(57)【要約】【課題】依頼や要望を表わす表現が省略された文についても精度良く要望文か否かを判定することができる。【解決手段】形態素素性抽出部２２４により、形態素素性を抽出し、要望文特徴語素性抽出部２２６により、要望文特徴語素性として抽出し、要望文判定素性作成部２３０により、文書に含まれる文の各々について、文について抽出された形態素素性及び文について抽出された要望文特徴語素性と、文書に含まれる文の前のＮ個の文の各々について抽出された形態素素性及び要望文特徴語素性とを組み合わせた要望文判定素性を作成し、要望文判定部２３２により、文の各々についての要望文判定素性と、要望文判定素性に基づいて文が要望文か否かを判定するための予め学習された判定モデルとに基づいて、文の各々が要望文か否かを判定する。【選択図】図５
2014225159.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された文書に含まれる文の各々について、前記文の形態素解析結果に基づいて形態素素性を抽出する形態素素性抽出手段と、
前記文書に含まれる文の各々について、前記文の形態素解析結果に基づいて、予め定められた要望文である文に出現する特徴語と接続詞又は副詞である前記特徴語の品詞との組み合わせに対応する、語と前記語の品詞との組み合わせを要望文特徴語素性として抽出する要望文特徴語素性抽出手段と、
前記文書に含まれる文の各々について、前記文について抽出された前記形態素素性及び前記文について抽出された前記要望文特徴語素性と、前記文書に含まれる前記文の前のＮ個の文の各々について抽出された前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性とを組み合わせた要望文判定素性を作成する要望文判定素性作成手段と、
前記要望文判定素性作成手段によって作成された前記文の各々についての前記要望文判定素性と、前記要望文判定素性に基づいて文が要望文か否かを判定するための予め学習された判定モデルとに基づいて、前記文の各々が要望文か否かを判定する判定手段と、
を含む、要望文判定装置。
【請求項２】
前記要望文判定素性作成手段は、前記文書に含まれる文の各々について、前記文の前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性と、前記文の前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性が対象文の前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性であることを示すラベルと、前記文書に含まれる前記文の前のＮ個の文の各々について抽出された前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性と、前記Ｎ個の文の各々の前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性が、前記対象文よりも前の文の前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性であることを示すラベルとを組み合わせた前記要望文判定素性を作成する請求項１記載の要望文判定装置。
【請求項３】
入力された文書に含まれる、要望文か否かの情報が付与された文の各々について、前記文の形態素解析結果に基づいて形態素素性を抽出する形態素素性抽出手段と、
前記文書に含まれる文の各々について、前記文の形態素解析結果に基づいて、予め定められた要望文に出現する特徴語と接続詞又は副詞である前記特徴語の品詞との組み合わせに対応する、語と前記語の品詞との組み合わせを要望文特徴語素性として抽出する要望文特徴語素性抽出手段と、
前記文書に含まれる文の各々について、前記文について抽出された前記形態素素性及び前記文について抽出された前記要望文特徴語素性と、前記文書に含まれる前記文の前のＮ個の文の各々について抽出された前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性とを組み合わせた要望文判定素性を作成する要望文判定素性作成手段と、
前記素性作成手段によって作成された前記文の各々についての前記要望文判定素性と前記文の各々に付与されている要望文か否かの情報とに基づいて、前記要望文判定素性に基づいて文が要望文か否かを判定するための判定モデルを学習する学習手段と、
を含む、要望文判定モデル学習装置。
【請求項４】
前記要望文判定素性作成手段は、前記文書に含まれる文の各々について、前記文の前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性と、前記文の前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性が対象文の前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性であることを示すラベルと、前記文書に含まれる前記文の前のＮ個の文の各々について抽出された前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性と、前記Ｎ個の文の各々の前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性が、前記対象文よりも前の文の前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性であることを示すラベルとを組み合わせた前記要望文判定素性を作成する請求項３記載の要望文判定モデル学習装置。
