(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の語句と、単語および句に割り当てられた固定次元のベクトルデータとを含む単語分散表現データから、分析の観点として入力された語句に類似した表現の語句およびこれに対応するベクトルデータを収集する類似表現収集部と、
分析の観点として入力された語句に応じてベクトルデータの次元を選択し、前記類似表現収集部によって収集された語句に対応するベクトルデータを、選択した次元で圧縮する次元選択部と
を備えたことを特徴とするデータ分析装置。
【請求項２】
分析の観点として語句の入力を受け付ける分析条件入力部と、
前記次元選択部によって次元圧縮されたベクトルデータに基づいて、前記単語分散表現データの分析結果を視覚化する視覚化処理部と
を備えたことを特徴とする請求項１記載のデータ分析装置。
【請求項３】
学習用コーパスのテキストデータの形態素と形態素の係り受けとを解析し、前記解析の結果における活用語となる形態素を当該活用語の標準形に置き換え、文節内の否定表現を統合し、前記文節内の副詞とその係り先とを統合して学習用データを作成し、前記学習用データを用いた学習によって前記単語分散表現データを作成するデータ作成部
を備えたことを特徴とする請求項１記載のデータ分析装置。
【請求項４】
前記分析条件入力部は、
分析の観点として語句の入力を受け付ける分析観点語句入力部と、
分析対象として語句の入力を受け付ける分析対象語句入力部とを備え、
前記類似表現収集部は、
前記単語分散表現データから、前記分析観点語句入力部によって受け付けられた語句に対応するベクトルデータと、前記分析対象語句入力部によって受け付けられた語句に類似した表現の語句およびこれに対応するベクトルデータとを収集すること
を特徴とする請求項２記載のデータ分析装置。
【請求項５】
前記分析条件入力部は、
分析の観点として反意語に至るまでの中間的な意味を有する語句の順序立てた入力を受け付け、
前記次元選択部は、
分析の観点として順序立てて入力された反意語に至るまでの中間的な意味を有する語句に応じてベクトルデータの次元を選択し、前記類似表現収集部によって収集された語句に対応するベクトルデータを、選択した次元で圧縮すること
を特徴とする請求項２記載のデータ分析装置。
【請求項６】
分析の観点として入力された語句を含む分析条件を保存する分析条件保存部と、
前記分析条件保存部によって保存された分析条件を読み込んで、前記分析条件入力部の入力に設定する分析条件読み込み部と
を備えたことを特徴とする請求項２記載のデータ分析装置。
【請求項７】
複数の分析条件が定義された定義情報を読み込む定義情報読み込み部を備え、
前記分析条件入力部、前記類似表現収集部、前記次元選択部、および前記視覚化処理部は、前記定義情報読み込み部によって読み込まれた前記定義情報に定義された複数の分析条件のそれぞれに従って処理を行うこと
を特徴とする請求項２記載のデータ分析装置。
【請求項８】
類似表現収集部が、複数の語句と、単語および句に割り当てられた固定次元のベクトルデータとを含む単語分散表現データから、分析の観点として入力された語句に類似した表現の語句およびこれに対応するベクトルデータを収集するステップと、
次元選択部が、分析の観点として入力された語句に応じてベクトルデータの次元を選択し、前記類似表現収集部によって収集された語句に対応するベクトルデータを、選択した次元で圧縮するステップと
を備えたことを特徴とするデータ分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、テキストデータを分析するデータ分析装置およびデータ分析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
自然言語で記述された多様なテキストデータを分析するためには、単語の類似性を考慮する必要があり、様々な分析手法が提案されてきた。
例えば、類似した単語が登録された類似語辞書を用いる手法、あるいは、表記文字列の類似性を利用して単語の類似性を自動計算する手法がある。
しかしながら、分析対象のデータが大量にあると、類似語辞書に登録された単語だけでは、単語の類似性を十分に分析することができない場合があった。
また、後者の手法では、表記は異なるが意味的には類似する単語間の類似性が全く考慮されない。【０００３】
このような不具合を解決するため、文章における単語の意味は文脈によって規定されるという考え方に基づいた単語分散表現が提案されている。
単語分散表現では、大量のテキストコーパスに基づいて、各単語に固定次元のベクトルデータ（以下、単語ベクトルと記載する）を割り当てて、単語ベクトル間の距離で単語間の意味的な類似性を表現している。なお、単語ベクトルは、割り当てられた単語の特徴ベクトルであり、固定次元の数値要素から構成されている。単語分散表現では、単語間の意味的な類似性を表すパラメータとして単語ベクトル間のコサイン距離が算出される。【０００４】
例えば、非特許文献１には、反意語のペアである形容詞Ｗ１と形容詞Ｗ２とのそれぞれに割り当てられた単語ベクトルの１／４点、中点および３／４点のベクトルとのコサイン距離が小さい単語を抽出する技術が記載されている。
このように抽出された単語は、形容詞Ｗ１とその反意語である形容詞Ｗ２との間で意味的な連続性を有した単語群を形成する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ｊｏｏ−Ｋｙｕｎｇ  Ｋｉｍ，  Ｍａｒｉｅ−Ｃａｔｈｅｒｉｎｃｅ  ｄｅ  Ｍａｒｎｅｆｆｅ，  “Ｄｅｒｉｖｉｎｇ  ａｄｊｅｃｔｉｖａｌ  ｓｃａｌｅｓ  ｆｒｏｍ  ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  ｓｐａｃｅ  ｗｏｒｄ  ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ”，  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ２０１３  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｉｎ  Ｎａｔｕｒａｌ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
非特許文献１に記載された従来の技術では、形容詞Ｗ１と反意語である形容詞Ｗ２とのペアが類似した文脈で使用される場合が多いという点が考慮されていない。
このため、従来の技術では、形容詞Ｗ１と形容詞Ｗ２とが分析の観点として指定されると、意味的な連続性を有した語句群を精度よく取得できないという課題があった。
この場合、分析結果において、形容詞Ｗ１に意味的に近い語句群と形容詞Ｗ２に意味的に近い語句群とが混在してしまう。【０００７】
この発明は上記課題を解決するもので、類似した文脈で使用される反意語のペアが分析の観点として指定された場合であっても、ペアの一方の語句に意味的に近い語句群と他方の語句に意味的に近い語句群との弁別性を高めることができるデータ分析装置およびデータ分析方法を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明に係るデータ分析装置は、類似表現収集部および次元選択部を備える。類似表現収集部は、複数の語句と、単語および句に割り当てられた固定次元のベクトルデータとを含む単語分散表現データから、分析の観点として入力された語句に類似した表現の語句およびこれに対応するベクトルデータを収集する。次元選択部は、分析の観点として入力された語句に応じてベクトルデータの次元を選択し、類似表現収集部によって収集された語句に対応するベクトルデータを、選択した次元で圧縮する。
【発明の効果】
【０００９】
この発明によれば、分析の観点として入力された語句に基づいてベクトルデータの次元が選択され、分析の観点として入力された語句に類似した表現の語句に対応するベクトルデータが、選択された次元で圧縮される。これにより、類似した文脈で使用される反意語のペアが分析の観点として指定された場合であっても、ペアの一方の語句に意味的に近い語句群と他方の語句に意味的に近い語句群との弁別性を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】この発明の実施の形態１に係るデータ分析装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１に係るデータ分析装置の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】実施の形態１に係るデータ分析装置の機能を実現するソフトウェアを実行するハードウェア構成を示すブロック図である。
【図４】実施の形態１に係るデータ分析装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】分析条件入力部の構成を示すブロック図である。
【図６】図６Ａは、分析観点語句の入力画面（例１）を示す図である。図６Ｂは、分析観点語句の入力画面（例２）を示す図である。図６Ｃは、分析観点語句の入力画面（例３）を示す図である。
【図７】類似表現収集部の構成を示すブロック図である。
【図８】単語分散表現データの例を示す図である。
【図９】類似表現収集部の動作を示すフローチャートである。
【図１０】類似表現収集結果の例を示す図である。
【図１１】次元選択部の動作を示すフローチャートである。
