(57)【要約】【課題】  単語などの言語表現の感情極性の自動抽出を高精度に行う。【解決手段】  辞書の語釈文データＤＴＷ、シソーラスデータＤＳＲ及びコーパスデータＤＣＰから、形態素解析モジュールＭ１により感情極性が同じになり易い言語表現対を抽出し、その対を連結することにより語彙ネットワークを構築するネットワーク構築モジュールＭ２と、上記ネットワーク構築モジュールＭ２により構築された語彙ネットワークに基づいて各言語表現について感情極性値の生起確率をスピン系モデルの計算方法を用いて計算する感情極性計算モジュールＭ３とを備え、上記感情極性計算モジュールＭ３により、平均場近似を用いて近似確率分布関数を計算し、各単語の感情極性を判定する。【選択図】        図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
辞書の語釈文データから、感情極性が同じになり易い言語表現対を抽出し、その対を連結することにより語彙ネットワークを構築するネットワーク構築部と、
上記ネットワーク構築部により構築された語彙ネットワークに基づいて各言語表現について感情極性値の生起確率をスピン系モデルの計算方法を用いて計算する確率計算部と
を備えることを特徴とする感情極性抽出装置。
【請求項２】
上記ネットワーク構築部は、さらにシソーラスデータから、感情極性が同じになり易い言語表現対を抽出し、その対を連結した語彙ネットワークを構築することを特徴とする請求項１記載の感情極性抽出装置。
【請求項３】
上記ネットワーク構築部は、さらにコーパスデータから、感情極性が同じになり易い言語表現対を抽出し、その対を連結した語彙ネットワークを構築することを特徴とする請求項２記載の感情極性抽出装置。
【請求項４】
上記確率計算部は、平均場近似を用いて近似確率分布関数を計算し、各単語の感情極性を判定することを特徴とする請求項１記載の感情極性抽出装置。
【請求項５】
辞書の語釈文データ、シソーラスデータ及びコーパスデータから、感情極性が同じになり易い言語表現対を抽出し、その対を連結することにより語彙ネットワークを構築するネットワーク構築ステップと、
上記ネットワーク構築ステップで構築された語彙ネットワークに基づいて各言語表現について感情極性値の生起確率をスピン系モデルの計算方法を用いて計算する確率計算ステップとを有し、
上記確率計算ステップにおいて、平均場近似を用いて近似確率分布関数を計算し、各単語の感情極性を判定することを特徴とする感情極性抽出方法。
【請求項６】
辞書の語釈文データ、シソーラスデータ及びコーパスデータから、感情極性が同じになり易い言語表現対を抽出し、その対を連結することにより語彙ネットワークを構築するネットワーク構築ステップと、
上記ネットワーク構築ステップで構築された語彙ネットワークに基づいて各言語表現について感情極性値の生起確率をスピン系モデルの計算方法を用いて計算する確率計算ステップとを有し、
上記確率計算ステップにおいて、平均場近似を用いて近似確率分布関数を計算し、各単語の感情極性を判定する感情極性抽出処理をコンピュータにより実行させることを特徴とする感情極性抽出処理プログラム。
【請求項７】
辞書の語釈文データ、シソーラスデータ及びコーパスデータから、感情極性が同じになり易い言語表現対を抽出し、その対を連結することにより語彙ネットワークを構築するネットワーク構築ステップと、
上記ネットワーク構築ステップで構築された語彙ネットワークに基づいて各言語表現について感情極性値の生起確率をスピン系モデルの計算方法を用いて計算する確率計算ステップとを有し、
上記確率計算ステップにおいて、平均場近似を用いて近似確率分布関数を計算し、各単語の感情極性を判定する感情極性抽出処理をコンピュータにより実行させる感情極性抽出処理プログラムを記録したことを特徴とする感情極性抽出処理プログラム記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、単語などの言語表現の感情極性を自動抽出する感情極性抽出装置、感情極性抽出方法、感情極性抽出プログラム及び感情極性抽出プログラム記録媒体に関する。
