(57)【要約】【課題】顔文字によって表される感情を精度よく特定する。【解決手段】感情特定装置１００は、テキストから顔文字を抽出すると共に、感情語辞書２５を参照して、テキストから顔文字と共起する感情語を抽出し、抽出した顔文字及び感情語の感情カテゴリを対応付ける。そして、感情特定装置１００は、顔文字に対応付けられた感情カテゴリ毎の出現数を感情カテゴリ値として集計し、感情カテゴリ毎の出現確率に基づいて算出した各感情カテゴリの予想頻度と、各感情カテゴリの感情カテゴリ値と、を比較することで、顔文字が表す感情を特定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の抽出手段によって、複数のテキストの各々から顔文字を抽出するステップと、
第２の抽出手段によって、感情を表す感情語と、前記感情語によって表される感情の種類を表す感情カテゴリと、が対応付けられた感情語辞書を参照して、前記複数のテキストの各々から前記感情語を抽出すると共に、抽出した前記感情語に対応する前記感情カテゴリを前記感情語辞書から抽出するステップと、
特定手段によって、前記顔文字の各々に対し、前記複数のテキストから抽出された前記顔文字と共起する前記感情語に対応した前記感情カテゴリの出現数である感情カテゴリ値を前記感情カテゴリ毎に集計し、前記感情カテゴリのうち、前記感情カテゴリが観測される割合を表す前記感情カテゴリの出現確率に基づいて推定される前記感情カテゴリの予想頻度より大きい前記感情カテゴリ値に対応した前記感情カテゴリを、前記顔文字が表す感情として特定するステップと、
を含む感情特定方法。
【請求項２】
前記特定するステップは、前記予想頻度より大きい前記感情カテゴリ値に対応する前記感情カテゴリが複数存在する場合、複数の前記感情カテゴリのうち、２番目に大きい前記感情カテゴリ値との差分が閾値以上となる、最も大きい感情カテゴリ値に対応した前記感情カテゴリを、前記顔文字が表す感情として特定する
請求項１記載の感情特定方法。
【請求項３】
前記感情カテゴリの予想頻度は、前記感情カテゴリ毎の前記感情カテゴリ値の合計に、前記感情カテゴリ値に対応した前記感情カテゴリの前記出現確率を乗じた値として推定される
請求項１又は請求項２記載の感情特定方法。
【請求項４】
前記感情カテゴリの出現確率は、前記顔文字の各々に対する前記感情カテゴリの前記感情カテゴリ値の総和を、前記顔文字の各々に対する前記感情カテゴリ毎の前記感情カテゴリ値の総和で割った値である
請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の感情特定方法。
【請求項５】
複数のテキストの各々から顔文字を抽出する第１の抽出手段と、
感情を表す感情語と、前記感情語によって表される感情の種類を表す感情カテゴリと、が対応付けられた感情語辞書を参照して、前記複数のテキストの各々から前記感情語を抽出すると共に、抽出した前記感情語に対応する前記感情カテゴリを前記感情語辞書から抽出する第２の抽出手段と、
前記顔文字の各々に対し、前記第１の抽出手段によって前記複数のテキストから抽出された前記顔文字と共起する、前記第２の抽出手段によって前記複数のテキストから抽出された前記感情語に対応した前記感情カテゴリの出現数である感情カテゴリ値を前記感情カテゴリ毎に集計し、前記感情カテゴリのうち、前記感情カテゴリが観測される割合を表す前記感情カテゴリの出現確率に基づいて推定される前記感情カテゴリの予想頻度より大きい前記感情カテゴリ値に対応した前記感情カテゴリを、前記顔文字が表す感情として特定する特定手段と、
を含む感情特定装置。
【請求項６】
コンピュータに、
複数のテキストの各々から顔文字を抽出するステップと、
感情を表す感情語と、前記感情語によって表される感情の種類を表す感情カテゴリと、が対応付けられた感情語辞書を参照して、前記複数のテキストの各々から前記感情語を抽出すると共に、抽出した前記感情語に対応する前記感情カテゴリを前記感情語辞書から抽出するステップと、
