(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の目標領域において、対応する評価値をそれぞれ持つ複数の評価を取得する取得ステップと、
前記複数の評価のそれぞれの評価値に基づいて、評価毎に正方向情感確率を確定する確定ステップと、
前記複数の評価から特徴−情感語組を抽出する抽出ステップと、
前記複数の評価のそれぞれの正方向情感確率が、当該評価の特徴−情感語組が正方向情感である確率の重み付け和であることに基づいて、前記特徴−情感語組の正方向情感確率を算出する計算ステップと、
前記特徴−情感語組の正方向情感確率に基づいて、前記特徴−情感語組における情感語の極性を判定する判定ステップと、
を含むことを特徴とする情感語極性の分析方法。
【請求項２】
請求項1に記載される情感語極性の分析方法において、
前記確定ステップは、
同一の評価基準に基づいて、前記複数の評価のそれぞれの評価値を規制するステップと、
予め記憶される規制評価値と正方向情感確率の相関関係に基づいて、評価毎に正方向情感確率を確定するステップと、
を含むことを特徴とする情感語極性の分析方法。
【請求項３】
請求項1に記載される情感語極性の分析方法において、
前記抽出ステップは、
前記複数の評価から特徴語を取得するステップと、
同じ意味を持つ特徴語に対して規制を行い、規制された規制特徴語を得るステップと、
前記規制特徴語に基づいて、前記複数の評価から特徴−情感語組を抽出する抽出サブステップと、
を含むことを特徴とする情感語極性の分析方法。
【請求項４】
請求項3に記載される情感語極性の分析方法において、
前記複数の評価における特徴詞に関係詞が接続される場合に、前記抽出サブステップは、
前記規制特徴詞及び当該規制特徴詞に接続される関係詞に基づいて、前記複数の評価から特徴−情感語組を抽出するステップを含むを特徴とする情感語極性の分析方法。
【請求項５】
請求項１に記載される情感語極性の分析方法において、
前記取得ステップは、
ウェブクロウラー（web  crawler）を用いて、所定の目標領域において対応する評価値をそれぞれ持つ複数の評価を、ネットワークから取得するステップを含むことを特徴とする情感語極性の分析方法。
【請求項６】
請求項１に記載される情感語極性の分析方法において、
前記判定ステップは、
前記正方向情感確率と第1の所定閾値及び該第1の所定閾値よりも大きい第2の所定閾値とでそれぞれ大きさを比較ステップと、
前記正方向情感確率が前記第1の所定閾値以下の場合に、前記特徴−情感語組の極性が負方向情感であると判定し、前記正方向情感確率が前記第1の所定閾値より大きく、かつ前記第2の所定閾値より小さい場合に、前記特徴−情感語組の極性が中立情感であると判定し、さらに、前記正方向情感確率が前記第2の所定閾値以上の場合に、前記特徴−情感語組の極性が正方向情感であると判定するステップと、
を含むことを特徴とする情感語極性の分析方法。
【請求項７】
所定の目標領域において、それぞれに評価値に対応される複数の評価を取得する取得モジュールと、
前記複数の評価のそれぞれの評価値に基づいて、評価毎に正方向情感確率を確定する確定モジュールと、
前記複数の評価から特徴−情感語組を抽出する抽出モジュールと、
前記複数の評価のそれぞれの正方向情感確率が、当該評価の特徴−情感語組が正方向情感である確率の重み付け和であることに基づいて、前記特徴−情感語組の正方向情感確率を算出する計算モジュールと、
前記特徴−情感語組の正方向情感確率に基づいて、前記特徴−情感語組における情感語の極性を判定する判定モジュールと、
を含むことを特徴とする情感語極性の分析装置。
【請求項８】
請求項7に記載される情感語極性の分析装置において、
前記確定モジュールは、
同一の評価基準に基づいて、前記複数の評価のそれぞれの評価値を規制する第1の規制サブモジュールと、
予め記憶される規制評価値と正方向情感確率の相関関係に基づいて、評価毎に正方向情感確率を確定する確定サブモジュールと、
を含むことを特徴とする情感語極性の分析装置。
【請求項９】
請求項7に記載される情感語極性の分析装置において、
前記抽出モジュールは、
前記複数の評価から特徴語を取得する取得サブモジュールと、
同じ意味を持つ特徴語に対して規制を行い、規制された規制特徴語を得る第2の規制サブモジュールと、
