(57)【要約】【課題】ユーザ毎に用語の難易度を精度よく推定することができるようにする。【解決手段】生成確率推定部３２により、複数の文書からなる文書集合に基づいて、トピックモデルに従って、複数のトピックの各々での用語の生成されやすさを示す生成確率を推定する。そして、仮想文書生成部３４０によって、ユーザが既知である用語の各々が、文書集合における用語の出現頻度に応じて出現するように、仮想文書を生成する。仮想文書確率推定部３４１により、生成確率に基づいて、仮想文書と複数のトピックの各々との関連度合いを示す確率分布である仮想文書確率分布を算出する。用語難易度推定部３５により、生成確率と、仮想文書確率分布とに基づいて、推定対象の用語の各々について、トピック毎に、トピックでの用語の生成確率と仮想文書におけるトピックの確率との積を算出して足し合わせることにより、用語の難易度に関するスコアを推定する。【選択図】図１
2014215969.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生成確率推定手段、仮想文書生成手段、仮想文書確率推定手段、及び用語難易度推定手段を含む用語難易度推定装置における用語難易度推定方法であって、
前記生成確率推定手段によって、複数の文書からなる文書集合に基づいて、トピックモデルに従って、難易度推定対象の用語の各々について、複数のトピックの各々での前記用語の生成されやすさを示す生成確率を推定するステップと、
前記仮想文書生成手段によって、前記難易度推定対象の用語のうちの少なくとも１つについて入力された、ユーザが既知である用語の各々が、前記文書集合における前記用語の出現頻度に応じて出現するように、仮想文書を生成するステップと、
前記仮想文書確率推定手段によって、前記生成確率推定手段によって推定された前記生成確率に基づいて、前記仮想文書と前記複数のトピックの各々との関連度合いを示す確率分布である仮想文書確率分布を算出するステップと、
前記用語難易度推定手段によって、前記生成確率推定手段によって推定された生成確率と、前記仮想文書確率推定手段によって算出された仮想文書確率分布とに基づいて、前記推定対象の用語の各々について、前記トピック毎に、前記トピックでの前記用語の生成確率と前記仮想文書における前記トピックの確率との積を算出して足し合わせることにより、前記用語の難易度に関するスコアを推定するステップと、
を含む用語難易度推定方法。
【請求項２】
前記仮想文書確率推定手段によって仮想文書確率分布を算出するステップは、前記生成確率推定手段によって推定された前記生成確率に基づいて、前記仮想文書に出現する前記用語の各々が、前記複数のトピックの各々のうちいずれのトピックに属するかを計算し、前記用語の各々について計算された前記用語が属するトピックに基づいて、前記仮想文書と前記複数のトピックの各々との関連度合いを示す確率分布である仮想文書確率分布を算出する請求項１記載の用語難易度推定方法。
【請求項３】
複数の文書からなる文書集合に基づいて、トピックモデルに従って、難易度推定対象の用語の各々について、複数のトピックの各々での前記用語の生成されやすさを示す生成確率を推定する生成確率推定手段と、
前記難易度推定対象の用語のうちの少なくとも１つについて入力された、ユーザが既知である用語の各々が、前記文書集合における前記用語の出現頻度に応じて出現するように、仮想文書を生成する仮想文書生成手段と、
前記生成確率推定手段によって推定された前記生成確率に基づいて、前記仮想文書と前記複数のトピックの各々との関連度合いを示す確率分布である仮想文書確率分布を算出する仮想文書確率推定手段と、
前記生成確率推定手段によって推定された生成確率と、前記仮想文書確率推定手段によって算出された仮想文書確率分布とに基づいて、前記推定対象の用語の各々について、前記トピック毎に、前記トピックでの前記用語の生成確率と前記仮想文書における前記トピックの確率との積を算出して足し合わせることにより、前記用語の難易度に関するスコアを推定する用語難易度推定手段と、
を含む用語難易度推定装置。
【請求項４】
前記仮想文書確率推定手段は、前記生成確率推定手段によって推定された前記生成確率に基づいて、前記仮想文書に出現する前記用語の各々が、前記複数のトピックの各々のうちいずれのトピックに属するかを計算し、前記用語の各々について計算された前記用語が属するトピックに基づいて、前記仮想文書と前記複数のトピックの各々との関連度合いを示す確率分布である仮想文書確率分布を算出する請求項３記載の用語難易度推定装置。
【請求項５】
