(57)【要約】【課題】  程度の表現に用いられる程度語の意味を、コンピュータ処理が可能なように高精度に数値化する技術を提供すること。【解決手段】  被験者により段階評価されたヒストグラムを入力１し、該ヒストグラムに対して移動平均を算出３する。移動平均が最大になる時の当該移動平均基準値における頻度を初期値として、所定の閾値割合を超えるまで前後の各評価値における頻度を順次積算４し、積算した頻度値及び評価値から平均値を算出して出力６する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
程度の表現に用いられる程度語の意味を数値化する方法であって、
予め複数の被験者が当該程度語に対して所定の段階評価を行った時の評価値と頻度から成るヒストグラムを入力手段により入力する入力ステップ、
移動平均算出手段により該ヒストグラムに対して、移動平均基準値を含む所定の幅のデータ区間における移動平均を算出する移動平均算出ステップ、
頻度値積算手段により、該移動平均が最大になる時の当該移動平均基準値における頻度を初期値として、前後の各評価値における頻度を順次積算し、該積算結果が所定の閾値割合を超えた時点で積算を終了する頻度値積算ステップ、
平均値算出手段により、頻度値積算ステップにおいて積算した頻度値及び評価値から平均値を算出する平均値算出ステップ、
程度語評価値出力手段により、該評価値の平均値を出力する出力ステップ
の各ステップを含むことを特徴とする程度語の意味数値化方法。
【請求項２】
前記程度語の意味数値化方法において、前記入力ステップの次に、
モード頻度判定手段により、最大の頻度を示すモード評価値において、該頻度が所定の閾値割合を超えているか否かを判定するモード頻度判定ステップを有し、
超えている場合には出力ステップにおいて、程度語評価値出力手段から当該モード評価値を出力する
ことを特徴とする請求項１に記載の程度語の意味数値化方法。
【請求項３】
所定の事象に対するユーザの印象を表す印象表現語句を修飾する程度語の意味を数値化する時に用いられる
請求項１又は２に記載の程度語の意味数値化方法。
【請求項４】
前記所定の事象が音楽である
請求項３に記載の程度語の意味数値化方法。
【請求項５】
程度の表現に用いられる程度語の意味を数値化する装置であって、
予め複数の被験者が当該程度語に対して所定の段階評価を行った時の評価値と頻度から成るヒストグラムを入力する入力手段と、
該ヒストグラムに対して、移動平均基準値を含む所定の幅のデータ区間における移動平均を算出する移動平均算出手段と、
該移動平均が最大になる時の当該移動平均基準値における頻度を初期値として、前後の各評価値における頻度を順次積算し、該積算結果が所定の閾値割合を超えた時点で積算を終了する頻度値積算手段と、
頻度値積算ステップにおいて積算した頻度値及び評価値から平均値を算出する平均値算出手段と、
該評価値の平均値を出力する程度語評価値出力手段と
を備えたことを特徴とする程度語の意味数値化装置。
【請求項６】
前記程度語の意味数値化装置において、
前記入力手段で入力されたヒストグラムに対し、
最大の頻度を示すモード評価値において、該頻度が所定の閾値割合を超えているか否かを判定するモード頻度判定手段を備え、
超えている場合には前記程度語評価値出力手段から当該モード評価値を出力する
ことを特徴とする請求項５に記載の程度語の意味数値化装置。
【請求項７】
前記程度語の意味数値化装置が、
所定の事象に対するユーザの印象を表す印象表現語句を修飾する程度語の意味を数値化する装置である
請求項５又は６に記載の程度語の意味数値化装置。
【請求項８】
前記程度語の意味数値化装置において、
所定の事象が音楽である
請求項５ないし７に記載の程度語の意味数値化装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、程度の表現に用いられる程度語の意味を数値化する方法及び装置に関し、特に評価が困難な程度語に対しても適切な代表となる値を決定し、コンピュータ処理可能な数値化を図る技術に関わるものである。
