(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
受け取った日本語文を単語単位に分割する分割部と、
前記分割部が分割した単語について文字数、および音節数を解析する第１の解析部と、
前記分割部が分割した単語に基づき、前記日本語文の文の数を解析する第２の解析部と、
前記第１の解析部の解析結果と前記第２の解析部の解析結果とを英語リーダビリティ指標に当てはめることにより、日本語文のリーダビリティを算出する算出部と、
を有することを特徴とする文章評価装置。
【請求項２】
前記分割部は、形態素単位または文字種単位で日本語文を分割する請求項１に記載の文章評価装置。
【請求項３】
前記第１の解析部は、前記分割部が分割した単語について文字の種別を解析し、予め用意された文字の種別毎に割り当てられた数値を用いて単語毎の重みを算出する請求項１または２に記載の文章評価装置。
【請求項４】
コンピュータが、
受け取った日本語文を単語単位に分割し、
分割した単語について文字数、および音節数を解析し、
分割した単語に基づき、前記日本語文の文の数を解析し、
解析結果を英語リーダビリティ指標に当てはめることにより、日本語文のリーダビリティを算出する、
ことを特徴とする文章評価方法。
【請求項５】
コンピュータに、
受け取った日本語文を単語単位に分割し、
分割した単語について文字数、および音節数を解析し、
分割した単語に基づき、前記日本語文の文の数を解析し、
解析結果を英語リーダビリティ指標に当てはめることにより、日本語文のリーダビリティを算出する、
処理を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は文章評価装置、文章評価方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
文章の読みやすさを計算機に推定させる研究（リーダビリティ研究）が知られている。英文の読みやすさを示す指標としては、ＦＲＥ（Flesch Reading Ease）、ＦＫＧ（Flesch Kincaid Grade Level）、ＡＲＩ（Automated Readability Index）、ＣＬＩ（Coleman Liau Index）、ＳＭＯＧ等が知られている。
【０００３】
ＦＲＥ、ＦＫＧ、ＳＭＯＧは、音節数と単語数と文の数、ＡＲＩ、ＣＬＩは、文字数と文の数を用いた線形式に基づく指標であり、算出値毎に定められた評価基準と比較することで、文章の読みやすさを判定することができる。
また、日本語の単語レベル判定を行う方法が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−１３８１１号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Flesch, Rudolph: A new readability yardstick., Journal of applied psychology, Vol.32(3), pp.221-223, (1948).
【非特許文献２】Kincaid,J.P., Fishburne Jr,R.P., Rogers,R.L., Chissom,B.S.: Derivation of new readability formulas (automated readability index, fog count and flesch reading ease formula) for navy enlisted personnel, No.RBR-8-75, Naval Technical Training Command Millington TN Research Branch , (1975).
【非特許文献３】SENTER,R.J., SMITH,E.A.: Automated readability index., CINCINNATI UNIV OH, (1967).
【非特許文献４】Coleman,Meri, Liau,T.L.: A computer readability formula designed for machine scoring., Journal of applied psy-chology, Vol.60(2), pp.283-284, (1975).
【非特許文献５】佐藤理史:均衡コーパスを規範とするテキスト難易度測定,  情報処理学会論文誌,Vol.52,No.4, pp.1777-1789, (2011).
【非特許文献６】赤木信也,納富一宏:英文の読みやすさ指標の拡張による日本語文の読みやすさ推定,電子情報通信学会総合大会講演論文集, p.139，(2015).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
英文と日本語文では、英語が表音文字であるのに対し、日本語が表音文字と表意文字を含むため、個別にリーダビリティ指標の検討が行われてきた。そのため、英語リーダビリティ指標は英文のみ、日本語リーダビリティ指標は日本語文のみを処理する設計であった。
【０００７】
また、既存の日本語リーダビリティ手法では、多変量を扱うため評価式が複雑になっていたり、分類評価の妥当性の検証が不十分であったりするという問題がある。
