"入力された文書から特徴語を抽出するための特徴語抽出手段と、前記特徴語抽出手段によって抽出された特徴語の感情極性と感情強度の少なくとも1つに基づいて、入力された文書に含まれる個々の文の感情極性または感情強度もしくはその両方を判定する文感情判定手段と、前記文感情判定手段によって判定された個々の文の感情極性または感情強度の少なくとも1つに基づいて、文の感情極性の配列を有する文書入力を形成する文書入力形成手段と、トレーニング済み文書感情判定モデルを使用して、前記文書入力形成手段によって形成された文書入力を処理することにより、入力された文書の感情極性を判定する文書感情判定手段とを備えることを特徴とする文書感情分類システム。前記トレーニング済み文書感情判定モデルを取得するために、トレーニング文書サンプルを用いて文書感情判定モデルをトレーニングするモデルトレーニング手段をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の文書感情分類システム。トレーニング文書の感情極性を判定してトレーニング文書サンプルを形成する文書サンプル形成手段をさらに備え、前記特徴語抽出手段は、トレーニング文書から特徴語を抽出し、前記文感情判定手段は、前記特徴語抽出手段によって抽出された特徴語の感情極性と感情強度の少なくとも1つに基づいて、トレーニング文書に含まれる個々の文の感情極性と感情強度の少なくとも1つを判定し、前記文書サンプル形成手段は、前記文感情判定手段によって判定された個々の文の感情極性と感情強度の少なくとも1つに基づいてトレーニング文書の感情極性を判定し、文配列の感情極性と文書感情極性とを有するトレーニング文書サンプルを形成することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の文書感情分類システム。前記文書感情判定手段によって出力された結果に基づくか、前記文書感情判定手段によって出力された結果を新規トレーニング文書サンプルとして使用するかの少なくとも1つによって、前記特徴語抽出手段によって抽出された特徴語の感情極性と感情強度の少なくとも1つを更新する更新手段をさらに備えることを特徴とする請求項1から請求項3の何れか1項に記載の文書感情分類システム。特徴語を格納するための特徴語データベースと、トレーニング文書サンプルを格納する文書サンプルデータベースとをさらに備えることを特徴とする請求項1から請求項4の何れか1項に記載の文書感情分類システム。入力された文書から特徴語を抽出するステップと、抽出された特徴語の感情極性と感情強度の少なくとも1つに基づいて、入力された文書に含まれる個々の文の感情極性と感情強度の少なくとも1つを判定するステップと、文の感情極性の配列を有する文書入力を形成するステップと、トレーニング済み文書感情判定モデルを使用して、形成された文書入力を処理することにより、入力された文書の感情極性を判定するステップとを有することを特徴とする文書感情分類方法。トレーニング済み文書感情判定モデルを取得するために、トレーニング文書サンプルを用いて文書感情判定モデルをトレーニングするステップをさらに有することを特徴とする請求項6に記載の文書感情分類方法。トレーニング文書から特徴語を抽出するステップと、抽出された特徴語の感情極性または感情強度もしくはその両方に基づいて、トレーニング文書に含まれる個々の文の感情極性または感情強度もしくはその両方を判定するステップと、判定された個々の文の感情極性または感情強度もしくはその両方に基づいてトレーニング文書の感情極性を判定するステップと、文配列の感情極性と文書感情極性とを有するトレーニング文書サンプルを形成するステップとをさらに有することを特徴とする請求項6又は請求項7に記載の文書感情分類方法。入力された文書に関して判定された感情極性に基づいて、抽出された特徴語の感情極性と感情強度の少なくとも1つを更新するステップと、文配列の感情極性および文書感情極性を有する出力結果を新規トレーニング文書サンプルとして使用するステップとをさらに有することを特徴とする請求項6から請求項8の何れか1項に記載の文書感情分類方法。しかしながら、特許文献1に開示される文書感情分類プロセスでは、感情語の出現順序が無視されるため、文書感情を誤判定する危険がある。