(57)【要約】【課題】所定の事象に対し、ユーザが自由かつ自然に表現した印象表現語句から、所定の印象尺度に効率的に分類し、コンピュータ処理を容易にする技術を提供すること。【解決手段】ユーザが印象表現語句１を入力する入力ステップ、該印象表現語句を形態素解析する形態素解析ステップ２、該形態素解析結果と印象語基本形テーブルとを照合して、印象表現語句中に含まれる印象語を抽出する印象語抽出ステップ３、抽出された印象語と印象語解釈規則テーブルと照合して、該印象語に対応する印象尺度毎の評価値を抽出する印象尺度分類ステップ４、印象尺度分類結果５を出力する出力ステップからなる印象表現語句の分類方法を提供する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
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、所定の印象尺度に分類する方法であって、
ユーザが印象表現語句を入力する入力ステップ、
該印象表現語句を、形態素解析手段で形態素解析する形態素解析ステップ、
該形態素解析結果から、予め複数の印象語とその基本形の対応付けを記憶した印象語基本形テーブルと照合し、該印象語基本形テーブルに記載された印象語基本形と一致した場合に、対応する印象語を抽出する印象語抽出ステップ、
抽出された印象語から、予め印象語と印象尺度の対応付けを記憶した印象語解釈規則テーブルと照合し、該印象語に対応する印象尺度毎の評価値を抽出する印象尺度分類ステップ、
該印象尺度分類結果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印象表現語句の分類方法。
【請求項２】
前記印象表現語句の分類方法において、
印象語抽出ステップで複数の印象語が抽出された時に、印象語毎に印象尺度分類ステップを実行し、評価値の存在する印象尺度については各印象語の評価値平均値を算出して印象尺度毎の評価値とする請求項１に記載の印象表現語句の分類方法。
【請求項３】
前記印象語解釈規則テーブルが、
複数の被験者により印象語に対する各印象尺度の評価値を得点付けし、
該得点結果の統計計算を行い、該結果が正規分布としたときに平均値の所定の近傍範囲内に入る被験者割合が所定の閾値以上であるときに当該平均値を当該印象尺度の評価値として生成したデータテーブルである請求項１又は２に記載の印象表現語句の分類方法。
【請求項４】
前記印象表現語句の分類方法において、
所定の事象が音楽である請求項１ないし３に記載の印象表現語句の分類方法。
【請求項５】
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、所定の印象尺度に分類する分類装置であって、
ユーザが印象表現語句を入力する入力手段、
入力された印象表現語句を、形態素データベース手段を参照しながら形態素解析する形態素解析手段、
該形態素解析結果から、予め複数の印象語とその基本形の対応付けを記憶した印象語基本形テーブルと照合し、該印象語基本形テーブルに記載された印象語基本形と一致した場合に、対応する印象語を抽出する印象語抽出手段、
抽出された印象語から、予め印象語と印象尺度の対応付けを記憶した印象語解釈規則テーブルと照合し、該印象語に対応する印象尺度毎の評価値を抽出する印象尺度分類手段、
該印象尺度分類結果を出力する出力手段を備えたことを特徴とする印象表現語句の分類装置。
【請求項６】
前記印象表現語句の分類装置において、
印象語抽出手段で複数の印象語が抽出された時に、各印象語毎に印象尺度分類手段における処理を実行する構成において、
評価値の存在する印象尺度については各印象語の評価値平均値を算出して当該印象尺度の評価値とする印象尺度評価値合成手段を備える請求項５に記載の印象表現語句の分類装置。
【請求項７】
前記印象表現語句の分類装置が、
複数の被験者が印象語に対する各印象尺度の評価値を得点付けした結果を入力する得点入力手段、
該結果から統計計算すると共に、該結果が正規分布としたときに平均値の所定の近傍範囲内に入る被験者割合が所定の閾値以上であるか否かを判定する支持率判定手段、
該支持率判定手段により閾値以上と判定された該平均値を、当該印象尺度の評価値として設定する評価値設定手段の各手段を備えた印象語解釈規則テーブル作成部を備え、
生成された印象語解釈規則テーブルを記憶手段に記憶する請求項５又は６に記載の印象表現語句の分類装置。
【請求項８】
前記印象表現語句の分類装置において、
所定の事象が音楽である請求項５ないし７に記載の印象表現語句の分類装置。
【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句を分類し、所定の印象尺度の評価値として出力する印象表現語句の分類方法及びその装置に関する。
特に、ユーザの自然な表現からコンピュータで処理可能な評価値を得る技術に係わる。
【０００２】
【従来の技術】
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】
