(57)【要約】【課題】テキストから感性表現と感性空間上の極表現との特定の共起パタンを抽出することにより、数百〜数千の感性表現に対する感性情報の付与を可能とすること。【解決手段】テキスト解析部１において、入力されたテキストに対してテキスト解析を行い、テキスト解析情報を出力し、感性共起パタン抽出部２において、前記テキスト解析情報と、感性表現を表す単語列の情報を登録した感性表現辞書４と、感性表現と感性空間上の感性軸の極を表す極表現とが特定の関係をもって共起する場合の単語列の正規表現からなる共起パタンを登録した共起パタン抽出ルール５とを用いて、極表現と特定の関係をもって共起した感性表現およびその出現数に関する情報である極単位共起感性表現情報を抽出し、感性特徴量付与部３において、極単位共起感性表現情報を用いて、各感性表現の感性ベクトルからなる感性情報を出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
感性表現に対して感性情報を付与する感性情報付与装置であって、
入力されたテキストに対してテキスト解析を行い、テキスト解析情報を出力するテキスト解析部と、
前記テキスト解析情報と、感性表現を表す単語列の情報を登録した感性表現辞書と、感性表現と感性空間上の感性軸の極を表す極表現とが特定の関係をもって共起する場合の単語列の正規表現からなる共起パタンを登録した共起パタン抽出ルールとを用いて、極表現と特定の関係をもって共起した感性表現およびその出現数に関する情報である極単位共起感性表現情報を抽出する感性共起パタン抽出部と、
極単位共起感性表現情報を用いて、各感性表現の感性ベクトルからなる感性情報を出力する感性特徴量付与部とを備えた
ことを特徴とする感性情報付与装置。
【請求項２】
感性共起パタン抽出部は、
前記テキスト解析情報と感性表現辞書とを照合し、マッチした単語列の情報を前記テキスト解析情報に追記する手段と、
前記追記されたテキスト解析情報と共起パタン抽出ルールとを照合し、マッチした極表現および感性表現のペアを共起感性表現情報として出力する手段と、
前記共起感性表現情報を極表現単位に集計して極単位共起感性表現情報を出力する手段とからなる
ことを特徴とする請求項１に記載の感性情報付与装置。
【請求項３】
感性共起パタン抽出部は、
テキスト解析情報中の文節情報に基づき、極表現と特定の関係をもって共起した感性表現のうち文節の先頭でない感性表現を抽出対象外とする
ことを特徴とする請求項１または２に記載の感性情報付与装置。
【請求項４】
前記感性特徴量付与部は、
極単位共起感性表現情報を用いて、特徴値を正規化するための極表現正規化前最大値を算出する手段と、
極単位共起感性表現情報および極表現正規化前最大値を用いて、極表現と特定の関係をもって共起した各感性表現に対して正規化された極特徴量を算出する手段と、
極特徴量を用いて、極表現のいずれか一方もしくは両方と特定の関係をもって共起した各感性表現に対して正規化された軸特徴量を算出する手段とからなる
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の感性情報付与装置。
【請求項５】
感性表現に対して感性情報を付与する感性情報付与方法であって、
テキスト解析部が、入力されたテキストに対してテキスト解析を行い、テキスト解析情報を出力するステップと、
感性共起パタン抽出部が、前記テキスト解析情報と、感性表現を表す単語列の情報を登録した感性表現辞書と、感性表現と感性空間上の感性軸の極を表す極表現とが特定の関係をもって共起する場合の単語列の正規表現からなる共起パタンを登録した共起パタン抽出ルールとを用いて、極表現と特定の関係をもって共起した感性表現およびその出現数に関する情報である極単位共起感性表現情報を抽出するステップと、
感性特徴量付与部が、極単位共起感性表現情報を用いて、各感性表現の感性ベクトルからなる感性情報を出力するステップとを含む
ことを特徴とする感性情報付与方法。
【請求項６】
感性共起パタン抽出ステップは、
前記テキスト解析情報と感性表現辞書とを照合し、マッチした単語列の情報を前記テキスト解析情報に追記するステップと、
