(57)【要約】      （修正有）【課題】 複数の論文間の相関性を算出し、その差異を客観的に判定するためのデータを算出する語彙分析方法および語彙分析プログラム並びに語彙分析システムを提供する。【解決手段】 評価文章記憶手段に記憶されたテキストデータと語彙記憶手段に記憶された語彙と比較して前記テキストデータから同一の語彙を抽出して語彙数を検出する演算手段と、抽出された前記語彙と前記語彙数を記憶する抽出結果記憶手段とを備える語彙分析システムからなり、テキストデータ入力手段からテキストデータが入力されて評価文章記憶手段に記憶され、演算手段が前記テキストデータから語彙を抽出し、演算手段が語彙記憶手段に記憶された評価基準語彙と同一の語彙を抽出して語彙数を検出し、テキストデータから抽出した語彙数と評価文章記憶手段に記憶される語彙数との比である相関度を算出する。【選択図】 図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象とする文章をテキストデータ化するためのテキストデータ入力手段と、前記テキストデータを記憶させる評価文章記憶手段と、評価基準となる文章に使用される語彙とその出現回数データを予め記憶させる語彙記憶手段と、評価文章記憶手段に記憶された前記テキストデータと語彙記憶手段に記憶された前記語彙と比較して前記テキストデータから同一の語彙を抽出して語彙数を検出する演算手段と、抽出された前記語彙と前記語彙数を記憶する抽出結果記憶手段とを備える語彙分析システムからなり、テキストデータ入力手段からテキストデータが入力されて評価文章記憶手段に記憶され、演算手段が前記テキストデータから語彙を抽出し、演算手段が語彙記憶手段に記憶された評価基準語彙と同一の語彙を抽出して語彙数を検出し、テキストデータから抽出した語彙数と評価文章記憶手段に記憶される語彙数との比である相関度を算出する語彙分析方法。
【請求項２】
語彙記憶手段は、出現回数が所定の回数より多い基礎語彙と所定の回数より低い発展語彙から構成されて、演算手段が評価対象のテキストデータにある基礎語彙数と語彙記憶手段内の基礎語彙数との比から基礎語彙相関度を算出し、テキストデータにある発展語彙数と語彙記憶手段内の発展語彙数との比から発展語彙相関度を算出することを特徴とする請求項１記載の語彙分析方法。
【請求項３】
演算手段は、語彙記憶手段に記憶された評価基準語彙と同一の語彙を抽出して演算手段と接続される同一語彙記憶手段に記憶させ、語彙記憶手段と同一語彙記憶手段との差分を求めて演算手段と接続される差分記憶手段に記憶させることを特徴とする請求項１記載の語彙分析方法。
【請求項４】
語彙記憶手段は、分野毎に評価基準となる文章に使用される語彙とその出現回数データを予め記憶させる複数の分野別語彙記憶手段を備え、演算手段は評価文章記憶手段内と各分野別語彙記憶手段とから分野別の相関度を算出して最適な分野を決定することを特徴とする請求項１記載の語彙分析方法。
【請求項５】
語彙記憶手段は、学習レベル毎に評価基準となる文章に使用される語彙とその出現回数データを予め記憶させる複数の学習レベル別語彙記憶手段を備え、演算手段は評価文章記憶手段内と学習レベル別語彙記憶手段とから学習レベル別の相関度を算出することを特徴とする請求項１記載の語彙分析方法。
【請求項６】
語彙記憶手段は予め評価基準となる文章に使用される語彙に所定の重み付け点とその出現回数データを予め記憶し、演算手段は評価文章記憶手段から語彙記憶手段に記憶された評価基準語彙と同一の語彙を抽出して同一語彙記憶手段に記憶させ抽出された同一語彙に対応する重み付け点を合計することを特徴とする請求項１記載の語彙分析方法。
【請求項７】
評価対象とする文章をテキストデータ化するためのテキストデータ入力手段と、前記テキストデータを記憶させる評価文章記憶手段と、評価基準となる文章に使用される語彙とその出現回数データを予め記憶させる語彙記憶手段と、評価文章記憶手段に記憶された前記テキストデータと語彙記憶手段に記憶された前記語彙と比較して前記テキストデータから同一の語彙を抽出して語彙数を検出する演算手段と、抽出された前記語彙と前記語彙数を記憶する抽出結果記憶手段とを備える語彙分析システムからなり、テキストデータ入力手段からテキストデータが入力されて評価文章記憶手段に記憶され、演算手段が前記テキストデータから語彙を抽出し、演算手段が語彙記憶手段に記憶された評価基準語彙と同一の語彙を抽出して語彙数を検出し、テキストデータから抽出した語彙数と評価文章記憶手段に記憶される語彙数との比である相関度を算出する語彙分析プログラム。
【請求項８】
語彙記憶手段は、出現回数が所定の回数より多い基礎語彙と所定の回数より低い発展語彙から構成されて、演算手段が評価対象のテキストデータにある基礎語彙数と語彙記憶手段内の基礎語彙数との比から基礎語彙相関度を算出し、テキストデータにある発展語彙数と語彙記憶手段内の発展語彙数との比から発展語彙相関度を算出することを特徴とする請求項７記載の語彙分析プログラム。
【請求項９】
演算手段は、語彙記憶手段に記憶された評価基準語彙と同一の語彙を抽出して演算手段と接続される同一語彙記憶手段に記憶させ、語彙記憶手段と同一語彙記憶手段との差分を求めて演算手段と接続される差分記憶手段に記憶させることを特徴とする請求項７記載の語彙分析プログラム。
【請求項１０】
語彙記憶手段は、分野毎に評価基準となる文章に使用される語彙とその出現回数データを予め記憶させる複数の分野別語彙記憶手段を備え、演算手段は評価文章記憶手段内と各分野別語彙記憶手段とから分野別の相関度を算出して最適な分野を決定することを特徴とする請求項７記載の語彙分析プログラム。
【請求項１１】
語彙記憶手段は、学習レベル毎に評価基準となる文章に使用される語彙とその出現回数データを予め記憶させる複数の学習レベル別語彙記憶手段を備え、演算手段は評価文章記憶手段内と学習レベル別語彙記憶手段とから学習レベル別の相関度を算出することを特徴とする請求項７記載の語彙分析プログラム。
【請求項１２】
語彙記憶手段は予め評価基準となる文章に使用される語彙に所定の重み付け点とその出現回数データを予め記憶し、演算手段は評価文章記憶手段から語彙記憶手段に記憶された評価基準語彙と同一の語彙を抽出して同一語彙記憶手段に記憶させ抽出された同一語彙に対応する重み付け点を合計することを特徴とする請求項７記載の語彙分析プログラム。
【請求項１３】
評価対象とする文章をテキストデータ化するためのテキストデータ入力手段と、前記テキストデータを記憶させる評価文章記憶手段と、評価基準となる文章に使用される語彙とその出現回数データを予め記憶させる語彙記憶手段と、評価文章記憶手段に記憶された前記テキストデータと語彙記憶手段に記憶された前記語彙と比較して前記テキストデータから同一の語彙を抽出して語彙数を検出する演算手段と、抽出された前記語彙と前記語彙数を記憶する抽出結果記憶手段とを備える語彙分析システム。
【請求項１４】
演算手段はウェブサーバとアプリケーションサーバとデータベースサーバとが互いに電気的に接続される履歴情報活用型教育システムと接続され、
前記履歴情報活用型教育システムはウェブサーバを介して教師アカウントでログインされた端末および生徒アカウントでログインされた端末と接続され、アプリケーションサーバはデータベースサーバに登録された特定の分野に分類された課題情報を生徒アカウントに配信する第１配信手段と、学生によって入力された前記課題情報に対応する論文情報が版数情報を伴ってデータベースに登録されて教師アカウントに配信する第２配信手段と、教師によって付された成績情報と特定分野情報と作成者情報とともに前記論文情報がデータベースに登録される登録手段とが備わることを特徴とする請求項１３記載の語彙分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、語彙分析方法に関し、特に複数の論文間の相関性を算出し、その差異を客観的に判定するためのデータを算出する語彙分析方法および語彙分析プログラム並びに語彙分析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
教育分野において表現力の重要性が議論されており、入学試験等においても小論文試験の導入例が増加している。特に国公立大学の入学試験では７割の試験に採用されており、しかしながら、私立大学では２割の試験にしか採用されていない。これは、入学試験の受験者数の多い私立大学では、採点者側の負荷が大きいため採用の導入が遅れているものである。
【０００３】
すなわち、小論文はその意義が認められているものの評価者の負荷が大きいという課題を有するものである。なぜならば、小論文に対するマークシートのような客観的で大量に評価する手法が開発されていないため、人間による評価が行なわれており評価能力は評価者に依存するものであるからである。
【０００４】
