視線を用いた自動辞書引きシステム
東中竜一郎

大野健彦

日本電信電話株式会社 NTT コミュニケーション科学基礎研究所〒 243-0198 神奈川県厚木市森の里若宮 3-1
rh@atom.brl.ntt.co.jp, takehiko@brl.ntt.co.jp
概要
本稿では，電子文書の閲覧作業において，ユーザの視線情報から，ユーザの文書の理解度を自動的に測定し，自動辞書引きへの応用手法を提案する．具体的には電子文書中の単語領域に対する視線情報と，ユーザが辞書引きを必要とするかどうかを関連付ける関係式を決定木学習の手法を用いて作成
し，辞書引き判定に用いる．被験者実験の結果，再現率が平均 17.5% (最大 36.4%，最低 3.4%)，適合率が平均 29.9% (最大 58.1%， 最低 9.1%) でユーザの辞書引きを必要とする単語を推定できることが分かった．また，決定木の個人差は比較的大きいため，決定木は個人ごとに作成するのがよく，
ユーザの辞書引き単語数が増加するにつれて，辞書引き単語の推定精度が向上することが示された．
キーワード: 視線，視線測定システム，自動辞書引き

1

はじめに

が必要とされる単語を高い精度で推定する必要がある．また，そのモニタリング手法は，ユーザの本来の作業である文書閲覧作業をなるべく妨げないようにする必要があり，今回は，視線測定に着目した．
本稿では，文書閲覧作業におけるユーザの視線を用いた，ユーザが理解していないと思われる単語の自動推定手法と，自動辞書引きシステムへの応用について述べる．
以下，2 章で関連研究を述べたのち，3 章で本研究の課題について詳細に述べ，4 章で本研究のアプロー
チについて説明する．5 章で今回試作した視線による自動辞書引きシステムについて述べ，6 章で提案手法の評価実験および実験結果について述べる．7 章で考察を述べ，最後に結論と今後の課題を述べる．

人とコンピュータの接する時間が増えるにつれ，コンピュータを利用して文書閲覧作業をおこなう機会も増加した．また，近年の文書検索技術は，従来閲覧の対象ではなかった文書の取得を可能にし，その結果，ユーザの閲覧する文書は量・多様性ともに増加している．このような背景において，文書閲覧の適切な支援手法に関する研究は，重要な研究課題である．
文書閲覧作業の支援手法の一つとして，文書内容の意味理解支援が挙げられる．意味理解支援とは，読み手にとって理解が困難な文書について，理解を改善する手法を指す．支援対象は主に，文書全体，段落，文，単語であり，特に単語は文書の最も基本的な構成要素であり，その知識の有無が文書理解を大きく左右することから，文書理解の観点において，単語理解を対象とした支援が最も重要である．

2

関連研究

本研究は視線からユーザの意図を推定する研究の一種であるが，これまでそのような研究はあまり行わ
単語理解の支援としては，オンライン辞書が代表 れていない．なお，ここで言う，ユーザの意図とは，的であり，マウス操作によるポップアップ辞書は幅 ユーザが実際に行いたいと思っている，または実際広く用いられている．しかし，閲覧文書数の増加と， に行っている行為・表現などを指す．
Salvucci らは HMM(Hidden Markov Model) を利
それに伴う辞書引き単語数の増加を考えると，辞書を一度引く手間はわずかであっても，将来的に，その 用して，視線からユーザの意図を自動的に推定する
手間は膨大なものとなると思われる．そのため，ユー 手法を提案した [7]．本手法はあらかじめユーザの作ザが理解困難である単語について，自動的に辞書引 業を正規文法 (regular grammer) による書き換え規
きをおこなうシステムが実現されれば，その有用性 則集合として表現し (プロセスモデルと呼ぶ)，さらは高いと考える．効果的な自動辞書引きを実現する に各プロセスにおける視線の注視領域を定める．次ためには，ユーザのモニタリングにより，辞書引き に観察された視線データからどのプロセスモデルに

