(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象文章を記憶する文章記憶手段と、この文章記憶手段に記憶された文章の１文当たりの平均文字数Ｘ１１を算出する平均文字数算出手段と、前記文章全体の平仮名の割合Ｘ１２を算出する平仮名割合算出手段と、前記文章の１文当たりの平均述語数Ｘ１３を算出する平均述語数算出手段と、前記文章の１文当たりの平均文節数Ｘ１４を算出する平均文節数算出手段と、前記平均文字数算出手段により算出された１文当たりの平均文字数Ｘ１１、前記平仮名割合算出手段により算出された文章中の平仮名の割合Ｘ１２、前記平均述語数算出手段により算出された１文当たりの平均述語数Ｘ１３及び前記平均文節数算出手段により算出された１文当たりの平均文節数Ｘ１４を夫々説明変数として、次式（４）
Ｙ＝ａ１１Ｘ１１＋ｂ１１Ｘ１２＋ｃ１１Ｘ１３＋ｄ１１Ｘ１４＋Ｘ００  （４）
ただし、上記式（４）において、ａ１１，ｂ１１，ｃ１１，ｄ１１は係数、Ｘ００
は定数
に代入して文章の読み易さを評価する評価値Ｙを従属変数として導出する評価値導出手段とを備え、この評価値導出手段は前記評価値Ｙが小学１年〜中学３年に夫々対応するレベル１〜レベル９のいずれに最も近いかを判定するように構成したものであり、前記式（４）中の各係数ａ１１，ｂ１１，ｃ１１，ｄ１１及び定数Ｘ００は、前記小学１年〜中学３年の各学年に対応する国語教科書若しくは前記各学年に対応する図書から抽出した多数の文章サンプルを解析して得た各文章サンプルの１文当たりの平均文字数Ｘ１１、文章全体の平仮名の割合Ｘ１２、文章の１文当たりの平均述語数Ｘ１３及び文章の１文当たりの平均文節数Ｘ１４を説明変数とし各文章サンプルに予め設定されている前記各学年に対応する評価値Ｙを従属変数として重回帰分析を行うことで得られたものであることを特徴とする文章の読み易さ評価システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文章の読み易さ評価システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
日本語文章のリーダビリティー（Readability：読み易さ・読み難さ）を測定する方法としては、例えばマイクロソフト社のワードに搭載されている「読みやすさの評価」という機能がある。この機能は、文章を（１）文字数、（２）単語数、（３）文の数、（４）段落数、（５）１段落中の平均文数、（６）平均文長、（７）句点の間の平均文字数、（８）漢字、ひらがな、カタカナ、アルファベットなど４種類の文字種の割合の８項目に分析する。しかし、当該文章がどの程度読みやすいものか、または読みにくいものかの評価は提示されていない。
【０００３】
また、特許文献１には、文章中の各単語の難易度から文章の読み易さを評価する方法が開示されているが、各単語の難易度のみによっては正確なリーダビリティー測定はできない。
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−３３４６９９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、上述のような現状に鑑みなされたもので、心理学、国語教育、日本語教育の文章理解研究のテキストを決定する際の基準ができるだけでなく、文章作成の指標ができ、日常における様々な読み物（政府刊行物，危険物や薬品の注意書き，ビジネス文書等々）を明確で平易にする作業に応用できるなど、文章理解に関する学問分野に貢献するばかりでなく、一般の人々の日常生活にも有益な材料を提供可能で、しかも、日本人だけでなく、日本語学習が十分でない外国人にとっても易しい日本語での情報の共有化につながり、社会的にも国際的にも貢献度が高い極めて実用性に秀れた文章の読み易さ評価システムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の要旨を説明する。
【０００７】
対象文章を記憶する文章記憶手段と、この文章記憶手段に記憶された文章の１文当たりの平均文字数Ｘ１１を算出する平均文字数算出手段と、前記文章全体の平仮名の割合Ｘ１２を算出する平仮名割合算出手段と、前記文章の１文当たりの平均述語数Ｘ１３を算出する平均述語数算出手段と、前記文章の１文当たりの平均文節数Ｘ１４を算出する平均文節数算出手段と、前記平均文字数算出手段により算出された１文当たりの平均文字数Ｘ１１、前記平仮名割合算出手段により算出された文章中の平仮名の割合Ｘ１２、前記平均述語数算出手段により算出された１文当たりの平均述語数Ｘ１３及び前記平均文節数算出手段により算出された１文当たりの平均文節数Ｘ１４を夫々説明変数として、次式（４）
Ｙ＝ａ１１Ｘ１１＋ｂ１１Ｘ１２＋ｃ１１Ｘ１３＋ｄ１１Ｘ１４＋Ｘ００  （４）
