DEIM Forum 2019 B7-1

学術論文閲覧支援インタフェースにおける備忘録の自動生成の一手法
岩本

拓実†

学††

太田

高須

淳宏†††

† 岡山大学工学部情報系学科 〒 700–8530 岡山県岡山市北区津島中 3-1-1†† 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: †pysj11bh@s.okayama-u.ac.jp, ††ohta@cs.okayama-u.ac.jp, †††takasu@nii.ac.jp
あらまし

非専門家が学術論文のような専門性の高い文書を読む場合，未知の語に遭遇する可能性が高く，内容を理解するのに時間がかかる．そのため論文中の専門用語等の重要語を予め自動抽出し，ユーザに提示する学術論文閲覧
支援インタフェースが開発されている．本研究では，ユーザが閲覧した重要語を用いて重要度の高い文を抽出し，それらの情報を含む備忘録を自動で生成する一手法を提案する．この備忘録により論文を再び閲覧する際の効率化を図る．その有用性を評価するため実験したところ，備忘録に含まれる情報の内，重要文は有用であったが，検索語の履
歴は改善の必要性があるという結果になった．
キーワード

学術論文，閲覧支援，OCR，備忘録，重要語，重要文，検索語

1 はじめに重要語部

近年タブレット端末や電子書籍閲覧端末の普及により，従来紙媒体で読んでいた文書をこれらを用いて読む機会が増加した．
この読書形態の変化に伴い，電子文書の閲覧支援に関する研究

テキスト選択部が行われている．
前野ら [1–3] は英語の学術論文を対象に，タブレット端末による学術論文閲覧支援のためのインタフェースを提案した．具
体的には，予め論文中の重要語を自動抽出してユーザに提示す

カメラアイコンる機能や，任意の単語列に対して重要度等の解析結果や Web

解析アイコンの関連情報をユーザに提示する機能を提案した．
谷尻ら [4, 5] は前野らのインタフェースを参考に，タブレッ

検索アイコン

ト端末のカメラ機能を用いて紙媒体の論文のテキストをリア

選択アイコン

情報提示部

ルタイムに検出し，単語の重要度等の解析結果等を表示するリアルタイムマルチインタフェースを提案した。図 1 は，そのブラウザの画面であり，NTCIR-9 の PatentMT で発表された

Jeﬀ らの論文 [6] が表示されている．起動時，ブラウザにはカメラの画面と複数のアイコンのみが表示されており，論文の任意のページを画面に映してカメラアイコンを押すと，撮影した静止画が表示される．その後解析アイコンを押すと検出されている画面上の赤い矩形内のテキストが読み込まれ，重要度の算図 1 リアルタイムマルチインタフェースの画面

出や重要語の表示が行われる．重要語部やテキスト選択部に表示される語をタップすると，情報提示部にその語の重要度や出現頻度といった解析結果（赤）と Wikipedia （橙），Weblio
1

がある．

2

学術論文のように専門性の高い文書には，未知の専門用語等（緑），Google （青）での検索結果が表示される．論文中の赤が多く含まれる．これらの語句を調べる際に，一々辞書を引い

い矩形をタップすると矩形内の単語がテキスト選択部に表示さたり Web サイトで検索したりするのは効率が悪いため，前野れる．その他，情報提示部の表示と非表示を切り替える検索ア

らや谷尻らのインタフェースは有用である．しかしこれらのイイコンや，赤い矩形の表示と非表示を切り替える選択アイコン

ンタフェースは履歴機能を持っていないため，論文を再度閲覧3する際，論文の内容や専門用語の意味を忘れている場合は，論1：https://en.wikipedia.org/wiki/Main Page

文の重要な箇所を再び探して読み，専門用語を調べ直す必要が

2：https://ejje.weblio.jp/

ある．もしこのような手間を削減することができれば，論文の3：https://www.google.co.jp/

内容を短時間で効率よく思い出すことができる．
そこで本研究では，履歴データをまとめた備忘録を自動生成し，次回以降の閲覧時の効率化を図る手法を提案する．
以下に本稿の構成を示す．2 節で関連研究を紹介し，3 節で始め，重要語に関する解析結果や Web での検索結果が表示される．本研究ではこれらの情報を保存するとともに，備忘録を自動生成し，ユーザに提示する．この備忘録には以下の情報を含める．

