(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたテキスト文から、述語を抽出する述語抽出部と、
前記述語と該述語に係る事象が事実かどうかを認知できる者である認知主体を示す項である事実性認知項との関連付けに基づき、前記テキスト文から該事実性認知項に対応する認知主体を抽出する認知主体抽出部と、
前記認知主体と予め設定されている前記テキスト文の記述者との関係度合を判定する関係度合判定部と、
前記関係度合に応じて、前記テキスト文の推測により記述された度合いを判定する推測度合判定部と
を備えることを特徴とするテキスト分析装置。
【請求項２】
前記述語と事実性認知項との関連付けを記憶する述語辞書
をさらに備えることを特徴とする請求項１記載のテキスト分析装置。
【請求項３】
前記認知主体抽出部が複数の認知主体を抽出する場合、
前記関係度合判定部は、それぞれの認知主体と記述者との関係度合を判定し、
前記推測度合判定部は、最も大きい関係度合に基づき、前記テキスト文の推測により記述された度合いを判定する
ことを特徴とする請求項１または請求項２記載のテキスト分析装置。
【請求項４】
前記認知主体抽出部が複数の認知主体を抽出する場合、前記認知主体抽出部は認知主体と前記事実性認知項ごとに設定されている認知度合とを関連付け、
前記関係度合判定部は、それぞれの認知主体と記述者との関係度合を判定し、
前記推測度合判定部は、認知度合および関係度合から得られる指標のうち、最も大きな指標に基づいて前記テキスト文の推測により記述された度合いを判定する
ことを特徴とする請求項１または請求項２記載のテキスト分析装置。
【請求項５】
テキスト分析装置が、テキスト文を入力し、
前記テキスト分析装置が、前記テキスト文から述語を抽出し、
前記テキスト分析装置が、前記述語と該述語に係る事象が事実かどうかを認知できる者である認知主体を示す項である事実性認知項との関連付けに基づき、前記テキスト文から該事実性認知項に対応する認知主体を抽出し、
前記テキスト分析装置が、前記認知主体と予め設定されている前記テキスト文の記述者との関係度合を判定し、
前記テキスト分析装置が、前記関係度合に応じて、前記テキスト文の推測により記述された度合いを判定する
ことを特徴とするテキスト分析方法。
【請求項６】
入力されたテキスト文から、述語を抽出する述語抽出処理と、
前記述語と該述語に係る事象が事実かどうかを認知できる者である認知主体を示す項である事実性認知項との関連付けに基づき、前記テキスト文から該事実性認知項に対応する認知主体を抽出する認知主体抽出処理と、
前記認知主体と予め設定されている前記テキスト文の記述者との関係度合を判定する関係度合判定処理と、
前記関係度合に応じて、前記テキスト文の推測により記述された度合いを判定する推測度合判定処理と
をテキスト分析装置に実行させることを特徴とするテキスト分析用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力されたテキストが推測の度合いの高い記述であるかどうかを判定するテキスト分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
推測の度合いが高い記述を発見することは、客観的な正しい情報を取得および伝達するうえで重要である。
【０００３】
たとえば、日報や調査報告など、客観的な事実を伝えるための文書においては、推測に基づいて書かれた部分と事実に基づいて書かれた部分を区別する必要がある。報告書の中で推測に基づく記述を指摘できれば、報告者が質の高い報告書を作成するにあたり有用である。
【０００４】
また、大量の文書を検索する場合に、推測に基づいて書かれている記述を除外して検索することができれば、ユーザは事実に基づいた情報だけを効率的に閲覧することができる。
【０００５】
推測を表すような定型的表現を、いくつかの文法的パターンを用いて抽出する従来技術が存在する。たとえば特許文献１では、「かもしれない」「だろう」「ようだ」などの機能表現を含む文に対して「推量」の意味ラベルを付与する技術が記載されている。
【０００６】
同様に、テキストに記述された事象の事実性(factuality)を解析する従来技術は、定型的表現からテキストに含まれた推測の度合いを判定することができる。たとえば非特許文献１では、factuality markerと呼ぶ文の事実性の度合いを示す手がかりとなる表現をもとに、テキストに記述された事象の事実性を解析する手法が記載されている。
【０００７】
また、一般公開されている電子的な辞書を用いることで、推測を表すような定型表現を識別することができる。たとえば非特許文献２で解説されている日本語機能表現辞書には、「〜だろう」「〜かもしれない」「〜にちがいない」などの表現が「推量」の意味カテゴリーに分類されて記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１１‐１４５８４４号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Sauri, R. & Pustejovsky, J. (2007). Determining modality andfactuality for text entailment. In Proceedings of the First IEEE InternationalConference on Semantic Computing, Irvine, CA, USA.