に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、文書データにおける感情（意見や態度を含む）の判別は、様々な応用において重要になってきている。例えば、インターネット上の電子掲示板に書き込まれたある製品に関する消費者の意見が特定・判別できると、その製品に関する広範囲なサーベイが可能になる。また、すべての回答に人間蛾を通すことなくアンケートの概要を把握することも可能になる。そのような自動特定・判別を実現するための重要なソースとして、各単語の感情極性（ポジティブ「望ましい」、もしくはネガティブ「望ましくない」）を挙げることができる。最も単純には、ある文書においてポジティブな単語が多く出現している場合、素の文書全体もポジティブであると推測ができる。
【０００３】
従来、例えば、ウェブの検索エンジンを用いて、調べたい単語ｗと種となる単語との関連性の強さを測るようにした感情極性判定アルゴリズムを提案されている（例えば、非特許文献１参照）。具体的には、“w NEAR good”，“w NEAR bad”などのクリエを検索エンジンに投げ、そのヒット件数から種となる単語との関連性を算出し、関連性の数値の差を感情極性の指標としている。この手法は、高い精度を出すものの、検索エンジンのような外部技術あるいは極めて巨大なコーパスを必要とする。
【０００４】
また、潜在意味解析（Latent Semantic Analysis）を用いた手法も提案されている。この手法では大量のコーパスにおける単語の共起関係を使って、単語を表現するベクトルを作成し、そのベクトルの類似度を用いて、調べたい単語と種となる単語との類似度を測っている。この手法は、巨大なコーパスを必要とし、また、特異値分解のような重い計算を必要とする。
【０００５】
また、“simple and well-received”あるいは“simplistic bud well-received”などといった接続表現に着目して単語の感情極性を判定する手法が提案されている（例えば、非特許文献２参照））。前者はandで接続されており、両単語の極性は等しく、後者では異なると予測される。この手法では、まず接続表現を大量に収集し、それらを同極性か異極性に判定する。その判定結果を用いて単語を２つのグループにクラスタリングして、片方をポジティブと判定している。この手法では、接続表現に依存しているので、感情極性が求められる単語が限定されてしまう。
【０００６】
また、ブートストラッピングを用いた手法が提案されている（例えば、非特許文献３参照））。この手法では、単語の語釈文に対するルールを人手で５２個作成し、そのルールをブートストラッピング的に繰り返し適用することにより、単語の感情極性を決定している。この手法は、再現率が低く、また、言語依存性がある。
【０００７】
さらに、WordNetの同義語を連結することにより語彙ネットワークを構築し、ある単語から種となる初期単語（“good”と“bad”）へのネットワーク上での最短距離を用いて感情判定した結果が報告されている（例えば、非特許文献４参照））。この手法では、語釈文よりも入手しにくいシソーラスを必要とし、また、シソーラスに依存しているので、種となる初期単語と異なる品詞の単語については感情極性が求められず、また、語釈文やコーパスのようなデータを取り入れるよう拡張性が考えにくい。
【０００８】
【非特許文献１】Measuring Praise and Criticism: Inference of Semantic Orientation from Association, P. Turney and M. L. Littman, ACM Transactions on Information Systems, Vol.21, No.4, 2003
【非特許文献２】Predicting the Semantic Orientation of Adjectives, Vasileios Hatzivassiloglou and Kathleen R. McKeown, Proceedings of the 35th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 1997
【非特許文献３】語釈文を利用した「p/n辞書」の作成、小林のぞみ，乾孝司，乾健太郎，人工知能学会言語・音声理解と対話処理研究会（SLUD-33）, 2001
