(57)【要約】【課題】要望内容を含まない要望文について要望内容を抽出することができるようにする。【解決手段】形態素解析部２０により、文書の各文について形態素解析を行う。要望文判定部２１により、各文が要望文であるか否かを判定する。係り受け解析部２２により、各文について係り受け解析を行う。要望内容有無判定部２４により、要望文について要望内容が含まれるか否かを判定する。文構造抽出部２６０により、要望文でかつ要望内容が含まれないと判定された文より前に出現する要望内容候補文の各々について、文の構造を抽出する。ネガティブ事象素性抽出部２６１によって、各要望内容候補文の構造に対して、ネガティブ事象表現と一致する部分を、予め定められた表記に変更して、ネガティブ事象素性として抽出する。要望内容同定部２７によって、ネガティブ事象素性と、要望内容同定モデルとに基づいて、要望内容文であるか否かを同定する。【選択図】図１
2014112306.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力文書の各文について、形態素解析を行う形態素解析手段と、
前記入力文書の各文について、前記形態素解析手段によって解析された解析結果に基づいて、要望を表す要望文であるか否かを判定する要望文判定手段と、
前記入力文書の各文について、前記形態素解析手段によって解析された解析結果に基づいて、係り受け解析を行う係り受け解析手段と、
前記要望文判定手段によって要望文であると判定された前記入力文書の文について、前記形態素解析手段によって解析された解析結果に基づいて、要望内容が含まれる文であるか否かを判定する要望内容有無判定手段と、
前記要望文であると判定され、かつ、前記要望内容有無判定手段によって前記要望内容が含まれる文でないと判定された前記入力文書の文より前に出現する文である要望内容候補文の各々について、前記係り受け解析手段によって解析された解析結果に基づいて、文の構造を抽出する文構造抽出手段と、
前記要望内容候補文の各々について、前記文構造抽出手段によって抽出された前記文の構造に対して、予め定められた否定的な事象を表す複数のネガティブ事象表現の何れか１つと一致する部分を、予め定められた表記に変更して、ネガティブ事象素性として抽出するネガティブ事象素性抽出手段と、
前記要望内容候補文の各々について、前記ネガティブ事象素性抽出手段によって抽出されたネガティブ事象素性と、文が要望内容を含む要望内容文であるか否かを同定するための予め求められた要望内容同定モデルとに基づいて、前記要望内容文であるか否かを同定する要望内容同定手段と、
を含む要望文抽出装置。
【請求項２】
要望を表す要望文であるか否かと、前記要望文に対する要望内容を表す部分であるか否かとが予め付与された複数の学習用文書の各文について、形態素解析を行う学習用形態素解析手段と、
前記要望文であると予め付与され、かつ、前記要望内容を表す部分を含まない前記学習用文書の文より前に出現する文である学習用要望内容候補文の各々について、前記学習用形態素解析手段によって解析された解析結果に基づいて、係り受け解析を行う学習用係り受け解析手段と、
前記学習用要望内容候補文の各々について、前記学習用係り受け解析手段によって解析された解析結果に基づいて、文の構造を抽出する学習用文構造抽出手段と、
前記学習用要望内容候補文の各々について、前記学習用文構造抽出手段によって抽出された前記文の構造に対して、予め定められた否定的な事象を表す複数のネガティブ事象表現の何れか１つと一致する部分を予め定められた表記に変更して、ネガティブ事象素性として抽出する学習用ネガティブ事象素性抽出手段と、
前記学習用要望内容候補文の各々について、前記学習用ネガティブ事象素性抽出手段によって抽出された前記ネガティブ事象素性と、前記学習用要望内容候補文が前記要望内容を表す部分を含むか否かとに基づいて、文が要望内容を含む要望内容文であるか否かを同定するための要望内容同定モデルを学習する学習手段と、
を含む要望内容同定モデル学習装置。
【請求項３】
形態素解析手段、要望文判定手段、係り受け解析手段、要望内容有無判定手段、文構造抽出手段、ネガティブ事象素性抽出手段、及び要望内容同定手段を含む要望文抽出装置における要望文抽出方法であって、
前記形態素解析手段によって、入力文書の各文について、形態素解析を行うステップと、
前記要望文判定手段によって、前記入力文書の各文について、前記形態素解析手段によって解析された解析結果に基づいて、要望を表す要望文であるか否かを判定するステップと、
前記係り受け解析手段によって、前記入力文書の各文について、前記形態素解析手段によって解析された解析結果に基づいて、係り受け解析を行うステップと、
前記要望内容有無判定手段によって、前記要望文判定手段によって要望文であると判定された前記入力文書の文について、前記形態素解析手段によって解析された解析結果に基づいて、要望内容が含まれる文であるか否かを判定するステップと、
前記文構造抽出手段によって、前記要望文であると判定され、かつ、前記要望内容有無判定手段によって前記要望内容が含まれる文でないと判定された前記入力文書の文より前に出現する文である要望内容候補文の各々について、前記係り受け解析手段によって解析された解析結果に基づいて、文の構造を抽出するステップと、
前記ネガティブ事象素性抽出手段によって、前記要望内容候補文の各々について、前記文構造抽出手段によって抽出された前記文の構造に対して、予め定められた否定的な事象を表す複数のネガティブ事象表現の何れか１つと一致する部分を、予め定められた表記に変更して、ネガティブ事象素性として抽出するステップと、
前記要望内容同定手段によって、前記要望内容候補文の各々について、前記ネガティブ事象素性抽出手段によって抽出されたネガティブ事象素性と、文が要望内容を含む要望内容文であるか否かを同定するための予め求められた要望内容同定モデルとに基づいて、前記要望内容文であるか否かを同定するステップと、
を含む要望文抽出方法。
【請求項４】
学習用形態素解析手段、学習用係り受け解析手段、学習用文構造抽出手段、学習用ネガティブ事象素性抽出手段、及び学習手段を含む要望内容同定モデル学習装置における要望内容同定モデル学習方法であって、