前記規制特徴語に基づいて、前記複数の評価から特徴−情感語組を抽出する抽出サブモジュールと、
を含むことを特徴とする情感語極性の分析装置。
【請求項１０】
請求項9に記載される情感語極性の分析装置において、
前記複数の評価における特徴詞に関係詞が接続される場合に、前記抽出サブモジュールは、
前記規制特徴詞及び当該規制特徴詞に接続される関係詞に基づいて、前記複数の評価から特徴−情感語組を抽出することを特徴とする情感語極性の分析装置。
【請求項１１】
請求項7に記載される情感語極性の分析装置において、
前記取得モジュールは、
ウェブクロウラー（web  crawler）を用いて、所定の目標領域においてそれぞれに評価値に対応される複数の評価を、ネットワークから取得することを特徴とする情感語極性の分析装置。
【請求項１２】
請求項7に記載される情感語極性の分析装置において、
前記判定モジュールは、
前記正方向情感確率と第1の所定閾値及び該第1の所定閾値よりも大きい第2の所定閾値とでそれぞれ大きさを比較し、
前記正方向情感確率が前記第1の所定閾値以下の場合に、前記特徴−情感語組の極性が負方向情感であると判定し、前記正方向情感確率が前記第2の所定閾値より大きく、かつ前記第2の所定閾値より小さい場合に、前記特徴−情感語組の極性が中性情感であると判定し、さらに、前記正方向情感確率が前記第2の所定閾値以上の場合に、前記特徴−情感語組の極性が正方向情感であると判定することを特徴とする情感語極性の分析装置。
【請求項１３】
所定の目標領域において、それぞれに評価値に対応される複数の評価を取得する入力ユニットと、
前記複数の評価のそれぞれの評価値に基づいて、評価毎に正方向情感確率を確定し、前記複数の評価から特徴−情感語組を抽出した後に、前記複数の評価のそれぞれの正方向情感確率が、当該評価の特徴−情感語組が正方向情感である確率の重み付け和であることに基づいて、前記特徴−情感語組の正方向情感確率を算出し、さらに、算出された特徴−情感語組の正方向情感確率に基づいて、前記特徴−情感語組から情感語の極性を判定する処理器と、
を含むことを特徴とする情感語極性の分析装置。
【請求項１４】
請求項13に記載される情感語極性の分析装置において、
規制評価値と正方向情感確率の相関関係と、第1の所定閾値と、第2の所定閾値を記憶する記憶ユニットと、
特徴−情感語組及び情感語に対応する極性を出力する出力ユニットと、
を含むことを特徴とする情感語極性の分析装置。
【請求項１５】
コンピュータに、請求項１〜６の任意の１項に記載される情感語極性の分析方法を実行させるためのプログラム。
【請求項１６】
請求項１５に記載されるプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は情感語の分析技術に関し、特に、情感語極性の分析方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネット技術の進歩に伴い、ユーザ作成コンテンツ（User  Generated  Contents、UGC）がネットワーク上に多く見られるようになってきた。UGCとは、特定の領域におけるユーザの、特定の対象への評判や意見であり、例えば、ネット商店に対するユーザによる商品やメーカーへの評価や、WeChatやブログなどで発表されるユーザ評価などがある。このような意見や評価は情感語で表すことが多く、プラス方向のものもあれば、マイナス方向のものや中性のものもある。また、一般に、情感語の極性は、同一領域内では同じとなるが、領域が異なれば異なることがある。このようにして、評価中の情感語を分析することで、ユーザによる該当対象への認定レベルを特定することができる。
【０００３】
現在、情感語分析において、次に示す2つの方式がよく使用される。
【０００４】
方式１：機械学習に基づく方式
人為的にデータを付与することによって情感語分析を行う。しかし、この方法は、正確な分析のためには、人為的なデータ付与が大量に必要となる。また、データ付与のためのトレーニングも不可欠であるため、時間や手間がかかる。
【０００５】
方式２：情感語辞書や言語規則に基づく方式