ただし、上記式（４）において、ａ１１，ｂ１１，ｃ１１，ｄ１１は係数、Ｘ００
は定数
に代入して文章の読み易さを評価する評価値Ｙを従属変数として導出する評価値導出手段とを備え、この評価値導出手段は前記評価値Ｙが小学１年〜中学３年に夫々対応するレベル１〜レベル９のいずれに最も近いかを判定するように構成したものであり、前記式（４）中の各係数ａ１１，ｂ１１，ｃ１１，ｄ１１及び定数Ｘ００は、前記小学１年〜中学３年の各学年に対応する国語教科書若しくは前記各学年に対応する図書から抽出した多数の文章サンプルを解析して得た各文章サンプルの１文当たりの平均文字数Ｘ１１、文章全体の平仮名の割合Ｘ１２、文章の１文当たりの平均述語数Ｘ１３及び文章の１文当たりの平均文節数Ｘ１４を説明変数とし各文章サンプルに予め設定されている前記各学年に対応する評価値Ｙを従属変数として重回帰分析を行うことで得られたものであることを特徴とする文章の読み易さ評価システムに係るものである。
【発明の効果】
【０００８】
本発明は、上述のように構成したことから、心理学、国語教育、日本語教育の文章理解研究のテキストを決定する際の基準ができるだけでなく、文章作成の指標ができ、日常における様々な読み物（政府刊行物，危険物や薬品の注意書き，ビジネス文書等々）を明確で平易にする作業に応用できるなど、文章理解に関する学問分野に貢献するばかりでなく、一般の人々の日常生活にも有益な材料を提供可能で、しかも、日本人だけでなく、日本語学習が十分でない外国人にとっても易しい日本語での情報の共有化につながり、社会的にも国際的にも貢献度が高い極めて実用性に秀れた文章の読み易さ評価システムとなる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
好適と考える本発明の実施形態（発明をどのように実施するか）を、本発明の作用を示して簡単に説明する。
【００１０】
文章記憶手段に記憶された対象文章の、１文当たりの平均文字数Ｘ１、１文当たりの平均単語数Ｘ２、漢語の割合Ｘ３、１文当たりの平均係り受け数Ｘ４を計算し、後記式（１）に当てはめることで所定の評価値Ｙが得られ、この評価値Ｙにより複数の対象文章の読み易さを客観的に比較できることになる。特に、従来はできなかった日本語文章の読み易さ評価を客観的に行えることになる。
【００１１】
具体的には、例えば、多数の文章サンプルを解析して得た各文章サンプルの１文当たりの平均文字数Ｘ１、１文当たりの平均単語数Ｘ２、漢語の割合Ｘ３及び平均係り受け数Ｘ４を説明変数とし各文章サンプルに予め設定されている評価値Ｙを従属変数として重回帰分析を行うことで得られた係数ａ１，ｂ１，ｃ１，ｄ１及び定数Ｘ０を用い（例えば、評価値Ｙを学年とした国語教科書や図書等をサンプルとする。）、更に、評価値Ｙが１から９までを取り、夫々が小学１年〜中学３年に対応するように設定することで、対象文章がどの程度のレベルなのか直感的に判断できることになり、対象文章の読み易さを客観的に且つ分かり易く表示することが可能となる。
【００１２】
また、１文当たりの平均文字数Ｘ１、１文当たりの平均単語数Ｘ２、漢語の割合Ｘ３、１文当たりの平均係り受け数Ｘ４は、既存のソフトウエアによって容易に取得することが可能であり、また、上記重回帰分析も既存のソフトウエアを用いて簡単に行うことができ、従って、これらの容易に得られる情報を組み合わせて簡単に且つ正確な文章の読み易さ評価が実現可能となる。
【００１３】
更に、後述する実施例２のように、文章記憶手段に記憶された対象文章の、１文当たりの平均文字数Ｘ１１、文章全体の平仮名の割合Ｘ１２、１文当たりの平均述語数Ｘ１３及び１文当たりの平均文節数Ｘ１４を計算し、式（４）に当てはめることで所定の評価値Ｙを得る場合には、一層正確にこの評価値Ｙにより複数の対象文章の読み易さを客観的に比較可能となる。
【実施例１】
【００１４】
本発明の具体的な実施例について図面に基づいて説明する。
【００１５】
実施例１は、対象文章を記憶する文章記憶手段と、この文章記憶手段に記憶された文章の１文当たりの平均文字数Ｘ１を算出する平均文字数算出手段と、前記文章の１文当たりの平均単語数Ｘ２を算出する平均単語数算出手段と、前記文章全体の漢語の割合Ｘ３を算出する漢語割合算出手段と、前記文章の１文当たりの平均係り受け数Ｘ４を算出する平均係り受け数算出手段と、前記平均文字数算出手段により算出された１文当たりの平均文字数Ｘ１、前記平均単語数算出手段により算出された１文当たりの平均単語数Ｘ２、前記漢語割合算出手段により算出された漢語の割合Ｘ３及び前記平均係り受け数算出手段により算出された１文当たりの平均係り受け数Ｘ４を夫々説明変数として、次式（１）
Ｙ＝ａ１Ｘ１＋ｂ１Ｘ２＋ｃ１Ｘ３＋ｄ１Ｘ４＋Ｘ０            （１）
ただし、上記式（１）において、ａ１，ｂ１，ｃ１，ｄ１は係数、Ｘ０は定数