一方、語彙を利用した言語解析装置が例えば特許文献１で提案されている。特許文献１は、文を入力して解析させることで、単語の用法を分析することができるとともに、類似文の検索に使用することができるものである。
【０００５】
【特許文献１】特開平０７−２９５９９１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
すなわち、論文を客観的に評価するための手法が求められており、しかも短時間で大量に処理可能な方法が必要である。
【０００７】
この点で、文章の比較において特許文献１のように単語をその意味まで含めて詳細に分類を行なった場合、意味の類似性の判定が特に同意語や類義語において定義する必要があり煩雑となる。
【０００８】
そこで、本は発明の目的は、複数の論文間の相関性を算出し、その差異を客観的に判定するためのデータを算出する語彙分析方法および語彙分析プログラム並びに語彙分析システムの提供にある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る語彙分析方法は、評価対象とする文章をテキストデータ化するためのテキストデータ入力手段と、前記テキストデータを記憶させる評価文章記憶手段と、評価基準となる文章に使用される語彙とその出現回数データを予め記憶させる語彙記憶手段と、評価文章記憶手段に記憶された前記テキストデータと語彙記憶手段に記憶された前記語彙と比較して前記テキストデータから同一の語彙を抽出して語彙数を検出する演算手段と、抽出された前記語彙と前記語彙数を記憶する抽出結果記憶手段とを備える語彙分析システムからなり、テキストデータ入力手段からテキストデータが入力されて評価文章記憶手段に記憶され、演算手段が前記テキストデータから語彙を抽出し、演算手段が語彙記憶手段に記憶された評価基準語彙と同一の語彙を抽出して語彙数を検出し、テキストデータから抽出した語彙数と評価文章記憶手段に記憶される語彙数との比である相関度を算出する。
【００１０】
また、語彙記憶手段は、出現回数が所定の回数より多い基礎語彙と所定の回数より低い発展語彙から構成されて、演算手段が評価対象のテキストデータにある基礎語彙数と語彙記憶手段内の基礎語彙数との比から基礎語彙相関度を算出し、テキストデータにある発展語彙数と語彙記憶手段内の発展語彙数との比から発展語彙相関度を算出してもよい。
【００１１】
ここで、所定の回数を複数個設けてさらに詳細な語彙分類を設けても良い。
【００１２】
さらに、演算手段は、語彙記憶手段に記憶された評価基準語彙と同一の語彙を抽出して演算手段と接続される同一語彙記憶手段に記憶させ、語彙記憶手段と同一語彙記憶手段との差分を求めて演算手段と接続される差分記憶手段に記憶させることもできる。
【００１３】
その上、語彙記憶手段は、分野毎に評価基準となる文章に使用される語彙とその出現回数データを予め記憶させる複数の分野別語彙記憶手段を備え、演算手段は評価文章記憶手段内と各分野別語彙記憶手段とから分野別の相関度を算出して最適な分野を決定することを特徴とする。
【００１４】
次に、語彙記憶手段は、学習レベル毎に評価基準となる文章に使用される語彙とその出現回数データを予め記憶させる複数の学習レベル別語彙記憶手段を備え、演算手段は評価文章記憶手段内と学習レベル別語彙記憶手段とから学習レベル別の相関度を算出することを特徴とする。
【００１５】
本発明に係る語彙分析方法は、語彙記憶手段は予め評価基準となる文章に使用される語彙に所定の重み付け点とその出現回数データを予め記憶し、演算手段は評価文章記憶手段から語彙記憶手段に記憶された評価基準語彙と同一の語彙を抽出して同一語彙記憶手段に記憶させ抽出された同一語彙に対応する重み付け点を合計することを特徴とする。
【００１６】
本発明に係る語彙分析プログラムは、評価対象とする文章をテキストデータ化するためのテキストデータ入力手段と、前記テキストデータを記憶させる評価文章記憶手段と、評価基準となる文章に使用される語彙とその出現回数データを予め記憶させる語彙記憶手段と、評価文章記憶手段に記憶された前記テキストデータと語彙記憶手段に記憶された前記語彙と比較して前記テキストデータから同一の語彙を抽出して語彙数を検出する演算手段と、抽出された前記語彙と前記語彙数を記憶する抽出結果記憶手段とを備える語彙分析システムからなり、テキストデータ入力手段からテキストデータが入力されて評価文章記憶手段に記憶され、演算手段が前記テキストデータから語彙を抽出し、演算手段が語彙記憶手段に記憶された評価基準語彙と同一の語彙を抽出して語彙数を検出し、テキストデータから抽出した語彙数と評価文章記憶手段に記憶される語彙数との比である相関度を算出する。
【００１７】
本発明に係る語彙分析プログラムは、語彙記憶手段は、出現回数が所定の回数より多い基礎語彙と所定の回数より低い発展語彙から構成されて、演算手段が評価対象のテキストデータにある基礎語彙数と語彙記憶手段内の基礎語彙数との比から基礎語彙相関度を算出し、テキストデータにある発展語彙数と語彙記憶手段内の発展語彙数との比から発展語彙相関度を算出することを特徴とする。
【００１８】
演算手段は、語彙記憶手段に記憶された評価基準語彙と同一の語彙を抽出して演算手段と接続される同一語彙記憶手段に記憶させ、語彙記憶手段と同一語彙記憶手段との差分を求めて演算手段と接続される差分記憶手段に記憶させることを特徴とする。
【００１９】
語彙記憶手段は、分野毎に評価基準となる文章に使用される語彙とその出現回数データを予め記憶させる複数の分野別語彙記憶手段を備え、演算手段は評価文章記憶手段内と各分野別語彙記憶手段とから分野別の相関度を算出して最適な分野を決定することを特徴とする。
【００２０】
語彙記憶手段は、学習レベル毎に評価基準となる文章に使用される語彙とその出現回数データを予め記憶させる複数の学習レベル別語彙記憶手段を備え、演算手段は評価文章記憶手段内と学習レベル別語彙記憶手段とから学習レベル別の相関度を算出することを特徴とする。
【００２１】
語彙記憶手段は予め評価基準となる文章に使用される語彙に所定の重み付け点とその出現回数データを予め記憶し、演算手段は評価文章記憶手段から語彙記憶手段に記憶された評価基準語彙と同一の語彙を抽出して同一語彙記憶手段に記憶させ抽出された同一語彙に対応する重み付け点を合計することを特徴とする。
【００２２】
本発明に係る語彙分析システムは、評価対象とする文章をテキストデータ化するためのテキストデータ入力手段と、前記テキストデータを記憶させる評価文章記憶手段と、評価基準となる文章に使用される語彙とその出現回数データを予め記憶させる語彙記憶手段と、評価文章記憶手段に記憶された前記テキストデータと語彙記憶手段に記憶された前記語彙と比較して前記テキストデータから同一の語彙を抽出して語彙数を検出する演算手段と、抽出された前記語彙と前記語彙数を記憶する抽出結果記憶手段とを備える。
【００２３】
演算手段はウェブサーバとアプリケーションサーバとデータベースサーバとが互いに電気的に接続される履歴情報活用型教育システムと接続され、
前記履歴情報活用型教育システムはウェブサーバを介して教師アカウントでログインされた端末および生徒アカウントでログインされた端末と接続され、アプリケーションサーバはデータベースサーバに登録された特定の分野に分類された課題情報を生徒アカウントに配信する第１配信手段と、学生によって入力された前記課題情報に対応する論文情報が版数情報を伴ってデータベースに登録されて教師アカウントに配信する第２配信手段と、教師によって付された成績情報と特定分野情報と作成者情報とともに前記論文情報がデータベースに登録される登録手段とが備わることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２４】
本発明に係る語彙分析方法および語彙分析プログラム並びに語彙分析システムを適用することで、２つの論文の相関性を客観的に数値表示することができる。
【００２５】
また、単語の区分によって基本語彙に即した相関性と発展的な語彙に即した相関性が算出できるので、レベルに応じた相関性を詳細に比較可能となる。
【００２６】
さらに、相関性の低さを補完するために不足している語彙を明確化することで、論文同士の相関性の低さの原因を明瞭にすることができる。
【００２７】
そのうえ、評価対象の論文がいずれのテーマに相関するのかを判定するためテーマの異なる複数の語彙記憶手段と比較し、いずれのテーマに沿った内容であるか客観的に比較することができる。
【００２８】
一方、同一テーマながら語彙使用レベルの異なる論文から作成された複数の語彙記憶手段と比較することで比較対象となる論文の語彙使用レベルを客観的に判断可能となる。
【００２９】