【背景技術】
【０００２】
携帯電話やインターネットなどの情報通信技術の発展によりコンピュータ音楽や映像など、人間の感性に係わるコンピュータ情報が身近なものとなっている。例えば、音楽情報にあまり詳しくない人でも、着メロ（携帯電話等の着信メロディ）やＢＧＭ（例えばインターネット上のホームページやグリーティングカードサービスで利用されている）などをたくさんの楽曲データの中から検索し、選択する機会が増えている。
音楽情報に詳しい人ならば、好きな曲や好きな作曲家や好きな演奏家など具体的な情報を用いて、容易に検索できるかも知れない。しかし、そうでない人にとっては音楽の最適な検索や選択は、非常に困難で非効率的な作業といえる。
【０００３】
従来からの研究では、ハミング（鼻歌）や歌声などの音響情報や歌詞などのテキスト情報といった内容情報を用いた検索手段（非特許文献１〜４を参照）も提案されているが、漠然とした要求しかなく、具体的な情報を入力できないような場合には、不向きなものである。ある特定の楽曲を探し出すというよりもユーザが持つ何らかの判断基準（例えば嗜好や感性、心的状態など）に合致するものを見つけたいという場合には、印象に基づく楽曲検索（非特許文献５〜１２）が有効であり、他の検索手段との統合によって「モーツアルトの悲しくて、ゆったりとした曲」といったより高度な検索も可能となる。
【０００４】
【非特許文献１】S.G.blackburn，and D．C．De Roure，“A toolbrcontent based navigation of music，”Proc．6th ACM International Multimedia Conf．，pp．361-368，Bristol，UK，Sept．1998．
【非特許文献２】園田智也，後藤真孝，村岡洋一，“WWW上での歌声による曲検索システム，”信学論（D−II），vol．J82−D-II，no.4，pp．721-731, Apr．1999．
【非特許文献３】橋口博樹，西村拓一，張建新，滝田順子，岡隆一，“モデル依存傾斜制限型の連続DPを用いた鼻歌入力による楽曲信号のスポッティング検索，”信学論（D−II），vol．J84−D-II．no．12，pp．2479−2488，Dec．2001．
【非特許文献４】小杉尚子，小島明，片岡良治，串間和彦，“大規模音楽データベースのハミング検索システム，”情処学論, vol．43，no．2，pp．287−298，Feb.1999．
【非特許文献５】近藤央規，宝珍輝尚, 都司達夫，“感性の主因子を用いたマルチメディアデータ検索システム，”信学技報，vol．DE96，no.3, pp．13−18，May 1996．
【非特許文献６】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, vol．SP96−124，pp．17−24，Mar．1997．
【非特許文献７】佐藤聡，菊地幸平，北上始，“音楽データを対象としたイメージ検索のための感情価の自動生成，”情処学データベースシステム研報,vol．118．no．8，pp．57−64，May 1999．
【非特許文献８】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，vol．SP2000−137，pp．51-56，Feb．2001．
【非特許文献９】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，”情処学音楽情報科学研報，vol．33，no．2，pp．7−14，Dec．1999．
【非特許文献１０】池添剛,梶川嘉延，野村康雄，“音楽感性空間を用いた感性語による音楽データベース検索システム，”情処学論，vol．42，no．12，pp．3201−3212，Dec．2001．