【非特許文献４】Using WordNet to Measure Semantic Orientation of Adjectives, Jaap Kamps,Maarten Marx, Robert J. Mokken and Maarten de Rijke, Proceedings of the 4th International Conference on Language Resources and Evaluation, 2004
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
ところで、シソーラスをデータとしてネットワークを構築した場合、類似語関係が存在しなくては言語表現同士が連結されないので、ネットワークは非常に疎になりネットワーク上の情報電卓は効率的でなくなる。しかし、感情極性という点ではノイズが多い語釈文やコーパスの情報をネットワークに組み込むと、最短距離の用いた方法や、芋づる式に感情極性を判定していく方法はうまく機能しない。また、人手による規則を作るとノイズは除去可能だが、情報伝達が効率的でなくなるとい問題が発生する上に、言語依存成も問題になる。
【００１０】
このように、ノイズに影響されないような形で様々なデータを取り込むことは、従来手法では困難であった。
【００１１】
そこで、本発明の目的は、上述の如き従来の問題点に鑑み、単語などの言語表現の感情極性（表現が与える印象のことであり、例えば、望ましいかそうでないかなど）の自動抽出を高精度に行うことができる感情極性抽出装置、感情極性抽出方法、感情極性抽出プログラム及び感情極性抽出プログラム記録媒体を提供することにある。
【００１２】
本発明の更に他の目的、本発明によって得られる具体的な利点は、以下に説明される実施の形態の説明から一層明らかにされる。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明では、単語などの言語表現の感情極性の自動抽出を高精度に行うために、スピン系のモデルを用いる。電子のスピンが方向（上向きあるいは下向き）を持っているように、各単語は感情極性（ポジティブあるいはネガティブ）を持っている。
【００１４】
本発明に係る感情極性抽出装置は、辞書の語釈文データから、感情極性が同じになり易い言語表現対を抽出し、その対を連結することにより語彙ネットワークを構築するネットワーク構築部と、上記ネットワーク構築部により構築された語彙ネットワークに基づいて各言語表現について感情極性値の生起確率をスピン系モデルの計算方法を用いて計算する確率計算部とを備えることを特徴とする。
【００１５】
本発明に係る感情極性抽出装置において、上記ネットワーク構築部は、さらにシソーラスデータから、感情極性が同じになり易い言語表現対を抽出し、その対を連結した語彙ネットワークを構築する。
【００１６】
また、本発明に係る感情極性抽出装置において、上記ネットワーク構築部は、さらにコーパスデータから、感情極性が同じになり易い言語表現対を抽出し、その対を連結した語彙ネットワークを構築する。
【００１７】
さらに、本発明に係る感情極性抽出装置において、上記確率計算部は、平均場近似を用いて近似確率分布関数を計算し、各単語の感情極性を判定する。
【００１８】
本発明に係る感情極性抽出方法は、辞書の語釈文データ、シソーラスデータ及びコーパスデータから、感情極性が同じになり易い言語表現対を抽出し、その対を連結することにより語彙ネットワークを構築するネットワーク構築ステップと、上記ネットワーク構築ステップで構築された語彙ネットワークに基づいて各言語表現について感情極性値の生起確率をスピン系モデルの計算方法を用いて計算する確率計算ステップとを有し、上記確率計算ステップにおいて、平均場近似を用いて近似確率分布関数を計算し、各単語の感情極性を判定することを特徴とする。
【００１９】
本発明に係る感情極性抽出処理プログラムは、辞書の語釈文データ、シソーラスデータ及びコーパスデータから、感情極性が同じになり易い言語表現対を抽出し、その対を連結することにより語彙ネットワークを構築するネットワーク構築ステップと、上記ネットワーク構築ステップで構築された語彙ネットワークに基づいて各言語表現について感情極性値の生起確率をスピン系モデルの計算方法を用いて計算する確率計算ステップとを有し、上記確率計算ステップにおいて、平均場近似を用いて近似確率分布関数を計算し、各単語の感情極性を判定する感情極性抽出処理をコンピュータにより実行させることを特徴とする。
