JP3823151B2 - Dictionary evaluation support device, dictionary evaluation support program - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、辞書を選ぶ際の好適な指標となる情報を提示することができる辞書評価支援装置及びそのプログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
辞書や辞典には、百科事典、分類表、シソーラス、１つの言語内で閉じた「一国語辞典」、複数の言語間を結びつける「二国語辞典」など様々な種類のものがある（非特許文献１参照）。従来より、辞書を１つ選ぶとき、注意深く類似の辞書を比較してから選ぶ事は希である。すなわち、一般的に辞書をユーザである消費者が購入する場合、価格、大きさ、見出し語量、例文量、例文の容易さ、字の大きさ、図版の多さ、書評、自らの予算範囲等の表層的に得られる情報を参考にするのが通例であると考えられる。また電子辞書が書物としての辞書に対応して提供される機会が増えてきている現在では、例えばインターネット等で電子辞書のサンプル版や評価版を試してみて、気に入った辞書を選択のうえ、該当する電子辞書又はそれに対応する辞書の購入をするような場合もあると考えられる。すなわち、書物としての辞書であれ電子辞書であれ、大凡これまでの辞書の選び方というのは、辞書そのものの内容を客観的に評価する方法が存在しないため、ユーザは、表層的な情報を手掛かりにあくまで主観に基づいて漠然と辞書を評価することを購入時の参考にしていた。このことから、ユーザが辞書を選ぶ際にさらに必要なことは、今まで用いられてきた上述の表面的な評価の他に、評価し難い辞書内の語彙の偏り、他の語句との連携性、辞書編纂者の特徴の情報に関して他の辞書と比較しながら短時間で知ることだと考えられる。なお、以下では、辞書とは、図や写真に頼らない、語を他の語で説明してある１つの言語で記述・編纂された一国語辞典を指すものとするが、図や写真を利用した百科事典等も基本的にはある語を他の語でその説明を記述したものと把握することができる。
【０００３】
ところで、ある語句とその語句の意味内容を表す別の語句とを図象化して表現するという考え方の一例として、節とその節を線で結ぶグラフとして言葉の構造を表す、有名な意味ネットワークの概念が挙げられる（非特許文献２参照）。この概念によれば、語句に対応する節（ノード）は２種類存在し、対象となる語句をｔｙｐｅ、またその語句を表す語句群ｔｏｋｅｎとして区別している。また、ソシュールによって、語句は記号（ｓｉｇｎｅ）と、それが指し示す概念と聴覚映像の所記（ｓｉｇｎｉｆｉｅ）と能記（ｓｉｇｎｉｆｉａｎｔ）という存在に明確に分離されて久しいが(非特許文献３参照)、ようやく近年では高速な計算機によって記号（ｓｉｇｎｅ）部分の語句処理、例えば形態素解析（例えば非特許文献４参照）などの処理は可能となった。しかしながら未だ記号（ｓｉｇｎｅ）が指し示す概念（ｓｉｇｎｉｆｉｅ、ｓｉｇｎｉｆｉａｎｔ）としての語句を処理することは困難な現状にある。
【０００４】
【非特許文献１】
シドニー・I・ランダウ(Landau,Sidney.I.)著、小島義郎・増田英夫・高野嘉明 訳、「辞書学のすべて(Dictionaries: the art and craft of lexicography)」研究社出版、１９８８年
【非特許文献２】
キリアン（Quillian,M.R.）著、「セマンティック メモリー（Semantic Memory）」、「セマンティック インフォメーション プロセッシング誌（Semantic Information Processing）」、ミンスキー（Minsky）編、エムアイティープレス（MIT Press）、１９６８年、ｐ．２１６−２７０
【非特許文献３】
フェルディナン・ド・ソシュール（Ferdinand de Saussure）著、小林英夫訳、「一般言語学講義(改訂版)」、岩波書店、１９７２年
【非特許文献４】
長尾真著、「自然言語処理」、岩波書店、１９９６年
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
例えばユーザ自身が辞書を購入する前に、複数の辞書の違いや特徴を知ろうとして、ある語句を複数の辞書でそれぞれ調べると、複数の辞書を引くという作業と、その内容を記憶（記録）するという手間を要し、またその記憶（記録）結果から見出し語の説明文に登場する語句の傾向などを公平な視野で一瞥して把握するのは極めて困難である。ましてや購入前に書店でそれを行うには常識的に困難である。書店側も購入前に消費者に長時間店に居座られたり、または比較のために貸出して持ち帰られるのにはリスクが伴う。図書館でも一般的に辞書は禁帯出扱いであるが故に、図書館内で比較作業を完了する必要がある。
【０００６】
したがって、これらの辞書購入の際に利用する情報として、肝心の辞書の内容にまで踏み込んだ評価に基づく情報を得ることが困難であるために内容にまで踏み込まない表層的な情報に従わざるを得ないこと、また辞書は一般に頁数が極めて多いことから、書店等で短時間で一瞥した限りで、或いは上述のような表層的情報を入手してその辞書が当該消費者のニーズを満たすものであるか否かを判断することは困難である。特に、電子辞書の場合には、書物のようにページを開いて中の記載を読むということができないので、客観的な情報に基づく辞書選択の困難さはさらに高いものである。つまり、消費者は、上述のような辞書の内容にまでは至らない表面的な情報を元にして電子辞書を含む辞書の購入を決定している状況にあるといえる。また、このような状況は、言語を研究対象として日常的に多様な辞書を利用する機会が多い言語研究者に対して、大変な不自由を強いるものであるともいえる。すなわち、上述のような問題は、結局のところ、辞書の内容に基づく特徴を評価する方法が現時点では発達しておらず、上述したように客観的な評価方法が全く存在しないために、放置されているのが現状であることに起因している。
【０００７】
一方、現在の計算機による言語処理では、概念を利用した高度な処理（感受性豊かで且つ柔軟な文章の生成や、人間に匹敵する人工知能）は未だ発展途中であり、この部分は計算機に任せるべきではないが、処理可能な部分の多くを計算機で処理することにより短時間で評価を容易にすることは可能である。
【０００８】
そこで本発明は、以上のような問題に鑑みて、電子辞書を解析し、その辞書の内容的な特徴を客観的な情報に基づいて短時間で提示できるようにすることによって、辞書選択に役立つ方法を新しく提供しようとするものである。具体的には語句を一つの節（ノード）として扱い、その語句間を線で繋ぐ意味ネットワークを作成する表現手法を利用し、現在の計算機の能力で十分に作成可能であり、また今までには存在しないタイプの「辞書とその処理、図示化」に関する技術として、意味ネットワークの概念でいうところのｔｙｐｅとｔｏｋｅｎを同一の節（ノード）として処理し、等価であるが故に関数中に同一の関数を重ねて呼び出して処理させることも可能なように実装することを目的としている。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
すなわち、本発明は、見出し語群と各見出し語に対応する説明文章とを少なくとも格納した複数の電子辞書ＥＤを利用して、これら複数の電子辞書ＥＤの内容を評価する指標を出力するために用いられるものであって、その基本態様は、図１に示すように、語句の入力を受け付ける語句入力受付手段１と、この受け付けた語句を各電子辞書ＥＤに格納された見出し語群から検索する見出し語検索手段２と、この検索結果に基づいて当該語句を見出し語とする説明文章を各電子辞書ＥＤから抽出する説明文章抽出手段３と、抽出した各説明文章に対して形態素解析を実行し当該説明文章に含まれる語句のうち少なくとも一部の語句を電子辞書ごとについて前記見出し語に関連する関連語句として出力する関連語句出力手段４と、出力した各関連語句について見出し語を基準とする関連性を示す関連情報を電子辞書ごとについて生成する関連情報生成手段５と、生成した関連情報をそれぞれ出力する関連情報出力手段６とを具備し、前記語句入力受付手段１が、初期値として評価対象である評価対象語句の入力を自動的に受け付けるとともに、関連語句出力手段４で出力される関連語句の入力を受け付けるものであり、関連情報生成手段５が、各関連語句に関して、評価対象語句の入力を基準として当該関連語句が出力されるまでに語句入力受付手段１において初期値としての評価対象語句を見出し語とした語句の入力を受け付けた回数と関連語句を見出し語とした語句の入力を受け付けた回数の合計回数に基づく階層情報を含む関連情報を生成することを特徴とする辞書評価支援装置Ａ１である。
【００１０】
ここで、本発明において用いる電子辞書ＥＤは、テキストデータである見出し語と、その見出し語についての説明文章をテキストデータで表したものとを関連づけて格納するものであり、一般的にはコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭ等の記録メディアに記録された形態や、インターネット等の通信ネットワークを介してコンピュータにダウンロード可能な形態のデータベースを指す。また、電子辞書ＥＤには、書物である辞書をスキャナ等で読み取って見出し語と説明文章とをテキストデータとしたユーザ独自が編集した形態のものや、見出し語や説明文章の内容に対応する挿絵等の画像データが含まれているもの、自然言語を多数収録したコーパス等も含まれる。
【００１１】
このような辞書評価支援装置Ａ１を利用すれば、始めに初期値として評価対象としたい語句を入力すると、それぞれの電子辞書ＥＤについて、その評価対象語句を見出し語とする説明文章に出現する語句、すなわち評価対象語句と関係のある関連語句が出力され、さらにその関連語句に関係のある語句、さらにその関連語句に関係のある語句、と連鎖的に関連語句が出力されるとともに、各関連語句の評価対象語句との階層的な関係を示す階層情報を関係情報が生成、出力されるので、この出力された関係情報を見ることで、利用者は、各電子辞書ＥＤ内に格納されている語句の内容的な繋がりを知ることができるようになる。すなわち、従来であれば、辞書を購入しようとするユーザは、見出し語数等の表層的な情報しか判断の基準を得ることができなかったが、本発明を利用することで、当該電子辞書ＥＤの実質的な内容である関連情報を複数の電子辞書ＥＤについて比較しつつ辞書購入の際の指標として活用することができるようになる。このことは、言語研究者にとっても、いかなる辞書を利用すべきかの判断基準にもなり、日々の研究開発に大いに役立つものである。したがって、本発明は、辞書評価の基準となる情報を全く新規に提供することを可能とするものである。
【００１２】
なお、関連語句出力手段４において出力する関連語句は、説明文章からランダムに選択することもできるが、評価対象語句との関係の深い関連語句を適切に選択して出力する方が、辞書評価に利用する関連情報がより好適なものとなる。したがって、関連語句出力手段４においては、説明文章を一以上の説明文に分割し、その分割した各説明文に対して実行した形態素解析の結果に基づいて、各説明文に出現する語句に対して当該説明文における文頭からの出現順位を示す語句出現順位を付与し、所定の語句出現順位に係る語句を関連語句として出力するようにすることが望ましい。具体的には、ある見出し語の説明文章は、複数の説明文から構成されていることが多いので、関連語句出力手段４において、語句出現順位が１位の語句を関連語句として出力するように構成すると、各説明文に出現する代表的な語句を一通り網羅することができるとともに、装置及びプログラムの簡素化のためには好適である。
【００１３】
また、本発明は、上述した辞書評価支援装置Ａ１の基本構成に加えて、図２に示すように、関連語句の階層情報について所定階層までの関連情報の生成を指定する旨の階層指定情報の入力を受け付ける階層指定情報受付手段７を更に具備する態様の辞書評価支援装置Ａ２とすることもできる。この場合、関連情報生成手段５が、階層指定情報受付手段７で受け付けた階層指定情報に対応する階層情報を有する関連情報を生成した場合、関連情報の生成を終了する旨の終了情報を生成し、関連情報出力手段６がこの終了情報を含む関連情報を出力し、この終了情報に基づいて語句入力受付手段１が語句の入力受付を終了する。このようなものであれば、予めデフォルトで階層を指定して入力しておくか、ユーザが好みの階層を指定して入力することで、関連語句の連鎖がその指定された階層で停止することになり、関連情報が冗長になるのを防止し適切な情報を得ることができる。
【００１４】
さらに、上述した各辞書評価支援装置Ａ１、Ａ２において、関連語句出力手段４が、出力する関連語句に対して前記語句出現順位と共に、説明文章において当該関連語句を含む説明文が出現した順位を示す説明文出現順位を付与するものとして、関連情報生成手段５において生成する関連情報を、直前に関連語句出力手段４で出力した関連語句について、当該関連語句の語句出現順位を定数とし、且つ、当該関連語句が出現した説明文により構成される説明文章に対応する見出し語と、前記説明文出現順位とを変数とする関数によって表される情報から構成されるものとすることもできる。この場合、関連情報は上述した所定の関数データとして得られるため、関連情報の簡易化と利用の便宜を向上することができる。この場合、関連語句出力手段４を、評価対象語句についてのみ説明文出現順位が１位から所定順位までの関連語句を出力し、評価対象語句以外の関連語句については説明文出現順位が１位の関連語句のみを出力するものとして構成すれば、評価対象語句についてはある程度の広がりを持った関連語句及びそれらの関連情報が得られ、それ以上の下位階層の関連語句については説明文章の最初に出現する語句のみが関連語句として処理されるため、評価対象語句を起点としたまとまりのよい関連語句群及びそれらの関連情報を得ることが可能となる。
【００１５】
さらにまた、辞書評価支援装置Ａ１又はＡ２の構成に加えて、図３に示すように、評価対象語句に基づいて直接出力される関連語句の説明文出現順位を指定する説明文出現順位指定情報の入力を受け付ける説明文出現順位指定情報受付手段８を更に備えた辞書評価支援装置Ａ３を構成する場合、語句入力受付手段１が、説明文出現順位指定情報受付手段８で受け付けた説明文出現順位指定情報に係る説明文出現順位を越える説明文出現順位を有する関連語句の入力を受け付けないようにすることでも、評価対象語句については指定された出現順位の説明文に含まれる関連語句及びそれらの関連情報が得られるので、評価対象語句を起点とした好ましい関連語句群及びそれらの関連情報を得ることが可能となる。なお、同図において、破線で示した部分は、辞書評価支援装置Ａ３におけるオプション的な構成であり、当該部分の機能を辞書評価支援装置Ａ３の機能として含めるか否かを適宜選択することができる。
【００１６】
また、本発明は、図４に示すように、評価対象語句及び関連語句の品詞を指定する品詞指定情報を受け付ける品詞指定受付手段９を更に有する辞書評価支援装置Ａ４とすることもできる。この場合、語句入力受付手段１は、品詞指定受付手段９で受け付けた品詞のみの入力を受け付けるものであり、関連語句出力手段４が、形態素解析に基づいて品詞指定受付手段で受け付けた品詞に対応する語句のみを関連語句として出力するようにするとよい。すなわち、名詞、動詞、形容詞等の品詞から一又は二以上の品詞を予め指定しておくことで、関連語句の特定及び出力に関する効率の向上が図られる。
【００１７】
ところで、出力される関連情報は、ビジュアル的に表現した方が、評価対象語句を起点とする関連語句群の関係が把握しやすいと考えられる。したがって、以上に説明した辞書評価支援装置Ａ１、Ａ２、Ａ３又はＡ４の構成に加えて、図５に示すような、関連情報出力手段６で出力した関連情報に基づいて、評価対象語句を起点とし各関連語句の評価対象語句に対する位置付けを表した樹系図を電子辞書ＥＤごとに生成する樹系図生成手段１０と、生成した各樹系図をディスプレイに表示可能な画像データとして出力する樹系図出力手段１１とを更に備えた辞書評価支援装置Ａ５を構成することが適当である。すなわち、ユーザは、辞書の評価に際して、関連情報に基づいて作成された評価対象語句及び関連語句の樹系図として視認することが可能となるため、電子辞書の内容を効率よく知ることが可能である。なお、同図においても、破線で示した部分は、辞書評価支援装置Ａ５におけるオプション的な構成であり、当該部分の機能を辞書評価支援装置Ａ５の機能として含めるか否かを適宜選択することができる。
【００１８】
このような効果を有効に得ることができる具体的なものとしては、図６に示すように、前述した辞書評価支援装置Ａ４の構成に加えて、関連情報出力手段６で出力した関連情報に含まれる前記階層情報、語句出現順位及び説明文出現順位に基づいて、評価対象語句を起点とし各関連語句の評価対象語句に対する位置付けを表した樹系図を生成する樹系図生成手段１０と、生成した各樹系図をディスプレイに表示可能な画像データとして出力する樹系図出力手段１１とを更に具備し、樹系図生成手段１１が、複数の電子辞書ＥＤに基づく単一の樹系図を生成するようにした辞書評価支援装置Ａ６を挙げることができる。なお、同図においても、破線で示した部分は、辞書評価支援装置Ａ６におけるオプション的な構成であり、当該部分の機能を辞書評価支援装置Ａ６の機能として含めるか否かを適宜選択することができる。このような構成にすると、出力の結果ディスプレイ等に表示される樹系図には、複数の電子辞書ＥＤに基づく評価対象語句と関連語句との繋がりを一見して把握知ることが可能であるため、辞書の評価に極めて便利である。
【００１９】
関連語句を連鎖的に出力していくと、何れかの関連語句が当該電子辞書ＥＤにおいて見出し語に挙げられていない場合などがあり、このような場合には、表示される樹系図には関連語句がそれ以上存在しないことを明確にすることで、ユーザの便宜が図られる。したがってこの場合には、見出し語検索手段２において検索対象である語句が何れかの電子辞書ＥＤの見出し語群に存在しないと判断した場合、説明文出現順位指定情報８で受け付けた説明文出現順位に該当する説明文がその説明文章に存在しないと判断した場合、又は品詞指定受付手段９で受け付けた品詞指定情報に該当する説明文中の当該品詞に係る語彙数が所定の語句出現順位数未満と判断した場合、の何れかの場合に該当するとき、関連情報生成手段５がその電子辞書における関連情報をヌルとするとともに、関連情報出力手段６がこのヌルを返値として出力し、それに基づき樹系図生成手段１０が当該ヌルに該当する部位を空欄又は終了を表す表記に変換した樹系図を生成し、樹系図出力手段１１がこの生成された樹系図を出力するようにコンピュータを機能させるとよい。また、出力された関連語句が、その関連語句を含む説明文章の見出し語である場合や、既に入力を受け付けた語句と同一である場合、すなわち関連語句同士又は関連語句と評価対象語句との「ループ」が形成される場合の処理を行うことも考えられる。
【００２０】
また、樹系図生成手段１０が、評価対象語句及び関連語句を表示可能な所定の語句表示欄を有する節と、節同士を結ぶ線とからなる樹系図を生成するものであり、電子辞書ごとに異なる形状の前記節を生成するものであれば、電子辞書ＥＤごとにユーザが評価対象語句と関連語句との関係をより把握しやすい樹系図を生成することが可能である。また、生成されディスプレイに表示される樹系図にも、関連情報を把握し得る情報を表示すると、関連語句同士の関係性を把握しやすいことから樹系図生成手段１０において、生成すべき樹系図の線の一部又は近傍に、電子辞書の名称又は種別及び関連情報から構成される添字を付加するようにすることが好ましい。さらに、辞書ごとに異なる表示を施すと、樹系図の見やすさが向上するので、樹系図生成手段１０では、生成すべき樹系図の節について、電子辞書ＥＤごとに異なる形状の語句表示欄を設定するようにしてもよい。
【００２１】
さらに、同一の電子辞書ＥＤから得られた複数の関連語句又は異なる電子辞書ＥＤからそれぞれ得られた複数の関連語句が同一であって重複する場合も考えられる。この場合に重複する関連語句を示す節を明確に表すには、樹系図生成手段１０において、その重複する関連語句が表示される節における語句表示欄の形状を所定形状に変化させるようにすると便利である。これと同様に、樹系図生成手段１０において、生成すべき樹系図における線についても、電子辞書ＥＤごとに異なる形状の線を設定することも望ましいといえる。特に、上述したように関連語句の重複があり、その関連語句と直接又は間接的に関係のある関連語句との間にも重複がある場合には、樹系図生成手段１０において、ある関連語句と、それとは別の関連情報を有する関連語句を重複して表示しない樹系図を生成するようにすると、すっきりとした見やすい樹系図を得ることができる。なお、この場合であっても、樹系図生成手段１０において、生成すべき樹系図の線の一部又は近傍に添字を付加する場合には、その添字についても重複して表示しない樹系図を生成することが好ましい。ここで、各関連語句は固有の関連情報を有しているため、同一の語句が重複したとしても異なる関連語句であるとみなすものとする。
【００２２】
また、樹系図生成手段１０が、複数の電子辞書ＥＤ基づいて生成される単一の樹系図に加えて、それぞれの電子辞書に対応する複数の樹系図をも生成するものであり、さらに樹系図出力手段１１が、前述した単一の樹系図又は複数の樹系図を選択的に出力することができるようなものであると、単一の樹系図からは全ての電子辞書ＥＤに基づく評価対象語句と関連語句との関連性を一目見て把握することができるだけでなく、複数の電子辞書ＥＤごとの樹系図によって電子辞書ＥＤごと内容の評価をも簡単に行うことができるので、極めて便利である。その他、樹系図生成手段１０を、複数の電子辞書ＥＤごとの樹系図を生成するものとするとともに、樹系図出力手段１１を、各樹系図をそれぞれ出力するものとしても、出力された樹系図同士の対比によって、電子辞書ＥＤごとの内容の評価を行うことが可能である。
【００２３】
ここで、樹系図出力手段１１における樹系図の出力は、ディスプレイ以外の出力装置にも樹系図生成手段で生成した樹系図を画像データとして出力する態様も含むことができる。
【００２４】
なお、以上に説明した辞書評価支援装置Ａ１〜Ａ６は、ディスプレイやスピーカ等の出力デバイス、キーボードやマウス等の入力デバイスなどの周辺機器を接続したパーソナルコンピュータにより実現することができる。また、辞書評価支援装置Ａ１〜Ａ６は、インターネット等の通信ネットワークに接続されたサーバコンピュータとしても実現することができ、この場合は、インターネット等に接続したユーザのクライアントコンピュータから評価対象語句等の入力を受け付けて所定の処理を行い、関連情報や樹系図の画像データ等をクライアントコンピュータに送信してそれをクライアントコンピュータのディスプレイ等に表示させるような態様で実施される。また、辞書評価支援プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録メディアに記録した態様や、インターネット等の通信ネットワークからのダウンロード等の態様で提供され、さらに当該プログラムを読み込んだコンピュータ上で起動されることにより、コンピュータを辞書評価支援装置Ａ１〜Ａ６として機能させるものである。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して説明する。
【００２６】
この実施形態は、通常のパーソナルコンピュータＰＣに辞書評価支援プログラムをインストールすることによって、当該パーソナルコンピュータＰＣを上述した辞書評価支援装置のうち全ての処理手段を備えた辞書評価支援装置Ａ７（図７参照）として機能させるものである。また、電子辞書ＥＤとしては、パーソナルコンピュータＰＣで読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭ版の国語辞典を用いるものとする。
