(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
助詞落ち表現を含む対象文章情報に対して、該助詞を補完するようにコンピュータを機能させる助詞補完プログラムであって、
助詞落ち表現を含まない基準文章情報を蓄積した基準文章蓄積手段と、
前記基準文章情報から、助詞を削除することによって助詞落ち文章情報を生成する助詞落ち文章生成手段と、
前記助詞落ち文章情報及び前記基準文章情報を形態素に分割し、該形態素毎に品詞を対応付ける品詞抽出手段と、
前記助詞落ち文章情報に基づく助詞落ち品詞列を正例データとし、前記基準文章情報に基づく助詞有り品詞列を負例データとして、２クラスのパターン識別器を構成すると共に、該パターン識別器を用いて、入力された前記対象文章情報が助詞落ち表現か否かを識別する識別エンジン手段と
してコンピュータを機能させ、
前記識別エンジン手段は、前記対象文章情報から助詞落ち表現が検出された際に、当該助詞落ち表現に対応する複数の助詞有り品詞列の候補を抽出し、
候補となる前記助詞有り品詞列毎に、前記基準文章蓄積手段に蓄積された前記基準文章情報の中における出現頻度を計数する出現頻度計数手段と、
前記出現頻度が最も高い助詞有り品詞列における助詞を、前記対象文章情報に対して補完する助詞落ち補完手段と
してコンピュータを更に機能させることを特徴とする助詞補完プログラム。
【請求項２】
前記品詞列は、複数の品詞の列からなり、
前記品詞は、品詞自体と、１つ以上の品詞細分類とからなる
ことを特徴とする請求項１に記載の助詞補完プログラム。
【請求項３】
前記識別エンジン手段は、サポートベクタマシン(Support Vector Machine)に基づくもの、又は、ルールベースに基づくもの、であるようにコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項１又は２に記載の助詞補完プログラム。
【請求項４】
前記基準文章情報は、公用的に公開されており、信用ある特定ユーザによって記述された文章情報であり、
前記対象文章情報は、私用的に公開されており、不特定多数のユーザによって記述された文章情報である
ようにコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の助詞補完プログラム。
【請求項５】
助詞落ち表現を含む対象文章情報に対して、該助詞を補完する文章解析装置であって、
助詞落ち表現を含まない基準文章情報を蓄積した基準文章蓄積手段と、
前記基準文章情報から、助詞を削除することによって助詞落ち文章情報を生成する助詞落ち文章生成手段と、
前記助詞落ち文章情報及び前記基準文章情報を形態素に分割し、該形態素毎に品詞を対応付ける品詞抽出手段と、
前記助詞落ち文章情報に基づく助詞落ち品詞列を正例データとし、前記基準文章情報に基づく助詞有り品詞列を負例データとして、２クラスのパターン識別器を構成すると共に、該パターン識別器を用いて、入力された前記対象文章情報が助詞落ち表現か否かを識別する識別エンジン手段と
を有し、
前記識別エンジン手段は、前記対象文章情報から助詞落ち表現が検出された際に、当該助詞落ち表現に対応する複数の助詞有り品詞列の候補を抽出し、
候補となる前記助詞有り品詞列毎に、前記基準文章蓄積手段に蓄積された前記基準文章情報の中における出現頻度を計数する出現頻度計数手段と、
前記出現頻度が最も高い助詞有り品詞列における助詞を、前記対象文章情報に対して補完する助詞落ち補完手段と
を更に有することを特徴とする文章解析装置。
【請求項６】
助詞落ち表現を含む対象文章情報を他の公開サーバからネットワークを介して取得し、該助詞を補完する文章解析サーバであって、
助詞落ち表現を含まない基準文章情報を蓄積した基準文章蓄積手段と、
前記基準文章情報から、助詞を削除することによって助詞落ち文章情報を生成する助詞落ち文章生成手段と、
前記助詞落ち文章情報及び前記基準文章情報を形態素に分割し、該形態素毎に品詞を対応付ける品詞抽出手段と、
