(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コーパス中に一度以上出現する各語のうち、要因を表す語である要因自明語を抽出する要因自明語獲得装置であって、
人々が自らの経験について記した経験記事、経験語を格納した記憶手段と、
経験語（以下、「経験語シード」と記す）の入力を受け付ける入力手段と、
入力された前記経験語シードに基づいて前記記憶手段を参照し、経験記事が要素となるコーパスがあるとき、１度以上登場する各語のコーパス中における、各経験記事内での出現位置傾向と、各語の品詞と、各語の直前出現助詞の頻度分布と、を用いて経験語を抽出する経験語獲得手段と、
前記経験語獲得手段で獲得した前記経験語と、要因助詞を含む言語パターンを用いて、前記記憶手段を参照し、コーパスから所定の出現回数以上の単語を要因自明語として抽出する要因語獲得手段と、
を有することを特徴とする要因自明語獲得装置。
【請求項２】
前記経験語獲得手段は、
前記１度以上登場する各語が経験語であるかを判定する際に、
予めユーザから入力された適切な１個以上の経験語の直前出現助詞の頻度分布と、前記コーパス中に一度以上出現する各語のうち品詞の種類が“名詞−サ変接続”もしくは“動詞−自立”に該当する単語の直前出現助詞の頻度分布との類似度を判定の特徴として利用する手段を含む
請求項１記載の要因自明語獲得装置。
【請求項３】
前記経験語獲得手段は、
前記１度以上登場する各語が経験語であるかを判定する際に、
予めユーザから入力された１個以上の助詞の、各語の直前に出現する頻度の分布を判定の特徴として利用する手段を含む
請求項１記載の要因自明語獲得装置。
【請求項４】
前記要因語獲得手段は、
コーパス中における各語について、予め指定する要因を表す接続標識および経験語を含む言語パターンに合致する回数が一定回数以上となる語を要因自明語として抽出する手段を含む
請求項１記載の要因自明語獲得装置。
【請求項５】
コーパス中に一度以上出現する各語のうち、要因を表す語である要因自明語を抽出することをコンピュータに実行させる要因自明語獲得方法であって、
入力手段が、経験語（以下、「経験語シード」と記す）の入力を受け付ける入力ステップと、
経験語獲得手段が、入力された前記経験語シードに基づいて、人々が自らの経験について記した経験記事及び経験語を格納した記憶手段を参照し、経験記事が要素となるコーパスがあるとき、１度以上登場する各語のコーパス中における、各経験記事内での出現位置傾向と、各語の品詞と、各語の直前出現助詞の頻度分布と、を用いて経験語を抽出する経験語獲得ステップと、
要因語獲得手段が、前記経験語獲得ステップで獲得した前記経験語と、要因助詞を含む言語パターンを用いて、前記記憶手段を参照し、コーパスから所定の出現回数以上の単語を要因自明語として抽出する要因語獲得ステップと、
を行うことを特徴とする要因自明語獲得方法。
【請求項６】
前記経験語獲得ステップにおいて、
前記１度以上登場する各語が経験語であるかを判定する際に、
予めユーザから入力された適切な１個以上の経験語の直前出現助詞の頻度分布と、前記コーパス中に一度以上出現する各語のうち品詞の種類が“名詞−サ変接続”もしくは“動詞−自立”に該当する単語の直前出現助詞の頻度分布との類似度を判定の特徴として利用する
請求項５記載の要因自明語獲得方法。
【請求項７】
前記経験語獲得ステップにおいて、
前記１度以上登場する各語が経験語であるかを判定する際に、
予めユーザから入力された１個以上の助詞の、各語の直前に出現する頻度の分布を判定の特徴として利用する
請求項５記載の要因自明語獲得方法。
【請求項８】
前記要因語獲得ステップにおいて、
コーパス中における各語について、予め指定する要因を表す接続標識および経験語を含む言語パターンに合致する回数が一定回数以上となる語を要因自明語として抽出する
請求項５記載の要因自明語獲得方法。
【請求項９】
コンピュータを、
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の要因自明語獲得装置の各手段として機能させるための要因自明語獲得プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、要因自明語獲得装置及び方法及びプログラムに係り、特に、出現位置傾向と、各語の品詞と、各語の直前出現助詞の頻度分布から獲得する経験語を含む言語パターンを用いる要因自明語獲得装置および方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