【００２７】
まず、パーソナルコンピュータＰＣの機器構成を簡単に説明すると、図８に示すように、バス線等で電気的に接続されたＣＰＵ１０１、メインメモリ（ＲＡＭ）やビデオメモリ（ＶＲＡＭ）等のメモリ１０２、ハードディスク等のストレージデバイス１０３、キーボードやマウス等の入力デバイス１０４、ディスプレイやスピーカ等の出力デバイス１０５、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１０６等を基本的に備えた一般的な構成を有するものである。但し、本実施形態では複数の電子辞書ＥＤを利用するものとしているため、パーソナルコンピュータＰＣは、複数のＣＤ−ＲＯＭを読み取り可能な台数のＣＤ−ＲＯＭドライブ１０６を備えたものとするか、パーソナルコンピュータＰＣが１台のＣＤ−ＲＯＭドライブ１０６のみを備えている場合にはＣＤ−ＲＯＭを逐次ＣＤ−ＲＯＭドライブ１０６に挿入してそれらＣＤ−ＲＯＭを順番に読み取るかの何れかの構成として、何れの態様にしても、読み取ったデータをストレージデバイス１０３に格納していることとする。
【００２８】
そして、ストレージデバイス１０３に格納した辞書評価支援プログラムをＣＰＵ１０１の制御により内部メモリ１０２に記憶させて当該プログラムを起動し、そのプログラムに従ったＣＰＵ１０１からの指令に基づいて他の各部を動作させることによって、このパーソナルコンピュータＰＣを、図７に示すように、語句入力受付手段１、見出し語検索手段２、説明文章抽出手段３、関連語句出力手段４、関連情報生成手段５、関連情報出力手段６、階層指定情報受付手段７、説明文出現順位指定情報受付手段８、樹系図生成手段１０、樹系図出力手段１１、品詞指定受付手段９の各手段を備えた辞書評価支援装置Ａ７として機能させている。なお、見出し語検索手段２において電子辞書ＥＤに格納された見出し語を検索する場合、及び説明文章抽出手段６において電子辞書ＥＤから説明文章を抽出する場合には、ＣＰＵ１０１からの指令に基づきＣＤ−ＲＯＭドライブ１０６に挿入されたＣＤ−ＲＯＭにアクセスして、必要な情報を内部メモリ１０２に記憶させる。なお、電子辞書ＥＤを予めストレージデバイス１０３に格納している場合には、ＣＰＵ１０１の指示に基づきストレージデバイス１０３から必要な情報を読み出し、電子辞書ＥＤがインターネット上のデータベースサーバ等に格納されている場合には、ＣＰＵ１０１の指示に基づきモデム等の通信インターフェースを通じて必要な情報をアップロード又はダウンロードする。その他の各手段としての機能は、ＣＰＵ１０１による所定の演算処理や他の各部の駆動等により実現される。
【００２９】
また、電子辞書ＥＤに記録されている情報は、例えば図９に示すように、少なくとも見出し語ＨＷとそれに対応する説明文章ＥＷである。見出し語ＨＷ及び説明文章ＥＷは、いずれも同一国語である日本語のテキストデータである。また、見出し語ＨＷには、その語句の品詞の種類を表す情報が、各品詞Ｃごとに固有の識別子等として付与されている。説明文章ＥＷは、一又は二以上の説明文ＥＳから構成される。すなわち、説明文章ＥＷは、単一の説明文ＥＳ又は複数の説明文ＥＳの集合から構成されているといえる。なお、同図に一例として示した電子辞書ＥＤに記録されている情報は、「広辞苑ＣＤ−ＲＯＭ版 第４版（株式会社 岩波書店）」における、「五街道」という見出し語ＨＷとその説明文章ＥＷである。この例では、「五街道」に対応する説明文章ＥＷに２つの説明文ＥＳが含まれている。さらに電子辞書ＥＤには、当該電子辞書ＥＤに固有の記号、漢字の読み、動詞の変化、用語の範疇、図表や挿絵、例文等の情報が記録されている場合があるが、それらは本実施形態では使用しない。
【００３０】
次に、本実施形態においてプログラムに従ったパーソナルコンピュータＰＣが辞書評価支援装置Ａ７として機能する場合の動作手順について、図１０〜図２７に示すフローチャートを参照して説明する。なお、以下に示す辞書評価支援装置Ａ７の動作は、説明の簡易化のため、２つの電子辞書ＥＤ（以下、必要に応じて「辞書Ａ」、「辞書Ｂ」と称する）を読み込んで行う場合についてのものとするが、３つ以上の電子辞書ＥＤの場合にも応用できることはいうまでもない。また、２つの電子辞書ＥＤは、その内容が何れもストレージデバイス１０３に格納されているものとする。
【００３１】
まず、辞書評価支援装置Ａ７の処理の大まかな流れについて、図１０に示すフローチャートに基づいて説明する。ユーザが辞書評価支援プログラムを起動すると（図１０、ｓｔａｒｔ）、サブルートＡを実行して、辞書Ａ、辞書Ｂ…を読み取り可能な状態とし、評価対象語句Ｗａをユーザに正しく入力させて、その入力された情報をメモリ１０２に格納する（ステップＳ１）。この工程には、語句入力受付手段１における評価対象語句Ｗａの入力受付機能に基づく処理が含まれる。次に、サブルートＢを実行して、評価に必要な他の諸情報をユーザに正しく入力させて、その入力された情報をメモリ１０２に格納する（ステップＳ２）。この工程には、階層指定情報受付手段７、説明文出現順位指定情報受付手段８、品詞指定受付手段９の各機能に基づく処理が含まれる。次に、サブルートＣを実行して、各辞書Ａ，Ｂから関連語句を抽出し、その抽出した関連語句及び各関連語句に係る関連情報をメモリ１０２に格納する（ステップＳ３）。この工程には、語句入力受付手段１における関連語句の受付機能、見出し語検索手段２、説明文章抽出手段３、関連語句出力手段４、関連情報生成手段５の各機能に基づく処理が含まれる。最後に、サブルートＤを実行して、抽出された関連語句をグラフ（樹系図）として表した画像データを生成し、出力デバイス１０５の一つであるディスプレイに出力して表示させて（ステップＳ４）、一連の処理を終了する（ｅｎｄ）。この工程には、関連情報出力手段６、樹系図生成手段１０、樹系図出力手段１１の各機能に基づく処理が含まれる。以下、各ステップの処理について具体的に説明する。
【００３２】
図１１は、サブルートＡにおける処理手順を示すフローチャートである。まず始めに、辞書評価支援装置Ａ７は、ユーザにより行われたプログラムの起動に従って、ディスプレイ１０５に初期画面を出力してそれを表示させる（図１１、ステップＳ１０１）。次に、初期画面に従って、読み出し可能な状態にある複数の電子辞書ＥＤからユーザに第１の辞書を選択させ、例えば選択により指定された辞書を辞書Ａとする（ステップＳ１０２）。また、同様に、辞書Ａ以外の一又は複数の電子辞書ＥＤからユーザに第２の辞書を選択させ、例えば選択により指定された辞書を辞書Ｂとする（ステップＳ１０３）。次に、初期画面に従って、ユーザに評価対象語句Ｗａを入力させ、その入力を受け付けるとともに受け付けた評価対象語句Ｗａをメモリ１０２に格納する（ステップＳ１０４）。具体的には、初期画面に評価対象語句Ｗａの入力欄を設定しておき、その入力欄に、評価の対象としたい語句を、ユーザが仮名、漢字、アルファベット等で直接入力できるようにしておく。特に電子辞書ＥＤが日本語の辞書である場合には、評価対象語句Ｗａの入力に際して、パーソナルコンピュータＰＣに漢字仮名変換機能が搭載されてあるのが望ましい。そして、メモリ１０２から評価対象語句Ｗａを取り出して、辞書Ａにおける見出し語に「Ｗａ」が存在するか否かを後述するサブルートＥの処理によって検索し、このサブルートＥで得られた返値Ｒを「ＡＲ」とする（ステップＳ１０５）。また同様に、辞書Ｂにおける見出し語に「Ｗａ」が存在するか否かをサブルートＥの処理によって検索し、このサブルートＥで得られた返値Ｒを「ＢＲ」とする（ステップＳ１０６）。次に、これら返値「ＡＲ」及び「ＢＲ」がともに「ＦＡＬＳＥ」であれば（ステップＳ１０７；Ｙｅｓ）、評価対象語句Ｗａが何れの辞書Ａ，Ｂの見出し語にも存在しないため、エラー出力を行う（ステップＳ１０７ａ）。具体的には、ディスプレイ１０５に「辞書Ａ，Ｂに、評価対象語句Ｗａの見出しが存在しませんでした」等の文章を出力して表示させ、ユーザに再入力を要求するために、ステップＳ１０１に戻る。一方、返値「ＡＲ」及び「ＢＲ」がともに「ＦＡＬＳＥ」ではない場合（ステップＳ１０７；Ｎｏ）、「ＡＲ」のみが「ＦＡＬＳＥ」ならば（ステップＳ１０８；Ｙｅｓ）、エラー出力を行う（ステップＳ１０８ａ）。具体的には、ディスプレイ１０５に「辞書Ａ中に、評価対象語句Ｗａの見出しが存在しませんでした」等の文章を出力して表示させ、ユーザに再入力を要求するために、ステップＳ１０１に戻る。一方、「ＡＲ」が「ＦＡＬＳＥ」ではない、すなわち「ＴＲＵＥ」の場合は（ステップＳ１０８；Ｎｏ）、「ＢＲ」のみが「ＦＡＬＳＥ」ならば（ステップＳ１０９；Ｙｅｓ）、エラー出力を行う（ステップＳ１０９ａ）。具体的には、ディスプレイ１０５に「辞書Ｂ中に、評価対象語句Ｗａの見出しが存在しませんでした」等の文章を出力して表示させ、ユーザに再入力を要求するために、ステップＳ１０１に戻る。一方、「ＢＲ」が「ＦＡＬＳＥ」ではない、すなわち「ＡＲ」及び「ＢＲ」が何れも「ＴＲＵＥ」であれば（ステップＳ１０９；Ｎｏ）、サブルートＡの処理を終了する。
【００３３】
ここで、サブルートＥにおける辞書評価支援装置Ａ７の処理手順を、図１５に示すフローチャートに基づいて説明する。サブルートＥは、ＦＡＬＳＥ又はＴＲＵＥの返値を返す関数として機能し、サブルートＥを呼び出す時にはターゲット語句とターゲット辞書を指定して呼び出すことが必要である。サブルートＥでの演算後には、指定された変数に返値であるＦＡＬＳＥ又はＴＲＵＥが代入される。サブルートＥ内部ではターゲット語句は変数Ｗｔとして、ターゲット辞書は変数Ｄｔとして処理される。まず、メモリ１０２から検索対象となるターゲット語句Ｗｔを取り出し、それに対応する見出し語を、検索対象となるターゲット辞書Ｄｔから検索する（図１５、ステップＳ５０１）。ここで、検索対象となるターゲット語句が評価対象語句Ｗａである場合は、Ｗｔ＝Ｗａである。また、検索対象となる電子辞書ＥＤが辞書Ａ又は辞書Ｂである場合は、Ｄｔ＝Ａ、又はＤｔ＝Ｂである。次に、ターゲット語句Ｗｔがターゲット辞書Ｄｔの見出し語に存在する場合は（Ｓ５０２；Ｎｏ）、返値Ｒとして「ＴＲＵＥ」を設定し（ステップＳ５０３）、ターゲット語句Ｗｔがターゲット辞書Ｄｔの見出し語に存在しない場合は（Ｓ５０２；Ｙｅｓ）、返値Ｒとして「ＦＡＬＳＥ」を設定して（ステップＳ５０４）、サブルートＥの処理を終了する。
【００３４】
次に、サブルートＡの処理に続くサブルートＢにおける辞書評価支援装置Ａ７の処理手順を、図１２に示すフローチャートを参照して説明する。まずここでは、ディスプレイ１０５に各情報選択画面を出力してそれを表示させる（図１２、ステップＳ２０１）。この各情報選択画面では、階層指定情報の入力、説明文出現順位指定情報の入力、語句出現順位指定情報の入力、及び、評価対象語句の入力が可能となっている。階層（Ｌｎ）は、評価対象語句Ｗａからみた各関連語句の関連性の深さを示すものであり、評価対象語句を第０階層（Ｌｎ＝０）とした場合、評価対象語句を見出し語ＨＷとする説明文章ＥＷに出現する語句の階層は第１階層（Ｌｎ＝１）と定義され、第１階層の関連語句を見出し語とする説明文章に出現する語句は、第２階層（Ｌｎ＝２）と定義される。以下、各階層は、Ｌｎ（ｎは０以上の整数）で表されるものとする。階層指定情報ＬｎＭａｘは、ユーザが最大限で何階層までの関連語句を得たいかを示している。説明文出現順位（ＥＳｎ）は、ある見出し語に対応する説明文章ＥＷについて単文の説明文ＥＳに分割する結果、先頭の説明文ＥＳから順に付与される各説明文ＥＳの出現順位を表すものである。ここで、ｎは１以上の整数である。説明文出現順位指定情報ＥＳｎＭａｘは、ユーザが最大限で何番目の説明文ＥＳに出現する語句を得たいかを表す。語句出現順位（Ｗｎ）は、説明文章ＥＷを単文に分割された結果得られる各説明文ＥＳにおいて、その語句が先頭から数えて何番目に出現するかを表すものである。ここで、ｎは１以上の整数である。語句出現順位指定情報ＷｎＦｉｘは、ユーザが、ある説明文ＥＳにおいて何番目に出現する語句を得たいかを表す。
【００３５】
辞書評価支援装置Ａ７は、各情報選択画面に基づいてユーザに希望する階層指定情報ＬｎＭａｘを選択させる（ステップＳ２０２）。また、辞書評価支援装置Ａ７は、各情報選択画面に基づいてユーザに希望する説明文出現順位指定情報ＥＳＭａｘを選択させる（ステップＳ２０３）。さらにまた、辞書評価支援装置Ａ７は、各情報選択画面に基づいてユーザに希望する語句出現順位指定情報ＷｎＦｉｘを選択させる（ステップＳ２０４）。なお、階層指定情報ＬｎＭａｘ、説明文出現順位指定情報ＥＳｎＭａｘ、語句出現順位指定情報ＷｎＦｉｘの各初期入力時に既にデフォルト値を設定しておき、ユーザが変更を望む場合に他の値に変更することができるようにすることができる。ここで、選択可能な値は何れも自然数であるとする。そして、階層指定情報ＬｎＭａｘ、説明文出現順位指定情報ＥＳｎＭａｘ、語句出現順位指定情報ＷｎＦｉｘの全てについて、入力された値が自然数であるか否かを検証し、自然数でなければ（ステップＳ２０５；Ｎｏ）、エラー出力を行う（ステップＳ２０５ａ）。具体的には、ディスプレイ１０５に「無効な数値。自然数のみ選択可」等の文章を出力して表示させ、ユーザに再入力を要求するために、ステップＳ２０１に戻る。入力された値が自然数であれば（ステップＳ２０５；Ｙｅｓ）、階層指定情報ＬｎＭａｘ、説明文出現順位指定情報ＥＳｎＭａｘ、語句出現順位指定情報ＷｎＦｉｘを受け付けてメモリ１０２に格納する（ステップＳ２０６）。
【００３６】
次に、辞書評価支援装置Ａ７は、ディスプレイ１０５に品詞指定情報選択画面を出力して表示させる（ステップＳ２０７）。ここで、品詞指定情報Ｃは、ターゲット辞書Ｄｔにおいて、ターゲット語句Ｗｔの品詞の種類を表すものであり、例えば、普通名詞、固有名詞、動詞、形容詞等を示す情報であって、それらの情報は、電子辞書ＥＤにおいて各見出し語ＨＷに対応して付与されている品詞に関する識別子ｐｓＩＤに対応している。そして、この品詞指定情報選択画面に基づいてユーザに希望する品詞指定情報Ｃを選択させる（ステップＳ２０８）。なお、初期入力時に、例えば名詞等の何れか一種類の品詞をデフォルト値に設定しておき、ユーザが変更を望む場合に他の品詞に変更可能としておくことができる。そして、入力された品詞指定情報Ｃの有効性を検証し、無効であれば（ステップＳ２０９；Ｎｏ）、エラー出力を行う（ステップＳ２０９ａ）。具体的には、ディスプレイ１０５に「無効な品詞」等の文章を出力して表示させ、ユーザに再入力を要求するために、ステップＳ２０７に戻る。一方、入力された品詞指定情報Ｃが有効な場合は（ステップＳ２０９；Ｙｅｓ）、その品詞指定情報Ｃを受け付けてメモリ１０２に格納し（ステップＳ２１０）、サブルートＢの処理を終了する。
【００３７】
このサブルートＢの処理に続いて行われるサブルートＣの処理について、図１３に示すフローチャートに基づいて説明する。辞書評価支援装置Ａ７はまず、メモリ１０２から階層指定情報ＬｎＭａｘ及び説明文出現順位指定情報ＥＳｎＭａｘを取り出し、これらに基づいて最大出現節数ＷＭａｘを算出し、語句配列ＡＷ（１）〜ＡＷ（ＷＭａｘ）及び語句配列ＢＷ（１）〜ＢＷ（ＷＭａｘ）に対応するメモリ領域を確保する（ステップＳ３０１）。ここで、「節」とは、後に生成する樹系図において、評価対象語句Ｗａ及び関連語句を文字データとして表示する部分を示すものであり、最大出現節数ＷＭａｘは、樹系図に表示される「節」の最大値を表す。なお、最大出現節数ＷＭａｘは、階層指定情報ＬｎＭａｘ及び説明文出現順位指定情報ＥＳｎＭａｘから一意に決定でき、具体的には説明文出現順位指定情報ＥＳｎＭａｘの０乗から順次ＥＳｎＭａｘのＬｎＭａｘ乗の総和［Wmax=EsnMax^0+EsnMax^1+・・・・+EsnMax^LnMax］である。また、語句配列は、評価対象語句Ｗａの節から最大出現節数ＷＭａｘの関連語句の節までの全ての節の配列を示すものであり、上述したＡＷ（１）〜ＡＷ（ＷＭａｘ）は、辞書Ａについての節の語句配列を表し、ＢＷ（１）〜ＢＷ（ＷＭａｘ）は、辞書Ｂについての節の語句配列を表す。
【００３８】
次に、語句配列ＡＷ（１）〜ＡＷ（ＷＭａｘ）、ＢＷ（１）〜ＢＷ（ＷＭａｘ）をヌル「“”」として初期化し（ステップＳ３０２）、メモリ１０２から取り出した評価対象語句Ｗａを、ＡＷ（１）、ＢＷ（１）に代入する。そして、汎用変数ｉに数値「１」を代入するとともに、終了フラグ「ＦＡＬＳＥ」を立てる（ステップＳ３０４）。さらに、汎用変数ｊに、説明文出現順位指定情報ＥＳｎＭａｘを代入する（ステップＳ３０５）。この後、まず、ターゲット辞書Ａについて、ターゲット語句ＡＷ（ｉ）、説明文出現順位ｊ、語句出現順位ＷｎＦｉｘ、ターゲット品詞Ｃを引数に、次に説明するサブルートＦの処理を実行し、サブルートＦで返値として得られた語句（これを関連語句とする）Ｒを、語句配列ＡＷ（（ｉ−１）＊ＥＳｎＭａｘ＋１＋ｊ）に収納してメモリ１０２に格納する（ステップＳ３０６）。同様に、ターゲット辞書Ｂについて、ターゲット語句ＢＷ（ｉ）、説明文出現順位ｊ、語句出現順位ＷｎＦｉｘ、ターゲット品詞Ｃを引数に、サブルートＦの処理を実行し、サブルートＦで返値として得られた語句（これを関連語句とする）Ｒを、語句配列ＢＷ（（ｉ−１）＊ＥＳｎＭａｘ＋１＋ｊ）に収納してメモリ１０２に格納する（ステップＳ３０７）。
【００３９】
ここで、図１６を参照して、サブルートＦの処理について説明する。サブルートＦは文字列の返値を返す関数として機能し、サブルートＦを呼び出す時には、ターゲット辞書、ターゲット語句、ターゲット説明文番数、ターゲット品詞、ターゲット語番数のそれぞれを指定して呼び出すことが必要である。サブルートＦでの演算後には、指定された変数に文字列が代入される。サブルートＦ内部では、ターゲット辞書は変数Ｄｔとして、ターゲット語句は変数Ｗｔとして、ターゲット説明文番数は変数ｎとして、ターゲット品詞は変数Ｃとして、ターゲット語番数は変数ＷｎＦｉｘとして処理される。辞書評価支援装置Ａ７は、まず、ターゲット語句Ｗｔがヌル（“”）であるか否かを判断し、ヌルであると判断した場合は（図１６、ステップＳ６０１；Ｙｅｓ）、返値Ｒにヌル（“”）を代入して（ステップＳ６１１）、このサブルートＦの処理を終了する。一方、ステップＳ６０１において、ターゲット語句Ｗｔがヌルではないと判断した場合（ステップＳ６０１；Ｎｏ）、ターゲット辞書Ｄｔとターゲット語句Ｗｔを引数として前述したサブルートＥ（図１５参照）の処理を実行して、返値Ｒを取得する（ステップＳ６０２）。ここで、返値Ｒが「ＦＡＬＳＥ」であれば（ステップＳ６０３；Ｙｅｓ）、返値Ｒにヌル（“”）を代入して（ステップＳ６１１）、このサブルートＦの処理を終了する。一方、返値Ｒが「ＦＡＬＳＥ」ではない、すなわち「ＴＲＵＥ」ならば（ステップＳ６０３；Ｎｏ）、ターゲット辞書Ｄｔからターゲット語句Ｗｔを見出し語ＨＷとする説明文章ＥＷを抽出し（ステップＳ６０４）、さらにそのターゲット辞書Ｄｔに特有のフィルタを用いて、抽出した説明文章ＥＷから見出し語ＨＷの分類記号や括弧書等を含めた読み仮名等を削除したうえで（ステップＳ６０５）、その説明文章ＥＷを単文である１以上の説明文ＥＳに分割し、ｎ番目の説明文ＥＳを取得する（ステップＳ６０６）。ここで、ｎ番目の説明文ＥＳとは、当該説明文章ＥＷにおいて１番目に出現する説明文ＥＳからメモリ１０２に格納された説明文出現順位指定情報ＥＳｎＭａｘに対応する説明文ＥＳまでの各説明文ＥＳを意味し、ｎは自然数で表される。次に、ｎ番目の説明文ＥＳの存在を確認し、存在しない場合（ステップＳ６０７；Ｙｅｓ）は、返値Ｒにヌル（“”）を代入して（ステップＳ６１１）、このサブルートＦの処理を終了する。一方、ｎ番目の説明文ＥＳが存在する場合は（ステップＳ６０７；Ｎｏ）、そのｎ番目の説明文ＥＳに対して形態素解析を実行し、メモリ１０２に格納されたターゲット品詞Ｃ以外の語句を無視する処理を行う（ステップＳ６０８）。さらに、ターゲット品詞Ｃの語句数が該当する説明文ＥＳ内に、メモリ１０２に格納された語句出現順位指定情報ＷｎＦｉｘに対応する個数未満であるか否かを判断して、ＷｎＦｉｘ個以上である場合は（ステップＳ６０９；Ｎｏ）、返値ＲにＷｎＦｉｘ番目の語句を代入してこれを関連語句としたうえでその語句についての関連情報ｆを生成するとともにターゲット辞書Ｄｔ（Ａ又はＢ）ごとに分類してメモリ１０２に格納し（ステップＳ６１０）、このサブルートＦの処理を終了する。一方、ステップＳ６０９において、ターゲット品詞Ｃの語句数がＷｎＦｉｘ未満であると判断した場合は（ステップＳ６０９；Ｙｅｓ）、返値Ｒにヌル（“”）を代入して（ステップＳ６１１）、このサブルートＦの処理を終了する。ここで、返値Ｒで表される関連語句に関する情報である関連情報は、ターゲット語句Ｗｔ、説明文出現順位ＥＳｎ、ターゲット辞書Ｄｔ、ターゲット品詞Ｃ、語句出現順位指定情報ＷｎＦｉｘを引数とする関数［ｓｅａｒｃｈｗｏｒｄ（Ｗｔ，ＥＳｎ，Ｄｔ，Ｃ，ＷｎＦｉｘ）］で表すことができる。詳述すると、ある関連語句に関する関連情報は、ターゲット辞書ＤｔにおいてＷｔという見出し語を説明する説明文章ＥＳのうち説明文出現順位がＥＳｎの説明文ＥＳに出てくるターゲット品詞Ｃに該当する語句であって、当該説明文ＥＳに出現する語句出現順位ＷｎＦｉｘの語句を示す関数として表されることになる。従って、例えば評価対象語句Ｗａの入力があった場合、辞書Ａにおいてこの評価対象語句Ｗａを見出し語とする１階層目の説明文章のうち、出現順位第１位の説明文（ＥＳ1）における出現順位第１位の語句（ＷｎＦｉｘ＝１）が関連語句となる場合、返値ＡＲの関連情報は、何れの辞書に係る関連語句であるのかは左辺の返値「ＡＲ」より明らかであり、また品詞の種類及び語句出現順位はユーザ自身で指定したものであるのでユーザにとっては自明であることから右辺において省略するとして、ＡＲ＝ｓｅａｒｃｈｗｏｒｄ（Ｗａ，１）で表される。さらに、同辞書Ａにおいてその関連語句を見出し語とする２階層目の説明文章のうち、出現順位第２位の説明文（ＥＳ2）における出現順位第１位の語句（ＷｎＦｉｘ＝１）が関連語句となる場合、返値ＡＲの関連情報は、ＡＲ＝ｓｅａｒｃｈｗｏｒｄ（ｓｅａｒｃｈｗｏｒｄ（Ｗａ，１）），２）で表される。
【００４０】
以下、サブルートＣに戻って説明を続ける。上述したように、サブルートＦで得られた返値Ｒを、ステップＳ３０６及びステップＳ３０７においてそれぞれ関連語句として語句配列ＡＷ（（ｉ−１）＊ＥＳｎＭａｘ＋１＋ｊ）、ＢＷ（（ｉ−１）＊ＥＳｎＭａｘ＋１＋ｊ）に収納してメモリ１０２に格納した後、（（ｉ−１）＊ＥＳｎＭａｘ＋１＋ｊ）が最大出現節数ＷＭａｘと等しいか否かを判断する。（（ｉ−１）＊ＥＳｎＭａｘ＋１＋ｊ）と最大出現節数ＷＭａｘとが等しくない場合は（ステップＳ３０８；Ｎｏ）、汎用変数ｊの次の値として「ｊ−１」を代入する（ステップＳ３０９）が、等しい場合は（ステップＳ３０８；Ｙｅｓ）、終了フラグ「ＴＲＵＥ」を立ててから（ステップＳ３０８ａ）、汎用変数ｊの次の値として「ｊ−１」を代入する（ステップＳ３０９）。次に、汎用変数ｊの値が０であるか否かを判断し、０以外の値であれば（ステップＳ３１０；Ｎｏ）、ステップＳ３０５の処理に戻る。一方、汎用変数ｊの値が０である場合は（ステップＳ３１０；Ｙｅｓ）、汎用変数ｉの次の値として「ｉ＋１」を代入し（ステップＳ３１１）、終了フラグが「ＴＲＵＥ」であるか否かを判断する。終了フラグが「ＴＲＵＥ」ではない、すなわち「ＦＡＬＳＥ」である場合は（ステップＳ３１２；Ｎｏ）、ステップＳ３０６の処理に戻り、終了フラグが「ＴＲＵＥ」である場合は（ステップＳ３１２；Ｙｅｓ）、関連情報が終了情報であるとして、サブルートＣの処理を終了する。以上のようにして、各辞書Ａ，Ｂごとに、評価対象語句Ｗａに基づく関連語句の取得と、各関連語句に対応する関連情報ｆの生成が行われ、各関連語句及び関連情報ｆが語句配列ＡＷ（（ｉ−１）＊ＥＳｎＭａｘ＋１＋ｊ）、ＢＷ（（ｉ−１）＊ＥＳｎＭａｘ＋１＋ｊ）に収納されることになる。
