(57)【要約】【課題】テキストを分類する際の分類精度を向上させる。【解決手段】制御部は、総テキスト集合のうちの、第１種別に分類されているテキストの集合である第１テキスト集合、に出現する語を抽出する（Ｓ１０２）。また、制御部は、抽出された語と当該語を一部に含む語と当該語が表す形態素と、のうちの一の語又は形態素を、第１種別に分類されるべきテキストを検索するための検索式を構成する構成要素として設定する（Ｓ１１１）。その後、制御部は、構成要素として設定された上記一の語又は形態素が出現するテキストを注目テキスト集合から除く（Ｓ１１２）。【選択図】図３
2013065257.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の種別のうちのいずれかの種別に分類されているテキストを複数含む注目テキスト集合に含まれる、注目種別に分類されているテキストの集合である第１テキスト集合、に出現する語を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された語と当該語を一部に含む語と当該語が表す形態素とのうちの一の語又は形態素を、前記注目種別に分類されるべきテキストを検索するための検索式を構成する構成要素として設定する設定手段と、
を含み、
前記抽出手段は、
前記検索式の構成要素として設定される前記一の語又は形態素が出現するテキストの集合を前記注目テキスト集合から除いたテキスト集合を新たな注目テキスト集合として、当該新たな注目テキスト集合に含まれる第１テキスト集合に出現する語の抽出を再度行うこと、
を特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記抽出手段により抽出された語と当該語を一部に含む語と当該語が表す形態素とのそれぞれの語又は形態素について、前記第１テキスト集合中の出現回数を特定する第１特定手段と、
前記抽出手段により抽出された語と当該語を一部に含む語と当該語が表す形態素とのそれぞれの語又は形態素について、前記注目テキスト集合に含まれる、前記注目種別以外の種別に分類されているテキストの集合である第２テキスト集合中の出現回数を特定する第２特定手段と、
前記抽出手段により抽出された語と当該語を一部に含む語と当該語が表す形態素とのそれぞれの語又は形態素を評価する評価情報を、前記第１特定手段により特定された出現回数と前記第２特定手段により特定された出現回数とに基づいて算出する算出手段と、を含み、
前記設定手段は、
前記抽出手段により抽出された語と当該語を一部に含む語と当該語が表す形態素とのうちから前記算出手段により算出された評価情報に基づいて選択される一の語又は形態素を、前記構成要素として設定すること、
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
複数の種別のうちのいずれかの種別に分類されているテキストを複数含む注目テキスト集合に含まれる、注目種別に分類されているテキストの集合である第１テキスト集合、に出現する語を抽出する抽出手段、
前記抽出手段により抽出された語と当該語を一部に含む語と当該語が表す形態素とのうちの一の語又は形態素を、前記注目種別に分類されるべきテキストを検索するための検索式を構成する構成要素として設定する設定手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、
前記抽出手段は、
前記検索式の構成要素として設定される前記一の語又は形態素が出現するテキストの集合を前記注目テキスト集合から除いたテキスト集合を新たな注目テキスト集合として、当該新たな注目テキスト集合に含まれる第１テキスト集合に出現する語の抽出を再度行うこと、
を特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
下記特許文献１には、学習テキストの特徴を学習し、学習結果に基づいて任意のテキストを分類することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−２８２５０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、テキストを分類する際の分類精度を向上させることである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するための請求項１の発明は、複数の種別のうちのいずれかの種別に分類されているテキストを複数含む注目テキスト集合に含まれる、注目種別に分類されているテキストの集合である第１テキスト集合、に出現する語を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された語と当該語を一部に含む語と当該語が表す形態素とのうちの一の語又は形態素を、前記注目種別に分類されるべきテキストを検索するための検索式を構成する構成要素として設定する設定手段と、を含み、前記抽出手段は、前記検索式の構成要素として設定される前記一の語又は形態素が出現するテキストの集合を前記注目テキスト集合から除いたテキスト集合を新たな注目テキスト集合として、当該新たな注目テキスト集合に含まれる第１テキスト集合に出現する語の抽出を再度行うこと、を特徴とする情報処理装置である。
【０００６】
また、請求項２の発明は、請求項１の発明において、前記抽出手段により抽出された語と当該語を一部に含む語と当該語が表す形態素とのそれぞれの語又は形態素について、前記第１テキスト集合中の出現回数を特定する第１特定手段と、前記抽出手段により抽出された語と当該語を一部に含む語と当該語が表す形態素とのそれぞれの語又は形態素について、前記注目テキスト集合に含まれる、前記注目種別以外の種別に分類されているテキストの集合である第２テキスト集合中の出現回数を特定する第２特定手段と、前記抽出手段により抽出された語と当該語を一部に含む語と当該語が表す形態素とのそれぞれの語又は形態素を評価する評価情報を、前記第１特定手段により特定された出現回数と前記第２特定手段により特定された出現回数とに基づいて算出する算出手段と、を含み、前記設定手段は、前記抽出手段により抽出された語と当該語を一部に含む語と当該語が表す形態素とのうちから前記算出手段により算出された評価情報に基づいて選択される一の語又は形態素を、前記構成要素として設定することを特徴とする。
【０００７】
また、上記課題を解決するための請求項３の発明は、複数の種別のうちのいずれかの種別に分類されているテキストを複数含む注目テキスト集合に含まれる、注目種別に分類されているテキストの集合である第１テキスト集合、に出現する語を抽出する抽出手段、前記抽出手段により抽出された語と当該語を一部に含む語と当該語が表す形態素とのうちの一の語又は形態素を、前記注目種別に分類されるべきテキストを検索するための検索式を構成する構成要素として設定する設定手段、としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記抽出手段は、前記検索式の構成要素として設定される前記一の語又は形態素が出現するテキストの集合を前記注目テキスト集合から除いたテキスト集合を新たな注目テキスト集合として、当該新たな注目テキスト集合に含まれる第１テキスト集合に出現する語の抽出を再度行うこと、を特徴とするプログラムである。
【発明の効果】
【０００８】
請求項１、３の発明によれば、テキストを分類する際の分類精度を向上させることができる。
【０００９】
請求項２の発明によれば、本構成を有しない場合と比較して、テキストを分類する際の分類精度をより向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】情報処理装置の構成を例示する図である。
【図２】テキストデータベースを例示する図である。
【図３】制御部が実行する処理を例示するフロー図である。
【図４】制御部が実行する処理の処理結果を例示する図である。
【図５】Ｆ値を算出するための数式を例示する図である。
【図６】制御部が実行する処理の処理結果を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態の例について図面に基づき詳細に説明する。
【００１２】
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置１の構成を例示する図である。情報処理装置１は、一般的なコンピュータであり、制御部２、主記憶４、ハードディスク６、及び表示部８を備える。ここでは、情報処理装置１がプリンタメーカに利用される場合を例に取り上げる。
【００１３】
制御部２は、マイクロプロセッサであり、主記憶４に記憶されるプログラムに従って各種情報処理を実行する。主記憶４は、上記プログラムを格納している。このプログラムは、ＤＶＤ（登録商標）−ＲＯＭ等のコンピュータ読取可能な情報記憶媒体から読み出されて主記憶４に格納されてもよいし、ネットワーク等の通信網から供給されて主記憶４に格納されてもよい。また、主記憶４には、情報処理の過程で必要となる各種データも格納される。表示部は、ＣＲＴディスプレイ及び液晶ディスプレイなどであり、制御部２から入力される情報を出力する。
【００１４】
ハードディスク６は、各種情報を記憶する。本実施形態の場合、ハードディスク６には、複数の種別のうちのいずれかに分類されたＶＯＣテキストが複数記憶される。具体的には、ハードディスク６には、テキストデータベースが記憶される。図２は、テキストデータベースを例示している。同図に示すように、テキストデータベースは、複数のレコードを含み、一つ一つのレコードは、ＶＯＣ（Voice Of Customer）テキストと、ＶＯＣテキストの種別を示す分類フラグと、を含む。
【００１５】
ＶＯＣテキストは、顧客の意見や苦情、アンケート結果等の顧客に関する情報を示すテキストデータであり、プリンタメーカで営業業務に従事する従業員により入力される。ＶＯＣテキストは、営業業務に従事する従業員が顧客から拝聴したメッセージを表す。分類フラグは、プリンタメーカで開発業務に従事する従業員により、ＶＯＣテキストの内容に応じて入力される。本実施形態の場合、分類フラグは、「１」、「２」、及び「３」のいずれかの値に設定される。分類フラグの値「１」は、ＶＯＣテキストが第１種別のＶＯＣテキストであることを示し、分類フラグの値「２」は、ＶＯＣテキストが第２種別のＶＯＣテキストであることを示し、分類フラグの値「３」は、ＶＯＣテキストが第３種別のＶＯＣテキストであることを示す。第１種別のＶＯＣテキストは、例えばプリンタメーカが製造したプリンタの印刷画質に関するメッセージであり、第２種別のＶＯＣテキストは、例えば印刷用紙の搬送に関するメッセージであり、第３種別のＶＯＣテキストは、例えばプリンタ運用時の騒音に関するメッセージである。
【００１６】
テキストデータベースには、レコードの数だけＶＯＣテキストが格納される。以下、テキストデータベースに格納される全ＶＯＣテキストの集合を、総テキスト集合と表記する。総テキスト集合が注目テキスト集合に相当する。ここでは、総テキスト集合に含まれるＶＯＣテキストの数「Ｎ３」が「４９８」であるものとする。
【００１７】
この情報処理装置１では、テキストデータベースの記憶内容に基づいて、それぞれの種別につき、その種別に分類されるべきテキストを検索するための検索式が決定される。検索式は、少なくとも１つの語又は形態素を構成要素とするＯＲ条件として表現される。この検索式が用いられて、任意のテキストが分類される。例えば、第１種別についての検索式で検索されたテキストは、第１種別に分類される。
【００１８】
この情報処理装置１では、分類精度が向上するよう検索式が決定されるようになっている。以下、この点につき、第１種別（注目種別）についての検索式を決定する場合を例に取り上げて説明する。なお、以下、テキストデータベースに記憶される、第１種別のＶＯＣテキストの集合を第１テキスト集合と表記する。また、テキストデータベースに記憶される、第１種別以外の種別のＶＯＣテキストの集合を第２テキスト集合と表記する。ここでは、第１テキスト集合に含まれるＶＯＣテキストの数「Ｎ４」が「５４」であるものとする。従って、第２テキスト集合に含まれるＶＯＣテキストの数「Ｎ５」は、「４４４」となる。
【００１９】
図３は、制御部２が実行する処理を例示するフロー図である。この処理は、制御部２が上記プログラムに従って動作することにより実行される。
【００２０】
まず、制御部２は、総テキスト集合を取得する（Ｓ１０１）。すなわち、制御部２は、テキストデータベースに記憶される全レコードを読み出す。
【００２１】
そして、制御部２（抽出手段）は、総テキスト集合のうちで第１テキスト集合を特定し、第１テキスト集合中に出現する語を抽出する（Ｓ１０２）。具体的には、制御部２は、第１テキスト集合中の各ＶＯＣテキストに対して形態素解析及び構文解析等の公知の自然言語処理を行うことにより、語を抽出する。図４に抽出された語を例示した。一番左の列が、抽出された語を示している。
【００２２】
そして、制御部２（第１特定手段）は、抽出した語の各々について、その第１テキスト集合中の出現回数である第１出現回数「Ｎ１」を特定する（Ｓ１０３）。また、制御部２（第２特定手段）は、抽出した語の各々について、その第２テキスト集合中の出現回数である第２出現回数「Ｎ２」を特定する（Ｓ１０４）。なお、ここでは、第１テキスト集合のうちで、抽出された語が出現するＶＯＣテキストの数を第１出現回数「Ｎ１」とし、第２テキスト集合のうちで、抽出された語が出現するＶＯＣテキストの数を第２出現回数「Ｎ２」としている。図４に第１出現回数「Ｎ１」と第２出現回数「Ｎ２」を例示した。左から二番目の列が、第１出現回数「Ｎ１」を示し、左から三番目の列が、第２出現回数「Ｎ２」を示している。
【００２３】
そして、制御部２は、Ｓ１０２のステップで抽出した語のうちで、第１出現回数「Ｎ１」と第２出現回数「Ｎ２」との合計が閾値以上である語を特定する（Ｓ１０５）。ちなみに、第１出現回数「Ｎ１」と第２出現回数「Ｎ２」との合計が閾値以上である語がない場合、処理は終了される。なお、Ｓ１０５のステップにおいて、第１出現回数「Ｎ１」が閾値以上である語を特定してもよい。
【００２４】
そして、制御部２（算出手段）は、Ｓ１０５のステップで特定した語の各々につき、当該語の第１出現回数「Ｎ１」及び第２出現回数「Ｎ２」とに基づいて、当該語を評価する評価情報を算出する（Ｓ１０６）。ここでは、制御部２は、評価情報として、いわゆるＦ値を算出する。Ｆ値の算出は以下のように行う。
【００２５】
すなわち、制御部２は、まず、適合率Ｐと再現率Ｒとを算出する。なお、適合率Ｐは、第１出現回数「Ｎ１」と第２出現回数「Ｎ２」との合計に対する第１出現回数「Ｎ１」の比として表される。また、再現率Ｐは、第１テキスト集合に含まれるＶＯＣテキストの数「Ｎ４」に対する第１出現回数「Ｎ１」の比として表される。そして、制御部２は、適合率Ｐと再現率Ｒとを図５に示す数式に代入してかＦ値を算出する。なお、ここでは、適合率Ｐを重視したため、係数αの値を「０．７５」としている。
【００２６】
図４に、適合率Ｐ、再現率Ｒ、及びＦ値を例示した。右から三番目の列が適合率Ｐを示し、右から二番目の列が再現率Ｒを示し、一番右の列がＦ値を示している。
【００２７】
Ｓ１０５のステップで特定した語の各々につきＦ値を算出すると、制御部２は、Ｓ１０５のステップで特定した語のうちからＦ値が最大のものを選択する（Ｓ１０７）。ここでは、語「赤色」が選択されたものとする。なお、以下、Ｓ１０７のステップで選択された語のことを、注目語と表記する。
【００２８】
注目語を選択すると、制御部２（第１特定手段）は、注目語を一部に含む３通りの語と注目語が表す形態素との各々について、Ｓ１０３のステップと同様にして、第１出現頻度「Ｎ１」を特定する（Ｓ１０８）。なお、「注目語を一部に含む３通りの語」の１つは、注目語を末尾に含む語であり、注目語が「赤色」である場合、正規表現「赤色＊」と表される。また、「注目語を一部に含む３通りの語」の他の１つは、注目語を先頭に含む語であり、注目語が「赤色」である場合、正規表現「＊赤色」と表される。また、「注目語を一部に含む３通りの語」の残りの１つは、注目語を内部に含む語であり、注目語が「赤色」である場合、正規表現「＊赤色＊」と表される。
【００２９】
また、制御部２（第２特定手段）は、上記３通りの語と注目語が表す形態素との各々について、Ｓ１０４のステップと同様にして、第２出現頻度「Ｎ２」を特定する（Ｓ１０９）。図６に、それぞれの第１出現頻度「Ｎ１」及び第２出現頻度「Ｎ２」を例示した。なお、図６では、Ｓ１０３及びＳ１０４のステップで算出された、注目語それ自体の第１出現頻度「Ｎ１」及び第２出現頻度「Ｎ２」も示されている。
【００３０】
また、制御部２（算出手段）は、上記３通りの語と注目語が表す形態素との各々について、Ｓ１０６のステップと同様にして、評価情報を算出する（Ｓ１１０）。図６に、それぞれの適合率Ｐ、再現率Ｒ、及びＦ値を例示した。なお、図６では、Ｓ１０６のステップで算出された、注目語それ自体の適合率Ｐ、再現率Ｒ、及びＦ値も示されている。
【００３１】
そして、制御部２（設定手段）は、分類精度の向上のため、注目語、上記３通りの語、及び注目語が表す形態素のうちＦ値が最大のものを選択し、選択した語又は形態素を、第１種別に分類されるべきテキストを検索するための検索式の構成要素として主記憶４に記憶させる（Ｓ１１１）。
【００３２】
また、制御部２は、分類精度の向上のため、総テキスト集合から、Ｓ１１１のステップで選択した語又は形態素が出現するＶＯＣテキスト（以下、出現テキストと表記する）を除く（Ｓ１１２）。そして、制御部２は、総テキスト集合から出現テキストを除いたテキスト集合のうちに第１種別のＶＯＣテキストがあれば（Ｓ１１３のＹ）、総テキスト集合から出現テキストを除いたテキスト集合を次の総テキスト集合としてＳ１０２以降のステップを再実行し、総テキスト集合から出現テキストを除いたテキスト集合のうちに第１種別のＶＯＣテキストがなければ（Ｓ１１３のＮ）、処理を終了する。
【００３３】
以上のように、この情報処理装置では、或る総テキスト集合から検索式の構成要素が決定されると、その構成要素が出現するＶＯＣテキストを当該総テキスト集合から除いた新たな総テキスト集合から、他の構成要素が決定される。そのため、検索式の検索性能が向上し、その結果として、分類精度が向上するようになる。
【００３４】
また、この情報処理装置では、注目語それ自体、注目語を一部に含む語、及び注目語が表す形態素のそれぞれについて評価がなされ、評価結果に基づいて検索式の構成要素が決定される。この点からも、検索式の検索性能が向上し、その結果として、分類精度が向上するようになる。
【００３５】
なお、本発明の実施形態は、上記実施形態だけに限らない。
【００３６】
例えば、制御部２は、Ｓ１０５のステップにおいて、第１出現回数「Ｎ１」と第２出現回数「Ｎ２」との合計が閾値以上の語を特定するのではなく、第１出現回数「Ｎ１」が閾値以上である語を特定してもよい。
【符号の説明】
【００３７】
１  情報処理装置、２  制御部、４  主記憶、６  ハードディスク、８  表示部。
【図１】
2013065257.tif 000003
【図２】
2013065257.tif 000004
【図３】
2013065257.tif 000005
【図４】
2013065257.tif 000006
【図５】
2013065257.tif 000007
【図６】
2013065257.tif 000008