(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書に含まれる文を評価する情報処理装置であって、
前記文書を文単位に分割する文分割手段と、
文の重要度合いを示す重要度スコアを算出する重要度算出手段と、
文中における各語の単語親密度に基づいて算出される文の簡単度合いを示す簡単度スコアを算出する簡単度算出手段と、
算出された前記重要度スコアと、前記簡単度スコアとを用いて、文の重要かつ簡単な度合いである評価スコアを算出する評価スコア算出手段と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記文書に含まれる全ての文に対して、前記評価スコア算出手段を実行する文書処理手段と、
前記文書処理手段により算出された各文の前記評価スコアに基づいて、前記評価スコアが高い文を抽出する文抽出手段と、
を備えること、
を特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置において、
専門用語を見出し語にした辞書である専門用語辞書データベースの前記見出し語に対する参照数を記憶した見出し語参照数データベースに対して通信可能に接続され、
前記簡単度算出手段は、前記見出し語参照数データベースを参照し、前記簡単度スコアを算出すること、
を特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３までのいずれかに記載の情報処理装置において、
専門用語を見出し語にした辞書である専門用語辞書データベースに対して通信可能に接続され、
前記簡単度算出手段は、前記文に、前記専門用語辞書データベースの前記見出し語を含む場合に、前記簡単度スコアに重み付けをすること、
を特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の情報処理装置において、
前記簡単度算出手段は、前記文に、前記専門用語辞書データベースの前記見出し語に含まれ、かつ、一般用語を見出し語にした一般用語辞書データベースに含まれる見出し語を含む場合には、前記重みを低くすること、
を特徴とする情報処理装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５までのいずれかに記載の情報処理装置において、
前記重要度算出手段は、前記文に、前記文書に含まれる出現頻度が高い名詞を含むほど、前記重要度スコアを高く算出すること、
を特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
請求項３から請求項５までのいずれかに記載の情報処理装置と、
専門用語を見出し語にした辞書である専門用語辞書データベースの前記見出し語に対する参照数を記憶した見出し語参照数データベースと、
を備えた情報処理システム。
【請求項８】
請求項１から請求項６までのいずれかに記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書を処理対象にする情報処理装置、情報処理システム及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
文書の要約は、文書の要点をまとめたものであるため、その内容は、文書に対する利用者の理解を助けるものであることが望まれる。要約の生成方法として、利用者の利用履歴に基づいて利用者のレベルを決定し、文中の語の文書頻度に基づいて決定した文書の難易度と、利用者のレベルとから要約を生成するものが開示されている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５２０１７２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載のものは、利用者の利用履歴を用いるため、初めて利用する利用者に対する考慮がされていなかった。また、文書を要約する手段は、従来技術を用いるものであった。
【０００５】
そこで、本発明は、文書から要約に適した文を抽出するための情報処理装置、情報処理システム及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、以下のような解決手段により、前記課題を解決する。
