(57)【要約】      （修正有）【課題】１以上の各文が、未来に関することを含む未来表現文であり、かつ、目的表現または手段表現のいずれか１以上を有する文である目的手段文である未来志向文であるか否かを判断する未来志向文判断処理ができる情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供する。【解決手段】情報処理装置は、文が未来に関することを含む未来表現文であり、かつ目的表現または手段表現のいずれか１以上を有する文である目的手段文である未来志向文であるか否かを判断する検知部と、検知部における判断結果に関する情報である未来志向文情報を取得する取得部と、取得部が取得した未来志向文情報を出力する出力部とを具備する。【選択図】図１
2020112931.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文が未来に関することを含む未来表現文であり、かつ目的表現または手段表現のいずれか１以上を有する文である目的手段文である未来志向文であるか否かを判断する検知部と、
前記検知部における判断結果に関する情報である未来志向文情報を取得する取得部と、
前記取得部が取得した未来志向文情報を出力する出力部とを具備する情報処理装置。
【請求項２】
２以上の文を含む１以上の文章情報が格納される文章情報格納部をさらに具備し、
前記検知部は、
前記文章情報格納部に格納されている１以上の各文章情報が有する１以上の文から、未来に関することを含む未来表現文であり、かつ目的表現または手段表現のいずれか１以上を有する文である目的手段文である未来志向文を検知し、
前記取得部は、
前記検知部が検知した未来志向文に関する情報である未来志向文情報を取得する請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記検知部は、
検査対象の文が、前記未来表現文であるか否かを判断する未来表現文検知手段と、
検査対象の文が、前記目的手段文であるか否かを判断する目的手段文検知手段と、
前記未来表現文検知手段が未来表現文であると判断し、かつ前記目的手段文検知手段が目的手段文であると判断した文である未来志向文を選択する選択手段とを具備し、
前記取得部は、
前記選択手段が選択した未来志向文に関する情報である未来志向文情報を取得する請求項２記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記未来志向文に該当しない文を除くための条件である除外条件が格納される除外条件格納部と、
前記１以上の各文章情報が有する１以上の各文が前記除外条件を満たすか否かを判断し、当該除外条件を満たす文を除外する除外部をさらに具備し、
前記検知部は、
前記１以上の各文章情報が有する１以上の文であり、前記除外部が除外した文を除く１以上の文にから、未来に関することを含む未来表現文であり、かつ目的表現または手段表現のいずれか１以上を有する文である目的手段文である未来志向文を検知する請求項２または請求項３記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記除外条件は、
文の文字数に関する文字数条件、文が出現する項目であり、文に対応する項目に関する項目条件、文の属性に関する属性条件、文に含まれる特定の文字に関する文字条件のうちの１以上の条件、または２以上の条件の組み合わせである請求項４記載の情報処理装置。
【請求項６】
文末表現に関する条件である文末条件が格納される文末条件格納部をさらに具備し、
前記検知部は、
前記文末条件に合致する文に対して、前記未来表現文であることを決定する、または前記未来表現文でないことを決定する請求項１から請求項５いずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
未来表現文である２以上の未来表現正例文を用いて、未来表現文であるか否かを判断する際に使用される情報であり、機械学習のアルゴリズムにより作成された情報である第一学習器が格納される第一学習器格納部と、
前記検知部は、
前記第一学習器を用いて、機械学習のアルゴリズムにより、検査対象の文に対して、未来表現文であるか否かを決定する第一機械学習手段を具備する請求項１から請求項６いずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記第一学習器は、
２以上の各未来表現正例文を用いて取得されたベクトルであり、予め決められた文末手がかり表現に関する文末手がかり表現情報、予め決められた頻出する用語である頻出用語に関する頻出用語情報、含まれる副詞の用語に関する副詞情報、文末の２文節のペアに関するペア情報、文末の形態素の品詞に関する品詞情報、文に含まれる句点に関する句点情報、文の属性に関する文属性情報のうちの１以上の情報を要素とする２以上のベクトルを用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習し、取得された学習器であり、
前記第一機械学習手段は、
検査対象の文から、文末手がかり表現情報、頻出用語情報、副詞情報、ペア情報、句点情報、品詞情報、句点情報、文属性情報のうちの１以上の情報を取得し、当該１以上の情報を要素とするベクトルを構成し、当該ベクトルを前記第一学習器に適用し、機械学習のアルゴリズムにより、未来表現文であるか否かを示す情報を取得する請求項６記載の情報処理装置。
【請求項９】
目的手段文である２以上の目的手段正例文を用いて、目的手段文であるか否かを判断する際に使用される情報であり、機械学習のアルゴリズムにより作成された情報である第二学習器が格納される第二学習器格納部と、
前記検知部は、
前記第二学習器を用いて、機械学習のアルゴリズムにより、前記１以上の各文章情報が有する１以上の文に対して、目的手段文であるか否かを決定する第二機械学習手段を具備する請求項１から請求項７いずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記第二学習器は、
２以上の各目的手段正例文を用いて取得されたベクトルであり、読点の前の単語の品詞に関する読点前品詞情報、句点の前の単語の品詞に関する句点前品詞情報、文に含まれる句点に関する句点情報、文の属性に関する文属性情報、第一機械学習手段が取得した未来表現文であるか否かについての第一判断結果情報のうちの１以上の情報を要素とする２以上のベクトルを用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習し、取得された学習器であり、
前記第二機械学習手段は、
前記１以上の各文章情報が有する１以上の各文から、読点前品詞情報、句点前品詞情報、句点情報、文属性情報、第一判断結果情報のうちの１以上の情報を取得し、当該１以上の情報を要素とするベクトルを構成し、当該ベクトルを前記第二学習器に適用し、機械学習のアルゴリズムにより、目的手段文であるか否かを示す情報を取得する請求項９記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記取得部は、
前記検知部が検知した１以上の未来志向文を用いて統計処理を行い、統計処理結果である未来志向文情報を取得する請求項２から請求項１０いずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記文章情報格納部の１以上の各文章情報は、文章属性値が対応付いており、
前記取得部は、
前記文章属性値を用いて、統計処理結果である未来志向文情報を取得する請求項１１記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記文章属性値は、企業を識別する企業識別子または業種を識別する業種識別子であり、
前記取得部は、
企業識別子または業種識別子を用いて、統計処理結果である未来志向文情報を取得する請求項１２記載の情報処理装置。
【請求項１４】
検知部と、取得部と、出力部とにより実現される情報処理方法であって、
前記検知部が、文が未来に関することを含む未来表現文であり、かつ目的表現または手段表現のいずれか１以上を有する文である目的手段文である未来志向文であるか否かを判断する検知ステップと、
前記取得部が、前記検知ステップにおける判断結果に関する情報である未来志向文情報を取得する取得ステップと、
前記出力部が、前記取得ステップで取得された未来志向文情報を出力する出力ステップとを具備する情報処理方法。
【請求項１５】
コンピュータを、
文が未来に関することを含む未来表現文であり、かつ目的表現または手段表現のいずれか１以上を有する文である目的手段文である未来志向文であるか否かを判断する検知部と、
前記検知部における判断結果に関する情報である未来志向文情報を取得する取得部と、
前記取得部が取得した未来志向文情報を出力する出力部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、未来を表現している文であり、目的表現または手段表現のいずれか１以上を有する未来志向文を検出する情報処理装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、機械学習を用いて文書を分類する際に、高い精度を得ることができる、対象となる文書の素性を抽出する文書素性抽出装置があった（特許文献１参照）。
かかる装置は、文書を入力する入力手段と、文書を解析し第一の単位ごとに分割する第一境界分割手段と、前記第一境界分割手段によって第一の単位ごとに分割された文書を、第一の単位より長い第二の単位ごとに分割する第二境界分割手段と、前記第二境界分割手段が分割した第二の単位ごとそれぞれの範囲内で、隣接する第一の単位を連結し列とし、連結前の第一の単位とともに第一の素性として抽出する列抽出手段と、前記第一の素性を文書の素性として出力する素性出力手段と、を有することを特徴とする、文書素性抽出装置である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−２２４８４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来技術においては、１以上の各文が、未来に関することを含む未来表現文であり、かつ目的表現または手段表現のいずれか１以上を有する文である目的手段文である未来志向文であるか否かを判断する未来志向文判断処理が困難であった。
【０００５】
例えば、有価証券報告書には、各企業が業績拡大やリスク管理を目的とした将来または現在進行中の施策が含まれている。なお、２０１７年３月３１日以後に 終了する事業年度に係る有価証券報告書等から「対処すべき課題」を「経営方針、経営環境及び対処すべき課題等」に変更し、経営方針に ついても記述することとなっている。そのため、これらの文章は、当該企業の将来の業績や企業体質等を反映すると想定される。
【０００６】
そして、目的表現や手段表現を含みかつ未来を表現している文である未来志向文は、その企業が未来において達成すべき目的に対し、具体的な手段を用いて取り組んで行くことを表していると想定される。このような文を抽出することで、その企業が認識している課題や、それらの課題に対する取り組 みとその進捗を効率的に把握することが出来る、と考えられる。さらに、例えば、複数の企業のこれらの情報を集約することで、財務指標の変化の予測や今後の業績の安定性、収益性高低、ガバナンスの良し悪しの判定等ができる可能性がある、と考えられる。
【０００７】
上記の状況にも関わらず、上述した通り、従来技術においては、例えば、有価証券報告書等の文書から未来志向文を検出する技術が無かった。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本第一の発明の情報処理装置は、文が未来に関することを含む未来表現文であり、かつ目的表現または手段表現のいずれか１以上を有する文である目的手段文である未来志向文であるか否かを判断する検知部と、検知部における判断結果に関する情報である未来志向文情報を取得する取得部と、取得部が取得した未来志向文情報を出力する出力部とを具備する情報処理装置である。
【０００９】
かかる構成により、文が未来志向文であるか否かを判断する未来志向文判断処理ができる。
【００１０】
また、本第二の発明の情報処理装置は、第一の発明に対して、２以上の文を含む１以上の文章情報が格納される文章情報格納部をさらに具備し、検知部は、文章情報格納部に格納されている１以上の各文章情報が有する１以上の文から、未来に関することを含む未来表現文であり、かつ目的表現または手段表現のいずれか１以上を有する文である目的手段文である未来志向文を検知し、取得部は、検知部が検知した未来志向文に関する情報である未来志向文情報を取得する情報処理装置である。
【００１１】
かかる構成により、１以上の文章情報に含まれる各文に対して未来志向文判断処理を行い、その結果を用いて、情報を出力できる。
【００１２】
また、本第三の発明の情報処理装置は、第二の発明に対して、検知部は、検査対象の文が、未来表現文であるか否かを判断する未来表現文検知手段と、検査対象の文が、目的手段文であるか否かを判断する目的手段文検知手段と、未来表現文検知手段が未来表現文であると判断し、かつ目的手段文検知手段が目的手段文であると判断した文である未来志向文を選択する選択手段とを具備し、取得部は、選択手段が選択した未来志向文に関する情報である未来志向文情報を取得する情報処理装置である。
【００１３】
かかる構成により、１以上の文章情報に含まれる各文に対して未来志向文判断処理を行い、その結果を用いて、情報を出力できる。
【００１４】
また、本第四の発明の情報処理装置は、第二または第三の発明に対して、未来志向文に該当しない文を除くための条件である除外条件が格納される除外条件格納部と、１以上の各文章情報が有する１以上の各文が除外条件を満たすか否かを判断し、除外条件を満たす文を除外する除外部をさらに具備し、検知部は、１以上の各文章情報が有する１以上の文であり、除外部が除外した文を除く１以上の文にから、未来に関することを含む未来表現文であり、かつ目的表現または手段表現のいずれか１以上を有する文である目的手段文である未来志向文を検知する情報処理装置である。
【００１５】
かかる構成により、高速かつ精度高くに未来志向文判断処理ができる。
【００１６】
また、本第五の発明の情報処理装置は、第四の発明に対して、除外条件は、文の文字数に関する文字数条件、文が出現する項目であり、文に対応する項目に関する項目条件、文の属性に関する属性条件、文に含まれる特定の文字に関する文字条件のうちの１以上の条件、または２以上の条件の組み合わせである情報処理装置である。
【００１７】
かかる構成により、高速かつ精度高くに未来志向文判断処理ができる。
【００１８】
また、本第六の発明の情報処理装置は、第一から第五いずれか１つの発明に対して、文末表現に関する条件である文末条件が格納される文末条件格納部をさらに具備し、検知部は、文末条件に合致する文に対して、未来表現文であることを決定する、または未来表現文でないことを決定する情報処理装置である。
