(57)【要約】【課題】ユーザにとっての効用値を精度良く推定することができる。【解決手段】論点抽出部３６が、評価対象の発話テキストから、予め定められた条件を満たす名詞を、論点として抽出する。効用値算出部４０が、抽出された論点が、潜在トピックモデルに応じて分類された論点集合の何れに属するかと、分類された論点集合毎に定められた、対象ユーザにとっての論点集合の重要度と極性とに基づいて、評価対象の発話テキストについての対象ユーザの効用値を推定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象の発話テキストについて、対象ユーザにとっての選好度合いを示す効用値を推定する効用値推定装置であって、
評価対象の発話テキストから、予め定められた条件を満たす名詞を、論点として抽出する論点抽出部と、
前記論点抽出部によって抽出された論点が、潜在トピックモデルに応じて分類された論点集合の何れに属するかと、前記分類された論点集合毎に定められた、前記対象ユーザにとっての前記論点集合の重要度とに基づいて、前記評価対象の発話テキストについての前記対象ユーザの効用値を推定する効用値推定部と、
を含む効用値推定装置。
【請求項２】
前記効用値推定部は、前記論点抽出部によって抽出された論点が、潜在トピックモデルに応じて分類された論点集合の何れに属するかと、前記分類された論点集合毎に定められた、前記対象ユーザにとっての前記論点集合の重要度、及び前記対象ユーザにとっての前記論点集合を有する発話テキストの極性と、に基づいて、前記評価対象の発話テキストについての前記対象ユーザの効用値を推定する請求項１記載の効用値推定装置。
【請求項３】
前記対象ユーザは、複数の対象ユーザであって、
前記評価対象の発話テキストは、複数の評価対象の発話テキストであって、
前記効用値推定部は、前記複数の対象ユーザの各々及び前記複数の評価対象の発話テキストの各々に対し、前記分類された論点集合毎及び前記対象ユーザ毎に定められた、前記対象ユーザにとっての前記論点集合の重要度を用いて、前記評価対象の発話テキストについての前記対象ユーザの効用値を推定し、
前記複数の対象ユーザの各々及び前記複数の評価対象の発話テキストの各々に対して推定された前記効用値に基づいて、２以上の対象ユーザの間で合意する発話テキスト候補を抽出し、抽出された発話テキスト候補と、発話テキスト候補に合意する２以上の対象ユーザの各々との間を結んだグラフ構造を生成して出力部により提示する可視化部を更に含む請求項１又は２記載の効用値推定装置。
【請求項４】
前記対象ユーザは、複数の仮想ユーザであって、
前記効用値推定部は、前記複数の仮想ユーザの各々に対し、前記分類された論点集合毎及び前記仮想ユーザ毎に定められた、前記仮想ユーザにとっての前記論点集合の重要度を用いて、前記評価対象の発話テキストについての前記仮想ユーザの効用値を推定し、
前記複数の仮想ユーザの各々に対して推定された前記効用値に基づいて、前記評価対象の発話テキストについて総合評価値を算出する総合評価部を更に含む請求項１又は２記載の効用値推定装置。
【請求項５】
複数のユーザによる複数の発話テキストから、予め定められた条件を満たす名詞を、論点として複数抽出する論点抽出部と、
前記論点抽出部によって抽出された複数の論点に基づいて、潜在トピックモデルに応じた複数の論点集合に分類する論点集合分類部と、
前記ユーザの各々について、前記ユーザによる発話テキストから抽出された論点の各々が、前記分類された論点集合の何れに属するかに基づいて、前記分類された論点集合毎に、前記ユーザにとっての前記論点集合の重要度を算出する重要度算出部と、
を含む論点集合重要度算出装置。
【請求項６】
前記ユーザの各々について、前記ユーザによる発話テキストの係り受け解析結果と、極性が予め付与された単語とに基づいて、前記分類された論点集合毎に、前記ユーザにとっての前記論点集合を有する発話テキストの極性を判定する極性判定部を更に含む請求項５記載の論点集合重要度算出装置。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１〜請求項４の何れか１項記載の効用値推定装置を構成する各部として機能させるためのプログラム。
【請求項８】
コンピュータを、請求項５又は６記載の論点集合重要度算出装置を構成する各部として機能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、効用値推定装置、論点集合重要度算出装置、及びプログラムに係り、特に、発話テキスト（例えば、投稿テキスト）についてユーザにとっての効用値を推定するための効用値推定装置、論点集合重要度算出装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来技術として、非特許文献１では、以下の手順で投稿意見から効用情報の抽出を行っている。
【０００３】
まず、名詞と名詞句（名詞が連続する句）を論点ととらえ、形態素解析エンジンのMeCabを用いて、論点を抽出する。次に、抽出した論点をクラスタリングするために、word2vecに Wikipedia（Ｒ）の日本語コーパスから単語ベクトルを学習させ、論点に対する単語ベクトルを得て、k-meansを用いてクラスタリングを実施し、論点集合を抽出する。ユーザごとの論点集合に対する重要度を算出する。論点集合に対する重要度の抽出手法は、論点の共起ネットワークを作成し、ページランクアルゴリズムにより各論点の重要度を算出する。その後、論点集合に属する論点の重要度の合計を計算し、算出した効用値は 0.0〜1.0に正規化する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】佐藤元紀, 仙石晃久, 伊美裕麻, 白松俊, 藤田桂英, 伊藤孝行. “オンライン議論におけるテキスト意見分析によるパレートフロントの算出”. 人工知能学会全国大会論文集 vol.29, pp.1-4, 2015.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上記非特許文献１に記載の技術では、論点集合の抽出とユーザの効用値推定に対して以下の問題点がある。
【０００６】
第一に、論点集合を自動抽出する際に、論点を単語ベクトルで表現し、k-meansクラスタリングを用いているため、得られた論点集合は、類似したベクトルを持つ論点の集合となる。そのため、同じ話題を指す単語でも、異なる論点群に分類されてしまう可能性が高い。
【０００７】
第二に、ユーザの効用値を投稿意見から推定する際に、ユーザの感情を考慮していない。そのため、ユーザにとって否定的である内容を持つ意見が高い効用値になってしまうことがある。
【０００８】
本発明では、上記問題点を解決するために成されたものであり、ユーザにとっての効用値を精度良く推定することができる効用値推定装置及びプログラムを提供することを目的とする。
【０００９】
また、ユーザにとっての効用値を精度良く推定するための論点集合の重要度を算出することができる論点集合重要度算出装置及び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】
