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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2024-05-21
(54)【発明の名称】読解と作文能力の向上をガイドする方法及びその装置
(51)【国際特許分類】
G09B 5/02 20060101AFI20240514BHJP
G09B 17/00 20060101ALI20240514BHJP
G09B 19/00 20060101ALI20240514BHJP
【ＦＩ】
G09B5/02
G09B17/00
G09B19/00 Z
【審査請求】有
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2024514333
(86)(22)【出願日】2022-05-04
(85)【翻訳文提出日】2023-11-02
(86)【国際出願番号】 KR2022006405
(87)【国際公開番号】W WO2022235073
(87)【国際公開日】2022-11-10
(31)【優先権主張番号】10-2021-0059282
(32)【優先日】2021-05-07
(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】523422406
【氏名又は名称】キム・サンジン
(71)【出願人】
【識別番号】523417572
【氏名又は名称】キム・セヒュン
(74)【代理人】
【識別番号】100159547
【弁理士】
【氏名又は名称】鶴谷 裕二
(74)【代理人】
【識別番号】100223365
【弁理士】
【氏名又は名称】大町 真義
(72)【発明者】
【氏名】キム・サンジン
(72)【発明者】
【氏名】キム・セヒュン
【テーマコード（参考）】
2C028
【Ｆターム（参考）】
2C028AA04
2C028AA05
2C028BB04
2C028BC01
2C028BC02
2C028BD03
(57)【要約】
本発明は、読解と作文能力の向上をガイドする方法及びその装置に関し、基本的な文章の構成要素を定義し、一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の類型をモデル化して事前に格納しておき、前記モデル化した各類型を読解と作文に適用して、演繹、帰納及び弁証を含む論理展開方式の類型を学習するようにすることにより、ユーザの読解と作文能力の向上をガイドできるようにする方法及びその装置に関する。
【選択図】図１
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
読解又は作文をガイドする装置において、前記装置は、プロセッサを含んでなり、
前記プロセッサは、入力される所定の文又はユーザが作成した作文に対して、一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の類型を上部構造と下部構造に分離して分析し、前記読解又は作文をガイドするように構成されることを特徴とする、装置。
【請求項2】
前記プロセッサは、前記入力される所定の文又はユーザが作成した作文に対する各文章間のキーワードを前記各類型と比較して、マッチングされる類型が存在するかを最後の文章まで順次確認し、
前記マッチングされる類型が存在すれば、前記上部構造と分析し、
前記マッチングされる類型が存在しなければ、前記上部構造の付加モデル又は下部構造と分析することにより、前記読解又は作文をガイドするように構成されることを特徴とする、請求項１に記載の装置。
【請求項3】
前記プロセッサは、一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の類型を事前にモデル化して格納する類型モデル化部と、
前記モデル化した各類型に応じて読解に必要な前記所定の文又はユーザが作成した作文の内容を分析するためのマップを構成する文章分析マップ構成部と、を含むことを特徴とする、請求項１に記載の装置。
【請求項4】
前記プロセッサは、前記モデル化した各類型と文章分析マップによって、前記入力された所定の文字を分析し、前記分析した結果をユーザ端末に提供する読解処理部をさらに含み、
前記読解処理部は、
前記入力された所定の文を前記モデル化した各類型と文章分析マップによって分析する文分析部と、
前記分析した結果を前記文の原文と共に前記ユーザ端末に提供して、前記入力された所定の文に対して、演繹、帰納及び弁証を含む論理展開方式の類型学習による間違った読解のエラー校正と正確な読解練習を行うことができるようにするガイド情報提供部と、をさらに含むことを特徴とする、請求項３に記載の装置。
【請求項5】
前記文分析部は、前記入力された所定の文を読み取って各文章に分け、
前記分けた各文章を単位構成要素に分けてキーワードを抽出し、
前記抽出した各文章間のキーワードを前記モデル化した各類型と比較して、マッチングされる類型が存在するかを最後の文章まで順次確認し、
前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在しなければ、１段、付加モデルの各類型又はこれらの組み合わせを含む上部構造、下部構造、又はこれらの組み合わせを含む分析結果を生成し、
前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在すれば、２段又は３段文章構造モデルの各類型を含む上部構造に対する分析結果を生成することにより、
前記入力された所定の文を上部構造と下部構造に分離して読解することをさらに含むことを特徴とする、請求項４に記載の装置。
【請求項6】
前記プロセッサは、前記モデル化した各類型と文章分析マップによって、ユーザが作成した作文の内容を分析し、前記分析した結果をユーザ端末に提供する作文処理部をさらに含み、
前記作文処理部は、
前記ユーザ端末から受信された作文の内容を前記モデル化した各類型と文章分析マップによって分析する作文分析部と、
前記分析した結果に基づいて前記作文の内容に関連したガイド情報を生成し、前記生成したガイド情報を前記ユーザ端末に提供して修正及び再作成によって作文練習を行うことができるようにするガイド情報提供部と、をさらに含むことを特徴とする、請求項３に記載の装置。
【請求項7】
前記作文分析部は、前記受信した作文の内容を読み取って各文章に分け、
前記分けた各文章を単位構成要素に分けてキーワードを抽出し、
前記抽出した各文章間のキーワードを前記モデル化した各類型と比較して、マッチングされる類型が存在するかを最後の文章まで順次確認し、
前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在しなければ、１段、付加モデルの各類型又はこれらの組み合わせを含む上部構造、下部構造、又はこれらの組み合わせを含む分析結果を生成し、
前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在すれば、２段又は３段文章構造モデルの各類型を含む上部構造に対する分析結果を生成することにより、
前記受信した作文の内容を上部構造と下部構造に分離して分析することをさらに含むことを特徴とする、請求項６に記載の装置。
【請求項8】
前記類型モデル化部は、一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の類型を文章構造モデルと付加モデルにモデル化して格納することをさらに含み、
前記文章構造モデルは、１段文章で主題、２段文章で発展型、反対型及び結論型、３段文章で発展型及び結論型、並びに反対型及び結論型を含む文章分析モデルを参照して、１段文章で１種類の類型、２段文章で各文章の間に発展型接続語「ところが」が連結される４種類の類型、２段文章で各文章の間に反対型接続語「しかし」が連結される３種類の類型、２段文章で各文章の間に結論型接続語「したがって」が連結される２種類の類型、３段文章で一番目の文章と二番目の文章との間に発展型接続語である「ところが」が連結され、二番目の文章と三番目の文章との間に結論型接続語である「したがって」が連結される２種類の類型、３段文章で一番目の文章と二番目の文章との間に反対型接続語である「しかし」が連結され、二番目の文章と三番目の文章との間に結論型接続語である「したがって」が連結される２種類の類型を含む計１４種類にモデル化して格納され、
前記付加モデルは、前記文章構造モデルに言及されていない接続語連結に対する類型と、前記文章構造モデルと関係のない内容に対する類型を含む２種類にモデル化して格納されることを特徴とする、請求項３に記載の装置。
【請求項9】
読解又は作文能力の向上をガイドする方法であって、入力される所定の文又はユーザが作成した作文に対して、一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の類型を上部構造と下部構造に分離して分析し、前記読解又は作文をガイドするように構成されることを特徴とする、方法。
【請求項10】
前記方法は、プロセッサで、前記入力される所定の文又はユーザが作成した作文に対する各文章間のキーワードを前記各類型と比較して、マッチングされる類型が存在するかを最後の文章まで順次確認し、
前記マッチングされる類型が存在すれば、前記上部構造と分析し、
前記マッチングされる類型が存在しなければ、前記上部構造の付加モデル又は下部構造と分析することにより、前記読解又は作文をガイドするように構成されることを特徴とする、請求項９に記載の方法。
【請求項11】
前記方法は、プロセッサで、一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の類型を事前にモデル化して格納する類型モデル化段階と、
前記モデル化した各類型に応じて読解に必要な前記所定の文又はユーザが作成した作文の内容を分析するためのマップを構成する文章分析マップ構成段階と、を含むことを特徴とする、請求項９に記載の方法。
【請求項12】
前記方法は、前記プロセッサで、前記モデル化した各類型と文章分析マップによって、前記入力された所定の文を分析し、前記分析した結果をユーザ端末に提供する読解処理段階をさらに含み、
前記読解処理段階は、
前記入力された所定の文を前記モデル化した各類型と文章分析マップによって分析する文分析段階と、
前記分析した結果を前記文の原文と共に前記ユーザ端末に提供して、前記入力された所定の文に対して、演繹、帰納及び弁証を含む論理展開方式の類型学習による誤った読解のエラー校正と正確な読解練習を行うことができるようにするガイド情報提供段階と、をさらに含むことを特徴とする、請求項１１に記載の方法。
【請求項13】
前記文分析段階は、前記入力された所定の文を読み取って各文章に分け、
前記分けた各文章を単位構成要素に分けてキーワードを抽出し、
前記抽出した各文章間のキーワードを前記モデル化した各類型と比較して、マッチングされる類型が存在するかを最後の文章まで順次確認し、
前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在しなければ、１段、付加モデルの各類型又はこれらの組み合わせを含む上部構造、下部構造、又はこれらの組み合わせを含む分析結果を生成し、
前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在すれば、２段又は３段文章構造モデルの各類型を含む上部構造に対する分析結果を生成することにより、
前記入力された所定の文を上部構造と下部構造に分離して読解することをさらに含むことを特徴とする、請求項１２に記載の方法。
【請求項14】
前記方法は、前記プロセッサで、前記モデル化した各類型と文章分析マップによって、ユーザが作成した作文の内容を分析し、前記分析した結果をユーザ端末に提供する作文処理段階をさらに含み、
前記作文処理段階は、
前記ユーザ端末から受信された作文の内容を前記モデル化した各類型と文章分析マップによって分析する作文分析段階と、
前記分析した結果に基づいて前記作文の内容に関連したガイド情報を生成し、前記生成したガイド情報を前記ユーザ端末に提供して修正及び再作成によって作文練習を行うことができるようにするガイド情報提供段階と、をさらに含むことを特徴とする、請求項１１に記載の方法。
【請求項15】
前記作文分析段階は、前記受信した作文の内容を読み取って各文章に分け、
前記分けた各文章を単位構成要素に分けてキーワードを抽出し、
