JP4361299B2 - 評価表現抽出装置、プログラム、及び記憶媒体 - Google Patents
評価表現抽出装置、プログラム、及び記憶媒体 Download PDFInfo
- Publication number
- JP4361299B2 JP4361299B2 JP2003077183A JP2003077183A JP4361299B2 JP 4361299 B2 JP4361299 B2 JP 4361299B2 JP 2003077183 A JP2003077183 A JP 2003077183A JP 2003077183 A JP2003077183 A JP 2003077183A JP 4361299 B2 JP4361299 B2 JP 4361299B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- evaluation
- adjective
- dependency
- clause
- phrase
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Machine Translation (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、評価表現抽出装置、プログラム、及び記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
文書から、その文書の内容を表現する有益な情報を抽出することができれば、それらに基づいた文書検索、文書分類、文書分析などの応用が実現可能となる。特に、アンケート結果を分析するような場合、回答者が寄せる自由記述部分に記載される評価情報にこそ分析のポイントがあると考えられ、書き手の評価表現の抽出は重要な課題である。そこで、近年においては、大量の文書データから何らかの知見を見出すための情報を抽出すべく、各種の文書情報抽出技術が提案されている。
【０００３】
特許文献１においては、文書中の単語の頻度を計量し、頻度を単語の「重み」に換算して自動的にキーワードを同定することにより、文書中の有益な情報を自動抽出する技術が提案されている。
【０００４】
また、特許文献２においては、語と語の関係を用いたキーワード表現抽出を行なうことにより、文書中の有益な情報を自動抽出する技術が提案されている。これは、隣接する複数の語の並びを正規化し、情報検索精度を高める方法である。
【０００５】
さらに、特許文献３においては、対象文書を係り受け解析して、その結果得られる構文木や線形リストを構築し、単語と位置関係の頻出パタンを制約条件やパラメータを用いることにより、文書中の有益な情報を自動抽出する技術が提案されている。
【０００６】
【特許文献１】
特開平08-30627号公報
【特許文献２】
特開平08-129554号公報
【特許文献３】
特開2001-84250公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許文献１に提案されている技術によれば、例えば、「価格が高い」を想定しキーワード「価格」＆「高い」を検索キーとして文書検索した場合に、「解像度が高いカメラで価格が安い機種を教えて欲しい」など、「高い」と評価している対象が「価格」でなく「カメラ」のような、想定とは全く異なる文書が引かれてしまうという問題がある。
【０００８】
また、特許文献２に提案されている技術によれば、表層表現に依存しないキーワード表現が獲得できるが、係り受け解析はせず、隣接語句が対象のため、「価格が高い」という概念を抽出したい場合に、「価格がもっと高いカメラ」というテキストからは抽出することができないとう問題がある。
【０００９】
さらに、特許文献３に提案されている技術によれば、「価格がもっと高いカメラ」というテキストから「価格が→高い」という概念を取得することができるが、評価表現は、実際には長い構文木で表わされることは少なく、コストの高い構文木や線形リストの構築は実用的ではない。
【００１０】
本発明の目的は、文書中から、評価対象とこの評価対象に対応する評価表現の対を抽出することができる評価表現抽出装置、プログラム、及び記憶媒体を提供することである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の発明の評価表現抽出装置は、テキストに対して少なくとも形態素解析処理と文節係り受け解析処理とを含む言語解析処理を行なう言語解析手段と、前記テキストを、前記言語解析手段における言語解析結果に基づき、少なくとも構成単語の表記、係り受け情報を含む文節情報を保持したデータ構造に変換するテキストデータ構造生成手段と、特定の文法的な係り受け関係にある文節対を選別する所定の選別判断基準に合致する文節対を、前記テキストデータ構造生成手段により係り受け関係にあるとされた文節対から選別する特定文節対選別手段と、前記特定文節対選別手段で選別された特定の係り受け関係にある文節対が、評価対象と当該評価対象に対応する評価表現とを特定するための評価対象・評価表現特定規則に合致するか否かを検査して評価対象と当該評価対象に対応する評価表現とを特定する評価対象・評価表現特定手段と、を備える。
【００１２】
したがって、文書中から、評価対象とこの評価対象に対応する評価表現の対を抽出することが可能となり、アンケートなどにおいて事物の評価に関する分析に適用したり、評価表現による文書検索などが可能となる。また、評価対象と評価表現を特定する際には、自然言語の文法知識を活用した特定規則を用いることで、精度の高い評価対象、評価表現を特定することが可能となる。
【００１３】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の評価表現抽出装置において、前記特定文節対選別手段における選別判断基準は、対象文節対の係り受け関係が主述関係であり、受け文節の構成単語の品詞が形容詞、形容動詞、補助形容詞である。
【００１４】
したがって、評価表現抽出過程において、文節間係り受け関係が、主述関係であり、評価に使われる用語を含む文節対だけを対象にすることで、全文節対を対象とするよりも抽出処理を軽減できるという効果がある。
【００１５】
請求項３記載の発明は、請求項１記載の評価表現抽出装置において、前記特定文節対選別手段における選別判断基準は、対象文節対の係り受け関係が連体修飾関係であり、係り文節の構成単語の品詞が形容詞、形容動詞、補助形容詞である。
【００１６】
したがって、評価表現抽出過程において、文節間係り受け関係が、連体修飾関係であり、評価に使われる用語を含む文節対だけを対象にすることで、全文節対を対象とするよりも抽出処理を軽減できるという効果がある。
【００１９】
請求項４記載の発明は、請求項１記載の評価表現抽出装置において、前記評価対象・評価表現特定規則には、対象文節対の係り受け関係が主述関係であった場合に、係り文節に含まれる自立語を評価対象と特定し、受け文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれていた場合にはそれを付加した表現を評価表現と特定する規則が記載されている。
【００２０】
したがって、主述関係をもつ係り受け文節対に対し、文法的に限定的な特定規則を含むため、より精度の高い評価対象と評価表現の抽出が可能となる。
【００２１】
請求項５記載の発明は、請求項１記載の評価表現抽出装置において、前記評価対象・評価表現特定規則には、対象文節対の係り受け関係が主述関係であった場合に、係り文節に含まれる自立語が形式名詞であった場合にはその文節を受け文節として連体修飾する係り文節の自立語を評価対象と特定し、受け文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれていた場合にはそれを付加した表現を、評価表現と特定する規則が記載されている。
【００２２】
したがって、主述関係をもつ係り受け文節対に対し、評価対象が実体ではない形式名詞であった場合、そのさらに連体修飾文節から実体を取得することができ、より精度の高い評価対象と評価表現の抽出が可能となる。
【００２３】
請求項６記載の発明は、請求項１記載の評価表現抽出装置において、前記評価対象・評価表現特定規則には、対象文節対の係り受け関係が連体修飾関係であった場合に、係り文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれている場合にはそれを付加した表現を評価表現と特定し、受け文節に含まれる自立語を評価対象と特定する規則が記載されている。
【００２４】
したがって、連体修飾関係をもつ係り受け文節対に対し、文法的に限定的な特定規則を含むため、より精度の高い評価対象と評価表現の抽出が可能となる。
【００２５】
請求項７記載の発明のプログラムは、コンピュータにインストールされるか、あるいは解釈されて実行されるプログラムであって、前記コンピュータに、テキストに対して少なくとも形態素解析処理と文節係り受け解析処理とを含む言語解析処理を行なう言語解析機能と、前記テキストを、前記言語解析機能における言語解析結果に基づき、少なくとも構成単語の表記、係り受け情報を含む文節情報を保持したデータ構造に変換するテキストデータ構造生成機能と、特定の文法的な係り受け関係にある文節対を選別する所定の選別判断基準に合致する文節対を、前記テキストデータ構造生成機能により係り受け関係にあるとされた文節対から選別する特定文節対選別機能と、前記特定文節対選別機能で選別された特定の係り受け関係にある文節対が、評価対象と当該評価対象に対応する評価表現とを特定するための評価対象・評価表現特定規則に合致するか否かを検査して評価対象と当該評価対象に対応する評価表現とを特定する評価対象・評価表現特定機能と、を実行させる。
【００２６】
したがって、文書中から、評価対象とこの評価対象に対応する評価表現の対を抽出することが可能となり、アンケートなどにおいて事物の評価に関する分析に適用したり、評価表現による文書検索などが可能となる。また、評価対象と評価表現を特定する際には、自然言語の文法知識を活用した特定規則を用いることで、精度の高い評価対象、評価表現を特定することが可能となる。
【００２７】
請求項８記載の発明は、請求項７記載のプログラムにおいて、前記特定文節対選別機能における選別判断基準は、対象文節対の係り受け関係が主述関係であり、受け文節の構成単語の品詞が形容詞、形容動詞、補助形容詞である。
【００２８】
したがって、評価表現抽出過程において、文節間係り受け関係が、主述関係であり、評価に使われる用語を含む文節対だけを対象にすることで、全文節対を対象とするよりも抽出処理を軽減できるという効果がある。
【００２９】
請求項９記載の発明は、請求項７記載のプログラムにおいて、前記特定文節対選別機能における選別判断基準は、対象文節対の係り受け関係が連体修飾関係であり、係り文節の構成単語の品詞が形容詞、形容動詞、補助形容詞である。
【００３０】
したがって、評価表現抽出過程において、文節間係り受け関係が、連体修飾関係であり、評価に使われる用語を含む文節対だけを対象にすることで、全文節対を対象とするよりも抽出処理を軽減できるという効果がある。
【００３３】
請求項１０記載の発明は、請求項７記載のプログラムにおいて、前記評価対象・評価表現特定規則には、対象文節対の係り受け関係が主述関係であった場合に、係り文節に含まれる自立語を評価対象と特定し、受け文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれていた場合にはそれを付加した表現を評価表現と特定する規則が記載されている。
【００３４】
したがって、主述関係をもつ係り受け文節対に対し、文法的に限定的な特定規則を含むため、より精度の高い評価対象と評価表現の抽出が可能となる。
【００３５】
請求項１１記載の発明は、請求項７記載のプログラムにおいて、前記評価対象・評価表現特定規則には、対象文節対の係り受け関係が主述関係であった場合に、係り文節に含まれる自立語が形式名詞であった場合にはその文節を受け文節として連体修飾する係り文節の自立語を評価対象と特定し、受け文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれていた場合にはそれを付加した表現を、評価表現と特定する規則が記載されている。
