(57)【要約】【課題】エンティティの恣意を排除して当該エンティティの性質をより客観的に分析し得るシステムを提供することを解決課題とする。【解決手段】本発明の性質分析システムによれば、言語認識手段１３によりコンテンツに関してエンティティから発せられる言語が認識される。また、品詞抽出手段１４により言語認識手段１３による認識言語から「抽出アルゴリズム」に従って品詞を抽出する。さらに性質分析手段１５により品詞抽出手段１４による抽出品詞のパターンに基づき「分析アルゴリズム」に従ってエンティティの性質が分析される。そして、情報提供手段１６により性質分析手段１５による分析性質に関する情報を、エンティティ又は第三者に対して提供する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
言語から品詞を抽出する抽出アルゴリズムと、コンテンツに関してエンティティから発せられる言語に含まれる品詞のパターンに基づいて該エンティティの性質を分析する分析アルゴリズムとを記憶する記憶手段と、
コンテンツに関してエンティティから発せられる言語を認識する言語認識手段と、
言語認識手段により認識された言語から、記憶手段により記憶されている抽出アルゴリズムに従って品詞を抽出する品詞抽出手段と、
品詞抽出手段により抽出された品詞のパターンに基づき、記憶手段により記憶されている分析アルゴリズムに従ってエンティティの性質を分析する性質分析手段と、
性質分析手段により分析されたエンティティの性質に関する情報を、該エンティティ又は第三者に対して提供する情報提供手段とを備えていることを特徴とする性質分析システム。
【請求項２】
記憶手段がコンテンツを記憶し、エンティティに対して記憶手段により記憶されているコンテンツを提供するコンテンツ提供手段を備えていることを特徴とする請求項１記載の性質分析システム。
【請求項３】
性質分析手段が品詞抽出手段により抽出される品詞のパターンに基づいてエンティティの性質をパラメータ化して分析することを特徴とする請求項１又は２記載の性質分析システム。
【請求項４】
コンテンツに応じてエンティティにより発せられる言語に時系列的に対応付けて該エンティティの状態を検知する状態検知手段を備え、
性質分析手段が品詞抽出手段により抽出された品詞のパターンと、状態検知手段により該品詞のパターンに時系列的に対応付けられて検知されたエンティティの状態とに基づき、記憶手段により記憶されている分析アルゴリズムに従って該エンティティの性質を分析することを特徴とする請求項１、２又は３記載の性質分析システム。
【請求項５】
性質分析手段が品詞抽出手段により抽出される品詞のパターンに基づきエンティティの性質を１次パラメータ化し、状態検知手段により該品詞のパターンに時系列的に対応付けられて検知されたエンティティの状態に応じた重み付きの１次パラメータの総和を該エンティティの性質を表す２次パラメータとして算出することを特徴とする請求項４記載の性質分析システム。
【請求項６】
記憶手段がエンティティの性質のパターンに対応付けて現存、歴史上又は架空の人物又は団体に関する情報を記憶し、
情報提供手段が性質分析手段により分析されたエンティティの性質のパターンに応じ、記憶手段により記憶されている人物又は団体に関する情報を、該エンティティ又は第三者に対して提供することを特徴とする請求項１、２、３、４又は５記載の性質分析システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、コンテンツに関してエンティティから発せられる言語に基づき、当該エンティティの性質を分析するシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
企業や団体等の組織やその所属人物等のエンティティの性質が、何らかの格付け又は適材適所等の観点から第三者によって様々な観点から分析される場合がある。また、例えばある素材に対するエンティティの考え方に基づいて当該エンティティの性質の客観的な分析が図られている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、エンティティが好ましい性質であると分析されることを望むため、自身の考えにそぐわない恣意的な考えを提示する場合もあり、このような場合には当該エンティティの性質の客観的な分析が困難となる。
