(57)【要約】コンピューティングデバイスは少なくとも１つのプロセッサとセンチメント分析モジュールを含む。センチメント分析モジュールは、複数の文書セットの各文書セット毎に、該文書セットに含まれる文書のセンチメント分類の分布を決定する。センチメント分析モジュールは、複数の文書セットの中からターゲット文書を分析するための第１の文書セットを選択し、ターゲット文書のセンチメント分類の事前分布を、該第１の文書セットに含まれる文書のセンチメント分類の分布と等しく設定する。センチメント分析モジュールは、トレーニングデータセットとターゲット文書のセンチメント分類の事前分布とを使用して、ターゲット文書のベイズ分類を実行し、該ベイズ分類に基づいてターゲット文書のセンチメント分類を決定する。【選択図】図５
2017533531.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つのプロセッサと、
該少なくとも１つのプロセッサ上で実行可能なセンチメント分析モジュールであって、    複数の文書セットの各文書セット毎に、該文書セットに含まれる複数の文書についてセンチメント分類の分布を決定し、
ターゲット文書を分析するための第１の文書セットを前記複数の文書セットから選択し、
該ターゲット文書のセンチメント分類の事前分布を、該第１の文書セットに含まれる複数の文書についてのセンチメント分類の分布と等しく設定し、
トレーニングデータセットと、前記ターゲット文書のセンチメント分類の前記事前分布とを使用して、該ターゲット文書のベイズ分類を実行し、及び、
該ベイズ分類に基づいて前記ターゲット文書のセンチメント分類を決定する
ことを前記プロセッサに行わせる、センチメント分析モジュールと
からなるコンピューティング装置。
【請求項２】
前記センチメント分析モジュールが更に、
新しい文書の供給を受信し、
該新しい文書を含むように前記複数の文書セットのうちの少なくとも１つの文書セットを更新し、及び、
該複数の文書セットのうちの該少なくとも１つの文書セットについて、前記新しい文書の受信に応じてセンチメント変数の分布を更新する
ことを前記プロセッサに行わせる、請求項１に記載のコンピューティング装置。
【請求項３】
前記新しい文書の前記供給が、ソーシャルメディアプラットフォームからの継続的な供給からなる、請求項２に記載のコンピューティング装置。
【請求項４】
前記センチメント分析モジュールが、一組の書かれたルールを使用して、前記文書セットに含まれる複数の文書についてセンチメント分類の分布を決定する、請求項１に記載のコンピューティング装置。
【請求項５】
前記複数の文書セットの各文書セットが特定の話題に関連付けられる、請求項１に記載のコンピューティング装置。
【請求項６】
前記センチメント分析モジュールが、前記ターゲット文書と前記複数の文書セットとの間の共通の用語についてのクエリに基づいて前記第１の文書セットを選択する、請求項１に記載のコンピューティング装置。
【請求項７】
前記トレーニングデータセットが、実質的に静的なものであり、及び少なくとも１つの注釈を含む、請求項１に記載のコンピューティング装置。
【請求項８】
センチメント分類のためのターゲット文書を受信し、
該ターゲット文書に基づいて複数の文書セットのうちの特定の文書セットを選択し、
該特定の文書セットに関連付けられたセンチメント分類の分布を取得し、
前記ターゲット文書のセンチメント分類の事前分布を、前記特定の文書セットに含まれる複数の文書についてのセンチメント分類の分布と等しく設定し、
トレーニングデータセットと前記ターゲット文書のセンチメント変数の前記事前分布とを使用して前記ターゲット文書の機械学習分類を実行し、及び、
該機械学習分類に基づいて前記ターゲット文書のセンチメント分類を決定する
ことからなる方法。
【請求項９】
前記機械学習分類を実行することが、ベイズ分類を実行することからなる、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記特定の文書セットを選択することが、前記ターゲット文書に含まれる重要語に基づいて前記複数の文書セットの各々の関連性を決定することを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
新しい文書の継続的な供給に基づいて前記複数の文書セットを更新し、
該複数の文書セットの各文書セット毎に、前記新しい文書に基づいてセンチメント変数の分布を更新する
ことを更に含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
格納された一組の書かれたルールを使用して、前記特定の文書セットに関連付けられたセンチメント分類の分布を決定する
ことを更に含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