ここで、誤判定が生じうる例として、以下の2つの文書について考察する。1.Feelgood良い気持ちだ。Examinationlocationissomewhatdevious試験会場はやや辺鄙な場所にある。Questionsaredifficult設問が難しい。Theexaminationisrelativelysuccessfullytaken.試験はまずまずの出来だ。2.Failed失敗した。Goodpreparationしっかり準備した。High-spirited気合いが入っている。Depressed,becauseIfoundatthearrivalofexaminationlocationthattheexaminationlicensewasforgotten試験会場に着いた途端に受験票を忘れたことに気がついて、落ち込んだ。上記の2つの文書は、肯定的な語と否定的な語を2つずつ含んでいる下線太字の語。これらの肯定的な語と否定的な語は、2つの文書では異なる順序で出現している。これらの文書が特許文献1の方法で処理された場合、語の出現回数のみが考慮され、出現順序は無視されるため、2つとも同じ感情極性を持つという結果となる。しかし実際は、これら2つの文書は明らかに異なる感情極性を有しており、前者は全体としては肯定的、後者は否定的である。そのため、感情極性の判定においては、語の出現順序と感情極性を有する文とを考慮する必要がある。発明の目的本発明は、上記の誤判定を回避することを目的として、文書を文の配列として解釈し、かつ文ベースの感情配列を考慮する配列解析を使用して、文書の全体的な感情極性を判定するための方法を提案する。本発明の第1の態様による文書感情分類システムは、入力された文書から特徴語を抽出するための特徴語抽出手段と、特徴語抽出手段によって抽出された特徴語の感情極性と感情強度の少なくとも1つに基づいて、入力された文書に含まれる個々の文の感情極性または感情強度もしくはその両方を判定する文感情判定手段と、文感情判定手段によって判定された個々の文の感情極性または感情強度の少なくとも1つに基づいて、文の感情極性の配列を有する文書入力を形成する文書入力形成手段と、トレーニング済み文書感情判定モデルを使用して、文書入力形成手段によって形成された文書入力を処理することにより、入力された文書の感情極性を判定する文書感情判定手段とを含む。文書感情分類システムは、トレーニング済み文書感情判定モデルを取得するために、トレーニング文書サンプルを用いて文書感情判定モデルをトレーニングするモデルトレーニング手段をさらに備えるのが望ましい。文書感情分類システムは、トレーニング文書の感情極性を判定してトレーニング文書サンプルを形成するための文書サンプル形成手段をさらに備えるのが望ましい。ここで、特徴語抽出手段はトレーニング文書から特徴語を抽出する機能をさらに備え、文感情判定手段は、特徴語抽出手段によって抽出された特徴語の感情極性と感情強度の少なくとも1つに基づいて、トレーニング文書に含まれる個々の文の感情極性と感情強度の少なくとも1つを判定する機能をさらに備え、文書サンプル形成手段は、文感情判定手段によって判定された個々の文の感情極性と感情強度の少なくとも1つに基づいてトレーニング文書の感情極性を判定し、文配列の感情極性と文書感情極性とを有するトレーニング文書サンプルを形成する。文書感情分類システムは、文書感情判定手段によって出力された結果に基づくか、文書感情判定手段によって出力された結果を新規トレーニング文書サンプルとして使用するか、もしくはこの両方を行って、特徴語抽出手段によって抽出された特徴語の感情極性と感情強度の少なくとも1つを更新するための更新手段をさらに備えるのが望ましい。文書感情分類システムは、特徴語を格納するための特徴語データベースと、トレーニング文書サンプルを格納するための文書サンプルデータベースとをさらに備えるのが望ましい。本発明の第2の態様による文書感情分類方法は、入力された文書から特徴語を抽出するステップと、抽出された特徴語の感情極性と感情強度の少なくとも1つに基づいて、入力された文書に含まれる個々の文の感情極性と感情強度の少なくとも1つを判定するステップと、文の感情極性の配列を有する文書入力を形成するステップと、トレーニング済み文書感情判定モデルを使用して、形成された文書入力を処理することにより、入力された文書の感情極性を判定するステップとを含む。