情感語辞書で定義される情感語の情感傾向や、言語規則、例えば修飾語や否定語などを用いて情感語分析を行う。しかし、情感語の適用領域、または情感語と組み合わせる特徴語によって、違う情感傾向を示すことがよくある。この方式は、とりわけ、曖昧な意味を持つ場合に、正確な分析結果を得られないこともあり得る。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、上記の事情を鑑みて、従来の情感語分析方式が時間や手間がかかる問題を解決するために、情感語極性の分析方法及び装置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】
【０００７】
上記の目的を達成するために、本発明は情感語極性の分析方法を提供する。かかる情感語極性の分析方法は、
所定の目標領域において、対応する評価値をそれぞれ持つ複数の評価を取得する取得ステップと、
前記複数の評価のそれぞれの評価値に基づいて、評価毎に正方向情感確率を確定する確定ステップと、
前記複数の評価から特徴−情感語組を抽出する抽出ステップと、
前記複数の評価のそれぞれの正方向情感確率が、当該評価の特徴−情感語組が正方向情感である確率の重み付け和であることに基づいて、前記特徴−情感語組の正方向情感確率を算出する計算ステップと、
前記特徴−情感語組の正方向情感確率に基づいて、前記特徴−情感語組における情感語の極性を判定する判定ステップと、
を有することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明は情感語極性の分析装置を提供する。かかる情感語極性の分析装置は、
所定の目標領域において、対応する評価値をそれぞれに持つ複数の評価を取得する取得モジュールと、
前記複数の評価のそれぞれの評価値に基づいて、評価毎に正方向情感確率を確定する確定モジュールと、
前記複数の評価から特徴−情感語組を抽出する抽出モジュールと、
前記複数の評価のそれぞれの正方向情感確率が、当該評価の特徴−情感語組が正方向情感である確率の重み付け和であることに基づいて、前記特徴−情感語組の正方向情感確率を算出する計算モジュールと、
前記特徴−情感語組の正方向情感確率に基づいて、前記特徴−情感語組における情感語の極性を判定する判定モジュールと、
を含むことを特徴とする。
【０００９】
さらに、本発明は情感語極性の分析装置を提供する。かかる情感語極性の分析装置は、
所定の目標領域において、対応する評価値をそれぞれに持つ複数の評価を取得する入力ユニットと、
前記複数の評価のそれぞれの評価値に基づいて、評価毎に正方向情感確率を確定し、前記複数の評価から特徴−情感語組を抽出した後に、前記複数の評価のそれぞれの正方向情感確率が、当該評価の特徴−情感語組が正方向情感である確率の重み付け和であることに基づいて、前記特徴−情感語組の正方向情感確率を算出し、さらに、算出された特徴−情感語組の正方向情感確率に基づいて、前記特徴−情感語組における情感語の極性を判定する処理器と、を含むことを特徴とする。
【００１０】
従来に比べて、本発明の情感語極性の分析方法は、所定の目標領域において対応する評価値をそれぞれに持つ複数の評価を取得する取得ステップと、前記複数の評価のそれぞれの評価値に基づいて、評価毎に正方向情感確率を確定する確定ステップと、前記複数の評価から特徴−情感語組を抽出する抽出ステップと、前記複数の評価のそれぞれの正方向情感確率が、当該評価の特徴−情感語組が正方向情感である確率の重み付け和であることに基づいて、前記特徴−情感語組の正方向情感確率を算出する計算ステップと、前記特徴−情感語組の正方向情感確率に基づいて、前記特徴−情感語組における情感語の極性を判定する判定ステップと、を有することにより、情感語分析に費やす時間や手間を大幅に省くと共に、言葉の曖昧さによる分析結果への不利な影響を避けるという効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施例にかかる情感語極性の分析方法を示すフロー図である。
【図２】本発明の実施例において評価中の特徴−情感語組を抽出するフローを示す図である。
【図３】本発明の実施例にかかる情感語極性の分析装置の機能構成を示す図である。