命令を格納した少なくとも１つの非一時的なマシン読み取り可能記憶媒体を含む物品であって、該命令が、その実行時に、
複数の文書セットを取得し、該複数の文書セットの各文書セットが複数の文書からなり、
該複数の文書セットの各文書セット毎に、該文書セットに含まれる該複数の文書のセンチメント分類の分布を、格納された一組の書かれたルールを使用して決定し、
ターゲット文書との関連性の尺度に基づいて前記複数の文書セットから第１の文書セットを選択し、
前記ターゲット文書のセンチメント分類の事前分布を、前記第１の文書セットに含まれる複数の文書についてのセンチメント分類の分布と等しく設定し、
静的なトレーニングデータセットと、前記ターゲット文書のセンチメント分類の前記事前分布とを使用して、該ターゲット文書のベイズ分類を実行し、及び、
該ベイズ分類に基づいて前記ターゲット文書のセンチメント分類を決定する
ことを少なくとも１つのプロセッサに行わせるものである、物品。
【請求項１４】
前記命令が更に、
前記複数の文書セットに含めるべき新しい文書の供給を受信し、
該新しい文書の供給の受信に応じて、前記複数の文書セットのうちの少なくとも１つの文書セットのセンチメント変数の分布を更新する
ことを前記少なくとも１つのプロセッサに行わせるものである、請求項１３に記載の物品。
【請求項１５】
前記命令が更に、
前記ターゲット文書に含まれる重要語についてのクエリを使用して該ターゲット文書との関連性の尺度を決定する
ことを前記少なくとも１つのプロセッサに行わせるものである、請求項１４に記載の物品。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
コンピューティングシステムの中には、書かれたテキスト（written text）を含む文書を使用することができるものがある。更に、コンピューティングシステムの中には、かかる文書の意味を解釈しようとするものがある。例えば、スパムフィルタは、到来した電子メールを受信することができ、及び該電子メールのテキスト内容の意味の決定しようとすることが可能である。このため、スパムフィルタは、テキスト内容の意味に基づいて望ましくない電子メールを識別することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０００２】
【図１】一実施形態による例示的なコンピューティングの概略図である。
【図２】一実施形態による例示的なセンチメント分析操作を示す図である。
【図３】一実施形態による例示的なデータフローを示す図である。
【図４】一実施形態によるセンチメント分類のためのプロセスを示すフローチャートである。
【図５】一実施形態によるセンチメント分類のためのプロセスを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００３】
図面に関して本発明の実施形態について説明する。
しかし、単語によっては、文書の文脈に依存して異なるセンチメントを示すものがあり、それ故、誤ったセンチメントの推定が生じることがある。例えば、医学の話題に関連する文書では、「病気」という単語は、否定的なセンチメントを示すことができる。しかし、ポピュラー音楽の話題に関連する文書では、「病気」という単語は、肯定的なセンチメントを示す俗語として使用されることがある。別の例では、肯定的なセンチメントを示すために一般に使用される特定の単語が、特定の文脈では皮肉的に使用される場合があり、したがって、その文脈では否定的なセンチメントを示すものとなる。
【０００４】
幾つかの実装形態によれば、ターゲット文書のセンチメント分類のための技術またはメカニズムが提供される。図１ないし図５を参照して以下で更に説明するように、実施形態によっては、複数の特定の文脈に対応する複数のグループをなす複数の文書を含むことが可能である。その各グループ毎に、一組の書かれたルール（written rules）を使用してセンチメントプロファイルを生成することが可能である。ターゲット文書を受信した際に、該ターゲット文書に対する関連性に基づいて特定のグループを選択することが可能である。ターゲット文書の機械学習による分類は、トレーニングデータセットと前記選択されたグループのセンチメントプロファイルとを使用して実行することができる。実施形態によっては、ターゲット文書のコンテキスト・フォーカスト（context-focused：文脈に焦点を当てた）・センチメント分類を提供することが可能である。
【０００５】
図１は、一実施形態による例示的なコンピューティング装置100の概略図である。コンピューティング装置100は、例えば、コンピュータ、ポータブル装置、サーバ、ネットワーク装置、通信装置等とすることが可能である。更に、コンピューティング装置100は、関連し又は相互接続された複数の装置からなる任意のグループ（例えば、ブレードサーバ、コンピューティングクラスタ等）とすることが可能である。更に、実施形態によっては、コンピューティング装置100は、テキスト情報のセンチメントを推定するための専用の装置とすることが可能である。
