(57)【要約】【課題】  ユーザに対する文字についての有効なテスト問題を作成できるようにし、それによってユーザの文字学習効果を高め得るようにする。【解決手段】  文章作成装置は、入力された文章データを蓄積する文章蓄積部１０６と、前記文章蓄積部１０６に蓄積された文章データから属性が付与された文字データを抽出する属性付与文字抽出部１０８もくしは前記文章蓄積部１０６に蓄積された文章データから属性が付与されていない文字データを抽出する属性未付与文字抽出部１０９と、前記属性付与文字抽出部１０８にて抽出された文字データもしくは前記属性未付与文字抽出部１０９にて抽出された文字データに基づいて、ユーザに対するテスト問題を作成するテスト問題作成部１１０とを備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された文章データを蓄積する文章蓄積手段と、
前記文章データから属性が付与された文字データを抽出する属性付与文字抽出手段と、
前記属性付与文字抽出手段にて抽出された文字データに基づいて、ユーザに対するテスト問題を作成するテスト問題作成手段とを備えたことを特徴とする文章作成装置。
【請求項２】
入力された文章データを蓄積する文章蓄積手段と、
前記文章データから属性が付与されていない文字データを抽出する属性未付与文字抽出手段と、
前記属性未付与文字抽出手段にて抽出された文字データに基づいて、ユーザに対するテスト問題を作成するテスト問題作成手段とを備えたことを特徴とする文章作成装置。
【請求項３】
前記文章蓄積手段に蓄積されている文章データ中の文字データに対する前記属性の要否を判定する属性要否判定手段と、
前記属性要否判定手段の判定結果に基づいて当該文字データに属性を付与する属性付与手段と、
前記属性要否判定手段の判定結果に基づいて当該文字データに付与された属性を除去する属性除去手段とを備えたことを特徴とする請求項１または２に記載の文章作成装置。
【請求項４】
前記属性要否判定手段は、前記文章蓄積手段に蓄積されている文章データ中の文字データに対する前記属性について、ユーザに対しての前記テスト問題によるテストの結果、正解された文字データに付与されている属性を不要と判定し、
前記属性除去手段は、前記属性要否判定手段にて不要と判定された文字データについての属性を除去することを特徴とする請求項３に記載に文章作成装置。
【請求項５】
前記属性要否判定手段は、前記文章蓄積手段に蓄積されている文章データ中の文字データに対する前記属性について、ユーザに対しての前記テスト問題によるテストの結果、不正解であった文字データには属性の付与が必要と判定し、
前記属性付与手段は、前記属性要否判定手段にて必要と判定された文字データについての属性を前記テスト問題における前記文字データに対する正解データとして付与することを特徴とする請求項３に記載に文章作成装置。
【請求項６】
前記属性要否判定手段は、過去に前記文字データに付与されていた属性が前記属性除去手段により除去された時点から所定時間の経過後に、当該文字データに対する前記属性の要否を判定することを特徴とする請求項３に記載の文章作成装置。
【請求項７】
前記属性要否判定手段は、文字データに対する属性の要否をユーザの文字標準習得レベルから判定し、前記文字標準習得レベルは、ユーザの学年、もしくはユーザの年齢の少なくとも一方に基づいて決定されることを特徴とする請求項３に記載の文章作成装置。
【請求項８】
前記属性要否判定手段は、文字データに対する属性の要否をユーザの文字習得レベルから判定し、前記文字習得レベルは、前記文章蓄積手段において蓄積されている文章データ中の文字データに対して属性が付与されている文字のレベル、もしくは属性が付与されていない文字のレベルから決定されることを特徴とする請求項３に記載の文章作成装置。
【請求項９】
前記文章蓄積手段に蓄積されている文章データが日本語である場合、前記文字データは漢字、もしくは単語の少なくとも一方であり、前記属性は当該文字データの読み、もしくは当該文字データの意味の少なくとも一方であることを特徴とする請求項１または２に記載の文章作成装置。
【請求項１０】
前記文章蓄積手段に蓄積されている文章データが日本語以外である場合、前記文字データは単語であり、前記属性は当該単語の読み、もしくは当該単語の意味の少なくとも一方であることを特徴とする請求項１または２に記載の文章作成装置。
【請求項１１】
前記属性として付与される読みは、ひらがな、カタカナ、もしくは発音記号の何れかであることを特徴とする請求項９または１０に記載の文章作成装置。
【請求項１２】
ユーザにより入力されたかなを漢字に変換するかな漢字変換手段を備え、
前記文字データは漢字であり、前記属性は当該漢字の読みであり、
前記属性付与手段は、前記かな漢字変換手段がユーザにより入力されたかなを漢字に変換する際に、前記属性要否判定手段において属性の付与が必要と判定された漢字に対して属性を付与することを特徴とする請求項３に記載の文章作成装置。
【請求項１３】
ユーザから入力されたユーザ識別情報に基づいてユーザを特定するユーザ特定手段を備え、前記文章蓄積手段は前記ユーザ特定手段において特定されたユーザ毎に文章データを管理することを特徴とする請求項１または２に記載の文章作成装置。
【請求項１４】
前記属性付与手段は、前記文章蓄積手段に既に蓄積されている少なくとも一つの既蓄積文章データの文字データに付与されている属性を、前記文章蓄積手段に新たに蓄積される新規文章データの、前記既蓄積文章データの属性が付与されている文字データと同一の文字データに対して付与することを特徴とする請求項３に記載の文章作成装置。
【請求項１５】
前記属性除去手段は、前記文章蓄積手段に既に蓄積されている少なくとも一つの既蓄積文章データの文字データにおける属性の有無に基づき、前記文章蓄積手段に新たに蓄積される新規文章データの、前記既蓄積文章データの属性が付与されていない文字データと同一の文字データに付与されている属性を除去することを特徴とする請求項３に記載の文章作成装置。
【請求項１６】
前記文章データを表示装置に表示する表示処理手段と、
前記表示処理手段により表示された前記文章データ中の前記文字データを検出する文字データ検出手段とを備え、
前記文字データ検出手段はユーザから属性の付与を指示された文字データを検出し、
前記属性付与手段は、前記文字データ検出手段により検出された前記文字データに対して属性を付与することを特徴とする請求項３に記載の文章作成装置。
【請求項１７】
入力された文章データを蓄積する文章蓄積ステップと、
前記文章データから属性が付与された文字データを抽出する属性付与文字抽出ステップと、
前記属性付与文字抽出ステップにて抽出された文字データに基づいて、ユーザに対するテスト問題を作成するテスト問題作成ステップとを備えたことを特徴とする文章作成方法。
【請求項１８】
請求項１から１６の何れか一項に記載の文章作成装置を動作させるプログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるための文章作成プログラム。
【請求項１９】
請求項１８に記載の文章作成プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は入力された文章データを記録し、かつ記録した文章データ中の文字データに対する処理を行う文章作成装置、文章作成方法、文章作成プログラム及びこれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の文章編集装置は、例えば特許文献１に記載されている。この文章編集装置は、小学校で学習する漢字を学年別漢字辞書として学年別に記録し、文章編集装置を使用するユーザの学年から、ユーザが習得していない漢字を検出し、検出した未習得漢字に対して読み仮名を振るという機能を備えている。
【０００３】
また、特許文献２には、ユーザの学年及びユーザの過去の学習において間違えた漢字を記録しておくことで、ユーザの漢字習得レベルに応じて、かな漢字変換を行うことができる文章作成装置が開示されている。この文章作成装置では、さらに、ユーザが誤った漢字を記録し、その漢字を対象とした漢字テストを行い、当該漢字テストで正解した漢字を、誤り漢字のリストから削除することができる機能も備えている。
【特許文献１】特開２０００−１８７６５７号公報（平成１２年７月４日公開）
【特許文献２】特開２００２−７３５９７号公報（平成１４年３月１２日公開）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の装置では、学年別漢字辞書を利用して、学年に応じて一律に読み仮名を振るか否かの判定を行っているので、この装置をそのままユーザに提供しても漢字学習において効果がない可能性がある。例えば、小学４年生にも関わらず、小学２年生や小学３年生の漢字をよく間違うユーザに対して、小学４年生用の対応をしても意味がない。さらに、特許文献１に記載の装置では、未習得漢字に対して読み仮名を振るだけであって、ユーザに対して当該未習得漢字を学習させようとするところまでは考慮されていない。
【０００５】
一方、特許文献２に記載の装置では、未習得漢字に読み仮名を振るのではなく、その漢字をひらがなに変換するため、ユーザがひらがなに変換された文章を読む際は、非常に読みにくくなってしまう可能性がある。さらに、特許文献２に記載の装置では、ユーザが過去の学習において間違えた漢字を誤り漢字リストとして記録する場合、間違えた漢字のみを記録している。このため、例えば、「形」という漢字が誤り漢字リストに記録されている場合、「目の形（読み：かたち）」で間違えたのか、「人形（読み：ぎょう）」で間違えたのか、「三角形（読み：けい）」で間違えたのかが分からない。そのため、この装置を使用して漢字テストを作成する際、当該誤り漢字リストからテスト作成者自身が誤り漢字を確認した後でなければ、有効な漢字テストを作成することができない。
【０００６】
それゆえに、本発明の目的は、ユーザに対する文字についての有効なテスト問題を作成することができ、それによってユーザの文字学習効果を高めることができる文章作成装置を提供することにある。
【０００７】
さらに、本発明の目的は、ユーザの文字習得レベルに応じて、文章データ中の文字データに自動的に読み仮名や意味などの属性を付与し、ユーザに提供することができる文章作成装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の文章作成装置は、入力された文章データを蓄積する文章蓄積手段と、文章データから属性が付与された文字データを抽出する属性付与文字抽出手段と、属性付与文字抽出手段にて抽出された文字データに基づいて、ユーザに対するテスト問題を作成するテスト問題作成手段とを備える。
【０００９】
なお、前記属性は例えばこの属性が付与された文字データと共に表示可能なデータである。
【００１０】
上記の構成によれば、文章データ中に含まれる文字データのうち、属性が付与されている文字データを抽出し、当該文字データを対象としたテスト問題を作成する。これは、属性が付与されている文字データをユーザがまだ習得していないという判断に基づく処理である。このように、属性が付与されている文字データを対象としたテスト問題をユーザに提供することで、ユーザに対して当該文字データの学習を勧めることができ、ユーザの文字学習効果を高めることができる。
【００１１】
また、本発明の文章作成装置は、入力された文章データを蓄積する文章蓄積手段と、文章データから属性が付与されていない文字データを抽出する属性未付与文字抽出手段と、属性未付与文字抽出手段にて抽出された文字データに基づいて、ユーザに対するテスト問題を作成するテスト問題作成手段とを備える。
【００１２】
上記の構成によれば、文書データ中に含まれる文字データのうち、属性が付与されていない文字データを抽出し、当該文字データを対象としたテスト問題を作成する。これは、属性が付与されていない文字データをユーザが既に習得しているという判断に基づく処理である。このように、属性が付与されていない文字データを対象としたテスト問題をユーザに提供することで、ユーザに対して当該文字データの復習を勧めることができ、ユーザの文字学習効果を高めることができる。
【００１３】
好ましくは、上記の文章作成装置は、文章蓄積手段に蓄積されている文章データ中の文字データに対する属性の要否を判定する属性要否判定手段と、属性要否判定手段の判定結果に基づいて当該文字データに属性を付与する属性付与手段と、属性要否判定手段の判定結果に基づいて当該文字データに付与された属性を除去する属性除去手段とを備える。
【００１４】
上記の構成によれば、属性要否判定手段により当該文字データに対する属性が必要と判定された場合、属性付与手段は当該文字データに対して属性を付与し、逆に、属性要否判定手段により当該文字データに対する属性が不要と判定された場合、属性除去手段は当該文字データに対して付与された属性を除去する。