請求項１又は２記載の用語難易度推定方法を構成する各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、用語難易度推定方法、装置、及びプログラムに関し、特に、用語の難易度を推定する用語難易度推定方法、装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、用語の難易度は、用語に対して任意の数値が付与されているものや、任意の順番に並べられているような、すべての人に対して共通な難易度を考慮するものが多かった（非特許文献１）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】天野成照、「頭の中に単語はいくつある？」、情報処理Ｖｏｌ．３７ Ｎｏ．４、 １９９６-４-１５、ｐ351-354
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、専門用語等の難易度は、そのような数値がついているものがほとんどなく、またユーザによって、あるトピックには詳しいが、他のトピックについては詳しくはないといったことがしばしばあるため、ユーザにとっての用語の難易度とすべての人に共通な難易度には違いがあるという問題がある。
【０００５】
本発明は、上記の事情を鑑みてなされたもので、ユーザ毎に用語の難易度を精度よく推定することができる用語難易度推定方法、装置、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の目的を達成するために本発明に係る用語難易度推定方法は、生成確率推定手段、仮想文書生成手段、仮想文書確率推定手段、及び用語難易度推定手段を含む用語難易度推定装置における用語難易度推定方法であって、前記生成確率推定手段によって、複数の文書からなる文書集合に基づいて、トピックモデルに従って、難易度推定対象の用語の各々について、複数のトピックの各々での前記用語の生成されやすさを示す生成確率を推定するステップと、前記仮想文書生成手段によって、前記難易度推定対象の用語のうちの少なくとも１つについて入力された、ユーザが既知である用語の各々が、前記文書集合における前記用語の出現頻度に応じて出現するように、仮想文書を生成するステップと、前記仮想文書確率推定手段によって、前記生成確率推定手段によって推定された前記生成確率に基づいて、前記仮想文書と前記複数のトピックの各々との関連度合いを示す確率分布である仮想文書確率分布を算出するステップと、前記用語難易度推定手段によって、前記生成確率推定手段によって推定された生成確率と、前記仮想文書確率推定手段によって算出された仮想文書確率分布とに基づいて、前記推定対象の用語の各々について、前記トピック毎に、前記トピックでの前記用語の生成確率と前記仮想文書における前記トピックの確率との積を算出して足し合わせることにより、前記用語の難易度に関するスコアを推定するステップと、を含む。
【０００７】
本発明に係る用語難易度推定装置は、複数の文書からなる文書集合に基づいて、トピックモデルに従って、難易度推定対象の用語の各々について、複数のトピックの各々での前記用語の生成されやすさを示す生成確率を推定する生成確率推定手段と、前記難易度推定対象の用語のうちの少なくとも１つについて入力された、ユーザが既知である用語の各々が、前記文書集合における前記用語の出現頻度に応じて出現するように、仮想文書を生成する仮想文書生成手段と、前記生成確率推定手段によって推定された前記生成確率に基づいて、前記仮想文書と前記複数のトピックの各々との関連度合いを示す確率分布である仮想文書確率分布を算出する仮想文書確率推定手段と、前記生成確率推定手段によって推定された生成確率と、前記仮想文書確率推定手段によって算出された仮想文書確率分布とに基づいて、前記推定対象の用語の各々について、前記トピック毎に、前記トピックでの前記用語の生成確率と前記仮想文書における前記トピックの確率との積を算出して足し合わせることにより、前記用語の難易度に関するスコアを推定する用語難易度推定手段と、を含んで構成されている。
【０００８】
また、本発明に係る前記仮想文書確率推定手段は、前記生成確率推定手段によって推定された前記生成確率に基づいて、前記仮想文書に出現する前記用語の各々が、前記複数のトピックの各々のうちいずれのトピックに属するかを計算し、前記用語の各々について計算された前記用語が属するトピックに基づいて、前記仮想文書と前記複数のトピックの各々との関連度合いを示す確率分布である仮想文書確率分布を算出するようにすることができる。
【０００９】