【０００４】
そこで、本発明は、エンティティの恣意を排除して当該エンティティの性質をより客観的に分析し得るシステムを提供することを解決課題とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
前記課題を解決するための本発明の性質分析システムは、言語から品詞を抽出する抽出アルゴリズムと、コンテンツに関してエンティティから発せられる言語に含まれる品詞のパターンに基づいて該エンティティの性質を分析する分析アルゴリズムとを記憶する記憶手段と、コンテンツに関してエンティティから発せられる言語を認識する言語認識手段と、言語認識手段により認識された言語から、記憶手段により記憶されている抽出アルゴリズムに従って品詞を抽出する品詞抽出手段と、品詞抽出手段により抽出された品詞のパターンに基づき、記憶手段により記憶されている分析アルゴリズムに従ってエンティティの性質を分析する性質分析手段と、性質分析手段により分析されたエンティティの性質に関する情報を、該エンティティ又は第三者に対して提供する情報提供手段とを備えていることを特徴とする。
【０００６】
本発明によれば、コンテンツに関してエンティティから発せられる言語そのものではなく、当該言語から抽出される品詞のパターンに基づいてエンティティの性質が分析される。本願発明者の得た知見によれば「品詞のパターン」には言語そのものよりもエンティティの性質が強く反映され得る。
【０００７】
従って、本発明によれば、コンテンツに関してエンティティから発せられる言語が恣意的であっても、恣意を排除して当該エンティティの性質を客観的に分析することができる。
【０００８】
また、本発明の性質分析システムは、記憶手段がコンテンツを記憶し、エンティティに対して記憶手段により記憶されているコンテンツを提供するコンテンツ提供手段を備えていることを特徴とする。
【０００９】
本発明によれば、コンテンツの提供、このコンテンツに関してエンティティから発せられる言語の認識、この言語からの品詞の抽出、及び抽出された品詞のパターンに基づくエンティティの性質分析という一連の処理を包括的に管理することができる。
【００１０】
さらに本発明の性質分析システムは、性質分析手段が品詞抽出手段により抽出される品詞のパターンに基づいてエンティティの性質をパラメータ化して分析することを特徴とする。
【００１１】
本発明によれば、コンテンツに関してエンティティから発せられた言語から抽出される品詞のパターンが反映された「パラメータ」を介してエンティティの性質が客観的に分析され得る。
【００１２】
また、本発明の性質分析システムは、コンテンツに応じてエンティティにより発せられる言語に時系列的に対応付けて該エンティティの状態を検知する状態検知手段を備え、性質分析手段が品詞抽出手段により抽出された品詞のパターンと、状態検知手段により該品詞のパターンに時系列的に対応付けられて検知されたエンティティの状態とに基づき、記憶手段により記憶されている分析アルゴリズムに従って該エンティティの性質を分析することを特徴とする。
【００１３】
本発明によれば、コンテンツに関してエンティティから発せられる言語から抽出される品詞のパターンと、この品詞のパターンに時系列的に対応付けられるエンティティの状態とに基づいて当該エンティティの性質が分析される。本願発明者の得た知見によれば「品詞のパターン」及びこの品詞のパターンに時系列的に対応付けられるエンティティの「状態」には言語の裏に隠れているエンティティの性質がより強く反映され得る。
【００１４】
従って、本発明によれば、コンテンツに関してエンティティから発せられる言語が恣意的であっても、この恣意を排除して当該エンティティの性質をさらに客観的に分析することができる。
【００１５】
