(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
アンケートに含まれる単語の表記ゆれを解析する表記ゆれ解析装置であって、
単語と読みを対にして記憶する記憶手段と、
デジタル化されたアンケート結果に対して形態素解析を行い、品詞が名詞か動詞か形容詞のいずれかと判断された単語の出現頻度を集計する第１集計手段と、
前記第１集計手段の集計結果に含まれ、品詞が名詞か動詞か形容詞のいずれかと判断された単語の中から、漢字を含む単語を修正単語として選択する選択手段と、
前記記憶手段から前記修正単語の読みを取得し、前記修正単語を構成する漢字と、取得した前記修正単語の読みを示す平仮名または片仮名との組み合わせによって構成される文字列である表記ゆれパターンを作成する作成手段と、
前記アンケート結果の文字列を走査して、前記表記ゆれパターンの文字列と比較していき、前記アンケート結果の一致文字列を表記ゆれ候補として抽出する抽出手段と、
を具備することを特徴とする表記ゆれ解析装置。
【請求項２】
前記記憶手段は、更に、形態素解析された文書の集合である解析済文書集合を記憶し、
前記解析済文書集合に対して前記修正単語の文字列を検索し、前記修正単語の文字列に対する前後の文字の出現頻度を集計する第２集計手段、を更に具備し、
前記抽出手段は、前記アンケート結果の一致文字列に対する前後の文字が、前記第２集計手段の集計結果において所定の条件を満たすかどうかを判定し、所定の条件を満たす場合には、前記アンケート結果の一致文字列を表記ゆれ候補として抽出することを特徴とする請求項１に記載の表記ゆれ解析装置。
【請求項３】
アンケートに含まれる単語の表記ゆれを解析する表記ゆれ解析装置であって、
単語と読みを対にして記憶する記憶手段と、
デジタル化されたアンケート結果に対して形態素解析を行い、品詞が名詞か動詞か形容詞のいずれかと判断された単語の出現頻度を集計する第１集計手段と、
前記第１集計手段の集計結果に含まれ、品詞が名詞か動詞か形容詞のいずれかと判断された単語の中から、漢字を含み、かつ所定の文字数以上の単語を直接修正単語として選択する選択手段と、
前記アンケート結果の文字列を一文字ずつずらして、前記直接修正単語の文字列との編集距離を算出していき、前記編集距離が閾値以内であれば、該当する前記アンケート結果の文字列を表記ゆれ候補として抽出する抽出手段と、
を具備することを特徴とする表記ゆれ解析装置。
【請求項４】
アンケートに含まれる単語の表記ゆれを解析する表記ゆれ解析方法であって、
単語と読みを対にして記憶する記憶手段を有するコンピュータが、
デジタル化されたアンケート結果に対して形態素解析を行い、品詞が名詞か動詞か形容詞のいずれかと判断された単語の出現頻度を集計する第１の集計ステップと、
前記第１の集計ステップの集計結果に含まれ、品詞が名詞か動詞か形容詞のいずれかと判断された単語の中から、漢字を含む単語を修正単語として選択する選択ステップと、
前記記憶手段から前記修正単語の読みを取得し、前記修正単語を構成する漢字と、取得した前記修正単語の読みを示す平仮名または片仮名との組み合わせによって構成される文字列である表記ゆれパターンを作成する作成ステップと、
前記アンケート結果の文字列を走査して、前記表記ゆれパターンの文字列と比較していき、前記アンケート結果の一致文字列を表記ゆれ候補として抽出する抽出ステップと、
を実行することを特徴とする表記ゆれ解析方法。
【請求項５】
アンケートに含まれる単語の表記ゆれを解析する表記ゆれ解析方法であって、
単語と読みを対にして記憶する記憶手段を有するコンピュータが、
デジタル化されたアンケート結果に対して形態素解析を行い、品詞が名詞か動詞か形容詞のいずれかと判断された単語の出現頻度を集計する第１の集計ステップと、
前記第１の集計ステップの集計結果に含まれ、品詞が名詞か動詞か形容詞のいずれかと判断された単語の中から、漢字を含み、かつ所定の文字数以上の単語を直接修正単語として選択する選択ステップと、
前記アンケート結果の文字列を一文字ずつずらして、前記直接修正単語の文字列との編集距離を算出していき、前記編集距離が閾値以内であれば、該当する前記アンケート結果の文字列を表記ゆれ候補として抽出する抽出ステップと、
を実行することを特徴とする表記ゆれ解析方法。
【請求項６】
コンピュータを請求項１から請求項４のいずれかに記載の表記ゆれ解析装置として機能させるためのプログラム。
【請求項７】
コンピュータを請求項１から請求項４のいずれかに記載の表記ゆれ解析装置として機能させるためのプログラムを記憶した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アンケートに記入された単語の表記ゆれを解析する表記ゆれ解析装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、紙媒体のアンケート用紙に商品やサービスの感想などを自由に記入してもらうことが行われている。紙媒体のアンケート用紙は、その場で気軽に記入してもらえるという利点がある。記入済みのアンケート用紙は、データ入力代行会社などによって、一括してデジタル化される。通常、データ入力の担当者は、誤記などがあっても、記入された内容をそのままデジタル化することが求められる。特に、データ入力代行の担当者が日本語に精通していない場合（外国人などの場合）などは、そもそも訂正すべきかどうか判断ができない。デジタル化されたアンケート結果は、調査会社などが集計し、レポートを作成する。
【０００３】
前述のようにデジタル化されたアンケート結果には、単語の一部を構成する漢字が平仮名または片仮名表記される（例えば、「清潔」という単語が、「清けつ」、「清ケツ」などと表記される。）場合がある。このように表記された文字列は、形態素解析用辞書に登録されている単語と一致しないことから、形態素解析が正確にできず、ひいては単語の出現頻度の集計が正確にできないという課題がある。
特に、手書きのアンケートでは、コンピュータ等を利用したアンケートとは異なり、単語の一部を構成する漢字を忘れてしまった場合、平仮名または片仮名を記入するしかない。そして、コンピュータや携帯電話の利用が広がるとともに、漢字の忘却は増加する傾向にある。
