(57)【要約】感情と情緒にしたがってテキスト文書を分類するためのコンピュータ支援方法を開示する（図１）。文書（１１０）内の各感情用語に評点を割り当てる（１１２）。その文書についての感情評点を各感情用語の評点から算出する（１１４）。その後、文書を感情評点にしたがって分類する。コンピュータ支援方法を実施するための装置も開示する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキスト文書を情緒と感情にしたがって分類するためのコンピュータ支援方法であって、
評点を文書内の各感情用語に割り当てる工程と、
文書についての感情評点を各感情用語についての評点から算出する工程と、
文書を感情評点にしたがって分類する工程と、
を含んだことを特徴とするコンピュータ支援方法。
【請求項２】
前記感情用語は一つ以上の連続する単語を含んだことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ支援方法。
【請求項３】
各感情用語に割り当てられる評点は、各感情用語が文書内に発現する頻度を計数し、感情用語の発現頻度を評点として割り当てることによって割り当てられることを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ支援方法。
【請求項４】
各感情用語に割り当てられる評点は、
各用語についての強度値を割り当て、
文書内で各感情用語の発現頻度を計数することにより割り当てられ、
各感情用語に割り当てられる評点は、用語の発現頻度に用語の強度値を掛けたものであることを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ支援方法。
【請求項５】
感情用語が肯定的か否定的かに分類する工程と、
全ての肯定的な感情用語の評点の総和を求める工程と、
全ての否定的な感情用語の評点の総和を求める工程と、
を含んだことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ支援方法。
【請求項６】
否定用語が感情用語とともに用いられている場合、肯定的な感情用語は否定的な感情用語とみなし、否定的な感情用語は肯定的な感情用語とみなすことを特徴とする請求項５に記載のコンピュータ支援方法。
【請求項７】
各感情用語を、発現時の感情用語の品詞に基づき、感情用語が発現するたびに肯定的か否定的かに分類することを特徴とする請求項５に記載のコンピュータ支援方法。
【請求項８】
各感情用語を、発現時の感情用語の意味に基づき、感情用語が発現するたびに肯定的か否定的かに分類することを特徴とする請求項５に記載のコンピュータ支援方法。
【請求項９】
前記感情評点は、全ての肯定的な感情用語の評点と全ての否定的な感情用語の評点の総和であることを特徴とする請求項５に記載のコンピュータ支援方法。
【請求項１０】
前記感情評点は、全ての肯定的な感情用語の評点の総和から全ての否定的な感情用語の評点の総和を減じることにより算出されることを特徴とする請求項５に記載のコンピュータ支援方法。
【請求項１１】
感情用語を肯定的か否定的かに分類する工程と、
文書内の名前のついた存在物を識別する工程と、
感情用語の評点を名前のついた存在物に割り当てる工程と、
全ての肯定的な感情用語の評点の総和を求める工程と、
全ての否定的な感情用語の評点の総和を求める工程と、
全ての肯定的な感情用語の評点の総和から全ての否定的な感情用語の評点の総和を減じることにより名前のついた存在物各々についての評点を算出する工程と
をさらに含んだことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ支援方法。
【請求項１２】
各感情用語に割り当てられる評点は、各動詞の評点を動詞の動作主と目的語に割り当て、各修飾語の評点を修飾語の目的語に割り当てるように文書の文をさらに解析することによって割り当てられることを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータ支援方法。
【請求項１３】
感情が肯定的か否定的かの分類は、名前のついた存在物への感情用語の方向に基づくことを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータ支援方法。
【請求項１４】
感情用語の名前のついた存在物への割り当ては、感情用語と名前のついた存在物が同一文の中にある時なされることを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータ支援方法。
【請求項１５】
