(57)【要約】【課題】文脈に依存しない発話文を精度よく抽出することができるようにする。【解決手段】データ入力部１によって、複数の発話文の入力を受け付ける。そして、形態素解析部２１によって、複数の発話文の各々について、形態素解析を行う。そして、発話フィルタ部２２によって、複数の発話文の各々について、形態素解析部２１の形態素解析結果に基づいて、文脈に依存しない発話文であるか否かを判定し、文脈に依存しない発話文であると判定された発話文を出力する。【選択図】図１
2014222401.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の発話文の入力を受け付ける入力部と、
前記複数の発話文の各々について、文脈に依存しない発話文であるか否かを判定し、前記文脈に依存しない発話文であると判定された発話文を出力する発話フィルタ部と、
を含む発話文抽出装置。
【請求項２】
前記発話フィルタ部は、
前記発話文の各々について、必須格を含まない発話文であるか否かを判定し、前記必須格を含まない発話文でないと判定された発話文を出力する必須格フィルタ、
前記発話文の各々について、特定の名詞を含み、かつ該名詞が修飾句を持たない発話文であるか否かを判定し、前記特定の名詞を含まないと判定された発話文と、前記特定の名詞を含むと判定された発話文であってかつ該名詞が修飾句を持つと判定された発話文とを出力する基盤化フィルタ、
前記発話文の各々について、参照表現及び比較表現の少なくとも１つを含む発話文であるか否かを判定し、前記参照表現及び比較表現の少なくとも１つを含む発話文でないと判定された発話文を出力する参照表現フィルタ、
前記発話文の各々について、過去の時制を表す助詞を含む発話文であるか否かを判定し、前記過去の時制を表す助詞を含む発話文でないと判定された発話文を出力する時制フィルタ、並びに
前記発話文の各々について、非文か否か、発話文の記述に用いられている言語、未知語の有無、及び発話文の長さの少なくとも１つに基づいて、前記発話文が、提示される文として適格性を有しない発話文であるか否かを判定し、前記適格性を有しない発話文でないと判定された発話文を出力する適格性フィルタの少なくとも１つを含む請求項１記載の発話文抽出装置。
【請求項３】
入力部、及び発話フィルタ部を含む発話文抽出装置における発話文抽出方法であって、
前記入力部によって、複数の発話文の入力を受け付けるステップと、
前記発話フィルタ部によって、前記複数の発話文の各々について、文脈に依存しない発話文であるか否かを判定し、前記文脈に依存しない発話文であると判定された発話文を出力するステップと、
を含む発話文抽出方法。
【請求項４】
コンピュータを、請求項１又は２記載の発話文抽出装置の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、発話文抽出装置、方法、及びプログラムに関し、特に、文脈に依存しない発話文を抽出するための発話文抽出装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
大量のユーザの発話文から役立つものを抽出し、ユーザに提示する研究は多い。たとえば、複数のユーザレビューから特定の商品について重要文を抽出し、組み合わせて提示することでその商品についての評判の要約を作成する研究がある（非特許文献１）。また、ツイッター（登録商標）におけるツイートの中で重要と思われるものを抜粋してランキング表示することでユーザにとって有用な情報を提示する研究がある（非特許文献２）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Hitoshi Nishikawa、Takaaki Hasegawa、Yoshihiro Matsuo and GenichiroKikui、「Optimizing Informativeness and Readability for Sentiment Summarization」、In Proc.ACL、2010
【０００４】
【非特許文献２】Hongzhao Huang、Arkaitz Zubiaga、Heng Ji、Hongbo Deng、DongWang、Hieu Le、Tarek Abdelzaher、Jiawei Han、Alice Leung、John Hancock、ClareVoss、「Tweet Ranking Based on Heterogeneous Networks」、IN Proc. COLING、2012
