(57)【要約】【課題】端末装置から見出しとなる用語を受付け、受付けた用語に対応する百科事典用画像を作成して端末装置に提供する百科事典閲覧サーバ装置で、関連する用語間にどのような関係性があるのかを視覚的に表現して、用語に対する理解をより深めること。【解決手段】サーバ装置Ｓｖが、百科事典を構成する見出しとなる用語とその用語に対する説明文を記憶したデータベースを設け、端末装置から受付けた用語に従って上記データベースを検索し(S101，S102)、説明文中から関連度の高い用語を検索し(S103，S104)、検索した用語と見出しとなる用語との関係性を示す用語を抽出し(S106〜S110)、検索した用語と抽出した関係性を示す用語とにより、見出しとなる用語、関連度が高い用語、及び関係性を示す用語を２次元配列したマップ画像を百科事典用画像として作成する(S111)。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
端末装置から見出しとなる用語を受付け、受付けた用語に対応する百科事典用画像を作成して上記端末装置に提供する百科事典閲覧サーバ装置であって、
百科事典を構成する見出しとなる用語とその用語に対する説明文を記憶したデータベースと、
端末装置から受付けた用語に従って上記データベースを検索し、説明文中から関連度の高い用語を検索する検索手段と、
上記検索手段で検索した用語と見出しとなる用語との関係性を示す用語を抽出する抽出手段と、
上記検索手段で検索した用語と前記抽出手段で抽出した関係性を示す用語とにより、見出しとなる用語、関連度が高い用語、及び関係性を示す用語を２次元配列したマップ画像を上記百科事典用画像として作成する画像作成手段と
を備えたことを特徴とする百科事典閲覧サーバ装置。
【請求項２】
上記抽出手段は、上記検索手段で検索した用語と見出しとなる用語との関係性を示す用語を上記説明文から係り受け解析により抽出することを特徴とする請求項１記載の百科事典閲覧サーバ装置。
【請求項３】
上記抽出手段は、上記検索手段で検索した用語と見出しとなる用語とから抽出する関係性を示す用語に対し、関係の度合いの大きさと偏りによる評価値を求め、求めた評価値でより関係性の高い用語を選択することを特徴とする請求項１記載の百科事典閲覧サーバ装置。
【請求項４】
端末装置から見出しとなる用語を受付け、受付けた用語に対応する百科事典用画像を作成して上記端末装置に提供するサーバ装置による百科事典閲覧方法であって、
百科事典を構成する見出しとなる用語とその用語に対する説明文をデータベースに記憶させる記憶工程と、
端末装置から受付けた用語に従って上記データベースを検索し、説明文中から関連度の高い用語を検索する検索工程と、
上記検索工程で検索した用語と見出しとなる用語との関係性を示す用語を抽出する抽出工程と、
上記検索工程で検索した用語と前記抽出工程で抽出した関係性を示す用語とにより、見出しとなる用語、関連度が高い用語、及び関係性を示す用語を２次元配列したマップ画像を上記百科事典用画像として作成する画像作成工程と
を有したことを特徴とする百科事典閲覧方法。
【請求項５】
端末装置から見出しとなる用語を受付け、受付けた用語に対応する百科事典用画像を作成して上記端末装置に提供するサーバ装置が実行するプログラムであって、上記サーバ装置を、
百科事典を構成する見出しとなる用語とその用語に対する説明文をデータベースに記憶させる記憶手段、
端末装置から受付けた用語に従って上記データベースを検索し、説明文中から関連度の高い用語を検索する検索手段、
上記検索手段で検索した用語と見出しとなる用語との関係性を示す用語を抽出する抽出手段、及び
上記検索手段で検索した用語と前記抽出手段で抽出した関係性を示す用語とにより、見出しとなる用語、関連度が高い用語、及び関係性を示す用語を２次元配列したマップ画像を上記百科事典用画像として作成する画像作成手段
として機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オンライン百科事典での学習支援効果の向上を図るための百科事典閲覧サーバ装置、百科事典閲覧方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、パーソナルコンピュータやスマートフォンなどの情報端末の普及により、インターネットを利用したオンライン百科事典が広く一般的に使用されている。この種のオンライン百科事典では、見出し語を入力することにより、その見出し語と対応するテキストデータ及び画像等が検索結果として表示される。
