(57)【要約】【課題】言語データから極性表現が均一に含まれるデータを抽出する情報処理プログラム及び情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置１は、言語データ１１１から分析する対象として予め定めた範囲のデータを抽出するデータ抽出手段１０１と、極性表現辞書１１２に基づいて抽出したデータに含まれる形態素の極性を分析する極性分析手段１０２と、分析した極性が予め定めた値より大きい場合、データの範囲を拡げ、データに複数の極性が混在している場合、それぞれの極性が含まれる範囲で当該データを分割して、データの範囲を変更するデータ範囲変更手段１０３とを有する。【選択図】図１
2015109004.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを、
言語データから分析する対象として予め定めた範囲のデータを抽出する抽出手段と、
単語と極性及び極性の強さとを対応付けた極性表現辞書に基づいて前記抽出したデータに含まれる単語の極性を分析する分析手段と、
前記分析した極性の強さが予め定めた値より大きい場合、前記抽出したデータの範囲を拡げ、前記抽出したデータに複数の極性が混在している場合、それぞれの極性が含まれる範囲で当該抽出したデータを分割して、前記抽出したデータの範囲を変更する変更手段と、
前記変更手段が範囲を変更したデータを抽出データとして出力する出力手段として機能させるための情報処理プログラム。
【請求項２】
コンピュータを
言語データから分析する対象として予め定めた範囲のデータを抽出する抽出手段と、
単語と極性及び極性の強さとを対応付けた極性表現辞書に基づいて前記抽出したデータに含まれる単語の極性を分析する分析手段と、
前記分析した極性の強さが予め定めた値より大きい場合、前記抽出したデータの範囲を拡げ、前記抽出したデータに複数の極性が混在している場合、それぞれの極性が含まれる範囲で当該抽出したデータを分割して、前記抽出したデータの範囲を変更する変更手段と、
前記変更手段が範囲を変更したデータを機械学習に用いる教師データとして出力する教師データ出力手段として機能させるための情報処理プログラム。
【請求項３】
コンピュータを、
言語データから分析する対象として予め定めた範囲のデータを抽出する抽出手段と、
予め用意した学習モデルを用いて前記抽出したデータを多値分類する判定手段と、
単語と極性及び極性の強さとを対応付けた極性表現辞書に基づいて前記判定したデータに含まれる単語の極性を分析する分析手段と、
前記分析した極性の強さが予め定めた値より大きい場合、前記判定したデータの範囲を拡げ、前記判定したデータに複数の極性が混在している場合、それぞれの極性が含まれる範囲で当該判定したデータを分割して、前記判定したデータの範囲を変更する変更手段として機能させ、
前記判定手段は、当該範囲の変更されたデータを多値分類する情報処理プログラム。
【請求項４】
コンピュータを、
言語データから分析する対象として予め定めた範囲のデータを抽出する抽出手段と、
予め用意した学習モデルを用いて前記抽出したデータを多値分類する判定手段と、
単語と極性及び極性の強さとを対応付けた極性表現辞書に基づいて前記判定したデータに含まれる単語の極性を分析する分析手段と、
前記分析した極性の強さが予め定めた値より大きい場合、前記判定したデータの範囲を拡げ、前記判定したデータに複数の極性が混在している場合、それぞれの極性が含まれる範囲で当該判定したデータを分割して、前記判定したデータの範囲を変更する変更手段と、
当該範囲の変更されたデータを教師データとして前記学習モデルを再学習する再学習手段として機能させるための情報処理プログラム。
【請求項５】
言語データから分析する対象として予め定めた範囲のデータを抽出する抽出手段と、
単語と極性及び極性の強さとを対応付けた極性表現辞書に基づいて前記抽出したデータに含まれる単語の極性を分析する分析手段と、
前記分析した極性の強さが予め定めた値より大きい場合、前記抽出したデータの範囲を拡げ、前記抽出したデータに複数の極性が混在している場合、それぞれの極性が含まれる範囲で当該抽出したデータを分割して、前記抽出したデータの範囲を変更する変更手段と、