何らかの結果を表す表現と、結果を引き起こした原因を表す表現の２つ組の獲得（因果関係の獲得）は、経済予測、マーケティング、行動ナビゲーションなどさまざまな分野において重要なものである。因果関係の種類としては世の中の出来事の間の因果関係や、人々一人一人の行動とその要因との間の因果関係などがある。大量の記事を情報源として，自動的に獲得する従来技術が存在する（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
非特許文献1などの方法では、新聞記事などを情報源として、各記事のテキストに対して、「ため」「ので」など要因を表す接続標識を手がかりとした特定の言語パターンに適合する表現を、要因や結果が書かれている箇所として特定する。さらに要因と結果の表現それぞれに対して、語形処理などにより正規化を行い、要因と結果のペア関係を抽出、さらにそのペア関係を大量に集めることで要因と結果の間の関係の強さを知識として獲得する方法である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】乾孝司, 乾健太郎, 松本裕治. "接続標識「ため」に基づく文書集合からの因果関係知識の自動獲得," 情報処理学会論文誌, Vol.45, No.3, pp. 919-933, 2004)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明で解決する課題は次の２つである。
【０００６】
課題１）要因でありながら、要因を表す言語パターンを伴わない語の適切な要因推定；
課題２）経験記事コーパスにおける要因自明語リストの網羅的な獲得；
それぞれについて下記に詳細な説明を記す。
【０００７】
１）要因でありながら、要因を表す言語パターンを伴わない語の適切な要因推定；
ある経験記事中の要因箇所を推定するというタスクがあるときに、上記のような各表現の近傍に出現する言語パターンを利用した方法では、要因でありながら、要因を表す言語パターンを伴わない語については、要因であることを推定することができない。例えば、レストラン訪問についての経験が記述される経験記事において、次に示す例文１と例文２では"二次会"'という単語が要因であるが、要因を表す言語パターンを伴っていないために、要因であると推定することができない。
【０００８】
【数１】
0005436484.tif 000002
２）経験記事コーパスにおける要因自明語リストの網羅的な獲得；
上記の問題を解決するために、経験記事コーパスにおける要因自明語リストを網羅的に獲得する必要がある。要因自明語を自動獲得する方法として、経験記事コーパスに対して、要因を表す接続標識を用いて、結果表現と要因表現の２つ組を大量に獲得し、要因表現を要因自明語とする方法が考えられる。しかしながら現状では、経験記事における経験に対する要因表現だけを選別して取得することができない。なぜなら、様々な結果表現があるとき、それが経験記事における経験か、その他の結果かを区別することができないからである。例として、レストラン訪問を対象とした経験記事コーパスがあるとき、特定の接続標識の前後に着目し、結果表現と要因表現のペアを大量に獲得することができるが、そのうちのレストラン訪問に対する要因表現だけを収集することはできない。従来、レストラン訪問を表す表現のリストが存在しないためである。（選別取得処理ができないと次の例文３、例文４のような表現についても要因自明語として獲得されてしまう。
【０００９】
【数２】
0005436484.tif 000003
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、要因でありながら、要因を表す言語パターンを伴わない語の適切な要因推定を可能とし、経験記事コーパスにおける要因自明語リストの網羅的な獲得が可能な要因自明語獲得装置及び方法及びプログラム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】
【００１０】
上記の課題を解決するため、本発明は、コーパス中に一度以上出現する各語のうち、要因を表す語である要因自明語を抽出する要因自明語獲得装置であって、