に代入して文章の読み易さを評価する評価値Ｙを従属変数として導出する評価値導出手段とを備えたものである。
【００１６】
具体的には、前記式（１）中の各係数ａ１，ｂ１，ｃ１，ｄ１及び定数Ｘ０は、多数の文章サンプルを解析して得た各文章サンプルの１文当たりの平均文字数Ｘ１、１文当たりの平均単語数Ｘ２、漢語の割合Ｘ３及び平均係り受け数Ｘ４を説明変数とし各文章サンプルに予め設定されている評価値Ｙを従属変数として重回帰分析を行うことで得られたものである。
【００１７】
実施例１においては、文字数による文の長さ、語数による文の長さ、語種の割合、文法の複雑さの４つの要因で文章の読み易さを測定し、当該文章のレベルを１から９までのレベルで示す。レベル１からレベル９は、表1に示したように、学校教育における小学１年から中学３年を表す。
【００１８】
【表１】
0005322047.tif 000002
【００１９】
上記係数及び定数を決定するための基礎データのサンプリングには、小学１年から６年までは、光村出版、学校図書、東京書籍の３種類の上巻と下巻の計３６冊、中学１年から３年までは、光村出版、三省堂、東京書籍の３種類の計９冊で、小学校教科書と中学校教科書の合計４５冊を使用した。
【００２０】
各教科書から読みを目的にした教材を対象とし、文字や語彙の学習、作文、話し合い、発表等を目的としたものは対象外とした。また、詩歌は形式や表現において散文と大きく異なるため、対象外とした。その結果、４５冊の教科書の中から２６４のテキストが選ばれた（表２）。
【００２１】
【表２】
0005322047.tif 000003
【００２２】
さらにこの中から、重複しているテキスト（小学１年「おおきなかぶ」、小学２年「かさこじぞう」「スイミー」、小学３年「モチモチの木」、小学４年「白いぼうし」「ポレポレ」「ごんぎつね」「一つの花」、小学５年「大造じいさんとがん」「注文の多い料理店」、中学２年「走れメロス」、中学３年「故郷」などは複数の教科書に掲載されている。）および、特殊なテキスト（例：小学３年「じゅげむ」は１単語の文字数が極端に多い）を除き、最終的に２４５テキストをデータとして使用することにした。
【００２３】
各説明変数について以下に説明する。
【００２４】
１文当たりの平均文字数について説明する。記憶研究の分野では、文は長ければ長いほど読みにくく、短ければ短いほど読み易いことが明らかになっている。文の長さは１文当たりの文字数で表すことができる。そこでまず、分析対象とするテキストのすべてを、１ページごとにスキャナーにかけ、eTypistv11.0（ソフトウエア）で画像を取り、コンピュータ画面上で使えるようにした。
【００２５】
次に、マイクロソフト社のワード機能の１つである「読みやすさの評価」を使って、すべてのテキストについて１文当たりの平均文字数を計算した。学年ごとにテキストをまとめると図１に示したように、１文当たりの平均文字数は学年ごとに増えていくことがわかる。
【００２６】
１文当たりの平均単語数について説明する。英語のように文字種がアルファベット１種類だけの言語においては、１文当たりの平均文字数がそのまま文の長さを反映する。しかし、日本語には、漢字、ひらがな、カタカナ、ローマ字（アルファベット）の４種類があるため、文字数だけで文の長さを示すことは妥当ではないと考えた。例えば（１）「教養課程が開設される。」という文は、１０文字であるが、（２）「きょうようかていがかいせつされる。」の文は１６文字である。
【００２７】
実際には、日常生活で（２）のような文が使われることはないが、どの程度の分量の漢字を用いるかは書き手の判断に任されており、基準になるものはない。本発明者等はこの問題を解決するために、以下のように考えた。
【００２８】
（１）と（２）は文字数が異なるが、単語の数は同数であり、文の中に含まれる情報の量も同じである。例えば、（１）「教養／課程／が／開設される。」も（２）「きょうよう／かてい／が／かいせつされる。」も４つの単語からなる文である。このように語数で文の長さを示すことは、日本語に限らず、複数の文字種の存在する言語において可能である。そこで、マイクロソフト社のワード機能を使って、テキストごとに１文平均語数を計算した。学年ごとにテキストをまとめると、図１に示したように、１文当たりの平均語数は学年ごとに増えていくことがわかる。
【００２９】
語種の割合について説明する。日本語の語彙には、漢語、和語、外来語、混種語など複数の語種があり、実施例１においては、語種の割合を文章の読み易さの決定要因の一つとした。語種の割合を計算するためには以下の方法を用いた。
【００３０】
まず、全テキストをChaSen（ソフトウエア）を用いて形態素解析を行い、名詞、動詞、形容詞、形容動詞の４種類の内容語の数を計算した。次に、Katarigusa（ソフトウエア）を用いて、内容語を漢語、和語、外来語、混種語、漢外語、和外語、和漢語に分析し、内容語全体に対する漢語、和語、外来語、混種語のそれぞれの割合を算出した。その結果、外来語と混種語の割合は学年による変化は見られず、一方、各学年の和語と漢語の割合の和はほぼ一定していることが示された。すなわち、学年が上がるごとに和語は減り、反対に漢語が増える。図２に学年ごとの語種の割合を示した。