本発明に係るプログラムは、本発明の用語難易度推定方法を構成する各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１０】
以上説明したように、本発明の用語難易度推定方法、装置、及びプログラムによれば、難易度推定対象の用語の各々についてトピックの各々での用語の生成されやすさを示す生成確率を推定し、ユーザが既知である用語の各々に基づき仮想文書を生成し、生成確率に基づいて、仮想文書と複数のトピックの各々との関連度合いを示す確率分布である仮想文書確率分布を算出し、生成確率と、仮想文書確率分布とに基づいて、推定対象の用語の各々について、用語の難易度に関するスコアを推定することにより、ユーザ毎に用語の難易度を精度よく推定することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態に係る用語難易度推定装置の一構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る用語難易度推定装置の処理の内容を説明するための説明図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る用語難易度推定装置の処理の内容を説明するための説明図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る用語難易度推定装置おける生成確率推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態に係る用語難易度推定装置おける用語難易度推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
＜用語難易度推定装置のシステム構成＞
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
図１は、本発明の実施の形態に係る用語難易度推定装置１０を示すブロック図である。この用語難易度推定装置１０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する生成確率推定処理ルーチン及び用語難易度推定処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。
【００１３】
本実施の形態に係る用語難易度推定装置１０は、図１に示すように、入力部１と、提示部２と、演算部３と、出力部４とを備えている。
【００１４】
入力部１は、第１入力部１１と、第２入力部１２とを備えている。
【００１５】
第１入力部１１は、用語難易度の推定対象のユーザの入力を受け付ける。具体的には、第１入力部１１は、後述する提示部２によって提示された用語リストについて、ユーザが各用語を知っているか否かの情報の入力を受け付ける。
【００１６】
第２入力部１２は、複数の文書からなる大規模テキスト集合の入力を受け付ける。また、第２入力部１２は、後述する専門用語辞書データベース３１に格納される難易度推定対象の用語のリストの入力を受け付ける。
【００１７】
提示部２は、後述するユーザ情報取得部３３によって選択された用語リストをユーザに提示する。
【００１８】
演算部３は、大規模テキストデータベース３０と、専門用語辞書データベース３１と、生成確率推定部３２と、ユーザ情報取得部３３と、トピック適応部３４と、用語難易度推定部３５とを備えている。
【００１９】
大規模テキストデータベース３０には、第２入力部１２により受け付けた大規模テキスト集合が格納される。
【００２０】
専門用語辞書データベース３１には、第２入力部１２により入力を受け付けた用語のリストが格納される。専門用語辞書データベース３１には、図２（Ａ）に示すような、難易度推定対象の用語のリストが格納されている。上記図２（Ａ）には、難易度推定対象の用語の一例としてスポーツ用語を示す。
【００２１】
生成確率推定部３２は、大規模テキストデータベース３０に格納されている大規模テキスト集合に基づいて、トピックモデルに従って、難易度推定対象の用語の各々について、トピックの各々での用語の生成されやすさを示す生成確率を推定する。
【００２２】
ここで、トピックモデルとは、文書がトピック（話題）に基づいて生成される過程を確率的に表現したモデルである。トピックモデルとしては、ＬＤＡ（ＬＤＡ：Latent Dirichlet Allocation（参考文献 David M. Blei、他２名「Latent dirichlet allocation」を参照））や、ＰＬＳＡ（ＰＬＳＡ：Probabilistic latent semantic analysis（参考文献 Thomas Hofmann、「Probabilistic Latent Semantic Indexing」を参照））などの手法がある。トピックモデルを用いることにより、文書のトピックと、トピックに属する単語を推定することができる。本実施の形態では、トピックモデルとしてＬＤＡを用いる。
