DEIM Forum 2014 E3-3

学術論文閲覧支援インタフェースの試作
前野 明子†

学†

太田

高須

淳宏††

† 岡山大学大学院自然科学研究科 〒 700-8530 岡山県岡山市北区津島中 3-1-1†† 国立情報学研究所 〒 101–8430 東京都千代田区一ツ橋 2-1-2
E-mail: †{maeno, ohta}@de.cs.okayama-u.ac.jp, † †takasu@nii.ac.jp
あらましiPad や Nexus といったタブレット端末，また Kindle や kobo 等で代表される電子書籍端末が普及したことにより，電子媒体で文書を読むことが以前よりも身近になった．電子書籍端末は複数の文書等を携帯する際，紙媒体よりも優位性を発揮するが，熟読する際には依然紙媒体のほうが優位である．そこで本稿では，iPad における電子文書から必要な情報を素早く参照することができる，学術論文の閲覧支援を目的とした学術論文閲覧インタフェースを提案する．提案する学術論文閲覧インタフェースは，学術論文 PDF から抽出した重要語に複数の有用な Web コン
テンツへのリンクを生成し，そのリンク先のページを提示する．メディア間の移動が多い読み方に注目し，実験では本インタフェースと ibooks で，被験者が選択した単語の該当ページに到達するまでの擬似インタラクション数を比較した．その実験において，本インタフェースは他リーダよりも少ない擬似インタラクション数で該当ページに到達することができた．
キーワード

HCI，閲覧支援，学術論文閲覧インタフェース

A trial interface for support of browsing scholarly papers
Akiko MAENO† , Manabu OHTA† , and Atsuhiro TAKASU††† Graduate School of Natural Science and Technology, Okayama University
3-1-1 Tsushima-naka, Kita-ku, Okayama 700-8530 Japan†† National Institute of Informatics
2-1-2 Hitotsubashi, Chiyoda-ku, Tokyo 101-8430 Japan
E-mail: †{maeno, ohta}@de.cs.okayama-u.ac.jp, † †takasu@nii.ac.jp
Key words HCI，browsing support，scholarly paper browsing interface

1. は じ め に

数多く発表された．ICT 総研がまとめた 2013 年度電子書籍コンテンツ市場の需要予測（注 1） によると，タブレット端末普及に

電子書籍元年とも呼ばれた 2010 年，Apple 社の iPad 等で代伴い，電子書籍コンテンツ市場では 2014 年度には 1220 億円，表されるタブレット端末，また Amazon 社の Kindle 等の電子2016 年には 1850 億円の売り上げが見込まれており，今後も電書籍専用端末が発売された．また紀伊国屋書店の「Kinoppy」

子書籍は一般に広く普及していくと考えられる．

や角川書店の「BOOK ☆ WALKER」等，多くの出版社が電電子書籍最大のメリットは，複数文書を一つの端末に入れて子書籍ストアを開設し，電子書籍供給の体制が整えられた．

持ち歩けることである．Amazon 社の「Kindle Paperwhite」

2013 年の電子書籍を象徴するキーワードとして，O2O(Online

は 1000 冊以上の書籍を保存でき，「散歩するときでも，旅行に

to Oﬄine) が挙げられる．講談社は BookLive と協力して紙書行くときでも，好きな本を家に置き忘れる心配はありません」

籍を購入すると同内容の電子書籍が無料でダウンロードできると謳っている．実際の本棚を整理，及び管理するのはコストがといったサービスを開始した．三省堂と BookLive が本の表紙かかるが，画面上の本棚を整理するのは指先一つで行える．タを読み取ると，書店の店員が描いた POP や電子書籍でその本

ブレット端末及び電子書籍端末普及に伴い，読書の形態が変わの有無を検索するアプリケーション「ヨミ Cam」を作成した．

りつつある．

また，株式会社トーハンは電子書籍店頭販売サービス「c-shelf」
を開始するなど，オンラインとオフラインを繋げるサービスが（注 1）：http://www.ictr.co.jp/report/20130626000041.html

