(57)【要約】【課題】内容、書き手属性あるいは態度の情報がないテキストデータであっても、内容、書き手属性および態度を観点とするテキスト分析を行うことを可能とするテキスト分析装置、テキスト分析方法、テキスト分析プログラムおよび記録媒体を提供する。【解決手段】分析対象のテキストを入力するテキスト入力部と、前記テキストの各範囲に対し、各メタ情報を付与するメタ情報付与部と、前記テキストの前記範囲と付与された前記メタ情報を関連付けたメタ関連情報を出力するメタ関連情報出力部とを備え、前記メタ情報付与部は、前記テキストの前記範囲の話題や分野を表す内容メタ情報を付与する内容メタ情報付与部と、前記テキストの前記範囲の書き手の属性を表す書き手属性メタ情報を付与する書き手属性メタ情報付与部と、前記テキストの前記範囲の前記書き手の態度を表す態度メタ情報を付与する態度メタ情報付与部とを備えることを特徴とする。【選択図】      図１
2016035688.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析対象のテキストデータを入力するテキスト入力部と、
前記テキストデータの各範囲に対し、各メタ情報を付与するメタ情報付与部と、
前記テキストデータの前記範囲と付与された前記メタ情報を関連付けたメタ関連情報を出力するメタ関連情報出力部と
を備え、
前記メタ情報付与部は、
前記テキストデータの前記範囲のテキストの話題や分野を表す内容メタ情報を付与する内容メタ情報付与部と、
前記範囲の前記テキストの書き手の属性を表す書き手属性メタ情報を付与する書き手属性メタ情報付与部と、
前記範囲の前記テキストの前記書き手の態度を表す態度メタ情報を付与する態度メタ情報付与部と
を備えることを特徴とするテキスト分析装置。
【請求項２】
前記メタ情報付与部は、さらに、
各前記メタ情報を付与するための前記テキストデータの前記範囲を、テキスト全体、段落、文のいずれかの単位で規定する
ことを特徴とする請求項１に記載のテキスト分析装置。
【請求項３】
前記メタ情報付与部は、さらに、
前記範囲の前記テキストに対し、各前記メタ情報に該当するか否かを、あらかじめ作成された判別ルールを適用して判別する
ことを特徴とする請求項１あるいは請求項２に記載のテキスト分析装置。
【請求項４】
前記メタ情報付与部は、さらに、
前記テキストが音声認識結果である場合、元の音声に含まれるパラ言語情報、非言語情報の少なくとも一方の情報を特徴量に用いて、各前記メタ情報に該当するか否かを、あらかじめ作成された前記判別ルールを適用して判別する、
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載のテキスト分析装置。
【請求項５】
前記メタ情報付与部は、さらに、
教師あり機械学習によって作成された前記判別ルールを用いる
ことを特徴とする請求項３あるいは請求項４に記載のテキスト分析装置。
【請求項６】
前記テキスト分析装置は、さらに、
分析する前記メタ情報を指定するための分析情報入力部と、
前記メタ関連情報から、前記分析情報入力部で指定された前記メタ情報に関連する前記テキストデータの前記範囲と前記メタ情報を取得し、前記範囲の前記テキストと前記範囲に付与された前記メタ情報を用いて前記テキストデータの分析を行う分析部と、
前記分析部の分析結果を可視化する可視化部と
を備えることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載のテキスト分析装置。
【請求項７】
分析対象のテキストデータの各範囲に対して、前記範囲のテキストの話題や分野を表す内容メタ情報、前記範囲の前記テキストの書き手の属性を表す書き手属性メタ情報、および、前記範囲の前記テキストの前記書き手の態度を表す態度メタ情報の各メタ情報を付与し、前記テキストデータの前記範囲と付与された前記メタ情報を関連付けたメタ関連情報を出力する
ことを特徴とするテキスト分析方法。
【請求項８】
コンピュータに、
分析対象のテキストデータを入力するテキスト入力機能と、
前記テキストデータの各範囲に対し、各メタ情報を付与するメタ情報付与機能と、
前記テキストデータの前記範囲と付与された前記メタ情報を関連付けたメタ関連情報を出力するメタ関連情報出力機能と
を実現させ、
前記メタ情報付与機能は、
前記テキストデータの前記範囲のテキストの話題や分野を表す内容メタ情報を付与する内容メタ情報付与機能と、
前記範囲の前記テキストの書き手の属性を表す書き手属性メタ情報を付与する書き手属性メタ情報付与機能と、
前記範囲の前記テキストの前記書き手の態度を表す態度メタ情報を付与する態度メタ情報付与機能と
を実現させるためのテキスト分析プログラム。
【請求項９】
請求項８に記載のテキスト分析プログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テキストにメタ情報を付与するテキスト分析装置、テキスト分析方法、テキスト分析プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