前記抽出した各文章間のキーワードを前記モデル化した各類型と比較して、マッチングされる類型が存在するかを最後の文章まで順次確認し、
前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在しなければ、１段、付加モデルの各類型又はこれらの組み合わせを含む上部構造、下部構造、又はこれらの組み合わせを含む分析結果を生成し、
前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在すれば、２段又は３段文章構造モデルの各類型を含む上部構造に対する分析結果を生成することにより、
前記受信した作文の内容を上部構造と下部構造に分離して分析することをさらに含むことを特徴とする、請求項１４に記載の方法。
【請求項16】
前記類型モデル化段階は、一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の類型を文章構造モデルと付加モデルにモデル化して格納することをさらに含み、
前記文章構造モデルは、１段文章で主題、２段文章で発展型、反対型及び結論型、３段文章で発展型及び結論型、並びに反対型及び結論を含む文章分析モデルを参照して、１段文章で１種類の類型、２段文章で各文章の間に発展型接続語「ところが」が連結される４種類の類型、２段文章で各文章の間に反対型接続語「しかし」が連結される３種類の類型、２段文章で各文章の間に結論型接続語「したがって」が連結される２種類の類型、３段文章で一番目の文章と二番目の文章との間に発展型接続語「ところが」が連結され、二番目の文章と三番目の文章との間に結論型接続語「したがって」が連結される２種類の類型、３段文章で一番目の文章と二番目の文章との間に反対型接続語「しかし」が連結され、二番目の文章と三番目の文章との間に結論型接続語「したがって」が連結される２種類の類型を含む計１４種類にモデル化して格納され、
前記付加モデルは、前記文章構造モデルに言及されていない接続語連結に対する類型、及び前記文章構造モデルと関係のない内容に対する類型を含む２種類にモデル化して格納されることを特徴とする、請求項１１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、読解と作文能力の向上をガイドする方法及びその装置に関し、より詳細には、基本的な文章の構成要素を定義し、一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の類型をモデル化して事前に格納しておき、前記モデル化した各類型を読解と作文に適用して、演繹、帰納及び弁証を含む論理展開方式の類型を学習するようにすることにより、ユーザの読解と作文能力の向上をガイドできるようにする方法及びその装置に関する。
【背景技術】
【0002】
人間は、世の限り話したり聞いたりして互いに密接な関係を形成し、疎通しながら生きていく、いわゆる社会的動物である。すなわち、ある人がどれだけ疎通をするかによって、その人がどれだけ豊かな生活を営むかが決定されると言っても過言ではない。
【0003】
ところが、人が他の人と疎通する主要手段は、「話し」、「聞き」だけでなく、「読み」、「書き」もある。「読み」の代表的な活動が読解であり、「書き」の代表的な活動が作文である。読解によって、全般的な社会の流れを認識し、知識を習得し、作文によっては、自分思いを他人に正確かつ効果的に伝達することができる。
【0004】
しかし、このような重要手段となる読解と作文には確固たる原則と基準がないため、文で自分の意思を明確に伝えることが非常に難しく、また相手が書いた文を正確に解読できなくて困ったり誤解したりすることが多い。
【0005】
また、従来開発されて使用中の読解や作文のための教育プログラムは、小、中、高校生を対象とした国語教育プログラムであって、単に読みと討論方式で構成されているため、正確な読解及び作文実力の向上に対する評価方法やシステムが体系的に備えられていない。
【0006】
また、科学や数学などの科目は、各種の英才プログラムが運営されており、多様に構成されているが、読解や作文を含む国語分野では、英才教育に対するプログラムや評価道具がない実情である。
【0007】
したがって、本発明では、事前にモデル化して格納しておいた一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の類型を読解と作文に適用して、演繹、帰納及び弁証を含む論理展開方式の類型を学習することにより、ユーザが自ら主題を把握して論理的な作文を行うことができるようにし、これにより文章読解と作文実力を向上させることができる方案を提示しようとする。
【0008】
まず、本発明の技術分野に存在する先行発明について簡単に説明し、次に、本発明が前記先行発明に比べて差別的に達成しようとする技術的事項について説明する。
【0009】
韓国登録特許第１０５８４０５号（２０１１年８月２３日）は、ロジックマップを用いた論理学習支援システム及び論理学習支援方法に関し、論理構造を有するロジックマップの実現のために、テキストの段階的入力のための複数のテキスト入力ボックスをユーザ端末に出力する入力窓表示モジュール、前記ロジックマップの実現のために前記テキスト入力ボックスに論理段階に応じて記入されるテキストの入力をインターネットを介して受けるテキスト入力モジュール、及び前記テキストを前記論理段階の順に組み合わせて論述文を生成する論述文生成モジュールで構成されるロジックマップサーバを含む、ロジックマップを利用した論理学習支援システム及び論理学習支援方法に関する先行発明である。
【0010】
すなわち、前記先行発明は、ユーザがテキスト入力ボックスに論理構造に応じて段階的にテキストを入力してロジックマップを実現する論述訓練を行うことができ、ロジックマップで実現されたテキストが組み合わせられて一つの地の文として出力することができるので、論理的事故による論述文作成訓練に効果的であり、論理的叙述能力及び論理的対話／討論のための論理的表現能力を向上させることができるシステム及び方法について記載している。
【0011】
しかし、本発明は、基本的な文章の構成要素を定義し、前記定義した文章の基本的な構成要素に基づいて、文章と文章とが連結される類型をモデル化してマップを構成し、前記構成したマップを読解と作文に適用して、演繹、帰納及び弁証を含む論理展開方式の類型を学習できるようにするものであるので、前記先行発明と本発明は、顕著な構成上の相違点がある。
【0012】
また、韓国公開特許第２０１０－０１１１４５６号（２０１０年１０月１５日）は、作文指導方法及びシステムに関し、作文指導システムが作文の主題を決定する段階、作文主題と対応し、１以上の単語空欄を含む例示作文を作文指導システムが学習者に提供する段階、及び作文指導システムが学習者から１以上の単語空欄に入る単語の入力を受ける段階を含む作文指導方法及びシステムに関する先行発明である。
【0013】
すなわち、前記先行発明は、作文を初めて接しても作文に慣れていなくても、学習者が作文を練習する過程で文の全体構造や論理展開作成方法をより容易に学習することができるようにする方法及びシステムを記載している。
【0014】
しかし、本発明は、基本的な文章の構成要素を介して文章と文章との連結構造に対する類型をモデル化してマップを構成し、前記モデル化したマップを用いて演繹、帰納、弁証を含む推論による論理展開方式の類型を学習できるようにするものであるので、前記先行発明と本発明とは、技術的構成の相違点が明確である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0015】
本発明は、上述した問題点を解決するために創作されたもので、ユーザの読解と作文能力の向上をガイドできるようにする方法及びその装置を提供することを目的とする。
【0016】
また、本発明は、文章の基本的な構成要素を定義し、前記定義した文章の基本的な構成要素を介して一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の類型をモデル化してマップを構成し、前記構成したマップを読解と作文に適用して読解及び作文の能力を向上させることができるようにする方法及びその装置を提供することを他の目的とする。
【0017】
また、本発明は、事前にモデル化して格納した各類型を用いて情報を伝達する説明文や論証を介して説得する論説文を、演繹、帰納、弁証を含む推論による論理展開方式の類型を学習できるようにする方法及びその装置を提供することを別の目的とする。
【0018】
また、本発明は、年齢や実力を基準に設定した各レベル別にそれぞれ異なるようにモデル化したマップを介して読解や作文を学習するようにすることにより、各ユーザが自ら自分の水準に合う読解と作文による評価や点検を介して実力を向上させることができるようにする方法及びその装置を提供することを別の目的とする。
【0019】
また、本発明は、検証ツールを介してユーザの文章読解及び作文実力の向上程度を客観的に測定することができるようにする方法及びその装置を提供することを別の目的とする。
【0020】
また、本発明は、インタラクティブな文章チェックを介して自然に文章読解及び作文実力を向上させることができるようにする方法及びその装置を提供することを別の目的とする。
【0021】
また、本発明は、文章に対する洞察力を育てるように支援して、ユーザが他の人の助けを受けずに自ら主題を把握し、論理的な作文を完成することができるようにする方法及びその装置を提供することを別の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0022】
本発明の一実施形態による読解と作文能力の向上をガイドする装置は、読解又は作文をガイドする装置において、前記装置は、プロセッサを含んでなり、前記プロセッサは、入力される所定の文又はユーザが作成した作文に対して、一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の類型を上部構造と下部構造に分離して分析し、前記読解又は作文をガイドするように構成されることを特徴とする。
【0023】
また、前記プロセッサは、前記入力される所定の文又はユーザが作成した作文に対する各文章間のキーワードを前記各類型と比較して、マッチングされる類型が存在するかを最後の文章まで順次確認し、前記マッチングされる類型が存在すれば、前記上部構造と分析し、前記マッチングされる類型が存在しなければ、前記上部構造の付加モデル又は下部構造と分析することにより、前記読解又は作文をガイドするように構成されることを特徴とする。
【0024】
また、前記プロセッサは、一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の類型を事前にモデル化して格納する類型モデル化部と、前記モデル化した各類型に応じて、読解に必要な前記所定の文又はユーザが作成した作文の内容を分析するためのマップを構成する文章分析マップ構成部と、を含むことを特徴とする。
【0025】
また、前記プロセッサは、前記モデル化した各類型と文章分析マップによって、前記入力された所定の文を分析し、前記分析した結果をユーザ端末に提供する読解処理部をさらに含み、前記読解処理部は、前記入力された所定の文を前記モデル化した各類型と文章分析マップによって分析する文分析部と、前記分析した結果を前記文の原文と共に前記ユーザ端末に提供して、前記入力された所定の文に対して、演繹、帰納及び弁証を含む論理展開方式の類型学習による間違った読解のエラー校正と正確な読解練習を行うことができるようにするガイド情報提供部と、をさらに含むことを特徴とする。
【0026】
また、前記文分析部は、前記入力された所定の文を読み取って各文章に分け、前記分けた各文章を単位構成要素に分けてキーワードを抽出し、前記抽出した各文章間のキーワードを前記モデル化した各類型と比較して、マッチングされる類型が存在するかを最後の文章まで順次確認し、前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在しなければ、１段、付加モデルの各類型又はこれらの組み合わせを含む上部構造、下部構造、又はこれらの組み合わせを含む分析結果を生成し、前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在すれば、２段又は３段文章構造モデルの各類型を含む上部構造に対する分析結果を生成することにより、前記入力された所定の文を上部構造と下部構造に分離して読解することをさらに含むことを特徴とする。
【0027】
