(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の構成要素から構成される文書データの生成を支援する文書生成支援方法であって、
文書データの評価の対象となる対象単語と、当該対象単語の容易度と、を対応づけた対象単語容易度データを記憶するステップと、
文書データにおいて、読み手の閲覧の流れを示す閲覧順序データを取得するとともに、前記構成要素ごとに、前記閲覧の流れにおいて読み手の目にとまりやすい座標である想定閲覧座標を算出して、想定閲覧座標データを出力するステップと、
前記構成要素における前記対象単語と一致する単語および当該単語の容易度を抽出するとともに、当該構成要素における前記想定閲覧座標と、抽出された単語の距離を算出し、前記単語、当該単語の容易度および距離を関連づけた単語情報データを出力するステップと、
前記単語情報データの各単語について、容易度が低く距離が近い単語について修正優先度が高くなるように、当該単語の修正優先度を算出して、重み付き単語情報データを出力するステップ
を備えることを特徴とする文書生成支援方法。
【請求項２】
前記重み付き単語情報データを出力するステップは、前記単語の表示属性も考慮して、前記修正優先度を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の文書生成支援方法。
【請求項３】
前記単語の修正優先度に基づいて、前記構成要素ごとの修正優先度を算出し、重み付き構成要素情報データを出力するステップ
をさらに備えることを特徴とする請求項１または２に記載の文書生成支援方法。
【請求項４】
複数の構成要素から構成される文書データの生成を支援する文書生成支援装置であって、
文書データの評価の対象となる対象単語と、当該対象単語の容易度と、を対応づけた対象単語容易度データを記憶する対象単語容易度データ記憶部と、
文書データにおいて、読み手の閲覧の流れを示す閲覧順序データを取得するとともに、前記構成要素ごとに、前記閲覧の流れにおいて読み手の目にとまりやすい座標である想定閲覧座標を算出して、想定閲覧座標データを出力する閲覧順序取得手段と、
前記構成要素における前記対象単語と一致する単語および当該単語の容易度を抽出するとともに、当該構成要素における前記想定閲覧座標と、抽出された単語の距離を算出し、前記単語、当該単語の容易度および距離を関連づけた単語情報データを出力する対象単語抽出手段と、
前記単語情報データの各単語について、容易度が低く距離が近い単語について修正優先度が高くなるように、当該単語の修正優先度を算出して、重み付き単語情報データを出力する単語評価手段
を備えることを特徴とする文書生成支援装置。
【請求項５】
前記単語評価手段は、前記単語の表示属性も考慮して、前記修正優先度を算出する
ことを特徴とする請求項４に記載の文書生成支援装置。
【請求項６】
前記単語の修正優先度に基づいて、前記構成要素ごとの修正優先度を算出し、重み付き構成要素情報データを出力する構成要素評価手段
をさらに備えることを特徴とする請求項４または５に記載の文書生成支援装置。
【請求項７】
コンピュータに、請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載のステップを実行させるためのコンテンツ収集プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の構成要素から構成される文書データの生成を支援する文書生成支援方法、文書生成支援装置および文書生成支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今、利用者の利用する機器の種類および機会が増えていることに伴い、機器のメーカは、各機器が幅広いユーザに利用されることを想定する必要が生じている。それに伴い、機器の取扱説明書などは、ユーザの誰もが容易に理解できるように、記載されることが好ましい。
【０００３】
誰もが理解容易な取扱説明書を作成するために、取扱説明書において機器の利用方法などを説明する際、機器に用いられる専門用語を回避し、平易な単語で説明されることが好ましい。しかし、どのような単語が専門用語であって一般的でないのか、また、どのような状況において使うべきではないのか、について作成者が判断することは、一般的に困難である。
【０００４】
どのような単語が専門用語であって一般的でないのかを判断する際、単語の容易度が用いられる。単語の容易度は、例えば、非特許文献１に記載された単語親密度が相当する。単語親密度は、機器に利用される専門用語に対して、単語に馴染みがあるかどうかについて、アンケート調査を実施し、その結果得られたデータに基づいて、点数化されたものである。単語親密度が高い単語は、馴染みやすく容易度が高い一方、単語親密度が低い単語は、馴染みにくく容易度が低いと考えられる。また、取扱説明書の単語の親密度を用いて、人間に理解しやすい解析結果を出力する方法もある（特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−１１７７４号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】佐藤、笠原、金杉、天野、”単語親密度に基づく基本語彙の選定”、人工知能学会論文誌、Ｖｏｌ．１９，Ｎｏ．６、ｐｐ．５０２−５１０、２００４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、同じ専門用語でも、取扱説明書の使われる場所によって、取扱説明書の理解容易性の評価が異なる場合がある。例えば、読み手の目につきにくい場所よりも、読み手の目につきやすい場所の単語の方が、理解容易性の評価に大きな影響を与える。
【０００８】
従って、取扱説明書において、専門用語が使用される位置や、紙面構成なども考慮して、取扱説明書の理解容易性が評価されるべきである。しかしながら、上記の特許文献および非特許文献に記載の方法では、専門用語の位置や紙面構成なども考慮した理解容易性の評価は困難である。
【０００９】
また、取扱説明書の作成者にとっては、専門用語に慣れ親しんでいるため、客観的な評価が難しい問題がある。そこで、ユーザビリティの専門家が取扱説明書の分析および評価し、または、想定する読み手がマニュアル評価実験をする場合もある。しかしながら、このような方法は、時間面および費用面で、多大なコストがかかってしまう問題がある。
【００１０】
そこで、作成者が想定する読み手の閲覧の流れや紙面構成を考慮して、コンピュータが、取扱説明書などの文書データの理解容易性を評価し、文書データの生成を支援する技術の開発が期待されている。
【００１１】
