(57)【要約】  第１表現が第２表現に作用を与えていることを、第１テキストがサポートする度合である関連度を算出するテキスト分析装置は、表現間における作用を意味する表現からなる第１辞書を保持し、第１辞書に含まれる第３表現が第１テキストに含まれる場合における、第１表現及び第２表現それぞれと、第１テキストにおいて第３表現と係り受け関係にある表現と、の意味の一致度を示す第１特徴量を算出し、第１特徴量の大きさに基づいて、関連度を算出する。
2017154192.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１表現が第２表現に作用を与えていることを、第１テキストがサポートする度合である関連度を算出する、テキスト分析装置であって、
プロセッサと記憶装置とを含み、
前記記憶装置は、表現間における作用を意味する表現からなる第１辞書を保持し、
前記プロセッサは、
前記第１テキストと前記第１表現と前記第２表現の入力を受け付け、
前記第１辞書に含まれる第３表現が前記第１テキストに含まれる場合における、前記第１表現及び前記第２表現それぞれと、前記第１テキストにおいて前記第３表現と係り受け関係にある表現と、の意味の一致度を示す第１特徴量を算出し、
前記第１特徴量の大きさに基づいて、前記関連度を算出する、テキスト分析装置。
【請求項２】
請求項１に記載のテキスト分析装置であって、
前記第１辞書は、前記第１辞書に含まれる各表現が意味する作用が、第１作用であるか第２作用であるかを示し、
前記第１作用と前記第２作用は互いに相反する作用であり、
前記記憶装置は、
前記第１作用を前記第２作用に反転させ、かつ前記第２作用を前記第１作用に反転させる意味を持つ表現、からなる第２辞書と、
係り先の表現が示す価値極性を固定する表現からなる第３辞書と、を保持し、
前記プロセッサは、
前記第２表現の価値極性の入力を受け付け、
前記第３表現が前記第１テキストに含まれる場合における、前記第１表現又は前記第２表現に係る前記第２辞書に含まれる表現が、前記第１テキストにおいて前記第３表現と係り受け関係にある表現に含まれるか否かを示す第２特徴量と、
前記第３表現が前記第１テキストに含まれる場合における、前記第１表現又は前記第２表現に係る前記第３辞書に含まれる表現が、前記第１テキストにおいて前記第３表現と係り受け関係にある表現に含まれるか否かを示す第３特徴量と、を算出し、
前記関連度が所定の閾値以上であると判定した場合、前記第２特徴量と、前記第３特徴量と、前記第２表現の価値極性と、前記第３表現が意味する作用が前記第１作用であるか前記第２作用であるか否かと、に基づいて、前記第１表現が前記第２表現に与える作用が前記第１作用であるか前記第２作用であるかを示す方向性を算出する、テキスト分析装置。
【請求項３】
請求項２に記載のテキスト分析装置であって、
前記プロセッサは、
前記関連度が前記所定の閾値以上であると判定した場合、前記第１特徴量、前記第２特徴量、及び前記第３特徴量を含む特徴量群の１以上の特徴量を含む複数の特徴量の積に基づいて、前記方向性を算出する、テキスト分析装置。
【請求項４】
請求項３に記載のテキスト分析装置であって、
前記プロセッサは、
前記第３表現が前記第１テキストに含まれる場合における、前記第１テキストにおける前記第３表現の係り受け関係にある表現が、前記第１表現及び前記第２表現の少なくとも１つを含むか否かを示す、二次特徴量を指定し、
前記二次特徴量における前記第１表現及び前記第２表現の少なくとも１つが、前記第１表現を含む場合、前記第１表現における前記第２特徴量を前記複数の特徴量に含め、
前記二次特徴量における前記第１表現及び前記第２表現の少なくとも１つが、前記第２表現を含む場合、前記第２表現における前記第２特徴量及び前記第３特徴量、並びに前記第２表現の価値極性を前記複数の特徴量に含める、テキスト分析装置。
【請求項５】
請求項４に記載のテキスト分析装置であって、
前記プロセッサは、第１二次特徴量と第２二次特徴量を指定し、
前記第１二次特徴量は、前記第３表現が前記第１テキストに含まれる場合における、前記第１テキストにおける前記第３表現の主語が前記第１表現及び前記第２表現の少なくとも１つからなる第１表現群を含むか否か、及び前記第１テキストにおける前記第３表現の述語が前記第１表現及び前記第２表現の少なくとも１つからなる第２表現群を含むか否か、の少なくとも一方を示し、
前記第１二次特徴量は、前記第３表現が前記第１テキストに含まれる場合における、前記第１テキストにおける前記第３表現の主語が前記第１表現及び前記第２表現の少なくとも１つからなる第３表現群を含むか否か、及び前記第１テキストにおける前記第３表現の述語が前記第１表現及び前記第２表現の少なくとも１つからなる第４表現群を含むか否か、の少なくとも一方を示し、
前記第３表現群は前記第１表現群を含み、
前記第４表現群が前記第２表現群を含み、
前記プロセッサは、前記第２二次特徴量の値が存在しない場合にのみ、前記第１二次特徴量に対応する前記複数の二次特徴量の積に基づいて、前記方向性を算出する、テキスト分析装置。
【請求項６】
請求項３に記載のテキスト分析装置であって、
前記記憶装置は、否定表現からなる第４辞書をさらに保持し、
前記複数の特徴量は、前記第３表現が前記第１テキストに含まれる場合における、前記第１テキストにおいて前記第３表現に前記第４辞書に含まれる表現が係っているか否かを示す第４特徴量、を含む、テキスト分析装置。
【請求項７】
請求項６に記載のテキスト分析装置であって、
前記記憶装置は、発言又は発表を示す述語表現と、当該述語表現それぞれが肯定的な意味であるか否定的な意味であるかを示す符号と、からなる第５辞書をさらに保持し、
前記プロセッサは、
前記第５辞書に含まれる第４表現が前記１テキストに含まれる場合において、前記第４表現の符号と、前記第１テキストにおいて前記第４表現に前記第４辞書に含まれる表現が係っているか否かを示す第５特徴量と、に基づいて、前記方向性を算出する、テキスト分析装置。
【請求項８】
請求項２に記載のテキスト分析装置であって、
前記第１作用は促進作用であり、前記第２作用は抑制作用である、テキスト分析装置。
【請求項９】
請求項２に記載のテキスト分析装置であって、
表示装置に接続され、
前記プロセッサは、
前記関連度を前記表示装置に出力し、
前記関連度が所定の閾値以上であると判定した場合、前記方向性を前記表示装置に出力する、テキスト分析装置。
【請求項１０】
請求項１に記載のテキスト分析装置であって、
前記記憶装置は、発言又は発表が行われたことを示す表現からなる第４辞書と、発言又は発表を行う名詞は名詞句それぞれの発表又は発言の信頼度を格納する第５辞書と、をさらに保持し、
前記プロセッサは、
前記第４辞書に含まれる第４表現が前記第１テキストに含まれる場合における、前記第１テキストにおいて前記第４表現と係り受け関係にある名詞又は名詞句の前記第５辞書における信頼度を示す第６特徴量を算出し、
前記第６特徴量に基づいて、前記関連度を算出する、テキスト分析装置。
【請求項１１】
請求項１に記載のテキスト分析装置であって、
前記第３表現と係り受け関係にある表現は、前記第３表現の主語又は述語である、テキスト分析装置。
【請求項１２】
第１表現が第２表現に作用を与えていることを、第１テキストがサポートする度合である関連度を、テキスト分析装置が算出するテキスト分析方法であって、
前記テキスト分析装置は、表現間における作用を意味する表現からなる第１辞書を保持し、
前記テキスト分析方法は、
前記テキスト分析装置が、
前記第１テキストと前記第１表現と前記第２表現の入力を受け付け、
前記第１辞書に含まれる第３表現が前記第１テキストに含まれる場合における、前記第１表現及び前記第２表現それぞれと、前記第１テキストにおいて前記第３表現と係り受け関係にある表現と、の意味の一致度を示す第１特徴量を算出し、