【０００４】
特許文献１では、機械的に用語の表記ゆれを抽出するかな混在表記抽出システムが記載されている。特許文献１に記載の仕組みでは、用語の文字列を分解して、分解された文字毎によみがなを当てはめる。そして、文字とよみがなを組み合わせて表記候補を生成し、インターネット上の検索結果や検索キーワードログに基づいて（例えば、検索ヒット数や検索回数が多い順など。）、表記候補の中から表記ゆれを抽出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−２９９６７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１が対象としている用語の文字列は、最初からコンピュータによって入力されたものであり、手書きのアンケート結果における表記ゆれに対しては、そのまま適用することはできない。
【０００７】
手書きによる表記ゆれでは、漢字と平仮名（または片仮名）の組み合わせの全てのパターンが元の単語を意図して記入されている可能性がある。従って、特許文献１のように表記ゆれを形態素解析用辞書に登録する為には、無数のパターンを全て登録しなくてはならず、現実的には不可能である。
そして、形態素解析用辞書に登録不可能であれば、当然ながら、前述した例の「清けつ」の読みが「せいけつ」であると登録することはできない（そもそも、「清けつ」という単語が形態素解析用辞書に登録されない。）。従って、単語の読みを判定することによって、「清潔」と「清けつ」が同じ意味の単語であると判定することもできない。
【０００８】
本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的とすることは、手書きのアンケート結果における表記ゆれを修正し、単語の頻度集計を正確に行うことができる表記ゆれ解析装置等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前述した目的を達成するために第１の発明は、アンケートに含まれる単語の表記ゆれを解析する表記ゆれ解析装置であって、単語と読みを対にして記憶する記憶手段と、デジタル化されたアンケート結果に対して形態素解析を行い、品詞が名詞か動詞か形容詞のいずれかと判断された単語の出現頻度を集計する第１集計手段と、前記第１集計手段の集計結果に含まれ、品詞が名詞か動詞か形容詞のいずれかと判断された単語の中から、漢字を含む単語を修正単語として選択する選択手段と、前記記憶手段から前記修正単語の読みを取得し、前記修正単語を構成する漢字と、取得した前記修正単語の読みを示す平仮名または片仮名との組み合わせによって構成される文字列である表記ゆれパターンを作成する作成手段と、前記アンケート結果の文字列を走査して、前記表記ゆれパターンの文字列と比較していき、前記アンケート結果の一致文字列を表記ゆれ候補として抽出する抽出手段と、を具備することを特徴とする表記ゆれ解析装置である。
第１の発明によって、表記ゆれのパターンを事前に形態素解析用辞書に登録していなくても、手書きのアンケート結果における表記ゆれ候補を抽出することができる。
【００１０】
第１の発明における前記記憶手段は、更に、形態素解析された文書の集合である解析済文書集合を記憶し、前記解析済文書集合に対して前記修正単語の文字列を検索し、前記修正単語の文字列に対する前後の文字の出現頻度を集計する第２集計手段、を更に具備し、前記抽出手段は、前記アンケート結果の一致文字列に対する前後の文字が、前記第２集計手段の集計結果において所定の条件を満たすかどうかを判定し、所定の条件を満たす場合には、前記アンケート結果の一致文字列を表記ゆれ候補として抽出することが望ましい。
これによって、単語の前後の文字（例えば、助詞など）に基づいて、表記ゆれ候補をより正確に抽出することができる。
【００１１】
第２の発明は、アンケートに含まれる単語の表記ゆれを解析する表記ゆれ解析装置であって、単語と読みを対にして記憶する記憶手段と、デジタル化されたアンケート結果に対して形態素解析を行い、品詞が名詞か動詞か形容詞のいずれかと判断された単語の出現頻度を集計する第１集計手段と、前記第１集計手段の集計結果に含まれ、品詞が名詞か動詞か形容詞のいずれかと判断された単語の中から、漢字を含み、かつ所定の文字数以上の単語を直接修正単語として選択する選択手段と、前記アンケート結果の文字列を一文字ずつずらして、前記直接修正単語の文字列との編集距離を算出していき、前記編集距離が閾値以内であれば、該当する前記アンケート結果の文字列を表記ゆれ候補として抽出する抽出手段と、を具備することを特徴とする表記ゆれ解析装置である。
これによって、文字数が多い単語については、表記ゆれパターンを作成せずに、単語の文字列を直接アンケート結果の文字列と比較するので、処理時間を抑制しながら、十分な精度で表記ゆれ候補を抽出することができる。
【００１２】
第３の発明は、アンケートに含まれる単語の表記ゆれを解析する表記ゆれ解析方法であって、単語と読みを対にして記憶する記憶手段を有するコンピュータが、デジタル化されたアンケート結果に対して形態素解析を行い、品詞が名詞か動詞か形容詞のいずれかと判断された単語の出現頻度を集計する第１の集計ステップと、前記第１の集計ステップの集計結果に含まれ、品詞が名詞か動詞か形容詞のいずれかと判断された単語の中から、漢字を含む単語を修正単語として選択する選択ステップと、前記記憶手段から前記修正単語の読みを取得し、前記修正単語を構成する漢字と、取得した前記修正単語の読みを示す平仮名または片仮名との組み合わせによって構成される文字列である表記ゆれパターンを作成する作成ステップと、前記アンケート結果の文字列を走査して、前記表記ゆれパターンの文字列と比較していき、前記アンケート結果の一致文字列を表記ゆれ候補として抽出する抽出ステップと、を実行することを特徴とする表記ゆれ解析方法である。
第３の発明によって、表記ゆれのパターンを事前に形態素解析用辞書に登録していなくても、手書きのアンケート結果における表記ゆれを修正することができる。
【００１３】