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、ユーザの発話の一部や発話文を抽出し第三者への提示に用いる場合、発話を行ったユーザの置かれている文脈と、提示先のユーザの置かれている文脈とが異なるため、提示された文を提示されたユーザが理解できない可能性がある。
【０００６】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであり、文脈に依存しない発話文を精度よく抽出することができる発話文抽出装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の目的を達成するために本発明に係る発話文抽出装置は、複数の発話文の入力を受け付ける入力部と、前記複数の発話文の各々について、文脈に依存しない発話文であるか否かを判定し、前記文脈に依存しない発話文であると判定された発話文を出力する発話フィルタ部と、を含んで構成されている。
【０００８】
本発明に係る発話文抽出方法は、入力部、及び発話フィルタ部を含む発話文抽出装置における発話文抽出方法であって、前記入力部によって、複数の発話文の入力を受け付けるステップと、前記発話フィルタ部によって、前記複数の発話文の各々について、文脈に依存しない発話文であるか否かを判定し、前記文脈に依存しない発話文であると判定された発話文を出力するステップとを含む。
【０００９】
また、前記発話フィルタ部は、前記発話文の各々について、必須格を含まない発話文であるか否かを判定し、前記必須格を含まない発話文でないと判定された発話文を出力する必須格フィルタ、前記発話文の各々について、特定の名詞を含み、かつ該名詞が修飾句を持たない発話文であるか否かを判定し、前記特定の名詞を含まないと判定された発話文と、前記特定の名詞を含むと判定された発話文であってかつ該名詞が修飾句を持つと判定された発話文とを出力する基盤化フィルタ、前記発話文の各々について、参照表現及び比較表現の少なくとも１つを含む発話文であるか否かを判定し、前記参照表現及び比較表現の少なくとも１つを含む発話文でないと判定された発話文を出力する参照表現フィルタ、前記発話文の各々について、過去の時制を表す助詞を含む発話文であるか否かを判定し、前記過去の時制を表す助詞を含む発話文でないと判定された発話文を出力する時制フィルタ、並びに前記発話文の各々について、非文か否か、発話文の記述に用いられている言語、未知語の有無、及び発話文の長さの少なくとも１つに基づいて、前記発話文が、提示される文として適格性を有しない発話文であるか否かを判定し、前記適格性を有しない発話文でないと判定された発話文を出力する適格性フィルタの少なくとも１つを含むようにすることができる。
【００１０】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、本発明に係る発話文抽出装置の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】
【００１１】
以上説明したように、本発明の発話文抽出装置、方法、及びプログラムによれば、複数の発話文の各々について、文脈に依存しない発話文であるか否かを判定し、文脈に依存しない発話文であると判定された発話文を出力することにより、文脈に依存しない発話文を精度よく抽出することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施の形態に係る発話文抽出装置の一構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る発話文検索装置の一構成例を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る発話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。
【図４】本発明の実施の形態に係る発話文検索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】
【００１３】
＜概要＞
まず、本発明の実施の形態の概要について説明する。
【００１４】