【００１９】
かかる構成により、高速かつ精度高くに未来表現文の検知ができる。
【００２０】
また、本第七の発明の情報処理装置は、第一から第六いずれか１つの発明に対して、未来表現文である２以上の未来表現正例文を用いて、未来表現文であるか否かを判断する際に使用される情報であり、機械学習のアルゴリズムにより作成された情報である第一学習器が格納される第一学習器格納部と、検知部は、第一学習器を用いて、機械学習のアルゴリズムにより、検査対象の文に対して、未来表現文であるか否かを決定する第一機械学習手段を具備する情報処理装置である。
【００２１】
かかる構成により、精度高くに未来表現文の検知ができる。
【００２２】
また、本第八の発明の情報処理装置は、第六の発明に対して、第一学習器は、２以上の各未来表現正例文を用いて取得されたベクトルであり、予め決められた文末手がかり表現に関する文末手がかり表現情報、予め決められた頻出する用語である頻出用語に関する頻出用語情報、含まれる副詞の用語に関する副詞情報、文末の２文節のペアに関するペア情報、文末の形態素の品詞に関する品詞情報、文に含まれる句点に関する句点情報、文の属性に関する文属性情報のうちの１以上の情報を要素とする２以上のベクトルを用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習し、取得された学習器であり、第一機械学習手段は、検査対象の文から、文末手がかり表現情報、頻出用語情報、副詞情報、ペア情報、品詞情報、句点情報、文属性情報のうちの１以上の情報を取得し、１以上の情報を要素とするベクトルを構成し、ベクトルを第一学習器に適用し、機械学習のアルゴリズムにより、未来表現文であるか否かを示す情報を取得する情報処理装置である。
【００２３】
かかる構成により、より精度高くに未来表現文の検知ができる。
【００２４】
また、本第九の発明の情報処理装置は、第一から第七いずれか１つの発明に対して、目的手段文である２以上の目的手段正例文を用いて、目的手段文であるか否かを判断する際に使用される情報であり、機械学習のアルゴリズムにより作成された情報である第二学習器が格納される第二学習器格納部と、検知部は、第二学習器を用いて、機械学習のアルゴリズムにより、１以上の各文章情報が有する１以上の文に対して、目的手段文であるか否かを決定する第二機械学習手段を具備する情報処理装置である。
【００２５】
かかる構成により、精度高く目的手段文を検知できる。
【００２６】
また、本第十の発明の情報処理装置は、第九の発明に対して、第二学習器は、２以上の各目的手段正例文を用いて取得されたベクトルであり、読点の前の単語の品詞に関する読点前品詞情報、句点の前の単語の品詞に関する句点前品詞情報、文に含まれる句点に関する句点情報、文の属性に関する文属性情報、第一機械学習手段が取得した未来表現文であるか否かについての第一判断結果情報のうちの１以上の情報を要素とする２以上のベクトルを用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習し、取得された学習器であり、第二機械学習手段は、１以上の各文章情報が有する１以上の各文から、読点前品詞情報、句点前品詞情報、句点情報、文属性情報、第一判断結果情報のうちの１以上の情報を取得し、１以上の情報を要素とするベクトルを構成し、ベクトルを第二学習器に適用し、機械学習のアルゴリズムにより、目的手段文であるか否かを示す情報を取得する情報処理装置である。
【００２７】
かかる構成により、より精度高く目的手段文を検知できる。
【００２８】
また、本第十一の発明の情報処理装置は、第二から第十いずれか１つの発明に対して、取得部は、検知部が検知した１以上の未来志向文を用いて統計処理を行い、統計処理結果である未来志向文情報を取得する情報処理装置である。
【００２９】
かかる構成により、未来志向文判断処理の結果を使用し、統計処理ができる。
【００３０】
また、本第十二の発明の情報処理装置は、第十一の発明に対して、文章情報格納部の１以上の各文章情報は、文章属性値が対応付いており、取得部は、文章属性値を用いて、統計処理結果である未来志向文情報を取得する情報処理装置である。
【００３１】
かかる構成により、未来志向文判断処理の結果を使用し、統計処理ができる。
【００３２】
また、本第十三の発明の情報処理装置は、第十二の発明に対して、文章属性値は、企業を識別する企業識別子または業種を識別する業種識別子であり、取得部は、企業識別子または業種識別子を用いて、統計処理結果である未来志向文情報を取得する情報処理装置である。
【００３３】
かかる構成により、未来志向文判断処理の結果を使用し、適切な統計処理ができる。
【発明の効果】
【００３４】
本発明による情報処理装置によれば、１以上の各文が、未来に関することを含む未来表現文であり、かつ目的表現または手段表現のいずれか１以上を有する文である目的手段文である未来志向文であるか否かを判断する未来志向文判断処理ができる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】実施の形態１における情報処理装置Ａのブロック図
【図２】同文末の特定の手がかり表現の例を示す図
【図３】同第一機械学習手段３３１１が構成するベクトルの次元数等を示す図
【図４】同第二機械学習手段３３２１が構成するベクトルの次元数等を示す図
【図５】同情報処理装置Ａの動作例について説明するフローチャート
【図６】同検知処理の例について説明するフローチャート
【図７】同除外処理の例について説明するフローチャート
【図８】同未来表現文検査の動作例について説明するフローチャート
【図９】同目的手段検査の動作例について説明するフローチャート
【図１０】同目的手段検査の動作例について説明するフローチャート
【図１１】同取得処理の例について説明するフローチャート
【図１２】同第一学習処理の例について説明するフローチャート
【図１３】同第二学習処理の例について説明するフローチャート
【図１４】同検知処理の例について説明するフローチャート
【図１５】同検知処理の例について説明するフローチャート
【図１６】同情報処理装置Ａの動作例を説明する概念図
【図１７】同文章情報の例である有価証券報告書を示す図
【図１８】同第一のフィルタリング処理により除かれた文の例を示す図
【図１９】同実験結果を示す図
【図２０】同実験結果を示す図
【図２１】同情報処理装置の評価を示す図
【図２２】同未来志向文情報の例を示す図
【図２３】同コンピュータシステムの概観図
【図２４】同コンピュータシステムのブロック図
【発明を実施するための形態】
【００３６】
以下、情報処理装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
【００３７】
（実施の形態１）
本実施の形態において、文が未来志向文であるか否かを判断し、判断に関する未来志向文情報を取得し、出力する情報処理装置について説明する。なお、未来志向文とは、未来表現文に該当し、かつ目的手段文に該当する文である。未来表現文とは、未来に関することを含む文である。未来表現文は、例えば、未来に関することを述べた文である。未来志向文は、例えば、一文の中で、未来を表現し、かつその企業に関する目的及び手段の少なくともどちらかの表現を含む文である。未来志向文は、例えば、「当社グループのポジションをさらに上位に引き上げ安定的に販売を伸ばすために、開発体制の強化を進めるとともにアライアンス の拡充を図ることで商品競争力の向上に取り組んでまいります。」である。ここで、「ために」が目的表現、「図ることで」が手段表現、「取り組んでまいります」が未来表現文であることを確定させる。
【００３８】
未来表現文は、通常、未来に行われることを述べた文、または現在進行中のことを述べた文である。未来表現文は、例えば、進行中を示す文である。進行中を示す文は、例えば、「田中さんは部屋で本を読んでいる。」「安全性と生産性の両立を目指した安全コンサルティングを展開しています。」である。また、未来表現文は、例えば、何らかのことの結果に関する結果残存を示す文である。結果残存を示す文は、例えば、「窓ガラスが割れている。」「災害や不測の事態にも対応できるよう生産体制を整備しています。」である。また、未来表現文は、例えば、繰り返しを示す文である。繰り返しを示す文は、例えば、「田中さんは毎朝ジョギングしている。」「経営の基本方針や重要事項を決定するとともにマネジメントサイクル全般に関わる課題を検討・策定する機関として経営会議を月１回開催しています。」である。また、未来表現文は、例えば、効果が持続しているに関する効力持続を示す文である。効力持続を示す文は、例えば、「この橋は５年前に壊れている。」「新たな事業ポートフォリオを念頭におきながら、基盤となる国内市場での営業力強化が引き続き重要と考えております。」である。また、未来表現文は、例えば、記録を示す文である。記録を示す文は、例えば、「著書によるとこんなことを述べている。」「環境変化に対応して時代のニーズを企業活動に取り入れることにより、企業価値ひいては株主共同の利益を確保し、向上させることを最優先の課題としております。」である。未来表現文は、例えば、完了相（未来）を示す文である。完了相（未来）は、未来に完了することを示す文である。完了相（未来）を示す文は、例えば、「米国に設立したコーポレートベンチャーファンドを通じて出資したAffectiva,Inc.の感情認識ＡＩについて、自社サービスの開発及び事業化を目指します。」
【００３９】
また、完了を示す文、反事実を示す文、単なる状態を示す文、現在において完了していることを示す完了相（現在）の文は、未来表現文ではない。完了を示す文は、例えば、「彼からの手紙を受け取ったとき、彼はすでに死んでいた。」「不採算であった新規事業については、経済情勢の悪化等の要因もあり、すでにその多くは前連結会計年度末までに撤退しております。」である。また、反事実を示す文は、例えば、「彼が助けてくれなかったら、私は死んでいた。」「顧みるに、お役所の机上で作成された当初の細分化再開発の計画案で押し切られていたら、賃貸収入の減少から新規投資への圧力により、当時から今日に至る間の経済状況に照らし、現在の立飛企業の存在はあり得なかったと確信しております。」である。さらに、単なる状態を示す文は、例えば、「学校の北側に高い山がそびえている。」「当社グループでは、営業部員をフィールドパーソンと呼んでいます。」である。さらに、完了相（現在）を示す文は、例えば、「HDCとは、ホスピタリティ、デリシャス、クレンリネスの略で、当社グループにおけるお客様へのサービス向上運動のことです。」である。
【００４０】
目的手段文は、目的表現または手段表現のいずれか１以上を有する文である。目的表現は、目的を示す表現と言っても良いし、目的について述べた用語を含む文字列と言っても良い。手段表現は、手段を示す表現と言っても良いし、手段について述べた用語を含む文字列と言っても良い。表現とは、文字列であり、例えば、用語、単語、または句等である。
【００４１】
目的手段文は、例えば、「総合的な競争力を持った事業グループの構築を目指し、再編・統合に取り組みます。」である。かかる文の「目指し、」は目的表現の手がかり表現となり、「取り組みます。」は手段表現の手がかり表現となる。また、目的手段文は、例えば、「顧客の取り込みを図ることで、ユーザー数の拡大を進めて参ります。」である。かかる文の「図ることで、」は手段表現の手がかり表現となり、「進めて参ります。」は目的表現の手がかり表現となる。また、目的手段文は、例えば、「顧客ニーズに応えるべく、積極的な研究開発活動を推進し、市場における優位性ある高付加価値製品の開発を目指します。」である。かかる文の「べく、」は目的表現の手がかり表現となり、「推進し、」「目指します。」では手段表現の手がかり表現となる。また、目的手段文は、例えば、「本社及び支店組織による現場支援体制を強化し、組織全体で原価低減に努め、人員の流動化による技術者の確保と適正配置の実行により現場力の向上を目指してまいります。」である。なお、手がかり表現は、手がかり句と言っても良い。
【００４２】
また、本実施の形態において、２以上の文のうち、明らかに未来表現文でない文を除く第一のフィルタリング処理を行う情報処理装置について説明する。なお、未来表現文でない文を、適宜、非未来表現文と言う。また、本実施の形態において、第一のフィルタリング処理は、目的手段文の抽出の前処理として行われても良い。
【００４３】
また、本実施の形態において、第一のフィルタリング処理の結果、残った文に対して、文末表現を用いて、明らかに未来表現文である文、または明らかに未来表現文でない文を決定する第二のフィルタリング処理を行う情報処理装置について説明する。
【００４４】
また、本実施の形態において、機械学習のアルゴリズムを用いて、未来表現文を決定する情報処理装置について説明する。
【００４５】
また、本実施の形態において、機械学習のアルゴリズムを用いて、目的手段文を決定する情報処理装置について説明する。
【００４６】
さらに、本実施の形態において、文章情報には対応付いている１以上の文書属性値を用いて統計処理を行い、未来志向文情報を取得する情報処理装置について説明する。
【００４７】
図１は、本実施の形態における情報処理装置Ａのブロック図である。情報処理装置Ａは、格納部１、受付部２、処理部３、および出力部４を備える。
【００４８】
格納部１は、文章情報格納部１１、学習データ格納部１２、除外条件格納部１３、文末条件格納部１４、第一学習器格納部１５、および第二学習器格納部１６を備える。処理部３は、学習部３１、除外部３２、検知部３３、および取得部３４を備える。検知部３３は、未来表現文検知手段３３１、目的手段文検知手段３３２、および選択手段３３３を備える。未来表現文検知手段３３１は、第一機械学習手段３３１１を備える。目的手段文検知手段３３２は、第二機械学習手段３３２１を備える。
【００４９】
格納部１には、各種の情報が格納される。各種の情報とは、例えば、後述する文章情報、後述する学習データ、後述する除外条件、後述する文末条件、後述する第一学習器、後述する第二学習器である。
【００５０】
文章情報格納部１１は、１以上の文章情報が格納される。文章情報は、１または２以上の文を含む情報である。文章情報は、例えば、企業の活動について記載された企業活動テキストである。企業活動テキストは、有価証券報告書、ニュースレター、企業のホームページ等である。ただし、文章情報の内容は問わない。また、文章情報は、例えば、ファイルであるが、ＤＢに格納されている情報でも良い。文章情報は、テキストファイルでも良いし、ＨＴＭＬファイル等でも良い。つまり、文章情報のデータ構造、記述形式等は問わない。なお、有価証券報告書は、通常、階層的な構造を有する。つまり、文章情報は、階層的な構造を有する文書の情報でも良いし、フラットな構造の文書の情報でも良い。
【００５１】