従って本発明の目的は、理解容易性の高い文書データの生成を支援する文書生成支援方法、文書生成支援装置および文書生成支援プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題を解決するために、本発明の第１の特徴は、複数の構成要素から構成される文書データの生成を支援する文書生成支援方法に関する。すなわち本発明の第１の特徴に係る文書生成支援方法は、文書データの評価の対象となる対象単語と、当該対象単語の容易度と、を対応づけた対象単語容易度データを記憶するステップと、文書データにおいて、読み手の閲覧の流れを示す閲覧順序データを取得するとともに、構成要素ごとに、閲覧の流れにおいて読み手の目にとまりやすい座標である想定閲覧座標を算出して、想定閲覧座標データを出力するステップと、構成要素における対象単語と一致する単語および当該単語の容易度を抽出するとともに、当該構成要素における想定閲覧座標と、抽出された単語の距離を算出し、単語、当該単語の容易度および距離を関連づけた単語情報データを出力するステップと、単語情報データの各単語について、容易度が低く距離が近い単語について修正優先度が高くなるように、当該単語の修正優先度を算出して、重み付き単語情報データを出力するステップを備える。
【００１３】
ここで重み付き単語情報データを出力するステップは、単語の表示属性も考慮して、修正優先度を算出しても良い。
【００１４】
また、単語の修正優先度に基づいて、構成要素ごとの修正優先度を算出し、重み付き構成要素情報データを出力するステップをさらに備えても良い。
【００１５】
本発明の第２の特徴は、複数の構成要素から構成される文書データの生成を支援する文書生成支援装置に関する。すなわち本発明の第２の特徴に係る文書生成支援装置は、文書データの評価の対象となる対象単語と、当該対象単語の容易度と、を対応づけた対象単語容易度データを記憶する対象単語容易度データ記憶部と、文書データにおいて、読み手の閲覧の流れを示す閲覧順序データを取得するとともに、構成要素ごとに、閲覧の流れにおいて読み手の目にとまりやすい座標である想定閲覧座標を算出して、想定閲覧座標データを出力する閲覧順序取得手段と、構成要素における対象単語と一致する単語および当該単語の容易度を抽出するとともに、当該構成要素における想定閲覧座標と、抽出された単語の距離を算出し、単語、当該単語の容易度および距離を関連づけた単語情報データを出力する対象単語抽出手段と、単語情報データの各単語について、容易度が低く距離が近い単語について修正優先度が高くなるように、当該単語の修正優先度を算出して、重み付き単語情報データを出力する単語評価手段を備える。
【００１６】
ここで単語評価手段は、単語の表示属性も考慮して、修正優先度を算出しても良い。
【００１７】
また、単語の修正優先度に基づいて、構成要素ごとの修正優先度を算出し、重み付き構成要素情報データを出力する構成要素評価手段をさらに備えても良い。
【００１８】
本発明の第３の特徴は、コンピュータに本発明の第１の特徴に記載のステップを実行させるための文書生成支援プログラムに関する。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、理解容易性の高い文書データの生成を支援する文書生成支援方法、文書生成支援装置および文書生成支援プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の実施の形態に係る文書生成支援装置の機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る文書データをプレビュー表示した一例を説明する図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る文書データのソースの一例を説明する図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る文書データのプレビュー表示において、構成要素を説明する図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る対象単語容易度データのデータ構造とデータの一例を説明する図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る閲覧順序データのデータ構造とデータの一例を説明する図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る想定閲覧座標データのデータ構造とデータの一例を説明する図である。
【図８】本発明の実施の形態において、作成者が閲覧の流れを入力した画面の一例を説明する図である。
【図９】本発明の実施の形態において、文書データの構成要素と、閲覧の流れと、想定閲覧座標とを対応を説明する図である。
【図１０】本発明の実施の形態に係る閲覧順序取得手段による閲覧順序取得処理を説明するフローチャートである。
【図１１】本発明の実施の形態に係る単語情報データのデータ構造とデータの一例を説明する図である。
【図１２】本発明の実施の形態に係る構成要素情報データのデータ構造とデータの一例を説明する図である。
【図１３】本発明の実施の形態において、単語情報データの流れとの距離を説明する図である。
【図１４】本発明の実施の形態に係る対象単語抽出手段による対象単語抽出処理を説明するフローチャートである。
【図１５】本発明の実施の形態に係る重み付き単語情報データのデータ構造とデータの一例を説明する図である。
【図１６】本発明の実施の形態に係る単語評価手段による単語評価処理を説明するフローチャートである。
【図１７】本発明の実施の形態に係る重み付き構成要素情報データのデータ構造とデータの一例を説明する図である。
【図１８】本発明の実施の形態に係る構成要素評価手段による構成要素評価処理を説明するフローチャートである。
【図１９】本発明の実施の形態に係る出力手段による出力結果画面の一例を説明する図である。（その１）
【図２０】本発明の実施の形態に係る出力手段による出力結果画面の一例を説明する図である。（その２）
【図２１】本発明の実施の形態に係る出力手段による出力処理を説明するフローチャートである。
【図２２】本発明の変形例に係る閲覧順序取得手段において、作成者が入力する閲覧順序の一例である。
【図２３】本発明の変形例において、文書データの構成要素と、想定閲覧座標とを対応を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
次に、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一または類似の部分には同一または類似の符号を付している。
【００２２】
（実施の形態）
本発明の実施の形態に係る文書生成支援装置１は、作成者が想定する読み手の閲覧の流れや紙面構成を考慮して、作成者が作成した文書データ１１ａを評価し、理解容易性の高い文書データの生成を支援する。文書生成支援装置１は、例えば、読み手の閲覧の流れに近くにある難しい単語や、サイズや色が目立つ単語や、そのような単語が多く含まれる構成要素を優先的に修正するよう、作成者に提案することができる。作成者はこの提案に従って、この修正対象を重点的に修正することができる。このように本発明の実施の形態に係る文書生成支援装置１は、読み手が容易に理解しやすい文書データ１１ａの生成を支援することができる。
