(57)【要約】【課題】  複数の入力文章に含まれるすべての動作表現に対して入力者の意図を設定することができ，様々な表現を含む入力文章の分類精度を向上させる。【解決手段】  入力文章から，少なくとも，係り元単語と係り先単語と接続単語とを抽出する単語抽出部１０４と；係り先単語に付与された直接付属単語より表される入力者の意図を表す係り先単語意図情報を設定する係り先単語意図情報設定部１０６と；予め，接続単語と，係り先単語と，係り先単語の意図情報を表す係り先単語意図情報と，係り元単語の意図情報を表す係り元単語意図情報とを組み合わせた意図情報パターンを記憶する意図情報パターン記憶部１１０と；意図情報パターン記憶部に記憶された意図情報パターンに基づいて，入力文章の係り元単語に入力者の意図を表す係り元単語意図情報を設定する係り元単語意図情報設定部１０８と；を備える。【選択図】    図１
2006330920.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
係り受け関係を持つ単語を含む入力文章から入力者の意図を抽出して分析する文章分析装置において，
前記入力文章から，少なくとも，直接付属単語が付与されていない係り元単語と，直接付属単語が付与されている係り先単語と，前記係り元単語と前記係り先単語とを接続する接続単語とを抽出する単語抽出部と；
前記係り先単語に付与された直接付属単語より表される入力者の意図を表す係り先単語意図情報を設定する係り先単語意図情報設定部と；
予め，接続単語と，係り先単語と，係り先単語の意図情報を表す係り先単語意図情報と，係り元単語の意図情報を表す係り元単語意図情報とを組み合わせた意図情報パターンを記憶する意図情報パターン記憶部と；
前記意図情報パターン記憶部に記憶された前記意図情報パターンに基づいて，前記入力文章の係り元単語に入力者の意図を表す係り元単語意図情報を設定する係り元単語意図情報設定部と；
を備え，
前記係り元単語意図情報設定部は，
前記入力文章から抽出された係り先単語と，接続単語と，前記係り先単語意図情報設定部により設定された係り先単語意図情報とが，前記意図情報パターン記憶部に記憶された係り先単語と接続単語と係り先単語意図情報と対応する場合に，前記意図情報パターン記憶部に記憶された係り元単語意図情報を，前記入力文章から抽出された係り元単語の係り元単語意図情報として設定することを特徴とする，文章分析装置。
【請求項２】
前記係り元単語意図情報設定部により設定された係り元単語意図情報と，前記係り先単語意図情報設定部により設定された係り先単語意図情報とを用いて，複数の入力文章を分類し集計するデータ集計部を，
さらに備えることを特徴とする，請求項１に記載の文章分析装置。
【請求項３】
前記係り元意図情報設定部は，
前記係り元単語がサ変接続名詞であった場合に，前記係り元単語の意図情報を表す係り元単語意図情報を設定することを特徴とする，請求項１に記載の文章分析装置。
【請求項４】
係り先単語と係り元単語を含む複合名詞の係り先単語と，前記複合名詞の係り元単語の意図情報を表す係り元単語意図情報とを組み合わせた複合名詞意図情報パターンを記憶する複合名詞意図情報パターン記憶部をさらに備え，
前記係り元単語意図情報設定部は，
前記入力文章に含まれる複合名詞の係り先単語と，前記複合名詞意図情報パターン記憶部に記憶された複合名詞の係り先単語とが対応する場合に，前記複合名詞意図情報パターンに記憶された係り元単語意図情報を，前記入力文章に含まれる複合名詞の係り元単語意図情報として設定することを特徴とする，請求項１に記載の文章分析装置。
【請求項５】
前記係り元単語意図情報設定部は，
前記入力文章にサ変接続名詞を含む複合名詞があった場合に，前記複合名詞の係り元単語意図情報を設定することを特徴とする，請求項４に記載の文章分析装置。
【請求項６】
少なくとも，前記単語抽出部により抽出された係り元単語と，係り先単語と，係り元単語と係り先単語とを接続する接続単語と，前記係り先単語意図情報設定部により設定された係り先単語意図情報と，前記係り元単語意図情報設定部により設定された係り元単語意図情報とを１の意図情報データとして記憶する意図情報分析結果記憶部を備えることを特徴とする，請求項２に記載の文章分析装置。
【請求項７】
前記データ集計部は，
入力された入力文章の分析条件に応じて，前記意図情報分析結果記憶部に記憶された複数の意図情報データを分類し集計することを特徴とする，請求項２に記載の文章分析装置。
【請求項８】
係り受け関係を持つ単語を含む複数の入力文章から入力者の意図を抽出して分析する文章分析方法であって：
前記入力文章から，少なくとも，直接付属単語が付与されていない係り元単語と，直接付属単語が付与されている係り先単語と，前記係り元単語と前記係り先単語とを接続する接続単語とを抽出するステップと；
前記係り先単語に付与された直接付属単語より表される入力者の意図を表す係り先単語意図情報を設定するステップと；
予め意図情報パターン記憶部に記憶された，接続単語と，係り先単語と，係り先単語の意図情報を表す係り先単語意図情報と，係り元単語の意図情報を表す係り元単語意図情報とを組み合わせた意図情報パターンに基づいて，前記入力文章の係り元単語に入力者の意図を表す係り元単語意図情報を設定するステップと；
を含み，
前記入力文章から抽出された係り先単語と，接続単語と，係り先単語意図情報とが，前記意図情報パターン記憶部に記憶された係り先単語と接続単語と係り先単語意図情報と対応する場合に，前記意図情報パターン記憶部に記憶された係り元単語意図情報を，前記入力文章から抽出された係り元単語の係り元単語意図情報として設定することを特徴とする，文章分析方法。
【請求項９】
前記設定された係り元単語意図情報と，係り先単語意図情報とを用いて，複数の入力文章を分類し集計するステップをさらに含み，
入力されたデータ分析条件に応じて，入力文章の分析結果である係り元単語と，係り先単語と，係り元単語と係り先単語とを接続する接続単語と，係り先単語意図情報と，係り元単語意図情報とを１の意図情報データとして記憶する意図情報分析結果記憶部に記憶された複数の意図情報データを分類し集計することを特徴とする，請求項８に記載の文章分析方法。
【請求項１０】
コンピュータをして，係り受け関係を持つ単語を含む複数の入力文章から入力者の意図を抽出して分析する文章分析装置として機能せしめるコンピュータプログラムであって：
前記入力文章から，少なくとも，直接付属単語が付与されていない係り元単語と，直接付属単語が付与されている係り先単語と，前記係り元単語と前記係り先単語とを接続する接続単語とを抽出する単語抽出処理と；
前記係り先単語に付与された直接付属単語より表される入力者の意図を表す係り先単語意図情報を設定する係り先単語意図情報設定処理と；
予め意図情報パターン記憶部に記憶された，接続単語と，係り先単語と，係り先単語の意図情報を表す係り先単語意図情報と，係り元単語の意図情報を表す係り元単語意図情報とを組み合わせた意図情報パターンに基づいて，前記入力文章の係り元単語に入力者の意図を表す係り元単語意図情報を設定する係り元単語意図情報設定処理と；
を実行し，
前記係り元単語意図情報設定処理は，
