(57)【要約】【課題】読者の実情に応じた文書の可読性を評価することを可能とする。【解決手段】入出力部３１は、用語を含む文書を入力する。読者知識モデル生成部３２は、読者情報記憶部および基準知識記憶部を参照して、読者が有する知識において理解することができる用語を表す読者知識モデルを生成する。文書知識モデル生成部３４は、入出力部３１によって入力された文書に含まれる用語を表す文書知識モデルを生成する。言語力比較部３６および専門力比較部３７は、文書知識モデルによって表される用語が読者知識モデルによって表されているかを判定する。支援情報生成部３８は、判定結果に基づいて読者に対する評価スコアを算出する。支援情報生成部３８は、算出されたスコアが予め定められた値以上であるかに応じて読者に対する文書の可読性を示す支援情報を生成する。入出力部３１は、支援情報生成部３８によって生成された支援情報を出力する。【選択図】図２
2011141766.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書の読者を識別するための読者識別情報および当該読者が有する文書を読むための知識を示す読者情報を対応づけて格納する読者情報記憶手段と文書を読むための知識において理解することができる用語を含む基準知識情報を格納する基準知識記憶手段とを有する外部記憶装置と、当該外部記憶装置を利用するコンピュータとから構成される文書可読性評価装置において、前記コンピュータによって実行されるプログラムであって、
前記コンピュータに、
ユーザの操作に応じて、当該ユーザによって指定された用語を含む文書を入力するステップと、
前記入力された文書を解析するステップと、
前記解析結果に基づいて、前記入力された文書に含まれる用語を表す文書知識モデルを生成するステップと、
前記読者情報記憶手段に格納されている読者情報を取得するステップと、
前記取得された読者情報によって示される読者が有する知識および前記基準知識記憶手段に格納されている基準知識情報に含まれる用語に基づいて、当該読者が有する知識において理解することができる用語を表す読者知識モデルを生成するステップと、
前記生成された文書知識モデルおよび前記生成された読者知識モデルを比較することによって、当該文書知識モデルによって表される用語が当該読者知識モデルによって表されているかを判定するステップと、
前記判定結果に基づいて、前記取得された読者情報に対応づけて前記読者情報記憶手段に格納されている読者識別情報によって識別される読者に対する評価スコアを算出するステップと、
前記算出されたスコアが予め定められた値以上であるかに応じて、前記取得された読者情報に対応づけて前記読者情報記憶手段に格納されている読者識別情報によって識別される読者に対する前記入力された文書の可読性を示す支援情報を生成するステップと、
前記生成された支援情報を出力するステップと
を実行させるための文書可読性評価プログラム。
【請求項２】
前記文書可読性評価装置を構成する外部記憶装置は、文書中における誤りを検出するためのチェック方法を含むチェック規則を格納するチェック規則記憶手段を更に有し、
前記コンピュータに、前記チェック規則記憶手段に格納されているチェック規則に基づいて、前記入力された文書における誤りを検出するステップを更に実行させ、
前記支援情報を生成するステップにおいて、前記入力された文書における前記検出された誤りに対する修正内容を含む支援情報を生成する
ことを特徴とする請求項１記載の文書可読性評価プログラム。
【請求項３】
前記コンピュータに、前記文書知識モデルによって表される用語が前記読者知識モデルによって表されていないと判定された場合、当該用語のうち前記ユーザによって指定された用語を、前記基準知識記憶手段に格納されている基準知識情報であって、当該読者を識別する読者識別情報に対応づけて前記読者情報記憶手段に格納されている読者情報によって示される読者が有する知識において理解することができる用語を含む基準知識情報に追加するステップを更に実行させることを特徴とする請求項１記載の文書可読性評価プログラム。
【請求項４】
前記基準知識記憶手段に格納されている基準知識情報は、読者にとっての難解語を更に含み、
前記読者知識モデルを生成するステップにおいて、前記取得された読者情報によって示される読者が有する知識において理解することができる用語のうち、前記基準知識記憶手段に格納されている基準知識情報に含まれる当該読者にとっての難解語以外の用語を表す読者知識モデルを生成する
ことを特徴とする請求項１記載の文書可読性評価プログラム。
【請求項５】
前記コンピュータに、前記文書知識モデルによって表される用語が前記読者知識モデルによって表されていないと判定された場合、当該用語のうち前記ユーザによって指定された用語を前記難解語として前記基準知識記憶手段に格納されている基準知識情報に追加するステップを更に実行させることを特徴とする請求項４記載の文書可読性評価プログラム。
【請求項６】
文書の読者を識別するための読者識別情報および当該読者が有する文書を読むための知識を示す読者情報を対応づけて格納する読者情報記憶手段と、
文書を読むための知識において理解することができる用語を含む基準知識情報を格納する基準知識記憶手段と、
ユーザの操作に応じて、当該ユーザによって指定された用語を含む文書を入力する入力手段と、
前記入力された文書を解析する解析手段と、
前記解析結果に基づいて、前記入力された文書に含まれる用語を表す文書知識モデルを生成する文書知識モデル生成手段と、
前記読者情報記憶手段に格納されている読者情報を取得する取得手段と、
前記取得された読者情報によって示される読者が有する知識および前記基準知識記憶手段に格納されている基準知識情報に含まれる用語に基づいて、当該読者が有する知識において理解することができる用語を表す読者知識モデルを生成する読者知識モデル生成手段と、
前記文書知識モデル生成手段によって生成された文書知識モデルおよび前記読者知識モデル生成手段によって生成された読者知識モデルを比較することによって、当該文書知識モデルによって表される用語が当該読者知識モデルによって表されているかを判定する判定手段と、
前記判定結果に基づいて、前記取得された読者情報に対応づけて前記読者情報記憶手段に格納されている読者識別情報によって識別される読者に対する評価スコアを算出する算出手段と、
前記算出されたスコアが予め定められた値以上であるかに応じて、前記取得された読者情報に対応付けて前記読者情報記憶手段に格納されている読者識別情報によって識別される読者に対する前記入力された文書の可読性を示す支援情報を生成する支援情報生成手段と、
前記支援情報生成手段によって生成された支援情報を出力する出力手段と
を具備することを特徴とする文書可読性評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書の可読性を評価する文書可読性評価プログラムおよび文書可読性評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、例えば文書の内容に基づいて、当該文書の可読性（読みやすさ）を評価することが考えられている。
【０００３】
例えばデータベースに蓄えてある過去に作成した文書群から、これから作成しようとする新規文書と同じ分野の文書を基準文書として選択し、この基準文書からの偏差情報を文書入力プロセス全体を通じて執筆者に提供することにより統一感の高い文書作成を行う技術（以下、第１の先行技術と表記）が開示されている（例えば、特許文献１を参照）。
【０００４】
換言すれば、第１の技術においては、作成された文書と基準文書とを比較することによって当該文書の適切さが統計的な手法を利用することによって評価される。
【０００５】
また、文書の品質を評価する検査項目を得点で表現し、これらの得点に重み付けをして類型を評価点として算出し、文書の品質を定量的かつ客観的に評価する技術（以下、第２の先行技術と表記）が開示されている（例えば、特許文献２を参照）。
【０００６】
更に、文書の構文情報および意味情報に対して加重つきの評点を算出し、これら評点に基づいて構文上および意味情報の品質を定量的に評価する技術（以下、第３の先行技術と表記）が開示されている（例えば、特許文献３を参照）。
【０００７】
この第２および第３の先行技術によれば、例えば文字、単語または構文等を含む文章要素の出現頻度と予め用意された評価基準値とを比較することによって、文書の品質が評価される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００１−３５７０２９号公報
【特許文献２】特開平１−１７３１６１号公報
【特許文献３】特開平１−２２００６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記した第１〜第３の先行技術においては、予め用意された基準文書（参照文書）または基準値を用いることによって、文書を評価するための指標が算出される。
【００１０】
したがって、第１〜第３の先行技術においては、評価の対象となる文書を読む読者の実情については考慮されておらず、文書に対する評価における基準（評価基準）を調整することはできない。
【００１１】
また、第１〜第３の先行技術においては、例えば評価結果として評価スコアが出力されるが、この評価スコアのみでは文書の可読性を向上するための指示（サポート）を読者に提示することはできない。
【００１２】
更に、上記した第１〜第３の先行技術では、例えば言語的なわかりやすさ（読みやすさ）または正確さに関する評価は可能であるが、業務知識に関する内容等について評価することはできない。
【００１３】
そこで、本発明の目的は、読者の実情に応じた文書の可読性を評価することが可能な文書可読性評価プログラムおよび文書可読性評価装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の１つの態様によれば、文書の読者を識別するための読者識別情報および当該読者が有する文書を読むための知識を示す読者情報を対応づけて格納する読者情報記憶手段と文書読むための知識において理解することができる用語を含む基準知識情報を格納する基準知識記憶手段とを有する外部記憶装置と、当該外部記憶装置を利用するコンピュータとから構成される文書可読性評価装置において、前記コンピュータによって実行されるプログラムであって、前記コンピュータに、ユーザの操作に応じて、当該ユーザによって指定された用語を含む文書を入力するステップと、前記入力された文書を解析するステップと、前記解析結果に基づいて、前記入力された文書に含まれる用語を表す文書知識モデルを生成するステップと、前記読者情報記憶手段に格納されている読者情報を取得するステップと、前記取得された読者情報によって示される読者が有する知識および前記基準知識記憶手段に格納されている基準知識情報に含まれる用語に基づいて、当該読者が有する知識において理解することができる用語を表す読者知識モデルを生成するステップと、前記生成された文書知識モデルおよび前記生成された読者知識モデルを比較することによって、当該文書知識モデルによって表される用語が当該読者知識モデルによって表されているかを判定するステップと、前記判定結果に基づいて、前記取得された読者情報に対応づけて前記読者情報記憶手段に格納されている読者識別情報によって識別される読者に対する評価スコアを算出するステップと、前記算出されたスコアが予め定められた値以上であるかに応じて、前記取得された読者情報に対応づけて前記読者情報記憶手段に格納されている読者識別情報によって識別される読者に対する前記入力された文書の可読性を示す支援情報を生成するステップと、前記生成されて支援情報を出力するステップとを実行させるための文書可読性評価プログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１５】
