JP2011204226A - 文の配列に基づく文書感情分類システムおよび方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 本発明の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と感情強度の少なくとも1つを判定するための文感情判定手段と、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と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ための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ための文書感情判定手段とを備える。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。
【選択図】 図2
Description
1.Feel good(良い気持ちだ)。Examination location is somewhat devious(試験会場はやや辺鄙な場所にある)。Questions are difficult(設問が難しい)。The examination is relatively successfully taken.(試験はまずまずの出来だ)。
2.Failed(失敗した)。Good preparation(しっかり準備した)。High−spirited(気合いが入っている)。Depressed, because I found at the arrival of examination location that the examination license was forgotten(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)。
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。
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。
s(w)=(Fp−Fn)/(Fp+Fn) (1)
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s(w)の絶対値|s(w)|の降順リストに基づいて、絶対値|s(w)|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。
λ(w)=L2 w/Lse (3)
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。
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。
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。
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。
以下にその例を示す。
d1:<<+,PB>,<−,PB>,<−,PM>,…,<−,PE>>,or
d1:<<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。
以下にその例を示す。
d1:<<+,r1,P>,<−,r3,P>,<−,r2,P>,…>,or
d1:<<+,r1,PB>,<−,r3,PB>,<−,r2,PB>,…>,or
d1:<<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[2*(MaxStr−MinStr)/3,MaxStr]の範囲内であることを示す。
r2 文の感情強度は[1*(MaxStr−MinStr)/3,2*(MaxStr−MinStr)/3]]の範囲内であることを示す。
r3 文の感情強度は[MinStr,1*(MaxStr−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。
A: d1:<<+,P>,<−,P>,<−,P>…>;or
B: d1:<<none,+,−,P>,<+,−,−,P>,<−,−,+,P>,…>;or
C: <<+,PB>,<−,PB>,<−,PM>,…,<−,PE>>;or
D: d1:<<+,r1,P>,<−,r3,P>,<−,r2,P>…>;or
E: <F1,F2,F3,F4>.
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>>”
230:特徴語データベース
235:文書サンプルデータベース
225:更新手段
200:特徴語抽出手段
205:文感情判定手段
210A:文書サンプル形成手段
215:モデルトレーニング手段
240:文書感情判定モデル
210B:文書入力形成手段
220:文書感情判定手段
Claims (9)
- 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。
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