(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された文書と、あらかじめ文書データベースに蓄積された文書との間の類似度を計算する類似度計算装置であって、
文書を入力する文書入力手段と、
前記文書入力手段により入力された文書を形態素解析して単語に分割し、文法情報等を付与する形態素解析手段と、
前記形態素解析手段の形態素解析結果に対して極性を付与する極性付与手段と、
前記形態素解析手段の形態素解析結果と前記極性付与手段の極性付与結果をもとに、入力文書の概念情報を抽出する概念情報抽出手段と、
前記概念情報抽出手段により抽出された概念情報と、あらかじめ用意された文書データベース中の文書に関する概念情報をもとに、入力文書と文書データベース中の文書との類似度を計算し、類似度の高い文書を前記文書データベースから取得する類似度計算手段と、
前記類似度計算手段により計算された類似度に従って、前記文書データベースから取得された文書を順序付けて出力する計算結果出力手段と、を備え、
前記極性付与手段は、
単語ごとに、プラスなのか、マイナスなのか、あるいは中立なのかを示す極性を付与する単語極性付与手段と、
前記単語極性付与手段の付与結果に基づいて、述部表現以外の部分に対する極性を推定し、述部表現の極性がプラスまたは中立であった場合には、述部表現以外の部分に対する極性をその文の極性とするとともに、述部表現の極性がマイナスであった場合には、述部表現以外の部分に対する極性を反転させた極性をその文の極性とすることで、文に極性を付与する文極性付与手段と、
前記文極性付与手段の付与結果に基づいて、文書に極性を付与する文書極性付与手段とを有する
ことを特徴とする類似度計算装置。
【請求項２】
入力された文書と、あらかじめ文書データベースに蓄積された文書との間の類似度を計算する類似度計算装置であって、
文書を入力する文書入力手段と、
前記文書入力手段により入力された文書を形態素解析して単語に分割し、文法情報等を付与する形態素解析手段と、
前記形態素解析手段の形態素解析結果に対して極性を付与する極性付与手段と、
前記形態素解析手段の形態素解析結果と前記極性付与手段の極性付与結果をもとに、入力文書の概念情報を抽出する概念情報抽出手段と、
前記概念情報抽出手段により抽出された概念情報と、あらかじめ用意された文書データベース中の文書に関する概念情報をもとに、入力文書と文書データベース中の文書との類似度を計算し、類似度の高い文書を前記文書データベースから取得する類似度計算手段と、
前記類似度計算手段により計算された類似度に従って、前記文書データベースから取得された文書を順序付けて出力する計算結果出力手段と、を備え、
あらかじめ単語ごとに極性を付与した単語極性辞書と、
単語を構成する文字ごとに極性を付与した文字極性辞書とを有し、
前記極性付与手段は、
前記単語極性辞書を参照することにより、単語ごとに極性を付与する単語極性付与手段と、
前記単語極性辞書に掲載されていない単語について、前記文字極性辞書を参照することにより、単語を構成する文字の極性の足し算により単語極性を推定する単語極性推定手段と、
前記単語極性付与手段の付与結果および前記単語極性推定手段の推定結果に基づいて、文に極性を付与する文極性付与手段と、
前記文極性付与手段の付与結果に基づいて、文書に極性を付与する文書極性付与手段とを有する
ことを特徴とする類似度計算装置。
【請求項３】
入力された文書と、あらかじめ文書データベースに蓄積された文書との間の類似度を計算する類似度計算装置であって、
文書を入力する文書入力手段と、
前記文書入力手段により入力された文書を形態素解析して単語に分割し、文法情報等を付与する形態素解析手段と、
前記形態素解析手段の形態素解析結果に対して極性を付与する極性付与手段と、
前記形態素解析手段の形態素解析結果と前記極性付与手段の極性付与結果をもとに、入力文書の概念情報を抽出する概念情報抽出手段と、
前記概念情報抽出手段により抽出された概念情報と、あらかじめ用意された文書データベース中の文書に関する概念情報をもとに、入力文書と文書データベース中の文書との類似度を計算し、類似度の高い文書を前記文書データベースから取得する類似度計算手段と、
前記類似度計算手段により計算された類似度に従って、前記文書データベースから取得された文書を順序付けて出力する計算結果出力手段と、を備え、