前記第１特徴量の大きさに基づいて、前記関連度を算出する、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テキスト分析装置及びテキスト分析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、テキストから意見を抽出する技術が発展しつつある。本技術分野の背景技術として、特開２００７−１３３９０３号公報（特許文献１）がある。この公報には、「意見要素記憶手段３は、対象物を示し得る第１の表記の集合と、対象物に関する評価の着眼点を示し得る第２の表記の集合と、着眼点に関する対象物の性質を示し得る第３の表記の集合と、対象物に関する肯定または否定または中立の評価を示し得る第４の表記の集合とが登録されている。意見要素照合手段４は、入力テキストと意見要素記憶手段に登録された表記の集合とを照合する。意見表明箇所検出手段６は、意見要素照合手段４の結果に基づいて、入力テキスト中から意見を表明した部分テキストを検出する。」と記載されている（要約参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−１３３９０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
例えば、第１表現と第２表現とテキストが与えられた場合において、第１単語による第２単語への作用を、テキストがサポートする度合い又はサポートするか否かを推定することにより、第１表現と第２表現とに関連する意見をテキストから抽出することができる。【０００５】
第１表現を「カジノ」、第２表現を「雇用」、作用を促進作用又は抑制作用とする例を考える。テキスト「カジノ設立により他産業の雇用が減少するとの研究結果がある。」は、第１表現であるカジノが第２表現である雇用に促進作用を与えていることを、サポートしている。また、テキスト「カジノ設立により他産業の雇用が減少するとの研究結果がある。」は、第１表現であるカジノが第２表現である雇用に抑制作用を与えていることを、サポートしている。【０００６】
特許文献１に記載の技術は、対象物を示し得る表記と、対象物に関する評価の着眼点を示し得る表記と、着眼点に関する対象物の性質を示し得る表記と、対象物に関する肯定または否定または中立の評価を示し得る表記と、テキストと、の照合結果に基づいて、テキストから、対象物に対する評価と、意見の評価となる対象物の性質を抽出している。【０００７】
しかし、上述のような、作用についてのサポート性推定においては、特許文献１に記載の技術のように、テキスト内における評価等を示す語句そのものの特徴を用いて推定を行っても、必ずしも十分な推定精度を確保することができない。当該サポート性推定においては、テキスト内に含まれる作用を示す表現との係り受け関係のような、構文上の繋がりを考慮することが有効である。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するため、本発明の一態様は、例えば、以下の構成を採用する。第１表現が第２表現に作用を与えていることを、第１テキストがサポートする度合である関連度を算出する、テキスト分析装置であって、プロセッサと記憶装置とを含み、前記記憶装置は、表現間における作用を意味する表現からなる第１辞書を保持し、前記プロセッサは、前記第１テキストと前記第１表現と前記第２表現の入力を受け付け、前記第１辞書に含まれる第３表現が前記第１テキストに含まれる場合における、前記第１表現及び前記第２表現それぞれと、前記第１テキストにおいて前記第３表現と係り受け関係にある表現と、の意味の一致度を示す第１特徴量を算出し、前記第１特徴量の大きさに基づいて、前記関連度を算出する、テキスト分析装置。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一態様によれば、第１表現が第２表現へ与える作用をテキストがサポートする度合い、を高精度に推定することができる。【００１０】
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施例１におけるテキスト分析装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】実施例１における辞書の一例である。
【図３】実施例１における一次特徴量抽出ルールの一例である。
【図４】実施例１における二次特徴量生成ルールの一例である。
【図５】実施例１におけるテキスト分析処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】実施例１における表示画面の一例である。
【図７】実施例２における二次特徴量生成ルール生成処理の一例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】
【００１２】
以下、添付図面を参照して本発明の実施形態を説明する。本実施形態は本発明を実現するための一例に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではないことに注意すべきである。各図において共通の構成については同一の参照符号が付されている。
【００１３】
本実施形態は、テキスト分析装置を説明する。本実施形態のテキスト分析装置は、第１表現、第２表現、及びテキストの入力を受け付ける。テキスト分析装置は、第１表現が第２表現に作用を与えていることを入力されたテキストがサポートする度合いを推定する。なお、当該作用は、例えば、促進作用と抑制作用からなる作用のように、相反する作用を示す。また、賛成作用と反対作用からなる作用は、当該作用の一例である。
【００１４】
本実施形態では、テキスト分析装置が、第１表現が第２表現に促進作用又は抑制作用を与えていることを入力されたテキストがサポートする度合いを推定する例を説明する。さらに、テキスト分析装置は、当該度合いに従って、第１表現が第２表現に促進作用又は抑制作用を与えていることを入力されたテキストがサポートするか否かを判定してもよい。さらにテキスト分析装置は、テキストによるサポートが有ると判定した場合、第１表現が第２表現に、促進作用又は抑制作用のうち、どちらの作用を与えているかを決定してもよい。
【００１５】
なお、本実施形態では、第１表現を議題語と呼び、第２表現を価値語と呼ぶ。なお、議題語及び価値語それぞれは、必ずしも１つの単語でなくてもよく、例えば、１以上の単語、１以上の句、１以上の文、又はそれらの組み合わせ等の表現であってもよい。また、テキスト分析装置に入力されるテキストは、必ずしも１つの文でなくてもよく、１以上の単語、１以上の句、１以上の文、又はそれらの組み合わせ等であってもよい。
【００１６】
また、議題語が価値語にある作用を与えていることを、テキストが示す場合、議題語が価値語に与える当該作用を当該テキストがサポートする、という。また、議題語が価値語に与える作用をテキストがサポートしているか否かを示す情報、及び当該サポートの強さを示す情報との組み合わせをサポート性と呼ぶ。
【００１７】
例えば、議題語が「カジノ」、価値語が「雇用」である場合を説明する。テキスト分析装置は、「ミシシッピ州では４２箇所あるカジノにより、およそ３５，０００人の雇用が創出されている。」というテキストの入力を受け付けた場合、当該テキストが、議題語である「カジノ」が価値語である「雇用」に対して作用を与えていることを示す、具体的には促進作用を与えていることを示す、と判定する。
【００１８】
一方、テキスト分析装置は、「カジノ設立により他産業の雇用が減少するとの研究結果がある。」というテキストの入力を受け付けた場合、当該テキストが、議題語である「カジノ」が価値語である「雇用」に対して作用を与えていることを示す、具体的には抑制作用を与えていることを示す、と判定する。
【実施例１】
【００１９】
図１は、本実施例のテキスト分析装置の構成例を示す。本実施例のテキスト分析装置１００は、入力されたテキストが、議題語が価値語に与える促進作用又は抑制作用をサポートしているか否か、及びサポートしている場合における促進作用又は抑制作用の強さ、を推定する。また、本実施例は、テキスト分析装置が英語のテキストを分析する例を説明する。【００２０】