電子書籍の主流のファイルフォーマットには EPUB(Electronic

提案されている．

PUBlication) と PDF(Portable Document Format) がある．

松尾ら [3] は文書だけの情報から，語の共起に基づく統計的EPUB は小説等，分量が多いものに多く用いられており，PDF

な指標を用い，キーワードを抽出した．対象とする文書の頻出は文書内に画像が用いられている場合や，多様なレイアウトを

語を取り出し，その頻出語との共起頻度を求め，その共起頻度

作成する場合など多くの用途に用いられる．Adobe Systems

がどの程度偏っているかでその語が重要語であるかどうかの指社の Adobe Acrobat 等で代表される PC 上の PDF リーダで標とした．湯本ら [4] は出現頻度と連接頻度に注目し，専門用は，閲覧だけではなく編集も行うことができる．そのため，著

語を専門分野の用語コーパスから自動抽出する方法を提案した．

者が任意の箇所にリンクを生成することは容易であるが，読者

まず単名詞バイグラムを用いた単名詞のスコアを付け，それをにとってそれで十分とは限らない．タブレットやスマートフォ

拡張し，連続する単名詞のスコアの平均をとることで複合名詞

ン対応の PDF リーダには Good Reader があり，ファイル管理のスコアも定めた．そこから用語候補集合における構造の情報，

やパスワードを付与することでセキュリティを向上させている．

コーパスにおける個別用語候補の統計的性質を組み合わせ，複

また，Apple 社の ibooks では指で任意文字列を選択し，すぐ合名詞が単独で出現する頻度も考慮して，重要語を抽出した．

にその文字列で Wikipedia や Google ページを検索することが

2. 3 紙媒体と電子媒体の閲覧比較できる．

オフィス等のペーパレス化が求められ，様々な観点から紙媒

学術論文のように専門性の高い文書を読む場合，専門用語等

体と電子媒体での閲覧比較が行われている [5] [6] [7] [8] [9]．

の未知語に遭遇する可能性が高い．しかし，その度に辞書を引

柴田ら [5] は娯楽を目的とした読み方，また業務で頻繁に見く，ないしは Web サイトを用いて検索するといった行為は非常られる相互参照の読み方等において紙媒体と電子媒体を比較し，に効率が悪い．また，タブレット端末におけるアプリケーショ

電子書籍端末が紙の書籍に代替できるかを調査した．娯楽を目ンは多くの場合，起動時に画面が占有される．ある未知語に対的とした読み方では，紙媒体での読書速度は Kindle やノート

する該当ページが存在しない場合，他サイトで検索しなければPC には劣るが，ページめくりが頻発しない限りは iPad と紙ならないため，ユーザのインタラクション数が増える．そこで，媒体では認知負荷に大きな違いは見られなかった．答えを探す

その語句に対する関連 Web ページへのリンクを自動で生成すことを目的とした業務での読みでは，紙媒体と目次から各節へ

れば PDF リーダと Web ブラウザとのインタラクション数が減のリンクが張られた PC-Link も同じくらい早かった．彼らはり，スムーズな論文閲覧が可能になると考えた．

PC-Link が最も速く作業できるものと考えた．しかし，最初に本研究では，学術論文 PDF ファイルを用い，論文に出現す

アクセスしたページに答えがない場合，目次に戻る必要があり，る重要語に Web 上の有用な情報源との適切なリンクを生成す

この処理に時間を要した．紙媒体では，被験者の多くが目次のる．PDF は特定の環境に依存せず，どのような環境下でも同位置に指を挟んでいたため，簡単に目次ページに戻ることがで様の状態で文章や画像を閲覧できるため，学術論文だけではなきた．そのため，電子端末が現状のままで紙媒体に置き換わる

く，多くの文書に用いられている．また，フリック等のタッチことはなく，紙媒体と電子媒体の利点を踏まえて住み分けをす操作を用いることで，直感的な操作を実現する．

べきであると述べている．

以下に本稿の構成を示す．2 節で本研究に関連する研究を紹介し，3 節で提案する学術論文閲覧インタフェースについて述べる．4 節で評価実験について述べ，5 節で本研究をまとめ，今後の課題について述べる．

2. 関 連 研 究

2. 4 タブレット端末を用いた PDF 閲覧システム
タブレット端末普及に伴い，それを用いた読みやすい PDF
リーダの研究も活発に行われている．
丸谷ら [10] はデジタル文章表示の手法として，ユーザのなぞり動作に応じて文章表示が読文中に動的に変化するソフトウェ
ア「Yu bi Yomu」を提案している．文章中に登場する単語の2. 1 論文閲覧支援システム