【非特許文献２】松吉俊，佐藤理史，宇津呂武仁、日本語機能表現辞書の編纂、自然言語処理, Vol.14, No.5, pp.123-146, 2007.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上記従来技術は、推測を表すような定型的表現を、いくつかの文法的パターンを用いて抽出する技術である。テキスト文に定型的表現が含まれる場合は有用である。
しかし、定型的な表現が使われていない場合には、推測が含まれているかどうかを判別できない。
【００１１】
たとえば、「太郎は私を嫌っているだろう。」のように、推測であることを表す定型表現「だろう」が含まれていれば、従来技術でも、推測度合の高い記述を抽出できる。
【００１２】
しかし、「太郎は私を嫌っている。」という文は、正確にはこの文の作者である「私」には知り得ない他者（太郎）の心理について記述してあるため、記述者の主観的な推測が含まれている。一方、「私は太郎を嫌っている。」という文は、自分自身の心理について説明しているため、推測の度合いが低いと考えられる。
【００１３】
すなわち、「太郎は私を嫌っている。」と「私は太郎を嫌っている。」という２つの文では、前者は推測の度合いが高く後者は推測の度合いが低いという相違があるが、従来技術では、推測度合を判定できないため、推測度合の高い記述を抽出できない。
【００１４】
本発明は上記課題を解決するものであり、推測を表す定型的な表現が含まれていない場合であっても、テキスト文に推測が含まれている度合を判定できるテキスト分析装置，テキスト分析方法およびテキスト分析用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】
上記課題を解決する本発明は、入力されたテキスト文から、述語を抽出する述語抽出部と、前記述語と該述語に係る事象が事実かどうかを認知できる者である認知主体を示す項である事実性認知項との関連付けに基づき、前記テキスト文から該事実性認知項に対応する認知主体を抽出する認知主体抽出部と、前記認知主体と予め設定されている前記テキスト文の記述者との関係度合を判定する関係度合判定部と、前記関係度合に応じて、前記テキスト文の推測により記述された度合いを判定する推測度合判定部とを備えることを特徴とするテキスト分析装置である。
【００１６】
このように構成されたテキスト分析装置により、推測を表す定型的な表現が含まれていない場合であっても、テキスト文に推測が含まれている度合を判定できる。
【００１７】
すなわち、テキスト文から抽出された認知主体は、述語に係る事象が事実かどうかを認知できる。認知主体と記述者が一致する場合は、推定度合は小さく（低く）、認知主体と記述者が一致しない場合は、推定度合は大きい（高い）。
【００１８】
本発明のテキスト分析装置において、さらに好ましくは、前記述語と事実性認知項との関連付けを記憶する述語辞書をさらに備える。
【００１９】
これにより、認知主体抽出部は、述語と事実性認知項との関連付けを参照できる。
【００２０】
本発明のテキスト分析装置において、さらに好ましくは、前記認知主体抽出部が複数の認知主体を抽出する場合、前記関係度合判定部は、それぞれの認知主体と記述者との関係度合を判定し、前記推測度合判定部は、最も大きい関係度合に基づき、推測度合を判定する。
【００２１】
これにより、「殴る」のような複数の事実性認知項が関連付けられている場合にも対応できる。
【００２２】
本発明のテキスト分析装置において、さらに好ましくは、前記認知主体抽出部が複数の認知主体を抽出する場合、前記認知主体抽出部は認知主体と前記事実性認知項ごとに設定されている認知度合とを関連付け、前記関係度合判定部は、それぞれの認知主体と記述者との関係度合を判定し、前記推測度合判定部は、認知度合および関係度合から得られる指標のうち、最も大きな指標に基づいて推測度合を判定する。
【００２３】
これにより、「見る」のような複数の事実性認知項が関連付けられている場合にも対応できる。
【００２４】
