JP2012003572A - Sensitivity analysis system and program - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は感性分析システム及びプログラムに係り、特に、電子掲示板上の記事データやアンケート記事データなどの電子化された文書データから、特定の商品やサービスに関するエンドユーザの主観的な評価や意見を自動的に収集する技術に関する。 The present invention relates to a sensitivity analysis system and program, and in particular, automatically evaluates end users' subjective evaluations and opinions regarding specific products and services from electronic document data such as article data and questionnaire article data on an electronic bulletin board. Related to collective technology.
具体的な商品やサービス（以下「商品等」）に対するエンドユーザの主観的な評価（感想）は、現行商品等の改良や次世代商品等の開発にとって極めて重要な指針となるため、各企業はエンドユーザから集めたアンケート結果を様々な観点から分析し、あるいはネット上の電子掲示板にアクセスし、自社商品等に対する評価をチェックすることを行っている。 Each company's subjective evaluation (impressions) on specific products and services (hereinafter “products, etc.”) is an extremely important guideline for improving current products and developing next-generation products. The results of questionnaires collected from end users are analyzed from various viewpoints, or an electronic bulletin board on the Internet is accessed to check the evaluation of their products.
また、このような人手による分析作業の効率化を図るため、電子化された文章（アンケート情報）をコンピュータを用いて自動解析することにより、特定の商品等に対するエンドユーザの評価を抽出する技術が既に提案されている。
例えば、特許文献１にあっては、所定の対象に対する情動表現を含む文章に対して形態素処理や構文解析処理を施した後、多数の情動表現が登録されたアフェクトターム辞書を参照して、当該文章から情動表現を抽出すると共に、各情動表現の属性（ネガ／ポジ等）を集計し、その結果を外部に出力する技術が開示されている。
この結果、「口紅」という評価対象に関し、色つや、におい、付け心地、パッケージといった複数の評価軸毎に、否定的評価と肯定的評価の分布状況を提示することが可能となる。
For example, in
As a result, regarding the evaluation target “lipstick”, it is possible to present the distribution of negative evaluations and positive evaluations for each of a plurality of evaluation axes such as color, odor, comfort, and package.
このように、従来の分析技術を用いることにより、評価対象である商品等に対するエンドユーザの好き嫌いや良し悪しといった、二者択一的な評価を自動集計することが実現できる。
しかしながら、従来技術によって抽出できるエンドユーザの評価は、「色がかわいい」や「値段が高すぎ」など評価対象に対する直接的な表現に基づくものであるため、比較的表面的なレベルの情報に止まるという欠点があった。
すなわち、表面的には対象商品等を貶しているものの、次期製品に対する要望が述べられている場合、この要望を吸い上げることにより、企業は改良品の方向性を定めることが可能となる。
反対に、対象商品等に対する讃辞が述べられると同時に、企業に対する不満が述べられている場合、この不満を抽出することで企業は顧客満足度の向上に繋げることが可能となる。
As described above, by using the conventional analysis technique, it is possible to automatically aggregate alternative evaluations such as end user's likes and dislikes and good or bad for the products to be evaluated.
However, end-user evaluations that can be extracted by conventional techniques are based on direct expressions for evaluation objects such as “color is cute” and “price is too expensive”, so that the information is at a relatively superficial level. There was a drawback.
In other words, when a target product or the like is hesitant on the surface, but a request for the next product is stated, the company can determine the direction of the improved product by absorbing this request.
On the other hand, if a complaint about the target product is stated at the same time as dissatisfaction with the company, it is possible for the company to improve customer satisfaction by extracting this dissatisfaction.
この発明は、従来のこのような問題を解決するために案出されたものであり、エンドユーザによるターゲット商品等に対する二者択一的な価値評価はもちろん、その背後に潜むエンドユーザの発言意図（目的）を抽出することを可能とする技術の実現を目的としている。 The present invention has been devised in order to solve such a conventional problem, and the end user's intention to speak behind it as well as the alternative value evaluation of the target product etc. by the end user. The purpose is to realize a technology that makes it possible to extract (purpose).
上記の目的を達成するため、請求項１に記載した感性分析システムは、事物に対する肯定／否定の価値判断を表す感性用語と、肯定／否定の何れであるかを示す属性との組合せを格納しておく感性辞書記憶手段と、文書ファイルに対して形態素処理を施し、当該文書ファイルに含まれる複数のテキスト文を形態素単位に分解する形態素解析手段と、各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記感性辞書記憶手段に格納された感性用語に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して組み合わされている上記肯定／否定の何れかの属性を示す属性タグを関連付ける手段と、否定文を構成する際に用いられる否定表現を格納しておく否定表現記憶手段と、各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記否定表現記憶手段に格納された否定表現に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して否定表現であることを示す否定表現タグを関連付ける手段と、各文に関連付けられた属性タグの種類と、否定表現タグの有無との組合せパターンに基づいて、当該文が否定評価文か肯定評価文かを判定し、否定評価文に対してはネガ判定タグを付与すると共に、肯定評価文に対してはポジ判定タグを付与する手段と、各文中の主格を構成するための助詞を探索し、当該助詞が付属している自立語を主題と認定する主題認定手段と、発言者の発言意図を表す意図表現と、その意図の類型との組合せを格納しておく意図表現記憶手段と、各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記意図表現辞書記憶手段に格納された意図表現に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して対応の類型を示す意図類型タグを関連付ける手段とを備えたことを特徴としている。
上記「属性」としては、例えば「＋」や「−」の極性が該当するが、「肯定」や「否定」、あるいは「Ｐ」や「Ｎ」等であってもよい（以下同様）。
In order to achieve the above object, a sensitivity analysis system according to claim 1 stores a combination of a sensitivity term representing an affirmative / negative value judgment for an object and an attribute indicating whether it is affirmative / negative. Sensitivity dictionary storage means, morpheme processing is performed on a document file, a plurality of text sentences included in the document file are decomposed into morpheme units, and morphemes or combinations of morphemes included in each sentence It is determined whether or not the expression corresponds to the sensitivity term stored in the sensitivity dictionary storage means, and if so, indicates either the positive or negative attribute combined with the expression Consists of means for associating attribute tags, negative expression storage means for storing negative expressions used in constructing negative sentences, and morphemes or combinations of morphemes included in each sentence Determining whether or not the current expression corresponds to the negative expression stored in the negative expression storage means, and, if applicable, means for associating a negative expression tag indicating that the expression is a negative expression with each expression; Based on the combination pattern of the type of attribute tag associated with the sentence and the presence or absence of a negative expression tag, it is determined whether the sentence is a negative evaluation sentence or a positive evaluation sentence. At the same time, a means for assigning a positive determination tag to a positive evaluation sentence and a particle for constructing the main case in each sentence are searched, and the subject recognition that recognizes the independent word attached to the particle as the subject. A representation of a morpheme or a combination of morphemes included in each sentence, and an intention expression storage means for storing a combination of a means, an intention expression representing the intention of the speaker, and a type of the intention. In dictionary storage means It determines whether to correspond to pay have been intended representations, where applicable is characterized by comprising means for associating the intended type tag indicating the correspondence between types with respect to the representation.
As the “attribute”, for example, the polarity of “+” or “−” is applicable, but “positive” or “negative”, “P”, “N”, or the like may be used (the same applies hereinafter).
請求項２に記載した感性分析システムは、請求項１に記載のシステムであって、さらに、複数種類の評価軸を示す文字列と、各評価軸に包含される類似表現との対応関係を格納しておく評価軸類似表現記憶手段と、各文に認定された主題が、上記評価軸類似表現記憶手段に格納された類似表現に該当するか否かを判定し、該当する場合には文に対して対応の評価軸を関連付ける手段と、各文に関連付けられた評価軸単位で、ネガ判定タグが付与された否定評価文の数と、ポジ判定タグが付与された肯定評価文の数を集計する手段と、各文に関連付けられた評価軸及び意図類型単位で、文の数を集計する手段と、集計結果を出力する手段とを備えたことを特徴としている。
ここで「出力」とは、ディスプレイに表示すること以外に、プリンタを介してプリントアウトすること、所定形式のファイルを生成して記憶手段に格納すること、画面（htmlファイル等）を生成してクライアント端末に送信することを含む概念である。
The sensibility analysis system according to
Here, “output” means to print out via a printer, generate a file in a predetermined format and store it in a storage means, or generate a screen (such as an html file) in addition to displaying on the display. It is a concept including transmitting to a client terminal.
請求項３に記載した感性分析システムは、請求項１または２に記載のシステムであって、さらに上記の主題認定手段が、文中に主格が存在しない場合に、当該文に先行する文の中で最も近い文について認定された主題を当該文の主題と認定することを特徴としている。この結果、主語が省略されている文からも、有効に主題を抽出することが可能となる。
The sensibility analysis system according to claim 3 is the system according to
請求項４に記載した感性分析システムは、請求項１または２に記載のシステムであって、さらに上記の主題認定手段が、文中に主格が存在しない場合に、当該文中の連体修飾語を探索し、連体修飾語が存在した場合にはその修飾先の形態素を主題と認定することを特徴としている。この結果、主語が省略されている文からも、有効に主題を抽出することが可能となる。
The sensitivity analysis system according to
請求項５に記載した感性分析プログラムは、コンピュータを、事物に対する肯定／否定の価値判断を表す感性用語と、肯定／否定の何れであるかを示す属性との組合せを格納しておく感性辞書記憶手段、文書ファイルに対して形態素処理を施し、当該文書ファイルに含まれる複数のテキスト文を形態素単位に分解する形態素解析手段、各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記感性辞書記憶手段に格納された感性用語に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して組み合わされている上記肯定／否定の何れかの属性を示す属性タグを関連付ける手段、否定文を構成する際に用いられる否定表現を格納しておく否定表現記憶手段、各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記否定表現記憶手段に格納された否定表現に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して否定表現であることを示す否定表現タグを関連付ける手段、各文に関連付けられた属性タグの種類と、否定表現タグの有無との組合せパターンに基づいて、当該文が否定評価文か肯定評価文かを判定し、否定評価文に対してはネガ判定タグを付与すると共に、肯定評価文に対してはポジ判定タグを付与する手段、各文中の主格を構成するための助詞を探索し、当該助詞が付属している自立語を主題と認定する主題認定手段、発言者の発言意図を表す意図表現と、その意図の類型との組合せを格納しておく意図表現記憶手段、各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記意図表現辞書記憶手段に格納された意図表現に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して対応の類型を示す意図類型タグを関連付ける手段として機能させることを特徴としている。 The sensitivity analysis program according to claim 5 stores a combination of a sensitivity term representing an affirmative / negative value judgment for an object and an attribute indicating whether the computer is positive / negative. Means for performing morpheme processing on a document file and decomposing a plurality of text sentences included in the document file into morpheme units; an expression comprising a morpheme or a combination of morphemes included in each sentence is the Kansei dictionary Means for associating attribute tags indicating any one of the above-mentioned positive / negative attributes combined with the expression, whether or not it corresponds to a sensitivity term stored in the storage means; Negative expression storage means for storing negative expressions used when composing sentences, expressions composed of morphemes or combinations of morphemes included in each sentence are A means for determining whether or not the negative expression stored in the current storage means corresponds, and in that case, a means for associating a negative expression tag indicating that the expression is a negative expression with the expression, an attribute associated with each sentence Based on the combination pattern of tag type and presence / absence of negative expression tag, it is determined whether the sentence is a negative evaluation sentence or a positive evaluation sentence. Means to attach positive judgment tags to sentences, search for particles that constitute the main character in each sentence, and subject recognition means that recognizes independent words attached with the particles as the subject; An intention expression storage means for storing a combination of an intention expression representing the meaning and a type of the intention, and an expression composed of a morpheme or a combination of morphemes included in each sentence is stored in the intention expression dictionary storage means. Corresponds to It determines whether Luke, where applicable is characterized in that to function as a means for associating intention type tag indicating the correspondence between types with respect to the representation.