前記顔文字の各々に対し、前記複数のテキストから抽出された前記顔文字と共起する前記感情語に対応した前記感情カテゴリの出現数である感情カテゴリ値を前記感情カテゴリ毎に集計し、前記感情カテゴリのうち、前記感情カテゴリが観測される割合を表す前記感情カテゴリの出現確率に基づいて推定される前記感情カテゴリの予想頻度より大きい前記感情カテゴリ値に対応した前記感情カテゴリを、前記顔文字が表す感情として特定するステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、感情特定方法、感情特定装置、及びプログラムに係り、特に、顔文字によって表される感情を特定する感情特定方法、感情特定装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
パーソナルコンピュータ、スマートフォン、及びタブレット端末等の情報機器で、例えばメール又はＳＮＳ(Social Networking Service)といったテキストベースでのコミュニケーションツールを用いた際、受信したテキストに顔文字が含まれる場合がある。
【０００３】
顔文字とは、テキストとして使用可能な文字を組み合わせて擬似的に人の顔を生成し、顔の表情によって、テキストの送り元（送信者）の感情を、テキストの送り先（相手）に間接的に伝える手段である。
【０００４】
近年、テキスト内で顔文字が使用される頻度、及び使用される顔文字の種類共に増加する傾向が見られ、送信者の感情を把握する上で、顔文字が果たす役割の重要性が増している。
【０００５】
従って、顔文字を含むテキストで用いられている、送信者の感情を表す語句（感情語）を、例えば怒り又は悲しみといった感情のカテゴリに分類し、最も多くの感情語が分類された感情のカテゴリから、顔文字が表す感情を特定する感情特定装置が開示されている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１０−１０２５６４号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】村上浩司、山田薫、萩原正人著、「顔文字情報と文の評価表現の関連性についての一考察」、第１７回年次大会発表論文集、一般社団法人言語処理学会、２０１１年３月、ｐ．１１５５−１１５８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、顔文字の中には、送信者がどのような感情を相手に伝えようとしているのか把握し難い顔文字が含まれる場合があることが報告されている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００９】
従来の感情特定装置では、単に顔文字と共に用いられている感情語の数に基づいて顔文字が表す感情を特定するため、こうした感情の把握が困難な顔文字に対して誤った感情を対応付けてしまう場合が考えられる。
【００１０】
例えば、「もーいいかげんにしてよ(^^)」というテキストには、「いいかげんにして」という怒りを表す感情語が含まれているため、従来の感情特定装置では、顔文字「(^^)」を、怒りを表す顔文字であると特定することがある。しかし、実際には、前述のテキストは、顔文字「(^^)」で冗談めいた感情を相手に伝えようとしている場合が多い。
【００１１】
本発明は、上記の事情を鑑みてなされたものであり、顔文字によって表される感情を精度よく特定することができる感情特定方法、感情特定装置、及び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】
【００１２】
上記の目的を達成するために本発明に係る感情特定方法は、第１の抽出手段によって、複数のテキストの各々から顔文字を抽出するステップと、第２の抽出手段によって、感情を表す感情語と、前記感情語によって表される感情の種類を表す感情カテゴリと、が対応付けられた感情語辞書を参照して、前記複数のテキストの各々から前記感情語を抽出すると共に、抽出した前記感情語に対応する前記感情カテゴリを前記感情語辞書から抽出するステップと、特定手段によって、前記顔文字の各々に対し、前記複数のテキストから抽出された前記顔文字と共起する前記感情語に対応した前記感情カテゴリの出現数である感情カテゴリ値を前記感情カテゴリ毎に集計し、前記感情カテゴリのうち、前記感情カテゴリが観測される割合を表す前記感情カテゴリの出現確率に基づいて推定される前記感情カテゴリの予想頻度より大きい前記感情カテゴリ値に対応した前記感情カテゴリを、前記顔文字が表す感情として特定するステップと、を含む。
