(57)【要約】      （修正有）【課題】音象徴語に対して解釈表現の候補を提示し、解釈表現により真意を確認できるようにすることで、音象徴語を用いたコミュニケーションを支援する。【解決手段】音象徴語を入力する入力部と、入力部により入力された音象徴語を複数の形容詞評価尺度について定量評価する定量評価部１２３と、定量評価部の定量評価結果と、複数の解釈表現について複数の形容詞評価尺度に対する重要度を保持した解釈表現データとの類似度を算出し、類似度が高い所定数の解釈表現の候補を抽出する抽出部と、抽出部により抽出された所定数の解釈表現の候補を提示する提示部とを備える。【選択図】図１
2016035635.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音象徴語を入力する入力部と、
前記入力部により入力された音象徴語を複数の形容詞評価尺度について定量評価する定量評価部と、
前記定量評価部の定量評価結果と、複数の解釈表現について複数の形容詞評価尺度に対する重要度を保持した解釈表現データとの類似度を算出し、類似度が高い所定数の解釈表現の候補を抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された所定数の解釈表現の候補を提示する提示部と
を備えたことを特徴とする音象徴語によるコミュニケーション支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の音象徴語によるコミュニケーション支援装置において、
前記提示部は、解釈表現の候補とともに、または、選択された解釈表現の候補について、解釈表現についての詳細情報を併せて提示する
ことを特徴とする音象徴語によるコミュニケーション支援装置。
【請求項３】
請求項１または２のいずれか一項に記載の音象徴語によるコミュニケーション支援装置において、
前記提示部は、過去の正解履歴に基づき、入力された音象徴語に対応する可能性の高い解釈表現を優先して抽出する
ことを特徴とする音象徴語によるコミュニケーション支援装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の音象徴語によるコミュニケーション支援装置において、
前記解釈表現データの重要度を外部情報を参照して付与する重要度付与部
を備えたことを特徴とする音象徴語によるコミュニケーション支援装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか一項に記載の音象徴語によるコミュニケーション支援装置において、
解釈表現を入力する解釈表現入力部と、
入力した解釈表現に類似する音象徴語を生成する生成部と
生成した音象徴語を提示する音象徴語提示部と
を備えたことを特徴とする音象徴語によるコミュニケーション支援装置。
【請求項６】
コンピュータが実行する方法であって、
音象徴語を入力する入力工程と、
前記入力工程により入力された音象徴語を複数の形容詞評価尺度について定量評価する定量評価工程と、
前記定量評価工程の定量評価結果と、複数の解釈表現について複数の形容詞評価尺度に対する重要度を保持した解釈表現データとの類似度を算出し、類似度が高い所定数の解釈表現の候補を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程により抽出された所定数の解釈表現の候補を提示する提示工程と
を備えたことを特徴とする音象徴語によるコミュニケーション支援方法。
【請求項７】
コンピュータを、
音象徴語を入力する入力手段、
前記入力手段により入力された音象徴語を複数の形容詞評価尺度について定量評価する定量評価手段、
前記定量評価手段の定量評価結果と、複数の解釈表現について複数の形容詞評価尺度に対する重要度を保持した解釈表現データとの類似度を算出し、類似度が高い所定数の解釈表現の候補を抽出する抽出手段、
前記抽出手段により抽出された所定数の解釈表現の候補を提示する提示手段
として機能させる音象徴語によるコミュニケーション支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、言語表現の解析技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、医療現場では「医療面接」という言葉が広く用いられるようになってきており、患者と医師とのコミュニケーションを向上させることが、医療の質を向上させる点で重要視されてきている。
【０００３】
短時間で質の高いコミュニケーションを実現するためには、医師は患者の痛みを正確に把握することが重要であるが、痛みは主観的な経験であるため、患者の言語表現から痛みの程度と原因を推測しなければならない。