前記変更手段が範囲を変更したデータを抽出データとして出力する出力手段とを有する情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理プログラム及び情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の技術として、極性表現が複数含まれる文を整形する情報処理装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１に開示された情報処理装置は、言語データとして事実を表した事態文と感情を表した感情語が入力されると、事態文に形態素解析を行って事態文を単語に分解し、感情語から第１の感情極性を判定するとともに事態文を分解することで得られた単語から第２の感情極性を判定して、第１の感情極性と第２の感情極性とが相反するものである場合、第２の感情極性が判定された単語を事態文から削除することで文を整形する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−１６３５６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、言語データから極性表現が均一に含まれるデータを抽出する情報処理プログラム及び情報処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、上記目的を達成するため、以下の情報処理プログラム及び情報処理装置を提供する。
【０００７】
［１］ コンピュータを、
言語データから分析する対象として予め定めた範囲のデータを抽出する抽出手段と、
単語と極性及び極性の強さとを対応付けた極性表現辞書に基づいて前記抽出したデータに含まれる単語の極性を分析する分析手段と、
前記分析した極性の強さが予め定めた値より大きい場合、前記抽出したデータの範囲を拡げ、前記抽出したデータに複数の極性が混在している場合、それぞれの極性が含まれる範囲で当該抽出したデータを分割して、前記抽出したデータの範囲を変更する変更手段と、
前記変更手段が範囲を変更したデータを抽出データとして出力する出力手段として機能させるための情報処理プログラム。
【０００８】
［２］ コンピュータを
言語データから分析する対象として予め定めた範囲のデータを抽出する抽出手段と、
単語と極性及び極性の強さとを対応付けた極性表現辞書に基づいて前記抽出したデータに含まれる単語の極性を分析する分析手段と、
前記分析した極性の強さが予め定めた値より大きい場合、前記抽出したデータの範囲を拡げ、前記抽出したデータに複数の極性が混在している場合、それぞれの極性が含まれる範囲で当該抽出したデータを分割して、前記抽出したデータの範囲を変更する変更手段と、
前記変更手段が範囲を変更したデータを機械学習に用いる教師データとして出力する教師データ出力手段
として機能させるための情報処理プログラム。
【０００９】
［３］コンピュータを、
言語データから分析する対象として予め定めた範囲のデータを抽出する抽出手段と、
予め用意した学習モデルを用いて前記抽出したデータを多値分類する判定手段と、
単語と極性及び極性の強さとを対応付けた極性表現辞書に基づいて前記判定したデータに含まれる単語の極性を分析する分析手段と、
前記分析した極性の強さが予め定めた値より大きい場合、前記判定したデータの範囲を拡げ、前記判定したデータに複数の極性が混在している場合、それぞれの極性が含まれる範囲で当該判定したデータを分割して、前記判定したデータの範囲を変更する変更手段として機能させ、
前記判定手段は、当該範囲の変更されたデータを多値分類する情報処理プログラム。
【００１０】
［４］コンピュータを、
言語データから分析する対象として予め定めた範囲のデータを抽出する抽出手段と、
予め用意した学習モデルを用いて前記抽出したデータを多値分類する判定手段と、
単語と極性及び極性の強さとを対応付けた極性表現辞書に基づいて前記判定したデータに含まれる単語の極性を分析する分析手段と、
前記分析した極性の強さが予め定めた値より大きい場合、前記判定したデータの範囲を拡げ、前記判定したデータに複数の極性が混在している場合、それぞれの極性が含まれる範囲で当該判定したデータを分割して、前記判定したデータの範囲を変更する変更手段と、
当該範囲の変更されたデータを教師データとして前記学習モデルを再学習する再学習手段として機能させるための情報処理プログラム。
【００１１】
［５］言語データから分析する対象として予め定めた範囲のデータを抽出する抽出手段と、
単語と極性及び極性の強さとを対応付けた極性表現辞書に基づいて前記抽出したデータに含まれる単語の極性を分析する分析手段と、