【００２０】
本発明に係る感情極性抽出処理プログラム記録媒体は、辞書の語釈文データ、シソーラスデータ及びコーパスデータから、感情極性が同じになり易い言語表現対を抽出し、その対を連結することにより語彙ネットワークを構築するネットワーク構築ステップと、上記ネットワーク構築ステップで構築された語彙ネットワークに基づいて各言語表現について感情極性値の生起確率をスピン系モデルの計算方法を用いて計算する確率計算ステップとを有し、上記確率計算ステップにおいて、平均場近似を用いて近似確率分布関数を計算し、各単語の感情極性を判定する感情極性抽出処理をコンピュータにより実行させる感情極性抽出処理プログラムを記録したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
本願発明では、感情極性を電子のスピンとみなし、語釈文を用いて語彙ネットワークを構築し、更に、平均場近似を用いて近似確率分布関数を計算し、各単語の極性を判定することにより、少数の初期単語を用いて高い精度で感情極性を判定することができ、言語に依存することなく感情極性を判定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、本発明は以下の例に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、任意に変更可能であることは言うまでもない。
【００２３】
本発明は、例えば図１に示すような構成の感情極性抽出装置１００に適用される。
【００２４】
この感情極性抽出装置１００は、バス１０を介して接続された中央制御部２０、記憶部３０、入力インターフェース部４０、出力インターフェース部５０、通信インターフェース部６０などからなる。
【００２５】
中央制御部２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１、ＲＯＭ（Read Only Memory）２２、ＲＡＭ（Random Access Memory）２３などからなる。
【００２６】
記憶部３０は、ハードディスクやその他の不揮発性メモリからなる記憶装置であって、感情極性抽出プログラムＤＰＧ、語釈文データＤＴＷ、シソーラスデータＤＳＲやコーパスデータＤＣＰなどを記憶している。
【００２７】
入力インターフェース部４０は、キーボード、マウス、マイクロフォンなど入力装置からなる。
【００２８】
出力インターフェース部５０は、ディスプレイ装置、プリンタ装置スピーカなどの出力装置からなる。
【００２９】
通信インターフェース部６０は、この感情極性抽出装置１００が例えばインターネットなどのネットワークを介して外部と通信するためのモデムなどからなる。
【００３０】
この感情極性抽出装置１００は、その図２に機能構成を示すように、中央制御部２０のＣＰＵ２１がＲＯＭ２２に記憶されているブートプログラムに従って起動され、記憶部３０に記憶されている感情極性抽出プログラムＤＰＧに従って、語釈文データＤＴＷ及びコーパスデータＤＣＰについてそれらの形態素解析を行う形態素解析モジュールＭ１、この形態素解析モジュールＭ１による語釈文データＤＴＷ及びコーパスデータＴＣＰについて形態素解析結果とシソーラスデータＤＳＲが与えられるネットワーク構築モジュールＭ２、このネットワーク構築モジュールＭ２により構築された語彙ネットワークと初期単語データＤＳＷに基づいて感情極性計算を行う感情極性計算モジュールＭ３により感情極性抽出処理を実行する。
【００３１】
この感情極性抽出処理では、図３のフローチャートに示すように、語彙ネットワークを構築し（ステップＳ１）、近似確率を計算し（ステップＳ２）、感情極性を判定する（ステップＳ３）。
【００３２】
ステップＳ１の語彙ネットワーク構築処理では、ネットワーク構築モジュールＭ２により、ある単語とその単語の語釈文内の各単語を連結することにより語彙ネットワークを構築する。
【００３３】