１つの側面では、本発明は、簡単かつ汎用性のある日本語リーダビリティ指標を作成することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、開示の文章評価装置が提供される。この文章評価装置は、受け取った日本語文を単語単位に分割する分割部と、分割部が分割した単語について文字数、および音節数を解析する第１の解析部と、分割部が分割した単語に基づき、前記日本語文の文の数を解析する第２の解析部と、第１の解析部の解析結果と第２の解析部の解析結果とを英語リーダビリティ指標に当てはめることにより、日本語文のリーダビリティを算出する算出部と、を有している。
【発明の効果】
【０００９】
１態様では、簡単かつ汎用性のある日本語リーダビリティ指標を作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１の実施の形態の文章評価装置を説明する図である。
【図２】実施の形態の文章評価装置のハードウェア構成を示す図である。
【図３】第１の実施の形態の文章評価装置の機能を示すブロック図である。
【図４】重み付け対応情報記憶部に記憶されている情報の一例を示す図である。
【図５】区切り文字情報記憶部に記憶されている情報の一例を示す図である。
【図６】評価基準表記憶部に記憶されている情報の一例を説明する図である。
【図７】出力結果の一例を説明する図である。
【図８】判定部の処理を説明するフローチャートである。
【図９】文章分割部において形態素分割手法を用いた場合のｊＦＲＥおよびｊＦＫＧの計算例を説明する図である。
【図１０】文章分割部において字種分割手法を用いた場合のｊＦＲＥおよびｊＦＫＧの計算例を説明する図である。
【図１１】文章分割部において形態素分割手法を用いた場合のｊＡＲＩおよびｊＣＬＩの計算例を説明する図である。
【図１２】文章分割部において字種分割手法を用いた場合のｊＡＲＩおよびｊＣＬＩの計算例を説明する図である。
【図１３】実施の形態の文章評価装置の出力を、日本語リーダビリティ指標「帯２」と比較した結果を説明する図である。
【図１４】実施の形態の文章評価装置の出力を、日本語リーダビリティ指標「帯２」と比較した結果を説明する図である。
【図１５】実施の形態の文章評価装置を用いた英文と日本語翻訳文との比較結果を説明する図である。
【図１６】実施の形態の文章評価装置を用いた英文と日本語翻訳文との比較結果を説明する図である。
【図１７】第２の実施の形態の文章評価装置の機能を示すブロック図である。
【図１８】第３の実施の形態の文章評価装置の機能を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、実施の形態の文章評価装置を、図面を参照して詳細に説明する。
＜第１の実施の形態＞
図１は、第１の実施の形態の文章評価装置を説明する図である。
【００１２】
第１の実施の形態の文章評価装置（コンピュータ）１は、日本語文が入力を受け付けると、入力された日本語文について、どれくらい読みやすい文章かを示す指標を出力する。
具体的には、文章評価装置１は、英語リーダビリティ指標（線形式モデル）を用いて日本語のリーダビリティ指標を計算する。
【００１３】
英語リーダビリティ指標としては、前述したＦＲＥ、ＦＫＧ、ＡＲＩ、ＣＬＩが挙げられるが、文章評価装置１は、これらを求める数式の変数を置き換えて日本語のリーダビリティ指標を演算する。なお、具体的な変数の算出方法については、後に詳述する。
【００１４】
実施の形態の文章評価装置１は、スタンドアロン型の情報処理装置によって実現されているが、これに限らず、通信ネットワークを介して接続されている情報処理装置および記憶装置で構築されるネットワークシステムによって実現されてもよい。
以下、開示の文章評価装置をより具体的に説明する。
図２は、実施の形態の文章評価装置のハードウェア構成を示す図である。
【００１５】
文章評価装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１によって装置全体が制御されている。ＣＰＵ１０１には、バス１０８を介してＲＡＭ（Random Access Memory）１０２と複数の周辺機器が接続されている。
【００１６】
ＲＡＭ１０２は、文章評価装置１の主記憶装置として使用される。ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１に実行させるＯＳ（Operating System）のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１による処理に使用する各種データが格納される。
【００１７】
バス１０８には、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ:Hard Disk Drive）１０３、グラフィック処理装置１０４、入力インタフェース１０５、ドライブ装置１０６、および通信インタフェース１０７が接続されている。
【００１８】
ハードディスクドライブ１０３は、内蔵したディスクに対して、磁気的にデータの書き込みおよび読み出しを行う。ハードディスクドライブ１０３は、文章評価装置１の二次記憶装置として使用される。ハードディスクドライブ１０３には、ＯＳのプログラム、アプリケーションプログラム、および各種データが格納される。なお、二次記憶装置としては、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置を使用することもできる。
【００１９】
