(57)【要約】【課題】評価対象となる文書が、肯定的な評価あるいは否定的な評価等であるかを分析するにあたり、ユーザへの手間をかけることなく、より精度良く評価対象文書の分析を行うことができる、情報処理装置、制御方法、及びコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】評価対象とする文書に対して形態素解析及び構文解析を行うことで、文書を構成する用語の係り受けを解析した後、この用語が評価対象とされている場合、この評価対象とされた評価語と係り受け関係にあるこの評価語とは異なる評価語とが共起関係にあり、更に、予め評価語が有する評価極性を変更を要することを示す変更情報を取得して、以後、この変更情報を基に、各文書の評価極性を求める。【選択図】図１１
2015125570.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書における肯定評価あるいは否定評価を分析する情報処理装置であって、
前記文書の形態素解析及び構文解析から求まる評価対象とする評価語及び前記評価語の評価極性を含む評価語情報を取得する評価情報取得手段と、
前記評価情報取得手段によって取得した評価情報の評価語との係り受け関係となる前記評価語と異なる評価語を取得する係受評価語取得手段と、
前記係受評価語取得手段によって取得した評価語と係り受け関係にある評価語とが、共起関係にあるか否かを判定する共起関係判定手段と、
前記共起関係判定手段によって共起関係にある評価語の評価極性を変更するための変更情報を取得する変更情報取得手段と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記共起関係にある評価語に対して評価極性を変更するか否かを示す変更判別情報を記憶する変更判別情報記憶手段と、
前記変更情報取得手段は、前記変更判別情報記憶手段によって記憶した変更判別情報から前記変更情報を取得することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記変更情報取得手段は、前記評価語の係り受け先が否定表現である場合、前記変更情報の評価極性を、更に、変更することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記文書における発言者を特定するための発言者特定手段と、
前記変更情報取得手段は、前記発言者特定手段によって特定された発言者によって、前記評価語の前記変更情報を、更に、変更することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
文書における肯定評価あるいは否定評価を分析する情報処理装置の制御方法であって、
前記情報処理装置は、
前記文書の形態素解析及び構文解析から求まる評価対象とする評価語及び前記評価語の評価極性を含む評価語情報を取得する評価情報取得ステップと、
前記評価情報取得ステップによって取得した評価情報の評価語との係り受け関係となる前記評価語と異なる評価語を取得する係受評価語取得ステップと、
前記係受評価語取得ステップによって取得した評価語と係り受け関係にある評価語とが、共起関係にあるか否かを判定する共起関係判定ステップと、
前記共起関係判定ステップによって共起関係にある評価語の評価極性を変更するための変更情報を取得する変更情報取得ステップと、
を実行することを特徴とする情報処理装置の制御方法。
【請求項６】
文書における肯定評価あるいは否定評価を分析する情報処理装置において読取実行可能なプログラムであって、
前記情報処理装置を、
前記文書の形態素解析及び構文解析から求まる評価対象とする評価語及び前記評価語の評価極性を含む評価語情報を取得する評価情報取得手段と、
前記評価情報取得手段によって取得した評価情報の評価語との係り受け関係となる前記評価語と異なる評価語を取得する係受評価語取得手段と、
前記係受評価語取得手段によって取得した評価語と係り受け関係にある評価語とが、共起関係にあるか否かを判定する共起関係判定手段と、
前記共起関係判定手段によって共起関係にある評価語の評価極性を変更するための変更情報を取得する変更情報取得手段と、
して機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書の分析処理において文書から効果的な情報を抽出するための分析技術に関するものであり、特にウェブ上の電子化された文書データから主観的な評判・評価、意見等を抽出し提示する技術、及びその管理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ウェブを中心に日々膨大な量の文書が作成されており、また同時に消費されていく中から、必要な情報を抽出し提示することは重要な課題である。特に事業者にとって、扱う商品の評判やサービスへの評価・意見等に関して、その評価状況を分析することは有益である。
【０００３】
このような課題に対して、大量の電子化された文書データから商品の評判や評価、意見といった主観的な評価を抽出し提示する様々な手法が提案されている。
【０００４】
例えば、評価や評判を表す意味を持つ語（以下、評価語とする）を、その評価値（肯定的或いは否定的な意味・評価を表す属性値）とともに辞書に登録しておき、文書データから評価語を抽出し、その頻度等から定量的に評価値を算出する手法等がある。
【０００５】
特許文献１では、予め定められた評価語を辞書に登録しておき、分析対象となる文書から評価語を検出して評価値を求めて、肯定的意見或いは否定的意見を判定する手法を開示している。また、この手法では、否定文の構成を考慮することや複数の単語からひとつの具体的な評価値を算出する手法も開示している。