【００４１】
次に、樹系図を生成し出力するサブルートＤにおける辞書評価支援装置Ａ７の処理について、図１４及び図１７〜図２７に基づいて説明する。なお、前提として、生成される樹系図は、複数の節と、関連のある節同士を接続する線と、各線に対応させた添字とから構成される。本実施形態では「節クラス」に語句が当てはめられ、「線クラスに」終点に矢印が設定された矢印線及び添字ラベルが当てはめられるものとする。また、線クラスについては、始点に接続される節クラスと終点に接続される節クラスが存在するので、始点を「ｆｒｏｍ」、終点を「ｔｏ」で表すものとする。
【００４２】
図１４は、サブルートＤにおける辞書評価支援装置Ａ７の処理の全体を概略的に示したフローチャートである。同図に示すように、このサブルートＤは、主として９つのサブルート（サブルートＤ１〜Ｄ９）から構成される。まず、サブルートＤ１を実行し、樹系図における節の設定を行い、辞書Ａについての情報検索及び収納を行う（ステップＳ４１）。それに続いてサブルートＤ２を実行し、樹系図における節の設定を行うが、ここでは辞書Ｂについての情報検索及び収納を行う（ステップＳ４２）。さらに、サブルートＤ３を実行し、前記サブルートＤ１及びＤ２で設定した各節を接続する樹系図上の線の設定を行う（ステップＳ４３）。そしてサブルートＤ４を実行して、樹系図上で重複する線（同一線）を排除する（ステップＳ４４）。さらに、サブルートＤ５を実行して、前記サブルートＤ４で有効とされた線をバネとみなし、そのバネの両端に存在する各節に速度を加算する（ステップＳ４５）。続いてサブルートＤ６を実行し、節間に働く仮想上の斥力を演算する（ステップＳ４６）。そして、サブルートＤ７を実行し、サブルートＤ６で得られた節間の斥力に基づいて、全節を移動させる（ステップＳ４７）。そして、サブルートＤ８を実行して、線及び節からなる樹系図の生成・描画及びディスプレイへの表示を行い（ステップＳ４８）、最後にサブルートＤ９を実行して、ディスプレイに表示された樹系図をユーザに入力により表示変更して（ステップＳ４９）、サブルートＤにおける処理、並びに全行程の処理を終了する。以下、各サブルートＤ１〜Ｄ９における処理について、対応する図１７〜図２７を参照して詳述する。
【００４３】
まず図１７は、サブルートＤ１として節の設定のための処理を示すものであって、ここでは辞書Ａについての情報検索及び収納を行う。サブルートＣまでで得た辞書Ａについてのターゲット語句ＡＷ（ｉ）の中には、同一語句が重複して存在している場合があり、ターゲット語句ＡＷ（ｉ）の変数ｉを１〜最大出現節数ＷＭａｘまで変化させるループ処理の中で、同一語句の存在をチェックする。そこで、語句の重複を避けるために、整理配列ＡＷＩＤ（ｊ）という配列変数を利用して整理を行う。なお、ターゲット語句ＡＷ（ｊ）の値は語句を文字列として扱っているのに対し、整理配列ＡＷＩＤ（ｊ）は整数を値として持つ配列として扱っており、その数値は、ターゲット語句ＡＷ（ｉ）の変数ｉを指すことになる。そして、新出の語句が出現するたびに、ｎｏｄｅというオブジェクトの変数に情報を収納してゆく。さらに、同図に示す工程が終了した時点で、節数ｎｐは、辞書Ａにおける語句数を示す。
【００４４】
具体的な処理としては、始めに、節クラスとそのメンバ変数の設定を行う。ここで、クラスやそれにより生成されたオブジェクトとそのメンバ変数の概念を利用しない場合は、例えばｎｏｄｅオブジェクトのメンバ変数ｎｏｄｅ［ｉ］．ａｂｃは、通常配列変数ｎｏｄｅ＿ａｂｃ［ｉ］等と読み替えても影響がないように記述してある。またオブジェクトのメソッドは利用せず、変数をメンバ変数として容易に整理するためにのみオブジェクトを利用している。節クラスは、文字配列変数（ｗｏｒｄ）、整数変数（ｄｉｃ）、実数変数（ｄｘ）、実数変数（ｄｙ）、ブール変数（ｌｏｃｋ）、実数変数（ｘ）、実数変数（ｙ）をメンバ変数とする。節クラスからｎｏｄｅオブジェクトを（Ｗｍａｘ＊２）個生成する。次に、節数ｎｐに次の値である「ｎｐ＋１」を代入し、文字列変数（ｎｏｄｅ［ｎｐ］．ｗｏｒｄ）にターゲット語句ＡＷ（ｉ）を代入し、整数変数（ｎｏｄｅ［ｎｐ］．ｄｉｃ）に値１を代入する。また、実数変数（ｎｏｄｅ［ｎｐ］．ｄｘ，ｎｏｄｅ［ｎｐ］．ｄｙ）にはそれぞれ値０を代入し、ブール変数（ｎｏｄｅ［ｎｐ］．ｌｏｃｋ）には「ＦＡＬＳＥ」を代入し、また、実数変数（ｎｏｄｅ［ｎｐ］．ｘ，ｎｏｄｅ［ｎｐ］．ｙ）にはそれぞれ乱数を代入する（ステップＳ４０３）。ただし、整数変数（ｄｉｃ）は、値１が辞書Ａにおける語句を示し、値２が辞書Ｂにおける語句を示し、値３が辞書Ａ及びＢに共通の語句を示す。また、ブール変数（ｎｏｄｅ［ｎｐ］．ｌｏｃｋ）が「ＦＡＬＳＥ」であることは、その節が後述するサブルートＤ７においてその節が移動し得ることを意味し、「ＴＲＵＥ」であればその節は固定されて動かないことを意味する。ここで、ユーザの入力による評価対象語句Ｗａは必ず存在するので、Ｗａ（＝ＡＷ（１））の処理については、ｎｏｄｅ［１］については評価対象語句Ｗａの情報が与えられる。次に、辞書Ａの整理配列ＡＷＩＤ（０）に値０を代入し、ＡＷ（１）に値１を代入する（ステップＳ４０４）。
【００４５】
さらに、汎用変数ｉの次の値として「ｉ＋１」を代入し、汎用変数ｊには値１を代入する（ステップＳ４０５）。ここで、ターゲット語句ＡＷ（ｉ）がヌル値（“”）であるか否かを判断し（ステップＳ４０６）、ヌル語句（“”）であれば（ステップＳ４０６；Ｙｅｓ）、辞書Ａの整理配列ＡＷＩＤ（ｉ）に値０を代入した上で（ステップＳ４０６ａ）、後述するステップＳ４１２の処理へ進む。一方、ステップＳ４０６において、ターゲット語句ＡＷ（ｉ）がヌル値でなければ（ステップＳ４０６；Ｎｏ）、次にそのターゲット語句ＡＷ（ｉ）が既出の語句であるか否かを判断する（ステップＳ４０７）。ターゲット語句ＡＷ（ｉ）が既出の語句と一致する場合は（ステップＳ４０７；Ｙｅｓ）、後述するステップＳ４１１へ進み、一致しない場合は（ステップＳ４０７；Ｎｏ）、汎用変数ｊに次の値「ｊ＋１」を代入する（ステップＳ４０８）。そして、この汎用変数ｊがノードポインタ（ｎｐ）以下の値であれば（ステップＳ４０９；Ｎｏ）、ステップＳ４０７へ戻り、汎用変数ｊがノードポインタ（ｎｐ）よりも大きい値ならば（ステップＳ４０９；Ｙｅｓ）、初出の語句の処理を行う（ステップＳ４１０）。すなわち、前述したステップＳ４０３と同様に、節数ｎｐに次の値である「ｎｐ＋１」を代入し、文字列変数（ｎｏｄｅ［ｎｐ］．ｗｏｒｄ）にターゲット語句ＡＷ（ｉ）を代入し、整数変数（ｎｏｄｅ［ｎｐ］．ｄｉｃ）に値１を代入する。さらに、ブール変数（ｎｏｄｅ［ｎｐ］．ｌｏｃｋ）に「ＦＡＬＳＥ」を代入し、実数変数（ｎｏｄｅ［ｎｐ］．ｄｘ，ｎｏｄｅ［ｎｐ］．ｄｙ）にはそれぞれ値０を代入し、実数変数（ｎｏｄｅ［ｎｐ］．ｘ，ｎｏｄｅ［ｎｐ］．ｙ）にはそれぞれ乱数を代入する。そのうえで、辞書Ａの整理配列ＡＷ（ｉ）に汎用変数ｊを代入し（ステップＳ４１１）、汎用変数ｉが最大出現節数ＷＭａｘと一致するまでステップＳ４０５に戻り繰り返し重複、新出語句チェックの処理を行う（ステップＳ４１２；Ｎｏ）。一致後は（ステップＳ４１２；Ｙｅｓ）、このサブルートＤ１の処理を終え、辞書Ｂについての節設定の処理工程（サブルートＤ２）へ進む。以上の演算処理によって辞書Ａについて得た重複のない関連語句の数は、ｎｐ個である。
【００４６】
図１８は、サブルートＤ２として節の設定のための処理を示すものであって、ここでは辞書Ｂについての情報検索及び収納を行う。すなわち、前工程と同様に、辞書Ｂについて、ターゲット語句ＢＷ（ｉ）から整理配列ＢＷＩＤ（ｊ）へと語句の重複を調査しつつ整理し、新出語句の情報をオブジェクトｎｏｄｅに収納する。この工程が終了した時点で、節数ｎｐは、辞書Ａ及び辞書Ｂにおける総語句数を示す。また、変数ｎｏｄｅには、辞書Ａにのみ出現する語句か、辞書Ｂにのみ出現する語句か、辞書Ａ及びＢの両方に出現する語句なのかを判断する数値を、ｎｏｄｅ（ｉ）．ｄｉｃに対して設定する。例えば処理がここまで進んでいる場合、評価対象語句Ｗａは、辞書Ａ、辞書Ｂと共に出現するのはひつぜんであるので、ｎｏｄｅ［０］．ｄｉｃはこのサブルートＤ２終了後には３が代入されていることになる。
【００４７】
具体的な処理としては、図１７に示したステップＳ４１２に続いて（Ｄ２）、まず汎用変数ｉに値１を代入し（ステップＳ４１３）、前述のステップＳ４０４と同様に、辞書Ｂの整理配列ＢＷＩＤ（０）に値０を代入し、ＢＷ（１）に値１を代入する（ステップＳ４１４）。そして、ステップＳ４０５と同様に、汎用変数ｉに次の値「ｉ＋１」を代入するとともに、汎用変数ｊに値１を代入する（ステップＳ４１５）。ここで、ターゲット語句ＢＷ（ｉ）がヌル値（“”）であるか否かを判断し（ステップＳ４１６）、ヌル語句（“”）であれば（ステップＳ４１６；Ｙｅｓ）、辞書Ｂの整理配列ＢＷＩＤ（ｉ）に値０を代入した上で（ステップＳ４１６ａ）、後述するステップＳ４２２の処理へ進む。一方、ステップＳ４１６において、ターゲット語句ＢＷ（ｉ）がヌル値でなければ（ステップＳ４１６；Ｎｏ）、次にそのターゲット語句ＢＷ（ｉ）が既出の語句であるか否かを判断する（ステップＳ４１７）。ターゲット語句ＢＷ（ｉ）が既出の語句と一致する場合は（ステップＳ４１７；Ｙｅｓ）、その節クラスノードの整数（ｎｏｄｅ［ｊ］．ｄｉｃ）が値１であるか否かを判断して、値１でなければ（ステップＳ４１７ａ；Ｎｏ）辞書Ａには存在しなかった語句であるので後述するステップＳ４１２へ進み、値１であれば（ステップＳ４１７ａ；Ｙｅｓ）辞書Ａにも存在した語句であるので、節クラスノードの整数（ｎｏｄｅ［ｊ］．ｄｉｃ）に値３を代入した後（ステップＳ４１７ｂ）、後述するステップＳ４１２へ進む。一方、ターゲット語句ＢＷ（ｉ）が既出の語句と一致しない場合は（ステップＳ４１７；Ｎｏ）、汎用変数ｊに次の値「ｊ＋１」を代入する（ステップＳ４１８）。そして、この汎用変数ｊがノードポインタ（ｎｐ）以下の値であれば（ステップＳ４１９；Ｎｏ）、ステップＳ４１７へ戻り、汎用変数ｊがノードポインタ（ｎｐ）よりも大きい値ならば（ステップＳ４１９；Ｙｅｓ）、初出の語句の処理を行う。すなわち、前述したステップＳ４１０と同様に、節数ｎｐに次の値である「ｎｐ＋１」を代入し、文字列変数（ｎｏｄｅ［ｎｐ］．ｗｏｒｄ）にターゲット語句ＢＷ（ｉ）を代入し、整数変数（ｎｏｄｅ［ｎｐ］．ｄｉｃ）に値２を代入する。また、実数変数（ｎｏｄｅ［ｎｐ］．ｄｘ，ｎｏｄｅ［ｎｐ］．ｄｙ）にはそれぞれ値０を代入し、実数変数（ｎｏｄｅ［ｎｐ］．ｘ，ｎｏｄｅ［ｎｐ］．ｙ）にはそれぞれ乱数を代入する。また、ブール変数（ｎｏｄｅ［ｎｐ］．ｌｏｃｋ）には「ＦＡＬＳＥ」を代入する（ステップＳ４２０）。そのうえで、辞書Ｂの整理配列ＢＷ（ｉ）に汎用変数ｊを代入し（ステップＳ４２１）、汎用変数ｉが最大出現節数ＷＭａｘと一致するか否かを判断する（ステップＳ４２２）。汎用変数ｉが最大出現節数ＷＭａｘと一致しない場合は（ステップＳ４２２；Ｎｏ）、ステップＳ４１５へ戻って辞書Ｂの全関連語句ＢＷ（１）〜ＢＷ（ＷＭａｘ）の全てにおいて重複、新出語句チェックの処理を続行し、一致する場合は（ステップＳ４２２；Ｙｅｓ）、辞書Ｂについての節設定の処理工程であるサブルートＤ２の処理を終了し、次の工程であるサブルートＤ３へ進む。
【００４８】
図１９は、サブルートＤ３として線を設定する工程を示している。サブルートＤ１及びサブルートＤ２において、辞書Ａ及び辞書Ｂについての節の設定が終わると、それに続いて、節と節とを結ぶ線（ｅｄｇｅ）に関する情報を収納する処理を行う。この工程では、辞書Ａに対応する線オブジェクトｅｄｇｅ［ｊ］（但し、ｊ＝１〜ＷＭａｘ）と、辞書Ｂに対応する線オブジェクトｅｄｇｅ［ｊ］（但し、ｊ＝ＷＭａｘ＋１〜ＷＭａｘ＊２）を一度に処理する。辞書Ａに関する処理か、辞書Ｂに関する処理かは、変数ｊが最大出現節数ＷＭａｘ以下なら辞書Ａ、それよりも大きければ辞書Ｂと判断する。以下の説明において、線オブジェクトｅｄｇｅ［ｉ］は、ｌｏｃａｌｆｒｏｍ番目の節とｉ番目の節とを結ぶ線を示す。また、一例として、説明文出現順位指定情報ＥＳｎＭａｘが３であれば、それを整理するために設定した「ｌｏｃａｌｌａｂｅｌ」が１、２、３の値を取ることとしている。最終的に、ある線オブジェクトｅｄｇｅの両側（線オブジェクトｅｄｇｅのメンバ変数である整数変数ｆｒｏｍ、整数変数ｔｏが指し示す節オブジェクトのメンバ変数である文字列ｗｏｒｄ）がヌル以外の節である場合は、その線オブジェクトｅｄｇｅは有効（該当する線オブジェクトｅｄｇｅのメンバ変数であるブール変数ｆｌａｇがＴＲＵＥ）となり、反対に、片側や両側がヌルならばその線オブジェクトｅｄｇｅは無効（該当する線オブジェクトｅｄｇｅのメンバ変数であるブール変数がＦＡＬＳＥ）となる。そして、有効（該当する線オブジェクトｅｄｇｅのメンバ変数であるブール変数がＴＲＵＥ）な線オブジェクトｅｄｇｅのみが、本工程の後の工程における処理であるバネ演算やディスプレイへの表示の対象となる。
【００４９】
具体的な処理としては、始めに、線クラスとそのメンバ変数の設定を行う。線クラスは、整数変数（ｆｒｏｍ）、整数変数（ｔｏ）、実数変数（ｌｅｎ）、整数変数（ｔｙｐｅ）、文字列変数（ｌａｂｅｌ）、ブール変数（ｆｌａｇ）をメンバ変数とする。線クラスからｅｄｇｅオブジェクトを（Ｗｍａｘ＊２）個生成する。そして、汎用変数ｊに値１を代入する（ステップＳ４２４）。続いて、汎用変数ｊが最大出現節数ＷＭａｘ以下であればこの値ｊを汎用変数ｉに代入し、汎用変数ｊが最大出現節数ＷＭａｘよりも大きい値であればこの値ｊから最大出現節数ＷＭａｘを引いた値を汎用変数ｉに代入する。また、汎用変数ｊが最大出現節数ＷＭａｘ以下であればターゲット辞書Ｄｔに辞書Ａを適用し、汎用変数ｊが最大出現節数ＷＭａｘよりも大きい値であればターゲット辞書Ｄｔに辞書Ｂを適用する（以上、ステップＳ４２５）。さらに、汎用変数ｉが値１の場合は、変数ｌｏｃａｌｆｒｏｍに値０を代入し、汎用変数ｉが値１以外の場合は、この値ｉから数２を引いた値を説明文出現順位指定情報ＥＳｎＭａｘで除した値の整数値に値１を加える演算によって得られる値を変数ｌｏｃａｌｆｒｏｍに代入する。これは、ｉ番目にあたる線オブジェクトｅｄｇｅ［ｉ］がｌｏｃａｌｆｒｏｍ番目の節オブジェクトｎｏｄｅ［ｌｏｃａｌｆｒｏｍ］とｉ番目の節オブジェクトのｎｏｄｅ［ｉ］に接続していることを意味している。また、文字列変数ｌｏｃａｌｌａｂｅｌには、先に得られた変数ｌｏｃａｌｆｒｏｍから数１を引いた値に説明文出現順位指定情報ＥＳｎＭａｘを乗じた値を変数ｉから引き、さらに値１を加えた値を文字列として代入する。これは、ｌｏｃａｌｌａｂｅｌには説明文出現順位ＥＳｎが代入されるが、その説明文出現順位ＥＳｎが変数ｉから何ＥＳｎ目かを算出することを意味している（以上、ステップＳ４２６）。そして、汎用変数ｊと最大出現節数ＷＭａｘとを比較し（ステップＳ４２７）、汎用変数ｊが、最大出現節数ＷＭａｘ以下であれば（ステップＳ４２７；Ｎｏ）辞書Ａについて処理し、最大出現節数ＷＭａｘよりも大きければ（ステップＳ４２７；Ｙｅｓ）辞書Ｂについて処理する。
【００５０】
辞書Ａについては、ｅｄｇｅ［ｊ］．ｆｒｏｍに整理配列ＡＷＩＤ（ｌｏｃａｌｆｒｏｍ）を、ｅｄｇｅ［ｊ］．ｔｏに整理配列ＡＷＩＤ（ｉ）を、ｅｄｇｅ［ｊ］．ｔｙｐｅに文字列変数ｌｏｃａｌｌａｂｅｌを整数化して代入し、ｅｄｇｅ［ｊ］．ｌｅｎに適切な固定線長ｍを代入し、ｅｄｇｅ［ｊ］．ｌａｂｅｌに、変数ｉが１ならばターゲット辞書Ｄｔを代入し、それ以外の場合はｅｄｇｅ［ｌｏｃａｌｌａｂｅｌ］．ｌａｂｅｌ＋ｌｏｃａｌｌａｂｅｌを代入する（ステップＳ４２８）。そして、整理配列ＡＷＩＤ（ｅｄｇｅ［ｊ］．ｆｒｏｍ）が値０であるか、又は、整理配列ＡＷＩＤ（ｅｄｇｅ［ｊ］．ｔｏ）が値０であるかを検証する（ステップＳ４２８ａ）。なお、適切な固定長ｍとは、この線オブジェクトｅｄｇｅの基本長であり、その値はこの装置の表示装置などに依存する。線オブジェクトｅｄｇｅが押されたり引かれたりして適切な固定長ｍよりも長さが長くなったり短くなったりした場合に、バネと同様に固定長ｍに戻ろうとする力が働くように演算する処理を後の処理で行っている。一方、辞書Ｂについても同様の処理を行う（ステップＳ４２９，Ｓ４３０）。ここで、ステップＳ４２８ａ及びステップＳ４２９ａのいずれかにおいて、整理配列ＡＷＩＤ（ｅｄｇｅ［ｊ］．ｆｒｏｍ）又はＡＷＩＤ（ｅｄｇｅ［ｊ］．ｔｏ）の何れか一方、整理配列ＢＷＩＤ（ｅｄｇｅ［ｊ］．ｆｒｏｍ）又はＢＷＩＤ（ｅｄｇｅ［ｊ］．ｔｏ）の何れか一方がヌル節の場合には（ステップＳ４２８ａ；Ｙｅｓ，ステップＳ４２９ａ；Ｙｅｓ）、それぞれ当該線クラスは始点又は終点に節が存在しない無効な線オブジェクトｅｄｇｅであるとして、ｅｄｇｅ［ｊ］．ｆｌａｇをＦＡＬＳＥとする（ステップＳ４３０，ステップＳ４３１）。一方、ステップＳ４２８ａ及びステップＳ４２９ａの両方において、整理配列ＡＷＩＤ（ｅｄｇｅ［ｊ］．ｆｒｏｍ）及びＡＷＩＤ（ｅｄｇｅ［ｊ］．ｔｏ）の両方、整理配列ＢＷＩＤ（ｅｄｇｅ［ｊ］．ｆｒｏｍ）及びＢＷＩＤ（ｅｄｇｅ［ｊ］．ｔｏ）の両方がヌル節ではない場合には（ステップＳ４２８ａ；Ｎｏ，ステップＳ４２９ａ；Ｎｏ）、それぞれ当該線オブジェクトｅｄｇｅは始点及び終点に節が存在する有効な線オブジェクトｅｄｇｅであるとして、ｅｄｇｅ［ｊ］．ｆｌａｇをＴＲＵＥとする（ステップＳ４３２）。そして、ステップＳ４３０〜Ｓ４３２に続いて、汎用変数ｊに次の値「ｊ＋１」を代入した後（ステップＳ４３３）、この汎用変数ｊと最大出現節数ＷＭａｘの２倍の値とを比較する（ステップＳ４３４）。これは、辞書Ａ及び辞書Ｂの２つの辞書を用いていることから、最大の線数が最大出現節数ＷＭａｘの２倍の値を取ることに基づく。そして、汎用変数ｊが最大出現節数ＷＭａｘの２倍の値以下の場合には（ステップＳ４３４；Ｎｏ）、ステップＳ４２５に戻って同様の工程を繰り返し行い、汎用変数ｊが最大出現節数ＷＭａｘの２倍の値を越えたところで（ステップＳ４３４；Ｙｅｓ）、この線の設定の工程であるサブルートＤ３の処理を終え、次のサブルートＤ４へ進む。
【００５１】
このように設定された線オブジェクトｅｄｇｅには、辞書Ａ，Ｂについて同一の関連語句が出現した場合、同一の節から同一の節へ接続する線オブジェクトｅｄｇｅが重複しているものが存在することから、この重複する線オブジェクトｅｄｇｅ、すなわち、同一のｆｒｏｍと同一のｔｏを有する線オブジェクトｅｄｇｅを排除する処理が必要となる。このように、重複する線オブジェクトｅｄｇｅを排除するサブルートＤ４の処理工程を図２０に示す。
【００５２】
具体的には、まず、辞書Ａについての処理として、汎用変数ｉに値２を代入し（ステップＳ４３５）、その変数ｉを汎用変数ｊに代入する（ステップＳ４３６）。さらに、汎用変数ｊに次の値「ｊ＋１」を代入して（ステップＳ４３７）、当該線が同一であるか否かを検証する（ステップＳ４３８）。すなわち、ｅｄｇｅ［ｉ］．ｆｒｏｍとｅｄｇｅ［ｊ］．ｆｒｏｍとが一致し、且つｅｄｇｅ［ｉ］．ｔｏとｅｄｇｅ［ｊ］．ｔｏとが一致する場合には（ステップＳ４３８；Ｙｅｓ）、同一線であると判断してｅｄｇｅ［ｊ］．ｆｌａｇをＦＡＬＳＥとしてそれを無効化し（ステップＳ４３８ａ）、それ以外の場合には（ステップＳ４３８；Ｎｏ）、同一線ではないと判断する。そして、汎用変数ｊと最大出現節数ＷＭａｘとを比較し、一致しなければ（ステップＳ４３９；Ｎｏ）ステップＳ５３７へ戻って同様の処理を繰り返し、一致したところで（ステップＳ４３９；Ｙｅｓ）、汎用変数ｉに次の値「ｉ＋１」を代入する（ステップＳ４４０）。さらに、この新しい汎用変数ｉと最大出現節数ＷＭａｘとを比較し、一致しなければ（ステップＳ４４１；Ｎｏ）ステップＳ４３６へ戻って同様の処理を繰り返し、一致したところで（ステップＳ４４１；Ｙｅｓ）、辞書Ｂの処理へ移行する。
【００５３】
辞書Ｂについての処理としては、まず、汎用変数ｉに最大出現節数ＷＭａｘに２を加算した値を代入し（ステップＳ４４２）、その変数ｉを汎用変数ｊに代入する（ステップＳ４４３）。さらに、汎用変数ｊに次の値「ｊ＋１」を代入して（ステップＳ４４４）、当該線が同一であるか否かを検証する（ステップＳ５４５）。すなわち、ｅｄｇｅ［ｉ］．ｆｒｏｍとｅｄｇｅ［ｊ］．ｆｒｏｍとが一致し、且つｅｄｇｅ［ｉ］．ｔｏとｅｄｇｅ［ｊ］．ｔｏとが一致する場合には（ステップＳ４４５；Ｙｅｓ）、同一線であると判断してｅｄｇｅ［ｊ］．ｆｌａｇをＦＡＬＳＥとしてそれを無効化し（ステップＳ４４５ａ）、それ以外の場合には（ステップＳ４４５；Ｎｏ）、同一線ではないと判断する。そして、汎用変数ｊと最大出現節数ＷＭａｘの２倍の値とを比較し、一致しなければ（ステップＳ４４６；Ｎｏ）ステップＳ４４４へ戻って同様の処理を繰り返し、一致したところで（ステップＳ４４６；Ｙｅｓ）、汎用変数ｉに次の値「ｉ＋１」を代入する（ステップＳ４４７）。さらに、この新しい汎用変数ｉと最大出現節数ＷＭａｘの２倍の値とを比較し、一致しなければ（ステップＳ４４８；Ｎｏ）ステップＳ４４３へ戻って同様の処理を繰り返し、一致したところで（ステップＳ４４８；Ｙｅｓ）、辞書Ｂの処理を終えて、このサブルートＤ４の処理を終了し、次のサブルートＤ５の処理工程へ移行する。
【００５４】
図２１に示すサブルートＤ５の処理工程では、上述したサブルートＤ４の処理工程で有効とされた線オブジェクトｅｄｇｅをバネとみなし、そのバネの両端に存在するそれぞれの節に速度を加算する処理を行う。なお、以下で述べるバネ定数ａは、数０を越える適当な数であり、微小数値ｄｅｌｔａｍは、例えば数０．００１等の適当に小さな数とする。斥力計算において０で除算を避けるための外的動乱の種として使用する。また、斥力定数ｂは、０以上の値である。さらに、摩擦係数ｃｏｆは、ディスプレイへの表示手段の性能や演算速度に依存するものであり、０＜ｃｏｆ＜１の値で適当な値とする。また、「ｌｏｃａｌｖｘ」は、二次元の座標中、ｘ座標における２つの節が取る距離を表し、「ｌｏｃａｌｖｙ」は、同座標中、ｙ座標における２つの節が取る距離を表し、「ｌｏｃａｌｌｅｎ」は、２つの節が取る距離を表すものとする。
【００５５】
まず、辞書Ａ表示のブーリアン及び辞書Ｂ表示のブーリアンである変数（ａｄｒａｗ及びｂｄｒａｗ）をいずれも「ＴＲＵＥ」とし，バネ定数ａ，斥力定数ｂ、微小数値ｄｅｉｔａｍ、摩擦係数ｃｏｆをそれぞれ定義して（ステップＳ４４９）、汎用変数ｉに値１を代入する（ステップＳ４５０）。ここで、バネの有効性を検証し（ステップＳ４５１）、バネが有効（ｅｄｇｅ［１］．ｆｌａｇ＝ＴＲＵＥ）であれば（ステップＳ４５１；Ｙｅｓ）、次に示すような各値に所定値を代入する処理を行う。すなわち、ここでは、ｌｏｃａｌｖｘに、節オブジェクトｎｏｄｅ［ｅｄｇｅ［ｉ］．ｔｏ］．ｘの値から節オブジェクトｎｏｄｅ［ｅｄｇｅ［ｉ］．ｆｒｏｍ］．ｘの値を引いた値を、ｌｏｃａｌｖｙに、節オブジェクトｎｏｄｅ［ｅｄｇｅ［ｉ］．ｔｏ］．ｙの値から節オブジェクトｎｏｄｅ［ｅｄｇｅ［ｉ］．ｆｒｏｍ］．ｙの値を引いた値を、ｌｏｃａｌｌｅｎに、ｌｏｃａｌｖｘの二乗値とｌｏｃａｌｖｙの二乗値との和の正の平方根をそれぞれ代入する。また、ｅｄｇｅｓ［ｉ］．ｌｅｎからｌｏｃａｌｌｅｎを引いた値にバネ定数ａを乗じてこの値をｆとする。そして、この値ｆにｌｏｃａｌｖｘを乗じた値、ｆにｌｏｃａｌｖｙを乗じた値を、それぞれｘ座標、ｙ座標における速度ｌｏｃａｌｄｘ、ｌｏｃａｌｄｙに代入する。そして、以下の各速度、節オブジェクトｎｏｄｅ［ｅｄｇｅ［ｉ］．ｔｏ］．ｄｘに、節オブジェクトｎｏｄｅ［ｅｄｇｅ［ｉ］．ｔｏ］．ｄｘの値に先に求めたｌｏｃａｌｄｘを加えた値を、節オブジェクトｎｏｄｅ［ｅｄｇｅ［ｉ］．ｔｏ］．ｄｙに、節オブジェクトｎｏｄｅ［ｅｄｇｅ［ｉ］．ｔｏ］．ｄｙの値に先に求めたｌｏｃａｌｄｙを加えた値を、節オブジェクトｎｏｄｅ［ｅｄｇｅ［ｉ］．ｆｒｏｍ］．ｄｘに、節オブジェクトｎｏｄｅ［ｅｄｇｅ［ｉ］．ｔｏ］．ｄｘの値からｌｏｃａｌｄｘを引いた値を、節オブジェクトｎｏｄｅ［ｅｄｇｅ［ｉ］．ｆｒｏｍ］．ｄｙに、節オブジェクトｎｏｄｅ［ｅｄｇｅ［ｉ］．ｔｏ］．ｄｙの値からｌｏｃａｌｄｙを引いた値を、それぞれ代入する（ステップＳ４５２）。そして、汎用変数ｉに次の値「ｉ＋１」を代入する（ステップＳ４５３）。ただし、ステップＳ４５１において、バネが無効（ｅｄｇｅ［ｉ］．ｆｌａｇ＝ＦＡＬＳＥ）であった場合には（ステップＳ４５１；Ｎｏ）、ステップＳ４５２を飛ばしてステップＳ４５３の処理を行う。そして、新たな汎用変数ｉと最大出現節数ＷＭａｘの２倍の値とを比較し、汎用変数ｉがＷＭａｘの２倍の値以下であれば（ステップＳ４５４；Ｎｏ）、ステップＳ４５１に戻って同様の処理を繰り返し、汎用変数ｉの値が最大出現節数ＷＮａｘの２倍の値よりも大きくなったところで（ステップＳ４５４；Ｙｅｓ）、このサブルートＤ５の処理を終了して次のサブルートＤ６へ移行する。