【非特許文献１１】熊本忠彦，太田公子，“印象に基づく楽曲検索：システムの実装と評価”情処学者楽情報科学研報，vol．2002．no．63，pp．37-42．Jul．2002．
【非特許文献１２】熊本忠彦，太田公子，“印象に基づく楽曲検索システム：Nグラム統計量の利用，”情報技術レターズ（FIT2002），vol．1，no.LD-6，pp．63−64．Sept．2002．
【０００５】
従来の印象に基づく楽曲検索において、印象の入力は、（1）複数個の印象語の中から一つあるいは複数個を選択する、（2）複数個の印象語に対する多段階評価（例えば５段階評価など）、（3）複数個の印象尺度（印象語の対からなる評価尺度）に対する多段階評価といった形式で行われるものが知られている。
そのため、入力可能な印象語の数が増えれば増えるほど、印象入力に要する時間と労力が増えてしまい、ユーザフレンドリーとは言えなくなる。
【０００６】
その一方で、入力可能な印象語の数が限られていると、ユーザ自身の言葉で入力することができず、見つけたい楽曲の印象を正確に入力できない可能性が生じてくる。従って、ユーザフレンドリーな検索を実現するためには、ユーザの自由かつ自然な入力を可能にする自然言語インターフェースの実現が課題となる。
また、画像検索の分野の先行研究（非特許文献１３を参照）において、自然言語インターフェースを有した、印象に基づく画像検索システムが提案されているが、入力可能な印象語の数は20対の印象尺度に対応した40語に過ぎず、自然言語インターフェースの最大の利点といえる自由かつ自然な入力は実現されていない。
【０００７】
【非特許文献１３】原田将治，伊東幸宏，中谷広正，“感性語句を含む自然言語文による画像検索のための形状特徴空間の構築”情処学論，vol．40．no.5，pp．2356−2366，May1999．
【０００８】
自然言語インターフェースを採用する最大のメリットは、見つけたい楽曲の印象を語彙的にも、言い回し的にも自分の言葉で入力できるという点にある。ところが従来の技術では、「穏やかな」や「軽快な」のような印象語だけでなく、「かなり」や「やや」などのような程度語を解釈する方法について開発されていない。
【０００９】
特にこの問題は、曖昧な程度語を評価する場合に、適切な代表値を決定する手法が提供されていなかった点に起因するものであり、これがために自然言語インターフェースの構築に必須な程度語を数値化する好適な処理が実現できていない問題がある。
すなわち、従来、このような代表値にはその重心が用いられてきたが、多峰性のあるヒストグラムや、偏りのあるヒストグラムに対しては、適切な値を示さないことが多かった。
【００１０】
程度語の程度の定量化は、ファジィ理論の分野で言語ヘッジの取り扱いの定式化という形で研究（例えば、非特許文献１４及び非特許文献１５を参照。）されているが、これらの研究は次の２点で程度語の数値化方法として自然言語インターフェースに実装することが容易でない。
第１点は、言葉の意味をファジィ集合で表現し、程度語の意味をこのファジィ集合に対する演算子として表現しているため、その程度語によって修飾された言葉の意味もファジィ集合（一種のヒストグラムであり、メンバシップ関数とも呼ばれる）として表現される。その結果、言葉の意味が一意に決まらず、例えば他の検索手段と組み合わせて用いる場合に、検索結果に対する順位付けが困難である。特に、大規模データベースを検索対象とするとき、検索結果が膨大になる恐れがありインターフェースとして適当でない。
第２点は、演算子をどのように定義するかという問題を解くことが容易ではなく、実際に多くの程度語に対して、演算子を定義することが極めて困難である。実際、実用的な数の程度語に定義した事例も見られない。
【００１１】
【非特許文献１４】竹内晴彦，“言語ヘッジにおけるメンバシップ関数の自動生成”第１４回ファジィシステムシンポジウム講演論文集,325-326,1998.