前記助詞落ち文章情報に基づく助詞落ち品詞列を正例データとし、前記基準文章情報に基づく助詞有り品詞列を負例データとして、２クラスのパターン識別器を構成すると共に、該パターン識別器を用いて、入力された前記対象文章情報が助詞落ち表現か否かを識別する識別エンジン手段と
を有し、
前記識別エンジン手段は、前記対象文章情報から助詞落ち表現が検出された際に、当該助詞落ち表現に対応する複数の助詞有り品詞列の候補を抽出し、
候補となる前記助詞有り品詞列毎に、前記基準文章蓄積手段に蓄積された前記基準文章情報の中における出現頻度を計数する出現頻度計数手段と、
前記出現頻度が最も高い助詞有り品詞列における助詞を、前記対象文章情報に対して補完する助詞落ち補完手段と
を更に有することを特徴とする文章解析サーバ。
【請求項７】
コンピュータを搭載した装置を用いて、助詞落ち表現を含む対象文章情報に対して、該助詞を補完する助詞落ち補完方法であって、
助詞落ち表現を含まない基準文章情報を蓄積した基準文章蓄積部を有し、
前記基準文章情報から、助詞を削除することによって助詞落ち文章情報を生成する第１のステップと、
前記助詞落ち文章情報及び前記基準文章情報を形態素に分割し、該形態素毎に品詞を対応付ける第２のステップと、
前記助詞落ち文章情報に基づく助詞落ち品詞列を正例データとし、前記基準文章情報に基づく助詞有り品詞列を負例データとして、２クラスのパターン識別器を構成する第３のステップと、
前記パターン識別器を用いて、入力された前記対象文章情報が助詞落ち表現か否かを識別する第４のステップと
を有し、
第４のステップについて、前記対象文章情報から助詞落ち表現が検出された際に、当該助詞落ち表現に対応する複数の助詞有り品詞列の候補を抽出し、
候補となる前記助詞有り品詞列毎に、前記基準文章蓄積手段に蓄積された前記基準文章情報の中における出現頻度を計数する第５のステップと、
前記出現頻度が最も高い助詞有り品詞列における助詞を、前記対象文章情報に対して補完する第６のステップと
を更に有することを特徴とする助詞落ち補完方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インターネットに公開されるＷｅｂサイトに記述された文章情報の内容を解析する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットの普及により、ブログ、掲示板又はクチコミコメントを公開するＷｅｂサイトに、様々なテキストが記述されている。「ブログ」(Weblog)とは、一般的に個人によって運営され、時事ニュースや専門的トピックスに関する自らの意見を表明するために、日記的に更新することができるサイトをいう。また、「掲示板」とは、様々なテーマについて、他人と議論を逐次に交換するためのサイトをいう。更に、「クチコミコメント」とは、人の噂のような、物事の評判などに関するコメントを記述することができるサイトをいう。これらのサイトの普及により、一般のユーザが、インターネットで自由に情報発信できるようになった。
【０００３】
これら文章情報を内容的に解析することによって、不特定多数の一般ユーザの意見を収集することができる。例えば、商品及びサービスに関する評判解析や、違法・有害情報をフィルタリングするための情報検索に適用できる。このような文章情報の解析には、係り受け解析や格解析を用いて、形態素間の関係を取得する技術を要する。しかしながら、文章情報の中に、助詞落ちや倒置によって記載された文章は、係り受け解析や格解析に失敗する場合がある。
【０００４】
従来技術として、助詞落ちや倒置のような書き言葉特有の傾向を統計的に分析し、助詞落ちや倒置がある文章の係り受け解析精度を向上させる技術がある（例えば非特許文献１参照）。この技術は、例えば「助詞落ちがある名詞は、直後の述語にかかる可能性が高い」というようなヒューリスティック(heuristic)なルールによって判定する。
【０００５】