文書感情分類方法は、トレーニング済み文書感情判定モデルを取得するために、トレーニング文書サンプルを用いて文書感情判定モデルをトレーニングするステップをさらに備えるのが望ましい。文書感情分類方法は、トレーニング文書から特徴語を抽出するステップと、抽出された特徴語の感情極性と感情強度の少なくとも1つに基づいて、トレーニング文書に含まれる個々の文の感情極性と感情強度の少なくとも1つを判定するステップと、判定された個々の文の感情極性と感情強度の少なくとも1つに基づいてトレーニング文書の感情極性を判定するステップと、文配列の感情極性と文書感情極性とを有するトレーニング文書サンプルを形成するステップとをさらに備えるのが望ましい。文書感情分類方法は、入力された文書に関して判定された感情極性に基づいて、抽出された特徴語の感情極性と感情強度の少なくとも1つを更新するステップと、文配列の感情極性および文書感情極性を有する出力結果を新規トレーニング文書サンプルとして使用するステップとをさらに備えるのが望ましい。本発明によれば、文書感情分類の精度を向上させることができる。次に、添付図面を参照して、本発明の好適な実施例を説明する。以下の説明では、本発明の概念が曖昧になるのを回避するため、本発明に必須ではない詳細および機能を省略する。図1Aおよび図1Bは、本発明による文書感情分類方法の概略フローチャートである。うち図1Aは文書感情分類方法のモデルトレーニング段階に関する概略フローチャートを示し、図1Bは文書感情分類方法の実行段階に関する概略フローチャートを示す。まず、図1Aを参照して、文書感情分類方法のモデルトレーニング段階について詳細に説明する。ステップS100において、文書内の個々の文の感情極性または感情強度もしくはその両方を判定するために、文書から特徴語が抽出される。ここでの特徴語は、devious辺鄙な、successful上出来ののような通常の意味での語または句例えば、広く一般に使用される語や句であってもよいし、Examinationlocationissomewhatdevious試験会場はやや辺鄙な場所にあるという文の一部であるlocationissomewhatdeviousやや辺鄙な場所のような、語または句もしくはその両方から成る部分列であってもよい。特徴語の抽出は、例えば、以下の2つの方法のうちいずれかを使用して実行することができる。1.感情辞書内の語または部分列を特徴語として選択する。その語または部分列が感情辞書に記録されている限り、文書内の任意の語または部分列を特徴語として選択することができる。2.出現頻度に基づいて、文書内の語または部分列を特徴語として選択する。基本的には、文書の肯定的な部分と否定的な部分における語または部分列の出現頻度の差が大きいほど、その語または部分列が特徴語として選択される可能性が高くなる。一例を挙げれば、語または部分列の感情強度wは式1によって計算することができる。sw=Fp-Fn/FpFn1ここで、FpとFnはそれぞれ、肯定的文書内および否定的文書内での語または部分列の出現頻度wを表す。文書内の各語または部分列の感情強度wは、式1に従って計算される。その後、感情強度swの絶対値|sw|の降順リストに基づいて、絶対値|sw|がリストの前の部分例えば、前半にランクされている語または部分列wが特徴語として選択される。ここで、いくつかの文書を肯定的または否定感情極性で指標付けしておく必要があることに留意されたい。この指標付けは、手作業で行うことも、あるいは従来技術で開示された適切な方法を用いて自動的に実行することもできる。ステップS105において、ステップS100で抽出された特徴語の感情極性または感情強度もしくはその両方に基づいて、文書内の個々の文の感情極性または感情強度もしくはその両方が判定される。ここでは、例えば、まず各文の感情強度を計算し、その後、感情強度が肯定的な場合はその文の感情極性を肯定的と判定し、感情強度が否定的な場合はその文の感情極性は否定的と判定し、感情強度がゼロの場合はその文の感情極性は中立的と判定する、といった方法で、その文の感情極性を判定することができる。あるいは、文に含まれる特徴語の感情極性から直接、文全体の感情極性を判定してもよい。