本実施例のテキスト分析装置１００は、例えば、プロセッサ（ＣＰＵ）１０１、メモリ１０２、補助記憶装置１０３及び通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）１０４を有する計算機によって構成される。【００２１】
プロセッサ１０１は、メモリ１０２に格納されたプログラムを実行する。メモリ１０２は、不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ及び揮発性の記憶素子であるＲＡＭを含む。ＲＯＭは、不変のプログラム（例えば、ＢＩＯＳ）などを格納する。ＲＡＭは、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）のような高速かつ揮発性の記憶素子であり、プロセッサ１０１が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを一時的に格納する。【００２２】
補助記憶装置１０３は、例えば、磁気記憶装置（ＨＤＤ）、フラッシュメモリ（ＳＳＤ）等の大容量かつ不揮発性の記憶装置であり、プロセッサ１０１が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを格納する。すなわち、プログラムは、補助記憶装置１０３から読み出されて、メモリ１０２にロードされて、プロセッサ１０１によって実行される。【００２３】
テキスト分析装置１００は、入力Ｉ／Ｆ１０５及び出力Ｉ／Ｆ１０８を有してもよい。入力Ｉ／Ｆ１０５は、キーボード１０６やマウス１０７などが接続され、オペレータからの入力を受けるインターフェースである。出力Ｉ／Ｆ１０８は、ディスプレイ１０９やプリンタなどが接続され、プログラムの実行結果をオペレータが視認可能な形式で出力するインターフェースである。【００２４】
通信Ｉ／Ｆ１０４は、所定のプロトコルに従って、他の装置との通信を制御するネットワークインターフェース装置である。また、通信Ｉ／Ｆ１０４は、例えば、ＵＳＢ等のシリアルインターフェースを含む。【００２５】
プロセッサ１０１が実行するプログラムは、リムーバブルメディア（ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）又はネットワークを介してテキスト分析装置１００に提供され、非一時的記憶媒体である不揮発性の補助記憶装置１０３に格納される。このため、テキスト分析装置１００は、リムーバブルメディアからデータを読み込むインターフェースを有するとよい。【００２６】
テキスト分析装置１００は、物理的に一つの計算機上で、又は、論理的又は物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムであり、同一の計算機上で別個のスレッドで動作してもよく、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。【００２７】
プロセッサ１０１は、例えば、構文解析部１１１、一次特徴量抽出部１１２、二次特徴量生成部１１３、機械学習部１１４、及び評価部１１５を含む。例えば、プロセッサ１０１は、メモリ１０２にロードされた構文解析プログラムに従って動作することで、構文解析部１１１として機能し、メモリ１０２にロードされた一次特徴量抽出プログラムに従って動作することで、一次特徴量抽出部１１２として機能する。プロセッサ１０１に含まれる他の部についても同様である。【００２８】
構文解析部１１１は、通信Ｉ／Ｆ１０４又は入力Ｉ／Ｆ１０５を介して、テキストを取り込む。また、構文解析部１１１は、取り込んだテキストを解析する。一次特徴量抽出部１１２は、辞書２００及び一次特徴量抽出ルール３００を参照して、議題語、価値語、及び解析済のテキストから、当該解析済みのテキストの１以上の一次特徴量を抽出する。一次特徴量の詳細については後述する。【００２９】
二次特徴量生成部１１３は、二次特徴量生成ルール４００を参照して、抽出された一次特徴量から、当該解析済みのテキストの二次特徴量を生成する。機械学習部１１４は、算出された二次特徴量から、当該テキストによるサポート性を評価するためのスコアを算出する。なお、機械学習部１１４は、算出された一次特徴量を用いて当該スコアを算出してもよい。評価部１１５は、算出されたスコアから、当該テキストによるサポート性を評価する。【００３０】
補助記憶装置１０３は、例えば、辞書２００、一次特徴量抽出ルール３００、及び二次特徴量生成ルール４００を格納する。辞書２００は、１以上の辞書からなり、当該１以上の辞書それぞれは、１以上の表現を含む。辞書に含まれる各表現は、必ずしも１つの単語でなくてもよく、例えば、１以上の単語、１以上の句、１以上の文、又はそれらの組み合わせ等であってもよい。以下、本実施形態では、便宜上、辞書に含まれる各表現が、１つの単語である例を説明する。辞書２００は、例えば、予め定められている。【００３１】
一次特徴量抽出ルール３００は、構文解析済みのテキストから、当該テキストの一次特徴量を抽出するためのルールを示す。二次特徴量生成ルール４００は、構文解析済みのテキストから抽出された一次特徴量から、当該テキストの二次特徴量を生成するためのルールを示す。【００３２】
なお、本実施形態において、テキスト分析装置１００が使用する情報は、データ構造に依存せずどのようなデータ構造で表現されていてもよい。例えば、テーブル、リスト、データベース又はキューから適切に選択したデータ構造体が、情報を格納することができる。なお、後述する図３から図５では、補助記憶装置１０３が保持する各データがテーブル構造で表現されている例を示す。【００３３】
図２は、辞書２００の一例である。辞書２００は、辞書名欄２０１、単語欄２０２、及び符号欄２０３を含む。辞書名欄２０１は、辞書の名称を格納する。単語欄２０２は、対応する辞書に含まれる単語を格納する。【００３４】
符号欄２０３は、各単語に対応する符号を格納する。以下、本実施形態では、単語欄２０２には、１つの単語が格納されているものとする。なお、符号欄２０３に含まれる値は、＋１及び−１に限らず、正又は負の値であればよい。【００３５】
辞書２００は、affect辞書、shifted辞書、absolutized辞書、及びnegated辞書を含む。affect辞書は、ある表現からある表現へ促進作用又は抑制作用を与える意味を持つ単語からなる辞書である。例えば、促進作用を示す単語の符号は正であり、抑制作用を示す単語の符号は負である。なお、テキスト分析装置１００が促進作用及び抑制作用以外の作用についてのサポート性を推定する場合、辞書２００は、当該作用を示す単語からなる辞書を含む。【００３６】
shifted辞書は、関係を反転させる単語からなる。shifted辞書の各単語の符号は負である。例えば、"Casino suppresses health problem."というテキストと、"Casino ban suppresses health problem."というテキストと、を比較すると、前者は「カジノが健康問題に対して抑制作用を与えていること」を示唆しているのに対し、後者は「カジノが健康問題に対して促進作用を与えていること」を示唆している。つまり、単語"ban"は、"casino"から"health problem"への抑制作用と促進作用とを反転させる。従って、"ban"は関係を反転させる語の一例である。【００３７】
absolutized辞書は、係り先である単語を含む句が示す価値極性を固定する語からなる。例えば、単語"health"が正の価値を示すとした場合、"health problem"は負の価値を示す。一方、単語"crime"が負の価値を示すとした場合、"crime problem"もまた負の価値を示す。つまり、"problem"という単語は、"problem"と係り先である単語とからなる句の価値極性（正負）を、当該係り先の単語の価値極性に関わらず、負に固定する。従って、"problem"は価値の極性を負に固定する単語の一例である。なお、absolutized辞書において、価値の極性を正に固定する単語の符号は正であり、価値の極性を負に固定する単語の符号は負である。【００３８】
