(57)【要約】【課題】反義関係にある単語ペアの反義の種類を分類するための反義分類モデルを学習することができる。【解決手段】部分文字列特徴抽出部４４により、属性反義、経時反義、及び視点反義のうちの何れかが反義関係の分類として各々予め付与された、反義関係にある単語のペアの各々について、ペアの一方の単語を表す文字列のうちの部分文字列と他方の単語を表す文字列のうちの部分文字列との組み合わせを部分文字列特徴の素性として抽出し、モデル学習部４６により、部分文字列特徴の素性と単語のペアの各々に付与されている反義関係の分類とに基づいて、部分文字列特徴の素性に基づいて反義関係にある単語のペアの反義関係を分類するモデルを学習する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
属性反義、経時反義、及び視点反義のうちの何れかが反義関係の分類として各々予め付与された、反義関係にある単語のペアの各々について、前記ペアの一方の単語を表す文字列のうちの部分文字列と他方の単語を表す文字列のうちの部分文字列との組み合わせを第１の素性として抽出する素性抽出部と、
前記素性抽出部により前記単語のペアの各々について抽出された前記第１の素性と前記単語のペアの各々に付与されている前記反義関係の分類とに基づいて、前記第１の素性に基づいて反義関係にある単語のペアの前記反義関係を分類するモデルを学習するモデル学習部と、
を含む、反義分類モデル学習装置。
【請求項２】
前記素性抽出部は、
前記ペアの単語の各々を複合して生成される複合語の尤度を第２の素性とし、
前記ペアの２つの単語が、事態間の関係を表す文において前記事態を表す２つの単語として共起する度合いを第３の素性とし、
前記反義関係にある単語のペアの各々について、前記ペアの第１の素性を抽出すると共に、前記ペアの前記第２の素性及び前記ペアの前記第３の素性のうち少なくとも一方を抽出し、
前記モデル学習部は、前記素性抽出部により前記単語のペアの各々について抽出された前記第１の素性と、前記第２の素性及び前記第３の素性のうち少なくとも一方と、前記単語のペアの各々に付与されている前記反義関係の分類とに基づいて、前記第１の素性と、前記第２の素性及び前記第３の素性のうち少なくとも一方とに基づいて反義関係にある単語のペアの前記反義関係を分類するモデルを学習する請求項１記載の反義分類モデル学習装置。
【請求項３】
前記素性抽出部は、前記ペアの前記第２の素性として、前記ペアについて生成される前記複合語のn-gramスコア、及びコーパスにおける前記複合語の出現頻度のうち少なくとも一方を抽出する請求項２記載の反義分類モデル学習装置。
【請求項４】
反義関係にある単語のペアについて、前記ペアの一方の単語を表す文字列のうちの部分文字列と他方の単語を表す文字列のうちの部分文字列との組み合わせを第１の素性として抽出する素性抽出部と、
前記素性抽出部により前記単語のペアについて抽出された前記第１の素性と、予め学習された前記第１の素性に基づいて反義関係にある単語のペアの前記反義関係を分類するモデルとに基づいて、前記反義関係にある単語のペアの前記反義関係を分類する反義クラス分類部と、
を含む、反義分類装置。
【請求項５】
前記素性抽出部は、
前記ペアの単語の各々を複合して生成される複合語の尤度を第２の素性とし、
前記ペアの単語の各々が、前記ペアの単語が事態の関係を表す文において前記事態を表す２つの単語として共起する度合いを第３の素性とし、
前記反義関係にある単語のペアについて、前記ペアの第１の素性を抽出すると共に、前記ペアの前記第２の素性及び前記ペアの前記第３の素性のうち少なくとも一方を抽出し、
反義クラス分類部は、前記素性抽出部により前記単語のペアについて抽出された前記第１の素性と、前記第２の素性及び前記第３の素性のうち少なくとも一方と、予め学習された前記第１の素性と、前記第２の素性及び前記第３の素性のうち少なくとも一方とに基づいて反義関係にある単語のペアの前記反義関係を分類するモデルとに基づいて、前記反義関係にある単語のペアの前記反義関係を分類する請求項４記載の反義分類装置。
【請求項６】
前記素性抽出部は、前記ペアの前記第２の素性として、前記ペアについて生成される前記複合語のn-gramのもっともらしさを表すn-gramスコア及びコーパスにおける前記複合語の出現頻度のうち少なくとも一方を抽出する請求項５記載の反義分類装置。
【請求項７】
素性抽出部と、モデル学習部と、を含む反義分類モデル学習装置における反義分類モデル学習方法であって、
前記素性抽出部は、属性反義、経時反義、及び視点反義のうちの何れかが反義関係の分類として各々予め付与された、反義関係にある単語のペアの各々について、前記ペアの一方の単語を表す文字列のうちの部分文字列と他方の単語を表す文字列のうちの部分文字列との組み合わせを第１の素性として抽出し、
前記モデル学習部は、前記素性抽出部により前記単語のペアの各々について抽出された前記第１の素性と前記単語のペアの各々に付与されている前記反義関係の分類とに基づいて、前記第１の素性に基づいて反義関係にある単語のペアの前記反義関係を分類するモデルを学習する
反義分類モデル学習方法。
【請求項８】
素性抽出部と、反義クラス分類部と、を含む反義分類装置における反義分類方法であって、
前記素性抽出部は、反義関係にある単語のペアについて、前記ペアの一方の単語を表す文字列のうちの部分文字列と他方の単語を表す文字列のうちの部分文字列との組み合わせを第１の素性として抽出し、
前記反義クラス分類部は、前記素性抽出部により前記単語のペアについて抽出された前記第１の素性と、予め学習された前記第１の素性に基づいて反義関係にある単語のペアの前記反義関係を分類するモデルとに基づいて、前記反義関係にある単語のペアの前記反義関係を分類する
反義分類方法。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１〜３の何れか１項記載の反義分類モデル学習装置を構成する各部として機能させるためのプログラム。
【請求項１０】
