おわりに

先行研究では，大竹ら[1]は，電子テキストから特定のキーワードに基づく関係情報をネットワークとして抽出する方法を提案し，「地震」というキーワードに基づいて単語ネットワークの構築を行った． 土遠ら[2]は，大竹らが構築したネットワークに関連のない事物のノードを含むことを確認し，それらのノードを削除を行った． 窪ら[3]は，土遠ら[2]が構築したネットワークのリンクに文字列を付与することで，ノード間の関係を分かりやすくした． しかし大竹ら，土遠ら，窪らが構築したネットワークは，複数文書のみを扱う手法で，単一文書の入力には対応していないという問題があった．

そこで本研究では，単一文書を入力とした単語ネットワークを構築する手法を提案した．

その結果，単一文書を入力として単語ネットワークを構築し，単一文書を可視化させることができた．

また，単一文書を入力として構築された単語ネットワークの利用について，内容把握度と単語の出現範囲の推定，ノード対の有用性で評価を行った．

内容把握度について，2階層目の5つのノードにおいて，段落の出現回数頻度上位3つ用いた場合には，約44%の読書率で約44%の正解率を確認した．読書率に対する正解率の割合が1.00となり，ランダムで段落を3つ抽出した場合の割合が0.83であることから，提案手法で抽出した段落を読んだ方が，内容の把握度が高くなることが確認できた．

単語の出現範囲の推定について，95%の信頼値の正規分布に基づいているとして，約98%の確率で単語が区間内に出現することを確認した．これにより，登場人物やある事柄など，単語ネットワークでノードとして出力されている単語の出現段落の推定が可能となった．

ノード対の有用性について，小説を入力とした単語ネットワークにおいて，6つの小説の全てで，5つ以上の有益なノード対が獲得できることを確認した．これにより，登場人物の特徴，2人の登場人物の関係性，物語における有益な情報のいずれかを獲得することができる．特に登場人物についての情報が多く獲得できたため，物語の大枠を捉えられる可能性から，読書支援にも有効であると考えられる．

今後は，単一文書を入力として単語ネットワークを構築する際，動詞や形容詞の重要な単語が存在する場合も考えられるため，様々な品詞をノードとして獲得できるよう改良したい．また，名詞連続の単語を連結することで，単語ネットワークとしての利便性を向上させたい．