【００５６】
図２２に示すサブルートＤ６の処理工程では、前工程で得られた速度に基づいて、各節間の斥力演算を行う。なお、本実施形態において、斥力の演算に関しては、分子間力の計算に利用するレナード＝ジョーンズの式を用いず、より簡易に、斥力は距離の２乗に反比例するとして演算を行うものとしている。まず、汎用変数ｉに値１を代入する（ステップＳ４５５）。次に、前工程で得られた速度ｌｏｃａｌｄｘ、速度ｌｏｃａｌｄｙにそれぞれ値０を代入し、さらに汎用変数ｊに値１を代入する（ステップＳ４５６）。そして、値ｉと値ｊの異同を検証する（ステップＳ４５７）。ここで、値ｉと値ｊとが一致しなければ（ステップＳ４５７；Ｎｏ）、距離ｌｏｃａｌｖｘに、節オブジェクトｎｏｄｅ［ｉ］．ｘの値と節オブジェクトｎｏｄｅ［ｊ］．ｘの値との差を、距離ｌｏｃａｌｖｙに、節オブジェクトｎｏｄｅ［ｉ］．ｙの値と節オブジェクトｎｏｄｅ［ｊ］．ｙの値との差を、距離ｌｏｃａｌｌｅｎに、距離ｌｏｃａｌｖｘの二乗値と距離ｌｏｃａｌｖｙの二乗値との和を代入する（ステップＳ４５８）。そして、この距離ｌｏｃａｌｌｅｎが値０であるか否か、すなわち線オブジェクトｅｄｇｅに長さが存在するか否かを判断し、距離ｌｏｃａｌｌｅｎに長さがあれば（ｌｏｃａｌｌｅｎ＞０，ステップＳ４５８；Ｎｏ）、速度ｌｏｃａｌｄｘには、以前の速度ｌｏｃａｌｄｘに斥力定数ｂと距離ｌｏｃａｌｌｅｎの２乗の逆数と距離ｌｏｃａｌｖｘの積を加算した値を代入し、速度ｌｏｃａｌｄｙには、以前の速度ｌｏｃａｌｄｙに斥力定数ｂと距離ｌｏｃａｌｌｅｎの２乗の逆数と距離ｌｏｃａｌｖｙの積を加算した値を代入する（ステップＳ４６０）。一方、距離ｌｏｃａｌｌｅｎに長さがない場合は（ｌｏｃａｌｌｅｎ＝０，ステップＳ４５９；Ｙｅｓ）、速度ｌｏｃａｌｄｘ，ｌｏｃａｌｄｙに微少な値を付与する（ステップＳ４６１）。すなわち、「ｒａｎｄａｍ（）」を毎回異なる０以上１未満の実数を与える関数として速度ｌｏｃａｌｄｘには、以前の速度ｌｏｃａｌｄｘに乱数と先に定義した微小数値ｄｅｌｔａｍとの積を加算した値を代入し、速度ｌｏｃａｌｄｙには、以前の速度ｌｏｃａｌｄｙに乱数と先に定義した微小数値ｄｅｌｔａｍとの積を加算した値を代入する。これは、距離ｌｏｃａｌｌｅｎの値が０であると、商を求めることができないために、距離ｌｏｃａｌｌｅｎが０の場合のみ、救済策として適当な数を乱数を用いて、速度ｌｏｃａｌｄｘ，ｌｏｃａｌｄｙに与えることとしている。また、前記ステップＳ４５７において値ｉと値ｊとが一致した場合には（ステップＳ４５６；Ｙｅｓ）、ステップＳ４５８〜ステップＳ４６１を飛ばす。そして次に、汎用変数ｊに、次の値「ｊ＋１」を代入して（ステップＳ４６２）、この値ｊとノードポインタ（総節数）ｎｐとを比較する（ステップＳ４６３）。ここで、値ｊがノードポインタｎｐ以下であれば（ステップＳ４６３；Ｎｏ）、ステップＳ４５７に戻って同様の処理を繰り返し、値ｊがノードポインタｎｐよりも大きくなったところで（ステップＳ４６３；Ｙｅｓ）、節の速度ｎｏｄｅ［ｉ］．ｄｘに前の節の速度ｎｏｄｅ［ｉ］．ｄｘと速度ｌｏｃａｌｄｘとの和を、節の速度ｎｏｄｅ［ｉ］．ｄｙに前の節の速度ｎｏｄｅ［ｉ］．ｄｙと速度ｌｏｃａｌｄｘとの和を、それぞれ代入する（ステップＳ４６４）。すなわち、各節について、それ自身以外の全ての節に対する斥力を演算して、最後にそれ自身の各速度に加算する。そして汎用変数ｉに、次の値「ｉ＋１」を代入して（ステップＳ４６５）、この値ｉとノードポインタｎｐとを比較する（ステップＳ４６６）。ここで、値ｉがノードポインタｎｐ以下であれば（ステップＳ４６６；Ｎｏ）、ステップＳ４５６に戻って同様の処理を繰り返し、値ｉがノードポインタｎｐよりも大きくなったところで（ステップＳ４６６；Ｙｅｓ）、このサブルートＤ６における斥力演算の工程を終了して、次のサブルートＤ７の処理工程へ移行する。
【００５７】
図２３に示すサブルートＤ７の処理工程では、前工程で得られた速度に基づいて、各節及び線を出力デバイス１０５であるディスプレイに表示可能な領域へ移動させる処理を行う。なお、以下の説明において、「ＷＩＤＴＨ」及び「ＨＥＩＧＨＴ」とは、ディスプレイにおける表示画面の幅及び高さを示す。画面には、０〜ＷＩＤＴＨまで、０〜ＨＥＩＧＨＴまでの領域が表示できるものとする。
【００５８】
まず、汎用変数ｉに値１を代入する（ステップＳ４６７）。そして、節の移動の可否について判断し（ｎｏｄｅ［ｎｐ］．ｌｏｃｋ＝ＴＲＵＥ？）、節が固定されている場合は（ステップＳ４６８；Ｙｅｓ）、各速度（ｎｏｄｅ［ｉ］．ｄｘ，ｎｏｄｅ［ｉ］．ｄｙ）に値０を代入した（ステップＳ４６８ａ）後にステップＳ４６９へ、節が固定されていない場合は（ステップＳ４６８；Ｎｏ）そのまま、各節の位置に現在の各速度を加算し（ｎｏｄｅ［ｉ］．ｘにｎｏｄｅ［ｉ］．ｘとｎｏｄｅ［ｉ］．ｄｘの和を代入、ｎｏｄｅ［ｉ］．ｙにｎｏｄｅ［ｉ］．ｙとｎｏｄｅ［ｉ］．ｄｙの和を代入）、次いで、表示範囲外ならば範囲内いっぱいに修正する。具体的にはｎｏｄｅ［ｉ］．ｘに、ｎｏｄｅ［ｉ］．ｘが値０未満なら値０を、それ以外ならｎｏｄｅ［ｉ］．ｘを代入する。ｎｏｄｅ［ｉ］．ｘに、ｎｏｄｅ［ｉ］．ｘがＷＩＤＴＨ以上ならその値ＷＩＤＴＨを、それ以外ならｎｏｄｅ［ｉ］．ｘを代入する。また、ｎｏｄｅ［ｉ］．ｙに、ｎｏｄｅ［ｉ］．ｙが値０未満なら値０を、それ以外ならｎｏｄｅ［ｉ］．ｙを代入する。ｎｏｄｅ［ｉ］．ｙに、ｎｏｄｅ［ｉ］．ｙがＨＥＩＧＨＴ以上ならその値ＨＥＩＧＨＴを、それ以外ならｎｏｄｅ［ｉ］．ｘを代入する。最後に、各速度ｄｘ，ｄｙを、摩擦係数ｃｏｆとの積にすることにより減少させる（速度ｎｏｄｅ［ｉ］．ｄｘに，速度ｎｏｄｅ［ｉ］．ｄｘと摩擦係数ｃｏｆとの積を代入、速度ｎｏｄｅ［ｉ］．ｄｙに，速度ｎｏｄｅ［ｉ］．ｄｙと摩擦係数ｃｏｆとの積を代入）（以上、ステップＳ４６９）。そして、汎用変数ｉに次の値「ｉ＋１」を代入して（ステップＳ４７０）、その値ｉとノードポインタｎｐとを比較する（ステップＳ４７１）。ここで、値ｉがノードポインタｎｐ以下であれば（ステップＳ４７１；Ｎｏ）、ステップＳ４６８へ戻って同様の処理を繰り返し、値ｉがノードポインタｎｐよりも大きくなったところで（ステップＳ４７１；Ｙｅｓ）、サブルートＤ７における節の移動の処理を終え、次のサブルートＤ８の処理工程へ移行する。
【００５９】
図２４に示すサブルートＤ８の処理工程では、樹系図の描画による生成を実行する。すなわち、前工程までで得られた節及び線に関する情報に基づいて、本工程では、まず線オブジェクトｅｄｇｅの描画を行い、続いて節オブジェクトｎｏｄｅの描画を行う。
【００６０】
まず、辞書Ａについての表示（ａｄｒａｗ）の可否を判断し、辞書Ａの樹系図を表示する場合は（ステップＳ４７２；Ｙｅｓ）、引数を開始ポインタ（１）及び終了ポインタ（最大出現節数ＷＭａｘ）としてサブルートＧを実行した後、表示しない場合は（ステップＳ４７２；Ｎｏ）すぐに続けて辞書Ｂについての表示（ｂｄｒａｗ）の可否を判断する。辞書Ｂの樹系図を表示する場合は（ステップＳ４７３；Ｙｅｓ）、引数を開始ポインタ（最大出現節数ＷＭａｘ）及び終了ポインタ（最大出現節数ＷＭａｘの二倍値）としてサブルートＧを実行した後、表示しない場合は（ステップＳ４７３；Ｎｏ）すぐに続けて汎用変数ｉに値１を代入する（ステップＳ４７４）。
【００６１】
ここで、図２６を参照して、サブルートＧにおける処理について説明する。サブルートＧは特に何の返値を返さない、メインルーチンから頻繁に呼び出されるサブルーチンとして機能し、サブルートＧを呼び出す時には開始ポインタ、終了ポインタのそれぞれを指定して呼び出すことが必要である。この工程では、有効な線オブジェクトｅｄｇｅを矢印として描画し、線オブジェクトｅｄｇｅの内容である当該線オブジェクトｅｄｇｅの終点側の節オブジェクトｎｏｄｅの関連情報に係る添字（ラベル）を、その線オブジェクトｅｄｇｅの中点近傍に描画する。具体的には、開始ポインタ及び終了ポインタを引数として、まず、線オブジェクトｅｄｇｅのフラグを検証する。すなわち、ｅｄｇｅ［ｉ］．ｆｌａｇが「ＦＡＬＳＥ」であれば（ステップＳ７０１；Ｙｅｓ）、このサブルートＧの処理を終了するが、ｅｄｇｅ［ｉ］．ｆｌａｇが「ＴＲＵＥ」であれば（ステップＳ７０１；Ｎｏ）、汎用変数ｉに開始ポインタを代入する（ステップＳ７０２）。ここで、開始ポインタは、上述したように辞書Ａの場合は１であり、辞書Ｂの場合は最大出現節数ＷＭａｘ＋１である。次に、線オブジェクトｅｄｇｅの始点と終点の座標を設定する。すなわち、線オブジェクトｅｄｇｅの始点の座標（ｘ１，ｙ１）に、（ｎｏｄｅ［ｅｄｇｅ［ｉ］．ｆｒｏｍ］．ｘ，ｎｏｄｅ［ｅｄｇｅ［ｉ］．ｆｒｏｍ］．ｙ）を、終点の座標（ｘ２，ｙ２）に、（ｎｏｄｅ［ｅｄｇｅ［ｉ］．ｔｏ］．ｘ，ｎｏｄｅ［ｅｄｇｅ［ｉ］．ｔｏ］．ｙ）を、それぞれ代入する（ステップＳ７０３）。続いて、始点座標（ｘ１，ｙ１）から終点座標（ｘ２，ｙ２）まで、所定の線種（ｅｄｇｅ［ｉ］．ｔｙｐｅ）で矢印を描画する（ステップＳ７０４）。ここで線種は、例えば、（ｅｄｇｅ［ｉ］．ｔｙｐｅ）が１なら実線、（ｅｄｇｅ［ｉ］．ｔｙｐｅ）が２なら点線等と定めておくことができる。次に、描画した矢印で表される線オブジェクトｅｄｇｅの中点座標（（ｘ１＋ｘ２）／２，（ｙ１＋ｙ２）／２）が、添字を示すラベル（ｅｄｇｅ［ｉ］．ｌａｂｅｌ）の文字列の中央近傍となるように、当該ラベルの文字列を描画する（ステップＳ７０５）。そして、次の線の描画のため、汎用変数ｉに次の値「ｉ＋１」を代入し（ステップＳ７０６）、この変数ｉの値が終了ポインタよりも大きいか否かを判断する（ステップＳ７０７）。ここで、終了ポインタは、辞書Ａならば最大出現節数ＷＭａｘであり、辞書Ｂならば最大出現節数ＷＭａｘの二倍値である。変数ｉが終了ポインタ以下の値であれば（ステップＳ７０７；Ｎｏ）、ステップＳ７０３に戻って同様の処理を行い、変数ｉが終了ポインタ以下よりも大きくなった時点で、サブルートＧの処理を終了し、サブルートＤ８におけるステップＳ４７３又はステップＳ４７４に進む。
【００６２】
なお、添字を示すラベルの文字列は、線オブジェクトｅｄｇｅの終点が指す節オブジェクトｎｏｄｅに描画される文字列である関連語句に係る関連情報に由来するものであり、例えば、辞書Ａについて例に挙げると、「Ａ１」、「Ａ１２」、「Ａ１２２」等と表される。始めの文字「Ａ」は、辞書Ａに関するものであることを示し、以下の数字は左側から１桁目が第１階層、２桁目が第２階層、３桁目が第三階層……のそれぞれ説明文出現順位を示す。すなわち、添字ラベル「Ａ１」は、その線オブジェクトｅｄｇｅの終点の節オブジェクトｎｏｄｅに入る関連語句が、辞書Ａにおいて評価対象語句Ｗａを見出し語とする説明文章（つまり第１階層）のうち、出現順位第１位（ＥＳ1）の関連語句、換言すれば、その関連情報がＡＲ＝ｓｅａｒｃｈｗｏｒｄ（Ｗａ，１）（ただし、品詞Ｃ及び語句出現順位ＷｎＦｉｘはユーザ自身が指定済）であることを意味する。また、添字ラベル「Ａ１２」は、その線オブジェクトｅｄｇｅの終点の節オブジェクトｎｏｄｅに入る関連語句が、同辞書Ａにおいて、関連情報がＡＲ＝ｓｅａｒｃｈｗｏｒｄ（Ｗａ，１）を有する第１階層の関連語句を見出し語とする説明文章（つまり第２階層）のうち、出現順位第２位（ＥＳ2）の関連語句、換言すれば、その関連情報がＡＲ＝ｓｅａｒｃｈｗｏｒｄ（ｓｅａｒｃｈｗｏｒｄ（Ｗａ，１），２）であることを意味する。さらに同様に、添字ラベル「Ａ１２２」は、その線オブジェクトｅｄｇｅの終点の節オブジェクトｎｏｄｅに入る関連語句が、同辞書Ａにおいて、関連情報がＡＲ＝ｓｅａｒｃｈｗｏｒｄ（ｓｅａｒｃｈｗｏｒｄ（Ｗａ，１），２）を有する第２階層の関連語句を見出し語とする説明文章（つまり第３階層）のうち、出現順位第２位（ＥＳ2）の関連語句、換言すれば、その関連情報がＡＲ＝ｓｅａｒｃｈｗｏｒｄ（ｓｅａｒｃｈｗｏｒｄ（ｓｅａｒｃｈｗｏｒｄ（Ｗａ，１），２），２）であることを意味する。ただし、各階層や辞書Ｂについても同様である。
【００６３】
サブルートＤ８に説明を戻すと、次は節の描画を行う。ステップＳ４７４で汎用変数ｉに値１を代入した後、描画すべき辞書が辞書Ａであり（ｎｏｄｅ［ｉ］．ｄｉｃ＝１）且つ辞書Ａについての描画をする（ａｄｒａｗ＝ＴＲＵＥ）と判断した場合は（ステップＳ４７５；Ｙｅｓ）、描画のターゲットとなる節を指し示す汎用変数ｉを引数としてサブルートＨを実行（ステップＳ４７５ａ）するが、それ以外の場合は（ステップＳ４７５；Ｎｏ）サブルートＨの処理を行わずに次の辞書Ｂについての判断に進む。次に、描画すべき辞書が辞書Ｂであり（ｎｏｄｅ［ｉ］．ｄｉｃ＝２）且つ辞書Ｂについての描画をする（ｂｄｒａｗ＝ＴＲＵＥ）と判断した場合は（ステップＳ４７６；Ｙｅｓ）、描画のターゲットとなる節を指し示す汎用変数ｉを引数としてサブルートＨを実行（ステップＳ４７６ａ）するが、それ以外の場合は（ステップＳ４７６；Ｎｏ）サブルートＨの処理を行わずに次の辞書Ａ及びＢについての判断に進む。すなわち、辞書Ａ及び辞書Ｂの両方を描画対象とする（ｎｏｄｅ［ｉ］．ｄｉｃ＝３）場合は（ステップＳ４７７；Ｙｅｓ）、描画のターゲットとなる節を指し示す汎用変数ｉを引数としてサブルートＨを実行（ステップＳ４７７ａ）するが、そうではない場合は（ステップＳ４７７；Ｎｏ）サブルートＨの処理を行わずに、次の節についての処理を行うため、汎用変数ｉに次の値「ｉ＋１」を代入する（ステップＳ４７８）。そして、この変数ｉとノードポインタｎｐとを比較し、変数ｉがノードポインタ以下であれば（ステップＳ４７９；Ｎｏ）、ステップＳ４７５に戻って次の節について同様の処理を行い、変数ｉがノードポインタｎｐを越えた時点で（ステップＳ４７９；Ｙｅｓ）、サブルートＤ８の処理を終え、最後のサブルートＤ９の処理に移行する。
【００６４】
ここで、図２７を参照して、サブルートＨにおける処理工程について説明する。サブルートＨは、特に何の返値を返さない、メインルーチンから頻繁に呼び出されるサブルーチンとして機能し、サブルートＨを呼び出す時には、ターゲット節を指定して呼び出すことが必要である。まず、汎用変数ｉにターゲット節を代入し（ステップＳ８０１）、当該節オブジェクトｎｏｄｅが表示されるべき座標（ｎｏｄｅ［ｉ］．ｘ，ｎｏｄｅ［ｉ］．ｙ）を、汎用的に使用する座標（ｘ，ｙ）に代入する（ステップＳ８０２）。そして、この座標（ｘ，ｙ）が語句の中央となるように、語句の背景となる語句表示欄たる枠を所定の形状で描画する（ステップＳ８０３）。ここで、枠形状には、楕円や矩形等が挙げられ、見やすさのために、枠の色や形は、辞書（ｎｏｄｅ［ｉ］．ｄｉｃ）に依存して変化させることが望ましい。本実施形態では、辞書Ａには矩形、辞書Ｂには楕円形の枠を適用するものとする。さらに、辞書Ａ及びＢに共通の語句が入る節には、矩形と楕円形を合成した形状を適用するものとする。また、ｎｏｄｅ［ｉ］．ｌｏｃｋがＴＲＵＥかＦＡＬＳＥかによって、微妙に枠の色や形に差をつけるのも、理解の容易さからも好ましいといえる。そして最後に、座標（ｘ，ｙ）が語句文字列の中央となるように、当該節に入るべき関連語句を示す語句文字列（ｎｏｄｅ［ｉ］．ｗｏｒｄ）を描画して（ステップＳ８０４）、サブルートＨにおける処理を終了する。この段階で、ディスプレイには、生成及び描画された辞書Ａ，Ｂにかかる樹系図が表示されることになる。
【００６５】
図２５は、最後の処理工程であるサブルートＤ９における処理を示すものであり、この工程では、全行程でディスプレイに表示された樹系図に関して、所定画面上でユーザが入力デバイス１０６を用いて所定の操作を行うのに伴って、当該樹系図の表示変更を実行する。まず、汎用タイマーｔを値０としておき（ステップＳ４８０）、所定画面に対するユーザによるマウスクリック等の入力デバイス１０６を用いた入力により、辞書Ａの描画希望を判断する。辞書Ａの描画希望を示す入力があった場合（ステップＳ４８１；Ｙｅｓ）は、ａｄｒａｗを「ＴＲＵＥ」として辞書Ａを描画すると決定して辞書Ａの樹系図の表示を行い（ステップＳ４８１ａ）、辞書Ａの描画希望を示す入力がない又は描画しないことを希望する入力あった場合（ステップＳ４８１；Ｎｏ）は、ａｄｒａｗを「ＦＡＬＳＥ」として辞書Ａを描画しないと決定する（ステップＳ４８１ｂ）。次に、辞書Ａの場合と同様に、辞書Ｂの描画希望を判断する。辞書Ｂの描画希望を示す入力があった場合（ステップＳ４８２；Ｙｅｓ）は、ｂｄｒａｗを「ＴＲＵＥ」として辞書Ｂを描画すると決定して辞書Ｂの樹系図の表示を行い（ステップＳ４８２ａ）、辞書Ｂの描画希望を示す入力がない又は描画しないことを希望する入力あった場合（ステップＳ４８２；Ｎｏ）は、ｂｄｒａｗを「ＦＡＬＳＥ」として辞書Ｂを描画しないと決定する（ステップＳ４８２ｂ）。すなわち、例えば前記所定の画面上に、辞書Ａ及び辞書Ｂについて、それぞれ表示又は非表示をしめすラジオボタン等のＧＵＩを設けておき、ユーザの入力に従って、辞書Ａ、Ｂの両方の樹系図の表示、辞書Ａのみの樹系図の表示、辞書Ｂのみの樹系図の表示等の表示形式が決定される。また、入力デバイス１０６の利用に基づくユーザの入力により、特定の語句ｉ（評価対象語句Ｗａ、又は他の任意の関連語句）の画面上の固定化の指示があれば（ステップＳ４８３；Ｙｅｓ）、当該語句の節を固定化し（ｎｏｄｅ［ｉ］．ｌｏｃｋに「ＴＲＵＥ」を代入、ステップＳ４８３ａ）、その指示がなければ（ステップＳ４８３；Ｎｏ）、当該語句の節を固定化しないと決定する（ｎｏｄｅ［ｉ］．ｌｏｃｋに「ＦＡＬＳＥ」を代入、ステップＳ４８３ｂ）。さらに、入力デバイス１０６の利用に基づくユーザの入力、例えばマウスを利用した語句の節のドラッグ操作により、特定の語句ｉ（評価対象語句Ｗａ、又は他の任意の関連語句）の画面上の移動の指示があれば（ステップＳ４８４；Ｙｅｓ）、当該語句の節の座標（ｎｏｄｅ［ｉ］．ｘ，ｎｏｄｅ［ｉ］．ｙ）を指示に従って変化させた後（ステップＳ４８４ａ）、その指示がなければ（ステップＳ４８４；Ｎｏ）続いて、汎用タイマーｔに次の値「ｔ＋１」を代入する（ステップＳ４８５）。そして、ユーザの入力により終了希望がなければ（ステップＳ４８６；Ｎｏ）、このタイマーｔと設定された待ち時間とを比較し、タイマーｔが待ち時間以下ならば（ステップＳ４８７；Ｎｏ）、ステップＳ４８１に戻って同様の処理を繰り返し、タイマーｔが待ち時間を超えると（ステップＳ４８７；Ｙｅｓ）、サブルートＤ５におけるステップＳ４５０に戻ってバネ演算処理を行う（Ｄ５−ｘ）。また、ユーザ入力により終了希望があれば（ステップＳ４８７；Ｙｅｓ）、サブルートＤ９の処理を終了して、このプログラムの処理を終える。
【００６６】
ここで、本実施形態の辞書評価支援装置Ａ７を利用した具体例について説明する。この例では、二つの日本語の国語電子辞書（辞書Ａ、辞書Ｂ）を利用し、初期値である評価対象語句Ｗａとして「五街道」という語句がユーザに入力されたとする。また、ユーザの入力により、階層指定情報ＬｎＭａｘは第３階層（Ｌ3）、説明文出現順位指定情報ＥＳｎＭａｘは第２位（ＥＳ2）、語句出現順位指定情報ＷｎＦｉｘは第１位（Ｗ1）、品詞指定情報Ｃは普通名詞が、それぞれ選択されたとする。
【００６７】
これらの情報を元にして前記プログラムに基づく上述した通りの処理工程により得られた関連語句を辞書ごとにまとめた一覧表を図２８に示す。同図に示すとおり、まず辞書Ａについては、評価対象語句Ｗａ「五街道」に対して、それを見出し語とする第１階層（Ｌ1）の説明文章ＥＷからは、関連語句ＡＲとして「江戸時代」（ＥＳ1）、「東海道」（ＥＳ2）の二つの語句が得られた。また、「江戸時代」を見出し語とする第２階層（Ｌ2）の説明文章ＥＷからは、関連語句ＡＲとして「徳川家康」（ＥＳ1）、「徳川時代」（ＥＳ2）の二つの語句が得られた。さらに、「徳川家康」を見出し語とする第３階層（Ｌ3）の説明文章ＥＷからは、関連語句ＡＲとして「徳川初代将軍」（ＥＳ1）、「松平広忠」（ＥＳ2）の二つの語句が得られた。また、「徳川時代」を見出し語とする第３階層（Ｌ3）の説明文章ＥＷからは、関連語句ＡＲとして「江戸時代」（ＥＳ1）という関連語句のみが得られ、説明文出現順位第２位（ＥＳ2）の説明文には指定された品詞に対応する語句が存在しなかったか、又は説明文出現順位第２位（ＥＳ2）の説明文自体が存在しなかったことから処理が終了（＜終了＞）された。一方、「東海道」を見出し語とする第２階層（Ｌ2）の説明文章ＥＷからは、関連語句ＡＲとして「五畿七道」（ＥＳ1）、「畿内」（ＥＳ2）の二つの語句が得られた。さらに、「五畿七道」を見出し語とする第３階層（Ｌ3）の説明文章ＥＷからは、関連語句ＡＲとして「律令制」（ＥＳ1）、「山城」（ＥＳ2）の二つの語句が得られた。また、「畿内」を見出し語とする第３階層（Ｌ3）の説明文章ＥＷからは、関連語句ＡＲとして「帝都」（ＥＳ1）、「中国」（ＥＳ2）の二つの語句が得られた。
【００６８】
一方、辞書Ｂについては、評価対象語句Ｗａ「五街道」に対して、それを見出し語とする第１階層（Ｌ1）の説明文章ＥＷからは、関連語句ＢＲとして「江戸時代」（ＥＳ1）、「東海道」（ＥＳ2）の二つの語句が得られた。また、「江戸時代」を見出し語とする第２階層（Ｌ2）の説明文章ＥＷからは、関連語句ＢＲとして「徳川氏」（ＥＳ1）、「１６０３」（ＥＳ2）の二つの語句が得られた。さらに、「徳川氏」を見出し語とする第３階層（Ｌ3）の説明文章ＥＷからは、関連語句ＢＲとして「姓名」（ＥＳ1）、「江戸幕府」（ＥＳ2）の二つの語句が得られた。また、「１６０３」を見出し語とする第３階層（Ｌ3）の説明文章ＥＷ自体が存在しないことから、関連語句ＢＲの抽出はされずに、説明文出現順位第１位（ＥＳ1）及び第２位（ＥＳ2）ともに処理が終了（＜終了＞）された。一方、「東海道」を見出し語とする第２階層（Ｌ2）の説明文章ＥＷからは、関連語句ＢＲとして「律令制」（ＥＳ1）、「現在」（ＥＳ2）の二つの語句が得られた。さらに、「律令制」を見出し語とする第３階層（Ｌ3）の説明文章ＥＷからは、関連語句ＢＲとして「律令格式」（ＥＳ1）という関連語句のみが得られ、説明文出現順位第２位（ＥＳ2）の説明文には指定された品詞に対応する語句が存在しなかったか、又は説明文出現順位第２位（ＥＳ2）の説明文自体が存在しなかったことから処理が終了（＜終了＞）された。また、「現在」を見出し語とする第３階層（Ｌ3）の説明文章ＥＷからは、関連語句ＢＲとして「今」（ＥＳ1）、「時」（ＥＳ2）の二つの語句が得られた。
【００６９】
また、これらの得られた関連語句それぞれについての関連情報を、辞書Ａ，Ｂごとに一覧表としてまとめたものを図２９に示す。なお同図では、関連情報を示す関数ｓｅａｒｃｈｗｏｒｄ（）を便宜的にｆ（）として表している。以下の説明でも、関数ｓｅａｒｃｈｗｏｒｄ（）をｆ（）と読み替えるとすると、以上の結果から、辞書Ａ及び辞書Ｂから得られた関連語句ＡＲ、ＢＲのうち，「江戸時代」｛ＡＲ＝ｆ（五街道，１），ＡＲ＝ｆ（ｆ（ｆ（五街道，１），２）１），ＢＲ＝ｆ（五街道，１）｝、「東海道」｛ＡＲ＝ｆ（五街道，２），ＢＲ＝ｆ（五街道，２）｝、「律令制」｛ＡＲ＝ｆ（ｆ（ｆ（五街道，２），１）１），ＢＲ＝ｆ（ｆ（五街道，２），１）｝について、辞書間での関連語句の重複が認められた。また、関連語句「江戸時代」に関しては、辞書Ａ内での重複｛ＡＲ＝ｆ（五街道，１），ＡＲ＝ｆ（ｆ（ｆ（五街道，１），２）１）｝が認められた。