認識や読文スピード，疲労感などを指標とし，ユーザの読文体

鉢木ら [1] [2] は OCR テキストを用いた学術論文閲覧支援シ

験の効率性や快適性を検討した．

ステムを提案した．電子化された論文の閲覧においてオンラ

大島居ら [11] は Bluetooth 通信接続された iPad を複数用い，

イン化のメリットが十分に生かされていないと考えた彼らは，それぞれの iPad に 1 ページ分のページが表示され，閲覧でき

Web 資源を活用して論文の閲覧支援を行うことを提案した．文る PDF リーダを作成した．これにより，従来の PDF リーダ

書画像から低コストで作成することができる OCR テキストをでは同時に 1 ページしか見られず，タブレット端末を横置きの用い，二つの機能を実装した．まず閲覧論文中からの重要語を状態にして縮小 2 ページ表示を行っても字が小さく見づらいと抽出し，それらの語についての解説やツールなどの有用なペーいう問題の解決を試みた．

ジへのリンクを提供した [1]．更に抽出した各専門用語で検索さ武馬ら [12] は会議における資料管理，資料配布，情報共有，れる論文集合とそれらに出現する重要語集合の二部グラフを作

意見交換および資料保護を効果的に支援する機能を実装したシ

成し，HITS アルゴリズムを適用することで，関連論文をランステムを作成した．

ク付けして推薦した [2]．

2. 2 重要語抽出
Web 上に存在する文書から重要語を抽出する方法は既に様々

表1

表3

開発環境

フォントに着目した PDF のコード例

Mac OS X バージョン 10.8.5

OS

1: BT
2: \F13 12 Tf

ソフトウェア Xcode バージョン 5.0.2
言語

3: 288 720 Td

Objctive-C

4: (ABC) Tj
表2
タッチ

タッチ操作

5: ET

1 本の指で軽く叩く操作

フリック 指で軽くはらう操作

3. 4 重要語の抽出
3. 4. 1 抽出する特徴語

3. 学術論文閲覧インタフェース

本研究では，英文の学術論文のテキストを形態素解析する．
専門用語等の重要語はその多くが名詞かつ複合名詞であるため，

3. 1 概要1-gram だけでなく，2-gram の名詞もしくは未知語を抽出す

提案インタフェースでは，学術論文 PDF から抽出したテキる．英語において長い熟語の場合大文字で省略される場合が多ストを利用して，解説ページ等の論文を閲覧する際に有用となく，省略された大文字における語にはスペースがないので，一るページを提示する．また，タッチ操作を用いることで，直感語として抽出される．例えば，statistical machine translation

的な操作を行えるようにする．本インタフェースは，表 1 の環

は SMT として省略され，SMT systems として扱われる．よっ境で開発した．

て，重要語として抽出する複合名詞は 2-gram を対象とした．

3. 2 タッチ操作

形態素解析には Objective-C の NSLinguisticTagger class を用

本稿で用いるタッチ操作を表 2 にまとめる．フリックをスワいた．NSLinguisticTagger class では各単語ごとに品詞を決定イプと呼ぶなど指先で行う動作には様々な呼称が存在するが，する．そのため，複合名詞は以下のアルゴリズムを用いて抽出

本稿では表 2 の呼称を用いる．

する．

3. 3 学術論文 PDF からのテキスト抽出（ 1 ） 形態素解析したテキストをテキストごとに 2-gram ず

論文 PDF からテキストを抽出する際，PDF の内部構造をつに分割する知る必要がある．よって，この節では PDF の内部構造，特に（ 2 ） 2-gram の中で名詞もしくは未知語が含まれるものをフォントについて述べる．PDF の内部構造は，Acrobat で容抽出する