また、前記プロセッサは、前記モデル化した各類型と文章分析マップによってユーザが作成した作文の内容を分析し、前記分析した結果をユーザ端末に提供する作文処理部をさらに含み、前記作文処理部は、前記ユーザ端末から受信された作文の内容を前記モデル化した各類型と文章分析マップによって分析する作文分析部と、前記分析した結果に基づいて前記作文の内容に関連したガイド情報を生成し、前記生成したガイド情報を前記ユーザ端末に提供して修正及び再作成によって作文練習を行うことができるようにするガイド情報提供部と、をさらに含むことを特徴とする。
【0028】
また、前記作文分析部は、前記受信した作文の内容を読み取って各文章に分け、前記分けた各文章を単位構成要素に分けてキーワードを抽出し、前記抽出した各文章間のキーワードを前記モデル化した各類型と比較して、マッチングされる類型が存在するかを最後の文章まで順次確認し、前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在しなければ、１段、付加モデルの各類型又はこれらの組み合わせを含む上部構造、下部構造、又はこれらの組み合わせを含む分析結果を生成し、前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在すれば、２段又は３段文章構造モデルの各類型を含む上部構造に対する分析結果を生成することにより、前記受信した作文の内容を上部構造と下部構造に分離して分析することをさらに含むことを特徴とする。
【0029】
また、前記類型モデル化部は、一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の類型を文章構造モデルと付加モデルにモデル化して格納することをさらに含み、前記文章構造モデルは、１段文章で主題、２段文章で発展型、反対型及び結論型、３段文章で発展型及び結論型、及び反対型及び結論型を含む文章分析モデルを参照して、１段文章で１種類の類型、２段文章で各文章の間に発展型接続語「ところが」が連結される４種類の類型、２段文章で各文章の間に反対型接続語「しかし」が連結される３種類の類型、２段文章で各文章の間に結論型接続語「したがって」が連結される２種類の類型、３段文章で一番目の文章と二番目の文章との間に発展型接続語「ところが」が連結され、二番目の文章と三番目の文章との間に結論型接続語「したがって」が連結される２種類の類型、３段文章で一番目の文章と二番目の文章との間に反対型接続語「しかし」が連結され、二番目の文章と三番目の文章との間に結論型接続語「したがって」が連結される２種類の類型を含む計１４種類にモデル化して格納され、前記付加モデルは、前記文章構造モデルに言及されていない接続語連結に対する類型と前記文章構造モデルと関係のない内容に対する類型を含む２種類にモデル化して格納されることを特徴とする。
【0030】
併せて、本発明の一実施形態による読解と作文能力の向上をガイドする方法は、読解又は作文をガイドする方法において、入力される所定の文又はユーザが作成した作文に対して、一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の類型を上部構造と下部構造に分離して分析し、前記読解又は作文をガイドするように構成されることを特徴とする。
【0031】
また、前記方法は、プロセッサで、前記入力される所定の文又はユーザが作成した作文に対する各文章間のキーワードを前記各類型と比較して、マッチングされる類型が存在するかを最後の文章まで順次確認し、前記マッチングされる類型が存在すれば、前記上部構造と分析し、前記マッチングされる類型が存在しなければ、前記上部構造の付加モデル又は下部構造と分析することにより、前記読解又は作文をガイドするように構成されることを特徴とする。
【0032】
また、前記方法は、プロセッサで、一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の類型を事前にモデル化して格納する類型モデル化段階と、前記モデル化した各類型に応じて読解に必要な前記所定の文又はユーザが作成した作文の内容を分析するためのマップを構成する文章分析マップ構成段階と、を含むことを特徴とする。
【0033】
また、前記方法は、前記プロセッサで、前記モデル化した各類型と文章分析マップによって、前記入力された所定の文を分析し、前記分析した結果をユーザ端末に提供する読解処理段階をさらに含み、前記読解処理段階は、前記入力された所定の文を前記モデル化した各類型と文章分析マップによって分析する文分析段階と、前記分析した結果を前記文の原文と共に前記ユーザ端末に提供して、前記入力された所定の文に対して、演繹、帰納及び弁証を含む論理展開方式の類型学習による誤った読解のエラー校正と正確な読解練習を行うことができるようにするガイド情報提供段階と、をさらに含むことを特徴とする。
【0034】
また、前記文分析段階は、前記入力された所定の文を読み取って各文章に分け、前記分けた各文章を単位構成要素に分けてキーワードを抽出し、前記抽出した各文章間のキーワードを前記モデル化した各類型と比較して、マッチングされる類型が存在するかを最後の文章まで順次確認し、前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在しなければ、１段、付加モデルの各類型又はこれらの組み合わせを含む上部構造、下部構造、又はこれらの組み合わせを含む分析結果を生成し、前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在すれば、２段又は３段文章構造モデルの各類型を含む上部構造に対する分析結果を生成することにより、前記入力された所定の文を上部構造と下部構造に分離して読解することをさらに含むことを特徴とする。
【0035】
また、前記方法は、前記プロセッサで、前記モデル化した各類型と文章分析マップによって、ユーザが作成した作文の内容を分析し、前記分析した結果をユーザ端末に提供する作文処理段階をさらに含み、前記作文処理段階は、前記ユーザ端末から受信された作文の内容を前記モデル化した各類型と文章分析マップによって分析する作文分析段階と、前記分析した結果に基づいて前記作文の内容に関連したガイド情報を生成し、前記生成したガイド情報を前記ユーザ端末に提供して修正及び再作成によって作文練習を行うことができるようにするガイド情報提供段階と、をさらに含むことを特徴とする。
【0036】
また、前記作文分析段階は、前記受信した作文の内容を読み取って各文章に分け、前記分けた各文章を単位構成要素に分けてキーワードを抽出し、前記抽出した各文章間のキーワードを前記モデル化した各類型と比較して、マッチングされる類型が存在するかを最後の文章まで順次確認し、前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在しなければ、１段、付加モデルの各類型又はこれらの組み合わせを含む上部構造、下部構造、又はこれらの組み合わせを含む分析結果を生成し、前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在すれば、２段又は３段文章構造モデルの各類型を含む上部構造に対する分析結果を生成することにより、前記受信した作文の内容を上部構造と下部構造に分離して分析することをさらに含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【0037】
以上のように、本発明の読解と作文能力の向上をガイドする方法及びその装置によれば、一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の類型をモデル化してマップを構成し、前記構成したマップを読解と作文に適用して、演繹、帰納及び弁証を含む論理展開方式の類型を自然に学習するようにすることにより、ユーザが他の人の助けを受けなくても自ら主題を把握して論理的な作文を完成することができ、これにより文章読解と作文実力を大きく向上させることができるという効果がある。
【0038】
また、本発明は、年齢や実力を基準に設定した各レベル別にそれぞれ異なるようにモデル化したマップを介して読解や作文を学習するように支援するため、各ユーザが自ら自分の水準に合う読解と作文による評価や点検を介して実力向上を図ることができ、インタラクティブな文章チェックによって自然に学習目的を達成することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【0039】
【図1】本発明の一実施形態による読解と作文能力の向上をガイドする装置を含む全体システムの構成を概略的に示す概念図である。
【0040】
【図2】本発明の一実施形態による読解と作文能力の向上をガイドする装置で使用されるプログラム構造マップを説明するための図である。
【0041】
【図3】本発明に適用されるプログラム構造マップの文章構造モデルの各類型を文章分析モデルによって分類した例を示す図である。
【0042】
【図4】本発明の文章構造モデルを構築するときに用いられる文章分析モデルの例を示す図である。
【0043】
【図5】本発明に適用されるプログラム構造マップの付加モデルの例を示す図である。
【0044】
【図6】本発明の一実施形態による読解と作文能力の向上をガイドする装置の構成を詳細に示すブロック図である。
【0045】
【図7】本発明の一実施形態による類型モデル化部の構成を詳細に示すブロック図である。
【0046】
【図8】本発明の一実施形態による読解処理部の構成を詳細に示すブロック図である。
【0047】
【図9】本発明に適用された読解を行うユーザ端末に提供される原文の文と文分析結果の例を示す図である。
【0048】
【図10】本発明の一実施形態による作文処理部の構成を詳細に示すブロック図である。
【0049】
【図11】本発明に適用された作文を行うユーザ端末に提供される論題と、前記論題に応じてユーザが作成した作文の内容分析結果の例を示す図である。
【0050】
【図12】本発明に適用された読解と作文能力の向上をガイドするときに人工知能を用いて文章構造モデルの各類型を推定する一例を示す図である。
【0051】
【図13】本発明の一実施形態による読解と作文能力の向上をガイドする装置で使用されるプログラム構造マップの構築過程を示すフローチャートである。
【0052】
【図14】本発明の一実施形態による読解と作文能力の向上をガイドする方法の動作過程を詳細に示すフローチャートである。
【0053】
【図15】本発明の一実施形態による読解又は作文に対する分析過程を詳細に示すフローチャートである。
【0054】
【図16】本発明の一実施形態による読解と作文能力の向上をガイドする装置のハードウェア構造を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0055】
以下、添付図面を参照して、本発明の読解と作文能力の向上をガイドする方法及びその装置に対する好適な実施形態を詳細に説明する。各図に提示された同一の参照符号は、同一の部材を示す。また、本発明の実施形態に対して、特定の構造的乃至機能的説明は単に本発明による実施形態を説明するための目的で例示されたものであって、他に定義されない限り、技術的又は科学的用語を含んでここで使われる全ての用語は、本発明の属する技術分野における通常の知識を有する者によって一般的に理解されるのと同じ意味を持っている。一般的に使用される、辞書に定義されている用語は、関連技術の文脈上持つ意味と一致する意味を持つと解釈されなければならず、本明細書で明らかに定義しない限り、理想的又は過度に形式的な意味で解釈されないことが好ましい。
【0056】
図１は、本発明の一実施形態による読解と作文能力の向上をガイドする装置を含む全体システムの構成を概略的に示す概念図である。
【0057】
図１に示すように、本発明は、読解と作文能力の向上をガイドする装置１００（以下、読解と作文向上ガイド装置という）、複数のユーザ端末２００、データベース３００などを含んで構成される。
【0058】
前記読解と作文向上ガイド装置１００は、幼児、学生、成人などのすべての人を対象に、言語に関連した読解及び作文学習プログラムを提供する事業者が運営するサーバコンピュータである。
【0059】
ここで、本発明で提供する前記読解及び作文学習プログラムに使用される言語は国語であることを例にして説明するが、これに限らず、英語、日本語、中国語などの様々な言語に拡張して適用することができることを明らかにしておく。
【0060】