提案する備忘録について述べる．4 節で評価実験について述べ（ 1 ） 撮影した論文画像

る．5 節でまとめと今後の課題について述べる．

（ 2 ） 重要文（ 3 ） 閲覧時にタップして調べた語句

2 関連研究（ 4 ） 語句をタップした際に表示された解析結果や Web での検索結果

2. 1 論文閲覧支援システム（ 5 ） タップした語句の論文画像中での出現箇所

鉢木ら [7, 8] は，電子図書館における文書の閲覧においてオ
ンラインであるメリットが十分に生かされていないと考えた．
そこで学術論文から抽出した専門用語に対して，解説などの有用なページへのリンクを提供する学術論文閲覧支援システムを提案した [7]．また抽出した専門用語で検索される論文集合と，それらに出現する専門用語集合の間にリンク関係を定義し，二部グラフを生成した．これに HITS アルゴリズム [9] を適用す

iOS で開発するアプリには，保護された領域であるサンドボックスがそれぞれ存在する．本研究では，UserDefaults クラ
ス 4 を介してサンドボックスにアクセスし，備忘録に含める上記の情報を読み書きする．ただしサンドボックスは画像などの大容量のデータを保存できないため，論文画像は Documents
ディレクトリ 5 内に保存する．提案する備忘録の開発環境を
表 1 にまとめる．

ることで，関連論文をランク付けして推薦した [8]．

3. 2 重要文の抽出
2. 2 重要語抽出ならびに重要文抽出

重要文を抽出するにあたり，まず図 1 に示したような論文

小倉ら [10] は，爆発的に増加したテキストデータを扱うには，自動でカテゴリに分類できるような文書分類手法が必要であると考え，潜在的意味を考慮した文書の分類手法を提案した．具
体的には，PageRank [11] を用いて重要語を抽出し, それに基づいて重要文を抽出し，重要文によって再構成された文書集合
を k-means 法でクラスタリングした．評価実験で TF-IDF [12]と PageRank のそれぞれで重要文を抽出して文書を分類した結果，PageRank を用いた方が分類精度が高かった．

Zechner [13] は，「関連性」という概念に基づきテキストの要約を生成するシステムを提案した．TF-IDF により単語の重み付けを行い，文中に出現する単語の重みの総和を文の重要度とする重要文抽出手法を評価した．再現率，精度を計算した結果，人間による要約と変わらなかった．これは，テキストの先頭のいくつかの文を抜粋し要約とする leadと呼ばれる手法よりもはるかに良い結果だと報告されている．

2. 3 履歴の抽出と可視化

画像中に多数存在する赤い矩形のテキストをシリアライズし，各文を抽出する必要がある．この矩形は，論文画像の左下を(0，0)，右上を (1，1) とする座標系の上にある．各矩形の左上の x 座標を画像中央の x 座標である 0.5 と比較し画像の左半分，右半分のどちらに含まれるか判断する．画像の左半分にある赤い矩形の内 y 座標の値が大きいものからテキストを抽出し，次に画像の右半分にある赤い矩形の内 y 座標の値が大きい
ものからテキストを抽出する．これにより二段組の論文のテキストをシリアライズし，“．” で区切ることで各文を抽出する．
これらの処理は，ユーザがちょうど論文 1 ページを傾きなく画面に収めるように撮影することを想定している．
次に抽出した文の重要度を算出する．Zechner [13] と同様に

TF-IDF [12] により単語の重み付けを行い，文中に出現する単語の重みの総和を文の重要度とする手法を用いる．単語 ti のその TF-IDF 値の算出式を以下に示す．

tf idfi = tfi ∗ log(

丹羽ら [14] は，スポーツやものづくりの多視点映像におい

num
)
dfi

(1)

て，自由な視点から映した興味深い映像を探すことに時間を費

ここで，tfi はユーザが撮影した論文画像中の検出されたテやしているという観点に着目した．そこで多視点映像視聴の際，キストにおける単語 ti の出現頻度，num は CiNii 6 における論