この発明に係る感性分析システム及び感性分析プログラムにあっては、文書ファイルに含まれる複数のテキスト文に対して、当該文が否定評価文か肯定評価文かを示すネガ／ポジの判定タグの他に、発言者の発言意図の類型を表す意図類型タグを付与する機能を備えているため、特定の主題に対する良し悪しといった表面的な価値判断の他に、発言の背後に潜む発言意図を有効に抽出することが可能となる。 In the sensibility analysis system and sensibility analysis program according to the present invention, in addition to a negative / positive determination tag indicating whether the sentence is a negative evaluation sentence or a positive evaluation sentence for a plurality of text sentences included in a document file. In addition to the superficial value judgment such as good or bad for a specific subject, the intention to speak behind the speech is effectively enabled. It becomes possible to extract.
図１は、この発明に係る感性分析システム10の機能構成を示すブロック図であり、文書登録部12と、文書記憶部14と、文書解析部16と、感性辞書記憶部18と、否定表現記憶部20と、ネガ／ポジ判定部22と、主題認定部24と、意図表現記憶部26と、意図抽出部28と、分析結果記憶部30と、評価軸類似表現記憶部32と、類義語辞書記憶部34と、分析結果評価部36と、辞書編集支援部38と、感性用語候補記憶部39と、感性用語候補抽出部40とから構成される。
FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of a
上記の文書登録部12、文書解析部16、ネガ／ポジ判定部22、主題認定部24、意図抽出部28、分析結果評価部36、辞書編集支援部38、感性用語候補抽出部40は、サーバコンピュータのCPUが、OS及びアプリケーションプログラムに従って必要な処理を実行することによって実現される。
The
また、上記の文書記憶部14、感性辞書記憶部18、否定表現記憶部20、意図表現記憶部26、分析結果記憶部30、評価軸類似表現記憶部32、類義語辞書記憶部34、感性用語候補記憶部39は、同コンピュータのハードディスク内に設けられている。
In addition, the
感性辞書記憶部18には、図２に示すように、汎用辞書群42と、複数のドメイン別辞書群44が格納されている。また、汎用辞書群42には、単語辞書45、二項関係辞書46、慣用句辞書47、擬態語辞書48の各辞書が含まれている。さらに、各ドメイン別辞書群44には、単語辞書49、二項関係辞書50、擬態語辞書51の各辞書がそれぞれ含まれている。
As shown in FIG. 2, the sensitivity
図３は、汎用辞書群42に属する単語辞書45の登録データを例示するものであり、「感性用語」、「読みがな」及び「極性」のデータ項目を備えたレコードが多数格納されている。
ここで「感性用語」のデータ項目には、「おいしい」や「うまい」、「まずい」等、事物に対する肯定／否定（良し悪し）に関する人間の主観的な価値判断を表す名詞や形容詞等が格納されている。また、極性のデータ項目には、当該感性用語の意味内容が肯定的な場合には「＋」の符号が、否定的な場合には「−」の符号が設定されている。
FIG. 3 exemplifies registration data of the
Here, the “Kansei term” data item stores nouns, adjectives, etc. that represent human subjective value judgments regarding positive / negative (good / bad) things such as “delicious”, “delicious”, “bad”, etc. Has been. Further, in the polarity data item, a sign “+” is set when the meaning content of the sensitivity term is positive, and a sign “−” is set when it is negative.
汎用辞書群42に属する二項関係辞書46にも、図示は省略したが、「感性用語」、「読みがな」、「極性」のデータ項目を備えたレコードが多数登録されている。
ここで「二項関係」とは、例えば「値段が高い」のように、二つの単語が助詞を介して組み合わされることにより、初めて一つの具体的な価値判断が生じる言葉を意味している。
すなわち、「高い」という形容詞は、一般的には肯定的な意味合いを観念させるものであるが、「値段が高い」や「危険性が高い」、「腐食性が高い」のように、主語によっては否定的な意味合いが生じる場合がある。あるいは逆に、「低い」という形容詞は、一般的には否定的な意味合いを観念させるものであるが、「危険性が低い」や「毒性が低い」、「違法性が低い」のように、主語によって肯定的な意味合いが生じる場合がある。
このため二項関係辞書46には、このように二つの単語の組合せによって具体的な価値判断を表すこととなる言葉について、「＋」または「−」の極性が付与されている。
In the
Here, the “binary relationship” means a word that causes a specific value judgment for the first time when two words are combined through a particle, for example, “high price”.
In other words, the adjective “high” generally has a positive meaning, but it depends on the subject, such as “high price”, “high risk”, and “high corrosiveness”. May have negative implications. Or, conversely, the adjective “low” is generally conceived of a negative meaning, but like “low risk”, “low toxicity”, “low illegality” The subject may have positive implications.
For this reason, the
汎用辞書群42に属する慣用句辞書47にも、図示は省略したが、「感性用語」、「読みがな」、「極性」のデータ項目を備えたレコードが多数登録されている。
具体的には、「馬の耳に念仏（感性用語）／−（極性）」、「雨降って地固まる（感性用語）／＋（極性）」、「片腹痛い（感性用語）／−（極性）」、「覆水盆に返らず（感性用語）／−（極性）」、「出藍の誉れ（感性用語）／＋（極性）」のように、諺や格言のように価値判断を伴う慣用句が「感性用語」のデータ項目に充填されると共に、各慣用句の意味合いが肯定的なものである場合には「＋」が、否定的なものである場合には「−」が「極性」のデータ項目に充填されている。
In the
Specifically, “Nenbutsu in the ears of the horse (sensitivity term) / − (polarity)”, “It rains and solidifies (sensitivity term) / + (polarity)”, “Hit stomachache (sensitivity term) / − (polarity) ”,“ Do not return to the basin (sensitivity term) / − (polarity) ”,“ Honor of the indigo (sensitivity term) / + (polarity) ”, and idioms with value judgments such as proverbs and maxims Is filled in the data item of “Kansei term”, and “+” is used when the meaning of each idiom is positive, and “−” is “polarity” when it is negative. The data items are filled.
汎用辞書群42に属する擬態語辞書48にも、図示は省略したが、「感性用語」、「読みがな」、「極性」のデータ項目を備えたレコードが多数登録されている。
具体的には、「わくわく（感性用語）／＋（極性）」、「ほっこり（感性用語）／＋（極性）」、「ざわざわ（感性用語）／−（極性）」、「ぎとぎと（感性用語）／−（極性）」のように、価値判断を伴う擬態語が「感性用語」のデータ項目に充填されると共に、各擬態語の意味合いが肯定的なものである場合には「＋」が、否定的なものである場合には「−」が「極性」のデータ項目に充填されている。
Although not shown in the
Specifically, "Waku Waku (Sensitive term) / + (Polarity)", "Hot (Sensitive term) / + (Polarity)", "Zawazawa (Sensitive term) /-(Polarity)", "Gitto (Sensitive term) Like “/-(polarity)”, a mimetic word with a value judgment is filled in the data item of “Kansei term”, and “+” is negative when the meaning of each mimetic word is positive. If it is a negative one, “-” is filled in the “polarity” data item.
各ドメイン別辞書群44に属する単語辞書49、二項関係辞書50、擬態語辞書51にも、図示は省略したが、「感性用語」、「読みがな」、「極性」のデータ項目を備えたレコードがそれぞれ多数登録されている。
ただし、各ドメイン別辞書群は、それぞれ特定のカテゴリ（業界、商品分野、サービス分野）毎に用意されており、当該カテゴリに特有の感性用語や極性が登録されている。
Although not shown, the
However, each domain dictionary group is prepared for each specific category (industry, product field, service field), and sensitivity terms and polarities specific to the category are registered.
否定表現記憶部20には、図示は省略したが、否定文を作る際に用いられる多数の否定表現パターンが格納されている。例えば、「思えません」、「思えない」、「いえません」、「いえない」、「いえぬ」、「ありません」、「ない」、「感じません」、「感じない」、「考えません」、「考えない」等が該当する。
Although not shown in the figure, the negative
感性分析システム10は、Webサーバ54とネットワーク接続されており、Webサーバ54はインターネット56を介して複数のクライアント端末58と接続される。
クライアント端末58は、OS及びWebブラウザを搭載したPC等よりなる。
The
The
つぎに、この感性分析システム10の利用方法について説明する。
まずユーザは、クライアント端末58からWebサーバ54にアクセスし、ID及びパスワードを入力してログインした後、サービスメニューから「感性分析サービス」を選択する。
この結果、Webサーバ54からクライアント端末58に対して分析条件指定画面が送信される。
Next, a method of using the
First, the user accesses the
As a result, an analysis condition designation screen is transmitted from the
図４は、この分析条件指定画面60の一例を示すものであり、分析対象ファイル指定欄61と、評価軸指定欄62とを備えている。
FIG. 4 shows an example of the analysis
まず、分析対象ファイル指定欄61は、ユーザ側で事前に準備した文書ファイルを指定する欄である。すなわち、ユーザが参照ボタン63をクリックすると、クライアント端末58のドライブ構造を示すファイル選択ウィンドウがWebブラウザ上に表示される。これに対しユーザは、特定のドライブ名やその配下のフォルダ名をクリックして展開させ、特定の文書ファイルを指定する。
図においては、「09 12 アンケート結果.csv」という文書ファイルが指定されている。この文書ファイルには、ユーザである「ＡＢＣ観光ホテル」の宿泊客から集めたアンケート文が複数格納されている。
First, the analysis target
In the figure, a document file “09 12 questionnaire result.csv” is designated. In this document file, a plurality of questionnaires collected from guests of the user “ABC Tourist Hotel” are stored.