negated辞書は、否定表現を示す単語からなる。negated辞書の各単語の符号は負である。また、例えば、"not always"や"not every"のような部分否定表現の符号は、"not"のような完全否定の符号より大きい値であることが好ましい。【００３９】
辞書２００は、例えば、believe辞書、state辞書、significant辞書、equivalent辞書、contrast辞書等を、さらに含んでもよい。believe辞書は、許可又は禁止を表す単語からなる。許可を表す語の符号は正であり、禁止を表す語の符号は負である。具体的には、believe辞書は、例えば、正の符号を有する"allow"や、負の符号を有する"prohibit"等の単語を含む。【００４０】
state辞書は、発言や発表等が行われることを示す単語からなり、例えば、"show"や"reject"等の単語を含む。例えば、単語"show"のように当該単語の述部である発言又は発表内容を、肯定又は促進する単語の符号は正であり、単語"reject"のように当該単語の述部である発言又は発表内容を、否定又は抑制する単語の符号は負である。【００４１】
なお、辞書２００がstate辞書を含む場合、辞書２００はauthority辞書をさらに含むとよい。authority辞書は、発言又は発表を行う主体を示す単語を格納し、符号欄２０３に符号の代わりに当該主体による発言又は発表の信頼性を示す信頼度を格納する。例えば、authority辞書は、例えば、信頼度０．９の単語"research"、信頼度０．７の単語"professor"、及び信頼度０．１の単語"person"等を格納する。authority辞書に格納されている単語を権威語とも呼ぶ。【００４２】
significant辞書は、良し悪しを示す単語からなり、例えば、"effective"や"dangerous"等の単語を含む。例えば、"effective"のように良いことを示す単語の符号は正であり、"dangerous"のように悪いことを示す単語の符号は負である。【００４３】
equivalent辞書は、等価関係を示す単語からなり、例えば、"viewed"、"regarded"等の単語を含む。例えば、単語"viewed"のように等価を表す語のequivalent辞書における符号は正であり、述語"isnt"(is not の省略形)のように非等価を表す語のequivalent辞書における符号は負である。contrast辞書は、比較関係を示す単語からなり、例えば、"than"や、"compared"等の単語を含む。contrast辞書に含まれる単語の符号はいずれも正である。【００４４】
図３は、一次特徴量抽出ルール３００の一例である。まず、一次特徴量の詳細を説明する。まず、一次特徴量について説明する。一次特徴量は、典型的には、「d．ai-tgt.mod」の形式で表される。【００４５】
dは述語辞書名を表す。述語辞書は、辞書２００に含まれる辞書のうち、テキストの述語となり得る単語を格納する辞書である。例えば、affect辞書、believe辞書、state辞書、significant辞書、equivalent辞書、及びcontrast辞書はいずれも述語辞書であり、shifted辞書、absolutized辞書、authority辞書、及びnegated辞書はいずれも述語辞書ではない。【００４６】
aiは係り受け関係にある表現を表し、主語及び目的語を含む。以下、本実施形態では主語をa1、目的語をa2と表す。係り受け関係にある表現は、例えば、名詞であってもよいし、名詞句であってもよい。例えば、「affect.a1」は、あるテキスト内に、affect辞書に含まれる単語、又は当該単語の同義語若しくは類義語が含まれる場合における、当該テキストにおける当該単語の主語を示す。【００４７】
tgtは対象を表し、議題語o、価値語v、権威語authority、inv(o)、inv(v)、又はinv(authority)のいずれかである。なお、invは対義的な語を示し、例えば、inv(v)は価値語vの対義語を示す。議題語の対義語は、たとえば代替語である。例えば、議題語oが"Hillary Clinton"である場合、2016年の米大統領選における他候補（Hillary Clintonは2016年の米大統領選における候補である）である"Jeb Bush"、及び"Donald Trump"は、inv(o)の一例である。補助記憶装置１０３は、各単語の対義語を特定するための対義語辞書をさらに保持していてもよい。【００４８】
なお、一次特徴量は、tgtを含まなくてもよい。即ち一次特徴量は、「d．ai-mod」の形式で表されてもよい。なお、例えば、tgtが議題語oである場合、tgtは当該議題語oの同義語、類義語、品詞違い、上位語、下位語、等を含んでもよい。つまりこのとき、tgtは、当該議題語oを代表語とする語群であってもよい。tgtが価値語v又は権威語authorityの場合でも同様である。【００４９】
modは、例えば、shifted、absolutized、及びnegated等の述語辞書でない辞書名、並びにunifを含む。unifはaiに含まれる単語とtgtの意味の一致度を表す。一致度は、例えば、０以上１以下の値で表され、aiにtgtと完全一致する文字列（なお、例えば、活用形による違い、単複による違いのみがある場合も完全一致とする）又は同義語が含まれる場合は１．０、aiがtgtと全く別物を指す単語のみからなる場合０．０である。【００５０】
aiにtgtの類義語が含まれる場合、例えば、所定の文献等から算出される、元の語とのＩＤＦ値の比を一致度としてもよい。ただし当該比が１を超える場合は、一致度は１であるとする。unifは、作用関係を表す述語とo又はvとの繋がりを示す指標であるため、作用関係の有無を識別するために用いられる。【００５１】
shiftedは、aiがshifted辞書に含まれる単語を含むか否かを示す値である。例えば、aiがshifted辞書に含まれる単語を含む場合、shiftedの値は当該単語のshifted辞書における符号であり、含まない場合、shiftedの値は＋１である。shiftedは関係を反転させる語の存在を示す指標であるため、作用関係がある場合における作用の方向、即ち作用が促進作用であるか又は抑制作用であるかを識別するために用いられる。【００５２】
absolutizedは、aiがabsolutized辞書に含まれる単語を含むか否かを示す値である。例えば、aiがabsolutized辞書に含まれる単語を含む場合、absolutizedの値は、当該単語のabsolutized辞書における符号であり、含まない場合absolutizedの値はnull値となり計算されない。absolutizedは価値の極性を固定する単語の存在を示す指標であるため、作用関係がある場合における作用の方向を識別するために用いられる。【００５３】
従って、一次特徴量「d.ai-tgt.mod」は、述語辞書dのテキスト内単語、のaiで特定された係り受け関係にある単語、が対象tgtを含む場合における、当該単語及び／又は当該対象のmodに対応する特徴を示す値である。【００５４】
例えば、「affect.a1-o.unif」は、affect辞書に含まれる単語がテキストに含まれている場合において、当該単語の当該テキストにおける主語（a1）と、議題語（o）と、の一致度（unif）を示す値である。【００５５】
なお、テキストにaffect辞書に含まれる単語が含まれない場合、「affect.a1-o.unif」は算出されない。また、テキストにaffect辞書に含まれる複数の単語が含まれる場合、当該複数の単語それぞれについて「affect.a1-o.unif」が算出される。これは、affect辞書を用いた他の一次特徴量、及び他の述語辞書を用いた一次特徴量についても同様である。【００５６】
