(57)【要約】【課題】所定の事象に対し、印象の表現者が表現しやすく、かつそれを客観的に評価しうる印象尺度の設計方法を提供すること【解決手段】事象に対応する印象表現語の集合１１を入力し、異なり印象表現語及びその出現頻度を求める。言語データベース１６に基づいて同義語・反義語・類義語により印象表現グループを構成し、最も出現頻度の多い印象表現グループを抽出１９する。この印象表現グループの中から形容語を選択２１し、印象尺度として用いる。【選択図】　図１
2004046564.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の事象に対する少なくともユーザの印象の種類を表す印象尺度を設計する方法であって、
該所定の事象に対応する複数のユーザから得た印象表現語の集合を入力する入力ステップ、
該印象表現語の集合から固有の表現である異なり印象表現語を全て取得し、各異なり印象表現語毎に出現頻度を算出する出現頻度算出ステップ、
該異なり印象表現語を言語データベースに基づき、同義語及び反義語ごとに分類し、分類された印象表現グループのグループ集合を構成するグループ化ステップ、
該印象表現グループ内の異なり印象表現語と類義語の関係にある他の異なり印象表現語を当該印象表現グループに追加する類義語グループ化ステップ、
以上により構成された印象表現グループ及びそのグループ集合について、
構成する異なり印象表現語の出現頻度の総和が最も多い最出印象表現グループを抽出すると共に、該最出印象表現グループをグループ集合から除去する最出印象表現グループ抽出ステップ、
の各ステップを少なくとも含み、
抽出された印象表現グループにおいて、最も出現頻度の多い異なり印象表現語をそれぞれ選択して形容語とする
ことを特徴とする印象尺度の設計方法。
【請求項２】
前記印象尺度の設計方法において、
前記最出印象表現グループ抽出ステップに続き、
該最出印象表現グループに含まれている異なり印象表現語を他の全ての前記印象表現グループから削除する削除ステップを設け、
該最出印象表現グループ抽出ステップと該削除ステップとを、所定の数に達するまで繰り返して複数の印象表現グループを抽出すると共に、
抽出された全ての印象表現グループにおいて、最も出現頻度の多い異なり印象表現語をそれぞれ選択して形容語とする
請求項１に記載の印象尺度の設計方法。
【請求項３】
前記グループ化ステップにおいて、
第１の異なり印象表現語と、
該第１の異なり印象表現語と同義語又は反義語の関係にある第２の異なり印象表現語とが、
該第１の異なり印象表現語よりも第２の異なり印象表現語が出現頻度が少である条件及び、
該第１及び第２の異なり印象表現語の共起頻度が所定の同義語等共起閾値（１以上の自然数）以下である条件
を同時に満たす時に、該第１及び第２の異なり印象表現語を同一の印象表現グループとする
請求項１又は２に記載の印象尺度の設計方法。
【請求項４】
前記所定の同義語等共起閾値が１である
請求項３に記載の印象尺度の設計方法。
【請求項５】
前記類義語グループ化ステップにおいて、
前記印象表現グループに含まれる印象表現語と、
該印象表現語の少なくともいずれかと類義語の関係にある対象印象表現語とが、
該印象表現グループに含まれる印象表現語の出現頻度の総和よりも該対象印象表現語の出現頻度が少である条件及び、
該印象表現グループに含まれる各印象表現語と該対象印象表現語との共起頻度の総和が所定の類義語共起閾値（１以上の自然数）以下である条件
を同時に満たす時に、該対象印象表現語を、該印象表現グループに加える
請求項１ないし４に記載の印象尺度の設計方法。
【請求項６】
前記所定の類義語共起閾値が１である
請求項５に記載の印象尺度の設計方法。
【請求項７】
前記グループ化ステップにおいて、
前記印象表現語を、
前記事象に対する感情的性格を表す性格的印象表現語と、感情反応を表す反応的印象表現語とに区別し、
各印象表現語間では前記同義語・反義語・類義語のいずれにおいても、異なる印象表現グループに分類する
ことを特徴とする請求項１ないし６に記載の印象尺度の設計方法。
【請求項８】
前記印象尺度の設計方法において、
