(57)【要約】【課題】  テキスト感情検出のための方法を提供する。【解決手段】  方法は、テキスト入力を受信するステップを有しても良い。テキスト入力に関連するトピック及びトピックの各々に関連する上位ワードは、ＬＤＡ（Latent  Dirichlet  Allocation）トピックモデリングにより生成されても良い。関連性重みは、ＬＤＡトピックモデリングにより生成されたトピックに関連する各々の感情について生成されても良い。テキスト入力に関連する感情重みが出力されても良い。感情重みは、少なくとも部分的に、関連性重みに基づいても良い。【選択図】  図１
2017199350.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキスト入力を受信するステップと、
ＬＤＡ（Latent  Dirichlet  Allocation）トピックモデリングを用いて、前記テキスト入力に関連するトピック及び前記トピックの各々に関連する上位ワードを生成するステップと、
前記ＬＤＡトピックモデリングにより生成された前記トピックに関連する各々の感情について、関連性重みを生成するステップと、
前記テキスト入力に関連する感情重みを出力するステップであって、前記感情重みは、少なくとも部分的に前記関連性重みに基づく、ステップと、
を有する方法。
【請求項２】
前記テキスト入力に関連するクリーンテキストを生成するために、前記テキスト入力に対して語彙的処理を実行するステップ、を更に有する請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ＬＤＡトピックモデリングは、少なくとも部分的に、感情セットの感情に関連する類義語ワードセットを含む感情類義語セット（ｓｙｎｓｅｔｓ）に基づく語彙を含むモデルパラメータに従い、実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ＬＤＡトピックモデリングは、少なくとも部分的に、識別すべき前記ＬＤＡのトピックの数を含むモデルパラメータに従い、実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記トピックの各々に関連する前記上位ワードは、前記上位ワードのランキングに従い配置され、前記関連性重みを生成するステップは、前記上位ワードの関連ランクに従い前記上位ワードの各々にスカラーを割り当てるステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記関連性重みを生成するステップは、少なくとも部分的に、前記上位ワードに割り当てられた前記スカラーに基づき、トピックによる感情重みを計算するステップを有する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記関連性重みを生成するステップは、少なくとも部分的に、前記トピックによる感情重みに基づき、感情による感情重みを計算するステップであって、前記出力される感情重みは、前記感情による感情重みを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記関連性重みを生成するステップは、少なくとも部分的に、前記トピックによる感情重みに基づき、感情による感情重みを計算するステップを含み、前記方法は、前記テキスト入力に関連する各々の感情の正規化比率を表す正規化感情重みベクトルを生成するステップであって、前記正規化感情重みベクトルは、少なくとも部分的に、前記感情による感情重みに基づき、前記出力される感情重みは、前記正規化感情重みベクトルを含む、ステップ、を更に有する請求項６に記載の方法。
【請求項９】
非一時的コンピュータ可読媒体であって、動作を実行するためにプロセッサにより実行可能な符号化されたプログラミングコードを有し、前記動作は、
テキスト入力を受信するステップと、
ＬＤＡ（Latent  Dirichlet  Allocation）トピックモデリングを用いて、前記テキスト入力に関連するトピック及び前記トピックの各々に関連する上位ワードを生成するステップと、
前記ＬＤＡトピックモデリングにより生成された前記トピックに関連する各々の感情について、関連性重みを生成するステップと、
前記テキスト入力に関連する感情重みを出力するステップと、
を有する、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１０】
前記ＬＤＡトピックモデリングは、少なくとも部分的に、感情セットの感情に関連する類義語ワードセットを含む感情類義語セット（ｓｙｎｓｅｔｓ）に基づく語彙を含むモデルパラメータに従い、実行される、請求項９に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１１】
前記ＬＤＡトピックモデリングは、少なくとも部分的に、識別すべき前記ＬＤＡのトピックの数を含むモデルパラメータに従い、実行される、請求項９に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
前記トピックの各々に関連する前記上位ワードは、前記上位ワードのランキングに従い配置され、前記関連性重みを生成するステップは、前記上位ワードの関連ランクに従い前記上位ワードの各々にスカラーを割り当てるステップを含む、請求項９に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
前記関連性重みを生成するステップは、少なくとも部分的に、前記上位ワードに割り当てられた前記スカラーに基づき、トピックによる感情重みを計算するステップを有する、請求項１２に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１４】
前記関連性重みを生成するステップは、少なくとも部分的に、前記トピックによる感情重みに基づき、感情による感情重みを計算するステップであって、前記出力される感情重みは、前記感情による感情重みを含む、請求項１３に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
前記関連性重みを生成するステップは、少なくとも部分的に、前記トピックによる感情重みに基づき、感情による感情重みを計算するステップを含み、前記動作は、前記テキスト入力に関連する各々の感情の正規化比率を表す正規化感情重みベクトルを生成するステップであって、前記正規化感情重みベクトルは、少なくとも部分的に、前記感情による感情重みに基づき、前記出力される感情重みは、前記正規化感情重みベクトルを含む、ステップ、を更に有する請求項１３に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
テキスト入力を受信するステップと、
前記テキスト入力に関連するトピック及び前記トピックの各々に関連する上位ワードを生成するステップと、