【０００６】
特許文献２では、特許文献１と同様に、予め定められた評価語から評価値を求めているが、ひとつの評価語が評価の対象先によって評価値の反転が発生することを考慮しており、その対策としてユーザ投票による辞書管理手法を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許第４７９６６６４号公報
【特許文献２】特許第３７３８０１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１における評価値の反転については、一般的な否定語（例えば「ない」）の考慮を行っており、例えば、評価語「病気」の評価値が否定であるとき、「病気ではない」という表現は、評価値が反転して肯定となるが、「病気が治る」のとき、即ち、否定語以外の単語の組み合わせについての評価値の反転が考慮されていない。
【０００９】
また、このような評価値の反転課題に対して、特許文献１では複数の単語からひとつの具体的な評価値を算出する「二項関係」を利用して課題を解決することも可能と思われるが、「病気が治る」のような、単一の評価語と同時に二項関係が存在する場合の対策手法が開示されていないこと、さらにはこのような評価値が反転するような二項関係を膨大に登録・管理することの新たな課題がある。
【００１０】
また、特許文献２に記載の手法では、評価値が反転する根拠に評価語の係り先に当たる対象語が使われており、「古い寺」では肯定的評価を、「古い生鮮食料品」では否定的評価をする事例が開示されている。
【００１１】
しかしながら、この事例のような評価を行うのは、あくまでもユーザ投票に起因する部分が大きく、所定の単語の組み合わせにおいては、ユーザ投票を行わなくとも、評価を行うことが可能なケースも存在するが、ユーザ投票を行うことなく、システムで対応すべき術については、具体的に明示されていない。
【００１２】
更に、特許文献１についても同様なことが言えるが、評価値が反転する根拠には、対象語だけではなく、主格に当たる語も根拠となり得る。例えば、「値段が高い」の評価値は、消費者から見れば否定的評価となるが、販売者の立場から見れば肯定的評価をみなすことができる。
【００１３】
このように、文書データから評判や評価、意見といった主観的な評価を抽出することは重要な課題であり、より効率的に精度良く評価値を算出する必要がある。
【００１４】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、評価対象となる文書が、肯定的な評価あるいは否定的な評価等であるかを分析するにあたり、ユーザへの手間をかけることなく、より精度良く評価対象文書の分析を行うことができる、情報処理装置、制御方法、及びプログラム。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記目的を達成するための第１の発明は、文書における肯定評価あるいは否定評価を分析する情報処理装置であって、前記文書の形態素解析及び構文解析から求まる評価対象とする評価語及び前記評価語の評価極性を含む評価語情報を取得する評価情報取得手段と、前記評価情報取得手段によって取得した評価情報の評価語との係り受け関係となる前記評価語と異なる評価語を取得する係受評価語取得手段と、前記係受評価語取得手段によって取得した評価語と係り受け関係にある評価語とが、共起関係にあるか否かを判定する共起関係判定手段と、前記共起関係判定手段によって共起関係にある評価語の評価極性を変更するための変更情報を取得する変更情報取得手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１６】
上記目的を達成するための第２の発明は、文書における肯定評価あるいは否定評価を分析する情報処理装置の制御方法であって、前記情報処理装置は、前記文書の形態素解析及び構文解析から求まる評価対象とする評価語及び前記評価語の評価極性を含む評価語情報を取得する評価情報取得ステップと、前記評価情報取得ステップによって取得した評価情報の評価語との係り受け関係となる前記評価語と異なる評価語を取得する係受評価語取得手段と、前記係受評価語取得手段によって取得した評価語と係り受け関係にある評価語とが、共起関係にあるか否かを判定する共起関係判定ステップと、前記共起関係判定ステップによって共起関係にある評価語の評価極性を変更するための変更情報を取得する変更情報取得ステップと、を実行することを特徴とする。
【００１７】
上記目的を達成するための第３の発明は、文書における肯定評価あるいは否定評価を分析する情報処理装置において読取実行可能なプログラムであって、前記情報処理装置を、前記文書の形態素解析及び構文解析から求まる評価対象とする評価語及び前記評価語の評価極性を含む評価語情報を取得する評価情報取得手段と、前記評価情報取得手段によって取得した評価情報の評価語との係り受け関係となる前記評価語と異なる評価語を取得する係受評価語取得手段と、前記係受評価語取得手段によって取得した評価語と係り受け関係にある評価語とが、共起関係にあるか否かを判定する共起関係判定手段と、前記共起関係判定手段によって共起関係にある評価語の評価極性を変更するための変更情報を取得する変更情報取得手段と、して機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、評価対象となる文書が、肯定的な評価あるいは否定的な評価等であるかを分析するにあたり、評価対象となる文書を構成する評価語の分野属性を考慮して分析を行うことが可能となるので、ユーザへの手間をかけることなく、より精度良く評価対象文書の分析を行うことができる、という効果をそうする。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施形態に係る文書分析装置の構成例を示す構成図である。