【００１５】
この結果、当該文章作成装置は、ある文章データ中の文字データに付与されている属性が不要になった場合、及びある文章データ中の文字データに新たに属性を付与する必要が出てきた場合の何れにも対応することができる。
【００１６】
なお、本発明は、文章データが日本語である場合だけに限らず、例えば文章データが英語であるような日本語以外の文章データである場合でも、当該文章データ中の文字データの属性として、当該文字データの読み、もしくは当該文字データの意味を付与することができる。
【００１７】
好ましくは、上記の文章作成装置において、属性要否判定手段は、文章蓄積手段に蓄積されている文章データ中の文字データに対する属性について、ユーザに対してのテスト問題によるテストの結果、正解された文字データに付与されている属性を不要と判定し、属性除去手段は、属性要否判定手段にて不要と判定された文字データについての属性を除去する。
【００１８】
上記の構成によれば、テスト問題において正解した文字データに対しては、当該文字データに属性を付与する必要がなくなったと判断され、当該文字データに付与されていた属性が除去される。これにより、文章蓄積手段によって蓄積されている文章データに対して、常にテスト結果を反映させることができる。
【００１９】
好ましくは、上記の文章作成装置において、属性要否判定手段は、文章蓄積手段に蓄積されている文章データ中の文字データに対する属性について、ユーザに対してのテスト問題によるテストの結果、不正解であった文字データには属性の付与が必要と判定し、属性付与手段は、属性要否判定手段にて必要と判定された文字データについての属性をテスト問題における文字データに対する正解データとして付与する。
【００２０】
上記の構成によれば、テスト問題において不正解だった文字データに対しては、当該文字データに属性を付与する必要があると判断され、当該文字データに属性が付与される。なお、当該文字データに付与する属性は、当該テスト問題における当該文字データに対する正解データとして付与する。これにより、文章蓄積手段によって蓄積されている文章データに対して、常にテスト結果を反映させることができる。
【００２１】
好ましくは、上記の文章作成装置において、属性要否判定手段は、過去に文字データに付与されていた属性が属性除去手段により除去された時点から所定時間の経過後に、当該文字データに対する属性の要否を判定する。
【００２２】
上記の構成によれば、文字データに付与されていた属性が属性除去手段により除去された時点を当該文字習得時と判断すると、その時点から所定時間の経過後に当該文字データに対する属性の要否を判定することにより、例えば、習得が難しい文字の文字データに対する属性の要否を適切に判定することができる。すなわち、習得が難しい文字では、当該文字習得時からの経過時間が大きい場合、再度当該文字に対して属性を付与させることもできる。
【００２３】
好ましくは、上記の文章作成装置において、属性要否判定手段は、文字データに対する属性の要否をユーザの文字標準習得レベルから判定し、文字標準習得レベルは、ユーザの学年、もしくはユーザの年齢の少なくとも一方に基づいて決定される。
【００２４】
上記の構成によれば、テスト問題作成手段で作成されたテスト問題の結果以外で当該文字データに対する属性の要否を判定するために、ユーザの文字標準習得レベルを利用することができる。例えば、テスト問題作成手段でのテスト問題の作成に先立って、ユーザの文字標準習得レベルを利用して、文章蓄積手段に蓄積される文章データ中の文字データに対して標準的に属性を付与しておくことができる。
【００２５】
ここで、文字標準習得レベルは、ユーザの学年、もしくはユーザの年齢の少なくとも一方から判定される。これより、属性要否判定手段は、学年別文字辞書、もしくは年齢別文字辞書の少なくとも一方を利用することで、当該文字データに対する属性の要否を判定することができる。
【００２６】
好ましくは、上記の文章作成装置において、属性要否判定手段は、文字データに対する属性の要否をユーザの文字習得レベルから判定し、文字習得レベルは、文章蓄積手段において蓄積されている文章データ中の文字データに対して属性が付与されている文字データのレベル、もしくは属性が付与されていない文字データのレベルから決定される。
【００２７】
上記の構成によれば、テスト問題作成手段で作成されたテスト問題の結果以外で当該文字データに対する属性の要否を判定するために、ユーザの文字習得レベルを利用することができる。例えば、テスト問題作成手段でのテスト問題の作成に先立って、ユーザの文字習得レベルを利用して、文章蓄積手段に蓄積される文章データ中の文字データに対して標準的に属性を付与しておくことができる。
【００２８】
ここで、文字習得レベルは、例えば学年別文字辞書もしくは年齢別文字辞書の少なくとも一方を利用して、文章蓄積手段によって蓄積されている文章データ中の文字データに対して属性が付与されている文字データのレベル、もしくは属性が付与されていない文字データのレベルの少なくとも一方から判定される。これより、属性要否判定手段は当該文字データのレベルと当該ユーザの文字習得レベルを比較することで、当該文字データに対する属性の要否を判定することができる。
【００２９】
好ましくは、上記の文章作成装置において、文章蓄積手段において蓄積されている文章データが日本語である場合、文字データは漢字、もしくは単語の少なくとも一方であり、属性は当該文字データの読み、もしくは当該文字データの意味の少なくとも一方である。
【００３０】
上記の構成によれば、例えば、文章蓄積手段によって蓄積されている文章データ中から、属性付与文字抽出手段において、読み仮名が付与された漢字を抽出し、それらの漢字を対象に漢字テスト問題を作成することができる。これは、読み仮名が付与されている漢字をユーザがまだ習得していないという判断に基づく処理であり、当該漢字を対象とした漢字テスト問題をユーザに提供することで、ユーザに対して当該漢字の学習を勧めることができ、ユーザの文字学習効果を高めることができる。
【００３１】
なお、前記属性除去手段を備えた構成の場合には、漢字テスト問題の結果から正解した漢字に付与された読み仮名を属性除去手段により除去することができる。
【００３２】
逆に、属性未付与文字抽出手段において、読み仮名が付与されていない漢字を抽出し、それらの漢字を対象に漢字復習テストを作成することができる。これは、読み仮名が付与されていない漢字をユーザが既に習得しているという判断から、当該漢字を対象とした漢字復習テストをユーザに提供することで、ユーザに対して当該漢字の復習を勧めることができ、ユーザの文字学習効果を高めることができる。
【００３３】
なお、前記属性付与手段を備えた構成の場合には、漢字復習テスト問題の結果から不正解である漢字には、属性付与手段により当該漢字復習テスト問題の正解データを当該漢字の読み仮名として付与することができる。
【００３４】
また、漢字テスト問題及び漢字復習テスト問題に限らず、属性付与文字抽出手段において、意味が付与された単語を抽出し、抽出された単語を対象としたテスト問題を作成してユーザに提供することで、ユーザの文字学習効果を高めることができる。
【００３５】
好ましくは、上記の文章作成装置において、文章蓄積手段において蓄積されている文章データが日本語以外である場合、文字データは単語であり、属性は当該単語の読み、もしくは当該単語の意味の少なくとも一方である。
【００３６】
上記の構成によれば、例えば文章データが英語である場合、文章蓄積手段によって蓄積されている文章データ中から、属性付与文字抽出手段において、読み、もしくは意味の少なくとも一方が付与された英単語を抽出し、それらの英単語を対象に英単語テストを作成することができる。これは、読みもしくは意味の少なくとも一方が付与されている英単語をユーザがまだ習得していないという判断に基づく処理であり、当該英単語を対象とした英単語テスト問題をユーザに提供することで、ユーザに対して当該英単語の学習を勧めることができ、ユーザの文字学習効果を高めることができる。
【００３７】
さらに、英単語テストの結果から正解した英単語に付与された読み、もしくは意味の少なくとも一方を属性除去手段により除去することができる。
【００３８】
逆に、属性未付与文字抽出手段において、読み、及び意味が付与されていない英単語を抽出し、それらの英単語を対象に英単語復習テストを作成することができる。これは、読み、及び意味が付与されていない英単語をユーザが既に習得しているという判断に基づく処理であり、当該英単語を対象とした英単語復習テストをユーザに提供することで、ユーザに対して当該英単語の復習を勧めることができ、ユーザの文字学習効果を高めることができる。
【００３９】
なお、前記属性付与手段を備えた構成の場合には、英単語復習テスト問題の結果から不正解である漢字には、属性付与手段により当該英単語復習テスト問題の正解データを当該英単語の読み仮名として付与することができる。
【００４０】
好ましくは、属性として付与される読みは、ひらがな、カタカナ、もしくは発音記号の何れかで付与される。
【００４１】
上記の構成によれば、例えば、属性付与手段において英単語の読みを付与する際、ひらがな、カタカナ、もしくは発音記号の何れかで読みを付与することができる。
【００４２】
好ましくは、上記の文章作成装置において、ユーザにより入力されたかなを漢字に変換するかな漢字変換手段を備え、文字データは漢字であり、属性は当該漢字の読みであり、属性付与手段は、かな漢字変換手段がユーザにより入力されたかなを漢字に変換する際に、属性要否判定手段において属性の付与が必要と判定された漢字に対して、属性を付与する。
【００４３】
上記の構成によれば、ユーザが文章データを入力してかな漢字変換を行う際、属性要否判定手段において、変換された漢字に読み仮名などの属性が必要と判定された場合、属性付与手段は自動的に当該漢字に読み仮名などの属性を付与することができる。
【００４４】
好ましくは、上記の文章作成装置において、ユーザから入力されたユーザ識別情報に基づいてユーザを特定するユーザ特定手段を備え、文章蓄積手段はユーザ特定手段において特定されたユーザ毎に文章データを管理する。
【００４５】
上記の構成によれば、文章蓄積手段は、文章データをユーザ毎に管理しているため、一つの文章作成装置を複数人で使用する場合であっても、当該装置を使用するたびにユーザを特定することで、対応することができる。
【００４６】
好ましくは、上記の文章作成装置において、属性付与手段は、文章蓄積手段に既に蓄積されている少なくとも一つの既蓄積文章データの文字データに付与されている属性を、文章蓄積手段に新たに蓄積される新規文章データの、既蓄積文章データの属性が付与されている文字データと同一の文字データに対して付与する。
【００４７】
上記の構成によれば、既蓄積文章データ内において属性が付与された文字データと同一の文字データが新規文章データに含まれる場合は、属性付与手段は、新規文章データ内の当該文字データに同一の属性を付与することができる。これにより、既蓄積文章データ内の属性が付与された文字データの情報を使用することで、新規文章データ内の適した文字データに属性を付与することができる。
【００４８】
好ましくは、上記の文章作成装置において、属性除去手段は、文章蓄積手段に既に蓄積されている少なくとも一つの既蓄積文章データの文字データにおける属性の有無に基づき、文章蓄積手段に新たに蓄積される新規文章データの、前記既蓄積文章データの属性が付与されていない文字データと同一の文字データに付与されている属性を除去する。
【００４９】
上記の構成によれば、新規文章データ内において属性が付与された文字データと同一の文字データに対して、既蓄積文章データ内では属性が付与されていない場合、属性除去手段は、新規文章データ内の当該文字データに付与された属性を除去する。これにより、既蓄積文章データ内の文字データにおける属性の無い状態を、新規文章データ内の文字データに反映させることができる。
【００５０】
好ましくは、上記の文章作成装置は、文章データを表示装置に表示する表示処理手段と、表示処理手段により表示された文章データ中の文字データを検出する文字データ検出手段とを備え、文字データ検出手段はユーザから属性の付与を指示された文字データを検出し、属性付与手段は、文字データ検出手段により検出された文字データに対して属性を付与する。
【００５１】
上記の構成によれば、文章蓄積手段によって管理されている文章データを表示処理手段により表示装置に出力している際に、ユーザにより当該文章データ中の文字データに対して属性を付与する指示が与えられた場合、文字データ検出手段はユーザにより指示された文字データを検出し、属性付与手段は当該文字データに対して適した属性を付与することができる。
【００５２】