テキストは、他人に情報を伝えるための主たるデータである。そのため、テキストを分析して何らかの有益な知見や情報を得る、テキスト分析（テキストマイニング）に対する需要が高まっている。
【０００３】
たとえば、特定の商品に対するアンケートの自由記述欄に記載された回答を分析することで、その商品の評判や改善点等に対する知見を得ることなどが試みられている。
【０００４】
テキストデータの内容を分析する際、アンケートのように分析の目的に合わせて作成されたテキストデータの場合、自由記述欄などのテキストデータに対して目的に合わせたメタ情報が付与されている。メタ情報とは、データについての情報を表すデータのことである。たとえば、特定の商品に対するアンケートでは、対象商品の商品名や型番などもメタ情報とすることができる。また、分析に用いたい情報（たとえば、回答者の性別や年齢等）をアンケートの設問にすることによって、その回答をメタ情報とすることもできる。そのため、付与されているメタ情報を分析観点とし、分析観点毎のテキストを比較することで、たとえば、この商品は特定の年齢層でのみ好評だ、といった、テキストのみからは把握困難な知見を得ることができる。
【０００５】
特許文献１には、このような、分析目的で作成されたテキストの分析方法が開示されている。以下に、特許文献１のテキスト分析方法について簡単に説明する。
【０００６】
まず、分析対象データは、複数のレコードで構成されており、各レコードには、テキストデータとそのテキストデータのメタ情報が含まれている。
【０００７】
この分析対象データに対してメタ情報の種類（たとえば、職種）を指定し、メタ情報（例えば、学生、会社員）ごとに、分析対象データから該当するレコードを抽出する。抽出されたレコードを「部分集合」と表記する。
【０００８】
続いて、分析対象データのテキストデータを対象にして、特徴量の類似度からテキストを分類して複数のテキストグループを生成し、テキストグループごとにテキストグループ特徴を保持する。その後、メタ情報ごとに部分集合とテキストグループとの関連性を指標化し、部分集合とテキストグループとの関連性を表す情報を表示する。つまり、メタ情報ごとにどのようなテキスト記述をする傾向があるかを表示することができる。
【０００９】
以上のように、特許文献１の方法では、メタ情報を分析の観点とみなして、分析観点ごとにテキストグループとの関連性を分析結果として得ることができる。そのため、分析者は、分析観点であるメタ情報とテキストグループとの関係から、テキストだけでは把握できない知見を得ることができる。
【００１０】
一方、アンケートのような分析目的で作成されたテキストではなく、インターネット上の日記などのような、分析目的で作成されていないテキストデータに対してもテキスト分析を行うことができれば、さらに多くの知見を得ることができる。このような、分析目的で作成されていないテキストデータには、メタ情報が付与されていない。
【００１１】
しかし、特許文献１の方法は、事前に分析観点とするメタ情報がテキストデータに付与されている必要がある。そのため、分析目的で作成されていないテキストデータに対して特許文献１の方法を適用してテキスト分析を行うことができない。
【００１２】
また、分析目的で作成されていない各テキストデータに対して、文書を構成するテキストの単位でメタ情報を付与した場合、分析目的に合わせたテキストをメタ情報で取得することが困難である。その理由は、分析目的で作成されていないテキストは、単一の分析目的に合わせて書かれているわけではないことから、文書を構成するテキストには分析の目的に合わないテキストも含まれるためである。
【００１３】
テキストに対してメタ情報を付与する方法として、特許文献２の方法では、テキストの事物に対する着目点や見地である「観点」とそれに対する「記述」を対応付けて抽出している。
【００１４】
また、特許文献３の方法では、まず、事前に用意した照合パタン（文節、文、係り受け）を用いて分析対象文章から必要な情報（例では好感度／不満度）を抽出して抽出情報索引を生成する。そして、抽出情報索引と属性データベース等から、入力された分析条件に合致する文書や単語を抽出してテキスト分析を行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１５】
【特許文献１】特開2004-164137号公報
【特許文献２】国際公開第2005/096182号
【特許文献３】特開2005-115468号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
テキストの分析観点として重要なためよく用いられる観点は、何が書かれているか（内容）、どのような書き手が書いたものか（書き手属性）、書き手のどのような態度が表明されているか、の３種である。
【００１７】