【図２】本発明の実施形態に係る文書分析装置のハードウェア構成を示す構成図である。
【図３】本発明の実施形態に係る文書分析装置で実行される文書分析処理のフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態における正規化処理の一例を説明するための説明図である。
【図５】本発明の実施形態に係る文書分析装置で実行される評価語抽出処理のフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態における重複候補削除処理の一例である。
【図７】本発明の実施形態における共起処理の一例を説明するための説明図である。
【図８】本発明の実施形態における係り受け関係の一例を説明するための説明図である。
【図９】本発明の実施形態における係り受け関係の一例を説明するための説明図である。
【図１０】本発明の実施形態における評価語候補リストの構成を示す構成図である。
【図１１】本発明の実施形態に係る文書分析装置で実行される共起処理のフローチャートである。
【図１２】本発明の実施形態に係る文書分析装置で実行される否定表現処理のフローチャートである。
【図１３】本発明の実施形態に係る文書分析装置で実行される発言者情報抽出処理のフローチャートである。
【図１４】本発明の実施形態における評価語抽出結果と発言者情報抽出結果を記憶するためのテーブルの構成の一例を示す構成図である。
【図１５】本発明の実施形態に係る文書分析装置で実行される極性判定処理のフローチャートである。
【図１６】本発明の実施形態における評価語辞書の一例である。
【図１７】本発明の実施形態における分野反転語の一例である。
【図１８】本発明の実施形態における類語辞書の一例である。
【図１９】本発明の実施形態における発言者情報辞書の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態の一例について説明する。
【００２１】
図１は、本発明の実施形態における情報処理装置としての文書分析装置の構成を示す図である。
【００２２】
文書分析装置１００は、評価辞書部１０１と、類語辞書部１０２と、評判情報抽出部１０３と、発言者情報抽出部１０４と、極性判定部１０５と、発言者情報辞書部１０６と、を備える。なお、評価辞書部１０１及び類語辞書部１０２及び発言者情報辞書部１０６は後述する外部メモリ２１１等の記憶装置に記憶されている。
【００２３】
文書分析装置１００は、テキスト文書１０７について、評判情報抽出部１０３及び発言者情報抽出部１０４に送られて、各種情報が抽出される。それぞれの抽出部では、形態素解析や構文解析された結果と各種辞書の情報を参照しながら抽出処理が実施される。
【００２４】
そして、それぞれに抽出された結果は、極性判定部１０５に送られて、テキスト文書１０７の評価極性が算出される。これら一連の文書分析手法については、詳しく後述する。
【００２５】
次に、図１の文書分析装置１００のハードウェア構成について、図２を用いて説明する。
【００２６】
図中、ＣＰＵ２０１は、システムバス２０４に接続される後述の各デバイスやコントローラを統括的に制御する。また、ＲＯＭ２０３あるいは外部メモリ２１１には、ＣＰＵ２０１の制御プログラムであるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）やオペレーティングシステムプログラム（以下、ＯＳ）や、文書分析装置１００に後述する各種の処理を実行させるために必要な各種プログラムやデータ等が記憶されている。ＲＡＭ２０２は、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。
【００２７】
ＣＰＵ２０１は、処理の実行に際して必要なプログラム等をＲＡＭ２０２にロードして、プログラムを実行することで後述する各種処理を実現するものである。また、入力コントローラ（入力Ｃ）２０５は、入力装置２０９からの入力を制御する。入力装置２０９は、例えばメカニカルキーボードやソフトウェアキーボード、タッチパネル等で構成される。ビデオコントローラ（ＶＣ）２０６は、表示装置２１０への表示を制御する。表示装置２１０は、例えば液晶ディスプレイ等で構成される。
【００２８】
メモリコントローラ（ＭＣ）２０７は、ブートプログラム、ブラウザソフトウエア、各種のアプリケーション、フォントデータ、ユーザファイル、編集ファイル、各種データ等を記憶するハードディスク（ＨＤ）やソリッドステートディスク（ＳＳＤ）或いはＰＣＭＣＩＡカードスロットにアダプタを介して接続されるコンパクトフラッシュ（登録商標）メモリ等の外部メモリ２１１へのアクセスを制御する。
【００２９】
通信Ｉ／Ｆコントローラ（通信Ｉ／ＦＣ）２０８は、ネットワークを介して、外部機器と接続・通信するものであり、ネットワークでの通信制御処理を実行する。例えば、ＴＣＰ／ＩＰを用いたインターネット通信等が可能である。
【００３０】
なお、ＣＰＵ２０１は、例えばＲＡＭ２０２内の表示情報用領域へアウトラインフォントの展開（ラスタライズ）処理を実行することにより、表示装置２１０上での表示を可能としている。以上が、文書分析装置１００のハードウェア構成の説明であるが、後述する各種の処理を実行可能であれば、必ずしも図２に記載のハードウェア構成を有していなくとも構わないことは言うまでもない。
【００３１】
次に、文書分析装置１００における文書分析処理について、図３から図１５を用いて、詳しく説明する。
【００３２】