評価軸指定欄62は、分析対象ファイルに含まれた各文に対する分析項目を指定する欄であり、予めユーザの属する業界毎に設定された標準の評価軸が、デフォルトで複数列挙されている。
図においては、ユーザIDに関連付けられた業種コードが「ホテル・旅館業界」であるため、「価格」、「料理」、「部屋」、「風呂」、「立地」、「宴会」、「設備」等が表示されている。
これに対しユーザは、不要な評価軸のチェックボックスに入れられたチェックを外すことにより、当該評価軸を分析項目から除外することができる。
The evaluation
In the figure, since the industry code associated with the user ID is “Hotel / Ryokan industry”, “Price”, “Cooking”, “Room”, “Bath”, “Location”, “Banquet”, “Equipment” Etc. are displayed.
On the other hand, the user can exclude the evaluation axis from the analysis items by unchecking the check box of the unnecessary evaluation axis.
以上の設定を完了したユーザが、分析開始ボタン64をクリックすると、クライアント端末58からWebサーバ54に対して、感性分析リクエストが送信される。
この際、ユーザが指定した文書ファイルと、ユーザが設定した評価軸、及びユーザIDに関連付けられた業種コードが、Webサーバ54に送信される。
これを受けたWebサーバ54は、クライアント端末58からアップロードされた文書ファイルを感性分析システム10に送信し、分析を依頼する。
When the user who has completed the above settings clicks the
At this time, the document file designated by the user, the evaluation axis set by the user, and the industry code associated with the user ID are transmitted to the
Receiving this, the
以下、図５のフローチャートに従い、この感性分析システム10における処理手順を説明する。
まず、感性分析システム10の文書登録部12は、Webサーバ54から送信された文書ファイルを、文書記憶部14に格納する（Ｓ10）。この文書ファイルには、ユーザが設定した評価軸及びユーザの業種コードが関連付けられている。
Hereinafter, the processing procedure in the
First, the
つぎに文書解析部16が起動し、文書記憶部14に格納された文書ファイルを取り出し、当該文書ファイル中の各文について形態素解析処理を施す（Ｓ12）。
ここで「形態素解析」とは、自然言語で記述された文を、意味を有する最小の言語単位である形態素に分解し、それぞれの品詞を特定する処理をいう。この形態素解析処理は公知技術であり、例えば以下のようなフリーソフトを形態素解析エンジンとして用いることができる。
■MeCab（http://mecab.sourceforge.net/）
■ChaSen（http://chasen.naist.jp/hiki/ChaSen/）
Next, the
Here, “morpheme analysis” refers to a process of decomposing a sentence written in a natural language into morphemes, which are the smallest meaningful language units, and specifying each part of speech. This morpheme analysis process is a known technique. For example, the following free software can be used as the morpheme analysis engine.
■ MeCab (http://mecab.sourceforge.net/)
■ ChaSen (http://chasen.naist.jp/hiki/ChaSen/)
つぎに文書解析部16は、形態素に分解された各文について、構文解析処理を施す（Ｓ14）。
ここで「構文解析」とは、各文に含まれる文節間の係り受け構造を特定する処理をいう。この構文解析自体も公知技術であり、例えば以下のようなフリーソフトを構文解析エンジンとして用いることができる。
■KNP（http://nlp.kuee.kyoto-u.ac.jp/nl-resource/knp.html）
■CaboCha（http://chasen.org/~taku/software/cabocha/）
Next, the
Here, “syntactic analysis” refers to a process of specifying a dependency structure between clauses included in each sentence. This syntax analysis itself is also a known technique. For example, the following free software can be used as the syntax analysis engine.
■ KNP (http://nlp.kuee.kyoto-u.ac.jp/nl-resource/knp.html)
■ CaboCha (http://chasen.org/~taku/software/cabocha/)
文書解析部16による解析処理が完了すると、ネガ／ポジ判定部22によるネガ／ポジ判定処理が実行される（Ｓ16）。
以下、図６のフローチャートに従い、ネガ／ポジ判定処理の具体的な手順について説明する。
When the analysis process by the
Hereinafter, a specific procedure of the negative / positive determination process will be described with reference to the flowchart of FIG.
まずネガ／ポジ判定部22は、感性辞書記憶部18内に格納された各種感性辞書を参照し、各文を構成する形態素または形態素の組合せの中で、感性辞書に登録された感性用語に該当するものを探索する（Ｓ16-01）。
そして、特定の形態素または形態素の組合せにマッチする感性用語が感性辞書中に存在していた場合、ネガ／ポジ判定部22はその感性用語の極性を表すタグ（＜＋＞または＜−＞）を当該表現に付与する（Ｓ16-02）。
First, the negative /
If a sensitivity term matching a specific morpheme or combination of morphemes is present in the sensitivity dictionary, the negative /
この際、例えば文中に「値段が少し高い」という表現があり、二項関係辞書46中に「値段が高い（感性用語）／−（極性）」の登録例が存在した場合に、ネガ／ポジ判定部22は構文解析の処理結果を参照することにより、「値段が少し高い」に対して＜−＞のタグを付与することができる。
すなわち、文書解析部16による構文解析処理により、当該文中の「値段が」の文節が「高い」の文節に係ることを示す解析データが生成されているため、ネガ／ポジ判定部22はこの解析データに基づき、二項関係辞書46中の「値段が高い」の極性を「値段が少し高い」の表現に適用可能となる。
At this time, for example, if there is an expression “price is a little high” in the sentence, and there is a registered example of “high price (sensitivity term) / − (polarity)” in the binary
In other words, the parsing process by the
つぎにネガ／ポジ判定部22は、否定表現記憶部20を参照し、各文を構成する形態素または形態素の組合せ中で、否定表現記憶部20に登録された否定表現パターンに合致する表現を探索する（Ｓ16-03）。
そして、否定表現記憶部20中に文中の形態素または形態素の組合せにマッチする否定表現パターンが登録されていた場合、ネガ／ポジ判定部22はその表現（形態素または形態素の組合せ）に対して否定表現タグ（＜否定＞）を付与する（Ｓ16-04）。
Next, the negative /
If a negative expression pattern that matches a morpheme or combination of morphemes in the sentence is registered in the negative
つぎにネガ／ポジ判定部22は、各文に付与された極性タグと否定表現タグとの組合せに独自の文法ルールを適用することにより、文全体が否定的か肯定的かの判定を行う（Ｓ16-05）。
そして、「否定的」との判定結果が出た場合、ネガ／ポジ判定部22は当該否定評価文に「＜Ｎ＞(Negative)」のネガ判定タグを付与し、「肯定的」との判定結果が出た場合には、当該肯定評価文に「＜Ｐ＞(Positive)」のポジ判定タグを付与する（Ｓ16-06）。
Next, the negative /
If a negative determination result is obtained, the negative /
例えば、図７(a)に示すように、「料理は、おいしいと思いました。」という文の場合、「おいしい」の形態素に＜＋＞の極性タグが付与されており、＜否定＞タグは付与されていないため、ネガ／ポジ判定部22は文全体を「肯定的」と認定し、＜Ｐ＞のポジ判定タグを関連付ける。
For example, as shown in FIG. 7A, in the case of the sentence “I thought the dish was delicious,” the <+> polarity tag was attached to the “delicious” morpheme, and the <deny> tag Is not assigned, the negative /
これに対し、図７(b)に示すように、「料理は、おいしいとは思いませんでした。」という文の場合、「おいしい」の形態素に＜＋＞の極性タグが付与されているが、それよりも後方に位置する「思いません」の部分に＜否定＞タグが付与されているため、ネガ／ポジ判定部22は文全体を「否定的」と認定し、＜Ｎ＞のネガ判定タグを関連付ける。
On the other hand, as shown in FIG. 7B, in the case of the sentence “I didn't think the dish was delicious,” the “+” polarity tag was attached to the “delicious” morpheme. Since the <Negative> tag is assigned to the “I don't think” part located behind it, the negative /
また、図７(c)に示すように、「料理は、まずかったです。」という文の場合、「まずかっ」の形態素に＜−＞の極性が付与されており、＜否定＞タグは付与されていないため、ネガ／ポジ判定部22は文全体を「否定的」と認定し、＜Ｎ＞のネガ判定タグを関連付ける。
In addition, as shown in FIG. 7 (c), in the case of the sentence “Cooking was bad”, the <-> polarity is assigned to the “morphic” morpheme, and the <negative> tag is assigned. Therefore, the negative /
これに対し、図７(d)に示すように、「料理は、まずくはありませんでした。」という文の場合、「まずく」の形態素に＜−＞の極性が付与されているが、それよりも後方に位置する「ありません」の部分に＜否定＞タグが付与されているため、ネガ／ポジ判定部22は文全体を「肯定的」と認定し、＜Ｐ＞のポジ判定タグを関連付ける。
On the other hand, as shown in FIG. 7 (d), in the case of the sentence “Cooking was not bad”, the <-> polarity was given to the “poor” morpheme. Since the <No> tag is assigned to the “No” part located behind, the negative /
ネガ／ポジ判定部22によるネガ／ポジ判定処理が完了すると、主題認定部24による主題認定処理が実行される（Ｓ18）。
ここで「主題認定処理」とは、ネガ／ポジの評価対象を特定する処理を意味する。
When the negative / positive determination processing by the negative /
Here, the “subject recognition process” means a process for specifying a negative / positive evaluation target.
この主題を特定するため主題認定部24は、まず文中における格要素「〜は」、「〜が」、「〜も」を探索し、これらの助詞が付属している自立語（主格）を主題と認定し、その旨を示す＜主題＞のタグを付与する。図７で示した各例文の場合、「料理」が主題に該当する。
In order to identify this subject, the
文によっては、主格が省略されている場合がある。例えば、図８に示すように、「(1) 部屋が蒸し暑くて寝苦しかった。」の文に続く「(2) しかもかび臭かった。」では、主格が省略されている。このような場合、主題認定部24は前の文の主題である「部屋」を後の文に継承させ、(2)の文の主題として「部屋」を認定する。
In some sentences, the main character may be omitted. For example, as shown in FIG. 8, the main character is omitted in “(2) It was musty” following the sentence “(1) The room was too hot and hard to sleep”. In such a case, the
この主題の継承は、連続する文の間に限定されるものではなく、主格の存在しない文が続いた場合には、次々と継承される。
図８においては、「(3) 静かなのがせめてもの救いだった。」の文にも、(1)の文の「部屋」が主格として継承されている。そして、新たな主格である「料理は」を有する(4)の文が登場した時点で、「部屋」の主題としての継承が停止されている。
Inheritance of this subject is not limited between successive sentences, but is inherited one after another when sentences without a main character continue.