【００３１】
文法の複雑さについて説明する。実施例１においては、文法の複雑さを係り受けの文節数と文節間の距離で説明する。全テキストの各文を日本語係り受け解析器CaboCha（ソフトウエア）で解析し、テキストごとの係り受けの総数、及び係りの文節と受けの文節の間の距離（係り文節と受け文節の間にある文節の数）を計算した。CaboChaでの解析結果では、係り文節と受け文節の間にある文節数が最高で３５まで示されたが、実際には３５もの文節が係り受けの間にあることは考えにくい。これは、CaboChaの精度が８９．２９％であることから生じた問題だと考えられる。そのため、実施例１では文節数が１から１０までの場合のみを分析対象とした。
【００３２】
表３は左からテキスト名、テキスト中の係り受けの総数、及び係り文節と受け文節との間にある文節数を示したものである。係り文節と受け文節との距離で１を示すものは、係り文節のすぐ隣に受け文節とある場合であり、２を示すものは、係り文節と受け文節の間に文節が１つある場合である。例えばtext1は小学校１年生のテキストであるが、係り受け総数は３２であり、距離が１（係り文節のすぐ隣に受け文節があるのもの）のものは１６で、全体の５０％にあたる。そして、距離が４以上のものはほとんどないことから、係り受けの量と複雑さから見た場合、text1は単純な文であることがわかる。一方、text4は中学３年生のテキストであるが、係り受け総数４１０のうち、距離が１のものは６６で全体の１６％で、距離が２から１０までのものが多いことから複雑な文であることがわかる。
【００３３】
【表３】
0005322047.tif 000004
【００３４】
そこで、本研究では以下の計算式（２）を用いて、文法の複雑さとした。
【００３５】
【数１】
0005322047.tif 000005
【００３６】
上の式で学年ごとに文法の複雑さ（１文当たりの係り受けの数）を計算したところ、表４及び図３で示したように、学年が上がるごとに複雑さの数値が上がっていくことが示された。
【００３７】
【表４】
0005322047.tif 000006
【００３８】
以上より、１文当たりの平均文字数、１文当たりの平均単語数、漢語の割合、文法の複雑さ（１文当たりの係り受けの数）の４つの要因において、すべて学年が上がるごとに数値が増えることが示されたので、学年を線形と仮定した上で、小学１年から中学３年までの教科書にある２４５のテキストから、１文当たりの平均文字数、１文当たりの平均単語数、漢語の割合、文法の複雑さの数値を計算し、この４変数を説明変数とし、学年を従属変数として、統計解析ソフトＳＰＳＳを用いて重回帰分析（強制投入法）で分析した。
【００３９】
その結果、２２のテキストが予測値から大きくはずれることが示されたので、この２２テキストをはずれ値として除外し、最終的に残りの２２３のテキストで再度、重回帰分析を行った。その結果を図４に示す。
【００４０】
βで示された部分が係数となる。４つの変数のすべて有意（p<.001）であることから、この４変数を説明変数として使うことに妥当性があることが示された。ここで示された係数を各変数にかけると、以下の式（３）ができる。
【００４１】
Ｙ＝0.171Ｘ１−0.439Ｘ２＋13.434Ｘ３＋0.065Ｘ４＋2.388        （３）
Ｙ：学年、Ｘ１：１文当たりの平均文字数、Ｘ２：１文当たりの平均単語数、Ｘ３：漢語の割合、Ｘ４：１文当たりの平均係り受け数
【００４２】
Ｒ二乗値は予測力の強さを示す決定係数であるが、0.668は高い数値なので（１．０が最高値）、この式の予測力は高いということである。Ｙで示された学年が、リーダビリティーの判定値となり、１から９までの値をとる。１が最も簡単で、９が最も難しい。当該テキストの４変数を計算しこの公式に当てはめれば、そのテキストが国語教科書のどの学年に近いかが判定できる。そこで、これをテキストの学年レベルを予測するリーダビリティー公式とした。この公式が出来たことで、各変数を計算するソフトウエアを開発し、誰でも簡単にテキストのレベルを判定できることになる。
【００４３】
実施例１の各手段について説明する。
【００４４】
実施例１は、一般的なコンピュータ（ＰＣ等）を用いて実施することができる。具体的には、文章記憶手段は、ハードディスク、光ディスクやメモリ等の記憶装置であり、このハードディスク等の記憶装置に格納されたプログラムに基づいてＣＰＵ等の演算処理部が下記の各手段として機能するように構成している。
【００４５】