すなわち、ネットワーク構築モジュールＭ２は、図４に示すように、形態素解析モジュールＭ１で、語釈文データＤＴＷについて形態素解析を行うことにより（ステップＳ１１）、見出し語と語釈文内の単語のペアを抽出し（ステップＳ１２）、コーパスデータＤＣＰについてそれらの形態素解析を行うことにより（ステップＳ１３）、“［形容詞］且つ［形容詞］”を抽出し（ステップＳ１４）、さらに、シソーラスデータＤＳＲから同義語ペア、反義語及び上位下位語ペアを抽出して（ステップＳ１５）、これらのペアからネットワークを構築し（ステップＳ１６）、リンクの重みを計算する（ステップＳ１７）。
【００３４】
ここで、各リンクは、同極性リンク集合ＳＬと逆極性リンク集合ＤＬの２つのグループに分けられる。これらは勿論、必ず同極性あるいは必ず逆極性という意味ではなく、そうなりやすいと予測されるという意味である。もし、少なくとも片方の単語がもう片方の単語の語釈文で否定語（英語ならばnotなど）の後に出現しているならば、両単語を繋ぐリンクはＤＬに分類され、そうでなければＳＬに分類される、
次に、リンクに対する重みｗｉｊを次の式（１）により決定する。
【００３５】
【数１】
2006338301.tif 000003
【００３６】
ここで、Ｌｉｊは単語ｉの単語ｊの間のリンクを表し、ｄ（ｉ）は単語ｉの次数、すなわち単語ｉが連結されている単語数を表す。連結されていなかった単語同士は、重み０のリンクで連結されているものとみなすことができる。
【００３７】
この感情極性抽出装置１００では、ネットワークＧに加えてシソーラスで与えられた同義語、反義語、上位語をリンクで結合することにより、別のネットワークgloss-synonymy network（ＧＳ）を構築する。反義語のリンクはＤＬに属するとする。それ以外のリンクはＳＬに属するとする。
【００３８】
さらに、コーパスから得られた情報を加える。２つの単語がandによる接続表現で出現したらそのリンクをＳＬとし、また、butによる接続表現で出現したらＤＬとして加える。このようにして構築されたネットワークをgloss-synonymy-corpus network（ＧＳＣ）と呼ぶ。
【００３９】
次に、ステップＳ２の近似確率計算処理について説明する。
【００４０】
この近似確率計算処理は、上記ネットワーク構築モジュールＭ２により構築された語彙ネットワークと初期単語データＤＳＷに基づいて感情極性計算を行う感情極性計算モジュールＭ３により実行される。
【００４１】
すなわち、感情極性計算モジュールＭ３は、図５に示すように、ネットワーク構築モジュールＭ２により構築された語彙ネットワークを読み込み（ステップＳ２１）、語彙ネットワークと初期単語データＤＳＷにより初期状態を設定して（ステップＳ２２）、極性更新計算を行い（ステップＳ２３）、その計算結果について極性判定を行い（ステップＳ２４）、判定結果を出力する（ステップＳ２５）。
【００４２】
ここでは、感情極性の例として「望ましい（＋１）」と「望ましくない（−１）」をとり説明するが、他の単語の極性についても全く同様である。
【００４３】
この近似確率計算処理では、単語の感情極性判定にスピンモデルを用いることにより、次の式（２）に示す更新式によって、各言語表現の感情極性の平均値を収束まで更新することにより近似確率分布関数を求める。
【００４４】
【数２】
2006338301.tif 000004
【００４５】
ここで、ｘｉとｘｊはそれぞれ電子（単語）ｉの電子（単語）ｊのスピンの方向を表し、行列Ｗ＝｛ｗｉｊ｝は２つ電子（単語）の間の重みを表す。また、ｓｉｏｌｄ＝Σｉｗｉｊｘ’ｉｏｌｄである。ｘ’ｉｏｌｄとｘ’ｉｎｅｗはそれぞれ更新前後のｘｉの平均である。
【００４６】
最終的に、この感情極性値の平均値が＋１に近くなれば「望ましい」であり、−１に近くなれば「望ましくない」と判定される。
【００４７】
ここで、上記式（２）に示した更新式により近似確率分布関数を求めて単語の感情極性判定を行う場合、判定結果は、ハイパーパラメータβの値に大きく依存することになる。
【００４８】
そこで、上記ハイパーパラメータβとして平均磁化ｍ＝（１／Ｎ）Σｉｘ’ｉを基準として推定した値を用いる。
【００４９】
すなわち、高温度においてはスピンの方向に秩序がなく（常磁性相ｍ≒０）、低温度においてはスピンは秩序がありの同方向を向こうとする（強常磁性相ｍ≠０）。統計物理学の世界では、ある温度において突然、常磁性相と強常磁性相とが入れ替わることが知られている。これを相転移といい、その時の温度を臨界点という。臨界点より僅かに高い温度であるとき、スピン系は局所的に秩序を持つが、全体的には秩序的でない状態になる。