なお、この際に付与する属性のデータは、文章蓄積手段によって管理されている複数の文章データから適した属性を検出して、それを属性として付与するものであっても構わないし、別の辞書データベース等を保持しておき、当該データベースを参照することで、新たに属性を付与するものであっても構わない。
【００５３】
本発明の文章作成方法は、入力された文章データを蓄積する文章蓄積ステップと、文章蓄積ステップに蓄積された文章データから属性が付与された文字データを抽出する属性付与文字抽出ステップと、属性付与文字抽出ステップにて抽出された文字データに基づいて、ユーザに対するテスト問題を作成するテスト問題作成ステップとを備える。
【００５４】
本発明の文章作成プログラムは、上記の何れか一項に記載の文章作成装置を動作させるプログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるための文章作成プログラムである。
【００５５】
このため、文章データ中に含まれる文字データのうち、属性が付与されている文字データを抽出し、当該文字データを対象としたテスト問題を作成することができる。これは、属性が付与されている文字データをユーザがまだ習得していないという判断に基づく処理であり、当該文字データを対象としたテスト問題をユーザに提供することで、ユーザに対して当該文字データの学習を勧めることができ、ユーザの文字学習効果を高めることができる。
【００５６】
本発明の文章作成プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、上記した文章作成プログラムを記録したものである。したがって、上記の文章作成プログラムと同様の効果を奏することができる。
【発明の効果】
【００５７】
以上のように、本発明の文章作成装置は、文章蓄積手段と、文章データから属性が付与された文字データを抽出する属性付与文字抽出手段と、属性付与文字抽出手段にて抽出された文字データに基づいて、ユーザに対するテスト問題を作成するテスト問題作成手段とを備えている構成である。
【００５８】
これにより、属性が付与されている文字データを対象としたテスト問題をユーザに提供し、ユーザに対して当該文字データの学習を勧めることができ、ユーザの文字学習効果を高めることができる。
【００５９】
また、本発明の文章作成装置は、文章蓄積手段と、文章データから属性が付与されていない文字データを抽出する属性未付与文字抽出手段と、属性未付与文字抽出手段にて抽出された文字データに基づいて、ユーザに対するテスト問題を作成するテスト問題作成手段とを備えている構成である。
【００６０】
これにより、属性が付与されていない文字データを対象としたテスト問題をユーザに提供し、ユーザに対して当該文字データの復習を勧めることができ、ユーザの文字学習効果を高めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６１】
以下、図面を参照しつつ本発明の一実施の形態について説明する。なお、以下の説明に用いる図面では、同一の部品に同一の符号を付してある。それらの名称及び機能も同一である。従って、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
【００６２】
（機能的構成）
図１には、本実施の形態に係る文章作成装置１００の機能的構成のブロック図を示す。
図１に示すように、文章作成装置１００は、入力部１０１、入力部１０２、ユーザ特定部１０３、文字データ検出部１０４及び入力部１０５を備えている。さらに、文章作成装置１００は、文章蓄積部１０６、個人情報管理部１０７、属性付与文字抽出部１０８、属性未付与文字抽出部１０９、テスト問題作成部１１０、テスト問題管理部１１１、テスト問題出力部１１２、テスト結果入力部１１３、属性要否判定部１１４、属性付与部１１５、属性除去部１１６、表示処理部１１７、及びかな漢字変換部１１８を備えている。
【００６３】
文章データ１１は、電子データ化された例えば書籍等を指すが、言語は限定されない。例えば日本語の書籍であっても構わないし、英語の書籍であっても構わない。
【００６４】
入力部１０１は、ネットワーク経由などから文章データ１１を入力する。ただし、ネットワークの形態は限定されない。有線であっても無線であっても構わない。入力部１０２は、記録媒体１２から文章データを入力するためのものである。ユーザ特定部１０３は、入力されたユーザ識別情報１３から、現在当該文章作成装置を使用しているユーザを特定する。
【００６５】
文字データ検出部１０４は、ユーザ指示情報１４を入力し、このユーザ指示情報１４に含まれるユーザからの指示を解析し、ユーザが指示する文字データを検出する。
【００６６】
入力部１０５は、ユーザ情報１５を入力するためのものである。なお、ユーザ情報１５は文章作成装置１００を使用するユーザに関する情報であり、少なくともユーザ識別子とユーザの文字標準習得レベルとを含んでいる。ここで、ユーザ識別子とは、文章作成装置１００を使用するユーザを識別するためのもので、ユーザの名前、もしくはユーザ識別番号などを指す。また、ユーザの文字標準習得レベルとは、当該ユーザがどの程度文字を習得しているかを示すためのものである。ユーザの文字標準習得レベルは、ユーザの年齢、もしくはユーザの学年の何れかから判断するものであっても構わない。
【００６７】
入力部１０１を介して入力された文章データは、文章蓄積部１０６にて、蓄積・管理される。また、記録媒体１２を用いて、入力部１０２を介して入力された文章データも、文章蓄積部１０６にて蓄積・管理される。また、入力部１０５を介して入力されたユーザ情報１５は、個人情報管理部１０７において管理される。
【００６８】
なお、ユーザ特定部１０３においてユーザが認識されると、文章蓄積部１０６、及び個人情報管理部１０７に格納されている種々の情報は、認識されたユーザ毎に管理される。ここで、ユーザ毎に管理されている文章蓄積部１０６の一例を図２に示す。
【００６９】
図２は、文章蓄積部１０６において管理されているユーザ毎の文章データ１５０を示している。同図において、文章蓄積部１０６は、ユーザ名やユーザＩＤなどユーザを一意に識別できる情報と文章データとを１対１に対応付けて管理している。具体的には、文章蓄積部が「Ａさん」の文章データ１５１、「Ｂさん」の文章データ１５２、及び「Ｃさん」の文章データ１５３を管理している。
【００７０】
属性付与文字抽出部１０８は、文章蓄積部１０６において蓄積・管理されている文章データ中の文字データから属性が付与されている文字データを抽出する。ここで、属性とは、例えば当該文字データの読み、もしくは意味などである。例えば、文章データが日本語であり、当該日本語文章データ中に含まれる漢字に対する読み仮名を属性とした場合、図２に示すように、文章データ中の当該漢字と、当該漢字に対する読みがそれぞれ対応付けて管理されている。文章蓄積部１０６が図２の状態の場合、属性付与文字抽出部１０８は、例えば、読み仮名が付与されている漢字を抽出する。
【００７１】
属性未付与文字抽出部１０９は、文章蓄積部１０６において蓄積・管理されている文章データ中の文字データから属性が付与されていない文字データを抽出する。文章蓄積部１０６が図２の状態の場合、属性未付与文字抽出部１０９は、例えば、読み仮名が付与されていない漢字を抽出する。
【００７２】
テスト問題作成部１１０は、属性付与文字抽出部１０８、もしくは属性未付与文字抽出部１０９において抽出された文字データを基にテスト問題を作成する。例えば、属性付与文字抽出部１０８は、文章蓄積部１０６において蓄積されている文章データから読み仮名が付与されている漢字を抽出し、テスト問題作成部１１０は当該漢字を対象とした漢字テスト問題を作成する。この場合には、ユーザは読み仮名が付与されている漢字をまだ習得していないという判断から、当該漢字を対象とした漢字テスト問題をユーザに提供することで、ユーザに対して当該漢字の学習を勧めることができ、ユーザの文字学習効果を高めることができる。
【００７３】
テスト問題管理部１１１は、テスト問題作成部１１０において作成されたテスト問題を管理する。
【００７４】
テスト問題出力部１１２は、テスト問題管理部１１１において管理されているテスト問題を外部機器１６に出力する。
【００７５】
外部機器１６に出力され、ユーザに対して実施されたテストの結果は、テスト結果入力部１１３を介して入力され、テスト問題管理部１１１において管理される。この場合、テスト結果の入力形式は限定されない。例えば、テスト問題出力部１１２を介して出力されたテスト問題に、ユーザの解答、当該ユーザの解答に対する正誤情報、及び誤りである場合は正答情報が付加されたものであっても構わない。すなわち、当該テスト問題の各問題において、ユーザが正解した問題、ユーザが不正解した問題、及び不正解問題における正しい答えを認識できるものであれば構わない。
【００７６】
ここで、テスト問題を表示する機能、及びユーザに対しテストを実行して採点する機能は文章作成装置１００が内部に備えていてもよい。この場合、テスト問題出力部１１２は、文章作成装置１００の内部に存在する、上記の各機能を実行する各機能部にテスト問題を出力し、また上記の各機能部からテスト結果入力部１１３を介してテスト結果を入力しても構わない。
【００７７】
属性要否判定部１１４は、文章データ中の文字データに対する属性の要否の判定を行う。属性要否判定部１１４が行う文字データに対する属性の要否の判定は、下記のように、各場合に応じて異なる。
【００７８】
例えば、テスト問題作成部１１０において属性付与文字を対象として作成されたテスト問題に対するテスト結果を使用して、文章データ中の文字データに対する属性の要否を判定する場合、属性要否判定部１１４は当該テスト問題において正解した文字データには属性が不要と判断する。
【００７９】
一方、テスト問題作成部１１０において属性未付与文字を対象として作成されたテスト問題に対するテスト結果を使用して、文章データ中の文字データに対する属性の要否を判定する場合、属性要否判定部１１４は当該テスト問題において不正解だった文字データには属性が必要と判断する。
【００８０】
また、文章蓄積部１０６に蓄積されている文章データ、すなわち既蓄積文章データを使用して、新規文章データ中の文字データに対する属性の要否を判定する場合、既蓄積文章データにおいて属性が付与されている文字データが新規文章データ中に含まれているときは、属性要否判定部１１４は新規文章データ中の当該文字データにも属性が必要と判定する。なお、上記の既蓄積文章データは、文章蓄積部１０６に蓄積された最新の文章データである新規文章データに対し、この新規文章データよりも前に文章蓄積部１０６に蓄積されている文章データである。
【００８１】
一方、既蓄積文章データにおいて属性が付与されていない文字データが新規文章データ中に含まれているときは、属性要否判定部１１４は新規文章データ中の当該文字データには属性が不要と判定する。
【００８２】
また、属性要否判定部１１４は、ユーザの文字習得レベルに基づいて、文字データに対する属性の要否を判定しても構わない。ここで、ユーザの文字習得レベルは、学年別文字辞書、もしくは年齢別文字辞書の少なくとも一方を利用して、既蓄積文章データ中の属性が付与されている文字データのレベル、もしくは属性が付与されていない文字データのレベルの少なくとも一方から判定される。すなわち、属性要否判定部１１４は、当該文字データのレベルと当該ユーザの文字習得レベルとを比較することで、当該文字データに対する属性の要否を判定することができる。
【００８３】
さらに、文字データに付与されていた属性が属性除去手段により除去された時点を当該文字習得時と判断すると、属性要否判定部１１４は、当該文字習得時からの経過日数に基づいて、再度当該文字データに対する属性の要否を判定しても構わない。このようにすることの意味は、当該文字習得時からの経過日数が長くなることで、ユーザが当該文字データを忘却した際に対応するためである。特に、当該文字データのレベルが高い文字データは、ユーザによって一度習得されても、しばらくすると忘却される可能性が高いため、当該文字習得時からの経過日数に基づいて、再度当該文字データに対する属性の要否を判定することは好ましい。
【００８４】
属性要否判定部１１４において当該文字データへの属性の付与が必要と判定された場合、属性付与部１１５は当該文字データに属性を付与する。
【００８５】
一方、属性要否判定部１１４において当該文字データに付与済みの属性が不要と判定された場合、属性除去部１１６は当該文字データに付与されている属性を除去する。
【００８６】
文字出力部１１７は、文章蓄積部１０６に蓄積されている文章データを外部機器１６に出力する。
【００８７】
（文章作成装置１００を実現するコンピュータシステムの構成）
本実施の形態に係る文章作成装置１００は、実質的には、コンピュータハードウェアと、そのコンピュータハードウェアにより実行されるプログラムと、コンピュータハードウェアに格納されるデータとにより実現される。図３に、このコンピュータシステム２００の内部構成を示す。