前記読解と作文向上ガイド装置１００は、各ユーザの読解能力と作文能力を向上させることができるように、文章の基本的な構成要素を定義し、前記定義した文章の基本的な構成要素に基づいて一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の類型をモデル化してマップを構成し、前記構成したマップを前記データベース３００に格納する。このとき、本発明に適用されるプログラム構造マップについての説明は、図２乃至図５でより詳細に説明する。
【0061】
また、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の類型をモデル化して構成したマップを、前記データベース３００に格納した後、前記構成したマップを読解と作文に適用して、各ユーザが演繹、帰納、弁証を含む推論による論理展開方式の類型を学習できるようにすることにより、読解能力と作文能力を向上させることができるようにする。
【0062】
すなわち、前記読解と作文向上ガイド装置１００において、前記構成したマップのモデル化した各類型に応じて読解に必要な所定の文とユーザが作成した作文の内容を上部構造と下部構造に分離して分析し、前記分析した情報を前記ユーザ端末２００に提供することにより、読解又は作文を行う各ユーザが文Ａの論理的な構造を認知しながら読解又は作文することができるガイドの役割を果たすのである。
【0063】
これにより、各ユーザは、読解又は作文に対する前記読解と作文向上ガイド装置１００のインタラクティブなガイドを介して自然に文章読解及び作文実力を向上させることができる。また、文章に対する洞察力を育てることが可能であり、他の人の助けを受けずに自ら主題を把握して論理的な作文を完成することができる。
【0064】
一方、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、読解又は作文を行う各ユーザを年齢、実力などを基準に複数のレベルに区分して集団を構成し、前記構成した集団別にそれぞれ異なるように文章と文章の連結構造に対する類型をモデル化して格納することができる。すなわち、各レベル別にそれぞれ異なるように文章間の連結構造に対する類型をモデル化してマップとして格納することにより、各ユーザが自分の水準に合う読解や作文学習を介して実力を向上させることができるようにするのである。
【0065】
また、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、所定の周期に応じて文章読解と作文実力の向上程度を評価することにより、各ユーザの文章読解と作文実力の向上程度を客観的に測定することができる。
【0066】
このとき、前記評価は、前記ユーザ端末２００にインストールされたアプリケーションプログラムやＷｅｂを介して接続した前記ユーザ端末２００に読解又は作文に関連する問題を提示し、前記問題を確認した各ユーザが提供する答案を専門家に預けて採点する形態で行うことができる。
【0067】
前記ユーザ端末２００は、ユーザが所持しているスマートフォンやタブレットなどの有無線インターネットを使用することができる通信機器であって、ユーザの操作によってネットワークを介して前記読解と作文向上ガイド装置１００への通信接続を進行してログインを行う。
【0068】
また、前記ユーザ端末２００は、ユーザの操作に応じて前記読解と作文向上ガイド装置１００に読解及び作文練習を要求し、前記要求に応じて、前記読解と作文向上ガイド装置１００で提供する読解及び作文向上のためのデータを受信してユーザが読解又は作文練習を行うことができるようにする。このとき、前記読解又は作文練習は、前記ユーザ端末２００にインストールされたアプリケーションプログラムによって行うか、或いはＷｅｂ基盤の前記読解と作文向上ガイド装置１００に直接接続して行うことができる。
【0069】
例えば、ユーザが読解を要求する場合、前記ユーザ端末２００は、前記読解と作文向上ガイド装置１００から情報を伝達する説明文や論証によって説得する論説文を含む文と、前記文の各文章を事前にモデル化した各類型に応じて分析した情報の提供を受けて読解練習を行うことができる。
【0070】
また、ユーザが作文を要求する場合、前記ユーザ端末２００は、前記読解と作文向上ガイド装置１００から作文を行う特定の論題の提供を受け、前記提供された特定の論題に応じてユーザが作成する作文の内容を前記読解と作文向上ガイド装置１００へ伝送する。次いで、前記ユーザ端末２００は、ユーザが作成した前記作文の内容を、事前にモデル化した各類型によって分析した情報（例えば、ユーザが作成した作文の内容が、モデル化した類型による規則に適するか否かを添削したデータ）の提供を、前記読解と作文向上ガイド装置１００から受けて、ユーザの作成した作文が適しなければ、どの部分が足りないかを確認して作文練習を行うことができる。
【0071】
前記データベース３００は、前記読解と作文向上ガイド装置１００で文章の基本的な構成要素に基づいて一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の類型をモデル化して構成したマップに対する情報を格納して管理する。
【0072】
また、前記データベース３００は、読解学習に使用する各種説明文及び論説文を含む文と、作文学習に使用する各種の論題に対する情報を格納して管理する。このとき、前記文と論題は、教育関連研究所、教育機関、問題銀行などから提供を受けることができ、各レベルによって分類して格納することがきる。
【0073】
また、前記データベース３００は、各ユーザ別の会員情報、各ユーザ別の読解及び作文学習情報などを格納して管理する。
【0074】
【0075】
図２は、本発明の一実施形態による読解と作文能力の向上をガイドする装置で使用されるプログラム構造マップを説明するための図である。
【0076】
図２に示すように、すべての文は、文章が大きくなって文段となり、文段が大きくなって文となる。ところが、文章と文章、文段と文段、文は、必ず論理的な構造で出来ている。また、すべての文において、非文学は、一般的に、情報伝達のための説明文と論証説得のための論説文の二つの形態からなっており、論理展開方式は、演繹推論、帰納推論、弁証推論の３つの類型からなっている。
【0077】
本発明は、このような全ての文章を前提或いは主題からなる上部構造、及び裏付けからなる下部構造の３種類の要素で定義する。また、前記定義した文章の要素に基づいて文章構造モデル１４種類と付加モデル２種類にモデル化してマップを構成することができる。
【0078】
このとき、前記下部構造も、上部構造と同様に、文章構造モデル１４種類と付加モデル２種類の類型を有することができる。すなわち、前提又は主題で連結された前記上部構造と同様に、前記上部構造の前提又は主題の裏付けからなる下部構造も、その中で互いに連結されて各類型別の文章構造モデルを有することができる。
【0079】
図３は、本発明に適用されるプログラム構造マップの文章構造モデルの各類型を文章分析モデルによって分類した例を示す図である。
【0080】
図３に示すように、本発明では、前記文章構造モデルを文章分析モデルを参照して、１種類の１段類型、９種類の２段類型、４種類の３段類型を含む計１４種類に文章と文章の連結構造に対する類型に区分してモデル化することにより、マップを構成して前記データベース３００に格納することができる ここで、モデル化は、本発明で定義した特定のモデルを生成するものであり、前記特定のモデルは、データ構造或いはテンプレートとして定義し、また識別することができる。
【0081】
このとき、前記文章分析モデルは、１段文章で主題、２段文章で発展型接続語、反対型接続語及び結論型接続語、３段文章で発展型及び結論型接続語、並びに反対型及び結論型接続語又はこれらの組み合わせを含むことができる。
【0082】
例えば、１段文章である場合、前記文章構造モデルは、主題に対する類型の１種類にモデル化して格納することができる。
【0083】
また、２段文章である場合、前記文章構造モデルは、文章と文章との間に「ところが」の接続語連結に対する類型４種類、「しかし」の接続語」の接続語連結に対する類型３種類、「したがって」の接続語連結に対する類型２種類などの計９種類にモデル化して格納することができる。この時、図面上のＡ、Ｂ、Ｃなどは、各文段から抽出した類似のキーワードやコンテキストを示すものであり、「－」表示は、以前文章のキーワードやコンテキストと反対概念の文章を示すものであり、「！」表示は、以前文章が肯定意味の文章である場合、当該文章の意味を維持するキーワードやコンテキストを含む文章が連結され、以前文章が不正意味の文章である場合、当該文章の否定的意味を改善するキーワードやコンテキストを含む文章が連結されることを示すものである。
【0084】
例えば、一番目の文章の各文段からＡ、Ｂのキーワードが抽出され、二番目の文章の各文段からＢ、Ｃのキーワードが抽出されると、発展型接続語である「ところが」が連結される類型にモデル化して格納する。また、一番目の文章の各文段からＡ、Ｂのキーワードが抽出され、二番目の文章の各文段からＡ、－Ｂのキーワードが抽出されると、反対型接続語である「しかし」が連結される類型にモデル化して格納する。また、一番目の文章の各文段からＡ、Ｂ（肯定）のキーワードが抽出され、二番目の文章の各文段からＡ、Ｂ！（維持）のキーワードが抽出されると、結論型接続語である「したがって」が連結される類型にモデル化して格納する。
【0085】
また、３段文章である場合、前記文章構造モデルは、一番目の文章と二番目の文章、そして二番目の文章と三番目の文章との間に「ところが」と「したがって」の発展型及び結論型接続語が順次連結される類型２種類、一番目の文章と二番目の文章、そして二番目の文章と三番目の文章との間に「しかし」と「したがって」の反対型及び結論型接続語が順次連結される類型２種類の計４種類にモデル化して格納することができる。
【0086】
例えば、一番目の文章の各文段からＡ、Ｂのキーワードが抽出され、二番目の文章の各文段からＢ、Ｃ（肯定）のキーワードが抽出され、三番目の文章の各文段から（Ａ）、（Ｃ！）（維持）のキーワードが抽出されると、発展型接続語である「ところが」と結論型接続語である「したがって」が順次連結される類型にモデル化して格納する。また、一番目の文章の各文段からＡ、Ｂのキーワードが抽出され、二番目の文章の各文段からＡ、－Ｂ（否定）のキーワードが抽出され、三番目の文章の各文段から（Ａ）、（－Ｂ！）（改善）のキーワードが抽出されると、反対型接続語である「しかし」と結論型接続語である「したがって」が順次連結される類型にモデル化して格納する。
【0087】
図４は、本発明の文章構造モデルを構築するときに用いられる文章分析モデルの例を示す図である。
【0088】
図４に示すように、１段、２段及び３段文章によって１４種類の類型にモデル化されて格納される前記文章構造モデルは、２段又は３段文章の場合、発展型接続語である「ところが」、反対型接続語である「しかし」、結論型接続語である「したがって」、又はこれらの組み合わせを含む文章分析モデルを使用することができる。
【0089】
例えば、「人類は、平和を求める。ところが、平和を実現するためには、次のように努力しなければならない。」からなる例文の場合、本発明では、一番目の文章を「人類は、」と「平和を求める。」の二つの構成要素に分け、二番目の文章を「平和を実現するためには、」と「次のように努力しなければならない。」の二つの構成要素に分け、各構成要素のキーワードを抽出して、一番目の文章はＡ、Ｂ形態の文章であり、二番目の文章はＢ、Ｃ形態の文章であり、これにより２段文章の間に発展型接続語である「ところが」が連結される類型にモデル化して格納する。
【0090】
図５は、本発明に適用されるプログラム構造マップの付加モデルの例を示す図である。
【0091】
図５に示すように、前記付加モデルは、前記文章構造モデルに言及されていない接続語連結、及び前記文章構造モデルと関係のない内容に対する類型２種類がある。
【0092】
例えば、二つの文章における一番目の文章がＡ１及びＢ１形態で展開された後、「そして」の接続語連結に続いて二番目の文章がＡ２及びＢ２の形態で展開される類型（このとき、Ａ１とＡ２、Ｂ１とＢ２は相互間に関連性のある文章である）と、「添加」で前記文章構造モデルと関係のない内容で展開される類型の２種類である。
【0093】
図６は、本発明の一実施形態による読解と作文能力の向上をガイドする装置の構成を詳細に示すブロック図である。
【0094】