前記学習用形態素解析手段によって、要望を表す要望文であるか否かと、前記要望文に対する要望内容を表す部分であるか否かとが予め付与された複数の学習用文書の各文について、形態素解析を行うステップと、
前記学習用係り受け解析手段によって、前記要望文であると予め付与され、かつ、前記要望内容を表す部分を含まない前記学習用文書の文より前に出現する文である学習用要望内容候補文の各々について、前記学習用形態素解析手段によって解析された解析結果に基づいて、係り受け解析を行うステップと、
前記学習用文構造抽出手段によって、前記学習用要望内容候補文の各々について、前記学習用係り受け解析手段によって解析された解析結果に基づいて、文の構造を抽出するステップと、
前記学習用ネガティブ事象素性抽出手段によって、前記学習用要望内容候補文の各々について、前記学習用文構造抽出手段によって抽出された前記文の構造に対して、予め定められた否定的な事象を表す複数のネガティブ事象表現の何れか１つと一致する部分を予め定められた表記に変更して、ネガティブ事象素性として抽出するステップと、
前記学習手段によって、前記学習用要望内容候補文の各々について、前記学習用ネガティブ事象素性抽出手段によって抽出された前記ネガティブ事象素性と、前記学習用要望内容候補文が前記要望内容を表す部分を含むか否かとに基づいて、文が要望内容を含む要望内容文であるか否かを同定するための要望内容同定モデルを学習するステップと、
を含む要望内容同定モデル学習方法。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１記載の要望文抽出装置、あるいは請求項２記載の要望内容同定モデル学習装置の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、要望文抽出装置、要望内容同定モデル学習装置、方法、及びプログラムに関し、特に、要望文の要望内容を抽出するための要望文抽出装置、要望内容同定モデル学習装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の要望抽出はアンケートの自由回答文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（例えば、非特許文献１参照）。その手法は、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、出現文の文章中での位置に基づいて判定するものである。
【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論文集，2006年3月，p.65-68
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の要望抽出手法では、「改善してください。」のような要望を表す表現のみからなる文の場合、「改善してください。」のみが要望文と判断され、具体的に何を改善して欲しいのかまでは抽出できなかった。
【０００５】
本発明は、上記問題を解決するためになされたもので、要望内容を含まない要望文について要望内容を抽出することができる要望文抽出装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
また、要望内容を含まない要望文について要望内容を抽出するための要望内容同定モデルを得ることができる要望内容同定モデル学習装置、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】
【０００６】
上記の目的を達成するために本発明に係る要望文抽出装置は、入力文書の各文について、形態素解析を行う形態素解析手段と、前記入力文書の各文について、前記形態素解析手段によって解析された解析結果に基づいて、要望を表す要望文であるか否かを判定する要望文判定手段と、前記入力文書の各文について、前記形態素解析手段によって解析された解析結果に基づいて、係り受け解析を行う係り受け解析手段と、前記要望文判定手段によって要望文であると判定された前記入力文書の文について、前記形態素解析手段によって解析された解析結果に基づいて、要望内容が含まれる文であるか否かを判定する要望内容有無判定手段と、前記要望文であると判定され、かつ、前記要望内容有無判定手段によって前記要望内容が含まれる文でないと判定された前記入力文書の文より前に出現する文である要望内容候補文の各々について、前記係り受け解析手段によって解析された解析結果に基づいて、文の構造を抽出する文構造抽出手段と、前記要望内容候補文の各々について、前記文構造抽出手段によって抽出された前記文の構造に対して、予め定められた否定的な事象を表す複数のネガティブ事象表現の何れか１つと一致する部分を、予め定められた表記に変更して、ネガティブ事象素性として抽出するネガティブ事象素性抽出手段と、前記要望内容候補文の各々について、前記ネガティブ事象素性抽出手段によって抽出されたネガティブ事象素性と、文が要望内容を含む要望内容文であるか否かを同定するための予め求められた要望内容同定モデルとに基づいて、前記要望内容文であるか否かを同定する要望内容同定手段とを含んで構成されている。
【０００７】
本発明に係る要望文抽出方法は、形態素解析手段、要望文判定手段、係り受け解析手段、要望内容有無判定手段、文構造抽出手段、ネガティブ事象素性抽出手段、及び要望内容同定手段を含む要望文抽出装置における要望文抽出方法であって、前記形態素解析手段によって、入力文書の各文について、形態素解析を行うステップと、前記要望文判定手段によって、前記入力文書の各文について、前記形態素解析手段によって解析された解析結果に基づいて、要望を表す要望文であるか否かを判定するステップと、前記係り受け解析手段によって、前記入力文書の各文について、前記形態素解析手段によって解析された解析結果に基づいて、係り受け解析を行うステップと、前記要望内容有無判定手段によって、前記要望文判定手段によって要望文であると判定された前記入力文書の文について、前記形態素解析手段によって解析された解析結果に基づいて、要望内容が含まれる文であるか否かを判定するステップと、前記文構造抽出手段