前記概念情報抽出手段は、単語を要素とした多次元空間中に、各単語を概念ベクトルとして配置してあらかじめ構築された概念データベースを有し、入力文書中の全ての単語に対する概念ベクトルを、前記概念データベースを検索して取得し、該取得した概念ベクトルの重心ベクトル計算した結果の文書の概念ベクトルを、前記入力文書の概念情報とし、
前記文書データベースは、あらかじめ検索対象となる文書を集めたデータベースであって、文書ごとにあらかじめ概念情報および極性が付与されたデータベースであり、
前記類似度計算手段は、前記概念情報抽出手段により得られた文書の概念ベクトルと、前記文書データベース中の検索対象文書の概念ベクトルとの距離を概念ベクトルの距離として計算し、前記極性付与手段により付与された入力文書の極性と、前記文書データベース中の検索対象文書の極性との距離を極性の距離として計算し、前記概念ベクトルの距離および極性の距離の和を類似度とし、閾値以下の距離を持つ検索対象文書とその文書に付与された極性を取得する、
ことを特徴とする類似度計算装置。
【請求項４】
入力された文書と、あらかじめ文書データベースに蓄積された文書との間の類似度を計算する類似度計算方法であって、
文書入力手段が文書を入力する文書入力ステップと、
形態素解析手段が、前記文書入力手段により入力された文書を形態素解析して単語に分割し、文法情報等を付与する形態素解析ステップと、
極性付与手段が、前記形態素解析手段の形態素解析結果に対して極性を付与する極性付与ステップと、
概念情報抽出手段が、前記形態素解析手段の形態素解析結果と前記極性付与手段の極性付与結果をもとに、入力文書の概念情報を抽出する概念情報抽出ステップと、
類似度計算手段が、前記概念情報抽出手段により抽出された概念情報と、あらかじめ用意された文書データベース中の文書に関する概念情報をもとに、入力文書と文書データベース中の文書との類似度を計算し、類似度の高い文書を前記文書データベースから取得する類似度計算ステップと、
計算結果出力手段が、前記類似度計算手段により計算された類似度に従って、前記文書データベースから取得された文書を順序付けて出力する計算結果出力ステップと、を備え、
前記極性付与ステップは、
単語極性付与手段が、単語ごとに、プラスなのか、マイナスなのか、あるいは中立なのかを示す極性を付与する単語極性付与ステップと、
文極性付与手段が、前記単語極性付与手段の付与結果に基づいて、述部表現以外の部分に対する極性を推定し、述部表現の極性がプラスまたは中立であった場合には、述部表現以外の部分に対する極性をその文の極性とするとともに、述部表現の極性がマイナスであった場合には、述部表現以外の部分に対する極性を反転させた極性をその文の極性とすることで、文に極性を付与する文極性付与ステップと、
文書極性付与手段が、前記文極性付与手段の付与結果に基づいて、文書に極性を付与する文書極性付与ステップとを有する
ことを特徴とする類似度計算方法。
【請求項５】
入力された文書と、あらかじめ文書データベースに蓄積された文書との間の類似度を計算する類似度計算方法であって、
文書入力手段が文書を入力する文書入力ステップと、
形態素解析手段が、前記文書入力手段により入力された文書を形態素解析して単語に分割し、文法情報等を付与する形態素解析ステップと、
極性付与手段が、前記形態素解析手段の形態素解析結果に対して極性を付与する極性付与ステップと、
概念情報抽出手段が、前記形態素解析手段の形態素解析結果と前記極性付与手段の極性付与結果をもとに、入力文書の概念情報を抽出する概念情報抽出ステップと、
類似度計算手段が、前記概念情報抽出手段により抽出された概念情報と、あらかじめ用意された文書データベース中の文書に関する概念情報をもとに、入力文書と文書データベース中の文書との類似度を計算し、類似度の高い文書を前記文書データベースから取得する類似度計算ステップと、
計算結果出力手段が、前記類似度計算手段により計算された類似度に従って、前記文書データベースから取得された文書を順序付けて出力する計算結果出力ステップと、を備え、
前記極性付与ステップは、
単語極性付与手段が、あらかじめ単語ごとに極性を付与した単語極性辞書を参照することにより、単語ごとに極性を付与する単語極性付与ステップと、