これに対し、ユーザが自由かつ自然に入力した印象表現語句を入力して、コンピュータによる検索・選択が可能な形に分類できるようにするためには、その印象表現語句に含まれる印象表現語を検索等の条件に変換するためのルール（以下、印象語解釈規則と呼ぶ）が必要であり、そのような規則の作成は、通常、楽曲の聴取、印象語や印象尺度による楽曲の評価、評価結果に対する多変量解析（主に因子分析）、といった手順で行われる。
しかしながら、印象語の数が増えれば、より多くの楽曲を聴取する必要性が生じてくるし、印象語の評価に要する時間も増えてしまう。また、１回の楽曲聴取において、評価すべき印象語の数が多いと、聴取した楽曲の印象がぼやけてくる恐れもある。
【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、ユーザが自由かつ自然に表現した印象表現語句から、所定の印象尺度に効率的に分類し、コンピュータ処理を容易にする技術を提供することを目的とする。
【００１０】
【問題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、本発明では、ユーザが入力できるようにしたい印象表現語句を所定の印象尺度で評価することにより、印象語解釈規則を作成した上で、分類を行う方法を創出した。この方法は、印象語同士を、事象を媒介としないで対応付け可能にするものであり、自由かつ自然な印象表現語句を受理できる自然言語インタフェースの実現に資すると共に、コンピュータを用いた大量処理に極めて有効な方法である。
【００１１】
すなわち、請求項１に記載の発明によると、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、所定の印象尺度に分類する方法であって、ユーザが印象表現語句を入力する入力ステップ、該印象表現語句を、形態素解析手段で形態素解析する形態素解析ステップ、該形態素解析結果から、予め複数の印象語とその基本形の対応付けを記憶した印象語基本形テーブルと照合し、該印象語基本形テーブルに記載された印象語基本形と一致した場合に、対応する印象語を抽出する印象語抽出ステップ、抽出された印象語から、予め印象語と印象尺度の対応付けを記憶した印象語解釈規則テーブルと照合し、該印象語に対応する印象尺度毎の評価値を抽出する印象尺度分類ステップ、該印象尺度分類結果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印象表現語句の分類方法を提供する。
【００１２】
請求項２に記載の発明によると、前記印象表現語句の分類方法において、印象語抽出ステップで複数の印象語が抽出された時に、印象語毎に印象尺度分類ステップを実行し、評価値の存在する印象尺度については各印象語の評価値平均値を算出して印象尺度毎の評価値とする前記印象表現語句の分類方法を提供する。
【００１３】
請求項３に記載の発明によると、前記印象語解釈規則テーブルが、複数の被験者により印象語に対する各印象尺度の評価値を得点付けし、該得点結果の統計計算を行い、該結果が正規分布としたときに平均値の所定の近傍範囲内に入る被験者割合が所定の閾値以上であるときに当該平均値を当該印象尺度の評価値として生成したデータテーブルであることを特徴とする前記印象表現語句の分類方法を提供する。
【００１４】
また、請求項４に記載の前記印象表現語句の分類方法は所定の事象が音楽であることを特徴とする。
【００１５】
本発明では、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、所定の印象尺度に分類する次のような分類装置を提供することもできる。
すなわち、請求項５に記載の発明によると、該分類装置は、ユーザが印象表現語句を入力する入力手段、入力された印象表現語句を、形態素データベース手段を参照しながら形態素解析する形態素解析手段、該形態素解析結果から、予め複数の印象語とその基本形の対応付けを記憶した印象語基本形テーブルと照合し、該印象語基本形テーブルに記載された印象語基本形と一致した場合に、対応する印象語を抽出する印象語抽出手段、抽出された印象語から、予め印象語と印象尺度の対応付けを記憶した印象語解釈規則テーブルと照合し、該印象語に対応する印象尺度毎の評価値を抽出する印象尺度分類手段、該印象尺度分類結果を出力する出力手段を備えたことを特徴とするものである。
【００１６】
請求項６に記載の発明によると、前記印象表現語句の分類装置において、印象語抽出手段で複数の印象語が抽出された時に、各印象語毎に印象尺度分類手段における処理を実行する構成において、評価値の存在する印象尺度については各印象語の評価値平均値を算出して当該印象尺度の評価値とする印象尺度評価値合成手段を備える前記印象表現語句の分類装置を提供する。
【００１７】