本発明は、読者の実情に応じた文書の可読性を評価することを可能とする。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る文書可読性評価装置のハードウェア構成を示すブロック図。
【図２】図１に示す文書可読性評価装置３０の主として機能構成を示すブロック図。
【図３】図２に示す記憶部２２が有する読者情報記憶部のデータ構造の一例を示す図。
【図４】図４に示す記憶部２２が有する基準知識記憶部のデータ構造の一例を示す図。
【図５】本実施形態に係る文書可読性評価装置３０の処理手順を示すフローチャート。
【図６】記憶部２２に格納された読者Ａの読者知識モデルの一例を示す図。
【図７】記憶部２２に格納された読者Ｂの読者知識モデルの一例を示す図。
【図８】記憶部２２に格納された読者Ｃの読者知識モデルの一例を示す図。
【図９】記憶部２２に格納された文書知識モデルの一例を示す図。
【図１０】記憶部２２に格納された言語力評価結果の一例を示す図。
【図１１】記憶部２２に格納された専門力評価結果に含まれる第１の専門力評価結果の一例を示す図。
【図１２】記憶部２２に格納された専門力評価結果に含まれる第２の専門力評価結果の一例を示す図。
【図１３】支援情報生成部３８の処理について具体的に説明するための図。
【図１４】本発明の第２の実施形態に係る文書可読性評価装置の主として機能構成を示すブロック図。
【図１５】本実施形態に係る文書可読性評価装置３００の処理手順を示すフローチャート。
【図１６】支援情報生成部３０１によって生成された読者知識更新候補リストの一例を示す図。
【図１７】支援情報生成部３０１によって生成された読者知識更新候補リストの一例を示す図。
【図１８】読者知識更新部３０２の処理について具体的に説明するための図。
【図１９】本発明の第３の実施形態に係る文書可読性評価装置の主として機能構成を示すブロック図。
【図２０】図１９に示す記憶部２２が有する読者情報記憶部のデータ構造の一例を示す図。
【図２１】図１９に示す記憶部２２が有する基準知識記憶部のデータ構造の一例を示す図。
【図２２】本実施形態に係る文書可読性評価装置３１０の処理手順を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照して、本発明の各実施形態について説明する。
【００１８】
［第１の実施形態］
まず、図１および図２を参照して、本発明の第１の実施形態について説明する。図１は、本実施形態に係る文書可読性評価装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図１に示すように、コンピュータ１０は、例えばハードディスクドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）のような外部記憶装置２０と接続されている。この外部記憶装置２０は、コンピュータ１０によって実行されるプログラム２１を格納する。コンピュータ１０および外部記憶装置２０は、文書可読性評価装置３０を構成する。
【００１９】
図２は、図１に示す文書可読性評価装置３０の主として機能構成を示すブロック図である。図２に示すように、文書可読性評価装置３０は、入出力部３１、読者知識モデル生成部３２、言語解析部３３、文書知識モデル生成部３４、正確性評価部３５、言語力比較部３６、専門力比較部３７および支援情報生成部３８を含む。本実施形態において、これらの各部３１〜３８は、図１に示すコンピュータ１０が外部記憶装置２０に格納されているプログラム（文書可読性評価プログラム）２１を実行することにより実現されるものとする。このプログラム２１は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に予め格納して頒布可能である。また、このプログラム２１が例えばネットワークを介してコンピュータ１０にダウンロードされても構わない。
【００２０】
また、文書可読性評価装置３０は、記憶部２２を含む。本実施形態において、記憶部２２は、例えば外部記憶装置２０に格納される。
【００２１】
記憶部２２は、読者情報記憶部、基準知識記憶部およびチェック規則記憶部（図示せず）を有する。
【００２２】
読者情報記憶部には、文書の読者を識別するための読者識別情報（例えば、読者名）および後述する読者知識モデルを生成するための読者情報が対応づけて格納される。この読者情報は、対応づけられている読者識別情報によって識別される読者が有する知識（文書を読むための知識）を示す。この読者情報は、読者の言語レベル、専門知識（業務知識）および業務経験等を表す情報である。
【００２３】
読者情報は、読者の言語力を示す言語情報および当該読者の専門力を示す業務情報から構成される。読者が例えばオフショア開発における外国人読者である場合を想定すると、言語情報には、日本語の能力試験結果、社内日本語教育の受講状況または独自の勉強等における日本語学習レベル等を表す情報が含まれる。また、業務情報には、読者の技術力、専門分野、担当業務の領域または参加したプロジェクト（ＰＪ）における独自の知識等の業務経験を表す情報が含まれる。
【００２４】
基準知識記憶部には、文書を読むための各種知識において理解することができる用語（単語、文法および専門用語）を含む基準知識情報が格納される。換言すれば、基準知識情報は、各言語レベル、専門分野、業務領域に対応する用語集（単語集）および文法集（文における語順のおき方などのルールを定めたパターン集合）である。基準知識情報は、例えば言語レベル（言語知識）に対応する単語および文法等の集合を含む言語基準知識情報および専門用語の集合を含む業務基準知識情報から構成される。言語基準知識情報には、例えば日本語能力試験の用語集および文法集、社内日本語教育の用語集および文法集等が含まれる。また、業務基準知識情報には、例えば技術スキルまたは開発業務分野における専門用語集およびＰＪの用語集等が含まれる。
【００２５】
チェック規則記憶部には、文書の正確性を評価するためのチェック規則が格納される。このチェック規則には、例えば文書中における誤り（記載ミスまたは不適切な表現等）を検出するためのチェック方法および参照パターン（チェック辞書）が含まれる。また、チェック規則には、当該チェック規則に基づいて検出された文書中における誤りに対する修正内容を生成するための規則が含まれる。
【００２６】
なお、記憶部２２は、入出力部３１、読者知識モデル生成部３２、言語解析部３３、文書知識モデル生成部３４、正確性評価部３５、言語力比較部３６、専門力比較部３７および支援情報生成部３８による各種処理のワークメモリとしても機能する。
【００２７】
入出力部３１は、例えばユーザの操作に応じて、当該ユーザによって指定された文書（データ）を入力する。この入出力部３１によって入力される文書は、文書可読性評価装置３０における評価の対象となる文書（以下、対象文書と表記）である。この対象文書は、各種用語等を含む文からなる。なお、入出力部３１によって入力された対象文書は、記憶部２２に格納される。
【００２８】
また、入出力部３１は、例えばユーザの操作に応じて、当該ユーザによって指定された読者識別情報（読者名）を入力する。この入出力部３１によって入力された読者識別情報は、文書可読性評価装置３０における評価の対象となる読者を識別するための識別子である。
【００２９】
また、入出力部３１は、後述するように支援情報生成部３８によって生成された支援情報を出力する。
【００３０】
読者知識モデル生成部３２は、入出力部３１によって入力された読者識別情報に対応づけて読者情報記憶部に格納されている読者情報を取得する。読者知識モデル生成部３２は、取得された読者情報および基準知識記憶部に格納されている基準知識情報に基づいて、入出力部３１によって入力された読者識別情報によって識別される読者の知識を再現するための読者知識モデルを生成する。
【００３１】
この読者知識モデルは、読者知識モデル生成部３２によって取得された読者情報によって示される読者が有する知識（当該読者の言語力および専門力）において理解することができる単語、文法および専門用語（特徴）の集合を表す。なお、読者知識モデルには、読者の言語力に関する知識において理解することができる単語および文法の集合である言語特徴集合および読者の専門力に関する知識において理解することができる専門用語の集合である専門特徴集合が含まれる。
【００３２】
読者知識モデル生成部３２によって生成された読者知識モデルは、記憶部２２に格納される。
【００３３】
言語解析部３３は、記憶部２２に格納された対象文書（入出力部３１によって入力された対象文書）を解析する。言語解析部３３は、対象文書に対して単語分割、品詞タグ付与、または、係り受け解析等の言語解析を行う。言語解析部３３による解析結果は、記憶部２２に格納される。
【００３４】
文書知識モデル生成部３４は、記憶部２２に格納された対象文書の解析結果（言語解析結果）および基準知識記憶部に格納されている基準知識情報に基づいて、当該対象文書に含まれる用語等を表す文書知識モデルを生成する。
【００３５】
文書知識モデル生成部３４は、記憶部２２に格納された対象文書の言語解析結果から、例えば用語、文法および機能語を抽出する。なお、機能語は、例えば助詞および接続詞等の文法的な役割を持つ語である。
【００３６】
文書知識モデル生成部３４は、基準知識記憶部に格納されている基準知識情報を構成する業務基準知識情報を参照しながら、抽出された用語、文法および機能語から専門用語を取り出し、専門用語ラベル（例えば、当該専門用語が属する分野を示すラベル）を付与し、当該専門用語の集合である専門特徴集合を生成する。また、文書知識モデル生成部３４は、専門用語以外の用語（単語）、文法（文型）および機能語を一般用語として含む言語特徴集合を生成する。文書知識モデル生成部３４は、生成された専門特徴集合および言語特徴集合を合わせることによって文書知識モデルを生成する。
【００３７】
この文書知識モデルは、対象文書における言語レベルおよび専門レベルを表す特徴の集合である。言語レベルを表す特徴には、例えば専門用語以外の用語（単語）、文法および機能語が含まれる。専門レベルを表す特徴には、例えば各分野における専門用語等が含まれる。
【００３８】
文書知識モデル生成部３４によって生成された文書知識モデルは、記憶部２２に格納される。
【００３９】
正確性評価部３５は、チェック規則記憶部に格納されているチェック規則に基づいて、記憶部２２に記憶された対象文書における正確性をチェックする。これにより、正確性評価部３５は、記憶部２２に記憶された対象文書における記載ミスまたは不適切な表現等の誤りを検出する。正確性評価部３５によって検出された対象文書における誤りを含むチェック結果（正確性評価結果）は、記憶部２２に格納される。
【００４０】