1

もっとも一致しているかを HMM によって算出する． 以上の問題を解決するためには，それぞれのユー
Salvucci らは本手法を，視線キーボードを用いた単 ザ別に適切な推定基準を，設計者が特別な専門的知
語入力システムに適用し，有効に機能することを確 識を有することなく決定できる手法が必要となる．
認している．本手法はプロセスモデルが定まっている
場合には有効な手法であるが，本研究のように，ユー 4 アプローチ
ザの作業とは直接関係のない作業 (本研究では辞書を本研究では，ユーザ毎の適切な推定基準を，機械学引くという作業) を自動的におこなうことには適用で習により取得するアプローチを提案する．
きない．
具体的には，文書を複数の領域に分割し (今回は領ユーザが特定の作業をおこなっているか否かを視)，それぞれの領域に関する視線
域が単語単位となる線から判定する手法として，Campbell らの Reading
Detection がある [3]．本手法はユーザが文書読解中 情報を複数の特徴量で表す．同時にその領域に対すであるか，そうでないかを視線の幾つかの特徴的な るユーザの意図 (今回は辞書引きが必要かどうか) をパターンについて重み付けをおこない，そのスコア 取得し，得られた特徴量とユーザの意図を関連付けから判定している．Campbell らの研究は視線の特徴 る関係式を決定木を用いた機械学習の手法により求を利用する点において我々の研究と類似しているが， めることで，ユーザの意図を推定する．
読解中であるかどうかの判定を経験則で判定しており，経験則の獲得には視線のパターンに熟知した専 4.1 単語領域に関する視線の特徴量
ユーザが文書を閲覧する際の視線の軌跡の例を図 1
門家の知識を要するものと思われる．
高木は英文と和文の対訳コーパスを用いた翻訳支 に示す．図の丸い点は視線の停留点を示し，各停留
援環境を題材として，ユーザの「迷い」検出をおこ 点は停留順序に基づき直線で結ばれている．停留点
なっている [8]．彼の試作した翻訳支援環境では英文 から次の停留点へは視線のサッケード (跳躍運動) にと和文の対訳が矩形領域に並んでおり，ユーザの視 よって移動している．
本図を見ると，ユーザの視線は各単語領域に対し，領域への進入，領域内の移動，領域からの退出を繰り返しながら移動していることがわかる．そこで文書閲覧作業におけるユーザの停留点情報を，文書に含まれる各単語において求め，視線の特徴量とする．

線が各矩形領域間を遷移する状態を N-gram モデル
を用いて分析し，ユーザの「迷い」と視線パターンの関係を求めた．N-gram で表される視線情報とユー
ザ意図である「迷い」を統計的に関連付けている点において本研究との類似点は多いが，扱う領域が例
文単位と大きく，また検出された「迷い」を翻訳支援に用いることを目標としているものの，実際に支援をおこなうには至っていない．

3

具体的な特徴量は，表 1 に列挙する 14 種類である．
表における「方向」とは視線のサッケード方向を示したものであり，円を 45 度単位で 8 方向に分割した
扇形領域のいずれに属しているかを示す．扇形領域
は-22.5 度から 22.5 度を方向 0 とし，反時計方向に
45 度単位で方向 7 まである．それぞれの領域について，何回該当するサッケードが発生したかを示す (図図 2)．特徴量 1，2，3，4 および 5 はそれぞれ方向 0から方向 7 までの 8 属性を持ち，残りの 9 特徴量は
各 1 個の属性を持つため，特徴量全体は 49 次元ベクトルである．ただし，瞳孔に関する特徴量 9 12 は，実験条件によって大きく変わることから，決定木作成には用いない．

課題

本研究においては，単語に対するユーザの理解度を視線からどのように推定するかが課題となる．算出方法の一つとして，設計者が経験則に基づき定める
方法がある [3]．しかしながら，この手法には以下に述べる 2 点の問題点がある．

1. 精度の高い推定手法を設計するには，設計者の高い専門知識と時間・コストを必要とする．

2. 経験に基づき得られた推定手法が，必ずしもす
4.2 単語領域に関するユーザ意図
べてのユーザにとって有効であるとは限らない．
ユーザの意図は，文書中の各単語に対してユーザが例えば，視線停留時間が一定時間を越えた場合にそ 辞書引きを必要とするかどうかの 2 値で与える (辞書の単語を理解していないと推定する手法の場合，ユー 引き要求)．ユーザが辞書引きを必要とするときを 1
ザが明確な目的を持たずにただ単語を見ていた場合 で表し，そうでないときを 0 で表す．辞書引きに関も理解していないと判定してしまう．また，単語を するユーザ意図は，実際にユーザが該当する単語に理解していないと判定する最短停留時間の最適値は 関する辞書引きをおこなうかどうかを観察することユーザによって異なる可能性もある．
で得られる．
2

図 1: 視線の軌跡
特徴量
番号
1.

2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.