また、ＭＥ（最大エントロピー法）に基づくモデルを用いて、係り受け解析精度を向上させる技術もある（例えば非特許文献２参照）。更に、口語文書を文単位に分割し、「節」と称される細かい単位に分類することで、係り受け解析精度を向上させる技術もある（例えば非特許文献３参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】山本幹雄、小林聡、中川聖一、「音声対話文における助詞落ち・倒置の分析と解析手法」、情報処理学会論文誌、vol.33 No.11、pp.1322-1330、1992、[online]、［平成２２年８月２４日］、インターネット＜URL:http://ci.nii.ac.jp/naid/110002723414＞
【非特許文献２】内元清貴、関根聡、井佐原均、「最大エントロピー法に基づくモデルを用いた日本語係り受け解析」、情報処理学会論文誌2001、[online]、［平成２２年８月２４日］、インターネット＜URL:http://ci.nii.ac.jp/naid/110002725061＞
【非特許文献３】大野誠寛、松原茂樹、柏岡秀紀、稲垣康善、「節の始端検出に基づく独話文の係り受け解析」、情報処理学会論文誌2009、[online]、［平成２２年８月２４日］、インターネット＜URL:http://ci.nii.ac.jp/naid/110006549568＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、インターネット上の電子掲示板やブログなど、不特定多数の一般ユーザによって記述された文章情報は、口語表現などが多く含まれる。そのために、係り受け解析や格解析の精度が低下するという課題があった。このような精度低下の原因の多くは、「ラーメン食べた」（ラーメンを食べた）や「足速いね」（足が速いね）のような助詞落ち表現に基づくものである。
【０００８】
非特許文献１に記載された技術によれば、助詞落ちのある名詞は、高い確率で直後の動詞に係ると判定する。しかしながら、口語表現の場合、「名詞＋動詞」の形態の文章であっても、助詞落ちではない文章も多数存在する。結局、不特定多数の一般ユーザにおける口語表現を含む文章情報の場合、文章情報の解析精度は低下してしまう。
【０００９】
また、非特許文献２に記載された技術によれば、係り受け解析結果が付与された学習文書を要するため、人手によるラベル作業が必要となる。更に、非特許文献３に記載された技術によれば、助詞落ちを含む文書の解析精度を向上させる効果は少ないと考えられる。
【００１０】
そこで、本発明は、対象文章情報について助詞落ちの有無を検出する共に、落ちた助詞を補完することによって、対象文章情報の解析精度を向上させることができる助詞落ち補完プログラム、装置、サーバ及び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】
【００１１】
本発明によれば、助詞落ち表現を含む対象文章情報に対して、該助詞を補完するようにコンピュータを機能させる助詞補完プログラムであって、
助詞落ち表現を含まない基準文章情報を蓄積した基準文章蓄積手段と、
基準文章情報から、助詞を削除することによって助詞落ち文章情報を生成する助詞落ち文章生成手段と、
助詞落ち文章情報及び基準文章情報を形態素に分割し、該形態素毎に品詞を対応付ける品詞抽出手段と、
助詞落ち文章情報に基づく助詞落ち品詞列を正例データとし、基準文章情報に基づく助詞有り品詞列を負例データとして、２クラスのパターン識別器を構成すると共に、該パターン識別器を用いて、入力された対象文章情報の助詞落ち表現の品詞列から、助詞有り表現の品詞列を抽出し、助詞落ち箇所を特定する識別エンジン手段と
してコンピュータを機能させ、
識別エンジン手段は、対象文章情報から助詞落ち表現が検出された際に、当該助詞落ち表現に対応する複数の助詞有り品詞列の候補を抽出し、
候補となる助詞有り品詞列毎に、基準文章蓄積手段に蓄積された基準文章情報の中における出現頻度を計数する出現頻度計数手段と、
出現頻度が最も高い助詞有り品詞列における助詞を、対象文章情報に対して補完する助詞落ち補完手段と
してコンピュータを更に機能させることを特徴とする。
【００１５】
本発明の助詞補完プログラムにおける他の実施形態によれば、
品詞列は、複数の品詞の列からなり、
品詞は、品詞自体と、１つ以上の品詞細分類とからなることも好ましい。