しかし、特許文献２の方法では内容のメタ情報を、特許文献３の方法では態度の情報をそれぞれテキスト記述に対して付与しているが、書き手の属性についての情報はテキストデータとともにあらかじめ与えられている。つまり、特許文献２および特許文献３の方法では、書き手属性についての情報を付与していない。そのため、書き手属性があらかじめ与えられていないテキストには適用することができない。
【００１８】
また、分析観点については、特許文献２の方法では、内容と書き手属性に対する記述を抽出することができるため、内容と書き手属性によるテキスト分析を行うことが可能である。特許文献３では、特定の製品に対して態度とユーザ属性を観点とした分析を行っている。しかし、いずれも、内容、書き手属性および態度の３種の観点による分析を行うことはできない。
【００１９】
本発明の目的は、内容、書き手属性あるいは態度の情報がないテキストデータであっても、内容、書き手属性および態度を観点とするテキスト分析を行うことを可能とするテキスト分析装置、テキスト分析方法、テキスト分析プログラムおよび記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
上述の問題を解決するために、本発明のテキスト分析装置は、分析対象のテキストデータを入力するテキスト入力部と、前記テキストデータの各範囲に対し、各メタ情報を付与するメタ情報付与部と、前記テキストデータの前記範囲と付与された前記メタ情報を関連付けたメタ関連情報を出力するメタ関連情報出力部とを備え、前記メタ情報付与部は、前記テキストデータの前記範囲のテキストの話題や分野を表す内容メタ情報を付与する内容メタ情報付与部と、前記範囲の前記テキストの書き手の属性を表す書き手属性メタ情報を付与する書き手属性メタ情報付与部と、前記範囲の前記テキストの前記書き手の態度を表す態度メタ情報を付与する態度メタ情報付与部とを備えることを特徴とする。
【００２１】
また、本発明のテキスト分析方法は、分析対象のテキストデータの各範囲に対して、前記範囲のテキストの話題や分野を表す内容メタ情報、前記範囲の前記テキストの書き手の属性を表す書き手属性メタ情報、および、前記範囲の前記テキストの前記書き手の態度を表す態度メタ情報の各メタ情報を付与し、前記テキストデータの前記範囲と付与された前記メタ情報を関連付けたメタ関連情報を出力することを特徴とする。
【００２２】
また、本発明のテキスト分析プログラムは、コンピュータに、分析対象のテキストデータを入力するテキスト入力機能と、前記テキストデータの各範囲に対し、各メタ情報を付与するメタ情報付与機能と、前記テキストデータの前記範囲と付与された前記メタ情報を関連付けたメタ関連情報を出力するメタ関連情報出力機能とを実現させ、前記メタ情報付与機能は、前記テキストデータの前記範囲のテキストの話題や分野を表す内容メタ情報を付与する内容メタ情報付与機能と、前記範囲の前記テキストの書き手の属性を表す書き手属性メタ情報を付与する書き手属性メタ情報付与機能と、前記範囲の前記テキストの前記書き手の態度を表す態度メタ情報を付与する態度メタ情報付与機能とを実現させる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明のテキスト分析装置、テキスト分析方法、テキスト分析プログラムおよび記録媒体により、内容、書き手属性あるいは態度の情報がないテキストデータであっても、内容、書き手属性および態度を観点とするテキスト分析を行うことが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の実施形態のテキスト分析装置の構成例を示す図である。
【図２】本発明の実施形態のテキスト分析装置の動作例を示す図である。
【図３】テキストデータの例を示す図である。
【図４】メタ関連情報のデータの例を示す図である。
【図５】本発明の第二の実施形態のテキスト分析装置の構成例を示す図である。
【図６】本発明の第二の実施形態のテキスト分析装置の動作例を示す図である。
【図７】分析部の分析結果を可視化部で表示した例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
図１に本発明の実施形態のテキスト分析装置の構成例を示す。
【００２６】
テキスト分析装置１は、テキスト入力部１０、メタ情報付与部２０、メタ関連情報出力部１１から構成される。テキスト入力部１０は、分析対象とするテキストデータを入力する部分である。メタ情報付与部２０は、テキスト入力部１０から入力されたテキストデータの各部分に対して各メタ情報を自動付与する部分である。メタ関連情報出力部１１は、メタ情報付与部２０で付与した各メタ情報と、メタ情報を付与したテキストデータの位置を関連付けたメタ関連情報を出力する部分である。メタ情報付与部２０は、内容メタ情報付与部２００、書き手属性メタ情報付与部２０１および態度メタ情報付与部２０２から構成される。内容メタ情報付与部２００は、テキストデータの各部分に対して、内容メタ情報を付与する部分である。書き手属性メタ情報付与部２０１は、テキストデータの各部分に対して、書き手属性メタ情報を付与する部分である。態度メタ情報付与部２０２は、テキストデータの各部分に対して、態度メタ情報を付与する部分である。内容メタ情報は、テキストの内容の話題や分野を表す情報である。書き手属性メタ情報は、テキストの書き手の属性を表す情報である。態度メタ情報は、テキストの内容に対する書き手の態度を表す情報である。