ユーザの発話文の中から、文脈に依存せず、そのまま第三者に提示しても問題のない文のみを抽出し、これらをユーザ提示用に用いる。具体的には、対象となる発話文が、必須格を持たない発話文、基盤化されていない名詞を持つ発話文、参照表現を持つ発話文、特定の時制を持つ発話文のいずれかである場合、文脈に依存すると考え抽出しない。
【００１５】
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。
なお、本実施の形態では、本発明を、マイクロブログサービスであるツイッター（登録商標）から、文脈に依存しない発話文を抽出する発話文抽出装置に適用した場合を例に説明する。具体的には、本実施の形態では、大量のツイートデータから文脈に依存しない発話文を抽出することで、発話文データベースを構築し、ユーザが与えたキーワードについて、ツイッターで何が話されているかを検索する。
【００１６】
＜発話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発話文抽出装置１０を示すブロック図である。この発話文抽出装置１０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する発話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。
【００１７】
本実施の形態に係る発話文抽出装置１０は、図１に示すように、データ入力部１と、演算部２と、文脈非依存発話文データベース３とを備えている。
【００１８】
データ入力部１１は、ツイッターのサイト１６から収集した、複数の発話文を含むツイート集合の入力を受け付ける。
具体的には、データ入力部１１は、インターネット１５を介して、マイクロブログサービスであるツイッターのサイト１６にアクセスし、ツイッターのサイト１６のツイートデータをクロールして、ツイート集合の入力を受け付ける。ツイート集合とは、ユーザによって作成されたツイッターのサイト１６に投稿されたツイートの集合をいう。ツイートは、少なくとも１つの発話文であり、一部のツイートには特有の書式（＠、ＲＴなど）が含まれる。
【００１９】
演算部２は、データ入力部１１で入力を受け付けたツイート集合に含まれる複数の発話文の各々について、文脈に依存しない発話文であるか否かを判定し、文脈に依存しない発話文であると判定された発話文を、後述する文脈非依存発話文データベース３に登録する。演算部２は、発話文データベース２０と、形態素解析部２１と、発話フィルタ部２２と、データベース登録部２３とを備えている。
【００２０】
発話文データベース２０には、データ入力部１１で入力を受け付けたツイート集合が格納される。
【００２１】
形態素解析部２１は、発話文データベース２０に格納されているツイート集合に含まれる各ツイートについて、形態素解析を行い、当該ツイートを発話文へ分割する。
具体的には、まず形態素解析部２１は、正規表現のルールに基づき、ツイッターに特有の書式（＠、ＲＴなど）を除外し、ツイート内の本文だけを抽出する。本文は複数の発話文からなることが多いため、当該本文に対して文分割を行う。
ここで、文分割は句点を区切り文字として行うだけでもよいが、ツイッターでは絵文字などが句点の代わりをすることが多いため、形態素解析部２１は、各ツイートについて、形態素解析を行って、記号、括弧、句点の３つの品詞に対応する単語を区切り文字とした文分割を行う。また、分割後の発話文では、区切り文字のうち、句点のみを残す。例えば、「楽しかった！またね（＾＾）」というツイートにおいて、「！」は句点に属するが、「（＾＾）」は記号に属する。つまり、このツイートは「楽しかった！」と「またね」という発話文に分割される。
【００２２】
発話フィルタ部２２は、形態素解析部２１によって分割された複数の発話文の各々について、文脈に依存しない発話文であるか否かを判定し、文脈に依存しない発話文であると判定された発話文を出力する。そして、発話フィルタ部２２は、文脈に依存しない発話文のみを後述のデータベース登録部２３へ出力する。
発話フィルタ部２２は、必須格フィルタと、基盤化フィルタと、参照表現フィルタと、時制フィルタと、適格性フィルタとを備えている。
【００２３】
[必須格フィルタ]
必須格フィルタは、発話文の各々について、必須格を含まない発話文であるか否かを判定し、必須格を含まない発話文でないと判定された発話文を出力する。
【００２４】
