(57)【要約】【課題】主張に対する反対者への文書による説得を支援する説得支援装置、説得支援プログラム及び説得支援方法を提供することを目的とする。【解決手段】説得支援装置１０であって、主張に対する反対意見の理由文と、主張の根拠文と、理由文及び根拠文の反駁性の有無とを関連付けた反駁性情報を記憶する反駁性情報記憶部３３と、形態素解析結果から理由文及び根拠文の特徴語を抽出する特徴語抽出部３５と、根拠文を含むクラスタ情報を生成し、根拠文及び理由文の特徴語の類似度に基づいて理由文をクラスタに配置するようにクラスタ情報を書き換え、反駁性情報に基づき理由文を割り付けるクラスタを再配置するようにクラスタ情報を書き換えるクラスタリング部３６と、クラスタ情報に基づき、理由文に対する再反論の根拠文として理由文と同一のクラスタに含まれる根拠文を出力する出力処理部３７とを有することにより上記課題を解決する。【選択図】  図１１
2010225093.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
主張に対する反対者への文書による説得を支援する説得支援装置であって、
主張に対する反対意見の理由文と、主張の根拠文と、前記理由文及び前記根拠文の反駁性の有無とが関連付けられた反駁性情報を記憶する反駁性情報記憶部と、
前記反駁性情報記憶部の前記理由文及び前記根拠文を形態素解析した結果から前記理由文及び前記根拠文に含まれる特徴語を抽出する特徴語抽出部と、
前記根拠文を含む初期配置のクラスタを表したクラスタ情報を生成し、前記根拠文に含まれる特徴語と前記理由文に含まれる特徴語との類似度に基づき、前記理由文を前記クラスタに配置するように前記クラスタ情報を書き換えるクラスタリングを行ったあと、前記反駁性情報記憶部に記憶されている前記反駁性情報に基づき、前記理由文を割り付ける前記クラスタを再配置するように前記クラスタ情報を書き換えるクラスタリング部と、
前記クラスタ情報に基づき、前記理由文に対する再反論の根拠文として前記理由文と同一のクラスタに含まれる前記根拠文を出力する出力処理部と
を有する説得支援装置。
【請求項２】
前記クラスタリング部は、前記反駁性情報に基づき、反駁性が有る前記理由文及び前記根拠文が同一のクラスタに含まれているとき、前記理由文を現在配置されているクラスタに固定するように前記クラスタ情報を書き換えたあと、更に、前記根拠文に含まれる特徴語と前記理由文に含まれる特徴語との類似度に基づき、前記理由文を前記クラスタに再配置するように前記クラスタ情報を書き換えるクラスタリングを行う請求項１記載の説得支援装置。
【請求項３】
前記クラスタリング部は、前記反駁性情報に基づき、反駁性が有る前記理由文及び前記根拠文が同一のクラスタに含まれていないとき、前記理由文を含む前記根拠文の飛び地クラスタを発生させるように前記クラスタ情報を書き換えたあと、更に、前記根拠文に含まれる特徴語と前記理由文に含まれる特徴語との類似度に基づき、前記理由文を前記クラスタに再配置するように前記クラスタ情報を書き換えるクラスタリングを行う請求項１又は２記載の説得支援装置。
【請求項４】
前記クラスタリング部は、前記反駁性情報に基づき、反駁性が無い前記理由文及び前記根拠文が同一のクラスタに含まれているとき、前記理由文を現在配置されているクラスタに配置することを禁止するように前記クラスタ情報を書き換えたあと、更に、前記根拠文に含まれる特徴語と前記理由文に含まれる特徴語との類似度に基づき、前記理由文を前記クラスタに再配置するように前記クラスタ情報を書き換えるクラスタリングを行う請求項１乃至３何れか一項記載の説得支援装置。
【請求項５】
主張に対する反対者への文書による説得を支援するコンピュータを、
主張に対する反対意見の理由文と、主張の根拠文と、前記理由文及び前記根拠文の反駁性の有無とが関連付けられた反駁性情報を記憶する反駁性情報記憶部と、
前記反駁性情報記憶部の前記理由文及び前記根拠文を形態素解析した結果から前記理由文及び前記根拠文に含まれる特徴語を抽出する特徴語抽出部と、
前記根拠文を含む初期配置のクラスタを表したクラスタ情報を生成し、前記根拠文に含まれる特徴語と前記理由文に含まれる特徴語との類似度に基づき、前記理由文を前記クラスタに配置するように前記クラスタ情報を書き換えるクラスタリングを行ったあと、前記反駁性情報記憶部に記憶されている前記反駁性情報に基づき、前記理由文を割り付ける前記クラスタを再配置するように前記クラスタ情報を書き換えるクラスタリング部と、
前記クラスタ情報に基づき、前記理由文に対する再反論の根拠文として前記理由文と同一のクラスタに含まれる前記根拠文を出力する出力処理部と
して機能させるための説得支援プログラム。
【請求項６】
コンピュータによって実行される、主張に対する反対者への文書による説得を支援する説得支援方法であって、
前記コンピュータが、
主張に対する反対意見の理由文と、主張の根拠文と、前記理由文及び前記根拠文の反駁性の有無とが関連付けられた反駁性情報を記憶する反駁性情報記憶部の該理由文及び該根拠文を形態素解析した結果から該理由文及び該根拠文に含まれる特徴語を抽出する特徴語抽出ステップと、
前記根拠文を含む初期配置のクラスタを表したクラスタ情報を生成し、前記根拠文に含まれる特徴語と前記理由文に含まれる特徴語との類似度に基づき、前記理由文を前記クラスタに配置するように前記クラスタ情報を書き換えるクラスタリングを行ったあと、前記反駁性情報記憶部に記憶されている前記反駁性情報に基づき、前記理由文を割り付ける前記クラスタを再配置するように前記クラスタ情報を書き換えるクラスタリングステップと、
前記クラスタ情報に基づき、前記理由文に対する再反論の根拠文として前記理由文と同一のクラスタに含まれる前記根拠文を出力する出力処理ステップと
を実行する説得支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、説得支援装置、説得支援プログラム及び説得支援方法に係り、特に文書による説得を支援する説得支援装置、説得支援プログラム及び説得支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的な議論や会議を支援するシステムの考案は過去にいくつか公開されている（例えば特許文献１参照）。これらの考案は、議論の場で起こるコミュニケーションの効率を上げるためのユーザインターフェース上の工夫や、議事データを構造化して，発言を論点別にグループ化するようなものが中心である。
【０００３】
例えば一般的な議論や会議を支援するシステムでは、議論の参加者が文書に種別（賛成又は反対）や情報を添付しつつ議論を進める。システムでは、議論の様子を可視化して参加者に見せ、司会者などが意見を集約して、結論を出す。また、システムでは結論を出すため、メインの主張やそれを支える主張の論理構造（主張の理由，根拠など）をはっきりさせ、その妥当性について議論を行って点数をつける。また、システムでは下位意見（複数可）の点数と論理構造とから、メインの主張の点数を計算する。
【０００４】
また、議論の相手を説得するための技術と言う観点ではディベート等において、議論の戦略を立てる際に用いられる方法論がある。ディベートとは、ある議題の肯定側と否定側とに便宜的に分かれて、それぞれの主張を論証し、その勝敗判定を聴衆や審査員が行う競技である。議論の分析や戦略策定は、ディベートにおける論証の内容に定型的な構造を持ち込むことによって行うことができる。
【０００５】
議論の戦略を立てる際に用いられる方法論として最もよく知られたものは、Ｔｏｕｌｍｉｎの議論モデルを利用するやり方である。Ｔｏｕｌｍｉｎの議論モデルを利用する分析では、まず、論証の内容から、主張，論拠，根拠の「議論の三要素」を論証の骨格として抽出する。
【０００６】
そして、Ｔｏｕｌｍｉｎの議論モデルを利用する分析では、三要素と、いくつかの補助的な要素とで構成された議論モデルを用いて、自分の主張の論拠・根拠の強化や、相手の主張の論拠・根拠の弱点を探すことが議論戦略策定の一環としてよく行われる。