易に確認することができる．

（ 3 ） 2-gram の中で，前置詞，冠詞，接続詞が含まれるもPDF ファイルは全体的に見ると先頭部分，本体部分，末尾のを除外する

部分に分かれる．先頭部分には PDF バージョン，末尾にはファ

上記により得られた形態素 2-gram の最後の形態素が名詞，もイルの本体部分に並ぶオブジェクトをどれでも直接呼び出せ

しくは未知語である場合に複合名詞とする．

る，相互参照のコマンドが書かれている．本体部分には複数の

3. 4. 2 重要語の選択

オブジェクトが定義されている．本研究で必要となるテキスト

本稿では出現頻度にのみ注目し，1-gram の名詞及び未知語のオブジェクトを抽出する際に用いられる，フォントに着目しと 3.4.1 節の方法で得られた形態素 2-gram を重要語として選た PDF コードが表 3 になる．

択した．

表 3 の 1 行目はテキストの始まりを示している．2 行目のTf はフォントを指定するオペレータを示す．ここでオペレー
タとは処理方法を表す記号である．ここでは，ページ内の情3. 5 解説ページ検索
Wikipedia，Weblio，Google を用いて重要語について解説しているページを検索する．

報が存在する \Resources で定義された F13 という名のフォン

本研究では，重要語の有用なリンクの先の一つとして，オン

トを用い，12pt の大きさで表示することを示す．3 行目では，

ライン百科事典である Wikipedia（注 2） を用いる．Wikipedia にTd がフォントの開始位置のオペレータを示す．つまり，左かはオンライン百科事典として，多くの重要語が解説されている

ら 4cm(4×72=288)，下から 10cm(10×72=720) が開始位置にためである．

なることを示す．4 行目では，Tj がテキストのオペレータを示

また，オンライン辞書である Weblio（注 3） もリンク先とする．

す．つまり，テキスト文字列「ABC」を表示する．5 行目はテWeblio は和英及び英和辞書において，Wikipedia に掲載されキストの終わりを示している．

ていない複合語等の重要語も解説されている．

本研究では，まず PDF のコンテンツデータをスキャンし，

同 様 に ，検 索 エ ン ジ ン サ イ ト の Google（注 4） も 用 い る ．

指定したオペレータ，テキストデータを示す Tj をトリガーとWikipedia 及び Weblio に解説ページがない場合でも，予めして登録しておいたコールバック関数を呼び出し，オブジェク

クエリを Google の検索エンジンに入力しておくことでユーザ

ト，つまりテキストデータを抽出する．表 3 では，「ABC」をテのインタラクション数を減少させることができるためである．

キストとして抽出する．
（注 2）：http://en.wikipedia.org/wiki/（注 3）：http://ejje.weblio.jp（注 4）：https://www.google.co.jp

Wikipedia は，文化，歴史，社会，テクノロジといった多岐

研究科の大学院一年生 3 名に NTCIR-9 PatentMT の論文の一の分野に渡り，解説ページが作成されている．本研究の実験でつである Jeﬀ ら [13] の論文を読ませ，論文を理解するために，用いた学術論文では情報工学，通信工学等の分野を扱うが，そ調べなければ支障を来す語を選択させた．被験者が選択した語

ういった分野においても数多くの語が収録されている．そこで，を元に本インタフェースと比較対象として iPad 用の電子書籍（注 5）

提案インタフェースでは，MediaWiki APIを用いて重要語

閲覧用アプリケーションの一つである ibooks を用いて擬似イの Wikipedia 記事を取得する．記事から該当ページの URL を

ンタラクション数を数え，比較した．擬似インタラクション数

抽出し，リンクを生成する．

とは，本実験で定める方法で解説ページに辿り着くまでのユー

重要語の記事が Wikipedia 内に存在しない場合がある．特にザの操作回数とする．

学術論文で用いられる複合語は，存在しない場合が多い．そのibooks では，文章をタッチするとタッチされた部分の最もような場合に備え，Weblio 及び Google に重要語をクエリとし近い単語が青く網かけされる．その後選択範囲を変更するこて渡し，検索結果の URL を取得する．

とができ，テキストのコピーや削除ができる．選択及び入力さWeblio は 76 種類の英和及び和英辞典であり，463 万語の英れた文書内に存在する文字列や日本語の Wikipedia ページや語と 507 万語の日本語を一度に検索できる．通常の辞書では掲

Google での検索，辞書を用いて意味調べることも可能である

載されていないような複合語の意味も掲載されており，有用な(図 2)．

リンク先と考えた．

実験では，提案インタフェースを用いて専門用語等の意味を

3. 6 学術論文閲覧支援インタフェースの実装調べる場合，以下の順番で行うものとした．以降では，日本語の実装したインタフェースの実行画面を図 1 に示す．図 1 の 1