前記トピックに関連する各々の感情について、関連性重みを生成するステップと、
前記テキスト入力に関連する感情重みを出力するステップであって、前記感情重みは、少なくとも部分的に前記関連性重みに基づく、ステップと、
を有する方法。
【請求項１７】
前記トピックの各々に関連する前記上位ワードは、前記上位ワードのランキングに従い配置され、前記関連性重みを生成するステップは、前記上位ワードの関連ランクに従い前記上位ワードの各々にスカラーを割り当てるステップを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記関連性重みを生成するステップは、少なくとも部分的に、前記上位ワードに割り当てられた前記スカラーに基づき、トピックによる感情重みを計算するステップを有する、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記関連性重みを生成するステップは、少なくとも部分的に、前記トピックによる感情重みに基づき、感情による感情重みを計算するステップであって、前記出力される感情重みは、前記感情による感情重みを含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記関連性重みを生成するステップは、少なくとも部分的に、前記トピックによる感情重みに基づき、感情による感情重みを計算するステップを含み、前記方法は、前記テキスト入力に関連する各々の感情の正規化比率を表す正規化感情重みベクトルを生成するステップであって、前記正規化感情重みベクトルは、少なくとも部分的に、前記感情による感情重みに基づき、前記出力される感情重みは、前記正規化感情重みベクトルを含む、ステップ、を更に有する請求項１８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願明細書で議論される実施形態は、テキスト感情検出に関する。
【背景技術】
【０００２】
テキスト感情検出システムは、テキストに関連する、基礎にある感情を推測するために設計され得る。このようなシステムは、気持ち解析、コンピュータ支援創造性、テキスト−会話生成、人間―コンピュータ相互作用、等において利用され得る。幾つかの従来のテキスト感情検出システムは、キーワード発見（spotting）技術を利用する場合がある。キーワード発見技術は、テキストの中で所定のキーワードの発生を見付けるステップを含み得る。所定のキーワードは、特定の感情に予め関連付けられても良い。したがって、例えば、ある感情に関連するキーワードがあるテキストの中で見付かる場合、該テキストが該感情に関連付けられ得る。キーワード発見は、単語ベース、行ベース、及び文書ベースのキーワード発見を含み得る。
【０００３】
例示的なキーワード発見プロセスでは、テキスト入力がトークン化されても良い。感情ワードは、結果として生じるトークンを所定のワードセットと照合することにより検出され得る。識別された感情ワードは、それらの強度について分析されても良い。さらに、否定チェックは、否定後（例えば、「ｎｏｔ」）がテキストの中に存在するか否かを決定しても良く、及び感情クラスが出力されても良い。
【０００４】
語彙的親和性として説明できる変更アプローチでは、所定の感情キーワードを検出するのではなく、確率的親和性が、任意のワードに割り当てられても良い。確率は、言語コーパスに基づき割り当てられても良い。
【０００５】
本願明細書で請求される主題は、上述のような欠点を解決する実施形態や上述のような環境でのみ機能する実施形態に限定されない。むしろ、この背景技術は、単に、本願明細書に記載される複数の実施形態が実施される技術分野の一例を説明するために提供される。
【発明の概要】
【０００６】
一実施形態の一態様によると、方法は、テキスト入力を受信するステップを有しても良い。テキスト入力に関連するトピック及びトピックの各々に関連する上位ワードは、ＬＤＡ（Latent  Dirichlet  Allocation）トピックモデリングにより生成されても良い。関連性重みは、ＬＤＡトピックモデリングにより生成されたトピックに関連する各々の感情について生成されても良い。テキスト入力に関連する感情重みが出力されても良い。感情重みは、少なくとも部分的に、関連性重みに基づいても良い。
【０００７】
実施形態の目的及び利点が理解され、少なくとも特に特許請求の範囲で指摘された要素、特徴及び組合せを用いて達成されるだろう。
【０００８】
上述の全体的説明及び以下の詳細な説明の両方は、例示及び説明のためであり、請求の範囲を限定しない。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
例示的な実施形態は、添付の図面を用いて、更なる特異性及び詳細事項と共に記載され説明される。
【図１】例示的なテキスト感情検出システムの図を示す。
【図２】感情重みベクトル計算機の図を示す。
【図３】例示的なテキスト感情検出プロセスを示す。
【図４】例示的な方法のフローチャートである。
【図５】例示的なコンピューティング装置の図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
キーワード発見及び／又は語彙的親和性に基づくテキスト感情検出は、文脈に基づく動的変化に耐えることができる特定の所定の静的な意味を有するキーワードを固定しても良い。例えば、ワード「偶然（accident）」は、嫌な感情を示す高い確率を割り当てられても良いが、「新しい素子が偶然（accident）に発見された」のような、実際には好ましい感情を伝達し得るが嫌な感情に関連付けられてしまう場合のあるフレーズの感情的評価に正しく貢献しない場合がある。キーワードは、キーワードが使用される文脈に依存し得る複数の意味を有しても良い。キーワード発見及び／又は語彙的親和性に基づくテキスト感情検出は、テキストの感情に影響し得る構文構造及び／又は意味のような語彙的情報を考慮しない場合がある。例えば、フレーズ「ジョンは彼を笑った」及び「彼はジョンを笑った」は、読者の視点からすれば異なる感情を運び得る。代替で又は追加で、語彙的親和性に基づくテキスト感情検出は、コーパス固有情報に向けてバイアスされても良い。つまり、ワードに割り当てられる確率は、コーパスに依存しても良い。
【００１１】
学習に基づくテキスト感情検出は、「トレーニングデータ」として記載されるデータコーパスでの分類器のトレーニングを利用する教師あり方法を含み得る。トレーニングに基づき、感情は、「テストデータ」として記載される新しいデータの中で認識され得る。ＳＶＭ（Support  vector  machines）又は決定木が利用されても良い。例えば、従来のＳＶＭに基づくアプローチは、複数クラスの感情分類のために、ワード特徴、句読点特徴、及び感情語彙特徴を利用し得る。他の従来のアプローチは、隠れマルコフモデルの使用又は潜在的意味解析の使用を含み得る。このようなアプローチは、充分な感情検出特徴を欠いている場合があり、結果として比較的粗悪な感情関連付けをもたらす場合がある。