視聴者の視聴履歴を視聴頻度データとして解釈し，それを可視

文の総収録件数 16,831,499 件（2014 年 6 月 17 日時点），dfi

化した View-gram を提示する多視点映像視聴支援手法を提案

は CiNii において ti を検索した時の検索結果数（論文数）を表した．実験では，釘付け視聴方式 [15] によって視聴者の興味に
表1

沿った View-gram を生成することでより良い支援ができることを示し，その上で実際に被験者に View-gram を提示することで視点選択を支援できることを示した．

3 提案する備忘録
3. 1 概要

谷尻らのリアルタイムマルチインタフェースでは，重要語を

開発環境

iMac

macOS Mojave 10.14

ソフトウェア

Xcode 10.1

言語

Swift

タブレット端末

iPad Pro 10.5 iOS 12.1.1

4：https://developer.apple.com/documentation/foundation/userdefaults
5：https://qiita.com/nnsnodnb/items/13642c4a8d55641f893e
6：http://ci.nii.ac.jp/

す．また備忘録では、図 2 のように重要文の出現箇所を黄色く網かけするため，重要文の出現箇所を特定する必要がある．谷尻らは論文画像中の重要語の出現箇所を特定した [4, 5]．本研
究では同様の手法により，各重要文の先頭と末尾の単語の出現箇所を特定し，先頭の単語，末尾の単語，それらの間に出現する単語を網かけする．抽出した文の内，重要度の高いもの上位

1/4 を重要文とし網かけする．

4 評価実験
4. 1 実 験 概 要
評価実験では，生成した備忘録の有用性を評価するために，
岡山大学工学部情報系学科の 4 年生 3 名と同大学大学院自然科
学研究科の博士前期課程の 1 年生 3 名と 2 年生 3 名の計 9 名に，NTCIR-13 で発表された Sakai らの論文 [16]，Yamamoto

3. 3 備忘録の画面

らの論文 [17]，Liu らの論文 [18] の３つの論文を読ませ，その本研究では，備忘録の選択画面へ遷移するボタンを図 1 の選

約一週間後に課題に取り組ませた．この課題は，論文の概要や択アイコンの下に追加した．これにより画面遷移すると，過去

手法，論文内の語句の意味を問い回答させるものである．被験に保存した備忘録の一覧が表示され，この一覧から閲覧したい

者は各インタフェースを用いて論文の内容などを思い出しなが備忘録を選択すると，図 2 のような備忘録の画面が表示される．

ら回答し，思い出す上で備忘録がどれだけ有用かを評価する．

図 2 では，図 1 の論文の備忘録が表示されている．備忘録の画

以下で各課題の具体的な内容を示す．

面は，主に背景画像と検索語履歴部の二つから構成されている．
背景には，以前閲覧した論文画像が表示されており，重要文の● [16] の論文に関する課題

出現箇所が黄色く網かけされている．検索語履歴部には，その(1) 著者らは，病気や症状に関するテキストのマルチラベ

論文を閲覧した際の重要語部やテキスト選択部でタップした語

ルの分類で複数のアプローチを用いていたが，どのようなアプ句が表示されており，重要度が高いほど大きなフォントサイズ

ローチか，その名称をすべて答えよ．

で表示される．この中から任意の語句を選択すると図 1 の情報提示部と同じ情報が表示され，論文画像中での出現箇所が青く(2) この論文の 2.1 節について，このアプローチはツイー
トをどのような点で評価しているか答えよ．

網かけされる．画面右の緑のボタンをタップすると検索語履歴(3)binomial の意味を答えよ．

部を隠し，背景画像のみを表示する．なお本稿の仕様では，備(4)

ipadic とは何か答えよ．

忘録は図 1 のリアルタイムマルチインタフェースとは独立しており，備忘録の画面を表示している際は，リアルタイムマルチ
インタフェースの検索などの機能は使用できない．

● [17] の論文に関する課題(1) このタスクの背景としてある問題が挙げられている．
どのようなことが困難だと述べられているか答えよ．

(2) 著者は，日常生活におけるユーザの行動や状況を理解する上で最も重要なことは何だと述べているか答えよ．またその上で，何に焦点をあてているか答えよ．

(3)

HOG feature values とは何か答えよ．

(4)

semantics の意味を答えよ．

● [18] の論文に関する課題(1) 著者らは，新しいコメントを考慮して応答を生成する
際，どんな方法を採用してシステムを開発したか答えよ．また検索語履歴部
調べた語句