上記課題を解決する本発明は、テキスト分析装置が、テキスト文を入力し、前記テキスト分析装置が、前記テキスト文から述語を抽出し、前記テキスト分析装置が、前記述語と該述語に係る事象が事実かどうかを認知できる者である認知主体を示す項である事実性認知項との関連付けに基づき、前記テキスト文から該事実性認知項に対応する認知主体を抽出し、前記テキスト分析装置が、前記認知主体と予め設定されている前記テキスト文の記述者との関係度合を判定し、前記テキスト分析装置が、前記関係度合に応じて、前記テキスト文の推測により記述された度合いを判定することを特徴とするテキスト分析方法である。
【００２５】
上記課題を解決する本発明は、入力されたテキスト文から、述語を抽出する述語抽出処理と、前記述語と該述語に係る事象が事実かどうかを認知できる者である認知主体を示す項である事実性認知項との関連付けに基づき、前記テキスト文から該事実性認知項に対応する認知主体を抽出する認知主体抽出処理と、前記認知主体と予め設定されている前記テキスト文の記述者との関係度合を判定する関係度合判定処理と、前記関係度合に応じて、前記テキスト文の推測により記述された度合いを判定する推測度合判定部処理とをテキスト分析装置に実行させることを特徴とするテキスト分析用プログラムである。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、推測を表す定型的な表現が含まれていない場合であっても、テキスト文に推測が含まれている度合を判定できる。その結果、ユーザは、効率的に閲覧したり、質の高い報告書を作成したりすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】テキスト分析装置のハードウェア構成図
【図２】テキスト分析装置の機能ブロック図
【図３】テキスト分析処理の内容を示すフローチャート
【図４】述語辞書のデータ構造
【図５】アウトプットの一例
【発明を実施するための形態】
【００２８】
〜基本概念〜
本願発明の理解を助けるため、言語学および自然言語処理において使われる、述語(predicate)と項(argument)という概念について説明する。
【００２９】
ある述語に対して構文上の関係を持って現れる句(phrase)のことを「項」と呼ぶ。一般に、どのような項を何個持つかは述語によって異なる。
【００３０】
たとえば述語「嫌う」は、ガ格とヲ格を「項」として取り、「ＡがＢを嫌う」という形で使用される。このときＡおよびＢで表される箇所に出現する句が「項」である。
【００３１】
「太郎が花子を嫌っている。」という文を考える。このときガ格である「太郎」とヲ格である「花子」は述語「嫌う」の項である。
【００３２】
句が述語に対してどの項として出現するかによって、文の意味は異なる。たとえば「太郎が花子を嫌っている。」と「花子が太郎を嫌っている。」は全く別の意味となる。
【００３３】
ある述語に対して複数の項が出現することがあるため、複数の項は何らかの名称によって区別される。通常、日本語においては、ガ格やヲ格のように、「格」を使った名称によって区別される。
【００３４】
この「格」は、述語が表す事象に対する実際に文中で使用されている格助詞や係助詞とは必ずしも一致しない。たとえば「太郎が花子を嫌っている。」「太郎は花子を嫌っている。」「太郎も花子を嫌っている。」という文では、太郎に接続する格助詞や係助詞がそれぞれ異なっているが、どちらも「嫌う」に対する「項」としてはガ格として扱う。
【００３５】
一方、英語においては「項」は、ARG0,ARG1のような通し番号で区別される場合もあり、agentやthemeなどの意味役割に基づく名称で区別される場合もある。これらは分析者の立場によって異なる。
【００３６】
本発明では、これらの「項」の区別の方法は問わない。述語に対して、１つ以上の「項」が存在し、複数の「項」を区別するルールがあれば良い。以下では説明の便宜上、日本語の通例に従い、ガ格やニ格など格で「項」を区別する表記を採用する。ただし、本発明は処理対象のテキストが日本語で書かれている場合に限定されるものではなく、処理対象とする言語における述語の「項」を区別する方法があればよい。
【００３７】
「彼女は息子が自慢だ。」のような二重主語構文においては、述語「自慢だ」が項を２つ取ることになる。本稿では、この２つの「項」を区別するため、小主語（「息子」）をガ格、大主語（「彼女」）をガ２格と呼ぶことにする。