In FIG. 8, the “room” in the sentence (1) is inherited as the main character in the sentence “(3) It was a salvation at least for quiet.” Then, when the sentence (4) having a new main character “Cooking” appears, the inheritance as the theme of “room” is stopped.
当該文中に主格が存在せず、かつ、継承すべき主格を備えた先行文が存在しない場合、主題認定部24は当該文中に連体修飾語が含まれているか否かを探索し、連体修飾語を発見した場合にはその修飾先の形態素を主題と認定する。
例えば、「いい香り。」という文の場合、主格が省略されているが、「香り」という名詞（体言）を修飾している連体修飾語「いい（＜＋＞）」が存在しているため、主題認定部24は「香り」を当該文の主題と認定する。
If there is no main character in the sentence and there is no preceding sentence with a main character that should be inherited, the
For example, in the case of the sentence “good scent.”, The main character is omitted, but there is a combined modifier “good (<+>)” that modifies the noun (body name) “scent”. The
主題認定部24による主題認定処理が完了すると、意図抽出部28による意図抽出処理が実行される（Ｓ20）。
ここで「意図」とは、発言者（文執筆者）の主観的な目的や意向、思惑を意味しており、「不満」や「疑問」、「要望」、「予想外」等に類型化できる概念である。
上記のネガ／ポジ判定部22の抽出対象が、個別の主題に対する発言者の「良い／悪い」という二元論的な価値判断であるのに対し、意図抽出処理の対象となるものは、良し悪しの価値判断の背後に潜む発言目的や、良し悪しの価値判断から離れた発言者の読み手に対する意向や主張、メッセージとなる。
When the subject certification process by the
Here, “intention” means the subjective purpose, intention, or speculation of the speaker (writer), and is classified into “dissatisfied”, “question”, “request”, “unexpected”, etc. It is a concept that can be done.
Whereas the extraction target of the negative /
まず意図抽出部28は、意図表現記憶部26を参照し、各文中の表現（形態素または形態素の組合せ）とのマッチングを実行する。
すなわち、図９に示すように、意図表現記憶部26に格納された各レコードは、「意図表現」と「意図類型」のデータ項目を備えている。そこで意図抽出部28は、この意図表現にマッチする表現を各文中において探索し、該当する表現を発見した場合には、対応する意図類型の類型タグを当該表現に関連付ける。
First, the
That is, as shown in FIG. 9, each record stored in the intention
例えば、図１０(a)に示すように、「夕食が粗末なので、もう少し品数を増やして下さい。」という文が与えられた場合、意図抽出部28は「下さい」の文字列が意図表現記憶部26に存在することを探知した後、「下さい」の意図類型である「要望」に対応した＜要望＞の意図類型タグを当該表現に関連付ける。
因みに、この文については文全体が「否定的」であることを示す＜Ｎ＞のネガ判定タグが付与されている。
For example, as shown in FIG. 10 (a), when a sentence “Since dinner is poor, please increase the number of items a little more.” Is given, the
Incidentally, a negative determination tag of <N> indicating that the whole sentence is “negative” is assigned to this sentence.
また、図１０(b)に示すように、「値段が良心的なのには驚きました。」という文が与えられた場合、意図抽出部28は「驚き」の文字列が意図表現記憶部26に存在することを探知した後、「驚き」に対応した＜予想外＞の意図類型タグを当該表現に付与する。
この文については、文全体が「肯定的」であることを示す＜Ｐ＞のポジ判定タグが付与されている。
Also, as shown in FIG. 10 (b), when the sentence “I was surprised that the price is conscientious” is given, the
For this sentence, a positive determination tag <P> indicating that the entire sentence is “positive” is assigned.
また、図１０(c)に示すように、「アクセスが悪いのに送迎サービスさえありません。」という文が与えられた場合、意図抽出部28は「さえありません」の文字列が意図表現記憶部26に存在することを探知した後、「さえありません」に対応した＜不満＞の意図類型タグを当該文に付与する。
この文については、文全体が「否定的」であることを示す＜Ｎ＞のネガ判定タグが付与されている。
Also, as shown in FIG. 10 (c), when the sentence “There is no transfer service even though the access is bad” is given, the
For this sentence, a negative determination tag <N> indicating that the entire sentence is “negative” is assigned.
さらに、図１０(d)に示すように、「当方の頼み方がいけなかったのでしょうか？」という文が与えられた場合、意図抽出部28は「でしょうか」の文字列が意図表現記憶部26に存在することを探知した後、「でしょうか」に対応した＜疑問＞の意図類型タグを当該文に付与する。
この文の場合、ネガ／ポジの判定結果を示すタグは付与されていない。
Further, as shown in FIG. 10 (d), when a sentence “Is it not possible to ask me?” Is given, the
In the case of this sentence, no tag indicating the negative / positive determination result is given.
分析対象ファイルに含まれる全ての文について意図抽出処理が完了すると、意図抽出部28は、これまでの分析結果を分析結果記憶部30に格納する（Ｓ22）。
ここで「分析結果」とは、各文に対して主題タグや極性タグ、否定表現タグ、ネガ／ポジ判定タグ、意図類型タグを付与した分析結果データが該当する。
When the intention extraction process is completed for all sentences included in the analysis target file, the
Here, “analysis result” corresponds to analysis result data in which a subject tag, a polarity tag, a negative expression tag, a negative / positive determination tag, and an intention type tag are assigned to each sentence.
つぎに、分析結果評価部36によって分析結果画面が生成される（Ｓ24）。
この分析結果表示画面は、Webサーバ54を経由してクライアント端末58に送信される（Ｓ26）。
Next, an analysis result screen is generated by the analysis result evaluation unit 36 (S24).
This analysis result display screen is transmitted to the
図１１及び図１２は、クライアント端末のWebブラウザ上に表示された分析結果画面70の一例を示すものであり、ネガ／ポジ分析結果表示欄71（図１１）と、意図抽出結果表示欄72（図１２）を備えている。
11 and 12 show an example of the
まず、ネガ／ポジ分析結果表示欄71には、総合評価、価格、料理、部屋、風呂、立地の評価軸を備えたレーダーチャート73が表示されており、各評価軸におけるネガ／ポジの割合が、折れ線図形74の頂角の位置（目盛り）によって表現されている。
すなわち、外側から３番目の目盛り75がネガ／ポジの割合が50対 50で均衡している位置であり、これよりも外側に頂角がある場合にはポジの割合がネガの割合を上回っており、内側に頂角がある場合にはネガの割合がポジの割合を上回っていることを示している。
First, in the negative / positive analysis
That is, the
図の例では、価格と料理の評価軸についてのみ、頂角がネガ側に位置しており、総合評価を含め他の評価軸では頂角がポジ側に位置しているため、全体としてはポジが優勢であるといえる。特に、立地と部屋の評価軸に関しては、頂角が外側に大きく張り出しており、エンドユーザ（利用客）からの評価が高いことが見て取れる。 In the example in the figure, the vertical angle is located on the negative side only for the price and cooking evaluation axes, and the vertical angle is located on the positive side for the other evaluation axes including the comprehensive evaluation. Can be said to be dominant. In particular, with regard to the evaluation axis of the location and the room, it can be seen that the apex angle protrudes outward and the evaluation from the end user (user) is high.
ネガ／ポジ分析結果の見せ方はレーダーチャート73に限定されるものではなく、評価軸単位でネガとポジの比率（％）を表したグラフを表示したり、単純にネガ／ポジの割合や数を数値で表示したりすることもできる。
How to show negative / positive analysis results is not limited to
つぎに、意図抽出結果表示欄72には、意図分類チャート76が表示されている。
この意図分類チャート76は、意図類型に対応した複数の意図類型ボタン77a〜77nを備えており、各ボタン77a〜77nには価格や料理等の評価軸に対応したアンカーテキストが、それぞれツリー状に表示されている。
Next, an
This
例えば、「予想外」のボタン77nには「72件」の数字が表示されており、分析対象文書中に＜予想外＞の意図類型タグが設定された文が延べ72件含まれていたことが示されている。
また、この72件の文の中で、「評価軸：価格」のものが15件、「評価軸：料理」のものが21件、「評価軸：部屋」のものが11件、「評価軸：風呂」のものが13件、「評価軸：立地」のものが８件、「その他（評価軸なし）」のものが４件であったことが示されている。
「不満」ボタン77aや「要望」ボタン77b、「疑問」ボタン（図示省略）等についても同様に、「価格」、「料理」、「部屋」、「風呂」、「立地」、「その他」のアンカーテキストがツリー状に表示されている。
For example, the “Unexpected”
Of these 72 sentences, 15 are for "Evaluation axis: price", 21 are for "Evaluation axis: cuisine", 11 are for "Evaluation axis: room", and "Evaluation axis" : Bath, 13 cases, “Evaluation axis: Location”, 8 cases, and “Other (no evaluation axis)” were 4 cases.
Similarly for the “dissatisfied”
ここでユーザが、任意のアンカーテキスト（例えば「不満」ボタン77a配下の「■料理（21件）」）にマウスポインタ78を翳すと、ポップアップウインドウ79が画面上に開いて原文が箇条書きでリスト表示される。
また、ユーザが任意のアンカーテキストにマウスポインタ78を重ねてクリックすると、別ウィンドウが開いて原文がリスト表示される（図示省略）。
この結果ユーザは、発言者の料理に対する具体的な不満を個別に確認することができる。この原文のリストは、分析結果評価部36によって生成されたものである。
Here, when the user moves the
When the user places the
As a result, the user can individually confirm specific dissatisfaction with the speaker's cooking. This original list is generated by the analysis
つぎに、図１３のフローチャートに従い、この分析結果画面70の生成に係る処理手順を説明する。
まず、分析結果評価部36は、当該文書ファイルに関連付けられた評価軸である「価格」、「料理」、「部屋」、「風呂」、「立地」を取得する（Ｓ24-01）。
つぎに分析結果評価部36は、評価軸類似表現記憶部32に格納された業界毎の評価軸類似表現辞書を参照し、各評価軸の展開語を特定する（Ｓ24-02）。
Next, a processing procedure related to generation of the
First, the analysis
Next, the analysis
図１４は、評価軸類似表現記憶部32に格納されたホテル・旅館業界用の評価軸類似表現辞書の具体例を示している。
例えば、「価格」の評価軸については、「価格」の他に、「料金」、「値段」、「宿泊料」、「宿代」等の類義語や関連語が類似表現として格納されている。これらの類似表現は、一般的な類義語辞書等を参照し、また個々の業界の特性を考慮しつつ、ユーザの属する業界毎に編纂されたものである。
このため、「価格」の評価軸について、「価格」や「料金」、「値段」といった一般的な呼び名の他に、「宿泊料」、「宿代」のようにホテル・旅館業界に特有の呼び名が列記されている。
また、飲食業界に属するユーザに対してサービスを提供する場合には、「宿泊料」や「宿代」の代わりに「飲食代」や「飲み代」等の類似表現が列記された、飲食業界用の評価軸類似表現辞書が適用されることとなる。
FIG. 14 shows a specific example of an evaluation axis similar expression dictionary for the hotel / ryokan industry stored in the evaluation axis similar
For example, for the evaluation axis of “price”, synonyms and related words such as “fee”, “price”, “accommodation fee”, “accommodation fee”, and the like are stored as similar expressions in addition to “price”. These similar expressions are compiled for each industry to which the user belongs while referring to a general synonym dictionary or the like and considering the characteristics of each industry.
