(57)【要約】【課題】コンテンツに対応する文書データの分類精度を向上させることができると共に、コンテンツのどの部分に対応する文書データかという観点からの分類を実現する。【解決手段】コンテンツに対応するメタデータにより前記コンテンツに関連する１又は複数の文書データを分類分けする文書データ分類装置であって、前記メタデータに含まれる文書を所定の単位で分割するメタデータ分割手段と、前記文書データに含まれる文書を所定の単位で分割する文書データ分割手段と、前記メタデータ分割手段により得られる１又は複数の分割文と、前記文書データ分割手段により得られる１又は複数の分割文とに基づいて、前記コンテンツを構成する複数の内容のうち、少なくとも１つに対応した表現部分を検出する対応表現検出手段と、前記対応表現検出手段により得られる検出結果に基づいて、前記文書データを分類分けする対応表現分類手段とを有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツに対応するメタデータにより前記コンテンツに関連する１又は複数の文書データを分類分けする文書データ分類装置であって、
前記メタデータに含まれる文書を所定の単位で分割するメタデータ分割手段と、
前記文書データに含まれる文書を所定の単位で分割する文書データ分割手段と、
前記メタデータ分割手段により得られる１又は複数の分割文と、前記文書データ分割手段により得られる１又は複数の分割文とに基づいて、前記コンテンツを構成する複数の内容のうち、少なくとも１つに対応した表現部分を検出する対応表現検出手段と、
前記対応表現検出手段により得られる検出結果に基づいて、前記文書データを分類分けする対応表現分類手段とを有することを特徴とする文書データ分類装置。
【請求項２】
前記対応表現検出手段は、
前記メタデータ分割手段により得られる１又は複数の分割文及び前記文書データ分割手段により得られる１又は複数の分割文のそれぞれについて形態素解析を行い、その解析結果を用いた係り受け解析から木構造を生成し、生成された木構造同士を比較することで、前記表現部分を検出することを特徴とする請求項１に記載の文書データ分類装置。
【請求項３】
前記対応表現検出手段は、
予め設定されたシソーラスに基づいて前記文書データに対して所定の種別を設定することを特徴とする請求項１又は２に記載の文章データ分類装置。
【請求項４】
前記対応表現検出手段は、
前記文書データ分割手段により得られる１又は複数の分割文のそれぞれについて、主張文と客観文とを判別し、判別された主張文に基づいて前記表現部分を検出することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の文書データ分類装置。
【請求項５】
前記対応表現分類手段により得られる分類結果を少なくともグラフ又は表により表示するための画面を生成する表示画面生成手段を有することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の文書データ分類装置。
【請求項６】
前記文書データは、
各視聴者に提供された前記コンテンツに対する反響として、前記各視聴者により作成された反響データであることを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の文書データ分類装置。
【請求項７】
コンテンツに対応するメタデータにより前記コンテンツに関連する１又は複数の文書データを分類分けする文書データ分類処理をコンピュータに実行させるための文書データ分類プログラムであって、
前記メタデータに含まれる文書を所定の単位で分割するメタデータ分割処理と、
前記文書データに含まれる文書を所定の単位で分割する文書データ分割処理と、
前記メタデータ分割処理により得られる１又は複数の分割文と、前記文書データ分割処理により得られる１又は複数の分割文とに基づいて、前記コンテンツを構成する複数の内容のうち、少なくとも１つに対応した表現部分を検出する対応表現検出処理と、
前記対応表現検出処理により得られる検出結果に基づいて、前記文書データを分類分けする対応表現分類処理とをコンピュータに実行させるための文書データ分類プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書データ分類装置及び文書データ分類プログラムに係り、特に分類精度を向上させるための文書データ分類装置及び文書データ分類プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来では、コンピュータ等を用いて多数の分類対象の文書データを予め設定されたキーワード等のパラメータに基づいて、文書中に含まれるキーワードにより個々に数値化し、その数値を用いて予め設定されたグループに分類する技術が知られている（例えば、特許文献１、特許文献２等参照。）。
【０００３】
また、文書を数値化する従来手法は、文書に出現する単語の頻度、数値化された単語の意味を用いるものである。具体的には、例えば単語の出現頻度を用いて文書データを分類する場合、ある特定のグループに属する強さを表す単語を予め設定しておき、その単語が文書中に出現する割合をそのグループに属する強さ（尤度）とし、ある１つの文書に着目したときに最も属する強さ（尤度）の大きいグループがその文書が属するグループであるとして分類することができる。