前記入力文章から抽出された係り先単語と，接続単語と，前記係り先単語意図情報設定処理により設定された係り先単語意図情報とが，前記意図情報パターン記憶部に記憶された係り先単語と接続単語と係り先単語意図情報と対応する場合に，前記意図情報パターン記憶部に記憶された係り元単語意図情報を，前記入力文章から抽出された係り元単語の係り元単語意図情報として設定することを特徴とする，コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，複数の入力文章から入力者の意図を抽出して分析する文章分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年，利用者により入力されたさまざまな表現を含む入力文章を，意味の近い概念で分類して，利用者の意図を抽出して分析することが可能となっている。例えば，特許文献１では，予め表現のパターンと概念とを関連づけ，入力文章に含まれる表現のパターンにより概念を抽出し，意味の近い概念で分類することができる。しかし，特許文献１においては，予め概念として用意されたもの以外の概念を抽出することができない。
【０００３】
一方，非特許文献１では，入力文章に含まれる単語のうち，自立語と付属語（助動詞など）に対して，その単語によりどのような意図や状態が表されるかを予め設定しておき，入力文章の内容を把握するようになっている。つまり，予め抽出する概念を規定していなくとも，入力文章に含まれる名詞表現や入力者の意図や状態を表す述語表現から，入力者の意図を把握することが可能となる。
【０００４】
ここで，自立語や付属語などで表される入力者の意図や状態とは，例えば，入力者の要求，可能などの意図や，実施，未実施などのアクションの状況などである。以下これを入力者の意図情報という。例えば，「使える」という単語は「可能」という意図情報を，「○○したい」は「要望」という意図情報を持つこととなる。
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−１４７９３７号公報
【非特許文献１】「テキストマイニング：膨大な文書データからの知識獲得−意図の認識−」情報処理学会第５７回全国大会  ｐｐ．３−７５〜７６．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし，非特許文献１では，入力文章中に出現するすべての動作表現（動詞やサ変接続名詞）に，意図情報を設定することができるわけではない。ここで，サ変接続名詞とは，その単語のみで名詞になるが，「する」という単語を付加したときに動詞になる単語であり，例えば，「勧誘」「接続」などの単語である。
【０００７】
例えば，「返金を申請できない」という文に対して，「返金」という動作と「申請」という動作が存在している。この文には，「申請」に対して「できない」という意図情報に加え，「返金」に対して「してほしい」という「要望」が隠れている。非特許文献１では，「申請」という動作に対して，「可能」と「否定」という意図情報を抽出することができる。しかし，「返金」には直接どのような付属語も付与されていないため，「返金」に対しては，どのような意図情報も設定することができない。つまり，直接どのような付属語も付与されていない動作表現に対しては，どのような意図情報も設定することができず，入力文章の分類精度を向上させることができないという問題があった。
【０００８】
そこで，本発明は，このような問題に鑑みてなされたもので，その目的とするところは，複数の入力文章に含まれるすべての動作表現に対して入力者の意図情報を設定することができ，様々な表現を含む入力文章の分類精度を向上させることが可能な新規かつ改良された，文章分析装置，文章分析方法およびコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために，本発明のある観点によれば，係り受け関係を持つ単語を含む複数の入力文章から入力者の意図を抽出して分析する文章分析装置において，入力文章から，少なくとも，直接付属単語が付与されていない係り元単語と，直接付属単語が付与されている係り先単語と，係り元単語と係り先単語とを接続する接続単語とを抽出する単語抽出部と；係り先単語に付与された直接付属単語より表される入力者の意図を表す係り先単語意図情報を設定する係り先単語意図情報設定部と；予め，接続単語と，係り先単語と，係り先単語の意図情報を表す係り先単語意図情報と，係り元単語の意図情報を表す係り元単語意図情報とを組み合わせた意図情報パターンを記憶する意図情報パターン記憶部と；意図情報パターン記憶部に記憶された意図情報パターンに基づいて，入力文章の係り元単語に入力者の意図を表す係り元単語意図情報を設定する係り元単語意図情報設定部と；を備えた文章分析装置が提供される。
【００１０】
上記係り元単語意図情報設定部は，入力文章から抽出された係り先単語と，接続単語と，係り先単語意図情報設定部により設定された係り先単語意図情報とが，意図情報パターン記憶部に記憶された係り先単語と接続単語と係り先単語意図情報と対応する場合に，意図情報パターン記憶部に記憶された係り元単語意図情報を，入力文章から抽出された係り元単語の係り元単語意図情報として設定することを特徴とする。
【００１１】
上記意図情報は，入力文章に含まれる自立語や付属語などの単語で表される入力者の意図や状態の情報であって，例えば，入力者の要求，可能などの意図や，実施，未実施などのアクションの状況を表す情報であって，モダリティともいわれる。上記入力文章に含まれ，係り受け関係を持つ単語のうち，係り元となる単語を係り元単語，係り先となる単語を係り先単語という。
【００１２】
また，係り元単語意図情報設定部により設定された係り元単語意図情報と，係り先単語意図情報設定部により設定された係り先単語意図情報とを用いて，複数の入力文章を分類し集計するデータ集計部を備えるようにしてもよい。
【００１３】
上記構成によれば，直接付属語が付与された係り先単語の意図情報だけでなく，直接付属語が付与されていない係り元単語の意図情報も設定することが可能となる。つまり，入力文章に含まれるすべての動作表現を対象に意図情報を設定することができ，さらに，設定した意図情報を用いて入力文章を分析することが可能となる。これにより，意味が近い表現を同一の概念としてまとめることができ，さまざまな表現が含まれる自然言語の入力文章に対しても精度を向上させた分類を行うことが可能となる。
【００１４】
上記係り元意図情報設定部は，係り元単語がサ変接続名詞であった場合に，係り元単語の意図情報を表す係り元単語意図情報を設定するようにしてもよい。
【００１５】
また，係り先単語と係り元単語を含む複合名詞の係り先単語と，複合名詞の係り元単語の意図情報を表す係り元単語意図情報とを組み合わせた複合名詞意図情報パターンを記憶する複合名詞意図情報パターン記憶部をさらに備えてもよい。
【００１６】
上記係り元単語意図情報設定部は，入力文章に含まれる複合名詞の係り先単語と，複合名詞意図情報パターン記憶部に記憶された複合名詞の係り先単語とが対応する場合に，複合名詞意図情報パターンに記憶された係り元単語意図情報を，入力文章に含まれる複合名詞の係り元単語意図情報として設定するようにしてもよい。
【００１７】
これにより，入力文章に含まれる係り元単語または係り先単語が複合名詞であった場合にも，複合名詞のそれぞれの名詞に対して意図情報を設定することが可能となり，分類の精度を向上させることができる。
