JP2004030177A - テキスト分析システム、テキスト分析方法、および、テキスト分析プログラム - Google Patents
テキスト分析システム、テキスト分析方法、および、テキスト分析プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2004030177A JP2004030177A JP2002184688A JP2002184688A JP2004030177A JP 2004030177 A JP2004030177 A JP 2004030177A JP 2002184688 A JP2002184688 A JP 2002184688A JP 2002184688 A JP2002184688 A JP 2002184688A JP 2004030177 A JP2004030177 A JP 2004030177A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- concept
- phrase
- procedure
- recognition
- text
- 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.)
- Granted
Links
Images
Abstract
【課題】ユーザが注目している特定の概念を指定することで、その指定概念が含まれているか含まれていないかで表現を同一視するか区別するかを指定できるようにし、また、この概念の組を複数保持しておき、概念の組を変化させながら特長を分析することにより、助動詞など付属語による意味の違いによってテキストの特徴分析を可能にする。
【解決手段】データ処理装置２０の形態素解析手段２１は、記憶装置３０のテキストデータベース０１のテキストを入力として、解析用辞書３１に記憶された単語の見出しを元に、テキストを形態素に分割する。文節認定手段２２は、形態素解析手段２１が分割した形態素から、文節認定規則テーブル３２に記憶されている規則に基づき、文節を認定する。データ分析手段２９は、文節認定手段２２で認定された大量の文節から特徴を分析する。
【選択図】 図１
【解決手段】データ処理装置２０の形態素解析手段２１は、記憶装置３０のテキストデータベース０１のテキストを入力として、解析用辞書３１に記憶された単語の見出しを元に、テキストを形態素に分割する。文節認定手段２２は、形態素解析手段２１が分割した形態素から、文節認定規則テーブル３２に記憶されている規則に基づき、文節を認定する。データ分析手段２９は、文節認定手段２２で認定された大量の文節から特徴を分析する。
【選択図】 図１
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、テキスト分析システム、テキスト分析方法、および、テキスト分析プログラムに関し、特に、コンピュータに蓄積される電子化テキスト、たとえばアンケートの設問事項に対して自由に記述された解答の内容の特徴を分析するテキスト分析システム、テキスト分析方法、および、テキスト分析プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のテキスト分析システムでは、たとえば、「Ｖｅｘｔ Ｓｅａｒｃｈ（（株）コマツソフト製品：日経エレクトロニクス１９９７．１２．１５（Ｎｏ．７０５）ｐｐ．６３−７０）」のように蓄積されたテキストから名詞、動詞、形容詞、副詞と接頭辞の一部といった単語を抽出し、助詞や助動詞を取り除いて、そのテキスト中の単語の出現頻度を使用して文章の特徴を分析していた。
【０００３】
また、「特開平３−４８３６７号公報」記載の技術は、文を分析して自立語を抽出し、その自立語が持つ意味（概念）からその文の主題を連想するものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上述した「Ｖｅｘｔ Ｓｅａｒｃｈ」のテキスト分析方法では、活用語に対しては原型を使用していたため「美しい」と「美しくない」のような正反対のことを表す言葉でも「美しい」に同一視されている。そのため、分析対象テキストの特徴が「美しい」なのか「美しくない」なのか区別できないという問題がある。
【０００５】
また、上述した「特開平３−４８３６７号公報」記載の技術では、文節の付属語の概念を抽出していないので、詳細な分析ができない（すなわち、「美しい」なのか「美しくない」なのか区別できない）という問題がある。
【０００６】
本発明の目的は、特徴を分析する単位を単語から文節にすることにより助動詞など付属語による意味の違いでの特徴分析を可能にすることである。
【０００７】
また、他の目的は、単位を完全に文節にしてしまうと、同原型をもつ語として１つに特徴分析されていた表現が、文節を構成するバリエーションで頻度が分散してしまい、分析の結果としてそのバリエーションが特徴として分析されない場合に、「否定」が含まれている文節と含まれていない文節を区別するというように、ユーザが注目している特定の概念を指定することで、その指定概念が含まれているか含まれていないかで表現を同一視するか区別するかを指定できるようにすることである。
【０００８】
また、他の目的は、この概念の組を複数保持しておき、概念の組を変化させながら特長を分析することにより、特徴となる概念をみつけだすことを可能とすることである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１のテキスト分析システムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手段と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手段と、前記文節認定手段からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手段とを備えたことを特徴とする。
【００１０】
本発明の第２のテキスト分析システムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手段と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手段と、操作者により指定された文節の付属語の概念を入力する概念認定指定装置と、前記文節認定手段からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手段と、前記概念認定手段からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組を単位としてテキストの統計分析を実施するするデータ分析手段とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
本発明の第３のテキスト分析システムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手段と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手段と、操作者により指定された文節の付属語の概念の組み合わせを段階的に指定できる概念モード指定装置、前記文節認定手段からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念モード指定装置からの文節の付属語の概念の組み合わせを抽出する概念認定手段と、前記概念認定手段からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組み合わせを単位としてテキストの統計分析を実施するするデータ分析手段とを備えたことを特徴とする。
【００１２】
本発明の第４のテキスト分析システムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手段と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手段と、文節から付属語の概念を抽出する特徴概念抽出手段と、前記文節認定手段からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手段と、前記概念認定手段からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組を単位としてテキストの統計分析を実施するするデータ分析手段とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
本発明の第５のテキスト分析システムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手段と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手段と、操作者により指定された文節の付属語の概念を入力する概念認定指定装置と、前記文節認定手段からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手段と、概念認定手段からのヘッドワードと概念とにより文節を再生成する文節再生成手段と、前記文節再生成手段からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手段とを備えたことを特徴とする。
【００１４】
本発明の第６のテキスト分析システムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手段と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手段と、操作者により指定された文節の付属語の概念の組み合わせを段階的に指定できる概念モード指定装置、前記文節認定手段からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念モード指定装置からの文節の付属語の概念の組み合わせを抽出する概念認定手段と、前記概念認定手段からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組み合わせにより文節を再生成する文節再生成手段と、前記文節再生成手段からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手段とを備えたことを特徴とする。
【００１５】
本発明の第７のテキスト分析システムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手段と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手段と、文節から付属語の概念を抽出する特徴概念抽出手段と、前記文節認定手段からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手段と、前記概念認定手段からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組み合わせにより文節を再生成する文節再生成手段と、前記文節再生成手段からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手段とを備えたことを特徴とする。
【００１６】
本発明の第１のテキスト分析方法は、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、前記文節認定手順からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手順とを含むことを特徴とする。
【００１７】
本発明の第２のテキスト分析方法は、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、操作者により指定された文節の付属語の概念を入力する概念認定指定装置と、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組を単位としてテキストの統計分析を実施するするデータ分析手順とを含むことを特徴とする。
【００１８】
本発明の第３のテキスト分析方法は、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、操作者により指定された文節の付属語の概念の組み合わせを段階的に指定できる概念モード指定装置、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念モード指定装置からの文節の付属語の概念の組み合わせを抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組み合わせを単位としてテキストの統計分析を実施するするデータ分析手順とを含むことを特徴とする。
【００１９】
本発明の第４のテキスト分析方法は、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、文節から付属語の概念を抽出する特徴概念抽出手順と、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組を単位としてテキストの統計分析を実施するするデータ分析手順とを含むことを特徴とする。
【００２０】
本発明の第５のテキスト分析方法は、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、操作者により指定された文節の付属語の概念を入力する概念認定指定装置と、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手順と、概念認定手順からのヘッドワードと概念とにより文節を再生成する文節再生成手順と、前記文節再生成手順からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手順とを含むことを特徴とする。
【００２１】
本発明の第６のテキスト分析方法は、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、操作者により指定された文節の付属語の概念の組み合わせを段階的に指定できる概念モード指定装置、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念モード指定装置からの文節の付属語の概念の組み合わせを抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組み合わせにより文節を再生成する文節再生成手順と、前記文節再生成手順からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手順とを含むことを特徴とする。
