(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価表現として用いられる単語である評価単語のリストと、学習用文書とに基づいて、前記学習用文書に含まれる評価単語をグループ化して、評価単語グループを生成するグループ化手段と、
前記評価単語グループごとに、未分類文書を分類するための分類スコアを算出する分類スコア算出手段と、
未分類文書に含まれる評価単語が属する評価単語グループを特定し、特定した評価単語グループの分類スコアに基づいて、前記未分類文書を分類する文書分類手段と、
を具備することを特徴とする文書分類装置。
【請求項２】
前記学習用文書は、意見の観点を示す観点フラグおよび分類結果を示す分類フラグが付与されたものであり、
前記グループ化手段は、前記観点フラグおよび前記分類フラグごとに前記学習用文書にカテゴリを付与し、同一カテゴリごとに前記学習用文書から重要語を抽出し、抽出された重要語と係り受けの関係にある評価単語が前記学習用文書に出現する頻度を示す係り受け頻度を算出し、算出された係り受け頻度に基づいて、前記評価単語グループを生成することを特徴とする請求項１に記載の文書分類装置。
【請求項３】
前記グループ化手段は、同一カテゴリの中で同一の重要語と係り受けの関係にある評価単語の対である評価単語対を生成し、生成された評価単語対の係り受け頻度を比較して少ない方の係り受け頻度を全てのカテゴリに対して加算することで、評価単語対ごとのグループ化スコアを算出し、算出されたグループ化スコアに基づいて、前記評価単語グループを生成することを特徴とする請求項２に記載の文書分類装置。
【請求項４】
前記分類フラグが示す分類結果は、ある意見を示す第１分類、または前記第１分類には該当しない意見を示す第２分類のいずれかであり、
前記分類スコア算出手段は、前記評価単語グループに含まれる評価単語ごとに、前記第１分類の分類フラグが付与された学習用文書に出現する頻度を示す第１出現頻度と、前記第２分類の分類フラグが付与された学習用文書に出現する頻度を示す第２出現頻度を算出し、算出された第１出現頻度と第２出現頻度との差に基づいて評価単語ごとの個別分類スコアを算出し、算出された個別分類スコアに基づいて前記分類スコアを算出することを特徴とする請求項２または請求項３に記載の文書分類装置。
【請求項５】
前記文書分類手段によって分類された分類済文書に対して、前記観点フラグおよび前記分類フラグを付与し、前記学習用文書として追加する学習用文書追加手段、
を更に具備することを特徴とする請求項２から請求項４のいずれかに記載の文書分類装置。
【請求項６】
前記学習用文書と前記未分類文書は、同一の分野に属することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の文書分類装置。
【請求項７】
コンピュータを請求項１から請求項６のいずれかに記載の文書分類装置として機能させるためのプログラム。
【請求項８】
コンピュータを請求項１から請求項６のいずれかに記載の文書分類装置として機能させるためのプログラムを記憶したコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書の内容を解析し、文書を自動的に分類する文書分類装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、企業等において、商品やサービスに関するアンケートなどを行うマーケティング業務や、顧客からの要望、苦情などの問合せに対応するコールセンター業務などが行われている。アンケートの形式としては、例えば、商品等に関して自由に記入してもらう自由文形式がある。また、コールセンター業務においては、問合せの内容を文書化しておくことがある。
また、近年は、個人がインターネットの掲示板サイト、ブログサイト、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）サイト等において、商品等に関して自由に意見を述べるようになっている。
企業等では、これらの文書を分析し、商品等に関する消費者の評価や、商品等の問題点等を知りたいというニーズがある。一般に、文書を対象とした分析手法は、テキストマイニングと呼ばれている。
【０００３】
前述のニーズに応えるためのテキストマイニングでは、文書の内容に基づいて、文書を分類することが行われる。例えば、商品を使用した感想が記入されたアンケート結果の文書に対しては、商品に満足している内容が記入されているのか、それとも満足していない内容が記入されているのかを解析し、満足意見の文書と不満足意見の文書に分類する。また、例えば、コールセンターへの問合せの内容を示す文書に対しては、苦情を含まない問合せ内容なのか、それとも苦情を含む問合せ内容なのかを解析し、苦情無し意見の文書と苦情有り意見の文書に分類する。
以下では、満足意見や苦情無し意見などの肯定的な意見を「肯定意見」、不満足意見や苦情有り意見などの否定的な意見を「否定意見」と呼ぶこととする。また、肯定意見でもなく否定意見でもない意見を「中立意見」と呼ぶこととする。
【０００４】