【００１８】
上記係り元単語意図情報設定部は，入力文章にサ変接続名詞を含む複合名詞があった場合に，複合名詞の係り元単語意図情報を設定するようにしてもよい。
【００１９】
少なくとも，単語抽出部により抽出された係り元単語と，係り先単語と，係り元単語と係り先単語とを接続する接続単語と，係り先単語意図情報設定部により設定された係り先単語意図情報と，係り元単語意図情報設定部により設定された係り元単語意図情報とを１の意図情報データとして記憶する意図情報分析結果記憶部を備えるようにしてもよい。
【００２０】
上記データ集計部は，入力された入力文章の分析条件に応じて，意図情報分析結果記憶部に記憶された複数の意図情報データを分類し集計するようにしてもよい。これにより，入力文章の構文を解析し，入力文章に含まれる動作表現に意図情報を設定して，その結果を記憶領域に記憶しておくことで，複数の入力文章をまとめて分析することが可能となる。また，入力された分析条件に応じて入力文章を分類，集計することが可能となるため，解析結果のなかから，必要なデータのみ検索して出力することが可能となる。また，入力された分析条件に対して解析をやりなおす必要がなくなり，分析条件が入力される度に，記憶領域を参照してデータを分析することが可能となる。
【００２１】
上記課題を解決するために，本発明の別の観点によれば，係り受け関係を持つ単語を含む複数の入力文章から入力者の意図を抽出して分析する文章分析方法であって：入力文章から，少なくとも，直接付属単語が付与されていない係り元単語と，直接付属単語が付与されている係り先単語と，係り元単語と係り先単語とを接続する接続単語とを抽出するステップと；係り先単語に付与された直接付属単語より表される入力者の意図を表す係り先単語意図情報を設定するステップと；予め意図情報パターン記憶部に記憶された，接続単語と，係り先単語と，係り先単語の意図情報を表す係り先単語意図情報と，係り元単語の意図情報を表す係り元単語意図情報とを組み合わせた意図情報パターンに基づいて，入力文章の係り元単語に入力者の意図を表す係り元単語意図情報を設定するステップと；を含み，入力文章から抽出された係り先単語と，接続単語と，係り先単語意図情報とが，意図情報パターン記憶部に記憶された係り先単語と接続単語と係り先単語意図情報と対応する場合に，意図情報パターン記憶部に記憶された係り元単語意図情報を，入力文章から抽出された係り元単語の係り元単語意図情報として設定することを特徴とする，文章分析方法が提供される。
【００２２】
設定された係り元単語意図情報と，係り先単語意図情報とを用いて，複数の入力文章を分類し集計するステップをさらに含み，入力されたデータ分析条件に応じて，入力文章の分析結果である係り元単語と，係り先単語と，係り元単語と係り先単語とを接続する接続単語と，係り先単語意図情報と，係り元単語意図情報とを１の意図情報データとして記憶する意図情報分析結果記憶部に記憶された複数の意図情報データを分類し集計することを特徴とする文章分析方法が提供される。
【００２３】
上記課題を解決するために，本発明の別の観点によれば，コンピュータをして，係り受け関係を持つ単語を含む複数の入力文章から入力者の意図を抽出して分析する文章分析装置として機能せしめるコンピュータプログラムであって：入力文章から，少なくとも，直接付属単語が付与されていない係り元単語と，直接付属単語が付与されている係り先単語と，係り元単語と係り先単語とを接続する接続単語とを抽出する単語抽出処理と；係り先単語に付与された直接付属単語より表される入力者の意図を表す係り先単語意図情報を設定する係り先単語意図情報設定処理と；予め意図情報パターン記憶部に記憶された，接続単語と，係り先単語と，係り先単語の意図情報を表す係り先単語意図情報と，係り元単語の意図情報を表す係り元単語意図情報とを組み合わせた意図情報パターンに基づいて，入力文章の係り元単語に入力者の意図を表す係り元単語意図情報を設定する係り元単語意図情報設定処理と；を実行し，係り元単語意図情報設定処理は，入力文章から抽出された係り先単語と，接続単語と，係り先単語意図情報設定処理により設定された係り先単語意図情報とが，意図情報パターン記憶部に記憶された係り先単語と接続単語と係り先単語意図情報と対応する場合に，意図情報パターン記憶部に記憶された係り元単語意図情報を，入力文章から抽出された係り元単語の係り元単語意図情報として設定することを特徴とする，コンピュータプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００２４】
以上説明したように本発明によれば，複数の入力文章に含まれるすべての動作表現に対して入力者の意図を設定することができ，様々な表現を含む入力文章の分類精度を向上させることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下に添付図面を参照しながら，本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお，本明細書及び図面において，実質的に同一の機能構成を有する構成要素については，同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２６】
（第１実施形態）
第１実施形態では，利用者により入力された入力文章から入力者の意図を抽出して分析し，入力文章に含まれるすべての動作表現に対して意図情報を設定可能な文章分析装置１０ａに本発明の文章分析装置を適用して説明する。まず，図１に基づいて，第１実施形態にかかる文章分析装置１０ａの機能構成について説明する。意図情報とは，入力文章に含まれる自立語や付属語などの単語で表される入力者の意図や状態の情報であって，例えば，入力者の要求，可能などの意図や，実施，未実施などのアクションの状況を表す情報である。
【００２７】
＜１．文章分析装置１０ａの機能構成＞
図１に示したように，文章分析装置１０ａは，入力部１０２と，単語抽出部１０４と，係り先単語意図情報設定部１０６と，係り元単語意図情報設定部１０８と，意図情報パターン記憶部１１０と，データ集計部１１２と，出力部１１４などから構成される。
【００２８】
入力部１０２は，利用者の入力を受け付ける機能を有するインタフェースである。入力部１０２を介して，分析対象となる複数の文章が入力される。入力部１０２より入力された文章を以下入力文章という。入力文章は，情報処理可能な電子データであって，例えば，後述する構文解析等が可能なテキストデータなどである。また，入力文章は，入力者の意図情報が含まれる文章であって，例えば，図３のデータ１５２に示したような，顧客の問い合わせ内容やクレームなどの情報を含む文章である。
【００２９】
単語抽出部１０４は，入力文章から，少なくとも，直接付属単語が付与されていない係り元単語と，直接付属単語が付与されている係り先単語と，係り元単語と係り先単語とを接続する接続単語とを抽出する機能を有する。単語抽出部１０４は，図３に示した入力文章を，意味を持つ最小の要素となる単語に分割して，形態素解析や構文解析などの処理を行う。そして，入力文章に含まれる名詞や動作表現について係り受け関係を解析する。係り受けを解析するとは，入力文章の構造を解析して，入力文章に含まれる単語と単語の関係性を解析することである。