また、例えば、「aff.a1-o.shifted」は、テキストにaffect辞書に含まれる単語が含まれ、当該単語の当該テキストにおける主語に議題語を反転させる語があるか否かを示す特徴量である。【００５７】
なお、一次特徴量は、「NP-tgt.mod」の形式で表されてもよい。NPは名詞句を示す。つまり、一次特徴量「NP-tgt.mod」は、テキスト中に対象tgtを含む名詞句が存在する場合における、当該名詞句及び／又は当該対象のmodに対応する特徴を示す値である。例えば「NP-v.shifted」は、テキストが価値語を含む名詞句を含む場合において、価値語に係るshifted辞書の単語を当該名詞句が含むか否かを示す値である。【００５８】
また、さらに、以下の一次特徴量が生成されてもよい。例えば、一次特徴量「sta.tgt.authority」は、テキストにstate辞書に含まれる単語が含まれる場合における、当該単語の対象tgtのauthority辞書における信頼度を示す。一次特徴量「sta.tgt.authority」は、発言を表す述語の存在及び当該述語の対象の信頼度を示す指標であるため、サポート性の強さ、即ち促進作用又は抑制作用の強さを識別するために用いられる。【００５９】
また、一次特徴量「d.negated」は、テキストに辞書dに含まれる単語が含まれ、かつ当該単語に"not"等の否定表現が係っているか否かを示す。否定表現が係っている場合の値は−１であり、係っていない場合の値は１である。一次特徴量「d.negated」は、否定語の存在を示す指標であるため、作用関係がある場合における作用の方向を識別するために用いられる。【００６０】
また、自然言語処理において、一般的に利用される特徴量が一次特徴量として生成されてもよい。例えば、テキストの長さ（例えば、テキスト内の語数や文字数）を示す値や、テキスト内の名詞句の数を示す値等が一次特徴量として生成されてもよい。【００６１】
ここで、テキストt1:"The research showed that casino ban suppresses health problem."、議題語o:casino:、価値語:healthに対する一次特徴量の具体例をいくつか説明する。【００６２】
t1に含まれる単語"suppresses"は、抑制作用を示す単語であり、affect辞書に含まれる"suppress"と完全一致し、"suppress"のaffect辞書における符号は−１である。また、t1において、"suppresses"の主語a1は議題語である"casino"を含む。従って、一次特徴量affect.a1-o.unifの値は１である。t1において、"suppresses"の目的語は、価値語である"health"を含む。従って、一次特徴量affect.a2-v.unifの値は１である。【００６３】
また、t1に含まれる単語"ban"は、shifted辞書に含まれる単語であり、"ban"のshifted辞書における符号は−１である。"ban"は、t1において議題語"casino"に係っている。また、前述の通り、議題語"casino"は"suppresses"の主語に含まれる。従って、一次特徴量affect.a1-o.shiftedの値は−１である。【００６４】
また、t1に含まれる単語"problem"は、absolutized辞書に含まれる単語であり、"problem"のabsolutized辞書における符号は−１である。"problem"は、t1において価値語"health"に係っている。また、前述の通り、価値語"health"は、"suppresses"の目的語に含まれる。従って、一次特徴量affect.a2-v.absolutizedの値は−１である。【００６５】
また、t1の主語a1に含まれる単語"research"は、state辞書に含まれる単語である。従って、例えば、"research"のauthority辞書における信頼度が０．９である場合、一次特徴量sta.a1-authorityの値は０．９である。【００６６】
以下、一次特徴量抽出ルール３００について説明する。一次特徴量抽出ルール３００は、例えば、一次特徴量名欄３０１、述語辞書欄３０２、係り受け欄３０３、対象欄３０４、及び計算方法欄３０５を含む。【００６７】
一次特徴量名欄３０１は、一次特徴量の名称を格納する。述語辞書欄３０２は、対応する一次特徴量の算出に使用される述語辞書dの名称を格納する。係り受け欄３０３は、対応する一次特徴量の算出に用いられる、係り受け関係にある表現の種類を格納する。例えば、主語a1及び目的語a2それぞれは係り受け関係にある表現の種類の一例である。【００６８】
対象欄３０４は、対応する一次特徴量の算出に用いられる、対象tgtを格納する。対象欄３０４は、具体的には、例えば、議題語o、価値語v、又は権威語authorityを格納する。計算方法欄３０５は、対応する一次特徴量の計算方法を格納する。【００６９】
一次特徴量抽出ルール３００は、iが１又は２であり、tgtが議題語o又は価値語vであり、modがunif、shifted、又はabsolutizedである、｛affect.ai-tgt.mod｝の形式で表される一次特徴量の抽出ルールを含む。つまり、一次特徴量抽出ルール３００は、少なくとも、affect.a1-o.unif、affect.a1-o.shifted、affect.a1-o.absolutized、affect.a1-v.unif、affect.a1-v.shifted、affect.a1-v.absolutized、affect.a2-o.unif、affect.a2-o.shifted、affect.a2-o.absolutized、affect.a2-v.unif、affect.a2-v.shifted、及びaffect.a2-v.absolutizedの１２種類の一次特徴量の抽出ルールを含む。【００７０】
また、一次特徴量抽出ルール３００は、上述の１２種類の一次特徴量の抽出ルールの代わりに、tgtが議題語o又は価値語vであり、modがunif、shifted、又はabsolutizedである、｛NP-tgt.mod｝の形式で表される一次特徴量の抽出ルールを含んでもよい。この場合、一次特徴量抽出ルール３００は、少なくとも、NP-o.unif、NP-o.shifted、NP-o.absolutized，NP-v.unif、NP-v.shifted、NP-v.absolutizedの６種類の一次特徴量の抽出ルールを含む。【００７１】
また、一次特徴量抽出ルール３００は、ある述語辞書dを用いた一次特徴量の算出ルールを含む場合、当該述語辞書に対する一次特徴量d.negatedの算出ルールを含む。【００７２】
なお、テキスト分析装置１００が、サポート性評価として作用の有無のみを判定し、促進作用と抑制作用の識別を行わない場合、一次特徴量抽出ルール３００は、modがshifted又はabsolutizedである一次特徴量、及び一次特徴量d.negatedの抽出ルールを含まなくてもよい。【００７３】
テキスト分析装置１００は、上述の一次特徴量を用いることにより、テキストによる作用のサポート性評価の精度を向上させることができる。【００７４】
図４は、二次特徴量生成ルール４００の一例である。二次特徴量生成ルール４００は、例えば、二次特徴量名欄４０１、排他二次特徴量名欄４０２、スコア計算方法欄４０３、及び符号計算方法欄４０４を含む。【００７５】
なお、二次特徴量は、一般的には、例えば、「o affect v」のように述語辞書名の左側及び右側の少なくとも一方に１以上の対象tgtが記載されている形式で表される。当該形式の二次特徴量は、affect辞書に含まれる単語がテキスト内に含まれる場合において、当該テキストにおいて、当該単語の主語に述語辞書名の左側に記載されたtgtが含まれ、かつ当該単語の述語に述語辞書名の右側に記載されたtgtが含まれるか否かを示す値である。【００７６】