【００２２】
本発明の第７のテキスト分析方法は、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、文節から付属語の概念を抽出する特徴概念抽出手順と、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組み合わせにより文節を再生成する文節再生成手順と、前記文節再生成手順からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手順とを含むことを特徴とする。
【００２３】
本発明の第１のテキスト分析プログラムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、前記文節認定手順からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２４】
本発明の第２のテキスト分析プログラムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、操作者により指定された文節の付属語の概念を入力する概念認定指定装置と、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組を単位としてテキストの統計分析を実施するするデータ分析手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２５】
本発明の第３のテキスト分析プログラムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、操作者により指定された文節の付属語の概念の組み合わせを段階的に指定できる概念モード指定装置、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念モード指定装置からの文節の付属語の概念の組み合わせを抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組み合わせを単位としてテキストの統計分析を実施するするデータ分析手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２６】
本発明の第４のテキスト分析プログラムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、文節から付属語の概念を抽出する特徴概念抽出手順と、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組を単位としてテキストの統計分析を実施するするデータ分析手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２７】
本発明の第５のテキスト分析プログラムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、操作者により指定された文節の付属語の概念を入力する概念認定指定装置と、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手順と、概念認定手順からのヘッドワードと概念とにより文節を再生成する文節再生成手順と、前記文節再生成手順からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２８】
本発明の第６のテキスト分析プログラムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、操作者により指定された文節の付属語の概念の組み合わせを段階的に指定できる概念モード指定装置、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念モード指定装置からの文節の付属語の概念の組み合わせを抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組み合わせにより文節を再生成する文節再生成手順と、前記文節再生成手順からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２９】
本発明の第７のテキスト分析プログラムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、文節から付属語の概念を抽出する特徴概念抽出手順と、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組み合わせにより文節を再生成する文節再生成手順と、前記文節再生成手順からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３０】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の第１の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００３１】
図１は、本発明の第１の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【００３２】
図１を参照すると、本発明の第１の実施の形態は、プログラム制御により動作するデータ処理装置２０と、情報を記憶する記憶装置３０と、ディスプレイ装置や印刷装置等の出力装置４０とから構成される。
【００３３】
記憶装置３０は、解析対象となるテキストデータベース０１と、解析用辞書３１と、文節認定規則テーブル３２とを備える。
【００３４】
解析用辞書３１は、単語の見出し、品詞など解析に必要な情報をあらかじめ記憶している。文節認定規則テーブル３２は、動詞と助動詞が連続していれば１文節とする等の、文節を認定するための規則をあらかじめ記憶している。
【００３５】
データ処理装置２０は、形態素解析手段２１と、文節認定手段２２と、データ分析手段２９とを備える。
【００３６】
形態素解析手段２１は、テキストデータベース０１のテキストを入力として、解析用辞書３１に記憶された単語の見出しを元に、テキストを形態素に分割する。文節認定手段２２は、形態素解析手段２１が分割した形態素から、文節認定規則テーブル３２に記憶されている規則に基づき、文節を認定する。データ分析手段２９は、文節認定手段２２で認定された大量の文節から特徴を分析する。
【００３７】
次に、本発明の第１の実施の形態の動作について図面を参照して詳細に説明する。
【００３８】
図２は、本発明の第１の実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【００３９】
図２を参照すると、本発明の第１の実施の形態の形態素解析手段２１に、テキストデータベース０１にあるテキストが供給されると、形態素解析手段２１は、解析用辞書３１を使用して、テキストを形態素に分割する（図２ステップＡ１）。たとえば、テキストデータベース０１に「Ａ車は美しくない」という文が入っていたときは、この文は「Ａ車／は／美しく／ない」と分割される。ただし、解析用辞書３１に「Ａ車」という単語が入っているとしている。
【００４０】
次に、文節認定手段２２が、形態素解析手段２１により分割された形態素の列から、文節認定規則テーブル３２を使用して文節を認定する（図２ステップＡ２）。たとえば、上記形態素列からは「Ａ車は／美しくない」と文節が認定される。
【００４１】
次に、データ分析手段２９が、文節認定手段２２により認定された文節から、たとえば、文節文字列の違いで頻度を取るなどの統計的手法により特徴分析をする（図２ステップＡ９）。たとえば、「文節：Ａ者は−頻度：１０」、「文節：美しくない−頻度：５」、「文節：美しい−頻度：７」と出力される（図２ステップＡ９）。
【００４２】
また、たとえば、テキストデータベース０１に「Ｂ車はとても美しい」という文も入っていたとする。この文をステップＡ２で同様に文節を認定すると「Ｂ車は／とても／美しい」となる。この文節単位の結果を使用して「Ｘは／Ｙだ」の組で頻度を取ると、「Ａ車」と「美しくない」の組、「Ｂ車」と「美しい」の組が特徴となるような分析をすることも可能である（図２ステップＡ９）。
【００４３】
このように、本発明の第１の実施の形態では、統計的手法で特徴分析をする単位を単語から文節にすることで、たとえば、「美しい」と「美しくない」のような異なる概念をもつ文節を区別した特長の分析ができる。
【００４４】
次に、本発明の第２の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００４５】
図３は、本発明の第２の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【００４６】
図３を参照すると、本発明の第２の実施の形態は、ユーザが概念を設定するための概念指定装置５１を備え、データ処理装置２０が概念認定手段２５を備え、記憶装置３０が概念記憶部３３を備える点で本発明の第１の実施の形態と異なる。
【００４７】
本発明の第２の実施の形態では、ユーザが概念指定装置５１を使用して設定した概念を概念記憶部３３に記憶し、概念認定手段２５は、文節認定手段２２で認定された文節から、その文節に含まれる形態素の品詞が名詞、動詞、形容詞、形容動詞といった自立語であるヘッドワードと、その文節の中に概念記憶部３３で記憶された概念と同じ概念があるかどうかとを認定する。ここで、概念とは、文節中の自立語以外の付属語の表す内容のことである。
【００４８】
データ分析手段２９では、概念認定手段２５で認定された文節内のヘッドワードと、概念の組とで特徴分析をする。
【００４９】
次に、本発明の第２の実施の形態の動作について図面を参照して詳細に説明する。
【００５０】
図５は、本発明の第２、および第３の実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【００５１】
図５を参照すると、本発明の第２の実施の形態における図５のステップＡ１、Ａ２およびＡ９で示される形態素解析手段２１、文節認定手段２２、データ分析手段２９の動作は、本発明の第１の実施の形態における動作と同一である。
【００５２】
本発明の第１の実施の形態では、ユーザが注目している概念が同じだとしても、文節の表記が異なっていれば区別されてしまう。本発明の第２の実施の形態では、ステップＡ２で認定された文節から概念認定手段２５がヘッドワードとユーザが注目している概念とを認定し、データ分析手段２９が、そのヘッドワードと概念の組を使って図５ステップＡ９において分析をする。
【００５３】
たとえば、入力テキストに「Ａ車は美しくない」、「Ａ車は美しくありません」、および、「Ａ車は美しくないだろう」が入っている場合に、ユーザは概念指定装置５１で「否定」概念を指定したとする。このとき、この３つの入力テキストの「美しい」を含む文節は、すべて「美しい＋＜否定＞」となり同一視される。ただし＜＞で囲まれた部分を概念とする。
【００５４】
このように、本発明の第２の実施の形態では、ヘッドワードと概念の組で頻度を取るなどの統計的手法で特徴分析する単位を、文節から文節が持つヘッドワードと概念の組とすることで、「美しくない」、「美しくありません」と「美しくないだろう」のように文節の表記は異なるが、「美しい＋＜否定＞」のようなヘッドワード＋注目概念で同一視した特長の分析ができる。
たとえば、「文節：Ａ者は−頻度：１０」、「文節：美しい＋＜否定＞−頻度：１０」、と出力される。
【００５５】
次に、本発明の第３の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００５６】
図４は、本発明の第３の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【００５７】
図４を参照すると、本発明の第３の実施の形態は、第２の実施の形態の概念指定装置５１が概念モード指定装置５２に置き換えられている点で第２の実施の形態の概念指定装置５１と異なる。ユーザは、概念モード指定装置５２を使用して設定した概念の組を、概念記憶部３３に記憶する。
次に、本発明の第３の実施の形態の動作について図面を参照して詳細に説明する。
【００５８】
本発明の第２の実施の形態では、ユーザはどの概念に注目しているかをあらかじめ知っていることとして、ユーザはその概念を概念指定装置５１で指定して、概念認定手段２５でその概念を認定し（図５ステップＡ５）、データ分析手段２９でテキストデータベース０１の特徴を分析していた（図５ステップＡ９）。
【００５９】
図５を参照すると、本発明の第３の実施の形態は、ユーザが高頻度で注目する概念が概念モード指定装置５２に段階的に設定されている。ユーザは、概念モード指定装置５２で任意の概念モードをしておき、本発明の第２の実施の形態と同様に図５のように特徴を分析する。分析した結果をユーザが確認し、更に細かい概念まで分析したいときは、概念モード指定装置５２で細かい概念モードに変更し、再分析する。分析した結果をユーザが確認し、更に荒い概念で分析したいときは、概念モード指定装置５２で荒い概念モードを変更し、図５のように再分析する。
【００６０】
たとえば、入力テキストに「Ａ車は美しくない」、「Ａ車は美しくないだろう」、および、「Ａ車は美しくなかった」が入っている場合、ユーザは、最初に「否定・完了」を区別する概念モードを設定したとする。図５ステップＡ５では、「美しくない」と「美しくないだろう」を「美しい＋＜否定＞」としてこの２つは同一視し、「美しくなかった」を「美しい＋＜否定＞＋＜完了＞」としてこの１つを区別する。
【００６１】
この結果をユーザが確認して、更に細かい概念で分析したいときは「否定・完了・推量」を区別する概念モードを設定する。このとき「美しくない」は「美しい＋＜否定＞」、「美しくないだろう」は「美しい＋＜否定＞＋＜推量＞」、「美しくなかった」は「美しい＋＜否定＞＋＜完了＞」となり、すべてを区別する。
【００６２】
たとえば、「文節：Ａ者は−頻度：１０」、「文節：美しい＋＜否定＞＋＜推量＞頻度：３」「文節：美しい＋＜否定＞＋＜完了＞−頻度：４」と出力される。
【００６３】
また、ユーザが荒い概念で分析したいときは「否定」を区別する概念モードを設定する。このとき「美しくない」、「美しくないだろう」、「美しくなかった」の３つとも「美しい＋＜否定＞」となり、すべてを同一視する。