図３は、文書分析処理における全体の処理を示すフローチャートである。文書分析処理では、ＣＰＵ２０１は、文書に記述されている各文に対して、形態素解析及び構文解析を実施してから評価語抽出処理、及び発言者情報抽出処理を実施する。その後、抽出した各データを元に極性判定処理を実施する。
【００３３】
文書分析処理は、文単位で処理を実施するため、まず、ステップＳ３０１において、文書を文に分割して以降の処理を実施する。文の分割については、句点、感嘆符、疑問符、連続した改行文字列等を区切り文字として扱うことで実現する。続くステップＳ３０２において、抽出した文の形態素解析を行う。
【００３４】
続いて、ステップＳ３０３において、正規化処理を行う。正規化処理を行う理由としては、後続の構文解析の精度を一定に保つためであり、例えば、敬語・丁寧表現を標準形に戻す、或いは活用形を原型に戻す、といった処理が該当する。
【００３５】
図４には、文「おいしい魚をいただいた」に対する正規化処理の一例を示す。なお、文４０１の表記は、形態素解析結果（ステップＳ３０２）で得られる形態素列で記述しており、文４０２の表記は、正規化処理結果（ステップＳ３０３）で得られる形態素列で記述している。
【００３６】
文４０１において、下線部「いただい」が「食べる」の謙譲語であるため、ステップＳ３０３の正規化処理の結果、文４０２のように補正される。この事例では「謙譲語を標準形にする」「活用形を原型にする」の２つの補正が実施されている。補正のための情報はステップＳ３０２で実施した形態素解析の結果に含まれている。
【００３７】
図３に戻って、続くステップＳ３０４で構文解析を行う。構文解析では文節間の係り先を特定する係り受け解析処理を実施して、文節単位での文構造を獲得する。
【００３８】
一般的な構文解析ツールにはＣａｂｏＣｈａやＫＮＰ等があり、特にＣａｂｏＣｈａは、構文解析でステップＳ３０２の形態素解析を一度に実施できるツールであるため、ステップＳ３０２の形態素解析の代わりにステップＳ３０４の構文解析を実施してから、構文解析結果に含まれる形態素に関する情報に基づいて、ステップＳ３０３の正規化処理を実施する必要がある。
【００３９】
ステップＳ３０４を実施した時点で、入力文書に対して形態素解析結果と構文解析結果との２つの解析結果を得る。これらの解析結果からステップＳ３０５の評価語抽出処理、及びステップＳ３０６の発言者情報抽出処理を実施する。
【００４０】
まず、ステップＳ３０５の評価語抽出処理について、図５から図１２を用いて説明する。
【００４１】
評価語抽出処理は、ステップＳ３０２の形態素解析から得られた解析結果に対して、パターンマッチングを行うことで、予め評価辞書部１０１（図１６に示す評価辞書）に登録されている評価語を抽出する処理である。
【００４２】
図１６に評価辞書の一例を示す。評価辞書は評価表現と成り得る語を登録している辞書である。各語にはユニークなＩＤ値が定義されており（図１６における語ＩＤ１６０１）、一意に管理されている。
【００４３】
語ＩＤ１６０１ごとに、表記１６０２、初期極性１６０３、共起属性１６０４、分野１６０６が定義されている。これらの詳細については前述した通りである。なお、語ＩＤ１６０１については、ＩＤ値に対して任意の演算を実施することで、評価辞書において管理しているＩＤ値であることがわかるようになっている。
【００４４】
まず、ステップＳ５０１において、評価語候補リストを初期化する。評価語候補リストとは、以降の抽出処理において検出された評価語及び当該評価語に関係する付属情報を一時保存しておくための領域である。
【００４５】
続くステップＳ５０２からステップＳ５０６において、前記形態素解析結果（ステップＳ３０２）と前記正規化処理（ステップＳ３０３）で得た形態素列に対して、予め評価辞書部１０１に登録されている評価語に一致するものがあるか否かを判定する。
【００４６】
一致するものがあると判定した場合（ステップＳ５０４で「はい」のとき）、ステップＳ５０５に進み、前記評価語候補リストに当該語ＩＤと形態素ＩＤと文節ＩＤとを組み合わせて追加し、一致するものがないと判定した場合（ステップＳ５０４で「いいえ」のとき）、ステップＳ５０６に進む（ステップＳ５０２へ戻る）。
【００４７】
図１０に評価語候補リストの一例を示す。語ＩＤ１００１は、抽出された評価語候補の語を一意に識別するための語ＩＤが格納されており、語ＩＤは、評価辞書部１０１で管理されている。
【００４８】
形態素ＩＤ１００２は、ステップＳ３０２で得られた形態素解析結果における形態素識別番号である。同様に文節ＩＤ１００３は、ステップＳ３０４で得られた構文解析結果における文節識別番号である。
【００４９】
なお、表記１００４は、図表の理解を得やすくするために便宜上記載しているものである。この事例では、評価候補語「値段」の語ＩＤは、１６７であり、形態素ＩＤは４、文節ＩＤは２として抽出されていることを意味する。
【００５０】
なお、ステップＳ５０３における評価語検索では、類語辞書部１０２に登録されている同義語や類義語も合わせて検索することも可能である。評価辞書部１０１と類語辞書部１０２との関係については、後述する。
【００５１】
続くステップＳ５０７において、重複候補削除処理を実施する。図６を用いて重複候補削除処理を説明する。
【００５２】
図６における文６０１は、文「おたふく風邪になった」に対して、ステップＳ３０２の形態素解析処理及びステップＳ３０３の正規化処理を実施した結果である。ここで、評価辞書部１０１に評価語「おたふく風邪」と「風邪」が登録されている、とする。
【００５３】
このとき、ステップＳ５０３の評価語検索では、文６０１の第１形態素と第２形態素からなる「おたふく/風邪」と第２形態素のみの「風邪」をともに前記評価語候補リストに登録する。