具体的には、肯定極性を有する特徴語の数が否定極性を有する特徴語の数を上回る場合には、その文の感情極性は肯定的と判定される。そして、肯定極性を有する特徴語の数が否定極性を有する特徴語の数を下回る場合には、その文の感情極性は否定的と判定される。さらに、肯定極性を有する特徴語の数が否定極性を有する特徴語の数と等しい場合には、その文の感情極性は中立的と判定される。文全体の感情極性または感情強度もしくはその両方は、例えば以下の4つの方法で判定することができる。i.特徴語wの感情強度swに基づいて、文seの感情強度sseを計算する。文seの感情強度sseは、式2によって計算することができる。換言すれば、sseは文seに含まれるすべての特徴語の感情強度swの加重和に等しく、ここでλwは特徴語wの重みである。λwの値を設定する際の最も単純な方法は、λw=1とするすなわち、加重を行わないことである。しかし、より複雑な方法を使用して、λwの値を設定することもできる。例えば、各特徴語wについて、特徴語wの長さLwと文seの長さLseとに基づいてλwの値を設定する。この場合の基本原則は以下のとおりである。すなわち、1特徴語wの長さLwが長いほど、重みλwは大きくなる長い特徴語wは情報量が多いため、意味がより明確になり、信頼性も高まる。例えば、delightfulandcongratulatory喜ばしく目出度いという句は、delightful喜ばしいという語よりも信頼性が高いため、重みλwを大きくする必要がある。そして、2文seの長さLseが短いほど、重みλwは大きくなる文seが長くなると、特定の特徴語wに影響する語または部分列が増えるため、感情の安定度が低くなる。よって、短い文seは信頼性が高いということができる。特徴語wの重みλwは、式3によって決定することができる。λw=L2w/Lse3ii.従来の依存関係解析法を用いて文を解析し、これにより文書内の個々の文の感情極性または感情強度もしくはその両方を判定する。依存関係解析法においては、各文について、各ノードが1つの語を表し、かつ2つのノード間の各リンクが2つの特徴語間の関係を表すツリー構造がまず取得される。例えば、I私は→like好きだは、主語と述語の関係を表す。その後、個々の文の感情極性または感情強度もしくはその両方が上から下の順に計算される。例えば、上記iの方法用いて、各層の特徴語について、感情強度の和を計算することができる。感情強度の和がゼロではない層に到達したら、計算は停止され、その層の感情強度の和が文全体の感情強度として採用される。iii.各文に含まれる下位文とこれらの下位文間の関係とに基づいて、文書内の個々の文の感情極性または感情強度もしくはその両方を判定する。最初に、カンマやセミコロンなどの句読記号に基づいて、文をいくつかの下位文に分割する。続いて、これらの下位文の関係を考慮に入れて、文の感情を調整する。最後に、すべての下位文を合計することにより、文の感情を計算する。詳細については、例えば、CN発明特許出願No.200910175170.2を参照のこと。iv.手動または自動でいくつかの文サンプルを肯定的または否定的として標識付けし、その標識サンプルを使用して文感情判定モデルのトレーニングを行い、このトレーニング済みモデルを使用して文書内の個々の文の感情極性または感情強度もしくはその両方を判定する。文の感情極性または感情強度もしくはその両方の判定が完了したら、各文書d1,d2,...に対して以下の形式で標識付けを行う。d1:<,-,-,...>d2:<-,,,...>......またはd1:<19.5,-3.3,-2.5,...>d2:<-39,12,3.2,...>......ここで、d1とd2は2つの文書を表わす。d1内の1番目の文は19.5の感情強度を有し、2番目の文は-3.3の感情強度を有し、以下同様に続く。ステップS110Aにおいて、各文書からトレーニング文書サンプルを形成するため、個々の文の感情極性または感情強度もしくはその両方に基づいて各文書の感情極性が判定される。各文書の感情極性は手動で標識付けしても、あるいは文の感情極性または感情強度もしくはその両方の和によって判定してもよい例えば、すべての文の感情強度がプラス記号付き、マイナス記号付き、またはゼロであれば、文書の感情極性はそれぞれ、肯定的、否定的、または中立的として判定することができる。