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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024176560
(43)【公開日】2024-12-19
(54)【発明の名称】制御プログラム、制御装置、及び制御方法
(51)【国際特許分類】
G06F 3/04845 20220101AFI20241212BHJP
【ＦＩ】
G06F3/04845
【審査請求】未請求
【請求項の数】7
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023095149
(22)【出願日】2023-06-09
(71)【出願人】
【識別番号】000005223
【氏名又は名称】富士通株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100121083
【弁理士】
【氏名又は名称】青木 宏義
(74)【代理人】
【識別番号】100138391
【弁理士】
【氏名又は名称】天田 昌行
(74)【代理人】
【識別番号】100074099
【弁理士】
【氏名又は名称】大菅 義之
(72)【発明者】
【氏名】松下 京群
【テーマコード（参考）】
5E555
【Ｆターム（参考）】
5E555AA23
5E555BA02
5E555BB02
5E555BC04
5E555CC26
5E555DB45
5E555DC19
5E555DC21
5E555EA08
5E555EA14
5E555EA19
5E555FA00
(57)【要約】
【課題】単語集合に含まれる複数の単語を表示する際に、表示された単語の配置を制御する。
【解決手段】コンピュータは、単語集合に含まれる複数の単語のうち表示装置により表示されている第１単語の位置と第２単語の位置との関係を指定する、指示を受け付ける。コンピュータは、単語間の第１関係と単語間の第２関係との類似度に基づいて、複数の単語のうち第３単語の位置と第４単語の位置との関係が、指示に指定される第１単語の位置と第２単語の位置との関係に応じた所定の関係になるように、第３単語と第４単語とを表示装置に表示させる。第３単語は、第１単語の特徴と複数の単語のうち第１単語以外の単語の特徴との類似度に基づいて、第１単語以外の複数の単語の中から特定される。単語間の第１関係は、第１単語の特徴と第２単語の特徴との関係である。単語間の第２関係は、第３単語の特徴と第４単語の特徴との関係である。
【選択図】図９
【解決手段】コンピュータは、単語集合に含まれる複数の単語のうち表示装置により表示されている第１単語の位置と第２単語の位置との関係を指定する、指示を受け付ける。コンピュータは、単語間の第１関係と単語間の第２関係との類似度に基づいて、複数の単語のうち第３単語の位置と第４単語の位置との関係が、指示に指定される第１単語の位置と第２単語の位置との関係に応じた所定の関係になるように、第３単語と第４単語とを表示装置に表示させる。第３単語は、第１単語の特徴と複数の単語のうち第１単語以外の単語の特徴との類似度に基づいて、第１単語以外の複数の単語の中から特定される。単語間の第１関係は、第１単語の特徴と第２単語の特徴との関係である。単語間の第２関係は、第３単語の特徴と第４単語の特徴との関係である。
【選択図】図９
【特許請求の範囲】
【請求項1】
単語集合に含まれる複数の単語のうち表示装置により表示されている第１単語の位置と、前記複数の単語のうち前記表示装置により表示されている第２単語の位置との関係を指定する、指示を受け付け、
単語間の第１関係と単語間の第２関係との類似度に基づいて、前記複数の単語のうち第３単語の位置と前記複数の単語のうち第４単語の位置との関係が、前記指示に指定される前記第１単語の位置と前記第２単語の位置との関係に応じた所定の関係になるように、前記第３単語と前記第４単語とを前記表示装置に表示させる、
処理をコンピュータに実行させ、
前記第３単語は、前記第１単語の特徴と前記複数の単語のうち前記第１単語以外の単語の特徴との類似度に基づいて、前記第１単語以外の前記複数の単語の中から特定され、
前記単語間の第１関係は、前記第１単語の特徴と前記第２単語の特徴との関係であり、
前記単語間の第２関係は、前記第３単語の特徴と前記第４単語の特徴との関係であることを特徴とする制御プログラム。
単語間の第１関係と単語間の第２関係との類似度に基づいて、前記複数の単語のうち第３単語の位置と前記複数の単語のうち第４単語の位置との関係が、前記指示に指定される前記第１単語の位置と前記第２単語の位置との関係に応じた所定の関係になるように、前記第３単語と前記第４単語とを前記表示装置に表示させる、
処理をコンピュータに実行させ、
前記第３単語は、前記第１単語の特徴と前記複数の単語のうち前記第１単語以外の単語の特徴との類似度に基づいて、前記第１単語以外の前記複数の単語の中から特定され、
前記単語間の第１関係は、前記第１単語の特徴と前記第２単語の特徴との関係であり、
前記単語間の第２関係は、前記第３単語の特徴と前記第４単語の特徴との関係であることを特徴とする制御プログラム。
【請求項2】
前記第１単語の特徴は、前記第１単語を表す第１ベクトルであり、
前記第２単語の特徴は、前記第２単語を表す第２ベクトルであり、
前記第３単語の特徴は、前記第３単語を表す第３ベクトルであり、
前記第１単語以外の単語の特徴は、前記第１単語以外の単語を表す第４ベクトルであり、
前記第４単語の特徴は、前記第４単語を表す第５ベクトルであり、
前記制御プログラムは、
前記第１ベクトルと前記第２ベクトルとを用いて所定の演算を行うことで、前記単語間の第１関係を表す第６ベクトルを求め、
前記第３ベクトルと前記第５ベクトルとを用いて前記所定の演算を行うことで、前記単語間の第２関係を表す第７ベクトルを求める、
処理を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする請求項１記載の制御プログラム。
前記第２単語の特徴は、前記第２単語を表す第２ベクトルであり、
前記第３単語の特徴は、前記第３単語を表す第３ベクトルであり、
前記第１単語以外の単語の特徴は、前記第１単語以外の単語を表す第４ベクトルであり、
前記第４単語の特徴は、前記第４単語を表す第５ベクトルであり、
前記制御プログラムは、
前記第１ベクトルと前記第２ベクトルとを用いて所定の演算を行うことで、前記単語間の第１関係を表す第６ベクトルを求め、
前記第３ベクトルと前記第５ベクトルとを用いて前記所定の演算を行うことで、前記単語間の第２関係を表す第７ベクトルを求める、
処理を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする請求項１記載の制御プログラム。
【請求項3】
前記制御プログラムは、
言語モデルを用いて、前記第１単語と前記第２単語との組み合わせと、前記第３単語と前記第４単語との組み合わせとを用いて生成された所定の文の評価値を取得する、
処理を前記コンピュータにさらに実行させ、
前記所定の文の評価値は、前記単語間の第１関係と前記単語間の第２関係との類似度として用いられることを特徴とする請求項１記載の制御プログラム。
言語モデルを用いて、前記第１単語と前記第２単語との組み合わせと、前記第３単語と前記第４単語との組み合わせとを用いて生成された所定の文の評価値を取得する、
処理を前記コンピュータにさらに実行させ、
前記所定の文の評価値は、前記単語間の第１関係と前記単語間の第２関係との類似度として用いられることを特徴とする請求項１記載の制御プログラム。
【請求項4】
前記制御プログラムは、
前記第２関係を含み、それぞれが前記第３単語の特徴と前記複数の単語のうち前記第３単語以外の単語の特徴との複数の第３関係に基づいて、前記第３単語以外の単語の中から前記第４単語を特定する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１記載の制御プログラム。
前記第２関係を含み、それぞれが前記第３単語の特徴と前記複数の単語のうち前記第３単語以外の単語の特徴との複数の第３関係に基づいて、前記第３単語以外の単語の中から前記第４単語を特定する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１記載の制御プログラム。
【請求項5】
前記指示は、前記第１単語の位置と前記第２単語の位置との距離が減少するように、前記第１単語の位置と前記第２単語の位置との関係を変更する指示であり、
前記第３単語と前記第４単語とを前記表示装置に表示させる処理は、前記単語間の第１関係と前記単語間の第２関係との類似度が閾値よりも大きい場合、前記第３単語の位置から所定距離の範囲内に前記第４単語が配置されるように、前記第３単語と前記第４単語とを前記表示装置に表示させる処理を含むことを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の制御プログラム。