学習データ格納部１２には、４以上の学習データが格納される。学習データは、学習器を構成するための元になる情報である。学習器は、分類器と言っても良い。４以上の学習データは、２以上の第一学習データ、および２以上の第二学習データを含む。
【００５２】
第一学習データは、第一学習器を構成するための学習データである。２以上の各第一学習データは、１以上の正例と１以上の負例とを有することは好適である。第一学習データの正例は、未来表現文を含む。第一学習データの正例は、未来表現文であることを示す情報（フラグ）と未来表現文でも良い。第一学習データは、未来表現文でも良い。第一学習データの負例は、非未来表現文を含む。第一学習データの負例は、未来表現文でないことを示す情報（フラグ）と非未来表現文でも良い。第一学習データの負例は、非未来表現文でも良い。
【００５３】
第二学習データは、第二学習器を構成するための学習データである。２以上の各第二学習データは、１以上の正例と１以上の負例とを有することは好適である。第二学習データの正例は、目的手段文を含む。第二学習データの正例は、目的手段文であることを示す情報（フラグ）と目的手段文でも良い。第二学習データの正例は、目的手段文でも良い。第二学習データの負例は、目的手段文でない文を含む。第二学習データの負例は、目的手段文でないことを示す情報（フラグ）と目的手段文ではない文でも良い。第二学習データの負例は、目的手段文でない文でも良い。なお、目的手段文でない文を、適宜、非目的手段文と言う。
【００５４】
除外条件格納部１３には、除外条件が格納される。除外条件は、未来志向文に該当しない文を除くための条件である。除外条件は、例えば、未来志向文を抽出する場合に、ノイズとなる文を除外するための条件である。
【００５５】
除外条件は、例えば、文字数条件、項目条件、属性条件、文字条件のうちの１以上の条件、または文字数条件、項目条件、属性条件、文字条件のうちの２以上の条件の組み合わせの条件である。
【００５６】
文字数条件は、文の文字数に関する条件である。文字数条件は、例えば、文字数が閾値以下、または閾値未満であることである。なお、閾値は、例えば、６であることは好適であるが、５から９等でも良い。
【００５７】
項目条件は、文が出現する項目であり、文に対応する項目に関する条件である。項目条件は、文に対応する章または節等に関する条件である、と言っても良い。項目条件は、文に対応するタイトルに関する条件である、と言っても良い。項目条件は、例えば、特定の項目の文であること、特定の項目の文でないことである。項目条件は、例えば、有価証券報告書の［対処すべき課題］、［経営方針、経営環境及び対処すべき課題等］の項目に該当することである。項目とは、階層化された文書の中の見出し、タイトル、章、節、タグ（例えば、［対処すべき課題］、［経営方針、経営環境及び対処すべき課題等］）等である。文に対応する項目は、例えば、文が属する項目である、と言える。
【００５８】
属性条件は、文の属性に関する条件である。属性条件は、文の属性が「タイトル」であること、文の属性が「本文」であること、文の属性が「パーツ」であること等である。なお、文の属性「タイトル」は、当該文が文書の本文中の見出しであることを意味する。文の属性「本文」とは、当該文が文書の本文中の文であることを意味する。文の属性「パーツ」は、文章構造化の過程で発生した文章の部分である。
【００５９】
文字条件は、文に含まれる特定の文字に関する条件である。文字条件は、例えば、文頭の文字に関する条件である。文字条件は、例えば、文頭に記号があること、文に句点が無いことである。記号とは、例えば、「（１）」「a)」「（イ）」「（ｉ）」「・」等である。
【００６０】
除外条件は、例えば、以下の（１）〜（４）のいずれかに該当することである。
（１）文字数が６以下の文であること
（２）文が項目［対処すべき課題］ もしくは［経営方針、経営環境及び対処すべき課題等］の中の文であること
（３）文の属性がタイトル ＆ 文頭に記号有り ＆ 句点が無い ＆ 文字数が３０以下の文であること
（４）文の属性がパーツ ＆ 句点が無い ＆ 文字数が２５以下の文であること
【００６１】
文末条件格納部１４は、文末条件が格納される。文末条件は、文末表現に関する条件である。文末条件は、未来表現文に該当する文を特定するための条件、未来表現文に該当しない文を特定するための条件のうちの１以上の条件である。
【００６２】
文末条件は、例えば、文末手がかり表現に該当するか否かである。未来表現文に該当する文を特定するための文末条件は、例えば、「参ります。」、「まいります。」「致します。」「いたします。」「ます。」である。つまり、「参ります。」または「致します。」等を文末に有する文は未来表現文に該当する文である、と判断される。例えば、文「新たなアトラクションを適時に導入することをはじめとして継続的かつ資産効率を加味した設備投資を行っていくことが必 要不可欠であると考え、これらの施策を実行してまいります。」、「次世代半導体製造用材料として液浸関連材料の開発を加速させるなど新規市場での新製品の開発により成長機会を確保する ことに注力いたします。」等は、未来表現文である、と判断される。また、未来表現文に該当しない文を特定するための文末条件は、例えば、タ形であることである。タ形とは、文末が「た。」の文である。つまり、タ形の文は、未来表現文に該当しない文である、と判断される。例えば、文「経営統合により、国際競争力を有するアジア有数の総合エネルギー・資源・素材グループとして発展し、持続可能で活力ある経済・社会の発展に貢献することを目指すことについて合意しました。」等は非未来表現文である、と判断される。
【００６３】
第一学習器格納部１５には、第一学習器が格納される。第一学習器は、２以上の未来表現正例文を用いて、未来表現文であるか否かを判断する際に使用される情報であり、機械学習のアルゴリズムにより作成された学習器である。また、第一学習器は、１または２以上の未来表現正例文に加えて、１または２以上の未来表現負例文をも用いて取得された学習器であることは好適である。なお、未来表現正例文は、未来表現文である。未来表現負例文は、非未来表現文である。なお、機械学習のアルゴリズムについては後述する。
【００６４】
第一学習器は、学習部３１が取得した情報であることは好適である。第一学習器は、例えば、２以上の各未来表現正例文を用いて取得されたベクトルであり、予め決められた文末手がかり表現に関する文末手がかり表現情報、予め決められた頻出する用語である頻出用語に関する頻出用語情報、文に含まれる副詞の用語に関する副詞情報、文末の２文節のペアに関するペア情報、文末の形態素の品詞に関する品詞情報、文に含まれる句点に関する句点情報、文の属性に関する文属性情報のうちの１以上の情報を要素とする２以上のベクトルを用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習され、取得された学習器であることは好適である。第一学習器は、例えば、形態素ユニグラム、形態素バイグラムのうちの１以上の情報を要素とする２以上のベクトルを用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習され、取得された学習器であっても良い。
【００６５】
文末手がかり表現情報、頻出用語情報、副詞情報、ペア情報、品詞情報、句点情報、文属性情報については後述する。
【００６６】
第二学習器格納部１６には、第二学習器が格納される。第二学習器は、２以上の目的手段正例文を用いて、目的手段文であるか否かを判断する際に使用される情報であり、機械学習のアルゴリズムにより作成された学習器である。また、第二学習器は、１または２以上の目的手段正例文に加えて、１または２以上の目的手段負例文をも用いて取得された学習器であることは好適である。目的手段正例文は、目的手段文である。目的手段負例文は、非目的手段文である。
【００６７】
第二学習器は、学習部３１が取得した情報であることは好適である。第二学習器は、例えば、２以上の各目的手段正例文を用いて取得されたベクトルであり、読点の前の単語の品詞に関する読点前品詞情報、句点の前の単語の品詞に関する句点前品詞情報、文に含まれる句点に関する句点情報、文の属性に関する文属性情報、第一機械学習手段３３１１が取得した未来表現文であるか否かについての第一判断結果情報のうちの１以上の情報を要素とする２以上のベクトルを用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習し、取得された学習器であることは好適である。第二学習器は、例えば、形態素ユニグラム、形態素バイグラムのうちの１以上の情報を要素とする２以上のベクトルを用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習され、取得された学習器であっても良い。
【００６８】
読点前品詞情報、句点前品詞情報、句点情報、文属性情報、第一判断結果情報については後述する。
【００６９】
受付部２は、各種の指示や情報を受け付ける。各種の指示や情報とは、例えば、動作の開始の指示である開始指示、第一学習器を構成する指示である第一学習指示、第二学習器を構成する指示である第二学習指示、文章情報、学習データ、除外条件、文末条件、第一学習器、第二学習器である。ここで、受け付けとは、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力デバイスから入力された情報の受け付け、有線もしくは無線の通信回線を介して送信された情報の受信、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念である。各種の指示や情報等の入力手段は、タッチパネルやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。受付部２は、タッチパネルやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
【００７０】
処理部３は、各種の処理を行う。各種の処理は、例えば、学習部３１、除外部３２、検知部３３、取得部３４等が行う処理である。
【００７１】
処理部３は、例えば、各種の手がかり表現をブートストラップにより、１または２以上の文章情報から取得しても良い。各種の手がかり表現とは、未来表現文を抽出するための文字列、未来表現文でないことを決定するための文字列、目的表現を示す文字列、手段表現を示す文字列等である。また、ブートストラップについては公知技術であるので、詳細な説明を省略する。ブートストラップについて、例えば、文献「[Hiroyuki Sakai, Shigeru Masuyama, "Cause Information Extraction from Financial Articles Concerning Business Performance", IEICE Trans. Information and Systems, ED, 4, pp.959-968, 2008.]を参照のこと。
【００７２】
学習部３１は、学習データ格納部１２の２以上の第一学習データを用いて、機械学習のアルゴリズムにより第一学習器を取得する。機械学習のアルゴリズムとは、例えば、ＳＶＭ、深層学習、決定木、ランダムフォレスト等であるが、他の機械学習のアルゴリズムでも良い。
【００７３】
学習部３１は、例えば、機械学習の関数（例えば、TinySVM, fastText, 、各種のRandomForest関数等）に、入力である未来表現正例文（例えば、未来表現正例文そのもの、未来表現正例文が格納されたファイル、またはそのファイルポインタ等）と、出力させたい情報（正例であることを示すフラグであり、例えば、「１」）の組を、２組以上、引数として与え、当該関数を実行し、第一学習器を取得する。
【００７４】
学習部３１は、例えば、機械学習の関数に、入力である未来表現正例文（例えば、未来表現正例文そのもの、未来表現正例文が格納されたファイル、またはそのファイルポインタ等）と、出力させたい情報（正例であることを示すフラグであり、例えば、「１」）の組を２組以上、および入力である未来表現負例文（例えば、未来表現負例文そのもの、未来表現負例文が格納されたファイル、またはそのファイルポインタ等）と、出力させたい情報（負例であることを示すフラグであり、例えば、「０」）の組を１組以上を引数として与え、第一学習器を取得する。
【００７５】
学習部３１は、学習データ格納部１２の２以上の第二学習データを用いて、機械学習のアルゴリズムにより第二学習器を取得する。
【００７６】
学習部３１は、例えば、機械学習の関数に、入力である目的手段正例文（例えば、目的手段正例文そのもの、目的手段正例文が格納されたファイル、またはそのファイルポインタ等）と、出力させたい情報（正例であることを示すフラグであり、例えば、「１」）の組を、２組以上、引数として与え、第二学習器を取得する。
【００７７】
学習部３１は、例えば、機械学習の関数に、入力である目的手段正例文と、出力させたい情報（正例であることを示すフラグであり、例えば、「１」）の組を２組以上、および入力である目的手段負例文と、出力させたい情報（負例であることを示すフラグであり、例えば、「０」）の組を１組以上を引数として与え、第二学習器を取得する。
【００７８】
除外部３２は、文が除外条件を満たすか否かを判断する。除外部３２は、検査対象の各文に対して、第一のフィルタリング処理を行う。除外部３２は、例えば、１以上の各文章情報が有する１以上の各文が除外条件を満たすか否かを判断し、除外条件を満たす文を除外する。なお、ここで除外する処理は、例えば、該当する文を削除する処理、該当する文に対応付けてフラグを付す処理等であり、除外しない文と除外する文とを区別できるようにする処理であれば何でも良い。なお、除外部３２は、必須の要素ではない。つまり、検査対象のすべての文に対して、後述する検知部３３の処理が実行されても良い。
【００７９】
除外部３２は、例えば、以下のように動作する。まず、除外部３２は、検査対象の文から文字数、文が属する項目名、文の第一属性、文の第二属性、文頭の文字、句点のうちのいずれか１または２以上の情報を取得する。なお、文の第一属性は、文がタイトルであるか否かを示す情報である。文の第二属性は、文がパーツであるか否かを示す情報である。なお、文から文字数、文頭の文字、句点等を取得する技術は周知技術である。
【００８０】
除外部３２は、例えば、文の最も近い位置であり、当該文の前に出現する見出し（例えば、文頭が「数値」＋「．」の文（章または節の番号の行の文）、タグ（“［”と“］”）で囲まれた文等）である文であり、文が属する項目名を取得する。かかる処理は、パターンマッチング、機械学習等により可能である。
【００８１】
除外部３２は、例えば、文の前に予め決められた文字列（例えば、文頭が「数値」＋「．」）が存在するか否かにより、文がタイトルか否かを判断する。また、除外部３２は、例えば、文がタグ（“［”と“］”）で囲まれた文であるか否かにより、文がタイトルか否かを判断する。その他、文がタイトルか否かを判断する処理は問わない。かかる判断処理により、除外部３２は、文の第一属性を取得できる。