文書の分類は、文書の内容を正確に理解することが不可欠であることから、分析者が手作業で行うことが一般的である。しかしながら、文書の分類を手作業で行うことは、時間および費用の面で大きな課題となっている。現在市販されているテキストマイニングツールにおいて、文書を分類する機能を有するものがあるが、精度が低く実用的なレベルではない。また、精度を上げるためには、分類用辞書を整備する必要があるが、分類用辞書の整備作業は手作業となる。そして、一般には、文書の分類を手作業で行うことよりも、一定の精度が確保できる分類用辞書を手作業で行うことの方が、はるかに労力を要する。更に、分類用辞書は、一度整備しても継続的に保守していく必要がある。
そこで、事前準備作業および保守作業に関する人的負荷を減らし、精度良く文書を分類できる装置が望まれる。
【０００５】
特許文献１では、入力テキスト中から意見表明箇所を検出する意見抽出装置が開示されている。特許文献１に記載の意見抽出装置では、対象物を示す表記、対象物に関する評価の着眼点を示す表記、着眼点に関する対象物の性質を示す表記、対象物に関する肯定または否定または中立の評価を示す表記、の組み合わせである意見の構成パタンを用いて、テキスト中から意見表明箇所を検出することで、テキストに記述された肯定または否定または中立という評価の判定精度を高めている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第３９８８６２２号公報
【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、特許文献１に記載の技術では、テキストから意見抽出を行うにあたり、（１）性質を示す表記、（２）着眼点を示す表記と性質を示す表記との組み合わせ、及び（３）対象物を示す表記と着眼点を示す表記と性質を示す表記との組み合わせに対して、予め手作業によって肯定もしくは否定のラベルを付与しておく必要がある。このラベル付与作業は、前述の分類用辞書の整備作業および保守作業と同程度の労力を要するものと考えられる為、事前準備作業および保守作業に関する人的負荷を減らすという課題を解決するものではない。
【０００８】
また、一般には、分析対象の文書が属する分野（アンケートであれば、業種や商品など）によって、同じ表記であっても書き手の意図が異なる。従って、特許文献１に記載の技術のように、予め手作業によって付与したラベルを固定的に（全分野共通のラベルとして）用いても、様々な分野の文書に対して、肯定か否定かという書き手の意図を正しく判定することはできず、実用的な精度にはならない。
【０００９】
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、事前準備作業および保守作業に関する人的負荷が少なく、精度良く文書を分類できる文書分類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】
【００１０】
前述した目的を達成するために第１の発明は、評価表現として用いられる単語である評価単語のリストと、学習用文書とに基づいて、前記学習用文書に含まれる評価単語をグループ化して、評価単語グループを生成するグループ化手段と、前記評価単語グループごとに、未分類文書を分類するための分類スコアを算出する分類スコア算出手段と、未分類文書に含まれる評価単語が属する評価単語グループを特定し、特定した評価単語グループの分類スコアに基づいて、前記未分類文書を分類する文書分類手段と、を具備することを特徴とする文書分類装置である。
第１の発明によって、事前準備作業および保守作業に関する人的負荷が少なく、精度良く文書を分類できる。
【００１１】
第１の発明における前記学習用文書は、意見の観点を示す観点フラグおよび分類結果を示す分類フラグが付与されたものであり、前記グループ化手段は、前記観点フラグおよび前記分類フラグごとに前記学習用文書にカテゴリを付与し、同一カテゴリごとに前記学習用文書から重要語を抽出し、抽出された重要語と係り受けの関係にある評価単語が前記学習用文書に出現する頻度を示す係り受け頻度を算出し、算出された係り受け頻度に基づいて、前記評価単語グループを生成することが望ましい。
ここで、重要語とは、文書の中で述べられている意見の対象を示す単語を意味する。
これによって、一部の学習用文書の中に分析対象の商品等と関係のない評価表現が含まれていても、このような評価表現を後続の処理対象から除外し、分類の精度を確保することができる。
【００１２】
また、第１の発明における前記グループ化手段は、同一カテゴリの中で同一の重要語と係り受けの関係にある評価単語の対である評価単語対を生成し、生成された評価単語対の係り受け頻度を比較して少ない方の係り受け頻度を全てのカテゴリに対して加算することで、評価単語対ごとのグループ化スコアを算出し、算出されたグループ化スコアに基づいて、前記評価単語グループを生成することが望ましい。
このように算出されたグループ化スコアは、評価単語対の両方の評価単語とも係り受け頻度が高い場合には高くなり、いずれか一方の係り受け頻度が低い場合には低くなるので、評価単語をグループ化する判断基準として適切なスコアとなる。
【００１３】