言語力比較部３６は、記憶部２２に格納された読者知識モデルおよび文書知識モデルを比較することによって、当該文書知識モデルによって表される用語（ここでは、単語および文法）が当該読者知識モデルによって表されているか否かを判定する。具体的には、言語力比較部３６は、文書知識モデルの言語特徴集合に含まれる単語および文法の各々が読者知識モデルの言語特徴集合に含まれるか否かを判定する。言語力比較部３６による判定結果（言語力評価結果）は、記憶部２２に格納される。
【００４１】
専門力比較部３７は、記憶部２２に格納された読者知識モデルおよび文書知識モデルを比較することによって、当該文書知識モデルによって表される用語（ここでは、専門用語）が当該読者知識モデルによって表されているか否かを判定する。具体的には、専門力比較部３７は、文書知識モデルの専門特徴集合に含まれる専門用語の各々が読者知識モデルの専門特徴集合に含まれるか否かを判定する。また、専門力比較部３７は、文書知識モデルの専門特徴集合に含まれる専門用語に付与されているラベル（専門用語ラベル）に基づいて例えば業務スキル・業務分野毎に特徴を分類（集計）する。専門力比較部３７による判定結果および分類結果（専門力評価結果）は、記憶部２２に格納される。
【００４２】
支援情報生成部３８は、記憶部２２に格納された正確性評価結果およびチェック規則記憶部に格納されているチェック規則に基づいて、当該チェック結果に含まれる対象文書における誤りに対する修正内容を含む修正意見（を示す情報）を生成する。
【００４３】
また、支援情報生成部３８は、記憶部２２に格納された言語力評価結果（言語力比較部３６による判定結果）に基づいて、入出力部３１によって入力された読者識別情報によって識別される読者に対する評価スコアを算出する。支援情報生成部３８は、算出された評価スコアが予め定められた値以上であるか否かに応じて、入出力部３１によって入力された読者識別情報によって識別される読者の言語力が記憶部２２に格納された対象文書（の言語レベル）に対して適切であるか否かの判定（言語力判定）を行う。
【００４４】
また、支援情報生成部３８は、記憶部２２に格納された専門力評価結果（専門力比較部３７による判定結果）に基づいて、入出力部３１によって入力された読者識別情報によって識別される読者に対する評価スコアを算出する。支援情報生成部３８は、算出された評価スコアが予め定められた値以上であるか否かに応じて、入出力部３１によって入力された読者識別情報によって識別される読者の専門力（業務知識）が記憶部２２に格納された対象文書に対して適切であるか否かの判定（専門力判定）を行う。また、支援情報生成部３８は、記憶部２２に格納された専門力評価結果（専門力比較部３７による分類結果）に基づいて、対象文書に関わる業務領域（技術分野・業務分野）を判別する。
【００４５】
支援情報生成部３８は、生成された修正意見、言語力判定の結果、専門力判定の結果および判別された業務領域に基づいて、入出力部３１によって入力された読者識別情報によって識別される読者に対する対象文書の可読性を示す支援情報（報告書）を生成する。この支援情報生成部３８によって生成された支援情報には、上記した修正内容等が含まれる。この支援情報生成部３８によって生成された支援情報は、入出力部３１を介して出力される。
【００４６】
なお、上記した言語力判定において読者の言語力が対象文書に対して適切でないと判定された場合には、言語力が対象文書に対して適切である他の読者を識別するための読者識別情報（読者名）等が入出力部３１を介して出力（提示）される。また、上記した専門力判定において読者の専門力（業務知識）が対象文書に対して適切でないと判定された場合には、当該業務知識をサポートできる他の読者を識別するための読者識別情報（読者名）等が入出力部３１を介して出力（提示）される。
【００４７】
図３は、図２に示す記憶部２２が有する読者情報記憶部のデータ構造の一例を示す。図３に示すように、読者情報記憶部には、読者を識別するための読者識別情報（読者名）に対応づけて当該読者が有する文書を読むための知識を示す読者情報が格納されている。
【００４８】
読者情報記憶部に格納されている読者情報は、言語情報および業務情報から構成される。言語情報は、対応づけられている読者識別情報によって識別される読者の言語力を示す。業務情報は、対応づけられている読者識別情報によって識別される読者の専門力を示す。
【００４９】
読者が例えばオフショア開発における外国人読者である場合には、言語情報には、日本語能力試験において当該読者が有する級（以下、単に日本語能力試験と表記）、当該読者が社内の日本語研修を受けているか否か（以下、単に日本語研修と表記）および当該読者の独自の知識（を示す情報）が含まれる。業務情報には、読者が有する業務スキル、当該読者の開発業務分野および当該読者の独自な知識（を示す情報）が含まれる。
【００５０】
図３に示す例では、読者情報記憶部には、読者識別情報「読者Ａ」に対応づけて読者情報１０１が格納されている。この読者情報１０１を構成する言語情報には、日本語能力試験「３級」、日本語研修「○」および独自な知識「○○参考資料」が含まれる。また、読者情報１０１を構成する業務情報には、業務スキル「ＪＡＶＡ（登録商標）開発」、開発業務分野「金融系」および独自な知識「ＰＪ用語集Ａ」が含まれる。
【００５１】
読者情報１０１を構成する言語情報に含まれる日本語能力試験「３級」によれば、当該読者情報１０１に対応づけられている読者識別情報「読者Ａ」によって識別される読者（以下、読者Ａと表記）が日本語能力試験における３級を有することが示される。読者情報１０１を構成する言語情報に含まれる日本語研修「○」によれば、読者Ａが社内の日本語研修を受けている（受講している）ことが示される。また、読者情報１０１を構成する言語情報に含まれる独自な知識「○○参考資料」によれば、読者Ａが○○参考資料を独自に勉強することにより、当該○○参考資料による独自な知識を得ていることが示される。
【００５２】
読者情報１０１を構成する業務情報に含まれる業務スキル「ＪＡＶＡ開発」によれば、読者Ａが業務スキルとしてＪＡＶＡ開発のスキルを習得していることが示される。読者情報１０１を構成する業務情報に含まれる開発業務分野「金融系」によれば、読者Ａの開発業務分野が金融系であることが示される。また、読者情報１０１を構成する業務情報に含まれる独自な知識「ＰＪ用語集Ａ」によれば、読者Ａがプロジェクト（ＰＪ）に参加することによって独自な知識（ＰＪに関する用語等の知識）を得ていることが示される。
【００５３】
また、図３に示す例では、読者情報記憶部には、読者識別情報「読者Ｂ」に対応づけて読者情報１０２が格納されている。この読者情報１０２を構成する言語情報には、日本語能力試験「２級」、日本語研修「○」および独自な知識「□□文書」が含まれる。また、読者情報１０２を構成する業務情報には、業務スキル「Ｃ開発、ＪＡＶＡ開発」、開発業務分野「金融系」および独自な知識「ＰＪ用語集Ａ」が含まれる。
【００５４】
読者情報１０２を構成する言語情報に含まれる日本語能力試験「２級」によれば、当該読者情報１０２に対応づけられている読者識別情報「読者Ｂ」によって識別される読者「以下、読者Ｂと表記）が日本語能力試験における２級を有することが示される。読者情報１０２を構成する言語情報に含まれる日本語研修「○」によれば、読者Ｂが社内の日本語研修を受けていることが示される。また、読者情報１０２を構成する言語情報に含まれる独自な知識「□□文書」によれば、読者Ｂが□□文書を独自に勉強することにより、当該□□文書による独自な知識を得ていることが示される。
【００５５】
読者情報１０２を構成する業務情報に含まれる業務スキル「Ｃ開発、ＪＡＶＡ開発」によれば、読者Ｂが業務スキルとしてＣ開発およびＪＡＶＡ開発のスキルを習得していることが示される。読者情報１０２を構成する業務情報に含まれる開発業務分野「金融系」によれば、読者Ｂの開発業務分野が金融系であることが示される。また、読者情報１０２を構成する業務情報に含まれる独自な知識「ＰＪ用語集Ａ」によれば、読者Ｂがプロジェクトに参加することによって独自な知識を得ていることが示される。
【００５６】
更に、図３に示す例では、読者情報記憶部には、読者識別情報「読者Ｃ」に対応づけて読者情報１０３が格納されている。この読者情報１０３を構成する言語情報には、日本語能力試験「１級」、日本語研修「×」および独自な地意識「△△教科書」が含まれる。また、読者情報１０３を構成する業務情報には、業務スキル「ＶＢＡ開発」、開発業務分野「金融系、製造系」および独自な知識「ＰＪ用語集Ａ」が含まれる。
【００５７】
読者情報１０３を構成する言語情報に含まれる日本語能力試験「１級」によれば、当該読者情報１０３に対応づけられている読者識別情報「読者Ｃ」によって識別される読者（以下、読者Ｃと表記）が日本語能力試験における１級を有することが示される。読者情報１０３を構成する言語情報に含まれる日本語研修「×」によれば、読者Ｃが社内の日本語研修を受けていないことが示される。また、読者情報１０３を構成する言語情報に含まれる独自な知識「△△教科書」によれば、読者Ｃが△△教科書を独自に勉強することにより、当該△△教科書による独自な知識を得ていることが示される。
【００５８】
読者情報１０３を構成する業務情報に含まれる業務スキル「ＶＢＡ開発」によれば、読者Ｃが業務スキルとしてＶＢＡ開発のスキルを習得していることが示される。読者情報１０３を構成する業務情報に含まれる開発業務分野「金融系、製造系」によれば、読者Ｃの開発業務分野が金融系および製造系であることが示される。また、読者情報１０３を構成する業務情報に含まれる独自な知識「ＰＪ用語集Ａ」によれば、読者Ｃがプロジェクトに参加することによって独自な知識を得ていることが示される。
【００５９】
図４は、図２に示す記憶部２２が有する基準知識記憶部のデータ構造の一例を示す。図４に示すように、基準知識記憶部には、文書を読むための各種知識において理解することができる用語および文法を含む基準知識情報が格納される。なお、基準知識情報は、文書を読むための各種知識において理解することができる用語（単語）および文法の集合（用語集および文法集）である。
【００６０】
基準知識記憶部に格納されている基準知識情報は、言語基準知識情報および業務基準知識情報から構成される。言語基準知識情報は、言語レベルに対応する用語集および文法集等を含む。業務基準知識情報は、専門用語等の集合（用語集）を含む。
【００６１】
言語基準知識情報には、上述した読者情報記憶部に格納されている読者情報を構成する言語情報に対応する用語集および文法集が含まれる。業務基準知識情報には、上述した読者情報記憶部に格納されている読者情報を構成する業務情報に対応する用語集が含まれる。
【００６２】
図４に示す例では、基準知識記憶部に格納されている基準知識情報に含まれる言語基準知識情報には、「日本語１級用語集」、「日本語２級用語集」、「日本語３級用語集」、「日本語１級文法集」、「日本語２級文法集」、「日本語３級文法集」、「社内日本語研修用語集」、「社内日本語研修文法集」、「○○参考資料用語集」、「□□文書用語集」および「△△教科書文法集」が含まれている。
【００６３】
この言語基準知識情報に含まれる例えば「日本語１級用語集」、「日本語２級用語集」「日本語３級用語集」、「日本語１級文法集」、「日本語２級文法集」および「日本語３級用語集」は、上述した図３に示す読者情報を構成する言語情報に含まれる日本語能力試験に対応する用語集および文法集である。「日本語１級用語集」および「日本語１級文法集」は、日本語能力試験における１級を有する読者がその知識において理解できる用語および文法の集合である。また、「日本語２級用語集」および「日本語２級文法集」は、日本語能力試験における２級を有する読者がその知識において理解できる用語および文法の集合である。同様に、「日本語３級用語集」および「日本語３級文法集」は、日本語能力試験における３級を有する読者がその知識において理解できる用語および文法の集合である。
