JP2008097286A - Apparatus for retrieving opinion sentence, method for retrieving opinion sentence, program for retrieving opinion sentence, and recording medium recording the program - Google Patents

Apparatus for retrieving opinion sentence, method for retrieving opinion sentence, program for retrieving opinion sentence, and recording medium recording the program Download PDF

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節夫 山田
Nobuaki Hiroshima
伸章 廣嶋
Kura Furuse
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Ryoji Kataoka
良治 片岡
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an apparatus for retrieving opinion sentence capable of outputting a retrieval result corresponding to a degree of fine opinion likeness independently of a field of a retrieval word or a format of a document. <P>SOLUTION: A retrieval result sentence acquisition part 12 acquires a sentence in which a retrieval word input from a retrieval word input part 11 appears from a sentence storage part 15 and an opinion likeness index attachment part 17 calculates an opinion contribution degree indicating which degree an opinion-related expression in a sentence exerts influence on judgment of the sentence as an opinion from an index of opinion likeness, attaches the opinion contribution degree to the opinion-related expression, calculates and attaches an index of opinion likeness in each sentence on the basis of the opinion contribution degree, and stores all sentences to which the index of opinion likeness is attached in an opinion likeness index attached sentence storage part 16. An opinion sentence acquisition part 13 acquires an opinion sentence with the opinion likeness index and an opinion sentence output part 14 outputs the acquired opinion sentence on the basis of the opinion likeness index. <P>COPYRIGHT: (C)2008,JPO&INPIT

Description

本発明は、意見が記述されている複数の電子化された文から、意見文を出力する意見文検索装置、意見文検索方法および意見文検索プログラム並びにそのプログラムを記録した記録媒体に関する。   The present invention relates to an opinion sentence search device, an opinion sentence search method and an opinion sentence search program that output an opinion sentence from a plurality of electronic sentences in which opinions are described, and a recording medium on which the program is recorded.

インターネットやアンケート調査等に存在する自然言語で意見が含まれている文書から、意見情報を検索する方法が知られている。例えば、下記特許文献1では、意見対象を限ったアンケート(例えば、道路行政に関するアンケート)の調査結果に対して、あらかじめ用意した解析パターンを利用して意見かどうかの判断を行い、意見文を出力している。   There is a known method for retrieving opinion information from documents containing opinions in natural language existing on the Internet or questionnaire surveys. For example, in Patent Document 1 below, a survey result of a questionnaire (for example, a questionnaire on road administration) limited to an opinion object is used to determine whether the opinion is an opinion using an analysis pattern prepared in advance, and an opinion sentence is output. is doing.

また、下記特許文献2では、意見ではなく評判情報(事物に対する価値を定めることのできる表現を含む情報)を検索する方法であるが、評判に関する各ルールに対して、その文が満足するか否かを示す値の組み合わせ毎に、人が入力したスコアを利用して評判らしさのスコアを付与し、その評判らしさ順に検索結果を出力している。   Further, in Patent Document 2 below, it is a method of searching reputation information (information including an expression that can determine the value of an object) instead of an opinion. Whether or not the sentence is satisfied for each rule regarding reputation. For each combination of values indicating such, a score of reputation is given using a score input by a person, and search results are output in the order of reputation.

また、意見文を収集する方法として、例えば下記特許文献3では、意見らしさを構文的適性もしくは客観的適性によって判定することによって、正確な意見を抽出している。
特開2004−227343号公報 特開2002−175330号公報 特開2003−203136号公報
As a method for collecting opinion sentences, for example, in Patent Document 3 below, an accurate opinion is extracted by determining the likelihood of opinion based on syntactic aptitude or objective aptitude.
JP 2004-227343 A JP 2002-175330 A JP 2003-203136 A

意見が記述された文書には、アンケート調査結果、映画や商品などのレビュー、個人が参加したイベントの感想、観光地や人物などの個人見解、出来事に関する個人の主張など幅広い分野において様々な形式の文書が多数存在する。   There are various forms of documents that describe opinions in a wide range of fields, including questionnaire survey results, reviews of movies and products, impressions of events attended by individuals, personal views of tourist spots and people, and individual claims regarding events. There are many documents.

しかしながら、前記特許文献1では、あらかじめ意見対象分野を限った文書からの検索なので、意見らしさの指標を入れた解析パターンを作成することによって、その分野における意見らしさを付与することは可能であるが、幅広い分野の様々な形式の文書全てに対応した解析パターンを網羅的に用意するのは現実的ではない問題があった。   However, in the above-mentioned Patent Document 1, since retrieval is performed from a document in which an opinion target field is limited in advance, it is possible to give an opinion-likeness in that field by creating an analysis pattern including an opinion-like index. There is a problem that it is not realistic to comprehensively prepare analysis patterns corresponding to all documents of various formats in a wide range of fields.

また、前記特許文献2では、評判らしさに関するルールを意見らしさ用のルールにすることは可能で、人手で作成できる量のルールであれば、人手で意見らしさのスコアを付与できるが、照合範囲の広い少量のルールでは同じ意見らしさとなる可能性が高く、同じ意見らしさの文は適切な意見らしさ順に表示することができない問題があった。個別の膨大なルールの組み合わせに意見らしさを付与すれば、対象文が同じ意見らしさのスコアとなる可能性は低くなり、この問題は解決するが、膨大なルールを作成し、その全組み合わせ毎に意見らしさのスコアを人手で付与するのは現実的ではない。   Further, in Patent Document 2, it is possible to make a rule regarding reputation likeness as a rule for opinion likeness, and if it is an amount of rules that can be created manually, a score of opinion likeness can be given manually. There is a high possibility that the same opinion-likeness will be obtained with a small amount of wide rules, and there is a problem that sentences with the same opinion-likeness cannot be displayed in the order of appropriate opinion-likeness. Giving opinion-likeness to a large number of individual rule combinations reduces the possibility that the target sentence will have the same opinion-like score, and solves this problem. It is not realistic to manually give an opinion score.

また、前記特許文献3では、意見らしさを構文的適性もしくは客観的特性によって判定しており、構文的特性については、対象分野や形式に依存しない少量のルールで判定されるので適用範囲は広いが、同じ意見らしさのスコアとなる可能性が高く、同じ意見らしさの文は適切な意見らしさ順に表示することができない問題があった。客観的特性については、対象文が第三者によって記述されているかどうかを判定するだけなので、客観的特性だけでは、意見らしさを順位付けることはできない問題があった。   Further, in Patent Document 3, the likelihood of opinion is determined by syntactic aptitude or objective characteristics, and the syntactic characteristics are determined by a small number of rules that do not depend on the target field or form. There is a high possibility that the scores of the same opinion are likely to be obtained, and there is a problem that the sentences of the same opinion cannot be displayed in the order of appropriate opinions. As for objective characteristics, there is a problem that it is not possible to rank the likelihood of opinion only by objective characteristics because it only determines whether or not the target sentence is described by a third party.

本発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであり、検索語の分野や文書の形式に係わらず、細かな意見らしさの度合いに応じた検索結果を出力することができる意見文検索装置、意見文検索方法および意見文検索プログラム並びにそのプログラムを記録した記録媒体を提供することを目的としている。   The present invention has been made in view of the above problems, and an opinion sentence search device capable of outputting a search result according to the degree of fineness of opinion regardless of the field of the search word or the format of the document, An object is to provide an opinion sentence search method, an opinion sentence search program, and a recording medium in which the program is recorded.

具体的には、事前に人手による意見性判定(意見かどうかの判定)の結果が文単位に付与されたデータから、意見に関係する表現(あるいは、全ての表現)毎に、その出現具合と意見性の判定結果に応じた意見性寄与度(意見と判断するのに寄与する度合い)を計算し、その値を付与することによって、人手を使うことなく、データに応じた適切な意見性寄与度が各表現に付与され、入力された検索語を含む文書の文に対して、表現毎に付与されているこの意見性寄与度を基に、その文の意見らしさを計算することによって、任意の分野用に意見らしさに関する膨大な単語の組み合わせルールを人手で作成せずに、意見らしさが算出され、その結果に応じてより細かく適切に意見らしさが順位付けられた意見文検索結果を表示することができる意見文検索装置、意見文検索方法および意見文検索プログラム並びにそのプログラムを記録した記録媒体を提供するものである。   Specifically, from the data in which the result of manual opinionality determination (determination of whether or not it is an opinion) is given in advance, for each expression (or all expressions) related to the opinion, Appropriate contribution to the opinion according to the data without using manpower by calculating the degree of opinion contribution according to the judgment result of the opinion (degree that contributes to judging the opinion) and assigning the value A degree is given to each expression, and for a sentence of a document that includes the input search term, an arbitrary likelihood is calculated by calculating the likelihood of the sentence based on the degree of opinion contribution given to each expression. Opinion sentence search results are displayed in such a way that the likelihood of opinion is calculated and the opinion likelihood is ranked more finely and appropriately according to the result, without manually creating a huge number of word combination rules for the field of opinion. It is possible Opinion text search apparatus, there is provided a recording medium recording the opinion text search method and sentiments search program and a program.