【０００３】
ところで、オンライン百科事典を学習支援用の一ツールとするべく、見出し語を入力すると、その見出し語に関連して学習重要度の高い他の用語を視覚的に提示可能としたシステムが提案されている。（例えば、非特許文献１）
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】河内沙織「オンライン百科事典のリンク構造を利用した学習重要度に基づく関連語視覚化と小中学生向け学習支援への応用」筑波大学大学院博士課程システム情報工学研究科修士論文（２０１３年３月）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記非特許文献に記載された技術では、入力した見出し語を中心として、その見出し語と関連して学習重要度の高い他の用語が周囲に配置され、それらが関連を示す棒状のリンクで接続された画像が表示される。
【０００６】
しかしながら、ある用語とこれに関連した別の用語とが画像上でリンクにより接続して表示された場合、それら用語が何らかの関連があるものとして表示されたことは理解できるものの、具体的にどのような関連により表示されたのか、がそれら用語自体からは類推できない場合もあり得る。
【０００７】
本発明は上記のような実情に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、関連する用語間にどのような関係性があるのかを視覚的に表現して、用語に対する理解をより深めることが可能な百科事典閲覧サーバ装置、百科事典閲覧方法及び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】
本発明の一態様は、端末装置から見出しとなる用語を受付け、受付けた用語に対応する百科事典用画像を作成して上記端末装置に提供する百科事典閲覧サーバ装置であって、百科事典を構成する見出しとなる用語とその用語に対する説明文を記憶したデータベースと、端末装置から受付けた用語に従って上記データベースを検索し、説明文中から関連度の高い用語を検索する検索手段と、上記検索手段で検索した用語と見出しとなる用語との関係性を示す用語を上記説明文から抽出する抽出手段と、上記検索手段で検索した用語と前記抽出手段で抽出した関係性を示す用語とにより、見出しとなる用語、関連度が高い用語、及び関係性を示す用語を２次元配列したマップ画像を上記百科事典用画像として作成する画像作成手段とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、関連する用語間にどのような関係性があるのかを視覚的に表現して、用語に対する理解をより深めることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施形態に係るサーバ装置を含むシステム構成を示す図。
【図２】同実施形態に係る見出し語受付から百科事典のマップ画像表示に至る全体の処理内容を示すフローチャート。
【図３】同実施形態に係る用語間での直接リンクの有無とその方向性の関係を示す図。
【図４】同実施形態に係る第１の関係性抽出処理のサブルーチンの内容を示すフローチャート。
【図５】同実施形態に係る第１の関係性抽出処理のサブルーチンの内容を示すフローチャート。。
【図６】同実施形態に係る第２の関係性抽出処理のサブルーチンの内容を示すフローチャート。。
【図７】同実施形態に係る２つの用語間に直接の内部リンクがなく、その他の用語を介在して間接的にリンク接続された状態を例示する図。
【図８】同実施形態に係る百科事典のマップ画像の表示結果を例示する図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明をオンライン学習百科事典サーバ装置に適用した場合の一実施形態について図面を参照して詳細に説明する。  
［構成］  
図１は、本実施形態に係るサーバ装置Ｓｖを含むシステム構成を示す図である。同図でサーバ装置Ｓｖは、インターネットや図示しないプロバイダ、アクセスポイントや携帯電話システムの基地局を含んだネットワークＮｗを介して、パーソナルコンピュータＰｃやスマートフォンＳｐなどの情報端末装置と接続される。
【００１２】