【００３６】
したがって、主述関係をもつ係り受け文節対に対し、評価対象が実体ではない形式名詞であった場合、そのさらに連体修飾文節から実体を取得することができ、より精度の高い評価対象と評価表現の抽出が可能となる。
【００３７】
請求項１２記載の発明は、請求項７記載のプログラムにおいて、前記評価対象・評価表現特定規則には、対象文節対の係り受け関係が連体修飾関係であった場合に、係り文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれている場合にはそれを付加した表現を評価表現と特定し、受け文節に含まれる自立語を評価対象と特定する規則が記載されている。
【００３８】
したがって、連体修飾関係をもつ係り受け文節対に対し、文法的に限定的な特定規則を含むため、より精度の高い評価対象と評価表現の抽出が可能となる。
【００３９】
請求項１３記載の発明のコンピュータに読取り可能な記憶媒体は、請求項７ないし１２のいずれか一記載のプログラムを記憶している。
【００４０】
したがって、この記憶媒体に記憶されたプログラムをコンピュータに読み取らせることにより、請求項７ないし１２のいずれか一記載の発明と同様の作用を得ることが可能になる。
【００５５】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の一形態を図１ないし図１１に基づいて説明する。
【００５６】
図１は、本発明が適用される評価表現抽出装置１のハードウェア構成を概略的に示すブロック図である。図１に示すように、評価表現抽出装置１は、例えばパーソナルコンピュータやワークステーションであり、コンピュータの主要部であって各部を集中的に制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）２を備えている。このＣＰＵ２には、ＢＩＯＳなどを記憶した読出し専用メモリであるＲＯＭ（Read Only Memory）３と、各種データを書換え可能に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）４とがバス５で接続されている。
【００５７】
さらにバス５には、外部記憶装置であるＨＤＤ（Hard Disk Drive）６と、配布されたプログラムであるコンピュータソフトウェアを読み取るための機構としてＣＤ（Compact Disc）−ＲＯＭ７を読み取るＣＤ−ＲＯＭドライブ８と、評価表現抽出装置１とネットワーク９との通信を司る通信制御装置１０と、キーボードやマウスなどの入力装置１１と、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などの表示装置１２とが、図示しないＩ／Ｏを介して接続されている。
【００５８】
ＲＡＭ４は、各種データを書換え可能に記憶する性質を有していることから、ＣＰＵ２の作業エリアとして機能し、例えば後述する文書バッファ等の役割を果たす。
【００５９】
また、ＨＤＤ６には、各種のプログラムを格納するプログラムファイルのほか、言語解析用辞書１３、評価対象・評価表現特定規則１４が格納されている。
【００６０】
言語解析用辞書１３は、特に図示しないが、形態素列を登録単位（エントリ）としており、エントリの属性としては、“表記”と、各構成形態素の“品詞［カテゴリ］”とが設けられている。
【００６１】
次に、評価対象・評価表現特定規則１４について説明する。評価対象・評価表現特定規則１４は、文節対に対し、評価対象とこの評価対象に対応する評価表現とを特定するためのものである。図２は評価対象・評価表現特定規則１４の一例を示す説明図である。図２に示すように、評価対象・評価表現特定規則１４は、例えば、文節間の係り受け関係（連体修飾関係、主述関係など）、テキストに表出する評価表現は「高い」「高価だ」など品詞属性が形容詞や形容動詞などの評価用語であること、評価対象や評価表現のキーになるのは文節中に含まれる自立語であり、付属語で加味する必要がある表現は「ない」などの助動詞や「にくい」などの補助形容詞であること等の文法的知識と、その相互関係を示すものである。なお、評価対象・評価表現特定規則１４は、図２に示すif-thenルールの他、テーブル形式、辞書形式などで記載するようにしても良い。
【００６２】
図１に示すＣＤ−ＲＯＭ７は、この発明の記憶媒体を実施するものであり、ＯＳ（Operating System）や各種のプログラムが記憶されている。ＣＰＵ２は、ＣＤ−ＲＯＭ７に記憶されているプログラムをＣＤ−ＲＯＭドライブ８で読み取り、ＨＤＤ６にインストールする。
【００６３】
なお、記憶媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ７のみならず、ＤＶＤなどの各種の光ディスク、各種光磁気ディスク、フレキシブル・ディスクなどの各種磁気ディスク等、半導体メモリ等の各種方式のメディアを用いることができる。また、通信制御装置１０を介してインターネットなどのネットワーク９からプログラムをダウンロードし、ＨＤＤ６にインストールするようにしてもよい。この場合に、送信側のサーバでプログラムを記憶している記憶装置も、この発明の記憶媒体である。なお、プログラムは、所定のＯＳ（Operating System）上で動作するものであってもよいし、その場合に後述の各種処理の一部の実行をＯＳに肩代わりさせるものであってもよいし、所定のアプリケーションソフトやＯＳなどを構成する一群のプログラムファイルの一部として含まれているものであってもよい。
【００６４】
このシステム全体の動作を制御するＣＰＵ２は、このシステムの主記憶として使用されるＨＤＤ６上にロードされたプログラムに基づいて各種処理を実行する。
【００６５】
次に、評価表現抽出装置１のＣＰＵ２がプログラムに基づいて実行する各種処理の内容について説明する。図３は、評価表現抽出装置１の機能ブロック図である。図３に示すように、当該評価表現抽出装置１においては、入力手段１００、言語解析手段１０１、テキストデータ構造生成手段１０２、テキストデータ構造記憶部１０３、特定文節対選別手段１０４、特定文節対記憶部１０５、評価対象・評価表現特定手段１０６、評価対象・評価表現記憶部１０７、出力手段１０８の各機能が、ＣＰＵ２がコンピュータソフトウェアに従って動作することにより実現される。
【００６６】
入力手段１００は、入力装置１１から入力された「抽出対象文書」であるテキストを文書バッファに記憶する。評価表現抽出装置１における評価表現抽出は、この「抽出対象文書」を対象に行なわれる。入力装置１１から入力された「抽出対象文書」であるテキストは、入力手段１００により文書バッファに記憶された後、言語解析手段１０１に送られる。
【００６７】
言語解析手段１０１は、文書バッファに記憶された「抽出対象文書」であるテキストに対して、形態素解析処理及び係り受け解析処理を行なう。言語解析手段１０１は、まず、形態素解析処理を実施する。形態素解析処理は、テキストを単語毎に区切り、品詞など、各単語の属性を付加する処理で、原理は“日本語情報処理 第４章「形態素解析」”に詳しく、その処理方法には、最長一致法、コスト最小法、用例検索法など、既存の手法を用いる。次に、言語解析手段１０１は、係り受け解析処理を実施する。係り受け解析処理は、係り受け処理の１単位である文節を生成し、文節と文節がどのような関係にあるかを同定する処理で、原理は“日本語情報処理 第５章「構文解析」”や、「二文節間の係り受けを基礎とした日本語の構文分析」（吉田）にあるように、既存の手法を用いる。通常、文節は1つの自立語と、０個以上の付属語で構成され、解析方法によっては、１文節に複数個の自立語が含まれるような結果を出す定義の仕方もあるが、本実施の形態においては、文節には必ず１つだけしか自立語を含まないように文節を生成する解析方法を利用する。
【００６８】
テキストデータ構造生成手段１０２は、言語解析手段１０１における言語解析処理（形態素解析処理及び係り受け解析処理）によって得られた情報を、図４に示すような少なくとも構成単語の表記、係り受け情報を含む文節情報を保持したデータ構造に変換し、ＨＤＤ６に形成されるテキストデータ構造記憶部１０３に記憶する。ここで、図５はテキストデータ構造の各構成要素が管理する情報例である。図５に示すように、文節情報としては、文節を構成する単語情報の他、該当文節へ係る係り文節情報、該当文節が係る先の受け文節情報などがある。
【００６９】
特定文節対選別手段１０４は、テキストデータ構造記憶部１０３の係り受け文節対データの有無をチェックし、先頭の文節対から順にバッファに入れ、選別判断基準に合致する特定文節対かどうかを判断し、合致した文節対をＨＤＤ６に形成される特定文節対記憶部１０５へ格納する。
【００７０】
評価対象・評価表現特定手段１０６は、特定文節対記憶部１０５に格納されている文節の構成単語に対し、評価対象・評価表現特定規則１４に合致するか否かを検査し、特定された評価対象とこの評価対象に対応する評価表現とをＨＤＤ６に形成される評価対象・評価表現記憶部１０７へ格納する。
【００７１】
出力手段１０８は、評価対象・評価表現記憶部１０７に記憶されている評価対象・評価表現データを表示装置１２に出力する。
【００７２】
次に、評価表現抽出装置１における評価表現抽出処理の全体的な流れについて図６を参照して説明する。図６に示すように、評価表現抽出指示がなされると（ステップＳ１のＹ）、ステップＳ２に進み、抽出対象文書の有無をチェックする。
【００７３】
抽出対象文書が有る場合には（ステップＳ２のＹ）、先頭の文書から順に文書バッファに格納し（ステップＳ３）、文書バッファ中のテキストに対し、形態素解析処理（ステップＳ４）、係り受け解析処理（ステップＳ５）を実施する。
【００７４】
文書バッファにあるテキストの形態素解析処理及び係り受け解析処理が終わった場合には（ステップＳ６のＹ）、解析結果をテキストデータ構造記憶部１０３に格納し（ステップＳ７）、次の文書がある場合には（ステップＳ８のＹ）、ステップＳ３に戻り、文書バッファに次の文書を格納する。
【００７５】
全ての文書についての言語解析処理（形態素解析処理及び係り受け解析処理）が終了した場合には（ステップＳ８のＮ）、ステップＳ９に進み、テキストデータ構造記憶部１０３の係り受け文節対データの有無をチェックする。
【００７６】
テキストデータ構造記憶部１０３に係り受け文節対データが有る場合には（ステップＳ９のＹ）、先頭の文節対から順にバッファに入れた後（ステップＳ１０）、ステップＳ１１に進み、選別判断基準に合致する特定文節対かどうかを判断する。選別判断基準は、具体的には、係り受け関係が主述関係、もしくは連体修飾関係であり、前者の場合は、受け文節に形容詞か形容動詞か、補助形容詞が含まれている、後者の場合は、係り文節に形容詞か形容動詞か、補助形容詞が含まれている、という基準である。
【００７７】
文節対が選別判断基準に合致した場合には（ステップＳ１１のＹ）、ステップＳ１２に進み、特定文節対であるとして特定文節対記憶部１０５に格納する。
【００７８】
テキストデータ構造記憶部１０３に格納されている全ての文節対に対してチェックが終わり（ステップＳ１３のＮ）、特定文節対記憶部１０５に記憶された文節対がある場合には（ステップＳ１４のＹ）、特定文節対記憶部１０５の先頭の文節対から順にバッファに入れ（ステップＳ１５）、その係り受け関係名と、係り文節、受け文節それぞれの文節の構成単語に対し、評価対象・評価表現特定規則１４に合致するかどうかを検査する（ステップＳ１６）。
【００７９】
次いで、評価対象・評価表現特定規則に合致するかどうかの検査により特定された評価対象とこの評価対象に対応する評価表現を、評価対象・評価表現記憶部１０７へ格納した後（ステップＳ１７）、ステップＳ１８に進み、次文節があるかどうかチェックする。
【００８０】
次文節がある場合には（ステップＳ１８のＹ）、次文節を取り出し、評価対象とこの評価対象に対応する評価表現の抽出処理（ステップＳ１５〜Ｓ１７）を実行する。すなわち、評価対象とこの評価対象に対応する評価表現の抽出処理（ステップＳ１５〜Ｓ１７）は、特定文節対記憶部１０５に特定の文節対がなくなるまで（ステップＳ１８のＮ）、繰り返される。
