(57)【要約】【課題】単語の読みの馴染み度合いを表わす点数を精度よく計算することができるようにする。【解決手段】単語比較読み点数計算手段１１によって、入力単語表記及び入力単語読みのペアと、単語読み辞書データベース１２に記憶されている各単語エントリーの単語表記及び単語読みとを比較し、入力単語読みの馴染み度合いを表わす単語比較読み点数を計算する。文字比較読み点数計算手段１３によって、入力単語表記を構成する各文字の表記を含む文字エントリーを、文字読み辞書データベース１４から各々取り出し、入力単語表記と類似する文字列に対応する文字エントリーの組み合わせに含まれる各文字エントリーの文字読み点数に基づいて、入力単語読みの馴染み度合いを表わす文字比較読み点数を計算する。【選択図】図１
2014222412.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の単語の各々について、前記単語の表記文字列と、前記単語の読みを表わす文字列と、前記単語に対する前記単語の読みの馴染み度合いを表わす単語読み点数との組み合わせである単語エントリーを記憶した単語読み辞書データベースと、
複数の文字の各々について、前記文字と、前記文字の読みを表わす文字列と、前記文字に対する前記文字の読みの馴染み度合いを表わす文字読み点数との組み合わせである文字エントリーを記憶した文字読み辞書データベースと、
入力された採点対象の単語の表記文字列及び前記単語の読みを表す文字列のペアと、前記単語読み辞書データベースに記憶されている各単語エントリーの前記単語の表記文字列及び前記単語の読みを表す文字列とを比較し、前記採点対象の単語の表記文字列及び前記単語の読みを表す文字列のペアと類似する前記単語の表記文字列及び前記単語の読みを表す文字列を含む単語エントリーの前記単語読み点数に基づいて、前記採点対象の単語の読みの馴染み度合いを表わす単語比較読み点数を計算する単語比較読み点数計算手段と、
前記採点対象の単語の表記文字列を構成する各文字の表記を含む文字エントリーを、前記文字読み辞書データベースから各々取り出し、前記取り出した前記文字エントリーの組み合わせのうち、前記採点対象の単語の表記文字列と類似する文字列に対応する前記文字エントリーの組み合わせに含まれる各文字エントリーの前記文字読み点数に基づいて、前記採点対象の単語の読みの馴染み度合いを表わす文字比較読み点数を計算する文字比較読み点数計算手段と、
を含む単語読み採点装置。
【請求項２】
少なくとも一部の単語表記の各々に対して前記単語表記の読みを表わす文字列が付与されたテキストデータの集合である単語タグ付きコーパスを記憶した単語タグ付きコーパス記憶手段と、
前記単語タグ付きコーパス記憶手段に記憶された前記単語タグ付きコーパスにおける、前記単語表記及び前記単語表記の読みのペアの各々の出現回数を集計し、前記単語表記及び前記単語表記の読みのペアの各々について、前記ペアの出現回数に基づいて、前記ペアの前記単語に対する前記単語表記の読みの前記単語読み点数を計算し、前記ペアの各々について、前記単語表記、前記単語表記の読み、及び前記計算された前記単語読み点数の組み合わせである記単語エントリーを各々作成して、前記単語読み辞書データベースに格納する単語読み辞書作成手段と、
を更に含む請求項１記載の単語読み採点装置。
【請求項３】
少なくとも一部の文字の各々に対して前記文字の読みを表わす文字列が付与されたテキストデータの集合である文字タグ付きコーパスを記憶した文字タグ付きコーパス記憶手段と、
前記文字タグ付きコーパス記憶手段に記憶された前記文字タグ付きコーパスにおける、前記文字及び前記文字の読みのペアの各々の出現回数を集計し、前記文字及び前記文字の読みのペアの各々について、前記ペアの出現回数に基づいて、前記ペアの前記文字に対する前記文字の読みの前記文字読み点数を計算し、前記ペアの各々について、前記文字、前記文字の読み、及び前記計算された前記文字読み点数の組み合わせである前記文字エントリーを各々作成して、前記文字読み辞書データベースに格納する文字読み辞書作成手段と、
を更に含む請求項１又は２記載の単語読み採点装置。
【請求項４】
前記単語比較読み点数計算手段によって計算された前記単語比較読み点数と、前記文字比較読み点数計算手段によって計算された前記文字比較読み点数と、前記単語比較読み点数及び前記文字比較読み点数を組み合わせた総合読み点数との少なくとも一つを出力する採点手段を更に含む請求項１〜請求項３の何れか１項記載の単語読み採点装置。
【請求項５】
前記文字比較読み点数の数値範囲及び前記単語比較読み点数の数値範囲の組み合わせの各々に対応するテキストデータである採点メッセージを記憶した採点メッセージデータベースと、
前記単語比較読み点数計算手段によって計算された前記単語比較読み点数及び前記文字比較読み点数計算手段によって計算された前記文字比較読み点数の組み合わせに対応する前記採点メッセージを出力する採点手段と、
を更に含む請求項１〜請求項３の何れか１項記載の単語読み採点装置。
【請求項６】
複数の単語の各々について、前記単語の表記文字列と、前記単語の読みを表わす文字列と、前記単語に対する前記単語の読みの馴染み度合いを表わす単語読み点数との組み合わせである単語エントリーを記憶した単語読み辞書データベースと、複数の文字の各々について、前記文字と、前記文字の読みを表わす文字列と、前記文字に対する前記文字の読みの馴染み度合いを表わす文字読み点数との組み合わせである文字エントリーを記憶した文字読み辞書データベースと、を含む単語読み採点装置における単語読み採点方法であって、
単語比較読み点数計算手段によって、入力された採点対象の単語の表記文字列及び前記単語の読みを表す文字列のペアと、前記単語読み辞書データベースに記憶されている各単語エントリーの前記単語の表記文字列及び前記単語の読みを表す文字列とを比較し、前記採点対象の単語の表記文字列及び前記単語の読みを表す文字列のペアと類似する前記単語の表記文字列及び前記単語の読みを表す文字列を含む単語エントリーの前記単語読み点数に基づいて、前記採点対象の単語の読みの馴染み度合いを表わす単語比較読み点数を計算し、
文字比較読み点数計算手段によって、前記採点対象の単語の表記文字列を構成する各文字の表記を含む文字エントリーを、前記文字読み辞書データベースから各々取り出し、前記取り出した前記文字エントリーの組み合わせのうち、前記採点対象の単語の表記文字列と類似する文字列に対応する前記文字エントリーの組み合わせに含まれる各文字エントリーの前記文字読み点数に基づいて、前記採点対象の単語の読みの馴染み度合いを表わす文字比較読み点数を計算する
