(57)【要約】ユーザが声を出してリーディングでする間、自動リーディングシステムは、ユーザのリーディング技術を評価するシステムおよび方法を提供する。電子ブックのレベルプロフィールを増減するためにユーザがリーディングする度に、自動リーディングシステムは電子ブックのテキストを調整する。自動リーディングシステムは、リーディング推薦、フィードバックおよびマーケティングデータも提供する。
2005517213.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
声を出してリーディングしているユーザの言語を検出するための手段と、
前記ユーザのリーディング技術を評価するための手段と、
リーディング推薦を作成するための手段
とを組み合わせて備えることを特徴とする自動リーディングシステム。
【請求項２】
読まれている本のレベルプロフィールを調整するための手段
を更に備えることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記本が電子ブックであることを特徴とする請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記ユーザにフィードバックを提供するための手段
を更に備えることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記フィードバックが進度報告であることを特徴とする請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記フィードバックが同僚との比較であることを特徴とする請求項４に記載のシステム。
【請求項７】
マーケティングデータを提供するための手段
を更に備えることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
言語の評価を提供するように操作可能な言語認識システムと、
前記言語の評価を項目別スコアに変換するように操作可能な評価手段と、
前記項目別スコアを使用してリーディング推薦を提供するために操作可能な推薦手段
とを組み合わせて備えることを特徴とする自動リーディングシステム。
【請求項９】
前記言語認識システムが、前記言語の言語内容を評価することを特徴とする請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記言語の評価は、機械認識できる形式の一連の単語であることを特徴とする請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
前記機械認識できる形式は、アスキーであることを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記評価手段は、応答データベースを含むことを特徴とする請求項８に記載のシステム。
【請求項１３】
前記応答データベースは、正しい応答を含むことを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記正しい応答は、テキストの正しいリーディングを示すサンプルスピーカによって提供されるサンプルであることを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記正しい応答が、前記テキストだけによって提供されることを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
【請求項１６】
前記項目別スコアが項目反応理論を使用して算出されることを特徴とする請求項８に記載のシステム。
【請求項１７】
前記項目別スコアが、前記言語と、正しい応答の違いの数であることを特徴とする請求項８に記載のシステム。
【請求項１７】
推薦手段は、前記項目別スコアを使用して、電子ブックのレベルプロフィールを調整するように操作可能である請求項８に記載のシステム。
【請求項１９】
推薦手段は、ユーザにフィードバックを提供するように操作可能であることを特徴とする請求項８に記載のシステム。
【請求項２０】
推薦手段は、マーケティングデータを提供するように操作可能であることを特徴とする請求項８に記載のシステム。
【請求項２１】
推薦手段は、少なくとも一つのデータベースにアクセスすることを特徴とする請求項８に記載のシステム。
【請求項２２】
前記少なくとも一つのデータベースは、本データベースを含むことを特徴とする請求項２１に記載のシステム。
【請求項２３】
前記本データベースは、本のいくつかのバージョンを含むことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項２４】
前記本の前記いくつかのバージョンは、異なるレベルプロフィールの本のバージョンを含むことを特徴とする請求項２３に記載のシステム。
【請求項２５】
前記本データベースは、ユーザがリーディングしている本のいくつかのバージョンにおいて、追跡することができるメモリポインタを含むことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項２６】