によって、前記要望文であると判定され、かつ、前記要望内容有無判定手段によって前記要望内容が含まれる文でないと判定された前記入力文書の文より前に出現する文である要望内容候補文の各々について、前記係り受け解析手段によって解析された解析結果に基づいて、文の構造を抽出するステップと、前記ネガティブ事象素性抽出手段によって、前記要望内容候補文の各々について、前記文構造抽出手段によって抽出された前記文の構造に対して、予め定められた否定的な事象を表す複数のネガティブ事象表現の何れか１つと一致する部分を、予め定められた表記に変更して、ネガティブ事象素性として抽出するステップと、前記要望内容同定手段によって、前記要望内容候補文の各々について、前記ネガティブ事象素性抽出手段によって抽出されたネガティブ事象素性と、文が要望内容を含む要望内容文であるか否かを同定するための予め求められた要望内容同定モデルとに基づいて、前記要望内容文であるか否かを同定するステップと、を含む。
【０００８】
本発明に係る要望文抽出装置及び要望文抽出方法によれば、形態素解析手段によって、入力文書の各文について、形態素解析を行う。そして、要望文判定手段によって、入力文書の各文について、形態素解析手段によって解析された解析結果に基づいて、要望を表す要望文であるか否かを判定する。
【０００９】
そして、係り受け解析手段によって、入力文書の各文について、形態素解析手段によって解析された解析結果に基づいて、係り受け解析を行う。
【００１０】
そして、要望内容有無判定手段によって、要望文判定手段によって要望文であると判定された入力文書の文について、形態素解析手段によって解析された解析結果に基づいて、要望内容が含まれる文であるか否かを判定する。
【００１１】
そして、文構造抽出手段によって、要望文であると判定され、かつ、要望内容有無判定手段によって要望内容が含まれる文でないと判定された入力文書の文より前に出現する文である要望内容候補文の各々について、係り受け解析手段によって解析された解析結果に基づいて、文の構造を抽出する。
【００１２】
そして、ネガティブ事象素性抽出手段によって、要望内容候補文の各々について、文構造抽出手段によって抽出された文の構造に対して、予め定められた否定的な事象を表す複数のネガティブ事象表現の何れか１つと一致する部分を、予め定められた表記に変更して、ネガティブ事象素性として抽出する。
【００１３】
そして、要望内容同定手段によって、要望内容候補文の各々について、ネガティブ事象素性抽出手段によって抽出されたネガティブ事象素性と、文が要望内容を含む要望内容文であるか否かを同定するための予め求められた要望内容同定モデルとに基づいて、要望内容文であるか否かを同定する。
【００１４】
このように、要望文であると判定され、かつ、要望内容が含まれる文でないと判定された文より前に出現する要望内容候補文の各々について、文の構造を抽出し、文の構造に対して、予め定められたネガティブ事象表現と一致する部分を、予め定められた表記に変更して、ネガティブ事象素性として抽出し、抽出されたネガティブ事象素性と、予め求められた要望内容同定モデルとに基づいて、要望内容候補文が要望内容文であるか否かを同定することにより、要望内容を含まない要望文について要望内容を抽出することができる。
【００１５】
本発明に係る要望内容同定モデル学習装置は、要望を表す要望文であるか否かと、前記要望文に対する要望内容を表す部分であるか否かとが予め付与された複数の学習用文書の各文について、形態素解析を行う学習用形態素解析手段と、前記要望文であると予め付与され、かつ、前記要望内容を表す部分を含まない前記学習用文書の文より前に出現する文である学習用要望内容候補文の各々について、前記学習用形態素解析手段によって解析された解析結果に基づいて、係り受け解析を行う学習用係り受け解析手段と、前記学習用要望内容候補文の各々について、前記学習用係り受け解析手段によって解析された解析結果に基づいて、文の構造を抽出する学習用文構造抽出手段と、前記学習用要望内容候補文の各々について、前記学習用文構造抽出手段によって抽出された前記文の構造に対して、予め定められた否定的な事象を表す複数のネガティブ事象表現の何れか１つと一致する部分を予め定められた表記に変更して、ネガティブ事象素性として抽出する学習用ネガティブ事象素性抽出手段と、前記学習用要望内容候補文の各々について、前記学習用ネガティブ事象素性抽出手段によって抽出された前記ネガティブ事象素性と、前記学習用要望内容候補文が前記要望内容を表す部分を含むか否かとに基づいて、文が要望内容を含む要望内容文であるか否かを同定するための要望内容同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。
【００１６】
本発明に係る要望内容同定モデル学習方法は、学習用形態素解析手段、学習用係り受け解析手段、学習用文構造抽出手段、学習用ネガティブ事象素性抽出手段、及び学習手段を含む要望内容同定モデル学習装置における要望内容同定モデル学習方法であって、前記学習用形態素解析手段によって、要望を表す要望文であるか否かと、前記要望文に対する要望内容を表す部分であるか否かとが予め付与された複数の学習用文書の各文について、形態素解析を行うステップと、前記学習用係り受け解析手段によって、前記要望文であると予め付与され、かつ、前記要望内容を表す部分を含まない前記学習用文書の文より前に出現する文である学習用要望内容候補文の各々について、前記学習用形態素解析手段によって解析された解析結果に基づいて、係り受け解析を行うステップと、前記学習用文構造抽出手段によって、前記学習用要望内容候補文の各々について、前記学習用係り受け解析手段によって解析された解析結果に基づいて、文の構造を抽出するステップと、前記学習用ネガティブ事象素性抽出手段によって、前記学習用要望内容候補文の各々について、前記学習用文構造抽出手段によって抽出された前記文の構造に対して、予め定められた否定的な事象を表す複数のネガティブ事象表現の何れか１つと一致する部分を予め定められた表記に変更して、ネガティブ事象素性として抽出するステップと、前記学習手段によって、前記学習用要望内容候補文の各々について、前記学習用ネガティブ事象素性抽出手段によって抽出された前記ネガティブ事象素性と、前記学習用要望内容候補文が前記要望内容を表す部分を含むか否かとに基づいて、文が要望内容を含む要望内容文であるか否かを同定するための要望内容同定モデルを学習するステップと、を含む。