【００８２】
また、除外部３２は、例えば、予め決められた属性（例えば、「タイトル」や「本文」など）では無く、文の属性を決定できなかったものをパーツである、と判断する。その他、文がパーツか否かを判断する処理は問わない。かかる判断処理により、除外部３２は、文の第二属性を取得できる。
【００８３】
そして、除外部３２は、取得した文字数、文が属する項目名、文の第一属性、文の第二属性、文頭の文字、句点のうちのいずれか１以上の情報を用いて、文が格納部１の除外条件に合致するか否かを判断する。
【００８４】
除外部３２は、例えば、以下の（１）から（４）のいずれかの除外条件に該当する文を除外する。
（１）文字数が６以下の文であること
（２）文が項目［対処すべき課題］ もしくは［経営方針、経営環境及び対処すべき課題等］の中の文であること
（３）文の属性がタイトル ＆ 文頭に記号有り ＆ 句点が無い ＆ 文字数が３０以下の文であること
（４）文の属性がパーツ ＆ 句点が無い ＆ 文字数が２５以下の文であること
【００８５】
検知部３３は、文が未来志向文であるか否かを判断する。検知部３３は、文章情報格納部１１に格納されている１以上の各文章情報が有する１以上の文から、未来志向文を検知することは好適である。
【００８６】
検知部３３は、例えば、１以上の各文章情報が有する１以上の文であり、除外部３２が除外した文を除く１以上の文から、未来表現文であり、かつ目的手段文である未来志向文を検知する。
【００８７】
ただし、除外部３２が存在しない場合、検知部３３は、検査対象のすべての文に対して、検査し、未来志向文であるか否かを判断する。
【００８８】
検知部３３は、例えば、文末条件に合致する文に対して、未来表現文であることを決定しても良い。また、検知部３３は、例えば、文末条件に合致する文に対して、未来表現文でないことを決定しても良い。
【００８９】
検知部３３は、例えば、手がかり表現を用いて、文が未来志向文であるか否かを判断する。検知部３３は、例えば、「まいります。」、「参ります。」等の予め決められた文字列（手がかり表現）が文の中に存在すれば、未来表現文である、と判断する。また、検知部３３は、例えば、「ために」等の予め決められた文字列が文の中に存在すれば、目的表現の文である、と判断する。また、検知部３３は、例えば、「図ることで」等の予め決められた文字列が文の中に存在すれば、手段表現の文である、と判断する。なお、かかる場合、予め決められた文字列は、格納部１に格納されている。そして、検知部３３は、例えば、条件「未来表現文  ＡＮＤ  （目的表現の文  ＯＲ  手段表現の文）」に合致する場合（未来表現文であり、かつ目的表現の文または手段表現の文である場合）、当該文を未来志向文であると判断し、上記条件に合致しない場合、当該文を未来志向文でないと判断する。
【００９０】
検知部３３は、後述する未来表現文検知手段３３１、後述する目的手段文検知手段３３２、および後述する選択手段３３３を用いて、検査対象の文が未来志向文であるか否かを判断することは好適であるが、かかる方法に拘束されない。上述したように、手がかり表現のみを用いて、未来志向文であるか否かを判断しても良い。
【００９１】
未来表現文検知手段３３１は、検査対象の文が、未来表現文であるか否かを判断する。
【００９２】
未来表現文検知手段３３１は、未来表現を示す手がかり表現を用いて、検査対象の文が、未来表現文であるか否かを判断しても良い。つまり、未来表現文検知手段３３１は、例えば、未来表現を示す手がかり表現を含む文は未来表現文であると判断し、未来表現を示す手がかり表現を含まない文は未来表現文でないと判断しても良い。また、未来表現でないことを示す手がかり表現を用いて、検査対象の文が、未来表現文であるか否かを判断しても良い。つまり、未来表現文検知手段３３１は、例えば、未来表現でないことを示す手がかり表現を含む文は未来表現文でないと判断しても良い。なお、未来表現を示す手がかり表現は、例えば、「参ります。」、「まいります。」「致します。」「いたします。」である。また、未来表現でないことを示す手がかり表現は、例えば、「た。」（タ形）である。また、未来表現を示す手がかり表現、未来表現でないことを示す手がかり表現は、格納部１に格納されている。
【００９３】
未来表現文検知手段３３１は、後述する機械学習のアルゴリズムを用いずに、未来表現を示す手がかり表現を用いて、検査対象の文が、未来表現文であるか否かを判断しても良い。また、未来表現文検知手段３３１は、後述する機械学習のアルゴリズムを用いずに、未来表現でないことを示す手がかり表現を用いて、検査対象の文が、未来表現文であるか否かを判断しても良い。
【００９４】
未来表現文検知手段３３１は、未来表現を示す手がかり表現を用いて、検査対象の文が、未来表現文であるか否かを判断し、かつ後述する第一機械学習手段３３１１が機械学習のアルゴリズムを用いて、検査対象の文が、未来表現文であるか否かを判断することは好適である。また、未来表現文検知手段３３１は、未来表現でないことを示す手がかり表現を用いて、検査対象の文が、未来表現文であるか否かを判断し、かつ後述する第一機械学習手段３３１１が機械学習のアルゴリズムを用いて、検査対象の文が、未来表現文であるか否かを判断することは好適である。かかる場合、未来表現を示す手がかり表現を用いて、検査対象の文が、未来表現文であるか否かを判断する処理、または未来表現でないことを示す手がかり表現を用いて、検査対象の文が、未来表現文であるか否かを判断する処理は、第二のフィルタリング処理である。
【００９５】
未来表現文検知手段３３１を構成する第一機械学習手段３３１１は、例えば、第一学習器を用いて、機械学習のアルゴリズムにより、検査対象の文に対して、未来表現文であるか否かを決定する。第一機械学習手段３３１１は、第二のフィルタリング処理が行われた結果、未来表現文であるか否かの判断が付いていない残った文に対して、機械学習のアルゴリズムにより未来表現文であるか否かを決定することは好適である。ただし、第一機械学習手段３３１１は、検査対象のすべての文に対して、機械学習のアルゴリズムにより未来表現文であるか否かを決定しても良い。なお、未来表現文であるか否かを決定する処理は、未来表現文と非未来表現文とを区別する処理であれば良く、例えば、未来表現文であるか否かを示す情報を取得する処理、非未来表現文を削除する処理、未来表現文と非未来表現文とを別の記憶領域に蓄積する等である。
【００９６】
第一機械学習手段３３１１は、例えば、検査対象の文を第一学習器に適用し、当該文が未来表現文であるか否かを示す情報を取得する。第一機械学習手段３３１１が、例えば、機械学習の関数（例えば、TinySVM、fastText、各種のRandomForest関数等）に第一学習器と検査対象の１以上の各文とを引数として与えると、当該１以上の各文に対して予測された情報（各文が未来表現文であるか否かを示す情報）が得られる。
【００９７】
第一機械学習手段３３１１は、検査対象の文から、例えば、文末手がかり表現情報、頻出用語情報、副詞情報、ペア情報、句点情報、品詞情報、句点情報、文属性情報のうちの１または２以上の情報を取得し、当該１以上の情報を要素とするベクトルを構成する。そして、第一機械学習手段３３１１は、当該ベクトルを第一学習器に適用し、機械学習のアルゴリズムにより、未来表現文であるか否かを示す情報を取得する。
【００９８】
さらに具体的には、第一機械学習手段３３１１は、機械学習の関数に学習器と当該ベクトルとを引数として与え、関数を実行し、情報（未来表現文であるか否かを示す情報）を取得する。なお、第一機械学習手段３３１１は、検査対象の文から上記の１以上の情報に加え、検査対象の文を形態素解析し、得られた形態素から、形態素ユニグラム、形態素バイグラムのうちの１種類以上の情報を取得し、かかる１種類以上の情報をも要素として有するベクトルを構成することは好適である。かかる場合、ベクトルは、例えば、形態素ユニグラム、形態素バイグラム、文末手がかり表現情報、頻出用語情報、副詞情報、ペア情報、句点情報、品詞情報、句点情報、文属性情報を要素として有するベクトルである。
【００９９】
なお、形態素ユニグラムとは、一つの形態素である。第一機械学習手段３３１１は、文に対して、形態素解析を行い、各形態素を取得する。なお、形態素解析は、MeCab（ＵＲＬ：https://www.mlab.im.dendai.ac.jp/~yamada/ir/MorphologicalAnalyzer/MeCab.html等参照）、Chasen（ＵＲＬ：http://chasen.naist.jp/hiki/ChaSen/?%C3%E3%E4%A5%A4%CE%C7%DB%C9%DB等参照）等により可能であり、公知技術である。
【０１００】
また、形態素バイグラムとは、文の中の連続する２つの形態素である。第一機械学習手段３３１１は、文に対して、形態素解析を行い、連続する２つの形態素を一の情報として取得する。
【０１０１】
また、文末手がかり表現情報とは、文末の特定の手がかり表現と一致するか否かを示す情報である。第一機械学習手段３３１１は、例えば、文の文末が格納部１のいずれかの当該手がかり表現と一致するか否かを検知し、一致する場合と一致しない場合とで、異なる値を得る。第一機械学習手段３３１１は、例えば、一致する場合は「１」を取得し、一致しない場合は「０」を取得する。かかる場合、文末手がかり表現情報は、一つの要素を有する。また、第一機械学習手段３３１１は、例えば、文末の特定の各手がかり表現と一致するか否かの各情報を、要素とする文末手がかり表現情報を取得しても良い。かかる場合、文末手がかり表現情報は、２以上の要素を有する。
【０１０２】
なお、文末の特定の手がかり表現は、例えば、図２である。かかる手がかり表現は、例えば、上述したブートストラップにより取得された文字列である。
【０１０３】
また、さらに具体的には、処理部３は、例えば、タネ表現「“参ります。”、“致します。”、“行います。”、“行う。”」及び α＝０．４５を与え、ブートストラップを実行し、図２に示す手がかり表現を得る。そして、第一機械学習手段３３１１は、句点で終わらない表現及び、文末が“た。”の表現を除いた出力を文末手がかり表現の素性として取得する。次に、第一機械学習手段３３１１は、文を構文解析し、文末表現が素性の各要素（例えば、図２の文末手がかり表現）と一致するかを判定し、文末手がかり表現情報を取得する。
【０１０４】
また、頻出用語情報とは、予め決められた頻出する用語である頻出用語に関する情報である。頻出用語情報は、例えば、格納部１の頻出用語のいずれかに一致する場合と、いずれとも一致しない場合とで異なる値を採り、例えば、一致する場合は「１」、一致しない場合は「０」である。かかる場合、頻出用語情報は、一つの要素の情報である。頻出用語情報は、例えば、２以上の各頻出用語が存在する場合は当該頻出用語に対応する要素が「１」、各頻出用語が存在しない場合は当該頻出用語に対応する要素が「０」である。かかる場合、頻出用語情報は、２以上の要素の情報である。
【０１０５】
なお、頻出用語情報の取得方法については、例えば、文献「[Hiroyuki Sakai, Shigeru Masuyama, "Cause Information Extraction from Financial Articles Concerning Business Performance", IEICE Trans. Information and Systems, ED, 4, pp.959-968, 2008.]に記載されているが、かかる方法に拘束されないことは言うまでもない。
【０１０６】
処理部３は、例えば、文末手がかり表現を取得する時に出力される共通頻出表現（頻出用語）を共通頻出表現の素性として取得する。そして、第一機械学習手段３３１１は、例えば、文を構文解析し、文末文節に係る文節の表現が素性の各要素（共通頻出表現）と一致するかを判定し、頻出用語情報を取得する。
【０１０７】
また、副詞情報とは、文に含まれる副詞の用語に関する情報である。処理部３は、学習データの各文を形態素解析し、品詞が副詞の形態素を、重複を除き格納部１に蓄積する。そして、処理部３は、取得した形態素を副詞の素性とする。そして、第一機械学習手段３３１１は、検査対象の文において、素性の各要素（副詞の形態素）を含むか否かを判定し、判定結果である副詞情報を取得する。第一機械学習手段３３１１は、検査対象の文において、いずれかの副詞の形態素を含むか否かを示す副詞情報を取得しても良い。かかる場合、副詞情報は、一つの要素の情報である。また、第一機械学習手段３３１１は、検査対象の文において、２以上の各副詞の形態素を含むか否かを示す副詞情報を取得しても良い。かかる場合、副詞情報は、２以上の要素の情報である。
【０１０８】
また、ペア情報とは、文末の２文節の表現のペアに関する情報である。ペア情報とは、文末の２文節の表現のペアの情報である。処理部３は、例えば、学習データの各文を構文解析し、文末２文節の表現のペアを、重複を除き格納部１に蓄積する。そして、処理部３は、取得した文節の表現のペアを文末２文節のペアの素性とする。処理部３は、学習データの各文を構文解析し、文末の２文節の表現（文字列）を作成し、素性の各要素（文節のペア）と一致するかを判定し、判定結果であるペア情報を取得する。第一機械学習手段３３１１は、検査対象の文において、２以上の各文末２文節の表現のペアを含むか否かを示すペア情報を取得しても良い。かかる場合、ペア情報は、２以上の要素の情報である。また、第一機械学習手段３３１１は、検査対象の文において、いずれかの文末２文節の表現のペアを含むか否かを示すペア情報を取得しても良い。かかる場合、ペア情報は、一つの要素の情報である。
【０１０９】
また、品詞情報とは、文末の形態素の品詞に関する情報である。処理部３は、例えば、学習データの各文を形態素解析し、文末（句点の１つ前）の形態素の品詞を、重複を除き格納部１に蓄積する。そして、処理部３は、例えば、取得した品詞を文末の品詞の素性とする。第一機械学習手段３３１１は、検査対象の文を形態素解析し、文末（句点の１つ前）の形態素の品詞が素性の各要素（品詞）と一致するかを判定し、判定結果である品詞情報を取得する。品詞情報は、文末の形態素の品詞が、２以上の素性の各要素と一致するか否かを示す情報であり、２以上の要素の情報でも良い。また、品詞情報は、文末の形態素の品詞が、いずれかの素性の要素と一致するか否かを示す情報であり、一つの要素の情報でも良い。
【０１１０】
また、句点情報とは、文に含まれる句点に関する情報である。第一機械学習手段３３１１は、検査対象の文において、例えば、句点を含むか否かを示す情報である句点情報を取得する。第一機械学習手段３３１１は、検査対象の文において、例えば、句点を含む数を示す句点情報を取得する。
【０１１１】