上記パーソナルコンピュータＰｃ及びスマートフォンＳｐは、上記ネットワークＮｗを介して上記サーバ装置Ｓｖが提供するオンライン学習百科事典のウェブサイトにアクセスし、任意の文字列からなる見出し語を入力することで、その見出し語の用語と関連度の高い多数の用語が２次元配列されたマップ画像のデータを取得し、各々のディスプレイ画面で表示させることができる。
【００１３】
サーバ装置Ｓｖは、見出し語と説明文、及び各種イメージデータを取り纏めたデータを「ページ」とした単位で取扱うものとして、その多数のページをデータベース（ＤＢ）化して記憶している。各ページにおいては、予め、見出し語となる用語に、見出し語に対する説明文中から関連する他の用語を例えば係り受け解析処理により抽出し、抽出した関連する他の用語のページへの内部リンクが設定されているものとする。
【００１４】
なお、上記サーバ装置ＳｖやパーソナルコンピュータＰｃ、スマートフォンＳｐの各ハードウェア回路の構成自体は、きわめて一般的な周知の技術であるものとして、それらの図示及び説明は省略する。
【００１５】
［動作］  
次に上記実施形態の動作について説明する。
【００１６】
なおサーバ装置Ｓｖに構築されたデータベースにおいては、上述した如く、見出し語となる用語を「ページ」とした単位で取扱う。複数の各ページにおいては、見出し語となる用語に、見出し語に対する説明文が記述されるとともに、同説明文中の用語を見出し語とする他のページがある場合には、用語の他のページへの内部リンクが予め設定される。
【００１７】
この場合、説明文中で内部リンクが設定されている用語に関しては、見出しとなる用語に対してその用語がどの程度の関連度を有するのかが予め評価値として算出され、リンク先のページのアドレス情報等と共にテーブル化されて関連付けて記憶されているものとする。
【００１８】
以下、上記パーソナルコンピュータＰｃやスマートフォンＳｐから見出し語の入力を受付けるサーバ装置Ｓｖの動作内容について説明する。  
図２は、上記サーバ装置Ｓｖが情報端末装置から見出し語の入力を受付け、対応する百科事典のマップ画像を作成する過程の処理内容を示す。
【００１９】
その当初にサーバ装置Ｓｖは、開設しているウェブサイト上で、ネットワークＮｗを介してパーソナルコンピュータＰｃやスマートフォンＳｐなどの情報端末装置から見出し語の入力を受付ける（ステップＳ１０１）。
【００２０】
サーバ装置Ｓｖでは、受付けた見出し語に基づいて内部のデータベースから、当該見出し語に対応するページを検索する（ステップＳ１０２）。
【００２１】
サーバ装置Ｓｖでは、検索したページの説明文から構造解析により関連すると思われる用語を抽出し（ステップＳ１０３）、抽出した用語を見出し語とするページを再度データベース内で検索して、該当するページがあったものに関してはその位置を取得するとともに、該当数ページの全数を取得する（ステップＳ１０４）。
【００２２】
ここで、内部リンクが予め設定されている用語に関しては、上述した如くこのページと関連付けたテーブルにより予めリンク先のページのアドレス位置と全体の数とを把握できるため、直接の内部リンクがない用語に対してのみ、データベース内での検索を行なう。
【００２３】
その後にサーバ装置Ｓｖでは、説明文中の該当するページがある用語を示す変数ｊを初期値「１」に設定した上で（ステップＳ１０５）、その変数ｊの値を用いてｊ番目の用語は、テーブルに設定されている、直接内部リンクが存在する用語であるか否かを判断する（ステップＳ１０６）。
【００２４】
図３は、用語間での直接リンクの有無とその方向性の関係を示す図である。  
図３（Ａ）は、見出し語となる用語Ａのページと、この用語Ａのページの説明文中の用語Ｂを見出し語とするページとが直接内部リンクが存在し、且つ用語Ｂのページではその説明文に対応して用語Ａへの内部リンクが設定されていない関係を示す。
【００２５】
図３（Ｂ）は、見出し語となる用語Ａのページと、この用語Ａのページの説明文中の用語Ｂを見出し語とするページとに直接内部リンクが存在し、且つ用語Ｂのページにもその説明文に対応して用語Ａへの内部リンクが設定されている関係を示す。
【００２６】
図３（Ｃ）は、見出し語となる用語Ａのページと、この用語Ａのページの説明文中の用語Ｂを見出し語とするページとに直接の内部リンクが存在せず、用語Ａのページの説明文中にその他の用語Ｘ１，Ｘ２，‥‥の集合体Ｔ１とが直接内部リンクが存在すると共に、これらの用語Ｘ１，Ｘ２，‥‥を見出し語とするページの説明文中に用語Ｂを見出し語とするページへの直接内部リンクが存在する関係を示す。