図６に示すように、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、文章要素確認部１１０、類型モデル化部１２０、文章分析マップ構成部１３０、読解処理部１４０、作文処理部１５０、評価部１６０、制御部１７０などを含んで構成される。
【0095】
前記文章要素確認部１１０は、情報伝達のための説明文と論証説得のための論説文の形態からなる全ての文の各文章の要素を定義する。例えば、本発明は、前記文章を前提、主題の上部構造、及び裏付けの下部構造に区分した３種類の要素で定義する。
【0096】
前記類型モデル化部１２０は、前記文章要素確認部１１０で定義した文章の基本的な構成要素に基づいて一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の類型を１４種類の文章構造モデルに事前にモデル化してデータベース３００に格納する。
【0097】
このとき、前記類型モデル化部１２０は、読解又は作文を行うユーザを年齢又は実力による各レベル別に分類し、前記分類した各レベル別に前記各類型を圧縮してモデル化して格納することができる。例えば、前記類型モデル化部１２０は、最下位レベルの場合、１４種類の類型にモデル化した前記文章構造モデルを、前記図４に示した「ところが」の発展型接続語連結に対する１種類の類型、「しかし」の反対型接続語連結に対する１種類の類型、及び「したがって」の結論型接続語連結に対する１種類の類型など、計３種類の類型に圧縮してモデル化して前記データベース３００に格納することができる。
【0098】
前記文章分析マップ構成部１３０は、前記類型モデル化部１２０でモデル化した各類型を文章分析モデルを参照して分類し、前記図３に示したようにマップを構成し、前記構成したマップを前記データベース３００に格納して管理する。
【0099】
前記読解処理部１４０は、前記ユーザ端末２００の読解選択に応じて所定の文を読み取った後、前記文章分析マップ構成部１３０で構成したマップのモデル化した各類型によって、前記ユーザ端末２００に提供する文を分析し、前記分析した結果を原文の文と共に前記ユーザ端末２００に提供して、当該ユーザが誤った読解のエラー校正と正確な読解練習を行うようにすることができる。
【0100】
また、前記読解処理部１４０は、前記読解に必要な文をビッグデータとして格納しておいた状態で、前記読解学習を選択したユーザが特定の主題を入力すると、当該主題に関連する文を少なくとも一つ以上導出してユーザに提供し、ユーザが自分の入力された主題に応じて導出された少なくとも一つ以上の文の中からいずれか一つを選択すると、前記ユーザが選択した文を分析し、前記分析した結果を原文の文と共に前記ユーザ端末２００に提供して当該ユーザが読解練習を行うようにすることができる。
【0101】
前記作文処理部１５０は、前記ユーザ端末２００の作文選択に応じて所定の論題を前記ユーザ端末２００に伝送し、前記ユーザ端末２００から所定の論題に応じて作成された作文の内容が受信されると、前記作文の内容を前記文章分析マップ構成部１３０で構成したマップのモデル化した各類型によって分析し、前記分析した結果を前記ユーザ端末２００に提供して当該ユーザが作文練習を行うことができるようにする。
【0102】
また、前記作文処理部１５０は、各ユーザが特定の論題に応じて作成した作文の内容と、これに対する分析結果を前記データベース３００に各ユーザ別に区分して格納するようにすることにより、前記作文を行う各ユーザが自分の作文向上に対する程度を容易に把握するようにすることができる。
【0103】
すなわち、前記読解処理部１４０と前記作文処理部１５０は、前記文章分析マップ構成部１３０で構成したマップのモデル化した各類型に応じて読解に必要な説明文及び論説文に関するすべての形態の文や、特定の論題に応じてユーザが作成した作文の内容を分析して、演繹、帰納及び弁証の論理展開方式の類型を学習することができるようにガイドの役割を果たすのである。
【0104】
前記評価部１６０は、所定の周期に応じて読解と作文実力を検証するための評価問題を生成して前記ユーザ端末２００に提供し、前記ユーザ端末２００から入力される答案に基づいて採点して前記ユーザの文章読解と作文実力を評価し、前記評価した結果を前記データベース３００に格納して管理する。
【0105】
この時、所定の周期で施行される評価に応じて各ユーザが提出する答案は、前記読解と作文向上ガイド装置１００側と協約された専門家に提供されて採点され得る。
【0106】
また、前記評価部１６０は、前記評価した結果に基づいて各ユーザの読解又は作文に対するレベルを調整することができる。
【0107】
前記制御部１７０は、前記読解と作文向上ガイド装置１００の各構成部分の動作を総括的に制御するプロセッサである。
【0108】
図７は、本発明の一実施形態による類型モデル化部の構成を詳細に示すブロック図である。
【0109】
図７に示すように、前記類型モデル化部１２０は、文章構造モデルモデル化部１２１と付加モデルモデル化部１２２から構成される。
【0110】
前記文章構造モデルモデル化部１２１は、前記図３で説明したように、一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の類型を１４種類の類型にモデル化して格納することにより、各ユーザの読解又は作文練習を支援することができるようにする。
【0111】
このとき、前記文章構造モデルモデル化部１２１は、１段、２段及び３段文章の１４種類の類型を、前記図４に示したように、２段文章の３種類の類型（すなわち、発展型接続語「ところが」で連結される１種類の類型、反対型接続語「しかし」で連結される１種類の類型、及び結論型接続語「したがって」で連結される１種類の類型）に圧縮してモデル化して格納することができる。
【0112】
前記付加モデルモデル化部１２２は、前記図５で説明したように、前記文章構造モデルの各類型に含まれていない接続語連結と、前記文章構造モデルと関係のない内容に対する２種類の類型にモデル化して格納する。
【0113】
この際、前記付加モデルモデル化部１２２を介してモデル化される付加モデルは、読解及び作文の両方に使用される。
【0114】
【0115】
図８に示すように、前記読解処理部１４０は、文ローディング部１４１、文分析部１４２、及びガイド情報提供部１４３を含んで構成される。
【0116】
前記文ローディング部１４１は、前記ユーザ端末２００から読解が選択されると、前記ユーザ端末２００に提供する説明文及び論説文の文を前記データベース３００からローディングし、前記ローディングした文を前記文分析部１４２へ出力する。
【0117】
前記文分析部１４２は、前記文ローディング部１４１でローディングした文を前記モデル化した各類型と文章分析マップによって分析し、前記分析した結果を前記ガイド情報提供部１４３へ出力する。
【0118】
より具体的に説明すると、前記文分析部１４２は、ログインを行った前記ユーザ端末２００から読解が選択されると、前記読解に使用される文を前記データベース３００から読み取る。このとき、読み取られる文は、当該ユーザに以前に提供されていない文である。
【0119】
また、前記文分析部１４２は、前記読み取った文字を各文章に分け、前記分けた各文章を単位構成要素に分けてキーワードを抽出して格納する。この時、前記分けた文章が重文形態からなっている場合、２段文章であっても、１段文章の形態で出来ていると、１段文章と判別し（重文形態の文章は全て１段からなる）、前記キーワードを導出する場合、本発明では、自然語分析によって検出するか、或いは各音節から助詞を除外して検出するなどの多様な方式を適用することができる。
【0120】
また、前記文分析部１４２は、前記抽出して格納した全体文章に対するキーワードを読み取った後、前記読み取った各文章間のキーワードを、前記文章分析マップ構成部１３０で構成したマップの文章構造モデルの各類型と比較して、マッチングされる類型が存在するかを最後の文章まで順次確認する。そして、前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在すれば、前記上部構造と分析し、前記マッチングされる類型が存在しなければ、前記上部構造の付加モデル又は下部構造と分析することにより、前記読解をガイドすることができるようにする。より具体的には、前記マッチングされる類型が存在しなければ、１段、付加モデルの各類型又はこれらの組み合わせを含む上部構造、下部構造、又はこれらの組み合わせを含む分析結果を生成し、前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在すれば、２段又は３段文章構造モデルの各類型を含む上部構造に対する分析結果を生成することにより、前記入力された所定の文を上部構造と下部構造に分離して読解分析を行う（図１５参照）。
【0121】
前記ガイド情報提供部１４３は、前記文分析部１４２で分析した結果に基づいてガイド情報を生成し、前記生成したガイド情報を前記文の原文と共に前記ユーザ端末２００に提供して、当該ユーザが演繹、帰納及び弁証の論理展開方式の類型を学習できるようにする。
【0122】
すなわち、前記ガイド情報提供部１４３は、図９に示すように、原文の文と文分析結果（すなわち、ガイド情報）を前記ユーザ端末２００に提供して、ユーザが誤った読解のエラー校正と正確な読解練習を行うようにするのである。
【0123】
このとき、前記ユーザ端末２００に原文の文と共に提供される前記文分析結果は、前記文の各文章と文章の連結構造に対する類型をオーバーレイして表示した形態で提供されることができる。
【0124】
また、前記ユーザ端末２００に提供される原文の文と文分析結果は、前記ユーザ端末２００の画面上に同時に表示できるが、読解練習の効率を考慮して、原文の文を優先的に提供してユーザが文の類型を把握しながら読み取ることができるようにした後、所定の時間が経過すると、前記文分析結果を提供して前記原文の文からユーザが把握した類型と前記文分析結果が一致するかを比較判断することにより、誤った読解のエラー校正と正確な読取練習を行うようにすることができる。
【0125】
図１０は、本発明の一実施形態による作文処理部の構成を詳細に示すブロック図であり、図１１は、本発明に適用された作文を行うユーザ端末に提供される論題と、前記論題に応じてユーザが作成した作文の内容分析結果の例を示す図である。
【0126】
図１０に示すように、前記作文処理部１５０は、論題提供部１５１、作文受信部１５２、作文分析部１５３及びガイド情報提供部１５４などを含んで構成される。
【0127】
前記論題提供部１５１は、前記ユーザ端末２００から作文が選択されると、作文に使用する特定の論題を前記データベース３００からロードし、前記ロードした特定の論題を前記ユーザ端末２００に伝送する。
【0128】
前記作文受信部１５２は、前記論題提供部１５１から特定の論題の提供を受けた前記ユーザ端末２００から前記特定の論題に応じてユーザが段階別に作成した作文の内容を受信し、前記受信した作文の内容を前記作文分析部１５３に出力する。
【0129】
前記作文分析部１５３は、前記作文受信部１５２で受信した前記作文の内容を前記モデル化した各類型と文章分析マップによって分析し、前記分析した結果を前記ガイド情報提供部１５４に出力する。
【0130】
より具体的に説明すれば、前記作文分析部１５３は、ログインを行った前記ユーザ端末２００から作文が選択されれば、前記データベース３００から特定の論題をローディングして前記ユーザ端末２００に伝送する。このとき、ローディングされる特定の論題は、当該ユーザに以前に提供されていないものでなければならない。
【0131】
また、前記作文分析部１５３は、前記ユーザ端末２００から前記特定の論題に応じてユーザが段階別に作成した作文の内容が受信されると、前記受信した作文の内容を各文章に分け、前記分けた各文章を単位構成要素に分けてキーワードを抽出して格納する。
【0132】
次に、前記作文分析部１５３は、前記抽出して格納した全体文章に対するキーワードを読み取った後、前記読み取った各文章間のキーワードを、前記文章分析マップ構成部１３０で構成したマップの文章構造モデルの各類型と比較して、マッチングされる類型が存在するかを最後の文章まで順次確認する。そして、前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在すれば、前記上部構造と分析し、前記マッチングされる類型が存在しなければ、前記上部構造の付加モデル又は下部構造と分析することにより、前記作文をガイドすることができるようにする。より具体的に、前記マッチングされる類型が存在しなければ、１段、付加モデルの各類型又はこれらの組み合わせを含む上部構造、下部構造、又はこれらの組み合わせを含む分析結果を生成し、前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在すれば、２段又は３段文章構造モデルの各類型を含む上部構造に対する分析結果を生成することにより、前記入力された所定の文を上部構造と下部構造に分離して作文分析を行う（図１５参照）。