【０００７】
ただし、Ｔｏｕｌｍｉｎの議論モデルを利用する分析は方法論のレベルである。Ｔｏｕｌｍｉｎの議論モデルを利用する分析を実施するために作業は、人手によって行う必要がある。
【０００８】
議論の相手を説得する必要のある例としては、例えば何らかの主張や施策（以下、単に施策という）に対して多数の人々の意見を収集し、収集した意見の中の反対者を説得する行為がある。何らかの施策に対して多数の人々の意見を収集し、その中の反対者を説得する場面では、施策を実施する側が、施策を支持する論証を用意し、施策の利害関係者へ説明することが、しばしば行われる。利害関係者には、説明内容に対して賛否を述べる機会がある。何らかの施策に対して多数の人々の意見を収集し、その中の反対者を説得する場面では、利害関係者が説明内容に対して賛否を述べる機会から双方の議論が開始される場合もある。
【０００９】
施策の説明や議論を通した利害関係者の説得は、行政機関と市民，企業組織と成員などの間で必要とされることが多い。通常、施策の説明や議論を通した利害関係者の説得は施策実現のための調整的行為として実施側の人的努力によって推進されるものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２００４−２００７４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、施策に多数の利害関係者がいるような場合、利害関係者の説得を充分に行うことは一般に困難である。その典型的な例としては、官公庁が行うパブリックコメント（意見公募手続）が挙げられる。
【００１２】
国や自治体の行政機関が主催するパブリックコメントでは、命令や規則を政府が定める前に、その内容についての意見を広く人々に求めることが行われる。行政機関は寄せられた意見に対して、自身の考え方を表明することが義務づけられている。しかし、全ての意見に答えることは通常求められていない。
【００１３】
国や自治体の行政機関が主催するパブリックコメントの結果の公示は、代表的な意見を要約して、数個から数十個くらいを取り上げ、それらに対する官庁側の「考え方」を示す文書を添付するかたちで行われる。なお、国や自治体の行政機関が主催するパブリックコメントでは、個々の反対意見に個別に再反論することが必須でない。ここで、再反論とは施策実施側が何らかの施策に対して多数の人々の意見を収集し、その中の反対者を説得する行為をいう。
【００１４】
ところで、国や自治体の行政機関が主催するパブリックコメントでは、反対の多い案件に対して数万にものぼる意見が寄せられることもある。このような場合、代表的な意見を要約して、数個から数十個くらいを取り上げ、それらに対する官庁側の「考え方」を示す文書を添付するパブリックコメントの結果の公示は、作業量が多くなり、人手で行うことが困難となる。
【００１５】
したがって、国や自治体が主催するパブリックコメントのように、多くの反対者を説得するため、多くの反対意見に対する再反論を組み立てる必要がある場合には、反対意見を個別に扱うことが困難になる。なお、従来の一般的な議論や会議を支援するシステムでは議論の参加者の片方が、もう一方の参加者を説得する行為の支援ができない。
【００１６】
本発明の一実施形態は、上記の点に鑑みなされたもので、主張に対する反対者への文書による説得を支援する説得支援装置、説得支援プログラム及び説得支援方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
上記課題を解決するため、本発明の一実施形態は、主張に対する反対者への文書による説得を支援する説得支援装置であって、主張に対する反対意見の理由文と、主張の根拠文と、前記理由文及び前記根拠文の反駁性の有無とが関連付けられた反駁性情報を記憶する反駁性情報記憶部と、前記反駁性情報記憶部の前記理由文及び前記根拠文を形態素解析した結果から前記理由文及び前記根拠文に含まれる特徴語を抽出する特徴語抽出部と、前記根拠文を含む初期配置のクラスタを表したクラスタ情報を生成し、前記根拠文に含まれる特徴語と前記理由文に含まれる特徴語との類似度に基づき、前記理由文を前記クラスタに配置するように前記クラスタ情報を書き換えるクラスタリングを行ったあと、前記反駁性情報記憶部に記憶されている前記反駁性情報に基づき、前記理由文を割り付ける前記クラスタを再配置するように前記クラスタ情報を書き換えるクラスタリング部と、前記クラスタ情報に基づき、前記理由文に対する再反論の根拠文として前記理由文と同一のクラスタに含まれる前記根拠文を出力する出力処理部とを有する。
【００１８】
なお、本発明の一実施形態の構成要素、表現または構成要素の任意の組合せを、方法、装置、システム、コンピュータプログラム、記録媒体、データ構造などに適用したものも本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１９】
上述の如く、本発明の一実施形態によれば、主張に対する反対者への文書による説得を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本実施例が前提とする説得のプロセスを表した模式図である。
【図２】論点整理表の属性を表した一例の説明図である。
【図３】根拠種別の定義を表した一例の説明図である。
【図４】論点整理表の具体例を表した一例の構成図である。
【図５】意見整理表の具体例を表した一例の構成図である。
【図６】二つの根拠文を核としたクラスタリングの一例の模式図である。
【図７】反駁性情報の一例の構成図である。
【図８】反駁性情報を用いたクラスタリングの一例の模式図である。
【図９】根拠文及び理由文の一例を表した説明図である。
【図１０】説得支援装置の一例のハードウェア構成図である。
【図１１】説得支援装置の一例のブロック構成図である。
【図１２】説得支援装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１３】特徴ベクトル情報の一例の構成図である。
【図１４】再反論支援情報の一例の構成図である。
【図１５】再反論支援情報の他の一例の構成図である。
【図１６】根拠文を核にした理由文のクラスタリングの処理手順を表したフローチャートである。
【図１７】クラスタ情報の初期配置を表した一例の構成図である。
【図１８】代表点ｇｋの特徴ベクトルの一例を表した構成図である。
【図１９】クラスタ情報の終状態を表した一例の構成図である。
【図２０】反駁性情報入力のためのテーブル型インターフェースの一例のイメージ図である。
【図２１】根拠文を核にした理由文のクラスタリングに加えて、反駁性情報を利用したクラスタリングの処理手順を表したフローチャートである。
【図２２】反駁性情報の一例の構成図である。
【図２３】根拠文及び理由文の一例を表した説明図である。
【図２４】クラスタ情報の初期配置を表した一例の構成図である。
【図２５】代表点ｇｋの特徴ベクトルの一例を表した構成図である。
【図２６】クラスタ情報の終状態を表した一例の構成図である。
【図２７】再反論支援情報の一例のイメージ図である。
【図２８】反駁性情報を利用しないクラスタリングの結果と反駁性情報を利用したクラスタリングの結果との一例の比較図である。
【図２９】反駁性情報を利用しないクラスタリングの結果と反駁性情報を利用したクラスタリングの結果とを比較した模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
次に、本発明を実施するための形態を、以下の実施例に基づき図面を参照しつつ説明していく。
【００２２】
国や自治体が主催するパブリックコメントのように、多くの反対意見に対する再反論を組み立てる必要がある場合には、反対意見を類似性でいくつかのグループにまとめ、各グループ単位で再反論を実施することが現実的である。再反論には事前に用意した持論のロジックが利用できる。しかし、一般に複数個ある持論のロジックと、反対意見を類似性でまとめた反論グループとを、どのように組み合わせれば説得力のある再反論ができるかを判断する必要はある。