前記分析した極性の強さが予め定めた値より大きい場合、前記抽出したデータの範囲を拡げ、前記抽出したデータに複数の極性が混在している場合、それぞれの極性が含まれる範囲で当該抽出したデータを分割して、前記抽出したデータの範囲を変更する変更手段と、
前記変更手段が範囲を変更したデータを抽出データとして出力する出力手段とを有する情報処理装置。
【発明の効果】
【００１２】
請求項１又は５に係る発明によれば、言語データから極性表現が均一に含まれるデータを抽出することができる。
【００１３】
請求項２に係る発明によれば、極性表現が均一に含まれるデータを多値分類器の教師データにすることで、多値分類の精度を向上することができる。
【００１４】
請求項３に係る発明によれば、極性表現が均一に含まれるデータを多値分類することで、多値分類の精度を向上することができる。
【００１５】
請求項４に係る発明によれば、極性表現が均一に含まれるデータを用いて再学習することで、機械学習の精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、第１の実施の形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、極性表現辞書データの構成の一例を示す概略図である。
【図３】図３（ａ）−（ｃ）は、データ抽出手段が抽出するデータの構成の一例を示す図である。
【図４】図４（ａ）−（ｃ）は、範囲変更前のデータと範囲の変更されたデータとの関係を示す概略図である。
【図５】図５は、情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、第２の実施の形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図７】図７は、第３の実施の形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図８】図８は、情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、第４の実施の形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１（ａ）−（ｃ）は、データ抽出手段が抽出する教師データ候補の構成の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
［第１の実施の形態］
（情報処理装置の構成）
図１は、第１の実施の形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【００１８】
この情報処理装置１は、複数の文を含む言語データ１１１から、一例として、文や節を単位としてデータを抽出し、当該データに極性表現が均一に含まれるようにし、当該データを抽出データ１１３として出力するものである。ここで、「極性」とは「ポジティブ」や「ネガティブ」といった２以上の値を有するものであって、「極性表現」とは、極性が「ポジティブ」に属する「うれしい」や「たのしい」等、極性が「ネガティブ」に属する「つまらない」や「飽きた」等の形態素又は単語を示すものとする。
【００１９】
情報処理装置１は、ＣＰＵ等から構成され各部を制御するとともに各種のプログラムを実行する制御部１０と、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）やフラッシュメモリ等の記録媒体から構成され情報を記憶する記憶装置の一例としての記憶部１１と、外部機器と図示しないネットワークを介して接続される通信部１２とを備える。
【００２０】
制御部１０は、後述する情報処理プログラム１１０を実行することで、言語データ取得手段１００、データ抽出手段１０１、極性分析手段１０２、データ範囲変更手段１０３及び抽出データ出力手段１０４等として機能する。
【００２１】
言語データ取得手段１００は、記憶部１１の言語データ１１１から指定された条件に該当する言語データを取得する。条件は適宜変更可能であるが、例えば、データを作成した利用者やデータが作成された日時等を指定するものである。
【００２２】
データ抽出手段１０１は、言語データ取得手段１００が取得した言語データ１１１から、予め定めた単位でデータを抽出する。予め定めた単位は適宜変更可能であるが、本実施の形態では例えば、文を単位とする。また、所定の文字数以内の文を単位としてデータを抽出してもよい。 