【００１３】
本発明に係る感情特定装置は、複数のテキストの各々から顔文字を抽出する第１の抽出手段と、感情を表す感情語と、前記感情語によって表される感情の種類を表す感情カテゴリと、が対応付けられた感情語辞書を参照して、前記複数のテキストの各々から前記感情語を抽出すると共に、抽出した前記感情語に対応する前記感情カテゴリを前記感情語辞書から抽出する第２の抽出手段と、前記顔文字の各々に対し、前記第１の抽出手段によって前記複数のテキストから抽出された前記顔文字と共起する、前記第２の抽出手段によって前記複数のテキストから抽出された前記感情語に対応した前記感情カテゴリの出現数である感情カテゴリ値を前記感情カテゴリ毎に集計し、前記感情カテゴリのうち、前記感情カテゴリが観測される割合を表す前記感情カテゴリの出現確率に基づいて推定される前記感情カテゴリの予想頻度より大きい前記感情カテゴリ値に対応した前記感情カテゴリを、前記顔文字が表す感情として特定する特定手段と、を含んで構成されている。
【００１４】
本発明に係るプログラムは、コンピュータに、複数のテキストの各々から顔文字を抽出するステップと、感情を表す感情語と、前記感情語によって表される感情の種類を表す感情カテゴリと、が対応付けられた感情語辞書を参照して、前記複数のテキストの各々から前記感情語を抽出すると共に、抽出した前記感情語に対応する前記感情カテゴリを前記感情語辞書から抽出するステップと、前記顔文字の各々に対し、前記複数のテキストから抽出された前記顔文字と共起する前記感情語に対応した前記感情カテゴリの出現数である感情カテゴリ値を前記感情カテゴリ毎に集計し、前記感情カテゴリのうち、前記感情カテゴリが観測される割合を表す前記感情カテゴリの出現確率に基づいて推定される前記感情カテゴリの予想頻度より大きい前記感情カテゴリ値に対応した前記感情カテゴリを、前記顔文字が表す感情として特定するステップと、を実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
以上説明したように、本発明の感情特定方法、感情特定装置、及びプログラムによれば、テキストから抽出した顔文字と共起する感情語に対応した感情カテゴリの出現数である感情カテゴリ値を感情カテゴリ毎に集計し、集計した感情カテゴリ値を、感情カテゴリ毎の出現確率に基づいて推定した予想頻度と比較することにより、顔文字によって表される感情を精度よく特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】
【００１６】
【図１】本発明の実施の形態に係る感情特定装置の構成を示す概略図である。
【図２】感情語辞書の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る感情特定装置における感情特定ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図４】形態素解析結果の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１８】
＜対話装置のシステム構成＞
図１に示すように、本発明の実施の形態に係る感情特定装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する感情特定ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭと、を備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。
【００１９】
感情特定装置１００は、入力部１０、演算部２０、及び出力部３０を備える。