【００７０】
そして、以上得られた情報を元にして描画・生成され、ディスプレイに表示された辞書Ａ，Ｂについての評価対象語句Ｗａ及び関連語句ＡＲ，ＢＲに関する樹系図を図３０に示す。同図に示す画面上覧は樹系図表示欄Ｇ１であり、画面下欄は辞書選択欄Ｇ２である。樹系図表示欄Ｇ１においては、辞書Ａに関する語句の節オブジェクトｎｏｄｅを楕円形の枠で表し、辞書Ｂに関する語句の節オブジェクトｎｏｄｅを矩形の枠で表している。特に、辞書Ａ，Ｂ間で重複する語句（評価対象語句Ｗａがを含む）の節オブジェクトｎｏｄｅは、楕円形と矩形とを合成した形状の枠で表している。また、辞書Ａに関する節オブジェクトｎｏｄｅ間の線オブジェクトｅｄｇｅは実線で、辞書Ｂに関する節オブジェクトｎｏｄｅ間の線オブジェクトｅｄｇｅは点線で表している。そして、各線オブジェクトｅｄｇｅの中点近傍には、添字ラベルとして関連情報を表す文字列を描画している。さらに、辞書選択欄Ｇ２には、表示する辞書の選択欄がラジオボタンｒｂ等とともに設けてあり、何れかのラジオボタンｒｂをユーザがマウスによるクリックなどで選択することで、表示される辞書の樹系図が変更される。図３１には辞書Ａに関する樹系図のみを示す画面例、図３２には辞書Ｂに関する樹系図のみを示す画面例を示しているが、これらの他に、矢印、添字、節のそれぞれの表示と非表示をユーザの希望に合わせて変更することも可能である。なお、樹系図のディスプレイへの表示のみならず、樹系図をプリンタに出力して用紙に印刷したり、他のコンピュータに送信するように構成することも可能であるし、辞書ごとに得られた関連語句の一覧表（図２８参照）や、関連情報の一覧表（図２９参照）等をディスプレイやプリンタや他のコンピュータ等の出力デバイス１０５に出力して、画面表示や印刷を行うようにすることも可能である。
【００７１】
以上に詳述したように、本実施形態によれば、２つの電子辞書Ａ，Ｂを利用して、共通の評価対象語句Ｗａに関連のある語句の抽出を行い、それらの語句を関連語句として得るとともに、各関連語句と評価対象語句Ｗａとの関係を表す関連情報を得て、それらを元にした語句同士の関係を表す樹形図を得ることで、これらの得られた情報から、ユーザは、電子辞書Ａ，Ｂ内に格納されている実質的な情報として辞書内における語句の繋がりを知ることができ、さらに辞書Ａ，Ｂ同士の内容に関する比較をすることが可能である。したがって本実施形態は、従来では辞書の表層的な情報によってのみ可能であった辞書の選択作業と比較すると、辞書の内容的な情報に基づいた選択が初めて可能となる点で極めて有益なものである。
【００７２】
なお、本発明は、上述した実施形態に限られるものではなく、前述した辞書評価支援装置Ａ１〜Ａ６の何れかの態様とすることができるものである。また、ユーザがインターネット等に接続したクライアントコンピュータを利用している場合には、本発明は、そのクライアントコンピュータから評価対象語句等の入力を受け付けて、関連情報や樹系図の画像データを生成してクライアントコンピュータへ返信するサーバコンピュータとしても実現できるものである。さらに各部の具体的構成についても上記実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形が可能である。
【００７３】
【発明の効果】
本発明は、以上に詳述したように、複数の電子辞書の内容を評価して辞書同士の比較検討を行うに当たって、従来のような見出し語数や例文数等の表層的な情報ではなく、電子辞書に格納された見出し語とその説明とに基づいて得られる各辞書内の記述の内容的な繋がりを、当初に入力された評価対象語句に関する関連語句及び関連情報として辞書ごとに得ることができ、最終的には得られた関連語句同士の繋がりを樹系図というビジュアル的な態様で得ることができるものである。したがって、各辞書の本質的な記述内容に基づいて当該辞書自体の評価をできるだけでなく、辞書同士の内容的な比較をも行うことができるようになるため、従来では得られなかった情報を、辞書を購入又は利用する前に得ることができる意味で、極めて画期的であり且つ有用なものである。
【００７４】
また本発明を利用すれば、インターネット上で辞書情報を比較・展開することも可能である。例えば辞書の全てをインターネット上でそのまま公開すると、その情報の全てを購入前に持ち去られてしまい、結果として辞書が売れなくなる恐れがある。それを避けるために辞書の極一部分だけを公開したとしても、ユーザが特に利用したい語句が公開されていないと、結局その情報はユーザに不満を抱かす結果となる。本発明によれば、辞書の全ての見出し語から比較することが可能であり、それでありながら劣化させたごく一部の情報（１つの見出し語から数語句のみ）の情報しか与えないために、辞書の内容そのもの全てを購入前に持ち去られることや、実際に辞書の代わりに利用されるということはない。全ての見出し語を調べられる恐れはあるが、辞書の機能である「見出し語から説明文を直接参照する」ことが出来ないために、辞書機能を無料で解放している事にはならない。ユーザーにとっては単なる見出し語の語彙数よりも、見出し語の語彙の偏りを購入前に比較するほうが重要であると思われ、本発明はその部分を重点的に解決することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の請求項１、２、３に対応する辞書評価支援装置の機能構成図。
【図２】本発明の請求項４、５、６に対応する辞書評価支援装置の機能構成図。
【図３】本発明の請求項７に対応する辞書評価支援装置の機能構成図。
【図４】本発明の請求項８に対応する辞書評価支援装置の機能構成図。
【図５】本発明の請求項９に対応する辞書評価支援装置の機能構成図。
【図６】本発明の請求項１０〜２０に対応する辞書評価支援装置の機能構成図。
【図７】本発明の一実施形態に係る辞書評価支援装置の機能構成図。
【図８】本発明の一実施形態が適用されるコンピュータの概略的な機器構成図。
【図９】同実施形態で適用される電子辞書の内部データの一例を示す図。
【図１０】同実施形態の処理工程の全体を概略的に示すフローチャート。
【図１１】図１０におけるサブルートＡの処理工程を示すフローチャート。
【図１２】図１０におけるサブルートＢの処理工程を示すフローチャート。
【図１３】図１０におけるサブルートＣの処理工程を示すフローチャート。
【図１４】図１０におけるサブルートＤの処理工程を示すフローチャート。
【図１５】図１１及び図１６におけるサブルートＥの処理工程を示すフローチャート。
【図１６】図１３におけるサブルートＦの処理工程を示すフローチャート。
【図１７】図１４におけるサブルートＤ１の処理工程を示すフローチャート。
【図１８】図１４におけるサブルートＤ２の処理工程を示すフローチャート。
【図１９】図１４におけるサブルートＤ３の処理工程を示すフローチャート。
【図２０】図１４におけるサブルートＤ４の処理工程を示すフローチャート。
【図２１】図１４におけるサブルートＤ５の処理工程を示すフローチャート。
【図２２】図１４におけるサブルートＤ６の処理工程を示すフローチャート。
【図２３】図１４におけるサブルートＤ７の処理工程を示すフローチャート。
【図２４】図１４におけるサブルートＤ８の処理工程を示すフローチャート。
【図２５】図１４におけるサブルートＤ９の処理工程を示すフローチャート。
【図２６】図２４におけるサブルートＧの処理工程を示すフローチャート。
【図２７】図２４におけるサブルートＨの処理工程を示すフローチャート。
【図２８】同実施形態で生成される関連語句の一具体例を示す図。
【図２９】図２８に対応して同実施形態で生成される関連情報の一具体例を示す図。
【図３０】図２８及び図２９に対応して同実施形態で描画・生成されディスプレイに表示される樹系図の一具体例を示す図。
【図３１】同樹系図の一例を示す図。
【図３２】同樹系図の一例を示す図。
【符号の説明】
１…語句入力受付手段
２…見出し語検索手段
３…説明文章抽出手段
４…関連語句出力手段
５…関連情報生成手段
６…関連情報出力手段
７…階層指定情報受付手段
８…説明文出現順位指定情報受付手段
９…樹系図生成手段
１０…樹系図出力手段
１１…品詞指定受付手段
Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４，Ａ５，Ａ６…辞書評価支援装置[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a dictionary evaluation support apparatus capable of presenting information serving as a suitable index when selecting a dictionary and a program thereof.
[0002]
[Prior art]
There are various types of dictionaries and dictionaries, such as encyclopedias, classification tables, thesauruses, “single-language dictionaries” that are closed within one language, and “bi-lingual dictionaries” that connect multiple languages (non-patent literature). 1). Conventionally, when selecting one dictionary, it is rare to carefully compare similar dictionaries before selecting them. That is, when a consumer, who is a user, generally purchases a dictionary, the price, size, amount of headwords, amount of example sentences, ease of example sentences, size of letters, number of illustrations, book reviews, own budget range It is thought that it is customary to refer to information obtained on the surface layer. In addition, now that electronic dictionaries are increasingly offered in correspondence with dictionaries as books, for example, try sample versions and evaluation versions of electronic dictionaries on the Internet, etc. It may be possible to purchase an electronic dictionary or a dictionary corresponding thereto. In other words, whether it is a dictionary as a book or an electronic dictionary, there is generally no way to objectively evaluate the contents of the dictionary itself, so the user can use surface information as a clue. The reference at the time of purchase was to evaluate the dictionary vaguely based on subjectivity to the last. Therefore, in addition to the above-mentioned superficial evaluation that has been used so far, the user needs to select a dictionary, as well as the vocabulary bias in the dictionary that is difficult to evaluate, and the linkage with other phrases. It is thought that the information of the characteristics of the dictionary editor is known in a short time while comparing with other dictionaries. In the following, a dictionary refers to a monolingual dictionary that is written and compiled in one language in which words are described in other words, without relying on figures or photos. The encyclopedia etc. that you can basically grasp that one word is described by another word.
[0003]
By the way, as an example of the idea of representing a phrase and another phrase that expresses the meaning of the phrase, as a graph that connects a section and the section with a line, the structure of the word is represented. A concept (see Non-Patent Document 2). According to this concept, there are two types of clauses (nodes) corresponding to a phrase, and the target phrase is distinguished as a type, and a phrase group token representing the phrase. In addition, by Saussure, the word is clearly separated into a sign, a concept pointed to by it, a sign of an auditory image, and a sign of a sign (significant) (see Non-Patent Document 3). Finally, in recent years, word processing of a symbol part, for example, processing such as morphological analysis (for example, see Non-Patent Document 4) has become possible with a high-speed computer. However, it is still difficult to process a phrase as a concept (significant, significant) indicated by a sign.
[0004]
[Non-Patent Document 1]
Written by Sydney I. Landau, Sidney.I., Translated by Yoshiro Kojima, Hideo Masuda, Yoshiaki Takano, "Dictionaries: the art and craft of lexicography", Kenkyusha Publishing, 1988
[Non-Patent Document 2]
By Killian, MR, “Semantic Memory”, “Semantic Information Processing”, edited by Minsky, MIT Press, 1968, p. 216-270
[Non-Patent Document 3]
Ferdinand de Saussure, translated by Hideo Kobayashi, "General Linguistics Lecture (revised)", Iwanami Shoten, 1972
[Non-Patent Document 4]
Nagao Makoto, "Natural Language Processing", Iwanami Shoten, 1996
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
For example, before a user purchases a dictionary, he / she wants to know the differences and features of multiple dictionaries and examines a word / phrase with multiple dictionaries. It is very difficult to grasp the tendency of the words and phrases appearing in the description of the headword from a fair viewpoint from the memory (record) result. Even more, it is common sense to do it at a bookstore before purchase. There is also a risk for bookstores to stay in the store for a long time before purchase, or to rent out and take home for comparison. Even in libraries, dictionaries are generally treated as forbidden, so it is necessary to complete comparison work in the library.
[0006]
Therefore, as information used when purchasing these dictionaries, it is difficult to obtain information based on evaluations that go into the contents of essential dictionaries, so it is necessary to follow superficial information that does not go into the contents. In addition, since a dictionary generally has a very large number of pages, the dictionary can satisfy a consumer's needs as long as it is glimpsed in a bookstore or the like in a short time, or by obtaining surface information as described above. It is difficult to determine whether or not there is. In particular, in the case of an electronic dictionary, it is not possible to open a page and read the description in a book like a book, so the difficulty of selecting a dictionary based on objective information is even higher. In other words, it can be said that the consumer is in a situation of deciding to purchase a dictionary including an electronic dictionary based on superficial information that does not reach the contents of the dictionary as described above. In addition, such a situation can be said to impose great inconvenience on language researchers who frequently use various dictionaries on a daily basis. In other words, the above-mentioned problem is left behind because no method for evaluating features based on the contents of the dictionary has been developed at present, and no objective evaluation method exists as described above. This is due to the current situation.
[0007]
On the other hand, in the current language processing by computers, advanced processing using concepts (sensitive and flexible sentence generation and artificial intelligence comparable to humans) is still under development, and this part should be left to the computer. However, it is possible to facilitate evaluation in a short time by processing many of the processable parts with a computer.
[0008]