【００２３】
ここで、文書データ１１ａは、例えば、専門家が一般ユーザに向けて頒布する文書のデータである。具体的には文書データ１１ａは、機器の取扱説明書や、保守用マニュアルなどである。
【００２４】
図１に示すように、本発明の実施の形態に係る文書生成支援装置１は、記憶装置１０、中央処理制御装置３０、入力装置４０および出力装置５０を備える一般的なコンピュータである。
【００２５】
図１に示す例においては、便宜上第１の記憶装置１０ａおよび第２の記憶装置１０ｂと二つの記憶装置を備えるが、一つの記憶装置のみを備えても良いし、複数の記憶装置を備えても良い。また、記憶装置１０ａおよび１０ｂは、文書生成支援装置１に内蔵されていなくても良い。記憶装置１０ａおよび１０ｂは、文書生成支援装置１が読み出し可能な記憶装置であれば良い。
【００２６】
図１に示す第１の記憶装置１０ａには、処理に先立って、予め記憶されるデータが記憶される。一方第２の記憶装置１０ｂには、処理によって出力されるデータが記憶される。なお実施の形態において、第１の記憶装置１０ａおよび第２の記憶装置１０ｂを特に区別しない場合、単に記憶装置１０と記載する場合がある。
【００２７】
入力装置４０は、マウス、キーボードなどである。作成者は、入力装置４０を介して、中央処理制御装置３０に指示を与えることができる。出力装置５０は、液晶ディスプレイなどである。出力装置５０は、中央処理制御装置３０の指示に従って画面にデータを表示し、作成者に閲覧させることができる。文書生成支援装置１は、このような一般的なコンピュータに、所定の処理を実行するためのプログラムがインストールされ実行されることによって実現される。
【００２８】
記憶装置１０は、文書データ記憶部１１、対象単語容易度データ記憶部１２、閲覧順序データ記憶部１３、想定閲覧座標データ記憶部１４、単語情報データ記憶部１５、構成要素情報データ記憶部１６、重み付き単語情報データ記憶部１７、重み付き構成要素情報データ記憶部１８および評価結果データ記憶部１９を備える。ここで記憶装置１０は、例えばハードディスク、ＲＡＭなどであって、不揮発性または揮発性の記憶装置である。
【００２９】
文書データ記憶部１１は、記憶装置１０のうち、文書データ１１ａが記憶された記憶領域である。文書データ１１ａは、複数の構成要素から構成される。ここで構成要素は、本発明の実施の形態における処理の単位である。構成要素は、改行で区切られる段落であっても良いし、「。」で区切られる文章であっても良い。また、文書データ１１ａがＨＴＭＬなどの構造化文書の場合、構成要素は、ｄｉｖなどのタグで区切られる範囲であっても良い。ｄｉｖのタグは、レイアウト、文字サイズ、色などに関するタグである。構成要素が文章の単位の場合、例えば正規表現を用いた文字列処理によって、文書データ１１ａは文章に分割される。
【００３０】
文書データ１１ａは、文書生成支援装置１が、文書データ１１ａに含まれる文字を読み取り可能なデータである。文書データ１１ａは例えば、ＰＤＦやＨＴＭＬなどの電子データであって、文字のサイズ、色などの単語情報も設定可能なデータである。また文書データ１１ａは、紙面をスキャナなどで読み取ったデータを、ＯＣＲ（Optical Character Reader）を使って文字を電子化したデータであっても良い。
【００３１】
本発明の実施の形態において文書データ１１ａは、ＨＴＭＬ形式で表現されたデータで、構成要素は、”ｄｉｖ”のタグで区切られる単位に基づいて定義される場合について説明する。
【００３２】
図２を参照して、本発明の実施の形態に係る文書データ１１ａの一例を説明する。図２に示す文書データ１１ａは、図３に示すＨＴＭＬ形式のソースデータをプレビュー表示したものである。文書データ１１ａは、左から右に文字が流れる横書き形式で、二段組み形式である。文書データ１１ａは、タイトルとして「取扱説明書」が付され、「概要」、「手順１」、「手順２」、「手順３」、「注意事項」の項目を備える。「注意事項」の項目は、右上に小さく設けられ、注釈として参照される。
【００３３】
図３および図４に示すように、本発明の実施の形態において、文書データ１１ａは、５つの構成要素Ｅ１ないしＥ５を備える。図４は、図２に示すプレビュー表示と、文書データ１１ａの構成要素Ｅ１ないしＥ５を対応づけて示す。
【００３４】
第１の構成要素Ｅ１は、図３に示すＨＴＭＬソースにおいて、＜ｄｉｖ  ｃｌａｓｓ＝“ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ”＞から直後の＜／ｄｉｖ＞で囲まれる文字列である。第１の構成要素Ｅ１は、図４に示すように、「概要」のサブタイトルの文字列と、それに続く文字列を含む。第２の構成要素Ｅ２は、図３に示すＨＴＭＬソースにおいて、＜ｄｉｖ  ｃｌａｓｓ＝“ｓｔｅｐ１”＞から直後の＜／ｄｉｖ＞で囲まれる文字列である。第２の構成要素Ｅ２は、図４に示すように、「手順１」のサブタイトルの文字列と、それに続く文字列を含む。第３の構成要素Ｅ３は、図３に示すＨＴＭＬソースにおいて、＜ｄｉｖ  ｃｌａｓｓ＝“ｓｔｅｐ２”＞から直後の＜／ｄｉｖ＞で囲まれる文字列である。第３の構成要素Ｅ３は、図４に示すように、「手順２」のサブタイトルの文字列と、それに続く文字列を含む。第４の構成要素Ｅ４は、図３に示すＨＴＭＬソースにおいて、＜ｄｉｖ  ｃｌａｓｓ＝“ｓｔｅｐ３”＞から直後の＜／ｄｉｖ＞で囲まれる文字列である。第４の構成要素Ｅ４は、図４に示すように、「手順３」のサブタイトルの文字列と、それに続く文字列を含む。第５の構成要素Ｅ５は、図３に示すＨＴＭＬソースにおいて、＜ｄｉｖ  ｃｌａｓｓ＝“ｎｏｔｅ”＞から直後の＜／ｄｉｖ＞で囲まれる文字列である。第５の構成要素Ｅ５は、図４に示すように、「注意事項」のサブタイトルの文字列と、それに続く文字列を含む。
【００３５】
ここで本発明の実施の形態において、構成要素は、＜ｄｉｖ＞タグに基づいて決定される場合を説明するが、どのような条件で決定されても良い。また、図２ないし図４に示す文書データ１１ａは、文字のみによって構成されるが、図が含まれていても良い。
【００３６】
対象単語容易度データ記憶部１２は、記憶装置１０のうち、対象単語容易度データ１２ａが記憶された記憶領域である。対象単語容易度データ１２ａは、図５に示すように、文書データの評価の対象となる対象単語と、当該対象単語の容易度と、を対応づけたデータである。ここで、対象単語の容易度とは、読み手にとっての対象単語の難しさを数値化したものである。対象単語の容易度は、例えば、読み手に馴染みのある単語ほど容易度は高く、馴染みのない単語ほど容易度は低く設定される。図５に示す例では、容易度は、０から１の値を採る。容易度が「１」に近い単語ほど、理解が簡単で、容易度が「０」に近い単語ほど、理解が困難である。
【００３７】
対象単語容易度データ１２ａの容易度は、例えば、単語親密度が考えられる（特許文献１および非特許文献。）。単語親密度は、機器などに利用される専門用語について、単語に馴染みがあるか否かについて、予めアンケート調査を実施して得たデータを解析して算出される。
