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教育コンテンツを高い精度で多量に収集できたとしても，そのままでは，必ずしも学習者にとって必要な情報を，理解しやすい形で提示できるわけではない．このため，平成27年度は，収集した教育コンテンツをその学習内容に応じて，自動的に関連づけ，分類・提示する手法を開発した．分類・提示手法を確立することで，教育コンテンツを体系化でき，学習者は，自分が学びたい内容を容易に選び出し，利用することができるようになる．
具体的には，それぞれのWebページの3次元空間中での座標については，対応分析により求めた．まず，Webページの文字コードを揃えるとともに，HTMLファイル内の，タグや，Webページのデザインのためのスタイルや，処理を行うためのJavaScriptの記述を削除した．その後，形態素解析ソフトChaSenを用いて，単語ごとに分割する処理を行い，出現頻度が高い順に，約200の単語を選択した．そして，各ページごとに，これらのキーワードの出現頻度のベクトルを作成し，この出現頻度のベクトルを特徴量として，対応分析を行った．対応分析は，テキストマイニングなどで広く利用される手法であり，類似度が高いもの同士を近くになるように配置することができる．
対応分析結果の表示には，X3Dを利用した．X3Dは，3次元空間を記述する言語であるVRMLの後継となる言語であり，XMLベースで3次元空間の記述を行うことができる．X3DをWebGLベースで表示するためのJavaScriptライブラリであるX3DOMを利用することで，Webブラウザ上で，関連するWebページの表示を実現した．
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