単語読み採点方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１〜請求項５の何れか１項記載の単語読み採点装置を構成する各手段として機能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、単語読み採点装置、方法、及びプログラムに係り、特に、単語の読みの馴染み度合いを表わす点数を計算する単語読み採点装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
日本では、名前に用いることができる文字の種類は戸籍法及び戸籍法施行規則で平仮名、片仮名、常用漢字、人名漢字に限定されている。
【０００３】
そのため、戸籍に関わる氏名の登録や参照の際に、正しい文字が使われているか確認することが必要であり、特許文献１のような人名の文字が適当であるか確認する手段が考案されている。
【０００４】
しかし、文字の組み合わせ方や文字数には限定がないため、自由に命名できる。
【０００５】
一方、法律に関わらない社会的・通俗的な基準を考慮して命名する親も見かけられる。例えば姓名を構成する文字の画数の組み合わせ方で命名の適否を判断する姓名判断には、自然法則的な確からしさは証明されていないが、姓名判断に関わる書籍を購入したり占い師に有償で相談し命名することも行われている。
【０００６】
また、人名辞典や子どもの命名法の書籍を参照し、生まれた季節・場所・出来事、有名人の名前、子どもへ願うイメージに関わる文字や漢字を用いた命名も行われている。
【０００７】
このような命名を支援する技術が様々ある。例えば特許文献２に記載の命名支援装置は、利用者が希望する条件に適合した名前を生成する発明であり、具体的には、あやかりたい漢字の意味や、有名人や物の名前を指定すると、関わる単語や文字を検索し、発音しやすい名前を生成することを特徴としている。
【０００８】
また、特許文献３に記載のタスク処理方法では、内部に有名人の名前や読みのランキング情報を内蔵しており、ランキングを考慮して人名を検索することを可能としている。
【０００９】
特許文献４に記載の名前の検索システムでは、上記特許文献４に記載の条件をネットワーク上のコンピュータに収納し、効率的・低価格で利用できる手段を発明として主張している。
【００１０】
上記の通り、命名において法的には用いられる文字の種類が制限されるのみで、それ以外は自由であるために、社会的に問題とされる命名や、子どもが改名したいと感じる命名が行われることがある。
【００１１】
例えば1983年、「悪魔」と命名された出生届けが提出され、届け人と市役所が争う事件があった。
【００１２】
この例では親が意図して命名を行っているが、親が意図しなくても、気づかず好ましくない単語自体やそれを含むような命名を行う場合がある。
【００１３】
それを防ぐ手段として、特許文献５の人名支援方法では、熟語とそれを人名として使うことの可否を記載したデータベースを内蔵し、入力された人名の文字列の組み合わせに熟語が含まれるか判定し、含まれる場合には、その情報を出力する。
【００１４】
また、特許文献６に記載の人名作成方法は、入力した人名の表記や読みと類似した人名を生成する方法であり、その際に、外国の人名として望ましくないかを判定する特徴を持つ。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１５】
【特許文献１】特開２００２−１４９９０５号公報
【特許文献２】特開昭５９−０２２１２４号公報
【特許文献３】特開平１１−２６５３９４号公報
【特許文献４】特開２００２−５５９９８号公報
【特許文献５】特許第４５３４９０８号公報
【特許文献６】特開平１１−２５９４６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
最近の命名の傾向の１つとして、名前の発音の良さを重視するあまり、構成する文字の読みとしてこれまで使われていない読み方をつけたり、名前から印象される異なる単語の読みをつけたりすることがある。
【００１７】
これらは、「キラキラネーム」、「DQNネーム」等と称されている。例えば、著名な芸能人が子の名前「心美」の読みを「ここみ」としているが、文字「心」の読みに「ここ」は主要な辞書でも見当たらず、適切であるか話題となった。
【００１８】
さらに別の著名芸能人の子の名前「宝冠」の読み「てぃあら」は、英訳語「tiara」の読みにちなんでおり、構成する文字の読みとの類似性が全く無い。
【００１９】
また、親が日本語としてあまり聞かない音の名前とするため、「瑠偉世」（るいせ）のような通常用いない文字の組み合わせの命名も行われている。
【００２０】
外国人の名前や映画・ドラマ・アニメ・ゲームの片仮名のキャラクター名を命名したいためのあて字であることが多い。
【００２１】
名前の読み方は、出生届に記載するが戸籍には登録されず、表記と異なり法的制限はない。そのため、上記のような名前の読み付与には法的な問題はないが、正しく読むことが容易ではない名前である時は、病院等での公共施設で、面識が無い人が正しく呼び出すことができない場合もあり、生活に支障がでることもある。
【００２２】
このような問題を避けるために、人名の読みが適当であるかを判定できる命名支援手段が期待される。
【００２３】
しかし、上記の特許文献２に記載の命名支援装置では、読みやすい名前を生成するが、利用者が希望する条件は、濁音や破裂音の数、母音と子音の組み合わせ方、同じ文字が連続するか等の発音のしやすさに関する条件であり、名前の表記文字列から推定しやすい読みを与えるものではない。
【００２４】
また、上記の特許文献３や特許文献５は、熟語や外国の人名について人名として用いることの適否をデータとして内蔵することで不適切な人名を避けることを特徴としているが、読みの適否を判定するための情報や手段は備えていないので、判定できない。
【００２５】
本発明は、単語の読みの馴染み度合いを表わす点数を精度よく計算することができる単語読み採点装置、方法、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】
【００２６】