また、論文試験について紙媒体を使用せず電子媒体で実施する場合は、採点で電子媒体を使用して採点するときに、キーワードに配点を多めにする重み付けを行なうことで論文試験の採点の客観性を高め、また効率化を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
以下、本発明に係る語彙分析方法の実施の形態は次の通りである。本発明に係る語彙分析方法は、評価対象とする文章をテキストデータ化するためのテキストデータ入力手段と、前記テキストデータを記憶させる評価文章記憶手段と、評価基準となる文章に使用される語彙とその出現回数データを予め記憶させる語彙記憶手段と、評価文章記憶手段に記憶された前記テキストデータと語彙記憶手段に記憶された前記語彙と比較して前記テキストデータから同一の語彙を抽出して語彙数を検出する演算手段と、抽出された前記語彙と前記語彙数を記憶する抽出結果記憶手段とを備える語彙分析システムからなり、テキストデータ入力手段からテキストデータが入力されて評価文章記憶手段に記憶され、演算手段が前記テキストデータから語彙を抽出し、演算手段が語彙記憶手段に記憶された評価基準語彙と同一の語彙を抽出して語彙数を検出し、テキストデータから抽出した語彙数と評価文章記憶手段に記憶される語彙数との比である相関度を算出するものである。
【実施例１】
【００３１】
本発明に係る語彙分析方法の第一の実施例ついて添付の図１、図７及び図１４より説明する。図１は、本発明に係る語彙分析方法の第一の実施例におけるフローチャートを示し、図７は語彙分析システムの構成図を示し、図１４に本発明に係る語彙データのデータベースの構成図を示し、（ａ）は文章データベース８の構成表であり、（ｂ）は語彙データベースの構成表を示す。
【００３２】
本発明の語彙分析システム１は、図７に示すように、いわゆるパーソナルコンピュータ等の演算手段２と演算手段を介してデータ入力するための装置である入力装置４と、演算手段２の演算結果を表示するディスプレイ及び紙媒体等へ出力するプリンタを含む出力装置６と、演算手段２と接続されて他のコンピュータと接続可能なネットワーク７と、論文をデジタル化してテキスト形式で記憶させる記憶装置である文章データベース８と、予め模範解答となる論文データを記憶させる語彙データベース１０と、演算結果を記憶させるＡｐデータベース１２とから構成され、互いに電気的に接続されている。
【００３３】
演算手段２は、ＰＣ／ＡＴ型のパーソナルコンピュータやエンジニアリングワークステーション等から構成されるものであり、数値演算処理を実行できる中央演算装置（ＣＰＵ）と、データやアプリケーションプログラムを記憶する内部メモリと、ディスプレイやプリンタ等への出力インターフェースと、キーボードやマウス、外部記憶媒体であるフレキシブルディスク等との入力インターフェースを有し、入出力装置の制御とプログラムの演算と、実行を行なうコンピュータから構成される。
【００３４】
入力装置４は、キーボードやマウス等の人間用のインターフェースとスキャナを含む装置であり、論文として登録すべき文字情報を手入力で入力するためのキーボード、マウスや、一旦印刷された論文を読み取りその後ＯＣＲを行なうためのスキャナ等を含む。
【００３５】
出力装置６は、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ、ブラウン管等の表示装置とプリンタ等の紙媒体用の出力装置を含む。
【００３６】
ネットワーク７は、図示されないネットワーク接続装置を介して演算手段２と接続され、他のコンピュータと接続されて論文データを含むデータを交換することができる。
【００３７】
文章データベース８は、ハードディスク等の磁気媒体および不揮発性の半導体機構媒体も含む装置に記憶されて構成され、ファイル形式は限定されないが、評価の対象となる論文のテキストデータと、論文に出現する単語が図１４の（ａ）に示すよう記録される。
【００３８】
語彙データベース１０は、ハードディスク等の磁気媒体および不揮発性の半導体機構媒体も含む装置に記憶されて構成され、ファイル形式は限定されないが、評価の基準となる教育用であれば学校の入学試験で出題される論文試験の模範論文や、新聞社説等の評価対象となる論文を評価するに当って評価の基準とすべき論文のデータを評価前に予め入力されるテキストデータと、テキストデータから抽出された単語と、その単語の出現回数とが図１４（ｂ）に示される様に対応して記憶される。
【００３９】
Ａｐデータベース１２は、本システムで算出される文章データベース８の語彙数βと、語彙データベース１０の語彙数を示すαと、βをαで除算して求められる相関度が記憶される。例えば図１４の場合は（ｂ）より論文の模範解答から求まるαは「人間」、「考える」、「環境破壊」、「自然」、「作る」、「科学技術」の６個であるのに対して、評価対象の論文から抽出したβは「人間」、「考える」、「環境破壊」より３となる。従ってβ／αである相関度は５０％となる。なお、文章データベース８、語彙データベース１０、Ａｐデータベース１２は３つの記憶装置として示しているが、一つの記憶装置に３つの領域を設けてそれぞれ対応するデータを記憶させたものも当然に同等のものであり、また、演算装置に内蔵する記憶装置に設けられた場合も当然同等のものであると見なされる。
【００４０】
以上の構成に対して、図１に示す本発明のフローチャートを用いて本発明の作用について示す。
【００４１】
まず、フローチャートの前提として、既に語彙データベース１０には予め模範解答論文等のテキストデータから抽出された単語と、その単語の出現回数はすなわちデータベース語彙として記憶されているものとする。また、ここでデータベース語彙数がα個であることも既に判明しているものとし、Ａｐデータベース１２に記憶させておく。
【００４２】
第一の工程は、評価される文章データを演算手段２に入力装置４から入力してデータベースに記憶させる工程である（Ａ２）。この工程は、キーボードから直接入力される場合と、論文が記載された紙媒体をスキャナで読み込んでイメージデータに変換し、変換されたイメージデータからＯＣＲソフトウェアによってキャラクタに変換されて演算手段２に入力されることも可能である。また、演算手段２がルーター等を経由してネットワークに接続されて、テキストデータを入力する方法と、予めテキストデータが記憶されたＣＤ−Ｒやフレキシブルディスク等の記憶媒体に記憶させておき、その後に演算手段２を経由して文章データベース８に記憶させるものである。この時、βの初期値であるβ０は０とされて、Ａｐデータベース１２に記録される。
【００４３】
第二の工程では、文章データベース８に記憶されたテキストデータから、演算手段２が単語に分割して単語として出現した単語データを抽出して抽出語彙として文章データベース８に記憶させるものである（Ａ４）。ここで、出現した単語は、全て記憶させ、図１４同様の配置で文章データベース８にこの評価論文単語一覧を記憶させる。
【００４４】
第三の工程は、演算手段２が文章データベース８に記載される抽出語彙と、語彙データベース１０に記載されるデータベース語彙とを比較する工程である（Ａ６）。ここで、不一致の場合は、次の抽出語彙を判定すべく再度第三の工程を実施する。
【００４５】
第四の工程では、演算手段２が一致する場合に抽出語彙内に同一語彙があるため、Ａｐデータベース１２からβを読み出しして、βｎに１加算した値βｎ＋１をＡｐデータベース１２に記憶させる（Ａ８）。
【００４６】
第五の工程では、未比較の語彙の有無を検出して未比較語彙がまだ残っている場合は、第三の工程に戻る。一方、未比較語彙がない場合は次工程へ進む（Ａ１０）。
【００４７】
第六の工程では、演算手段２はＡｐデータベース１２から語彙数βと語彙データベース１０の語彙数αを読み出して、βｎをαで除算した相関度を算出してＡｐデータベース１２に登録する工程である（Ａ１２）。相関度を出力装置６である液晶ディスプレイに表示することやプリンタ等で印字することは任意である。文章データベース８に記憶されている語彙のうちに語彙データベース１０と同一である数がβである。
【００４８】
これらの工程によって、２つの論文の相関性を客観的に数値表示することができる。
【００４９】
この算出された相関度が高ければ高い程、評価される文章データと模範解答論文等のテキストデータとの相関性が高く学習に対する意欲が高いものと客観的に判断できる。
【実施例２】
【００５０】
本発明に係る語彙分析方法の第二の実施例ついて添付の図２及び図８より説明する。図２は、本発明に係る語彙分析方法の第二の実施例におけるフローチャートを示し、図８は語彙分析システムの構成図を示す。
【００５１】
本発明に係る語彙分析システムの第二の実施例について第一の実施例と異なる点について示す。
【００５２】