所定の事象が音楽である
請求項１ないし７に記載の印象尺度の設計方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ある事象に対する印象を表現する印象表現語を効果的に設定し、印象尺度を設計する方法に関する。特に、該事象に対する代表的な印象表現語を、アルゴリズムにより選択する技術に関わるものである。
【０００２】
【従来の技術】
音楽や絵画など、特に芸術作品に対する人の受ける印象は様々な言葉によって表現される。例えば「明るい」「楽しい」などは印象を表現する際によく使われる言葉であり、相手に対してどのようなイメージの作品であるかを伝えることができる。
このように、ある事象に対する印象をどのような言葉で表現させれば、最も効果的に相手方に伝わるか、或いは客観的な評価になじむか、を設計する手法が印象尺度の設計方法である。
【０００３】
このような印象尺度を用いる一例として、音楽作品に関する知識が豊富な人だけでなく、乏しい人でも簡便に利用できるユーザフレンドリーな楽曲検索システムが挙げられる。
楽曲検索には、曲名や作曲家名、演奏家名といった書誌的な情報に基づくものや、ハミング（鼻歌）や歌声などの音響情報を用いたもの、歌詞（テキスト）情報に基づくものなどがあるが、これらの検索手段では、知らない曲や内容を忘れてしまったような曲など必要な情報を提示できない曲は検索できない。これに対し、印象に基づく楽曲検索では、楽曲の印象という曖昧な入力でも検索できるので、音楽情報に疎い人でも利用することができるという特長がある。（これについては参考文献１〜３を参照。）
【０００４】
【参考文献１】
池添剛、梶川嘉延、野村康雄　「形容詞対を用いた音楽データベース検索システム」情処研報（音楽情報科学）　３３−２，ｐｐ．７−１４
【参考文献２】
佐藤聡、小川潤、堀野義博、北上始　「感情に基づく音楽作品検索システムの実現に向けての検討」信学技報（音声）　ＳＰ２０００−１３７，ｐｐ．５１−５６
【参考文献３】
辻康博、星守、大森匡　「曲の局所パターン特徴量を用いた類似曲検索・感性語による検索」信学技報（音声）　ＳＰ９６−１２４，ｐｐ．１７−２４
【０００５】
そこで、例えば楽曲印象を表現する形容語の対からなる印象尺度を考える。該印象尺度では７段階評価を用い、楽曲検索を行う。例えば、「明るい−暗い」という印象尺度に対しては、「とても明るい−明るい−少し明るい−どちらとも言えない−少し暗い−暗い−とても暗い」という７段階評価の中から一つを選択する。
【０００６】
さて、ユーザが入カできる印象は印象尺度とその評価値の組合せによって表現される。したがって、楽曲検索システムがユーザフレンドリーであるためには、ユーザの検索意図を表現できるような印象尺度を用いる必要がある。しかしながら、従来用いられている印象尺度（参考文献１〜３参照）は経験的に設計されており、以上の点を考慮していない。
【０００７】
すなわち、前述の「明るい」などのように、従来では印象を表す語として選ぶ際には経験的、感覚的に選ばれることが多く、選ぶ母体についても認知心理学的研究など、他の用途のために収集された印象表現から選ばれることが多かった。このため、その事象について、最適な印象尺度を用いることが極めて困難であり、必ずしも事象を客観的に評価する手段とはなっていない。
【０００８】
また、選ばれた印象尺度についても、各語句間の言語学的関係について十分な検討がなされていないために、印象尺度間での矛盾が生じる可能性があり、事象を正しく評価できないことがあった。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は上記従来の技術が有する問題に鑑みて創出されたものであって、所定の事象に対し、印象の表現者が表現しやすく、かつそれを客観的に評価しうる印象尺度の設計方法を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、本発明の印象尺度の設計方法は、以下の特徴を備える。
すなわち、所定の事象に対する少なくともユーザの印象の種類を表す印象尺度を設計する方法であって、次のようなステップにより行う。