単語極性推定手段が、前記単語極性辞書に掲載されていない単語について、あらかじめ単語を構成する文字ごとに極性を付与した文字極性辞書を参照することにより、単語を構成する文字の極性の足し算により単語極性を推定する単語極性推定ステップと、
文極性付与手段が、前記単語極性付与手段の付与結果および前記単語極性推定手段の推定結果に基づいて、文に極性を付与する文極性付与ステップと、
文書極性付与手段が、前記文極性付与手段の付与結果に基づいて、文書に極性を付与する文書極性付与ステップとを有する
ことを特徴とする類似度計算方法。
【請求項６】
入力された文書と、あらかじめ文書データベースに蓄積された文書との間の類似度を計算する類似度計算方法であって、
文書入力手段が文書を入力する文書入力ステップと、
形態素解析手段が、前記文書入力手段により入力された文書を形態素解析して単語に分割し、文法情報等を付与する形態素解析ステップと、
極性付与手段が、前記形態素解析手段の形態素解析結果に対して極性を付与する極性付与ステップと、
概念情報抽出手段が、前記形態素解析手段の形態素解析結果と前記極性付与手段の極性付与結果をもとに、入力文書の概念情報を抽出する概念情報抽出ステップと、
類似度計算手段が、前記概念情報抽出手段により抽出された概念情報と、あらかじめ用意された文書データベース中の文書に関する概念情報をもとに、入力文書と文書データベース中の文書との類似度を計算し、類似度の高い文書を前記文書データベースから取得する類似度計算ステップと、
計算結果出力手段が、前記類似度計算手段により計算された類似度に従って、前記文書データベースから取得された文書を順序付けて出力する計算結果出力ステップと、を備え、
前記文書データベースは、あらかじめ検索対象となる文書を集めたデータベースであって、文書ごとにあらかじめ概念情報および極性が付与されたデータベースであり、
前記概念情報抽出ステップは、入力文書中の全ての単語に対する概念ベクトルを、単語を要素とした多次元空間中に各単語を概念ベクトルとして配置してあらかじめ構築された概念データベースを検索して取得し、該取得した概念ベクトルの重心ベクトル計算した結果の文書の概念ベクトルを、前記入力文書の概念情報とし、
前記類似度計算ステップは、前記概念情報抽出手段により得られた文書の概念ベクトルと、前記文書データベース中の検索対象文書の概念ベクトルとの距離を概念ベクトルの距離として計算し、前記極性付与手段により付与された入力文書の極性と、前記文書データベース中の検索対象文書の極性との距離を極性の距離として計算し、前記概念ベクトルの距離および極性の距離の和を類似度とし、閾値以下の距離を持つ検索対象文書とその文書に付与された極性を取得する、
ことを特徴とする類似度計算方法。
【請求項７】
コンピュータを請求項１ないし３のいずれか１項に記載の各手段として機能させる類似度計算プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書の持つ概念情報を定量化し、その類似度を計算する装置および方法に係わり、特に単語や文字が持つ意味の極性に関する情報を別途定量化して類似度計算に反映させることができる類似度計算装置、方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、単語間の類似性判別や、文書検索の高精度化を目的として、単語の概念情報をデータベース化する装置・方法が提案されている。例えば、非特許文献１、非特許文献２や特許文献１では、単語間の類似性判別を目的として、単語を要素とした多次元空間を用意し、該多次元空間中に各単語をベクトルとして配置したデータベースの作成手法が提案されている。
【０００３】
また、感性表現の極性判定において、単語の持つポジティブ／ネガティブをあらかじめ辞書に登録しておく方法が採られており（例えば非特許文献３）、述部が否定表現である場合には極性を反転（ポジティブの場合にはネガティブに、ネガティブの場合にはポジティブに反転）させることは一般に行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−３３８３４２号公報（単語ベクトル生成装置、単語ベクトル生成方法およびプログラム）