Therefore, in view of the above problems, the present invention is useful for dictionary selection by analyzing an electronic dictionary and allowing the characteristic features of the dictionary to be presented in a short time based on objective information. It intends to provide a new method. Specifically, it can be created with the ability of current computers, using an expression method that creates a semantic network that connects words and phrases with a line, treating them as a single node (node). Is a technology related to a non-existent type of “dictionary and its processing, illustration”, and the type and token in the concept of the semantic network are processed as the same clause (node), and are equivalent in the function because they are equivalent. It is intended to be implemented so that functions can be called and processed repeatedly.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
That is, the present invention uses a plurality of electronic dictionaries ED that store at least a headword group and explanatory text corresponding to each headword, and outputs an index for evaluating the contents of the plurality of electronic dictionaries ED. As shown in FIG. 1, the basic mode is a phrase
[0010]
Here, the electronic dictionary ED used in the present invention stores a headword as text data in association with a description of the headword expressed in text data, and is generally read by a computer. It refers to a database that is recorded on a recording medium such as a CD-ROM that can be downloaded, or that can be downloaded to a computer via a communication network such as the Internet. In addition, the electronic dictionary ED includes a dictionary that is a book that has been edited by the user using text data of the headword and explanatory text by reading a dictionary, etc., and illustrations corresponding to the contents of the headword and explanatory text , Corpus with many natural languages recorded, etc. are also included.
[0011]
If such a dictionary evaluation support apparatus A1 is used, when a word or phrase to be evaluated is initially input as an initial value, a word or phrase appearing in an explanatory sentence having the word or phrase as an evaluation word for each electronic dictionary ED, In other words, related phrases that are related to the evaluation target phrase are output, and related phrases that are related to the related phrase, and further related phrases that are related to the related phrase are output, and each related phrase Since the relationship information is generated and output as hierarchical information indicating the hierarchical relationship with the evaluation target phrase, the user can view the phrase stored in each electronic dictionary ED by looking at the output relationship information. It becomes possible to know the connection of the contents. In other words, conventionally, a user who wants to purchase a dictionary can only obtain a criterion for judging only surface information such as the number of headwords. However, by using the present invention, It becomes possible to use related information, which is substantial content, as an index for purchasing a dictionary while comparing a plurality of electronic dictionaries ED. This is also a criterion for language researchers to determine which dictionary to use, and is very useful for daily research and development. Therefore, the present invention makes it possible to provide completely new information as a criterion for dictionary evaluation.
[0012]
In addition, although the related phrase output in the related phrase output means 4 can also be selected from description text at random, it is more suitable for dictionary evaluation to select and output the related phrase closely related to the evaluation target phrase. The related information to be used is more suitable. Therefore, the related phrase output means 4 divides the explanatory sentence into one or more explanatory sentences, and for the words that appear in each explanatory sentence based on the result of the morphological analysis performed on each divided explanatory sentence. Thus, it is desirable to assign a word appearance order indicating the appearance order from the beginning of the sentence in the description, and to output a word related to the predetermined word appearance order as a related word phrase. Specifically, since the explanatory text of a certain headword is often composed of a plurality of explanatory texts, the related phrase output means 4 outputs the phrase with the first rank appearance rank as the related phrase. When configured, it is possible to cover all typical words and phrases appearing in each explanatory note, and it is suitable for simplifying the apparatus and the program.
[0013]
In addition to the basic configuration of the dictionary evaluation support apparatus A1 described above, the present invention includes, as shown in FIG. 2, hierarchy designation information for designating generation of related information up to a predetermined hierarchy for hierarchy information of related phrases. The dictionary evaluation support apparatus A2 may further include a hierarchy designation
[0014]
Further, in each of the above-described dictionary evaluation support devices A1 and A2, the related
[0015]
Furthermore, in addition to the configuration of the dictionary evaluation support apparatus A1 or A2, as shown in FIG. 3, the description sentence appearance rank designation information for designating the description sentence appearance rank of the related words directly output based on the evaluation target words When the dictionary evaluation support apparatus A3 further including the description sentence appearance rank designation information receiving means 8 that accepts the input is configured, the phrase input acceptance means 1 receives the explanation sentence appearance rank designation received by the explanation sentence appearance rank designation information acceptance means 8 It is possible not to accept the input of related phrases having an explanatory sentence appearance rank exceeding the explanatory sentence appearance rank related to the information, but for the evaluation target phrase, related phrases included in the explanatory sentence of the specified appearance order and their relations. Since information is obtained, it is possible to obtain a preferred related phrase group starting from the evaluation target phrase and related information thereof. In the figure, a portion indicated by a broken line is an optional configuration in the dictionary evaluation support apparatus A3, and whether or not the function of the part is included as a function of the dictionary evaluation support apparatus A3 can be appropriately selected. .
[0016]
Moreover, as shown in FIG. 4, this invention can also be made into dictionary evaluation assistance apparatus A4 which further has the part of speech designation | designated reception means 9 which receives the part of speech designation | designated information which designates the part of speech of an evaluation object phrase and a related phrase. In this case, the phrase
[0017]
By the way, it is considered that the related information to be output is visually expressed so that it is easier to grasp the relationship of the related word / phrase group starting from the evaluation target word / phrase. Therefore, in addition to the configuration of the dictionary evaluation support apparatus A1, A2, A3, or A4 described above, based on the related information output by the related information output means 6 as shown in FIG. A tree diagram generation means 10 for generating a tree diagram representing the position of each related phrase with respect to the evaluation target phrase for each electronic dictionary ED, and a tree diagram output means 11 for outputting each generated tree diagram as image data that can be displayed on a display It is appropriate to configure a dictionary evaluation support apparatus A5 further including That is, when evaluating a dictionary, the user can visually recognize the evaluation target word and the related word tree created based on the related information, and thus can efficiently know the contents of the electronic dictionary. . Also in this figure, the part indicated by a broken line is an optional configuration in the dictionary evaluation support apparatus A5, and it is possible to appropriately select whether or not to include the function of this part as a function of the dictionary evaluation support apparatus A5. it can.
[0018]
As a specific example that can effectively obtain such an effect, as shown in FIG. 6, in addition to the configuration of the dictionary evaluation support apparatus A4 described above, it is included in the related information output by the related information output means 6. A tree diagram generation means 10 for generating a tree diagram representing the position of each related phrase with respect to the evaluation target phrase based on the evaluation target phrase based on the hierarchical information, the phrase appearance rank, and the explanatory sentence appearance rank, and each generated A dictionary evaluation support unit that further includes a tree
[0019]
When related terms are output in a chain, there are cases where any related terms are not listed as headwords in the electronic dictionary ED. By clarifying that there are no more phrases, the convenience of the user is achieved. Therefore, in this case, when the
[0020]
Further, the tree diagram generation means 10 generates a tree diagram composed of a section having a predetermined phrase display field capable of displaying the evaluation target phrase and the related phrase, and a line connecting the sections, for each electronic dictionary. If the clauses having different shapes are generated, it is possible to generate a tree diagram that makes it easier for the user to grasp the relationship between the evaluation target phrase and the related phrase for each electronic dictionary ED. In addition, if information that can grasp the related information is also displayed on the tree diagram that is generated and displayed on the display, it is easy to grasp the relationship between the related terms and phrases. It is preferable to add a subscript composed of the name or type of the electronic dictionary and related information to a part of or near the line. Furthermore, if different displays are provided for each dictionary, the tree diagram is easier to see. Therefore, the tree diagram generation means 10 sets a phrase display field having a different shape for each electronic dictionary ED for the section of the tree diagram to be generated. You may make it do.