【００２３】
極性分析手段１０２は、データ抽出手段１０１が抽出したデータのそれぞれについて、後述する極性表現辞書データ１１２を参照することにより、当該データに含まれる極性の種類、極性の強さ 等を分析する。ここで、「極性の強さ」とは、後述する図２に示すように複数段階（「３、２、１」や「大、中、小」）で程度を示すものや、極性の有無（「有、無」）で程度を示すものが含まれ、強さを示すものであれば他の表記法に従うものであってもよい。
【００２４】
データ範囲変更手段１０３ は、極性分析手段１０２の分析結果に基づき、データ抽出手段１０１が抽出したデータの範囲を文や節の単位で拡張したり、 分割したりすることで変更する。なお、データ範囲変更手段１０３は、拡張又は分割のいずれかのみでデータの範囲を変更するものであってもよい。また、データ範囲変更手段１０３は、データの範囲を拡張する際、データの後ろに続く文や節の単位で拡張するものであってもよいし、データの前に位置する文や節の単位で拡張するものであってもよい。さらに、データの前後に拡張するものであってもよい。
【００２５】
抽出データ出力手段１０４は、データ範囲変更手段１０３によって範囲が変更されたデータを抽出データ１１３として出力する。
【００２６】
記憶部１１は、情報処理プログラム１１０、言語データ１１１、極性表現辞書データ１１２及び抽出データ１１３等を格納する。
【００２７】
情報処理プログラム１１０は、制御部１０で実行することにより制御部１０を上記した各手段１００〜１０４として機能させるプログラムである。
【００２８】
言語データ１１１は、一例として、日本語であって複数の文を含むものである。文は、電子メールでやりとりされるテキスト情報や、複数の利用者によって文字情報が投稿されるマイクロブログ（Ｍｉｃｒｏｂｌｏｇ）、音声をテキスト化した情報や、印刷された紙面を光学走査して得られる情報等である。なお、言語データ１１１は、日本語に限らず他の言語を用いてもよい。なお、言語データ１１１は、外部から取得する構成であってもよい。
【００２９】
極性表現辞書データ１１２は、極性表現である単語が、極性の種類及び極性の強さとともに予め登録された情報である。
【００３０】
抽出データ１１３は、抽出データ出力手段１０４により抽出されたデータである。
【００３１】
なお、情報処理装置１は、例えば、サーバ装置やパーソナルコンピュータであり、携帯電話等や携帯情報処理端末を用いることができる。
【００３２】
図２は、極性表現辞書データ１１２の構成の一例を示す概略図である。
【００３３】
極性表現辞書データ１１２ａは、極性表現辞書データ１１２の例示であり、極性表現である単語と、当該単語の極性の種類である極性と、当該極性の強さとを有する。例えば、「楽しい」という単語は極性が「ポジティブ」であって、極性の強さが「２」である。
【００３４】
（情報処理装置の動作）
次に、第１の実施の形態の動作を説明する。
【００３５】
図５は、情報処理装置１の動作の一例を示すフローチャートである。
【００３６】
まず、言語データ取得手段１００は、記憶部１１の言語データ１１１から指定された条件、例えば、データを作成した利用者やデータが作成された日時等が条件に該当する言語データ１１１を取得する（Ｓ１）。
【００３７】
次に、データ抽出手段１０１は、言語データ取得手段１００が取得した言語データ１１１から、例えば、３５文字以内で文を単位としてデータを抽出する（Ｓ２）。当該条件によって抽出されるデータの構成の例を以下に示す。
【００３８】
図３（ａ）−（ｃ）は、データ抽出手段１０１が抽出するデータの構成の一例を示す図である。
【００３９】
図３（ａ）に示すように、データ１０１ａは２つの文からなり、２１文字である。また、図３（ｂ）に示すように、データ１０１ｂは１つの文であり、３２文字である。また、図３（ｃ）に示すように、データ１０１ｃは１つの文であり、２１文字である。
【００４０】
次に、極性分析手段１０２は、データ抽出手段１０１が抽出したデータ１０１ａ‐１０１ｃのそれぞれについて、極性表現辞書データ１１２を参照することにより、当該データに含まれる極性の種類、極性の強さ等を分析する（Ｓ３、Ｓ４、Ｓ７）。
【００４１】
例えば、極性分析手段１０２は、データ１０１ａに「嬉しい」、「幸せ」という単語が含まれているため、データ１０１ａの極性は「ポジティブ」であり、極性の強さは「５」であって、極性が強いと判断する（Ｓ４；Ｙｅｓ）。なお、極性が強いと判断する極性の強さは例えば「５」以上の場合であるとする。
