"コーパス中に一度以上出現する各語のうち、出現文脈に依存せず、高確率で要因を表す語である要因自明語を抽出する要因自明語獲得装置であって、人々が自らの経験について記した経験記事、経験語を格納した記憶手段と、経験語以下、経験語シードと記すの入力を受け付ける入力手段と、入力された前記経験語シードに基づいて前記記憶手段を参照し、経験記事が要素となるコーパスがあるとき、1度以上登場する各語のコーパス中における、各経験記事内での出現位置傾向と、各語の品詞と、各語の直前出現助詞の頻度分布と、を用いて経験語を抽出する経験語獲得手段と、前記経験語獲得手段で獲得した前記経験語と、要因助詞を含む言語パターンを用いて、前記記憶手段を参照し、コーパスから所定の出現回数の以上の単語を要因自明語として抽出する要因語獲得手段と、を有することを特徴とする要因自明語獲得装置。前記経験語獲得手段は、前記1度以上登場する各語が経験語であるかを判定する際に、予めユーザから入力された適切な1個以上の経験語の直前出現助詞の頻度分布と該当語との頻度分布との類似度を判定の特徴として利用する手段を含む請求項1記載の要因自明語獲得装置。前記経験語獲得手段は、前記1度以上登場する各語が経験語であるかを判定する際に、予めユーザから入力された1個以上の助詞の、各語の直前に出現する頻度の分布を判定の特徴として利用する手段を含む請求項1記載の要因自明語獲得装置。前記要因語獲得手段は、コーパス中における各語について、予め指定する要因を表す接続標識および経験語を含む言語パターンに合致する回数が一定回数以上となる語を要因自明語として抽出する手段を含む請求項1記載の要因自明語獲得装置。コーパス中に一度以上出現する各語のうち、出現文脈に依存せず、高確率で要因を表す語である要因自明語を抽出する要因自明語獲得方法であって、入力手段が、経験語以下、経験語シードと記すの入力を受け付ける入力ステップと、経験語護獲得手段が、入力された前記経験語シードに基づいて、人々が自らの経験について記した経験記事及び経験語を格納した記憶手段を参照し、経験記事が要素となるコーパスがあるとき、1度以上登場する各語のコーパス中における、各経験記事内での出現位置傾向と、各語の品詞と、各語の直前出現助詞の頻度分布と、を用いて経験語を抽出する経験語獲得ステップと、要因語獲得手段が、前記経験語獲得ステップで獲得した前記経験語と、要因助詞を含む言語パターンを用いて、前記記憶手段を参照し、コーパスから所定の出現回数の以上の単語を要因自明語として抽出する要因語獲得ステップと、を行うことを特徴とする要因自明語獲得方法。前記経験語獲得ステップにおいて、前記1度以上登場する各語が経験語であるかを判定する際に、予めユーザから入力された適切な1個以上の経験語の直前出現助詞の頻度分布と該当語との頻度分布との類似度を判定の特徴として利用する請求項5記載の要因自明語獲得方法。前記経験語獲得ステップにおいて、前記1度以上登場する各語が経験語であるかを判定する際に、予めユーザから入力された1個以上の助詞の、各語の直前に出現する頻度の分布を判定の特徴として利用する請求項5記載の要因自明語獲得方法。前記要因語獲得ステップにおいて、コーパス中における各語について、予め指定する要因を表す接続標識および経験語を含む言語パターンに合致する回数が一定回数以上となる語を要因自明語として抽出する請求項5記載の要因自明語獲得方法。コンピュータを、請求項1乃至4記載のいずれか1項に記載の要因自明語獲得装置の各手段として機能させるための要因自明語獲得プログラム。本発明で解決する課題は次の2つである。課題1要因でありながら、要因を表す言語パターンを伴わない語の適切な要因推定;課題2経験記事コーパスにおける要因自明語リストの網羅的な獲得;それぞれについて下記に詳細な説明を記す。1要因でありながら、要因を表す言語パターンを伴わない語の適切な要因推定;ある経験記事中の要因箇所を推定するというタスクがあるときに、上記のような各表現の近傍に出現する言語パターンを利用した方法では、要因でありながら、要因を表す言語パターンを伴わない語については、要因であることを推定することができない。例えば、レストラン訪問についての経験が記述される経験記事において、次に示す例文1と例文2では二次会という単語が要因であるが、要因を表す言語パターンを伴っていないために、要因であると推定することができない。2経験記事コーパスにおける要因自明語リストの網羅的な獲得;上記の問題を解決するために、経験記事コーパスにおける要因自明語リストを網羅的に獲得する必要がある。要因自明語を自動獲得する方法として、経験記事コーパスに対して、要因を表す接続標識を用いて、結果表現と要因表現の2つ組を大量に獲得し、要因表現を要因自明語とする方法が考えられる。しかしながら現状では、経験記事における経験に対する要因表現だけを選別して取得することができない。