(57)【要約】【課題】テキストで表記された文章の特徴量を決定するテキスト特徴量抽出装置において、日本語に対応し、入力されたテキストの発話意図を推定するテキスト特徴量抽出装置、テキスト特徴量抽出方法、およびプログラムを提供する。【解決手段】入力されたテキストに対して形態素解析を実行して助詞および助動詞を機能表現として抽出するテキスト解析部と、文章で表される意図をまとめた意図カテゴリと該意図カテゴリに属する機能表現との対応関係を表した意図カテゴリ辞書に基づいて、テキストから抽出された機能表現が属する意図カテゴリを判定し、テキストに含まれる機能表現の数を意図カテゴリ毎に計数したスコアを出力するスコア計算部と、スコアに基づいて、テキストが表すそれぞれの意図カテゴリの割合を算出して文章が表す意図を推定し、意図カテゴリの割合とテキストとを対応づけた推定結果を出力する意図カテゴリ推定部と、を備える。【選択図】図１
2016103156.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたテキストに対して形態素解析を実行し、前記テキスト内に含まれる助詞および助動詞を機能表現として抽出するテキスト解析部と、
予め生成した、文章で表される意図をまとめた意図カテゴリと該意図カテゴリに属する機能表現との対応関係を表した意図カテゴリ辞書に基づいて、前記テキストから抽出された前記機能表現が属する前記意図カテゴリを判定し、前記テキストに含まれる前記機能表現の数を前記意図カテゴリ毎に計数したスコアを出力するスコア計算部と、
前記スコアに基づいて、前記テキストが表すそれぞれの意図カテゴリの割合を算出し、該算出した前記意図カテゴリの割合に基づいて前記文章が表す意図を推定し、前記意図カテゴリの割合と前記テキストとを対応づけた推定結果を出力する意図カテゴリ推定部と、
を備えることを特徴とするテキスト特徴量抽出装置。
【請求項２】
前記意図カテゴリ推定部は、
前記スコアの値が同じ値である前記意図カテゴリが複数ある場合には、前記文章がそれぞれの前記意図カテゴリの意図を同じ割合で持っていることを推定する、
ことを特徴とする請求項１に記載のテキスト特徴量抽出装置。
【請求項３】
前記意図カテゴリ辞書は、
重み係数が予め設定された前記機能表現と前記意図カテゴリとの対応関係を含み、
前記スコア計算部は、
前記機能表現に設定された重み係数を掛けて、前記意図カテゴリ毎に前記機能表現の数を計数する、
ことを特徴とする請求項２に記載のテキスト特徴量抽出装置。
【請求項４】
前記意図カテゴリ推定部は、
算出した前記意図カテゴリの割合を高い順に順位づけし、上位から予め定めた順位までに属する前記テキストを前記意図カテゴリの割合に対応づけた前記推定結果を出力する、
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１の項に記載のテキスト特徴量抽出装置。
【請求項５】
前記機能表現は、
前記テキスト内に含まれる接続詞または形式名詞のいずれか一方または両方の品詞をさらに含む、
ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１の項に記載のテキスト特徴量抽出装置。
【請求項６】
入力されたテキストに対して形態素解析を実行し、前記テキスト内に含まれる助詞および助動詞を機能表現として抽出するテキスト解析ステップと、
予め生成した、文章で表される意図をまとめた意図カテゴリと該意図カテゴリに属する機能表現との対応関係を表した意図カテゴリ辞書に基づいて、前記テキストから抽出された前記機能表現が属する前記意図カテゴリを判定し、前記テキストに含まれる前記機能表現の数を前記意図カテゴリ毎に計数したスコアを出力するスコア計算ステップと、
前記スコアに基づいて、前記テキストが表すそれぞれの意図カテゴリの割合を算出し、該算出した前記意図カテゴリの割合に基づいて前記文章が表す意図を推定し、前記意図カテゴリの割合と前記テキストとを対応づけた推定結果を出力する意図カテゴリ推定ステップと、
を含むことを特徴とするテキスト特徴量抽出方法。
【請求項７】
入力されたテキストに対して形態素解析を実行し、前記テキスト内に含まれる助詞および助動詞を機能表現として抽出するテキスト解析ステップと、
予め生成した、文章で表される意図をまとめた意図カテゴリと該意図カテゴリに属する機能表現との対応関係を表した意図カテゴリ辞書に基づいて、前記テキストから抽出された前記機能表現が属する前記意図カテゴリを判定し、前記テキストに含まれる前記機能表現の数を前記意図カテゴリ毎に計数したスコアを出力するスコア計算ステップと、
前記スコアに基づいて、前記テキストが表すそれぞれの意図カテゴリの割合を算出し、該算出した前記意図カテゴリの割合に基づいて前記文章が表す意図を推定し、前記意図カテゴリの割合と前記テキストとを対応づけた推定結果を出力する意図カテゴリ推定ステップと、
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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テキスト特徴量抽出装置、テキスト特徴量抽出方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、ＴＦ−ＩＤＦ（Ｔｅｒｍ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ−Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）（非特許文献１参照）やＬＤＡ（Ｌａｔｅｎｔ  Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ  Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ）（非特許文献２参照）など、テキストで表記された文章中の特定の単語（テキスト）をキーワードとして文書の特徴（以下、「特徴量抽出」という）を決定する技術がある。ＴＦ−ＩＤＦやＬＤＡによるテキストの特徴量抽出では、名詞、形容詞、動詞など、文章の内容や話題を表す単語（以下、「内容表現」という）に着目して対象となる文章の特徴量を決定し、特徴量が近い（類似している）文章を同じキーワードのグループにまとめる（分類する）ことができる。そして、分類した結果は、文章の内容の要約や、類似している文章の検索に活用することができる。
【０００３】
なお、ＴＦ−ＩＤＦによる特徴量抽出では、文章中に出現する名詞や形容詞の表記がそのまま利用される。一方、ＬＤＡによる特徴量抽出では、文章中に出現する表記から意味的に似ている表記をまとめることによって、ＴＦ−ＩＤＦによる特徴量抽出では別のものとして扱っていた表記の揺れを吸収することができる。
【０００４】
そして、例えば、特許文献１のように、ＴＦ−ＩＤＦやＬＤＡによる特徴量抽出を利用した装置の技術が提案されている。特許文献１に開示された技術は、検索対象の文書の概念を説明する適切な単語（テキスト）を抽出する文書トピック抽出装置の技術である。
【０００５】
また、近年では、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）やＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）など、ソーシャルネットワーキングサービス（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ：ＳＮＳ）を利用したマイクロブログなどが流行している。そして、このソーシャルネットワーキングサービスに投稿された文章を、商品の開発／販売や提供するサービスなどを促進するための情報として利用するマーケティングリサーチも行われている。