【００３０】
例えば，図３に示したデータＩＤ１の入力文章「借金を窓口で申請できない。」であれば，「借金」と「申請」が係り受け関係を持ち，「借金」が係り元，「申請」が係り先となる。このように，係り受け関係を持つ単語のうち，係り元となる単語を係り元単語，係り先となる単語を係り先単語という。また，「窓口」と「申請」も係り受け関係を持っており，「窓口」が係り元単語，「申請」が係り先単語となる。また，単語抽出部１０４は，係り元単語と係り先単語とを接続する接続単語を抽出する。図３のデータＩＤ１の入力文章では，「借金」と「窓口」の接続単語として「を」を抽出し，「窓口」と「申請」の接続単語として「で」を抽出する。単語抽出部１０４は，入力文章に含まれるすべての係り受け関係を持つ単語を抽出し，係り元単語と係り先単語と係り元単語と係り先単語の接続単語と，さらに，係り先単語に付与された直接付属単語を係り先単語意図情報設定部１０６に提供する。
【００３１】
係り先単語意図情報設定部１０６は，単語抽出部１０４により提供された係り先単語に付与された直接付属単語より表される入力者の意図を表す係り先単語意図情報を設定する機能を有する。データＩＤ１の入力文章においては，係り先単語「申請」に付与された直接付属単語は「できない」であり，「不可能」という意図情報を設定することができる。直接付属単語から表される意図情報を予め設定するようにしてもよい。例えば，「できない」は「不可能」，「したい」は「要望」として，直接付属単語に設定された意図情報を係り先単語の意図情報として設定するようにしてもよい。係り先単語意図情報設定部１０６は，設定した係り先単語意図情報を係り元単語意図情報設定部１０８に提供する。
【００３２】
意図情報パターン記憶部１１０には，予め，接続単語と，係り先単語と，係り先単語の意図情報を表す係り先単語意図情報と，係り元単語の意図情報を表す係り元単語意図情報とが組み合わされて記憶されている。例えば，図６に示したように，入力文章に含まれる可能性のある接続単語１７２と係り先単語１７３と係り先単語意図情報１７４と，係り元単語に付与される係り元単語意図情報１７５を組み合わせた複数の意図情報パターンを意図情報パターン記憶部に記憶する。
【００３３】
係り元単語意図情報設定部１０８は，意図情報パターン記憶部１１０に記憶された意図情報パターンに基づいて，入力文章の係り元単語に入力者の意図を表す係り元単語意図情報を設定する。具体的には，係り元単語意図情報設定部１０８は，図４に示したように，入力文章から抽出された係り元単語１６３と，接続単語１６４と，係り先単語１６５と，係り先単語意図情報設定部１０６により設定された係り先単語意図情報１６６を係り受け関係ごとに保持している。
【００３４】
そして，保持した係り先単語１６５と，接続単語１６４と，係り先単語意図情報１６６の組み合わせが，意図情報パターン記憶部１１０に記憶された係り先単語１７３と接続単語１７２と係り先単語意図情報１７４の組み合わせと対応するか否かを判定する。組み合わせが対応するとは，組み合わせが一致するかまたは類似の組み合わせがあるか否かを判定することである。意図情報パターン記憶部１１０に対応する組み合わせがあった場合には，その組み合わせに含まれる係り元単語に付与される係り元単語意図情報１７５を，入力文章の係り元単語の意図情報として設定する。係り元単語意図情報設定部１０８は，入力文章分析に必要なデータ，例えば係り先単語と係り先単語意図情報と係り元単語と係り元単語意図情報などをデータ集計部１１２に提供する。
【００３５】
データ集計部１１２は，係り元単語意図情報設定部１０８により提供された係り先単語意図情報や係り元単語意図情報などを用いて，複数の入力文章を分類し集計する機能を有する。データ集計部１１２は，分類して集計した結果を出力部１１４に提供する。データ集計部１１２により集計された結果については，後で詳述する。
【００３６】
出力部１１４は，データ集計部１１２により提供された集計結果を出力する機能を有するインタフェースである。以上，文章分析装置１０ａの機能構成について説明した。上記構成によれば，入力文章に含まれるすべての動作表現を対象に意図情報を設定することができ，さらに，設定した意図情報を用いて入力文章を分析することが可能となる。これにより，意味が近い表現を同一の概念としてまとめることができ，さまざまな表現が含まれる自然言語の入力文章に対しても精度を向上させた分類を行うことが可能となる。次に，図２に基づいて，文章分析装置１０ａにおける文章分析方法について説明する。
【００３７】
＜２．文章分析装置１０ａにおける文章分析方法＞
図２は，文章分析装置１０ａにおける文章分析方法を示すフローチャートである。ここでは，例として，入力文章が図３に示すデータの場合について以下説明する。図３に示したデータＩＤ１５１は各データを識別するための識別子である。
【００３８】
まず，ステップＳ１０２において，入力文章の入力を受け付ける。ステップＳ１０２において入力された入力文章に対して，形態素解析，構文解析を実行し，係り元単語と，係り先単語と，接続単語と，係り先単語に付与された直接付属語を抽出する（Ｓ１０４）。そして，ステップＳ１０４において抽出された係り先単語に付与された直接単語から，係り先単語の意図情報を設定する（Ｓ１０６）。
【００３９】
ここで，ステップＳ１０６の処理が行われた後の入力部文章の解析結果を図４に示す。図４では，各レコードが一つの係り受け関係を表す。図４の連番１６１は，各係り受け関係を識別するための情報である。データＩＤ１６２は，図３のデータＩＤ１５１と対応している。係り元単語１６３，接続単語１６４，係り先単語１６５は，係り受け関係を表す。係り元単語１６３と係り先単語１６５の括弧内は，各単語の品詞である。係り先単語意図情報１６６は，係り先単語１６５の付属語に基づいて設定された意図情報を格納し，ステップ１０６で設定される。
【００４０】
次に，係り元単語意図情報設定部１０８は，図４に示す解析結果の係り元単語項目に着目する。係り元単語がサ変接続名詞である場合に，そのサ変接続名詞の意図情報を設定する（Ｓ１０８）。
【００４１】
ステップＳ１０８における係り元単語意図情報設定部１０８の処理について図５に基づいて詳細に説明する。図５は，ステップ１０８における係り元単語意図情報設定部１０８の処理を示すフローチャートである。
【００４２】
まず，図４に示す解析結果から，処理対象のレコードを示すカウンタｉを１に初期化する（Ｓ２０２）。そして，すべてのレコードで処理が終了したか否かを判定する（Ｓ２０４）。ステップＳ２０４において，カウンタｉが，図４の連番１６１の最大値を超えたと判定された場合には，処理を終了する。ステップＳ２０４において，カウンタｉが，図４の連番１６１の最大値を超えていないと判定された場合には，ステップＳ２０６の処理を行う。
【００４３】
ステップＳ２０４において，連番１６１がｉのレコードを処理対象にする。選択したレコードの係り元単語１６３がサ変接続名詞ならば，ステップ１０３０に行く。一方，選択したレコードの係り元単語１６３がサ変接続名詞ではないと判定された場合には，ステップＳ２１２の処理を行う。
【００４４】