【００１０】
上記目的を達成するために、本発明の効用値推定装置は、評価対象の発話テキストについて、対象ユーザにとっての選好度合いを示す効用値を推定する効用値推定装置であって、評価対象の発話テキストから、予め定められた条件を満たす名詞を、論点として抽出する論点抽出部と、前記論点抽出部によって抽出された論点が、潜在トピックモデルに応じて分類された論点集合の何れに属するかと、前記分類された論点集合毎に定められた、前記対象ユーザにとっての前記論点集合の重要度とに基づいて、前記評価対象の発話テキストについての前記対象ユーザの効用値を推定する効用値推定部と、を含んで構成されている。
【００１１】
本発明の論点集合重要度算出装置は、複数のユーザによる複数の発話テキストから、予め定められた条件を満たす名詞を、論点として複数抽出する論点抽出部と、前記論点抽出部によって抽出された複数の論点に基づいて、潜在トピックモデルに応じた複数の論点集合に分類する論点集合分類部と、前記ユーザの各々について、前記ユーザによる発話テキストから抽出された論点の各々が、前記分類された論点集合の何れに属するかに基づいて、前記分類された論点集合毎に、前記ユーザにとっての前記論点集合の重要度を算出する重要度算出部と、を含んで構成されている。
【００１２】
また、本発明のプログラムは、コンピュータを、上記の効用値推定装置、又は論点集合重要度算出装置を構成する各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
以上説明したように、本発明の効用値推定装置、及びプログラムによれば、評価対象の発話テキストから抽出された論点が、潜在トピックモデルに応じて分類された論点集合の何れに属するかと、前記分類された論点集合毎に定められた、前記対象ユーザにとっての前記論点集合の重要度とに基づいて、前記評価対象の発話テキストについての前記対象ユーザの効用値を推定することにより、ユーザにとっての効用値を精度良く推定することができる。
【００１４】
また、本発明の論点集合重要度算出装置、及びプログラムによれば、複数のユーザによる複数の発話テキストから抽出された複数の論点に基づいて、潜在トピックモデルに応じた複数の論点集合に分類し、前記ユーザの各々について、前記ユーザによる発話テキストから抽出された論点の各々が、前記分類された論点集合の何れに属するかに基づいて、前記分類された論点集合毎に、前記ユーザにとっての前記論点集合の重要度を算出することにより、ユーザにとっての効用値を精度良く推定するための論点集合の重要度を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第１の実施形態に係る効用値推定装置における機能的構成を示すブロック図である。
【図２】共起ネットワークの例を示す図である。
【図３】各論点の重要度を算出する方法を説明するための図である。
【図４】第１の実施形態に係る効用値推定装置における論点集合重要度算出処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【図５】第１の実施形態に係る効用値推定装置における効用値推定処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【図６】第２の実施形態に係る効用値推定装置における機能的構成を示すブロック図である。
【図７】係り受け関係と木構造の一例を示す図である。
【図８】子文節が極性語の場合の極性判定の方法を説明するための図である。
【図９】第２の実施形態に係る効用値推定装置における論点集合重要度算出処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【図１０】第３の実施形態に係る効用値推定装置における機能的構成を示すブロック図である。
【図１１】パレート最適な発話テキストを抽出する方法を説明するための図である。
【図１２】合意案候補の可視化の例を示す図である。
【図１３】第３の実施形態に係る効用値推定装置における合意案可視化処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【図１４】第４の実施形態に係る効用値推定装置における機能的構成を示すブロック図である。
【図１５】第４の実施形態に係る効用値推定装置における効用値推定処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００１７】
［第１の実施の形態］
＜第１の実施形態に係る効用値推定装置の構成＞
次に、第１の実施形態に係る効用値推定装置の構成について説明する。図１に示すように、本実施形態に係る効用値推定装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する論点集合重要度算出処理ルーチン及び効用値推定処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することができる。この効用値推定装置１００は、機能的には図１に示すように、入力部１０、演算部２０、及び出力部５０を含んで構成されている。
【００１８】
入力部１０は、複数のユーザの各々についての意見を表す複数の発話テキスト（例えば、投稿テキスト）を受け付け、後述する意見データベース２２に格納する。
【００１９】
また、入力部１０は、効用値の算出対象となる意見を表す発話テキストを受け付ける。
【００２０】
演算部２０は、意見データベース２２と、論点抽出部２４と、論点集合分類部２６と、トピックモデル記憶部２８と、分類結果記憶部３０と、重要度算出部３２と、効用値パラメータ記憶部３４と、論点抽出部３６と、論点分類部３８と、効用値算出部４０とを含んで構成される。
【００２１】
意見データベース２２は、複数のユーザの各々についての意見を表す複数の発話テキストを記憶している。
【００２２】
論点抽出部２４は、意見データベース２２に記憶されている複数のユーザによる複数の発話テキストから、予め定められた条件を満たす名詞を、論点として複数抽出する。
【００２３】
具体的には、発話テキストを形態素解析により、予め定められた条件を満たす名詞を論点として抽出する。形態素解析とは、テキストを単語（形態素）ごとに区切り品詞を特定する自然言語処理の技術の１つである。例えば、MeCab（非特許文献２）を用いて実現すればよい。本実施の形態では、以下の条件（１）〜（４）を満たす名詞を論点として抽出する。
【００２４】
（１）数詞は抽出しない。
（２）平仮名のみの名詞は抽出しない。
（３）接頭詞は名詞として扱う。
（４）１文字のみの名詞は抽出しない。
【００２５】
上記の処理をユーザごとに行い、各ユーザの論点としてまとめる。
【００２６】
[非特許文献２] 工藤拓, 山本薫, 松本裕治. “Conditional Random Fields を用いた日本語形態素解析.” 情報処理学会研究報告自然言語処理(NL), 2004.