【０００６】
非特許文献１、非特許文献２、および特許文献１で開示されたような、ＴＦ−ＩＤＦやＬＤＡを利用した従来のテキスト分類では、名詞、形容詞、動詞といった、文章内の内容表現に着目して対象となる文章（テキスト）を分類する特徴量を抽出している。つまり、従来のテキスト分類では、文章（テキスト）が表す内容や話題（トピック）の観点で分類している。一方、投稿された文章（テキスト）をマーケティングリサーチに利用する場合には、文章（テキスト）にどういう意図が含まれているか、つまり、文章に含まれる投稿者の投稿の意図（以下、「発話意図」という）の観点で分類することが求められる。このため、発話意図の観点でのテキスト分類では、内容表現以外の情報を用いて分類を行うことが必要となり、従来のテキスト分類の技術をそのまま適用することができない。このことから、従来では、文章（テキスト）を内容や話題（トピック）の観点で分類した後、マーケティングリサーチを行う担当者が、分類された文章（テキスト）の意図を判定していた。
【０００７】
このため、例えば、非特許文献３には、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）を対象として、短い文章（ショートテキスト）から、投稿者の発話意図を推定する技術が開示されている。非特許文献３に開示された技術では、ユニグラム（ｕｎｉ−ｇｒａｍ）、バイグラム（ｂｉ−ｇｒａｍ）、トライグラム（ｔｒｉ−ｇｒａｍ）などのｎグラム（ｎ−ｇｒａｍ）法による全文検索の技術を用いて対象となる文章の特徴量を決定し、ｎグラムの特徴量と発話意図との対応関係を主観評価により決定することによって、投稿された短い文章の発話意図推定を行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１２−２２１３１６号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】“ｔｆ−ｉｄｆ”，［平成２６年７月３１日検索］，インターネット，＜ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｏｐｈｉａ−ｉｔ．ｃｏｍ／ｃｏｎｔｅｎｔ／ｔｆ−ｉｄｆ＞
【非特許文献２】Ｂｌｅｉ，  Ｄａｖｉｄ  Ｍ．，  Ｎｇ，  Ａｎｄｒｅｗ  Ｙ．  ａｎｄ  Ｊｏｒｄａｎ，  Ｍｉｃｈａｅｌ  Ｉ．，“Ｌａｔｅｎｔ  Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ  Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ．”，Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  ３，ｐｐ．９９３−１０２２．，３／１／２００３
【非特許文献３】Ｒｅｎｘｉａｎ  Ｚｈａｎｇ，  Ｗｅｎｊｉｅ  Ｌｉ，  Ｄｅｈｏｎｇ  Ｇａｏ，  Ｙｏｕ  Ｏｕｙａｎｇ，“Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｔｗｉｔｔｅｒ  Ｔｏｐｉｃ  Ｓｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎ  Ｗｉｔｈ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ａｃｔｓ”，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ａｕｄｉｏ，Ｓｐｅｅｃｈ，ａｎｄ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，  Ｖｏｌ．２１，  Ｎｏ．３，ｐｐ．６４９−６５８，  ２０１３．３
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
ところで、非特許文献３に開示されているような、英語版Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）を対象として発話意図を推定する技術では、ｎグラムによって特徴量を決定した単語（テキスト）の組み合わせから、文章の持つ発話意図を推定するための辞書を作成している。しかしながら、英語に対応した辞書を日本語にそのまま適用することは難しい。これは、日本語の場合には、単語の組み合わせのパターン数が英語に比べて膨大であり、日本語における様々な単語（テキスト）をカバーする辞書を生成することが難しいからである。
【００１１】
本発明は、上記の課題認識に基づいてなされたものであり、テキストで表記された文章の特徴量を決定するテキスト特徴量抽出装置において、日本語に対応し、入力されたテキストの発話意図を推定するテキスト特徴量抽出装置、テキスト特徴量抽出方法、およびプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記の課題を解決するため、本発明のテキスト特徴量抽出装置は、入力されたテキストに対して形態素解析を実行し、前記テキスト内に含まれる助詞および助動詞を機能表現として抽出するテキスト解析部と、予め生成した、文章で表される意図をまとめた意図カテゴリと該意図カテゴリに属する機能表現との対応関係を表した意図カテゴリ辞書に基づいて、前記テキストから抽出された前記機能表現が属する前記意図カテゴリを判定し、前記テキストに含まれる前記機能表現の数を前記意図カテゴリ毎に計数したスコアを出力するスコア計算部と、前記スコアに基づいて、前記テキストが表すそれぞれの意図カテゴリの割合を算出し、該算出した前記意図カテゴリの割合に基づいて前記文章が表す意図を推定し、前記意図カテゴリの割合と前記テキストとを対応づけた推定結果を出力する意図カテゴリ推定部と、を備えることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明のテキスト特徴量抽出装置における前記意図カテゴリ推定部は、前記スコアの値が同じ値である前記意図カテゴリが複数ある場合には、前記文章がそれぞれの前記意図カテゴリの意図を同じ割合で持っていることを推定する、ことを特徴とする。
【００１４】
また、本発明のテキスト特徴量抽出装置における前記意図カテゴリ辞書は、重み係数が予め設定された前記機能表現と前記意図カテゴリとの対応関係を含み、前記スコア計算部は、前記機能表現に設定された重み係数を掛けて、前記意図カテゴリ毎に前記機能表現の数を計数する、ことを特徴とする。
【００１５】
また、本発明のテキスト特徴量抽出装置における前記意図カテゴリ推定部は、算出した前記意図カテゴリの割合を高い順に順位づけし、上位から予め定めた順位までに属する前記テキストを前記意図カテゴリの割合に対応づけた前記推定結果を出力する、ことを特徴とする。
【００１６】
また、本発明のテキスト特徴量抽出装置における前記機能表現は、前記テキスト内に含まれる接続詞または形式名詞のいずれか一方または両方の品詞をさらに含む、ことを特徴とする。
【００１７】