【請求項５】
形態素素性抽出手段と、要望文特徴語素性抽出手段と、要望文判定素性作成手段と、判定手段とを含む要望文判定装置における要望文判定方法について、
前記形態素素性抽出手段は、入力された文書に含まれる文の各々について、前記文の形態素解析結果に基づいて形態素素性を抽出し、  
前記要望文特徴語素性抽出手段は、前記文書に含まれる文の各々について、前記文の形態素解析結果に基づいて、予め定められた要望文である文に出現する特徴語と接続詞又は副詞である前記特徴語の品詞との組み合わせに対応する、語と前記語の品詞との組み合わせを要望文特徴語素性として抽出し、
前記要望文判定素性作成手段は、前記文書に含まれる文の各々について、前記文について抽出された前記形態素素性及び前記文について抽出された前記要望文特徴語素性と、前記文書に含まれる前記文の前のＮ個の文の各々について抽出された前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性とを組み合わせた要望文判定素性を作成し、
前記判定手段は、前記要望文判定素性作成手段によって作成された前記文の各々についての前記要望文判定素性と、前記要望文判定素性に基づいて文が要望文か否かを判定するための予め学習された判定モデルとに基づいて、前記文の各々が要望文か否かを判定する
要望文判定方法。
【請求項６】
形態素素性抽出手段と、要望文特徴語素性抽出手段と、要望文判定素性作成手段と、学習手段とを含む要望文判定モデル学習装置における要望文判定モデル学習方法について、
前記形態素素性抽出手段は、入力された文書に含まれる、要望文か否かの情報が付与された文の各々について、前記文の形態素解析結果に基づいて形態素素性を抽出し、
前記要望文特徴語素性抽出手段は、前記文書に含まれる文の各々について、前記文の形態素解析結果に基づいて、予め定められた要望文に出現する特徴語と接続詞又は副詞である前記特徴語の品詞との組み合わせに対応する、語と前記語の品詞との組み合わせを要望文特徴語素性として抽出し、
前記要望文判定素性作成手段は、前記文書に含まれる文の各々について、前記文について抽出された前記形態素素性及び前記文について抽出された前記要望文特徴語素性と、前記文書に含まれる前記文の前のＮ個の文の各々について抽出された前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性とを組み合わせた要望文判定素性を作成し、
前記学習手段は、前記素性作成手段によって作成された前記文の各々についての前記要望文判定素性と前記文の各々に付与されている要望文か否かの情報とに基づいて、前記要望文判定素性に基づいて文が要望文か否かを判定するための判定モデルを学習する
要望文判定モデル学習方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１又は２記載の要望文判定装置、又は請求項３又は４記載の要望文判定モデル学習装置を構成する各手段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、要望文判定装置、要望文判定モデル学習装置、方法、及びプログラムに係り、特に、文書中の各文が要望文か否かを判定するための要望文判定装置、要望文判定モデル学習装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、要望文の抽出はアンケートの自由回答などの要望が書かれるテキストを対象に、文単位で要望か否かを判定するものであった（非特許文献１）。具体的には、テキスト中の各文が要望文か否かを、形態素の出現形と品詞のbag-of-words、文末のＮ形態素の出現形と品詞のbag-of-words、出現文の文書中での位置に基づいて判定する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】山本瑞樹，乾孝司，高村大也，丸元聡子，大塚裕子，奥山学，「文章構造を考慮した自由回答意見からの要望抽出」，言語処理学会第12回年次大会併設ワークショップ，2006
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記の従来の要望文の抽出手法では、「〜てください」「〜てほしい」のような、要望文に多く出現するモダリティに着目した手法であることから、「是非、旧機種への対応を。」のように、依頼、要望を表わす表現が省略される文については抽出が困難であるという問題がある。
【０００５】
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、依頼や要望を表わす表現が省略された文についても精度よく要望文であるか否かを判定することができる要望文判定装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【０００６】