前記本の前記いくつかのバージョンは、リンク位置を含むことを特徴とする請求項２５に記載のシステム。
【請求項２７】
前記推薦手段は、前記リンク位置を使用して、前記本の前記いくつかのバージョンを切り替えることを特徴とする請求項２６に記載のシステム。
【請求項２８】
前記少なくとも一つのデータベースは、ユーザデータベースを含むことを特徴とする請求項２１に記載のシステム。
【請求項２９】
前記ユーザデータベースは、ユーザ識別、評価の履歴、読まれた本の履歴、ユーザ好みおよび質問に対する応答からなるグループから選ばれるデータを含むことを特徴とする請求項２８に記載のシステム。
【請求項３０】
機械認識できる形式の単語のシーケンスである、言語の言語内容の評価を提供するために操作可能な言語認識システムと、
言語の言語内容の評価を、言語および正しい応答の違いの数である項目別スコアに項目反応理論を使用して算出して変換するように操作可能である評価手段と、
本のいくつかのバージョンを含んでいる本データベースにアクセスし、ユーザデータベースにアクセスして、前記項目別スコアを使用して、リーディング推薦を提供するように操作可能な推薦手段
とを組み合わせて備えることを特徴とする自動リーディングシステム。
【請求項３１】
前記推薦手段は、前記項目別スコアを使用して、電子ブックのレベルプロフィールを調整するために操作可能であることを特徴とする請求項３０に記載のシステム。
【請求項３２】
前記推薦手段は、ユーザにフィードバックを提供するように操作可能であることを特徴とする請求項３０に記載のシステム。
【請求項３３】
前記推薦手段は、マーケティングデータを提供するように操作可能であることを特徴とする請求項３０に記載のシステム。
【請求項３４】
言語検出器へ、テキストを読み込むステップと、
言語の言語内容を評価するステップと、
評価を項目別スコアに変換するステップと、
リーディング推薦を提供するステップ
と組み合わせて備えることを特徴とする自動リーディングシステムを提供する方法。
【請求項３５】
電子ブックのレベルプロフィールを調整するステップ
を更に備えることを特徴とする請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
ユーザにフィードバックを提供するステップ
を更に備えることを特徴とする請求項３４に記載の方法。
【請求項３７】
マーケティングデータを提供するステップ
を更に備えることを特徴とする請求項３４に記載の方法。
【請求項３８】
前記言語検出器は、言語を電気信号に変換することを特徴とする請求項３４に記載の方法。
【請求項３９】
言語認識システムは、前記電気信号を使用して、前記言語の言語内容を評価することを特徴とする請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
前記項目別スコアは、項目反応理論を使用して算出されることを特徴とする請求項３４に記載の方法。
【請求項４１】
前記項目別スコアは、言語および正しい応答の違いの数であることを特徴とする請求項３４に記載の方法。
【請求項４２】
表示装置および言語検出器を含むクライアント装置と、
本を読んでいるユーザからリーディングから言語を検出、前記言語を評価し、前記ユーザにリーディング推薦を提供するように操作可能なサーバ装置
とを組み合わせて備えることを特徴とする自動リーディングシステム。
【請求項４３】
前記表示装置は、無線携帯端末手段、パーソナル携帯情報機器、モニタ、パソコン、デジタルデータリーダー、電子ブックおよび文書のグループから選択される手段であることを特徴とする請求項４２に記載のシステム。
【請求項４４】
前記言語検出器は、電話、携帯電話、マイクロホンおよび音声変換器のグループから選択される手段であることを特徴とする請求項４２に記載のシステム。
【請求項４５】
前記クライアント装置は、ネットワークを使用している前記サーバ装置と通信することを特徴とする請求項４２に記載のシステム。
【請求項４６】
前記ネットワークは、公衆電話交換ネットワークであることを特徴とする請求項４５に記載のシステム。
【請求項４７】
前記ネットワークは、パケット交換ネットワークであることを特徴とする請求項４５に記載のシステム。
【請求項４８】
前記サーバ装置は、電子ブックのレベルプロフィールを調整することを特徴とする請求項４２に記載のシステム。
【請求項４９】
前記サーバ装置は、前記ユーザにフィードバックを提供することを特徴とする請求項４２に記載のシステム。
【請求項５０】
前記サーバ装置は、マーケティングデータを提供することを特徴とする請求項４２に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に自動読み込みシステムに関して、より詳しくはユーザの読み込み技術プロフィールを評価して、電子ブックをユーザの読み込みレベルに調整するように設計されている自動リーディングシステムに関する。もう一つの実施例では、自動読み込みシステムは、ユーザのリーディング読み込みレベルに基づいて他の本を推薦する。
【背景技術】
【０００２】