【００２３】
このような説得を支援するシステムでは、以下のような技術的課題がある。第１の技術的課題は、反対意見を類似性に基づいてグループ化する方法である。第２の技術的課題は類似した反対意見のグループに対して、再反論に適した持論を選択する方法である。
【００２４】
人の意見のような文書データを類似性によってグループ化する方法としては、テキスト間の（非）類似度を文書データ間の距離として定量化し、文書データ間の距離の遠近に基づいてグループ分けを行うクラスタリング技術が広く知られている。文書データ（テキストデータ）のクラスタリングは、文書内の単語頻度を基底とする空間上に類似度を定義するベクトル空間法をはじめとして、様々な手法が存在しており，テキストマイニング等の分野でしばしば利用されている。
【００２５】
本実施例では、上記の第１及び第２技術的課題の解決のために，文書間の類似度にもとづくクラスタリング技術を利用する。上記の第１及び第２技術的課題の解決にはクラスタリングの対象となる文章データの選択や、クラスタリング自体の計算過程をうまく制御することがポイントとなる。
【００２６】
また、本実施例では反対者への説得を支援するに際し、論理的な再反論の実施、効率的な再反論の構築、反対意見の網羅的な考慮がポイントとなる。つまり、本実施例では多数の反対意見に対して施策実施側が行う再反論を、論理的，効率的かつ網羅的に実施する必要があるようなケースを典型的な利用場面とする。
【００２７】
（本実施例の前提）
本実施例は、施策の実施側（立論側）が，適用される側（反論側）に対して行う説得を支援する説得支援システム又は説得支援装置を提供するものである。以下では、一例として説得支援装置を例に説明する。説得支援装置には、双方の意見情報が、所定の論理的構造を持った入力として与えられることを前提にしている。
【００２８】
説得支援装置に与えられる入力には二種類の情報があり、それぞれ「論点整理表」、「意見整理表」と呼ぶ。これらの情報は、意見交換の論旨を、ある程度構造化したものとして本実施例で利用される。
【００２９】
図１は本実施例が前提とする説得のプロセスを表した模式図である。本実施例は図１のような立論，意見公募（反論），再反論のプロセスと、論点整理表２，意見整理表５に相当するデータの存在を前提とする。
【００３０】
図１の説得のプロセスは、ステップＳ１〜Ｓ５の５段階から成る。ステップＳ１では立論側が議事録，報告書などの資料１を元に論点整理表２を作成する。ステップＳ２では立論側が論点整理表２を元に、施策の根拠に関する質問文３を作成する。ステップＳ３では反論側が質問文３に対して回答文４で回答する。ステップＳ４では立論側が回答文を意見整理表５にまとめる。ステップＳ５では立論側が論点整理表２，意見整理表５を利用して再反論文６を作成し、再反論を行う。
【００３１】
ステップＳ１〜Ｓ４は準備段階であり、本実施例の説得支援装置に入力として与えられる論点整理表２と意見整理表５とを準備するための手順である。ステップＳ５は説得支援段階である。まず、ステップＳ１〜Ｓ４の手順と、ステップＳ１〜５の手順で作成される情報について解説する。
【００３２】
ステップＳ１で立論側は、過去に成された議論の議事録や報告書等の情報から、自らの主張を論理的に整理した論点整理表２を作成する。論点整理表２は例えば図２のような属性を持った情報である。図２は論点整理表の属性を表した一例の説明図である。図２の論点整理表２は属性の一つとして、図３に示すような根拠種別を定義している。図３は根拠種別の定義を表した一例の説明図である。
【００３３】
図４は論点整理表の具体例を表した一例の構成図である。ここでは厚生労働省が行った意見公募手続の事例「牛海綿状脳症対策基本計画の変更についての意見・情報の募集」を参考にする。一般に行政機関が行う大きな施策の決定は、その施策が属する分野の専門家で構成された審議会での議論を経ていることが多い。
【００３４】
この場合、審議会で行われた議論の内容が施策の根拠を提供する。審議会で行われた議論の内容は議事録として文書化される。また、審議会で行われた議論の結果は報告書として文書化される。
【００３５】
厚生労働省では、この施策を含むＢＳＥ（牛海綿状脳症：狂牛病とも呼ばれる）問題への対処のために諮問機関である食品安全委員会を中心とした議論を積み上げている。その議論から、厚生労働省では、いくつかの主張やそれを支持する根拠などを整理し、内部的なロジックの蓄積を行っている。図４の論点整理表２は、この案件の公開資料から主要な主張を抽出したものになっている。
【００３６】
通常、施策の裏側には、それを行うべきであると言う主張が存在している。図４の論点整理表２では、左下の「ＢＳＥ検査対象を２４ヶ月齢以上の死亡牛に限定する」が主張の例である。論点整理表２は、この主張に対する根拠や論拠が複数用意されている。外部に意見を求める場合には、施策そのものを提示して意見を求めるだけでなく、図４の論点整理表２にあるような立論側のロジックをある程度明示し、立論側のロジックについての意見をもとめる形式にした方が、論点が明確になり，議論上の齟齬が発生しにくくなる。
【００３７】
そこで，ここでは以下のような質問文でアンケートが実施されたものとする。
質問文Ｑ１「厚生労働省は，イギリスのプリオン投与実験では、３０ヶ月程度から検出可能になったことから、検出限界以下の牛を検査対象から外しても、感染リスクは増大しないと考え、ＢＳＥ検査対象を２４ヶ月齢以上の死亡牛に限定することを決定しました。このことについてお答え下さい。」
【００３８】
図１のステップＳ３では、このような質問文Ｑ１に対して、施策を適用される側が回答文４により回答を行う。具体的な質問事項は、立論側の主張に対する賛否と、その理由等である。回答の収集方法は特に制限はないが、ステップＳ４以降の処理の自動化を考慮するとＷｅｂサーバ等を用いて電子的に収集することが考えられる。
【００３９】
ステップＳ４では、収集された意見が図５のような意見整理表５にまとめられるものとする。図５は意見整理表の具体例を表した一例の構成図である。意見整理表５では各質問の賛否，主張者，その理由などが整理される。
【００４０】
上述のような意見収集の枠組みを用いれば、立論側は施策の背景にある具体的な立論側の主張と、それに対する反論とを結合した形で集積することができる。また、主張には根拠や論拠が添付されている。反論には、その理由が添付されている。本実施例は、このような形式で集積された論点整理表２と意見整理表５の情報が説得支援装置に入力されることを前提として、記述した問題の解決を図るものである。
【００４１】
なお、ここで述べている説得のプロセスやデータ収集の過程は一例であって本実施例の要件ではない。本実施例では、論点整理表２と意見整理表５に相当するテキストデータが利用可能なものとして存在すれば問題ない。
【００４２】
（本実施例の原理）
次に、ステップＳ５の説得支援段階の手順と、ステップＳ５の説得支援段階の手順で作成される情報について説明する。ステップＳ５の説得支援段階ではクラスタリング技術が利用される。
【００４３】
議論の中で発生する立論，反論，再反論などの対立する主張を、その内容の類似性でグループ化する一つの方法は、それぞれの論を特徴づけている単語が共通している度合いによって内定な結合と外的な分離を進め、論の集合からいくつかの部分集合をくくり出すことである。
【００４４】
集合の要素の相互関係に定量的な指標を与え、その指標による部分集合への分割や分類を考えるデータ分析の手法は、クラスタリングあるいはクラスタ分析（B.S.Everitt, “Cluster Analysis”, Edward Arnold, 4th edition (2001)）などと呼ばれ、データマイニングなどで広く採用されている。
【００４５】
本実施例では各段階の議論が類似した話題圏に属していることを判定するために、テキストデータのクラスタリング技術を利用する。これによって本実施例は相互に類似した反論の理由文のグループと、施策実施側の立論の根拠文とのマッチングを実現する。反論の理由文のグループとマッチングされた立論の根拠文は、再反論の構築に適したものとして推奨される。