【００８１】
特定文節対記憶部１０５に特定の文節対がなくなった場合には（ステップＳ１８のＮ）、ステップＳ１９に進み、出力指示の有無をチェックする。
【００８２】
出力指示があった場合には（ステップＳ１９のＹ）、ステップＳ２０に進み、評価対象・評価表現記憶部１０７に評価対象・評価表現データが格納されているか否かをチェックする。
【００８３】
評価対象・評価表現記憶部１０７に評価対象・評価表現データが格納されている場合には（ステップＳ２０のＹ）、評価対象・評価表現記憶部１０７に記憶されている評価対象・評価表現データを表示装置１２に出力する（ステップＳ２１）。
【００８４】
ここに、テキストに対して少なくとも形態素解析処理と文節係り受け解析処理とを含む言語解析処理を行なう言語解析手段１０１における言語解析結果に基づき、テキストデータ構造生成手段１０２でテキストを少なくとも構成単語の表記、係り受け情報を含む文節情報を保持したデータ構造に変換する。そして、係り受け関係にあるとされた文節対から、特定文節対選別手段１０４において事物に対する評価に言及する文節対を選別し、選別された文節対から評価対象とこの評価対象に対応する評価表現とを評価対象・評価表現特定手段１０６で特定する。これにより、文書中から、評価対象とこの評価対象に対応する評価表現の対を抽出することができるので、アンケートなどにおいて事物の評価に関する分析に適用したり、評価表現による文書検索などを行なうことができる。
【００８５】
[具体例]
ここで、上述したような評価表現抽出装置１における具体的な処理について例示的に説明する。ここでは、ある製品についての複数のアンケート自由記述文書があり、ユーザがこれらに基づく製品評価の分析を行なうものする。なお、入力装置１１としてはキーボードを想定し、表示装置１２としてはＬＣＤを想定する。このような状況下において、ユーザは、評価表現抽出装置１を起動し、評価表現抽出指示を出すことになる。
【００８６】
評価表現抽出装置１は、まず抽出対象文書の有無をチェックし、抽出対象文書がある場合には、先頭の文書から順に文書バッファに格納し、文書バッファ中のテキストに対し、形態素解析処理を行ない、テキストを単語に区切る。続いて、係り受け解析処理を実施し、テキスト中の文節同士の係り受け文節対を同定する。例えば、
Ａ「価格がまだ高すぎて、買わない。」
Ｂ「高い価格のカメラ。」
Ｃ「価格が下がりにくい。」
Ｄ「売るほうが良い。」
Ｅ「価格が一般的でない。」
というような記述文がある場合には、図７に示すような言語解析処理結果が得られる。
【００８７】
文書バッファにあるテキストの係り受け解析処理が終わったら、解析結果をテキストデータ構造記憶部１０３に格納し、次の文書を文書バッファに格納する。文書バッファに記憶されている全ての文書に対して、これらの言語解析が終了した場合には、テキストデータ構造記憶部１０３の係り受け文節対データの有無をチェックする。
【００８８】
テキストデータ構造記憶部１０３には図７に示すような文節対データが存在するので、データの先頭の文節対から順にバッファに入れ、文法的な係り受けの関係と係り文節、または受け文節に含まれる自立語もしくは付属語を選別判断基準として、この基準に合致するかどうかを検査する。
【００８９】
本例では、係り受けの関係が主述関係と連体修飾関係であるもの、更に、そのうちで文節構成単語の品詞が形容詞、形容動詞、補助形容詞の属性を持つ文節対が選別されるため、図７に示すような文節対データからは、図８に示す５件の文節データが選別される。
【００９０】
図８に示すような選別対象の文節対は、特定文節対記憶部１０５へ格納される。テキストデータ構造記憶部１０３に記憶されている係り受け文節対データ全てに対し、この選別処理が終了したら、特定文節対記憶部１０５の特定文節対の有無をチェックする。特定文節対記憶部１０５には図８に示すような選別対象の文節対が格納されているので、その先頭の文節対から順にバッファに入れ、その係り受け関係名と、係り文節、受け文節それぞれの文節の構成単語に対し、図２に示す評価対象・評価表現特定規則１４に従い、評価対象とこの評価対象に対応する評価表現を抽出する。
【００９１】
まず、図８に示す主述関係１は、規則１が適用され、係り文節の構成自立語が形式名詞でないので、評価対象は係り文節の自立語である「価格」となる。次に、受け文節の自立語が、形容詞であり、打消の助動詞は含まれないため、評価表現は自立語の終止形である「高い」となる。
【００９２】
図８に示す連体修飾関係１は、規則２が適用され、評価対象は、受け文節の自立語である「価格」となる。次に、係り文節の自立語が、形容詞であり、打消の助動詞は含まれないため、評価表現は自立語の終止形である「高い」となる。
【００９３】
図８に示す主述関係２は、規則１が適用され、係り文節の構成自立語が形式名詞でないので、評価対象は係り文節の自立語である「価格」となる。次に、受け文節の自立語は、動詞であるが、補助形容詞「にくい」が含まれ、打消の助動詞は含まれないため、評価表現は自立語「下がり」＋補助形容詞「にくい」となる。
【００９４】
図８に示す主述関係３は、規則１が適用され、係り文節の構成自立語が形式名詞なので、係り文節「ほうが」を受け文節とする、連体修飾文節を検索する。図９に示すように、連体修飾文節「売る」があるので、評価対象は自立語「売る」となる。次に、受け文節の自立語が、形容詞であり、打消の助動詞は含まれないため、評価表現は自立語の終止形である「良い」となる。
【００９５】
図８に示す主述関係４は、規則１が適用され、係り文節の構成自立語が形式名詞でないので、評価対象は係り文節の自立語である「価格」となる。次に、受け文節の自立語が、形容動詞であり、打消の助動詞が含まれるため、評価表現は自立語の終止形である「一般的」＋打消となる。
【００９６】
このように抽出した評価対象と評価表現を、評価対象と評価表現を記憶する手段へ格納する。特定文節対記憶部１０５に次文節があるかどうかチェックし、特定文節対記憶部１０５に次文節がある場合には、次文節を取り出し、特定文節対記憶部１０５に特定の文節対がなくなるまで、評価対象とこの評価対象に対応する評価表現の抽出処理を繰り返す。そして、最終的には図１０に示すような評価対象と評価表現が抽出される。
【００９７】
抽出処理が終了したら、出力指示の有無をチェックする。ここでは、評価対象と、それに対応する評価表現を、評価対象を基準にして評価表現をまとめて出力する。ここで、図１１は表示装置１２への出力例である。表示装置１２への出力方法としては、図１１に例示するように、評価対象に対応する評価表現をまとめて出力する方法の他に、評価対象と評価表現の対を１対ずつ出力する方法、評価表現に対応する評価対象をまとめて出力する方法などが考えられる。
【００９８】
【発明の効果】
請求項１記載の発明の評価表現抽出装置によれば、テキストに対して少なくとも形態素解析処理と文節係り受け解析処理とを含む言語解析処理を行なう言語解析手段と、テキストを、言語解析手段における言語解析結果に基づき、少なくとも構成単語の表記、係り受け情報を含む文節情報を保持したデータ構造に変換するテキストデータ構造生成手段と、特定の文法的な係り受け関係にある文節対を選別する所定の選別判断基準に合致する文節対を、テキストデータ構造生成手段により係り受け関係にあるとされた文節対から選別する特定文節対選別手段と、特定文節対選別手段で選別された特定の係り受け関係にある文節対が、評価対象とこの評価対象に対応する評価表現とを特定するための評価対象・評価表現特定規則に合致するか否かを検査して評価対象と当該評価対象に対応する評価表現とを特定する評価対象・評価表現特定手段と、を備えることにより、文書中から、評価対象と当該評価対象に対応する評価表現の対を抽出することができるので、アンケートなどにおいて事物の評価に関する分析に適用したり、評価表現による文書検索などを行なうことができる。また、評価対象と評価表現を特定する際には、自然言語の文法知識を活用した特定規則を用いることで、精度の高い評価対象、評価表現を特定することができる。
【００９９】
請求項２記載の発明によれば、請求項１記載の評価表現抽出装置において、前記特定文節対選別手段における選別判断基準は、対象文節対の係り受け関係が主述関係であり、受け文節の構成単語の品詞が形容詞、形容動詞、補助形容詞であることにより、評価表現抽出過程において、文節間係り受け関係が、主述関係であり、評価に使われる用語を含む文節対だけを対象にすることで、全文節対を対象とするよりも抽出処理を軽減できるという効果がある。
【０１００】
請求項３記載の発明によれば、請求項１記載の評価表現抽出装置において、前記特定文節対選別手段における選別判断基準は、対象文節対の係り受け関係が連体修飾関係であり、係り文節の構成単語の品詞が形容詞、形容動詞、補助形容詞であることにより、評価表現抽出過程において、文節間係り受け関係が、連体修飾関係であり、評価に使われる用語を含む文節対だけを対象にすることで、全文節対を対象とするよりも抽出処理を軽減できるという効果がある。
【０１０２】
請求項４記載の発明によれば、請求項１記載の評価表現抽出装置において、前記評価対象・評価表現特定規則には、対象文節対の係り受け関係が主述関係であった場合に、係り文節に含まれる自立語を評価対象と特定し、受け文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれていた場合にはそれを付加した表現を評価表現と特定する規則が記載されていることにより、主述関係をもつ係り受け文節対に対し、文法的に限定的な特定規則を含むため、より精度の高い評価対象と評価表現を抽出することができる。
【０１０３】
請求項５記載の発明によれば、請求項１記載の評価表現抽出装置において、前記評価対象・評価表現特定規則には、対象文節対の係り受け関係が主述関係であった場合に、係り文節に含まれる自立語が形式名詞であった場合にはその文節を受け文節として連体修飾する係り文節の自立語を評価対象と特定し、受け文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれていた場合にはそれを付加した表現を、評価表現と特定する規則が記載されていることにより、主述関係をもつ係り受け文節対に対し、評価対象が実体ではない形式名詞であった場合、そのさらに連体修飾文節から実体を取得することができ、より精度の高い評価対象と評価表現を抽出することができる。
【０１０４】
請求項６記載の発明によれば、請求項１記載の評価表現抽出装置において、前記評価対象・評価表現特定規則には、対象文節対の係り受け関係が連体修飾関係であった場合に、係り文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれている場合にはそれを付加した表現を評価表現と特定し、受け文節に含まれる自立語を評価対象と特定する規則が記載されていることにより、連体修飾関係をもつ係り受け文節対に対し、文法的に限定的な特定規則を含むため、より精度の高い評価対象と評価表現を抽出することができる。
【０１０５】
請求項７記載の発明のプログラムによれば、コンピュータにインストールされるか、あるいは解釈されて実行されるプログラムであって、前記コンピュータに、テキストに対して少なくとも形態素解析処理と文節係り受け解析処理とを含む言語解析処理を行なう言語解析機能と、テキストを、言語解析機能における言語解析結果に基づき、少なくとも構成単語の表記、係り受け情報を含む文節情報を保持したデータ構造に変換するテキストデータ構造生成機能と、特定の文法的な係り受け関係にある文節対を選別する所定の選別判断基準に合致する文節対を、テキストデータ構造生成機能により係り受け関係にあるとされた文節対から選別する特定文節対選別機能と、特定文節対選別機能で選別された特定の係り受け関係にある文節対が、評価対象と当該評価対象に対応する評価表現とを特定するための評価対象・評価表現特定規則に合致するか否かを検査して評価対象と当該評価対象に対応する評価表現とを特定する評価対象・評価表現特定機能と、を実行させることにより、文書中から、評価対象とこの評価対象に対応する評価表現の対を抽出することができるので、アンケートなどにおいて事物の評価に関する分析に適用したり、評価表現による文書検索などを行なうことができる。また、評価対象と評価表現を特定する際には、自然言語の文法知識を活用した特定規則を用いることで、精度の高い評価対象、評価表現を特定することができる。