なぜなら、様々な結果表現があるとき、それが経験記事における経験か、その他の結果かを区別することができないからである。例として、レストラン訪問を対象とした経験記事コーパスがあるとき、特定の接続標識の前後に着目し、結果表現と要因表現のペアを大量に獲得することができるが、そのうちのレストラン訪問に対する要因表現だけを収集することはできない。従来、レストラン訪問を表す表現のリストが存在しないためである。選別取得処理ができないと次の例文3、例文4のような表現についても要因自明語として獲得されてしまう。本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、要因でありながら、要因を表す言語パターンを伴わない語の適切な要因推定を可能とし、経験記事コーパスにおける要因自明語リストの網羅的な獲得が可能な要因自明語獲得装置及び方法及びプログラムを提供することを目的とする。上記の課題を解決するため、本発明は、コーパス中に一度以上出現する各語のうち、出現文脈に依存せず、高確率で要因を表す語である要因自明語を抽出する要因自明語獲得装置であって、人々が自らの経験について記した経験記事、経験語を格納した記憶手段と、経験語以下、経験語シードと記すの入力を受け付ける入力手段と、入力された前記経験語シードに基づいて前記記憶手段を参照し、経験記事が要素となるコーパスがあるとき、1度以上登場する各語のコーパス中における、各経験記事内での出現位置傾向と、各語の品詞と、各語の直前出現助詞の頻度分布と、を用いて経験語を抽出する経験語獲得手段と、前記経験語獲得手段で獲得した前記経験語と、要因助詞を含む言語パターンを用いて、前記記憶手段を参照し、コーパスから所定の出現回数の以上の単語を要因自明語として抽出する要因語獲得手段と、を有する。また、本発明は、請求項1の前記経験語獲得手段において、前記1度以上登場する各語が経験語であるかを判定する際に、予めユーザから入力された適切な1個以上の経験語の直前出現助詞の頻度分布と該当語との頻度分布との類似度を判定の特徴として利用する手段を含む。また、本発明は、請求項1の前記経験語獲得手段において、前記1度以上登場する各語が経験語であるかを判定する際に、予めユーザから入力された1個以上の助詞の、各語の直前に出現する頻度の分布を判定の特徴として利用する手段を含む。また、本発明は、請求項1の前記要因語獲得手段において、コーパス中における各語について、予め指定する要因を表す接続標識および経験語を含む言語パターンに合致する回数が一定回数以上となる語を要因自明語として抽出する手段を含む。本発明では、予め自動獲得する経験語を用いて、経験記事における経験に対する要因自明語を、獲得する上記のような問題に対処するために必要となる、経験記事コーパスにおける要因自明語リストの網羅的な獲得という課題を解決することができる。従来は、上記要因推定問題において、各経験記事中における要因でありながら要因を表す言語パターンを伴わない語について要因であると適切に推定できなかったが、その語が要因自明語リスト各語の品詞と各語の直前助詞、頻度分布から抽出された経験語の集合に含まれる場合は、要因であると適切に推定することができ、要因推定の精度を高めることができる。具体的には、上記例文1と例文2においても、二次会という語が要因自明語リストに含まれていれば、例文1と例文2における二次会という語が要因であると推定することができる。以下図面と共に、本発明の実施の形態を説明する。最初に、本明細書中で用いられる用語について説明する。経験記事:人々が自らの何らかの経験について記述した記事:経験語:経験記事コーパス中に1度以上登場する各語のうち、著者が経験を実施したことを表すために用いている語:例:レストラン訪問についての経験を記述する経験記事コーパスにおいて、行く、訪問、来店などの単語は通常レストラン訪問という経験を表現する際に使われるため、経験語である。要因:人々の経験実施の決断にポジティブな影響を与えた事象や状態、条件:要因語:各記事中において、要因を表す各表現:要因自明語:コーパス中に1度以上登場する各語のうち、出現文脈に依存せず、高確率で要因を表す語:例:ニ次会という単語は、レストラン訪問についての経験記事において、著者が該当店舗を訪れる際の要因を表す確率が高いので、該当コーパスにおいて要因自明語である。図1は、本発明の第1の実施の形態における要因自明語獲得装置の構成図を示す。同図における装置は、大きく分けて経験語シード入力部10、経験語獲得部20、要因自明語獲得部30、記録部40、外部装置50から構成される。以下に記録部50の各テーブルについて説明する。記録部50は、ハードディスク等の記憶媒体であり、経験記事各語テーブル41、経験語テーブル42、要因自明語テーブル43から構成される。