【００２０】
入力部１０は、例えばＳＮＳサービス提供者によって提供されるＡＰＩ(Application Programming Interface)を用いて、インターネットのＳＮＳサーバに蓄積された複数のテキストを収集し、収集したテキストの各々を演算部２０に出力する。
【００２１】
なお、入力部１０が収集するテキストはＳＮＳサーバに蓄積されたテキストに限られず、例えばメール又はチャット等、顔文字が含まれると推定されるテキストであればどのようなものであってもよい。また、テキストの取得先もインターネットに限られず、例えば、予め定めた利用者のみが利用できるイントラネット等、特に制限はない。
【００２２】
一方、演算部２０は、テキスト解析部２１、顔文字抽出部２２、感情語抽出部２３、メイン感情特定部２４、及び感情語辞書２５を備える。また、メイン感情特定部２４は、感情カテゴリ値計算部２６及びメイン感情推定部２７を更に含む。
【００２３】
テキスト解析部２１は、例えば入力部１０で収集したテキストを入力として、入力されたテキストを１つの完結した内容を表す文単位に分割する。そして、テキスト解析部２１は、公知の形態素解析手法を用いて、分割した各文を形態素単位に分割すると共に、形態素毎に出現表記、品詞、読み、標準表記、及び終止形等に関する項目の情報を形態素解析結果として付加する。
【００２４】
ここで、出現表記とは、テキストに用いられている表記そのものを表し、標準表記とは、出現表記で表される語幹に表記ゆれが存在する場合、語幹の標準形として予め定めた表記を表す。また、終止形とは、出現表記の品詞が動詞又は形容詞である場合に、動詞又は形容詞の基本形を表す。
【００２５】
テキスト解析部２１は、文単位に分割し、かつ、形態素解析結果が付加されたテキストを１文ずつ顔文字抽出部２２及び感情語抽出部２３に出力する。
【００２６】
顔文字抽出部２２は、例えばテキスト解析部２１によって形態素解析結果が付加されたテキストを入力とし、公知の顔文字抽出手法を用いて、テキストの各文から顔文字を抽出する。
【００２７】
公知の顔文字抽出手法として、例えば、『田中裕紀、高村大也、奥村学著、「文字ベースのコミュニケーションにおける顔文字に関する研究」、第１０回年次大会発表論文集、一般社団法人言語処理学会、２００４年』に開示されているような、形態素解析結果とチャンキングとを組み合わせて、顔文字を含むテキストから顔文字の出現する位置を特定する手法等を用いればよい。
【００２８】
なお、チャンキングとは「くくり出し」を意味し、例えば顔文字の構成要素となりやすい文字を推定し、形態素解析が行われたテキストから、当該文字が連続する部分を顔文字とみなしてチャンキングすることで、顔文字を抽出する。
【００２９】
そして、顔文字抽出部２２は、テキストから抽出した顔文字をメイン感情特定部２４に出力する。
【００３０】
感情語抽出部２３は、例えばテキスト解析部２１によって形態素解析結果が付加されたテキストを入力とし、感情語辞書２５を用いて、テキストの各文から感情語と感情カテゴリとの組み合わせを抽出する。
【００３１】
感情語辞書２５とは、例えば感情語と、感情語によって表される感情の種類を示す感情カテゴリと、を対応付けたデータベースであり、図２に感情語辞書２５の一例を示す。
【００３２】
図２に示すように、品詞が動詞又は形容詞の感情語の場合、終止形で表される感情語が感情語辞書２５に登録され、品詞が動詞又は形容詞以外の感情語の場合、標準表記で表される感情語が感情語辞書２５に登録される。
【００３３】
また、感情カテゴリは、例えばPaul Ekmanによって提唱された、人間の基本的な６つの感情である「怒り」、「嫌悪」、「恐れ」、「悲しみ」、「幸福感」、及び「驚き」に分類され、何れか１つの感情カテゴリが各々の感情語に対応付けられている。
【００３４】
図２に例示した感情語辞書２５では、例えば「むかつく」と表記された感情語に、「怒り」の感情カテゴリが対応付けられている。なお、感情カテゴリの分類方法に制限はなく、例示した６つの感情カテゴリと異なる分類を用いてもよいことは言うまでもない。
【００３５】