本発明に係る第二の実施例の語彙分析システムは、図８に示すように、実施例１と同様にいわゆるパーソナルコンピュータ等の演算手段２と演算手段を介してデータ入力するための装置である入力装置４と、演算手段２の演算結果を表示するディスプレイ及び紙媒体等へ出力するプリンタを含む出力装置６と、論文をデジタル化してテキスト形式で記憶させる記憶装置である文章データベース８を含み、さらに、語彙データベースαＡ１４と、語彙データベースαＢ１６と、Ａｐデータベース１８とを有する。
【００５３】
語彙データベースαＡ１４は、ハードディスク等の磁気記憶媒体または不揮発性の半導体記憶媒体も含む装置に記憶されて構成され、ファイル形式は限定されないが、評価の基準となる教育用であれば学校の入学試験で出題される論文試験の模範論文や、新聞社説等の評価対象となる論文を評価するに当って評価の基準とすべき論文のデータを評価前に予め入力されるテキストデータと、テキストデータから抽出された単語と、その単語の出現回数とが図１４（ｂ）に示される様に対応して記憶される。ここで、語彙データベースのうち出現回数に基準回数を予め設けておき、基準回数を上回る語彙について基礎語彙と定めて記憶させたものが語彙データベースαＡ１４である。図１４（ｂ）を用いて例示すると例えば基準回数を１５とした場合に、従って基礎語彙は「人間」、「考える」、「環境破壊」、「自然」が該当する。また、基礎語彙数αＡは、この場合４である。
【００５４】
語彙データベースαＢ１６は、構成は語彙データベースαＡ１４と同様となるが、語彙データベースのうち出現回数に基準回数を予め設けておき、基準回数を下回る語彙について発展語彙と定めて記憶させたものが語彙データベースαＢ１６である。図１４（ｂ）を用いて例示すると例えば基準回数を１５とした場合に、従って発展語彙は「作る」、「科学技術」が該当する。また、基礎語彙数αＡは、この場合２である。
【００５５】
Ａｐデータベース１８は、本システムで算出される文章データベース８の基礎語彙数βＡと、同じく発展語彙数βＢと、予め定められる基礎語彙データベースαＡ１４の基礎語彙数αＡと、予め定められる発展語彙データベースαＢ１６の基礎語彙数αＢとが記録される。
【００５６】
さらに、語彙分析方法の第二実施例で算出されるβＡをαＡで除算して求められる基礎語彙相関度と、βＢをαＢで除算して求められる発展語彙相関度が記憶される。
【００５７】
例えば図１４の場合は（ｂ）より基礎語彙は「人間」、「考える」、「環境破壊」であり、その基礎語彙数βＡは３となる。一方、発展語彙は存在しておらず、βＢは０となる。よって基礎語彙の相関度は７５％であり、発展語彙の相関度は０％である。
【００５８】
以上の構成に対して、図２に示す本発明の語彙分析方法である実施例２のフローチャートを用いて本発明の実施例２の作用について示す。
【００５９】
まず、フローチャートの前提として、既に語彙データベースαＡ１４、語彙データベースαＢ１６には予め模範解答論文等のテキストデータから抽出された単語と、その単語の出現回数はすなわちデータベース語彙として記憶されているものとする。また、ここで語彙データベースαＡ１４の語彙数がαＡ個であり、語彙データベースαＢ１６の語彙数がαＢ個であることも既に判明しているものとし、Ａｐデータベース１８に記憶させておく。
【００６０】
第一の工程は、評価される文章データを演算手段２に入力装置４から入力してデータベースに記憶させる工程である（Ｂ２）。この工程は、キーボードから直接入力される場合と、論文が記載された紙媒体をスキャナで読み込んでイメージデータに変換し、変換されたイメージデータからＯＣＲソフトウェアによってキャラクタに変換されて演算手段２に入力されることも可能である。また、演算手段２がルーター等を経由してネットワークに接続されて、テキストデータを入力する方法と、予めテキストデータが記憶されたＣＤ−Ｒやフレキシブルディスク等の記憶媒体に記憶させておき、その後に演算手段２を経由して文章データベース８に記憶させるものである。この時、βＡとβＢの初期値であるβＡ０とβＢ０はともに０とされて、Ａｐデータベース１８に記録される。
【００６１】
第二の工程では、文章データベース８に記憶されたテキストデータから、演算手段２が単語に分割して単語として出現した単語データを抽出して抽出語彙として文章データベース８に記憶させるものである（Ｂ４）。ここで、出現した単語は、全て記憶させ、図１４同様の配置で文章データベース８にこの評価論文単語一覧を記憶させる。
【００６２】
第三の工程は、演算手段２が文章データベース８に記載される抽出語彙と、基礎語彙データベースαＡ１４に記載されるデータベース語彙とを比較する工程である（Ｂ６）。ここで、不一致の場合は、次の抽出語彙を判定すべく再度第三の工程を実施する。
【００６３】
第四の工程では、演算手段２が一致する場合に抽出語彙内に同一語彙があるため、Ａｐデータベース１８からβＡを読み出しして、βＡｎに１加算した値βＡｎ＋１をＡｐデータベース１８に記憶させる（Ｂ８）。
【００６４】
第五の工程では、未比較の基礎語彙の有無を検出して未比較基礎語彙がまだ残っている場合は、第三の工程に戻る。一方、未比較基礎語彙がない場合は次工程へ進む（Ｂ１０）。
【００６５】
第六の工程では、演算手段２はＡｐデータベース１８から基礎語彙数βＡと基礎語彙データベース１４の語彙数αＡを読み出して、βＡｎをαＡで除算した基礎語彙相関度を算出してＡｐデータベース１８に登録する工程である（Ｂ１２）。相関度を出力装置６である液晶ディスプレイに表示することやプリンタ等で印字することは任意である。
【００６６】
第七の工程は、演算手段２が文章データベース８に記載される抽出語彙と、基礎語彙データベースαＢ１６に記載されるデータベース語彙とを比較する工程である（Ｂ１４）。ここで、不一致の場合は、次の抽出語彙を判定すべく再度第七の工程を実施する。
【００６７】
第八の工程では、演算手段２が一致する場合に抽出語彙内に同一語彙があるため、Ａｐデータベース１８からβＢを読み出しして、βＢｎに１加算した値βＢｎ＋１をＡｐデータベース１８に記憶させる（Ｂ１６）。
【００６８】
第九の工程では、未比較の発展語彙の有無を検出して未比較発展語彙がまだ残っている場合は、第七の工程に戻る。一方、未比較発展語彙がない場合は次工程へ進む（Ｂ１８）。
【００６９】
第十の工程では、演算手段２はＡｐデータベース１８から発展語彙数βＢと発展語彙データベース１６の語彙数αＢを読み出して、βＢｎをαＢで除算した発展語彙相関度を算出してＡｐデータベース１８に登録する工程である（Ｂ２０）。相関度を出力装置６である液晶ディスプレイに表示することやプリンタ等で印字することは任意である。
【００７０】
また、単語の区分によって基本語彙に即した相関性と発展的な語彙に即した相関性が算出できるので、レベルに応じた相関性を詳細に比較可能となる。
【００７１】
なお、基準回数を複数設定すれば基本語彙と発展語彙のみにとどまらず複数の段階に分けてさらに詳細に語彙分析が可能となることは当然である。
【実施例３】
【００７２】
本発明に係る語彙分析方法の第三の実施例ついて添付の図３及び図９より説明する。図３は、本発明に係る語彙分析方法の第三の実施例におけるフローチャートを示し、図９は語彙分析システムの構成図を示す。
【００７３】
本発明に係る語彙分析システムの第三の実施例について第一、二の実施例と異なる点について示す。
【００７４】
本発明に係る第三の実施例の語彙分析システムは、図９に示すように、実施例１と同様にいわゆるパーソナルコンピュータ等の演算手段２と演算手段を介してデータ入力するための装置である入力装置４と、演算手段２の演算結果を表示するディスプレイ及び紙媒体等へ出力するプリンタを含む出力装置６と、論文をデジタル化してテキスト形式で記憶させる記憶装置である文章データベース８と、予め模範解答となる論文データを記憶させる語彙データベース１０と、同一語彙データベース２０と、差分語彙データベース２２とを有する。
【００７５】
同一語彙データベース２０は、演算手段２が文章データベース８に記載される抽出語彙と、語彙データベース１０に記載されるデータベース語彙とを比較して同一であった語彙を全て記憶させたデータベースである。図１４の例で示すと（ａ）と（ｂ）で同一である「人間」、「考える」、「環境破壊」が本データベースに記録される語彙となる。
【００７６】
差分語彙データベース２２は、語彙データベース１０と同一語彙データベース２０との差分情報が本発明の語彙分析方法で抽出されて記録されるデータベースである。すなわち、模範解答等の論文にある語彙であって、評価対象である論文に含まれない語彙が記憶されるものである。従って、図１４の例で示せば、「自然」、「作る」、「科学技術」が本データベースに記録される。
【００７７】
以上の構成に対して、図３に示す本発明の語彙分析方法である実施例３のフローチャートを用いて本発明の実施例３の作用について示す。
【００７８】
まず、フローチャートの前提として、既に語彙データベース１０には予め模範解答論文等のテキストデータから抽出された単語と、その単語の出現回数はすなわちデータベース語彙として記憶されているものとする。