【０００６】
図示のように、コンピューティング装置100は、１つ以上のプロセッサ110、メモリ120、マシン読み取り可能記憶装置130、及びネットワークインタフェース190を含むことが可能である。１つ以上のプロセッサ110は、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、プロセッサモジュールまたはサブシステム、プログラマブル集積回路、プログラマブルゲートアレイ、複数のプロセッサ、複数の処理コアを含むマイクロプロセッサ、またはその他の制御またはコンピューティング装置を含むことが可能である。メモリ120は、任意のタイプのコンピュータメモリ（例えば、ダイナミックランダムアクセスメモリ（DRAM）、スタティックランダムアクセスメモリ（SRAM）など）とすることが可能である。
【０００７】
ネットワークインタフェイス190は、インバウンド及びアウトバウンドのネットワーク通信を提供することができる。ネットワークインタフェース190は、任意のネットワーク規格またはプロトコル（例えば、Ethernet、Fibre Channel、FCoE（Fibre Channel over Ethernet）、iSCSI（Internet Small Computer System Interface）、無線ネットワーク規格またはプロトコル等）を使用することが可能である。更に、ネットワークインタフェース190は、インターネットウェブサイト、RSS（Rich Site Summary）フィード、ソーシャルメディアアプリケーション、ニュースソース、メッセージングプラットフォームなどの情報ソースとの通信を提供することが可能である。
【０００８】
実施形態によっては、マシン読み取り可能記憶装置130は、ハードディスクドライブ、フラッシュストレージ、光ディスク等の非一時的な（non-transitory）記憶媒体を含むことが可能である。図示のように、マシン読み取り可能記憶装置130は、センチメント分析モジュール140、分類ルール150、文書セット170、及びトレーニングデータ180を含むことが可能である。
【０００９】
実施形態によっては、センチメント分析モジュール140は、ネットワークインタフェイス190を介して複数の文書の１つ以上の供給を受信することが可能である。例えば、センチメント分析モジュール140は、RSSフィード、ソーシャルメディアの投稿、ニュースワイヤ（news wires）、テキストメッセージ、購読フィード等のソースから継続的な供給（continuous feed）を受信することが可能である。かかる文書の供給は、スケジュールされたもの又はスケジュールされていないものとすることが可能であり、無制限の期間又は長期間にわたって（例えば、毎分、毎日、ランダムな間隔で、１年以上にわたり何度も）提供されることが可能である。実施形態によっては、センチメント分析モジュール140は、受信した文書を１つ以上の文書セット170へ送ることが可能である。
【００１０】
実施形態によっては、各文書セット170は、特定の文脈に関連付けられた１グループの文書とすることが可能である。例えば、特定の文書セット170は、政治、ビジネスニュース、フットボール、野球、音楽、ゲーム、趣味、健康、金融、映画、テレビシリーズ等の話題に専用のものとすることが可能である。本書で用いる場合、用語「文書」とは、言語情報を含むあらゆるデータ構造を称するものである。例えば、文書は、テキスト情報（例えば、ワープロ文書、コメント、電子メール、ソーシャルメディア投稿、テキストメッセージ、記事、書籍、データベースエントリ、ブログ投稿、レビュー、タグ、画像など）を含むことが可能である。別の例では、文書は、スピーチ情報（例えば、録音、録画、音声メッセージなど）を含むことが可能である。
【００１１】
実施形態によっては、分類ルール150は、人間の分析者が書くことが可能な格納された一組の手作りのルールとすることが可能である。更に、分類ルール150は、文脈または話題における現在の変化を反映させるために必要に応じて人間の分析者が書き換え又は更新させることが可能である。
【００１２】
分類ルール150は、文書中の複数の文字または複数の単語の所定の順序を識別し、かかる順序を様々なセンチメント分類に関連付けることが可能である。更に、分類ルール150は、分析される文書セット170の文脈または話題に応じて異なるセンチメント分類を指定することが可能である。実施形態によっては、センチメント分析モジュール140は、分類ルール150を使用して、文書セット170内の各文書毎にセンチメント分類を決定することが可能である。