コンピュータを、請求項４〜６の何れか１項記載の反義分類装置を構成する各部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、反義分類モデル学習装置、反義分類装置、方法、及びプログラムに係り、特に、反対の意味を表す反義関係にある単語ペアの反義関係を自動で分類するための反義分類モデル学習装置、反義分類装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、Ｗｅｂ上のブログや音声対話ログなど大量のテキスト情報からユーザの声を分析する意見抽出・分析技術、ユーザの行動を推測してその場にあった情報を提示するレコメンド技術、有益な情報のみを自動で抽出・集計するテキストマイニング技術の高精度化が求められている。これらを実現するために必要なのが、計算機による文の意味理解である。
【０００３】
例えば、（１）「駅前のランチは高い。」、（２）「駅前のランチは安い。」のような反対の事を表す表現が抽出された場合、これら２つの表現が、相反する意見であると計算機で認識できれば、より高精度な意見抽出・意見分析を行うことが出来る。
【０００４】
また、上記（１）に相当する表現の割合と、上記（２）に相当する表現の割合を自動でカウントすることで、駅前のランチに対する評価の肯定・否定表現の分布を自動で計算することが可能となり、ユーザの意見分析を計算機で行うことが出来る。
【０００５】
また、（３）「彼女は、先日結婚しました。」、（４）「彼女は、先日離婚しました。」のような反義関係にある単語同士の場合、これらは反義であると同時に時間的経過を表す表現であり（結婚する→離婚する）、これらの識別ができれば、ユーザの行動理解（どのような行動を過去に取っていたか／これからどのような行動をとりうるか）を推測することが出来る（すなわち、「離婚した」という発言があれば、話者は以前に「結婚していた」事がわかる）。
【０００６】
さらに、（５）「Ａさんは、Ｂさんから鞄を買った。」、（６）「Ｂさんは、Ａさんに鞄を売った。」の「買った」と「売った」のような反義関係の単語同士の場合、話者の視点が異なるだけであり、出来事としては同じ出来事を表している。
【０００７】
このように、上記（６）は同じ出来事に対して２人の参加者が存在し（すなわち、「買う人」と「売る人」）、それぞれの視点からの表現を表している。反義単語のペアが、同じ出来事に対する参加者の視点の異なりを表すペアである事を識別できれば、「同じ出来事」としてまとめ上げることが可能である。
【０００８】
このように、反義の単語同士の種類を自動で識別することで、評判情報などの賛否の分布や、ユーザの行動理解、出来事のまとめ上げなど、あらゆる言語処理サービスに適応することが可能である。以後、「高い」と「安い」のような反義を属性の違いを表す反義という意味で、「（α）属性反義」、「結婚」と「離婚」のような反義を時間的経過を表す反義という意味で、「（β）経時反義」、「売る」と「買う」のような反義を視点の違いを表す反義という意味で、「（γ）視点反義」とする。
【０００９】
反義の単語を解析する従来の手法として、反義語辞書を用いた手法がある。例えば、あらかじめ「高い」と「安い」、「結婚」と「離婚」、「売る」と「買う」のような反義関係にある単語ペアが入っている辞書を用意し、これらの辞書に存在した場合、反義表現として認識し抽出する方法である。また、反義語辞書を用いて、反義関係にある単語の反義語の度合いを推定する手法もある（非特許文献１）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】Mohammad, S., Bonnie, D., and Hirst, G. (2008). Computing word-pair antonymy. Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP-2008), 982-991.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかし、既存の反義語辞書を用いる手法においては、反義の種類まで細かく区別することができない。そのため、辞書に存在する反義の単語が「高い」と「安い」といった属性の違いを表しているのか、「結婚」と「離婚」のように行動の時間的経過関係を表しうる表現なのか、「売る」と「買う」と言った同じ出来事に対して異なる視点の描写を示しているのかの識別ができないという問題がある。
【００１２】
また、非特許文献１の手法においても、反義関係にある単語の反義語の度合いを推定することはできるが、反義のクラスまで識別することはできないという問題がある。
【００１３】
本発明では、上記問題点を解決するために成されたものであり、反義関係にある単語ペアを、属性反義、経時反義、視点反義に分類するモデルを学習することができる反義分類モデル学習装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【００１４】
また、反義関係にある単語ペアを、属性反義、経時反義、視点反義に分類することができる反義分類装置、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】
【００１５】
上記目的を達成するために、第１の発明の反義分類モデル学習装置は、属性反義、経時反義、及び視点反義のうちの何れかが反義関係の分類として各々予め付与された、反義関係にある単語のペアの各々について、前記ペアの一方の単語を表す文字列のうちの部分文字列と他方の単語を表す文字列のうちの部分文字列との組み合わせを第１の素性として抽出する素性抽出部と、前記素性抽出部により前記単語のペアの各々について抽出された前記第１の素性と前記単語のペアの各々に付与されている前記反義関係の分類とに基づいて、前記第１の素性に基づいて反義関係にある単語のペアの前記反義関係を分類するモデルを学習するモデル学習部と、を含んで構成されている。
【００１６】
第２の発明の反義分類モデル学習方法は、素性抽出部と、モデル学習部と、を含む反義分類モデル学習装置における反義分類モデル学習方法であって、前記素性抽出部は、属性反義、経時反義、及び視点反義のうちの何れかが反義関係の分類として各々予め付与された、反義関係にある単語のペアの各々について、前記ペアの一方の単語を表す文字列のうちの部分文字列と他方の単語を表す文字列のうちの部分文字列との組み合わせを第１の素性として抽出し、前記モデル学習部は、前記素性抽出部により前記単語のペアの各々について抽出された前記第１の素性と前記単語のペアの各々に付与されている前記反義関係の分類とに基づいて、前記第１の素性に基づいて反義関係にある単語のペアの前記反義関係を分類するモデルを学習する。