【０１０６】
請求項８記載の発明によれば、請求項７記載のプログラムにおいて、前記特定文節対選別機能における選別判断基準は、対象文節対の係り受け関係が主述関係であり、受け文節の構成単語の品詞が形容詞、形容動詞、補助形容詞であることにより、評価表現抽出過程において、文節間係り受け関係が、主述関係であり、評価に使われる用語を含む文節対だけを対象にすることで、全文節対を対象とするよりも抽出処理を軽減できるという効果がある。
【０１０７】
請求項９記載の発明によれば、請求項７記載のプログラムにおいて、前記特定文節対選別機能における選別判断基準は、対象文節対の係り受け関係が連体修飾関係であり、係り文節の構成単語の品詞が形容詞、形容動詞、補助形容詞であることにより、評価表現抽出過程において、文節間係り受け関係が、連体修飾関係であり、評価に使われる用語を含む文節対だけを対象にすることで、全文節対を対象とするよりも抽出処理を軽減できるという効果がある。
【０１０９】
請求項１０記載の発明によれば、請求項７記載のプログラムにおいて、前記評価対象・評価表現特定規則には、対象文節対の係り受け関係が主述関係であった場合に、係り文節に含まれる自立語を評価対象と特定し、受け文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれていた場合にはそれを付加した表現を評価表現と特定する規則が記載されていることにより、主述関係をもつ係り受け文節対に対し、文法的に限定的な特定規則を含むため、より精度の高い評価対象と評価表現を抽出することができる。
【０１１０】
請求項１１記載の発明によれば、請求項７記載のプログラムにおいて、前記評価対象・評価表現特定規則には、対象文節対の係り受け関係が主述関係であった場合に、係り文節に含まれる自立語が形式名詞であった場合にはその文節を受け文節として連体修飾する係り文節の自立語を評価対象と特定し、受け文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれていた場合にはそれを付加した表現を、評価表現と特定する規則が記載されていることにより、主述関係をもつ係り受け文節対に対し、評価対象が実体ではない形式名詞であった場合、そのさらに連体修飾文節から実体を取得することができ、より精度の高い評価対象と評価表現を抽出することができる。
【０１１１】
請求項１２記載の発明によれば、請求項７記載のプログラムにおいて、前記評価対象・評価表現特定規則には、対象文節対の係り受け関係が連体修飾関係であった場合に、係り文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれている場合にはそれを付加した表現を評価表現と特定し、受け文節に含まれる自立語を評価対象と特定する規則が記載されていることにより、連体修飾関係をもつ係り受け文節対に対し、文法的に限定的な特定規則を含むため、より精度の高い評価対象と評価表現を抽出することができる。
【０１１２】
請求項１３記載の発明のコンピュータに読取り可能な記憶媒体によれば、請求項７ないし１２のいずれか一記載のプログラムを記憶していることにより、この記憶媒体に記憶されたプログラムをコンピュータに読み取らせることで、請求項７ないし１２のいずれか一記載の発明と同様の作用効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態の評価表現抽出装置のハードウェア構成を概略的に示すブロック図である。
【図２】評価対象・評価表現特定規則の一例を示す説明図である。
【図３】評価表現抽出装置の機能ブロック図である。
【図４】テキストデータ構造を示す説明図である。
【図５】テキストデータ構造の各構成要素が管理する情報例を示す説明図である。
【図６】評価表現抽出処理の全体的な流れを示すフローチャートである。
【図７】言語解析処理結果の一例を示す説明図である。
【図８】選別対象の文節対を示す説明図である。
【図９】選別対象の文節対を示す説明図である。
【図１０】抽出された評価対象及び評価表現の一例を示す説明図である。
【図１１】表示装置への出力例を示す正面図である。
【符号の説明】
１ 評価表現抽出装置
７ 記憶媒体
１４ 評価対象・評価表現特定規則
１０１ 言語解析手段
１０２ テキストデータ構造生成手段
１０４ 特定文節対選別手段
１０６ 評価対象・評価表現特定手段
【発明の属する技術分野】
本発明は、評価表現抽出装置、プログラム、及び記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
文書から、その文書の内容を表現する有益な情報を抽出することができれば、それらに基づいた文書検索、文書分類、文書分析などの応用が実現可能となる。特に、アンケート結果を分析するような場合、回答者が寄せる自由記述部分に記載される評価情報にこそ分析のポイントがあると考えられ、書き手の評価表現の抽出は重要な課題である。そこで、近年においては、大量の文書データから何らかの知見を見出すための情報を抽出すべく、各種の文書情報抽出技術が提案されている。
【０００３】
特許文献１においては、文書中の単語の頻度を計量し、頻度を単語の「重み」に換算して自動的にキーワードを同定することにより、文書中の有益な情報を自動抽出する技術が提案されている。
【０００４】
また、特許文献２においては、語と語の関係を用いたキーワード表現抽出を行なうことにより、文書中の有益な情報を自動抽出する技術が提案されている。これは、隣接する複数の語の並びを正規化し、情報検索精度を高める方法である。
【０００５】
さらに、特許文献３においては、対象文書を係り受け解析して、その結果得られる構文木や線形リストを構築し、単語と位置関係の頻出パタンを制約条件やパラメータを用いることにより、文書中の有益な情報を自動抽出する技術が提案されている。
【０００６】
【特許文献１】
特開平08-30627号公報
【特許文献２】
特開平08-129554号公報
【特許文献３】
特開2001-84250公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許文献１に提案されている技術によれば、例えば、「価格が高い」を想定しキーワード「価格」＆「高い」を検索キーとして文書検索した場合に、「解像度が高いカメラで価格が安い機種を教えて欲しい」など、「高い」と評価している対象が「価格」でなく「カメラ」のような、想定とは全く異なる文書が引かれてしまうという問題がある。
【０００８】
また、特許文献２に提案されている技術によれば、表層表現に依存しないキーワード表現が獲得できるが、係り受け解析はせず、隣接語句が対象のため、「価格が高い」という概念を抽出したい場合に、「価格がもっと高いカメラ」というテキストからは抽出することができないとう問題がある。
【０００９】
さらに、特許文献３に提案されている技術によれば、「価格がもっと高いカメラ」というテキストから「価格が→高い」という概念を取得することができるが、評価表現は、実際には長い構文木で表わされることは少なく、コストの高い構文木や線形リストの構築は実用的ではない。
【００１０】
本発明の目的は、文書中から、評価対象とこの評価対象に対応する評価表現の対を抽出することができる評価表現抽出装置、プログラム、及び記憶媒体を提供することである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の発明の評価表現抽出装置は、テキストに対して少なくとも形態素解析処理と文節係り受け解析処理とを含む言語解析処理を行なう言語解析手段と、前記テキストを、前記言語解析手段における言語解析結果に基づき、少なくとも構成単語の表記、係り受け情報を含む文節情報を保持したデータ構造に変換するテキストデータ構造生成手段と、特定の文法的な係り受け関係にある文節対を選別する所定の選別判断基準に合致する文節対を、前記テキストデータ構造生成手段により係り受け関係にあるとされた文節対から選別する特定文節対選別手段と、前記特定文節対選別手段で選別された特定の係り受け関係にある文節対が、評価対象と当該評価対象に対応する評価表現とを特定するための評価対象・評価表現特定規則に合致するか否かを検査して評価対象と当該評価対象に対応する評価表現とを特定する評価対象・評価表現特定手段と、を備える。
【００１２】
したがって、文書中から、評価対象とこの評価対象に対応する評価表現の対を抽出することが可能となり、アンケートなどにおいて事物の評価に関する分析に適用したり、評価表現による文書検索などが可能となる。また、評価対象と評価表現を特定する際には、自然言語の文法知識を活用した特定規則を用いることで、精度の高い評価対象、評価表現を特定することが可能となる。
【００１３】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の評価表現抽出装置において、前記特定文節対選別手段における選別判断基準は、対象文節対の係り受け関係が主述関係であり、受け文節の構成単語の品詞が形容詞、形容動詞、補助形容詞である。
【００１４】
したがって、評価表現抽出過程において、文節間係り受け関係が、主述関係であり、評価に使われる用語を含む文節対だけを対象にすることで、全文節対を対象とするよりも抽出処理を軽減できるという効果がある。
【００１５】
請求項３記載の発明は、請求項１記載の評価表現抽出装置において、前記特定文節対選別手段における選別判断基準は、対象文節対の係り受け関係が連体修飾関係であり、係り文節の構成単語の品詞が形容詞、形容動詞、補助形容詞である。
【００１６】
したがって、評価表現抽出過程において、文節間係り受け関係が、連体修飾関係であり、評価に使われる用語を含む文節対だけを対象にすることで、全文節対を対象とするよりも抽出処理を軽減できるという効果がある。
【００１９】
請求項４記載の発明は、請求項１記載の評価表現抽出装置において、前記評価対象・評価表現特定規則には、対象文節対の係り受け関係が主述関係であった場合に、係り文節に含まれる自立語を評価対象と特定し、受け文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれていた場合にはそれを付加した表現を評価表現と特定する規則が記載されている。
【００２０】
したがって、主述関係をもつ係り受け文節対に対し、文法的に限定的な特定規則を含むため、より精度の高い評価対象と評価表現の抽出が可能となる。
【００２１】
請求項５記載の発明は、請求項１記載の評価表現抽出装置において、前記評価対象・評価表現特定規則には、対象文節対の係り受け関係が主述関係であった場合に、係り文節に含まれる自立語が形式名詞であった場合にはその文節を受け文節として連体修飾する係り文節の自立語を評価対象と特定し、受け文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれていた場合にはそれを付加した表現を、評価表現と特定する規則が記載されている。
【００２２】
したがって、主述関係をもつ係り受け文節対に対し、評価対象が実体ではない形式名詞であった場合、そのさらに連体修飾文節から実体を取得することができ、より精度の高い評価対象と評価表現の抽出が可能となる。
【００２３】
請求項６記載の発明は、請求項１記載の評価表現抽出装置において、前記評価対象・評価表現特定規則には、対象文節対の係り受け関係が連体修飾関係であった場合に、係り文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれている場合にはそれを付加した表現を評価表現と特定し、受け文節に含まれる自立語を評価対象と特定する規則が記載されている。
【００２４】
したがって、連体修飾関係をもつ係り受け文節対に対し、文法的に限定的な特定規則を含むため、より精度の高い評価対象と評価表現の抽出が可能となる。