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ｓｃｈｕｔｚｅ，  Ｈ．，“Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ  ｏｆ  Ｍｅａｎｉｎｇ”，  ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  Ｓｕｐｅｒｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  ’９２，  ｐｐ．７８７−７９６（１９９２）．
【非特許文献２】笠原要，松澤和光，石川勉，“国語辞書を利用した日常語の類似性判別”，  情報処理学会論文誌，Ｖｏ１．３８，  Ｎｏ．７，  ｐｐ．１２７２−１２８３（１９９７）．
【非特許文献３】倉島健、藤村考、奥田英範，“大規模テキストからの経験マイニング”，  電子情報通信学会論文誌，Ｄ  Ｖｏｌ．Ｊ９２−Ｄ  Ｎｏ．３，  ｐｐ．３０１−３１０  （２００９）．
【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、上記のような従来の技術では以下のような問題点が生じていた。
（１）非特許文献１、非特許文献２や特許文献１を利用した類似判別の手法では、単語共起に基づいて類似度を計算するので、極性が反対であっても類似度が高いと判定されてしまう（例えば、「結婚」を含む文書と「離婚」を含む文書の類似度が高くなる）。
（２）極性を単語ごとにあらかじめ登録しておく手法では、辞書に極性が記載されていない場合には極性を付与することができない。
（３）否定的な述部表現のみによって極性を反転させる手法では、文書に正しく極性を付与することができない。
【０００７】
本発明の目的は、上記の問題点を解決した、単語や文字が持つ意味の極性に関する情報を別途定量化して類似度計算に反映させることが可能な類似度計算装置、方法、プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決する本発明の類似度計算装置は、入力された文書と、あらかじめ文書データベースに蓄積された文書との間の類似度を計算する類似度計算装置であって、文書を入力する文書入力手段と、前記文書入力手段により入力された文書を形態素解析して単語に分割し、文法情報等を付与する形態素解析手段と、前記形態素解析手段の形態素解析結果に対して極性を付与する極性付与手段と、前記形態素解析手段の形態素解析結果と前記極性付与手段の極性付与結果をもとに、入力文書の概念情報を抽出する概念情報抽出手段と、前記概念情報抽出手段により抽出された概念情報と、あらかじめ用意された文書データベース中の文書に関する概念情報をもとに、入力文書と文書データベース中の文書との類似度を計算し、類似度の高い文書を前記文書データベースから取得する類似度計算手段と、前記類似度計算手段により計算された類似度に従って、前記文書データベースから取得された文書を順序付けて出力する計算結果出力手段と、を備え、前記極性付与手段は、単語ごとに、プラスなのか、マイナスなのか、あるいは中立なのかを示す極性を付与する単語極性付与手段と、前記単語極性付与手段の付与結果に基づいて、述部表現以外の部分に対する極性を推定し、述部表現の極性がプラスまたは中立であった場合には、述部表現以外の部分に対する極性をその文の極性とするとともに、述部表現の極性がマイナスであった場合には、述部表現以外の部分に対する極性を反転させた極性をその文の極性とすることで、文に極性を付与する文極性付与手段と、前記文極性付与手段の付与結果に基づいて、文書に極性を付与する文書極性付与手段とを有することを特徴としている。
【発明の効果】
【０００９】
（１）請求項１〜７に記載の発明によれば、単語文字が持つ意味の極性に関する情報を類似度計算に反映させることができ、検索意図との主観的な一致感を向上させることが可能となる。
【００１０】
すなわち、極性を考慮するので、近い概念であっても極性が反対の文書間の類似度は低くなる（例えば、「結婚」を含む文書と「離婚」を含む文書の間の類似度は低くなる）。
【００１１】
また、極性が単語に付与されていなくても、単語を構成する文字の極性を利用することにより、極性が付与されていない単語に対しても極性を付与することができる。
（２）請求項１、４に記載の発明によれば、文書中の単語の極性と述部表現の極性を考慮して全体の極性を判定できるので、正しく極性を判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の類似度計算装置の一実施形態例を示す原理構成図。