【特許文献１】特開平１−１８８９３４号公報
【特許文献２】特開平５−８９１９３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上述した分類手法は、例えば番組等のコンテンツを視聴した視聴者等による番組に対する意見、要望等の視聴者の反響データを分類するとき等に適用することができる。
【０００５】
しかしながら、上述した従来手法では、例えば反響データに含まれる文書のうち、どの部分が番組に対する反響であるのかを検出することが困難であった。また、検出された反響が番組全体のうち、どの部分に対するものであるかを把握することが困難であった。
【０００６】
本発明は、上述した問題点に鑑みなされたものであり、分類精度を向上させるための文書データ分類装置及び文書データ分類プログラム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】
上記課題を解決するために、本件発明は、以下の特徴を有する課題を解決するための手段を採用している。
【０００８】
請求項１に記載された発明は、コンテンツに対応するメタデータにより前記コンテンツに関連する１又は複数の文書データを分類分けする文書データ分類装置であって、前記メタデータに含まれる文書を所定の単位で分割するメタデータ分割手段と、前記文書データに含まれる文書を所定の単位で分割する文書データ分割手段と、前記メタデータ分割手段により得られる１又は複数の分割文と、前記文書データ分割手段により得られる１又は複数の分割文とに基づいて、前記コンテンツを構成する複数の内容のうち、少なくとも１つに対応した表現部分を検出する対応表現検出手段と、前記対応表現検出手段により得られる検出結果に基づいて、前記文書データを分類分けする対応表現分類手段とを有することを特徴とする。
【０００９】
請求項１記載の発明によれば、コンテンツに対応するメタデータと文書データとに含まれる文書を分割して比較することで対応表現部分を検出し、その検出結果に基づいて分類分けを行うことにより、文書データの分類精度を向上させることができる。
【００１０】
請求項２に記載された発明は、前記対応表現検出手段は、前記メタデータ分割手段により得られる１又は複数の分割文及び前記文書データ分割手段により得られる１又は複数の分割文のそれぞれについて形態素解析を行い、その解析結果を用いた係り受け解析から木構造を生成し、生成された木構造同士を比較することで、前記表現部分を検出することを特徴とする。
【００１１】
請求項２記載の発明によれば、係り受け解析結果から木構造を生成し、その木構造に基づいて高精度に対応表現部分を検出することができる。
【００１２】
請求項３に記載された発明は、前記対応表現検出手段は、予め設定されたシソーラスに基づいて前記文書データに対して所定の種別を設定することを特徴とする。
【００１３】
請求項３記載の発明によれば、対応表現として特徴的な表現（句）からなるシソーラスを予め設定しておくことで、容易且つ正確に種別を設定することができる。
【００１４】
請求項４に記載された発明は、前記対応表現検出手段は、前記文書データ分割手段により得られる１又は複数の分割文のそれぞれについて、主張文と客観文とを判別し、判別された主張文に基づいて前記表現部分を検出することを特徴とする。
【００１５】
請求項４記載の発明によれば、主張文に基づいて、より高精度に表現部分の検出を行うことができる。また、主張文に基づいて文書データの種別を高精度に設定することができる。
【００１６】
請求項５に記載された発明は、前記対応表現分類手段により得られる分類結果を少なくともグラフ又は表により表示するための画面を生成する表示画面生成手段を有することを特徴とする。
【００１７】
請求項５記載の発明によれば、ユーザ等に分類結果を容易に把握させることができる。
【００１８】
請求項６に記載された発明は、前記文書データは、各視聴者に提供された前記コンテンツに対する反響として、前記各視聴者により作成された反響データであることを特徴とする。
【００１９】
請求項６記載の発明によれば、コンテンツに対する視聴者からの反響データを高精度に分類分けすることができる。
【００２０】
請求項７に記載された発明は、コンテンツに対応するメタデータにより前記コンテンツに関連する１又は複数の文書データを分類分けする文書データ分類処理をコンピュータに実行させるための文書データ分類プログラムであって、前記メタデータに含まれる文書を所定の単位で分割するメタデータ分割処理と、前記文書データに含まれる文書を所定の単位で分割する文書データ分割処理と、前記メタデータ分割処理により得られる１又は複数の分割文と、前記文書データ分割処理により得られる１又は複数の分割文とに基づいて、前記コンテンツを構成する複数の内容のうち、少なくとも１つに対応した表現部分を検出する対応表現検出処理と、前記対応表現検出処理により得られる検出結果に基づいて、前記文書データを分類分けする対応表現分類処理とをコンピュータに実行させる。