また、文属性情報とは、文の属性に関する情報である。文属性情報とは、例えば、文が本文に存在するか、タイトルに存在するか、部品であるか否か、箇条書きの文であるか否かを示す情報である。文属性情報は、文が本文に存在するか、タイトルに存在するか、部品であるか否か、箇条書きの文であるか否かのいずれかを特定する情報でも良く、かかる場合、文属性情報は、一つの要素の情報である。また、文属性情報は、文が本文に存在するか否か、タイトルに存在するか否か、部品であるか否か、箇条書きの文であるか否かのうちの２以上の事項の各々を特定する情報でも良く、かかる場合、文属性情報は、２以上の要素の情報である。
【０１１２】
第一機械学習手段３３１１は、文が属する項目を取得し、かかる項目を用いて、文属性情報を取得する。
【０１１３】
以上により、例えば、第一機械学習手段３３１１は、図３に示す次元数のベクトルを構成する。図３において、ユニグラムは形態素ユニグラムの次元数、バイグラムは形態素バイグラムの次元数、手がかり表現は文末手がかり表現情報の次元数、共通頻出表現は頻出用語情報の次元数、副詞は副詞情報の次元数、文末２文節ペアはペア情報の次元数、文末の品詞は品詞情報の次元数、句点は句点情報の次元数、文の属性は文属性情報次元数、計はベクトルの次元数である。
【０１１４】
目的手段文検知手段３３２は、検査対象の文が、目的手段文であるか否かを判断する。
【０１１５】
目的手段文検知手段３３２を構成する第二機械学習手段３３２１は、例えば、第二学習器を用いて、機械学習のアルゴリズムにより、１以上の各文章情報が有する１以上の文に対して、目的手段文であるか否かを決定する。
【０１１６】
ただし、目的手段文検知手段３３２は、目的表現、手段表現のうちの１以上の種類の表現を示す手がかり表現を用いて、検査対象の文が、目的手段文であるか否かを判断しても良い。つまり、目的手段文検知手段３３２は、例えば、目的表現または手段表現を示す手がかり表現を含む文は目的手段文であると判断し、目的表現および手段表現を示す手がかり表現を含まない文は目的手段文でないと判断しても良い。
【０１１７】
第二機械学習手段３３２１は、例えば、検査対象の文を第二学習器に適用し、当該文が目的手段文であるか否かを示す情報を取得する。第二機械学習手段３３２１が、例えば、機械学習の関数（例えば、TinySVM、fastText、各種のRandomForest関数等）に第二学習器と検査対象の文とを引数として与えると、予測された情報（目的手段文であるか否かを示す情報）が得られる。
【０１１８】
第二機械学習手段３３２１は、例えば、目的手段文検知手段３３２が手がかり表現を用いて、目的手段文であるか否かを判断した文を検査対象の文から除いて、当該各文に対して、第二学習器に適用し、当該文が目的手段文であるか否かを示す情報を取得しても良い。かかる場合の目的手段文検知手段３３２の手がかり表現を用いた処理は、第三のフィルタリング処理である。
【０１１９】
第二機械学習手段３３２１は、例えば、１以上の各文章情報が有する１以上の各文から、読点前品詞情報、句点前品詞情報、句点情報、文属性情報、第一判断結果情報のうちの１以上の情報を取得し、１以上の情報を要素とするベクトルを構成し、ベクトルを第二学習器に適用し、機械学習のアルゴリズムにより、目的手段文であるか否かを示す情報を取得する。
【０１２０】
なお、第二機械学習手段３３２１は、検査対象の文から上記の１以上の情報に加え、検査対象の文を形態素解析し、得られた形態素から、形態素ユニグラム、形態素バイグラムのうちの１種類以上の情報を取得し、かかる１種類以上の情報をも要素として有するベクトルを構成することは好適である。かかる場合、ベクトルは、例えば、形態素ユニグラム、形態素バイグラム、読点前品詞情報、句点前品詞情報、句点情報、文属性情報、第一判断結果情報を要素として有するベクトルである。
【０１２１】
なお、読点前品詞情報とは、読点の直前の形態素の品詞に関する情報である。処理部３は、学習データの各文に読点（、）が含まれる場合は、文を形態素解析し、読点の１つ前の形態素の品詞を、重複を除き格納部１に蓄積する。そして、処理部３は、取得した品詞を読点の前の品詞とする。そして、第二機械学習手段３３２１は、検査対象の文を形態素解析し、読点の前の１つ形態素の品詞が素性の各要素（品詞）と一致するかを判定し、判定結果である読点前品詞情報を取得する。なお、第二機械学習手段３３２１は、例えば、文が読点を含まない場合は、「含まない」ことを示す要素を取得する。第二機械学習手段３３２１は、例えば、読点の前の１つ形態素の品詞が２以上の素性の各要素（品詞）と一致するかを判定し、品詞毎の情報（当該品詞の読点前の形態素が存在するか否か）を取得しても良い。かかる場合、読点前品詞情報は、２以上の要素を有する。また、第二機械学習手段３３２１は、例えば、読点の前の１つ形態素の品詞が素性のいずれかの要素（品詞）と一致するかを判定し、一つの要素からなる読点前品詞情報を取得しても良い。
【０１２２】
また、句点前品詞情報とは、句点の直前の形態素の品詞に関する情報である。処理部３は、学習データの各文を形態素解析し、文末（句点の１つ前）の形態素の品詞を、重複を除き格納部１に蓄積する。そして、処理部３は、取得した品詞を文末の品詞の素性とする。そして、第二機械学習手段３３２１は、検査対象の文を形態素解析し、文末（句点の１つ前）の形態素の品詞が素性の各要素（品詞）と一致するかを判定し、判定結果である句点前品詞情報を取得する。第二機械学習手段３３２１は、例えば、句点の前の１つ形態素の品詞が２以上の素性の各要素（品詞）と一致するかを判定し、品詞毎の情報（当該品詞の句点前の形態素が存在するか否か）を取得しても良い。かかる場合、句点前品詞情報は、２以上の要素を有する。また、第二機械学習手段３３２１は、例えば、句点の前の１つ形態素の品詞が素性のいずれかの要素（品詞）と一致するかを判定し、一つの要素からなる読点前品詞情報を取得しても良い。
【０１２３】
また、第一判断結果情報とは、検知部３３（例えば、第一機械学習手段３３１１）が当該文が未来表現文であるか否かを判断した結果である。第一判断結果情報は、例えば、文が未来表現文であるか否か、文が未来表現文でないか否かを示す２つの要素の情報でも良い。第一判断結果情報は、例えば、文が未来表現文である場合は「１」、文が未来表現文でない場合は「０」でも良い。なお、第一判断結果情報を使用する場合、文が目的手段文であるか否かを判断する前に、文が未来表現文であるか否かが判断されている、とする。
【０１２４】
以上により、例えば、第二機械学習手段３３２１は、図４に示す次元数のベクトルを構成する。図４において、ユニグラムは形態素ユニグラムの次元数、バイグラムは形態素バイグラムの次元数、読点の前の品詞読点前品詞情報の次元数、句点の前の品詞は句点前品詞情報の次元数、句点有無は、句点情報の次元数、文の属性は文属性情報の次元数、ＳＶＭ１段階目の結果は第一判断結果情報の次元数、計はベクトルの次元数である。
【０１２５】
なお、検知部３３が未来表現文であるか否かを判断する第一判断と、目的手段文であるか否かを判断する第二判断の順序は問わない。第一判断の後に第二判断を行っても良いし、第二判断の後に第一判断行っても良い。また、第一判断と二判断とは、並列に行われても良い。また、検知部３３は、第一判断の結果、未来表現文に該当すると判断された文のみに、第二判断の処理を行っても良い。また、検知部３３は、第二判断の結果、目的手段文に該当すると判断された文のみに、第一判断の処理を行っても良い。
【０１２６】
選択手段３３３は、未来表現文検知手段３３１が未来表現文であると判断し、かつ目的手段文検知手段３３２が目的手段文であると判断した文である未来志向文を選択する。なお、文の選択とは、文の取得でも良いし、文に対応付けてフラグを付加することでも良いし、未来志向文以外の文を削除すること等でも良い。つまり、選択手段３３３は、未来志向文と未来志向文でない文とを区別できるようにすれば良い。
【０１２７】
また、第一判断と第二判断とをシーケンシャルに行った場合、第二判断の結果または第一判断の結果が、文が未来志向文であるか否かの結果である。かかる場合、選択手段３３３は不要である。
【０１２８】
取得部３４は、検知部３３における判断結果に関する情報である未来志向文情報を取得する。取得部３４は、検知部３３が検知した未来志向文に関する情報である未来志向文情報を取得する。
【０１２９】
取得部３４は、例えば、選択手段３３３が選択した未来志向文に関する情報である未来志向文情報を取得する。
【０１３０】
取得部３４は、例えば、検知部３３が検知した１以上の未来志向文を用いて統計処理を行い、統計処理結果である未来志向文情報を取得する。未来志向文情報は、例えば、文章情報中の未来志向文の数、文章情報中の未来志向文の割合である。
【０１３１】
取得部３４は、例えば、文章属性値を用いて、統計処理結果である未来志向文情報を取得する。文章属性値は、例えば、企業を識別する企業識別子または業種を識別する業種識別子である。
【０１３２】
取得部３４は、例えば、企業識別子または業種識別子を用いて、統計処理結果である未来志向文情報を取得する。かかる場合、未来志向文情報は、例えば、企業毎の文章情報中の未来志向文の数、文章情報中の未来志向文の割合である。また、未来志向文情報は、例えば、業種毎の文章情報中の未来志向文の数、文章情報中の未来志向文の割合である。また、未来志向文情報は、例えば、企業が属する業種の中における、他の企業と比較した文章情報中の未来志向文の数、文章情報中の未来志向文の割合である。
【０１３３】
また、取得部３４は、例えば、文章情報中の未来志向文の数または文章情報中の未来志向文の割合の情報を用いて、スコアを算出しても良い。かかるスコアは、未来志向文の数または未来志向文の割合をパラメータとする増加関数により算出される。なお、かかる増加関数の演算式の情報は、格納部１に格納されている、とする。
【０１３４】
また、取得部３４は、例えば、企業識別子ごとに、スコアを算出しても良い。また、取得部３４は、例えば、企業識別子ごとに、他の企業と比較した相対的なスコアを算出しても良い。また、取得部３４は、例えば、企業識別子ごとに、一の業界における相対的なスコア（例えば、偏差値）を算出しても良い。
【０１３５】
出力部４は、取得部３４が取得した未来志向文情報を出力する。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である。
【０１３６】
格納部１、文章情報格納部１１、学習データ格納部１２、除外条件格納部１３、文末条件格納部１４、第一学習器格納部１５、および第二学習器格納部１６は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【０１３７】
格納部１等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が格納部１等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が格納部１等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が格納部１等で記憶されるようになってもよい。
【０１３８】
処理部３、学習部３１、除外部３２、検知部３３、取得部３４、未来表現文検知手段３３１、目的手段文検知手段３３２、選択手段３３３、第一機械学習手段３３１１、および第二機械学習手段３３２１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。処理部３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１３９】
出力部４は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部４は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【０１４０】
次に、情報処理装置Ａの動作例について、図５のフローチャートを用いて説明する。
【０１４１】
（ステップＳ５０１）受付部２は、開始指示を受け付けたか否かを判断する。開始指示を受け付けた場合はステップＳ５０２に行き、開始指示を受け付けなかった場合はステップＳ５１３に行く。
【０１４２】
（ステップＳ５０２）処理部３は、カウンタｉに１を代入する。
【０１４３】
（ステップＳ５０３）処理部３は、ｉ番目の文章情報が文章情報格納部１１に存在するか否かを判断する。ｉ番目の文章情報が存在すればステップＳ５０４に行き、存在しなければステップＳ５１１に行く。
【０１４４】
（ステップＳ５０４）検知部３３は、ｉ番目の文章情報を文章情報格納部１１から取得する。
【０１４５】
（ステップＳ５０５）検知部３３は、カウンタｊに１を代入する。
【０１４６】
（ステップＳ５０６）検知部３３は、ステップＳ５０４で取得した文章情報の中に、ｊ番目の文が存在するか否かを判断する。ｊ番目の文が存在する場合はステップＳ５０７に行き、ｊ番目の文が存在しない場合はステップＳ５１０に行く。なお、文の区切りを検知し、文章情報から文を取得する技術は周知技術であるので、詳細な説明を省略する。検知部３３は、例えば、句点を手がかりに文を抽出する。また、検知部３３は、リターンコードを手がかりに文を抽出する。
【０１４７】
（ステップＳ５０７）検知部３３は、ステップＳ５０４で取得した文章情報からｊ番目の文を取得する。
【０１４８】
（ステップＳ５０８）検知部３３は、ステップＳ５０７で取得した文に対して、検知処理を行う。検知処理は、文が未来志向文であるか否かを判断する処理である。検知処理について、図６のフローチャートを用いて説明する。
【０１４９】
（ステップＳ５０９）検知部３３は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ５０６に戻る。
【０１５０】
（ステップＳ５１０）処理部３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ５０３に戻る。
【０１５１】
（ステップＳ５１１）取得部３４は、未来志向文情報を取得する。かかる取得処理について、図１１のフローチャートを用いて説明する。
【０１５２】
（ステップＳ５１２）出力部４は、ステップＳ５１１で取得された未来志向文情報を出力する。ステップＳ５０１に戻る。
【０１５３】
（ステップＳ５１３）受付部２は、第一学習指示を受け付けたか否かを判断する。第一学習指示を受け付けた場合はステップＳ５１４に行き、第一学習指示を受け付けなかった場合はステップＳ５１５に行く。
【０１５４】
（ステップＳ５１４）学習部３１は、第一学習処理を行い、第一学習器を取得し、当該第一学習器を第一学習器格納部１５に蓄積する。第一学習処理について、図１２のフローチャートを用いて説明する。
【０１５５】
（ステップＳ５１５）受付部２は、第二学習指示を受け付けたか否かを判断する。第二学習指示を受け付けた場合はステップＳ５１６に行き、第二学習指示を受け付けなかった場合はステップＳ５０１に戻る。
【０１５６】