【００１７】
第１の発明及び第２の発明によれば、素性抽出部により、属性反義、経時反義、及び視点反義のうちの何れかが反義関係の分類として各々予め付与された、反義関係にある単語のペアの各々について、ペアの一方の単語を表す文字列のうちの部分文字列と他方の単語を表す文字列のうちの部分文字列との組み合わせを第１の素性として抽出し、モデル学習部により、単語のペアの各々について抽出された第１の素性と単語のペアの各々に付与されている反義関係の分類とに基づいて、第１の素性に基づいて反義関係にある単語のペアの反義関係を分類するモデルを学習する。
【００１８】
このように、第１の発明及び第２の発明によれば、反義関係にある単語ペアの反義の種類を分類するモデルを学習することができる。
【００１９】
また、第１の発明において、前記素性抽出部は、前記ペアの単語の各々を複合して生成される複合語の尤度を第２の素性とし、前記ペアの単語の各々が、前記ペアの２つの単語が事態間の関係を表す文において前記事態を表す２つの単語として共起する度合いを第３の素性とし、前記反義関係にある単語のペアの各々について、前記ペアの第１の素性を抽出すると共に、前記ペアの前記第２の素性及び前記ペアの前記第３の素性のうち少なくとも一方を抽出し、前記モデル学習部は、前記素性抽出部により前記単語のペアの各々について抽出された前記第１の素性と、前記第２の素性及び前記第３の素性のうち少なくとも一方と、前記単語のペアの各々に付与されている前記反義関係の分類とに基づいて、前記第１の素性と、前記第２の素性及び前記第３の素性のうち少なくとも一方とに基づいて反義関係にある単語のペアの前記反義関係を分類するモデルを学習してもよい。
【００２０】
また、第１の発明において、前記素性抽出部は、前記ペアの前記第２の素性として、前記ペアについて生成される前記複合語のn-gramスコア、及びコーパスにおける前記複合語の出現頻度のうち少なくとも一方を抽出してもよい。
【００２１】
第３の発明の反義分類装置は、反義関係にある単語のペアについて、前記ペアの一方の単語を表す文字列のうちの部分文字列と他方の単語を表す文字列のうちの部分文字列との組み合わせを第１の素性として抽出する素性抽出部と、前記素性抽出部により前記単語のペアについて抽出された前記第１の素性と予め学習された前記第１の素性に基づいて反義関係にある単語のペアの前記反義関係を分類するモデルとに基づいて、前記反義関係にある単語のペアの前記反義関係を分類する反義クラス分類部と、を含んで構成されている。
【００２２】
第４の発明の反義分類判定方法は、素性抽出部と、反義クラス分類部と、を含む反義分類装置における反義分類判定方法にであって、前記素性抽出部は、反義関係にある単語のペアについて、前記ペアの一方の単語を表す文字列のうちの部分文字列と他方の単語を表す文字列のうちの部分文字列との組み合わせを第１の素性として抽出し、前記反義クラス分類部は、前記素性抽出部により前記単語のペアについて抽出された前記第１の素性と予め学習された前記第１の素性に基づいて反義関係にある単語のペアの前記反義関係を分類するモデルとに基づいて、前記反義関係にある単語のペアの前記反義関係を分類する。
【００２３】
第３の発明及び第４の発明によれば、素性抽出部により、反義関係にある単語のペアについて、ペアの一方の単語を表す文字列のうちの部分文字列と他方の単語を表す文字列のうちの部分文字列との組み合わせを第１の素性として抽出し、反義クラス分類部により、単語のペアについて抽出された第１の素性と予め学習された第１の素性に基づいて反義関係にある単語のペアの反義関係を分類するモデルとに基づいて、反義関係にある単語のペアの反義関係を分類する。
【００２４】
このように、第３の発明及び第４の発明によれば、反義関係にある単語ペアの反義の種類を分類することができる。
【００２５】
また、第３の発明において、前記素性抽出部は、前記ペアの単語の各々を複合して生成される複合語の尤度を第２の素性とし、前記ペアの単語の各々が、前記ペアの単語が事態の関係を表す文において前記事態を表す２つの単語として共起する度合いを第３の素性とし、前記反義関係にある単語のペアについて、前記ペアの第１の素性を抽出すると共に、前記ペアの前記第２の素性及び前記ペアの前記第３の素性のうち少なくとも一方を抽出し、反義クラス分類部は、前記素性抽出部により前記単語のペアについて抽出された前記第１の素性と、前記第２の素性及び前記第３の素性のうち少なくとも一方と、予め学習された前記第１の素性と、前記第２の素性及び前記第３の素性のうち少なくとも一方とに基づいて反義関係にある単語のペアの前記反義関係を分類するモデルとに基づいて、前記反義関係にある単語のペアの前記反義関係を分類してもよい。
【００２６】
また、第３の発明において、前記素性抽出部は、前記ペアの前記第２の素性として、前記ペアについて生成される前記複合語のn-gramのもっともらしさを表すn-gramスコア及びコーパスにおける前記複合語の出現頻度のうち少なくとも一方を抽出してもよい。
【００２７】
また、本発明のプログラムは、コンピュータを、上記の反義分類モデル学習装置又は反義分類装置を構成する各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２８】
以上説明したように、反義分類モデル学習装置、方法、及びプログラムによれば、反義関係にある単語ペアを、属性反義、経時反義、視点反義に分類するモデルを学習することができる。
【００２９】
また、反義分類装置、方法、及びプログラムによれば、反義関係にある単語ペアを、属性反義、経時反義、視点反義に分類することができる反義分類装置、方法、及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】「（β）経時反義」の共通する部分文字列の例を示す図である。
【図２】「（γ）視点反義」の共通する部分文字列の例を示す図である。
【図３】「（α）属性反義」の共通する部分文字列の例を示す図である。
【図４】本実施の形態の反義分類モデル学習装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図５】学習コーパスの例を示す図である。