【００１７】
本発明に係る要望内容同定モデル学習装置及び要望内容同定モデル学習方法によれば、学習用形態素解析手段によって、要望を表す要望文であるか否かと、要望文に対する要望内容を表す部分であるか否かとが予め付与された複数の学習用文書の各文について、形態素解析を行う。
【００１８】
そして、学習用係り受け解析手段によって、要望文であると予め付与され、かつ、要望内容を表す部分を含まない学習用文書の文より前に出現する文である学習用要望内容候補文の各々について、学習用形態素解析手段によって解析された解析結果に基づいて、係り受け解析を行う。
【００１９】
そして、学習用文構造抽出手段によって、学習用要望内容候補文の各々について、学習用係り受け解析手段によって解析された解析結果に基づいて、文の構造を抽出する。
【００２０】
そして、学習用ネガティブ事象素性抽出手段によって、学習用要望内容候補文の各々について、学習用文構造抽出手段によって抽出された文の構造に対して、予め定められた否定的な事象を表す複数のネガティブ事象表現の何れか１つと一致する部分を予め定められた表記に変更して、ネガティブ事象素性として抽出する。
【００２１】
そして、学習手段によって、学習用要望内容候補文の各々について、学習用ネガティブ事象素性抽出手段によって抽出されたネガティブ事象素性と、学習用要望内容候補文が要望内容を表す部分を含むか否かとに基づいて、文が要望内容を含む要望内容文であるか否かを同定するための要望内容同定モデルを学習する。
【００２２】
このように、要望文であるか否かと、要望文に対する要望内容を表す部分であるか否かとが予め付与された複数の学習用文書のうちの、要望文であると予め付与され、かつ、要望内容を表す部分を含まない文より前に出現する学習用要望内容候補文の各々について、文の構造を抽出し、文の構造に対して、予め定められたネガティブ事象表現と一致する部分を予め定められた表記に変更して、ネガティブ事象素性として抽出し、抽出されたネガティブ事象素性と、要望内容候補文が要望内容を表す部分を含むか否かとに基づいて、文が要望内容文であるか否かを同定するための要望内容同定モデルを学習することにより、要望内容を含まない要望文について要望内容を抽出するための要望内容同定モデルを得ることができる。
【００２３】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、本発明に係る要望文抽出装置、あるいは本発明に係る要望内容同定モデル学習装置の各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２４】
以上説明したように、本発明の要望文抽出装置及び要望文抽出方法によれば、要望文であると判定され、かつ、要望内容が含まれる文でないと判定された文より前に出現する要望内容候補文の各々について、文の構造を抽出し、文の構造に対して、予め定められたネガティブ事象表現と一致する部分を、予め定められた表記に変更して、ネガティブ事象素性として抽出し、抽出されたネガティブ事象素性と、予め求められた要望内容同定モデルとに基づいて、要望内容候補文が要望内容文であるか否かを同定することにより、要望内容を含まない要望文について要望内容を抽出することができる、という効果が得られる。
【００２５】
また、本発明の要望内容同定モデル学習装置及び要望内容同定モデル学習方法によれば、要望文であるか否かと、要望文に対する要望内容を表す部分であるか否かとが予め付与された複数の学習用文書のうちの、要望文であると予め付与され、かつ、要望内容を表す部分を含まない文より前に出現する学習用要望内容候補文の各々について、文の構造を抽出し、文の構造に対して、予め定められたネガティブ事象表現と一致する部分を予め定められた表記に変更して、ネガティブ事象素性として抽出し、抽出されたネガティブ事象素性と、要望内容候補文が要望内容を表す部分を含むか否かとに基づいて、文が要望内容文であるか否かを同定するための要望内容同定モデルを学習することにより、要望内容を含まない要望文について要望内容を抽出するための要望内容同定モデルを得ることができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の実施の形態に係る要望文抽出装置の一構成例を示すブロック図である。
【図２】文に対して形態素解析を行った結果の一例を示す図である。
【図３】ネガティブ事象表現の一例を示す図である。
【図４】係り受け解析済みの文に対して文構造抽出部によって得られた結果の一例を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る要望内容同定モデル学習装置の一構成例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内容同定モデル学習装置における学習処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態に係る要望文抽出装置における要望文抽出処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
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。
【００２８】
＜要望文抽出装置のシステム構成＞
図１は、本発明の実施の形態に係る要望文抽出装置１０を示すブロック図である。この要望文抽出装置１０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する要望文抽出処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。
【００２９】
本実施の形態に係る要望文抽出装置１０は、図１に示すように、入力部１と、演算部２と、出力部３とを備えている。
【００３０】