説明

方向３

対象となる単語に関してどの方向へ何度視線が移動したか対象となる単語に進入する視線がどの方向へ何度移動したか対象となる単語から退出する視線がどの方向へ何度移動したか対象となる単語の内部でどの方向へ何度視線が移動したか対象となる単語に関してどの方向へどのくらいの大きさで視線が移動したか対象となる単語のテキスト長対象となる単語の総停留時間対象となる単語に視線が関与した回数
瞳孔の大きさの最小値
瞳孔の大きさの最大値
瞳孔の大きさの平均値
瞳孔の大きさの標準偏差
視線の移動距離の総和
視線の移動距離の平均値

方向４

２２．５度

方向１
方向０
方向７

方向５
方向６

図 2: 視線のサッケード方向
情報を取得し，決定木への入力とする．辞書引きを必要とすると判定した場合には，ただちに辞書引きをおこない，その結果を画面に表示する．

5

辞書引きを自動的におこなう文書ブラウザ

提案した単語理解度測定法および自動辞書引きシス
テムの動作を確認するために，英単語の自動辞書引きが可能な文書ブラウザを実装した．以下にその詳細を示す．

表 1: 各単語における視線の特徴量

4.3

方向２

文書閲覧時の単語理解度判定

5.1 構成試作した文書ブラウザは，ユーザの視線から決定木を生成する決定木構築段階および得られた決定木を利用して自動的に英単語の辞書引きをおこなう自動以上で定めた視線の特徴ベクトルおよびユーザ意図の対応関係から，決定木学習 (C5.0[6]) を用いて辞書引き判定に用いる決定木を生成する．理解度の判定においては，文書閲覧中のユーザの視線から停留点

3

電子文書

注視
表示

マウス

視線測定装置
文書情報

ユーザ

視線情報

単語
領域抽出

注視単語推定視線情報 単語推定結果 特徴量
領域情報

文書情報・領域情報

視線情報記録

注視

文書情報

関係式

辞書引き結果
表示要求

視線情報

単語
領域抽出

注視単語推定視線情報 単語
推定結果
領域情報

文書情報・領域情報

視線情報記録 特徴量

Word-1,}

Word-2,…..

}

Word-N,

辞書引きされた
辞書引きされてない
辞書引きされた

図 6: 決定木の作成

自動辞書引き段階 自動辞書引き段階のフローを図 4に示す．自動辞書引き段階では，文書閲覧作業における視線の停留情報を取得して，文書中の各単語における特徴ベクトルを順次更新する．同時に，更新された特徴ベクトルを決定木で判定し，ユーザが単語を分からないと判定した場合には，画面左側には該当する単語の辞書引き結果を表示する．

ユーザ

視線測定

}

Word-2, {特徴ベクトル
特徴ベクトル
特徴ベクトル

辞書引き履歴>決定木

表示
視線測定装置Word-1, {Word-N, {図 3: 決定木構成段階におけるシステムのフロー

電子文書

<

…..

辞書引き要求辞書引き要求
記録
ユーザ意図
関係式構築

視線測定

各単語に関する特徴ベクトル>

<

ユーザ

辞書
データ 5.2 実装システム
辞書引き・辞書引き結果表示
ユーザ意図
ユーザ意図
推定

実装したシステムは Windows2000 上で動作し，Delphi，Visual C++および Perl を用いて作成した．電子文書の表示には Internet Explorer 6.0 を Active
X として使用した．英単語の品詞解析には WordNetを，辞書データには英辞郎 [2] を用いた．視線測定には FreeGaze を利用している．FreeGaze は 30Hz で視線測定可能であり，測定精度は視野角 0.8 度程度
である．

関係式

図 4: 自動辞書引き段階におけるシステムのフロー

ユーザの閲覧する画面のスクリーンショットを図 5に示す．画面中央部には文書表示ウインドウが表示されている．任意の HTML 文書を表示可能であるが，現在は測定した視線がユーザの注視している単語からずれることを防ぐため，行間をやや広く空けて表示している．辞書引き結果は画面左部に表示されている．ユーザの閲覧作業によって単語が次々と表示され，ユーザの希望する単語の辞書引き結果が消去されることを防ぐため，最新の単語は上部に，過去の単語は下部に，単語別のウインドウでタイリング表示される．