前記第３単語と前記第４単語とを前記表示装置に表示させる処理は、前記単語間の第１関係と前記単語間の第２関係との類似度が閾値よりも大きい場合、前記第３単語の位置から所定距離の範囲内に前記第４単語が配置されるように、前記第３単語と前記第４単語とを前記表示装置に表示させる処理を含むことを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の制御プログラム。
【請求項6】
単語集合に含まれる複数の単語のうち表示装置により表示されている第１単語の位置と、前記複数の単語のうち前記表示装置により表示されている第２単語の位置との関係を指定する、指示を受け付ける受付部と、
単語間の第１関係と単語間の第２関係との類似度に基づいて、前記複数の単語のうち第３単語の位置と前記複数の単語のうち第４単語の位置との関係が、前記指示に指定される前記第１単語の位置と前記第２単語の位置との関係に応じた所定の関係になるように、前記第３単語と前記第４単語とを前記表示装置に表示させる制御部と、
を備え、
前記第３単語は、前記第１単語の特徴と前記複数の単語のうち前記第１単語以外の単語の特徴との類似度に基づいて、前記第１単語以外の前記複数の単語の中から特定され、
前記単語間の第１関係は、前記第１単語の特徴と前記第２単語の特徴との関係であり、
前記単語間の第２関係は、前記第３単語の特徴と前記第４単語の特徴との関係であることを特徴とする制御装置。
単語間の第１関係と単語間の第２関係との類似度に基づいて、前記複数の単語のうち第３単語の位置と前記複数の単語のうち第４単語の位置との関係が、前記指示に指定される前記第１単語の位置と前記第２単語の位置との関係に応じた所定の関係になるように、前記第３単語と前記第４単語とを前記表示装置に表示させる制御部と、
を備え、
前記第３単語は、前記第１単語の特徴と前記複数の単語のうち前記第１単語以外の単語の特徴との類似度に基づいて、前記第１単語以外の前記複数の単語の中から特定され、
前記単語間の第１関係は、前記第１単語の特徴と前記第２単語の特徴との関係であり、
前記単語間の第２関係は、前記第３単語の特徴と前記第４単語の特徴との関係であることを特徴とする制御装置。
【請求項7】
単語集合に含まれる複数の単語のうち表示装置により表示されている第１単語の位置と、前記複数の単語のうち前記表示装置により表示されている第２単語の位置との関係を指定する、指示を受け付け、
単語間の第１関係と単語間の第２関係との類似度に基づいて、前記複数の単語のうち第３単語の位置と前記複数の単語のうち第４単語の位置との関係が、前記指示に指定される前記第１単語の位置と前記第２単語の位置との関係に応じた所定の関係になるように、前記第３単語と前記第４単語とを前記表示装置に表示させる、
処理をコンピュータが実行し、
前記第３単語は、前記第１単語の特徴と前記複数の単語のうち前記第１単語以外の単語の特徴との類似度に基づいて、前記第１単語以外の前記複数の単語の中から特定され、
前記単語間の第１関係は、前記第１単語の特徴と前記第２単語の特徴との関係であり、
前記単語間の第２関係は、前記第３単語の特徴と前記第４単語の特徴との関係であることを特徴とする制御方法。
単語間の第１関係と単語間の第２関係との類似度に基づいて、前記複数の単語のうち第３単語の位置と前記複数の単語のうち第４単語の位置との関係が、前記指示に指定される前記第１単語の位置と前記第２単語の位置との関係に応じた所定の関係になるように、前記第３単語と前記第４単語とを前記表示装置に表示させる、
処理をコンピュータが実行し、
前記第３単語は、前記第１単語の特徴と前記複数の単語のうち前記第１単語以外の単語の特徴との類似度に基づいて、前記第１単語以外の前記複数の単語の中から特定され、
前記単語間の第１関係は、前記第１単語の特徴と前記第２単語の特徴との関係であり、
前記単語間の第２関係は、前記第３単語の特徴と前記第４単語の特徴との関係であることを特徴とする制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、単語の表示を制御する制御技術に関する。
【背景技術】
【0002】
テキストデータに含まれる複数の単語を概観するために、ワードクラウドが利用されることがある。ワードクラウドは、表示画面の所定領域内に配置された単語の集合であり、テキストデータ内における出現頻度が高い単語ほど、大きなサイズで表示される。
【0003】
ワードクラウドに関して、Python（登録商標）によりワードクラウドを生成する技術が知られている（例えば、非特許文献１を参照）。単語の分散表現も知られている（例えば、非特許文献２を参照）。言語モデルを用いて単語間の関係の類似性を特定する技術も知られている（例えば、非特許文献３を参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0004】
【非特許文献1】“GitHub - amueller/word_cloud: A little word cloud generator in Python”、［online］、GitHub、［令和５年２月１０日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：https://github.com/amueller/word_cloud＞
【非特許文献2】T. Mikolov et al., “Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality”, NIPS'13: Proceedings of the 26th International Conference on Neural Information Processing Systems - Volume 2, December 2013, pages 3111-3119.
【非特許文献3】A. Ushio et al., “BERT is to NLP what AlexNet is to CV: Can Pre-Trained Language Models Identify Analogies?”, Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing, August 2021, pages 3609-3624.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
プログラム等を用いてワードクラウドを生成する場合、ワードクラウドに含まれる単語の配置が分かりにくいことがある。
【0006】
なお、かかる問題は、ワードクラウドに限らず、様々な単語集合に含まれる複数の単語を表示する場合において生ずるものである。
【0007】
１つの側面において、本発明は、単語集合に含まれる複数の単語を表示する際に、表示された単語の配置を制御することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0008】
１つの案では、制御プログラムは、以下の処理をコンピュータに実行させる。
【0009】
コンピュータは、単語集合に含まれる複数の単語のうち表示装置により表示されている第１単語の位置と第２単語の位置との関係を指定する、指示を受け付ける。コンピュータは、単語間の第１関係と単語間の第２関係との類似度に基づいて、複数の単語のうち第３単語の位置と第４単語の位置との関係が、指示に指定される第１単語の位置と第２単語の位置との関係に応じた所定の関係になるように、第３単語と第４単語とを表示装置に表示させる。
【0010】
第３単語は、第１単語の特徴と複数の単語のうち第１単語以外の単語の特徴との類似度に基づいて、第１単語以外の複数の単語の中から特定される。単語間の第１関係は、第１単語の特徴と第２単語の特徴との関係である。単語間の第２関係は、第３単語の特徴と第４単語の特徴との関係である。
【発明の効果】
【0011】
１つの側面によれば、単語集合に含まれる複数の単語を表示する際に、表示された単語の配置を制御することができる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【図1】ワードクラウドを示す図である。
【図2】比較対象の２つのワードクラウドを示す図である。
【図3】実施形態の制御装置の機能的構成図である。
【図4】制御処理のフローチャートである。
【図5】制御装置の具体例を示す機能的構成図である。
【図6】変更指示に含まれる注目単語及び周辺単語を示す図である。
【図7】注目単語と類似する注目単語を示す図である。
【図8】周辺単語を示す図である。
【図9】変更後のワードクラウドを示す図である。
【図10】単語の組み合わせを示す図である。
【図11】単語ベクトルを示す図である。
【図12】差分ベクトルを示す図である。
【図13】注目単語の配置を示す図である。
【図14】周辺単語の配置を示す図である。
【図15】単語配置制御処理のフローチャートである。
【図16】複数の注目単語に共通する周辺単語を示す図である。
【図17】注目単語と周辺単語とを区別しない場合に選択される単語を示す図である。