グラフィック処理装置１０４には、モニタ１０４ａが接続されている。グラフィック処理装置１０４は、ＣＰＵ１０１からの命令に従って、画像をモニタ１０４ａの画面に表示させる。モニタ１０４ａとしては、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）を用いた表示装置や、液晶表示装置等が挙げられる。
【００２０】
入力インタフェース１０５には、キーボード１０５ａとマウス１０５ｂとが接続されている。入力インタフェース１０５は、キーボード１０５ａやマウス１０５ｂから送られてくる信号をＣＰＵ１０１に送信する。なお、マウス１０５ｂは、ポインティングデバイスの一例であり、他のポインティングデバイスを使用することもできる。他のポインティングデバイスとしては、例えばタッチパネル、タブレット、タッチパッド、トラックボール等が挙げられる。
【００２１】
ドライブ装置１０６は、例えば、光の反射によって読み取り可能なようにデータが記録された光ディスクや、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の持ち運び可能な記録媒体に記録されたデータの読み取りを行う。例えば、ドライブ装置１０６が光学ドライブ装置である場合、レーザ光等を利用して、光ディスク２００に記録されたデータの読み取りを行う。光ディスク２００には、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）等が挙げられる。
【００２２】
通信インタフェース１０７は、ネットワーク５０に接続されている。通信インタフェース１０７は、ネットワーク５０を介して、他のコンピュータまたは通信機器との間でデータを送受信する。
以上のようなハードウェア構成によって、本実施の形態の処理機能を実現することができる。
図２に示すようなハードウェア構成の文章評価装置１内には、以下のような機能が設けられる。
図３は、第１の実施の形態の文章評価装置の機能を示すブロック図である。
文章評価装置１は、入力受付部１１と、判定部１２と、出力部１３と、評価結果記憶部１４とを有している。
【００２３】
入力受付部１１は、文章データ（テキストデータ）の入力を受け付けると、受け付けた文章を、判定部１２に渡す。文章の入力と送信にはＣＵＩ（Character User Interface）や、ＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）フォームといった従来公知の技術を用いることができる。
受け付ける文章の制限は、入力受付部１１または判定部１２のいずれか一方または両方で行う。
【００２４】
判定部１２は、入力受付部１１から受け取った日本語文のリーダビリティを計算する。具体的には、判定部１２は、文章受付部１２１と、文章分割部１２２と、文章分割用辞書記憶部１２２ａと、単語解析部１２３と、重み付け対応情報記憶部１２３ａと、表層情報解析部１２４と、区切り文字情報記憶部１２４ａと、リーダビリティ解析部１２５と、評価基準表記憶部１２６とを有している。
【００２５】
文章受付部１２１は、入力受付部１１から文章を受け取る。文章受付部１２１は、受け取った文章に対し、受け付け制限とリーダビリティの計算に必要な前処理を行う。
【００２６】
前処理の具体例としては、連続改行、文末改行、メールアドレスやＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を削除または任意の文字列に変換する処理、大文字を小文字へ変換する処理、半角文字を全角文字へ変換する処理等が挙げられる。
【００２７】
文章分割部１２２は、受け取った文章を単語単位に分割する。日本語文の分割方法には、文字種単位の分割（字種分割）や、形態素単位の分割（形態素分割）がある。
【００２８】
字種分割手法は、文字種（数字、アルファベット、平仮名、片仮名、漢字、記号）毎に文章を分割していく手法である。文字種毎の分割であるため、分割数は異なる文字種の並びの多さを示す。
【００２９】
形態素分割手法は、形態素という意味を持つ最小単位の語毎に文章を分割していく手法である。形態素毎の分割であるため、分割数は意味を持つ語の多さを示す。
字種分割手法では文字種の上限値による再分割処理、形態素分割手法では品詞の条件による結合処理を行ってもよい。
【００３０】
文章分割部１２２は、形態素分割手法を用いるか、字種分割手法を用いるか、形態素分割手法と字種分割手法の両方を用いるかの何れかである。これを、文章評価装置１の利用者が、文章評価装置１を操作することにより、任意に決定できるようにしてもよい。
【００３１】
文章分割用辞書記憶部１２２ａには、文章分割部１２２の単語単位の分割において、分割条件の決定に利用する辞書（データベース）が記憶されている。一例としては、任意の文字列を置き換える対応表や形態素分割専用の辞書等が挙げられる。
【００３２】
後述する表層情報解析部１２４にて文の数の計算を行うが、"Ｕ．Ｓ．"のような英単語の省略表現が"Ｕ"、"．"、"Ｓ"、"．"と分割される可能性がある。このため、辞書には、"Ｕ．Ｓ．"を１つの単語として分割することが予め定義付けられている。
【００３３】
単語解析部１２３は、文章の単語数（Words）、各単語の音節数（Syllables）、各単語の文字数が計算する。この結果がリーダビリティ解析部１２５に渡される。
【００３４】
文章分割部１２２によって分割された単語の数が、文章の単語数（Words）となる。音節数（Syllables）は、文字種毎の上限値・形態素分割・連接する品詞の条件・英語の音節数解析の組み合わせによって計算される。ただし、組み合わせの選択は、音節数≧単語数となるようにする。