その上でどんな問題に直面したか答えよ．

(2) 著者らは，(1) の問題を解決するためにどのような方法を提案したかそれぞれ簡単に答えよ．

(3) 生成した全ての応答に対して再度ランク付けするために用いた， DSSM

(4)の特徴を 2 点答えよ．

milestone の意味を答えよ．

各論文において (1)，(2) が論文の概要や手法，(3)，(4) が一
般的な英単語や専門用語などの語句の意味を問う課題である．
実験では，備忘録の比較対象として，谷尻らのリアルタイム
マルチインタフェース，iPad の電子書籍閲覧用アプリケーショ
図 2 備忘録の画面の例

ンの一つである iBooks を用いる．なお，備忘録とリアルタイ
ムマルチインタフェースでは印刷した紙媒体の論文，iBooks では論文 PDF を被験者に与える．被験者には各インタフェース

調べる

検索

図 3 iBooks におけるテキスト選択の例の使い方及び以下に示す課題の取り組み方について 1 回目の論

表 2 課題論文と使用するインタフェースの組み合わせ

[16]

[17]

[18]

被験者 A,B,C

備忘録

谷尻ら

iBooks

被験者 D,E,F

iBooks

備忘録

谷尻ら

被験者 G,H,I

谷尻ら

iBooks

備忘録

文閲覧時に説明する．被験者は表 2 に示す課題論文とインタ
フェースの組み合わせで，各論文の冒頭１ページを閲覧する．
表 2 では，[16]，[17]，[18] は閲覧する論文， 備忘録ら谷尻

iBooks は使用する論文閲覧インタフェースを表す．被験者は，各論文の冒頭ページをいずれかのインタフェースを用いて一度閲覧する．約一週間後，同じインタフェースで同じペー

Wikipedia で検索 といったボタンが表示される．青く網かジを再び閲覧し内容を思い出すとともに課題に取り組む．このけされた部分は，範囲を広げることで複数の語を対象にするこ

時提案インタフェースでは，図 1 の谷尻らのリアルタイムマルとができる．この機能の他に，PDF 上にメモなどを直接書き

チインタフェースではなく図 2 の備忘録を閲覧する．おおよそ込む機能も存在する．

被験者は，論文の概要や手法を問う課題は論文中の記載箇所，

4. 2 実験結果と考察

語句の意味を問う課題は情報提示部や Web ページにおける解説を見つけ，回答用紙に記入する．専門用語などを調べる際，
各インタフェースの機能だけでは意味を得られない場合がある．
その際は Safari 7 などの Web ブラウザを自由に用いて良いことにする．各課題において回答時間は最長 10 分間とし，課題を提示すると同時に計測を開始，回答を書き終わった時点で計測を終了する．各課題を回答した後， 検索語履歴部から回答を得た

重要文から回答が見つからず，論文を最初から読んで見つけた といった回答にたどりつくまでの過程について著者が被験者に聞き記録する．さらに課題を全て終えた後，インタ
フェースを用いる上で被験者が感じたこと等を被験者に自由に記述させる．
実験で用いる iBooks の機能について説明する．iBooks では，任意の単語を長押しすると図 3 の左上のようにその語が青く網
かけされ，いくつかの操作が表示される． 調べる を押した場
合，図 3 の右のように辞書を用いた検索結果や関連のある Web
サイトが表示される． 検索を押した場合，図 3 の左下のよ