【００２７】
上記のようにテキスト分析装置１を構成することによって、内容、書き手属性あるいは態度の情報がないテキストデータであっても、内容、書き手属性および態度の情報を観点とするテキスト分析を行うことが可能になる。
【００２８】
次に、図２に、図１の構成例におけるテキスト分析装置１のメタ情報付与部２０の動作の例を示す。この動作は、内容メタ情報付与部２００、書き手属性メタ情報付与部２０１および態度メタ情報付与部２０２のそれぞれで行う。
【００２９】
まず、メタ情報付与部２０（内容メタ情報付与部２００、書き手属性メタ情報付与部２０１および態度メタ情報付与部２０２）は、テキスト入力部１０から分析対象のテキストデータを読み出す（Ｓ１０１）。次に、読み出したテキストデータを、メタ情報を付与する単位に分割し、その中から、メタ情報を付与するかどうかを確認する範囲を特定する（Ｓ１０２）。そして、その範囲の中に、メタ情報に該当する部分があるかどうかを確認する（Ｓ１０３）。該当する部分があれば、特定した範囲に対してメタ情報を付与し、テキストデータの範囲とメタ情報を関連付けたメタ関連情報を記憶する（Ｓ１０４）。読み出したテキストデータのすべての範囲に対してメタ情報の付与が終われば、次のテキストデータを読み出す（Ｓ１０５、Ｓ１０６）。そして、分析対象のテキストデータすべてに対してメタ情報の付与が終われば、メタ情報付与の処理を終了する（Ｓ１０６）。このようにして記憶されたメタ関連情報を、メタ関連情報出力部１１から出力する。
【００３０】
上記のようにテキスト分析装置１を動作させることによって、内容、書き手属性あるいは態度の情報がないテキストデータであっても、内容、書き手属性および態度を観点とするテキスト分析を行うことが可能になる。
【００３１】
次に、本発明の第一の実施の形態について、具体例を用いて説明する。
【００３２】
本実施形態では、分析目的を、インターネット上の日記からスマートデバイスに求められる機能を分析することとする。
【００３３】
本実施形態の構成例については、図１の構成例と同様である。
【００３４】
付与するメタ情報については、分析の目的に合わせて、あらかじめ決めておく。本実施形態では、内容メタ情報はスマートフォン（スマートフォンについて記述されている）、タブレット（タブレットについて記述されている）、書き手属性メタ情報はユーザか、非ユーザか、態度メタ情報は不満か、要望か、を付与することとする。また、内容メタ情報と書き手属性メタ情報は段落単位で、態度メタ情報は文単位で付与することとする。
【００３５】
ただし、本実施形態のメタ情報の種別や付与単位はあくまでも例であり、これに限定されない。たとえば、内容メタ情報の他の例としては、政治、経済、といった、ニュースのカテゴリなどが考えられる。書き手属性メタ情報としては、性別、年代、職業、居住地、といった個人情報なども利用できる。態度メタ情報としては、肯定意見なのか否定意見なのか、興味があるのかないのか、といった態度も設定可能である。
【００３６】
次に、本実施形態の動作例について図２を用いて説明する。この動作は、内容メタ情報付与部２００、書き手属性メタ情報付与部２０１および態度メタ情報付与部２０２のそれぞれで行う。
【００３７】
まず、メタ情報付与部２０（内容メタ情報付与部２００、書き手属性メタ情報付与部２０１および態度メタ情報付与部２０２）は、テキスト入力部１０から分析対象のテキストデータを読み出す（Ｓ１０１）。次に、読み出したテキストデータを、メタ情報を付与する単位に分割し、その中から、最初にメタ情報を付与するかどうかを確認する範囲を特定する（Ｓ１０２）。
【００３８】
図３に、テキスト入力部１０から入力されるテキストデータの例を示す。テキストデータは、テキストのＩＤ（identification）とテキストの本体から構成されている。図３の一行目はテキストＩＤが1であることを示す。また、テキストの120文字目から189文字目までに「一週間前に発注したタブレットＸですが、まだ発送されてきていません。待ち遠しいです。画面がきれいなので撮りためてきた写真を見るのが楽しみです。」というテキストが入力されたことを示す。テキストＩＤが52のテキストの172文字目から268文字目には、「昨日来たスマートフォンＹを使ってみたので感想です。画面はきれいなのですが、ちょっと写り込みが激しいのが難点です。バッテリーも普通に使っていると数時間でなくなってしまうので、何とかしてほしいです。」と記憶されている。また、テキストＩＤが112のテキストには、「カフェでゆっくり読書。ここのスイーツはおいしいし、コーヒーのおかわりが安いので長居してしまいます。」と入力されている。図３のテキスト中の「<>」は段落の区切れ目であることを示し、また、文の区切れ目は「。」とする。
【００３９】