文字数（Characters）は、文字種毎のシャノン情報量に基づく重みによって計算される。更に、文字毎の重みを用いてもよい。
重み付け対応情報記憶部１２３ａには、文字種の種類数に応じたシャノン情報量に基づく重みが記憶されている。
図４は、重み付け対応情報記憶部に記憶されている情報の一例を示す図である。
重み付け対応テーブルＴ１には、文字種、文字一覧、および重みの欄が設けられている。横方向に並べられた情報同士が互いに関連づけられている。
文字種の欄には、文字の種別が設定されている。
文字一覧の欄には、各文字種に該当する文字の一覧が格納されている。
【００３５】
重みの欄には、文字種の種類数に応じたシャノン情報量に基づく重みが格納されている。シャノン情報量とは、ある事象の珍しさの尺度であり、文字種毎の認知のしづらさをシャノン情報量で表現している。重みの欄には実際には数字のみが格納されているが、図４では、説明を分かり易くするために、重みを求める数式も併せて記載している。
再び図３に戻って説明する。
【００３６】
表層情報解析部１２４は、文章の表層情報（使用されている文字列）から文（Sentences）の数を計算する。本実施の形態では区切り文字情報記憶部１２４ａに記憶されている日本語文の区切り文字情報を利用して文の数を計算する。
図５は、区切り文字情報記憶部に記憶されている情報の一例を示す図である。
区切り文字テーブルＴ２には、文章および区切り文字の欄が設けられている。横方向に並べられている情報同士が互いに関連づけられている。
文章の欄には何語の文章なのかを示す文字が設定されている。
【００３７】
区切り文字の欄には、文章の欄に設定された言語における区切り文字として識別する文字が設定されている。例えば、英文では"."、"\n"を区切り文字として識別するが、日本語文の区切り文字としては、句読点等が挙げられる。なお、図５には図示していないが、"？"や"！"を区切り文字の欄に設定してもよい。文の数を正確に計算できない例として、数値の小数点や区切り文字・記号・改行記号（"\n"）のような文字列は、正規表現を用いて計算しないようにするとよい。
また、前述したように、"Ｕ．Ｓ．"のような英単語の省略表現は，文章分割部１２２において事前に文の数の解析対象から取り除くようにするとよい。
再び図３に戻って説明する。
【００３８】
リーダビリティ解析部１２５は、単語解析部１２３から単語数、音節数、および文字数を受け取る。また、リーダビリティ解析部１２５は、表層情報解析部１２４から文の数を受け取る。そして、リーダビリティ解析部１２５はこれらを英語リーダビリティ指標（線形式モデル）に当てはめることで日本語文に対するリーダビリティを計算する。
このような日本語文のリーダビリティを計算する方法を「変数置き換え方法」という。
【００３９】
前述したように、本実施の形態の日本語文に対するリーダビリティの計算方法は、英語リーダビリティ指標の線形式モデルであるＦＲＥ、ＦＫＧ、ＡＲＩ、ＣＬＩに対する「変数置き換え方法」を用いる。
以下、日本文に対するリーダビリティ指標の評価式を、それぞれ
・ｊＦＲＥ（japanese Flesch Reading Ease）
・ｊＦＫＧ（japanese Flesch Kincaid Grade Level）
・ｊＡＲＩ（japanese Automated Readability Index）
・ｊＣＬＩ（japanese Coleman Liau Index ）
と表記する。それぞれの求め方は以下である。
＜評価式＞
（１）ｊＦＲＥ＝２０６．８３５−（１．０１５×ＡＳＬ）−（８４．６×ＡＳＷ）
ここで、
ＡＳＬ＝Ａｖｅｒａｇｅ  Ｓｅｎｔｅｎｃｅ  Ｌｅｎｇｔｈ（Ｗｏｒｄｓ／Ｓｅｎｔｅｎｃｅｓ）
ＡＳＷ＝Ａｖｅｒａｇｅ  ｎｕｍｂｅｒ  ｏｆ  Ｓｙｌｌａｂｌｅｓ  ｐｅｒ  Ｗｏｒｄ（Ｓｙｌｌａｂｌｅｓ／Ｗｏｒｄｓ）
である。
（２）ｊＦＫＧ＝（０．３９×ＡＳＬ）＋（１１．８×ＡＳＷ）−１５．５９
（３）ｊＡＲＩ＝（４．７１×ＡＣＷ）＋（０．５×ＡＳＬ）−２１．４３
ここで、
ＡＣＷ＝  Ａｖｅｒａｇｅ  ｎｕｍｂｅｒ  ｏｆ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｓ  ｐｅｒ  Ｗｏｒｄ（Ｃｈａｒａｃｔｅｒｓ／Ｗｏｒｄｓ）
ＡＳＬ＝Ａｖｅｒａｇｅ  Ｓｅｎｔｅｎｃｅ  Ｌｅｎｇｔｈ（Ｗｏｒｄｓ／Ｓｅｎｔｅｎｃｅｓ）
である。
（４）ｊＣＬＩ＝（０．０５８８×Ｌ）−（０．２９６×Ｓ）−１５．８
ここで、
Ｌ＝Ａｖｅｒａｇｅ  ｎｕｍｂｅｒ  ｏｆ  ｌｅｔｔｅｒｓ  ｐｅｒ  １００  ｗｏｒｄｓ（ＡＣＷ×１００）
Ｓ＝Ａｖｅｒａｇｅ  ｎｕｍｂｅｒ  ｏｆ  ｓｅｎｔｅｎｃｅ  ｐｅｒ  １００  ｗｏｒｄｓ（１００／ＡＳＬ）
である。
評価基準表記憶部１２６は、英語リーダビリティ指標の評価基準が記憶されている。
図６は、評価基準表記憶部に記憶されている情報の一例を説明する図である。
【００４０】
評価基準テーブルＴ３には、ＦＲＥの値毎に、Description of Style、Typical Magazine、Average No. of Syll. Per 100 Words、Average Sentence Length in Words、Estimated Reading Grade(FKG, ARI, CLI)が設定されている。
【００４１】
リーダビリティ解析部１２５は、複数指標の平均値を計算したり、評価基準表記憶部に記憶されている評価基準テーブルＴ３に照らし合わせた評価水準を求めたりしてもよい。