感情語抽出部２３は、文に対する形態素解析結果に含まれる標準表記及び終止形に、感情語辞書２５に登録されている感情語と一致する語句が含まれているかを検索することで、テキストの文から感情語を抽出すると共に、抽出した感情語に対応する感情カテゴリを感情語辞書２５から取得して、抽出した感情語に感情カテゴリを対応づける。
【００３６】
そして、感情語抽出部２３は、対応付けを行った感情語及び感情カテゴリをデータ対にしてメイン感情特定部２４に出力する。
【００３７】
メイン感情特定部２４は、例えば顔文字抽出部２２によってテキストの各文から抽出された顔文字と、感情語抽出部２３によってテキストの各文から抽出された感情語及び感情カテゴリのデータ対と、を入力とし、テキストから抽出された顔文字が表す感情を特定する。
【００３８】
そのため、メイン感情特定部２４に含まれる感情カテゴリ値計算部２６は、テキストから抽出された顔文字毎に、顔文字と共起する感情語に対応付けられている感情カテゴリの出現数を、各感情カテゴリについて集計する。以降、感情カテゴリの出現数のことを「感情カテゴリ値」という。
【００３９】
本実施の形態では、顔文字と共起する感情語とは、顔文字が含まれる同じ文から抽出された感情語のことをいう。なお、顔文字と共起する感情語として、顔文字が含まれる文の前後から抽出された感情語を含めてもよい。
【００４０】
そして、感情カテゴリ値計算部２６は、各顔文字と、顔文字毎に集計した各感情カテゴリの感情カテゴリ値と、を各々対応付けて、メイン感情推定部２７に出力する。
【００４１】
メイン感情推定部２７は、感情カテゴリ値計算部２６によって対応付けられた各顔文字と、顔文字毎に集計された各感情カテゴリの感情カテゴリ値と、を入力として、顔文字毎に顔文字が表す感情を推定する。
【００４２】
具体的には、メイン感情推定部２７は、顔文字毎に、当該顔文字について集計された各感情カテゴリの感情カテゴリ値と、感情カテゴリ毎の出現確率とに基づいて、顔文字が表す感情を推定する。
【００４３】
ここで、感情カテゴリの出現確率とは、顔文字と共起する感情語に対応付けられている各感情カテゴリが観測された割合であり、本実施の形態では、すべての顔文字に対する特定の感情カテゴリにおける感情カテゴリ値の総和を、すべての顔文字に対する各感情カテゴリにおける感情カテゴリ値の総和で割った値を、感情カテゴリの出現確率として用いる。
【００４４】
すなわち、感情カテゴリの出現確率は、顔文字がどのような感情カテゴリの感情を表すことが多いかを示す指標である。
【００４５】
そして、メイン感情推定部２７は、顔文字毎に、顔文字に対応付けられた各感情カテゴリのうち、感情カテゴリ毎に算出される予想頻度より大きい感情カテゴリ値が対応付けられた感情カテゴリで表される感情を、顔文字が表す感情として推定する。
【００４６】
なお、感情カテゴリの予想頻度は、感情カテゴリ毎の感情カテゴリ値の合計に、当該感情カテゴリ値に対応した感情カテゴリの出現確率を乗じた値で算出される。
【００４７】
メイン感情特定部２４は、メイン感情推定部２７で顔文字が表す感情として推定された感情カテゴリから、最も特徴的な感情カテゴリを選択して、選択した感情カテゴリを顔文字が表す感情として特定する。そして、メイン感情特定部２４は、顔文字と、選択した感情カテゴリと、を対応付けて、出力部３０に出力する。なお、最も特徴的な感情カテゴリの選択方法は後ほど説明する。
【００４８】
出力部３０は、例えば、メイン感情特定部２４で対応付けられた顔文字及び感情カテゴリを入力として、当該顔文字が、感情カテゴリに対応した感情を表していることを出力する。
【００４９】
なお、感情語辞書２５及び感情カテゴリ毎の出現確率は、図示しない記憶部に含まれる。
【００５０】
＜感情特定装置の作用＞
次に、本実施の形態に係る感情特定装置１００の作用について説明する。まず、感情特定装置１００のテキスト解析部２１が入力部１０からテキストを受け付けると、テキスト解析部２１はテキストを図示しない記憶部に記憶する。そして、感情特定装置１００は、図３に示す感情特定ルーチンを実行する。
【００５１】