入力部１は、要望文抽出対象として入力された文書（テキスト）を受け付ける。入力部１に入力される文書は、例えば、blog（microblogを含む)、レビュー記事など、日本語の文書である。
【００３１】
演算部２は、形態素解析部２０と、要望文判定部２１と、係り受け解析部２２と、要望内容有無判定モデル記憶部２３と、要望内容有無判定部２４と、ネガティブ事象辞書データベース２５と、要望内容同定素性抽出部２６と、要望内容同定部２７と、要望内容同定モデル記憶部２８と、を備えている。
【００３２】
形態素解析部２０は、入力部１により入力された文書の各文について、周知の技術である形態素解析によって単語に分割し、各単語に対して品詞、読み情報などを付与する。例えば、「改善してください」という文に対しては、図２に示すように、形態素単位で区切られ、品詞、標準表記などの情報が付与される。
【００３３】
要望文判定部２１は、入力された文書の各文について、形態素解析部２０によって解析された解析結果に基づいて、要望を表す要望文であるか否かを判定する。具体的には、文書の各文について、形態素の出現形と品詞のbag-of-wordsと、文末のＮ形態素の出現形と品詞のbag-of-wordsと、出現文の文章中での位置とに基づいて、文書の各文が要望文であるか否かを判定する（上記非特許文献１を参照）。
【００３４】
係り受け解析部２２は、入力された文書の各文について、形態素解析部２０によって解析された解析結果に基づいて、既知の技術である係り受け解析を行って、文に対して係り受け情報を付与する。
【００３５】
要望内容有無判定モデル記憶部２３には、要望文について、要望内容が含まれる文であるか否かを判定するための要望内容有無判定モデルが記憶されている。当該要望内容有無判定モデルは、複数の学習用文書の各文について、形態素解析によって得られた形態素の出現形、品詞などの形態素情報と、係り受け解析によって得られた係り受け情報とに基づいて作成される。具体的には、あらかじめ人手で要望内容あり／なしを付与した学習用文書の各文から、形態素の出現形、品詞などの形態素情報と、係り受け情報とを特徴量として抽出し、既存の学習手法（例えばブースティングに基づく機械学習（参考文献（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）を参照））により、要望内容の有無を判定するための要望内容有無判定モデルを学習する。
【００３６】
要望内容有無判定部２４は、要望文判定部２１によって要望文であると判定された文について、形態素解析部２０によって解析された形態素解析結果と、係り受け解析部２２によって解析された係り受け解析結果と、要望内容有無判定モデル記憶部２３に記憶された要望内容有無判定モデルとに基づいて、要望内容が含まれる文であるか否かを判定する。
【００３７】
ネガティブ事象辞書データベース２５には、「壊れる」「動かない」などの否定的な事実を表す動詞などの語（以下、ネガティブ事象表現と称する。）が複数格納されたネガティブ事象辞書が記憶されている。ネガティブ事象辞書に格納されているネガティブ事象表現の一例を、図３に示す。ネガティブ事象辞書は、あらかじめ人手で作成してもよいし、大規模な文書から既存の評価表現辞書を用いて、ネガティブな評価表現と共起する動詞を自動的に収集して作成することもできる。
【００３８】
要望内容同定素性抽出部２６は、要望内容有無判定部２４で、要望内容が「無し」と判定された要望文に対して、その要望文よりも前に出現した、入力文書中の全ての文を対象として、要望内容同定のための素性（特徴量）を抽出する。要望内容同定素性抽出部２６は、文構造抽出部２６０と、ネガティブ事象素性抽出部２６１とから構成されている。
【００３９】
文構造抽出部２６０は、要望内容候補文の各々について、木構造で表現した当該文の構造を抽出する。ここで、要望内容候補文とは、要望文判定部２１によって要望文であると判定された文であって、かつ、要望内容有無判定部２４によって要望内容が含まれる文でないと判定された文より前に出現する、入力文書中の全ての文をいう。
具体的には、要望内容候補文の各々について、係り受け解析部２２によって解析された解析結果に基づいて、Ｓ式を使って木構造で表現した当該文の構造を抽出する。例えば、以下に示す文の構造は、「ＳＤへの移動ができない」という文をＳ式により表したものである。
【００４０】
文構造抽出部２６０の出力：(ない(でき(が(移動(への(ＳＤ))))))
【００４１】
また、「ＳＤへの移動ができない」という文の場合の、文構造抽出部２６０への入力と文構造抽出部２６０からの出力の例を図４に示す。
【００４２】
ネガティブ事象素性抽出部２６１は、要望内容候補文の各々について、文構造抽出部２６０によって抽出された文の構造に対して、ネガティブ事象辞書データベース２５に記憶されているネガティブ事象辞書に含まれる複数のネガティブ事象表現の何れか１つと一致する部分を、「Ｎ＿ＥＶＥＮＴ」という文字列に変換する。従って、上記の例、「ＳＤへの移動ができない」の場合、以下のように「できない」の部分がＮ＿ＥＶＮＥＴに変換される。
【００４３】
ネガティブ事象素性抽出部２６１の出力：(Ｎ＿ＥＶＥＮＴ(が(移動(への(ＳＤ)))))
【００４４】
ネガティブ事象素性抽出部２６１は、上記の例に示すように、要望内容候補文の各々について、ネガティブ事象表現を「Ｎ＿ＥＶＥＮＴ」と置き換えた文の構造を、ネガティブ事象素性として抽出する。すなわち、上記の例であれば、「(Ｎ＿ＥＶＥＮＴ(が(移動(への(ＳＤ)))))」がネガティブ事象素性として抽出される。
【００４５】
要望内容同定部２７は、要望内容候補文の各々について、ネガティブ事象素性抽出部２６１によって抽出されたネガティブ事象素性と、後述する要望内容同定モデル記憶部２８に記憶されている要望内容同定モデルとに基づいて、文が要望内容を含む要望内容文であるか否かを同定する。具体的には、要望内容同定部２７は、要望内容候補文の各々について、ネガティブ事象素性と、要望内容同定モデルとに基づいて、要望内容を含む可能性を示すスコアを算出する。そして、各要望内容候補文について算出されたスコアのうち、最も高いスコアが出力された要望内容候補文について、当該スコアと予め定めた閾値とを比較し、当該スコアが予め定めた閾値より高い場合には、当該要望内容候補文を要望内容文と判断する。最も高いスコアが予め定めた閾値以下である場合には、要望内容文は無しと判断する。