【００２３】
生成確率推定部３２によるトピックでの用語の生成確率の推定結果により、例えば、同じ文書内で使われる確率が高く似た意味を持つ単語の集まり、例えばトピックがスポーツに関するトピックであれば、「野球」「サッカー」「ボール」などの単語が出やすいことなどが推定される。
【００２４】
本実施の形態では、あるトピックでどの用語が生成されやすいかを計算する計算方法の一例として、Gibbsサンプリング（参考文献（T.L.Griffiths and M. Steyvers、「Finding scientific topics」、Proc．of the National Academy of Sciences of the United States of America,vol.101、2004、p5228-5235）を参照）を用いた。
生成確率推定部３２は、大規模テキスト集合のテキスト中のｉ番目の単語ｗｉについて、以下の（１）式に従って算出される、ｉ番目の単語ｗｉが属する各トピックの確率分布に従って、サンプリングを行い、ｉ番目の単語ｗｉが属するトピックを決定する。なお、記号の後ろに付された「＾」は、当該記号が行列または多次元配列またはベクトルであることを示す。
【００２５】
【数１】
2014215969.tif 000003
【００２６】
ｚｉは、ｉ番目の単語が属するトピック、ｊはトピック番号、ｚ−i＾は、各単語のトピックの集合ｚ＾からｚｉを除いたものを表している（ｚ−i＾＝[ｚ１，ｚ２，・・・，ｚｉ−１，ｚｉ＋１，・・・，ｚＴ]）。また、ｗ＾（＝[ｗ１，ｗ２，・・・，ｗｉ，・・・，ｗｎ]）は単語系列であり、ｗｉは文書ｄｉに属する単語であり、αは各文書のトピック分布を表すディリクレ分布のハイパーパラメータであり、βは各トピックの単語分布を表すディリクレ分布のハイパーパラメータであり、Ｗは総語彙数であり、Ｔは総トピック数である。
また、
【００２７】
【数２】
2014215969.tif 000004
【００２８】
は、i番目の単語に対する現在の割り当てを除き、大規模テキスト集合においてi番目の単語と同じ単語ｗｉにトピックｊが割り当てられた回数を示す。また、
【００２９】
【数３】
2014215969.tif 000005
【００３０】
は、i番目の単語に対する現在の割り当てを除き、大規模テキスト集合において単語がトピックｊに割り当てられた総回数を示す。また、
【００３１】
【数４】
2014215969.tif 000006
【００３２】
は、i番目の単語に対する現在の割り当てを除き、文書ｄｉでトピックｊに割り当てられた単語数を示す。また、
【００３３】
【数５】
2014215969.tif 000007
【００３４】
は、i番目の単語を除き、文書ｄｉでの総単語数を示す。
【００３５】
生成確率推定部３２は、上記のサンプリングによって得られた、大規模テキスト集合のテキスト中の各単語についてのトピックのサンプル結果から、難易度推定対象の用語の各々について、各トピックｊでの当該用語ｗの生成確率＾φｊ（ｗ）を計算する。トピックｊが選択されたときに単語ｗが生成される確率の推定量＾φｊ（ｗ）は、以下の（２）式によって求められる。難易度推定対象の用語の各々について、トピックｊが選択されたときに用語が生成される確率を足し合わせた値が１となるように正規化する。また、文書ｄが持つトピックｊの確率の推定量＾θｊ（ｄ）は、以下の（３）式によって求められる。なお、記号の前に付された「＾」は、当該記号が推定量であることを示す。
【００３６】
【数６】
2014215969.tif 000008
【００３７】
ここで、図２（Ａ）に示す用語リストの用語の各々が、難易度推定対象の用語として専門用語辞書データベース３１に格納されている場合に、上記の生成確率を推定する手法を適用した場合について説明する。
【００３８】
生成確率の推定結果を、図２（Ｂ）に示す。ここでは、難易度推定対象の用語をスポーツ用語として、トピックが２つである場合を考える。サッカーに関する文書には、サッカー用語がたくさん含まれていて、サッカー用語がたくさん含まれている文書はサッカーの文書である可能性が高いという観点から、文書のトピックを求め、あるトピックでどの用語が生成されやすいかを計算する。上記図２（Ｂ）に示ように、トピック１で生成される確率として、ピッチャーは０．３５、バントは０．２５となる。