【００８８】
図３を参照して、このコンピュータシステム２００は、光ディスクドライブ２０１及び磁気ディスクドライブ２０２を有するコンピュータ２２０と、モニタ２０３と、リモートコントローラ（以下、「リモコン」と呼ぶ）２０４とを含む。
【００８９】
コンピュータ２２０は、光ディスクドライブ２０１及び磁気ディスクドライブ２０２に加えて、リモコン２０４からの信号を受信するリモコンインタフェース（Ｉ／Ｆ）２０５と、ＣＰＵ（中央処理装置）２０６と、リモコンインタフェース２０５、ＣＰＵ２０６、光ディスクドライブ２０１及び磁気ディスクドライブ２０２に接続されたバス２０７と、バス２０７に接続され、ブートアッププログラム等を記憶する読出専用メモリ（ＲＯＭ）２０８と、同じくバス２０７に接続され、プログラム命令、システムプログラム、及び作業データ等を記憶するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）２０９とを含む。
【００９０】
ここでは示さないが、コンピュータ２２０はさらにローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）への接続を提供するネットワークアダプタボードを含んでもよい。
【００９１】
コンピュータシステム２００に文章作成装置１００の機能を実現させるためのプログラム、文章データ１１（図１参照）、ユーザ識別情報１３、ユーザ情報１５、及びかなデータ１７はいずれも、光ディスクドライブ２０１又は磁気ディスクドライブ２０２に挿入される光ディスク２１０又は磁気ディスク２１１に記憶され、さらにハードディスク２１２に転送される。又は、プログラム、文章データ１１、ユーザ識別情報１３、ユーザ情報１５、及びかなデータ１７は図示しないネットワークを通じてコンピュータ２２０に送信されハードディスク２１２に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にＲＡＭ２０９にロードされる。光ディスク２１０から、磁気ディスク２１１から、又はネットワークを介して、直接にＲＡＭ２０９にプログラムをロードしてもよい。
【００９２】
このプログラムは、コンピュータ２２０に本実施の形態に係る文章作成装置１００の機能を実現させる複数の命令を含む。これら機能を実現させるのに必要な基本的機能のいくつかはコンピュータ２２０上で動作するオペレーティングシステム（ＯＳ）又はサードパーティのプログラム、若しくはコンピュータ２２０にインストールされる各種ツールキットのモジュールにより提供される。したがって、このプログラムはこの実施の形態に係る文章作成装置１００の機能を実現するのに必要な機能全てを必ずしも含まなくてよい。このプログラムは、命令のうち、所望の結果が得られるように制御されたやり方で適切な機能又は「ツール」を呼出すことにより、上記した文章作成装置１００の制御を実行する命令のみを含んでいればよい。コンピュータシステム２００の動作は周知であるので、ここでは繰り返さない。
【００９３】
なお、文章作成装置１００の機能を実現するためのプログラム、文章データ１１（図１参照）、ユーザ識別情報１３、ユーザ情報１５、またはかなデータ１７が記録される記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭ（コンパクトディスク読取専用メモリ）、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｃ）、ＭＤ（Ｍｉｎｉ  Ｄｉｓｃ）、及びＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）等の光ディスク２１０、ＦＤ（フレキシブルディスク）及びハードディスク等の磁気ディスク２１１に限らない。磁気テープ及びカセットテープ等のテープ、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）カード及び光カード等のカード型記録媒体、並びにマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、及びフラッシュＲＯＭ等の半導体メモリのいずれかでもよい。ただし、コンピュータシステム２００は、これら記録媒体からの読出を行なうための読出装置を実装する必要がある。
【００９４】
（全体動作の概要）
本実施の形態に係る文章作成装置１００は、（１）文章蓄積部１０６において蓄積・管理されている文章データから属性が付与された文字データ、もしくは属性が付与されていない文字データを抽出してテスト問題を作成する。さらに、文章作成装置１００は、（２）当該テスト結果を文章蓄積部１０６に蓄積・管理されている文章データに反映する。また、（３）新規文章データが文章蓄積部１０６に蓄積された場合、文章作成装置１００は、文章蓄積部１０６において蓄積・管理されている文章データを使用して、新規文章データ内に含まれる文字データに対して適した属性を付与させることができる。さらに、（４）ユーザからの指示に基づいて、文章作成装置１００は、指示された文字データに適した属性を付与させることもできる。
【００９５】
以下に、上記の（１）テスト問題を作成する際の動作と、（２）テスト結果を反映する際の動作と、（３）新規の文章データに属性を付与する際の動作と、（４）ユーザからの指示に基づいて属性を付与する際の動作、もしくは属性を除去する際の動作について説明する。
【００９６】
（１）テスト問題の作成動作
文章作成装置１００において、入力部１０１を介して入力され、あるいは記録媒体１２等の外部記録媒体から入力部１０２を介して入力された文章データ（文章データ１１）は、文章蓄積部１０６にて、蓄積・管理される。
【００９７】
文章作成装置１００は、属性が付与された文字データである属性付与文字からテスト問題を作成するのか、もしくは属性が付与されていない文字データである属性未付与文字からテスト問題を作成するのかを決定する。この決定はユーザからの指示に基づいて行うものであっても構わないし、文章作成装置１００が定期的にいずれかに決定するものであっても構わない。
【００９８】
属性付与文字からテスト問題を作成する場合、属性付与文字抽出部１０８は、文章蓄積部１０６にて蓄積・管理されている文章データから属性付与文字を抽出する。そして、テスト問題作成部１１０は抽出した属性付与文字を使用してテスト問題を作成し、作成されたテスト問題は、テスト問題管理部１１１において管理される。
【００９９】
一方、属性未付与文字からテスト問題を作成する場合、属性未付与文字抽出部１０９は、文章蓄積部１０６にて蓄積・管理されている文章データから属性未付与文字を抽出する。そして、テスト問題作成部１１０は抽出した属性未付与文字を使用してテスト問題を作成し、作成されたテスト問題は、テスト問題管理部１１１において管理される。
【０１００】
その後、テスト問題を外部機器１６に出力する場合、テスト問題出力部１１２はテスト問題管理部１１１にて管理されているテスト問題を外部機器１６に出力する。
【０１０１】
その後、外部機器１６は、ユーザに対して当該テスト問題を提示し、ユーザは提示されたテスト問題を解く。そして、外部機器１６により、ユーザに対して行われたテストが採点される。
【０１０２】
ユーザに対して行われたテストの結果は、外部機器１６からテスト結果入力部１１３を介してテスト問題管理部１１１に入力され、テスト問題管理部１１１において管理される。
【０１０３】
なお、図１では、テスト結果を文章作成装置１００の外部からテスト結果入力部１１３を介して入力するようになっているが、必ずしもこれに限らない。例えば、ユーザにテストを行わせ、そのテストの採点を行う一連の動作を文章作成装置１００の内部で行うような別機能を設けても構わない。
【０１０４】
（２）テスト結果の反映動作
テスト問題管理部１１１において管理されているテスト結果に基づき、属性要否判定部１１４は、テストが行われた文字データに対して、属性を付与するか、もしくは除去するかの判定を行う。
【０１０５】
具体的には、日本語文章データから読み仮名が付与された漢字データを抽出し、抽出された漢字データに基づいて、漢字テスト問題が作成された場合、属性要否判定部１１４は、当該漢字テスト結果から正解した漢字データを検出して抽出する。そして、文章蓄積部１０６において蓄積されている文章データ内に抽出した正解漢字が含まれている場合、属性除去部１１６はその抽出した漢字データに付与されている属性を除去する。属性を除去された文章データは、文章蓄積部１０６にて、蓄積・管理される。なお、ここで属性を除去する対象となる文章データは、文章蓄積部１０６に蓄積・管理されている全ての文章データであっても構わないし、当該漢字テスト問題を作成する際に属性付与文字を抽出した文章データのみであっても構わない。
【０１０６】
一方、日本語文章データから読み仮名が付与されていない漢字データを抽出し、抽出された漢字データに基づいて、漢字復習テスト問題が作成された場合、属性要否判定部１１４は、当該漢字復習テスト結果から間違えた漢字データを検出する。そして、文章蓄積部１０６において蓄積されている文章データ内に抽出した間違い漢字が含まれている場合、属性付与部１１５はその抽出した漢字データに読み仮名を付与する。読み仮名を付与された文章データは、文章蓄積部１０６にて、蓄積・管理される。なお、ここで読み仮名を付与する対象となる文章データは、文章蓄積部１０６に蓄積・管理されている全ての文章データであっても構わないし、当該漢字復習テスト問題を作成する際に属性未付与文字を抽出した文章データのみであっても構わない。
【０１０７】
なお、ここでは、日本語文章データを対象として、さらに当該日本語文章データ中の漢字に付与された属性を読み仮名として説明しているが、必ずしもこれに限定されない。例えば、英語文章データのように日本語文章データ以外であっても構わないし、属性も読み仮名だけでなく意味であっても構わない。
【０１０８】
（３）新規文章データへの属性付与動作
文章作成装置１００は、入力部１、もしくは入力部２を介して、新規文章データが入力されると、当該新規文章データを文章蓄積部１０６にて、蓄積・管理する。
【０１０９】
属性要否判定部１１４は、文章蓄積部１０６に蓄積された新規文章データから特定の文字データ、例えば漢字データを抽出し、抽出した文字データに対する属性の要否を判定する。
【０１１０】
ここで、新規文章データから抽出した抽出文字データに対する属性の要否の判定を行う方法については特に限定されない。例えば、前記抽出文字データと同一文字データを含む文章データ（既蓄積文章データ）が文章蓄積部１０６に存在し、当該既蓄積文章データ内において前記同一文字データに属性が付与されている場合、属性付与部１１５は新規文章データ内の前記抽出文字データに属性を付与する。逆に、前記既蓄積文章データ内において前記同一文字データに属性が付与されていない場合、属性付与部１１５は新規文章データ内の前記抽出文字データには属性を付与しない。
【０１１１】
その他の方法として、属性要否判定部１１４は、個人情報管理部１０７において管理されているユーザ情報を参照して、新規文章データから抽出した抽出文字データに対する属性の要否を決定しても構わない。例えば、個人情報管理部１０７にユーザの学年、もしくはユーザの年齢の少なくとも一方を示す情報が含まれている場合、当該学年、もしくは当該年齢では習得済みの文字であるか否かで属性の要否を決定しても構わない。すなわち、当該学年、もしくは当該年齢では未習得であると判定された文字データには、属性付与部１１５は新規文章データ内の抽出文字データに属性を付与する。
【０１１２】
また別の方法として、文章蓄積部１０６において蓄積・管理されている既蓄積文章データ内の特定の文字データ、例えば漢字データにおいて、属性が付与されている文字データのレベル、もしくは属性が付与されていない文字データのレベルの少なくとも一方から、ユーザの文字習得レベルを推定し、推定されたユーザの文字習得レベルと新規文章データ内から抽出された抽出文字データのレベルとを比較して、当該抽出文字データに対する属性の要否を決定しても構わない。すなわち、新規文章データ内から抽出された抽出文字データのレベルが推定されたユーザの文字習得レベルより高いと判定された場合、属性付与部１１５は当該抽出文字データに属性を付与する。
【０１１３】
逆に、新規文章データ内に既に属性が付与された文字データが存在する場合において、属性要否判定部１１４にて当該文字データに付与済の属性が不要と判断された場合、属性除去部１１６は、当該文字データに付与された属性を除去しても構わない。
【０１１４】
属性が付与された新規文章データ、もしくは属性が除去された新規文章データは、文章蓄積部１０６にて、蓄積・管理される。
【０１１５】
（４）ユーザの指示に基づく属性付与動作