[0021]
Further, a plurality of related terms obtained from the same electronic dictionary ED or a plurality of related terms obtained from different electronic dictionaries ED may be the same and overlap. In this case, in order to clearly represent a clause indicating a duplicated related phrase, it is convenient that the tree diagram generation means 10 changes the shape of the phrase display column in the clause where the duplicated related phrase is displayed to a predetermined shape. It is. Similarly, it can be said that it is also desirable for the tree diagram generation means 10 to set a line having a different shape for each electronic dictionary ED as a line in the tree diagram to be generated. In particular, as described above, when there is an overlap of related terms and there is also an overlap between the related terms and related terms directly or indirectly, the tree diagram generating means 10 If a tree diagram that does not redundantly display related terms having related information different from that is generated, a clear and easy-to-view tree diagram can be obtained. Even in this case, when the tree diagram generation means 10 adds a subscript to a part of or near a line of the tree diagram to be generated, a tree diagram that does not display the subscript redundantly is generated. It is preferable to do. Here, since each related phrase has unique related information, even if the same phrase is duplicated, it is regarded as a different related phrase.
[0022]
In addition to the single tree diagram generated based on the plurality of electronic dictionaries ED, the tree
[0023]
Here, the output of the tree diagram in the tree diagram output means 11 can include a mode in which the tree diagram generated by the tree diagram generation means is output as image data to an output device other than the display.
[0024]
The dictionary evaluation support apparatuses A1 to A6 described above can be realized by a personal computer to which peripheral devices such as an output device such as a display and a speaker and an input device such as a keyboard and a mouse are connected. The dictionary evaluation support devices A1 to A6 can also be realized as a server computer connected to a communication network such as the Internet. In this case, input of evaluation target words and the like from a user client computer connected to the Internet or the like. Is performed in such a manner that predetermined information is received and related information, tree diagram image data, and the like are transmitted to the client computer and displayed on the display of the client computer. Further, the dictionary evaluation support program is provided in a form recorded on a recording medium such as a CD-ROM or downloaded from a communication network such as the Internet, and is further activated by being started on a computer that reads the program. The computer functions as the dictionary evaluation support devices A1 to A6.
[0025]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
[0026]
In this embodiment, by installing a dictionary evaluation support program in a normal personal computer PC, the personal computer PC includes a dictionary evaluation support apparatus A7 (see FIG. 7) including all the processing means of the dictionary evaluation support apparatus described above. ). In addition, as the electronic dictionary ED, a CD-ROM version of the Japanese dictionary that can be read by the personal computer PC is used.
[0027]
First, the device configuration of the personal computer PC will be briefly described. As shown in FIG. 8, a
[0028]
Then, the dictionary evaluation support program stored in the
[0029]
Further, the information recorded in the electronic dictionary ED is at least a headword HW and an explanation sentence EW corresponding to the headword HW as shown in FIG. 9, for example. The headword HW and the explanatory text EW are both Japanese text data in the same national language. In addition, the headword HW is provided with information indicating the type of part of speech of the phrase as a unique identifier or the like for each part of speech C. The explanatory text EW is composed of one or more explanatory texts ES. That is, it can be said that the explanatory text EW is composed of a single explanatory text ES or a set of multiple explanatory texts ES. The information recorded in the electronic dictionary ED shown as an example in the figure is the headword HW “Wakaido” and its explanatory text in “Kojien CD-ROM version 4 (Iwanami Shoten Co., Ltd.)”. EW. In this example, two explanatory texts ES are included in the explanatory text EW corresponding to “Gokaido”. Furthermore, the electronic dictionary ED may contain information such as symbols, kanji readings, verb changes, term categories, charts, illustrations, and example sentences unique to the electronic dictionary ED. Not used in form.
[0030]
Next, an operation procedure when the personal computer PC according to the program functions as the dictionary evaluation support apparatus A7 in the present embodiment will be described with reference to the flowcharts shown in FIGS. Note that the operation of the dictionary evaluation support apparatus A7 shown below is performed by reading two electronic dictionaries ED (hereinafter referred to as “dictionary A” and “dictionary B” as necessary) for the sake of simplicity. Needless to say, the present invention can be applied to the case of three or more electronic dictionaries ED. The contents of the two electronic dictionaries ED are both stored in the
[0031]
First, a rough flow of processing of the dictionary evaluation support apparatus A7 will be described based on a flowchart shown in FIG. When the user activates the dictionary evaluation support program (FIG. 10, start), the sub-root A is executed to make the dictionary A, the dictionary B, etc. readable, and the user inputs the evaluation target phrase Wa correctly. The information thus stored is stored in the memory 102 (step S1). This process includes a process based on the input reception function of the evaluation target phrase Wa in the phrase
[0032]
FIG. 11 is a flowchart showing a processing procedure in sub-route A. First, the dictionary evaluation support apparatus A7 outputs an initial screen on the
[0033]
Here, the processing procedure of the dictionary evaluation support apparatus A7 in the sub route E will be described based on the flowchart shown in FIG. The sub route E functions as a function that returns a return value of FALSE or TRUE, and when calling the sub route E, it is necessary to specify the target word and target dictionary and call it. After the calculation in the sub route E, the return value FALSE or TRUE is substituted into the designated variable. Inside the sub route E, the target word / phrase is processed as the variable Wt, and the target dictionary is processed as the variable Dt. First, the target word / phrase Wt to be searched is extracted from the
[0034]
Next, the processing procedure of the dictionary evaluation support apparatus A7 in the subroute B following the processing of the subroute A will be described with reference to the flowchart shown in FIG. First, here, each information selection screen is output and displayed on the display 105 (FIG. 12, step S201). On each information selection screen, it is possible to input hierarchy designation information, input description sentence appearance rank designation information, input phrase appearance rank designation information, and input evaluation target words. The hierarchy (Ln) indicates the depth of relevance of each related phrase as viewed from the evaluation target phrase Wa. When the evaluation target phrase is the 0th hierarchy (Ln = 0), the evaluation target phrase is the headword HW. Is defined as a first hierarchy (Ln = 1), and a phrase appearing in an explanatory sentence having a related word in the first hierarchy as an entry word is defined in the second hierarchy (Ln = 2). ). Hereinafter, each layer is represented by Ln (n is an integer of 0 or more). The hierarchy designation information LnMax indicates the maximum number of levels of related terms that the user wants to obtain. The description sentence appearance rank (ESn) represents the appearance rank of each explanation sentence ES given in order from the first explanation sentence ES as a result of dividing the explanation sentence EW corresponding to a certain headword into single sentence explanation sentences ES. is there. Here, n is an integer of 1 or more. The explanatory sentence appearance rank designation information ESnMax represents the maximum number of explanatory sentences ES that the user wants to obtain. The phrase appearance rank (Wn) represents the number of occurrences of the phrase counted from the top in each explanatory sentence ES obtained as a result of dividing the explanatory sentence EW into a single sentence. Here, n is an integer of 1 or more. The phrase appearance rank designation information WnFix indicates how many times the user wants to obtain a phrase that appears in a certain explanatory sentence ES.
[0035]
The dictionary evaluation support apparatus A7 causes the user to select desired hierarchy designation information LnMax based on each information selection screen (step S202). Further, the dictionary evaluation support apparatus A7 causes the user to select desired explanatory sentence appearance rank designation information ESMax based on each information selection screen (step S203). Furthermore, the dictionary evaluation support device A7 causes the user to select desired phrase appearance rank designation information WnFix based on each information selection screen (step S204). It should be noted that a default value is already set at each initial input of the hierarchy designation information LnMax, the description sentence appearance rank designation information ESnMax, and the phrase appearance rank designation information WnFix, and can be changed to another value when the user desires to change it. Can be able to. Here, all selectable values are natural numbers. Then, for all of the hierarchy designation information LnMax, the description sentence appearance rank designation information ESnMax, and the phrase appearance rank designation information WnFix, it is verified whether or not the input value is a natural number (step S205; No). An error is output (step S205a). Specifically, a text such as “invalid numerical value. Only natural number can be selected” is output and displayed on the
[0036]
Next, the dictionary evaluation support device A7 outputs and displays a part-of-speech designation information selection screen on the display 105 (step S207). Here, the part of speech designation information C represents the type of part of speech of the target phrase Wt in the target dictionary Dt. For example, the part of speech designation information C is information indicating a common noun, proper noun, verb, adjective, and the like. This corresponds to the identifier psID relating to the part of speech assigned to each headword HW in the electronic dictionary ED. Then, based on this part-of-speech designation information selection screen, the user is made to select desired part-of-speech designation information C (step S208). In addition, at the time of initial input, for example, any one kind of part of speech such as a noun can be set as a default value, and can be changed to another part of speech when the user desires to change it. Then, the validity of the input part-of-speech designation information C is verified. If it is invalid (step S209; No), an error is output (step S209a). Specifically, a sentence such as “invalid part of speech” is output and displayed on the
[0037]
The sub-route C process that is performed subsequent to the sub-route B process will be described with reference to the flowchart shown in FIG. The dictionary evaluation support apparatus A7 first extracts the hierarchy designation information LnMax and the explanatory sentence appearance rank designation information ESnMax from the
[0038]
Next, the phrase arrays AW (1) to AW (WMax) and BW (1) to BW (WMax) are initialized as null ““ ”” (step S302), and the evaluation target phrase Wa taken out from the
[0039]
Here, the processing of the sub route F will be described with reference to FIG. The sub-root F functions as a function that returns a character string return value, and when calling the sub-root F, it is necessary to specify and call each of the target dictionary, target word / phrase, target explanation sentence number, target part of speech, and target word number. It is. After the calculation in the sub-root F, a character string is assigned to the designated variable. Inside the sub-root F, the target dictionary is processed as a variable Dt, the target word / phrase is processed as a variable Wt, the target explanation sentence number is processed as a variable n, the target part-of-speech is processed as a variable C, and the target word number is processed as a variable WnFix. The dictionary evaluation support apparatus A7 first determines whether or not the target word / phrase Wt is null (“”). If it is determined to be null (FIG. 16, step S601; Yes), the return value R is null. ("") Is substituted (step S611), and the processing of this sub-route F is completed. On the other hand, if it is determined in step S601 that the target word / phrase Wt is not null (step S601; No), the processing of the above-described sub route E (see FIG. 15) is executed using the target dictionary Dt and the target word / phrase Wt as arguments. A return value R is acquired (step S602). Here, if the return value R is “FALSE” (step S603; Yes), null (“”) is substituted for the return value R (step S611), and the processing of the sub-route F is terminated. On the other hand, if the return value R is not “FALSE”, that is, “TRUE” (step S603; No), the explanatory text EW having the target word / phrase Wt as the headword HW is extracted from the target dictionary Dt (step S604), and further. Using a filter peculiar to the target dictionary Dt, after removing the reading kana including the classification symbol of the headword HW and the parenthesis from the extracted explanatory text EW (step S605), the explanatory text EW is converted into a single sentence. Are divided into one or more explanatory sentences ES, and the nth explanatory sentence ES is acquired (step S606). Here, the n-th explanatory sentence ES is each explanatory sentence from the explanatory sentence ES that appears first in the explanatory sentence EW to the explanatory sentence ES corresponding to the explanatory sentence appearance order designation information ESnMax stored in the
[0040]
Hereinafter, the description will be continued by returning to the sub-root C. As described above, the return value R obtained by the sub route F is converted into the phrase arrays AW ((i−1) * ESnMax + 1 + j) and BW ((i−1) * ESnMax + 1 + j) as the related phrases in step S306 and step S307, respectively. After storing and storing in the
[0041]
Next, the processing of the dictionary evaluation support apparatus A7 in the sub route D that generates and outputs a tree diagram will be described based on FIG. 14 and FIGS. As a premise, the generated tree diagram is composed of a plurality of nodes, lines connecting related nodes, and subscripts corresponding to each line. In the present embodiment, it is assumed that a phrase is applied to “section class” and an arrow line and a subscript label in which an arrow is set at the end point “to line class”. As for the line class, since there are a node class connected to the start point and a node class connected to the end point, the start point is represented by “from” and the end point is represented by “to”.
[0042]
FIG. 14 is a flowchart schematically showing the entire processing of the dictionary evaluation support apparatus A7 in the sub route D. As shown in the figure, the sub-route D is mainly composed of nine sub-routes (sub-routes D1 to D9). First, the sub-root D1 is executed, the node in the tree diagram is set, and the information search and storage for the dictionary A is performed (step S41). Subsequently, the sub-root D2 is executed to set a node in the tree diagram. Here, information search and storage for the dictionary B are performed (step S42). Further, the sub-root D3 is executed to set a line on the tree diagram connecting the nodes set in the sub-roots D1 and D2 (step S43). Then, the sub-route D4 is executed to eliminate overlapping lines (same lines) on the tree diagram (step S44). Further, the sub route D5 is executed, the line validated in the sub route D4 is regarded as a spring, and the speed is added to each node existing at both ends of the spring (step S45). Subsequently, the sub route D6 is executed to calculate a virtual repulsive force acting between the nodes (step S46). Then, the sub route D7 is executed, and all the nodes are moved based on the repulsive force between the nodes obtained in the sub route D6 (step S47). Then, the sub-root D8 is executed to generate and draw a tree diagram composed of lines and nodes and display it on the display (step S48). Finally, the sub-root D9 is executed to display the tree diagram displayed on the display as a user. The display is changed by input (step S49), and the processing in the sub-route D and the processing of the entire process are finished. Hereinafter, the processing in each of the sub-routes D1 to D9 will be described in detail with reference to the corresponding FIGS.
[0043]
First, FIG. 17 shows a process for setting a clause as the sub-route D1, and here, information search and storage for the dictionary A are performed. In the target word / phrase AW (i) for the dictionary A obtained up to the sub-root C, the same word / phrase may be duplicated, and the variable i of the target word / phrase AW (i) is changed from 1 to the maximum occurrence clause. In a loop process that changes up to several WMax, the existence of the same word is checked. Therefore, in order to avoid duplication of words, arrangement is performed using an arrangement variable called arrangement arrangement AWID (j). The value of the target word / phrase AW (j) handles the word / phrase as a character string, whereas the rearrangement array AWID (j) is handled as an array having an integer value, and the numerical value is the target word / phrase AW (i ) Variable i. Each time a new word appears, information is stored in a variable of an object called node. Further, at the time when the process shown in the figure is completed, the number of clauses np indicates the number of words in the dictionary A.
[0044]
Specifically, the clause class and its member variables are set first. Here, when not using the concept of the class and the object generated thereby and its member variable, for example, the member variable node [i]. abc is described so as to have no effect even if it is read as a normal array variable node_abc [i] or the like. Also, object methods are not used, and objects are used only to easily organize variables as member variables. The clause class consists of a character array variable (word), an integer variable (dic), a real variable (dx), a real variable (dy), a Boolean variable (lock), a real variable (x), and a real variable (y) as member variables. To do. (Wmax * 2) node objects are generated from the clause class. Next, the next value “np + 1” is substituted for the number of nodes np, the target word / phrase AW (i) is substituted for the string variable (node [np] .word), and the integer variable (node [np] .dic). The
[0045]
Further, “i + 1” is substituted as the next value of the general variable i, and the
[0046]
FIG. 18 shows a process for setting a clause as the sub-route D2. Here, information search and storage for the dictionary B are performed. That is, as in the previous step, the dictionary B is arranged while investigating duplication of words from the target word / phrase BW (i) to the arrangement array BWID (j), and new word / phrase information is stored in the object node. At the end of this step, the number of clauses np indicates the total number of words in the dictionary A and the dictionary B. The variable node is a numerical value for determining whether a phrase that appears only in the dictionary A, a phrase that appears only in the dictionary B, or a phrase that appears in both the dictionaries A and B, node (i). Set for dic. For example, when the processing has progressed so far, the evaluation target word / phrase Wa is likely to appear together with the dictionary A and the dictionary B, so node [0]. As for dic, 3 is substituted after the completion of the sub-route D2.
[0047]
Specifically, following step S412 shown in FIG. 17 (D2), first, a
[0048]
FIG. 19 shows a step of setting a line as the sub route D3. In the sub-root D1 and the sub-root D2, when the setting of the clauses for the dictionary A and the dictionary B is completed, processing for storing information related to the line (edge) connecting the clauses is performed. In this step, the line object edge [j] (j = 1 to WMax) corresponding to the dictionary A and the line object edge [j] corresponding to the dictionary B (j = WMax + 1 to WMax * 2) are once stored. To process. Whether the process related to the dictionary A or the process related to the dictionary B is determined as the dictionary A if the variable j is equal to or less than the maximum number of appearing nodes WMax, and is determined as the dictionary B if the variable j is larger. In the following description, the line object edge [i] indicates a line connecting the localfrom-th node and the i-th node. Also, as an example, if the explanatory text appearance rank designation information ESnMax is 3, “locallabel” set for organizing it takes values of 1, 2, and 3. Finally, if both sides of a line object edge (an integer variable from which is a member variable of the line object edge and a character string word which is a member variable of the section object pointed to by the integer variable to) are non-null clauses, The line object edge is valid (the Boolean variable flag that is a member variable of the corresponding line object edge is TRUE). On the other hand, if one side or both sides are null, the line object edge is invalid (the member variable of the corresponding line object edge). A Boolean variable is FALSE). Only valid line objects edge (the Boolean variable that is a member variable of the corresponding line object edge is TRUE) are subjected to the spring calculation and the display on the display, which are the processes in the subsequent processes.
[0049]
As specific processing, first, a line class and its member variables are set. The line class includes an integer variable (from), an integer variable (to), a real variable (len), an integer variable (type), a character string variable (label), and a Boolean variable (flag) as member variables. Generate (Wmax * 2) edge objects from the line class. Then, the
[0050]
For dictionary A, edge [j]. from the rearrangement array AWID (localfrom), edge [j]. to the rearrangement array AWID (i), edge [j]. A character string variable “locallabel” is converted into an integer and assigned to “type”, and edge [j]. len is substituted with an appropriate fixed line length m, and edge [j]. If the variable i is 1, the target dictionary Dt is substituted for label, otherwise edge [locallabel]. label + locallabel is substituted (step S428). Then, it is verified whether the arrangement array AWID (edge [j] .from) has a value of 0 or whether the arrangement array AWID (edge [j] .to) has a value of 0 (step S428a). The appropriate fixed length m is the basic length of the line object edge, and its value depends on the display device of this device. When the line object edge is pushed or pulled and the length becomes longer or shorter than the appropriate fixed length m, calculation is performed so that a force for returning to the fixed length m works like the spring. Processing is performed later. On the other hand, the same processing is performed for the dictionary B (steps S429 and S430). Here, in either step S428a or step S429a, one of the rearrangement array AWID (edge [j] .from) or AWID (edge [j] .to), the rearrangement array BWID (edge [j] .from). Alternatively, if either one of BWID (edge [j] .to) is a null node (step S428a; Yes, step S429a; Yes), the corresponding line class is an invalid line object with no node at the start or end point, respectively. edge [j]. The flag is set to FALSE (steps S430 and S431). On the other hand, in both step S428a and step S429a, both the rearrangement arrays AWID (edge [j] .from) and AWID (edge [j] .to), the rearrangement arrays BWID (edge [j] .from) and BWID (edge) If both [j] .to) are not null nodes (step S428a; No, step S429a; No), it is assumed that the line object edge is a valid line object edge having nodes at the start point and the end point, respectively. , Edge [j]. The flag is set to TRUE (step S432). Subsequent to steps S430 to S432, after substituting the next value “j + 1” for the general variable j (step S433), the general variable j is compared with a value twice the maximum appearance node number WMax (step S433). S434). This is based on the fact that the maximum number of lines takes twice the maximum number of appearing nodes WMax because two dictionaries A and B are used. If the general variable j is less than or equal to twice the maximum appearance node number WMax (step S434; No), the process returns to step S425 and the same process is repeated, so that the general variable j is equal to the maximum appearance node number WMax. When the double value is exceeded (step S434; Yes), the processing of the sub-route D3 which is the process of setting this line is finished, and the process proceeds to the next sub-route D4.
[0051]
In the line object edge set in this way, when the same related word / phrase appears in the dictionaries A and B, there are those in which the line object edge connected from the same section to the same section overlaps. Therefore, it is necessary to eliminate the overlapping line object edge, that is, the line object edge having the same to and the same to. FIG. 20 shows the processing steps of the sub-route D4 for eliminating the overlapping line object edge in this way.
[0052]
Specifically, as processing for the dictionary A, first, a
[0053]
As processing for the dictionary B, first, a value obtained by adding 2 to the maximum appearance node number WMax is substituted for the general variable i (step S442), and the variable i is substituted for the general variable j (step S443). Further, the next value “j + 1” is substituted for the general variable j (step S444), and it is verified whether or not the lines are the same (step S545). That is, edge [i]. from and edge [j]. from and the edge [i]. to and edge [j]. to match (step S445; Yes), it is determined that they are on the same line and edge [j]. The flag is set to FALSE, which is invalidated (step S445a). Otherwise (step S445; No), it is determined that the lines are not the same line. Then, the general-purpose variable j is compared with a value twice the maximum appearance node number WMax. If they do not match (step S446; No), the process returns to step S444 and the same processing is repeated, and when they match (step S446; Yes). ), The next value “i + 1” is substituted into the general variable i (step S447). Further, the new general-purpose variable i is compared with a value twice the maximum appearance node number WMax. If they do not match (step S448; No), the process returns to step S443 and the same processing is repeated, and when they match (step S448). ; Yes), the processing of the dictionary B is finished, the processing of the sub-route D4 is finished, and the process proceeds to the processing step of the next sub-route D5.