【００３８】
更に、本願発明の重要概念である、「事実性認知主体（適宜、認知主体）」と「事実性認知項」について説明する。
【００３９】
たとえば、「太郎が花子を嫌っている。」という文があるとき、実際に嫌っているかどうかは、「花子」には分からず、「太郎」にしか分からない。同様に、「花子が太郎を嫌う。」という文があるとき、実際に嫌っているかどうかは、「太郎」には分からず、「花子」にしか分からない。
【００４０】
すなわち、述語「嫌う」が表現している事象が事実かどうか認知できる者は、ガ格として出現する。それ以外の項、たとえばヲ格として出現する者は、「嫌う」が表現している事象が事実かどうか認知できない。
【００４１】
本発明では、ある述語に関して、述語が表現している事象が事実かどうかを認知できる者を「認知主体」と呼び、認知主体を示す項を「事実性認知項」と呼ぶ。
【００４２】
たとえば、述語「嫌う」の事実性認知項は「ガ格」となる。「太郎が花子を嫌っている。」という文においては、述語「嫌う」の事実性認知主体は「太郎」である。
【００４３】
ここで例文（ａ）「太郎が花子を嫌っている。」と例文（ｂ）「私は花子を嫌っている。」という２つの文を考える。このとき、「太郎」と「私」はともに述語「嫌う」のガ格として出現している。
【００４４】
事実性認知項は、述語によって異なる。
【００４５】
事実性認知主体の概念を用いることで、前述の例文（ａ）は推測の度合いが高いが、例文（ｂ）は推測の度合いが低いと言うことができる。例文（ａ）は事実性認知主体が「太郎」であり、実際に嫌っているかは記述者が推測するしかない。一方、例文（ｂ）は事実性認知主体が「私」であり、記述者自身が事実性認知主体であるから、記述者は実際に嫌っているかを自分自身の心の問題として認知しており、推測する必要がない。
【００４６】
本願発明は、事実性認知項が述語によって異なることに着目し、テキスト文の推測の度合いを測るものである。各述語について、事実性認知項をあらかじめ辞書に登録しておく。与えられたテキスト文に対して、まず述語を抽出し、この述語に対する事実性認知項を同定し、この項として出現している事実性認知主体を抽出する。この事実性認知主体と記述者の関係が深ければ、推測の度合いが低いと判定し、事実性認知主体と記述者の関係が浅ければ、推測の度合いが高いと判定する。
【００４７】
〜構成〜
本実施形態の構成について説明する。図１は、本実施形態に係るテキスト分析装置１００のハードウェア構成図である。テキスト分析装置１００は、ＣＰＵ（central processing unit）１と、通信インターフェース（ＩＦ）２と、メモリ３と、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）４と、入力装置５と、出力装置６とを有する。これらの構成要素は、バス７を通して互いに接続されており、データの入出力を行なう。通信ＩＦ２は、外部のネットワークに接続するためのインターフェースである。入力装置５は、例えば、キーボードやマウスである。出力装置６は、例えばディスプレイなどである。本発明は、ＣＰＵ１が、メモリ３又はＨＤＤ４に記憶されているプログラムを実行することにより実現される。
【００４８】
図２は、テキスト分析装置１００の機能ブロック図である。テキスト分析装置１００は、述語抽出部１０と認知主体抽出部２０と関係度合判定部３０と推測度合判定部４０と述語辞書５０を有する。
【００４９】
テキスト分析装置１００は、テキスト文を入力する。テキスト入力は、入力装置５によるものでもよいし、通信ＩＦ２を介してメモリ３に一時記憶したものでもよいし、ＨＤＤ４に記憶したものでもよい。このテキスト文は、人間が記述した自然言語の文を表すものであれば何でも良い。音声入力を音声認識技術によってテキスト変換したものでも良い。
【００５０】
テキスト分析装置１００において、述語抽出部１０は、テキスト文に含まれる述語を抽出する。
【００５１】