また、依頼や要望を表わす表現が省略された文についても精度良く要望文であるか否か判定することができる判定モデルを学習することができる要望文判定モデル学習装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、第１の発明に係る要望文判定装置は、入力された文書に含まれる文の各々について、前記文の形態素解析結果に基づいて形態素素性を抽出する形態素素性抽出手段と、前記文書に含まれる文の各々について、前記文の形態素解析結果に基づいて、予め定められた要望文である文に出現する特徴語と接続詞又は副詞である前記特徴語の品詞との組み合わせに対応する、語と前記語の品詞との組み合わせを要望文特徴語素性として抽出する要望文特徴語素性抽出手段と、前記文書に含まれる文の各々について、前記文について抽出された前記形態素素性及び前記文について抽出された前記要望文特徴語素性と、前記文書に含まれる前記文の前のＮ個の文の各々について抽出された前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性とを組み合わせた要望文判定素性を作成する要望文判定素性作成手段と、前記要望文判定素性作成手段によって作成された前記文の各々についての前記要望文判定素性と、前記要望文判定素性に基づいて文が要望文か否かを判定するための予め学習された判定モデルとに基づいて、前記文の各々が要望文か否かを判定する判定手段と、を含んで構成される。
【０００８】
第２の発明に係る要望文判定方法は、形態素素性抽出手段と、要望文特徴語素性抽出手段と、要望文判定素性作成手段と、判定手段とを含む要望文判定装置における要望文判定方法について、前記形態素素性抽出手段は、入力された文書に含まれる文の各々について、前記文の形態素解析結果に基づいて形態素素性を抽出し、前記要望文特徴語素性抽出手段は、前記文書に含まれる文の各々について、前記文の形態素解析結果に基づいて、予め定められた要望文である文に出現する特徴語と接続詞又は副詞である前記特徴語の品詞との組み合わせに対応する、語と前記語の品詞との組み合わせを要望文特徴語素性として抽出し、前記要望文判定素性作成手段は、前記文書に含まれる文の各々について、前記文について抽出された前記形態素素性及び前記文について抽出された前記要望文特徴語素性と、前記文書に含まれる前記文の前のＮ個の文の各々について抽出された前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性とを組み合わせた要望文判定素性を作成し、前記判定手段は、前記要望文判定素性作成手段によって作成された前記文の各々についての前記要望文判定素性と、前記要望文判定素性に基づいて文が要望文か否かを判定するための予め学習された判定モデルとに基づいて、前記文の各々が要望文か否かを判定する。
【０００９】
第１の発明及び第２の発明によれば、形態素素性抽出手段により、入力された文書に含まれる文の各々について、形態素素性を抽出し、要望文特徴語素性抽出手段により、要望文特徴語素性として抽出し、要望文判定素性作成手段により、文書に含まれる文の各々について、文について抽出された形態素素性及び要望文特徴語素性と、文の前のＮ個の文の各々について抽出された形態素素性及び要望文特徴語素性とを組み合わせた要望文判定素性を作成する。
【００１０】
そして、判定手段により、文の各々についての要望文判定素性と、要望文判定素性に基づいて文が要望文か否かを判定するための予め学習された判定モデルとに基づいて、文の各々が要望文か否かを判定する。
【００１１】
このように、第１の発明及び第２の発明によれば、依頼や要望を表わす表現が省略された文についても精度よく要望文であるか否かを判定することができる。
【００１２】
また、第１の発明において、前記要望文判定素性作成手段は、前記文書に含まれる文の各々について、前記文の前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性と、前記文の前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性が対象文の前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性であることを示すラベルと、前記文書に含まれる前記文の前のＮ個の文の各々について抽出された前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性と、前記Ｎ個の文の各々の前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性が、前記対象文よりも前の文の前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性であることを示すラベルとを組み合わせた前記要望文判定素性を作成するようにしてもよい。
【００１３】
第３の発明に係る要望文判定モデル学習装置は、入力された文書に含まれる、要望文か否かの情報が付与された文の各々について、前記文の形態素解析結果に基づいて形態素素性を抽出する形態素素性抽出手段と、前記文書に含まれる文の各々について、前記文の形態素解析結果に基づいて、予め定められた要望文に出現する特徴語と接続詞又は副詞である前記特徴語の品詞との組み合わせに対応する、語と前記語の品詞との組み合わせを要望文特徴語素性として抽出する要望文特徴語素性抽出手段と、前記文書に含まれる文の各々について、前記文について抽出された前記形態素素性及び前記文について抽出された前記要望文特徴語素性と、前記文書に含まれる前記文の前のＮ個の文の各々について抽出された前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性とを組み合わせた要望文判定素性を作成する要望文判定素性作成手段と、前記素性作成手段によって作成された前記文の各々についての前記要望文判定素性と前記文の各々に付与されている要望文か否かの情報とに基づいて、前記要望文判定素性に基づいて文が要望文か否かを判定するための判定モデルを学習する学習手段と、を含んで構成されている。