請求項７に記載の発明によると、複数の被験者が印象語に対する各印象尺度の評価値を得点付けした結果を入力する得点入力手段、該結果から統計計算すると共に、該結果が正規分布としたときに平均値の所定の近傍範囲内に入る被験者割合が所定の閾値以上であるか否かを判定する支持率判定手段、該支持率判定手段により閾値以上と判定された該平均値を、当該印象尺度の評価値として設定する評価値設定手段の各手段を備えた印象語解釈規則テーブル作成部を前記分類装置に備え、
生成された印象語解釈規則テーブルを記憶手段に記憶して用いる構成を提供する。
【００１８】
請求項８に記載の発明によると、前記所定の事象が音楽である印象表現語句の分類装置を提供することができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
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。
本発明における印象表現語句の分類方法を図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印象表現語句の分類装置の構成を図２に示す。
以下では音楽の楽曲を対象として示すが、本発明はあらゆる事象の印象表現語句の分類に用いることができる方法であり、その実施範囲を限定するものではない。
【００２０】
まず、所定の事象に対するユーザの印象を表す印象表現語句（１）を入力する。入力には、本装置における入力手段（１０）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（１）を、ＣＰＵ（２０）を用いた形態素解析部（２１）において形態素解析（２）する。形態素解析（２１）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（４１）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１４に開示される日本語形態素解析システムを用いている。
【００２１】
【非特許文献１４】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．
【００２２】
本形態素解析部（２１）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「愉しくて優しい感じの曲がいい」という印象表現語句（１）を入力した場合を例にして説述する。
表１には、このときの形態素解析部（２１）による解析結果を示す。このように上記印象表現語句（１）は、「愉しくて」「優しい」「感じ」「の」「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（４０）に記録される。例えば上記印象表現語句（１）からは、「愉しい」「優しい」「感じ」「の」「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。
【表１】
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【００２３】
次に、この形態素解析の結果から印象語の抽出処理（２）を、ＣＰＵ（２０）の印象語抽出部（２３）において実行する。
印象語抽出部（２３）は、ハードディスク等にあらかじめ記録された印象語基本形テーブル（４２）と上記基本形情報とを照合し、合致したものを抽出する。印象語基本形テーブル（４２）は、表２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、印象語との対応を定義するデータテーブルである。
【表２】
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【００２４】
上記実施例において、印象語として抽出されるのは「愉しい」に対応する「楽しい」と、「優しい」に対応する「優しい」である。
このような印象語基本形テーブル（４２）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。
【００２５】
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。
【００２６】
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３）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（２０）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。
以上の印象語抽出（３）の処理において抽出された印象語は外部記憶装置（４０）またはメモリ上に記録される。
【表３】
2005004447.tif 000005
【００２７】
そして、ＣＰＵ（２０）における印象尺度分類部（２４）の処理（４）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（５）を決定する。
本ステップ（４）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（４３）を参照する。該印象語解釈規則テーブル（４３）は予めハードディスク等に記録させておくこともできるが、本発明では後述のように該データテーブルを構築する方法も提供する。