学生が大きく声を出して読んでいる間に、教師および読み込み専門家は学生のリーディング技術を評価できる。教師は、学生によって、読み込まれている資料の表記を作成する運転記録システムを使用できる。表記によって、学生によって、なされたる休止およびリーディング誤りを教師が複製できる。学生のリーディング技術の教師の評価に基づいて、教師は学生に読ませる特定の本を推薦できる。
【０００３】
学生のリーディング技術にふさわしい本を、教師が選ぶことができるために、本は「レベル化」されることができる。まず最初に、例えば語の長さ、文の長さ、数または音節の密度またはテキストの他の言語要素などの要因に基づいた公式を用いて、本はレベル化される。近年、資料の提出に伴ってコンテキストの本の読みやすさに基づいて本はレベル化された。例えば、語を表す画像とともに示される長い語は、周囲のテキストまたは画像から指示のない短い語として読み込むのが困難な様に、考慮されることができない。
【０００４】
多くの学校および学習センターに、学生のリーディング技術の評価において教師を援助するために、教室またはライブラリにコンピュータ研究室がある。学生は、オンライン本または電子ブック（e-books）を読むよう要求されることができて、その後読まれたことについてか問題に答えるよう要求されることができる。これらのプログラムは、学生の評価を提供できる。この評価によって、教師または図書館員はその後、学生のリーディング技術に適切で興味を持たせることのできる他の本または電子ブックについて推薦を学生に作成できる。
【発明の開示】
【発明を解決するための手段】
【０００５】
テキストを大きな声で読み出すユーザの能力に基づいてユーザのリーディング技術を評価できる自動リーディングシステムを有することが望ましい。この種のシステムは、ユーザの話を聞く。
【０００６】
また、電子ブックのテキストをユーザのリーディングレベルに調整できる自動リーディングシステムを有することは、望ましい。例えば、ユーザが容易に資料を読んでいることをこのシステムが感知する場合、システムはテキストのリーディング難易度を増やすことができる。
【０００７】
逆にいえば、ユーザがテキストを読むのに苦労している場合、システムはテキストのリーディング難易度を減らすことができる。
【０００８】
また、ユーザにフィードバックおよびリーディングの推薦を提供する自動リーディングシステムを有することは、望ましい。ユーザに本を推薦をしている教師または司書の代わりに、システムはユーザのリーディングレベルに適切な本のリストを提供できる。加えて、システムはユーザの進歩を追跡することができて、フィードバックを提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
様々な図の同様の要素に同様の参照番号が付与された添付の図面を参照して、好ましい本実施例を、後述する。
【００１０】
Ｉ．中央設置システムの構成要素
図１は、第１実施例に係る自動リーディングシステム１００の機能図である。自動リーディングシステム１００は、クライアント装置１０４およびサーバ装置１０６を含む。ユーザ１０２は、クライアント装置１０４にアクセスすることができる。例えば、ユーザ１０２は形式的プログラムにおいては、学生（自動または成人）であっても良く、その人は、彼または彼女のリーディング技能を正式な指示なく向上させることに興味がある人で、または単にリーディング経験を改善するための技術を使用することに興味があるだけである人である。
【００１１】
ユーザ１０２は、いかなる言語も読み取る方法を学ぶことができる。ユーザ１０２は、初めて読む方法を学ぶことができる。あるいは、ユーザ１０２はすでに一つ以上の言語を読む方法を知っており、更なる言語を読む方法を学んでも良い。
【００１２】
Ａ．クライアント装置
クライアント装置１０４は、表示手段１１０および言語検出器１１２を含むことができる。クライアント装置１０４は、図１で示す単一の装置であってもよい。あるいは、表示手段１１０および言語検出器１１２は、別々の装置であってもよい。クライアント装置１０２は、好ましくはメモリを含む。クライアント装置１０４は、図１において、単純な矩形の箱として表しているが、クライアント装置１０４が１から次の実施例において、取ることのできる、異なる形式の種類を強調することを示す。
【００１３】
表示手段１１０は、テキストおよび／または他のグラフィックであるか聴覚資料を表示する能力を有する装置のいかなる装置もまたは組合せであってもよい。表示手段１１０は、以下のうちの1つ以上を含むことができる：ワイヤレス携帯装置、パーソナル携帯情報機器、モニタ、或いは他の表示装置、パソコン、デジタルデータリーダー、または例えば本の様に書かれた文書（例えば本）のいかなる形も表示する。表示手段１１０は、これらの装置の何にも限られていなくて、将来の通信および情報技術を含むことを目的とする。
【００１４】
言語検出器112は、テキストを読んでいるユーザ１０２を検出する能力を有する装置またはその装置の組合せであってもよい。言語探知器１１２は、また、スピーチを電気信号に変えることができる。例えば、言語探知器１１２は、電話、携帯電話、マイクロホンまたは音声変換器のうちの1つ以上を含むことができる。言語探知器112は、これらの装置の何にも限られていなくて、将来の通信および情報技術を含むことを目的とする。