まず、入力ステップでは該所定の事象に対応する複数のユーザから得た印象表現語の集合を入力する。次いで、該印象表現語の集合から固有の表現である異なり印象表現語を全て取得し、各異なり印象表現語毎に出現頻度を算出する出現頻度算出ステップを備える。
【００１１】
次いでグループ化ステップでは異なり印象表現語を言語データベースに基づき、同義語及び反義語ごとに分類し、分類された印象表現グループのグループ集合を構成する。該印象表現グループ内の異なり印象表現語と類義語の関係にある他の異なり印象表現語を当該印象表現グループに追加する類義語グループ化ステップにより全てのグループ集合の構成が完了する。
【００１２】
以上により構成された印象表現グループ及びそのグループ集合について、構成する異なり印象表現語の出現頻度の総和が最も多い最出印象表現グループを抽出すると共に、該最出印象表現グループをグループ集合から除去する最出印象表現グループ抽出ステップを備える。
さらに、削除ステップでは該最出印象表現グループに含まれている異なり印象表現語を他の全ての印象表現グループから削除する。
【００１３】
本発明は、上記各ステップを含み、抽出された印象表現グループにおいて、最も出現頻度の多い異なり印象表現語をそれぞれ選択して形容語とする。
以上により、対象となる事象に対する印象尺度を設計することを特徴とする。
【００１４】
ここで、前記最出印象表現グループ抽出ステップに続き、最出印象表現グループに含まれている異なり印象表現語を他の全ての前記印象表現グループから削除する削除ステップを設け、最出印象表現グループ抽出ステップと該削除ステップを、所定の数に達するまで繰り返して複数の印象表現グループを抽出する構成でもよい。
本構成においても、抽出された全ての印象表現グループにおいて、最も出現頻度の多い異なり印象表現語をそれぞれ選択して形容語とする。
【００１５】
また、上記のグループ化ステップにおいて、第１の異なり印象表現語と、それと同義語又は反義語の関係にある第２の異なり印象表現語とが、次の２つの条件を同時に満たす時に、該第１及び第２の異なり印象表現語を同一の印象表現グループとする構成でもよい。２つの条件は、第１の異なり印象表現語よりも第２の異なり印象表現語が出現頻度が少であること、該第１及び第２の異なり印象表現語の共起頻度が所定の同義語等共起閾値（１以上の自然数）以下であることである。このとき、該同義語等共起閾値を１としてもよい。
【００１６】
さらに、前記類義語グループ化ステップにおいて、印象表現グループに含まれる印象表現語と、印象表現語の少なくともいずれかと類義語の関係にある対象印象表現語とが次の２つの条件を同時に満たす時に、該対象印象表現語を、該印象表現グループに加える構成でもよい。すなわち、第１の条件は、該印象表現グループに含まれる印象表現語の出現頻度の総和よりも該対象印象表現語の出現頻度が少であることであり、第２の条件は、印象表現グループに含まれる各印象表現語と該対象印象表現語との共起頻度の総和が所定の類義語共起閾値（１以上の自然数）以下であることである。このとき、該類義語共起閾値を１としてもよい。
【００１７】
本発明は、従来の印象表現語の問題点を解決すべく、次の構成をとることもできる。すなわち、前記グループ化ステップにおいて、前記印象表現語を、事象に対する感情的性格を表す性格的印象表現語と、感情反応を表す反応的印象表現語とに区別し、各印象表現語間では前記同義語・反義語・類義語のいずれにおいても、異なる印象表現グループに分類する。
これにより、従来同義語などに混同されて分類されることがあった感情的性格を表す語句と感情反応を表す語句を明確に区別することができる。
【００１８】
本発明の印象尺度の設計方法は、事象に音楽を用い、音楽の楽曲に対する印象尺度を設計する方法として提供することもできる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
本発明の実施形態を図面に示した実施例に基づいて説明する。なお、実施形態は、本発明の主旨から逸脱しないかぎり適宜変更可能なものである。
【００２０】
【実施例】