【００１４】
第４の発明に係る要望文学習方法は、形態素素性抽出手段と、要望文特徴語素性抽出手段と、要望文判定素性作成手段と、学習手段とを含む要望文判定モデル学習装置における要望文判定モデル学習方法について、前記形態素素性抽出手段は、入力された文書に含まれる、要望文か否かの情報が付与された文の各々について、前記文の形態素解析結果に基づいて形態素素性を抽出し、前記要望文特徴語素性抽出手段は、前記文書に含まれる文の各々について、前記文の形態素解析結果に基づいて、予め定められた要望文に出現する特徴語と接続詞又は副詞である前記特徴語の品詞との組み合わせに対応する、語と前記語の品詞との組み合わせを要望文特徴語素性として抽出し、前記要望文判定素性作成手段は、前記文書に含まれる文の各々について、前記文について抽出された前記形態素素性及び前記文について抽出された前記要望文特徴語素性と、前記文書に含まれる前記文の前のＮ個の文の各々について抽出された前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性とを組み合わせた要望文判定素性を作成し、前記学習手段は、前記素性作成手段によって作成された前記文の各々についての前記要望文判定素性と前記文の各々に付与されている要望文か否かの情報とに基づいて、前記要望文判定素性に基づいて文が要望文か否かを判定するための判定モデルを学習する。
【００１５】
第３の発明及び第４の発明によれば、形態素素性抽出手段により、入力された文書に含まれる、要望文か否かの情報が付与された文の各々について、形態素素性を抽出し、要望文特徴語素性抽出手段により、要望文特徴語素性として抽出し、要望文判定素性作成手段により、文書に含まれる文の各々について、文について抽出された形態素素性及び要望文特徴語素性と、文の前のＮ個の文の各々について抽出された形態素素性及び要望文特徴語素性とを組み合わせた要望文判定素性を作成する。
【００１６】
そして、学習手段により、文の各々についての要望文判定素性と文の各々に付与されている要望文か否かの情報とに基づいて、要望文判定素性に基づいて文が要望文か否かを判定するための判定モデルを学習する。
【００１７】
このように、第３の発明及び第４の発明によれば、依頼や要望を表わす表現が省略された文についても精度良く要望文であるか否かを判定することができる判定モデルを学習することができる。
【００１８】
第３の発明において、前記要望文判定素性作成手段は、前記文書に含まれる文の各々について、前記文の前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性と、前記文の前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性が対象文の前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性であることを示すラベルと、前記文書に含まれる前記文の前のＮ個の文の各々について抽出された前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性と、前記Ｎ個の文の各々の前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性が、前記対象文よりも前の文の前記形態素素性及び前記要望文特徴語素性であることを示すラベルとを組み合わせた前記要望文判定素性を作成するようにしてもよい。
【００１９】
また、本発明のプログラムは、コンピュータを、上記の要望文判定装置及び要望文判定モデル学習装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。
【００２０】
以上説明したように、本発明の要望文判定装置、方法、及びプログラムによれば、依頼や要望を表わす表現が省略された文についても精度良く要望文として判定することができる。
【００２１】
また、本発明の要望文判定モデル学習装置、方法、及びプログラムによれば、依頼や要望を表わす表現が省略された文についても精度良く要望文として判定することができる判定モデルを学習することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の実施の形態に係る要望文判定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２】形態素解析処理結果の例を示す図である。
【図３】要望文特徴語リストの例を示す図である。
【図４】形態素素性の例を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る要望文判定装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る要望文判定モデル学習装置における要望文判定モデル学習処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る要望文判定装置における要望文判定処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