【００４６】
クラスタリングには、アルゴリズムや距離関数の与え方等によって異なる様々な手法が既に知られている。本実施例の目的を実現するためには、議論の文章データのうち、どの部分を対象にしたクラスタリングを実施するか、その過程をどのように制御して進行させるか等が重要になる。
【００４７】
そこで、ステップＳ５の説得支援段階では後述するように根拠文を核にしたクラスタリングを行う。本実施例が役に立つ場面としては、施策実施側が準備した数十程度の根拠文に対して、非常に多くの反対意見が寄せられるようなケースが考えられる。
【００４８】
このような場合、例えば単純に根拠文と（反対意見の）理由文とを併合してクラスタリングを行なうだけでは，根拠文を全く含まないような文のグループ（クラスタ）が多数発生してしまう可能性がある。このような根拠文を全く含まないようなクラスタに含まれる理由文のグループに対しては、再反論のための根拠文が推奨できないことになる。これを避けるためには、クラスタの初期配置として各根拠文だけを含むクラスタを生成し、このクラスタに対して理由文を割り付けて行くようなクラスタリングを行なえば良い。
【００４９】
このようなクラスタリングは、文に含まれる特徴語の頻度情報で文を表現し、ｋ−ｍｅａｎｓ法などを用いた既知のクラスタリング技術で実現可能である。各クラスタには、ただ一つの根拠文が含まれるので、この根拠文をクラスタ内の理由文に基づく反対意見への再反論の根拠として推奨することが可能になる。
【００５０】
図６は、二つの根拠文を核としたクラスタリングの一例の模式図である。図６中のクラスタ（Ｃ１，Ｃ２）に含まれる反対意見の理由文（×）に対しては，同じクラスタの核となった根拠文（○）を利用した再反論が有望であると判断される。
【００５１】
また、ステップＳ５の説得支援段階では後述するように根拠文を核にしたクラスタリングに加えて、反駁性情報を利用したクラスタリングを行う。根拠文を核にしたクラスタリングは、文に含まれる単語レベルの類似性だけを用いたものである。根拠文を核にしたクラスタリングは、再反論に適した根拠文が選択できることを、ある程度、期待することができる。
【００５２】
しかしながら、根拠文を核にしたクラスタリングは文の意味レベルの情報が使われているわけではないため、あるクラスタに含まれる理由文が、クラスタの核となっている根拠文によって必ず再反論できるとは限らない。逆に、あるクラスタに含まれない理由文はクラスタの核となっている根拠文によって必ず再反論できないとも限らない。
【００５３】
また、どのクラスタとも類似度が０であるような場合はクラスタに配置されない文が発生することも考えられる。そこで、本実施例では、クラスタリング結果の質を向上させるため、説得支援装置の利用者が、いくつかの反対意見の理由文について、ある根拠文を使用した反論の有効性を判断した「反駁性情報」を与えることを考える。
【００５４】
図７は反駁性情報の一例の構成図である。図７の反駁性情報は、理由文ＩＤ，根拠文ＩＤ及び反駁性が対応付けられている。図７の反駁性情報に含まれる根拠文ＩＤは、ある理由文ＩＤの理由文に対して反駁性を判断した根拠文の根拠文ＩＤである。図７の反駁性情報に含まれる反駁性は、根拠文ＩＤの根拠文を使用した反論の有効性を判断した結果である。図７の反駁性情報に含まれる反駁性は、反駁性が高い（根拠文ＩＤの根拠文を使用した反論が有効である）と考えるものについて「＋」、反駁性が低い（根拠文ＩＤの根拠文を使用した反論が有効でない）と考えるものについて「−」の指標が与えられる。
【００５５】
実際のクラスタリングを行うに際して、図７に示すような反駁性情報は以下のように利用される。反駁性が「＋」であるレコードに含まれる理由文ＩＤの理由文は、その反駁性の元である根拠文と同じクラスタに所属している場合に、現クラスタに固定される。反駁性が「＋」であるレコードに含まれる理由文ＩＤの理由文は、その反駁性の元である根拠文と同じクラスタに所属していない場合に、自身を核とするクラスタを発生させる。反駁性が「−」であるレコードに含まれる理由文ＩＤの理由文は、その反駁性の元である根拠文と同じクラスタに割り付けられない。
【００５６】
図８は反駁性情報を用いたクラスタリングの一例の模式図である。図８では図６のクラスタリングの結果において、クラスタ（Ｃ１，Ｃ２）に配置されなかった文の一部がクラスタ（Ｃ１）の飛び地クラスタ（Ｃ１’’）に配置されている。また、図８では図６のクラスタリングの結果において、クラスタ（Ｃ２）に配置されていた文の一部が、より適切な反駁性の根拠を持つクラスタ（Ｃ１）の飛び地クラスタ（Ｃ１’）に配置されている。
【００５７】
飛び地クラスタ（Ｃ１’’）が生成される典型的なケースは、根拠文と理由文とが内容的に似た話題圏にあるものの、同義語が使われているため、文の類似度が高くならないような場合である。例えば図９のようなクラスタ（Ｃ１）の根拠文と、二つの理由文Ａ，Ｂがあったとする。図９は根拠文及び理由文の一例を表した説明図である。
【００５８】
図９ではクラスタ（Ｃ１）の根拠文と理由文Ａとが四つの特徴語を共有しており、類似性が高い。このため、理由文Ａはクラスタ（Ｃ１）に割り付けられる可能性が高い。これに対して理由文Ｂは意味的に理由文Ａとほとんど同じであるが、クラスタ（Ｃ１）の根拠文と共通する特徴語がないため、類似度が０である。この為、理由文Ｂはクラスタ（Ｃ１）に割り付けられることはない。
【００５９】
図９に示したケースにおいて、クラスタ（Ｃ１）の根拠文と理由文Ｂとの間に「＋」の反駁性が与えられれば、本実施例では理由文Ｂのまわりにクラスタ（Ｃ１’’）の生成が期待できる。
【００６０】
一般に、テキストデータのクラスタリングにおいて、同じ意味を持つ単語の性質を正しく扱うためには、同義語辞書の構築がしばしば行われる。しかし、パブリックコメントの例のように、雑多な話題の議論を短期間に処理しなければならないような場合、同義語辞書の構築により同じ意味を持つ単語の性質を正しく扱う方法は現実的でない。
【００６１】
（説得支援装置）
図１０は説得支援装置の一例のハードウェア構成図である。図１０に示すように説得支援装置１０のハードウェアは例えば計算機システムにより実現される。図１０の説得支援装置１０は、バスＢで相互に接続されている入力装置１１，出力装置１２，ドライブ装置１３，補助記憶装置１４，主記憶装置１５，演算処理装置１６，インターフェース装置１７を含む。
【００６２】
入力装置１１はキーボードやマウス等である。入力装置１１は各種信号を入力するために用いられる。出力装置１２はディスプレイ装置等である。出力装置１２は各種ウインドウやデータ等を表示するために用いられる。インターフェース装置１７は、モデム，ＬＡＮカード等である。インターフェース装置１７は、ネットワークに接続するために用いられる。
【００６３】
本実施例の説得支援プログラムは、説得支援装置１０を制御する各種プログラムの少なくとも一部である。説得支援プログラムは例えば記録媒体１８の配布やネットワークからのダウンロードなどによって提供される。説得支援プログラムを記録した記録媒体１８はＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的，電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記録媒体を用いることができる。
【００６４】
また、説得支援プログラムを記録した記録媒体１８がドライブ装置１３にセットされると、説得支援プログラムは記録媒体１８からドライブ装置１３を介して補助記憶装置１４にインストールされる。ネットワークからダウンロードされた説得支援プログラムはインターフェース装置１７を介して補助記憶装置１４にインストールされる。
【００６５】