For this reason, on the evaluation axis of “price”, in addition to general names such as “price”, “price”, and “price”, “hotel charges” and “price” are unique to the hotel and ryokan industry. Names are listed.
In addition, when providing services to users belonging to the food and beverage industry, similar expressions such as “food and beverage charges” and “beverage charges” are listed instead of “hotel charges” and “hotel charges”. The evaluation axis similarity expression dictionary is applied.
つぎに分析結果評価部36は、文書ファイルに含まれる各文の「主題」として認定された文字列と、上記の類似表現とをマッチングさせ、該当する文に対応の評価軸を関連付ける（Ｓ24-03）。
例えば、図１０(a)の「夕食が粗末なので、もう少し品数を増やして下さい。」という文の場合、主題である「夕食」の文字列が評価軸「料理」の類似表現として登録されているため、分析結果評価部36は「料理」の評価軸識別コードを当該文に関連付ける。
Next, the analysis
For example, in the case of the sentence “Dinner is poor, please increase the number of items a little more” in FIG. 10 (a), the character string “dinner” which is the subject is registered as a similar expression of the evaluation axis “dish”. Therefore, the analysis
また、図１０(b)の「値段が良心的なのには驚きました。」という文の場合、主題である「値段」の文字列が評価軸「価格」の類似表現として登録されているため、分析結果評価部36は「価格」の評価軸識別コードを当該文に関連付ける。
Also, in the case of the sentence “I was surprised that the price is conscientious” in FIG. 10 (b), since the character string of “the price” that is the subject is registered as a similar expression of the evaluation axis “price”, The analysis
また、図１０(c)の「アクセスが悪いのに送迎サービスさえありません。」という文の場合、主題である「アクセス」の文字列が評価軸「立地」の類似表現として登録されているため、分析結果評価部36は「立地」の評価軸識別コードを当該文に関連付ける。
In addition, in the case of the sentence “Access is bad but there is no pick-up service” in FIG. 10 (c), since the character string “access” as the subject is registered as a similar expression of the evaluation axis “location”, The analysis
これに対し、図１０(d)の「当方の頼み方がいけなかったのでしょうか？」という文の場合、主題である「頼み方」の文字列は何れの評価軸でも類似表現として登録されていないため、分析結果評価部36は「その他」の評価軸識別コードを関連付ける。
On the other hand, in the case of the sentence “Wouldn't it be my request?” In Fig. 10 (d), the character string “How to request” that is the subject is registered as a similar expression on any evaluation axis. Therefore, the analysis
つぎに分析結果評価部36は、ユーザが選択した複数の評価軸の識別コードが付与された文を文書ファイルから抽出した後、各文に設定されたネガ／ポジ判定タグ＜Ｐ＞及び＜Ｎ＞の数を集計する（Ｓ24-04）。
Next, the analysis
例えば、「価格」の評価軸識別コードが付与された文が全部で80個あり、その中で＜Ｐ＞のタグが付された文が45個、＜Ｎ＞のタグが付された文が30個、＜Ｐ＞及び＜Ｎ＞の何れも付与されていない文が５個あった場合、分析結果評価部36は以下の集計結果を生成する。
［評価軸：価格］
＜Ｐ＞（ポジ）：45個
＜Ｎ＞（ネガ）：30個
For example, there are a total of 80 sentences with “price” evaluation axis identification codes, of which 45 are tagged with the <P> tag, and those with the <N> tag. When there are five sentences to which none of 30 and <P> and <N> is assigned, the analysis
[Evaluation axis: Price]
<P> (Positive): 45 <N> (Negative): 30
また、「料理」の識別コードが付与された文が全部で60個あり、その中で＜Ｐ＞のタグが付された文が18個、＜Ｎ＞のタグが付された文が25個、＜Ｐ＞及び＜Ｎ＞の何れも付与されていない文が17個あった場合、分析結果評価部36は以下の集計結果を生成する。
［評価軸：料理］
＜Ｐ＞（ポジ）：18個
＜Ｎ＞（ネガ）：25個
In addition, there are 60 sentences with “Cooking” identification code in total, 18 of which are tagged with <P> and 25 of which are tagged with <N>. When there are 17 sentences to which neither <P> nor <N> is assigned, the analysis
[Evaluation axis: Cooking]
<P> (Positive): 18 <N> (Negative): 25
つぎに分析結果評価部36は、上記の集計結果を反映させたレーダーチャート73を生成する（Ｓ24-05）。
この際、分析結果評価部36は、各評価軸のポジ数を合計した総合ポジ数を算出すると共に、各評価軸のネガ数を合計した総合ネガ数を算出し、両者の割合をレーダーチャート73の総合評価の項目にプロットする。
Next, the analysis
At this time, the analysis
つぎに分析結果評価部36は、各文に付与された意図類型及び評価軸毎に文の数を集計し、意図分類チャート76を生成する（Ｓ24-06）。この際、分析結果評価部36は「意図類型×評価軸」単位で文書ファイルから文を抽出して原文表示用のリストを生成し、各評価軸のアンカーテキストに関連付けておく。
最後に分析結果評価部36は、上記のレーダーチャート73及び意図分類チャート76を備えた分析結果画面70を生成する（Ｓ24-07）。
Next, the analysis
Finally, the analysis
上記においては、分析結果画面70を介して分析結果がユーザに提示される例を示したが、ユーザは分析結果記憶部30に格納された文書ファイルを直接参照することも可能である。
すなわち、分析結果記憶部30には、各文に対して主題タグや極性タグ、否定表現タグ、ネガ／ポジ判定タグ、意図類型タグを付与した文書ファイルが格納されているため、ユーザは分析結果評価部36及びWebサーバ54経由で送信された検索画面（図示省略）上で適当な検索キー（例えば「意図類型：予想外」や「ネガ／ポジ判定結果：ネガ」）を設定することにより、分析結果記憶部30から必要な情報を自由に取り出すことができる。
In the above, an example is shown in which the analysis result is presented to the user via the
That is, since the analysis
この感性分析システム10の信頼性や分析精度を高めるためには、感性辞書記憶部18内に格納された各種辞書類の登録内容（登録語数及び設定極性の適否）を充実させることが重要となる。
このため感性分析システム10は、感性辞書のメンテナンスを支援する機能を備えている。以下、辞書のメンテナンス方法について説明する。
In order to improve the reliability and analysis accuracy of the
Therefore, the
まずシステム10の管理者は、クライアント端末58からWebサーバ54にアクセスし、ID及びパスワードを入力してログインした後、管理者用のサービスメニューから「辞書メンテナンスサービス／感性用語登録」を選択する。
この結果、Webサーバ54からクライアント端末58に対して「感性用語登録画面」が送信される。
First, the administrator of the
As a result, the “Kansei term registration screen” is transmitted from the
図１５は、この感性用語登録画面80の一例を示すものであり、対象辞書選択欄81と、起点語指定欄82を備えている。
これに対し管理者は、対象辞書選択欄81における「▼」ボタン83をクリックしてプルダウンメニューを開き、任意の辞書を選択する。図においては「汎用／単語辞書」が選択されているが、他の「汎用／二項関係辞書」、「汎用／慣用句辞書」、「汎用／擬態語辞書」を選択することもできる。また、「ホテル・旅館業界用／単語辞書」、「ITサービス業界用／二項関係辞書」、「家電業界用／擬態語辞書」のように、ドメイン別の各種辞書類を編集対象として指定することもできる。
FIG. 15 shows an example of the sentiment
On the other hand, the administrator clicks the “▼”
つぎに管理者は、起点語指定欄82の入力フィールド84に類義語展開の起点となるべき用語を入力する。図においては「感動」が入力されている。
つぎに、管理者が展開ボタン85をクリックすると、クライアント端末58からWebサーバ54に対して、展開語の表示リクエストが送信される。
これを受けたWebサーバ54は、辞書編集支援部38に対して「感動」に関する展開語の抽出を依頼する。
Next, the administrator inputs a term to be the starting point for synonym expansion in the
Next, when the administrator clicks on the
Receiving this, the
以下、図１６のフローチャートに従い、辞書編集支援部38における処理手順を説明する。
まず、Webサーバ54から起点語を受信した辞書編集支援部38は（Ｓ30）、起点語をキーに類義語辞書記憶部34内の類義語辞書を検索し、「感動」という用語の類義語を一次展開語として抽出する（Ｓ32）。
つぎに辞書編集支援部38は、抽出した各一次展開語をキーに再度類義語辞書を検索し、それぞれの類義語を「感動」の二次展開語として抽出する（Ｓ34）。
つぎに辞書編集支援部38は、一次展開語のリストと二次展開語のリストを生成し、Webサーバに送信する（Ｓ36）。
Hereinafter, the processing procedure in the dictionary
First, the dictionary
Next, the dictionary
Next, the dictionary
これを受けたWebサーバ54は、一次展開語リストと二次展開語リストを備えた感性用語登録画面80を生成し、クライアント端末58に再送信する。
図示の通り、一次展開語リスト86には、「感動」、「うなる」、「心が動く」、「心が躍る」、「心に深く感じる」、「感嘆」、「感銘」、「胸キュン」等、起点語及びその類義語が列記されている。
また、二次展開語リスト87には、「うめく」、「呻吟」、「唸る」、「趣旨を変える」、「心移り」等の用語が列記されている。この二次展開語は、上記の通り一次展開語として抽出された類義語の類義語であり、例えば「うめく（二次展開語）」は「うなる（一次展開語）」の類義語に、「心移り（二次展開語）」は「心が動く（一次展開語）」の類義語に該当する。
Receiving this, the
As shown in the figure, the primary expanded
Further, the secondary expanded
管理者は、この一次展開語リスト86及び二次展開語リスト87に列記された用語の登録の要否を個別に検討し、登録が必要と判断した場合には対応のチェックボックスにチェックを入れる。
必要な用語に対するチェック入れを完了した管理者がプラス登録ボタン88をクリックすると、クライアント端末58からWebサーバ54に対して、リスト中においてチェックが入れられた用語を特定する情報と、これらの用語について「＋」の極性での登録を求めるリクエストが送信される。
The administrator individually examines the necessity of registration of the terms listed in the primary
When the administrator who completes the check for the required terms clicks the
これを受けたWebサーバ54は、辞書編集支援部38に対して、管理者が選択した各用語について、「＋」の極性を付して対応の辞書に登録するように依頼する。
Webサーバ54からの依頼を受信した辞書編集支援部38は（Ｓ38）、Webサーバ54から送信された各用語を、対応の辞書に追加登録する（Ｓ40）。
この際、辞書編集支援部38は、各用語の「極性」として「＋」を設定する。また、類義語辞書から取得しておいた各用語の読みがなを、「読みがな」のデータ項目に追加する。また、送信された用語の中に、対応の辞書中に既に登録済みのものが存在した場合、上書更新される。
Receiving this, the
The dictionary
At this time, the dictionary
上記においては、「起点語：感動」の一次展開語及び二次展開語について「＋」の極性での登録を求める例を示したが、例えば「起点語：ださい」の一次展開語及び二次展開語について「−」の極性での登録を求める場合、管理者は必要な用語に対するチェック入れを行った後、マイナス登録ボタン89をクリックすればよい。
In the above, an example is shown in which registration with the polarity of “+” is requested for the primary expansion word and secondary expansion word of “starting word: impression”, but for example, the primary expansion word and secondary of “starting word: dasai” In the case of requesting registration of the expanded word with the polarity of “−”, the administrator may check the necessary term and then click the
また上記のように、プラス登録ボタン88やマイナス登録ボタン89のクリックにより、チェックが入れられた全ての用語について何れか一方の極性をまとめて指定する代わりに、各用語について個別に極性を設定する方式を採用してもよい。
具体的には、用語単位で極性選択用の入力項目（例えばラジオボタン）を設けておき、その選択入力に応じて極性の指定がなされるように構成することが当てはまる。
In addition, as described above, by clicking the
Specifically, an input item for polarity selection (for example, a radio button) is provided for each term, and the configuration is such that the polarity is designated according to the selected input.
