(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文（センテンス）を入力する手段と、
入力された文から用言節を抽出する用言節抽出手段と、
上記用言節を修飾して上記用言節と共に表現を構成する連用節を抽出する連用節抽出手段と、
上記用言節抽出手段により抽出された用言節に出現する用言および上記連用節抽出手段により抽出された連用節の少なくとも一部の語に基づいて、当該文が、意見、感想、背景、質問、要求、状況説明および苦情の少なくとも１つを含む表現種類グループの中のどの種類に該当するかを、用言節に出現する用言およびその語尾の例と連用節中の体言およびその語尾の例とこれら用言およびその語尾の例および体言およびその語尾の例を含む文の例の種類との関係を規定する表を記憶する記憶手段を参照して、判別する種類判別手段とを有することを特徴とする表現抽出装置。
【請求項２】
文（センテンス）を入力する手段と、
入力された文から用言節を抽出する用言節抽出手段と、
上記用言節を修飾して上記用言節と共に表現を構成する連用節を抽出する連用節抽出手段と、
上記用言節抽出手段により抽出された用言節に出現する用言および上記連用節抽出手段により抽出された連用節の少なくとも一部の語に基づいて、上記文が抽出対象の文かどうかを、用言節に出現する用言およびその語尾の例と連用節中の体言およびその語尾の例とこれら用言およびその語尾の例および体言およびその語尾の例を含む文の例の種類との関係を規定する表を記憶する記憶手段を参照して、判別する抽出対象表現判別手段とを有することを特徴とする表現抽出装置。
【請求項３】
文（センテンス）を入力する手段と、
入力された文を形態素解析する形態素解析手段と、
形態素解析の解析結果に対して構文解析する構文解析手段と、
構文解析の結果に基づいて用言節を抽出する手段と、
構文解析の解析結果に対して係り受け解析を行い、上記用言節と共に表現を構成する連用節を抽出する係り受け解析手段と、
抽出された用言節に出現する用言、および、抽出された連用節の少なくとも一部の語に基づいて、当該文が、意見、感想、背景、質問、要求、状況説明および苦情の少なくとも１つを含む表現種類グループの中のどの種類に該当するかを、用言節に出現する用言およびその語尾の例と連用節中の体言およびその語尾の例とこれら用言およびその語尾の例および体言およびその語尾の例を含む文の例の種類との関係を規定する表を記憶する記憶手段を参照して、判別する種類判別手段とを有することを特徴とする表現抽出装置。
【請求項４】
文（センテンス）を入力する手段と、
入力された文を形態素解析する形態素解析手段と、
形態素解析の解析結果に対して構文解析する構文解析手段と、
構文解析の結果に基づいて用言節を抽出する手段と、
構文解析の解析結果に対して係り受け解析を行い、上記用言節と共に表現を構成する連用節を抽出する係り受け解析手段と、
抽出された用言節に出現する用言、および、抽出された連用節の少なくとも一部の語に基づいて、上記文が抽出対象の文かどうかを、用言節に出現する用言およびその語尾の例と連用節中の体言およびその語尾の例とこれら用言およびその語尾の例および体言およびその語尾の例を含む文の例の種類との関係を規定する表を参照して、判別する抽出対象表現判別手段とを有することを特徴とする表現抽出装置。
【請求項５】
用言節が複数検出されたときに所定の規則に基づいてそのうちの単一の用言節のみ抽出する請求項１〜４のいずれかに記載の表現抽出装置。
【請求項６】
上記所定の規則は、文末の用言節をのみを抽出する請求項５記載の表現抽出装置。
【請求項７】
文（センテンス）を入力する手段と、
入力された文を文節に分解する手段と、
上記文節の内の１の用言節を指定するユーザの指示を受け付ける手段と、
上記文節の内の１の連用節を指定するユーザの指示を受け付ける手段と、
指定された上記用言節に出現する用言および指定された上記連用節の少なくとも一部の語に基づいて、当該文が、意見、感想、背景、質問、要求、状況説明および苦情の少なくとも１つを含む表現種類グループの中のどの種類に該当するかを、用言節に出現する用言およびその語尾の例と連用節中の体言およびその語尾の例とこれら用言およびその語尾の例および体言およびその語尾の例を含む文の例の種類との関係を規定する表を参照して、判別する種類判別手段とを有することを特徴とする表現抽出装置。