【００１５】
例えば、ユーザ１０２は電話にワイヤレス携帯装置からテキストを読んでも良い。他の実施例において、ユーザ１０２はマイクロホンを備えているパソコンのスクリーンまたはモニタ上の電子ブック（e-book）を読んでも良い。
【００１６】
クライアント装置１０４は、ネットワーク１０８を介してサーバ装置１０６に接続されても良い。ネットワーク１０８は、公衆または私有ネットワークである。使用されるネットワーク１０８の種別は、クライアント装置１０４がどんな種類を使用されているかに依存する。例えば、クライアント装置１０４が電話または他の通常の電話サービス（ＰＯＴＳ）の能力がある装置である場合、ネットワーク１０８は公衆電話交換ネットワーク（ＰＳＴＮ）であってもよい。
【００１７】
あるいは、クライアント装置１０４がパソコンまたは他のパケット通信装置を含む場合、ネットワーク１０８は、例えばインターネットなどのパケット交換ネットワークであってもよい。パソコンは、また、ＰＳＴＮも使用できる。ネットワーク１０８は、これらの実施例に限られるものではなく、クライアント装置１０４がサーバ装置１０６と通信できることができるネットワークのいかなる有線および／または無線ネットワークもまたは組合せであってもよい。
【００１８】
Ｂ．サーバ装置
サーバ装置１０６は、ソフトウェア、ハードウェアおよび／またはファームウェアの組合せを含むコンピュータによって、動作するシステムであってもよい。
【００１９】
サーバ装置１０６は、ネットワーク１０８にリンクされる。クライアント装置104から送られる信号を受信することによって、サーバ装置１０６は、彼または彼女がリーディングするなどのユーザ１０２のスピーチを感知できる。サーバ装置１０６は、一つ以上のリーディング技術要因に従ってユーザ１０２のリーディング技術を評価できる。この評価に基づいて、サーバ装置１０６は、ユーザ１０２によって、読まれているテキストのリーディングレベルを調整できるかまたはユーザ１０２に読むべき他の本を推薦できる。サーバ装置１０６は、また、ユーザ１０２の進歩を追跡することができて、彼か彼女の同等者に対するユーザ１０２を評価することができて、ユーザ１０２にフィードバックを提供できる。その上、サーバ装置１０６は、出版者または他の利害関係者にマーケティングデータを提供できる。マーケティングデータは、年齢および他の実態的人口統計学に基づいて、ユーザ１０２が読むのを好む本のタイプを含むことができる。
【００２０】
図２は、サーバ装置２００の機能図である。サーバ装置２００は、自動リーディングシステム１００のサーバ装置１０６と実質的に同じものであってもよい。サーバ装置２００は、ネットワークからの情報を受信しネットワークへ情報を送信するネットワークインタフェースを含むことができる。この種のネットワークインタフェースは、当業者にとって周知である。サーバ装置２００は、言語認識システム２０２、評価手段２０４および推薦手段２０６を含むことができる。サーバ装置２００はユーザのリーディング技術プロフィールを評価するために使われ、評価データを編集して、評価データに基づいて処置をとることができる他の構成要素を含むことができる。
【００２１】
１．言語認識システム
言語認識システム２０２は、テキストを読んでいるユーザ１０２のスピーチを意味する信号を受信できる。言語認識システム２０２は、ソフトウェアで実装されることができる。あるいは、言語認識システム２０２はソフトウェア、ハードウェアおよび／またはファームウェアの組合せであってもよい。例えば、言語認識システム２０２は、マイクロソフトにより所有されて、ケンブリッジ大学技術部のウェブページ（http:Hhtk.eng.cam.ac.uk）から、自由なダウンロードに使えるＨＴＫソフト製品であってもよい。言語認識システム２０２は、評価手段２０４にスピーチの言語内容の評価を提供できる。
【００２２】
２．評価手段
評価手段２０４は、ソフトウェアで実装されることができる。あるいは、評価手段２０４は、ソフトウェア、ハードウェアおよび／またはファームウェアの組合せであってもよい。評価手段２０４は、例えば言語認識システム２０２により提供される言語評価を評価する項目反応理論（Item Response Theory）などの統計分析を使用できる。項目反応理論に関する詳細は、Linda Crocker、James Algina、Harcourt Brace Jovanovich College Publishersによって、書かれた「Introduction to Classical and Modem Test Theory」（１９８６）第１５章、Benjamin D. Wright and Mark H. Stoneによる「Best Test Design、 Rasch Measurement,」Mesaプレス、シカゴ、イリノイ（1979）に記載されており、ともにその内容は本願明細書に引用したものとする。
【００２３】
