(57)【要約】【課題】文書への反応の予測値を得る。【解決手段】反応予測取得部４は、反応履歴ＤＢから、（条件１）時刻２０２と現在時刻の差が所定範囲内にある、（条件２）当日が休日であるか否かの状況が休日フラグ２０３に一致する、（条件３）対象文書の文字数が文字数２０６に一致する、（条件４）対象文書カテゴリとカテゴリ情報２０４が一致する、を充足するレコードを検索する（Ｓ２０７１）。反応予測取得部４は、第１期間反応数２１１を第１期間反応予測値、第２期間反応数２１２を第２期間反応予測値、第３期間反応数２１３を第３期間反応予測値、第４期間反応数２１４を第４期間反応予測値、第５期間反応数２１５を第５期間反応予測値とし（Ｓ２０７７）、それぞれを読み出して、処理を終える。反応予測出力部５は、第１期間反応予測値、第２期間反応予測値、第３期間反応予測値、第４期間反応予測値、第５期間反応予測値を出力する。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書作成の支援対象である対象文書の特徴量を求め、前記対象文書への反応の予測値である反応予測値を前記特徴量に基づいて求める反応予測取得部
を備えることを特徴とする文書作成支援装置。
【請求項２】
前記対象文書でない文書について複数のレコードを有し、且つ、当該各レコードは該当の文書の特徴量と当該文書への反応数を含むデータベースを備え、
前記反応予測取得部は、
前記データベースから、前記対象文書の特徴量に対応するレコードを検索し、当該レコードに含まれる反応数に基づいて前記反応予測値を求める
ことを特徴とする請求項１記載の文書作成支援装置。
【請求項３】
前記特徴量は、前記対象文書から不要な文字を削除した後の文字数を含む
ことを特徴とする請求項１または２記載の文書作成支援装置。
【請求項４】
前記特徴量は、前記対象文書から不要な文字を削除した後の文字数、前記対象文書のカテゴリおよび前記対象文書のサブカテゴリを含む
ことを特徴とする請求項１または２記載の文書作成支援装置。
【請求項５】
カテゴリとサブカテゴリが共通する複数の文書で構成されるグループ毎のレコードを有し、且つ、当該レコードは当該グループの特徴を示す要素を備える文書分類データベースを備え、
前記反応予測取得部は、
前記対象文書の特徴を示す特徴ベクトルを生成し、
前記文書分類データベースから前記対象文書カテゴリに対応するレコードを検索し、検索された各レコードにつき、該レコードに含まれる要素からなる代表点ベクトルを生成し、
前記特徴ベクトルと前記各代表点ベクトルとの間の距離を求め、
最小の距離に対応するサブカテゴリを前記対象文書のサブカテゴリとする
ことを特徴とする請求項４記載の文書作成支援装置。
【請求項６】
対象文書を入力する文書入力部と、
前記対象文書の特徴量を求め、前記対象文書への反応の予測値である反応予測値を前記特徴量に基づいて求める反応予測取得部と、
前記反応予測値を出力する反応予測出力部と
を備えることを特徴とする文書作成支援装置。
【請求項７】
文書作成支援装置の反応予測取得部が、対象文書の特徴量を求めるステップと、
前記反応予測取得部が、前記対象文書への反応の予測値である反応予測値を前記特徴量に基づいて求めるステップと
を備えることを特徴とする文書作成支援装置の動作方法。
【請求項８】
文書作成支援装置の文書入力部が、文書作成の支援対象である対象文書を入力するステップと、
前記文書作成支援装置の反応予測取得部が、前記対象文書の特徴量を求めるステップと、
前記反応予測取得部が、前記対象文書への反応の予測値である反応予測値を前記特徴量に基づいて求めるステップと、
前記文書作成支援装置の反応予測出力部が、前記反応予測値を出力するステップと
を備えることを特徴とする文書作成支援装置の動作方法。
【請求項９】
請求項１ないし５のいずれかに記載の文書作成支援装置としてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１０】
請求項６記載の文書作成支援装置としてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書作成支援装置およびその動作方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来においては、文書は作成者自身が考えて作成される、または、所定のルールを基に作成者の手間を省く補助を得て作成される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平０２−２９７１２４号公報
【特許文献２】特開平０２−１１６９５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
作成者が自身で文書を作成する場合、その文書を投稿して人に見てもらい、反応を得るなどし、こうして、反応を得やすい文書の作成に熟達する必要がある。
【０００５】
一方、補助を得て文書を作成する場合、作成時間は短縮されるが、反応を得やすい文書であるかは、実際に反応を得るまでわからない。
【０００６】
いずれにしても、作成者が文書作成に慣れていない場合、反応を得やすい文書を作成できなかったり、反応を予測できないことから、投稿時の心理的負担が大きい。