また、第１の発明における前記分類フラグが示す分類結果は、ある意見を示す第１分類、または前記第１分類には該当しない意見を示す第２分類のいずれかであり、前記分類スコア算出手段は、前記評価単語グループに含まれる評価単語ごとに、前記第１分類の分類フラグが付与された学習用文書に出現する頻度を示す第１出現頻度と、前記第２分類の分類フラグが付与された学習用文書に出現する頻度を示す第２出現頻度を算出し、算出された第１出現頻度と第２出現頻度との差に基づいて評価単語ごとの個別分類スコアを算出し、算出された個別分類スコアに基づいて前記分類スコアを算出することが望ましい。
これによって、全体の出現頻度が低く、単独では分類のためのスコアを精度良く算出できない評価単語に対しても、同一グループとみなせる評価単語全ての出現頻度に基づいて分類のためのスコアを算出できるので、分類の精度を確保することができる。
【００１４】
また、第１の発明における前記文書分類手段によって分類された分類済文書に対して、前記観点フラグおよび前記分類フラグを付与し、前記学習用文書として追加する学習用文書追加手段、を更に具備することが望ましい。
これによって、未分類文書を分類するごとに、自動的に学習用文書を追加することができ、分類の精度を高めることができる。
【００１５】
また、第１の発明における前記学習用文書と前記未分類文書は、同一の分野に属することが望ましい。
これによって、分野によって異なると想定される評価単語グループを精度良く生成し、実用的な精度で文書を分類することができる。
【００１７】
第２の発明は、コンピュータを第１の発明の文書分類装置として機能させるためのプログラムである。
ネットワークを介して第２の発明を配布し、汎用的なコンピュータにインストールすることで、第１の発明の文書分類装置を提供することができる。
【００１８】
第３の発明は、コンピュータを第１の発明の文書分類装置として機能させるためのプログラムを記憶したコンピュータ読取可能な記憶媒体である。
汎用的なコンピュータが備える記憶媒体読取装置に第３の発明を装着し、汎用的なコンピュータに第３の発明が記憶するプログラムをインストールすることで、第１の発明の文書分類装置を提供することができる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の文書分類装置等により、事前準備作業および保守作業に関する人的負荷が少なく、精度良く文書を分類できる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】文書分類装置１のハードウエア構成図
【図２】文書分類装置１による処理フロー図
【図３】評価単語リストデータ５１の一例を示す図
【図４】学習用文書データ６１の一例を示す図
【図５】グループ化処理２１の詳細を示すフローチャート
【図６】カテゴリデータ７１の一例を示す図
【図７】カテゴリ付文書データ８１の一例を示す図
【図８】重要語と係り受けの関係にある評価単語の抽出処理を説明する図
【図９】係り受け頻度データ９１の一例を示す図
【図１０】評価単語対データ１０１の一例を示す図
【図１１】グループ化スコアデータ１１１の一例を示す図
【図１２】グループデータ１２１の一例を示す図
【図１３】分類スコア算出処理２２の詳細を示すフローチャート
【図１４】分類スコア付グループデータ１３１の一例を示す図
【図１５】文書分類処理２３の詳細を示すフローチャート
【図１６】未分類文書データ１４１の一例を示す図
【図１７】分類結果データ１５１の一例を示す図
【図１８】学習用文書データ１６１の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００２１】
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。
本発明の実施形態では、分析対象文書として、商品「電気髭剃り器」に関するアンケートを例に説明する。但し、当然ながら、本発明の実施形態は、この例に限定されるものではなく、その他の商品またはサービスに関するアンケート、コールセンター業務における問合せ内容、インターネットの掲示板サイト、ブログサイト、ＳＮＳサイト等における商品等に関する口コミなど、様々な文書を対象としたテキストマイニングに適用することができる。
【００２２】
図１は、文書分類装置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。
文書分類装置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。
【００２３】
制御部１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。
【００２４】
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、文書分類装置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。
【００２５】
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。
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
図２は文書分類装置１による処理フロー図である。図２に示すように、文書分類装置１の制御部１１は、記憶部１２等が記憶するプログラムコードを読み出し、グループ化処理２１、分類スコア算出処理２２、文書分類処理２３、学習用文書追加処理２４を実行する。
【００３０】