前記追記されたテキスト解析情報と共起パタン抽出ルールとを照合し、マッチした極表現および感性表現のペアを共起感性表現情報として出力するステップと、
前記共起感性表現情報を極表現単位に集計して極単位共起感性表現情報を出力するステップとからなる
ことを特徴とする請求項５に記載の感性情報付与方法。
【請求項７】
感性共起パタン抽出ステップは、
テキスト解析情報中の文節情報に基づき、極表現と特定の関係をもって共起した感性表現のうち文節の先頭でない感性表現を抽出対象外とする
ことを特徴とする請求項５または６に記載の感性情報付与方法。
【請求項８】
前記感性特徴量付与ステップは、
極単位共起感性表現情報を用いて、特徴値を正規化するための極表現正規化前最大値を算出するステップと、
極単位共起感性表現情報および極表現正規化前最大値を用いて、極表現と特定の関係をもって共起した各感性表現に対して正規化された極特徴量を算出するステップと、
極特徴量を用いて、極表現のいずれか一方もしくは両方と特定の関係をもって共起した各感性表現に対して正規化された軸特徴量を算出するステップとからなる
ことを特徴とする請求項５乃至７のいずれかに記載の感性情報付与方法。
【請求項９】
コンピュータに、請求項５乃至８のいずれかに記載の感性情報付与方法の各処理ステップを実行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、イメージを直接表した表現である感性表現に対して感性情報を付与する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ある対象に対するイメージ（印象）を表す情報である感性情報は、ＳＤ法（Semantic Differential method）等の主観評価実験を用いて付与するのが一般的である（非特許文献１参照）。しかしながら、主観評価実験はコストが高く、また、あまりに多くの対象を評価するのは困難であるため、大量の対象に対して感性情報を付与することはできなかった。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】池添  他「音楽感性空間を用いた感性語による音楽データベース検索システム」、情報処理学会論文誌、Vol.42、No.12、2001、pp.3201-3212
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、あるもののイメージを表すベースとなる基本的な表現は、「まったり」、「シンプル」、「美しい」等の、イメージを直接表した表現である感性表現であると考えることができる。そして、この感性表現に対する感性情報が与えられれば、任意の対象について、その対象と関連する（複数の）感性表現の感性情報を用いて、当該任意の対象に対する感性情報を付与することができると考えられる。
【０００５】
しかしながら、感性表現についてもその数は数百〜数千にのぼるため、主観評価実験により全ての感性表現に対して感性情報を付与するのは難しかった。
【０００６】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、テキストから特定の言語表現パタン、即ち感性表現と感性空間上の極表現との特定の共起パタンを抽出することにより、数百〜数千の感性表現に対する感性情報の付与を可能とすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の感性情報付与装置は、感性表現に関する少なくとも１つの軸（感性軸）によって構成される感性空間上で感性表現を位置付け、各感性軸に対する値である感性ベクトルを特徴量とする感性情報を付与するものである。ここで、感性軸は予め定義しておくものとし、感性軸の両極を表す極表現も予め定義しておくものとする。また、極表現は感性表現でもあるものとする。例えば、感性軸として「美しさ」に関する軸を定義した場合、その一方の極表現は感性表現「美しい」、「うつくしい」等であり、他方の極表現は感性表現「醜い」等となる。
【０００８】
より具体的には、本発明の感性情報付与装置は、