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。
【００２４】
＜要望文判定モデル学習装置の構成＞
次に、本発明の実施の形態に係る要望文判定モデル学習装置の構成ついて説明する。図１に示すように、本発明の実施の形態に係る要望文判定モデル学習装置１００は、ＣＰＵとＲＡＭと後述する要望文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出来る。この要望文判定モデル学習装置１００は、機能的には図１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。
【００２５】
入力部１０は、文の各々に要望文か否かの情報が付与された文からなる文書の集合を受け付ける。また、要望文特徴語リストを作成するための大量の文書の集合を受け付ける。なお、１つの文書は少なくとも１つの文からなる。
【００２６】
演算部２０は、形態素解析部２２と、要望文特徴語リスト自動作成部２３と、形態素素性抽出部２４と、要望文特徴語素性抽出部２６と、要望文特徴語リスト記憶部２８と、要望文判定素性作成部３０と、要望文学習部３２と、要望文判定モデル記憶部３４とを備えている。
【００２７】
形態素解析部２２は、入力部１０において受け付けた文書集合の文の各々について、形態素解析を行い、単語に分割し、品詞、読み情報などを付与する。具体的には、「是非、旧機種への対応を。」という文については、図２のように形態素単位で区切られ、形態素単位で品詞、標準表記などの情報が付与される。
【００２８】
要望文特徴語リスト自動作成部２３は、入力部１０において受け付けた要望文特徴語リストを作成するための大量の文書の集合について、周知技術である要望文判定技術（例えば、非特許文献１に記載の技術）を用いて要望文を抽出する。また、抽出された要望文の各々について、周知技術を用いて形態素解析を行い、品詞が「副詞」又は「接続詞」である形態素の表記のみを獲得し、要望文に出現する、品詞が「副詞」又は「接続詞」である形態素の表記の各々の頻度を集計する。そして、集計された形態素の表記のうち、頻度がｎ回以上のものを特徴語として抽出し、抽出された特徴語からなる要望文特徴語リストを作成し、要望文特徴語リスト記憶部２８に記憶する。ここで、要望文特徴語リストは、図３に示すように、「是非」「どうか」「せめて」などの副詞、「しかし」「なので」のような接続詞などが、品詞とペアとなって収録されたリストである。
【００２９】
形態素素性抽出部２４は、形態素解析部２２から入力される形態素解析済みの文書集合の文の各々について、形態素解析結果に基づく特徴量として形態素素性を抽出する。具体的には、形態素素性として、非特許文献２（http://chasen.org/~taku/software/bact/index.html）、非特許文献３（工藤拓, 松本裕治，「半構造化テキストの分類のためのブースティングアルゴリズム」，情報処理学会論文誌 Vol.45 No.9，2004）に記載の周知のブースティングに基づく機械学習で用いられている、Ｓ式で表現した素性と同様のものを抽出する。例えば、「是非、旧機種への対応を。」という文については、図４に示すようにＳ式により表わしたものを形態素素性として抽出する。
【００３０】
要望文特徴語素性抽出部２６は、形態素解析部２２から入力される形態素解析済みの文書集合の文の各々について、要望文特徴語リスト記憶部２８に記憶されている要望文特徴語リストを使用して要望文特徴語素性を抽出する。要望文特徴語素性は、「語そのもの」と「語の品詞」の組み合わせである。
【００３１】
要望文特徴語素性抽出部２６は、文書集合の文の各々について、当該文の形態素解析結果に対して、要望文特徴語リストを用いて、「語そのもの」と「語の品詞」の組み合わせを考慮した辞書引きを行う。当該文の形態素解析結果において、要望文特徴語リストに一致した語と品詞の組み合わせが存在した場合は、一致した「語そのもの」と「語の品詞」の組み合わせを素性として抽出する。具体的には、「是非、旧機種への対応を。」という文について、語として「是非」の部分が要望文特徴語リストに一致し、その語の品詞が「副詞」で一致した場合、「是非」「副詞」の組み合わせを要望文特徴語素性として抽出する。
【００３２】
要望文特徴語リスト記憶部２８には、要望文特徴語リスト自動作成部２３において作成された要望文特徴語リストが記憶されている。
【００３３】
要望文判定素性作成部３０は、文書集合の文の各々について、形態素素性抽出部２４及び要望文特徴語素性抽出部２６により各文に付与された形態素素性及び要望文特徴語素性を用いて、以下に説明するように、要望文判定素性を作成する。
【００３４】
要望文判定素性作成部３０は、文書集合の文の各々を、要望文判定素性を作成する処理対象文とし、当該処理対象文の形態素素性及び要望文特徴語素性と、当該処理対象文の素性であることを示すラベルと、文書集合において当該処理対象文の前のＮ個の文の各々の形態素素性及び要望文特徴語素性と、当該処理対象文の前の文の素性であることを示すラベルとを組み合わせて、当該処理対象文の要望文判定素性を作成する。
【００３５】