評価手段２０４は、反応データベースを含むことができる。反応データベースは、自動リーディングシステム１００に読み込まれることになっている各々の本のテキストのための正しい反応を含む。反応データベースは、評価手段２０４の範囲内で位置できるかまたはサーバ装置２００の範囲内の他の場所に位置できる。あるいは、反応データベースは、サーバ装置２００の外部に位置してもよいが、評価手段２０４にアクセス可能である。
【００２４】
正しい反応は、サンプルスピーカにより提供されるサンプル反応から、統計学的に決定されることができる。サンプル反応は、テキストの正しい読み込みを示すことができる。評価手段２０４は、テキストのユーザのリーディングを正しい反応と比較することによって、推薦手段２０６にユーザのリーディング技術プロフィールの評価を提供できる。より多くのユーザが自動リーディングシステム１００を使用するように、反応データベースは更新されても良い。反応データベースは、また、より多くのテキストを取り入れるために更新される。
【００２５】
本発明が言語を評価する好適なシステムを述べるように、アメリカの特許出願番号０９／３１１６１７、タイトル「Automated Language Assessment Using Speech Recognition Modeling,」は、同じ譲受人に割り当てられる。アメリカ特許出願番号０９／３１１６１７（いずれが本願明細書に引用したものとするか、内容）において、採点装置は、言語の評価を項目別の得点に変え、その内容は本願明細書に引用したものとする。当業者に公知の他の言語評価システムが、使われても良い。
【００２６】
３．推薦手段
推薦手段２０６は、ソフトウェアで実行される。あるいは、推薦手段２０６は、ソフトウェア、ハードウェアおよび／またはファームウェアの組合せであってもよい。
【００２７】
推薦手段２０６は、ユーザ１０２がリーディングである電子ブックのレベルプロフィールを調整、および／または読むべき更なる資料の推薦を提供できる。好ましい実施例に従って、推薦手段２０６は、評価手段２０４の出力に基づいて、ユーザ１０２に示されるテキストへのリアルタイム調整を提供する。推薦手段２０６は、また、ユーザ１０２にフィードバックを、出版者および他の利害関係者にマーケティングデータを提供できる。推薦手段２０６は、ネットワークからの情報を受信しネットワークへ情報を送信するネットワークインタフェースを含むことができる。
【００２８】
推薦手段２０６は、少なくとも一つのデータベースにアクセスすることができる。少なくとも一つのデータベースは、図２に示すように、サーバ装置２００の範囲内で位置できるかまたはサーバ装置２００の外部に位置されても良い。あるいは、少なくとも一つのデータベースは、サーバ装置２００のサブシステムのうちの１つの範囲内で同じ位置に配置されることができる。
【００２９】
少なくとも一つのデータベースは、本データベース２０８を含むことができる。本データベース２０８は、同じ本のいくつかのバージョンを含むことができる。本の異なるバージョンは、異なるリーディングレベルに適切である。本データベース２０８は、本の各々のバージョンで、ユーザ１０２がリーディングしている追跡できるメモリポインタを含むことができる。本データベース２０８の各々の本は、好ましくはリンクポイントを含む。リンクポイントを使用しているユーザのリーディング技術プロフィールに基づいて、推薦手段２０６は、第１のレベルプロフィールの本の１つのバージョンから異なるレベルプロフィールの本の他のバージョンに、切り替えをすることができる。
【００３０】
少なくとも一つのデータベースは、また、ユーザデータベース２１０を含むことができる。ユーザデータベース２１０は、自動リーディングシステム１００を使用したユーザのためのデータを含むことができる。ユーザデータはユーザ識別子、前の評価の履歴、読んだ本の履歴を含むことができる。
【００３１】
ユーザデータベース２１０はまた、ユーザの好みを含むことができ、質問に対する反応は自動リーディングシステム１００により示される。
【００３２】
ユーザデータベース２１０は、また、自動リーディングシステム１００を使用している全てのユーザのための結合された評価を含むことができる。結合された評価は、本のレベルプロフィールを調整するために用いることができる多数の要因を含むことができる。例えば、同じレベルプロフィールの他の本と比較して、ユーザが容易に本を読んだことを結合された評価が証明する場合、本のレベルプロフィールを、減少できる。結合された評価は、また、他の本のレベルプロフィールを引き出すために用いることができる。例えば、ユーザデータベース２１０に格納されるユーザデータによって、レベル化されていない本を読むユーザの能力を比較することによって、自動リーディングシステム１００は、本の平レベルプロフィールを引き出すことができる。
【００３３】
II. スタンドアローンシステムの構成要素
図３は、他の実施例に係る自動リーディングシステム３００の機能図である。自動リーディングシステム３００は、そして、図１に示した自動リーディングシステム１００のクライアント装置１０４およびサーバ装置１０６のネットワークインタフェース以外の機能の全てを、実質的に含むユーザ装置304を含む。
【００３４】