【００３８】
閲覧順序データ記憶部１３は、記憶装置１０のうち閲覧順序データ１３ａおよび閲覧順序データ１３ｂが記憶された記憶領域である。想定閲覧座標データ記憶部１４は、記憶装置１０のうち想定閲覧座標データ１４ａが記憶された記憶領域である。単語情報データ記憶部１５は、記憶装置１０のうち単語情報データ１５ａが記憶された記憶領域である。構成要素情報データ記憶部１６は、記憶装置１０のうち構成要素情報データ１６ａが記憶された記憶領域である。重み付き単語情報データ記憶部１７は、記憶装置１０のうち重み付き単語情報データ１７ａが記憶された記憶領域である。重み付き構成要素情報データ記憶部１８は、記憶装置１０のうち重み付き構成要素情報データ１８ａが記憶された記憶領域である。評価結果データ記憶部１９は、記憶装置１０のうち評価結果データ１９ａが記憶された記憶領域である。
【００３９】
ここで、閲覧順序データ１３ａ、閲覧順序データ１３ｂ、想定閲覧座標データ１４ａ、単語情報データ１５ａ、構成要素情報データ１６ａ、重み付き単語情報データ１７ａ、重み付き構成要素情報データ１８ａおよび評価結果データ１９ａは、後述する中央処理制御装置３０の各手段によって出力されるデータであるので、後述する。
【００４０】
中央処理制御装置３０は、閲覧順序取得手段３１、対象単語抽出手段３２、単語評価手段３３、構成要素評価手段３４および出力手段３５を備える。
【００４１】
閲覧順序取得手段３１は、文書データ１１ａにおいて、読み手の閲覧の流れＦを示す閲覧順序データ１３ａを取得する。さらに閲覧順序取得手段３１は、構成要素ごとに、閲覧の流れＦにおいて読み手の目にとまりやすい座標である想定閲覧座標を算出して、想定閲覧座標データ１４ａを出力する。
【００４２】
閲覧順序データ１３ａは、文書データ１１ａにおける読み手の閲覧の流れＦを、構成要素の単位で示すデータである。閲覧順序データ１３ａは、文書データ１１ａにおいて作成者が読み手に読ませたい範囲でもある。閲覧順序データ１３ａは、例えば図６（ａ）に示すように、構成要素の識別子を列挙して、閲覧の流れＦを示したデータである。図６（ａ）に示すデータでは、第１の構成要素Ｅ１から、第２の構成要素Ｅ２、第３の構成要素Ｅ３、第４の構成要素Ｅ４の順で、閲覧の流れＦが示されている。図６（ａ）において、閲覧順序データ１３ａに、第５の構成要素Ｅ５の情報が含まれていない。これは、第５の構成要素Ｅ５が、作成者の閲覧の流れＦ上に存在しないことを示している。
【００４３】
閲覧の流れＦを入力装置４０で作成者に入力させた場合、閲覧順序データ記憶部１３はさらに、閲覧順序データ１３ｂとして、図６（ｂ）に示すように、閲覧の流れＦの座標データを記憶しても良い。閲覧順序データ１３ｂは、作成者が示した閲覧の流れＦの軌跡のｘ座標とｙ座標とを対応づけたデータである。
【００４４】
想定閲覧座標データ１４ａは、構成要素ごとの想定閲覧座標のデータである。想定閲覧座標データ１４ａは、例えば図７に示すように、構成要素と想定閲覧座標とを対応づけたデータである。図７において、第５の構成要素Ｅ５に想定閲覧座標が対応づけられていない。これは、第５の構成要素Ｅ５が、作成者の閲覧の流れＦ上に存在しないことを示している。
【００４５】
ここで、想定閲覧座標は、閲覧の流れＦを考慮した、読み手の目にとまりやすい座標であって、構成要素ごとに算出される。本発明の実施の形態において想定閲覧座標は、閲覧の流れＦ上の座標であって、各構成要素に最初に重なる座標であるとする。想定閲覧座標は、読み手の目にとまりやすい座標であれば、どのようなものでも構わない。例えば、文書データ１１ａが縦書きか横書きかによっても、想定閲覧座標の算出方法が異なっても良い。
【００４６】
閲覧順序取得手段３１は、図８に示すように、作成者に、図２に示す文書データ１１ａのプレビュー表示において、作成者が想定する読み手の閲覧の流れを、マウスやペンタブレットなどの入力装置４０を使って、作成者に閲覧の流れＦを入力させる。図６示す例では、閲覧の流れＦは、画面の左列の上から下、さらに右列の上から下の流れで入力される。なお、画面右上に表示された注意事項については、閲覧の流れＦから外れる。
【００４７】
閲覧順序取得手段３１は、文書データ１１ａがプレビュー表示に閲覧の流れＦを重畳して表示する。閲覧順序取得手段３１は、文書データ１１ａのプレビュー表示における閲覧の流れＦの軌跡のｘ座標およびｙ座標を算出し、図６（ｂ）に示す閲覧順序データ１３ｂとして、閲覧順序データ記憶部１３に記憶する。
【００４８】
さらに、閲覧順序取得手段３１は、入力された閲覧の流れＦの座標と、文書データ１１ａのプレビューにおける構成要素の表示領域の座標とを比べて、構成要素単位での閲覧の流れを算出する。閲覧順序取得手段３１は、ここで算出した構成要素単位での閲覧の流れを、閲覧順序データ１３ａとして、閲覧順序データ記憶部１３に記憶する。図６に示す例で構成要素単位での閲覧の流れは、第１の構成要素Ｅ１、第２の構成要素Ｅ２、第３の構成要素Ｅ３および第４の構成要素Ｅ４の順番となる。ここで、第５の構成要素Ｅ５は、閲覧の流れから外れる。
【００４９】
閲覧順序取得手段３１は、閲覧順序データ１３ａおよび閲覧順序データ１３ｂに基づいて、想定閲覧座標を算出する。想定閲覧座標は、構成要素ごとに算出される。本発明の実施の形態において閲覧順序取得手段３１は、各構成要素について、閲覧の流れＦ上の座標であって、各構成要素に最初に重なる座標を算出し、構成要素の識別子と、その構成要素の想定閲覧座標とを対応づけて、想定閲覧座標データ１４ａを算出する。
【００５０】
図８に示すように、第１の構成要素Ｅ１の想定閲覧座標は、閲覧の流れＦ上の座標であって、第１の構成要素Ｅ１の上辺と重なった点Ｐ１である。第２の構成要素Ｅ２の想定閲覧座標は、閲覧の流れＦ上の座標であって、第２の構成要素Ｅ２の上辺と重なった点Ｐ２である。第３の構成要素Ｅ３の想定閲覧座標は、閲覧の流れＦ上の座標であって、第３の構成要素Ｅ３の左辺と重なった点Ｐ３である。第４の構成要素Ｅ４の想定閲覧座標は、閲覧の流れＦ上の座標であって、第４の構成要素Ｅ４の上辺と重なった点Ｐ４である。ここで、第５の構成要素Ｅ５と閲覧の流れＦは重ならないので、第５の構成要素Ｅ５について、想定閲覧座標は存在しない。従って、図７に示す想定閲覧座標データ１４ａにおいて、第５の構成要素Ｅ５には、想定閲覧座標は対応づけられていない。
【００５１】
図１０を参照して、本発明の実施の形態に係る閲覧順序取得手段３１による閲覧順序取得処理を説明する。
【００５２】
まず閲覧順序取得手段３１は、ステップＳ１０１において記憶装置１０から文書データ１１ａを読み出し、ステップＳ１０２において閲覧の流れＦを取得する。上述した様に、作成者が入力装置４０を用いて文書データ１１ａのプレビュー表示上に閲覧の流れＦを入力する。閲覧順序取得手段３１は、作成者が入力した閲覧の流れＦの座標を取得し、閲覧順序データ１３ｂを出力することができる。
【００５３】