【００１２】
本願明細書に記載の実施形態は、テキストのワードをそれらの感情及びトピック又はコンテンツとの関連性に比例してランク付けできるテキスト感情検出システム及び方法を含み得る。テキスト感情検出は、テキスト抄録の中の上位ワードの自動且つ教師なし識別を実現できる。例えば、実施形態は、感情特有の情報又はコンテンツを介して、システムトレーニングと独立した、基礎にある感情の自動的推定を実現できる。幾つかの実施形態は、テキスト抄録の中の上位ワードを識別する際に、ＬＤＡ（Latent  Dirichlet  Allocation）に基づくトピックモデリングの幾つかの部分を利用しても良い。
【００１３】
テキスト感情検出は、文脈依存型であっても良い。例えば、テキストのトピックの相対的関連性が識別されても良い。代替又は追加で、テキストの上位ワードは、トピック、文脈、及び／又は感情との関連性に関してランク付けされても良い。
【００１４】
実施形態は、従来のシステムに対して、相対的に向上した感情検出精度を実現できる。つまり、実施形態は、テキスト感情検出、気持ち解析、コンピュータ支援創造性技術、テキスト−会話生成技術、人間−コンピュータ相互作用技術、機械翻訳技術、文書検索技術、等の技術分野における向上を提供できる。
【００１５】
例として、及び限定ではなく、実施形態は、仮想助手、患者治療、社会行動分析、等のような用途において利用できる。仮想助手は、本願明細書に記載の実施形態を利用して、感情的知性の高い仮想助手又は代理人をル繰り出しても良い。患者治療システムは、本願明細書に記載の実施形態を利用して、治療計画を作成し及び実施する際に、患者の情緒面の健康の理解を実現しても良い。テキスト感情検出システムにより識別される感情状態は、システム用途に部分的に作用しても良い。
【００１６】
実施形態は、添付の図面を参照して説明される。
【００１７】
図１は、例示的なテキスト感情検出システム１００の図を示す。システム１００は、テキスト入力１０２を有しても良い。テキスト入力１０２は、１又は複数のフレーズ、文、段落、及び／又は文書等、又はそれらの任意の組合せを有しても良い。テキスト入力１０２は、テストデータを有しても良い。
【００１８】
システム１００は、語彙プロセッサを含み得るレクサー（lexer）１０４を有しても良い。レクサー１０４は、テキスト入力１０２を受信しても良い。幾つかの実施形態では、レクサー１０４は、テキスト入力１０２に対してスペル訂正を実行しても良い。代替又は追加で、レクサー１０４は、テキスト入力１０２のストップワードを除去しても良い。ストップワードは、機能／構造語、接続詞、前置詞、冠詞、等、又はそれらの組合せを有しても良い。
【００１９】
したがって、例えば、レクサー１０４は、テキスト入力１０２に基づきクリーンテキストを生成しても良い。クリーンテキストは、システム１００のトピックモデラ１０６に提出されても良い。幾つかの実施形態では、トピックモデラ１０６は、テキスト入力１０２及び／又はレクサー１０４からのクリーンテキストに対して、ＬＤＡを実行しても良い。代替又は追加で、トピックモデラ１０６は、テキスト入力１０２に関連するトピック及び／又は上位ワードを生成するよう構成される他のトピックモデリングを実行しても良い。
【００２０】
幾つかの実施形態では、トピックモデラ１０６により実行されるＬＤＡは、少なくとも部分的にモデルパラメータ１０８に基づいても良い。モデルパラメータ１０８は、感情類義語セット（ｓｙｎｓｅｔｓ）データベース１１０の感情類義語セットに基づく語彙を含んでも良い。
【００２１】
感情類義語セット１１０は、感情セットの各々の感情について、類義語のワードセットを識別することにより生成されても良い。例として、感情は、「愛する（love）」、「嫌う（hate）」、「幸せ（happy）」、「怒り（angry）」、「驚き（surprise）」、「悲しみ（sad）」、「怖がる（scared）」、「楽観的（optimistic）」、「悲観的（pessimistic）」、「関心がある（interested）」、「無関心（uninterested）」、「心配（worried）」、「孤独（lonely）」、等、又はそれらの任意の組合せを有しても良い。更なる例として、「幸せ（happy）」のｓｙｎｓｅｔは、「幸せ（happy）」、「喜び（joy）」、「楽しみ（delight）」、「至福（bliss）」、「満足（glad）」、「興奮（thrilled）」、「高揚（elated）」、「陽気（merry）」、「歓喜（jubilant）」、「うれしい（pleased）」、「有頂天（ecstatic）」、「喜びに満ちた（joyous）」、等、又はそれらの任意の組合せを有しても良い。更なる例として、「愛する（love）」のｓｙｎｓｅｔは、「愛する（love）」、「愛情（affection）」、「愛着（attachment）」、「崇敬（adore）」、「好み（fondness）」、「友好（amity）」、「趣味（liking）」、「思いやり（warmth）」、「かわいがる（fondle）」、等、又はそれらの任意の組合せを有しても良い。
【００２２】
モデルパラメータ１０８は、トピックモデラ１０６により実行されるべき多数の反復、トピックモデラ１０６により識別されるべき多数のトピック、トピック比率のハイパーパラメータのようなベイジアンハイパーパラメータ、等、又はそれらの任意の組合せを更に有しても良い。モデルパラメータ１０８は、トピックモデラ１０６により実行されるべきＬＤＡ及び／又は他のトピックモデリングを構成するために使用されても良い。
【００２３】
幾つかの実施形態では、トピックモデラ１０６は、ＬＤＡを実行しても良い。ＬＤＡは、テキスト入力１０２及び／又はレクサー１０４からのクリーンテキストのトピックを自動的に発見しても良い。幾つかの実施形態では、テキスト入力１０２のトピック混合体が選択されても良い。トピック混合体は、Ｋ個のトピックの固定セットに渡り、前のディリクレ（Dirichlet）分布に従い選択されても良い。例として、２つのトピックが選択される場合、テキスト入力１０２は、各々のトピックの５０％を構成するよう選択されても良い。
【００２４】
ＬＤＡは、トピックを選択することにより、テキスト入力１０２及び／又はレクサー１０４からのクリーンテキストの中の各々のワードを生成しても良い。例えば、５０％の確率を有する第１のトピックが選択されても良い。トピックは、次に、第１のトピック分布に従い、ワード自体を生成するために使用されても良い。例として、第１のトピックは、４０％の確率を有するワード「心配」を出力しても良い、等である。このような生成的モデルが文書の収集のために利用されても良い場合、ＬＤＡ及び／又は他のトピックモデリングは、文書の集合に関連するトピックセットを識別するために、文書から逆追跡しても良い。