例えば、二次特徴量「o affect v」は、affect辞書に含まれる単語がテキスト内に含まれる場合において、当該テキストにおいて、当該単語の主語に議題語oが含まれ、かつ当該単語の述語に価値語vが含まれるか否かを示す値である。【００７７】
二次特徴量「o v affect inv(v)」は、affect辞書に含まれる単語がテキスト内に含まれる場合において、当該テキストにおいて、当該単語の主語に議題語o及び価値語vが含まれ、かつ当該単語の述語に価値語vの対義語が含まれるか否かを示す値である。【００７８】
また、図４に記載されたaffect.signは、affect辞書に含まれる単語がテキスト内に含まれる場合における当該単語のaffect辞書における符号を示す。また、図４に記載されたval.signは価値語vの符号を示す。【００７９】
二次特徴量名欄４０１は、二次特徴量の名称を格納する。排他二次特徴量名欄４０２は、対応する二次特徴量と排他的な関係にある二次特徴量の名称を格納する。具体的には、排他二次特徴量名欄４０２に格納されている二次特徴量の値が存在しない（本実施例においては、ゼロである）場合にのみ、対応する二次特徴量が生成される。例えば、図４の二次特徴量生成ルール４００の２行目を参照すると、二次特徴量"o affect v"は、二次特徴量"o v affect inv(v)"の値がゼロである場合にのみ算出される。【００８０】
スコア計算方法欄４０３は当該二次特徴量のスコアの計算方法を格納する。符号計算方法欄４０４は当該二次特徴量の符号の計算方法を格納する。スコア計算方法欄４０３、及び符号計算方法欄４０４に格納されている計算方法は、一次特徴量を用いたものである。二次特徴量のスコア及び符号は、一次特徴量そのもの又は複数の一次特徴量の積を含む。【００８１】
二次特徴量生成ルール４００は、二次特徴量として一次特徴量を含んでもよい。つまり、ある一次特徴量そのものが二次特徴量であってもよい。一次特徴量そのものが二次特徴量である場合、例えば、スコア計算方法欄４０３は、当該一次特徴量に対応する計算方法欄３０５が示す計算方法で算出される値の絶対値の計算方法を格納し、符号計算方法欄４０４は、当該計算方法で算出される値の符号の計算方法を格納する。【００８２】
図５は、テキスト分析処理の一例を示す。まず、構文解析部１１１は、通信Ｉ／Ｆ１０４又は入力Ｉ／Ｆ１０５を介して、テキストの入力を受け付け、一次特徴量抽出部１１２は、通信Ｉ／Ｆ１０４又は入力Ｉ／Ｆ１０５を介して、１以上の価値語、当該１以上の価値語の符号、及び１以上の議題語の入力を受け付ける（Ｓ５０１）。【００８３】
構文解析部１１１は、入力されたテキストに対して構文解析を実行する（Ｓ５０２）。具体的には、構文解析部１１１は、例えば、既知の構文解析手法を用いて、入力されたテキストに含まれる単語及び当該単語それぞれの品詞を特定する。構文解析部１１１は、さらに、例えば、特定した単語間の係り受けや、テキストに含まれる句及び句の品詞を特定する。【００８４】
また、構文解析部１１１は、例えば、所定のルールを用いてテキストに含まれる動詞（又は動詞句）の主語、及び目的語を特定する。主語、及び目的語は、名詞又は名詞句である。なお、所定のルールとは、例えば、文中における句や単語の品詞の配置から、動詞（又は動詞句）の主語、及び目的語を特定するルールである。【００８５】
続いて、一次特徴量抽出部１１２は、解析済のテキストから、例えば、一次特徴量抽出ルール３００に計算方法が記載された全ての一次特徴量を抽出する（Ｓ５０３）。なお、affect辞書に含まれる複数の単語がテキストに含まれている場合、一次特徴量抽出部１１２は、例えば、当該複数の単語それぞれについて、affect.a1-o.unif等のaffect辞書を用いる一次特徴量の値を抽出する。state辞書等の他の述語辞書についても同様である。【００８６】
二次特徴量生成部１１３は、ステップＳ５０３で抽出された一次特徴量を用いて、例えば、二次特徴量生成ルール４００に計算方法が記載された二次特徴量のうち、排他二次特徴量がない又は全ての排他二次特徴量の値がゼロである二次特徴量のスコア及び符号を算出する（Ｓ５０４）。【００８７】
機械学習部１１４は、ステップＳ５０４で算出された二次特徴量を用いて、関連度fscore(t)と方向性fsign(t)とを算出する（Ｓ５０５）。関連度fscore(t)とは、その値が大きいほど、議題語が価値語に与える作用を当該テキストがサポートしている度合いが強いことを示す指標である。方向性fsign(t)とは、その値が大きいほど、当該テキストがサポートしている議題語が価値語に与える作用が、促進方向の作用であることを示し、その値が小さいほど当該作用が抑制方向の作用であることを示す。なお、ｔは入力されたテキストを表す。【００８８】
例えば、機械学習部１１４は、ステップＳ５０４で算出された二次特徴量のスコアそれぞれに、二次特徴量ごとに予め定められた重みを掛け、重みづけされた二次特徴量のスコアの総和を関連度fscore(t)として算出する。【００８９】
また、例えば、機械学習部１１４は、ステップＳ５０４で算出された二次特徴量の符号それぞれに、二次特徴量ごとに予め定められた重みをかけ、重みづけされた二次特徴量の符号の総和を算出する。機械学習部１１４は、さらに、例えば、算出した二次特徴量の符号の総和に、gsign(t)=state.sign×state.negatedを掛けた値を方向性fsign(t)として算出する。【００９０】
なお、state.signは、入力されたテキストにstate辞書に含まれる単語が含まれる場合における、当該述語のstate辞書における符号である。なお、入力されたテキストにstate辞書に含まれる単語が含まれない場合、gsign(t)=+1である。【００９１】
また、state.negatedは、入力されたテキストにstate辞書に含まれる単語が含まれる場合における、当該state辞書に含まれる単語に係るnegated辞書に含まれる単語の符号の値である。なお、state辞書に含まれる単語に係るnegated辞書に含まれる単語がテキスト中に存在しない場合、sta.negated=+1である。【００９２】
"reject"などの否定的な発言を表す表現はテキスト全体の意味を反転（state.sign=-1）させる。また、発言を表す表現に係っている否定表現もまた、テキスト全体の意味を反転（state.negated）させる。従って、機械学習部１１４は、他の二次特徴量と分けての符号の総和に、最後にgsign(t)を掛けることにより、テキスト全体によるサポート性の方向をより正確に算出することができる。なお、同じ二次特徴量における、関連度を算出する際に用いられる重みと、方向性を算出する際に用いられる重みと、は互いに異なっていてもよい。【００９３】
続いて、評価部１１５は、入力されたテキストによる、議題語が価値語に与える促進・抑制作用のサポート性を評価する（Ｓ５０６）。具体的には、評価部１１５は、例えば、fscore(t)が第１閾値以上である場合、議題語が価値語に促進作用又は抑制作用を与えていることをテキストが示す、と判定し、fscore(t)が第１閾値未満である場合、議題語が価値語に促進作用又は抑制作用を与えていないことをテキストが示す、と判定する。【００９４】
また、評価部１１５は、例えば、fscore(t)が第１閾値以上であり、かつfsign(t)が第２閾値以上である場合、議題語が価値語に促進作用を与えていることをテキストが示す、と判定する。また、評価部１１５は、例えば、fscore(t)が第１閾値以上であり、かつfsign(t)が第２閾値未満である場合、議題語が価値語に抑制作用を与えていることをテキストが示す、と判定する。第２閾値は、例えば、０である。【００９５】
評価部１１５は、例えば、通信Ｉ／Ｆ１０４又は出力Ｉ／Ｆ１０８を介して、ディスプレイ１０９や、他の計算機等の外部装置に評価結果を出力する（Ｓ５０７）。評価結果の出力内容は図６を用いて後述する。【００９６】