【００２７】
論点集合分類部２６は、論点抽出部３６によって抽出された複数の論点と、トピックモデル記憶部２８に記憶されているトピックモデルと、に基づいて、潜在トピックモデルに応じた複数の論点集合を、論点の分類として生成し、分類結果記憶部３０に格納する。
【００２８】
具体的には、抽出した複数の論点をトピックモデルにより各トピックに分類し、各トピックについて当該トピックに分類された論点からなる論点集合を抽出する。トピックモデルとは、複数の文書から、文書中の単語のトピックを統計的に推定するモデルである。文書中の単語は独立して出現するものではなく、潜在的にトピックを持ち、同じトピックは同じ文書中に出現しやすいという仮定のもと提案されている。トピックモデルの手法としては、例えば、LDA(Latent Dirichlet Allocation)（非特許文献３）を用いればよい。
【００２９】
[非特許文献３] David M. Blei, Andrew Y. Ng, Michael I. Jordan. “Latent Dirichlet Allocation”. Journal of Machine Learning Research 3 (2003) 993-1022.
【００３０】
重要度算出部３２は、ユーザの各々について、当該ユーザによる発話テキストから抽出された論点の各々が、分類された論点集合の何れに属するかに基づいて、分類された論点集合毎に、当該ユーザにとっての論点集合の重要度を算出し、効用値パラメータ記憶部３４に格納する。
【００３１】
具体的には、ユーザの、各論点集合に対する重要度を以下の方法で算出する。
【００３２】
（ア）図２に示すように、論点の共起ネットワークを作成する。共起ネットワークとは、同じ発話テキストに２つの論点が同時に出現しているかを示す無向グラフである。２つのノードが繋がっているとき、そのノードの論点語は同じ文中に出現していることを示す。
【００３３】
（イ）共起ネットワークの各ノードの重要度を求める。各ノード(論点語)の重要度を、例えば、ページランクアルゴリズム（非特許文献４）によって求める（図３参照）。
【００３４】
[非特許文献４] Lawrence Page, Sergey Brin, Rajeev Motwani, Terry Winograd. “The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web”. Stanford Digital Libraries Working Paper, 1998.
【００３５】
（ウ）論点集合に含まれる論点の重要度の平均値を求める。例えば、ページランクアルゴリズムによって算出したユーザｉの各ノードｎに対する重要度Vi,n を用いて、以下の式でユーザｉの論点集合Ｎに対する重要度Ii,Nを求める。
【００３６】
【数１】
2019012444.tif 000003
【００３７】
論点抽出部３６は、効用値の算出対象となる意見を表す発話テキストから、論点抽出部２４と同様に、予め定められた条件を満たす名詞の各々を、論点として抽出する。
【００３８】
論点分類部３８は、論点抽出部３６によって抽出された論点の各々が、分類結果記憶部３０に格納されている論点集合の何れに属するかを判断し、抽出された論点の各々を、論点集合のいずれかに分類する。
【００３９】
効用値算出部４０は、論点抽出部３６によって抽出された論点が、論点集合の何れに属するかと、効用値パラメータ記憶部３４に記憶された、論点集合毎に定められた、対象ユーザにとっての論点集合の重要度に基づいて、評価対象の発話テキストについての対象ユーザの効用値を推定する。
【００４０】
具体的には、対象ユーザiの、評価対象の発話テキストoに対する効用値Ｕi,oを算出する。ユーザiの論点集合N に対する重要度Ii,Nを用いて、効用値Ｕi,oは、以下の式で計算される。
【００４１】
【数２】
2019012444.tif 000004
【００４２】
ただし、ｉｓｓｕｅｓは、評価対象の発話テキストから抽出された論点の集合を表わし、ｆ（ｎ）は、論点ｎが属する論点集合を表わす。
【００４３】
そして、以下の式を用いて、推定した効用値を、0.0〜1.0 の間に正規化する。
【００４４】
【数３】
2019012444.tif 000005
【００４５】
ただし、Ｕoは、正規化対象とする効用値であり、Ｕmin、Ｕmaxは、予め定められた効用値の最小値及び最大値である。ここでは、重要度が高い論点集合に言及する意見ほど、当該ユーザから見て効用値(満足の度合い)が高いと仮定している。
【００４６】
最終的に算出した値を意見oに対する、ユーザiの推定した効用値とし、出力部５０により出力する。
【００４７】
＜第１の実施形態に係る効用値推定装置の作用＞
次に、第１の実施形態に係る効用値推定装置１００の作用について説明する。まず、複数のユーザの各々についての意見を表す複数の発話テキスト（例えば、投稿テキスト）を受け付けると、効用値推定装置１００は、意見データベース２２に格納する。そして、効用値推定装置１００によって図４に示す論点集合重要度算出処理ルーチンを実行する。
【００４８】
まず、ステップＳ１００で、論点抽出部２４は、意見データベース２２に記憶されている複数のユーザによる複数の発話テキストから、予め定められた条件を満たす名詞を、論点として複数抽出する。
【００４９】
次に、ステップＳ１０２で、論点集合分類部２６は、上記ステップＳ１００で抽出された複数の論点と、トピックモデル記憶部２８に記憶されているトピックモデルに基づいて、複数の論点集合を、論点の分類として生成し、分類結果記憶部３０に格納する。
【００５０】
次に、ステップＳ１０４で、重要度算出部３２は、ユーザの各々について、当該ユーザによる発話テキストから抽出された論点の各々が、分類された論点集合の何れに属するかに基づいて、分類された論点集合毎に、当該ユーザにとっての論点集合の重要度を算出し、効用値パラメータ記憶部３４に格納し、論点集合重要度算出処理ルーチンを終了する。