【００２５】
ＬＤＡは、ＬＤＡプレート表記方法図１２０により表すことができる。テキスト入力１０２及び／又はレクサー１０４によりテキスト入力１０２から生成されるクリーンテキストのような文書は、潜在的トピックに渡り、ランダムな混合体として表すことができる。各々のトピックは、ワードに渡る分布により特徴付けられても良い。パラメータα１２２は、文書毎のトピック分布についての前のディリクレのパラメータを表し得る。パラメータβ１３４は、トピック毎のワード分布についての前のディリクレのパラメータを表し得る。最も外側のプレート１２４に位置するパラメータθ＿ｉ１２６は、文書ｉについてのトピック分布を表し得る。パラメータＭは、文書の数を表し得る。最も内側のプレート１２８に位置するパラメータｚ＿ｉｊ１３０は、文書ｉの中のｊ番目のワードのトピックを表し得る。パラメータｗ＿ｉｊ１３２は、文書ｉの中のｊ番目のワードを表し得る。パラメータＮは、ワードの数を表し得る。
【００２６】
ＬＤＡは、各々が長さＮ＿ｉを有するＭ個の文書を含むコーパスについての生成的プロセスを利用しても良い。パラメータθ＿ｉは、θ＿ｉ〜Ｄｉｒ（α）のように選択されても良い。ここで、ｉ∈｛１，２，．．．，Ｍ｝であり、Ｄｉｒ（α）はパラメータαのディリクレ分布を表す。ワード位置の各々について、トピックｚ＿ｉｊは、ｚ＿ｉｊ〜多項式（θ＿ｉ）のように選択されても良く、ワードｗ＿ｉｊは、ｗ＿ｉｊ〜多項式（φ＿ｋ）のように選択されても良い。パラメータφ＿ｋは、トピックｋのワード分布を表し得る。パラメータφ＿ｋは、φ＿ｋ＝Ｄｉｒ（β）のように選択されても良い。
【００２７】
幾つかの実施形態では、種々のパラメータは、ベイズ推論の問題であっても良く、崩壊型ギブスサンプリングにより解かれても良い。崩壊型ギブスサンプラは、幾つかの他の変数についてサンプリングするとき、変数のうちの１又は複数を統合しても良い。例えば、モデルは、３個の変数Ａ、Ｂ、Ｃを有しても良い。単純なギブスサンプラは、ｐ（Ａ｜Ｂ，Ｃ）、次にｐ（Ｂ｜Ａ，Ｃ）、次にｐ（Ｃ｜Ａ，Ｂ）からサンプリングしても良い。例として、崩壊型ギブスサンプラは、Ａのサンプリングを、周辺分布ｐ（Ａ｜Ｃ）から取られたサンプルで置き換えても良い。ここで、本例では変数Ｂは統合されても良い。
【００２８】
例として、トピックモデラ１０６は、テキスト入力１０２に含まれ得る以下の文を受信しても良い。
【００２９】
文１：「John  needs  rest  as  he  is  stressed.」
文２：「It  is  common  to  get  tired  after  a  long  day.」
文３：「There  is  no  need  to  worry  if  bored.」
文４：「Try  watching  movie  when  bored.」
文５：「Try  muscle  relaxation  when  stressed.」
文６：「Take  a  shower  when  tired.」
トピックモデラ１０６は、文から３個のトピックを識別するために、モデルパラメータ１０８により受信されても良い命令を更に受信しても良い。トピックモデラ１０６は、ＬＤＡを利用しても良く、以下の文−トピックマッピングを生成しても良い。
【００３０】
「文１は１００％のトピック１である。」
「文２は１００％のトピック２である。」
「文３及び４は１００％のトピック３である。」
「文５は７５％のトピック１及び２５％のトピック３である。」
「文６は１００％のトピック２である。」
さらに、トピックモデラ１０６及び利用されるＬＤＡは、以下のトピックを生成しても良い。以下のトピックは、トピックの各々の上位ワードの相対的ランキングに従い、上位ワードを列挙し得る。
【００３１】
「トピック１は、ストレス、休養、リラックスに関する。」
「トピック２は、疲れ、シャワーに関する。」
「トピック３は、退屈、心配に関する。」
したがって、例えば、トピック１の上位ワードは「ストレス（stressed）」、「休養（rest）」、及び「リラックス（relaxation）」であっても良い。ここで、「ストレス（stressed）」は第１のランクを有しても良く、「休養（rest）」は第２のランクを有しても良く、「リラックス（relaxation）」は第３のランクを有しても良い。トピック２の上位ワードは、「疲れ（tired）」及び「シャワー（shower）」であっても良く、トピック３の上位ワードは「退屈（bored）」及び「心配（worry）」であっても良い。トピック２及び／又は３の上位ワードは、トピック１の上位ワードと同様の方法でランク付けされても良い。
【００３２】
システム１００は、関連性重み計算機１１２を有しても良い。関連性重み計算機１１２は、トピックモデラ１０６から種々のトピックについての上位ワードを受信しても良い。関連性重み計算機１１２から受信した上位ワードは、ランク付けされても良い。関連性重み計算機１１２は、感情重みベクトル１１４を生成するために、上位ワードの感情との関連性に基づき、上位ワードを重み付けしても良い。感情重みベクトル１１４は、テキスト入力１０２の感情を記述しても良い。さらに、感情重みベクトル１１４は、テキスト入力１０２の感情をＬＤＡ単独よりも高い精度で記述しても良い。幾つかの実施形態では、感情重みベクトル１１４は、テキスト入力１０２に関連する感情の正規化比率を表し得る正規化感情重みベクトルを有しても良い。
【００３３】
図２は、感情重みベクトル計算機２００の図を示す。感情重みベクトル計算機２００は、概して図１の関連性重み計算機１１２に対応し得る関連性重み計算機２０３を含んでも良い。関連性重み計算機２０３は、ランクスケーラ２０４及び上位ワードカウンタ２０６を有しても良い。関連性重み計算機２０３は、概して図１のテキスト入力１０２に対応し得るテキスト入力と関連する上位ワード２０２を受信しても良い。
【００３４】
上位ワード２０２は、概して、図１のトピックモデラ１０６により出力される上位ワードに対応し得る。複数のトピックは、テキスト入力に関連しても良い。例えば、上位ワード２０２は、第１のトピックに関連する上位ワード２０２ａ、第２のトピックの上位ワード２０２ｂ、Ｋ番目のトピックの上位ワード２０２ｃまでを含んでも良い。Ｋ番目のトピックの上位ワード２０２ｃは、次式に従いセットＴ＿Ｋにより表すことができる。
【数１】
2017199350.tif 000003
【００３５】
ここで、ｔｉ＿Ｋは、Ｋ番目のトピックの中のｉ番目の上位ワードを表す。完全な感情の語彙と共通のトピックＫの上位ワードの数は、Ｎ＿Ｋにより表すことができる。語彙の中の感情Ｅに共通の上位ワードの数は、ＮＥ＿Ｋにより表すことができる。幾つかの実施形態では、特定のトピックに関連する相対的により多くのワードを有することは、特定のトピックが相対的により関連があることを示し得る。
【００３６】
関連性重み計算機２０３は、トピックの個々の上位ワードにスカラーを割り当てても良い。幾つかの実施形態では、スカラーは、次式により表される逆数の方法で割り当てられる。
【数２】
2017199350.tif 000004
【００３７】
ここで、ｊは次式に従い表され、相対的に高いランクのワードが相対的に高いスカラー、したがって、例えば相対的に高い重みを割り当てられるようにする。
【数３】
2017199350.tif 000005
【００３８】
例えば、最高の上位ワードは、Ｎ＿Ｋのスカラーを割り当てられても良く、２番目に高い上位ワードは、１／２Ｎ＿Ｋのスカラーを割り当てられても良く、３番目に高い上位ワードは、１／３Ｎ＿Ｋのスカラーを割り当てられる、等である。Ｎ＿Ｋをスカラーに基づき利用することは、比較的高い番号の上位ワードを有するトピックに関連する、上位ワードの比較的高い結合された及び／又は個々のスカラー値を促進し得る。幾つかの実施形態では、他のランクスケールが用いられても良い。例えば、最高の上位ワードは、１のスカラーを割り当てられても良く、２番目に高い上位ワードは、１／２のスカラーを割り当てられても良く、３番目に高い上位ワードは、１／３のスカラーを割り当てられる、等である。
【００３９】
関連性重み計算機２０３は、トピックによる感情重み２０８を計算しても良い。例えば、関連性重み計算機２０３は、次式に従い、ｗＥ＿Ｋにより表すことができる、感情Ｅに関連する重みを計算しても良い。
【数４】
2017199350.tif 000006
【００４０】
ここで、ｊに渡る和は、１からＮＥ＿Ｋまでであっても良い。
【００４１】
例として、トピックによる感情重み２０８は、第１のトピックに関連する感情重み２０８ａ、第２のトピックに関連する感情重み２０８ｂ、Ｋ番目のトピックに関連する感情重み２０８ｃまでを有しても良い。
【００４２】
上述及び他の実施形態では、関連性重み計算機２０３は、トピック２０９により感情重みを計算しても良い。例えば、関連性重み計算機２０３は、全てのＫ個のトピックに渡り感情Ｅに関連する正味の重み（net  weight）を計算しても良い。これは、Ｅ＿ｗにより表すことができる。感情による感情重み２０９は、次式に従い計算できる。
【数５】
2017199350.tif 000007
【００４３】
例として、感情による感情重み２０９は、第１の感情に関連する感情重み２０９ａ、第２の感情に関連する感情重み２０９ｂ、Ｓ番目の感情に関連する感情重み２０９ｃまでを含んでも良い。ここで、Ｓは考えられる感情状態の合計数を表すことができる。トピックによる感情重み２０８、及び感情による感情重み２０９は、概して、感情重み２１１として記載され得る。
【００４４】
関連性重み計算機２０３は、さらに、次式に従い、Ｄ＿ｖにより表される正規化感情重みベクトル２１０を更に計算しても良い。
【数６】
2017199350.tif 000008
【００４５】
正規化感情重みベクトル２１０は、概して、図１の感情重みベクトル１１４に対応し得る。関連性重み計算機２０３は、感情重みベクトル２１０を出力しても良い。代替又は追加で、関連性重み計算機２０３は、感情による感情重み２０９及び／又はトピックによる感情重み２０８を出力しても良い。
【００４６】
図３は、例示的なテキスト感情検出プロセス３００を示す。プロセス３００は、テキスト入力３０２から、感情重みベクトル３１２を生成しても良い。テキスト入力３０２は、概して、図１のテキスト入力１０２に対応し得る。例として、テキスト入力３０２は、以下のテキストを含んでも良い。「I'm  feeling  like  I  have  no  direction  and  I'm  confused  about  what  to  do  with  my  career.  I'm  also  anxious  and  feel  like  I  have  nothing  to  offer,  so  it's  hard  for  me  to  get  motivated.」
テキスト入力３０２は、レクサー３０３により受信されても良い。レクサーは、概して、図１のレクサー１０４に対応し得る。レクサー３０３は、テキスト入力３０２からクリーンテキスト３０５を生成しても良い。例として、クリーンテキストは、以下のテキストを含んでも良い。「feeling  like  direction  confused  career  also  anxious  feel  like  nothing  offer  hard  get  motivated.」
クリーンテキスト３０５は、トピックモデラ３０４により受信されても良い。トピックモデラ３０４は、概して、図１のトピックモデラ１０６に対応し得る。トピックモデラ３０４は、ＬＤＡトピックモデラを利用しても良い。トピックモデラ３０４は、テキスト入力３０２から上位ワード３０６を生成しても良い。例えば、トピックモデラ３０４は、第１のトピック３０６ａに関連する上位ワード及び第２のトピック３０６ｂに関連する上位ワードを生成しても良い。例として、第１のトピック３０６ａに関連する上位ワードは、以下のワードを有しても良い。「feeling,  direction,  confused  career.」第２のトピック３０６ｂに関連する上位ワードは、以下のワードを有しても良い。「anxious,  feeling,  like,  direction.」代替又は追加で、トピックモデラ３０４は、クリーンテキスト３０５及び／又はテキスト入力３０２について、文書−トピックマッピング及び／又は文−トピックマッピングを生成しても良い。
【００４７】
上位ワード３０６は、関連性重み計算機３０８により受信されても良い。関連性重み計算機３０８は、概して、図１の関連性重み計算機計算機１１２及び図２の関連性重み計算機２０３に対応し得る。関連性重み計算機３０８は、第１及び第２のトピックの各々における感情について、感情による感情重み３１０を生成しても良い。例えば、関連性重み計算機３０８は、感情「ｓａｄ」について０．１の感情重み３１０ａ、及び感情「ｗｏｒｒｉｅｄ」について０．３３３の感情重み３１０ｂを生成しても良い。上述の及び他の実施形態では、感情による感情重み３１０は、上述の式１〜５により計算できる。
【００４８】
関連性重み計算機３０８は、感情重み３１０から感情重みベクトル３１２を計算しても良い。例えば、関連性重み計算機３０８は、上述の式６により、感情重みベクトル３１２を計算しても良い。関連性重み計算機３０８は、感情重みベクトル３１２を出力しても良い。
【００４９】
図４は、例示的な方法４００のフローチャートである。方法４００は、ブロック４０２で、テキスト入力を受信することにより、開始し得る。テキスト入力は、概して、図１のテキスト入力１０２及び／又は図３のテキスト入力３０２に対応し得る。
【００５０】
方法４００は、ブロック４０４で、トピック及び上位ワードを生成することにより、継続しても良い。トピックは、受信したテキスト入力に関連付けられても良い。上位ワードは、トピックの各々に関連付けられても良い。幾つかの実施形態では、トピックの各々に関連付けられる上位ワードは、上位ワードのランキングに従い配置されても良い。上位ワードは、概して、図２の上位ワード２０２及び／又は図３の上位ワード３０６に対応し得る。幾つかの実施形態では、トピック及び／又は上位ワードは、概して図１のトピックモデラ１０６及び／又は図３のトピックモデラ３０４に対応するトピックモデラにより生成されても良い。
【００５１】
幾つかの実施形態では、トピック及び上位ワードは、ＬＤＡトピックモデリングにより生成されても良い。幾つかの実施形態では、ＬＤＡトピックモデリングは、概して図１のモデルパラメータ１０８に対応し得るモデルパラメータに従い実行されても良い。モデルパラメータは、語彙を含んでも良い。語彙は、概して図１の感情ｓｙｎｓｅｔｓに対応し得る感情ｓｙｎｓｅｔｓに基づいても良い。代替又は追加で、モデルパラメータは、識別すべきＬＤＡのトピックの数を含んでも良い。
【００５２】
方法４００は、上位ワードに関連する各々の感情の関連性重みを生成することにより、ブロック４０６へ続いても良い。幾つかの実施形態では、関連性重みを生成するステップは、上位ワードの相対的ランクに従い、上位ワードの各々にスカラーを割り当てるステップを有しても良い。代替又は追加で、関連性重みを生成するステップは、概して図２のトピックによる感情重み２０８に対応し得る、トピックによる感情重みを計算するステップを有しても良い。トピックによる感情重みは、上位ワードに割り当てられるスカラーに基づき計算されても良い。代替又は追加で、関連性重みを生成するステップは、概して図２の感情による感情重み２０９に対応し得る、感情による感情重みを計算するステップを有しても良い。感情による感情重みは、トピックによる感情重みに基づき計算されても良い。
【００５３】
方法４００は、テキスト入力に関連する感情重みを出力することにより、ブロック４０８へ続いても良い。感情重みは、関連性重みに基づいても良い。幾つかの実施形態では、感情重みは、感情による感情重みを有しても良い。
【００５４】
本願明細書に開示した上述の及び他の処理及び方法について、処理の中で実行される機能は、異なる順序で実施されても良い。さらに、概略の工程は単に例として提供され、幾つかの工程は、開示の実施形態の本質から逸脱することなく、任意であり、より少ない工程に組み合わされ、又は追加工程に拡張されても良い。
【００５５】
例えば、幾つかの実施形態では、方法４００は、概して図１の感情重みベクトル１１４、図２の感情重みベクトル２１０、及び／又は図３の感情重みベクトル３１２に対応し得る正規化感情重みベクトルを生成するステップを更に有しても良い。幾つかの実施形態では、出力される感情重みは、正規化感情重みベクトルを有しても良い。
【００５６】
方法４００は、代替又は追加で、テキスト入力に関連するクリーンテキストを生成するために、テキスト入力に対して語彙的処理を実行するステップ、を更に有しても良い。
【００５７】
図５は、例示的なコンピューティング装置５００の図を示す。コンピューティング装置５００は、本開示に従いテキスト感情を検出するよう構成されても良い。コンピューティング装置５００は、図１のシステム１００の一実施形態及び／又は図２の感情重みベクトル計算機２００の一実施形態の一例であっても良い。構成５０２では、コンピューティング装置５００は、標準的に、１又は複数のプロセッサ５０４及びシステムメモリ５０６を有する。メモリバス５０８は、プロセッサ５０４とシステムメモリ５０６との間の通信のために用いられても良い。
【００５８】
所望の構成に依存して、プロセッサ５０４は、マイクロプロセッサ（μＰ）、マイクロコントローラ（μＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）又はそれらの任意の組合せを含むがこれらに限定されない任意の種類であっても良い。プロセッサ５０４は、レベル１キャッシュ５１０及びレベル２キャッシュ５１２のような１又は複数のレベルのキャッシュ、プロセッサコア５１４、及びレジスタ５１６を有しても良い。例示的なプロセッサコア５１４は、算術論理演算ユニット（ＡＬＵ）、浮動小数点演算ユニット（ＦＰＵ）、デジタル信号プロセッサコア（ＤＳＰコア）又はこれらの任意の組合せを有しても良い。例示的なメモリ制御部５１８は、プロセッサ５０４と共に用いられても良い。または、幾つかの実施形態では、メモリ制御部５１８は、プロセッサ５０４の内部の一部であっても良い。
【００５９】
所望の構成に依存して、システムメモリ５０６は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）のような揮発性メモリ、（ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ等のような不揮発性メモリ又はそれらの任意の組合せを含むがこれらに限定されない任意の種類であっても良い。システムメモリ５０６は、オペレーティングシステム５２０、１又は複数のアプリケーション５２２、プログラムデータ５２４を有しても良い。アプリケーション５２２は、図１のシステム１００、図２の感情重みベクトル計算機２００、図３のプロセス３００、及び図４の方法４００に関して記載された機能を含む本願明細書に記載の機能を実行するよう構成され得るテキスト感情検出アルゴリズム５２６を有しても良い。プログラムデータ５２４は、図１のテキスト入力１０２に含まれ得るようなテキスト／感情データ５２８、モデルパラメータ１０８、感情ｓｙｎｓｅｔｓ１１０、及び／又は感情重みベクトル１１４、図２の上位ワード２０２、トピックによる感情重み２０８、感情による感情重み２０９、及び／又は正規化感情重みベクトル２１０、及び／又は図３のテキスト入力３０２、クリーンテキスト３０５、上位ワード３０６、感情重み３１０、及び／又は感情重みベクトル３１２、を有しても良く、本願明細書に記載のようなテキスト感情検出アルゴリズム５２６を伴う動作に有用であっても良い。幾つかの実施形態では、アプリケーション５２２は、オペレーティングシステム５２０上でプログラムデータ５２４と共に動作するよう構成され、テキスト感情検出が本願明細書に記載のように提供されるようにしても良い。
【００６０】
コンピューティング装置５００は、基本構成５０２と他の装置及びインタフェースとの間の通信を実現するために、追加の特徴又は機能、及び追加インタフェースを有しても良い。例えば、バス／インタフェース制御部５３０は、記憶装置インタフェースバス５３２を介して基本構成５０２と１又は複数のデータ記憶装置５３４との間の通信を実現するために用いられても良い。データ記憶装置５３２は、取り外し可能記憶装置５３６、非取り外し可能記憶装置５３８又はそれらの組合せであっても良い。取り外し可能記憶装置及び非取り外し可能記憶装置の例は、少数を列挙すると、フレキシブルディスクドライブ及びハードディスクドライブ（ＨＤＤ）のような磁気ディスク装置、ＣＤ（compact  disk）又はＤＶＤ（digital  versatile  disk）のような光ディスクドライブ、ＳＳＤ（solid  state  drive）及びテープドライブを含む。例示的なコンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール又は他のデータのような情報を記憶する方法又は技術で実装される揮発性及び不揮発性、取り外し可能及び非取り外し可能媒体を含み得る。
【００６１】
システムメモリ５０６、取り外し可能記憶装置５３６及び非取り外し可能記憶装置５３８は、コンピュータ記憶媒体の例である。コンピュータ記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、電子的消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ又は他のメモリ技術、コンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＤＶＤ（digital  versatile  disk）又は他の光記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置又は他の磁気記憶装置、又は所望の情報を格納するために用いることができコンピューティング装置５００によりアクセスできる任意の他の媒体を含むがこれらに限定されない。任意のこのようなコンピュータ記憶媒体は、コンピューティング装置５００の部分であっても良い。
【００６２】
コンピューティング装置５００は、バス／インタフェース制御部５３０を介して種々のインタフェース装置（例えば、出力装置５４２、周辺機器インタフェース５４４、及び通信装置５４６）から基本構成５０２への通信を実現するインタフェースバス５４０を有しても良い。例示的な出力装置５４２は、グラフィック処理ユニット５４８及びオーディオ処理ユニット５５０を有する。これらは、ディスプレイ又はスピーカのような種々の外部装置と１又は複数のＡ／Ｖポート５５２を介して通信するよう構成されても良い。例示的な周辺機器インタフェース５４４は、シリアルインタフェース制御部５５４又はパラレルインタフェース制御部５５６を有する。これらは、入力装置（例えば、キーボード、マウス、ペン、音声入力装置、タッチ入力装置等）又は他の周辺機器（例えば、プリンタ、、スキャナ等）のような外部装置と１又は複数の入力／出力（Ｉ／Ｏ）ポート５５８を介して通信するよう構成されても良い。例示的な通信装置５４６は、ネットワーク制御部５６０を有する。ネットワーク制御部５６０は、１又は複数の通信ポート５６４を介したネットワーク通信リンクを介して１又は複数の他のコンピューティング装置５６２との通信を実現するよう構成されても良い。
【００６３】
ネットワーク通信リンクは、通信媒体の一例であっても良い。通信媒体は、通常、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール又は搬送波又は他のトランスポート機構のような変調されたデータ信号内の他のデータにより実現されても良く、任意の情報配信媒体を有しても良い。「変調されたデータ信号」は、１又は複数の特性セットを有する信号であるか、又は信号内の情報をエンコードするために変更されても良い。例として限定ではなく、通信媒体は、有線ネットワーク又は直接有線接続のような有線媒体、並びに音響、無線周波数（ＲＦ）、マイクロ波、赤外線（ＩＲ）のような無線媒体及び他の無線媒体を含み得る。本願明細書で用いられる用語コンピュータ可読媒体は、記憶媒体及び通信媒体の両方を含み得る。
【００６４】
コンピューティング装置５００は、携帯電話機、タブレットコンピュータ、スマートフォン、スマートウオッチ、スマート眼鏡、ＰＤＡ（personal  data  assistant）、個人向けメディアプレイヤ装置、無線ウェブ閲覧装置、個人向けヘッドセット装置、特定用途装置、又は上述の機能のうちの任意のものを有するハイブリッド装置のような小型ポータブル（又はモバイル）電子機器の一部として実装されても良い。コンピューティング装置５００は、ラップトップコンピュータ及び非ラップトップコンピュータ構成を有するパーソナルコンピュータとして実装されても良い。
【００６５】
本願明細書で使用されるとき、用語「モデラ」、「レクサー」、「計算機」、「スカラー」、及び／又は「カウンタ」（集合的に「モジュール」）は、モジュールの動作を実行するよう構成される特定のハードウェア実装、及び／又はコンピューティング装置５００に格納され及び／又はそれにより実行され得るソフトウェアオブジェクト若しくはソフトウェアルーチンを表し得る。幾つかの実施形態では、本願明細書に記載の異なるモジュールは、アプリケーション５２２及び／又はテキスト感情検出アルゴリズム５２６の一部として実装されても良い。例えば、図１のトピックモデラ１０６及び／又は関連性重み計算機１１２、図２の関連性重み計算機２０３、ランクスケーラ２０４、及び／又は上位ワードカウンタ２０６、及び／又は図３のレクサー３０３、トピックモデラ３０４、及び／又は関連性重み計算機３０８は、システムメモリ５０６に格納されるコンピュータ実行可能命令により実装され、プロセッサ５０４により実行されても良い。本願明細書に記載されたシステム及び方法の幾つかは概してソフトウェアで実施されるとして記載されたが、特定のハードウェア実装又はソフトウェアと特定のハードウェア実装の組合せも、可能であり想定される。
【００６６】
本願明細書に記載された全ての例及び条件文は、教育上の目的で、読者が実施形態及び技術の促進に貢献する概念を理解するのを支援するためであり、これらの特に記載された例及び条件に限定されないものと考えられるべきである。実施形態が詳細に記載されたが、種々の他の変更、置換及び修正が実施形態の範囲から逸脱することなく行われうることが理解されるべきである。
【００６７】
以上の実施形態に加えて、更に以下の付記を開示する。
（付記１）  テキスト入力を受信するステップと、
ＬＤＡ（Latent  Dirichlet  Allocation）トピックモデリングを用いて、前記テキスト入力に関連するトピック及び前記トピックの各々に関連する上位ワードを生成するステップと、
前記ＬＤＡトピックモデリングにより生成された前記トピックに関連する各々の感情について、関連性重みを生成するステップと、
前記テキスト入力に関連する感情重みを出力するステップであって、前記感情重みは、少なくとも部分的に前記関連性重みに基づく、ステップと、
を有する方法。
（付記２）  前記テキスト入力に関連するクリーンテキストを生成するために、前記テキスト入力に対して語彙的処理を実行するステップ、を更に有する付記１に記載の方法。
（付記３）  前記ＬＤＡトピックモデリングは、少なくとも部分的に、感情セットの感情に関連する類義語ワードセットを含む感情類義語セット（ｓｙｎｓｅｔｓ）に基づく語彙を含むモデルパラメータに従い、実行される、付記１に記載の方法。
（付記４）  前記ＬＤＡトピックモデリングは、少なくとも部分的に、識別すべき前記ＬＤＡのトピックの数を含むモデルパラメータに従い、実行される、付記１に記載の方法。
（付記５）  前記トピックの各々に関連する前記上位ワードは、前記上位ワードのランキングに従い配置され、前記関連性重みを生成するステップは、前記上位ワードの関連ランクに従い前記上位ワードの各々にスカラーを割り当てるステップを含む、付記１に記載の方法。
（付記６）  前記関連性重みを生成するステップは、少なくとも部分的に、前記上位ワードに割り当てられた前記スカラーに基づき、トピックによる感情重みを計算するステップを有する、付記５に記載の方法。
（付記７）  前記関連性重みを生成するステップは、少なくとも部分的に、前記トピックによる感情重みに基づき、感情による感情重みを計算するステップであって、前記出力される感情重みは、前記感情による感情重みを含む、付記６に記載の方法。
（付記８）  前記関連性重みを生成するステップは、少なくとも部分的に、前記トピックによる感情重みに基づき、感情による感情重みを計算するステップを含み、前記方法は、前記テキスト入力に関連する各々の感情の正規化比率を表す正規化感情重みベクトルを生成するステップであって、前記正規化感情重みベクトルは、少なくとも部分的に、前記感情による感情重みに基づき、前記出力される感情重みは、前記正規化感情重みベクトルを含む、ステップ、を更に有する付記６に記載の方法。
（付記９）  非一時的コンピュータ可読媒体であって、動作を実行するためにプロセッサにより実行可能な符号化されたプログラミングコードを有し、前記動作は、
テキスト入力を受信するステップと、
ＬＤＡ（Latent  Dirichlet  Allocation）トピックモデリングを用いて、前記テキスト入力に関連するトピック及び前記トピックの各々に関連する上位ワードを生成するステップと、
前記ＬＤＡトピックモデリングにより生成された前記トピックに関連する各々の感情について、関連性重みを生成するステップと、
前記テキスト入力に関連する感情重みを出力するステップと、
を有する、非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１０）  前記ＬＤＡトピックモデリングは、少なくとも部分的に、感情セットの感情に関連する類義語ワードセットを含む感情類義語セット（ｓｙｎｓｅｔｓ）に基づく語彙を含むモデルパラメータに従い、実行される、付記９に記載のコンピュータ可読媒体。
（付記１１）  前記ＬＤＡトピックモデリングは、少なくとも部分的に、識別すべき前記ＬＤＡのトピックの数を含むモデルパラメータに従い、実行される、付記９に記載のコンピュータ可読媒体。
（付記１２）  前記トピックの各々に関連する前記上位ワードは、前記上位ワードのランキングに従い配置され、前記関連性重みを生成するステップは、前記上位ワードの関連ランクに従い前記上位ワードの各々にスカラーを割り当てるステップを含む、付記９に記載のコンピュータ可読媒体。
（付記１３）  前記関連性重みを生成するステップは、少なくとも部分的に、前記上位ワードに割り当てられた前記スカラーに基づき、トピックによる感情重みを計算するステップを有する、付記１２に記載のコンピュータ可読媒体。
（付記１４）  前記関連性重みを生成するステップは、少なくとも部分的に、前記トピックによる感情重みに基づき、感情による感情重みを計算するステップであって、前記出力される感情重みは、前記感情による感情重みを含む、付記１３に記載のコンピュータ可読媒体。
（付記１５）  前記関連性重みを生成するステップは、少なくとも部分的に、前記トピックによる感情重みに基づき、感情による感情重みを計算するステップを含み、前記動作は、前記テキスト入力に関連する各々の感情の正規化比率を表す正規化感情重みベクトルを生成するステップであって、前記正規化感情重みベクトルは、少なくとも部分的に、前記感情による感情重みに基づき、前記出力される感情重みは、前記正規化感情重みベクトルを含む、ステップ、を更に有する付記１３に記載のコンピュータ可読媒体。
（付記１６）  テキスト入力を受信するステップと、
前記テキスト入力に関連するトピック及び前記トピックの各々に関連する上位ワードを生成するステップと、
前記トピックに関連する各々の感情について、関連性重みを生成するステップと、
前記テキスト入力に関連する感情重みを出力するステップであって、前記感情重みは、少なくとも部分的に前記関連性重みに基づく、ステップと、
を有する方法。
（付記１７）  前記トピックの各々に関連する前記上位ワードは、前記上位ワードのランキングに従い配置され、前記関連性重みを生成するステップは、前記上位ワードの関連ランクに従い前記上位ワードの各々にスカラーを割り当てるステップを含む、付記１６に記載の方法。
（付記１８）  前記関連性重みを生成するステップは、少なくとも部分的に、前記上位ワードに割り当てられた前記スカラーに基づき、トピックによる感情重みを計算するステップを有する、付記１７に記載の方法。
（付記１９）  前記関連性重みを生成するステップは、少なくとも部分的に、前記トピックによる感情重みに基づき、感情による感情重みを計算するステップであって、前記出力される感情重みは、前記感情による感情重みを含む、付記１８に記載の方法。
（付記２０）  前記関連性重みを生成するステップは、少なくとも部分的に、前記トピックによる感情重みに基づき、感情による感情重みを計算するステップを含み、前記方法は、前記テキスト入力に関連する各々の感情の正規化比率を表す正規化感情重みベクトルを生成するステップであって、前記正規化感情重みベクトルは、少なくとも部分的に、前記感情による感情重みに基づき、前記出力される感情重みは、前記正規化感情重みベクトルを含む、ステップ、を更に有する付記１８に記載の方法。
【符号の説明】
【００６８】
１００  テキスト感情検出システム
１０２  テキスト入力
１０４  レクサー
１０６  トピックモデラ
１０８  モデルパラメータ
１１０  感情Ｓｙｎｓｅｔｓ
１１２  関連性重み計算機
１１４  感情重みベクトル
１２０  ＬＤＡプレート表記方法図
１２２、１２６、１３０、１３２、１３４  パラメータ
１２４、１２８  プレート
【図１】
2017199350.tif 000009
【図２】
2017199350.tif 000010
【図３】
2017199350.tif 000011
【図４】
2017199350.tif 000012
【図５】
2017199350.tif 000013