なお、評価部１１５は、ステップＳ５０６において、議題語が価値語に促進作用又は抑制作用を与えていることをテキストが示すか否かのみを判定してもよい。この場合、機械学習部１１４はステップＳ５０５においてfsign(t)を算出しなくてもよいし、二次特徴量生成部１１３はステップＳ５０４において各二次特徴量の符号を計算しなくてもよい。【００９７】
また、この場合、一次特徴量抽出部１１２は、ステップＳ５０３において、二次特徴量生成ルール４００のスコア計算方法欄４０３に含まれる一次特徴量のみを抽出すればよい。特に、全ての二次特徴量のスコアが、図４の「o affect」や「o v affect inv(v)」のスコアのようにunifを含む一次特徴量のみで表される場合、一次特徴量抽出部１１２は、unifを含む一次特徴量のみを抽出すればよい。【００９８】
図６は、本実施例の表示画面の一例を示す。表示画面６００は、例えば、価値語議題語表示領域６０１、サポート性推定結果表示領域６０２、テキスト表示領域６０３、二次特徴量表示領域６０４、辞書マッチング表示領域６０５、及び一次特徴量表示領域６０６を含む。【００９９】
価値語議題語表示領域６０１は、入力された価値語及び議題語を表示する。また、価値語議題語表示領域６０１は、価値語及び議題語の入力を受け付ける領域として機能してもよい。サポート性推定結果表示領域６０２は、ステップＳ５０６において決定された、サポート性（促進、抑制、又は促進及び抑制のいずれでもない）を表示する。テキスト表示領域６０３は入力されたテキストを表示する。テキスト表示領域は、テキストの入力を受け付ける領域として機能してもよい。【０１００】
二次特徴量表示領域６０４は、ステップＳ５０４において算出された二次特徴量のスコア及び符号を表示する。なお、二次特徴量表示領域６０４は、二次特徴量生成ルール４００をチューニングするための領域として機能してもよい。この場合、二次特徴量表示領域６０４は、例えば、二次特徴量名、排他二次特徴量名、スコア計算方法、及び符号計算方法を入力するための領域を含む。【０１０１】
辞書マッチング表示領域６０５は、テキスト内の単語のうち、各辞書に含まれる単語の一覧、当該単語それぞれの対応する辞書における符号、並びに当該単語それぞれの主語及び目的語を表示する。【０１０２】
一次特徴量表示領域６０６は、ステップＳ５０３において抽出された一次特徴量の値を表示する。なお、一次特徴量表示領域６０６は、一次特徴量抽出ルール３００をチューニングするための領域として機能してもよい。この場合、一次特徴量表示領域６０６は、例えば、一次特徴量名、述語辞書、係り受け、対象、及び計算方法を入力するための領域を含む。【０１０３】
以上、本実施例のテキスト分析装置１００は、述語辞書に含まれる単語と当該単語の係り受け関係とを用いた特徴量を用いることにより、高精度にサポートの有無を推定することができる。また、テキスト分析装置１００は、複数の一次特徴量から生成される二次特徴量を用いることにより、高精度にサポート性を推定することができる。【０１０４】
また、テキスト分析装置１００は、shifted、absolutized、及びnegated等の特徴量を用いることにより、サポートが有る場合におけるサポートの方向性（本実施例においては、作用が促進であるか抑制であるか）を高精度に推定することができる。また、テキスト分析装置１００は、state辞書、及びauthority辞書を用いた特徴量を用いることにより、サポートの強さを高精度に推定することができる。
【実施例２】
【０１０５】
本実施例のテキスト分析装置１００は、二次特徴量生成ルール４００を生成する。図７は、二次特徴量生成ルール４００の生成処理の一例を示す。本実施例では、「o affect v」のように述語辞書名dの左側及び右側の少なくとも一方に１以上の対象tgtが記載されている形式で表される二次特徴量の生成ルールが生成される処理の例を説明する。ステップＳ７０１〜ステップＳ７０３の処理それぞれは、ステップＳ５０１〜ステップＳ５０３の処理それぞれと同様であるため、説明を省略する。【０１０６】
二次特徴量生成部１１３は、ステップＳ７０３で生成された１以上の一次特徴量から生成可能な１以上の二次特徴量を決定し、決定した二次特徴量の名称を二次特徴量名欄４０１に格納する（Ｓ７０４）。ステップＳ７０４における二次特徴量は、ユーザによって指定されてもよい。【０１０７】
また、二次特徴量生成部１１３は、例えば、特徴量選択等の既知のアルゴリズムを用いて、サポート性に影響を及ぼす一次特徴量の組合せを選択し、選択した組み合わせから生成可能な二次特徴量を、ステップＳ７０４における二次特徴量として決定してもよい。【０１０８】
例えば、二次特徴量o affect vは、ステップＳ７０３において一次特徴量affect.a1-o.unifとaffect.a2-v.unifが抽出された場合に、生成可能である。前述の通り、affect.a1-o.unifは、affect辞書に含まれる単語がテキスト内に含まれる場合において、当該テキストにおいて当該単語の主語に議題語oが含まれることを示す一次特徴量であり、affect.a2-v.unifは、affect辞書に含まれる単語がテキスト内に含まれる場合において、当該テキストにおいて当該単語の述語に価値語vが含まれるか否かを示す一次特徴量である。【０１０９】
従って、affect辞書に含まれる単語がテキスト内に含まれる場合において、当該テキストにおいて、当該単語の主語に議題語oが含まれ、かつ当該単語の述語に価値語vが含まれるか否かを示す二次特徴量であるo affect vは、affect.a1-o.unifとaffect.a2-v.unifとが存在する場合に算出される二次特徴量の１つである。【０１１０】
続いて、二次特徴量生成部１１３は、所定のルールに従って、決定した二次特徴量それぞれのスコアの計算方法と符号の計算方法を決定し、決定したスコアの計算方法をスコア計算方法欄４０３に格納し、決定した符号の計算方法を符号計算方法欄４０４に格納する（Ｓ７０５）。なお、二次特徴量生成部１１３は、ユーザによって指定されたスコア及び符号の計算方法を、ステップＳ７０５におけるスコア及び符号の計算方法としてもよい。【０１１１】
以下、所定のルールを用いたスコア及び符号の計算方法の決定処理の一例を説明する。まずスコアの計算方法の決定処理の一例を説明する。二次特徴量のtgtの少なくとも１つが議題語oである場合、二次特徴量生成部１１３は、例えば、スコアがd.ai-o.unifの値であると、決定する。なお、二次特徴量における述語辞書名の左側に議題語oが含まれる場合、スコアd.ai-o.unifにおけるaiはa1であり、二次特徴量における述語辞書名の右側に議題語oが含まれる場合、スコアd.ai-o.unifにおけるaiはa2である。【０１１２】
なお、二次特徴量における述語辞書名の左側及び右側に議題語oが含まれる場合、二次特徴量生成部１１３は、例えば、スコアがd.a1-o.unifとd.a2-o.unifの積である、と決定してもよいし、スコアがd.a1-o.unifとd.a2-o.unifの和であると決定してもよいし、スコアがd.a1-o.unif又はd.a2-o.unifいずれか一方の値であると決定してもよい。また、二次特徴量に含まれる全てのtgtが議題語oでない場合、二次特徴量生成部１１３は、例えば、スコアが１．０であると、決定する。なお、二次特徴量のtgtの少なくとも１つが議題語の対義語inv(o)が含まれる場合のスコア決定方法も同様である。即ち上述のスコア計算方法の決定処理におけるoをinv(o)と読み替えればよい。【０１１３】
また、二次特徴量のtgtがoとinv(o)の双方を含む場合、二次特徴量生成部１１３は、当該二次特徴量のスコアを、例えば、oに対応するd.ai-o.unifとinv(o)に対応するd.ai-inv(o).unifとの積であると決定してもよいし、当該d.ai-o.unifと当該d.ai-inv(o).unifとのや和であると決定してもよいし、当該d.ai-o.unifと当該d.ai-inv(o).unifとのいずれか一方の値であると決定してもよい。【０１１４】