【００２１】
請求項７記載の発明によれば、コンテンツに対応するメタデータと文書データとに含まれる文書を分割して比較することで対応表現部分を検出し、その検出結果に基づいて分類分けを行うことにより、文書データの分類精度を向上させることができる。また、プログラムをインストールすることにより、容易に文書データ分類処理を実現することができる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、コンテンツに対応する文書データの分類精度を向上させることができると共に、コンテンツのどの部分に対応する文書データかという観点からの分類を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
＜本発明の特徴＞
本発明は、コンテンツに対応するメタデータに基づいて、コンテンツに関連する１又は複数の文書データを分類する。具体的には、例えば放送番組等のように複数の内容から構成されるコンテンツがあり、そのコンテンツに対する視聴者等からの反響データに含まれる１又は複数の文（文書）を、句読点や終止符等の所定の単位で分割し、その中からコンテンツの内容に最も近い表現を検出することによって、どの部分に対する反響かを検出する。
【００２４】
また、最も近い表現の検出には、単語の出現頻度だけではなく、文の係り受け構造と単語の近さが用いられる。また、本発明では、分類対象文の数だけ最も近い表現が検出されるため、これを従来の分類技術で適切なグループ数に分類する。
【００２５】
＜実施の形態＞
次に、上述した特徴を有する本発明における文書データ分類装置及び文書データ分類プログラムを好適に実施した形態について、図面を用いて説明する。なお、以下に示す実施の形態では、コンテンツの一例として放送番組を用い、またコンテンツに関連する文書データの一例として放送番組を視聴した視聴者からの感想、意見、要望、コメント、アンケート結果等の反響データを用いる。また文書データ分類手法の一例として上述した反響データの分類手法について説明する。
【００２６】
図１は、本発明における文書データ分類装置の概略構成の一例を示す図である。図１に示す文書データ分類装置１０は、放送番組メタデータ分割手段１１と、視聴者反響データ分割手段１２と、対応表現検出手段１３と、対応表現分類手段１４と、蓄積手段１５と、表示画面生成手段１６とを有するよう構成されている。
【００２７】
放送番組メタデータ分割手段１１は、放送番組に対応するメタデータである放送番組メタデータ２１を自然文のまま入力する。つまり、放送番組メタデータ１１は、番組コンテンツとして使用したメタデータのフォーマットをそのままの状態で放送番組メタデータ分割手段１１に入力される。なお、上述した自然文とは、１又は複数の文を有している。更に、放送番組メタデータ内の文章とは、台詞や字幕等の他に、コンテンツのタイトル、コンテンツの詳細説明等を含んでいる。
【００２８】
放送番組メタデータ分割手段１１は、放送番組メタデータ２１を入力し、入力された放送番組メタデータ２１に含まれる全ての文書を所定の単位に分割する。具体的には、放送番組メタデータ分割手段１１は、例えば句点、読点、終止符等を基準に文単位に分割する。また、放送番組メタデータ分割手段１１は、分割されたメタデータの分割文を対応表現検出手段１３に出力する。
【００２９】
また、視聴者反響データ分割手段１２は、放送番組に対する視聴者反響データ２２を入力する。なお、視聴者反響データとは、放送番組を視聴した視聴者等からの感想、意見、要望、コメント、アンケート結果等であり、これらのデータは電子メールや電話あるいはＦＡＸ等で送られ、それらの文書を電子化したデータである。なお、視聴者反響データ２２は、１又は複数（図１では、視聴者反響データ１，２，・・・，Ｎ）存在し、視聴者反響データ２２の中には１又は複数の文を有するものとする。また、各視聴者反響データ１〜Ｎには、その反響データを作成した視聴者に関する情報（性別、年齢、氏名等）を有していてもよい。
【００３０】
視聴者反響データ分割手段１２は、１又は複数の視聴者反響データ２２を入力し、入力した視聴者反響データ２２に含まれる全ての文書を所定の単位に分割する。具体的には、視聴者反響データ分割手段１２は、例えば句点、読点、終止符等を基準に文単位に分割する。そのうちの１つの視聴者反響データ毎に句点、読点、終止符等を基準に１文に分割する。また、視聴者反響データ分割手段１２は、分割した視聴者反響データの分割文を対応表現検出手段１３に出力する。
【００３１】
対応表現検出手段１３は、放送番組メタデータ２１の全分割文と、視聴者反響データ２２の分割文とを比較して、それぞれの分割文に対して対応表現である近さを表す尺度（尤度）を出力する。
【００３２】
ここで、図２は、本発明における分割文の比較方法を説明するための一例を示す図である。図２に示すように、対応表現検出手段１３には、放送番組メタデータ分割文１〜Ｎと、ある視聴者反響データｋにおける各分割文１〜Ｍが入力され、各分割文同士で対応表現の近さを表す尺度（尤度）の検出を行い、放送番組メタデータから得られる分割文数と、視聴者反響データから得られる分割文数との組み合わせの中で所定の尤度を持つ文を、その放送番組に対する視聴者の反響データであるとする。