出力部１３は、判定部１２からリーダビリティの解析結果を受け付け、その結果をディスプレイ１０４ａに出力する。
図７は、出力結果の一例を説明する図である。
【００４２】
ディスプレイ１０４ａには、操作画面２０が表示されている。操作画面２０は、ＣＬＩやＨＴＭＬフォームという公知の技術を用いる。操作画面２０は、テキスト入力部２１と、判定ボタン２２、２３と、解析結果表示部２４と、データ消去ボタン２５と、出力ボタン２６とを備えている。
【００４３】
テキスト入力部２１は、入力受付部１１の一例である。図７では一例として「文章を入力することで、リーダビリティを計算することができます。」という日本語文が入力されている。
【００４４】
判定ボタン２２が利用者の操作により押下されると、判定部１２がテキスト入力部２１に入力された日本語文について形態素分割手法を用いてリーダビリティを計算する。
【００４５】
判定ボタン２３が利用者の操作により押下されると、判定部１２がテキスト入力部２１に入力された日本語文について字種分割手法を用いてリーダビリティを計算する。
【００４６】
解析結果表示部２４には、判定部１２の処理結果が表示される。図７に示す例では、文字数、平仮名の数、片仮名の数、文の数、字種分割リスト、重み／字種分割数、字種分割数／文の数、文の数／字種分割数、ｊＦＲＥ、ｊＦＫＧ、ｊＡＲＩ、ｊＣＬＩを図示している。これ以外にも漢字の数、アルファベットの数、数字の数、それ以外の数、句点の数、段落数、文長（段落単位）、文長（センテンス単位）、平仮名の割合、片仮名の割合、漢字の割合、数字・アルファベットの割合、平仮名連の平均語長、片仮名連の平均語長、アルファベット連の平均語長、漢字検定に基づく漢字の重み、漢字の重みの平均、等が含まれていてもよい。
【００４７】
データ消去ボタン２５が利用者の操作により押下されると、出力部１３は、テキスト入力部２１に入力された日本語文および解析結果表示部２４に表示された解析結果を消去する。
【００４８】
出力ボタン２６が利用者の操作に押下されると、出力部１３は、解析結果を評価結果記憶部１４に記憶する。一例としては、評価結果記憶部１４には、入力受付部１１から受け取った文章とリーダビリティ解析部１２５の処理結果を記憶する。リーダビリティについては、平均値、標準偏差、最小値、最大値について、最近の履歴から全体の履歴を用いて計算した結果を記憶することが考えられる。
次に、判定部１２の処理を、フローチャートを用いて説明する。
図８は、判定部の処理を説明するフローチャートである。
［ステップＳ１］  文章受付部１２１は日本語文を受け付ける。その後、ステップＳ２に遷移する。
［ステップＳ２］  文章分割部１２２は、文章分割用辞書記憶部１２２ａに記憶されている辞書を用いて文章を分割する。その後、ステップＳ３に遷移する。
【００４９】
［ステップＳ３］  単語解析部１２３は、文章分割部１２２が分割された単語について、単語数を計算する。また、単語解析部１２３は、文字種毎の上限値・形態素分割・連接する品詞の条件・英語の音節数解析の組み合わせによって、音節数を計算する。この際、音節数≧単語数となるようにする。また、単語解析部１２３は、重みづけ対応テーブルＴ１を参照し、文字種毎のシャノン情報量に基づく重みによって、文字数を計算する。その後、ステップＳ４に遷移する。
【００５０】
［ステップＳ４］  表層情報解析部１２４は、区切り文字テーブルＴ２を参照し、文章の表層情報（使用されている文字列）から文の数を計算する。その後、ステップＳ５に遷移する。
【００５１】
［ステップＳ５］  リーダビリティ解析部１２５は、単語解析部１２３から単語数、音節数、および文字数を受け取る。また、リーダビリティ解析部１２５は、表層情報解析部１２４から文の数を受け取り、英語リーダビリティ指標（線形式モデル）に当てはめることでリーダビリティを計算する。リーダビリティ解析部１２５は、計算結果を出力部１３に出力する。
以上で図８の説明を終了する。
【００５２】
なお、処理の順序は、前述したものに限らず、一部の処理が並行して行われても良いし、一部の処理の順序を入れ替えて実施してもよい。例えば、ステップＳ３とステップＳ４の処理は並行して行われても良いし、処理の順序を入れ替えてもよい
＜具体例＞
以下、「ＭｅＣａｂは日本語形態素解析ツールである」という文章を用いて文章評価装置１の処理を説明する。
図９は、文章分割部において形態素分割手法を用いた場合のｊＦＲＥおよびｊＦＫＧの計算例を説明する図である。
【００５３】
文章分割部１２２は、形態素分割と品詞の条件（名詞-名詞）による結合処理を行い、単語解析部１２３は、音節数を形態素分割・英語の音節数解析の組み合わせによって計算する。
【００５４】
具体的には、文章分割部１２２は、形態素分割によって「MeCab」「は」「日本語」「形態素」「解析」「ツール」「で」「ある」と分割し、品詞の条件（名詞-名詞）による結合処理によって，「MeCab」「は」「日本語形態素解析ツール」「で」「ある」と分割する。
【００５５】
単語解析部１２３は、文章の単語数を、「MeCab」「は」「日本語形態素解析ツール」「で」「ある」の5つとする。また、単語毎の音節数を、「MeCab」は音節数２、「は」は音節数１、「日本語形態素解析ツール」は音節数４、「で」は音節数１、「ある」は音節数１とする。
表層情報解析部１２４は、センテンス数を１とする。
【００５６】
リーダビリティ解析部１２５は、ｊＦＲＥおよびｊＦＫＧに当てはめるために、ＡＳＷ（音節数／単語数）を９／５＝１．８で置き換える。また、ＡＳＬ（単語数／センテンス数）を５／１＝５で置き換える。