【非特許文献１５】馬野元秀，“ファジィ集合に基づく自然言語の意味表現”情報処理学会誌 Vol.34, No.1,pp.21-28,Jan.1993.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
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、程度の表現に用いられる程度語の意味を、コンピュータ処理が可能なように高精度に数値化する技術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】
【００１３】
上記の目的を達成するために、本発明の請求項１に係る発明によれば、程度の表現に用いられる程度語の意味を数値化する方法であって、予め複数の被験者が当該程度語に対して所定の段階評価を行った時の評価値と頻度から成るヒストグラムを入力手段により入力する入力ステップ、移動平均算出手段により該ヒストグラムに対して、移動平均基準値を含む所定の幅のデータ区間における移動平均を算出する移動平均算出ステップ、頻度値積算手段により、該移動平均が最大になる時の当該移動平均基準値における頻度を初期値として、前後の各評価値における頻度を順次積算し、該積算結果が所定の閾値割合を超えた時点で積算を終了する頻度値積算ステップ、平均値算出手段により、頻度値積算ステップにおいて積算した頻度値及び評価値から平均値を算出する平均値算出ステップ、程度語評価値出力手段により、該評価値の平均値を出力する出力ステップの各ステップを含むことを特徴とする程度語の意味数値化方法を提供する。
【００１４】
本発明の請求項２に係る発明によれば、前記程度語の意味数値化方法において、前記入力ステップの次に、モード頻度判定手段により、最大の頻度を示すモード評価値において、該頻度が所定の閾値割合を超えているか否かを判定するモード頻度判定ステップを有し、超えている場合には出力ステップにおいて、程度語評価値出力手段から当該モード評価値を出力することを特徴とする程度語の意味数値化方法を提供することができる。
【００１５】
本発明の請求項３に係る発明によれば、所定の事象に対するユーザの印象を表す印象表現語句を修飾する程度語の意味を数値化する時に用いられる程度語の意味数値化方法を提供する。また、請求項４に記載の発明によれば、前記所定の事象が音楽である場合に適用可能な程度語の意味数値化方法を提供できる。
【００１６】
また、本発明は次のような程度語の意味数値化装置を提供することもできる。すなわち、本発明の請求項５に係る発明によれば、程度の表現に用いられる程度語の意味を数値化する装置であって、予め複数の被験者が当該程度語に対して所定の段階評価を行った時の評価値と頻度から成るヒストグラムを入力する入力手段と、該ヒストグラムに対して、移動平均基準値を含む所定の幅のデータ区間における移動平均を算出する移動平均算出手段と、該移動平均が最大になる時の当該移動平均基準値における頻度を初期値として、前後の各評価値における頻度を順次積算し、該積算結果が所定の閾値割合を超えた時点で積算を終了する頻度値積算手段と、頻度値積算ステップにおいて積算した頻度値及び評価値から平均値を算出する平均値算出手段と、該評価値の平均値を出力する程度語評価値出力手段とを備えたことを特徴とする程度語の意味数値化装置を提供する。
【００１７】
本発明の請求項６に係る発明によれば、前記程度語の意味数値化装置において、前記入力手段で入力されたヒストグラムに対し、最大の頻度を示すモード評価値において、該頻度が所定の閾値割合を超えているか否かを判定するモード頻度判定手段を備え、超えている場合には前記程度語評価値出力手段から当該モード評価値を出力する程度語の意味数値化装置が提供できる。
【００１８】
本発明の請求項７に係る発明によれば、前記程度語の意味数値化装置が、所定の事象に対するユーザの印象を表す印象表現語句を修飾する程度語の意味を数値化する装置である程度語の意味数値化装置を提供する。また、請求項８に係る発明によれば、前記程度語の意味数値化装置において、所定の事象が音楽である場合に用いる程度語の意味数値化装置を提供することができる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明による程度語の意味数値化方法及び装置を用いることにより、ヒストグラム形式で表現された程度語の意味を一意に決定することが可能である。特に、ヒストグラムが多峰性であったり、偏りがあったりする曖昧な定義語に対しても高精度に数値化を行うことができるので、ユーザの自由かつ自然な入力を可能にする自然言語インターフェースの実現に寄与するものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、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。