（ステップＳ５１６）学習部３１は、第二学習処理を行い、第二学習器を取得し、当該第二学習器を第二学習器格納部１６に蓄積する。第二学習処理について、図１３のフローチャートを用いて説明する。
【０１５７】
なお、図５のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【０１５８】
次に、ステップＳ５０８の検知処理の例について、図６のフローチャートを用いて説明する。
【０１５９】
（ステップＳ６０１）除外部３２は、除外処理を行う。除外処理について、図７のフローチャートを用いて説明する。
【０１６０】
（ステップＳ６０２）検知部３３は、ステップＳ６０１における除外処理の結果、処理対象の文が除外される文であるか否かを判断する。除外される文である場合はステップＳ６０８に行き、除外される文でない場合はステップＳ６０３に行く。
【０１６１】
（ステップＳ６０３）検知部３３は、未来表現文検査を行う。未来表現文検査とは、文が未来表現文であるか、非未来表現文であるかを検査する処理である。未来表現文検査について、図８のフローチャートを用いて説明する。
【０１６２】
（ステップＳ６０４）検知部３３は、目的手段文検査を行う。目的手段文検査とは、文が目的手段文であるか、非目的手段であるかを検査する処理である。目的手段検査について、図９のフローチャートを用いて説明する。
【０１６３】
（ステップＳ６０５）検知部３３は、ステップＳ６０３、およびステップＳ６０４の検査の結果、文が「未来表現文」であり、かつ「目的手段文」であるか否かを判断する。かかる条件に合致する場合はステップＳ６０６に行き、合致しない場合はステップＳ６０７に行く。
【０１６４】
（ステップＳ６０６）検知部３３は、変数「判断結果」に「未来志向文である」旨の情報（例えば、「１」）を代入する。上位処理にリターンする。
【０１６５】
（ステップＳ６０７）検知部３３は、変数「判断結果」に「未来志向文でない」旨の情報（例えば、「０」）を代入する。上位処理にリターンする。
【０１６６】
（ステップＳ６０８）検知部３３は、変数「判断結果」に「未来志向文でない」旨の情報（例えば、「１」）を代入する。上位処理にリターンする。
【０１６７】
なお、図６のフローチャートにおいて、除外処理は存在しなくても良い。
【０１６８】
次に、ステップＳ６０１の除外処理の例について、図７のフローチャートを用いて説明する。
【０１６９】
（ステップＳ７０１）除外部３２は、検査対象の文の文字数を取得する。
【０１７０】
（ステップＳ７０２）除外部３２は、文が属する項目名を取得する。
【０１７１】
（ステップＳ７０３）除外部３２は、文がタイトルであるか否かを示す情報（文がタイトル内の文であるか否かを示す情報）を取得する。
【０１７２】
（ステップＳ７０４）除外部３２は、文がパーツであるか否かを示す情報を取得する。
【０１７３】
（ステップＳ７０５）除外部３２は、文から文頭の文字を取得する。
【０１７４】
（ステップＳ７０６）除外部３２は、文の中に句点を有するか否かを示す情報を取得する。
【０１７５】
（ステップＳ７０７）除外部３２は、カウンタｉに１を代入する。
【０１７６】
（ステップＳ７０８）除外部３２は、除外条件格納部１３にｉ番目の除外条件が存在するか否かを判断する。ｉ番目の除外条件が存在する場合はステップＳ７０９に行き、ｉ番目の除外条件が存在しない場合はステップＳ７１３に行く。
【０１７７】
（ステップＳ７０９）除外部３２は、ｉ番目の除外条件を除外条件格納部１３から取得する。
【０１７８】
（ステップＳ７１０）除外部３２は、ステップＳ７０１からステップＳ７０６までのステップ取得した情報のうち、１または２以上の情報がｉ番目の除外条件に合致するか否かを判断する。ｉ番目の除外条件に合致する場合はステップＳ７１１に行き、ｉ番目の除外条件に合致しない場合はステップＳ７１２に行く。
【０１７９】
（ステップＳ７１１）除外部３２は、変数「除外処理結果」に「除外する」旨の情報（例えば、「−１」）を代入する。上位処理にリターンする。
【０１８０】
（ステップＳ７１２）除外部３２は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ７０８に戻る。
【０１８１】
（ステップＳ７１３）除外部３２は、変数「除外処理結果」に「除外しない」旨の情報（例えば、「０」）を代入する。上位処理にリターンする。
【０１８２】
次に、ステップＳ６０３の未来表現文検査の処理例について、図８のフローチャートを用いて説明する。
【０１８３】
（ステップＳ８０１）未来表現文検知手段３３１は、第二のフィルタリング処理を行う。第二のフィルタリング処理について、図９のフローチャートを用いて説明する。
【０１８４】
（ステップＳ８０２）未来表現文検知手段３３１は、ステップＳ８０１の処理結果である第一結果が「未定」であるか否かを判断する。第一結果が「未定」である場合はステップＳ８０３に行き、第一結果が「未定」でない場合は上位処理にリターンする。
【０１８５】
（ステップＳ８０３）第一機械学習手段３３１１は、検査対象の文から１以上の情報を取得し、ベクトルを構成する。なお、ベクトルを構成するための１以上の情報は、例えば、文末手がかり表現情報、頻出用語情報、副詞情報、ペア情報、句点情報、品詞情報、句点情報、文属性情報のうちの１または２以上の情報である。
【０１８６】
（ステップＳ８０４）未来表現文検知手段３３１は、ステップＳ８０３で構成したベクトルと第一学習器とを用いて、機械学習のアルゴリズムにより、予測結果を取得する。上位処理にリターンする。ここで、機械学習の予測結果は、第一結果である。第一結果は、文が未来表現文であることを示す情報、または文が非未来表現文であることを示す情報である。第一結果は、機械学習の関数が出力するスコアをも有しても良い。スコアは、第一結果の尤度である。
【０１８７】
なお、図８のフローチャートにおいて、第二のフィルタリング処理は存在しなくても良い。
【０１８８】
次に、ステップＳ８０１の第二のフィルタリング処理の例について、図９のフローチャートを用いて説明する。
【０１８９】
（ステップＳ９０１）未来表現文検知手段３３１は、変数「第一結果」に値「未定」を代入する。
【０１９０】
（ステップＳ９０２）未来表現文検知手段３３１は、カウンタｉに１を代入する。
【０１９１】
（ステップＳ９０３）未来表現文検知手段３３１は、ｉ番目の未来表現手がかり表現が格納部１に格納されているか否かを判断する。ｉ番目の未来表現手がかり表現が格納されている場合はステップＳ９０４に行き、格納されていない場合はステップＳ９０８に行く。
【０１９２】
（ステップＳ９０４）未来表現文検知手段３３１は、格納部１からｉ番目の未来表現手がかり表現を取得する。
【０１９３】
（ステップＳ９０５）未来表現文検知手段３３１は、検査対象の文に、ｉ番目の未来表現手がかり表現が含まれるか否かを判断する。ｉ番目の未来表現手がかり表現が含まれる場合はステップＳ９０６に行き、含まれない場合はステップＳ９０７に行く。
【０１９４】
（ステップＳ９０６）未来表現文検知手段３３１は、変数「第一結果」に値「未来表現文である」旨の情報を代入する。上位処理にリターンする。
【０１９５】
（ステップＳ９０７）未来表現文検知手段３３１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ９０３に戻る。
【０１９６】
（ステップＳ９０８）未来表現文検知手段３３１は、カウンタｊに１を代入する。
【０１９７】
（ステップＳ９０９）未来表現文検知手段３３１は、ｊ番目の非未来表現手がかり表現が格納部１に格納されているか否かを判断する。ｊ番目の非未来表現手がかり表現が格納されている場合はステップＳ９１０に行き、格納されていない場合は上位処理にリターンする。
【０１９８】
（ステップＳ９１０）未来表現文検知手段３３１は、ｊ番目の非未来表現手がかり表現を格納部１から取得する。
【０１９９】
（ステップＳ９１１）未来表現文検知手段３３１は、検査対象の文に、ｊ番目の非未来表現手がかり表現が含まれるか否かを判断する。ｊ番目の非未来表現手がかり表現が含まれる場合はステップＳ９１２に行き、含まれない場合はステップＳ９１３に行く。
【０２００】
（ステップＳ９１２）未来表現文検知手段３３１は、変数「第一結果」に値「非未来表現文である」旨の情報を代入する。上位処理にリターンする。
【０２０１】
（ステップＳ９１３）未来表現文検知手段３３１は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ９０９に戻る。
【０２０２】
次に、ステップＳ６０４の目的手段検査の処理例について、図１０のフローチャートを用いて説明する。
【０２０３】
（ステップＳ１００１）第二機械学習手段３３２１は、検査対象の文から１以上の情報を取得し、ベクトルを構成する。なお、ベクトルを構成するための１以上の情報は、例えば、読点前品詞情報、句点前品詞情報、句点情報、文属性情報、第一判断結果情報のうちの１または２以上の情報を含む。
【０２０４】
（ステップＳ１００２）第二機械学習手段３３２１は、ステップＳ１００１で構成したベクトルと第二学習器とを用いて、機械学習のアルゴリズムにより、予測結果を取得する。上位処理にリターンする。ここで、機械学習の予測結果は、第二結果である。第二結果は、文が目的手段文であることを示す情報、または文が非目的手段文であることを示す情報である。第二結果は、機械学習の関数が出力するスコアをも有しても良い。スコアは、第二結果の尤度である。
【０２０５】
次に、ステップＳ５１１の取得処理の例について、図１１のフローチャートを用いて説明する。
【０２０６】
（ステップＳ１１０１）取得部３４は、カウンタｉに１を代入する。
【０２０７】
（ステップＳ１１０２）取得部３４は、文章情報に対応付いている文章属性値の中に、ｉ番目の文章属性値が存在するか否かを判断する。ｉ番目の文章属性値が存在する場合はステップＳ１１０３に行き、ｉ番目の文章属性値が存在しない場合はステップＳ１１０７に行く。なお、ｉ番目の文章属性値は、他の文章属性値と、その情報は重複しないものとする。
【０２０８】
（ステップＳ１１０３）取得部３４は、ｉ番目の文章属性値に対応づいている１以上の文章情報の中の未来志向文の数を取得する。
【０２０９】
（ステップＳ１１０４）取得部３４は、ｉ番目の文章属性値に対応づいている１以上の文章情報の中の未来志向文の割合を算出する。
【０２１０】
（ステップＳ１１０５）取得部３４は、ステップＳ１１０３で取得した未来志向文の数、ステップＳ１１０４で取得した未来志向文の割合のうちの１以上の情報を用いて、スコアを算出する。
【０２１１】
（ステップＳ１１０６）取得部３４は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ１１０２に戻る。
【０２１２】
（ステップＳ１１０７）取得部３４は、ステップＳ１１０３で取得した未来志向文の数、ステップＳ１１０４で取得した未来志向文の割合、ステップＳ１１０５で取得したスコアのうちの１以上の情報を用いて、統計処理を行い、統計処理結果を取得する。上位処理にリターンする。なお、ステップＳ１１０３で取得した未来志向文の数、ステップＳ１１０４で取得した未来志向文の割合、ステップＳ１１０５で取得したスコア、ステップＳ１１０７で取得した計処理結果は、未来志向文情報の一例である。
【０２１３】
次に、ステップＳ５１４の第一学習処理の例について、図１２のフローチャートを用いて説明する。
【０２１４】
（ステップＳ１２０１）学習部３１は、カウンタｉに１を代入する。
【０２１５】
（ステップＳ１２０２）学習部３１は、ｉ番目の第一学習データが学習データ格納部１２に存在するか否かを判断する。ｉ番目の第一学習データが存在すればステップＳ１２０３に行き、存在しなければステップＳ１２０６に行く。
【０２１６】
（ステップＳ１２０３）学習部３１は、ｉ番目の第一学習データを学習データ格納部１２から読み出し、当該第一学習データを用いてベクトルを構成する。
【０２１７】
（ステップＳ１２０４）学習部３１は、ｉ番目の第一学習データと対になる第一結果、またはｉ番目の第一学習データに含まれる第一結果を取得する。正例の第一学習データの第一結果は、未来表現文であることを示す情報である。負例の第一学習データの第一結果は、未来表現文でないことを示す情報である。
【０２１８】
（ステップＳ１２０５）学習部３１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ１２０２に戻る。
【０２１９】
（ステップＳ１２０６）学習部３１は、ステップＳ１２０３で取得したベクトル、およびステップＳ１２０４で取得した第一結果の組の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い、第一学習器を取得する。
【０２２０】
（ステップＳ１２０７）学習部３１は、ステップＳ１２０６で取得した第一学習器を第一学習器格納部１５に蓄積する。上位処理にリターンする。
【０２２１】
次に、ステップＳ５１６の第二学習処理の例について、図１３のフローチャートを用いて説明する。
【０２２２】
（ステップＳ１３０１）学習部３１は、カウンタｉに１を代入する。
【０２２３】
（ステップＳ１３０２）学習部３１は、ｉ番目の第二学習データが学習データ格納部１２に存在するか否かを判断する。ｉ番目の第二学習データが存在すればステップＳ１３０３に行き、存在しなければステップＳ１３０６に行く。
【０２２４】
（ステップＳ１３０３）学習部３１は、ｉ番目の第二学習データを学習データ格納部１２から読み出し、当該第二学習データを用いてベクトルを構成する。
【０２２５】
（ステップＳ１３０４）学習部３１は、ｉ番目の第二学習データと対になる第二結果、またはｉ番目の第二学習データに含まれる第二結果を取得する。正例の第二学習データの第二結果は、目的手段文であることを示す情報である。負例の第二学習データの第二結果は、目的手段文でないことを示す情報である。
【０２２６】
（ステップＳ１３０５）学習部３１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ１３０２に戻る。
【０２２７】
（ステップＳ１３０６）学習部３１は、ステップＳ１３０３で取得したベクトル、およびステップＳ１３０４で取得した第二結果の組の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い、第二学習器を取得する。
【０２２８】
（ステップＳ１３０７）学習部３１は、ステップＳ１３０６で取得した第二学習器を第二学習器格納部１６に蓄積する。上位処理にリターンする。
【０２２９】
なお、図６を用いて説明した検知処理の他の例は、図１４のフローチャートのような動作でも良い。図１４のフローチャートは、図６のフローチャートの一部のステップから構成されるので、説明を省略する。
【０２３０】
また、図６を用いて説明した検知処理の他の例は、図１５のフローチャートのような動作でも良い。図１５のフローチャートにおいて、図６のフローチャートと同一のステップは説明を省略する。