【００６４】
このように、本発明の第３の実施の形態では、概念モード指定装置５２に段階的な概念モードを用意しておき、解析結果を確認しながら概念モードを段階的に設定することで、ユーザが注目したい概念で特徴を分析できる。
【００６５】
次に、本発明の第４の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００６６】
図６は、本発明の第４の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【００６７】
図６を参照すると、本発明の第４の実施の形態は、本発明の第３の実施の形態の概念モード指定装置５２がなく、データ処理装置２０に特徴概念抽出手段２４を有する点で本発明の第３の実施の形態と異なる。
【００６８】
入力テキストを文節認定手段２２で文節を認定し、その大量の文節から特徴概念抽出手段２４で特徴となる概念を抽出する。この抽出した概念を概念記憶部３３に記憶し、この概念を使用して概念認定手段２５で各文節に抽出した概念が含まれているかどうかを認定する。
【００６９】
次に、本発明の第４の実施の形態の動作について図面を参照して説明する。
【００７０】
図７は、本発明の第４の実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【００７１】
第３の実施の形態では、概念モード指定装置５２にある概念モード別の分析を繰り返すことで、ユーザは注目すべき概念を探していた。図７を参照すると、本発明の第４の実施の形態は、特徴概念抽出手段２４が、文節認定手段２２により認定された（図７ステップＡ２）大量の文節を使って、特徴となる概念を抽出する（図７ステップＡ４）。次に、概念認定手段２５が各文節に抽出した概念が含まれているかを認定する（図７ステップＡ９）。
【００７２】
たとえば、入力テキストに「Ａ車は美しい」、「Ａ車は美しくない」、「Ａ車は美しくありません」、「Ａ車は美しいだろう」、「Ａ車は美しくなかった」という文が入っていたとする。図７ステップＡ４において、「美しい」、「美しくない」、「美しくありません」、「美しいだろう」、「美しくなかった」のそれぞれの文節が含む概念を調べると、「否定」を含む文節と「否定」を含まない文節がほぼ１対１に分離できるので、たとえば「否定」を抽出する。そして、図７ステップＡ５でこの概念を含む文節と含まない文節とで区別をする。
「文節：Ａ者は−頻度：１０」、「文節：美しい＋＜否定＞−頻度：１０」、と出力される。
【００７３】
このように、本発明の第４の実施の形態では、大量の文節から特徴概念抽出手段２４で特徴的な概念を抽出することで、ユーザが注目したい概念を自動的に抽出できる。
【００７４】
次に、本発明の第５の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００７５】
図８は、本発明の第５の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【００７６】
図８を参照すると、本発明の第５の実施の形態は、データ処理装置２０が、概念認定手段２５とデータ分析手段２９の間に文節再生成手段２６を備える点で本発明の第２の実施の形態と異なる。また、記憶装置３０に文節再生成テーブル３４を格納する点でも異なる。概念認定手段２５が文節のヘッドワードと概念を認定し、その結果を使用して文節再生成手段２６で自然言語の文節に再生成する。
【００７７】
次に、本発明の第５の実施の形態の動作について図面を参照して説明する。
【００７８】
図９は、本発明の第５の実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【００７９】
第２の実施の形態では、データ分析手段２９でヘッドワードと概念の組を使ってデータ分析手段２９で特徴分析をして、その結果を出力装置４０で出力していた。図９を参照すると、本発明の第５の実施の形態では、文節再生成手段２６が、データ分析手段２９から出力されたヘッドワードと概念の組を使って文節を再生成し（図９ステップＡ６）、データ分析手段２９が、その再生成された文節で特徴分析をする（図９ステップＡ９）。
【００８０】
たとえば、入力テキストに「Ａ車は美しくありません」という文が入っているとして、概念指定装置５１でユーザは「否定」概念を指定したとする。図９ステップＡ５の結果として「美しい＋＜否定＞」という組が抽出されたとすると、図９ステップＡ６で「美しくない」という文節を再生し、この文字列を使用して図９ステップＡ９で特徴分析する。
「文節：Ａ者は−頻度：１０」、「文節：美しくない−頻度：１０」、と出力される。
【００８１】
このようにして、本発明の第５の実施の形態では、特徴分析した結果を出力装置４０で出力する時に、ヘッドワードと概念の組ではなく、再生成した自然言語の文節の形式で出力することで、ユーザにとってわかりやすい出力ができる。
【００８２】
また、本発明の第２の実施の形態だけでなく、第３の実施の形態や第４の実施の形態に対しても、データ処理装置２０が概念認定手段２５とデータ分析手段２９の間に、文節再生成手段２６を有することで同様の効果が得られる。
【００８３】
また、文節再生成手段２６は、概念認定手段２５とデータ分析手段２９の間でなく、データ分析手段２９と出力装置４０の間でも同様の効果が得られる。
【００８４】
次に、本発明の第１の実施例を、図面を参照して説明する。本発明の第１の実施例は、本発明の第１の実施の形態に対応するものである。
【００８５】
本発明の第１の実施例は、データ処理装置２０としてパーソナル・コンピュータを、記憶装置３０として磁気ディスク記憶装置を、出力装置４０としてディスプレイを備えている。パーソナル・コンピュータであるデータ処理装置２０は、形態素解析手段２１、文節認定手段２２、データ分析手段２９として機能する中央演算装置を有しており、また、磁気ディス記憶装置である記憶装置３０には、テキストデータベース０１、解析用辞書３１、文節認定規則テーブル３２が記憶されている。
【００８６】
例として、テキストデータベース０１に「Ａ車は美しくない」という文が記憶されていたとする。また、解析用辞書３１には、たとえば、「Ａ車」という見出し語に対して「名詞」という品詞が付与された情報が登録されている。
【００８７】
形態素解析手段２１は、テキストデータベース０１の文「Ａ車は美しくない」の先頭から順に解析用辞書３１の見出し語を検索し、「Ａ車／は美しく／ない」のように形態素に分割する。
【００８８】
図１０は、文節認定規則テーブル３２の内容を示す説明図である。
【００８９】
図１０を参照すると、たとえば、文節認定規則テーブル３２には、「名詞＋助詞」、「動詞＋助動詞」、「形容詞＋補助用言」などの文節を構成する複数の形態素からなる規則が登録されている。
【００９０】
文節認定手段２２は、分割された形態素に対して、文節認定規則テーブル３２を適用し、「Ａ車は／美しくない」のように文節を認定する。
【００９１】
データ分析手段２９は、テキストデータベース０１に記憶されている大量のテキストに対して同様な処理で認定された文節を使って、たとえば、文節文字列の違いで頻度を計算し、頻度順に並べ直すことにより、テキストデータベース０１に特徴的な文節をディスプレイに出力する。
【００９２】
次に、本発明の第２の実施例を、図３を参照して説明する。本発明の第２の実施例は、本発明の第２の実施の形態に対応するものである。
【００９３】
図１１は、概念指定装置５１の画面の例を示す説明図である。
【００９４】
本発明の第２の実施例は、本発明の第１の実施例のデータ処理装置２０に、さらに、概念認定手段２５を有し、記憶装置３０に概念記憶部３３が記憶されている。また概念指定装置５１として、図１１のような出力装置４０のディスプレイに表示された画面に対し、概念を選択、指定するためのマウスを備えている。図１１を参照すると、「否定」、「容易」、「困難」が指定されている。
【００９５】
本発明の第１の実施例と同様に、本発明の第２の実施例は、テキストデータベース０１に「Ａ車は美しくない」という文が記憶されていたとし、本発明の第１の実施例のように「Ａ車は／美しくない」と文節の認定がされたとする。
【００９６】
概念指定装置５１には、たとえば、ディスプレイに表示された「否定」、「容易」、「困難」、「完了」、「進行」、「推量」、「要望」のような概念をマウスで指定できるようになっているとする。ここで、マウスで「否定」概念を指定したとすると、この概念が、概念記憶部３３に記憶される。
【００９７】
そして、概念認定手段２５は、認定された文節から、ヘッドワードと、その文節が概念記憶部３３に記憶された概念を含むかどうかを認定する。
【００９８】
たとえば、概念認定手段２５は、「美しくない」の文節を構成している「美しい」という形態素が持つ「形容詞」という品詞情報からこの形態素をヘッドワードと認定する。また、「美しくない」の文節を構成する「ない」という形態素が持つ「否定」概念と、概念記憶部３３に記憶されている「否定」概念とを比較して、この文節が「否定」概念を含むことを認定する。このようにして「美しくない」という文節から「美しい＋＜否定＞」というヘッドワードと概念の組を認定する。
【００９９】
他の例として、テキストデータベース０１に「Ａ車は不人気だった」という文が記憶されていたとする。この文に対して、文節認定手段２２は、「Ａ車は／不人気だった」と文節認定し、概念認定手段２５は、「不人気だった」という文節に対して「人気＋＜否定＞」を認定する。
【０１００】
また他の例として、概念記憶部３３に「容易＋完了」が記憶されているときは、「食べやすかった」という文節に対して「食べる＋＜容易＞＋＜完了＞」と認定する。
【０１０１】
また「食べやすかった」という文節に対して、概念記憶部３３に「容易」だけが記憶されているときには、「食べる＋＜容易＞」と認定する。
【０１０２】
このヘッドワードと概念の組を使って、本発明の第１の実施例と同様にテキストデータベース０１に特徴的なヘッドワードと文節の組を抽出し、出力装置４０のディスプレイに出力する。
【０１０３】
また、概念記憶部３３に何も記憶されていないときは、ヘッドワードのみを認定し、このときは、名詞、動詞、形容詞、副詞と接頭辞の一部といった単語を抽出し、助詞や助動詞を取り除いた形態素を使った分析と同様な出力が得られる。
【０１０４】
次に、本発明の第３の実施例を、図４を参照して説明する。本発明の第３の実施例は、本発明の第３の実施の形態に対応するものである。
【０１０５】
図１２は、概念モード指定の画面を示す説明図である。
【０１０６】
本発明の第３の実施例は、本発明の第２の実施例の概念指定装置５１の代わりに概念モード指定装置５２として図１２のようなディスプレイに表示された概念モードを指定するマウス等を備えている。
【０１０７】
図５を参照すると、概念モード指定装置５２には、たとえば、ディスプレイに表示された「ヘッドワードのみ」、「ヘッドワード＋否定」、「ヘッドワード＋否定＋容易＋困難」、「ヘッドワード＋否定＋完了＋進行」、「ヘッドワード＋否定＋容易＋困難＋完了＋進行」のような概念の組である概念モードをマウスで指定できるようになっている。
【０１０８】
ここで、マウスで「ヘッドワード＋否定＋容易＋困難」と指定したとすると、この概念が概念記憶部３３に記憶される。
【０１０９】
本発明の第２の実施例と同様な手順で、文節認定手段２２がテキストデータベース０１に特徴的なヘッドワードと文節の組を認定し、ディスプレイに出力する。この出力結果をユーザが確認し、「ヘッドワード＋否定＋容易＋困難」だけでなく、「完了」や「進行」の概念について区別したいときは、概念モード指定装置５２で「ヘッドワード＋否定＋容易＋困難＋完了＋進行」の概念モードを指定して再分析をする。
【０１１０】
また、出力結果をユーザが確認し、「ヘッドワード＋否定＋容易＋困難」の「容易」や「困難」の概念について区別する必要がないときは、概念モード指定装置５２で「ヘッドワード＋否定」の概念モードを指定して再分析をする。
【０１１１】
次に、本発明の第４の実施例を、図６を参照して説明する。本発明の第４の実施例は、本発明の第４の実施の形態に対応するものである。
【０１１２】
本発明の第４の実施例は、本発明の第３の実施例の概念モード指定装置５２の代わりにデータ処理装置２０に特徴概念抽出手段２４を有する。
【０１１３】
特徴概念抽出手段２４では、文節認定手段２２で認定された大量の文節から統計的手法を用いて特徴的な概念を抽出する。
【０１１４】
たとえば、テキストデータベース０１から認定された大量の文節から、特徴概念抽出手段２４で統計的手法（たとえば、頻度）を用いて、「製品Ａを使っている」という「進行」の概念と、「製品Ａを使いたい」という「願望」の概念に特徴があると抽出したとする。このとき「進行＋願望」概念を概念記憶部３３に記憶する。
【０１１５】
他の例として、テキストデータベース０１から「製品Ａを使っている」という「進行」の概念と、「製品Ａを使っていない」という「進行＋否定」の概念と「製品Ａを使いたい」という「願望」の概念と「製品Ａを使いたくない」という「願望＋否定」の概念に特徴があると抽出したとすると、「否定＋進行＋願望」概念を概念記憶部３３に記憶する。
【０１１６】
次に、本発明の第５の実施例を、図８を参照して説明する。本発明の第５の実施例は、本発明の第５の実施の形態に対応するものである。
【０１１７】
本発明の第５の実施例は、本発明の第２の実施例のデータ処理装置２０に、さらに、文節再生成手段２６を有し、記憶装置３０に文節再生成テーブル３４が記憶されている。
【０１１８】
文節再生成手段２６では、文節再生成テーブル３４を検索して、概念認定手段２５で認定されたヘッドワードと概念の組を文節に再生成する。
【０１１９】
ヘッドワードと概念の組として、たとえば「使う＋＜否定＞」が文節再生成手段２６に入ってきたとする。文節再生成手段２６は、文節再生成テーブル３４から＜否定＞を検索し、「＜否定＞を「ない」と変換して、前の語を未然形に変形する」と書いてあることを検出する。これにより、文節再生成手段２６は、「使う＋＜否定＞」を「使わない」と再生成する。
【０１２０】
他の例として、テキストデータベース０１から「使いやすくありません」という文節が認定されたとする。概念記憶部３３に「否定」概念だけ記憶されていたとすると、概念認定手段２５では「使う＋＜否定＞」と認定される。この結果を文節再生成手段２６で再生成すると、「使わない」と文節が再生成される。
【０１２１】