辞書引き段階の 2 段階で動作する．
決定木構築段階 決定木構築段階はユーザの視線から決定木を生成する．動作フローを図 3 に示す．決定
木構築段階では，まず閲覧用の文書から，文書に含まれる各単語の矩形領域座標を決定する単語領域抽出をおこない，次に，各単語について，WordNet[4]を用いて原型および品詞情報を取得しておく．ユー
ザが文書閲覧を開始すると，我々の開発した視線測定装置 FreeGaze[5] を用いて視線から停留点データを生成する．次に停留点データからユーザの注視している単語を決定し，該当する単語の特徴ベクトルを更新する．

視線測定風景を図 7 に示す．実際の利用において
は，視線測定装置 FreeGaze が顔の動きを許容しないことから，実験途中で視線測定精度が低下することを防ぐため，顎載せ台を使用した．

ユーザが辞書引きをおこなうときは，該当する単語をマウスでクリックすれば良い．このとき，ユー
ザ意図としてクリックした単語の情報がファイルに記録される．

6

文書閲覧の終了後，得られた特徴ベクトルおよび
辞書引きデータから，単語理解度判定用の決定木を生成する (図 6)．

提案した単語理解度推定手法の有効性を確認するた
めに，試作した文書ブラウザを利用した単語理解度の推定実験をおこなった．

4

単語理解度推定法の有効性評価

図 5: 試作した文書ブラウザのスクリーンショット
このとき被験者に，文書の内容を理解しながら文書閲覧をおこなうよう指示を与えた．途中，理解できない単語があった場合には，マウスを利用して単語をクリックすると，画面左側に単語の意味が表示されるようになっている．被験者には「文書の意味が理解できるように文書を読んでください」と指示を与え，単語のクリック回数は制限なしとした．
被験者が文書を末尾まで読み終えたとき，被験者は実験者に合図をおこない，実験者は次の文書を提示した．以上の作業を，被験者が題材の文書をすべて読み終えるまでおこなった．
被験者 被験者は著者を含む研究者および研究補助者 5 名である．本実験の参加に際して謝礼の支払いはおこなっていない．

図 7: 視線測定風景

6.1

単語理解度の推定実験

題材 被験者に提示する題材には Daily Yomiuri OnLine[1] よりニュース 5 文書を用いた．文書内の単語
数とトピックは表 2 のとおりである．

実験手順 まず，視線測定装置の個人キャリブレー
ションをおこない，個人パラメータを記録した．次に，十分な視線測定精度が得られていることを確認するため，ユーザが注視する単語と測定された単語が一致することを確認するツールを用い，単語を注視したときに確かに視線が単語領域内に含まれていることの確認をおこなった．

6.2 実験結果
推定実験において各被験者が辞書引きを行った単語数および文書全体の単語数に占める割合 (辞書引き率) を表 3 に示す．本結果を見ると，辞書引き率には
その後，被験者に文書ブラウザを用いて英文を提 個人差が大いことがわかる．
次に，実験によって得られた視線データから文書
示し，あらかじめキャリブレーションによって得らた個人パラメータを読み込み，視線測定を開始した． 中の各単語における特徴ベクトルを生成し，辞書引
5

単語数

トピック

説明

データ

565
199
236
405
300

稲嶺知事再選
しし座流星群日米安保
松井のメジャー挑戦
英語スピーチコンテスト

単語 id
基本形
品詞
特徴量 1
特徴量 2
特徴量 3
特徴量 4
特徴量 5
特徴量 6
特徴量 7
特徴量 8
特徴量 9
特徴量 10
特徴量 11
特徴量 12
特徴量 13
特徴量 14
辞書引き

id69
constellation
noun
0,1,0,0,0,0,0,12
0,0,0,0,0,0,0,2
0,1,0,0,0,0,0,2
0,0,0,0,0,0,0,8
0,87,0,0,0,0,0,7739
13
3286
13
34.71
38.16
35.70
1.07
7826
602
1 (必要)

1705
表 2: 実験に用いた文書のトピックおよび単語数

被験者 1
被験者 2
被験者 3
被験者 4
被験者 5

辞書引き単語数

辞書引き率

27
29
19
121
135

1.6%
1.7%
1.1%
7.1%
7.9%

表 3: 各被験者の辞書引き単語数とその割合
き履歴と合わせて決定木学習をおこなった．導出に用いたデータの一例を表 4，導出の結果得られた決定木の例を図 9 に示す．