また、図２（Ｂ）に示す確率は、それぞれのトピックでの用語の生成されやすさの指標であるため、例えばトピック１でのすべての用語の生成確率を足すと１になる。
【００３９】
ユーザ情報取得部３３は、専門用語辞書データベース３１に格納されている用語のリストのうち少なくとも１つの用語からなる用語リストを選択し、提示部２によって当該用語リストをユーザに提示して、ユーザが各用語を既知であるか否かの情報を取得する。
具体的には、ユーザ情報取得部３３は、提示部２によって、ユーザに用語のリストのうちの少数の用語を見せ、知っている単語と知らない単語に分けてもらう。例えば、上記図２（Ａ）に示す用語のリストのうち、ピッチャーとキーパーについて、ユーザＡ、Ｂに知っているかどうかを聞いた結果を図２（Ｃ）に示す。
【００４０】
トピック適応部３４は、ユーザ情報取得部３３によって取得されたユーザの知っている用語と、生成確率推定部３２で推定した生成確率とに基づいて、各々のトピックに対する重みを計算する。トピック適応部３４は、仮想文書生成部３４０と、仮想文書確率推定部３４１とを備えている。
【００４１】
仮想文書生成部３４０は、ユーザ情報取得部３３によって取得された情報に基づいて、ユーザが既知である用語の各々が、大規模テキスト集合における用語の出現頻度に応じて出現するように、仮想文書ｈを生成する。すなわち、仮想文書生成部３４０は、大規模テキストデータベース３０に格納されている大規模テキスト集合の事前分布（頻度）に対応した仮想文書ｈを生成する。
【００４２】
仮想文書確率推定部３４１は、生成確率推定部３２によって推定された生成確率に基づいて、仮想文書生成部３４０によって生成された仮想文書ｈと複数のトピックの各々との関連度合いを示す確率分布である仮想文書確率分布を算出する。
具体的には、仮想文書確率推定部３４１は、オンライン適応（参考文献（中村明、速水悟、「ＬＤＡの文脈長最適化によるトピック依存Ｎ−ｇｒａｍの高精度化」、言語処理学会 第１６回年次大会発表論文集、2010年3月、ｐ808-811）を参照）を用いて、仮想文書確率分布を算出する。
より詳細には、生成確率推定部３２によって推定された上記（２）式の＾φｊ（ｗ）を用いて、上記（１）式の右辺の前半部分
【００４３】
【数７】
2014215969.tif 000009
【００４４】
を上記（２）式の＾φｊ（ｗ）に置き換えて、（１’）式とする。そして、（１’）式に従って、Gibbsサンプリングによって、仮想文書ｈ中の各単語が属するトピックをサンプリングして決定する。サンプリングの結果に基づいて計算される
【００４５】
【数８】
2014215969.tif 000010
【００４６】
に基づいて、各トピックｊについて、上記（３）式に従って、仮想文書ｈが持つトピックｊの確率である仮想文書確率の推定量＾θｊ（ｈ）を算出する。
【００４７】
トピック適応部３４の処理について、図３を示して説明する。
【００４８】
図３に示すように、ユーザＡに注目した場合に、上記図２（Ｃ）でユーザＡが知っている用語は「ピッチャー」である。従って、仮想文書生成部３４０によって、大規模テキスト集合内の「ピッチャー」の出現頻度に応じて、仮想文書ｈを生成する。上記図３では、大規模テキスト集合内に「ピッチャー」は４回出現したので、「ピッチャー」が４回出現する仮想文書ｈが生成される。ユーザＡが知っている用語が、「ピッチャー」と「バッター」である場合、「ピッチャー」と「バッター」が大規模テキスト集合内の頻度の数だけ出現する仮想文書が生成される。
【００４９】
次に、仮想文書確率推定部３４１によって、生成確率推定部３２で計算されたあるトピックでの用語の生成確率を用いて、仮想文書ｈに出現する各用語がどのトピックから生成されたのかをサンプリングにより計算し、各トピックｊについての仮想文書ｈが持つトピックｊの確率である仮想文書確率分布を算出する。上記図３では、トピック１とトピック２では、「ピッチャー」が生成されやすいのはトピック１なので、仮想文書ｈはトピック１の確率が大きくなると計算される。
【００５０】
用語難易度推定部３５は、生成確率推定部３２によって推定された生成確率と、仮想文書確率推定部３４１によって算出された仮想文書確率分布とに基づいて、推定対象の用語の各々について、トピック毎に、当該トピックでの用語の生成確率と仮想文書ｈにおける当該トピックの確率との積を算出して足し合わせることにより、用語の難易度に関するスコアを推定する。すなわち、用語難易度推定部３５は、仮想文書ｈが持つ仮想文書確率をトピックの重みとして、用語の難易度に関するスコアを算出する。
