(57)【要約】【課題】入力された文がプラスのイメージの文かマイナスのイメージの文かを容易に判断できるようにすること。【解決手段】プラスのイメージとマイナスのイメージの単語の辞書を格納する格納手段３と、入力された文から前記辞書の単語を検索する検索手段２１と、前記検索した単語を前記イメージにより異なる強調表示をする強調表示手段２２とを備える。【選択図】図１
2008033503.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラスのイメージとマイナスのイメージの単語の辞書を格納する格納手段と、
入力された文から前記辞書の単語を検索する検索手段と、
前記検索した単語を前記イメージにより異なる強調表示をする強調表示手段とを備えることを特徴とした強調表示装置。
【請求項２】
前記辞書は、副詞又は形容詞の辞書であることを特徴とした請求項１記載の強調表示装置。
【請求項３】
前記強調表示手段は、前記入力された文を前記イメージにより異なる強調表示をすることを特徴とした請求項１又は２記載の強調表示装置。
【請求項４】
前記副詞又は形容詞の辞書は、出現頻度が多い単語から順に登録して作成することを特徴とした請求項２又は３記載の強調表示装置。
【請求項５】
前記副詞又は形容詞の辞書の作成は、単語を意味の近い順に並べ替え、該並べ替えた単語をそのイメージと共に表示して行うことを特徴とした請求項２〜４のいずれかに記載の強調表示装置。
【請求項６】
プラスのイメージとマイナスのイメージの単語が同時に現れる前記入力された文を検出する矛盾検出手段を備えることを特徴とした請求項１〜５のいずれかに記載の強調表示装置。
【請求項７】
前記入力された文を画面表示する出力手段を備え、
前記出力手段の画面のツールバーに前記強調表示を選択する選択部を備えることを特徴とした請求項１〜６のいずれかに記載の強調表示装置。
【請求項８】
前記強調表示手段は、前記入力された文のファイルの大きさが所定値より大きい場合、前記強調表示を行わないことを特徴とした請求項７記載の強調表示装置。
【請求項９】
前記入力された文のテキスト処理を正規表現を含む文字列処理が可能なインタプリターなプログラミング言語で行なうことを特徴とした請求項７又は８記載の強調表示装置。
【請求項１０】
前記辞書である辞書ファイルを交換可能な格納手段に設け、
前記辞書ファイルで各単語をどのように強調表示するかを定義することを特徴とした請求項１〜９のいずれかに記載の強調表示装置。
【請求項１１】
前記強調表示手段を交換可能に設け、
前記強調表示手段は、インタプリターなプログラミング言語で作成されたものであることを特徴とした請求項１〜１０のいずれかに記載の強調表示装置。
【請求項１２】
プラスのイメージとマイナスのイメージの単語の辞書を格納する格納手段と、
入力された文から前記辞書の単語を検索する検索手段と、
前記検索した単語を前記イメージにより異なる強調表示をする強調表示手段として、
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、著者又は話者の書いた又は話した文章において、プラスのイメージ、又は、マイナスのイメージを持って、書いたのか話したかを、副詞（又は形容詞）を使って判定し、当該副詞（又は形容詞）を強調表示する強調表示装置及びプログラムに関する。例えば、プラスのイメージの副詞（又は形容詞）を青色にマイナスのイメージの副詞（又は形容詞）を赤色に強調表示する。さらに、異なるイメージの副詞（又は形容詞）が同時に使われるような矛盾した状況を利用して、ユーザの副詞（又は形容詞）の誤用を指摘する機能もある。
【０００２】
また、本発明では、ＷＥＢブラウザなどの文書閲覧システムにおいて利用可能であり、インターネットエクスプローラーのツールバーとして組み込んで利用できる。
【背景技術】
【０００３】
従来、強調表示装置として、タイトルにあった単語を重要語と判断し、本文中で強調表示する強調表示装置があった（特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００４−２８０１７６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来のタイトルにあった単語を本文中で強調表示するものは、著者または話者のプラス又はマイナスのイメージに基づいて、副詞を本文中で強調表示する技術はなかった。
【０００５】
本発明は上記問題点の解決を図り、著者又は話者の書いた又は話した文章において、プラスのイメージ、または、マイナスのイメージを持って、書いたのか話したかを、副詞（又は形容詞）を使って判定し、当該副詞（又は形容詞）をイメージにより異なる強調表示をすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
図１は本発明の強調表示装置の説明図である。図１中、１は入力部（入力手段）、２は処理部（処理手段）、３は格納部（格納手段）、４は出力部（出力手段）、２１は検索部（検索手段）、２２は強調表示部（強調表示手段）である。
【０００７】
本発明は、前記従来の課題を解決するため次のような手段を有する。
【０００８】
（１）：プラスのイメージとマイナスのイメージの単語の辞書を格納する格納手段３と、入力された文から前記辞書の単語を検索する検索手段２１と、前記検索した単語を前記イメージにより異なる強調表示をする強調表示手段２２とを備える。このため、単語の強調表示により、入力された文がプラスのイメージの文かマイナスのイメージの文かを容易に判断することができる。
【０００９】
（２）：前記（１）の強調表示装置において、前記辞書は、副詞又は形容詞の辞書とする。このため、副詞又は形容詞により文のイメージを容易に判断することができる。
【００１０】
（３）：前記（１）又は（２）の強調表示装置において、前記強調表示手段２２は、前記入力された文を前記イメージにより異なる強調表示をする。このため、入力された文が、プラスのイメージの文かマイナスのイメージの文かを容易に判断することができる。
【００１１】
（４）：前記（２）又は（３）の強調表示装置において、前記副詞又は形容詞の辞書は、出現頻度が多い単語から順に登録して作成する。このため、必要の副詞又は形容詞を容易に辞書に登録することができる。
【００１２】
（５）：前記（２）〜（４）のいずれかの強調表示装置において、前記副詞又は形容詞の辞書の作成は、単語を意味の近い順に並べ替え、該並べ替えた単語をそのイメージと共に表示して行う。このため、分からない単語のイメージを前後の単語のイメージから容易に類推することができる。
【００１３】
（６）；前記（１）〜（５）のいずれかの強調表示装置において、プラスのイメージとマイナスのイメージの単語が同時に現れる前記入力された文を検出する矛盾検出手段を備える。このため、ユーザに対し副詞又は形容詞等の単語の誤用を指摘することができる。
【００１４】
（７）：前記（１）〜（６）のいずれかの強調表示装置において、前記入力された文を画面表示する出力手段４を備え、前記出力手段４の画面のツールバーに前記強調表示を選択する選択部を備える。このため、この選択部をクリック等で指示して、画面に表示された文を強調表示することができる。