入力されたテキストに対してテキスト解析を行い、テキスト解析情報を出力するテキスト解析部と、
前記テキスト解析情報と、感性表現を表す単語列の情報を登録した感性表現辞書と、感性表現と感性空間上の感性軸の極を表す極表現とが特定の関係をもって共起する場合の単語列の正規表現からなる共起パタンを登録した共起パタン抽出ルールとを用いて、極表現と特定の関係をもって共起した感性表現およびその出現数に関する情報である極単位共起感性表現情報を抽出する感性共起パタン抽出部と、
極単位共起感性表現情報を用いて、各感性表現の感性ベクトルからなる感性情報を出力する感性特徴量付与部とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、テキストから感性表現と感性空間上の極表現との特定の共起パタンを抽出することにより、数百〜数千の感性表現に対する感性ベクトルからなる感性情報を生成して付与することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の感性情報付与装置の実施の形態の一例を示す構成図
【図２】本発明における感性情報付与処理の流れ図
【図３】感性共起パタン抽出部における感性共起パタン抽出処理の流れ図
【図４】感性特徴量付与部における感性特徴量付与処理の流れ図
【図５】テキスト解析および感性共起パタン抽出処理のようすの一例を示す説明図
【図６】感性表現辞書の一例を示す説明図
【図７】共起パタン抽出ルールの一例を示す説明図
【図８】極単位共起感性表現情報の一例を示す説明図
【図９】感性情報の一例を示す説明図
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明を図示の実施の形態により詳細に説明する。
【００１２】
本発明の感性情報付与装置は、コンピュータ装置からなり、キーボード等の入力手段、モニタ等の表示手段（出力手段）、ハードディスクやメモリ等の記億手段および外部ネットワークに接続可能な通信装置等（いずれも図示省略）を備えている。
【００１３】
本発明の感性情報付与装置は、図１に示すように、テキスト解析部１、感性共起パタン抽出部２、感性特徴量付与部３、感性表現辞書（記憶部）４および共起パターン抽出ルール（記憶部）５から構成され、図示しない入力手段から直接入力され又は記憶手段から読み出されて入力され又は通信媒体を介して他の装置等から入力されたテキスト（文書）を入力とし、感性ベクトルからなる感性情報を出力する。
【００１４】
ここでいうテキストとしては、Ｗｅｂ等から収集した大規模なテキストの集合（コーパス）を想定しているが、どのようなテキストを用いるかは任意である。テキストの一例を図５（ａ）に示す。
【００１５】
テキスト解析部１は、入力されたテキストに対し、少なくとも周知の形態素解析処理（単語情報を生成）を含むテキスト解析処理を行い、少なくとも単語情報（単語の表記、品詞、読み等からなる）を含むテキスト解析情報を出力する（図２のステップＳ１）。なお、テキスト解析処理として、形態素解析処理に加え、文節情報（文節境界や文節の主辞、主機能語に関する情報）や係り受け情報を付与する周知の係り受け解析処理を行っても良い。
【００１６】
テキスト解析情報の一例として、図５（ａ）のテキストに対して形態素解析処理および係り受け解析処理を行ったときの単語情報（単語境界を’／’または’／／’で記述。品詞や読み等は省略）および文節情報（文節境界を’／／’で記述）からなるテキスト解析情報を図５（ｂ）に示す。
【００１７】
感性共起パタン抽出部２は、テキスト解析部１から出力されたテキスト解析情報を入力とし、感性表現辞書４および共起パタン抽出ルール５を用いて、極表現と当該極表現に対して特定の関係をもって共起した感性表現およびその出現数に関する情報とからなる極単位共起感性表現情報を抽出して出力する（図２のステップＳ２）。
【００１８】
感性表現辞書４は、感性表現を構成する単語列（少なくとも１つの単語からなる文字列）の単語情報と、その感性表現がどのような種類のものであるかを表すカテゴリ（情報）とを感性表現単位に登録してなるもので、図６にその一例を示す。
【００１９】
