(57)【要約】【課題】  入力された文章の文や単語に対して、文や単語の表す感情をきめこまかく豊かに表現できる感情画像作成システムを提供する。【解決手段】  感情を表現する所定の画像を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて保持する画像ＤＢと、感情を表現する所定の単語を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて保持する感情辞書と、入力文章に対して前記感情辞書を検索し、感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求める感情ベクトル計算手段と、前記感情ベクトル計算手段により求めた感情を表す単語の感情ベクトルと、前記画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差を比較し、最もベクトル差の小さい画像を画像ＤＢから選択して画像表示する感情画像表示手段とを備える。【選択図】  図１
2005208892.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
感情を表現する所定の画像を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて保持する画像ＤＢと、
感情を表現する所定の単語を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて保持する感情辞書と、
入力文章に対して前記感情辞書を検索し、感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求める感情ベクトル計算手段と、
前記感情ベクトル計算手段により求めた感情を表す単語の感情ベクトルと、前記画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差を比較し、最もベクトル差の小さい画像を画像ＤＢから選択して画像表示する感情画像表示手段と
を備えることを特徴とする感情画像作成システム。
【請求項２】
感情を表現する所定の画像を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて保持する画像ＤＢと、
感情を表現する所定の単語を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて保持する感情辞書と、
入力文章を文単位に分解し、各文ごとに前記感情辞書を検索して感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求めると共に、求めた単語の感情ベクトルの平均ベクトルまたは重み付け平均ベクトを求める感情ベクトル計算手段と、
前記感情ベクトル計算手段により求めた文単位の平均ベクトルと、前記画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差を比較し、最もベクトル差の小さい画像を画像ＤＢから選択して画像表示する感情画像表示手段と
を備えることを特徴とする感情画像作成システム。
【請求項３】
前記感情ベクトル計算手段により、文単位の感情ベクトルを求める際には、
各文における感情を表す単語の内の最後の単語の感情ベクトルを使用すること
を特徴とする請求項２に記載の感情画像作成システム。
【請求項４】
前記感情画像表示手段において、
表示する画像サイズを前記ベクトル差に応じて変化させること
を特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の感情画像作成システム。
【請求項５】
前記感情画像表示手段において、
表示する画像の透明度を前記ベクトル差に応じて変化させること
を特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の感情画像作成システム。
【請求項６】
前記感情画像表示手段において、
表示する画像のサイズを、前記ベクトル差の比率に応じて変化させること
を特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の感情画像作成システム。
【請求項７】
感情を表現する所定の画像を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて画像ＤＢに保持する手順と、
感情を表現する所定の単語を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて感情辞書に保持する手順と、
入力文章に対して前記感情辞書を検索し、感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求める感情ベクトル計算手順と、
前記感情ベクトル計算手順により求めた感情を表す単語の感情ベクトルと、前記画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差を比較し、最もベクトル差の小さい画像を画像ＤＢから選択して画像表示する感情画像表示手順と
を含むことを特徴とする感情画像作成方法。
【請求項８】
感情を表現する所定の画像を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて画像ＤＢに保持する手順と、
感情を表現する所定の単語を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて感情辞書に保持する手順と、
入力文章を文単位に分解し、各文ごとに前記感情辞書を検索して感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求めると共に、求めた単語の感情ベクトルの平均ベクトルまたは重み付け平均ベクトを求める感情ベクトル計算手順と、
前記感情ベクトル計算手順により求めた文単位の平均ベクトルと、前記画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差を比較し、最もベクトル差の小さい画像を画像ＤＢから選択して画像表示する感情画像表示手順と
を含むことを特徴とする感情画像作成方法。
【請求項９】
入力された文に対して感情を表現する画像を表示する感情画像作成システム内のコンピュータに、
感情を表現する所定の画像を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて画像ＤＢに保持する手順と、
感情を表現する所定の単語を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて感情辞書に保持する手順と、
入力文章に対して前記感情辞書を検索し、感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求める感情ベクトル計算手順と、
前記感情ベクトル計算手順により求めた感情を表す単語の感情ベクトルと、前記画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差を比較し、最もベクトル差の小さい画像を画像ＤＢから選択して画像表示する感情画像表示手順と