例えば，図４においては，連番１６１の１，５，６，７のレコードについては，ステップＳ２０８の処理を行う。ステップＳ２０６において，係り元単語がサ変接続名詞であると判断された場合には，処理対象のレコードが意図情報パターンに一致するか否かを判定する（Ｓ２０８）。上述したように，図６は，意図情報パターン記憶部のデータの例である。図６に示した各行が１の意図情報パターンに対応する。
【００４５】
図６に示したように，意図情報パターン記憶部１１０は，識別番号１７１，接続単語１７２，係り先単語１７３，係り先単語意図情報１７４，係り元単語に付与される係り元単語意図情報１７５から構成される。識別番号１７１は，各意図情報パターンを識別するための情報である。接続単語１７２，係り先単語１７３，係り先単語意図情報１７４は，意図情報パターンの条件部に相当する。これらの条件が図４に示した処理対象のレコードに含まれる接続単語１６４，係り先単語１６５，係り先単語意図情報１６６と一致するか否かを判定する。一致した場合には，ステップＳ２１０の処理を行う。一致しなかった場合には，ステップＳ２１２の処理を行う。
【００４６】
例えば，図４の連番５は，接続単語１６４が「前」と「に」，係り先単語１６５の品詞が「動詞」，係り先単語意図情報１６６が「要望」である。この連番５に一致する意図情報パターンは，図６の識別番号１の，接続単語１７２が「前」，係り先単語１７３が「サ変接続名詞または動詞」，係り先単語意図情報１７４が「要望」であるレコードとなる。
【００４７】
また，意図情報パターンの係り先単語１７３に品詞ではなく，サ変接続名詞を格納して，係り先単語意図情報１７４にかかわらず，係り元単語意図情報１７５を設定して記憶するようにしてもよい。例えば，図４の連番１は，接続単語１６４が「を」，係り先単語１６５が「申請（サ変）」である。この連番１に一致する意図情報パターンは，図６の識別番号７の，接続単語１７２が「を」，係り先単語１７３が「申請」であるレコードとなる。
【００４８】
ステップＳ２０８において，処理対象のレコードが意図情報パターンに一致した場合には，一致した意図情報パターンに含まれる係り元単語意図情報１７５を，処理対象レコードに含まれる係り元単語１６３の係り元単語意図情報として設定する。
【００４９】
例えば，図４の例では，
連番１：「借金」  意図情報：未実施，要望
連番５：「借金」  意図情報：未実施
となる。つまり，図３のデータＩＤ１の「借金を窓口で申請できない」は，「これから借金したい」という「要望」の意味を含んでいるということがわかる。また，データＩＤ３の「借金前に，十分説明を聞きたい」は，「これから借金する予定である」という「未実施」の意味を含んでいるということがわかる。
【００５０】
ステップＳ２１０において，処理対象となるレコードに含まれる係り元単語の意図情報を設定した後，次のレコードを処理対象にするために，カウンタｉを１つ加算する（Ｓ２１２）。そして，ステップＳ２０４に戻り，対象となるすべてのレコードの処理が終了するまでステップＳ２０４〜ステップＳ２１２の処理を繰り返す。
【００５１】
図２に戻り，ステップＳ１０８において係り元単語意図情報設定処理を行った後，データ集計処理を行う（Ｓ１１０）。ステップＳ１１０においては，ステップＳ１０８で設定された係り先単語意図情報および係り元単語意図情報を用いて，入力文章を分類して集計する。例えば，ステップＳ１１０で集計された結果は以下のとおりとなる。
サ変接続名詞「借金」  意図情報：未実施  ２件（データＩＤ１，データＩＤ３）
サ変接続名詞「借金」  意図情報：要望    ２件（データＩＤ２，データＩＤ１）
サ変接続名詞「借金」  意図情報：なし    １件（データＩＤ４）
サ変接続名詞「申請」  意図情報：不可能  １件（データＩＤ１）
動詞「聞く」          意図情報：要望    １件（データＩＤ３）
サ変接続名詞「説明」  意図情報：なし    １件（データＩＤ３）
サ変接続名詞「返済」  意図情報：実施    １件（データＩＤ４）
となる。
【００５２】
ここで，サ変接続名詞「借金」に着目すると，データＩＤ４のみ借金をした後のトラブルであり，データＩＤ１からＩＤ３とは別の分類になっている。係り元単語意図情報を設定せずに分類すると，ＩＤ１の単語「借金」とＩＤ４の「借金」の意図情報が考慮されないため同じ分類となる。しかし，上記の如く係り元単語意図情報を設定することで，ＩＤ４の「借金」は，借金をした後のトラブルであり，ＩＤ１と異なる分類になる。これにより，借金前の問い合わせと，借金後の問い合わせとを区別することができることとなり，分類の精度が向上する。
【００５３】
そして，ステップＳ１１０において分類，集計された結果を出力する（Ｓ１１２）。以上，文章分析装置１０ａにおける文章分析方法について説明した。第１実施形態によれば，入力文章に含まれるすべての動作表現について，意図情報を設定することが可能となる。これにより，付属語が付与されていないサ変接続名詞に対しても意図情報を用いて入力文章を分類することが可能となり，複数の入力文章の分類精度を向上させることができる。
【００５４】
本実施形態では，係り受け関係のある動作表現に対して意図情報を設定するようにしたが，かかる例に限定されない。例えば図３のデータＩＤ４の動詞「引き落とす」には係り受け関係が存在しないために，「引き落とす」が図４の解析結果に現れていないが，係り受け関係が存在しない動作表現も解析結果データに含めてデータ集計に用いるようにしてもよい。
【００５５】
また，本実施形態では，予め設定したパターンを用いて係り先単語意図情報や係り元単語意図情報を設定したが，かかる例に限定されない。例えば，入力文章に含まれる名詞や単語を解析する際に，同義語・類義語などを分類・整理した語彙を検索することが可能なシソーラス辞書などを利用して，本実施形態の分析方法と組み合わせることも可能である。
【００５６】
以上，第１実施形態について説明した。第１実施形態では，サ変接続名詞を係り元として，動詞やサ変接続名詞が係り先になる関係がある場合について説明した。しかし，「通院治療」「解約手続き」「申請方法」などの複合名詞（複数の名詞が連続している）の場合や，「申請の手順」などの助詞「の」によってサ変接続名詞から名詞に係る場合がある。第２実施形態では，入力文章に複合名詞が含まれている場合に，動作表現の意図情報を設定する文章分析装置を提供する。
【００５７】
（第２実施形態）
第２実施形態では，第１実施形態と同様に入力文章の係り受け関係を解析してすべての係り先単語および係り元単語に意図情報を設定し，さらに係り先単語または係り元単語に複合名詞が含まれている場合に，複合名詞の係り元単語となる動作表現に対して意図情報を設定する文章分析装置１０ｂに本発明の文章分析装置を適用して説明する。まず，図７に基づいて，第２実施形態にかかる文章分析装置１０ｂの機能構成について説明する。
【００５８】
＜３．文章分析装置１０ｂの機能構成＞
図７は，本実施形態にかかる文章分析装置１０ｂの機能構成を示すブロック図である。図７に示したように，文章分析装置１０ｂは，入力部１０２と，単語抽出部１０４と，係り先単語意図情報設定部１０６と，係り元単語意図情報設定部１０８と，意図情報パターン記憶部１１０と，データ集計部１１２と，出力部１１４と，複合名詞意図情報パターン記憶部１１６などから構成される。