第１の発明は、文書に含まれる文を評価する情報処理装置であって、前記文書を文単位に分割する文分割手段と、文の重要度合いを示す重要度スコアを算出する重要度算出手段と、文の簡単度合いを示す簡単度スコアを算出する簡単度算出手段と、算出された前記重要度スコアと、前記簡単度スコアとを用いて、文の重要かつ簡単な度合いである評価スコアを算出する評価スコア算出手段と、を備える情報処理装置である。
第２の発明は、第１の発明の情報処理装置において、前記文書に含まれる全ての文に対して、前記評価スコア算出手段を実行する文書処理手段と、前記文書処理手段により算出された各文の前記評価スコアに基づいて、前記評価スコアが高い文を抽出する文抽出手段と、を備えること、を特徴とする情報処理装置である。
第３の発明は、第１の発明又は第２の発明の情報処理装置において、専門用語を見出し語にした辞書である専門用語辞書データベースの前記見出し語に対する参照数を記憶した見出し語参照数データベースに対して通信可能に接続され、前記簡単度算出手段は、前記見出し語参照数データベースを参照し、前記簡単度スコアを算出すること、を特徴とする情報処理装置である。
第４の発明は、第１の発明から第３の発明までのいずれかの情報処理装置において、専門用語を見出し語にした辞書である専門用語辞書データベースに対して通信可能に接続され、前記簡単度算出手段は、前記文に、前記専門用語辞書データベースの前記見出し語を含む場合に、前記簡単度スコアに重み付けをすること、を特徴とする情報処理装置である。
第５の発明は、第４の発明の情報処理装置において、前記簡単度算出手段は、前記文に、前記専門用語辞書データベースの前記見出し語に含まれ、かつ、一般用語を見出し語にした一般用語辞書データベースに含まれる見出し語を含む場合には、前記重みを低くすること、を特徴とする情報処理装置である。
第６の発明は、第１の発明から第５の発明までのいずれかの情報処理装置において、前記重要度算出手段は、前記文に、前記文書に含まれる出現頻度が高い名詞を含むほど、前記重要度スコアを高く算出すること、を特徴とする情報処理装置である。
第７の発明は、第３の発明から第５の発明までのいずれかの情報処理装置と、専門用語を見出し語にした辞書である専門用語辞書データベースの前記見出し語に対する参照数を記憶した見出し語参照数データベースと、を備えた情報処理システムである。
第８の発明は、第１の発明から第６の発明までのいずれかの情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、文書から要約に適した文を抽出するための情報処理装置、情報処理システム及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施形態に係る文書解析システムの機能ブロックを示す図である。
【図２】本実施形態に係る文書解析システムでの各種ＤＢの例を示す図である。
【図３】本実施形態に係る文書解析装置での文書解析処理を示すフローチャートである。
【図４】本実施形態に係る端末での表示例を示す図である。
【図５】本実施形態に係る文書解析装置で解析する対象文書の例を示す図である。
【図６】本実施形態に係る文書解析装置での事前処理を示すフローチャートである。
【図７】本実施形態に係る文書解析装置での事前処理を説明するための図である。
【図８】本実施形態に係る文書解析装置でのスコア算出処理を示すフローチャートである。
【図９】本実施形態に係る文書解析装置でのスコア算出処理及び評価対象文の並び替えを説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明を実施するための形態について、図を参照しながら説明する。なお、これは、あくまでも一例であって、本発明の技術的範囲は、これに限られるものではない。
（実施形態）
＜文書解析システム１００の全体構成＞
図１は、本実施形態に係る文書解析システム１００の機能ブロックを示す図である。
図２は、本実施形態に係る文書解析システム１００での各種ＤＢの例を示す図である。
図１に示すように、文書解析システム１００（情報処理システム）は、文書解析装置１（情報処理装置）と、専門用語辞書ＤＢ（データベース）４と、見出し語参照数ＤＢ５と、一般用語辞書ＤＢ６と、端末８とが、通信ネットワークＮを介して接続されている。
文書解析システム１００は、端末８が指定した対象文書から、重要かつ簡単な文を抽出して端末８に出力するシステムである。
【００１０】
＜文書解析装置１＞
文書解析装置１は、対象文書を受け付けて、対象文書から要約に適する重要かつ簡単な文を抽出する装置である。