また、本発明のテキスト特徴量抽出方法は、入力されたテキストに対して形態素解析を実行し、前記テキスト内に含まれる助詞および助動詞を機能表現として抽出するテキスト解析ステップと、予め生成した、文章で表される意図をまとめた意図カテゴリと該意図カテゴリに属する機能表現との対応関係を表した意図カテゴリ辞書に基づいて、前記テキストから抽出された前記機能表現が属する前記意図カテゴリを判定し、前記テキストに含まれる前記機能表現の数を前記意図カテゴリ毎に計数したスコアを出力するスコア計算ステップと、前記スコアに基づいて、前記テキストが表すそれぞれの意図カテゴリの割合を算出し、該算出した前記意図カテゴリの割合に基づいて前記文章が表す意図を推定し、前記意図カテゴリの割合と前記テキストとを対応づけた推定結果を出力する意図カテゴリ推定ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１８】
また、本発明のプログラムは、入力されたテキストに対して形態素解析を実行し、前記テキスト内に含まれる助詞および助動詞を機能表現として抽出するテキスト解析ステップと、予め生成した、文章で表される意図をまとめた意図カテゴリと該意図カテゴリに属する機能表現との対応関係を表した意図カテゴリ辞書に基づいて、前記テキストから抽出された前記機能表現が属する前記意図カテゴリを判定し、前記テキストに含まれる前記機能表現の数を前記意図カテゴリ毎に計数したスコアを出力するスコア計算ステップと、前記スコアに基づいて、前記テキストが表すそれぞれの意図カテゴリの割合を算出し、該算出した前記意図カテゴリの割合に基づいて前記文章が表す意図を推定し、前記意図カテゴリの割合と前記テキストとを対応づけた推定結果を出力する意図カテゴリ推定ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、テキストで表記された文章の特徴量を決定するテキスト特徴量抽出装置において、日本語に対応し、入力されたテキストの発話意図を推定することができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の実施形態におけるテキスト特徴量抽出装置を構成する機能ブロックの概略構成を示したブロック図である。
【図２】本実施形態のテキスト特徴量抽出装置における意図カテゴリ推定の処理手順を示したフローチャートである。
【図３】本実施形態のテキスト特徴量抽出装置におけるテキスト特徴量抽出の処理の一例を模式的に示した図である。
【図４】本実施形態のテキスト特徴量抽出装置に備えた意図カテゴリ記憶部に記憶されている意図カテゴリ辞書の一例を示した図である。
【図５】本実施形態のテキスト特徴量抽出装置に備えたスコア記憶部に記憶されるスコアの一例を示した図である。
【図６】本実施形態のテキスト特徴量抽出装置を利用したテキスト分類の処理の一例を模式的に示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。図１は、本実施形態におけるテキスト特徴量抽出装置を構成する機能ブロックの概略構成を示したブロック図である。テキスト特徴量抽出装置１０は、例えば、パーソナルコンピュータ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ，以下、「ＰＣ」という）内に構成され、このＰＣ上で動作するシステムである。テキスト特徴量抽出装置１０は、テキストで表記された短い文章（テキスト）を自然言語処理することによってテキストが表す発話意図（以下、単に「意図」ともいう）を推定し、推定結果（入力されたテキストのそれぞれの意図カテゴリの割合）を出力する。ここで、テキスト特徴量抽出装置１０に入力されるテキストは、例えば、通常の文章（テキスト）や、従来のテキスト分類の技術によってキーワードで分類された、つまり、文章を話題（トピック）の観点で分類した、同じ話題が含まれる文章（テキスト）などであり、文章ならば、形態を問わない。
【００２２】
テキスト特徴量抽出装置１０は、テキスト解析部１０１と、意図カテゴリ記憶部１０２と、スコア計算部１０３と、スコア記憶部１０４と、意図カテゴリ推定部１０５とを備えている。なお、テキスト特徴量抽出装置１０は、例えば、ＰＣ上で動作するアプリケーションソフトウェアに追加されるアドインソフトウェアとしての動作や、マクロプログラムとして機能する構成であってもよい。
【００２３】
テキスト解析部１０１は、入力されたテキストに対して形態素解析を実行し、テキスト内に含まれる日本語の機能表現のみを抽出する。ここで、機能表現とは、テキスト内に含まれる単語の内、助詞や助動詞の文言（単語）である。また、機能表現は、テキスト内に含まれる単語の内、さらに接続詞や形式名詞の文言（単語）を含めてもよい。そして、テキスト解析部１０１は、抽出した機能表現を順次、スコア計算部１０３に出力する。このとき、テキスト解析部１０１は、入力されたテキスト毎に、すなわち、入力されたテキストに対応付けて、抽出した機能表現を出力する。
【００２４】
なお、テキスト解析部１０１が抽出して出力する機能表現は、テキストから抽出した機能表現の文言そのものであってもよいが、機能表現の文言を表す情報であってもよい。また、入力されたテキストに含まれる機能表現の文言の種類を表す情報であってもよい。
【００２５】
意図カテゴリ記憶部１０２は、予め生成された、文章（テキスト）中に記載された機能表現が表す意図をまとめたカテゴリ（以下、「意図カテゴリ」という）と、その意図カテゴリに属する機能表現との対応関係を表した意図カテゴリ辞書を記憶する。ここで、意図カテゴリ辞書に含まれる意図カテゴリとは、「陳述」、「提案」、「疑問」、「コメント」、および「その他」など、テキストで表現された投稿者の意図を判定するための項目である。より具体的には、「陳述」には、投稿者自身の状況や世の中の事象を伝えているテキストが相当する。また、「提案」には、投稿者が何かを具体的に提案しているテキストが相当する。また、「疑問」には、投稿者が何か疑問を問いかけているテキストが相当する。また、「コメント」には、投稿者の喜怒哀楽などの主観的な主張をしているテキストが相当する。また、「その他」には、上記の４つの意図カテゴリ以外に属するテキストが相当する。
【００２６】
テキスト特徴量抽出装置１０では、入力されたテキスト内の機能表現を、意図カテゴリ辞書に基づいてそれぞれの意図カテゴリに振り分ける。なお、意図カテゴリ辞書の内容に関する詳細な説明は、後述する。
【００２７】
スコア計算部１０３は、テキスト解析部１０１から順次入力された機能表現の数を計数する。すなわち、スコア計算部１０３は、それぞれのテキストにおける機能表現の出現回数を計数する。このとき、スコア計算部１０３は、意図カテゴリ記憶部１０２に記憶されている意図カテゴリ辞書に基づいて、入力された機能表現がいずれの意図カテゴリに属するものであるかを判定し、機能表現の出現回数を、それぞれの意図カテゴリ毎に計数する。そして、スコア計算部１０３は、計数したそれぞれの意図カテゴリ毎の機能表現の出現回数をスコアとして、スコア記憶部１０４に記憶させる。
【００２８】
スコア記憶部１０４は、スコア計算部１０３がそれぞれのテキストに対して計数した意図カテゴリ毎のスコアを記憶する。スコア記憶部１０４では、それぞれのテキストと、そのテキストに含まれる機能表現の意図カテゴリ毎のスコアを対応付けて記憶する。
【００２９】
意図カテゴリ推定部１０５は、スコア記憶部１０４に記憶されているスコアに基づいて、テキストが表すそれぞれの意図カテゴリの割合を出力する。なお、意図カテゴリ推定部１０５における意図カテゴリの割合の出力方法に関する詳細な説明は、後述する。