【０００４】
ところで、患者は痛みを表現するためにオノマトペ（擬音語、擬態語の総称）に代表される音象徴語を多用する傾向がある（例えば、頭が「ガンガン」する等。）。これは、音象徴語が、音の響き自体が対象の性質を表し、その音を聞いただけで共通のイメージを呼び起こす性質を持っているからである。
【０００５】
なお、本発明者らは、オノマトペの評価および生成に関する技術の提案を行っている（特許文献１、２等を参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第５３５４４２５号公報
【特許文献２】特開２０１３−３３３５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述したように音象徴語は痛みを表現するのに用いられることが多く、発話者の感じる痛みの性質を表現しているものではあるが、人それぞれに若干の感じ方の違いがあるため、第三者が理解する上では正確さを欠くという問題があった。なお、医療現場での痛みの表現に限らず、音象徴語をコミュニケーションの手段として用いる可能性のあるあらゆる場面について言えることである。
【０００８】
本発明は上記の従来の問題点に鑑み提案されたものであり、その目的とするところは、音象徴語に対して解釈表現の候補を提示し、解釈表現により真意を確認できるようにすることで、音象徴語を用いたコミュニケーションを支援することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の課題を解決するため、本発明にあっては、音象徴語を入力する入力部と、前記入力部により入力された音象徴語を複数の形容詞評価尺度について定量評価する定量評価部と、前記定量評価部の定量評価結果と、複数の解釈表現について複数の形容詞評価尺度に対する重要度を保持した解釈表現データとの類似度を算出し、類似度が高い所定数の解釈表現の候補を抽出する抽出部と、前記抽出部により抽出された所定数の解釈表現の候補を提示する提示部とを備える。
【発明の効果】
【００１０】
本発明にあっては、音象徴語に対して解釈表現の候補を提示し、解釈表現により真意を確認できるようにすることで、音象徴語を用いたコミュニケーションを支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態にかかるコミュニケーション支援装置の構成例を示す図である。
【図２】コミュニケーション支援装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図３】実施形態の処理例を示すフローチャートである。
【図４】形態データベースのデータ構造例を示す図である。
【図５】形態解析部による解析項目の例を示す図である。
【図６】オノマトペ表現データのデータ構造例を示す図である。
【図７】定量評価データベースのデータ構造例を示す図である。
【図８】評価尺度毎の定量評価の算出式の例を示す図である。
【図９】比喩データベースのデータ構造例を示す図である。
【図１０】比喩データベースの重要度を設定する処理例を示すフローチャートである。
【図１１】インタフェース画面の例を示す図である。
【図１２】実施形態の他の処理例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の好適な実施形態につき説明する。なお、医療現場における痛みの理解の支援を対象とし、音象徴語をオノマトペとし、解釈表現を比喩とする場合を例に説明するが、その他の音象徴語と解釈表現についても適用できることは言うまでもない。
【００１３】
＜構成＞
図１は本発明の一実施形態にかかるコミュニケーション支援装置１の構成例を示す図である。図１において、コミュニケーション支援装置１は、機能部として、インタフェース部１１とオノマトペ解析部１２と比喩解析部１３と比喩データベース管理部１４と比喩対応オノマトペ取得部１５とを備えている。これらの機能部は、コミュニケーション支援装置１を構成するコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のハードウェア資源上で実行されるコンピュータプログラムによって実現されるものである。各部は、単一のコンピュータ上に配置される必要はなく、必要に応じて複数のコンピュータ上に分散される形態であってもよい。コンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体からインストールされたものであってもよいし、インターネット等を介して通信可能に接続されたサーバ（図示せず）の記憶装置からダウンロードされ、インストールされたものであってもよい。