【００５１】
また、効用値の算出対象となる意見を表す発話テキストを受け付けると、効用値推定装置１００によって図５に示す効用値推定処理ルーチンを実行する。
【００５２】
まず、ステップＳ１１０で、論点抽出部３６は、効用値の算出対象となる意見を表す発話テキストから、予め定められた条件を満たす名詞の各々を、論点として抽出する。
【００５３】
次に、ステップＳ１１２で、論点分類部３８は、上記ステップＳ１１０で抽出された論点の各々が、分類結果記憶部３０に格納されている論点集合の何れに属するかを判断し、抽出された論点の各々を、論点集合のいずれかに分類する。
【００５４】
ステップＳ１１４では、効用値算出部４０は、上記ステップＳ１１０で抽出された論点が、論点集合の何れに属するかと、効用値パラメータ記憶部３４に記憶された、論点集合毎に定められた、対象ユーザにとっての論点集合の重要度とに基づいて、算出対象の発話テキストについての対象ユーザの効用値を推定し、出力部５０により出力して、効用値推定処理ルーチンを終了する。
【００５５】
以上説明したように、第１の実施形態に係る効用値推定装置によれば、評価対象の発話テキストから抽出された論点が、潜在トピックモデルに応じて分類された論点集合の何れに属するかと、分類された論点集合毎に定められた、対象ユーザにとっての論点集合の重要度とに基づいて、評価対象の発話テキストについての対象ユーザの効用値を推定することにより、ユーザにとっての効用値を精度良く推定することができる。
【００５６】
また、複数のユーザによる複数の発話テキストから抽出された複数の論点に基づいて、潜在トピックモデルに応じた複数の論点集合を、論点の分類として生成し、ユーザの各々について、ユーザによる発話テキストから抽出された論点の各々が、分類された論点集合の何れに属するかに基づいて、分類された論点集合毎に、ユーザにとっての論点集合の重要度を算出することにより、ユーザにとっての効用値を精度良く推定するための論点集合の重要度を算出することができる。
【００５７】
また、議論掲示板などの意見をWeb上に表明するソーシャルメディアにおいて、投稿意見に対する各ユーザの重要性や好みを数値化した効用値を自動的に推定することができる。
【００５８】
また、従来技術の問題点である同じ話題を指す単語でも異なる論点群に分類されてしまう点を、すべてのユーザの意見から論点を抽出し、トピック推定により論点集合（関連した名詞の集合）に自動分類することで解決した。
【００５９】
［第２の実施の形態］
次に、第２の実施の形態に係る効用値推定装置について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して説明を省略する。
【００６０】
第２の実施の形態では、論点集合を有する発話テキストの極性を考慮して効用値を推定している点が、第１の実施の形態と異なっている。
【００６１】
＜第２の実施形態に係る効用値推定装置の構成＞
次に、第２の実施形態に係る効用値推定装置の構成について説明する。図６に示すように、第２の実施形態に係る効用値推定装置２００は、機能的には入力部１０と、演算部２２０と、出力部５０を含んで構成されている。
【００６２】
演算部２２０は、意見データベース２２と、論点抽出部２４と、論点集合分類部２６と、トピックモデル記憶部２８と、分類結果記憶部３０と、重要度算出部３２と、極性判定部２３２と、効用値パラメータ記憶部２３４と、論点抽出部３６と、論点分類部３８と、効用値算出部２４０とを含んで構成される。
【００６３】
極性判定部２３２は、ユーザの各々について、当該ユーザによる発話テキストの係り受け解析結果と、極性が予め付与された単語とに基づいて、分類された論点集合毎に、当該ユーザにとっての論点集合を有する発話テキストの極性を判定し、効用値パラメータ記憶部２３４に格納する。
【００６４】
具体的には、ユーザの論点集合に対する極性が陽性 (positive) のとき、ユーザはその論点集合に対して肯定的であり、陰性(negative) のとき否定的であるとする。
【００６５】
論点集合に対する極性を判定するには、まず係り受け解析により論点に対する極性を求める。係り受け解析とは、テキスト中の２つの文節同士の修飾・被修飾関係を解析する技術である。例えば、係り受け解析エンジンとして、CaboCha（非特許文献５）を用いればよい。
【００６６】
[非特許文献５] 工藤拓, 松本裕治. “Support Vector Machine による日本語係り受け解析”. 電子情報通信学会技術研究報告, 2000.
【００６７】
そして、名詞に係る語に極性語がある場合、その極性が名詞に対する極性であると仮定し、論点に対する極性を求める手順を次に示す。
【００６８】
(ア)文を係り受け解析し、木構造を作成する。
(イ)ツリーを幅優先探索により各文節へ移動する。
(ウ)文節に論点が含まれる場合、その論点の極性を求める。
(エ)文節に否定要素が含まれる場合は、極性を反転させる。また、二重否定が検出された場合は、テンプレートマッチングにより極性を決定する。
【００６９】
図７に示す例文「私の飼っている猫は，愛想が悪いときもあるけれど基本的には可愛い。」に含まれる名詞「猫」に対する極性を求める場合について説明する。まず、この文章を係り受け解析により木構造を作成する。次に、親文節「可愛い」から幅優先探索により各文節へ移動し、文節に論点(名詞)が含まれているかどうかを調べる。文節「猫は、」には名詞「猫」が含まれているため、この文節の親文節をさかのぼる。さかのぼった先に極性が予め定められた極性語「可愛い」が含まれる文節「可愛い。」を発見し、この極性語「可愛い」の極性を「猫」に対する極性とする。極性判定には日本語アプレザイル評価表現辞書を用いる（非特許文献６）。
【００７０】
[非特許文献６] 佐野大樹. “日本語アプレザイル評価表現辞書―態度評価編― JAppraisal 辞書ver1.0“ 言語資源協会発行, 2011.