【００１５】
（８）：前記（７）の強調表示装置において、前記強調表示手段２２は、前記入力された文のファイルの大きさが所定値より大きい場合、前記強調表示を行わない。このため、ファイルが大きくて時間がかかり過ぎる処理を行うことを防止することができる。
【００１６】
（９）：前記（７）又は（８）の強調表示装置において、前記入力された文のテキスト処理を正規表現を含む文字列処理が可能なインタプリターなプログラミング言語で行なう。このため、強調表示装置のシステム構築及びメインテナスが容易で、正規表現を含む文字列処理に便利なものである。
【００１７】
（１０）：前記（１）〜（９）のいずれかの強調表示装置において、前記辞書である辞書ファイルを交換可能な格納手段３に設け、前記辞書ファイルで各単語をどのように強調表示するかを定義する。このため、副詞、形容詞以外にも同様にファイルを作れば同様に強調表示でき便利となる。
【００１８】
（１１）：前記（１）〜（１０）のいずれかの強調表示装置において、前記強調表示手段２２を交換可能に設け、前記強調表示手段２２は、インタプリターなプログラミング言語で作成する。このため、ツールバー本体の外にも、perl等のインタプリターなプログラム言語で、テキストファイルとしてプログラムを持つことができる。
【００１９】
（１２）：プラスのイメージとマイナスのイメージの単語の辞書を格納する格納手段３と、入力された文から前記辞書の単語を検索する検索手段２１と、前記検索した単語を前記イメージにより異なる強調表示をする強調表示手段２２として、コンピュータを機能させるためのプログラムとする。このため、このプログラムをコンピュータにインストールすることで、入力された文がプラスのイメージの文かマイナスのイメージの文かを容易に判断することができる強調表示装置を容易に提供することができる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば次のような効果がある。
【００２１】
（１）：強調表示手段で、入力された文から検索した単語をイメージにより異なる強調表示をするため、単語の強調表示により、入力された文がプラスのイメージの文かマイナスのイメージの文かを容易に判断することができる。
【００２２】
（２）：辞書は、副詞又は形容詞の辞書とするため、副詞又は形容詞により文のイメージを容易に判断することができる。
【００２３】
（３）：強調表示手段で、入力された文をイメージにより異なる強調表示をするため、入力された文が、プラスのイメージの文かマイナスのイメージの文かを容易に判断することができる。
【００２４】
（４）：副詞又は形容詞の辞書は、出現頻度が多い単語から順に登録して作成するため、必要の副詞又は形容詞を容易に辞書に登録することができる。
【００２５】
（５）：副詞又は形容詞の辞書の作成は、単語を意味の近い順に並べ替え、該並べ替えた単語をそのイメージと共に表示して行うため、分からない単語のイメージを前後の単語のイメージから容易に類推することができる。
【００２６】
（６）；矛盾検出手段で、プラスのイメージとマイナスのイメージの単語が同時に現れる前記入力された文を検出するため、ユーザに対し副詞又は形容詞等の単語の誤用を指摘することができる。
【００２７】
（７）：出力手段の画面のツールバーに強調表示を選択する選択部を備えるため、この選択部をクリック等で指示して、画面に表示された文を強調表示することができる。
【００２８】
（８）：強調表示手段で、入力された文のファイルの大きさが所定値より大きい場合、強調表示を行わないため、ファイルが大きくて時間がかかり過ぎる処理を行うことを防止することができる。
【００２９】
（９）：入力された文のテキスト処理を正規表現を含む文字列処理が可能なインタプリターなプログラミング言語で行なうため、強調表示装置のシステム構築及びメインテナスが容易で、正規表現を含む文字列処理に便利なものである。
【００３０】
（１０）：辞書である辞書ファイルを交換可能な格納手段に設け、前記辞書ファイルで各単語をどのように強調表示するかを定義するため、副詞、形容詞以外にも同様にファイルを作れば同様に強調表示でき便利となる。
【００３１】
（１１）：強調表示手段を交換可能に設け、前記強調表示手段はインタプリターなプログラミング言語で作成するため、ツールバー本体の外にも、perl等のインタプリターなプログラム言語で、テキストファイルとしてプログラムを持つことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
著者又は話者の書いた又は話した文章において、プラスのイメージ、又は、マイナスのイメージを持って、書いたのか話したかを、副詞を使って判定できる。そして、当該副詞を強調表示する。例えば、プラスのイメージの副詞を青色にマイナスのイメージの副詞を赤色に強調表示する。また、一つの文において、異なるイメージの副詞が同時に使われるような矛盾した状況を利用して、ユーザの副詞の誤用を指摘することもできる。
【００３３】
例えば、マイナスのイメージの副詞を利用した場合、そのようなマイナスイメージの単語は使わない方がいいですよと、注意を与えることも可能である。副詞は直接文章の主たる表現の動詞にかかるもので、著者または話者のイメージを直接表すもので、著者または話者のイメージを抽出表示するのに役立つものである。
【００３４】
各副詞がプラス、マイナスのどちらのイメージを持つかの特定には、各副詞がプラス、マイナスのどちらのイメージを持つかを示した辞書を作成し、これに基づいて特定を行っている。この辞書の構築は、まず一般的な文章での副詞の出現率を調べ、出現率の大きい副詞から辞書に登録することで、効率よく網羅性の高い辞書を作成した。
【００３５】
この辞書の作成には、文章中において各副詞がプラス、マイナスのどちらのイメージを持つかを意味するタグを付与した教師データを作成し、そのデータから学習などによって特定してもよい。また、内部のテキスト処理には perl プログラム（プログラム言語）を利用し、ツールバーには、visual c（プログラム言語）を利用している。また、プログラムとしては汎用的にしており、強調表示する単語のリストと、そのリストの表記法の定義の二つのファイルをプログラムの外部に持つ形式で作成しており、この二つのファイルを変更することで、様々な処理をするツールバーを作成できるようにもなっている。
【００３６】
（１）：強調表示装置の説明
図１は強調表示装置の説明図である。図１において、強調表示装置には、入力部１、処理手段２、格納部３、出力部４が設けてある。処理手段２には、検索部２１、強調表示部２２が設けてある。
【００３７】
入力部１は、キーボード、マウス、読み取り装置等の情報の入力を行う入力手段である。処理手段２は、検索、検出（抽出）、単語の並べ替え、副詞（又は形容詞）の辞書の作成、表示処理等を行う処理手段（装置）である。格納部３は、プラスのイメージ（ｐ）、マイナスのイメージ（ｎ）、中立のイメージ（０）等の評価を付けた副詞（又は形容詞）を格納する辞書（格納手段）である。出力部４は、表示装置、プリンタ等の情報の出力を行う出力手段である。検索部２１は、入力された文の中で辞書にある副詞（又は形容詞）を検索する検索手段である。強調表示部２２は、検索した副詞（又は形容詞）をイメージにより異なる強調表示を行う強調表示手段である。