はじめに本発明における印象尺度の設計方法を図１にフローチャートとして示し説述する。以下では音楽の楽曲に対する印象尺度の設計を中心に示すが、本発明はあらゆる事象の印象尺度の設計に用いることができる手法であり、その実施範囲を限定するものではない。
【００２１】
まず、本実施例では楽曲の検索システムにおける使用を想定し、ユーザの検索ニーズを反映した印象表現語（楽曲検索時にユーザが使いたいと考えた語句）が収集されている印象表現データベース（図示しない）を利用する。該印象表現データベースは、従来のように予め楽曲検索以外の用途のために収集された印象表現ではなく、本件発明者らが参考文献４において示した手法により、楽曲検索のために収集した印象表現語のデータベースである。
【参考文献４】
熊本忠彦、太田公子「印象に基づく楽曲検索：検索表現の収集と分析」情処研報（自然言語処理），１４６−１６，ｐｐ．１０１−１０６
【００２２】
印象表現データベースはアンケート（１０）の結果に基づいており、男性１７０名、女性１３３名の計３０３名による回答から成っている。回答者の年齢層は２０歳未満が７名、２０代が１１３名、３０代が１０６名、４０代が５１名、５０代が１９名、６０歳以上が７名と幅広い層から回答を得ている。
【００２３】
また、印象表現データベースの特徴の一つとして、回答者の音楽経験の多様さも挙げられる。すなわち、プロレベル（演奏家としての収入があるような人）が３名、セミプロレベル（音楽大学などで専門的に勉強したような人）が４名、アマチュアレベル（バンドやオーケストラ、合唱団などに入っているような人）が３６名、趣味レベル（以上の条件には該当しないけれども一応演奏できるような人）が１１８名、未経験（ほとんど演奏できないような人）が１４２名となっており、音楽経験の乏しい人も多数参加している。
【００２４】
なお、本発明の設計方法には無関係であるものの、印象に基づく楽曲検索は音楽経験の豊富な人というよりも、乏しい人に対して特に有効であると考えられ、そのような人の回答が含まれていることは好適な印象表現語の集合を与えることに寄与し、ひいては本発明によって効果的に形容語を選択できる。
【００２５】
本実施例において、該印象表現データベースから音楽作品の感情的性格を表す性格的印象表現語、４０１語と楽曲聴取者の感情反応を表す反応的印象表現語、９５語を抽出し、印象尺度設計のための印象表現語集合データ（１１）（４９６語）とする。この２種類の印象表現語は、従来から楽曲印象を表す語句として扱われているが、印象尺度設計時には区別されずに使われていた。
【００２６】
そのため、例えば、「気持ちが落ち着く」（反応的印象表現語に区別される）曲を探すつもりで、印象尺度「落ち着いた」（性格的印象表現語に区別される）の評価値を高くしても、気持ちが落ち着く曲は探せない。にもかかわらず、落ち着いた感じの曲が検索されれば、見かけ上は正解となるので、この混同が抱える問題は表面化しにくい。
そこで、本発明では、この２種類の語句を明確に区別し、印象表現語集合データ（１１）に該情報を備えることにした。図２には、該印象表現語集合データの一部を示す。
【００２７】
印象尺度の設計は、従来、印象評価実験（被験者実験）に基づいて行われていた。すなわち、被験者は、聴取した楽曲の印象を提示されている印象表現の中から選択したり、提示されている印象尺度に対し評価値を入カしたりすることにより、評価する。そして、その評価結果を因子分析等の手法で多変量解析することにより、音楽感性空間（形容語同士の意味関係を座標表現した直交空間）を構築する。
しかしながら、被験者実験にはコストがかかるため、聴取する楽曲や被験者の数が少なかったりする場合が多く、多様な楽曲・ユーザヘの対応は十分とは言えない。特に、被験者のレベルがセミプロ・アマチュアレベルに偏っている場合が多く、音楽経験の乏しい人の音楽感性を反映した結果とはなっていない。
【００２８】
そこで、本実施例では、上記の印象表現語集合データ（１１）を用いることとし、このデータ（１１）から言語知識に基づいて印象尺度を設計する方式を提案する。利用する言語知識は、同義語、反義語、類義語に関する知識であり、以下のように定義される。該定義方法は任意であり、本実施例では市販の国語辞典を参照しながら定義した。