図６において、例えば先頭の感性表現は、表記、品詞、読みが「美し／形容詞語幹／ウツクシ」である１単語で構成され、そのカテゴリは「極表現１Ａ−形容詞」、つまり感性空間上の軸１に対するＡ極（ここでは両極をＡ極，Ｂ極で表現している）で、かつ活用タイプが形容詞であることを表している。
【００２０】
共起パタン抽出ルール５は、感性表現と前述した感性空間上での極表現とが特定の関係をもって並列的に出現する（共起する）場合の当該感性表現を構成する単語列の正規表現と当該極表現を構成する単語列の正規表現とからなる共起パタンを、ルールＩＤ、並びに当該共起パタンが感性表現および極表現のどのような組み合わせからなるものであるかを表すカテゴリ（情報）とともに登録したものである。
【００２１】
図７は共起パタン抽出ルール５の一例を示すもので、ここでは活用タイプが形容名詞である感性表現の直後に極表現が出現する場合のいくつかの共起パタンを単語単位の正規表現として記述しているが、実際にはこれ以外にも様々な共起パタンが登録されている。共起パタンにおいて、＜＞で１個（の単語）の正規表現、（？：＜＞）＊で０個以上（の単語）の正規表現、（？：＜＞）？で０または１個（の単語）の正規表現を表し、ｅ：の直後に感性表現辞書照合条件、Ｐ：の直後に文節位置条件、ｈ：の直後に表記条件、ｐ：の直後に品詞条件を記述している。また、（）で指定されたグループ単位に、結果を出力することにしている。
【００２２】
感性共起パタン抽出部２の処理について、図３を用いて詳細に説明する。
【００２３】
まず、ステップＳ２１の感性表現抽出処理では、テキスト解析情報と感性表現辞書４とを照合し、感性表現辞書４中の感性表現とマッチした単語列の位置およびそのカテゴリ（情報）を前記テキスト解析情報に追記する。
【００２４】
図５（ｂ）のテキスト解析情報に対し、図６の感性表現辞書４を用いた場合の照合結果を追加したテキスト解析情報を図５（ｃ）に示す。下線で表示した部分が、感性表現辞書４とマッチした単語列となる。
【００２５】
次に、ステップＳ２２の共起パタン抽出処理では、感性表現の位置およびそのカテゴリが追記されたテキスト解析情報と共起パタン抽出ルール５との正規表現照合を行い、共起パタン抽出ルール５中の共起パタンとマッチした極表現および感性表現のペアを共起感性表現情報として出力する。
【００２６】
ここで、テキスト解析情報中の同一の単語が、共起パタン抽出ルール５内の複数のルールの共起パタンと重複してマッチするケースが考えられるが、優先すべき条件を予め定めておき、重複を解消するようにしても良い。例えば、ここでは重複したルールがある場合、単語数がより多くマッチしたルールを優先することとする。
【００２７】
さらに、共起パタン抽出ルール５によって抽出された共起感性表現情報に対し、抽出中に与えられた情報により制限を行っても良い。例えば、ここでは図７の共起パタン抽出ルールにおいて、カテゴリが非感性表現であるものは共起感性表現情報から除外することとする。
【００２８】
図５（ｃ）のテキスト解析情報に対し、図７の共起パタン抽出ルール５および省略した他の活用タイプの抽出ルールを用いた場合の共起感性表現情報を図５（ｄ）に示す。
【００２９】
「目の前に〜」の文からは、ルールＩＤ＝感性−極−形名１のルールにより、「幻想的」（感性表現）と「美し」（極表現）とが抽出される。「その舞台〜」の文は、「自由」という単語が文節の先頭ではないため、どの共起パタンも満たさず、抽出は行われない。「ふわふわして〜」の文からは、図６では記述を省略した「〜した」活用タイプのルールとマッチして、「ふわふわし」（感性表現）と「やわらか」（極表現）とが抽出される。括弧内に記述したのは、抽出した表現の標準形である。この例では、形容詞等の活用のある語は終止形にし、表記ゆらぎ等も統一（うつくしい→美しい）したものを標準形として扱っている。
【００３０】
次に、ステップＳ２３の共起感性表現出力処理では、ステップＳ２２で抽出した各共起感性表現情報を極表現単位に集計する。集計結果は、極表現単位に、共起した感性表現の標準形とその出現数を「共起感性表現標準形：共起頻度（出現数）」の形式で共起頻度順に出力する（なお、標準形ではなく、出現形そのものを用いても良い。）。また、この際、共起頻度のうちの最大値を最大頻度、全ての共起頻度の総計を全頻度として算出し、併せて出力するものとする。これらの情報をまとめて極単位共起感性表現情報と呼び、図８にその一例を示す。