文章作成装置１００では、文章蓄積部１０６において蓄積されている文章データを、表示処理部１１７を介して外部機器１６に出力し、出力された文章データ内の文字データに対して、ユーザ自ら属性の付与を指示すること、もしくはユーザ自ら属性の除去を指示することができる。この場合、ユーザの操作に基づいて、文字データに対する属性の付与もしくは属性の削除を示すユーザ指示情報１４が文字データ検出部１０４に入力され、文字データ検出部１０４はユーザからの指示内容を認識する。
【０１１６】
ユーザ自ら属性の付与を指示した場合、属性要否判定部１１４は、ユーザ指示情報１４により指示された文字データに対して付与する属性を調べ、属性付与部１１５は当該文字データに属性を付与し、その処理結果の文章データが文章蓄積部１０６にて蓄積・管理される。
【０１１７】
そして、表示処理部１１７は、上記操作によって変更された文章データを文章蓄積部１０６から読み出し、表示処理部１１７を介して外部機器１６に出力する。
【０１１８】
逆に、ユーザ自ら属性の除去を指示した場合、属性要否判定部１１４は、ユーザ指示情報１４により指示された文字データを調べ、属性除去部１１６は当該文字データに付与された属性を除去し、その処理結果の文章データが文章蓄積部１０６にて蓄積・管理される。
【０１１９】
そして、表示処理部１１７は、上記操作によって変更された文章データを文章蓄積部１０６から読み出し、表示処理部１１７を介して外部機器１６に出力する。
【０１２０】
（処理の全体構成）
図４は、文章作成装置１００の主要動作の概要を示すフローチャートである。
【０１２１】
図４を参照して、文章作成装置１００の電源が入れられると、プログラム３００が起動し、ステップＳ３０１に進む。
【０１２２】
ステップＳ３０１では、文章作成装置１００が行う処理の種類を選択する。この選択は、例えばユーザからの処理を指定する入力に基づいて行うもの、あるいは文章作成装置１００が定期的に行うもののいすれであってもよい。テスト問題作成処理を行う場合はステップＳ３０２へ進み、テスト結果反映処理を行う場合はステップＳ３０６へ進み、属性付与処理を行う場合はステップＳ３０９へ進む。
【０１２３】
ステップＳ３０２では、文章作成装置１００はテスト問題作成処理を行う。テスト問題作成処理の詳細については後述する。
【０１２４】
ステップＳ３０３では、テスト問題作成部１１０はステップＳ３０２におけるテスト問題作成処理においてテスト問題作成に成功したか否かの判定を行う。テスト問題作成に成功した場合はステップＳ３０４へ進み、テスト問題作成に失敗した場合は処理を終了する。
【０１２５】
ステップＳ３０４では、テスト問題管理部１１１は作成されたテスト問題を管理し、ステップＳ３０５へ進む。
【０１２６】
ステップＳ３０５では、テスト問題出力部１１２はテスト問題管理部１１１において管理されているテスト問題を出力し、処理を終了する。
【０１２７】
ステップＳ３０６では、文章作成装置１００はテスト結果反映処理を行う。テスト結果反映処理の詳細については後述する。
【０１２８】
ステップS３０７では、属性要否判定部１１４はステップS３０６におけるテスト結果反映処理が成功したか否かの判定を行う。成功した場合はステップS３０８へ進み、失敗した場合は処理を終了する。
【０１２９】
ステップS３０８では、文章蓄積部１０６はステップS３０６において反映された文章データを蓄積・管理して処理を終了する。
【０１３０】
ステップＳ３０９では、文章作成装置１００は属性付与処理を行う。属性付与処理の詳細については後述する。
【０１３１】
ステップＳ３１０では、属性要否判定部１１４はステップＳ３０９における属性付与処理において属性付与に成功したか否かの判定を行う。属性付与に成功した場合はステップＳ３１１に進み、属性付与に失敗した場合はステップＳ３１２へ進む。
【０１３２】
ステップＳ３１１では、文章蓄積部１０６はステップＳ３０９において属性付与処理を行った文章データを蓄積・管理し、ステップS３１２へ進む。
【０１３３】
ステップＳ３１２では、表示処理部１１７はステップＳ３０９において属性付与処理を行った文章データを出力するか否かの判定を行う。文章データを出力する場合はステップＳ３１３へ進み、文章データを出力しない場合は処理を終了する。
【０１３４】
ステップＳ３１３では、表示処理部１１７はステップＳ３０９において属性付与処理を行った文章データの出力を行い、処理を終了する。
【０１３５】
（テスト問題作成処理）
図５は、図４に示すステップＳ３０２で実行されるテスト問題作成処理の詳細を示すフローチャートである。図５を参照して、テスト問題作成処理３５０が開始されると、ステップＳ３５１では、ユーザ特定部１０３はユーザ識別情報１３が存在するか否かの判定を行う。ユーザ識別情報１３が存在する場合はステップＳ３５２へ進み、存在しない場合はステップＳ３５３へ進む。
【０１３６】
ステップＳ３５２では、ユーザ特定部１０３は、ユーザ識別情報１３からユーザの認識を行い、ステップＳ３５３へ進む。
【０１３７】
ここで、ユーザ識別情報１３、及びユーザの識別方法は限定しない。例えば、ユーザにユーザ名、もしくはユーザ識別番号の少なくとも一方を入力、もしくは選択させることで、一意にユーザを識別する方法であっても構わない。また、ユーザの指紋や虹彩などの人体情報を予め登録しておき、文章作成装置１００を使用する際にそれらの情報を入力し、予め登録されていた情報と比較することでユーザを識別する方法であっても構わない。
【０１３８】
ステップＳ３５３では、テスト問題作成部１１０は作成するテスト問題の種類を決定する。すなわち、テスト問題作成部１１０は、属性付与文字を抽出して、属性付与文字をユーザに学習させるために、属性付与文字を対象としたテスト問題の作成を行うのか、属性未付与文字を抽出して、属性未付与文字の復習をユーザに行わせるために、属性未付与文字を対象としたテスト問題の作成を行うのかの判定を行う。この判定はユーザからの指示に基づいて行うものであっても構わないし、文章作成装置１００が定期的に行うものであっても構わない。
【０１３９】
属性付与文字を対象としたテスト問題を作成する場合はステップＳ３５４へ進み、属性未付与文字を対象としたテスト問題を作成する場合はステップＳ３５６へ進む。
【０１４０】
ステップＳ３５４では、属性付与文字抽出部１０８は、文章蓄積部１０６において管理されている文章データを読み込み、ステップＳ３５５へ進む。
【０１４１】
ステップＳ３５５では、属性付与文字抽出部１０８は、ステップＳ３５４で読み込まれた文章データ中の属性付与文字の抽出を行い、ステップＳ３５８へ進む。
【０１４２】
ステップＳ３５６では、属性未付与文字抽出部１０９は、文章蓄積部１０６において管理されている文章データを読み込み、ステップＳ３５７へ進む。
【０１４３】
ステップＳ３５７では、属性未付与文字抽出部１０９は、ステップＳ３５６で読み込まれた文章データ中の属性未付与文字の抽出を行い、ステップＳ３５８へ進む。
【０１４４】
ステップＳ３５８では、テスト問題作成部１１０はステップＳ３５５、またはステップＳ３５７で抽出された文字データを対象としたテスト問題の作成を行い、テスト問題作成処理を終了する。
【０１４５】
ここで、テスト問題の作成方法は限定されない。例えば、ステップＳ３５５、またはステップＳ３５７で抽出した文字データを全て利用したテスト問題を作成しても構わないし、抽出した文字データの中で文字のレベルなどの重要度などにおいてランク付けを行い、ランク上位の文字データを使用してテスト問題を作成するものであっても構わない。
【０１４６】
（テスト結果反映処理）
図６は、図４に示すステップＳ３０６で実行されるテスト結果反映処理の詳細を示すフローチャートである。図６を参照して、テスト結果反映処理４００が開始されると、ステップＳ４０１では、ユーザ特定部１０３はユーザ識別情報１３があるか否かの判定を行う。ユーザ識別情報１３が存在する場合はステップＳ４０２へ進み、存在しない場合はステップＳ４０３へ進む。
【０１４７】
ステップＳ４０２では、ユーザ特定部１０３は、ユーザ識別情報１３からユーザの認識を行い、ステップＳ４０３へ進む。
【０１４８】
ここで、ユーザ識別情報１３、及びユーザの識別方法は限定しない。例えば、ユーザにユーザ名、もしくはユーザ識別番号の少なくとも一方を入力、もしくは選択させることで、一意にユーザを識別する方法であっても構わない。また、ユーザの指紋や虹彩などの人体情報を予め登録しておき、文章作成装置１００を使用する際にそれらの情報を入力し、予め登録されていた情報と比較することでユーザを識別する方法であっても構わない。
【０１４９】
ステップ４０３では、属性要否判定部１１４は、テスト結果入力部１１３を介して入力され、テスト問題管理部１１１において管理されているテスト結果の読み込みを行い、ステップＳ４０４へ進む。
【０１５０】
ステップＳ４０４では、属性要否判定部１１４は、行われたテスト問題の種類を判定する。すなわち、テスト問題作成部１１０が当該テスト問題を作成した時、属性付与文字を対象としてテスト問題の作成を行ったのか、属性未付与文字を対象としてテスト問題の作成を行ったのかの判定を行う。
【０１５１】
属性付与文字を対象として作成されたテスト問題の結果である場合はステップＳ４０５へ進み、属性未付与文字を対象として作成されたテスト問題の結果である場合はステップＳ４０７へ進む。
【０１５２】
ステップＳ４０５では、正解文字データはユーザによって習得されたものと判断できるため、属性除去部１１６は、正解文字データに付与された属性を除去し、ステップＳ４０６へ進む。
【０１５３】
ここで、除去する対象としては、当該テスト問題を作成する際に文字データを抽出した文章データ中に含まれる当該文字データに付与された属性だけであっても構わないし、文章蓄積部１０６に格納されている全ての文章データ中に含まれる当該文字データに付与された属性であっても構わない。
【０１５４】
ステップＳ４０６では、属性要否判定部１１４は、ステップＳ４０３において読み込まれたテスト結果内の全ての正解文字データを抽出し、属性を除去したか否かの判定を行う。全ての文字データを抽出していない場合はステップＳ４０５へ処理を戻し、全ての文字データを抽出した場合は処理を終了する。
【０１５５】
ステップＳ４０７では、間違い文字はユーザにとって未習得文字、もしくは習得したが忘れてしまった文字と判断できるため、属性付与部１１５は、間違えた文字データに属性を付与し、ステップＳ４０８へ進む。
【０１５６】
ここで、属性を付与する対象としては、当該テスト問題を作成する際に文字データを抽出した文章データ中に含まれる当該文字データだけであっても構わないし、文章蓄積部１０６に格納されている全ての文章データ中に含まれる当該文字データであっても構わない。
【０１５７】
ステップＳ４０８では、属性要否判定部１１４は、ステップＳ４０３において読み込まれたテスト結果内の全ての間違い文字データを抽出し、それら間違い文字データに対して属性を付与したか否かの判定を行う。全ての文字データを抽出していない場合はステップＳ４０７へ処理を戻し、全ての文字データを抽出した場合は処理を終了する。
【０１５８】
（属性付与処理）
図７は、図４に示すステップＳ３０９で実行される属性付与処理の詳細を示すフローチャートである。図７を参照して、属性付与処理４５０が開始されると、ステップＳ４５１では、属性要否判定部１１４は、文章蓄積部１０６から属性を付与する文章データを読み込み、ステップＳ４５２へ進む。
【０１５９】
ステップＳ４５２では、属性要否判定部１１４は、ステップＳ４５１で読み込まれた文章データ内において属性を付与する文字データを抽出し、ステップＳ４５３へ進む。
【０１６０】
ステップＳ４５３では、属性要否判定部１１４は、ステップＳ４５２で抽出した文字データを含む文章データが文章蓄積部１０６内に存在するか否かの判定を行う。存在する場合はステップＳ４６０へ進み、存在しない場合はステップＳ４５４へ進む。
【０１６１】
ステップＳ４５４では、属性要否判定部１１４は、個人情報管理部１０７などで管理されている他情報を利用して当該文字データに属性を付与するか否かの判定を行う。ここで、他情報には、例えばユーザの文字習得レベル情報や学年別文字辞書もしくは年齢別文字辞書などが含まれるものとする。この判定はユーザからの指示に基づいて行うものであっても構わない。他情報を利用して当該文字データに属性を付与する場合はステップＳ４５５へ進み、付与しない場合はステップＳ４６２へ進む。
【０１６２】
ステップＳ４５５では、属性要否判定部１１４は、個人情報管理部１０７などで管理されている他情報が存在するか否かの判定を行う。すなわち、ステップＳ４５２で抽出された文字データに対する属性の要否を判定するための情報が他に存在するか否かの判定を行う。存在する場合はステップＳ４５６へ進み、存在しない場合はステップＳ４６２へ進む。
【０１６３】