【図６】複合語のn-gramスコアの例を示す図である。
【図７】事態間スコア計算部において抽出される事態間スコアの例を示す図である。
【図８】事態間データベースの例を示す図である。
【図９】部分文字列特徴抽出部において抽出された部分文字列の例を示す図である。
【図１０】素性の例を示す図である。
【図１１】本実施の形態の反義分類装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図１２】本実施の形態の反義分類モデル学習装置における反義分類モデル学習処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図１３】本実施の形態の反義分類モデル学習装置における複合語生成処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図１４】本実施の形態の反義分類装置における反義分類処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図１５】「（β）経時反義」である単語ペアにおいて抽出された素性の例を示す図である。
【図１６】「（β）経時反義」である単語ペアが本実施の形態の反義分類装置に入力された場合の出力結果の例を示す図である。
【図１７】「（α）属性反義」である単語ペアが本実施の形態の反義分類装置に入力された場合の出力結果の例を示す図である。
【図１８】「（γ）視点反義」である単語ペアが本実施の形態の反義分類装置に入力された場合の出力結果の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００３２】
＜本発明の原理＞
本発明の原理について説明する。本発明の実施の形態においては、反義関係にある単語ペアを「（α）属性反義」、「（β）経時反義」、「（γ）視点反義」に分類するために、以下の特徴を用いる。
【００３３】
反義関係にある単語ペアが複合語を作りやすい場合は、「（β）経時反義」、「（γ）視点反義」になりやすく、「（α）属性反義」になりにくいという特徴を用いて、複合語の作りやすさである複合語尤度を特徴として用いる。「（β）経時反義」反義関係にある単語ペアが「入院」と「退院」の場合、両方の単語を合わせて「入退院」と一語で表現することが可能である。また、「売る」と「買う」のように「（γ）視点反義」の反義関係にある単語ペアの場合も、「売り買い」というような複合語を生成しやすい。一方、「高い」と「安い」のような「（α）属性反義」の反義関係にある単語ペアの場合、「高い安い」と言った複合語が作りづらい。本発明では、この複合語の作りやすさを特徴として用いることで反義の意味分類を行う。
【００３４】
また、「約１週間入院して、ようやく退院した」という文のように、「（β）経時反義」の場合、「Ａして、Ｂした」という構文や、「Ａしたので、Ｂした」という時間的経過を表す構文に反義関係にある単語ペアが現れやすいという特徴がある。このようなＡの単語とＢの単語との関係を事態間と呼び、この出現のしやすさを表すスコアを「事態間スコア」と定義し、「事態間スコア」を特徴として用いることで反義の意味分類を行う。
【００３５】
また、「（α）属性反義」、「（β）経時反義」、「（γ）視点反義」はそれぞれ、単語の部分文字列の種類に違いがあり、それぞれの分類において部分文字列に共通性がある。例えば、「（β）経時反義」の場合、図１に示すように「入」と「退」という文字が特徴になっている。これは、「入」という文字に、「どこかに入る」という意味があり、「退」という文字に「どこかから出る」という意味があり、それらが動作の時間的経過を表しているからである。そのため、この２つの文字がついている反義の単語は「（β）経時反義」になりやすいという特徴がある。同様に、「（γ）視点反義」の場合、図２に示すように「敗」と「勝」という文字を特徴としている。また、同様に、「（α）属性反義」の場合、図３に示すように「上」と「下」という部分文字が特徴となる。このように、部分文字列そのものがどのカテゴリに属するかの重要な手掛かりとなる。そのため、本発明では、反義関係にある単語同士の部分文字列そのものを特徴として用いる。
【００３６】
＜反義分類モデル学習装置の構成＞
次に、本発明の実施の形態に係る反義分類モデル学習装置の構成について説明する。図４に示すように、本発明の実施の形態に係る反義分類モデル学習装置１００は、ＣＰＵとＲＡＭと後述する反義分類モデル学習処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することができる。この反義分類モデル学習装置１００は、機能的には図４に示すように入力部１０と、演算部２０と、出力部５０とを備えている。
【００３７】
入力部１０は、キーボードなどの入力装置から上記（α）から（γ）の何れか１つの反義の分類情報が付与された反義関係にある複数の単語ペアを受け付け、学習コーパス記憶部２２に記憶する。この上記（α）から（γ）の何れか１つの反義の分類情報が付与された反義関係にある複数の単語ペアを学習コーパスと呼ぶ。また、特定のコーパスを用いて学習したn-gramモデルを受け付け、n-gramモデル記憶部３４に記憶する。また、特定の単語同士の事態間スコアが収録されている事態間データベースを受け付け、事態間データベース記憶部４２に記憶する。なお、入力部１０は、ネットワーク等を介して外部から入力されたものを受け付けるようにしてもよい。
【００３８】
ここで、事態間データベースに収録されている事態間スコアは、大規模テキストから述語項構造ペアを抽出し、その後、事態間の関係を表す文における述語項構造ペアの共起度を計算することによって獲得している。この共起度は述語単体に対しても計算されるため、例えば、「入院→退院」という反義関係にある単語のペアに対して、671.42というスコアが付与されている（非特許文献２：柴田知秀・黒橋禎夫(2011).  述語項構造の共起情報と格フレームを用いた事態間知識の自動獲得  情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report, 1-8.）。
【００３９】
演算部２０は、学習コーパス記憶部２２と、複合語スコア計算部３０と、事態間スコア計算部４０と、事態間データベース記憶部４２と、部分文字列特徴抽出部４４と、モデル学習部４６と、反義分類モデル記憶部４８と、を含んだ構成で表すことができる。