【００２９】
【同義語の定義】
形容語ＡとＢが以下の条件のいずれかを満たすとき、ＡとＢは同義語である。但し、上記の印象表現語データ（１１）に含まれる情報に基づき、性格的印象表現語と、反応的印象表現語とは互いに同義語としない。
【００３０】
（条件１）　ＡとＢが共通の辞書記述を有する。
例えば、「面白い」と「コミカル（な）」の意味を調べてみると、「面白い」の項には「こっけいだ」という記述があり、「コミカル（な）」の項には「滑稽なさま」という同じ意味の記述があるので、「両白い」と「コミカル（な）」は同義語である。
【００３１】
（条件２）　ＡにＢが記述されている。
例えば、「静か（な）」の項には「落ち着いているさま」という記述があるので、「静か（な）」と「落ち着いている」は同義語である。
【００３２】
（条件３）　Ａの意味の一部としてＢが記述され、Ｂの意味の一部としてＡが記述されている。
例えば、「綺麗（な）」の項には「耳に聞いて美しく心地よいさま」という記述があり、「美しい」の項には「聴覚的にきれいで心をうつ」という記述があるので、「綺麗（な）」と「美しい」は同義語である。
【００３３】
（条件４）　以上の３条件のうちの２つ以上を完全には満たさないが、部分的に満たしている。
例えば、「重々しい」の項には「荘重だ。威厳がある」という記述があり、「荘厳（な）」の項には「重々しく、威厳があって気高いこと」という記述があるので、「重々しい」と「荘巌（な）」は（条件１）と（条件３）を部分的に満たしており、同義語である。
【００３４】
【反義語の定義】
形容語ＡとＢが、Ａもしくはその辞書記述を肯否逆転することにより、上記「同義語」判定条件を満たすなら、ＡとＢは反義語である。
例えば、「いかめしくない」を肯否逆転すると「いかめしい」になる。「重々しい」の項には「いかめしい」という記述があるので、（条件２）により「重々しい」と「いかめしい」は同義語である。したがって、「重々しい」と「いかめしくない」は反義語である。
【００３５】
【類義語の定義】
形容語ＡとＢが上記「同義語」「反義語」判定条件のうちの１つだけを部分的に満たすなら、ＡとＢは類義語である。但し、判定条件のうち（条件４）に該当するものは含まない。
例えば、「のどか（な）」の項には「穏やかで、のびのびと気持ちよく過ごせるようなさま」という記述があるが、「穏やか（な）」には「のどか（な）」を含む記述がないので、「穏やか（な）」と「のどか（な）」は類義語と見なされる。
【００３６】
以上のようにして定義された同義語、反義語、類義語を用いて、以下の手順で印象尺度を設計する。なお、印象尺度の数は、多ければ多いほど表現できる印象の種類が増えるが、入カ作業が面倒になるというトレードオフがある。本実施例では、暫定的に１０本とした。
【００３７】
まず、前記印象表現語集合データ（１１）を入力ステップ（１２）において入力する。
そして、該印象表現語集合データ（１１）から同一の印象表現語を排除して異なり印象表現語（以下、異なり語句と呼ぶ。）を抽出し、異なり語句のデータベース（１３）を作成する。また、各異なり印象表現語について、その出現頻度を算出する。（出現頻度算出ステップ（１４））
算出した出現頻度のデータについても、異なり印象表現語データベース（１３）に収録する。
【００３８】
続くグループ化ステップ（１５）において、異なり語句を同義語及び反義語ごとにグループ化する。同義語・反義語については、前記定義に基づき、少なくとも印象表現語についての同義語・反義語・類義語関係を収録した言語データベース（１６）を参照しながらグループ化を行う。このとき、異なり語句は全ての同義語・反義語の組み合わせにより繰り返しグループ化を行うため、１つの異なり語句が複数の印象表現グループに属することもある。
【００３９】
本実施例の別の構成として、該言語データベースを次の構成にしてもよい。すなわち、言語データベース（１６）に代わって同義語・反義語・類義語を公知の情報処理方法によって、辞書データベースから自動的に取得し、該異なり語句毎に同義語・反義語・類義語をリアルタイムに設定していく。