【００２７】
このように、用語Ａと用語Ｂ間に、その他の用語の集合体Ｔ１という１つの内部リンクが設定されている場合を示す。
【００２８】
図３（Ｄ）は、見出し語となる用語Ａのページと、この用語Ａのページの説明文中の用語Ｂを見出し語とするページとに直接の内部リンクが存在せず、用語Ａのページの説明文中にその他の用語Ｘ１，‥‥を見出し語とするページとが直接内部リンクが存在し、さらに、これら用語Ｘ１のページの説明文中にその他の用語Ｙ１を見出し語とするページとして直接内部リンクが存在して、用語Ｙ１が用語Ｂを見出し語とするページへの直接内部リンクが存在する関係を示す。
【００２９】
このように、用語Ａと用語Ｂ間に、その他の用語の集合体Ｔ２という２つの内部リンクが設定されている場合を示す。
【００３０】
加えて図３（Ｄ）中では、見出し語となる用語Ａのページと、この用語Ａのページの説明文中の用語Ｂを見出し語とするページとに直接の内部リンクが存在せず、用語Ａのページの説明文中にその他の用語Ｘ１を見出し語とするページとが直接内部リンクが存在し、さらに、この用語Ｘ１のページの説明文中がその他の用語Ｙ１に、その他の用語Ｙ１がその他の用語Ｚ１を見出し語とするページとして直接内部リンクが存在して、この用語Ｚ１が用語Ｂを見出し語とするページへの直接内部リンクが存在する関係を示す。
【００３１】
このように、用語Ａと用語Ｂ間に、その他用語の集合体Ｔ３という３つの内部リンクが設定されている場合を示す。
【００３２】
さらに、図３（Ｄ）中では、見出し語となる用語Ａのページと、この用語Ａのページの説明文中の用語Ｂを見出し語とするページとに直接の内部リンクが存在せず、用語Ａのページの説明文中にその他の用語Ｘ１を見出し語とするページとが直接内部リンクが存在し、さらに、この用語Ｘ１のページの説明文中がその他の用語Ｙ１に、その他の用語Ｙ１がその他の用語Ｚ１に、また、その他の用語Ｚ１がその他の用語Ｗ１を見出し語とするページとして直接内部リンクが存在すると共に、この用語Ｗ１が用語Ｂを見出し語とするページへの直接内部リンクが存在する関係を示している。
【００３３】
このように、用語Ａと用語Ｂ間に、その他用語の集合体Ｔ４という４つの内部リンクが設定されている場合を示す。
【００３４】
上記ステップＳ１０６において、ｊ番目の用語が、テーブルに設定されている直接内部リンクが存在する用語であると判断した場合、サーバ装置Ｓｖではこれら見出し語となる用語とｊ番目の用語に対して第１の関係性抽出処理を実行する（ステップＳ１０７）。  
図４及び図５は、この第１の関係性抽出処理の詳細な内容を示すサブルーチンのフローチャートである。その処理当初にサーバ装置Ｓｖでは、見出し語となる用語とｊ番目の用語の２つの用語間で少なくとも一方に相手側への内部リンクがあるか否かを判断する（ステップＳ３０１）。
【００３５】
ここで上記図３（Ａ）または図３（Ｂ）に示したように、少なくとも見出し語となる用語からｊ番目の用語のページに対して内部リンクが設定されている場合、内部リンクありと判断し（ステップＳ３０１のＹＥＳ）、次にサーバ装置Ｓｖは上記図３（Ｂ）に示した如く、それら２つの用語間で相互に内部リンクが設定されているか否かを判断する（ステップＳ３０２）。
【００３６】
２つの用語間で相互に内部リンクが設定されていると判断した場合（ステップＳ３０２のＹＥＳ）、サーバ装置Ｓｖでは２つの用語の各説明文の文章全体の長さを比較し、より短い方を取得する（ステップＳ３０３）。これは２つの用語のうち、より説明文が短い方の用語の方が、２つの用語の適切な関係性を抽出することが容易であるためである。
【００３７】
一方、上記ステップＳ３０２で２つの用語間では相互に内部リンクが設定されていないと判断した場合（ステップＳ３０２のＮｏ）、サーバ装置Ｓｖでは上記図３（Ａ）に示した如く、相手の用語のページへの内部リンクが設定されている、見出し語となる用語のページの説明文を取得する（ステップＳ３０４）。
【００３８】
上記ステップＳ３０３またはＳ３０４の処理後、サーバ装置Ｓｖでは説明文中で相手の用語への内部リンクが一番目に出現する一文を取得する（ステップＳ３０５）。
【００３９】
この取得した一文に対し、サーバ装置Ｓｖでは文の構造が「○（説明文中の項目を示す記号）」＋「太字」＋「内部リンクのある用語」となっているか否かを判断する（ステップＳ３０６）。