【００３８】
図２は矛盾を指摘する強調表示装置の説明図である。図２において、矛盾を指摘する強調表示装置には、入力部１、処理手段２、格納部３、出力部４が設けてある。処理手段２には、検索部２１、強調表示部２２、矛盾検出部２３が設けてある。
【００３９】
矛盾検出部２３は、異なるイメージの副詞（又は形容詞）が一つの文（文章）において同時に使われているのを検出して指摘する矛盾検出手段である。この図２の矛盾を指摘する強調表示装置は、図１の構成に矛盾検出部２３が追加されたもので、他の構成は図１と同じものである。
【００４０】
（２）：強調表示処理の説明
図３は強調表示処理フローチャートである。以下、図３の処理Ｓ１〜Ｓ３に従って説明する。
【００４１】
Ｓ１：入力部１により、文を入力する。
【００４２】
Ｓ２：検索部２１は、入力された文の中で格納部３の辞書にある副詞（又は形容詞）を検索する。
このとき、検索部２１の検索方法は次の２つがある。
【００４３】
(1) 辞書中の副詞（又は形容詞）を、入力された文中の文字列として探す。
【００４４】
(2) 入力された文中の形態素解析（単語分割）を行い、単語の品詞を求め、求めた副詞（又は形容詞）を辞書中から検索する（形態素解析を行うと単語分割ができるため抽出エラーが少なくなる）。
【００４５】
Ｓ３：強調表示部２２は、検索した副詞（又は形容詞）を、イメージにより異なる強調表示をして、出力部４に出力する。
【００４６】
図４は矛盾を指摘する強調表示処理フローチャートである。以下、図４の処理Ｓ１１〜Ｓ１５に従って説明する。
【００４７】
Ｓ１１：入力部１により、文を入力する。
【００４８】
Ｓ１２：検索部２１は、入力された文の中で格納部３の辞書にある副詞（又は形容詞）を検索する。
このとき、検索部２１の検索方法は次の２つがある。
【００４９】
(1) 辞書中の副詞（又は形容詞）を、入力された文中の文字列として探す。
【００５０】
(2) 入力された文中を形態素解析（単語分割）を行い、単語の品詞を求め、求めた副詞（又は形容詞）を辞書中から検索する（形態素解析を行うと抽出エラーが少なくなる）。
【００５１】
Ｓ１３：矛盾検出部２３は、入力された文にプラスのイメージとマイナスのイメージの副詞（又は形容詞）が同時に使われていないか検出する。この検出でプラスのイメージとマイナスのイメージの副詞（又は形容詞）が同時に使われている（矛盾がある）場合は処理Ｓ１４に移り、同時に使われていない（矛盾がない）場合は処理Ｓ１５に移る。
【００５２】
Ｓ１４：強調表示部２２は、副詞（又は形容詞）の誤用（矛盾）がある表示（文の始めに表示する等）を行う。
【００５３】
Ｓ１５：強調表示部２２は、検索した副詞（又は形容詞）を、イメージにより異なる強調表示をして、出力部４に出力する。
【００５４】
（３）：強調表示の説明
強調表示とは、文字の色を変えて表示する、文字の背景の色を変える又は網かけを行う、文字の字体を変える（太文字、斜体文字等）、下線付けや括弧で囲む、文字の上に記号等を設ける等で行うことができる。
【００５５】
例えば、文中の副詞を色で強調表示する場合、プラス（肯定性）のイメージ（ｐ）の副詞を青色、マイナス（否定性）のイメージ（ｎ）の副詞を赤色、中立のイメージ（０）の副詞を灰色等とすることができる。
【００５６】
強調表示は、文や記事全体をイメージにより強調表示することもでき、また、文書や記事のタイトル自体をイメージにより強調表示することもできる。また、文の前又は後ろにｐ、ｎ、０等の記号を付けることで表示することもできる。
【００５７】
（４）：形態素解析システムの説明
日本語を単語に分割するために、単語抽出部２２が行う形態素解析システムが必要になる。ここではChaSenについて説明する（奈良先端大で開発されている形態素解析システム茶筌http://chasen.aist-nara.ac.jp/index.html.jp で公開されている）。
【００５８】
これは、日本語文を分割し、さらに、各単語の品詞も推定してくれる。例えば、「学校へ行く」を入力すると以下の結果を得ることができる。
【００５９】
学校    ガッコウ    学校    名詞−一般
へ      ヘ          へ      助詞−格助詞−一般
行く    イク        行く    動詞−自立    五段・カ行促音便    基本型
ＥＯＳ
このように各行に一個の単語が入るように分割され、各単語に読みや品詞の情報が付与される。ここで、分割された単語を抽出の単位に用い、付与された品詞が抽出表現の指定に用いられる。
【００６０】
（５）：副詞辞書の構築の説明
日本語の副詞には、程度や動作の様態などを表すもののほかに、ある命題や事柄に対する話し手の感情や判断といった、心理的な態度を表すものも存在することが知られている。しかし、言語処理における評価表現抽出や評判分析など、感性情報を扱う研究では、処理対象から副詞を除外して行われることが多かった。従って、これまで言語処理における副詞の重要性について調査した研究は少ない。これは、情報検索において、副詞が文の命題内容に直接関わらないため、検索に必要なインデックス化の際に、ストップワードとして除外されることが多く、評判分析や意見抽出などの処理でも同様の処理が行われてきたことが原因にあると思われる。また、副詞はその形態が定まっておらず、各副詞個別の出現率もあまり高くないため、評判分析における重要語抽出でも、評価を決定するための重要語として抽出されることは少ない。そのため、副詞の場合は他の評価表現と違い、自動獲得や自動分類ではなく、あらかじめ人手により作成した辞書の形で定義しておくことが望ましい。そこで、我々は話者の態度を記述した副詞辞書を構築した。ここでは、我々が構築した辞書が評判分析のためのデータとして有効であることを示す。我々は、構築した辞書の有効性を確かめるため、以下の調査を行った。まず、辞書のカバー率をＷＥＢテキストを用いて調査した。次に、ランダムに選択したＷＥＢデータに対し、辞書データを用いた評価分類を行い、その精度を確認した。最後にこの副詞辞書の有効性について検討を行った。
【００６１】
以下、我々は、話者の態度を記述した副詞辞書を構築した。この副詞辞書の構築方法について説明する。
【００６２】
(1) 対象とした副詞
副詞辞書を構築するにあたり、我々は次の二つの既存辞書を参考にした。一つは、ＥＤＲの日本語単語辞書である。
【００６３】
（ＥＤＲの日本語単語辞書の文献）
荻野孝野, 仲尾由雄, 長澤陽子, 小笠原あゆみ  (1995). “EDR 電子化辞書における概念体系. ”言語処理学会第１回年次大会発表論文集, pp. 197 −200.
もう一つは、ChaSenで使用されるipadicである。
【００６４】
（ChaSenで使用されるipadicの文献）
松本裕治, 北内啓, 山下達雄, 平野善隆, 松田寛, 高岡一馬, 浅原正幸  (2000). “日本語形態素解析システム『茶筌』version 2.2.1 使用説明書. ”. 