上記課題を解決するための請求項1に記載の意見文検索装置は、複数の文から検索語に関連する意見文を出力する装置において、検索語を入力する検索語入力手段と、該検索語入力手段によって入力された検索語が出現している文を、複数の文が格納されている文記憶装置から取得する検索結果文取得手段と、前記文記憶装置の全文に対して一文毎に意見らしさの指標を付与し、意見らしさの指標が付与された全ての文を意見らしさ指標付き文記憶装置に格納する意見らしさ指標付与手段と、前記検索結果文取得手段によって取得された検索結果の文から、前記意見らしさ指標付き文記憶装置に格納されている、意見文の程度を判断するのに必要な意見らしさの指標を基に、意見らしさの指標が付与された意見文を取得する意見文取得手段と、該意見文取得手段によって取得された意見文を、該意見らしさの指標に基づいて意見文を出力する意見文出力手段とを有することを特徴としている。   The opinion sentence search device according to claim 1 for solving the above-mentioned problem is a device for outputting an opinion sentence related to a search word from a plurality of sentences, a search word input means for inputting a search word, and the search word Search result sentence acquisition means for acquiring a sentence in which a search word input by the input means appears from a sentence storage device storing a plurality of sentences, and opinions for each sentence with respect to all sentences in the sentence storage device A search result sentence acquired by the search result sentence acquisition means, and an opinion likelihood index adding means for storing in the sentence storage device with an opinion likelihood index all the sentences to which the likelihood index is assigned To obtain an opinion sentence to which an opinion likelihood index is assigned based on an opinion likelihood index necessary to determine the degree of the opinion sentence stored in the sentence storage device with the opinion likelihood index Acquisition means and The has been sentiments acquired by the opinion sentence obtaining unit is characterized by having an opinion sentence output means for outputting an opinion statement based on the indication of the opinion ness.

また請求項2に記載の意見文検索装置は、請求項1に記載の意見文検索装置において、前記意見らしさ指標付与手段は、意見に関連する表現が格納されている意見関連表現記憶装置から1つの意見関連表現を取得する意見関連表現取得手段と、該意見関連表現取得手段によって取得された1つの意見関連表現を含む文とその文に付与されている意見らしさの指標を学習用意見らしさの指標付き文記憶装置から取得する意見らしさの指標取得手段と、該意見らしさの指標取得手段によって取得された意見らしさの指標から、文中の意見関連表現が、その文を意見と判断するのにどの程度影響を与えているかの度合いを示す意見寄与度を計算し、該意見寄与度を付与した意見関連表現を前記意見関連表現記憶装置へ格納する意見寄与度算出手段と、前記意見関連表現記憶装置に格納されている、前記意見寄与度付与処理が未処理の意見関連表現の有無を調べる意見関連表現終了判定手段と、該意見関連表現終了判定手段によって終了と判定された場合、前記文記憶装置から全文を取得する文取得手段と、該文取得手段によって取得された文に対して、前記意見関連表現記憶装置に格納されている一文に出現している意見関連表現の意見寄与度から、該一文の意見らしさを計算し、該一文と意見らしさを意見らしさ指標付き文記憶装置へ格納する意見らしさの指標算出手段とを含むことを特徴としている。   Further, the opinion sentence search device according to claim 2 is the opinion sentence search device according to claim 1, wherein the opinion likelihood index assigning unit is configured to 1 from an opinion related expression storage device storing expressions related to opinions. An opinion related expression acquiring means for acquiring one opinion related expression, a sentence including one opinion related expression acquired by the opinion related expression acquiring means, and an index of the likelihood of opinion given to the sentence. Which of the opinion-related expressions in the sentence is used to determine that the sentence is an opinion from the opinion-like index acquisition means acquired from the indexed sentence storage device and the opinion-like index acquired by the opinion-likeness index acquisition means An opinion contribution degree calculating means for calculating an opinion contribution degree indicating a degree of influence, and storing the opinion related expression assigned the opinion contribution degree in the opinion related expression storage device; Opinion related expression end determination means for checking whether or not there is an unprocessed opinion related expression stored in the opinion related expression storage device, and the opinion related expression end determination means determines the end. A sentence acquisition unit that acquires a full sentence from the sentence storage device, and an opinion related expression that appears in one sentence stored in the opinion related expression storage device with respect to the sentence acquired by the sentence acquisition unit. It includes an opinion-likeness index calculation means for calculating the opinion-likeness of the one sentence from the degree of opinion contribution and storing the sentence and the likeness-likeness in a sentence storage device with an opinion-likeness index.

また請求項3に記載の意見文検索方法は、複数の文から検索語に関連する意見文を出力する方法において、検索語入力手段が検索語を入力する検索語入力ステップと、検索結果文取得手段が、前記検索語入力ステップによって入力された検索語が出現している文を、複数の文が格納されている文記憶装置から取得する検索結果文取得ステップと、意見らしさ指標付与手段が、前記文記憶装置の全文に対して一文毎に意見らしさの指標を付与し、意見らしさの指標が付与された全ての文を意見らしさ指標付き文記憶装置に格納する意見らしさ指標付与ステップと、意見文取得手段が、前記検索結果文取得ステップによって取得された検索結果の文から、意見らしさ指標付き文記憶装置に格納されている、意見文の程度を判断するのに必要な意見らしさの指標を基に、意見らしさの指標が付与された意見文を取得する意見文取得ステップと、意見文出力手段が、前記意見文取得ステップによって取得された意見文を、該意見らしさの指標に基づいて意見文を出力する意見文出力ステップとを有することを特徴としている。   The opinion sentence search method according to claim 3 is a method for outputting an opinion sentence related to a search word from a plurality of sentences, a search word input step in which the search word input means inputs the search word, and a search result sentence acquisition A search result sentence acquisition step for acquiring a sentence in which the search word input in the search word input step appears from a sentence storage device in which a plurality of sentences are stored, and an opinionality index assigning means, Opinion-likeness index giving step for assigning an opinion-like index for every sentence to the whole sentence of the sentence storage device, and storing all sentences given the opinion-likeness index in the sentence storage device with the opinion-likeness index, Opinion necessary for the sentence acquisition means to determine the degree of the opinion sentence stored in the sentence storage device with the likelihood index from the search result sentence acquired by the search result sentence acquisition step An opinion sentence acquisition step for acquiring an opinion sentence to which an opinion likeness index has been assigned based on the index of likelihood, and an opinion sentence output means that converts the opinion sentence acquired by the opinion sentence acquiring step into the opinion likelihood index And an opinion sentence output step for outputting an opinion sentence based on the above.