グループ化処理２１は、評価表現として用いられる単語である評価単語のリスト（評価単語リスト３１）、および分類済の学習用文書３２に基づいて、学習用文書３２に含まれる評価単語をグループ化して、評価単語グループ４１を出力する処理である。
分類スコア算出処理２２は、学習用文書３２、評価単語グループ４１を入力し、評価単語グループ４１ごとに、未分類文書を分類するための分類スコアを算出し、分類スコア付評価単語グループ４２を出力する処理である。
文書分類処理２３は、未分類文書３３を入力し、未分類文書３３に含まれる評価単語が属する評価単語グループ４１を特定し、特定した評価単語グループ４１の分類スコアに基づいて、未分類文書３３を分類し、分類結果４３を出力する処理である。
学習用文書追加処理２４は、分類結果４３等を入力し、文書分類処理２３によって分類された分類済文書を学習用文書４４として出力する処理である。
【００３１】
＜グループ化処理２１＞
以下、図３から図１２を参照しながら、グループ化処理２１について詳細に説明する。
図３は、評価単語リストデータ５１の一例を示す図である。評価単語リストデータ５１は、前述の評価単語リスト３１の具体例である。図３に示すように、評価単語リストデータ５１は、評価表現として用いられる単語である評価単語５２のリストである。尚、「Ｎｏ」は、データを識別する為に図示したものであり、以下に示す図面においても同様である。
評価単語５２は、例えば、「うるさい」、「やかましい」、「小さい」、「難しい」、「ややこしい」など、評価表現として用いられることが多い形容詞、形容動詞などを含む。また、評価単語５２は、「コンパクト」、「シンプル」などのようなカタカナ語、「小ぶり」、「簡単」、「カンタン」、「容易」などのような一般名詞などを含む。また、学習用文書３２の中に未知語が含まれている場合、未知語を評価単語５２として取り扱い、各処理を行うようにしても良い。
【００３２】
評価単語リストデータ５１は、通常の形態素解析ソフトに蓄積されているものであり、本発明の実施形態に特有のものではない。また、学習用文書３２の中に含まれる未知語も評価単語５２として取り扱うことで、本発明の実施形態を実施する為だけに評価単語リストデータ５１の保守作業を行う必要はない。
【００３３】
図４は、学習用文書データ６１の一例を示す図である。学習用文書データ６１は、前述の学習用文書３４の具体例であって、既に分類済の文書データである。図４に示すように、学習用文書データ６１は、アンケート文６２に対して、観点フラグ６３、満足／不満フラグ６４が付与されたものである。
アンケート文６２は、同一人物が記入した文章のまとまりを一単位とする。説明を分かりやすくする為に、図４に示すアンケート文６２は一つの文章のみとしているが、アンケート文６２は複数の文章を含むものであっても良い。
観点フラグ６３は、アンケート文６２の中で述べられている意見の観点を示すものである。一般には、文書の中で述べられている肯定意見、否定意見、中立意見等が、どのような観点に基づくものかを示すものである。
満足／不満フラグ６４は、アンケート文６２の中で述べられている意見が満足意見なのか不満意見なのかを分類した結果を示すものである。一般には、文書の中で述べられている意見が、肯定意見、否定意見、中立意見等のいずれに該当するのかを分類した結果を示すものである。
図４では、例えば、Ｎｏ１のアンケート文６２「洗浄器がうるさい」に対して、観点フラグ６３「洗浄器  音」、満足／不満フラグ６４「不満」が付与されている。
【００３４】
アンケート文６２に対して、観点フラグ６３と満足／不満フラグ６４を付与することは、文書分類作業において通常行われることであり、学習用文書データ６１は本発明の実施形態に特有のものではない。従って、学習用文書データ６１は、本発明の実施形態の事前準備作業として特別に準備するものではなく、同じ分野に属する文書であって分類済のものを用いれば良い。本発明では、一定量の学習用文書データ６１が蓄積されていれば、その後の文書分類作業および保守作業を自動化することができる。
尚、観点フラグ６３は一または複数の名詞に限るものではなく、観点を示す単語であれば品詞を問わない。また、観点フラグ６３は、単語に限るものでもなく、文章であっても良い。
【００３５】
図５は、グループ化処理２１の詳細を示すフローチャートである。文書分類装置１の記憶部１２には、グループ化処理を行う前に、前述の評価単語リストデータ５１および学習用文書データ６１が記憶されている。
文書分類装置１の制御部１１は、観点フラグ６３および分類フラグ６４ごとに学習用文書データ６１にカテゴリを付与する（Ｓ１０１）。後続の処理では、観点フラグ６３および分類フラグ６４が共通する学習用文書データ６１の集合を処理単位とする場合がある。そこで、Ｓ１０１において、観点フラグ６３および分類フラグ６４ごとにカテゴリを付与しておく。
【００３６】
図６は、カテゴリデータ７１の一例を示す図である。カテゴリデータ７１は、カテゴリの具体例である。図６に示すように、カテゴリデータ７１は、観点フラグ７３および満足／不満フラグ７４の組み合わせに対して、カテゴリ７２を対応づけたものである。
図６では、例えば、Ｎｏ１のカテゴリ７２「Ａ」と、観点フラグ７３「洗浄器  音」および満足／不満フラグ７４「満足」の組み合わせが対応付けられている。
【００３７】