【図１２】図１１のステップＳＴ１００１からステップＳＴ１００５までの処理の概要を示す図である。
【図１３】視覚化処理部の構成を示すブロック図である。
【図１４】視覚化処理部の動作を示すフローチャートである。
【図１５】視覚化処理結果の例を示す図である。
【図１６】データ作成部の構成を示すブロック図である。
【図１７】データ作成部の動作を示すフローチャートである。
【図１８】学習用コーパスの例を示す図である。
【図１９】形態素解析結果の一例を示す図である。
【図２０】係り受け解析結果の一例を示す図である。
【図２１】活用語標準化結果の一例を示す図である。
【図２２】否定表現統合結果の一例を示す図である。
【図２３】副詞表現統合結果の一例を示す図である。
【図２４】この発明の実施の形態２に係るデータ分析装置の構成を示すブロック図である。
【図２５】実施の形態２における分析条件入力部の動作を示すフローチャートである。
【図２６】図２６Ａは、分析観点語句および分析対象語句の入力画面（例１）を示す図である。図２６Ｂは、分析観点語句および分析対象語句の入力画面（例２）を示す図である。
【図２７】実施の形態２における類似表現収集部の動作を示すフローチャートである。
【図２８】この発明の実施の形態３に係るデータ分析装置の構成を示すブロック図である。
【図２９】実施の形態３に係るデータ分析装置の動作を示すフローチャートである。
【図３０】実施の形態３における分析観点語句の入力画面を示す図である。
【図３１】実施の形態３における次元選択部の動作を示すフローチャートである。
【図３２】実施の形態３におけるスコア表を示す図である。
【図３３】この発明の実施の形態４に係るデータ分析装置の構成を示すブロック図である。
【図３４】実施の形態４に係るデータ分析装置の動作を示すフローチャートである。
【図３５】この発明の実施の形態５に係るデータ分析装置の構成を示すブロック図である。
【図３６】実施の形態５に係るデータ分析装置の動作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】
【００１１】
以下、この発明をより詳細に説明するため、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１に係るデータ分析装置１００の構成を示すブロック図である。データ分析装置１００は、スマートフォン、タブレットＰＣおよびデスクトップＰＣといった情報処理装置に設けられて、テキストデータを分析する。また、サーバ装置とクライアントＰＣとを備えたシステムにおいて、サーバ装置にデータ分析装置１００が設けられ、クライアントＰＣが、サーバ装置にアクセスしてデータ分析結果を得るように構成されてもよい。
【００１２】
データ分析装置１００は、図１に示すように、制御部１０１、分析条件入力部１０２、類似表現収集部１０３、次元選択部１０４、視覚化処理部１０５およびデータ作成部１０６を備える。データ作成部１０６は、学習用コーパスを記憶する記憶部１０７と単語分散表現データを記憶する記憶部１０８とに接続している。
【００１３】
制御部１０１は、分析条件入力部１０２、類似表現収集部１０３、次元選択部１０４、視覚化処理部１０５およびデータ作成部１０６のそれぞれの処理を制御する。
例えば、前述した構成要素は、制御部１０１からの制御に従った手順でそれぞれの処理を実行する。なお、制御部１０１の機能は、前述した構成要素のそれぞれが有していてもよい。この場合、制御部１０１は、データ分析装置１００の構成から除かれる。
【００１４】
分析条件入力部１０２は、分析の観点となる語句（以下、分析観点語句と呼ぶ）の入力を受け付ける構成要素である。例えば、分析条件入力部１０２は、分析観点語句の入力用画面を表示装置に表示させて、入力装置を用いた分析観点語句の入力を受け付ける。分析条件入力部１０２が受け付けた分析観点語句を含む情報は、類似表現収集部１０３および次元選択部１０４に出力される。
分析条件入力部１０２は、例えば、データ分析装置１００とは別に設けられた入力装置が備える構成であってもよい。この場合、分析観点語句は、入力装置からデータ分析装置１００に出力され、分析条件入力部１０２はデータ分析装置１００の構成から除かれる。
【００１５】
類似表現収集部１０３は、単語分散表現データの中から、分析観点語句に類似した表現の語句およびこれに対応するベクトルデータを収集する。単語分散表現データは、複数の語句と、単語および句に割り当てられた固定次元の数値データであるベクトルデータとを含むデータである。
以下、単語に割り当てられた上記ベクトルデータを“単語ベクトル”と呼ぶ。
なお、語句には、単語の他に、複数の単語から構成される句も含まれるが、以下の説明では、便宜上、句を単語の一種として扱い、句に対応するベクトルデータについても“単語ベクトル”と呼ぶこととする。
【００１６】
次元選択部１０４は、分析観点語句に応じて単語分散表現データにおける単語ベクトルの次元を選択し、類似表現収集部１０３によって収集された語句に対応する単語ベクトルを、選択した次元で圧縮する。例えば、次元選択部１０４は、事前の学習で得られた単語分散表現データにおける単語ベクトルの次元から、分析観点語句に応じた次元を選択し、分析観点語句に類似した表現の語句に対応する単語ベクトルの次元を、選択した次元で圧縮する。これにより、反意語のペアが類似した文脈で使用された場合であっても、ペアの一方の語句に意味的に近い語句群と他方の語句に意味的に近い語句群との弁別性を高めることができる。
【００１７】
視覚化処理部１０５は、次元選択部１０４によって次元圧縮された単語ベクトルに基づいて、単語分散表現データの分析結果を視覚化する。
例えば、視覚化処理部１０５は、分析対象語句の単語ベクトルに対応した布置座標から分析対象語句の布置画面情報を作成する。
なお、視覚化処理部１０５は、例えば、データ分析装置１００とは別に設けられた表示装置が備える構成であってもよい。この場合、表示装置がデータ分析装置１００から入力した分析結果の表示情報を作成するので、視覚化処理部１０５は、データ分析装置１００の構成から除かれる。
【００１８】
データ作成部１０６は、記憶部１０７から読み出した学習用コーパスに基づいて、単語分散表現データを作成する。例えば、データ作成部１０６は、学習用コーパスに含まれるテキストデータの形態素解析結果と係り受け解析結果とに基づいて活用語に対する標準化を行う。そして、データ作成部１０６は、文節内における否定表現の統合と、副詞とその修飾先である形容詞または形容動詞との統合を行い、統合した語句について単語分散表現データを作成する。
なお、データ作成部１０６は、例えば、データ分析装置１００とは別に設けられた外部装置が備える構成であってもよい。この場合、外部装置が単語分散表現データを作成するので、データ作成部１０６は、データ分析装置１００の構成から除かれる。
【００１９】
記憶部１０７は、学習用コーパスを記憶する。記憶部１０８は、単語分散表現データを記憶する。記憶部１０７，１０８は、データ分析装置１００に設けてもよいが、データ分析装置１００とは別に設けられた外部記憶装置に設けてもよい。例えば、データ作成部１０６が、インターネットまたはイントラネットなどの通信回線を経由して外部記憶装置と通信することで、記憶部１０７および記憶部１０８とデータをやり取りしてもよい。
【００２０】
図２は、データ分析装置１００の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図である。処理回路２０１、記憶装置２０２、入力装置２０３およびディスプレイ２０４は、バスによって互いに接続されている。
図３は、データ分析装置１００の機能を実現するソフトウェアを実行するハードウェア構成を示すブロック図である。記憶装置２０２、入力装置２０３、ディスプレイ２０４、プロセッサ３０１およびメモリ３０２は、バスによって互いに接続されている。
【００２１】
図２および図３において、記憶装置２０２は、記憶部１０７および記憶部１０８を実現する記憶装置であり、学習用コーパスおよび単語分散表現データを記憶する。
記憶装置２０２が、分析条件入力部１０２によって受け付けられた分析観点語句などの分析条件あるいは視覚化処理部１０５による視覚化処理結果を記憶してもよい。
記憶装置２０２は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）などで実現され、これらを組み合わせた記憶装置であってもよい。また、記憶装置２０２の記憶領域の一部または全部を外部記憶装置に設けてもよい。
この場合、データ分析装置１００が、例えばインターネットまたはイントラネットなどの通信回線を経由して上記外部記憶装置と通信することで、データがやり取りされる。
【００２２】
入力装置２０３は、分析条件を入力するための装置であり、キーボード、マウスおよびタッチパネルなどの機器である。分析条件入力部１０２は、入力装置２０３を用いて入力された分析条件を受け付ける。なお、入力装置２０３は、データ分析装置１００に対して分析条件を入力可能な機器であればよく、キーボード、マウスおよびタッチパネルに限定されるものではない。
【００２３】
ディスプレイ２０４は、分析条件の入力画面、分析結果の布置画面などを表示する表示装置であり、例えば、データ分析装置１００が設けられた情報処理装置の表示部であってもよい。なお、ディスプレイ２０４は、データ分析装置１００の処理で発生した各情報を表示可能な表示装置であればよく、液晶モニタ、プロジェクタなどの表示方式または形状を問わない。
【００２４】