【００６４】
また、言語基準知識情報に含まれる例えば「社内日本語研修用語集」および「社内日本語研修文法集」は、上述した図３に示す読者情報を構成する言語情報に含まれる日本語研修に対応する用語集および文法集である。「社内日本語研修用語集」および「社内日本語研修文法集」は、社内の日本語研修を受けている読者がその知識において理解できる用語および文法の集合である。
【００６５】
また、言語基準知識情報に含まれる例えば「○○参考資料用語集」、「□□文書用語集」および「△△教科書文法集」は、上述した図３に示す読者情報を構成する言語情報に含まれる独自の知識に対応する用語集および文法集である。「○○参考資料用語集」は、○○参考資料による独自の知識を得ている読者がその知識において理解することができる用語の集合である。また、「□□文書用語集」は、□□文書による独自の知識を得ている読者がその知識において理解することができる用語の集合である。同様に、「△△教科書文法集」は、△△教科書による独自の知識を得ている読者がその知識において理解することができる文法の集合である。
【００６６】
また、図４に示す例では、基準知識記憶部に格納されている基準知識情報に含まれる業務基準知識情報には、「ＪＡＶＡ開発用語集」、「Ｃ開発用語集」、「ＶＢＡ開発用語集」、「金融系用語集」、「製造系用語集」、「流通系用語集」および「ＰＪ用語集Ａ」が含まれている。
【００６７】
この業務基準知識情報に含まれる例えば「ＪＡＶＡ開発用語集」、「Ｃ開発用語集」および「ＶＢＡ開発用語集」は、上述した図３に示す読者情報を構成する業務情報に含まれる業務スキルに対応する用語集である。「ＪＡＶＡ開発用語集」は、業務スキルとしてＪＡＶＡ開発のスキルを習得している読者であればその知識において理解することができる用語の集合である。「Ｃ開発用語集」は、業務スキルとしてＣ開発のスキルを習得している読者であればその知識において理解することができる用語の集合である。また、「ＶＢＡ開発用語集」は、業務スキルとしてＶＢＡ開発のスキルを習得している読者であればその知識において理解することができる用語の集合である。
【００６８】
また、業務基準知識情報に含まれる例えば「金融系用語集」、「製造系用語集」および「流通系用語集」は、上述した図３に示す読者情報を構成する業務情報に含まれる開発業務分野に対応する用語集である。「金融系用語集」は、開発業務分野が金融系である読者であればその知識において理解することができる用語の集合である。また、「製造系用語集」は、開発業務分野が製造系である読者であればその知識において理解することができる用語の集合である。また、「流通系用語集」は、開発業務分野が流通系である読者であればその知識において理解することができる用語の集合である。
【００６９】
また、業務基準知識情報に含まれる例えば「ＰＪ用語集Ａ」は、上述した図３に示す読者情報を構成する業務情報に含まれる独自な知識に対応する用語集である。「ＰＪ用語集Ａ」は、プロジェクトに参加することによって独自の知識を得た読者であればその知識において理解することができる用語の集合である。
【００７０】
次に、図５のフローチャートを参照して、本実施形態に係る文書可読性評価装置３０の処理手順について説明する。ここでは、記憶部２２は、上述した図３に示す読者情報記憶部を有するものとする。また、記憶部２２は、上述した図４に示す基準知識情報記憶部を有するものとする。
【００７１】
まず、入出力部３１は、ユーザの操作に応じて、当該ユーザによって指定された文書（対象文書）を入力する（ステップＳ１）。この対象文書には、用語を含む文からなる。ここでは、対象文書は、例えば日本側で作成されたオフショア仕様書であるものとする。入出力部３１によって入力された対象文書は、記憶部２２に格納される。
【００７２】
また、入出力部３１は、ユーザの操作に応じて、当該ユーザによって指定された読者識別情報（読者名）を入力する。なお、入出力部３１は、複数の読者識別情報を入力しても構わない。ここでは、例えば読者識別情報「読者Ａ」、「読者Ｂ」および「読者Ｃ」が入力部３１によって入力されたものとする。
【００７３】
次に、読者知識モデル生成部３２は、入出力部３１によって入力された読者識別情報に基づいて、当該読者識別情報によって識別される読者が有する知識（文書を読むための知識）を示す読者情報を取得する（ステップＳ２）。この場合、読者知識モデル生成部３２は、入出力部３１によって入力された読者識別情報に対応づけて読者情報格納部に格納されている読者情報を取得する。
【００７４】
読者知識モデル生成部３２は、取得された読者情報および基準知識記憶部に格納されている基準知識情報に基づいて、当該読者情報によって示される読者が有する知識において理解することができる単語、文法（文型）および専門用語の集合を表す読者知識モデルを生成する（ステップＳ３）。換言すれば、読者知識モデル生成部３２は、取得された読者情報を手がかりとして、基準知識記憶部に記憶される基準知識情報から読者（入出力部３１によって入力された読者識別情報によって識別される読者）の言語力および専門力（業務範囲）に相応しい単語、文法および専門用語等を抽出することによって読者知識モデルを生成する。読者知識モデル生成部３２によって生成された読者知識モデルは、記憶部２２に格納される。
【００７５】
ここで、図６〜図８を参照して、記憶部２２に格納された読者知識モデル（読者知識モデル生成部３２によって生成された読者知識モデル）について説明する。
【００７６】
読者知識モデルには、読者が有する知識において理解することができる単語、文法および専門用語（特徴）の集合が含まれる。なお、読者が有する言語力に関する知識において理解することができる特徴（単語および文法）の集合を言語特徴集合、読者が有する専門力に関する知識において理解することができる特徴（専門用語）の集合を専門特徴集合とする。
【００７７】
図６は、記憶部２２に格納された読者Ａの読者知識モデルの一例を示す。読者Ａの読者知識モデルとは、入出力部３１によって入力された読者識別情報「読者Ａ」（読者Ａを識別するための読者識別情報）に応じて生成された読者知識モデルである。
【００７８】
図６に示す読者Ａの読者知識モデルは、図３に示す読者情報記憶部において読者識別情報「読者Ａ」に対応づけられている読者情報１０１および図４に示す基準知識情報記憶部に格納されている基準知識情報に基づいて生成される。
【００７９】
図６に示す例では、読者Ａの読者知識モデルには、当該読者Ａが有する知識において理解することができる単語、文法（文型）および専門用語である特徴として「単語ａ」、「単語ｂ」、「単語ｃ」、「文型ａ」、「文型ｂ」、「用語ｘ１」、「用語ｙ１」および「用語ｚ１」が含まれている。また、読者Ａの読者知識モデルに含まれる特徴の各々には、当該特徴である単語、文法および専門用語を理解するために必要な知識等を表すラベルが付与されている。このラベルは、読者情報１０１を構成する言語情報および業務情報と基準知識情報を構成する言語基準知識情報および業務基準知識情報に含まれる用語集および文法集との対応関係に応じて付与される。
【００８０】
図６に示す読者Ａの読者知識モデルにおいて、例えば特徴「単語ａ」にはラベル「３級」が付与されている。これによれば、特徴「単語ａ」は読者Ａが有する知識において理解することが可能であり、当該特徴「単語ａ」を理解するために必要な知識は日本語能力試験における３級であることが示される。
【００８１】
ここでは、読者Ａの読者知識モデルにおける特徴「単語ａ」およびラベル「３級」について説明したが、他の特徴およびラベルについても同様であるため、その詳しい説明を省略する。
【００８２】
なお、図６に示す読者Ａの読者知識モデルにおいては、特徴「単語ａ」、「単語ｂ」、「単語ｃ」、「文型ａ」および「文型ｂ」の集合が言語特徴集合である。また、図６に示す読者Ａの読者知識モデルにおいては、特徴「用語ｘ１」、「用語ｙ１」および「用語ｚ１」の集合が専門特徴集合である。
【００８３】
図７は、記憶部２２に格納された読者Ｂの読者知識モデルの一例を示す。読者Ｂの読者知識モデルとは、入出力部３１によって入力された読者識別情報「読者Ｂ」（読者Ｂを識別するための読者識別情報）に応じて生成された読者知識モデルである。
【００８４】
図７に示す読者Ｂの読者知識モデルは、図３に示す読者情報記憶部において読者識別情報「読者Ｂ」に対応づけられている読者情報１０２および図４に示す基準知識情報記憶部に格納されている基準知識情報に基づいて生成される。
【００８５】
図７に示す例では、読者Ｂの読者知識モデルには、当該読者Ｂが有する知識において理解することができる単語、文法（文型）および専門用語である特徴として「単語ａ」、「単語ｂ」、「単語ｃ」、「単語ｄ」、「文型ａ」、「文型ｂ」、「文型ｃ」、「用語ｘ１」、「用語ｘ２」、「用語ｙ１」および「用語ｚ１」が含まれている。また、読者Ｂの読者知識モデルに含まれる特徴の各々には、ラベルが付与されている。なお、特徴の各々に付与されるラベルについては、上記した読者Ｂの読者知識モデルと同様であるため、その詳しい説明を省略する。
【００８６】
また、図７に示す読者Ｂの読者知識モデルにおいては、特徴「単語ａ」、「単語ｂ」、「単語ｃ」、「単語ｄ」、「文型ａ」、「文型ｂ」および「文型ｃ」の集合が言語特徴集合である。また、図７に示す読者Ｂの読者知識モデルにおいては、特徴「用語ｘ１」、「用語ｘ２」、「用語ｙ１」および「用語ｚ１」の集合が専門特徴集合である。
【００８７】
図８は、記憶部２２に格納された読者Ｃの読者知識モデルの一例を示す。読者Ｃの読者知識モデルとは、入出力部３１によって入力された読者識別情報「読者Ｃ」（読者Ｃを識別するための読者識別情報）に応じて生成された読者知識モデルである。
【００８８】
図８に示す読者Ｃの読者知識モデルは、図３に示す読者情報記憶部において読者識別情報「読者Ｃ」に対応づけられている読者情報１０３および図４に示す基準知識情報記憶部に格納されている基準知識情報に基づいて生成される。
【００８９】
図８に示す例では、読者Ｃの読者知識モデルには、当該読者Ｃが有する知識において理解することができる単語、文法（文型）および専門用語である特徴として「単語ａ」、「単語ｂ」、「単語ｄ」、「単語ｅ」、「文型ａ」、「文型ｂ」、「文型ｃ」、「文型ｄ」、「用語ｘ３」、「用語ｙ１」、「用語ｙ２」および「用語ｚ１」が含まれている。また、読者Ｃの読者知識モデルに含まれる特徴の各々には、ラベルが付与されている。なお、特徴の各々に付与されるラベルについては、上記した読者Ｃの読者知識モデルと同様であるため、その詳しい説明を省略する。
【００９０】
また、図８に示す読者Ｃの読者知識モデルにおいては、特徴「単語ａ」、「単語ｂ」、「単語ｄ」、「単語ｅ」、「文型ａ」、「文型ｂ」、「文型ｃ」および「文型ｄ」の集合が言語特徴集合である。また、図８に示す読者Ｃの読者知識モデルにおいては、特徴「用語ｘ３」、「用語ｙ１」、「用語ｙ２」および「用語ｚ１」の集合が専門特徴集合である。
【００９１】