【００５４】
この態様の例としては、Ａｈｏ-Ｃｏｒａｓｉｃｋ法等の複数キーワードを用いたパターンマッチングを行うことが１例としてあげられる。
【００５５】
重複候補削除処理では、このような任意の評価語候補（文６０１における「風邪」）が他の評価語候補（文６０１における「おたふく/風邪」）に含まれる場合、構成形態素数の多い候補を優先する。文６０１の例では２つの形態素からなる「おたふく/風邪」を優先し、１つの形態素からなる「風邪」を前記評価語候補リストから削除する。
【００５６】
続くステップＳ５０８において、共起処理を実施する。図７、図８、図９、図１１及び図１２を用いて、共起処理を説明する。
【００５７】
共起処理とは、他の語と合わせて何らかの評価を表す表現（以下、評価表現とする）を検出する処理である。図７の文７０１は、文「今年のさんまは値段が高い」に対して、ステップＳ３０２の形態素解析処理を実施した結果である。この例では「値段」は単独で評価表現ではないが、「高い」とともに出現することで、評価表現となる一例である。
【００５８】
ここで、図８に文７０１の構文解析の結果である係り受け解析結果を示す。係り受けとは、文を文節単位に切り分けたとき、どの文節がどの文節に係るかを示す構文解析結果である。
【００５９】
図８では、文節８０１は文節８０４に係り、文節８０２は文節８０３に係り、文節８０３は文節８０４に係ることを示す。このとき、「値段」を含む文節８０３と「高い」を含む文節８０４に着目すると、文節８０３から文節８０４に係っていることがわかる。従って、「値段」と「高い」は共起関係にあると判断することができるため、評価表現（値段、高い）が有効となる。
【００６０】
一方で、単に「値段」と「高い」が文中で出現したから評価表現であると判断することはできない。このような語の組み合わせは、前述したように、文中において関係性のある位置になければならない。
【００６１】
例えば、文「背の高い人が売っていたさんまの値段はいくらですか？」の構文解析結果を、図９に示す。「値段」を含む文節９０６は文節９０７に係り、「高い」を含む文節９０２は文節９０３に係るため、「値段」と「高い」は共起関係にない、と判断できる。このように、文中において２つの語に関係性があるかどうかを判定するために、前記ステップＳ３０４で得られた構文解析結果を用いる。
【００６２】
図１１を用いて共起処理の詳細を説明する。図５のステップＳ５０５で追加した前記評価語候補リストからひとつの評価語候補を取り出し、語ＩＤをキーとして評価辞書部１０１から当該語の極性等の情報を含む評価語情報を取得する（ステップＳ１１０２）。
【００６３】
なお、後述するが、語ＩＤが類義語の場合は、類語辞書部１０２（図１８に示す類語辞書）から代表評価語を検索した上で、評価辞書部１０１から当該語の評価語情報を取得する。
【００６４】
次に、図１８に類語辞書の一例を示す。類語辞書は評価表現及び代表反転語或いは発言者情報における用言等、本システムで利用される様々な語に対して類義語や同義語を管理している。
【００６５】
各類語にはユニークなＩＤ値が定義されており（図１８における類語ＩＤ１８０１）、一意に管理されている。類語ＩＤ１８０１ごとに、表記１８０２、語ＩＤ１８０３が設定されている。語ＩＤ１８０３は、当該類語の統一表記へのリンクを意味する。例えば、類語ＩＤ値１０２２３である「価格」の統一表記は語ＩＤ値が１６７であり、これは評価辞書の「値段」であることがわかる。なお、類語ＩＤ１８０１についても前述したように任意の演算によって、類語であることがわかるような識別番号になっている。
【００６６】
ステップＳ１１０３において、ステップＳ１１０２で獲得した評価語情報から初期極性を付与する。初期極性とは、評価語に初期値として設定されている極性であり、肯定（正数）或いは否定（負数）或いは中立（０）の極性が設定されている。
【００６７】
続くステップＳ１１０４において、前記評価語情報において、共起属性が設定されているかを判定し、共起属性を持たない（共起属性１６０４に値が設定されていない）と判定した場合（ステップＳ１１０４で「いいえ」の場合）、ステップＳ１１１１に進み、共起属性を持っている（共起属性１６０４に値が設定されている）と判定した場合（ステップＳ１１０４において「はい」の場合）、ステップＳ１１０５に進む。
【００６８】
ステップＳ１１０５では、前述したように、当該評価語候補の係り先文節を確認する処理を実施する。当該評価語候補の係り先文節ＩＤを持つ別の評価語候補が前記評価語候補リスト内にあるかどうかを確認する。
【００６９】
また、係り先文節の情報は、ステップＳ３０４で得られた構文解析結果を参照することで得ることができる。あるいは、図１０に示す評価語候補リストに構文解析結果として係り先の文節を示す文節ＩＤを備え、この文節ＩＤを参照して、係り先文節の情報を取得しても良い。
【００７０】
例えば、図８における文節８０３の文節ＩＤが２及び文節８０４の文節ＩＤが３であるとき、構文解析結果では文節ＩＤ２から文節ＩＤ３に係り受け関係が成立している情報が含まれており、これに図１０で示した評価語候補リストの例と合わせてみると、語ＩＤ１６７の文節ＩＤが２であり、語ＩＤ９３８の文節ＩＤが３であることから、語ＩＤ１６７は語ＩＤ９３８と係り受け関係が成立していると判断できる。
【００７１】
このような係り受け関係が成立するような評価語候補が前記評価語候補リスト内に存在する場合（ステップＳ１１０６で「はい」の場合）、ステップＳ１１０７に進み、係り受け関係が成立するような評価語候補が前記評価語候補リスト内に存在しない場合（ステップＳ１１０６で「いいえ」の場合）、ステップＳ１１１１に進む。
【００７２】