【０００７】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、文書への反応の予測値を得ることが可能な文書作成支援装置およびその動作方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題を解決するために、第１の本発明に係る文書作成支援装置は、文書作成の支援対象である対象文書の特徴量を求め、前記対象文書への反応の予測値である反応予測値を前記特徴量に基づいて求める反応予測取得部を備えることを特徴とする。
【０００９】
例えば、文書作成支援装置は、前記対象文書でない文書について複数のレコードを有し、且つ、当該各レコードは該当の文書の特徴量と当該文書への反応数を含むデータベースを備え、前記反応予測取得部は、前記データベースから、前記対象文書の特徴量に対応するレコードを検索し、当該レコードに含まれる反応数に基づいて前記反応予測値を求める。
【００１０】
例えば、前記特徴量は、前記対象文書から不要な文字を削除した後の文字数を含む。
【００１１】
例えば、前記特徴量は、前記対象文書から不要な文字を削除した後の文字数、前記対象文書のカテゴリおよび前記対象文書のサブカテゴリを含む。
【００１２】
例えば、文書作成支援装置は、カテゴリとサブカテゴリが共通する複数の文書で構成されるグループ毎のレコードを有し、且つ、当該レコードは当該グループの特徴を示す要素を備える文書分類データベースを備え、前記反応予測取得部は、前記対象文書の特徴を示す特徴ベクトルを生成し、前記文書分類データベースから前記対象文書カテゴリに対応するレコードを検索し、検索された各レコードにつき、該レコードに含まれる要素からなる代表点ベクトルを生成し、前記特徴ベクトルと前記各代表点ベクトルとの間の距離を求め、最小の距離に対応するサブカテゴリを前記対象文書のサブカテゴリとする。
【００１３】
第２の本発明に係る文書作成支援装置は、対象文書を入力する文書入力部と、前記対象文書の特徴量を求め、前記対象文書への反応の予測値である反応予測値を前記特徴量に基づいて求める反応予測取得部と、前記反応予測値を出力する反応予測出力部とを備えることを特徴とする。
【００１４】
第３の本発明に係る文書作成支援装置の動作方法は、文書作成支援装置の反応予測取得部が、対象文書の特徴量を求めるステップと、前記反応予測取得部が、前記対象文書への反応の予測値である反応予測値を前記特徴量に基づいて求めるステップとを備えることを特徴とする。
【００１５】
第４の本発明に係る文書作成支援装置の動作方法は、文書作成支援装置の文書入力部が、文書作成の支援対象である対象文書を入力するステップと、前記文書作成支援装置の反応予測取得部が、前記対象文書の特徴量を求めるステップと、前記反応予測取得部が、前記対象文書への反応の予測値である反応予測値を前記特徴量に基づいて求めるステップと、前記文書作成支援装置の反応予測出力部が、前記反応予測値を出力するステップとを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、文書への反応の予測値である反応予測値を得ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】第１の実施の形態に係る文書作成支援装置の構成を示す図である。
【図２】反応履歴ＤＢ２のデータ構成の一例を示す図である。
【図３】文書作成支援装置に接続された表示装置の画面例を示す図である。
【図４】文書入力部１の処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】反応予測取得部４と反応予測出力部５の処理の流れを示す全体フローチャートである。
【図６】反応予測取得部４による反応予測値の取得（Ｓ２０７）のフローチャートである。
【図７】反応履歴ＤＢ２から反応予測取得部４により検索されたレコードの一例を示す図である。
【図８】文書作成支援装置に接続された表示装置の別な画面例を示す図である。
【図９】第２の実施の形態に係る文書作成支援装置の構成を示す図である。
【図１０】、反応予測ＤＢ６のデータ構成の一例を示す図である。
【図１１】文書分類ＤＢ７のデータ構成の一例を示す図である。
【図１２】トピックＤＢ８のデータ構成の一例を示す図である。
【図１３】反応予測取得部４による文書分類ＤＢ７の生成処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】過去文書ベクトルの例を示す図である。
【図１５】反応予測取得部４と反応予測出力部５の処理の流れを示す全体フローチャートである。
【図１６】反応予測取得部４による対象文書サブカテゴリ検出（Ｓ２０５）のフローチャートである。
【図１７】反応予測取得部４による反応予測値の取得（Ｓ２０８）のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１９】
［第１の実施の形態］
図１は、第１の実施の形態に係る文書作成支援装置の構成を示す図である。
【００２０】