【００７９】
第一の工程は、評価される文章データを演算手段２に入力装置４から入力してデータベースに記憶させる工程である（Ｃ２）。この工程は、キーボードから直接入力される場合と、論文が記載された紙媒体をスキャナで読み込んでイメージデータに変換し、変換されたイメージデータからＯＣＲソフトウェアによってキャラクタに変換されて演算手段２に入力されることも可能である。また、演算手段２がルーター等を経由してネットワークに接続されて、テキストデータを入力する方法と、予めテキストデータが記憶されたＣＤ−Ｒやフレキシブルディスク等の記憶媒体に記憶させておき、その後に演算手段２を経由して文章データベース８に記憶させるものである。
【００８０】
第二の工程では、文章データベース８に記憶されたテキストデータから、演算手段２が単語に分割して単語として出現した単語データを抽出して抽出語彙として文章データベース８に記憶させるものである（Ｃ４）。ここで、出現した単語は、全て記憶させ、図１４同様の配置で文章データベース８にこの評価論文単語一覧を記憶させる。
【００８１】
第三の工程は、演算手段２が文章データベース８に記載される抽出語彙と、語彙データベース１０に記載されるデータベース語彙とを比較する工程である（Ｃ６）。ここで、結果が同一の場合は同一語彙データベースへ語彙を記録する第四工程へ進み、不一致の場合は差分語彙データベースへ語彙を記録する第五工程へ進む。
【００８２】
第四の工程では、第三工程で一致する場合に演算手段２が同一語彙を同一語彙データベース２０に記憶させる（Ｃ８）。
【００８３】
第五の工程では、第三工程で不一致である場合に演算手段２が不一致語彙を差分語彙データベース２２に記憶させる（Ｃ１０）。
【００８４】
第六の工程では、第四工程および第五工程のいずれが完了しても未比較の語彙の有無を検出して未比較語彙がまだ残っている場合は、第三の工程に戻る。一方、未比較語彙がない場合は次工程へ進む（Ｃ１２）。
【００８５】
第七の工程では、演算手段２は差分語彙データベースに記憶されるデータを出力装置６である液晶ディスプレイに表示することやプリンタ等で印字する工程（Ｃ１４）である。
【００８６】
さらに、相関性の低さを補完するために不足している語彙を明確化することで、論文同士の相関性の低さの原因を明瞭にすることができる。例えば論文についてどのような語彙が不足していたため相関性すなわち、学習意欲が低いと評価されたか、その根拠が明らかとなる。
【実施例４】
【００８７】
本発明に係る語彙分析方法の第四の実施例ついて添付の図４及び図１０より説明する。
【００８８】
図４は、本発明に係る語彙分析方法の第四の実施例におけるフローチャートを示し、図１０は語彙分析システムの構成図を示す。
【００８９】
本発明に係る語彙分析システムの第四の実施例について第一、二、三の実施例と異なる点について示す。
【００９０】
本発明に係る第四の実施例の語彙分析システムは、図１０に示すように、実施例１と同様にいわゆるパーソナルコンピュータ等の演算手段２と演算手段を介してデータ入力するための装置である入力装置４と、演算手段２の演算結果を表示するディスプレイ及び紙媒体等へ出力するプリンタを含む出力装置６と、論文をデジタル化してテキスト形式で記憶させる記憶装置である文章データベース８と、語彙データベースαＡ２４と、語彙データベースαＢ２６および語彙データベースαＣ２８と、Ａｐデータベース３０とを有する。
【００９１】
語彙データベースαＡ２４と、語彙データベースαＢ２６および語彙データベースαＣ２８は、いずれもハードディスク等の磁気記憶媒体または不揮発性の半導体記憶媒体も含む装置に記憶されて構成され、ファイル形式は限定されないが、評価の基準となる教育用であれば学校の入学試験で出題される論文試験の模範論文や、新聞社説等の評価対象となる論文を評価するに当って評価の基準とすべき論文のデータを評価前に予め入力されるテキストデータと、テキストデータから抽出された単語と、その単語の出現回数とが図１４（ｂ）に示される様に対応して記憶される。ここで、語彙データベースαＡ２４と、語彙データベースαＢ２６および語彙データベースαＢＣ２８は、それぞれ異なるテーマ又は分野の論文を元にしたデータベースであり、互いの分野が異なれば異なるほど比較結果は明解となる。なお、条件を同一にするため各データベースの語彙数は予め判明しており、ほぼ等しい語彙数であることが望ましい。
【００９２】
Ａｐデータベース３０は、本システムで算出される文章データベース８の語彙数βと、予め定められる語彙データベースαＡ２４の語彙数αＡと、予め定められる語彙データベースαＢ２６の語彙数αＢと、予め定められる語彙データベースαＣ２８の語彙数αＣが記録される。
【００９３】
さらに、語彙分析方法の第四実施例で算出されるβＡをαＡで除算して求められるαＡ語彙相関度と、βＢをαＢで除算して求められるαＢ語彙相関度と、βＣをαＣで除算して求められるαＣ語彙相関度とが記憶される。
【００９４】
以上の構成に対して、図４に示す本発明の語彙分析方法である実施例４のフローチャートを用いて本発明の実施例４の作用について示す。
【００９５】
まず、フローチャートの前提として、既に語彙データベースαＡ２４と、語彙データベースαＢ２６および語彙データベースαＣ２８には予め模範解答論文等のテキストデータから抽出された単語と、その単語の出現回数はすなわちデータベース語彙として記憶されているものとする。また、ここで語彙データベースαＡ２４の語彙数がαＡ個であり、語彙データベースαＢ２６の語彙数がαＢ個であり、語彙データベースαＣ２８の語彙数がαＣ個であることも既に判明しているものとし、Ａｐデータベース３０に記憶させておく。
【００９６】
第一の工程は、評価される文章データを演算手段２に入力装置４から入力してデータベースに記憶させる工程である（Ｄ２）。この工程は、キーボードから直接入力される場合と、論文が記載された紙媒体をスキャナで読み込んでイメージデータに変換し、変換されたイメージデータからＯＣＲソフトウェアによってキャラクタに変換されて演算手段２に入力されることも可能である。また、演算手段２がルーター等を経由してネットワークに接続されて、テキストデータを入力する方法と、予めテキストデータが記憶されたＣＤ−Ｒやフレキシブルディスク等の記憶媒体に記憶させておき、その後に演算手段２を経由して文章データベース８に記憶させるものである。この時、語彙データベースαＡ２４と比較した際のβＡの初期値であるβＡ０と、語彙データベースαＢ２６と比較した際のβＢの初期値であるβＢ０と、語彙データベースαＣ２８と比較した際のβＣの初期値であるβＣ０は０とされて、Ａｐデータベース３０に記録される。
【００９７】
第二の工程では、文章データベース８に記憶されたテキストデータから、演算手段２が単語に分割して単語として出現した単語データを抽出して抽出語彙として文章データベース８に記憶させるものである（Ｄ４）。ここで、出現した単語は、全て記憶させ、図１４同様の配置で文章データベース８にこの評価論文単語一覧を記憶させる。
【００９８】
第三の工程は、演算手段２が文章データベース８に記載される抽出語彙と、語彙データベースαＡ２４に記載されるデータベース語彙とを比較して同一であった語彙数βＡを求めてＡｐデータベース３０に記録する工程である（Ｄ６）。
【００９９】
第四の工程では、演算手段２はＡｐデータベース３０から語彙数βＡと語彙データベースαＡ２４の語彙数αＡを読み出して、βＡをαＡで除算したＡ相関度を算出してＡｐデータベース３０に登録する工程である（Ｄ８）。
【０１００】
第五の工程は、演算手段２が文章データベース８に記載される抽出語彙と、語彙データベースαＢ２６に記載されるデータベース語彙とを比較して同一であった語彙数βＢを求めてＡｐデータベース３０に記録する工程である（Ｄ１０）。
【０１０１】
第六の工程では、演算手段２はＡｐデータベース３０から語彙数βＢと語彙データベースαＢ２６の語彙数αＢを読み出して、βＢをαＢで除算したＢ相関度を算出してＡｐデータベース３０に登録する工程である（Ｄ１２）。
【０１０２】
第七の工程は、演算手段２が文章データベース８に記載される抽出語彙と、語彙データベースαＣ２８に記載されるデータベース語彙とを比較して同一であった語彙数βＣを求めてＡｐデータベース３０に記録する工程である（Ｄ１４）。
【０１０３】
第八の工程では、演算手段２はＡｐデータベース３０から語彙数βＣと語彙データベースαＣ２４の語彙数αＣを読み出して、βＣをαＣで除算したＣ相関度を算出してＡｐデータベース３０に登録する工程である（Ｄ１６）。
【０１０４】
第九の工程は、演算手段２はＡｐデータベース３０からＡ相関度、Ｂ相関度、Ｃ相関度を読み出して最大相関度を求め最も相関度の高い語彙データベースを決定する工程である。この最大相関度を出力装置６である液晶ディスプレイに表示することやプリンタ等で印字することは任意である。
