(57)【要約】【課題】解析対象となる日本語テキスト文の構造に着目し、助詞「が」や「を」などの特定のデリミタを用いることによって文単位データを切り出してパターン化し、所定の解析処理を施すことによって、文のテーマを自動的に解析して表示させることにある。【解決手段】日本語テキストデータから文単位データを切り出すための文切り出し手段と、該文切り出し手段によって切り出された文単位データを文型パターンとして抽出するための文型パターン抽出手段と、該文型パターン抽出手段によって抽出された文型パターンに基づいて組合せパターンごとに分類するためのテキスト分類手段とを備え、解析対象である文を、前記文切り出し手段により、助詞「は」に導かれる第１パートと、助詞「が」に導かれる第２パートと、前記第１パート並びに第２パート以外の文要素からなる第３パートとに分割してパターン化することによって分類処理で文を解析するようにした。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
日本語テキストデータから文単位データを切り出すための文切り出し手段と、該文切り出し手段によって切り出された文単位データを文型パターンとして抽出するための文型パターン抽出手段と、該文型パターン抽出手段によって抽出された文型パターンに基づいて組合せパターンごとに分類するためのテキスト分類手段とを備え、解析対象である文を、前記文切り出し手段により、助詞「は」に導かれる第１パートと、助詞「が」に導かれる第２パートと、前記第１パート並びに第２パート以外の文要素からなる第３パートとに分割してパターン化することによって分類処理で文を解析するようにしたことを特徴とする文解析装置。
【請求項２】
前記文切り出し手段は、形態素解析によって意味ごとに分割するための形態素解析手段を備えている請求項１に記載の文解析装置。
【請求項３】
前記第１パートは、「も」、「、」、「  」、「なんて」、「って」、「なんか」に導かれる請求項１又は２に記載の文解析装置。
【請求項４】
前記テキスト分類手段は、読み替え辞書に基づき、文単位データを解析目的に応じて適宜読み替えて表示するための分類変更手段を備えた請求項１乃至３のうちいずれかに記載の文解析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インターネットや電話などで大量に寄せられる文章群を文の構造によって切り分けてパターン化するようにした文解析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、この種の文解析装置として、例えば特許文献１に示すように、日本語テキストデータから文単位データを切り出し、形態素解析を経て各種情報を展開し、この展開結果を利用して文単位データからキーワード候補語を抽出する。そして、各キーワード候補語に対して、日本語テキストデータ全体内の形態素数（全形態素数）と出現頻度に基づいて得られる統計的視点からの重要度（頻度点）と、格タイプ毎に予め定められた基礎点と格タイプ別頻度（格種別および格タイプ）とに基づいて得られる文法的視点からの重要度（格情報点）とから、各キーワード候補語に対する総合重要度を算出し、総合的な意味でキーワードを決定するようにしたキーワード抽出装置は知られている。
【特許文献１】特開平６年第２８２５７２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、このような従来の装置では、キーワードを決定するのに、格タイプ毎に予め定められた基礎点や、頻度点並びに格タイプ別頻度に乗じる重み係数などを人為的に設定し、これに基づいて、総合重要度を算出して解析対象である日本語テキストのキーワードを決定するようになっている。
【０００４】
ところが、この場合、種々の解析対象文に対して、キーワード抽出に用いる基礎点や重み係数などを人為的に設定するため、基礎点や重み係数などに、解析対象文のキーワード抽出用として最適な値を正確に設定することは難しい。
【０００５】
そのため、形態素解析などによってキーワード候補語から基礎点や重み係数などの人為的な数値に基づき、解析対象文のキーワードと予測される語句を正確に抽出することができず、異質な語句をキーワードとして抽出する恐れがあった。すなわち、解析対象である日本語テキストデータからのキーワード抽出精度に信頼性がなかった。
【０００６】
しかも、上記従来の装置では、解析対象となる日本語テキストデータからキーワードのみを抽出するだけであって、日本語テキストデータのテーマなどを抽出し、文脈などを推察する要約などの形式で抽出するようにしたものではなかった。
【０００７】
そこで、本発明の目的は、解析対象となる日本語テキスト文の構造に着目し、助詞「が」や「を」などの特定のデリミタを用いることによって文単位データを切り出してパターン化し、所定の解析処理を施すことによって、文のテーマを自動的に解析して表示させることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の上記目的は、日本語テキストデータから文単位データを切り出すための文切り出し手段と、該文切り出し手段によって切り出された文単位データを文型パターンとして抽出するための文型パターン抽出手段と、該文型パターン抽出手段によって抽出された文型パターンに基づいて組合せパターンごとに分類するためのテキスト分類手段とを備え、解析対象である文を、前記文切り出し手段により、助詞「は」に導かれる第１パートと、助詞「が」に導かれる第２パートと、前記第１パート並びに第２パート以外の文要素からなる第３パートとに分割してパターン化することによって分類処理で文を解析するようにしたことにより、効果的に達成される。