【００１４】
また、コミュニケーション支援装置１は、処理に際して参照・更新するデータベースとして、形態データベース１６と定量評価データベース１７と比喩データベース１８とを備えている。これらのデータベースは、コミュニケーション支援装置１内のＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶媒体上の記憶領域に所定のデータを体系的に保持するものである。これらのデータベースは、単一のコンピュータ上に配置される必要はなく、必要に応じて複数のコンピュータ上に分散される形態であってもよい。
【００１５】
インタフェース部１１は、グラフィカルユーザインタフェース部１１１を備え、ユーザＵとの間で対話的に情報の入力（オノマトペの入力等）および出力（対応する比喩候補の表示等）を行う機能を有している。
【００１６】
オノマトペ解析部１２は、解析・評価管理部１２１と形態解析部１２２と定量評価部１２３とを備え、ユーザＵから入力されたオノマトペを複数の形容詞評価尺度について定量評価を行う機能を有している。解析・評価管理部１２１は、オノマトペ解析部１２における総合的な管理を行う機能を有している。形態解析部１２２は、ユーザＵから入力されたオノマトペの文字列から、形態データベース１６を参照して形態解析を行い、オノマトペの内部表現であるオノマトペ表現データを生成する機能を有している。定量評価部１２３は、オノマトペ表現データに基づき、定量評価データベース１７を参照して複数の形容詞評価尺度に対する評価値を算出する機能を有している。形態データベース１６および定量評価データベース１７のデータ構造およびそれらを用いた処理の詳細については後述する。
【００１７】
比喩解析部１３は、解析・評価管理部１３１と類似度判定部１３２とを備え、ユーザＵから入力されたオノマトペに意味的に近いと判断される比喩の候補を抽出する機能を有している。解析・評価管理部１３１は、比喩解析部１３における総合的な管理を行う機能を有している。類似度判定部１３２は、オノマトペ解析部１２の定量評価部１２３の出力である複数の形容詞評価尺度に対する評価値に基づき、比喩データベース１８に保持された複数の比喩との間で類似度を判定（算出）する機能を有している。比喩データベース１８のデータ構造およびそれらを用いた処理の詳細については後述する。
【００１８】
比喩データベース管理部１４は、比喩データベース１８の構築を支援する機能を有している。処理の詳細については後述する。
【００１９】
比喩対応オノマトペ取得部１５は、重要度取得部１５１とオノマトペ生成部１５２とを備え、入力されたオノマトペから対応する比喩の候補を取得するのではなく、逆方向に、入力された比喩から対応するオノマトペの候補を取得する機能を有している。重要度取得部１５１は、ユーザＵから入力された比喩に対応する複数の形容詞評価尺度に対する重要度を比喩データベース１８から取得し、あるいは、比喩データベース１８に存在しない比喩については外部情報を用いて重要度を取得する機能を有している。オノマトペ生成部１５２は、重要度取得部１５１の取得した重要度と適合するオノマトペの候補を生成する機能を有している。処理の詳細については後述する。
【００２０】
図２はコミュニケーション支援装置１のハードウェア構成例を示す図であり、一般的なコンピュータの構成である。図２において、コミュニケーション支援装置１は、システムバス１００１に接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）１００２、ＲＯＭ（Read Only Memory）１００３、ＲＡＭ（Random Access Memory）１００４、ＮＶＲＡＭ（Non-Volatile Random Access Memory）１００５を備えている。また、コミュニケーション支援装置１は、Ｉ／Ｆ（Interface）１００６と、Ｉ／Ｆ１００６に接続された、Ｉ／Ｏ（Input/Output Device）１００７、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１００８、ＮＩＣ（Network Interface Card）１００９と、Ｉ／Ｏ１００７に接続されたモニタ１０１０、キーボード１０１１、マウス１０１２等を備えている。Ｉ／Ｏ１００７にはＣＤ／ＤＶＤ（Compact Disk/Digital Versatile Disk）ドライブ等を接続することもできる。
【００２１】
＜動作＞
図３は上記の実施形態の処理例を示すフローチャートであり、ユーザＵから入力された任意のオノマトペに意味的に近いと判断される比喩の候補を提示する処理の例を示すものである。
【００２２】