【００２８】
本実施例では、分類先となる印象尺度は、予め表４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。
【表４】
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【００２９】
本実施例に係る印象語解釈規則テーブル（４３）の一部を表５に示す。表中の印象尺度の番号は、表４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。
【表５】
2005004447.tif 000007
【００３０】
印象尺度分類部（２４）では、印象語抽出部（２３）で抽出された印象語を、該印象語解釈規則テーブル（４３）と照合し、対応する印象尺度及びその得点を決定する。該結果は出力手段（３０）から印象尺度評価値（５）として出力する。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。
【００３１】
さらに、本発明に係る印象尺度の特徴として、印象語抽出部（２３）において複数の印象語が抽出されている場合には印象尺度評価値の合成が可能なことが挙げられる。この印象尺度評価値の合成は、ＣＰＵ（２０）における印象尺度評価値合成部（図示しない）において処理し、その内容は、それぞれの印象尺度における平均値の計算処理である。この計算時に、「評価しない」に該当する＜ｎｉｌ＞は計算の対象外として扱われる。該処理について図３にフローチャートを示す。
【００３２】
上述の「愉しくて優しい感じの曲がいい」を入力した場合を例にとると、印象語の抽出（３）処理で印象語「楽しい」と「優しい」が抽出される。図３に示すように、「楽しい」に対応する印象尺度分類・評価処理（４ａ）を行うと、その結果としては（＜ｎｉｌ＞＜ｎｉｌ＞＜ｎｉｌ＞＜ｎｉｌ＞＜ｎｉｌ＞＜ｎｉｌ＞＜ｎｉｌ＞６  ＜ｎｉｌ＞＜ｎｉｌ＞）が得られる。
一方、「優しい」に対応する印象尺度分類・評価処理（４ａ）を行うと、その結果としては（５．４９  ５．７９  ５．６２  ５．２７  ＜ｎｉｌ＞  ５．６２  ６．０１  ５．１０  ５．８５  ６．１６）が得られる。この２つの結果を印象尺度評価値合成部で印象尺度評価値の合成（４ｃ）処理する。
【００３３】
具体的には、各評価尺度毎に、評価値が＜ｎｉｌ＞のものを除いて平均値を計算するので、上記の場合では印象尺度８が平均されて（５．４９  ５．７９  ５．６２  ５．２７  ＜ｎｉｌ＞  ５．６２  ６．０１  ５．５５  ５．８５  ６．１６）が２つの印象語から得られる印象尺度評価値（５）として出力される。
【００３４】
本発明の構成は以上のようなものであるが、上記において印象尺度は対象とする事象に応じて適宜設定されるものであり、その種類、評価値は任意に決めることができる。本発明は事象に対する印象表現語句を所定の印象尺度に分類する処理をコンピュータに実装可能としたことに大きな特徴を有するものであり、該処理において用いる各データテーブルの内容は上記実施例でその一部を示したものに限定されることはない。
【００３５】
次に、印象語解釈規則テーブル（４３）を作成する印象語解釈規則テーブル作成部を本発明の分類装置に備える別実施例を説述する。
図４は該印象語解釈規則テーブル作成部の構成図である。すなわち、各印象語に対して複数の被験者（６１）（６１）・・が様々な印象語（６２）に対して所定の各印象尺度（６３）の評価値を得点付けし、その結果を得点入力手段（６０）から入力する。該手段（６０）は例えばキーボードなどで構成することができる。
該得点付けは、その印象語で表現される曲（例えば「神秘的な曲」）はどのようなイメージの曲か、ということを各印象尺度に対する７段階評価という形で被験者に入力させる。このとき、該当するイメージがない場合はその印象尺度については得点を＜ｎｉｌ＞として入力する。
【００３６】
そして、この結果は外部記憶装置（４０）に蓄積される。該結果は、１００名の被験者がそれぞれの印象語の意味をどう解釈したかを示しており、印象語と検索条件との対応関係を表している。しかしながら、データの中には標準偏差（すなわち被験者による変動）が大きいものや、「評価しない」とした被験者が多いものもある。そこで、被験者Ｘ人中何人がその平均値ｘを支持しているかを示す指標として、支持率ｐという関数を定義し、ｐが所定の閾値ａ以上であるという条件を満足するデータだけを採用することにする。
【００３７】
本発明では、この処理を行うために外部記憶装置（４０）から入力結果を読み出し、ＣＰＵ（２０）において統計計算（２５）処理を行う。
該統計計算（２５）により求めた結果を表６に示す。表６は各印象語について、印象尺度毎に評価結果の平均値（ｘ）と標準偏差（σ）、データ数（Ｎ）を示している。なお、データ数とは当該印象語を当該印象尺度で７段階評価した被験者の数であり、「評価しない」を選択した被験者の数を除いたものである。