【００１３】
センチメント分析モジュール140は、センチメント分類を使用して、各文書セット170毎のセンチメント分布を生成することが可能である。例えば、文書セット170のセンチメント分布は、様々なセンチメント分類に分類される文書の割合または量を示すことが可能である。センチメント分類は、特定のタイプ又は量の好感度（favorability）（例えば、非常に肯定的、僅かに肯定的、中立、わずかに否定的、非常に否定的など）に対応することが可能である。
【００１４】
実施形態によっては、センチメント分析モジュール140は、センチメント分析のためのターゲット文書を受信することが可能である。センチメント分析モジュール140は、該ターゲット文書を分析するために特定の文書セット170を選択することが可能である。この特定の文書セット170の選択は、ターゲット文書に対する各文書セット170の関連性の尺度に基づくものとすることが可能である。実施形態によっては、この各文書セット170の関連性の尺度は、文書セット170に含まれるターゲット文書の重要語（key terms）についてのクエリを実行することにより得ることが可能である。例えば、クエリは、ターゲット文書と共通する重要語を含む各文書セット170内の文書の数を返すことが可能である。この例では、センチメント分析モジュール140は次いで、ターゲット文書を分析するために、共通の重要語を有する文書の数が最も多い文書セット170を選択することが可能である。
【００１５】
実施形態によっては、センチメント分析モジュール140は、ターゲット文書を分析するために選択された文書セット170に関連付けられたセンチメントプロファイルと等しい、ターゲット文書の事前（prior）センチメントプロファイルを設定することが可能である。センチメント分析モジュール140は、ターゲット文書の機械学習分類を実行することが可能である。この機械学習分類は、トレーニングデータ180を使用してトレーニングされる統計的学習アルゴリズムとすることが可能である。更に、ターゲット文書の機械学習分類は、各分類の事前確率（すなわち、その分類内のメンバーシップの推測される尤度）を指定するための入力として、ターゲット文書の事前センチメントプロファイルを使用する、統計的学習アルゴリズムとすることが可能である。実施形態によっては、機械学習分類は、ターゲット文書のベイズ分類（例えば、単純ベイズ分類器（naive Bayes classifier））とすることが可能である。例えば、センチメント分析モジュール140は、トレーニングデータ180を使用してトレーニングされ及びターゲット文書の事前センチメントプロファイルを使用して各分類毎の事前確率を決定するベイズ分類器を使用して、ターゲット文書の教師付き（supervised）学習分類を実行することが可能である。実施形態によっては、機械学習分類は、ターゲット文書が任意の所与の分類のメンバーである事後確率を提供することが可能である。更に、センチメント分析モジュール140は、機械学習分類の結果に基づいてターゲット文書のセンチメント分類を決定することが可能である。
【００１６】
トレーニングデータ180は、機械学習分類で使用する一組の例とすることが可能である。実施形態によっては、トレーニングデータ180は、人間の分析者によって注釈が付けられたテキスト情報のコーパス（corpus）とすることが可能である。トレーニングデータ180は、言語的注釈（例えば、タグ、メタデータ、コメントなど）を含むことが可能である。実施形態によっては、トレーニングデータ180は一般化させる（すなわち、特定の話題又は文脈に固有でないものとする）ことが可能である。更に、トレーニングデータ180は、実質的に静的な（static：変化しない）ものとすることが可能であり、及び継続的及び／又は自動的に更新されないものとすることが可能である。これと比較して、文書セット170は、供給源から受信した文書により比較的頻繁に更新することが可能である。更に、分類ルール150は、文脈又は話題の現在の変化を反映させるために人間のユーザが比較的頻繁に書き換え及び更新させることが可能である。
【００１７】
センチメント分析モジュール140、分類ルール150、文書セット170、及びトレーニングデータ180の様々な態様について、図２ないし図５を参照して以下で更に説明する。かかる態様の何れも任意の適当な態様で実施することが可能であることに留意されたい。例えば、センチメント分析モジュール140は、１つ以上のプロセッサ110及び／又はコンピューティング装置100に含まれる回路としてハードコードすることが可能である。別の実施形態では、センチメント分析モジュール140は、マシン読み取り可能記憶装置130内に含まれるマシン読み取り可能命令として実施することが可能である。