ステップＳ１０３において閲覧順序取得手段３１は、ステップＳ１０２で取得した閲覧の流れＦに従って、文書データ１１ａの構成要素の閲覧順序を決定する。閲覧順序取得手段３１は、構成要素の表示領域と、閲覧の流れＦの座標とを比較して、構成要素の単位での閲覧の流れを決定し、閲覧順序データ１３ａを出力する。構成要素の単位の閲覧の流れが決定されると、各構成要素についてステップＳ１０５およびステップＳ１０６の処理を繰り返す。
【００５４】
まずステップＳ１０５において閲覧順序取得手段３１は、当該構成要素と、閲覧の流れＦが重なるかを判定する。閲覧順序取得手段３１は、閲覧順序データ１３に当該構成要素の識別子が含まれている場合、当該構成要素と閲覧の流れＦが重なると判断する。構成要素と閲覧の流れＦが重なる場合、ステップＳ１０６において閲覧順序取得手段３１は、当該構成要素における想定閲覧座標を算出する。一方、重ならない場合、閲覧順序取得手段３１は、次の構成要素についてステップＳ１０５およびステップＳ１０６の処理を繰り返す。
【００５５】
すべての構成要素について、ステップＳ１０５およびステップＳ１０６の処理が終了すると、閲覧順序取得手段３１は、構成要素の識別子と、想定閲覧座標を算出できた場合はその想定閲覧座標と、を対応づけた想定閲覧座標データ１４ａを出力する。
【００５６】
次に、対象単語抽出手段３２を説明する。対象単語抽出手段３２は、構成要素ごとに、当該構成要素における対象単語と一致する単語および当該単語の容易度を抽出する。さらに対象単語抽出手段３２は、当該構成要素における想定閲覧座標と、抽出された単語の距離を算出し、単語、当該単語の容易度および距離を関連づけた単語情報データ１５ａを出力する。さらに対象単語抽出手段３２は、構成要素情報データ１６ａを出力する。
【００５７】
単語情報データ１５ａは、単語、当該単語の容易度および距離を関連づけたデータである。単語情報データ１５ａにはさらに、流れにおける出現位置や単語の表示属性が対応づけられても良い。表示属性は例えば、単語の大きさ、色などの単語の装飾情報である。
【００５８】
単語情報データ１５ａは、例えば、図１１に示すデータ構造とデータの一例を備える。単語情報データ１５ａは、文書データ１１ａに含まれる単語の識別子、単語、出現位置、流れとの距離、文字の大きさ、文字の色および容易度を対応づけたデータである。ここで、単語の識別子は、対象単語抽出手段３２が採番する。単語、文字の大きさおよび文字の色は、文書データ１１ａから取得される。対象単語抽出手段３２は、文書データ１１ａがＨＴＭＬ形式の場合、そのソースファイルのタグから容易に取得できる。容易度は、対象単語容易度データ１２ａにおいて、当該単語に対応づけられた容易度である。ここで、図の説明文の一部として単語が表示される場合、図が大きいほど、単語の文字の大きさを大きくなるように調整し、この説明文における単語の重要度が高くなるように設定しても良い。
【００５９】
出現位置は、閲覧の流れＦにおける単語の位置である。当該単語が、閲覧の流れＦの最初に出現するのか、後方に出現するのか、あるいは閲覧の流れＦの範囲外なのか、が示される。出現位置の算出においては、例えば図６（ａ）に示す閲覧順序データ１３ａが参照される。対象単語抽出手段３２は、構成要素ごとに、閲覧の流れの前半、中盤、後半を対応づけるとともに、閲覧順序データ１３ａに含まれない構成要素に、範囲外を対応づける。図１１に示す例は、第１の構成要素Ｅ１に含まれる単語の出現位置について前半、第２の構成要素Ｅ２および第３の構成要素Ｅ３に含まれる単語の出現位置について中盤、第４の構成要素Ｅ４に含まれる単語の出現位置について後半、第５の構成要素Ｅ５に含まれる単語の出現位置について範囲外と、それぞれ対応づける。本発明の実施の形態においては、構成要素に基づいて出現位置を決定する場合を説明するが、これに限られない。
【００６０】
流れとの距離は、単語と、各構成要素ごとの想定閲覧座標からの距離である。本発明の実施の形態において流れとの距離は、単閲覧の流れを考慮した距離である。本発明の実施の形態において流れとの距離は、単語と想定閲覧座標との物理的な距離とは異なることが一般的である。本発明の実施の形態において流れとの距離は、各構成要素について、各構成要素の想定閲覧座標を基準に読み手が閲覧する流れを考慮して算出される。
【００６１】
構成要素情報データ１６ａは、図１２示すように、構成要素の識別子と、当該構成要素に含まれる単語の識別子を対応づけたデータである。
【００６２】
対象単語抽出手段３２は、文書データ１１ａから対象単語を抽出する。対象単語抽出手段３２は、文書データ１１ａを形態素解析して名詞を抽出する。対象単語抽出手段３２は、抽出された名詞のうち、対象単語容易度データ１２ａに含まれる対象単語を、文書データ１１ａに用いられている単語として抽出する。ここで抽出される単語は、本発明の実施の形態に係る文書生成支援装置１の評価対象となる。さらに対象単語抽出手段３２は、この単語の文字の大きさおよび文字の色を取得するとともに、対象単語容易度データ１２ａを参照して、この単語の容易度を取得する。対象単語抽出手段３２は、取得した単語に単語識別子を採番するとともに、単語、単語の文字の大きさ、文字の色および容易度を対応づけて、単語情報データ１５ａを生成し、単語情報データ記憶部１５に記憶する。
【００６３】
対象単語抽出手段３２は、取得した単語について、その単語の含まれる構成要素を対応づけて、構成要素情報データ１６ａを生成する。また、対象単語抽出手段３２は、閲覧の流れＦを考慮して、前半、中盤、後半、範囲外など、構成要素の出現位置を算出する。本発明の実施の形態において対象単語抽出手段３２は、構成要素の出現位置の情報を、単語の出現位置の情報として、単語情報データ１５ａに記憶する。
【００６４】
さらに対象単語抽出手段３２は、各単語の流れとの距離を算出する。本発明の実施の形態において流れとの距離は、文書データ１１ａ全体における閲覧の流れＦと、各構成要素において想定閲覧座標を基準に読み手が閲覧する流れに基づいて算出される。
【００６５】
図１３を参照して、本発明の実施の形態に係る流れとの距離の算出方法を説明する。図１３は、文書データ１１ａの第１の構成要素Ｅ１を拡大した図である。第１の構成要素Ｅ１上に、閲覧の流れＦの一部が重なっている。図８に示すように、この閲覧の流れＦは、図１３に示す図の上から下へ流れる。本発明の実施の形態において想定閲覧座標は、閲覧の流れＦ上の座標であって、各構成要素に最初に重なる座標である。従って、第１の構成要素Ｅ１の想定閲覧座標は、Ｐ１となる。また、本発明の実施の形態のおいて流れとの距離は、各構成要素について、各構成要素の想定閲覧座標を基準に読み手が閲覧する流れを考慮して算出される。そこで流れとの距離Ｌは、下記の式１で表現される。
【００６６】
流れとの距離Ｌ＝基本距離＋文字数ｋ×係数ｎ
＝ＳＱＲＴ（（ｘ１−ｘ０）＾２＋（ｙ１−ｙ０）＾２）＋ｋ×ｎ
・・・（式１）
ここで、基本距離とは、想定閲覧座標Ｐ１と、第１の構成要素Ｅ１の左上端の頂点Ｐ０との距離である。文字数は、第１の構成要素Ｅ１の文字列の先頭から、単語までの文字の数である。係数ｎは、各単語の文字の幅に相当する長さである。
【００６７】