【図２】図１の極性付与部３の一例を示す構成図。
【図３】本発明の類似度計算装置のハードウェア構成図。
【図４】本発明の類似度計算方法の一実施形態例を示すフローチャート。
【図５】図４の極性付与処理の動作の詳細を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明するが、本発明は下記の実施形態例に限定されるものではない。
【００１４】
図１は本発明の類似度計算装置の基本構成を示している。図１において、９は類似度計算装置であり、機能的には文書入力手段としての文書入力部１、形態素解析手段としての形態素解析部２、極性付与手段としての極性付与部３、概念情報抽出手段としての概念情報抽出部４、類似度計算手段としての類似度計算部５、計算結果出力手段としての計算結果出力部６と、形態素解析部２で利用する単語に関する文法情報等が記載された単語辞書７、あらかじめ抽出した概念情報および極性とともに文書を格納した文書データベース８とを備え、物理的にはＣＰＵやメモリで構成される。
【００１５】
文書入力部１は１つ以上の単語、１つ以上の単語からなる１つ以上の文などを入力する。形態素解析部２は、文書入力部１により入力された文書を形態素解析して単語に分割し、単語辞書７を参照して文法情報等を取得する。極性付与部３は、入力文書を構成する単語や文や文書やテキスト全体に極性を付与する。
【００１６】
概念情報抽出部４は、形態素解析結果と極性付与結果をもとに入力文書から概念情報を抽出する。類似度計算部５は、入力された文書と文書データベース８中の文書との類似度を計算する。計算結果出力部６は、類似度計算部５で計算された類似度に従って文書データベース８の検索結果を並べ替えて出力する。
【００１７】
図２は極性付与部３の構成例を示している。図２において、３１は単語極性辞書３４を参照して単語に極性を付与する単語極性付与手段としての単語極性付与部、３２は文字極性辞書３５を参照して単語の極性を推定する単語極性推定手段としての単語極性推定部、３３は単語極性付与部３１や単語極性推定部３２で得られた単語の極性をもとに、文書に極性を付与する文書極性付与手段としての文書極性付与部、３４は単語ごとの極性を記載した単語極性辞書、３５は単語を構成する文字ごとの極性を記載した文字極性辞書である。
【００１８】
上記本実施例の類似度計算装置９は、ハードウェア的には図３のように構成されている。図３において、１０は、ＣＰＵ１１、メモリ１２、データベース１３を備えた計算機本体（コンピュータ）である。ＣＰＵ１１は、図１の文書入力部１、形態素解析部２、極性付与部３、概念情報抽出部４、類似度計算部５、計算結果出力部６および図２の単語極性付与部３１、単語極性推定部３２、文書極性付与部３３の各処理を実行する。
【００１９】
メモリ１２には、図１の単語辞書７、図２の単語極性辞書３４、文字極性辞書３５が格納されている。データベース１３には、図１の文書データベース８が構築されている。
【００２０】
１４は、例えばキーボード、マウス等を備えた入力装置であり、外部、例えばＷＥＢからの文書を計算機本体１０に入力する。
【００２１】
１５は、例えばディスプレイ、プリンタ等を備えた出力装置であり、計算機本体１０の計算結果（後述する計算結果出力部６の計算結果）を出力する。
【００２２】
図４は本実施例におけるは類似度計算装置９の動作の概略フロー図である。また図５は類似度計算装置９の極性付与部３の動作の詳細フロー図である。以下、図４、図５に従って図１〜図３の装置の動作を説明する。
【００２３】
ステップＳ１：
文書入力部１では、入力となる文書（入力文書）を受け取り、形態素解析部２に送る。
【００２４】
ステップＳ２：
形態素解析部２では、単語辞書７を参照して入力文書を単語単位に分割し、単語辞書７に記載されている文法情報等を付与した形態素解析結果を極性付与部３に送る。
【００２５】
ステップＳ３：
極性付与部３では、入力文書に対して極性付与処理を実行する。以下、図５にしたがって極性付与処理の動作を説明する。
【００２６】
ステップＳ３−１：
単語極性付与部３１では、単語ごとに単語極性辞書３４を検索し、極性が付与されている場合には極性を付与する。
【００２７】
ステップＳ３−２：