を実行させるための感情画像作成プログラム。
【請求項１０】
入力された文章に対して感情を表現する画像を表示する感情画像作成システム内のコンピュータに、
感情を表現する所定の画像を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて画像ＤＢに保持する手順と、
感情を表現する所定の単語を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて感情辞書に保持する手順と、
入力文章を文単位に分解し、各文ごとに前記感情辞書を検索して感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求めると共に、求めた単語の感情ベクトルの平均ベクトルまたは重み付け平均ベクトを求める感情ベクトル計算手順と、
前記感情ベクトル計算手順により求めた文単位の平均ベクトルと、前記画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差を比較し、最もベクトル差の小さい画像を画像ＤＢから選択して画像表示する感情画像表示手順と
を実行させるための感情画像作成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された文章に応じて感情を表す画像を表示する感情画像作成システム、感情画像作成方法、及び感情画像作成プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
文章を解析し、それが表す感情を、静止画や動画を使って表現する方法がいくつか提案・作成されている。一般的に、文章には感情を表す複数の単語が含まれる。文章が長いほどこの傾向は強くなる。例えば、「昨日行った遊園地は面白かったね。ただ、あの乗り物は危ないよね。」という文章では、「面白い」と「危ない」という単語が感情を表している。
【０００３】
従来の方法では、文章が感情を表す単語を複数個持つ場合、第１の方法として、いずれかの単語が表す感情を文章の感情とする方法や（例えば、非特許文献１参照）、第２の方法として、それぞれの単語が表す感情を、平均をしたり、重み付けしたりして、文章の感情とするという方法が用いられている。
【０００４】
しかしながら、前記第１の方法では、単純化しすぎていて文章が表す感情を表現していると言いがたい。また、第２の方法では、平均をとっているため、例えば、逆の感情を持った単語を共に保持する文章では感情の値が打ち消されてしまう場合などがあり、その文章にふさわしい感情を得ることが難しい。
【０００５】
なお、このような感情画像作成システムに関連する発明が開示されており、この発明では、入力手段で所望の単語を入力すると、その単語の意味を自動的に判別して、その単語に適した物体画像を自動的に判別して、その単語に適した物体画像を作成し、入力された単語と物体画像と合成された画像を出力する（例えば、特許文献１参照）。
【０００６】
しかしながら、上記発明では、一つの単語（例えば、「たのしい」）について一つの感情属性（例えば、「楽」）を付与して処理しており、実際の単語が含む「喜怒」、「哀楽」、「好悪」などの複数の微妙な要素を考慮した画像表示には適さない。また、一つの文中に感情を表す単語が連続する場合の画像表示の処理方法については開示されていない。
【特許文献１】特開平９−２３１３９４号公報
【非特許文献１】コミックメール（登録商標）、エルゴソフト、［online］、［平成１５年１２月２５日検索］、インターネット＜URL：http://www.ergo.co.jp/comicmail/tips/＞
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明はこのような問題を解決するためになされたもので、その目的は、入力された文章の文や単語に対して、文や単語の表す感情をきめこまかく豊かに表現できる、感情画像作成システム、感情画像作成方法、及び感情画像作成プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、本発明の感情画像作成システムは、感情を表現する所定の画像を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて保持する画像ＤＢと、感情を表現する所定の単語を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて保持する感情辞書と、入力文章に対して前記感情辞書を検索し、感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求める感情ベクトル計算手段と、前記感情ベクトル計算手段により求めた感情を表す単語の感情ベクトルと、前記画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差を比較し、最もベクトル差の小さい画像を画像ＤＢから選択して画像表示する感情画像表示手段とを備えることを特徴とする。
このような構成であれば、入力された文を形態素解析により単語に分解し、単語と感情ベクトルを関連付けた感情辞書を検索して、分解した各単語の中から感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求める。そして、この感情ベクトルを基に、画像と感情ベクトルを関連付けた画像ＤＢを検索して、感情辞書から求めた感情ベクトルと画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差の最も少ない画像を抽出して画像表示する。
これにより、入力された文中の感情を表す各単語に対応して、感情を表す画像（例えば、笑顔、泣き顔など）を表示でき、文が表す感情をきめこまかく豊かに表現できる。
【０００９】
また、本発明の感情画像作成システムは、感情を表現する所定の画像を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて保持する画像ＤＢと、感情を表現する所定の単語を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて保持する感情辞書と、入力文章を文単位に分解し、各文ごとに前記感情辞書を検索して感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求めると共に、求めた単語の感情ベクトルの平均ベクトルまたは重み付け平均ベクトを求める感情ベクトル計算手段と、前記感情ベクトル計算手段により求めた文単位の平均ベクトルと、前記画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差を比較し、最もベクトル差の小さい画像を画像ＤＢから選択して画像表示する感情画像表示手段とを備えることを特徴とする。
