自由記述形式のアンケート調査の回答は，選択型回答のアンケー
トと異なり，回答者の自由な意見を集約できる効果があるため社会的にも注目
されている．アンケート調査（質問紙調査法）について研究されてきた社会学・
心理学の分野では，アンケートの回答分類はコーディングと呼ばれ，選択型回
答・自由回答ともに人手で分析・分類されることが多い．特に自由回答のコー
ディングには多大なコストがかかるうえに，人の判断による作業は主観的な分
類結果を招くという懸念もある．このような背景から，本研究では言語処理の
要素技術であるテキスト分類の技術を取り入れアンケート回答の自動分類を行
うことで，その結果を自由回答のコーディングに活用するためのコーディング
支援を試みた．テキストの分類には，学習アルゴリズムのひとつである最大エ
ントロピー法を用いている．分類にあたり，まずはテキストへのタグ付与実験
をもとに意図タグの決定を行った．これらの意図タグを付与した意図タグ付き
正解データを作成し，このデータを訓練データとしてN-gram抽出を行い，各タ
グに特徴的な表現を取り出した．この表現を素性とし，訓練データに対して最
大エントロピー法を用いて学習し，分類を行った結果，約8割弱の分類精度が
得られた．この手法によって，自由回答テキストに対して回答者の意図を反映
した分類を行うことができた．これにより，回答を一件ずつ読みながら類似の
内容を持つ回答を探すという，自由回答の人手による分類コストを軽減するこ
とができた．また，辞書を用いる形態素解析を使わずに，最大エントロピー法
による素性と意図タグの学習を行うことで，「です」「ません」「べき」「必
要」「図る」「化」など断片的な情報が意図タグ付与に効果的であることが明
らかになった．
表層表現に着目した自由回答アンケートの意図に基づく自動分類