上記の目的を達成するために、本発明の単語読み採点装置は、複数の単語の各々について、前記単語の表記文字列と、前記単語の読みを表わす文字列と、前記単語に対する前記単語の読みの馴染み度合いを表わす単語読み点数との組み合わせである単語エントリーを記憶した単語読み辞書データベースと、複数の文字の各々について、前記文字と、前記文字の読みを表わす文字列と、前記文字に対する前記文字の読みの馴染み度合いを表わす文字読み点数との組み合わせである文字エントリーを記憶した文字読み辞書データベースと、入力された採点対象の単語の表記文字列及び前記単語の読みを表す文字列のペアと、前記単語読み辞書データベースに記憶されている各単語エントリーの前記単語の表記文字列及び前記単語の読みを表す文字列とを比較し、前記採点対象の単語の表記文字列及び前記他の読みを表す文字列のペアと類似する前記単語の表記文字列及び前記単語の読みを表す文字列を含む単語エントリーの前記単語読み点数に基づいて、前記採点対象の単語の読みの馴染み度合いを表わす単語比較読み点数を計算する単語比較読み点数計算手段と、前記採点対象の単語の表記文字列を構成する各文字の表記を含む文字エントリーを、前記文字読み辞書データベースから各々取り出し、前記取り出した前記文字エントリーの組み合わせのうち、前記採点対象の単語の表記文字列と類似する文字列に対応する前記文字エントリーの組み合わせに含まれる各文字エントリーの前記文字読み点数に基づいて、前記採点対象の単語の読みの馴染み度合いを表わす文字比較読み点数を計算する文字比較読み点数計算手段と、を含んで構成されている。
【００２７】
また、本発明の単語読み採点方法は、複数の単語の各々について、前記単語の表記文字列と、前記単語の読みを表わす文字列と、前記単語に対する前記単語の読みの馴染み度合いを表わす単語読み点数との組み合わせである単語エントリーを記憶した単語読み辞書データベースと、複数の文字の各々について、前記文字と、前記文字の読みを表わす文字列と、前記文字に対する前記文字の読みの馴染み度合いを表わす文字読み点数との組み合わせである文字エントリーを記憶した文字読み辞書データベースと、を含む単語読み採点装置における単語読み採点方法であって、単語比較読み点数計算手段によって、入力された採点対象の単語の表記文字列及び前記単語の読みを表す文字列のペアと、前記単語読み辞書データベースに記憶されている各単語エントリーの前記単語の表記文字列及び前記単語の読みを表す文字列とを比較し、前記採点対象の単語の表記文字列及び前記他の読みを表す文字列のペアと類似する前記単語の表記文字列及び前記単語の読みを表す文字列を含む単語エントリーの前記単語読み点数に基づいて、前記採点対象の単語の読みの馴染み度合いを表わす単語比較読み点数を計算し、文字比較読み点数計算手段によって、前記採点対象の単語の表記文字列を構成する各文字の表記を含む文字エントリーを、前記文字読み辞書データベースから各々取り出し、前記取り出した前記文字エントリーの組み合わせのうち、前記採点対象の単語の表記文字列と類似する文字列に対応する前記文字エントリーの組み合わせに含まれる各文字エントリーの前記文字読み点数に基づいて、前記採点対象の単語の読みの馴染み度合いを表わす文字比較読み点数を計算する。
【００２８】
また、本発明のプログラムは、コンピュータを、上記の単語読み採点装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２９】
以上説明したように、本発明の単語読み採点装置、方法、及びプログラムによれば、採点対象の単語の表記文字列及び単語の読みを表す文字列のペアと類似する、単語の表記文字列及び単語の読みを表す文字列を含む単語エントリーの単語読み点数に基づいて、採点対象の単語の読みの馴染み度合いを表わす単語比較読み点数を計算し、採点対象の単語の表記文字列と類似する文字列に対応する文字エントリーの組み合わせに含まれる各文字エントリーの文字読み点数に基づいて、採点対象の単語の読みの馴染み度合いを表わす文字比較読み点数を計算することにより、単語の読みの馴染み度合いを表わす点数を精度よく計算することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の第１の実施の形態の単語読み採点装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】入力単語表記と入力単語読みの一例を示す図である。
【図３】単語読み辞書データベースの一例を示す図である。
【図４】入力単語表記及び入力単語読みと単語エントリーとの比較方法を説明するための図である。
【図５】文字読み辞書データベースの一例を示す図である。
【図６】入力単語読みと文字列との比較方法を説明するための図である。
【図７】本発明の第１の実施の形態の単語読み採点装置における単語読み採点処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図８】本発明の第２の実施の形態の単語読み採点装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図９】単語タグ付きコーパスの一例を示す図である。
【図１０】本発明の第２の実施の形態の単語読み採点装置における単語読み辞書データベース作成処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の第３の実施の形態の単語読み採点装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図１２】文字タグ付きコーパスの一例を示す図である。
【図１３】本発明の第３の実施の形態の単語読み採点装置における文字読み辞書データベース作成処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の第４の実施の形態の単語読み採点装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図１５】本発明の第５の実施の形態の単語読み採点装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図１６】採点メッセージデータベースの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
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。
【００３２】
＜システム構成＞
図１に示すように、本発明の第１の実施の形態に係る単語読み採点装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、後述する単語読み採点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（Read Only Memory）とを備えたコンピュータで構成されている。このコンピュータは、機能的には、図１に示すように、単語の読みの馴染み度合いを表す点数を計算する演算手段１と、種々のデータの入力を受け付ける入力手段２と、採点結果を出力する出力手段３と、を備えている。
【００３３】
入力手段２は、既知のキーボード、マウス、記憶装置などの入力器により実現され、入力データとして、単語読み採点装置１００の外部から、人名を表す単語表記である入力単語表記と、その読みを表す単語読みである入力単語読みとの組の入力を受け付ける。
【００３４】