人々が自らの経験について記した経験記事、経験語を格納した記憶手段と、
経験語（以下、「経験語シード」と記す）の入力を受け付ける入力手段と、
入力された前記経験語シードに基づいて前記記憶手段を参照し、経験記事が要素となるコーパスがあるとき、１度以上登場する各語のコーパス中における、各経験記事内での出現位置傾向と、各語の品詞と、各語の直前出現助詞の頻度分布と、を用いて経験語を抽出する経験語獲得手段と、
前記経験語獲得手段で獲得した前記経験語と、要因助詞を含む言語パターンを用いて、前記記憶手段を参照し、コーパスから所定の出現回数以上の単語を要因自明語として抽出する要因語獲得手段と、を有する。
【００１１】
また、本発明は、請求項１の前記経験語獲得手段において、
前記１度以上登場する各語が経験語であるかを判定する際に、
予めユーザから入力された適切な１個以上の経験語の直前出現助詞の頻度分布と、前記コーパス中に一度以上出現する各語のうち品詞の種類が“名詞−サ変接続”もしくは“動詞−自立”に該当する単語の直前出現助詞の頻度分布との類似度を判定の特徴として利用する手段を含む。
【００１２】
また、本発明は、請求項１の前記経験語獲得手段において、
前記１度以上登場する各語が経験語であるかを判定する際に、
予めユーザから入力された１個以上の助詞の、各語の直前に出現する頻度の分布を判定の特徴として利用する手段を含む。
【００１３】
また、本発明は、請求項１の前記要因語獲得手段において、
コーパス中における各語について、予め指定する要因を表す接続標識および経験語を含む言語パターンに合致する回数が一定回数以上となる語を要因自明語として抽出する手段を含む。
【発明の効果】
【００１４】
本発明では、予め自動獲得する経験語を用いて、経験記事における経験に対する要因自明語を、獲得する上記のような問題に対処するために必要となる、「経験記事コーパスにおける要因自明語リストの網羅的な獲得」という課題を解決することができる。従来は、上記要因推定問題において、各経験記事中における要因でありながら要因を表す言語パターンを伴わない語について要因であると適切に推定できなかったが、その語が要因自明語リスト（各語の品詞と各語の直前助詞、頻度分布から抽出された経験語の集合）に含まれる場合は、要因であると適切に推定することができ、要因推定の精度を高めることができる。
【００１５】
具体的には、上記例文１と例文２においても、"二次会"という語が要因自明語リストに含まれていれば、例文１と例文２における"二次会"という語が要因であると推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の第１の実施の形態における要因自明語獲得装置の構成図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態における経験記事各語テーブルの例である。
【図３】本発明の第１の実施の形態における経験記事の例である。
【図４】本発明の第１の実施の形態における経験語テーブルの例である。
【図５】本発明の第１の実施の形態における要因自明語テーブルの例である。
【図６】本発明の第１の実施の形態における要因自明語装置の処理のフローチャートである。
【図７】本発明の第１の実施の形態における行動表現獲得処理のフローチャートである。
【図８】本発明の第１の実施の形態における要因自明語抽出処理のプログラム例である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下図面と共に、本発明の実施の形態を説明する。
【００１８】
最初に、本明細書中で用いられる用語について説明する。
【００１９】
・経験記事：人々が自らの何らかの経験について記述した記事：
・経験語：経験記事コーパス中に１度以上登場する各語のうち、著者が経験を実施したことを表すために用いている語：
（例：レストラン訪問についての経験を記述する経験記事コーパスにおいて、"行く"、"訪問"、"来店"などの単語は通常レストラン訪問という経験を表現する際に使われるため、経験語である。）
・要因：人々の経験実施の決断にポジティブな影響を与えた事象や状態、条件：
・要因語：各記事中において、要因を表す各表現：
・要因自明語：コーパス中に１度以上登場する各語のうち、出現文脈に依存せず、高確率で要因を表す語：