上記においては、起点語の類義語である一次展開語の他に、各一次展開語の類義語である二次展開語をも抽出し、感性用語登録画面80上に一次展開語リスト86及び二次展開語リスト87を表示させる例を説明したが、一次展開語のみをリスト表示するように構成を簡素化することもできる。
In the above, in addition to the primary expansion word that is a synonym of the origin word, secondary expansion words that are synonyms of each primary expansion word are also extracted, and the primary
管理者は、辞書に登録された感性用語の削除を行うこともできる。
この場合、管理者は管理者用のサービスメニューから「辞書メンテナンスサービス／感性用語削除」を選択する。
この結果、Webサーバ54からクライアント端末58に対して「感性用語削除画面」が送信される。
The administrator can also delete the sensitivity terms registered in the dictionary.
In this case, the administrator selects “Dictionary Maintenance Service / Delete Sensitivity Term” from the service menu for the administrator.
As a result, the “Kansei term deletion screen” is transmitted from the
図１７は、この感性用語削除画面90の一例を示すものであり、対象辞書選択欄91と、極性選択欄92を備えている。
これに対し管理者は、対象辞書選択欄91における「▼」ボタン93をクリックしてプルダウンメニューを開き、任意の辞書を選択する。図においては「汎用／単語辞書」が選択されているが、他の辞書類を編集対象として指定することもできる。
FIG. 17 shows an example of the sensitivity
On the other hand, the administrator clicks the “▼”
つぎに管理者は、極性選択欄92における「▼」ボタン94をクリックしてプルダウンメニューを開き、任意の極性を選択する。図においては「マイナス」の極性が選択されている。
つぎに、管理者が抽出ボタン95をクリックすると、クライアント端末58からWebサーバ54に対して、マイナス設定語の表示リクエストが送信される。
これを受けたWebサーバ54は、辞書編集支援部38に対して極性として「−」が設定された感性用語の抽出を依頼する。
Next, the manager clicks the “▼”
Next, when the administrator clicks the
Receiving this, the
以下、図１８のフローチャートに従い、辞書編集支援部38における処理手順を説明する。
まず、Webサーバ54から上記の依頼を受信した辞書編集支援部38は（Ｓ50）、感性辞書記憶部18内における対応辞書から、「−」の極性が設定された感性用語を全て抽出する（Ｓ52）。
つぎに辞書編集支援部38は、抽出した各感性用語のリストを生成し、Webサーバ54に送信する（Ｓ54）。
Hereinafter, the processing procedure in the dictionary
First, the dictionary
Next, the dictionary
これを受けたWebサーバ54は、マイナス設定語リストを備えた感性用語削除画面90を生成し、クライアント端末58に再送信する。
図示の通り、マイナス設定語リスト96には、「あぶない」、「危ない」、「あぶなげない」、「あざとい」、「浅ましい」等のマイナス設定語が列記されている。
Receiving this, the
As shown in the figure, the negative
管理者は、このマイナス設定語リスト96に列記された感性用語の要否を個別に検討し、辞書に登録しておく必要がないと判断した場合には対応のチェックボックスにチェックを入れる。
必要な感性用語に対するチェック入れを完了した管理者が削除ボタン97をクリックすると、クライアント端末58からWebサーバ54に対して、リスト中においてチェックが入れられた感性用語を特定する情報と、これらの感性用語について削除を求めるリクエストが送信される。
The administrator individually examines the necessity of the sensitivity terms listed in the minus
When the administrator who has completed the check for the required sensitivity terms clicks the
これを受けたWebサーバ54は、辞書編集支援部38に対して、管理者が選択した各感性用語について削除するように依頼する。
Webサーバ54からの依頼を受信した辞書編集支援部38は（Ｓ56）、Webサーバ54から送信された各感性用語のレコードを、対応の辞書から削除する（Ｓ58）。
Receiving this, the
The dictionary
上記においては、マイナス設定語の一括削除を求める場合について説明したが、管理者が極性選択欄92においてプラスを選択した場合にも、実質的に上記と同様の処理が実行される。
すなわち、極性として「＋」が設定された感性用語の抽出依頼をWebサーバ54から受信した辞書編集支援部38は（Ｓ50）、感性辞書記憶部18内における対応辞書から、「＋」の極性が設定された感性用語を全て抽出する（Ｓ52）。
つぎに辞書編集支援部38は、抽出した各感性用語のリストを生成し、Webサーバ54に送信する（Ｓ54）。
In the above description, the case of requesting collective deletion of minus setting words has been described. However, when the administrator selects plus in the
That is, the dictionary
Next, the dictionary
これを受けたWebサーバ54は、プラス設定語リストを備えた感性用語削除画面90を生成し、クライアント端末58に送信する。
これに対し管理者は、このプラス設定語リストに列記された感性用語の要否を個別に検討し、辞書に登録しておく必要がないと判断した場合には対応のチェックボックスにチェックを入れる。
必要な感性用語に対するチェック入れを完了した管理者が削除ボタン97をクリックすると、クライアント端末58からWebサーバ54に対して、リスト中においてチェックが入れられた感性用語を特定する情報と、これらの感性用語について削除を求めるリクエストが送信される。
Receiving this, the
On the other hand, the administrator individually examines the necessity of the sensitivity terms listed in the plus setting word list, and if it is determined that it is not necessary to register in the dictionary, check the corresponding check box. .
When the administrator who has completed the check for the required sensitivity terms clicks the
これを受けたWebサーバ54は、辞書編集支援部38に対して、管理者が選択した各感性用語について削除するように依頼する。
Webサーバ54からの依頼を受信した辞書編集支援部38は（Ｓ56）、Webサーバ54から送信された各感性用語のレコードを、対応の辞書から削除する（Ｓ58）。
Receiving this, the
The dictionary
また、上記のように管理者が選択した極性単位で一括削除を行う代わりに、極性を問わず全登録感性用語について一括削除するように構成することもできる。
この場合、感性用語削除画面90には辞書登録済みの感性用語及びその極性が列記された感性用語リストが表示され、管理者は各感性用語及びその極性に基づいて要否を判断する。そして管理者は、不要と判断した感性用語のチェックボックスにチェックを入れて、削除ボタン97をクリックする。
登録件数が多い場合には、リストアップされる用語の種類を絞り込むためのボタン（例えば「あ行表示ボタン」等）を画面上に設けておき、一度に表示される用語の数を調整することが望ましい。
Further, instead of performing batch deletion in units of polarity selected by the administrator as described above, it is also possible to delete all registered sensitivity terms regardless of polarity.
In this case, the sensitivity
If the number of registered items is large, provide a button on the screen to narrow down the types of terms to be listed (for example, “A row display button”), and adjust the number of terms displayed at one time. Is desirable.
このシステム10は、管理者に対して感性用語候補を推奨する機能をも備えている。すなわち、管理者が管理者用のサービスメニューから「辞書メンテナンスサービス／感性用語リコメンド登録」を選択すると、Webサーバ54からクライアント端末58に対して「感性用語リコメンド登録画面」が送信される。
The
図１９は、この感性用語リコメンド登録画面100の一例を示すものであり、対象辞書選択欄102と、推奨用語リスト104を備えている。
これに対し管理者は、対象辞書選択欄102における「▼」ボタン106をクリックしてプルダウンメニューを開き、任意の辞書を選択する。図においては「汎用／単語辞書」が選択されているが、他の辞書類を編集対象として指定することもできる。
FIG. 19 shows an example of the sensitivity term
On the other hand, the administrator clicks the “▼” button 106 in the target
つぎに管理者は、推奨用語リスト104に列記された推奨用語と、その極性（＋／−）を個別に検討し、追加登録が必要と判断した場合には対応のチェックボックスにチェックを入れる。
必要な推奨用語に対するチェック入れを完了した管理者が登録ボタン108をクリックすると、クライアント端末58からWebサーバ54に対して、リスト中においてチェックが入れられた推奨用語を特定する情報と、これらの用語について対応の極性での登録を求めるリクエストが送信される。
Next, the administrator individually examines the recommended terms listed in the
When the administrator who has completed the check for the recommended terms required clicks the
これを受けたWebサーバ54は、辞書編集支援部38に対して、管理者が選択した各推奨用語について、「＋」または「−」の極性を付して対応の辞書に登録するように依頼する。
Receiving this, the
Webサーバ54からの依頼を受信した辞書編集支援部38は、Webサーバ54から送信された各推奨用語を、対応の辞書に感性用語として追加登録する。この際、辞書編集支援部38は各感性用語の「極性」として、推奨用語に関連付けられていた極性を設定する。
The dictionary
上記の推奨用語リスト104は、感性用語候補記憶部39の登録データを参照することにより、辞書編集支援部38によって生成される。
すなわち、感性用語候補記憶部39には、図２０(a)に示すように、「感性用語候補」及び「ポイント」のデータ項目を備えたレコードが多数格納されている。各感性用語候補のポイントには、プラスまたはマイナスの符号が付された数値「１」が格納されている。
The
That is, as shown in FIG. 20A, the sensitivity term
Webサーバ54から推奨用語リストの生成依頼を受けた辞書編集支援部38は、感性用語候補記憶部39に格納された同一の感性用語候補間でポイントを集計し、図２０(b)に示すように、集計ポイントの絶対値が大きい順に整列させる。
そして、所定の閾値以上の絶対値（例えば±15以上）を備えた感性用語候補を推奨用語として抽出して推奨用語リスト104を生成した後、Webサーバ54に送信する。Webサーバ54は、この推奨用語リスト104を組み入れた感性用語リコメンド登録画面100を生成し、管理者のクライアント端末58に送信する。
The dictionary
Then, after extracting a sensitivity term candidate having an absolute value equal to or greater than a predetermined threshold (for example, ± 15 or more) as a recommended term to generate a
感性用語候補記憶部39の登録データは、感性用語候補抽出部40が、分析結果記憶部30に蓄積された文書ファイルを解析することにより、生成される。
以下、図２１のフローチャートに従い、感性用語候補抽出に係る処理手順を説明する。
Registration data of the sensitivity term
In the following, a processing procedure related to the extraction of sensitivity term candidates will be described with reference to the flowchart of FIG.