ステップＳ１１０７では、係り受け関係が成立した２つの語が共起関係であるかを判定する。前述した評価辞書部１０１から取得した評価語情報を参照することで判定する。例えば、語「値段」の共起属性１６０４に「高い」が設定されているため、共起関係が成立していると判定し（ステップＳ１１０７で「はい」の場合）、ステップＳ１１０８に進み、係り受け関係は成立するが共起関係にないと判定した場合（ステップＳ１１０７で「いいえ」の場合）、ステップＳ１１１１に進む。
ステップＳ１１０８に進むと、極性を伴った評価表現を検出する。
【００７３】
一方、ステップＳ１１０４で「いいえ」の場合或いはステップＳ１１０６で「いいえ」の場合或いはステップＳ１１０７で「いいえ」の場合は、共起関係等がないため、前記評価語候補単独で評価表現が成立するかどうかを判定する。前記初期極性が中立であると判定した場合（ステップＳ１１１１で「いいえ」の場合）は、極性がないため評価表現として検出しないためステップＳ１１１０に進み、前記初期極性が中立でないと判定した場合（ステップＳ１１１１で「はい」の場合）、ステップＳ１１０８に進み、極性を伴った評価表現として検出する。
【００７４】
ステップＳ１１０８で検出した評価表現に対して、続くステップＳ１１０９で否定表現によって評価極性が変化しないかどうかを判定する。図１２に否定表現処理のフローチャートを示す。
【００７５】
まず、ステップＳ１２０１において、評価辞書部１０１から当該評価語の分野情報（分野１６０６）を取得する。分野情報とは評価語が属する分野を表し、例えば、「癌」「病気」「怪我」といった語は「医療」分野に属する、と定義している。
【００７６】
分野情報には代表反転語が定義されており（図１７に示す分野反転語のうち代表反転語１７０２）、例えば、「医療」の代表反転語は「治る」と定義されている。即ち、「医療」関連の評価語が検出されたとき、その共起関係に「治る」が出現している場合、極性を反転させることを目的とする。
【００７７】
次に、図１７に分野反転語の一例を示す。分野１７０１に対して代表反転語１７０２がひとつ定義されている。語ＩＤ１７０３は代表反転語１７０２のＩＤ値を示している。代表反転語のＩＤ値も、前述したように任意の演算を実施することで、代表反転語であることがわかるようになっている。
【００７８】
続くステップＳ１２０２において、抽出された評価表現の係り先に、前述した代表反転語が含まれているかどうかを判定する。評価表現が共起関係にないと判定した場合（図１１においてステップ１１０４で「いいえ」であり且つステップＳ１１１１で「はい」の場合）は、係り先が存在しないためステップＳ１２０４に進む。
【００７９】
一方、共起関係が成立していると判定した場合は、係り先の文節を確認し当該代表反転語（代表反転語１７０２）があれば（ステップＳ１２０２で「はい」の場合）ステップＳ１２０３に進み、なければ（ステップＳ１２０２で「いいえ」の場合）ステップＳ１２０４に進む。
【００８０】
なお、類語辞書部１０２に代表反転語の類語が設定されている場合は、代表反転語と同様に処理する。例えば、代表反転語「治る」の類語として「治療する」「完治する」（表記１８０２）等が相当する。
【００８１】
ステップＳ１２０３では、代表反転語による否定情報を付与する。抽出された前記評価表現の極性を反転させるのではなく、否定情報を付与することのみを実施し、最終的な評価極性の決定は極性判定部１０５で行う。
【００８２】
続くステップＳ１２０４において、抽出された評価表現の係り先に否定表現が含まれているかどうかを判定する。共起関係が成立していると判定した場合は、係り先の文節に例えば助動詞「ない」が含まれていないか、或いは「ありません」といった否定表現が存在しないかを確認し、否定表現を含まないと判定した場合は、否定表現処理を終了する。否定表現を含む場合（ステップＳ１２０４で「はい」の場合）は、ステップＳ１２０５に進み、ステップＳ１２０３と同様に、否定情報を付与する。
【００８３】
否定情報処理の一例をあげる。文「病気にならなかった」の場合、構文解析結果は
［病気 / に］→［なる / ない / た］
となり、評価表現「病気」の係り先に否定助動詞「ない」が存在するため、評価表現「病気」の初期極性（−１）に否定情報が付与される。また、文「病気が治った」の場合、構文解析結果は
［病気 / が」→［治る / た］
となり、評価表現「病気」の係り先に分野の代表反転語「治る」が存在するため、評価表現「病気」の初期極性（−１）に否定情報が付与される。また、文「病気が治らなかった」の場合、構文解析結果は
［病気 / が」→［治る / ない / た］
となり、評価表現「病気」の係り先に分野の代表反転語「治る」が存在するため、評価表現「病気」の初期極性（−１）に否定情報が付与され、さらに否定助動詞「ない」が存在するため、さらに否定情報が付与される。即ち、初期極性（−１）に否定情報が２つ付与される。
【００８４】
図１１に戻り、以上の処理を前記評価語候補リスト内のすべての評価語候補について繰り返し、共起処理を終了する。
【００８５】
図６に戻り、以上の処理で評価語抽出処理を終了する。この段階で文から、評価表現と否定情報の有無及び構文解析結果等を得ている。
【００８６】
前記評価語抽出処理を行う一方で、発言者情報抽出部１０４において、発言者情報の抽出処理が実施される。発言者情報の抽出とは、文の主格にあたる発言者の「立場」を推定することである。
【００８７】
例えば、文「値段が高かったのでさんまは買わなかった」の場合、動詞「買う」が使用されていることから発言者情報は「消費者」と推定できる。
【００８８】