これら２種類の辞書において、副詞と定義されている語を全て抽出した。その結果、表現形で２５９２副詞を得ることができた。今後、この副詞の集合を便宜上、全副詞と呼ぶ。
【００６５】
(2) 副詞のタグ付けの説明
次に我々は、抽出した副詞に対し、話者の態度の情報を人手で加えることにした。一口に話者の態度といっても、ある事柄に対して好ましいと思っているか、好ましくないと思っているかといった、肯定否定性に関わる態度や、ある事柄が確かであるか、そうでないかといった確信度に関わる態度など、さまざまな話者の態度が存在する。今回我々がタグ付けの対象とした情報は、肯定否定性に関わる態度に関するものである。話者がある出来事を望ましいとか、好ましいと思っているときに使用される副詞を肯定性評価を持つ副詞とし、“ｐ”のタグを付けた。逆に、話者がある出来事を望ましくないとか、好ましくないと思っているときに使用される副詞を否定性評価を持つ副詞とし、“ｎ”のタグを付けた。プラスでもマイナスでもないもの、また文脈によって、プラスにもマイナスにもなるものは中立の副詞とし、“０”のタグを付けた。以下、この評価タグを付けた副詞を評価付き副詞と呼ぶ。
【００６６】
今回のタグ付けには、『現代副詞用法辞典』（飛田良文，浅田秀子  (1994). 東京堂出版. ) を参考にした。この辞書は、文脈から独立した副詞の感情的なイメージを７段階のイメージ値によって評価している。評価が中立な語と使われる状況によって評価がどちらにもなりうる語はイメージ値を０とし、プラスでもマイナスでもないとしている。この辞書では、副詞の評価は７段階であったが、我々の評価は、ｐ、０、ｎの三段階とした。この辞書の評価をそのまま採用すると評価分類が細かくなりすぎ、評価の正確さが分からない状況では、かえって分類精度の確認の負担が増えるだろうと判断したためである。
【００６７】
最初にタグ付けの対象としたのは、全副詞のうち、副詞用法辞典に記載のあった８８３副詞である。多義性を持つ副詞については、その語の意味の数やその語の各意味が用いられる状況を考慮して判断した。例えば、複数の意味のうち、ほとんどが中立評価として用いられる場合、この副詞には中立評価を与えた。また、複数の意味のうち、肯定性評価と否定性評価の両方が存在する場合、この副詞には同じく中立評価を与えることにした。
【００６８】
(3)カバー率の調査の説明
最初に評価付き副詞が全副詞に対して、どのくらいのカバー率を持つか調査を行った。ここでカバー率とは、全文集合に対する副詞を含む文の割合ではなく、全副詞に含まれる副詞が含まれる文の集合に対する、今回作成した辞書にある副詞が含まれる文の集合の割合をいう。
【００６９】
作成した辞書のカバー率が高ければ、まだタグの付いていない副詞へタグ付けを行ったとしても、労力に見合うだけの効果は期待できない。一方、カバー率が低い場合は、辞書に記載された副詞以外にも副詞を追加してタグ付けを行う必要がある。
【００７０】
カバー率の調査には、ＷＥＢテキストから抽出した５，６３５，３４６文を用意した。これをまず半分に分割し、カバー率の調査におけるクローズドデータとオープンデータとした。まず、クローズドデータに対し、全副詞の文字列一致検索を行った。次に、評価付き副詞も同様に、文字列一致検索を行った。文字列一致検索を行った理由は、副詞が含まれる可能性のある文を調べるため、なるべく多くの文が該当するようにしたためである。通常、品詞ごとの出現割合を調査する場合、形態素解析を行ったものに対して行うが、今回対象とした副詞には、形態素解析で副詞として認定されないものもある。そのため、形態素解析後の調査では副詞のカバー率は下がることが予想される。
【００７１】
クローズドデータに対し、全副詞と評価付き副詞の文字列一致検索を行った場合の出現率を表１に示す。
【００７２】
表１：ＷＥＢデータ（半数）： 2817672文での副詞出現割合
┌───────────┬───┬──────────┐
│全副詞                │74.10%│ (2087938 / 2817672)│
│評価付き副詞          │47.76%│ (1345796 / 2817672)│
├───────────┼───┼──────────┤
│全副詞に対するカバー率│64.45%│ (1345736 / 2087938)│
└───────────┴───┴──────────┘                        全副詞に対する評価付き副詞の割合は６４．４５％であった。
【００７３】
この時点では、カバー率が低く、新たにタグ付けをする語を追加して、なるべく多くの副詞に対応する必要があった。評価を新たに付けるべき副詞を選ぶため、全副詞の副詞のうち、出現割合が０．０１％以上ある副詞を抽出し、その中から評価付き副詞に含まれていない副詞のリストを作成した。
【００７４】
表２：全副詞に含まれ評価付き副詞に含まれない副詞（上位30）
┌───┬───┬─────┬────┬──┬─────┐
│副詞  │  頻度│  出現割合│副詞    │頻度│出現割合  │
├───┼───┼─────┼────┼──┼─────┤
│よう  │153717│ 5.455461 │一度    │9019│ 0.320087 │
│いと  │ 59405│ 2.108301 │略      │6421│ 0.227883 │
│えて  │ 55248│ 1.960768 │将      │6369│ 0.226038 │
│いか  │ 37263│ 1.322475 │これまで│6287│ 0.223127 │
│ちら  │ 33609│ 1.192793 │一切    │6124│ 0.217343 │
│然    │ 26095│ 0.926119 │たた    │5716│ 0.202863 │
│転    │ 21767│ 0.772517 │共に    │5423│ 0.192464 │
│早    │ 17294│ 0.613769 │確か    │5160│ 0.183130 │
│万    │ 17231│ 0.611533 │しっかり│4603│ 0.163362 │
│もち  │ 16504│ 0.585732 │以来    │4117│ 0.146114 │
│後に  │ 10132│ 0.359588 │どうして│4105│ 0.145688 │
│いや  │  9848│ 0.349508 │本に    │3964│ 0.140684 │
│みんな│  9797│ 0.347698 │はた    │3854│ 0.136780 │
│かく  │  9543│ 0.338684 │主に    │3819│ 0.135537 │
│ポイ  │  9216│ 0.327079 │うまく  │3803│ 0.134970 │
└───┴───┴─────┴────┴──┴─────┘
【００７５】
表３：全副詞から取り除く副詞の条件
┌──────────┐
│形容（動）詞の連用形│
│形容（動）詞の語幹  │
│ひらがな２文字以下  │
│カタカナ２文字以下  │
│漢字１文字          │
│名詞＋助詞          │
│他の品詞と共通      │
│他の語の一部        │
└──────────┘
【００７６】
表４：ＷＥＢデータ（半数）： 2817672文での副詞出現割合（修正後）
┌───────────┬───┬──────────┐
│全副詞（修正前）      │74.10%│ (2087938 / 2817672)│
│全副詞（修正後）      │53.64%│ (1511389 / 2817672)│
│評価付き副詞          │47.76%│ (1345796 / 2817672)│
├───────────┼───┼──────────┤
│全副詞に対するカバー率│89.04%│ (1345736 / 1511389)│
└───────────┴───┴──────────┘
【００７７】
表２より以下に示すような副詞が多く含まれていることが分かる。
・形容( 動) 詞の語幹
・ひらがな２文字以下