【図18】注目単語と周辺単語とを区別した場合に選択される単語を示す図である。
【図19】情報処理装置のハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【0013】
以下、図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。
【0014】
ユーザがワードクラウドに含まれる複数の単語を概観する場合、単語の配置が最適化されていることが望ましい。例えば、関連する単語同士が近くに配置されている方が、単語間の関連性が分かりやすい。
【0015】
図１は、ワードクラウドの例を示している。図１（ａ）は、「ＦＦＦ」、「ＣＣＣ」、「軽い」、及び「でかい」を含むワードクラウドの例を示している。「ＦＦＦ」及び「ＣＣＣ」は、ＰＣ（Personal Computer）の仮想的な製品名を表す単語であり、「軽い」及び「でかい」は、ＰＣの特徴を表す単語である。なお、図１の例では、「軽い」は「ＦＦＦ」に対応する特徴であり、「でかい」は、「ＣＣＣ」に対応する特徴であることとする。
【0016】
図１（ａ）の例では、「ＦＦＦ」に関連する「軽い」が、「ＦＦＦ」の近くに配置されており、「ＣＣＣ」に関連する「でかい」が、「ＣＣＣ」の近くに配置されているため、単語間の関連性が分かりやすい。
【0017】
図１（ｂ）は、図１（ａ）の４個の単語を含む別のワードクラウドの例を示している。図１（ｂ）の例では、「ＦＦＦ」に関連する「軽い」が、「ＦＦＦ」の近くに配置されておらず、「ＣＣＣ」の近くに配置されているため、単語間の関連性が分かりにくい。
【0018】
また、複数のワードクラウドを比較する場合、それらのワードクラウドにおける単語の配置が似ている方が比較しやすい。
【0019】
図２は、比較対象の２つのワードクラウドの例を示している。ワードクラウド２０１は、「ＦＦＦ」、「ＣＣＣ」、「軽い」、及び「でかい」を含み、ワードクラウド２０２は、「ＭＭＭ」、「ＳＳＳ」、「薄い」、及び「軽い」を含む。ワードクラウド２０２の「ＭＭＭ」及び「ＳＳＳ」は、ＰＣの仮想的な製品名を表す単語であり、「薄い」及び「軽い」は、ＰＣの特徴を表す単語である。
【0020】
この例では、ワードクラウド２０２に含まれる単語の配置と、ワードクラウド２０１に含まれる単語の配置との間に差異があり、ワードクラウド２０１とワードクラウド２０２とのを比較が難しくなる可能性がある。
【0021】
ワードクラウドの生成方法の１つにおいて、ワードクラウドに含まれる単語の位置は、生成のたびにランダム決定される。この場合、一度生成されたワードクラウドに含まれる単語の配置がユーザの意向に沿わない場合は再度ワードクラウドの生成をやり直すことが考えられる。しかし、ワードクラウドの生成を複数回繰り返したとしても、依然として単語の配置が分かりにくかったり、不要な単語が含まれていたりすることがある。したがって、必ずしもユーザが意図するワードクラウドが得られるとは限らない。
【0022】
また、生成されたワードクラウドをユーザが確認しながら、ワードクラウドを生成するプログラム等を修正する場合、ユーザの作業負荷が大きくなる。
【0023】
【0024】
図４は、図３の制御装置３０１が行う制御処理の例を示すフローチャートである。まず、受付部３１１は、単語集合に含まれる複数の単語のうち表示装置により表示されている第１単語の位置と第２単語の位置との関係を指定する、指示を受け付ける（ステップ４０１）。
【0025】
次に、制御部３１２は、単語間の第１関係と単語間の第２関係との類似度に基づいて、複数の単語のうち第３単語の位置と第４単語の位置との関係が、指示に指定される第１単語の位置と第２単語の位置との関係に応じた所定の関係になるように、第３単語と第４単語とを表示装置に表示させる（ステップ４０２）。
【0026】
第３単語は、第１単語の特徴と複数の単語のうち第１単語以外の単語の特徴との類似度に基づいて、第１単語以外の複数の単語の中から特定される。単語間の第１関係は、第１単語の特徴と第２単語の特徴との関係である。単語間の第２関係は、第３単語の特徴と第４単語の特徴との関係である。
【0027】
図３の制御装置３０１によれば、単語集合に含まれる複数の単語を表示する際に、表示された単語の配置を制御することができる。
【0028】
図５は、図３の制御装置３０１の具体例を示している。図５の制御装置５０１は、表示制御部５１１、受付部５１２、注目単語特定部５１３、周辺単語特定部５１４、表示装置５１５、及び記憶部５１６を含む。受付部５１２は、図３の受付部３１１に対応し、表示制御部５１１、注目単語特定部５１３、及び周辺単語特定部５１４は、図３の制御部３１２に対応する。
【0029】
記憶部５１６は、ワードクラウド情報５２１を記憶する。ワードクラウド情報５２１は、テキストデータから抽出された複数の単語それぞれの単語情報を含む。テキストデータとしては、様々な文書のテキストの一部又は全部が用いられる。テキストデータは、ｗｅｂページ、論文、書籍等のテキストであってもよい。
【0030】
各単語情報は、単語の文字列、表示形態、及び位置情報を含む。文字列は、単語に含まれる１つ又は複数の文字の列を表す。表示形態は、文字列のサイズ、色、フォント等を表す。位置情報は、ワードクラウドの表示領域内において文字列が配置される位置を表す。ワードクラウド情報５２１に含まれる複数の単語は、単語集合に対応する。
【0031】
表示制御部５１１は、ワードクラウドの表示を表示装置５１５に指示する。表示装置５１５は、表示制御部５１１からの指示に基づき、ワードクラウド情報５２１を用いて、画面上の表示領域内にワードクラウドを表示する。これにより、ユーザは、表示されたワードクラウドに含まれる単語を概観することができる。
【0032】
なお、ワードクラウド情報５２１に含まれるすべての単語が表示領域内に表示されるとは限らない。例えば、ワードクラウド情報５２１に含まれる単語の個数に対して表示領域の面積が小さいために、表示領域内にすべての単語を配置することが難しい場合、一部の単語が表示されないこともある。
【0033】
ワードクラウドに含まれる単語の配置を変更したい場合、ユーザは、制御装置５０１に変更指示５２２を入力する。受付部５１２は、ユーザから入力された変更指示５２２を受け付けて、記憶部５１６に格納する。
【0034】
変更指示５２２は、例えば、ワードクラウドに含まれる単語のうち、注目単語ＷＡ１の位置と周辺単語ＷＢ１の位置との距離が減少するように、注目単語ＷＡ１の位置と周辺単語ＷＢ１の位置との関係を変更する指示である。注目単語ＷＡ１及び周辺単語ＷＢ１は、第１単語及び第２単語にそれぞれ対応する。
【0035】
注目単語特定部５１３は、変更指示５２２を参照して、注目単語ＷＡ１の特徴と、ワードクラウド情報５２１に含まれる他の単語の特徴との類似度Ｓ１を計算する。そして、注目単語特定部５１３は、類似度Ｓ１に基づいて、他の単語の中から、注目単語ＷＡ１と類似する注目単語ＷＡ２を特定する。
【0036】
注目単語特定部５１３は、例えば、ワードクラウド情報５２１に含まれる他の単語のうち、閾値ＴＨ１よりも大きな類似度Ｓ１を有する単語を、注目単語ＷＡ２として特定する。注目単語ＷＡ２は、第３単語に対応する。
【0037】
周辺単語特定部５１４は、単語間の関係Ｒ１と単語間の関係Ｒ２との類似度Ｓ２を計算する。そして、周辺単語特定部５１４は、類似度Ｓ２に基づいて、ワードクラウド情報５２１に含まれる単語のうち注目単語ＷＡ２以外の単語の中から、周辺単語ＷＢ２を特定する。関係Ｒ１は、注目単語ＷＡ１の特徴と周辺単語ＷＢ１の特徴との関係である。関係Ｒ２は、注目単語ＷＡ２の特徴と、ワードクラウド情報５２１に含まれる他の単語の特徴との関係である。
【0038】
周辺単語特定部５１４は、例えば、ワードクラウド情報５２１に含まれる他の単語のうち、閾値ＴＨ２よりも大きな類似度Ｓ２を有する単語を、周辺単語ＷＢ２として特定する。周辺単語ＷＢ２は、第４単語に対応する。
【0039】
表示制御部５１１は、注目単語ＷＡ２の位置と周辺単語ＷＢ２の位置とが所定の関係になるように、注目単語ＷＡ２及び周辺単語ＷＢ２の位置を決定し、ワードクラウド情報５２１に含まれる注目単語ＷＡ２及び周辺単語ＷＢ２の位置情報を変更する。所定の関係は、例えば、注目単語ＷＡ２の位置から所定距離の範囲内に周辺単語ＷＢ２が配置されるような関係である。そして、表示制御部５１１は、ワードクラウドの表示を表示装置５１５に指示する。
【0040】
表示装置５１５は、表示制御部５１１からの指示に基づき、変更後のワードクラウド情報５２１を用いて、画面上の表示領域内にワードクラウドを表示する。
【0041】
周辺単語ＷＢ１を注目単語ＷＡ１に近づける変更指示５２２が入力された場合に、注目単語ＷＡ２から所定距離の範囲内に周辺単語ＷＢ２を配置することで、変更指示５２２に合わせて、周辺単語ＷＢ２を注目単語ＷＡ２に近づけることができる。
【0042】