【００４６】
要望内容同定モデル記憶部２８には、後述する要望内容同定モデル学習装置１００によって作成された、文が要望内容文であるか否かを同定するための要望内容同定モデルが記憶されている。
【００４７】
出力部３は、要望内容有無判定部２４によって要望内容が含まれる文でないと判定された要望文及び要望内容同定部２７によって当該要望文に対して同定された要望内容文、要望内容有無判定部２４によって要望内容が含まれる文でないと判定された要望文及び当該要望文に対して要望内容文が無いことを示す情報、並びに要望内容有無判定部２４によって要望内容が含まれる文であると判定された要望文を、結果として出力する。
【００４８】
＜要望内容同定モデル学習装置のシステム構成＞
図５は、本発明の実施の形態に係る要望内容同定モデル学習装置１００を示すブロック図である。この要望内容同定モデル学習装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する学習処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。
【００４９】
本実施の形態に係る要望内容同定モデル学習装置１００は、図５に示すように、学習用入力部４と、学習用演算部５とを備えている。
【００５０】
学習用入力部４は、学習用文書（学習用テキスト）として入力された複数の文書（テキスト）からなる学習用文書集合を受け付ける。各学習用文書の各文には、要望を表す要望文であるか否か示す要望文タグと、当該要望文タグに対する要望内容を表す部分を示す要望内容タグとが予め付与されている。学習用入力部４に入力される文書は、要望文抽出装置１０と同様に、blog（microblogを含む)、レビュー記事など、日本語の文書である。
【００５１】
学習用演算部５は、ネガティブ事象辞書データベース５６と、文書データベース５０と、学習用形態素解析部５１と、学習用係り受け解析部５２と、学習用要望内容同定素性抽出部５３と、モデル学習部５４と、要望内容同定モデル記憶部５５と、から構成されている。
【００５２】
ネガティブ事象辞書データベース５６には、上記要望文抽出装置１０におけるネガティブ事象辞書データベース２５と同じネガティブ事象辞書が記憶されている。
【００５３】
文書データベース５０には、学習用入力部４により入力された複数の学習用文書が学習用文書集合として記憶される。
【００５４】
学習用形態素解析部５１は、文書データベース５０に記憶された学習用文書集合の各学習用文書の各文について、上記要望文抽出装置１０における形態素解析部２０と同様に、周知の技術である形態素解析によって単語に分割し、各単語に対して品詞、読み情報などを付与する。
【００５５】
学習用係り受け解析部５２は、各学習用文書の各文に予め付与されている要望文タグ及び要望内容タグと、学習用形態素解析部５１によって解析された解析結果とに基づいて、既知の技術である係り受け解析によって、文に対して係り受け情報を付与する。具体的には、各学習用文書の、要望文であって、かつ、要望内容を表す部分を含まない文より前に出現する当該学習用文書中の各文を、学習用要望内容候補文とし、学習用要望内容候補文の各々について、係り受け解析を行って、係り受け情報を付与する。
【００５６】
学習用要望内容同定素性抽出部５３は、学習用文構造抽出部５３０と、学習用ネガティブ事象素性抽出部５３１とから構成されている。
【００５７】
学習用文構造抽出部５３０は、学習用要望内容候補文の各々について、学習用係り受け解析部５２によって解析された解析結果に基づいて、Ｓ式を使って木構造で表現した当該文の構造を抽出する。
【００５８】
学習用ネガティブ事象素性抽出部５３１は、学習用要望内容候補文の各々について、学習用文構造抽出部５３０によって抽出された文の構造に対して、ネガティブ事象辞書データベース５６に記憶されているネガティブ事象辞書に含まれるネガティブ事象表現の何れか１つと一致する部分を「Ｎ＿ＥＶＥＮＴ」という文字列に変換する。そして、ネガティブ事象表現を「Ｎ＿ＥＶＥＮＴ」に置き換えた文の構造を、ネガティブ事象素性として抽出する。
【００５９】
モデル学習部５４は、学習用要望内容候補文の各々について、学習用ネガティブ事象素性抽出部５３１によって抽出されたネガティブ事象素性と、当該学習用要望内容候補文が前記要望内容を表す部分を含むか否か（学習用要望内容候補文中に要望内容タグが付与されているか否か）とに基づいて、既知の技術である機械学習手法を用いて、要望内容か否かを判定する手がかりを自動的に学習し、要望内容文であるか否かを同定するための要望内容同定モデルを作成する。なお、モデル学習部５４は学習手段の一例である。
【００６０】
要望内容同定モデル記憶部５５には、モデル学習部５４によって作成された要望内容同定モデルが記憶される。
【００６１】
＜要望内容同定モデル学習装置の作用＞
次に、本実施の形態に係る要望内容同定モデル学習装置１００の作用について説明する。まず、学習用文書としての複数の文書である学習用文書集合が要望内容同定モデル学習装置１００に入力されると、要望内容同定モデル学習装置１００によって、入力された学習用文書集合が、文書データベース５０へ格納される。そして、要望内容同定モデル学習装置１００によって、図６に示す学習処理ルーチンが実行される。
【００６２】
まず、ステップＳ１００において、文書データベース５０から１つの学習用文書を取り出す。そして、ステップＳ１０２において、学習用形態素解析部５１によって、上記ステップＳ１００において取り出された学習用文書の各文について、形態素解析を行う。
【００６３】
次にステップＳ１０４において、学習用文書の各文に予め付与されている要望文タグに基づいて、要望文を抽出する。
【００６４】
そして、ステップＳ１０６において、学習用文書に予め付与されている要望内容タグに基づいて、上記ステップＳ１０４で抽出された要望文内に、当該要望文に対する要望内容が含まれているか否かを判定する。そして、要望文内に、当該要望文に対する要望内容が含まれている場合には、上記ステップＳ１００へ戻り、次の学習用文書を取り出す。一方、要望文内に、当該要望文に対する要望内容が含まれていない場合には、ステップＳ１０８へ進む。