【００４０】
学習コーパス記憶部２２は、入力部１０において受け付けた、図５に示すような人手であらかじめ上記（α）から（γ）の何れか１つの反義の分類情報が付与された反義関係にある複数の単語ペアからなる学習コーパスが記憶されている。
【００４１】
複合語スコア計算部３０は、学習コーパス記憶部２２に記憶されているすべての単語ペアの各々について、当該単語ペアの複合語の作りやすさを表す複合語尤度を計算し、素性として抽出する。また、複合語スコア計算部３０は、複合語生成部３２と、n-gramモデル記憶部３４と、複合語尤度計算部３６と、を含んだ構成で表すことができる。なお、複合語尤度を表す素性が第２の素性の一例である。
【００４２】
複合語生成部３２は、学習コーパス記憶部２２に記憶されているすべての単語ペアの各々について、複合語を生成する。具体的には、単語ペアに含まれるペアとなる単語の各々について、既存の形態素解析器又は形態素解析辞書などを用いて得られる形態素の品詞情報に基づいて、各々の単語の品詞を特定する。そして、単語ペアの双方の単語の品詞が和語動詞（日本語由来の動詞）又は形容詞の場合は、ペアとなる単語の連用形を組み合わせて、複合語を生成する。なお、複合語は一方の単語と他方の単語の順番を入れ替えた２種類を生成する（例えば、「売る」＋「買う」→「売り買い」、「買い売り」）。また、和語動詞の場合は、品詞は「動詞」である。和語動詞以外の動詞は、軽動詞の「する」をつけることで動詞となる「動作性名詞」となる。
【００４３】
また、単語ペアの双方の単語の品詞が動作性名詞の場合であって、かつ、ペアとなる単語の各々について「共通する文字」がある場合は、その共通する文字を保持しつつ、異なる文字列を連続させて、複合語を生成する。なお、複合語は一方の単語と他方の単語の順番を入れ替えた２種類を生成する（例えば、「入院」＋「退院」→「入退院」、「退入院」）。
【００４４】
また、上記の以外の場合は、そのままペアとなる単語を合わせて、複合語を生成する。なお、複合語は一方の単語と他方の単語の順番を入れ替えた２種類を生成する（例えば、「好き」＋「嫌い」→「好き嫌い」、「嫌い好き」）。
【００４５】
n-gramモデル記憶部３４は、入力部１０において受け付けたn-gramモデルを記憶している。
【００４６】
複合語尤度計算部３６は、複合語生成部３２において生成された単語ペアの各々についての２種類の複合語の各々の複合語の尤度を計算し、素性として抽出する。具体的には、n-gramモデル記憶部３４に記憶されているn-gramモデルを用いて、図６に示すような複合語のn-gramのもっともらしさを表すn-gramスコアを計算する。なお、図６の例ではｎ＝２の場合におけるn-gramスコアを示している。
【００４７】
事態間スコア計算部４０は、学習コーパス記憶部２２に記憶されている全ての単語ペアの各々について、事態間データベース記憶部４２に記憶されている事態間データベースを用いて、図７に示すような単語ペアに含まれる一方の単語から他方の単語への事態間に対する事態間スコアと、他方の単語から一方の単語への事態間に対する事態間スコアとを抽出し、素性として抽出する。具体的には、図８に示すような事態間スコアが登録されている事態間データベースから、事態間スコアを抽出する。なお、単語ペアに含まれる一方の単語から他方の単語への事態間に対する事態間スコアが事態間データベースに登録されていない場合には、当該事態間に対する事態間スコアは「０」とする。また、事態間スコアを表す素性が第３の素性の一例である。
【００４８】
事態間データベース記憶部４２には、入力部１０において受け付けた事態間データベースが記憶されている。
【００４９】
部分文字列特徴抽出部４４は、学習コーパス記憶部２２に記憶されているすべての単語ペアの各々について、当該単語ペアに含まれる単語の各々の頭文字１語ずつを抽出し、一方の単語の頭文字と他方の単語の頭文字を組み合わせた文字列、及び他方の単語の頭文字と一方の単語の頭文字を組み合わせた文字列を部分文字列特徴として抽出し、素性として抽出する。例えば、「入院」と「退院」の反義の単語ペアがある場合、図９に示すように「入退」と「退入」の２つの文字列を素性として抽出する。なお、部分文字列特徴を表す素性が第１の素性の一例である。
【００５０】
モデル学習部４６は、学習コーパス記憶部２２に記憶されている単語ペアの各々に付与されている（α）から（γ）の何れか１つの反義の分類情報と、単語ペアの各々について抽出された、複合語スコア計算部３０により抽出された複合語スコアを表す素性と、事態間スコア計算部４０により抽出された事態間スコアを表す素性と、部分文字列特徴抽出部４４により抽出された部分文字列特徴を表す素性とを学習データとして用いて、反義分類モデルを学習し、反義分類モデル記憶部４８に記憶する。具体的には、ＳＶＭを用いて、学習コーパス記憶部２２に記憶されている反義関係にある単語ペアが上記（α）〜（γ）のどの分類に属するかを識別する多クラス分類問題として、反義分類モデルを学習する（非特許文献３：R.-E. Fan, K.-W. Chang, C.-J. Hsieh, X.-R. Wang, and C.-J. Lin. (2008) LIBLINEAR: A library for large linear classification Journal of Machine Learning Research 9, 1871-1874.）。図１０に学習データの例を示す。なお、図１０のクラス「β」を「（β）経時反義」とする。
【００５１】
反義分類モデル記憶部４８は、モデル学習部４６において学習された反義分類モデルが記憶されている。
【００５２】
＜反義分類装置の構成＞
次に、本発明の実施の形態に係る反義分類装置の構成について詳細に説明する。図１１に示すように、本発明の実施の形態に係る反義分類装置２００は、ＣＰＵとＲＡＭと後述する反義分類処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することができる。この反義分類装置２００は、機能的には図１１に示すように入力部２１０と、演算部２２０と、出力部２５０とを備えている。
【００５３】