第４の発明は、アンケートに含まれる単語の表記ゆれを解析する表記ゆれ解析方法であって、単語と読みを対にして記憶する記憶手段を有するコンピュータが、デジタル化されたアンケート結果に対して形態素解析を行い、品詞が名詞か動詞か形容詞のいずれかと判断された単語の出現頻度を集計する第１の集計ステップと、前記第１の集計ステップの集計結果に含まれ、品詞が名詞か動詞か形容詞のいずれかと判断された単語の中から、漢字を含み、かつ所定の文字数以上の単語を直接修正単語として選択する選択ステップと、前記アンケート結果の文字列を一文字ずつずらして、前記直接修正単語の文字列との編集距離を算出していき、前記編集距離が閾値以内であれば、該当する前記アンケート結果の文字列を表記ゆれ候補として抽出する抽出ステップと、を実行することを特徴とする表記ゆれ解析方法である。
これによって、文字数が多い単語については、表記ゆれパターンを作成せずに、単語の文字列を直接アンケート結果の文字列と比較するので、処理時間を抑制しながら、十分な精度で表記ゆれ候補を抽出することができる。
【００１４】
第５の発明は、コンピュータを第１の発明または第２の発明の表記ゆれ解析装置として機能させるためのプログラムである。
第５の発明のプログラムを汎用のコンピュータにインストールすることによって、第１の発明または第２の発明の表記ゆれ解析装置を得ることができる。
【００１５】
第６の発明は、コンピュータを第１の発明または第２の発明の表記ゆれ解析装置として機能させるためのプログラムを記憶した記憶媒体である。
第６の発明の記憶媒体に記憶されたプログラムを汎用のコンピュータにインストールすることによって、第１の発明または第２の発明の表記ゆれ解析装置を得ることができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明により、手書きのアンケート結果における表記ゆれを修正し、単語の頻度集計を正確に行うことができる表記ゆれ解析装置等を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】表記ゆれ解析装置１のハードウエア構成図
【図２】表記ゆれ解析装置１の機能ブロック図
【図３】読みデータ３１の一例を示す図
【図４】アンケート結果データ３２の一例を示す図
【図５】修正前頻度集計結果データ３３の一例を示す図
【図６】修正単語データ３４の一例を示す図
【図７】表記ゆれパターンデータ３５ａの生成例を示す図
【図８】表記ゆれパターンデータ３５ｂの生成例を示す図
【図９】文字列抽出手段２５による抽出例を示す図
【図１０】修正アンケート結果データ３６の一例を示す図
【図１１】修正後頻度集計結果データ３７の一例を示す図
【図１２】表記ゆれ解析装置１ａの機能ブロック図
【図１３】解析済文書集合データ３８の一例を示す図
【図１４】前後文字の出現頻度の集計例を示す図
【図１５】文字列抽出手段２５ａによる第１の抽出例を示す図
【図１６】文字列抽出手段２５ａによる第２の抽出例を示す図
【図１７】表記ゆれ解析装置１ｂの機能ブロック図
【図１８】直接修正単語データ４１の一例を示す図
【図１９】文字列抽出手段２５ｂによる抽出例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。
本発明の実施形態に係る表記ゆれ解析装置は、アンケートに含まれる単語の表記ゆれを解析する。本発明の実施形態に係る表記ゆれ解析装置は、特に、紙媒体のアンケート用紙に手書きによって記入された通りにデジタル化されたアンケート結果に対して、単語の出現頻度を集計する用途に好適である。
尚、図面において、一部の性質が同じ要素については、同じ数字に「ａ」、「ｂ」等の異なるアルファベットを組み合わせた符号を用いる。また、明細書において、要素を総称して説明するときは、アルファベットを外して数字のみの符号を記載することもある。
【００１９】
＜第１の実施形態＞
図１は、表記ゆれ解析装置１のハードウエア構成図である。尚、図１のハードウエア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。
【００２０】
表記ゆれ解析装置１は、制御部１１、記憶部１２、メディア入出力部１３、通信制御部１４、入力部１５、表示部１６、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７等が、バス１８を介して接続される。
【００２１】
制御部１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。
【００２２】
ＣＰＵは、記憶部１２、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１８を介して接続された各装置を駆動制御し、表記ゆれ解析装置１が行う後述する処理を実現する。
ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。
ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部１２、ＲＯＭ、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部１１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
【００２３】
記憶部１２は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）であり、制御部１１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティングシステム）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳ（オペレーティングシステム）に相当する制御プログラムや、後述する処理をコンピュータに実行させるためのアプリケーションプログラムが格納されている。
これらの各プログラムコードは、制御部１１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて各種の手段として実行される。
【００２４】