データ分析装置１００における制御部１０１、分析条件入力部１０２、類似表現収集部１０３、次元選択部１０４、視覚化処理部１０５およびデータ作成部１０６の各機能は、処理回路によって実現される。すなわち、データ分析装置１００は、これらの機能を実行するための処理回路を備える。処理回路は、専用のハードウェアであってもメモリに格納されるプログラムを実行するＣＰＵであってもよい。
【００２５】
処理回路が図２に示す専用のハードウェアの処理回路２０１である場合、処理回路２０１は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）またはこれらを組み合わせたものが該当する。データ分析装置１００における、制御部１０１、分析条件入力部１０２、類似表現収集部１０３、次元選択部１０４、視覚化処理部１０５およびデータ作成部１０６の各機能をそれぞれ処理回路で実現してもよいし、各機能をまとめて１つの処理回路で実現してもよい。
【００２６】
処理回路が図３に示すプロセッサ３０１である場合、制御部１０１、分析条件入力部１０２、類似表現収集部１０３、次元選択部１０４、視覚化処理部１０５およびデータ作成部１０６の各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアおよびファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ３０２に格納される。
【００２７】
プロセッサ３０１は、メモリ３０２に格納されたプログラムを読み出し実行することにより各機能を実現する。すなわち、データ分析装置１００は、プロセッサ３０１によって実行されるときに、後述する図４に示すステップＳＴ４０１からステップＳＴ４０４までの処理が結果的に実行されるプログラムを格納するためのメモリ３０２を備える。これらのプログラムは、制御部１０１、分析条件入力部１０２、類似表現収集部１０３、次元選択部１０４、視覚化処理部１０５およびデータ作成部１０６の手順または方法をコンピュータに実行させるものである。
【００２８】
メモリは、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  ＥＰＲＯＭ）などの不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）などが該当する。
【００２９】
また、制御部１０１、分析条件入力部１０２、類似表現収集部１０３、次元選択部１０４、視覚化処理部１０５およびデータ作成部１０６の各機能について、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現してもよい。
例えば、制御部１０１は、専用のハードウェアの処理回路でその機能を実現する。そして、分析条件入力部１０２、類似表現収集部１０３、次元選択部１０４、視覚化処理部１０５およびデータ作成部１０６については、プロセッサ３０１がメモリ３０２に格納されたプログラム実行することにより、その機能を実現する。
このように、処理回路は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはこれらの組み合わせによって前述の機能を実現することができる。
【００３０】
次に動作について説明する。
図４は、データ分析装置１００の動作を示すフローチャートであって、分析条件が入力されてから分析結果が視覚化されるまでの一連の処理を示している。
分析条件入力部１０２が、分析観点語句を含む分析条件の入力を受け付ける（ステップＳＴ４０１）。例えば、分析条件入力部１０２が、分析条件を入力するための入力画面情報をディスプレイ２０４に出力することで、ディスプレイ２０４が入力画面を表示する。分析作業者は、上記入力画面に基づいて、入力装置２０３を用いて分析条件を入力する。分析条件入力部１０２は、入力装置２０３を用いて入力された情報を類似表現収集部１０３および次元選択部１０４に出力する。
【００３１】
類似表現収集部１０３が、分析条件に含まれる分析観点語句に基づいて、記憶部１０８に記憶された単語分散表現データを検索して、分析観点語句に類似した表現の語句およびこれに対応するベクトルデータを収集する（ステップＳＴ４０２）。
例えば、類似表現収集部１０３は、単語分散表現データから、分析観点語句のそれぞれに対応する単語ベクトルを取得して合成し、合成ベクトルとのコサイン距離が閾値よりも小さい単語ベクトルおよびこれに対応する語句を収集する。
【００３２】
次元選択部１０４は、分析条件に含まれる分析観点語句に応じて単語分散表現データにおける単語ベクトルの次元を選択して、類似表現収集部１０３が収集した語句に対応する単語ベクトルを、選択した次元で圧縮する（ステップＳＴ４０３）。
例えば、次元選択部１０４は、分析観点語句に対応する単語ベクトルのｉ番目の次元の要素を強調した新たな単語ベクトルを作成し、複数の分析観点語句のそれぞれで作成した上記新たな単語ベクトル間のコサイン距離をｉ番目の次元の選択スコアとして蓄積する。
次元選択部１０４は、蓄積した選択スコアが閾値以上となった次元を着目すべき次元として選択する。次に、次元選択部１０４は、類似表現収集部１０３が収集した語句に対応する単語ベクトルを、選択した次元で圧縮する。
【００３３】
視覚化処理部１０５は、次元選択部１０４によって次元圧縮された単語ベクトルに基づいて、単語分散表現データの分析結果を視覚化する（ステップＳＴ４０４）。
例えば、視覚化処理部１０５は、次元圧縮された単語ベクトル間のコサイン距離に基づいて分析対象語句の単語ベクトルのそれぞれに対応した布置座標を算出し、算出した布置座標に対応した分析対象語句の布置画面情報を作成する。この布置画面情報は、表示装置によって表示される。
【００３４】
次に、ステップＳＴ４０１における分析条件入力処理の詳細について説明する。
図５は、分析条件入力部１０２の構成を示すブロック図である。分析条件入力部１０２は、図５に示すように、分析観点語句入力部５０１を備える。分析観点語句入力部５０１は、分析観点語句の入力を受け付ける。
例えば、分析観点語句入力部５０１は、分析観点語句を入力するための入力画面情報をディスプレイ２０４に出力し、ディスプレイ２０４は、入力画面情報に基づいた入力画面を表示する。この入力画面に基づいて、分析作業者は、入力装置２０３を用いて、分析の目的に応じた分析観点語句をデータ分析装置１００に入力することができる。
【００３５】
図６Ａは、分析観点語句の入力画面（例１）を示す図である。図６Ａに示す入力画面には、複数の入力欄が設けられており、入力欄のそれぞれに分析観点語句を入力することができる。図６Ａの例では、分析観点語句１の入力欄に単語ａ１が入力され、その反意語である単語ａ２が分析観点語句２の入力欄に入力されている。
【００３６】
図６Ｂは、分析観点語句の入力画面（例２）を示す図である。図６Ｂに示す入力画面には、分析観点語句の入力欄に加え、類似表現収集処理で用いられる対象語数の入力欄と対象語類似度の入力欄とが設けられている。
対象語数は、分析観点語句に類似した表現の語句として収集する語句の語数の閾値である。対象語類似度は、分析観点語句に対応する単語ベクトルと類似した表現の語句として収集する語句に対応する単語ベクトルとの間のコサイン距離の閾値である。これらは、分析範囲を規定するデータとなる。
【００３７】
図６Ｂの例では、分析観点語句１〜４の入力欄に単語ｂ１〜ｂ４が入力されている。
分析観点語句２に対応する対象語数の入力欄に“１００”が入力されているので、分析観点語句２である単語ｂ２に類似した表現で１００語以下の語句が収集される。
また、分析観点語句３に対応する対象語類似度の入力欄に“０．８”が入力されているので、分析観点語句３である単語ｂ３については、コサイン距離が０．８以下となる単語ベクトルに対応する語句が、単語ｂ３に類似した表現の語句として収集される。
さらに、分析観点語句４に対応する、対象語数の入力欄に“１００”が入力され、対象語類似度の入力欄に“０．７”が入力されているので、分析観点語句４である単語ｂ４については、上記コサイン距離が０．７以下で、かつ１００語以下の語句が収集される。
なお、対象語数および対象語類似度の入力欄に数値が入力されなかった場合は、事前に定義された既定値が使用される。
対象語数の入力欄と対象語類似度の入力欄との両方に数値が入力された場合、いずれか一方を優先して使用してもよい。
【００３８】
図６Ｃは、分析観点語句の入力画面（例３）を示す図である。図６Ｃに示す入力画面には、分析の観点が同じである複数の語句を入力する入力欄が設けられている。
図６Ｃの例では、分析観点語句グループのそれぞれに３つの入力欄が設けられており、分析観点語句グループ１には、単語ａ１、単語ａ１に関連する語句ｃ１および語句ｄ１が入力されている。同様に、分析観点語句グループ２には、単語ａ２、単語ａ２に関連する語句ｃ２および語句ｄ２が入力されている。
分析作業者は、前述したような入力画面に基づいて分析条件を入力することができる。
分析条件入力部１０２は、分析作業者によって入力された分析条件を示す情報を、類似表現収集部１０３および次元選択部１０４に出力する。
【００３９】
次に、ステップＳＴ４０２における類似表現収集処理の詳細について説明する。
図７は、類似表現収集部１０３の構成を示すブロック図である。類似表現収集部１０３は、図７に示すように、取得部７０１、合成部７０２および検索部７０３を備える。