文書解析装置１は、制御部１０と、記憶部２０と、通信インタフェース部２９とを備える。
制御部１０は、文書解析装置１の全体を制御するＣＰＵ（中央処理装置）である。制御部１０は、記憶部２０に記憶されているＯＳ（オペレーティングシステム）や、各種のアプリケーションプログラムを適宜読み出して実行することにより、上述したハードウェアと協働し、各種機能を実行する。
制御部１０は、文書受付部１１と、事前処理部１２（文分割手段）と、文処理部１３（文書処理手段）と、重要度算出部１４（重要度算出手段）と、簡単度算出部１５（簡単度算出手段）と、評価スコア算出部１６（評価スコア算出手段）と、文出力部１７（文抽出手段）とを備える。
【００１１】
文書受付部１１は、対象文書を受け付ける制御部である。文書受付部１１は、例えば、端末８から対象文書を受信する。
ここで、対象文書は、複数の文を含む。そして、以下では、抽出する文の単位を、段落に含む文として説明する。つまり、１つの段落に含む文を、評価対象文にする。そのため、評価対象文は、句点で区切られた１つの文の場合もあるし、句点で区切られた複数の文の場合もある。
事前処理部１２は、対象文書に対して文処理部１３による処理を行うにあたっての事前処理を行う制御部である。
文処理部１３は、対象文書の各評価対象文に関して、評価スコアを算出する処理を行う制御部である。
重要度算出部１４は、１つの評価対象文の重要度合いを示す重要度スコアを算出する制御部である。
簡単度算出部１５は、１つの評価対象文の簡単度合いを示す簡単度スコアを算出する制御部である。
評価スコア算出部１６は、重要度スコアと簡単度スコアとから、１つの評価対象文の重要かつ簡単な度合いを示す評価スコアを算出する制御部である。
文出力部１７は、評価スコアの高い評価対象文を、対象文書から抽出して端末８に対して出力する制御部である。
なお、これらの各機能の詳細については、後述する。
【００１２】
記憶部２０は、文書解析装置１の動作に必要なプログラム、データ等を記憶するためのハードディスク、半導体メモリ素子等の記憶装置である。
なお、コンピュータとは、制御部、記憶装置等を備えた情報処理装置をいい、文書解析装置１は、制御部１０、記憶部２０等を備えた情報処理装置であり、コンピュータの概念に含まれる。
記憶部２０は、プログラム記憶部２１と、文書記憶部２２とを備える。
プログラム記憶部２１は、プログラムを記憶するための記憶領域である。プログラム記憶部２１は、文書解析プログラム２１ａを記憶している。
文書解析プログラム２１ａは、制御部１０の各種機能を実行するためのプログラムである。
文書記憶部２２は、端末８から受け付けた対象文書を記憶するための記憶領域である。
なお、記憶部２０は、対象文書の評価スコア算出のために一時的に使用する一時記憶領域等も有する。
通信インタフェース部２９は、通信ネットワークＮを介して各種ＤＢや端末８との通信を行うためのインタフェースである。
【００１３】
なお、文書解析装置１を構成するハードウェアの数に制限はない。必要に応じて、１又は複数で構成してもよい。また、文書解析装置１のハードウェアは、必要に応じてＷｅｂサーバ、ＤＢ（データベース）サーバ、アプリケーションサーバ等の各種サーバを含んで構成してもよく、１台のサーバで構成しても、それぞれ別のサーバで構成してもよい。
【００１４】
＜ＤＢ＞
専門用語辞書ＤＢ４は、多数の専門用語を収録した辞書のＤＢである。図２（Ａ）に示すように、専門用語辞書ＤＢ４は、専門用語と、その語の意味、用法、その示す内容等とを対応付けたＤＢである。専門用語辞書ＤＢ４は、図１では、１つ記載しているが、分野ごとに複数の専門用語辞書ＤＢ４を有してもよい。
見出し語参照数ＤＢ５は、専門用語辞書ＤＢ４のアクセスログを記憶するＤＢである。図２（Ｂ）に示すように、見出し語参照数ＤＢ５は、専門用語辞書ＤＢ４の専門用語と、その専門用語を参照した参照数とを対応付けて記憶する。専門用語を調べたいユーザが、端末８を用いて専門用語辞書ＤＢ４にアクセスして専門用語の言葉の意味を調べた場合に、アクセスした専門用語に対応する見出し語参照数ＤＢ５の参照数には、１が加算される。
一般用語辞書ＤＢ６は、多数の語を収録した辞書のＤＢである。一般用語辞書ＤＢ６は、例えば、国語辞典のＤＢであってもよいし、形態素解析辞書のＤＢであってもよい。また、一般用語辞書ＤＢ６は、一部の一般化した専門用語を見出し語に含んでもよい。図２（Ｃ）に示すように、専門用語辞書ＤＢ４は、一般用語辞書ＤＢ６と同じ構造になっているが、収録する語が各々異なる。