【００４０】
ここで文の構造が「○」＋「太字」＋「内部リンクのある用語」となっていると判断した場合（ステップＳ３０６のＹＥＳ）、サーバ装置Ｓｖでは上記文中の「太字」部分を２つの用語の関係性を示す用語として抽出し（ステップＳ３０７）、以上でこの図４及び図５のサブルーチンを終了してメインルーチンである上記図２の処理に戻る。  
例えば見出し語「北海道」に対する説明文で「○＋県庁所在地（太字）＋札幌」となっていた場合、太字の「県庁所在地」が２つの用語「北海道」「札幌」の関係性を示す用語として抽出される。
【００４１】
また上記ステップＳ３０６において、文の構造が「○（見出し語）」＋「太字」＋「内部リンクのある用語」とはなっていないと判断した場合（ステップＳ３０６のＮＯ）、サーバ装置Ｓｖでは次に上記取得した一文にカッコ内に文章がある「（＋文章＋）」の構造が含まれるか否かを判断する（ステップＳ３０８）。
【００４２】
ここでカッコ内に文章がある「（＋文章＋）」の構造が含まれると判断した場合（ステップＳ３０８のＹＥＳ）、サーバ装置Ｓｖではその「（＋文章＋）」内に相手の用語への内部リンクが含まれるか否かを判断する（ステップＳ３０９）。
【００４３】
ここで「（＋文章＋）」内に相手の用語への内部リンクが含まれていないと判断した場合（ステップＳ３０９のＮＯ）、サーバ装置Ｓｖでは文の整形の一手法として、生計のその括弧内の文章は、内部リンクが設定された用語との関係性において直接の関係性はないものとして、「（＋文章＋）」内の記述を削除する（ステップＳ３１２）。
【００４４】
また上記ステップＳ３０９において、「（＋文章＋）」内に相手の用語への内部リンクが含まれていると判断した場合（ステップＳ３０９のＹＥＳ）、次にサーバ装置Ｓｖは、上記「（＋文章＋）」内が名詞のみであるか否かを判断する（ステップＳ３１０）。
【００４５】
ここで「（＋文章＋）」内が名詞のみであると判断した場合（ステップＳ３１０のＹＥＳ）、サーバ装置Ｓｖでは文の整形の一手法として、「（＋文章＋）」内以外の他の文とカッコ記号「（」「）」を削除し、カッコ内にあった名詞部分のみを、２つの用語の関係性を示す用語として抽出する（ステップＳ３１１）。
【００４６】
また上記ステップＳ３１０において、「（＋文章＋）」内が名詞以外の用語も含むと判断した場合（ステップＳ３１０のＮＯ）、サーバ装置Ｓｖでは文の整形の一手法として、「（＋文章＋）」より前の文章とカッコ記号「（」「）」を削除し、カッコ内の文章を、２つの用語の関係性を示す用語として抽出する（ステップＳ３１３）。
【００４７】
上記ステップＳ３０８で取得した文中に「（＋文章＋）」の構造が含まれないと判断した場合、及び上記ステップＳ３１１〜Ｓ３１３のいずれかによる関係性を示す用語の抽出処理後、サーバ装置Ｓｖでは整形した一文に対する係り受け解析処理を実行する（ステップＳ３１４）。
【００４８】
この係り受け解析処理の結果に基づき、まず文章中の文節番号を示す変数ｉに初期値「１」を設定した上で（ステップＳ３１５）、ｉ番目の文節は相手の用語への内部リンクを含むか否かを判断する（ステップＳ３１６）。
【００４９】
ここでｉ番目の文節が相手の用語への内部リンクを含んでいないと判断した場合（ステップＳ３１６のＮＯ）、サーバ装置Ｓｖでは上記変数ｉの値を「＋１」更新設定した上で（ステップＳ３１７）、再度上記ステップＳ３１６の処理に戻る。
【００５０】
こうしてｉ番目の文節に相手の用語への内部リンクを含んでいると判断するまで上記ステップＳ３１６，Ｓ３１７の処理を繰返し実行する。そして、ｉ番目の文節が相手の用語への内部リンクを含んでいると判断した時点で（ステップＳ３１６のＹＥＳ）、サーバ装置Ｓｖではその時点の相手の用語への内部リンクを含んでいるｉ番目の文節の末尾が、記号「，」または並列助詞となっているか否かを判断する（ステップＳ３１８）。
【００５１】
ｉ番目の文節の末尾が記号「，」または並列助詞であると判断した場合（ステップＳ３１８のＹＥＳ）、当該ｉ番目の文節には２つの用語の関係性を示す用語が含まれておらず、その次以降の文節に２つの用語の関係性を示す用語が含まれているものとして、サーバ装置Ｓｖではさらに上記変数ｉの値を「＋１」更新設定した上で（ステップＳ３１９）、再度上記ステップＳ３１８の処理に戻る。
【００５２】