【００７１】
positiveの場合１とし、negativeの場合−１とするため、「可愛い」の極性はpositiveであることから、ユーザiの論点「猫」の極性値ｐi,nは＋１とする。また、「可愛い猫」のように名詞の子文節が極性語である場合も探索対象とする (図８参照)。
【００７２】
そして、ユーザｉの論点集合Ｎに対する極性Ｐi,N を次の式で求める。
【００７３】
【数４】
2019012444.tif 000006
【００７４】
ただし、論点集合Ｎに含まれる論点ｎの極性値を、pi,nとする。上記の式により、論点集合Nに含まれる論点ｎの極性値pi,nの合計が0以上のとき、ユーザｉの論点集合Ｎに対する極性Ｐi,Nを＋１とし、負のとき−１とする。
【００７５】
また、論点ｎを含む文節に否定要素が含まれる場合は、極性値を反転させる。ここで、文中において否定を表す表現のことを否定要素と呼ぶ。否定表現を判定する方法として、本発明の実施の形態では、以下の（１）〜（３）に示す３種類を否定要素と定め、あらかじめ、リストに登録しておき、各文節とマッチングさせることで判定する。
【００７６】
（１）否定辞を否定要素とする。例えば、助動詞「ない」と「ず」、接尾辞「ない」、接頭辞「非」、「不」、「無」、「未」、「反」、「異」が、否定辞である。
【００７７】
（２）非存在の内容語を否定要素とする。例えば、形容詞「ない」、名詞「なし」が、非存在の内容語である。
【００７８】
（３）否定を表す複合辞を否定要素とする。例えば、「のではない」、「わけではない」、「わけにはいかない」などが、否定を表す複合辞である。
【００７９】
また、二重否定に関しては以下の表のようなテンプレートを作成し、それらと適合した場合に対応する基盤的な意味に応じて、極性値を反転あるいは反転させない。
【００８０】
【表１】
2019012444.tif 000007
【００８１】
効用値算出部２４０は、論点抽出部３６によって抽出された論点が、論点集合の何れに属するかと、効用値パラメータ記憶部２３４に記憶された、論点集合毎に定められた、対象ユーザにとっての論点集合の重要度と、対象ユーザにとっての論点集合を有する発話テキストの極性と、に基づいて、評価対象の発話テキストについての対象ユーザの効用値を推定する。
【００８２】
具体的には、対象ユーザiの、評価対象の発話テキストoに対する効用値Ｕi,oを算出する。ユーザiの論点集合ｆ（ｎ）に対する重要度 Ii,f(n)と、ユーザiの論点集合ｆ（ｎ）に対する極性Ｐi,f(n)を用いて、効用値Ｕi,oは、以下の式で計算される。
【００８３】
【数５】
2019012444.tif 000008
【００８４】
ただし、ｉｓｓｕｅｓは、評価対象の発話テキストから抽出された論点の集合を表わし、ｆ（ｎ）は、論点ｎが属する論点集合を表わす。
【００８５】
また、評価対象の発話テキストoにおいて、論点ｎを含む文節に否定要素が含まれる場合は、極性Ｐi,f(n)を反転させて、上記式を計算する。また、評価対象の発話テキストoにおいて、論点ｎを含む文節に二重否定を含む場合には、当該二重否定に対応する基盤的な意味に応じて、極性Ｐi,f(n)を反転あるいは反転させないで、上記式を計算する。
【００８６】
そして、推定した効用値を、0.0〜1.0 の間に以下の式で正規化する。
【００８７】
【数６】
2019012444.tif 000009
【００８８】
ここで、重要度が高く、かつ、肯定的な論点集合に言及する意見ほど、当該ユーザから見て効用値(満足度合い)が高いと仮定している。
【００８９】
最終的に算出した値を意見oに対する、ユーザiの推定した効用値とし、出力部５０により出力する。
【００９０】
＜第２の実施形態に係る効用値推定装置の作用＞
次に、第２の実施形態に係る効用値推定装置２００の作用について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。
【００９１】
第２の実施形態における論点集合重要度算出処理ルーチンを、図９を用いて説明する。
【００９２】
まず、ステップＳ１００で、論点抽出部２４は、意見データベース２２に記憶されている複数のユーザによる複数の発話テキストから、予め定められた条件を満たす名詞を、論点として複数抽出する。
【００９３】
次に、ステップＳ１０２で、論点集合分類部２６は、上記ステップＳ１００で抽出された複数の論点と、トピックモデル記憶部２８に記憶されているトピックモデルと、に基づいて、潜在トピックモデルに応じた複数の論点集合を、論点の分類として生成し、分類結果記憶部３０に格納する。
【００９４】
ステップＳ２００で、極性判定部２３２は、ユーザの各々について、当該ユーザによる発話テキストの係り受け解析結果と、極性が予め付与された単語とに基づいて、分類された論点集合毎に、当該ユーザにとっての論点集合を有する発話テキストの極性を判定し、効用値パラメータ記憶部２３４に格納する。
【００９５】
次に、ステップＳ１０４で、重要度算出部３２は、ユーザの各々について、当該ユーザによる発話テキストから抽出された論点の各々が、分類された論点集合の何れに属するかに基づいて、分類された論点集合毎に、当該ユーザにとっての論点集合の重要度を算出し、効用値パラメータ記憶部２３４に格納し、論点集合重要度算出処理ルーチンを終了する。
【００９６】
また、効用値の算出対象となる意見を表す発話テキストを受け付けると、効用値推定装置２００によって、上記図５に示す効用値推定処理ルーチンと同様の処理ルーチンを実行する。
【００９７】
このとき、ステップＳ１１４では、効用値算出部２４０は、上記ステップＳ１１０で抽出された論点が、論点集合の何れに属するかと、効用値パラメータ記憶部２３４に記憶された、論点集合毎に定められた、対象ユーザにとっての論点集合の重要度、及び対象ユーザにとっての論点集合を有する発話テキストの極性とに基づいて、算出対象の発話テキストについての対象ユーザの効用値を推定する。