入力部２１０は、キーボードなどの入力装置から反義関係にある単語ペアを受け付ける。また、入力部２１０は、n-gramモデル記憶部３４に記憶されているn-gramモデルと同じn-gramモデルを受け付け、n-gramモデル記憶部２３４に記憶する。また、入力部２１０は、事態間データベース記憶部４２に記憶されている事態間データベースと同じ事態間データベースを受け付け、事態間データベース記憶部２４２に記憶する。また、入力部２１０は、反義分類モデル学習装置１００から出力された反義分類モデルを受け付け、反義分類モデル記憶部２４８に記憶する。なお、入力部２１０は、ネットワーク等を介して外部から入力されたものを受け付けるようにしてもよい。
【００５４】
演算部２２０は、複合語スコア計算部２３０と、事態間スコア計算部２４０と、事態間データベース記憶部２４２と、部分文字列特徴抽出部２４４と、反義クラス分類部２４６と、反義分類モデル記憶部２４８と、を含んだ構成で表すことができる。
【００５５】
複合語スコア計算部２３０は、複合語スコア計算部３０と同様に、入力部２１０において受け付けた反義関係の単語ペアについて、当該単語ペアの複合語の作りやすさを表す複合語尤度を計算し、素性として抽出する。また、複合語スコア計算部２３０は、複合語生成部２３２と、n-gramモデル記憶部２３４と、複合語尤度計算部２３６と、を含んだ構成で表すことができる。
【００５６】
複合語生成部２３２は、複合語生成部３２と同様に、入力部２１０において受け付けた反義関係の単語ペアについて、複合語を生成する。
【００５７】
n-gramモデル記憶部２３４は、入力部２１０において受け付けたn-gramモデルを記憶している。
【００５８】
複合語尤度計算部２３６は、複合語尤度計算部３６と同様に、n-gramモデル記憶部２３４に記憶されているn-gramモデルを用いて、複合語生成部２３２において生成された２種類の複合語の各々の複合語の尤度を計算し、素性として抽出する。
【００５９】
事態間スコア計算部２４０は、入力部２１０において受け付けた反義関係の単語ペアについて、事態間データベース記憶部２４２に記憶されている事態間データベースを用いて、単語ペアに含まれる一方の単語から他方の単語への事態間に対する事態間スコアと、他方の単語から一方の単語への事態間に対する事態間スコアを抽出し、素性として抽出する。
【００６０】
事態間データベース記憶部２４２は、入力部２１０において受け付けた事態間データベースが記憶されている。
【００６１】
部分文字列特徴抽出部２４４は、部分文字列特徴抽出部４４と同様に、入力部２１０において受け付けた反義関係の単語ペアについて、当該単語ペアに含まれる単語の各々の頭文字１文字ずつを抽出し、一方の単語の頭文字と他方の単語の頭文字を組み合わせた文字列、及び他方の単語の頭文字と一方の単語の頭文字を組み合わせた文字列を部分文字列特徴として抽出し、素性として抽出する。
【００６２】
反義クラス分類部２４６は、単語ペアについて抽出された、複合語スコア計算部２３０により抽出された複合語尤度を表す素性と、事態間スコア計算部２４０により抽出された事態間スコアを表す素性と、部分文字列特徴抽出部２４４により抽出された部分文字列特徴を表す素性と、反義分類モデル記憶部２４８に記憶されている反義分類モデルとに基づいて、当該単語ペアの反義関係を、「（α）属性反義」、「（β）経時反義」、及び「（γ）視点反義」の何れかに分類する。
【００６３】
反義分類モデル記憶部２４８は、入力部２１０において受け付けた反義分類モデルが記憶されている。
【００６４】
＜反義分類モデル学習装置の作用＞
次に、本発明の実施の形態に係る反義分類モデル学習装置１００の作用について説明する。図１２に示す反義分類モデル学習処理ルーチンを実行する前に、入力部１０によりn-gramモデルを受け付けn-gramモデル記憶部３４に記憶する。また、入力部１０により事態間データベースを受け付け事態間データベース記憶部４２に記憶する。そして、入力部１０により上記（α）から（γ）の何れか１つの反義の分類情報が付与された反義関係にある複数の単語ペアからなる学習コーパスを受け付け、学習コーパス記憶部２２に記憶すると、反義分類モデル学習装置１００は、図１２に示す反義分類モデル学習処理ルーチンを実行する。
【００６５】
まず、ステップＳ１００では、学習コーパス記憶部２２に記憶されている学習コーパスを読み込む。
【００６６】
次に、ステップＳ１０２では、n-gramモデル記憶部３４に記憶されているn-gramモデルを読み込む。
【００６７】
次に、ステップＳ１０４では、事態間データベース記憶部４２に記憶されている事態間データベースを読み込む。
【００６８】
次に、ステップＳ１０６では、ステップＳ１００において取得した学習コーパスに含まれる処理対象の単語ペアの単語の各々について形態素解析を行う。
【００６９】
次に、ステップＳ１０８では、ステップＳ１０６において取得した単語の各々の形態素解析結果に基づいて、処理対象の単語ペアについて、２種類の複合語を生成する。
【００７０】
次に、ステップＳ１１０では、ステップＳ１０８において生成した２種類の複合語の各々の複合語尤度を、ステップＳ１０２において取得したn-gramモデルを用いて計算し、素性として抽出する。
【００７１】
次に、ステップＳ１１２では、処理対象の単語ペアについて、ステップＳ１０４において取得した事態間データベースを用いて事態間スコアを抽出し、素性として抽出する。
【００７２】
次に、ステップＳ１１４では、処理対象の単語ペアの各々の単語の頭文字１文字を抽出し、一方の単語と他方の単語の頭文字を組み合わせた部分文字列特徴、及び他方の単語と一方の単語の頭文字を組み合わせた部分文字列特徴を抽出し、素性として抽出する。
【００７３】
次に、ステップＳ１１６では、ステップＳ１００において取得した学習コーパスに含まれるすべての単語ペアについてステップＳ１０６〜ステップＳ１１４の処理を行ったか否かの判定を行う。すべての単語ペアについて処理を行った場合には、ステップＳ１１８に移行し、すべての単語ペアについて処理を行っていない場合には、処理対象となる単語ペアを変更し、ステップＳ１０６〜ステップＳ１１６の処理を繰り返す。
【００７４】