文書作成支援装置は、文書作成の支援対象である文書（対象文書）を入力する文書入力部１と、過去に作成された文書（過去文書）への反応の履歴が記憶される反応履歴データベース（以下、データベースをＤＢと略記する）ＤＢ２と、文書への反応を取得する反応取得部３と、対象文書の特徴量を求め、対象文書への反応の予測値である反応予測値を特徴量に基づいて求める反応予測取得部４と、反応予測値を出力する反応予測出力部５とを備える。
【００２１】
図２は、反応履歴ＤＢ２のデータ構成の一例を示す図であり、カテゴリ「邦画」の部分を示す。
【００２２】
反応履歴ＤＢ２は、過去に生成された文書（以下、過去文書という）毎のレコードを有する。
【００２３】
各レコードは、過去文書の文書番号２０１、過去文書が生成された時刻２０２、過去文書が生成された日が休日か否かを示す休日フラグ２０３、過去文書のカテゴリ情報２０４、過去文書のタイトル２０５、過去文書の文字数２０６、過去文書自体である過去文書２０７、過去文書作成後において順次に到来する第１期間、第２期間、第３期間、第４期間、第５期間のうちの第１期間での反応数である第１期間反応数２１１、第２期間での反応数である第２期間反応数２１２、第３期間での反応数である第３期間反応数２１３、第４期間での反応数である第４期間反応数２１４、第５期間での反応数である第５期間反応数２１５を備える。
【００２４】
第１期間は、例えば作成時から１０分後まで、第２期間は１０分後から１時間後まで、第３期間は１時間後から２時間後まで、第４期間は２時間後から５時間後まで、第５期間は５時間後から１０時間後までのように定められる。期間はさらに設けてもよい。
【００２５】
なお、反応履歴ＤＢ２のレコードに記憶させる項目としては、これに限らず、文書における漢字やひらがなの割合、予め作成した単語の専門度の辞書を元に文書の専門度を計算し数値化したもの、予め作成した語尾の辞書を元に文書の丁寧度を数値化したもの、予め作成した単語の注目度辞書を元に計算した文書の注目度を数値化したもの、などを用いてもよい。
【００２６】
反応取得部３は、実際の文書（過去文書）のそれぞれにつき、文書作成後において順次に到来する第１期間、第２期間、第３期間、第４期間、第５期間のそれぞれにおける反応の数を取得し、反応履歴ＤＢ２における該当レコードの第１期間反応数２１１、第２期間反応数２１２、第３期間反応数２１３、第４期間反応数２１４、第５期間反応数２１５にそれぞれ記憶させる。反応取得部３は、例えば、新たな反応を得るごとに反応履歴ＤＢ２を更新する。
【００２７】
文書への反応としては、数値で表現される以下のような指標を用いることができる。すなわち、反応の数は、（１）文書が質問掲示板の質問文なら、例えば取得回答数であり、（２）文書がメールなら、例えば返信数であり、（３）文書がソーシャル・ネットワーキング・サービス（social networking service、SNS）の投稿記事なら、例えば評価ボタン押下数、コメント数であり、（４）文書がウェブページの投稿記事なら、例えば閲覧数、評価ボタン押印数、コメント数である。
【００２８】
例えば、文書が作者の友人が使用するコンピュータ画面に表示され、友人が画面の評価ボタンを押すと、反応取得部３は、押した回数を反応の数として取得し、反応取得部３を更新する。
【００２９】
図３は、文書作成支援装置に接続された表示装置の画面例を示す図である。
【００３０】
文書入力部１は、表示装置に文書入力画面１００を表示し、反応予測出力部５は、反応予測画面２００を表示する。文書入力画面１００に文書が入力されると、反応予測出力部５は反応予測画面２００に反応予測値を表示する。投稿ボタン３００が押されると文書が外部に送信（投稿）される。
【００３１】
このように作成終了した文書、すなわち過去文書については、反応履歴ＤＢ２に当該文書に関するレコードが生成される。
【００３２】
なお、反応予測画面２００の表示内容については後述する。
【００３３】
図４は、文書入力部１の処理の流れを示すフローチャートである。
【００３４】
文書入力部１は、文書入力画面１００への文書が入力されたか、または、文書の内容が変化したかを判定し（Ｓ１０１）、文書が入力された、または、文書の内容が変化したなら（Ｓ１０１：ＹＥＳ）、反応予測取得部４と反応予測出力部５を呼び出し（Ｓ１０３）、ステップＳ１０１に戻る。なお、文書の作成者は、例えば、複数のカテゴリから、文書のカテゴリを選択し、文書入力部１には、当該カテゴリが与えられ、文書入力部１は、反応予測取得部４を呼び出す時点における文書入力画面１００内の文書（以下、対象文書という）ならびに当該カテゴリ（以下、対象文書カテゴリという）を反応予測取得部４に与える。
【００３５】
図５は、反応予測取得部４と反応予測出力部５の処理の流れを示す全体フローチャートである。
【００３６】
反応予測取得部４は、対象文書を単語に分解し（Ｓ２０１）、不要な単語を削除し（Ｓ２０３）、残った全ての単語（以下、単語群という）の文字数を検出し（Ｓ２０４）、反応予測値を取得する（Ｓ２０７）。
【００３７】
次に、反応予測出力部５は、反応予測値を反応予測画面２００に表示し（Ｓ２０９）、制御は、Ｓ１０１に戻る。
【００３８】
なお、反応予測値は表示に限らず、印刷（プリント）してもよい。