うに，青く網かけされたテキストの記載箇所や Web を検索 ，
7：https://www.apple.com/jp/safari/4. 1 節で説明した実験を行った結果，各課題の被験者の回答
時間は図 4，図 5，図 6 のようになった．ただし極端に間違えた回答をしたり課題の意図を勘違いしたりしたデータについては，図 5 の課題 (4)，図 6 の課題 (1)，課題 (2) のように棒グラ
フの上に×を付け，平均値の算出に用いない．
図 4 を見ると，課題 (1) ではインタフェース間での平均回答時間の差はあまり大きくなかったが，課題 (2) では iBooks，
課題 (3) では備忘録，課題 (4) では谷尻らのリアルタイムマル
チインタフェースの平均回答時間が長かった．リアルタイムマ
ルチインタフェースを用いた被験者 G，H，I の平均回答時間に注目すると，課題 (4) 以外では全被験者の平均を下回った．
図 5 を見ると，リアルタイムマルチインタフェースを用いた被験者 C や iBooks を用いた被験者 H など，回答時間が長い被験者が何人かいた．備忘録でも，被験者 E は課題 (2) で最も回答
時間が長かったが，課題 (1)，課題 (3)，課題 (4) では全被験者の平均回答時間よりも短かった．[18] の論文は [16] や [17] の論文よりも難しい語句が多く含まれ理解するのが難しかったため，図 6 に示すように被験者の回答時間が課題 (1)，課題 (2)で長くなった．

図4[16] の各課題の回答時間

図5[17] の各課題の回答時間

図6

図7

[18] の各課題の回答時間

語句の課題におけるインタフェース毎の平均回答時間

図 7 の ( a ) は，一般的な英単語の意味を問う課題である

表 3 重要文は内容を思い出すのに役に立ったか？
役に立った 役に立たなかった

図 4 の課題 (3)，図 5 の課題 (4)，図 6 の課題 (4) における各

8

インタフェースの平均回答時間，図 7 の ( b ) は，専門用語の意味を問う課題である図 4 の課題 (4)，図 5 の課題 (3)，図 6

どちらでもない01

表 4 検索語履歴部は役に立ったか？

の課題 (3) における各インタフェースの平均回答時間である．

役に立った 役に立たなかった

図 7 に示すように，一般的な英単語の意味を調べる課題で最も5

どちらでもない1

3

回答に時間がかかったのは備忘録であり，専門用語の意味を調べる課題で最も回答に時間がかかったのは iBooks であった．

表5

論文を再度読む際，どのインタフェースが使いやすかったか？

論文の内容に関する課題で被験者の回答状況に差が生じたの

備忘録

谷尻ら

iBooksは，図 5 の課題 (2) である．被験者 F は備忘録の重要文，被験

6

0

3

者 H は 1 回目の閲覧時に iBooks 内に記入したメモを元に回答を探したため，被験者全体の平均よりも回答が早かった．他の要があった．iBooks やリアルタイムマルチインタフェースで被験者には，被験者 B，C，E，I のように回答時間がかかる者

は，それぞれ辞書やテキスト選択部で任意の単語をいつでも調や被験者 A，D，G のように回答時間がかからなかった者がいべることができるため回答時間は短かった．そのため図 7 のた．彼らは全員，論文を前から順に読んで探していたため，彼( a ) のように，備忘録で一般的な英単語を調べる場合，iBooks

らの回答時間の差はインタフェースによるものではなく被験者や谷尻らのリアルタイムマルチインタフェースよりも時間がか間の能力の差によるものである．備忘録の重要文や iBooks のかるという結果になった．

メモがこのように有効だった例は，図 4 の課題 (1) や図 6 の課

図 4 の (4) や図 5 の (3)，図 6 の (3) は専門用語の意味を問題 (2) にもある．図 4 の課題 (1) では，重要文を元に被験者 A，

う課題である．これらの課題に対して被験者は，どのインタ

B が被験者全体の平均よりも早い時間で回答した．他の被験者

フェースを使っても回答を得られなかったため，Safari などのには，被験者 C，D，F，I のように回答時間がかかる者や被験Web ブラウザで説明が記載されたサイトを検索した．被験者ご者 E，G，H のように回答時間がかからなかった者がいた．ことに閲覧するサイトが異なったため，被験者間の回答時間の差の回答時間の差についても，図 5 の課題 (2) と同じ理由から被が生じた．また備忘録でも専門用語を履歴として残すことはで験者間の能力の差である．図 6 の課題 (2) では，iBooks で閲覧

きるが，情報提示部に表示した情報だけでは不十分なこともあした被験者 B も図 5 の課題 (2) の被験者 H と同じくメモを元るため，最終的に Safari で調べる被験者が多かった．