【００６５】
次に、ステップＳ１０８において、上記ステップＳ１０６で要望内容が含まれていないと判定された要望文により前の各文を、学習用要望内容候補文とし、学習用要望内容候補文の各々について、学習用係り受け解析部５２によって、係り受け解析を行って、係り受け情報を付与する。
【００６６】
そして、ステップＳ１１０において、学習用要望内容候補文の各々について、学習用文構造抽出部５３０によって、上記ステップＳ１０８で解析された解析結果に基づいて、当該文の構造を抽出する。
【００６７】
ステップＳ１１２において、学習用要望内容候補文の各々について、学習用ネガティブ事象素性抽出部５３１によって、上記ステップＳ１１０で抽出された文の構造に対して、ネガティブ事象表現と一致する部分を「Ｎ＿ＥＶＥＮＴ」という文字列に変換した文の構造を、ネガティブ事象素性として抽出する。
【００６８】
そして、ステップＳ１１４において、学習用要望内容候補文の各々について、上記ステップＳ１１２で抽出されたネガティブ事象素性に対して、予め付与されている要望内容タグに基づいて、要望内容を表す部分を含むか否かのラベルを付与する。そして、抽出されたネガティブ事象素性を、学習データとしてメモリ（図示省略）に記憶する。
【００６９】
次に、ステップＳ１１６において、文書データベース５０に記憶されている全ての学習用文書について、上記ステップＳ１００〜Ｓ１１４の処理を実行したか否かを判定する。そして、上記ステップＳ１００〜Ｓ１１４の処理を実行していない学習用文書が存在する場合には、上記ステップＳ１００へ戻り、当該学習用文書を取り出す。一方、全ての学習用文書について、上記ステップＳ１００〜Ｓ１１４の処理を実行した場合には、ステップＳ１１８へ進む。
【００７０】
ステップＳ１１８において、モデル学習部５４によって、上記ステップＳ１１４でメモリに記憶された複数の学習データを用いて、機械学習によって、要望内容文であるか否かを同定するための要望内容同定モデルを学習して、作成する。
【００７１】
そして、ステップＳ１２０において、要望内容同定モデル記憶部５５に、上記ステップＳ１１８で作成された要望内容同定モデルを記憶して、学習処理ルーチンを終了する。
【００７２】
＜要望文抽出装置の作用＞
次に、本実施の形態に係る要望文抽出装置１０の作用について説明する。まず、要望内容同定モデル学習装置１００の要望内容同定モデル記憶部５５に記憶されている要望内容同定モデルが、要望文抽出装置１０に入力されると、要望内容同定モデル記憶部２８に格納される。そして、要望文抽出対象としての文書が要望文抽出装置１０に入力されると、要望文抽出装置１０によって、図７に示す学習処理ルーチンが実行される。
【００７３】
まず、ステップＳ２００において、入力部１により入力された要望文抽出対象としての文書を受け付ける。そして、ステップＳ２０２において、上記ステップＳ２００で入力された文書の各文について、形態素解析を行う。
【００７４】
次に、ステップＳ２０４において、要望文判定部２１によって、入力された文書の各文について、上記ステップＳ２０２で解析された解析結果に基づいて、要望文であるか否かを判定する。
【００７５】
ステップＳ２０６において、係り受け解析部２２によって、入力された文書の各文について、上記ステップＳ２０２で解析された解析結果に基づいて、係り受け解析を行う。
【００７６】
次に、ステップＳ２０８において、要望内容有無判定部２４によって、上記ステップＳ２０４で判定された要望文について、上記ステップＳ２０２で解析された形態素解析結果と、上記ステップＳ２０６で解析された係り受け解結結果と、要望内容有無判定モデル記憶部２３に記憶された要望内容有無判定モデルとに基づいて、要望内容が含まれる文であるか否かを判定する。そして、要望文に要望内容が含まれる文である場合には、ステップＳ２２０へ移行する。一方、要望文に要望内容が含まれる文でない場合には、ステップＳ２１０へ移行する。
【００７７】
次に、ステップＳ２１０において、上記ステップＳ２０８で要望内容が含まれる文でないと判定された要望文により前に出現する各文を、要望内容候補文とし、要望内容候補文の各々について、文構造抽出部２６０によって、上記ステップＳ２０６で解析された係り受け解析結果に基づいて、木構造で表現した当該文の構造を抽出する。
【００７８】
ステップＳ２１２において、要望内容候補文の各々について、ネガティブ事象素性抽出部２６１によって、上記ステップＳ２１０で抽出された文の構造に対して、複数のネガティブ事象表現の何れか１つと一致する部分を、「Ｎ＿ＥＶＥＮＴ」という文字列に変換し、文の構造を、ネガティブ事象素性として抽出する。
【００７９】
次に、ステップＳ２１４において、要望内容候補文の各々について、要望内容同定部２７によって、上記ステップＳ２１２で抽出されたネガティブ事象素性と、要望内容同定モデル記憶部２８に記憶された要望内容同定モデルとに基づいて、要望内容を含む可能性を示すスコアを算出する。
【００８０】
そして、ステップＳ２１６において、要望内容同定部２７によって、上記ステップＳ２１４で算出された各要望内容候補文のスコアの中で、最大のスコアに対応する要望内容候補文を選出する。
【００８１】
そして、ステップＳ２１８において、上記ステップＳ２１６で選出された最大スコアと、予め定めた閾値とを比較して、当該最大スコアが予め定めた閾値より大きいか否かを判定する。そして、当該最大スコアが予め定めた閾値より大きい場合には、要望内容同定部２７によって、当該要望内容候補文を要望内容文と同定して、ステップＳ２２０へ移行する。一方、当該最大スコアが予め定めた閾値以下の場合には、要望内容文が無いと判断し、ステップＳ２２０へ移行する。
【００８２】
そして、ステップＳ２２０において、出力部３によって、上記ステップＳ２０８で要望内容が含まれる文でないと判定された要望文及び上記ステップＳ２１８で同定された要望内容文、上記ステップＳ２０８で要望内容が含まれる文でないと判定された要望文及び要望内容文が無いことを示す情報、又は上記ステップＳ２０８で要望内容が含まれる文であると判定された要望文を、結果として出力する。