これにより、印象表現語として任意の語句が与えられた場合でも、あらかじめ同義語等の情報を備えたデータベースを用いることなく、最適なグループ化を実現することができる。
【００４０】
上記グループ化ステップ（１５）において、各異なり語句は当該異なり語句より出現頻度が少なく、かつ当該異なり語句との共起頻度が０（下記の定義上、共起していない状態）または１である同義語や反義語とグループを構成するものとする。前者は出現頻度の高い異なり語句に低い異なり語句を集約してグループ化を行う為であり、後者は、たとえ同義語や反義語であっても意図的に区別して使われることが多い語句をグループ化しないための制約である。ここで構成された印象表現グループの集合（１７）は、別に記録する。
【００４１】
ところで、上記でいう共起頻度は、アンケート（１０）において回答者が「静かな落ち着いた曲」というように、同じ文中で２つの異なり語句を列挙したときにのみ頻度を１加算する処理を行い、「静かな曲」「落ち着いた曲」と分けて回答したときには頻度を加算しない処理により決定している。この共起頻度数の情報は、印象表現語集合データ（１１）に含まれており、言語データベース（１６）との情報と合わせて、同義語・反義語によるグループ化（１５）で用いられる。
【００４２】
ただし、共起頻度については、アンケート（１０）の形式に応じて任意の方法で計算することができる。また、本発明では、たとえ同義語や反義語であっても意図的に区別して使われることが多い語句をグループ化しないために、共起頻度の制約を設けたのであり、印象表現語集合データ（１１）の規模などに応じて条件中の共起頻度の数は予め同義語等共起閾値を定めて実施することができる。なお、該同義語等共起閾値は一般的な規模のデータ（１１）では１ないし５程度が望ましく、それ以上の閾値では上記効果を奏することは難しいと考えられるが、データの内容等にも依存するため、任意に設定することができる。（なお、共起頻度は、共起していない状態である０か、１以上の自然数である。）
【００４３】
次に、類義語グループ化ステップ（１８）において、ある印象表現グループ内の異なり語句と類義語関係にある異なり語句を当該印象表現グループに追加する処理を行う。
このとき、各印象表現グループは、出現頻度が自グループより少なく、かつ自グループとの共起頻度が０（下記の定義上、共起していない状態）または１であるである類義語を自グループに加えるものとする。これも前記同様、前者は出現頻度の高い印象表現グループに低い異なり語句を集約してグループ化を行う為であり、後者は、たとえ類義語であっても意図的に区別されて使われることが多い語句をグループ化しないための制約である。
【００４４】
本ステップ（１８）でも共起頻度の条件は、１以外にも予め定める類義語共起閾値を用いることができる。該閾値は、一般的な規模のデータ（１１）では１ないし５程度が望ましく、それ以上の閾値では上記効果を奏することは難しいと考えられるが、データの内容等にも依存するため、任意に設定することができる。
【００４５】
ここで、グループの出現頻度はグループ内にある各異なり語句の出現頻度の総和と定義され、グループとの共起頻度は対象語句とグループ内の各異なり語句との共起頻度の総和と定義される。
本類義語グループ化ステップ（１８）により全ての印象表現グループ集合（１７）が構成される。本発明ではこのように印象表現グループを従来の経験的手法によることなく体系的にグループ化することにより、次の各ステップを経て、好適な形容語の抽出に向かう。
【００４６】
以上の印象表現グループ集合（１７）を用い、最出印象表現グループ抽出ステップ（１９）において、出現頻度の一番多いグループが印象尺度を構成する印象表現グループとして抽出される。
抽出された印象表現グループに含まれる異なり語句は、後に形容語として用いる語の同義語・反義語・類義語に相当するため、他の印象表現グループに含まれていたとしても、用いることはない。
【００４７】
そのため、最出印象表現グループ抽出ステップ（１９）に連動して続く削除ステップ（２０）において、最出印象表現グループに含まれる異なり語句を、他の全ての印象表現グループから削除する。