図２に入力の一例を示す。この例では入力単語表記「心美」は常用漢字で構成されているが、人名に用いることができる漢字、平仮名、片仮名であればどのような文字で構成されていても構わない。
【００３５】
また、入力単語読み「ココミ」は片仮名で構成されているが、ひらがなやローマ字等、文字列から平易かつ曖昧性なく発音できるような文字列であれば、どのようなものであっても構わない。特に、入力単語表記の文字の読みとの関連性がないようなものであっても構わない。
【００３６】
演算手段１は、単語比較読み点数計算手段１１、単語読み辞書データベース１２、文字比較読み点数計算手段１３、文字読み辞書データベース１４、及び採点手段１５を含んだ構成で表すことができる。
【００３７】
単語比較読み点数計算手段１１は、入力手段２により受け付けた入力単語表記と入力単語読みの組を受け取る。単語比較読み点数計算手段１１は、単語読み辞書データベース１２を参照し、入力単語表記及び入力単語読みの組と、各単語エントリー中の単語表記及び単語読みとを比較する。
【００３８】
図３は、単語読み辞書データベース１２に記憶されている単語エントリーの一例である。単語読み辞書データベース１２は、複数の単語エントリーを記憶しており、それぞれの単語エントリーは、文字列である単語の表記、文字列である単語読み、及び数値である単語読み点数の組み合わせから構成される。
【００３９】
入力単語が人名である場合には、人名の表記であることが望ましいが、それ以外の単語であっても構わない。
【００４０】
また、単語の読みは、単語の表記から考えられる発音の１つを表した文字列であり、典型的な読みに限らず、例外的な読み、さらにはありあえない読みであっても構わない。
【００４１】
単語読みの文字列（平仮名、片仮名、ローマ字）は、入力単語読みと同様、文字列から平易かつ曖昧性なく発音できるような文字列であれば、どのようなものであっても構わない。
【００４２】
単語読み点数は上限と下限が決まった実数であり、数値が大きければ大きい程、その単語の読みの馴染みの度合いが高くなるものならば、どのようなものであっても構わない。以下の実施例では、単語読み点数の最大を100、最小を0として説明する。
【００４３】
なお、単語読み辞書データベース１２の単語読み点数の値を、予め個々の単語と単語読みに対応して設定した上で、単語読み採点装置１００に内蔵しておくことが必要であるが、例えば、非特許文献１（天野成昭, 近藤公久, 日本語の語彙特性, 第１巻, 三省堂 (1999).）に記載のようなデータベースの一部を用い、単語読み辞書データベースとして内蔵しておくことも可能である。
【００４４】
上記の非特許文献１のデータベースは、単語に対する馴染みの度合いである単語親密度を1から7までの7段階で入力する心理実験を通して収集したデータベースである。7が最も馴染みが高いことを表す数値であり、1が最も馴染みが無いことを表す数値である。
【００４５】
例えば、単語読み採点装置１００の外部で、このデータベースから単語表記、単語の読み、単語親密度を抽出し、個々の単語の単語親密度の大小と単語読み点数の大小が一致するように、各単語の単語親密度を単語読み点数に変換し、単語表記、単語読み、及び単語読み点数からなる単語エントリーを各単語について格納した単語読み辞書データベース１２を、単語読み採点装置１００に内蔵すれば良い。
【００４６】
単語親密度を単語読み点数に変換する式はいろいろと考えられるが、以下に、その一例を示す。
【００４７】
単語読み点数 = 100 ×  （単語親密度 - 1） / (7 - 1)
【００４８】
なお、本実施の形態では、単語読み辞書データベース１２を単語読み採点装置１００に内蔵する場合を例に説明しているが、単語読み辞書データベース１２を頻繁に変更する場合には、単語読み採点装置１００の外部に配置し、利用する前に読み込む形態としても本発明の実施上なんら問題が無い。
【００４９】
単語比較読み点数計算手段１１は、入力単語表記と類似した単語表記含む単語エントリーを、単語読み辞書データベース１２から各々取り出す。
【００５０】
単語エントリーの取り出し方は、単語読み採点装置１００内で予め指定しておく比較方法と取り出し条件に基づく。
【００５１】
比較方法としては、文字列の一致度が高い程似ているとする比較方法であればどのようなものであっても構わない。本実施の形態ではそのような方法の１つとして、レーベンシュタイン距離（参考文献（Daniel Jurafsky and James H.Martin: Speech and Laguage Processing, pp.74, Prentice Hall, 2009,）を参照）を用いた方法を説明する。
【００５２】
レーベンシュタイン距離とは、２つの文字列がどの程度異なっているかを示す数値である。一方の文字列に対する文字の挿入操作、削除操作、置換操作で、もう一方の文字列と一致できるとき、その操作回数がレーベンシュタイン距離である。以下では、挿入と削除のみの操作で距離を求めるものとする。
【００５３】
実施例の入力単語表記「心美」と上記図３の単語表記「敬心」を含む単語エントリーの場合、単語表記については、「心美」の文字「美」の削除、文字「敬」の挿入で、単語表記「敬心」と一致するので、レーベンシュタイン距離は２となる。
【００５４】
また、単語読みについては、入力単語読み「ココミ」と「ケイシン」については、全くの一致が無いために、３回の削除と４回の挿入操作で、距離は７となる。
【００５５】
本実施の形態では、単語表記と単語読みのペア間の距離を、単語表記と単語読みの距離の平均（２＋７）／２＝４．５として比較する方法を例に説明するが、単語表記と単語読みのペア間の距離を、乗算した値２×７＝１４や、いずれかの大きな値である距離７として比較する方法でもよく、表記と読みが一致するほど類似していることにつながる比較方法ならば、どのようなものであっても構わない。
【００５６】
単語読み辞書データベース１２中の各単語エントリーとの比較結果は図４の通りである。
【００５７】
本実施の形態では、単語読み点数計算手段１１が、上記平均の値が最も少ない単語エントリーの単語読み点数を、単語比較読み点数として採用する場合を例に説明する。
【００５８】
上記の例では、平均の値が2と最も小さな単語エントリー（単語表記「心愛」、単語読み「ココア」）の単語読み点数10が、単語比較読み点数となる。
【００５９】
なお、単語比較読み点数の計算方法としては、単語表記と読みのペア間の距離が一定値以下の単語エントリー全ての単語読み点数の平均を単語比較読み点数とする方法、単語表記と読みのペア間の距離が少ない順の一定数の単語エントリーの単語読み点数の平均とする方法など、表記と読みのペアが類似した単語エントリーの単語読み点数が反映される単語読み比較点数の計算方法であるならば、どのようなものであっても構わない。
【００６０】