【0133】
前記ガイド情報提供部１５４は、前記作文分析部１５３で分析した結果に基づいて、図１１に示すように、ユーザが前記特定の論題に応じて直接作成した作文に対する分析結果（すなわち、ガイド情報）を生成する。すなわち、前記作文の内容が事前にモデル化した文章構造モデルの各類型に適したものであるか、それとも事前にモデル化した各類型に当該しない誤って作成したものであるかを示すガイド情報を生成するのである。
【0134】
また、前記ガイド情報提供部１５４は、前記生成したガイド情報を前記ユーザ端末２００に提供して、当該ユーザが自身の作成した作文の内容を修正又は再作成して作文練習を行うことができるようにする。
【0135】
この時、前記ガイド情報提供部１５４から前記ユーザ端末２００に提供する前記作文に対するガイド情報は、前記作文の各文章と文章の連結構造に対する類型をオーバーレイして表示した形態で提供されることができる。
【0136】
また、前記ガイド情報提供部１５４は、前記作文に対する各類型（例：図面上のＡ、Ｂ、Ｃ、－Ｃ、Ｃ！の類型）に対する分析情報以外に、どの部分にエラーがあるかに関する情報、前記作文の内容のエラーに対して添削した情報などを生成して提供することもできる。
【0137】
一方、本発明は、前記読解と作文向上ガイド装置１００で読解に使用される文又はユーザが直接作成した作文の内容を事前に構築した文章構造モデルの各類型と文章分析マップによって分析するとき、人工知能を活用することができる。
【0138】
図１２は、本発明に適用された読解と作文能力の向上をガイドするとき、人工知能を利用して文章構造モデルの各類型を推定する一例を示す図である。
【0139】
まず、図１２の（ａ）に示すように、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、２段及び３段文章に対する文章構造モデルの各類型に対するパターンを学習して、図３に示した前記文章構造モデルの各類型別に人工知能学習モデルを生成し、前記生成した人工知能学習モデルを前記データベース３００に格納する。
【0140】
このとき、前記学習に使用する学習データは、２段又は３段の文章それぞれを二つの単位構成要素に分け、各単位構成要素から抽出したキーワードの同一、類似、又は反対に応じてピクセル値などを用いてイメージ化したものである。例えば、各単位構成要素別に同一のキーワードに対しては同一のピクセル値を付与し、類似のキーワードに対しては所定の範囲以内に類似したピクセル値を付与し、反対のキーワードに対してはホワイト及びブラックのピクセル値を付与することができる。
【0141】
また、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、図１２の（ｂ）に示すように、読解に使用される文又はユーザが直接作成した作文の内容の分析対象文章が入力されると、前処理を行って２段又は３段文章を二つの単位構成要素に分け、各単位構成要素から抽出したキーワードの同一、類似又は反対に応じて前記分析対象文章に対するパターンを生成する。
【0142】
次に、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、前記生成したパターンを事前に構築しておいた文章構造モデルの各類型による人工知能学習モデルに入力し、前記各人工知能学習モデルから出力される結果のうち最も確率の高い類型を前記分析対象文章に対する類型として推定する。そして、前記推定した類型によって前記分析対象文章を分析し、前記分析した結果に基づいて、読解に使用される文又はユーザが直接作成した作文の内容に対するガイド情報を生成して前記ユーザ端末２００に提供する。
【0143】
次に、このように構成された本発明による読解と作文能力の向上をガイドする方法の一実施形態を図１３～図１５を参照して詳細に説明する。このとき、本発明の方法による各段階は、使用環境又は当業者によって順序が変更できる。
【0144】
図１３は、本発明の一実施形態による読解と作文能力の向上をガイドする装置で使用されるプログラム構造マップの構築過程を示すフローチャートである。
【0145】
図１３に示すように、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、説明文及び論説文に関するすべての文の基本的な文章の構成要素を定義し（Ｓ１００）、前記定義した基本的な文章の構成要素に基づいて一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の類型を事前にモデル化して格納する類型モデル化段階を行う（Ｓ２００）。
【0146】
このとき、前記類型モデル化段階は、前記読解と作文を行うユーザの年齢や実力によって文章と文章の連結構造に対する類型を全体類型及び付加類型、基本類型及び付加類型に区分して、それぞれ異なるようにモデル化することができることは、前記説明した通りである。
【0147】
このとき、前記類型モデル化段階は、読解又は作文を行うユーザを年齢や実力による各レベル別に分類し、前記分類した各レベル別に文章と文章の連結構造に対する各類型を圧縮してモデル化することができることは、前記図６で説明した通りである。
【0148】
また、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、前記Ｓ２００段階を介してモデル化した各類型に応じて、読解に必要な前記所定の文、又はユーザが作成した作文の内容を分析するためのマップを構成する文章分析マップ構成段階を行い、前記構成したマップを前記データベース３００に格納する（Ｓ３００）。
【0149】
このようにＳ１００段階乃至Ｓ３００段階によって一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の各類型を、類型に基づいてマップを構成して格納した後、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、前記構成したマップを読解と作文に適用して、各ユーザ別の読解及び作文練習を行う。すなわち、前記構成したマップの各類型と文章分析マップによって、読解に必要な所定の文とユーザが作成した作文の内容を分析して、読解と作文をガイドすることにより、各ユーザが読解能力と作文能力を向上させることができるようにする。
【0150】
【0151】
図１４は、本発明の一実施形態による読解と作文能力の向上をガイドする方法の動作過程を詳細に示すフローチャートであり、図１５は、本発明の一実施形態による読解又は作文に対する分析過程を詳細に示すフローチャートである。
【0152】
図１４に示すように、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、ユーザの読解又は作文選択に応じて読解に使用される文又はユーザが直接作成した作文の内容を確認し（Ｓ４００）、前記確認した結果、読解に使用される文であるか、それともユーザが作成した作文の内容であるかを判断する（Ｓ５００）。
【0153】
前記Ｓ５００段階で判断した結果、読解に使用される文であれば、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、前記データベース３００からローディングした文を前記Ｓ３００段階を介して構成したマップの文章構造モデルの各類型によって分析し、ユーザが作成した作文の内容であれば、前記作文の内容を前記Ｓ３００段階を介して構成したマップの文章構造モデルの各類型によって分析する（Ｓ６００）。
【0154】
前記Ｓ６００段階を図１５を参照して詳細に説明すると、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、読解に使用される説明文又は論説文の文、又はユーザが特定の論題に応じて直接作成した作文の内容を読み取り（Ｓ６０１）、前記読み取った文又は作文の内容を少なくとも一つ以上の文章に分ける（Ｓ６０２）。
【0155】
また、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、前記Ｓ６０２段階を介して読み取った各文章を単位構成要素に分け、前記分けた各単位構成要素別のキーワードを抽出して前記データベース３００に格納する（Ｓ６０３）。例えば、前記各文章を主節と叙述節の二つの構成要素に区分した後、各構成要素別の代表的なキーワードを抽出して格納するのである。
【0156】
このように前記Ｓ６０３段階を介して各文章の単位構成要素に対するキーワードを抽出して格納した後、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、前記データベース３００に格納した前記読み取った文又は作文の内容の全体文章に対するキーワードを読み取る（Ｓ６０４）。
【0157】
また、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、前記Ｓ６０４段階で読み取った全体文章に対するキーワードのうち最も上位から処理していない二つの文章の各単位構成要素別キーワードの構造と、前記Ｓ３００段階で構成したマップの文章構造モデルの各類型とを比較し（Ｓ６０５）、前記比較した結果、マッチングされる類型が存在するか否かを判断する（Ｓ６０６）。
【0158】
前記Ｓ６０６段階で判断した結果、二つの文章の各単位構成要素別キーワードの構造とマッチングされる文章構造モデルの類型が存在しなければ、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、二つの文章のうち上位１個の文章に対して、１段文章構造モデルの各類型による分析結果を生成して格納した後（Ｓ６０７）、マッチングのない文章と次の文章との関係を確認し（Ｓ６０８）、前記確認した結果、マッチングされるかを判断する（Ｓ６０９）。
【0159】
前記Ｓ６０９段階の判断結果、マッチングされれば、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、次の文章、次の次の文章とのマッチング関係を確認し続け、もはやマッチングされる文章がなければ、最後の文章又は内容と、マッチングのなかった文章の以前文章に対するキーワードを、前記構成したマップの文章構造モデルの各類型と比較し（Ｓ６１０）、前記比較した結果、マッチングされるか否かを判断する（Ｓ６１１）。
【0160】
前記Ｓ６１１段階で判断した結果、マッチングされると、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、最後の文章又は内容が、マッチングされていない文章の以前文章を詳述するかを判断し（Ｓ６１２）、前記判断した結果、最後の文章又は内容が、マッチングされていない文章の以前文章を詳述すると、マッチングのなかった文章からもはやマッチングされる文章がない最後の文章までを下部構造の「裏付け」と分析する結果を生成して格納した後（Ｓ６１３）、最後の文章であるか否かを判断するＳ６３４段階を行う。
【0161】
また、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、前記Ｓ６１１段階によって判断した結果、マッチングされなければ、マッチングのなかった文章からもはやマッチングされる文章のない最後の文章までを付加モデル中の添加と分析する結果を生成して格納した後（Ｓ６１４）、最後の文章であるかを判断するＳ６３４段階を行う。
【0162】
また、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、前記Ｓ６１２段階によって判断した結果、最後の文章又は内容がマッチングされていない文章の以前文章を詳述するものでなければ、マッチングのなかった文章からもはやマッチングされる文章のない最後の文章までを付加モデル中の羅列型「そして」と分析する結果を生成して格納した後（Ｓ６１５）、最後の文章であるか否かを判断するＳ６３４段階を行う。
【0163】