平均文字数算出手段は、文章記憶手段に記憶された対象文章を読み出し、この対象文章の1文当たりの平均文字数Ｘ１を、文章全体の文字数÷文の数により算出するものであり、算出結果を記憶装置に記憶する。
【００４６】
平均単語数算出手段は、文章記憶手段に記憶された対象文章を読み出し、この対象文章の1文当たりの平均単語数Ｘ２を、文章全体を単語毎に区分した後、文章全体の単語数÷文の数により算出するものであり、算出結果を記憶装置に記憶する。
【００４７】
漢語割合算出手段は、文章記憶手段に記憶された対象文章を読み出し、この対象文章全体における漢語の割合Ｘ３を、文章全体を漢語とそれ以外の語種とに区分した後、文章全体の漢語の数÷文章全体の内容語で算出するものであり、算出結果を記憶装置に記憶する。
【００４８】
平均係り受け数算出手段は、文章記憶手段に記憶された対象文章を読み出し、この対象文章の1文当たりの係り受け数Ｘ４を、上記式（２）を用いて算出するものであり、算出結果を記憶装置に記憶する。
【００４９】
評価値導出手段は、上記各手段により算出されて記憶装置に記憶されたＸ１〜Ｘ４を読み出し、上記式（３）に代入することで評価値Ｙを算出するものであり、その結果を記憶装置に記憶するかディスプレイ等の適宜な表示手段に表示する（Ｘ１〜Ｘ４及び過程等もまとめて表示するようにしても良い。）。
【００５０】
従って、例えば、ＰＣ等の記憶装置に上記各手段となるプログラムを格納しておき、適宜なサンプルを用いて上記式（１）中の各係数ａ１，ｂ１，ｃ１，ｄ１及び定数Ｘ０を予め得て、上記式（３）等のような式を評価値導出手段に備えることで、対象文章のＸ１〜Ｘ４を既存のソフトウエア等により簡単に分析してこれを入力するだけで日本語文章の読み易さを評価できることになる。
【００５１】
よって、実施例１は、心理学、国語教育、日本語教育の文章理解研究のテキストを決定する際の基準ができるだけでなく、文章作成の指標ができ、日常における様々な読み物（政府刊行物，危険物や薬品の注意書き，ビジネス文書等々）を明確で平易にする作業に応用できるなど、文章理解に関する学問分野に貢献するばかりでなく、一般の人々の日常生活にも有益な材料を提供可能で、しかも、日本人だけでなく、日本語学習が十分でない外国人にとっても易しい日本語での情報の共有化につながり、社会的にも国際的にも貢献度が高い極めて実用性に秀れたものとなる。
【実施例２】
【００５２】
実施例２は、実施例１の公式の一部を改良し、より精度の高い評価を可能としたものである。具体的には、対象文章を記憶する文章記憶手段と、この文章記憶手段に記憶された文章の１文当たりの平均文字数Ｘ１１を算出する平均文字数算出手段と、前記文章全体の平仮名の割合Ｘ１２を算出する平仮名割合算出手段と、前記文章の１文当たりの平均述語数Ｘ１３を算出する平均述語数算出手段と、前記文章の１文当たりの平均文節数Ｘ１４を算出する平均文節数算出手段と、前記平均文字数算出手段により算出された１文当たりの平均文字数Ｘ１１、前記平仮名割合算出手段により算出された文章中の平仮名の割合Ｘ１２、前記平均述語数算出手段により算出された１文当たりの平均述語数Ｘ１３及び前記平均文節数算出手段により算出された１文当たりの平均文節数Ｘ１４を夫々説明変数として、次式（４）
Ｙ＝ａ１１Ｘ１１＋ｂ１１Ｘ１２＋ｃ１１Ｘ１３＋ｄ１１Ｘ１４＋Ｘ００  （４）
ただし、上記式（４）において、ａ１１，ｂ１１，ｃ１１，ｄ１１は係数、Ｘ００
は定数
に代入して文章の読み易さを評価する評価値Ｙを従属変数として導出する評価値導出手段とを備えたものである。
【００５３】
実施例１で用いた公式では、１文当たりの平均単語数を変数の１つとしているが、国語教科書を電子ファイル化した後、マイクロソフト社のWord及び形態素解析ツールChaSenで分析を行ない、分析結果を詳細に検討した結果、複合語の数え方に多少問題があることを発見した。例えば、長岡技術科学大学は固有名詞で１単語であるが、Word機能では、「長岡/技術/科学/大学」というように４単語として数える。これは、Wordの元になるシソーラス（辞書のようなもの）に長岡技術科学大学がないためである。また、ChaSenは本来新聞記事を分析するために作成されたツールであるため、平仮名が多い文章には適さず、特に複合語の解析結果に欠点が見られる。日本語は複数の単語の組み合わせで複合語が成立するとき音韻が変化するという規則を持つ。例えば「ほん」と「はこ」で「ほんばこ」、「はな」と「はたけ」で「はなばたけ」というように「はこ」と「はたけ」の音は変化する。「本箱」や「花畑」のように一般的な語彙はChaSenのシソーラスに入っているが、一般性のない複合語は入っていない。そのため、小学校３年国語教材「ごんぎつね」を分析すると、「母さんぎつね」という1語が、「母さん（名詞）ぎ（未知語）つね（人名，固有名詞）」のように分析される。これは、「母さん」と「きつね」と「狐」はChaSenのシソーラスにあっても、「母さんぎつね」がないからである。同様の問題はこのような複合語だけでなく、擬音語にも見られ、「トントン」が、「トン」（人名，固有名詞）のように分析される。分析結果の一部を表５に示す。