認知主体抽出部２０は、述語抽出部１０が抽出した述語について、述語と事実性認知項との関連付けを記憶する述語辞書５０を参照することで、事実性認知項を同定する。そして、テキスト文から事実性認知項に対応する認知主体を抽出する。認知主体抽出部２０が複数の認知主体を抽出する場合、認知主体抽出部２０は認知主体と認知度合とを関連付けてもよい。認知度合は事実性認知項ごとに設定され、述語辞書５０に記憶されている。
【００５２】
関係度判定部３０は、認知主体抽出部２０が抽出した認知主体と記述者との関係度合を判定する。記述者は、予め設定されている。例えば、「私」「俺」「僕」など一人称代名詞を設定する。
【００５３】
たとえば、認知主体と記述者が一致する場合は１．０、一部一致する場合は０．５、不一致の場合は０．０とする。
【００５４】
推測度合判定部４０は、関係度合に応じて、テキスト文の推測により記述された度合いを判定する。
【００５５】
たとえば、認知主体が単数の場合、関係度合が大きい場合には推測度合は小さいと判定し、関係度合が小さい場合には推測度合は大きいと判定する。
【００５６】
認知主体が複数の場合、認知主体の認知度合を参照する。認知度合が同じであれば、最も大きい関係度合に基づき、推測度合を判定する。
【００５７】
認知度合が異なる場合、例えば、認知度合と関係度合との積である指標のうち最も大きい指標に基づき、推測度合を判定する。
【００５８】
述語辞書５０は、述語と事実性認知項との関連付けを記憶する。述語に対し複数の事実性認知項がある場合、それぞれの認知度合を記憶する。
【００５９】
テキスト分析用プログラムは、後述するフローチャートの各処理をテキスト分析装置１００に実行させるものである。このプログラムは、ＨＤＤ４にインストールされている。プログラムが実行されると、ＣＰＵ１は、述語抽出部１０、認知主体抽出部２０、関係度合判定部３０、推測度合判定部４０として機能する。
【００６０】
〜動作〜
次に、テキスト分析装置１００の動作の一例を説明する。
【００６１】
図３は、テキスト分析装置１００の処理内容を示すフローチャートである。
【００６２】
テキスト分析装置１００は、テキスト文を入力する(ステップＳ１)。ユーザは、キーボードなどの入力装置５にテキスト文を入力する。または、ユーザは、通信ＩＦ２を介してネットワークなどで接続された外部のコンピュータなどから入力する。または、ユーザは、テキスト文を記憶したＨＤＤ４内のデータファイルを指定する。例えば、以下の例文（ａ）〜（ｊ）を入力する。
例文（ａ）：太郎が花子を嫌っている。
例文（ｂ）：私は花子を嫌っている。
例文（ｃ）：花子も私を嫌っている。
例文（ｄ）：私が太郎を殴った。
例文（ｅ）：太郎が私を殴った。
例文（ｆ）：私は太郎を見ていた。
例文（ｇ）：太郎は私を見ていた。
例文（ｈ）：息子は私を見ていた。
例文（ｉ）：彼女は息子が自慢だ。
例文（ｊ）：英語が苦手だ。
【００６３】
次に、述語抽出部１０が、入力されたテキスト文から、述語を抽出する(ステップＳ２)。述語は、動詞や形容動詞などの品詞分類に基づいて抽出しても構わないし、あらかじめ辞書に登録された述語のみを抽出しても良い。また、入力されたテキスト文を形態素分析して、原形の形で抽出しても良い。例文（ａ）〜（ｃ）では述語「嫌う」が、例文（ｄ），（ｅ）では述語「殴る」が、例文（ｆ）〜（ｈ）では述語「見る」が、例文（ｉ）では述語「自慢だ」が、例文（ｊ）では述語「苦手だ」が抽出される。
【００６４】
次に、認知主体抽出部２０が、述語辞書５０を参照しつつ、各述語について事実性認知項を同定する。述語辞書５０は述語と事実性認知項との関連付けを記憶している。さらに、テキスト文から事実性認知項に対応する認知主体を抽出する（ステップＳ３）。
【００６５】
図４は、述語辞書５０のデータ構造である。事実性認知項は、述語にごとに関連付けられている。たとえば、「嫌う」の事実性認知項はガ格である。すなわち、「ＡがＢを嫌う」といった例の場合、ガ格である「Ａ」は「嫌う」ことを認知しているが、ヲ格である「Ｂ」は「嫌う」ことを認知しているか判らない。
【００６６】
事実性認知項が複数の場合もある。たとえば、述語「殴る」を考えると、殴った側も殴られた側も、実際に殴られたかどうかを認知できると考えられる。その場合、ガ格とヲ格の両方とも、述語「殴る」の事実性認知項となる。
【００６７】