メディア入出力部１３（ドライブ装置）は、データの入出力を行い、例えば、ＣＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＤＶＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）等のメディア入出力装置を有する。
通信制御部１４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク間の通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワークを介して、他のコンピュータ間との通信制御を行う。ネットワークは、有線、無線を問わない。
【００２５】
入力部１５は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。
入力部１５を介して、コンピュータに対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。
表示部１６は、ＣＲＴモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。
【００２６】
周辺機器Ｉ／Ｆ（インタフェース）部１７は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器Ｉ／Ｆ部１７は、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４やＲＳ−２３２Ｃ等で構成されており、通常複数の周辺機器Ｉ／Ｆを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。
バス１８は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
【００２７】
以下では、図２から図１１を参照しながら、表記ゆれ解析装置１の動作の詳細を説明する。
図２は、表記ゆれ解析装置１の機能ブロック図である。表記ゆれ解析装置１は、記憶部１２が記憶するプログラムコードを制御部１１により必要に応じて読み出してＲＡＭに移し、ＣＰＵに読み出すことで、図２に示す各種の手段として機能する。
【００２８】
表記ゆれ解析装置１は、記憶手段２１、修正前頻度集計手段２２、修正単語選択手段２３、表記ゆれパターン生成手段２４、文字列抽出手段２５、修正後頻度集計手段２６等を具備する。
【００２９】
記憶手段２１は、単語を構成する漢字の読みを示す読みデータ３１を記憶する。ここで、単語とは、名詞に限らず、動詞、形容詞などであっても良い。記憶手段２１は、単語と読みを対にして、読みデータ３１として記憶する。
【００３０】
図３は、読みデータ３１の一例を示す図である。図３の例では、単語「清潔」と読み「せいけつ」、単語「洗面台」と読み「せんめんだい」、単語「丁寧」と読み「ていねい」がそれぞれ対になっている。本発明では、読みデータ３１は、単語全体の読みだけを登録すれば十分である。すなわち、単語「清潔」を構成する漢字「清」の読みが「せい」であり、漢字「潔」の読みが「けつ」であることを登録する必要はない。
【００３１】
修正前頻度集計手段２２は、デジタル化されたアンケート結果を入力し、入力したアンケート結果に含まれる単語の出現頻度を集計する。
本発明では、デジタル化されたアンケート結果には、「清潔」に対する表記ゆれとして「清けつ」などが含まれていることを想定している。このようなアンケート結果に対しては、正確に形態素解析を行うことができない。
一方、アンケート結果に含まれる単語の出現頻度を集計するという目的においては、全ての表記ゆれを修正する必要はない。そこで、本発明では、修正前頻度集計手段２２によって、仮に出現頻度の集計を行い、表記ゆれを修正する単語の絞り込みを行う。
従って、修正前頻度集計手段２２は、表記ゆれを考慮した正確な出現頻度を集計する必要はない。
【００３２】
図４は、アンケート結果データ３２の一例を示す図である。図４に示すアンケート結果データ３２には、単語「清潔」の表記ゆれである「清けつ」が含まれている。修正前頻度集計手段２２は、単語「清潔」の出現頻度の集計において、文字列「清潔」の出現頻度のみを集計する。そして、修正前頻度集計手段２２は、文字列「清けつ」などについては出現頻度を集計しない、または別の単語として出現頻度を集計する。
【００３３】
図５は、修正前頻度集計結果データ３３の一例を示す図である。修正前頻度集計結果データ３３は、単語と出現頻度を対にしたリストであり、修正前頻度集計手段２２によって生成される。図５に示す修正前頻度集計結果データ３３では、単語「清潔」が出現頻度１位、単語「交換」が出現頻度２位、単語「シェーバー」が出現頻度３位、単語「丁寧」が出現頻度４位、単語「納得」が出現頻度５位となっている。
【００３４】
修正単語選択手段２３は、修正前頻度集計結果データ３３に含まれる単語の中から、漢字を含む単語を修正単語として選択する。本発明では、例えば、図５に示す単語「シェーバー」のように、漢字を含まない単語の表記ゆれについては特に言及しない。
表記ゆれを修正する単語を絞り込む為、修正単語選択手段２３は、修正前頻度集計手段２２による集計結果を参照し、出現頻度が所定の順位までの単語の中から、漢字を含む単語を修正単語として選択することが望ましい。
【００３５】
図６は、修正単語データ３４の一例を示す図である。修正単語データ３４は、修正単語選択手段２３によって選択された修正単語のリストである。図６は、図５に示す修正前    頻度集計結果データ３３に含まれる単語であって、出現頻度が５位までの単語の中から、漢字を含む単語を修正単語として選択した結果を示している。図６に示す修正単語データ３４は、「清潔」、「交換」、「丁寧」の３つの単語を含む。
【００３６】
表記ゆれパターン生成手段２４は、記憶手段２１が記憶する読みデータ３１から、修正単語選択手段２３によって選択された修正単語の読みを取得する。そして、表記ゆれパターン生成手段２４は、修正単語を構成する漢字と、取得した修正単語の読みを示す平仮名（または片仮名）との組み合わせによって構成される文字列である表記ゆれパターンを生成する。