【００２５】
請求項７記載の発明のプログラムは、コンピュータにインストールされるか、あるいは解釈されて実行されるプログラムであって、前記コンピュータに、テキストに対して少なくとも形態素解析処理と文節係り受け解析処理とを含む言語解析処理を行なう言語解析機能と、前記テキストを、前記言語解析機能における言語解析結果に基づき、少なくとも構成単語の表記、係り受け情報を含む文節情報を保持したデータ構造に変換するテキストデータ構造生成機能と、特定の文法的な係り受け関係にある文節対を選別する所定の選別判断基準に合致する文節対を、前記テキストデータ構造生成機能により係り受け関係にあるとされた文節対から選別する特定文節対選別機能と、前記特定文節対選別機能で選別された特定の係り受け関係にある文節対が、評価対象と当該評価対象に対応する評価表現とを特定するための評価対象・評価表現特定規則に合致するか否かを検査して評価対象と当該評価対象に対応する評価表現とを特定する評価対象・評価表現特定機能と、を実行させる。
【００２６】
したがって、文書中から、評価対象とこの評価対象に対応する評価表現の対を抽出することが可能となり、アンケートなどにおいて事物の評価に関する分析に適用したり、評価表現による文書検索などが可能となる。また、評価対象と評価表現を特定する際には、自然言語の文法知識を活用した特定規則を用いることで、精度の高い評価対象、評価表現を特定することが可能となる。
【００２７】
請求項８記載の発明は、請求項７記載のプログラムにおいて、前記特定文節対選別機能における選別判断基準は、対象文節対の係り受け関係が主述関係であり、受け文節の構成単語の品詞が形容詞、形容動詞、補助形容詞である。
【００２８】
したがって、評価表現抽出過程において、文節間係り受け関係が、主述関係であり、評価に使われる用語を含む文節対だけを対象にすることで、全文節対を対象とするよりも抽出処理を軽減できるという効果がある。
【００２９】
請求項９記載の発明は、請求項７記載のプログラムにおいて、前記特定文節対選別機能における選別判断基準は、対象文節対の係り受け関係が連体修飾関係であり、係り文節の構成単語の品詞が形容詞、形容動詞、補助形容詞である。
【００３０】
したがって、評価表現抽出過程において、文節間係り受け関係が、連体修飾関係であり、評価に使われる用語を含む文節対だけを対象にすることで、全文節対を対象とするよりも抽出処理を軽減できるという効果がある。
【００３３】
請求項１０記載の発明は、請求項７記載のプログラムにおいて、前記評価対象・評価表現特定規則には、対象文節対の係り受け関係が主述関係であった場合に、係り文節に含まれる自立語を評価対象と特定し、受け文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれていた場合にはそれを付加した表現を評価表現と特定する規則が記載されている。
【００３４】
したがって、主述関係をもつ係り受け文節対に対し、文法的に限定的な特定規則を含むため、より精度の高い評価対象と評価表現の抽出が可能となる。
【００３５】
請求項１１記載の発明は、請求項７記載のプログラムにおいて、前記評価対象・評価表現特定規則には、対象文節対の係り受け関係が主述関係であった場合に、係り文節に含まれる自立語が形式名詞であった場合にはその文節を受け文節として連体修飾する係り文節の自立語を評価対象と特定し、受け文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれていた場合にはそれを付加した表現を、評価表現と特定する規則が記載されている。
【００３６】
したがって、主述関係をもつ係り受け文節対に対し、評価対象が実体ではない形式名詞であった場合、そのさらに連体修飾文節から実体を取得することができ、より精度の高い評価対象と評価表現の抽出が可能となる。
【００３７】
請求項１２記載の発明は、請求項７記載のプログラムにおいて、前記評価対象・評価表現特定規則には、対象文節対の係り受け関係が連体修飾関係であった場合に、係り文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれている場合にはそれを付加した表現を評価表現と特定し、受け文節に含まれる自立語を評価対象と特定する規則が記載されている。
【００３８】
したがって、連体修飾関係をもつ係り受け文節対に対し、文法的に限定的な特定規則を含むため、より精度の高い評価対象と評価表現の抽出が可能となる。
【００３９】
請求項１３記載の発明のコンピュータに読取り可能な記憶媒体は、請求項７ないし１２のいずれか一記載のプログラムを記憶している。
【００４０】
したがって、この記憶媒体に記憶されたプログラムをコンピュータに読み取らせることにより、請求項７ないし１２のいずれか一記載の発明と同様の作用を得ることが可能になる。
【００５５】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の一形態を図１ないし図１１に基づいて説明する。
【００５６】
図１は、本発明が適用される評価表現抽出装置１のハードウェア構成を概略的に示すブロック図である。図１に示すように、評価表現抽出装置１は、例えばパーソナルコンピュータやワークステーションであり、コンピュータの主要部であって各部を集中的に制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）２を備えている。このＣＰＵ２には、ＢＩＯＳなどを記憶した読出し専用メモリであるＲＯＭ（Read Only Memory）３と、各種データを書換え可能に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）４とがバス５で接続されている。
【００５７】
さらにバス５には、外部記憶装置であるＨＤＤ（Hard Disk Drive）６と、配布されたプログラムであるコンピュータソフトウェアを読み取るための機構としてＣＤ（Compact Disc）−ＲＯＭ７を読み取るＣＤ−ＲＯＭドライブ８と、評価表現抽出装置１とネットワーク９との通信を司る通信制御装置１０と、キーボードやマウスなどの入力装置１１と、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などの表示装置１２とが、図示しないＩ／Ｏを介して接続されている。
【００５８】
ＲＡＭ４は、各種データを書換え可能に記憶する性質を有していることから、ＣＰＵ２の作業エリアとして機能し、例えば後述する文書バッファ等の役割を果たす。
【００５９】
また、ＨＤＤ６には、各種のプログラムを格納するプログラムファイルのほか、言語解析用辞書１３、評価対象・評価表現特定規則１４が格納されている。
【００６０】
言語解析用辞書１３は、特に図示しないが、形態素列を登録単位（エントリ）としており、エントリの属性としては、“表記”と、各構成形態素の“品詞［カテゴリ］”とが設けられている。
【００６１】
次に、評価対象・評価表現特定規則１４について説明する。評価対象・評価表現特定規則１４は、文節対に対し、評価対象とこの評価対象に対応する評価表現とを特定するためのものである。図２は評価対象・評価表現特定規則１４の一例を示す説明図である。図２に示すように、評価対象・評価表現特定規則１４は、例えば、文節間の係り受け関係（連体修飾関係、主述関係など）、テキストに表出する評価表現は「高い」「高価だ」など品詞属性が形容詞や形容動詞などの評価用語であること、評価対象や評価表現のキーになるのは文節中に含まれる自立語であり、付属語で加味する必要がある表現は「ない」などの助動詞や「にくい」などの補助形容詞であること等の文法的知識と、その相互関係を示すものである。なお、評価対象・評価表現特定規則１４は、図２に示すif-thenルールの他、テーブル形式、辞書形式などで記載するようにしても良い。
【００６２】
図１に示すＣＤ−ＲＯＭ７は、この発明の記憶媒体を実施するものであり、ＯＳ（Operating System）や各種のプログラムが記憶されている。ＣＰＵ２は、ＣＤ−ＲＯＭ７に記憶されているプログラムをＣＤ−ＲＯＭドライブ８で読み取り、ＨＤＤ６にインストールする。
【００６３】
なお、記憶媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ７のみならず、ＤＶＤなどの各種の光ディスク、各種光磁気ディスク、フレキシブル・ディスクなどの各種磁気ディスク等、半導体メモリ等の各種方式のメディアを用いることができる。また、通信制御装置１０を介してインターネットなどのネットワーク９からプログラムをダウンロードし、ＨＤＤ６にインストールするようにしてもよい。この場合に、送信側のサーバでプログラムを記憶している記憶装置も、この発明の記憶媒体である。なお、プログラムは、所定のＯＳ（Operating System）上で動作するものであってもよいし、その場合に後述の各種処理の一部の実行をＯＳに肩代わりさせるものであってもよいし、所定のアプリケーションソフトやＯＳなどを構成する一群のプログラムファイルの一部として含まれているものであってもよい。
【００６４】
このシステム全体の動作を制御するＣＰＵ２は、このシステムの主記憶として使用されるＨＤＤ６上にロードされたプログラムに基づいて各種処理を実行する。
【００６５】
次に、評価表現抽出装置１のＣＰＵ２がプログラムに基づいて実行する各種処理の内容について説明する。図３は、評価表現抽出装置１の機能ブロック図である。図３に示すように、当該評価表現抽出装置１においては、入力手段１００、言語解析手段１０１、テキストデータ構造生成手段１０２、テキストデータ構造記憶部１０３、特定文節対選別手段１０４、特定文節対記憶部１０５、評価対象・評価表現特定手段１０６、評価対象・評価表現記憶部１０７、出力手段１０８の各機能が、ＣＰＵ２がコンピュータソフトウェアに従って動作することにより実現される。
【００６６】
入力手段１００は、入力装置１１から入力された「抽出対象文書」であるテキストを文書バッファに記憶する。評価表現抽出装置１における評価表現抽出は、この「抽出対象文書」を対象に行なわれる。入力装置１１から入力された「抽出対象文書」であるテキストは、入力手段１００により文書バッファに記憶された後、言語解析手段１０１に送られる。
【００６７】
言語解析手段１０１は、文書バッファに記憶された「抽出対象文書」であるテキストに対して、形態素解析処理及び係り受け解析処理を行なう。言語解析手段１０１は、まず、形態素解析処理を実施する。形態素解析処理は、テキストを単語毎に区切り、品詞など、各単語の属性を付加する処理で、原理は“日本語情報処理 第４章「形態素解析」”に詳しく、その処理方法には、最長一致法、コスト最小法、用例検索法など、既存の手法を用いる。次に、言語解析手段１０１は、係り受け解析処理を実施する。係り受け解析処理は、係り受け処理の１単位である文節を生成し、文節と文節がどのような関係にあるかを同定する処理で、原理は“日本語情報処理 第５章「構文解析」”や、「二文節間の係り受けを基礎とした日本語の構文分析」（吉田）にあるように、既存の手法を用いる。通常、文節は1つの自立語と、０個以上の付属語で構成され、解析方法によっては、１文節に複数個の自立語が含まれるような結果を出す定義の仕方もあるが、本実施の形態においては、文節には必ず１つだけしか自立語を含まないように文節を生成する解析方法を利用する。
【００６８】
テキストデータ構造生成手段１０２は、言語解析手段１０１における言語解析処理（形態素解析処理及び係り受け解析処理）によって得られた情報を、図４に示すような少なくとも構成単語の表記、係り受け情報を含む文節情報を保持したデータ構造に変換し、ＨＤＤ６に形成されるテキストデータ構造記憶部１０３に記憶する。ここで、図５はテキストデータ構造の各構成要素が管理する情報例である。図５に示すように、文節情報としては、文節を構成する単語情報の他、該当文節へ係る係り文節情報、該当文節が係る先の受け文節情報などがある。
【００６９】