文字比較読み点数計算手段１３は、入力手段２により受け付けた入力単語表記と入力単語読みの組を受け取る。文字比較読み点数計算手段１３は、入力単語表記及び入力単語読みの組と、文字読み辞書データベース１４の各文字エントリーとを比較し、文字比較読み点数を計算する。
【００６１】
図５は、文字読み辞書データベース１４に記憶されている文字エントリーの一例である。
【００６２】
文字読み辞書データベース１４には、複数の文字エントリーが記憶されており、それぞれの文字エントリーは、文字、文字列である文字読み、及び数値である文字読み点数の組み合わせから構成される。
【００６３】
入力単語が人名である場合には、人名の表記を構成する文字であることが望ましいが、
【００６４】
それ以外の文字であっても構わない。
【００６５】
また、文字読みは、文字から考えられる発音の１つを表した文字列であり、典型的な読みに限らず、例外的な読み、さらにはありあえない読みであっても構わない。
【００６６】
文字読みの文字列は、入力単語読みと同様、文字列から平易かつ曖昧性なく発音できるような文字列であれば、どのようなものであっても構わない。
【００６７】
文字読み点数は上限と下限が決まった実数であり、数値が大きければ大きい程、その文字の読みの馴染みの度合いが高ければ、どのようなものであっても構わない。
【００６８】
本実施の形態では、文字読み点数の最大が10であり、最小が0である場合を例に説明する。
【００６９】
なお、文字読み辞書データベース１４の文字読み点数の値を、予め個々の文字と文字読みに対応して設定した上で、単語読み採点装置１００に内蔵しておくことが必要であるが、例えば、上記の非特許文献１に記載のようなデータベースの一部を用い、文字読み辞書データベースとして内蔵しておくことも可能である。上記の非特許文献１に記載のデータベースは、単語に関するデータベースであると先に説明したが、文字に関するデータも含まれている。
【００７０】
上記の非特許文献１に記載のデータベースは、文字に対する馴染みの度合いである文字親密度を1から7までの7段階で入力する心理実験を通して収集したデータベースも含んでいる。7が最も馴染みが高いことを表す数値であり、1が最も馴染みが無いことを表す数値である。
【００７１】
例えば、単語読み採点装置１００の外部で、このデータベースから文字、文字読み、文字親密度を抽出し、個々の文字の文字親密度の大小と文字読み点数の大小が一致するように、各文字の文字親密度を文字読み点数に変換し、文字、文字読み、及び文字読み点数の組み合わせからなる文字エントリーを各文字について格納した文字読み辞書データベース１４を、単語読み採点装置１００に内蔵すれば良い。
【００７２】
文字親密度を文字読み点数に変換する式はいろいろと考えられるが、以下に、その一例を示す。
【００７３】
文字読み点数 = 100 × （文字親密度 - 1） / (7 - 1)
【００７４】
本実施の形態で文字読み辞書データベース１４は単語読み採点装置１００に内蔵する形態で説明しているが、文字読み辞書データベース１４を頻繁に変更する場合には、単語読み採点装置１００の外部に配置し、利用する前に読み込む形態としても本発明の実施上なんら問題が無い。
【００７５】
文字比較読み点数計算手段１１は、入力単語表記の各文字と一致する文字を含む文字エントリーを文字読み辞書データベース１４から各々取り出す。入力単語表記「心美」には２つの文字「心」と「美」が含まれているので、上記図５の文字読み辞書データベース１４から、文字「心」を含み、文字読みが「ココロ」、「シン」、「ココ」の各々である文字エントリーと、文字「美」を含み、文字読みが「ビ」、「ミ」の各々である文字エントリーが取り出される。
【００７６】
文字比較読み点数計算手段１１は、取り出した文字ごとの文字読みの組み合わせで文字列を作成する。
【００７７】
上記の例の文字読みからは、入力単語表記の文字の出現順に組み合わされ、「ココロビ」、「ココロミ」、「シンビ」、「シンミ」、「ココビ」、「ココミ」の各文字列が作成される。
【００７８】
これらの文字列から、入力単語読み「ココミ」と類似したものが選択される。
【００７９】
比較方法として文字列が似たものが選ばれる方法であれば、どのようなものであっても構わない。
【００８０】
本実施の形態では、先に述べたレーベンシュタイン距離を用いて説明する。
【００８１】
作成した文字列「ココロビ」の場合、末尾の「ビ」を削除し、続いて「ロ」を削除し、「ミ」を挿入すると、入力単語読み「ココミ」となる。操作回数が３回なので、距離３となる。
【００８２】
他の文字列に関する操作手順と距離は図６のようになる。本実施の形態では、類似した文字列として距離が最も近いものを選択するように、文字比較読み点数計算手段１３で設定されているものとする。
【００８３】
その結果、作成された文字列のうち、距離０の「ココミ」が選択される。
【００８４】
選択の方法としては、一定値以下の距離の文字列を選択する、距離が近い順に一定数の文字列を選択するなど、文字列の類似性に基づいて選択するものであればどのようなものであってもよい。
【００８５】
そして、文字比較読み点数計算手段１１は、入力単語読みと類似する文字列に対応する文字エントリーの組み合わせに含まれる各文字エントリーの文字読み点数から、文字比較読み点数を計算する。
【００８６】
本実施の形態では、「ココミ」を構成する上記図５の文字読み辞書データベース１４中の、文字「心」、文字読み「ココ」を有する文字エントリーの文字読み点数10と、文字「美」、文字読み「ミ」を有する文字エントリーの文字読み点数50を相加平均し、（１０＋５０）／２＝３０を、文字比較読み点数として計算する。
【００８７】
この計算方法としては他に、相乗平均、最小値等、類似した文字列を構成する文字エントリーの組み合わせの文字読み点数が総合的に反映されるものであれば、どのようなものであっても構わない。
【００８８】
上記の例では、単語比較読み点数計算手段１１により計算された単語比較読み点数の値１０と、文字比較読み点数計算手段１３により計算された文字比較読み点数である値３０とが、採点手段１５に入力され、出力手段３により、この２つの値を出力する。
【００８９】
これに加えて、採点手段１５は、単語比較読み点数及び文字比較読み点数の２つの値を組み合わせた値を計算し、総合読み点数として、出力手段３により出力する。単語比較読み点数及び文字比較読み点数の組み合わせ方としては、相加平均、相乗平均、最小値のような値を総合する方法であれば、どのようなものであっても構わない。
【００９０】
本実施の形態では、単語比較読み点数及び文字比較読み点数の相加平均（１０＋３０）／２＝２０が総合読み点数として計算され、単語比較読み点数、及び文字比較読み点数と共に出力手段３により出力される。
【００９１】
＜単語読み採点装置の作用＞