【００９８】
以上説明したように、第２の実施形態に係る効用値推定装置によれば、評価対象の発話テキストから抽出された論点が、潜在トピックモデルに応じて分類された論点集合の何れに属するかと、分類された論点集合毎に定められた、対象ユーザにとっての論点集合の重要度及び論点集合を有する発話テキストの極性とに基づいて、評価対象の発話テキストについての対象ユーザの効用値を推定することにより、ユーザにとっての効用値を精度良く推定することができる。
【００９９】
また、複数のユーザによる複数の発話テキストから抽出された複数の論点に基づいて、潜在トピックモデルに応じた複数の論点集合に分類し、ユーザの各々について、ユーザによる発話テキストから抽出された論点の各々が、分類された論点集合の何れに属するかと、ユーザによる発話テキストの係り受け解析結果と、極性が予め付与された単語とに基づいて、分類された論点集合毎に、ユーザにとっての論点集合を有する発話テキストの極性を判定することにより、ユーザにとっての効用値を精度良く推定するための論点集合を有する発話テキストの極性を判定することができる。
【０１００】
また、従来技術の問題点であるユーザにとって否定的である内容を持つ意見が高い効用値になってしまう点を、各単語が肯定的か否定的かを表す極性が予め定められた極性語を用いて、論点集合を有する発話テキストの極性を判定し、ユーザの投稿意見に対する極性を、効用値推定の際に導入することで解決した。
【０１０１】
［第３の実施の形態］
次に、第３の実施の形態に係る効用値推定装置について説明する。なお、第１の実施の形態、第２の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して説明を省略する。
【０１０２】
第３の実施の形態では、複数のユーザにおける合意案候補を、複数のユーザの意見を表す複数の発話テキストから抽出し、可視化している点が、第２の実施の形態と異なっている。
【０１０３】
＜第３の実施形態に係る効用値推定装置の構成＞
次に、第３の実施形態に係る効用値推定装置の構成について説明する。図１０に示すように、第３の実施形態に係る効用値推定装置３００は、機能的には入力部１０と、演算部３２０と、出力部５０を含んで構成されている。
【０１０４】
演算部３２０は、意見データベース２２と、論点抽出部２４と、論点集合分類部２６と、トピックモデル記憶部２８と、分類結果記憶部３０と、重要度算出部３２と、極性判定部２３２と、効用値パラメータ記憶部２３４と、論点抽出部３６と、論点分類部３８と、効用値算出部２４０と、合意案抽出部３４２と、可視化部３４４とを含んで構成される。
【０１０５】
入力部１０は、複数のユーザの各々についての意見を表す複数の発話テキスト（例えば、投稿テキスト）を受け付け、後述する意見データベース２２に格納する。
【０１０６】
また、入力部１０は、効用値の算出対象となる、複数のユーザの各々についての意見を表す複数の発話テキストを受け付ける。
【０１０７】
論点抽出部３６は、効用値の算出対象となる意見を表す複数の発話テキストの各々から、予め定められた条件を満たす名詞の各々を、論点として抽出する。
【０１０８】
論点分類部３８は、効用値の算出対象となる意見を表す複数の発話テキストの各々について、論点抽出部３６によって抽出された論点の各々が、分類結果記憶部３０に格納されている論点集合の何れに属するかを判断し、抽出された論点の各々を、論点集合のいずれかに分類する。
【０１０９】
効用値算出部２４０は、効用値の算出対象となる意見を表す複数の発話テキストの各々について、ユーザ毎に、論点抽出部３６によって抽出された論点が、論点集合の何れに属するかと、効用値パラメータ記憶部２３４に記憶された、論点集合毎に定められた、当該ユーザにとっての論点集合の重要度及び当該ユーザにとっての論点集合を有する発話テキストの極性と、に基づいて、当該算出対象の発話テキストについての当該ユーザの効用値を推定する。
【０１１０】
合意案抽出部３４２は、複数のユーザの各々及び効用値の算出対象の複数の発話テキストの各々に対して推定された効用値に基づいて、効用値の算出対象となる意見を表す複数の発話テキストから、複数のユーザの間での合意案としての発話テキスト候補を抽出する。
【０１１１】
具体的には、複数のユーザから主要なユーザを選出し、２人１組のペアを作成し、ユーザのペア毎に、当該ユーザのペア間の合意案候補を抽出する。交渉問題において、一方の交渉者の効用値を小さくしなければ、もう一方の効用値を上げることができない状態がパレート最適と言われており、パレート最適となる発話テキストが、交渉における重要な合意案候補となる。
【０１１２】
そこで、ユーザのペアにおいて互いが合意できる意見を表す発話テキスト(合意案候補)として、ユーザのペアについて求められた効用値から得られる、パレート最適な発話テキストを求める（図１１参照）。
【０１１３】
可視化部３４４は、合意案として抽出された発話テキストと、当該発話テキストが表す意見に合意する２以上のユーザの各々との間を結んだグラフ構造を生成して出力部５０により提示する。
【０１１４】
具体的には、ユーザのペアについて抽出されたパレート最適な意見を表す発話テキストを、以下に説明するように、複数のユーザにおける議論の合意案候補として可視化する（図１２参照）。
【０１１５】
まず、各ペアの合意案候補を同一画面に表示する。そして、合意案候補の各々について、当該合意案候補と、当該合意案候補に合意する２以上のユーザの各々との間をエッジで結んだグラフ構造を生成して提示する。このとき、ユーザを外部ノード、意見を表す発話テキストを内部ノードとし、各ユーザが合意案候補に合意したかをエッジとしてグラフ描画を行う。
【０１１６】