別の実施例において、ユーザ装置３０４は、サーバに評価および／または推薦情報を提供するためのネットワークインタフェースを含むことができる。ユーザ３０２は、ユーザ装置３０４にアクセスすることができる。ユーザ３０２は、自動リーディングシステム１００のユーザ１０２と実質的に同じものであってもよい。
【００３５】
ユーザ装置３０４は、表示装置３０６、言語検出器３０８、言語認識システム３１０、評価手段３１２および推薦手段３１４を含むことができる。表示装置３０６および言語検出器３０８は、自動リーディングシステム１００の表示手段１１０および言語検出器１１２と実質的に同じものであってもよい。言語認識システム３１０、評価手段３１２および推薦手段３１４は、サーバ装置２００の言語認識システム２０２、評価手段２０４および推薦手段２０６と実質的に同じものであってもよい。
【００３６】
クライアント装置１０４およびサーバ装置１０６の機能の全てをユーザ装置３０４に実質的に取り入れることによって、自動リーディングシステム３００はスタンドアローンシステムであってもよい。スタンドアローンシステムが、例えば、それが学区の中の学生および本にカスタマイズされた位置を配置している学区において、使うことができる。
【００３７】
もう一つの実施例では、ユーザシステム３０４は、完全に電子ブックに位置できる。電子ブック上のユーザシステム３０４を提供することによって、彼または彼女が最もむずかしいバージョン（コンピュータゲームと同様）に熟達するまで、ユーザ３０２は連続的に電子ブックのさまざまなレベルを読むことができる。ユーザ３０２は、それから自動リーディングシステム３００において、よりむずかしい本を読み始めることができる。
【００３８】
III．自動リーディングシステムの動作
図４は、自動リーディングシステムを使用する方法４００を例示している簡単なフロー図である。方法４００はユーザがすでに自動リーディングシステムにアクセスし、システムはユーザのリーディング技術プロフィールを評価する準備が整っていると仮定する。
【００３９】
ユーザは、システムの準備が完了する前にいくつかのステップを実行しなければならない場合がある。例えば、ユーザはすでにクライアント装置１０４またはユーザ装置３０４のスイッチを入れて、自動リーディングシステムにユーザ識別コードを提供する。加えて、システムが知っているように、ユーザは自動リーディングシステムから読むべき電子ブックを選び、ユーザが読んでいる本および／またはページをシステムが知ることができるように本識別コードをシステムに供給する。
【００４０】
ステップ４０２において、ユーザはテキストを読む。好ましい実施例において、テキストは本または電子ブックから提示されても良い。しかし、テキストの他の形式は、読み込まれることができる。ユーザが読んでいることを言語検出器が検出できるように、ユーザは大きい声でリーディングすると理解されなければならない。自動リーディングシステム１００において、ユーザ１０２は表示手段１１０からテキストを読むことができる。自動リーディングシステム３００において、ユーザ３０２は表示装置３０６からテキストを読むことができる。
【００４１】
ステップ４０４において、言語認識システムがスピーチを受信する。自動リーディングシステム１００において、言語検出器１１２は、スピーチを検出し、スピーチを電気信号に変え、サーバ装置１０６に位置する言語認識システム２０２に、ネットワーク１０８を介してスピーチを転送できる。自動リーディングシステム３００において、言語検出器３０８は、スピーチを検出することができて、スピーチを電気信号に変えることができて、スピーチを言語認識システム３１０へ転送できる。一旦スピーチが言語認識システムへ転送されると、自動リーディングシステム１００は実質的に自動リーディングシステム３００と同じものを操作できる。一方もし指定されていなければ、自動リーディングシステム３００のための方法４００が実質的に同じものであるという了解の下で、方法４００の残りの詳細は自動リーディングシステム１００を参照して記載されている。
【００４２】
ステップ４０６において、言語認識システムがスピーチを評価する。言語認識システム２０２は、サンプルに対して隠れマルコフモデル（ＨＭＭ：Hidden Markov Model）を使用することができて、スピーチを処理できるが、他の音声認識技術が、また、使用されても良い。
【００４３】
言語認識システムは、公知技術である。例えば、米国特許第５５８１６５５号（ＳＲＩインターナショナルで発行）はこの種の言語認識システムを記載する。
【００４４】
ステップ４０８において、言語認識システムは評価装置にスピーチの評価を提供する。この評価はスピーチの言語内容の評価であってもよく、ユーザのスピーチを示すデータ流れの形であってもよい。例えば、言語認識システム２０２の出力は、例えば情報交換用米国標準コード（ＡＳＣＩＩ：アスキー）などの機械認識できるフォーマットの一連の単語であってもよい。
【００４５】
ステップ４１０において、評価手段が評価を項目別スコアに変換する。
【００４６】