なお、テキスト解析部２１に入力されるテキストの量が増加するに従って、顔文字を含むテキストの量も増加し、顔文字が表す感情を精度よく特定することができるようになるため、入力部１０は、例えばＳＮＳサーバに蓄積される１週間分のテキスト等、できるだけ多くの量のテキストを収集してテキスト解析部２１に入力することが好ましい。
【００５２】
まず、ステップＳ１０１において、入力部１０から受け付けたテキストを図示しない記憶部から読み込み、読み込んだテキストを文単位に分割する。
【００５３】
更に、文単位に分割したテキストに対して公知の形態素解析を実行し、形態素解析結果を付加したテキストを図示しない記憶部に順次記憶する。
【００５４】
図４は、「久しぶりに会えてうれしかったよー(^o^)/」との例文が記載されたテキストが、テキスト解析部２１に入力された場合の形態素解析結果の一例を示す図である。
【００５５】
図４に示すように、上述した例文は、「久しぶり」、「に」、「会え」、「て」、「嬉し」、「かった」、「よー」、及び「(^o^)/」の各形態素に分割され、各々の形態素に出現表記、品詞、読み、標準表記、及び終止形に関する情報が付加される。
【００５６】
なお、図４に示す形態素解析結果において、顔文字の品詞は“Symbol”となる。また、読み、標準表記、及び終止形の各欄における“−”は、対応するデータが存在しないことを表している。
【００５７】
また、感情特定装置１００の作用をわかりやすく説明するため、図４の例ではテキストに１つの例文しか含まれない場合を示しているが、実際には、複数の文を含むテキストがテキスト解析部２１に入力される。
【００５８】
ステップＳ１０２において、ステップＳ１０１の処理で文単位に分割され、かつ、形態素解析結果が付加されたテキストを図示しない記憶部から順次読み込み、公知の顔文字抽出手法を用いて、テキストの各文から顔文字を抽出する。そして、抽出した顔文字を文の並びに従って図示しない記憶部に順次記憶する。例えば、図４に示した例文の場合、「(^o^)/」が顔文字として抽出される。
【００５９】
ステップＳ１０３において、ステップＳ１０１の処理で文単位に分割され、かつ、形態素解析結果が付加されたテキスト、及び感情語辞書２５を、図示しない記憶部から読み込む。なお、感情語辞書２５は、予め図示しない記憶部に記憶されているものとする。
【００６０】
各文に対する形態素解析結果の標準表記及び終止形に、感情語辞書２５に登録されている感情語と一致する語句が含まれているか検索し、形態素解析結果に何れかの感情語が含まれている場合には、形態素解析結果から当該感情語を抽出する。
【００６１】
そして、感情語辞書２５を参照して、抽出した感情語に対応する感情カテゴリを取得し、抽出した感情語と、感情語に対応する感情カテゴリとを、ステップＳ１０２の処理で、当該感情語を抽出した文と同じ文から抽出された顔文字と対応付けて、図示しない記憶部に記憶する。
【００６２】
例えば、図４の例文には、終止形が「嬉しい」で表される語句が含まれ、図２に示した感情語辞書２５には、「嬉しい」の語句が感情語として登録されている。従って、図４の例文の場合、「嬉しい」という感情語と、「嬉しい」に対応する感情カテゴリである「幸福感」とが、顔文字「(^o^)/」に対応付けられる。
【００６３】
なお、一つの文に複数の顔文字が含まれる場合、ステップＳ１０２の処理で当該文から抽出した各々の顔文字と、当該文から抽出した感情語及び感情カテゴリと、が対応付けられて、図示しない記憶部に記憶される。
【００６４】
ステップＳ１０４において、ステップＳ１０３の処理で対応付けられた感情語、感情カテゴリ、及び顔文字を図示しない記憶部から読み込み、顔文字毎に、顔文字に対応付けられた各感情カテゴリの感情カウント値を集計する。
【００６５】
そして、顔文字毎に、顔文字と、顔文字に対応付けられている各感情カテゴリと、感情カテゴリ毎に集計した感情カウント値と、を対応付けて図示しない記憶部に記憶する。
【００６６】