また、多くのユーザのペアが合意案候補に選んだ意見を表す発話テキストは大きく表示する。また、意見を表す発話テキストは冒頭の数文字のみ表記し、クリックすることで、全文とユーザ名（投稿者名）を表示するようにする。
【０１１７】
また、できるだけ多くのユーザが合意する合意案候補を提示するようにしてもよい。この場合には、例えば、投稿数の多い上位10名を主要ユーザとして選出し、２人１組のペアを作成する。すなわち、10Ｃ2＝45ペアを作成する。そして、各ペアのパレート最適な意見を表す発話テキストを合意案候補として求める。そして、合意案候補ごとに、合意したペア数を０〜１の値となるように正規化し、正規化されたペア数が０．１以上となる合意案候補を、多くのペアが合意案候補に選んだ意見を表す発話テキストとして求め、議論全体の合意案候補としてグラフ描画を行う。
【０１１８】
＜第３の実施形態に係る効用値推定装置の作用＞
次に、第３の実施形態に係る効用値推定装置３００の作用について説明する。なお、第１の実施の形態及び第２の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。
【０１１９】
まず、効用値推定装置３００は、上記図９に示す論点集合重要度算出処理ルーチンと同様の処理ルーチンを実行する。
【０１２０】
また、効用値の算出対象となる意見を表す複数の発話テキストを受け付けると、効用値推定装置３００によって、複数の発話テキストの各々に対し、上記図５に示す効用値推定処理ルーチンと同様の処理ルーチンを繰り返し実行する。
【０１２１】
このとき、ステップＳ１１４では、効用値算出部２４０は、複数のユーザ毎に、上記ステップＳ１１０で抽出された論点が、論点集合の何れに属するかと、効用値パラメータ記憶部２３４に記憶された、論点集合毎に定められた、当該ユーザにとっての論点集合の重要度、及び当該ユーザにとっての論点集合を有する発話テキストの極性とに基づいて、効用値の算出対象の発話テキストについての当該ユーザの効用値を推定する。
【０１２２】
そして、効用値推定装置３００によって、図１３に示す合意案可視化処理ルーチンを実行する。
【０１２３】
まず、ステップＳ３００において、当該ユーザのペアについて発話テキストの各々について求められた効用値に基づいて、パレート最適な発話テキストを、合意案候補として抽出する。
【０１２４】
ステップＳ３０２では、ユーザの全てのペアについて、上記ステップＳ３００の処理が終了したか否かを判定し、上記ステップＳ３００の処理が終了していないペアが存在する場合には、上記ステップＳ３００へ戻り、当該ペアについて合意案候補を抽出する。一方、ユーザの全てのペアについて、上記ステップＳ３００の処理が終了した場合には、ステップＳ３０４へ移行する。
【０１２５】
ステップＳ３０４では、ユーザの全てのペアについて抽出された合意案候補に基づいて、合意案候補として抽出された発話テキストと、当該発話テキストが表す意見に合意する２以上のユーザの各々との間をエッジで結んだグラフ構造を生成して出力部５０により提示し、合意案可視化処理ルーチンを終了する。
【０１２６】
以上説明したように、第３の実施形態に係る効用値推定装置によれば、ユーザのペア毎に、発話テキストの各々について求められた効用値に基づいて、パレート最適な発話テキストを、合意案候補として抽出し、合意案候補を可視化することで、複数のユーザでの適切な合意案に導くことができる。
【０１２７】
［第４の実施の形態］
次に、第４の実施の形態に係る効用値推定装置について説明する。なお、第１の実施の形態、第２の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して説明を省略する。
【０１２８】
第４の実施の形態では、複数の仮想ユーザにおける効用値を推定して、総合評価値を算出している点が、第２の実施の形態と異なっている。
【０１２９】
＜第４の実施形態に係る効用値推定装置の構成＞
次に、第４の実施形態に係る効用値推定装置の構成について説明する。図１４に示すように、第４の実施形態に係る効用値推定装置４００は、機能的には入力部１０と、演算部４２０と、出力部５０を含んで構成されている。
【０１３０】
演算部４２０は、意見データベース２２と、論点抽出部２４と、論点集合分類部２６と、トピックモデル記憶部２８と、分類結果記憶部３０と、重要度算出部３２と、極性判定部２３２と、効用値パラメータ記憶部２３４と、論点抽出部３６と、論点分類部３８と、効用値算出部２４０と、総合評価部４４２とを含んで構成される。
【０１３１】
入力部１０は、複数のユーザの各々についての意見を表す複数の発話テキスト（例えば、投稿テキスト）を受け付け、後述する意見データベース２２に格納する。
【０１３２】
また、入力部１０は、効用値の算出対象となる意見を表す発話テキストを受け付ける。
【０１３３】
効用値パラメータ記憶部２３４には、ユーザの各々について、分類された論点集合毎に、当該ユーザにとっての重要度、及び当該ユーザにとっての論点集合を有する発話テキストの極性が記憶されている。ここでのユーザの各々を、仮想ユーザとして用いることにより、以降において、効用値の算出対象となる意見を表す発話テキストを評価する。
【０１３４】
論点抽出部３６は、効用値の算出対象となる意見を表す発話テキストから、予め定められた条件を満たす名詞の各々を、論点として抽出する。
【０１３５】
論点分類部３８は、効用値の算出対象となる意見を表す発話テキストについて、論点抽出部３６によって抽出された論点の各々が、分類結果記憶部３０に格納されている論点集合の何れに属するかを判断し、抽出された論点の各々を、論点集合のいずれかに分類する。
【０１３６】