具体的には、表記ゆれパターン生成手段２４は、修正単語を構成する漢字に対して１〜３文字の読みを割り当てて、少なくとも１つの漢字と少なくとも１つの平仮名（または片仮名）を含む文字列を全て表記ゆれパターンとする。割り当てる読みは、読みを割り当てる漢字の位置（単語の中の先頭文字か、２文字目か、・・・、最終文字か）によって決める。
【００３７】
図７は、表記ゆれパターンデータ３５ａの生成例を示す図である。図７の例を参照し、２文字の漢字によって構成される単語の表記ゆれパターンの生成について説明する。尚、以下では、漢字と平仮名の組み合わせについて説明するが、漢字と片仮名の組み合わせについても同様である。また、片仮名については、アンケート結果データ３２が全角片仮名と半角片仮名を区別していれば、全角と半角の両方について、表記ゆれパターンを生成する。
【００３８】
図７の例では、修正単語５１ａが「清潔」、修正単語の読み５２ａが「せいけつ」である。
表記ゆれパターン生成手段２４は、修正単語５１ａ「清潔」を構成する漢字を少なくとも１文字含む文字列を生成し、漢字集合｛清−、−潔｝とする。ここで、表記ゆれパターン生成手段２４は、「−」の位置に平仮名を少なくとも１文字組み合わせて文字列を生成する。
【００３９】
次に、表記ゆれパターン生成手段２４は、漢字集合から「清−」を取り出して、修正単語の読み５２ａ「せいけつ」の中で１〜３文字の読みを割り当てて、漢字「清」と、割り当てていない平仮名を組み合わせた文字列を生成する。ここで、「清−」は、「清潔」の中で先頭文字なので、割り当てる読みは先頭の「せ」を必ず含むものとする。
【００４０】
図７の（１）は、「清」に対して「せいけつ」の１文字の読み「せ」を割り当てて、残りの「いけつ」を組み合わせたものである。
図７の（２）は、「清」に対して「せいけつ」の２文字の読み「せい」を割り当てて、残りの「けつ」を組み合わせたものである。
図７の（３）は、「清」に対して「せいけつ」の３文字の読み「せいけ」を割り当てて、残りの「つ」を組み合わせたものである。
【００４１】
次に、表記ゆれパターン生成手段２４は、漢字集合から「−潔」を取り出して、修正単語の読み５２ａ「せいけつ」の中で１〜３文字の読みを割り当てて、漢字「潔」と、割り当てていない平仮名を組み合わせた文字列を生成する。ここで、「−潔」は、「清潔」の中で最終文字なので、割り当てる読みは最終の「つ」を必ず含むものとする。
【００４２】
図７の（４）は、「潔」に対して「せいけつ」の１文字の読み「つ」を割り当てて、残りの「せいけ」を組み合わせたものである。
図７の（５）は、「潔」に対して「せいけつ」の２文字の読み「けつ」を割り当てて、残りの「せい」を組み合わせたものである。
図７の（６）は、「潔」に対して「せいけつ」の３文字の読み「いけつ」を割り当てて、残りの「せ」を組み合わせたものである。
【００４３】
図８は、表記ゆれパターンデータ３５ｂの生成例を示す図である。図８の例を参照し、３文字の漢字によって構成される単語の表記ゆれパターンの生成について説明する。尚、以下では、漢字と平仮名の組み合わせについて説明するが、漢字と片仮名の組み合わせについても同様である。また、片仮名については、アンケート結果データ３２が全角片仮名と半角片仮名を区別していれば、全角と半角の両方について、表記ゆれパターンを生成する。
【００４４】
図８の例では、修正単語５１ｂが「洗面台」、修正単語の読み５２ｂが「せんめんだい」である。
表記ゆれパターン生成手段２４は、修正単語５１ｂ「洗面台」を構成する漢字を少なくとも１文字含む文字列を生成し、漢字集合｛洗面−、洗−台、−面台、洗−−、−面−、−−台｝とする。ここで、表記ゆれパターン生成手段２４は、「−」の位置に平仮名を少なくとも１文字組み合わせて文字列を生成する。
【００４５】
次に、表記ゆれパターン生成手段２４は、漢字集合から「洗面−」を取り出して、修正単語の読み５２ｂ「せんめんだい」の中で１〜３文字×２倍の文字（漢字が２文字であることから、割り当てる文字も２倍となる。）の読みを割り当てて、漢字「洗面」と、割り当てていない平仮名を組み合わせた文字列を生成する。但し、「せんめんだい」は６文字であるから、６文字の読みを割り当てると、割り当てていない平仮名がなくなってしまう。このような場合には、５文字までの読みを割り当てる。
「洗面−」は、「洗面台」の中で先頭文字および２文字目なので、割り当てる読みは先頭の「せ」を必ず含むものとする。
【００４６】
図８の（１）は、「洗面」に対して「せんめんだい」の２文字の読み「せん」を割り当てて、残りの「めんだい」を組み合わせたものである。
図８の（２）は、「洗面」に対して「せんめんだい」の３文字の読み「せんめ」を割り当てて、残りの「んだい」を組み合わせたものである。
図８の（３）は、「洗面」に対して「せんめんだい」の４文字の読み「せんめん」を割り当てて、残りの「だい」を組み合わせたものである。
図８の（４）は、「洗面」に対して「せんめんだい」の５文字の読み「せんめんだ」を割り当てて、残りの「い」を組み合わせたものである。
【００４７】
次に、表記ゆれパターン生成手段２４は、漢字集合から「洗−台」を取り出して、修正単語の読み５２ｂ「せんめんだい」の中で２〜５文字の読みを割り当てて、漢字「洗」および「台」の間に、割り当てていない平仮名を組み合わせた文字列を生成する。
「洗−台」は、「洗面台」の中で先頭文字および最終文字なので、「漢字洗」に割り当てる読みは先頭の「せ」、漢字「台」に割り当てる読みは「い」を必ず含むものとする。
【００４８】
図８の（５）は、「洗−台」に対して「せんめんだい」の先頭文字を含む１文字の読み「せ」および最終文字を含む１文字の読み「い」を割り当てて、残りの「んめんだ」を組み合わせたものである。
図８の（６）は、「洗−台」に対して「せんめんだい」の先頭文字を含む１文字の読み「せ」および最終文字を含む２文字の読み「だい」を割り当てて、残りの「んめん」を組み合わせたものである。
図８の（７）は、「洗−台」に対して「せんめんだい」の先頭文字を含む１文字の読み「せ」および最終文字を含む３文字の読み「んだい」を割り当てて、残りの「んめ」を組み合わせたものである。
図８の（８）は、「洗−台」に対して「せんめんだい」の先頭文字を含む２文字の読み「せん」および最終文字を含む１文字の読み「い」を割り当てて、残りの「めんだ」を組み合わせたものである。