さらに本発明の性質分析システムは、性質分析手段が品詞抽出手段により抽出される品詞のパターンに基づきエンティティの性質を１次パラメータ化し、状態検知手段により該品詞のパターンに時系列的に対応付けられて検知されたエンティティの状態に応じた重み付きの１次パラメータの総和を該エンティティの性質を表す２次パラメータとして算出することを特徴とする。
【００１６】
本発明によれば、コンテンツに関してエンティティから発せられた言語から抽出される品詞のパターンに加え、当該品詞のパターンに時系列的に対応付けられるエンティティの状態が反映された「２次パラメータ」を介してエンティティの性質が客観的に分析され得る。
【００１７】
また、本発明の性質分析システムは、記憶手段がエンティティの性質のパターンに対応付けて現存、歴史上又は架空の人物又は団体に関する情報を記憶し、情報提供手段が性質分析手段により分析されたエンティティの性質のパターンに応じ、記憶手段により記憶されている人物又は団体に関する情報を、該エンティティ又は第三者に対して提供することを特徴とする。
【００１８】
本発明によれば、エンティティの性質が歴史上、現存又は架空の人物又は団体に投影され、顕在化された上で分析され得る。
【００１９】
【発明の実施の形態】
本発明の性質分析システムの実施形態について図面を用いて説明する。図１は本実施形態の性質分析システムの構成説明図であり、図２及び図３は本実施形態の性質分析システムの機能説明図である。
【００２０】
図１に示す性質分析システムは、性質分析の対象となる「エンティティ」の端末２０とネットワーク通信可能なサーバ１０により構成されている。
【００２１】
また、本システムは、記憶手段１１と、コンテンツ提供手段１２と、言語認識手段１３と、品詞抽出手段１４と、性質分析手段１５と、情報提供手段１６とを備えている。
【００２２】
記憶手段１１はコンテンツ、抽出アルゴリズム、分析アルゴリズム等を電磁気的手法により記憶している。また、記憶手段１１はエンティティの性質のパターンと対応付けて現存、歴史上又は架空の人物又は団体に関する情報を電磁気的手法により記憶している。
【００２３】
コンテンツ提供手段１２は記憶手段１１により記憶されている「コンテンツ」を、ネットワーク及び端末２０を介してエンティティに提供する。即ち、コンテンツ提供手段１２の機能により、サーバ１０から端末２０へ「コンテンツ」がダウンロードされる。
【００２４】
言語認識手段１３はコンテンツに関してエンティティが端末２０に入力した言語、即ち、エンティティから発せられる言語をネットワークを介して取得した上で認識する。即ち、言語認識手段１３の機能により、端末２０からサーバ１０へエンティティの「言語」がアップロードされる。
【００２５】
品詞抽出手段１４は、言語認識手段１３により認識された「言語」から、記憶手段１１により記憶されている「抽出アルゴリズム」に従って「品詞」を抽出する。
【００２６】
性質分析手段１５は品詞抽出手段１４により抽出された「品詞のパターン」に基づき、記憶手段１１により記憶されている「分析アルゴリズム」に従って各エンティティの性質を分析する。また、性質分析手段１５はエンティティの性質をパラメータ化する。
【００２７】
情報提供手段１６は性質分析手段１５により分析されたエンティティの性質に関する情報を、当該エンティティ等に対して提供する。即ち、情報提供手段１６の機能により、エンティティの性質に関する情報がサーバ１０から端末２０にダウンロードされる。
【００２８】
エンティティの端末２０は、ＣＰＵ等による情報処理機能、ネットワーク通信機能、モニタ等によるコンテンツ等の表示機能、キーボードやマウス等による言語等の入力操作機能等の諸機能を備えている。
【００２９】
前記構成の性質分析システムの機能について図２及び図３に従い説明する。
【００３０】
まず、サーバ１０から各エンティティの端末２０に対して「コンテンツ」がダウンロードされる（図２矢印▲１▼）。「コンテンツ」の例としては「泣いて馬謖を斬る」等の故事成語、「三匹の子豚」等の物語、戦場シーン等の静止画やストーリー性のある映画等の動画が挙げられる。これにより端末２０においてコンテンツと、このコンテンツに関してエンティティの意見を提示するように求めるメッセージとが表示される。なお、コンテンツとしてはエンティティにある程度の予備知識があることを期待でき、様々な意見が提示され得るように著名又は周知のものが好ましい。また、メッセージとしてはエンティティから多面的な意見が引き出せるよう漠然とした問いかけであることが好ましい。