再び図５に戻ると、言語解析部３３は、記憶部２２に格納された対象文書を解析する（ステップＳ４）。言語解析部３３は、対象文書に対して、単語分割、品詞タグ付与および係り受け解析等の言語解析を行う。言語解析部３３による対象文書の解析結果（言語解析結果）は、記憶部２２に格納される。
【００９２】
次に、文書知識モデル生成部３４は、記憶部２２に格納された対象文書の言語解析結果および基準知識記憶部に格納されている基準知識情報に基づいて、当該対象文書に含まれる用語（単語および専門用語）および文法を表す文書知識モデルを生成する（ステップＳ５）。
【００９３】
この場合、文書知識モデル生成部３４は、記憶部２２に格納された対象文書の言語解析結果から、当該対象文書に含まれる用語、文法および機能語（例えば助詞および接続詞のような文法的な役割を持つ語）を抽出する。文書知識モデル生成部３４は、基準知識記憶部に格納されている基準知識情報を構成する業務基準知識情報を参照しながら、抽出された用語、文法および機能語の中から専門用語を取り出す。文書知識モデル生成部３４は、取り出された専門用語に対して当該専門用語の種類（当該専門用語の属する分野）を表すラベル（専門用語ラベル）を付与し、当該専門用語を含む専門特徴集合を生成する。また、文書知識モデル生成部３４は、抽出された用語、文法および機能語の中から専門用語以外の用語（単語）、文法（文型）および機能語を含む言語特徴集合を生成する。文書知識モデル生成部３４は、生成された専門特徴集合および言語特徴集合を合わせることによって文書知識モデルを生成する。文書知識モデル生成部３４によって生成された文書知識モデルは、記憶部２２に格納される。
【００９４】
ここで、図９は、記憶部２２に格納された文書知識モデル（文書知識モデル生成部３４によって生成された文書知識モデル）の一例を示す。
【００９５】
文書知識モデルは、対象文書の言語レベルおよび専門レベルを表す特徴（対象文書の言語解析結果から抽出された単語、文法および機能語）の集合である。
【００９６】
言語レベルを表す特徴の集合（言語特徴集合）には、対象文書の言語解析結果から抽出された用語、文法および機能語のうちの専門用語以外の用語（単語）、文法（文型）および機能語が含まれる。専門レベルを表す特徴の集合（専門特徴集合）には、対象文書の言語解析結果から抽出された用語、文法および機能語のうちの各分野の専門用語が含まれる。
【００９７】
図９に示す例では、文書知識モデルには、対象文書の言語解析結果から抽出された用語（単語および専門用語）、文法および機能語である特徴として「用語ｘ１」、「用語ｘ３」、「用語ｙ１」、「用語ｙ２」、「単語ａ」、「単語ｂ」、「単語ｃ」、「単語ｄ」、「文型ａ」、「文型ｂ」、「文型ｃ」、「助詞ａ」および「接続詞ａ」が含まれている。また、文書知識モデルに含まれる特徴の各々には、当該特徴である用語、文法および機能語の種類（例えば、専門用語が属する分野）を表すラベルが付与されている。このラベルは、基準知識記憶部に格納されている基準知識情報（を構成する言語基準知識および業務基準知識）等を参照して付与される。図９に示す文書知識モデルにおいては、例えば特徴「用語ｘ１」にはラベル「<ＪＡＶＡ>」が付与されている。また、図９に示す文書知識モデルに含まれる例えば特徴「用語ｙ１」のように１つの特徴について複数のラベルが付与されても構わない。
【００９８】
なお、図９に示す文書知識モデルにおいては、特徴「用語ｘ１」、「用語ｘ３」、「用語ｙ１」および「用語ｙ２」の集合が専門特徴集合である。また、図９に示す文書知識モデルにおいては、特徴「単語ａ」、「単語ｂ」、「単語ｃ」、「単語ｄ」、「文型ａ」、「文型ｂ」、「文型ｃ」、「助詞ａ」および「接続詞ａ」の集合が言語特徴集合である。
【００９９】
再び図５に戻ると、正確性評価部３３は、チェック規則格納部に格納されているチェック規則に基づいて、対象文書の正確性をチェックする処理を実行する（ステップＳ６）。チェック規則格納部に格納されているチェック規則は、文書中の誤りをチェックするためのチェック方法および当該誤りを文書中から検出するために用いられる参照パターン（チェック辞書）からなる。なお、チェック規則格納部に格納されているチェック規則には、当該チェック規則に基づいて検出された文書中における誤りに対する修正内容を生成するための規則が含まれる。
【０１００】
この場合、正確性評価部３３は、記憶部２２に格納された対象文書の言語解析結果およびチェック規則格納部に格納されているチェック規則に基づいて、当該対象文書中における記載ミスまたは不適切な表現等の誤りを検出する。正確性評価部３３によって検出された誤りを含むチェック結果（正確性評価結果）は、記憶部２２に格納される。
【０１０１】
なお、チェック規則格納部に格納されているチェック規則に基づいて検出される文書中の誤りには、例えば誤字脱字、長文、禁止表現、文法ミス等の文書の内容の正しい理解に支障を与える程度の不適切な記載が含まれる。
【０１０２】
次に、言語力比較部３６は、記憶部２２に格納された読者知識モデルの言語特徴集合および当該記憶部２２に格納された文書知識モデルの言語特徴集合を比較する（ステップＳ７）。これにより、言語力比較部３６は、文書知識モデルの言語特徴集合に含まれる特徴（単語および文法）が読者知識モデルの言語特徴集合に含まれるか否かを判定する。これにより、言語力比較部３６は、文書知識モデルの言語特徴集合に含まれる特徴が読者知識モデルの言語特徴集合に含まれるか否かの判定結果を含む言語力評価結果を生成する。この言語力評価結果は、記憶部２２に格納される。
【０１０３】
ここで、図１０は、記憶部２２に格納された言語力評価結果の一例を示す。
【０１０４】
図１０に示すように、言語力評価結果には、文書知識モデルの言語特徴集合に含まれる特徴（単語および文法）と読者とに対応づけて言語力比較部３６による判定結果である「０」または「１」が含まれている。
【０１０５】
この言語力比較部３６による判定結果「０」は、当該判定結果に対応づけられている特徴が当該判定結果に対応づけられている読者の読者知識モデルの言語特徴集合に含まれることを示す。一方、言語力比較部３６による判定結果「１」は、当該判定結果に対応づけられている特徴が当該判定結果に対応づけられている読者の読者知識モデルの言語特徴集合に含まれていないことを示す。
【０１０６】
図１０に示す例では、言語力評価結果には、文書知識モデルの言語特徴集合に含まれる例えば特徴「単語ａ」と読者Ａとに対応づけて判定結果「１」が含まれている。これによれば、文書知識モデルの言語特徴集合に含まれる特徴「単語ａ」は読者Ａの読者知識モデルの言語特徴集合に含まれていないことが示される。
【０１０７】
また、言語力評価結果には、文書知識モデルの言語特徴集合に含まれる例えば「単語ａ」と読者Ｃとに対応づけて判定結果「０」が含まれている。これによれば、文書知識モデルの言語特徴集合に含まれる特徴「単語ａ」は読者Ａの読者知識モデルの言語特徴集合に含まれることが示される。
【０１０８】
なお、図１０に示す他の判定結果についても同様であるため、その詳しい説明については省略する。
【０１０９】
また、図１０においては、言語力比較部３６による判定結果が２つの値で示されるものとして説明したが、例えば用語（単語および文法）の重要度によって加重（重み付け）されても構わない。
【０１１０】
再び図５に戻ると、専門力比較部３７は、記憶部２２に格納された読者知識モデルの専門特徴集合および当該記憶部２２に格納された文書知識モデルの専門特徴集合を比較する（ステップＳ８）。これにより、専門力比較部３７は、文書知識モデルの専門特徴集合に含まれる特徴（専門用語）が読者知識モデルの専門特徴集合に含まれるか否かを判定する。
【０１１１】
また、専門力比較部３７は、記憶部２２に格納された文書知識モデルの専門特徴集合に含まれる特徴（専門用語）に付与されているラベル（専門用語ラベル）に基づいて、当該専門用語が属する分野（当該専門用語に対応する業務スキル・業務分野）毎に当該特徴を分類する（ステップＳ９）。専門力比較部３７による分類結果は、対象文書の業務領域（技術分野・業務分野）を判別するために用いられる。
【０１１２】
専門力比較部３７は、上記した文書知識モデルの専門特徴集合に含まれる特徴が読者知識モデルの専門特徴集合に含まれるか否かの判定結果および文書知識モデルの専門特徴集合に含まれる特徴の分類結果に基づいて専門力評価結果を生成する。この専門力比較部３７によって生成される専門力評価結果には、文書知識モデルの専門特徴集合に含まれる特徴が読者知識モデルの専門特徴集合に含まれるか否かの判定結果を含む第１の専門力評価結果および文書知識モデルの専門特徴集合に含まれる特徴の分類結果を含む第２の専門力評価結果が含まれる。専門力比較部３７によって生成された専門力評価結果は、記憶部２２に格納される。
【０１１３】
ここで、図１１および図１２を参照して、記憶部２２に格納された専門力評価結果について説明する。
【０１１４】
図１１は、記憶部２２に格納された専門力評価結果に含まれる第１の専門力評価結果の一例を示す。
【０１１５】
図１１に示すように、第１の専門力評価結果には、文書知識モデルの専門特徴集合に含まれる特徴（専門用語）と読者とに対応づけて専門力比較部３７による判定結果（文書知識モデルの専門特徴集合に含まれる特徴が読者知識モデルの専門特徴集合に含まれるか否かの判定結果）である「０」または「１」が含まれている。
【０１１６】
この専門力比較部３７による判定結果「０」は、当該判定結果に対応づけられている特徴が当該判定結果に対応づけられている読者の読者知識モデルの専門特徴集合に含まれることを示す。一方、専門力比較部３７による判定結果「１」は、当該判定結果に対応づけられている特徴が当該判定結果に対応づけられている読者の読者知識モデルの専門特徴集合に含まれていないことを示す。
【０１１７】
図１１に示す例では、第１の専門力評価結果には、文書知識モデルの専門特徴集合に含まれる例えば特徴「用語ｘ１」と読者Ａとに対応づけて判定結果「０」が含まれている。これによれば、文書知識モデルの専門特徴集合に含まれる特徴「用語ｘ１」は読者Ａの読者知識モデルの専門特徴集合に含まれることが示される。
【０１１８】
また、第１の専門力評価結果には、文書知識モデルの専門特徴集合に含まれる例えば特徴「用語ｘ１」と読者Ｃとに対応付けて判定結果「１」が含まれている。これによれば、文書知識モデルの専門特徴集合に含まれる特徴「用語ｘ１」は読者Ｃの読者知識モデルの専門特徴集合に含まれていないことが示される。
【０１１９】
なお、図１１に示す他の判定結果についても同様であるため、その詳しい説明については省略する。
【０１２０】
また、図１１においては、専門力比較部３６による判定結果が２つの値で示されるものとして説明したが、例えば用語（単語および文法）の重要度によって加重（重み付け）されても構わない。
【０１２１】
図１２は、記憶部２２に格納された専門力評価結果に含まれる第２の専門力評価結果の一例を示す。
【０１２２】
図１２に示すように、第２の専門力評価結果には、文書知識モデルの専門特徴集合に含まれる特徴（専門用語）と業務スキル・業務分野（業務領域）とに対応づけて専門力比較部３７による分類結果（文書知識モデルの専門用特徴集合に含まれる特徴の分類結果）である「０」または「１」が含まれている。
【０１２３】