図６は、変更指示５２２に含まれる注目単語ＷＡ１及び周辺単語ＷＢ１の例を示している。図６の表示領域６０１内には、「ＦＦＦ」、「速い」、「配送」、及び「大きい」が表示されている。ユーザは、注目単語ＷＡ１として「ＦＦＦ」を選択し、周辺単語ＷＢ１として「速い」を選択する。そして、ユーザは、「速い」を「ＦＦＦ」に近づける変更指示５２２を入力する。これにより、「速い」の位置がＰ１からＰ２に変更される。
【0043】
図７は、注目単語ＷＡ１と類似する注目単語ＷＡ２の例を示している。注目単語特定部５１３は、図６の変更指示５２２に含まれる「ＦＦＦ」の特徴と、ワードクラウド情報５２１に含まれる他の単語の特徴との類似度Ｓ１を計算する。そして、注目単語特定部５１３は、類似度Ｓ１に基づいて、「ＦＦＦ」と類似する「ＣＣＣ」を、注目単語ＷＡ２として特定する。「ＣＣＣ」は、図６の表示領域６０１内に表示されていなかった単語である。
【0044】
図８は、周辺単語ＷＢ２の例を示している。周辺単語特定部５１４は、単語間の関係Ｒ１と単語間の関係Ｒ２との類似度Ｓ２を計算する。関係Ｒ１は、「ＦＦＦ」の特徴と「速い」の特徴との関係である。関係Ｒ２は、「ＣＣＣ」の特徴と、ワードクラウド情報５２１に含まれる他の単語の特徴との関係である。そして、周辺単語特定部５１４は、類似度Ｓ２に基づいて、ワードクラウド情報５２１に含まれる他の単語の中から、「大きい」を周辺単語ＷＢ２として特定する。
【0045】
表示制御部５１１は、「大きい」が「ＣＣＣ」に近づくように、「大きい」の位置を変更する調整を行う。これにより、「大きい」の位置がＰ３からＰ４に変更される。
【0046】
【0047】
図９のワードクラウドでは、「ＦＦＦ」に関連する「速い」が、「ＦＦＦ」の近くに配置されており、「ＣＣＣ」に関連する「大きい」が、「ＣＣＣ」の近くに配置されている。さらに、不要な単語である「配送」が削除されているため、単語間の関連性が分かりやすい。なお、上記の例示においては、変更指示５２２は単語間の距離が減少するように変更する指示としたが、変更指示が単語間の距離を増加させる（遠ざける）指示であって、指示に応じて、指示対象以外の単語間の距離を増加せる調整が実行されてもよい。
【0048】
図５の制御装置５０１によれば、ユーザから入力された変更指示５２２に合わせて、ワードクラウド内の単語の配置を適切に制御することができる。ユーザは、変更指示５２２の代わりに、注目単語ＷＡ１の位置と周辺単語ＷＢ１の位置との関係を固定する指示を、制御装置５０１に入力してもよい。
【0049】
単語の特徴としては、例えば、単語を表す単語ベクトルが用いられる。単語ベクトルは、その単語が使用される文脈から生成されるため、使用される文脈が類似している２つの単語の間では、それらの単語ベクトルも類似する。文脈は、文中の他の単語又は文、前後の単語等を表す。
【0050】
単語の特徴として単語ベクトルが用いられる場合、注目単語特定部５１３は、注目単語ＷＡ１の単語ベクトルＶＡ１と、ワードクラウド情報５２１に含まれる他の単語の単語ベクトルＶとのベクトル間類似度を、類似度Ｓ１として計算する。ベクトル間類似度としては、コサイン類似度、ベクトル間距離の逆数等を用いることができる。
【0051】
注目単語特定部５１３は、注目単語ＷＡ１の品詞情報等を用いて、単語のフィルタリングを行ってもよい。例えば、注目単語ＷＡ１が名詞である場合、名詞以外の単語が類似度計算の対象から除外される。
【0052】
周辺単語特定部５１４は、例えば、非特許文献２に記載された方法を用いて、単語間の関係Ｒ１と単語間の関係Ｒ２との類似度Ｓ２を計算することができる。この場合、周辺単語特定部５１４は、注目単語ＷＡ１の単語ベクトルＶＡ１と周辺単語ＷＢ１の単語ベクトルＶＢ１とを用いて、次式により、関係Ｒ１を表す差分ベクトルＤ１を計算する。
【0053】
Ｄ１＝ＶＡ１－ＶＢ１ （１）
【0054】
また、周辺単語特定部５１４は、注目単語ＷＡ２の単語ベクトルＶＡ２とワードクラウド情報５２１に含まれる他の単語の単語ベクトルＶとを用いて、次式により、関係Ｒ２を表す差分ベクトルＤ２を計算する。
【0055】
Ｄ２＝ＶＡ２－Ｖ （２）
【0056】
そして、周辺単語特定部５１４は、差分ベクトルＤ１と差分ベクトルＤ２とのベクトル間類似度を、類似度Ｓ２として計算する。
【0057】
単語の特徴として単語ベクトルを用いることで、類似度Ｓ１及び類似度Ｓ２を容易に計算することができる。
【0058】
単語ベクトルＶＡ１は、第１ベクトルの一例である。単語ベクトルＶＢ１は、第２ベクトルの一例である。単語ベクトルＶＡ２は、第３ベクトルの一例である。他の単語の単語ベクトルＶは、第４ベクトルの一例である。他の単語の単語ベクトルＶのうち、周辺単語ＷＢ２の単語ベクトルＶは、第５ベクトルの一例である。差分ベクトルＤ１は、第６ベクトルの一例である。単語ベクトルＶＡ２と周辺単語ＷＢ２の単語ベクトルＶとの差分を表す差分ベクトルＤ２は、第７ベクトルの一例である。式（１）及び式（２）の単語ベクトル間の減算は、所定の演算の一例である。
【0059】
周辺単語特定部５１４は、非特許文献３に記載された方法を用いて類似度Ｓ２を計算することもできる。この場合、周辺単語特定部５１４は、注目単語ＷＡ１と周辺単語ＷＢ１との組み合わせと、注目単語ＷＡ２とワードクラウド情報５２１に含まれる他の単語との組み合わせとを用いて、所定の文Ｘを生成する。そして、周辺単語特定部５１４は、学習済みの機械学習モデルである言語モデルを用いて、文Ｘの評価値Ｅ（Ｘ）を計算することで、評価値Ｅ（Ｘ）を取得し、評価値Ｅ（Ｘ）を類似度Ｓ２として用いる。
【0060】
言語モデルを生成する機械学習では、例えば、あらかじめ用意された複数の文と各文に対する評価値とが、訓練データとして用いられる。
【0061】
図１０は、単語の組み合わせの例を示している。Ｃ１は、注目単語ＷＡ１と周辺単語ＷＢ１との組み合わせを表す。「Ｊａｐａｎ」は、注目単語ＷＡ１に対応し、「Ｔｏｋｙｏ」は、周辺単語ＷＢ１に対応する。
【0062】
Ｃ２は、注目単語ＷＡ２と他の単語との組み合わせを表す。「Ｃｈｉｎａ」は、注目単語ＷＡ２に対応し、「Ｂｅｉｊｉｎｇ」、「Ｐａｒｉｓ」、「ａｐｐｌｅ」、及び「ｇｏ」は、ワードクラウド情報５２１に含まれる他の単語に対応する。
【0063】
周辺単語特定部５１４は、Ｃ１及びＣ２を次のようなテンプレートに埋め込んで、文Ｘを生成する。
【0064】
＿＿＿ ｉｓ ｔｏ ＿＿＿ ａｓ ＿＿＿ ｉｓ ｔｏ ＿＿＿
【0065】
これにより、次のような文Ｘ１～文Ｘ４が生成される。
【0066】
Ｘ１：
Ｊａｐａｎ ｉｓ ｔｏ Ｔｏｋｙｏ ａｓ Ｃｈｉｎａ ｉｓ ｔｏ Ｂｅｉｊｉｎｇ
Ｘ２：
Ｊａｐａｎ ｉｓ ｔｏ Ｔｏｋｙｏ ａｓ Ｃｈｉｎａ ｉｓ ｔｏ Ｐａｒｉｓ
Ｘ３：
Ｊａｐａｎ ｉｓ ｔｏ Ｔｏｋｙｏ ａｓ Ｃｈｉｎａ ｉｓ ｔｏ ａｐｐｌｅ
Ｘ４：
Ｊａｐａｎ ｉｓ ｔｏ Ｔｏｋｙｏ ａｓ Ｃｈｉｎａ ｉｓ ｔｏ ｇｏ
Ｊａｐａｎ ｉｓ ｔｏ Ｔｏｋｙｏ ａｓ Ｃｈｉｎａ ｉｓ ｔｏ Ｂｅｉｊｉｎｇ
Ｘ２：
Ｊａｐａｎ ｉｓ ｔｏ Ｔｏｋｙｏ ａｓ Ｃｈｉｎａ ｉｓ ｔｏ Ｐａｒｉｓ
Ｘ３：
Ｊａｐａｎ ｉｓ ｔｏ Ｔｏｋｙｏ ａｓ Ｃｈｉｎａ ｉｓ ｔｏ ａｐｐｌｅ
Ｘ４：
Ｊａｐａｎ ｉｓ ｔｏ Ｔｏｋｙｏ ａｓ Ｃｈｉｎａ ｉｓ ｔｏ ｇｏ
【0067】
周辺単語特定部５１４は、言語モデルを用いて文Ｘｉ（ｉ＝１～４）の評価値Ｅ（Ｘｉ）を計算する。これにより、次のような評価値Ｅ（Ｘ１）～評価値Ｅ（Ｘ４）が得られる。
【0068】
Ｅ（Ｘ１）＝０．９
Ｅ（Ｘ２）＝０．８
Ｅ（Ｘ３）＝０．２
Ｅ（Ｘ４）＝０．１
Ｅ（Ｘ２）＝０．８
Ｅ（Ｘ３）＝０．２
Ｅ（Ｘ４）＝０．１
【0069】
言語モデルを用いて文Ｘｉの評価値Ｅ（Ｘｉ）を計算することで、高い精度で類似度Ｓ２を求めることができる。
【0070】
次に、変更指示５２２に基づく単語配置制御処理の具体例を説明する。ワードクラウド情報５２１に含まれる単語としては、「ＦＦＦ」、「ＣＣＣ」、「ＰＣ」、「速い」、及び「大きい」が用いられる。変更指示５２２に含まれる注目単語ＷＡ１は「ＦＦＦ」であり、周辺単語ＷＢ１は「速い」である。
【0071】
図１１は、ワードクラウド情報５２１に含まれる単語の単語ベクトルの例を示している。単語ベクトル１１０１は「ＦＦＦ」の単語ベクトルである。単語ベクトル１１０２は「ＣＣＣ」の単語ベクトルである。単語ベクトル１１０３は「ＰＣ」の単語ベクトルである。単語ベクトル１１０４は「速い」の単語ベクトルである。単語ベクトル１１０５は「大きい」の単語ベクトルである。
【0072】
この例では、単語ベクトル１１０１～単語ベクトル１１０５が２次元ベクトルとして示されているが、単語ベクトル１１０１～単語ベクトル１１０５は、Ｎ次元ベクトル（Ｎは３以上の整数）であってもよい。
【0073】
注目単語特定部５１３は、「ＦＦＦ」と他の単語との類似度Ｓ１として、単語ベクトル１１０１と他の単語の単語ベクトルとが成す角度の余弦を計算する。例えば、「ＦＦＦ」と「ＣＣＣ」との類似度Ｓ１としては、単語ベクトル１１０１と単語ベクトル１１０２とが成す角度αの余弦であるｃｏｓ（α）が用いられる。「ＦＦＦ」と「大きい」との類似度Ｓ１としては、単語ベクトル１１０１と単語ベクトル１１０５とが成す角度βの余弦であるｃｏｓ（β）が用いられる。