【００３０】
そして、意図カテゴリ推定部１０５は、それぞれのテキストの意図カテゴリの割合（推定結果）を、テキスト特徴量抽出装置１０の外部に出力する。意図カテゴリ推定部１０５が出力する推定結果は、テキストと、このテキストのそれぞれの意図カテゴリの割合とが対応付けられた情報である。このとき、意図カテゴリ推定部１０５は、意図を推定した全てのテキストの結果を推定結果として出力してもよいが、例えば、テキスト特徴量抽出装置１０の利用者によって指定された意図カテゴリの割合を高い順に順位づけ（ランキング）し、上位から予め定めたＮ番目まで、すなわち、予め定めた順位までに属するテキストを、それぞれの意図カテゴリの割合と共に出力してもよい。
【００３１】
次に、テキスト特徴量抽出装置１０における処理について説明する。図２は、本実施形態のテキスト特徴量抽出装置１０における意図カテゴリ推定の処理手順を示したフローチャートである。
【００３２】
テキスト特徴量抽出装置１０における処理では、まず、ステップＳ１０において、テキスト解析部１０１が、入力されたテキストに対して形態素解析を実行し、テキストを品詞別に分解する。ここでは、発話の意図を推定するための機能表現のみではなく、名詞や動詞など、文章の内容や話題を表す単語や文言も、それぞれの品詞として分解される。
【００３３】
続いて、ステップＳ２０において、テキスト解析部１０１は、それぞれの品詞に分解されたテキスト内に含まれる機能表現の品詞（助詞、助動詞、接続詞、および形式名詞）の文言（単語）のみを抽出する。つまり、テキスト解析部１０１は、名詞や動詞など、文章の内容や話題を表す内容表現の品詞の文言（単語）は抽出しない。そして、テキスト解析部１０１は、抽出した機能表現の文言（単語）をテキスト毎に順次、スコア計算部１０３に出力する。
【００３４】
続いて、ステップＳ３０において、スコア計算部１０３は、意図カテゴリ記憶部１０２に記憶されている意図カテゴリ辞書に基づいて、テキスト解析部１０１から順次入力された機能表現の文言（単語）の出現回数を、テキスト毎に計数する。そして、スコア計算部１０３は、計数した機能表現の文言（単語）の出現回数を、スコア記憶部１０４に出力して記憶させる。
【００３５】
続いて、ステップＳ４０において、意図カテゴリ推定部１０５は、スコア記憶部１０４に記憶されているスコアに基づいてそれぞれのテキストのそれぞれの意図カテゴリの割合を計算し、ここで計算した結果（推定結果）を、テキスト毎に外部に出力する。
【００３６】
このような構成および処理手順によって、テキスト特徴量抽出装置１０は、入力されたテキストの持つそれぞれの意図カテゴリの割合を出力する。
【００３７】
ここで、テキスト特徴量抽出装置１０におけるそれぞれの処理の一例について説明する。図３は、本実施形態のテキスト特徴量抽出装置１０におけるテキスト特徴量抽出の処理の一例を模式的に示した図である。図３に示した一例には、テキストａとテキストｂとの２つのテキストがテキスト特徴量抽出装置１０に入力された場合において、入力されたテキストの意図カテゴリをそれぞれ推定し、意図カテゴリの割合が高いカテゴリで、それぞれのテキストを分類する場合を模式的に示している。
【００３８】
テキスト特徴量抽出装置１０は、それぞれのテキストの意図カテゴリの割合を推定する。この意図カテゴリを用いたテキストの特徴量抽出処理では、テキスト解析部１０１が、入力されたテキストを品詞別に分解（ステップＳ１０）し、さらに、機能表現の文言（単語）を抽出してスコア計算部１０３に出力する（ステップＳ２０）。そして、スコア計算部１０３が、意図カテゴリ記憶部１０２に記憶されている意図カテゴリ辞書に基づいて、機能表現の文言（単語）の出現回数をテキスト毎に計数する（ステップＳ３０）。
【００３９】
ここで、意図カテゴリ記憶部１０２に記憶している意図カテゴリ辞書の一例について説明する。図４は、本実施形態のテキスト特徴量抽出装置１０に備えた意図カテゴリ記憶部１０２に記憶されている意図カテゴリ辞書の一例を示した図である。意図カテゴリ辞書は、上述したように、機能表現と意図カテゴリとの対応関係を表した、予め生成された辞書である。機能表現には、「は」、「が」、「か」、「たい」などの助詞、助動詞、接続詞、および形式名詞の文言（単語）がある。そして、それぞれ機能表現は、「陳述」、「提案」、「疑問」、「コメント」、「その他」の意図カテゴリに分類される。図４には、「は」が「陳述」に、「が」が「陳述」に、「か」が「疑問」に、「たい」が「提案」に、それぞれ分類された意図カテゴリ辞書の一例を示している。
【００４０】
なお、機能表現には、複数の意図カテゴリに属するものもある。この場合には、同じ機能表現が複数の意図カテゴリに対応付けられた意図カテゴリ辞書を生成してもよい。また、一般的に考えられる文章における機能表現の出現頻度に基づいて、機能表現をそれぞれの意図カテゴリに対応付ける際の重み係数を予め設定し、この重み係数を含んだ意図カテゴリ辞書を生成してもよい。この場合、スコア計算部１０３は、それぞれの意図カテゴリ毎に機能表現の出現回数を計数する際に、機能表現に設定された重み係数を掛けて計数する。
【００４１】
なお、意図カテゴリ辞書は、予め生成して意図カテゴリ記憶部１０２に記憶しておくのみではなく、例えば、テキスト解析部１０１が、入力されたテキストに基づいて学習し、学習した内容に応じて意図カテゴリ辞書を更新する構成にしてもよい。
【００４２】
スコア計算部１０３は、テキスト解析部１０１から順次入力された機能表現がいずれの意図カテゴリに属するものであるかを、図４に示したような意図カテゴリ辞書を参照して判定し、機能表現の出現回数を、それぞれの意図カテゴリ毎に計数する。そして、スコア計算部１０３は、計数したそれぞれの意図カテゴリ毎の出現回数を、スコアとしてスコア記憶部１０４に記憶させる（ステップＳ３０）。
【００４３】
ここで、スコア記憶部１０４に記憶させるスコアの一例について説明する。図５は、本実施形態のテキスト特徴量抽出装置１０に備えたスコア記憶部１０４に記憶されるスコアの一例を示した図である。スコア記憶部１０４は、入力されたそれぞれのテキストと、そのテキストに含まれる機能表現の意図カテゴリ毎のスコアを対応付けて記憶する。図５には、テキストｘに含まれる機能表現のスコア、テキストｙに含まれる機能表現のスコア、およびテキストｚに含まれる機能表現のスコアが記憶されている場合を示している。より具体的には、図５には、テキストｘに含まれる機能表現において、「陳述」の出現回数＝３、「提案」の出現回数＝４、「疑問」の出現回数＝２、「コメント」の出現回数＝１、「その他」の出現回数＝０のスコアが記憶されている場合を示している。また、図５には、テキストｙに含まれる機能表現において、「陳述」の出現回数＝２、「提案」の出現回数＝２、「疑問」の出現回数＝４、「コメント」の出現回数＝２、「その他」の出現回数＝１のスコアが記憶されている場合を示している。また、図５には、テキストｚに含まれる機能表現において、「陳述」の出現回数＝１、「提案」の出現回数＝１、「疑問」の出現回数＝１、「コメント」の出現回数＝０、「その他」の出現回数＝０のスコアが記憶されている場合を示している。
【００４４】