表 4: 決定木作成に用いたデータの例

決定木における duration は総停留時間 (特徴量 7)，
directions，vector sizes，はそれぞれ表 1 の特徴量 1，5 に対応し，後続の数字は方向 0〜7(図 2) を示す．方向 7 への視線の移動距離が 476 を超え，総停留時間
が 2143ms を超える場合や，方向 7 への視線の移動距
離が 476 以下で，総停留時間が 1623ms を超え，方向 6 への視線の移動距離が 162 以下で，方向 1 への移動距離が 18 以下の場合などに，その単語は辞書引きが必要であると推定される．なお，移動距離の単位は pixel である．

図 8: 被験者毎の再現率と適合率
次に，導出された決定木を用いて，ユーザ理解度推定を行った．10 fold cross validation による推定引きがされるのか分からないであったりと，コント
結果を図 8 に示す. 再現率は平均 17.5%(最大 36.4%，
ローラビリティの面で問題があるように思われた．
最低 3.4%)，適合率は平均 29.9%(最大 58.1%，最低9.1%) であった．
7.2 学習木の個人適合度
被験者間で決定木がどの程度共通であるかを調べる
ため，ある被験者のデータで学習した決定木を用い，7.1 英単語の自動辞書引き
他の被験者のデータをテストデータとして再現率・実験によって生成された決定木を文書ブラウザに組 適合率を求めた．その結果を図 10 および図 11 に示
み込み、英文の文書閲覧をおこなったところ，分か す．ただし，図では同一被験者間の再現率・適合率
らない単語の前後を見ていると実際に自動辞書引き は 0%としてある．
被験者によっては類似した決定木が構築されたもがおこなわれた．停留時間のみを辞書引きの判定に用いるシステムと使用感を比較したところ，不必要 のもあるが，そうでないものがほとんどであり，再な辞書引きが削減されたように感じられた．しかし， 現率・適合率ともに決定木には大きな個人差が見ら
辞書引きが必要とされる場合に辞書引きがされない れた．
であったり，どのように単語を見ている場合に辞書
また，すべての被験者のデータを用いてひとつの

7

考察

6

vector_sizes_7 > 476::...duration <= 2143: no (46/7):

duration > 2143: yes (26/3)

vector_sizes_7 <= 476::...duration <= 1623: no (2311/10)
duration > 1623::...vector_sizes_6 > 18:

被験者１
被験者２
被験者３
被験者４
テストデータに 被験者５:...vector_sizes_6 > 162: no (7):vector_sizes_6 <= 162:::...vector_sizes_1 <= 18: yes (12):vector_sizes_1 > 18: no (4)用いた被験者

vector_sizes_6 <= 18::...duration > 2515:

100.0
80.0
60.0
40.0 適合率[%]
20.0
0.0
被験者５
被験者４
被験者３
被験者２
被験者１

学習データに用いた被験者:...directions_0 <= 4: yes (10/1):

directions_0 > 4: no (29/7)

図 11: 被験者間の決定木の適合度 (適合率)

duration <= 2515::...vector_sizes_0 > 231: no (109/3)
vector_sizes_0 <= 231:

被験者 1
被験者 2

:...directions_7 <= 0: no (12/2)
directions_7 > 0: yes (4)用いた被験者

11.1%
3.4%

46.2%
35.2%

および表 6 のように変化した．辞書引き単語数が増加すると再現率が上昇していることがわかる．また，
図 12 と図 13 に，被験者 1 と 2 における，辞書引き
単語数と再現率・適合率の推移のグラフを示す．グラフでは，辞書引き単語数が 100 に近づくにしたがって，傾きがゆるくなっているため，決定木の学習に必要な辞書引き数が 100 程度であると予想される．

40.0
30.0
20.0 再現率[%]
10.0
0.被験者５
0
被験者４
被験者３
被験者２
被験者１

自動辞書引きという作業を考えたとき，適合率よりも再現率の方が重要である．なぜなら，必要とされるときに辞書を引かないことよりも，多少間違っていても多めに辞書引きをする方が文書理解支援の観点から，リスクが少ないと考えられるからである．
よって文書数の増加によって再現率が上昇したこと
は，学習結果が良くなったと考えることができる．

学習データに用いた被験者

図 10: 被験者間の決定木の適合度 (再現率)

決定木を作成したときの再現率・適合率はそれぞれ
15.1% (49/324) ，66.2% (49/72) であった．再現率の低さを考えると，辞書引き判定には複数の被験者による視線データから得られた決定木は有効であるとはいえない．