図８の（９）は、「洗−台」に対して「せんめんだい」の先頭文字を含む２文字の読み「せん」および最終文字を含む２文字の読み「だい」を割り当てて、残りの「めん」を組み合わせたものである。
図８の（１０）は、「洗−台」に対して「せんめんだい」の先頭文字を含む２文字の読み「せん」および最終文字を含む３文字の読み「んだい」を割り当てて、残りの「め」を組み合わせたものである。
図８の（１１）は、「洗−台」に対して「せんめんだい」の先頭文字を含む３文字の読み「せんめ」および最終文字を含む１文字の読み「い」を割り当てて、残りの「んだ」を組み合わせたものである。
図８の（１２）は、「洗−台」に対して「せんめんだい」の先頭文字を含む３文字の読み「せんめ」および最終文字を含む２文字の読み「だい」を割り当てて、残りの「ん」を組み合わせたものである。
【００４９】
以下、同様にして、表記ゆれパターン生成手段２４は、漢字集合から「−面台」を取り出して図８の（１３）〜（１６）を生成し、「洗−−」を取り出して図８の（１７）〜（１９）を生成し、「−面−」を取り出して図８の（２０）〜（２４）を生成し、「−−」を取り出して図８の（２５）〜（２７）を生成する。
【００５０】
文字列抽出手段２５は、アンケート結果データ３２の文字列を一文字ずつずらして走査していき、表記ゆれパターンデータ３５の文字列と比較する。そして、文字列抽出手段２５は、アンケート結果データ３２の文字列と表記ゆれパターンデータ３５の文字列とが完全一致した場合、アンケート結果データ３２の一致文字列を表記ゆれ候補として抽出する。
ユーザは、文字列抽出手段２５による抽出結果を確認し、適宜表記ゆれ候補を修正単語５１の文字列に修正する。従って、文字列抽出手段２５は、手書きのアンケート等に現れやすい表記ゆれ候補を精度良く抽出し、ユーザに対して抽出結果を提示すれば良い。
【００５１】
図９は、文字列抽出手段２５による抽出例を示す図である。図９は、図４に示すアンケート結果データ３２を抽出する例であり、修正単語５１が「清潔」、表記ゆれパターンの文字列５３が「清けつ」、アンケート結果の文字列５４が「機器を清けつに保って欲しいです。」となっている。
図９に示すように、アンケート結果の文字列５４の４文字目から６文字目までと、表記ゆれパターンの文字列５３が完全一致する。従って、アンケート結果の文字列５４の４文字目から６文字目までが、アンケート結果データ３２の一致文字列５５となる。そして、文字列抽出手段２５は、一致文字列５５「清けつ」を表記ゆれ候補として抽出する。ユーザは、抽出結果を確認し、適宜表記ゆれ候補を修正単語５１の文字列「清潔」に修正し、修正アンケート結果データとして記憶部１１等に記憶する。
【００５２】
図１０は、修正アンケート結果データ３６の一例を示す図である。図１０に示す例は、図４に示すアンケート結果データ３２を修正した結果である。図４と図１０を比較すると分かるように、表記ゆれ「清けつ」が正しい単語「清潔」に修正されている。
【００５３】
修正後頻度集計手段２６は、修正アンケート結果データ３６に含まれる単語の出現頻度を集計する。
【００５４】
図１１は、修正後頻度集計結果データ３７の一例を示す図である。修正後頻度集計結果データ３７は、単語と出現頻度を対にしたリストであり、修正後頻度集計手段２６によって生成される。図１１に示す修正後頻度集計結果データ３７では、単語「清潔」が出現頻度１位、単語「洗面台」が出現頻度２位、単語「丁寧」が出現頻度３位、単語「シェーバー」が出現頻度４位、単語「納得」が出現頻度５位となっている。
【００５５】
図５と図１１を比較すると、単語「丁寧」の出現頻度が４位から３位に変わっている。単語「丁寧」を構成する漢字「丁」は画数が少なく、漢字「寧」は画数が多く難しい為、手書きのアンケートでは「丁ねい」と記入することが多い。また、記入者が「丁ねい」と記入した場合、アンケートをデジタル化するデータ入力の担当者が、「丁いねい」や「丁い」と誤入力する場合も考えられる。例えば、「丁ねい」と入力する為のキー操作としては、最初に「ＴＥＩＮＥＩ」とローマ字入力して漢字「丁寧」に変換した後、「寧」を削除して平仮名「ねい」を入力することが考えられる。このようなキー操作は通常行うことがない為、誤入力が発生し易い。そうすると、単語「丁寧」の出現頻度を正確に集計する為には、「丁ねい」、「丁いねい」、「丁い」などの表記ゆれを修正する必要がある。本発明では、このような表記ゆれを修正し、正確な出現頻度を集計することができる。
【００５６】
以上のように、第１の実施の形態に係る表記ゆれ解析装置１では、表記ゆれのパターンを事前に形態素解析用辞書に登録していなくても、手書きのアンケート結果における表記ゆれ候補を抽出することができる。
また、図３を参照して説明したように、本発明では、読みデータ３１は、単語全体の読みだけを登録すれば十分であり、漢字一文字ずつの読みが登録されていなくても、表記ゆれ候補を抽出することができる。
そして、表記ゆれ解析装置１では、表記ゆれを修正した修正アンケート結果データ３６に含まれる単語の出現頻度を集計するので、正確な出現頻度を集計することができる。
【００５７】
＜第２の実施の形態＞
以下、図１２から図１６を参照し、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態では、集計対象の単語の前後の文字に着目し、表記ゆれ候補を正確に抽出する。
尚、第１の実施の形態と同じ要素には同じ符号を付し、重複した説明を省略する。
【００５８】
図１２は、表記ゆれ解析装置１ａの機能ブロック図である。表記ゆれ解析装置１ａは、図１に示すハードウエア構成を具備するコンピュータによって実現される。表記ゆれ解析装置１ａは、記憶部１２が記憶するプログラムコードを制御部１１により必要に応じて読み出してＲＡＭに移し、ＣＰＵに読み出すことで、図１２に示す各種の手段として機能する。
【００５９】
図１２に示すように、表記ゆれ解析装置１ａは、記憶手段２１ａ、修正前頻度集計手段２２、修正単語選択手段２３、表記ゆれパターン生成手段２４、前後文字頻度集計手段２７、文字列抽出手段２５ａ、修正後頻度集計手段２６等を具備する。修正前頻度集計手段２２、修正単語選択手段２３、表記ゆれパターン生成手段２４、修正後頻度集計手段２６は、第１の実施の形態と同様である。