特定文節対選別手段１０４は、テキストデータ構造記憶部１０３の係り受け文節対データの有無をチェックし、先頭の文節対から順にバッファに入れ、選別判断基準に合致する特定文節対かどうかを判断し、合致した文節対をＨＤＤ６に形成される特定文節対記憶部１０５へ格納する。
【００７０】
評価対象・評価表現特定手段１０６は、特定文節対記憶部１０５に格納されている文節の構成単語に対し、評価対象・評価表現特定規則１４に合致するか否かを検査し、特定された評価対象とこの評価対象に対応する評価表現とをＨＤＤ６に形成される評価対象・評価表現記憶部１０７へ格納する。
【００７１】
出力手段１０８は、評価対象・評価表現記憶部１０７に記憶されている評価対象・評価表現データを表示装置１２に出力する。
【００７２】
次に、評価表現抽出装置１における評価表現抽出処理の全体的な流れについて図６を参照して説明する。図６に示すように、評価表現抽出指示がなされると（ステップＳ１のＹ）、ステップＳ２に進み、抽出対象文書の有無をチェックする。
【００７３】
抽出対象文書が有る場合には（ステップＳ２のＹ）、先頭の文書から順に文書バッファに格納し（ステップＳ３）、文書バッファ中のテキストに対し、形態素解析処理（ステップＳ４）、係り受け解析処理（ステップＳ５）を実施する。
【００７４】
文書バッファにあるテキストの形態素解析処理及び係り受け解析処理が終わった場合には（ステップＳ６のＹ）、解析結果をテキストデータ構造記憶部１０３に格納し（ステップＳ７）、次の文書がある場合には（ステップＳ８のＹ）、ステップＳ３に戻り、文書バッファに次の文書を格納する。
【００７５】
全ての文書についての言語解析処理（形態素解析処理及び係り受け解析処理）が終了した場合には（ステップＳ８のＮ）、ステップＳ９に進み、テキストデータ構造記憶部１０３の係り受け文節対データの有無をチェックする。
【００７６】
テキストデータ構造記憶部１０３に係り受け文節対データが有る場合には（ステップＳ９のＹ）、先頭の文節対から順にバッファに入れた後（ステップＳ１０）、ステップＳ１１に進み、選別判断基準に合致する特定文節対かどうかを判断する。選別判断基準は、具体的には、係り受け関係が主述関係、もしくは連体修飾関係であり、前者の場合は、受け文節に形容詞か形容動詞か、補助形容詞が含まれている、後者の場合は、係り文節に形容詞か形容動詞か、補助形容詞が含まれている、という基準である。
【００７７】
文節対が選別判断基準に合致した場合には（ステップＳ１１のＹ）、ステップＳ１２に進み、特定文節対であるとして特定文節対記憶部１０５に格納する。
【００７８】
テキストデータ構造記憶部１０３に格納されている全ての文節対に対してチェックが終わり（ステップＳ１３のＮ）、特定文節対記憶部１０５に記憶された文節対がある場合には（ステップＳ１４のＹ）、特定文節対記憶部１０５の先頭の文節対から順にバッファに入れ（ステップＳ１５）、その係り受け関係名と、係り文節、受け文節それぞれの文節の構成単語に対し、評価対象・評価表現特定規則１４に合致するかどうかを検査する（ステップＳ１６）。
【００７９】
次いで、評価対象・評価表現特定規則に合致するかどうかの検査により特定された評価対象とこの評価対象に対応する評価表現を、評価対象・評価表現記憶部１０７へ格納した後（ステップＳ１７）、ステップＳ１８に進み、次文節があるかどうかチェックする。
【００８０】
次文節がある場合には（ステップＳ１８のＹ）、次文節を取り出し、評価対象とこの評価対象に対応する評価表現の抽出処理（ステップＳ１５〜Ｓ１７）を実行する。すなわち、評価対象とこの評価対象に対応する評価表現の抽出処理（ステップＳ１５〜Ｓ１７）は、特定文節対記憶部１０５に特定の文節対がなくなるまで（ステップＳ１８のＮ）、繰り返される。
【００８１】
特定文節対記憶部１０５に特定の文節対がなくなった場合には（ステップＳ１８のＮ）、ステップＳ１９に進み、出力指示の有無をチェックする。
【００８２】
出力指示があった場合には（ステップＳ１９のＹ）、ステップＳ２０に進み、評価対象・評価表現記憶部１０７に評価対象・評価表現データが格納されているか否かをチェックする。
【００８３】
評価対象・評価表現記憶部１０７に評価対象・評価表現データが格納されている場合には（ステップＳ２０のＹ）、評価対象・評価表現記憶部１０７に記憶されている評価対象・評価表現データを表示装置１２に出力する（ステップＳ２１）。
【００８４】
ここに、テキストに対して少なくとも形態素解析処理と文節係り受け解析処理とを含む言語解析処理を行なう言語解析手段１０１における言語解析結果に基づき、テキストデータ構造生成手段１０２でテキストを少なくとも構成単語の表記、係り受け情報を含む文節情報を保持したデータ構造に変換する。そして、係り受け関係にあるとされた文節対から、特定文節対選別手段１０４において事物に対する評価に言及する文節対を選別し、選別された文節対から評価対象とこの評価対象に対応する評価表現とを評価対象・評価表現特定手段１０６で特定する。これにより、文書中から、評価対象とこの評価対象に対応する評価表現の対を抽出することができるので、アンケートなどにおいて事物の評価に関する分析に適用したり、評価表現による文書検索などを行なうことができる。
【００８５】
[具体例]
ここで、上述したような評価表現抽出装置１における具体的な処理について例示的に説明する。ここでは、ある製品についての複数のアンケート自由記述文書があり、ユーザがこれらに基づく製品評価の分析を行なうものする。なお、入力装置１１としてはキーボードを想定し、表示装置１２としてはＬＣＤを想定する。このような状況下において、ユーザは、評価表現抽出装置１を起動し、評価表現抽出指示を出すことになる。
【００８６】
評価表現抽出装置１は、まず抽出対象文書の有無をチェックし、抽出対象文書がある場合には、先頭の文書から順に文書バッファに格納し、文書バッファ中のテキストに対し、形態素解析処理を行ない、テキストを単語に区切る。続いて、係り受け解析処理を実施し、テキスト中の文節同士の係り受け文節対を同定する。例えば、
Ａ「価格がまだ高すぎて、買わない。」
Ｂ「高い価格のカメラ。」
Ｃ「価格が下がりにくい。」
Ｄ「売るほうが良い。」
Ｅ「価格が一般的でない。」
というような記述文がある場合には、図７に示すような言語解析処理結果が得られる。
【００８７】
文書バッファにあるテキストの係り受け解析処理が終わったら、解析結果をテキストデータ構造記憶部１０３に格納し、次の文書を文書バッファに格納する。文書バッファに記憶されている全ての文書に対して、これらの言語解析が終了した場合には、テキストデータ構造記憶部１０３の係り受け文節対データの有無をチェックする。
【００８８】
テキストデータ構造記憶部１０３には図７に示すような文節対データが存在するので、データの先頭の文節対から順にバッファに入れ、文法的な係り受けの関係と係り文節、または受け文節に含まれる自立語もしくは付属語を選別判断基準として、この基準に合致するかどうかを検査する。
【００８９】
本例では、係り受けの関係が主述関係と連体修飾関係であるもの、更に、そのうちで文節構成単語の品詞が形容詞、形容動詞、補助形容詞の属性を持つ文節対が選別されるため、図７に示すような文節対データからは、図８に示す５件の文節データが選別される。
【００９０】
図８に示すような選別対象の文節対は、特定文節対記憶部１０５へ格納される。テキストデータ構造記憶部１０３に記憶されている係り受け文節対データ全てに対し、この選別処理が終了したら、特定文節対記憶部１０５の特定文節対の有無をチェックする。特定文節対記憶部１０５には図８に示すような選別対象の文節対が格納されているので、その先頭の文節対から順にバッファに入れ、その係り受け関係名と、係り文節、受け文節それぞれの文節の構成単語に対し、図２に示す評価対象・評価表現特定規則１４に従い、評価対象とこの評価対象に対応する評価表現を抽出する。
【００９１】
まず、図８に示す主述関係１は、規則１が適用され、係り文節の構成自立語が形式名詞でないので、評価対象は係り文節の自立語である「価格」となる。次に、受け文節の自立語が、形容詞であり、打消の助動詞は含まれないため、評価表現は自立語の終止形である「高い」となる。
【００９２】
図８に示す連体修飾関係１は、規則２が適用され、評価対象は、受け文節の自立語である「価格」となる。次に、係り文節の自立語が、形容詞であり、打消の助動詞は含まれないため、評価表現は自立語の終止形である「高い」となる。
【００９３】
図８に示す主述関係２は、規則１が適用され、係り文節の構成自立語が形式名詞でないので、評価対象は係り文節の自立語である「価格」となる。次に、受け文節の自立語は、動詞であるが、補助形容詞「にくい」が含まれ、打消の助動詞は含まれないため、評価表現は自立語「下がり」＋補助形容詞「にくい」となる。
【００９４】
図８に示す主述関係３は、規則１が適用され、係り文節の構成自立語が形式名詞なので、係り文節「ほうが」を受け文節とする、連体修飾文節を検索する。図９に示すように、連体修飾文節「売る」があるので、評価対象は自立語「売る」となる。次に、受け文節の自立語が、形容詞であり、打消の助動詞は含まれないため、評価表現は自立語の終止形である「良い」となる。
【００９５】
図８に示す主述関係４は、規則１が適用され、係り文節の構成自立語が形式名詞でないので、評価対象は係り文節の自立語である「価格」となる。次に、受け文節の自立語が、形容動詞であり、打消の助動詞が含まれるため、評価表現は自立語の終止形である「一般的」＋打消となる。
【００９６】
このように抽出した評価対象と評価表現を、評価対象と評価表現を記憶する手段へ格納する。特定文節対記憶部１０５に次文節があるかどうかチェックし、特定文節対記憶部１０５に次文節がある場合には、次文節を取り出し、特定文節対記憶部１０５に特定の文節対がなくなるまで、評価対象とこの評価対象に対応する評価表現の抽出処理を繰り返す。そして、最終的には図１０に示すような評価対象と評価表現が抽出される。
【００９７】
抽出処理が終了したら、出力指示の有無をチェックする。ここでは、評価対象と、それに対応する評価表現を、評価対象を基準にして評価表現をまとめて出力する。ここで、図１１は表示装置１２への出力例である。表示装置１２への出力方法としては、図１１に例示するように、評価対象に対応する評価表現をまとめて出力する方法の他に、評価対象と評価表現の対を１対ずつ出力する方法、評価表現に対応する評価対象をまとめて出力する方法などが考えられる。
【００９８】
【発明の効果】
請求項１記載の発明の評価表現抽出装置によれば、テキストに対して少なくとも形態素解析処理と文節係り受け解析処理とを含む言語解析処理を行なう言語解析手段と、テキストを、言語解析手段における言語解析結果に基づき、少なくとも構成単語の表記、係り受け情報を含む文節情報を保持したデータ構造に変換するテキストデータ構造生成手段と、特定の文法的な係り受け関係にある文節対を選別する所定の選別判断基準に合致する文節対を、テキストデータ構造生成手段により係り受け関係にあるとされた文節対から選別する特定文節対選別手段と、特定文節対選別手段で選別された特定の係り受け関係にある文節対が、評価対象とこの評価対象に対応する評価表現とを特定するための評価対象・評価表現特定規則に合致するか否かを検査して評価対象と当該評価対象に対応する評価表現とを特定する評価対象・評価表現特定手段と、を備えることにより、文書中から、評価対象と当該評価対象に対応する評価表現の対を抽出することができるので、アンケートなどにおいて事物の評価に関する分析に適用したり、評価表現による文書検索などを行なうことができる。また、評価対象と評価表現を特定する際には、自然言語の文法知識を活用した特定規則を用いることで、精度の高い評価対象、評価表現を特定することができる。
【００９９】
請求項２記載の発明によれば、請求項１記載の評価表現抽出装置において、前記特定文節対選別手段における選別判断基準は、対象文節対の係り受け関係が主述関係であり、受け文節の構成単語の品詞が形容詞、形容動詞、補助形容詞であることにより、評価表現抽出過程において、文節間係り受け関係が、主述関係であり、評価に使われる用語を含む文節対だけを対象にすることで、全文節対を対象とするよりも抽出処理を軽減できるという効果がある。
【０１００】