【００４２】
また、極性分析手段１０２は、データ１０１ｂに「楽しい」と「疲れた」という単語が含まれているため、データ１０１ｂの極性は「ポジティブ」と「ネガティブ」の双方が混在していると判断する（Ｓ４；Ｎｏ、Ｓ７；Ｙｅｓ）。
【００４３】
また、極性分析手段１０２は、データ１０１ｃに「面白い」が含まれているため、データ１０１ｃの極性は「ポジティブ」であり、極性の強さは「１」であって、極性が強くなく（Ｓ４；Ｎｏ）、極性が混在していない（Ｓ７；Ｎｏ）と判断する。
【００４４】
次に、データ範囲変更手段１０３は、極性分析手段１０２の分析結果に基づき、データ１０１ａ‐１０１ｃの範囲を以下に説明するように変更する。
【００４５】
図４（ａ）−（ｃ）は、範囲変更前のデータ１０１ａ‐１０１ｃと範囲の変更されたデータとの関係を示す概略図である。
【００４６】
データ範囲変更手段１０３は、上述したデータ１０１ａは極性が強いため、後ろに続く文も同様の極性を含む蓋然性が高いと判断し、データ１０１ａと同じデータ１０３ａ１に後続する文であるデータ１０３ａ２まで範囲を拡張して範囲変更後のデータ１０３ａとする（Ｓ５）。
【００４７】
また、データ範囲変更手段１０３は、上述したデータ１０１ｂは極性が混在しているため、データ１０１ａをそれぞれの極性を含む範囲のデータ１０３ｂ１とデータ１０３ｂ２とに分割する（Ｓ８）。
【００４８】
また、データ範囲変更手段１０３は、上述したデータ１０１ｃは極性が強くなく、極性も混在していないため、抽出範囲の変更が必要ないデータであると判断して、データ１０１ｃの範囲を維持してデータ１０３ｃとする（Ｓ９）。
【００４９】
次に、抽出データ出力手段１０４は、データ範囲変更手段１０３によって範囲が変更されたデータ１０３ａ、１０３ｂ１、１０３ｂ２、１０３ｃを抽出データ１１３として出力し、記憶部１１に記憶する（Ｓ６）。
【００５０】
（第１の実施の形態の効果）
上記した第１の実施の形態によると、極性分析手段１０２によって抽出したデータの極性を分析し、極性が強い場合は範囲を拡げ、極性が複数含まれる場合は分割したため、言語データ１１１から極性表現が均一に含まれる抽出データ１１３を抽出することができる。
【００５１】
なお、データ範囲変更手段１０３は、ステップＳ３−Ｓ５、Ｓ７−Ｓ９を複数回繰り返して行ってもよい。
【００５２】
［第２の実施の形態］
（情報処理装置の構成）
第２の実施の形態は、第１の実施の形態を応用したものであり、抽出データ１１３を機械学習に用いる教師データとして出力する点で異なる。
【００５３】
図６は、第２の実施の形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。なお、第１の実施の形態と同様の機能を有する構成については同様の符号を付している。
【００５４】
情報処理装置１Ａの制御部１０は、情報処理プログラム１１０Ａを実行することで、抽出データ出力手段１０４に代えて教師データ出力手段１０５として機能する。
【００５５】
教師データ出力手段１０５は、第１の実施の形態と同様に機能する手段１００−１０３によりデータを得て、教師データ１１４として出力する。
【００５６】
また、情報処理装置１Ａの記憶部１１は、抽出データ１１３に代えて教師データ１１４を有する。
【００５７】
教師データ１１４は、機械学習に用いられる情報として収集され、通信部１２を介して図示しない外部の機械学習を実行する装置に送信される。なお、学習はサポートベクターマシン、ナイーブベイズ、Ａｄａｂｏｏｓｔ、決定木 等 の手法を用いて行われる。
【００５８】
（第２の実施の形態の効果）
上記した第２の実施の形態によると、第１の実施の形態の情報処理装置１を教師データ１１４の収集に応用することができ、教師データ１１４に均一に極性表現が含まれるため、ノイズが減少し、素性として用いることができる情報が増大し、結果として当該教師データ１１４を機械学習に用いた場合、学習の精度が向上する。
【００５９】
［第３の実施の形態］
（情報処理装置の構成）
第３の実施の形態は、第１の実施の形態を多値分類器に応用した例である。
【００６０】
図７は、第３の実施の形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。なお、第１の実施の形態及び第２の実施の形態と同様の機能を有する構成については同様の符号を付している。
【００６１】