また、概念記憶部３３に「否定＋容易」と記憶されていたとすると、概念認定手段２５では「使う＋＜容易＞＋＜否定＞」と認定され、文節再生成手段２６で、「使いやすくない」と文節が再生成される。このように文節再生成テーブル３４には、概念の順番を日本語として自然なように入れ替える規則も記述されている。
【０１２２】
また、本発明の第５の実施例は、本発明の第２の実施例だけでなく、本発明の第３、第４の実施例に適用してもよい。
【０１２３】
また、文節再生成手段２６は、概念認定手段２５の後でなく、データ分析手段２９の後でもよい。
【０１２４】
次に、本発明の第６の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【０１２５】
本発明の第６の実施の形態は、それぞれ、本発明の第１の実施の形態〜本発明の第５の実施の形態の各手段（図１、図３、図４、図６、図８）を手順として含む方法である。本発明の第６の実施の形態は、図２、図５、図７、図９の機能を実現する。
【０１２６】
次に、本発明の第７の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【０１２７】
本発明の第７の実施の形態は、それぞれ、本発明の第６の実施の形態の各手順をコンピュータ（たとえば、データ処理装置２０）に実行させるプログラムである。
【０１２８】
【発明の効果】
本発明の第１の効果は、特徴分析をする単位を単語から文節にすることで、「美しい」と「美しくない」のような異なる概念をもつ文節を区別した特長の分析ができることである。
【０１２９】
第２の効果は、特徴分析する単位を文節から文節が持つヘッドワードと概念の組とすることで、「美しくない」、「美しくありません」と「美しくないだろう」のように文節の表記は異なるが、「美しい＋＜否定＞」のようなヘッドワード＋注目概念で同一視した特長の分析ができることである。
【０１３０】
第３の効果は、段階的な概念モードを用意しておき、ユーザは解析結果を確認しながら概念モードを段階的に設定することで、注目したい概念で特徴の分析ができることである。
【０１３１】
第４の効果は、大量の文節から特徴的な概念を統計的に抽出することで、ユーザが注目したい概念の特徴分析が自動的にできることである。
【０１３２】
第５の効果は、特徴分析した結果を出力する時に、ヘッドワードと概念の組ではなく、再生成した自然言語の文節の形式で出力することで、ユーザにとってわかりやすい出力ができることである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第２の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第３の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の第２、および第３の実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第４の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の第４の実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【図８】本発明の第５の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図９】本発明の第５の実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【図１０】文節認定規則テーブルの内容を示す説明図である。
【図１１】概念指定装置の画面の例を示す説明図である。
【図１２】概念モード指定の画面を示す説明図である。
【符号の説明】
０１ テキストデータベース
２０ データ処理装置
２１ 形態素解析手段
２２ 文節認定手段
２４ 特徴概念抽出手段
２５ 概念認定手段
２６ 文節再生成手段
２９ データ分析手段
３０ 記憶装置
３１ 解析用辞書
３２ 文節認定規則テーブル
３３ 概念記憶部
３４ 文節再生成テーブル
４０ 出力装置
５１ 概念指定装置
５２ 概念モード指定装置
【発明の属する技術分野】
本発明は、テキスト分析システム、テキスト分析方法、および、テキスト分析プログラムに関し、特に、コンピュータに蓄積される電子化テキスト、たとえばアンケートの設問事項に対して自由に記述された解答の内容の特徴を分析するテキスト分析システム、テキスト分析方法、および、テキスト分析プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のテキスト分析システムでは、たとえば、「Ｖｅｘｔ Ｓｅａｒｃｈ（（株）コマツソフト製品：日経エレクトロニクス１９９７．１２．１５（Ｎｏ．７０５）ｐｐ．６３−７０）」のように蓄積されたテキストから名詞、動詞、形容詞、副詞と接頭辞の一部といった単語を抽出し、助詞や助動詞を取り除いて、そのテキスト中の単語の出現頻度を使用して文章の特徴を分析していた。
【０００３】
また、「特開平３−４８３６７号公報」記載の技術は、文を分析して自立語を抽出し、その自立語が持つ意味（概念）からその文の主題を連想するものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上述した「Ｖｅｘｔ Ｓｅａｒｃｈ」のテキスト分析方法では、活用語に対しては原型を使用していたため「美しい」と「美しくない」のような正反対のことを表す言葉でも「美しい」に同一視されている。そのため、分析対象テキストの特徴が「美しい」なのか「美しくない」なのか区別できないという問題がある。
【０００５】
また、上述した「特開平３−４８３６７号公報」記載の技術では、文節の付属語の概念を抽出していないので、詳細な分析ができない（すなわち、「美しい」なのか「美しくない」なのか区別できない）という問題がある。
【０００６】
本発明の目的は、特徴を分析する単位を単語から文節にすることにより助動詞など付属語による意味の違いでの特徴分析を可能にすることである。
【０００７】
また、他の目的は、単位を完全に文節にしてしまうと、同原型をもつ語として１つに特徴分析されていた表現が、文節を構成するバリエーションで頻度が分散してしまい、分析の結果としてそのバリエーションが特徴として分析されない場合に、「否定」が含まれている文節と含まれていない文節を区別するというように、ユーザが注目している特定の概念を指定することで、その指定概念が含まれているか含まれていないかで表現を同一視するか区別するかを指定できるようにすることである。
【０００８】
また、他の目的は、この概念の組を複数保持しておき、概念の組を変化させながら特長を分析することにより、特徴となる概念をみつけだすことを可能とすることである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１のテキスト分析システムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手段と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手段と、前記文節認定手段からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手段とを備えたことを特徴とする。
【００１０】
本発明の第２のテキスト分析システムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手段と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手段と、操作者により指定された文節の付属語の概念を入力する概念認定指定装置と、前記文節認定手段からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手段と、前記概念認定手段からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組を単位としてテキストの統計分析を実施するするデータ分析手段とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
本発明の第３のテキスト分析システムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手段と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手段と、操作者により指定された文節の付属語の概念の組み合わせを段階的に指定できる概念モード指定装置、前記文節認定手段からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念モード指定装置からの文節の付属語の概念の組み合わせを抽出する概念認定手段と、前記概念認定手段からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組み合わせを単位としてテキストの統計分析を実施するするデータ分析手段とを備えたことを特徴とする。
【００１２】
本発明の第４のテキスト分析システムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手段と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手段と、文節から付属語の概念を抽出する特徴概念抽出手段と、前記文節認定手段からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手段と、前記概念認定手段からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組を単位としてテキストの統計分析を実施するするデータ分析手段とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
本発明の第５のテキスト分析システムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手段と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手段と、操作者により指定された文節の付属語の概念を入力する概念認定指定装置と、前記文節認定手段からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手段と、概念認定手段からのヘッドワードと概念とにより文節を再生成する文節再生成手段と、前記文節再生成手段からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手段とを備えたことを特徴とする。
【００１４】
本発明の第６のテキスト分析システムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手段と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手段と、操作者により指定された文節の付属語の概念の組み合わせを段階的に指定できる概念モード指定装置、前記文節認定手段からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念モード指定装置からの文節の付属語の概念の組み合わせを抽出する概念認定手段と、前記概念認定手段からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組み合わせにより文節を再生成する文節再生成手段と、前記文節再生成手段からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手段とを備えたことを特徴とする。
【００１５】
本発明の第７のテキスト分析システムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手段と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手段と、文節から付属語の概念を抽出する特徴概念抽出手段と、前記文節認定手段からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手段と、前記概念認定手段からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組み合わせにより文節を再生成する文節再生成手段と、前記文節再生成手段からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手段とを備えたことを特徴とする。
【００１６】
本発明の第１のテキスト分析方法は、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、前記文節認定手順からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手順とを含むことを特徴とする。
【００１７】
本発明の第２のテキスト分析方法は、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、操作者により指定された文節の付属語の概念を入力する概念認定指定装置と、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組を単位としてテキストの統計分析を実施するするデータ分析手順とを含むことを特徴とする。
【００１８】
本発明の第３のテキスト分析方法は、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、操作者により指定された文節の付属語の概念の組み合わせを段階的に指定できる概念モード指定装置、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念モード指定装置からの文節の付属語の概念の組み合わせを抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組み合わせを単位としてテキストの統計分析を実施するするデータ分析手順とを含むことを特徴とする。
【００１９】
本発明の第４のテキスト分析方法は、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、文節から付属語の概念を抽出する特徴概念抽出手順と、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組を単位としてテキストの統計分析を実施するするデータ分析手順とを含むことを特徴とする。
【００２０】
本発明の第５のテキスト分析方法は、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、操作者により指定された文節の付属語の概念を入力する概念認定指定装置と、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手順と、概念認定手順からのヘッドワードと概念とにより文節を再生成する文節再生成手順と、前記文節再生成手順からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手順とを含むことを特徴とする。
【００２１】
本発明の第６のテキスト分析方法は、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、操作者により指定された文節の付属語の概念の組み合わせを段階的に指定できる概念モード指定装置、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念モード指定装置からの文節の付属語の概念の組み合わせを抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組み合わせにより文節を再生成する文節再生成手順と、前記文節再生成手順からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手順とを含むことを特徴とする。
【００２２】
本発明の第７のテキスト分析方法は、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、文節から付属語の概念を抽出する特徴概念抽出手順と、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組み合わせにより文節を再生成する文節再生成手順と、前記文節再生成手順からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手順とを含むことを特徴とする。
【００２３】
本発明の第１のテキスト分析プログラムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、前記文節認定手順からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２４】
本発明の第２のテキスト分析プログラムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、操作者により指定された文節の付属語の概念を入力する概念認定指定装置と、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組を単位としてテキストの統計分析を実施するするデータ分析手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２５】
本発明の第３のテキスト分析プログラムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、操作者により指定された文節の付属語の概念の組み合わせを段階的に指定できる概念モード指定装置、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念モード指定装置からの文節の付属語の概念の組み合わせを抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組み合わせを単位としてテキストの統計分析を実施するするデータ分析手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２６】
本発明の第４のテキスト分析プログラムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、文節から付属語の概念を抽出する特徴概念抽出手順と、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組を単位としてテキストの統計分析を実施するするデータ分析手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２７】
本発明の第５のテキスト分析プログラムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、操作者により指定された文節の付属語の概念を入力する概念認定指定装置と、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手順と、概念認定手順からのヘッドワードと概念とにより文節を再生成する文節再生成手順と、前記文節再生成手順からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２８】
本発明の第６のテキスト分析プログラムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、操作者により指定された文節の付属語の概念の組み合わせを段階的に指定できる概念モード指定装置、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念モード指定装置からの文節の付属語の概念の組み合わせを抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組み合わせにより文節を再生成する文節再生成手順と、前記文節再生成手順からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２９】
本発明の第７のテキスト分析プログラムは、テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、文節から付属語の概念を抽出する特徴概念抽出手順と、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組み合わせにより文節を再生成する文節再生成手順と、前記文節再生成手順からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３０】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の第１の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００３１】
図１は、本発明の第１の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【００３２】
図１を参照すると、本発明の第１の実施の形態は、プログラム制御により動作するデータ処理装置２０と、情報を記憶する記憶装置３０と、ディスプレイ装置や印刷装置等の出力装置４０とから構成される。
【００３３】
記憶装置３０は、解析対象となるテキストデータベース０１と、解析用辞書３１と、文節認定規則テーブル３２とを備える。
【００３４】
解析用辞書３１は、単語の見出し、品詞など解析に必要な情報をあらかじめ記憶している。文節認定規則テーブル３２は、動詞と助動詞が連続していれば１文節とする等の、文節を認定するための規則をあらかじめ記憶している。
【００３５】
データ処理装置２０は、形態素解析手段２１と、文節認定手段２２と、データ分析手段２９とを備える。
【００３６】
形態素解析手段２１は、テキストデータベース０１のテキストを入力として、解析用辞書３１に記憶された単語の見出しを元に、テキストを形態素に分割する。文節認定手段２２は、形態素解析手段２１が分割した形態素から、文節認定規則テーブル３２に記憶されている規則に基づき、文節を認定する。データ分析手段２９は、文節認定手段２２で認定された大量の文節から特徴を分析する。
【００３７】
次に、本発明の第１の実施の形態の動作について図面を参照して詳細に説明する。
【００３８】
図２は、本発明の第１の実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【００３９】
図２を参照すると、本発明の第１の実施の形態の形態素解析手段２１に、テキストデータベース０１にあるテキストが供給されると、形態素解析手段２１は、解析用辞書３１を使用して、テキストを形態素に分割する（図２ステップＡ１）。たとえば、テキストデータベース０１に「Ａ車は美しくない」という文が入っていたときは、この文は「Ａ車／は／美しく／ない」と分割される。ただし、解析用辞書３１に「Ａ車」という単語が入っているとしている。
【００４０】
次に、文節認定手段２２が、形態素解析手段２１により分割された形態素の列から、文節認定規則テーブル３２を使用して文節を認定する（図２ステップＡ２）。たとえば、上記形態素列からは「Ａ車は／美しくない」と文節が認定される。
【００４１】
次に、データ分析手段２９が、文節認定手段２２により認定された文節から、たとえば、文節文字列の違いで頻度を取るなどの統計的手法により特徴分析をする（図２ステップＡ９）。たとえば、「文節：Ａ者は−頻度：１０」、「文節：美しくない−頻度：５」、「文節：美しい−頻度：７」と出力される（図２ステップＡ９）。
【００４２】
また、たとえば、テキストデータベース０１に「Ｂ車はとても美しい」という文も入っていたとする。この文をステップＡ２で同様に文節を認定すると「Ｂ車は／とても／美しい」となる。この文節単位の結果を使用して「Ｘは／Ｙだ」の組で頻度を取ると、「Ａ車」と「美しくない」の組、「Ｂ車」と「美しい」の組が特徴となるような分析をすることも可能である（図２ステップＡ９）。
【００４３】
このように、本発明の第１の実施の形態では、統計的手法で特徴分析をする単位を単語から文節にすることで、たとえば、「美しい」と「美しくない」のような異なる概念をもつ文節を区別した特長の分析ができる。
【００４４】
次に、本発明の第２の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００４５】
図３は、本発明の第２の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【００４６】
図３を参照すると、本発明の第２の実施の形態は、ユーザが概念を設定するための概念指定装置５１を備え、データ処理装置２０が概念認定手段２５を備え、記憶装置３０が概念記憶部３３を備える点で本発明の第１の実施の形態と異なる。
【００４７】
本発明の第２の実施の形態では、ユーザが概念指定装置５１を使用して設定した概念を概念記憶部３３に記憶し、概念認定手段２５は、文節認定手段２２で認定された文節から、その文節に含まれる形態素の品詞が名詞、動詞、形容詞、形容動詞といった自立語であるヘッドワードと、その文節の中に概念記憶部３３で記憶された概念と同じ概念があるかどうかとを認定する。ここで、概念とは、文節中の自立語以外の付属語の表す内容のことである。
【００４８】
データ分析手段２９では、概念認定手段２５で認定された文節内のヘッドワードと、概念の組とで特徴分析をする。
【００４９】
次に、本発明の第２の実施の形態の動作について図面を参照して詳細に説明する。
【００５０】
図５は、本発明の第２、および第３の実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【００５１】
図５を参照すると、本発明の第２の実施の形態における図５のステップＡ１、Ａ２およびＡ９で示される形態素解析手段２１、文節認定手段２２、データ分析手段２９の動作は、本発明の第１の実施の形態における動作と同一である。
【００５２】
本発明の第１の実施の形態では、ユーザが注目している概念が同じだとしても、文節の表記が異なっていれば区別されてしまう。本発明の第２の実施の形態では、ステップＡ２で認定された文節から概念認定手段２５がヘッドワードとユーザが注目している概念とを認定し、データ分析手段２９が、そのヘッドワードと概念の組を使って図５ステップＡ９において分析をする。
【００５３】
たとえば、入力テキストに「Ａ車は美しくない」、「Ａ車は美しくありません」、および、「Ａ車は美しくないだろう」が入っている場合に、ユーザは概念指定装置５１で「否定」概念を指定したとする。このとき、この３つの入力テキストの「美しい」を含む文節は、すべて「美しい＋＜否定＞」となり同一視される。ただし＜＞で囲まれた部分を概念とする。
【００５４】
このように、本発明の第２の実施の形態では、ヘッドワードと概念の組で頻度を取るなどの統計的手法で特徴分析する単位を、文節から文節が持つヘッドワードと概念の組とすることで、「美しくない」、「美しくありません」と「美しくないだろう」のように文節の表記は異なるが、「美しい＋＜否定＞」のようなヘッドワード＋注目概念で同一視した特長の分析ができる。
たとえば、「文節：Ａ者は−頻度：１０」、「文節：美しい＋＜否定＞−頻度：１０」、と出力される。
【００５５】
次に、本発明の第３の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００５６】
図４は、本発明の第３の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【００５７】
図４を参照すると、本発明の第３の実施の形態は、第２の実施の形態の概念指定装置５１が概念モード指定装置５２に置き換えられている点で第２の実施の形態の概念指定装置５１と異なる。ユーザは、概念モード指定装置５２を使用して設定した概念の組を、概念記憶部３３に記憶する。
次に、本発明の第３の実施の形態の動作について図面を参照して詳細に説明する。
【００５８】
本発明の第２の実施の形態では、ユーザはどの概念に注目しているかをあらかじめ知っていることとして、ユーザはその概念を概念指定装置５１で指定して、概念認定手段２５でその概念を認定し（図５ステップＡ５）、データ分析手段２９でテキストデータベース０１の特徴を分析していた（図５ステップＡ９）。
【００５９】
図５を参照すると、本発明の第３の実施の形態は、ユーザが高頻度で注目する概念が概念モード指定装置５２に段階的に設定されている。ユーザは、概念モード指定装置５２で任意の概念モードをしておき、本発明の第２の実施の形態と同様に図５のように特徴を分析する。分析した結果をユーザが確認し、更に細かい概念まで分析したいときは、概念モード指定装置５２で細かい概念モードに変更し、再分析する。分析した結果をユーザが確認し、更に荒い概念で分析したいときは、概念モード指定装置５２で荒い概念モードを変更し、図５のように再分析する。