例えば、「Ｎ＝１」であり、素性を作成する処理対象文が「是非、旧機種への対応を。」であり、その１文前が「でも旧機種では動かないらしい…」の場合について考える。この場合、処理対象文の形態素素性は(是非(、(旧(機種(への(対応(を(。)))))))) となり、処理対象文よりも１文前の形態素素性は (でも(旧(機種(では(動(か(ない(らしい(…)))))))))となる。また、処理対象文の要望文特徴語素性は「是非, 副詞」となり、処理対象文の１文前の要望文特徴語素性は 「でも，接続詞」となる。そして、処理対象文の素性と、処理対象文よりも１文前の素性について、処理対象文から抽出された素性であるか、それ以外の文から抽出された素性であるかを識別するためのラベルを付与し、(ROOT (T_SENTENCE (是非(、(旧(機種(への(対応(を(。)))))))) (CUR是非)(CUR副詞) (P_SENTENCE (でも(旧(機種(では(動(か(ない(らしい(…))))))))) (PREでも)(PRE接続詞))のように素性をまとめあげ、要望文判定素性として作成する。なお、T_SENTENCEは処理対象文の形態素素性を表すラベルであり、P_SENTENCEは処理対象文の１文前の形態素素性であることを表すラベルである。また、CURは処理対象文の要望文特徴語素性であることを表すラベルであり、PREは処理対象文の一文前の要望文特徴語素性であることを表すラベルである。
【００３６】
要望文学習部３２は、要望文判定素性作成部３０から入力される文書集合の文の各々の要望文判定素性と、文書集合の文の各々に付与されている要望文か否かの情報とに基づいて、要望文判定素性により文が要望文か否かを判定するための要望文判定モデルを学習し、要望文判定モデル記憶部３４に記憶する。なお、要望文判定モデルの学習は、既存のブースティングに基づく学習法（非特許文献３を参照）を用いて行う。
【００３７】
要望文判定モデル記憶部３４は、要望文学習部３２において学習された要望文判定モデルが記憶されている。
【００３８】
＜要望文判定装置の構成＞
次に、本発明の実施の形態に係る要望文判定装置の構成について説明する。図５に示すように、本発明の実施の形態に係る要望文判定装置２００は、ＣＰＵとＲＡＭと後述する要望文判定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出来る。この要望文判定装置２００は、機能的には図５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。
【００３９】
入力部２１０は、日本語で記載されているblog（microblog含む）やレビュー記事等の文書の集合を受け付ける。また、要望文判定モデル学習装置１００の要望文特徴語リスト記憶部２８に記憶されている要望文特徴語リストと同一の要望文特徴語リストを受け付け、要望文特徴語リスト記憶部２２８に記憶する。また、要望文判定モデル学習装置１００の要望文判定モデル記憶部３４に記憶されている要望文判定モデルと同一の要望文判定モデルを受け付け、要望文判定モデル記憶部２３４に記憶する。
【００４０】
演算部２２０は、形態素解析部２２２と、形態素素性抽出部２２４と、要望文特徴語素性抽出部２２６と、要望文特徴語リスト記憶部２２８と、要望文判定素性作成部２３０と、要望文判定部２３２と、要望文判定モデル記憶部２３４とを備えている。
【００４１】
形態素解析部２２２は、形態素解析部２２と同様に、入力部２１０において受け付けた文書集合の文の各々について、形態素解析を行い、単語に分割し、品詞、読み情報などを付与する。
【００４２】
形態素素性抽出部２２４は、形態素素性抽出部２４と同様に、形態素解析部２２２から入力される形態素解析済みの文書集合の文の各々について、特徴量として形態素素性を抽出する。
【００４３】
要望文特徴語素性抽出部２２６は、要望文特徴語素性抽出部２６と同様に、形態素解析部２２２から入力される形態素解析済みの文書集合の文の各々について、要望文特徴語リスト記憶部２２８に記憶されている要望文特徴語リストを使用して要望文特徴語素性を抽出する。
【００４４】
要望文特徴語リスト記憶部２２８は、入力部２１０において受け付けた要望文特徴語リストが記憶されている。
【００４５】
要望文判定素性作成部２３０は、要望文判定素性作成部３０と同様に、文書集合の文の各々を処理対象文として、形態素素性抽出部２２４及び要望文特徴語素性抽出部２２６により各文に付与された形態素素性及び要望文特徴語素性と、当該処理対象文の素性であることを示すラベルと、文書集合において当該処理対象文の前の文の素性であることを示すラベルとを組み合わせて、当該処理対象文の要望文判定素性を作成する。
【００４６】
要望文判定部２３２は、要望文判定素性作成部２３０から入力される文書集合の文の各々の要望文判定素性と、要望文判定モデル記憶部２３４に記憶されている要望文判定モデルとに基づいて、文書集合の文の各々について、要望文か否かを判定し、結果を出力部２５０に出力する。なお、要望文か否かの判定は、既存のブースティングに基づく学習法（非特許文献３を参照）を用いて行う。
【００４７】
要望文判定モデル記憶部２３４は、入力部２１０において受け付けた要望文判定モデルを記憶している。
【００４８】
＜要望文判定モデル学習装置の作用＞
次に、本発明の実施の形態に係る要望文判定モデル学習装置１００の作用について説明する。図６に示す要望文判定モデル学習処理ルーチンを実行する前に、入力部１０により大量の文書集合を受け付け、要望文特徴語リスト自動作成部２３により要望文特徴語リストを作成し、要望文特徴語リスト記憶部２８に記憶する。そして、入力部１０により要望文か否かの情報が付与された文からなる文書の集合を受け付けると、要望文判定モデル学習装置１００は、図６に示す要望文判定モデル学習処理ルーチンを実行する。