補助記憶装置１４は、インストールされた説得支援プログラムを格納すると共に、必要なファイル，データ等を格納する。主記憶装置１５は、説得支援プログラムの起動時に補助記憶装置１４から説得支援プログラムを読み出して格納する。そして、演算処理装置１６は主記憶装置１５に格納された説得支援プログラムに従って、後述するような各種処理を実現している。
【００６６】
図１１は説得支援装置の一例のブロック構成図である。図１１の説得支援装置１０は文書情報記憶部２１，データ入力部２２，処理部２３，表示部２４，特徴ベクトル情報記憶部２５，クラスタ情報記憶部２６，代表点情報記憶部２７を有する。
【００６７】
また、文書情報記憶部２１は論点整理表記憶部３１，意見整理表記憶部３２，反駁性情報記憶部３３を有する。処理部２３は、形態素解析部３４，特徴語抽出部３５，クラスタリング部３６，出力処理部３７を有する。
【００６８】
文書情報記憶部２１は例えば図１０の補助記憶装置１４に対応する。データ入力部２２は図１０の入力装置１１に対応する。処理部２３は説得支援プログラムを実行した図１０の演算処理装置１６に対応する。表示部２４は図１０の出力装置１２に対応する。特徴ベクトル情報記憶部２５，クラスタ情報記憶部２６，代表点情報記憶部２７は、図１０の補助記憶装置１４又は主記憶装置１５に対応する。
【００６９】
図１１の論点整理表記憶部３１は例えば図４に示した論点整理表２を記憶する。意見整理表記憶部３２は例えば図５に示した意見整理表５を記憶する。反駁性情報記憶部３３は例えば図７に示した反駁性情報を記憶する。
【００７０】
図１２は説得支援装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。ステップＳ１１に進み、処理部２３は論点整理表記憶部３１に記憶されている論点整理表２から根拠文のテキストデータを読み込む。また、処理部２３は意見整理表記憶部３２に記憶されている意見整理表５から理由文のテキストデータを読み込む。
【００７１】
ステップＳ１２に進み、処理部２３の形態素解析部３４はステップＳ１１で読み込んだ根拠文及び理由文のテキストデータの形態素解析を実行する。形態素解析部３４は根拠文及び理由文のテキストデータを単語に分解して、その品詞を決める。なお、ステップＳ１２の処理は既存技術であるため、詳細な説明を省略する。
【００７２】
ステップＳ１３に進み、特徴語抽出部３５はステップＳ１２の形態素解析の結果から各文の特徴語を抽出する。特徴語抽出部３５は各文の名詞を抽出し、その中から、その文の特徴をよく示しているものを特徴語として抽出する。なお、ステップＳ１３の処理は既存技術であるため、詳細な説明を省略する。
【００７３】
ステップＳ１４に進み、特徴語抽出部３５はステップＳ１３で抽出した各文の特徴語を特徴ベクトル情報として特徴ベクトル情報記憶部２５に書き込む。図１３は特徴ベクトル情報の一例の構成図である。
【００７４】
図１３の特徴ベクトル情報は、縦軸に二つの根拠文Ｇ１，Ｇ２の文書ＩＤと、１０個の理由文Ｒ１〜Ｒ１０の文書ＩＤとを配置し、横軸に各文から抽出された特徴語を配置したものである。図１３の特徴ベクトル情報は２３個の特徴語（ｔ１〜ｔ２３）があり、各文における特徴語の包含の有無を示す特徴ベクトルを０／１で表している。図１３の特徴ベクトル情報では、特徴語の包含有りを特徴ベクトル「１」で表し、特徴語の包含無しを特徴ベクトル「０」で表している。
【００７５】
図１３の特徴ベクトル情報では、空欄が「０」を表している。なお、図１３の特徴ベクトル情報では各文における特徴語の包含の有無を示す特徴ベクトルの例を示したが、各文における特徴語の包含の頻度を示す特徴ベクトルであってもよい。
【００７６】
ステップＳ１５に進み、クラスタリング部３６は後述するクラスタ情報の初期配置をクラスタ情報記憶部２６に書き込む。ステップＳ１６に進み、クラスタリング部３６は後述のようにクラスタリングを実行する。また、出力処理部３７はクラスタ情報記憶部２６に書き込まれたステップＳ１６のクラスタリングの実行結果を参照して、各反対意見に対する再反論に適した根拠文を選択できる。
【００７７】
ステップＳ１７に進み、出力処理部３７は、クラスタ情報記憶部２６に書き込まれたステップＳ１６のクラスタリングの実行結果と、論点整理表記憶部３１及び意見整理表記憶部３２から読み出した論点整理表２及び意見整理表５とに基づき、後述のように図１４の再反論支援情報を組み立て、表示部２４へ出力する。
【００７８】
図１４は再反論支援情報の一例の構成図である。図１４の再反論支援情報は、理由文ＩＤと、理由文と、再反論の推奨根拠文とが対応付けられている。なお、理由文Ｒ８は内容が反対者の事実誤認となっている。
【００７９】
図４に例示した論点整理表２のごとく、施策実施側が根拠文に加えて論拠文も整理している場合には再反論文のひな型を再反論支援情報として提示することも可能である。例えば図１４に示した二つの再反論の推奨根拠文に対して、それぞれ「科学的に意味のない検査条件は緩和しても問題ない」、「日本と同等のＳＲＭ除去がなされていればＢＳＥ検査条件を緩和しても問題ない」が論拠文として与えられている場合には、それらを併せた文書として提示可能である。
【００８０】
根拠文と論拠文とを併せた文書は、例えば
『  「根拠文」  ので  「論拠文」  と考える。  』
というようなパターンに則って提示すればよい。図１５は再反論支援情報の他の一例の構成図である。図１５の再反論支援情報は、理由文ＩＤと、理由文と、再反論文のひな型とが対応付けられている。なお、理由文Ｒ８は内容が反対者の事実誤認となっている。
【００８１】
（文書の特徴ベクトルと文書間類似度の定義例）
本実施例では、施策実施側が行う再反論と、反対意見がうまく噛み合っているかどうかを判断するために、文書の類似度を用いる。類似度は、立論側の論点整理表２の根拠文の文書と反論側の意見整理表５の理由文の文書とが似ている度合いを測るものである。根拠文と理由文との類似度が高ければ、両者は同じ話題圏に属していると考えられる。同じ話題圏に属している場合は、再反論が反対理由に対して有効になる可能性が高い。
【００８２】
文書の類似度については、すでに様々な方式が知られている。ここでは一般的なｔｆｉｄｆ法を例示する。ｔｆｉｄｆ法では、文書群：Ｄｉ（ｉ＝１，２，３，．．．，Ｎ）と、それらに含まれる特徴語ｔｊ（ｊ＝１，２，３，．．．，ｎ）とを考える。文書とは、具体的に立論側の根拠を記述した文書（論拠まで入れても良い）及び回答側の理由を記述した文書である。
【００８３】
ここでは、ｔｆｉｊ：単語ｔｊが文書Ｄｉに出現する頻度、ｄｆｊ：単語ｔｊを含む文書数とするとき、文書：Ｄｉの特徴を示すベクトルを（ｗｉ１，ｗｉ２，ｗｉ３，・・・，ｗｉｎ）と表記する。ｎは全特徴語数である。
【００８４】
また、ｄｆｊで全文書数Ｎを除し対数を取った量を以下の式（１）のように逆出現頻度ｉｄｆｊとして定義する。
【００８５】
ｉｄｆｊ＝ｌｏｇ（Ｎ／ｄｆｊ）・・・（１）
次に、以下の式（２），（３）のように、特徴ベクトルの各要素を次式で与え、さらにそれを正規化する．
ｗｉｊ＝ｔｆｉｊ×ｉｄｆｊ・・・（２）
ａｉｊ＝ｗｉｊ×｜ｗｉｊ｜・・・（３）
｜ｗｉｊ｜はベクトルの大きさである。以上のような量を用いることによって、ｔｆｉｄｆ法では、二つの文書Ｄｓ，Ｄｒ間の類似度Ｓを例えば以下の式（４）で与える。
【００８６】
Ｓ（Ｄｓ，Ｄｒ）＝ａｓ・ａｒ・・・（４）
「・」はベクトルの内積を表す。式（４）の類似度Ｓを使用して、一つの理由文：Ｒｉに対するすべての根拠文の類似度を計算し、その値の大きさで整序すれば、理由文によりよく反論できる可能性の高い根拠文の優先度づけを行うことができる。
【００８７】
なお、もっと単純な文書間類似度の定義例としては単語の頻度ではなく有無（例えば０又は１）だけをベクトル化する方式もある。具体的には、文書群：Ｄｉと、それらに含まれる特徴語ｔｊに対して、単語ｔｊが文書Ｄｉに含まれる場合にｗｉｊ＝１、含まれない場合にｗｉｊ＝０を要素に持つベクトルを、文書Ｄｉの特徴ベクトルｗｉとして定義するものである。また，二つの文書Ｄｓ，Ｄｒ間の類似度Ｓは例えば以下の式（５）で与えられる。「・」はベクトルの内積を表す。