【図４】本発明の実施例にかかる情感語極性の分析装置のハードウェア構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施例について図面を参照して説明する。以下に説明する実施例は本発明の一部の実施例にすぎない。また、本発明の実施例に基づいて当業者に容易に想到される範囲内に得られるいかなる変形例も本発明の範疇に属す。
【００１３】
図1に示すように、本発明の実施例にかかる情感語極性の分析方法は以下のステップを含む。
【００１４】
ステップ101：所定の目標領域において、対応する評価値をそれぞれ持つ複数の評価を取得する。
【００１５】
ここで、目標領域とは、例えば、テレビ、携帯電話、カメラ、服装などの領域を指す。評価とは、対象領域におけるユーザの対象製品への評判や意見である。通常、ユーザの情感傾向を表すために、評価毎にユーザによる評価値がつけられる。
【００１６】
ユーザが自ら意見をネットワーク上で発表するようになるにつれて、ネットワーク上にユーザによる評価が増えている。本実施例では、所定の目標領域において、ウェブクロウラー（web  crawler）を用いてネットワーク上から、それぞれの評価値に対応する複数の評価を取得する方法が適用される。この方法によって参考に値する評価情報を大量に得ることができる。
【００１７】
ステップ102：複数の評価にそれぞれに付けられる評価値に基づいて、評価毎に正方向情感確率を算出する。
【００１８】
以下、具体的な例を挙げる。評価値は、ユーザの評価内容への総合的な満足度を示す。通常、満足度が高ければ高いほど正方向情感の確率が高い。例えば、ユーザが製品Aを高く評価する場合に、評価範囲1つ星〜5つ星のうちの５つ星、または1点〜10点のうちの10点をつけることができ、この時の正方向情感確率はいずれも100％である。また、ユーザが製品Aを低く評価する場合に、3つ星または5点をつけることができ、この時の正方向情感確率はそれぞれ60％または50％である。このようにすることで、対応する評価を示す正方向情感確率が確定される。
【００１９】
ステップ103：複数の評価から特徴−情感語組（ペア）を抽出する。
【００２０】
一般に、目標領域内の対象製品に対して、当該対象製品の複数の特徴を、それぞれ特徴語を用いて評価する。ここで、カメラを例として取り上げる。カメラを評価する場合に、シャッタ速度、電池待機時間、ディスプレイ、防水カバーなどの特徴に対して特徴語を用いて評価を行なう。
【００２１】
本実施例において、特徴語とその特徴語に対応する情感語を組み合わせた特徴−情感語組を評価に用いる。上記のデジカメを例とする場合に、特徴−情感語組には、シャッタ速度−速い、シャッタ速度−非常に速い、シャッタ速度−遅い、電池待機時間−長い、電池待機時間−短い、ディスプレイ−暗い、などがある。
【００２２】
ステップ104：複数の評価のそれぞれの正方向情感確率は、当該評価の特徴−情感語組が正方向情感である確率の重み付け和である。この関係に基づいて、特徴−情感語組の正方向情感確率を算出する。
【００２３】
本実施例において、複数の評価のそれぞれの正方向情感確率が、当該評価の特徴−情感語組が正方向情感である確率の重み付け和であるとし、回帰モデルを確立する。具体的に、例えば、ある評価に対して、重みを、１／（評価中のすべての特徴−情感語組の数）として、すべての特徴−情感語組に均一につける。例えば、評価Bに5つの特徴−情感語組がある場合に、すべての特徴−情感語組の重みは１／５である。
【００２４】
上記に基づいて、回帰モデルを式（１）で表すことができる。
【００２５】
【数１】
0006323545.tif 000002
ここで、評価がｋ個あり、それぞれの評価にｎ個の特徴−情感語組がある（本発明はビッグデータの統計であるために、通常の場合はｋ＞ｎとなる）。Piは求めようとするパラメータである。
【００２６】
また、式（1）のパラメータは次のように定義される。
【００２７】
Pi：特徴−情感語組iの正方向情感確率であり、その値の範囲は０＜Pi＜１である。
【００２８】
Yi：評価Riの正方向情感確率であり、その値の範囲は０＜Yi＜1である。
【００２９】
Ai：特徴−情感語組iが評価Riにおいて現れるか否かを示すパラメータであり、その値は0の場合には現れないことを意味し、1の場合には現れることを意味する。
【００３０】
Qj：評価Rjが有する特徴−情感語組の数を表す。上記の式（1）における各パラメータに具体的な値を与えると、次の式（2）になる。