このような構成であれば、入力された文章を文単位に分解し、各文ごとに、形態素解析により文を単語に分解し、単語と感情ベクトルを関連付けた感情辞書を検索して、感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求め、さらに、求めた単語の感情ベクトルの平均ベクトルまたは重み付け平均ベクトルを求める。そして、この文単位の平均ベクトルを基に、画像と感情ベクトルを関連付けた画像ＤＢを検索して、文単位の平均ベクトルと画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差が最も少ない画像を抽出して画像表示する。
これにより、入力された文章に中の各文に対応して、感情を表す画像（例えば、笑顔、泣き顔など）を表示でき、文章が表す感情をきめこまかくかつ豊かに表現できる。
【００１０】
また、本発明の感情画像作成システムは、前記感情ベクトル計算手段により、文単位の感情ベクトルを求める際には、各文における感情を表す単語の内の最後の単語の感情ベクトルを使用することを特徴とする。これにより、感情画像作成システムにおける処理負荷を軽減すると共に、入力された文章に対して、文または単語が表す感情をきめこまかくかつ豊かに表現できる。
【００１１】
また、本発明の感情画像作成システムは、前記感情画像表示手段において、表示する画像サイズを前記ベクトル差に応じて変化させることを特徴とする。これにより、文または単語の感情ベクトルと画像ＤＢ内の感情ベクトルとのベクトル差の程度に応じて、画像のサイズを変えて表現できる。例えば、ベクトル差の少ない場合は画像サイズを大きく、ベクトル差の大きい場合は、画像サイズを小さく表示する。これにより、文または単語が表す感情をきめこまかく適切に表現できる。
【００１２】
また、本発明の感情画像作成システムは、前記感情画像表示手段において、表示する画像の透明度を前記ベクトル差に応じて変化させることを特徴とする。これにより、文または単語の感情ベクトルと画像ＤＢ内の感情ベクトルとのベクトル差の程度に応じて、画像の透明度を変えて表現できる。例えば、ベクトル差の少ない場合は画像を濃く表示し、ベクトル差の大きい場合は、画像を薄く表示する。これにより、文または単語が表す感情をきめこまかく豊かに表現できる。
【００１３】
また、本発明の感情画像作成システムは、前記感情画像表示手段において、表示する画像のサイズを、前記ベクトル差の比率に応じて変化させることを特徴とする。これにより、文または単語の感情ベクトルと画像ＤＢ内の感情ベクトルとのベクトル差の程度に応じて、画像のサイズの比率を変えて表現できる。例えば、ベクトル差５の画像と、ベクトル差１０の画像では、画像の大きさ（面積）を２対１とするなど、文または単語が表す感情をきめこまかく豊かに表現できる。
【００１４】
また、本発明の感情画像作成方法は、感情を表現する所定の画像を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて画像ＤＢに保持する手順と、感情を表現する所定の単語を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて感情辞書に保持する手順と、入力文章に対して前記感情辞書を検索し、感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求める感情ベクトル計算手順と、前記感情ベクトル計算手順により求めた感情を表す単語の感情ベクトルと、前記画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差を比較し、最もベクトル差の小さい画像を画像ＤＢから選択して画像表示する感情画像表示手順とを含むことを特徴とする。
このような手順であれば、入力された文を形態素解析により単語に分解し、単語と感情ベクトルを関連付けた感情辞書を検索して、分解した各単語の中から感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求める。そして、この感情ベクトルを基に、画像と感情ベクトルを関連付けた画像ＤＢを検索して、感情辞書から求めた感情ベクトルと画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差の最も少ない画像を抽出して画像表示する。
これにより、入力された文中の感情を表す各単語に対応して感情を表す画像（例えば、笑顔、泣き顔など）を表示でき、文が表す感情をきめこまかく豊かに表現できる。
【００１５】
また、本発明の感情画像作成方法は、感情を表現する所定の画像を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて画像ＤＢに保持する手順と、感情を表現する所定の単語を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて感情辞書に保持する手順と、入力文章を文単位に分解し、各文ごとに前記感情辞書を検索して感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求めると共に、求めた単語の感情ベクトルの平均ベクトルまたは重み付け平均ベクトを求める感情ベクトル計算手順と、前記感情ベクトル計算手順により求めた文単位の平均ベクトルと、前記画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差を比較し、最もベクトル差の小さい画像を画像ＤＢから選択して画像表示する感情画像表示手順とを含むことを特徴とする。
このような手順であれば、入力された文章を文単位に分解し、各文ごとに、形態素解析により文を単語に分解し、単語と感情ベクトルを関連付けた感情辞書を検索して、感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求め、さらに、求めた単語の感情ベクトルの平均ベクトルまたは重み付け平均ベクトルを求める。そして、この文単位の平均ベクトルを基に、画像と感情ベクトルを関連付けた画像ＤＢを検索して、文単位の平均ベクトルと画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差が最も少ない画像を抽出して画像表示する。
これにより、入力された文章中の各文に対応して、感情を表す画像（例えば、笑顔、泣き顔など）を表示でき、文章が表す感情をきめこまかく豊かに表現できる。
【００１６】
また、本発明のコンピュータプログラムは、入力された文に対して感情を表現する画像を表示する感情画像作成システム内のコンピュータに、感情を表現する所定の画像を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて画像ＤＢに保持する手順と、感情を表現する所定の単語を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて感情辞書に保持する手順と、入力文章に対して前記感情辞書を検索し、感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求める感情ベクトル計算手順と、前記感情ベクトル計算手順により求めた感情を表す単語の感情ベクトルと、前記画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差を比較し、最もベクトル差の小さい画像を画像ＤＢから選択して画像表示する感情画像表示手順とを実行させるための感情画像作成プログラムである。