単語極性推定部３２では、ステップＳ３−１において極性が付与されなかった単語に対して、該単語を構成する文字をキーとして文字極性辞書３５を検索し、文字に極性が付与されている場合にはその極性をもとに該単語の極性を推定する。極性が（＋）の文字が含まれている場合には単語の極性を（＋）、（−）の場合には（−）と推定する。複数の文字に極性が付与されている場合には、多いほうの極性を該単語の極性とし、同数の場合には（±）とする。
【００２８】
尚、ここでいう極性とは、単語や文の持つイメージが、プラス（＋：ポジティブ）なのか、マイナス（−：ネガティブ）なのか、あるいは中立（±：ニュートラル）なのかを指す。本実施例では、単語極性辞書３４に個々の単語に対する極性を記載することとしている。
【００２９】
例えば、「結婚（＋）」、「離婚（−）」、「上昇（＋）」、「下降（−）」などである。
【００３０】
しかし、単語すべてに極性を付与するのは稼動がかかるので、単語を構成する文字にも極性を付与することで、より多くの単語に対して極性を付与できるように工夫している。
【００３１】
例えば、「結（＋）」、「離（−）」、「上（＋）」、「下（−）」、「生（＋）」などのように文字に極性を付与することで、「結納」という単語に極性が付与されていない場合でも、「結（＋）」から「結納」という単語の極性として（＋）を付与することができる。
【００３２】
また、述部表現に使用される助動詞にも極性を持たせる。例えば、「ない（−）」、「ず（−）」、「たい（＋）」などである。これらのうち、（−）の極性を持つものは、文に極性を付与する際に、全体の極性を反転させる効果をもたらす。「ちがいない」は（＋）であり、単語に極性が付与されていないからといって、末尾表現「ない」だけで判定しないことが重要である。この点は、単語辞書７において、「ちがいない」が単語として認定され、単語極性辞書３４において「ちがいない」の極性が（＋）と記載されていればよい。
【００３３】
また、単語内での極性の重複は足し算で考える。例えば、「上々」という単語に極性が付与されておらず、「上」という文字に極性（＋）が付与されている場合、「上々」は（＋＋）となるので、足し算で考えて（＋）とする。同様に「上下」は（＋−）なので、足し算で考えて（±）（ニュートラル）とする。
【００３４】
尚、本実施例では、単語の極性を単語極性辞書３４に記載するように構成しているが、形態素解析の際に用いる単語辞書７に記載してあってもよい。この場合には単語極性辞書３４は不要となる。
【００３５】
また、文字極性辞書３５についても、文字単位で単語辞書７に極性を記載する方法もあり、この場合には文字極性辞書３５は不要となる。
【００３６】
ステップＳ３−３：
文書極性付与部３３では、ステップＳ３−１、Ｓ３−２で得られた単語に対する極性を用いて文書全体に対して極性を付与し、その極性付与結果を概念情報抽出部４に送る。
【００３７】
尚、ここでいう文とは、単文のことであり、節や連用中止も文に含まれる。例えば、「彼は結婚していないが、彼女は結婚している」の場合、「彼は結婚していない」と「彼女は結婚している」の２つの文が含まれる。
【００３８】
文については、述部表現以外の単語の極性と述部表現の極性に分けて考える。
【００３９】
１文に述部表現以外の単語の極性が複数含まれる場合には、多数決（足し算の考え方）によって、その文の述部表現以外の部分に対する極性を推定する。述部表現の極性が（＋）または（±）であった場合には、述部表現以外の部分に対する極性をそのままその文の極性とする。また、述部表現の極性が（−）であった場合には、述部表現以外の部分に対する極性を反転させた極性をその文の極性とする。
【００４０】
上記の例の場合、「彼は結婚（＋）していない（−）」であるので、この文の極性は（−）であり、「彼女は結婚（＋）している（±）」であるので、この文の極性は（＋）である。さらに例を挙げると、「株価が上昇（＋）した」と「株価は下降（−）しなかった（−）」は（＋）、「株価が下降（−）した」と「株価は上昇（＋）しなかった（−）」は（−）となる。
【００４１】
文章の極性をどのように与えるかについては下記のようないくつかの案が考えられる。
（１）文単位で極性を判定し、多数決で極性を決める（足し算の考え方）。
（２）前の文から順番に極性を判定していく。（＋）（＋）→（＋）、（＋）（±）→（＋）、（＋）（−）→（−）、（−）（＋）→（−）、（−）（±）→（−）、（−）（−）→（＋）、（±）（＋）→（＋）、（±）（±）→（±）、（±）（−）→（−）で判定し、最後の文まで終了した時点の極性を文章の極性とする。