・カタカナ２文字以下
・漢字１文字
・名詞＋助詞
これらの副詞は、文字列一致検索を行った場合、単語の一部に一致する可能性が高い。その結果、非常に多くの文に含まれているという誤った結果がでてしまう可能性がある。従って、全副詞のみに存在する表３の条件に該当した副詞を人手で取り除いた。
【００７８】
表４に全副詞から条件に合致した副詞を取り除く修正を行う前と修正を行った後の副詞の出現割合を示す。なお、修正は全副詞にのみ出現している副詞を対象に行っているので、評価付き副詞の数に変化はない。
【００７９】
これらの条件に合致した副詞を全副詞から取り除いたところ、全副詞のカバー率は２０．４６％減少し、５３．６４％となった。この値で全副詞に対する評価付き副詞の割合を再計算するとカバー率は８９．０４％となった。
【００８０】
全副詞のみに含まれる、出現割合が０．０１％以上ある副詞を抽出し、そこから、表３の条件に合致した副詞を取り除いたところ、残った副詞は１０５語となった。表５に残った副詞の例を示す。
【００８１】
表６に、副詞を追加した後の全副詞に対するカバー率を示す。副詞の追加により、評価付き副詞の全副詞に対するカバー率は９７．４８％になった。これは十分実用レベルとなる数値である。
【００８２】
表５：新たに追加した副詞（上位30）
┌─────┬──┬─────┬────┬──┬─────┐
│副詞      │頻度│  出現割合│副詞    │頻度│  出現割合│
├─────┼──┼─────┼────┼──┼─────┤
│一度      │9019│ 0.320087 │再度    │2117│ 0.075133 │
│これまで  │6287│ 0.223127 │たった  │1989│ 0.070590 │
│一切      │6124│ 0.217343 │沢山    │1969│ 0.069880 │
│共に      │5423│ 0.192464 │きちんと│1876│ 0.066580 │
│しっかり  │4603│ 0.163362 │すなわち│1785│ 0.063350 │
│以来      │4117│ 0.146114 │比較的  │1734│ 0.061540 │
│どうして  │4105│ 0.145688 │そろそろ│1631│ 0.057885 │
│主に      │3819│ 0.135537 │唯一    │1592│ 0.056501 │
│ちゃんと  │3640│ 0.129185 │予め    │1577│ 0.055968 │
│わりに    │2558│ 0.090784 │おかげで│1509│ 0.053555 │
│数多      │2549│ 0.090465 │じっくり│1311│ 0.046528 │
│本来      │2469│ 0.087626 │同じく  │1310│ 0.046492 │
│このように│2421│ 0.085922 │こうして│1277│ 0.045321 │
│正しく    │2299│ 0.081592 │すっかり│1258│ 0.044647 │
│一層      │2176│ 0.077227 │ゆったり│1235│ 0.043831 │
└─────┴──┴─────┴────┴──┴─────┘
【００８３】
表６：ＷＥＢデータ（半数）：2817672 文での副詞出現割合（副詞追加後）
┌───────────┬────┬──────────┐
│全副詞（修正前）      │ 74.10% │(2087938 / 2817672) │
│全副詞（修正後）      │ 53.64% │(1511389 / 2817672) │
│評価付き副詞（追加前）│ 47.76% │(1345796 / 2817672) │
│評価付き副詞（追加後）│ 52.29% │(1473297 / 2817672) │
├───────────┼────┼──────────┤
│全副詞に対するカバー率│ 97.48% │(1473297 / 1511389) │
└───────────┴────┴──────────┘
【００８４】
(4) 評価付き副詞の追加の説明
前節で、全副詞から抽出した出現率が０．０１％を超える副詞から、文字列一致検索時に、誤って文字列の一部に該当しそうな副詞を取り除いた残り１０５副詞に対し、新たにタグ付けを行った。
【００８５】
新しく追加した副詞に、肯定、否定、中立の基準によるタグを付与する際には、分類語彙表（国立国語研究所（編） (2004).大日本図書) を利用した。分類語彙表に存在する副詞については、分類語彙表の番号を付与し、その番号順に副詞を並び替えた。これにより、あらかじめ評価タグがついている副詞と新たに追加された副詞とが、意味の近い順に並び替えられることになる。
【００８６】
意味ソートを利用した辞書構築の例として、次の論文がある。
村田真樹, 神崎享子, 内元清貴, 馬青, 井佐原均(2000). “意味ソートmsort * 意味的並べかえ手法による辞書の構築例とタグツキコーパスの作成例と情報提示システム例. ”自然言語処理, pp. 51−66. 
この論文では、意味ソートを利用した辞書構築の例があげられているが、上記分類語彙表の番号を付与し、その番号順に副詞を並び替えの方法は、上記論文で提案された「意味ソート」の手法を利用した方法と見ることができる。実際の例を表７に挙げる。
【００８７】
分類語彙表を利用することで、あらかじめ評価タグが付けられた副詞を参考にすることが可能になり、比較的短時間で効率的にタグ付けを行うことができた。表７中の＊がついた副詞が、新たに追加すべき副詞である。表から分かるようにその上下（周囲）に既にタグを振った副詞が存在するので、それらのタグを参考にしながら、タグ付けを行う（上下が同じなら同じタグ付けを行う）ことができた。この場合、それぞれの副詞に対し、“０”のタグを付与した。
【００８８】
なお、分類語彙表に収録されていない副詞については、全て人手で判断し、タグを付与することにした。
【００８９】
表７：分類語彙表を用いたタグ付けの例
┌───────┬─────────┐
│分類語彙表番号│副詞        評価  │
├───────┼─────────┤
│3100030201    │けっして      0   │
│3100030201    │決して        0   │
│3100040102    │たしかに＊  “0 ”│
│3100050101    │どうやら      p   │
│3100050102    │多分          0   │
│3100050103    │恐らく        n   │
│3100050104    │おおかた      0   │
│3100050105    │たしか＊    “0 ”│
│3100050106    │大概          0   │
│3100050201    │まず          0   │
│3100050302    │まあまあ      0   │
│3100050502    │正に          n   │
│3100050504    │なんでも      0   │
└───────┴─────────┘
【００９０】
(5) 副詞辞書の評価の説明
ａ）副詞辞書の評価実験
作成した評価付き副詞の精度を調査する評価実験を行った。評価実験は、ＷＥＢテキストから１０００文をランダムに抽出し、副詞辞書に該当する副詞を含んでいる場合に、評価タグを出力し、肯定的な文、否定的な文、中立の文に分類するものである。
【００９１】
ここで、肯定的な文、否定的な文とは、次のような定義とする。
その文の書き手が文で表されている内容を好ましい又は良いこととして捉えている場合、これを肯定的な文と呼ぶことにする。それとは逆に、その文の書き手が文で表されている内容を好ましくない又は、悪いこととして捉えている場合、これを否定的な文と呼ぶことにする。そのどちらでもない場合は中立な文とする。この評価基準に基づいて、抽出した文を人手で判断し、正解を作成した。
【００９２】