【００１７】
また、本発明のコンピュータプログラムは、入力された文章に対して感情を表現する画像を表示する感情画像作成システム内のコンピュータに、感情を表現する所定の画像を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて画像ＤＢに保持する手順と、感情を表現する所定の単語を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて感情辞書に保持する手順と、入力文章を文単位に分解し、各文ごとに前記感情辞書を検索して感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求めると共に、求めた単語の感情ベクトルの平均ベクトルまたは重み付け平均ベクトを求める感情ベクトル計算手順と、前記感情ベクトル計算手順により求めた文単位の平均ベクトルと、前記画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差を比較し、最もベクトル差の小さい画像を画像ＤＢから選択して画像表示する感情画像表示手順とを実行させるための感情画像作成プログラムである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
次に本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して説明する。
【００１９】
図１は、本発明による感情画像作成システム１００の構成例を示す図であり、文章を入力する文章入力部１０１、文章入力部１０１に入力された文章を解析して感情ベクトルの配列に変換する感情ベクトル計算部１０２、感情を表す単語と感情ベクトルを関連付て保持する感情辞書１０３、文章を単語に分解するために使用する形態素解析辞書１０４、感情ベクトルと画像を関連付けて保持する画像データベース（画像ＤＢ）１０５、感情ベクトル計算部１０２の出力する感情ベクトルの配列をキーにして画像ＤＢ１０５から画像を検索してレイアウト合成する感情画像表示部１０６から構成されている。
【００２０】
感情ベクトルは、図５（ａ）に例示するように、各種の感情を数値化した要素を持つベクトルであり、喜怒軸、哀楽軸、好悪軸により構成される感情表現空間上で定義されるベクトルである。なお、図５（ａ）に示す例は、ベクトルの要素として、「喜怒」、「哀楽」、「好悪」を用いた例を示しているが、ベクトルの要素となる感情の種類はいくつであっても構わない。なお、感情表現空間上での感情ベクトルａ、感情ベクトルｂのベクトル差は、図５（ｂ）に示す差ベクトル（ｂ−ａ）の大きさ（長さ）となる。
【００２１】
また、感情辞書１０３は、図６（ａ）に例示するように、単語及び品詞と感情ベクトルとを関連付けた辞書である。例えば、単語「危ない」については、喜怒値が−０．２（喜びが少ない）、哀楽値が−０．４（楽しみが少ない）、好悪値が−０．８（好意が少ない）の感情ベクトル（−０．２，−０．４,−０．８）となる。
【００２２】
また、画像ＤＢ１０５は、図６（ｂ）に例示するように、画像と感情ベクトルを関連付けしたデータベースである。例えば、画像ファイルｈａｐｐｙ．ｂｍｐ（笑顔の画面）に対しては、喜怒値が１．０（喜びが大きき）、哀楽値が１．０（楽しみが多い）、好悪値が０．５の感情ベクトル（１．０，１．０，０．５）が関連付けされている。
【００２３】
また、図２は、本発明の感情画像作成システムにおける第1の処理手順を示す図であり、１つの文を入力する場合の例である。以下、図２を参照して、その処理手順について説明する。
【００２４】
まず最初に、文章入力部１０１に文を入力し、感情ベクトル計算部１０２により、形態素解析辞書１０４を使用して、入力した文の形態素解析を行い文を単語に分解する。また、分解した単語を単語配列に入れる（ステップＳ１０１）。例えば、図７に示すように、文「昨日は面しろかった。」が図に示すような単語配列に分解される。なお、文を単語に分解する際には、品詞も求める。これは、同じ単語でも異なる品詞で使用される場合があるためである。
【００２５】
次に、感情ベクトルの配列となるＶＥＣＴＯＲ＿ＡＲＲＡＹをクリアし、また、ループを回すためのインデックスｉを０とし、単語配列の最後のインデックスを変数ＬＡＳＴに入れる（ステップＳ１０２）。
【００２６】
次に、単語配列から感情ベクトルの配列（ＶＥＣＴＯＲ＿ＡＲＲＡＹ）を求める処理のループを開始する（ステップＳ１０３）。
【００２７】
まず、単語配列中の単語［ｉ］と品詞［ｉ］を基に、感情辞書１０３（図６参照）を検索し（ステップＳ１０４）、感情辞書１０３中に該当する感情ベクトルがある場合には（ステップＳ１０５）、ＶＥＣＴＯＲ＿ＡＲＲＡＹに感情ベクトルを追加する（ステップＳ１０６）。それから、ｉ＝ｉ＋１として、ループを更新する（ステップＳ１０７）。
【００２８】
単語配列中のすべての単語についての処理を終了すると、この処理ループの呼び出し元に、求めたＶＥＣＴＯＲ＿ＡＲＲＡＹを返す（ステップＳ１０８）。
【００２９】
以上の処理手順により、感情ベクトルの配列ＶＥＣＴＯＲ＿ＡＲＲＡＹが求まり、例えば、図７に示すような、感情ベクトルが配列されたＶＥＣＴＯＲ＿ＡＲＲＡＹが生成される。
【００３０】
また、図３は、本発明の感情画像作成システムにおける第２の処理手順を示す図であり、複数の文から構成される文章を入力する場合の例である。なお、図３中の処理のステップＳ２０４では、図２に示した処理（１つの文に対する処理）と同じ処理が行われる。
【００３１】
図３を参照して、まず、入力された文章を形態素解析して、文章を文に分解し、分解した文を文配列に入れる（ステップＳ２０１）。
【００３２】
次に、文の感情ベクトルの平均値の配列となるＶＥＣ＿ＡＲＲＡＹ（ＶＥＣＴＯＲ＿ＡＲＲＡＹの平均ベクトルの集合がＶＥＣ＿ＡＲＲＡＹとなる）をクリアし、また、ループを回すためのインデックスｉを０とし、文配列の最後のインデックスを変数ＬＡＳＴ１に入れる（ステップＳ２０２）。
【００３３】
次に、文単位の感情ベクトルの配列（ＶＥＣ＿ＡＲＲＡＹ）を求める処理のループを開始する（ステップＳ２０３）。まず、最初の文について、形態素解析により、文を単語に分解して単語配列を求め、単語配列中の単語［ｉ］と品詞［ｉ］を基に、感情辞書１０３を検索し、感情ベクトルの配列ＶＥＣＴＯＲ＿ＡＲＲＡＹを求める（ステップＳ２０４）。
【００３４】
次に、文のＶＥＣＴＯＲ＿ＡＲＲＡＹの平均ベクトル（または重み付け平均ベクトル）を求め（ステップＳ２０５）、求めた平均ベクトルを、配列ＶＥＣ＿ＡＲＲＡＹに追加する（ステップＳ２０６）。なお、重み付け平均ベクトルを求める際には、文中のより後ろに出現する感情を表す単語に、より大きな重み付けをする方法を使用することができる。
【００３５】