図７は、カテゴリ付文書データ８１の一例を示す図である。カテゴリ付文書データ８１は、学習用文書データ６１にカテゴリを付与したものであって、アンケート文８２、観点フラグ８３、満足／不満フラグ８４、カテゴリ８５のデータ項目を有する。カテゴリ付文書データ８１は、Ｓ１０１の処理によって生成される中間的なデータである。
制御部１１は、学習用文書データ６１の観点フラグ６３および満足／不満フラグ６４と、カテゴリデータ７１の観点フラグ７３および満足／不満フラグ７４とを比較し、一致するカテゴリデータ７１のカテゴリ７２を学習用文書データ６１に付与する。
例えば、図７に示すカテゴリ付文書データ８１のＮｏ１は、図４に示す学習用文書データ６１のＮｏ１に対して、カテゴリデータ７１のＮｏ２のカテゴリ７２「Ｂ」を付与したものである。
【００３８】
図５の説明に戻る。
制御部１１は、同一カテゴリごとにカテゴリ付文書データ８１から重要語、および重要語と係り受けの関係にある評価単語を抽出する（Ｓ１０２）。Ｓ１０２の処理を行う前提として、制御部１１は、カテゴリ付文書データ８１のアンケート文８２の形態素解析を行う。形態素解析については周知の技術である為、説明を省略する。
重要語とは、一般には、文書の中で述べられている意見の対象（商品名、商品の一部分、商品の属性、商品の製造・販売者、サービス名、サービスの一部分、サービスの属性、サービスの提供者等）を示す単語を意味する。
制御部１１は、例えば、同一カテゴリごとに単語（名詞、未知語などに限定しても良い。）の出現頻度をカウントし、出現頻度が上位Ｎ位（Ｎは自然数）までを重要語として抽出する。
また、制御部１１は、抽出された重要語と係り受けの関係にある評価単語を抽出する。
【００３９】
図８は、重要語と係り受けの関係にある評価単語の抽出処理を示す図である。図８では、図７に示すカテゴリ付文書データ８１のＮｏ１からＮｏ４を例として、評価単語の抽出処理を示している。
図８に示すＮｏ１の例では、「洗浄器」が重要語であり、係り受けの関係にある評価単語は「うるさい」である。
Ｎｏ２の例では、「洗浄器」が重要語であり、係り受けの関係にある評価単語は「やかましい」である。
Ｎｏ３の例では、「洗浄器」が重要語であり、係り受けの関係にある評価単語は「小さい」である。
Ｎｏ２の例では、「洗浄器」が重要語であり、係り受けの関係にある評価単語は「コンパクト」である。
【００４０】
Ｓ１０２の処理を行うことによって、例えば、一部のカテゴリ付文書データ８１のアンケート文８２の中に、分析対象の商品等と関係のない文章が含まれていても、このような文章に用いられる評価単語（商品等の評価とは無関係の単語）を後続の処理対象から除外することができる。
【００４１】
図５の説明に戻る。
制御部１１は、重要語と係り受けの関係にある評価単語がカテゴリ付文書データ８１に出現する頻度を示す係り受け頻度を算出する（Ｓ１０３）。
Ｓ１０３の処理では、制御部１１は、同一カテゴリおよび同一重要語ごとに、評価単語の係り受け頻度を算出する。
【００４２】
図９は、係り受け頻度データ９１の一例を示す図である。係り受け頻度データ９１は、Ｓ１０３の処理によって生成される中間的なデータである。係り受け頻度データ９１は、カテゴリ９２および重要語９３ごとに、評価単語９４の係り受け頻度９５を算出した結果を保持するものである。
例えば、図９に示す係り受け頻度データ９１のＮｏ１は、カテゴリ９２「Ｂ」が付与されているカテゴリ付文書データ８１のアンケート文８２（図７に示す例では、Ｎｏ１とＮｏ２等）の中に、重要語９３「洗浄器」と係り受けの関係にある評価単語９４「うるさい」が出現する頻度が算出され、算出結果が係り受け頻度９５「１５０」として保持されている。
【００４３】
図５の説明に戻る。
制御部１１は、同一カテゴリの中で同一の重要語と係り受けの関係にある評価単語の対である評価単語対を生成し、生成された評価単語対の係り受け頻度を比較して少ない方の係り受け頻度を全てのカテゴリに対して加算することで、評価単語対ごとのグループ化スコアを算出する（Ｓ１０４）。
評価単語対は、図２にて前述した評価単語グループ４１に同一のグループとしてグループ化される候補である。
グループ化スコアは、評価単語対を同一のグループとしてグループ化するかどうかの判断基準とするスコアである。
【００４４】
図１０は、評価単語対データ１０１の一例を示す図である。評価単語対データ１０１は、Ｓ１０４の処理によって生成される中間的なデータである。評価単語対データ１０１は、同一のカテゴリ１０２の中で同一の重要語１０３と係り受けの関係にある第１評価単語１０４および第２評価単語１０５を評価単語対とし、第１評価単語１０４の係り受け頻度である第１係り受け頻度１０６と、第２評価単語１０５の係り受け頻度である第２係り受け頻度１０７を保持するものである。
例えば、図１０に示す評価単語対データ１０１のＮｏ１は、カテゴリ１０２「Ｂ」が付与されているカテゴリ付文書データ８１のアンケート文８２（図７の例では、Ｎｏ１とＮｏ２等）において、同一の重要語１０３「洗浄器」と係り受けの関係にある第１評価単語１０４「うるさい」および第２評価単語１０５「やかましい」を評価単語対とし、第１係り受け頻度１０６（図９の例では、Ｎｏ１の係り受け頻度９５）「１５０」と、第２係り受け頻度１０７（図９の例では、Ｎｏ２の係り受け頻度９５）「４０」が保持されている。