【００３９】
反応予測取得部４は、例えば、不要な単語を網羅した不要語リストを予め保持し、Ｓ２０３では、対象文書から、不要語リストの単語に一致する単語や句読点を検索し、削除する。
【００４０】
反応予測取得部４は、例えば、Ｓ２０４では、文字数の最後の桁を四捨五入し、これを対象文書の文字数とする。これは、後述する反応履歴ＤＢ２の検索において、該当レコード数が少なくなるのを防ぐためである。
【００４１】
図６は、反応予測取得部４による反応予測値の取得（Ｓ２０７）のフローチャートである。
【００４２】
反応予測取得部４は、反応履歴ＤＢ２から、（条件１）時刻２０２と現在時刻の差が所定範囲内にある、（条件２）当日が休日であるか否かの状況が休日フラグ２０３に一致する、（条件３）対象文書の文字数が文字数２０６に一致する、（条件４）対象文書カテゴリとカテゴリ情報２０４が一致する、を充足するレコードを検索する（Ｓ２０７１）。
【００４３】
図７は、反応履歴ＤＢ２から反応予測取得部４により検索されたレコードの一例を示す図である。
【００４４】
例えば、現在時刻が「１０：０１」、当日が休日でない、対象文書の文字数が「２００」、対象文書のカテゴリが「邦画」である場合、例えば、時刻２０２「１０：００」、休日フラグ２０３「０」、文字数２０６「２００」、カテゴリ情報２０４「邦画」を含む３レコードが検索される。
【００４５】
図６に戻り、反応予測取得部４は、レコード数が２以上なら（Ｓ２０７３：ＹＥＳ）、第１期間反応数２１１の平均、第２期間反応数２１２の平均、第３期間反応数２１３の平均、第４期間反応数２１４の平均、第５期間反応数２１５の平均を計算し、第１期間反応数２１１の平均を第１期間における反応予測値（以下、第１期間反応予測値）とし、第２期間反応数２１２の平均を第２期間における反応予測値（以下、第２期間反応予測値）とし、第３期間反応数２１３の平均を第３期間における反応予測値（以下、第３期間反応予測値）とし、第４期間反応数２１４の平均を第４期間における反応予測値（以下、第４期間反応予測値）とし、第５期間反応数２１５の平均を第５期間における反応予測値（以下、第５期間反応予測値）とし（Ｓ２０７５）、それぞれを読み出して、処理を終える。
【００４６】
図７を例とすれば、第１期間反応予測値は「２」、第２期間反応予測値は「１」、第３期間反応予測値は「１」、第４期間反応予測値は「１」、第５期間反応予測値は「０．６６」となる。
【００４７】
反応予測取得部４は、レコード数が１なら（Ｓ２０７３：ＮＯ）、第１期間反応数２１１を第１期間反応予測値、第２期間反応数２１２を第２期間反応予測値、第３期間反応数２１３を第３期間反応予測値、第４期間反応数２１４を第４期間反応予測値、第５期間反応数２１５を第５期間反応予測値とし（Ｓ２０７７）、それぞれを読み出して、処理を終える。
【００４８】
反応予測出力部５は、図３の反応予測画面２００において、横軸に時刻、縦軸に反応予測値をとり、第１期間反応予測値と第１期間終了時刻とに対応する点Ｐ１、第１期間反応予測値および第２期間反応予測値の和と第２期間終了時刻とに対応する点Ｐ２、第１期間反応予測値、第２期間反応予測値および第３期間反応予測値の和と第３期間終了時刻とに対応する点Ｐ３、第１期間反応予測値、第２期間反応予測値、第３期間反応予測値および第４期間反応予測値の和と第４期間終了時刻とに対応する点Ｐ４、第１期間反応予測値、第２期間反応予測値、第３期間反応予測値、第４期間反応予測値および第５期間反応予測値の和と第５期間終了時刻とに対応する点Ｐ５を結んだ折れ線グラフを表示する。
【００４９】
これにより、対象文書の作者は、現在の文書が投稿された場合における累積反応数の推移を知ることができる。なお、反応予測値は数字などで表示してもよい。また、反応予測値は印刷してもよい。
【００５０】
（変形例）
または、本実施の形態では、以下のような態様を採用してもよい。
【００５１】
反応予測取得部４は、ステップＳ２０７１では、対象文書の文字数を仮に５０、１００、１５０、２００、２５０とする。
【００５２】
反応予測出力部５は、図８に示すように、横軸に文字数、縦軸に反応予測値（例えば、第１期間反応予測値）をとり、文字数を５０とした場合の反応予測値と文字数「５０」とに対応する点Ｐ１１、文字数を１００とした場合の反応予測値と文字数「１００」とに対応する点Ｐ１２、文字数を１５０とした場合の反応予測値と文字数「１５０」とに対応する点Ｐ１３、文字数を２００とした場合の反応予測値と文字数「２００」とに対応する点Ｐ１４、文字数を２５０とした場合の反応予測値と文字数「２５０」とに対応する点Ｐ１５、を結んだ折れ線グラフを表示し、対象文書の文字数、例えば、文字数「１００」に対応する点Ｐ１２を強調表示する。
【００５３】
これにより、対象文書の作者は、現在の文書の文字数をどの程度増やせば、または減らせば反応数を上げられるとの知見を得ることができる。
【００５４】
なお、反応予測値が最も高くなる文字数（最適文字数）を求め、現在の文字数と最適文字数を数字などで表示してもよい。反応予測値は印刷してもよい。
【００５５】