各感情用語について、感情用語からの評点を最も近くにある名前のついた存在物に割り当てることによって、感情用語からの評点を名前のついた存在物に割り当てることを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータ支援方法。
【請求項１６】
各名前のついた存在物について、最も近くにある感情用語からの評点を名前のついた存在物に割り当てることによって、感情用語からの評点を名前のついた存在物に割り当てることを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータ支援方法。
【請求項１７】
名前のついた存在物と最も近くにある感情用語との間に他に名前のついた存在物がない時、割り当てがなされることを特徴とする請求項１６に記載のコンピュータ支援方法。
【請求項１８】
名前のついた存在物の変形を標準化して、単一の名前のついた存在物とみなせるように類義語の変形のグループに分ける工程をさらに含んだことを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータ支援方法。
【請求項１９】
テキスト文書はニュース記事であることを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ支援方法。
【請求項２０】
ニュース記事は経済ニュース記事であることを特徴とする請求項１９に記載のコンピュータ支援方法。
【請求項２１】
テキスト文書はニュース記事であることを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータ支援方法。
【請求項２２】
ニュース記事は経済ニュース記事であることを特徴とする請求項２１に記載のコンピュータ支援方法。
【請求項２３】
テキスト文書はウェブページであることを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ支援方法。
【請求項２４】
テキスト文書はウェブページであることを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータ支援方法。
【請求項２５】
テキスト文書は顧客とのやりとりであることを特徴とする、請求項１に記載のコンピュータ支援方法。
【請求項２６】
テキスト文書は顧客とのやりとりであることを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータ支援方法。
【請求項２７】
テキスト文書を情緒と感情にしたがって分類するための方法を実施するための装置であって、
評点を文書内の各感情用語に割り当てるための手段と、
文書についての感情評点を各感情用語についての評点から算出するための手段と、
文書を感情評点にしたがって分類するための手段と、
を備えたことを特徴とする装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、コンピュータテキスト文書に関し、特に文書内の感情と情緒を分析することに関する。
【０００２】
【従来の技術】
情緒と人格をモデル化し、感情的な会話を総合し、（脳信号、表情、仕草の変化を含めた）感情の物理的明示を監視するための方法と装置がある。しかし、テキスト文書における感情と情緒を分析、測定するものは従来なかった。
【０００３】
Ｇ．Ｃｏｌｌｉｅｒは、感情表現の分析を行った（たとえば、非特許文献１参照。）。Ｃｏｌｌｉｅｒは、動詞や形容詞の数の割合などの文法上の分類の使用、過去形と否定形の使用、文法上の複雑さの変化に注目し、話者の感情状態を評価する。
【０００４】
【非特許文献１】
Ｃｏｌｌｉｅｒ，　Ｇ．，　Ｅｍｏｔｉｏｎａｌ　Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ，　Ｌａｗｒｅｎｃｅ　Ｅｒｌｂａｕｍ　＆　Ａｓｓｏｃｉａｔｅｓ，　Ｉｎ．，　１９８５
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
Ｃｏｌｌｉｅｒは、動詞の直接性も簡単に言及しているが、研究のほとんどは感情状態を説明するための形容詞の使用に対するものである。感情とテキストとの交わりの研究のほとんど全ては、「恐怖」と「驚き」などの感情についての単語を定義することに集中しており、テキスト全体で微妙に表現される感情的な態度の分析には向けられていない。
【０００６】
ナイーブベイズ（ｎａｉｖｅ　Ｂａｙｅｓ）などのテキスト分類方法では、ある文書がある集合（肯定的、否定的または中立）に属していると仮定した時のある単語の可能性を測定する。これらの方法では、単語が存在しない可能性については考慮されていない。また、これらの方法では、感情用語を含む（すなわち、肯定と否定の感情用語を含む）文書に感情を正確に割り当てることができない。さらに、テキスト分類についての論文には情緒を分析するための取り組みがなんら見られない。