【００１６】
本発明の助詞補完プログラムにおける他の実施形態によれば、識別エンジン手段は、サポートベクタマシン(Support Vector Machine)に基づくもの、又は、ルールベースに基づくもの、であるようにコンピュータを更に機能させることも好ましい。
【００１７】
本発明の助詞補完プログラムにおける他の実施形態によれば、
基準文章情報は、公用的に公開されており、信用ある特定ユーザによって記述された文章情報であり、
対象文章情報は、私用的に公開されており、不特定多数のユーザによって記述された文章情報であるようにコンピュータを更に機能させることも好ましい。
【００１８】
本発明によれば、助詞落ち表現を含む対象文章情報に対して、該助詞を補完する文章解析装置であって、
助詞落ち表現を含まない基準文章情報を蓄積した基準文章蓄積手段と、
基準文章情報から、助詞を削除することによって助詞落ち文章情報を生成する助詞落ち文章生成手段と、
助詞落ち文章情報及び基準文章情報を形態素に分割し、該形態素毎に品詞を対応付ける品詞抽出手段と、
助詞落ち文章情報に基づく助詞落ち品詞列を正例データとし、基準文章情報に基づく助詞有り品詞列を負例データとして、２クラスのパターン識別器を構成すると共に、該パターン識別器を用いて、入力された対象文章情報の助詞落ち表現の品詞列から、助詞有り表現の品詞列を抽出し、助詞落ち箇所を特定する識別エンジン手段と
を有し、
識別エンジン手段は、対象文章情報から助詞落ち表現が検出された際に、当該助詞落ち表現に対応する複数の助詞有り品詞列の候補を抽出し、
候補となる助詞有り品詞列毎に、基準文章蓄積手段に蓄積された基準文章情報の中における出現頻度を計数する出現頻度計数手段と、
出現頻度が最も高い助詞有り品詞列における助詞を、対象文章情報に対して補完する助詞落ち補完手段と
を更に有することを特徴とする。
【００１９】
本発明によれば、助詞落ち表現を含む対象文章情報を他の公開サーバからネットワークを介して取得し、該助詞を補完する文章解析サーバであって、
助詞落ち表現を含まない基準文章情報を蓄積した基準文章蓄積手段と、
基準文章情報から、助詞を削除することによって助詞落ち文章情報を生成する助詞落ち文章生成手段と、
助詞落ち文章情報及び基準文章情報を形態素に分割し、該形態素毎に品詞を対応付ける品詞抽出手段と、
助詞落ち文章情報に基づく助詞落ち品詞列を正例データとし、基準文章情報に基づく助詞有り品詞列を負例データとして、２クラスのパターン識別器を構成すると共に、該パターン識別器を用いて、入力された対象文章情報の助詞落ち表現の品詞列から、助詞有り表現の品詞列を抽出し、助詞落ち箇所を特定する識別エンジン手段と
を有し、
識別エンジン手段は、対象文章情報から助詞落ち表現が検出された際に、当該助詞落ち表現に対応する複数の助詞有り品詞列の候補を抽出し、
候補となる助詞有り品詞列毎に、基準文章蓄積手段に蓄積された基準文章情報の中における出現頻度を計数する出現頻度計数手段と、
出現頻度が最も高い助詞有り品詞列における助詞を、対象文章情報に対して補完する助詞落ち補完手段と
を更に有することを特徴とする。
【００２０】
本発明によれば、コンピュータを搭載した装置を用いて、助詞落ち表現を含む対象文章情報に対して、該助詞を補完する助詞落ち補完方法であって、
助詞落ち表現を含まない基準文章情報を蓄積した基準文章蓄積部を有し、
基準文章情報から、助詞を削除することによって助詞落ち文章情報を生成する第１のステップと、
助詞落ち文章情報及び基準文章情報を形態素に分割し、該形態素毎に品詞を対応付ける第２のステップと、
助詞落ち文章情報に基づく助詞落ち品詞列を正例データとし、基準文章情報に基づく助詞有り品詞列を負例データとして、２クラスのパターン識別器を構成する第３のステップと、
パターン識別器を用いて、入力された対象文章情報の助詞落ち表現の品詞列から、助詞有り表現の品詞列を抽出し、助詞落ち箇所を特定する第４のステップと
を有し、
第４のステップについて、対象文章情報から助詞落ち表現が検出された際に、当該助詞落ち表現に対応する複数の助詞有り品詞列の候補を抽出し、