【０２３１】
（ステップＳ１５０１）検知部３３は、第一結果が「未来表現文である」ことを示す情報であるか否かを判断する。「未来表現文である」ことを示す情報であればステップＳ６０４に行き、「未来表現文である」ことを示す情報でなければステップＳ６０７に行く。
【０２３２】
（ステップＳ１５０２）検知部３３は、第二結果が「目的手段文である」ことを示す情報であるか否かを判断する。「目的手段文である」ことを示す情報であればステップＳ６０６に行き、「目的手段文である」ことを示す情報でなければステップＳ６０７に行く。
【０２３３】
以下、本実施の形態における情報処理装置Ａの具体的な動作例、実験結果について説明する。情報処理装置Ａは、例えば、図１６に示す手順で動作を行う。つまり、文章情報格納部１１の文章情報であるテキストデータ１６０１が入力され、除外部３２が第一のフィルタリング処理１６０２を行う。そして、検知部３３は、除外部３２により除外された文以外の文に対して、第二のフィルタリング処理１６０３を行う。そして、第一機械学習手段３３１１は、第二のフィルタリング処理１６０３により、未来表現文であるか否かを決定されていない文に対して、機械学習のアルゴリズムにより予測処理を行い、第一結果を取得する（１６０４）。第一結果は、文が未来表現文であるか否かを示す情報である（１６０５）。また、第二機械学習手段３３２１は、除外部３２により除外された文以外の文に対して、機械学習のアルゴリズムにより、予測処理を行い、第二結果を取得する（１６０６）。第二結果は、文が目的手段文であるか否かを示す情報である（１６０７）。そして、選択手段３３３は、マッチングを行い（１６０８）、未来志向文（１６０９）を取得する。
【０２３４】
以下、文章情報の例が、有価証券報告書である場合について、情報処理装置Ａの具体的な動作例、実験結果について説明する。
【０２３５】
文章情報格納部１１には、例えば、図１７に示す有価証券報告書のファイルが格納されている、とする。
【０２３６】
そして、除外部３２が、第一のフィルタリング処理（図１６の１６０２参照）により、上述した（１）〜（４）の除外条件のいずれかに該当する文を除いた、とする。そして、除かれた文の例は、図１８である。
【０２３７】
また、検知部３３は、第二のフィルタリング処理（図１６の１６０３参照）により、文「新たなアトラクションを適時に導入することをはじめとして継続的かつ資産効率を加味した設備投資を行っていくことが必要不可欠であると考え、これらの施策を実行してまいります。」や文「次世代半導体製造用材料として液浸関連材料の開発を加速させるなど新規市場での新製品の開発により成長機会を確保することに注力いたします。」を未来表現文である、と決定した、とする。また、検知部３３は、第二のフィルタリング処理（図１６の１６０３参照）により、文「経営統合により、国際競争力を有するアジア有数の総合エネルギー・資源・素材グループとして発展し、持続可能で活力ある経済・社会の発展に貢献することを目指すことについて合意しました。」を未来表現文でない、と決定した、とする。
【０２３８】
また、第一機械学習手段３３１１は、図３に示した次元数の素性を用いて、上述したアルゴリズムによる機械学習により、第一の予測処理（図１６の１６０４）を行った。かかる場合の実験結果を、図１９に示す。図１９において、未来表現文であることを特定できた精度等は、「正例」の行であり、未来表現文でないことを特定できた精度等は、「負例」の行であり、「正例」と「負例」の加重平均の精度等が「平均（加重）」の行である。図１９において、平均では、精度・再現率・Ｆ値のいずれも０．９弱の良好と言える結果であった。また、負例では、精度が高く再現率が若干低いが、正例では、いずれも０．９を超えていた。また、負例と判定した数が、元々の負例のデータ数と同程度であったことから、やみくもに正例と判定したことによって高い評価結果となったわけではない。また、図１９から、全体として、情報処理装置Ａは高い判定性能があると判断できる。
【０２３９】
また、第二機械学習手段３３２１は、図４に示した次元数の素性を用いて、上述したアルゴリズムによる機械学習により、第二の予測処理（図１６の１６０６）を行った。かかる場合の実験結果を、図２０に示す。図２０において、目的手段文であることを特定できた精度等は、「正例」の行であり、目的手段文でないことを特定できた精度等は、「負例」の行であり、「正例」と「負例」の加重平均の精度等が「平均（加重）」の行である。図２０において、平均では、精度・再現率・Ｆ値いずれも０．８８と良好な結果であった。正例は３指標とも０．９を超え、負例は３指標いずれも０．７５程度となった。負例と判定した数が、元々の負例のデータ数と同程度であったことから、やみくもに正例と判定したことによって高い評価結果となったわけではない。また、図２０から、全体として、情報処理装置Ａは高い判定性能があると判断できる。
【０２４０】
上述した未来表現抽出モデルでの処理、目的手段抽出モデルでの処理をマッチングさせて、未来志向文を抽出する情報処理装置Ａの精度の実験結果を、図２１に示す。図２１は、８５０個の評価データを用いて行った評価である。評価データとは、学習器の性能を測るための例題とその答えのデータである。図２１において、未来志向文であることを特定できた精度等は、「正例」の行であり、未来志向文でないことを特定できた精度等は、「負例」の行であり、「正例」と「負例」の加重平均の精度等が「平均（加重）」の行である。図２１において、平均では、精度・再現率・Ｆ値いずれも０．９を超え、非常に良好な結果であった。正例は３指標とも０．９を超え、負例は３指標いずれも０．８を超えた。負例と判定した数が、元々の負例のデータ数と同程度であったことから、やみくもに正例と判定したことによって高い評価結果となったわけではない。負例について、各評価値は評価をマッチングすることで、各抽出モデルのみの評価値よりも大幅に改善できた。また、全体として、情報処理装置Ａは非常に高い判定性能があると判断できる。
【０２４１】
また、取得部３４は、検知部３３が検知した未来志向文の集合を用いて統計処理を行い、以下に示す未来志向文情報を取得した。ここで、未来志向文情報の例を図２２に示す。図２２において、未来志向文情報は、未来志向文の集合を用いた統計処理結果であり、図１８の有価証券報告書を含む検査対象の文章情報の中の未来志向文の割合である。
【０２４２】
以上、本実施の形態によれば、文が未来志向文であるか否かを判断する未来志向文判断処理が精度高く行える。
【０２４３】
また、本実施の形態によれば、１以上の文章情報に含まれる各文に対して未来志向文判断処理を行い、その結果を用いて、情報を出力できる。
【０２４４】
また、本実施の形態によれば、高速かつ精度高くに未来志向文判断処理ができる。
【０２４５】
さらに、本実施の形態によれば、未来志向文判断処理の結果を使用し、統計処理ができる。
【０２４６】
なお、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における情報処理装置Ａを実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、文が未来に関することを含む未来表現文であり、かつ目的表現または手段表現のいずれか１以上を有する文である目的手段文である未来志向文であるか否かを判断する検知部と、前記検知部における判断結果に関する情報である未来志向文情報を取得する取得部と、前記取得部が取得した未来志向文情報を出力する出力部として機能させるためのプログラムである。
【０２４７】
また、図２３は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態の情報処理装置Ａを実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図２３は、このコンピュータシステム３００の概観図であり、図２４は、システム３００のブロック図である。
【０２４８】
図２３において、コンピュータシステム３００は、ＣＤ−ＲＯＭドライブを含むコンピュータ３０１と、キーボード３０２と、マウス３０３と、モニタ３０４とを含む。
【０２４９】
図２４において、コンピュータ３０１は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２に加えて、ＭＰＵ３０１３と、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２等に接続されたバス３０１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ３０１５と、ＭＰＵ３０１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ３０１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３０１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３０１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。
【０２５０】
コンピュータシステム３００に、上述した実施の形態の情報処理装置Ａの機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３１０１に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２に挿入され、さらにハードディスク３０１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３０１に送信され、ハードディスク３０１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３０１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３１０１またはネットワークから直接、ロードされても良い。
【０２５１】
プログラムは、コンピュータ３０１に、上述した実施の形態の情報処理装置Ａの機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３００がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
【０２５２】
また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
【０２５３】
また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。
【０２５４】
また、上記各実施の形態において、各処理は、単一の装置によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。
【０２５５】
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【０２５６】
以上のように、本発明にかかる情報処理装置Ａは、１以上の各文が、未来に関することを含む未来表現文であり、かつ目的表現または手段表現のいずれか１以上を有する文である目的手段文である未来志向文であるか否かを判断する未来志向文判断処理ができるという効果を有し、有価証券報告書等の文章情報を処理する情報処理装置等として有用である。
【符号の説明】
【０２５７】
１  格納部
２  受付部
３  処理部
４  出力部
１１  文章情報格納部
１２  学習データ格納部
１３  除外条件格納部
１４  文末条件格納部
１５  第一学習器格納部
１６  第二学習器格納部
３１  学習部
３２  除外部
３３  検知部
３４  取得部
３３１  未来表現文検知手段
３３２  目的手段文検知手段
３３３  選択手段
３３１１  第一機械学習手段
３３２１  第二機械学習手段
【図１】
2020112931.tif 000003
【図２】
2020112931.tif 000004
【図３】
2020112931.tif 000005
【図４】
2020112931.tif 000006
【図５】
2020112931.tif 000007
【図６】
2020112931.tif 000008
【図７】
2020112931.tif 000009
【図８】
2020112931.tif 000010
【図９】
2020112931.tif 000011
【図１０】
2020112931.tif 000012
【図１１】
2020112931.tif 000013
【図１２】
2020112931.tif 000014
【図１３】
2020112931.tif 000015
【図１４】
2020112931.tif 000016
【図１５】
2020112931.tif 000017
【図１６】
2020112931.tif 000018
【図１７】
2020112931.tif 000019
【図１８】
2020112931.tif 000020
【図１９】
2020112931.tif 000021
【図２０】
2020112931.tif 000022
【図２１】
2020112931.tif 000023
【図２２】
2020112931.tif 000024
【図２３】
2020112931.tif 000025
【図２４】
2020112931.tif 000026
【手続補正書】
【提出日】令和1年8月2日(2019.8.2)
【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】
文が未来に関することを含む未来表現文であり、かつ目的表現または手段表現のいずれか１以上を有する文である目的手段文である未来志向文であるか否かを判断する検知部と、
前記検知部が検知した未来志向文に関する情報である未来志向文情報を取得する取得部と、
前記取得部が取得した未来志向文情報を出力する出力部とを具備し、
前記検知部は、
検査対象の文が、前記未来表現文であるか否かを判断する未来表現文検知手段と、
検査対象の文が、前記目的手段文であるか否かを判断する目的手段文検知手段と、
前記未来表現文検知手段が未来表現文であると判断し、かつ前記目的手段文検知手段が目的手段文であると判断した文である未来志向文を選択する選択手段とを具備し、
前記未来表現文検知手段は、
第一未来表現文検知処理または第二未来表現文検知処理を行うことにより、文が前記未来表現文であるか否かを判断し、
前記第一未来表現文検知処理は、
格納部に格納されている未来表現を示す手がかり表現、未来表現でないことを示す手がかり表現のうちの１以上の種類の表現を用いて、検査対象の文が、未来表現文であるか否かを判断する処理であり、
前記第二未来表現文検知処理は、