【００６０】
記憶手段２１ａは、読みデータ３１に加えて、解析済文書集合データ３８を記憶する。解析済文書集合データ３８とは、新聞記事、ブログ、書籍などの様々な文書を形態素解析によって解析し、正確に解析された文書の集合である。
【００６１】
図１３は、解析済文書集合データ３８の一例を示す図である。図１３に示すように、解析済文書集合データ３８に含まれる文書は、形態素解析が正確になされている。図１３に示す「／」は、解析結果の区切りを示している。
【００６２】
前後文字頻度集計手段２７は、解析済文書集合データ３８に対して修正単語５１の文字列を検索し、修正単語５１の文字列に対する前後の文字の出現頻度を集計する。解析済文書集合データ３８に含まれる文書は、形態素解析が正確になされている為、後述する文字列抽出手段２５ａのように、アンケート結果の文字列を一文字ずつ走査する必要はない。
前後文字頻度集計手段２７は、解析済文書集合データ３８において修正単語５１の文字列を見つけると、前後の一文字を取り出して出現頻度を集計していく。
【００６３】
図１４は、前後文字の出現頻度の集計例を示す図である。図１４の例では、修正単語５１ｃが「京都」である。
頻度集計結果データ（前の一文字）３９は、前後文字頻度集計手段２７による集計結果のうち、前の一文字に関するものである。頻度集計結果データ（前の一文字）３９では、文字「、」が出現頻度１位、文字「は」が出現頻度２位、文字「の」が出現頻度３位、文字「前」が出現頻度４位、文字「ど」が出現頻度５位となっている。
同様に、頻度集計結果データ（後の一文字）４０は、前後文字頻度集計手段２７による集計結果のうち、後の一文字に関するものである。頻度集計結果データ（後の一文字）４０では、文字「駅」が出現頻度１位、文字「に」が出現頻度２位、文字「で」が出現頻度３位、文字「、」が出現頻度４位、文字「料」が出現頻度５位となっている。
【００６４】
文字列抽出手段２５ａは、アンケート結果データの文字列５４を一文字ずつずらして走査していき、表記ゆれパターンデータの文字列４３と比較する。そして、文字列抽出手段２５ａは、アンケート結果データの文字列５４と表記ゆれパターンデータの文字列４３とが完全一致した場合、アンケート結果データの一致文字列５５に対する前後の文字が、前後文字頻度集計手段２７による集計結果において所定の条件を満たすかどうかを判定する。ここで、所定の条件とは、例えば、出現頻度が閾値以上、出現頻度が上位Ｎ位（Ｎは自然数）以内などである。そして、所定の条件を満たす場合には、文字列抽出手段２５ａは、アンケート結果データの一致文字列５５を表記ゆれ候補として抽出する。
【００６５】
尚、前と後の両方が所定の条件を満たす場合のみ表記ゆれ候補として抽出するようにしても良いし、いずれか一方のみが所定の条件を満たせば表記ゆれ候補として抽出するようにしても良い。
以下では、混乱を避けるために、前と後の両方が所定の条件を満たす場合のみ表記ゆれ候補として抽出するものとする。
【００６６】
図１５は、文字列抽出手段２５ａによる第１の抽出例を示す図である。図１５の例では、修正単語５１が「京都」、表記ゆれパターンの文字列５３ａが「京と」、アンケート結果の文字列５４ａが「私は京とに行きました。」となっている。また、図１５の抽出例は、図１４に示す集計結果に基づくものである。
【００６７】
図１５に示すように、アンケート結果の文字列５４ａの３文字目から４文字目までと、表記ゆれパターンの文字列５３ａが完全一致する。従って、アンケート結果の文字列５４ａの３文字目から４文字目までが、アンケート結果データの一致文字列５５ａとなる。そして、文字列抽出手段２５ａは、アンケート結果データの一致文字列５５ａに対する前後の文字が、前後文字頻度集計手段２７による集計結果において所定の条件を満たすかどうかを判定する。図１５の例における所定の条件は、出現頻度が上位５位以内とする。
【００６８】
図１４の頻度集計結果データ（前の一文字）３９を参照すると、一致文字列５５ａの前の文字「は」は、出現頻度が２位であるから条件を満たす。同様に、図１４の頻度集計結果データ（後の一文字）４０を参照すると、一致文字列５５ａの後の文字「に」は、出現頻度が２位であるから条件を満たす。従って、文字列抽出手段２５ａは、アンケート結果データの一致文字列５５ａ「京と」を表記ゆれ候補として抽出する。ユーザは、抽出結果を確認し、表記ゆれ候補を修正単語５１の文字列「京都」に修正する。
尚、図１５に示す「○」は、出現頻度が上位５位以内という条件を満たしていることを示している。
【００６９】
図１６は、文字列抽出手段２５ａによる第２の抽出例を示す図である。図１６の例では、修正単語５１が「京都」、表記ゆれパターンの文字列５３ａが「京と」、アンケート結果の文字列５４ｂが「私は東京とに行きました。」となっている。また、図１６の抽出例は、図１４に示す集計結果に基づくものである。
【００７０】
図１６に示すように、アンケート結果の文字列５４ｂの４文字目から５文字目までと、表記ゆれパターンの文字列５３ａが完全一致する。従って、アンケート結果の文字列５４ｂの４文字目から５文字目までが、アンケート結果データの一致文字列５５ｂとなる。そして、文字列抽出手段２５ａは、アンケート結果データの一致文字列５５ｂに対する前後の文字が、前後文字頻度集計手段２７による集計結果において所定の条件を満たすかどうかを判定する。図１６の例における所定の条件は、出現頻度が上位５位以内とする。
【００７１】
図１４の頻度集計結果データ（前の一文字）３９を参照すると、一致文字列５５ｂの前の文字「東」は、出現頻度が５位までに含まれていないから条件を満たさない。従って、文字列抽出手段２５ａは、アンケート結果データの一致文字列５５ａ「京と」が単語「京都」の表記ゆれではないとし、表記ゆれ候補として抽出しない。
尚、図１６に示す「○」は、出現頻度が上位５位以内という条件を満たしていることを示している。図１６に示す「×」は、出現頻度が上位５位以内という条件を満たしていないことを示している。
【００７２】
以上のように、第２の実施の形態に係る表記ゆれ解析装置１ａでは、アンケート結果データの一致文字列５５の前後の文字に着目し、前後文字頻度集計手段２７による集計結果において所定の条件を満たすかどうかを判定することで、表記ゆれ候補を正確に抽出することができる。