【００４２】
などである。
【００４３】
本実施例では、（１）の足し算の考え方で文書全体の極性を決定するが、本発明はこれに特定するものではない。
【００４４】
ステップＳ４：
概念情報抽出部４では、非特許文献１や非特許文献２と同じようにして、単語を要素とした多次元空間を用意し、該多次元空間中に各単語をベクトル（以下、概念ベクトルと称する）として配置した概念データベース（図示省略）をあらかじめ構築（図３のデータベース１３に構築）しておき、入力文書中の各単語でこの概念データベースを検索することにより、各単語の概念ベクトルを取得する。さらに、文書を構成するすべての単語の概念ベクトルの重心ベクトルを計算し、その結果を文書の概念ベクトルとする。このようにして、入力文書の概念情報を概念ベクトルとして抽出する。
【００４５】
ステップＳ５：
類似度計算部５では、ステップＳ４で得られた概念ベクトルと、文書データベース８中の文書（以下、検索対象文書と称する）の概念ベクトルとのコサイン距離を計算し、ある閾値以下の距離を持つ検索対象文書をその極性とともに取得する。
【００４６】
また、他の実施例として、概念ベクトルと極性を別々に距離計算し、線形和で全体としての距離を計算するようにしても良い（尚、極性は３次元（＋、０、−）で表現される）。
【００４７】
すなわち、前記概念情報抽出部４により得られた文書の概念ベクトルと、前記文書データベース８中の検索対象文書の概念ベクトルとの距離を概念ベクトルの距離（概念ベクトル類似度）として計算し、前記極性付与部３により付与された入力文書の極性と、前記文書データベース８中の検索対象文書の極性との距離を極性の距離（極性類似度）として計算し、前記概念ベクトルの距離および極性の距離の和を類似度とし、閾値以下の距離を持つ検索対象文書とその文書に付与された極性を取得する。このように構成した実施例では、類似度＝α（概念ベクトル類似度）＋β（極性類似度）となる。
【００４８】
ステップＳ６：
計算結果出力部６では、類似度計算部５の計算結果に基づいて、入力文書に近い概念を有し、極性が同じ文書データベース８中の文書を極性とともに順序付きで出力する。出力の順序は、極性を重視する場合（極性が同一で概念が近い順の次に極性は異なるが概念が近い順）や、概念の近さを重視する場合（極性は表示するだけで概念が近い順）が考えられるが、ここでは特に定めない。
【００４９】
また、本実施形態の類似度計算装置における各手段の一部もしくは全部の機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して本発明を実現することができること、本実施形態の類似度計算方法における手順をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータに実行させることができることは言うまでもなく、コンピュータでその機能を実現するためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えばＦＤ（Ｆｌｏｐｐｙ（登録商標）  Ｄｉｓｋ）や、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、メモリカード、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＨＤＤ、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００５０】
１…文書入力部
２…形態素解析部
３…極性付与部
４…概念情報抽出部
５…類似度計算部
６…計算結果出力部
７…単語辞書
８…文書データベース
９…類似度計算装置
１０…計算機本体
１１…ＣＰＵ
１２…メモリ
１３…データベース
１４…入力装置
１５…出力装置
３１…単語極性付与部
３２…単語極性推定部
３３…文書極性付与部
３４…単語極性辞書
３５…文字極性辞書
【図１】
0005457864.tif 000002
【図２】
0005457864.tif 000003
【図３】
0005457864.tif 000004
【図４】
0005457864.tif 000005
【図５】
0005457864.tif 000006