【０１０５】
本発明に係る第四の実施例により評価対象の論文がいずれのテーマに相関するのかを判定するためテーマの異なる複数の語彙記憶手段と比較し、いずれのテーマに沿った内容であるか客観的に比較することができる。この手法により、生徒に好きな題材で論文を書かせた場合に、生徒の興味を持つ分野を特定することができる。また、評価論文として特定の集団による複数の論文を合成すればその集団全体の意向を判定することもできる。
【０１０６】
さらに、学術論文の評価に使用すれば、論文間の差異を簡単に判定可能となる。
【実施例５】
【０１０７】
本発明に係る語彙分析方法の第五の実施例ついて添付の図５及び図１０より説明する。
【０１０８】
図５は、本発明に係る語彙分析方法の第五の実施例におけるフローチャートを示し、図１１は語彙分析システムの構成図を示す。
【０１０９】
本発明に係る語彙分析システムの第五の実施例について第一、二、三、四の実施例と異なる点について示す。
【０１１０】
本発明に係る第五の実施例の語彙分析システムは、図１１に示すように、実施例１と同様にいわゆるパーソナルコンピュータ等の演算手段２と演算手段を介してデータ入力するための装置である入力装置４と、演算手段２の演算結果を表示するディスプレイ及び紙媒体等へ出力するプリンタを含む出力装置６と、論文をデジタル化してテキスト形式で記憶させる記憶装置である文章データベース８と、語彙データベースαＨｉｇｈ３２と、語彙データベースαＭｉｄ３４および語彙データベースαＬｏｗ３６と、Ａｐデータベース３８とを有する。
【０１１１】
語彙データベースαＨｉｇｈ３２と、語彙データベースαＭｉｄ３４および語彙データベースαＬｏｗ３６は、いずれもハードディスク等の磁気記憶媒体または不揮発性の半導体記憶媒体も含む装置に記憶されて構成され、ファイル形式は限定されないが、評価の基準となる教育用であれば学校の入学試験で出題される論文試験の模範論文や、新聞社説等の評価対象となる論文を評価するに当って評価の基準とすべき論文のデータを評価前に予め入力されるテキストデータと、テキストデータから抽出された単語と、その単語の出現回数とが図１４（ｂ）に示される様に対応して記憶される。ここで、語彙データベースαＨｉｇｈ３２と、語彙データベースαＭｉｄ３４および語彙データベースαＬｏｗ３６は、それぞれ同一のテーマ又は分野の論文を元にしたデータベースであり、互いにそのレベルが異なる論文を使用する。すなわち、語彙データベースαＨｉｇｈ３２が最も高いレベルであり、語彙データベースαＭｉｄ３４が中間のレベルであり、語彙データベースαＬｏｗ３６が最も低いレベルとする。具体的には、同一の問題文に対する大学生レベルの模範解答論文を語彙データベースαＨｉｇｈ３２に利用し、高校生レベルの模範解答論文を語彙データベースαＭｉｄ３４に利用し、中学生レベルの模範解答論文を語彙データベースαＬｏｗ３６に利用することもできる。なお、条件を同一にするため各データベースの語彙数は予め判明しており、ほぼ等しい語彙数であることが望ましい。
【０１１２】
Ａｐデータベース３８は、本システムで算出される文章データベース８の語彙数βと、予め定められる語彙データベースαＨｉｇｈ３２の語彙数αＨｉｇｈと、予め定められる語彙データベースαＭｉｄ３４の語彙数αＭｉｄと、予め定められる語彙データベースαＬｏｗ３６の語彙数αＬｏｗが記録される。
【０１１３】
さらに、語彙分析方法の第四実施例で算出されるβＨｉｇｈをαＨｉｇｈで除算して求められるαＨｉｇｈ語彙相関度と、βＭｉｄをαＭｉｄで除算して求められるαＭｉｄ語彙相関度と、βＬｏｗをαＬｏｗで除算して求められるαＬｏｗ語彙相関度とが記憶される。
【０１１４】
以上の構成に対して、図５に示す本発明の語彙分析方法である実施例５のフローチャートを用いて本発明の実施例５の作用について示す。
【０１１５】
まず、フローチャートの前提として、既に語彙データベースαＨｉｇｈ３２と、語彙データベースαＭｉｄ３４および語彙データベースαＬｏｗ３６には予め模範解答論文等のテキストデータから抽出された単語と、その単語の出現回数はすなわちデータベース語彙として記憶されているものとする。また、ここで語彙データベースαＨｉｇｈ３２の語彙数がαＨｉｇｈ個であり、語彙データベースαＭｉｄ３４の語彙数がαＭｉｄ個であり、語彙データベースαＬｏｗ３６の語彙数がαＬｏｗ個であることも既に判明しているものとし、Ａｐデータベース３８に記憶させておく。
【０１１６】
第一の工程は、評価される文章データを演算手段２に入力装置４から入力してデータベースに記憶させる工程である（Ｅ２）。この工程は、キーボードから直接入力される場合と、論文が記載された紙媒体をスキャナで読み込んでイメージデータに変換し、変換されたイメージデータからＯＣＲソフトウェアによってキャラクタに変換されて演算手段２に入力されることも可能である。また、演算手段２がルーター等を経由してネットワークに接続されて、テキストデータを入力する方法と、予めテキストデータが記憶されたＣＤ−Ｒやフレキシブルディスク等の記憶媒体に記憶させておき、その後に演算手段２を経由して文章データベース８に記憶させるものである。この時、語彙データベースαＨｉｇｈ３２と比較した際のβＨｉｇｈの初期値であるβＨｉｇｈ０と、語彙データベースαＭｉｄ３４と比較した際のβＭｉｄの初期値であるβＭｉｄ０と、語彙データベースαＬｏｗ３６と比較した際のβＬｏｗの初期値であるβＬｏｗ０は０とされて、Ａｐデータベース３８に記録される。
【０１１７】
第二の工程では、文章データベース８に記憶されたテキストデータから、演算手段２が単語に分割して単語として出現した単語データを抽出して抽出語彙として文章データベース８に記憶させるものである（Ｅ４）。ここで、出現した単語は、全て記憶させ、図１４同様の配置で文章データベース８にこの評価論文単語一覧を記憶させる。
【０１１８】
第三の工程は、演算手段２が文章データベース８に記載される抽出語彙と、語彙データベースαＨｉｇｈ３２に記載されるデータベース語彙とを比較して同一であった語彙数βＨｉｇｈを求めてＡｐデータベース３８に記録する工程である（Ｅ６）。
【０１１９】
第四の工程では、演算手段２はＡｐデータベース３８から語彙数βＡと語彙データベースαＨｉｇｈ３２の語彙数αＨｉｇｈを読み出して、βＨｉｇｈをαＨｉｇｈで除算したＨｉｇｈ相関度を算出してＡｐデータベース３８に登録する工程である（Ｅ８）。
【０１２０】
第五の工程は、演算手段２が文章データベース８に記載される抽出語彙と、語彙データベースαＭｉｄ３４に記載されるデータベース語彙とを比較して同一であった語彙数βＭｉｄを求めてＡｐデータベース３８に記録する工程である（Ｅ１０）。
【０１２１】
第六の工程では、演算手段２はＡｐデータベース３０から語彙数βＭｉｄと語彙データベースαＭｉｄ３４の語彙数αＭｉｄを読み出して、βＭｉｄをαＭｉｄで除算したＭｉｄ相関度を算出してＡｐデータベース３８に登録する工程である（Ｅ１２）。
【０１２２】
第七の工程は、演算手段２が文章データベース８に記載される抽出語彙と、語彙データベースαＬｏｗ３６に記載されるデータベース語彙とを比較して同一であった語彙数βＬｏｗを求めてＡｐデータベース３８に記録する工程である（Ｅ１４）。
【０１２３】
第八の工程では、演算手段２はＡｐデータベース３８から語彙数βＬｏｗと語彙データベースαＬｏｗ３６の語彙数αＬｏｗを読み出して、βＬｏｗをαＬｏｗで除算したＬｏｗ相関度を算出してＡｐデータベース３８に登録する工程である（Ｅ１６）。
【０１２４】
第九の工程は、演算手段２はＡｐデータベース３８からＨｉｇｈ相関度、Ｍｉｄ相関度、Ｌｏｗ相関度を読み出して最大相関度を求め最も相関度の高い語彙データベースを決定する工程である。この最大相関度を出力装置６である液晶ディスプレイに表示することやプリンタ等で印字することは任意である。
【０１２５】
本発明に係る第五の実施例により同一テーマながら語彙使用レベルの異なる論文から作成された複数の語彙記憶手段と比較することで比較対象となる論文の語彙使用レベルを客観的に判断可能となる。この手法により、生徒に論文を書かせた場合に、模範解答論文を様々なレベルで準備することでいずれの模範解答レベルであるかを客観的に判定可能となる。
【実施例６】
【０１２６】
本発明に係る語彙分析方法の第六の実施例ついて添付の図６及び図１２より説明する。
【０１２７】
図６は、本発明に係る語彙分析方法の第六の実施例におけるフローチャートを示し、図１２は語彙分析システムの構成図を示す。
【０１２８】
本発明に係る語彙分析システムの第六の実施例について第一、二、三、四、五の実施例と異なる点について示す。
【０１２９】