【0074】
この例では、「ＣＣＣ」、「ＰＣ」、「速い」、及び「大きい」について、次のような類似度Ｓ１が計算される。
【0075】
ＣＣＣ Ｓ１＝０．９８
ＰＣ Ｓ１＝０．９１
速い Ｓ１＝０．２
大きい Ｓ１＝０．１
ＰＣ Ｓ１＝０．９１
速い Ｓ１＝０．２
大きい Ｓ１＝０．１
【0076】
注目単語特定部５１３は、「ＣＣＣ」、「ＰＣ」、「速い」、及び「大きい」の中から、類似度Ｓ１が大きい順に、以下の条件を満たす単語を注目単語ＷＡ２として選択する。
【0077】
条件Ｑ１ 類似度Ｓ１が閾値ＴＨ１よりも大きい。
条件Ｑ２ 注目単語の個数が上限値ＬＡ以下である。
条件Ｑ２ 注目単語の個数が上限値ＬＡ以下である。
【0078】
閾値ＴＨ１としては０．９が用いられ、上限値ＬＡとしては２が用いられる。この場合、「ＣＣＣ」の類似度Ｓ１が最大であり、かつ、閾値ＴＨ１よりも大きいため、最初に「ＣＣＣ」が注目単語ＷＡ２として選択される。これにより、注目単語は「ＦＦＦ」及び「ＣＣＣ」となるため、注目単語の個数は２個となる。
【0079】
「ＰＣ」の類似度Ｓ１は２番目に大きく、かつ、閾値ＴＨ１よりも大きい。しかし、「ＰＣ」を注目単語ＷＡ２として選択すると、注目単語の個数が３個となり、上限値ＬＡを超えるため、「ＰＣ」は選択されない。「速い」及び「大きい」の類似度Ｓ１は閾値ＴＨ１よりも小さいため、「速い」及び「大きい」は選択されない。
【0080】
図１２は、単語間の関係を表す差分ベクトルの例を示している。差分ベクトル１２０１は、「ＦＦＦ」の単語ベクトル１１０１と「速い」の単語ベクトル１１０４との関係Ｒ１を表す差分ベクトルである。差分ベクトル１２０２は、「ＣＣＣ」の単語ベクトル１１０２と「大きい」の単語ベクトル１１０５との関係Ｒ２を表す差分ベクトルである。
【0081】
周辺単語特定部５１４は、関係Ｒ２として、「ＣＣＣ」の単語ベクトル１１０２と、「ＦＦＦ」及び「ＣＣＣ」以外の単語の単語ベクトルとの関係を用いる。そして、周辺単語特定部５１４は、関係Ｒ１と関係Ｒ２との類似度Ｓ２として、差分ベクトル１２０１と関係Ｒ２を表す差分ベクトルとが成す角度の余弦を計算する。
【0082】
例えば、関係Ｒ２として、「ＣＣＣ」の単語ベクトル１１０２と「大きい」の単語ベクトル１１０５との関係が用いられる場合、類似度Ｓ２としては、差分ベクトル１２０１と差分ベクトル１２０２とが成す角度γの余弦であるｃｏｓ（γ）が用いられる。
【0083】
この例では、「ＰＣ」、「速い」、及び「大きい」について、次のような類似度Ｓ２が計算される。
【0084】
大きい Ｓ２＝０．８３
速い Ｓ２＝０．８１
ＰＣ Ｓ２＝０．２
速い Ｓ２＝０．８１
ＰＣ Ｓ２＝０．２
【0085】
周辺単語特定部５１４は、「ＰＣ」、「速い」、及び「大きい」の中から、類似度Ｓ２が大きい順に、以下の条件を満たす単語を周辺単語ＷＢ２として選択する。
【0086】
条件Ｑ３ 類似度Ｓ２が閾値ＴＨ２よりも大きい。
条件Ｑ４ 各注目単語ＷＡ２に対する周辺単語ＷＢ２の個数が上限値ＬＢ以下である。
条件Ｑ４ 各注目単語ＷＡ２に対する周辺単語ＷＢ２の個数が上限値ＬＢ以下である。
【0087】
閾値ＴＨ２としては０．７が用いられ、上限値ＬＢとしては１が用いられる。この場合、「大きい」の類似度Ｓ２が最大であり、かつ、閾値ＴＨ２よりも大きいため、最初に「大きい」が周辺単語ＷＢ２として選択される。
【0088】
「速い」の類似度Ｓ２は２番目に大きく、かつ、閾値ＴＨ２よりも大きい。しかし、「速い」を周辺単語ＷＢ２として選択すると、「ＣＣＣ」に対する周辺単語ＷＢ２の個数が２個となり、上限値ＬＢを超えるため、「速い」は選択されない。「ＰＣ」の類似度Ｓ２は閾値ＴＨ２よりも小さいため、「ＰＣ」は選択されない。
【0089】
周辺単語特定部５１４は、「ＣＣＣ」に対する周辺単語と同様にして、「ＦＦＦ」に対する周辺単語を選択することもできる。この場合も、ＬＢ個以下の周辺単語が選択される。
【0090】
図１３は、注目単語の配置の例を示している。表示制御部５１１は、注目単語である「ＦＦＦ」及び「ＣＣＣ」が表示領域１３０１内にまばらに配置されるように、「ＦＦＦ」及び「ＣＣＣ」の位置情報を変更する。これにより、「ＦＦＦ」及び「ＣＣＣ」が、適切な距離だけ離れた位置に配置される。
【0091】
図１４は、周辺単語の配置の例を示している。表示制御部５１１は、「ＦＦＦ」に対する周辺単語である「速い」が「ＦＦＦ」の近くに配置されるように、「速い」の位置情報を変更する。さらに、表示制御部５１１は、「ＣＣＣ」に対する周辺単語である「大きい」が「ＣＣＣ」の近くに配置されるように、「大きい」の位置情報を変更する。
【0092】
このように、ユーザが「ＦＦＦ」の位置と「速い」の位置との関係を指定するだけで、「ＦＦＦ」と類似する「ＣＣＣ」が自動的に抽出され、「ＦＦＦ」及び「ＣＣＣ」が適切な位置に配置される。さらに、「ＦＦＦ」の特徴と「速い」の特徴との関係と類似する関係を、「ＣＣＣ」との間で有する「大きい」が自動的に抽出され、「速い」及び「大きい」が適切な位置に配置される。
【0093】
変更指示５２２は、周辺単語ＷＢ１を注目単語ＷＡ１に近づける指示に限られず、別の変更を表す指示であってもよい。例えば、変更指示５２２は、周辺単語ＷＢ１を注目単語ＷＡ１の左側又は右側に移動させる指示であってもよく、周辺単語ＷＢ１を注目単語ＷＡ１から遠ざける指示であってもよい。
【0094】
図１５は、図５の制御装置５０１が行う単語配置制御処理の例を示すフローチャートである。まず、表示装置５１５は、ワードクラウド情報５２１を用いて、画面上の表示領域内にワードクラウドを表示する（ステップ１５０１）。
【0095】
次に、ユーザは、制御装置５０１に変更指示５２２を入力し、受付部５１２は、入力された変更指示５２２を受け付ける（ステップ１５０２）。
【0096】
次に、注目単語特定部５１３は、変更指示５２２に含まれる注目単語ＷＡ１の特徴と、ワードクラウド情報５２１に含まれる他の単語の特徴との類似度Ｓ１を計算する（ステップ１５０３）。そして、注目単語特定部５１３は、類似度Ｓ１に基づいて、注目単語ＷＡ１と類似する注目単語ＷＡ２を特定する（ステップ１５０４）。
【0097】
次に、周辺単語特定部５１４は、単語間の関係Ｒ１と単語間の関係Ｒ２との類似度Ｓ２を計算する（ステップ１５０５）。そして、周辺単語特定部５１４は、類似度Ｓ２に基づいて、ワードクラウド情報５２１に含まれる単語のうち注目単語ＷＡ２以外の単語の中から、周辺単語ＷＢ２を特定する（ステップ１５０６）。
【0098】
次に、表示制御部５１１は、注目単語ＷＡ２の位置と周辺単語ＷＢ２の位置とが所定の関係になるように、注目単語ＷＡ２及び周辺単語ＷＢ２の位置を決定する（ステップ１５０７）。そして、表示制御部５１１は、ワードクラウド情報５２１に含まれる注目単語ＷＡ２及び周辺単語ＷＢ２の位置情報を変更する。表示制御部５１１は、必要に応じて、注目単語ＷＡ１及び周辺単語ＷＢ１の位置情報も変更する。
【0099】
次に、表示制御部５１１は、ワードクラウドの表示を表示装置５１５に指示し、表示装置５１５は、変更後のワードクラウド情報５２１を用いて、表示領域内にワードクラウドを表示する（ステップ１５０８）。
【0100】
図１６は、複数の注目単語に共通する周辺単語の例を示している。上述した単語配置制御処理の具体例において、「ＦＦＦ」と類似する注目単語ＷＡ２として「ＣＣＣ」が選択され、かつ、「ＣＣＣ」に対する周辺単語ＷＢ２として「大きい」及び「速い」が選択された場合を想定する。「速い」は、「ＦＦＦ」及び「ＣＣＣ」に共通する周辺単語である。
【0101】
この場合、表示制御部５１１は、表示領域１３０１内に２つの「速い」を配置する。一方の「速い」は「ＦＦＦ」の近くに配置され、他方の「速い」は「ＣＣＣ」の近くに配置される。
【0102】
文字列のサイズを決定する際には、２つの「速い」が区別して扱われる。例えば、「ＦＦＦ」の近くに配置された「速い」は、「速い－ＦＭＶ」という単語として扱われる。
【0103】
図１７は、注目単語と周辺単語とを区別しない場合に選択される単語の例を示している。注目単語と周辺単語とを区別しないですべての単語を同等に扱う場合、不要な関係の影響がノイズになる可能性がある。
【0104】
図１７の例では、商品レビューのテキストデータからＰＣブランドの評価を概観する目的でワードクラウドが生成された場合を想定している。ユーザは、「ＦＦＦ」、「速い」、及び「薄い」を選択して、「速い」及び「薄い」を「ＦＦＦ」に近づける変更指示５２２を入力する。この場合、以下の条件を満たす単語Ｗとして、「濃い」が選択される可能性が高くなる。
【0105】
条件Ｚ１ Ｗの特徴と「遅い」の特徴との関係が、「薄い」の特徴と「速い」の特徴との関係と類似している。
条件Ｚ２ Ｗの特徴と「ＣＣＣ」の特徴との関係が、「薄い」の特徴と「ＦＦＦ」の特徴との関係と類似している。