【００３１】
感性特徴量付与部３は、極単位共起感性表現情報を用いて、各感性表現の感性ベクトルからなる感性情報を出力する（図２のステップＳ３）。
【００３２】
感性特徴量付与部３の処理について、図４を用いて詳細に説明する。
【００３３】
図４は一つの感性軸（例えば、軸１：美しい−醜い）に対する処理のフローを示している。図４の処理を予め定められた感性空間上の全ての感性軸に対して行い、その後、感性表現単位に出力することにより、図９に示すような、各感性表現の感性ベクトルからなる感性情報を出力することとなる。
【００３４】
本例では、各感性軸は「１」から「−１」までの範囲の値を取るよう正規化した値をとるものとする。このうち、極表現Ａは正の最大値「１」、極表現Ｂは負の最大値「−１」をとるものと規定する。
【００３５】
まず、ステップＳ３１の極表現最大値付与処理では、以後の処理で求める特徴値を正規化するため、極表現を単位として、当該極の極表現がその極の最大値をとるように極表現正規化前最大値を規定する。例えば、極表現単位の最大頻度および全頻度を用いて、
極表現正規化前最大値＝ln（ａ×全頻度＋最大頻度）
（但し、ａは予め規定した定数）
より、正規化前最大値を算出する例が考えられる。
【００３６】
例えば、ａ＝0.05とした場合、図８の極単位共起感性表現情報中の軸１に関する情報を例に取ると、
極表現正規化前最大値（１Ａ）＝ln（0.05×25000＋10000）＝ln（11250）＝9.328
極表現正規化前最大値（１Ｂ）＝ln（0.05×10000＋4000）＝ln（4500）＝8.412
となる。
【００３７】
次に、ステップＳ３２の極特徴量付与処理では、極表現を単位として、当該極表現と特定の関係をもって共起した各感性表現に対して正規化された特徴量（極特徴量）を付与する。例えば、極表現単位の各感性表現の共起頻度および前述した極表現正規化前最大値を用いて、
極特徴量＝ln（感性表現の共起頻度）／極表現正規化前最大値
より、極特徴量を算出する例が考えられる。
【００３８】
図８の極単位共起感性表現情報中の軸１に関する情報を例に取ると、
極特徴量（若い＠１Ａ）＝ln（10000）／9.33＝0.987
極特徴量（弱い＠１Ａ）＝ln（1000）／9.33＝0.741
極特徴量（汚い＠１Ｂ）＝ln（4000）／8.41＝0.986
極特徴量（弱い＠１Ｂ）＝ln（2000）／8.41＝0.904
等となる。
【００３９】
次に、ステップＳ３３の軸特徴量付与処理では、感性軸を単位として、その極表現のいずれか一方もしくは両方と特定の関係をもって共起した各感性表現に対して正規化された特徴量（軸特徴量）を付与する。例えば、前述した極特徴量を用いて、一方の極表現とのみ共起した感性表現についてはその極特徴量をそのまま軸特徴量とし、両極表現と共起した感性表現についてはそれらの極特徴量の和を軸特徴量とする。但し、極表現Ｂの極特徴量については、予め符号を反転させて負の値を付与しておくものとする。
【００４０】
上述した極特徴量を例に採ると、
軸特徴量（若い＠１軸）＝0.987
軸特徴量（弱い＠１軸）＝0.741−0.904＝−0.163
極特徴量（汚い＠１軸）＝−0.986
等となる。
【００４１】
ここで、ある感性表現が両極表現と共起し、その極特徴量がどちらも予め規定した値以上である場合には、軸特徴量を０とする補正を行っても良い。また、両極表現の極特徴量の和（実際には差分）が、別途規定した値以下である場合には、軸特徴量を０とする補正を行っても良い。
【符号の説明】
【００４２】
１：テキスト解析部、２：感性共起パタン抽出部、３：感性特徴量付与部、４：感性表現辞書（記憶部）、５：共起パターン抽出ルール（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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