（例："ニ次会"という単語は、レストラン訪問についての経験記事において、著者が該当店舗を訪れる際の要因を表す確率が高いので、該当コーパスにおいて要因自明語である。）
図１は、本発明の第1の実施の形態における要因自明語獲得装置の構成図を示す。同図における装置は、大きく分けて経験語シード入力部１０、経験語獲得部２０、要因自明語獲得部３０、記録部４０、外部装置５０から構成される。
【００２０】
以下に記録部５０の各テーブルについて説明する。記録部５０は、ハードディスク等の記憶媒体であり、経験記事各語テーブル４１、経験語テーブル４２、要因自明語テーブル４３から構成される。
【００２１】
＜経験記事各語テーブル４１＞
経験記事各語テーブル４１は、図２に示すように、経験記事ＩＤフィールド、先頭からの順番フィールド、文字列フィールド、品詞フィールドが含まれる。経験記事各語テーブル４１は、各経験記事を格納するためのテーブルであり、各経験記事の各語が格納され、さらに先頭から何語目かが分かるものとする。さらに品詞フィールドによって、その語の品詞が分かるものとする。経験記事は図３に示すような人々が、特定の分野についての自らの経験を記した記事であるとする（図３はレストラン訪問という分野についての経験）。
【００２２】
＜経験語テーブル４２＞
経験語テーブル４２は、図４に示すように、経験語フィールドから構成され、獲得した経験語を格納するテーブルである。
【００２３】
＜要因自明語テーブル４３＞
要因自明語テーブル４３は、図５に示すように、要因自明語フィールドから構成され、獲得した要因自明語を格納するテーブルである。
【００２４】
以下に、上記の構成における要因自明語獲得装置の処理について説明する。
【００２５】
図６は、本発明の第１の実施の形態における要因自明語獲得装置の処理のフローチャートである。
【００２６】
本装置では大きく分けて、経験語シード入力部１０による経験シード入力処理Ｓ１００、経験語獲得部２０による経験獲得処理Ｓ２００、要因自明語獲得部３０による要因自明語獲得処理Ｓ３００から構成される。以下では各処理について詳しく説明する。
【００２７】
＜経験語シード入力処理Ｓ１００＞
経験語シード入力処理では、経験語シード入力部１０が、利用者からの経験語の入力を受け付ける。（受け付ける経験語は利用者が思いつく程度の、２，３個の経験語が想定される。）利用者が経験語を入力し終えると、経験語獲得処理Ｓ２００で用いる閾値θ1, θ2, θ3, θ4,の入力を要求し、ユーザからそれらの閾値が入力されると、経験語シード入力部１０では、利用者が入力した経験語リストV = {vi} とθ1, θ2, θ3, θ4,を経験語獲得部２０に出力する。
【００２８】
＜経験語獲得処理Ｓ２００）
経験語獲得部２０は、経験獲得処理Ｓ２００から渡された経験語リストV（経験語シードの集合）とθ1, θ2, θ3, θ4,を入力として、記録部４０を参照し、経験語を獲得(出力)する。以下に詳細な処理を示す。
【００２９】
図７は、本発明の第１の実施の形態における経験語獲得処理のフローチャートである。
【００３０】
ステップ２０１）  経験語獲得部２０は、経験語シードに基づいて、経験記事各語テーブル４１を参照し、一度以上登場する全て語ziのリストを作成する（この際、各語は、原型のラベルと品詞のペアが、ユニークな時にユニークな一語としてカウントする。
【００３１】
すなわち、＜行く：動詞-自立＞と＜行く： 動詞-非自立＞は別の語としてカウントする。
語ziのうち、品詞が"名詞-サ変接続"もしくは"動詞-自立"である語aiのリストを作成する。
【００３２】
ステップ２０２）  全ての語aiについて次のスコアp1(ai)を計算する。
【００３３】
【数３】
0005436484.tif 000004
上記の式（１）のPart(ai)は、語aiが各経験記事に出現する際の、直前１語に出現する助詞の頻度分布ベクトルである。part(ai)の例として、『行く』という単語が経験記事コーパスにおいて、『へ』という助詞を直前１語に取る回数が30回、『に』という助詞を直前１語に取る回数が50回、『と』という助詞を直前１語に取る回数が20回であるとき、
Part『行く』=[30,50,20]
(但し、上記ベクトルは『へ』、『に』、『と』という助詞を直前に取る回数が格納されるとする)などとすることができる。