それから、ｉ＝ｉ＋１として、ループを更新する（ステップＳ２０７）。文配列中のすべての文についての処理を終了すると、この処理ループの呼び出し元に、求めたＶＥＣ＿ＡＲＲＡＹを返す（ステップＳ２０８）。
【００３６】
また、図４は、感情画像表示部１０６における感情画像の表示処理の手順を示す図であり、感情ベクトル計算部１０２から感情ベクトルの配列を受信し、受信した感情ベクトルに最も近い画像を画像ＤＢ１０５から取得して表示する処理の手順を示したものである。
【００３７】
図４を参照して、図２に示す処理により求めた単語単位の感情ベクトルの配列ＶＥＣＴＯＲ＿ＡＲＲＡＹ、または図３に示す処理により求めた文単位の平均ベクトルの配列ＶＥＣ＿ＡＲＲＡＹを「Ｖ＿ＡＲＲＡＹ」とし、配列Ｖ＿ＡＲＲＡＹの最後のインデックスを変数ＬＡＳＴに入れ、画像の配列Ｐ＿ＡＲＲＡＹをクリアする（ステップＳ３０１）。
【００３８】
次に、ループを回すためのインデックスｉを１として（ステップＳ３０２）、処理を開始する（ステップＳ３０３）。まず、感情ベクトルの配列Ｖ＿ＡＲＲＡＹ［ｉ］中の最初の感情ベクトルを取り出し、この感情ベクトルに最も近い画像を画像ＤＢ１０５から取得する（ステップＳ３０４）。次に、配列Ｖ＿ＡＲＲＡＹ［ｉ］の感情ベクトルと取得した画像の画像ＤＢ中の感情ベクトルとの差ベクトルを求め、差ベクトルに逆比例するように画像サイズを変更し、Ｐ＿ＡＲＲＡＹ［ｉ］にサイズ変更した画像を保存する（ステップＳ３０５）。
【００３９】
それから、ｉ＝ｉ＋１として、ループを更新し（ステップＳ３０６）、配列Ｖ＿ＡＲＲＡＹ［ｉ］中のすべての感情ベクトルについての処理を終了すると（ステップＳ３０３）、描画の処理に移行する。
【００４０】
描画の処理に移行すると（ステップＳ３０７）、最初に、描画ループを回すためのインデックスｉを１として、処理を開始する（ステップＳ３０８）。まず、画像の配列Ｐ＿ＡＲＲＡＹ［ｉ］中の最初の画像を取り出し、乱数を使い、描画領域（ＣＡＭＢＵＳ）中の座標（ｘ，ｙ）を求め（ステップＳ３１０）、ＣＡＭＢＵＳ上の座標（ｘ，ｙ）の位置に画像Ｐ＿ＡＲＲＡＹ［ｉ］を上書きする（ステップＳ３１１）。
【００４１】
それから、ｉ＝ｉ＋１として、ループを更新し（ステップＳ３１２）、Ｐ＿ＡＲＲＡＹ［ｉ］中のすべての画像についての処理を終了すると（ステップＳ３０９）、描画の処理を終了する（ステップＳ３１３）。
【００４２】
また、図８は、画像サイズの決定方法について説明するための図であり、図８（ａ）に示す方法では、文または単語から求めた感情ベクトルと画像ＤＢ１０５中の感情ベクトルとのベクトル差を求め、ベクトル差が０の場合に１００％サイズの画像を表示し、ベクトル差が大きい程、画像サイズを関数Ｆに沿って減少させて行く方法を示したものである。なお、この関数Ｆには、ベクトル差に対して単調に減少する関数の他、任意の関数を使用することができる。
【００４３】
これにより、文または単語の感情ベクトルと画像ＤＢ１０５内の感情ベクトルとのベクトル差の程度に応じて、画像のサイズを変えて表現でき、文または単語が表す感情をきめこまかく適切に表現できる。
【００４４】
また，図８（ｂ）に示すように、例えば、単語「面白い」についての、感情ベクトルＡ１と画像ＤＢ中の感情ベクトルＢ１とのベクトル差が５であり、単語「危ない」についての、感情ベクトルＡ２と画像ＤＢ中の感情ベクトルＢ２とのベクトル差が１０である場合には、そのベクトル差に逆比例した相対的な大きさで画像を表示することができる。この例では、「面白い」の画像の大きさと「危ない」の画像の大きさは２：１（面積比）となる。
【００４５】
これにより、文または単語の感情ベクトルと画像ＤＢ内の感情ベクトルとのベクトル差の程度に応じて、画像のサイズの比率を変えて表現し、文または単語が表す感情をきめこまかく豊かに表現できる。
【００４６】
なお、画像サイズをベクトル差に応じて変化させる方法のほかに、画像の透明度を変化させる方法も使用することができる。すなわち、ベクトル差が大きい場合は、画像の透明度を高くし、ベクトル差が小さい場合は、画像を濃く表示する。これにより、文または単語が表す感情をきめこまかく豊かに表現できる。
【００４７】
また、図９は、出力画像の例を示す図であり、文章として「昨日行った遊園地は面白かったね。ただ、あの乗り物は危ないよね。」を入力した場合の表示例を示したものである。
【００４８】
まず、文章から、感情辞書を検索して、単語「面白い」、「危ない」について、「感情ベクトルの配列：（０．６，０．２，０．５）；（−０．２，−０．４，−０．８）」を求める（ステップＳ４０１、Ｓ４０２）。
【００４９】
次に、画像ＤＢを検索し、感情ベクトル（０．６，０．２，０．５）にもっとも近い画像「ｈａｐｐｙ．ｂｍｐ」（ベクトル差≒０．８９４）と、感情ベクトル（−０．２，−０．４，−０．８）にもっとも近い画像「ｓｕｐｒｉｓｅ．ｂｍｐ」（ベクトル差≒０．５７４）を抽出し（ステップＳ４０３）、ベクトル差に逆比例した大きさで画像を表示する（ステップＳ４０４）。
【００５０】
次に、画像のレイアウト方法について説明する。図４に示すフロチャートでは、乱数を用いて表示位置（ｘ，ｙ）を決定していたが、そのほかにもいくつかの表示方法がある。
【００５１】
例えば、図１０（ａ）の他のレイアウト方法１に示すように、左から右へ、感情ベクトルを持つ単語の文章における並びの順に沿って、画像を並べることができる。これによれば、文章の流れに沿って、感情の移り変わりがよくわかる。また、図１０（ｂ）の他のレイアウト方法２に示すように、あらかじめレイアウトのテンプレートを画像ＤＢ１０５中に複数用意しておき、画像を収めるのに最も適したレイアウトを選択して、画像を当てはめることができる。これによれば、見栄えのよいレイアウトで画像を表示することができる。また、他のレイアウト方法としては、感情ベクトルを持つ単語が文末に近い程、その単語に対応する画像を手前に重ねて配置するようにしてもよい。人は最近起こった物事ほどよく覚えているので、したがって文章末尾に近い単語に対応する画像ほど手前に重ねて配置することで、人の直感に合った画像の配置をすることができる。
【００５２】
また、図１１は、本発明をチャット型システムに応用した例を示す図である。図１１においては、文「青木：おっす！」に対しては、画像（ｈａｐｐｙ．ｂｍｐ）を表示し、文「中島：昨日行った遊園地は面白かったね。ただ、あの乗り物は危ないよね。」に対しては、画像（ｈａｐｐｙ．ｂｍｐ）と画像（ｓｕｐｒｉｓｅ．ｂｍｐ）を順番に表示させた例を示している。
【００５３】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、図１に示す感情画像作成システム１００内の文章入力部１０１、感情ベクトル計算部１０２及び感情画像表示部１０６の各処理部は、専用のハードウェアにより実現されるものであってもよく、また、図１に示す感情画像作成システム１００内の文章入力部１０１、感情ベクトル計算部１０２及び感情画像表示部１０６はメモリおよびＣＰＵ（中央処理装置）により構成され、この処理部の機能を実現するためのプログラム（図示せず）をメモリにロードして実行することによりその機能を実現させるものであってもよい。