意図カテゴリ推定部１０５は、図５に示したようなスコアに基づいて、それぞれのテキストがどういう意図をどのような割合で持っているかという、テキストの投稿者の発話意図の観点でそれぞれの意図カテゴリの割合を出力する（ステップＳ４０）。このとき、テキストに含まれる機能表現の出現回数の多い順に意図カテゴリの割合は大きくなる。また、テキストに含まれる機能表現の出現回数が同じ場合には、意図カテゴリの割合は同じとする。例えば、図５に示したスコアの場合、意図カテゴリ推定部１０５は、テキストｘの意図カテゴリの割合が「提案」＞「陳述」＞「疑問」＞「コメント」＞「その他」の順に大きいことを推定し、テキストｙの意図カテゴリの割合が「疑問」＞「陳述、提案、コメント（３カテゴリは同じ割合）」＞「その他」の順に大きいことを推定する。また、図５に示したスコアの場合、テキストｚの意図カテゴリの割合が「陳述、提案、疑問（３カテゴリは同順）」＞「コメント、その他」の順に大きいことを推定する。
【００４５】
なお、スコア計算部１０３が、重み係数を含んだ意図カテゴリ辞書を参照して機能表現の出現回数を計数した場合には、図５に示したテキストｙやテキストｚのスコアのように、複数の意図カテゴリで機能表現の出現回数が同じ回数になっていたとしても、意図カテゴリ推定部１０５は、より発話意図にあった意図カテゴリを推定することができる。つまり、例えば、テキストｚにおいて機能表現の出現回数が同じ回数である「陳述」、「提案」、または「疑問」のいずれか１つの意図カテゴリに含まれる機能表現の重み付け係数が高い場合（例えば、陳述の重み係数が２、提案の重み係数が０．５の場合）には、テキストｚの意図カテゴリの割合は、重み係数が高い機能表現が計数された「陳述」＞「疑問」＞「提案」＞「コメント、その他」の順に大きいことが推定される。
【００４６】
また、図５に示したスコアの一例では、全ての機能表現の出現回数を合計したスコアを記憶している。この全機能表現の出現回数は、例えば、スコア計算部１０３が、出現回数を計数したテキスト毎に、出現回数の合計値を計算して、スコア記憶部１０４に記憶させる。図５には、テキストｘに含まれる全機能表現の出現回数＝１０、テキストｙに含まれる全機能表現の出現回数＝１１、テキストｚに含まれる全機能表現の出現回数＝３が記憶されている場合を示している。
【００４７】
このように、全機能表現の出現回数のスコアがスコア記憶部１０４に記憶されている場合、意図カテゴリ推定部１０５は、それぞれのテキストを発話意図の観点で分類する際に、それぞれの意図カテゴリの出現回数を、全機能表現の出現回数で正規化した値に基づいて意図カテゴリの割合を推定することができる。この方法によれば、例えば、特定の意図カテゴリの割合が大きいテキストの中から、機能表現の出現回数に基づいたテキストのみを選択する場合などにおいて、入力されたテキストの長さによる影響を吸収することができる。
【００４８】
そして、意図カテゴリ推定部１０５は、それぞれのテキストのそれぞれの意図カテゴリの割合を、推定結果としてテキスト毎に出力する。このとき、意図カテゴリ推定部１０５は、上述したように、全てのテキストの意図カテゴリの割合を推定結果として出力してもよいが、テキスト特徴量抽出装置１０の利用者によって指定された意図カテゴリの割合が高い上位のＮ番目までに属するテキストを、推定結果として出力してもよい。また、意図カテゴリ推定部１０５は、テキスト特徴量抽出装置１０の利用者によって指定された閾値以上のスコアの値であるテキストを、意図カテゴリの情報と共に推定結果として出力してもよい。閾値は、出現回数で指定してもよいし、正規化した割合で指定してもよい。例えば、使用者によって指定された閾値が「出現回数が３」の場合、意図カテゴリ推定部１０５は、「陳述」の出現回数＝３であり、「提案」の出現回数＝４であるテキストｘと、「疑問」の出現回数＝４であるテキストｙとを、それぞれの意図カテゴリの割合と共に出力する。
【００４９】
なお、テキスト特徴量抽出装置１０に入力するテキストは、従来のテキスト分類手法で分類したテキスト、つまり、テキストに含まれるキーワードに基づいて、文章を話題（トピック）の観点で分類したテキストであってもよい。
【００５０】
テキスト特徴量抽出装置１０に話題（トピック）の観点で分類したテキストを入力した場合、テキスト特徴量抽出装置１０は、入力された全てのテキストの話題（トピック）、つまり、キーワードで分類された全てのテキストの意図カテゴリの割合を出力してもよい。しかし、例えば、テキスト特徴量抽出装置１０の利用者が指定した話題（トピック）のテキスト、つまり、利用者によって指定されたキーワードを含むテキストのみ意図カテゴリの割合の推定結果を出力してもよい。このとき、テキスト解析部１０１は、ステップＳ２０において、利用者によって指定された話題（トピック）のテキストのみから機能表現を抽出し、抽出した機能表現をテキスト毎に順次、スコア計算部１０３に出力する処理にする方が、テキスト特徴量抽出装置１０の処理負荷を軽減することができる。
【００５１】
ここで、テキスト特徴量抽出装置１０におけるそれぞれの処理の一例について説明する。図６は、本実施形態のテキスト特徴量抽出装置１０を利用したテキスト分類の処理の一例を模式的に示した図である。図６（ａ）には、話題（トピック）の観点でテキストを分類する処理の一例を示し、図６（ｂ）には、意図カテゴリの割合が高いテキストの推定結果を利用して分類した場合の一例を示している。
【００５２】
図６（ａ）に示したテキスト分類の処理の一例では、キーワードに基づいて文章を話題（トピック）の観点で分類したテキストをテキスト解析部１０１の入力とした場合において、意図カテゴリの推定結果を用いて分類した場合を模式的に示している。より具体的には、図６（ａ）に示した一例においては、話題Ａ〜話題Ｃのいずれか１つの話題が含まれるテキストａ〜テキストｈまでの８つのテキストがテキスト特徴量抽出装置１０に入力され、入力されたテキストを話題Ａ〜話題Ｃの観点で分類した後に、話題Ａのテキストの意図カテゴリを推定し、意図カテゴリの割合が高いカテゴリで、それぞれのテキストを分類する場合を模式的に示している。
【００５３】
テキスト特徴量抽出装置１０は、まず、話題（トピック）の観点でテキストを分類する。図６（ａ）に示した一例では、テキストａ、テキストｂ、テキストｄ、およびテキストｇが話題Ａのテキストとして分類され、テキストｃおよびテキストｈが話題Ｂのテキストとして分類され、テキストｅおよびテキストｆが話題Ｃのテキストとして分類された場合を示している。このように、話題（トピック）の観点でのテキスト分類では、同じ話題を含むテキスト同士がまとめられるように分類される。
【００５４】
続いて、テキスト特徴量抽出装置１０は、話題Ａのそれぞれのテキストの意図カテゴリの割合を推定し、それぞれのテキストの意図カテゴリの割合をカテゴリで分類する。この意図カテゴリを用いたテキストの分類処理では、テキスト解析部１０１が、入力されたテキストを品詞別に分解（ステップＳ１０）し、さらに、機能表現を抽出してスコア計算部１０３に出力する（ステップＳ２０）。そして、スコア計算部１０３が、意図カテゴリ記憶部１０２に記憶されている意図カテゴリ辞書に基づいて機能表現の出現回数をテキスト毎に計数する（ステップＳ３０）。
【００５５】
また、図６（ｂ）には、話題Ａが「メロンパン」の話題であり、「提案」の意図カテゴリの割合が高い、「あのメロンパンをいっぱい買いたい」というテキストと、「メロンパンがもっと甘くなればいいのに」というテキストとの推定結果を利用して分類した場合の一例を示している。また、図６（ｂ）には、「コメント」の意図カテゴリの割合が高い、「このメロンパンはとてもおいしいと思う」というテキストと、「メロンパンとコーヒーを一緒に食べると幸せになる」というテキストとの推定結果を利用して分類した場合の一例を示している。