取得部７０１は、記憶部１０８に記憶された単語分散表現データから、分析観点語句に対応する単語ベクトルを取得する。合成部７０２は、取得部７０１が取得した単語ベクトル群の合成ベクトルを作成する。検索部７０３は、合成ベクトルを検索キーとして記憶部１０８に記憶された単語分散表現データから、分析観点語句に類似した表現の単語分散表現データを検索する。
【００４０】
図８は、記憶部１０８に記憶された単語分散表現データの例を示す図である。単語分散表現データは、図８に示すように、ＩＤ欄８０１、見出し欄８０２および単語ベクトル欄８０３のそれぞれに設定される情報から構成されている。また、単語分散表現データは、学習用コーパスに基づいてデータ作成部１０６によって事前に作成される。
ＩＤ欄８０１には、単語分散表現データにおける各語句に一意に付与されたＩＤが設定され、例えば、識別番号ｉ（語句ごとに付与された通し番号）をＩＤとしてもよい。見出し欄８０２には、語句が設定される。図８において、ＩＤ＝ｉの見出し欄８０２には、語句Ｔ［ｉ］が設定される。単語ベクトル欄８０３には、見出し欄８０２の語句に割り当てられた次元数Ｎの単語ベクトルが設定される。例えば、ＩＤ＝ｉの語句Ｔ［ｉ］に対応する単語ベクトルは、Ｗ［ｉ］＝（ｖ［ｉ，１］，ｖ［ｉ，２］，・・・，ｖ［ｉ，Ｎ］）である。
【００４１】
図９は、類似表現収集部１０３の動作を示すフローチャートであって、図４のステップＳＴ４０２における処理の詳細を示している。
まず、取得部７０１が、記憶部１０８に記憶された単語分散表現データから、分析観点語句に対応する単語ベクトルを取得する（ステップＳＴ９０１）。
例えば、取得部７０１は、ステップＳＴ４０１で入力された分析観点語句に基づいて、単語分散表現データにおける見出し欄８０２の語句を検索することにより、分析観点語句に対応する単語ベクトルを取得する。図６Ａに示した入力画面に基づいて、単語ａ１と単語ａ２が分析観点語句として入力された場合には、これらの単語に対応する単語ベクトルＷ［１］およびＷ［２］が取得される。
【００４２】
次に、合成部７０２は、取得部７０１によって取得された単語ベクトル群を合成する（ステップＳＴ９０２）。例えば、合成部７０２は、単語ベクトル群における単語ベクトルのそれぞれをそのノルムで除算して長さを正規化し、さらに、これらの単語ベクトルの和をそのノルムで除算して正規化したベクトルを、合成ベクトルとして出力する。
ステップＳＴ９０１とステップＳＴ９０２は、分析条件として入力された分析観点語句の数だけ繰り返し実行されて、分析観点語句ごとの合成ベクトルが算出される。
【００４３】
検索部７０３は、ステップＳＴ９０２で得られた合成ベクトルを検索キーとして、記憶部１０８に記憶された単語分散表現データから、分析観点語句に類似した表現の単語分散表現データを検索する（ステップＳＴ９０３）。
例えば、検索部７０３は、合成ベクトルとのコサイン距離が閾値以下の単語ベクトルを記憶部１０８から取得し、この単語ベクトルに対応する見出し欄８０２の語句も取得してリスト化する。このように取得された語句とこれに対応する単語ベクトルとのリストが、類似表現収集結果となる。
【００４４】
また、対象語数として語数の閾値が設定され、対象語類似度としてコサイン距離の閾値が設定されている場合、検索部７０３は、語数が対象語数以下であり、合成ベクトルとのコサイン距離が閾値以下の単語ベクトルに対応する語句が収集される。
図１０は、類似表現収集結果の例を示す図である。図１０に示すように、分析観点語句に類似した表現の単語分散表現データは、見出し、単語ベクトルおよび類似度（上記合成ベクトルとのコサイン距離）から構成される。
【００４５】
次に、ステップＳＴ４０３における次元選択および圧縮処理の詳細について説明する。
図１１は、次元選択部１０４の動作を示すフローチャートであり、単語分散表現データから選択された次元で単語ベクトルが圧縮されるまでの一連の処理を示している。また、図１２は、図１１のステップＳＴ１００１からステップＳＴ１００５までの処理の概要を示す図である。
まず、次元選択部１０４は、ステップＳＴ１００２およびステップＳＴ１００３の処理の繰り返し回数を設定する（ステップＳＴ１００１）。
例えば、次元選択部１０４は、図８に示した単語分散表現データの次元数分（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）だけ、ステップＳＴ１００２およびステップＳＴ１００３の処理を繰り返し実行する。
【００４６】
ステップＳＴ１００２において、次元選択部１０４は、ステップＳＴ４０１で入力された分析観点語句に対応する単語分散表現データのｉ番目の次元を強調する。例えば、次元選択部１０４は、分析観点語句に対応する単語ベクトルのｉ番目の次元の要素を所定数倍することで、ｉ番目の次元の要素が強調された新たな単語ベクトルを作成する。
ｉ＝２の場合、分析観点語句である単語ａ１に対応する単語ベクトルＷ［１］＝（ｖ［１，１］，ｖ［１，２］，・・・，ｖ［１，Ｎ］）から、新たな単語ベクトルＷ［１］’＝（ｖ［１，１］，ｖ［１，２］×１００，・・・，ｖ［１，Ｎ］）が作成される。同様に、分析観点語句である単語ａ２に対応する単語ベクトルＷ［２］＝（ｖ［２，１］，ｖ［２，２］，・・・，ｖ［２，Ｎ］）から、新たな単語ベクトルＷ［２］’＝（ｖ［２，１］，ｖ［２，２］×１００，・・・，ｖ［２，Ｎ］）が作成される。ここでは、ｉ番目の次元の要素が１００倍されている。
【００４７】
ステップＳＴ１００３において、次元選択部１０４は、ｉ番目の次元の選択スコアＳ［ｉ］を算出する。例えば、次元選択部１０４は、下記式（１）に従って、ステップＳＴ１００２において作成したＷ［１］’とＷ［２］’とのコサイン距離を算出して、算出したコサイン距離をＳ［ｉ］の要素として格納する。
0006529698.tif 000002
【００４８】
なお、分析観点語句が３つ以上入力された場合、次元選択部１０４は、下記式（２）に従って、分析観点語句に対応する、ｉ番目の次元が強調された単語ベクトル間のコサイン距離を算出する。そして、次元選択部１０４は、分析観点語句のそれぞれで算出したコサイン距離を合計した値をＳ［ｉ］の要素として格納する。
ただし、下記式（２）において、ｊとｋとは、互いに異なるＩＤ番号である。
0006529698.tif 000003
【００４９】
次元選択部１０４は、ステップＳＴ１００２およびステップＳＴ１００３の処理を繰り返して各次元の選択スコアを算出する。ここまでの処理が、図１２に示す選択スコア計算処理に相当する。
【００５０】
ステップＳＴ１００４において、次元選択部１０４は、選択スコア計算処理で算出した各次元の選択スコアのうち、閾値Ｔｈ１以上の選択スコアに対応する次元を選択し、選択した次元の番号ｉをリスト化したリストＬ＝［ｉ１，ｉ２，・・・，ｉｘ］を得る。
ここまでの処理が、図１２に示す次元選択処理に相当する。
【００５１】
次に、次元選択部１０４は、ステップＳＴ１００４で得られた次元番号のリストＬ＝［ｉ１，ｉ２，・・・，ｉｘ］に基づいて、ステップＳＴ４０２において収集された語句に対応する単語ベクトルを、選択した次元で圧縮する（ステップＳＴ１００５）。
語句ｃ１に対応する単語ベクトルＷ［１５０］＝（ｖ［１５０，１］，ｖ［１５０，２］，・・・，ｖ［１５０，Ｎ］）と、語句ｃ２に対応する単語ベクトルＷ［２００］＝（ｖ［２００，１］，ｖ［２００，２］，・・・，ｖ［２００，Ｎ］）とが、類似表現収集結果である場合を例に挙げる。
次元圧縮処理は、これらの単語ベクトルの次元番号をリストＬの次元番号に置き換える処理である。リストＬの要素は［ｉ１，ｉ２，・・・，ｉｘ］であることから、語句ｃ１に対応する単語ベクトルは、図１２に示すように、Ｗ［１５０］’＝（ｖ［１５０，ｉ１］，ｖ［１５０，ｉ２］，・・・，ｖ［１５０，ｉｘ］）に圧縮される。
同様に、語句ｃ２に対応する単語ベクトルは、Ｗ［２００］’＝（ｖ［２００，ｉ１］，ｖ［２００，ｉ２］，・・・，ｖ［２００，ｉｘ］）に圧縮される。
【００５２】
次に、ステップＳＴ４０４における視覚化処理の詳細について説明する。
図１３は、視覚化処理部１０５の構成を示すブロック図である。図１３に示すように、視覚化処理部１０５は、距離行列作成部１３０１、布置座標算出部１３０２、および布置結果描画部１３０３を備える。
距離行列作成部１３０１は、次元選択部１０４によって次元圧縮された単語ベクトルを用いて距離行列Ｄを作成する。
布置座標算出部１３０２は、距離行列Ｄに基づいて、分析観点語句および類似表現収集結果のそれぞれに対応する単語ベクトルについての布置座標を算出する。
布置結果描画部１３０３は、布置座標算出部１３０２が算出した布置座標に基づいて、布置結果を描画する。
【００５３】
図１４は、視覚化処理部１０５の動作を示すフローチャートである。
まず、距離行列作成部１３０１が、下記式（３）に従って、ステップＳＴ４０３で次元圧縮された単語ベクトルＷ［ｉ］’とＷ［ｊ］’のコサイン距離Ｄ［ｉ，ｊ］を算出し、これを要素とする距離行列Ｄを作成する（ステップＳＴ１４０１）。
ただし、下記式（３）において、ｉとｊとは互いに異なるＩＤ番号である。
0006529698.tif 000004
【００５４】
次に、布置座標算出部１３０２が、上記距離行列Ｄに基づいて、単語ベクトルＷ［ｉ］に対する布置座標Ｐ［ｉ］＝（Ｘｉ，Ｙｉ）を算出する（ステップＳＴ１４０２）。
例えば、布置座標算出部１３０２は、下記の参考文献１に記載される方法を用いて布置座標を算出することが可能である。
（参考文献１）齋藤堯幸、小川定暉、「多次元尺度構成法の検討―データ解析の立場から」、行動計量学、Ｖｏｌ．４、Ｎｏ．２（１９７７）．
【００５５】