【００８８】
Ｓ（Ｄｓ，Ｄｒ）＝ｗｓ・ｗｒ・・・（５）
（根拠文を核にしたクラスタリング）
ここでは、図１１のステップＳ１５，Ｓ１６の処理の一例として、根拠文を核にした理由文のクラスタリングを、ｋ−ｍｅａｎｓ法で行う例について説明する。図１６は根拠文を核にした理由文のクラスタリングの処理手順を表したフローチャートである。ｋ−ｍｅａｎｓ法は、例えば「J.McQueen "Some methods for classification and analysis of
multivariate observations" In Proceedings of the Fifth Berkeley Symposium
on Mathematical Statistics and Probability, pp.281-297 (1967)」に記載されている。
【００８９】
ステップＳ２１に進み、クラスタリング部３６はクラスタの初期状態として各根拠文を含むクラスタ（Ｃｋ）を設定する。ステップＳ２２に進み、クラスタリング部３６はクラスタの代表点ｇｋを計算する。代表点の定義にも様々なものがあるが、ｋ−ｍｅａｎｓ法においてはクラスタの代表点ｇｋを、そのクラスタに含まれる文書の特徴ベクトルの重心で定義することが多い。なお、クラスタリング部３６は計算したクラスタの代表点ｇｋを代表点情報記憶部２７に書き込む。
【００９０】
具体的にはクラスタ（Ｃｋ）に属する理由文をＲｉｋとし，その中央値ｇｊｋを理由文Ｒｉｋの特徴ベクトルａｉｊｋの重心として式（６）で定義する。また、ｎ次元のベクトル量であるクラスタの代表点ｇｋは式（７）のように表現される。
【００９１】
【数１】
2010225093.tif 000003
【００９２】
【数２】
2010225093.tif 000004
【００９３】
クラスタリング部３６は各根拠文とクラスタとの関係をクラスタ情報の初期配置としてクラスタ情報記憶部２６に書き込む。図１７はクラスタ情報の初期配置を表した一例の構成図である。
【００９４】
図１７のクラスタ情報は、クラスタ（Ｃｋ）の代表点：ｇｋと、各理由文の類似度（図１７中の数値部）と、その時点で理由文が属しているクラスタ名：Ｃｋとをテーブル化したものである。図１７のクラスタ情報は、図１３の特徴ベクトル情報を元に計算されたものである。
【００９５】
ステップＳ２１のクラスタの初期状態である各根拠文を含むクラスタに対して、クラスタリング部３６はステップＳ２２で代表点ｇｋを求める。しかし、初期状態ではクラスタに根拠文しか含まれないので、代表点ｇｋが根拠文の特徴ベクトルそのものになる。
【００９６】
ステップＳ２３に進み、クラスタリング部３６は全ての理由文の特徴ベクトルから成る全理由文リストを、特徴ベクトル情報記憶部２５に書き込まれている図１３のような特徴ベクトル情報から作成する。
【００９７】
ステップＳ２４に進み、クラスタリング部３６はステップＳ２３で作成した全理由文リストから理由文ベクトルＲｉを一つ取り出す。ステップＳ２５に進み、クラスタリング部３６はステップＳ２４で取り出した理由文ベクトルＲｉと各クラスタの代表点ｇｋとの類似度Ｓｉｋを計算する。
【００９８】
図１７のクラスタ情報の場合、クラスタリング部３６はステップＳ２４で取り出した理由文ベクトルＲｉとクラスタの代表点ｇ１，ｇ２との類似度Ｓｉｋを計算する。ステップＳ２６に進み、クラスタリング部３６は類似度Ｓｉｋの最大値（Ｓｍａｘ）と、類似度Ｓｉｋが最大値（Ｓｍａｘ）のときのクラスタＣｍａｘとを求める。
【００９９】
例えば図１７のクラスタ情報の場合、クラスタリング部３６はステップＳ２４で理由文ベクトルＲ１を取り出したあとのステップＳ２６で類似度Ｓｉｋの最大値（４）と、類似度Ｓｉｋが最大値（４）のときのクラスタＣ１とを求める。
【０１００】
ステップＳ２７に進み、クラスタリング部３６はステップＳ２６で求めた類似度Ｓｉｋの最大値（Ｓｍａｘ）が０より大きいかを判定する。ステップＳ２６で求めた類似度Ｓｉｋの最大値（Ｓｍａｘ）が０より大きくなければ、言い換えれば、全てのクラスタの代表点ｇｋに対して類似度Ｓｉｋの最大値（Ｓｍａｘ）が０であれば、クラスタリング部３６はステップＳ２４に戻る。つまり、クラスタリング部３６は全てのクラスタの代表点ｇｋに対して類似度Ｓｉｋの最大値（Ｓｍａｘ）が０であれば、理由文Ｒｉを何れのクラスタにも割り付けない。
【０１０１】
ステップＳ２６で求めた類似度Ｓｉｋの最大値（Ｓｍａｘ）が０より大きければ、クラスタリング部３６はステップＳ２８に進み、ステップＳ２４で取り出した理由文ベクトルＲｉの理由文Ｒｉを、ステップＳ２６で求めたクラスタＣｍａｘに割り付ける。ステップＳ２４〜Ｓ２８の処理により、各理由文Ｒｉはクラスタの代表点ｇｋとの類似度Ｓｉｋに基づいて、代表点ｇｋが最も近いクラスタＣｍａｘに配置される。
【０１０２】
ステップＳ２９に進み、クラスタリング部３６は全理由文リストに取り出していない理由文が残っている場合、ステップＳ２４に戻る。クラスタリング部３６は全理由文リストに取り出していない理由文が残っていない場合、ステップＳ３０に進む。
【０１０３】
ステップＳ３０に進み、クラスタリング部３６はクラスタリングの終条件を満たすか否かを判定し、クラスタリングの終条件を満たしていない場合、ステップＳ２３に戻る。クラスタリングの終条件を満たしている場合、クラスタリング部３６は図１６に示す処理を終了する。なお、図１７のクラスタ情報は、クラスタリング部３６がステップＳ３０の処理を最初に訪れたときの例である。
【０１０４】
このように、ｋ−ｍｅａｎｓ法によるクラスタリングでは、クラスタＣｋの代表点ｇｋの計算、代表点ｇｋと各理由文Ｒｉとの類度Ｓｉｋの計算、理由文Ｒｉの属するクラスタＣｋの更新、の繰り返しからなるループ（Ｓ２３〜Ｓ３０）がクラスタリングの終条件を充たすまで継続される。
【０１０５】
図１７に示すようなクラスタ情報であるとき、クラスタリング部３６は図１８に示すような代表点ｇｋの特徴ベクトルを計算する。図１８は代表点ｇｋの特徴ベクトルの一例を表した構成図である。
【０１０６】
ステップＳ３０のクラスタリングの終条件としては、クラスタリングの収束（理由文Ｒｉの属するクラスタＣｋの更新がおこらなくなる）や、クラスタ更新の起こる数が閾値より小さくなること等が通常使用される。図１７に示すようなクラスタ情報でクラスタリングが収束したときのクラスタリングの終状態は、図１９のようになる。図１９はクラスタ情報の終状態を表した一例の構成図である。
【０１０７】
（反駁性情報の付与）
本実施例の説得支援装置１０の利用者は、いくつかの反対意見の理由文について、ある根拠文を使用した反論の有効性を判断した図７に示すような反駁性情報を与えることができる。どの理由文と根拠文との組について反駁性情報を与えるかは、任意である。しかしながら、反駁性情報は多く与えた方が、クラスタリング結果の精度があがることが期待できる。
【０１０８】
特に反駁性情報を付与することが望ましいものは、どのクラスタにも属さない理由文である。図１９の例では理由文Ｒ４〜Ｒ６に反駁性情報を付与することが望ましい。現状のままでは、理由文Ｒ４〜Ｒ６に対して、どの反論のための根拠文も再反論支援情報として推奨することができない。
【０１０９】
しかし、ある理由文に正「＋」の反駁性が付与された場合には、その理由文と、その理由文に類似した他の理由文に対して、再反論支援情報を提供することが可能となる。したがって、ユーザに反駁性情報の付与を促す場合には、どのクラスタにも属さない理由文を優先することが望ましい。
【０１１０】
図２０は、反駁性情報入力のためのテーブル型インターフェースの一例のイメージ図である。図２０では、縦軸に根拠文、横軸に理由文を取り、その交点の欄にユーザが任意に反駁性を入力する例を示している。図２０では、根拠文Ｇ１と理由文Ｒ４及びＲ７とに対して正「＋」の反駁性が、根拠文Ｇ２と理由文Ｒ７とに対して負「−」の反駁性が与えられている。
【０１１１】