次に、第１の実施の形態に係る単語読み採点装置１００の作用について説明する。まず、入力単語表記及び入力単語読みの組が、単語読み採点装置１００に入力されると、単語読み採点装置１００によって、図７に示す単語読み採点処理ルーチンが実行される。
【００９２】
まず、ステップＳ１において、単語比較読み点数計算手段１１が、入力単語表記と類似する単語表記を含む単語エントリーを、単語読み辞書データベース１２から各々取得する。ステップＳ２では、単語比較読み点数計算手段１１が、上記ステップＳ１で取得した単語エントリーの各々の単語表記及び単語読みと、入力単語表記及び入力単語読みとを比較して、単語比較読み点数を計算する。
【００９３】
次のステップＳ３では、文字比較読み点数計算手段１３が、入力単語表記の各文字を含む文字エントリーを、文字読み辞書データベース１４から各々取得する。ステップＳ４では、文字比較読み点数計算手段１３が、上記ステップＳ３で取得した文字エントリーの各々の文字読みの組み合わせと、入力単語読みとを比較して、文字比較読み点数を計算する。
【００９４】
そして、ステップＳ５において、採点手段１５が、上記ステップＳ２で計算した単語比較読み点数と、上記ステップＳ４で計算した文字比較読み点数とに基づいて、総合読み点数を計算する。ステップＳ６では、出力手段３により、上記ステップＳ２で計算した単語比較読み点数と、上記ステップＳ４で計算した文字比較読み点数と、上記ステップＳ５で計算した総合読み点数を画面等に出力し、単語読み採点処理ルーチンを終了する。
【００９５】
以上説明したように、第１の実施の形態の単語読み採点装置によれば、入力単語表記及び入力単語読みのペアと類似する、単語表記及び単語読みを含む単語エントリーの単語読み点数に基づいて、入力単語表記に対する入力単語読みの馴染み度合いを表わす単語比較読み点数を計算し、入力単語表記と類似する文字列に対応する文字エントリーの組み合わせに含まれる各文字エントリーの文字読み点数に基づいて、入力単語表記に対する入力単語読みの馴染み度合いを表わす文字比較読み点数を計算することにより、入力単語読みの馴染み度合いを表わす点数を精度よく計算することができる。
【００９６】
また、上述の通り、単語読み採点装置によれば、命名するためにユーザが考えた人の名前等の単語表記と読みの入力に対して、装置内部の単語や文字の読みの馴染みの度合いを考慮した入力単語の読みの馴染みの度合いを複数、採点結果として出力されるようにした。出力結果を通知されたユーザは、人名の表記から読みをどの程度推定しやすいかに関わる尺度を知ることができ、命名に関わる条件の１つとして考慮することができるようになる。
【００９７】
次に、第２の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。
【００９８】
第２の実施の形態では、単語読み辞書データベースを作成している点が、第１の実施の形態と異なっている。
【００９９】
＜システム構成＞
図８に示すように、第２の実施の形態の単語読み採点装置２００の演算手段１は、単語比較読み点数計算手段１１、単語読み辞書データベース１２、文字比較読み点数計算手段１３、文字読み辞書データベース１４、採点手段１５、単語タグ付きコーパス記憶手段１６、及び単語読み辞書作成手段１７を含んだ構成で表すことができる。
【０１００】
単語タグ付きコーパス記憶手段１６は、単語タグ付きコーパスを記憶している。単語タグ付きコーパスとは、テキストデータ中の各文字表記全て、あるいは一部の文字表記について読みが付与されたデータである。単語タグ付きコーパスの一例を図９に示す。
【０１０１】
単語タグ付きコーパスのテキストは単語に区切られており、一部の単語の各々には、単語の読みが付与されている。なお、全ての単語に読みが付与されているようなタグ付きコーパスであっても構わない。
【０１０２】
単語読み辞書作成手段１７は、単語タグ付きコーパス記憶手段１６に記憶されている単語タグ付きコーパスでの読みがついた単語それぞれにについて、当該単語と読みのペアの出現回数を集計する。
【０１０３】
上記図９の例では、単語「敬心」、単語読み「ケイシン」のペアが２回、単語「美子」、単語読み「ヨシコ」のペアが１回出現しているとすると、これらのペアの出現回数を集計する。
【０１０４】
単語読み辞書作成手段１７は、この出現回数から、単語及び単語読みの各ペアについて読み点数を計算する。
【０１０５】
単語読み点数の計算方法としては、出現回数が高くなる単語と単語読みのペアである程、その単語読み点数が高くなる方法であればどのようなものであってもよい。
【０１０６】
本実施の形態では、第１の実施の形態と同様に、単語読み点数の最大値を１００、最小値を０とする。そして最大の出現回数の時を最大の単語読み点数とし、それに比例するように他の出現回数に対応する単語読みとする。
【０１０７】
上記図９のタグ付き単語コーパスで、単語「敬心」及び単語読み「ケイシン」のペアと、単語「美子」及び単語読み「ヨシコ」のペアのみが出現しているとする。
【０１０８】
その場合、最大の出現回数が２となり、単語「敬心」及び単語読み「ケイシン」のペアに対する単語読み点数は１００となる。
【０１０９】
そして、単語「美子」及び単語読み「ヨシコ」のペアに対する単語読み点数は、１００×１÷２＝５０となる。
【０１１０】
単語読み辞書作成手段１７は、上記で得られた単語表記、単語読み、及び単語読み点数の組み合わせからなる単語エントリーを、単語読み辞書データベース１２に登録する。
【０１１１】
上記図９の例では、単語エントリー（「敬心」、「ケイシン」、１００）、単語エントリー（「美子」、「ヨシコ」、５０）を単語読み辞書データベース１２に蓄積する。
【０１１２】
＜単語読み採点装置の作用＞
次に、第２の実施の形態に係る単語読み採点装置２００の作用について説明する。まず、単語読み採点装置２００によって、図１０に示す単語読み辞書データベース作成処理ルーチンが実行される。
【０１１３】
ステップＳ１０１において、単語読み辞書作成手段１７が、単語タグ付きコーパス記憶手段１６に記憶されている単語タグ付きコーパスを読み込み、単語タグ付きコーパスにおいて、単語表記及び単語読みのペア毎に、当該ペアが出現する回数をカウントする。次のステップＳ１０２では、単語読み辞書作成手段１７が、上記ステップＳ１０１によってカウントされた出現回数に基づいて、単語表記及び単語読みのペア毎に、当該ペアに対する単語読み点数を計算する。
【０１１４】
そして、ステップＳ１０３において、上記ステップＳ１０２で計算された単語読み点数を用いて、単語表記及び単語読みのペア毎に、当該ペアの単語表記、単語読み、及び単語読み点数の組み合わせからなる単語エントリーを、単語読み辞書データベース１２に登録して、単語読み辞書データベース作成処理ルーチンを終了する。
【０１１５】