【００５４】
また、図１に示す感情画像作成システム１００内の文章入力部１０１、感情ベクトル計算部１０２及び感情画像表示部１０６の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、図１に示す感情画像作成システム内の文章入力部１０１、感情ベクトル計算部１０２及び感情画像表示部１０６に必要な処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
【００５５】
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの（伝送媒体ないしは伝送波）、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００５６】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明の感情画像作成システムは、上述の図示例にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種主々変更を加え得ることは勿論である。
【産業上の利用可能性】
【００５７】
本発明は、入力された文章の文や単語に対して、文や単語の表す感情をきめこまかく豊かに表現できる効果を有するので、本発明は、感情画像作成システム、感情画像作成方法、及び感情画像作成プログラムに適用でき、特に、電子メール、チャットシステム、電子掲示板、日本語入力システムなどに利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】感情画像作成システムの構成例を示す図。
【図２】感情画像作成システムにおける第1の処理手順を示す図。
【図３】感情画像作成システムにおける第２の処理手順を示す図。
【図４】感情画像の表示処理の手順を示す図。
【図５】感情ベクトルについて説明するための図。
【図６】感情辞書と画像ＤＢの例を示す図。
【図７】単語配列とＶＥＣＴＯＲ＿ＡＲＲＡＹの例を示す図。
【図８】画像サイズの決定方法について説明するための図。
【図９】出力画像の例を示す図。
【図１０】他のレイアウト方法を示す図。
【図１１】本発明をチャット型システムに応用した例を示す図。
【符号の説明】
【００５９】
１００  感情画像作成システム、１０１  文章入力部
１０２  感情ベクトル計算部、１０３  感情辞書、１０４  形態素解析辞書
１０５  画像データベース（画像ＤＢ）、１０６  感情画像表示部
Ｐ＿ＡＲＲＡＹ  画像配列、Ｖ＿ＡＲＲＡＹ  感情ベクトル配列
ＶＥＣＴＯＲ＿ＡＲＲＡＹ  感情ベクトル配列
【図１】
2005208892.tif 000003
【図２】
2005208892.tif 000004
【図３】
2005208892.tif 000005
【図４】
2005208892.tif 000006
【図５】
2005208892.tif 000007
【図６】
2005208892.tif 000008
【図７】
2005208892.tif 000009
【図８】
2005208892.tif 000010
【図９】
2005208892.tif 000011
【図１０】
2005208892.tif 000012
【図１１】
2005208892.tif 000013
【手続補正書】
【提出日】平成16年8月16日(2004.8.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
感情を表現する所定の画像を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて保持する画像ＤＢと、
感情を表現する所定の単語を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて保持する感情辞書と、
入力文章に対して前記感情辞書を検索し、感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求める感情ベクトル計算手段と、
前記感情ベクトル計算手段により求めた感情を表す単語の感情ベクトルと、前記画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差を比較し、最もベクトル差の小さい画像を画像ＤＢから選択して画像表示する感情画像表示手段と
を備えることを特徴とする感情画像作成システム。
【請求項２】
感情を表現する所定の画像を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて保持する画像ＤＢと、
感情を表現する所定の単語を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて保持する感情辞書と、
入力文章を文単位に分解し、各文ごとに前記感情辞書を検索して感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求めると共に、求めた単語の感情ベクトルの平均ベクトルまたは重み付き平均ベクトを求める感情ベクトル計算手段と、
前記感情ベクトル計算手段により求めた文単位の平均ベクトルと、前記画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差を比較し、最もベクトル差の小さい画像を画像ＤＢから選択して画像表示する感情画像表示手段と
を備えることを特徴とする感情画像作成システム。
【請求項３】
前記感情ベクトル計算手段により、文単位の感情ベクトルを求める際には、
各文における感情を表す単語の内の最後の単語の感情ベクトルを使用すること
を特徴とする請求項２に記載の感情画像作成システム。
【請求項４】
前記感情画像表示手段において、
表示する画像サイズを前記ベクトル差に応じて変化させること
を特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の感情画像作成システム。
【請求項５】
前記感情画像表示手段において、
表示する画像の透明度を前記ベクトル差に応じて変化させること
を特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の感情画像作成システム。
【請求項６】
前記感情画像表示手段において、
表示する画像のサイズを、前記ベクトル差の比率に応じて変化させること
を特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の感情画像作成システム。
【請求項７】
感情を表現する所定の画像を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて画像ＤＢに保持する手順と、
感情を表現する所定の単語を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて感情辞書に保持する手順と、
入力文章に対して前記感情辞書を検索し、感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求める感情ベクトル計算手順と、