【００５６】
ここで、それぞれの意図カテゴリに分類されるテキストの一例を示す。「陳述」の意図カテゴリに分類されるテキストには、例えば、「あのメロンパンを売っているお店は家から近いことが分かった」というテキストがある。また、「提案」の意図カテゴリに分類されるテキストには、例えば、「もっとメロンパンの風味を改善してほしい」というテキストがある。また、「疑問」の意図カテゴリに分類されるテキストには、例えば、「話題のメロンパンがどの店でも売り切れているのはなぜだろうか」というテキストがある。また、「コメント」の意図カテゴリに分類されるテキストには、例えば、「メロンパンが美味しすぎるので、幸せな気持ちになっている」というテキストがある。また、「その他」の意図カテゴリに分類されるテキストには、例えば、「メロンパンとあんパンはどちらも丸い」というテキストがある。
【００５７】
上記に述べたとおり、本発明を実施するための形態によれば、テキスト特徴量抽出装置は、入力されたテキストに対して形態素解析を実行し、テキスト内に含まれる日本語の機能表現（助詞、助動詞、接続詞、および形式名詞）を抽出する。そして、本発明を実施するための形態によれば、テキスト特徴量抽出装置は、予め記憶している機能表現と意図カテゴリとを対応付けた意図カテゴリ辞書に基づいて、入力されたテキストに含まれる機能表現の出現回数を計数する。そして、本発明を実施するための形態によれば、入力されたテキストにおけるそれぞれの意図カテゴリの割合を推定する。これにより、本発明を実施するための形態のテキスト特徴量抽出装置では、テキストにどういう意図がどのような割合で含まれているかを推定することができる。つまり、本発明を実施するための形態のテキスト特徴量抽出装置では、テキストが持つ投稿時の意図を自動的に判定することができる。
【００５８】
このことにより、本発明を実施するための形態のテキスト特徴量抽出装置を利用する利用者は、大量のテキストを分析する際に、それぞれのテキストの内容や話題（トピック）の単位で分類するだけではなく、特定の内容や話題（トピック）に分類された複数のテキスト内の情報（意図）を細分化して分析することができるようになる。つまり、利用者は、テキスト特徴量抽出装置によって分離されたそれぞれのテキストの中から、所望の意図カテゴリのテキストを選択することによって、例えば、マーケティングリサーチなどにおいて、商品の開発／販売や提供するサービスを促進するための情報として活用し、作業効率を向上することができる。
【００５９】
また、本発明を実施するための形態のテキスト特徴量抽出装置では、予め生成した意図カテゴリ辞書に基づいて入力されたテキストの機能表現から発話意図を推定する。これにより、本発明を実施するための形態のテキスト特徴量抽出装置では、従来のようなｎグラムによって特徴量を決定した単語（テキスト）の組み合わせから発話意図を推定する場合のように、単語の組み合わせのパターン数が膨大になることなく、発話意図の推定を日本語に対応させることができる。
【００６０】
なお、本発明を実施するための形態では、テキスト特徴量抽出装置に備える意図カテゴリ記憶部とスコア記憶部とを、その他の構成要素（テキスト解析部、スコア計算部、および意図カテゴリ推定部１０５）と並列に備える場合について説明した。しかし、意図カテゴリ記憶部とスコア記憶部とを備える構成は、本発明を実施するための形態に示した構成に限定されるものではなく、テキスト特徴量抽出装置に備える他の構成要素内に備える構成要素であってもよい。例えば、意図カテゴリ記憶部およびスコア記憶部を、スコア計算部内に備える構成であってもよい。また、例えば、意図カテゴリ記憶部をスコア計算部内に、スコア記憶部を意図カテゴリ推定部内に備える構成であってもよい。
【００６１】
また、本発明を実施するための形態では、テキスト特徴量抽出装置への入力が、テキストで表記された短い文章である場合について説明した。しかし、テキスト特徴量抽出装置への入力は、本発明を実施するための形態に示した構成に限定されるものではない。例えば、テキスト特徴量抽出装置に音声データを入力する構成であってもよい。この場合、テキスト解析部１０１は、入力された音声データに含まれる発話をテキストに変換してから、上述したテキストに対する処理を実行することになる。
【００６２】
また、本発明を実施するための形態では、テキスト特徴量抽出装置を、日本語のテキストの発話意図の推定に利用する場合について説明した。しかし、本発明のテキスト特徴量抽出装置を利用することができる範囲、すなわち、本発明のテキスト特徴量抽出装置を利用してテキストの発話意図を推定することができる言語は、日本語のみに限定されるものではない。例えば、テキスト解析部１０１が実行する形態素解析によってテキストを品詞別に分解することができる言語（例えば、中国語、タイ語など）であれば、その言語に対応した意図カテゴリ辞書を予め生成しておくことによって、その言語のテキストで表記された短い文章（テキスト）の発話意図推定にも、容易に適用することができる。
【００６３】
また、本発明を実施するための形態では、形態素解析によって入力されたテキストを品詞別に分解する場合について説明した。しかし、テキストを品詞別に分解する方法は、本発明を実施するための形態に示した形態素解析に限定されるものではなく、テキストを品詞別に分解することができる自然言語処理であれば、他の方法でテキストを品詞別に分解する場合でも同様に、入力されたテキストの発話意図を推定することができる。
【００６４】
また、本発明を実施するための形態では、テキスト特徴量抽出装置１０がＰＣ内に構成され、ＰＣ上で動作するアプリケーションソフトウェアに追加されたアドインソフトウェアや、マクロプログラムの機能として動作する場合について説明した。しかし、テキスト特徴量抽出装置１０の構成は、本発明を実施するための形態に限定されるものではない。例えば、テキスト特徴量抽出装置１０を、複数の利用者が共有するサーバコンピュータ上で動作するシステムとして構成することもできる。また、例えば、テキスト特徴量抽出装置１０の全ての構成要素が組み込まれたソフトウェアとして提供され、このソフトウェアにテキストを入力して実行することによって、上述したテキスト特徴量抽出装置１０の機能や動作を実現する構成にすることもできる。
【００６５】
なお、図１に示したテキスト特徴量抽出装置１０内の各構成要素による処理を実現するためのプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、テキスト特徴量抽出装置１０に係る上述した種々の処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００６６】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００６７】
以上、本発明の実施形態について、図面を参照して説明してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲においての種々の変更も含まれる。
【符号の説明】
【００６８】
１０・・・テキスト特徴量抽出装置
１０１・・・テキスト解析部
１０２・・・意図カテゴリ記憶部
１０３・・・スコア計算部
１０４・・・スコア記憶部
１０５・・・意図カテゴリ推定部
【図１】
2016103156.tif 000003
【図２】
2016103156.tif 000004
【図３】