【００５９】
上記入力部１０２，単語抽出部１０４，係り先単語意図情報設定部１０６，意図情報パターン記憶部１１０，データ集計部１１２，出力部１１４は，第１実施形態にかかる文章分析装置１０ａとほぼ同様の機能構成となるため，説明を省略する。
【００６０】
複合名詞意図情報パターン記憶部１１６は，予め，係り先単語と係り元単語を含む複合名詞の係り先単語と，複合名詞の係り元単語の意図情報を表す係り元単語意図情報とを組み合わせた複合名詞意図情報パターンを記憶する機能を有する。図１１に示したように，入力文章に含まれる可能性のある複合名詞の係り先単語２０２と係り元単語意図情報２０３とを組み合わせた複数の複合名詞意図情報パターンを複合名詞意図情報パターン記憶部１１６に記憶する。複合名詞意図情報パターンは，例えば，「通院治療」や「申請の手順」など，複合名詞や助詞「の」によってサ変接続名詞から名詞に係る場合に，意図情報を設定するためのパターンである。
【００６１】
係り元単語意図情報設定部１０８は，複合名詞意図情報パターン記憶部１１６に記憶された複合名詞意図情報パターンに基づいて，入力文章に含まれる複合名詞の係り元単語の係り元単語意図情報を設定する。係り元単語意図情報設定部１０８は，第１実施形態同様，意図情報パターン記憶部に記憶された意図情報パターンに基づいて，入力文章に含まれる動作表現に意図情報を設定する機能を持つようにしてもよい。
【００６２】
以上，文章分析装置１０ｂの機能構成について説明した。本実施形態にかかる文章分析方法は，第１実施形態とほぼ同様の処理となるため，第１実施形態と異なる処理について説明する。次に，図１０に基づいて，本実施形態にかかる係り元単語意図情報設定部１０８の処理について詳細に説明する。
【００６３】
＜４．係り元単語意図情報設定処理＞
図１０は，本実施形態にかかる係り元単語意図情報設定部１０８の処理を示すフローチャートである。ここでは，入力文章が図８に示すデータの場合について説明する。まず，単語抽出部１０４により，図９に示す係り元単語１９３，接続単語１９４，係り先単語１９５が抽出される。また，係り先単語意図情報設定部１０６により，係り先単語意図情報１９６が設定される。図９の連番５と連番６では，「加入申請」「通院治療」などの複合名詞が，分割されて格納される。
【００６４】
係り元単語意図情報設定部１０８は，図９の解析結果の係り元単語項目と係り先単語項目に着目する。次の場合に，サ変接続名詞の意図情報を決定する。
（１）係り元単語項目がサ変接続名詞の場合
（２）係り元単語項目または係り先単語項目が複合名詞で，かつサ変接続名詞を含む場合
【００６５】
図１０に，本実施形態にかかる係り元単語意図情報設定部１０６の処理を示すフローチャートを示す。以下，このフローチャートに沿って動作を説明する。まず，処理対象となる入力文章のレコードを示すカウンタｉを１に初期化する。
【００６６】
次に，すべてのレコードで処理が終了したか否かを判定する（Ｓ３０４）。ステップＳ３０４において，すべてのレコードで処理が終了していると判定された場合には，処理を終了する。すなわち，カウンタｉが，連番項目の最大値を超えたら終了する。
【００６７】
ステップＳ３０４において，すべてのレコードで処理が終了していないと判定された場合には，連番１９１がｉのレコードを処理対象にする。選択したレコードの係り元単語１９３または係り先単語１９５がサ変接続名詞を含む場合には，ステップＳ３０８の処理を行う。選択したレコードの係り元単語１９３または係り先単語１９５がサ変接続名詞を含まない場合には，ステップＳ３１６の処理を行う。例えば，図９においては，連番１，２，４，５，６，７のレコードについてステップＳ３０８の処理を行う。
【００６８】
ステップＳ３０８において，意図情報パターン記憶部１１０の意図情報パターンと一致するか否かを判定する。ステップＳ３０８において行われる処理は，第１実施形態の図５に示したステップＳ２０８と同様の処理であるため，説明を省略する。処理対象となるレコードが意図情報パターン記憶部１１０の意図情報パターンに一致するか否かを判定し，一致した場合には，ステップＳ３１０の処理を行う。ステップＳ３１０において意図情報の設定が行われた後，ステップＳ３１２の処理が行われる。また，処理対象となるレコードが意図情報パターン記憶部１１０の意図情報パターンに一致しなかった場合にもステップＳ３１２の処理を行う。
【００６９】
例えば，図９の連番６のデータについて説明すると，図９の連番６のデータと図６の識別番号１が一致する。したがって，ステップＳ３１０において，一致したパターンの係り元単語意図情報１７５を，係り元単語に含まれるすべてのサ変接続名詞の係り元単語意図情報として付与する。例えば，図９の連番６については，
連番６：「通院」  意図情報：未実施
連番６：「治療」  意図情報：未実施
が設定される。
【００７０】
そして，処理対象のレコードが，複合名詞意図情報パターン記憶部１１６に記憶された複合名詞意図情報パターンと一致するか否かを判定する。図１１に示した複合名詞意図情報パターン記憶部１１６の各行が一の複合名詞意図情報パターンに対応する。複合名詞意図情報パターン記憶部１１６は，識別番号２０１，係り先単語２０２，係り元単語意図情報２０３などから構成される。識別番号２０１は，各パターンを識別するための情報である。係り先単語２０２は，複合名詞意図情報パターンの条件部に相当する。
【００７１】
ステップＳ３１２において，複合名詞意図情報パターン記憶部１１６の係り先単語２０２が，処理対象のレコードと一致するか否かを判定する。一致した場合にはステップＳ３１４の処理を行う。複合名詞意図情報パターン記憶部１１６のパターンのどれとも一致しなかった場合には，ステップＳ３１６の処理を行う。
【００７２】
処理対象のレコードとの照合においては，次の３つの場合について照合する。
場合１．処理対象のレコードの接続単語項目が「の」で，かつ，係り先単語１９５が，複合名詞意図情報パターン記憶部１１６の係り先単語２０２に一致するか。
場合２．処理対象のレコードの係り元単語１９３が複合名詞で，複合名詞の末尾の単語が，複合名詞意図情報パターン記憶部１１６の係り先単語２０２に一致するか。
場合３．処理対象のレコードの係り先単語１９５が複合名詞で，複合名詞の末尾の単語が，複合名詞意図情報パターン記憶部１１６の係り先単語２０２に一致するか。
【００７３】
例えば，図９の連番２は，場合１に相当し，接続単語１９４が「の」で，かつ，係り先単語１９５が方法であるため，図１１の識別番号２に一致する。また，図９の連番４は，場合３に相当し，係り先単語１９５が複合名詞であり，「申請」を含むため，図１１の識別番号５に一致する。また，図９の連番５は，場合２に相当し，係り元単語１９３が複合名詞であり，「申請」を含むため，図１１の識別番号５に一致する。
【００７４】
ステップＳ３１４において，上記の如く一致したパターンの係り元単語意図情報２０３を，入力文章の係り元単語１９３の係り元単語意図情報に設定する。
【００７５】
例えば，図９の例では，
連番２：「加入」  意図情報：未実施，要望
連番４：「加入」  意図情報：未実施，要望
連番５：「加入」  意図情報：未実施，要望
となる。
【００７６】