布置結果描画部１３０３は、ステップＳＴ１４０２にて算出された布置座標Ｐ［ｉ］に基づいて、布置結果を描画する（ステップＳＴ１４０３）。
例えば、布置結果描画部１３０３は、布置結果の描画情報を作成すると、この描画情報をディスプレイ２０４に出力する。ディスプレイ２０４は、布置結果描画部１３０３から入力した描画情報を表示する。
【００５６】
図１５は、視覚化処理結果の例を示す図である。例えば、“暑い”とその反意語である“寒い”とのペアは、比較的類似した文脈に使用される場合が多い。
従来の技術では、このような反意語のペアが分析の観点として指定されると、意味的な連続性を有した語句群を精度よく取得できなかった。この場合、分析結果において、“暑い”に意味的に近い語句群と“寒い”に意味的に近い語句群とが混在した状態になる。
これに対して、データ分析装置１００では、前述したように、分析観点語句に応じて単語ベクトルの次元が選択され、分析対象語句に対応する単語ベクトルが、選択された次元で圧縮される。これにより、反意語のペアの一方の語句に意味的に近い語句群と、他方の語句に意味的に近い語句群との弁別性を高めることができる。
図１５においては、反意語のペアである“暑い”と“寒い”とが最も遠くに配置され、“暑い”に意味的に関連する語句ｅ１〜ｅ６からなる語句群と、“寒い”に意味的に関連する語句ｅ７〜ｅ１４からなる語句群とが離れて配置されて適切に弁別されている。
【００５７】
次に、単語分散表現データの作成処理の詳細について説明する。
図１６は、データ作成部１０６の構成を示すブロック図である。図１６に示すように、データ作成部１０６は、形態素解析部１６０１、係り受け解析部１６０２、活用語標準化部１６０３、否定表現統合部１６０４、副詞表現統合部１６０５および学習部１６０６を備える。
【００５８】
形態素解析部１６０１は、記憶部１０７に記憶される学習用コーパスを読み出し、学習用コーパスに含まれるテキストデータを形態素解析する。係り受け解析部１６０２は、形態素解析部１６０１の形態素解析結果を係り受け解析する。活用語標準化部１６０３は、形態素解析結果から活用語の標準形を抽出する。
否定表現統合部１６０４は、形態素解析結果と係り受け解析結果と活用語標準化結果とに基づいて否定表現を統合する。副詞表現統合部１６０５は、形態素解析結果と係り受け解析結果と活用語標準化結果とに基づいて副詞表現を統合する。
学習部１６０６は、形態素解析結果、係り受け解析結果、活用語標準化結果、否定表現統合結果および副詞表現統合結果に基づいて単語分散表現データを学習する。学習部１６０６によって学習された単語分散表現データは、記憶部１０８に記憶される。
【００５９】
図１７は、データ作成部１０６の動作を示すフローチャートである。
まず、形態素解析部１６０１が、記憶部１０７に記憶される学習用コーパスに含まれるテキストデータの形態素解析を行う（ステップＳＴ１７０１）。
例えば、形態素解析部１６０１は、下記の参考文献２に記載された方法で形態素解析を行うことが可能である。
（参考文献２）鍜治伸裕、「日本語形態素解析とその周辺領域における最近の研究動向」、日本知能情報ファジィ学会誌、Ｖｏｌ．２５、Ｎｏ．６、ｐｐ．１７４−１８３（２０１３）．
【００６０】
図１８は、記憶部１０７に記憶される学習用コーパスの一例を示す図である。
図１８に示す学習用コーパスは、Ｗｅｂから収集された文書データを用いて作成されている。ただし、学習用コーパスのテキストデータは、分析対象となる語彙を含むテキストデータであればよく、文書データの形態および取得元は問わない。
例えば、イントラネット内の内部文書を用いてもよく、データベース内に格納されているテキストデータを用いてもよい。
【００６１】
図１９は、形態素解析結果の一例を示す図であって、テキストデータｆ１を形態素解析した結果を示している。形態素解析部１６０１は、学習用コーパスに含まれる上記テキストデータを入力すると、図１９に示すように、テキストデータを形態素単位で区切って見出しに分類し、形態素のそれぞれに対して標準形、品詞、詳細品詞を付与する。
【００６２】
次に、係り受け解析部１６０２が、形態素解析部１６０１の形態素解析結果に対して、係り受け解析を行う（ステップＳＴ１７０２）。
例えば、係り受け解析部１６０２は、下記の参考文献３に記載された方法で係り受け解析を行うことが可能である。
（参考文献３）注連隆夫、土屋雅稔、松吉俊、宇津呂武仁、佐藤理史、「日本語機能表現の自動検出と統計的係り受け解析への応用」、自然言語処理、Ｖｏｌ．１４，Ｎｏ．５、ｐｐ．１６７−１９７（２００７）．
【００６３】
図２０は、係り受け解析結果の一例を示す図である。図２０の例では、形態素Ａ１とＡ２とが係り受け関係にあり、形態素Ａ２、Ａ３およびＡ４と形態素Ａ５とが係り受け関係にある。係り受け解析部１６０２は、このような係り受け関係を解析すると、この解析結果を活用語標準化部１６０３に出力する。
【００６４】
活用語標準化部１６０３は、形態素解析部１６０１の形態素解析結果に対して、活用語標準化処理を行う（ステップＳＴ１７０３）。例えば、活用語標準化部１６０３は、形態素解析結果における形態素のそれぞれの品詞を参照することで、形態素の品詞が、動詞、形容詞などの活用語であると、この形態素の標準形を抽出する。そして、活用語標準化部１６０３は、形態素解析結果の形態素のうち、活用語の形態素を標準形に置き換えたデータを作成する。このデータが、活用語標準化結果である。
【００６５】
図２１は、活用語標準化結果の一例を示す図である。図２１の例では、形態素解析結果のうち、形態素Ａ５は、品詞が形容詞の活用語である。そこで、活用語標準化部１６０３は、図２１に示すように、この形態素Ａ５を標準形Ｂ１に置き換えた活用語標準化結果を作成する。後述する単語分散表現学習用データにおける活用語の見出しは、標準形が使用される。
【００６６】
否定表現統合部１６０４は、形態素解析部１６０１の形態素解析結果、係り受け解析部１６０２の係り受け解析結果および活用語標準化部１６０３の活用語標準化結果に基づいて否定表現統合を行う（ステップＳＴ１７０４）。
例えば、否定表現統合部１６０４は、活用語標準化結果において、係り受け解析の単位である文節内の形態素列を参照して詳細品詞が否定助動詞の形態素が含まれている場合、この活用語標準化結果から上記否定助動詞を除去する。そして、否定表現統合部１６０４は、文節内の活用語のうち、上記否定助動詞により否定表現となる活用語と、否定を示すマーク情報とを統合する。
このように、否定表現統合は、活用語標準化結果において、否定表現の形態素の代わりに、文節内の活用語と上記マーク情報とが統合される処理である。
【００６７】
図２２は、否定表現統合結果の一例を示す図である。図２２に示す形態素解析結果は、形態素Ｃ１〜Ｃ６から構成されている。文節Ｄ１は、形態素Ｃ３〜Ｃ６の形態素列から構成される。形態素Ｃ３と形態素Ｃ４が活用語であるので、活用語標準化結果における形態素Ｃ３の見出しはその標準形Ｅ１に置き換えられ、形態素Ｃ４の見出しはその標準形Ｅ２に置き換えられている。
【００６８】
文節Ｄ１内の形態素列には、詳細品詞が否定の助動詞である形態素Ｃ５が含まれているので、否定表現統合部１６０４は、活用語標準化結果から形態素Ｃ５を除去し、文節Ｄ１の中心となる活用語の見出しの先頭に、否定を示すマーク情報２２０を付与する。
図２２の例では、文節Ｄ１内の標準形Ｅ１の見出しの先頭に、マーク情報２２０であるマーク“！”が付与されて、マーク情報２２０と標準形Ｅ１とが統合されている。
【００６９】
副詞表現統合部１６０５は、形態素解析部１６０１の形態素解析結果、係り受け解析部１６０２の係り受け解析結果および活用語標準化部１６０３の活用語標準化結果に基づいて副詞表現統合を行う（ステップＳＴ１７０５）。
例えば、副詞表現統合部１６０５は、活用語標準化結果において、係り受け解析の単位である文節内の形態素列を参照して品詞が副詞の形態素が含まれている場合、この形態素とその係り先の活用語とを統合する。
このように、副詞表現統合は、活用語標準化結果において、副詞の形態素とその係り先の活用語とが統合される処理である。
【００７０】
図２３は、副詞表現統合結果の一例を示す図である。図２３に示す係り受け解析結果に含まれる文節Ｆ１は、形態素Ｇ１〜Ｇ６の形態素列から構成されている。
形態素Ｇ４は活用語であるので、活用語標準化結果における形態素Ｇ４の見出しはその標準形Ｈ１に置き換えられている。
また、文節Ｆ１内の形態素列には、品詞が副詞である形態素Ｇ１が含まれているので、副詞表現統合部１６０５は、係り受け解析結果に基づいて形態素Ｇ１の係り先を特定し、形態素Ｇ１と、その係り先である形態素Ｇ４の標準形Ｈ１とを統合する。この統合結果の見出しには、例えば、形態素Ｇ１の見出しと標準形Ｈ１の見出しとが、統合を示すハイフン“−”で連結された語句Ｉ１が設定される。
【００７１】
学習部１６０６は、前述した形態素解析結果、係り受け解析結果、活用語標準化結果、否定表現統合結果および副詞表現統合結果を学習用データとして、単語分散表現データを学習する（ステップＳＴ１７０６）。
例えば、学習部１６０６は、下記の参考文献４に記載される方法で学習することが可能である。この方法では、学習用データ中のある単語の周辺に出現する別の単語の出現確率を用いて単語分散表現が学習される。
（参考文献４）Ｔｏｍａｓ  Ｍｉｋｏｌｏｖ，  Ｋａｉ  Ｃｈｅｎ，  Ｇｒｅｇ  Ｃｏｒｒａｄｏ，  Ｊｅｆｆｒｅｙ  Ｄｅａｎ，  “Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｗｏｒｄ  Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｓｐａｃｅ”，  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ａｔ  ＩＣＬＲ，  ２０１３．