この専門力比較部３７による分類結果「０」は、当該分類結果に対応づけられている特徴が当該分類結果に対応づけられている業務スキル・業務分野に属する（当該業務スキル・業務分野と関連がある）ことを示す。一方、専門力比較部３７による分類結果「１」は、当該分類結果に対応づけられている特徴が当該分類結果に対応づけられている業務スキル・業務分野に属さない（当該業務スキル・業務分野と関連がない）ことを示す。
【０１２４】
図１２に示す例では、第２の専門力評価結果には、文書知識モデルの専門特徴集合に含まれる例えば特徴「用語ｘ１」と業務スキル「java」とに対応づけて分類結果「０」が含まれている。これによれば、文書知識モデルの専門特徴集合に含まれる特徴「用語ｘ１」は業務スキル「java」に属することが示される。
【０１２５】
また、第２の専門力評価結果には、文書知識モデルの専門特徴集合に含まれる例えば特徴「用語ｘ１」と業務分野「金融」とに対応づけて分類結果「１」が含まれている。これによれば、文書知識モデルの専門特徴集合に含まれる特徴「用語ｘ１」は業務分野「金融」に属さないことが示される。
【０１２６】
なお、図１２に示す他の分類結果についても同様であるため、その詳しい説明については省略する。
【０１２７】
再び図５に戻ると、支援情報生成部３８は、記憶部２２に格納された言語力評価結果および専門力評価結果（に含まれる第１の専門力評価結果）を集計する（ステップＳ１０）。これにより、支援情報生成部３８は、言語力を評価するためのスコア（言語力評価スコア）および専門力を評価するためのスコア（専門力評価スコア）を読者毎に算出する。なお、支援情報生成部３８によって読者毎に算出された評価スコアは、数値が高いほど当該読者にとって対象文書を読むこと（理解すること）が難しいことを意味する。
【０１２８】
ここで、任意の読者の言語力評価スコアは、例えば上記した図１０に示す言語力評価結果において当該読者と文書知識モデルの言語特徴集合に含まれる特徴の各々とに対応づけられている判定結果の値（つまり、「０」または「１」）の合計によって算出される。同様に、任意の読者の専門力評価スコアは、例えば上記した図１１に示す第１の専門力評価結果において当該読者と文書知識モデルの専門特徴集合に含まれる特徴の各々とに対応づけられている判定結果の値の合計によって算出される。なお、この言語力評価スコアおよび専門力評価スコアの算出方法は一例であるため、他の方法によって算出されても構わない。
【０１２９】
次に、支援情報生成部３８は、チェック規則格納部に格納されているチェック規則に基づいて、記憶部２２に格納されたチェック結果（正確性評価結果）に含まれる誤り（指摘箇所）毎にその修正内容を生成し、当該修正内容を含む修正意見を生成する（ステップＳ１１）。この修正意見に含まれる修正内容には、指摘表現に対する指摘理由と当該指摘表現の修正方法等が含まれる。
【０１３０】
次に、支援情報生成部３８は、読者毎に算出された言語力評価スコアが予め定められた値（閾値）以上であるか否かに基づいて、対象文書の言語レベル（対象文書を読むために必要な言語力）が当該読者（が有する言語力）に適切であるか否かを判定する（ステップＳ１２）。言語力評価スコアが閾値以上である場合には、読者が有する言語力より対象文書の言語レベルの方が高いため、当該対象文書は当該読者にとっては読みにくく適切でないと判定される。
【０１３１】
支援情報生成部３８は、読者毎に算出された専門力評価スコアが閾値以上であるか否かに基づいて、対象文書の専門レベル（対象文書を読むために必要な専門力）が読者（が有する専門力）に適切であるか否かを判定する（ステップＳ１３）。専門力評価スコアが閾値以上である場合には、読者が有する専門力より対象文書の専門レベルの方が高いため、当該対象文書は当該読者にとっては読みにくく適切でないと判定される。
【０１３２】
また、支援情報生成部３８は、記憶部２２に格納された専門力評価結果に含まれる第２の専門力評価結果に基づいて対象文書の業務領域（技術分野・業務分野）を判別する（ステップＳ１４）。この場合、例えば上記した図１２における業務スキル・業務分野毎に、当該業務スキル・業務分野と文書知識モデルの専門特徴集合に含まれる特徴の各々との判定結果における「０」の合計が評価点として算出され、当該評価点に基づいて対象文書の業務領域が判別される。
【０１３３】
支援情報生成部３８は、ステップＳ１１において生成された修正意見、ステップＳ１２における判定結果、ステップＳ１３における判定結果およびステップＳ１４における判別結果に基づいて、上記した入出力部３１によって入力された読者識別情報によって識別される読者における対象文書の可読性を示す支援情報（報告書）を生成する（ステップＳ１５）。
【０１３４】
ステップＳ１４の処理が実行されると、入出力部３１は、支援情報生成部３８によって生成された支援情報を出力する（ステップＳ１６）。この場合、支援情報生成部３８によって生成された支援情報は、例えばディスプレイ等に表示されることによりユーザに対して提示される。
【０１３５】
ここで、図１３を参照して、支援情報生成部３８の処理について具体的に説明する。ここでは、記憶部２２には、正確性評価結果、図１０に示す言語力評価結果、図１１および図１２に示す専門力評価結果（第１および第２の専門力評価結果）が格納されているものとする。
【０１３６】
まず、支援情報生成部３８は、チェック規則格納部に格納されているチェック規則に基づいて、記憶部２２に格納されたチェック結果に含まれる誤り毎にその修正内容を生成する。具体的には、支援情報生成部３８は、正確性評価部３５による正確性評価結果に含まれる誤り（指摘箇所）毎に、図１３に示すように指摘理由（指摘事項）、修正方法および位置を含む修正内容を生成する。これにより、支援情報生成部３８は、生成された修正内容を含む修正意見を生成する。
【０１３７】
次に、支援情報生成部３８は、読者毎に算出された言語力評価スコアが閾値以上であるか否かに基づいて、対象文書の言語レベルが当該読者に適切であるか否かを判定する。
【０１３８】
ここで、読者Ａの言語評価スコアが５０、読者Ｂの言語評価スコアが３０、読者Ｃの言語評価スコアが５であるものとする。この言語評価スコアは、上記したように記憶部２２に格納されている言語力評価結果に基づいて算出される。
【０１３９】
また、閾値が例えば１５（以下、第１の閾値と表記）および４０（以下、第２の閾値と表記）の２つであるものとする。この場合、対象文書の言語レベルが当該読者に適切であるか否か（以下、可読性評価と表記）は３段階（例えば、「難」、「中」および「簡単」）で判定（評価）される。
【０１４０】
例えば読者Ａの言語評価スコアは第１の閾値以上で、かつ、第２の閾値以上であるため、可読性評価としては「難（読者Ａが対象文書を読むことは難しい）」と判定される。また、例えば読者Ｂの言語評価スコアは第１の閾値以上で、かつ、第２の閾値未満であるため、可読性評価としては「中」と判定される。更に、例えば読者Ｃの言語評価スコアは第１の閾値未満で、かつ、第２の閾値未満であるため、可読性評価としては「簡単（読者Ｃが対象文書を読むことは簡単である）」と判定される。
【０１４１】
以下、対象文書の言語レベルが当該読者に適切であるか否かの判定結果を言語力判定結果と称する。
【０１４２】
また、支援情報生成部３８は、読者毎に算出された専門力評価スコアが閾値以上であるか否かに基づいて、対象文書の専門レベルが当該読者に適切であるか否かを判定する。
【０１４３】
ここで、読者Ａの専門評価スコアが４０、読者Ｂの専門評価スコアが５５、読者Ｃの専門評価スコアが２であるものとする。この専門評価スコアは、上記したように記憶部２２に格納されている専門力評価結果に基づいて算出される。
【０１４４】
また、閾値が例えば１５（第１の閾値）および４０（第２の閾値）の２つであるものとする。この場合、対象文書の専門レベルが当該読者に適切であるか否か（可読性評価）は３段階（「難」、「中」および「簡単」）で判定（評価）される。
【０１４５】
例えば読者Ａの専門評価スコアは第１の閾値以上で、かつ、第２の閾値以上であるため、可読性評価としては「難」と判定される。また、例えば読者Ｂの専門評価スコアは第１の閾値以上で、かつ、第２の閾値以上であるため、可読性評価としては「難」と判定される。更に、例えば読者Ｃの専門評価スコアは第１の閾値未満で、かつ、第２の閾値未満であるため、可読性評価としては「簡単」と判定される。
【０１４６】
以下、対象文書の専門レベルが当該読者に適切であるか否かの判定結果を専門力判定結果と称する。
【０１４７】
また、支援情報生成部３８は、記憶部２２に格納された専門力評価結果に含まれる第２の専門力評価結果に基づいて、対象文書の業務領域を判別する。ここで、図１３に示すように、業務スキル「java」の評価点が５０、業務スキル「ＶＢＡ」の評価点が２０、業務分野「金融」の評価点が５０、業務分野「流通」の評価点が３０、業務分野「製造」の評価点が０であるものとする。この場合、評価点が最も高い業務スキル「java」および業務分野「金融」が対象文書の業務領域（技術分野および業務分野）として判別される。
【０１４８】
支援情報生成部３８は、上記した修正意見、言語力判定結果、専門力判定結果および対象文書の業務領域に基づいて、図１３に示すような対象文書に対する支援情報（報告書）を生成する。このように生成された報告書が入出力部３１を介して出力されることで、ユーザは、読者毎の対象文書の可読性を確認することができる。
【０１４９】
上記したように本実施形態においては、ユーザによって指定された対象文書が入力された場合、読者が有する知識を示す読者情報および基準知識情報によって示される用語に基づいて読者知識モデルが生成され、対象文書の解析結果に基づいて文書知識モデルが生成される。本実施形態においては、読者知識モデルおよび文書知識モデルを比較することによって、当該文書知識モデルによって表される用語（単語、文法および専門用語）が当該読者知識モデルによって表されているか否かが判定され、当該判定結果に基づいて読者毎に対する評価スコアが算出される。本実施形態においては、読者毎の評価スコアが閾値以上であるか否かに応じて、読者毎に対する対象文書の可読性を示す支援情報が生成され、当該支援情報が出力される。
【０１５０】
また、本実施形態においては、対象文書の正確性だけでなく、当該対象文書を理解するために必要な各読者の具体的な言語力および専門力（例えば、業務知識に関する内容）についても、各読者に対する対象文書の可読性が評価される。
【０１５１】
これにより、本実施形態においては、読者が有する知識を示す読者情報に基づいて読者知識モデルを生成することで、読者１人１人の実情に合った対象文書の可読性の評価を行うことが可能となる。
【０１５２】
また、本実施形態においては、出力された支援情報（報告書）により対象文書の言語レベル、専門分野および業務領域等が明示されるため、どの程度の言語力を有し、かつ、どの分野が専門の読者であれば対象文書の可読性が高いかを把握することが可能となる。
【０１５３】
また、本実施形態においては、チェック規則に基づいて検出された文書中における誤りに対する修正内容等を含む支援情報（報告書）が提供されることにより、対象文書中の誤りまたは不適切な箇所（記載ミス等）を容易に把握することができるため、当該修正内容等に基づいて対象文書を修正したり、当該対象文書の作成者に問い合せたりすることが可能となり、読者に対して確実な支援を提供することが可能となる。
【０１５４】
［第２の実施形態］