候補となる助詞有り品詞列毎に、基準文章蓄積手段に蓄積された基準文章情報の中における出現頻度を計数する第５のステップと、
出現頻度が最も高い助詞有り品詞列における助詞を、対象文章情報に対して補完する第６のステップと
を更に有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
本発明の助詞落ち補完プログラム、装置、サーバ及び方法によれば、対象文章情報について助詞落ちの有無を検出する共に、落ちた助詞を補完することによって、対象文章情報の解析精度を向上させることができる。特に、本発明によれば、既存の新聞文書のみを対象文章情報として用いることできるので、解析精度が向上し、且つ、汎用性が高いという効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明における助詞落ち補完プログラムの機能構成図である。
【図２】品詞及び品詞細分類を表す品詞体系図である。
【図３】文章情報から助詞落ちを検出し且つ補完する説明図である。
【図４】品詞列から助詞落ちを検出し且つ補完する説明図である。
【図５】本発明における文章解析サーバを有するシステム構成図である。
【図６】本発明におけるシーケンス図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００２４】
図１は、本発明における助詞落ち補完プログラムの機能構成図である。
【００２５】
本発明の助詞補完プログラムは、助詞落ち表現を含む対象文章情報に対して、その助詞を補完するようにコンピュータを機能させる。ここで、助詞補完プログラムは、「助詞落ち検出機能」と「助詞補完機能」とに区分される。
【００２６】
図１によれば、助詞落ち補完プログラム１は、基準文章蓄積部１０と、「助詞落ち検出機能」としての助詞落ち文章生成部１１及び識別エンジン部１２とを有する。
【００２７】
基準文章蓄積部１０は、助詞落ち表現を含まない基準文章情報を蓄積する。「基準文章情報」は、公用的に公開されており、信用ある特定ユーザによって記述された文章情報である。例えば、新聞記事の文章のように、助詞落ち表現が少なく、且つ、形態素解析精度が高い文章の集合であることが好ましい。
【００２８】
助詞落ち文章生成部１１は、基準文章情報から、助詞を削除することによって助詞落ち文章情報を生成する。助詞落ち文章生成部１１は、基準文章情報を形態素に分割し、形態素の品詞が「助詞」となるものを削除する。「形態素」とは、文章の構成要素のうち、意味を持つ最小の単位をいう。また、「単語」毎に「品詞」が登録された辞書を要する。
【００２９】
識別エンジン部１２は、助詞落ち文章情報を正例データとし、基準文章情報を負例データとして学習データベースを生成する。識別エンジン部１２は、サポートベクタマシン(Support Vector Machine)に基づくものであってもよいし、ルールベースに基づくものであってもよい（例えばＣ４．５）。
【００３０】
サポートベクタマシンの識別エンジンによれば、明確なルールを生成せず、外見上ブラックボックスである。正例データ及び負例データは、サポートベクトルとして生成される。「サポートベクタマシン」とは、教師有り学習を用いる識別アルゴリズムであって、パターン認識に適用される。サポートベクタマシンは、線形入力素子を用いて２クラス（正例／負例）のパターン識別器を構成し、線形入力素子のパラメータを学習する。
【００３１】
また、ルールベースの識別エンジンによれば、正例データ及び負例データから明確なルールを生成する。「Ｃ４．５」とは、クラス分類に用いるための決定木を生成するアルゴリズムであって、統計学的クラス分類器である。これは、情報エントロピの概念を用いて、正例データ及び負例データのセットから決定木を生成する。
【００３２】
識別エンジン部１２は、学習データベースを生成した後、助詞落ち表現を含む対象文章情報を入力する。「対象文章情報」は、私用的に公開されており、不特定多数のユーザによって記述された文章情報である。例えば、インターネット上の電子掲示板やブログなどに記述された文章情報であって、口語表現などが多く含まれるものである。