【００５０】
語彙ネットワークでは、例えば、goodの周辺の単語の多くはポジティブであり、badの周辺の単語の多くはネガティブであると考えられる。よって、この感情極性抽出装置１００における好ましい語彙ネットワークの状態は、局所的に秩序立っていると予想されるので、臨界点よりも僅かに高い値、すなわち、各βで収束するまで計算を行い、一定間隔でβを大きくしていき、ｍが閾値よりも大きくなる直前の値をβの最良の値しとして予測して用いる。
【００５１】
そして、心理学の分野で開発されたリソースであるGeneral Inquirer(The General Inquirer. A Computer Approach to Content Analysis, P.J.Stone,D.C.Dunphy,M,S.Smith and Ogilvie,MIT Press,Cambridge,MA,1966,http://www.wjh.harvard.edu/inquirer/)内の単語リストの各単語が望ましいか望ましくないという情報を用いて、上記感情極性抽出装置１００による感情極性抽出処理を評価したところ、WordNet(Felbaum,1998)の語釈文、同義語、反義語、上位語を用いて構築した英語の語彙ネットワークでは、非特許文献１における感情極性抽出処理に用いられた１４単語を初期単語として、ＧＳＣでは８１．９％、ＧＳでは８０．２％、Ｇでは７６．２％の正解率を得ることができた。また、上記単語リストにある単語の強さを表す因子及び能動性を表す因子について初期単語集合だけを変えて同様の計算を行ったところ、ランダムに選んだ１００単語を初期単語として、強さを表す因子に関してはＧＳＣで７５．９８％、ＧＳで７５．８％、Ｇで７３．２％の正解率を得ることができ、また、能動性を表す因子に関してはＧＳＣで７１．８％、ＧＳで７１．８％、Ｇで７１．５％の正解率を得ることができた。
【００５２】
さらに、岩波国語辞典を用いて構築した日本語の語彙ネットワークＧでは、「良い」，「悪い」の２語を初期単語として、７９．８％の正解率を得ることができた。
【００５３】
この感情極性抽出装置１００のように、感情極性を電子のスピンとみなし、語釈文を用いて語彙ネットワークを構築し、更に、平均場近似を用いて近似確率分布関数を計算し、各単語の極性を判定することにより、少数の初期単語を用いて高い精度で感情極性を判定することができ、言語に依存することなく感情極性を判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明を適用した感情極性抽出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】上記感情極性抽出装置の機能構成を示すブロック図である。
【図３】上記感情極性抽出装置における感情極性抽出処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】上記感情極性抽出装置におけるネットワーク構築モジュールの動作を示すフローチャートである。
【図５】上記感情極性抽出装置における感情極性計算モジュールの動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５５】
１０  バス、２０  中央制御部、２１  ＣＰＵ、２２  ＲＯＭ、２３  ＲＡＭ、３０  記憶部、４０  入力インターフェース部、５０  出力インターフェース部、６０  通信インターフェース部、１００  感情極性抽出装置、Ｍ１  形態素解析モジュール、Ｍ２  ネットワーク構築モジュール、Ｍ３  感情極性計算モジュール、ＤＰＧ  感情極性抽出プログラム、ＤＴＷ  語釈文データ、ＤＳＲ  シソーラスデータ、ＤＣＰ  コーパスデータ
【図１】
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【図２】
2006338301.tif 000006
【図３】
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【図４】
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【図５】
2006338301.tif 000009