こうして必要によりさらに上記ステップＳ３１８，Ｓ３１９の処理を繰返し実行し、ｉ番目の文節の末尾が記号「，」または並列助詞ではないと判断した時点で（ステップＳ３１８のＮＯ）、その時点のｉ番目の文節中に、上記ステップＳ３１４で係り受け解析処理で得た文節があるか否かを判断する（ステップＳ３２０）。
【００５３】
ここでｉ番目の文節中に係り受け解析処理で得た文節がないと判断した場合には（ステップＳ３２０のＮＯ）、上記ステップＳ３０１において、見出し語となる用語からｊ番目の用語のページに対して内部リンクが設定されていないと判断した場合（ステップＳ３０１のＮＯ）と同様、本図４及び図５の第１の関係性抽出処理を外れて、リンク構造から関係性を抽出する処理をやり直す。
【００５４】
また上記ステップＳ３２０において、ｉ番目の文節中に係り受け解析処理で得た文節があると判断した場合（ステップＳ３２０のＹＥＳ）、次にサーバ装置Ｓｖではそのｉ番目の文節中から係り受け解析処理で得た文節を取得する（ステップＳ３２１）。
【００５５】
そして、取得した文節に接続詞か、または助詞が含まれるか否かを判断する（ステップＳ３２２）。  
ここで取得した文節に接続詞または助詞が含まれると判断した場合にのみ（ステップＳ３２２のＹＥＳ）、サーバ装置Ｓｖでは整形のために接続詞または助詞以降の用語を削除する（ステップＳ３２３）。
【００５６】
その後、文章の最後を終止形に整えて、当該文章を、２つの用語の関係性を示す用語として抽出するものとし（ステップＳ３２４）、以上でこの図４及び図５による第１の関係性抽出処理を終了し、図２のメインルーチンに戻る。
【００５７】
上記のように係り受け解析を行なって関係性を示す用語を取得し、且つその用語を整えた状態で取得するものとしたので、２つの用語の関係性を示す用語を簡易且つ的確に抽出できる。
【００５８】
上記内部リンクが設定されている用語の具体例として、例えば、見出し語となる用語「トウカエデ」に対して内部リンクが相互に設定された用語「街路樹」の説明文が「‥‥街路樹（内部リンク）や公園に植えられている。」とあった場合、上記ステップＳ３１８において、内部リンクを含む文節「街路樹や」が並列助詞「や」を含んでいるものと判断し、上記ステップＳ３１９，Ｓ３１８、Ｓ３２０を介して上記ステップＳ３２１でその次の文節「公園に」が係っている文節「植えられている」を、関係性を示す用語のベースとなる文節として取得する。
【００５９】
その後、上記ステップＳ３２２において、この文節「植えられている」が助詞「てい」を含んでいるものとして、ステップＳ３２３でこれを削除し、最終的にステップＳ３２４において関係性を示す用語「植えられる」を得るものとなる。
【００６０】
また、他の具体例として、例えば見出し語となる用語「織田信長」に対して内部リンクが相互に設定された用語「明智光秀」の説明文が、「‥‥諸国を流浪したのち、織田信長（内部リンク）に仕えて頭角をあらわし、‥‥」とあった場合、上記ステップＳ３２０を介して上記ステップＳ３２１において内部リンクを含む文節「織田信長に」に係る文節「仕えて」を、関係性を示す用語のベースとなる文節として取得する。
【００６１】
その後、上記ステップＳ３２２において、この文節「仕えて」が助詞「て」を含んでいるものとして、ステップＳ３２３でこれを削除し、最終的にステップＳ３２４においてその終止形「仕える」が関係性を示す用語として得られる。  
上記図２のメインルーチンの上記ステップＳ１０６において、説明文中から取得したｊ番目の用語が、見出し語となる用語のテーブルに設定されておらず、直接の内部リンクが存在されていない用語であると判断した場合（ステップＳ１０６のＮＯ）、サーバ装置Ｓｖではこれら見出し語となる用語とｊ番目の用語に対して第２の関係性抽出処理を実行する（ステップＳ１０８）。  
図６は、この第２の関係性抽出処理の詳細な内容を示すサブルーチンのフローチャートである。その処理当初にサーバ装置Ｓｖでは、上記図３（Ｃ），（Ｄ）で示した、見出し語として受付けた用語と、そのページの説明文中の用語を見出し語とするページとに直接の内部リンクが存在せず、その他の用語の集合体Ｔ１，Ｔ２を介在してのリンク関係がある場合に、それら介在する用語の数を表す変数をｉとして、まず変数ｉをリセットするべく値「０」を設定する（ステップＳ５０１）。
【００６２】
その後、サーバ装置Ｓｖでは上記変数ｉの値を「＋１」更新設定した上で（ステップＳ５０２）、この更新設定した変数ｉにより上記２つの用語間を結ぶその他の用語の集合体Ｔ１〜Ｔｉの集合を取得するべくデータベース内を検索する（ステップＳ５０３）。