<経験記事各語テーブル41>経験記事各語テーブル41は、図2に示すように、経験記事IDフィールド、先頭からの順番フィールド、文字列フィールド、品詞フィールドが含まれる。経験記事各語テーブル41は、各経験記事を格納するためのテーブルであり、各経験記事の各語が格納され、さらに先頭から何語目かが分かるものとする。さらに品詞フィールドによって、その語の品詞が分かるものとする。経験記事は図3に示すような人々が、特定の分野についての自らの経験を記した記事であるとする図3はレストラン訪問という分野についての経験。<経験語テーブル42>経験語テーブル42は、図4に示すように、経験語フィールドから構成され、獲得した経験語を格納するテーブルである。<要因自明語テーブル43>要因自明語テーブル43は、図5に示すように、要因自明語フィールドから構成され、獲得した要因自明語を格納するテーブルである。以下に、上記の構成における要因自明語獲得装置の処理について説明する。図6は、本発明の第1の実施の形態における要因自明語獲得装置の処理のフローチャートである。本装置では大きく分けて、経験語シード入力部10による経験シード入力処理S100、経験語獲得部20による経験獲得処理S200、要因自明語獲得部30による要因自明語獲得処理S300から構成される。以下では各処理について詳しく説明する。<経験語シード入力処理S100>経験語シード入力処理では、経験語シード入力部10が、利用者からの経験語の入力を受け付ける。受け付ける経験語は利用者が思いつく程度の、2,3個の経験語が想定される。利用者が経験語を入力し終えると、経験語獲得処理S200で用いる閾値θ1θ2θ3θ4の入力を要求し、ユーザからそれらの閾値が入力されると、経験語シード入力部10では、利用者が入力した経験語リストVviとθ1θ2θ3θ4を経験語獲得部20に出力する。<経験語獲得処理S200経験語獲得部20は、経験獲得処理S200から渡された経験語リストV経験語シードの集合とθ1θ2θ3θ4を入力として、記録部40を参照し、経験語を獲得する。以下に詳細な処理を示す。図7は、本発明の第1の実施の形態における経験語獲得処理のフローチャートである。ステップ201経験語獲得部20は、経験語シードに基づいて、経験記事各語テーブル41を参照し、一度以上登場する全て語ziのリストを作成するこの際、各語は、原型のラベルと品詞のペアが、ユニークな時にユニークな一語としてカウントする。すなわち、<行く:動詞自立>と<行く:動詞非自立>は別の語としてカウントする。語ziのうち、品詞が名詞サ変接続もしくは動詞自立である語aiのリストを作成する。ステップ202全ての語aiについて次のスコアp1を計算する。上記の式1のPartは、語aiが各経験記事に出現する際の、直前1語に出現する助詞の頻度分布ベクトルである。partの例として、行くという単語が経験記事コーパスにおいて、へという助詞を直前1語に取る回数が30回、にという助詞を直前1語に取る回数が50回、とという助詞を直前1語に取る回数が20回であるとき、Part行く305020などとすることができる。cossimは次のような入力ベクトルx1とx2のコサイン類似度を計算する関数である。上記式2のp1の値が閾値θ1より高い語biのリストを作成する。ステップ203ステップ203で作成された全ての語biについて以下のスコアp2を計算する。なお、以下のDは語biを含む経験記事集合である。なお、式4のdposbiがd内で出現位置が冒頭に近いほど高いスコアが付与される。これは経験記事について、まず経験を実施するまでの過程を記し、その後に経験語のことを記す順番で記述されるモデルを仮定し、さらに、前者の経験を実施するまでの過程に経験語がしばしば出現する性質を仮定しているためである。またの式4において、12を減算しているのは、単純に出現回数が多い単語のスコアが高くなるのを防ぐためである。全ての語biについて次のスコアp2を計算し終わった後に、p2の値が閾値θ2より高い語ciのリストを作成する。ステップ204全ての語ciについて次のスコアp3を計算する。但し、式5のdfは、ciの経験記事コーパスにおける出現ドキュメント数である。p3の値が閾値θ3より高い語のリストを作成し、経験語テーブル42に格納し、要因自明語獲得処理ステップ300に処理を遷移する。経験語獲得処理S200の出力例として、次のような経験語シードが入力として与えられたとき、次のようなラベルを持つ経験語シードを出力することができる。入力経験語シード例:行く、来店出力経験語シード例:行く、立ち寄る、寄る、伺う、並ぶ、連れる、向かう、着く、訪れる、利用、訪問、来店<要因自明語獲得処理S300>要因自明語獲得部30では、経験テーブル42を参照し、経験語ejを全て取得する。