【００３３】
識別エンジン部１２は、学習データベースを用いて、入力された対象文章情報から、助詞落ち箇所を特定する。ここで、当該助詞落ち表現に対応する１つ以上の助詞有り表現の候補が抽出される。助詞有り表現は、１つの候補に限られず、複数の候補が抽出されてもよい。
【００３４】
また、図１の助詞落ち補完プログラムにおける「助詞落ち検出機能」は、品詞抽出部１５を更に有するものであってもよい。識別エンジン部１２は、文章情報（単語列）そのものを学習し且つ識別することなく、その品詞列のみを学習し且つ識別することによって、学習効果を高めることができる。具体的には、記憶容量が少なく且つ演算量も少なくなることが期待できる。
【００３５】
図２は、品詞抽出部における品詞体系を表す説明図である。
【００３６】
品詞抽出部１５は、文章情報を形態素に分割し、形態素毎に品詞体系を対応付ける。即ち、文章情報の形態素列を、品詞列に変換する。「品詞列」は、複数の品詞の列からなる。「品詞」は、図２のように、品詞自体と、１つ以上の品詞細分類とによって表される。
【００３７】
図１によれば、助詞落ち文章生成部１１から出力された正例データの助詞落ち文章情報は、品詞抽出部１５によって助詞落ち品詞列に変換される。そして、その助詞落ち品詞列は、正例データとして識別エンジン部１２へ入力される。また、基準文章蓄積部１０から出力された負例データの基準文章情報も、品詞抽出部１５によって助詞有り品詞列に変換される。そして、その助詞有り品詞列は、負例データとして識別エンジン部１２へ入力される。これによって、識別エンジン部１２は、品詞列に基づく学習データベースを生成することができる。
【００３８】
同様に、品詞抽出部１５は、識別エンジン部１２へ入力すべき対象文章情報も、品詞列に変換する。品詞列に基づく対象文章情報が、識別エンジン部１２へ入力される。これによって、識別エンジン部１２は、品詞列に基づく学習データベースを用いて、候補となる助詞有り品詞列を抽出することができる。
【００３９】
図１によれば、「助詞補完機能」として、出現頻度計数部１３及び助詞落ち補完部１４を更に有する。
【００４０】
出現頻度計数部１３は、候補となる助詞有り表現毎に、基準文章蓄積部１０に蓄積された基準文章情報の中における出現頻度を計数する。また、識別エンジンが品詞列に基づくものである場合、候補となる助詞有り品詞列毎に、基準文章蓄積部１０に蓄積された基準文章情報の中における出現頻度を計数する。
【００４１】
助詞落ち補完部１４は、出現頻度が最も高い助詞有り表現における助詞を、対象文章情報に対して補完する。また、識別エンジンが品詞列に基づくものである場合、出現頻度が最も高い助詞有り品詞列における助詞を、対象文章情報に対して補完する。
【００４２】
図３は、文章情報に基づく助詞落ち文章の補完を表す説明図である。
【００４３】
（Ｓ３１）基準文章蓄積部１０に、以下の２つの基準文章情報が蓄積されているとする。
「ラーメンを食べていた」
「足が速くて追いつかない」
これら基準文章情報は、正例データとして助詞落ち文章生成部１１へ出力され、負例データとして識別エンジン部１２へ出力される。
【００４４】
（Ｓ３２）助詞落ち文章生成部１１は、基準文章情報から助詞を削除した助詞落ち文章情報を生成する。
「ラーメン（を）食べていた」  ->「ラーメン食べていた」
「足（が）速くて追いつかない」->「足速くて追いつかない」
生成された助詞落ち文章情報は、正例データとして識別エンジン部１２へ出力される。
【００４５】
（Ｓ３３）識別エンジン部１２は、正例データの基準文章情報と、負例データの基準文章情報とから、学習データベースを生成する。
【００４６】
（Ｓ３４）以下の３つの対象文章情報が、識別エンジン部１２に入力されたとする。
「ラーメン食べちゃった」
【００４７】
（Ｓ３５）識別エンジン部１２は、候補となる助詞有り表現を出力する。助詞有り表現は、例えば以下のようなパターンに該当するものであることが好ましい。
（パターン１）「名詞」＋「補完する助詞」＋「動詞」
（パターン２）「名詞」＋「補完する助詞」
（パターン３）「補完する助詞」＋「動詞」