【０００９】
また、上記目的は、前記文切り出し手段に、形態素解析によって意味ごとに分割するための形態素解析手段を備えることにより、効果的に達成される。
【００１０】
また、上記目的は、前記第１パートを、「も」、「、」、「  」、「なんて」、「って」、「なんか」によって導くことにより、効果的に達成される。
【００１１】
また、上記目的は、前記テキスト分類手段には、読み替え辞書に基づき、文単位データを解析目的に応じて適宜読み替えて表示するための分類変更手段を備えたことにより、効果的に達成される。
【発明の効果】
【００１２】
以上のように、日本語テキストデータから文単位データを切り出すための文切り出し手段と、該文切り出し手段によって切り出された文単位データを形態素解析によって分割するための文分割手段と、該文分割手段によって分割された文単位データを文型パターンとして抽出するための文型パターン抽出手段と、該文型パターン抽出手段によって抽出された文型パターンに基づいて組合せパターンごとに分類するためのテキスト分類手段とを備え、解析対象である文を、助詞「は」に導かれる第１パートと、助詞「が」に導かれる第２パートと、前記第１パート並びに第２パート以外の文要素からなる第３パートとに分割してパターン化することにより、分類処理で文を解析するようにした。これにより、解析対象の日本語テキストから、要約などの所定の形式で表示し、文のテーマや文脈、すなわち文の意味や役割を理解し、予測することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。
【００１４】
図１は、本発明に係る文解析装置Ａの概略構成を示す。同図において、文解析装置Ａは、インターネットや電話などから日本語テキストデータを入力することができるインターフェイス機能を備えた入力手段１と、ディスプレイやプリンタなどに文章の解析結果を所定の形式で出力する出力手段２とを備え、入力手段１から入力される日本語テキストを切り出してパターン化し、所定の形式で出力するようになっている。
【００１５】
また、文解析装置Ａは、形態素解析手段３を備えた文切り出し手段４と、該文切り出し手段４によってパターン化された文を分類する文型パターン抽出手段５と、該文型パターン抽出手段５によってパターン化された文を文の構造ごとに分類するテキスト分類手段６と、該テキスト分類手段６によって分類された文を辞書７に基づいて分類の変更を行うようにした分類変更手段８とを備えている。
【００１６】
ここで、形態素解析手段３は、形態素辞書９を備え、入力手段１から入力された日本語文章を、形態素辞書９に基づいて、句読点をデリミタとして複数の文字列に切り出し、各文字列と同一な単語の並びを、接続関係情報に従って、形態素辞書９に格納された単語リストから検索して作成するようになっている。
【００１７】
次に、図２に示す日本語テキストを解析対象例として挙げ、文解析装置Ａによって文解析を行う手順を示す。
【００１８】
まず、この日本語テキストは、入力手段１から文解析装置Ａに入力され、図３に示すように、単語単位に分かち書き処理が施され、単語ごとに分割されたものの中から、句読点や助詞（が、は、を、等）などの文節の区切りを見つけ、図４に示すようにして切り出される。この例では、「象は鼻が長いよね」という文章は、「象は」、「鼻が」、「長い」、「よ」、「ね」という共有部を有し、文頭から所定の区切りルールに従って順次切り出される。
【００１９】
すなわち、日本語テキストは、図５に示すように、「は」や「も」などの共有訴求部決定因子ａ１によって規定される共有訴求部ａを含む題部（Ａ１）と、「が」などの訴求詳細部決定因子ｂ１によって規定される訴求詳細部ｂおよび詳細陳述部ｃを含む陳述部（Ｂ１）と、終助詞によって規定される決定部ｄからなる決定因子（Ｄ１）と、接続詞や接続助詞などの文章接続部ｅからなる文章構造因子（Ｅ１）とに切り出される。
【００２０】
また、切り出された文は、図６に示すように、前記共有訴求部決定因子ａ１および訴求詳細部決定因子ｂ１によって、文の構造に基づいて、共有訴求部ａ、訴求詳細部ｂ、および詳細陳述部ｃなどに分割される。すなわち、訴求詳細部決定因子ａ１によって規定される第１パート（Ｘ１）と、訴求詳細部決定因子ｂ１によって規定される第２パート（Ｘ２）と、それ以外の第３パート（Ｘ３）とに分割される。
【００２１】
次に、文型パターン抽出手段５では、上記分割された第１パート（Ｘ１）、第２パート（Ｘ２）、および第３パート（Ｘ３）によってパターン化される。その結果、解析対象である各文は、文の構造に基づいて所定の文型パターンに纏められる。例えば、図６に示すような文の場合、図７に示すように、パターンＰ１を「３１２３」とし、パターンＰ２を「１２３」とし、パターンＰ３を「１３」とし、パターンＰ４を「１３」とし、パターンＰ５を「２３」とし、パターンＰ６およびＰ７は「３」とパターン化される。その結果、文型パターンから以下のような意味を汲み取ることができ、パターン「１３」は、テーマを述べるとともに、このテーマを話題として共有感を連想させる文型であり、パターン「２３」は、テーマの詳細を述べる文型であり、「３」は独立陳述文であって単独で完結する文であることがわかる。