一方、前記Ｓ６０９段階によって判断した結果、マッチングされなければ、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、マッチングされていない文章と以前文章の両文章が類似又は同一であるか否かを判断する（Ｓ６１６）。
【0164】
前記Ｓ６１６段階によって判断した結果、マッチングされていない文章と以前文章の両文章が類似又は同一であれば、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、マッチングされていない文章が以前文章を詳述するか否かを判断し（Ｓ６１７）、マッチングされていない文章が以前文章を詳述すれば、下部構造中の「裏付け」と分析する結果を生成して格納した後（Ｓ６１８）、最後の文章であるか否かを判断するＳ６３４段階を行う。
【0165】
また、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、前記Ｓ６１６段階を介して判断した結果、マッチングされていない文章と以前文章の両文章が類似又は同一でなければ、付加モデル中の添加と分析する結果を生成して格納した後（Ｓ６１９）、最後の文章であるか否かを判断するＳ６３４段階を行う。
【0166】
また、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、前記Ｓ６１７段階によって判断した結果、マッチングされていない文章が以前文章を詳述しなければ、付加モデル中の羅列型「そして」と分析する結果を生成して格納した後（Ｓ６２０）、最後の文章であるか否かを判断するＳ６３４段階を行う。
【0167】
一方、前記Ｓ６０６段階で判断した結果、二つの文章の各単位構成要素別キーワードの構造とマッチングされる文章構造モデルの類型が存在すれば、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、２段文章構造モデルの類型による分析結果を生成して格納し（Ｓ６２１）、最後の文章であるか否かを判断する（Ｓ６２２）。
【0168】
前記Ｓ６２２段階の判断結果、最後の文章であれば、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、文章構造モデルの各類型及び付加モデルの各類型によって分析した結果を結合して、全体文章に対する分析結果を生成するＳ６３３段階を行う。
【0169】
これに対し、前記Ｓ６２２段階の判断結果、最後の文章でなければ、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、前記Ｓ６０５段階で比較する二つの文章の次の文章の各単位構成要素別キーワードの構造を含むことで、前記Ｓ３００段階で構成したマップの文章構造モデルの各類型と比較し（Ｓ６２３）、前記比較した結果、マッチングされる類型が存在するか否かを判断する（Ｓ６２４）。
【0170】
前記Ｓ６２４段階で判断した結果、３つの文章の各単位構成要素別キーワードの構造とマッチングされる文章構造モデルの類型が存在しなければ、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、前記Ｓ６２３段階で比較する３つの文章のうち、上位２個の文章に対して２段文章構造モデルの各類型による分析結果を生成して格納した後（Ｓ６２５）、マッチングされていない文章と次の文章との関係を確認するＳ６０８段階を行う。
【0171】
これに対し、前記Ｓ６２４段階で判断した結果、３つの文章の各単位構成要素別キーワードの構造とマッチングされる文章構造モデルの類型が存在すれば、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、前記Ｓ６２３段階で比較する３つの文章に対して２段或いは３段文章構造モデルの各類型による分析結果を生成して格納し（Ｓ６２６）、最後の文章であるか否かを判断する（Ｓ６２７）。
【0172】
前記Ｓ６２７段階の判断結果、最後の文章であれば、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、文章構造モデルの各類型及び付加モデルの各類型によって分析した結果を結合して、全体文章に対する分析結果を生成するＳ６３３段階を行う。
【0173】
これに対し、前記Ｓ６２７段階の判断結果、最後の文章でなければ、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、前記Ｓ６２３段階で比較する３つの文章の次の文章の各単位構成要素別キーワードの構造を含むことで、前記Ｓ３００段階で構成したマップの文章構造モデルの各類型と比較し（Ｓ６２８）、前記比較した結果、マッチングされる類型が存在するか否かを判断する（Ｓ６２９）。
【0174】
前記Ｓ６２９段階で判断した結果、４つの文章の各単位構成要素別キーワードの構造とマッチングされる文章構造モデルの類型が存在しなければ、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、前記Ｓ６２８段階で比較する４つの文章のうち上位３つの文章に対して２段或いは３段文章構造モデルの各類型による分析結果を生成して格納した後（Ｓ６３０）、マッチングのない文章と次の文章との関係を確認するＳ６０８段階を行う。
【0175】
これに対し、前記Ｓ６２９段階で判断した結果、４つの文章の各単位構成要素別キーワードの構造とマッチングされる文章構造モデルの類型が存在すれば、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、前記Ｓ６２８段階で比較する文章に対して２段或いは３段文章構造モデルの各類型による分析結果を生成して格納し（Ｓ６３１）、最後の文章であるか否かを判断する（Ｓ６３２）。
【0176】
前記Ｓ６３２段階で判断した結果、最後の文章でなければ、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、前記Ｓ６２８段階を繰り返し行い、最後の文章であれば、読解に使用される文、又はユーザが作成した作文の内容に対して前記Ｓ６０７、Ｓ６１３、Ｓ６１４、Ｓ６１５、Ｓ６１８、Ｓ６１９、Ｓ６２０、Ｓ６２１、Ｓ６２５、Ｓ６２６、Ｓ６３０及びＳ６３１段階でそれぞれ生成した文章構造モデルの各類型及び付加モデルの各類型によって分析した結果を結合して、全体文章に対する分析結果を生成する（Ｓ６３３）。
【0177】
一方、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、Ｓ６１３、Ｓ６１４、Ｓ６１５、Ｓ６１８、Ｓ６１９及びＳ６２０段階を行った後、最後の文章であるか否かを判断し（Ｓ６３４）、前記判断した結果、最後の文章でなければ、マッチングされていない文章の以前文章と、次に出てくる新しい文章に対するキーワードを前記文章構造モデルの各類型と比較し（Ｓ６３５）、前記Ｓ６０６段階以後を繰り返し行う。
【0178】
これに対し、前記Ｓ６３４段階で判断した結果、最後の文章であれば、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、文章構造モデルの各類型及び付加モデルの各類型によって分析した結果を結合して、全体文章に対する分析結果を生成するＳ６３３段階を行う。
【0179】
再び図１４を参照すると、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、前記Ｓ６００段階によって、読解に使用される文又はユーザが作成した作文の内容の全体文章を文章構造モデルの各類型によって分析した結果に基づいてガイド情報を生成し、前記生成したガイド情報を前記ユーザ端末２００に提供することにより、当該ユーザが読解又は作文練習を行うようにする（Ｓ７００）。
【0180】
図１６は、本発明の一実施形態による読解と作文能力の向上をガイドする装置のハードウェア構造を示す図である。
【0181】
図１６に示すように、前記読解と作文向上ガイド装置１００のハードウェア構造は、プロセッサ１０００、メモリ２０００、ユーザインターフェース３０００、データベースインターフェース４０００、ネットワークインターフェース５０００、Ｗｅｂサーバ６０００などを含んで構成される。
【0182】
前記プロセッサ１０００は、入力される所定の文又はユーザが作成した作文に対して、一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の類型を上部構造と下部構造に分離して分析し、前記読解又は作文をガイドするように構成される。すなわち、前記プロセッサ１０００は、前記入力される所定の文又はユーザが作成した作文に対する各文章間のキーワードを前記各類型と比較して、マッチングされる類型が存在するかを最後の文章まで順次確認し、前記マッチングされる類型が存在すれば、前記上部構造と分析し、前記マッチングされる類型が存在しなければ、前記上部構造の付加モデル又は下部構造と分析することにより、前記読解又は作文をガイドするように構成される。
【0183】
前記ユーザインターフェース３０００は、ＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を使用することにより、ユーザに入力と出力インターフェースを提供する。
【0184】
前記データベースインターフェース４０００は、データベースとハードウェア構造との間のインターフェースを提供する。
【0185】
前記ネットワークインターフェース５０００は、ユーザが保有した装置間のネットワーク連結を提供する。
【0186】
前記Ｗｅｂサーバ６０００は、ユーザがネットワークを介してハードウェア構造にアクセスするための手段を提供する。大部分のユーザは、遠隔でＷｅｂサーバに接続して前記読解と作文向上ガイド装置１００に接続することができる。
【0187】
上述した構成又は方法の各段階は、コンピュータ可読記録媒体上のコンピュータ読み取り可能コードで実現されるか、或いは伝送媒体を介して伝送されることができる。コンピュータ可読記録媒体は、コンピュータシステムによって読み取られるデータを格納することが可能なデータ格納デバイスである。
【0188】
コンピュータ可読記録媒体の例としては、データベース、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、磁気テープ、フロッピーディスク及び光学データ格納デバイスがあるが、これに限定されるものではない。伝送媒体は、インターネット又は多様な類型の通信チャネルを介して伝送される搬送波を含むことができる。
【0189】
また、コンピュータ可読記録媒体は、コンピュータ読み取り可能なコードが分散方式で格納され、実行されるようにネットワーク結合コンピュータシステムを介して分配できる。
【0190】
また、本発明に適用された少なくとも一つ以上の構成要素は、それぞれの機能を行う中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサなどのプロセッサを含むか或いはこれによって実現でき、前記構成要素の二つ以上は一つの単一構成要素で結合され、結合された二つ以上の構成要素に対する全ての動作又は機能を行うことができる。
【0191】
また、本発明に適用された少なくとも一つ以上の構成要素の一部は、これらの構成要素のうち他の構成要素によって行われ得る。また、前記構成要素間の通信はバス（図示せず）を介して行われ得る。
【0192】
以上のように、本発明は、図面に示された実施形態を参照して説明されたが、これは例示的なものに過ぎず、当該技術の属する分野における通常の知識を有する者であれば、これから多様な変形及び均等な他の実施形態が可能であるという点を理解するであろう。よって、本発明の技術的保護範囲は、下記の特許請求の範囲によって判断されるべきである。
【産業上の利用可能性】
【0193】
本発明は、一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の類型をモデル化してマップを構成し、前記構成したマップを読解と作文に適用して、演繹、帰納及び弁証を含む論理展開方式の類型を学習することができるようにするため、ユーザが他の人の助けなしで自ら主題を把握して論理的な作文を完成することができ、文章読解と作文実力を大きく向上させることができる。
【0194】
また、本発明は、年齢や実力を基準に設定した各レベル別にそれぞれ異なるようにモデル化したマップを介して読解や作文を学習するように支援するので、各ユーザが自ら自分の水準に合う読解と作文による評価や点検を介して実力向上を図ることができ、インタラクティブな文章チェックを介して自然に学習目的を達成することができる。