まず感性用語候補抽出部40は、分析結果記憶部30内の登録データを読み出す（Ｓ60）。上記の通り、分析結果記憶部30には、ネガ／ポジ判定処理、主題認定処理及び意図抽出処理が完了し、極性タグや否定タグ、ネガ／ポジ判定タグ、意図類型タグが該当の文に付与されている。
First, the sentiment term
これらの中で、感性用語候補抽出部40はネガ／ポジ判定タグの有無に着目し、同種のネガ／ポジ判定タグを付与された文に挟まれている、ネガ／ポジ判定タグが付与されていない文を探索する（Ｓ62）。
Among these, the sensitivity term
例えば、図２２(b)の「主人公もイケメンだし。」という文は、＜Ｐ＞のポジ判定タグが付与された(a)「ラストのシーンが良かった。」の文と、同じく＜Ｐ＞のポジ判定タグが付与された (c)「次回作も楽しみになった。」の文に挟まれており、なおかつ自身にはネガ／ポジ判定タグが付与されていないため、感性用語候補抽出部40は(b)の文をターゲット文と認識する。(b)の文についてネガ／ポジ判定タグが付与されていないのは、この文を構成する要素の中に、感性辞書中に登録された感性用語が含まれていないことに起因する。 For example, the sentence “The main character is also handsome” in FIG. 22B is the same as the sentence <a> with the positive determination tag of <P> (a) “The last scene was good.” (C) Because it is sandwiched in the sentence “I'm looking forward to the next work” and it is not given a negative / positive judgment tag, 40 recognizes the sentence (b) as the target sentence. The reason why the negative / positive determination tag is not assigned to the sentence (b) is that the elements constituting the sentence do not include the emotional term registered in the emotional dictionary.
つぎに感性用語候補抽出部40は、ターゲット文中から形容詞、動詞、名詞を感性用語候補として抽出し（Ｓ64）、これに「＋１」のポイントを関連付けた上で、感性用語候補記憶部39に登録する（Ｓ66）。図２２(b)の文からは、「主人公」及び「イケメン」が抽出される。
Next, the emotional term
上記とは逆に、ネガ／ポジ判定タグが付与されていない文の前後に＜Ｎ＞のネガ判定タグが付与された文が存在していた場合、感性用語候補抽出部40は、この否定評価文に挟まれたターゲット文の中から抽出した形容詞、動詞、名詞を感性用語候補として抽出すると共に、これに「−１」のポイントを関連付けて感性用語候補記憶部39に登録する。
Contrary to the above, when there is a sentence with the negative determination tag <N> before and after the sentence without the negative / positive determination tag, the sensitivity term
感性用語候補抽出部40による上記の処理は、「同種の評価文は連続した固まりとなって文章中に登場する傾向があるため、同種の評価文に挟まれた文は前後の文と同種の評価文（否定評価文または肯定評価文）となる確率が高い」という仮定に基づいている。
The above processing by the sensibility term
もちろん、文章によってはこの仮定に反する場合（例えば、否定評価文間に肯定的な論調の文が挟まれている場合）も当然に生じ得る。このような場合、感性用語候補抽出部40はターゲット文から抽出した用語に誤った極性のポイントを付与してしまうことになるが、上記のようにポイント集計後に一定以上の絶対値を備えた用語のみが推奨用語としてリスト104中に列挙され、しかも最終的には人間がその採否を判断する仕組みであるため、特に問題は生じない。それよりも、大量の文書ファイル中から感性用語候補を日々収集することが可能となるため、類義語辞書には収録されていないような最新の感性用語を感性辞書中に追加できるメリットが大きいといえる。
Of course, depending on the sentence, there may naturally occur a case that violates this assumption (for example, a sentence with a positive tone between negative evaluation sentences). In such a case, the Kansei term
なお、ターゲット文が＜否定＞タグが付与された否定表現を含むものである場合、感性用語候補抽出部40はこの＜否定＞タグの存在に対応したポイントの極性を導く。
例えば、図２２(b)の文が「主人公もブサメンじゃなかったし。」であった場合、前後の文が肯定評価文であるため、(b)の文も全体として肯定評価文となる筈であるが、「なかった」の表現に＜否定＞タグが付与されているため、感性用語候補抽出部40は、当該文から抽出した「主人公」及び「ブサメン」に「−」の極性を認定する。
反対に、前後を否定評価文に挟まれたターゲット文に＜否定＞タグが付与されていた場合、感性用語候補抽出部40は、当該文から抽出した感性用語候補に「＋」の極性を認定する。
If the target sentence includes a negative expression to which a <Negative> tag is assigned, the sentiment term
For example, if the sentence in FIG. 22 (b) is “The main character was not bussamen,” the sentence before and after is an affirmative evaluation sentence, so the sentence in (b) also becomes an affirmative evaluation sentence as a whole. However, because the <No> tag is assigned to the expression “has not”, the sensitivity term
On the other hand, if the <Negation> tag is attached to the target sentence that is sandwiched between negative evaluation sentences, the sensitivity term
上記においては、この発明に係る感性分析システム10を、Webブラウザを搭載したクライアント端末58に各種画面（HTMLファイル）がWebサーバ54経由で送信されるWebシステムとして具体化した例を説明したが、このシステム10を実現するためのコンピュータプログラムをPC等のコンピュータにセットアップした、所謂スタンドアロン型のシステムとして具体化することも当然に可能である。
In the above, an example has been described in which the
10 感性分析システム
12 文書登録部
14 文書記憶部
16 文書解析部
18 感性辞書記憶部
20 否定表現記憶部
22 ネガ／ポジ判定部
24 主題認定部
26 意図表現記憶部
28 意図抽出部
30 分析結果記憶部
32 評価軸類似表現記憶部
34 類義語辞書記憶部
36 分析結果評価部
38 辞書編集支援部
42 汎用辞書群
44 ドメイン別辞書群
45 汎用／単語辞書
46 汎用／二項関係辞書
47 汎用／慣用句辞書
48 汎用／擬態語辞書
49 ドメイン別／単語辞書
50 ドメイン別／二項関係辞書
51 ドメイン別／擬態語辞書
54 Webサーバ
56 インターネット
58 クライアント端末
60 分析条件指定画面
61 分析対象ファイル指定欄
62 評価軸指定欄
63 参照ボタン
64 分析開始ボタン
70 分析結果画面
71 ネガ／ポジ分析結果表示欄
72 意図抽出結果表示欄
73 レーダーチャート
74 折れ線図形
76 意図分類チャート
77a 意図分類ボタン
77b 意図分類ボタン
77n 意図分類ボタン
78 マウスポインタ
79 ポップアップウインドウ
80 感性用語登録画面
81 対象辞書選択欄
82 起点語指定欄
84 入力フィールド
85 展開ボタン
86 一次展開語リスト
87 二次展開語リスト
88 プラス登録ボタン
89 マイナス登録ボタン
90 感性用語削除画面
91 対象辞書選択欄
92 極性選択欄
95 抽出ボタン
96 マイナス設定語リスト
97 削除ボタン
100 感性用語リコメンド登録画面
102 対象辞書選択欄
104 推奨用語リスト
108 登録ボタン
10 Kansei analysis system
12 Document Registration Department
14 Document storage
16 Document Analysis Department
18 Sensitivity dictionary storage
20 Negative expression storage
22 Negative / Positive judgment part
24 Theme Certification Department
26 Intention expression storage
28 Intention extraction unit
30 Analysis result storage
32 Evaluation axis similarity expression storage
34 Synonym dictionary storage
36 Analysis result evaluation department
38 Dictionary Editing Support Department
42 General dictionary
44 Domain-specific dictionaries
45 General purpose / word dictionary
46 General / binary dictionary
47 General purpose / idiom dictionary
48 General / mimetic dictionary
49 Domain / Word Dictionary
50 Domain / binary relational dictionary
51 Domain / mimetic dictionary
54 Web server
56 Internet
58 Client terminal
60 Analysis condition specification screen
61 Analysis target file specification column
62 Evaluation axis specification field
63 Browse button
64 Start analysis button
70 Analysis result screen
71 Negative / positive analysis result display field
72 Intention extraction result display field
73 Radar chart
74 Line Shape
76 Intention classification chart
77a Intent classification button
77b Intent classification button
77n Intent classification button
78 Mouse pointer
79 Pop-up window
80 Kansei term registration screen
81 Target dictionary selection field
82 Starting word specification field
84 Input fields
85 Expand button
86 Primary expanded word list
87 Secondary expanded word list
88 Plus registration button
89 Minus registration button
90 Kansei term deletion screen
91 Target dictionary selection field
92 Polarity selection field
95 Extract button
96 Negative set word list
97 Delete button
100 Kansei term recommendation registration screen
102 Target dictionary selection field
104 Recommended terms list
108 Registration button
上記の目的を達成するため、請求項１に記載した感性分析システムは、事物に対する肯定／否定の価値判断を表す感性用語と、肯定／否定の何れであるかを示す属性との組合せを格納しておく感性辞書記憶手段と、文書ファイルに対して形態素処理を施し、当該文書ファイルに含まれる複数のテキスト文を形態素単位に分解する形態素解析手段と、各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記感性辞書記憶手段に格納された感性用語に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して組み合わされている上記肯定／否定の何れかの属性を示す属性タグを関連付ける手段と、否定文を構成する際に用いられる否定表現を格納しておく否定表現記憶手段と、各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記否定表現記憶手段に格納された否定表現に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して否定表現であることを示す否定表現タグを関連付ける手段と、各文に関連付けられた属性タグの種類と、否定表現タグの有無との組合せパターンに基づいて、当該文が否定評価文か肯定評価文かを判定し、否定評価文に対してはネガ判定タグを付与すると共に、肯定評価文に対してはポジ判定タグを付与する手段と、各文中の主格を構成するための助詞を探索し、当該助詞が付属している自立語を主題と認定する主題認定手段と、発言者の発言意図を表す意図表現と、その意図の類型との組合せを格納しておく意図表現記憶手段と、各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記意図表現辞書記憶手段に格納された意図表現に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して対応の類型を示す意図類型タグを関連付ける手段とを備えたシステムであって、上記感性辞書記憶手段には、二つの単語を組み合わせることによって一つの具体的な価値判断が生じる言葉が感性用語として登録されると共に、このような感性用語について肯定／否定の何れかを示す属性を設定した二項関係辞書が含まれており、上記属性タグを関連付ける手段は、各文に含まれる形態素の組合せからなる表現が上記二項関係辞書において感性用語として登録されている場合に、対応の属性タグを当該表現に関連付けることを特徴としている。
上記「属性」としては、例えば「＋」や「−」の極性が該当するが、「肯定」や「否定」、あるいは「Ｐ」や「Ｎ」等であってもよい（以下同様）。
In order to achieve the above object, a sensitivity analysis system according to
As the “attribute”, for example, the polarity of “+” or “−” is applicable, but “positive” or “negative”, “P”, “N”, or the like may be used (the same applies hereinafter).