Wikipedia ページを Wikipedia(Ja)，英語の Wikipedia ページ

列目上から 2 番目の実行画面において，左側で 1 ページ分のを Wikipedia(En) とする．

学術論文が画像データとして表示されており，右側には何らか（ 1 ） Weblioのリンク先をもつそのページ内の重要語が表示されている．以（ 2 ） ページが存在する場合，Wikipedia(En)降，学術論文画像データが表示されているページを論文部，重（ 3 ） Google

要語が表示されているページを重要語部と呼ぶ．論文部では，一方，ibooks を用いて意味を調べる場合，以下の順番で行左右にフリック動作を行うとページがスライドする．重要語部

うものとした．

には，抽出された 20 の重要語にリンクが付与され，網かけさ（ 1 ） ibooks 内の辞書 (Oxford Dictionary of English)

れた状態のラベルが並べられている．重要語部の見出し語の（ 2 ） Wikipedia(Ja)Wikipedia 記事が存在する場合には緑色，存在しない場合は黄（ 3 ） Weblio

色で網かけされている．ラベルに対して上にフリックを行うと，（ 4 ） Wikipedia(En)Wikipedia の該当ページに移動する．下にフリックすると，重（ 5 ） Google

要語が入力された状態の Google の検索結果ページに移動する．

このように調べる順番を定めたのは，それぞれのインタフェー

右にフリックすると，重要語が入力された状態の Weblio の該スの自然な利用法を想定した為である．日本語の Wikipedia

当ページに移動する．

ページで先に検索するのは，ibooks の初期設定でそうなってい

4. 評 価 実 験るためである．ibooks 内の辞書，Wikipedia(Ja) 検索を用いた
後，Apple 社の開発した Web ブラウザである Safari を用いて

4. 1 実 験 概 要

検索した．ibooks では直接 Google 検索することもできるが，小説を読むときのような娯楽を目的とした読み方は，後戻り

意味を調べるにあたり，Weblio や Wikipedia の結果が検索結の少ない連続的な読み方である．これに比べ，学術論文等の専果の上位にくることが多い．そのため，Safari で予め Weblio

門性の高い文書においては，専門用語の意味を検索したり，他と Wikipedia(En) を表示させておき，Google 検索よりも先にページに戻って内容を確認する等，閲覧の際には異なるページ，

それらのサイトを閲覧する．

また複数文書やメディア間の移動が多い．日本人が英語論文を調べる語の意味にたどりつくまでの擬似インタラクション数

閲覧する際には，単語の意味を調べることが頻繁に生じるたを I とすると，I の範囲は 1 < I < 5 となる．なお，Google でめ，日本語論文を読む場合よりもメディア間の移動が多く生じ検索した場合は通常なんらかの検索結果が得られるので，語のる．タブレット端末を用いて意味を調べる場合，インターネッ

意味が得られるものとする．また，語の意味が得られれば言語トに接続する環境があれば検索サイトで検索を行う場合が多い．

は問わないものとする．

よって，このようなインタラクション数を減らすことができれ

4. 3 実 験 結 果

ば，論文理解の時間短縮になる．そこで，インタラクション数

被験者の半数，つまり 3 名以上が選択した語について提案イに注目して実験を行った．

ンタフェースと ibooks を用いて，調べながら論文を読むと仮4. 2 実 験 方 法

定し，その際の擬似インタラクション数を数えた．なお，語の岡山大学工学部情報工学科の四年生 3 名と同大学院自然科学

意味はそれぞれのインタフェースにおいて先に説明したリソー
スを 4.2 節で述べた順番で参照するものとする．この比較に用（注 5）：http://www.mediawiki.org/wiki/API/ja

いられた選択語と各インタフェースの擬似インタラクション数

図 1 提案インタフェースの実行画面

図 2 ibooks の実行画面

を表 4 に示す．

たため，擬似インタラクション数が ibooks に比べて少なかっ「newswire」のような一般的な語は Oxford Dictionary ofた．
「ADSO」や「CLIR」は提案インタフェースでは出現頻度

