アンケート調査は，さまざまな社会的問題を解決するために，問題解決に関連する人々あるいは組織に対して同じ質問を行い，質問に対する回答としてデータを収集・解析することによって，問題解決に役立つ情報を引き出していくという一連のプロセスである\cite{arima:87}．質問に対する回答には選択型と自由記述型があるが，一般には回答収集後の解析のコストを避けるために，選択型のアンケートを行うことが多い．したがって，従来は選択型アンケートを行うための予備調査として小規模に実施する，あるいは選択型アンケートの中で調査者が想定できなかった選択項目，例えば選択肢以外の「その他」に相当する回答と位置付けられていた．しかし，近年，インターネットの普及やパブリック・インボルブメントに対する関心の高まりから，想定できる意見を選んでもらうのではなく，回答者の自由な個々の意見を聞くことが重視されている．その結果，自由回答が選択型アンケートと同様に大規模に実施されるようになってきている\cite{voice_report:96}．また，狭義にはアンケート調査によって得られる自由回答とは異なるが，企業のホームページの掲示板やコールセンターなどに寄せられる消費者のメールや意見，地方自治体や政府のホームページに集まる住民からのメールは，自由回答同様に意見集約の対象とみなすことができる\cite{nasukawa:01,yanase:02}．われわれは，これらの意見も自由回答と同様に扱えると考えている．アンケートの自由回答は，このように交通計画や都市計画の分野をはじめ\cite{suga:97,matsuda:98,takata:00}，テレビ番組に対する視聴者の印象\cite{hitachi:00}などマーケティング・リサーチ対象としても注目されている．自由回答の解析は，回答の内容にしたがった人手による分類作業（コーディング）と因子分析などによる解析を軸に行われる．コーディングの際に広く一般的に用いられるKJ法は，回答を一件ずつ読んで類似する内容の回答ごとにグルーピングするため，大量のアンケート結果に対しては多大なコストがかかる．作業コストの大きさに加え分類時の判断の主観性についても懸念されている．また，回答を回収しても，解析されないまま終わることが多いことも指摘されている\cite{arima:87}．本研究のねらいは，これらのコーディングの過程にテキスト処理の技術を取り入れることにより，人手作業のコストを軽減し，意見集約の対象データとして，自由回答に記述された意見を活用することである．テキストからの情報抽出や，要約・自動分類などの要素技術が蓄積されてきている言語処理技術を用いれば上記の問題を解決できる可能性がある．テキスト分類は，分類カテゴリを検索質問とみなした場合，情報検索と同じ問題と考えることができる．したがって，テキストと分類カテゴリの類似度計算，テキストに対してもっとも類似しているカテゴリの付与といった自動分類の基本的な手続きにおいて，ベクトル空間モデルを用いた場合\cite{salton:88}，確率モデルを用いた場合\cite{robertson:76,iwayama:94}，規則に基づくモデルを用いた場合\cite{apte:94}など情報検索の基礎技術を利用できる．言語処理におけるテキスト分類では，新聞記事テキストが対象になることが多い．新聞を対象とする分類の場合，多岐に渡る内容を類似する記事ごとにまとめることが目的となる．新聞記事全体を対象にする場合には経済・社会・政治・スポーツなどの分野に，それらの各分野を対象とする場合には，さらに詳細化した内容に分類される．アンケート調査の自由回答テキストは一般に，上記に挙げた新聞の分野に基づく分類項目よりも，さらに分野に特化したテーマにおいて，そのテーマに対する様々な意見や提案が述べられている\cite{voice_report:96}．同じ設問に対する回答であっても，内容語が必ずしも一定でなく，また，先に述べたとおり設問に対して回答者がどのような意見を持っているのかといった回答者の意図が重要になってくる．しかし，従来の自由回答テキストの処理では，分析・分類対象を表す特徴的キーワードによる研究が主である\cite{suga:97,oosumi:97,li:01}．尚，「意図」という用語については，さまざまな分野で異なった定義がなされている．言語行為論のように発話（回答）の意味を聞き手に対して命令や謝罪といった意図を話者が伝えようとする行為と捉える立場もある\cite{searle:69}．統語論では「表現意図を言語主体が文全体にこめるところの，いわゆる命令・質問・叙述・応答などの内容のこと」と定義され，文の表現形式と対応させている\cite{kokken:60}．また，人工知能や言語処理において対話理解の手法であるプラン認識では，意図は信念と同様話者の心的状態であり，信念と欲求から作られる，「何かをするつもりである」ものとする．このように「意図」の定義はさまざまであるが，本論文での意図は，統語論における意図の考え方に近く「表層の情報から得られる調査者の回答者に対する態度」とする．意図を判定する手がかりになる表現形式があると考え，表層的な情報から意図の抽出および分類が行えると考えている．近年，自然言語処理の分野においても，アンケートの設問に対してどのようなことが回答されているかという観点から，すなわち回答者が何を答えているかという観点から自由回答をデータとして言語処理を行う際の問題点が議論され始めている\cite{lebart:98}．この流れは，従来のような高頻度語や内容語を分析の手がかりとする分類手法では不十分であり，内容だけでなく内容に対して「どのように捉えているか」「どのように考えているか」といった回答者の意図を把握するための分類を行う必要があることを示している．\begin{figure}[t]\begin{center}\leavevmode\epsfile{file=clip001.eps,width=\columnwidth}\caption{自由回答アンケートからの意図抽出処理アプローチ}\label{fig:figure1}\end{center}\end{figure}以上を踏まえ，本研究では\fig{figure1}に示したように，内容を表す名詞だけでなく，自由回答に現れた文末表現や接続表現に着目し，分析的に研究を進めている\cite{inui:98:a,inui:01:a,inui:01:b}．\cite{inui:01:a}では，文末表現の類型を意味の違いと単純に結びつけずに，回答に対して「てほしい」という表現を加えた文に言い換えることができるかどうかによる判定を導入することによって表層の表現にこだわらず，回答者の要求意図を特定する方法を提案している．また，\cite{inui:01:b}では，人の推論プロセスを規則化することにより，要求意図が明示されていない意見から要求意図を取り出す方法について提案している．同時に，学習を用いた自動分類の可能性についても研究を進めている\cite{inui:98:b,inui:01:c}．このように本研究では，人手による分析・規則作成の手法と統計的手法を並行して進めながら自由回答から回答者の意図を抽出する手法について，より適切な処理を目指している．また，\fig{figure1}の曲線矢印に示すように，それぞれの作業プロセスの結果をフィードバックしている．本論文では回答者の意図を考慮した統計的手法による自動分類についての実験とその結果の考察について報告する．自由回答テキスト約1000文に対し，タグ付与実験によって決めた賛成，反対，要望・提案，事実といった，回答が意図するタグ（以下「意図タグ」と呼ぶ）を各回答文に付与する．これらのデータに対し表層表現の類似性に着目することによって，最大エントロピー法（ME法）を用いた分類実験を行う．分類結果をもとに，自由回答テキストから回答者の意図を抽出し分類するための手がかりとなる表現，および表現間の関係について考察する．