基本距離は、閲覧の流れＦに従って読み手が文書データ１１ａを閲覧し、この第１の構成要素Ｅ１の文字列を閲覧する際、第１の構成要素Ｅ１の文字列の先頭から、評価対象となる単語まで、読み手が目を動かす距離となる。対象単語抽出手段３２は、第１の構成要素Ｅ１の文字列の先頭から、評価対象の単語までの文字数ｋに係数ｎを乗算したものを、基本距離に加算することにより、流れとの距離Ｌとして、想定閲覧座標Ｐ１から、単語までの距離を算出することができる。
【００６８】
ここで、閲覧順序データ１３ａにおいて、閲覧の流れＦの範囲外とされた構成要素においても、流れとの距離Ｌは算出される。このような構成要素に含まれる単語について、対象単語抽出手段３２は、最も近い想定閲覧座標との距離を、この単語と流れとの距離Ｌと算出する。例えば、図９に示す例において、「注意事項」で始まる第５の構成要素Ｅ５は、閲覧の流れＦの範囲外である。そこで対象単語抽出手段３２は、この第５の構成要素Ｅ５に最も近い想定閲覧座標として、第３の構成要素Ｅ３の想定閲覧座標Ｐ３を特定し、この想定閲覧座標Ｐ３と単語との距離を、流れとの距離Ｌとして算出する。
【００６９】
図１４を参照して、本発明の実施の形態に係る対象単語抽出手段３２による対象単語抽出処理を説明する。
【００７０】
対象単語抽出手段３２は、ステップＳ２０１において記憶装置１０から文書データ１１ａを読み出すとともに、ステップＳ２０２において対象単語容易度データ１２ａを読み出す。次に対象単語抽出手段３２は、文書データ１１ａの各構成要素について、ステップＳ２０３ないしステップＳ２０９の処理を繰り返す。
【００７１】
対象単語抽出手段３２は、ステップＳ２０３において、当該構成要素から対象単語容易度データ１２ａに登録された対象単語を抽出する。ステップＳ２０４において対象単語抽出手段３２は、ステップＳ２０３で抽出した単語と、当該構成要素とを対応づけて、構成要素情報データ１６ａに出力する。さらに、対象単語抽出手段３２は、当該構成要素について、前半、中盤、後半、範囲外などの、閲覧の流れＦにおける当該構成要素の出現位置を算出する。
【００７２】
次に、ステップＳ２０３で抽出された各単語について、ステップＳ２０６ないしステップＳ２０９の処理を繰り返す。
【００７３】
対象単語抽出手段３２は、ステップＳ２０６において対象単語容易度データ１２ａから、当該単語の容易度を抽出し、ステップＳ２０７において想定閲覧座標からの距離を算出する。さらにステップＳ２０８において対象単語抽出手段３２は、単語の文字の大きさ、色などの表示属性を取得する。
【００７４】
ステップＳ２０９において対象単語抽出手段３２は、単語と、ステップＳ２０５で算出した出現位置と、ステップＳ２０６で取得した容易度と、ステップＳ２０７で算出した想定閲覧座標からの距離と、ステップＳ２０８で取得した単語の表示属性と、を対応づけたレコードを生成する。対象単語抽出手段３２は、生成したレコードを、単語情報データ１５ａに出力する。
【００７５】
すべての構成要素および単語について、ステップＳ２０３ないしステップＳ２０９の処理が終了すると、対象単語抽出手段３２による対象単語抽出処理は終了する。
【００７６】
次に、単語評価手段３３を説明する。単語評価手段３３は、単語情報データ１５ａの各単語について、容易度が低く距離が近い単語について修正優先度が高くなるように、単語の修正優先度を算出して、重み付き単語情報データ１７ａを出力する。ここで、単語の修正優先度とは、文書データ１１ａにおいて、単語の修正を必要とする度合いである。修正優先度が高い単語は、文書データ１１ａの理解容易度を向上させるために、作業者によって修正されることが好ましい。ここで、単語評価手段３３は、単語の容易度および流れとの距離だけではなく、単語の表示属性も考慮して、修正優先度を算出しても良い。
【００７７】
図１５を参照して、本発明の実施の形態に係る重み付き単語情報データ１７ａを説明する。図１５に示す重み付き単語情報データ１７ａは、図１１に示す単語情報データ１５ａと比べて、修正優先度および点数の項目を備えている点が異なる。この点数は、単語情報データ１５ａの各項目から算出される。図１５に示す例において、単語の修正優先度は、点数を降順にソートした順番である。
【００７８】
本発明の実施の形態において単語の修正優先度は、閲覧の流れＦに基づいて読み手の目にとまりやすい難しい単語ほど高く設定される。具体的には、単語の容易度が低く、想定閲覧座標からの距離が近く、出現位置が前半であり、文字サイズが大きく、文字の色が誘目度の高いほど、修正すべきであると考える。図１５に示す例では、修正すべき単語ほど点数が高くなるように、点数が設定される。また、修正すべき単語ほど、修正優先度の数値が小さくなるように設定される。
【００７９】
ここで、単語評価手段３３が、（１）単語の容易度、（２）想定閲覧座標からの距離、（３）出現位置、（４）文字サイズおよび（５）文字の色の各要素点を総合的に評価して、単語の修正優先度を決定する場合を説明する。
【００８０】
単語評価手段３３は、（１）単語の容易度について、Ｘ１＝１−容易度を設定する。単語評価手段３３は、（２）想定閲覧座標からの距離について、Ｘ２＝距離点を設定する。単語評価手段３３は、（３）出現位置について、Ｘ３＝位置点を設定する。単語評価手段３３は、（４）文字サイズについて、Ｘ４＝サイズ点を設定する。単語評価手段３３は、（６）文字の色について、Ｘ５＝誘目度点を設定する。ここで、距離点、位置点、サイズ点および誘目度点の各要素点は、単語情報データ１５ａの各データに基づいて、０から１の間の範囲内に換算されて設定される。この各要素点は、想定閲覧座標からの距離が近く、出現位置が前半であり、文字サイズが大きく、文字の色が誘目度の高いほど、１に近くなるように設定される。
【００８１】
単語評価手段３３は、これらＸ１〜Ｘ５の各要素点素店を用いて、式２により、単語の点数Ｙを算出することができる。
【００８２】
Ｙ＝２０×ΣＸｉ  （Ｉ＝１．．５）    ・・・（式２）
ここで、図１５に示す単語識別し「Ｗ１」の単語「ＬＡＮ」について、点数Ｙを算出するにあたり、各要素点が予め設定される。ここでは、各要素点が、（１）単語の容易度（＝０．７）について、Ｘ１＝１−０．７＝０．３、（２）閲覧順序との距離（＝近い）について、Ｘ２＝１点、（３）出現位置（＝前半）について、Ｘ３＝１点、（４）文字サイズ（＝普通）について、Ｘ４＝０．９点、（５）文字の色（＝黒）について、Ｘ５＝０．９点と設定されるとする。
【００８３】
この場合、点数Ｙは、２０×（（１−０．７）＋１＋１＋０．９＋０．９）＝８２点と算出される。この単語は、容易度が高い言葉であるが、読み手の目にとまる可能性が高いので、点数Ｙは高く算出される。ここでは、単語の容易度、距離点、位置点、サイズ点および誘目度点のすべてを考慮して点数Ｙを算出したが、この例に限られない。例えば、単語の容易度および距離点のみを使って点数Ｙを算出しても、読み手の閲覧の流れを考慮して、単語を評価することができる。また、単語の容易度、距離点、位置点、サイズ点および誘目度点をそれぞれ重み付けして、点数Ｙが算出されても良い。