【００１５】
＜端末８＞
図１に戻り、端末８は、ユーザＵが使用する端末である。端末８は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）や、タブレット端末等で構成することができる。図示していないが、端末８は、制御部、記憶部、表示部等を備える。
通信ネットワークＮは、文書解析装置１と、各種ＤＢ４〜６と、端末８との間のネットワークであり、例えば、インターネット回線等の通信網である。
【００１６】
＜文書解析処理＞
次に、文書解析装置１で行う処理について説明する。
図３は、本実施形態に係る文書解析装置１での文書解析処理を示すフローチャートである。
図４は、本実施形態に係る端末８での表示例を示す図である。
図５は、本実施形態に係る文書解析装置１で解析する対象文書３０の例を示す図である。
図６は、本実施形態に係る文書解析装置１での事前処理を示すフローチャートである。
図７は、本実施形態に係る文書解析装置１での事前処理を説明するための図である。
図８は、本実施形態に係る文書解析装置１でのスコア算出処理を示すフローチャートである。
図９は、本実施形態に係る文書解析装置１でのスコア算出処理及び評価対象文の並び替えを説明するための図である。
【００１７】
図３のステップＳ（以下、単に「Ｓ」という。）１０において、文書解析装置１の制御部１０（文書受付部１１）は、端末８から対象文書３０を受け付ける。
端末８は、文書解析装置１に接続することで、図４（Ａ）に示す文書入力画面８０を端末８の表示部に表示させる。そして、端末８のユーザＵは、文書入力部８０ａに、要約を出力したい対象文書３０を入力する。なお、対象文書３０がデータ化されている場合には、ボタン８０ｂを選択して、端末８内に保存されているデータ化された文書のデータ名を、データ名入力部８０ｃに指定してもよい。また、対象文書３０がインターネット上にある場合には、対象文書が掲載されたＷｅｂページのＵＲＩ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）を、データ名入力部８０ｃに指定してもよい。そして、対象文書３０を入力又は指定後に、ユーザＵがボタン８０ｄを選択することで、端末８の制御部は、対象文書３０を文書解析装置１に送信する。このように、ユーザＵが端末８を操作することで、文書解析装置１の制御部１０（文書受付部１１）は、端末８から対象文書３０を受け付けることができる。図５は、端末８から受け付けた対象文書３０の一例を示す。
【００１８】
図３に戻り、Ｓ１１において、制御部１０（事前処理部１２）は、対象文書３０に対して事前処理を行う。
ここで、事前処理について、図６に基づき説明する。
図６のＳ２０において、制御部１０は、対象文書３０から主要語を取得し、主要語リスト３５を作成する。ここで、主要語とは、例えば、図５に示す対象文書３０に含まれる文書タイトル３１と、冒頭文３２と、章節の見出し３３とのうち、少なくともいずれかに含まれる名詞をいう。これは、対象文書３０に関する主要（重要）な語は、文書タイトル３１や、冒頭文３２や、章節の見出し３３に含まれることが多いという経験則に基づく。
この例では、制御部１０は、図５に示す対象文書３０から、文書タイトル３１に含まれる名詞を、主要語として取得する。なお、図５では、文書タイトル３１に含まれる名詞を分かりやすくするために、下線を付している。そして、制御部１０は、取得した主要語を、主要語リスト３５に記憶させる。
図７（Ａ）に示す主要語リスト３５は、取得した主要語を記憶したものである。
【００１９】
図６に戻り、Ｓ２１において、制御部１０は、対象文書３０から名詞（語）を抽出し、名詞の重み係数ｆｎ（ｗｏｒｄ）を算出する。ここで抽出する名詞は、対象文書３０にある全ての名詞である。
具体的には、制御部１０は、図５に示す対象文書３０から全ての名詞（ｗｏｒｄ）を抽出する。制御部１０は、抽出した名詞を、名詞リスト４０に記憶させる。次に、制御部１０は、名詞ごとに、対象文書３０に含まれる数をカウントし、出現頻度ｆ（ｗｏｒｄ）として名詞リスト４０に記憶させる。そして、制御部１０は、名詞の重み係数ｆｎ（ｗｏｒｄ）を算出する。
名詞の重み係数ｆｎ（ｗｏｒｄ）は、Ｆをｆ（ｗｏｒｄ）の集合（ｆ（ｗｏｒｄ）∈Ｆ）として、次の式で算出できる。
【００２０】
【数１】
0006613644.tif 000002
これは、文書中の名詞の出現頻度の最大値に対する、対象とした名詞の出現頻度の割合に、１を加算した値を、その名詞の重み係数ｆｎ（ｗｏｒｄ）にしたものである。この式により、“ｗｏｒｄ”の重み係数ｆｎ（ｗｏｒｄ）は、１〜２の範囲で正規化した値になる。つまり、“ｗｏｒｄ”の出現頻度が高ければ、２に近づき、低ければ、１に近づく。
そして、制御部１０は、算出した名詞の重み係数を、その名詞に対応付けて名詞リスト４０に記憶させる。
図７（Ｂ）は、この処理で作成された名詞リスト４０を示す。
【００２１】
図６に戻り、Ｓ２２において、制御部１０は、対象文書３０を、処理単位の文である評価対象文に分割する。図７（Ｃ）は、評価対象文に分割した対象文書３０を示す。ここでは、評価対象文を段落にしているので、この処理によって、対象文書３０は、複数の文５１，５２，・・・５６，・・・に分割できる。なお、この例では、文書タイトル３１（図５参照）を含んでいないが、文書タイトル３１を含んでもよい。
その後、制御部１０は、本処理を終了し、図３に戻る。
【００２２】
図３のＳ１２において、制御部１０は、１つの評価対象文を取得する。
Ｓ１３において、制御部１０は、取得した評価対象文に関するスコア算出処理を行う。
ここで、スコア算出処理について、図８に基づき説明する。
図８のＳ３０において、制御部１０（文処理部１３、重要度算出部１４）は、取得したｊ番目の評価対象文の重要度スコアＰ（ｊ）を算出する。
ｊ番目の評価対象文の重要度スコアＰ（ｊ）は、ｊ番目の評価対象文における名詞の総出現数をＭ（ｊ）とし、主要語の重み係数をαとした場合に、以下の式で算出できる。
なお、主要語の重み係数αは、任意に設定してよい。以下の例では、主要語の重み係数αは、“ｗｏｒｄ”（名詞）が主要語であれば２とし、そうでなければ１とする。
【００２３】
【数２】
0006613644.tif 000003
これは、ｊ番目の評価対象文中の全ての名詞に対し、各名詞の重み係数に主要語の重み係数を掛けあわせ、その総和を名詞の総出現数で割った値を、ｊ番目の評価対象文の重要度スコアＰ（ｊ）にしたものである。
この式によれば、ｊ番目の評価対象文に含まれる出現頻度の高い名詞が主要語であれば、重要度スコアＰ（ｊ）は高い値になる。
なお、重要度スコアＰ（ｊ）の算出にあたって、名詞の総出現数をＭ（ｊ）で割っているのは、評価対象文の長短による差が出ないようにするためである。
【００２４】
Ｓ３１において、制御部１０（文処理部１３、簡単度算出部１５）は、取得したｊ番目の評価対象文の簡単度スコアＥ（ｊ）を算出する。
ここで、ｊ番目の評価対象文の簡単度スコアＥ（ｊ）の算出には、ｊ番目の評価対象文における漢字率ｋ（ｊ）と、連続名詞率ｎｃ（ｊ）と、専門用語辞書ＤＢ４での見出し語率ｅｒ（ｊ）と、専門語率ｔ（ｊ）と、専門用語辞書ＤＢ４の参照数の平均ｅａ（ｊ）とを使用する。
【００２５】
ｊ番目の評価対象文における漢字率ｋ（ｊ）は、ｊ番目の評価対象文の文字数に対する漢字数の割合である。これは、漢字が多い文ほど、難しい文であることによる。
ｊ番目の評価対象文の連続名詞率ｎｃ（ｊ）は、ｊ番目の評価対象文の名詞数に対する連続名詞数の割合である。ここで、連続名詞とは、「人工知能」（「人工」＋「知能」）等である。これは、連続名詞が多い文ほど、難しい文であることによる。
なお、漢字率ｋ（ｊ）と、連続名詞率ｎｃ（ｊ）とは、「柴崎秀子，日本語リーダビリティー公式の構築と測定ツールの開発，特定領域研究日本語コーパス平成２０年度公開ワークショップ研究成果報告会予稿集，pp.155-160，2009」の記載に基づくものである。
【００２６】
ｊ番目の評価対象文の専門用語辞書ＤＢ４での見出し語率ｅｒ（ｊ）は、形態素数に対する専門用語辞書ＤＢ４の見出し語数の割合である。これは、文に専門用語辞書ＤＢ４の見出し語の数が多く含まれるほど、難しい文であることによる。
ｊ番目の評価対象文の専門語率ｔ（ｊ）は、専門用語辞書ＤＢ４の見出し語数に対する、専門用語辞書ＤＢ４の見出し語に含まれ、かつ、一般用語辞書ＤＢ６の見出し語にない語の数である。これは、専門用語辞書ＤＢ４の見出し語に含まれ、かつ、一般用語辞書ＤＢ６の見出し語にない語である真の専門語が文に多く含まれるほど、難しい文であることによる。一般用語辞書ＤＢ６の見出し語であるものは、簡単であるとして、簡単度スコアの算出に組み入れないのは、一般用語辞書ＤＢ６の見出し語であるものを組み入れると、簡単度スコアＥ（ｊ）が高くなりすぎてしまうためである。
ｊ番目の評価対象文の専門用語辞書ＤＢ４の参照数の平均ｅａ（ｊ）は、真の専門語の数に対するその専門語の参照数の合計の割合である。これは、真の専門語の参照がされているほど、人々に認知されているため、簡単であることによる。
【００２７】
ここで、専門用語辞書ＤＢ４の参照数の平均ｅａを用いるのは、「岡田仁之，島田諭，福原知宏，佐藤哲司、“Ｗｅｂコンテンツの文章表現に関する一検討―単語親密度を用いた文章の親密度評価―”，第１回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム，2009」の記載から、認知されやすい語は、単語親密度が高いといわれ、親密度が高いほど難易度が低いと考えられることに基づくものである。そして、ここでは、認知されているか否かを、見出し語参照数ＤＢ５の参照数の多少により判断している。つまり、見出し語参照数ＤＢ５の参照数が多いほど、ユーザがよく調べる専門用語であり、ユーザから認知された語であると判断できる。
【００２８】
ｊ番目の評価対象文の簡単度スコアＥ（ｊ）は、次の式で算出できる。
【数３】
0006613644.tif 000004
これは、ｊ番目の評価対象文の漢字率ｋ（ｊ）と、連続名詞率ｎｃ（ｊ）と、専門用語辞書ＤＢ４での見出し語率ｅｒ（ｊ）と、専門語率ｔ（ｊ）とを、それぞれ「１」から引いた各値と、専門用語辞書ＤＢ４の参照数の平均ｅａ（ｊ）とを掛けあわせた値を、ｊ番目の評価対象文の簡単度スコアＥ（ｊ）にしたものである。
【００２９】
このように、文書解析装置１は、文の簡単度スコアを算出するものとして、見出し語参照数ＤＢ５の参照数を用いる。そのため、ユーザＵごとの利用履歴等を必要としないため、どのようなユーザＵであっても、この文書解析装置１を使用して文の簡単度合いを取得できる。また、文書解析装置１は、既にインターネット上にある資源である見出し語参照数ＤＢ５の参照数を用いて、文の簡単度合いを取得できる。
【００３０】
Ｓ３２において、制御部１０（文処理部１３、評価スコア算出部１６）は、取得したｊ番目の評価対象文の評価スコアＳｃｏｒｅ（ｊ）を算出する。
評価スコアＳｃｏｒｅ（ｊ）は、重要度スコアＰ（ｊ）と、簡単度スコアＥ（ｊ）とを用いて、次の式で算出できる。
【数４】
0006613644.tif 000005
これは、重要度スコアＰ（ｊ）と、簡単度スコアＥ（ｊ）とを掛けあわせた値を、ｊ番目の評価対象文の評価スコアＳｃｏｒｅ（ｊ）にしたものである。正規化された重要度スコアＰ（ｊ）と、簡単度スコアＥ（ｊ）とを掛けあわせることで、評価スコアＳｃｏｒｅ（ｊ）も、正規化された値になる。そして、評価スコアＳｃｏｒｅ（ｊ）は、重要かつ簡単な文であるほど、高い値に算出される。
その後、制御部１０は、本処理を終了し、図３に戻る。
【００３１】
図３に戻り、Ｓ１４において、制御部１０は、対象文書３０内の全ての評価対象文について処理したか否かを判断する。対象文書３０内の全ての評価対象文について処理した場合（Ｓ１４：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ１５に移す。他方、対象文書３０内の全ての評価対象文について処理をしていない場合（Ｓ１４：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ１５ａに移す。
Ｓ１５ａにおいて、制御部１０は、処理をしていない評価対象文を１つ取得する。その後、制御部１０は、処理をＳ１３に移し、取得した１つの評価対象文に関してスコア算出処理を行う。
他方、Ｓ１５において、制御部１０は、評価スコアの高い順に評価対象文を並び替える。
図９（Ａ）は、図３のＳ１３のスコア算出処理によって算出された各評価対象文の重要度スコアＰ（ｊ）を示す。同様に、図９（Ｂ）、（Ｃ）は、各評価対象文の簡単度スコアＥ（ｊ）と評価スコアＳｃｏｒｅ（ｊ）とを示す。そして、図９（Ｄ）は、評価スコアＳｃｏｒｅ（ｊ）の高い順に、評価対象文を並べ替えた例を示す。
【００３２】
図３に戻り、Ｓ１６において、制御部１０は、評価スコアの高い評価対象文を、端末８に対して出力する。その後、制御部１０は、本処理を終了する。
端末８では、図４（Ｂ）に示す処理結果画面８１の文出力部８１ａに、評価スコアが高い評価対象文が表示される。なお、ボタン８１ｂを選択することで、文出力部８１ａに、次に評価スコアが高い評価対象文を含めて評価スコアが高い評価対象文を表示してもよい。
【００３３】
このように、本実施形態によれば、文書解析装置１は、以下のような効果がある。
（１）重要度スコアと簡単度スコアとから文の評価スコアを算出するので、重要かつ簡単な文を、評価スコアによって判断できる。そして、評価スコアが高いものであるほど、その文は、重要かつ簡単な文であるという判断をすることができる。よって、客観的な指標を用いて文の重要かつ簡単な度合いを測ることができる。
（２）見出し語参照数ＤＢ５の参照数を用いて、簡単度スコアを算出するので、ユーザＵの利用状況に関係なく、適切なスコアが算出できる。そして、見出し語参照数ＤＢ５の参照数が多いほど、広く知られ認知されやすい語であるとして、簡単度スコアを高く算出できる。
【００３４】
（３）専門用語辞書ＤＢ４を使用して、文に専門用語を含むほど、その文は、難しい文であると判断して、文の簡単度スコアに重み付けをすることで、文の簡単度スコアを低く算出できる。
（４）専門用語辞書ＤＢ４の見出し語であり、かつ、一般用語辞書ＤＢ６の見出し語である語（名詞）を文に含む場合に、文の簡単度スコアの重みを低くする。そのような語は一般的な語であるので、専門語率を算出し、一般的な語による重みを低くすることで、簡単度スコアの値を、より精緻なものにできる。
【００３５】
（５）文書内の出現頻度が高い名詞を含むほど、その文は、重要度合いが高いものであると判断して、文の重要度スコアを高く算出できる。
（６）文の評価スコアに基づいて文を抽出する。よって、誰が利用しても文書から重要かつ簡単な文を抽出することができる。そして、評価スコアが高い文を抽出することにより、抽出された文は、重要かつ簡単な文であるため、例えば、要約文として使用できる。
【００３６】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。また、実施形態に記載した効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、実施形態に記載したものに限定されない。なお、上述した実施形態及び後述する変形形態は、適宜組み合わせて用いることもできるが、詳細な説明は省略する。
【００３７】
（変形形態）
（１）本実施形態では、評価する文の単位を、段落に含む文として説明したが、これに限定されない。評価する文の単位は、句点で区切られた一文であってもよいし、句点で区切られた複数の文であってもよい。また、評価する文の単位を、文書解析装置で予め決めたものとして説明したが、これに限定されない。例えば、端末から文の単位を受け付けてもよい。
（２）本実施形態では、主要語を、文書タイトル、冒頭文、見出しのうち少なくともいずれかに含む名詞として説明したが、これに限定されない。例えば、第１段落等であってもよい。
（３）本実施形態では、端末に評価スコアが高い文を出力するものとして説明したが、これに限定されない。評価スコアが高い文を、評価スコアと共に出力してもよい。
【００３８】
（４）本実施形態では、重要度スコアと、簡単度スコアの算出式を説明した。これは、一例であって、重要度や簡単度合いを算出可能な他の値を組み入れたり、一部の値を除外したりしてもよい。
（５）本実施形態では、全ての名詞の重み係数を算出するものとして説明したが、これに限定されない。例えば、名詞の出現頻度を算出した後に、出現頻度の最大値と比較して一定値以上のものに関してのみ重み係数を算出し、それ以外の名詞に関しては、重み係数を１にしてもよい。
【符号の説明】
【００３９】
１    文書解析装置
４    専門用語辞書ＤＢ
５    見出し語参照数ＤＢ
６    一般用語辞書ＤＢ
８    端末
１０  制御部
１２  事前処理部
１３  文処理部
１４  重要度算出部
１５  簡単度算出部
１６  評価スコア算出部
１７  文出力部
２０  記憶部
２１ａ  文書解析プログラム
３０  対象文書
３５  主要語リスト
４０  名詞リスト
１００  文書解析システム
【図１】
0006613644.tif 000006
【図２】
0006613644.tif 000007
【図３】
0006613644.tif 000008
【図４】
0006613644.tif 000009
【図５】
0006613644.tif 000010
【図６】
0006613644.tif 000011
【図７】
0006613644.tif 000012
【図８】
0006613644.tif 000013
【図９】
0006613644.tif 000014