【０００７】
ナイーブベイズ（ｎａｉｖｅ　Ｂａｙｅｓ）方法では、文書内の単語それぞれに関する独立した可能性を単純に組み合わせたものに基づき、文書が特定の集合ラベルを得るに値する可能性を算出する。しかし、テキストでの感情表現はより複雑であるため、この方法は、感情分析ではあまり効果的ではない。この方法が必要とする独立した可能性の仮定は、肯定と否定の感情を組み合わせる方法を適切に説明できるものではないので、テキスト文書を感情にしたがって分類する場合にも効果的ではない。
【０００８】
従来のテキスト分類方法の中には、感情用語の頻度と希薄性を計算するものもある。しかし、ある文書が肯定的である尤度は、肯定的な感情用語が単に存在することとあまり相関関係はなく、否定的な感情用語がないこととも相関関係はない。
【０００９】
たとえば、公知のテキスト分類方法を紫色の恐竜バーニー（Ｂｕｒｎｅｙ，　ｔｈｅ　ｐｕｒｐｌｅ　ｄｉｎｏｓａｕｒ）についての肯定的なウェブページを見つけ出すためのタスクに適用しても意味がない。このようなページのほとんどは、強い否定的な調子でバーニーたたきをする人について書かれているだろう。恐らく、バーニーを嫌いな人なら否定的なページを見たいだろうし、バーニーを好きな人なら肯定的なページを見たいと思うだろう。しかし、「紫色の恐竜バーニー大好き」で検索しても、「大好き（ｌｏｖｅ）」という単語では肯定的なページと否定的なページとを区別しないので、圧倒的に否定的なページがヒットする。「大好き（ｌｏｖｅ）」という単語は肯定的なページでは最も一般的な肯定的な感情用語の一つであるが、これは否定的なページでも最も一般的な肯定的な感情用語の一つであり、肯定的なページより否定的なページでのほうが頻繁に現れる単語のように思われる。さらに、「大好き（ｌｏｖｅ）」という単語は否定的なページで、「大嫌い（ｈａｔｅ）」という単語よりも５０％頻繁に登場する。実際、バーニーに肯定的なページとバーニーに否定的なページを区別するのに効果的な肯定的感情用語はない。バーニーに肯定的なページとバーニーに否定的なページを区別する最も正確な方法は、肯定的な感情用語を含み、同時に否定的な感情用語がないバーニーのページを探すことである。
【００１０】
感情にしたがってテキスト文書を分類することに関するものは従来まったくなかった。テキスト内の感情を分析する方法に関するものも、テキスト文書で言及された名前のついた存在物のそれぞれに関連する感情の識別に関するものも従来まったくなかった。単語の選択が文書の感情的傾向に適用するような微妙な文体上の手がかりや影響を分析できるものは従来まったくなかったのである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
従来技術の制約を解消するため、テキスト文書において情緒や感情を分析するための方法と装置を開発した。
【００１２】
情緒や感情は、類義語選択の変化といった微妙な文体上の手がかりを通じてテキスト文書内で明らかになっている。たとえば、「ジョンはライバルを蹴落とした（Ｊｏｈｎ　ｃｒｕｓｈｅｄ　ｔｈｅ　ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ）」や「ジョンが勝った（Ｊｏｈｎ　ｗｏｎ）」は同じ情報を伝達するものであるが、ジョンの役割について異なる考え方を伝えている。
【００１３】
本発明はテキスト内の感情と情緒を分析し、テキストの全体の感情と名前のついた存在物各々に関連する感情について、誘意性（肯定的、否定的、または中立）と強度（大きさ）を報告する。そのシステムを利用して、ニュース記事をよいニュースか悪いニュースかに分類したり、あるトピックについてのウェブページを肯定的なページか否定的なページかに分類したり、顧客とのやりとりを苦情か賛辞かに分類することができる。他にも、経済ニュースの株価へ与える影響の短期的予測を行うための経済ニュースの分析などに適用できる。
【００１４】
本発明の一つの実施形態では、肯定的な感情用語と否定的な感情用語（単語と句）の重み付け総和を算出することにより感情を分析する。ただし、否定的な感情用語の評点を肯定的な感情用語の評点から減ずる。考えられる評点算出方法では、感情用語の発現頻度を算出する、または発現頻度に用語強度または大きさを掛ける（たとえば「ｍａｉｍ（不具にする）」と「ｋｉｌｌ（殺す）」は「ｈｕｒｔ（傷つける）」より強い否定的用語である）。感情用語の打ち消しは、無視するかあるいは、打ち消された感情用語から寄与度を逆にして利用できる。
【００１５】