図４の例文の場合、顔文字「(^o^)/」に、感情語「嬉しい」に対応する感情カテゴリである「幸福感」が対応付けられている。顔文字「(^o^)/」に対する「幸福感」の感情カテゴリ値が“０”であれば、顔文字「(^o^)/」に対して、「幸福感」の感情カテゴリ値が１つ増やされ、顔文字「(^o^)/」と、［幸福感、１]と、が対応付けられる。ここで、記号［Ａ、Ｂ］の“Ａ”は感情カテゴリを表し、“Ｂ”は感情カテゴリ値を表す。
【００６７】
なお、顔文字「(^o^)/」に「幸福感」とは異なる他の感情カテゴリ、例えば「嫌悪」の感情カテゴリが対応付けられている場合には、顔文字「(^o^)/」に対して、「嫌悪」の感情カテゴリ値も１つ増やされる。
【００６８】
次に、ステップＳ１０５において、ステップＳ１０４の処理で顔文字毎に集計された、顔文字に対応する各感情カテゴリの感情カウント値と、感情カテゴリ毎の出現確率と、を図示しない記憶部から読み込む。
【００６９】
そして、顔文字毎に、当該顔文字について集計された各感情カテゴリの感情カテゴリ値の合計に、各感情カテゴリの出現確率を乗じて、当該顔文字に対する各感情カテゴリの予想頻度を算出する。
【００７０】
更に、顔文字毎に、当該顔文字に対応付けられた各感情カテゴリのうち、算出された感情カテゴリの予想頻度より大きい感情カテゴリ値を有する感情カテゴリを取得する。予想頻度より大きい感情カテゴリ値を有する感情カテゴリは、感情の推定対象である顔文字と関連性が高い感情カテゴリであるとみなせることから、当該感情カテゴリを、顔文字が表す感情の候補として選択する。
【００７１】
そして、特定の顔文字に対して、顔文字が表す感情の候補として選択した感情カテゴリが１つの場合には、当該感情カテゴリを顔文字が表す感情として特定し、顔文字と、特定した感情カテゴリと、を対応付けて図示しない記憶部に記憶する。
【００７２】
また、特定の顔文字に対して、顔文字が表す感情の候補として選択した感情カテゴリが複数存在する場合には、選択された複数の感情カテゴリのうち、２番目に大きい感情カテゴリ値との差分が閾値以上となるような、最も大きい感情カテゴリ値に対応した感情カテゴリを顔文字が表す感情として特定し、顔文字と、特定した感情カテゴリと、を対応付けて図示しない記憶部に記憶する。２番目に大きい感情カテゴリ値との差分が閾値以上となるような、最も大きい感情カテゴリ値に対応した感情カテゴリが存在しない場合には、当該顔文字が表す感情は中立であるか曖昧であるとみなすことができるため、当該顔文字に対する感情カテゴリを図示しない記憶部に記憶しない。
【００７３】
なお、閾値は、最も大きい感情カテゴリ値に対応した感情カテゴリと、２番目に大きい感情カテゴリ値に対応した感情カテゴリと、の間に有意差があるとみなすことができる値に設定される。
【００７４】
一方、特定の顔文字に対して、顔文字が表す感情の候補として選択した感情カテゴリが存在しない場合には、当該顔文字が表す感情は中立であるか曖昧であるとみなすことができるため、当該顔文字に対する感情カテゴリを図示しない記憶部に記憶しない。
【００７５】
例えば、顔文字「(^o^)/」に対して、［幸福感、９０］及び［嫌悪、１０］がそれぞれ対応づけられ、感情カテゴリが「幸福感」の出現確率が０．３で、感情カテゴリが「嫌悪」の出現確率が０．２の場合について説明する。
【００７６】
まず、顔文字「(^o^)/」に対応付けられた各感情カテゴリの予想頻度を算出する。感情カテゴリが「幸福感」の感情カテゴリ値は“９０”、感情カテゴリが「嫌悪」の感情カテゴリ値は“１０”であることから、感情カテゴリが「幸福感」の予想頻度は（９０＋１０）×０．３、すなわち“３０”となる。また、感情カテゴリが「嫌悪」の予想頻度は（９０＋１０）×０．２、すなわち“２０”となる。
【００７７】
感情カテゴリ毎に、感情カテゴリ値と、予想頻度と、を比較すれば、感情カテゴリが「幸福感」の感情カテゴリ値（＝９０）は、予想頻度（＝３０）より大きい。一方、感情カテゴリが「嫌悪」の感情カテゴリ値（＝１０）は、予想頻度（＝２０）以下である。
【００７８】
従って、顔文字「(^o^)/」に対して、感情の候補として選択される感情カテゴリは「幸福感」のみであることから、上述の例では、顔文字「(^o^)/」と「幸福感」とが対応付けられることになる。