【００６３】
この検索の結果、検索できた用語集合の要素数が１以上であるか否か、換言すれば上記２つの用語間を内部リンクで間接的に接続するｉ個の用語の繋がりを少なくとも１通りデータベース内から検索できたか否かを判断する（ステップＳ５０４）。
【００６４】
ここで上記２つの用語間を内部リンクで間接的に接続するｉ個の用語の繋がりが１通りもデータベース内から検索できず、検索できた用語集合の要素数がないと判断した場合（ステップＳ５０４のＮＯ）、サーバ装置Ｓｖでは上記ステップＳ５０２からの処理に戻り、上記変数ｉの値を「＋１」更新設定した上で、同様の処理を繰返す。
【００６５】
こうしてステップＳ５０２〜Ｓ５０４の処理を繰返すことで、上記２つの用語間を内部リンクで間接的に接続するｉ個の用語の繋がりを取得する。  
そして、上記２つの用語間を内部リンクで間接的に接続するｉ個の用語の繋がりが少なくとも１通りデータベース内から検索でき、候補となる用語をすべて抽出できたと判断した時点で（ステップＳ５０４のＹＥＳ）、次にサーバ装置Ｓｖでは取得した用語集合と上記２つの用語との評価関数を計算する（ステップＳ５０５）。
【００６６】
図７は、見出し語として入力された用語Ａ「酸素」と、その説明文中の用語Ｂ「窒素」とが直接には相互に内部リンクが設定されておらず、上記変数ｉ＝「１」として、その他の用語の集合体Ｔ１として３つの用語「亜鉛」「酸化」「空気」がそれぞれ介在して間接的にリンク接続されている状態を例示する図である。
【００６７】
この場合、図示する如く、用語Ａとその他の用語集合体Ｔ１との評価関数ｐｆ1を計算すると共に、その他の用語集合体Ｔ１と用語Ｂとの評価関数ｐｆ2を計算する。評価関数ｐｆ1，ｐｆ2はいずれも、各ページ（用語）間の関連度を測る指標ｐｆｉｂｆ（Ｐａｔｈ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｉｎｖｅｒｓｅｄ  Ｂａｃｈｗａｒｄ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）を用いる。
【００６８】
ここでｐｆｉｂｆとは、ページからページへのリンクの多さ、ページからページへのリンク経路の長さに着目してページ同士の関連度を測る手法である。あるページｐｉから他のページｐｊへの関連度を測る場合のｐｆｉｂｆの式を以下に示す。すなわち、
【数１】
2016031607.tif 000003
【００６９】
ただし、上記式１中のｄ(｜ｔｋ｜)は、ｎｉｊ個の要素を持つページｐｉからページｐｊまでの経路情報をＴｉｊ＝｛ｔ１，ｔ２，…，ｔｎｉｊ｝とした場合に、経路ｔｋ∈Ｔｉｊの長さに応じて増加する単調増加関数（本システムでは、２を底とした指数関数）であり、Ｎは全ページ数、ｄｆ(ｐｊ)はページｐｊが他のページから参照されているリンク数である。  
（参考：中山浩太郎、原隆浩、西尾章治郎「Ｗｅｂ事典からのシソーラス辞書構築手法」情報処理学会論文誌データベース，Ｖｏｌ．４８，ｐｐ．２７−３７，２００７年６月１５日。）
次に、用語Ａとその他の用語の１リンクの集合体Ｔ１のある用語との評価関数ｐｆ1、その他の用語の１リンクの集合体Ｔ１のある用語と用語Ｂとの評価関数ｐｆ2を用いて、用語Ａ，Ｂ間に介在するその他の用語の１リンクの集合体Ｔ１のある用語としての評価値を、以下の式２により算出する、すなわち、  
ｌｏｇ10(ｐｆ１＋ｐｆ２)・Ｗ＋｜ｐｆ１−ｐｆ２｜                            …(式２)  
上記式２中の「ｐｆ１＋ｐｆ２」は関連度の大きさ、「Ｗ」は関連度の大きさに対する重み定数、「｜ｐｆ１−ｐｆ２｜」は関連度の偏りを示す。
【００７０】
このように関連度の大きさと関連度の偏りとを加算することで、２つの用語に対してより客観的に関係性が高いと思われる用語を的確に抽出することができる。
【００７１】
また式２中の第１項で１０を底とした常用対数を用いることで、関連度の大きさが無闇に大きくなるのを防ぐべく、上限値の伸びを鈍らせている。
【００７２】
上記ステップＳ５０５のようにして評価関数を計算した結果に基づき、評価値が最も高いその他の用語Ｔ１として「空気」を、用語Ａ「酸素」と用語Ｂ「窒素」との関係性を表す語として抽出し（ステップＳ５０６）、以上でこの図７のサブルーチンを終了して、図２のメインルーチンに復帰する。
【００７３】