【００５４】
【表５】
0005322047.tif 000007
【００５５】
以上のことから、解析ツールによる１文当たりの平均単語数の信頼性にはやや不足する点があると見なし、実施例２においては１文当たりの平均単語数を公式の変数からはずすことにした。
【００５６】
また、実施例１で用いた公式では、文法構造の複雑さを反映するものとして、１文当たりの平均係り受け数を変数の１つとしているが、この点についても、やや問題があることを発見した。
【００５７】
日本語の文法は入れ子型構造（主語―述語の中に、複数の句を入れることができる構造）であり、文法構造の複雑さは係りの文節と受けの文節の距離と数だけでは説明が不十分である可能性がある。例えば、以下の１）では、「少年は投げて」と「少年は走り去った」の2つの係り受けがある。２）でも、「少年が投げた」と「ボールは落ちた」の2つの係り受けがある。しかし、１）は「投げて」と「走り去った」が並列構造関係であるのに対し、２）は「少年が投げた」と「ボール」が連体修飾関係であり、同じものとして扱うことはできないと考えた。そのため、公式の変数に１文当たりの平均係り受け数が文法の複雑さを表わすとは必ずしも言い切れないと考え、これを除外することにした。
【００５８】
１）少年はボールを投げて、走り去った。                                        
２）少年が投げたボールは河に落ちた。
【００５９】
以上の点を踏まえ、学年を予測する変数から、１文当たりの平均単語数と１文当たりの平均係り受け数を除外し、１文当たりの平均単語数の代わりに１文当たりの平均文節数を使うことにした。また、１文当たりの平均係り受け数の代わりに１文当たりの平均述語数を使うことにした。理由を以下に述べる。
【００６０】
実施例１で用いた公式に１文当たりの平均単語数を入れたのは、日本語には複数の文字種があるためで、文の長さを示すものとして１文当たりの平均文字数だけでは不十分であると考えたからである。文の長さを示すものとして１文当たりの平均単語数が使えないのであれば、これに代わるものとして、1文当たりの文節の数を文の長さを示す変数として使うことができる。橋本進吉による橋本文法（学校文法）によれば、文節とは「日本語において、自立語（名詞，動詞など）に接語がつながった発音上の単位である。接語は無いこともある。文の途中に「ネ」「サ」などの言葉を入れて切ってもおかしくないところ」とされている。例えば「少年が投げたボールは河に落ちた。」という文は、「少年が/投げた/ボールは/河に/落ちた。」という区切りをつけることができ、５文節からなる文であるということができる。
【００６１】
言語処理の分野では、係り受け解析ツールCaboChaで文節を数えることができる。CaboChaも基本的にはChaSenの形態素解析結果をもとに係り受けを解析するのであるが、文節の単位であれば、語が複合語であってもそのすぐ後に助詞が来るので、複合語を分解して数えるようなミスが少ない。また、たとえあっても、人為的に見つけやすい。図５は１（小学校１年）〜１２（高校３年）の学年別に１文当たりの平均文節数を算出したものである。図６に示されたように、学年に応じてほぼ線形に上昇し、変数として適当であると考えられる。従って、これを変数として使うことにした。
【００６２】
述語とは、言語学において文や節の中心を担う成分のことであり、他の名詞句に関する何かを表す部分である。述語が１つである文のことを単文（たんぶん）といい、述語が２以上存在する文を複文（ふくぶん）という。単文よりも複文の方が複雑であることから、読み手にとっては単文よりも複文が多い方が難しい。また、１９８１年に行われたGoetz,Andersion,＆Schallertの実験で「文の長さが同じであれば命題が多い方が難しい」という結果が得られている。ここでいう命題とは、１つの述語と１つの項からなる単位のことなので、述語を数えれば命題の数になる。よって、係り受けの数で説明が困難な文法構造の複雑さを、１文当たりの述語の数で、ある程度は説明できると考えられる。学年ごとの１文当たりの平均述語数を図６に示す。
【００６３】
実施例１においては１（小学１年）〜９（中学３年）までの学年の国語教科書をサンプルとした。学年を予測する公式を作るには９学年で十分と思われるが、実施例２においてはさらに高校１年から３年までのデータを増やし、１２学年分で観察した。学年を増やすことで、学年が「線形」であるかどうかを確認できるからである。しかし、結果的には９学年までが「線形」であるということが示されたので、分析には９学年分のデータのみを使用した。
【００６４】