【００１８】
ここで図２を参照する。同図には、一実施形態による例示的なセンチメント分析動作が示されている。図示のように、分類ルール150は、特定の文書セット170のセット分析210を実行するために使用することが可能である。例えば、分類ルール150は、文書セット170の文脈内で使用される場合に特定のセンチメントを示す単語または熟語を語句を識別することが可能である。セット分析210は、文書セット170に関するセンチメント分布220を生成することが可能である。
【００１９】
センチメント分布220は、ターゲット文書230のターゲット分析240を実行するために使用することが可能である。例えば、ターゲット分析240が、ターゲット文書230のベイズ分類を伴うものと仮定する。したがって、ターゲット文書230の事前センチメント分布は、センチメント分布220と等しく設定することが可能であり、及びターゲット文書230のベイズ分類のための入力として使用することが可能である。更に、トレーニングデータ180は、ターゲット文書230のベイズ分類のための入力として使用することも可能である。図示のように、ターゲット分析240は、ターゲット文書230についてのセンチメント分類250を提供する。
【００２０】
ここで図３を参照する。同図には、一実施形態による例示的なデータフローが示されている。図示のように、１つ以上の文書ソース310は、文書セット170に含まれるべき文書の継続的な供給を提供することが可能である。実施形態によっては、各文書セット170は、特定の話題に対応することが可能である。例えば、図３は、「話題Ａ」文書セット372、「話題Ｂ」文書セット374、及び「話題Ｃ」文書セット376を含むものとして、文書セット170を示している。
【００２１】
図示のように、「話題Ａ」文書セット372のセット分析は、センチメント分布382を提供することが可能である。実施形態によっては、「話題Ａ」文書セット372のセット分析は、「話題Ａ」に関連付けられた書かれたルール（例えば、図１及び図２に示す分類ルール150のサブセット）を使用して実行することが可能である。同様に、「話題Ｂ」文書セット374のセット分析はセンチメント分布384を提供することが可能であり、「話題Ｃ」文書セット376のセット分析はセンチメント分布386を提供することが可能である。
【００２２】
実施形態によっては、センチメント分布382,384,386は、様々なセンチメント分類に分類される文書の数に関する情報を含むことが可能である。説明のため、図３は、センチメント分布382,384,386を様々なサイズのセンチメント分類X,Y,Zを含むものとして示しており、該様々なサイズのセンチメント分類X,Y,Zは、対応するセンチメント分類に含まれる文書セット372,374,376の文書の量を表している。
【００２３】
実施形態によっては、センチメント分布382,384,386を取得した後、センチメント分類のためにターゲット文書を受信することが可能である。ターゲット文書を受信したことに応じて、セット選択が、ターゲット文書に最も関連する特定の文書セット（例えば、文書セット372,374,376のうちの１つ）を決定することが可能である。更に、該最も関連する文書セットに対応するセンチメントプロファイル（例えば、センチメント分布382,384,386のうちの１つ）を、関連する分布330として決定することが可能である。実施形態によっては、該関連する分布330は、ターゲット文書の事前センチメント分布として設定することが可能であり、次いでターゲット文書のベイズ分類のための入力として使用することが可能である。
【００２４】
ここで図４を参照する。同図には、一実施形態によるセンチメント分類のためのプロセス400が示されている。プロセス400は、図１に示す１つ以上のプロセッサ110及び／又はセンチメント分析モジュール140によって実行することが可能である。プロセス400は、ハードウェア又はマシン読み取り可能命令（例えば、ソフトウェア及び／又はファームウェア）で実施することが可能である。マシン読み取り可能命令は、光学、半導体、または磁気記憶装置といった非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体に格納される。説明のため、幾つかの実施形態を例示した図１ないし図３に関してプロセス400の詳細を以下で説明するが、他の実施形態を実施することも可能である。
【００２５】
ブロック410で、複数の文書セットの各文書セット毎に、該文書セットに含まれる文書のセンチメント分類の分布を決定することが可能である。実施形態によっては、センチメント分類の分布は、格納された一組の書かれたルールを使用して決定することが可能である。例えば、図１を参照すると、センチメント分析モジュール140は、分類ルール150を使用して、文書セット170内の各文書毎にセンチメント分類を決定することが可能である。実施形態によっては、分類ルール150は、文脈または話題における変化を反映させるために人間のユーザによって書き換えられ更新されることが可能である。