［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態では、第１の実施の形態に同一または類似の装置および装置構成を用い、同一または類似のものについては第１の実施の形態で使用した符号を使用して重複説明を略し、第１の実施の形態とは異なる事項を中心に説明を行う。
【００５６】
図９は、第２の実施の形態に係る文書作成支援装置の構成を示す図である。
【００５７】
文書作成支援装置は、文書入力部１と、反応履歴ＤＢ２と、反応取得部３と、反応予測取得部４と、反応予測出力部５と、反応予測のためのデータが記憶される反応予測ＤＢ６と、文書を分類したデータが記憶される文書分類ＤＢ７と、文書のトピックに関するデータが記憶されるトピックＤＢ８とを備える。
【００５８】
図１０は、反応予測ＤＢ６のデータ構成の一例を示す図である。
【００５９】
反応予測ＤＢ６は、反応履歴ＤＢ２の時刻２０２、休日フラグ２０３、カテゴリ情報２０４、文字数２０６のそれぞれについて共通な値を有し、且つ、カテゴリ情報２０４を更に細分化したサブカテゴリについても共通な１以上の文書（グループという）が複数ある場合に、グループ毎のレコードを有する。
【００６０】
各レコードは、該当の時刻２０２と同じ時刻６０１、該当の休日フラグ２０３と同じ休日フラグ６０２、該当のカテゴリ情報２０４と同じカテゴリ情報６０３、該当のサブカテゴリを示すサブカテゴリ情報６０４、該当の文字数２０６と同じ文字数６０５、該当の第１期間反応数２１１から計算される第１期間反応数６１１、該当の第２期間反応数２１２から計算される第２期間反応数６１２、該当の第３期間反応数２１３から計算される第３期間反応数６１３、該当の第４期間反応数２１４から計算される第４期間反応数６１４、該当の第５期間反応数２１５から計算される第５期間反応数６１５を備える。
【００６１】
図１１は、文書分類ＤＢ７のデータ構成の一例を示す図であり、カテゴリ「邦画」且つサブカテゴリ「１」の部分を示す。
【００６２】
文書分類ＤＢ７は、反応履歴ＤＢ２のカテゴリ情報２０４について共通な値を有し、且つ、サブカテゴリについても共通な１以上の文書（グループという）が複数ある場合に、グループ毎のレコードを有する。
【００６３】
レコードは、該当のカテゴリ情報２０４と同じカテゴリ情報７０１、該当のサブカテゴリを示すサブカテゴリ情報７０２、該当の文書において所定のトピック（第１トピック）に関する単語が占める割合であるトピック割合７１１、該当の文書において別なトピック（第２トピック）に関する単語が占める割合であるトピック割合７１２、該当の文書において別なトピック（第３トピック）に関する単語が占める割合であるトピック割合７１３、該当の文書において別なトピック（第４トピック）に関する単語が占める割合であるトピック割合７１４を備える。
【００６４】
図１２は、トピックＤＢ８のデータ構成の一例を示す図であり、カテゴリ「邦画」の部分を示す。
【００６５】
トピックＤＢ８は、カテゴリとトピックの組み合わせ（組という）が複数ある場合に、組毎のレコードを有する。
【００６６】
レコードは、該当のカテゴリを示すカテゴリ情報８０１、該当のトピックを示すトピック番号８０２、該当の文書における該当のトピックに関する第１、第２、第３の単語をそれぞれ示す単語情報８１１、単語情報８１２、単語情報８１３を備える。
【００６７】
なお、単語情報（単語情報８１１等）の数は、３以下であってもよく、最大で３とし、トピック数は、４とした。
【００６８】
このようなトピックＤＢ８は、トピック数を４として、図２に示す反応履歴ＤＢ２の部分にLDA(Latend Dirichlet Allocation), LSA(Latent Semantic Analysis), pLSA(Probabilistic Latent Semantic Analysis)などを適用することで生成できる。
【００６９】
図１３は、反応予測取得部４による文書分類ＤＢ７の生成処理の流れを示すフローチャートである。
【００７０】
ここでは、１つのカテゴリ（以下、対象カテゴリという）につき、対象カテゴリに一致するカテゴリ情報７０１を含むレコードの生成方法を説明する。他の対象カテゴリに一致するカテゴリ情報７０１を含むレコードも同様に生成される。
【００７１】
反応予測取得部４は、反応履歴ＤＢ２から対象カテゴリに一致するカテゴリ情報２０４を含むレコードを検索し、過去文書２０７（以下、過去文書という）を取り出す（Ｓ６０１）。
【００７２】
反応予測取得部４は、トピックＤＢ８から対象カテゴリに一致するカテゴリ情報８０１を含むレコードを検索し、トピック番号８０２を取り出す（Ｓ６０３）。
【００７３】
ここで、４つのトピック番号（以下、トピック番号８０２１、８０２２、８０２３、８０２４という）が取り出されたこととする。
【００７４】
反応予測取得部４は、過去文書とトピック番号の組ごとに、当該過去文書にあり且つ当該トピック番号を含むトピックＤＢ８のレコード内の単語情報８１１、単語情報８１２、単語情報８１３のいずれかに一致する単語の数を求める（Ｓ６０５）。
【００７５】
反応予測取得部４は、過去文書に関係なくトピック番号８０２１について求めた単語数の総和（以下、総和８０２１０）、過去文書に関係なくトピック番号８０２２について求めた単語数の総和（以下、総和８０２２０）、過去文書に関係なくトピック番号８０２３について求めた単語数の総和（以下、総和８０２３０）を求める（Ｓ６０７）。