効用値算出部２４０は、効用値の算出対象となる意見を表す発話テキストについて、仮想ユーザ毎に、論点抽出部３６によって抽出された論点が、論点集合の何れに属するかと、効用値パラメータ記憶部２３４に記憶された、論点集合毎に定められた、当該仮想ユーザにとっての論点集合の重要度、及び当該仮想ユーザにとっての論点集合を有する発話テキストの極性と、に基づいて、算出対象の発話テキストについての当該仮想ユーザの効用値を推定する。
【０１３７】
総合評価部４４２は、算出対象の発話テキストについて仮想ユーザ毎に推定された効用値に基づいて、発話テキストについて総合評価値を算出する。例えば、仮想ユーザ毎に推定された効用値の合計値又は平均値を、総合評価値として算出し、出力部５０により出力する。
【０１３８】
＜第４の実施形態に係る効用値推定装置の作用＞
次に、第４の実施形態に係る効用値推定装置４００の作用について説明する。なお、第１の実施の形態及び第２の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。
【０１３９】
まず、効用値推定装置４００は、上記図９に示す論点集合重要度算出処理ルーチンと同様の処理ルーチンを実行する。
【０１４０】
また、効用値の算出対象となる意見を表す発話テキストを受け付けると、効用値推定装置４００によって、図１５に示す効用値推定処理ルーチンを実行する。
【０１４１】
まず、ステップＳ１１０で、論点抽出部３６は、効用値の算出対象となる意見を表す発話テキストから、予め定められた条件を満たす名詞の各々を、論点として抽出する。
【０１４２】
次に、ステップＳ１１２で、論点分類部３８は、上記ステップＳ１１０で抽出された論点の各々が、分類結果記憶部３０に格納されている論点集合の何れに属するかを判断し、抽出された論点の各々を、論点集合のいずれかに分類する。
【０１４３】
ステップＳ４００では、効用値算出部２４０は、複数の仮想ユーザ毎に、上記ステップＳ１１０で抽出された論点が、論点集合の何れに属するかと、効用値パラメータ記憶部２３４に記憶された、論点集合毎に定められた、当該仮想ユーザにとっての論点集合の重要度、及び当該仮想ユーザにとっての論点集合を有する発話テキストの極性とに基づいて、効用値の算出対象の発話テキストについての当該仮想ユーザの効用値を推定する。
【０１４４】
そして、ステップＳ４０２では、総合評価部４４２は、算出対象の発話テキストについて仮想ユーザ毎に推定された効用値に基づいて、発話テキストについて総合評価値を算出し、出力部５０により出力し、効用値推定処理ルーチンを終了する。
【０１４５】
以上説明したように、第４の実施形態に係る効用値推定装置によれば、複数の仮想ユーザについて推定した効用値から自動的に投稿意見などに対して評価を行うことができる。また、重要な意見を自動的に抽出することも可能である。
【０１４６】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【０１４７】
例えば、上記の実施形態においては、論点集合の重要度の算出や極性の判定と共に、効用値の算出を、効用値推定装置で実現する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、論点集合の重要度の算出や極性の判定と、効用値の算出とを、論点集合重要度算出装置と効用値推定装置という別々の装置で実現するようにしてもよい。この場合には、論点集合重要度算出装置は、意見データベース２２と、論点抽出部２４と、論点集合分類部２６と、トピックモデル記憶部２８と、分類結果記憶部３０と、重要度算出部３２と、効用値パラメータ記憶部３４又は２３４と、を備えていればよい。また、効用値推定装置は、効用値パラメータ記憶部３４又は２３４と、論点抽出部３６と、論点分類部３８と、効用値算出部４０又は２４０とを備えていればよい。
【０１４８】
また、論点集合分類部２６による処理が、外部装置によって行われ、潜在トピックモデルに応じた複数の論点集合が、当該外部装置より効用値推定装置に入力されてもよい。
【０１４９】
また、上記第３の実施の形態、第４の実施の形態において、上記第１の実施の形態のように、極性を考慮せずに、効用値を推定するようにしてもよい。
【０１５０】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能であるし、ネットワークを介して提供することも可能である。
【符号の説明】
【０１５１】
１０   入力部
２０、２２０、３２０、４２０       演算部
２２   意見データベース
２４、３６    論点抽出部
２６   論点集合分類部
２８   トピックモデル記憶部
３０   分類結果記憶部
３２   重要度算出部
３４、２３４  効用値パラメータ記憶部
３８   論点分類部
４０、２４０  効用値算出部
５０   出力部
１００、２００、３００、４００     効用値推定装置
２３２ 極性判定部
３４２ 合意案抽出部
３４４ 可視化部
４４２ 総合評価部
【図１】
2019012444.tif 000010
【図２】
2019012444.tif 000011
【図３】
2019012444.tif 000012
【図４】
2019012444.tif 000013
【図５】
2019012444.tif 000014
【図６】
2019012444.tif 000015
【図７】
2019012444.tif 000016
【図８】
2019012444.tif 000017
【図９】
2019012444.tif 000018
【図１０】
2019012444.tif 000019
【図１１】
2019012444.tif 000020
【図１２】
2019012444.tif 000021
【図１３】
2019012444.tif 000022
【図１４】
2019012444.tif 000023
【図１５】
2019012444.tif 000024