一方、事実性認知項が複数の場合、認知の度合いが異なることもある。たとえば、述語「見る」は、見た側は実際に見たかどうかを確実に認知していると考えられるが、見られた側は実際に見られたかどうかを認知している場合も認知していない場合もありうる。言い換えると、見られたと思い込んでいる可能性もあり得る。この場合、ガ格とヲ格の事実性認知の度合いを変えることで、上記のような認知の蓋然性の差を表現することができる。たとえば、ガ格の認知度合を１．０とし、ヲ格の認知度合を０．２とする。
【００６８】
また、述語「自慢だ」の事実性認知項はガ２格（大主語）であり、述語「苦手だ」の事実性認知項はニ格である。
【００６９】
認知主体抽出部２０は、例文（ａ）〜（ｊ）から事実性認知項に対応する認知主体を抽出する。認知主体を＜  ＞で示す。
例文（ａ）：＜太郎＞が花子を嫌っている。
例文（ｂ）：＜私＞は花子を嫌っている。
例文（ｃ）：＜花子＞も私を嫌っている。
例文（ｄ）：＜私＞が＜太郎＞を殴った。
例文（ｅ）：＜太郎＞が＜私＞を殴った。
例文（ｆ）：＜私＞は＜太郎＞を見ていた。
例文（ｇ）：＜太郎＞は＜私＞を見ていた。
例文（ｈ）：＜息子＞は＜私＞を見ていた。
例文（ｉ）：＜彼女＞は息子が自慢だ。
例文（ｊ）：（＜私＞にとって）英語が苦手だ。
【００７０】
この際、事実性認知項を同定するために、構文解析・照応解析等の既知の自然言語処理技術を用いて良い。構文解析を用いることにより、例文（ａ）〜（ｃ）において、「太郎が」「私は」「花子も」のすべての項をガ格であると同定する。
【００７１】
事実性認知項は必ずしもテキスト中に明示されているとは限らない。この場合、何らかの推定規則を用いて認知主体を推定して良い。もっとも単純な推定規則は、事実性認知項がテキスト中に明示されていない場合は、記述者自身が認知主体であると推定する。
【００７２】
たとえば、例文（ｊ）「英語が苦手だ。」において、述語「苦手だ」の事実性認知項がニ格である場合を考える。この際、テキスト中にニ格は明示的に与えられていないが、「（記述者にとって）英語が苦手だ。」という意味であると見なし、認知主体として「記述者」あるいは「私」を抽出する。
【００７３】
次に、関係度合判定部３０が、認知主体とテキスト文の記述者との関係度合を判定する（ステップＳ４）。記述者は、予め「私」「俺」「僕」など一人称代名詞に設定されている。
【００７４】
関係度合は、認知主体と記述者との関係の強さ（深さ、大きさ）を表す値であればどのようなものでも良い。説明の便宜のため、認知主体と記述者が一致する場合は１．０、一部一致する場合は０．５、不一致の場合は０．０とする。
【００７５】
認知主体＜私＞と記述者「私」は一致する。認知主体＜太郎＞と記述者「私」は不一致である。
【００７６】
一部一致とは、認知主体が記述者本人ではないが、記述者との関係が極めて近い者である場合をいう。たとえば、「私の子供」「私の同僚」「私の会社」などである。関係度合判定部３０は、記述者との関係性の範囲を予め記憶しておく。
【００７７】
例文（ａ）〜（ｊ）から、認知主体＜太郎＞＜私＞＜花子＞＜息子＞＜彼女＞が抽出されている。関係度合は、＜太郎＞＝０．０，＜私＞＝１．０，＜花子＞＝０．０，＜息子＞＝０．５，＜彼女＞＝０．０と判定される。
【００７８】
なお、例文（ｈ）において、「息子」は誰の息子か不明であるが、前後の文脈から「私の息子」と見なす。
【００７９】
次に、推測度合判定部４０が、関係度合および認知度合に応じて、テキスト文の推測により記述された度合いを判定する（ステップＳ５）。
【００８０】
推測度合は、関係度合が大きい（高い、強い）場合には小さく（低く、弱く）、関係度合が小さい場合には大きくなる値であれば、どのようなものでも良い。説明の便宜のため、推測度合の最小値（推測でない）を０．０とし、推測度合の最大値（推測である）を１．０とし、推測度合を、推測度合最大値１．０から、認知度合と関係度合との積を減算した値とする。
【００８１】
例文（ａ）〜（ｃ），（ｉ），（ｊ）において、認知主体が単数であり、推測度合は、１．０から関係度合を減算した値となる。例文（ａ），（ｃ），（ｉ）において、関係度合０．０に基づき、推測度合１．０と判定する。一方、例文（ｂ），（ｊ）において、関係度合１．０に基づき、推測度合０．０と判定する。