次に、ステップＳ１１８では、ステップＳ１００において取得した学習コーパスに含まれる単語ペアの各々についての上記（α）〜（γ）の何れか１つの反義の分類情報と、単語ペアの各々についてステップＳ１１０において取得した複合語尤度を表す素性と、ステップＳ１１２において取得した事態間スコアを表す素性と、ステップＳ１１４において取得した部分文字列特徴を表す素性とに基づいて、反義分類モデルの学習を行い、学習した反義分類モデルを反義分類モデル記憶部４８に記憶し、出力部５０に出力して処理を終了する。
【００７５】
上記ステップＳ１０８は、図１３に示す複合語生成処理ルーチンによって実現される。
【００７６】
まず、ステップＳ１０００では、ステップＳ１０６において取得した処理対象の単語ペアの各々の単語の形態素解析結果に基づいて、単語ペアの双方の単語の品詞が和語動詞又は形容詞であるか否かを判定する。単語ペアの双方の単語の品詞が和語動詞又は形容詞の場合には、ステップＳ１００２に移行し、単語ペアの少なくとも一方の単語の品詞が和語動詞でもなく、形容詞でもない場合には、ステップＳ１００４に移行する。
【００７７】
次に、ステップＳ１００２では、処理対処の単語ペアの各々の単語の連用形を組み合わせて２種類の複合語を生成し処理を終了する。なお、複合語は、一方の単語が先に出現する場合の複合語と、他方の単語が先に出現する場合の複合語の２種類を生成する。
【００７８】
次に、ステップＳ１００４では、ステップＳ１０６において取得した処理対象の単語ペアの各々の単語の形態素解析結果に基づいて、単語ペアの双方の単語の品詞が動作性名詞であり、かつ処理対象の単語ペアの各々の単語に共通する文字があるか否かを判定する。単語ペアの双方の単語の品詞が動作性名詞であり、かつ共通する文字がある場合には、ステップＳ１００６に移行し、単語ペアの少なくとも一方の単語の品詞が動作性名詞でない場合、又は単語ペアの各々の単語に共通する文字がない場合にはステップＳ１００８に移行する。
【００７９】
次に、ステップＳ１００６では、処理対象の単語ペアの各々に共通する文字を保持し、異なる文字列を連続させて２種類の複合語を生成し、処理を終了する。なお、複合語は、一方の単語が先に出現する場合の複合語と、他方の単語が先に出現する場合の複合語の２種類を生成する。
【００８０】
次に、ステップＳ１００８では、処理対象の単語ペアの各々の単語をそのまま組み合わせて２種類の複合語を生成し、処理を終了する。なお、複合語は、一方の単語が先に出現する場合の複合語と、他方の単語が先に出現する場合の複合語の２種類を生成する。
【００８１】
＜反義分類装置の作用＞
次に、本発明の実施の形態に係る反義分類装置２００の作用について説明する。まず、入力部２１０により、反義分類モデル学習装置１００により出力された反義分類モデルが入力され、反義分類モデル記憶部２４８に記憶される。また、入力部２１０によりn-gramモデル記憶部３４に記憶されているn-gramモデルと同一のn-gramモデルが入力され、n-gramモデル記憶部２３４に記憶される。また、入力部２１０により事態間データベース記憶部２４２に記憶されている事態間データベースと同一の事態間データベースが入力され、事態間データベース記憶部２４２に記憶される。そして、入力部２１０により、分類対象の反義関係にある単語ペアが入力されると、反義分類装置２００のＲＯＭに記憶されたプログラムを、ＣＰＵが実行することにより、図１４に示す反義分類処理ルーチンが実行される。
【００８２】
まず、ステップＳ２００では、反義分類モデル記憶部２４８に記憶されている反義分類モデルを読み込む。
【００８３】
次に、ステップＳ２０２では、n-gramモデル記憶部２３４に記憶されているn-gramモデルを読み込む。
【００８４】
次に、ステップＳ２０４では、事態間データベース記憶部２４２に記憶されている事態間データベースを読み込む。
【００８５】
次に、ステップＳ２０６では、入力された分類対象の単語ペアの各々の単語について形態素解析を行う。
【００８６】
次に、ステップＳ２０８では、ステップＳ１０８と同様に、分類対象の単語ペアの各々の単語を組み合わせて２種類の複合語を生成する。なお、２種類の複合語は、一方の単語と他方の単語の出現順序を入れ替えた複合語である。
【００８７】
次に、ステップＳ２１０では、ステップＳ１１０と同様に、ステップＳ２０８において生成した２種類の複合語の複合語尤度を計算し、素性として抽出する。
【００８８】
次に、ステップＳ２１２では、ステップＳ１１２と同様に、分類対象の単語ペアについて、ステップＳ２０４において取得した事態間データベースを用いて事態間スコアを抽出し、素性として抽出する。
【００８９】
次に、ステップＳ２１４では、ステップＳ１１４と同様に、分類対象の単語ペアについて、部分文字列特徴を抽出し、素性として抽出する。
【００９０】
次に、ステップＳ２１６では、ステップＳ２１０において取得した複合語尤度を表す素性と、ステップＳ２１２において取得した事態間スコアを表す素性と、ステップＳ２１４において取得した部分文字列特徴を表す素性と、ステップＳ２００において取得した反義分類モデルとに基づいて、分類対象の単語ペアの反義関係を「（α）属性反義」、「（β）経時反義」、「（γ）視点反義」の何れか一つに分類し、出力部２５０へ出力して処理を終了する。
【００９１】
＜反義分類結果の例＞
図１５〜図１８を用いて、反義分類処理ルーチンを実行した例を説明する。図１５は、「（β）経時反義」である、「開始」と「終了」との単語ペアを入力とした場合の、抽出された素性を示す。
【００９２】
また、図１６は、「（β）経時反義」である、「開始」と「終了」との単語ペアを入力とした場合の、反義分類処理ルーチンの実行結果を示す。この実行結果より、「開始」と「終了」の単語ペアは、正しく「（β）経時反義」であると分類されている。これは、「（β）経時反義」は、複合語になりやすく、かつ「〜して、〜した」といった時間的経過を表す構造に出やすい（即ち事態間スコアがある）という点を考慮した、複合語尤度を表す素性や事態間スコアを表す素性を用いて、反義関係を分類することができるからである。
【００９３】
図１７は、「（α）属性反義」である、「少量」と「多量」の単語ペアを入力とした場合の反義分類処理ルーチンの実行結果を示す。この実行結果により、「少量」と「多量」の単語ペアは、正しく「（α）属性反義」であると分類されている。これは、複合語の尤度や事態間スコアが低いためと、「少」と「多」とを組み合わせた部分文字列が、属性反義の特徴となったからである。