【００４５】
図１１は、グループ化スコアデータ１１１の一例を示す図である。グループ化スコアデータ１１１は、Ｓ１０４の処理によって生成される中間的なデータである。グループ化スコアデータ１１１は、評価単語対ごとのグループ化スコア１１４を保持するものであり、第１評価単語１１２、第２評価単語１１３、グループ化スコア１１４を含む。グループ化スコア１１４は、図１０に示す評価単語対データ１０１の第１係り受け頻度１０６と第２係り受け頻度１０７の少ない方を全てのカテゴリ１０２に対して加算することで算出される。
例えば、図１１に示すグループ化スコアデータ１１１のＮｏ１は、第１評価単語１１２「小さい」および第２評価単語１１３「コンパクト」からなる評価単語対に対して、図１０に示す評価単語対データ１０１のＮｏ２（カテゴリ１０２が「Ｃ」のデータ）の第２係り受け頻度１０７「５０」と、Ｎｏ１２（カテゴリ１０２が「Ｇ」のデータ）の第２係り受け頻度１０７「３０」を加算し、加算した結果「８０」がグループ化スコア１１４として保持されている。
【００４６】
ここで、評価単語対の係り受け頻度を比較して少ない方の係り受け頻度を加算する意義について説明する。
仮に、評価単語対の係り受け頻度を比較して多い方、または両方の係り受け頻度に基づいてグループ化スコア１１４を算出すると、グループ化スコア１１４が、出現頻度の多い評価単語に依拠したスコアとなってしまう。このようなスコアは、一方の評価単語がほとんど出現していなくても高い値となってしまうことから、評価単語対を同一のグループとしてグループ化するかどうかの判断基準として適切ではない。
そこで、本発明の実施形態では、評価単語対の係り受け頻度の低い方に基づいてグループ化スコア１１４を算出する。これによって、両方とも係り受け頻度の高い評価単語対はグループ化スコア１１４が高くなり、いずれか一方の係り受け頻度が低い評価単語対はグループ化スコア１１４が低くなる。
【００４７】
図５の説明に戻る。
制御部１１は、Ｓ１０４にて算出されたグループ化スコアに基づいて、評価単語グループを生成する（Ｓ１０５）。
制御部１１は、例えば、グループ化スコアが上位Ｍ位（Ｍは自然数）までの評価単語対をグループ化し、評価単語グループを生成する。
【００４８】
図１２は、グループデータ１２１の一例を示す図である。グループデータ１２１は、図２に示す評価単語グループ４１の具体例である。グループデータ１２１は、グループに属する評価単語の意味、内容を概念的に示すグループ名１２２、およびグループに属する評価単語である要素１２３を保持する。グループ名１２２は、例えば、同一グループの要素１２３の中で、カテゴリ付文書データ８１（または学習用文書データ６１）に出現する頻度が最も高い要素１２３としても良い。
図１２に示すグループデータ１２１は、図１１に示すグループ化スコアデータ１１１の中から、上位５位までの評価単語対をグループ化した結果を示している。
【００４９】
例えば、グループデータ１２１のＮｏ１は、グループ化スコアデータ１１１のＮｏ１の第１評価単語１１２「小さい」と第２評価単語１１３「コンパクト」をグループ化した結果である。
また、例えば、グループデータ１２１のＮｏ２は、グループ化スコアデータ１１１のＮｏ２の第１評価単語１１２「簡単」と第２評価単語１１３「カンタン」、Ｎｏ３の第１評価単語１１２「カンタン」と第２評価単語１１３「容易」、及びＮｏ４の第１評価単語１１２「簡単」と第２評価単語１１３「容易」をグループ化した結果である。尚、グループデータ１２１は、重複を排除したグループ化結果を保持する。
また、例えば、グループデータ１２１のＮｏ３は、グループ化スコアデータ１１１のＮｏ５の第１評価単語１１２「うるさい」と第２評価単語１１３「やかましい」をグループ化した結果である。
【００５０】
＜分類スコア算出処理２２＞
以下、図１３から図１４を参照しながら、分類スコア算出処理２２について詳細に説明する。
図１３は、分類スコア算出処理２２の詳細を示すフローチャートである。
文書分類装置１の制御部１１は、図１２に示すグループデータ１２１の要素１２３である各評価単語の満足文書に出現する頻度（満足文書出現頻度）と、各評価単語の不満文書に出現する頻度（不満文書出現頻度）を算出し（Ｓ２０１、Ｓ２０２）、各評価単語の個別分類スコアを算出する（Ｓ２０３）。そして、制御部１１は、評価単語グループ毎に、未分類文書を分類するための分類スコアを算出する（Ｓ２０４）。
【００５１】
満足文書とは、カテゴリ付文書データ８１の満足／不満フラグ８４（または学習用文書データ６１の満足／不満フラグ６４）が「満足」のアンケート文８２（またはアンケート文６２）を意味する。
また、不満文書とは、カテゴリ付文書データ８１の満足／不満フラグ８４（または学習用文書データ６１の満足／不満フラグ６４）が「不満」のアンケート文８２（またはアンケート文６２）を意味する。
個別分類スコアとは、評価単語が満足文書に出現する頻度と不満文書に出現する頻度の差に基づいて算出されたスコアである。
【００５２】