【００３４】
cossim(x1, x2)は次のような入力ベクトルx1とx2のコサイン類似度を計算する関数である。
【００３５】
【数４】
0005436484.tif 000005
上記式（２）のp1(ai)の値が閾値θ1より高い語biのリストを作成する。
【００３６】
ステップ２０３）  ステップ２０３で作成された全ての語biについて以下のスコアp2(bi)を計算する。なお、以下のD(bi)は語biを含む経験記事集合である。
【００３７】
【数５】
0005436484.tif 000006
なお、式（４）のdpos(bi, d)biがd内で出現位置が冒頭に近いほど高いスコアが付与される。これは経験記事について、まず経験を実施するまでの過程を記し、その後に経験語のことを記す順番で記述されるモデルを仮定し、さらに、前者の経験を実施するまでの過程(冒頭に近い部分)に経験語がしばしば出現する性質を仮定しているためである。またの式（４）において、1/2を減算しているのは、単純に出現回数が多い単語のスコアが高くなるのを防ぐためである。
【００３８】
全ての語biについて次のスコアp2(bi)を計算し終わった後に、p2(bi)の値が閾値θ2より高い語ciのリストを作成する。
【００３９】
ステップ２０４）  全ての語ciについて次のスコアp3(ci)を計算する。
【００４０】
【数６】
0005436484.tif 000007
但し、式（５）のdf(ci)は、ciの経験記事コーパスにおける出現ドキュメント数である。
【００４１】
p3(ci)の値が閾値θ3より高い語のリストを作成し、経験語テーブル４２に格納し、要因自明語獲得処理（ステップ３００）に処理を遷移する。
【００４２】
経験語獲得処理Ｓ２００の出力例として、次のような経験語シードが入力として与えられたとき、次のようなラベルを持つ経験語シードを出力することができる。
【００４３】
・入力経験語シード例：
行く、来店
・出力経験語シード例：
行く、立ち寄る、寄る、伺う、並ぶ、連れる、向かう、着く、訪れる、利用、訪問、来店
＜要因自明語獲得処理Ｓ３００＞
要因自明語獲得部３０では、経験テーブル４２を参照し、経験語ejを全て取得する。
さらに、経験記事各語テーブルを参照し、全ての情報を取得する。
【００４４】
次に各経験記事dにおいて、次の(1)(2)(3)の処理を実施する.
(1)経験記事 d中に出現する各語について原形が各ejのいずれかと一致する語について、その出現位置w1（先頭からの語数）を全て取得する。
【００４５】
(2)次に各出現位置w1について、w1の一語前に位置する語が{と、で、として、ということで、ので、ため}のいずれかである場合、その出現位置w2を全て取得する。
【００４６】
(3)次に各出現位置w2について、w2の一語前に位置する語をメモリ（図示せず）内の要因自明語リストに記録する。
【００４７】
上記(1)(2)(3)の処理を全ての経験記事について実施した後に、要因自明語リストにθ4回以上出現した語fiの全てを要因自明語テーブル４３に格納する。
【００４８】
上記(1)(2)(3)の処理は図８に示すようにプログラムの形で記述することができる。同図に示すプログラムは、経験記事ｄの集合をＤ、各経験記事ｄの単語数をsize(d)、経験記事ｄにおけるｇ番目の単語をｗ（d,g）、経験語の集合をＥ，要因助詞語をｊ＝｛と，で，として，ということで，ので，ため｝とする。また、「count(wi)」は語wiの出現回数を数える処理である。
【００４９】
要因自明語獲得処理では、経験語と要因助詞語を含む言語パターンに着目し、次のような表現がある時に下線部の単語の出現回数を数え上げ、一定回数以上数え上げられた単語を要因自明語として記録する。
【００５０】
【数７】
0005436484.tif 000008
要因自明語獲得処理では、誤りを少なく、数多くの要因自明語を獲得するために、経験語および特定の要因助詞語との接続を利用している。
【００５１】
要因自明語獲得処理Ｓ３００の出力例として、次のような要因自明語を出力することができる。
【００５２】
・要因自明語例：
安い、ランチ、一人、二人、友人、家族、車、二次会、宴会、上司、デート、友達、同僚、ディナー、昼食、良い評判、接待、大勢、思いつき、ブランチ、結婚式、接待、家族連れ、忘年会、誕生日祝い、夕食、居酒屋感覚、紹介、記念日、グループ、仲間、カップル、２名、送別会、仕事、テイクアウト、タクシー、二次会、電車、モーニング、宴会、プライベート、合コン、平日ランチ、子連れ、お祝い、女性同士、誕生日、女性、会食、新年会、観光