本発明における程度語の数値化方法を図１にフローチャートとして示し、これを実装したパーソナルコンピュータで構成する本発明による程度語の数値化装置の構成を図２に示す。
以下では音楽楽曲の印象表現語句を修飾する程度語の数値化を例にとって説述するが、本発明は、いかなる程度語に対しても同様に数値化することができるものであり、その実施範囲を限定するものではない。
【００２１】
本発明では、まずヒストグラムの入力ステップ（１）において、予め複数の被験者が当該程度語に対して所定の段階評価を行った時の評価値と頻度から成るヒストグラムを入力手段（１０）により入力する。入力手段（１０）は、例えばパーソナルコンピュータに付属したキーボードなどで構成する。
本発明で用いたヒストグラムは、次のように用意することができる。すなわち、例えば１００人の被験者に対して、シソーラスから抽出した１１９語の程度語によって修飾された印象語と図３に示すような評価値の点数の基準表を提示する。そして、その程度語と印象語の組合せによって表現される曲（例えば「わりと静かな曲」）が点数の基準表に照らし合わせてどのあたりに位置するか、の回答を得る。
【００２２】
この点数の基準表は、「どちらとも言えない」を原点（０点）とする数直線であり、「とても静かな曲」より静かな曲と「とても静かでない曲」より静かでない曲を想定することにより、２９段階での評価が可能となっている。
以上の実験の結果、それぞれの程度語に対し、例えば図４に示すようなヒストグラムを得ることができる。このヒストグラムは「比較的静かな曲」に対する評価結果であり、すなわち程度語「比較的」を対象としたものである。ここで結果としてはモードが４、メディアンが４．５、平均が４．５７、標準偏差１．９３であり、被験者の評価結果にばらつきがみられるものである。
【００２３】
ヒストグラムの例として、さらに図５及び図６に示す。このうち、図５の程度語「過度に」は分布が偏っている例であり、図６の程度語「最低に」は、多峰性のヒストグラムである。このように代表値を決定しにくいデータは程度語の評価において多数みられ、従来、程度語の解釈を自然言語インターフェースに実装する際に、その代表となる値を決定することが困難であった。
【００２４】
そこで、本発明による数値化方法においては、入力（１）されたヒストグラムから、ＣＰＵ（２０）におけるモード頻度判定部（２１）により、最大の頻度を示すモード評価値において、該頻度が所定の閾値割合を超えているか否かを判定するステップ（２）を処理する。ここで本実施例では所定の閾値として過半数を用い、被験者数が１００であったので５１を超えるか否かを判定している。
例えば図４におけるモード評価値は４点であり、この時の頻度は２５であるから、モードの頻度が被験者の過半数を超えていない、と判定される。
【００２５】
一方、程度語によってモードの頻度が過半数であるときには、該当するモード評価値を本発明によって数値化された程度語の評価値として出力手段（３０）から出力（６）し、本処理を終了する。
【００２６】
次に、上記判定を経たヒストグラムを、ＣＰＵ（２０）の移動平均算出部（２２）において処理する。移動平均算出部（２２）では該ヒストグラムに対して、移動平均基準値を含む所定の幅のデータ区間における移動平均を算出（３）する。
本実施例では例えばデータ区間の幅を５とし、−１４〜−１０の頻度の平均値、−１３〜−９の頻度の平均値というように各区間における移動平均を算出する。該算出結果は、ＣＰＵ（２０）に接続された外部記憶装置（４０）などに蓄積する。ここで、移動平均基準値は各区間の中央値とした。すなわち、−１４〜−１０の区間では−１２である。該基準値については、最小値や最大値、平均値などを用いることができる。
【００２７】
そして、全ての区間における移動平均の算出が終了したら、該移動平均が最大となる時の当該移動平均基準値における頻度を初期値とし、頻度値積算部（２３）における処理（４）に進む。
上記図４の「比較的」の場合、移動平均の最大値は１６．２であり、この時の移動平均基準値は４点であった。そこで、該頻度値積算部（２３）では、該４点の前後に１点ずつ加減した評価値における頻度を積算する。すなわち、４点における頻度２５に、３点の頻度７、５点の頻度１６を積算して積算値４８を得る。