必須格とは用言が一般的に持つべき格要素のことである。例えば、「行く」であれば与格の「＊に」という格要素が必要だと考えられる。また、「食べる」であれば目的格の「＊を」という格要素が必要である。このような格要素を必須格という。用言が必須格を持たない発話文、例えば、「今度持って行くよ」や「チケットが取れないから行かない」では、必須格が欠けている。このような発話文は発言の当事者であれば省略されている必須格を文脈から補完でき、理解できると想定されるが、第三者にとっては、前者の発話文は何を持って行くか不明であるし、後者の発話文はどこに行くのか不明である。
そこで、必須格フィルタは、発話文における用言の各々について、必須格を有しているか否かの判定を行い、当該発話文が用言の各々についての必須格を持たない場合は除外する。必須格についての情報は、用言の用法をまとめた構文辞書（例えば、日本語語彙大系（岩波書店）に付属の構文パターン）を用いてもよいし、用言が持つ格要素の頻度を大量のテキストデータから計算し、一定頻度以上の格要素を必須格として用いてもよい。例えば、以下は日本語語彙大系の構文パターンの「勝つ」の例である。
【００２５】
「勝つ」：「Ｎ１がＮ２に/で勝つ」
【００２６】
「勝つ」の必須格として「が」と「に」もしくは「で」が存在していることが分かる。また、以下は約一年分のブログについて、係り受け解析を行い、用言「勝つ」が持つ格要素の頻度をそれぞれ求めたものである。
【００２７】
勝つ:4417664
「が:572242」「に:536982」「で:533040」「を:108458」「と:52205」「から:24149」「の:18753」「より:14438」「まで:12079」「って:11771」・・・
【００２８】
「勝つ」自身はブログデータに4417664回出現しており、そのうち、「が」が格要素として現れた回数が572242回、というように解釈する。「が」に次いで「に」「で」が多い事が分かる。格要素の頻度を用言の総出現頻度で割り、格要素の出現割合が高いものを必須度とみなすことができる。例えば、出現割合が１０％を超えるものを必須格としてみなせば「が」「に」「で」が必須格である。本実施の形態では、格要素の出現割合が一定以上のものを必須格とする手法で必須格を予め求めておく。
【００２９】
なお、日本語では主語が「私（一人称）」であることが多く、省略されやすい。そのため、「が」を必須格とし、「が」が含まれていない発話文を除外してしまうと、大量の発話文が除外されてしまう。これを回避するため、本実施の形態では、「が」を例外的に必須格から除外する。本必須格フィルタを用いることで、「今度持って行くよ」「チケットが取れないから行かない」「勝ちたいな」などの発話文を除外できる。
【００３０】
[基盤化フィルタ]
基盤化フィルタは、発話文の各々について、特定の名詞を含み、かつ当該名詞が修飾句を持たない発話文であるか否かを判定し、特定の名詞を含まないと判定された発話文と、特定の名詞を含むと判定された発話文であってかつ当該名詞が修飾句を持つと判定された発話文とを出力する。
【００３１】
発話文において、名詞が指す対象が不明確な場合がある。例えば、あるツイートに「ＣＤを持ってくね」とあったとする。ユーザが話しかけた相手には、この「ＣＤ」がどの歌手のどのＣＤか理解できると想定できるが、第三者にとっては理解するのが困難である。このように指している対象が話者間ではグラウンディング（基盤化：共通認識として持つこと）されているが、第三者には不明となるような名詞がある場合、文脈依存の発話文であると考えられる。上記「ＣＤを持ってくね」という発話文では、「ＣＤ」の前に「＊の」という修飾節が文脈上省略されていると考えることができる。そこで、「＊の」が省略されやすいような名詞は、基盤化されやすい名詞だろうという仮説を立て、大量のテキストデータから、「＊の」を直前にもつ名詞を列挙し、「＊の」を直前にもつ頻度が所定の頻度以上の名詞をリスト化する。そして、処理対象の発話文が、上記リストに含まれる名詞を含み、かつ、その名詞が修飾句を持たない場合には除外する。なお、ここでは修飾されやすさの指標として「＊の」を直前に持つ回数を用いているが、連体修飾節の回数を用いてもよい。
【００３２】
[参照表現フィルタ]
参照表現フィルタは、発話文の各々について、参照表現及び比較表現の少なくとも１つを含む発話文であるか否かを判定し、参照表現及び比較表現の少なくとも１つを含む発話文でないと判定された発話文を出力する。