本実施形態の場合、内容メタ情報と書き手属性メタ情報は段落単位で付与する。そのため、内容メタ情報付与部２００と書き手属性メタ情報付与部２０１では、たとえば、テキストＩＤが1のテキストの120文字目から189文字目までを付与対象の段落として特定する。また、態度メタ情報は文単位で付与する。そのため、態度メタ情報付与部２０３では、たとえば、テキストＩＤが1のテキストの120文字目から152文字目までを付与対象の文として特定する。
【００４０】
そして、特定したテキストの範囲の中に、メタ情報に該当する部分があるかどうかを確認する（Ｓ１０３）。
【００４１】
本実施形態では、以下の判別ルールで、特定したテキストの範囲の中にメタ情報に該当する部分があるかどうかを確認する。内容メタ情報付与部２００では、タブレットの具体的な製品名が段落に現れている場合に内容メタ情報を「タブレット」とし、スマートフォンの具体的な製品名が段落に現れている場合に「スマートフォン」とするものとする。（「タブレットＸ」はタブレットの製品名、「スマートフォンＹ」はスマートフォンの製品名であるものとする。）また、書き手メタ情報付与部２０１では、特定の機器を実際に利用しているか否かをテキスト中の単語、単語の複数個の連続の情報を特徴量として、教師あり機械学習で学習した判別ルールを用いて、「ユーザ」と「非ユーザ」を判別するものとする。また、態度メタ情報付与部２０２では、文の中の単語の１つから５つまでの連続の情報を特徴量に教師あり機械学習で学習した判別ルールを用いて、「不満」と「要望」を判別するものとする。
【００４２】
本発明の実施形態のメタ情報付与方法は、本実施形態の方法に限定されず、テキストの情報を手掛かりにメタ情報に該当するか否かを判別できる方法であれば何でも良い。たとえば、テキスト中の単語や単語の複数個の連続の情報を特徴量として、教師あり機械学習で学習した判別ルールを使用することが可能である。また、テキストが音声認識の結果である場合、元の音声に含まれるイントネーション、リズム、声色等のパラ言語情報、あるいは、その他の非言語情報も特徴量に用いて、各メタ情報を判別しても良い。上述の居住地のメタ情報を付与する場合には、地名や特徴物（横浜中華街など）の表現とその表現に対応する居住地の辞書を用意し、同じ書き手が書いているテキスト中の表現に対応する居住地をメタ情報として付与する、といった方法も考えられる。
【００４３】
上記の判別ルールで、メタ情報に該当する部分があるかどうかを確認し、該当する部分があれば、特定したテキストの範囲に対してメタ情報を付与し、テキストデータの範囲とメタ情報を関連付けたメタ関連情報を記憶する（Ｓ１０４）。
【００４４】
たとえば、内容メタ情報付与部２００では、図３のテキストＩＤが１のテキストの120文字目から189文字目までの段落に対して、「タブレットＸ」というタブレットの製品名が含まれているため、内容メタ情報である「タブレット」を付与する。また、書き手属性メタ情報付与部２０１では、テキストＩＤが１のテキストの120文字目から189文字目までの段落に対して、「待ち遠しい」「楽しみ」といった先の話を示唆する特徴量の影響で「非ユーザ」と判定し、「非ユーザ」のメタ情報を付与する。態度メタ情報付与部２０２では、テキストＩＤが52のテキストの197文字目から227文字目の文に対して、「難点です」といった特徴量の影響で「不満」のメタ情報を付与する。また、テキストＩＤが52のテキストの228文字目から268文字目の文に対して「何とかしてほしい」といった特徴量の影響で「要望」のメタ情報を付与する。図３のテキストＩＤが112のテキストのような、各メタ情報に関連がないテキストには、各メタ情報を付与しない。
【００４５】
そして、読み出したテキストデータのすべての範囲においてメタ情報の付与が終われば、次のテキストデータを読み出す（Ｓ１０５、Ｓ１０６）。分析対象のテキストデータすべてに対してメタ情報の付与が終われば、メタ情報付与の処理を終了する（Ｓ１０６）。そして、記憶されたメタ関連情報を、メタ関連情報出力部１１から出力する。
【００４６】
図４に、メタ関連情報出力部１１から出力されるメタ関連情報の例を示す。図４のメタ関連情報では、メタ情報の種別と、メタ情報が付与されたテキストのＩＤと、メタ情報が付与された範囲の情報である開始位置と終了位置が、テキストの先頭からの文字数として出力されている。たとえば、テキストＩＤが１のテキストの120文字目から189文字目までの段落に対して、「タブレット」と「非ユーザ」が付与されていることを示している。
【００４７】
以上で説明したように、本発明の第一の実施形態では、テキストデータの範囲に対して、内容、書き手属性および態度の情報を付与し、その関係をメタ関連情報出力部１１から出力している。その結果、メタ関連情報出力部１１から出力した関係を用いて、内容、書き手属性および態度によるテキスト分析を行うことが可能になる。そのため、内容、書き手属性あるいは態度の情報がないテキストデータであっても、内容、書き手属性および態度を観点とするテキスト分析を行うことが可能になる。
【００４８】
次に、本発明の第二の実施の形態について説明する。