削除後に、再びグループの出現頻度（グループ内にある各異なり語句の出現頻度の総和）を求め、最出印象表現グループ抽出ステップ（１９）により、印象尺度を構成する印象表現グループを抽出する。
【００４８】
この繰り返しは回数は任意であり、回数に応じて印象尺度の形容語数が変化するが、上記トレードオフの関係を考慮しつつ設定することができる。例えば削除ステップ（２０）を含まず、全ての印象表現グループの中で最も端的に印象表現が可能なグループだけを抽出する構成を取ることもできる。
本実施例では上述の通り１０個の印象表現グループを抽出した時点で終了する。
【００４９】
以上により抽出された各印象表現グループにおいて、一番出現頻度の多い異なり語句を印象尺度を構成する形容語の一つとする形容語選択（２１）を行う。
本発明は少なくとも形容語の１つを選択すれば十分であるが、１実施例として、次のように対をなす印象尺度を提供してもよい。
【００５０】
すなわち、選択された形容語の反義語となる異なり語句が当該印象表現グループ内にあれば、その語句を対をなす形容語とする。また形容語がない場合には、前記言語データベース（１６）などの情報を参考にして適宜対をなす形容語を設定する。これにより、ユーザが楽曲検索時に、対をなす形容語から例えば７段階で条件を設定することが可能となり、より平易で表現の行いやすい印象尺度を提供することができる。
【００５１】
本発明の印象尺度設計方法により設計された印象尺度を図３に示す。また、各印象尺度を構成するグループの異なり語句とその出現頻度を図４に示す。本実施例が音楽を対象としているため、図３に見るように印象尺度として「静かな」「落ち着いた」「爽やかな」「明るい」などが選択された。対応する「激しい」「忙しい」「重苦しい」「暗い」などは反義語として決められた語句である。
【００５２】
図４を見ると分かるように、反義語として例えば「激しい」については出現頻度の多い異なり語句として算出されており、この結果「静かな」と対をなす形容語として「激しい」が選ばれている。一方、「落ち着いた」に対しては図４中に見られる「情熱的な」ではなく、「忙しい」が選ばれており、必ずしも異なり語句での存否や、出現頻度によって対をなす形容語を決めるのではないことが分かる。すなわち、本発明の実施においては、最も頻度の多い異なり語句であった「落ち着いた」の反義語に相当する語句を選ぶのが望ましい。
【００５３】
本発明は、特にコンピュータによる実施が好ましく、例えば図１においてＣＰＵ（３０）、ハードディスクなどの外部記憶装置（３１）、およびＲＡＭなどのメモリ（３２）から主に構成することができる。
すなわち、印象表現語集合データ（１１）や、言語データベース（１６）は予め容易されたデータベースであって、ハードディスク（３１）などに格納しておき、入力ステップ（１２）での読み出し動作からメモリ（３２）と協働して各処理（１４）（１５）（１６）（１８）（１９）（２０）（２１）を行う。
【００５４】
処理中の抽出された異なり印象語や出現頻度はメモリ（３２）に記憶させてもよいし、外部記憶装置（３１）に記録してもよい。印象表現グループ（の集合）（１７）についても同様である。
なお、本発明とは関わりがないが、ユーザアンケート（１０）からの入力は図示しないスキャナによる文字認識や、キーボードからの入力により外部記憶装置（３１）に記録することができる。また、選択された形容語は、図示しないモニタなどで表示してもよいし、ＣＰＵ（３０）における他の処理によって利用してもよい。
【００５５】
【実証実験】
本発明の構成は以上であるが、最後に今回設計した１０本の印象尺度がユーザの検索ニーズをどのくらいカバーしているのかを調べるために、印象尺度を構成するグループの出現頻度の総和を求めた。
結果は３７０語であり、全体の７４．６％をカバーしていることがわかった。このうち、各グループの母体となった異なり語句の出現頻度は２１８語であり、その同義語／反義語としてグループ化された異なり語句は９１語、類義語として追加された異なり語句は６１語であった。
【００５６】