図３において、インタフェース部１１のグラフィカルユーザインタフェース部１１１は、ユーザＵから任意のオノマトペを入力すると、入力したオノマトペをオノマトペ解析部１２に引き渡す（ステップＳ１１）。なお、オノマトペの入力はキーボード等による文字列の入力を想定しているが、音声入力機能を用い、音声で入力して文字列を取得してもよい。
【００２３】
オノマトペ解析部１２の形態解析部１２２は、形態データベース１６を参照してオノマトペを形態解析し、オノマトペ表現データを生成する（ステップＳ１２）。
【００２４】
図４は形態データベース１６のデータ構造例を示す図であり、「ひらがな・カタカナ」と「音素」と「形態」とが対応付けて保持されている。なお、母音、子音、小母音の音素の例を示しているが、その他に、拗音付き子音（/ky/等）、促音（/Q/）、撥音（/N/）、長音（/R/）、「り」（/ri/）等が存在する。
【００２５】
オノマトペ解析部１２の形態解析部１２２は、入力されたオノマトペの文字列を先頭から形態データベース１６の形態データと照合し、音素および形態を得る。
【００２６】
また、形態解析部１２２は、図５に示すようなルールに従い、オノマトペの１モーラ目と２モーラ目について「子音」「濁音」「拗音」「母音」「小母音」「特殊音（２モーラ目は「特殊語尾」）」について図示のカテゴリのいずれか（例えば、「濁音」については「なし」「濁音」「半濁音」のいずれか）および反復の有無を解析し、図６に示すような形式のオノマトペ表現データを生成する。なお、「モーラ」とは、日本語リズムにおける拍数を指すものである。例えば、「ズキッ」というオノマトペの場合、「ズ」が第１モーラ、「キッ」が第２モーラに該当する。
【００２７】
次いで、図３に戻り、オノマトペ解析部１２の定量評価部１２３は、形態解析部１２２により生成されたオノマトペ表現データに基づき、定量評価データベース１７を参照して定量評価（複数の形容詞評価尺度に対する評価値の算出）を行う（ステップＳ１３）。
【００２８】
図７は定量評価データベース１７のデータ構造例を示す図であり、評価尺度となる形容詞対（「強い−弱い」等）や形容詞（「激しい」等）に対し、オノマトペ表現データの項目（アイテム）に対応した数値が設定されている。なお、図示のデータは一部を示したものであり、評価尺度や項目は図示のものに限られず、２モーラ目についての数値も存在する。定量評価データは、想定される音素をカバーする複数のオノマトペについて、人間による心理実験を行い、各評価尺度に対する感じ方の回答から数量化理論Ｉ類等の手法により各項目のカテゴリによる影響を数値化したものである。
【００２９】
そして、定量評価部１２３は、図８（ａ）に示すような、音韻の項目に対応した変数Ｘ１〜Ｘ１３の値を図７に示した定量評価データから評価尺度毎に取得し、図８（ｂ）に示すような数式により評価尺度毎の評価値Ｙを算出する。ｎはモーラ数であり、Constは定数項である。例えば、評価尺度「強い−弱い」につき、１モーラ目の子音が「カ行」である場合、変数Ｘ１は「0.30」となる。なお、数式において、モーラ数ｎで割り、「×２」としているのは、２モーラ以上で構成されるオノマトペが入力された場合でも、２モーラと同等に正規化され、出力される評価値の範囲を補正するためである。
【００３０】
次いで、図３に戻り、比喩解析部１３の類似度判定部１３２は、オノマトペ解析部１２の定量評価部１２３の出力である複数の形容詞評価尺度に対する評価値に基づき、比喩データベース１８に保持された複数の比喩との間で類似度を算出する（ステップＳ１４）。
【００３１】
図９は比喩データベース１８のデータ構造例を示す図であり、「比喩ＩＤ」「比喩文字列」「診断内容」「各形容詞評価尺度に対する重要度」「正解履歴」等の項目を有している。「比喩ＩＤ」は、比喩を識別する情報である。「比喩文字列」は、当該比喩の文字列（例えば、「ハンマーで殴られたような」等）である。なお、比喩には、「動詞＋ような」型（例えば、「焼けるような」等）と「名詞＋動詞＋ような」型（「ゴムではじかれたような」等）がある。「診断内容」は、当該比喩で表される痛みに対応する医学的な原因候補の詳細情報である。「各形容詞評価尺度に対する重要度」は、当該比喩が各形容詞評価尺度に関係する度合い（その比喩が用いられる文脈で評価尺度に対応する形容詞が出現する可能性の高さ）である。「正解履歴」は、提示した候補の中から当該比喩が正解としてユーザにより選択された場合の入力オノマトペの評価値および頻度等の情報である。
【００３２】
ここで、比喩データベース１８の「各形容詞評価尺度に対する重要度」を設定する処理例について図１０に沿って説明する。
【００３３】