【００４９】
図５に、本発明の第二の実施形態の構成例を示す。図１に対して、分析情報入力部３０、分析部２１および可視化部２２を追加している。分析情報入力部３０は、分析目的に合わせて、分析対象とするメタ情報を指定する部分である。分析部２１は、分析情報入力部３０によって指定されたメタ情報と、メタ関連情報出力部１１から入力されたメタ関連情報と、テキスト入力部１０から入力されたテキストデータを用いて、テキスト分析を行う部分である。可視化部２２は、分析部２１で行ったテキスト分析の結果を可視化する部分である。メタ情報付与部２０の動作は、第一の実施形態で説明した動作例と同様である。
【００５０】
次に、図６を用いて、図５の構成における分析部２１の動作の例を説明する。
【００５１】
まず、分析部２１は、分析情報入力部３０によって指定されたメタ情報が付与されているテキストの範囲の情報を、メタ関連情報出力部１１から入力されたメタ関連情報から取得する（Ｓ２０１）。そして、取得したテキストの範囲のテキストを、テキスト入力部１０から入力されたテキストデータから取得する（Ｓ２０２）。さらに、取得したテキスト範囲に付与されている他のメタ情報をメタ関連情報から取得する（Ｓ２０３）。これを、分析情報入力部３０で指定されたメタ情報に関するすべてのテキスト範囲をメタ関連情報から取得するまで繰り返す（Ｓ２０４）。そして、取得したテキストとそのテキスト範囲に付与されたメタ情報を用いて、テキストマイニングによる分析を実行し、分析結果を可視化部に出力する（Ｓ２０５）。
【００５２】
本実施形態では、分析情報入力部３０によって「不満」が指定されたと場合と仮定して説明する。分析部２１は、メタ関連情報出力部１１が出力するメタ関連情報から「不満」に該当するメタ情報を読み出す。図４のメタ関連情報の例の場合、テキストＩＤが52のテキストの197文字目から227文字目、といった、テキストの範囲の情報を取得する。また、分析部２１は、取得したテキスト範囲のテキストとして、テキストＩＤが52のテキストの197文字目から227文字目の「画面はきれいなのですが、ちょっと写り込みが激しいのが難点です。」を取得する。さらに、分析部２１は、取得されたテキストの範囲に付与されている他のメタ情報として、同じテキストＩＤであり、テキストの範囲に共通範囲がある、172文字目から268文字目までの「スマートフォン」「ユーザ」のメタ情報を取得する。このようにして、分析情報入力部３０で指定されたメタ情報に対応するテキストと、取得したテキストに付与されている他のメタ情報を取得する。ここで、分析情報入力部３０で、複数のメタ情報の論理積もしくは論理和の形式でメタ情報を指定されることが考えられる。このとき、論理積で指定された場合には、指定された各メタ情報に対するテキスト範囲の共通部分、論理和で指定された場合には、指定された各メタ情報のいずれかが付与されている範囲を、該当するテキスト範囲とすれば良い。
【００５３】
このようにして取得したテキストとそのテキストに付与されたメタ情報を用いて、テキストマイニングによる分析を実行する。ここで実行するテキストマイニングは、テキストの情報とメタ情報の頻度に基づく分析であれば何でもよく、既存の様々なテキストマイニングの方法を用いることができる。分析情報入力部３０が態度メタ情報の「不満」を指定しているため、内容メタ情報であるタブレット／スマートフォン、書き手属性メタ情報であるユーザ／非ユーザの分析軸による不満の比較分析が可能となる。
【００５４】
一例として、係り受け関係を用いたテキストマイニング方法を例に挙げる。まず、取得したテキストから、二つの文節の修飾関係である、係り受けの関係を抽出する。たとえば、テキストＩＤが1のテキストの120文字目から189文字目から、「発注した−タブレットＸ」「画面−きれい」などを抽出する。そして、係り受け関係の出現頻度とメタ情報の共起頻度および／または単独の出現頻度について、関連性があるかどうか、統計的な独立性検定を行う。たとえば、「画面−きれい」の出現頻度とメタ情報が「タブレット」かつ「ユーザ」の出現頻度の関連性を算出し、他の係り受け関係とメタ情報の組み合わせについても関連性を算出する。なお、係り受け関係の抽出方法、および、独立性検定の方法には、種々の手法を利用可能である。そして、メタ情報ごとに、非独立、つまり、関連があると判断された係り受け関係の二文節を、関連性の高い順に表示する。
【００５５】
図７に、上記のテキストマイニングで得た結果を可視化部２２で表示した例を示す。図７の例では、「タブレット」の「ユーザ」は「バッテリー−持たない」という係り受けを記述する傾向にあるという事が分かる。また、「タブレット」も「スマートフォン」も「非ユーザ」はデザインが悪いこと、不要なソフトが入っていることを不満に思い、購入に至っていないことを示唆する。また、「タブレット」も「スマートフォン」も「ユーザ」はバッテリーの持ちが悪いことが不満であることが分かる。さらに、「ユーザ」は「タブレット」が「スマートフォン」と比較して、写り込みが強い場合に不満に感じる傾向が見て取れる。