次に、図１４を参照して、本発明の第２の実施形態について説明する。図１４は、本実施形態に係る文書可読性評価装置の主として機能構成を示すブロック図である。なお、前述した図２と同様の部分には同一参照符号を付してその詳しい説明を省略する。ここでは、図２と異なる部分について主に述べる。
【０１５５】
また、本実施形態に係る文書可読性評価装置のハードウェア構成は、前述した第１の実施形態と同様であるため、適宜、図１を用いて説明する。
【０１５６】
本実施形態においては、文書知識モデルによって表される特徴である用語（単語、文法および専門用語）であって読者知識モデルによって表されていない特徴である用語を基準知識記憶部に格納することによって読者が有する知識（読者情報）を更新する点が、前述した第１の実施形態とは異なる。
【０１５７】
図１４に示すように、文書可読性評価装置３００は、支援情報生成部３０１および読者知識更新部３０２を含む。本実施形態において、支援情報生成部３０１および読者知識更新部３０２は、図１に示すコンピュータ１０が外部記憶装置２０に格納されているプログラム（文書可読性評価プログラム）２１を実行することにより実現されるものとする。
【０１５８】
支援情報生成部３０１は、前述した第１の実施形態における支援情報生成部３８が有する機能に加えて、記憶部２２に格納された言語力評価結果および専門力評価結果に基づいて読者知識更新候補リストを生成する機能を有する。
【０１５９】
支援情報生成部３０１によって生成される読者知識候補対象リストには、記憶部２２に格納された言語力評価結果において文書知識モデルの言語特徴集合に含まれる特徴（単語および文法）が読者知識モデルの言語特徴集合に含まれていないこと示す判定結果に対応づけられている当該特徴（文書知識モデルの言語特徴集合に含まれる特徴）が保持される。また、支援情報生成部３０１によって生成される読者知識更新候補リストには、記憶部２２に格納された言語力評価結果において文書知識モデルの専門特徴集合に含まれる特徴（専門用語）が読者知識モデルの専門特徴集合に含まれていないことを示す判定結果に対応づけられている当該特徴（文書知識モデルの専門特徴集合に含まれる特徴）が保持される。
【０１６０】
なお、支援情報生成部３０１によって生成された読者知識更新候補リストは、入出力部３１によって出力される。
【０１６１】
読者知識更新部３０２は、入出力部３１によって出力された読者知識更新候補リストに保持されている用語（単語、文法および専門用語）のうちユーザによって指定された用語を、基準知識記憶部に格納されている基準知識情報（言語基準知識情報および業務基準知識情報）に含まれる独自の知識に対応する用語集および文法集に追加する。このように読者知識更新対象リストに保持されている用語（のうちユーザによって指定された用語）が、読者が有する知識において理解することができる用語として基準知識記憶部に追加されることにより、当該読者が有する知識が更新される。
【０１６２】
次に、図１５のフローチャートを参照して、本実施形態に係る文書可読性評価装置３００の処理手順について説明する。
【０１６３】
まず、文書可読性評価装置３００においては、前述した図５に示すステップＳ１〜ステップＳ１５の処理に相当するステップＳ３１〜ステップＳ４５の処理が実行される。
【０１６４】
次に、支援情報生成部３０１は、記憶部２２に格納された言語力評価結果および専門力評価結果（に含まれる第１の専門力評価結果）に基づいて読者知識更新候補リストを生成する（ステップＳ４６）。この場合、支援情報生成部３０１は、文書知識モデルによって表される特徴であって読者知識モデルによって表されない特徴（つまり、読者知識モデルに含まれない対象文書の単語、文法および専門用語）を保持する読者知識更新候補リストを生成する。換言すれば、支援情報生成部３０１によって生成される読者知識更新候補リストには、記憶部２２に格納された言語力評価結果（図１０に示す言語力評価結果）において判定結果「１」に対応づけられている文書知識モデルの言語特徴集合に含まれる特徴および専門力評価結果に含まれる第１の専門力評価結果（図１１に示す第１の専門力評価結果）において判定結果「１」に対応づけられている文書知識モデルの専門特徴集合に含まれる特徴が保持される。この支援情報生成部３０１によって生成された読者知識更新候補リストは、記憶部２２に格納される。
【０１６５】
ここで、図１６および図１７は、支援情報生成部３０１によって生成された読者知識更新候補リストの一例を示す。
【０１６６】
図１６に示す例では、読者知識更新候補リストには、文書知識モデルによって表される特徴であって読者知識モデルによって表されない特徴（つまり、読者知識モデルに含まれない対象文書の単語、文法および専門用語）として、例えば「用語ｙ３」、「用語ｙ４」、「用語ｘ４」および「用語ｙ５」が保持されている。この「用語ｙ３」、「用語ｙ４」、「用語ｘ４」および「用語ｙ５」は、記憶部２２に格納された専門力評価結果に含まれる第１の専門力評価結果において判定結果「１」に対応づけられている文書知識モデルの専門特徴集合に含まれる特徴（専門用語）である。なお、図１６に示す読者知識更新候補リストに保持されている「用語ｙ３」、「用語ｙ４」、「用語ｘ４」および「用語ｙ５」には、前述した文書知識モデルによって表される特徴と同様に、ラベルが付与される。
【０１６７】
図１７に示す例では、読者知識更新候補リストには、文書知識モデルによって表される特徴であって読者知識モデルによって表されない特徴（つまり、読者知識モデルに含まれない対象文書の単語、文法および専門用語として、例えば「単語ｄ」、「文型ｃ」、「用語ｘ３」および「用語ｙ３」が保持されている。この「単語ｄ」、「文型ｃ」、「用語ｘ３」および「用語ｙ３」のうち、「単語ｄ」および「文型ｃ」は、記憶部２２に格納された言語力評価結果において判定結果「１」に対応づけられている文書知識モデルの言語特徴集合に含まれる特徴（単語および文法）である。一方、「単語ｄ」、「文型ｃ」、「用語ｘ３」および「用語ｙ３」のうち、「用語ｘ３」および「用語ｙ３」は、記憶部２２に格納された専門力評価結果において判定結果「１」に対応づけられている文書知識モデルの専門特徴集合に含まれる特徴（専門用語）である。なお、図１７に示す読者知識更新候補リストに保持されている例えば「用語ｘ３」および「用語ｙ３」には、前述した文書知識モデルによって表される特徴と同様にラベルが付与されている。
【０１６８】
再び図１５に戻ると、入出力部３１は、ステップＳ４５において生成された支援情報およびステップＳ４６において生成された読者知識更新候補リストを出力する（ステップＳ４７）。
【０１６９】
ここで、文書可読性評価装置３００を利用するユーザ（利用者）は、例えば当該文書可読性評価装置３００を操作することによって、入出力部３１によって出力された読者知識更新候補リストに保持されている対象文書の単語、文法および専門用語のうち、基準知識格納部に追加（登録）すべき単語、文法および専門用語を指定することができる。換言すれば、ユーザは、例えば読者が対象文書を読むことによって得た知識において理解することができる単語、文法および専門用語を指定することができる。
【０１７０】
この場合、ユーザによって指定された単語、文法および専門用語（を示す情報）が入力部３１を介して入力され、当該情報（ユーザによる指定結果）に基づいて記憶部２２に格納された読者知識更新候補リストが更新される。更新後の読者知識更新候補リストには、ユーザによって指定された単語、文法（文型）および専門用語が保持される。
【０１７１】
次に、読者知識更新部３０２は、更新後の読者知識更新候補リストに保持されている単語、文法および専門用語を、基準知識記憶部に格納されている基準知識情報（言語基準知識情報および業務基準知識情報）に含まれる独自の知識に対応する用語集および文法集に追加する。これにより、読者知識更新部３０２は、基準知識記憶部に格納されている基準知識情報を更新する（ステップＳ４８）。このように、基準知識記憶部が更新されることによって読者が有する知識が更新される。
【０１７２】
ここで、図１８を参照して、読者知識更新部３０２の処理（図１５に示すステップＳ４８の処理）について具体的に説明する。ここでは、基準知識記憶部に格納される基準知識情報が更新されることによって例えば読者Ａが有する知識が更新される場合について説明する。
【０１７３】
また、図１８に示すように、読者知識更新候補リスト４０１または４０２に保持されている単語、文法（文型）および専門用語が基準知識記憶部に追加される場合について説明する。
【０１７４】
まず、読者知識更新候補リスト４０１の場合について説明する。読者知識更新候補リスト４０１には、例えばＰＪ用語集に追加する候補となる専門用語が保持されているものとする。
【０１７５】
図１８に示す読者知識更新候補リスト４０１には、ユーザによって指定された「用語ｙ３」、「用語ｙ４」、「用語ｘ４」および「用語ｙ５」が保持されている。
【０１７６】
この場合、読者知識更新候補リスト４０１に保持されている「用語ｙ３」、「用語ｙ４」、「用語ｘ４」および「用語ｙ５」は、読者が有する独自な知識「ＰＪ用語集Ａ」に対応するＰＪ用語集（基準知識記憶部に格納されている業務基準知識情報に含まれるＰＪ用語集）に追加（格納）される。
【０１７７】
これによって、例えば読者Ａが対象文書を読むことによって得た独自な知識（業務知識）が更新される。
【０１７８】
次に、読者知識更新候補リスト４０２の場合について説明する。読者知識更新候補リスト４０２には、読者Ａ向けの追加候補となる単語、文法（文型）および専門用語が保持されているものとする。
【０１７９】
図１８に示す読者知識更新候補リスト４０２には、「単語ｄ」、「文型ｃ」、「用語ｘ３」および「用語ｙ３」が保持されている。この「単語ｄ」および「文型ｃ」は、記憶部２２に格納された言語力評価結果において判定結果「１」（および読者Ａ）に対応づけられている文書知識モデルの言語特徴集合に含まれる特徴である。また、「用語ｘ３」および「用語ｙ３」は、記憶部２２に格納された専門力評価結果（に含まれる第１の専門力評価結果）において判定結果「１」（および読者Ａ）に対応づけられている文書知識モデルの専門特徴集合に含まれる特徴である。
【０１８０】
この場合、読者知識更新候補リスト４０２に保持されている「単語ｄ」および「文型ｃ」は、例えば読者Ａが有する独自な知識「独自な言語用語集」に対応する読者Ａの言語用語・文法集（基準知識記憶部に格納されている言語基準知識情報に含まれる読者Ａの言語用語・文法集）に追加（格納）される。なお、読者Ａが有する知識を示す読者情報を構成する言語情報に独自な知識「独自な言語用語集」が含まれていない場合には、当該独自な知識「独自な言語用語集」（を示す情報）が当該読者情報に追加される。つまり、このような場合には、基準知識記憶部に格納される基準知識情報および読者情報記憶部に格納されている読者情報が更新される。
【０１８１】
また、読者知識更新候補リスト４０２に保持されている「用語ｘ３」および「用語ｙ３」は、例えば読者Ａが有する独自な知識「独自な業務用語集」に対応する読者Ａの業務用語集（基準知識記憶部に格納されている業務基準知識情報に含まれる読者Ａの業務用語集）に追加（格納）される。なお、読者Ａが有する知識を示す読者情報を構成する業務情報に独自な知識「独自な業務用語集」が含まれていない場合には、当該独自な知識「独自な業務用語集」（を示す情報）が当該読者情報に追加される。上記したように、このような場合には、基準知識記憶部に格納される基準知識情報および読者情報記憶部に格納されている読者情報が更新される。