さらに、日本語が他の言語と異なる大きな特徴の一つとして、４種類の文字種（平仮名・漢字・カタカナ・ローマ字）があることを考慮すると、文字種の割合もリーダビリティー公式の強い変数となることが予想される。実施例１においては、この点が含まれていなかったが、実施例２においては文字種の割合も変数として加えることにした。小学１年から高校３年までの国語教科書に出現する文字の種類を学年ごとに計算したところ、図７のように分析された。
【００６５】
平仮名は学年が上がるごとに減少し、漢字は学年が上がるごとに増加しており、いずれか一方を変数として用いることが可能である。しかし、小学１年のテキストには漢字の出現数がゼロであるものも多い。ゼロを示すサンプルを含むことは統計解析での計算上、不適切な場合もあることが予想されるため、平仮名の割合を変数として用いることにした。
【００６６】
以上の分析により、リーダビリティー公式を構築するための変数としては、実施例１で用いた１文当たりの平均文字数と漢語の割合に加えて、１文の平均文節数、平仮名の割合及び１文の平均述語数の５変数が学年を予測する独立変数として適切であると判断した。
【００６７】
各変数の学年による変化を観察すると、９学年程度までは、ほぼ右肩上がりになっていることから、１学年から９学年ぐらいまでが学年を線形であると仮定しても問題ないと思われる（図６〜９参照）。尚、実施例２で分析したテキストと実施例１で分析したテキストとは一部重複するが全く同じものではない。
【００６８】
そこで、義務教育の中学３年までを一応の区切りとし、全データの中から１学年から９学年までのデータを使って、前述の５変数を独立変数とし、学年を従属変数として重回帰分析（強制投入法）を行った。強制投入法とは、説明力の強い変数も弱い変数も、すべて有効な変数として使う分析方法である。その結果、予測値からはずれる４０のテキストを除外した。実施例１では２２のテキストを除外したが、実施例２ではさらに精度の高いものにするために、外れ値の基準を厳しくし、４０のテキストが除外されることになった。残りの２０５のテキストのみを使って、最初の方法と同じく、学年を従属変数、他の変数を独立変数として重回帰分析を行った（ステップワイズ法）ところ、漢語の割合が除外された。ステップワイズ法とは、説明力のある変数だけを残すことができる分析方法である。漢語が学年との相関が強い（r=0.749，p<.0001）にも関わらず除外されたのは、漢語の割合と平仮名の割合の相関が極めて高く（r=-0.870，p<.0001）、多重共線性があったためだと考えられる。多重共線性とは二つ以上の変数が同じことを説明しているということで、ステップワイズ法を使うと、同じことを説明する変数は一つだけを残して、あとは除外されることになっている。漢語も含めた変数ごとの平均値と標準偏差及び変数間の相関を表６に示した。
【００６９】
【表６】
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【００７０】
図１０は漢語の割合が除外された４変数における重回帰分析結果である。定数と各係数はモデル４の非標準化係数のところを見る。文章中の平仮名の割合は-0.148、１文の平均述語数は1.585、１文の平均文字数は-0.117、１文の平均文節数は-0.126で、これらが係数となる。定数は15.581である。図１０には示されていないが、Ｒ二乗値は0.858であった。Ｒ二乗値とは、重回帰分析で計算された公式の予測力の確かさを表すもので、最低値ゼロから最高値1.0の間で示される。0.858という数値は、この公式が学年を予測するのに非常に強い予測力を持っていることを表している。
【００７１】
４変数間の多重共線性の有無を診断したところ、固有値0.008、条件指標24.206というモデルにおいて、分散の比率が１文の平均述語数0.45、１文の平均文字数0.99、１文の平均文節数0.42という結果が示され、この３変数間には共線性の疑いがあると思われた。そこで、慎重を期すために、さらにこの中から述語の数を除外して、１文の平均文字数、平仮名の割合、１文の平均文節数の３変数で重回帰分析（ステップワイズ法）を行ったところ、１文の平均文字数、１文の平均文節数が除外され、平仮名の割合だけが残った。しかし、数学の計算上はそのような結果であっても、平仮名の割合だけが学年を予測する変数であるということは、現実的に不自然である。また、先に示したように１文の平均文字数、平仮名の割合、１文の平均述語数及び１文の平均文節数の４変数における説明変数としてのＲ二乗値が0.858と極めて高いことから、この４変数を使った公式が妥当であると判断し、係数を各変数にかけ定数を加えることで、以下の公式（５）が作られた。
【００７２】
Ｙ＝-0.117Ｘ１１−0.148Ｘ１２＋1.585Ｘ１３-0.126Ｘ１４＋15.581    （５）