【００３３】
「あの」や「その」といった参照表現は、話者間では文脈から理解可能であるが、第三者にとっては理解不可能である。そこで、形態素解析部２１による形態素解析結果において、「あの」「その」「この」という表現や、「彼」「それ」のような、品詞が「代名詞」であるような参照表現が含まれている場合は、当該発話文を除外する。さらに、発話文に比較級（「の方が」「〜より」）を表す表現が用いられている場合も、比較対象が明らかでないことから、当該発話文を除外する。たとえば、「ラーメンの方が好き」という発話文は、何と比べてラーメンが好きなのか不明である。
【００３４】
[時制フィルタ]
時制フィルタは、発話文の各々について、過去の時制を表す助詞を含む発話文であるか否かを判定し、過去の時制を表す助詞を含む発話文でないと判定された発話文を出力する。
【００３５】
時制、特に、過去についての発話文は、発話がなされた時間に依存する可能性がある。例えば、「大阪は寒かった」という発話文は、過去のある時点での大阪の気温について述べたものであるが、大阪の気温は日々変わるため、ユーザに提示する時点では真ではない可能性がある。すなわち、発話された時間に依存した発話文である。形態素解析部２１による発話文の形態素解析結果について、過去の時制を表す助詞である「た」や「かった」が含まれている場合、文脈に依存した発話文とみなし、当該発話文を除外する。
【００３６】
[適格性フィルタ]
適格性フィルタは、発話文の各々について、非文か否か、発話文の記述に用いられている言語、未知語の有無、及び発話文の長さの少なくとも１つに基づいて、当該発話文が、提示される文として適格性を有しない発話文であるか否かを判定し、適格性を有しない発話文でないと判定された発話文を出力する。
【００３７】
実際上の用途として、非文であったり、日本語が含まれていなかったり、未知語が含まれていたり、発話文が長すぎたり（たとえば、１００文字以上）、短すぎたり（例えば、１文字以下）する場合、このような発話文は誰にとっても理解が困難で、提示に向かないと考えられるため、このような発話文を除外する。
【００３８】
データベース登録部２３は、発話フィルタ部２２のすべてのフィルタによって出力された発話文（除外されなかった発話文）の各々を、文脈非依存発話文集合として文脈非依存発話文データベース３へ登録する。
【００３９】
＜発話文検索装置のシステム構成＞
図２は、本発明の実施の形態に係る発話文検索装置１００を示すブロック図である。この発話文検索装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する発話文検索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。
【００４０】
本実施の形態に係る発話文検索装置１００は、図２に示すように、ユーザ入力部４と、文脈非依存発話文データベース５と、発話文検索部６と、出力部７とを備えている。
【００４１】
ユーザ入力部４は、ユーザによる検索対象のキーワードの入力を受け付ける。
【００４２】
文脈非依存発話文データベース５には、上記発話文抽出装置１０の文脈非依存発話文データベース３と同じ文脈非依存発話文集合が格納されている。
【００４３】
発話文検索部６は、ユーザ入力部４で入力を受け付けたキーワードに基づいて、所定の検索アルゴリズムを用いて、文脈非依存発話文データベース５を検索し、マッチした発話文の上位Ｎ件の発話文を出力する。ここでＮは予め定められた値である。また、検索アルゴリズムは、基本的なものであればよく、検索対象のキーワードの単語ベクトルと、文脈非依存発話文データベース５に格納されている発話文の単語ベクトルのコサイン類似度が高いものを上位の検索結果としてランキングする手法などを用いればよい。また、単語ベクトルについては、ＴＦ・ＩＤＦなどで重み付けを行ってもよい。
【００４４】
出力部７は、発話文検索部６で得られた上位Ｎ件の発話文をユーザに提示する。提示方法はテキストでも音声でもよい。提示される発話文は文脈に依存しないため、どのユーザにとっても理解可能である発話文が提示される。
【００４５】
＜発話文抽出装置の作用＞