以下のステップS110Aの説明においては、ステップS105で出力された下記の結果を使用する。d1:<19.5,-3.3,-2.5,...>d2:<-39,12,3.2,...>......トレーニングで使用する文書サンプルは、例えば、以下の5つの方法で形成することができる。A.トレーニングで使用する文書サンプルを得るために、以下の規則に従ってトレーニング文書サンプル内の各文に関する特徴表現<>を形成する。文の感情極性が肯定的な場合は、文をプラス記号に置換する。文の感情極性が否定的な場合は、文をマイナス記号-に置換する。文の感情極性が中立的な場合は、文をゼロ0に置換する。文の感情極性が肯定的な場合は、文をPで標識付けする。文の感情極性が否定的な場合は、文をNで標識付けする。文の感情極性が中立的な場合は、文をZで標識付けする。以下にその例を示す。d1:<<,P>,<-,P>,<-,P>,...>d2:<<-,N>,<,N>,<,N>,...>...備考:d1は肯定的文書P、d2は否定的文書Nである。また、d1内の1番目、2番目、3番目の文は、それぞれ、肯定、否定、否定の感情極性を有する。B.上記Aの方法を踏まえると、トレーニング文書サンプル内の各文の特徴表現<>は、その文自体の感情極性に加えて、左隣および右隣の文の感情極性も含むことができる。以下にその例を示す。d1:<<none,,-,P>,<,-,-,P>,<-,-,,P>,...>d2:<<none,-,,N>,<-,,,N>,<,,-,N>,...>...備考:d1は肯定的文書Pである。1番目の文の特徴表現<none,,-,P>は、文書d1内の1番目の文感情強度は19.5に関しては、左隣に文はないnoneが、右隣には否定的-な文があり、この文自体は肯定的であることを示す。C.上記AまたはBの方法を踏まえると、トレーニング文書サンプル内の各文の特徴表現<>は、その文の文書内における位置に関する情報を含むことができる。以下にその例を示す。d1:<<,PB>,<-,PB>,<-,PM>,...,<-,PE>>,ord1:<<none,,-,PB>,<,-,-,PB>,<-,-,,PM>...,<,-,none,PE>>備考:PB、PM、およびPEは、それぞれ、その文が文書の始め、中央、および最後の部分に位置することを表わす。文の位置は、例えば、以下の方法で決定することができる。1対称分割法:文書内の最初の1/3、中央の1/3、最後の1/3の文が、それぞれ、文書の冒頭部、中央部、末尾部として分割される。2非対称分割法:文書内の最初と最後の文がそれぞれ文書の冒頭部および末尾部として分割され、残りの文は文書の中央部として分割される。言うまでもなく、冒頭部や末尾部に属する文の数は必要に応じて調整することができる。D.上記A、B、またはCの方法を踏まえると、トレーニング文書サンプル内の各文の特徴表現<>は、その文の強度ランクを含むことができる。以下にその例を示す。d1:<<,r1,P>,<-,r3,P>,<-,r2,P>,...>,ord1:<<,r1,PB>,<-,r3,PB>,<-,r2,PB>,...>,ord1:<<none,,-,r1,PB>,<,-,-,r3,PB>,<-,-,,r2,PM>...>ここで、r1、r2、r3はそれぞれ、第1位、第2位、第3位の文強度ランクを表す。ランクは、以下のようにして決定できる。r1文の感情強度は[2MaxStr-MinStr/3,MaxStr]の範囲内であることを示す。r2文の感情強度は[1MaxStr-MinStr/3,2MaxStr-MinStr/3]]の範囲内であることを示す。r3文の感情強度は[MinStr,1MaxStr-MinStr/3]の範囲内であることを示す。ここで、MaxStrとMinStrはそれぞれ、文書内のすべての文の中の最大および最小感情強度を表す。E.上記A~Dの方法に代えて、各文について4つの特徴<F1,F2,F3,F4>を有するベクトルを作成することもできる。ここで、特徴F1、F2、F3はそれぞれ、文書の冒頭部分、中央部分、および末尾部分にある文の感情を表す。各特徴の値は、文書の対応する部分に属するすべての文の感情強度の和とすることができる。文書の冒頭部分、中央部分、および末尾部分は、上記Cの方法で文書を分割して決定する。