2016103156.tif 000005
【図４】
2016103156.tif 000006
【図５】
2016103156.tif 000007
【図６】
2016103156.tif 000008
【手続補正書】
【提出日】平成27年8月10日(2015.8.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたテキストに対して形態素解析を実行し、前記テキスト内に含まれる助詞および助動詞を機能表現として抽出するテキスト解析部と、
予め生成した、文章で表される意図をまとめた意図カテゴリと該意図カテゴリに属する機能表現との対応関係を表した意図カテゴリ辞書に基づいて、前記テキストから抽出された前記機能表現が属する前記意図カテゴリを判定し、前記テキストに含まれる前記機能表現の数を前記意図カテゴリ毎に計数したスコアを出力するスコア計算部と、
前記スコアに基づいて、前記テキストが表す少なくとも１つの意図カテゴリの各々の割合を算出し、該算出した前記意図カテゴリの割合に基づいて前記文章が表す意図を推定し、前記意図カテゴリの割合と前記テキストとを対応づけた推定結果を出力する意図カテゴリ推定部と、
を備えることを特徴とするテキスト特徴量抽出装置。
【請求項２】
前記意図カテゴリ推定部は、
前記スコアの値が同じ値である前記意図カテゴリが複数ある場合には、前記文章がそれぞれの前記意図カテゴリの意図を同じ割合で持っていることを推定する、
ことを特徴とする請求項１に記載のテキスト特徴量抽出装置。
【請求項３】
前記意図カテゴリ辞書は、
重み係数が予め設定された前記機能表現と前記意図カテゴリとの対応関係を含み、
前記スコア計算部は、
前記機能表現に設定された重み係数を掛けて、前記意図カテゴリ毎に前記機能表現の数を計数する、
ことを特徴とする請求項２に記載のテキスト特徴量抽出装置。
【請求項４】
前記意図カテゴリ推定部は、
算出した前記意図カテゴリの割合を高い順に順位づけし、上位から予め定めた順位までに属する前記テキストを前記意図カテゴリの割合に対応づけた前記推定結果を出力する、
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１の項に記載のテキスト特徴量抽出装置。
【請求項５】
入力されたテキストに対して形態素解析を実行し、前記テキスト内に含まれる助詞および助動詞を機能表現として抽出するテキスト解析ステップと、
予め生成した、文章で表される意図をまとめた意図カテゴリと該意図カテゴリに属する機能表現との対応関係を表した意図カテゴリ辞書に基づいて、前記テキストから抽出された前記機能表現が属する前記意図カテゴリを判定し、前記テキストに含まれる前記機能表現の数を前記意図カテゴリ毎に計数したスコアを出力するスコア計算ステップと、
前記スコアに基づいて、前記テキストが表す少なくとも１つの意図カテゴリの各々の割合を算出し、該算出した前記意図カテゴリの割合に基づいて前記文章が表す意図を推定し、前記意図カテゴリの割合と前記テキストとを対応づけた推定結果を出力する意図カテゴリ推定ステップと、
を含むことを特徴とするテキスト特徴量抽出方法。
【請求項６】
入力されたテキストに対して形態素解析を実行し、前記テキスト内に含まれる助詞および助動詞を機能表現として抽出するテキスト解析ステップと、
予め生成した、文章で表される意図をまとめた意図カテゴリと該意図カテゴリに属する機能表現との対応関係を表した意図カテゴリ辞書に基づいて、前記テキストから抽出された前記機能表現が属する前記意図カテゴリを判定し、前記テキストに含まれる前記機能表現の数を前記意図カテゴリ毎に計数したスコアを出力するスコア計算ステップと、
前記スコアに基づいて、前記テキストが表す少なくとも１つの意図カテゴリの各々の割合を算出し、該算出した前記意図カテゴリの割合に基づいて前記文章が表す意図を推定し、前記意図カテゴリの割合と前記テキストとを対応づけた推定結果を出力する意図カテゴリ推定ステップと、
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。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
上記の課題を解決するため、本発明のテキスト特徴量抽出装置は、入力されたテキストに対して形態素解析を実行し、前記テキスト内に含まれる助詞および助動詞を機能表現として抽出するテキスト解析部と、予め生成した、文章で表される意図をまとめた意図カテゴリと該意図カテゴリに属する機能表現との対応関係を表した意図カテゴリ辞書に基づいて、前記テキストから抽出された前記機能表現が属する前記意図カテゴリを判定し、前記テキストに含まれる前記機能表現の数を前記意図カテゴリ毎に計数したスコアを出力するスコア計算部と、前記スコアに基づいて、前記テキストが表す少なくとも１つの意図カテゴリの各々の割合を算出し、該算出した前記意図カテゴリの割合に基づいて前記文章が表す意図を推定し、前記意図カテゴリの割合と前記テキストとを対応づけた推定結果を出力する意図カテゴリ推定部と、を備えることを特徴とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
また、本発明のテキスト特徴量抽出方法は、入力されたテキストに対して形態素解析を実行し、前記テキスト内に含まれる助詞および助動詞を機能表現として抽出するテキスト解析ステップと、予め生成した、文章で表される意図をまとめた意図カテゴリと該意図カテゴリに属する機能表現との対応関係を表した意図カテゴリ辞書に基づいて、前記テキストから抽出された前記機能表現が属する前記意図カテゴリを判定し、前記テキストに含まれる前記機能表現の数を前記意図カテゴリ毎に計数したスコアを出力するスコア計算ステップと、前記スコアに基づいて、前記テキストが表す少なくとも１つの意図カテゴリの各々の割合を算出し、該算出した前記意図カテゴリの割合に基づいて前記文章が表す意図を推定し、前記意図カテゴリの割合と前記テキストとを対応づけた推定結果を出力する意図カテゴリ推定ステップと、を含むことを特徴とする。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１８】
また、本発明のプログラムは、入力されたテキストに対して形態素解析を実行し、前記テキスト内に含まれる助詞および助動詞を機能表現として抽出するテキスト解析ステップと、予め生成した、文章で表される意図をまとめた意図カテゴリと該意図カテゴリに属する機能表現との対応関係を表した意図カテゴリ辞書に基づいて、前記テキストから抽出された前記機能表現が属する前記意図カテゴリを判定し、前記テキストに含まれる前記機能表現の数を前記意図カテゴリ毎に計数したスコアを出力するスコア計算ステップと、前記スコアに基づいて、前記テキストが表す少なくとも１つの意図カテゴリの各々の割合を算出し、該算出した前記意図カテゴリの割合に基づいて前記文章が表す意図を推定し、前記意図カテゴリの割合と前記テキストとを対応づけた推定結果を出力する意図カテゴリ推定ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【手続補正書】
【提出日】平成28年2月12日(2016.2.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたテキストに対して形態素解析を実行し、前記テキスト内に含まれる助詞および助動詞を機能表現として抽出するテキスト解析部と、