未来表現文である２以上の未来表現正例文を用いて、未来表現文であるか否かを判断する際に使用される情報であり、機械学習のアルゴリズムにより作成された情報である第一学習器であり、第一学習器格納部に格納されている第一学習器を用いて、検査対象の文から、文末手がかり表現情報、頻出用語情報、副詞情報、ペア情報、句点情報、品詞情報、句点情報、文属性情報のうちの１以上の情報を取得し、当該１以上の情報を要素とするベクトルを構成し、当該ベクトルを前記第一学習器に適用し、機械学習のアルゴリズムにより、未来表現文であるか否かを判断する処理であり、
前記第一学習器は、
２以上の各未来表現正例文を用いて取得されたベクトルであり、予め決められた文末手がかり表現に関する文末手がかり表現情報、予め決められた頻出する用語である頻出用語に関する頻出用語情報、含まれる副詞の用語に関する副詞情報、文末の２文節のペアに関するペア情報、文末の形態素の品詞に関する品詞情報、文に含まれる句点に関する句点情報、文の属性に関する文属性情報のうちの１以上の情報を要素とする２以上のベクトルを用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習し、取得された学習器であり、
前記目的手段文検知手段は、
第一目的手段文検知処理または第二目的手段文検知処理を行うことにより、文が前記目的手段文であるか否かを判断し、
前記第一目的手段文検知処理は、
格納部に格納されている目的表現、手段表現のうちの１以上の種類の表現を示す手がかり表現を用いて、検査対象の文が、目的手段文であるか否かを判断する処理であり、
前記第二目的手段文検知処理は、
目的手段文である２以上の目的手段正例文を用いて、目的手段文であるか否かを判断する際に使用される情報であり、機械学習のアルゴリズムにより作成された情報である第二学習器であり、第二学習器格納部に格納されている第二学習器を用いて、検査対象の文から、読点前品詞情報、句点前品詞情報、句点情報、文属性情報、第一判断結果情報のうちの１以上の情報を取得し、当該１以上の情報を要素とするベクトルを構成し、当該ベクトルを前記第二学習器に適用し、機械学習のアルゴリズムにより、目的手段文であるか否かを判断する処理であり、
前記第二学習器は、
２以上の各目的手段正例文を用いて取得されたベクトルであり、読点の前の単語の品詞に関する読点前品詞情報、句点の前の単語の品詞に関する句点前品詞情報、文に含まれる句点に関する句点情報、文の属性に関する文属性情報、第一機械学習手段が取得した未来表現文であるか否かについての第一判断結果情報のうちの１以上の情報を要素とする２以上のベクトルを用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習し、取得された学習器であり、
前記取得部は、
前記選択手段が選択した未来志向文に関する情報である未来志向文情報を取得する情報処理装置。
【請求項２】
２以上の文を含む１以上の文章情報が格納される文章情報格納部と、
前記未来志向文に該当しない文を除くための条件である除外条件が格納される除外条件格納部と、
前記１以上の各文章情報が有する１以上の各文が前記除外条件を満たすか否かを判断し、当該除外条件を満たす文を除外する除外部をさらに具備し、
前記検知部は、
前記文章情報格納部に格納されている１以上の各文章情報が有する１以上の文であり、前記除外部が除外した文を除く１以上の文から、未来に関することを含む未来表現文であり、かつ目的表現または手段表現のいずれか１以上を有する文である目的手段文である未来志向文を検知する請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記除外条件は、
文の文字数に関する文字数条件、文が出現する項目であり、文に対応する項目に関する項目条件、文の属性に関する属性条件、文に含まれる特定の文字に関する文字条件のうちの１以上の条件、または２以上の条件の組み合わせである請求項２記載の情報処理装置。
【請求項４】
文末表現に関する条件である文末条件が格納される文末条件格納部をさらに具備し、
前記第一未来表現文検知処理は、
前記文末条件に合致する文に対して、前記未来表現文であることを決定する、または前記未来表現文でないことを決定する処理である請求項１から請求項３いずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記取得部は、
前記検知部が検知した１以上の未来志向文の数を取得し、当該未来志向文の数に基づく統計処理を行い、統計処理結果である未来志向文情報を取得する請求項１から請求項４いずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
２以上の文を含む１以上の文章情報が格納される文章情報格納部の１以上の各文章情報は、文章属性値が対応付いており、
前記取得部は、
前記文章属性値ごとの未来志向文の数を取得し、当該未来志向文の数に基づく統計処理を行い、統計処理結果である未来志向文情報を取得し、
前記未来志向文情報は、
文章属性値ごとの文章情報中の未来志向文の数、または文章属性値ごとの文章情報中の未来志向文の割合である請求項５記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記文章属性値は、企業を識別する企業識別子または業種を識別する業種識別子であり、
前記取得部は、
企業識別子または業種識別子値ごとの未来志向文の数を取得し、当該未来志向文の数に基づく統計処理を行い、統計処理結果である未来志向文情報を取得し、
前記未来志向文情報は、
企業識別子または業種識別子ごとの文章情報中の未来志向文の数、または企業識別子または業種識別子ごとの文章情報中の未来志向文の割合である請求項６記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記取得部は、
前記検知部が検知した１以上の未来志向文を用いて、文章情報中の未来志向文の数または文章情報中の未来志向文の割合の情報を取得し、当該文章情報中の未来志向文の数または文章情報中の未来志向文の割合の情報を用いて、当該文章情報中の未来志向文の数または文章情報中の未来志向文の割合が大きいほど大きくなるスコアである未来志向文情報を算出する請求項５記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記検知部は、
有価証券報告書が有する２以上の各文に対して未来志向文であるか否かを判断する請求項１から請求項８いずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
検知部と、取得部と、出力部とにより実現される情報処理方法であって、
前記検知部が、文が未来に関することを含む未来表現文であり、かつ目的表現または手段表現のいずれか１以上を有する文である目的手段文である未来志向文であるか否かを判断する検知ステップと、
前記取得部が、前記検知ステップにおいて検知された未来志向文に関する情報である未来志向文情報を取得する取得ステップと、
前記出力部が、前記取得ステップで取得された未来志向文情報を出力する出力ステップとを具備し、
前記検知ステップは、
検査対象の文が、前記未来表現文であるか否かを判断する未来表現文検知サブステップと、
検査対象の文が、前記目的手段文であるか否かを判断する目的手段文検知サブステップと、
前記未来表現文検知サブステップにおいて未来表現文であると判断され、かつ前記目的手段文検知サブステップにおいて目的手段文であると判断された文である未来志向文を選択する選択サブステップとを具備し、
前記未来表現文検知サブステップにおいて、
第一未来表現文検知処理または第二未来表現文検知処理を行うことにより、文が前記未来表現文であるか否かを判断し、
前記第一未来表現文検知処理は、
格納部に格納されている未来表現を示す手がかり表現、未来表現でないことを示す手がかり表現のうちの１以上の種類の表現を用いて、検査対象の文が、未来表現文であるか否かを判断する処理であり、
前記第二未来表現文検知処理は、
未来表現文である２以上の未来表現正例文を用いて、未来表現文であるか否かを判断する際に使用される情報であり、機械学習のアルゴリズムにより作成された情報である第一学習器であり、第一学習器格納部に格納されている第一学習器を用いて、検査対象の文から、文末手がかり表現情報、頻出用語情報、副詞情報、ペア情報、句点情報、品詞情報、句点情報、文属性情報のうちの１以上の情報を取得し、当該１以上の情報を要素とするベクトルを構成し、当該ベクトルを前記第一学習器に適用し、機械学習のアルゴリズムにより、未来表現文であるか否かを判断する処理であり、
前記第一学習器は、
２以上の各未来表現正例文を用いて取得されたベクトルであり、予め決められた文末手がかり表現に関する文末手がかり表現情報、予め決められた頻出する用語である頻出用語に関する頻出用語情報、含まれる副詞の用語に関する副詞情報、文末の２文節のペアに関するペア情報、文末の形態素の品詞に関する品詞情報、文に含まれる句点に関する句点情報、文の属性に関する文属性情報のうちの１以上の情報を要素とする２以上のベクトルを用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習し、取得された学習器であり、
前記目的手段文検知サブステップにおいて、
第一目的手段文検知処理または第二目的手段文検知処理を行うことにより、文が前記目的手段文であるか否かを判断し、
前記第一目的手段文検知処理は、
格納部に格納されている目的表現、手段表現のうちの１以上の種類の表現を示す手がかり表現を用いて、検査対象の文が、目的手段文であるか否かを判断する処理であり、
前記第二目的手段文検知処理は、
目的手段文である２以上の目的手段正例文を用いて、目的手段文であるか否かを判断する際に使用される情報であり、機械学習のアルゴリズムにより作成された情報である第二学習器であり、第二学習器格納部に格納されている第二学習器を用いて、検査対象の文から、読点前品詞情報、句点前品詞情報、句点情報、文属性情報、第一判断結果情報のうちの１以上の情報を取得し、当該１以上の情報を要素とするベクトルを構成し、当該ベクトルを前記第二学習器に適用し、機械学習のアルゴリズムにより、目的手段文であるか否かを判断する処理であり、
前記第二学習器は、
２以上の各目的手段正例文を用いて取得されたベクトルであり、読点の前の単語の品詞に関する読点前品詞情報、句点の前の単語の品詞に関する句点前品詞情報、文に含まれる句点に関する句点情報、文の属性に関する文属性情報、第一機械学習手段が取得した未来表現文であるか否かについての第一判断結果情報のうちの１以上の情報を要素とする２以上のベクトルを用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習し、取得された学習器であり、
前記取得ステップにおいて、
前記選択サブステップで選択された未来志向文に関する情報である未来志向文情報を取得する情報処理方法。
【請求項１１】
コンピュータを、
文が未来に関することを含む未来表現文であり、かつ目的表現または手段表現のいずれか１以上を有する文である目的手段文である未来志向文であるか否かを判断する検知部と、
前記検知部が検知した未来志向文に関する情報である未来志向文情報を取得する取得部と、
前記取得部が取得した未来志向文情報を出力する出力部として機能させるためのプログラムであって、
前記検知部は、
検査対象の文が、前記未来表現文であるか否かを判断する未来表現文検知手段と、
検査対象の文が、前記目的手段文であるか否かを判断する目的手段文検知手段と、
前記未来表現文検知手段が未来表現文であると判断し、かつ前記目的手段文検知手段が目的手段文であると判断した文である未来志向文を選択する選択手段とを具備するものとして、前記コンピュータを機能させ、
前記未来表現文検知手段は、
第一未来表現文検知処理または第二未来表現文検知処理を行うことにより、文が前記未来表現文であるか否かを判断し、
前記第一未来表現文検知処理は、
未来表現を示す手がかり表現を用いて、検査対象の文が、未来表現文であるか否かを判断する処理であり、
前記第二未来表現文検知処理は、
未来表現文である２以上の未来表現正例文を用いて、未来表現文であるか否かを判断する際に使用される情報であり、機械学習のアルゴリズムにより作成された情報である第一学習器であり、第一学習器格納部に格納されている第一学習器を用いて、検査対象の文から、文末手がかり表現情報、頻出用語情報、副詞情報、ペア情報、句点情報、品詞情報、句点情報、文属性情報のうちの１以上の情報を取得し、当該１以上の情報を要素とするベクトルを構成し、当該ベクトルを前記第一学習器に適用し、機械学習のアルゴリズムにより、未来表現文であるか否かを判断する処理であり、
前記第一学習器は、
２以上の各未来表現正例文を用いて取得されたベクトルであり、予め決められた文末手がかり表現に関する文末手がかり表現情報、予め決められた頻出する用語である頻出用語に関する頻出用語情報、含まれる副詞の用語に関する副詞情報、文末の２文節のペアに関するペア情報、文末の形態素の品詞に関する品詞情報、文に含まれる句点に関する句点情報、文の属性に関する文属性情報のうちの１以上の情報を要素とする２以上のベクトルを用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習し、取得された学習器であり、
前記目的手段文検知手段は、
第一目的手段文検知処理または第二目的手段文検知処理を行うことにより、文が前記目的手段文であるか否かを判断し、
前記第一目的手段文検知処理は、
目的表現、手段表現のうちの１以上の種類の表現を示す手がかり表現を用いて、検査対象の文が、目的手段文であるか否かを判断する処理であり、
前記第二目的手段文検知処理は、
目的手段文である２以上の目的手段正例文を用いて、目的手段文であるか否かを判断する際に使用される情報であり、機械学習のアルゴリズムにより作成された情報である第二学習器であり、第二学習器格納部に格納されている第二学習器を用いて、検査対象の文から、読点前品詞情報、句点前品詞情報、句点情報、文属性情報、第一判断結果情報のうちの１以上の情報を取得し、当該１以上の情報を要素とするベクトルを構成し、当該ベクトルを前記第二学習器に適用し、機械学習のアルゴリズムにより、目的手段文であるか否かを判断する処理であり、
前記第二学習器は、
２以上の各目的手段正例文を用いて取得されたベクトルであり、読点の前の単語の品詞に関する読点前品詞情報、句点の前の単語の品詞に関する句点前品詞情報、文に含まれる句点に関する句点情報、文の属性に関する文属性情報、第一機械学習手段が取得した未来表現文であるか否かについての第一判断結果情報のうちの１以上の情報を要素とする２以上のベクトルを用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習し、取得された学習器であり、
前記取得部は、
前記選択手段が選択した未来志向文に関する情報である未来志向文情報を取得する、ものとして前記コンピュータを機能させるためのプログラム。