また請求項4に記載の意見文検索方法は、請求項3に記載の意見文検索方法において、前記意見らしさ指標付与ステップは、意見関連表現取得手段が、意見に関連する表現が格納されている意見関連表現記憶装置から1つの意見関連表現を取得する意見関連表現取得ステップと、意見らしさの指標取得手段が、前記意見関連表現取得ステップによって取得された1つの意見関連表現を含む文とその文に付与されている意見らしさの指標を意見らしさの指標付き文記憶装置から取得する意見らしさの指標取得ステップと、意見寄与度算出手段が、前記意見らしさの指標取得ステップによって取得された意見らしさの指標から、文中の意見関連表現が、その文を意見と判断するのにどの程度影響を与えているかの度合いを示す意見寄与度を計算し、該意見寄与度を付与した意見関連表現を前記意見関連表現記憶装置へ格納する意見寄与度算出ステップと、意見関連表現終了判定手段が、前記意見関連表現記憶装置に格納されている、前記意見寄与度付与処理が未処理の意見関連表現の有無を調べる意見関連表現終了判定ステップと、文取得手段が、前記意見関連表現終了判定ステップによって終了と判定された場合、前記文記憶装置から全文を取得する文取得ステップと、意見らしさの指標算出手段が、前記文取得ステップによって取得された文に対して、前記意見関連表現記憶装置に格納されている一文に出現している意見関連表現の意見寄与度から、該一文の意見らしさを計算し、該一文と意見らしさを意見らしさ指標付き文記憶装置へ格納する、意見らしさの指標算出ステップとを含むことを特徴としている。   The opinion sentence search method according to claim 4 is the opinion sentence search method according to claim 3, wherein the opinion-related index assigning step stores an expression related to the opinion. An opinion-related expression acquisition step for acquiring one opinion-related expression from the opinion-related expression storage device, and a sentence including the one opinion-related expression acquired by the opinion-related expression acquisition means by the opinion-related expression acquisition step and the sentence An opinion-likeness index acquisition step for acquiring an opinion-likeness index assigned to the opinion-likeness-indexed sentence storage device, and an opinion contribution degree calculating means for the opinion-likeness index acquired by the opinion-likeness index acquisition step. Based on the index, an opinion contribution degree indicating how much the opinion-related expression in the sentence has an influence on judging the sentence as an opinion is calculated. The opinion contribution calculation step of storing the opinion related expression to which the opinion contribution is given in the opinion related expression storage device, and the opinion related expression end determination means are stored in the opinion related expression storage device, the opinion contribution An opinion-related expression end determination step for checking whether or not there is an unprocessed opinion-related expression, and a sentence acquisition unit acquires a full sentence from the sentence storage device when it is determined to be ended by the opinion-related expression end determination step A sentence acquisition step, and an opinion-likeness index calculation means, with respect to the sentence acquired by the sentence acquisition step, an opinion contribution of an opinion related expression appearing in one sentence stored in the opinion related expression storage device Calculating an opinion-likeness of the sentence, and storing the sentence-likeness in the sentence storage device with the opinion-likeness index; It is characterized in that it comprises.

上記構成において、意見らしさ指標付与手段(意見らしさ指標付与ステップ)で付与される意見らしさの指標とは、入力された文が意見を表明する文であるかを示す指標であり、文が、個人の主義、主張、見解、感想、評価などの意見文であるとどの程度判断できるかの度合いのことである。   In the above configuration, the opinion-like index given by the opinion-likeness index assigning means (opinion-likeness index assigning step) is an index indicating whether the inputted sentence is a sentence expressing an opinion, and the sentence is an individual It is the degree to which it can be judged that it is an opinion sentence such as the principle, assertion, opinion, impression, and evaluation.

例えば、意見らしさの値(指標)を、意見ではないと判断できる場合、どちらとも判断がつかない場合、意見であると判断できる場合の3段階に設定する。   For example, the value (indicator) of the likelihood of opinion is set in three stages: when it can be determined that it is not an opinion, when neither can be determined, and when it can be determined that it is an opinion.

さらに前記意見らしさ指標付与手段(意見らしさ指標付与ステップ)は、意見関連表現に意見寄与度を付与し、該意見寄与度を利用して意見らしさを計算する。   Further, the opinion-likeness index giving means (an opinion-likeness index giving step) assigns an opinion contribution to the opinion-related expression, and calculates the opinion-likeness using the opinion contribution.

このため、文に出現した意見関連表現毎に付与された意見寄与度の組み合わせにより意見らしさの指標が細かく算出されるので、文の意見らしさの評価粒度(意見らしさの指標をどの程度細かく表すことができるかの度合い)が細かくなり(例えば前記3段階指標よりも粒度が細かくなり)、これによって適切に意見らしさを順序付けることができる。   For this reason, since the index of opinion-likeness is calculated in detail by the combination of opinion contributions given for each opinion-related expression that appears in the sentence, the evaluation granularity of the opinion-likeness of the sentence (how much the index of opinion-likeness is expressed (For example, the granularity is finer than that of the three-stage index), and accordingly, the likelihood of opinion can be appropriately ordered.

また請求項5に記載の意見文検索プログラムは、請求項3又は4に記載の意見文検索方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとしたことを特徴としている。   An opinion sentence search program according to claim 5 is a program for causing a computer to execute the opinion sentence search method according to claim 3 or 4.

また請求項6に記載の記録媒体は、請求項5に記載のプログラムを当該コンピュータが読み取りできる記録媒体に記録したことを特徴としている。   A recording medium according to claim 6 is characterized in that the program according to claim 5 is recorded on a recording medium readable by the computer.

(1)請求項1〜6に記載の発明によれば、検索語を入力し、文書から意見文を出力する意見文検索において、検索語の分野や文書の形式に係わらず、意見らしさ(文が意見文であるとどの程度判断できるかの度合い)の度合いに応じた検索結果を出力することができる。
(2)請求項2,4に記載の発明によれば、検索語の分野や文書の形式に係わらず、意見らしさ(文が意見文であるとどの程度判断できるかの度合い)の評価粒度(意見らしさをどの程度細かく表すことができるかの度合い)を細かくでき、より細かく意見らしさの度合いに応じた検索結果を出力することができる。
(1) According to the inventions described in claims 1 to 6, in the opinion sentence search in which a search word is input and an opinion sentence is output from a document, the likelihood of opinion (sentence) regardless of the field of the search word or the form of the document It is possible to output a search result according to the degree of how much it can be determined that is an opinion sentence.
(2) According to the second and fourth aspects of the invention, the evaluation granularity of the likelihood of opinion (how much it can be determined that the sentence is an opinion sentence) regardless of the field of the search term or the format of the document ( The degree to which the degree of opinion can be expressed in detail) can be made finer, and the search results corresponding to the degree of opinion-likeness can be output more finely.

以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明するが、本発明は下記の実施形態例に限定されるものではない。まず本発明の原理を図1、図2と共に説明する。図1は本発明を説明するためのフローチャートである。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings, but the present invention is not limited to the following embodiments. First, the principle of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 1 is a flowchart for explaining the present invention.

図1において、本発明は、検索語を入力し(ステップS1)、入力した検索語が出現している文を、複数の文が格納されている文記憶装置から検索結果文を取得し(ステップS2)、取得された検索結果の文から、意見らしさ指標付き文記憶装置に格納されている、意見文の程度を判断するのに必要な意見らしさの指標を基に、意見らしさの指標が付与された意見文を取得し(ステップS3)、取得された意見らしさの指標付き意見文の意見らしさの指標に基づいて意見文集合を出力する(ステップS4)。   In FIG. 1, the present invention inputs a search word (step S1), acquires a sentence in which the input search word appears, and obtains a search result sentence from a sentence storage device in which a plurality of sentences are stored (step S1). S2) An opinion-like index is assigned based on the opinion-like index necessary for judging the degree of the opinion sentence stored in the sentence storage device with the opinion-like index from the acquired search result sentence. The obtained opinion sentence is acquired (step S3), and an opinion sentence set is output based on the acquired opinion likelihood index of the opinion sentence with the index of opinion likelihood (step S4).

前記意見らしさの指標とは、入力された文が意見を表明する文であるかを示す指標であり、文が、個人の主義、主張、見解、感想、評価などの意見文であるとどの程度判断できるかの度合いのことである。   The opinion-like index is an index indicating whether the input sentence is a sentence expressing an opinion, and to what extent the sentence is an opinion sentence such as an individual's principle, claim, opinion, impression, evaluation, etc. It is the degree of judgment.

図2は本発明の原理構成図を示している。   FIG. 2 shows a principle configuration diagram of the present invention.

図2において、本発明は、検索語を入力する検索語入力手段1と、検索語入力手段1によって入力された検索語が出現している文を、複数の文が格納されている文記憶装置5から取得する検索結果文取得手段2と、文記憶装置5の全文に対して一文毎に意見らしさ指標を付与し、意見らしさの指標が付与された全ての文を意見らしさの指標付き文記憶装置6に格納する意見らしさ指標付与手段7と、検索結果文取得手段2によって取得された検索結果の文から、意見らしさ指標付き文記憶装置6に格納されている、意見文の程度を判断するのに必要な意見らしさの指標を基に、意見らしさの指標が付与された意見文を取得する意見文取得手段3と、意見文取得手段3によって取得された意見文を、意見らしさの指標に基づいて意見文を出力する意見文出力手段4とを含む。   In FIG. 2, the present invention provides a search word input means 1 for inputting a search word, and a sentence storage device in which a plurality of sentences are stored as a sentence in which the search word input by the search word input means 1 appears. Search result sentence acquisition means 2 acquired from 5 and the sentence-likeness index for every sentence given to the whole sentence of the sentence storage device 5, and all sentences with the opinion-likeness index are stored as sentence-like sentences with opinion-likeness index The degree of opinion sentence stored in the sentence storage apparatus 6 with opinion-likeness index is determined from the opinion-likeness index assigning means 7 stored in the device 6 and the search result sentence acquired by the search result sentence acquiring means 2. An opinion sentence acquisition means 3 for obtaining an opinion sentence to which an opinion likeness index is given based on an index of opinion likeness necessary for the evaluation, and an opinion sentence acquired by the opinion sentence acquiring means 3 as an index of opinion likelihood Output opinion text based on And an opinion sentence output means 4.

図3は、本発明の一実施例である意見文検索装置を示すブロック図である。意見文検索装置は、検索語入力部11、検索結果文取得部12、意見文取得部13、意見文出力部14、文記憶部15、意見らしさ指標付き文記憶部16および意見らしさ指標付与部17から構成される。   FIG. 3 is a block diagram showing an opinion sentence search apparatus according to an embodiment of the present invention. The opinion sentence search device includes a search word input unit 11, a search result sentence acquisition unit 12, an opinion sentence acquisition unit 13, an opinion sentence output unit 14, a sentence storage unit 15, a sentence storage unit 16 with an opinion-likeness index, and an opinion-likeness index assignment unit 17.

検索語入力部11は、検索語を入力する。   The search word input unit 11 inputs a search word.

検索結果文取得部12は、検索語入力部11によって入力された検索語が出現している文を、複数の電子化された文が格納されている文記憶部15から取得する。   The search result sentence acquisition unit 12 acquires a sentence in which the search word input by the search word input unit 11 appears from the sentence storage unit 15 in which a plurality of digitized sentences are stored.

意見らしさ指標付与部17は、文記憶部15の全文に対して一文毎に意見らしさの指標を付与し、意見らしさの指標が付与された全ての文を意見らしさ指標付き文記憶部16に格納する。   The opinion-likeness index assigning unit 17 assigns an opinion-likeness index to the entire sentence in the sentence storage unit 15 for each sentence, and stores all sentences to which the opinion-likeness index is assigned in the sentence-likeness-attached sentence storage unit 16. To do.

意見文取得部13は、検索結果文取得部12によって取得された検索結果の文から、意見らしさ指標付き文記憶部16に格納されている、意見文の程度を判断するのに必要な意見らしさの指標を基に、意見らしさの指標が付与された意見文を取得する。   The opinion sentence acquisition unit 13 uses the search result sentence acquired by the search result sentence acquisition unit 12 to determine the degree of opinion necessary to determine the degree of the opinion sentence stored in the opinion storage index-added sentence storage unit 16. Based on the index, an opinion sentence with an opinion-like index is obtained.

意見文出力部14は、意見文取得部13によって取得された意見文を、意見らしさの指標に基づいて出力する。   The opinion sentence output unit 14 outputs the opinion sentence acquired by the opinion sentence acquisition unit 13 based on the index of opinion likelihood.

上記意見文検索装置を構成する、検索語入力部11、検索結果文取得部12、意見文取得部13、意見文出力部14、文記憶部15、意見らしさ指標付き文記憶部16および意見らしさ指標付与部17の各機能は、例えばコンピュータによって実行されるものである。   Search word input unit 11, search result sentence acquisition unit 12, opinion sentence acquisition unit 13, opinion sentence output unit 14, sentence storage unit 15, sentence storage unit 16 with opinion-likeness index and opinion-likeness constituting the opinion sentence search device. Each function of the index providing unit 17 is executed by a computer, for example.

次に、上記意見文検索装置の動作について説明する。   Next, the operation of the opinion sentence search apparatus will be described.

図4は、本発明の一実施例である意見文検索処理を示すフローチャートである。以下、このフローチャートに基づいて、検索語「車B」を入力した場合に、意見文を出力する意見文検索の例について説明する。   FIG. 4 is a flowchart showing opinion sentence search processing according to an embodiment of the present invention. Hereinafter, an example of an opinion sentence search that outputs an opinion sentence when the search word “car B” is input will be described based on this flowchart.

ステップS11では、検索語入力部11によって検索語を入力する。この例の場合、「車B」が入力される。   In step S <b> 11, a search word is input by the search word input unit 11. In this example, “car B” is input.

ステップS12では、検索結果文取得部12が文記憶部15に格納されている各文に対して、検索語が含まれている文書を取得する。例えば、図10に示す文書が文記憶部15に格納されているとすると、検索語「車B」を含んだ文書であるので、この文書を取得する。   In step S <b> 12, the search result sentence acquisition unit 12 acquires a document including a search word for each sentence stored in the sentence storage unit 15. For example, if the document shown in FIG. 10 is stored in the sentence storage unit 15, the document is acquired because it is a document including the search term “car B”.

ステップS13では、意見文取得部13が、検索結果文取得部12で取り出された複数の文のうち、あらかじめ決めた数以上の意見らしさが付与されている文を、意見らしさ指標付き文記憶部16から取得する。ここで利用する意見らしさ指標付き文は、ステップS13の後に意見らしさ指標を付与部17によって、文記憶部15にある全ての文に対して意見らしさを付与しても良いが、以下にあらかじめ準備する場合の一例を図面により説明する。   In step S <b> 13, the opinion sentence acquisition unit 13 uses a sentence storage unit with an opinion-likeness index as a sentence to which a predetermined number or more of opinion-likeness is assigned among the plurality of sentences extracted by the search result sentence acquisition unit 12. 16 from. The sentence with an opinion-like index used here may be given an opinion-likeness to all sentences in the sentence storage unit 15 by the assigning part 17 after the step S13. An example of this will be described with reference to the drawings.

図5は、本発明の一実施例である意見らしさ付与手段の構成図である。   FIG. 5 is a configuration diagram of opinion-likeness imparting means according to an embodiment of the present invention.

意見らしさ指標付与手段7(意見らしさ指標付与部17)は、意見関連表現取得部71、意見らしさの指標取得部72、意見寄与度算出部73、意見関連表現終了判定部74、文取得部75、意見らしさの指標算出部76、意見関連表現記憶装置としての意見関連表現記憶部77、学習用意見らしさの指標付き文記憶部78、意見関連表現記憶装置としての意見寄与度付き意見関連表現記憶部79、文記憶部15、意見らしさ指標付き文記憶部16、から構成される。   Opinion-likeness index giving means 7 (opinion-likeness index giving unit 17) includes opinion-related expression acquisition unit 71, opinion-likeness index acquisition unit 72, opinion contribution degree calculation unit 73, opinion-related expression end determination unit 74, and sentence acquisition unit 75. , Opinion-likeness index calculation unit 76, opinion-related expression storage unit 77 as an opinion-related expression storage device, learning-like opinion-like sentence-attached sentence storage unit 78, opinion-related expression storage device with opinion contribution as an opinion-related expression storage device The unit 79, the sentence storage unit 15, and the sentence storage unit 16 with opinion-likeness index are configured.

意見関連表現取得部71は、意見関連表現記憶部77に格納されている意見関連表現を1つ取得する。ここで意見関連表現とは、意見と判定するのに必要な意見に関係のある表現のことで、あらかじめ意見が記述されている文書から人手によって抽出したものを意見関連表現記憶部77に格納しておく。意見関連表現を定義し抽出するのが困難な場合は、意見が記述されている文書に出現した全単語としても良い。   The opinion related expression acquisition unit 71 acquires one opinion related expression stored in the opinion related expression storage unit 77. Here, the opinion-related expression is an expression related to an opinion necessary to be judged as an opinion, and is manually extracted from a document in which an opinion is described in the opinion-related expression storage unit 77. Keep it. When it is difficult to define and extract opinion-related expressions, all words appearing in a document in which opinions are described may be used.

意見らしさの指標取得部72は、意見関連表現取得部71によって取得された意見関連表現を含む文と意見らしさの指標を、学習用意見らしさの指標付き文記憶部78から取得する。学習用意見らしさの指標付きの文は、意見が記述されている文書を、人がどの程度意見なのかを付与したデータである。   The opinion-likeness index acquisition unit 72 acquires a sentence including the opinion-related expression acquired by the opinion-related expression acquisition unit 71 and the opinion-likeness index from the learning opinion-likeness indexed sentence storage unit 78. The sentence with the opinion-likeness index for learning is data to which a person has an opinion about a document in which an opinion is described.

意見寄与度算出部73は、意見らしさの指標取得部72によって取得された意見らしさの指標から、当該意見関連表現の意見寄与度を計算し、その意見寄与度を付与した意見関連表現を意見寄与度付き意見関連表現記憶部79へ格納する。ここで意見寄与度とは、その意見関連表現が意見性の判定にどの程度寄与しているかを示す指標である。   The opinion contribution degree calculation unit 73 calculates the opinion contribution degree of the opinion-related expression from the opinion-like index acquired by the opinion-like index acquisition unit 72, and contributes the opinion-related expression to which the opinion contribution degree is given to the opinion contribution It is stored in the opinion related expression storage unit 79 with degree. Here, the opinion contribution is an index indicating how much the opinion related expression contributes to the judgment of opinion.

尚本実施例においては、意見寄与度付き意見関連表現記憶部79には、予め、意見関連表現記憶部77に格納される意見関連表現と同じデータ(意見関連表現)が格納されているものである。   In the present embodiment, the opinion related expression storage unit 79 with the opinion contribution degree stores the same data (opinion related expressions) as the opinion related expressions stored in the opinion related expression storage unit 77 in advance. is there.

意見関連表現終了判定部74は、意見寄与度付き意見関連表現記憶部79に格納されている未処理の意見関連表現の有無を調べる。   The opinion related expression end determination unit 74 checks whether or not there is an unprocessed opinion related expression stored in the opinion related expression storage unit 79 with opinion contribution.

文取得部75は、文記憶部15に格納されている文を全て取得する。   The sentence acquisition unit 75 acquires all the sentences stored in the sentence storage unit 15.

意見らしさの指標算出部76は、文取得部75によって取得された各文に対して、意見寄与度付き意見関連表現記憶部79に格納されている一文に出現している意見関連表現の意見性寄与度からその文の意見らしさを計算する。また、計算された意見らしさの指標を、意見らしさ指標付き文記憶部16に、その文とともに格納する。   The opinion-likeness index calculation unit 76 has an opinion property of an opinion-related expression appearing in one sentence stored in the opinion-related expression storage unit 79 with an opinion contribution for each sentence acquired by the sentence acquisition unit 75. Calculate the likelihood of the sentence from the contribution. In addition, the calculated opinion-likeness index is stored in the opinion-likeness-indexed sentence storage unit 16 together with the sentence.

図6は、本発明の一実施例である意見らしさ付与のフローチャートである。以下、このフローチャートに基づいて、意見らしさ指標の付与方法について説明する。   FIG. 6 is a flowchart for giving an opinion likeness according to an embodiment of the present invention. Hereinafter, based on this flowchart, a method of giving an opinion-likeness index will be described.

ステップS71では、意見関連表現取得部71によって意見関連表現記憶部77に格納されている意見関連表現を1つ取得する。例えば図7に示す意見関連表現が意見関連表現記憶部77に格納されている場合、先ず「高い」を取り出す。   In step S <b> 71, the opinion related expression acquisition unit 71 acquires one opinion related expression stored in the opinion related expression storage unit 77. For example, when the opinion related expression shown in FIG. 7 is stored in the opinion related expression storage unit 77, first, “high” is extracted.

ステップS72では、意見らしさの指標取得部72が、ステップS71によって取得された意見関連表現を含む文と意見らしさの指標を、学習用意見らしさの指標付き文記憶部78から全て取得する。学習用意見らしさの指標付き文記憶部78には、例えば図8に示す文と意見らしさの指標が格納されている。   In step S72, the opinion-likeness index acquisition unit 72 acquires all the sentences including the opinion-related expressions acquired in step S71 and the opinion-likeness index from the learning-like opinion-like sentence-attached sentence storage unit 78. In the sentence storage section 78 with an opinion-likeness index for learning, for example, a sentence and an opinion-like index shown in FIG. 8 are stored.

例えば、意見らしさの値(指標)を次の3段階、すなわち、意見ではないと判断できる場合を1、どちらとも判断がつかない場合を2、意見であると判断できる場合を3、と設定した時、図8の「100円高い」は、意見ではないと判断したので意見らしさは1、「ビルが高い」は、どちらとも判断がつかなかったので意見らしさは2、「プライドが高い」は、意見であると判断したので意見らしさは3、となる。   For example, the value (indicator) of the likelihood of opinion is set to the following three stages: 1 when it can be judged that it is not an opinion, 2 when neither can be judged, and 3 when it can be judged as an opinion At that time, “100 yen high” in FIG. 8 is not an opinion, so the likelihood of opinion is 1, “Bill is high”, because neither could be judged, the likelihood of opinion is 2, “Pride is high” Since it was judged as an opinion, the likelihood of opinion is 3.

図8から「高い」を含む文と意見らしさの指標を取得すると、「100円高い」と意見らしさ「1」、「値段が高い」と意見らしさ「2」、「ビルが高い」と意見らしさ「2」、「プライドが高い」と意見らしさ「3」が取得される。なお、この意見らしさは、人がその文に、数値化された意見らしさの度合いをあらかじめ付与しておく。本実施例の場合、「1」または「2」または「3」の数値を付与している。意見ではないと判断したものは「1」、意見だと判断したものは「3」、どちらでもないと判断したものは「2」とした。   If you get a sentence that contains “high” and an index of opinion from FIG. 8, it is “100 yen high”, the opinion is “1”, “the price is high”, the opinion is “2”, and “the building is expensive” “2” and “3” are obtained that are “pride is high”. Note that this opinion-likeness is given in advance by a person to the sentence in advance. In the present embodiment, a numerical value “1”, “2” or “3” is given. “1” was determined to be not an opinion, “3” was determined to be an opinion, and “2” was determined to be neither.

前記指標については、人が意見らしさとして付与できる数値であれば、本実施例に限らず、例えば、5段階にするなど、どんな値でも良い。また、1人で付与したデータだけを使う必要はなく、複数人で付与したデータの平均値を取るなど、意見らしさを付与する人は何人でも良い。   The index is not limited to the present embodiment as long as it is a numerical value that can be given to a person as an opinion. For example, the index may be any value such as five levels. Further, it is not necessary to use only the data given by one person, and any number of people who give a feeling of opinion, such as taking an average value of data given by a plurality of people, may be used.

ステップS73では、意見寄与度算出部73が、意見らしさの指標取得部72によって取得された意見らしさの指標から、当該意見関連表現の意見寄与度を計算し、その意見寄与度を付与した意見関連表現を意見寄与度付き意見関連表現記憶部79へ格納する。   In step S73, the opinion contribution calculation unit 73 calculates the opinion contribution degree of the opinion related expression from the opinion likelihood index acquired by the opinion likelihood index acquisition unit 72, and assigns the opinion contribution degree. The expression is stored in the opinion related expression storage unit 79 with opinion contribution.

例えば、意見寄与度を、全体の平均に対して値が0〜1になるように正規化した数値と定義すると、「高い」の場合、平均が(1+2+2+3)/4=2なので、正規化すると2/3=0.67となる。意見寄与度の算出方法は、他に、意見らしさの値の合計値や、意見関連表現の全体の出現分布に応じて重み付けするなど、意見関連表現がどの程度意見と判定するのに寄与しているかが分かる指標であれば、本実施例に限らず何でも良い。   For example, if the opinion contribution is defined as a numerical value that is normalized so that the value is 0 to 1 with respect to the overall average, if “high”, the average is (1 + 2 + 2 + 3) / 4 = 2, and thus normalization is performed. 2/3 = 0.67. There are other methods for calculating the opinion contribution, such as weighting according to the total value of opinion-like values and the overall appearance distribution of opinion-related expressions. Any index can be used as long as it is an indicator that can be determined.

ステップS74a,S74bでは、意見関連表現終了判定部74が、意見寄与度付き関連表現記憶部79に格納されている未処理の意見関連表現の有無を調べる。今の例の場合、未処理の意見関連表現が残されているので、「有る」と判断され、意見関連表現記憶部77に格納されている未処理の意見関連表現を取得する。図7から、次の未処理の意見関連表現は「お勧めします」となる。   In steps S74a and S74b, the opinion related expression end determination unit 74 checks whether or not there is an unprocessed opinion related expression stored in the related expression storage unit 79 with opinion contribution. In the present example, since unprocessed opinion-related expressions remain, it is determined to be “present”, and unprocessed opinion-related expressions stored in the opinion-related expression storage unit 77 are acquired. From FIG. 7, the next unprocessed opinion-related expression is “recommended”.

このように、ステップS71〜ステップS74bまでを繰り返すことにより、例えば、図9に示す各意見関連表現に対して、意見寄与度が付与される。未処理の意見関連表現が無くなった場合、「無い」と判断され、次のステップS75へ処理が進む。   In this way, by repeating steps S71 to S74b, for example, an opinion contribution degree is given to each opinion related expression shown in FIG. When there is no unprocessed opinion-related expression, it is determined that there is no expression, and the process proceeds to the next step S75.

ステップS75では、文取得部75が、文記憶部15に格納されている文を全て取得する。例えば、図10に示す文が格納されている場合、これら文を全て取得する。   In step S75, the sentence acquisition unit 75 acquires all the sentences stored in the sentence storage unit 15. For example, when the sentences shown in FIG. 10 are stored, all of these sentences are acquired.

ステップS76では、意見らしさの指標算出部76が、文取得部75によって取得された各文に対して、意見寄与度付き意見関連表現記憶部79に格納されている文に出現した意見関連表現の意見性寄与度からその文の意見らしさを計算する。また、計算された意見らしさの指標を、意見らしさ指標付き文記憶部16に、その文とともに格納する。   In step S76, the opinion-likeness index calculation unit 76 generates an opinion related expression that appears in the sentence stored in the opinion related expression storage unit 79 with opinion contribution for each sentence acquired by the sentence acquisition unit 75. Calculate the likelihood of the sentence from the opinion contribution. In addition, the calculated opinion-likeness index is stored in the opinion-likeness-indexed sentence storage unit 16 together with the sentence.

この「意見らしさ」とは、入力された文が意見を表明する文であるかを示す指標であり、例えば、出現した意見関連表現に付与されている意見寄与度の平均値と定義する。これにより、例えば、図10の文ID1の「A社で車Bを試乗しました。」は、図9の意見関連表現を含んでいないので、意見らしさは0となる。また、図10の文ID2の「車高が高いです。」は、図9の意見関連表現「高い」を含んでいるので、0.67となり、文ID3「大きい人にはお勧めします。」は、図9の意見関連表現「大きい」、「ぜひ」、「お勧めします」を含んでいるので、(0.67+1+1)/3=0.89となる。同様に、文ID4の「値段はすごーく高いと思う。」は、図9の意見関連表現「すごーく」、「高い」、「と思う」を含んでいるので、(1+0.67+0.9)/3=0.86となり、全ての文に対しては、図11に示す結果が得られる。   This “likeness of opinion” is an index indicating whether or not the input sentence is a sentence expressing an opinion, and is defined as, for example, an average value of the degree of opinion contribution assigned to the appearing opinion-related expression. Thus, for example, the sentence ID 1 of FIG. 10 “Tested a car B by company A” does not include the opinion-related expression of FIG. In addition, sentence ID2 “Vehicle height is high” in FIG. 10 includes the opinion related expression “high” in FIG. 9, so it becomes 0.67, and sentence ID3 “Recommended for large people.” Includes the opinion-related expressions “large”, “definitely”, and “recommended” in FIG. 9, so that (0.67 + 1 + 1) /3=0.89. Similarly, the sentence ID 4 “I think the price is very high” includes the opinion related expressions “Great”, “High”, and “I think” in FIG. 9, so (1 + 0.67 + 0. 9) /3=0.86, and the results shown in FIG. 11 are obtained for all sentences.

上記のように本実施例では、図11のような0〜1の実数値を意見らしさの指標としているので、図8に示す1,2,3の3段階の意見らしさの指標よりも粒度(意見らしさの指標をどの程度細かく表すことができるかを示す、意見らしさの評価粒度)が細かい。   As described above, in the present embodiment, real values of 0 to 1 as shown in FIG. 11 are used as indicators of opinion likeness. Therefore, the granularity (3, 1, and 3) shown in FIG. The evaluation granularity of opinion-likeness indicating how finely the opinion-likeness index can be expressed is fine.

意見らしさの指標は、意見関連表現に付与されている意見寄与度を用いてその文の意見らしさが分かるような指標であれば、例えば、意見寄与度の合計値や意見関連表現の出現頻度に応じて意見寄与度を重み付けするなど、算出方法はこの例に限らない。   If the index of opinion-likeness is an index that can be used to understand the opinion-likeness of the sentence using the opinion contributions assigned to the opinion-related expressions, for example, the total value of opinion contributions and the appearance frequency of opinion-related expressions The calculation method is not limited to this example, such as weighting opinion contributions accordingly.

以上の例のような方法を用いて意見らしさの指標が付与された意見文(この例では、意見らしさが0でない文)が意見らしさ指標付き文記憶装置16に格納される。   An opinion sentence (in this example, a sentence whose opinion likelihood is not 0) to which an opinion likelihood index is assigned is stored in the opinion storage index-added sentence storage device 16 using the method as in the above example.

尚図5の実施例では、本発明の意見関連表現記憶装置として、意見関連表現記憶部77と、意見寄与度付き意見関連表現記憶部79(書き換え可能なメモリ)の2個の記憶部で構成していたが、これに限らず、1個の書き換え可能な意見関連表現記憶部で構成しても良い。   In the embodiment of FIG. 5, the opinion related expression storage device of the present invention is composed of two storage units, an opinion related expression storage unit 77 and an opinion related expression storage unit 79 (rewritable memory) with opinion contribution. However, the present invention is not limited to this, and a single rewritable opinion-related expression storage unit may be used.

このように構成した場合は、意見関連表現取得部71の意見関連表現取得処理(図6のステップS71)、意見寄与度算出部73が計算した意見寄与度付き意見関連表現を格納する処理(図6のステップS73)、意見関連表現終了判定部74が未処理の意見関連表現の有無を調べる処理(図6のステップS74a,S74b)および意見らしさの指標算出部76が意見らしさを計算する際の処理(図6のステップS76)は、前記1個の意見関連表現記憶部に対して行われる。   When configured in this way, the opinion related expression acquisition process of the opinion related expression acquisition unit 71 (step S71 in FIG. 6), the process of storing the opinion related expression with the opinion contribution calculated by the opinion contribution degree calculation unit 73 (FIG. 6 in step S73), the opinion-related expression end determination unit 74 checks whether or not there is an unprocessed opinion-related expression (steps S74a and S74b in FIG. 6), and the opinion-likeness index calculation unit 76 calculates the likelihood of opinion. The process (step S76 in FIG. 6) is performed on the one opinion related expression storage unit.

次に、図4を用いて、ステップS13の後の処理について説明する。   Next, the process after step S13 is demonstrated using FIG.

ステップS14では、ステップS13で取得された意見らしさが付与された文に対して、意見らしさの高い順に出力する。図10の例文には、図11の意見らしさが付与されているので(図10の文IDと図11の文IDが同じものは、同じ文を示している)、意見文(この例の場合意見らしさが0以外の文)を意見らしさの高い順に出力すると図12に示す順で表示される。この例では、意見らしさが高い順に出力するとしたが、例えば、意見らしさの閾値を高く設定して、より意見らしい意見文だけを出力するように設定する方法や、意見文が多い場合には、出力する意見文の数を制限する方法など、意見らしさの値を利用した出力方法であれば、何でも良い。   In step S14, the sentences with the opinion-likeness acquired in step S13 are output in descending order of opinion-likeness. Since the example sentence of FIG. 10 is given the opinion-likeness of FIG. 11 (the same sentence ID of FIG. 10 and the sentence ID of FIG. 11 indicate the same sentence), the opinion sentence (in this example) If sentences with opinion-likeness other than 0) are output in descending order of opinion-likeness, they are displayed in the order shown in FIG. In this example, it was output in order of high opinion opinion, but for example, if you set a high threshold of opinion likeness and set to output only opinion sentences that seem more opinion, or if there are many opinion sentences, Any output method that uses opinion-like values, such as a method of limiting the number of opinion sentences to be output, may be used.

上記のように意見寄与度を利用して意見らしさを計算すると、文に出現した表現毎に付与された意見寄与度の組み合わせで意見らしさが細かく計算されるので、文の意見らしさの評価粒度が細かくなる。これにより、同点(同じ値)になる場合が減って、より適切に意見らしさを順序付けることができる。   When calculating the opinion likeness using the opinion contribution as described above, the opinion likeness is calculated in detail by the combination of the opinion contribution given for each expression that appears in the sentence, so the evaluation granularity of the opinion likeness of the sentence It becomes fine. Thereby, the case where it becomes the same point (same value) decreases, and it is possible to order opinions more appropriately.

すなわち図5の意見寄与度算出部73で、表現毎に意見寄与度を付与することができ、意見らしさの指標算出部76で、文に出現した表現毎に付与されている意見寄与度の組み合わせによって、意見らしさの指標が算出されるので、従来手法に較べてどんな文に対しても自動的に意見らしさの評価粒度を細かくすることができる。これにより、同じ表現が出現しても、他の表現との組み合わせによって、意見らしさの値が変わる。   That is, the opinion contribution calculation unit 73 in FIG. 5 can give an opinion contribution for each expression, and the opinion likelihood index calculation unit 76 combines the opinion contributions given to each expression that appears in the sentence. Thus, an opinion-like index is calculated, so that the evaluation granularity of opinion-likeness can be automatically made finer for any sentence as compared with the conventional method. As a result, even if the same expression appears, the value of opinion changes depending on the combination with other expressions.

例えば、同じ「高い」が出現しても、他の語の出現状況から意見らしさの指標の粒度を細かくすることができる。図10の例では、文ID4の「値段はすごーく高いと思う。」と文ID2の「車高が高いです。」の両方に「高い」が出現しているが、図9のように「すごーく」や「と思う」にも意見寄与度が付与されているので、意見寄与度を利用して算出されたそれぞれの文の意見らしさの値が異なり、より意見だと判断できる文ID4の文のほうが、文ID2よりも上位に順位付けられている。これにより、本発明は、より適切に意見らしさを順位付けして表示することができる。   For example, even when the same “high” appears, the granularity of the index of opinion can be reduced from the appearance status of other words. In the example of FIG. 10, “high” appears in both of the sentence ID 4 “the price is very high” and the sentence ID 2 “the vehicle height is high”, as shown in FIG. 9. Sentence contributions are also given to “Great” and “I think”, so the sentence-like values calculated using the opinion contributions are different, and the sentence can be judged to be more opinion The sentence with ID4 is ranked higher than the sentence ID2. Thereby, this invention can rank and display the likelihood of opinion more appropriately.

なお、上記実施例は、プログラムの発明として把握することができる。   In addition, the said Example can be grasped | ascertained as invention of a program.

つまり、上記実施例では、複数の文から検索語に関連する意見文を出力するプログラムにおいて、検索語を入力する検索語入力ステップと、その検索語入力ステップによって入力された検索語が出現している文を、複数の文が格納されている文記憶装置から取得する検索結果文取得ステップと、前記文記憶装置の全文に対して一文毎に意見らしさの指標を付与し、意見らしさの指標が付与された全ての文を意見らしさ指標付き文記憶装置に格納する意見らしさ指標付与ステップと、前記検索結果文取得ステップによって取得された検索結果の文から、意見らしさ指標付き文記憶装置に格納されている、意見文の程度を判断するのに必要な意見らしさの指標を基に、意見らしさの指標が付与された意見文を取得する意見文取得ステップと、前記意見文取得ステップによって取得された意見文を、該意見らしさの指標に基づいて意見文を出力する意見文出力ステップとをコンピュータに実行させるプログラムの例である。   That is, in the above embodiment, in a program that outputs an opinion sentence related to a search word from a plurality of sentences, a search word input step for inputting the search word and a search word input by the search word input step appear. A search result sentence acquisition step of acquiring a sentence from a sentence storage device storing a plurality of sentences, and assigning an opinion-like index for each sentence to the whole sentence of the sentence storage device, From the retrieval result sentence obtained by the opinion-likeness index adding step for storing all the given sentences in the opinion-likeness-indexed sentence storage device and the search result sentence obtaining step, the sentence is stored in the sentence-likeness index-added sentence storage device. An opinion sentence obtaining step for obtaining an opinion sentence to which an opinion-like index is assigned based on an opinion-like index necessary for judging the degree of the opinion sentence; and A is opinion sentence obtaining by Mibun acquiring step is an example of a program for executing an opinion sentence output step of outputting an opinion statement based on the indication of the opinion likeness to the computer.

また、前記意見らしさ指標付与ステップは、意見に関連する表現が格納されている意見関連表現記憶装置から1つの意見関連表現を取得する意見関連表現取得ステップと、前記意見関連表現取得ステップによって取得された1つの意見関連表現を含む文とその文に付与されている意見らしさの指標を意見らしさの指標付き文記憶装置から取得する意見らしさの指標取得ステップと、前記意見らしさの指標取得ステップによって取得された意見らしさの指標から、文中の意見関連表現が、その文を意見と判断するのにどの程度影響を与えているかの度合いを示す意見寄与度を計算し、該意見寄与度を付与した意見関連表現を前記意見関連表現記憶装置へ格納する意見寄与度算出ステップと、前記意見関連表現記憶装置に格納されている、前記意見寄与度付与処理が未処理の意見関連表現の有無を調べる意見関連表現終了判定ステップと、前記意見関連表現終了判定ステップによって終了と判定された場合、前記文記憶装置から全文を取得する文取得ステップと、前記文取得ステップによって取得された文に対して、前記意見関連表現記憶装置に格納されている一文に出現している意見関連表現の意見寄与度から、該一文の意見らしさを計算し、該一文と意見らしさを意見らしさ指標付き文記憶装置へ格納する、意見らしさの指標算出ステップとを含み、コンピュータに実行させるプログラムの例である。   The opinion-likeness index assigning step is acquired by an opinion-related expression acquisition step of acquiring one opinion-related expression from an opinion-related expression storage device storing expressions related to an opinion, and the opinion-related expression acquisition step. An opinion likelihood index acquisition step of acquiring a sentence including one opinion related expression and an opinion likelihood index assigned to the sentence from a sentence storage device with an opinion likelihood index, and the opinion likelihood index acquisition step. The opinion contribution that indicates the degree to which the opinion-related expression in the sentence has an influence on the judgment of the sentence as an opinion is calculated from the index of the likelihood of opinion, and the opinion that has been given the opinion contribution An opinion contribution degree calculating step of storing a related expression in the opinion related expression storage device, and the meaning stored in the opinion related expression storage device Opinion related expression end determination step for examining presence / absence of unprocessed opinion related expression in the contribution degree giving process, and sentence acquisition step for acquiring a full sentence from the sentence storage device when it is determined to be ended by the opinion related expression end determination step And, for the sentence acquired by the sentence acquisition step, the opinion likeness of the sentence is calculated from the opinion contribution degree of the opinion related expression appearing in the sentence stored in the opinion related expression storage device, It is an example of a program to be executed by a computer, including an opinioniness index calculation step of storing the sentence and the likelihood of opinion in a sentence storage device with an opinioniness index.

また前記プログラムを記録した記録媒体を、システム、又は装置に供給し、そのシステム又は装置のCPU(MPU)が記録媒体に格納されたプログラムを読み出し実行することも可能である。この場合記録媒体から読み出されたプログラム自体が上記実施形態の機能を実現することになり、このプログラムを記録した記録媒体としては、例えば、CD−ROM,DVD−ROM,CD−R,CD−RW,MO及びHDD等がある。   It is also possible to supply a recording medium recording the program to a system or apparatus, and the CPU (MPU) of the system or apparatus reads and executes the program stored in the recording medium. In this case, the program itself read from the recording medium realizes the functions of the above-described embodiment, and examples of the recording medium on which the program is recorded include CD-ROM, DVD-ROM, CD-R, CD- There are RW, MO, and HDD.

なお、本発明は、上記の実施の形態及び実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。   The present invention is not limited to the above-described embodiments and examples, and various modifications and applications can be made within the scope of the claims.