【００５６】
これらの知見は、分析目的として態度メタ情報である「不満」を指定し、内容メタ情報である「スマートフォン」「タブレット」と書き手属性である「ユーザ」「非ユーザ」のメタ情報を組み合わせてテキストマイニングを行った結果獲得できたものである。すなわち、内容、書き手属性あるいは態度のメタ情報がない場合には獲得困難な分析結果である。
【００５７】
以上で説明したように、第二の実施形態の分析部２１では、分析情報入力部３０で指定されたメタ情報に対応するテキストと他のメタ情報をメタ関連情報から抽出し、テキスト分析を行うことができる。そのため、第二の実施形態においても、内容、書き手属性あるいは態度の情報がないテキストデータであっても、内容、書き手属性および態度の情報を観点とするテキスト分析を行うことが可能になる。
【００５８】
また、本発明のテキスト分析装置、テキスト分析方法、テキスト分析プログラムおよび記録媒体は、内容、書き手属性あるいは態度のメタ情報を付与するため、これらのメタ情報がない様々なテキストデータに適用可能である。たとえば、社内文書やインターネット上の情報から、特定の話題に関するニーズ調査や問題分析を行う、といった用途にも適用可能である。
【００５９】
なお、上述する各実施の形態は、本発明の好適な実施の形態であり、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更実施が可能である。
【００６０】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【００６１】
（付記１）
分析対象のテキストデータを入力するテキスト入力部と、
前記テキストデータの各範囲に対し、各メタ情報を付与するメタ情報付与部と、
前記テキストデータの前記範囲と付与された前記メタ情報を関連付けたメタ関連情報を出力するメタ関連情報出力部と
を備え、
前記メタ情報付与部は、
前記テキストデータの前記範囲のテキストの話題や分野を表す内容メタ情報を付与する内容メタ情報付与部と、
前記範囲の前記テキストの書き手の属性を表す書き手属性メタ情報を付与する書き手属性メタ情報付与部と、
前記範囲の前記テキストの前記書き手の態度を表す態度メタ情報を付与する態度メタ情報付与部と
を備えることを特徴とするテキスト分析装置。
【００６２】
（付記２）
前記メタ情報付与部は、さらに、
各前記メタ情報を付与するための前記テキストデータの前記範囲を、テキスト全体、段落、文のいずれかの単位で規定する
ことを特徴とする付記１に記載のテキスト分析装置。
【００６３】
（付記３）
前記メタ情報付与部は、さらに、
前記範囲の前記テキストに対し、各前記メタ情報に該当するか否かを、あらかじめ作成された判別ルールを適用して判別する
ことを特徴とする付記１あるいは付記２に記載のテキスト分析装置。
【００６４】
（付記４）
前記メタ情報付与部は、さらに、
前記テキストが音声認識結果である場合、元の音声に含まれるパラ言語情報、非言語情報の少なくとも一方の情報を特徴量に用いて、各前記メタ情報に該当するか否かを、あらかじめ作成された前記判別ルールを適用して判別する、
ことを特徴とする付記１から付記３のいずれかに記載のテキスト分析装置。
【００６５】
（付記５）
前記メタ情報付与部は、さらに、
教師あり機械学習によって作成された前記判別ルールを用いる
ことを特徴とする付記３あるいは付記４に記載のテキスト分析装置。
【００６６】
（付記６）
前記テキスト分析装置は、さらに、
分析する前記メタ情報を指定するための分析情報入力部と、
前記メタ関連情報から、前記分析情報入力部で指定された前記メタ情報に関連する前記テキストデータの前記範囲と前記メタ情報を取得し、前記範囲の前記テキストと前記範囲に付与された前記メタ情報を用いて前記テキストデータの分析を行う分析部と、
前記分析部の分析結果を可視化する可視化部と
を備えることを特徴とする付記１から付記５のいずれかに記載のテキスト分析装置。
【００６７】
（付記７）
前記分析部は、さらに、
前記テキストの係り受け関係の出現頻度と前記メタ情報の共起頻度および／または単独の出現頻度について、統計的な独立性検定を行う
ことを特徴とする付記６に記載のテキスト分析装置。
【００６８】
（付記８）
分析対象のテキストデータの各範囲に対して、前記範囲のテキストの話題や分野を表す内容メタ情報、前記範囲の前記テキストの書き手の属性を表す書き手属性メタ情報、および、前記範囲の前記テキストの前記書き手の態度を表す態度メタ情報の各メタ情報を付与し、前記テキストデータの前記範囲と付与された前記メタ情報を関連付けたメタ関連情報を出力する
ことを特徴とするテキスト分析方法。
【００６９】
（付記９）
前記テキスト分析方法は、さらに、
各前記メタ情報を付与するための前記テキストデータの前記範囲を、テキスト全体、段落、文のいずれかの単位で規定する
ことを特徴とする付記８に記載のテキスト分析方法。
【００７０】
（付記１０）
前記テキスト分析方法は、さらに、
前記範囲の前記テキストに対し、各前記メタ情報に該当するか否かを、あらかじめ作成された判別ルールを適用して判別する
