り込んだデー
タ及び属性情報が記憶手段に記憶されている状態を模式
的に示したものである。

【図２０】図２０は、実施例２における分析手段６のデ
ータ処理の手順を示したフローチャートである。

【図２１】図２１は、実施例２における分析手段６によ
り描かれた出題傾向を示すグラフである。

【図２２】図２２は、実施例２における予想出題手段の
データ処理の手順を示したフローチャートである。

【図２３】図２３は、実施例２におけるＡ校、Ｂ校と分
野別出題数と、その平均を示した表図である。

【図２４】図２４は、実施例２（変形例１）における属
性情報を付加するためのウインドウを示したものであ
る。

【図２５】図２５は、実施例２（変形例２）における取
り込んだデータ及び属性情報が記憶手段に記憶されてい
る状態を模式的に示したものである。

【図２６】図２６は、実施例３における画面表示を示し
たものである。

【図２７】図２７は、実施例３におけるデータを取り込
むためのウインドウを示したものである。

【図２８】図２８は、実施例３における属性情報を付加
するためのウインドウを示したものである。

【図２９】図２９は、実施例３における取り込んだデー
タ及び属性情報が記憶手段に記憶されている状態を模式
的に示したものである。

【図３０】図３０は、実施例３における分析手段６のデ
ータ処理の手順を示したフローチャートである。

【図３１】図３１は、実施例３にかかる会話生成用デー
タ処理装置を対話式のコンピュータゲームに適用した際
のゲーム画面を示したものである。

【図３２】図３２は、実施例３（変形例）における属性
情報を付加するためのウインドウを示したものである。

【図３３】図３３は、実施例３（変形例）における取り
込んだデータ及び属性情報が記憶手段に記憶されている
状態を模式的に示したものである。

【図３４】図３４は、実施例４における画面表示を示し
たものである。

【図３５】図３５は、実施例４におけるデータを取り込
むためのウインドウを示したものである。

【図３６】図３６は、実施例４における属性情報を付加
するためのウインドウを示したものである。

【図３７】図３７は、実施例４における取り込んだデー
タ及び属性情報が記憶手段に記憶されている状態を模式
的に示したものである。

【図３８】図３８は、実施例４におけるデータ処理の手
順を示したフローチャートである。

【図３９】図３９は、実施例４（変形例１）における属
性情報を付加するためのウインドウを示したものであ
る。

【図４０】図４０は、実施例４（変形例２）における取
り込んだデータ及び属性情報が記憶手段に記憶されてい
る状態を模式的に示したものである。

【符号の説明】

１…表示手段、２…付加手段、３…記憶手段、４…任意
の記録媒体、５…出題手段、６…分析手段、７…予想出
題手段、８…会話出力手段、９…検索手段

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 任意の記録媒体に記録されたデータを表
   示する表示手段と、表示手段によって表示されたデータ
   の全部又は一部にその属性を示す属性情報を付加する付
   加手段と、属性情報を付加されたデータが記憶される記
   憶手段とを有することを特徴とするデータ収集装置。
2. 【請求項２】 上記表示手段が、通信回線を介してデー
   タの受信が可能な通信部を有し、 上記任意の記憶媒体に記憶されたデータを通信回線を介
   して表示させる請求項１に記載のデータ収集装置。
3. 【請求項３】 上記任意の記録媒体に記録されたデータ
   が学習に関するものであり、上記付加手段は設問を示す
   属性情報を第一のデータに付加するとともに、その解答
   を示す属性情報を第二のデータに付加する請求項１又は
   ２のいずれかに記載のデータ収集装置と、 上記記憶手段に記憶された属性情報に基づいて設問を出
   題する出題手段とを有する学習用データ処理装置。
4. 【請求項４】 上記付加手段が上記設問の分野及び／又
   は難易度を示す属性を上記設問のデータに付加する請求
   項３に記載の学習用データ処理装置。
5. 【請求項５】 上記任意の記録媒体に記録されたデータ
   が過去に出題された試験設問を含むものであり、上記付
   加手段は試験設問の出題主体及び分野を示す属性情報を
   そのデータに付加する請求項１又は２のいずれかに記載
   のデータ収集装置と、 上記記憶手段に記憶された属性情報に基づいて出題傾向
   を分析する分析手段とを有する学習用データ処理装置。
6. 【請求項６】 上記任意の記録媒体に記録されたデータ
   が過去に出題されていない演習設問を含むものであり、 上記付加手段は演習設問の分野を示す属性情報をそのデ
   ータに付加し、 上記分析手段によって分析された出題傾向とその付加さ
   れた属性情報とに基づいて演習設問及び／又は試験設問
   の中から出題予想設問を出題する予想出題手段とを有す
   る請求項５に記載の学習用データ処理装置。
7. 【請求項７】 上記任意の記録媒体に記録されたデータ
   が会話文を含むものであり、上記付加手段は会話の類型
   を示す属性情報をそのデータに付加する請求項１又は２
   のいずれかに記載のデータ収集装置と、 上記記憶手段に記録された属性情報に基づいて一連の会
   話を成立させる会話出力手段とを有する会話生成用デー
   タ処理装置。
8. 【請求項８】 上記付加手段が会話主体の特徴を示す属
   性を上記会話のデータに付加する請求項７に記載の対話
   式生成用データ処理装置。
9. 【請求項９】 上記任意の記録媒体に記録されたデータ
   がニュースを含む為ものであり、上記付加手段はそのデ
   ータの分野を示す属性をそのデータに付加する請求項１
   又は２のいずれかに記載のデータ収集装置と、 上記記憶手段に記憶された属性情報に基づいてニュース
   を検索する検索手段とを有するニュース検索用データ処
   理装置。