前記感情ベクトル計算手順により求めた感情を表す単語の感情ベクトルと、前記画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差を比較し、最もベクトル差の小さい画像を画像ＤＢから選択して画像表示する感情画像表示手順と
を含むことを特徴とする感情画像作成方法。
【請求項８】
感情を表現する所定の画像を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて画像ＤＢに保持する手順と、
感情を表現する所定の単語を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて感情辞書に保持する手順と、
入力文章を文単位に分解し、各文ごとに前記感情辞書を検索して感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求めると共に、求めた単語の感情ベクトルの平均ベクトルまたは重み付き平均ベクトを求める感情ベクトル計算手順と、
前記感情ベクトル計算手順により求めた文単位の平均ベクトルと、前記画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差を比較し、最もベクトル差の小さい画像を画像ＤＢから選択して画像表示する感情画像表示手順と
を含むことを特徴とする感情画像作成方法。
【請求項９】
入力された文に対して感情を表現する画像を表示する感情画像作成システム内のコンピュータに、
感情を表現する所定の画像を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて画像ＤＢに保持する手順と、
感情を表現する所定の単語を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて感情辞書に保持する手順と、
入力文章に対して前記感情辞書を検索し、感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求める感情ベクトル計算手順と、
前記感情ベクトル計算手順により求めた感情を表す単語の感情ベクトルと、前記画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差を比較し、最もベクトル差の小さい画像を画像ＤＢから選択して画像表示する感情画像表示手順と
を実行させるための感情画像作成プログラム。
【請求項１０】
入力された文章に対して感情を表現する画像を表示する感情画像作成システム内のコンピュータに、
感情を表現する所定の画像を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて画像ＤＢに保持する手順と、
感情を表現する所定の単語を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて感情辞書に保持する手順と、
入力文章を文単位に分解し、各文ごとに前記感情辞書を検索して感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求めると共に、求めた単語の感情ベクトルの平均ベクトルまたは重み付き平均ベクトを求める感情ベクトル計算手順と、
前記感情ベクトル計算手順により求めた文単位の平均ベクトルと、前記画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差を比較し、最もベクトル差の小さい画像を画像ＤＢから選択して画像表示する感情画像表示手順と
を実行させるための感情画像作成プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
しかしながら、上記発明では、一つの単語（例えば、「たのしい」）について一つの感情属性（例えば、「楽」）を付与して処理しており、実際の単語が含む「喜怒」、「哀楽」、「好嫌」などの複数の微妙な要素を考慮した画像表示には適さない。また、一つの文中に感情を表す単語が連続する場合の画像表示の処理方法については開示されていない。
【特許文献１】特開平９−２３１３９４号公報
【非特許文献１】コミックメール（登録商標）、エルゴソフト、［online］、［平成１５年１２月２５日検索］、インターネット＜URL：http://www.ergo.co.jp/comicmail/tips/＞
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
また、本発明の感情画像作成システムは、感情を表現する所定の画像を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて保持する画像ＤＢと、感情を表現する所定の単語を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて保持する感情辞書と、入力文章を文単位に分解し、各文ごとに前記感情辞書を検索して感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求めると共に、求めた単語の感情ベクトルの平均ベクトルまたは重み付き平均ベクトを求める感情ベクトル計算手段と、前記感情ベクトル計算手段により求めた文単位の平均ベクトルと、前記画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差を比較し、最もベクトル差の小さい画像を画像ＤＢから選択して画像表示する感情画像表示手段とを備えることを特徴とする。
このような構成であれば、入力された文章を文単位に分解し、各文ごとに、形態素解析により文を単語に分解し、単語と感情ベクトルを関連付けた感情辞書を検索して、感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求め、さらに、求めた単語の感情ベクトルの平均ベクトルまたは重み付き平均ベクトルを求める。そして、この文単位の平均ベクトルを基に、画像と感情ベクトルを関連付けた画像ＤＢを検索して、文単位の平均ベクトルと画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差が最も少ない画像を抽出して画像表示する。
これにより、入力された文章に中の各文に対応して、感情を表す画像（例えば、笑顔、泣き顔など）を表示でき、文章が表す感情をきめこまかくかつ豊かに表現できる。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
また、本発明の感情画像作成方法は、感情を表現する所定の画像を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて画像ＤＢに保持する手順と、感情を表現する所定の単語を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて感情辞書に保持する手順と、入力文章を文単位に分解し、各文ごとに前記感情辞書を検索して感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求めると共に、求めた単語の感情ベクトルの平均ベクトルまたは重み付き平均ベクトを求める感情ベクトル計算手順と、前記感情ベクトル計算手順により求めた文単位の平均ベクトルと、前記画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差を比較し、最もベクトル差の小さい画像を画像ＤＢから選択して画像表示する感情画像表示手順とを含むことを特徴とする。