【００７２】
以上のように、実施の形態１に係るデータ分析装置１００は、分析の観点に応じて単語ベクトルの次元を選択し、分析対象語句に対応する単語ベクトルを、選択した次元で圧縮する。これにより、類似した文脈に使用される反意語のペアが分析観点語句として指定された場合であっても、上記ペアの一方の語句に意味的に近い語句群と他方の語句に意味的に近い語句群との弁別性を高めることができる。
【００７３】
実施の形態１に係るデータ分析装置１００において、データ作成部１０６が、学習用コーパスのテキストデータの形態素と形態素の係り受けとを解析し、解析の結果における活用語となる形態素を当該活用語の標準形に置き換え、文節内の否定表現を統合し、文節内の副詞とその係り先とを統合して学習用データを作成し、学習用データを用いた学習によって単語分散表現データを作成する。
このように作成された単語分散表現データを分析対象とすることで、形容詞または形容動詞による表現の強さ（程度）を分析することが可能となる。
【００７４】
実施の形態２．
図２４は、この発明の実施の形態２に係るデータ分析装置１００Ａの構成を示すブロック図であり、図１と同一の構成要素には同一の符号を付して説明を省略する。
データ分析装置１００Ａは、制御部１０１、分析条件入力部１０２Ａ、類似表現収集部１０３Ａ、次元選択部１０４、視覚化処理部１０５およびデータ作成部１０６を備える。
分析条件入力部１０２Ａは、分析観点語句入力部５０１と分析対象語句入力部２４０１とを備える。類似表現収集部１０３Ａは、取得部７０１Ａ、合成部７０２Ａおよび検索部７０３Ａを備える。
【００７５】
分析観点語句入力部５０１は、分析観点語句の入力を受け付ける。分析対象語句入力部２４０１は、分析対象となる語句の入力を受け付ける。
分析対象となる語句とは、次元選択および圧縮などの分析が行われる語句であり、実施の形態１では、類似表現収集部１０３によって収集された語句に相当する。
以下、分析対象となる語句を分析対象語句と呼ぶ。
【００７６】
類似表現収集部１０３Ａは、単語分散表現データから、分析観点語句に対応する単語ベクトルと、分析対象語句に類似した表現の語句およびこれに対応する単語ベクトルを収集する。取得部７０１Ａは、記憶部１０８に記憶された単語分散表現データから、分析観点語句および分析対象語句に対応する単語ベクトルを取得する。合成部７０２Ａは、取得部７０１Ａによって取得された分析対象語句に対応する単語ベクトル群の合成ベクトルを作成する。検索部７０３Ａは、合成ベクトルを検索キーとして記憶部１０８に記憶された単語分散表現データから、分析対象語句に類似した表現の単語分散表現データを検索する。
【００７７】
データ分析装置１００Ａにおける、制御部１０１、分析条件入力部１０２Ａ、類似表現収集部１０３Ａ、次元選択部１０４、視覚化処理部１０５、およびデータ作成部１０６の各機能は、処理回路によって実現される。すなわち、データ分析装置１００Ａは、これらの機能を実行するための処理回路を備える。処理回路は、図２および図３に示したように専用のハードウェアであってもメモリに格納されるプログラムを実行するＣＰＵであってもよい。
【００７８】
図２５は、分析条件入力部１０２Ａの動作を示すフローチャートである。
ステップＳＴ２５０１において、分析観点語句入力部５０１は、分析観点語句の入力を受け付ける。ステップＳＴ２５０２において、分析対象語句入力部２４０１は、分析対象語句の入力を受け付ける。
なお、図２５では、分析観点語句の入力処理が分析対象語句の入力処理よりも先に実行される場合を示したが、分析対象語句の入力処理が先であってもよく、両処理を並行して実行してもよい。
【００７９】
例えば、分析観点語句入力部５０１および分析対象語句入力部２４０１が、分析観点語句および分析対象語句を入力するための入力画面情報をディスプレイ２０４に出力して、ディスプレイ２０４は、入力画面情報に基づいた入力画面を表示する。
この入力画面に基づいて、分析作業者は、入力装置２０３を用いて、分析の目的に応じた分析観点語句および分析対象語句をデータ分析装置１００Ａに入力する。
【００８０】
図２６Ａは、分析観点語句および分析対象語句の入力画面（例１）を示す図である。
図２６Ａに示す入力画面には、分析観点語句を入力する複数の入力欄と、分析対象語句を入力する複数の入力欄とが設けられ、分析対象語句について対象語数の入力欄と対象語類似度の入力欄がそれぞれ設けられている。対象語数は、分析対象語句に類似した表現の語句として収集する語句の語数の閾値である。対象語類似度は、分析対象語句に対応する単語ベクトルと類似した表現の語句として収集する語句に対応する単語ベクトルとの間のコサイン距離の閾値である。これらは、分析範囲を規定するデータとなる。
【００８１】
図２６Ａの例では、分析観点語句１〜４の入力欄に単語ｂ１〜ｂ４が入力されており、分析対象語句１〜３の入力欄に語句ｇ１〜ｇ３が入力されている。
分析対象語句２に対応する対象語数の入力欄に“１００”が入力されているので、分析対象語句２である語句ｇ２に類似した表現で１００語以下の語句が収集される。
また、分析対象語句３に対応する対象語類似度の入力欄に“０．８”が入力されているので、分析対象語句３である語句ｇ３について、コサイン距離が０．８以下となる単語ベクトルに対応する語句が、語句ｇ３に類似した表現の語句として収集される。
なお、対象語数および対象語類似度の入力欄に数値が入力されなかった場合は、事前に定義された既定値が使用される。
対象語数の入力欄と対象語類似度の入力欄との両方に数値が入力された場合、いずれか一方を優先して使用してもよい。
【００８２】
図２６Ｂは、分析観点語句および分析対象語句の入力画面（例２）を示す図である。
図２６Ｂに示す入力画面には、分析観点語句を入力する複数の入力欄と、分析対象語句を入力する複数の入力欄とが設けられ、分析対象語句について対象語数の入力欄と対象語類似度の入力欄が設けられている。
【００８３】
図２６Ｂに示す例では、分析観点語句１〜４の入力欄に単語ｂ１〜ｂ４が入力されている。分析対象語句１についての３つの入力欄には、語句ｇ１，ｇ４，ｇ５が入力され、分析対象語句２についての３つの入力欄には、語句ｇ６〜ｇ８が入力され、分析対象語句３についての３つの入力欄には、語句ｇ９〜ｇ１１が入力されている。
【００８４】
分析対象語句２に対応する対象語数の入力欄に“１００”が入力されているので、分析対象語句２である語句ｇ６〜ｇ８に類似した表現で１００語以下の語句が収集される。
分析対象語句３に対応する対象語類似度の入力欄に“０．８”が入力されているので、分析対象語句３である語句ｇ９〜ｇ１１について、コサイン距離が０．８以下となる単語ベクトルに対応する語句が、語句ｇ９〜ｇ１１に類似した表現の語句として収集される。
なお、対象語数および対象語類似度の入力欄に数値が入力されなかった場合は、事前に定義された既定値が使用される。
対象語数の入力欄と対象語類似度の入力欄との両方に数値が入力された場合、いずれか一方を優先して使用してもよい。
【００８５】
図２７は、類似表現収集部１０３Ａの動作を示すフローチャートである。
まず、取得部７０１Ａが、記憶部１０８に記憶された単語分散表現データから、分析観点語句に対応する単語ベクトルと分析対象語句に対応する単語ベクトルとを取得する（ステップＳＴ２７０１）。
【００８６】
例えば、取得部７０１Ａが、ステップＳＴ２５０１で入力された分析観点語句に基づいて、単語分散表現データにおける見出し欄８０２の語句を検索することにより、分析観点語句に対応する単語ベクトルを取得する。さらに、取得部７０１Ａが、ステップＳＴ２５０２で入力された分析対象語句に基づいて、単語分散表現データにおける見出し欄８０２の語句を検索することにより、分析対象語句に対応する単語ベクトルを取得する。
分析観点語句に対応する単語ベクトルは、実施の形態１の図１１に示したステップＳＴ１００１からステップＳＴ１００４までの処理に使用される。
【００８７】
次に、合成部７０２Ａが、取得部７０１Ａによって取得された分析対象語句に対応する単語ベクトル群を合成する（ステップＳＴ２７０２）。
例えば、合成部７０２Ａは、分析対象語句に対応する単語ベクトル群Ｗｏ［ｊ］における単語ベクトルのそれぞれをそのノルムで除算して長さを正規化し、これらの単語ベクトルの和をそのノルムで除算して正規化したベクトルを、合成ベクトルとして出力する。
【００８８】
検索部７０３Ａは、ステップＳＴ２７０２で得られた合成ベクトルを検索キーとして、記憶部１０８に記憶された単語分散表現データから、分析対象語句に類似した表現の単語分散表現データを検索する（ステップＳＴ２７０３）。
例えば、検索部７０３Ａは、合成ベクトルとのコサイン距離が閾値以下の単語ベクトルを記憶部１０８から取得し、この単語ベクトルに対応する見出し欄８０２の語句も取得してリスト化する。このように取得された語句とこれに対応する単語ベクトルとのリストが類似表現収集結果となる。類似表現収集以降の処理は、実施の形態１で示した処理と同様である。なお、類似表現収集部１０３Ａによって収集された分析対象語句に類似した表現の語句およびこれに対応する単語ベクトルは、実施の形態１の図１１に示したステップＳＴ１００５以降の処理に使用される。
【００８９】