次に、本実施の形態に係る発話文抽出装置１０の作用について説明する。まず、ツイッターのサイト１６から収集した、複数の発話文を含むツイート集合が発話文抽出装置１０に入力されると、発話文抽出装置１０によって、入力された複数のツイート集合が、発話文データベース２０へ格納される。そして、発話文抽出装置１０によって、図３に示す発話文抽出処理ルーチンが実行される。
【００４６】
まず、ステップＳ１００において、発話文データベース２０に格納されたツイート集合に含まれる各ツイートを読み出す。
【００４７】
ステップＳ１０２において、形態素解析部２１によって、上記ステップＳ１００で読み出された各ツイートについて、形態素解析を行い、当該ツイートを発話文へ分割する。
【００４８】
ステップＳ１０４において、対象となる発話文を設定する。
【００４９】
ステップＳ１０６において、発話フィルタ部２２によって、上記ステップＳ１０４で設定された対象の発話文について、上記ステップＳ１０２での形態素解析結果に基づいて、文脈に依存しない発話文であるか否かを判定し、文脈に依存しない発話文であると判定された発話文を出力する。
具体的には、ステップＳ１０６では、まず、必須格フィルタによって、発話文について、必須格を含まない発話文であるか否かを判定し、必須格を含まない発話文でないと判定された発話文を出力する。次に、基盤化フィルタによって、必須格フィルタによって出力された発話文について、特定の名詞を含み、かつ当該名詞が修飾句を持たない発話文であるか否かを判定し、特定の名詞を含まないと判定された発話文と、特定の名詞を含むと判定された発話文であってかつ当該名詞が修飾句を持つと判定された発話文とを出力する。次に、参照表現フィルタによって、基盤化フィルタによって出力された発話文について、参照表現及び比較表現の少なくとも１つを含む発話文であるか否かを判定し、参照表現及び比較表現の少なくとも１つを含む発話文でないと判定された発話文を出力する。次に、時制フィルタによって、参照表現フィルタによって出力された発話文について、過去の時制を表す助詞を含む発話文であるか否かを判定し、過去の時制を表す助詞を含む発話文でないと判定された発話文を出力する。そして、適格性フィルタによって、時制フィルタによって出力された発話文について、非文か否か、発話文の記述に用いられている言語、未知語の有無、及び発話文の長さの少なくとも１つに基づいて、当該発話文が、提示される文として適格性を有しない発話文であるか否かを判定し、適格性を有しない発話文でないと判定された発話文を出力する。
【００５０】
ステップＳ１０８において、データベース登録部２３によって、上記ステップＳ１０４で出力された発話文（除外されなかった発話文）を、文脈非依存発話文集合として文脈非依存発話文データベース３へ登録する。
【００５１】
ステップＳ１１０において、全ての発話文について、上記ステップＳ１０４〜ステップＳ１０８の処理が実行されたか否かを判定する。そして、上記ステップＳ１０４〜ステップＳ１０８の処理を全ての発話文について実行していない場合には、上記ステップＳ１０４へ戻り、上記ステップＳ１０４〜ステップＳ１０８の処理を実行する。一方、上記ステップＳ１０４〜ステップＳ１０８の処理を全ての発話文について実行した場合には、発話文抽出処理ルーチンを終了する。
【００５２】
＜発話文検索装置の作用＞
次に、本実施の形態に係る発話文検索装置１００の作用について説明する。まず、発話文抽出装置１０の文脈非依存発話文データベース３に格納されている、文脈に依存しない発話文の各々からなる文脈非依存発話文集合が、発話文検索装置１００に入力されると、文脈非依存発話文集合が、文脈非依存発話文データベース５に格納される。そして、推定対象のキーワードがユーザによって発話文検索装置１００に入力されると、発話文検索装置１００によって、図４に示す発話文検索処理ルーチンが実行される。
【００５３】
まず、ステップＳ２００において、ユーザ入力部４によって、ユーザによる検索対象のキーワードの入力を受け付ける。
【００５４】
ステップＳ２０２において、発話文検索部６によって、上記ステップＳ２００で入力を受け付けたキーワードに基づいて、所定の検索アルゴリズムを用いて、文脈非依存発話文データベース５を検索し、マッチした発話文の上位Ｎ件の発話文を出力する。
【００５５】
ステップＳ２０４において、出力部７によって、上記ステップＳ２０２で得られた上位Ｎ件の発話文を検索結果として出力して、発話文検索処理ルーチンを終了する。
【００５６】