ここで、前述した評価表現「値段が高い」を例に説明する。発言者情報が「消費者」の場合、評価表現「値段が高い」は否定極性になることが容易に推測される。一方で発言者情報が「供給者」の場合は肯定極性になることが推測される。
【００８９】
即ち、評価表現「値段が高い」について、文「値段が高かったのでさんまは買わなかった」では否定極性となり、文「昨日のさんまは値段が高く売れた」の場合では肯定極性と判定すべきである。このような発言者情報を抽出する手法について、図１３を用いて説明する。
【００９０】
図１３のステップＳ１３０１において、前記構文解析の結果から最終文節を選択する。続くステップＳ１３０２で最終文節が引用節を伴う述部であるかどうかを判定する。引用節とは述部が「と思う」或いは「と考える」等といった述部を要しているものであり、本来評価すべき文章は引用節に含まれている。
【００９１】
引用節を伴うと判定した場合（ステップＳ１３０２で「はい」の場合）、ステップＳ１３０３に進み、ステップＳ１３０１で選択した最終節の代わりに引用節を選択する。具体的には、係り受け解析結果を参照し、最終節に係る文節を選択することで引用節を選択することができる。
【００９２】
続くステップＳ１３０４において、選択した文節に発言者用言が含まれているかどうかを判定する。発言者用言とは、例えば、前述した「買う」或いは「売る」といった用言を示し、発言者情報として発言者情報辞書部１０６（図１９に示す発言者情報辞書）に登録されている。
【００９３】
次に、図１９に発言者情報辞書の一例を示す。発言者情報辞書も他の辞書と同様に、ユニークなＩＤ値である発言者情報ＩＤ１９０１を持ち、用言１９０２、評価表現１９０３、極性１９０４、発言者属性１９０５を持つ。発言者情報ＩＤについても前述したように任意の演算によって、発言者情報であることがわかるようになっている。
【００９４】
選択した文節に発言者用言が含まれると判定した場合（ステップＳ１３０４で「はい」の場合）、ステップＳ１３０５に進み、当該発言者情報を取得し、発言者用言を含まないと判定した場合（ステップＳ１３０４で「いいえ」の場合）、発言者情報がないため、発言者情報抽出処理を終了する。
【００９５】
なお、発言者用言の検索には類語辞書部１０２を利用することも可能であり、この場合は類語辞書から代表用言を獲得して発言者情報辞書部１０６から発言者情報を得る。例えば、発言者用言の代表用言が「買う」のとき、類語辞書部１０２に「購入する」が登録されているような場合である。
【００９６】
続くステップＳ１３０６において、発言者用言を含む文節に逆接の接続助詞があるかを判定する。具体的には「が」「けれども」「のに」等が当該文節に含まれているかどうか、を判定し、逆接の接続助詞を含むと判定した場合（ステップＳ１３０６で「はい」の場合）、ステップＳ１３０７に進み、逆接の接続助詞による極性補正情報を付与する。一方、逆接の接続助詞を含まないと判定した場合（ステップＳ１３０６で「いいえ」の場合）、そのまま発言者情報抽出処理を終了する。
【００９７】
なお、発言者情報は常に文中で明示されているわけでない。従って、例えば、ひとつ前の発言者情報抽出処理の結果を一時的に記憶しておき、後段の文章において発言者情報が記載されていない場合にのみ前記一時記憶した前文の発言者情報を参照する、といったこともできる。
【００９８】
発言者情報抽出処理を終了した段階で、発言者用言を検出している場合は、ステップＳ１３０５で取得した発言者情報と、逆接の接続助詞を検出している場合は、ステップＳ１３０７で付与した極性補正情報を獲得している。以上の発言者情報抽出処理の結果と、前述した評価語抽出処理の結果を合わせて、図３のステップＳ３０７における極性判定処理を実施する。
【００９９】
図１４には、評価語抽出処理の結果と発言者情報抽出処理の結果と、の一例を示す。文「値段が高かったのでさんまは買わなかった」を処理したとき、評価語抽出処理の結果は１４０１に、発言者情報抽出処理の結果は１４０５に示す。これらは、所定の記憶領域へテーブルを備え、当該テーブルへ結果を記憶する構成として良い。
【０１００】
評価語抽出処理では、評価表現１４０２と初期極性１４０４が抽出される。当該評価表現を含む部分文字列「値段が高かったので」には代表反転語や否定表現を含まないため、結果１４０１に否定情報は存在しない。なお、語ＩＤ１４０３は、評価辞書部１０１に登録されている語「値段」のＩＤ値になる。
【０１０１】
発言者情報抽出処理では、最終文節から抽出された用言１４０７とその発言者情報である発言者情報ＩＤ１４０６、極性１４０８及び評価表現１４０９が抽出される。逆説の接続助詞は存在しない。なお、語ＩＤ１４１０は、発言者情報の一部である評価表現１４０９に設定されている語「値段」のＩＤ値になる。
【０１０２】
次に、図１５を用いて極性判定処理を説明する。極性判定処理は、前記評価語抽出結果及び前記発言者情報抽出結果から最終的な評価極性を決定する処理である。
【０１０３】
図１５のステップＳ１５０１において、前記評価語抽出処理で抽出結果が得られたかどうかを判定し、抽出結果がないと判定した場合（ステップＳ１５０１で「いいえ」の場合）、極性を設定する評価表現が存在しないため、極性判定処理を終了し、抽出結果があると判定した場合（ステップＳ１５０１で「はい」の場合）、ステップＳ１５０２に進む。
【０１０４】
続くステップＳ１５０２において、前記発言者抽出処理で抽出結果が得られたかどうかを判定し、抽出結果がないと判定した場合（ステップＳ１５０２で「いいえ」の場合）、ステップＳ１５０５に進み、抽出結果があると判定した場合（ステップＳ１５０２で「はい」の場合）、ステップＳ１５０３に進む。
【０１０５】
ステップＳ１５０３では前記発言者抽出処理の結果得られた発言者用言に対して設定されている評価表現が、前記評価語抽出処理の結果に存在するかどうかを判定する。