【００３１】
【数２】
0006323545.tif 000003
上の式（2）より、特徴−情感語組の正方向情感確率Pi〜Pnが求められる。
【００３２】
ステップ105：  算出された特徴−情感語組の正方向情感確率に基づいて、当該特徴−情感語における情感語の極性を判断する。
【００３３】
具体的に、特徴−情感語の正方向確率の大きさで当該特徴−情感語における情感語の極性を表す。即ち、正方向情感、負方向情感、中性情感でユーザの満足度を表現する。
【００３４】
本実施例において、以下の方式で前記の特徴−情感語組の極性を判定する。具体的に、まず、正方向情感確率と所定の第1の所定閾値及び第2所定閾値とでそれぞれ大きさを比較する。ここで、所定の第1閾値は所定の第2の所定閾値よりも小さい。正方向情感確率が所定の第1閾値以下の場合に、上記の特徴−情感語組の極性が負方向情感であると判定する。正方向情感確率が所定の第１閾値より大きく、かつ所定の第2閾値より小さい場合に、上記の特徴−情感語組の極性が中性情感であると判定し、さらに、正方向情感確率が所定の第2閾値以上の場合に、上記の特徴−情感語組の極性が正方向情感であると判定する。
【００３５】
しかしながら、現実において、実際の評価から分かるように、５つ星または10点満点でもすべての情感語が正方向情感になるとは限らない。ユーザは、目標領域内の対象製品に対して、ある個別の特徴に不満があっても、主な特徴に対して非常に満足度が高い場合に、5つ星または10点満点をつける傾向がある。このため、評価のみに基づいて正方向情感確率を確定すると、結果が偏ってしまう可能性がある。また、ウェブサイトによって評価の基準は異なり、例えば、１〜5星、1〜5点、1〜10点などさまざまである。このため、評価に基づく正方向情感確率の確定が複雑になる。
【００３６】
本実施例において、評価の正方向情感確率を簡単に確定できるように、ステップ102において以下の方法を用いる。まず、同一の評価基準に基づいて前記複数の評価のそれぞれの評価値を規制する。そして、予め記憶されている規制評価値と正方向情感確率の相関関係に基づいて、評価毎に正方向情感確率を確定する。
【００３７】
例えば、評価C、D、E、Fの評価値を確定する場合に、評価Cの評価値は2つ星（評価基準は1〜5つ星）であり、評価Dの評価値は4点（評価基準は１〜5点）であり、評価Eの評価値は4つ星（評価基準は1〜5つ星）であり、評価Fの評価値は６点（評価基準は１〜10点）である。そこで、標準の評価基準として1〜10点を用い、規制すると、評価Cの評価値は4点、評価Dの評価値は8点、評価Eの評価値は8点、評価Fの評価値は６点になる。
【００３８】
予め記憶される規制評価値と正方向情感確率の相関関係は、一部の評価データを用いて統計的に分析することによって得られる。分析方法は従来技術の方法を使用でき、例えば、機械学習に基づく方法や、情感語辞書と言語ルールに基づく方法、または語句のテンプレートに基づく方法（例えば、モジュール1：ではあるけれど／にもかかわらず＋特徴語＋負方向情感語、…好評／5つ星）等がある。また、比例関係を算出する方法（正方向情感確率＝正方向特徴−情感語組の数／特徴−情感語組の数の合計）を用いてもよく、特に限定されない。
【００３９】
例えば、予め記憶される規制用の評価値−正方向情感確率の相関関係を表1に示す。この場合の標準の評価基準は1〜5点である。
【００４０】
【表１】
0006323545.tif 000004
その他、評価する用語に、会話語などを軽く使う場合がある。そのため、目標領域内の複数の評価において、同一の対象に対して異なる表現を用いる場合がある。この時に、評価から特徴−情感語をそのまま抽出すると、重複抽出の場合があり得る。
【００４１】
重複する特徴−情感語組の抽出を回避するために、図2に示すように、ステップ103に以下のステップを含むようにする。
【００４２】
ステップ1031：複数の評価から特徴語を取得する。
【００４３】
ステップ1032：同じ意味を持つ特徴語に対して規制を行い、規制された規制特徴語を得る。
【００４４】
ステップ1033：  規制特徴語に基づいて、前記複数の評価における特徴−情感語組を抽出する。
【００４５】