請求項３記載の発明によれば、請求項１記載の評価表現抽出装置において、前記特定文節対選別手段における選別判断基準は、対象文節対の係り受け関係が連体修飾関係であり、係り文節の構成単語の品詞が形容詞、形容動詞、補助形容詞であることにより、評価表現抽出過程において、文節間係り受け関係が、連体修飾関係であり、評価に使われる用語を含む文節対だけを対象にすることで、全文節対を対象とするよりも抽出処理を軽減できるという効果がある。
【０１０２】
請求項４記載の発明によれば、請求項１記載の評価表現抽出装置において、前記評価対象・評価表現特定規則には、対象文節対の係り受け関係が主述関係であった場合に、係り文節に含まれる自立語を評価対象と特定し、受け文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれていた場合にはそれを付加した表現を評価表現と特定する規則が記載されていることにより、主述関係をもつ係り受け文節対に対し、文法的に限定的な特定規則を含むため、より精度の高い評価対象と評価表現を抽出することができる。
【０１０３】
請求項５記載の発明によれば、請求項１記載の評価表現抽出装置において、前記評価対象・評価表現特定規則には、対象文節対の係り受け関係が主述関係であった場合に、係り文節に含まれる自立語が形式名詞であった場合にはその文節を受け文節として連体修飾する係り文節の自立語を評価対象と特定し、受け文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれていた場合にはそれを付加した表現を、評価表現と特定する規則が記載されていることにより、主述関係をもつ係り受け文節対に対し、評価対象が実体ではない形式名詞であった場合、そのさらに連体修飾文節から実体を取得することができ、より精度の高い評価対象と評価表現を抽出することができる。
【０１０４】
請求項６記載の発明によれば、請求項１記載の評価表現抽出装置において、前記評価対象・評価表現特定規則には、対象文節対の係り受け関係が連体修飾関係であった場合に、係り文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれている場合にはそれを付加した表現を評価表現と特定し、受け文節に含まれる自立語を評価対象と特定する規則が記載されていることにより、連体修飾関係をもつ係り受け文節対に対し、文法的に限定的な特定規則を含むため、より精度の高い評価対象と評価表現を抽出することができる。
【０１０５】
請求項７記載の発明のプログラムによれば、コンピュータにインストールされるか、あるいは解釈されて実行されるプログラムであって、前記コンピュータに、テキストに対して少なくとも形態素解析処理と文節係り受け解析処理とを含む言語解析処理を行なう言語解析機能と、テキストを、言語解析機能における言語解析結果に基づき、少なくとも構成単語の表記、係り受け情報を含む文節情報を保持したデータ構造に変換するテキストデータ構造生成機能と、特定の文法的な係り受け関係にある文節対を選別する所定の選別判断基準に合致する文節対を、テキストデータ構造生成機能により係り受け関係にあるとされた文節対から選別する特定文節対選別機能と、特定文節対選別機能で選別された特定の係り受け関係にある文節対が、評価対象と当該評価対象に対応する評価表現とを特定するための評価対象・評価表現特定規則に合致するか否かを検査して評価対象と当該評価対象に対応する評価表現とを特定する評価対象・評価表現特定機能と、を実行させることにより、文書中から、評価対象とこの評価対象に対応する評価表現の対を抽出することができるので、アンケートなどにおいて事物の評価に関する分析に適用したり、評価表現による文書検索などを行なうことができる。また、評価対象と評価表現を特定する際には、自然言語の文法知識を活用した特定規則を用いることで、精度の高い評価対象、評価表現を特定することができる。
【０１０６】
請求項８記載の発明によれば、請求項７記載のプログラムにおいて、前記特定文節対選別機能における選別判断基準は、対象文節対の係り受け関係が主述関係であり、受け文節の構成単語の品詞が形容詞、形容動詞、補助形容詞であることにより、評価表現抽出過程において、文節間係り受け関係が、主述関係であり、評価に使われる用語を含む文節対だけを対象にすることで、全文節対を対象とするよりも抽出処理を軽減できるという効果がある。
【０１０７】
請求項９記載の発明によれば、請求項７記載のプログラムにおいて、前記特定文節対選別機能における選別判断基準は、対象文節対の係り受け関係が連体修飾関係であり、係り文節の構成単語の品詞が形容詞、形容動詞、補助形容詞であることにより、評価表現抽出過程において、文節間係り受け関係が、連体修飾関係であり、評価に使われる用語を含む文節対だけを対象にすることで、全文節対を対象とするよりも抽出処理を軽減できるという効果がある。
【０１０９】
請求項１０記載の発明によれば、請求項７記載のプログラムにおいて、前記評価対象・評価表現特定規則には、対象文節対の係り受け関係が主述関係であった場合に、係り文節に含まれる自立語を評価対象と特定し、受け文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれていた場合にはそれを付加した表現を評価表現と特定する規則が記載されていることにより、主述関係をもつ係り受け文節対に対し、文法的に限定的な特定規則を含むため、より精度の高い評価対象と評価表現を抽出することができる。
【０１１０】
請求項１１記載の発明によれば、請求項７記載のプログラムにおいて、前記評価対象・評価表現特定規則には、対象文節対の係り受け関係が主述関係であった場合に、係り文節に含まれる自立語が形式名詞であった場合にはその文節を受け文節として連体修飾する係り文節の自立語を評価対象と特定し、受け文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれていた場合にはそれを付加した表現を、評価表現と特定する規則が記載されていることにより、主述関係をもつ係り受け文節対に対し、評価対象が実体ではない形式名詞であった場合、そのさらに連体修飾文節から実体を取得することができ、より精度の高い評価対象と評価表現を抽出することができる。
【０１１１】
請求項１２記載の発明によれば、請求項７記載のプログラムにおいて、前記評価対象・評価表現特定規則には、対象文節対の係り受け関係が連体修飾関係であった場合に、係り文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれている場合にはそれを付加した表現を評価表現と特定し、受け文節に含まれる自立語を評価対象と特定する規則が記載されていることにより、連体修飾関係をもつ係り受け文節対に対し、文法的に限定的な特定規則を含むため、より精度の高い評価対象と評価表現を抽出することができる。
【０１１２】
請求項１３記載の発明のコンピュータに読取り可能な記憶媒体によれば、請求項７ないし１２のいずれか一記載のプログラムを記憶していることにより、この記憶媒体に記憶されたプログラムをコンピュータに読み取らせることで、請求項７ないし１２のいずれか一記載の発明と同様の作用効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態の評価表現抽出装置のハードウェア構成を概略的に示すブロック図である。
【図２】評価対象・評価表現特定規則の一例を示す説明図である。
【図３】評価表現抽出装置の機能ブロック図である。
【図４】テキストデータ構造を示す説明図である。
【図５】テキストデータ構造の各構成要素が管理する情報例を示す説明図である。
【図６】評価表現抽出処理の全体的な流れを示すフローチャートである。
【図７】言語解析処理結果の一例を示す説明図である。
【図８】選別対象の文節対を示す説明図である。
【図９】選別対象の文節対を示す説明図である。
【図１０】抽出された評価対象及び評価表現の一例を示す説明図である。
【図１１】表示装置への出力例を示す正面図である。
【符号の説明】
１ 評価表現抽出装置
７ 記憶媒体
１４ 評価対象・評価表現特定規則
１０１ 言語解析手段
１０２ テキストデータ構造生成手段
１０４ 特定文節対選別手段
１０６ 評価対象・評価表現特定手段
Claims (13)
- テキストに対して少なくとも形態素解析処理と文節係り受け解析処理とを含む言語解析処理を行なう言語解析手段と、
前記テキストを、前記言語解析手段における言語解析結果に基づき、少なくとも構成単語の表記、係り受け情報を含む文節情報を保持したデータ構造に変換するテキストデータ構造生成手段と、
特定の文法的な係り受け関係にある文節対を選別する所定の選別判断基準に合致する文節対を、前記テキストデータ構造生成手段により係り受け関係にあるとされた文節対から選別する特定文節対選別手段と、
前記特定文節対選別手段で選別された特定の係り受け関係にある文節対が、評価対象と当該評価対象に対応する評価表現とを特定するための評価対象・評価表現特定規則に合致するか否かを検査して評価対象と当該評価対象に対応する評価表現とを特定する評価対象・評価表現特定手段と、
を備えることを特徴とする評価表現抽出装置。 - 前記特定文節対選別手段における選別判断基準は、対象文節対の係り受け関係が主述関係であり、受け文節の構成単語の品詞が形容詞、形容動詞、補助形容詞であることを特徴とする請求項１記載の評価表現抽出装置。
- 前記特定文節対選別手段における選別判断基準は、対象文節対の係り受け関係が連体修飾関係であり、係り文節の構成単語の品詞が形容詞、形容動詞、補助形容詞であることを特徴とする請求項１記載の評価表現抽出装置。
- 前記評価対象・評価表現特定規則には、
対象文節対の係り受け関係が主述関係であった場合に、係り文節に含まれる自立語を評価対象と特定し、受け文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれていた場合にはそれを付加した表現を評価表現と特定する規則が記載されている、
ことを特徴とする請求項１記載の評価表現抽出装置。 - 前記評価対象・評価表現特定規則には、
対象文節対の係り受け関係が主述関係であった場合に、係り文節に含まれる自立語が形式名詞であった場合にはその文節を受け文節として連体修飾する係り文節の自立語を評価対象と特定し、受け文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれていた場合にはそれを付加した表現を、評価表現と特定する規則が記載されている、
ことを特徴とする請求項１記載の評価表現抽出装置。 - 前記評価対象・評価表現特定規則には、
対象文節対の係り受け関係が連体修飾関係であった場合に、係り文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれている場合にはそれを付加した表現を評価表現と特定し、受け文節に含まれる自立語を評価対象と特定する規則が記載されている、
ことを特徴とする請求項１記載の評価表現抽出装置。 - コンピュータにインストールされるか、あるいは解釈されて実行されるプログラムであって、前記コンピュータに、
テキストに対して少なくとも形態素解析処理と文節係り受け解析処理とを含む言語解析処理を行なう言語解析機能と、
前記テキストを、前記言語解析機能における言語解析結果に基づき、少なくとも構成単語の表記、係り受け情報を含む文節情報を保持したデータ構造に変換するテキストデータ構造生成機能と、
特定の文法的な係り受け関係にある文節対を選別する所定の選別判断基準に合致する文節対を、前記テキストデータ構造生成機能により係り受け関係にあるとされた文節対から選別する特定文節対選別機能と、
前記特定文節対選別機能で選別された特定の係り受け関係にある文節対が、評価対象と当該評価対象に対応する評価表現とを特定するための評価対象・評価表現特定規則に合致するか否かを検査して評価対象と当該評価対象に対応する評価表現とを特定する評価対象・評価表現特定機能と、
を実行させることを特徴とするプログラム。 - 前記特定文節対選別機能における選別判断基準は、対象文節対の係り受け関係が主述関係であり、受け文節の構成単語の品詞が形容詞、形容動詞、補助形容詞であることを特徴とする請求項７記載のプログラム。