【００３１】
次に、エンティティが端末２０を操作することで「〜は○○である。しかし、〜は●●である。従って、〜は‥である。」等、コンテンツに応じた意見をメッセージに応じた言語の形で入力する。これにより、コンテンツに関してエンティティから発せられた意見（言語）が各端末２０からサーバ１０にアップロードされる（図２矢印▲２▼）。なお、複数の選択肢が提示された上で、当該選択肢の１つがエンティティによるクリック操作等により選択されることで当該エンティティの意見が入力されてもよい。
【００３２】
続いて、品詞抽出手段１４が端末２０からサーバ１０にアップロードされた言語から、記憶手段１１により記憶されている「抽出アルゴリズム」に従って文法上の性質により分類された語の部類である「品詞」を抽出する（図２ｓ１）。品詞抽出手段１４により抽出される「品詞」には、名詞、代名詞、形容詞、形容動詞、動詞、副詞、接続詞、感動詞、助詞、助動詞、連体詞等が含まれる。なお、言語体系の相違に応じ、上記とは相違する品詞が抽出されてもよく、これらの品詞がより詳細に或いはより包括的に分類された上で品詞抽出手段１４により抽出されてもよい。
【００３３】
また、性質分析手段１５が品詞抽出手段１４により抽出された品詞のパターンに基づき、記憶手段１１により記憶されている「分析アルゴリズム」に従って当該エンティティの性質を分析する（図２ｓ２）。品詞のパターンの具体例としては、名詞、接続詞、接続助詞等の所定品詞の登場頻度、種類、論理的に整合するか否かの別等が挙げられる。また、エンティティの性質の具体例としては「哲学観」は○○であり、「誠実観」からは●●であり、「商才」は◎◎であり、「忍耐力」は〜であり、‥等、種々の観点からの性質が挙げられる。
【００３４】
また、性質分析手段１５が、哲学指数は「α」、誠実指数は「β」、商才指数は「γ」、忍耐指数は「δ」、仮面指数（感情や考えを表面に出さない程度を示す）は「ε」、‥等、エンティティの各性質を記憶手段１１により記憶されている分析アルゴリズムに従ってパラメータ化する（ｓ２参照）。
【００３５】
さらに、情報提供手段１６が哲学指数は「α」、誠実指数は「β」、商才指数は「γ」、忍耐指数は「δ」、仮面指数は「ε」、‥等のエンティティの性質のパターンに従い、記憶手段１１により当該性質のパターンと対応付けられて記憶されている歴史上の人物等に関する情報を読み取る。人物等に関する情報の具体例としては「織田信長タイプ  多角経営能力があり、‥」とか「エジソンタイプ努力を惜しまない天才であり、‥」等の情報が挙げられる。なお、この情報に含まれる人物等としてはエンティティに親しみを感じさせ得るような著名又は周知の人物等であることが好ましい。また、この情報に含まれる人物等を形容する内容は、必ずしも正確である必要はなく、一般的に信じられているような内容であってもよい。
【００３６】
そして、エンティティの性質に関する情報及びこの性質のパターンに応じた人物等に関する情報がサーバ１０から当該エンティティの端末２０にダウンロードされる（図２矢印▲３▼）。
【００３７】
これにより、端末２０のモニタに図３に示すウィンドウ３１〜３３が表示される。ウィンドウ３１には「哲学観」は○○であり、‥等の当該エンティティの性質に関する情報が表示される。また、ウィンドウ３２には「商才指数」や「仮面指数」等のエンティティの各性質を表すパラメータが、指数を取ることで振幅が強調された波形グラフとして表示される。なお、これらパラメータは棒グラフや正多角形グラフ等により表されてもよい。さらに、ウィンドウ３３にはエンティティの性質のパターンに応じた「織田信長タイプ  多角経営能力があり、‥」等の歴史上の人物等に関する情報が表示される。また、ウィンドウ３３には端末２０に当該人物等の似顔絵や漫画化されたキャラクターも表示される。
【００３８】
なお、これらの情報はサーバ１０から、エンティティ本人以外の他のエンティティ（第三者）の端末２０にダウンロードされ、当該他のエンティティに提供されてもよい。
【００３９】
本システムによれば、コンテンツに応じたエンティティの意見（言語）そのものではなく、この意見から抽出される品詞のパターンに基づいてエンティティの性質が分析される。「品詞のパターン」には意見そのものよりもエンティティの性質が強く反映され得ると考えられる。例えば「四面楚歌」という故事成語について、エンティティが「四面楚歌とならないように留意しなくてはならない」旨の意見を示したとする。この意見そのものからはエンティティの哲学観や人生観が優れているように思われる。しかし、意見そのものが立派であっても、この意見に含まれる品詞のパターンからして、当該故事成語とは全く無関係と思われるような商才や忍耐力等の性質については劣っていると分析が可能である。
【００４０】
従って、本システムによれば、コンテンツに関してエンティティから発せられる言語が恣意的であっても、その恣意を排除して当該エンティティの性質を客観的に分析することができる。
【００４１】
また、エンティティは端末２０に表示されるウィンドウ３１〜３３を介して自己又は他のエンティティの性質の分析結果を把握できる（図３参照）。即ち、エンティティは端末２０に表示されるウィンドウ３１を介して対象エンティティの「哲学観」は○○であり、「誠実観」からは●●であり、「商才」は◎◎であり、「忍耐力」は〜であり、‥等、種々の観点からの性質を把握できる。
【００４２】
また、エンティティは端末２０に表示されるウィンドウ３２を介して、当該性質を表すパラメータを把握できる。即ち、エンティティは、抽象的な言語によるやや漠然とした分析結果を、パラメータの大小を通じて具体的に把握できる。
【００４３】
さらに、エンティティは端末２０に表示されるウィンドウ３３を介して対象エンティティを歴史上の人物等に投影させ、親しみの持ちやすい形で当該対象エンティティの性質の概略を把握し得る。このようにエンティティの性質に関する情報を視覚を通じて把握するための工夫が施されているので、本システムを利用する魅力が増し、本システムの広い普及が図られ得る。
【００４４】
なお、本実施形態ではサーバ１０により性質分析システムが構成されていたが、他の実施形態としてエンティティの端末２０により性質分析システムが構成されていてもよい。当該他の実施形態によればコンテンツやアルゴリズムが端末２０のＨＤＤ（記憶装置／図示略）に記憶され、エンティティの操作に応じたＣＰＵ等の機能発揮によりコンテンツやエンティティの性質に関する情報等が端末２０のモニタ（図示略）に表示される（図３参照）。
【００４５】
また、本実施形態ではコンテンツ提供手段１２により「コンテンツ」がネットワークを介してエンティティに提供されたが（図２矢印▲１▼参照）、他の実施形態として紙、ＣＤ−ＲＯＭ、ビデオテープ等の種々の記録媒体の配布によって「コンテンツ」がエンティティに提供されてもよい。当該他の実施形態ではコンテンツ提供手段１２が省略されてもよい。
【００４６】
さらに本実施形態ではコンテンツに対する「意見（言語）」がネットワークを介してエンティティから提供されたが（図２矢印▲２▼参照）、他の実施形態として「意見」が紙等の記録媒体を介してエンティティから提供されてもよい。当該他の実施形態では、言語認識手段１３が紙等の記録媒体に光を入射した上で、反射光に基づいてエンティティの言語を認識する等、光学的手法により言語が認識されてもよい。
【００４７】
また、本実施形態では情報提供手段１６により「エンティティの性質に関する情報」及び「歴史上の人物等に関する情報」等がネットワークを介してエンティティに提供されたが（図２矢印▲３▼参照）、他の実施形態としてこれらの情報が紙やＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体を介してエンティティに提供されてもよい。当該他の実施形態では情報提供手段１６がこれら情報を記録媒体に記録させることで当該情報が記録された記録媒体を発行又は作成してもよい。
【００４８】