ステップＳ４５６では、属性要否判定部１１４は、個人情報管理部１０７などで管理されている他情報を読み込み、ステップＳ４５７へ進む。
【０１６４】
ステップＳ４５７では、属性要否判定部１１４は、属性要否判定部１１４において、ステップＳ４５２で読み込まれた文字データに対して、ステップＳ４５６で読み込まれた他情報を利用して属性の要否の判定を行い、ステップＳ４５８へ進む。
【０１６５】
この判定はステップＳ４５６で読み込まれたユーザの文字習得レベル情報と学年別文字辞書もしくは年齢別文字辞書に基づいて行われ、属性要否判定部１１４はユーザの文字習得レベル以上の文字データには属性を付与するように判定する。
【０１６６】
ステップＳ４５８では、属性要否判定部１１４は、属性を付与するか否かを決定する。この判定はステップＳ４５７における判定結果に基づいて行う。ステップＳ４５７において属性を付与すると判定された場合はステップＳ４５９へ進み、属性を付与しないと判定された場合はステップＳ４６２へ進む。
【０１６７】
ステップＳ４５９では、属性付与部１１５は、ステップＳ４５２で抽出された文字データに対して、属性を付与し、ステップＳ４６２へ進む。
【０１６８】
ステップＳ４６０では、当該文字データに属性が付与されているか否かの判定を行う。属性が付与されている場合はステップＳ４６１へ進み、属性が付与されていない場合はステップＳ４５４へ進む。
【０１６９】
ステップＳ４６１では、属性付与部１１５は、文章蓄積部１０６に格納されている文章データ内に含まれる当該文字データに付与されている属性を抽出し、ステップＳ４５２で読み込まれた文字データに抽出した属性を付与し、ステップＳ４６２へ進む。
【０１７０】
ステップＳ４６２では、属性要否判定部１１４はステップＳ４５１において読み込まれた文章データ内の全ての文字データに対して、属性を付与するか否かのチェックを行ったか否かの判定を行う。全ての文字データに対してチェックを行った場合は属性付与処理を終了し、全ての文字データに対してチェックを終えていない場合はステップＳ４５２へ処理を戻す。
【０１７１】
以下、文章作成装置１００の具体的な動作について、実施例１から実施例５で例示する。
【０１７２】
（実施例１）
以下に示す実施例１では、文章蓄積部１０６において蓄積されている日本語の文章データから漢字データを抽出して漢字テスト問題を作成し、その漢字テスト問題の結果を文章データに反映させる動作を例示する。
【０１７３】
図８に、ユーザＸによって文章蓄積部１０６に蓄積されている「文章データ１」を示す。図８では、「文章データ１」５００内の漢字データの一部に読み仮名５０１が当該漢字データの属性として付与されている。例えば、「紫」という漢字データには「むらさき」という読み仮名が付与されている。ここでは、日本語文章データに対して、文字データを漢字データとして、属性を当該漢字データの読み仮名として扱っているが、必ずしもこれに限らない。例えば、文字データを単語とし、属性を当該単語の意味としても構わない。
【０１７４】
ここで、図８に示す「文章データ１」内の属性付与文字を対象とした漢字テスト問題を作成する場合について説明し、その際の文章作成装置１００の処理を図５に示すテスト問題作成処理のフローチャート３５０に従って説明する。
【０１７５】
ステップＳ３５１及びステップＳ３５２では、文章作成装置１００は、ユーザ識別情報に基づいてユーザＸを認識し、このユーザＸを対象とした漢字テスト問題を作成することを認識する。
【０１７６】
ステップＳ３５３では、属性付与文字を対象としたテスト問題を作成するため、ステップＳ３５４へ進む。
【０１７７】
ステップＳ３５４では、属性付与文字抽出部１０８は、文章蓄積部１０６において管理されている図８に示す「文章データ１」を読み込む。ただし、ここで読み込む文章データはユーザＸ用のものである。
【０１７８】
ステップＳ３５５では、属性付与文字抽出部１０８は、「文章データ１」内に含まれる属性付与文字を抽出する。この場合、「文章データ１」内に含まれる読み仮名が付与された漢字データを抽出する。
【０１７９】
ステップＳ３５８では、テスト問題作成部１１０は、抽出された漢字データを基に、漢字テスト問題を作成し、テスト問題作成処理を終了する。
【０１８０】
作成された漢字テスト問題の一例を図９に示す。図９では、漢字テスト問題５２０は、ユーザＸ用に作成されたテスト問題であり、ひらがなで書かれた問題５２１、解答欄５２２、及び判定欄５２３から構成されているが、作成される漢字テスト問題の構成は必ずしもこれに限らない。例えば、図８に示す「文章データ１」をそのまま表示し、テストしたい漢字の部分だけを空白にしたものであっても構わない。
【０１８１】
作成された漢字テスト問題はテスト問題管理部１１１において管理される。テスト問題出力部１１２は、テスト問題管理部１１１において管理されている図９に示す漢字テスト５２０を外部機器１６に出力する。
【０１８２】
ユーザＸが外部機器１６を介して提供された漢字テスト５２０にユーザが答えた後、採点された漢字テスト問題の結果はテスト結果入力部１１３を介してテスト問題管理部１１１に入力され、テスト問題管理部１１１において管理される。
【０１８３】
なお、テスト結果は、文章作成装置１００の外部からテスト結果入力部１１３を介して入力されるものに限定されない。例えば、ユーザＸにテストを行わせ、そのテストの採点を行う一連の動作を文章作成装置１００の内部で行うような別機能を設けても構わない。
【０１８４】
テスト結果入力部１１３から入力されたテスト結果の一例を図１０に示す。図１０では、ユーザＸ用に作成された漢字テスト問題をユーザＸが解答した際のテスト結果であり、漢字テスト問題５４０は、ひらがなで書かれた問題５４１、解答欄５４２、及び判定欄５４３から構成されている。ここで、判定欄５４３には、解答欄５４２に記されたユーザの解答が正しい場合は「○」５４４が印され、解答欄５４２に記されたユーザの解答が間違いである場合は「×」５４５が印されているが、必ずしもこれに限定されない。
【０１８５】
次に、図１０に示すユーザＸのテスト結果を文章蓄積部１０６内で管理されている「文章データ１」に反映させる場合について説明し、その際の文章作成装置１００の処理を図６に示すテスト結果反映処理のフローチャート４００に従って説明する。
【０１８６】
ステップＳ４０１及びステップＳ４０２では、文章作成装置１００は、入力されたユーザ識別情報に基づき、図１０に示すテスト結果がユーザＸによるものであると認識する。ここで、入力されるユーザ識別情報は図１０に示すテスト結果内に含まれていても構わない。
【０１８７】
ステップＳ４０３では、属性要否判定部１１４は、テスト問題管理部１１１において管理されている図１０に示すテスト結果を読み込む。
【０１８８】
ステップＳ４０４では、当該漢字テスト問題は図８に示す「文章データ１」内の属性付与文字を抽出して作成されたものであるため、ステップＳ４０５へ進む。
【０１８９】
ステップＳ４０５では、属性要否判定部１１４は、図１０に示すテスト結果の中から正解した漢字データを抽出し、属性除去部１１６は、抽出された正解漢字データに付与された属性を全て除去する。例えば、図１０に示す漢字テスト結果５４０の３番目の問題「とぶ」に対して、ユーザは「飛ぶ」と答えて正解している。そこで、属性除去部１１６は、図８に示す「文章データ１」内の２箇所に存在する「飛」という漢字データに付与された読み仮名を除去する。
【０１９０】
ステップＳ４０６では、属性要否判定部１１４は、図１０に示すテスト結果内の全ての正解文字データを抽出し、全ての正解文字データに対して処理を行ったか否かを判定し、この処理が完了していない場合はステップＳ４０５へ処理を戻し、処理が完了した場合はテスト結果反映処理を終了する。
【０１９１】
正解漢字データに付与された属性すなわち読み仮名を除去した後の結果を図１１に示す。図１１に示す「文章データ１」５６０は文章蓄積部１０６において、蓄積・管理される。
【０１９２】
ここでは、図８に示す「文章データ１」５００から属性付与文字を抽出し、抽出した属性付与文字を対象としてテスト問題を作成したが、逆に属性未付与文字を抽出し、抽出した属性未付与文字を対象としてテスト問題を作成しても構わない。ただし、この場合、テスト結果を反映する際、属性要否判定部１１４はテスト結果において間違えた漢字データを抽出し、属性付与部１１５は間違えた漢字データには読み仮名を付与する必要がある。
【０１９３】
また、テスト結果は「文章データ１」に対してのみ反映させているが、必ずしもこれに限定されない。例えば、文章蓄積部１０６に蓄積されている全ての文章データに反映させるものであっても構わない。
【０１９４】
実施例１では、文章蓄積部１０６に蓄積されている日本語の文章データから漢字データを抽出して漢字テスト問題を作成し、作成された漢字テスト問題をユーザに提供することで、ユーザの漢字学習効果を高めることができる。また、ユーザによって行われた漢字テストの結果を文章データに反映させることで、ユーザが当該文章データを読む際、ユーザにとって適した属性が付与された文章データをユーザに提供することができる。
【０１９５】
（実施例２）
以下に示す実施例２では、文章蓄積部１０６に新規文章データが蓄積された際に、既に蓄積されている文章データ（既蓄積文章データ）を利用して、新規文章データ内の文字データに適切な属性を付与させる動作を例示する。
【０１９６】
図１２に、文章蓄積部１０６に新しく蓄積された日本語の文章データである「文章データA」５８０を示す。
【０１９７】
文章蓄積部１０６には、図１１に示す「文章データ１」５６０と、図１３に示す「文章データ２」６００、「文章データ３」６２０、及び「文章データ４」６４０が蓄積されているものとする。ここでは、日本語文章データに対して、文字データを漢字データとして、属性を当該漢字データの読み仮名として扱っているが、必ずしもこれに限定されない。
【０１９８】
ここで、図１２に示す「文章データA」５８０に含まれる漢字データに属性としての読み仮名を付与する場合について説明し、その際の文章作成装置１００の処理を図１４に示すフローチャート６６０に従って説明する。
【０１９９】
ステップＳ６６１では、属性要否判定部１１４は、文章蓄積部１０６から「文章データA」５８０を読み込む。
【０２００】
ステップＳ６６２では、属性要否判定部１１４は、「文章データA」５８０に含まれる漢字データを抽出する。
【０２０１】
ステップＳ６６３では、属性要否判定部１１４は、文章蓄積部１０６から「文章データ１」、「文章データ２」、「文章データ３」、及び「文章データ４」を読み込む。
【０２０２】
ステップＳ６６４では、属性要否判定部１１４は、「文章データA」５８０から抽出した漢字データがステップＳ６６３で読み込んだ「文章データ１」から「文章データ４」に存在するか否かを調べ、存在する場合は当該漢字データに付与されている属性を抽出する。
【０２０３】
上述の処理の結果を図１５に示す。図１５では、「文章データA」５８０から抽出された漢字データ６８０、文章蓄積部１０６に含まれる文章データであり当該漢字データが含まれる文章データ名６８１、文章データ名６８１内の当該漢字データに対する属性の有無６８２、及び文章データ名６８１内において付与されている属性６８３がそれぞれ当該漢字データに対応付けて表示されている。例えば、「腹」という漢字データは「文章データ４」内に含まれており、「文章データ４」内では「腹」には「はら」という属性が付与されていることを示している。
【０２０４】
ステップＳ６６５では、図１５を基に、属性付与部１１５は属性が存在する漢字データに対して、「文章データA」内の漢字データに属性を付与する。ここでは、「照」、「笑」、「腹」、及び「立」のそれぞれの漢字データに読み仮名を付与する。読み仮名を付与した後の「文章データA」を図１６に示す。図１６に示す「文章データA」７００は、文章蓄積部１０６において蓄積・管理される。
【０２０５】
また、「文章データA」７００をユーザに提供する場合、表示処理部１１７は文章蓄積部１０６から「文章データA」７００を抽出し、表示処理部１１７を介して外部機器１６に出力する。
【０２０６】
実施例２では、新規文章データが入力された場合、文章蓄積部１０６に蓄積されている既蓄積文章データを利用して新規文章データ内に含まれる漢字データに読み仮名などの属性を付与することで、ユーザが当該文章データを読む際、ユーザにとって適した属性が付与された文章データをユーザに提供することができる。
【０２０７】
なお、本実施例では、新規文章データの文字データに対して属性を付与するために、文章蓄積部１０６の全ての既蓄積文章データから属性が付与されている文字データを抽出しているが、少なくとも一つの既蓄積文章データから属性が付与されている文字データを抽出する構成であってもよい。
【０２０８】