以上のように、実施の形態２に係るデータ分析装置１００Ａにおいて、分析条件入力部１０２Ａが、分析観点語句入力部５０１と分析対象語句入力部２４０１とを備える。
類似表現収集部１０３Ａは、分析観点語句入力部５０１によって受け付けられた語句に対応するベクトルデータと、分析対象語句入力部２４０１によって受け付けられた語句に類似した表現の語句およびこれに対応するベクトルデータとを収集する。このように構成することで、分析観点語句を含む分析条件の入力と分析対象語句を含む分析条件の入力とが互いに独立することから、より精密な分析条件を入力することができる。
【００９０】
実施の形態３．
図２８は、この発明の実施の形態３に係るデータ分析装置１００Ｂの構成を示すブロック図であり、図１と同一の構成要素には同一の符号を付して説明を省略する。
データ分析装置１００Ｂは、制御部１０１、分析条件入力部２８０１、類似表現収集部１０３、次元選択部２８０２、視覚化処理部１０５およびデータ作成部１０６を備える。
【００９１】
分析条件入力部２８０１は、分析の観点の順序付き入力を受け付ける。分析の観点の順序付き入力とは、ある語句からその反意語に至るまでの中間的な意味を有する語句を順序立てて入力することである。例えば、分析条件入力部２８０１の分析観点語句の入力画面では、“とても暑い”から、“少し暑い”、“少し寒い”、“とても寒い”までを、分析観点語句として入力することができる。
次元選択部２８０２は、分析の観点として順序立てて入力された反意語に至るまでの中間的な意味を有する語句に応じて単語ベクトルの次元を選択し、類似表現収集部１０３によって収集された語句に対応する単語ベクトルを、選択した次元で圧縮する。
【００９２】
データ分析装置１００Ｂにおける、制御部１０１、分析条件入力部２８０１、類似表現収集部１０３、次元選択部２８０２、視覚化処理部１０５、およびデータ作成部１０６の各機能は、処理回路によって実現される。すなわち、データ分析装置１００Ｂは、これらの機能を実行するための処理回路を備える。処理回路は、図２および図３に示したように専用のハードウェアであってもメモリに格納されるプログラムを実行するＣＰＵであってもよい。
【００９３】
図２９は、データ分析装置１００Ｂの動作を示すフローチャートであって、分析条件が入力されてから分析結果が視覚化されるまでの一連の処理を示している。
図２９において、図４と同一の処理を行うステップには、同一のステップ番号を付して説明を省略する。
【００９４】
まず、分析条件入力部２８０１が、分析の観点の順序付き入力を受け付ける（ステップＳＴ２９０１）。例えば、分析条件入力部２８０１が、分析の観点を順序付きで入力するための入力画面情報をディスプレイ２０４に出力することで、ディスプレイ２０４が入力画面を表示する。分析作業者は、上記入力画面に基づいて、入力装置２０３を用いて分析条件を入力する。分析条件入力部２８０１は、入力装置２０３を用いて入力された情報を類似表現収集部１０３および次元選択部２８０２に出力する。
【００９５】
図３０は、分析条件入力部２８０１が提供する分析観点語句の入力画面の一例を示す図である。図３０に示す入力画面には、分析観点語句１から反意語の分析観点語句４に至るまでの中間的な意味を有する語句を順に入力するための複数の入力欄が設けられている。
例えば、分析観点語句１の入力欄に語句ｈ１が入力された場合には、分析観点語句２と分析観点語句３の入力欄には、徐々に反対の意味になるように中間的な意味を有する語句ｈ１とｈ３が入力される。そして、分析観点語句４の入力欄に、語句ｈ１の反意語である語句ｈ４が入力される。
【００９６】
ステップＳＴ２９０２において、次元選択部２８０２は、ステップＳＴ２９０１で入力された語句に応じて単語ベクトルの次元を選択し、類似表現収集部１０３が単語分散表現データから収集した語句に対応する単語ベクトルを、選択した次元で圧縮する。
【００９７】
図３１は、次元選択部２８０２の動作を示すフローチャートであり、ステップＳＴ２９０２の処理の詳細を示している。図３１において、図１１と同一の処理を行うステップには同一のステップ番号を付して説明を省略する。
なお、ステップＳＴ１００１は、選択スコア計算の繰り返し処理である。
すなわち、次元選択部２８０２が、ステップＳＴ３１０１およびステップＳＴ３１０２の処理を、単語分散表現データの次元数Ｎだけ繰り返す。
【００９８】
ステップＳＴ３１０１において、次元選択部２８０２は、ステップＳＴ２９０１で入力された分析観点語句に対応する単語分散表現データのｉ番目の次元を強調する。
例えば、次元選択部２８０２は、分析観点語句に対応する単語ベクトルのｉ番目の次元の要素を所定数倍することにより、ｉ番目の次元の要素が強調された新たな単語ベクトルを作成する。“とても暑い”から、“少し暑い”、“少し寒い”、“とても寒い”までの４つの分析観点語句が入力された場合、次元選択部２８０２は、これらの語句に対応する単語ベクトルＷ［ｉ１］、Ｗ［ｉ２］、Ｗ［ｉ３］、Ｗ［ｉ４］からｉ番目の要素を所定数倍した新たな単語ベクトルＷ［ｉ１］’、Ｗ［ｉ２］’、Ｗ［ｉ３］’、Ｗ［ｉ４］’を作成する。
【００９９】
ステップＳＴ３１０２において、次元選択部２８０２は、ｉ番目の次元の順序付き選択スコアＳ［ｉ］を算出する。
まず、次元選択部２８０２は、ステップＳＴ２９０１で得られた反意語のペアである、“とても暑い”と“とても寒い”とに対応する単語ベクトルＷ［ｉ１］’とＷ［ｉ４］’との（ｎ−１）分割点ベクトルを算出する。反意語のペアは、分析の観点の順序付き入力において、分析観点語句１として最初に設定された語句と、分析観点語句４として最後に設定された語句とに相当する。ｎは、ステップＳＴ２９０１で入力された分析観点語句の数である。
【０１００】
ｎ＝４であるので、次元選択部２８０２は、単語ベクトルＷ［ｉ１］’とＷ［ｉ４］’との間を３分割したときのベクトルであるＷｄ［１］およびＷｄ［２］を算出する。
続いて、次元選択部２８０２は、単語ベクトルＷ［ｉ１］’、Ｗ［ｉ２］’、Ｗ［ｉ３］’、Ｗ［ｉ４］’のそれぞれと（ｎ−１）分割点ベクトルであるＷｄ［１］およびＷｄ［２］とのコサイン距離を算出する。
さらに、次元選択部２８０２は、分析の観点の順序付き入力における語句の順序関係がどの程度再現されているかを判定する基準であるスコア表に従って、順序付き選択スコアＳ［ｉ］を算出する。
【０１０１】
図３２は、上記スコア表の例を示す図である。図３２に示すスコア表では、条件Ａ〜Ｄのそれぞれに順序付き選択スコアが対応付けられている。
条件Ａの内容は、分析の観点の順序付き入力において最初に設定された語句に対応する単語ベクトルＷ［ｉ１］とのコサイン距離が最も小さい単語ベクトルが、２番目に設定された語句に対応する単語ベクトルＷ［ｉ２］である。
条件Ｂの内容は、（ｎ−１）分割点ベクトルＷｄ［ｘ］に最も近い単語ベクトルが、（ｘ＋１）番目に設定された語句に対応する単語ベクトルＷ［ｉ（ｘ＋１）］である。
条件Ｃの内容は、分析の観点の順序付き入力において最後に設定された語句に対応する単語ベクトルＷ［ｉｍ］とのコサイン距離が最も小さい単語ベクトルが、最後から遡って２番目に設定された語句に対応する単語ベクトルＷ［ｉ（ｍ−１）］である。
条件Ｄの内容は、条件Ａ〜Ｃ以外の場合である。
【０１０２】
条件Ａ〜Ｃは分析の観点の順序付き入力における語句の順序関係を示す条件であることから、次元選択部２８０２は、ステップＳＴ３１０２で作成したベクトルが条件Ａ〜Ｃを満たす場合、順序付き選択スコアＳ［ｉ］に＋１を加える。
一方、条件Ｄは分析の観点の順序付き入力における語句の順序関係を満たさない条件であるため、次元選択部２８０２は、ステップＳＴ３１０２で作成したベクトルが条件Ｄを満たす場合、順序付き選択スコアＳ［ｉ］に−１を加える。
【０１０３】
ステップＳＴ３１０３において、次元選択部２８０２は、選択スコア計算処理で算出した各次元の順序付き選択スコアＳ［ｉ］のうち、閾値Ｔｈ１以上の順序付き選択スコアに対応する次元を選択し、選択した次元の番号ｉをリスト化したリストＬ＝［ｉ１，ｉ２，・・・，ｉｘ］を得る。
【０１０４】
以上のように、実施の形態３に係るデータ分析装置１００Ｂにおいて、分析条件入力部２８０１は、分析の観点として反意語に至るまでの中間的な意味を有する語句の順序立てた入力を受け付ける。次元選択部２８０２は、分析の観点として順序立てて入力された反意語に至るまでの中間的な意味を有する語句に応じて単語ベクトルの次元を選択し、類似表現収集部１０３によって収集された語句に対応する単語ベクトルを、選択した次元で圧縮する。このように構成することで、分析の観点として入力した語句の意味的な順序関係を優先させた次元の選択ができるため、より精密な分析条件の入力が可能である。
【０１０５】
実施の形態４．
図３３は、この発明の実施の形態４に係るデータ分析装置１００Ｃの構成を示すブロック図であり、図１と同一の構成要素には同一の符号を付して説明を省略する。
データ分析装置１００Ｃは、図３３に示すように、制御部１０１、分析条件入力部１０２、分析条件読み込み部３３０１、分析条件保存部３３０２、類似表現収集部１０３、次元選択部２８０２、視覚化処理部１０５およびデータ作成部１０６を備える。
【０１０６】
分析条件読み込み部３３０１は、保存された分析条件（以下、保存分析条件３３０３と呼ぶ）を読み込んで、分析条件入力部１０２の入力に設定する。
分析条件保存部３３０２は、保存分析条件３３０３を保存する。例えば、分析条件保存部３３０２は、データ分析装置１００Ｃが備えるメモリに保存分析条件３３０３を保存する。また、分析条件保存部３３０２は、分析条件読み込み部３３０１によってデータの読み込みが可能な外部記憶装置に保存分析条件３３０３を保存してもよい。