【００７９】
ステップＳ１０６において、ステップＳ１０５の処理で対応づけられた顔文字及び感情カテゴリを、図示しない記憶部から読み込む。
【００８０】
そして、モニタ等の表示装置に、読み込んだ顔文字及び感情カテゴリを表示することで、顔文字が表す感情を出力する。また、顔文字に対応付けられた感情カテゴリが存在しない場合には、顔文字が表す感情が特定できなかったことを表示装置に出力するようにしてもよい。
【００８１】
なお、顔文字が表す感情の出力先は表示装置に限定されず、例えばプリンタ等の画像形成装置に出力してもよい。また、ハードディスク等の記憶装置、若しくは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、メモリカード、又はＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体に、顔文字及び顔文字が表す感情に関するデータを出力してもよい。また、通信回線を経由して接続される、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、又はタブレット端末等の他の情報機器に、顔文字及び顔文字が表す感情に関するデータを送信するようにしてもよい。
【００８２】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る感情特定装置１００によれば、テキストから顔文字及び顔文字と共起する感情語を抽出し、顔文字と、感情語の感情カテゴリと、を対応付ける。そして、感情特定装置１００は、顔文字に対応付けられた感情カテゴリ毎の出現数を感情カテゴリ値として集計し、感情カテゴリ毎の出現確率に基づいて算出した各感情カテゴリの予想頻度と、各感情カテゴリの感情カテゴリ値と、を比較することで、顔文字が表す感情を特定する。
【００８３】
従って、例えばテキストに、顔文字「(^^)」と、「怒り」又は「幸福感」の各感情カテゴリに属する感情語と、が共起する文が含まれる場合であっても、「怒り」の感情カテゴリ値が「怒り」に対応する予想頻度以下で、かつ、「幸福感」の感情カテゴリ値が「幸福感」に対応する予想頻度より大きければ、顔文字「(^^)」は幸福感を表す顔文字であると特定することができる。
【００８４】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００８５】
例えば、上述の感情特定装置１００は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「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、感情特定装置１００をクラウドコンピューティングで実現するようにしてもよい。
【００８６】
また、本実施の形態では、プログラムがＲＯＭに予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【００８７】
また、本実施の形態では、形態素解析結果から顔文字を抽出する例を示したが、形態素解析を行う前のテキストから顔文字を抽出するようにしてもよい。この場合、図１において、入力部１０から顔文字抽出部２２にテキストを出力する経路が追加されると共に、テキスト解析部２１から顔文字抽出部２２に形態素解析結果を出力する経路が削除されることになる。
【符号の説明】
【００８８】
１０・・・入力部
２０・・・演算部
２１・・・テキスト解析部
２２・・・顔文字抽出部
２３・・・感情語抽出部
２４・・・メイン感情特定部
２５・・・感情語辞書
２６・・・感情カテゴリ値計算部
２７・・・メイン感情推定部
３０・・・出力部
１００・・・感情特定装置
【図１】
2016197292.tif 000003
【図２】
2016197292.tif 000004
【図３】
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【図４】
2016197292.tif 000006