そして、入力単語表記及び入力単語読みの組が、単語読み採点装置２００に入力されると、単語読み採点装置２００によって、上記図７に示す単語読み採点処理ルーチンと同様の処理ルーチンが実行される。
【０１１６】
このように、単語の読みが付与されたテキストデータである単語タグ付きコーパスを内蔵し、これから単語に対する馴染みの度合いを計算して単語読み辞書データベースを自動作成できるようにした。これによって、読みが付いた単語タグ付きコーパスを運用者が用意して装置に内蔵させれば、予めの単語読み辞書データベースの作成が不要となり、単語読み辞書データベースに単語エントリーが事前に登録されていない場合であっても、単語読み採点装置が、単語読み辞書データベースを使えるようになる。
【０１１７】
次に、第３の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。
【０１１８】
第３の実施の形態では、文字読み辞書データベースを作成している点が、第１の実施の形態と異なっている。
【０１１９】
＜システム構成＞
図１１に示すように、第３の実施の形態の単語読み採点装置３００の演算手段１は、単語比較読み点数計算手段１１、単語読み辞書データベース１２、文字比較読み点数計算手段１３、文字読み辞書データベース１４、採点手段１５、文字タグ付きコーパス記憶手段１８、及び文字読み辞書作成手段１９を含んだ構成で表すことができる。
【０１２０】
文字タグ付きコーパス記憶手段１８は、文字タグ付きコーパスを記憶している。文字タグ付きコーパスとは、テキストデータ中の各文字全て、あるいは一部の文字について読みが付与されたデータである。文字タグ付きコーパスの一例を図１２に示す。
【０１２１】
文字タグ付きコーパスのテキストは文字に区切られており、一部の文字の各々には、読みが付与されている。なお、全ての文字に読みが付与されているようなタグ付きコーパスであっても構わない。
【０１２２】
文字読み辞書作成手段１９は、文字タグ付きコーパス記憶手段１８に記憶されている文字タグ付きコーパスでの読みがついた文字それぞれについて、当該文字と読みのペアの出現回数を集計する。
【０１２３】
上記図１２の例では、文字「敬」、文字読み「ケイ」のペアが２回、文字「心」、文字読み「シン」のペアが２回、文字「美」、文字読み「ヨシ」のペアが１回、文字「子」、文字読み「コ」のペアが１回出現している。
【０１２４】
文字読み辞書作成手段１９は、この出現回数から文字及び文字読みのペアの各々について読み点数を計算する。
【０１２５】
文字読み点数の計算方法としては、出現回数が高くなる文字と文字読みのペアである程、その文字読み点数が高くなる方法であればどのようなものであってもよい。
【０１２６】
本実施の形態では、第１の実施の形態と同様に、文字読み点数の最大値を１００、最小値を０とする。そして最大の出現回数の時を最大の文字読み点数とし、それに比例するように他の出現回数に対応する文字読みとする。
【０１２７】
上記図１２のタグ付き文字コーパスでは、文字と文字読みのペアの最大の出現回数は２であり、（「敬」、「ケイ」）と（「心」、「シン」）の各々の文字読み点数は１００となる。
【０１２８】
そして、出現回数が１の（「美」、「ヨシ」）と、（「子」、「コ」）の文字読み点数は１００×１÷２＝５０となる。
【０１２９】
文字読み辞書作成手段１９は、上記で得られた文字、文字読み、及び文字読み点数の組み合わせからなる文字エントリーを、文字読み辞書データベース１４に登録する。
【０１３０】
上記図１２の例では、文字エントリー（「敬」、「ケイ」、１００）、文字エントリー（「心」、「シン」、１００）、文字エントリー（「美」、「ヨシ」、５０）、文字エントリー（「子」、「コ」、５０）を文字読み辞書データベース１４に蓄積する。
【０１３１】
＜単語読み採点装置の作用＞
次に、第３の実施の形態に係る単語読み採点装置３００の作用について説明する。まず、単語読み採点装置３００によって、図１３に示す文字読み辞書データベース作成処理ルーチンが実行される。
【０１３２】
ステップＳ２０１において、文字読み辞書作成手段１９が、文字タグ付きコーパス記憶手段１８に記憶されている文字タグ付きコーパスを読み込み、文字タグ付きコーパスにおいて、文字及び文字読みのペア毎に、当該ペアが出現する回数をカウントする。次のステップＳ２０２では、文字読み辞書作成手段１９が、上記ステップＳ２０１によってカウントされた出現回数に基づいて、文字及び文字読みのペア毎に、当該ペアに対する文字読み点数を計算する。
【０１３３】
そして、ステップＳ２０３において、上記ステップＳ２０２で計算された文字読み点数を用いて、文字及び文字読みのペア毎に、当該ペアの文字、文字読み、及び文字読み点数の組み合わせからなる文字エントリーを、文字読み辞書データベース１４に登録して、文字読み辞書データベース作成処理ルーチンを終了する。
【０１３４】
そして、入力単語表記及び入力単語読みの組が、単語読み採点装置３００に入力されると、単語読み採点装置３００によって、上記図７に示す単語読み採点処理ルーチンと同様の処理ルーチンが実行される。
【０１３５】
このように、文字の読みが付与されたテキストデータである文字タグ付きコーパスを内蔵し、これから文字に対する馴染みの度合いを計算して文字読み辞書データベースを自動作成できるようにした。これによって、読みが付いた文字タグ付きコーパスを運用者が用意して装置に内蔵させれば、予めの文字読み辞書データベースの作成が不要となり、文字読み辞書データベースに文字エントリーが事前に登録されていない場合であっても、単語読み採点装置が、文字読み辞書データベースを使えるようになる。
【０１３６】
次に、第４の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態〜第３の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。
【０１３７】
第４の実施の形態では、単語読み辞書データベース及び文字読み辞書データベースを作成している点が、第１の実施の形態と異なっている。
【０１３８】
＜システム構成＞
図１４に示すように、第４の実施の形態の単語読み採点装置４００の演算手段１は、単語比較読み点数計算手段１１、単語読み辞書データベース１２、文字比較読み点数計算手段１３、文字読み辞書データベース１４、採点手段１５、単語タグ付きコーパス記憶手段１６、単語読み辞書作成手段１７、文字タグ付きコーパス記憶手段１８、及び文字読み辞書作成手段１９を含んだ構成で表すことができる。
【０１３９】
＜単語読み採点装置の作用＞