ステップＳ３１４において，複合名詞の意図情報を設定した後，次のレコードを処理対象にするために，カウンタｉを１加算する（Ｓ３１６）。そして，ステップＳ３０４に戻り，対象となるすべてのレコードの処理が終了するまでステップＳ３０４〜ステップＳ３１６の処理を繰り返す。
【００７７】
そして，データ集計部１１２は，設定された意図情報を利用してデータを分類する。例えば，図９の例で意図情報によって入力文章を分類すると，
サ変接続名詞「加入」  意図情報：未実施  ２件（データＩＤ１，データＩＤ２）
サ変接続名詞「加入」  意図情報：要望    ２件（データＩＤ１，データＩＤ２）
サ変接続名詞「加入」  意図情報：なし    １件（データＩＤ３）
サ変接続名詞「申請」  意図情報：なし    １件（データＩＤ２）
動詞「治療」          意図情報：未実施  １件（データＩＤ２）
動詞「通院」          意図情報：未実施  １件（データＩＤ２）
動詞「知る」          意図情報：要望    １件（データＩＤ２）
動詞「来る」          意図情報：否定    １件（データＩＤ３）
となる。
【００７８】
ここで，分類の結果のサ変接続名詞「加入」に着目すると，データＩＤ３のみ加入をした後のトラブルであり，データＩＤ１，ＩＤ２とは別の分類になっている。係り元単語意図情報を設定せずに分類すると，ＩＤ１の単語「加入」とＩＤ３の「加入」の意図情報が考慮されないため同じ分類となる。しかし，上記の如く係り元単語意図情報を設定することで，ＩＤ１の「加入」は加入前の問い合わせでありＩＤ３と異なる分類となる。これにより，加入前の問い合わせと，加入後の問い合わせとを区別することが可能となり，分類の精度が向上する。
【００７９】
本実施形態では，係り元単語や係り先単語が複合名詞の場合に，複合名詞の末尾の名詞に基づいて複合名詞の係り元単語の意図情報を設定したが，かかる例に限定されない。例えば，「非」「不」「未」などの否定を表す名詞を含む場合に，そのサ変接続名詞の意図情報を「否定」や「未実施」に設定するようにしてもよい。例えば，「未加入」という単語の場合，サ変接続名詞「加入」の意図情報を「未実施」に設定するようにしてもよい。
【００８０】
以上，第２実施形態について説明した。第２実施形態では，「通院治療」「解約手続き」「申請方法」など，複合名詞に動作表現が含まれる場合や，「申請の手順」など，助詞「の」によって接続される場合にも，すべての動作表現に意図情報を設定することが可能となり，分類の精度を向上させることができる。以上第２実施形態について説明した。
【００８１】
（第３実施形態）
第１，第２の実施形態では，入力文章が入力されて分類結果を出力するまで，一連の処理を実行していた。本実施形態では，単語抽出部１０４において抽出された単語，係り先単語意図情報設定部１０６および係り元単語意図情報設定部１０８により設定された意図情報等を記憶して，入力された分析条件に応じて，記憶された分析結果を分類する文章分析装置１０ｃに本発明の文章分析装置を適用して説明する。まず，図１２に基づいて，本実施形態にかかる文章分析装置１０ｃの機能構成について説明する。
【００８２】
＜５．文章分析装置１０ｃの機能構成＞
図１２は，本実施形態にかかる文章分析装置１０ｃの機能構成を示すブロック図である。図１２に示したように，文章分析装置１０ｃは，入力部１０２と，単語抽出部１０４と，係り先単語意図情報設定部１０６と，係り元単語意図情報設定部１０８と，意図情報パターン記憶部１１０と，データ集計部１１２と，出力部１１４と，データ登録部１１８と，意図情報分析結果記憶部１２０，分析条件入力部１２２などから構成される。
【００８３】
上記入力部１０２，単語抽出部１０４，係り先単語意図情報設定部１０６，意図情報パターン記憶部１１０，データ集計部１１２，出力部１１４は，第１実施形態にかかる文章分析装置１０ａとほぼ同様の機能構成となるため，説明を省略する。なお，本実施形態においても，第２実施形態同様に，複合名詞意図情報パターン記憶部１１６を備えて，入力文章に含まれる複合名詞の意図情報を設定するようにしてもよい。
【００８４】
データ登録部１１８は，単語抽出部１０４により抽出された係り元単語と，係り先単語と，係り元単語と係り先単語とを接続する接続単語と，係り先単語意図情報設定部１０６により設定された係り先単語意図情報と，係り元単語意図情報設定部１０８により設定された係り元単語意図情報とを，１の意図情報データとして意図情報分析結果記憶部１２０に記憶する機能を有する。
【００８５】
意図情報分析結果記憶部１２０は，図１４に示したように，入力文章を識別するデータＩＤ２１２と，係り元単語２１３と，係り元単語意図情報２１４と，接続単語２１５と，係り先単語２１６と，係り先単語意図情報２１７を意図情報データとして連番を付して記憶する。
【００８６】
分析条件入力部１２２は，対象となる入力文章の分析条件の入力を受け付ける機能を有するインタフェースである。分析条件入力部１２２に入力された分析条件に応じて，ユーザ所望の分析結果を出力することが可能となる。例えば，入力文章のうち，「単語「借金」を含む文章のみを対象にする」や，「すべての文章を対象にする」など分析する条件の入力を受け付ける。
【００８７】
データ集計部１１２は，分析条件入力部１１２より入力されたデータ分析条件に応じて，意図情報分析結果記憶部１２０に記憶された意図情報データを分類し集計する機能を有する。例えば，意図情報分析結果記憶部１２０に記憶された意図情報データのうち，係り元単語が「借金」である意図情報データを係り元単語意図情報ごとに分類して集計することができる。以上，文章分析装置１０ｃの機能構成について説明した。次に，図１３に基づいて，文章分析装置１０ｃにおけるデータ登録までの処理の流れについて説明する。
【００８８】
＜６．文章分析装置１０ｃにおけるデータ登録までの処理の流れ＞
図１３は，文章分析装置１０ｃにおけるデータ登録までの処理の流れを示すフローチャートである。ここでは，例として，入力文章が図２に示すデータの場合について以下説明する。ステップＳ４０２のデータの受付，ステップＳ４０４の単語抽出処理，ステップＳ４０６の係り先単語意図情報設定処理，Ｓ４０８の係り元単語意図情報設定処理は，第１実施形態とほぼ同様の処理であるため，説明を省略する。
【００８９】
ステップＳ４１０において，データ登録部１１２は，ステップＳ４０２，ステップＳ４０４，ステップＳ４０６，ステップＳ４０８の処理で得られた入力文章の解析結果を意図情報分析結果記憶部１２０に記憶する。図１４に，意図情報分析結果記憶部１２０に記憶される意図情報データの例を示す。意図情報分析結果記憶部１２０には，連番２１１，データＩＤ２１２，係り元単語２１３，係り元単語意図情報２１４，接続単語２１５，係り先単語２１６，係り先単語意図情報２１７などが記憶されている。
【００９０】
連番２１１は，入力文章に含まれる各係り受け関係を識別するための情報である。データＩＤ２１２は，図３のデータＩＤと対応している。係り元単語２１３，接続単語２１５，係り先単語２１６は，係り受け情報を表す。係り元単語意図情報２１４，係り先単語意図情報２１７は，係り受け関係のある各単語の意図情報を表す。
【００９１】