【００３３】
なお、所定の尤度とは、例えば放送番組メタデータから得られる分割文数及び視聴者反響データから得られる分割文同士の比較において、対応表現の尤度が最もの高いものや予め設定された尤度以上のものを検出するよう設定することができる。したがって、尤度の最も高いものであれば各視聴者からの視聴者反響データ１〜Ｎに対して必ず１つの対応表現を検出することができる。これにより、視聴者がどのような意見が多かったか等の放送番組の全体的な評価をすることができる。
【００３４】
また、予め設定された尤度以上の対応表現部分を検出する場合、ある視聴者反響データに対して１又は複数の対応表現を検出することができる。また、予め設定された尤度に満たない場合は、視聴者反響データに対して対応表現が検出されない。
【００３５】
したがって、ある視聴者反響データ内に複数の反響（文書）が存在する場合に、それぞれの対応表現を検出することができるため、漏れのない分類を実現することができる。また、予め設定された尤度に満たない視聴者反響データは、番組とは関係のないデータであるため、分類対象から外すことができる。これにより、高精度な文書データの分類を実現することができる。
【００３６】
このように、放送番組メタデータから得られる分割文及び視聴者反響データから得られる分割文同士で比較して対応表現を検出することで、視聴者反響データに含まれる文書のうち、どの部分が番組に対する反響であるのかを検出することができる。また、その反響が番組を構成する複数の内容（例えば、番組の冒頭、序盤、中盤、終盤等）のうち、どの部分に対応する反響であるのかを高精度に検出することができる。
【００３７】
また、対応表現検出手段１３は、検出された対応表現に対して後述する対応表現分類手段１４にて分類するための１つのパラメータとなる反響の種別を設定する。なお、対応表現検出手段１３における対応表現検出や種別設定の具体的な説明は後述する。対応表現検出手段１３は、上述した視聴者反響データに対して得られる対応表現の検出結果を対応表現分類手段１４に出力する。なお、検出結果は、例えば上述した対応表現する尤度、対応表現が検出された放送番組メタデータ対応部分や視聴者反響データの対応部分、複数の視聴者反響データを識別するための識別情報、及び反響の種別等から任意に選択された少なくとも１つの情報から構成される。
【００３８】
次に、対応表現分類手段１４は、対応表現検出手段１３から得られた検出結果に基づいて、視聴者反響データの分類分けを行い、その分類結果２３を出力する。ここで、分類結果２３としては、例えば図１に示すように視聴者反響データ毎に少なくとも１つの分類が付与される。なお、対応表現分類手段１４における分類結果の出力方法はこの限りではなく、例えば分類毎に視聴者反響データの一覧を出力してもよい。図３は、分類毎の視聴者反響データ一覧を出力する一例を示す図である。なお、分類手法としては、予め設定された各分類（グループ）により視聴者反響データを分類する場合には、例えば各視聴者反響データに付与された尤度等を基準に適用することができる。また、各分類（グループ）を予め設定しないで分類する場合には、例えば重心法やｋ−ＮＮ法等を適用することができる。
【００３９】
したがって、対応表現分類手段１４は、全ての視聴者反響データについて上述した分類分けを行い、幾つかに分類された分類（グルーピング）情報が付加された視聴者反響データを出力する。なお、対応表現分類手段１４は、得られた分類結果を蓄積手段１５及び／又は表示画面生成手段１６に出力することもできる。
【００４０】
蓄積手段１５は、対応表現分類手段１４により得られる分類された視聴者反響データを蓄積する。また、蓄積手段１５は、入力された放送番組メタデータ２１や視聴者反響データ２２を蓄積することもでき、対応表現検出手段１３により得られる検出結果等を蓄積することもできる。また、蓄積手段１５に蓄積された各種データは、必要に応じて読み出すことができ、上述した放送番組メタデータ分割手段１１、視聴者反響データ分割手段１２、対応表現検出手段１３、又は対応表現分類手段１４等にて使用することができる。
【００４１】
また、表示画面生成手段１６は、対応表現分類手段１４により得られる分類結果を表やグラフ等、ユーザ等に見やすい表示形式に編集し、生成された表示画面をディスプレイ装置等によりユーザ等に提示する。これにより、ユーザ等に分類結果を容易に把握させることができる。なお、生成される表示画面例については後述する。
【００４２】
上述したように、文書データ分類装置１０によれば、放送番組メタデータを入力して分割する手段と、視聴者反響データを入力して分割する手段と、それぞれの分割データを比較して対応表現を検出する手段と、その対応表現の近さを表す尺度（尤度）等に応じて対応する部分を分類する手段を有することにより、放送番組にメタデータが付与される場合に、そのメタデータに基づいて１又は複数の視聴者反響データの分類を高精度に行うことができる。
【００４３】
つまり、コンテンツに対応する文書データの分類精度を向上させることができると共に、コンテンツのどの部分に対応する文書データかという観点からの分類を実現することができる。
【００４４】
＜対応表現検出＞
次に、上述した対応表現検出手段１３による対応検出内容について具体的に説明する。まず、図２に示すように、放送番組メタデータ分割文１〜Ｎと、視聴者アンケートｋ分割文１〜Ｍとで同一内容表現を検出する際、その検出は各分割文の語句と構造で決定するため、例えば１次近似（線形近似）等を用いて同一表現を検出することができる。また、構造の違いは、木構造、線形表記等により同一表現を検出し、語句についてはデータを階層的に体系化したシソーラスやオントロジー、知識処理等により同一表現を検出することができる。また、比較する語句及び構造をＳＶＭ（サポートベクターマシン）等の２値分類器に入力することで、その表現が同一か否かを検出することもできる。
【００４５】
ここで、対応表現検出手段１３は、上述したように、比較する２つの分割文に対して対応表現の近さを表す尺度（尤度）を出力する。具体的には、文の形態素解析や係り受け解析等からなる木構造の距離により尤度を決定する。また、放送番組メタデータの分割文数と、ある視聴者反響データｋとの分割文数との組み合わせから得られる２文比較の出力のうち、所定の尤度を満たすものを検出する。
【００４６】
ここで、具体的な例を用いて説明する。図４は、放送番組メタデータと、視聴者反響データの一例を示す図である。図４には、ある番組についての放送番組メタデータ３１と、視聴者が放送番組メタデータ３１に対応する番組（コンテンツ）を視聴した後の反響データ３２を示している。
【００４７】
このとき、反響データ３２には、「太陽のまわりを地球が回っているなんてけしからん」という文が含まれており、この文のうち下線部の「太陽のまわりを地球が回っている」が番組メタデータ３１の下線部に示された「地球が太陽のまわりを回っている」の放送番組内容の対応表現であり、「けしからん」がその反響であると判断することができる。ここで、この場合における対応表現検出について説明する。
【００４８】
図５は、本発明における形態素解析及び係り受け解析の一例を示す図である。対応表現検出手段１３では、放送番組メタデータ３１に含まれる「・・・地球が太陽のまわりを回っている・・・」という文に対して、図５に示すような形態素解析と形態素解析に基づく係り受け解析を行う。また同様に、反響データ３２に対しても形態素解析及び係り受け解析を行う。
【００４９】
つまり、係り受けは、句の修飾関係を示しており、どの句も１つの句しか修正しないため、係り先が１つしか存在しない。そこで、係り受け解析結果のデータ構造を図５に示すように木構造で表現し、木構造間での類似性を比較する。
【００５０】
次に、上述した係り受け解析により得られる木構造の比較により対応表現の検出を行う。図６は、木構造比較の一例を示す図である。図６に示すように、それぞれの係り受け解析から得られる木構造での比較は、例えば木の線形の構造を比較し、その差分を木構造間の距離として検出する。例えば、２つの木構造を順序木とした場合、一方から、もう一方の木構造になるために、挿入、置換、削除等のどの程度行えばよいかを検出し、その検出結果により類似度（距離）を検出する。これにより、対応表現を特徴的な単語だけでなく、その修飾関係を表す構造を統計的に学習することによって、反響データに含まれる文書のうち、番組に対応する部分がどこであるか、また番組のどの部分に対する反響かを高精度に検出することができる。したがって、高精度に反響データに対する分類を実現することができる。なお、本発明における分割文の比較手法についてはこれに限定されるものではない。
【００５１】
＜種別設定＞
次に、対応表現検出手段１３における種別設定内容について具体的に説明する。対応表現検出手段１３は、反響データに対して対応表現部分を検出した後、視聴者からの反響は「良い」ものであるか、または「悪い」ものであるかの種別を設定する。ここで、図７は、反響の種別を設定するための一例を示す図である。図７には、反響データ３２に含まれる「息子の教育に悪いので××なんてけしからん。（××は、例えば上述した「太陽のまわりを地球が回っている」を示す。）」という文に対しての上述の形態素解析及び係り受け解析結果による木構造が示されている。
【００５２】
ここで、この文の反響の種別を検出するために、予め設定されたシソーラスを用いる。図８は、シソーラスの一例を示す図である。図８には、主観評価を表す表現のシソーラスの一例を示している。つまり、本発明におけるシソーラスは、反響の表現として、番組の内容に対応する特徴的な表現（句）を系統的に整備し、それらのデータを階層的に体系化したものである。
【００５３】
具体的には、番組の評価が「良い」に該当するシソーラス（きれい、ためになった、おもしろい、美しい、シンプルだ等）や番組の評価が「悪い」に該当するシソーラス（教育に悪影響、内容が事実でない、けしからん等）を予め設定しておくことで、高精度に反響データの種別を設定することができ、この内容に基づいて、視聴者反響データを分類分けすることができる。
【００５４】
ここで、シソーラス等に予め設定される表現が番組の内容とは別に設定されていると、番組内容にあった適切な尤度が得られないため、必ずしも適切な分類をすることができない。具体的には、例えば「効率化が進んで、夜行列車が走らなくなった」は、線路付近の住民の騒音に関する放送であれば「良い反響」となり、夜行列車が好きな人向けの番組であれば「悪い反響」となる。したがって、本発明では、番組の内容に対応した表現を設定しておくことで、上述のような場合でも高精度に種別を設定することができる。
【００５５】
このように、形態素解析及び係り受け解析を用いた木構造により比較、木構造学習、シソーラス等を用いることで、放送番組のどの部分に対するどのような反響であるのかを高精度に検出することができる。なお、種別の種類は、良い、悪いに限定されるものではなく、反響データの内容に応じて他の種別に任意に設定することができる。
【００５６】
＜他の例＞
ここで、本発明における対応表現の検出や種別の設定についてはこれに限定されるものではなく、例えば主張文の検出や同一表現の検出、文中の係り受けに対する因果関係の検出等により、番組に対して視聴者がどのような主張をしたかを判断することができる。
【００５７】
つまり、例えば上述した図４に示す反響データ３２において、放送番組メタデータと同一対応表現である「太陽のまわりを地球が回っている」は主張対象であり、「けしからん」が主張している内容となるため、この文には因果関係があり、更に主張文であると判断することができる。
【００５８】
また、上述した以外にも、例えば反響データのうち、分割された文が主張文と客観文のどちらの文であるかを予め設定される条件に基づいて判別し、その判別結果から主張文を用いて対応表現の検出や種別の設定を行うことができる。
【００５９】
ここで、主張文とは、主観的な意見を述べている文であり、例えば必ずしも大勢と認識を共有できない表現や、主観表現独特の言語的特徴を有する場合等がある。なお、主張文としては、例えば「〜と思う」、「〜が好き」等が該当する。また、客観文とは、いわゆる事実を述べている部分であり、たいていは大勢と認識を共有できる表現であり、客観的表現独特の言語的特徴を有する場合もある。なお、客観文としては、例えば「事実〜である」等が該当する。なお、主張文であるか客観文であるかの判断は、予め正解データが登録されたコーパス等の学習データを作成しておき、そのコーパスを用いて判別することができる。
【００６０】
つまり、視聴者反響データにおける主張文を抽出することにより、視聴者反響データ内で視聴者が最も主張したい部分（要点）を抽出することができる。また、主張文を用いて上述した木構造による検出を行うことで、より高精度に対応表現検出や種別設定を行うことができる。
【００６１】
＜主張文について＞
ここで、上述した主張文について具体的に説明する。主張文としては、例えば「あいまいさ・相対性」、「埋め込み文」等が存在する。
【００６２】
「あいまいさ・相対性」とは、ほぼ純粋や主張（嗜好的主張）であり、例えば「りんごが好き」、「バナナが嫌い」等が該当する。また、他の例としては、外部に基準を持つ主張（倫理的主張）もあり、例えば「ゆとり教育は好ましくない」や、「学力の低下は好ましくない」等が該当する。更に、因果関係を持つ主張（論理的主張）があり、例えば「風が吹くから桶屋が儲かる」等が該当する。
【００６３】
また、「埋め込み文」としては、例えば「りんごが好きだと言っている（意見＋事実）」や、「小鳥が鳴くのが好き（事実＋意見）」等が該当する。
【００６４】
また、主張文を推量（「〜かもしれない」）や可能（「〜できる」）等の助動詞や順接、逆接等の接続詞等で判定することもできる。
【００６５】
なお、ある視聴者反響データ内に複数の主張表現が複数ある場合（例えば、良い意見と悪い意見が含まれる場合）には、それぞれの表現の上位グループに属するスコアの分散と、下位グループのスコアの分散とを求め、その結果から境界を設定する。したがって、視聴者反響データからの複数の種別を設定することができ、それぞれに対応する表現部分を検出することができる。なお、一般的にＫ個の集合に分割する方法としては、例えばＫ−ｍｅａｎｓ法等を用いることができる。
【００６６】
＜生成される表示画面例＞
次に、表示画面生成手段１６により生成される表示画面例について、図を用いて説明する。図９は、本発明における分類結果の表示画面の一例を示す図である。
【００６７】
図９に示すように表示結果としては、例えば番組全体のうち、どの部分に対する反響が多かったのかを円グラフ４１にて示している。また、例えば円グラフ４１のうち、「中盤への反響」に対する表示領域を画面上で選択（クリック）すると、その「中盤への反響」に対する種類の分類結果とその内訳（比率）が円グラフ４２により表示される。
【００６８】
更に、円グラフ４２のうち例えば「良い」に対する表示領域を選択すると、中盤への反響の「良い」の細分類とその内訳が円グラフ４３により表示される。
【００６９】