次に、第４の実施の形態に係る単語読み採点装置４００の作用について説明する。まず、単語読み採点装置４００によって、上記図１０に示す単語読み辞書データベース作成処理ルーチンと同様の処理ルーチンが実行される。また、単語読み採点装置４００によって、上記図１３に示す文字読み辞書データベース作成処理ルーチンと同様の処理ルーチンが実行される。
【０１４０】
そして、入力単語表記及び入力単語読みの組が、単語読み採点装置４００に入力されると、単語読み採点装置４００によって、上記図７に示す単語読み採点処理ルーチンと同様の処理ルーチンが実行される。
【０１４１】
このように、単語や文字の読みが付与されたテキストデータである単語タグ付きコーパス及び文字タグ付きコーパスを内蔵し、これから単語や文字に対する馴染みの度合いを計算して単語読み辞書データベース及び文字読み辞書データベースを自動作成できるようにした。これによって、読みが付いた単語タグ付きコーパス及び文字タグ付きコーパスを運用者が用意して装置に内蔵させれば、予めの単語読み辞書データベース及び文字読み辞書データベースの作成が不要となり、単語読み辞書データベース及び文字読み辞書データベースに単語エントリー及び文字エントリーが事前に登録されていない場合であっても、単語読み採点装置が、単語読み辞書データベース及び文字読み辞書データベースを使えるようになる。
【０１４２】
次に、第５の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態〜第４の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。
【０１４３】
第５の実施の形態では、計算した単語読み点数及び文字読み点数に対応する採点メッセージを出力している点が、第１の実施の形態と異なっている。
【０１４４】
＜システム構成＞
図１５に示すように、第５の実施の形態の単語読み採点装置５００の演算手段１は、単語比較読み点数計算手段１１、単語読み辞書データベース１２、文字比較読み点数計算手段１３、文字読み辞書データベース１４、採点手段１５、単語タグ付きコーパス記憶手段１６、単語読み辞書作成手段１７、文字タグ付きコーパス記憶手段１８、文字読み辞書作成手段１９、及び採点メッセージデータベース２０を含んだ構成で表すことができる。
【０１４５】
採点メッセージデータベース２０の一例を図１６に示す。データベースの各行には、単語読み点数の範囲、文字読み点数の範囲、及び対応する採点メッセージが予め格納されている。
【０１４６】
採点手段１５に、単語比較読み点数計算手段１１から単語比較読み点数の値１０、及び文字比較読み点数計算手段１３から文字比較読み点数の値１５が入力される場合を例に説明する。
【０１４７】
採点手段１５は、採点メッセージデータベース２０を参照し、単語読み点数についての０以上５０未満の範囲、及び文字読み点数についての０以上３０未満の範囲の組み合わせに対応する採点メッセージ「読みを推定しにくい」を取得する。
【０１４８】
そして、採点手段１５は、単語読み点数の値１０、文字読み点数の値３０、及び総合読み点数と併せて、採点メッセージ「読みを推定しにくい」を、出力手段３により外部に出力する。
【０１４９】
なお、第５の実施の形態に係る単語読み採点装置５００の他の構成及び作用については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【０１５０】
このように、装置内部に、入力単語の読みの馴染みの度合いを示す単語読み点数及び文字読み点数と対応した採点メッセージを示すテキストを内蔵し、計算された単語読み点数及び文字読み点数とともに、対応する採点メッセージを出力できるようにした。これによって、単語読み点数や文字読み点数の範囲を予めユーザが知らず、点数の意味を予め理解していなくても、わかりやすいテキストで、読みをどの程度推定しやすいかを理解することができる。
【０１５１】
なお、本発明は、上記実施の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。
【０１５２】
例えば、単語読み辞書データベースの作成及び文字読み辞書データベースの作成を、単語読み採点装置とは別の装置において行うようにしてもよい。
【０１５３】
また、単語読み点数、文字読み点数、及び総合読み点数を出力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、単語読み点数、文字読み点数、及び総合読み点数の少なくとも一つを出力するようにしてもよい。
【０１５４】
また、上記の実施の形態では、単語読み採点装置を構成するコンピュータに対してユーザが操作し、結果を画面等で通知される場合を例に説明したが、コンピュータのプログラムとして装置の各手段が実装され、コンピュータの入出力デバイスから同等の入出力が行われる実施形態や、ユーザはネットワークを介したコンピュータ端末から装置に接続し、入力や出力は端末を経由して行うような実施形態であっても構わない。
【０１５５】
また、上述の単語読み採点装置は、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。
【０１５６】
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し、ネットワークを介して提供することも可能である。
【符号の説明】
【０１５７】
１     演算手段
２     入力手段
３     出力手段
１１   単語比較読み点数計算手段
１２   単語読み辞書データベース
１３   文字比較読み点数計算手段
１４   文字読み辞書データベース
１５   採点手段
１６   単語タグ付きコーパス記憶手段
１７   単語読み辞書作成手段
１８   文字タグ付きコーパス記憶手段
１９   文字読み辞書作成手段
２０   採点メッセージデータベース
１００、２００、３００、４００、５００    単語読み採点装置
【図１】
2014222412.tif 000003
【図２】
2014222412.tif 000004
【図３】
2014222412.tif 000005
【図４】
2014222412.tif 000006
【図５】
2014222412.tif 000007
【図６】
2014222412.tif 000008
【図７】
2014222412.tif 000009
【図８】
2014222412.tif 000010
【図９】
2014222412.tif 000011
【図１０】
2014222412.tif 000012
【図１１】
2014222412.tif 000013
【図１２】
2014222412.tif 000014
【図１３】
2014222412.tif 000015
【図１４】
2014222412.tif 000016
【図１５】
2014222412.tif 000017
【図１６】
2014222412.tif 000018