特徴F4は文書の感情P、N、またはZを表す。ステップS110を上記のように実行すると、以下のようなトレーニング文書サンプルが形成される。A:d1:<<,P>,<-,P>,<-,P>...>;orB:d1:<<none,,-,P>,<,-,-,P>,<-,-,,P>,...>;orC:<<,PB>,<-,PB>,<-,PM>,...,<-,PE>>;orD:d1:<<,r1,P>,<-,r3,P>,<-,r2,P>...>;orE:<F1,F2,F3,F4>.ステップS115において、ステップS110Aで形成されたトレーニング文書サンプルを用いて文書感情判定モデルがトレーニングされ、後の実行段階において、新規に入力された文書の感情極性の判定で使用する、トレーニング済み文書感情判定モデルが生成される。文書感情判定モデルをトレーニングする方法には、様々なものがある。例えば、隠れマルコフモデル非特許文献1:LawrenceR.Rabiner,隠れマルコフモデルおよび音声認識において選択されたアプリケーションに関するチュートリアル。ProceedingsoftheIEEE、772、p.257-286、February1989、または条件付き確率場非特許文献2:JohnLafferty,AndrewMcCallum,andFernandoPereira.2001.Conditionalrandomfields:Probabilisticmodelsforsegmentingandlabelingsequencedata条件付き確率場:配列データのセグメント化および標識付けのための確率的モデル。InProceedingsofICML2001,2001,pp.282-289などのような配列トレーニングモードを、A~Dの方法で形成したトレーニング文書サンプルを使用したモデルトレーニングにおいて採用することができる。また、Eの方法で形成したトレーニング文書サンプルを使用したモデルトレーニングにおいては、サポートベクトルマシンのような非配列トレーニングモードモードを採用することができる。次に、文書感情分類方法の実行段階について、図1Bを参照しながら詳述する。この図では、図1Aと同じ要素には同じ参照番号を付している。ステップS100において、新規に入力された文書から特徴語が抽出される。これらの特徴語は、入力された文書内の個々の文の感情極性または感情強度もしくはその両方の判定に使用される。ステップS105において、ステップS100で抽出された特徴語の感情極性または感情強度もしくはその両方に基づいて、文書内の個々の文の感情極性または感情強度もしくはその両方が判定される。上記のステップS110Aとは別に、ステップS110Bにおいて、文配列の感情極性を明記した文書入力が形成される。ここでは、文への感情極性または感情強度もしくはその両方の標識付けのみが行われ、文自体には感情極性の標識はまだ付けられない。実のところ、文書の感情極性は当該方法の最後に予定される出力である。実行段階のステップS110Bにおいては、文書入力はモデルトレーニング段階のステップS110Aにおいて行われたトレーニング文書サンプルの形成と同じ方法で形成される必要がある。すなわち、A~Eの中の1つの方法がステップS110AおよびS110Bでも使用されなければならない。新規に入力された文書は、例えば、Feelgood良い気持ちだ。Examinationlocationissomewhatdevious試験会場がやや辺鄙な場所にある。Questionsaredifficult設問が難しい。Theexaminationisrelativelysuccessfullytaken.試験はまずまずの出来だであるとする。最終的な文書入力は、ステップS110B方法Aによって<,-,-,>か、ステップS110B方法Bによって<<none,,->,<,-,->,<-,-,>,<-,,none>>か、またはステップS110B方法Cによって<,-,-,>または<<none,,->,<,-,->,<-,-,>,<-,,none>>以下続くの形式となる。ステップS120において、ステップS110Bで形成された文書入力が、ステップS115でトレーニングされた文書感情判定モデルに供給され、新規に入力された文書の感情極性が判定される。