ことを特徴とする付記８あるいは付記９に記載のテキスト分析方法。
【００７１】
（付記１１）
前記テキスト分析方法は、さらに、
前記テキストが音声認識結果である場合、元の音声に含まれるパラ言語情報、非言語情報の少なくとも一方の情報を特徴量に用いて、各前記メタ情報に該当するか否かを、あらかじめ作成された前記判別ルールを適用して判別する、
ことを特徴とする付記８から付記１０のいずれかに記載のテキスト分析方法。
【００７２】
（付記１２）
前記テキスト分析方法は、さらに、
教師あり機械学習によって作成された前記判別ルールを用いる
ことを特徴とする付記１０あるいは付記１１に記載のテキスト分析方法。
【００７３】
（付記１３）
前記テキスト分析方法は、さらに、
分析する前記メタ情報を指定され、指定された前記メタ情報に関連する前記テキストデータの前記範囲と前記メタ情報をメタ関連情報から取得し、前記範囲の前記テキストと前記範囲に付与された前記メタ情報を用いて前記テキストデータの分析を行い、前記分析の結果を可視化する
ことを特徴とする付記８から付記１２のいずれかに記載のテキスト分析方法。
【００７４】
（付記１４）
前記テキスト分析方法は、さらに、
前記テキストの係り受け関係の出現頻度と前記メタ情報の共起頻度および／または単独の出現頻度について、統計的な独立性検定を行う
ことを特徴とする付記１３に記載のテキスト分析方法。
【００７５】
（付記１５）
コンピュータに、
分析対象のテキストデータを入力するテキスト入力機能と、
前記テキストデータの各範囲に対し、各メタ情報を付与するメタ情報付与機能と、
前記テキストデータの前記範囲と付与された前記メタ情報を関連付けたメタ関連情報を出力するメタ関連情報出力機能と
を実現させ、
前記メタ情報付与機能は、
前記テキストデータの前記範囲のテキストの話題や分野を表す内容メタ情報を付与する内容メタ情報付与機能と、
前記範囲の前記テキストの書き手の属性を表す書き手属性メタ情報を付与する書き手属性メタ情報付与機能と、
前記範囲の前記テキストの前記書き手の態度を表す態度メタ情報を付与する態度メタ情報付与機能と
を実現させるためのテキスト分析プログラム。
【００７６】
（付記１６）
前記メタ情報付与機能は、さらに、
各前記メタ情報を付与するための前記テキストデータの前記範囲を、テキスト全体、段落、文のいずれかの単位で規定する
ことを特徴とする付記１５に記載のテキスト分析プログラム。
【００７７】
（付記１７）
前記メタ情報付与機能は、さらに、
前記範囲の前記テキストに対し、各前記メタ情報に該当するか否かを、あらかじめ作成された判別ルールを適用して判別する
ことを特徴とする付記１５あるいは付記１６に記載のテキスト分析プログラム。
【００７８】
（付記１８）
前記メタ情報付与機能は、さらに、
前記テキストが音声認識結果である場合、元の音声に含まれるパラ言語情報、非言語情報の少なくとも一方の情報を特徴量に用いて、各前記メタ情報に該当するか否かを、あらかじめ作成された前記判別ルールを適用して判別する、
ことを特徴とする付記１５から付記１７のいずれかに記載のテキスト分析プログラム。
【００７９】
（付記１９）
前記メタ情報付与機能は、さらに、
教師あり機械学習によって作成された前記判別ルールを用いる
ことを特徴とする付記１７あるいは付記１８に記載のテキスト分析プログラム。
【００８０】
（付記２０）
前記テキスト分析プログラムは、コンピュータに、さらに、
分析する前記メタ情報を指定するための分析情報入力機能と、
前記メタ関連情報から、前記分析情報入力部で指定された前記メタ情報に関連する前記テキストデータの前記範囲と前記メタ情報を取得し、前記範囲の前記テキストと前記範囲に付与された前記メタ情報を用いて前記テキストデータの分析を行う分析機能と、
前記分析部の分析結果を可視化する可視化機能と
を実現させるための付記１５から付記１９のいずれかに記載のテキスト分析プログラム。
【００８１】
（付記２１）
前記分析機能は、さらに、
前記テキストの係り受け関係の出現頻度と前記メタ情報の共起頻度および／または単独の出現頻度について、統計的な独立性検定を行う
ことを特徴とする付記２０に記載のテキスト分析プログラム。
【００８２】
（付記２２）
付記１５から付記２１に記載のテキスト分析プログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【符号の説明】
【００８３】
１      テキスト分析装置
１０    テキスト入力部
１１    メタ関連情報出力部
２０    メタ情報付与部
２１    分析部
２２    可視化部
３０    分析情報入力部
２００  内容メタ情報付与部
２０１  書き手属性メタ情報付与部
２０２  態度メタ情報付与部
【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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