本実施例では、上記同様に所定の閾値割合を過半数としたので、該積算値が５１を超えているか否かを判定（５）し、超えていない場合にはさらに前後に１点ずつ加減（５’）した上で積算を繰り返す。すると、次の２点における頻度１３と、６点における頻度２０を積算した時点で、積算値が８１となり、上記閾値割合を超える。
【００２８】
ＣＰＵ（２０）の平均値算出部（２４）では、頻度値積算部において積算した頻度値及び評価値から平均値を算出する。例えば、上記の例では２点から６点の間で平均を算出することで平均値４．２８を得る。このようにして得られた評価値を本発明によって数値化された程度語の評価値として出力手段（３０）から出力（６）し、本処理を終了する。出力手段としては、モニタ（５０）で表示することもできるし、ハードディスクへの保存や、図示しないネットワークアダプタを介してネットワーク上のコンピュータへの送出などを行うことができる。
【００２９】
以上のように本発明で程度語が意味数値化された結果の一部を表１に示す。
【表１】
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このように本発明によれば、程度語「最高に」は１４、「適度に」は６．５３、「かすかに」では１．４６というように非常に多数の程度語に対して、ヒストグラムの分布が複雑で代表値を一意に決めることが難しい場合でも効率的に数値化することができる。また、該結果を精査した結果からもこのように決定された評価値の有効性が確認されている。
本発明の手法により、多数の程度語を数値化することが可能であり、自然言語インターフェースの構築に寄与する。特に、音楽楽曲などに対する印象表現語句を修飾する程度語に限らず、自然言語処理における程度語の解析に用いることで、機械翻訳や要約技術といった、広範な言語処理に寄与することができる。
【実施例１】
【００３０】
本発明による程度語の意味数値化装置を次に示すような印象表現語句の分類装置に組み合わせて構成すると好適である。まず図７に示す該装置につき説述する。
所定の事象に対するユーザの印象を表す程度語を含んだ印象表現語句（Ａ）を入力する。入力には、本装置における入力手段（１００）を用い、例えばパーソナルコンピュータに付属したキーボードから入力する。そして、入力された印象表現語句（Ａ）を、ＣＰＵ（２００）を用いた形態素解析部（２１０）において形態素解析する。形態素解析（２１０）は公知の言語処理技術であり、ハードディスクなどに記録された形態素データベース（４１０）を参照しながら処理される。本発明では形態素解析の手法は限定しないが、本実施例では、非特許文献１６に開示される日本語形態素解析システムを用いている。
【００３１】
【非特許文献１６】黒橋禎夫，長尾真，日本語形態素解析システムJUMAN version 3.61，http://pine.kuee.kyoto-u.ac.jp/nl-resource/juman.html，May 1999．
【００３２】
本形態素解析部（２１０）において、各形態素には基本形情報、品詞情報、品詞細分類情報、活用形情報といった情報が付与される。例えば、ユーザが「わりと優しい曲がいい」という印象表現語句（Ａ）を入力した場合を例にして説述する。
表２には、このときの形態素解析部（２１０）による解析結果を示す。このように上記印象表現語句（Ａ）は、「わりと」「優しい」「曲」「が」「いい」と分割され、それぞれの情報が付与されている。
該結果のうち、少なくとも基本形情報を、本装置の外部記憶装置（４００）に記録される。例えば上記印象表現語句（Ａ）からは、「わりと」「優しい」「曲」「が」「いい」がそれぞれ記録される。また、解析結果はＣＰＵ（２０）と通常連携動作するメモリ（ＲＡＭ）に一時記憶させてもよい。
【００３３】
【表２】
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【００３４】
次に、この形態素解析の結果から印象語・程度語の抽出処理を、ＣＰＵ（２０）の印象語程度語抽出部（２３０）において実行する。
印象語程度語抽出部（２３０）は、ハードディスク等にあらかじめ記録された印象語程度語基本形テーブル（４２０）と上記基本形情報とを照合し、合致したものを抽出する。
印象語程度語基本形テーブル（４２０）は、表３・表４に示すように印象表現語句を形態素解析した時に得られる基本形情報と、印象語・程度語との対応を定義するデータテーブルである。
【００３５】
【表３】
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【表４】