【００７６】
反応予測取得部４は、過去文書ごとに、当該過去文書とトピック番号８０２１について求めた単語数の総和８０２１０に占める割合（以下、トピック割合９０１という）、トピック番号８０２２について求めた単語数の総和８０２２０に占める割合（以下、トピック割合９０２という）、トピック番号８０２３について求めた単語数の総和８０２３０に占める割合（以下、トピック割合９０３という）、トピック番号８０２４について求めた単語数の総和に占める割合（以下、トピック割合９０４という）、を要素とする過去文書ベクトルを生成する（Ｓ６０９）。
【００７７】
図１４は、図２に示す反応履歴ＤＢ２の各レコードに対応する文書の過去文書ベクトルの例を示す図である。
【００７８】
文書番号「１」の過去文書については、過去文書ベクトルのトピック割合９０１は０．７であり、トピック割合９０２は０であり、トピック割合９０３は０であり、トピック割合９０４は０．３である。
【００７９】
文書番号「２」の過去文書については、過去文書ベクトルのトピック割合９０１は０．１であり、トピック割合９０２は０．５であり、トピック割合９０３は０であり、トピック割合９０４は０．４である。
【００８０】
文書番号「３」の過去文書については、過去文書ベクトルのトピック割合９０１は０．１であり、トピック割合９０２は０であり、トピック割合９０３は０．５であり、トピック割合９０４は０．４である。
【００８１】
文書番号「４」の過去文書については、過去文書ベクトルのトピック割合９０１は０．６であり、トピック割合９０２は０であり、トピック割合９０３は０．１であり、トピック割合９０４は０．３である。
【００８２】
図１３に戻り、反応予測取得部４は、２つの過去文書ベクトルｉ，ｊからなる組ごとに、以下の式により、当該過去文書ベクトル間の距離ｄを計算する（Ｓ６１１）。
【数１】
2014232494.tif 000003
【００８３】
上記例では、要素数は４なので、ｚｍは４で計算される。
【００８４】
反応予測取得部４は、距離ｄに基づき、所定の分類技術（例えば、k-meansクラスタリング）を用い、各過去文書にサブカテゴリ情報を付与し、且つ、同一のサブカテゴリ情報を付与された２つの過去文書についての距離ｄは、異なるサブカテゴリ情報を付与された２つの過去文書についての距離ｄより短くなるようにする（Ｓ６１３）。
【００８５】
例えば、図１４に示す文書番号「１」、「４」の過去文書には、サブカテゴリ（サブカテゴリ情報「１」）が付与され、文書番号「２」の過去文書には、サブカテゴリ（サブカテゴリ情報「２」）が付与され、文書番号「３」の過去文書には、サブカテゴリ（サブカテゴリ情報「３」）が付与される。
【００８６】
つまり、４つの過去文書が３つにクラスタリングされる。
【００８７】
反応予測取得部４は、各サブカテゴリ情報につき、当該サブカテゴリ情報を付与された過去文書についてのトピック割合９０１の平均値、トピック割合９０２の平均値、トピック割合９０３の平均値、トピック割合９０４の平均値を計算する（Ｓ６１５）。
【００８８】
反応予測取得部４は、各サブカテゴリ情報につき、文書分類ＤＢ７から、当該サブカテゴリ情報に一致するサブカテゴリ情報７０２を含むレコードを検索し、トピック割合９０１の平均値をトピック割合７１１、トピック割合９０２の平均値をトピック割合７１２、トピック割合９０３の平均値をトピック割合７１３、トピック割合９０４の平均値をトピック割合７１４として記憶させ（Ｓ６１７）、処理を終える。
【００８９】
文書入力部１の処理については、第１の実施の形態と同様なので説明を省略する。
【００９０】
図１５は、反応予測取得部４と反応予測出力部５の処理の流れを示す全体フローチャートである。
【００９１】
反応予測取得部４は、対象文書を単語に分解し（Ｓ２０１）、不要な単語を削除し（Ｓ２０３）、残った単語群の文字数を検出し（Ｓ２０４）、単語群と対象文書カテゴリを基に対象文書のサブカテゴリ（以下、対象文書サブカテゴリという）を検出し（Ｓ２０５）、反応予測値を取得する（Ｓ２０８）。
【００９２】
次に、反応予測出力部５は、反応予測値を反応予測画面２００に表示し（Ｓ２０９）、制御は、Ｓ１０１に戻る。
【００９３】
図１６は、反応予測取得部４による対象文書サブカテゴリ検出（Ｓ２０５）のフローチャートである。
【００９４】
反応予測取得部４は、トピックＤＢ８から対象文書カテゴリに一致するカテゴリ情報８０１を含むレコードを検索する（Ｓ２０５１）。
【００９５】
反応予測取得部４は、検索された各レコードにつき、例えば、図１２に示す各レコードにつき、単語群にあり且つ単語情報８１１、８１２、８１３のいずれかに一致する単語の数を求める（Ｓ２０５３）。
【００９６】
反応予測取得部４は、各単語数の総和（各単語数の総和）に占める割合を要素とする特徴ベクトルを生成する（Ｓ２０５５）。例えば、反応予測取得部４は、例えば、図１２のサブカテゴリ情報「１」、「２」、「３」、「４」のそれぞれに対応する割合を要素とする特徴ベクトルを生成する。
【００９７】