なお、上記評価値の計算に関しては、その他の用語へのリンクの長さが１（ｉ＝１）の場合について説明したが、ｉ＝１に対応するその他の用語の集合体がなく、２個以上の用語をたどると当該両用語がつながるその他の単語の集合体があった場合には、Ｔ２, Ｔ３,...としてとらえ、その中で最短の経路の長さの集合体、この場合はＴ２をその他の用語集合体としてとらえる。用語Ａとその他の用語の２リンクの集合体Ｔ２内において用語Ａとつながる単語との評価関数Ｐｆ１を算出するとともに、その他の用語の２リンク集合体Ｔ２内と用語Ｂとつながる単語との評価関数Ｐｆ２を算出することで、簡易的にその他の用語が１つ（ｉ＝１）の場合と同様の計算を実行できる。
【００７４】
図２のメインルーチンにおいて、サーバ装置Ｓｖでは上記ステップＳ１０７における第１の関係性抽出処理、または上記ステップＳ１０８における第２の関係性抽出処理の実行後、サーバ装置Ｓｖでは、説明文中の該当するページがある用語を示す変数ｊを「＋１」更新設定した上で（ステップＳ１０９）、その更新設定した変数ｊの値が、当該説明文中の全該当ページ数を超えているか否かを判断する（ステップＳ１１０）。
【００７５】
そして、更新設定した変数ｊの値が、当該説明文中の該当するページがある全用語数を超えていないことを確認した上で（ステップＳ１１０のＮＯ）、再び上記ステップＳ１０６からの処理に戻り、同様に説明文中の該当するページがある用語との関係性を示す用語を抽出するための処理を実行する。
【００７６】
こうして当該説明文中の該当するページがある全用語に関して上記ステップＳ１０６〜Ｓ１１０の処理を繰返し実行した後、さらにステップＳ１０９で変数ｊの値を「＋１」更新設定し、その値が当該説明文中の該当するページがある全用語数を超えたと判断すると（ステップＳ１１０のＹＥＳ）、サーバ装置Ｓｖではすべての用語に関して関係性を示す用語の抽出を終えたものとして、それまでに抽出した関係性を示す用語を用いて、見出しとなる用語を中心に、説明文中の用語を関係性を示す用語を介在させて配置したマップ画像データを作成する（ステップＳ１１１）。
【００７７】
サーバ装置Ｓｖでは、この作成したマップ画像データを、上記ステップＳ１０１で見出し語の入力を受付けた、パーソナルコンピュータＰｃやスマートフォンＳｐなどの情報端末装置に送信し（ステップＳ１１２）、以上でこの図２の一連の処理を終了する。
【００７８】
図８は、このときパーソナルコンピュータＰｃやスマートフォンＳｐなどの情報端末装置のディスプレイで表示される、百科事典のマップ画像を例示するものである。同図では、見出し語として入力した用語「おしべ」に対してそのページの説明分中の用語「裸子植物」「双子葉類」「子房」「雌しべ」‥‥等が表示され、且つそれら用語毎に関係性を示す用語「花粉」「多い」「上下」「花式」‥‥等が介在して表示される。
【００７９】
以上詳述した如く本実施形態によれば、この携帯情報端末のユーザは、入力した見出し語に関連した用語を知ることができるばかりではなく、それらの用語と入力した用語との関係性を表す用語が視覚的にも理解し易い形で表現されるため、用語に対する理解をより深めることが可能となる。
【００８０】
なお上記実施形態は、例として生物学あるいは歴史学の分野において見出し語となる用語を入力し、関連する用語を検索する場合について説明したが、本発明は百科事典のデータベースを対象とし、用語の分野等を特定するものではない。
【００８１】
その他、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、上述した実施形態で実行される機能は可能な限り適宜組み合わせて実施しても良い。上述した実施形態には種々の段階が含まれており、開示される複数の構成要件による適宜の組み合せにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、効果が得られるのであれば、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【符号の説明】
【００８２】
Ｎｗ…ネットワーク、
Ｐｃ…パーソナルコンピュータ、
Ｓｐ…スマートフォン、
Ｓｖ…サーバ装置。
【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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