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【００３６】
上記実施例において、印象語として抽出されるのは「わりと」に対応する「割と」と、「優しい」に対応する「優しい」である。
このような印象語程度語基本形テーブル（４２０）を用いることにより、表記上の揺れ（「綺麗な」、「奇麗な」、「キレイな」、「きれいな」や、「楽しい」、「愉しい」など）を解消することができる。
【００３７】
また、形態素解析結果から印象語だけを抽出するので、言い回しが多少異なっていても、その文に含まれている印象語が同じなら、同じ印象尺度に分類され、結果として言い回しの違いが解消されることになる。
例えば、印象表現「優雅な曲がいい」と「優雅な感じの曲を聴きたい」は、言い回しは異なるが、同じ印象語（すなわち「優雅な」）が抽出されるので、どちらの印象表現からも「優雅な」に対応した印象尺度に分類することができる。
【００３８】
なお、複数の形態素から構成される印象語（例えば「楽しくない」や「元気の出る」など）の抽出には、基本形情報の並び方と印象語との対応を示した基本形語順テーブル（表５）をハードディスク等に予め記憶させておき、上記基本形情報から、ＣＰＵ（２００）によって該基本形語順テーブルと照合して、印象語を抽出することができる。
例えば、印象表現語句「うるさくない曲」は、その形態素解析結果において基本形「うるさい」と「ない」が並ぶことから、本処理によって印象語「うるさくない」を抽出できる。
以上の印象語程度語抽出の処理において抽出された印象語と程度語は外部記憶装置（４０）またはメモリ上に記録される。
【００３９】
【表５】
2005038329.tif 000007
【００４０】
そして、ＣＰＵ（２００）における印象尺度分類部（２４０）の処理により、上記で記録された印象語から所定の印象尺度への分類及びその評価値を決定する。
本処理では、印象語と印象尺度との対応付けを記憶した印象語解釈規則テーブル（４３０）を参照する。該印象語解釈規則テーブル（４３０）は予めハードディスク等に記録させておく。
【００４１】
本実施例では、分類先となる印象尺度は、予め表６に示す１０対の印象語２０語から決めてあり、各印象尺度において７段階評価するという形で分類・評価される。
例えば、「悲しい」という印象語に対しては、印象尺度８の「とても楽しい（7点）−楽しい（6点）−少し楽しい−（5点）−どちらとも言えない（4点）−少し悲しい（3点）−悲しい（2点）−とても悲しい（1点）」の中から「悲しい」を選択するので、印象尺度８に分類し、２点を付与することになる。
また、選択されなかった印象尺度に便宜的に<nil>を付与することで、（<nil><nil><nil><nil><nil><nil><nil>2<nil><nil>）というベクトル形式の印象尺度評価値（５）を出力する。なお、<nil>ではなく、０点を付与するようにしてもよい。
【００４２】
【表６】
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【００４３】
本実施例に係る印象語解釈規則テーブル（４３０）の一部を表７に示す。表中の印象尺度の番号は、表６における印象尺度に対応する。印象語に対して、各印象尺度の評価値が対応づけられており、例えば「哀れな」という印象語には、印象尺度３（「爽やかな」）については評価点が２．４８なので「少し重苦しい」と「重苦しい」の中間の印象、印象尺度４（「明るい」）については評価点が２．１３なので、およそ「暗い」の印象、印象尺度８（「楽しい」）については評価点が１．７５なので、「悲しい」と「とても悲しい」の中間の印象で評価でき、また、その他の印象尺度については評価しないと定義されることが判る。
このように、さまざまな印象語に対して、所定の印象尺度に分類した上でそれらの得点を決めることで、コンピュータによる処理に馴染みにくい人間の感性に関わる情報処理を、効率的に行うことができる。
【００４４】
【表７】
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【００４５】
印象尺度分類部（２４０）では、印象語程度語抽出部（２３０）で抽出された印象語を、該印象語解釈規則テーブル（４３０）と照合し、対応する印象尺度及びその得点を決定する。
【００４６】
一方、印象語程度語抽出部（２３０）で抽出された程度語は、程度語定数乗算部（２５０）において、表８にその一部を示す程度語定数テーブル（４４０）を参照し、修飾する印象語の上記印象尺度の各得点に対して、乗算処理を行う。
【００４７】