条件Ｚ２ Ｗの特徴と「ＣＣＣ」の特徴との関係が、「薄い」の特徴と「ＦＦＦ」の特徴との関係と類似している。
【0106】
しかし、ユーザの変更指示５２２は、「薄い」を「速い」に近づけることを意図していないため、「薄い」の特徴と「速い」の特徴との関係は不要な関係である。同様に、Ｗの特徴と「遅い」の特徴との関係も不要な関係である。
【0107】
図１８は、注目単語と周辺単語とを区別した場合に選択される単語の例を示している。この例では、ユーザは、「ＦＦＦ」を注目単語ＷＡ１として選択し、「速い」及び「薄い」を周辺単語ＷＢ１として選択して、「速い」及び「薄い」を「ＦＦＦ」に近づける変更指示５２２を入力する。この場合、条件Ｚ２のみが用いられ、「厚い」が単語Ｗとして選択される可能性が高くなる。
【0108】
このように、注目単語と周辺単語とを区別することで、不要な関係の影響を排除して、ユーザの意図に沿った適切な単語を選択することができる。
【0109】
なお、変更指示５２２に含まれる周辺単語が１つのみである場合は、必ずしも注目単語と周辺単語とを区別する必要はない。ただし、実際には、何れの単語を注目単語に指定するかに応じて、変更後のワードクラウドが変化することがあるため、両者を区別した方が、より適切なワードクラウドが生成される可能性が高い。
【0110】
図３の制御装置３０１及び図５の制御装置５０１の構成は一例に過ぎず、制御装置の用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。例えば、図５の表示装置５１５は、制御装置５０１の外部のユーザ端末装置内に設けられていてもよい。
【0111】
【0112】
図１、図２、図６～図９、図１３、図１４、及び図１６～図１８に示したワードクラウドは一例に過ぎず、ワードクラウドは、ワードクラウド情報５２１に含まれる単語に応じて変化する。図１０に示した単語の組み合わせは一例に過ぎず、単語の組み合わせは、ワードクラウド情報５２１に含まれる単語に応じて変化する。図１１に示した単語ベクトルと図１２に示した差分ベクトルは一例に過ぎず、単語ベクトル及び差分ベクトルは、ワードクラウド情報５２１に含まれる単語に応じて変化する。
【0113】
式（１）及び式（２）は一例に過ぎず、周辺単語特定部５１４は、別の計算式を用いて関係Ｒ１及び関係Ｒ２を表すベクトルを計算してもよい。
【0114】
図１９は、図３の制御装置３０１及び図５の制御装置５０１として用いられる情報処理装置（コンピュータ）のハードウェア構成例を示している。図１９の情報処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１９０１、メモリ１９０２、入力装置１９０３、出力装置１９０４、補助記憶装置１９０５、媒体駆動装置１９０６、及びネットワーク接続装置１９０７を含む。これらの構成要素はハードウェアであり、バス１９０８により互いに接続されている。
【0115】
メモリ１９０２は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の半導体メモリであり、処理に用いられるプログラム及びデータを記憶する。メモリ１９０２は、図５の記憶部５１６として動作してもよい。
【0116】
ＣＰＵ１９０１（プロセッサ）は、例えば、メモリ１９０２を利用してプログラムを実行することにより、図３の受付部３１１及び制御部３１２として動作する。ＣＰＵ１９０１は、メモリ１９０２を利用してプログラムを実行することにより、図５の表示制御部５１１、受付部５１２、注目単語特定部５１３、及び周辺単語特定部５１４としても動作する。
【0117】
入力装置１９０３は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス等であり、ユーザからの指示又は情報の入力に用いられる。出力装置１９０４は、例えば、表示装置、プリンタ等であり、ユーザへの問い合わせ又は指示、及び処理結果の出力に用いられる。出力装置１９０４は、図５の表示装置５１５として動作してもよく、処理結果は、ワードクラウドであってもよい。
【0118】
補助記憶装置１９０５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、テープ装置等である。補助記憶装置１９０５は、ハードディスクドライブ又はＳＳＤ（Solid State Drive）であってもよい。情報処理装置は、補助記憶装置１９０５にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ１９０２にロードして使用することができる。補助記憶装置１９０５は、図５の記憶部５１６として動作してもよい。
【0119】
媒体駆動装置１９０６は、可搬型記録媒体１９０９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬型記録媒体１９０９は、メモリデバイス、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク等である。可搬型記録媒体１９０９は、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等であってもよい。ユーザは、可搬型記録媒体１９０９にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ１９０２にロードして使用することができる。
【0120】
このように、処理に用いられるプログラム及びデータを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、メモリ１９０２、補助記憶装置１９０５、又は可搬型記録媒体１９０９のような、物理的な（非一時的な）記録媒体である。
【0121】
ネットワーク接続装置１９０７は、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）等の通信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換を行う通信インタフェース回路である。情報処理装置は、プログラム及びデータを外部の装置からネットワーク接続装置１９０７を介して受信し、それらをメモリ１９０２にロードして使用することができる。
【0122】
図５の表示装置５１５が制御装置５０１の外部のユーザ端末装置内に設けられている場合、ＣＰＵ１９０１は、ネットワーク接続装置１９０７を介して、ユーザ端末装置から変更指示５２２を受信する。そして、ＣＰＵ１９０１は、ネットワーク接続装置１９０７を介して、ワードクラウドの表示を指示する制御情報をユーザ端末装置へ送信する。
【0123】
なお、情報処理装置が図１９のすべての構成要素を含む必要はなく、情報処理装置の用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。例えば、可搬型記録媒体１９０９又は通信ネットワークを使用しない場合は、媒体駆動装置１９０６又はネットワーク接続装置１９０７を省略することができる。
【0124】
開示の実施形態とその利点について詳しく説明したが、当業者は、特許請求の範囲に明確に記載した本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更、追加、省略をすることができるであろう。
【0125】
図１乃至図１９を参照しながら説明した実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
単語集合に含まれる複数の単語のうち表示装置により表示されている第１単語の位置と、前記複数の単語のうち前記表示装置により表示されている第２単語の位置との関係を指定する、指示を受け付け、
単語間の第１関係と単語間の第２関係との類似度に基づいて、前記複数の単語のうち第３単語の位置と前記複数の単語のうち第４単語の位置との関係が、前記指示に指定される前記第１単語の位置と前記第２単語の位置との関係に応じた所定の関係になるように、前記第３単語と前記第４単語とを前記表示装置に表示させる、
処理をコンピュータに実行させ、
前記第３単語は、前記第１単語の特徴と前記複数の単語のうち前記第１単語以外の単語の特徴との類似度に基づいて、前記第１単語以外の前記複数の単語の中から特定され、
前記単語間の第１関係は、前記第１単語の特徴と前記第２単語の特徴との関係であり、
前記単語間の第２関係は、前記第３単語の特徴と前記第４単語の特徴との関係であることを特徴とする制御プログラム。
（付記２）
前記第１単語の特徴は、前記第１単語を表す第１ベクトルであり、
前記第２単語の特徴は、前記第２単語を表す第２ベクトルであり、
前記第３単語の特徴は、前記第３単語を表す第３ベクトルであり、
前記第１単語以外の単語の特徴は、前記第１単語以外の単語を表す第４ベクトルであり、
前記第４単語の特徴は、前記第４単語を表す第５ベクトルであり、
前記制御プログラムは、
前記第１ベクトルと前記第２ベクトルとを用いて所定の演算を行うことで、前記単語間の第１関係を表す第６ベクトルを求め、