次に印象尺度間の関係を調べるために、印象評価実験を行った。被験者は、男性３９名、女性６１名の計１００名であり、プロレベルが１名、セミプロレベルが７名、アマチュアレベルが２０名、趣味レベルが４６名、未経験が２６名と音楽経験が豊かでない人が多数含まれていた。また、実験で用いた楽曲は標準ＭＩＤＩファイル（ＳＭＦ）形式のクラシック全８０曲であり、インターネット上で公開されていたものを採用した。
【００５７】
但し、実験時間の都合により、各曲の聴取時間が１分前後となるよう楽曲の長さを調整した。被験者は各曲を２回まで試聴することができたが、印象尺度に対する７段階評価は１向目の試聴が終了した時点で可能であった。なお、被験者には少なくとも１本以上の印象尺度に対し、評価値を入カすることが求められた。
以上の結果を基に、印象尺度間の相関係数（参考文献５参照）を求めた。
【参考文献５】
菅民郎　「多変量統計分析」現代数学社　２０００年
【００５８】
その結果を図５に示す。図５から図３における印象尺度２「落ち着いた−忙しい」と印象尺度９「気持ちが落ち着く−気持ちが高揚する」の相関係数は０．４７と低く、本発明において前記の如く性格的印象表現語と反応的印象表現語とを区別することは意味のあることが示された。
【００５９】
また、印象尺度１の「静かな−激しい」と印象尺度２の「落ち着いた−忙しい」にやや強い相関（０．７２）が見られるが、全般的には弱い相関しかなかった。特に印象尺度１「静かな−激しい」と印象尺度５「荘厳な−軽々しい」は相関係数が０に近く、ほぼ無相関となっていた。
【００６０】
【発明の効果】
本発明は上記の構成を備えるので、次の効果を奏する。
すなわち、請求項１に記載の発明によれば、複数のユーザから得た印象表現語の集合を入力して言語知識に基づくグループ化を行うと共に、出現頻度から最も好適な印象表現グループを抽出する方法により、従来経験的に決められていた印象尺度の設計が、アルゴリズムとして確立し、最適な印象尺度の設計を行うことができる。
【００６１】
請求項２に記載の発明によれば、複数の印象尺度を設計することが可能であり、ユーザの多様な印象を表現しやすい印象尺度の設計方法が提供できる。
【００６２】
請求項３・４に記載の発明によれば、徒にグループ数が増加することを防止し、たとえ同義語や反義語であってもユーザが意図的に区別して使う語句をグループ化することなく、正確な印象表現グループの構成に寄与する。
【００６３】
請求項５・６に記載の発明によれば、徒にグループ数が増加することを防止し、たとえ類義語であってもユーザが意図的に区別して使う語句をグループ化することなく、正確な印象表現グループの構成に寄与する。
【００６４】
請求項７に記載の発明によれば、感情的性格を表す印象表現語と、感情反応を表す印象表現語とを区別することができるので、従来混同されることのあった２つの種類に分けて印象表現グループを構成することができ、好適な印象尺度の提供に寄与する。
【００６５】
請求項８に記載の発明によれば、特に印象表現が多様になる音楽において、ユーザの印象をいかんなく表現できる印象尺度を設計することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による印象尺度の設計方法のフローチャートである。
【図２】本発明に係る印象表現語集合データの一例である。
【図３】本発明による印象尺度の設計方法により設計された印象尺度の一例である。
【図４】異なり語句の一例である。
【図５】本発明を実証する実験における異なり語句の相関係数を示す図である。
【符号の説明】
１０　　　アンケート
１１　　　印象表現語集合データ
１２　　　入力ステップ
１３　　　異なり印象表現語データ
１４　　　出現頻度算出ステップ
１５　　　グループ化ステップ
１６　　　言語データベース
１７　　　印象表現グループ（集合）
１８　　　類義語グループ化ステップ
１９　　　最出印象表現グループ抽出ステップ
２０　　　削除ステップ
２１　　　形容語選択
【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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