本発明に係る第六の実施例の語彙分析システムは、図１２に示すように、実施例１と同様にいわゆるパーソナルコンピュータ等の演算手段２と演算手段を介してデータ入力するための装置である入力装置４と、演算手段２の演算結果を表示するディスプレイ及び紙媒体等へ出力するプリンタを含む出力装置６と、論文をデジタル化してテキスト形式で記憶させる記憶装置である文章データベース８と、予め模範解答となる論文データを記憶させる語彙データベース４０と、演算結果を記憶させるＡｐデータベース４２とから構成され、互いに電気的に接続されている。
【０１３０】
語彙データベース４０は、ハードディスク等の磁気媒体および不揮発性の半導体機構媒体も含む装置に記憶されて構成され、ファイル形式は限定されないが、評価の基準となる教育用であれば学校の入学試験で出題される論文試験の模範論文や、新聞社説等の評価対象となる論文を評価するに当って評価の基準とすべき論文のデータを評価前に予め入力されるテキストデータと、テキストデータから抽出された単語と、その単語の出現回数に加えて、さらに重み付け点数が各語彙に付加されたものである。図１２の４２では、「ＡＡＡＡＡ」が重み付け「１」、「ＢＢＢＢ」が重み付け「５、」、「ＣＣＣＣＣＣ」が重み付け「１」、「ＤＤ」が重み付け「５、」である。
【０１３１】
同一データベース４２は、本システムで算出される文章データベース８の語彙と語彙データベースの語彙とが一致した語彙を記憶させて、さらに重み付け点数が追加して記憶させているものである。図１２の４２では、「ＡＡＡＡＡ」が重み付け「１」であるが出現回数０、「ＢＢＢＢ」が重み付け「５」であるが出現回数１、「ＣＣＣＣＣＣ」が重み付け「１」であるが出現回数１、「ＤＤ」が重み付け「５」であるが出現回数１、である。
【０１３２】
以上の構成に対して、図６に示す本発明のフローチャートを用いて本発明の作用について示す。
【０１３３】
まず、フローチャートの前提として、既に語彙データベース４０には予め模範解答論文等のテキストデータから抽出された単語と、その単語の出現回数はすなわちデータベース語彙として記憶されているものとする。また、ここでデータベース語彙数がα個であることも既に判明しているものとし、Ａｐデータベース１２に記憶させておく。
【０１３４】
第一の工程は、語彙データベース４０の語彙に対して重み付け点数を付与する工程である（Ｆ２）。この付与は出現頻度が所定基準を上回るものを高得点とし、それ以下を低得点とすれば、機械的な付与が可能となる。勿論、任意に所定の語彙に高得点を付加することもできる。
【０１３５】
第二の工程は、評価される文章データを演算手段２に入力装置４から入力してデータベースに記憶させる工程である（Ｆ４）。この工程は、キーボードから直接入力される場合と、論文が記載された紙媒体をスキャナで読み込んでイメージデータに変換し、変換されたイメージデータからＯＣＲソフトウェアによってキャラクタに変換されて演算手段２に入力されることも可能である。また、演算手段２がルーター等を経由してネットワークに接続されて、テキストデータを入力する方法と、予めテキストデータが記憶されたＣＤ−Ｒやフレキシブルディスク等の記憶媒体に記憶させておき、その後に演算手段２を経由して文章データベース８に記憶させるものである。この時、βの初期値であるβ０は０とされて、Ａｐデータベース１２に記録される。
【０１３６】
第三の工程では、文章データベース８に記憶されたテキストデータから、演算手段２が単語に分割して単語として出現した単語データを抽出して抽出語彙として文章データベース８に記憶させるものである（Ｆ６）。ここで、出現した単語は、全て記憶させ、図１４同様の配置で文章データベース８にこの評価論文単語一覧を記憶させる。
【０１３７】
第四の工程は、演算手段２が文章データベース８に記載される抽出語彙と、語彙データベース４０に記載されるデータベース語彙とを比較する工程である（Ｆ８）。ここで、不一致の場合は、次の抽出語彙を判定すべく再度第四の工程を実施する。
【０１３８】
第五の工程では、第四工程で一致する場合に演算手段２が同一語彙並びにその重み付け点数を同一語彙データベース４２に記憶させる（Ｆ１０）。
【０１３９】
第六の工程では、未比較の語彙の有無を検出して未比較語彙がまだ残っている場合は、第四の工程に戻る。一方、未比較語彙がない場合は次工程へ進む（Ｆ１２）。
【０１４０】
第七の工程では、演算手段２は同一語彙データベース４２から重み付け点数を読み出して、全て加算して同一語彙データベース４２に登録する工程である（Ｆ１４）。この重み付け点数を出力装置６である液晶ディスプレイに表示することやプリンタ等で印字することは任意である。
【０１４１】
論文試験について紙媒体を使用せず電子媒体で実施する場合は、採点について電子媒体を使用して採点する場合、キーワードに配点を多めにする重み付けを行なうことで論文試験の採点の客観性を高め、また効率化を図ることができる。
【実施例７】
【０１４２】
本発明に係る語彙分析方法の第七の実施例ついて添付の図１３より説明する。
【０１４３】
第七の実施例は、ウェブサーバとアプリケーションサーバとデータベースサーバとが互いに電気的に接続される履歴情報活用型教育システムにおいて、ウェブサーバを介して教師アカウントでログインされた端末および生徒アカウントでログインされた端末と接続され、アプリケーションサーバはデータベースサーバに登録された特定の分野に分類された課題情報を生徒アカウントに配信する第１配信手段と、学生によって入力された前記課題情報に対応する論文情報が版数情報を伴ってデータベースに登録されて教師アカウントに配信する第２配信手段と、教師によって付された成績情報と特定分野情報と作成者情報とともに前記論文情報がデータベースに登録される登録手段とが備わる履歴情報活用型教育システムと、実施例１に示す語彙分析システムとを組み合わせた構成である。
【０１４４】
すなわち、語彙分析システムは、いわゆるパーソナルコンピュータ等の演算手段２と演算手段を介してデータ入力するための装置である入力装置４と、演算手段２の演算結果を表示するディスプレイ及び紙媒体等へ出力するプリンタを含む出力装置６と、論文をデジタル化してテキスト形式で記憶させる記憶装置である文章データベース８と、予め模範解答となる論文データを記憶させる語彙データベース１０と、演算結果を記憶させるＡｐデータベース１２と、履歴情報活用型教育システムとから構成され、互いに電気的に接続されている。
【０１４５】
この履歴情報活用型教育システム４４の構成を示す。主な制御部であるウェブサーバ４６とアプリケーションサーバ４８と電気的に接続されるデータベースサーバ５０から構成される。
【０１４６】
ウェブサーバ４６は、データやＸＭＬデータをウェブページとして表示するためのコンピュータであって、インターネット等の電気通信回線からのデータ要求に対してアプリケーションサーバ４８が生成したウェブページを表示する機能を有する。また、個人認証データテーブル５２にＩＤとパスワードを紹介してアクセスの許諾を行なう。個人認証は、ＲＡＤＩＵＳサーバを更に設けると好適である。
【０１４７】
アプリケーションサーバ４８は、掲示板機能と、インボックス機能と、メッセージ機能と、チャット機能と、データ変換機能とＸＳＬスタイルシート（６４）とを有するコンピュータである。
【０１４８】
掲示板機能は、掲示板表示並びに書込みを掲示板データテーブル６２に登録する機能である。
【０１４９】
インボックス機能は、登録された課題情報を課題ＸＭＬデータテーブル５４に登録するとともに、課題作成者である教師アカウントと課題を受信すべき対象生徒アカウントのインボックス画面に表示させる機能である。
【０１５０】
メッセージ機能は、電子メールと同等機能であり、送信先アカウントを指定してテキスト情報を送信する機能でありデータはメッセージデータテーブル６０に登録される。
【０１５１】
チャット機能は、インターネットやパソコン通信にアクセスしているユーザ同士が画面上で文字を使ってリアルタイムに会話する機能であり、アクセスしているアカウントの入力したテキストをリアルタイムに接続される総てのモニタに表示するように設定するものである。チャットデータは、コラボレーションデータテーブル５８に登録される。
【０１５２】
データ変換機能は、特に論文ＸＭＬデータテーブル５６に登録された論文データの中で公開に値すると評価されたデータをＨＴＭＬ又は、他のデータフォームに変換する機能である。変換時には、ＸＳＬスタイルシート６４に登録されたＸＳＬデータを基に変換する。
【０１５３】
ＸＳＬ（eXtensible  Style  Language）スタイルシート６４は、ＸＭＬデータとＨＴＭＬデータ等を変換させるためのスタイルシートであってＸＭＬデータの表現方法を定義するための言語であるＸＳＬのデータベースである。このＸＳＬデータを利用してＸＭＬデータをＨＴＭＬ等に変換される。
【０１５４】