さらに、本実施例では、既蓄積文章データ内の文字データに付与された属性を新規文章データ内の同一文字データに付与しているが、逆に、新規文章データ内の文字データには属性が付与されているが、既蓄積文章データ内の同一文字データには属性が付与されていない場合は、新規文章データ内の文字データに付与されている属性を除去する構成であってもよい。
【０２０９】
（実施例３）
以下に示す実施例３では、文章蓄積部１０６に新規文章データが蓄積された際、新規文章データ内に含まれる漢字データが文章蓄積部１０６内に蓄積されている既蓄積文章データ内に存在しない場合であっても、新規文章データ内の文字データに適切な属性を付与させる動作を例示する。
【０２１０】
図１７に、文章蓄積部１０６に新しく蓄積された日本語の文章データである「文章データB」７２０を示す。
【０２１１】
文章蓄積部１０６には、図１８に示す「文章データ５」７４０と「文章データ６」７６０が蓄積されているものとする。ここでは、日本語文章データに対して、文字データを漢字データとして、属性を当該漢字データの読み仮名として扱っているが、必ずしもこれに限定されない。
【０２１２】
ここで、図１７に示す「文章データB」７２０に含まれる漢字データに読み仮名を付与する場合について説明し、その際の文章作成装置１００の処理を図１９に示すフローチャート７８０に従って説明する。
【０２１３】
ステップＳ７８１では、属性要否判定部１１４は、文章蓄積部１０６から「文章データB」７２０を読み込む。
【０２１４】
ステップＳ７８２では、属性要否判定部１１４は、「文章データB」７２０に含まれる漢字データを抽出する。
【０２１５】
ステップＳ７８３では、属性要否判定部１１４は、文章蓄積部１０６から「文章データ５」及び「文章データ６」を読み込む。
【０２１６】
ステップＳ７８４では、属性要否判定部１１４は、個人情報管理部１０７において管理されているユーザＸの漢字習得情報を読み込む。
【０２１７】
ここで、ユーザＸの漢字習得情報を図２０に示す。図２０では、レベル８００、当該レベルに含まれる漢字の総数８０１、当該レベル内の漢字のうち、ユーザＸが習得した漢字の数８０２、当該レベル漢字のユーザＸの習得率８０３、及び当該レベル内のユーザＸの習得漢字の一部８０４がそれぞれ当該レベルに対応付けて表示されている。例えば、「レベル２」の漢字は総数「１６０字」存在するが、そのうち、ユーザＸは「１５０字」習得しているため、ユーザＸの「レベル２」の漢字の習得率は「９４％」となり、例えば「長」、「色」、「父」などの漢字を習得しているということを表している。なお、「レベル７」は「レベル１」から「レベル６」に含まれない漢字全てであり、漢字総数８０１及び習得率８０３の欄は「―」となっている。ただし、漢字レベルの区分は必ずしもこれに限定されない。
【０２１８】
上記の漢字習得情報は、ユーザ情報１５として入力部１０５を介して文章作成装置１００に入力される。なお、上記の漢字習得情報はユーザにより作成されて入力しても構わないし、他の漢字学習装置等の外部機器と連携して、外部の漢字学習装置により作成されたユーザの現在の漢字習得情報を入力しても構わない。
【０２１９】
ステップＳ７８５では、属性要否判定部１１４は、ステップＳ７８４で読み込んだユーザＸの漢字習得情報からどのレベル以上の漢字に対して、属性として読み仮名を付与するか否かを決定する。
【０２２０】
ここでは、図２０より、レベル３以下の漢字の習得率は８５％以上であるが、レベル４の漢字の習得率は５０％である。そこで、「文章データB」７２０から抽出される漢字データであって当該漢字データを含む文章データが文章蓄積部１０６に存在しない漢字データには、レベル３以下であれば読み仮名を付与せず、レベル４以上であれば読み仮名を付与するものとする。
【０２２１】
ステップＳ７８６では、属性要否判定部１１４は、「文章データB」７２０から抽出した漢字データを含む文章データがステップＳ７８３で読み込んだ「文章データ５」及び「文章データ６」に存在するか否かを調べ、存在する場合は当該漢字データに付与されている読み仮名を抽出する。
【０２２２】
上述の結果を図２１に示す。図２１では、「文章データB」から抽出された漢字データ８２０、当該漢字データのレベル８２１、当該漢字データが含まれる文章データ名８２２、及び当該漢字データが含まれる文章データ内で当該漢字データに付与されている属性（読み仮名）８２３がそれぞれ当該漢字データに対応付けて表示されている。ただし、文章データ名８２２の欄が「―」になっている漢字データは、当該漢字データを含む文章データが文章蓄積部１０６には存在していないことを示しており、文章データ名８２２の欄は記述されているが属性（読み仮名）８２３の欄が「−」になっている漢字データは、当該漢字データには属性（読み仮名）が付与されていないことを示す。例えば、「花」という漢字は、レベルが「１」で「文章データ５」内では属性が付与されていないことを示している。また「桜」という漢字は、レベルが「５」で、「文章データ６」内では「さくら」という属性が付与されていることを示している。
【０２２３】
ステップＳ７８７では、属性要否判定部１１４は、当該漢字データが「文章データ５」もしくは「文章データ６」内で属性（読み仮名）が付与されているかどうかを判定する。属性（読み仮名）が付与されている場合は、ステップＳ７８８へ進み、属性（読み仮名）が付与されていない場合は、ステップＳ７８９へ進む。
【０２２４】
ステップＳ７８８では、属性付与部１１５は「文章データ５」もしくは「文章データ６」内で付与されている属性（読み仮名）を当該漢字データに付与する。ここでは、図２１より「桜」及び「咲」の二つの漢字データのそれぞれに属性（読み仮名）が付与される。
【０２２５】
ステップＳ７８９では、属性要否判定部１１４は、当該漢字データのレベルが４以上か否かを判定する。当該漢字データのレベルが４以上の場合はステップＳ７８８へ進み、属性付与部１１５は、当該漢字データに属性（読み仮名）を付与する。ここでは、図２１より、「枝」、「濃」及び「藤」の三つの漢字データのレベルは４以上であるため、それぞれの漢字データに属性（読み仮名）が付与される。逆に、「花」、「大」、「色」、「細」、「長」及び「葉」の六つの漢字データのレベルは３以下であるため、それぞれの漢字データには属性（読み仮名）を付与せずにステップＳ７９０へ進む。
【０２２６】
ステップＳ７９０では、属性要否判定部１１４は、抽出した全ての漢字データに対してチェックを行ったか否かを判定する。全ての漢字データのチェックを終えていない場合はステップＳ７８７へ処理を戻し、全ての漢字データのチェックを終えた場合は処理を終了する。
【０２２７】
ただし、属性の要否の判定は必ずしもこれに限定されない。例えば、漢字習得日を管理しておくことで、属性要否判定部１１４は、レベルの高い漢字には漢字習得日から現在までの経過日数が長い場合は当該漢字データに属性（読み仮名）を付与すると判定するものであっても構わない。
【０２２８】
以上の処理の結果を図２２に「文章データB」８４０として示す。
図２２に示す「文章データB」８４０は文章蓄積部１０６において蓄積・管理される。
【０２２９】
また、「文章データB」８４０をユーザＸに提供する場合、表示処理部１１７は文章蓄積部１０６から「文章データB」８４０を抽出し、表示処理部１１７を介して外部機器１６に出力する。
【０２３０】
この時、外部機器１６を介してユーザＸに提示された「文章データB」８４０において、ユーザＸが「細」という漢字データに属性として読み仮名を付与したい場合、「細」という漢字データに読み仮名を付与するというユーザ指示情報１４が文字データ検出部１０４に入力される。
【０２３１】
文字データ検出部１０４は、「細」という漢字データに読み仮名を付与したいというユーザＸからの指示を認識し、属性要否判定部１１４に伝える。
【０２３２】
属性要否判定部１１４は文字データ検出部１０４からの指示を認識し、属性付与部１１５は「細」という漢字データに「ほそ」という読み仮名を付与し、文章蓄積部１０６において「文章データB」を蓄積する。そして、「細」という漢字データに読み仮名が付与された「文章データB」は、表示処理部１１７を介して外部機器１６に出力され、ユーザＸに提示される。
【０２３３】
実施例３では、新規文章データが入力された場合、新規文章データ内に含まれる漢字データが文章蓄積部１０６内に蓄積されている文章データ内の存在しない場合であっても、ユーザの漢字習得レベルから判断して属性を付与するか否かの判定を行うことで、ユーザが当該文章データを読む際、ユーザにとって適した属性が付与された文章データをユーザに提供することができる。
【０２３４】
（実施例４）
以下に示す実施例４では、文章蓄積部１０６において蓄積されている英語の文章データから英単語データを抽出して、英単語テスト問題を作成する動作、及び新規の英語文章データが入力された際、英単語データに適切に属性を付与させる動作を例示する。
【０２３５】
図２３に、ユーザＸによって文章蓄積部１０６に蓄積されている「文章データ７」８６０、「文章データ８」８８０、及び「文章データ９」９００を示す。「文章データ７」８６０内の英単語の一部には、属性として英単語の読み８６１、もしくは英単語の意味８６２の少なくとも一方が付与されている。同様に、「文章データ８」８８０内の英単語の一部には、属性として英単語の読み８８１、もしくは英単語の意味８８２の少なくとも一方が付与されており、「文章データ９」９００内の英単語の一部には、属性として英単語の読み９０１、もしくは英単語の意味９０２の少なくとも一方が付与されている。ただし、英単語に付与する属性は必ずしもこれに限定されない。また、「文章データ７」から「文章データ９」内の英単語に付与されている読みはカタカナで付与しているが、必ずしもこれに限定されない。例えば、ひらがなで付与しても構わないし、発音記号で付与しても構わない。
【０２３６】
ここで、図２３に示す「文章データ７」から「文章データ９」内の属性付与文字を対象とした英単語テスト問題を作成する場合について説明し、その際の文章作成装置１００の処理を図５に示すテスト作成処理のフローチャート３５０に従って説明する。
【０２３７】
ステップＳ３５１及びステップＳ３５２では、文章作成装置１００は、ユーザＸを対象とした英単語テスト問題を作成すると認識する。
【０２３８】
ステップＳ３５３では、属性付与文字を対象とした英単語テスト問題を作成するため、ステップＳ３５４へ進む。
【０２３９】
ステップＳ３５４では、属性付与文字抽出部１０８は、文章蓄積部１０６において管理されている図２３に示す「文章データ７」から「文章データ９」を読み込む。
【０２４０】
ステップＳ３５５では、属性付与文字抽出部１０８は、「文章データ７」から「文章データ９」内の属性付与文字を抽出する。この場合、「文章データ７」から「文章データ９」内に含まれる英単語の読み、もしくは英単語の意味の少なくとも一方が付与された英単語を抽出する。
【０２４１】
ステップＳ３５８では、テスト問題作成部１１０は、抽出された英単語を基に、英単語テスト問題を作成し、テスト問題作成処理を終了する。
【０２４２】
作成された英単語テスト問題の一例を図２４に示す。図２４では、英単語テスト問題９２０は、日本語で書かれた問題９２１、解答欄９２２、及び判定欄９２３から構成されているが、作成される英単語テスト問題の構成は必ずしもこれに限定されない。例えば、英単語が記載されており、意味を問う問題であっても構わない。
【０２４３】
作成された英単語テスト問題はテスト問題管理部１１１において管理され、随時、テスト問題出力部１１２を介して外部機器１６に出力し、ユーザに提示される。
【０２４４】
次に、図２３に示す「文章データ７」から「文章データ９」が文章蓄積部１０６において蓄積・管理されている状態で、新たに図２５に示す「文章データC」９４０が入力された場合、「文章データC」に含まれる英単語に属性を付与する場合について説明し、その際の文章作成装置１００の処理を図２６に示すフローチャート９６０に従って説明する。
【０２４５】
ステップＳ９６１において、属性要否判定部１１４は、文章蓄積部１０６から「文章データC」９４０を読み込む。
【０２４６】
ステップＳ９６２において、属性要否判定部１１４は、「文章データC」９４０に含まれる英単語データを抽出する。ここでは、「Ｗｈｅｒｅ」から「Ｂｏｏｋ」までの８個の英単語データを抽出する。
【０２４７】
ステップＳ９６３において、属性要否判定部１１４は、文章蓄積部１０６から「文章データ７」、「文章データ８」、及び「文章データ９」を読み込む。
【０２４８】
ステップＳ９６４において、属性要否判定部１１４は、「文章データC」９４０から抽出した英単語データを含む文章データが文章蓄積部１０６に存在するか否かを調べ、存在する場合は当該英単語データに付与されている属性を抽出する。ここで、抽出する属性は、当該英単語データの読み、もしくは意味とするが、必ずしもこれに限定されない。
【０２４９】