【００８２】
例文（ｄ），（ｅ）において、認知主体が複数であるが、認知度合（＝１．０）が同じであり、最も大きい関係度合に基づき、推測度合を判定する。例文（ｄ），（ｅ）とも、＜私＞＝関係度合１．０に基づき、推測度合０．０と判定する。
【００８３】
例文（ｆ）において、＜私＞は関係度合１．０，認識度合１．０，積１．０であり、一方、＜太郎＞は関係度合０．０，認識度合０．２，積０．０であり、＜私＞の指標（積）の方が大きい。したがって、指標１．０に基づき、推測度合０．０と判定する。
【００８４】
例文（ｇ）において、＜太郎＞は関係度合０．０，認識度合１．０，積０．０であり、一方、＜私＞は関係度合１．０，認識度合０．２，積０．２であり、＜私＞の指標（積）の方が大きい。したがって、指標０．２に基づき、推測度合０．８と判定する。
【００８５】
例文（ｈ）において、＜息子＞は関係度合０．５，認識度合１．０，積０．５であり、一方、＜私＞は関係度合１．０，認識度合０．２，積０．２であり、＜息子＞の指標（積）の方が大きい。したがって、指標０．５に基づき、推測度合０．５と判定する。
【００８６】
図５は、一連の動作に係る理解を助けるためのアウトプットの一例である。
【００８７】
〜効果〜
本実施形態のテキスト分析装置により、推測を表す定型的な表現が含まれていない場合であっても、テキスト文に推測が含まれている度合を判定できる。その結果、ユーザは、効率的に閲覧したり、質の高い報告書を作成したりすることができる。
【００８８】
とくに、本実施形態のテキスト分析装置は、精度よく詳細に推測度合を判定できる。
【００８９】
例えば、述語「殴る」に係る例文（ｄ），（ｅ）において、ともに、推測度合０．０と判定する一方、述語「見る」に係る例文（ｆ），（ｇ），（ｈ）において、それぞれ、推定度合０．０，推定度合０．８，推定度合０．５と判定している。
【００９０】
例文（ｄ），（ｅ）において、殴った＜私＞も、殴られた＜私＞も、「殴る」という事象を認知しており、推測ではない。
【００９１】
例文（ｆ）において、見た＜私＞は、「見る」という事象を認知しており、推測ではない。
【００９２】
例文（ｇ）において、見られた＜私＞は、「見る」という事象を認知している可能性もあるが、勘違いしている可能性もあり、記述者「私」の推測の可能性も大きい。
【００９３】
例文（ｈ）においても、見られた＜私＞は、「見る」という事象を認知している可能性もあるが、勘違いしている可能性もあり、記述者「私」の推測の可能性も大きい。一方、見た＜（私の）息子＞は、「見る」という事象を認知しており、＜（私の）息子＞は記述者「私」と極めて近い関係にあり、例文（ｇ）と比較すると、記述者「私」の推測の可能性も小さい。
【００９４】
上記のような相違も、本実施形態のテキスト分析装置は、精度よく詳細に推測度合を判定できる。
【００９５】
〜変形例〜
本願発明は、上記実施形態に限定されず、本願発明の技術思想の範囲で種々の変形が可能である。
【００９６】
上記実施形態では、述語辞書５０はテキスト分析装置１００に備えられているが、通信ＩＦ２を介して接続されていてもよい。
【００９７】
上記実施形態では、関係度判定部３０は、一致，一部一致，不一致の場合に分けて判定しているが、一致＝１，不一致＝０の２値としてもよい。
【００９８】
上記実施形態では、述語辞書５０には事実性認知項ごとの認知度合が記憶され、推測度合判定部４０は認知度合も参照して判定しているが、述語辞書５０には事実性認知項のみ記憶され、推測度合判定部４０は関係度合のみに応じて判定してもよい。
【符号の説明】
【００９９】
１  ＣＰＵ
２  通信インターフェース
３  メモリ
４  ＨＤＤ
５  入力装置
６  出力装置
１０  述語抽出部
２０  認知主体抽出部
３０  関係度合判定部
４０  推測度合判定部
５０  述語辞書
【図１】
0005928696.tif 000002
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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