以上を前述した評価式に当てはめると、
ｊＦＲＥ＝２０６．８３５−（１．０１５×５）−（８４．６×１．８）＝４９．４８０
ｊＦＫＧ＝（０．３９×５）＋（１１．８×１．８）−１５．５９＝７．６００
となる。
但し、文が短い場合の評価値は参考程度にしかならない。
図１０は、文章分割部において字種分割手法を用いた場合のｊＦＲＥおよびｊＦＫＧの計算例を説明する図である。
【００５７】
文章分割部１２２では、字種分割と文字種の上限値による再分割（漢字1字単位）を行い、単語解析部１２３では、音節数を字種分割・英語の音節数解析の組み合わせを用いている。
【００５８】
具体的には、文章分割部１２２は、字種分割によって「MeCab」「は」「日本語形態素解析」「ツール」「である」と分割し、再分割（漢字1字単位）によって，「MeCab」「は」「日」「本」「語」「形」「態」「素」「解」「析」「ツール」「である」と分割する。
【００５９】
単語解析部１２３は、文章の単語数を、「MeCab」「は」「日本語形態素解析」「ツール」「である」の５つとする。また、単語毎の音節数を、「MeCab」は音節数２、「は」は音節数１、「日本語形態素解析」は音節数８、「である」は音節数１とする。
表層情報解析部１２４は、センテンス数を１とする。
【００６０】
リーダビリティ解析部１２５は、ｊＦＲＥおよびｊＦＫＧに当てはめるために、ＡＳＷ（音節数／単語数）を１３／５＝２．６で置き換える。また、ＡＳＬ（単語数／センテンス数）を５／１＝５で置き換える。
以上を評価式に当てはめると、
ｊＦＲＥ＝２０６．８３５−（１．０１５×５）−（８４．６×２．６）＝−１８．２００
ｊＦＫＧ＝（０．３９×５）＋（１１．８×２．６）−１５．５９＝１７．０４０
となる。
但し、文が短い場合の評価値は参考程度にしかならない。
図１１は、文章分割部において形態素分割手法を用いた場合のｊＡＲＩおよびｊＣＬＩの計算例を説明する図である。
【００６１】
文章分割部１２２は、形態素分割と品詞の条件（名詞-名詞）による結合処理を行い、単語解析部１２３は、文字数をシャノン情報量に基づく重みを用いている。
【００６２】
具体的には、文章分割部１２２は、形態素分割によって「MeCab」「は」「日本語」「形態素」「解析」「ツール」「で」「ある」と分割し、品詞の条件（名詞-名詞）による結合処理によって，「MeCab」「は」「日本語形態素解析ツール」「で」「ある」と分割する。
【００６３】
単語解析部１２３は、文章の単語数を、「MeCab」「は」「日本語形態素解析」「ツール」「である」の５つとする。また、単語毎の文字数を、「MeCab」は１．０００×５、「は」は１．２３３×１、「日本語形態素解析ツール」は２．７７６×８＋１．２４０×３、「で」は１．２３３×１、「ある」は１．２３３×２とする。
表層情報解析部１２４は、センテンス数を１とする。
【００６４】
リーダビリティ解析部１２５は、ｊＡＲＩおよびｊＣＬＩに当てはめるために、ＡＣＷ（文字数／単語数）を３５．６８０／５＝７．１７２で置き換える。また、ＡＳＬ（単語数／センテンス数）を５／１＝５で置き換える。
以上を評価式に当てはめると、
ｊＡＲＩ＝（４．７１×７．１７２）＋（０．５×５．００）−２１．４３＝１４．８５０
ｊＣＬＩ＝（０．０５８８×７．１７２×１００）−（０．２９６×１００／５）−１５．８＝２０．４５１
となる。
但し、文が短い場合の評価値は参考程度にしかならず、また、ｊＣＬＩの算出手順が厳密には異なる。
図１２は、文章分割部において字種分割手法を用いた場合のｊＡＲＩおよびｊＣＬＩの計算例を説明する図である。
【００６５】
文章分割部１２２は、字種分割と文字種の上限値による再分割（漢字1字単位）を行い、単語解析部１２３では、文字数をシャノン情報量に基づく重みを用いている。
【００６６】
文章分割部１２２は、字種分割によって「MeCab」「は」「日本語形態素解析」「ツール」「である」と分割し、再分割（漢字1字単位）によって，「MeCab」「は」「日」「本」「語」「形」「態」「素」「解」「析」「ツール」「である」と分割する。
【００６７】
単語解析部１２３は、文章の単語数を、「MeCab」「は」「日本語形態素解析」「ツール」「である」の５つとする。また、単語毎の文字数を、「MeCab」は１．０００×５、「は」は１．２３３×１、「日本語形態素解析」は２．７７６×８、「ツール」は１．２４０×３、「である」は１．２３３×３とする。
表層情報解析部１２４は、センテンス数を１とする。
【００６８】
リーダビリティ解析部１２５は、ｊＡＲＩおよびｊＣＬＩに当てはめるために、ＡＣＷ（文字数／単語数）を３５．８６０／５＝７．１７２で置き換える。また、ＡＳＬ（単語数／センテンス数）を５／１＝５で置き換える。
以上を評価式に当てはめると、
ｊＡＲＩ＝（４．７１×７．１７２）＋（０．５×５．００）−２１．４３＝１４．８５０
ｊＣＬＩ＝（０．０５８８×７．１７２×１００）−（０．２９６×１００／５）−１５．８＝２０．４５１
となる。
ただし、文が短い場合の評価値は参考程度にしかならず、また、ｊＣＬＩの算出手順が厳密には異なる。
＜信頼性＞
次に、文章評価装置１の出力結果の信頼性について説明する。
【００６９】
文章評価装置１の処理は線形式モデルを利用している。各変数（センテンスあたりの単語数、単語あたりの音節数、単語あたりの文字数）が多いほど文章が読みにくいと判定される。
【００７０】