以下、符号の計算方法の決定処理の一例を説明する。符号は、例えば、複数の一次特徴量の積で定義される。当該複数の一次特徴量は述語辞書の述語についての一次特徴量を含む。例えば、二次特徴量生成部１１３は、d.signとd.negatedを当該述語についての一次特徴量に決定する。【０１１５】
また、二次特徴量のtgtの少なくとも１つが議題語oである場合、当該複数の一次特徴量は、oについての一次特徴量を含む。例えば、二次特徴量生成部１１３は、当該少なくとも１つのoそれぞれにおけるd.ai-o.shiftedを、oについての一次特徴量に決定する。なお、述語辞書名の左側に含まれるoに対するd.ai-o.shiftedのaiはa1であり、述語辞書名の右側に含まれるoに対するd.ai-o.shiftedのaiはa2である。【０１１６】
また、二次特徴量のtgtの少なくとも１つが議題語の対義語inv(o)である場合、当該複数の一次特徴量は、inv(o)についての一次特徴量を含む。例えば、二次特徴量生成部１１３は、当該少なくとも１つのinv(o)それぞれにおけるd.ai-inv(o).shiftedを、inv(o)についての一次特徴量に決定する。なお、述語辞書名の左側に含まれるinv(o)に対するd.ai-inv(o).shiftedのaiはa1であり、述語辞書名の右側に含まれるinv(o)に対するd.ai-inv(o).shiftedのaiはa2である。【０１１７】
また、二次特徴量のtgtの少なくとも１つが価値語vである場合、当該複数の一次特徴量は、vについての一次特徴量を含む。例えば、二次特徴量生成部１１３は、例えば、当該少なくとも１つのvそれぞれにおけるd.ai-v.shiftedと、cと、をvについての一次特徴量に決定する。なお、cは、affect.ai-v.absolutizedがnull値のとき１を、affect.ai-v.absolutizedがnull値でないときにaffect.ai-v.absolutized*val.signを、とる一次特徴量である。なお、述語辞書名の左側に含まれるvに対するd.ai-v.shiftedのaiはa1であり、述語辞書名の右側に含まれるvに対するd.ai-v.shiftedのaiはa2である。d.ai-v.absolutizedにおけるaiについても同様である。【０１１８】
また、二次特徴量のtgtの少なくとも１つが価値語の対義語inv(v)である場合、当該複数の一次特徴量は、inv(v)についての一次特徴量を含む。例えば、二次特徴量生成部１１３は、例えば、当該少なくとも１つのinv(v)それぞれにおけるd.ai-inv(v).shiftedと、cと、をinv(v)についての一次特徴量に決定する。なお、cは、affect.ai-v.absolutizedがnull値のとき１を、affect.ai-v.absolutizedがnull値でないときにaffect.ai-v.absolutized*val.sign*-1を、とる一次特徴量である。なお、述語辞書名の左側に含まれるinv(v)に対するd.ai-inv(v).shiftedのaiはa1であり、述語辞書名の右側に含まれるinv(v)に対するd.ai-inv(v).shiftedのaiはa2である。d.ai-inv(v).absolutizedにおけるaiについても同様である。【０１１９】
以下、二次特徴量o affect vを例にとった、スコア及び符号の計算方法の決定処理を説明する。o affect vは、述語辞書名の左側に議題語oを１つ含むため、二次特徴量生成部１１３は、o affect vのスコアはaffect.a1-o.unifの値であると、決定する。【０１２０】
二次特徴量生成部１１３は、述語辞書についての一次特徴量affect.signとaffect.negatedとを選択する。また、o affect vは、述語辞書名の左側に議題語oを１つ含むため、二次特徴量生成部１１３は、oに対する一次特徴量として、affect.a1-o.shiftedを選択する。また、o affect vは、述語辞書名の右側に価値語vを１つ含むため、二次特徴量生成部１１３は、vに対する一次特徴量として、affect.a2-v.shiftedと、cと、を選択する。二次特徴量生成部１１３は、o affect vを選択した一次特徴量の積、即ち、affect.a1-o.shifted*affect.negated*affect.sign*affect.a2-v.shifted*cに決定する。【０１２１】
フローチャートの説明に戻る。二次特徴量生成部１１３は、全ての二次特徴量のスコア及び符号の計算方法を決定した後に、各二次特徴量に対する排他二次特徴量を決定し、決定した排他二次特徴量の名称を排他二次特徴量名欄４０２に格納する（Ｓ７０６）。【０１２２】
二次特徴量生成部１１３は、例えば、第１二次特徴量と第２二次特徴量が以下の３条件全てを満たした場合に、第２二次特徴量を第１二次特徴量の排他二次特徴量に決定する。第１条件は、第１二次特徴量の述語辞書名と第２二次特徴量の述語辞書名が一致することである。【０１２３】
第２条件は、第１二次特徴量の述語辞書名の左側に含まれる各tgtについて、当該tgt又は当該tgtの対義語inv(tgt)が、第２二次特徴量の述語辞書名の左側に含まれることである。なお、inv(inv(tgt))=tgtである。第３条件は、第１二次特徴量の述語辞書名の右側に含まれる各tgtについて、当該tgt又は当該tgtの対義語inv(tgt)が、第２二次特徴量の述語辞書名の右側に含まれることである。従って、二次特徴量生成部１１３は、例えば、同じ述語辞書名を含む二次特徴量同士を全て比較して、各二次特徴量の排他二次特徴量を決定する。【０１２４】
二次特徴量生成ルール４００が、二次特徴量o affect vとo v affect vを含む場合、二次特徴量生成部１１３は、例えば、上述の条件に従ってo v affect vをo affect vの排他特徴量に決定する。同様に、二次特徴量生成ルール４００が、二次特徴量o affect vとo v affect inv(v)を含む場合、二次特徴量生成部１１３は、例えば、上述の条件に従ってo v affect inv(v)をo affect vの排他特徴量に決定する。【０１２５】
なお、二次特徴量o v affect vは、二次特徴量o affect vが示す特徴を示し、かつo affect vより多くの情報を反映した特徴量である。従って、二次特徴量o v affect vは、二次特徴量o affect vより、精度の高い符号を算出できる。【０１２６】
従って、二次特徴量生成部１１３が上述のように排他二次特徴量を定めることにより、o v affect vが存在する（ゼロでない）場合には、o v affect vの値がサポート性算出に用いられるため、サポート性評価の精度が向上する。また、o v affect vが存在しない（ゼロである）場合であっても、テキスト分析装置１００はo affect vの値を用いてサポート性を評価することができる。【０１２７】
本実施例のテキスト分析装置１００は、上述のように二次特徴量生成ルール４００を生成することにより、高精度にサポート性推定が可能な二次特徴量を決定することができる。【０１２８】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることも可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。【０１２９】
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。【０１３０】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【国際調査報告】
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