前記第３ベクトルと前記第５ベクトルとを用いて前記所定の演算を行うことで、前記単語間の第２関係を表す第７ベクトルを求める、
処理を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする付記１記載の制御プログラム。
（付記３）
前記制御プログラムは、
言語モデルを用いて、前記第１単語と前記第２単語との組み合わせと、前記第３単語と前記第４単語との組み合わせとを用いて生成された所定の文の評価値を取得する、
処理を前記コンピュータにさらに実行させ、
前記所定の文の評価値は、前記単語間の第１関係と前記単語間の第２関係との類似度として用いられることを特徴とする付記１記載の制御プログラム。
（付記４）
前記制御プログラムは、
前記第２関係を含み、それぞれが前記第３単語の特徴と前記複数の単語のうち前記第３単語以外の単語の特徴との複数の第３関係に基づいて、前記第３単語以外の単語の中から前記第４単語を特定する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１記載の制御プログラム。
（付記５）
前記指示は、前記第１単語の位置と前記第２単語の位置との距離が減少するように、前記第１単語の位置と前記第２単語の位置との関係を変更する指示であり、
前記第３単語と前記第４単語とを前記表示装置に表示させる処理は、前記単語間の第１関係と前記単語間の第２関係との類似度が閾値よりも大きい場合、前記第３単語の位置から所定距離の範囲内に前記第４単語が配置されるように、前記第３単語と前記第４単語とを前記表示装置に表示させる処理を含むことを特徴とする付記１乃至４の何れか１項に記載の制御プログラム。
（付記６）
単語集合に含まれる複数の単語のうち表示装置により表示されている第１単語の位置と、前記複数の単語のうち前記表示装置により表示されている第２単語の位置との関係を指定する、指示を受け付ける受付部と、
単語間の第１関係と単語間の第２関係との類似度に基づいて、前記複数の単語のうち第３単語の位置と前記複数の単語のうち第４単語の位置との関係が、前記指示に指定される前記第１単語の位置と前記第２単語の位置との関係に応じた所定の関係になるように、前記第３単語と前記第４単語とを前記表示装置に表示させる制御部と、
を備え、
前記第３単語は、前記第１単語の特徴と前記複数の単語のうち前記第１単語以外の単語の特徴との類似度に基づいて、前記第１単語以外の前記複数の単語の中から特定され、
前記単語間の第１関係は、前記第１単語の特徴と前記第２単語の特徴との関係であり、
前記単語間の第２関係は、前記第３単語の特徴と前記第４単語の特徴との関係であることを特徴とする制御装置。
（付記７）
前記第１単語の特徴は、前記第１単語を表す第１ベクトルであり、
前記第２単語の特徴は、前記第２単語を表す第２ベクトルであり、
前記第３単語の特徴は、前記第３単語を表す第３ベクトルであり、
前記第１単語以外の単語の特徴は、前記第１単語以外の単語を表す第４ベクトルであり、
前記第４単語の特徴は、前記第４単語を表す第５ベクトルであり、
前記制御部は、前記第１ベクトルと前記第２ベクトルとを用いて所定の演算を行うことで、前記単語間の第１関係を表す第６ベクトルを求め、前記第３ベクトルと前記第５ベクトルとを用いて前記所定の演算を行うことで、前記単語間の第２関係を表す第７ベクトルを求めることを特徴とする付記６記載の制御装置。
（付記８）
前記制御部は、言語モデルを用いて、前記第１単語と前記第２単語との組み合わせと、前記第３単語と前記第４単語との組み合わせとを用いて生成された所定の文の評価値を取得し、前記所定の文の評価値を、前記単語間の第１関係と前記単語間の第２関係との類似度として用いることを特徴とする付記６記載の制御装置。
（付記９）
前記制御部は、前記第２関係を含み、それぞれが前記第３単語の特徴と前記複数の単語のうち前記第３単語以外の単語の特徴との複数の第３関係に基づいて、前記第３単語以外の単語の中から前記第４単語を特定することを特徴とする付記６記載の制御装置。
（付記１０）
前記指示は、前記第１単語の位置と前記第２単語の位置との距離が減少するように、前記第１単語の位置と前記第２単語の位置との関係を変更する指示であり、
前記制御部は、前記単語間の第１関係と前記単語間の第２関係との類似度が閾値よりも大きい場合、前記第３単語の位置から所定距離の範囲内に前記第４単語が配置されるように、前記第３単語と前記第４単語とを前記表示装置に表示させることを特徴とする付記６乃至９の何れか１項に記載の制御装置。
（付記１１）
単語集合に含まれる複数の単語のうち表示装置により表示されている第１単語の位置と、前記複数の単語のうち前記表示装置により表示されている第２単語の位置との関係を指定する、指示を受け付け、
単語間の第１関係と単語間の第２関係との類似度に基づいて、前記複数の単語のうち第３単語の位置と前記複数の単語のうち第４単語の位置との関係が、前記指示に指定される前記第１単語の位置と前記第２単語の位置との関係に応じた所定の関係になるように、前記第３単語と前記第４単語とを前記表示装置に表示させる、
処理をコンピュータが実行し、
前記第３単語は、前記第１単語の特徴と前記複数の単語のうち前記第１単語以外の単語の特徴との類似度に基づいて、前記第１単語以外の前記複数の単語の中から特定され、
前記単語間の第１関係は、前記第１単語の特徴と前記第２単語の特徴との関係であり、
前記単語間の第２関係は、前記第３単語の特徴と前記第４単語の特徴との関係であることを特徴とする制御方法。
（付記１２）
前記第１単語の特徴は、前記第１単語を表す第１ベクトルであり、
前記第２単語の特徴は、前記第２単語を表す第２ベクトルであり、
前記第３単語の特徴は、前記第３単語を表す第３ベクトルであり、
前記第１単語以外の単語の特徴は、前記第１単語以外の単語を表す第４ベクトルであり、
前記第４単語の特徴は、前記第４単語を表す第５ベクトルであり、
前記第１ベクトルと前記第２ベクトルとを用いて所定の演算を行うことで、前記単語間の第１関係を表す第６ベクトルを求め、
前記第３ベクトルと前記第５ベクトルとを用いて前記所定の演算を行うことで、前記単語間の第２関係を表す第７ベクトルを求める、
処理を前記コンピュータがさらに実行することを特徴とする付記１１記載の制御方法。
（付記１３）
言語モデルを用いて、前記第１単語と前記第２単語との組み合わせと、前記第３単語と前記第４単語との組み合わせとを用いて生成された所定の文の評価値を取得する、
処理を前記コンピュータがさらに実行し、
前記所定の文の評価値は、前記単語間の第１関係と前記単語間の第２関係との類似度として用いられることを特徴とする付記１１記載の制御方法。
（付記１４）
前記第２関係を含み、それぞれが前記第３単語の特徴と前記複数の単語のうち前記第３単語以外の単語の特徴との複数の第３関係に基づいて、前記第３単語以外の単語の中から前記第４単語を特定する、
処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする付記１１記載の制御方法。
（付記１５）
前記指示は、前記第１単語の位置と前記第２単語の位置との距離が減少するように、前記第１単語の位置と前記第２単語の位置との関係を変更する指示であり、
前記第３単語と前記第４単語とを前記表示装置に表示させる処理は、前記単語間の第１関係と前記単語間の第２関係との類似度が閾値よりも大きい場合、前記第３単語の位置から所定距離の範囲内に前記第４単語が配置されるように、前記第３単語と前記第４単語とを前記表示装置に表示させる処理を含むことを特徴とする付記１１乃至１４の何れか１項に記載の制御方法。
（付記１）
単語集合に含まれる複数の単語のうち表示装置により表示されている第１単語の位置と、前記複数の単語のうち前記表示装置により表示されている第２単語の位置との関係を指定する、指示を受け付け、
単語間の第１関係と単語間の第２関係との類似度に基づいて、前記複数の単語のうち第３単語の位置と前記複数の単語のうち第４単語の位置との関係が、前記指示に指定される前記第１単語の位置と前記第２単語の位置との関係に応じた所定の関係になるように、前記第３単語と前記第４単語とを前記表示装置に表示させる、
処理をコンピュータに実行させ、
前記第３単語は、前記第１単語の特徴と前記複数の単語のうち前記第１単語以外の単語の特徴との類似度に基づいて、前記第１単語以外の前記複数の単語の中から特定され、
前記単語間の第１関係は、前記第１単語の特徴と前記第２単語の特徴との関係であり、
前記単語間の第２関係は、前記第３単語の特徴と前記第４単語の特徴との関係であることを特徴とする制御プログラム。
（付記２）
前記第１単語の特徴は、前記第１単語を表す第１ベクトルであり、
前記第２単語の特徴は、前記第２単語を表す第２ベクトルであり、
前記第３単語の特徴は、前記第３単語を表す第３ベクトルであり、
前記第１単語以外の単語の特徴は、前記第１単語以外の単語を表す第４ベクトルであり、
前記第４単語の特徴は、前記第４単語を表す第５ベクトルであり、
前記制御プログラムは、