線形式モデルは、文章を読みやすくしたい場合は各変数が少なくなるよう調整し、読みにくくしたい場合は各変数が多くなるよう調整すればよいため、利用者による文章の調整に向いていると言える。
具体例にて示したように、短文であれば手動で計算可能であること（＝簡易性）が示されている。
以下、文章評価装置１の処理結果の信頼性・精度を、比較実験の結果を交えて説明する。
＜日本語リーダビリティ指標「帯２」との比較＞
図１３および図１４は、実施の形態の文章評価装置の出力を、日本語リーダビリティ指標「帯２」と比較した結果を説明する図である。
【００７１】
読みやすさに差があると考えられる日本語文２５件（内訳：読み聞かせ文２件、青空文庫の絵本２件、青空文庫の小説８件、法律３件、白書４件、コンピュータに関するＷｅｂ文章４件、コンピュータに関する学術論文２件）について、「帯２」の結果と字種分割法（条件：漢字１字）の結果を比較した結果を示す。
【００７２】
従来指標との寄与率が中程度以上あるため、日本語文を大まかに分類可能であると言える。また、図１３に示すように、ｊＦＲＥはＦＲＥの値域１００〜０（低いほど読みにくいとする）に近い値を示している。また、図１４に示すように、ｊＦＫＧは、ＦＫＧの値域５〜１７（高いほど読みにくいとする）に近い値を示している。従って、従来用いられている評価基準をそのまま用いてもある程度の信頼性が得られることが示唆されている。
＜英文と日本語翻訳文との比較＞
【００７３】
仮に、日本語を英語に翻訳する、または英語を日本語に翻訳する機械翻訳の精度が高ければ、日本語文を英文に翻訳して英語リーダビリティ指標で計算したり、英文を日本語文に翻訳して日本語リーダビリティ指標で計算したりすること（＝機械翻訳を用いたリーダビリティ指標の計算）ができる。しかし、現状では機械翻訳の精度が高くないため、機械翻訳を用いたリーダビリティ指標の計算は、変な文章に対してリーダビリティ指標の計算として成り立っていない。
図１５および図１６は、実施の形態の文章評価装置を用いた英文と日本語翻訳文との比較結果を説明する図である。
【００７４】
ＮＨＫニュースで英会話の記事２２組（２０１４年４月の英文と日本語翻訳文）について、字種分割法（条件：漢字１字）による英文と日本語翻訳文の評価値を比較した結果を示す。
【００７５】
図１５および図１６に示すグラフは、傾きが１に近いほど、英文と日本語翻訳文において同程度の評価値が取得できていることを示している。すなわち、読みやすさが同程度であると考えられる英文と日本語文の両文を正しく判定できていることを示している。
比較実験の結果より、文章評価装置１の出力は、英文と日本語文の両文に適応していると述べることができる。
以上述べたように、文章評価装置１によれば、簡単かつ汎用性のある日本語リーダビリティ指標を作成することができる。
【００７６】
日本語文については、漢字の連続が多い文章や文が長い文章を「読みにくい」とし、漢字の連続が少ない文章や文が短い文章を「読みやすい」とした評価値を求めることができる。また、判定精度は、従来の指標とあまり変わらない。
短文であれば手動で計算することが可能なほど簡単な計算方式である。
ホワイトボックス処理であるため、文の調整に向いている。 
＜第２の実施の形態＞
次に、第２の実施の形態の文章評価装置について説明する。
以下、第２の施の形態の文章評価装置について、前述した第１の実施の形態との相違点を中心に説明し、同様の事項については、その説明を省略する。
図１７は、第２の実施の形態の文章評価装置の機能を示すブロック図である。
第２の実施の形態の文章評価装置１ａは、判定部１２ａの機能が第１の実施の形態と異なっている。
判定部１２ａは、文章アドバイスデータ記憶部１２７をさらに有している。
【００７７】
リーダビリティ解析部１２５は、文章アドバイスデータ記憶部１２７に記憶されている情報を用いてリーダビリティの解析結果に応じた文章アドバイス情報を出力する。
【００７８】
具体的には、リーダビリティ解析部１２５は、Average Syllable per Word（音節数／単語数）やAverage Character per Word（文字数／単語数）が高ければ、音節数や文字数が多い単語を簡単な語で表現したり、接続詞や助詞を任意の場所に追加したりするように指摘する。Average  Sentence  Length（単語数／文の数）が高ければ、単語数が多い文を分割したり、単語数を減らしたりするように指摘する。
第２の実施の形態の文章評価装置１ａによれば、第１の実施の形態と同様の効果が得られる。
＜第３の実施の形態＞
次に、第３の実施の形態の文章評価装置について説明する。
以下、第３の施の形態の文章評価装置について、前述した第１の実施の形態との相違点を中心に説明し、同様の事項については、その説明を省略する。
図１８は、第３の実施の形態の文章評価装置の機能を示すブロック図である。
第３の実施の形態の文章評価装置１ｂは、日本語文を受け付ける日本語文入力受付部１１ａと、英文を受け付ける英文入力受付部１１ｂとを備えている。
【００７９】
判定部１２ｂは、それぞれの文章のリーダビリティを計算および比較した結果を出力する。具体的には、日本語文入力受付部１１ａが日本語文を受け付けた場合には、第１の実施の形態と同様の処理を行う。また、英文入力受付部１１ｂが英文を受け付けた場合には、英文に含まれる単語、句点、音節、文字を解析して英語リーダビリティ指標またはＦＲＥ、ＦＫＧ、ＡＲＩ、ＣＬＩ等を算出する。
第３の実施の形態の文章評価装置１ｂによれば、第１の実施の形態と同様の効果が得られる。
【００８０】