【００２２】
また、文型パターン抽出手段５によってパターン化された文型パターンは、テキスト分類手段６によって、図８のように分類される。例えば、解析対象である日本語テキストデータは、文型パターン抽出手段５によって図８の左テーブルＴ１のようにパターン化された後、同テキストデータ内における第１パート（Ｘ１）の語句をキーワードとして選択し、該語句が同じ単語や複合語を集計する。さらに、第１パート（Ｘ１）の語句をキーワードで集計した後、第２パート（Ｘ２）の語句をキーワードとして選択して集計する。そして、第３パート（Ｘ３）の語句を内容ごとに集計する。そして、全テキストデータの各文に、それぞれ同じ操作を繰り返し行って、図８の右テーブルＴ２のように、テキストデータを内容ごとに大中小に分類するようになっている。
【００２３】
ここで、大中小の分類は、第１パート（Ｘ１）で纏められる部分を大分類とし、第２パート（Ｘ２）で纏められる部分を中分類とし、第３パート（Ｘ３）で纏められる部分を小分類とするような構造になっている。その結果、  例えば、「キリン」や「ライオン」は第１パートで、「角」や「首」などは第２パートで、「ある」や「長い」などは第３句であり、第１パートを中心に、第２パートと第３パートとの関係が纏められる。すなわち、テキスト分類手段６によって、大分類に出現する同じ単語や複合語を同じ語彙同士に集計し、大分類の種類と内容を決定する。また、特定の大分類中の中分類に出現する単語や複合語を同じ語彙同士に集計し、中分類の種類と内容を決定する。さらに、特定の大分類中の小分類に出現する単語や複合語を同じ語彙同士に集計し、小分類の種類と内容を決定する。この操作を順次繰り返すことによって文群のすべての内容が大中小に分類される。よって、文の分類構造を利用して分類すれば、解析対象の日本語テキストのテーマや内容を予測することができる。
【００２４】
また、テキスト分類手段６によって纏められた関係は、図９に示すように、分類変更手段８によって、大中小分類に出現したキーワードを辞書７で読み替えることによって、分析目的に応じて視点を随意に変更した分類や解析を行うことができる。すなわち、図１０に示すように、辞書７に、象やライオンなどについて、生息地や体毛の有無などの情報をデータベースとして蓄積することによって、辞書７を参照しつつ、テキスト分類手段６によって分類されたキーワードを解析目的に応じて適宜読み替えて集計することができる。その結果、文型パターン抽出手段５、テキスト分類手段６、および分類変更手段８によって解析対象の文をパターン化し、分類した後、解析目的に応じて分類内容を読み替えることによって、種々の角度から解析対象の文をより容易に解析することができる。
【００２５】
従って、上記実施例では、解析対象である日本語テキストは、各文ごとに文型パターン抽出手段５によってパターン化され、図１１に示すパターンテーブルに基づいて、文型パターンごとに定義された意味によって比較的容易に日本語テキストの内容を推測することができる。例えば、文型パターン「１３」の場合、「テーマを述べる」の意であり、文型パターン「１２３」の場合、「テーマに詳細をあげて述べる」意である。そして、解析対象文は、時系列にテキスト分類手段５や分類変更手段８によって分類され、ディスプレイやプリンタなどの出力手段２に所定の形式、例えば要約形式で表示される。その結果、解析対象の日本語テキストから、文のテーマ、すなわち文の意味や役割を容易に理解したり、予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明に係る文解析装置の概略構成を示す図である。
【００２７】
【図２】前記文解析装置による解析対象である日本語テキストデータを示す図である。
【００２８】
【図３】解析対象文を単語ごとに分かち書き処理が施された状態を説明する図である。
【００２９】
【図４】句読点をデリミタとして文を切り出す状態を説明する図である。
【００３０】
【図５】前記文解析装置の文切り出し手段によって文を切り出した状態を示す図である。
【００３１】
【図６】文型パターン抽出手段によって文をパターン化した状態を説明する図である。
【００３２】
【図７】文型パターン抽出手段によってパターン化された文型パターンを示す図である。
【００３３】
【図８】テキスト分類手段によって文型パターンを分類する状態を説明する図である。
【００３４】
【図９】分類変更手段によってキーワードを読み替える状態を説明する図である。
【図１０】分類変更手段に用いる辞書の格納内容を説明する図である。
【００３５】
【図１１】文型パターン毎の文の意味を説明する図である。
【符号の説明】
【００３６】
１          入力手段
２          出力手段
３          形態素解析手段
４          文切り出し手段
５          文型パターン抽出手段
６          テキスト分類手段
７          辞書
８          分類変更手段
【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】
2005084808.tif 000010
【図９】
2005084808.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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