保存分析条件３３０３は、分析条件入力部１０２によって受け付けられた分析観点語句を含む分析条件のうち、再利用すべきと指定された条件である。再利用すべきか否かは、例えば、分析作業者によって指定される。
【０１０７】
データ分析装置１００Ｃにおける制御部１０１、分析条件入力部１０２、分析条件読み込み部３３０１、分析条件保存部３３０２、類似表現収集部１０３、次元選択部１０４、視覚化処理部１０５およびデータ作成部１０６の各機能は処理回路によって実現される。
すなわち、データ分析装置１００Ｃは、これらの機能を実行するための処理回路を備える。処理回路は、図２および図３に示したように、専用のハードウェアであってもメモリに格納されるプログラムを実行するＣＰＵであってもよい。
【０１０８】
図３４は、データ分析装置１００Ｃの動作を示すフローチャートであって、分析条件が入力されてから分析結果が保存されるまでの一連の処理を示している。
図３４において、図４と同一の処理を行うステップには、同一のステップ番号を付して説明を省略する。
【０１０９】
ステップＳＴ３４０１において、分析条件読み込み部３３０１が、保存分析条件３３０３を読み込んで、分析条件入力部１０２の入力に設定する。この処理は、分析作業者が、分析作業を開始するときに、読み込むべき保存分析条件３３０３を指定した場合に行われる。分析条件入力部１０２は、分析条件読み込み部３３０１によって設定された保存分析条件３３０３を、入力を受け付けた分析条件として扱って、類似表現収集部１０３および次元選択部１０４に出力する。これにより、ステップＳＴ４０２からステップＳＴ４０４までの処理が、実施の形態１と同様に行われる。
【０１１０】
なお、分析条件入力部１０２が保存分析条件３３０３を必要に応じて編集してもよい。
編集の必要がない場合は、分析条件入力部１０２は、保存分析条件３３０３を編集せずに類似表現収集部１０３および次元選択部１０４に出力する。
【０１１１】
ステップＳＴ３４０２において、分析条件保存部３３０２が、分析条件入力部１０２によって受け付けられた分析条件を、保存分析条件３３０３として保存する。
例えば、分析条件保存部３３０２は、入力装置２０３を用いて入力された分析作業者の保存指示に従って保存分析条件３３０３を保存する。
保存分析条件３３０３は、次回以降の分析において再利用が可能な内容であればよく、その形式は問わない。例えば、保存分析条件３３０３は、タブ区切りテキスト形式で記述されたデータであってもよいし、ＸＭＬ形式の構造化文書であってもよい。
【０１１２】
以上のように、実施の形態４に係るデータ分析装置１００Ｃは、分析条件読み込み部３３０１と、分析条件保存部３３０２とを備える。分析条件保存部３３０２は、分析観点語句を含んだ保存分析条件３３０３を保存する。分析条件読み込み部３３０１は、保存分析条件３３０３を読み込んで、分析条件入力部１０２の入力に設定する。
この構成を有することで、保存分析条件３３０３を繰り返し利用でき、複雑な分析条件を分析の度に入力する必要がない。
【０１１３】
実施の形態５．
図３５は、この発明の実施の形態５に係るデータ分析装置１００Ｄの構成を示すブロック図であり、図１と同一の構成要素には同一の符号を付して説明を省略する。
データ分析装置１００Ｄは、図３５に示すように、制御部１０１、分析条件入力部１０２、分析手順定義読み込み部３５０１、類似表現収集部１０３、次元選択部２８０２、視覚化処理部１０５およびデータ作成部１０６を備える。
【０１１４】
分析手順定義読み込み部３５０１は、分析手順定義３５０２を読み込んで制御部１０１に設定する定義情報読み込み部である。
例えば、分析手順定義読み込み部３５０１は、分析作業者によって入力された分析手順定義３５０２を読み込んで制御部１０１に設定してもよい。
また、分析手順定義読み込み部３５０１は、外部記憶装置から分析手順定義３５０２を読み込んで制御部１０１に設定してもよい。
【０１１５】
分析手順定義３５０２は、分析観点語句を含む、それぞれ異なる複数の分析条件が定義された定義情報である。
なお、分析手順定義３５０２は、複数の分析条件が定義された情報であればよく、その形式は問わない。例えば、分析手順定義３５０２は、タブ区切りテキスト形式で記述されたデータであってもよいし、ＸＭＬ形式の構造化文書であってもよい。
【０１１６】
データ分析装置１００Ｄにおける制御部１０１、分析条件入力部１０２、分析手順定義読み込み部３５０１、類似表現収集部１０３、次元選択部２８０２、視覚化処理部１０５およびデータ作成部１０６の各機能は、処理回路によって実現される。すなわち、データ分析装置１００Ｃは、これらの機能を実行するための処理回路を備える。
処理回路は、図２および図３に示したように、専用のハードウェアであってもメモリに格納されるプログラムを実行するＣＰＵであってもよい。
【０１１７】
図３６は、データ分析装置１００Ｄの動作を示すフローチャートであって、分析条件が入力されてから分析結果が視覚化されるまでの一連の処理を示している。
図３６において、図４と同一の処理を行うステップには、同一のステップ番号を付して説明を省略する。
【０１１８】
ステップＳＴ３６０１において、分析手順定義読み込み部３５０１が、分析手順定義３５０２を読み込んで制御部１０１に設定する。
例えば、分析作業者が、入力装置２０３を用いて、分析手順定義３５０２をデータ分析装置１００Ｄに入力する。分析手順定義読み込み部３５０１が、入力された分析手順定義３５０２を読み込んで、制御部１０１の情報処理に使用されるメモリ上に展開する。
【０１１９】
ステップＳＴ３６０２において、制御部１０１は、分析条件入力部１０２、類似表現収集部１０３、次元選択部１０４、および視覚化処理部１０５を、分析手順定義３５０２に定義された分析条件ごとに動作するよう制御する。すなわち、分析条件入力部１０２、類似表現収集部１０３、次元選択部１０４、および視覚化処理部１０５は、制御部１０１に制御されて、分析手順定義３５０２に定義された分析条件ごとの分析手順を順次行う。
これにより、ステップＳＴ４０１からステップＳＴ４０４までの処理が、分析手順定義３５０２に定義された分析条件ごとの分析手順の数分繰り返される。
【０１２０】
制御部１０１がデータ分析装置１００Ｄから除かれている場合、分析手順定義読み込み部３５０１が、分析条件入力部１０２、類似表現収集部１０３、次元選択部１０４および視覚化処理部１０５のそれぞれに分析手順定義３５０２を設定してもよい。
このようにしても、分析条件入力部１０２、類似表現収集部１０３、次元選択部１０４および視覚化処理部１０５のそれぞれが分析手順定義３５０２に定義された分析条件ごとの分析手順を順次行うことができる。
【０１２１】
以上のように、実施の形態５に係るデータ分析装置１００Ｄは、複数の分析条件が定義された分析手順定義３５０２を読み込む分析手順定義読み込み部３５０１を備える。
分析条件入力部１０２、類似表現収集部１０３、次元選択部１０４および視覚化処理部１０５は、分析手順定義読み込み部３５０１によって読み込まれた分析手順定義３５０２に定義された複数の分析条件のそれぞれに従って処理を行う。
このように構成することで、複数の分析条件を組み合わせた分析条件で分析を行うことが可能となる。また、複雑な分析条件を繰り返し使用することもできる。
【０１２２】
なお、本発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせあるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１２３】
この発明に係るデータ分析装置は、反意語のペアが類似した文脈で使用された場合であっても、ペアの一方の語句に意味的に近い語句群と他方の語句に意味的に近い語句群との弁別性を高めることができるので、例えば、テキストデータベースの検索装置に利用することができる。
【符号の説明】
【０１２４】
１００，１００Ａ〜１００Ｄ  データ分析装置、１０１  制御部、１０２，１０２Ａ，２８０１  分析条件入力部、１０３，１０３Ａ  類似表現収集部、１０４，２８０２  次元選択部、１０５  視覚化処理部、１０６  データ作成部、１０７，１０８  記憶部、２０１  処理回路、２０２  記憶装置、２０３  入力装置、２０４  ディスプレイ、２２０  マーク情報、３０１  プロセッサ、３０２  メモリ、５０１  分析観点語句入力部、７０１，７０１Ａ  取得部、７０２，７０２Ａ  合成部、７０３，７０３Ａ  検索部、８０１  ＩＤ欄、８０２  見出し欄、８０３  単語ベクトル欄、１３０１  距離行列作成部、１３０２  布置座標算出部、１３０３  布置結果描画部、１６０１  形態素解析部、１６０２  係り受け解析部、１６０３  活用語標準化部、１６０４  否定表現統合部、１６０５  副詞表現統合部、１６０６  学習部、２４０１  分析対象語句入力部、３３０１  分析条件読み込み部、３３０２  分析条件保存部、３３０３  保存分析条件、３５０１  分析手順定義読み込み部、３５０２  分析手順定義。
【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】
0006529698.tif 000014
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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