ステップＳ９６５において、抽出した英単語データの属性を基に、属性付与部１１５は、「文章データC」内の英単語データに属性を付与する。ここでは、「Ｗｈｅｒｅ」という英単語データには「文章データ８」８８０において、「ｕｓｕａｌｌｙ」という英単語データには「文章データ９」においてそれぞれ属性が付与されているので、属性付与部１１５は「文章データC」内のそれぞれの英単語データに属性を付与する。
【０２５０】
属性を付与した後の「文章データC」を図２７に示す。図２７に示す「文章データC」９８０には、英単語データの読み９８１及び英単語データの意味９８２を、当該英単語データの属性として付与されている。図２７に示す「文章データC」９８０は、文章蓄積部１０６において蓄積・管理される。
【０２５１】
また、「文章データC」９８０をユーザに提示する場合、表示処理部１１７は文章蓄積部１０６から「文章データC」９８０を抽出し、外部機器１６に出力する。
【０２５２】
なお、英語の文章データだけに限らず、他の言語の文章データであっても構わない。
【０２５３】
実施例４では、文章蓄積部１０６において蓄積されている英語の文章データから英単語データを抽出して英単語テスト問題を作成し、作成された英単語テスト問題をユーザに提示することで、ユーザの英単語学習効果を高めることができる。また、新規文章データが入力された場合、文章蓄積部１０６に蓄積されている英語の文章データを利用して、新規文章データ内に含まれる英単語データに当該英単語データの読み、もしくは意味などの属性を付与することで、ユーザが当該英語文章データを読む際、ユーザにとって適した属性が付与された文章データをユーザに提供することができる。
【０２５４】
（実施例５）
以下に示す実施例５では、かな漢字変換部１１８が、入力されたかなデータ１７のかな漢字変換を行う際、文章蓄積部１０６内に蓄積されている文章データ中の漢字データに付与されている属性を利用して、かな漢字変換を行う動作を例示する。
【０２５５】
ここで、図２８に示すように、「おおきなさくらのき」という「文章データD」１０００のかな漢字変換を行う場合について説明し、その際の文章作成装置１００の処理を図２９に示すフローチャート１０２０に従って説明する。
【０２５６】
なお、文章蓄積部１０６には、図１８に示す「文章データ６」７６０が蓄積されているものとし、ユーザＸの漢字習得レベルは図２０に示すものであるとする。さらに、「文章データ６」７６０に存在しない漢字データについては、漢字のレベルが４以上の漢字データには属性を付与するものとする。
【０２５７】
ステップＳ１０２１及びステップＳ１０２２では、かな漢字変換部１１８は、入力された「文章データＤ」１０００のかな漢字変換を行い、ステップＳ１０２３へ進む。
【０２５８】
ステップＳ１０２３では、属性要否判定部１１４は、かな漢字変換後の「文章データＤ」１０００に含まれる漢字データを抽出し、ステップＳ１０２４へ進む。
【０２５９】
ステップＳ１０２４では、属性要否判定部１１４は、文章蓄積部１０６から「文章データ６」を読み込み、ステップＳ１０２５へ進む。
【０２６０】
ステップＳ１０２５では、属性要否判定部１１４は、個人情報管理部１０７において管理されているユーザＸの漢字習得情報を読み込み、ステップＳ１０２６へ進む。
【０２６１】
ステップＳ１０２６では、属性要否判定部１１４は、当該漢字データが「文章データ６」内で属性（読み仮名）が付与されているかどうかを判定する。属性（読み仮名）が付与されている場合は、ステップＳ１０２７へ進み、ステップＳ１０２７では、属性付与部１１５は「文章データ６」内で付与されている属性（読み仮名）を当該漢字データに付与する。ここでは、「桜」という漢字データに「さくら」という読み仮名が付与される。
【０２６２】
ステップＳ１０２８では、属性要否判定部１１４は、当該漢字データのレベルが４以上か否かを判定する。ここでは、「大」、「木」の二つの漢字のレベルは３以下であるため、当該漢字データには属性（読み仮名）を付与せずにステップＳ１０２９へ進む。
【０２６３】
ステップＳ１０２９では、属性要否判定部１１４は、抽出した全ての漢字データに対してチェックを行ったか否かを判定する。全ての漢字データのチェックを終えていない場合はステップＳ１０２６へ処理を戻し、全ての漢字データのチェックを終えた場合は処理を終了する。
【０２６４】
ただし、属性（読み仮名）を付与するか否かの判定は必ずしもこれに限定されない。
【０２６５】
以上の処理の結果を図３０に「文章データＤ」１０４０として示す。
【０２６６】
実施例５では、ユーザがかな漢字変換を行う際であっても、文章蓄積部１０６内に蓄積されている文章データ中の漢字データに付与されている属性を利用してかな漢字変換を行うことで、ユーザの漢字習得レベル以上の漢字データであっても、読み仮名などの属性付きの漢字データに変換させることができる。
【０２６７】
以上のように、本発明の文章作成装置によると、文章蓄積手段において蓄積された文章データが日本語の文章データである場合、属性付与文字抽出手段において、読み仮名などの属性が付与された漢字を抽出し、それらの漢字を対象に漢字テスト問題を作成することがきる。これは、ユーザは読み仮名が付与されている漢字をまだ習得していないという判断から、当該漢字を対象とした漢字テスト問題をユーザに提供することで、ユーザに対して当該漢字の学習を勧めることができ、ユーザの文字学習効果を高めることができる。さらに、漢字テストの結果から正解した漢字に付与された読み仮名などの属性を除去することで、実施された漢字テストの結果を反映することもできる。
【０２６８】
逆に、属性未付与文字抽出手段において、読み仮名などの属性が付与されていない漢字を抽出し、それらの漢字を対象に漢字復習テスト問題を作成することができる。これは、ユーザは読み仮名が付与されていない漢字は既に習得しているという判断から、当該漢字を対象とした漢字復習テスト問題をユーザに提供することで、ユーザに対して当該漢字の復習を勧めることができ、ユーザの文字学習効果を高めることができる。
【０２６９】
また、同様に、属性付与文字抽出手段において、意味が付与された単語を抽出し、抽出された単語を対象にテスト問題を作成してユーザに提供することで、ユーザの文字学習効果を高めることができる。
【０２７０】
さらに、文章蓄積手段に蓄積されている文章データは必ずしも日本語の文章データである必要はなく、日本語以外の文章データ、例えば、英語の文章データであっても構わない。この場合も上述のように、英語文章データ中の英単語を抽出し、抽出された英単語から英単語テスト問題を作成し、ユーザに提供することができる。
【０２７１】
また、新規の文章データが入力された場合でも、文章蓄積手段によって蓄積されている文章データなどから判断して、読みなどの属性の付与が必要と判定された文字データには、当該文字データに適した属性を付与させることができる。
【０２７２】
さらに、ユーザがかな漢字変換を行う際、属性付与判定手段において、変換された漢字には読み仮名などの属性を付与させることが必要と判定された場合、自動的に当該漢字に読み仮名などの属性を付与させることもできる。
【０２７３】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【０２７４】
本発明は、テスト問題を作成することができる教育用コンテンツ再生機器や文章データ内の文字データに属性を付与することができる電子書籍等の電子コンテンツ再生機器などの用途にも適用できる。
【図面の簡単な説明】
【０２７５】
【図１】本発明の一実施の形態に係る文章作成装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】文章蓄積部１０６がユーザ毎に分類して文章データを管理していることを示す説明図である。
【図３】本実施の形態に係る文章作成装置の各機能部を実現するコンピュータシステムの構成を示すブロック図である。
【図４】図１に示した文章作成装置の主要動作を示すフローチャートである。
【図５】図４のステップS３０２で実行されるテスト問題作成処理の詳細を示すフローチャートである。
【図６】図４のステップS３０６で実行されるテスト結果反映処理の詳細を示すフローチャートである。
【図７】図４のステップS３０９で実行される属性付与処理の詳細を示すフローチャートである。
【図８】図１に示した文章作成装置の実施例１に関し、文章蓄積部１０６にて蓄積・管理されている「文章データ１」を示す説明図である。
【図９】図１に示した文章作成装置の実施例１に関し、図８に示した「文章データ１」から作成された漢字テスト問題の一例を示す説明図である。
【図１０】図１に示した文章作成装置の実施例１に関し、図９に示した漢字テスト問題に対するユーザの解答の一例を示す説明図である。
【図１１】図１に示した文章作成装置の実施例１に関し、図１０に示した漢字テスト問題の結果を反映させた後の「文章データ１」を示す説明図である。
【図１２】図１に示した文章作成装置の実施例２に関し、文章蓄積部１０６に新たに蓄積された「文章データA」を示す説明図である。
【図１３】図１に示した文章作成装置の実施例２に関し、文章蓄積部１０６にて蓄積・管理されている「文章データ２」、「文章データ３」、及び「文章データ４」を示す説明図である。
【図１４】図１に示した文章作成装置の実施例２に関し、「文章データA」に属性を付与する際の文章作成装置の処理を示すフローチャートである。
【図１５】図１に示した文章作成装置の実施例２に関し、「文章データA」から抽出された漢字データの詳細を示す説明図である。
【図１６】図１に示した文章作成装置の実施例２に関し、文章蓄積部１０６に蓄積・管理されている文章データ内の漢字データに付与されている読み仮名を反映させた後の「文章データA」を示す説明図である。
【図１７】図１に示した文章作成装置の実施例３に関し、文章蓄積部１０６に新たに蓄積された「文章データB」を示す説明図である。
【図１８】図１に示した文章作成装置の実施例３に関し、文章蓄積部１０６に蓄積・管理されている「文章データ５」、及び「文章データ６」を示す説明図である。
【図１９】図１に示した文章作成装置の実施例３に関し、「文章データB」に属性を付与する際の文章作成装置の処理を示すフローチャートである。
【図２０】図１に示した文章作成装置の実施例３に関し、「ユーザＸ」の漢字習得レベルを示す説明図である。
【図２１】図１に示した文章作成装置の実施例３に関し、「文章データB」から抽出された漢字データの詳細を示す図である。
【図２２】図１に示した文章作成装置の実施例３に関し、ユーザの漢字習得レベル等を反映させて読み仮名を付与した後の「文章データB」を示す説明図である。
【図２３】図１に示した文章作成装置の実施例４に関し、文章蓄積部１０６に蓄積・管理されている「文章データ７」、「文章データ８」、及び「文章データ９」を示す説明図である。
【図２４】図１に示した文章作成装置の実施例４に関し、図２３に示した「文章データ７」、「文章データ８」、及び「文章データ９」から作成された英単語テスト問題の一例を示す説明図である。
【図２５】図１に示した文章作成装置の実施例４に関し、文章蓄積部１０６に新たに蓄積された「文章データC」を示す説明図である。
【図２６】図１に示した文章作成装置の実施例４に関し、「文章データC」に属性を付与する際の文章作成装置の処理を示すフローチャートである。
【図２７】図１に示した文章作成装置の実施例４に関し、文章蓄積部１０６に蓄積・管理されている文章データ内の英単語データに付与されている属性を反映させた後の「文章データC」を示す説明図である。
【図２８】図１に示した文章作成装置の実施例５に関し、かな漢字変換を行う前の「文章データD」を示す説明図である。
【図２９】図１に示した文章作成装置の実施例５に関し、かな漢字変換を行って「文章データＤ」に属性を付与する際の文章作成装置の処理を示すフローチャートである。
【図３０】図１に示した文章作成装置の実施例５に関し、かな漢字変換を行って、属性を付与した後の「文章データＤ」を示す説明図である。
【符号の説明】
【０２７６】
１１  文章データ
１２  記録媒体
１３  ユーザ識別情報
１４  ユーザ指示情報
１５  ユーザ情報
１６  外部機器
１００  文章作成装置
１０３  ユーザ特定部（ユーザ特定手段）
１０４  文字データ検出部（文字データ検出手段）
１０６  文章蓄積部（文章蓄積手段）
１０８  属性付与文字抽出部（属性付与文字抽出手段）
１０９  属性未付与文字抽出部（属性未付与文字抽出手段）
１１０  テスト問題作成部（テスト問題作成手段）
１１４  属性要否判定部（属性付与判定手段）
１１５  属性付与部（属性付与手段）
１１６  属性除去部（属性除去手段）
１１７  表示処理部（表示処理手段）
１１８  かな漢字変換部（かな漢字変換手段）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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