評価手段２０４は、評価を項目別スコアに変えるために項目反応理論を使用できるが、他の統計モデルが、また、使われてもよい。スピーチを正しい応答に変えるために必要とした挿入、削除および置換の数を追跡することにより、評価手段２０４は、評価を項目別スコアに変えることができる。文字または音を休止したりのばしたりするなど、ユーザ１０２がテキストを読むのに苦労していることを示すそのほかの要因も追跡されても良い。
【００４７】
正しい応答は、テキストの正しいリーディングを示すサンプルスピーカにより提供されるサンプルであってもよい。正しい応答は、まず最初に、正しくテキストを読んでいる多くのスピーカを使用して決定されても良い。より多くのユーザが自動リーディングシステム１００を使用するように、正しい応答は更新されても良い。あるいは、正しい応答は、テキスト自体に基づいても良い。
【００４８】
項目別スコアは、ユーザのスピーチおよび正しい応答の違いの総数であってもよい。あるいは、項目別スコアはリーディング技術要因の多数を示している複数のスコアを含むことができる。リーディング技術要因は、自動リーディングシステム１００により決定されることができる、ユーザの視力リーディング技術、復号化技術、語彙レベル、ヒアリング、言語熟達、音韻論的認識および他の要因を含むことができる。
【００４９】
ステップ４１２において、評価手段が推薦手段に項目別スコアを提供する。項目別スコアが数値の形であってもよいし、テキストを読むときにユーザ１０２が作成したエラーの数を示しても良い。あるいは、項目別スコアは異なるリーディング技術要因を示している一連の数であってもよい。数の使用が優先されても良く、他の識別コードはまた、使用されても良い。
【００５０】
ステップ４１４において、推薦手段が応答する。推薦手段２０６は、項目別スコアに基づいていくつかの機能を実行しても良い。ユーザ１０２が電子書ブックからのリーディングである場合、推薦手段２０６は、電子ブックのテキストをユーザ１０２のリーディングレベルに調整できる。推薦手段２０６は、また、ユーザ１０２に読むべき他の本の推薦、ユーザ１０２に対するフィードバック、および／またはマーケティングデータを提供できる。
【００５１】
Ａ．電子ブックのレベルプロフィールの調整
ユーザ１０２がリーディングである度に、推薦手段２０６は電子ブックのレベルプロフィールを調整できる。この調整は、簡単にリーディングするユーザ１０２のための本のレベルプロフィールを増やすか、または、ユーザ１０２がテキストで苦労している本のレベルプロフィールを減少させることのいずれかである。調整は、項目別スコアに基づいて作成されても良い。調整は、一つ以上のリーディング技術要因に基づいて作成されても良い。しかし、全ての実施例が、この機能を提供できるというわけでない。例えば、ユーザ１０２が電話で本から読む場合、自動リーディングシステム１００はユーザ１０２が読んでいる本のバージョンを変えることは可能ではない。
【００５２】
推薦手段２０６は、本データベース２０８にアクセスすることができる。本データベース２０８は、本のいくつかのバージョンを含むことができる。いくつかのバージョンは、異なるリーディングレベルのための異なるレベルプロフィールを有することができる。本データベース２０８は、本の各々のバージョンで、ユーザ１０２が読んでいる位置を追跡できるメモリポインタを含んでも良い。本データベース２０８の各々の本は、リンク位置を含むことができる。推薦手段２０６は、リンク位置を使用してユーザのリーディング技術プロフィールに基づいて、本のあうバージョンから本の他のバージョンに切り替えをすることができる。
【００５３】
例えば、ユーザ１０２はマイクロホンを有するパソコンを使用しているサーバ装置１０６にアクセスする。ユーザ102は、サーバ手段106から特定のリーディングレベルを有する電子ブックを、洗濯するか割り当てられる。サーバ装置１０６は、コンピュータのモニタ上の電子ブックを表示する。ユーザ１０２がマイクロホンに電子ブックを読む度に、サーバ装置１０６はユーザ１０２が電子ブックの多数のバージョンのリーディングしている場所を追跡する。項目別スコアが予め定められた閾値より下がるほど、ユーザ１０２が単語の間で多くのエラーおよび休止をする場合、サーバ手段１０６はリンク位置で電子ブックの他のバージョンへ切り替えることができる。ユーザ１０２は、バージョンが切替えられたことを知っていてもよいし、知らなくても良い。サーバ装置１０６は、ユーザ１０２のリーディングをモニタし続けることができて、必要に応じて調整できる。
【００５４】
Ｂ．推薦
推薦手段２０６は、ユーザ１０２に読むべき本の推薦を提供する。自動リーディングシステム１００により評価されるように、推薦はユーザのリーディング技術プロフィールに基づいてもよい。推薦は、また、システム１００に対して読むために、ユーザ１０２によって、選ばれる本の種類に基づいてもよい。
【００５５】
推薦は、例えばコンピュータスクリーン上のまたは携帯端末装置上などのテキスト形式でユーザ１０２に提供されることができる。推薦は、クライアント装置１０４に取り付けられるプリンタに印刷されても良い。あるいは、ユーザがサーバ装置１０６にアクセスするために電話を使用した場合、サーバ装置１０６は口頭での推薦を提供できる。
【００５６】