情報処理装置１Ｂの制御部１０は、情報処理プログラム１１０Ｂを実行することで、多値分類判定手段１０６としてさらに機能し、抽出データ出力手段１０４に代えて判定結果出力手段１０７として機能する。
【００６２】
多値分類判定手段１０６は、後述する学習モデル１１５に基づいて与えられたデータについて多値分類判定する。ここで、多値分類判定とは、与えられたデータが予め用意された複数のクラスのいずれに分類されるか判定するものであって、例えば、データとしてマイクロブログを用いた場合に「ポジティブ」、「ネガティブ」、「ニュートラル」の３値極性に分類したり、データとしてアンケートやインタビュー等により収集されたある製品の購入理由を用いた場合に「機能」、「包装」、「価格」、「デザイン」、「その他」等の値に分類したりする。
【００６３】
判定結果出力手段１０７は、判定の対象となったデータと、多値分類判定手段１０６によって分類されたクラスとを関連付けて判定結果データ１１６として出力する。
【００６４】
情報処理装置１Ｂの記憶部１１は、学習モデル１１５をさらに有し、抽出データ１１３に代えて判定結果データ１１６を有する。
【００６５】
学習モデル１１５は、機械学習により生成されたものであり、多値分類判定手段１０６に用いられる。
【００６６】
判定結果データ１１６は、判定結果出力手段１０７によって出力されたデータである。
【００６７】
（情報処理装置の動作）
次に、第３の実施の形態の動作を説明する。
【００６８】
図８は、情報処理装置１Ｂの動作の一例を示すフローチャートである。
【００６９】
まず、言語データ取得手段１００は、記憶部１１の言語データ１１１から指定された条件、例えば、データを作成した利用者やデータが作成された日時等が条件に該当する言語データ１１１を取得する（Ｓ１０）。
【００７０】
次に、データ抽出手段１０１は、言語データ取得手段１００が取得した言語データ１１１から、例えば、３５文字以内で文を単位としてデータを抽出する（Ｓ１１）。
【００７１】
次に、多値分類判定手段１０６は、データ抽出手段１０１が抽出したデータについて学習モデル１１５に基づいて多値分類判定する（Ｓ１２）。
【００７２】
次に、極性分析手段１０２は、多値分類判定手段１０６が多値分類判定したデータのそれぞれについて、極性表現辞書データ１１２を参照することにより、当該データに含まれる極性の種類、極性の強さ等を分析する（Ｓ１３、Ｓ１４、Ｓ１６）。
【００７３】
次に、データ範囲変更手段１０３は、多値分類判定したデータの極性が強い場合（Ｓ１４；Ｙｅｓ）、後続する文であるデータまで範囲を拡張して範囲変更する（Ｓ１５）。なお、多値分類判定手段１０６の判定結果が信頼度の高いものである場合は、当該信頼度を考慮して拡張しないようにしてもよい。
【００７４】
また、データ範囲変更手段１０３は、多値分類判定したデータに極性が混在している場合（Ｓ１４；Ｎｏ、Ｓ１６；Ｙｅｓ）、多値分類判定したデータのそれぞれの極性を含む範囲のデータに分割する（Ｓ１７）。なお、多値分類判定手段１０６の判定結果が信頼度の高いものである場合は、当該信頼度を考慮して分割しないようにしてもよい。
【００７５】
また、データ範囲変更手段１０３は、多値分類判定したデータの極性が強くなく（Ｓ１４；Ｎｏ）、極性も混在していない場合（Ｓ１６；Ｎｏ）、抽出範囲の変更が必要ないデータであると判断して、データの範囲を維持する（Ｓ１８）。
【００７６】
次に、多値分類判定手段１０６は、データ範囲変更手段１０３によって範囲が変更されたデータを学習モデル１１５に基づいて再度、多値分類判定する（Ｓ１９）。
【００７７】
次に、判定結果出力手段１０７は、多値分類判定手段１０６が判定対象としたデータと、多値分類判定手段１０６によって分類されたクラスとを関連付けて判定結果データ１１６として出力する（Ｓ２０）。
【００７８】
（第３の実施の形態の効果）
上記した第３の実施の形態によると、第１の実施の形態の情報処理装置１を多値分類器に応用することができ、具体的には、多値分類の信頼度と極性分析との両方の観点から分類対象を分析することができ、極性表現が均一に含まれるデータを多値分類することで、多値分類の精度を向上することができる。
【００７９】
［第４の実施の形態］
第４の実施の形態は、予め用意された学習モデルを用いて多値分類判定されたデータに、第１の実施の形態を応用して極性表現が均一に含まれるよう範囲を変更することで教師データとし、当該教師データを用いて学習モデルの再学習を行うものである（ブートストラップ手法への応用）。