［第２の実施の形態］
本実施の形態は、第１の実施の形態の経験語獲得処理における、ステップ２０２の処理を次のように変更したものである。
【００５３】
ステップ２０２）  まずユーザからの1つ以上の助詞集合Q={qi}と、閾値θ5の入力を受け付ける。ユーザからの入力が終わると、下記処理に遷移する。
【００５４】
ステップ２０１で取得された全ての語aiについて式（６）でスコアp4(ai)を計算する。なお、tf(ai)はコーパス中における語aiの出現頻度である。
【００５５】
【数８】
0005436484.tif 000009
最後にp4(ai)の値が閾値θ5より高い語biのリストを作成する。
【００５６】
上記に示した第１、第２の実施の形態により、以下のような効果を得ることができる。
【００５７】
効果１は課題１に対応し、効果２は課題２に対応する。
・効果１）要因でありながら、要因を表す言語パターンを伴わない語の適切な要因推定；
・効果２）経験記事コーパスにおける要因自明語リストの網羅的な獲得
下記に詳細を記す。
【００５８】
本発明の第１の効果として、各経験記事から要因を表す表現を取得するというタスクがあるとき、必ずしも要因を表す言語パターンを伴わない語についても、要因自明語リストを用いることで要因であるか否かを評価することができる。
【００５９】
例を次に示す。ある経験記事において次のような文があるとき、次の下線部の語を要因を表す語として評価することは従来技術において可能であった。要因を表す接続標識を伴っているためである。
【００６０】
【数９】
0005436484.tif 000010
しかしながら次のような語について要因であると評価することは従来技術においてはできない場合があった。要因を表す言語パターンを伴っていないからである。
【００６１】
【数１０】
0005436484.tif 000011
本発明によって、上記例文３のような場合において、要因であるか否かを判定する際に語の要因らしさ（要因自明語に含まれるか否か）という情報を新たに用いることができ、高精度な要因性判定の実現に寄与することができる。
【００６２】
本発明の第２の効果として、経験記事コーパスがあるときに、経験に対して確実に要因を表す表現だけを選別して取得することができ、経験に対する確度の高い要因をマーケッターに見せることで、マーケッターは該当経験分野全体における、経験の要因の傾向を把握することができ、マーケティングにおける様々な仮説を構築する際や戦略を実行する際の知識として役立てることができる。
【００６３】
例として、飲食業界におけるマーケッターは、飲食店に関するレビュー記事集合と本装置とを用いることで、飲食業界における、頻出する要因を把握することができ、特定店舗の広告戦略を検討する際に、本装置で要因語を含む謳い文句を用いた広告文章を作成することができる。
【００６４】
【数１１】
0005436484.tif 000012
なお、第１の実施の形態における図８において、要因自明語獲得部３０におけるプログラムを示したが、この例に限定されることなく、要因自明語獲得装置の経験語シード入力部１０、経験語獲得部２０の処理についてもプログラムとして構築し、要因自明語獲得装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００６５】
本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【００６６】
１０  経験語シード入力部
２０  経験語獲得部
３０  要因自明語獲得部
４０  記憶部
４１  経験記事各語テーブル
４２  経験語テーブル
４３  要因自明語テーブル
【図１】
0005436484.tif 000013
【図２】
0005436484.tif 000014
【図３】
0005436484.tif 000015
【図４】
0005436484.tif 000016
【図５】
0005436484.tif 000017
【図６】
0005436484.tif 000018
【図７】
0005436484.tif 000019
【図８】
0005436484.tif 000020