表６に一部を示した統計計算結果は外部記憶装置（４０）に記録される。
【表６】
2005004447.tif 000008
【００３８】
次に、ＣＰＵ（２０）において、平均値近傍の評価を行った被験者の割合を算出する（２６）。該処理（２６）において、被験者による得点分布を正規分布と仮定すると、区間（ｘ−σ，ｘ＋σ）の間には約０．６８３ｘ人の被験者が含まれており、同様に区間（ｘ−２σ，ｘ＋２σ）の間には約０．９５４ｘ人の被験者が含まれていることになる。
そこで、区間（ｘ−１，ｘ＋１）の間に含まれている被験者の数ｎを計算し、
ｐ＝ｎ／Ｘ
と定義することにする。なお、区間（ｘ−１，ｘ＋１）とは、印象尺度の評価スケール上では、「静かな（６点）」を平均値（ｘ）とすると、「少し静かな（５点）」より高得点で、「とても静かな（７点）」より低得点であることを意味している。
【００３９】
ｎの値の計算手順については、区間（ｘ−１，ｘ＋１）は区間（ｘ−（１／σ）σ，ｘ＋（１／σ）σ）と変形できるので、ｎの値は、標準正規分布の面積（例えば非特許文献１５を参照）を用いて、計算することができる。すなわち、区間（ｘ−ｋσ，ｘ＋ｋσ）の面積をｆ（ｋ）、標本数（データ数）をＮとすると、
ｎ＝ｆ（ｋ）Ｎ
という式が与えられる。上記実施例では、Ｘ＝１００、ｋ＝１／σであることから、
2005004447.tif 000009
という変形が成り立ち、上式に外部記憶装置（４０）から各パラメータを読み出して代入し、支持率ｐを平均値近傍の被験者割合として算出することができる。
【００４０】
【非特許文献１５】Ｐ．Ｇ．ホーエル，初等統計学，浅井晃，  村上正康（訳），培風館，東京，ｐ．２９５，  Ｆｅｂ．１９８９．
【００４１】
引き続いてＣＰＵ（２０）では該支持率ｐが所定の閾値以上であるか否かを判定（２７）する。
例えば、被験者１００人の場合には過半数に相当する５１人が支持しているか否かを閾値として採用することにし、ａ＝５１／１００＝０．５１とする。そしてこれを満たすデータだけを支持されるデータとして採用することにし、他のデータは除去する。すなわち、上記閾値以上の場合には、統計計算（２５）において算出された平均値を当該印象語の評価値とする一方、下回った場合には該評価値は＜ｎｉｌ＞を書き込み、印象語解釈規則テーブル（４３）をハードディスク等に作成する。
【００４２】
閾値の設定方法にもよるが、すべての印象尺度において支持率が閾値以上とならない印象語については、最も支持率の高い得点の平均値を評価値として採用することもできる。これにより、全ての印象語について少なくとも１つの印象尺度について評価値を設定することができる。
【００４３】
【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、印象表現語句を形態素解析し、印象語を抽出すると共に、対応する印象尺度毎の評価値を抽出することができるので、所定の事象に対し、ユーザが自由かつ自然に表現した印象表現語句から、所定の印象尺度に効率的に分類し、コンピュータ処理を容易にすることができる。
また、形態素解析により基本形に揃えてから処理を行うので表記の揺れを解消し、多様な印象表現に対応することができる。
【００４４】
請求項２に記載の発明によれば、印象表現語句に複数の印象語を含む場合でも、それらを効果的に合成して好適な分類を行うことができる。特に、本発明の方法は合成方法が評価値の平均を算出する処理で足りるので、コンピュータ処理に適した方法が提供できる。
【００４５】
請求項３に記載の発明によると、印象の表現時にしばしば見受けられる、被験者による印象尺度の評価の相違を効果的に吸収し、有意な情報のみを反映した印象語解釈規則テーブルの作成に寄与することができる。これにより、本発明による分類及び評価値の出力精度の向上を図ることができる。
【００４６】
請求項４に記載の発明によると、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した印象表現語句を効率よく分類することができる。
【００４７】
請求項５ないし８に記載の発明によると、上記請求項１ないし４に記載の印象表現語句の分類方法を実装した装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る印象表現語句の分類方法の処理フローチャートである。
【図２】本発明に係る印象表現語句の分類装置の構成図である。
【図３】本発明に係る印象表現語句の分類方法（別実施例）の処理フローチャートである。
【図４】本発明に係る印象語解釈規則テーブル作成部の構成図である。
【符号の説明】
１    ユーザの印象語句
２    形態素解析
３    印象語の抽出
４    印象尺度の分類・評価
５    印象尺度評価値
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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