【００８０】
図９は、第４の実施の形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。なお、第１の実施の形態‐第３の実施の形態と同様の機能を有する構成については同様の符号を付している。
【００８１】
情報処理装置１Ｃの制御部１０は、情報処理プログラム１１０Ｃを実行することで、学習モデル再学習手段１０８としてさらに機能する。
【００８２】
学習モデル再学習手段１０８は、教師データ１１４を用いて学習モデル１１５の再学習を行う。
【００８３】
（情報処理装置の動作）
次に、第４の実施の形態の動作を説明する。
【００８４】
図１０は、情報処理装置１Ｃの動作の一例を示すフローチャートである。
【００８５】
まず、言語データ取得手段１００は、記憶部１１の言語データ１１１から指定された条件、例えば、データを作成した利用者やデータが作成された日時等の条件に該当する言語データ１１１を取得する（Ｓ３０）。
【００８６】
次に、データ抽出手段１０１は、言語データ取得手段１００が取得した言語データ１１１から、例えば、３５文字以内で文を単位としてデータを抽出する（Ｓ３１）。
【００８７】
次に、多値分類判定手段１０６は、学習モデル１１５に基づいてデータ抽出手段１０１が抽出したデータについて多値分類判定する（Ｓ３２）。
【００８８】
次に、極性分析手段１０２は、多値分類判定手段１０６が多値分類判定したデータのそれぞれについて、極性表現辞書データ１１２を参照することにより、当該データに含まれる極性の種類、極性の強さ等を分析する（Ｓ３３、Ｓ３４、Ｓ３６）。
【００８９】
次に、データ範囲変更手段１０３は、多値分類判定したデータの極性が強い場合（Ｓ３４；Ｙｅｓ）、後続する文であるデータまで範囲を拡張して範囲変更する（Ｓ３５）。なお、多値分類判定手段１０６の判定結果が信頼度の高いものである場合は、当該信頼度を考慮して拡張しないようにしてもよい。
【００９０】
また、データ範囲変更手段１０３は、多値分類判定したデータに極性が混在している場合（Ｓ３４；Ｎｏ、Ｓ３６；Ｙｅｓ）、多値分類判定したデータのそれぞれの極性を含む範囲のデータに分割する（Ｓ３７）。なお、多値分類判定手段１０６の判定結果が信頼度の高いものである場合は、当該信頼度を考慮して分割しないようにしてもよい。
【００９１】
また、データ範囲変更手段１０３は、多値分類判定したデータの極性が強くなく（Ｓ３４；Ｎｏ）、極性も混在していない場合（Ｓ３６；Ｎｏ）、抽出範囲の変更が必要ないデータであると判断して、データの範囲を維持する（Ｓ３８）。
【００９２】
次に、教師データ出力手段１０５は、データ範囲変更手段１０３が範囲を変更したデータを教師データ１１４として出力する（Ｓ３９）。
【００９３】
次に、学習モデル再学習手段１０８は、教師データ１１４を用いて学習モデル１１５を再学習する（Ｓ４０）。
【００９４】
なお、多値分類判定手段１０６により判定された結果は、再学習の教師データ１１４として用いない場合は、判定結果出力手段１０７により、第３の実施の形態と同様に、判定結果データ１１６として出力する。
【００９５】
（第４の実施の形態の効果）
上記した第４の実施の形態によると、第１の実施の形態の情報処理装置１を学習モデルの再学習に応用することができ、極性表現が均一に含まれるデータを用いて再学習することで、機械学習の精度を向上することができる。
【００９６】
（実施例）
この実施例は、第２の実施の形態において言語データ１１１として「ｔｗｉｔｔｅｒ」（登録商標）等のマイクロブログを用い、当該マイクロブログから教師データ１１４を抽出するものである。また、極性判定として「ポジティブ」又は「ネガティブ」のいずれの極性を有するか判定するものとする。
【００９７】
図１２は、情報処理装置１Ａの動作の一例を示すフローチャートである。
【００９８】
まず、言語データ取得手段１００は、記憶部１１の言語データ１１１から指定された条件、例えば、データを作成した利用者やデータが作成された日時等の条件に該当する言語データ１１１を取得する（Ｓ５０）。
【００９９】
次に、データ抽出手段１０１は、言語データ取得手段１００が取得した言語データ１１１から、例えば、１つの記事（「ｔｗｉｔｔｅｒ」においては１つの「ｔｗｅｅｔ」）を単位として教師データ候補を抽出する（Ｓ５１）。当該条件によって抽出されるデータの構成の例を以下に示す。
【０１００】