次に、各文に対し、作成した辞書を用いて、対象とする文に辞書に含まれる副詞がある場合に、辞書に基づいた、肯定“ｐ”、否定“ｎ”、中立“０”の分類を行った。その後、辞書による分類ｐ、ｎ、０、のそれぞれについて、正否を判断した。
【００９３】
評価実験は、辞書へのデータ追加前の副詞８８３語と追加後の９８８語を用いた以下の２種類を行った。
1.   1,000文−追加前883 語
2.   1,000文−追加後988 語
【００９４】
表８：副詞追加前辞書での結果
┌───────┬────────┬────────┬──┐
│              │        再現率  │          精度  │Ｆ値│
├───────┼────────┼────────┼──┤
│全正解率      │85% (175 / 205) │85% (175 / 205) │85% │
│中立のみ      │89% (151 / 170) │94% (151 / 160) │91% │
│肯定のみ      │78% (18 / 23)   │55% (18 / 33)   │64% │
│否定のみ      │50% (6 / 12)    │50% (6 / 12)    │50% │
│肯定，否定のみ│69% (24 / 35)   │53% (24 / 45)   │60% │
└───────┴────────┴────────┴──┘
【００９５】
表９：副詞追加後辞書での結果
┌───────┬────────┬────────┬──┐
│              │        再現率  │          精度  │Ｆ値│
├───────┼────────┼────────┼──┤
│全正解率      │86% (200 / 233) │86% (200 / 233) │86% │
│中立のみ      │89% (166 / 187) │95% (166 / 175) │92% │
│肯定のみ      │84% (27 / 32)   │60% (27 / 45)   │70% │
│否定のみ      │50% (7 / 14)    │54% (7 / 13)    │52% │
│肯定，否定のみ│74% (34 / 46)   │59% (34 / 58)   │65% │
└───────┴────────┴────────┴──┘
【００９６】
ｂ）評価実験の結果と考察
実験の結果を表８、表９に示す。
表８は、副詞辞書に新たな副詞を追加する前での結果を示しており、表９は、副詞を追加した後の辞書を用いたときの分類結果を示している。
【００９７】
表８、表９において、全正解率とは、辞書に含まれる副詞が存在する文が肯定的か否定的か中立的かの３分類でどの分類に該当するかを、出力によらず判断したものである。肯定、否定のみは、辞書を用いた肯定、否定、中立の判断のうち、出力が肯定か否定だったもののみの精度と再現率を計算したものである。中立のみ、肯定のみ、否定のみはそれぞれ、辞書による分類毎に精度と再現率を出したものである。例えば、肯定のみは、該当文が肯定的な評価と辞書により判断されたものを対象に、精度と再現率を求めている。
【００９８】
精度は、正解に対する辞書により分類された項目の内、正解したものの割合である。再現率は、分類された項目の内部における、正解の割合である。また、性能評価の基準として、Ｆ値を計算した。ここでＦ値は、精度と再現率の調和平均とする。
【００９９】
辞書に含まれる副詞を含んだ文は、追加前の辞書で２０５文、副詞追加後の辞書で２３３文であった。
【０１００】
副詞辞書による話者の態度の分類結果は、肯定的か否定的か中立的かの３分類で追加前が８５％の正解率、追加後が８６％の正解率であった。
【０１０１】
辞書により肯定的、もしくは否定的と分類されたもののＦ値は、追加前の辞書で６０％副詞追加後の辞書では６５％であった。３分類のベースラインが３３％であることを考慮すると、比較的高い精度といえる。
【０１０２】
肯定性の判断は、追加前のＦ値が６４％、追加後では７０％であった。一方、否定性の分類におけるＦ値は、追加前が５０％、追加後が５２％と肯定的な態度の分類に比べると低い。
【０１０３】
辞書による出力が誤っていた例について検討する。以下の例は、１０００文に対し、副詞を追加した後の辞書を使用した場合の結果による。
【０１０４】
まず、肯定、否定どちらでもない文に対し、どちらかに分類してしまった誤りについて検討する。この種の誤りの例を以下に示す。各項目の辞書の項目の後に書いてあるのが，辞書により出力された肯定、否定、中立の判断である。正解は、人手により判断された回答を示している。
【０１０５】
・肯定否定無し
− Dear 登志夫先生、［どうも］お世話になりました。
【０１０６】
（辞書：否定，正解：中立）
−ケン・ウィルバーという、［おそらく］時代を画するよう
な若い思想家がいて、『進化の構造』（松永太郎訳、春秋
社）という本を書いています。
【０１０７】
（辞書：否定，正解：中立）
−内容によっては返信いたしかねる場合もございますので、
［あしからず］ご了承ください。
【０１０８】
（辞書：否定，正解：中立）
−いつものように［一応］やりながら、意識は丹田に集中
させトク、トクと発電機が動き出し、赤い火の玉ができ
るとそれを上昇させ、脳幹からエネルギーを送り出した。
【０１０９】
（辞書：肯定，正解：中立）
−統計は、全国平均や地域的なもの、また業種別なもの等
がとれますので、［当然］、畑幹事長がおっしゃったよう
に全国的統計、関東地域、東京会のなかの統計、という
いくつかのデータの中で、選択して作るようになる。
【０１１０】
（辞書：肯定，正解：中立）
これらの文では、副詞が話者の態度のうち、事態に対する確信度の表出として使われていたり、特定の言い回しの一部として使用されている。
【０１１１】
前者の場合、これら副詞には話者の肯定や否定といった態度を示す働きはあまりなく、「当然」や「おそらく」などは、話し手が事態の起こりやすさをどう考えているかを示す機能の方が強いものと思われる。
【０１１２】
副詞は、このような事態の確信度についても示すことがあり、これについては今後、辞書に追加する予定である。このような確信度に関わる副詞は、肯定や否定といった態度の側面があまり感じられない場合が存在することが分かった。
【０１１３】
一方、「あしからず」や「どうも」などは、挨拶表現に典型的に見られる副詞である。これらの副詞は、あまり意味はなく、定型表現の一つとして用いられている。このような表現についても、話者の事態に対する態度を読み取ることが難しい。
【０１１４】
次に、肯定否定が逆であった例を示す。
−あー、［ついに］やっちまった。
【０１１５】
（辞書：肯定，正解：否定）
−しかも予約の申込数は予定数をはるかに上まわり、地方
でこんな出版は、［おそらく］近来なかったのではない
かと消息通も言い出す状況である。
【０１１６】
（辞書：否定，正解：肯定）
−技術を超えた感性あふれるそのパフォーマンスに、来賓、
学校関係者、在校生、卒業生、父母ら会場を埋め尽くし
た約七百人の聴衆は［すっかり］魅了された。
【０１１７】
（辞書：否定，正解：肯定）
否定的な文にもかかわらず、辞書により肯定的と判断されたものには、あまり適切でないと思われる副詞の使用をしているものが見られた。例えば、「ついに」についてであるが、「ついに」は、達成など継続した動作、行動の結果を表す場合に用いる方がよい。そのため、「ついに」からは肯定的な態度を読み取ることができる。この場合には「とうとう」などの副詞を使用する方が妥当と思われる。
【０１１８】
また「おそらく」は、肯定否定なしのところで述べたように、事態に対する確信度について示しており、ここでは、肯定否定とは異なる話者の態度を示すために用いられている。そのため、ここでの「おそらく」からは、否定性をあまり読み取ることができない。
【０１１９】
辞書のタグ付けの際に参照した『現代副詞用法辞典』では、「おそらく」は以下のように説明されている。
【０１２０】
実現があまり好ましくない事柄について、危惧や疑問の暗示を伴って推量する様子を    あらわすことが多い。