図１０において、比喩データベース管理部１４は、対象となる比喩を特定すると（ステップＳ２１）、特定した比喩を検索ターム（動詞の活用や言い回しのブレを変更したいくつかのパターンを含む）としてインターネット検索により複数（可能な限り多数）のスニペット（検索タームを含む記事の断片）を取得する（ステップＳ２２）。
【００３４】
次いで、評価尺度の各形容詞につき、同義語・類義語を含めて、スニペットを解析し（ステップＳ２３）、各形容詞についてＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency-Inverse Document Frequency）を算出し、それを各形容詞についての重要度に設定する（ステップＳ２４）。ＴＦ−ＩＤＦ法は、ある文書の集合（文書セット）中のある文書に注目し、その文書が文書セットの中でどういった単語で特徴付けられるかを調べる手法であり、その文書中に含まれる各単語の特徴度（その単語が特定の文書をどの程度特徴付けているかを示す値）を求めることができる。ＴＦ−ＩＤＦ法によって得られた特徴度を、本実施形態では、ある比喩を含む記事のスニペットに含まれる各形容詞評価尺度の形容詞に対して与える重みとして用いている。ＴＦ−ＩＤＦは、ＴＦとＩＤＦの積により求められる。ＴＦは、ある文書（スニペット）に含まれる各単語（各形容詞）の出現頻度を表す。ＩＤＦは、その単語が文書セット（スニペット群）中のいくつの文書に含まれているかを表す。
【００３５】
次いで、図３に戻り、比喩との間での類似度の算出（ステップＳ１４）は、例えば、オノマトペの各形容詞評価尺度に対する評価値を要素とするベクトルと、比喩の各形容詞評価尺度に対する重要度を要素とするベクトルとの間のコサイン類似度（両ベクトルの内積）を両者間の類似度とする。
【００３６】
次いで、インタフェース部１１のグラフィカルユーザインタフェース部１１１は、ユーザＵに対し、類似度の高い上位所定数（例えば、５個）の比喩を候補として提示する（ステップＳ１５）。図１１はインタフェース画面の例を示す図である。図１１（ａ）では、入力されたオノマトペ「チクッ」に対し、類似度が第１位の比喩として「ゴムではじかれたような」、第２位として「つねるような」、第３位として「切り裂くような」、第４位として「針が刺さるような」、第５位として「ナイフで切られたような」を表示している。図１１（ｂ）では、入力されたオノマトペ「ギューン」に対し、類似度が第１位の比喩として「ハンマーで殴られたような」、第２位として「刃物で刺されるような」、第３位として「締めつけるような」、第４位として「圧迫するような」、第５位として「電気が走るような」を表示している。なお、各比喩に対応付けて診断内容（図９）を併記してもよいし、ユーザにより選択された比喩に対して診断内容を表示するようにしてもよい。
【００３７】
なお、類似度の高い上位所定数の比喩を抽出する際、正解履歴（図９）も考慮する。すなわち、比喩に正解履歴が存在する場合、現在の入力オノマトペの評価値と比較し、同一か類似するものであれば、その比喩を提示する優先順位を高める。これにより、本装置が実際に使用される過程で、学習効果が得られ、入力されたオノマトペに対してより適切な比喩を提示できるようになることが期待される。
【００３８】
次いで、図３に戻り、インタフェース部１１のグラフィカルユーザインタフェース部１１１は、ユーザＵから正解の比喩の選択を入力し、比喩解析部１３は、比喩データベース１８に正解履歴を記録する（ステップＳ１６）。
【００３９】
医療現場では、患者が自分の痛みをオノマトペを用いて主張した場合、ユーザである医師は、本装置にオノマトペを入力し、対応する比喩の候補を得る。そして、上位の比喩から患者に伝え、最もぴったりする比喩があれば、それを正解として選択する。なお、患者が単独で本装置を用いることもでき、その場合はユーザとしてオノマトペの入力、正解の選択等を行うことになる。
【００４０】
次に、図１２は上記の実施形態の他の処理例を示すフローチャートであり、入力された比喩から対応するオノマトペの候補を提示する処理の例を示すものである。
【００４１】
図１２において、インタフェース部１１のグラフィカルユーザインタフェース部１１１は、ユーザＵから任意の比喩を入力すると、入力した比喩を比喩対応オノマトペ取得部１５に引き渡す（ステップＳ３１）。なお、比喩の入力はキーボード等による文字列の入力を想定しているが、音声入力機能を用い、音声で入力して文字列を取得してもよい。
【００４２】
比喩対応オノマトペ取得部１５の重要度取得部１５１は、入力された比喩に対応する複数の形容詞評価尺度に対する重要度を比喩データベース１８から取得し、あるいは、比喩データベース１８に存在しない比喩については外部情報を用いて重要度を取得する（ステップＳ３２）。外部情報を用いて重要度を取得する処理は、前述した比喩データベース管理部１４の処理と同様である。