そして、第３の実施の形態の文章評価装置１ｂによれば、英語リーダビリティ指標の評価式と評価基準に基づいて、英文と日本語文のリーダビリティを区別なく（同一基準（英語リーダビリティの評価基準）で）評価することができる。そのため、日本語文入力受付部１１ａは日本語文しか受け付けることができず、英文入力受付部１１ｂは英文しか受け付けることができず、日本語文と英文を1文ずつ受け付けることによって日本語文と英文の比較処理が行われる。
【００８１】
また、英文と日本語文をリーダビリティでランク付けしたり、英日・日英翻訳における原文と翻訳文のリーダビリティの変化を確認したりする際に用いることができる。
【００８２】
なお、文章評価装置１が行った処理が、複数の装置によって分散処理されるようにしてもよい。例えば、１つの装置が、単語数や音節数を求める処理までを行っておき、他の装置が、その単語数や音節数を用いてリーダビリティを計算するようにしてもよい。
【００８３】
以上、本発明の文章評価装置、文章評価方法およびプログラムを、図示の実施の形態に基づいて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、各部の構成は、同様の機能を有する任意の構成のものに置換することができる。また、本発明に、他の任意の構成物や工程が付加されていてもよい。
また、本発明は、前述した各実施の形態のうちの、任意の２以上の構成（特徴）を組み合わせたものであってもよい。
【００８４】
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、文章評価装置１が有する機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記憶装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等が挙げられる。磁気記憶装置には、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ等が挙げられる。光ディスクには、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ／ＲＷ等が挙げられる。光磁気記録媒体には、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等が挙げられる。
【００８５】
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【００８６】
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、ネットワークを介して接続されたサーバコンピュータからプログラムが転送される毎に、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
【００８７】
また、上記の処理機能の少なくとも一部を、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）等の電子回路で実現することもできる。
【符号の説明】
【００８８】
１、１ａ、１ｂ  文章評価装置
１１  入力受付部
１１ａ  日本語文入力受付部
１１ｂ  英文入力受付部
１２、１２ａ、１２ｂ  判定部
１２１  文章受付部
１２２  文章分割部
１２２ａ  文章分割用辞書記憶部
１２３  単語解析部
１２３ａ  重み付け情報記憶部
１２４  表層情報解析部
１２４ａ  区切り文字情報記憶部
１２５  リーダビリティ解析部
１２６  評価基準表記憶部
１３  出力部
１４  評価結果記憶部
２０  操作画面
Ｔ１  重み付け対応テーブル
Ｔ２  区切り文字テーブル
Ｔ３  評価基準テーブル
【要約】
【課題】簡単かつ汎用性のある日本語リーダビリティ指標を作成すること。
【解決手段】文章評価装置１は、受け取った日本語文を単語単位に分割する文章分割部１２２と、文章分割部１２２が分割した単語について文字数、および音節数を解析する単語解析部１２３と、文章分割部１２２が分割した単語に基づき、日本語文の文の数を解析する表層情報解析部１２４と、単語解析部１２３の解析結果と表層情報解析部１２４の解析結果とを英語リーダビリティ指標に当てはめることにより、日本語文のリーダビリティを算出するリーダビリティ解析部１２５と、を有する。
【選択図】図３【図１】
0005922832.tif 000002
【図２】
0005922832.tif 000003
【図３】
0005922832.tif 000004
【図４】
0005922832.tif 000005
【図５】
0005922832.tif 000006
【図６】
0005922832.tif 000007
【図７】
0005922832.tif 000008
【図８】
0005922832.tif 000009
【図９】
0005922832.tif 000010
【図１０】
0005922832.tif 000011
【図１１】
0005922832.tif 000012
【図１２】
0005922832.tif 000013
【図１３】
0005922832.tif 000014
【図１４】
0005922832.tif 000015
【図１５】
0005922832.tif 000016
【図１６】
0005922832.tif 000017
【図１７】
0005922832.tif 000018
【図１８】
0005922832.tif 000019