English，Weblio いずれでも掲載されていたため，擬似インタが少ないためリンクが生成できなかったが，仮にリンクが生成

ラクション数は同じであった．一方，「NTCIR」と言う語は通された場合は Weblio や Wikipedia(En) において解説ページ存

常の辞書には掲載されていないが，Weblio には掲載されてい在するので擬似インタラクション数は ibooks よりも少なくな表4

題番号 25330384)，科学研究費補助金若手研究 (B)(課題番号

擬似インタラクション数の比較選択された語本インタフェース ibooks

newswire1

1

lexicon1

1

corpus1

1

DARPA GALE

-

5

NTCIR

1

3

BLEU

2(Wikipedia(En))

4

ADSO

-

4

CLIR

-

3

SMT system-

5string-to-dependency

-

5

る．
「SMT system」は，ibooks において最大擬似インタラク
ション数となったが，「statistical machine translation」であれ
ば，Wikipedia(En) に該当ページが存在した．また，Weblio
で「SMT」を検索した場合，「simultaneous multithread」や「service module technician」等の他の意味しか掲載されていなかった．そのため，このような頭字語については，あいまい性を解消する手段も必要である．

5. ま と め
本稿では，PDF のテキストを用いて学術論文閲覧支援インタ
フェースを試作した．学術論文 PDF からテキストデータを抽出
し，出現頻度に基づいて重要語を選択し，Wikipedia，Weblio，

Google へのリンクを生成した．また，メディアの移動が多い
読み方に注目し，本インタフェースと ibooks で，被験者が選択した単語の解説ページに到達するまでの擬似インタラクショ
ン数を実験により比較した．
今後の課題としては，以下の 3 つが挙げられる．
（ 1 ） 重要語の選択方法（ 2 ） インタラクション数の数え方の検討（ 3 ） インタフェースの性能の向上
本稿では，提案インタフェースで示した重要語は出現頻度に基づいて選んだ．しかし，リンク生成において必ずしも頻出
語が重要語であるとは限らない．そのため，重要語の選択には tfidf などを用いることを検討する．実験では，提案インタ
フェースから解説ページ，また ibooks から解説ページと言う一方向のインタラクションしか数えていない．しかし，実際には解説ページからインタフェースへ戻る際にもユーザとのイン
タラクションが生じる．今後はインタラクション数の数え方も検討する．また，インタフェースの設計等も更に検討する必要がある．現在のインタフェースは論文を表示する部分と重要語を表示する部分に分かれており，ユーザは意味を知りたい重要
語を重要語部から探す必要がある．その手間を解消するためにも，インライン表示にするなど，インタフェースの改良も検討
する．

謝

辞

本研究の一部は，科学研究費補助金基盤研究 (B)(課題番号 23300040, 24300097)，科学研究費補助金基盤研究 (C)(課23700119)，および国立情報学研究所公募型共同研究の援助による．ここに記して深謝する．

文

献[1] 鉢木稔浩，太田学，高須淳宏，”Web 資源を利用した学術論文閲
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No. 14，pp. 16，2009.
[2] 鉢木稔浩，太田学，高須淳宏，” 学術論文閲覧支援システムのための関連論文推”，第 3 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM 2011)，F9-4．
[3] 松尾豊，石塚満，” 語の共起の統計情報に基づく文書からのキーワード抽出アルゴリズム”，人工知能学会論文誌，vol. 17，No.
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[10] 丸谷和史，植月美希，安藤英由樹，渡邊 淳司，” なぞり動作で文章を動的に表示するソフトウェア「Yu bi Yomu」” 情，報処
理学会 擬似インタラクション 2012，1EXB-31，2012．
[11] 大島居将，井上太介，大谷真，” マルチタブレット PDF ビュー
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[12] 武馬賢志郎，白松俊，大囿忠親，新谷虎松，” ペーパレス会議のための PDF 資料閲覧支援システムの実現”，第 10 回情報科学
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[13] Jeﬀ Ma，Spyros Matshoukas，”BBN s Systems for the
Chinese-English Sub-task of the NTCIR-9 PatentMT Evaluation”，NTCIR-9 Workshop Meeting，2011.
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O’Hara，Abigail Sellen，”A diary study of work-related
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In Proc. CHI ’98， pp. 241-248，1998．