このような手順であれば、入力された文章を文単位に分解し、各文ごとに、形態素解析により文を単語に分解し、単語と感情ベクトルを関連付けた感情辞書を検索して、感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求め、さらに、求めた単語の感情ベクトルの平均ベクトルまたは重み付き平均ベクトルを求める。そして、この文単位の平均ベクトルを基に、画像と感情ベクトルを関連付けた画像ＤＢを検索して、文単位の平均ベクトルと画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差が最も少ない画像を抽出して画像表示する。
これにより、入力された文章中の各文に対応して、感情を表す画像（例えば、笑顔、泣き顔など）を表示でき、文章が表す感情をきめこまかく豊かに表現できる。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
また、本発明のコンピュータプログラムは、入力された文章に対して感情を表現する画像を表示する感情画像作成システム内のコンピュータに、感情を表現する所定の画像を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて画像ＤＢに保持する手順と、感情を表現する所定の単語を、感情を要素値とする感情ベクトルに関連付けて感情辞書に保持する手順と、入力文章を文単位に分解し、各文ごとに前記感情辞書を検索して感情を表す単語と該単語の感情ベクトルを求めると共に、求めた単語の感情ベクトルの平均ベクトルまたは重み付き平均ベクトを求める感情ベクトル計算手順と、前記感情ベクトル計算手順により求めた文単位の平均ベクトルと、前記画像ＤＢ中の感情ベクトルとのベクトル差を比較し、最もベクトル差の小さい画像を画像ＤＢから選択して画像表示する感情画像表示手順とを実行させるための感情画像作成プログラムである。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
感情ベクトルは、図５（ａ）に例示するように、各種の感情を数値化した要素を持つベクトルであり、喜怒軸、哀楽軸、好嫌軸により構成される感情表現空間上で定義されるベクトルである。なお、図５（ａ）に示す例は、ベクトルの要素として、「喜怒」、「哀楽」、「好嫌」を用いた例を示しているが、ベクトルの要素となる感情の種類はいくつであっても構わない。なお、感情表現空間上での感情ベクトルａ、感情ベクトルｂのベクトル差は、図５（ｂ）に示す差ベクトル（ｂ−ａ）の大きさ（長さ）となる。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２１】
また、感情辞書１０３は、図６（ａ）に例示するように、単語及び品詞と感情ベクトルとを関連付けた辞書である。例えば、単語「危ない」については、喜怒値が−０．２（喜びが少ない）、哀楽値が−０．４（楽しみが少ない）、好嫌値が−０．８（好意が少ない）の感情ベクトル（−０．２，−０．４,−０．８）となる。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２２】
また、画像ＤＢ１０５は、図６（ｂ）に例示するように、画像と感情ベクトルを関連付けしたデータベースである。例えば、画像ファイルｈａｐｐｙ．ｂｍｐ（笑顔の画面）に対しては、喜怒値が１．０（喜びが大きき）、哀楽値が１．０（楽しみが多い）、好嫌値が０．５の感情ベクトル（１．０，１．０，０．５）が関連付けされている。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２４】
まず最初に、文章入力部１０１に文を入力し、感情ベクトル計算部１０２により、形態素解析辞書１０４を使用して、入力した文の形態素解析を行い文を単語に分解する。また、分解した単語を単語配列に入れる（ステップＳ１０１）。例えば、図７に示すように、文「昨日は面白かった。」が図に示すような単語配列に分解される。なお、文を単語に分解する際には、品詞も求める。これは、同じ単語でも異なる品詞で使用される場合があるためである。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３４】
次に、文のＶＥＣＴＯＲ＿ＡＲＲＡＹの平均ベクトル（または重み付き平均ベクトル）を求め（ステップＳ２０５）、求めた平均ベクトルを、配列ＶＥＣ＿ＡＲＲＡＹに追加する（ステップＳ２０６）。なお、重み付き平均ベクトルを求める際には、文中のより後ろに出現する感情を表す単語に、より大きな重み付けをする方法を使用することができる。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３８】
次に、ループを回すためのインデックスｉを０として（ステップＳ３０２）、処理を開始する（ステップＳ３０３）。まず、感情ベクトルの配列Ｖ＿ＡＲＲＡＹ［ｉ］中の最初の感情ベクトルを取り出し、この感情ベクトルに最も近い画像を画像ＤＢ１０５から取得する（ステップＳ３０４）。次に、配列Ｖ＿ＡＲＲＡＹ［ｉ］の感情ベクトルと取得した画像の画像ＤＢ中の感情ベクトルとの差ベクトルを求め、差ベクトルに逆比例するように画像サイズを変更し、Ｐ＿ＡＲＲＡＹ［ｉ］にサイズ変更した画像を保存する（ステップＳ３０５）。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４０】
描画の処理に移行すると（ステップＳ３０７）、最初に、描画ループを回すためのインデックスｉを０として、処理を開始する（ステップＳ３０８）。まず、画像の配列Ｐ＿ＡＲＲＡＹ［ｉ］中の最初の画像を取り出し、乱数を使い、描画領域（ＣＡＮＶＡＳ）中の座標（ｘ，ｙ）を求め（ステップＳ３１０）、ＣＡＮＶＡＳ上の座標（ｘ，ｙ）の位置に画像Ｐ＿ＡＲＲＡＹ［ｉ］を上書きする（ステップＳ３１１）。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図４】
2005208892.tif 000014
【手続補正１４】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図５】
2005208892.tif 000015
【手続補正１５】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図６】
2005208892.tif 000016
【手続補正１６】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図７】
2005208892.tif 000017