データベースサーバ５０は、個人認証データテーブル５２と、課題ＸＭＬデータテーブル５４と、論文ＸＭＬデータテーブル５６と、コラボレーションデータテーブル５８と、メッセージデータテーブル６０と、掲示板データテーブル６２と、テンプレートＸＭＬデータテーブル６６とから構成される。これらは、互いに一つのデータベースとすることで、データベースを分割することもできるが、１つに纏めることが好適である。
【０１５５】
個人認証データテーブル５２は、ＩＤに対するパスワード情報があらかじめ記録され、ウェブサーバ４６にアクセスしたアカウントが、認証されたアカウントであるか否かをアクセスから送信されたＩＤとパスワードの組合せが、個人認証データテーブル５２に登録されたＩＤとパスワードの組合せと一致するか否かで認証するためのデータベースである。
【０１５６】
課題ＸＭＬデータテーブル５４は、Assignmentページ６８で登録される課題を分類毎に区分して登録される。
【０１５７】
論文ＸＭＬデータテーブル５６は、構成毎に生徒が作成した論文データ及び教師の添削データを登録する。
コラボレーションデータテーブル５８は、コラボレーションにおけるチャットデータと、入力コメントデータと清書データとが登録される。
【０１５８】
チャットデータは、チャット機能で入力された入力者アカウント情報と入力テキスト情報である。
【０１５９】
入力コメントデータは、コラボレーションにおいて入力されたコメント情報とその表示又は非表示情報と、分類情報とからなる。
【０１６０】
清書データは、清書ボタン選択後に登録されるデータであり、プロジェクトに対する結果を示すデータである。
【０１６１】
メッセージデータテーブル６０は、時に表示される新しく生徒アカウントより送付された新着ＩｎＢｏｘ情報と、新しく受信した電子メールの新着メッセージ情報とが登録される。
【０１６２】
掲示板データテーブル６２は、教員用連絡掲示板と教員・生徒連絡用掲示板とこれらの掲示板への入力フォーム等のデータが記録される。
【０１６３】
テンプレートＸＭＬデータテーブル６６は、テンプレート作成用のデータ並びに、作成後のテンプレートデータから構成される。
【０１６４】
履歴情報活用型教育システム４４は、以上のサーバ群とデータベース群から構成される。
【０１６５】
本発明に履歴情報活用型教育システムが加わった場合の作用について図１５を用いて示す。
【０１６６】
まず、既に語彙データベース１０には予め模範解答論文等のテキストデータから抽出された単語と、その単語の出現回数はすなわちデータベース語彙として記憶されているものとする。また、ここでデータベース語彙数がα個であることも既に判明しているものとし、Ａｐデータベース１２に記憶させておく。
【０１６７】
第一の工程は、評価される文章データを演算手段２に履歴情報活用型教育システム４４から入力してデータベースに記憶させる工程である（Ｇ２）。この工程は、論文ＸＭＬデータテーブル５４から演算手段２を経由して文章データベース８に記憶させるものである。この時、βの初期値であるβ０は０とされて、Ａｐデータベース１２に記録される。
【０１６８】
第二の工程では、文章データベース８に記憶されたテキストデータから、演算手段２が単語に分割して単語として出現した単語データを抽出して抽出語彙として文章データベース８に記憶させるものである（Ｇ４）。ここで、出現した単語は、全て記憶させ、図１４同様の配置で文章データベース８にこの評価論文単語一覧を記憶させる。
【０１６９】
第三の工程は、演算手段２が文章データベース８に記載される抽出語彙と、語彙データベース１０に記載されるデータベース語彙とを比較する工程である（Ｇ６）。ここで、不一致の場合は、次の抽出語彙を判定すべく再度第三の工程を実施する。
【０１７０】
第四の工程では、演算手段２が一致する場合に抽出語彙内に同一語彙があるため、Ａｐデータベース１２からβを読み出しして、βに１加算した値をＡｐデータベース１２に記憶させる（Ｇ８）。
【０１７１】
第五の工程では、未比較の語彙の有無を検出して未比較語彙がまだ残っている場合は、第三の工程に戻る。一方、未比較語彙がない場合は次工程へ進む（Ａ１０）。
【０１７２】
第六の工程では、演算手段２はＡｐデータベース１２から語彙数βと語彙データベース１０の語彙数αを読み出して、βをαで除算した相関度を算出してＡｐデータベース１２に登録する工程である（Ｇ１２）。相関度を出力装置６である液晶ディスプレイに表示することやプリンタ等で印字することは任意である。文章データベース８に記憶されている語彙のうちに語彙データベース１０と同一である数がβである。
【０１７３】
これらの工程によって、２つの論文の相関性を客観的に数値表示することができる。
【０１７４】
この算出された相関度が高ければ高い程、評価される文章データと模範解答論文等のテキストデータとの相関性が高く学習に対する意欲が高いものと客観的に判断できる。
【産業上の利用可能性】
【０１７５】
本発明を実施することで、教育用には生徒の書いた小論文の語彙分析データとテーマ別語彙グループデータベースを比較することで、生徒の語彙データを蓄積して、分析でき、生徒の語彙とテーマ別語彙の数の比から学習意欲度を予測することができる。
【０１７６】
また、基礎語彙と発展語彙毎に学習意欲度である相関性を取り、語彙レベルの分析が可能となる。
【０１７７】
さらに、あるテーマに関してどのような語彙を戦略的に活用すればよいかリスト表示することができる。すなわち、小論文の語彙分析をすることができるので、生徒が具体的にいかなる語彙を使用すれば、表現力を向上させることができるのか支援することが可能となる。
【０１７８】
そのうえ、語彙分析によって生徒の関心領域の発見を支援することができる。
【０１７９】
また、学習到達レベルを思考単位で測定することができる。
【０１８０】
一方、情報処理手段として必要な文献の検索や、論文や論文集のキーワードの使用傾向等の分析が可能になり、実際に文章を読まずとも、論文の内容の分析及び比較が容易になる。
【図面の簡単な説明】
【０１８１】
【図１】本発明に係る語彙分析方法の第一の実施例におけるフローチャートである。
【図２】本発明に係る語彙分析方法の第二の実施例におけるフローチャートである。
【図３】本発明に係る語彙分析方法の第三の実施例におけるフローチャートである。
【図４】本発明に係る語彙分析方法の第四の実施例におけるフローチャートである。
【図５】本発明に係る語彙分析方法の第五の実施例におけるフローチャートである。
【図６】本発明に係る語彙分析方法の第六の実施例におけるフローチャートである。
【図７】本発明に係る語彙分析システムの構成図の第一の実施例における構成図である。
【図８】本発明に係る語彙分析システムの構成図の第二の実施例における構成図である。
【図９】本発明に係る語彙分析システムの構成図の第三の実施例における構成図である。
【図１０】本発明に係る語彙分析システムの構成図の第四の実施例における構成図である。
【図１１】本発明に係る語彙分析システムの構成図の第五の実施例における構成図である。
【図１２】本発明に係る語彙分析システムの構成図の第六の実施例における構成図である。
【図１３】本発明に係る語彙分析システムの構成図の第七の実施例における構成図である。
【図１４】本発明に係る語彙分析システムの構成図の第一の実施例におけるデータの構成図である。
【図１５】本発明に係る語彙分析システムの構成図の第七の実施例におけるフローチャートである。
【符号の説明】
【０１８２】
１  本発明の語彙分析システム
２  演算手段
４  入力装置
６  出力装置
８  文章データベース
１０  語彙データベース
１２  Ａｐデータベース
１４  語彙データベースαＡ
１６  語彙データベースαＢ
１８  Ａｐデータベース
２０  同一語彙データベース
２２  差分語彙データベース
２４  語彙データベースαＡ
２６  語彙データベースαＢ
２８  語彙データベースαＣ
３０  Ａｐデータベース
３２  語彙データベースαＨｉｇｈ
３４  語彙データベースαＭｉｄ
３６  語彙データベースαＬｏｗ
３８  Ａｐデータベース
４０  語彙データベース
４２  同一データベース
４４  ｃ履歴情報活用型教育システム
４６  ウェブサーバ
４６  アプリケーショウェブサーバ
５０  データベースサーバ
５２  個人認証データテーブル
５４  課題ＸＭＬデータテーブル
５６  ＸＭＬデータテーブル
５８  コラボレーションデータテーブル
６０  メッセージデータテーブル
６２  掲示板データテーブル
６６  テンプレートＸＭＬデータテーブル
６８  Assignmentページ
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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