前記第１ベクトルと前記第２ベクトルとを用いて所定の演算を行うことで、前記単語間の第１関係を表す第６ベクトルを求め、
前記第３ベクトルと前記第５ベクトルとを用いて前記所定の演算を行うことで、前記単語間の第２関係を表す第７ベクトルを求める、
処理を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする付記１記載の制御プログラム。
（付記３）
前記制御プログラムは、
言語モデルを用いて、前記第１単語と前記第２単語との組み合わせと、前記第３単語と前記第４単語との組み合わせとを用いて生成された所定の文の評価値を取得する、
処理を前記コンピュータにさらに実行させ、
前記所定の文の評価値は、前記単語間の第１関係と前記単語間の第２関係との類似度として用いられることを特徴とする付記１記載の制御プログラム。
（付記４）
前記制御プログラムは、
前記第２関係を含み、それぞれが前記第３単語の特徴と前記複数の単語のうち前記第３単語以外の単語の特徴との複数の第３関係に基づいて、前記第３単語以外の単語の中から前記第４単語を特定する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１記載の制御プログラム。
（付記５）
前記指示は、前記第１単語の位置と前記第２単語の位置との距離が減少するように、前記第１単語の位置と前記第２単語の位置との関係を変更する指示であり、
前記第３単語と前記第４単語とを前記表示装置に表示させる処理は、前記単語間の第１関係と前記単語間の第２関係との類似度が閾値よりも大きい場合、前記第３単語の位置から所定距離の範囲内に前記第４単語が配置されるように、前記第３単語と前記第４単語とを前記表示装置に表示させる処理を含むことを特徴とする付記１乃至４の何れか１項に記載の制御プログラム。
（付記６）
単語集合に含まれる複数の単語のうち表示装置により表示されている第１単語の位置と、前記複数の単語のうち前記表示装置により表示されている第２単語の位置との関係を指定する、指示を受け付ける受付部と、
単語間の第１関係と単語間の第２関係との類似度に基づいて、前記複数の単語のうち第３単語の位置と前記複数の単語のうち第４単語の位置との関係が、前記指示に指定される前記第１単語の位置と前記第２単語の位置との関係に応じた所定の関係になるように、前記第３単語と前記第４単語とを前記表示装置に表示させる制御部と、
を備え、
前記第３単語は、前記第１単語の特徴と前記複数の単語のうち前記第１単語以外の単語の特徴との類似度に基づいて、前記第１単語以外の前記複数の単語の中から特定され、
前記単語間の第１関係は、前記第１単語の特徴と前記第２単語の特徴との関係であり、
前記単語間の第２関係は、前記第３単語の特徴と前記第４単語の特徴との関係であることを特徴とする制御装置。
（付記７）
前記第１単語の特徴は、前記第１単語を表す第１ベクトルであり、
前記第２単語の特徴は、前記第２単語を表す第２ベクトルであり、
前記第３単語の特徴は、前記第３単語を表す第３ベクトルであり、
前記第１単語以外の単語の特徴は、前記第１単語以外の単語を表す第４ベクトルであり、
前記第４単語の特徴は、前記第４単語を表す第５ベクトルであり、
前記制御部は、前記第１ベクトルと前記第２ベクトルとを用いて所定の演算を行うことで、前記単語間の第１関係を表す第６ベクトルを求め、前記第３ベクトルと前記第５ベクトルとを用いて前記所定の演算を行うことで、前記単語間の第２関係を表す第７ベクトルを求めることを特徴とする付記６記載の制御装置。
（付記８）
前記制御部は、言語モデルを用いて、前記第１単語と前記第２単語との組み合わせと、前記第３単語と前記第４単語との組み合わせとを用いて生成された所定の文の評価値を取得し、前記所定の文の評価値を、前記単語間の第１関係と前記単語間の第２関係との類似度として用いることを特徴とする付記６記載の制御装置。
（付記９）
前記制御部は、前記第２関係を含み、それぞれが前記第３単語の特徴と前記複数の単語のうち前記第３単語以外の単語の特徴との複数の第３関係に基づいて、前記第３単語以外の単語の中から前記第４単語を特定することを特徴とする付記６記載の制御装置。
（付記１０）
前記指示は、前記第１単語の位置と前記第２単語の位置との距離が減少するように、前記第１単語の位置と前記第２単語の位置との関係を変更する指示であり、
前記制御部は、前記単語間の第１関係と前記単語間の第２関係との類似度が閾値よりも大きい場合、前記第３単語の位置から所定距離の範囲内に前記第４単語が配置されるように、前記第３単語と前記第４単語とを前記表示装置に表示させることを特徴とする付記６乃至９の何れか１項に記載の制御装置。
（付記１１）
単語集合に含まれる複数の単語のうち表示装置により表示されている第１単語の位置と、前記複数の単語のうち前記表示装置により表示されている第２単語の位置との関係を指定する、指示を受け付け、
単語間の第１関係と単語間の第２関係との類似度に基づいて、前記複数の単語のうち第３単語の位置と前記複数の単語のうち第４単語の位置との関係が、前記指示に指定される前記第１単語の位置と前記第２単語の位置との関係に応じた所定の関係になるように、前記第３単語と前記第４単語とを前記表示装置に表示させる、
処理をコンピュータが実行し、
前記第３単語は、前記第１単語の特徴と前記複数の単語のうち前記第１単語以外の単語の特徴との類似度に基づいて、前記第１単語以外の前記複数の単語の中から特定され、
前記単語間の第１関係は、前記第１単語の特徴と前記第２単語の特徴との関係であり、
前記単語間の第２関係は、前記第３単語の特徴と前記第４単語の特徴との関係であることを特徴とする制御方法。
（付記１２）
前記第１単語の特徴は、前記第１単語を表す第１ベクトルであり、
前記第２単語の特徴は、前記第２単語を表す第２ベクトルであり、
前記第３単語の特徴は、前記第３単語を表す第３ベクトルであり、
前記第１単語以外の単語の特徴は、前記第１単語以外の単語を表す第４ベクトルであり、
前記第４単語の特徴は、前記第４単語を表す第５ベクトルであり、
前記第１ベクトルと前記第２ベクトルとを用いて所定の演算を行うことで、前記単語間の第１関係を表す第６ベクトルを求め、
前記第３ベクトルと前記第５ベクトルとを用いて前記所定の演算を行うことで、前記単語間の第２関係を表す第７ベクトルを求める、
処理を前記コンピュータがさらに実行することを特徴とする付記１１記載の制御方法。
（付記１３）
言語モデルを用いて、前記第１単語と前記第２単語との組み合わせと、前記第３単語と前記第４単語との組み合わせとを用いて生成された所定の文の評価値を取得する、
処理を前記コンピュータがさらに実行し、
前記所定の文の評価値は、前記単語間の第１関係と前記単語間の第２関係との類似度として用いられることを特徴とする付記１１記載の制御方法。
（付記１４）
前記第２関係を含み、それぞれが前記第３単語の特徴と前記複数の単語のうち前記第３単語以外の単語の特徴との複数の第３関係に基づいて、前記第３単語以外の単語の中から前記第４単語を特定する、
処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする付記１１記載の制御方法。
（付記１５）
前記指示は、前記第１単語の位置と前記第２単語の位置との距離が減少するように、前記第１単語の位置と前記第２単語の位置との関係を変更する指示であり、
前記第３単語と前記第４単語とを前記表示装置に表示させる処理は、前記単語間の第１関係と前記単語間の第２関係との類似度が閾値よりも大きい場合、前記第３単語の位置から所定距離の範囲内に前記第４単語が配置されるように、前記第３単語と前記第４単語とを前記表示装置に表示させる処理を含むことを特徴とする付記１１乃至１４の何れか１項に記載の制御方法。
【符号の説明】
【0126】
２０１、２０２ ワードクラウド
３０１、５０１ 制御装置
３１１、５１２ 受付部
３１２ 制御部
５１１ 表示制御部
５１３ 注目単語特定部
５１４ 周辺単語特定部
５１５ 表示装置
５１６ 記憶部
５２１ ワードクラウド情報
５２２ 変更指示
６０１、１３０１ 表示領域
１１０１～１１０５ 単語ベクトル
１２０１、１２０２ 差分ベクトル
１９０１ ＣＰＵ
１９０２ メモリ
１９０３ 入力装置
１９０４ 出力装置
１９０５ 補助記憶装置
１９０６ 媒体駆動装置
１９０７ ネットワーク接続装置
１９０８ バス
１９０９ 可搬型記録媒体
３０１、５０１ 制御装置
３１１、５１２ 受付部
３１２ 制御部
５１１ 表示制御部
５１３ 注目単語特定部
５１４ 周辺単語特定部
５１５ 表示装置
５１６ 記憶部
５２１ ワードクラウド情報
５２２ 変更指示
６０１、１３０１ 表示領域
１１０１～１１０５ 単語ベクトル
１２０１、１２０２ 差分ベクトル
１９０１ ＣＰＵ
１９０２ メモリ
１９０３ 入力装置
１９０４ 出力装置
１９０５ 補助記憶装置
１９０６ 媒体駆動装置
１９０７ ネットワーク接続装置
１９０８ バス
１９０９ 可搬型記録媒体
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】