【００９４】
図１８は、「（γ）視点反義」である、「貸す」と「借りる」の単語ペアを入力とした場合の反義分類処理ルーチンの実行結果を示す。この実行結果により、「貸す」と「借りる」の単語ペアは、正しく「（γ）視点反義」であると分類されている。これは、複合語の尤度が比較的高いため、「（γ）視点反義」を特定する素性となったからである。
【００９５】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る反義分類モデル学習装置によれば、反義関係にある単語ペアを、「属性反義」、「経時反義」、「視点反義」の何れかに分類するための反義分類モデルを学習することができる。
【００９６】
また、本発明の実施の形態に係る反義分類装置によれば、反義関係にある単語ペアを、「属性反義」、「経時反義」、「視点反義」の何れかに分類することができる。
【００９７】
また、反義の種類を「属性反義」、「経時反義」、「視点反義」の３種類に分類することによって、反義単語リスト等を用いた場合では識別することができない細かな意味の差異を計算機で認識することができる。
【００９８】
また、「属性反義」を分類することが出来ることによって、特定の商品やサービス等に関する意見や評判の肯定・否定を分類することが可能になり、口コミなどのサービスに関する意見を分析することができる。
【００９９】
また、「経時反義」を分類することが出来ることによって、特定のユーザの過去に行った行動や、これから行うであろう行動を推定することが可能になり、ユーザの行動分析・行動推定が出来るようになり、リコメンドといったユーザ行動支援サービスを行うことができる。
【０１００】
また、「視点反義」を分類することが出来ることによって、同じ出来事を異なる視点で表現しているテキスト（例えば、「ＡさんはＢさんにＣを貸している。」＝「ＢさんはＡさんからＣを借りている。」）を認識することができ、表現は異なるが同じ出来事を表している事例を集計したり、言い換えの自動作成などを行うことができる。
【０１０１】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【０１０２】
本実施の形態においては、複合語尤度を計算する場合に、n-gramモデルを用いて計算したn-gramスコアを複合語尤度とする場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、適当なコーパスを用いて、複合語を表す文字列の出現頻度を計算し、複合語尤度としてもよい。また、出現頻度とn-gramスコアを併せたものを複合語尤度としてもよい。
【０１０３】
また、本実施の形態においては、部分文字列特徴を、抽出した単語ペアの各々の単語の頭文字１語ずつを組み合わせたものとしている場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、単語ペアの各々の単語の「共通していない単語すべて」や、「頭文字２文字分」、「最終語１語のみ」などを抽出し、組み合わせたものを部分文字列特徴としてもよい。
【０１０４】
また、本実施の形態においては、反義分類モデルの学習にＳＶＭを用いている場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、反義分類モデルの学習に、Decision Treeなどの別の識別モデルを用いてもよい。
【０１０５】
また、本実施の形態においては、複合語尤度を表す素性と、事態間スコアを表す素性と、部分文字列特徴を表す素性とを抽出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、本実施の形態において抽出した素性に加え、単語ペアの各々の単語の品詞を素性として抽出してもよい。
【０１０６】
また、本実施の形態においては、複合語尤度を表す素性と、事態間スコアを表す素性と、部分文字列特徴を表す素性とを抽出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、部分文字列特徴を表す素性のみを抽出してもよい。また、部分文字列特徴を表す素性を抽出すると共に、複合語尤度を表す素性及び事態間スコアを表す素性のうち少なくともどちらか一方を抽出してもよい。
【０１０７】
また、本実施の形態においては、反義分類モデル学習装置と反義分類装置とを別の装置とする場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、反義分類モデル学習装置と反義分類装置とを同一の装置において構成してもよい。
【符号の説明】
【０１０８】
１０   入力部
２０   演算部
２２   学習コーパス記憶部
３０   複合語スコア計算部
３２   複合語生成部
３４   n-gramモデル記憶部
３６   複合語尤度計算部
４０   事態間スコア計算部
４２   事態間データベース記憶部
４４   部分文字列特徴抽出部
４６   モデル学習部
４８   反義分類モデル記憶部
５０   出力部
１００ 反義分類モデル学習装置
２００ 反義分類装置
２１０ 入力部
２２０ 演算部
２３０ 複合語スコア計算部
２３２ 複合語生成部
２３４ n-gramモデル記憶部
２３６ 複合語尤度計算部
２４０ 事態間スコア計算部
２４２ 事態間データベース記憶部
２４４ 部分文字列特徴抽出部
２４６ 反義クラス分類部
２４８ 反義分類モデル記憶部
２５０ 出力部
【図４】
2014238726.tif 000003
【図１１】
2014238726.tif 000004
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１】
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【図２】
2014238726.tif 000009
【図３】
2014238726.tif 000010
【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１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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