好ましい事柄の可能性を推量する場合には、ふつう「たぶん」「きっと」などを用い    る。
【０１２１】
従って、この場合も「たぶん」を使用した方がふさわしかったものと思われる。
【０１２２】
今後は、事態の確信度に関する情報を付与し、事態への肯定、否定を問題にしているのか、それとも、事態の確信度を問題としているのかを区別し、その優先度について検討していく必要があると思われる。
【０１２３】
ｃ）副詞辞書の有効性の検討
次に、この辞書の有効性について検討した。その結果について述べる。
【０１２４】
この辞書が有効に用いられるのは、以下のような時が考えられる。
1.文書作成時に、否定的に書いていないかチェックを行う。
2.文書作成時に、文脈にふさわしくない副詞を使用していないかチェックを行う。
3.文書読解時に、文の肯定性、否定性を自動的に判断、表示する。
4.肯定的な文、否定性な文を自動的に収集、分類する。
【０１２５】
まず、文書作成時には、この辞書を使うことで、否定的な態度を表出していないかどうかチェックすることができる。レビューなどの個人的な感想を述べる場合を除き、一般に、文書に否定的な態度を表出することは、コミュニケーションの円滑さを阻害する可能性があるため、あまり望ましくない。この辞書を利用することで、特に副詞について、無意識的に、否定的な態度を表出していた場合でもそのことに気がつくことが可能となっている。
【０１２６】
次に、文脈にふさわしくない副詞の指摘については、別の手法を使って、文の肯定性、否定性を判断した際、その肯定性、否定性がこの辞書による判断と逆だった場合に副詞の使用法が誤っていたり、誤解を招きやすいものである確率が高いことを利用する。
【０１２７】
例えば、前節で「ついに」や「おそらく」などを間違いの例として取り上げたが、それらの例のように文脈から判断される肯定性や否定性と副詞が持つ肯定性や否定性とが矛盾する場合は、使用法が間違っており、他にふさわしい副詞が存在していることが多い。そこで、使用者に他の副詞を検討するように示唆することが可能になる。
【０１２８】
このような副詞の用法の誤り判断に使えそうなものは、１０００文中１９文、副詞を含む文では４６文中の１９文にそのような例が存在していた。従って、副詞を含んだ文のみを対象にした場合、４１．３０％の確率で文を指摘することが可能である。
【０１２９】
文書読解時には、この辞書を利用して、否定的な副詞が含まれる文と肯定的な文が含まれる場合で色を変えて出力するなどのシステムが考えられる。これにより否定的な表現があった場合に、文書全体を通して否定的な態度を取っているのか、それとも、一次的に過ぎないのかを判断することが可能になる。
【０１３０】
一方、肯定性、否定性をＷＥＢから収集していく場合には，辞書により、肯定、もしくは否定と表現された文や文書を収集すればよい。この場合、１０００文あたり３４文が得られているため、３．４％の確率で収集できることになる。この数値は一見かなり低いが、副詞辞書の利点として、文脈や分野によらず、肯定性、否定性を判断することが可能なため、評判表現抽出の初期において、使用することができる。
【０１３１】
これにより、例えば評価表現抽出のためのシードを作成するなどの利用法が考えられる。まず、この辞書で文を肯定的なものと否定的なものにわけ、それぞれのグループから評価表現を抽出する。従来では、評価表現抽出のシードとして、人手で集めることがあったが、この辞書を使うことで、初期の作業を自動化することも可能になるのではないかと思われる。
【０１３２】
(6) おわりに
我々は、話者の態度を記述した副詞辞書を構築し、副詞が評判分析のための基本データとして有効であることを調査した。構築した副詞辞書は全副詞の出現率に対して、１０５語を追加した９９８語の辞書はＥＤＲとChaSenのipadicから抽出した全副詞に対し、出現割合で９７．７７％のカバー率であった。
【０１３３】
我々は辞書の副詞９９８語に対して、話者がある出来事を望ましいとか、好ましいと思っているときに使用される副詞を肯定性評価を持つ副詞として、逆に、話者がある出来事を望ましくないとか、好ましくないと思っているときに使用される副詞を否定性評価を持つ副詞として、それぞれタグを付与した。プラスでもマイナスでもないもの、また文脈によって、プラスにもマイナスにもなるものは中立の副詞とした。辞書の精度を確認するため、辞書を用いた文の評価分類を行った。人手により分類の正解を作成し、辞書による分類精度を求めたところ、１０００文を対象に実験した結果、分類の正解率で８６％、肯定性、否定性の分類ではＦ値で６５％であった。
【０１３４】
なお、上記では副詞辞書について説明したが、形容詞辞書も同様にして作成することができる。
【０１３５】
（６）：ツールバー表示の説明
ツールバーの本体の部分（インタフェース部分、ＷＥＢ情報の取得表示など）は visual c のプログラミング言語で作成し、ツールバーの外側の部分であるテキスト処理（文の文字列処理）は、Perlのプログラミング言語で作成する。
【０１３６】
Perlは、インタプリターな言語（事前にコンパイルせずに、実行時にコンパイルして動作する。速度は遅いがメインテナス、システム構築が容易）であり、また、正規表現を含む文字列処理に便利なものである。
【０１３７】
ツールバー本体（インタフェース部分、ＷＥＢ情報の取得表示など) では、ｈｔｍｌ（hypertext markup language ）の表示を行う。テキスト処理を正規表現を含む文字列処理が可能なインタプリターなプログラミング言語では、元のｈｔｍｌを変換して新しいｈｔｍｌを作る。ツールバー本体（インタフェース部分、ＷＥＢ情報の取得表示など) で新しいｈｔｍｌの表示を行うようにする。ｈｔｍｌ内部に、強調表示したい単語にはｈｔｍｌのタグで色付けなど行う。
【０１３８】
また、辞書ファイルを外部（交換可能）に持って、ファイルで単語と、各単語の色を定義して、それに基づいて強調表示することもできる。副詞以外（形容詞等）も同様にファイルを作れば同様に強調表示でき便利なものである。例えば、副詞辞書を入れれば副詞が強調表示され、形容詞辞書を入れれば形容詞が強調表示され、両方の辞書を入れれば両方が強調表示されることになる。なお、人名辞書を入れて人名の強調表示を行うこともできる。
【０１３９】
さらに、別のperlプログラムを外部（交換可能）に持って、そのプログラムにより、強調表示することもできる。perlは、インタプリターな言語なので、ツールバー本体の外にもテキストファイルとしてプログラムを持つことができる。そのプログラムを交換すると、ほとんどあらゆる他の種類のｈｔｍｌの変更が可能となる。これは、強調表示にとどまらないものである。このような変更が外のプログラムを修正するだけでできるようになる。
【０１４０】
また、強調表示手段２２で、強調表示する入力された文のファイルの大きさが所定値より大きい（この所定値は入力する部分を設けてユーザが自由に設定できるようになっている）場合、強調表示を行わないようにする。これは、強調表示する入力された文であるｈｔｍｌファイルが大きくて時間がかかり過ぎる処理を行うことを防止するものである。
【０１４１】
本発明は、インターネットエクスプローラーのツールバーとして組み込んで利用できる。
【０１４２】
図５はツールバー表示の説明図である。図５において、出力装置４の表示画面３０には、最上段にはデータのタイトル３１、２段目には処理を指定するコマンド列３２、３段目には閲覧している場所を示している。４段目にはツールバーにオプション領域を設け、オプション領域を選択（指定）すると、「headline」、「副詞」、「原子記号」等の表示が現れる。なお、オプション領域の代わりの直接「headline」、「副詞」、「原子記号」等の表示を設けることもできる。
【０１４３】
この「副詞」を選択することにより、図３、図４の処理が行われ、下の画面３５に表示されている文（テキストデータ）の副詞（又は形容詞）をイメージにより異なる強調表示を行う。また、「副詞」を再度選択することにより強調表示されない通常の表示に戻すことができる。