一般には、分類フラグが示す分類結果が、ある意見（例えば、肯定意見）を示す第１分類、または第１分類には該当しない意見（例えば、否定意見）を示す第２分類のいずれかである場合、制御部１１は、評価単語グループに含まれる評価単語ごとに、第１分類の分類フラグが付与された学習用文書（例えば、肯定意見が述べられている学習用文書）に出現する頻度を示す第１出現頻度と、第２分類の分類フラグが付与された学習用文書（例えば、否定意見が述べられている学習用文書）に出現する頻度を示す第２出現頻度を算出し、算出された第１出現頻度と第２出現頻度との差に基づいて評価単語ごとの個別分類スコアを算出する。そして、制御部１１は、算出された個別分類スコアに基づいて分類スコアを算出する。
前述の満足文書は、第１分類の分類フラグが付与された学習用文書の一例である。また、前述の不満文書は、第２分類の分類フラグが付与された学習用文書の一例である。
【００５３】
図１４は、分類スコア付グループデータ１３１の一例を示す図である。分類スコア付グループデータ１３１は、図２に示す分類スコア付評価単語グループ４２の具体例である。分類スコア付グループデータ１３１は、グループデータ１２１に分類スコア１３５を付与したものである。分類スコア１３５は、例えば、各要素１３３の個別分類スコア１３４を全て加算して算出する。また、各要素１３３の個別分類スコア１３４は、例えば、満足文書出現頻度から不満文書出現頻度を減算して算出する。
例えば、図１４に示すＮｏ１（グループ名１３２「小さい」）のグループでは、要素１３３「小さい」の個別分類スコア１３４が「＋１８０」、要素１３３「コンパクト」の個別分類スコア１３４が「−１０」である。分類スコア１３５は、これらの加算結果である「＋１７０」となっている。
【００５４】
尚、「コンパクト」は、一般には、満足意見を示す表現として用いられることが多い。しかしながら、「コンパクト」の個別分類スコア１３４を「−１０」とした理由は、全体の出現頻度が低く、かつ、例えば「コンパクトでいいけど、動作中はすごくうるさい」等の学習用文書が存在することにより、不満文書出現頻度が満足文書出現頻度とあまり差異がない例として示すためである。このような例は、実際のテキストマイニングにおいて良く起こり得ることである。本発明の実施形態では、このような例であっても、後述するように正確に未分類文書を分類することができる。
【００５５】
＜文書分類処理２３＞
以下、図１５から図１７を参照しながら、文書分類処理２３について詳細に説明する。
図１５は、文書分類処理２３の詳細を示すフローチャートである。
文書分類装置１の制御部１１は、未分類文書を入力し、未分類文書に含まれる評価単語を抽出する（Ｓ３０１）。Ｓ３０１の処理を行う前提として、制御部１１は、未分類文書の形態素解析を行う。形態素解析については周知の技術である為、説明を省略する。
【００５６】
図１６は、未分類文書データ１４１の一例を示す図である。未分類文書データ１４１は、図２に示す未分類文書３３の具体例である。未分類文書データ１４１は、アンケート文１４２のみを保持している。
例えば、図１６に示す未分類文書データ１４１のＮｏ１は、アンケート文１４２「洗浄器がやかましいのが難点」を保持している。この例では、制御部１１は、評価単語として「やかましい」を抽出する。
【００５７】
図１５の説明に戻る。
制御部１１は、Ｓ３０１にて抽出された評価単語を検索キーとして、評価単語グループを検索する（Ｓ３０２）。具体的には、制御部１１は、Ｓ３０１にて抽出された評価単語と、評価単語グループの要素とを比較し、一致する評価単語グループを取得する。
そして、制御部１１は、Ｓ３０２にて取得された評価単語グループに付与されている分類スコアに基づいて、未分類文書の満足／不満スコアを決定する（Ｓ３０３）。
満足／不満スコアとは、未分類文書の中で述べられている意見が満足意見らしいかまたは不満意見らしいか、すなわち未分類文書の満足文書らしさまたは不満足文書らしさを表すスコアである。
更に、制御部１１は、Ｓ３０３にて決定された満足／不満スコアに基づいて、未分類文書を、満足文書か不満文書のいずれかに分類する（Ｓ３０４）。
【００５８】
一般には、文書を肯定文書（肯定意見を述べている文書）と否定文書（否定意見を述べている文書）に分類する場合、制御部１１は、Ｓ３０２にて取得した評価単語グループに付与されている分類スコアに基づいて、未分類文書の中で述べられている意見が肯定意見らしいかまたは否定意見らしいかを表す肯定／否定スコアを決定する。そして、制御部１１は、決定された肯定／否定スコアに基づいて、未分類文書を肯定文書か否定文書のいずれかに分類する。
尚、Ｓ３０１にて抽出された評価単語が複数存在する場合、Ｓ３０２にて取得される評価単語グループも複数存在する場合がある。評価単語グループが複数取得された場合、制御部１１は、複数の分類スコアに基づいて（例えば、複数の分類スコアを全て加算した値に基づいて）、未分類文書の肯定／否定スコアを決定する。
また、決定された肯定／否定スコアの絶対値があまり大きくない場合（所定の閾値より小さい場合）、制御部１１は、未分類文書を肯定文書と否定文書のいずれでもなく、中立文書（中立意見を述べている文書）として分類しても良い。
【００５９】
図１７は、分類結果データ１５１の一例を示す図である。分類結果データ１５１は、図２に示す分類結果４３の具体例である。分類結果データ１５１は、未分類文書データ１４１に満足／不満スコア１５３を付与したものである。
例えば、図１７に示す分類結果データ１５１のＮｏ１は、図１４に示す分類スコア付グループデータ１３１のＮｏ３の分類スコア１３５「−１２０」が付与されている。これに対して、制御部１１は、アンケート文１５２「洗浄器がやかましいのが難点」を不満文書に分類する。