図１１（ａ）−（ｃ）は、データ抽出手段１０１が抽出する教師データ候補の構成の一例を示す図である。
【０１０１】
図１１（ａ）に示すように、教師データ候補１０１ｄは２つの文からなる。また、図１１（ｂ）に示すように、教師データ候補１０１ｅは１つの文である。また、図１１（ｃ）に示すように、教師データ候補１０１ｆは１つの文である。
【０１０２】
次に、極性分析手段１０２は、教師データ候補１０１ｄ‐１０１ｆのそれぞれについて、極性表現辞書データ１１２を参照することにより、当該データに含まれる極性表現の種類、極性の強さ等を分析する（Ｓ５２）。
【０１０３】
例えば、極性分析手段１０２は、教師データ候補１０１ｄに「できた」、「達成」という単語が含まれているため、教師データ候補１０１ｄの極性は「ポジティブ」であり、極性が非常に強いと判断する（Ｓ５３；Ｙｅｓ）。
【０１０４】
また、極性分析手段１０２は、教師データ候補１０１ｅに「面白い」と「疲れた」という単語が含まれているため、教師データ候補１０１ｅの極性は「ポジティブ」と「ネガティブ」で相反していると判断する（Ｓ５３；Ｎｏ、Ｓ５５；Ｙｅｓ）。
【０１０５】
また、極性分析手段１０２は、教師データ候補１０１ｆに「おいしかった」が含まれているため、教師データ候補１０１ｆの極性は「ポジティブ」であるが、極性が強くなく（Ｓ５３；Ｎｏ）、極性が相反していない（Ｓ５５；Ｎｏ）と判断する。
【０１０６】
次に、データ範囲変更手段１０３は、極性分析手段１０２の分析結果に基づき、教師データ候補１０１ｄ‐１０１ｆの範囲を以下に説明するように変更する。
【０１０７】
データ範囲変更手段１０３は、上述した教師データ候補１０１ｄは極性が強いため、返信である「ｒｅｐｌｙ」や「ｒｅｔｗｅｅｔ」も同様の極性を含む蓋然性が高いと判断し、教師データ候補１０３ｄを追加する（Ｓ５４）。
【０１０８】
また、データ範囲変更手段１０３は、上述した教師データ候補１０１ｅは極性が混在しているため、返信である「ｒｅｐｌｙ」や「ｒｅｔｗｅｅｔ」である教師データ候補１０３ｅ１は破棄し（Ｓ５６）、教師データ候補１０１ｅをそれぞれの極性「ポジティブ」と「ネガティブ」を含む範囲の教師データ候補１０３ｅ２と教師データ候補１０３ｅ３とに分割する（Ｓ５７）。
【０１０９】
また、データ範囲変更手段１０３は、上述した教師データ候補１０１ｆは極性が強くなく、極性も混在していないため、抽出範囲の変更が必要ないデータであると判断して、教師データ候補１０１ｆの範囲を維持し、返信である「ｒｅｐｌｙ」や「ｒｅｔｗｅｅｔ」である教師データ候補１０３ｆは破棄する（Ｓ５８）。
【０１１０】
次に、抽出データ出力手段１０４は、データ範囲変更手段１０３によって範囲が変更されたデータ１０１ｄ及び１０３ｄ、１０３ｅ２及び１０３ｅ３、１０１ｆを教師データ１１４として出力し、記憶部１１に記憶する（Ｓ５９）。
【０１１１】
［他の実施の形態］
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々な変形が可能である。
【０１１２】
上記実施の形態では制御部１０内の各手段１００−１０８の機能をプログラムで実現したが、各手段の全て又は一部をＡＳＩＣ等のハードウエアによって実現してもよい。また、上記実施の形態で用いたプログラムをＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記憶して提供することもできる。また、上記実施の形態で説明した上記ステップの入れ替え、削除、追加等は本発明の要旨を変更しない範囲内で可能である。
【符号の説明】
【０１１３】
１、１Ａ、１Ｂ、１Ｃ 情報処理装置
１０   制御部
１１   記憶部
１２   通信部
１００ 言語データ取得手段
１０１ データ抽出手段
１０２ 極性分析手段
１０３ データ範囲変更手段
１０４ 抽出データ出力手段
１０５ 教師データ出力手段
１０６ 多値分類判定手段
１０７ 判定結果出力手段
１０８ 学習モデル再学習手段
１１０ 情報処理プログラム
１１０Ａ‐１１０Ｃ   情報処理プログラム
１１１ 言語データ
１１２ 極性表現辞書データ
１１３ 抽出データ
１１４ 教師データ
１１５ 学習モデル
１１６ 判定結果データ
【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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