【０１４４】
なお、「headline」を選択することにより、画面３５に表示されている文書（テキストデータ）のタイトルに出てくる重要語を強調表示することができる。また、「原子記号」を選択することにより、文書（画面３５）中の原子記号を強調表示するものである。
【０１４５】
（７）：具体例の説明
形容詞と副詞の例を評価ごとに文例を含めて説明する。副詞の方はＷＥＢテキストの例も含んでいる。それぞれ順番に０( 中立) 、ｐ（肯定的）、ｎ（否定的）の順に副詞（形容詞）例文という形で記している。また、該当する副詞（形容詞）は［］でくくっている。
【０１４６】
・副詞の例
０
たまたま         &image のように、CGI 呼び出し中の& に続くパラメタが、［たまた                  ま］定義されている実体参照と同じだった場合にもこの警告が出るこ                  とがあります。
［たまたま］近くを通りかかったのでお寄りしました。
【０１４７】
ほとんど          98年のナビスコカップ準優勝以外は［ほとんど］結果を残せていな                  い。
昨日は［ほとんど］一日中家で本を読んでいた。
【０１４８】
急遽               13 日に変更したばかりでしたが、折角の七五三お参りでしたので                  ［急遽］変更いたしました。
課長の急死で出張先から［急遽］呼び戻された。
【０１４９】
徐々に、          父親も電車に興味があり、そこから［徐々に］電車に興味を持ち始                  めた。
SL は［徐々に］スピードを上げていった。
【０１５０】
要するに           CyberBookとは、［要するに］コンピュータ上で読む本のことです                  。
私が言いたいのは、［要するに］日本の政治は今のままではだめだ                  ということです。
【０１５１】
ｐ
すかさず          ［すかさず］、取り出して、美味しいステーキをお皿にスタンバイ                  させる。
西武の選手は四球で塁に出ると［すかさず］走る。
【０１５２】
ふんだんに         "食" に関する" 役立つノウハウ" ，" おいしい情報" ［ふんだん                  に］詰まっているチャンネル。
バターを［ふんだんに］使ってケーキを焼いた。
【０１５３】
ようやく           "デジタルカメラ" が［ようやく］本当のカメラになってくれて、                  すっごくうれしいです！
一週間降り続いた雨が［ようやく］上がった。
【０１５４】
早速               16 日付け、沖縄タイムス社の『北谷町伊平の県道２３号（国体道                  路）沿い米軍嘉手納基地内から古墓発見』の記事を見て［早速］見に                  行ってきました。
電話の修理を頼んだら［早速］やってきてくれた。
【０１５５】
断然               CATV 回線を使った通信だから、［断然］速い！
犬を飼うなら［断然］秋田犬だね。
【０１５６】
n 
せいぜい          1 年に［せいぜい］6 人の歌手だけが選ばれるという訳だ。
今のうちに［せいぜい］遊んでおくんだね。
【０１５７】
ややもすれば      しかし、教員主導のコンピュータの授業は、［ややもすれば］、単                  純にソフトウェアの使い方を知らせるだけになりがちです。
この問題は［ややもすれば］大事件に発展しかねない危険性をはら                  んでいる。
【０１５８】
わざわざ           2〜3 年前の話では、「ISO 」のために［わざわざ］新たに雇い入                  れたという話もありましたが、そうでなくても従業員の方々が「ISO                   」に費やす時間を計算していくと相当なものになります。
奴は［わざわざ］俺に聞こえるように言ったんだ。
【０１５９】
まだしも          （サービスなら［まだしも］、しっかり勘定に入っており、おおむ                  ねマズイときている）これは当たり前のように習慣化しているが、居                  酒屋の禁じ手の第一である。
傘だけなら［まだしも］鞄まで電車の中に忘れてきたのよ。
【０１６０】
無理矢理           22 時くらいまでは全然静かで、ボーカルが「イエーイ、みんな乗                  ってるね」などと状況と違う事を言って［無理矢理］盛り上げようと                  して失笑してしまうほどでした。
男は嫌がる子供を［無理矢理］引きずっていった。
【０１６１】
・形容詞の例
０
まぶしい          ［まぶしい］真夏の太陽が照りつける。
何気ない          彼の［何気ない］一言が彼女をひどく傷つけた。
言い難い          他人には［言い難い］事情がある。
著しい            両者の間には［著しい］違いがある。
根強い            そのベテラン俳優には［根強い］人気がある。
【０１６２】
ｐ
初々しい          新入生の新しい制服姿は何とも［初々しい］。
懐かしい          都会にいると故郷の野山が［懐かしい］。
情け深い          裁判官は［情け深い］判決を申し渡した。
清々しい          彼は［清々しい］印象を残して去っていった。
慎ましい          彼は誰の前でも［慎ましい］態度を崩さない。
【０１６３】
ｎ
耐えがたい        彼の暴言は［耐えがたい］侮辱だ。
疑わしい          彼が一人でいたかどうか［疑わしい］ところだ。
見苦しい          彼の髪型はじつに［見苦しい］。
執念深い          奴はヘビのように［執念深い］男だ。
情けない          まだ一回も勝てないとは［情けない］。
【０１６４】
（８）：プログラムインストールの説明
入力部（入力手段）１、処理部（処理手段）２、格納部（格納手段）３、出力部（出力手段）４、検索部（検索手段）２１、強調表示部（強調表示手段）２２、矛盾検出部（矛盾検出手段）２３等は、プログラムで構成でき、主制御部（ＣＰＵ）が実行するものであり、主記憶に格納されているものである。このプログラムは、一般的な、コンピュータ（情報処理装置）で処理されるものである。このコンピュータは、主制御部、主記憶、ファイル装置、表示装置、キーボード等の入力手段である入力装置などのハードウェアで構成されている。このコンピュータに、本発明のプログラムをインストールする。このインストールは、フロッピィ、光磁気ディスク等の可搬型の記録（記憶）媒体に、これらのプログラムを記憶させておき、コンピュータが備えている記録媒体に対して、アクセスするためのドライブ装置を介して、或いは、ＬＡＮ等のネットワークを介して、コンピュータに設けられたファイル装置にインストールされる。そして、このファイル装置から処理に必要なプログラムステップを主記憶に読み出し、主制御部が実行するものである。
【図面の簡単な説明】
【０１６５】
【図１】本発明の強調表示装置の説明図である。
【図２】本発明の矛盾を指摘する強調表示装置の説明図である。
【図３】本発明の強調表示処理フローチャートである。
【図４】本発明の矛盾を指摘する強調表示処理フローチャートである。
【図５】本発明のツールバー表示の説明図である。
【符号の説明】
【０１６６】
１  入力部（入力手段）
２  処理部（処理手段）
３  格納部（格納手段）
４  出力部（出力手段）
２１  検索部（検索手段）
２２  強調表示部（強調表示手段）
【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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