ほとんどの感情用語は単一の感情値を持つだけである。しかし、いくつかの用語に割り当てられる感情は、その用語の品詞に依存することがある。たとえば、「ｈｉｔ」という単語は修飾語としては肯定的で（「ｈｉｔ　ｍｏｖｉｅ（大当たりの映画）」）、名詞としては否定的で（「ｔｏｏｋ　ａ　ｄｉｒｅｃｔ　ｈｉｔ（直撃を被った）」）、動詞としては中立（「ｈｉｔ　ａ　ｎｅｗ　５２−ｗｅｅｋ　ｈｉｇｈ（新たな５２週間の高騰を記録する）」）、あるいは否定的（「Ｊｏｈｎ　ｈｉｔ　Ｍａｒｙ（ジョンがメアリーを殴った）」）。このように、品詞のタグ付け装置を感情分析実行と一体化させてもよい。同様にして、ある用語に割り当てられる感情は、その用語の単語の意味に依存することがある。たとえば、「ｌｅａｄｉｎｇ」という単語は、卓越さを示すのに使われる時のみ肯定的な感情となり、行間スペースを指すのに使われる時は肯定的な感情ではない。
【００１６】
本発明の別の実施形態では、感情分析を名前のついた存在物の抽出と組み合わせて、ある感情を文書内で言及される名前のついた存在物に割り当て、感情値を文書全体に割り当てる。感情を名前のついた存在物に割り当てる時、その感情は別の感情用語あるいは名前のついた存在物（当該感情用語と最も近くの名前のついた存在物との間の用語）で「ブロック」されていない最も近くにある名前のついた存在物に割り当てられる。これは、感情用語の言及は、近くにある名前のついた存在物に対する読者の態度に影響を及ぼすような読者の考えにおける肯定的か否定的な関わりの呼び水となるという概念である。しかし、その感情は瞬く間に消え、近くにある名前のついた存在物に対して貢献するのに十分なだけの期間しか続かない。
【００１７】
ある好ましい実施形態において、感情を適用する方向（たとえば、名前のついた存在物の前か後）は考慮しない。別の好ましい実施形態では、その方向は感情がある感情用語について逆転するかどうかを制御する。別の実施形態では、文が解析され、動詞からの感情を動詞の動作主と目的語に添加し、同様にして、修飾語からの感情を修飾された目的語に添加する。これは、悪い行いの犠牲者を哀れみ、その犠牲者が肯定的な感情を得るという概念を取り込むことを意図している。（しかし実際は、悪い行いへの近接あるいは関わりは、その悪い行いの犠牲者さえも汚すように思われる。）
【００１８】
テキスト内の感情を分析できることで、多くの重要な適用が可能となる。ニュース記事をよいか悪いかに分類する、ウェブページを肯定的か否定的かに分類する、顧客のやりとり（文書や電話）を苦情か賛辞かに分類するのに利用できる。たとえば、ウェブ検索エンジンを改良して、ユーザがあるトピックについての肯定的または否定的なウェブページを検索するのに利用できるようにしてもよい。また、感情の大きさも測定できるので、強度に応じてこのような文書に優先順位をつけることができる。ユーザインタフェースを用いてユーザの欲求不満を測定するのに用いることもできる。
【００１９】
本発明は、さらに、あるウェブページへのリンクを、リンクを含む文または句にあるアンカーテキストまたはテキストの感情に応じて肯定的か否定的かに分類するのにも適用される。リンクはあるウェブページへの賛成票または別のウェブページへの反対票とみなすことができるので、リンクに関連する感情は、対象ウェブページがよいページと思われているのか悪いページと思われているのかを判定するのに役立つ。この情報を、ウェブ検索エンジンの検索結果の質向上に役立てることもできる。あるウェブページがリンク先のサイトに別のウェブページより肯定的に受け止められていると、そのウェブページのランクを上げなければならない。
【００２０】
企業についてのニュース記事は、企業への投資家の信用度に影響を及ぼすので、企業についての記事の中で表現される態度は株価に微妙な影響を及ぼし得る。ニュース記事の感情分析を株価変動の歴史と組み合わせると、このような感情分析実行は人が記事を読むより高速に作動するので、ニュース記事が株価に与える影響の短期的予測を容易にする。たとえ短期的予測であっても有価証券での価格変動予測ができれば、非常に有効である。
【００２１】
【発明の実施の形態】
図１を参照すると、本発明にかかる方法の第１の実施形態はループ１００から始まる。文書１１０内の各感情用語について、ステップ１１２で、感情用語に評点を割り当てる。感情用語は、一つ以上の連続する単語を含んでいるものでもよい。ステップ１１２で各感情用語に割り当てられる評点は、文書１１０で各感情用語が現れる頻度でも、文書１１０で各感情用語が表れる頻度に各感情用語に割り当てた強度値を掛けたものでもよい。ステップ１１４で、文書１１０について感情評点を算出する。感情評点は、誘意性（肯定、否定、または中立）や強度（大きさ）を提示するものであってよい。
【００２２】
図２を参照すると、本発明にかかる方法の第２の実施形態はループ２００から始まる。文書２１０内の各感情用語について、ステップ２１２で、感情用語に評点を割り当てる。ステップ２１４で、感情用語を肯定、否定、または中立かに分類する。ステップ２１６で、肯定的な全感情用語についての評点の総和を計算する。同様にして、ステップ２１８では、否定的な全感情用語の評点の総和を求める。ステップ２２０で、文書２１０についての感情評点を算出する。
【００２３】
否定的な用語が感情用語に関して用いられる場合、感情用語の感情評点に対する寄与度を逆にしてもよい。つまり、感情用語が肯定的なら、感情評点の算出においては否定的とみなす、逆もまた同じである。このように、否定的な感情用語は否定用語に関連するなら、否定的な感情の評点を、肯定的な感情用語と合計してもよい。同様に、肯定的な感情用語は否定用語に関連するなら、肯定的な感情用語の評点を否定的な感情用語と合計してもよい。
【００２４】
感情用語が肯定的か否定的かの分類は、全体的としてその用語を肯定的か否定的かを分類するのではなく、用語が現れるたびに行ってもよい。分類は、用語が現れた時のその用語の品詞に基づくものでも、または現れた時の用語の意味に基づくものであってもよい。
【００２５】
ステップ２２０で算出した感情評点は２つの部分からなる評点、すなわち、肯定的な感情用語の評点の総和の部分と、否定的な感情用語の評点の総和の部分とからなるものであってもよい。感情評点を、肯定的な感情用語の評点の総和から減じた否定的な感情用語の評点の総和として算出してもよい。
【００２６】
図３に、本発明にかかる方法の第３の実施形態を示す。ステップ３００で、文書３１０内に含まれる名前のついた存在物を識別する。ループ３１２内では、ステップ３１４で感情用語に評点を割り当て、ステップ３１６で感情用語を肯定的、否定的、または中立かに分類する。ステップ３１８で文書３１０についての感情評点を算出する。ステップ３１８は省略してもよい。ステップ３２０で、感情用語を名前のついた存在物に割り当てる。ループ３２２は、文書３１０内の名前のついた存在物それぞれについて繰り返す。ループ３２２内では、ステップ３２４で名前のついた存在物に割り当てられた肯定的な感情用語の評点の総和を求め、ステップ３２６で名前のついた存在物に割り当てられた否定的な感情用語の評点の総和を求める。ステップ３２８で名前のついた存在物についての感情評点を算出する。
【００２７】
ステップ３１４で、動詞の評点のそれぞれがその動詞の動作主と目的語に割り当てられ、同様に各修飾語の評点が修飾語の目的語に割り当てられるように、品詞および文法的関係を解析する。
【００２８】
ステップ３１６での感情用語が肯定的か否定的かの分類は、名前のついた存在物に対する感情用語の方向に基づくものであってよい。
【００２９】
ステップ３２０での感情用語の名前のついた存在物への割り当ては、文の境界にわたっては生じないよう制限してもよい。つまり、このような割り当てが起こる場合、感情用語と名前のついた存在物は同一文内に含まれていなければならないとしてもよい。
【００３０】
複数の感情用語を、各感情用語について、複数の名前のついた存在物に割り当ててもよく、評点は、感情用語に最も近くにある名前のついた存在物に割り当てるか、名前のついた存在物各々について、最も近い感情用語からの評点を名前のついた存在物に割り当てる。後者の場合、別の名前のついた存在物または感情用語がその存在物と、最も近い感情用語との間にあると、割り当てを行わない（つまり、別の名前のついた存在物または感情用語が割り当てを「ブロックする」）。
【００３１】
図４Ａおよび図４Ｂは、本発明にかかる方法の第４の実施形態を示す。図４Ａを参照すると、ステップ４００で、文書４１０内にある名前のついた存在物を識別する。ループ４１２は、文書４１０内の各感情用語について繰り返す。ループ４１２内では、ステップ４１４で評点を感情用語に割り当て、ステップ４１６で感情用語が肯定的か、否定的か、または中立かを分類する。ステップ４１８で、文書４１０についての感情評点を算出する。ステップ４１８は省略してもよい。図４Ｂを参照すると、ステップ４２０で、感情用語を名前のついた存在物に割り当てる。名前のついた存在物の変形を、変形が複数の存在物ではなく一つの存在物としてみなされるように、標準化してグループ分けする。たとえば、「コンパックコンピュータコーポレーション（Ｃｏｍｐａｑ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）」、「コンパックコンピュータコープ（Ｃｏｍｐａｑ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｃｏｒｐ．）」、「コンパックコンピュータ（Ｃｏｍｐａｑ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）」、「コンパック（Ｃｏｍｐａｑ）」を４つの異なる存在物ではなく、単一の存在物としてみなす。ループ４２４を各変形グループについて繰り返す。ループ４２４内では、ステップ４２６で変形グループ内の肯定的な感情用語の評点の総和を求め、ステップ４２８で変形グループ内の否定的な感情用語の評点の総和を求める。ステップ４３０で、その変形グループについての感情評点を算出する。
【００３２】
本発明の方法はテキスト文書、たとえば、ニュース記事、経済ニュース記事、ウェブページ、顧客とのやりとり、（たとえば文書検索、フィルタリング、ルート設定、分類などの）情報検索タスクに適用してもよい。ニュース記事を良か悪かに分類してもよい。さらに、ニュース記事内の名前のついた存在物を良か悪かに分類してもよい。
【００３３】
経済ニュース記事も同様に、良か悪かに分類してもよい。感情評点を用いて経済ニュース記事内の名前のついた存在物に関連する有価証券の価格変化を予測するようにしてもよい。
【００３４】
ウェブページやその他のウェブ文書は、肯定的か否定的かに分類してもよい。さらに、情報検索エンジンで、通常のキーワードとともに、トピックについての肯定的か否定的なウェブページまたは文書を検索してもよい。ページおよび名前のついた存在物についての感情評点を、検索時に感情値を効率よく算出するためにインデックスに記憶させてもよい。ウェブページを、（そのページにリンクするウェブページの全てまたはいくつかにおける）そのページへのリンクを含む別のテキスト（文か段落）の感情にしたがって肯定的か否定的かに分類してもよい。
【００３５】
たとえば、文書、電子メール、電話などの顧客とのやりとりを、苦情か賛辞かに分類してもよい。電子メールは、文脈の感情と、電子メールのメッセージの要約画面に表示される（笑顔や不機嫌な顔などの）単純な絵文字あるいは（赤の光または緑の光などの）その他の視覚的な表示にしたがって、肯定的か否定的かに分類してもよい。
【００３６】
図５は、本発明の方法の実施を可能にする装置を示す。この方法を実施するためにコンピュータシステム５００が用いられる。コンピュータシステム５００は、ディスプレイ５１０と、入力装置５１２を含む。入力装置５１２は、たとえばキーボードやスキャナなどユーザ入力を受けることができる装置であればよい。コンピュータシステム５００はさらに、本発明にかかる方法を記憶し、変更するテキストを記憶するための記憶装置５１４を含む。プロセッサ５１６が記憶装置５１４に記憶された方法を実行する。またプロセッサ５１６は、情報をディスプレイ５１０に送り、入力装置５１２から情報を受け取ることができる。デスクトップシステム、ラップトップシステム、あるいはネットワークシステムなど、ただしこれに限定されることはないが、さまざまなソフトウエアとハードウエア構成要素を有する、本発明にかかる方法を実施することが可能なコンピュータシステムであればどのような種類のものであってもよい。
【００３７】
以下に、本発明の実施形態を実行するためのパール（ＰＥＲＬ）言語におけるコンピュータコード部分の一覧を示す。
【表１】
2004514220.tif 000003
【表２】
2004514220.tif 000004
【表３】
2004514220.tif 000005
【表４】
2004514220.tif 000006
【表５】
2004514220.tif 000007
【表６】
2004514220.tif 000008
【表７】
2004514220.tif 000009
【表８】
2004514220.tif 000010
【表９】
2004514220.tif 000011
【表１０】
2004514220.tif 000012
【表１１】
2004514220.tif 000013
【表１２】
2004514220.tif 000014
【表１３】
2004514220.tif 000015
【表１４】
2004514220.tif 000016
【表１５】
2004514220.tif 000017
【表１６】
2004514220.tif 000018
【表１７】
2004514220.tif 000019
【表１８】
2004514220.tif 000020
【００３８】
パール（ＰＥＲＬ）の実行は、名前のついた存在物の抽出と文末検出についてのヒューリスティクスとを感情分析にミックスさせたものなので理解しづらいと思われる。また、テキストのそれぞれ連続する単語で変更できる状態変数を維持することによって機能する。これらの状態変数が感情分析実行の演算を変更してもよい。名前のついた存在物と感情用語の全てを文書内の各文から抽出する実行のほうが、理解しやすいだろうが、この有限状態マシンの実行と同じくらい効率的なものではない。この節の終わりでパールの実行の詳細を説明する。
【００３９】
本発明の方法では、まず感情語彙目録をロードする。語彙目録の各見出し語は、最大５語までの句、その句に関連する肯定的か否定的な誘意性と品詞、制約（名詞、動詞、または修飾語）、方向、強度とからなる。強度は用語の大きさの差異を表すもので（たとえば「大嫌い、憎む（ｈａｔｅ）」は「嫌い（ｄｉｓｌｉｋｅ）」よりもはるかに否定の度合いが強い）、デフォルト値は１である。以下は感情語彙目録からの抜粋である。
【表１９】
2004514220.tif 000021
【００４０】
次に、その方法を文書内の単語全体について繰り返し、ＨＴＭＬ符号化が埋められていてもそれは無視する。括弧、シングルとダブルの引用符、コンマは所有を表す印なので単語から取り除く。文末の句読点は単語に残して後で取り除く。
【００４１】
まず、単語が名詞かどうかを次のヒューリスティクスを用いて確認する。これらのヒューリスティクスでは連続する大文字の単語を探し、名前のついた存在物の名詞の途中にある小文字で示される「オブ（ｏｆ）」のような単語の小集合を飛ばす。
【００４２】
・　現在の単語の最初の文字は、大文字で、名前のストップワード、通常のストップワードまたは格のストップワードではない、または
・　前の単語は、名前（＄ｓａｗｎａｍｅｗｏｒｄｐフラグが設定）で、現在の単語は名詞ストップワードである。
【００４３】
名詞ストップワードとは、小文字の会社やその他存在物の名前の中にしばしば現れる単語で、無視して連続させてもかまわない。たとえば、「Ｕｎｉｔｅｄ　Ｓｔａｔｅｓ　ｏｆ　Ａｍｅｒｉｃａ」の中の「ｏｆ」という単語は、「ａｎｄ」、「ｏｆ」、「ａ」、「ｔｈｅ」、「ｆｏｒ」などと同様名詞ストップワードである。格ストップワードとは、最初の大文字とともに現れるが、ｄａｙｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｗｅｅｋ（曜日）やｎａｍｅｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｍｏｎｔｈ（月名）などの名詞ではない。
【００４４】
単語が名詞であれば、＄ｓａｗｎａｍｅｗｏｒｄｐフラグをセットし、そうでなければ、フラグをセットしない。また、単語が文末の句読点（ピリオド、感嘆符または疑問符）で終わっているかどうかを確認する。もし単語が文末の句読点で終わっていて、その単語が文末ストップワードではなければ（文の終わりを示すのではない「Ｄｒ．」や「Ｍｒ．」などの単語か、「Ｕ．Ｓ．」などのピリオドが埋め込まれた単語）、＄ｓａｗｅｏｓフラグをセットし、＄ｓａｗｎａｍｅｗｏｒｄｐフラグをセットしない。後者の場合は、名詞が文の境界をまたぐことがないからである。また、この時点で文末の句読点を取り除く。
【００４５】
その後、＄ｎａｍｅｏｆｆｓｅｔ値を確認する。＄ｎａｍｅｏｆｆｓｅｔ値は最後の名詞の単語から名詞でない単語数を数えた値である。もし＄ｎａｍｅｏｆｆｓｅｔがゼロなら、同じ名詞に引き続き置き、単語にその名詞を添える。そうでなければ、新しい名詞を保存する。新しい名詞を保存する場合、一番最近見られた感情用語を含む＄ａｆｆｅｃｔ変数をリセットする。これによって感情が名詞の境界にまたがることがなくなるので、一つの感情用語は最も近くにある名前のついた存在物を修飾するだけとなる。
【００４６】
単語が名詞ストップワードであると、後で取り除けるようにその単語（とその前に連続する名詞ストップワードがあればそれも一緒に）を保存する。これは、名詞の中に名詞ストップワードが出てくることはあるが、名詞の境界には存在しないからである。名詞は適切な格の単語で始まり、終わらなければならない。
【００４７】
＄ｃａｎｏｎｉｃａｌｉｚｅｖａｒｉａｎｔｓをセットすると、「コンパックコンピュータコーポレーション（Ｃｏｍｐａｑ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）」、「コンパックコンピュータコープ（Ｃｏｍｐａｑ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｃｏｒｐ．）」、「コンパックコンピュータ（Ｃｏｍｐａｑ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）」、「コンパック（Ｃｏｍｐａｑ）」が４つの異なる存在物ではなく、単一の存在物としてみなされるように、名詞の変形を標準化する。
【００４８】
次に、感情用語について確認する。＄ｓａｗｎａｍｅｗｏｒｄｐフラグをセットしないと、現在の単語は名詞の一部ではなく、ゼロでなければ、＄ｎａｍｅ変数は名詞を含む。したがって、再び名詞が出るまで、感情句の確認ができる。
【００４９】
名詞の後に第１の名詞でない単語があると（＄ｎａｍｅｏｆｆｓｅｔがゼロ）、この名詞の前だが他のあらゆる名詞の後に現れる感情句を確認する必要がある。状態マシンの性質上、＄ａｆｆｅｃｔ変数はその名詞に先行する感情句を含み、＄ａｆｆｅｃｔｏｆｆｓｅｔは感情句と名詞の間の感情ではなく、名詞でもない単語の数である。＄ａｆｆｅｃｔｏｆｆｓｅｔが＄ｄｉｓｔａｎｃｅｌｉｍｉｔより小さいと、名詞の肯定か否定頻度を増分して感情句の感情を名詞に割り当てる。また、文書内にある肯定的か否定的な感情句の一覧にその感情句を追加する。さらに、名詞に関連するいくつかのカウンタ（その名詞が現れる頻度、文書内にある独自の名詞の数、（重複も含めて）発現した名詞の総和）を増分する。それから、＄ａｆｆｅｃｔをｎｕｌｌ−ｓｔｒｉｎｇにリセットし、名詞の後に現れる感情句の構築を始めることができる。
【００５０】
名詞の後に感情句を探す時、最も短い感情句を優先させながら、最大５語までのウィンドウを利用する（これを最も長い句を優先させることに変更可能である）。感情句が感情語彙目録にあれば、対応する感情をその名詞に当てはめる。たとえば、その句が否定的な感情であると、その名詞の否定的な感情頻度が増分され、その句が文書についての否定的な感情用語の一覧に追加される。その句を（感情用語に続く名詞と使うように）＄ａｆｆｅｃｔ変数に保存して＄ａｆｆｅｃｔｏｆｆｓｅｔと＄ｎａｍｅｏｆｆｓｅｔをゼロにセットする。＄ｎａｍｅ変数は、別の感情用語が次の名詞の前に現れたら、その感情が前の名詞に適用されないように（すなわち、中間の感情用語がその別の感情用語をブロックするように）ゼロストリングになるようセットする。＄ａｆｆｅｃｔ変数は各連続する感情句にセットしたままなので、変数は次の名詞が表れた時その名詞に最も近い感情句を保持する。ウィンドウが感情句を含まない場合、＄ｎａｍｅｏｆｆｓｅｔと＄ａｆｆｅｃｔｏｆｆｓｅｔ変数を増分する。
【００５１】
その後ウィンドウを移動させて、文書内の次の単語についての処理に移る。
【００５２】
文書内の全ての単語が処理し終わると、変数カウンタは、文書に関連し、文書内に含まれる名前のついた存在物に関連する感情を算出するのに必要な情報を全て含むことになる。
【００５３】
・　＄ｎａｍｅｕｎｉｑｕｅｔｏｔａｌと＄ｎａｍｅｔｏｔａｌは、個々の名詞の数と名詞の総和を含む。
・　＄ｐｏｓｔｏｔａｌは、文書内の肯定的な感情用語の総和、＄ｎｅｇｔｏｔａｌは文書内の否定的な感情用語の総和である。文書全体の感情をこの２つの重み付けした差異として算出される。ただし減算する前に＄ｐｏｓｔｏｔａｌに＄ｌａｍｂｄａを掛け、＄ｎｅｇａｔｏｔａｌに（１−＄ｌａｍｂｄａ）を掛ける。＄ｌａｍｂｄａは、肯定的な感情用語と否定的な感情用語の相対的な影響を制御する０から１の間の重みである。＄ｌａｍｂｄａのデフォルト値は１／２であり、文書内に現れる名詞をその感情評点によって区分けする。＄ｌａｍｂｄａフラグがセットされていなければ、２回以上現れる名詞だけが報告される。文書全体の感情と同様にしてその名詞についての肯定的な感情用語と否定的な感情用語の総和に基づいて感情評点を算出する。＄ｒａｔｉｏがセットされていれば、ある名詞についての感情評点は、文書内での名詞の発現頻度によって標準化し、文書内の全ての否定的な感情用語と肯定的な感情用語の一覧がプリントアウトされる。
【００５４】
以上、本発明の詳細な好ましい実施形態を述べたが、当業者であれば発明の要旨と範囲を逸脱しないかぎり、修正、追加、および変更が可能であることを理解するであろう。特許法で要求されているように詳細、入念に本発明を説明してきたが、特許請求の範囲に記載するものが、特許証で保護されることを望むものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】
本発明にかかる方法の第１の実施形態のフローチャートである。
【図２】
本発明にかかる方法の第２の実施形態のフローチャートである。
【図３】
本発明にかかる方法の第３の実施形態のフローチャートである。
【図４Ａ】
本発明にかかる方法の第４の実施形態のフローチャートであり。
【図４Ｂ】
本発明にかかる方法の第４の実施形態のフローチャートであり。
【図５】
本発明にかかる装置の概略図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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