例えば、「ラーメン食べちゃった」については、以下のような助詞有り表現を、出現頻度計数部１３へ出力する。
「ラーメン＋を＋食べる」
「ラーメン＋を」
「を＋食べる」
「ラーメン＋が＋食べる」
「ラーメン＋が」
「が＋食べる」
・・・・・
【００４８】
（Ｓ３６）出現頻度計数部１３は、候補となる助詞有り表現について、基準文章蓄積部１０を用いて出現頻度を計数する。
「ラーメン＋を＋食べる」：１０回
「ラーメン＋を」        ：５０回
「を＋食べる」          ：１００回
「ラーメン＋が＋食べる」：０回
「ラーメン＋が」        ：３回
「が＋食べる」          ：５回
・・・・・
尚、前述したパターンに応じて、それぞれの出現頻度に重み付けることも好ましい。例えば、パターン１は、パターン２及び３よりも大きく重み付ける。
【００４９】
（Ｓ３７）助詞落ち補完部１４は、出現頻度が最も高い助詞有り表現における助詞を、対象文章情報に対して補完する。例えば以下のように補完される。
「ラーメン食べちゃった」->「ラーメンを食べちゃった」
【００５０】
図４は、品詞列に基づく助詞落ち文章の補完を表す説明図である。
【００５１】
（Ｓ４１）前述の図３のＳ３１と同様の基準文章情報が、正例データとして助詞落ち生成部１１へ出力され、負例データとして品詞抽出部１５へ出力される。
【００５２】
（Ｓ４２）前述の図３のＳ３２と同様に、助詞落ち文章生成部１１は、基準文章情報から助詞を削除した助詞落ち文章情報を生成する。生成された助詞落ち文章情報は、正例データとして品詞抽出部１５へ出力される。
【００５３】
（Ｓ４３）品質抽出部１５は、助詞落ち文章生成部１１から入力された助詞落ち文章情報を、助詞落ち品詞列に変換する。例えば、以下のように変換される。
「ラーメン食べていた」
->「（名詞・一般）（動詞・自立）」
「足速くて追いつかない」
->「（名詞・一般）（形容詞・自立）（動詞・自立）」
そして、助詞落ち品詞列は、正例データとして識別エンジン部１２へ入力される。
【００５４】
（Ｓ４４）品質抽出部１５は、基準文章蓄積部１０から入力された基準文章情報を、助詞有り品詞列に変換する。例えば、以下のように変換される。
「ラーメンを食べていた」
->「（名詞・一般）＋を＋（動詞・自立）」
「足が速くて追いつかない」
->「（名詞・一般）＋が＋（形容詞・自立）（動詞・自立）」
助詞有り品詞列は、負例データとして識別エンジン部１２へ入力される。
【００５５】
（Ｓ４５）識別エンジン部１２は、正例データの助詞落ち品詞列と、負例データの助詞有り品詞列とから、学習データベースを生成する。
【００５６】
（Ｓ４６）以下の３つの対象文章情報が、識別エンジン部１２に入力されたとする。
「ラーメン食べちゃった」
【００５７】
（Ｓ４７）識別エンジン部１２は、候補となる助詞有り品詞列を出力する。
例えば、「ラーメン食べちゃった」については、以下のような助詞有り品詞列を、出現頻度計数部１３へ出力する。
「（名詞・一般）＋を＋（動詞・自立）」
「（名詞・一般）＋を」
「を＋（動詞・自立）」
「（名詞・一般）＋が＋（動詞・自立）」
「（名詞・一般）＋が」
「が＋（動詞・自立）」
・・・・・
【００５８】
（Ｓ４８）出現頻度計数部１３は、候補となる助詞有り品詞列について、基準文章蓄積部１０における出現頻度を計数する。
「（名詞・一般）（助詞・格助詞一般）（動詞・自立）」：１５００回
「（名詞・一般）（助詞・格助詞一般）」              ：９００回
「（助詞・格助詞一般）（動詞・自立）」              ：４５００回
「（名詞・一般）（助詞・係助詞）（動詞・自立）」    ：１０回
「（名詞・一般）（助詞・係助詞）」                  ：２００回
「（助詞・係助詞）（動詞・自立）」                  ：３５０回
・・・・・
尚、基準文章蓄積部１０が、基準文章情報に基づく品詞列を予め蓄積しているものであってもよいし、品詞抽出部１５が負例データとして出力した助詞有り品詞列を予め蓄積しているものであってもよい。
【００５９】