予め生成した、文章で表される意図をまとめた意図カテゴリと該意図カテゴリに属する機能表現との対応関係を表した意図カテゴリ辞書に基づいて、前記テキストから抽出された前記機能表現が属する前記意図カテゴリを判定し、前記テキストに含まれる前記機能表現の数を前記意図カテゴリ毎に計数したスコアを出力するスコア計算部と、
前記スコアを前記テキストに含まれる全ての前記機能表現の数により正規化した値に基づいて、前記テキストが表す少なくとも１つの意図カテゴリの各々の割合を算出し、該算出した前記意図カテゴリの割合に基づいて前記文章が表す意図を推定し、前記意図カテゴリの割合と前記テキストとを対応づけた推定結果を出力する意図カテゴリ推定部と、
を備えることを特徴とするテキスト特徴量抽出装置。
【請求項２】
前記意図カテゴリ推定部は、
前記スコアの値が同じ値である前記意図カテゴリが複数ある場合には、前記文章がそれぞれの前記意図カテゴリの意図を同じ割合で持っていることを推定する、
ことを特徴とする請求項１に記載のテキスト特徴量抽出装置。
【請求項３】
前記意図カテゴリ辞書は、
重み係数が予め設定された前記機能表現と前記意図カテゴリとの対応関係を含み、
前記スコア計算部は、
前記機能表現に設定された重み係数を掛けて、前記意図カテゴリ毎に前記機能表現の数を計数する、
ことを特徴とする請求項２に記載のテキスト特徴量抽出装置。
【請求項４】
前記意図カテゴリ推定部は、
算出した前記意図カテゴリの割合が高い順に複数の前記テキストを順位づけし、上位から予め定めた順位までに属する前記テキストを前記意図カテゴリの割合に対応づけた前記推定結果を出力する、
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１の項に記載のテキスト特徴量抽出装置。
【請求項５】
入力されたテキストに対して形態素解析を実行し、前記テキスト内に含まれる助詞および助動詞を機能表現として抽出するテキスト解析ステップと、
予め生成した、文章で表される意図をまとめた意図カテゴリと該意図カテゴリに属する機能表現との対応関係を表した意図カテゴリ辞書に基づいて、前記テキストから抽出された前記機能表現が属する前記意図カテゴリを判定し、前記テキストに含まれる前記機能表現の数を前記意図カテゴリ毎に計数したスコアを出力するスコア計算ステップと、
前記スコアを前記テキストに含まれる全ての前記機能表現の数により正規化した値に基づいて、前記テキストが表す少なくとも１つの意図カテゴリの各々の割合を算出し、該算出した前記意図カテゴリの割合に基づいて前記文章が表す意図を推定し、前記意図カテゴリの割合と前記テキストとを対応づけた推定結果を出力する意図カテゴリ推定ステップと、
を含むことを特徴とするテキスト特徴量抽出方法。
【請求項６】
入力されたテキストに対して形態素解析を実行し、前記テキスト内に含まれる助詞および助動詞を機能表現として抽出するテキスト解析ステップと、
予め生成した、文章で表される意図をまとめた意図カテゴリと該意図カテゴリに属する機能表現との対応関係を表した意図カテゴリ辞書に基づいて、前記テキストから抽出された前記機能表現が属する前記意図カテゴリを判定し、前記テキストに含まれる前記機能表現の数を前記意図カテゴリ毎に計数したスコアを出力するスコア計算ステップと、
前記スコアを前記テキストに含まれる全ての前記機能表現の数により正規化した値に基づいて、前記テキストが表す少なくとも１つの意図カテゴリの各々の割合を算出し、該算出した前記意図カテゴリの割合に基づいて前記文章が表す意図を推定し、前記意図カテゴリの割合と前記テキストとを対応づけた推定結果を出力する意図カテゴリ推定ステップと、
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。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
上記の課題を解決するため、本発明のテキスト特徴量抽出装置は、入力されたテキストに対して形態素解析を実行し、前記テキスト内に含まれる助詞および助動詞を機能表現として抽出するテキスト解析部と、予め生成した、文章で表される意図をまとめた意図カテゴリと該意図カテゴリに属する機能表現との対応関係を表した意図カテゴリ辞書に基づいて、前記テキストから抽出された前記機能表現が属する前記意図カテゴリを判定し、前記テキストに含まれる前記機能表現の数を前記意図カテゴリ毎に計数したスコアを出力するスコア計算部と、前記スコアを前記テキストに含まれる全ての前記機能表現の数により正規化した値に基づいて、前記テキストが表す少なくとも１つの意図カテゴリの各々の割合を算出し、該算出した前記意図カテゴリの割合に基づいて前記文章が表す意図を推定し、前記意図カテゴリの割合と前記テキストとを対応づけた推定結果を出力する意図カテゴリ推定部と、を備えることを特徴とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
また、本発明のテキスト特徴量抽出装置における前記意図カテゴリ推定部は、算出した前記意図カテゴリの割合が高い順に複数の前記テキストを順位づけし、上位から予め定めた順位までに属する前記テキストを前記意図カテゴリの割合に対応づけた前記推定結果を出力する、ことを特徴とする。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
また、本発明のテキスト特徴量抽出方法は、入力されたテキストに対して形態素解析を実行し、前記テキスト内に含まれる助詞および助動詞を機能表現として抽出するテキスト解析ステップと、予め生成した、文章で表される意図をまとめた意図カテゴリと該意図カテゴリに属する機能表現との対応関係を表した意図カテゴリ辞書に基づいて、前記テキストから抽出された前記機能表現が属する前記意図カテゴリを判定し、前記テキストに含まれる前記機能表現の数を前記意図カテゴリ毎に計数したスコアを出力するスコア計算ステップと、前記スコアを前記テキストに含まれる全ての前記機能表現の数により正規化した値に基づいて、前記テキストが表す少なくとも１つの意図カテゴリの各々の割合を算出し、該算出した前記意図カテゴリの割合に基づいて前記文章が表す意図を推定し、前記意図カテゴリの割合と前記テキストとを対応づけた推定結果を出力する意図カテゴリ推定ステップと、を含むことを特徴とする。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１８】
また、本発明のプログラムは、入力されたテキストに対して形態素解析を実行し、前記テキスト内に含まれる助詞および助動詞を機能表現として抽出するテキスト解析ステップと、予め生成した、文章で表される意図をまとめた意図カテゴリと該意図カテゴリに属する機能表現との対応関係を表した意図カテゴリ辞書に基づいて、前記テキストから抽出された前記機能表現が属する前記意図カテゴリを判定し、前記テキストに含まれる前記機能表現の数を前記意図カテゴリ毎に計数したスコアを出力するスコア計算ステップと、前記スコアを前記テキストに含まれる全ての前記機能表現の数により正規化した値に基づいて、前記テキストが表す少なくとも１つの意図カテゴリの各々の割合を算出し、該算出した前記意図カテゴリの割合に基づいて前記文章が表す意図を推定し、前記意図カテゴリの割合と前記テキストとを対応づけた推定結果を出力する意図カテゴリ推定ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。