なお、性質分析システムがコンテンツに応じてエンティティにより発せられる言語に時系列的に対応付けてエンティティの状態を検知する「状態検知手段（図示略）」を備え、性質分析手段１５が品詞抽出手段１４により抽出された品詞のパターンと、状態検知手段によりこの品詞のパターンに時系列的に対応付けられて検知されたエンティティの状態とに基づき、記憶手段１１により記憶されている分析アルゴリズムに従ってエンティティの性質を分析してもよい。
【００４９】
かかる構成によれば、コンテンツに関してエンティティから発せられる言語から抽出される品詞のパターンと、この品詞のパターンに時系列的に対応付けられるエンティティの状態とに基づいてエンティティの性質が分析される（図２ｓ２参照）。エンティティの「状態」の具体例としては、エンティティの腕や脚の振動数、体温、心拍数、発汗量、脳波の波長及び振幅等が挙げられる。品詞のパターン及びこの品詞のパターンに時系列的に対応付けられるエンティティの状態には言語の裏に隠れているエンティティの性質がより強く反映され得ると考えられる。従って、コンテンツに関してエンティティから発せられる言語が恣意的であっても、この恣意を排除して当該エンティティの性質をさらに客観的に分析することができる。
【００５０】
さらに、性質分析手段１５が品詞抽出手段１４により抽出される品詞のパターンに基づきエンティティの性質を１次パラメータ化し、状態検知手段（図示略）によりこの品詞のパターンに時系列的に対応付けられて検知されたエンティティの状態に応じた重み付きの１次パラメータの総和をエンティティの性質を表す２次パラメータとして算出してもよい。
【００５１】
本実施形態ではエンティティの性質の具体例として「哲学観」、「誠実観」、「商才」、「忍耐力」、「常識性」、「リーダー性」等が挙げられ、主として社会人（エンティティ）を対象としてこれらの性質が分析されたが、他の実施形態としてエンティティの性質の具体例として「論理的思考力」、「概念・中小理解力」、「計時変化創造認識」、「問題回答着眼力」、「問題回答持続力」、「体系理解力」、「記憶保持力」、「言語センス」等が挙げられ、主として中学、高校、大学等への入学試験や資格試験等の受験生（エンティティ）を対象としてこれらの性質が分析されてもよい。
【００５２】
ここで「論理的思考力」は筋を通した一貫した考えを条件を前提にして持つ能力を表し、「概念・中小理解力」は概念的・抽象的な内容の把握する能力を表し、「計時変化創造認識」は場面の変化、化学反応の進展、人の心の変化の予測、図形の回転等の創造能力を表し、「問題回答着眼力」は問題を見て回答の手がかりを得る能力を表し、「問題回答持続力」は問題に対する解答を導き出す粘り強さ（いい意味でのしつこさ）を表し、「体系理解力」はある学習分野又は事項を体系的に理解する能力又は理解している程度を表し、「記憶保持力」は問題に対する解答を導き出す際に過去に覚えた知識を用いる能力を表し、「言語センス」は用いている文法や論理展開の適切さを表す。
【００５３】
そして当該他の実施形態によれば、エンティティ（受験生又はその指導者）は端末２０に表示されるウィンドウ３１〜３３を介して対象エンティティ（受験生）の「論理的思考力」は△△であり、「概念・中小理解力」は▲▲であり、「計時変化創造認識」は〜等、種々の観点からの当該エンティティの性質を把握できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態の性質分析システムの構成説明図
【図２】本実施形態の性質分析システムの機能説明図
【図３】本実施形態の性質分析システムの機能説明図
【符号の説明】
１０‥サーバ、１１‥記憶手段、１２‥コンテンツ提供手段、１３‥言語認識手段、１４‥品詞抽出手段、１５‥性質分析手段、１６‥情報提供手段、２０‥エンティティの端末
【図１】
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【図２】
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【図３】
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