- 前記特定文節対選別機能における選別判断基準は、対象文節対の係り受け関係が連体修飾関係であり、係り文節の構成単語の品詞が形容詞、形容動詞、補助形容詞であることを特徴とする請求項７記載のプログラム。
- 前記評価対象・評価表現特定規則には、
対象文節対の係り受け関係が主述関係であった場合に、係り文節に含まれる自立語を評価対象と特定し、受け文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれていた場合にはそれを付加した表現を評価表現と特定する規則が記載されている、
ことを特徴とする請求項７記載のプログラム。 - 前記評価対象・評価表現特定規則には、
対象文節対の係り受け関係が主述関係であった場合に、係り文節に含まれる自立語が形式名詞であった場合にはその文節を受け文節として連体修飾する係り文節の自立語を評価対象と特定し、受け文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれていた場合にはそれを付加した表現を、評価表現と特定する規則が記載されている、
ことを特徴とする請求項７記載のプログラム。 - 前記評価対象・評価表現特定規則には、
対象文節対の係り受け関係が連体修飾関係であった場合に、係り文節に含まれる形容詞、形容動詞、補助形容詞とその前にある自立語、さらに打消しの助動詞が含まれている場合にはそれを付加した表現を評価表現と特定し、受け文節に含まれる自立語を評価対象と特定する規則が記載されている、
ことを特徴とする請求項７記載のプログラム。 - 請求項７ないし１２のいずれか一記載のプログラムを記憶していることを特徴とするコンピュータに読取り可能な記憶媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003077183A JP4361299B2 (ja) | 2003-03-20 | 2003-03-20 | 評価表現抽出装置、プログラム、及び記憶媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003077183A JP4361299B2 (ja) | 2003-03-20 | 2003-03-20 | 評価表現抽出装置、プログラム、及び記憶媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2004287683A JP2004287683A (ja) | 2004-10-14 |
| JP4361299B2 true JP4361299B2 (ja) | 2009-11-11 |
Family
ID=33292000
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2003077183A Expired - Fee Related JP4361299B2 (ja) | 2003-03-20 | 2003-03-20 | 評価表現抽出装置、プログラム、及び記憶媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4361299B2 (ja) |
Families Citing this family (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4726683B2 (ja) * | 2006-04-06 | 2011-07-20 | 日本電信電話株式会社 | 体験情報抽出方法及び装置及びプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| JP4744404B2 (ja) * | 2006-09-13 | 2011-08-10 | Ｃ２ｃｕｂｅ株式会社 | 評価出力装置、評価出力方法、およびプログラム |
| JP4912181B2 (ja) * | 2007-02-23 | 2012-04-11 | 日本電信電話株式会社 | 比較評価検出装置，比較評価検出方法，その方法を実装した比較評価検出プログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体 |
| JP4359787B2 (ja) | 2007-07-02 | 2009-11-04 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、コンテンツの評判検索方法およびコンテンツの評判検索システム |
| JP5291351B2 (ja) * | 2008-02-01 | 2013-09-18 | ヤフー株式会社 | 評価表現抽出方法、評価表現抽出装置、および、評価表現抽出プログラム |
| JP5703629B2 (ja) * | 2010-08-24 | 2015-04-22 | 大日本印刷株式会社 | 同義語辞書生成装置、データ解析装置、データ検出装置、同義語辞書生成方法及び同義語辞書生成プログラム |
| JP7147439B2 (ja) | 2018-09-28 | 2022-10-05 | 株式会社リコー | 言語処理方法、言語処理プログラム及び言語処理装置 |
| CN111783422B (zh) | 2020-06-24 | 2022-03-04 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 一种文本序列生成方法、装置、设备和介质 |
-
2003
- 2003-03-20 JP JP2003077183A patent/JP4361299B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2004287683A (ja) | 2004-10-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10282468B2 (en) | Document-based requirement identification and extraction | |
| US8024177B2 (en) | Method of transforming natural language expression into formal language representation | |
| KR101136007B1 (ko) | 문서 감성 분석 시스템 및 그 방법 | |
| US10210249B2 (en) | Method and system of text synthesis based on extracted information in the form of an RDF graph making use of templates | |
| JP5106636B2 (ja) | テキストセグメントを有する文書から用語を抽出するためのシステム | |
| JP2005165958A (ja) | 情報検索システム、情報検索支援システム及びその方法並びにプログラム | |
| JP4347226B2 (ja) | 情報抽出プログラムおよびその記録媒体、情報抽出装置ならびに情報抽出規則作成方法 | |
| US20140180728A1 (en) | Natural Language Processing | |
| JP4361299B2 (ja) | 評価表現抽出装置、プログラム、及び記憶媒体 | |
| US20220222442A1 (en) | Parameter learning apparatus, parameter learning method, and computer readable recording medium | |
| Gupta et al. | Designing and development of stemmer of Dogri using unsupervised learning | |
| JP2004272352A (ja) | 類似度計算方法、装置、プログラムおよび該プログラムを格納した記録媒体 | |
| JP2008204133A (ja) | 回答検索装置及びコンピュータプログラム | |
| JP2002278982A (ja) | 情報抽出方法および情報検索方法 | |
| Borin et al. | Language technology for digital linguistics: Turning the linguistic survey of India into a rich source of linguistic information | |
| CN112711695A (zh) | 基于内容的搜索建议生成方法及装置 | |
| JP4213900B2 (ja) | 文書分類装置と記録媒体 | |
| JPH10149370A (ja) | 文脈情報を用いた文書検索方法および装置 | |
| JP6181890B2 (ja) | 文献解析装置、文献解析方法およびプログラム | |
| JP2009140048A (ja) | 評判関係抽出装置、その方法およびプログラム | |
| JP2005025555A (ja) | シソーラス構築システム、シソーラス構築方法、この方法を実行するプログラム、およびこのプログラムを記憶した記憶媒体 | |
| KR20200122089A (ko) | 지역 색인을 이용한 전자문서 검색 방법 및 장치 | |
| JP7312841B2 (ja) | 法律分析装置、及び法律分析方法 | |
| Abera et al. | Information extraction model for afan oromo news text | |
| JP2000090110A (ja) | 全文検索方法、装置、および全文検索プログラムを記録した記録媒体 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20041008 |
|
| RD01 | Notification of change of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421 Effective date: 20051021 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20060213 |
|
| RD01 | Notification of change of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421 Effective date: 20060811 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20081125 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20090123 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20090407 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20090608 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20090811 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20090812 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120821 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120821 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130821 Year of fee payment: 4 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |