(57)【要約】【課題】要望・不満に対応する原因の候補を自動で推定することができ、また、人間関係や、人のライフイベントに関する原因を推定する。【解決手段】入力されたテキストデータに対して文書分類処理を行ない、分類された各語群に対して肯定的な主観を示す語群であることを示す肯定ラベルまたは否定的な主観を示す語群であることを示す否定ラベルを付与する主観検出部２０と、文章から肯定ラベルが付与された語群または否定ラベルが付与された語群と共起する共起語を抽出し、肯定的または否定的な主観を示す語群、その主観を示す語群の発現原因を示す語群およびその発現原因を示す語群の発現確率を示す数値から構成される確率テーブルから、抽出した共起語を含む発現原因を示す語群を抽出し、抽出した発現原因を示す語群を、発現確率が高い順に選出して原因語群とする原因検出部３０と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文章内に、肯定的な主観を示す語群または否定的な主観を示す語群の少なくとも一方が発現した原因を推定する原因推定装置であって、
入力されたテキストデータに対して文書分類処理を行ない、分類された各語群に対して肯定的な主観を示す語群であることを示す肯定ラベルまたは否定的な主観を示す語群であることを示す否定ラベルを付与する主観検出部と、
前記文章から前記肯定ラベルが付与された語群または前記否定ラベルが付与された語群と共起する共起語を抽出し、肯定的または否定的な主観を示す語群、その主観を示す語群の発現原因を示す語群およびその発現原因を示す語群の発現確率を示す数値から構成される確率テーブルから、前記抽出した共起語を含む発現原因を示す語群を抽出し、前記抽出した発現原因を示す語群を、発現確率が高い順に選出して原因語群とする原因検出部と、を備えることを特徴とする原因推定装置。
【請求項２】
予め収集され、文書分類処理によって分類され、肯定的な主観を示す語群であることを示す肯定ラベルまたは否定的な主観を示す語群であることを示す否定ラベルが付与された語群を学習データベースに格納し、前記学習データベースに格納された語群に基づいて、前記確率テーブルを作成する事前処理部を更に備えることを特徴とする請求項１記載の原因推定装置。
【請求項３】
前記原因検出部は、前記選出した複数の原因語群の発現確率が同一である場合は、前記各原因語群のうち、肯定ラベルが付与された語群または否定ラベルが付与された語群から文節間隔が最も小さい原因語群を選出することを特徴とする請求項１または請求項２記載の原因推定装置。
【請求項４】
文章内に、肯定的な主観を示す語群または否定的な主観を示す語群の少なくとも一方が発現した原因を推定するプログラムであって、
入力されたテキストデータに対して文書分類処理を行ない、分類された各語群に対して肯定的な主観を示す語群であることを示す肯定ラベルまたは否定的な主観を示す語群であることを示す否定ラベルを付与する処理と、
前記文章から前記肯定ラベルが付与された語群または前記否定ラベルが付与された語群と共起する共起語を抽出する処理と、
肯定的または否定的な主観を示す語群、その主観を示す語群の発現原因を示す語群およびその発現原因を示す語群の発現確率を示す数値から構成される確率テーブルから、前記抽出した共起語を含む発現原因を示す語群を抽出する処理と、
前記抽出した発現原因を示す語群を、発現確率が高い順に選出して原因語群とする処理と、の一連の処理を、コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項５】
文章内に、肯定的な主観を示す語群または否定的な主観を示す語群の少なくとも一方が発現した原因を推定する原因推定方法であって、
主観検出部において、入力されたテキストデータに対して文書分類処理を行ない、分類された各語群に対して肯定的な主観を示す語群であることを示す肯定ラベルまたは否定的な主観を示す語群であることを示す否定ラベルを付与するステップと、
原因検出部において、前記文章から前記肯定ラベルが付与された語群または前記否定ラベルが付与された語群と共起する共起語を抽出し、肯定的または否定的な主観を示す語群、その主観を示す語群の発現原因を示す語群およびその発現原因を示す語群の発現確率を示す数値から構成される確率テーブルから、前記抽出した共起語を含む発現原因を示す語群を抽出し、前記抽出した発現原因を示す語群を、発現確率が高い順に選出して原因語群とするステップと、を少なくとも含むことを特徴とする原因推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文章内に、肯定的な主観を示す語群または否定的な主観を示す語群の少なくとも一方が発現した原因を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、商品の購入者や使用者が、インターネットを用いて、商品に関する意見や感想を発信することが可能となっている。特許文献１では、製品評価が示された文書群からシステム動作に関する言葉を辞書により抽出し、その後、評価極性分類（ポジネガ）により、「ネガ」に判別されたものを不満文として抽出する技術が開示されている。また、非特許文献１では、Ｗｅｂ（World Wide Web）上のレビュー記事から、商品の好評意見と不満意見を取り出し、主成分分析によって、それぞれ一つの評価軸にまとめた空間に商品を配置することによって、消費者の購入判断を支援するシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−１６８０４３号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】DEIM Forum 2012 A9-2  ユーザの重視する不満意見と好評意見を考慮した商品推薦システム
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１記載の技術では、要望や不満を抽出する対象が、システムや商品など、物の動作や不具合についての事柄に限定されており、対象範囲が狭い。さらに、要望や不満が発現する原因については言及していない。また、非特許文献１記載の技術は、商品レビュー記事を対象とし、複数の好評や不満をまとめることによって、ユーザが商品購買時の判断をし易くするためのものであるが、好評や不満が発現する原因については言及していない。また、特許文献１および非特許文献１の両方とも、対象が商品や製品などマーケティングに関わる事項に限定されているため、人間関係や人のライフイベントに関する要望や不満は対象とされておらず、人の感情に伴う原因については推定することができない。
【０００６】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、要望・不満に対応する原因の候補を自動で推定することができ、また、人間関係や、人のライフイベントに関する原因を推定することができる原因推定装置、プログラムおよび原因推定方法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】
（１）上記の目的を達成するために、本発明は、以下のような手段を講じた。すなわち、本発明の原因推定装置は、文章内に、肯定的な主観を示す語群または否定的な主観を示す語群の少なくとも一方が発現した原因を推定する原因推定装置であって、入力されたテキストデータに対して文書分類処理を行ない、分類された各語群に対して肯定的な主観を示す語群であることを示す肯定ラベルまたは否定的な主観を示す語群であることを示す否定ラベルを付与する主観検出部と、前記文章から前記肯定ラベルが付与された語群または前記否定ラベルが付与された語群と共起する共起語を抽出し、肯定的または否定的な主観を示す語群、その主観を示す語群の発現原因を示す語群およびその発現原因を示す語群の発現確率を示す数値から構成される確率テーブルから、前記抽出した共起語を含む発現原因を示す語群を抽出し、前記抽出した発現原因を示す語群を、発現確率が高い順に選出して原因語群とする原因検出部と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
このように、入力されたテキストデータに対して文書分類処理を行ない、分類された各語群に対して肯定的な主観を示す語群であることを示す肯定ラベルまたは否定的な主観を示す語群であることを示す否定ラベルを付与し、前記文章から前記肯定ラベルが付与された語群または前記否定ラベルが付与された語群と共起する共起語を抽出し、肯定的または否定的な主観を示す語群、その主観を示す語群の発現原因を示す語群およびその発現原因を示す語群の発現確率を示す数値から構成される確率テーブルから、前記抽出した共起語を含む発現原因を示す語群を抽出し、前記抽出した発現原因を示す語群を、発現確率が高い順に選出して原因語群とするので、肯定的または否定的な主観を示す語群の発現原因を、自動的に推定することが可能となる。また、文章を対象とするため、商品やシステムに限定されず、人間関係や人のライフイベントに関する肯定的または否定的な主観を示す語群の発現原因を推定することが可能となる。
【０００９】
（２）また、本発明の原因推定装置は、予め収集され、文書分類処理によって分類され、肯定的な主観を示す語群であることを示す肯定ラベルまたは否定的な主観を示す語群であることを示す否定ラベルが付与された語群を学習データベースに格納し、前記学習データベースに格納された語群に基づいて、前記確率テーブルを作成する事前処理部を更に備えることを特徴とする。
【００１０】
このように、予め収集され、文書分類処理によって分類され、肯定的な主観を示す語群であることを示す肯定ラベルまたは否定的な主観を示す語群であることを示す否定ラベルが付与された語群を学習データベースに格納し、前記学習データベースに格納された語群に基づいて、前記確率テーブルを作成するので、肯定的または否定的な主観を示す語群の発現原因を、自動的に推定することが可能となる。
【００１１】
（３）また、本発明の原因推定装置において、前記原因検出部は、前記選出した複数の原因語群の発現確率が同一である場合は、前記各原因語群のうち、肯定ラベルが付与された語群または否定ラベルが付与された語群から文節間隔が最も小さい原因語群を選出することを特徴とする。
【００１２】
このように、前記選出した複数の原因語群の発現確率が同一である場合は、前記各原因語群のうち、肯定ラベルが付与された語群または否定ラベルが付与された語群から文節間隔が最も小さい原因語群を選出するので、発現確率が同一であったとしても、優先順位を付与することが可能となる。
【００１３】
（４）また、本発明のプログラムは、文章内に、肯定的な主観を示す語群または否定的な主観を示す語群の少なくとも一方が発現した原因を推定するプログラムであって、入力されたテキストデータに対して文書分類処理を行ない、分類された各語群に対して肯定的な主観を示す語群であることを示す肯定ラベルまたは否定的な主観を示す語群であることを示す否定ラベルを付与する処理と、前記文章から前記肯定ラベルが付与された語群または前記否定ラベルが付与された語群と共起する共起語を抽出する処理と、肯定的または否定的な主観を示す語群、その主観を示す語群の発現原因を示す語群およびその発現原因を示す語群の発現確率を示す数値から構成される確率テーブルから、前記抽出した共起語を含む発現原因を示す語群を抽出する処理と、前記抽出した発現原因を示す語群を、発現確率が高い順に選出して原因語群とする処理と、の一連の処理を、コンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１４】
このように、入力されたテキストデータに対して文書分類処理を行ない、分類された各語群に対して肯定的な主観を示す語群であることを示す肯定ラベルまたは否定的な主観を示す語群であることを示す否定ラベルを付与し、前記文章から前記肯定ラベルが付与された語群または前記否定ラベルが付与された語群と共起する共起語を抽出し、肯定的または否定的な主観を示す語群、その主観を示す語群の発現原因を示す語群およびその発現原因を示す語群の発現確率を示す数値から構成される確率テーブルから、前記抽出した共起語を含む発現原因を示す語群を抽出し、前記抽出した発現原因を示す語群を、発現確率が高い順に選出して原因語群とするので、肯定的または否定的な主観を示す語群の発現原因を、自動的に推定することが可能となる。また、文章を対象とするため、商品やシステムに限定されず、人間関係や人のライフイベントに関する肯定的または否定的な主観を示す語群の発現原因を推定することが可能となる。
【００１５】
（５）また、本発明の原因推定方法は、文章内に、肯定的な主観を示す語群または否定的な主観を示す語群の少なくとも一方が発現した原因を推定する原因推定方法であって、主観検出部において、入力されたテキストデータに対して文書分類処理を行ない、分類された各語群に対して肯定的な主観を示す語群であることを示す肯定ラベルまたは否定的な主観を示す語群であることを示す否定ラベルを付与するステップと、原因検出部において、前記文章から前記肯定ラベルが付与された語群または前記否定ラベルが付与された語群と共起する共起語を抽出し、肯定的または否定的な主観を示す語群、その主観を示す語群の発現原因を示す語群およびその発現原因を示す語群の発現確率を示す数値から構成される確率テーブルから、前記抽出した共起語を含む発現原因を示す語群を抽出し、前記抽出した発現原因を示す語群を、発現確率が高い順に選出して原因語群とするステップと、を少なくとも含むことを特徴とする。
【００１６】
このように、入力されたテキストデータに対して文書分類処理を行ない、分類された各語群に対して肯定的な主観を示す語群であることを示す肯定ラベルまたは否定的な主観を示す語群であることを示す否定ラベルを付与し、前記文章から前記肯定ラベルが付与された語群または前記否定ラベルが付与された語群と共起する共起語を抽出し、肯定的または否定的な主観を示す語群、その主観を示す語群の発現原因を示す語群およびその発現原因を示す語群の発現確率を示す数値から構成される確率テーブルから、前記抽出した共起語を含む発現原因を示す語群を抽出し、前記抽出した発現原因を示す語群を、発現確率が高い順に選出して原因語群とするので、肯定的または否定的な主観を示す語群の発現原因を、自動的に推定することが可能となる。また、文章を対象とするため、商品やシステムに限定されず、人間関係や人のライフイベントに関する肯定的または否定的な主観を示す語群の発現原因を推定することが可能となる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、肯定的または否定的な主観を示す語群の発現原因を、自動的に推定することが可能となる。また、文章を対象とするため、商品やシステムに限定されず、人間関係や人のライフイベントに関する肯定的または否定的な主観を示す語群の発現原因を推定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本実施形態に係る原因推定装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】事前処理部の動作を示すフローチャートである。
【図３】共起語抽出部の動作を示すフローチャートである。
【図４】原因語候補抽出部の動作を示すフローチャートである。
【図５】原因検出部の動作を示すフローチャートである。
【図６】原因検出部の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本発明者らは、既存の技術では、要望や不満などが発現した原因を推定することができていなかったことに着目し、要望または不満等の主観を示す語群、その主観を示す語群の発現原因を示す語群およびその発現原因を示す語群の発現確率を示す数値から構成される確率テーブルを用いることによって、自動的に要望または不満等の主観が発現した原因を推定することができることを見出し、本発明をするに至った。
【００２０】
すなわち、本発明の原因推定装置は、文章内に、肯定的な主観を示す語群または否定的な主観を示す語群の少なくとも一方が発現した原因を推定する原因推定装置であって、入力されたテキストデータに対して文書分類処理を行ない、分類された各語群に対して肯定的な主観を示す語群であることを示す肯定ラベルまたは否定的な主観を示す語群であることを示す否定ラベルを付与する主観検出部と、前記文章から前記肯定ラベルが付与された語群または前記否定ラベルが付与された語群と共起する共起語を抽出し、肯定的または否定的な主観を示す語群、その主観を示す語群の発現原因を示す語群およびその発現原因を示す語群の発現確率を示す数値から構成される確率テーブルから、前記抽出した共起語を含む発現原因を示す語群を抽出し、前記抽出した発現原因を示す語群を、発現確率が高い順に選出して原因語群とする原因検出部と、を備えることを特徴とする。
【００２１】
この構成により、本発明者らは、肯定的または否定的な主観を示す語群の発現原因を、自動的に推定することを可能とした。また、文章を対象とするため、商品やシステムに限定されず、人間関係や人のライフイベントに関する肯定的または否定的な主観を示す語群の発現原因を推定することを可能とした。以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。
【００２２】
図１は、本実施形態に係る原因推定装置の概略構成を示すブロック図である。この原因推定装置は、事前処理部１０、主観検出部２０および原因検出部３０から構成されている。事前処理部１０は、学習データベース１およびテーブル作成部３を備えている。学習データベース１は、事前に収集され、肯定的な主観を示す語群である要望Ｄ、否定的な主観を示す語群である不満Ｆ、およびそれらの少なくとも一方が発現した原因Ｃがラベルとして付与された文章を格納する。学習データは、例えば、商品等に対するレビュー文や、ＳＮＳ（Social Networking Service）の投稿とそのコメントなど、様々なテキストデータを使用することができる。テーブル作成部３は、学習データの要望Ｄ・不満Ｆ・原因Ｃラベルが付与されたデータセットから、原因文章の確率テーブルを作成する。データセットは、例えば、以下の表［学習データ例］に示される内容を有する。
【００２３】
【表１】
2016012195.tif 000003
【００２４】
テーブル作成部３が作成する確率テーブルは、次の表［確率テーブル例１］のように、要望ＤＮと不満ＦＭと原因ＣＬとその起こりうる確率が複数セット記憶されているものを指す。
【００２５】
【表２】
2016012195.tif 000004
【００２６】
データ内の要素（要望・不満・原因）は３つである必要はなく、次の表［確率テーブル例２］または［確率テーブル例３］のような要望と原因のセットデータ、不満と原因のセットデータも含めることができる。
【００２７】
【表３】
2016012195.tif 000005
【００２８】
【表４】
2016012195.tif 000006
【００２９】
要望・不満・原因には、単語・文節・文章を入れることができる。例えば、要望と不満は単語ごとに作成し、原因は文章で作成するなど、単語と文節、文章の組み合わせを自由に設定することができる。
【００３０】
確率テーブルにおける確率値は、上記の［確率テーブル例１］に示したように、要望Ｄに「風が欲しい」、不満Ｆに「暑い」という内容文１００件に対して、原因としてＣ１「窓が閉まっている」が３５件、Ｃ２「部屋に窓がない」が５件、Ｃ３「エアコンがＯＦＦになっている」が５０件、Ｃ４「エアコンが故障している」が１０件だった場合、それぞれの確率はＰ１＝０．３５、Ｐ２＝０．０５、Ｐ３＝０．５０、Ｐ４＝０．１０と計算される。
【００３１】
図２は、事前処理部の動作を示すフローチャートである。まず、学習データベース１を参照し（ステップＳ１）、確率値を計算する（ステップＳ２）。そして、学習データの要望Ｄ・不満Ｆ・原因Ｃラベルが付与されたデータセットから、原因文章の確率テーブルを作成する（ステップＳ３、ステップＳ４）。
【００３２】
次に、図１において、主観検出部２０は、要望判定部５および不満判定部７を備えている。主観検出部２０は、テキスト群４（テキスト文章）を入力する。なお、文章は、適宜、段落、句読点区切りなどの文節文にしてもよい。なお、入力文章は、ＳＮＳやブログなど、インターネット上の投稿文や一連のメール文章といったコミュニケーション文を使うことが可能である。次の表は、［文節文の入力テキスト例］を示す。
【００３３】
【表５】
2016012195.tif 000007
【００３４】
要望判定部５は、テキスト検索手法やベクトル空間モデルにより文書分類を行ない、要望Ｄを検出し、ラベル付けする。次の表は、付与されたラベルの例を示す。
【００３５】
【表６】
2016012195.tif 000008
【００３６】
例えば、以下の関連技術１および２を用いて、学習データに含まれる要望データから要望特徴空間および、教師ベクトルを作成する。前記要望特徴空間に基づいて、入力テキスト文章の特徴ベクトルを作成し、教師ベクトルとの類似度に基づき、要望ラベルを付与することができる。また、関連技術３を利用し、学習データに含まれる要望データから要望識別器を作成・利用することも可能である。
【００３７】
［関連技術１］Bag-of-words model：http://en.wikipedia.org/wiki/Bag-of-words_model
［関連技術２］Mecab：http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/index.html
［関連技術３］SVMLIGHT：http://svmlight.joachims.org/
不満判定部７は、情緒的表現を解析することにより不満Ｆを検出し、ラベル付けする。情緒的表現の解析には、上記の各関連技術や他の従来技術で示されているように、整備された辞書やポジネガ判定などを用いることで実現する。次の表は、付与されたラベルの例を示す。
【００３８】
【表７】
2016012195.tif 000009
【００３９】
図１において、原因検出部３０は、共起語抽出部９、原因語候補抽出部１１および原因判定部１３を備えている。共起語抽出部９は、要望判定部５によって「要望Ｄ」とラベル付けされた文章（要望文章）と、不満判定部７によって「不満Ｆ」とラベル付けされた文章（不満文章）とを、対応づけて、共起する単語の組み合わせを抽出する。この対応づけの方法として、例えば、検出された不満文章を起点に、直近の要望文章を組み合わせることが可能である。例えば、上記の表［ラベル付与例２］では、ｔ５のＦ「熱い」とｔｎのＤ「風がほしい」とが対応づけられ、これら２つと共起する「室温・湿度・エアコン・我慢」などの単語が抽出される。
【００４０】
図３は、共起語抽出部９の動作を示すフローチャートである。まず、ラベル付けされた文章群を取得し（ステップＳ１０１）、要望ラベルまたは不満ラベルの有無を判定する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２において、要望ラベルまたは不満ラベルの一方のみが存在した場合は、ステップＳ１０４に遷移し、要望ラベルまたは不満ラベルの両方が存在した場合は、要望・不満の対応付けを行なう（ステップＳ１０３）。次に、共起語抽出処理を行ない（ステップＳ１０４）、共起語を取得する（ステップＳ１０５）。
【００４１】
原因語候補抽出部１１は、共起語抽出部９で抽出された共起語に基づいて、テーブル作成部３で作成された確率テーブルを参照し、該当する原因候補をすべて抽出する。例えば、上記のような共起語「室温・湿度・エアコン・我慢」がある場合、上記の表［確率テーブル例１］では、３行目の「エアコンがついていない」と、４行目の「エアコンが壊れている」などが抽出される。確率テーブルの参照先は、入力したテキスト群４に対する主観検出部２０の出力結果に応じて、適宜変化させることができる。
【００４２】
例えば、主観検出部２０にて要望・不満がとれた場合は、上記の表［確率テーブル例１］のような３つの要素を含むテーブルＤＦＣを優先して参照し、他の［確率テーブル例２］と［確率テーブル例３］を第二・第三候補として参照することができる。このとき、第二候補はテーブルＤＣでもテーブルＦＣでも構わない。不満だけの場合は、［確率テーブル例３］のような不満と原因の２要素を含むテーブルＦＣを優先して参照し、要望を無視する形で［確率テーブル例１］のような３つの要素を含むテーブルを第二候補として参照することも可能である。次の表は、参照先の優先順位例を示す。
【００４３】
【表８】
2016012195.tif 000010
ＮＤ：主観検出部により検出されたＤの数
ＤＦ：主観検出部により検出されたＦの数
【００４４】
図４は、原因語候補抽出部１１の動作を示すフローチャートである。まず、ラベル付けされた文章群および共起語を入力する（ステップＳ２０１）。次に、要望ラベルおよび不満ラベルの有無を判断する（ステップＳ２０２）。ステップＳ２０２において、要望ラベルおよび不満ラベルの両方があった場合は、テーブルＤＦＣを参照し（ステップＳ２０３）、第二候補の有無を判断する（ステップＳ２０４）。ステップＳ２０４において、第二候補が無い場合は、ステップＳ２０８に遷移する一方、第二候補がある場合は、テーブルＤＣを参照し（ステップＳ２０５）、第三候補の有無を判断する（ステップＳ２０６）。ステップＳ２０６において、第三候補が無い場合は、ステップＳ２０８に遷移する一方、第三候補がある場合は、テーブルＦＣを参照し（ステップＳ２０７）、原因語候補を抽出する（ステップＳ２０８）。
【００４５】
次に、ステップＳ２０２において、不満ラベルのみがあった場合は、テーブルＦＣを参照し（ステップＳ２０９）、第二候補の有無を判断する（ステップＳ２１０）。第二候補が無い場合は、ステップＳ２０８に遷移する一方、第二候補がある場合は、テーブルＤＦＣを参照して（ステップＳ２１１）、ステップＳ２０８に遷移する。
【００４６】
次に、ステップＳ２０２において、要望ラベルのみがあった場合は、テーブルＤＣを参照し（ステップＳ２１２）、第二候補の有無を判断する（ステップＳ２１３）。第二候補が無い場合は、ステップＳ２０８に遷移する一方、第二候補がある場合は、テーブルＤＦＣを参照して（ステップＳ２１４）、ステップＳ２０８に遷移する。
【００４７】
原因判定部１３は、原因語候補抽出部１１で抽出された原因語候補より、原因１５を決定する。原因の決定方法は、原因語候補のテーブルを参照し、確率値を用いて決定する。例えば、上位複数表示することや、事前に設定した閾値より高いものを表示することが可能である。例えば、次の表［原因語候補のテーブル例］のような場合、確率値を用いて、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３が優先して選ばれる。
【００４８】
【表９】
2016012195.tif 000011
【００４９】
原因語候補のテーブルにおいて、同一確率のものが存在する場合、原因判定における優先順位は、入力した文章のうち、要望判定部５で検出された要望Ｄおよび不満判定部７で検出された不満Ｆに対し、最も文節間隔が小さくなるような原因Ｃを優先する、などの処理を適用することができる。例えば、上記の表［原因語候補のテーブル例］において、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３は同確率であるが、次の表［文節間隔を判定するためのテーブル例］より、Ｃ１はｔ３、Ｃ２はｔ７、Ｃ３はｔ５０に位置するが、対象となるｔ１００のＤとｔ５のＦに対して、文節間隔が小さいＣ１とＣ２が優先して選ばれる。
【００５０】
【表１０】
2016012195.tif 000012
【００５１】
図５は、原因検出部３０の動作を示すフローチャートである。ここでは、複数の原因を特定する場合について説明する。まず、対象の確率テーブルを取得し（ステップＳ３０１）、次に、確率テーブルにおける確率値が閾値以上であるかどうかを判断する（ステップＳ３０２）。確率値が閾値以上でない場合は、終了する一方、確率値が閾値以上である場合は、その確率値を有する原因を特定し（ステップＳ３０３）、終了する。
【００５２】
図６は、原因検出部の動作を示すフローチャートである。ここでは、同一確率が存在する場合、原因を一つに絞る例を示す。まず、対象の確率テーブルを取得し（ステップＳ４０１）、次に、確率テーブルにおける確率値が閾値以上であるかどうかを判断する（ステップＳ４０２）。確率値が閾値以上でない場合は、終了する一方、確率値が閾値以上である場合は、同一確率が存在するかどうかを判断する（ステップＳ４０３）。ステップＳ４０３において、同一確率が存在しない場合は、確率値を比較して（ステップＳ４０５）、大きい方を抽出することによって、その原因を特定し（ステップＳ４０６）、終了する。ステップＳ４０３において、同一確率が存在する場合は、文章間隔を比較し（ステップＳ４０４）、文章間隔が最小である原因を特定して（ステップＳ４０６）、終了する。
【００５３】
なお、同一間隔のものが存在する場合は、ＤおよびＦより前のＣを優先することもできる。これは、文章が一般的に原因、結果の順に書かれる構造が多いことに起因する。例えは、上記の［文節間隔を判定するためのテーブル例］において、Ｃ１とＣ２の位置関係を見て、Ｃ１が優先して選択される。また、原因語候補として抽出された原因語を含む文章に、原因ラベルを付与することもできる。
【００５４】
以上説明したように、本実施形態によれば、要望または不満を示す語群の発現原因を、自動的に推定することが可能となる。また、文章を対象とするため、商品やシステムに限定されず、人間関係や人のライフイベントに関する肯定的または否定的な主観を示す語群の発現原因を推定することが可能となる。
【符号の説明】
【００５５】
１  学習データベース
３  テーブル作成部
４  テキスト群
５  要望判定部
７  不満判定部
９  共起語抽出部
１０  事前処理部
１１  原因語候補抽出部
１３  原因判定部
１５  原因
２０  主観検出部
３０  原因検出部
【図１】
2016012195.tif 000013
【図２】
2016012195.tif 000014
【図３】
2016012195.tif 000015
【図４】
2016012195.tif 000016
【図５】
2016012195.tif 000017
【図６】
2016012195.tif 000018