ここで、同じ意味を持つ特徴語の規制とは、一つ規制された特徴語で特徴を表現することである。規制の方法として、情感語辞書に基づいて規制を行ったり、言葉の類似度で行ったりすることができ、特に限定しない。
【００４６】
表2は特徴語の規制例を示す。
【００４７】
【表２】
0006323545.tif 000005
また、実際に評価する際に、ユーザは関係詞、例えば、“けれども”や“しかし”を使って情感傾向を表現する場合がある。このような関係詞、とりわけ逆の意味や否定的な意味を持つ関係詞を使う時に、評価における特徴−情感語により表現される情感傾向が、評価が示す情感傾向に相反する場合がある。
【００４８】
このように、複数の評価における特徴詞に関係詞が接続される場合に、ステップ1033において特徴−情感語組を取得する時に、規制特徴詞及び当該規制特徴詞に接続される関係詞に基づいて、複数の評価から特徴−情感語組を抽出する。具体的に、例えば、“けれども−ディスプレイ−暗い”、“シャッタ速度−遅い−しかし”などを抽出して評価の情感傾向を表す。
【００４９】
本実施例が用いた情感語極性の分析方法によると、目標領域内で複数の評価を取得し、前記複数の評価のそれぞれに対応する評価値に基づいて、評価毎に正方向情感確率を確定する。また、前記複数の評価から特徴−情感語組を抽出し、各評価の正方向情感確率が、当該評価における特徴−情感語組が正方向情感である確率の重みつき和であることに基づいて、特徴−情感語組の正方向情感確率を算出する。さらに、特徴−情感語組の正方向情感確率に基づいて、当該特徴−情感語組における情感語の極性を判断する。こうすることによって、情感語分析において、データの扱いに大量の人手が必要とすることが回避されると共に、語句の曖昧さによる分析結果への不利な影響が避けられる。更に、分析において評価の評価値及び特徴語を規制することで分析結果の正確性を高めることができる。
【００５０】
図3に示すように、本実施例は図1に示す情感語の極性を分析する分析方法に対応する分析装置を提供する。その情感語の極性を分析する分析装置は、
目標領域において、対応する評価値をそれぞれ持つ複数の評価を取得する取得モジュール31と、
前記複数の評価のそれぞれの評価値に基づいて、評価毎に正方向情感確率を確定する確定モジュール32と、
前記複数の評価における特徴−情感語組を抽出する抽出モジュール33と、
前記複数の評価のそれぞれの正方向情感確率が、当該評価の特徴−情感語組が正方向情感である確率の重み付け和であることに基づいて、前記特徴−情感語組の正方向情感確率を算出する計算モジュール34と、
前記特徴−情感語組の正方向情感確率に基づいて、前記特徴−情感語組における情感語の極性を判定する判定モジュール35と、を含む。
【００５１】
また、本実施例において、前記確定モジュール32は、
同一の評価基準に基づいて、前記複数の評価のそれぞれに対応される評価値を規制する第1の規制サブモジュールと、
規制用に予め記憶される評価値と正方向情感確率の相関関係に基づいて、評価毎に正方向情感確率を確定する確定サブモジュールとを、さらに含む。
【００５２】
また、重複する特徴−情感語組の抽出を回避するために、前記抽出モジュール33は、
前記複数の評価から特徴語を取得する取得サブモジュールと、
同じ意味を持つ特徴語を規定して規定された規定特徴語を得る第2の規定サブモジュールと、
規定特徴語に基づいて、前記複数の評価から特徴−情感語組を抽出する抽出サブモジュール、さらに有する。
【００５３】
具体的に、前記抽出サブモジュールは、前記複数の評価において特徴語に関係詞が接続される時に、規制された規制特徴語と当該特徴語に接続する関係詞に基づいて、前記複数の評価から特徴−情感語組を抽出する。
【００５４】
本実施例において、前記取得モジュールはウェブクロウラーを用いて、ネットワークから目標領域において対応する評価値を有する複数の評価を取得する。
【００５５】
特徴−情感語組の正方向情感確率の大きさで情感語の極性を表すことができ、具体的に正方向情感、負方向情感及び中性情感を表現できるために、前記判定モジュール35は、
前記正方向情感確率と第1の所定閾値と前記第1の所定閾値よりも小さい第2の所定閾値とを比較する比較サブモジュールと、