7.3

10 文書

表 5: 被験者 1 および被験者 2 における 5 文書と 10
文書での再現率

図 9: 導出された決定木の例

被験者１
被験者２
被験者３
被験者４
テストデータに 被験者５

5 文書

8

結論と今後の課題

本稿では，視線情報を利用した単語理解度の推定および自動辞書引きへの応用手法を提案した．具体的には電子文書中の単語領域に対する視線情報と，ユーザが辞書引きを必要とするかどうかを関連付ける関係式を決定木学習の手法を用いて作成する．

辞書引き単語数と学習結果の関係

被験者によっては，辞書引き単語数が余りに少ない
ため，決定木の学習が効果的におこなわれなかった可能性がある．そのため，被験者 1 と被験者 2 を対象に，やや難度の高い文書を 5 文書追加し，全体で10 文書とし，決定木の学習をおこなった．被験者 1と被験者 2 の辞書引き単語数は 27，29 からそれぞれ
104，89 に増加し，その結果，再現率と適合率は表 5

被験者実験の結果，個人毎に決定木を作成した場
合，再現率が平均 17.5% (最大 36.4%，最低 3.4%)，
適合率が平均 29.9% (最大 58.1%，最低 9.1%) でユー
ザの辞書引きを必要とする単語を推定できることが分かった．また，すべての被験者のデータを用いてひとつの決定木を作成したときの再現率・適合率は7

被験者 1
被験者 2

5 文書

10 文書

25.0%
9.1%

59.3%
57.4%

再現率

適合率

40

60

]%[
率
合
適
・率
現
再

70.0
60.0
50.0
40.0

表 6: 被験者 1 および被験者 2 における 5 文書と 10
文書での適合率

30.0
20.0
10.0

再現率

0.0

適合率

0

]%[
率
合
適
・率
現
再

70.0
60.0

20

辞書引き単語数

80

100

50.0
40.0

図 13: 被験者 2 における辞書引き単語数と再現率・適合率の推移

30.0
20.0
10.0

参考文献

0.0
0

20

40

60

80

辞書引き単語数

100

120[1] Daily
yomiuri
on-line.
http://www.yomiuri.co.jp/index-e.htm.

図 12: 被験者 1 における辞書引き単語数と再現率・ [2] 英辞郎. http://www.nifty.ne.jp/eijiro/index.htm.
適合率の推移[3] Christopher S. Campbell and Paul P. Maglio. A
robust algorithm for reading detection. In Proceedings of the ACM Conference on Perceptive
それぞれ 15.1% ，66.2%であった．決定木におけるUser Interfaces (PUI ’01), 2001.
個人間の差は大きく，すべての被験者の視線データから得られた決定木の再現率が低いこと，ならびに学習に用いる辞書引き単語数が増加するにつれ学習結果が良くなることから，辞書引き判定には，個人に特化した決定木を利用するのがよく，学習に用いる辞書引き単語数も，ある程度量必要であると考えられる．今回の実験では，100 単語程度の辞書引き
単語数は必要であるとの結果を得た．

[4] Christiane Fellbaum. WordNet An Electronic
Lexical Database. The MIT Press, 1998.
[5] Takehiko Ohno, Naoki Mukawa, and Atsushi
Yoshikawa. Freegaze: A gaze tracking system for everyday gaze interaction. In Proceedings of Eye Tracking Research & Application(ETRA2002), pages 125–132, 2002.

よって，視線による自動辞書引きシステムは，個人個人のユーザにおいて，わからない単語の辞書引きをおこなわれるににつれて，決定木を更新し，再現率を向上させ，最適な自動辞書引きをおこなうシ
ステムに発展させるのがよいだろう．

[6] J. R. Quinlan. C4.5: Programs for Machine
Learning. The Morgan Kaufmann, 1992.
[7] Dario D. Salvucci and John R. Anderson. Automated eye-movement protocol analysis. HumanComputer Interaction, 16:39–86, 2001.

今回は自動辞書引き単語の推定法に関する評価実験をおこなったが，今後はコントローラビリティを考慮の上，自動辞書引きシステム自体の評価実験を[8] 高木 啓伸. 視線の移動パターンに基づくユーザ
行い，システムの使いやすさを検証する予定である．
の迷いの検出-効果的な作業支援を目指して. 情報処理学会論文誌, 41(5):1317–1327, 2000.

謝辞
本研究をご支援いただく NTT コミュニケーション科
学基礎研究所メディア情報研究部の村瀬洋部長，貴重なご意見を頂いたマルチモーダル対話研究グルー
プ，環境理解研究グループの諸氏に感謝します．ま
たお忙しい中，実験にご協力いただいた方々に深謝します．

8