【請求項８】
上記種類判別手段が当該文の種類を判別できない場合に当該文の種類を指定するユーザの指示を受け付ける請求項７記載の表現抽出装置。
【請求項９】
入力手段が、文（センテンス）を入力するステップと、
用言節抽出手段が、入力された文から用言節を抽出するステップと、
連用節抽出手段が、上記用言節を修飾して上記用言節と共に表現を構成する連用節を抽出するステップと、
種類判別手段が、上記用言節抽出手段により抽出された用言節に出現する用言および上記連用節抽出手段により抽出された連用節の少なくとも一部の語に基づいて、当該文が、意見、感想、背景、質問、要求、状況説明および苦情の少なくとも１つを含む表現種類グループの中のどの種類に該当するかどうかを、用言節に出現する用言およびその語尾の例と連用節中の体言およびその語尾の例とこれら用言およびその語尾の例および体言およびその語尾の例を含む文の例の種類との関係を規定する表を参照して、判別するステップとを有することを特徴とする表現抽出方法。
【請求項１０】
入力手段が、文（センテンス）を入力するステップと、
用言節抽出手段が、入力された文から用言節を抽出するステップと、
連用節抽出手段が、上記用言節を修飾して上記用言節と共に表現を構成する連用節を抽出するステップと、
抽出対象表現判別手段が、上記用言節抽出手段により抽出された用言節に出現する用言および上記連用節抽出手段により抽出された連用節の少なくとも一部の語に基づいて、上記文が抽出対象の文かどうかを、用言節に出現する用言およびその語尾の例と連用節中の体言およびその語尾の例とこれら用言およびその語尾の例および体言およびその語尾の例を含む文の例の種類との関係を規定する表を参照して、判別するステップとを有することを特徴とする表現抽出方法。
【請求項１１】
文（センテンス）を入力する手段、
入力された文から用言節を抽出する用言節抽出手段、
上記用言節を修飾して上記用言節と共に表現を構成する連用節を抽出する連用節抽出手段、
上記用言節抽出手段により抽出された用言節に出現する用言および上記連用節抽出手段により抽出された連用節の少なくとも一部の語に基づいて、当該文が、意見、感想、背景、質問、要求、状況説明および苦情の少なくとも１つを含む表現種類グループの中のどの種類に該当するかを、用言節に出現する用言およびその語尾の例と連用節中の体言およびその語尾の例とこれら用言およびその語尾の例および体言およびその語尾の例を含む文の例の種類との関係を規定する表を参照して、判別する種類判別手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする表現抽出用コンピュータプログラム。
【請求項１２】
文（センテンス）を入力する手段、
入力された文から用言節を抽出する用言節抽出手段、
上記用言節を修飾して上記用言節と共に表現を構成する連用節を抽出する連用節抽出手段、
上記用言節抽出手段により抽出された用言節に出現する用言および上記連用節抽出手段により抽出された連用節の少なくとも一部の語に基づいて、上記文が抽出対象の文かどうかを、用言節に出現する用言およびその語尾の例と連用節中の体言およびその語尾の例とこれら用言およびその語尾の例および体言およびその語尾の例を含む文の例の種類との関係を規定する表を参照して、判別する抽出対象表現判別手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする表現抽出用コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、文章中の所定の表現を抽出する技術に関し、とくに、用言節に着目して感性に触れる表現等を抽出しようとするものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、商品やサービスに対する満足度調査や、未発売の新商品に関する顧客への聞き取り調査を行う際に、満足度を５段階や７段階で回答できるようなアンケートを作成し、得られた回答に対して統計調査を行う方法が行われてきた。しかし、この方法では、あらかじめ何をどのように調査するかを定めておく必要があり、調査準備の負荷が非常に高かった。さらに、そのような想定が難しく、また多様な意見を漏らさず汲み取ることが難しかった。そこで、より的確に顧客の感性を汲み取るため、自由形式で回答を得る方法が使われている。
【０００３】
しかし、自由回答により得られた回答を定量化することは難しく、貴重な声が得られても、それが処理されず、調査結果に反映されにくかった。
【０００４】
本発明は、このような自由形式で回答された文章中から、感性に触れる部分を抽出し、定量する方法に関する。
【０００５】
【発明が解決する課題】
この発明は、以上の事情を考慮してなされたものであり、自由形式で回答された文章中から感性に触れる部分を抽出し、定量化するのに最適な、表現抽出手法を提供することを目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
この発明によれば、上述の目的を達成するために、特許請求の範囲に記載のとおりの構成を採用している。ここでは、発明を詳細に説明するのに先だって、特許請求の範囲の記載について補充的に説明を行なっておく。
【０００７】
まず、以下で用いる文法用語について整理しておく。
（１）文節：自立語だけ、または自立語で始まり、付属語で終わる。
（２）自立語：名詞、代名詞、動詞、形容詞、形容動詞、接続詞、感動詞、連体詞、副詞。
（３）付属語：助詞、助動詞。
（４）用言：動詞、形容詞、形容動詞を指す。
（５）体言：名詞、代名詞を指す。
（６）係り受け（修飾・被修飾）：文節同士が意味の上で結びついているとき、前の文節が後の文節に係るといい、後の文節が前の文節を受けるという。係る方が修飾で、受ける方が被修飾である。
【０００８】
以下、この発明を説明する。この発明においては、例えば、つぎのようにしてテキストから重要表現すなわち感性に触れる部分（以下では感性表現と呼ぶこともある）等を抽出する。
【０００９】
［ステップ１］：文中で、もっとも重要と思われる用言節を特定する。
［ステップ２］：ステップ１で特定された用言節を修飾する節（連用節）の中で、もっとも重要と思われるものを特定する。
［ステップ３］：ステップ１で特定された用言節およびステップ２で特定される連用節から構成される文章表現に対して、意見、感想、背景、質問、要求、状況説明、苦情、などの種別を決定する。
［ステップ４］：上述の文章表現が感性表現かどうかを判定する。さらに感性表現に関しては、肯定・否定の度合いを付与する場合もある。
【００１０】
上述のステップ１、２および３のみを行ってもよいし、上述のステップ１、２および４のみを行ってもよい。
【００１１】
通常、意見、感想、背景、質問、要求、状況説明、苦情等の所定の種別の表現は、重要表現すなわち感性表現と考えることができる。もちろん、これら所定の種別の表現と感性表現とを独立に扱ってもよい。一部の種別の表現を感性表現として扱ってもよい。
【００１２】
処理対象のテキストは、音声情報から音声認識手法によりテキスト化されたものでもよい。
【００１３】
ステップ１としては、形態素解析および係り受け解析を行い、文末の用言節を選択する方法を採用できる。さらに、用言節を複数抽出する方法も採用できる。さらに、それらの間に重要度順位をつける方法も採用できる。
【００１４】
ステップ２としては、係り受け解析のうち、中心となる用言節に近いほど重要度を大きくし、また、「は」格、「が」格、「を」格、「に」格の順で重要度を割り振る方法を採用できる。さらに、連用節を複数抽出する方法も採用できる。さらに、それらの間に重要度順位をつける方法も採用できる。
【００１５】
ステップ３としては、中心となる用言節に出現する用言とそれに付与された分類名、またはその用言とその上位概念語とそれに付与された分類名を含む表を参照することにより、種別を決定する方法を採用できる。あるいは、人手で定める方法、あるいは、表を用いて、不足分に関しては人手で付与し、表に登録し、再度同じ表現の種別を決定する際には該表を利用する方法などを採用できる。
【００１６】
ステップ４としては、中心となる用言節に出現する用言とそれに付与された種別、またはその用言とその上位概念語とそれに付与された種別を含む表を参照することにより、感性表現かどうかを決定する方法を採用できる。あるいは、人手で定める方法、あるいは、表を用いて、不足分に関しては人手で付与し、表に登録し、再度同じ表現が現れた場合は該表を利用する方法などを採用できる。種別とは別に、あるいは種別を割り当てずに、感性表現かどうかを用言や上位概念語に割り当ててもよい。
【００１７】
上述の上記方法に、さらに連用節を合わせて、連用節−用言の対に対して付与された分類名、またはその対とその上位概念語とそれに付与された分類名を含む表を参照することにより、感性表現かどうかを決定する方法、あるいは、人手で定める方法、あるいは、表を用いて、不足分に関しては人手で付与し、表に登録し、再度同じ表現が感性表現かどうかをを決定する際には該表を利用する方法、などがある。
【００１８】
さらに、感性表現である場合、その表現が、肯定的か否定的かを、５段階評価（−２，−１，０，１，２）する。
【００１９】
上記方法に、さらに連用節を合わせて、連用節−用言の対に対して付与された分類名、またはその対とその上位概念語とそれに付与された分類名を含む表を参照することにより、種別を決定する方法、あるいは、人手で定める方法、あるいは、表を用いて、不足分に関しては人手で付与し、表に登録し、再度同じ表現の種別を決定する際には該表を利用する方法などがある。
【００２０】
さらに、この発明を説明する。この発明の一側面によれば、上述の目的を達成するために、表現抽出装置に：文章を入力する手段と；入力された文章から用言節を抽出する用言節抽出手段と；上記用言節を修飾して上記用言節と共に表現を構成する連用節を抽出する連用節抽出手段と；上記用言節抽出手段により抽出された用言節の少なくとも一部および上記連用節抽出手段により抽出された連用節の少なくとも一部の一方または双方に基づいて上記表現の種類を判別する種類判別手段とを設けるようにしている。
【００２１】
この構成においては、文章の用言節に着目し表現を抽出し、表現の種類を判別することができる。
【００２２】
またこの発明の他の側面によれば、上述の目的を達成するために、表現抽出装置に：文章を入力する手段と；入力された文章から用言節を抽出する用言節抽出手段と；上記用言節を修飾して上記用言節と共に表現を構成する連用節を抽出する連用節抽出手段と；上記用言節抽出手段により抽出された用言節の少なくとも一部および上記連用節抽出手段により抽出された連用節の少なくとも一部の一方または双方に基づいて上記表現が重要表現かどうかを判別する重要表現判別手段とを設けるようにしている。
【００２３】
この構成においては、文章の用言節に着目し重要表現を抽出することができる。
【００２４】
なお、この発明は装置またはシステムとして実現できるのみでなく、方法としても実現可能である。また、そのような発明の一部をソフトウェアとして構成することができることはもちろんである。またそのようなソフトウェアをコンピュータに実行させるために用いるソフトウェア製品もこの発明の技術的な範囲に含まれることも当然である。
【００２５】
この発明の上述の側面およびこの発明の他の側面は特許請求の範囲に記載され、以下、実施例を用いて詳細に説明される。
【００２６】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施例の感性表現抽出装置について説明する。この感性表現抽出装置は、テキストに含まれる感性表現を抽出したり、その感性表現を数値化したり、また文を種類別に抽出したりするものである。
【００２７】
図１は、この発明の実施例の感性表現抽出装置を全体として示しており、この図において、感性表現抽出装置はテキスト入力部１０、重要用言節特定部１１、重要連用節特定部１２、文種別決定部１３、感性表現判定部１４、抽出結果記憶部１５、ユーザインタフェース部１６、文種別決定用情報記憶部１７、感性表現判定用情報記憶部１８等を含んで構成されている。
【００２８】
この実施例の感性表現抽出装置は、例えばコンピュータシステム１００にコンピュータプログラムをインストールして実現できる。インストールには記録媒体１０１や通信ネットワークを用いることができる。
【００２９】
テキスト入力部１０は、データファイル、文字認識結果、音声認識結果から等からテキストを１文章ずつ入力するものである。
【００３０】
重要用言節特定部１１は、入力された文中でもっとも重要と思われる用言節を特定する。形態素解析および係り受け解析を行い、文末の用言節を選択する方法を採用できる。さらに、用言節を複数抽出する方法も採用できる。さらに、それらの間に重要度順位をつける方法も採用できる。
【００３１】
重要用言節特定部１１は、例えば図２に示すように、形態素解析部１１０、構文解析部１１１、係り受け解析部１１２、主用言節選択部１１３等を含んで構成されている。形態素解析部１１０は例えば図３に示すように形態素解析を行う。構文解析部１１１は例えば図４に示すような構文解析木を出力する。主用言節選択部１１３は、例えば文末の用言節を主要用言節として選択する。
【００３２】
図１に戻る。重要連用節特定部１２は、重要用言節特定部１１と係り受け関係にある連用節の内もっとも重要と評価される連用節を重要連用節として特定する。例えば、係り受け解析のうち、中心となる用言節に近い連用節を選択する。あるいは、「は」格、「が」格、「を」格、「に」格の順で重要度を割り振り、重要度に基づいて選択を行える。近さと、格の種類に基づいて重要度を付与してもよい。
【００３３】
文種別決定部１３は、重要用言節および重要連用節からなる文に対して文種別決定用情報記憶部１７を参照して当該文の種別を決定する。文種別決定用情報記憶部１７の文種別決定用情報は例えば図５に示すような用言分類表の情報である。図５に示す例では、用言と体言の組合せ毎に種別や感性値が保持されている。例えば「〜は使える」という文の場合、図５の例の一番上のエントリが該当し、「感想」の種別であることがわかる。また感性値が「＋２」であることがわかる。図５の例では、上位概念語に対して種別が割り当てられている。すなわち、用言ごとに上位概念語を割当て、これに基づいて用言を含む文の種別が決定される。もちろん、上位概念語を介在させることなく、用言毎に種別を割り当てるようにしてもよい。種別としては、例えば、意見、感想、背景、質問、要求、状況説明、苦情などがある。もちろん、どのような目的に利用するかにより種別を選定してもよい。
【００３４】
感性表現判定部１４は、感性表現判定用情報記憶部１８の感性表現判定用情報を用いて感性表現の判定を行う。例えば、所定の種別の用言を含む文は感性表現と判断する。そして、例えば図５に示した用言分類表の感性値をあわせて出力するようにできる。用言ごと文種別と独立に感性表現であるかどうかのフラグ等を割当て、これを用いて感性表現かどうかの判別を行ってもよい。感性値があるばあいには感性表現と判断してもよい。感性値は、例えば、肯定・否定の度合いを表す。図５の例では、５段階評価（−２，−１，０，１，２）を採用する。
【００３５】
文種別決定部１３の決定結果や、感性表現判定部１４の判定結果は抽出結果記憶部１５に保持される。種別や感性表現の感性値に基づいて種々の情報を取得し、もとのテキストに含まれる重要な情報を取得したり、定量化したりすることが可能となる。
【００３６】
ユーザインタフェース部１６は、ユーザからの各種入力を受け取るものであり、具体的にはディスプレイ、キーボード、マウス装置等から構成される。
【００３７】
つぎに実施例の動作について説明する。
【００３８】
図６は実施例の動作を示しており、この図においては以下のような処理が行われる。
【００３９】
［ステップＳ１０］：テキストの文章が１つずつ入力される。
［ステップＳ１１］：文章中の重要用言節が特定される。
［ステップＳ１２］：重要用言節に対応する重要連用節が特定される
［ステップＳ１３］：用言分類表を表引きする。
［ステップＳ１４］：対応する用言のエントリが存在する場合にはステップＳ１６へ進む。対応する用言のエントリが存在しない場合にはステップＳ１５へ進む。
［ステップＳ１５］：図７（ａ）に示すようなユーザインタフェースを用いて分類名（種別）を入力し、図７（ｂ）に示すようなユーザインタフェースを用いて感性値を入力する。上位概念語を入力するようにしてもよい。入力結果を新たなエントリとして用言分類表（図４）に登録する。この後ステップＳ１６へ進む。
［ステップＳ１６］：用言分類表の内容（あるいはユーザが入力した内容）に従って文種別を決定する。
［ステップＳ１７］：文種別等にしたがって感性表現かどうかを判別する。感性値を取得できた場合には感性値を出力する。
【００４０】
上述の例では、重要用言節および重要連用節を自動的に決定したが、ユーザが重要用言節および重要連用節を指定するようにしてもよい。図８はこの場合に動作を示す。図８の動作は以下のとおりである。なお、図８において図６と対応する箇所には対応する符号を付した。
【００４１】
［ステップＳ１０］：テキストの文章が１つずつ入力される。
［ステップＳ２０］：形態素解析、構文解析を行い、文章を文節に分解したうえで文章を表示する。文節毎に分離して表示される必要はない。もちろん分離して表示してもよい。
［ステップＳ２１］：図９（ａ）に示すような、ユーザのマウス装置等を用いたポイント動作に基づいて重要用言節を決定する。
［ステップＳ２２］：図９（ｂ）に示すような、ユーザのマウス装置等を用いたポイント動作に基づいて重要連用節を決定する。
［ステップＳ１３］：用言分類表を表引きする。
［ステップＳ１４］：対応する用言のエントリが存在する場合にはステップＳ１６へ進む。対応する用言のエントリが存在しない場合にはステップＳ１５へ進む。
［ステップＳ１５］：図９（ｄ）に示すようなユーザインタフェースを用いて分類名（種別）を入力し、図９（ｅ）に示すようなユーザインタフェースを用いて感性値を入力する。また図９（ｃ）に示すように上位概念語を入力する場合もある。分類名（種別）は図１０に示すようにプルダウンメニューで指定できるようにしてもよい。入力結果を新たなエントリとして用言分類表（図４）に登録する。この後ステップＳ１６へ進む。
［ステップＳ１６］：用言分類表の内容（あるいはユーザが入力した内容）に従って文種別を決定する。
［ステップＳ１７］：文種別等にしたがって感性表現かどうかを判別する。感性値を取得できた場合には感性値を出力する。
【００４２】
なお、この発明は上述の実施例に限定されるものではなくその趣旨を逸脱しない範囲で種々変更が可能である。
【００４３】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明によれば、用言に着目して文の種別を決定したり、感性表現かどうかを判別したり、あるいは感性値を定量化したりすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の実施例の構成を説明するブロック図である。
【図２】  上述実施例の重要用言節特定部１１の構成例を説明するブロック図である。
【図３】  上述実施例の形態素解析の例を説明する図である。
【図４】  上述実施例の構文解析の例を説明する図である。
【図５】  上述実施例において文の種別の決定や感性表現の判別に用いることが可能な用言分類表を説明する図である。
【図６】  上述実施例の動作を説明するフローチャートである。
【図７】  上述実施例のユーザインタフェースの例を説明する図である。
【図８】  上述実施例の変形例の動作を説明するフローチャートである。
【図９】  図８の動作で用いるユーザインタフェースの例を説明する図である。
【図１０】  図８の動作で用いるユーザインタフェースの他の例を説明する図である。
【符号の説明】
１０      テキスト入力部
１１      重要用言節特定部
１２      重要連用節特定部
１３      文種別決定部
１４      感性表現判定部
１５      抽出結果記憶部
１６      ユーザインタフェース部
１７      文種別決定用情報記憶部
１８      感性表現判定用情報記憶部
１００      コンピュータシステム
１０１      記録媒体
１１０      形態素解析部
１１１      構文解析部
１１２      解析部
１１３      主用言節選択部
【図１】
0004110460.tif 000002
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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