さらに、経験記事各語テーブルを参照し、全ての情報を取得する。次に各経験記事dにおいて、次のの処理を実施する経験記事d中に出現する各語について原形が各ejのいずれかと一致する語について、その出現位置w1先頭からの語数を全て取得する。次に各出現位置w1について、w1の一語前に位置する語がと、で、として、ということで、ので、ためのいずれかである場合、その出現位置w2を全て取得する。次に各出現位置w2について、w2の一語前に位置する語をメモリ図示せず内の要因自明語リストに記録する。上記の処理を全ての経験記事について実施した後に、要因自明語リストにθ4回以上出現した語fiの全てを要因自明語テーブル43に格納する。上記の処理は図8に示すようにプログラムの形で記述することができる。同図に示すプログラムは、経験記事dの集合をD、各経験記事dの単語数をsize、経験記事dにおけるg番目の単語をwdg、経験語の集合をE,要因助詞語をj={と,で,として,ということで,ので,ため}とする。また、countは語wiの出現回数を数える処理である。要因自明語獲得処理では、経験語と要因助詞語を含む言語パターンに着目し、次のような表現がある時に下線部の単語の出現回数を数え上げ、一定回数以上数え上げられた単語を要因自明語として記録する。要因自明語獲得処理では、誤りを少なく、数多くの要因自明語を獲得するために、経験語および特定の要因助詞語との接続を利用している。要因自明語獲得処理S300の出力例として、次のような要因自明語を出力することができる。要因自明語例:安い、ランチ、一人、二人、友人、家族、車、二次会、宴会、上司、デート、友達、同僚、ディナー、昼食、良い評判、接待、大勢、思いつき、ブランチ、結婚式、接待、家族連れ、忘年会、誕生日祝い、夕食、居酒屋感覚、紹介、記念日、グループ、仲間、カップル、2名、送別会、仕事、テイクアウト、タクシー、二次会、電車、モーニング、宴会、プライベート、合コン、平日ランチ、子連れ、お祝い、女性同士、誕生日、女性、会食、新年会、観光[第2の実施の形態]本実施の形態は、第1の実施の形態の経験語獲得処理における、ステップ202の処理を次のように変更したものである。ステップ202まずユーザからの1つ以上の助詞集合Qqiと、閾値θ5の入力を受け付ける。ユーザからの入力が終わると、下記処理に遷移する。ステップ201で取得された全ての語aiについて式6でスコアp4を計算する。なお、tfはコーパス中における語aiの出現頻度である。最後にp4の値が閾値θ5より高い語biのリストを作成する。上記に示した第1、第2の実施の形態により、以下のような効果を得ることができる。効果1は課題1に対応し、効果2は課題2に対応する。効果1要因でありながら、要因を表す言語パターンを伴わない語の適切な要因推定;効果2経験記事コーパスにおける要因自明語リストの網羅的な獲得下記に詳細を記す。本発明の第1の効果として、各経験記事から要因を表す表現を取得するというタスクがあるとき、必ずしも要因を表す言語パターンを伴わない語についても、要因自明語リストを用いることで要因であるか否かを評価することができる。例を次に示す。ある経験記事において次のような文があるとき、次の下線部の語を要因を表す語として評価することは従来技術において可能であった。要因を表す接続標識を伴っているためである。しかしながら次のような語について要因であると評価することは従来技術においてはできない場合があった。要因を表す言語パターンを伴っていないからである。本発明によって、上記例文3のような場合において、要因であるか否かを判定する際に語の要因らしさ要因自明語に含まれるか否かという情報を新たに用いることができ、高精度な要因性判定の実現に寄与することができる。本発明の第2の効果として、経験記事コーパスがあるときに、経験に対して確実に要因を表す表現だけを選別して取得することができ、経験に対する確度の高い要因をマーケッターに見せることで、マーケッターは該当経験分野全体における、経験の要因の傾向を把握することができ、マーケティングにおける様々な仮説を構築する際や戦略を実行する際の知識として役立てることができる。例として、飲食業界におけるマーケッターは、飲食店に関するレビュー記事集合と本装置とを用いることで、飲食業界における、頻出する要因を把握することができ、特定店舗の広告戦略を検討する際に、本装置で要因語を含む謳い文句を用いた広告文章を作成することができる。なお、第1の実施の形態における図8において、要因自明語獲得部30におけるプログラムを示したが、この例に限定されることなく、要因自明語獲得装置の経験語シード入力部10、経験語獲得部20の処理についてもプログラムとして構築し、要因自明語獲得装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更応用が可能である。"