【００６０】
たとえば、入力テキストに「Ａ車は美しくない」、「Ａ車は美しくないだろう」、および、「Ａ車は美しくなかった」が入っている場合、ユーザは、最初に「否定・完了」を区別する概念モードを設定したとする。図５ステップＡ５では、「美しくない」と「美しくないだろう」を「美しい＋＜否定＞」としてこの２つは同一視し、「美しくなかった」を「美しい＋＜否定＞＋＜完了＞」としてこの１つを区別する。
【００６１】
この結果をユーザが確認して、更に細かい概念で分析したいときは「否定・完了・推量」を区別する概念モードを設定する。このとき「美しくない」は「美しい＋＜否定＞」、「美しくないだろう」は「美しい＋＜否定＞＋＜推量＞」、「美しくなかった」は「美しい＋＜否定＞＋＜完了＞」となり、すべてを区別する。
【００６２】
たとえば、「文節：Ａ者は−頻度：１０」、「文節：美しい＋＜否定＞＋＜推量＞頻度：３」「文節：美しい＋＜否定＞＋＜完了＞−頻度：４」と出力される。
【００６３】
また、ユーザが荒い概念で分析したいときは「否定」を区別する概念モードを設定する。このとき「美しくない」、「美しくないだろう」、「美しくなかった」の３つとも「美しい＋＜否定＞」となり、すべてを同一視する。
【００６４】
このように、本発明の第３の実施の形態では、概念モード指定装置５２に段階的な概念モードを用意しておき、解析結果を確認しながら概念モードを段階的に設定することで、ユーザが注目したい概念で特徴を分析できる。
【００６５】
次に、本発明の第４の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００６６】
図６は、本発明の第４の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【００６７】
図６を参照すると、本発明の第４の実施の形態は、本発明の第３の実施の形態の概念モード指定装置５２がなく、データ処理装置２０に特徴概念抽出手段２４を有する点で本発明の第３の実施の形態と異なる。
【００６８】
入力テキストを文節認定手段２２で文節を認定し、その大量の文節から特徴概念抽出手段２４で特徴となる概念を抽出する。この抽出した概念を概念記憶部３３に記憶し、この概念を使用して概念認定手段２５で各文節に抽出した概念が含まれているかどうかを認定する。
【００６９】
次に、本発明の第４の実施の形態の動作について図面を参照して説明する。
【００７０】
図７は、本発明の第４の実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【００７１】
第３の実施の形態では、概念モード指定装置５２にある概念モード別の分析を繰り返すことで、ユーザは注目すべき概念を探していた。図７を参照すると、本発明の第４の実施の形態は、特徴概念抽出手段２４が、文節認定手段２２により認定された（図７ステップＡ２）大量の文節を使って、特徴となる概念を抽出する（図７ステップＡ４）。次に、概念認定手段２５が各文節に抽出した概念が含まれているかを認定する（図７ステップＡ９）。
【００７２】
たとえば、入力テキストに「Ａ車は美しい」、「Ａ車は美しくない」、「Ａ車は美しくありません」、「Ａ車は美しいだろう」、「Ａ車は美しくなかった」という文が入っていたとする。図７ステップＡ４において、「美しい」、「美しくない」、「美しくありません」、「美しいだろう」、「美しくなかった」のそれぞれの文節が含む概念を調べると、「否定」を含む文節と「否定」を含まない文節がほぼ１対１に分離できるので、たとえば「否定」を抽出する。そして、図７ステップＡ５でこの概念を含む文節と含まない文節とで区別をする。
「文節：Ａ者は−頻度：１０」、「文節：美しい＋＜否定＞−頻度：１０」、と出力される。
【００７３】
このように、本発明の第４の実施の形態では、大量の文節から特徴概念抽出手段２４で特徴的な概念を抽出することで、ユーザが注目したい概念を自動的に抽出できる。
【００７４】
次に、本発明の第５の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００７５】
図８は、本発明の第５の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【００７６】
図８を参照すると、本発明の第５の実施の形態は、データ処理装置２０が、概念認定手段２５とデータ分析手段２９の間に文節再生成手段２６を備える点で本発明の第２の実施の形態と異なる。また、記憶装置３０に文節再生成テーブル３４を格納する点でも異なる。概念認定手段２５が文節のヘッドワードと概念を認定し、その結果を使用して文節再生成手段２６で自然言語の文節に再生成する。
【００７７】
次に、本発明の第５の実施の形態の動作について図面を参照して説明する。
【００７８】
図９は、本発明の第５の実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【００７９】
第２の実施の形態では、データ分析手段２９でヘッドワードと概念の組を使ってデータ分析手段２９で特徴分析をして、その結果を出力装置４０で出力していた。図９を参照すると、本発明の第５の実施の形態では、文節再生成手段２６が、データ分析手段２９から出力されたヘッドワードと概念の組を使って文節を再生成し（図９ステップＡ６）、データ分析手段２９が、その再生成された文節で特徴分析をする（図９ステップＡ９）。
【００８０】
たとえば、入力テキストに「Ａ車は美しくありません」という文が入っているとして、概念指定装置５１でユーザは「否定」概念を指定したとする。図９ステップＡ５の結果として「美しい＋＜否定＞」という組が抽出されたとすると、図９ステップＡ６で「美しくない」という文節を再生し、この文字列を使用して図９ステップＡ９で特徴分析する。
「文節：Ａ者は−頻度：１０」、「文節：美しくない−頻度：１０」、と出力される。
【００８１】
このようにして、本発明の第５の実施の形態では、特徴分析した結果を出力装置４０で出力する時に、ヘッドワードと概念の組ではなく、再生成した自然言語の文節の形式で出力することで、ユーザにとってわかりやすい出力ができる。
【００８２】
また、本発明の第２の実施の形態だけでなく、第３の実施の形態や第４の実施の形態に対しても、データ処理装置２０が概念認定手段２５とデータ分析手段２９の間に、文節再生成手段２６を有することで同様の効果が得られる。
【００８３】
また、文節再生成手段２６は、概念認定手段２５とデータ分析手段２９の間でなく、データ分析手段２９と出力装置４０の間でも同様の効果が得られる。
【００８４】
次に、本発明の第１の実施例を、図面を参照して説明する。本発明の第１の実施例は、本発明の第１の実施の形態に対応するものである。
【００８５】
本発明の第１の実施例は、データ処理装置２０としてパーソナル・コンピュータを、記憶装置３０として磁気ディスク記憶装置を、出力装置４０としてディスプレイを備えている。パーソナル・コンピュータであるデータ処理装置２０は、形態素解析手段２１、文節認定手段２２、データ分析手段２９として機能する中央演算装置を有しており、また、磁気ディス記憶装置である記憶装置３０には、テキストデータベース０１、解析用辞書３１、文節認定規則テーブル３２が記憶されている。
【００８６】
例として、テキストデータベース０１に「Ａ車は美しくない」という文が記憶されていたとする。また、解析用辞書３１には、たとえば、「Ａ車」という見出し語に対して「名詞」という品詞が付与された情報が登録されている。
【００８７】
形態素解析手段２１は、テキストデータベース０１の文「Ａ車は美しくない」の先頭から順に解析用辞書３１の見出し語を検索し、「Ａ車／は美しく／ない」のように形態素に分割する。
【００８８】
図１０は、文節認定規則テーブル３２の内容を示す説明図である。
【００８９】
図１０を参照すると、たとえば、文節認定規則テーブル３２には、「名詞＋助詞」、「動詞＋助動詞」、「形容詞＋補助用言」などの文節を構成する複数の形態素からなる規則が登録されている。
【００９０】
文節認定手段２２は、分割された形態素に対して、文節認定規則テーブル３２を適用し、「Ａ車は／美しくない」のように文節を認定する。
【００９１】
データ分析手段２９は、テキストデータベース０１に記憶されている大量のテキストに対して同様な処理で認定された文節を使って、たとえば、文節文字列の違いで頻度を計算し、頻度順に並べ直すことにより、テキストデータベース０１に特徴的な文節をディスプレイに出力する。
【００９２】
次に、本発明の第２の実施例を、図３を参照して説明する。本発明の第２の実施例は、本発明の第２の実施の形態に対応するものである。
【００９３】
図１１は、概念指定装置５１の画面の例を示す説明図である。
【００９４】
本発明の第２の実施例は、本発明の第１の実施例のデータ処理装置２０に、さらに、概念認定手段２５を有し、記憶装置３０に概念記憶部３３が記憶されている。また概念指定装置５１として、図１１のような出力装置４０のディスプレイに表示された画面に対し、概念を選択、指定するためのマウスを備えている。図１１を参照すると、「否定」、「容易」、「困難」が指定されている。
【００９５】
本発明の第１の実施例と同様に、本発明の第２の実施例は、テキストデータベース０１に「Ａ車は美しくない」という文が記憶されていたとし、本発明の第１の実施例のように「Ａ車は／美しくない」と文節の認定がされたとする。
【００９６】
概念指定装置５１には、たとえば、ディスプレイに表示された「否定」、「容易」、「困難」、「完了」、「進行」、「推量」、「要望」のような概念をマウスで指定できるようになっているとする。ここで、マウスで「否定」概念を指定したとすると、この概念が、概念記憶部３３に記憶される。
【００９７】
そして、概念認定手段２５は、認定された文節から、ヘッドワードと、その文節が概念記憶部３３に記憶された概念を含むかどうかを認定する。
【００９８】
たとえば、概念認定手段２５は、「美しくない」の文節を構成している「美しい」という形態素が持つ「形容詞」という品詞情報からこの形態素をヘッドワードと認定する。また、「美しくない」の文節を構成する「ない」という形態素が持つ「否定」概念と、概念記憶部３３に記憶されている「否定」概念とを比較して、この文節が「否定」概念を含むことを認定する。このようにして「美しくない」という文節から「美しい＋＜否定＞」というヘッドワードと概念の組を認定する。
【００９９】
他の例として、テキストデータベース０１に「Ａ車は不人気だった」という文が記憶されていたとする。この文に対して、文節認定手段２２は、「Ａ車は／不人気だった」と文節認定し、概念認定手段２５は、「不人気だった」という文節に対して「人気＋＜否定＞」を認定する。
【０１００】
また他の例として、概念記憶部３３に「容易＋完了」が記憶されているときは、「食べやすかった」という文節に対して「食べる＋＜容易＞＋＜完了＞」と認定する。
【０１０１】
また「食べやすかった」という文節に対して、概念記憶部３３に「容易」だけが記憶されているときには、「食べる＋＜容易＞」と認定する。
【０１０２】
このヘッドワードと概念の組を使って、本発明の第１の実施例と同様にテキストデータベース０１に特徴的なヘッドワードと文節の組を抽出し、出力装置４０のディスプレイに出力する。
【０１０３】
また、概念記憶部３３に何も記憶されていないときは、ヘッドワードのみを認定し、このときは、名詞、動詞、形容詞、副詞と接頭辞の一部といった単語を抽出し、助詞や助動詞を取り除いた形態素を使った分析と同様な出力が得られる。
【０１０４】
次に、本発明の第３の実施例を、図４を参照して説明する。本発明の第３の実施例は、本発明の第３の実施の形態に対応するものである。
【０１０５】
図１２は、概念モード指定の画面を示す説明図である。
【０１０６】
本発明の第３の実施例は、本発明の第２の実施例の概念指定装置５１の代わりに概念モード指定装置５２として図１２のようなディスプレイに表示された概念モードを指定するマウス等を備えている。
【０１０７】
図５を参照すると、概念モード指定装置５２には、たとえば、ディスプレイに表示された「ヘッドワードのみ」、「ヘッドワード＋否定」、「ヘッドワード＋否定＋容易＋困難」、「ヘッドワード＋否定＋完了＋進行」、「ヘッドワード＋否定＋容易＋困難＋完了＋進行」のような概念の組である概念モードをマウスで指定できるようになっている。
【０１０８】
ここで、マウスで「ヘッドワード＋否定＋容易＋困難」と指定したとすると、この概念が概念記憶部３３に記憶される。
【０１０９】
本発明の第２の実施例と同様な手順で、文節認定手段２２がテキストデータベース０１に特徴的なヘッドワードと文節の組を認定し、ディスプレイに出力する。この出力結果をユーザが確認し、「ヘッドワード＋否定＋容易＋困難」だけでなく、「完了」や「進行」の概念について区別したいときは、概念モード指定装置５２で「ヘッドワード＋否定＋容易＋困難＋完了＋進行」の概念モードを指定して再分析をする。
【０１１０】
また、出力結果をユーザが確認し、「ヘッドワード＋否定＋容易＋困難」の「容易」や「困難」の概念について区別する必要がないときは、概念モード指定装置５２で「ヘッドワード＋否定」の概念モードを指定して再分析をする。
【０１１１】
次に、本発明の第４の実施例を、図６を参照して説明する。本発明の第４の実施例は、本発明の第４の実施の形態に対応するものである。
【０１１２】
本発明の第４の実施例は、本発明の第３の実施例の概念モード指定装置５２の代わりにデータ処理装置２０に特徴概念抽出手段２４を有する。
【０１１３】
特徴概念抽出手段２４では、文節認定手段２２で認定された大量の文節から統計的手法を用いて特徴的な概念を抽出する。
【０１１４】
たとえば、テキストデータベース０１から認定された大量の文節から、特徴概念抽出手段２４で統計的手法（たとえば、頻度）を用いて、「製品Ａを使っている」という「進行」の概念と、「製品Ａを使いたい」という「願望」の概念に特徴があると抽出したとする。このとき「進行＋願望」概念を概念記憶部３３に記憶する。
【０１１５】
他の例として、テキストデータベース０１から「製品Ａを使っている」という「進行」の概念と、「製品Ａを使っていない」という「進行＋否定」の概念と「製品Ａを使いたい」という「願望」の概念と「製品Ａを使いたくない」という「願望＋否定」の概念に特徴があると抽出したとすると、「否定＋進行＋願望」概念を概念記憶部３３に記憶する。