【００２６】
ブロック420で、ターゲット文書の分析に使用するための第１の文書セットを選択することが可能である。実施形態によっては、第１の文書セットは、ターゲット文書の重要語についてのクエリを使用して選択することが可能である。例えば、図１を参照すると、センチメント分析モジュール140は、ターゲット文書との共通の用語を含む各文書セット170内の文書の数を決定し、及びターゲット文書との共通の用語を含む文書の数が最も多い文書セット170を選択することが可能である。
【００２７】
ブロック430で、ターゲット文書のセンチメント分類の事前分布を、第１の文書セットに含まれる文書についてのセンチメント分類の分布と等しく設定することが可能である。例えば、図２を参照すると、ターゲット文書230のセンチメント分類の事前分布を、センチメント分布220と等しく設定することが可能である。
【００２８】
ブロック440で、トレーニングデータセットとターゲット文書のセンチメント分類の事前分布とを使用してターゲット文書のベイズ分類を実行することが可能である。実施形態によっては、トレーニングデータセットは、注釈付き情報の静的なコーパスとすることが可能である。例えば、図１及び図２を参照すると、センチメント分析モジュール140は、トレーニングデータ180及びセンチメント分布220を使用してターゲット文書230のベイズ分類を実行することが可能である。
【００２９】
ブロック450で、ベイズ分類に基づいてターゲット文書についてのセンチメント分類を決定することが可能である。例えば、図１及び図２を参照すると、センチメント分析モジュール140は、ターゲット文書230のベイズ分類に基づいてセンチメント分類250を決定することが可能である。ブロック450の後、プロセス400は完了する。
【００３０】
ここで図５を参照する。同図には、一実施形態によるセンチメント分類のためのプロセス500が示されている。プロセス500は、図１に示す１つ以上のプロセッサ110及び／又はセンチメント分析モジュール140によって実行することが可能である。プロセス500は、ハードウェア又はマシン読み取り可能命令（例えば、ソフトウェア及び／又はファームウェア）で実施することが可能である。マシン読み取り可能命令は、光学、半導体、または磁気記憶装置といった非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体に格納される。説明のため、幾つかの実施形態を示す図１ないし図３を参照してプロセス400の詳細を以下で説明するが、他の実施形態を実施することも可能である。
【００３１】
ブロック510で、複数の文書セットを新しい文書で更新することが可能である。実施形態によっては、該新しい文書は、継続的な供給から受信することが可能である。例えば、図１及び図３を参照すると、センチメント分析モジュール140は、１つ以上の文書ソース310から文書セット170を継続的に更新することが可能である。実施形態によっては、センチメント分析モジュール140は、文書ソース310及び／又は新しい文書に関連付けられた話題を決定し、及び該決定した話題に関連付けられた文書セット170に該新しい文書からの情報を含めることが可能である。実施形態によっては、該新しい文書は、ネットワークインターフェース190を介して受信することが可能である。
【００３２】
ブロック520で、各文書セットに含まれる文書を、一組のルールを使用してセンチメント分類に分類することが可能である。例えば、図１を参照すると、センチメント分析モジュール140は、分類ルール150を使用して、文書セット170内の各文書毎にセンチメント分類を決定することが可能である。実施形態によっては、分類ルール150は、特定の話題の理解に基づき人間のユーザによって手作りされることが可能である。
【００３３】
ブロック530で、各文書セット毎に、該文書セット内の複数の文書についてセンチメント分類の分布を決定することが可能である。例えば、 図１ないし図３に示すように、センチメント分析モジュール140は、文書セット372,374,376内の各文書毎のセンチメント分類に基づいてセンチメント分布382,384,386を決定することが可能である。
【００３４】
ブロック540で、センチメント分類のためにターゲット文書を受信することが可能である。例えば、図１及び図２を参照すると、センチメント分析モジュール140は、センチメント分類のためにターゲット文書230を受信することが可能である。 実施形態によっては、ターゲット文書230は、ネットワークインタフェース190を介して受信することが可能である。
【００３５】
ブロック550で、ターゲット文書に基づいて特定の文書セットを選択することが可能である。実施形態によっては、該特定の文書セットは、ターゲット文書との関連性の尺度に基づいて選択することが可能である。例えば、図１を参照すると、センチメント分析モジュール140は、各文書セット170のターゲット文書との関連性を決定し、及び最も関連性の高い文書セット170を選択することが可能である。実施形態によっては、該関連性は、ターゲット文書と文書セット170との間の共通の用語に基づいて計算することが可能である。例えば、該関連性は、Okapi BM25モデル、ベイズクエリ言語モデルなどを使用して決定することが可能である。
【００３６】
ブロック560で、ターゲット文書のセンチメント分類の事前分布を、特定の文書セットに含まれる文書のセンチメント分類の分布と等しく設定することが可能である。例えば、図２を参照すると、ターゲット文書230のセンチメント分類の事前分布を、センチメント分布220と等しく設定することが可能である。
【００３７】
ブロック570で、トレーニングデータセットと、ターゲット文書のセンチメント分類の事前分布とを使用して、ターゲット文書の機械学習分類を実行することが可能である。実施形態によっては、ターゲット文書の機械学習分類は、単純ベイズ分類器を伴うことが可能である。例えば、図１及び図２を参照すると、センチメント分析モジュール140は、トレーニングデータ180とターゲット文書230のセンチメント分類の事前分布との入力を使用してターゲット文書230の単純ベイズ分類を実行することが可能である。
【００３８】
ブロック580で、前記機械学習分類に基づいて、ターゲット文書のセンチメント分類を決定することが可能である。例えば、図１及び図２を参照すると、センチメント分析モジュール140は、ターゲット文書230の機械学習分類に基づいてセンチメント分類250を決定することが可能である。該ブロック580の後、プロセス500は完了する。
【００３９】
データおよび命令は、１つ又は複数のコンピュータ読み取り可能記憶媒体又はマシン読み取り可能記憶媒体として実施された記憶装置にそれぞれ格納される。該記憶媒体は、様々な形態の非一時的な記憶装置を含み、例えば、DRAM（dynamic random access memory）またはSRAM（static random access memory）、EPROM（erasable and programmable read-only memory）、EEPROM（electrically erasable and programmable read-only memory）及びフラッシュメモリ等の半導体メモリデバイス、固定ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、及びリムーバブルディスク等の磁気ディスク、テープを含む他の磁気媒体、CD（compact disk）又はDVD（digital video disk）等の光媒体、又はその他のタイプの記憶装置を含む。
【００４０】
上記で説明した命令は、１つのコンピュータ読み取り可能記憶媒体またはマシン読み取り可能記憶媒体上で提供することが可能であり、又は代替的に、おそらくは複数のノードを有する大規模なシステム内に分散された多数のコンピュータ読み取り可能記憶媒体またはマシン読み取り可能記憶媒体上で提供することが可能である、ということに留意されたい。かかる１つ又は複数のコンピュータ読み取り可能記憶媒体またはマシン読み取り可能記憶媒体は、物品（または製品）の一部であるとみなすことが可能である。物品または製品とは、製造された単一の構成要素または複数の構成要素を指すことが可能なものである。かかる１つ又は複数の記憶媒体は、マシン読み取り可能命令を実行するマシン内に配設することが可能であり、又は遠隔サイトに配置して該遠隔サイトから実行可能なマシン読み取り可能命令をネットワークを介してダウンロードするようにすることが可能である。
【００４１】
上記説明では、本書で開示する主題の理解を提供するために多くの詳細を示した。しかし、本発明は、かかる詳細の一部なしで実施することが可能である。他の実施形態は、上述の詳細からの修正例および変形例を含むことが可能である。特許請求の範囲は、かかる修正例及び変形例を網羅することを意図したものである。
【図１】
2017533531.tif 000003
【図２】
2017533531.tif 000004
【図３】
2017533531.tif 000005
【図４】
2017533531.tif 000006
【図５】
2017533531.tif 000007
【国際調査報告】
2017533531.tif 000008
2017533531.tif 000009
2017533531.tif 000010