【００８４】
単語評価手段３３は、このように算出した点数を、単語識別子「Ｗ１」の点数として、重み付き単語情報データ１７ａに出力する。単語評価手段３３は、単語情報データ１５ａのすべての単語について点数Ｙを算出すると、点数Ｙに基づいて降順にソートする。単語評価手段３３は、ソートされた順番に基づいて、修正優先度を付与する。単語評価手段３３は、単語と、この単語について算出した点数および修正優先度を対応づけて、重み付き単語情報データ１７ａに出力する。
【００８５】
図１６を参照して、本発明の実施の形態に係る単語評価手段３３による単語評価処理を説明する。
【００８６】
単語評価手段３３は、ステップＳ３０１において記憶装置１０から単語情報データ１５ａを読み出し、単語情報データ１５ａの各単語について、ステップＳ３０２を処理する。単語評価手段３３は、ステップＳ３０２について、単語情報データ１５ａの単語の点数を算出する。
【００８７】
単語情報データ１５ａのすべての単語について点数を算出すると、ステップＳ３０３において単語評価手段３３は、ステップＳ３０２で算出した点数に基づいて、修正優先度を付与する。ステップＳ３０３において単語評価手段３３は、単語と、ステップＳ３０２で算出した点数と、ステップＳ３０３で付与した修正優先度と、を対応づけて、重み付き単語情報データ１７ａに出力する。ここで単語評価手段３３は、単語情報データ１５ａの各項目も、対応づけて重み付き単語情報データ１７ａに出力しても良い。
【００８８】
次に、構成要素評価手段３４を説明する。構成要素評価手段３４は、単語の修正優先度に基づいて、構成要素ごとの修正優先度を算出し、重み付き構成要素情報データ１８ａを出力する。構成要素評価手段３４は、重み付き単語情報データ１７ａを参照して、文書データ１１ａの各対象単語の点数を取得する。構成要素評価手段３４は、構成要素情報データ１６ａを参照して、構成要素ごとに、当該構成要素に含まれる単語に対応する点数に基づいて、構成要素ごとの点数を算出する。
【００８９】
重み付き構成要素情報データ１８ａは、図１７に示すように、構成要素の識別子と、当該構成要素に含まれる単語の識別子と、修正優先度と、点数とを対応づけたデータである。図１７に示す重み付き構成要素情報データ１８ａは、図１２に示す構成要素情報データ１６ａと比べて、修正優先度および点数の項目を備えている点が異なる。この点数は、重み付き単語情報データ１７ａの点数から算出される。図１７に示す例において、単語の修正優先度は、点数を降順にソートした順番である。
【００９０】
構成要素ごとの点数の算出方法として、構成要素に含まれるすべての対象単語の点数を加算した点数を、構成要素ごとの点数とする方法がある。この構成要素ごとに算出された点数を用いて、構成要素評価手段３４は、例えば、構成要素ごとの点数が高いほどこの構成要素の修正優先度が高くなるように、構成要素ごとの修正優先度を算出する。
【００９１】
図１８を参照して、構成要素評価手段３４による構成要素評価処理を説明する。構成要素評価手段３４は、ステップＳ４０１において記憶装置１０から構成要素情報データ１６ａを読み出すとともに、ステップＳ４０２において重み付き単語情報データ１７ａを読み出す。次に構成要素評価手段３４は、文書データ１１ａの各構成要素について、ステップＳ４０３およびステップＳ４０４の処理を繰り返す。
【００９２】
ステップＳ４０３において構成要素評価手段３４は、構成要素情報データ１６ａから当該構成要素に含まれるすべての単語の識別子を取得するとともに、重み付き単語情報データ１７ａからこれらの単語の点数を取得する。ステップＳ４０４において、構成要素評価手段３４は、ステップＳ４０３で取得した単語の点数の合計を、当該構成要素の点数とする。
【００９３】
すべての構成要素について点数を算出すると、ステップＳ４０５において構成要素評価手段３４は、ステップＳ４０４で算出した点数に基づいて、修正優先度を付与する。ステップＳ４０６において構成要素評価手段３４は、構成要素の識別子と、ステップＳ４０４で算出した点数と、ステップＳ４０５で付与した修正優先度と、を対応づけて、重み付き構成要素情報データ１８ａに出力する。
【００９４】
次に、出力手段３５を説明する。出力手段３５は、重み付き単語情報データ１７ａおよび重み付き構成要素情報データ１８ａに基づいた評価結果を、出力装置５０に出力して、作成者に閲覧させる手段である。出力手段３５による評価結果の出力方法として、様々な方法が考えられる。例えば、表データとして一覧表示する方法や、プレビュー画面に評価結果を重畳する方法などが考えられる。
【００９５】
評価結果を表データとして一覧表示する場合、出力手段３５は、図１５に示す重み付き単語情報データ１７ａや、図１８に示す重み付き構成要素情報データ１８ａを、表形式で、出力装置５０に表示する。
【００９６】
プレビュー画面に評価結果を表示する場合の表示画面の一例を、図１９および図２０を参照して説明する。この場合出力手段３５は、文書データ１１ａに、評価結果を重畳した評価結果データ１９ａを生成し、この評価結果データ１９ａを出力装置５０に出力する。
【００９７】
図１９は、出力手段３５が、背景色で修正優先度を表現した結果表示画面Ｐ１０１の一例である。図１９に示す例において出力手段３５は、評価対象の単語および構成要素について、修正優先度に合わせて背景をつけた評価結果データ１９ａを出力する。文書データ１１ａがＨＴＭＬ形式の場合、出力手段３５は、文書データ１１ａに基づいて、タグを使って背景色を設定した評価結果データ１９ａを出力する。出力手段３５は、修正優先度の高い単語および構成要素については、誘目度の高い背景を設定し、修正優先度が下がるに従って、誘目度の低い背景を設定する。出力手段３５は、特に修正の必要のない単語および構成要素については、背景を重畳しない。
【００９８】
出力手段３５は、評価結果データ１９ａに従って、文書データ１１ａのプレビュー画面にこれらの背景色を設定して表示する。従って、作成者は、背景色によって修正優先度を把握することができるので、プレビュー画面全体の流れを考慮しつつ、修正するべき項目を特定することができる。
【００９９】
図２０は、出力手段３５が、構成要素の修正優先度を、記号で表現した結果表示画面Ｐ１０２の一例である。図２０に示す例において出力手段３５は、評価対象の構成要素について、修正優先度に合わせて記号を付した評価結果データ１９ａを出力する。出力手段３５は、修正優先度の高い構成要素については、「×」の記号を設定し、修正優先度が低い構成要素について「○」を設定する。
【０１００】
出力手段３５は、評価結果データ１９ａに従って、文書データ１１ａのプレビュー画面にこれらの記号を付して表示する。このように修正優勢度を可視化することによって、作成者は、修正優先度を把握することができる。これにより作成者は、プレビュー画面全体の流れを考慮しつつ、修正するべき項目を特定したり、文書データ１１ａの改善に役立てることができる。また、図２０に示す例においては、文書データ１１ａ全体の修正優先度から算出された点数が表示されている。出力手段３５は例えば、すべての構成要素が「○」の場合、１００点と表示しても良い。なお、図１９および図２０を参照して説明した結果表示画面は一例であり、様々な結果表示画面が考えられる。