請求項５に記載した感性分析プログラムは、コンピュータを、事物に対する肯定／否定の価値判断を表す感性用語と、肯定／否定の何れであるかを示す属性との組合せを格納しておく感性辞書記憶手段、文書ファイルに対して形態素処理を施し、当該文書ファイルに含まれる複数のテキスト文を形態素単位に分解する形態素解析手段、各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記感性辞書記憶手段に格納された感性用語に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して組み合わされている上記肯定／否定の何れかの属性を示す属性タグを関連付ける手段、否定文を構成する際に用いられる否定表現を格納しておく否定表現記憶手段、各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記否定表現記憶手段に格納された否定表現に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して否定表現であることを示す否定表現タグを関連付ける手段、各文に関連付けられた属性タグの種類と、否定表現タグの有無との組合せパターンに基づいて、当該文が否定評価文か肯定評価文かを判定し、否定評価文に対してはネガ判定タグを付与すると共に、肯定評価文に対してはポジ判定タグを付与する手段、各文中の主格を構成するための助詞を探索し、当該助詞が付属している自立語を主題と認定する主題認定手段、発言者の発言意図を表す意図表現と、その意図の類型との組合せを格納しておく意図表現記憶手段、各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記意図表現辞書記憶手段に格納された意図表現に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して対応の類型を示す意図類型タグを関連付ける手段として機能させるプログラムであって、上記感性辞書記憶手段には、二つの単語を組み合わせることによって一つの具体的な価値判断が生じる言葉が感性用語として登録されると共に、このような感性用語について肯定／否定の何れかを示す属性を設定した二項関係辞書が含まれており、上記属性タグを関連付ける手段は、各文に含まれる形態素の組合せからなる表現が上記二項関係辞書において感性用語として登録されている場合に、対応の属性タグを当該表現に関連付けることを特徴としている。
The sensitivity analysis program according to
Claims (5)
文書ファイルに対して形態素処理を施し、当該文書ファイルに含まれる複数のテキスト文を形態素単位に分解する形態素解析手段と、
各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記感性辞書記憶手段に格納された感性用語に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して組み合わされている上記肯定／否定の何れかの属性を示す属性タグを関連付ける手段と、
否定文を構成する際に用いられる否定表現を格納しておく否定表現記憶手段と、
各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記否定表現記憶手段に格納された否定表現に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して否定表現であることを示す否定表現タグを関連付ける手段と、
各文に関連付けられた属性タグの種類と、否定表現タグの有無との組合せパターンに基づいて、当該文が否定評価文か肯定評価文かを判定し、否定評価文に対してはネガ判定タグを付与すると共に、肯定評価文に対してはポジ判定タグを付与する手段と、
各文中の主格を構成するための助詞を探索し、当該助詞が付属している自立語を主題と認定する主題認定手段と、
発言者の発言意図を表す意図表現と、その意図の類型との組合せを格納しておく意図表現記憶手段と、
各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記意図表現辞書記憶手段に格納された意図表現に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して対応の類型を示す意図類型タグを関連付ける手段と、
を備えたことを特徴とする感性分析システム。 A sensitivity dictionary storage means for storing a combination of a sensitivity term representing an affirmative / negative value judgment for an object and an attribute indicating whether it is affirmative / negative;
A morpheme analyzing unit that performs morpheme processing on a document file and decomposes a plurality of text sentences included in the document file into morpheme units;
It is determined whether or not an expression composed of a morpheme or a combination of morphemes included in each sentence corresponds to a sensitivity term stored in the sensitivity dictionary storage unit, and if applicable, is combined with the expression. Means for associating an attribute tag indicating any of the positive / negative attributes;
Negative expression storage means for storing negative expressions used when constructing negative sentences;
It is determined whether or not an expression composed of a morpheme or a combination of morphemes included in each sentence corresponds to a negative expression stored in the negative expression storage means, and if so, is a negative expression for the expression. Means for associating a negative expression tag indicating
Based on the combination pattern of the attribute tag type associated with each sentence and the presence / absence of a negative expression tag, it is determined whether the sentence is a negative evaluation sentence or a positive evaluation sentence, and for negative evaluation sentences, a negative determination tag And a means for adding a positive determination tag to a positive evaluation sentence,
Searching for a particle for constructing the main character in each sentence, and subject recognition means that recognizes an independent word attached to the particle as a subject;
An intention expression storage means for storing a combination of an intention expression representing a speaker's intention and a type of the intention;
It is determined whether an expression composed of a morpheme or a combination of morphemes included in each sentence corresponds to an intention expression stored in the intention expression dictionary storage unit, and if applicable, a corresponding type for the expression Means for associating an intent type tag indicating
Kansei analysis system characterized by having.
各文に認定された主題が、上記評価軸類似表現記憶手段に格納された類似表現に該当するか否かを判定し、該当する場合には文に対して対応の評価軸を関連付ける手段と、
各文に関連付けられた評価軸単位で、ネガ判定タグが付与された否定評価文の数と、ポジ判定タグが付与された肯定評価文の数を集計する手段と、
各文に関連付けられた評価軸及び意図類型単位で、文の数を集計する手段と、
集計結果を出力する手段とを備えたことを特徴とする請求項１に記載の感性分析システム。 An evaluation axis similar expression storage means for storing a correspondence relationship between a character string indicating a plurality of types of evaluation axes and a similar expression included in each evaluation axis;
A means for determining whether the subject recognized in each sentence corresponds to the similar expression stored in the evaluation axis similar expression storage means, and, if applicable, associating a corresponding evaluation axis with the sentence;
Means for counting the number of negative evaluation sentences with a negative determination tag and the number of positive evaluation sentences with a positive determination tag in the evaluation axis unit associated with each sentence;
Means for counting the number of sentences by the evaluation axis and intention type unit associated with each sentence;
The sensibility analysis system according to claim 1, further comprising means for outputting a total result.
事物に対する肯定／否定の価値判断を表す感性用語と、肯定／否定の何れであるかを示す属性との組合せを格納しておく感性辞書記憶手段、
文書ファイルに対して形態素処理を施し、当該文書ファイルに含まれる複数のテキスト文を形態素単位に分解する形態素解析手段、
各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記感性辞書記憶手段に格納された感性用語に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して組み合わされている上記肯定／否定の何れかの属性を示す属性タグを関連付ける手段、
否定文を構成する際に用いられる否定表現を格納しておく否定表現記憶手段、
各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記否定表現記憶手段に格納された否定表現に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して否定表現であることを示す否定表現タグを関連付ける手段、
各文に関連付けられた属性タグの種類と、否定表現タグの有無との組合せパターンに基づいて、当該文が否定評価文か肯定評価文かを判定し、否定評価文に対してはネガ判定タグを付与すると共に、肯定評価文に対してはポジ判定タグを付与する手段、
各文中の主格を構成するための助詞を探索し、当該助詞が付属している自立語を主題と認定する主題認定手段、
発言者の発言意図を表す意図表現と、その意図の類型との組合せを格納しておく意図表現記憶手段、
各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記意図表現辞書記憶手段に格納された意図表現に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して対応の類型を示す意図類型タグを関連付ける手段、
として機能させることを特徴とする感性分析システム。 Computer
A sensitivity dictionary storage means for storing a combination of a sensitivity term representing an affirmative / negative value judgment for an object and an attribute indicating whether it is positive / negative;
Morpheme analysis means for performing morpheme processing on a document file and decomposing a plurality of text sentences included in the document file into morpheme units;
It is determined whether or not an expression composed of a morpheme or a combination of morphemes included in each sentence corresponds to a sensitivity term stored in the sensitivity dictionary storage unit, and if applicable, is combined with the expression. Means for associating an attribute tag indicating any of the positive / negative attributes;
Negative expression storage means for storing negative expressions used when constructing negative sentences,
It is determined whether or not an expression composed of a morpheme or a combination of morphemes included in each sentence corresponds to a negative expression stored in the negative expression storage means, and if so, is a negative expression for the expression. Means for associating a negative expression tag indicating
Based on the combination pattern of the attribute tag type associated with each sentence and the presence / absence of a negative expression tag, it is determined whether the sentence is a negative evaluation sentence or a positive evaluation sentence, and for negative evaluation sentences, a negative determination tag And a means for adding a positive determination tag to a positive evaluation sentence,
Search for a particle for composing the main character in each sentence, and determine the subject recognition means to recognize the independent word attached with the particle as the subject,
An intention expression storage means for storing a combination of an intention expression representing a speaker's intention and a type of the intention;
It is determined whether an expression composed of a morpheme or a combination of morphemes included in each sentence corresponds to an intention expression stored in the intention expression dictionary storage unit, and if applicable, a corresponding type for the expression Means for associating an intent type tag indicating
Kansei analysis system characterized by functioning as
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|---|---|---|---|
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