【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15a】
【図15b】
【図16】
【手続補正書】
【提出日】2023-11-02
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
読解又は作文能力の向上をガイドする方法であって、入力される所定の文又はユーザが作成した作文に対して、一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の類型を上部構造と下部構造に分離して分析し、前記読解又は作文をガイドするように構成されることを特徴とする、方法。
【請求項2】
前記方法は、プロセッサで、前記入力される所定の文又はユーザが作成した作文に対する各文章間のキーワードを前記各類型と比較して、マッチングされる類型が存在するかを最後の文章まで順次確認し、
前記マッチングされる類型が存在すれば、前記上部構造と分析し、
前記マッチングされる類型が存在しなければ、前記上部構造の付加モデル又は下部構造と分析することにより、前記読解又は作文をガイドするように構成されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記方法は、プロセッサで、一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の類型を事前にモデル化して格納する類型モデル化段階と、
前記モデル化した各類型に応じて読解に必要な前記所定の文又はユーザが作成した作文の内容を分析するためのマップを構成する文章分析マップ構成段階と、を含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項4】
前記方法は、前記プロセッサで、前記モデル化した各類型と文章分析マップによって、前記入力された所定の文を分析し、前記分析した結果をユーザ端末に提供する読解処理段階をさらに含み、
前記読解処理段階は、
前記入力された所定の文を前記モデル化した各類型と文章分析マップによって分析する文分析段階と、
前記分析した結果を前記文の原文と共に前記ユーザ端末に提供して、前記入力された所定の文に対して、演繹、帰納及び弁証を含む論理展開方式の類型学習による誤った読解のエラー校正と正確な読解練習を行うことができるようにするガイド情報提供段階と、をさらに含むことを特徴とする、請求項３に記載の方法。
【請求項5】
前記文分析段階は、前記入力された所定の文を読み取って各文章に分け、
前記分けた各文章を単位構成要素に分けてキーワードを抽出し、
前記抽出した各文章間のキーワードを前記モデル化した各類型と比較して、マッチングされる類型が存在するかを最後の文章まで順次確認し、
前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在しなければ、１段、付加モデルの各類型又はこれらの組み合わせを含む上部構造、下部構造、又はこれらの組み合わせを含む分析結果を生成し、
前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在すれば、２段又は３段文章構造モデルの各類型を含む上部構造に対する分析結果を生成することにより、
前記入力された所定の文を上部構造と下部構造に分離して読解することをさらに含むことを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項6】
前記方法は、前記プロセッサで、前記モデル化した各類型と文章分析マップによって、ユーザが作成した作文の内容を分析し、前記分析した結果をユーザ端末に提供する作文処理段階をさらに含み、
前記作文処理段階は、
前記ユーザ端末から受信された作文の内容を前記モデル化した各類型と文章分析マップによって分析する作文分析段階と、
前記分析した結果に基づいて前記作文の内容に関連したガイド情報を生成し、前記生成したガイド情報を前記ユーザ端末に提供して修正及び再作成によって作文練習を行うことができるようにするガイド情報提供段階と、をさらに含むことを特徴とする、請求項３に記載の方法。
【請求項7】
前記作文分析段階は、前記受信した作文の内容を読み取って各文章に分け、
前記分けた各文章を単位構成要素に分けてキーワードを抽出し、
前記抽出した各文章間のキーワードを前記モデル化した各類型と比較して、マッチングされる類型が存在するかを最後の文章まで順次確認し、
前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在しなければ、１段、付加モデルの各類型又はこれらの組み合わせを含む上部構造、下部構造、又はこれらの組み合わせを含む分析結果を生成し、
前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在すれば、２段又は３段文章構造モデルの各類型を含む上部構造に対する分析結果を生成することにより、
前記受信した作文の内容を上部構造と下部構造に分離して分析することをさらに含むことを特徴とする、請求項６に記載の方法。
【請求項8】
前記類型モデル化段階は、一つの文章に対する構造或いは少なくとも二つ以上の文章に対する連結構造の類型を文章構造モデルと付加モデルにモデル化して格納することをさらに含み、
前記文章構造モデルは、１段文章で主題、２段文章で発展型、反対型及び結論型、３段文章で発展型及び結論型、並びに反対型及び結論を含む文章分析モデルを参照して、１段文章で１種類の類型、２段文章で各文章の間に発展型接続語「ところが」が連結される４種類の類型、２段文章で各文章の間に反対型接続語「しかし」が連結される３種類の類型、２段文章で各文章の間に結論型接続語「したがって」が連結される２種類の類型、３段文章で一番目の文章と二番目の文章との間に発展型接続語「ところが」が連結され、二番目の文章と三番目の文章との間に結論型接続語「したがって」が連結される２種類の類型、３段文章で一番目の文章と二番目の文章との間に反対型接続語「しかし」が連結され、二番目の文章と三番目の文章との間に結論型接続語「したがって」が連結される２種類の類型を含む計１４種類にモデル化して格納され、
前記付加モデルは、前記文章構造モデルに言及されていない接続語連結に対する類型、及び前記文章構造モデルと関係のない内容に対する類型を含む２種類にモデル化して格納されることを特徴とする、請求項３に記載の方法。
【請求項9】
前記分析する段階は、
前記入力される所定の文について各文のパターンを生成する前処理段階と、
前記生成されたパターンを複数の人工知能学習モデルに入力して分析対象文の類型を推定する推定段階と、
前記推定された類型に応じて分析結果を生成する人工知能分析結果生成段階と、をさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項10】
前記人工知能学習モデルは、
２段及び３段の文章構造モデルの各類型のパターンを学習し、前記文章構造モデルの各類型別に生成され、
前記人工知能学習モデルの学習に使用される学習データは、
２段又は３段の文章をそれぞれ２つの単位構成要素に分割し、各単位構成要素から抽出したキーワードの同一、類似、又は反対に応じて所定のデータを割り当てて生成することを特徴とする、請求項９に記載の方法。
【請求項11】
請求項１～１０のいずれか一項に記載の読解又は作文能力の向上をガイドする方法を実行するように構成された、プロセッサを含む、読解又は作文能力の向上をガイドするための装置。
【手続補正2】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0053】
【図15a】本発明の一実施形態による読解又は作文に対する分析過程を詳細に示すフローチャートである。
【図15b】
本発明の一実施形態による読解又は作文に対する分析過程を詳細に示すフローチャートである。
【手続補正3】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0120】
また、前記文分析部１４２は、前記抽出して格納した全体文章に対するキーワードを読み取った後、前記読み取った各文章間のキーワードを、前記文章分析マップ構成部１３０で構成したマップの文章構造モデルの各類型と比較して、マッチングされる類型が存在するかを最後の文章まで順次確認する。そして、前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在すれば、前記上部構造と分析し、前記マッチングされる類型が存在しなければ、前記上部構造の付加モデル又は下部構造と分析することにより、前記読解をガイドすることができるようにする。より具体的には、前記マッチングされる類型が存在しなければ、１段、付加モデルの各類型又はこれらの組み合わせを含む上部構造、下部構造、又はこれらの組み合わせを含む分析結果を生成し、前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在すれば、２段又は３段文章構造モデルの各類型を含む上部構造に対する分析結果を生成することにより、前記入力された所定の文を上部構造と下部構造に分離して読解分析を行う（図１５ａ，１５ｂ参照）。
【手続補正4】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0132】
次に、前記作文分析部１５３は、前記抽出して格納した全体文章に対するキーワードを読み取った後、前記読み取った各文章間のキーワードを、前記文章分析マップ構成部１３０で構成したマップの文章構造モデルの各類型と比較して、マッチングされる類型が存在するかを最後の文章まで順次確認する。そして、前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在すれば、前記上部構造と分析し、前記マッチングされる類型が存在しなければ、前記上部構造の付加モデル又は下部構造と分析することにより、前記作文をガイドすることができるようにする。より具体的に、前記マッチングされる類型が存在しなければ、１段、付加モデルの各類型又はこれらの組み合わせを含む上部構造、下部構造、又はこれらの組み合わせを含む分析結果を生成し、前記確認した結果、前記マッチングされる類型が存在すれば、２段又は３段文章構造モデルの各類型を含む上部構造に対する分析結果を生成することにより、前記入力された所定の文を上部構造と下部構造に分離して作文分析を行う（図１５ａ，１５ｂ参照）。
【手続補正5】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１４３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0143】
次に、このように構成された本発明による読解と作文能力の向上をガイドする方法の一実施形態を図１３～図１５ａ，１５ｂを参照して詳細に説明する。このとき、本発明の方法による各段階は、使用環境又は当業者によって順序が変更できる。
【手続補正6】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１５０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0150】
【手続補正7】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１５１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0151】
図１４は、本発明の一実施形態による読解と作文能力の向上をガイドする方法の動作過程を詳細に示すフローチャートであり、図１５ａ，１５ｂは、本発明の一実施形態による読解又は作文に対する分析過程を詳細に示すフローチャートである。
【手続補正8】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１５４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0154】
前記Ｓ６００段階を図１５ａ，１５ｂを参照して詳細に説明すると、前記読解と作文向上ガイド装置１００は、読解に使用される説明文又は論説文の文、又はユーザが特定の論題に応じて直接作成した作文の内容を読み取り（Ｓ６０１）、前記読み取った文又は作文の内容を少なくとも一つ以上の文章に分ける（Ｓ６０２）。
【国際調査報告】