前記正方向情感確率が前記第1の所定閾値以下の場合に、前記特徴−情感語組における情感語の極性は負方向情感であり、前記正方向情感確率が前記第1の所定閾値より大きく、かつ前記第2の所定閾値より小さい場合に、前記特徴−情感語組における情感語の極性は中性情感であり、前記正方向情感確率が前記第２の所定閾値以上の場合に、前記特徴−情感語組における情感語の極性は負方向情感であると判定する判定サブモジュールと、を有する。
【００５６】
図4に示すように、本実施例はさらに情感語極性の分析装置を提供し、それは、
所定の目標領域においてそれぞれに評価値に対応される複数の評価を取得する入力ユニット41と、
前記複数の評価のそれぞれの評価値に基づいて、評価毎に正方向情感確率を確定し、前記複数の評価から特徴−情感語組を抽出した後に、前記複数の評価のそれぞれの正方向情感確率が、当該評価の特徴−情感語組が正方向情感である確率の重み付け和であることに基づいて、前記特徴−情感語組の正方向情感確率を算出し、さらに、算出された特徴−情感語組の正方向情感確率に基づいて、前記特徴−情感語組における情感語の極性を判定する処理器42と、を含む。
【００５７】
前記入力ユニット41は例えば、ウェブクロウラーを用いて、ネットワークから評価を取得する。前記処理器42は例えば、CPUより実現され、分析装置のコア部品であり、情感語分析の主な部分を担当する。
【００５８】
また、情感語極性の分析装置は、
規制評価値と正方向情感確率を関連付ける相関関係と、第1の所定閾値及び第2の所定閾値等を記憶し、例えば、RAM（Random  Access  Memory）、ROM（Read  Only  Memory）、ハードディスク（Hard  Disk）などより構成され、処理器42の中間処理結果などの記憶に用いる記憶ユニット43と、
特徴−情感語組及び情感語に対応する極性などを示す情報を出力し、例えば、ディスプレイなどで構成される出力ユニット44と、を含む。
【００５９】
本実施例が用いた情感語極性の分析装置によると、目標領域において複数の評価を取得し、前記複数の評価のそれぞれに対応する評価値に基づいて、評価毎に正方向情感確率を確定する。また、前記複数の評価から特徴−情感語組を抽出し、前記複数の評価のそれぞれの正方向情感確率が、当該評価における特徴−情感語組が正方向情感である確率の重みつき和であることに基づいて、特徴−情感語組の正方向情感確率を算出する。さらに、特徴−情感語組の正方向情感確率に基づいて、当該特徴−情感語組における情感語の極性を判断する。このようすることによって、情感語分析においてデータの扱いに大量の人手が必要とすることが回避されると共に、語句の曖昧さによる分析結果への不利な影響が避けられる。更に、分析において評価の評価値及び特徴語を規制することで分析結果の正確性を高めることができる。
【００６０】
以上、実施例を用いて本発明の原理を説明した。しかし、本発明分野の当業者は、コンピュータプログラミング技術を用いて、本発明にかかる方法と装置の全部または一部を、コンピュータ（CPUやメモリなどを含む）またはそのコンピュータに接続されるネットワーク上で、ハードウェア、フォームウェア、ソフトウェアまたはこれらの組み合わせによって容易に実現できる。従って、本発明は汎用のコンピュータにより実施されるプログラムまたは一連のプログラムによって実現される。言い換えれば、本発明はプログラム、またはそのプログラムを記憶する記憶媒体によって構成することもできる。その記憶媒体は従来に開発されたものでもよく、将来に開発されるものでもよい。
【００６１】
本発明にかかる装置と方法における要素またはステップを分解または／および組み合わせをしてもよく、これらの場合も本発明とみなされる。また、上記した処理の順序は上記説明した順に順次行ってもよいが、特にこれに限定されるものではない。
【００６２】
更に、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。設計上またはその他の必要に応じて、上記実施形態を変更、組み合わせ、または置換することができるが、本発明の趣旨を逸脱しない限り、いずれの場合にも本発明範疇に属する。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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