Ｙ：学年、Ｘ１１：１文当たりの平均文字数、Ｘ１２：文章全体の平仮名の割合、
Ｘ１３：一文当たりの平均述語数、Ｘ１４：１文当たりの平均文節数
【００７３】
よって、テキストの４変数を計算し上記式（５）に当てはめれば、そのテキストが国語教科書のどの学年に近いかが実施例１に係る式を用いる場合より一層正確に判定可能となる。
【００７４】
実施例２の各手段について説明する。
【００７５】
平均文字数算出手段は実施例１と同様のものを採用する。
【００７６】
また、平仮名割合算出手段は、文章記憶手段に記憶された対象文章を読み出し、この対象文章全体における平仮名の割合Ｘ１２を、文章全体を平仮名とそれ以外の文字種とに区分した後、文章全体の平仮名の数÷文章全体の文字数で算出するものであり、算出結果を記憶装置に記憶するものである。
【００７７】
また、平均述語数算出手段は、文章記憶手段に記憶された対象文章を読み出し、この対象文章の１文当たりの述語数Ｘ１３を算出するものであり、算出結果を記憶装置に記憶するものである。
【００７８】
また、平均文節数算出手段は、文章記憶手段に記憶された対象文章を読み出し、この対象文章の１文当たりの文節数Ｘ１４を算出するものであり、算出結果を記憶装置に記憶するものである。
【００７９】
評価値導出手段は、上記各手段により算出されて記憶装置に記憶されたＸ１１〜Ｘ１４を読み出し、上記式（５）に代入することで評価値Ｙを算出するものであり、その結果を記憶装置に記憶するかディスプレイ等の適宜な表示手段に表示する（Ｘ１１〜Ｘ１４及び過程等もまとめて表示するようにしても良い。）。
【００８０】
従って、例えば、ＰＣ等の記憶装置に上記各手段となるプログラムを格納しておき、適宜なサンプルを用いて上記式（４）中の各係数ａ１１，ｂ１１，ｃ１１，ｄ１１及び定数Ｘ００を予め得て、上記式（５）等のような式を評価値導出手段に備えることで、対象文章のＸ１１〜Ｘ１４を既存のソフトウエア等により簡単に分析してこれを入力するだけで日本語文章の読み易さを評価できることになる。
【００８１】
その余は実施例１と同様である。
【００８２】
尚、実施例２は以下の比較実験の通り、適切に日本語文章の読み易さを評価できることを確認している。
【００８３】
２００７年１０月１０日に名古屋大学佐藤研究室が「ことば不思議箱」というページを公開し、「日本語テキストの難易度を測る」というツールを掲載した。実際に国語教科書に掲載された教材から無作為に１８のテキストを選び。このツール（以下、比較例）と、実施例２のリーダビリティー公式（以下、実施例）の両方で学年を計算したところ、表７のような結果となった。テキストの実学年、実施例、比較例で得られた学年について、反復測定による分散分析を行った。その結果、実学年（M=5.28，SD=2.47）、実施例（M=5.11，SD=2.40）、比較例（M=3.78，SD=2.58）の３種類について有意な主効果が得られた［F(2,34)=26.404，p<.001］。つまり、この３者には差があるという意味である。では、どこに差があるかを見るために単純対比を行った。その結果、実学年と実施例の学年指標については有意な違いがなかったが［F(1,17)=1.889，p=.187，n.s.］、実学年と比較例では有意な違いが見られた［F(1,17)=33.585，p<.001］。つまり、実学年と実施例で計算された結果には有意な差がなく、あったとしても僅差であるが、実学年と比較例で計算された結果には差があるということである。さらに、実施例と比較例の間にも有意な違いがみられた［F(1,17)=24.727，p<.001］。従って、実施例はテキストの実学年を比較例に比し、より適切に予測できることが示された。
【００８４】
【表７】
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【００８５】
本発明は、本実施例に限られるものではなく、各構成要件の具体的構成は適宜設計し得るものである。
【図面の簡単な説明】
【００８６】
【図１】学年ごとの１文当たりの平均文字数と平均語数を示すグラフである。
【図２】学年ごとの語種の割合を示すグラフである。
【図３】学年ごとの文法の複雑さを示すグラフである。
【図４】重回帰分析の結果を示す説明図である。
【図５】学年ごとの１文当たりの平均文節数を示すグラフである。
【図６】学年ごとの１文当たりの平均述語数を示すグラフである。
【図７】学年ごとの文字種の割合を示すグラフである。
【図８】学年ごとの１文当たりの文字数と文節数を示すグラフである。
【図９】学年ごとの語種の割合を示すグラフである。
【図１０】重回帰分析の結果を示す説明図である。
【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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