反応予測取得部４は、文書分類ＤＢ７から対象文書カテゴリに一致するカテゴリ情報７０１を含むレコードを検索する（Ｓ２０５７）。
【００９８】
反応予測取得部４は、検索された各レコードにつき、トピック割合７１１、トピック割合７１２、トピック割合７１３、トピック割合７１４を要素とする代表点ベクトルを生成する（Ｓ２０５９）。
【００９９】
反応予測取得部４は、特徴ベクトルｍと代表点ベクトルｎの組ごとに、以下の式により、特徴ベクトルｍと代表点ベクトルｎの間の距離Ｄを計算する（Ｓ２０６１）。
【数２】
2014232494.tif 000004
【０１００】
上記例では、要素数は４なので、ｚｍは４で計算される。
【０１０１】
反応予測取得部４は、最小の距離Ｄに対応する文書分類ＤＢ７のレコードからサブカテゴリ情報７０２、すなわち、対象文書サブカテゴリを取り出し（Ｓ２０６３）、処理を終える。
【０１０２】
図１７は、反応予測取得部４による反応予測値の取得（Ｓ２０８）のフローチャートである。
【０１０３】
反応予測取得部４は、反応予測ＤＢ６から、（条件１）時刻６０１と現在時刻の差が所定範囲内にある、（条件２）当日が休日であるか否かの状況が休日フラグ６０２に一致する、（条件３）対象文書の文字数が文字数６０５に一致する、（条件４）対象文書カテゴリとカテゴリ情報６０３が一致し且つ対象文書サブカテゴリとサブカテゴリ情報６０４が一致する、を充足するレコードを検索する（Ｓ２０８１）。
【０１０４】
反応予測取得部４は、第１期間反応数６１１を第１期間反応予測値、第２期間反応数６１２を第２期間反応予測値、第３期間反応数６１３を第３期間反応予測値、第４期間反応数６１４を第４期間反応予測値、第５期間反応数６１５を第５期間反応予測値とし（Ｓ２０８７）、それぞれを読み出して、処理を終える。
【０１０５】
このように、予め反応予測ＤＢ６を設け、反応予測ＤＢ６から対象文書に応じた反応予測値を取り出すことで、反応予測値を迅速に得ることができる。
【０１０６】
反応予測出力部５の処理は第１の実施の形態と同様である。
【０１０７】
例えば、対象文書が、「あなたが過去に見た作品の中で一番おすすめする、面白いと思った邦画のタイトルを教えてください。私はアクションとホラーがとても好きなので、出来ればアクションかホラーの映画で教えていただけると嬉しいです。」とする。
【０１０８】
対象文書は単語に分解され（図１５：Ｓ２０１）、不要な単語を削除され（図１５：Ｓ２０３）、残った単語群には、「おすすめ」「面白い」「邦画」「タイトル」「映画」が含まれることとなる。
【０１０９】
例えば、上記５単語のうち、図１２のカテゴリ情報７０１「邦画」とサブカテゴリ情報「１」の組に対応する単語は「おすすめ」「面白い」である。
【０１１０】
カテゴリ情報７０１「邦画」とサブカテゴリ情報「２」の組に対応する単語は「名前」である。カテゴリ情報７０１「邦画」とサブカテゴリ情報「３」の組に対応する単語は無い。カテゴリ情報７０１「邦画」とサブカテゴリ情報「４」の組に対応する単語は「映画」「邦画」である。
【０１１１】
よって、特徴ベクトルは、｛2/5, 1/5, 0, 2/5｝＝｛0.40, 0.20, 0, 0.40｝となる。
【０１１２】
ここでは、有効数字２桁で計算した。
【０１１３】
例えば、図１１に示すカテゴリ情報７０１「１」に対応する代表点ベクトルと上記特徴ベクトル｛0.40, 0.20, 0, 0.40｝の距離Ｄは、0.339である。カテゴリ情報７０１「２」に対応する代表点ベクトルと上記特徴ベクトルの距離Ｄは、0.424である。カテゴリ情報７０１「３」に対応する代表点ベクトルと上記特徴ベクトルの距離Ｄは、0.616である。
【０１１４】
よって、カテゴリ情報７０１「１」に対応する代表点ベクトルが選択され、すなわち、対象文書サブカテゴリは、「１」となる。
【０１１５】
また、対象文書の文字数は９９文字であるため、最後の桁を四捨五入すると、文字数は１００となる。
【０１１６】
図１０においては、時刻６０１と現在時刻の差が所定範囲内にあり、当日が休日であるか否かの状況が休日フラグ６０２に一致すると仮定すると、最も上にあるレコードについては、対象文書の文字数「１００」が文字数６０５に一致し、対象文書カテゴリとカテゴリ情報６０３が一致し且つ対象文書サブカテゴリとサブカテゴリ情報６０４が一致するので、第１期間反応数６１１「６」（第１期間反応予測値）、第２期間反応数６１２「４」（第２期間反応予測値）、第３期間反応数６１３「１」（第３期間反応予測値）、第４期間反応数６１４「１」（第４期間反応予測値）、第５期間反応数６１５「０」（第５期間反応予測値）が得られる。
【０１１７】
これにより、例えば、図３に示すような反応予測値の表示がなされる。
【０１１８】
第２の実施の形態によれば、対象文書サブカテゴリ、つまり、対象文書に内在するカテゴリを求め、これを基に反応予測値を取得するので、反応予測の精度向上を図ることができる。
【０１１９】
ところで、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（SNS）ではユーザ毎に異なるコミュニティが築かれており、挙動が異なる可能性がある。この場合、新規ユーザの文書について適切な反応予測値が得られないことが想定される。