【０１０１】
本発明の実施の形態に係る文書生成支援装置１は、作成者が想定する読み手の閲覧の流れを指定することにより、文書データのうち、作成者が意図する、読ませたい範囲を指定する。このように指定された、作成者の想定する読み手の閲覧の流れを考慮して、文書生成支援装置１は、読み手が理解しやすいか否かについて、文書データに含まれる単語や構成要素を個々に評価する。これにより文書生成支援装置１は、作成者に、読み手の理解に障害となるような単語や構成要素を指摘することができる。作成者は、文書生成支援装置１によって指摘された単語や構成要素を修正することにより、読み手が理解しやすい文書データを生成することができる。
【０１０２】
また本発明の実施の形態に係る文書生成支援装置１は、読み手の閲覧の流れを考慮することにより、文書データ１１ａ中の構成要素の単位で、修正優先度を決定することができる。従って文書生成支援装置１は、限られた紙面において表現された文書データについても、優先的に改善箇所を指摘することができる。
【０１０３】
本発明の実施の形態に係る文書生成支援装置１は、読み手が理解しやすいか否かに関する文書データの評価を、コンピュータ処理により自動化することができる。これにより、専門家や被験者が文書データを確認する必要がないので、文書データの生成のコストを大幅に削減することができる。
【０１０４】
このように本発明の実施の形態に係る文書生成支援装置１は、理解容易性の高い文書データの生成を支援することができる。
【０１０５】
（変形例）
ここで、閲覧順序取得手段３１の変形例に係る閲覧順序取得手段３１ａを説明する。本発明の実施の形態において閲覧順序取得手段３１は、作成者に、入力装置４０を使って閲覧の流れＦの軌跡を入力させたが、閲覧順序取得手段３１ａは、作成者に、構成要素ごとの閲覧の順序を入力させる場合を説明する。
【０１０６】
作成者は、図２２に示すように、文書データ１１ａの構成要素ごとに示した想定する閲覧の流れを入力する。図２２に示す例では、まず、タイトルの「取扱説明書」を読ませ、次に、「概要」、「手順１」、「手順２」および「手順３」の順で、閲覧を想定していることを示す。「概要」、「手順１」、「手順２」および「手順３」の後続の括弧には、図３に示すソースデータの＜ｐ＞から＜／ｐ＞で区切られる文字列が入力される。ここで、この閲覧順序の入力方法は、図２２に示す例に限らない。閲覧順序取得手段３１ａが、構成要素の単位で、作成者が想定する読み手の閲覧の流れの順序がわかれば、どのように入力されても構わない。
【０１０７】
このように閲覧の流れが入力されると、閲覧順序取得手段３１ａは、閲覧順序データ１３ｂを生成する。閲覧順序データ１３ｂは、図６（ａ）に示すように、想定する閲覧の順序に従って、構成要素の識別子が列挙されたデータである。
【０１０８】
文書データ１１ａは、左から右に文字が流れる横書きである。そこで変形例においては、想定閲覧座標は、閲覧の流れＦを考慮した、読み手の目にとまりやすい座標として、各構成要素の左上端の座標とする。
【０１０９】
従って閲覧順序取得手段３１ａは、図２３に示すように、第１の構成要素Ｅ１の左上端の頂点を、第１の構成要素Ｅ１の想定閲覧座標Ｐ１とする。同様に閲覧順序取得手段３１ａは、第２の構成要素Ｅ２の想定閲覧座標Ｐ２、第３の構成要素Ｅ３の想定閲覧座標Ｐ３および第４の構成要素Ｅ４の想定閲覧座標Ｐ４を算出する。閲覧順序取得手段３１ａは、このように算出された想定閲覧座標Ｐ１ないしＰ４を、図７を参照して説明した想定閲覧座標データ１４ａとして記憶する。
【０１１０】
文書データ１１ａの形式によっても閲覧の流れも異なるので、想定閲覧座標は異なっても良い。例えば、文書データ１１ａが縦書き形式の場合、構成要素の右上端の頂点を、構成要素の想定座標としても良い。
【０１１１】
このように、想定閲覧の流れを決定する方法および想定閲覧座標を決定する方法として、様々な方法が考えられる。
【０１１２】
（その他の実施の形態）
上記のように、本発明の実施の形態および変形例によって記載したが、この開示の一部をなす論述および図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例および運用技術が明らかとなる。
【０１１３】
例えば、本発明の最良の実施の形態に記載した文書生成支援装置は、図１に示すように一つのハードウェア上に構成されても良いし、その機能や処理数に応じて複数のハードウェア上に構成されても良い。また、既存の情報処理システム上に実現されても良い。
【０１１４】
本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を含むことは勿論である。従って、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。
【符号の説明】
【０１１５】
１  文書生成支援装置
１０  記憶装置
１１  文書データ記憶部
１２  対象単語容易度データ記憶部
１３  閲覧順序データ記憶部
１４  想定閲覧座標データ記憶部
１５  単語情報データ記憶部
１６  構成要素情報データ記憶部
１７  重み付き単語情報データ記憶部
１８  重み付き構成要素情報データ記憶部
１９  評価結果データ記憶部
３０  中央処理制御装置
３１  閲覧順序取得手段
３２  対象単語抽出手段
３３  単語評価手段
３４  構成要素評価手段
３５  出力手段
４０  入力装置
５０  出力装置
【図１】
0005466197.tif 000002
【図２】
0005466197.tif 000003
【図３】
0005466197.tif 000004
【図４】
0005466197.tif 000005
【図５】
0005466197.tif 000006
【図６】
0005466197.tif 000007
【図７】
0005466197.tif 000008
【図８】
0005466197.tif 000009
【図９】
0005466197.tif 000010
【図１０】
0005466197.tif 000011
【図１１】
0005466197.tif 000012
【図１２】
0005466197.tif 000013
【図１３】
0005466197.tif 000014
【図１４】
0005466197.tif 000015
【図１５】
0005466197.tif 000016
【図１６】
0005466197.tif 000017
【図１７】
0005466197.tif 000018
【図１８】
0005466197.tif 000019
【図１９】
0005466197.tif 000020
【図２０】
0005466197.tif 000021
【図２１】
0005466197.tif 000022
【図２２】
0005466197.tif 000023
【図２３】
0005466197.tif 000024