【０１１６】
次に、本発明の第５の実施例を、図８を参照して説明する。本発明の第５の実施例は、本発明の第５の実施の形態に対応するものである。
【０１１７】
本発明の第５の実施例は、本発明の第２の実施例のデータ処理装置２０に、さらに、文節再生成手段２６を有し、記憶装置３０に文節再生成テーブル３４が記憶されている。
【０１１８】
文節再生成手段２６では、文節再生成テーブル３４を検索して、概念認定手段２５で認定されたヘッドワードと概念の組を文節に再生成する。
【０１１９】
ヘッドワードと概念の組として、たとえば「使う＋＜否定＞」が文節再生成手段２６に入ってきたとする。文節再生成手段２６は、文節再生成テーブル３４から＜否定＞を検索し、「＜否定＞を「ない」と変換して、前の語を未然形に変形する」と書いてあることを検出する。これにより、文節再生成手段２６は、「使う＋＜否定＞」を「使わない」と再生成する。
【０１２０】
他の例として、テキストデータベース０１から「使いやすくありません」という文節が認定されたとする。概念記憶部３３に「否定」概念だけ記憶されていたとすると、概念認定手段２５では「使う＋＜否定＞」と認定される。この結果を文節再生成手段２６で再生成すると、「使わない」と文節が再生成される。
【０１２１】
また、概念記憶部３３に「否定＋容易」と記憶されていたとすると、概念認定手段２５では「使う＋＜容易＞＋＜否定＞」と認定され、文節再生成手段２６で、「使いやすくない」と文節が再生成される。このように文節再生成テーブル３４には、概念の順番を日本語として自然なように入れ替える規則も記述されている。
【０１２２】
また、本発明の第５の実施例は、本発明の第２の実施例だけでなく、本発明の第３、第４の実施例に適用してもよい。
【０１２３】
また、文節再生成手段２６は、概念認定手段２５の後でなく、データ分析手段２９の後でもよい。
【０１２４】
次に、本発明の第６の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【０１２５】
本発明の第６の実施の形態は、それぞれ、本発明の第１の実施の形態〜本発明の第５の実施の形態の各手段（図１、図３、図４、図６、図８）を手順として含む方法である。本発明の第６の実施の形態は、図２、図５、図７、図９の機能を実現する。
【０１２６】
次に、本発明の第７の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【０１２７】
本発明の第７の実施の形態は、それぞれ、本発明の第６の実施の形態の各手順をコンピュータ（たとえば、データ処理装置２０）に実行させるプログラムである。
【０１２８】
【発明の効果】
本発明の第１の効果は、特徴分析をする単位を単語から文節にすることで、「美しい」と「美しくない」のような異なる概念をもつ文節を区別した特長の分析ができることである。
【０１２９】
第２の効果は、特徴分析する単位を文節から文節が持つヘッドワードと概念の組とすることで、「美しくない」、「美しくありません」と「美しくないだろう」のように文節の表記は異なるが、「美しい＋＜否定＞」のようなヘッドワード＋注目概念で同一視した特長の分析ができることである。
【０１３０】
第３の効果は、段階的な概念モードを用意しておき、ユーザは解析結果を確認しながら概念モードを段階的に設定することで、注目したい概念で特徴の分析ができることである。
【０１３１】
第４の効果は、大量の文節から特徴的な概念を統計的に抽出することで、ユーザが注目したい概念の特徴分析が自動的にできることである。
【０１３２】
第５の効果は、特徴分析した結果を出力する時に、ヘッドワードと概念の組ではなく、再生成した自然言語の文節の形式で出力することで、ユーザにとってわかりやすい出力ができることである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第２の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第３の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の第２、および第３の実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第４の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の第４の実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【図８】本発明の第５の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図９】本発明の第５の実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【図１０】文節認定規則テーブルの内容を示す説明図である。
【図１１】概念指定装置の画面の例を示す説明図である。
【図１２】概念モード指定の画面を示す説明図である。
【符号の説明】
０１ テキストデータベース
２０ データ処理装置
２１ 形態素解析手段
２２ 文節認定手段
２４ 特徴概念抽出手段
２５ 概念認定手段
２６ 文節再生成手段
２９ データ分析手段
３０ 記憶装置
３１ 解析用辞書
３２ 文節認定規則テーブル
３３ 概念記憶部
３４ 文節再生成テーブル
４０ 出力装置
５１ 概念指定装置
５２ 概念モード指定装置
Claims (21)
- テキストを形態素に分割する形態素解析手段と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手段と、前記文節認定手段からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手段とを備えたことを特徴とするテキスト分析システム。
- テキストを形態素に分割する形態素解析手段と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手段と、操作者により指定された文節の付属語の概念を入力する概念認定指定装置と、前記文節認定手段からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手段と、前記概念認定手段からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組を単位としてテキストの統計分析を実施するするデータ分析手段とを備えたことを特徴とするテキスト分析システム。
- テキストを形態素に分割する形態素解析手段と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手段と、操作者により指定された文節の付属語の概念の組み合わせを段階的に指定できる概念モード指定装置、前記文節認定手段からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念モード指定装置からの文節の付属語の概念の組み合わせを抽出する概念認定手段と、前記概念認定手段からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組み合わせを単位としてテキストの統計分析を実施するするデータ分析手段とを備えたことを特徴とするテキスト分析システム。
- テキストを形態素に分割する形態素解析手段と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手段と、文節から付属語の概念を抽出する特徴概念抽出手段と、前記文節認定手段からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手段と、前記概念認定手段からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組を単位としてテキストの統計分析を実施するするデータ分析手段とを備えたことを特徴とするテキスト分析システム。
- テキストを形態素に分割する形態素解析手段と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手段と、操作者により指定された文節の付属語の概念を入力する概念認定指定装置と、前記文節認定手段からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手段と、概念認定手段からのヘッドワードと概念とにより文節を再生成する文節再生成手段と、前記文節再生成手段からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手段とを備えたことを特徴とするテキスト分析システム。
- テキストを形態素に分割する形態素解析手段と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手段と、操作者により指定された文節の付属語の概念の組み合わせを段階的に指定できる概念モード指定装置、前記文節認定手段からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念モード指定装置からの文節の付属語の概念の組み合わせを抽出する概念認定手段と、前記概念認定手段からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組み合わせにより文節を再生成する文節再生成手段と、前記文節再生成手段からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手段とを備えたことを特徴とするテキスト分析システム。
- テキストを形態素に分割する形態素解析手段と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手段と、文節から付属語の概念を抽出する特徴概念抽出手段と、前記文節認定手段からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手段と、前記概念認定手段からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組み合わせにより文節を再生成する文節再生成手段と、前記文節再生成手段からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手段とを備えたことを特徴とするテキスト分析システム。
- テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、前記文節認定手順からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手順とを含むことを特徴とするテキスト分析方法。
- テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、操作者により指定された文節の付属語の概念を入力する概念認定指定装置と、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組を単位としてテキストの統計分析を実施するするデータ分析手順とを含むことを特徴とするテキスト分析方法。
- テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、操作者により指定された文節の付属語の概念の組み合わせを段階的に指定できる概念モード指定装置、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念モード指定装置からの文節の付属語の概念の組み合わせを抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組み合わせを単位としてテキストの統計分析を実施するするデータ分析手順とを含むことを特徴とするテキスト分析方法。
- テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、文節から付属語の概念を抽出する特徴概念抽出手順と、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組を単位としてテキストの統計分析を実施するするデータ分析手順とを含むことを特徴とするテキスト分析方法。
- テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、操作者により指定された文節の付属語の概念を入力する概念認定指定装置と、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手順と、概念認定手順からのヘッドワードと概念とにより文節を再生成する文節再生成手順と、前記文節再生成手順からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手順とを含むことを特徴とするテキスト分析方法。
- テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、操作者により指定された文節の付属語の概念の組み合わせを段階的に指定できる概念モード指定装置、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念モード指定装置からの文節の付属語の概念の組み合わせを抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組み合わせにより文節を再生成する文節再生成手順と、前記文節再生成手順からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手順とを含むことを特徴とするテキスト分析方法。
- テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、文節から付属語の概念を抽出する特徴概念抽出手順と、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組み合わせにより文節を再生成する文節再生成手順と、前記文節再生成手順からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手順とを含むことを特徴とするテキスト分析方法。
- テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、前記文節認定手順からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手順とをコンピュータに実行させることを特徴とするテキスト分析プログラム。
- テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、操作者により指定された文節の付属語の概念を入力する概念認定指定装置と、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組を単位としてテキストの統計分析を実施するするデータ分析手順とをコンピュータに実行させることを特徴とするテキスト分析プログラム。
- テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、操作者により指定された文節の付属語の概念の組み合わせを段階的に指定できる概念モード指定装置、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念モード指定装置からの文節の付属語の概念の組み合わせを抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組み合わせを単位としてテキストの統計分析を実施するするデータ分析手順とをコンピュータに実行させることを特徴とするテキスト分析プログラム。
- テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、文節から付属語の概念を抽出する特徴概念抽出手順と、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組を単位としてテキストの統計分析を実施するするデータ分析手順とをコンピュータに実行させることを特徴とするテキスト分析プログラム。
- テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、操作者により指定された文節の付属語の概念を入力する概念認定指定装置と、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手順と、概念認定手順からのヘッドワードと概念とにより文節を再生成する文節再生成手順と、前記文節再生成手順からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手順とをコンピュータに実行させることを特徴とするテキスト分析プログラム。
- テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、操作者により指定された文節の付属語の概念の組み合わせを段階的に指定できる概念モード指定装置、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念モード指定装置からの文節の付属語の概念の組み合わせを抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組み合わせにより文節を再生成する文節再生成手順と、前記文節再生成手順からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手順とをコンピュータに実行させることを特徴とするテキスト分析プログラム。
- テキストを形態素に分割する形態素解析手順と、分割された形態素を文節にまとめる文節認定手順と、文節から付属語の概念を抽出する特徴概念抽出手順と、前記文節認定手順からの文節の自立語であるヘッドワード、および、前記概念認定指定装置からの文節の付属語の概念を抽出する概念認定手順と、前記概念認定手順からの文節のヘッドワード、文節の付属語の概念の組み合わせにより文節を再生成する文節再生成手順と、前記文節再生成手順からの文節を単位としてテキストの統計分析を実施するデータ分析手順とをコンピュータに実行させることを特徴とするテキスト分析プログラム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002184688A JP4322475B2 (ja) | 2002-06-25 | 2002-06-25 | テキスト分析システム、テキスト分析方法、および、テキスト分析プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002184688A JP4322475B2 (ja) | 2002-06-25 | 2002-06-25 | テキスト分析システム、テキスト分析方法、および、テキスト分析プログラム |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2009100428A Division JP2009176319A (ja) | 2009-04-17 | 2009-04-17 | テキスト分析システム、テキスト分析方法、および、テキスト分析プログラム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2004030177A true JP2004030177A (ja) | 2004-01-29 |
| JP4322475B2 JP4322475B2 (ja) | 2009-09-02 |
Family
ID=31180544
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002184688A Expired - Fee Related JP4322475B2 (ja) | 2002-06-25 | 2002-06-25 | テキスト分析システム、テキスト分析方法、および、テキスト分析プログラム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4322475B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013171328A (ja) * | 2012-02-17 | 2013-09-02 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 偏り述部抽出装置、方法、及びプログラム |
| JP2018206135A (ja) * | 2017-06-06 | 2018-12-27 | 富士通株式会社 | 情報生成プログラム、情報処理装置、及び情報生成方法 |
-
2002
- 2002-06-25 JP JP2002184688A patent/JP4322475B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013171328A (ja) * | 2012-02-17 | 2013-09-02 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 偏り述部抽出装置、方法、及びプログラム |
| JP2018206135A (ja) * | 2017-06-06 | 2018-12-27 | 富士通株式会社 | 情報生成プログラム、情報処理装置、及び情報生成方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP4322475B2 (ja) | 2009-09-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2011216071A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム | |
| JP3173411B2 (ja) | 関連文書検索装置及び関連文書検索プログラムを記録した記録媒体 | |
| JP2021022211A (ja) | 問合せ対応支援装置、問合せ対応支援方法、プログラム及び記録媒体 | |
| KR100501413B1 (ko) | 유엠엘에스를 기반으로 생물학 문헌으로부터 생물학적개체명을 인식하는 장치 및 그 방법 | |
| JP2018200650A (ja) | 言語情報分析装置および方法 | |
| WO2021120979A1 (zh) | 生成专利概述信息的方法、装置、电子设备和介质 | |
| JP2003263441A (ja) | キーワード決定データベース作成方法、キーワード決定方法、装置、プログラム、および記録媒体 | |
| JP2004030177A (ja) | テキスト分析システム、テキスト分析方法、および、テキスト分析プログラム | |
| Tzoukermann et al. | GIST-IT: Summarizing email using linguistic knowledge and machine learning | |
| JP3471253B2 (ja) | 文書分類方法、文書分類装置、および文書分類プログラムを記録した記録媒体 | |
| JP2011090447A (ja) | 文書判定条件生成装置および文書判定条件生成方法 | |
| JP6451414B2 (ja) | 情報処理装置、要約文編集方法、及びプログラム | |
| JP2009176319A (ja) | テキスト分析システム、テキスト分析方法、および、テキスト分析プログラム | |
| JP4085568B2 (ja) | テキストマイニング方法およびテキストマイニング装置並びにコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 | |
| CN115577090B (zh) | 基于成语理解的语音对话方法、装置、设备及存储介质 | |
| JP6996190B2 (ja) | 複合語生成装置、プログラム及び複合語生成方法 | |
| JP2001142897A (ja) | 文書検索装置、文書検索方法、文書検索システム及び文書検索方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
| Yang et al. | A study on music mood detection in online digital music database | |
| JP2008204010A (ja) | 質問内容抽出装置と質問内容抽出方法 | |
| JP2002366556A (ja) | 情報検索方法 | |
| JP2004287696A (ja) | 検索システム及び検索プログラム | |
| Panagis | A AUTOMATED TEXT ANALYSIS | |
| JPH04133173A (ja) | 情報検索装置 | |
| JP2939348B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| KR20220160358A (ko) | 상담문에 대한 요약문을 생성하는 서버, 방법 및 컴퓨터 프로그램 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| RD01 | Notification of change of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421 Effective date: 20050307 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20051227 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20060220 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20060307 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20060329 |
|
| A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20060403 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20060704 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20060830 |
|
| A912 | Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912 Effective date: 20060922 |
|
| RD01 | Notification of change of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421 Effective date: 20070117 |
|
| RD01 | Notification of change of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421 Effective date: 20080604 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20090417 |
|
| RD01 | Notification of change of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421 Effective date: 20090508 |
|
| 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: 20090603 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Ref document number: 4322475 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120612 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120612 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130612 Year of fee payment: 4 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |