(57)【要約】【課題】  文章の内容に基づき書き手の能力を客観的に評価する。【解決手段】  文章を受け付ける文章受付手段１１と、自然文を単語に分解する基準となる基準単位単語を規定した分析用辞書記憶手段１３と、複数の単語に自然文を分解する自然文分解手段１４と、自然文を分解して得られた複数の単語を記憶する分解単語記憶手段１５と、単語にかかわる数を文章についてのカウント値として取得するカウント値取得手段１６と、カウント値に基づき複数の分析値を生成する分析値生成手段１８と、基準分析値記憶手段１９から読み出した基準分析値と分析値とに基づき複数の乖離値を生成する乖離値生成手段２０と、基準指標値記憶手段２１から読み出した基準指標値に基づき、複数の乖離値同士の相対関係を比較する乖離値比較手段２２と、乖離値比較手段２２が行った比較結果を出力する出力手段２３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】
文を単語に分解する手段と、分解した単語毎に前記文に出現する出現回数を算定する手段と、当該出現回数が一定以上ある１ないし複数の単語をキーワードとして選択する手段と、当該選択したキーワードの数量に基づいて前記文の書き手を評価する手段とを備えたことを特徴とする文の書き手の能力評価システム。
【請求項２】
文を単語に分解する手段と、分解した単語毎に前記文に出現する出現回数を算定する手段と、当該出現回数が一定以上ある１ないし複数の単語をキーワードとして選択する手段と、当該選択したキーワードの数量に基づいて前記文の書き手を評価する手段とをコンピュータに実行させるための文の書き手の能力評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、客観的な数値的評価を行う能力評価システムおよび能力評価プログラムに係り、特に、文章を用いた能力評価システムおよび能力評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、特に企業における人の評価に際しては、特定のテーマに対して記述させた論文を個人の能力評価の材料とすることが多い。例えば、入社試験におけるエントリーシートの一項目として８００文字以上などの条件を付けて文章を書かせたり、社内での昇格試験に際して、事業部における戦略などを問う小論文を課したりしている。
【０００３】
これら特定のテーマに対して記述させた文章は、人事担当者や上級管理職などにより評価される。そして、これら評価者による評価は、特開２００２−４１７２６号公報にあるように、電子情報として管理され、必要に応じて閲覧などが可能なシステムに反映されることになるのが一般的である。
【０００４】
しかしながら、上述した特開２００２−４１７２６号公報にあるような一般的な情報管理システムでは、たとえ、複数人で評価を行い個人の主観を極力排除したとしても、所詮、文章の評価は人が行うものであり、評価の客観性を実現することは不可能である。
【０００５】
加えて、文章による評価を行うという手法は、上述したような人事関連だけに限られず、研修能力や営業能力などの判断を行う場面でも十分に採用され得るものであり、結果、それぞれの能力に応じた評価基準を確立しなければならない。また、市場動向が急激に変化する昨今の経済情勢の下では、求められる能力が容易に変化するものであり、それにともない、能力評価のための評価基準を変更することが当然に求められる。
【０００６】
そこで、人の能力を客観的に評価できるとともに、能力の評価基準を柔軟に変更できる新しい能力評価システムおよび能力評価プログラムの実現が望まれている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、かかる要請に鑑み、特定のテーマについて書かれた文章に基づき、書き手の能力を客観的に評価することができる能力評価システムおよび能力評価プログラムを提供することを目的とする。また、評価基準を柔軟に変更することにより多様な能力評価に対応できる能力評価システムおよび能力評価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】
【０００８】
上記目的を達成するため、請求項１に記載の発明では、自然文からなる文章を受け付ける文章受付手段と、当該自然文を単語に分解する基準となる基準単位単語を規定した分析用辞書記憶手段と、当該分析用辞書記憶手段を参照して、前記基準単位単語に相当する複数の単語に前記自然文を分解する自然文分解手段と、当該自然文分解手段が自然文を分解して得られた複数の単語を記憶する分解単語記憶手段と、当該分解単語記憶手段が記憶した複数の単語を参照し、少なくとも当該単語にかかわる数を前記文章についてのカウント値として取得するカウント値取得手段と、当該カウント値取得手段が取得したカウント値に基づき複数の分析値を生成する分析値生成手段と、当該分析値の基準分析値を記憶する基準分析値記憶手段と、当該基準分析値記憶手段から読み出した基準分析値と、生成された前記分析値と、に基づき当該基準分析値に対する当該分析値の乖離の程度を示す複数の乖離値を生成する乖離値生成手段と、当該複数の乖離値についての比較基準を記憶する基準指標値記憶手段と、当該基準指標値記憶手段から読み出した基準指標値に基づき、当該乖離値生成手段が生成した複数の前記乖離値同士の相対関係を比較する乖離値比較手段と、当該乖離値比較手段が行った比較結果を出力する出力手段と、を備える構成を採用する。
【０００９】
本発明によると、分解された複数の単語に基づき得られる、所定の基準分析値に対する乖離値を用いて乖離値同士の相対関係を比較するので、客観的に文章内容の評価を行うことができる。ひいては、複数の文章について、それぞれ比較結果を出力することにより、文章同士の相対評価も容易に行うことができる。
【００１０】
また、請求項２に記載の発明では、請求項１に記載の能力評価システムにおいて、前記乖離値比較手段は、前記乖離値生成手段が生成した複数の乖離値に基づき、乖離値相互の相対関係を表すパターン指標値を生成するパターン指標値生成手段と、前記基準指標値記憶手段から読み出した基準指標値と当該パターン指標値と、を比較するパターン比較手段と、を有し、前記出力手段は、当該パターン比較手段が行った比較結果を出力する構成を採用する。
【００１１】
本発明によると、乖離値の相対関係を表すパターン指標値を生成するので、より文章の持つあいまいさを加味した上で、文章のバランスについて的確な比較を行うことができる。
【００１２】
また、請求項３に記載の発明では、前記パターン指標値生成手段は、前記相対関係として、一の乖離値を基準として他の乖離値との差を用い、当該差の値に基づき各乖離値に対応するパターン指標値を生成する構成を採用する。
【００１３】
本発明によると、一の乖離値を基準として相対関係をみるので、乖離値の相対関係がより明瞭となる普遍化ができ、また、比較パターン数を少なくすることにより、マッチング処理の高速化が図れる。
【００１４】
また、請求項４に記載の発明では、請求項１乃至請求項３に記載の能力評価システムにおいて、前記分析用辞書記憶手段は、少なくとも単語の同義語もしくは類義語のいずれかを規定する比較用辞書記憶領域を備えるとともに、前記自然文分解手段が自然文を分解して得られた複数の単語の中から、キーワードを抽出するキーワード抽出手段と、当該キーワード抽出手段が抽出したキーワードを文章毎に比較し、前記比較用辞書記憶領域を参照して同義語または類義語の関係にあるか、もしくはキーワードが一致するか、の判断を行うキーワード比較手段と、備え、前記出力手段は、当該キーワード比較手段が行った当該判断の結果を出力する構成を採用する。
【００１５】
本発明によると、分解された複数の単語から抽出されたキーワードの同義語や類義語まで比較可能なので、単語の意味内容まで加味した精度の高い文章内容の比較評価を行うことができる。
【００１６】
また、請求項５に記載の発明では、請求項４に記載の能力評価システムにおいて、さらに、同義語または類義語の関係にあるか、あるいは、一致すると前記キーワード比較手段が判断したキーワードについて、前記分析値に基づき文章毎の使用頻度を比較するキーワード使用頻度比較手段を備え、前記出力手段は、当該キーワード使用頻度比較手段が得た判断結果を出力する構成を採用する。
【００１７】
本発明によると、キーワードの文章中で使用された頻度に基づく比較を行うので、文章中における書き手の単語の位置づけまでを含めた評価を実現する。
【００１８】
また、請求項６に記載の発明では、請求項１乃至請求項５に記載の能力評価システムにおいて、前記乖離値生成手段が生成した複数の乖離値に基づき複数の顕在能力評価値を生成する顕在能力評価値生成手段を備え、前記出力手段は、当該顕在能力評価値を出力する構成を採用する。
【００１９】
本発明によると、乖離値に基づき顕在能力評価値を生成、出力するので、より具体的な客観評価を実現できる能力評価システムを提供できる。
【００２０】
また、請求項７に記載の発明では、情報の受付手段と、情報の記憶手段と、これら各手段の動作を制御する処理手段と、を備え、当該記憶手段が、文章を構成する自然文を単語に分解する基準となる基準単位単語を規定した分析用辞書記憶手段と、当該自然文を分解して得られた複数の単語を記憶する分解単語記憶手段と、当該文章に対応する分析値の基準分析値を記憶する基準分析値記憶手段と、当該分析値に基づき得られる乖離値についての比較基準を記憶する基準指標値記憶手段と、を有する能力評価システムにおいて、実行される能力評価プログラムを採用する。
【００２１】
そして、当該プログラムは、前記処理手段に、前記受付手段を介して自然文からなる文章を受け付けるステップと、前記分析用辞書記憶手段を参照して、前記基準単位単語に相当する複数の単語に前記自然文を分解するとともに、自然文を分解して得られた複数の単語を前記分解単語記憶手段に記憶するステップと、当該分解単語記憶手段が記憶した複数の単語を参照し、少なくとも当該単語にかかわる数をカウント値として取得するステップと、当該カウント値に基づき複数の前記分析値を生成するステップと、生成した分析値と前記基準分析値記憶手段が記憶する基準分析値とに基づき、当該基準分析値に対する乖離の程度を示す複数の乖離値を生成するステップと、前記基準指標値記憶手段から読み出した基準指標値に基づき、生成した複数の前記乖離値同士の相対関係を比較するステップと、当該相対関係についての比較結果を出力するステップと、を実行させる。
【００２２】
本発明によると、分解された複数の単語に基づき得られる、所定の基準分析値に対する乖離値を用いて乖離値同士の相対関係を比較するので、客観的に文章内容の評価を行うことができる。ひいては、複数の文章について、それぞれ比較結果を出力することにより、文章同士の相対評価も容易に行うことができる。
【００２３】
また、請求項８に記載の発明では、請求項７に記載のプログラムにおいて、前記処理手段に、前記乖離値同士の相対関係を比較するステップとして、複数の前記乖離値に基づき、乖離値相互の相対関係を表すパターン指標値を生成するステップと、当該生成したパターン指標値と、前記基準指標値記憶手段から読み出した基準指標値とを比較するステップと、を実行させる。
【００２４】
本発明によると、乖離値の相対関係を表すパターン指標値を生成するので、より文章の持つあいまいさを加味した上で、文章のバランスについて的確な比較を行うことができる。
【００２５】
また、請求項９に記載の発明では、請求項８に記載の能力評価プログラムにおいて、前記処理手段に、前記相対関係として、一の乖離値を基準として他の乖離値との差を算出し、当該差の値に基づき各乖離値に対応するパターン指標値を生成するステップを実行させる。
【００２６】
本発明によると、一の乖離値を基準として相対関係をみるので、乖離値の相対関係がより明確となる普遍化ができ、また、比較パターン数を少なくすることにより、マッチング処理の高速化が図れる。
【００２７】
また、請求項１０に記載の発明では、請求項７乃至請求項９に記載の能力評価プログラムにおいて、前記分析用辞書記憶手段は、少なくとも単語の同義語もしくは類義語のいずれかを規定する比較用辞書記憶領域を備えるものであって、前記処理手段に、前記自然文を分解して得られた複数の単語の中から、キーワードを抽出するステップと、当該キーワードを文章毎に比較し、前記比較用辞書記憶領域を参照して同義語または類義語の関係にあるか、もしくはキーワードが一致するか、の判断を行うステップと、当該判断の結果を出力するステップと、を実行させる。
【００２８】
本発明によると、分解された複数の単語から抽出されたキーワードの同義語や類義語まで比較可能なので、単語の意味内容まで加味した精度の高い文章内容の評価を行うことができる。
【００２９】
また、請求項１１に記載の発明では、請求項１０に記載の能力評価プログラムおいて、さらに、同義語または類義語の関係にあるか、あるいは、一致すると前記キーワード比較手段が判断したキーワードについて、前記分析値に基づき文章毎の使用頻度を比較するステップと、当該使用頻度の比較結果を出力するステップと、を実行させる。
【００３０】
本発明によると、キーワードの文章中で使用された頻度に基づく比較を行うので、文章中における書き手の単語の位置づけまでを含めた評価を実現する。
【００３１】
また、請求項１２に記載の発明では、請求項７乃至請求項１１に記載の能力評価プログラムにおいて、前記処理手段に、前記複数の乖離値に基づき複数の顕在能力評価値を生成するステップと、当該顕在能力評価値を出力するステップと、を実行させる。
【００３２】
本発明によると、乖離値に基づき顕在能力評価値を生成、出力するので、より具体的な客観評価を実現できる能力評価プログラムを提供できる。
【発明の効果】
【００３３】
本発明は、以上のように構成され機能するので、これによると、請求項１に記載の発明では、分解された複数の単語に基づき得られる、所定の基準分析値に対する乖離値を用いて乖離値同士の相対関係を比較するので、客観的に文章内容の評価を行うことができる。ひいては、複数の文章について、それぞれ比較結果を出力することにより、文章同士の相対評価も容易に行うことができる。
【００３４】
また、請求項２に記載の発明では、乖離値の相対関係を表すパターン指標値を生成するので（絶対的な数値比較よりも）、より文章の持つあいまいさを加味した上で、文章のバランスについて的確な比較を行うことができる。
【００３５】
また、請求項３に記載の発明では、一の乖離値を基準として相対関係をみるので、乖離値の相対関係がより明瞭となる普遍化ができ、また、比較パターン数を少なくすることにより、マッチング処理の高速化が図れる。
【００３６】
また、請求項４に記載の発明では、分解された複数の単語から抽出されたキーワードの同義語や類義語まで比較可能なので、単語の意味内容まで加味した精度の高い文章内容の比較評価を行うことができる。
【００３７】
また、請求項５に記載の発明では、キーワードの文章中で使用された頻度に基づく比較を行うので、文章中における書き手の単語の位置づけまでを含めた評価を実現する。
【００３８】
また、請求項６に記載の発明では、乖離値に基づき顕在能力評価値を生成、出力するので、より具体的な客観評価を実現できる能力評価システムを提供できる。
【００３９】
また、請求項７に記載の発明では、分解された複数の単語に基づき得られる、所定の基準分析値に対する乖離値を用いて乖離値同士の相対関係を比較するので、客観的に文章内容の評価を行うことができる。ひいては、複数の文章について、それぞれ比較結果を出力することにより、文章同士の相対評価も容易に行うことができる。
【００４０】
また、請求項８に記載の発明では、乖離値の相対関係を表すパターン指標値を生成するので、より文章の持つあいまいさを加味した上で、文章のバランスについて的確な比較を行うことができる。
【００４１】
また、請求項９に記載の発明では、一の乖離値を基準として相対関係をみるので、乖離値の相対関係がより明確となる普遍化ができ、また、比較パターン数を少なくすることにより、マッチング処理の高速化が図れる。
【００４２】
また、請求項１０に記載の発明では、分解された複数の単語から抽出されたキーワードの同義語や類義語まで比較可能なので、単語の意味内容まで加味した精度の高い文章内容の評価を行うことができる。
【００４３】
また、請求項１１に記載の発明では、キーワードの文章中で使用された頻度に基づく比較を行うので、文章中における書き手の単語の位置づけまでを含めた評価を実現する。
【００４４】
また、請求項１２に記載の発明では、乖離値に基づき顕在能力評価値を生成、出力するので、より具体的な客観評価を実現できる能力評価プログラムを提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４５】
本発明にかかる能力評価を行う際の基礎となる、文章についての言語分析は、所定の一テーマについて書かれた文章を評価することを主眼におくものであり、発明者による長年の研究・分析の結果から得られた経験的、統計的事実に基づく言語分析手法を能力評価手法に取り入れ、新しい能力評価システムおよび能力評価プログラムを具現化するものである。
【００４６】
発明者の研究によると、論文や社説など、各ジャンルにおいて一つのテーマを論じる文章として優秀と判断される文章を、５０文章、１００文章、５０００文章と分析を進め、文章に含まれる単語の出現回数に着目したところ、出現回数が多い単語は書き手の論旨の中心を表すキーワードとなっていることと、多くの単語が一回しか使用されないことが判明した。
【００４７】
例えば、文章中に１００の単語が用いられている場合、出現回数の多い、論旨の本質を示す中心となるキーワードはおよそ５つに過ぎず、およそ８０の単語は一度だけ用いられているだけである。各ジャンル毎に比較すれば数値上で多少の差異は生じるが、このキーワードの文章に含まれる比率自体は、一のテーマを論じる文章である限り、同一のジャンルであれば６００文字の文章でも、２０００文字の文章でも基本的には変わりがないことも分析結果として得られている。
【００４８】
さらに、単語の出現回数について言及すると、極論として、すべての単語が一度だけしか用いられないと、文章としては、とりとめのない言葉の羅列に過ぎず、論旨が浮かび上がってこないものとなる。一方、すべてが同じ単語となってしまっては、文章として成立しないということになる。すなわち、一つのテーマを効果的に相手に伝えるためには、単語の使用則として、繰り返し用いられる単語が一定量あり、加えて、一度しか使われない単語がその周辺をとりまくように存在する必要があるというイメージが成立する。なお、出てきた単語数（重複を含む）を、出てきた単語の種類数で割った値（単語重複率）は、論文の場合は１．４２、小説では２．０１となるという分析結果も得られている。
【００４９】
上述した観点から、ある一定以上の割合で用いられるキーワードの割合を分析すると、例えば上述した１００の単語が用いられている場合で説明すると、キーワードの数が５を超えてさらに多い場合には、主張しようとする事柄が多くなり、それぞれの論点の説明に十分な論証がおこなわれていない傾向が強い。逆に、キーワードの数が５を満たさず、さらに少ない場合には、主張すべき事柄への内容の集約が不足し、論旨を展開するにあたっての組み立てが不十分な傾向が強い。
【００５０】
他方、一度しか用いられていない単語群が８０％を超えると、主張に対する論証として展開する方向が散漫となり、文章としての明確な方向性が表現しきれない傾向が強くなる。
【００５１】
以上説明したように、単語の重複という観点から見ると、文章の優劣は絶対量ではなくバランスであり、理想的な比率という基準で判断できるという知見を発明者は得ている。ここで、優秀な文章とは、文意が明確で、その論証が過不足なく行われており、押しつけや曖昧さがない文章を想定している。
【００５２】
このバランスという観点からの分析についてみると、品詞などの単語の属性の観点から見ても同様の結果を得いる。例えば、名詞、形容詞、動詞、助動詞などの一般的な品詞区分で考えてみると容易に理解できる。名詞は、主語や目的語として用いられるが、自然文として、主語がなければ、動作主体がわからず意味不明となるし、目的語がなければ、動作対象などがわからず、同じく意味不明となる。また、形容詞などが少なければ、第三者に問題の状況やそれをとりまく環境などの詳細なイメージを十分に伝えられないし、逆に多すぎては、与えられる情報が氾濫して読み手に伝えたいイメージがぼやけてしまう可能性が高い。そして、極論すると、動詞がないということは、自然文としての述語が存在しないことになり、少なくとも、主語に応じた比率で存在しなければ文章が成立しない。
【００５３】
単語の属性という観点からの分析を行ったことにより、属性の観点からもバランス良く用いられているか否かを、文章としての優劣を評価する基準とできるという知見を発明者は得ることができた。なお、本発明では、後述するように一般的な国文法の品詞種類とは異なる分析区分を採用しているが、この分析区分は、わかりやすい文章表現、文章構成という見地から重要となる、使用単語のバランスから文章を評価するという観点に基づき、どのような単語の属性を抽出すると、適切な数値評価ができる分析値が得られるかという分析実験を繰り返して、経験的かつ統計的に得られた区分である。
【００５４】
さらに、上述したキーワードについて、より詳細に研究すると、文章中に二度以上用いられている単語は、上述したように全単語群の２０％前後となるが、これらは文章の中心となっている単語群と、これを補足する単語群とからなる。統計的には、全単語群の５％前後が中心を表すキーワード群となり、全単語群の１５％前後がこのキーワード群を説明する単語群となる。
【００５５】
また、１つの文章中で、書き手が無意識のうちに、重要な単語群とそうでない単語群を区別する傾向にあり、加えて、よく使われる単語の出現回数や、文意と直接関係のない単語群の存在する割合などに、書き手の能力が色濃く反映されることが判明した。したがって、１つの文章に用いられた単語群には、封じ込められた書き手の想いが表れるし、また、単語群の使い方から、読み手に対して自らが意図したとおりに伝えられるかという面での表現能力、説得能力、論理構成能力なども窺い知れることになる。
【００５６】
そして、この結果に基づくさらなる発明者の研究・分析により、単純なキーワードの数と他の単語の数とのバランスだけでなく、キーワードの使用頻度の観点から文章単位で分析することにより、文章の性質の段階的な評価、例えば、趣旨がよくまとまっている文章である、何かに固執している文章である、意味が分からない文章である、というそれぞれの段階を、分析結果から得られる数値の違いで評価することが可能であることがわかった。
【００５７】
特に、文章を普通名詞、固有名詞、動詞、形容詞という品詞区分の単語に着目して分解し、出現回数が最も高い単語を抽出し、文章毎にこの出現回数をすべての単語の出現回数の和で除した比率（以下、出現比率という）を比較してみると、文章の趣旨がまとまっていると思われる文章では、出現比率が概ね２．２〜２．７となり、何かに固執している文章では、出現比率が概ね３．５以上となり、意味のわからない文章では、出現比率が概ね１．５以下になるということがわかった。検証として社説について分析してみると、出現比率は３前後となった。また、優劣取り混ぜた文章について無差別に検証してみると、サンプル数を増やすにつれて平均が３に集約する傾向が表れてきた。
【００５８】
ゆえに、文章のわかりやすさをバランスの面からみると、他人に特定の意味や意義を伝達するために文章を用いる場合、その内容について述べた文章の出現回数が最も高い単語の出現比率が３前後となるのが最も伝わりやすいといえ、この現象は、ある意味、日本語文化を示すものといえると推論できる。
【００５９】
以上の分析・研究の結果に基づく言語分析を基礎とする能力評価を実現するための能力評価システムおよび能力評価プログラムについて、以下に実施形態を説明するが、これらの実施形態は本発明の一例を説明するに過ぎず、本発明の権利範囲を限定するものではない。また、説明において特記しなくとも、各手段は、当然に当業者として代替することができる手段を含むものとする。
【００６０】
〔第１実施形態〕
【００６１】
本発明にかかる能力評価システム１は、文章を用いて分析・評価を行うものであるが、大きく分けて３つの分析方法を具現化する。その分析方法とは、基準能力を備える所定のグループサンプルから求めた基準分析値に対する比較を行う基準分析方法、優秀だと誰もが認める文章をサンプルとして求めた基準分析値に対する比較を行う絶対分析方法、および、絶対分析で取得した基準分析値を用いて分析対象となる文章を相互比較する比較分析方法である。いずれの方法を実現するにせよ、所定の評価基準値に基づき、文章の分析・評価を行う手順を採用することになる。このような分析・評価を行う本発明の一実施形態を図１乃至図６に基づき説明する。
【００６２】
本実施形態では、特に、人材採用にあたって応募者の持っている能力を客観評価する一手段として、企業が設定した課題について応募者に論述させることにより得た文章を分析することにより、戦略遂行能力の有無を判断する材料を取得するために、能力評価システムおよび能力評価プログラムを用いる。なお、この場合に採用される分析方法は、基準分析方法や比較分析方法が想定される。
【００６３】
［能力評価システムの構成］
【００６４】
図１は、本発明に係る能力評価システム１のシステム構成を示す機能ブロック図である。図１に示したように、能力評価システム１は、自然文からなる文章を受け付ける文章受付手段１１と、当該自然文を単語に分解する基準となる基準単位単語を規定した分析用辞書記憶手段１３と、分析用辞書記憶手段１３を参照して、前記基準単位単語に相当する複数の単語に前記自然文を分解する自然文分解手段１４と、自然文分解手段１４が自然文を分解して得られた複数の単語を記憶する分解単語記憶手段１５と、分解単語記憶手段１５が記憶した複数の単語を参照し、少なくとも当該単語にかかわる数を前記文章についてのカウント値として取得するカウント値取得手段１６と、カウント値取得手段１６が取得したカウント値に基づき複数の分析値を生成する分析値生成手段１８と、当該分析値の基準分析値を記憶する基準分析値記憶手段１９と、基準分析値記憶手段１９から読み出した基準分析値と、生成された前記分析値と、に基づき当該基準分析値に対する当該分析値の乖離の程度を示す複数の乖離値を生成する乖離値生成手段２０と、当該複数の乖離値についての比較基準を記憶する基準指標値記憶手段２１と、基準指標値記憶手段２１から読み出した基準指標値に基づき、乖離値生成手段２０が生成した複数の前記乖離値同士の相対関係を比較する乖離値比較手段２２と、乖離値比較手段２２が行った比較結果を出力する出力手段２３と、を主たる構成として備える。
【００６５】
そして、さらに、図１に示したとおり、能力評価システム１は、自然文分解手段１４が自然文を分解して得られた複数の単語の中から、キーワードを抽出するキーワード抽出手段２４と、キーワード抽出手段２４が抽出したキーワードを文章毎に比較し、分析用辞書記憶手段１３が備える、少なくとも単語の同義語もしくは類義語のいずれかを規定する前記比較用辞書記憶領域を参照して同義語または類義語の関係にあるか、もしくはキーワードが一致するか、の判断を行うキーワード比較手段２６と、同義語または類義語の関係にあるか、あるいは、一致するとキーワード比較手段２６が判断したキーワードについて、前記分析値に基づき文章毎の使用頻度を比較するキーワード使用頻度比較手段２７と、乖離値生成手段２０が生成した複数の乖離値に基づき複数の顕在能力評価値を生成する顕在能力評価値生成手段２８と、を備える。
【００６６】
また、図２は、本発明にかかる能力評価システム１を実現するための概略的なシステム構成図である。図２に示したように、システム全体としては、情報の入力手段３１、情報の表示手段３２、情報の記憶手段３３、外部装置との通信手段３４、印刷手段３５、およびこれら各手段の動作を制御する処理手段３６とを有する構成を採用する。
【００６７】
図２において、入力手段３１は、キーボードやスキャナなどの情報を入力するための手段である。表示手段３２は、液晶ディスプレイやＣＲＴなどの情報を表示するための手段である。通信手段３４は、モデム、ＴＡ、ルータなど、外部装置との間で情報を受信し、送信するための手段である。印刷手段３５は、電子情報を紙媒体などに出力して提供する手段であり、例えば、プリンタなどが該当する。なお、説明の容易のため、図２においてこれら入力手段３１、表示手段３２、通信手段３４の数をそれぞれ一としたが、これに限らるものではない。
【００６８】
そして、記憶手段３３は、プログラムやデータの格納領域を提供するとともに、プログラムの展開領域を提供する手段である。例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＤＤなどの主記憶装置、補助記憶装置が挙げられる。ここで、図２に示したように、記憶手段３３は、所定の記憶領域に文章記憶手段１２と、分析用辞書記憶手段１３と、分解単語記憶手段１５と、パラメータ記憶手段１７と、基準分析値記憶手段１９と、基準指標値記憶手段２１と、キーワード関連情報記憶手段２５を含むものであり、各記憶手段の概要は以下のとおりである。
【００６９】
文章記憶手段１２は、分析対象となる自然文を格納するための記憶領域を提供する。分析用辞書記憶手段１３は、後述する分析用の辞書を格納するための記憶領域を提供する。分解単語記憶手段１５は、後述する分析結果を格納するための記憶領域を提供する。パラメータ記憶手段１７は、図１に示したカウント値記憶領域１７ａ、分析値記憶領域１７ｂ、乖離値記憶領域１７ｃ、パターン指標値記憶領域１７ｄ、パターン比較結果記憶領域１７ｅ、顕在能力評価値記憶領域１７ｆなど、分析に用いるための基礎データとなる数値や、演算結果として得られる数値などのパラメータを格納するための記憶領域を提供する。ここで、パラメータ記憶手段１７は、これら各記憶領域を備えることにより、カウント値記憶手段、分析値記憶手段、乖離値記憶手段、パターン指標値記憶手段、パターン比較結果記憶手段、顕在能力評価値記憶手段としても機能するものである。基準分析値記憶手段１９は、各文章の分析値を算出する際の基準となる基準分析値を格納するための記憶領域を提供する。基準指標値記憶手段２１は、各文章から得られた乖離値を比較する際の比較基準を記憶する記憶領域を提供する。キーワード関連情報記憶手段２５は、図１に示した、基準キーワード記憶領域２５ａ、キーワード抽出結果記憶領域２５ｂ、判断結果記憶領域２５ｃなどの、キーワードを抽出、比較判断した結果を格納するための記憶領域を提供する。
【００７０】
なお、説明の容易のため、図２において記憶手段３３の数を一つとしたが、これに限られるものではなく、物理的に複数の記憶媒体から記憶手段が構成されるようにして、分散的に情報を記憶できるシステムとしてもよいことはいうまでもない。
【００７１】
処理手段３６は、ＣＰＵなどの演算処理手段であり、上述した各種機器を制御する手段である。なお、説明の容易のため、図２において処理手段３６の数を一としたが、これに限られるものではなく、物理的に複数の演算処理手段を用いて並列的に制御を行う構成としてもよい。また、処理手段３６が仮想計算機などを介して、中間コード形式で提供されたプログラムを解釈、実行して処理を実現する構成としてもよい。
【００７２】
以下、図１に示した能力評価システム１を構成する各手段につき詳述する。
【００７３】
まず、図１における、文章受付手段１１、自然文分解手段１４、カウント値取得手段１６、分析値生成手段１８、基準分析値記憶手段１９、乖離値生成手段２０、乖離値比較手段２２、キーワード抽出手段２４、キーワード比較手段２６、キーワード使用頻度比較手段２７、顕在能力評価値生成手段２８、および出力手段２３は、能力評価システム１の処理手段３６が所定のプログラムを実行することにより、実現され、その機能を発揮するプロセスである。なお、それらのプログラムは、通常、記憶手段３３の所定の記憶領域に格納され、必要に応じて処理手段３６が読み出し、メモリなどの記憶手段３３のプログラム展開領域で実行され、各種機能を呈する。
【００７４】
ここで、文章受付手段１１は、記載内容を評価する分析対象である文章を受け付ける手段である。ただし、文章受付手段１１が受け付ける分析対象の単位は、処理の効率を考えて分析対象となる複数の自然文からなる文章を想定するものであるが、これに限られるものではない。例えば、設定した課題についての回答をアンケート形式などで収集した場合などは、回答として書かれた文章が一自然文単位となる場合があり得る。
【００７５】
また、文章受付手段１１は、入力手段３１を介して直接入力される情報を受け付けるという受け渡し形態に限られるものではない。例えば、能力評価システム１の外部から、通信手段３４を介してテキスト形式などで自然文の電子情報を受け付けるようにしてもよいし、書き換え可能なＭＯやＣＤ−ＲＷなどの記録媒体などを介して受け付けるようにしてもよい。加えて、記憶手段３３の他の記憶領域に格納されている文書データなどから分析対象を受け付ける形態を用いてもよい。
【００７６】
そして、文章受付手段１１は、処理手段３６の制御下で、受け付けた文章を文章記憶手段１２に格納する機能も備える。これにより、能力評価システム１は、分析対象となる文章を受け付けた後、即座に分析するシーケンスを実行しなければならないという制約を受けることはなく、所定の数の文章を受け付けてから、任意のタイミングで分析するシーケンスを実行できる。
【００７７】
ここで、文章記憶手段１２は、前述したように、記憶手段３３の所定の領域に自然文を格納する手段であるが、その格納形態は、文章という単位で複数の自然文を格納するものに限られない。例えば、分析単位である文章との関連付けを維持しながら、一の自然文を独立したかたちで格納してもよいし、文章単位、自然文単位が混在したかたちで格納してもよい。ただし、複数の文章を分析処理し、比較するために、文章に固有の識別情報を付して、分析対象となる自然文をその識別情報に関連付けて記憶する手法を採用する。ここで付した識別情報は、後述する分析値、乖離値、パターン指標値、抽出されるキーワード、キーワードに関連する判断結果、顕在能力評価値などの情報とも関連付け、文章毎の能力評価情報の管理を実現する。
【００７８】
分析用辞書記憶手段１３は、文章受付手段１１が受け付けた自然文を単語に分解する際に参照する、基準となる基準単位単語を規定した分析用辞書として機能する手段である。具体的には、分析用辞書記憶手段１３は分析単位となる基準単位単語を記憶する記憶手段であり、加えて、基準単位単語の属性に応じた分析区分を当該基準単位単語に付与し、相互に関連付けて記憶する記憶手段である。
【００７９】
ここで、基準単位単語の属性とは、一般的に単語の性質や特徴などをいい、例えば品詞の種類や意味に応じた分類などから判断される。そして、分析区分は、後述する評価値を、複数の観点から分析したものと意味づけるために複数生成される分析値を導出できるように、属性を考慮して定められる。
【００８０】
以下、分析用辞書記憶手段１３に格納される辞書について、図３に基づき説明する。図３は、分析用辞書記憶手段１３のデータ構造の一例を示す模式的構造図である。
【００８１】
図３に示したように、分析用辞書記憶手段１３は、複数の独立した辞書から構成され、詳細には、体言辞書、用言辞書、接続詞辞書、助詞辞書、助動詞辞書、とともに、単語の語意の分析を念頭に、類義語・同義語辞書を備える。ここで、本実施形態では、類義語・同義語辞書の双方を備えたが、少なくとも単語の同義語もしくは類義語のいずれかを規定する比較用辞書を備えることにより、単語の完全一致を判断するのみの分析よりも高レベルの分析を可能にできる。
【００８２】
そして、分析用辞書記憶手段１３は、上述した辞書以外に、分解に適した自然文、文節、単語レベルに修正することを主目的として、活用辞書、削除記号辞書、表記辞書、句点識別辞書などを備える。各辞書は、データベースとして構成され、所定の記憶領域に格納されるが、上述した基準単位単語を格納する体言辞書、用言辞書などは、分析区分に関連付けて基準単位単語を格納する際に、単語に付与された分析区分が利用され、関連付けられることになる。
【００８３】
ここで、分析用辞書記憶手段１３の各辞書記憶領域に格納される基準単位単語が関連付けられる分析区分は、分解後の分析内容に応じて定められるものであり、本発明では、一般的な国文法をそのまま用いず、独自のアレンジを施した分析区分を採用する。
【００８４】
分析区分の具体例を表１および表２に示す。表１および表２に示したように、本実施形態では、分析用辞書記憶手段１３に格納される基準単位単語の分析区分に階層構造を採用する。詳細には、表１は、第１階層が体言に区分される部分の詳細な階層構造を示した表であり、表２は、第１階層が用言と付属語に区分される部分の詳細な階層構造を示した表である。
【００８５】
表１および表２に示したように、基準単位単語は、第１階層として、体言、用言、付属語の３つの区分に分けらる。それぞれ第１階層内での区分を表す第１階層区分コードとして０１，０２，０３というコードが付与される。
【００８６】
また、第２階層は、第１階層の体言、用言、付属語の下位区分という位置づけになる。具体的には、第１階層の体言は、普通名詞、固有名詞、代名詞、数詞、接続詞、連体詞、感動詞に分けられる。第１階層の用言は、動詞、形容詞に分けらる。第１階層の付属語は、助動詞、助詞、連語に分けられる。第２階層のそれぞれの区分には、第２階層内での区分を表す第２階層区分コードとして、０１から１３までのコードが付与される。
【００８７】
第３階層では、表１および表２に示したように、第２階層内での一区分が、属性に応じてさらに下位区分に細分化される。代表的な例では、普通名詞は、普通名詞、成語、季語、時期、その他の区分に分けられ、第３階層区分コードとして、０１，０２，０３，０４，０９というコードが付与される。また、固有名詞は、人名、社名、地名、国名、元号、歴史用語、その他の区分に分けられ、第３階層区分コードとして、０１，０２，０３，０４，０５，０６，０９というコードが付与される。この第３階層の区分については、表１および表２に記載した構造となっており、上述した以外の区分および区分コードについては説明を省略する。なお、本実施形態における区分コードにより分析区分を特定する方式として、第３階層の分析区分を示す場合には、少なくとも第２階層区分コードとセットにして第３階層区分コードを用いる。
【００８８】
そして、表１および表２に示したように、本実施形態では、上述した分析区分に加え、基準単位単語の属性に鑑みて定められた抽出区分を規定する。ここで、抽出区分は、一括して抽出すべき分析区分の単語を特定するために設けられた便宜的な区分であり、第２階層区分の所定の区分に応じて、ａ，ｂ，ｃの３つの区分が指定されている。例えば、キーワードとして分解した単語を選別する際に、区分ａと区分ｂに該当する単語を抽出する際のインデックスとして用いる。
【００８９】
なお、これらの分析区分の階層構造データは、分解後に、分析区分に基づくカウントが行われる際の利便性を考慮して、記憶手段の所定の領域に、分析用辞書記憶手段１３に格納される基準単位単語に関連付けられる分析区分を規定するデータとして格納される。格納の形態は、例えば、データベース構造などを採用し、各辞書の分析区分の階層構造に応じて、階層区分と分析区分コードとの対応付けを規定するとともに、高速検索のための検索インデックスとして抽出区分との対応付けも規定する。
【表１】
2008071368.tif 000003
【表２】
2008071368.tif 000004
【００９０】
ここで、区分ａは、内容を修飾または補足する単語群をまとめた区分を意味する。区分ｂは、内容を具体的に示す単語群をまとめた区分を意味する。区分ｃは、その単語だけでは意味をなさない単語群をまとめた区分を意味する。
【００９１】
以上説明した分析区分と関連付けられた基準単位単語を格納する各辞書およびその他の辞書について詳述する。
【００９２】
体言辞書記憶領域は、一般的な国文法では普通名詞、固有名詞、代名詞、数詞（主に単位など）、副詞、連体詞、感動詞に分類される基準単位単語を格納する。ここで、本発明に特徴的なことは、一般的な国文法では体言に分類される接続詞について、独立したかたちで接続詞辞書を設けていることと、連語を体言辞書に登録していることである。
【００９３】
これは、接続詞辞書が、実際に文章表現内容の分析を行う際に高い頻度で利用されることに鑑み、体言辞書に含めず独立させて設ける構成を採用したものであり、自然文を分解して単語にする際に用いることとは離れて、異なる言語分析を行う構成を付加的に備えた場合などを想定し、文章表現内容の分析に兼用しやすいようにしたものである。また、連語も二つ以上の単語が結合してはいるが、ひとまとまりの観念を表す語であるので、体言辞書に格納している。
【００９４】
用言辞書記憶領域は、一般的な国文法では動詞、形容詞に分類される基準単位単語を格納し、同様に、助詞辞書記憶領域は、助詞に分類される基準単位単語を、助動詞記憶領域は、助動詞に分類される基準単位単語をそれぞれ格納する。
【００９５】
また、活用辞書記憶領域は、一般的な国文法では動詞、形容詞に分類される基準単位単語の活用として語尾変化のパターンなどを格納しており、自然文の分解に際して、その単語が用言であるか否かを認定する際に用言辞書と併用される。
【００９６】
句点識別辞書記憶領域は、自然文の末尾を認識するために、句点（。）を格納する。ただし、必要に応じて、句点識別辞書記憶領域は、さらに、読点（、）や疑問符（？）、感嘆符（！）などを格納してもよい。
【００９７】
表記辞書記憶領域は、電子文書などで特殊記号に分類される自然文中の記号を変換するために、変換元情報と変換先情報を関連付けて格納する。例えば、百分率記号（％）と「パーセント」という単語、ドル記号（＄）と「ドル」という単語、円（￥）と「円」または「エン」などを関連付けて格納する。
【００９８】
削除記号辞書記憶領域は、分解や分析に関係しない記号で、削除しても問題がない記号を格納する。例えば、文章中で見出しなどに使う「○」「●」「◎」「§」「※」などの記号が挙げられる。
【００９９】
類義語・同義語辞書記憶領域は、後述するキーワードの語意を考慮した比較分析を行うために用いられる比較用辞書記憶領域であり、同義語や類義語の関係にある単語を相互に関連付けて格納する。
【０１００】
感想単語辞書記憶領域は、自然文を単語に分解する段階では使用しないが、後述する中心キーワード比率や中心補完単語比率などの分析値を生成する際に必要となる感想単語を格納する。詳細には、感想単語辞書記憶領域は、本発明独自の区分として、感想単語という分析用の特別区分を設け、これに該当する単語の数を差し引いた分析値を生成する処理を行うために、その感想単語に該当する基準単位単語を格納し、一致判断の際の参照辞書とする辞書記憶領域である。
【０１０１】
ここで、感想単語に該当するのは、「私は…と思う」と表現される場合の、「私」「思う」など、自然文制作者の主観的な感想として位置づけられる、主体を自分として述べるときに用いられる単語である。例えば、感想名詞に該当する単語として、「自ら」「自分」「私」「僕」「当社」「我社」など、感想動詞に該当する単語として、「思う」「できる」「対する」「考える」「感じる」などが挙げられる。
【０１０２】
なお、本実施形態では、体言辞書記憶領域、用言辞書記憶領域、接続詞辞書記憶領域、など、概ね分析区分と一致する構成として、自然文を単語に分解する際の参照の高速化を図れるようにしたが、これに限られるものではない。例えば、分析区分と対応付けられ、自然文の分解に際して基準単位単語として参照する分析手順を実現できるものであれば、独立した単語群を形成するように格納されたデータベース構造に代えて、単語がその分析区分や品詞種別に基づきまとめられることなく混在したデータベース構造を採用してもよい。
【０１０３】
また、必ずしも単一の分析用辞書記憶手段１３が、図３に示したように、複数の辞書を統括して記憶する構成に限られるものではなく、複数の記憶手段から分析用辞書記憶手段１３が構成され、複数にグループ化された辞書群を分散して記憶する構成を採用してもよい。また、辞書も上述した機能別の辞書を複数備える構成に限るものではなく、例えば、用言辞書と活用辞書を統合した複合機能を果たす辞書を構成要素としてもよい。
【０１０４】
続いて、自然文分解手段１４は、分析用辞書記憶手段１３に格納されている基準単位単語を参照して一致を判別し、基準単位単語に相当する複数の単語に自然文を分解する手段である。具体的には、自然文分解手段１４は、句点識別辞書記憶領域を参照しながら、文章記憶手段１２に格納された分析対象となる自然文をセンテンス単位で読み出し、読み出した自然文について、所定の文字数単位で自然文の先頭から順番に文字列を抜き出し、分析用辞書記憶手段１３の体言辞書記憶領域、用言辞書記憶領域、接続詞辞書記憶領域など、所定の順序で各辞書を参照し、辞書内に格納された基準単位単語と比較して分解される単位となる単語を特定することにより単語に分解する手段として機能する。
【０１０５】
また、自然文分解手段１４は、複数の単語に自然文を分解するに際し、分解した単語に分析区分を関連付ける手段としても機能する。具体的には、分析用辞書記憶手段１３に格納される基準単位単語に関連付けられた分析区分を、分解した単語に関連付けるべき分析区分として用いることにより、分解した単語の属性に応じた分析区分を付与する手段として機能する。
【０１０６】
加えて、自然文分解手段１４は、自然文を分解した結果である単語群を分解単語記憶手段１５に格納する。ここで、分解された単語の格納の形態は、分解すべき単語として抽出したことに誤りがないことが確定した単語を順次格納する形態としてもよいし、自然文単位で分解処理が完了する毎にまとめて分解結果を格納する形態を採用してもよい。
【０１０７】
なお、自然文分解手段１４が実現する、文章記憶手段１２に格納された自然文を単語に分解するプロセスは、上述の態様に限られるものではなく、少なくとも単語とそれに応じた分析区分を関連付けて分解格納することができるものであれば足りる。
【０１０８】
分解単語記憶手段１５は、前述したように、自然文分解手段１４が自然文を複数の単語に分解して得られた単語を記憶する手段であるが、自然文を分解して得られた単語と、その単語の属性に応じた分析区分とを関連付けて記憶する。ここで、分解された単語は、前述したような分析対象となる文章に固有の識別情報などを用いて、文章毎に独立したかたちで記憶される。
【０１０９】
分解単語記憶手段１５の単語の記憶形態は、自然文の先頭側から順に分解した単語を格納し、その単語に該当する分析区分のフラグを立てる形態や、単語と分析区分に対応した区分コードとを対応付けて格納する形態、分析区分毎に分けて単語を格納する形態などを採り得る。また、分解した単語の中に、同一の単語が複数含まれている場合は、重複させて格納してもよいし、その単語に重複数を関連付けて格納することにより重複させないようにしてもよい。
【０１１０】
なお、分解単語記憶手段１５は、自然文分解手段１４が自然文を分解して取得した単語群などの、直接的な一次的結果を記憶する機能に限定されるものではない。分析対象毎に、対応する追加的な結果、例えば、一次的結果として得られた単語に、後述する同頻度数データやキーワードと認定されたことを示す識別フラグなどの二次的結果を関連付けて記憶する機能を付加してもよい。
【０１１１】
カウント値取得手段１６は、分解単語記憶手段１５が記憶した複数の単語を参照し、少なくとも分解した前記単語にかかわる数を前記文章についてのカウント値として取得し、取得したカウント値をパラメータ記憶手段１７のカウント値記憶領域１７ａに格納する手段である。ここで、「少なくとも」としたのは、自然文分解手段１４が直接的に分解した単語数のみをカウントするのではなく、後述するように文字数や自然文の数（以下、センテンス数と称する）をカウントする手段としても機能し得るからである。
【０１１２】
具体的には、カウント値取得手段１６は、上述したような形態で分解単語記憶手段１５が格納する分解された単語群に基づき、単語に関連付けられた分析区分を検索インデックスとするなどしながら単語の数をカウントし、そのカウント値を取得する。
【０１１３】
カウント値記憶領域１７ａへのカウント値の記憶形態の一例として、図４にカウント値データベースのデータ構造図を示す。図４の各数値は、設定された課題に対して論述した文章を分析対象とした場合に取得されるカウント値を表す。
【０１１４】
ここで、分解単語記憶手段１５に格納された単語群に基づくカウント値の例としては、第１階層区分、第２階層区分、第３階層区分など、各区分が付与された単語の総数を区分毎にカウントしたカウント値が挙げられる。図４に示したカウント値として得られるデータ項目のうち、第１階層区分の体言（第１階層区分コード０１）に該当する単語の数をカウントして得られた体言数、同様に、用言（第１階層区分コード０２）に該当する単語の数をカウントして得られた用言数、付属語（第１階層区分コード０３）に該当する単語の数をカウントして得られた付属語数などがこれに該当する。
【０１１５】
ただし、カウント値取得手段１６が取得するカウント値は、単に特定の分析区分に該当する単語の総数に限られるものではない。例えば、その分析区分に該当する単語でも、重複する同一単語はひとまとまり（一つ）としてカウントして求められる単語の種類数（以下、出現単語数と称する）が挙げられる。なお、ひとまとまりとしてカウントする手法としては、すでにカウント済みの単語と一致を判別し、一致する場合にはカウントをスキップなどして、空カウントととするなどの手法を採用する。
【０１１６】
また、本実施形態では、カウント値取得手段１６は、分析区分という枠内に該当する単語のみをカウント対象とするものではなく、その分析区分をまたがって単語数をカウントしてもよい。
【０１１７】
例えば、分析対象となる文章中に出現した回数（以下、この出現回数を頻度数と称する）が同じである単語の数をカウントして求められる頻度数が同じ単語の数（以下、同頻度数と称する）、さらには、頻度数が一である単語（分析対象文章中で一度しか出現していない単語）の数（以下、１頻度単語数と称する）、などをカウント値としてカウント値取得手段１６が取得する態様も採り得る。
【０１１８】
さらに、カウント値取得手段１６は、単語の数のカウント値だけでなく、必要に応じて、分解単語記憶手段１５のみならず、文章記憶手段１２なども参照し、対象となる自然文の総文字数や、センテンス数、各分析区分に該当する単語の文字数を合計した数、などについてもカウントし、そのカウント値を取得する。また、後述する分析値生成手段１８により生成された分析値などに基づく再カウントなども、必要に応じて行う。
【０１１９】
加えて、カウント値記憶領域１７ａには、分解した単語の数をカウントして得られたカウント数から直接得られるカウント値のみならず、場合によっては、演算処理などを施して間接的に得られるカウント値をも記憶する構成としてもよい。
【０１２０】
そして、上述したように、分析区分に着目して単語の数をカウントしたカウント値を格納したのと同様に、それ以外のカウント値についても、パラメータ記憶手段１７に設けられたカウント値記憶領域１７ａに格納する。
【０１２１】
なお、図４に示したカウント値のうち、キーワード数や感想単語数は、所定のカウント値の処理がおこなわれた後、分析処理を挟んで、再度、必要に応じてカウントされるカウント値であり、詳細は後述する。
【０１２２】
分析値生成手段１８は、カウント値取得手段１６が取得したカウント値に基づき複数の分析値を生成する手段であるとともに、パラメータ記憶手段１７の分析値記憶領域１７ｂに対して、算出した分析値を格納する手段としても機能する。具体的には、分析値生成手段１８は、パラメータ記憶手段１７のカウント値記憶領域１７ａに格納された各種カウント値を用いて分析値を生成する。また、分析値の生成にあたっては、分析値生成手段１８は、記憶手段３３の所定の領域に設けられた不図示の分析値算出則記憶領域に格納された分析値算出則を参照して算出する。
【０１２３】
ここで、本実施形態における分析値とは、カウント値に基づき生成された値をいうが、カウント値を加工して得られた二次的な数値を用いて生成された値のみに限られるものではなく、カウント値記憶領域１７ａに格納されたカウント値をそのまま用いて生成された値も含む。
【０１２４】
さらに、分析値は、上述した単語の数に基づくカウント値のみにより算出されなければならないものではなく、総文字数やセンテンス数などに基づくカウント値と、単語の数に基づくカウント値との双方を用いて生成されるものであってもよいことはいうまでもない。
【０１２５】
本発明にかかる分析値の代表的なものを表３に示す。表３には、人の能力を文章の内容に基づき評価する際の判断項目となる判断基準能力を表す分析項目内容、分析項目内容に対応する分析値、および、その分析値の算出則を記している。
【０１２６】
表３に示したように、文章の評価、書き手の能力評価の一要素として、例えば、文章整備力なら総頻度比率を評価指標の基礎データとして用いることができる。また、その算出則は総頻度数を計算文字数で除すというものである。なお、算出則に用いられる各要素の詳細は後述する。
【表３】
2008071368.tif 000005
【０１２７】
ここで、表３の分析項目内容に記載した各能力に対応付けられた分析値は、発明者の長年の研究および分析から得られた経験に基づき、文章の内容を評価する際の各能力を数値評価するに適していると認定されたものである。付言すれば、表３に示したように、単語の品詞属性等に基づく分析区分毎に、当該単語に連関するカウント数を用いて普遍化した比率が分析値の主流を占めるが、センテンスに連関するカウント数を用いて普遍化した比率も分析値となる。分析値として得られた数値を絶対比較しても、その能力に関する他の文章との優劣を判断することが可能である。なお、表３に示した分析値および分析値算出則は一例であり、それ以外の観点から算出される分析値を用いた評価を行う場合でも、好適に本発明を用いることができることはいうまでもない。
【０１２８】
そして、本実施形態においては、表３に示したような分析値算出則記憶領域への分析値算出則の格納形態としては、プログラム関数もしくはモジュールの演算機能のかたちで記憶手段３３に格納される構成を採用しており、分析値生成手段１８が記憶手段３３の所定の記憶領域に格納されたプログラム関数またはモジュールを利用して分析値を生成するという方式を採る。
【０１２９】
ただし、分析値算出則の格納は、上述したように、関数として繰り返し用いることができるようにサブルーチン的に格納する形態に限られるものではなく、シーケンス制御の手順として、重複して逐次規定され格納される形態であってもよい。
【０１３０】
ゆえに、分析値生成手段１８は、詳細には、カウント値記憶領域１７ａと記憶手段３３に設けられた不図示の分析値算出則記憶領域とを参照し、カウント値記憶領域１７ａから読み出したカウント値と、分析値算出則記憶領域から読み出した分析値算出則と、に基づき、分析値を生成する手段として機能する。
【０１３１】
続いて、分析値生成手段１８により生成される分析値について詳述する。上述したように、分析値には、カウント値記憶領域１７ａに格納されたカウント値をそのまま用いて生成された分析値と、表３に示した分析値などのように、カウント値を加工して得られた二次的な数値を用いて生成された分析値がある。なお、表３においては分析値算出則の要素となっている計算文字数なども、カウント値に基づく分析値と位置づけてよい。
【０１３２】
まず、直接的にカウント値を用いて得られる分析値としては、表３に示された総頻度数、除数詞名詞数やセンテンス用言率などが挙げられる。具体的には、総頻度数は、分析対象となる複数の自然文に含まれる分析区分の内、抽出区分ａおよびｂに該当する分析区分毎の単語の数をカウントして得られた総和をいう。また、除数詞名詞数は、第２階層区分が普通名詞、固有名詞、代名詞に該当する単語の数の総和から数詞に該当する単語の数を差し引いた単語数をいう。そして、センテンス用言率は、用言数をセンテンス数で除した数値をいう。
【０１３３】
ここで、本実施形態において、総頻度数をすべての単語の数にせず、抽出区分ａ，ｂに限ったのは、経験則から、抽出区分ｃに該当する単語の数を除外して分析を行うことにより、専門家が経験的によい文章であると判断した場合の人的分析評価に沿った、数値分析評価が得られると判明したからである。
【０１３４】
一方、カウント値を加工して得られた二次的な数値を用いて生成される分析値としては、総頻度比率、体言率、などの比率または率で表される、計算文字数でカウント値等を除して求められる分析値や、中心キーワード比率、中心補完単語比率、中心１頻度単語比率、第１単語頻度比率、第２単語頻度比率、第３単語重複率のように、カウント値を用いて算出したパラメータを計算文字数で除した分析値などが挙げられる。
【０１３５】
ここでいう計算文字数は、例えば固有名詞の文字数の多寡（外国の地名などの有無）や、対象となる文章自体の多寡など、物理的または表面的な要素により分析値が大きく影響を受けることがないように導入したパラメータであり、本発明に特徴的な概念である。
【０１３６】
本実施形態における計算文字数の算出則は、（計算文字数）＝（分析対象となる文章の総文字数）×（総頻度数）／（総頻度数でカウントされた分析区分に該当する単語の文字数の総和）である。ゆえに、比率を算出する際の分母となるため文字数と称したが、単語の数である総頻度数と、文字数から得られた無次元係数とから得られる頻度数とを用いて、分析値を生成しているものであり、これにより、文字量の影響を極力排除せんとするものである。
【０１３７】
より具体的には、冗長でわかりにくい文章と簡明で短い文章とを比較した際に、その文字量により左右されにくい分析値を得ることができるようにするため、単語の数に対して文字数に基づく補正をかけ、分析値の普遍化を実現する普遍化パラメータとして上述の計算文字数を選択したものである。
【０１３８】
また、中心キーワード比率、中心補完単語比率、中心１頻度単語比率などは、分解した単語のうちキーワードと認定される単語数が重要なパラメータとなる。
【０１３９】
先にも触れたが、キーワードとは、同頻度件数を同頻度のパターン数で除した同頻度比率が０．７以下の単語とされる。ここで、同頻度件数とは、特定の出現回数につき、その出現回数が同じである単語の種類数をいう。例えば、出現回数が４回の単語が３種類あったら、頻度数が４の同頻度件数は３とされる。また、同頻度のパターン数とは、同頻度と認定された単語群の数をいい、具体的には、出現回数が同じである単語群がいくつできるかをカウントしたものである。例えば、出現回数が１回の単語群、出現回数が２回の単語群、出現回数が３回の単語群、出現回数が４回の単語群、出現回数が６回の単語群、出現回数が１２回の単語群がある場合には、同頻度のパターン数は６となる。このとき、頻度数が４の単語群については、前述したように同頻度件数が３であるので、同頻度比率が０．５となり、キーワードとして認定されることになる。なお、参考までに、優秀な文章とされる社説のうちの１つについて分析した結果をあげると、頻度数１２が同頻度件数１件、頻度数６が同頻度件数１件、頻度数４が同頻度件数３件、頻度数３が同頻度件数５件、頻度数２が同頻度件数１８件、頻度数１が同頻度件数１７８件、となり、頻度数１２、頻度数６、頻度数４までに該当する単語群がキーワードとして認定された。
【０１４０】
このキーワード認定のために、分析値生成手段１８は、分解された単語もしくは単語群がキーワードに該当するか否かを、カウント値記憶領域１７ａに格納された各カウント値に基づき算出した同頻度比率が０．７以上か否かにより判断する機能も備える。このとき、その判断結果に基づき、キーワードに該当する単語数（以下、キーワード数と称する）をカウント値取得手段１６がカウントし、さらに、そのカウント値に基づき、分析値生成手段１８が分析値を生成する。
【０１４１】
具体的には、以上説明したキーワードに該当する単語数に基づき生成される分析値が、補完単語数であり、キーワード数から、前述した一頻度単語数を差し引いた数値をいう。
【０１４２】
さらに、分析値生成手段１８は、キーワードに該当すると判断したキーワード群や補完単語に該当すると判断した補完単語群の中に、感想単語が存在するか否かを判断する機能を備える。具体的には、前述した分析用辞書記憶手段１３に格納されている感想単語辞書記憶領域を参照して、その感想単語として記憶されている基準単位単語との一致をみることにより判断する。
【０１４３】
分析値生成手段１８は、この感想単語の認定に基づき、中心キーワード数として、キーワード数から感想単語数を差し引いた数値を分析値として生成する。また、中心補完単語数として、補完単語数から感想単語を差し引いた数値を分析値として生成する。さらに、中心一頻度単語数として、一頻度単語に該当する単語から感想単語を差し引いた数値を分析値として生成する。その上で、分析値生成手段１８は、これら、中心キーワード数、中心補完単語数、中心一頻度単語数をそれぞれ計算文字数で除して、中心キーワード比率、中心補完単語比率、中心１頻度単語比率を生成し、分析値として分析値記憶領域１７ｂに格納する。
【０１４４】
ただし、本実施形態におけるキーワードの認定方法として、上述した同頻度件数を同頻度のパターン数で除したものを同頻度比率としたが、キーワードの概念は、前述したように、ある一定回数以上の出現頻度で使用されている単語というものであり、この区別を行うための指標の一例として上述の同頻度比率を用いた構成を採用したものである。したがって、キーワードを認定するための基準となる頻度を定められるものであれば、これに限られるものではなく、キーワードを認定するための出現頻度のしきい値として、例えば、同頻度件数を総同頻度件数で除した値を同頻度比率として用いてもよい。
【０１４５】
他の分析値としては、第１単語頻度比率、第２単語頻度比率、第３単語重複率が挙げられる。ここで、第１単語、第２単語、第３単語、第４単語は、カウント値取得手段１６が取得したカウント値に基づき、頻度数（出現回数）の多い単語を上位から４つ抽出して特定する。ゆえに、それぞれの単語の頻度数は、第１単語数、第２単語数、第３単語数、第４単語数、として取り扱われ、各々を計算文字数で除した値が第１単語頻度比率、第２単語頻度比率、第３単語頻度比率、第４単語頻度比率という分析値になる。また、第３単語重複率とは、第１単語、第２単語、第３単語とされた単語について、その種類数の和をとり、３で除した値をいう。
【０１４６】
そして、各分析値は、表３に示したように分析対象の文章の内容を表す数値となる。具体的には、文章整備力を表す数値として総頻度比率が、語彙力を表す数値として除数詞名詞率が、テーマ設定力を表す数値として中心キーワード比率が、  テーマ説明力を表す数値として中心補完単語比率が、テーマ補足力を表す数値として中心１頻度単語比率が、単語構成力を表す数値として出現単語比率が、センテンス構成力を表す数値としてセンテンス比率が、センテンス主張力を表す数値としてセンテンス頻度平均値が、主張力を表す数値として第１単語頻度比率が、  主張補足力を表す数値として第２単語頻度比率が、主張構成力を表す数値として第３単語重複率が、論理展開力を表す数値として同頻度数比率が、論理強制力を表す数値として単語回帰値が、行動表現力を表す数値としてセンテンス用言率が採用される。
【０１４７】
ここで、センテンス頻度平均値とは、各センテンスの区分ｂに該当する単語について、その単語重量値の総和をとり、そのセンテンス毎に得られた単語重量値の総和をさらに合計した値を、センテンス数で除した値である。ここでいう単語重量値は、単語の頻度比率であり、出現回数（頻度数）を計算文字数で除したものである。
【０１４８】
また、回帰値とはデータ分布を一つの直線に表したときの傾きを示す値であるが、単語回帰値の本来の意義は、すべての単語の頻度比率を分布図に表したときの直線の傾きをいう。ただし、本実施形態では、近似的に傾きを取得する構成を採用している。具体的には、縦軸のパラメータとして理想値を用い、横軸のパラメータとして分析対象文章の分析値をとり、理想値と合致する場合には４５度の傾きをなす分布直線を想定する。そして、単語の頻度比率としては、第２単語頻度比率を第１単語頻度比率で除した値、第３単語頻度比率を第１単語頻度比率で除した値、第４単語頻度比率を第１単語頻度比率で除した値の総計３つの値を用いて、これらのパラメータを用いて傾きを求める。なお、第１単語頻度比率で除したのは、回帰値を得るための傾きを単調増加する直線に近似できるようにするためである。
【０１４９】
詳細には、縦軸には、平均値±標準偏差の範囲に入ったときの値から算出された再平均値を用いて算出した理想値をとるとともに、横軸には、各分析対象文章の現実値をとり、これら理想値と現実値の３対のデータから最小自乗法により傾きを算出する。ここで、最小自乗法による算出には、公知のプログラム関数などを用いる。また、単語回帰値の傾きが表す傾向としては、傾きが４５度よりもなだらかな場合には、冗長であいまいな表現となっており、４５度より急な場合には命令張の断定的な表現となっているということが、経験的に得られている。
【０１５０】
基準分析値記憶手段１９は、文章に基づき得られる分析値の基準となる基準分析値を記憶する手段であり、文章についての言語分析・能力評価に先だって、評価基準となる数値評価基準分析値を設定する機能を果たす。
【０１５１】
具体的には、比較分析を行う場合には、基準分析値記憶手段１９は、優秀だと各ジャンルで認められる文章をサンプルとして求めた基準分析値を記憶する。この場合の基準分析値は、数百から数千のサンプルを分析し、その分析値の平均を基準分析値とする。これは、文章を分析するという本質から考えると、基準分析値が、日本語という文化を反映したものであることが望ましいといえるからであり、前述したバランスという観点から、日本の文化として集束する値を求めて基準分析値とするものである。したがって、比較分析の場合には、社説などの優秀な表現技法を実践する文章から基準分析値を求め、それを用い、これらの優秀な文章から得られた基準分析値を事前に基準分析値記憶手段１９に記憶させておく構成とする。
【０１５２】
一方、基準分析を行う場合には、例えば、人材を確保したい部署における優秀なスタッフに設定された課題について論述してもらった文章を用い、これを基準となるグループサンプルとして分析値を求め、平均値を基準分析値とする。基準分析の場合には、このグループサンプルとして得られた基準分析値を基準分析値記憶手段１９が記憶するので、企業の社風や部署の特性などを色濃く反映した基準分析値が規定されることになる。
【０１５３】
付言すれば、比較分析または基準分析を行う場合の基準分析値の取得に際しても、上述した文章受付手段１１、分析用辞書記憶手段１３、自然文分解手段１４、分解単語記憶手段１５、カウント値取得手段１６、分析値生成手段１８を用いることにより、好適に分析値が得られ、処理手段３６により、その分析値の平均値を取得することができる。
【０１５４】
ただし、ここで採用される平均値は、例えば、処理手段３６が所定のプログラムに基づき実現する不図示の基準分析値生成手段により、複数の文章毎に生成された複数の分析値を用いて標準偏差を算出し、算出した標準偏差を用いて再度分析値をフィルタリングして抽出した分析値集団の平均値などが好適である。また、前述した分析値生成手段１８が、複数種類の分析値を生成する場合には、不図示の基準分析値生成手段は、その種類毎に生成された分析値を用いて基準分析値を生成する。
【０１５５】
なお、不図示の基準分析値生成手段が基準分析値を生成する際のフィルタリングとは、分析対象となる文章毎に生成された各分析値を用いて、複数の分析値について平均値と標準偏差を算出し、その上で、（平均値）±（標準偏差）の範囲に入っていない分析値を除外し、再度、平均値を求める（以下、再平均値と称する）。この再平均値を基準分析値、すなわち理想値として位置づけ、文章の分析を行う際の数値基準として用いる手順を採用することがより好ましい。
【０１５６】
ただし、本発明においては、分析対象が文章という個人差が大きくなりやすいものを分析対象としているため、標準偏差を用いてばらつきの度合いが大きい標本を削除することにより、外乱的な要素を排除した評価基準を得る構成を採用してもよい。もっとも、多少の外乱的な要素を含む基準としても良い場合には、直接的に複数の分析値から得られる平均値を、上述したような数値操作を行うことなく、基準分析値としてもよい。
【０１５７】
なお、上述したような基準分析値生成にあたっての基準分析値算出則は、記憶手段３３の所定の領域に設けられた不図示の基準分析値算出則記憶領域に、プログラム関数またはモジュールなどのかたちで格納されるものである。
【０１５８】
乖離値生成手段２０は、基準分析値記憶手段１９から読み出した基準分析値と分析値生成手段１８が生成した分析値とに基づき、読み出した基準分析値に対する分析値の乖離の程度を示す乖離値を生成する手段である。
【０１５９】
ここで、乖離値を算出するための算出則を次式（１）に示す。この算出則は、プログラム関数やモジュールなどのかたちで、前述した分析値算出則や基準分析値算出則と同様に、記憶手段３３の所定の領域に設けられた不図示の乖離値算出則記憶領域に格納される。
【０１６０】
式（１）において、Ａを補正係数、Ｂを段階係数、Ｃを分散係数と称する。図５に、前述した基準分析値とともに、各係数値を格納したデータベースのデータ構造の一例を示す。ここで、図５に示したデータベースは、比較分析を行う場合の基準分析値となる再平均値と、基準分析を行う場合の基準分析値とを両方格納し、さらに、職種毎の基準分析で用いる基準分析値となる再平均値を複数備える構成を採用する。また、このデータベースは、基準分析値記憶手段１９であるとともに、上述した乖離値算出用の係数を記憶する所定の係数記憶領域として機能するものである。
【数１】
2008071368.tif 000006
【０１６１】
なお、本実施形態においては、これらの補正係数を基準分析値と関連付けて基準分析値記憶手段１９が格納する構成としたが、係数毎に必要に応じて処理手段３６が乖離値生成手段２０の一機能として算出する構成としてもよいし、基準分析値と分けて各係数値を記憶手段３３の所定の領域に格納する構成としてもよい。その構成に応じて、既に格納された係数を用いて乖離値生成手段２０が乖離値を生成する場合には、基準分析値記憶手段１９から読み出した基準分析値から算出した係数を用いることで、間接的に基準分析値に基づくかたちで乖離値を生成することになるし、一連の処理シーケンスとして乖離値生成手段２０が係数を算出するとともに、算出した係数を用いて乖離値を生成する場合には、処理シーケンス全体から見ると直接的に基準分析値に基づき乖離値を生成することになる。
【０１６２】
以下に、各係数の意義とともに、各係数の算出手順について参考までに説明する。まず、補正係数Ａは、分析値毎に桁数異なるため、分析値を指標として用いる際に値を揃えて普遍化しやすいように、分析値を修正する係数である。式（１）において、原則として分析値に補正係数Ａを乗じた値が、１付近を中央値とするように補正係数Ａを定める。ゆえに、この補正係数Ａは、基準分析値で１を除すという手順で得られるものであり、基準分析値に基づく乖離値の生成を行う処理の根幹をなす。例えば、図５において、総頻度比率の基準分析値である再平均値で１を除した商が、総頻度比率の補正係数Ａとなる。具体的には、０．７４４５である場合、この０．７４４５で１を除した商の１．３４３１が補正係数Ａとなる。
【０１６３】
また、段階係数Ｂは、乖離値が、満点が最適という評価概念ではなく、理想値に近いと最適という評価概念に基づくものであるという性質に鑑み、乖離の程度を分析結果として見たときに、評価数値の整数部分の数で把握しやすいように、算出結果を修正する係数である。本実施形態では、段階係数Ｂを５に設定している。
【０１６４】
具体的には、本発明で用いる乖離値は、基準となる値に対して、どの程度乖離しているかという程度を表すものである。したがって、例えば０を基準とした場合を考えると、＋５であっても、−５であっても、乖離の程度は同じとなる。この場合では、０で表される「ほどほど」のところが最も良いとしたときの、その最善値からの離れ具合を示す段階を５としたものといえ、評価の内容によっては、３段階、１０段階などのほうが感覚的に分かりやすい、または、評価結果を利用しやすい場合があるので、固定値にせず、任意に採り得る係数としている。このため、段階係数Ｂは、処理手段３６による算出結果で得るのではなく、事前に所定の記憶領域に格納される構成を採用する。
【０１６５】
そして、分散係数Ｃは、乖離値の乖離の程度を示すことになる幅を修正するものである。単に補正係数Ａをかけて分析値の桁数を揃えただけでは、数値の変化の幅が普遍化されていないので、乖離値毎の相対比較を行う場合には不適である。このために用いられるのが、式（１）における分散係数Ｃである。
【０１６６】
本実施形態では、分散係数Ｃを、基準分析値を求める際に算出可能な標準偏差として、乖離値の普遍化を図っている。上述した基準分析値の規定の仕方に応じて、再平均値を算出した際のデータについて、各分析値とその再平均値を用いて算出した標準偏差を用いてもよいし、単なる平均値から求めた標準偏差を用いてもよい。
【０１６７】
ここで、乖離値生成手段２０は、生成した乖離値を、パラメータ記憶手段１７に設けられた乖離値記憶領域１７ｃに格納する機能も備える。ゆえに、乖離値生成手段２０は、詳細には、分析値記憶領域１７ｂと、記憶手段３３に設けられた不図示の乖離値算出則記憶領域、および所定の係数記憶領域とを参照し、分析値記憶領域１７ｂから読み出した分析値と、乖離値算出則記憶領域から読み出した前述した式（１）で表される乖離値算出則、および係数記憶領域から読み出した基準分析値に基づき規定された係数と、に基づき、乖離値を生成する手段として機能する。そして、この係数に基づき乖離値を生成することにより、間接的にではあるが基準分析値に基づき乖離値を生成する手段として機能する。
【０１６８】
具体的には、処理手段３６が、乖離値を生成する際に、特に、式（１）において、この補正係数Ａと分析値の積から１を引くことにより、０を基準とした乖離の程度を示す数値とし、段階係数Ｂを乗じることにより、この乖離の程度を分析結果として見たときに、認識しやすいように修正し、この分散係数Ｃで除することにより、算出結果が標準偏差に対する比率という意義を与えて、乖離値の最大値と最小値の幅を相対比較の可能なスケールに修正することにより、乖離値生成手段２０が実現され、乖離値が生成される。
【０１６９】
このような乖離値を用いて評価する手法を採用したのは、理解しやすい文章の場合には、分析値が特定の一の値に集束するという経験的に得られた傾向に基づくものである。なお、参考として、図６に、乖離値生成手段２０が、生成した乖離値を格納する乖離値記憶領域１７ｃの一形態として、乖離値を格納するデータベースのデータ構造図を示す。
【０１７０】
また、乖離値の段階係数Ｂによる乖離値の変動幅の設定は、求められる評価のばらつきに応じた段階評価を踏まえて設定されるものであり、事前に設定されるものであってもよいし、分析途中で、能力評価システム１が入力手段３１などを介して何段階評価を行うかを受け付ける構成としてもよい。
【０１７１】
次に、基準指標値記憶手段２１は、前述した乖離値生成手段２０が生成した複数の乖離値についての比較基準を記憶する手段であり、文章の内容を示すパラメータである乖離値を評価する基準を設定する機能を果たす。
【０１７２】
ここで、詳細は詳述するが、比較基準は、文章の評価に際し、複数の優秀な人材を書き手として得られたパターン指標値を平均して得られた指標値から得られる基準指標値を用いる場合、あるいは、一人の優秀な人材を書き手として得られたパターン指標値から得られる基準指標値を用いる場合などがある。基準指標値記憶手段２１は、原則として、これらの基準指標値を事前に基準指標値記憶手段２１に記憶する。
【０１７３】
また、本実施形態においては、文章に基づく分析ゆえ、厳密に小数点以下の細かい桁までの一致を判断しても、文章比較として適切な結果を得られないことに鑑み、日本語特有の表現の多様性に起因する数値のばらつき、いうなれば文章の表現の幅からくる「ゆらぎ」を加味して比較できるように乖離値の相対比較により得られるパターンを、比較・評価する基準としている。このため、必要とされる能力を備える場合に、その論述した文章が示す各乖離値の理想的なパターンを意味する指標値を基準指標値として位置づけており、さらには、乖離値をその意義に基づきグループ化した場合のパターンを示すパターン指標値を用いる構成としている。また、相対比較を取り入れることにより、表現技術の優劣に、他の能力が埋没しないように担保することもできる。
【０１７４】
具体的には、表現系に分類される体言率、用言率、付属語率からなる第１ブロック、テーマ系に分類される中心キーワード比率（テーマ設定力）、中心補完単語比率（テーマ説明力）、中心１頻度単語比率（テーマ補足力）からなる第２ブロック、単語構成系に分類される総頻度比率（文章整備力）、出現単語比率（単語構成力）からなる第３ブロック、センテンス系に分類されるセンテンス用言率（行動表現力）、センテンス頻度平均値（センテンス主張力）、センテンス比率（センテンス構成力）からなる第４ブロック、主張系に分類される第１単語頻度比率（主張力）、第２単語頻度比率（主張補足力）、第３単語重複率（主張構成力）、同頻度数比率（論理展開力）、単語回帰値（論理強制力）からなる第５ブロック、に分けて、ブロック毎のパターンを比較する。
【０１７５】
ここで、比較分析による能力評価を行う場合には、基準指標値記憶手段２１に格納される各ブロックの基準指標値も、比較基準となるグループサンプルに応じた数値のばらつきを呈することになる。一方、基準分析による能力評価を行う場合には、各ブロックの基準指標値は、ばらつきのない一様な状態を呈することになる。
【０１７６】
なお、本実施形態においては、乖離値の持つ意義と求められる能力との相関関係を考慮して部分的な比較が可能となるようにするため、および比較処理の高速化を図るためにブロック単位での比較手法を採用したが、これに限られるものではなく、ブロック制を採用せず、各々の乖離値を比較する比較手法を採用してもよい。
【０１７７】
乖離値比較手段２２は、基準指標値記憶手段２１から読み出した基準指標値に基づき、乖離値生成手段２０が生成した複数の乖離値同士の相対関係を比較する手段である。ここで、乖離値同士の相対関係とは、上述した乖離値のばらつき状態を比較した関係をいい、ブロック毎に基準指標値を設定した場合にはブロック単位での相対関係となり、乖離値毎に基準指標値を設定した場合には乖離値単位での相対関係となる。
【０１７８】
そして、本実施形態における乖離値比較手段２２は、乖離値生成手段２０が生成した複数の乖離値に基づき、乖離値相互の相対関係を表すパターン指標値を生成するパターン指標値生成手段２２ａと、基準指標値記憶手段２１から読み出した基準指標値とパターン指標値生成手段２２ａが生成したパターン指標値と、を比較するパターン比較手段２２ｂと、を有する構成を採用する。前述したように表現の多様性を考慮し、乖離値の相対関係を表すパターン指標値を生成するので、絶対的な数値比較よりも、より文章の持つあいまいさを加味した上で、文章のバランスについて的確な比較を行うことができる。
【０１７９】
詳細には、パターン指標値生成手段２２ａは、一の乖離値を基準として他の乖離値を相対比較した結果に基づき、乖離値相互の相対関係を表すパターン指標値を生成する手段として機能するものであり、相対比較の一手法として、減算処理を用いる。
【０１８０】
以下、減算処理を用いる具体的態様を説明する。パターン指標値生成手段２２ａは、相対関係として、一の乖離値を基準として他の乖離値との差を用い、差の値に基づき各乖離値に対応するパターン指標値を生成するという機能を果たすが、差の値の分類パターンは、０以上と０未満の２種類、正の値、０、負の値の３種類、所定のしきい値により正の値と負の値を分け、それに０を加えた５種類とするなどのパターンを採り得る。種類数を増やすにつれて精密な比較が可能となるが、相対差の大きさ（パターンレベル）を加味したい場合には５種類以上を選択することが望ましいといえる。
【０１８１】
例えば、段階係数を５とした場合に５種類のパターン比較を行う場合には、しきい値を±１として、パターン指標値を+2、+1、0、−1、−２の５種類とする。各ブロックに振り分けられた第１番目の乖離値を基準として、相対比較しパターン化するのであるが、第１番目の乖離値の相対比較した指標値は０となる。そして、第２番目、第３番目と順次乖離値の相対比較を行うが、±１は基準値（第1番目の乖離値）よりその該当する乖離値との差が±１以内であるときに指標値として付与され、±２は基準値（第1番目の乖離値）より、その該当する乖離値との差が１より大きく差がある場合に指標値として付与される。
【０１８２】
したがって、パターン指標値の種類数が２種類の場合は、5の（２−１）乗のパターン指標値の組合せが存在し、パターン指標値の種類数が３種類の場合は、５の（３−１）乗のパターン指標値の組合せが存在し、上述したようにパターン指標値の種類数が５種類の場合は、５の（５−１）乗のパターン指標値の組合せが存在する。
【０１８３】
パターン指標値生成手段２２ａは、上述したように生成したパターン指標値をパラメータ記憶手段１７に設けられたパターン指標値記憶領域１７ｄに記憶する手段としても機能する。このパターン指標値記憶領域１７ｄにおいて、パターン指標値生成手段２２ａは、文章毎に関連付けてパターン指標値を記憶する。なお、参考として、図７に、パターン指標値生成手段２２ａが、図６に示した乖離値を用いて生成したパターン指標値乖離値を格納するパターン指標値記憶領域１７ｄの一形態として、パターン指標値を格納するデータベースのデータ構造図を示す。
【０１８４】
そして、このパターン指標値生成手段２２ａが生成したパターン指標値と、基準指標値記憶手段２１から読み出した基準指標値とを、パターン比較手段２２ｂは、比較する機能を果たすが、前述した第１から第５までのブロックについて比較する場合には、全体では、25×25×5×25×625＝48825125のパターンの比較を行うことになる。ただし、比較の手法としては、必ずしもすべてのパターン指標値を比較する必要はなく、一般的な文章評価による能力比較を行う際などに、表現系と単語構成系という表現の基礎能力を表すパターン指標値を除外し、25×25×625＝390625通りのパターン比較を行うようにしてもよい。また、適職性を判断する場合などには、第5ブロックの625通りのみを検証するようにしてもよい。これに、後述するキーワードに基づく分析を掛け合わせる分析・比較を行ってもよい。
【０１８５】
このように、乖離値比較手段２２は、パターン指標値生成手段２２ａとパターン比較手段２２ｂとにより、パターンブロック単位の第1番目の乖離値を用いてパターン指標値に変換し、相対比較を行うことにより、パターン認識に擬した比較判断を行い、文章の書き手の能力と基準指標値とを客観的に比較して、その比較結果をパラメータ記憶手段１７に設けられたパターン比較結果記憶領域１７ｅに格納する。そして、一の乖離値を基準として相対関係をみることにより、乖離値の相対関係がより明瞭となる比較対象値の普遍化ができ、また、乖離値の絶対値の大小を比較せず、相対比較する手法を採用することにより、比較パターン数を少なくすることにより、マッチング処理の高速化が図れる。
【０１８６】
ここで、パターン比較手段２２ｂは、比較結果として、パターン指標値の数値を比較し、同じパターンとなっているか否かを比較判断した結果を取得するが、一致する場合には、基準指標値記憶手段２１に格納した基準指標値が意味するところの必要とされる能力を備えることになり、一致しない場合には、その能力を備えていないということになる。単に、一致するか否かを結果としてもよいが、一致しなかった部分と一致した部分とを分けた比較結果とすることにより、その人物に備わった能力と欠けた能力とを客観的に示すことができる。そのような形態の比較結果を記憶する構成を採用した場合には、単なる人材登用に際しての能力評価だけでなく、どこの能力を開発すると、最適な人材となるか、というコンピテンシー判断機能を兼ね備えた能力評価システムとしても応用可能となる。
【０１８７】
そして、出力手段２３は、処理手段３６の指示にしたがい、乖離値比較手段２２が行った比較結果を、パターン比較結果記憶領域１７ｅから読み出して出力する。なお、この出力手段２３の詳細については、後述する。
【０１８８】
続いて、乖離値比較手段２２のように数値的な比較を行う構成に対し、キーワードの意義について比較するための、キーワード抽出手段２４、キーワード関連情報記憶手段２５、キーワード比較手段２６、キーワード使用頻度比較手段２７について説明する。これらキーワードの意義について比較する構成を設けたのは、文章構造、表現技術、品詞構成などから判明する能力だけでなく、書き手の想いの強さや、テーマ意識の強さなどをあわせて評価するためである。
【０１８９】
キーワード抽出手段２４は、自然文分解手段１４が自然文を分解して得られた複数の単語の中から、分析値生成手段１８が前述した中心キーワード比率などの分析値の生成に際してキーワードと認定した単語を特定することにより、キーワードを抽出する手段として機能する。
【０１９０】
具体的には、分析値生成手段１８が、単語をキーワードとして認定する際には同頻度比率を算出することになるため、このキーワード認定作業にともない、処理手段３６は、キーワードとなる単語に抽出用のフラグを立てて、そのフラグと分解単語記憶手段１５に格納された単語とを関連付けるなどの処理を事前に行う。そして、そのフラグにしたがって、キーワード抽出手段２４は、分解単語記憶手段１５からキーワードとなる単語を抽出し、抽出した単語をキーワード関連情報記憶手段２５に記憶する。
【０１９１】
キーワード関連情報記憶手段２５は、基準指標値記憶手段２１に格納した比較基準に応じた文章に用いられたキーワードを格納する基準キーワード記憶領域２５ａと、前述したキーワード抽出手段２４が抽出した単語を格納するキーワード抽出結果記憶領域２５ｂと、その抽出された単語に関連付けて、後述するキーワード比較手段２６やキーワード使用頻度比較手段２７が比較した判断結果を記憶する判断結果記憶領域２５ｃと、を備える。
【０１９２】
なお、基準キーワード記憶領域２５ａに格納される基準キーワードは、比較分析、基準分析ともに、能力があるとされるグループまたは個人の文章を分析し、キーワードと認定された単語が用いられることになる。したがって、分析値生成手段１８が、それらの文章を分析する際に、キーワードと認定した単語を基準キーワード記憶領域２５ａに格納する構成としてもよい。また、この基準キーワード記憶領域２５ａには、基準キーワードとされた単語の使用頻度を示すパラメータとして、頻度数や同頻度数などのカウント値や分析値などが基準キーワードの付帯情報として関連付けられて格納される。後述するキーワード使用頻度比較手段２７が用いることを想定したものである。
【０１９３】
キーワード比較手段２６は、キーワード抽出手段２４が抽出したキーワードを文章毎に比較し、分析用辞書記憶手段１３に設けられた、少なくとも単語の同義語もしくは類義語のいずれかを規定する比較用辞書記憶領域を参照して同義語または類義語の関係にあるか、もしくはキーワードが一致するか、の判断を行う手段として機能する。分解された複数の単語から抽出されたキーワードの同義語や類義語まで比較可能なので、単語の意味内容まで加味した精度の高い文章内容の比較評価を行うことができる。
【０１９４】
ここで、本実施形態における比較用辞書記憶領域とは、図３に示したように分析用辞書記憶手段１３に設けられた類義語・同義語辞書記憶領域が該当するが、単に一致するか否かの判断だけでなく、類義語や同義語までも考慮したのは、日本語表現の多様性を鑑みたものである。すなわち、同一の単語を用いなくても、同趣旨の論述が可能であることから、キーワード比較手段２６は、キーワード抽出手段２４が抽出したキーワードが、基準キーワード記憶領域２５ａに格納されたキーワードと一致する場合のみならず、同義または類義のキーワードを用いていると判断した場合にも、高評価とする判断結果を判断結果記憶領域２５ｃに格納する。
【０１９５】
キーワード使用頻度比較手段２７は、同義語または類義語の関係にあるか、あるいは、一致するとキーワード比較手段２６が判断したキーワードについて、分析値に基づき文章毎の使用頻度を比較する手段として機能する。
【０１９６】
このように使用頻度まで評価対象とするのは、同一あるいは同義・類義のキーワードを用いていても、その使用頻度が異なり、例えば、第１キーワードと第３キーワードの関係にあったりする場合には、第１キーワードは異なることになるので、文章中で主として意識したテーマもしくは重要視したポイントが異なる可能性がある。そこで、本実施形態では、キーワード使用頻度比較手段２７を設けて使用頻度を比較・分析する構成とした。
【０１９７】
ここで、使用頻度を比較する際に参照する分析値として、キーワード使用頻度比較手段２７は、キーワードの文章中で使用された回数としてカウント値取得手段１６が取得したカウント値、もしくは、カウント値に基づき分析値生成手段１８が生成した他の分析値を用い、これらを比較することにより使用頻度の比較とする。キーワードの文章中で使用された頻度に基づく比較を行うので、文章中における書き手の単語の位置づけまでを含めた評価を実現する。
【０１９８】
なお、キーワード使用頻度比較手段２７は、使用頻度を比較した結果を判断結果記憶領域２５ｃに記憶する機能も果たす。
【０１９９】
顕在能力評価値生成手段２８は、乖離値生成手段２０が生成した複数の乖離値に基づき顕在能力評価値を生成する手段である。顕在能力評価値の例としては、理解する力の評価要素として理解力と把握力が、分析する力の評価要素として分析力、洞察力、および問題発見力が、考える力の評価要素として創造力が、表現する力の評価要素として表現力と説得力が、応用する力の評価要素として応用力、行動力、および対応力が、それぞれ挙げられる。このように、それぞれ異なる観点からなる複数の乖離値を用いて評価要素となる顕在能力が算出される。
【０２００】
処理手段３６が実現する顕在能力評価値の算出方式としては、複数の乖離値の平均値を用いる方式や、乖離値の基準分析値（理想値）と比較する乖離値の差の絶対値をとり、この絶対値に基づいて理想値にどれくらい及ばないかを、理想値を満点とする減点方式で表す方式など、任意の算出方式を採り得る。この算出則も、記憶手段３３の所定の領域に設けられた顕在能力評価値算出則記憶領域に格納される。
【０２０１】
そして、顕在能力評価値生成手段２８は、他の手段の生成手順と同じく、詳細には、乖離値記憶領域１７ｃと記憶手段３３に設けられた不図示の顕在能力評価値算出則記憶領域とを参照し、乖離値記憶領域１７ｃから読み出した乖離値と、顕在能力評価値算出則記憶領域から読み出した顕在能力評価値算出則と、に基づき、顕在能力評価値を生成する手段として機能する。乖離値に基づき顕在能力評価値を生成、出力するので、より具体的な客観評価を実現できる能力評価システムを提供できる。
【０２０２】
具体的には、本実施形態において、理解する力の評価要素となる理解力の評価は、体言率、テーマ説明力、単語構成力、センテンス構成力、主張補足力という観点から複合的に判断される。体言率、中心補完単語比率、出現単語比率、センテンス比率、第２単語頻度比率、の５つの乖離値の平均をとって数値化する。
【０２０３】
理解する力の評価要素となる把握力の評価は、用言率、テーマ説明力、単語構成力、主張構成力、論理展開力という観点から複合的に判断される。用言比率、中心補完単語比率、出現単語比率、第３単語重複率、同頻度数比率、の５つの乖離値の平均をとって数値化する。
【０２０４】
分析する力の評価要素となる分析力の評価は、体言率、テーマ設定力、テーマ補足力、行動表現力、主張構成力という観点から複合的に判断される。体言率、中心キーワード比率、中心１頻度単語比率、センテンス用言率、第３単語重複率、の５つの乖離値の平均をとって数値化する。
【０２０５】
分析する力の評価要素となる洞察力の評価は、語彙力、テーマ説明力、センテンス主張力、主張力、主張補足力という観点から複合的に判断される。除数詞名詞比率、中心補完単語比率、センテンス頻度平均値、第１単語頻度比率、第２単語頻度比率、の５つの乖離値の平均をとって数値化する。
【０２０６】
分析する力の評価要素となる問題発見力の評価は、体言率、テーマ補足力、単語構成力、行動表現力、主張構成力という観点から複合的に判断される。体言率、中心１頻度単語比率、出現単語比率、センテンス用言率、第３単語重複率、の５つの乖離値の平均をとって数値化する。
【０２０７】
考える力の評価要素となる創造力の評価は、語彙力、用言率、テーマ設定力、主張力、論理強制力、という観点から複合的に判断される。除数詞名詞率、用言比率、中心キーワード比率、第１単語頻度比率、単語回帰値、の５つの乖離値の平均をとって数値化する。
【０２０８】
表現する力の評価要素となる表現力の評価は、語彙力、テーマ補足力、単語構成力、センテンス構成力、主張力、という観点から複合的に判断される。そして、除数詞名詞率、中心１頻度単語比率、出現単語比率、センテンス比率、第１単語頻度比率、の５つの乖離値の平均をとって数値化する。
【０２０９】
表現する力の評価要素となる説得力の評価は、語彙力、テーマ設定力、テーマ補足力、主張力、論理強制力、という観点から複合的に判断される。除数詞名詞率、中心キーワード比率、中心１頻度単語比率、第１単語頻度比率、単語回帰値、の５つの乖離値の平均をとって数値化する。
【０２１０】
応用する力の評価要素となる応用力の評価は、語彙力、テーマ補足力、単語構成力、主張構成力、論理展開力という観点から複合的に判断される。除数詞名詞率、中心１頻度単語比率、出現単語比率、第3単語重複率、同頻度数比率、の５つの乖離値の平均をとって数値化する。
【０２１１】
応用する力の評価要素となる行動力の評価は、用言率、センテンス主張力、主張力、論理展開力、論理強制力という観点から複合的に判断される。用言比率、センテンス頻度平均値、第１単語頻度比率、同頻度数比率、単語回帰値、の５つの乖離値の平均をとって数値化する。
【０２１２】
応用する力の評価要素となる対応力の評価は、テーマ設定力、テーマ説明力、テーマ補足力、行動表現力、主張力という観点から複合的に判断される。中心キーワード比率、中心補完単語比率、中心１頻度単語比率、センテンス用言率、第１単語頻度比率、の５つの乖離値の平均をとって数値化する。
【０２１３】
ただし、評価要素となる力は上述した各力に限られるものではなく、例えば、思考力の評価は、語彙力、テーマ設定力、単語構成力、主張力、論理展開力という観点から複合的に判断することができる。この場合、除数詞名詞率、中心キーワード比率、出現単語比率、第１単語頻度比率、同頻度数比率、の５つの乖離値の平均をとって数値化する。
【０２１４】
出力手段２３は、乖離値生成手段２０が生成した乖離値もしくは顕在能力評価値生成手段２８が生成した評価値などの数値結果や、キーワード比較手段２６やキーワード使用頻度比較手段が比較した判断結果などを、ＡＧＰ（Accelerated Graphics Port）やパラレルポート、あるいはＵＳＢなどの情報出力インターフェースを介して外部装置へ出力する手段である。また、出力に際し、出力手段２３は、出力先に応じた形態の出力情報の生成を必要に応じて行う。
【０２１５】
例えば、表示手段３２に対してパラメータ記憶手段１７に格納された情報を出力する場合には、表示手段３２においてどのように表示されるかを規定する表示制御情報に乖離値または評価値を組み込んで出力する。印刷手段３５に対してパラメータ記憶手段１７に格納された情報を出力する場合には、印刷手段３５がどのように情報を印刷するかを規定する印刷制御情報に乖離値または評価値を組み込んで出力する。
【０２１６】
機能的には、出力手段２３は、乖離値の段階で分析結果の出力を行う場合には、乖離値記憶領域１７ｃから必要な観点の乖離値を読み出し、外部装置である表示手段３２や印刷手段３５に出力する。評価値による分析結果の出力を行う場合には、出力手段２３は、顕在能力評価値記憶領域１７ｆから必要な観点の評価値を読み出し、外部装置である表示手段３２や印刷手段３５に出力する。また、キーワードの比較結果や使用頻度の比較結果の出力を行う場合には、判断結果記憶領域２５ｃから必要な比較結果を読み出し、外部装置である表示手段３２や印刷手段３５に出力する。
【０２１７】
なお、表示手段３２や印刷手段３５に出力する際に、出力手段２３は、乖離値の基準分析値を０から５に修正するなどの出力情報の調整処理を行ってもよい。これは、各乖離値により評価された表３に示した分析項目内容を視覚的に把握しやすいように、基準分析値を全体的に底上げして、すべての評価数値が原則として０以上になるように調整を行うものである。
【０２１８】
なお、要求される出力形態に応じて、そのまま基準分析値を修正せずに乖離値を出力してもよいし、さらには、乖離値などに基づき、グラフ形式や表形式などとなるような出力情報を生成して出力してもよい。なお、表示手段３２が出力先である場合には、グラフ表示情報や表形成情報を含む表示制御情報を生成して出力し、印刷手段３５が出力先である場合には、グラフ表示情報や表形成情報を含む印刷制御情報を生成して出力する。
【０２１９】
以上説明した各手段が有機的に結合し、機能することにより、自然文により構成された文章の内容という無形のものを対象として、異なる観点を設定した複数のパラメータによる多面的な分析および評価を行うことが可能となり、数値による相対分析および評価が可能になる。そして、客観的に文章内容の評価を行うことができ、さらには、複数の文章について、それぞれ比較結果を出力することにより、文章同士の相対評価も容易に行うことができる。
【０２２０】
特に、文章の内容の優劣を支配する単語の属性に応じた分析区分を設定し、この分析区分に該当する単語の数などに基づく比率を分析値に反映させることにより、文章の評価において重要な使用単語のバランスを数値として評価できる。ひいては、この分析区分の設定を変えることで、目的に応じた能力評価環境を柔軟に提供できる。
【０２２１】
［能力評価処理の手順］
【０２２２】
次に、能力評価システム１の能力評価処理の手順につき、図８に基づき説明する。図８は、本実施形態にかかる能力評価処理の主要手順を示すフローチャートである。以下に説明する能力評価処理は、前述した乖離値などを用いて評価する数値評価処理と、それに引き続き行われるキーワード判断処理に大別される。
【０２２３】
［数値評価処理］
【０２２４】
まず、数値評価処理について図８にそって説明する。ここで、本実施形態にかかる数値評価処理を行う能力評価システム１は、数値評価処理を行う際の前提として、上述したように、情報の受付手段と、情報の記憶手段３３と、これら各手段の動作を制御する処理手段３６と、を備え、記憶手段３３が、文章を構成する自然文を単語に分解する基準となる基準単位単語を規定した分析用辞書記憶手段１３と、自然文を分解して得られた複数の単語を記憶する分解単語記憶手段１５と、文章に対応する分析値の基準分析値を記憶する基準分析値記憶手段１９と、分析値に基づき得られる乖離値についての比較基準を記憶する基準指標値記憶手段２１と、を有する構成を採用する。なお、ここでいう受付手段は、入力手段３１や通信手段３４などが接続されるインターフェース等を想定している。
【０２２５】
そして、この能力評価システム１における数値評価処理および後述するキーワード判断処理を含む能力評価処理は、記憶手段３３の所定の領域に格納された能力評価プログラムにしたがって行われる。その能力評価プログラムは、処理手段３６に、受付手段を介して自然文からなる文章を受け付けるステップ（Ｓ１）と、分析用辞書記憶手段１３を参照して、基準単位単語に相当する複数の単語に自然文を分解するとともに、自然文を分解して得られた複数の単語を分解単語記憶手段１５に記憶するステップ（Ｓ２）と、分解単語記憶手段１５が記憶した複数の単語を参照し、少なくともその単語にかかわる数をカウント値として取得するステップ（Ｓ３）と、カウント値に基づき複数の分析値を生成するステップ（Ｓ４）と、  生成した分析値と基準分析値記憶手段１９が記憶する基準分析値とに基づき、基準分析値に対する乖離の程度を示す複数の乖離値を生成するステップ（Ｓ５）と、基準指標値記憶手段２１から読み出した基準指標値に基づき、生成した複数の乖離値同士の相対関係を比較するステップ（Ｓ６）と、相対関係についての比較結果を出力するステップ（Ｓ９）と、を実行させる。
【０２２６】
これらの各ステップを実行させることにより、客観的に文章内容の評価を行うことができ、ひいては、複数の文章について、それぞれ比較結果を出力することにより、文章同士の相対評価も容易に行うことができる能力評価環境を提供するものである。
【０２２７】
より詳細には、図８に示したように、まず、処理手段３６に自然文を受け付けるステップ（Ｓ１）を実行させる。このとき、入力手段３１から文章が直接的に入力される場合には、入力手段３１が接続されたＰＳ／２（Personal System / 2）ポートやＵＳＢ（Universal Serial Bus）などが受付手段となり、処理手段３６は、これらを介して自然文からなる文章を受け付け、受け付けた文章を文章記憶手段１２の所定の領域に格納する。
【０２２８】
また、外部からの通信手段３４から文章を電子情報として受け付ける場合には、通信手段３４が接続されたＲＳ２３２Ｃ（Recommended Standard 232 version C）ポートやＮＩＣ（Network Interface Card）、ＵＳＢなどを受付手段となり、処理手段３６は、これらを介して自然文からなる文章を受け付け、受け付けた文章を文章記憶手段１２の所定の領域に格納する。
【０２２９】
加えて、可搬な記憶媒体もしくは内部の記憶手段３３に格納された文章情報を用いる場合には、ＰＣＩバス（Peripheral Components Interconnect bus）などが受付手段となり、処理手段３６は、文章情報を分析対象として受け付けるとともに、受け付けた文章情報を文章記憶手段１２の所定の領域に格納する。
【０２３０】
そして、上述したように、受付手段は文章の受付の形態により異なるが、処理手段３６に受付手段を介して文章を受け付け、受け付けた文章を文章記憶手段１２の所定の領域に格納することを実行させることにより、前述した文章受付手段１１が実現され、機能する。
【０２３１】
なお、本実施形態では、自然文を単語に分解する次のステップ（Ｓ２）に進む前に、処理手段３６に、文章記憶手段１２に格納された文章の全体の文字数をカウントさせるステップ、分析用辞書記憶手段１３の句点識別辞書記憶領域に格納されている句点を一致判断基準とした文章のセンテンス単位への分解ステップ、およびセンテンス数のカウントステップなど、単語に基づくカウント値以外の分析値を生成するのに必要なカウント値の取得ステップ等を実行させる。
【０２３２】
その上で、さらに、分析対象となる文章を構成する自然文について、処理手段３６に、分析用辞書記憶手段１３の表記辞書記憶領域と削除記号辞書記憶領域とを参照し、記号変換や記号削除などを施して、単語への分解に適した自然文に加工するステップを実行させた後、単語分解ステップ（Ｓ２）へと移行する。
【０２３３】
これらの前処理に続いて、図８に示したように、処理手段３６に、分析用辞書記憶手段１３の体言辞書記憶領域、用言辞書記憶領域、接続詞辞書記憶領域、助詞辞書記憶領域、助動詞辞書記憶領域、および活用辞書記憶領域などを参照して、基準単位単語に相当する複数の単語に自然文を分解するとともに、自然文を分解して得られた複数の単語を分解単語記憶手段１５に記憶するステップ（Ｓ２）を実行させる。
【０２３４】
具体的には、処理手段３６は、１センテンス単位で自然文の頭から単語に分解し、分解された順番に記憶手段３３の所定の領域に一時的に格納する。また、処理手段３６は、分解に際し活用辞書記憶領域を参照するが、この参照により、用言を終止形に置き換えるなどの処理を行う。
【０２３５】
ここで、本実施形態では、前述したように、分析用辞書記憶手段１３が、基準単位単語の属性に応じた分析区分を基準単位単語に関連付けて記憶していることが前提となる。そして、詳細には、処理手段３６に、複数の単語に自然文を分解する際に、単語に分析区分を関連付けるように、分解対象となる単語と基準単位単語の一致を判断した上で、基準単位単語に付与されている分析区分をそのまま分解した単語に付与する処理を実行させ、その単語に付与した分析区分を分解した単語とともに分解単語記憶手段１５に記憶することにより、分析区分と関連付けられた単語を分解単語記憶手段１５に記憶するステップ（Ｓ２）を実行させる。なお、分析区分の付与は、表１および表２に示した分析区分コードを付与する方式を採用する。
【０２３６】
このように、処理手段３６に、分析用辞書を参照しながら自然文を単語に分解し、分解した単語を分解単語記憶手段１５の所定の領域に格納することを実行させることにより、前述した自然文分解手段１４が実現され、機能する。
【０２３７】
そして、上述した分解ステップ（Ｓ２）の後、図８に示したように、処理手段３６に、分解単語記憶手段１５が記憶した結果を参照し、少なくとも分解した単語の数をカウント値として取得するとともに、取得したカウント値をカウント値記憶領域１７ａの所定の領域に格納させるステップ（Ｓ３）と、カウント値に基づき複数の分析値を生成するステップ（Ｓ４）と、を実行させるものであるが、これらのステップは、生成対象となる分析値の生成過程において、必要に応じて繰り返されることになる。以下、具体的に各ステップについて説明する。
【０２３８】
まず、カウント値を取得するステップ（Ｓ３）として、処理手段３６は、分解単語記憶手段１５に格納されている自然文を分解して得られた複数の単語を参照して、少なくとも単語にかかわる数を分析対象とした文章についてのカウント値として、例えば、前述した文章に固有の識別情報などと対応させて取得する。そして、処理手段３６は、取得したカウント値をカウント値記憶領域１７ａの所定の領域に格納する。この際に取得、格納されるカウント値としては、前述した総頻度数や体言数、同頻度数などが挙げられる。
【０２３９】
このように、処理手段３６に所定の領域に格納されている情報に基づき、所定の情報単位をカウントさせ、カウント結果をカウント値として取得、格納することを実行させることにより、前述したカウント値取得手段１６が実現され、機能する。
【０２４０】
続いて、カウント値に基づき複数の分析値を生成するステップ（Ｓ４）として、処理手段３６は、カウント値記憶領域１７ａに格納されているカウント値を読み出すとともに、前述した表３に示した分析値算出則を記憶手段３３に設けられた所定の分析値算出則記憶領域から読み出し、読み出した分析値算出則に基づきカウント値を用いて分析値を生成する。分析値の生成に際しては、図４に示したように、複数の分析対象について複数種類の分析値を算出することになるので、結果として、処理手段３６は、カウント値に基づき複数の分析値を複数種類生成させることになる。
【０２４１】
より詳細には、処理手段３６は、分解単語記憶手段１５に記憶された分解された単語と、その単語と分析区分との関連付けを参照し、分析区分に属する単語をカウントしたカウント値に基づく複数の分析値を生成する。この際に生成される分析値として、センテンス用言率などが挙げられる。
【０２４２】
また、必要に応じて、処理手段３６が生成したカウント値から生成された二次的な数値もしくは他の分析値を用いて、処理手段３６は、前述した分析値算出則記憶領域などから読み出した分析値算出則にしたがって、分析値を生成する。この際に生成される分析値としては、体言率や用言率などが挙げられる。そして、処理手段３６は、生成した分析値を分析値記憶領域１７ｂの所定の領域に格納する。
【０２４３】
ここで、分析値生成ステップ（Ｓ４）からカウント値取得ステップ（Ｓ３）へと戻る態様として、キーワード認定処理が挙げられる。具体的には、処理手段３６は、キーワード比率を生成するために、カウント値として得た同頻度数に基づき、単語の同頻度件数などを取得し、同頻度比率を取得する。このとき、同頻度比率が０．７以下の単語がキーワードと認定されるが、このときの認定された単語数のカウントのために、再度、カウント値取得ステップ（Ｓ３）へと戻る。また、同じく、キーワードと認定された単語群の中に含まれる感想単語の数を取得するためにも、処理手段３６は、カウント処理を行う。
【０２４４】
この後、キーワード数などのカウント値に基づき、処理手段３６は、中心キーワード数などの分析値を生成する。
【０２４５】
ただし、厳密には、記憶手段３３の所定の領域に格納された、キーワードに認定された単語に関連するデータを参照するため、前述した自然文分解手段１４が分解した結果に基づくカウントを行うステップとは、カウント対象が異なるカウント値取得ステップと言える。
【０２４６】
また、処理手段３６は、上述したキーワード認定処理にともない、キーワードとして認定した単語について、キーワード識別コードなどのフラグを立て、キーワードとして認定した単語自体を抽出できるようにする処理を施して、再度、分解単語記憶手段１５に格納する。また、処理手段３６は、その単語の頻度数もしくは同頻度比率なども、その単語に関連付けて記憶手段３３の所定の領域に記憶する。
【０２４７】
このように、処理手段３６にカウント値に基づく分析値の生成を実行させることにより、前述した分析値生成手段１８が実現され、機能することになる。
【０２４８】
次に、分析値から算出した基準値に対する乖離の程度を示す乖離値を生成するステップ（Ｓ５）として、処理手段３６は、分析値記憶領域１７ｂから分析値の種類毎に複数の分析値を読み出し、読み出した分析値と基準分析値記憶手段１９が記憶する基準分析値とに基づき、記憶手段３３に設けられた所定の乖離値算出則記憶領域に格納された乖離値算出則を用いて、基準分析値に対する乖離の程度を示す複数の乖離値を生成する。
【０２４９】
具体的には、処理手段３６に、前述した式（１）を記憶手段３３の所定の領域から読み出し、分析値の種類毎に対応する基準値から得られた補正係数などの各係数を基準分析値記憶手段１９から読み出し、読み出した係数と式（１）に基づいて各分析値について乖離値を生成するステップを実行させる。そして、処理手段３６は、生成した乖離値を乖離値記憶領域１７ｃに記憶する。
【０２５０】
上述したように、処理手段３６に、前述した式（１）のような所定の算出則に基づき、分析値を用いて乖離値を生成させるとともに、生成した乖離値を乖離値記憶領域１７ｃに格納させることを実行させることにより、前述した乖離値生成手段２０が実現され、機能することになる。そして、その機能が発揮されることにより、複数種類の分析値を用いて複数の乖離値を得るので、多面的な観点から評価できる要素を含んだ乖離値を得ることができ、より実態を反映した文章内容の評価を実現できる。
【０２５１】
続いて、乖離値同士の相対関係を比較するステップ（Ｓ６）として、処理手段３６は、基準指標値記憶手段２１から読み出した基準指標値に基づき、生成した複数の乖離値同士の相対関係を比較し、比較した比較結果をパターン比較結果記憶領域１７ｅに記憶する。詳細には、処理手段３６に、乖離値同士の相対関係を比較するステップとして、複数の乖離値に基づき、乖離値相互の相対関係を表すパターン指標値を生成するステップと、生成したパターン指標値と、基準指標値記憶手段２１から読み出した基準指標値とを比較するとともに、比較したパターン比較結果を記憶手段３３に設けられたパターン比較結果記憶領域に記憶するステップと、を実行させる（Ｓ６）。
【０２５２】
特に、本実施形態では、文章毎の乖離値の相対関係を比較するに際し、処理手段３６に、乖離値相互の相対関係を表すパターン指標値を、一の乖離値を基準として他の乖離値を相対比較した結果に基づき生成するステップを実行させる手法を採用する。具体的には、処理手段３６に、相対関係として、一の乖離値を基準として他の乖離値との差を算出し、その差の値に基づき各乖離値に対応するパターン指標値を生成するステップを実行させる（Ｓ６）。
【０２５３】
本実施形態でのパターン指標値生成においては、乖離値の厳密な差の数値結果を用いることなく、全体的な分析パターンの比較という思想を実現するために、乖離値の数値ではなく、乖離値同士の相対関係を表すパターン指標値に置き換える処理をおこなう。この処理により、より文章の持つあいまいさを加味した上で、文章のバランスについて的確な比較を行うことができる。具体的には、パターン全体の比較を行う場合には、好適なパターン指標値として、−１、０、＋１という３種類のパターン指標値を用い、パターンの特性をより反映させた比較を行う場合には、パターンレベルを考慮したパターン指標値として、前述したように乖離値の生成における段階係数を５にしたことから、±１をしきい値として用い、−２、−１、０、１、２という５種類のパターン指標値を用いる。
【０２５４】
ただし、前述したように、処理手段３６は、すべての乖離値について相対関係を取得する必要はなく、能力判定に必要な乖離値相互の関係をパターン指標値として生成・取得すればよい。
【０２５５】
また、パターン指標値の比較するステップとして、処理手段３６は、基準指標値記憶手段２１から、能力評価の理想パターンである基準指標値を読み出し、前述した文章毎に生成されたパターン指標値との比較を行う。処理手段３６は、比較処理として、パターン指標値の数値について一致、不一致を判断し、判断したパターン指標値毎の一致、不一致という比較結果をパターン比較結果記憶領域１７ｅに記憶する。
【０２５６】
このように、処理手段３６に、乖離値相互の相対関係を表すパターン指標値を、一の乖離値を基準として他の乖離値を相対比較した結果に基づき生成することを実行させることにより、前述したパターン指標値生成手段２２ａが実現され、機能する。また、処理手段３６に、生成したパターン指標値と、基準指標値記憶手段２１から読み出した基準指標値とを比較することを実行させることにより、前述したパターン比較手段２２ｂが実現され、機能する。
【０２５７】
なお、顕在能力評価値を生成する場合には、処理手段３６は、乖離値記憶領域１７ｃから乖離値を読み出し、さらには、前述したように、所定の領域に格納された評価値の算出則にしたがい、読み出した複数の乖離値に基づき顕在能力評価値を生成し、生成した評価値を顕在能力評価値記憶領域１７ｆに格納する。このように、処理手段３６に、乖離値に基づき評価値を生成させ、生成させた評価値を格納させることにより、前述した顕在能力評価値生成手段２８が実現され、機能する。そして、その機能が発揮されることにより、複数の乖離値に基づき、評価値を生成するので、異なる観点から多面的に分析したパラメータから構成される信頼度の高い評価値を得ることができ、ひいては、文章内容の数値評価環境として高度なシステムを提供することができる。
【０２５８】
上述した数値評価処理の後、処理手段３６は、キーワード判断処理を行うか否かの指示を受け付ける判断ステップを実行する（Ｓ７）。処理手段３６は、入力手段３１などを介して指示を受け付ける。ここで、キーワードを比較してその意義についての認識までを評価する旨の指示を受け付けた場合には、キーワードの内容に基づき評価する一連のステップ（Ｓ８）へと移行する。一方、キーワード判断処理を行わない旨の指示を受け付けた場合には、出力ステップ（Ｓ９）へと移行する。
【０２５９】
なお、この判断ステップ（Ｓ７）は、例えば、処理手段３６が生成した表示制御情報に基づき、表示手段３２に形成した質問画面（指示受付インターフェース）を介して、入力手段３１から指示命令を受け付けるなどの処理により実現される構成としてもよい。
【０２６０】
［キーワード判断処理］
【０２６１】
続いて、キーワード判断処理について説明する。ここで、前述したように、キーワード判断処理は、記憶手段３３の所定の領域に格納された能力評価プログラムにしたがって行われるものであり、処理手段３６に、キーワードの内容に基づき評価する一連のステップ（Ｓ８）として、自然文を分解して得られた複数の単語の中から、キーワードを抽出するステップと、キーワードを文章毎に比較し、前記比較用辞書記憶領域を参照して同義語または類義語の関係にあるか、もしくはキーワードが一致するか、の判断を行うステップと、判断の結果を出力するステップと、を実行させる。これらのステップの実行により、分解された複数の単語から抽出されたキーワードの同義語や類義語まで比較可能なので、単語の意味内容まで加味した精度の高い文章内容の評価を行うことができる。
【０２６２】
より詳細には、まず、処理手段３６に自然文を分解して得られた複数の単語の中から、キーワードを抽出するステップ（Ｓ８）を実行させる。ここで、処理手段３６は、分解単語記憶手段１５を参照し、前述したキーワード識別コードなどのフラグを抽出条件として、キーワードと認定された単語を抽出し、抽出した単語をキーワードとして、キーワード抽出結果記憶領域２５ｂに記憶する。ただし、識別コードなどを用いず、頻度数などのカウント値や同頻度比率などの分析値を抽出条件としてもよい。そして、この処理を実行させることにより、前述したキーワード抽出手段２４が実現され、機能する。
【０２６３】
抽出処理に続く比較ステップとして、処理手段３６に、キーワードを文章毎に比較し、前記比較用辞書記憶領域を参照して同義語または類義語の関係にあるか、もしくはキーワードが一致するか、の判断を行うステップを実行させる（Ｓ８）。処理手段３６は、キーワード抽出結果記憶領域２５ｂから分析対象となる文章のキーワードを読み出し、読み出したキーワードを、基準キーワード記憶領域２５ａに格納されている基準キーワードと比較する。この直接比較で一致する場合は、処理手段３６は、一致した旨を、判断結果記憶領域２５ｃに判断結果として記憶する。直接比較で一致しなかった場合には、処理手段３６は、分析用辞書記憶手段１３に備えられた類義語・同義語辞書記憶領域を参照し、基準キーワードの同義語・類義語を特定し、特定した同義語・類義語と分析対象文章のキーワードとを比較する。この二次比較で一致する場合は、処理手段３６は、一致した旨を、判断結果記憶領域２５ｃに判断結果として記憶する。また、直接比較、二次比較ともに不一致であった場合には、その旨を、判断結果記憶領域２５ｃに判断結果として記憶する。
【０２６４】
このように、処理手段３６に、必要に応じて、比較用辞書としての同義語・類義語辞書を参照してキーワードを比較させ、一致・不一致を判断させる処理を実行させることにより、前述したキーワード比較手段２６が実現され、機能する。
【０２６５】
そして、上述した比較ステップの後、キーワードの意識の程度までを考慮した能力評価を行う場合には、処理手段３６に、同義語または類義語の関係にあるか、あるいは、一致すると前記キーワード比較手段が判断したキーワードについて、分析値に基づき文章毎の使用頻度を比較するステップ（Ｓ８）を実行させる。
【０２６６】
具体的には、処理手段３６に、前述した文章に固有の識別情報を検索キーとして、カウント値記憶領域１７ａや分析値記憶領域１７ｂを参照して、キーワード比較対象とした文章に対応する使用頻度として、キーワードの文章中で使用された回数として取得した頻度数などのカウント値、またはカウント値に基づき生成した同頻度数比率などの分析値を読み出し、基準キーワード記憶領域２５ａから基準キーワードの付帯情報として読み出した基準キーワードの頻度数や同頻度数比率などと比較し、比較した結果を判断結果記憶領域２５ｃに記憶する。
【０２６７】
この使用頻度の比較ステップにおいては、厳密な数値比較をして一致・不一致を判断させてもよいが、より好ましくは、処理手段３６に、前述したパターン指標値のように、一致するか、より大きいか、より小さいか、などの程度の表す情報を判断させ、その旨を判断結果として判断結果記憶領域２５ｃに格納させるとよい。
【０２６８】
そして、使用頻度比較処理においても、上述したように、処理手段３６にキーワードの使用頻度を比較させる処理を実行させることにより、前述したキーワード使用頻度比較手段２７が実現され、機能する。
【０２６９】
［出力処理］
【０２７０】
最後に、出力ステップ（Ｓ９）について説明する。図８に示したように、この出力ステップ（Ｓ９）へ移行してくる場合には、乖離値や顕在能力評価値の出力を目的とする場合のみならず、パターン指標値の比較判断結果、キーワードの意義・意味の比較判断結果やキーワード使用頻度の比較判断結果などの出力を目的とする場合がある。
【０２７１】
乖離値や顕在能力評価値を出力するように、出力ステップ（Ｓ９）へ移行した場合には、処理手段３６は、対象となる数値をパラメータ記憶手段１７の所定の記憶領域から読み出し、出力先に応じた情報に乖離値や顕在能力評価値を含める加工などを行った上で、出力要求に応じた出力を行う。
【０２７２】
同様に、比較判断結果を出力するように、出力ステップ（Ｓ９）へ移行した場合には、処理手段３６は、パラメータ記憶手段１７のパターン比較結果記憶領域１７ｅ、キーワード関連情報記憶手段２５の判断結果記憶領域２５ｃから比較結果や判断結果を読み出し、それらの結果に基づき出力先に応じた情報に加工などを行った上で、出力要求に応じた出力を行う。
【０２７３】
このように、処理手段３６に、所定の出力先へ要求された情報を出力させることにより、前述した出力手段２３が実現され、機能することになる。
【０２７４】
なお、参考までに、パターン比較結果と顕在能力評価値との双方に基づき、情報を加工した出力例を図９に示す。図９の出力結果は、表形式で文章毎に結果を一覧できるように表示手段３２に出力した場合の画面構造図である。図９に示したように、職種Ａおよび職種Ｂについてパターン指標値の比較を行った場合に、５種類のパターン指標値（パターンレベル）が一致したという結果を「○」で、５種類では一致しなくても３種類のパターン指標値が一致したという結果を「△」で、どちらも一致しなかったという結果を「×」で表すという情報加工を施し、さらに、各文章に基づく分析結果として顕在能力評価値をあわせて出力したときは、このような画面構造を表示するための表示制御情報を出力手段２３が出力する。
【０２７５】
以上説明した能力評価処理により、能力評価システム１は、分析対象となる文章を分析、評価するものであり、その文章が書かれた目的などに応じて、客観的な評価を行うことができる、数値化されたパラメータを用いて評価を可能とする能力評価システムおよび能力評価プログラムの提供を実現するものである。
【０２７６】
［その他の処理］
【０２７７】
本実施形態の能力評価システム１を用いて基準分析を行う際に、能力評価に先立って、前述したように優秀な人材の文章に基づき基準分析値を求める場合には、処理手段３６に、図８に示した分析値生成までの処理（Ｓ１〜Ｓ４）までを実行させた後、分析値記憶領域１７ｂから、優秀な人材の文章についての分析値の種類毎に複数の分析値を読み出すとともに、記憶手段３３に設けられた所定の基準分析値算出則記憶領域に格納された算出則に基づき、読み出した分析値を用いて生成する。
【０２７８】
具体的には、基準分析値算出則記憶領域から所定の算出則を読み出し、処理手段３６に、優秀な人材の複数の文章毎に生成された複数の分析値を用いて標準偏差を算出し、算出した標準偏差を用いて再度分析値をフィルタリングして抽出した分析値集団を平均し、分析値の基準となる基準分析値を生成し、生成した基準分析値を基準分析値記憶手段１９に格納する処理を実行させる。また、処理手段３６に、認定したキーワードを基準キーワード記憶領域２５ａに格納させるとともに、そのキーワードに関連するカウント値や分析値などを付帯情報としてキーワードに関連付けて格納する処理を実行させる。
【０２７９】
このとき、処理手段３６は、前述したように、（平均値）±（標準偏差）の範囲に該当しない分析値については除外する処理をおこない、分析値の再平均値に基づき標準偏差を再度求める処理を行う。
【０２８０】
このように、処理手段３６に、基準分析値算出則記憶領域から読み出した平均を求める算出則に基づき、分析値を用いて基準分析値を生成させるとともに、基準分析値記憶手段１９に生成した基準分析値を格納させることを実行させることにより、前述した不図示の基準値生成手段が実現され、機能することになる。そして、ひいては、一連の処理により、前述した絶対分析や基準分析などを行うことができる好適な能力評価システム１の提供を実現できる。
【０２８１】
〔第２実施形態〕
【０２８２】
本発明の他の実施形態を図１０に基づき説明する。ここで、上述した第１実施形態と同一の構成部分については、同一の符号を付して重複説明を省略する。図１０は、ネットワークに対応した能力評価システム２を実現するための概略的なシステム構成を示したシステム構成図である。
【０２８３】
図１０に示したように、本実施形態では、能力評価システム２は、ネットワーク４に接続されたサーバ装置として提供されるものであり、能力評価システム２には、ネットワーク４を介して端末装置３が接続される。なお、ネットワーク４は、インターネットや専用回線によるネットワーク、企業内ＬＡＮ（Local Area Network）などが想定される。また、端末装置３は、パーソナルコンピュータなどの情報端末が想定される。
【０２８４】
能力評価システム２は、記憶手段３３と、通信手段３７を接続するための不図示のインターフェースと、記憶手段３３とそのインターフェースの動作を制御する処理手段３６を備える。ここで、通信手段３７は、外部ネットワーク４との情報の授受を可能とする手段であり、例えば、ルータなどが挙げられる。この通信手段３７に応じたインターフェースを、能力評価システム２が備える。このインターフェースとしては、例えば、ＬＡＮカードなどのＮＩＣが挙げられる。
【０２８５】
ただし、通信手段３７が直接にネットワーク４に接続されることは必須とされず、能力評価システム２が通信手段３７を介したＬＡＮ経由で、プロキシサーバなどの制御の下、ネットワーク４に接続する構成を採用してもよい。
【０２８６】
端末装置３は、入力手段３１、表示手段３２、通信手段３４、印刷手段３５、記憶手段３８、および各手段の動作を制御する処理手段３９を備える。ここで、記憶手段３８は、前述した記憶手段３３と同様、情報を展開、格納する領域を提供するための手段であり、例えば、メモリ、ＨＤＤなどが挙げられる。また、処理手段３９は、前述した処理手段３６と同様、各手段の管理を行うＣＰＵなどの演算処理手段である。
【０２８７】
詳細には、本実施形態における能力評価システム２は、前述した第１実施形態と同様、図１に示したシステム構成を採用しており、自然文からなる文章を受け付ける文章受付手段１１と、当該自然文を単語に分解する基準となる基準単位単語を規定した分析用辞書記憶手段１３と、分析用辞書記憶手段１３を参照して、前記基準単位単語に相当する複数の単語に前記自然文を分解する自然文分解手段１４と、自然文分解手段１４が自然文を分解して得られた複数の単語を記憶する分解単語記憶手段１５と、分解単語記憶手段１５が記憶した複数の単語を参照し、少なくとも当該単語にかかわる数を前記文章についてのカウント値として取得するカウント値取得手段１６と、カウント値取得手段１６が取得したカウント値に基づき複数の分析値を生成する分析値生成手段１８と、当該分析値の基準分析値を記憶する基準分析値記憶手段１９と、基準分析値記憶手段１９から読み出した基準分析値と、生成された前記分析値と、に基づき当該基準分析値に対する当該分析値の乖離の程度を示す複数の乖離値を生成する乖離値生成手段２０と、当該複数の乖離値についての比較基準を記憶する基準指標値記憶手段２１と、基準指標値記憶手段２１から読み出した基準指標値に基づき、乖離値生成手段２０が生成した複数の前記乖離値同士の相対関係を比較する乖離値比較手段２２と、乖離値比較手段２２が行った比較結果を出力する出力手段２３と、を主たる構成として備える。
【０２８８】
そして、さらに、図１に示した構造と同じく、能力評価システム２は、自然文分解手段１４が自然文を分解して得られた複数の単語の中から、キーワードを抽出するキーワード抽出手段２４と、キーワード抽出手段２４が抽出したキーワードを文章毎に比較し、分析用辞書記憶手段１３が備える、少なくとも単語の同義語もしくは類義語のいずれかを規定する前記比較用辞書記憶領域を参照して同義語または類義語の関係にあるか、もしくはキーワードが一致するか、の判断を行うキーワード比較手段２６と、同義語または類義語の関係にあるか、あるいは、一致するとキーワード比較手段２６が判断したキーワードについて、前記分析値に基づき文章毎の使用頻度を比較するキーワード使用頻度比較手段２７と、乖離値生成手段２０が生成した複数の乖離値に基づき複数の顕在能力評価値を生成する顕在能力評価値生成手段２８と、を備える。
【０２８９】
加えて、能力評価システム２における能力評価処理も、原則として図８に示した手順と変わりはない。ただし、本実施形態における能力評価システム２は、ネットワークに対応するものであるため、第１実施形態における情報の受付手段に相当する受付手段は、上述した通信手段３７が接続された不図示のインターフェースとなる。
【０２９０】
ゆえに、能力評価システム２における自然文の受付は、詳細には以下のようになる。まず、端末装置３の処理手段３９が、入力手段３１を介して、もしくは通信手段３４を介して自然文からなる文章を取得し、取得した文章を記憶手段３８の所定の領域に格納する。そして、端末装置３の処理手段３９は、能力評価を行う対象としての文章を、通信手段３４およびネットワーク４を介して、能力評価システム２側へ送信する。これを受けて、能力評価システム２の処理手段３６は、通信手段３７と不図示のインタフェースを介して、分析対象となる文章を受け付ける。
【０２９１】
処理手段３６に、このインターフェースを介した自然文の受け付けを実行させることにより、本実施形態における文章受付手段１１が実現され、機能することになる。
【０２９２】
この後、能力評価システム２が、自然文を分解し、カウント値を取得し、分析値、乖離値、パターン指標値などを生成する処理や、キーワードの内容について判断する処理を行うのは、第１実施形態と同様である。
【０２９３】
そして、能力評価システム２が、生成した乖離値や判断結果の出力を行う出力手段２３を備える点も同様であるが、本実施形態では、出力手段２３の出力先が分析対象を送信してきた端末装置３などのネットワーク端末が想定される。詳細には、能力評価システム２の処理手段３６は、記憶手段３３に設けられたパラメータ記憶手段１７から乖離値、顕在能力評価値もしくはパターン比較結果を読み出し、あるいは、キーワード関連情報記憶手段２５から判断結果を読み出し、端末装置３側の表示手段３２または印刷手段３５など、所定の出力先のハードウェア仕様に応じた情報加工を加えた上で、上述したインターフェースおよび通信手段３７を介して端末装置３側へ送信する。
【０２９４】
処理手段３６に、このインターフェースを介した乖離値または評価値の送信処理を実行させることにより、本実施形態における出力手段２３が実現され、機能することになる。
【図面の簡単な説明】
【０２９５】
【図１】本発明に係る能力評価システムのシステム構成を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明に係る能力評価システムを実現するための概略的なシステム構成を示すシステム構成図である。
【図３】分析用辞書記憶手段のデータ構造の一例を示す模式的構造図である。
【図４】カウント値記憶領域へのカウント値の記憶形態の一例を示すデータ構造図である。
【図５】基準分析値記憶手段への基準分析値の記憶形態の一例を示すデータ構造図である。
【図６】乖離値記憶領域への乖離値の記憶形態の一例を示すデータ構造図である。
【図７】パターン指標値記憶領域へのパターン指標値の記憶形態の一例を示すデータ構造図である。
【図８】本実施形態における能力評価処理を示すフローチャートである。
【図９】表示手段の表示領域に形成される画面に形成される出力結果の一例を示す画面構成図である。
【図１０】本発明に係る他の能力評価システムを実現するための概略的なシステム構成を示すシステム構成図である。
【符号の説明】
【０２９６】
１      能力評価システム
２      能力評価システム
３      端末装置
４      ネットワーク
１１    文章受付手段
１２    文章記憶手段
１３    分析用辞書記憶手段
１４    自然文分解手段
１５    分解単語記憶手段
１６    カウント値取得手段
１７    パラメータ記憶手段
１７ａ  カウント値記憶領域
１７ｂ  分析値記憶領域
１７ｃ  乖離値記憶領域
１７ｄ  パターン指標値記憶領域
１７ｅ  パターン比較結果記憶領域
１７ｆ  顕在能力評価値記憶領域
１８    分析値生成手段
１９    基準分析値記憶手段
２０    乖離値生成手段
２１    基準指標値記憶手段
２２    乖離値比較手段
２２ａ  パターン指標値生成手段
２２ｂ  パターン比較手段
２３    出力手段
２４    キーワード抽出手段
２５    キーワード関連情報記憶手段
２５ａ  基準キーワード記憶領域
２５ｂ  キーワード抽出結果記憶領域
２５ｃ  判断結果記憶領域
２６    キーワード比較手段
２７    キーワード使用頻度比較手段
２８    顕在能力評価値生成手段
３１    入力手段
３２    表示手段
３３    記憶手段
３４    通信手段
３５    印刷手段
３６    処理手段
３７    通信手段
３８    記憶手段
３９    処理手段
【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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