例えば、ユーザ１０２はサーバ装置１０６にアクセスするために予め定められた電話番号に電話する。ユーザ１０２は、彼か彼女のユーザ識別番号および読み込まれる本の識別番号を入力する。ユーザ１０２は、電話へ本を読みだしてもよいる。ユーザ１０２は、本の範囲内でどこかからリーディングを開始できる。あるいは、ユーザ１０２は彼または彼女がリーディングを開始する位置を、自動リーディングシステム１００に、指示できる。サーバ装置106は、テキストを読むユーザの能力を評価できる。この評価に基づいて、サーバ装置１０６は、読むべき他の本の口頭の推薦を提供できる。
【００５７】
加えて、サーバ装置106は、ユーザのリーディング好みに基づく選択できる。例えば、ユーザ１０２が以前動物についての本を選んだ場合、サーバ装置１０６は、ユーザのリーディングレベルの動物に関する他の本を推薦できる。サーバ装置１０６は、ユーザデータベース２１０から、ユーザ好みを得ることができる。
【００５８】
Ｃ．フィードバック
自動リーディングシステム１００は、ユーザ１０２、教師、プロであるか他の評価する人にフィードバックを提供できる。ユーザが、自動リーディングシステム１００のユーザデータベース２１０に接続している間、サーバ装置１０６は集められるデータを格納できる。ユーザの履歴データを使用して、フィードバックはユーザ102の進度報告を含んでも良い。進度報告は、リーディング技術要因に基づくフィードバックを含んでも良い。ユーザ１０２は、彼または彼女のリーディング技術プロフィールが時間とともにどのように改善されたかについてわかることができる。このフィードバックは、ユーザ102が彼か彼女の同僚に対してどのようにランクするかに関する情報を含んでも良い。フィードバックは、周期的なベース（例えば月に一度）に提供されても良い。
【００５９】
フィードバックは、例えばコンピュータスクリーン上のまたは携帯装置上にテキスト形式でユーザ１０２に提供されても良い。フィードバックは、クライアント装置１０４に取り付けられるプリンタに印刷されても良い。
【００６０】
あるいは、ユーザがサーバ装置１０６にアクセスするために電話を使用した場合、サーバ装置１０６は口頭のフィードバックを提供しても良い。
【００６１】
Ｄ．マーケティング
自動リーディングシステム１００は、ユーザデータベース２１０のデータを集めて、マーケティング・アプリケーションに役立てても良い。例えば、自動リーディングシステム１００はユーザ１０２が本の中でどんな種類の本選んでシステム１００に読むのかについて、情報を集めることができる。ユーザが自動リーディングシステム１００に入力するときに、システムはユーザ１０２に一連の質問を要求しても良い。例えば、問題はユーザ１０２が本を楽しんで読んだか否か、ということであってもよい。
【００６２】
出版者および他の利害関係者は、他の読者を対象とするためにこの情報を使用してもよい。例えば、カタログをメールするかまたはオンライン・サービスを提供する出版者は、リーディング技術の特定のレベルの特定の本を、顧客に推薦してもよい。
【００６３】
ウェブページは、消費者を好適な本または他の適切なリーディング資料に導くように設計されていてもよい。特定の顧客は、自動リーディングシステム１００によって、集められるデータに基づいて、特定の本によって、対象とされても良い。
【００６４】
自動リーディングシステムは、ユーザのリーディング技能を向上させることができるシステムを提供する。ユーザが声を出して読んでいる間にユーザのスピーチを分析することによって、自動リーディングシステムは電子ブックのテキストを調整し、リーディング推薦し、および／または進度報告の形式および同僚に対する比較におけるフィードバックをユーザに提供しても良い。教師または他の評価する人がユーザの話を聞くことができないときに、自動リーディングシステムが使うことができる。他の前で、声を出してリーディングすることが不快なユーザは、また、自動リーディングシステムを使用することを優先してもよい。
【００６５】
例示の実施例が単なる実施例であって、本発明の範囲を制限するものではないと理解されなければならない。もしその効果に限定されることがなければ、記載されている命令または要素に限られているように、請求項が読まれてはならない。したがって、それに対して以下の請求項および同等物の範囲および趣旨の範囲内で来る全ての実施例は、本発明として請求される。
【００６６】
排他的な特性または権利が主張される本発明の実施例は、特許請求の範囲に定義される。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】図１は、第１の実施例に係る自動リーディングシステムの機能図である。
【図２】図２は、図１に示されるサーバ装置の機能図である。
【図３】図３は、他の実施例に係る自動リーディングシステムの機能図である。
【図４】図４は、実施例における自動リーディング方法の簡単なフロー図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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