【００４９】
まず、ステップＳ１００では、入力部１０において受け付けた要望文か否かの情報が付与された文からなる文書の集合を読み込む。
【００５０】
次に、ステップＳ１０２では、要望文特徴語リスト記憶部２８に記憶されている要望文特徴語リストを読み込む。
【００５１】
次に、ステップＳ１０４では、ステップＳ１００において取得した文書の集合に含まれる処理対象文について、形態素解析を行う。
【００５２】
次に、ステップＳ１０６では、ステップＳ１０４において取得した形態素解析処理結果に基づいて、処理対象文について特徴量である形態素素性を抽出する。
【００５３】
次に、ステップＳ１０８では、ステップＳ１０４において取得した形態素解析処理結果に基づいて、処理対象文について、ステップＳ１０２において取得した要望文特徴語リストを使用して要望文特徴語素性を抽出する。
【００５４】
ステップＳ１１０では、処理対象文について、ステップＳ１０６において取得した形態素素性及びステップＳ１０８において取得した要望文特徴語素性と、当該処理対象文の素性であることを示すラベルと、前回の処理までにおいて取得した処理対象文の前のＮ個の文の各々の形態素素性及び要望文特徴語素性と、当該処理対象文の前の文の素性であることを示すラベルとを組み合わせて、要望文判定素性を作成する。
【００５５】
次に、ステップＳ１１２では、ステップＳ１００において取得した文書集合に含まれる文の全てについてステップＳ１０４〜ステップＳ１１０までの処理を行ったか否かを判定する。全ての文について処理を行っている場合には、ステップＳ１１４に移行し、全ての文について処理を行っていない場合には、処理対象文の次の文を処理対象文としてステップＳ１０４〜ステップＳ１１２の処理を繰り返す。
【００５６】
次に、ステップＳ１１４では、ステップＳ１０６において取得した文書集合の文の各々の要望文判定素性と、ステップＳ１００において取得した文書集合の文の各々に付されている要望文か否かの情報とに基づいて、要望文判定素性により要望文か否かを判定するための要望文判定モデルを学習し、要望文判定モデル記憶部３４に記憶すると共に、出力部５０に出力して、処理を終了する。
【００５７】
＜要望文判定装置の作用＞
次に、本発明の実施の形態に係る要望文判定装置２００の作用について説明する。図７に示す要望文判定処理ルーチンを実行する前に、入力部２１０により要望文特徴語リストが入力され、要望文特徴語リスト記憶部２２８に記憶される。また、入力部２１０により要望文判定モデルが入力され、要望文判定モデル記憶部２３４に記憶される。そして、入力部２１０により判定対象の文書集合が入力されると、要望文判定装置２００は、図７に示す要望文判定処理ルーチンを実行する。
【００５８】
まず、ステップＳ２００では、入力部２１０において受け付けた文書集合を読み込む。
【００５９】
次に、ステップＳ２０２では、要望文特徴語リスト記憶部２２８に記憶されている要望文特徴語リストを読み込む。
【００６０】
次に、ステップＳ２０４では、要望文判定モデル記憶部２３４に記憶されている要望文判定モデルを読み込む。
【００６１】
次に、ステップＳ２０６では、ステップＳ１０４と同様に、ステップＳ２００において取得した文書集合に含まれる処理対象文について形態素解析を行う。
【００６２】
次に、ステップＳ２０８では、ステップＳ１０６と同様に、ステップＳ２０６において取得した形態素解析処理結果に基づいて、処理対象文について特徴量である形態素素性を抽出する。
【００６３】
次に、ステップＳ２１０では、ステップＳ１０８と同様に、ステップＳ２０６において取得した形態素解析処理結果に基づいて、処理対象文について、ステップＳ２０２において取得した要望文特徴語リストを使用して要望文特徴語素性を抽出する。
【００６４】
次に、ステップＳ２１２では、ステップＳ１１０と同様に、処理対象文について、ステップＳ２０８において取得した形態素素性及びステップＳ２１０において取得した要望文特徴語素性と、当該処理対象文の素性であることを示すラベルと、前回の処理までにおいて取得した処理対象文の前のＮ個の文の各々の形態素素性及び要望文特徴語素性と、当該処理対象文の前の文の素性であることを示すラベルとを組み合わせて、要望文判定素性を作成する。
【００６５】
次に、ステップＳ２１４では、ステップＳ２００において取得した文書集合に含まれる全ての文についてステップＳ２０６〜ステップＳ２１２までの処理を行ったか否かを判定する。全ての文について処理を行っている場合には、ステップＳ２１６に移行し、全ての文について処理を行っていない場合には、処理対象文の次の文を処理対象文としてステップＳ２０６〜ステップＳ２１４の処理を繰り返す。
【００６６】
次に、ステップＳ２１６では、文書集合の各々の文について、ステップＳ２１２において作成した当該文の要望文判定素性と、ステップＳ２０４において取得した要望文判定モデルとに基づいて、当該文が要望文か否かを判定し、要望文と判定された文の各々を出力部２５０に出力して、処理を終了する。
【００６７】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る要望文判定モデル学習装置によれば、依頼や要望を表わす表現が省略された文についても精度良く要望文であるか否かを判定することができる判定モデルを学習することができる