[0054]
In the processing step of the sub route D5 shown in FIG. 21, the line object edge validated in the processing step of the sub route D4 described above is regarded as a spring, and a process of adding the speed to each node existing at both ends of the spring is performed. The spring constant a described below is an appropriate number exceeding the
[0055]
First, the variables (adraw and bdraw) which are Booleans displayed in the dictionary A and B are defined as “TRUE”, and the spring constant a, the repulsive force constant b, the minute numerical value deitam, and the friction coefficient cof are defined ( In step S449, the
[0056]
In the processing process of the sub route D6 shown in FIG. 22, the repulsive force calculation between the nodes is performed based on the speed obtained in the previous process. In this embodiment, the repulsive force is calculated by assuming that the repulsive force is inversely proportional to the square of the distance without using the Leonard-Jones equation used for calculating the intermolecular force. . First, the
[0057]
In the processing step of the sub route D7 shown in FIG. 23, processing for moving each node and line to an area that can be displayed on the display as the
[0058]
First, the
[0059]
In the processing step of the sub route D8 shown in FIG. 24, generation by drawing a tree diagram is executed. That is, based on the information about nodes and lines obtained up to the previous step, in this step, the line object edge is first drawn, and then the node object node is drawn.
[0060]
First, it is determined whether or not display of the dictionary A is possible. When displaying a tree diagram of the dictionary A (step S472; Yes), arguments are a start pointer (1) and an end pointer (maximum number of appearance nodes WMax). After the sub route G is executed, if not displayed (step S472; No), it is immediately determined whether display (bdraw) about the dictionary B is possible. When displaying the tree diagram of the dictionary B (step S473; Yes), after executing the sub-root G with the arguments as a start pointer (maximum appearance node number WMax) and an end pointer (double value of the maximum appearance node number WMax), If not displayed (step S473; No), the
[0061]
Here, with reference to FIG. 26, processing in the sub-route G will be described. The sub-root G functions as a subroutine that is frequently called from the main routine and does not return any return value. When the sub-root G is called, it is necessary to call it by designating each of the start pointer and the end pointer. In this process, a valid line object edge is drawn as an arrow, and the subscript (label) related to the related information of the node object node on the end point side of the line object edge, which is the content of the line object edge, is included in the line object edge. Draw near the point. Specifically, the flag of the line object edge is first verified using the start pointer and end pointer as arguments. That is, edge [i]. If the flag is “FALSE” (step S701; Yes), the processing of this sub-root G is terminated, but edge [i]. If the flag is “TRUE” (step S701; No), a start pointer is substituted for the general variable i (step S702). Here, as described above, the start pointer is 1 in the case of the dictionary A, and in the case of the dictionary B, it is the maximum number of appearance
[0062]
Note that the character string of the label indicating the subscript is derived from the related information related to the related word / phrase that is the character string drawn in the node object node pointed to by the end point of the line object edge. "A1", "A12", "A122", and the like. The first letter “A” indicates that it is related to the dictionary A. In the following numbers, the first digit from the left is the first hierarchy, the second digit is the second hierarchy, the third digit is the third hierarchy, and so on. Each of the explanation sentence appearance ranks. That is, the subscript label “A1” indicates that the related word / phrase that enters the node object node at the end point of the line object edge is the appearance rank in the description sentence (that is, the first hierarchy) having the evaluation target word Wa as the head word in the dictionary A. 1st place (ES 1 ), In other words, the related information is AR = searchword (Wa, 1) (however, the part of speech C and the phrase appearance rank WnFix have been specified by the user). Also, the subscript label “A12” is a related word / phrase that is included in the node object “node” at the end of the line object “edge”. In the dictionary A, the related word / phrase of the first hierarchy having related information AR = searchword (Wa, 1) is used. Out of the explanatory sentences (that is, the second hierarchy) used as headwords, the second appearance rank (ES 2 ), In other words, the related information is AR = searchword (searchword (Wa, 1), 2). Similarly, in the subscript label “A122”, the related word / phrase that is included in the node object “node” at the end of the line object “edge” has the related information AR = searchword (searchword (Wa, 1), 2) in the same dictionary A. Of the explanatory sentences (ie, the third hierarchy) having the related words and phrases in the second hierarchy as headwords, the second highest appearance rank (ES 2 ), In other words, the related information is AR = searchword (searchword (searchword (Wa, 1), 2), 2). However, the same applies to each hierarchy and dictionary B.
[0063]
Returning the description to the sub-root D8, the next section is drawn. After substituting the
[0064]
Here, with reference to FIG. 27, the processing steps in the sub-route H will be described. The sub-root H functions as a subroutine that is frequently called from the main routine that does not return any return value. When calling the sub-root H, it is necessary to specify the target clause and call it. First, the target clause is substituted into the general variable i (step S801), and the coordinates (node [i] .x, node [i] .y) where the relevant node object node is to be displayed are used in general-purpose coordinates ( x, y) is substituted (step S802). Then, a frame that is a phrase display column that is the background of the phrase is drawn in a predetermined shape so that the coordinates (x, y) are at the center of the phrase (step S803). Here, examples of the frame shape include an ellipse and a rectangle. For ease of viewing, it is desirable to change the color and shape of the frame depending on the dictionary (node [i] .dic). In this embodiment, a rectangular frame is applied to the dictionary A and an elliptic frame is applied to the dictionary B. Furthermore, a shape in which a rectangle and an ellipse are combined is applied to a clause in which common phrases are included in the dictionaries A and B. Node [i]. Depending on whether the lock is TRUE or FALSE, it is preferable from the viewpoint of ease of understanding to make a slight difference in the color and shape of the frame. Finally, a word / phrase character string (node [i] .word) indicating the related word / phrase to be included in the clause is drawn so that the coordinate (x, y) is at the center of the word / character string (step S804). The process in the sub route H is terminated. At this stage, the tree diagram relating to the generated and drawn dictionaries A and B is displayed on the display.
[0065]
FIG. 25 shows the processing in the sub-route D9 which is the last processing step. In this step, the user uses the
[0066]
Here, a specific example using the dictionary evaluation support device A7 of the present embodiment will be described. In this example, it is assumed that two Japanese language electronic dictionaries (dictionary A and dictionary B) are used, and the word “Gokaido” is input to the user as the initial evaluation target word Wa. Further, the layer designation information LnMax is input to the third layer (L Three ), The description sentence appearance order designation information ESnMax is the second place (ES 2 ), The phrase appearance rank designation information WnFix is the first (W 1 ), The part-of-speech designation information C is assumed to be selected as an ordinary noun.
[0067]
FIG. 28 shows a list in which related words and phrases obtained by the processing steps as described above based on the above program based on these information are summarized for each dictionary. As shown in the figure, first, for the dictionary A, the first hierarchy (L 1 ) From the description EW of the Edo period (ES 1 ), "Tokaido" (ES 2 ) Was obtained. In addition, the second hierarchy (L 2 ) From the explanatory sentence EW, the related phrase AR is “Ieyasu Tokugawa” (ES 1 ), "Tokukawa period" (ES 2 ) Was obtained. Furthermore, the third hierarchy (L Three ) From the explanatory sentence EW, the related phrase AR "Tokugawa first general" (ES 1 ), Hirotada Matsudaira (ES 2 ) Was obtained. In addition, the third hierarchy (L Three ) From the description EW of the Edo period (ES 1 ) Related terms and phrases, and the explanation sentence appearance rank second place (ES 2 ) Does not include a phrase corresponding to the specified part of speech, or the explanation sentence appearance rank 2 (ES 2 ) Has ended (<End>) because the description itself does not exist. On the other hand, the second hierarchy (L 2 ) From the explanatory sentence EW, as the related phrase AR, “Goki Shichimichi” (ES 1 ), "Kinai" (ES 2 ) Was obtained. Furthermore, the third hierarchy (L Three ) From the explanatory sentence EW, the related phrase AR is “Rules” (ES 1 ), "Yamashiro" (ES 2 ) Was obtained. The third level (L Three ) From the explanatory sentence EW as the related phrase AR "Emperor" (ES 1 ), "China" (ES 2 ) Was obtained.
[0068]
On the other hand, with respect to the dictionary B, the first hierarchy (L 1 ) From the explanatory text EW as the related phrase BR “Edo period” (ES 1 ), "Tokaido" (ES 2 ) Was obtained. In addition, the second hierarchy (L 2 ) From the explanatory sentence EW, “Mr. Tokugawa” (ES 1 ), "1603" (ES 2 ) Was obtained. Furthermore, the third hierarchy (L Three ) From the explanatory sentence EW as the related phrase BR "First and last name" (ES 1 ), "Edo Shogunate" (ES 2 ) Was obtained. Also, the third hierarchy (L Three ) Of the explanatory sentence EW itself does not exist, so the related phrase BR is not extracted, and the explanatory sentence appearance rank first (ES 1 ) And 2nd place (ES 2 ) Both have been completed (<End>). On the other hand, the second hierarchy (L 2 ) From the explanatory text EW as the related phrase BR “Rules” (ES 1 ), “Present” (ES 2 ) Was obtained. Furthermore, the third hierarchy (L Three ) From the explanation sentence EW, as the related phrase BR “Ritual case formula” (ES 1 ) Related terms and phrases, and the explanation sentence appearance rank second place (ES 2 ) Does not include a phrase corresponding to the specified part of speech, or the explanation sentence appearance rank 2 (ES 2 ) Has ended (<End>) because the description itself does not exist. In addition, the third hierarchy (L Three ) From the description sentence EW, "Now" (ES 1 ), "Time" (ES 2 ) Was obtained.
[0069]
FIG. 29 shows a summary table of the related information for each of the obtained related words and phrases for each of the dictionaries A and B. In the figure, the function searchword () indicating the related information is represented as f () for convenience. Also in the following description, if the function searchword () is read as f (), from the above results, among the related terms AR and BR obtained from the dictionary A and the dictionary B, “Edo period” {AR = f (5 Highway, 1), AR = f (f (f (five highway, 1), 2) 1), BR = f (five highway, 1)}, “Tokaido” {AR = f (five highway, 2), BR = F (5 highways, 2)}, “Rules” {AR = f (f (f (5 highways, 2), 1) 1), BR = f (f (5 highways, 2), 1)}, Overlapping related terms were found between dictionaries. In addition, for the related phrase “Edo period”, duplication {AR = f (5 highways, 1), AR = f (f (f (5 highways, 1), 2) 1)} in the dictionary A is recognized. It was.
[0070]
FIG. 30 shows a tree diagram related to the evaluation target words Wa and the related words AR and BR for the dictionaries A and B drawn and generated based on the obtained information and displayed on the display. The screen view shown in the figure is a tree diagram display field G1, and the screen lower field is a dictionary selection field G2. In the tree diagram display field G1, the phrase object node of the phrase related to the dictionary A is represented by an elliptical frame, and the clause object node of the phrase related to the dictionary B is represented by a rectangular frame. In particular, a clause object node of a phrase (including the evaluation target phrase Wa) that overlaps between the dictionaries A and B is represented by a frame having a shape obtained by combining an ellipse and a rectangle. Further, the line object edge between the node objects node related to the dictionary A is represented by a solid line, and the line object edge between the node objects node related to the dictionary B is represented by a dotted line. In the vicinity of the midpoint of each line object edge, a character string representing related information is drawn as a subscript label. Further, the dictionary selection field G2 is provided with a selection field for a dictionary to be displayed together with a radio button rb, etc., and the user can select one of the radio buttons rb by clicking with the mouse or the like to display a dictionary tree to be displayed. The genealogy is changed. FIG. 31 shows an example of a screen showing only a tree diagram related to the dictionary A, and FIG. 32 shows an example of a screen showing only a tree diagram related to the dictionary B. In addition to these, each display of arrows, subscripts, and clauses It is also possible to change the non-display according to the user's desire. In addition to displaying the tree diagram on the display, it is also possible to output the tree diagram to a printer and print it on paper, or send it to other computers, and it was obtained for each dictionary. A list of related words (see FIG. 28), a list of related information (see FIG. 29), and the like are output to an
[0071]
As described in detail above, according to the present embodiment, the two electronic dictionaries A and B are used to extract phrases related to the common evaluation target word Wa, and these phrases are used as related phrases. Obtaining related information representing the relationship between each related word and the evaluation target word Wa, and obtaining a tree diagram representing the relationship between the words based on the related information, the user can obtain the tree diagram from the obtained information. Can know the connection of words in the dictionary as substantial information stored in the electronic dictionaries A and B, and can further compare the contents of the dictionaries A and B. Therefore, this embodiment is extremely useful in that the selection based on the content information of the dictionary can be made for the first time as compared with the dictionary selection work that was conventionally possible only by the surface information of the dictionary. is there.
[0072]
In addition, this invention is not restricted to embodiment mentioned above, It can be set as the aspect in any one of dictionary evaluation assistance apparatus A1-A6 mentioned above. In addition, when a user uses a client computer connected to the Internet or the like, the present invention receives input of an evaluation target phrase from the client computer and generates related information and image data of a tree diagram. It can also be realized as a server computer that sends a reply to the client computer. Furthermore, the specific configuration of each part is not limited to the above embodiment, and various modifications can be made without departing from the spirit of the present invention.
[0073]
【The invention's effect】
As described in detail above, the present invention evaluates the contents of a plurality of electronic dictionaries and compares the dictionaries with each other. It is possible to obtain, for each dictionary, related words and related information related to an evaluation target word that are initially input as related information and related information, based on the headwords stored in the dictionary and their descriptions. Finally, the connection between the obtained related terms can be obtained in a visual form called a tree diagram. Therefore, not only can the dictionary itself be evaluated based on the essential description contents of each dictionary, but also the contents of the dictionaries can be compared. It is extremely innovative and useful in the sense that it can be obtained before purchasing or using a dictionary.
[0074]
If the present invention is used, dictionary information can be compared and developed on the Internet. For example, if all the dictionaries are made public on the Internet as they are, all the information is taken away before purchase, and as a result, the dictionaries may not be sold. Even if only a very small part of the dictionary is disclosed in order to avoid this, if the words that the user particularly wants to use are not disclosed, the information will eventually be dissatisfied with the user. According to the present invention, since it is possible to compare from all the headwords in the dictionary, and only a part of the information (only a few words from one headword) is degraded, The entire contents of the dictionary are never taken away before purchase or actually used in place of a dictionary. Although there is a possibility that all headwords can be examined, the dictionary function is not released for free because it is not possible to refer to the explanation directly from the headword, which is a dictionary function. It seems that it is more important for the user to compare the vocabulary bias of the headwords before purchase than the number of vocabulary words of the headwords, and the present invention can focus on that part.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a functional configuration diagram of a dictionary evaluation support apparatus corresponding to
FIG. 2 is a functional configuration diagram of a dictionary evaluation support apparatus corresponding to
FIG. 3 is a functional configuration diagram of a dictionary evaluation support apparatus corresponding to claim 7 of the present invention;
FIG. 4 is a functional configuration diagram of a dictionary evaluation support device corresponding to claim 8 of the present invention;
FIG. 5 is a functional configuration diagram of a dictionary evaluation support apparatus corresponding to claim 9 of the present invention;
FIG. 6 is a functional configuration diagram of a dictionary evaluation support apparatus corresponding to
FIG. 7 is a functional configuration diagram of a dictionary evaluation support apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a schematic device configuration diagram of a computer to which an embodiment of the present invention is applied.
FIG. 9 is a diagram showing an example of internal data of an electronic dictionary applied in the embodiment.
FIG. 10 is a flowchart schematically showing the entire processing process of the embodiment;
11 is a flowchart showing processing steps of sub-route A in FIG.
12 is a flowchart showing processing steps of sub-route B in FIG.
13 is a flowchart showing processing steps of sub-route C in FIG.
FIG. 14 is a flowchart showing processing steps of sub-route D in FIG.
FIG. 15 is a flowchart showing a processing process of sub-route E in FIGS. 11 and 16;
FIG. 16 is a flowchart showing processing steps of sub-route F in FIG. 13;
FIG. 17 is a flowchart showing processing steps of sub-route D1 in FIG.
FIG. 18 is a flowchart showing processing steps of sub-route D2 in FIG.
FIG. 19 is a flowchart showing processing steps of sub-route D3 in FIG.
FIG. 20 is a flowchart showing processing steps of sub-route D4 in FIG.
FIG. 21 is a flowchart showing processing steps of sub-route D5 in FIG.
FIG. 22 is a flowchart showing processing steps of sub-route D6 in FIG.
FIG. 23 is a flowchart showing processing steps of sub-route D7 in FIG. 14;
24 is a flowchart showing processing steps of sub-route D8 in FIG.
FIG. 25 is a flowchart showing processing steps of sub-route D9 in FIG. 14;
FIG. 26 is a flowchart showing the processing steps for sub-route G in FIG. 24;
FIG. 27 is a flowchart showing the processing steps of sub-route H in FIG. 24;
FIG. 28 is a diagram showing a specific example of related terms generated in the embodiment.
FIG. 29 is a view showing a specific example of related information generated in the embodiment corresponding to FIG. 28;
FIG. 30 is a view showing a specific example of a tree diagram drawn and generated in the same embodiment and displayed on a display corresponding to FIGS. 28 and 29;
FIG. 31 is a diagram showing an example of the tree tree;
FIG. 32 is a diagram showing an example of the tree tree.
[Explanation of symbols]
1 ... Word input acceptance means
2. Headword search means
3. Explanation text extracting means
4 ... Related phrase output means
5 ... Related information generating means
6 ... Related information output means
7 ... Hierarchy designation information receiving means
8. Explanation text appearance rank designation information receiving means
9 ... Tree diagram generation means
10 ... Tree diagram output means
11 ... Part of speech designation acceptance means
A1, A2, A3, A4, A5, A6 ... Dictionary evaluation support device
Claims (40)
語句の入力を受け付ける語句入力受付手段と、この受け付けた語句を各電子辞書に格納された見出し語群から検索する見出し語検索手段と、この検索結果に基づいて当該語句を見出し語とする説明文章を各電子辞書から抽出する説明文章抽出手段と、抽出した各説明文章に対して形態素解析を実行し当該説明文章に含まれる語句のうち少なくとも一部の語句を電子辞書ごとについて前記見出し語に関連する関連語句として出力する関連語句出力手段と、出力した各関連語句について見出し語を基準とする関連性を示す関連情報を電子辞書ごとについて生成する関連情報生成手段と、生成した関連情報をそれぞれ出力する関連情報出力手段とを具備し、前記語句入力受付手段が、初期値として評価対象である評価対象語句の入力を受け付けるとともに、関連語句出力手段で出力される関連語句の入力を自動的に受け付けるものであり、関連情報生成手段が、各関連語句に関して、評価対象語句の入力を基準として当該関連語句が出力されるまでに語句入力受付手段において初期値としての評価対象語句を見出し語とした語句の入力を受け付けた回数と関連語句を見出し語とした語句の入力を受け付けた回数の合計回数に基づく階層情報を含む関連情報を生成することを特徴とする辞書評価支援装置。Using a plurality of electronic dictionaries storing at least a headword group and explanatory text corresponding to each headword, it is used to output an index for evaluating the contents of the plurality of electronic dictionaries,
Phrase input accepting means for accepting input of a phrase, headword search means for searching for the accepted phrase from a group of headwords stored in each electronic dictionary, and explanatory text using the phrase as a headword based on the search result A description sentence extracting means for extracting a word from each electronic dictionary, and a morphological analysis is performed on each extracted explanation sentence, and at least a part of words / phrases included in the explanation sentence is related to the headword for each electronic dictionary Related word / phrase output means for outputting as related words / phrases, related information generation means for generating related information for each electronic dictionary for each output related word / phrase, and output related information generated for each electronic dictionary Related word output means, and when the phrase input receiving means receives an input of an evaluation target phrase that is an evaluation target as an initial value Moni, which automatically accepts the input of the related phrases that are outputted by the related phrases output means, related information generating means, for each related phrase, the related phrases can be output as the reference input of the evaluation target phrase Hierarchical information is included based on the total number of times that the input of the phrase having the evaluation target phrase as the initial value as the headword and the input of the phrase having the related phrase as the headword are received in the phrase input receiving means A dictionary evaluation support apparatus characterized by generating related information.
語句の入力を受け付ける語句入力受付手段と、この受け付けた語句を各電子辞書に格納された見出し語群から検索する見出し語検索手段と、この検索結果に基づいて当該語句を見出し語とする説明文章を各電子辞書から抽出する説明文章抽出手段と、抽出した各説明文章に対して形態素解析を実行し当該説明文章に含まれる語句のうち少なくとも一部の語句を電子辞書ごとについて前記見出し語に関連する関連語句として出力する関連語句出力手段と、出力した各関連語句について見出し語を基準とする関連性を示す関連情報を電子辞書ごとについて生成する関連情報生成手段と、生成した関連情報それぞれを出力する関連情報出力手段とを具備し、前記語句入力受付手段が、初期値として評価対象である評価対象語句の入力を受け付けるとともに、関連語句出力手段で出力される関連語句の入力を自動的に受け付けるものであり、関連情報生成手段が、各関連語句に関して、評価対象語句の入力を基準として当該関連語句が出力されるまでに語句入力受付手段において初期値としての評価対象語句を見出し語とした語句の入力を受け付けた回数と関連語句を見出し語とした語句の入力を受け付けた回数の合計回数に基づく階層情報を含む関連情報を生成する辞書評価支援装置として機能させることを特徴とする辞書評価支援プログラム。In order to cause a computer to read a plurality of electronic dictionaries that store at least a headword group and explanatory text corresponding to each headword, and to output an index for evaluating the contents of these electronic dictionaries,
Phrase input accepting means for accepting input of a phrase, headword search means for searching for the accepted phrase from a group of headwords stored in each electronic dictionary, and explanatory text using the phrase as a headword based on the search result A description sentence extracting means for extracting a word from each electronic dictionary, and a morphological analysis is performed on each extracted explanation sentence, and at least a part of words / phrases included in the explanation sentence is related to the headword for each electronic dictionary Related word / phrase output means for outputting as related words / phrases, related information generating means for generating related information for each electronic dictionary for each related word / phrase, indicating relatedness based on a headword, and outputting each generated related information Related word output means, and when the phrase input receiving means receives an input of an evaluation target phrase that is an evaluation target as an initial value Moni, which automatically accepts the input of the related phrases that are outputted by the related phrases output means, related information generating means, for each related phrase, the related phrases can be output as the reference input of the evaluation target phrase Hierarchical information is included based on the total number of times that the input of the phrase having the evaluation target phrase as the initial value as the headword and the input of the phrase having the related phrase as the headword are received in the phrase input receiving means A dictionary evaluation support program that functions as a dictionary evaluation support device that generates related information.
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