また、他の例としては、例えば「中盤への反響」に対する表示領域を画面上で選択すると中盤と分類された視聴者反響データのうち、「始め」、「中頃」、「終り」のうちのどの部分の反響であるかを示す中盤の細分類とその内訳を円グラフ４４に表示させてもよい。更に、円グラフ４３，４４を選択することで反響の具体的な内容（反響データ全文、対応表現部分、反響データを作成した視聴者に関する情報等）を表示させることができる。
【００７０】
上述したように、表示画面生成手段１６により分類結果を表やグラフ等で表示することで、ユーザ等に分類結果を容易に把握させることができる。なお、本発明においては、円グラフに限定されず、線グラフやレーダーグラフ等により図形表示させることもでき、また分類結果として得られる各項目とその内訳（比率）とを表形式で表示させることもできる。更に、例えば毎日、毎週放送される番組等の場合には、以前の分類結果を蓄積手段１５等に蓄積しておき、そのデータから統計結果を生成して表示させてもよい。
【００７１】
＜実行プログラム＞
ここで、上述した文書データ分類装置１０は、上述した専用の装置構成等を用いて本発明における文書データ分類を行うこともできるが、各構成における処理をコンピュータに実行させるための実行プログラムを生成し、例えば汎用のパーソナルコンピュータ、サーバ等にそのプログラムをインストールすることにより、本発明における文書データ分類処理を実現することができる。
【００７２】
＜ハードウェア構成＞
ここで、本発明における文書データ分類処理が実行可能なコンピュータのハードウェア構成例について図を用いて説明する。図１０は、本発明における文書データ分類処理が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。
【００７３】
図１０におけるコンピュータ本体には、入力装置５１と、出力装置５２と、ドライブ装置５３と、補助記憶装置５４と、メモリ装置５５と、各種制御を行うＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）５６と、ネットワーク接続装置５７とを有するよう構成されており、これらはシステムバスＢで相互に接続されている。
【００７４】
入力装置５１は、ユーザが操作するキーボード及びマウス等のポインティングデバイスや音声入力デバイス等を有しており、ユーザからのプログラムの実行指示等、各種操作信号、音声信号を入力する。出力装置５２は、本発明における処理を行うためのコンピュータ本体を操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するディスプレイやスピーカ等を有し、ＣＰＵ５６が有する制御プログラムにより実行経過や結果等を表示又は音声出力することができる。
【００７５】
ここで、本発明において、コンピュータ本体にインストールされる実行プログラムは、例えばＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型の記録媒体５８等により提供される。プログラムを記録した記録媒体５８は、ドライブ装置５３にセット可能であり、記録媒体５８に含まれる実行プログラムが、記録媒体５８からドライブ装置５３を介して補助記憶装置５４にインストールされる。
【００７６】
また、ドライブ装置５３は、本発明に係る実行プログラムを記録媒体５８に記録することができる。これにより、その記録媒体５８を用いて、他の複数のコンピュータに容易にインストールすることができ、容易に文書データ分類処理を実現することができる。
【００７７】
補助記憶装置５４は、ハードディスク等のストレージ手段であり、本発明における実行プログラムや、コンピュータに設けられた制御プログラム等を蓄積し必要に応じて入出力を行うことができる。また、補助記憶装置５４は、上述した放送番組メタデータや視聴者反響データ、分類された視聴者反響データ等を蓄積する蓄積手段として用いることもできる。
【００７８】
ＣＰＵ５６は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、及び補助記憶装置５４から読み出されメモリ装置５５に格納されている実行プログラム等に基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、コンピュータ全体の処理を制御して、文書データ分類処理における各処理を実現することができる。また、プログラムの実行中に必要な各種情報等は、補助記憶装置５４から取得することができ、また格納することもできる。
【００７９】
ネットワーク接続装置５７は、電話回線やＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）ケーブル等の通信ネットワーク等と接続することにより、実行プログラムを通信ネットワークに接続されている他の端末等から取得したり、プログラムを実行することで得られた実行結果又は本発明における実行プログラムを他の端末等に提供することができる。
【００８０】
上述したようなハードウェア構成により、特別な装置構成を必要とせず、低コストで文書データ分類処理を実現することができる。また、プログラムをインストールすることにより、容易に文書データ分類処理を実現することができる。
【００８１】
＜文書データ分類処理手順＞
次に、本発明における実行プログラム（文書データ分類プログラム）を用いた文書データ分類処理手順についてフローチャートを用いて説明する。図１１は、文書データ分類処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００８２】
図１１において、まず放送番組等のコンテンツに対応する放送番組メタデータを入力し（Ｓ０１）、入力した放送番組メタデータに含まれる１又は複数の文書を例えば文単位等の所定の単位で分割する（Ｓ０２）。次に、視聴者から得られる１又は複数の視聴者反響データを入力し（Ｓ０３）、入力した視聴者反響データに含まれる１又は複数の文書を例えば文単位等の所定の単位で分割する（Ｓ０４）。
【００８３】
次に、Ｓ０２により得られる放送番組メタデータの分割文と、Ｓ０４により得られるある１つの視聴者反響データの分割文とに基づいて上述したように対応表現を検出する（Ｓ０５）。なお、Ｓ０５においては、反響の種別の設定も行う。また、Ｓ０５の処理が終了後、全ての視聴者反響データについて対応表現の検出が終了したか否かを判断する（Ｓ０６）。
【００８４】
ここで、全ての視聴者反響データについて対応表現検出が終了していない場合（Ｓ０６において、ＮＯ）。Ｓ０５に戻り、Ｓ０２により得られる放送番組メタデータの分割文と、まだ処理されていない他の視聴者反響データの分割文とに基づいて対応表現を検出する。また、Ｓ０６の処理において、全ての視聴者反響データについて対応表現検出が終了した場合（Ｓ０６において、ＹＥＳ）、視聴者反響データの分類分けを行う（Ｓ０７）。
【００８５】
また、Ｓ０７にて分類分けされた視聴者反響データを用いて表示画面を生成し（Ｓ０８）、生成した表示画面をディスプレイ等に出力する（Ｓ０９）。上述した文書データ分類処理により、文書データの分類精度を向上させることができる。また、プログラムをインストールすることにより、容易に文書データ分類処理を実現することができる。
【００８６】
上述したように本発明によれば、コンテンツに対応するメタデータと文書データとに含まれる文書を分割して比較することで対応表現部分を検出し、その検出結果に基づいて分類分けを行うことにより、文書データの分類精度を向上させることができる。
【００８７】
これにより、例えば放送局等が、放送番組にメタデータを付与した放送を開始した場合、又は放送局以外のコンテンツ提供事業者から放送番組に対するメタデータが提供された場合に、これらのメタデータを放送番組に対する反響の分類指標に用いることで、どのような種類の反響があったかを高精度に取得することができる。したがって、放送局等は、番組反響に対して適切な分析を行うことができ、番組制作に反映させることができる。
【００８８】
なお、本発明におけるコンテンツは、ニュースやバラエティ等の一般的な番組に限定されず、例えば、動画、音楽、映画、テキスト情報等、あらゆるコンテンツに適用することができる。
【００８９】
以上本発明の好ましい実施の形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９０】
【図１】本発明における文書データ分類装置の概略構成の一例を示す図である。
【図２】本発明における分割文の比較方法を説明するための一例を示す図である。
【図３】分類毎の視聴者反響データの一覧を出力する一例を示す図である。
【図４】放送番組メタデータと、視聴者反響データの一例を示す図である。
【図５】本発明における形態素解析及び係り受け解析の一例を示す図である。
【図６】木構造比較の一例を示す図である。
【図７】反響の種別を設定するための一例を示す図である。
【図８】シソーラスの一例を示す図である。
【図９】本発明における分類結果の表示画面の一例を示す図である。
【図１０】本発明における文書データ分類処理が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。
【図１１】文書データ分類処理手順の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００９１】
１０  文書データ分類装置
１１  放送番組メタデータ分割手段
１２  視聴者反響データ分割手段
１３  対応表現検出手段
１４  対応表現分類手段
１５  蓄積手段
１６  表示画面生成手段
２１，３１  放送番組メタデータ
２２  視聴者反響データ
２３  分類結果
３２  反響データ
４１〜４４  円グラフ
５１  入力装置
５２  出力装置
５３  ドライブ装置
５４  補助記憶装置
５５  メモリ装置
５６  ＣＰＵ
５７  ネットワーク接続装置
５８  記録媒体
【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】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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