【００５１】
例えば、上記図３の例では、「ピッチャー」の生成確率がトピック１だと０．３５、トピック２だと０．０５であり、トピックの重みが０．８と０．２のため、「ピッチャー」の難易度に関するスコアは０．３５×０．８＋０．０５×０．２＝０．２９となる。ほかの用語も同様に計算する。なお、本実施の形態では、難易度に関するスコアが高いほど、難易度が低いことを示している。
【００５２】
出力部４は、用語難易度推定部３５によって推定された各用語の難易度を、結果として出力する。
【００５３】
＜用語難易度推定装置の作用＞
次に、本実施の形態に係る用語難易度推定装置１０の作用について説明する。 
[生成確率推定処理ルーチン]
まず、複数の文書からなる大規模テキスト集合が用語難易度推定装置１０に入力されると、用語難易度推定装置１０によって、入力された大規模テキスト集合が、大規模テキストデータベース３０へ格納される。また、難易度推定対象の用語のリストが、用語難易度推定装置１０に入力されると、用語難易度推定装置１０によって、入力された用語のリストが、専門用語辞書データベース３１へ格納される。そして、用語難易度推定装置１０によって、図４に示す生成確率推定処理ルーチンが、実行される。
【００５４】
まず、ステップＳ１００において、生成確率推定部３２によって、大規模テキストデータベース３０に格納されている大規模テキスト集合を読み出す。
【００５５】
次に、ステップＳ１０２において、生成確率推定部３２によって、専門用語辞書データベース３１に格納されている難易度推定対象の用語のリストを読み出す。
【００５６】
ステップＳ１０４において、生成確率推定部３２によって、大規模テキスト集合のテキスト中のｉ番目の単語ｗｉの各々について、上記（１）式に従って算出される、ｉ番目の単語ｗｉが属する各トピックの確率分布に従ってサンプリングを行い、ｉ番目の単語ｗｉが属するトピックを決定する。
【００５７】
そして、ステップＳ１０６において、上記ステップＳ１０４でのサンプリングによって得られた、大規模テキスト集合のテキスト中の各単語についてのトピックのサンプル結果から、難易度推定対象の用語の各々について、各トピックｊでの当該用語ｗの生成確率＾φｊ（ｗ）を、上記（２）式に従って計算する。
【００５８】
ステップＳ１０８において、上記ステップＳ１０６で計算された難易度推定対象の用語の各々について、各トピックｊでの当該用語ｗの生成確率を結果として出力して、生成確率推定処理ルーチンを終了する。
【００５９】
[用語難易度推定処理ルーチン]
生成確率推定処理ルーチンによって、各トピックｊでの用語ｗの生成確率が推定されると、用語難易度推定装置１０によって、図５に示す用語難易度推定処理ルーチンが実行される。この用語難易度推定処理ルーチンは、推定対象のユーザ毎に実行される。
【００６０】
まず、ステップＳ２００において、専門用語辞書データベース３１に格納されている難易度推定対象の用語のリストを読み出す。
【００６１】
ステップＳ２０２において、ユーザ情報取得部３３によって、上記ステップＳ２００で読み出された用語のリストのうち少なくとも１つの用語からなる用語リストを選択し、提示部２によって当該用語リストをユーザに提示して、ユーザが各用語を既知であるか否かの情報を取得する。
【００６２】
ステップＳ２０４において、仮想文書生成部３４０によって、上記ステップＳ２０２で取得された情報に基づいて、ユーザが既知である用語の各々が、大規模テキスト集合における用語の出現頻度に応じて出現するように、仮想文書ｈを生成する。
【００６３】
ステップＳ２０６において、仮想文書確率推定部３４１によって、上記生成確率推定処理ルーチンで計算された生成確率を用いて、仮想文書ｈに出現する各用語がどのトピックから生成されたのかをサンプリングにより計算し、各トピックｊについての仮想文書ｈが持つトピックｊの確率である仮想文書確率分布を算出する。
【００６４】
ステップＳ２０８において、用語難易度推定部３５によって、上記生成確率推定処理ルーチンによって推定された生成確率と、上記ステップＳ２０６で算出された仮想文書確率分布とに基づいて、推定対象の用語の各々について、トピック毎に、当該トピックでの用語の生成確率と仮想文書ｈにおける当該トピックの確率との積を算出して足し合わせることにより、用語の難易度に関するスコアを推定する。
【００６５】
ステップＳ２１０において、出力部４によって、上記ステップＳ２０８で推定された各用語の難易度を結果として出力し、用語難易度推定処理ルーチンを終了する。
【００６６】