（Ｓ４９）助詞落ち補完部１４は、出現頻度が最も高い助詞有り品詞列における助詞を、対象文章情報に対して補完する。例えば以下のように補完される。
「ラーメン食べちゃった」->「ラーメンを食べちゃった」
【００６０】
図５は、本発明における文章解析サーバのシステム構成図である。
【００６１】
図５によれば、文章解析サーバ２は、通信インタフェース部と、助詞落ち補完機能部と、文章内容解析部とを有する。文章解析サーバ２は、通信インタフェース部を介してインターネットに接続する。
【００６２】
また、図５によれば、文章解析サーバ２は、インターネットを介して、Ｗｅｂサーバ３と通信することができる。また、Ｗｅｂサーバ３は、投稿者用端末４から接続される。
【００６３】
Ｗｅｂサーバ３は、投稿者用端末４から受信した、解析対象文章であるブログテキスト及びクチコミコメントのようなＷｅｂ文書を公開する。文章解析サーバ２は、インターネットを介して、Ｗｅｂサーバ３から、そのＷｅｂ文書を解析対象文章として取得する。
【００６４】
助詞落ち補完機能部は、通信インタフェース部を介して、対象文章情報を受信する。その対象文章情報に対して助詞落ちを補完する。助詞落ちが補完された対象文章情報は、文章内容解析部へ出力される。文章内容解析部は、様々な観点から文章内容を解析し、対象文章情報を特定カテゴリに分類することもできる。
【００６５】
図６は、本発明におけるシステムのシーケンス図である。
【００６６】
（Ｓ６０１）基準文章情報から、助詞を削除することによって助詞落ち文章情報を生成する。
（Ｓ６０２）識別エンジンが、品詞列の学習データベースを生成する場合、正例データの助詞落ち文章情報を助詞落ち品詞列に変換し、負例データの基準文章情報を助詞有り品詞列に変換する。
（Ｓ６０３）識別エンジンは、助詞落ち文章情報を正例データとし、基準文章情報を負例データとして、学習データベースを生成する。
【００６７】
（Ｓ６１１）投稿者用端末４は、対象文章情報であるブログテキストをＷｅｂサーバ３へ投稿する。対象文章情報は、助詞落ち表現を含むとする。
（Ｓ６１２）文章解析サーバ２は、Ｗｅｂサーバ３から対象文章情報（「ラーメン食べた」）を受信する。
【００６８】
（Ｓ６１３）識別エンジンが、品詞列の学習データベースを生成している場合、対象文章情報を品詞列に変換する。
（Ｓ６１４）識別エンジンが、対象文章情報の助詞落ち表現を特定し、その候補となる助詞有り表現を出力する。
（Ｓ６１５）候補となる助詞有り表現について、基準文章蓄積部を用いて出現頻度を計数する。
（Ｓ６１６）出現頻度が最も高い助詞有り表現における助詞を、対象文章情報に対して補完する。
（Ｓ６１７）助詞落ち表現が補完された対象文章情報に基づいて、文章内容の解析処理が実行される。
【００６９】
以上、詳細に説明したように、本発明の助詞落ち補完プログラム、装置、サーバ及び方法によれば、対象文章情報について助詞落ちの有無を検出する共に、落ちた助詞を補完することによって、対象文章情報の解析精度を向上させることができる。特に、本発明によれば、既存の新聞文書のみを対象文章情報として用いることできるので、解析精度が向上し、且つ、汎用性が高いという効果を有する。
【００７０】
本発明では、一般ユーザによって記述された文章に頻繁に見られる口語的な表現（助詞落ち表現）に対して、係り受け解析精度を低下させる要因である助詞落ちを発見し且つ補完することができる。これによって、口語的な文章を、自然で読みやすい文章に訂正する。
【００７１】
前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。
【符号の説明】
【００７２】
１  助詞落ち補完プログラム
１０  基準文章蓄積部
１１  助詞落ち文章生成部
１２  識別エンジン部
１３  出現頻度計数部
１４  助詞落ち補完部
１５  品詞抽出部
２  文章解析サーバ
３  Ｗｅｂサーバ
４  投稿用端末
【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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