また、図２０では反駁性の入力の無い欄に「０」が入力されている。図２０の最終行は各理由文が現在属しているクラスタを表している。反駁性情報入力のためのテーブル型インターフェースとしては、最終行の各理由文が現在属しているクラスタを必ずしも表示しなくてもよい。
【０１１２】
しかし、反駁性情報入力のためのテーブル型インターフェースとしては、現在どのクラスタにも属していない理由文（φで示す）について、ユーザにその事実を明確に告げることや、現在どのクラスタにも属していない理由文を分かりやすく表現する（図２０の例では左側に寄せている）ことによって、入力の優先度を上げることができる。なお、図２０では簡単のために理由文を記号で示している部分もあるが、完全な理由文で展開することが望ましい。
【０１１３】
また、本実施例では正の反駁性を持つ理由文が、その反駁性の元である根拠文と同じクラスタに所属している場合に、現クラスタに固定することになっている。従って、本実施例では一つの理由文を二つの異なるクラスタに属させることはできない。このため、正の反駁性を同時に二つの根拠文に対して与えることは禁則事項である。
【０１１４】
図２０のような反駁性情報入力のためのテーブル型インターフェースは、正の反駁性を同時に二つの根拠文に対して与えることができないという禁則事項のチェックが利用者にも行いやすい形態になっている。禁則違反は説得支援装置１０がチェックして、利用者に修正を促すことも可能である。
【０１１５】
（反駁性情報を利用したクラスタリング）
ここでは、図１１のステップＳ１５，Ｓ１６の処理の一例として、根拠文を核にした理由文のクラスタリングに加えて、反駁性情報を利用したクラスタリングを行う例について説明する。図２１は、根拠文を核にした理由文のクラスタリングに加えて、反駁性情報を利用したクラスタリングの処理手順を表したフローチャートである。
【０１１６】
図２１のフローチャートでは冒頭で反駁性情報を使わない予備的なクラスタリングの１ターンを行なって、クラスタの初期配置としている。この予備的なクラスタリングは通常のｋ−ｍｅａｎｓ法によるものであり、図１６のフローチャートと同じ処理となる。予備的なクラスタリングの後、図２１のフローチャートでは反駁性情報を利用したクラスタリングを実行する。
【０１１７】
以下では、図１６のフローチャートを説明したときと同じ特徴ベクトルと、図２２に示す反駁性情報とを使って図２１のフローチャートを実行する例を示す。図２２は反駁性情報の一例の構成図である。図２２の反駁性情報は、理由文Ｒ４，Ｒ７に正「＋」の反駁性が付与された例を示している。
【０１１８】
より具体的に、図２１のフローチャートの説明で扱う根拠文及び理由文の一部は図２３に示すものであるとする。図２３は根拠文及び理由文の一例を表した説明図である。
【０１１９】
図２１のステップＳ４１に進み、クラスタリング部３６は反駁性情報を使わない予備的クラスタリングの１ターンを行う。この予備的なクラスタリングは図１６に示したようなクラスタリングである。したがって、ステップＳ１の直後のクラスタ情報は図１９に等しくなる。
【０１２０】
図２１のフローチャートではステップＳ４９が反駁性情報を利用するクラスタリングである。ステップＳ４１とステップＳ４９との間にあるステップＳ４２〜Ｓ４８はステップＳ４９の反駁性情報を利用するクラスタリングの準備を行う部分である。
【０１２１】
ステップＳ４２に進み、クラスタリング部３６はステップＳ４１で作成した全理由文リストから理由文Ｒｉを一つ取り出す。なお、クラスタリング部３６は反駁性情報記憶部３３から図２２に示したような反駁性情報を読み込んでおく。ステップＳ４３に進み、クラスタリング部３６はステップＳ４２で取り出した理由文Ｒｉに対する反駁性情報があるかを判定する。
【０１２２】
ステップＳ４２で取り出した理由文Ｒｉに対する反駁性情報があれば、クラスタリング部３６はステップＳ４４に進み、理由文Ｒｉに対する反駁性情報を参照し、理由文Ｒｉに正「＋」の反駁性が付与されているかを判定する。理由文Ｒｉに正「＋」の反駁性が付与されていれば、クラスタリング部３６はステップＳ４５に進み、反駁性情報から理由文Ｒｉの反駁性の元である根拠文を確認する。
【０１２３】
クラスタリング部３６はクラスタ情報記憶部２６に書き込まれているクラスタ情報を参照し、ステップＳ４２で取り出した理由文Ｒｉが、反駁性の元である根拠文と同じクラスタに所属しているか否かを判定する。
【０１２４】
ステップＳ４２で取り出した理由文Ｒｉが、反駁性の元である根拠文と同じクラスタに所属していない場合、クラスタリング部３６はステップＳ４６に進み、ステップＳ４２で取り出した理由文Ｒｉを核とする新たなクラスタを発生させる操作を行った後、ステップＳ４７に進む。
【０１２５】
また、ステップＳ４２で取り出した理由文Ｒｉが、反駁性の元である根拠文と同じクラスタに所属している場合、クラスタリング部３６はステップＳ４７に進む。ステップＳ４２では、クラスタリング部３６が、ステップＳ４２で取り出した理由文Ｒｉを現クラスタに固定する。
【０１２６】
ステップＳ４８に進み、クラスタリング部３６はステップＳ４１で作成した全理由文リストに取り出していない理由文Ｒｉが残っている場合、ステップＳ４２に戻る。また、全理由文リストに取り出していない理由文Ｒｉが残っていない場合、クラスタリング部３６はステップＳ４９に進む。
【０１２７】
ステップＳ４８までの処理により、本実施例では二つのクラスタＣ１’とＣ１’’とが発生する。クラスタＣ１’は、最初に理由文Ｒ７が含まれる。クラスタＣ１’’は最初に理由文Ｒ４が含まれる。
【０１２８】
ステップＳ４９に進み、クラスタリング部３６は固定されていない理由文Ｒｉを対象としてクラスタリングを実行する。ステップＳ４９のクラスタリングによって最初に計算されるクラスタ情報は、例えば図２４のようになる。図２４はクラスタ情報の初期配置を表した一例の構成図である。
【０１２９】
図２４では、図２２の反駁性情報に基づいて理由文Ｒ４，Ｒ７のフラグ欄に固定フラグとして「１」を設定している。もし、負「−」の反駁性が与えられている場合はフラグ欄に「−１」を設定する。
【０１３０】
ステップＳ４９のクラスタリングは、負「−」の反駁性の扱い以外、図１６のクラスタリングと同様である。ステップＳ４９のクラスタリングでは、あるクラスタに対して理由文Ｒｉが負「−」の反駁性を持つ場合、そのクラスタに理由文Ｒｉを割り付けることが禁止される。
【０１３１】
なお、負「−」の反駁性が付与されない図２２に示した反駁性情報の場合、ステップＳ４９の振る舞いは図１６のフローチャートの処理と一致する。ステップＳ４９のクラスタリングの中で、最初に計算される各クラスタの代表点ｇｋの特徴ベクトルは例えば図２５のようになる。図２５は代表点ｇｋの特徴ベクトルの一例を表した構成図である。
【０１３２】
また、ステップＳ４９のクラスタリングによる最終的な結果は、例えば図２６のようになる。図２６はクラスタ情報の終状態を表した一例の構成図である。出力処理部３７はクラスタリングの結果として図２６のようなクラスタ情報を読み出し、図２７に示すような再反論支援情報を表示部２４に出力する。
【０１３３】
図２７は再反論支援情報の一例のイメージ図である。図２７の再反論支援情報は、理由文ＩＤと、理由文と、再反論の推奨根拠文とが対応付けられている。なお、理由文Ｒ８は内容が反対者の事実誤認となっている。利用者は、図２７の再反論支援情報を参考にすることで、判定意見に対して有効な根拠文を容易に知ることができ、再反論に利用する再反論文６の作成が容易となる。
【０１３４】
（まとめ）
以下では、図１６のフローチャートに示した反駁性情報を利用しないクラスタリングの結果と、図２１のフローチャートに示した反駁性情報を利用したクラスタリングの結果とを比較する。
【０１３５】
図２８は反駁性情報を利用しないクラスタリングの結果と反駁性情報を利用したクラスタリングの結果との一例の比較図である。図２８から見て取れるように、反駁性情報を利用しないクラスタリングの結果では、類似度がいずれのクラスタにも配置できない理由文Ｒ４〜Ｒ６が発生する。いずれのクラスタにも配置できない理由文Ｒ４〜Ｒ６が発生する理由は、理由文Ｒ４〜Ｒ６がクラスタに配置されたどの根拠文に対しても類似度が０である為である。