【０１２０】
そこで、文書を閲覧するユーザ毎に反応予測値を分類し、閲覧するユーザが文書の作成者に対して過去に見せた反応に基づいて、新規ユーザの文書に対する反応予測値を計算し、全ての閲覧するユーザに対して計算が終わった後に、反応予測値の総和を計算し、画面に表示する方法も考えられる。
【０１２１】
以上のように、本実施の形態に係る文書作成支援装置によれば、対象文書の特徴量を求め、対象文書への反応の予測値である反応予測値を特徴量に基づいて求める反応予測取得部を備えるので、対象文書の作成者は、反応予測値に基づいて対象文書への反応を予め知ることができ、すなわち、より良い対象文書の作成を支援することができる。
【０１２２】
また、過去の履歴を利用することで、例えば、文書の対象であるコミュニティの性質を考慮した反応予測値を得ることができる。例えば、主婦の多いコミュニティへ文書を投稿した場合には、平日の昼に最も多く反応が得られ、休日には反応が少ないなどという知見を得ることが期待できる。また、上記トピックを用いた方法（潜在トピック推定法）を用いて文書分類を行うことで反応予測値の推定精度が向上する。また、文書を投稿する前に反応者の反応の推定値（反応予測値）が表示されることで、文書投稿時の心理的負荷が低減される。
【０１２３】
また、文書作成支援装置は、対象文書でない文書について複数のレコードを有し、且つ、当該各レコードは該当の文書の特徴量と当該文書への反応数を含むデータベース（反応履歴ＤＢ２や反応予測ＤＢ６）を備え、反応予測取得部は、データベースから、対象文書の特徴量に対応するレコードを検索し、当該レコードに含まれる反応数に基づいて反応予測値を求めることで、対象文書の作成を支援することができる。
【０１２４】
また、特徴量は、対象文書の文字数を含むので、文字数に基づいて求めた反応予測値により対象文書の作成を支援することができる。
【０１２５】
また、特徴量は、対象文書の文字数、対象文書のカテゴリおよび対象文書のサブカテゴリを含むので、反応予測値の精度向上が期待できる。
【０１２６】
また、カテゴリとサブカテゴリが共通する複数の文書で構成されるグループ毎のレコードを有し、且つ、当該レコードは当該グループの特徴を示す要素を備える文書分類ＤＢを備え、反応予測取得部は、対象文書の特徴を示す特徴ベクトルを生成し、文書分類データベースから対象文書カテゴリに対応するレコードを検索し、検索された各レコードにつき、該レコードに含まれる要素からなる代表点ベクトルを生成し、特徴ベクトルと各代表点ベクトルとの間の距離を求め、最小の距離に対応するサブカテゴリを対象文書のサブカテゴリとするので、反応予測値の精度向上が期待できる。
【０１２７】
なお、文書作成支援装置としてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラムは、半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録でき、また、インターネットなどの通信網を介して伝送させて、広く流通させることができる。
【符号の説明】
【０１２８】
１…文書入力部
２…反応履歴ＤＢ
３…反応取得部
４…反応予測取得部
５…反応予測出力部
６…反応予測ＤＢ
７…文書分類ＤＢ
８…トピックＤＢ
１００…文書入力画面
２００…反応予測画面
２０１…文書番号
２０２、６０１…時刻
２０３、６０２…休日フラグ
２０４、６０３、７０１、８０１…カテゴリ情報
２０５…タイトル
２０６、６０５…文字数
２０７…過去文書
２１１、６１１…第１期間反応数
２１２、６１２…第２期間反応数
２１３、６１３…第３期間反応数
２１４、６１４…第４期間反応数
２１５、６１５…第５期間反応数
３００…投稿ボタン
６０４、７０２…サブカテゴリ情報
７１１、７１２、７１３、７１４、９１１、９１２、９１３、９１４…トピック割合
８０２、８０２１、８０２２、８０２３、８０２４…トピック番号
８１１、８１２、８１３…単語情報
８０２１０、８０２２０、８０２３０…総和
ｄ、Ｄ…距離
ｉ，ｊ…過去文書ベクトル
ｍ…特徴ベクトル
ｎ…代表点ベクトル
【図１】
2014232494.tif 000005
【図２】
2014232494.tif 000006
【図３】
2014232494.tif 000007
【図４】
2014232494.tif 000008
【図５】
2014232494.tif 000009
【図６】
2014232494.tif 000010
【図７】
2014232494.tif 000011
【図８】
2014232494.tif 000012
【図９】
2014232494.tif 000013
【図１０】
2014232494.tif 000014
【図１１】
2014232494.tif 000015
【図１２】
2014232494.tif 000016
【図１３】
2014232494.tif 000017
【図１４】
2014232494.tif 000018
【図１５】
2014232494.tif 000019
【図１６】
2014232494.tif 000020
【図１７】
2014232494.tif 000021