【０１８２】
これによって、例えば読者Ａが対象文書を読むことによって得た独自な知識（言語知識および業務知識）が更新される。
【０１８３】
上記したように本実施形態においては、読者知識モデルに含まれない対象文書の単語、文法（文型）および専門用語を保持する読者知識更新候補リストが生成され、当該読者知識更新候補リストに保持されている単語、文法および専門用語が基準知識記憶部に格納されている基準知識情報に追加されることによって、読者が有する知識が更新される。
【０１８４】
これにより、本実施形態においては、読者知識モデルに含まれない対象文書の単語、文法および専門用語を、読者が対象文書を読むことによって得た知識として基準知識情報（および読者情報）に追加することができるため、当該読者が有する知識（読者知識モデル）を構築するための情報収集の省力化を図ることが可能となる。
【０１８５】
［第３の実施形態］
次に、図１９を参照して、本発明の第３の実施形態について説明する。図１９は、本実施形態に係る文書可読性評価装置の主として機能構成を示すブロック図である。なお、前述した図２および図１４と同様の部分には同一参照符号を付してその詳しい説明を省略する。ここでは、図２および図１４と異なる部分について主に述べる。
【０１８６】
また、本実施形態に係る文書可読性評価装置のハードウェア構成は、前述した第１の実施形態と同様であるため、適宜、図１を用いて説明する。
【０１８７】
本実施形態においては、記憶部２２が有する読者情報記憶部に格納されている読者情報に読者にとって難解である難解語を定義するための難解語定義（情報）が含まれ、更に、当該記憶部２２が有する基準知識記憶部に格納されている基準知識情報（を構成する言語基準知識情報）に当該難解語定義に対応する難解語用語集が含まれる点が、前述した第１および第２の実施形態とは異なる。
【０１８８】
図１９に示すように、文書可読性評価装置３１０は、読者知識モデル生成部３１１および難解語定義部３１２を含む。本実施形態において、読者知識モデル生成部３１１および難解語定義部３１２は、図１に示すコンピュータ１０が外部記憶装置２０に格納されているプログラム（文書可読性評価プログラム）２１を実行することにより実現されるものとする。
【０１８９】
また、上記したように本実施形態においては、読者情報記憶部に格納されている読者情報を構成する言語情報には、難解語を定義するための難解語定義が含まれる。また、基準知識記憶部に格納されている基準知識情報を構成する言語基準知識情報には、読者情報を構成する言語情報に含まれる難解語定義に対応する難解語用語集（当該難解語定義によって定義される難解語の集合）が含まれる。なお、難解語用語集は、読者毎に用意される。
【０１９０】
ここで、難解語とは、例えば特定の読者が有する知識（言語力）を基準とすると理解することができる単語または文法であるが、当該特定の読者にとっては理解することができない単語または文法である。
【０１９１】
前述した図３に示すように、読者Ｂが日本語能力試験における２級を有する場合を想定する。この場合、日本語能力試験における２級を有する読者であれば、例えば「〜ないわけではない」のような二重否定文を理解することはできるはずである。しかしながら、読者Ｂにとっては、この文法がなかなか理解することができないような場合には、二重否定文が難解な文法（文型）として読者Ｂの難解語用語集に登録される。
【０１９２】
読者知識モデル生成部３１１は、入出力部３１によって入力された読者識別情報に対応づけて読者情報記憶部に格納されている読者情報によって示される読者が有する知識において理解することができる用語（単語、文法および専門用語）のうち、基準知識記憶部に格納されている基準知識情報に含まれる当該読者の難解語用語集の難解語以外の用語を表す読者知識モデルを生成する。つまり、入出力部３１によって入力された読者識別情報によって識別される読者の読者知識モデルを生成する際には、当該読者にとって理解することができない難解語が当該読者知識モデルから除外される。
【０１９３】
難解語定義部３１２は、入出力部３１によって出力された読者知識更新候補リストに保持されている単語、文法（文型）および専門用語のうちユーザによって指定された単語および文法を、基準知識記憶部に格納されている基準知識情報に含まれる難解語用語集に追加（格納）する。
【０１９４】
図２０は、図１９に示す記憶部２２が有する読者情報記憶部のデータ構造の一例を示す。ここでは、前述した図３に示す読者情報記憶部と異なる部分について主に述べる。
【０１９５】
図２０に示すように、読者情報記憶部に格納されている読者情報を構成する言語情報には、難解語定義（情報）が含まれる。この難解語定義によれば、対応づけられている読者識別情報によって識別される読者にとって難解な単語および文法（難解語）が定義される。換言すれば、難解語定義は、当該難解語定義に対応する難解語用語集（基準知識記憶部に格納されている難解語用語集）を示す。
【０１９６】
図２０に示す例では、読者識別情報「読者Ａ」に対応づけられている読者情報１０１を構成する言語情報には、難解語定義「難解語用語集１」が含まれている。これによれば、読者Ａにとっての難解語の用語集が「難解語用語集１」であることが定義されている。
【０１９７】
また、読者識別情報「読者Ｂ」に対応づけられている読者情報１０２を構成する言語情報には、難解語定義「難解語用語集２」が含まれている。更に、読者識別情報「読者Ｃ」に対応づけられている読者情報１０３を構成する言語情報には、難解語定義「難解語用語集３」が含まれている。
【０１９８】
図２１は、図１９に示す記憶部２２が有する基準知識記憶部のデータ構造の一例を示す。ここでは、前述した図４に示す基準知識記憶部と異なる部分について主に述べる。
【０１９９】
図２１に示すように、基準知識記憶部に格納されている基準知識情報を構成する言語基準知識情報には、難解語用語集１、難解語用語集２および難解語用語集３が含まれている。
【０２００】
難解語用語集１は、上記した図２０に示す難解語定義「難解語用語集１」に対応する用語集（当該難解語定義「難解語用語集１」によって定義されている難解語の用語集）であり、読者Ａにとっての難解語の集合である。
【０２０１】
また、難解語用語集２は、図２０に示す難解語定義「難解語用語集２」に対応する用語集であり、読者Ｂにとっての難解語の集合である。
【０２０２】
更に、難解語用語集２は、図２０に示す難解語定義「難解語用語集３」に対応する用語集であり、読者Ｃにとっての難解語の集合である。
【０２０３】
次に、図２２のフローチャートを参照して、本実施形態に係る文書可読性評価装置３１０の処理手順について説明する。
【０２０４】
まず、文書可読性評価装置３１０においては、前述した図１５に示すステップＳ３１およびステップＳ３２の処理に相当するステップＳ６１およびステップＳ６２の処理が実行される。
【０２０５】
次に、読者知識モデル生成部３１１は、ステップＳ６２において取得された読者情報および基準知識記憶部に格納されている基準知識情報に基づいて、当該読者情報によって示される読者が有する知識において理解することができる用語（単語、文法専門用語）のうち、当該基準知識情報（を構成する言語知識情報）に含まれる当該読者の難解語用語集に含まれる難解語である単語および文法以外の用語（単語および文法）の集合（言語特徴集合）を表す読者知識モデルを生成する（ステップＳ６３）。つまり、読者知識モデル生成部３１１によって生成される読者知識モデルから難解語用語集に含まれる単語および文型が除外される。
【０２０６】
ステップＳ６３の処理が実行されると、前述した図１５に示すステップＳ３４〜ステップＳ４７の処理に相当するステップＳ６４〜ステップＳ７８の処理が実行される。
【０２０７】
ステップＳ４７において読者知識更新候補リストが出力された場合、文書可読性評価装置３１０を利用するユーザ（利用者）は、例えば文書可読性評価装置３１０を操作することによって、入出力部３１によって出力された読者知識更新候補リストに保持されている対象文書の単語、文法および専門用語のうち、読者にとっての難解語（単語および文法）を指定することができる。以下、ここで指定された単語および文型を難解語更新候補と称する。
【０２０８】
この場合、ユーザによって指定された難解語更新候補が入力部３１を介して入力され、当該難解語更新候補（ユーザによる指定結果）が保持された難解語更新候補リストが作成される（ステップＳ７８）。なお、作成された難解語更新候補リストは、記憶部２２に格納される。
【０２０９】
難解語定義部３１２は、難解語更新候補リストを参照して、当該難解語更新候補リストに保持されている難解語更新候補（読者にとって難解語であると判断された単語および文型）を基準知識格納部に格納されている基準知識情報（を構成する言語基準知識情報）に含まれる当該読者の難解語用語集に追加（格納）することによって、当該読者にとっての難解語を更新する（ステップＳ８０）。
【０２１０】
上記したように本実施形態においては、読者情報記憶部に格納されている読者情報（を構成する言語情報）には読者にとっての難解語を定義するための難解語定義が含まれ、基準知識記憶部に格納されている基準知識情報（を構成する言語基準知識情報）には当該難解語定義に対応する難解語用語集が含まれる。本実施形態においては、読者知識モデルが生成される際には難解語用語集に含まれる用語および文型が除外される。
【０２１１】
これによって、本実施形態においては、読者知識モデルがより読者が有する知識を正確に表すことが可能となるため、当該読者の可読性の評価の妥当性を向上させることが可能となる。
【０２１２】
また、本実施形態においては、読者知識更新候補リストに保持されている読者知識モデルに含まれない対象文書の単語、文法（文型）および専門用語のうちユーザによって指定された単語および文法を保持する難解語更新候補リストが生成され、当該難解語更新候補リストに保持されている単語および文法が基準知識記憶部に格納されている基準知識情報（を構成する言語基準知識情報）に含まれる読者の難解語用語集に追加されることによって、当該読者にとっての難解語が更新される。
【０２１３】
これによって、本実施形態においては、難解語更新候補リストに保持されている単語および文法を難解語用語集に追加することができるため、読者が有する知識（読者知識モデル）を構築するための情報収集の省略化を図ることが可能となる。
【０２１４】
なお、本願発明は、上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組合せにより種々の発明を形成できる。例えば、各実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組合せてもよい。  
【符号の説明】
【０２１５】
１０…コンピュータ、２０…外部記憶装置、２２…記憶部、３０，３００，３１０…文書可読性評価装置、３１…入出力部、３２，３１１…読者知識モデル生成部、３３…言語解析部、３４…文書知識モデル生成部、３５…正確性評価部、３６…言語力比較部、３７…専門力比較部、３８，３０１…支援情報生成部、３０２…読者知識更新部、３１２…難解語定義部。
【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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