また、例えば、図１７に示す分類結果データ１５１のＮｏ２は、図１４に示す分類スコア付グループデータ１３１のＮｏ１の分類スコア１３５「＋１７０」が付与されている。これに対して、制御部１１は、アンケート文１５２「洗浄器がコンパクト」を満足文書に分類する。
【００６０】
ここで、分類スコア付グループデータ１３１の意義について説明する。
仮に、本発明の実施形態に係る分類スコア付グループデータ１３１を生成せずに未分類文書３３を分類しようとすると、図１６に示すＮｏ２のアンケート文１４２「洗浄器がコンパクト」に対しては、図１４に示すＮｏ１の要素１３３「コンパクト」の個別分類スコア１３４「−１０」に基づいて分類することが考えられる。そうすると、アンケート文１４２「洗浄器がコンパクト」には「−１０」のスコアが付与されることから、不満文書に分類されるか、または、所定の閾値よりも低いスコアとして満足文書にも不満文書にも分類されない結果となる。
一方、本発明の実施形態に係る文書分類処理２３では、アンケート文１４２「洗浄器がコンパクト」に対して、図１４に示すＮｏ１の分類スコア１３５「＋１７０」（同一グループの要素１３３「小さい」の個別分類スコア１３４も考慮されたスコア）が付与されることから、満足文書に分類される結果となる。図１４の説明にて前述したように、「コンパクト」は、一般には、満足意見を示す表現として用いられることが多いことから、本発明の実施形態に係る文書分類処理２３の分類結果は正しい。
このように、全体の出現頻度が低く、単独では分類のためのスコアを精度良く算出できない評価単語に対しても、同一グループとみなせる評価単語全ての出現頻度に基づいて分類のためのスコアを算出し、分類スコア付グループデータ１３１を生成することで、分類結果の精度を確保することができる。
【００６１】
＜学習用文書追加処理２４＞
以下、図１８を参照しながら、学習用文書追加処理２４について詳細に説明する。
図１８は、学習用文書データ１６１の一例を示す図である。学習用文書データ１６１は、図４に示す学習用文書データ６１と同様のデータ項目を有している。学習用文書データ１６１は、図１７に示す分類結果データ１５１等に基づいて、アンケート文１６２に対して観点フラグ１６３および満足／不満フラグ１６４が自動的に付与されたものである。
【００６２】
以下、図１８に示す学習用文書データ１６１のＮｏ１を例にして、学習用文書追加処理２４を説明する。
文書分類装置１の制御部１１は、図１７に示す分類結果データ１５１のＮｏ１の満足／不満スコア１５３「−１２０」に基づいて分類した結果である「不満」を満足／不満フラグ１６４として付与する。
また、制御部１１は、アンケート文１６２「洗浄器がやかましいのが難点」から、評価単語「やかましい」と係り受けの関係にある単語「洗浄器」を抽出する。そして、抽出された単語「洗浄器」および評価単語「やかましい」を検索キーとして、例えば、図９に示す係り受け頻度データ９１を検索する。検索結果は、図９に示すＮｏ２となる。図９に示すＮｏ２のカテゴリ９２は「Ｂ」であるから、図６に示すカテゴリデータ７１を参照することで、「Ｂ」に対する観点フラグ７３が「洗浄器  音」であることが分かる。従って、制御部１１は、「洗浄器  音」を観点フラグ１６３として付与する。
【００６３】
以上、本発明の実施形態に係る文書分類装置１について詳細に説明したが、未分類文書３３と同一の分野に属する学習用文書３２を用いることで、より精度良く未分類文書３３を分類することができる。これは、本発明の実施形態に係る評価単語グループ４１が、分野によって異なることが想定されるためである。
例えば、月次単位で同じ商品に対してアンケートを行う場合、１回目のアンケートを手作業で分類して学習用文書３２とし、２回目以降のアンケートを未分類文書３３として本発明の実施形態を実施することで、精度良く未分類文書３３を分類することができる。
本発明の実施形態に係る学習用文書３２は、手作業で行う分類作業において一般的に付与される観点フラグおよび分類フラグのみ含まれていれば良いことから、本発明の実施形態に特有の事前準備作業を行う必要はない。
更に、未分類文書３３の分類結果４３から自動的に学習用文書４４を追加することができるので、手作業による保守作業を行わなくても、アンケートを実施するごとに分類の精度を高めることができる。
【００６４】
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る文書分類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】
【００６５】
１………文書分類装置
２１………グループ化処理
２２………分類スコア算出処理
２３………文書分類処理
２４………学習用文書追加処理
３１………評価単語リスト
３２………学習用文書
３３………未分類文書
４１………評価単語グループ
４２………分類スコア付評価単語グループ
４３………分類結果
４４………学習用文書
【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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