引き続きステップS110Bで新規に入力された文書を例にとると、以下のような出力が得られる。方法Aの場合は<<,P>,<-,P>,<-,P>,<,P>>、方法Bの場合は<<none,,-,P>,<,-,-,P>,<-,-,,P>,<-,,none,P>>、または方法Cの場合は<<,PB>,<-,PM>,<-,PM>,<,PE>>文書の感情極性はP、N、またはZという単一の記号で表されるため、1番目の文の最初の記号がユーザに提示される最終出力結果となる。さらに、ステップS100で抽出された特徴語の感情極性または感情強度もしくはその両方は、ステップS120の出力結果に基づいて更新することができる。また、出力結果は手動でもしくは自動的に、新規トレーニング文書サンプルとして使用することも可能である。図2に、本発明による文書感情分類システム2000の概略ブロック図を示す。図2に示すように、文書感情分類システム2000は、特徴語抽出手段200と、文感情判定手段205と、文書サンプル形成手段210Aと、モデルトレーニング手段215と、文書入力形成手段210Bと、文書感情判定手段220とを主に備える。このうち、図1Aのモデルトレーニング段階では、特徴語抽出手段200と文感情判定手段205と文書サンプル形成手段210Aとモデルトレーニング手段215とが使用され、図1Bの実行段階では、特徴語抽出手段200と文感情判定手段205と文書入力形成手段210Bと文書感情判定手段220とが使用される。文書感情分類システム2000は、特徴語データベース230と文書サンプルデータベース235と更新手段225とをさらに備えることができる。図2には、モデルトレーニング手段215によってトレーニングされ、文書感情判定手段220によって使用される、文書感情判定モデル240も示されている。図1Aのモデルトレーニング段階においては、特徴語抽出手段200がステップS100の方法1もしくは2、または他の既知の方法を用いて、特徴語データベース230に従って文書から特徴語を抽出する。文感情判定手段205がステップS105の方法i~iv、または他の既知の方法を用いて、特徴語抽出手段200によって抽出された特徴語の感情極性または感情強度もしくはその両方に基づいて、文書内の個々の文の感情極性または感情強度もしくはその両方を判定する。文書サンプル形成手段210AがステップS110Aの方法A~E、または他の既知の方法を用いて、文感情判定手段205によって判定された個々の文の感情極性または感情強度もしくはその両方に基づいて、文書の感情極性を判定し、トレーニング文書サンプルを生成する。文書サンプル形成手段210Aは、形成されたトレーニング文書サンプルを、後の使用のために文書サンプルデータベース235に格納することができる。モデルトレーニング手段215がステップS115で説明したトレーニング文書感情判定モデルのトレーニング方法のいずれか、または他の既知の方法を用いて、文書サンプル形成手段210Aによって形成されたトレーニング文書サンプルを用いて文書感情判定モデル240をトレーニングし、トレーニング済み文書感情判定モデル240を取得する。あるいは、モデルトレーニング手段215が文書サンプルデータベース235から直接トレーニング文書サンプルを読み出して文書感情判定モデル240をトレーニングすることにより、トレーニング済み文書感情判定モデル240を取得することもできる。トレーニング済み文書感情判定モデル240は、実行段階で文書感情判定手段220によって、新規入力文書の感情極性を判定するために使用される。図1Bの実行段階においては、特徴語抽出手段200がステップS100の方法1もしくは2、または他の既知の方法を用いて、新規入力文書から特徴語を抽出する。文感情判定手段205がステップS105の方法i~iv、または他の既知の方法を用いて、特徴語抽出手段200によって抽出された特徴語の感情極性または感情強度もしくはその両方に基づいて、文書内の個々の文の感情極性または感情強度もしくはその両方を判定する。文書入力形成手段210Bが文書サンプル形成手段210Aによって採用されたのと同じ方法を用いて、文感情判定手段205によって判定された個々の文の感情極性または感情強度もしくはその両方に基づいて、文配列の感情極性を明記した文書入力を形成する。