【表８】
2005038329.tif 000010
【００４８】
上記で程度語定数テーブル（４４０）は、例えば「とても静かな」の値の場合、「静かな」の値を「とても」が拡大もしくは縮小した結果と考えられるので、「とても静かな」＝「とても」×「静かな」で評価できると考える。図３の点数の基準表より、「とても静かな」は１２点、「静かな」は８点であるから、
（数１）  12点＝「とても」の定数×8点
となり、結果、「とても」＝１．５の程度語定数を算出することができる。同様に、表１から「最高に静かな」の場合、「やや静かな」の場合は、それぞれ
（数２）  14点＝「最高に」の定数×8点
（数３）  3.76点＝「やや」の定数×8点
で、表８の通り、「最高に」＝１．７５、「やや」＝０．４７の程度語定数をそれぞれ得ることができる。この値が程度語定数テーブルを構成している。
【００４９】
次に、程度語定数乗算部（２５０）における、修飾する印象語の印象尺度の各得点に対する乗算処理は
（数４）  y=a(x-4)+4
但し、y：程度語によって修飾された印象語の各印象尺度における得点、x：印象語の印象語解釈規則から得られる各印象尺度における得点、a：程度語定数テーブルから得られる程度語の定数である。
【００５０】
これは、図３に示した点数の基準表では、原点（「どちらとも言えない」）を０点としていたが、印象尺度上の評定スケールでは４点が原点になるため、上記の式により補正している。なお、ここで原点とはその左側と右側の意味が逆転するところと定義され、本実施例の７段階評価において、「どちらとも言えない」を４点としていることから式４が決められている。当然、他の段階評価において原点及び換算式は上記定義に基づいて別途定めることができる。
【００５１】
上記のように程度語定数の算出処理は、本発明における装置のＣＰＵ（２０）に、程度語定数算出部をさらに配設して意味数値化結果から自動的に算出させてもよい。この場合、本発明における数値化の結果として評価値ではなく、程度語定数を出力することもできる。
【００５２】
程度語常数乗算部（２５０）で印象語の印象尺度毎の各得点に式４に基づいて乗算を行い、その結果は出力手段（３００）から印象尺度評価値（Ｂ）として出力する。出力手段としては、モニタ（５００）で表示することもできるが、本発明の評価値は上記のようなベクトル形式のデータであるから、これを楽曲の検索システムなどに与えると特に好適である。すなわち、出力手段としてはハードディスクへの保存や、図示しないネットワークアダプタを介してネットワーク上のコンピュータへの送出などを行うことができる。
【００５３】
本発明による程度語の意味数値化装置は、以上の印象表現語句の分類装置と一体的に構成することができる。すなわち、上記において入力手段（１０）（１００）、ＣＰＵ（２０）（２００）、出力手段（３０）（３００）、外部記憶装置（４０）（４００）、モニタ（５０）（５００）はいずれも構成が同一であり、特にＣＰＵにおいて程度語の意味数値化処理を行わせることで、程度語定数テーブル（４４０）を自動的に作出すると共に、程度語定数乗算部（２５０）で程度語も正しく解析できる印象尺度・評価値の出力を行うことができる。これにより、好適な自然言語インターフェースの提供に寄与するものである。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明に係る程度語の意味数値化方法の処理フローチャートである。
【図２】本発明に係る程度語の意味数値化装置の構成図である。
【図３】本実施形態における評価値点数の説明図である。
【図４】被験者試験から得られた入力するヒストグラムの１例である。
【図５】被験者試験から得られた入力するヒストグラムの１例である。
【図６】被験者試験から得られた入力するヒストグラムの１例である。
【図７】実施例１に係る印象表現語句の分類装置の構成図である。
【符号の説明】
【００５５】
１    入力ステップ
２    モード頻度判定ステップ
３    移動平均算出ステップ
４    頻度値積算ステップ
５    頻度値積算ステップにおける閾値を超えたか否かの判定処理
５’    同、前後のデータへの積算対象の拡大処理
６    程度語評価値出力ステップ
【図１】
2005038329.tif 000011
【図２】
2005038329.tif 000012
【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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