【０１３６】
反駁性情報を利用しないクラスタリングの結果では、理由文Ｒ７「ＢＳＥの病因が確定していない以上，ＳＲＭ（特定危険部位）除去で安全が確保できているとは言えない」がクラスタＣ２に配置されている。しかし、理由文Ｒ７に対して根拠文Ｇ２を根拠にする反駁は難しい。これは、理由文Ｒ７がクラスタＣ２の根拠文Ｇ２に対する正面からの反論になっている為である。
【０１３７】
一方、反駁性情報を利用する、言い換えれば反駁性情報をガイド的に使うクラスタリングの結果は以下のように改善される。反駁性情報を利用しないクラスタリングの結果において何れのクラスタにも配置されなかった理由文Ｒ４〜Ｒ６はクラスタＣ１（の飛び地クラスタＣ１’’）に配置される。
【０１３８】
また、反駁性情報を利用しないクラスタリングの結果においてクラスタＣ２に配置されていた理由文Ｒ７、Ｒ１０は、より適切な反駁の根拠を持つクラスタＣ１（の飛び地クラスタＣ１’）に配置される。
【０１３９】
反駁性情報を利用しないクラスタリングの結果からの反駁性情報を利用するクラスタリングの結果の改善の様子をわかりやすく図示すると図２９のようになる。図２９は反駁性情報を利用しないクラスタリングの結果と反駁性情報を利用したクラスタリングの結果とを比較した模式図である。
【０１４０】
図２９において、反駁性情報を利用するクラスタリングの結果では、クラスタＣ１に対する飛び地Ｃ１’及びＣ１’’を許すことによって、再反論に適した根拠文を推奨できる可能性を高める効果がある。
【０１４１】
本発明は、以下に記載する付記のような構成が考えられる。
（付記１）
主張に対する反対者への文書による説得を支援する説得支援装置であって、
主張に対する反対意見の理由文と、主張の根拠文と、前記理由文及び前記根拠文の反駁性の有無とが関連付けられた反駁性情報を記憶する反駁性情報記憶部と、
前記反駁性情報記憶部の前記理由文及び前記根拠文を形態素解析した結果から前記理由文及び前記根拠文に含まれる特徴語を抽出する特徴語抽出部と、
前記根拠文を含む初期配置のクラスタを表したクラスタ情報を生成し、前記根拠文に含まれる特徴語と前記理由文に含まれる特徴語との類似度に基づき、前記理由文を前記クラスタに配置するように前記クラスタ情報を書き換えるクラスタリングを行ったあと、前記反駁性情報記憶部に記憶されている前記反駁性情報に基づき、前記理由文を割り付ける前記クラスタを再配置するように前記クラスタ情報を書き換えるクラスタリング部と、
前記クラスタ情報に基づき、前記理由文に対する再反論の根拠文として前記理由文と同一のクラスタに含まれる前記根拠文を出力する出力処理部と
を有する説得支援装置。
（付記２）
前記クラスタリング部は、前記反駁性情報に基づき、反駁性が有る前記理由文及び前記根拠文が同一のクラスタに含まれているとき、前記理由文を現在配置されているクラスタに固定するように前記クラスタ情報を書き換えたあと、更に、前記根拠文に含まれる特徴語と前記理由文に含まれる特徴語との類似度に基づき、前記理由文を前記クラスタに再配置するように前記クラスタ情報を書き換えるクラスタリングを行う付記１記載の説得支援装置。
（付記３）
前記クラスタリング部は、前記反駁性情報に基づき、反駁性が有る前記理由文及び前記根拠文が同一のクラスタに含まれていないとき、前記理由文を含む前記根拠文の飛び地クラスタを発生させるように前記クラスタ情報を書き換えたあと、更に、前記根拠文に含まれる特徴語と前記理由文に含まれる特徴語との類似度に基づき、前記理由文を前記クラスタに再配置するように前記クラスタ情報を書き換えるクラスタリングを行う付記１又は２記載の説得支援装置。
（付記４）
前記クラスタリング部は、前記反駁性情報に基づき、反駁性が無い前記理由文及び前記根拠文が同一のクラスタに含まれているとき、前記理由文を現在配置されているクラスタに配置することを禁止するように前記クラスタ情報を書き換えたあと、更に、前記根拠文に含まれる特徴語と前記理由文に含まれる特徴語との類似度に基づき、前記理由文を前記クラスタに再配置するように前記クラスタ情報を書き換えるクラスタリングを行う付記１乃至３何れか一項記載の説得支援装置。
（付記５）
前記出力処理部は、前記クラスタ情報に基づき、前記理由文に対する再反論の根拠文として前記理由文と同一のクラスタに含まれる前記根拠文を選択し、前記理由文と前記選択した根拠文とで前記理由文に対する再反論文の雛形を生成して出力する付記１乃至４何れか一項記載の説得支援装置。
（付記６）
主張に対する反対者への文書による説得を支援するコンピュータを、
主張に対する反対意見の理由文と、主張の根拠文と、前記理由文及び前記根拠文の反駁性の有無とが関連付けられた反駁性情報を記憶する反駁性情報記憶部と、
前記反駁性情報記憶部の前記理由文及び前記根拠文を形態素解析した結果から前記理由文及び前記根拠文に含まれる特徴語を抽出する特徴語抽出部と、
前記根拠文を含む初期配置のクラスタを表したクラスタ情報を生成し、前記根拠文に含まれる特徴語と前記理由文に含まれる特徴語との類似度に基づき、前記理由文を前記クラスタに配置するように前記クラスタ情報を書き換えるクラスタリングを行ったあと、前記反駁性情報記憶部に記憶されている前記反駁性情報に基づき、前記理由文を割り付ける前記クラスタを再配置するように前記クラスタ情報を書き換えるクラスタリング部と、
前記クラスタ情報に基づき、前記理由文に対する再反論の根拠文として前記理由文と同一のクラスタに含まれる前記根拠文を出力する出力処理部と
して機能させるための説得支援プログラム。
（付記７）
コンピュータによって実行される、主張に対する反対者への文書による説得を支援する説得支援方法であって、
前記コンピュータが、
主張に対する反対意見の理由文と、主張の根拠文と、前記理由文及び前記根拠文の反駁性の有無とが関連付けられた反駁性情報を記憶する反駁性情報記憶部の該理由文及び該根拠文を形態素解析した結果から該理由文及び該根拠文に含まれる特徴語を抽出する特徴語抽出ステップと、
前記根拠文を含む初期配置のクラスタを表したクラスタ情報を生成し、前記根拠文に含まれる特徴語と前記理由文に含まれる特徴語との類似度に基づき、前記理由文を前記クラスタに配置するように前記クラスタ情報を書き換えるクラスタリングを行ったあと、前記反駁性情報記憶部に記憶されている前記反駁性情報に基づき、前記理由文を割り付ける前記クラスタを再配置するように前記クラスタ情報を書き換えるクラスタリングステップと、
前記クラスタ情報に基づき、前記理由文に対する再反論の根拠文として前記理由文と同一のクラスタに含まれる前記根拠文を出力する出力処理ステップと
を実行する説得支援方法。
本発明は、具体的に開示された実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。
【符号の説明】
【０１４２】
１    資料
２    論点整理表
３    質問文
４    回答文
５    意見整理表
６    再反論文
１０    説得支援装置
１１    入力装置
１２    出力装置
１３    ドライブ装置
１４    補助記憶装置
１５    主記憶装置
１６    演算処理装置
１７    インターフェース装置
１８    記録媒体
２１    文書情報記憶部
２２    データ入力部
２３    処理部
２４    表示部
２５    特徴ベクトル情報記憶部
２６    クラスタ情報記憶部
２７    代表点情報記憶部
３１    論点整理表記憶部
３２    意見整理表記憶部
３３    反駁性情報記憶部
３４    形態素解析部
３５    特徴語抽出部
３６    クラスタリング部
３７    出力処理部
Ｂ    バス
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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