以上説明したように、本実施の形態に係る用語難易度推定装置によれば、難易度推定対象の用語の各々についてトピックの各々での用語の生成されやすさを示す生成確率を推定し、ユーザが既知である用語の各々に基づき仮想文書を生成し、生成確率に基づいて、仮想文書と複数のトピックの各々との関連度合いを示す確率分布である仮想文書確率分布を算出し、生成確率と、仮想文書確率分布とに基づいて、推定対象の用語の各々について、用語の難易度に関するスコアを推定することにより、ユーザ毎に用語の難易度を精度よく推定することができる。
【００６７】
また、ある分野における用語の難易度をユーザ毎に推定することができるため、ユーザカスタマイズなどのシステムの前処理として利用することができる。
【００６８】
また、ユーザの知っている少数の単語から、ユーザがどのトピックに詳しそうかを推測することにより、用語に対してユーザ毎に異なる難易度を付与することができる。
【００６９】
また、ある分野（スポーツ、コンピュータなどの広めの分野）の用語リストについて、用語のトピック情報（あるトピックでの用語の生成されやすさ）と、ユーザがどのトピックに詳しいのかの情報とに基づいて、ユーザ毎に用語の難易度を精度よく推定することができる。
【００７０】
また、大規模テキスト集合に基づくトピックの各々での難易度推定対象の用語の生成されやすさを示す生成確率（あるトピックでの用語の生成されやすさ（頻度）が反映）と、ユーザが既知である用語の各々に基づき生成された仮想文書がどのトピックに属するかの確率分布を表す仮想文書確率分布（ユーザがどのトピック詳しいのかの情報（トピック情報）が反映）とに基づいて用語の難易度が推定されるため、ユーザ毎に用語の難易度を精度よく推定することができる。
【００７１】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００７２】
例えば、本実施の形態では、ユーザ情報取得部３３によって、用語リストのうちの少数の用語をユーザに提示して、ユーザの知っている用語の情報を取得する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、例えばユーザに知っている少数の単語を入力してもらい、難易度推定対象の用語のリストのうちの、ユーザの知っている用語の情報を取得してもよい。あるいは、ユーザの書いた文書などの入力を受け付けて、難易度推定対象の用語のリストのうちの、ユーザの知っている用語の情報を取得してもよい。
【００７３】
また、本実施の形態では、トピックモデルとしてＬＤＡを用いる場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、各トピックにおける各用語の生成確率を推定することができるものであれば、他のトピックモデルを用いてもよい。
【００７４】
また、本実施の形態では、Gibbsサンプリングによって、各トピックにおける各用語の生成確率を推定する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、他の手法によって推定してもよい。
【００７５】
また、上述の用語難易度推定装置１０は、大規模テキストデータベース３０及び専門用語辞書データベース３１を備えている場合について説明したが、例えば大規模テキストデータベース３０及び専門用語辞書データベース３１が用語難易度推定装置１０の外部装置に設けられ、用語難易度推定装置１０は、外部装置と通信手段を用いて通信することにより、大規模テキストデータベース３０及び専門用語辞書データベース３１を参照するようにしてもよい。
【００７６】
上述の用語難易度推定装置１０は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【００７７】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００７８】
１     入力部
２     提示部
３     演算部
４     出力部
１０   用語難易度推定装置
１１   第１入力部
１２   第２入力部
３０   大規模テキストデータベース
３１   専門用語辞書データベース
３２   生成確率推定部
３３   ユーザ情報取得部
３４   トピック適応部
３５   用語難易度推定部
３４０ 仮想文書生成部
３４１ 仮想文書確率推定部
【図１】
2014215969.tif 000011
【図４】
2014215969.tif 000012
【図５】
2014215969.tif 000013
【図２】
2014215969.tif 000014
【図３】
2014215969.tif 000015