【００６８】
また、本発明の実施の形態に係る要望文判定装置によれば、依頼や要望を表わす表現が省略された文についても精度良く要望文であるか否かを判定して、要望文を抽出することができる。
【００６９】
また、本実施の形態で説明した要望を表わす要望文を抽出する技術を、評判分析、テキストマイニングなどに応用することができる。
【００７０】
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。
【００７１】
本実施の形態においては、形態素素性を表わすＳ式において、形態素の出現形を用いている場合を例に説明しているがこの限りでない。例えば、形態素素性を表わすＳ式において、形態素の品詞や標準表記を用いてもよい。
【００７２】
また、本実施の形態においては、要望文特徴語リスト自動作成部２３において作成した要望文特徴語リストを使用する場合について説明したがこの限りでない。例えば、予め人手で作成した要望文特徴語リストを使用してもよい。
【００７３】
また、本実施の形態において、Ｎ＝１として、処理対象文の形態素素性及び要望文特徴語素性と、処理対象文の直前の文の形態素素性及び要望文特徴語素性とを用いて、処理対象文の要望文判定素性を作成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、Ｎ≧２として、処理対象文の形態素素性及び要望文特徴語素性と、処理対象文の前のＮ個の文の各々の形態素素性及び要望文特徴語素性とを用いて、処理対象文の要望文判定素性を作成してもよい。
【００７４】
また、本実施の形態においては、要望文判定素性を作成する際に、形態素素性及び要望文特徴語素性が処理対象文から抽出されたものであるか、それ以外の文から抽出された素性であるか分かるようにラベルを付与する場合について説明したがこの限りでない。例えば、処理対象文の１文前の形態素素性をP1_SENTENCEとし、処理対象文の２文前の形態素素性をP2_SENTENCEとし、１文前の要望文特徴語素性をPRE1とし、２文前の要望文特徴語素性をPRE2とラベルを付与し、処理対象文から抽出されたものであるか、処理対象文の前のＮ文目の文から抽出されたものであるかをラベル付けしてもよい。
【００７５】
また、本実施の形態においては、要望文特徴語リストに一致した語と品詞の組み合わせが存在したときに、一致した「語そのもの」と「語の品詞」の組み合わせを要望文特徴語素性として文から抽出する場合について説明したがこの限りでない。例えば、要望文特徴語リストに一致する語と語の品詞の組み合わせが文に存在しない場合であっても、要望文特徴語リストの語と品詞の組み合わせに対応する語と品詞の組み合わせが文に存在した場合に、対応する「語そのもの」と「語の品詞」の組み合わせを要望文特徴語素性として文から抽出してもよい。
【００７６】
また、本実施の形態においては、判定結果として要望文であるか否かを判定する場合について説明したがこの限りでない。例えば、判定結果として要望文である度合いを出力してもよい。
【００７７】
また、本実施の形態においては、要望文特徴語リストを作成する際に、集計された形態素の表記のうち、頻度がｎ回以上のものを特徴語として抽出し、抽出された特徴語からなる要望文特徴語リストを作成する場合について説明したがこの限りでない。例えば、要望文判定により要望文と判断された文に顕著に出現する副詞、接続詞を、対数尤度比検定等を用いて抽出してもよい。この場合、対数尤度比が予め定められた閾値以上のものを特徴語として抽出し、抽出された特徴語からなる要望文特徴語リストを作成してもよい。その場合、要望文と要望文ではない文の両方から副詞、接続詞を抽出して集計する必要がある。
【００７８】
また、本実施の形態においては、要望文特徴語リストに副詞及び接続詞のみが収録されている場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、要望文特徴語リストに副詞及び接続詞以外の品詞が収録されていてもよい。
【００７９】
また、本実施の形態においては、要望文判定モデル学習装置と要望文判定装置とを別の装置とする場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、要望文判定モデル学習装置と要望文判定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】
【００８０】
１０   入力部
２０   演算部
２２   形態素解析部
２３   要望文特徴語リスト自動作成部
２４   形態素素性抽出部
２６   要望文特徴語素性抽出部
２８   要望文特徴語リスト記憶部
３０   要望文判定素性作成部
３２   要望文学習部
３４   要望文判定モデル記憶部
５０   出力部
１００ 要望文判定モデル学習装置
２００ 要望文判定装置
２１０ 入力部
２２０ 演算部
２２２ 形態素解析部
２２４ 形態素素性抽出部
２２６ 要望文特徴語素性抽出部
２２８ 要望文特徴語リスト記憶部
２３０ 要望文判定素性作成部
２３２ 要望文判定部
２３４ 要望文判定モデル記憶部
２５０ 出力部 
【図１】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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