以上説明したように、本実施の形態に係る発話文抽出装置によれば、複数の発話文の各々について、文脈に依存しない発話文であるか否かを判定し、文脈に依存しない発話文であると判定された発話文を出力することにより、文脈に依存しない発話文を精度よく抽出することができる。
【００５７】
また、特定のツイッターのユーザによる発話文を第三者が閲覧する状況において、第三者が、提示された発話文の内容の理解度を高めることができる。
【００５８】
また、発話文の各々について、必須格を含まない発話文でないと判定された発話文、特定の名詞を含まないと判定された発話文、特定の名詞を含むと判定された発話文であってかつ当該名詞が修飾句を持つと判定された発話文、参照表現及び比較表現の少なくとも１つを含む発話文でないと判定された発話文、過去の時制を表す助詞を含む発話文でないと判定された発話文、及び適格性を有しない発話文でないと判定された発話文を抽出することにより、文脈に依存しない発話文を精度よく抽出することができる。
【００５９】
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。
【００６０】
例えば、本実施の形態に係る発話文抽出装置では、ツイッターのサイトのツイートに含まれる文を発話文とした場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、本実施の形態は、どのような文に対しても適用することができる。
【００６１】
また、本実施の形態に係る発話文抽出装置では、Ｗｅｂサイトとしてツイッターのサイトである場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、他の種類に属するＷｅｂサイトであってもよい。
【００６２】
また、本実施の形態に係る発話文抽出装置の形態素解析部２１には、出願人のＪＴＡＧや、フリーソフトであるＣｈａＳｅｎやＭｅｃａｂを用いてもよい。
【００６３】
また、本実施の形態に係る発話文抽出装置の文脈非依存発話文データベース３、及び発話文検索装置の文脈非依存発話文データベース５には、ＬｕｃｅｎｅやＮａｍａｚｕなど市中で広く用いられている全文検索エンジンを実装してもよい。
【００６４】
発話文検索装置のユーザ入力部４は、ユーザによる検索対象のキーワードの入力を受け付ける場合を例に説明したが、音声によって検索対象のキーワードの入力を受け付けてもよい。あるいは、ユーザによる発話文を形態素解析し、内容語（名詞、動詞、形容詞）を抽出し、検索対象のキーワードとしてもよい。
【００６５】
また、上述の発話文抽出装置は、発話文データベース２０及び文脈非依存発話文データベース３を備えている場合について説明したが、例えば発話文データベース２０及び文脈非依存発話文データベース３が発話文抽出装置の外部装置に設けられ、発話文抽出装置は、外部装置と通信手段を用いて通信することにより、文脈非依存発話文データベース３を参照するようにしてもよい。
【００６６】
また、上述の発話文検索装置についても、外部装置に設けられた、文脈非依存発話文データベース５と通信手段を用いて通信することにより、文脈非依存発話文データベース５を参照するようにしてもよい。
【００６７】
また、上記実施の形態では、発話文抽出装置と発話文抽出装置とを別々の装置として構成する場合を例に説明したが、発話文抽出装置と発話文検索装置とを１つの装置として構成してもよい。
【００６８】
上述の発話文抽出装置及び発話文抽出装置は、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。
【００６９】
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】
【００７０】
１     データ入力部
２     演算部
３、５ 文脈非依存発話文データベース
４     ユーザ入力部
６     発話文検索部
７     出力部
１０   発話文抽出装置
１１   データ入力部
１５   インターネット
１６   サイト
２０   発話文データベース
２１   形態素解析部
２２   発話フィルタ部
２３   データベース登録部
１００ 発話文検索装置
【図１】
2014222401.tif 000003
【図２】
2014222401.tif 000004
【図３】
2014222401.tif 000005
【図４】
2014222401.tif 000006