図１５と図１６を比較すれば分かるように、図１５に示す例では、前後の一文字から、一致文字列５５ａ「京と」が単語「京都」の表記ゆれであることを確定できる。一方、図１６に示す例では、前後の一文字から、一致文字列５５ｂ「京と」が単語「京都」の表記ゆれではなく、単語「東京都」の表記ゆれの一部であることを確定できる。
【００７３】
＜第３の実施の形態＞
以下、図１７から図１９を参照し、第３の実施の形態について説明する。第３の実施の形態では、文字数が多い単語について、表記ゆれパターンを生成せずに、直接表記ゆれ候補の抽出を行う。
尚、第１の実施の形態と同じ要素には同じ符号を付し、重複した説明を省略する。
【００７４】
図１７は、表記ゆれ解析装置１ｂの機能ブロック図である。表記ゆれ解析装置１ｂは、図１に示すハードウエア構成を具備するコンピュータによって実現される。表記ゆれ解析装置１ｂは、記憶部１２が記憶するプログラムコードを制御部１１により必要に応じて読み出してＲＡＭに移し、ＣＰＵに読み出すことで、図１７に示す各種の手段として機能する。
【００７５】
図１２に示すように、表記ゆれ解析装置１ｂは、記憶手段２１、修正前頻度集計手段２２、修正単語選択手段２３ｂ、文字列抽出手段２５ｂ、修正後頻度集計手段２６等を具備する。記憶手段２１、修正前頻度集計手段２２、修正後頻度集計手段２６は、第１の実施の形態と同様である。
【００７６】
修正単語選択手段２３ｂは、修正前頻度集計結果データ３３に含まれる単語の中から、漢字を含み、かつ所定の文字数以上の単語を直接修正単語として選択する。所定の文字数は、例えば４文字である。
【００７７】
図１８は、直接修正単語データ４１の一例を示す図である。図１８に示す直接修正単語データ４１は、漢字を含み、かつ５文字の単語である「自動販売機」を含む。
【００７８】
文字列抽出手段２５ｂは、アンケート結果データの文字列５４を一文字ずつずらして走査していき、直接修正単語データ４１の文字列との編集距離を算出する。ここで、編集距離とは、２つの文字列に対して、文字の挿入、削除、置換のいずれかによって、一つの文字列を別の文字列に変形するために必要な手順の最小回数である。
そして、文字列抽出手段２５ｂは、算出した編集距離が閾値以内であれば、該当するアンケート結果データの文字列５４（編集距離の算出に用いた文字列）を表記ゆれ候補として抽出する。ユーザは、抽出結果を確認し、適宜表記ゆれ候補を直接修正単語の文字列に修正する。
以下の説明では、閾値を「２」とするが、これに限定されるものではない。
【００７９】
図１９は、文字列抽出手段２５ｂによる抽出例を示す図である。図１９の例では、直接修正単語の文字列５６が「自動販売機」、アンケート結果の文字列５４ｃが「これは家の近くの自動販ばい機です。」となっている。
【００８０】
図１９に示すように、アンケート結果の文字列５４ｃの９文字目から１４文字目までは、直接修正単語の文字列５６と部分一致する。アンケート結果の文字列５４ｃの９文字目から１４文字目までは、部分一致文字列５７とする。文字列抽出手段２５ｂは、直接修正単語の文字列５６と部分一致文字列５７の編集距離を算出する。
部分一致文字列５７の４文字目「ば」を直接修正単語の文字列５６の４文字目「売」に置換し（手順１）、部分一致文字列５７の４文字目「い」を削除する（手順２）ことが、最小の手順であるから、編集距離は「２」である。従って、閾値以内であるから、文字列抽出手段２５ｂは、部分一致文字列５７を表記ゆれ候補として抽出する。ユーザは、抽出結果を確認し、適宜表記ゆれ候補を直接修正単語の文字列５６に修正する。
【００８１】
以上の通り、第３の実施の形態では、文字数が多い単語については、表記ゆれパターンを作成せずに、単語の文字列を直接アンケート結果データ３２の文字列と比較することで、表記ゆれ候補を抽出する。文字数が多い単語については、文字列抽出手段２５ｂによる抽出によって、十分な精度で表記ゆれ候補を抽出することができる。
また、文字数が長くなるにつれて表記ゆれパターンは増加する。そこで、第１の実施の形態または第２の実施の形態のいずれかと、第３の実施の形態とを組み合わせて、文字数が少ない単語に対しては第１の実施の形態または第２の実施の形態、文字数が多い単語に対しては第３の実施の形態によって表記ゆれ候補を抽出することで、処理時間を抑制することができる。
【００８２】
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る表記ゆれ解析装置等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【００８３】
１、１ａ、１ｂ………表記ゆれ解析装置
２１、２１ａ………記憶手段
２２………修正前頻度集計手段
２３、２３ｂ………修正単語選択手段
２４………表記ゆれパターン生成手段
２５、２５ａ、２５ｂ………文字列抽出手段
２６………修正後頻度集計手段
２７………前後文字頻度集計手段
【図１】
0005598030.tif 000002
【図２】
0005598030.tif 000003
【図３】
0005598030.tif 000004
【図４】
0005598030.tif 000005
【図５】
0005598030.tif 000006
【図６】
0005598030.tif 000007
【図７】
0005598030.tif 000008
【図８】
0005598030.tif 000009
【図９】
0005598030.tif 000010
【図１０】
0005598030.tif 000011
【図１１】
0005598030.tif 000012
【図１２】
0005598030.tif 000013
【図１３】
0005598030.tif 000014
【図１４】
0005598030.tif 000015
【図１５】
0005598030.tif 000016
【図１６】
0005598030.tif 000017
【図１７】
0005598030.tif 000018
【図１８】
0005598030.tif 000019
【図１９】
0005598030.tif 000020