に回答したため最も早く回答にたどりついた．これらの結果よ

一般的な英単語と専門用語を調べるにあたって備忘録では少り，備忘録の重要文や iBooks のメモは回答時間を短縮する場

し不便さを感じる点があった．そのため表 4 のアンケートの結合があるということが分かった．

果では，備忘録の検索語履歴部が 役に立った を選んだ被験表 3 に示すアンケート結果では，重要文について 8 人が 役

者は 9 人中 5 人となり， 役に立たなかった が 1 人， どちらと答えており，論文を再度閲覧する際に重要文は有でもない が 3 人となった．自由記述のアンケートでは，「備忘用であったといえる．しかし，今回の実験は，3 件の論文でし録でも，谷尻らのリアルタイムマルチインタフェースにあるテ

か行っていないため，その他の論文で重要文を適切に抽出できキスト選択部のように任意の語句を調べる機能が必要だ」といるかを調べる必要がある．

う意見が大半を占めた．

に立った

一般的な英単語の意味を問う課題では，図 4 の課題 (3) に対

表 5 のアンケートの結果として，論文を再度閲覧する際は備する被験者の回答の過程を例として説明する．備忘録で閲覧し忘録が最も使いやすく，次に iBooks が使いやすいという結果た被験者 A，B，C の内，被験者 A は 1 回目の閲覧でその単になった．しかし「それぞれのインタフェースに良いところと語の意味を調べたため備忘録から回答できたが，1 回目にその悪いところがあるため迷った」という意見が多かった．自由記

単語の意味を調べなかった被験者 B，C は備忘録に情報が無く述のアンケートではこの他に，「備忘録の重要文が多く感じた」

Safari で検索したため時間がかかった．iBooks で閲覧した被験「備忘録で 1 回目の閲覧時に Safari などで調べた情報を保存す

者 D，E，F は辞書を用いて検索したため，他のインタフェーる機能が欲しい」「備忘録より iBooks の方がシンプルで使いやスを用いた被験者よりも回答時間は短かった．リアルタイムマ

すい」「それぞれのインタフェースの有用な機能をまとめるとルチインタフェースで閲覧した被験者 G，H，I は，課題の単

良いのではないか」という意見があった．

語を含んだ赤い矩形をタップしその語をテキスト選択部に表示させ，それを選んで情報提示部に意味を表示させた．彼らの回答は，被験者 B，C よりも早かった．
同じく一般的な英単語の意味を問う課題である図 5 の (4) や図 6 の (4) についても，被験者の回答の過程は似ていた．備忘録を用いた被験者が回答する際，1 回目の閲覧時に調べた単語は備忘録に表示されたが，1 回目の閲覧時に調べなかった単語
は備忘録に表示されず Safari などの Web ブラウザで調べる必

5 ま と め本研究では，谷尻らが開発したリアルタイムマルチインタ
フェースを元に，閲覧した重要語などの情報を含む備忘録を自動生成する手法を提案した．具体的には，最初の閲覧時に谷尻らのインタフェースで撮影した論文画像やそこから抽出した重要語などを保存するとともに，重要語を元に重要文を抽出し，

それらの情報を表示する備忘録を実装した．評価実験では，谷尻らのリアルタイムマルチインタフェース，iPad の電子書籍閲
覧用アプリケーションである iBooks と比較することで，この備忘録が論文を再度閲覧する上で有用かどうかを評価した．その結果，備忘録の重要文が有用である場面が見られ，被験者の9 人中 8 人が重要文が 役に立った と回答した．しかし，備忘録に表示されない語句や専門用語に関しては，Safari などのWeb ブラウザで再度検索する必要があったため不便だという意
見が多かった．論文を再度閲覧する上では備忘録が最も使いやすかったという結果となったが， 実験で評価したそれぞれのインタフェースに良いところと悪いところがあるため迷ったという意見が多かったためさらなる検討が必要である．
今後の課題としては，重要文抽出の精度の向上や，谷尻らのリアルタイムマルチインタフェースへの備忘録の組み込み，使いやすさの向上などが挙げられる．

謝

辞

本研究の一部は，科学研究費補助金基盤研究 (Ｃ)(課題番号18K11989) および科学研究費補助金基盤研究 (Ｂ)(課題番号15H02789) の援助による．ここに記して深謝する．

文

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スのための頭字語の活用 ，情報処理学会研究報告，Vol. 2014DBS-160，No. 16，pp. 1-8，2014．
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