【００８３】
次に、ステップＳ２２２において、上記ステップＳ２０４で判定された全ての要望文について、上記ステップＳ２０８〜Ｓ２２０の処理を実行したか否かを判定する。そして、上記ステップＳ２０８〜Ｓ２２０の処理を実行していない要望文が存在する場合には、上記ステップＳ２０８へ戻り、上記ステップＳ２０８〜Ｓ２２０の処理を繰り返す。一方、全ての要望文について、上記ステップＳ２０８〜Ｓ２２０の処理を実行した場合には、要望文抽出処理ルーチンを終了する。
【００８４】
以上説明したように、本実施の形態に係る要望文抽出装置１０によれば、要望文であると判定され、かつ、要望内容が含まれる文でないと判定された文より前に出現する要望内容候補文の各々について、文の構造を抽出し、文の構造に対して、予め定められたネガティブ事象表現と一致する部分を、予め定められた表記に変更して、ネガティブ事象素性として抽出し、抽出されたネガティブ事象素性と、予め求められた要望内容同定モデルとに基づいて、要望内容候補文が要望内容文であるか否かを同定することにより、要望内容を含まない要望文について要望内容を抽出することができる。
【００８５】
また、本実施の形態に係る要望内容同定モデル学習装置１００によれば、要望文であるか否かと、要望文に対する要望内容を表す部分であるか否かとが予め付与された複数の学習用文書のうちの、要望文であると予め付与され、かつ、要望内容を表す部分を含まない文より前に出現する学習用要望内容候補文の各々について、文の構造を抽出し、文の構造に対して、予め定められたネガティブ事象表現と一致する部分を予め定められた表記に変更して、ネガティブ事象素性として抽出し、抽出されたネガティブ事象素性と、要望内容候補文が要望内容を表す部分を含むか否かとに基づいて、文が要望内容文であるか否かを同定するための要望内容同定モデルを学習することにより、要望内容を含まない要望文について要望内容を抽出するための要望内容同定モデルを得ることができる。
【００８６】
また、ネガティブな事象を表す表現や、文の構造などを用いることにより、要望表現のみの場合も具体的な要望内容を抽出することができる。例えば、「改善してください。」という要望表現のみの場合も「画面がちらつきます。」というように、具体的な要望内容がわかる形で抽出することができる。
【００８７】
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。
【００８８】
例えば、要望文抽出装置１０における要望内容有無判定部２４では、要望内容有無判定モデル記憶部２３に記憶された要望内容有無判定モデルに基づいて、要望内容が含まれる文であるか否かを判定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。一例として、要望内容有無判定部２４は、ヲ格を含むか否かという規則を用いるようにして、要望内容の有無を判定しても良い。例えば、「改善してください」の場合、ヲ格が含まれていないため、要望内容なしとなる。
【００８９】
また、上述の要望文抽出装置１０は、要望内容有無判定モデル記憶部２３、ネガティブ事象辞書データベース２５、及び要望内容同定モデル記憶部２８を備えている場合について説明したが、例えば要望内容有無判定モデル記憶部２３、ネガティブ事象辞書データベース２５、及び要望内容同定モデル記憶部２８が要望文抽出装置１０の外部装置に設けられ、要望文抽出装置１０は、外部装置と通信手段を用いて通信することにより、要望内容有無判定モデル記憶部２３、ネガティブ事象辞書データベース２５、及び要望内容同定モデル記憶部２８を参照するようにしてもよい。
【００９０】
また、上述の要望内容同定モデル学習装置１００についても、外部装置に設けられた、ネガティブ事象辞書データベース５６、及び要望内容同定モデル記憶部５５と通信手段を用いて通信することにより、ネガティブ事象辞書データベース５６、及び要望内容同定モデル記憶部５５を参照するようにしてもよい。
【００９１】
また、上記実施の形態では、要望文抽出装置１０と要望内容同定モデル学習装置１００とを別々の装置として構成する場合を例に説明したが、要望文抽出装置１０と要望内容同定モデル学習装置１００とを１つの装置として構成してもよい。
【００９２】
また、上記の実施の形態で説明した、要望文の抽出と共に、要望内容を抽出する技術を、評判分析、テキストマイニングなどに使用することも可能である。
【００９３】
上述の要望文抽出装置及び要望内容同定モデル学習装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【００９４】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００９５】
１     入力部
２     演算部
３     出力部
４     学習用入力部
５     学習用演算部
１０   要望文抽出装置
２０   形態素解析部
２１   要望文判定部
２２   係り受け解析部
２３   要望内容有無判定モデル記憶部
２４   要望内容有無判定部
２５、５６    ネガティブ事象辞書データベース
２６   要望内容同定素性抽出部
２７   要望内容同定部
５０   文書データベース
５１   学習用形態素解析部
５２   学習用係り受け解析部
５３   学習用要望内容同定素性抽出部
５４   モデル学習部
２８、５５    要望内容同定モデル記憶部
１００ 要望内容同定モデル学習装置
２６０ 文構造抽出部
２６１ ネガティブ事象素性抽出部
５３０ 学習用文構造抽出部
５３１ 学習用ネガティブ事象素性抽出部
【図４】
2014112306.tif 000003
【図１】
2014112306.tif 000004
【図２】
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【図３】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2014112306.tif 000009