【０１０６】
図１４の例で言えば、評価表現１４０９「値段、高い」が発言者情報抽出処理で得られているので、評価語抽出処理の結果である１４０１における評価表現１４０２と一致するかどうかを判定する。
【０１０７】
結果が一致すると判定した場合（ステップＳ１５０３で「はい」の場合）ステップＳ１５０４に進み、一致しないと判定した場合（ステップＳ１５０３で「いいえ」の場合）、ステップ１５０５に進む。
【０１０８】
続くステップＳ１５０４では、前述した２つの評価表現が一致したため、発言者情報における極性を評価語抽出結果に適用する。図１４の例で言えば、極性１４０４の中立（０）を極性１４０８の否定（−１）に置き換える。
【０１０９】
続くステップＳ１５０５からステップＳ１５０７までにおいて、前記評価語抽出処理において検出した否定情報を適用する（図１２におけるステップＳ１２０３及びステップＳ１２０５の処理）。
【０１１０】
さらに続くステップＳ１５０８において、発言者情報抽出処理において逆接の接続助詞に起因する極性情報（図１３におけるステップＳ１３０７の処理）がないかを判定する。極性情報があると判定した場合（ステップＳ１５０８で「はい」の場合）、ステップＳ１５０９に進み極性を反転し、極性情報がないと判定した場合（ステップＳ１５０８で「いいえ」の場合）、極性補正を行わず極性決定処理を終了する。
【０１１１】
図１４の例で言えば、前述したように極性１４０４が中立（０）から否定（−１）に置き換わり、その他の否定情報は付与されていないことから、全体として否定（−１）として極性が決定する。従って、文「値段が高かったのでさんまは買わなかった」の評価極性は否定となる。
【０１１２】
次に、各辞書の一例を、図１６〜図１９に示したが、評価辞書部１０１及び類語辞書部１０２及び発言者情報辞書部１０６で使用するすべての語句をひとつのパターンマッチングマシン（トライ法等で構築）に登録して処理することで、システム或いは装置において効率的な抽出処理が実施できることは言うまでもない。
【０１１３】
以上、本発明によれば、評価対象となる文書が、肯定的な評価あるいは否定的な評価等であるかを分析するにあたり、評価対象となる文書を構成する評価語の分野属性を考慮して分析を行うことが可能となるので、ユーザへの手間をかけることなく、より精度良く評価対象文書の分析を行うことができる。
【０１１４】
以上、実施形態例を詳述したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様を取ることが可能であり、具体的には、複数の機器から構成するシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
【０１１５】
なお、上述した各種データの構成及びその内容はこれに限定されるものではなく、用途や目的に応じて、様々な内容で構成されることは言うまでもない。
【０１１６】
また、本発明は、システム或いは装置にプログラムを供給することによって達成される場合にも適用できることは言うまでもない。この場合、本発明を達成するためのソフトウェアによって表されるプログラムを格納した記憶媒体を該システム或いは装置に読み出すことによって、そのシステム或いは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。
【０１１７】
さらに、本発明を達成するためのソフトウェアによって表されるプログラムをネットワーク上のサーバ、データベース等から通信プログラムによりダウンロードして読み出すことによって、そのシステム或いは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。
【０１１８】
なお、上述した各実施形態及びその変形例を組み合わせた構成もすべて本発明に含まれるものである。
【符号の説明】
【０１１９】
１００  文書分析装置
１０１  評価辞書部
１０２  類語辞書部
１０３  評判情報抽出部
１０４  発言者情報抽出部
１０５  極性判定部
１０６  発言者情報辞書部
１０７  テキスト文書
２０１  ＣＰＵ
２０２  ＲＡＭ
２０３  ＲＯＭ
２０４  システムバス
２０５  入力コントローラ
２０６  ビデオコントローラ
２０７  メモリコントローラ
２０８  通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）コントローラ
２０９  入力装置
２１０  表示装置
２１１  外部メモリ
【図１】
2015125570.tif 000003
【図２】
2015125570.tif 000004
【図３】
2015125570.tif 000005
【図４】
2015125570.tif 000006
【図５】
2015125570.tif 000007
【図６】
2015125570.tif 000008
【図７】
2015125570.tif 000009
【図８】
2015125570.tif 000010
【図９】
2015125570.tif 000011
【図１０】
2015125570.tif 000012
【図１１】
2015125570.tif 000013
【図１２】
2015125570.tif 000014
【図１３】
2015125570.tif 000015
【図１４】
2015125570.tif 000016
【図１５】
2015125570.tif 000017
【図１６】
2015125570.tif 000018
【図１７】
2015125570.tif 000019
【図１８】
2015125570.tif 000020
【図１９】
2015125570.tif 000021