データ登録部１１８は，ステップＳ４０４の単語抽出処理で得られた結果を意図情報分析結果記憶部１２０の連番２１１，データＩＤ２１２，係り元単語２１３，接続単語２１５，係り先単語２１６として記憶する。そして，ステップＳ４０６の係り先単語意図情報設定処理で得られた結果を意図情報分析結果記憶部１２０の係り先単語意図情報２１７として記憶する。つまり，図４に示した処理結果が意図情報分析結果記憶部１２０に記憶される。
【００９２】
さらに，ステップＳ４０８の係り元単語意図情報設定処理で得られた結果を意図情報分析結果１２０の係り元単語意図情報２１４として記憶する。例えば，図３の入力文章の場合，次の２つの意図情報が設定される。
連番１：「借金」  意図情報：未実施，要望
連番５：「借金」  意図情報：未実施
これらの係り元単語意図情報が，図１４の連番１，連番５の係り元単語意図情報２１４となる。
【００９３】
次に，図１５に基づいて，本実施形態にかかるデータ集計処理について説明する。図１５は，本実施形態にかかるデータ集計処理の流れを示すフローチャートである。ここでは，図１４に示した意図情報分析結果の例を用いて説明する。
【００９４】
まず，分析条件の入力を受け付ける（Ｓ４２２）。例えば，ステップＳ４２２において，「単語「借金」を含む係り受け関係を対象にする」という条件が入力されたとする。
【００９５】
そして，ステップＳ４２２において入力された分析条件の入力に応じて，意図情報分析結果記憶部１２０に記憶された意図情報データを検索する（Ｓ４２４）。例えば，図１４において，単語「借金」を含む係り受け関係として，連番１，連番３，連番５，連番７を検索する。
【００９６】
そして，ステップＳ４２４において検索された意図情報データを分類して集計する（Ｓ４２６）。例えば，単語「借金」を含む係り受け関係のみに着目すると，次のような集計結果が得られる。
サ変接続名詞「借金」  意図情報：未実施  ２件（データＩＤ１，データＩＤ３）
サ変接続名詞「借金」  意図情報：要望    １件（データＩＤ２，データＩＤ１）
サ変接続名詞「借金」  意図情報：なし    １件（データＩＤ４）
ステップＳ４２６において分類，集計された結果を出力する（Ｓ４２８）。以上，本実施形態にかかるデータ集計処理について説明した。
【００９７】
本実施形態によれば，入力文章の構文を解析し，入力文章に含まれる動作表現に意図情報を設定して，その結果を記憶領域に記憶しておくことで，複数の入力文章をまとめて分析することが可能となる。また，入力された分析条件に応じて入力文章を分類，集計することができるため，解析結果のなかから，必要なデータのみ検索して出力することが可能となる。また，入力された分析条件に対して解析をやりなおす必要がなくなり，分析条件が入力される度に，記憶領域を参照してデータを分析することが可能となる。
【００９８】
以上，添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが，本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば，特許請求の範囲に記載された範疇内において，各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり，それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【００９９】
本発明のデータ集計においては，入力文章に含まれる動作表現と，その意図情報を用いて入力文章を集計して分類しているが，かかる例に限定されず，設定された意図情報と，係り元単語と係り先単語の組み合わせによって集計するようにしてもよい。例えば，係り元単語と係り先単語の組み合わせである「住宅ローンで借金」，「自動車ローンで借金」などのデ格，ヲ格，ガ格の組み合わせに対して設定された意図情報を用いて分類集計することも可能である。
【０１００】
また，予め設定された意図情報パターンの組み合わせを，データ集計の集計方法に応じて変更するようにしてもよい。例えば，入力文章に頻出の語句や単語の組み合わせを意図情報パターの組み合わせとして採用することにより，解析された文章を分析するユーザの要望に応じた結果を出力することが可能となる。また，分類，集計した結果を用いて，予め設定された意図情報パターンに記憶されたデータの内容をユーザの入力に応じて変更するようにしてもよい。例えば，意図情報パターンに記憶されていない接続単語と係り先単語と係り先単語意図情報とが頻出した場合に，係り元単語意図情報をユーザに入力させて，意図情報パターンを追加していくようにしてもよい。また，ほとんど出現しない係り先単語が意図情報パターンに含まれている場合に，その意図情報パターンを削除して意図情報パターン記憶部１１０または複合名詞意図情報パターン記憶部１１６のデータを更新するようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１０１】
本発明は，複数の入力文章から入力者の意図を抽出して分析する文章分析装置に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０２】
【図１】本発明の第１の実施形態にかかる文章分析装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】同実施の形態における文章分析方法を示すフローチャートである。
【図３】同実施の形態における文章分析装置に入力される入力文章の例を示す説明図である。
【図４】同実施の形態における文章分析結果の例を示す説明図である。
【図５】同実施の形態における係り元単語意図情報設定部の処理を示すフローチャートである。
【図６】同実施の形態における意図情報パターン記憶の記憶内容を示す説明図である。
【図７】第２実施形態にかかる文章分析装置１０ｂの機能構成を示すブロック図である。
【図８】同実施の形態における文章分析装置に入力される入力文章の例を示す説明図である。
【図９】同実施の形態における文章分析結果の例を示す説明図である。
【図１０】同実施の形態における係り元単語意図情報設定部の処理を示すフローチャートである。
【図１１】同実施の形態における複合名詞意図情報パターン記憶部の記憶内容を示す説明図である。
【図１２】第３実施形態にかかる文章分析装置１０ｃの機能構成を示すブロック図である。
【図１３】同実施の形態における文章分析装置のデータ登録までの処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】同実施の形態における意図情報分析結果記憶部の記憶内容を示す説明図である。
【図１５】同実施の形態における文章分析装置のデータ集計処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１０３】
１０４      単語抽出部
１０６      係り先単語意図情報設定部
１０８      係り元単語意図情報設定部
１１０      意図情報パターン記憶部
１１２      データ集計部
１１６      複合名詞意図情報パターン記憶部
１２０      意図情報分析結果記憶部
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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