形成された文書入力においては、個々の文の感情極性または感情強度もしくはその両方のみが標識付けされ、文書自体の感情極性の標識付けは行われない。事実、文書の感情極性は後に出力される。文書感情判定手段220は、文書入力形成手段210によって形成された文書入力を、モデルトレーニング手段215によってトレーニングされた文書感情判定モデル240に送るすなわち、この新規入力文書の感情極性の判定を、結果の出力として供給する。そして、更新手段225が、文書感情判定手段220の結果の出力に基づいて、特徴語抽出手段200によって抽出された特徴語の感情極性または感情強度もしくはその両方を更新するすなわち、特徴語データベース230を更新する。また、更新手段225はさらに、ユーザの指示および選択に従ってまたは自動的に、文書感情判定手段220からの結果の出力を新たなトレーニング文書サンプルとして文書サンプルデータベース235に格納するすなわち、文書サンプルデータベース235を更新する。上記の説明では、各ステップに関連していくつかの具体例を示した。発明者はこれらの具体例を相互に関連して列記するよう努めたが、列記された具体例が、参照番号によって示唆される対応関係を有する必要があるわけではない。異なるステップにおいて参照番号の面で対応関係にない具体例を選択したとしても、選択した具体例の基礎を成す条件が相互に対立しない限り、これらの具体例によって複数の解決法を達成することが可能である。本発明の範囲にはこうした解決策がすべて内包される。上記の説明では、本発明の解決法は例として示したに過ぎないことに留意されたい。本発明は上記のステップおよび要素構造に限定されるものではなく、実際の使用条件に合わせてこれらのステップや要素構造を変更および修正することが可能である。また、ステップおよび要素の中には、本発明の全体概念の実装において必須ではないものもある。したがって、本発明の重要な技術的特徴は、上記の特定の具体例にではなく、本発明の全体概念の実装における最低限の要件に限定される。本発明において開示された実施例のさらに他の構成は、最初に簡単に説明し、その後方法の実施例において詳述したステップおよび動作のためのソフトウェアプログラムから成る。具体的には、このコンピュータプログラム製品は、計算装置上で稼働する間に関連の動作を提供するコンピュータプログラム論理が符号化された、コンピュータ可読媒体を備える実施例である。コンピュータプログラム論理が計算システムの少なくとも1つのプロセッサ上で実行されると、当該プロセッサを介して実施例の動作ステップが実行される。本発明のこうした構成は、典型的には、光媒体例:CD-ROMなどのコンピュータ可読媒体、フロッピーディスクもしくはハードディスク等の各種タイプの媒体上で提供されるか、または符号化されたソフトウェア、コード、またはその他のデータ構造体、1つ以上のROM、RAM、もしくはPROMチップ上のファームウェアもしくはマイクロコード、特定用途向け集積回路ASIC、ダウンロード可能なソフトウェアイメージ、または単一もしくは複数モジュール上の共有データベースとして提供される。ソフトウェアまたはファームウェアの形態をとる構成は、計算装置上にインストールし、当該計算装置内の1つ以上のプロセッサを介して本発明の実施例を実装することができる。ソフトウェアプロセスを、例えば他のエンティティ内のデータ通信装置や計算装置と共に稼働させると、本発明のシステムが提供される。本発明のシステムは、いくつかのソフトウェアプロセスを複数のデータ通信装置間に分散させたり、一連の小型専用コンピュータ上ですべてのソフトウェアプロセスを稼働させたり、あるいは単一のコンピュータ上ですべてのソフトウェアプロセスを稼働させたりすることにより実現することも可能である。本発明の実施例は、厳密には、ソフトウェアプログラム、1台のデータ通信装置上のソフトウェアおよびハードウェア、独立したソフトウェア、または独立した回路として実装できることに留意されたい。以上、本発明についてその好適な実施例を参照して説明してきたが、当該技術に精通した当業者には、本発明の精神と範囲から逸脱することなく様々な修正、変更、追加を行うことが可能なことは明らかであろう。したがって、本発明の範囲は上記の特定の実施例に限定されず、付記した請求項によってのみ限定される。"