【００４３】
次いで、比喩対応オノマトペ取得部１５のオノマトペ生成部１５２は、オノマトペ表現データ（図６）の項目値をランダムに発生することで初期オノマトペ群を生成する（ステップＳ３３）。オノマトペ表現データの所定の項目値については固定の値としてもよい。
【００４４】
次いで、オノマトペ生成部１５２は、生成された初期オノマトペ群の個々のオノマトペ表現データに基づき、定量評価データベース１７を参照して定量評価（複数の形容詞評価尺度に対する評価値の算出）を行う（ステップＳ３４）。この処理は、前述したオノマトペ解析部１２の定量評価部１２３の処理と同様である。
【００４５】
次いで、オノマトペ生成部１５２は、複数の形容詞評価尺度に対する評価値に基づき、予め取得（ステップＳ３２）してある比喩の重要度との間で類似度を算出する（ステップＳ３５）。この処理は、前述した比喩解析部１３の類似度判定部１３２の処理と同様である。
【００４６】
次いで、オノマトペ生成部１５２は、算出された類似度が所定値を超えるオノマトペが所定数以上あるか否か判断し、存在しない場合は最適化を行う（ステップＳ３６）。最適化は、例えば、交叉、突然変異、淘汰の過程を経る。交叉の一例としての一点交叉は、類似度の高いものほど選択される確率を高く設定した確率に基づいて、２つのオノマトペを選択し、無作為に選ばれた先頭からの位置を境に、それぞれのオノマトペの当該位置の前と後とを交換して合成して新たな２つのオノマトペを生成することで行う。突然変異は、所定の確率で発生させ（常に発生するわけではない）、オノマトペ表現データ上の無作為に決定される１もしくは複数の位置の値を無作為に変化させて新たなオノマトペを生成することで行う。淘汰は、類似度の低いオノマトペを削除することで行う。そして、再び定量評価（ステップＳ３４）に戻る。
【００４７】
また、オノマトペ生成部１５２は、算出された類似度が所定値を超えるオノマトペが所定数以上ある場合は処理を終了し、インタフェース部１１のグラフィカルユーザインタフェース部１１１は、ユーザＵに対し、類似度の高い上位所定数のオノマトペを候補として提示する（ステップＳ３７）。提示されたオノマトペをユーザが見ることで、思いついた比喩がどのようなオノマトペに対応するのかを理解するために用いることができる。
＜総括＞
以上説明したように、本実施形態によれば、音象徴語に対して解釈表現の候補を提示し、解釈表現により真意を確認できるようにすることで、音象徴語を用いたコミュニケーションを支援することができる。
【００４８】
以上、本発明の好適な実施の形態により本発明を説明した。ここでは特定の具体例を示して本発明を説明したが、特許請求の範囲に定義された本発明の広範な趣旨および範囲から逸脱することなく、これら具体例に様々な修正および変更を加えることができることは明らかである。すなわち、具体例の詳細および添付の図面により本発明が限定されるものと解釈してはならない。
【符号の説明】
【００４９】
１          コミュニケーション支援装置
１１        インタフェース部
１１１      グラフィカルユーザインタフェース部
１２        オノマトペ解析部
１２１      解析・評価管理部
１２２      形態解析部
１２３      定量評価部
１３        比喩解析部
１３１      解析・評価管理部
１３２      類似度判定部
１４        比喩データベース管理部
１５        比喩対応オノマトペ取得部
１５１      重要度取得部
１５２      オノマトペ生成部
１６        形態データベース
１７        定量評価データベース
１８        比喩データベース
Ｕ          ユーザ
【図１】
2016035635.tif 000003
【図２】
2016035635.tif 000004
【図３】
2016035635.tif 000005
【図４】
2016035635.tif 000006
【図５】
2016035635.tif 000007
【図６】
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【図７】
2016035635.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
2016035635.tif 000012
【図１１】
2016035635.tif 000013
【図１２】
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