本発明の原理を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the principle of this invention. 本発明の原理構成図である。It is a principle block diagram of this invention. 本発明の一実施例である意見文検索装置の基本ブロック構成図である。It is a basic block block diagram of the opinion sentence search apparatus which is one Example of this invention. 本発明の一実施例である意見文検索処理のフローチャートである。It is a flowchart of the opinion sentence search process which is one Example of this invention. 本発明の一実施例である意見らしさ付与手段の構成図である。It is a block diagram of the opinion likeness provision means which is one Example of this invention. 本発明の一実施例である意見らしさ付与のフローチャートである。It is a flowchart of opinion-like provision which is one Example of this invention. 本発明の一実施例である意見関連表現の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the opinion related expression which is one Example of this invention. 本発明の一実施例である学習用意見らしさの指標付き文の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the sentence with the index of the opinion-likeness for learning which is one Example of this invention. 本発明の一実施例である意見寄与度付き意見関連表現の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the opinion related expression with an opinion contribution which is one Example of this invention. 本発明の一実施例である文書の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the document which is one Example of this invention. 本発明の一実施例である1文毎に付与された意見らしさ指標の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the opinion likeness index | index provided for every sentence which is one Example of this invention. 本発明の一実施例である意見文出力例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of an opinion sentence output which is one Example of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

1…検索語入力手段、2…検索結果文取得手段、3…意見文取得手段、4…意見文出力手段、5…文記憶装置、6…意見らしさ指標付き文記憶装置、7…意見らしさ指標付与手段、11…検索語入力部、12…検索結果文取得部、13…意見文取得部、14…意見文出力部、15…文記憶部、16…意見らしさ指標付き文記憶部、17…意見らしさ指標付与部、71…意見関連表現取得部、72…意見らしさの指標取得部、73…意見寄与度取得部、74…意見寄与度終了判定部、75…文取得部、76…意見らしさ指標算出部、77…意見関連表現記憶部、78…学習用意見らしさの指標付き文記憶部、79…意見寄与度付き意見関連表現記憶部。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Search word input means, 2 ... Search result sentence acquisition means, 3 ... Opinion sentence acquisition means, 4 ... Opinion sentence output means, 5 ... Sentence storage apparatus, 6 ... Sentence storage apparatus with an opinion-likeness index, 7 ... Opinion-likeness index Giving means: 11 ... Search word input unit, 12 ... Search result sentence acquisition unit, 13 ... Opinion sentence acquisition part, 14 ... Opinion sentence output part, 15 ... Sentence storage part, 16 ... Sentence storage part with opinion-likeness index, 17 ... Opinion-likeness index assigning unit, 71 ... Opinion-related expression acquisition unit, 72 ... Opinion-likeness index acquisition unit, 73 ... Opinion contribution degree acquisition unit, 74 ... Opinion contribution degree end determination unit, 75 ... Sentence acquisition unit, 76 ... Opinion likeness Index calculating unit, 77... Opinion related expression storage unit, 78... Sentence storage unit with an opinion-like index for learning, and 79.

Claims (6)

複数の文から検索語に関連する意見文を出力する装置において、
検索語を入力する検索語入力手段と、
該検索語入力手段によって入力された検索語が出現している文を、複数の文が格納されている文記憶装置から取得する検索結果文取得手段と、
前記文記憶装置の全文に対して一文毎に意見らしさの指標を付与し、意見らしさの指標が付与された全ての文を意見らしさ指標付き文記憶装置に格納する意見らしさ指標付与手段と、
前記検索結果文取得手段によって取得された検索結果の文から、前記意見らしさ指標付き文記憶装置に格納されている、意見文の程度を判断するのに必要な意見らしさの指標を基に、意見らしさの指標が付与された意見文を取得する意見文取得手段と、
該意見文取得手段によって取得された意見文を、該意見らしさの指標に基づいて意見文を出力する意見文出力手段と
を有することを特徴とする意見文検索装置。
In a device that outputs an opinion sentence related to a search word from a plurality of sentences,
A search term input means for inputting a search term;
Search result sentence acquisition means for acquiring a sentence in which a search word input by the search word input means appears from a sentence storage device storing a plurality of sentences;
An opinion-likeness index giving means for assigning an opinion-like index for each sentence to the whole sentence of the sentence storage device, and storing all sentences given the opinion-likeness index in the sentence storage device with the opinion-likeness index;
Based on the opinion-like index necessary for judging the degree of the opinion sentence stored in the sentence storage device with the opinion-like index from the sentence of the search result obtained by the search result sentence obtaining means Opinion sentence acquisition means for acquiring an opinion sentence with an index of uniqueness,
An opinion sentence search device, comprising: an opinion sentence output means for outputting an opinion sentence obtained by the opinion sentence acquisition means based on the opinion likelihood index.
前記意見らしさ指標付与手段は、
意見に関連する表現が格納されている意見関連表現記憶装置から1つの意見関連表現を取得する意見関連表現取得手段と、
該意見関連表現取得手段によって取得された1つの意見関連表現を含む文とその文に付与されている意見らしさの指標を学習用意見らしさの指標付き文記憶装置から取得する意見らしさの指標取得手段と、
該意見らしさの指標取得手段によって取得された意見らしさの指標から、文中の意見関連表現が、その文を意見と判断するのにどの程度影響を与えているかの度合いを示す意見寄与度を計算し、該意見寄与度を付与した意見関連表現を前記意見関連表現記憶装置へ格納する意見寄与度算出手段と、
前記意見関連表現記憶装置に格納されている、前記意見寄与度付与処理が未処理の意見関連表現の有無を調べる意見関連表現終了判定手段と、
該意見関連表現終了判定手段によって終了と判定された場合、前記文記憶装置から全文を取得する文取得手段と、
該文取得手段によって取得された文に対して、前記意見関連表現記憶装置に格納されている一文に出現している意見関連表現の意見寄与度から、該一文の意見らしさを計算し、該一文と意見らしさを意見らしさ指標付き文記憶装置へ格納する意見らしさの指標算出手段と
を含むことを特徴とする請求項1に記載の意見文検索装置。
The opinion-likeness index giving means is:
An opinion related expression acquisition means for acquiring one opinion related expression from an opinion related expression storage device in which an expression related to the opinion is stored;
Opinion-like index acquisition means for acquiring a sentence including one opinion-related expression acquired by the opinion-related expression acquiring means and an opinion-like index assigned to the sentence from the sentence storage device with an opinion-like index for learning When,
From the opinion-like index acquired by the opinion-likeness index acquisition means, an opinion contribution degree indicating the degree to which the opinion-related expression in the sentence affects the judgment of the sentence as an opinion is calculated. , An opinion contribution degree calculating means for storing the opinion related expression assigned the opinion contribution degree in the opinion related expression storage device;
Opinion-related expression end determination means for checking whether or not there is an unprocessed opinion-related expression stored in the opinion-related expression storage device;
A sentence acquisition means for acquiring a full sentence from the sentence storage device when the opinion related expression end determination means determines an end;
For the sentence acquired by the sentence acquisition means, the opinion likelihood of the sentence is calculated from the opinion contribution of the opinion related expression appearing in the sentence stored in the opinion related expression storage device, and the sentence 2. The opinion sentence search device according to claim 1, further comprising: an opinion likeness index calculation unit that stores the opinion likeness in the opinion storage index-added sentence storage device.
複数の文から検索語に関連する意見文を出力する方法において、
検索語入力手段が検索語を入力する検索語入力ステップと、
検索結果文取得手段が、前記検索語入力ステップによって入力された検索語が出現している文を、複数の文が格納されている文記憶装置から取得する検索結果文取得ステップと、
意見らしさ指標付与手段が、前記文記憶装置の全文に対して一文毎に意見らしさの指標を付与し、意見らしさの指標が付与された全ての文を意見らしさ指標付き文記憶装置に格納する意見らしさ指標付与ステップと、
意見文取得手段が、前記検索結果文取得ステップによって取得された検索結果の文から、意見らしさ指標付き文記憶装置に格納されている、意見文の程度を判断するのに必要な意見らしさの指標を基に、意見らしさの指標が付与された意見文を取得する意見文取得ステップと、
意見文出力手段が、前記意見文取得ステップによって取得された意見文を、該意見らしさの指標に基づいて意見文を出力する意見文出力ステップと
を有することを特徴とする意見文検索方法。
In a method for outputting an opinion sentence related to a search word from a plurality of sentences,
A search term input step in which the search term input means inputs a search term;
A search result sentence acquisition unit that acquires a sentence in which the search word input in the search word input step appears from a sentence storage device in which a plurality of sentences are stored;
Opinion-likeness index assigning means assigns an opinion-likeness index to every sentence of the sentence storage device, and stores all sentences with the opinion-likeness index in the sentence storage device with the opinion-likeness index A uniqueness index assigning step;
Opinion-likeness index required for the opinion-sentence acquisition means to determine the degree of opinion sentence stored in the sentence storage device with the opinion-likeness index from the search result sentence acquired by the search result sentence acquisition step. Based on the above, an opinion sentence acquisition step for acquiring an opinion sentence with an index of opinion likeness,
An opinion sentence search method, wherein the opinion sentence output means includes an opinion sentence output step of outputting the opinion sentence acquired by the opinion sentence acquisition step based on the opinion likelihood index.
前記意見らしさ指標付与ステップは、
意見関連表現取得手段が、意見に関連する表現が格納されている意見関連表現記憶装置から1つの意見関連表現を取得する意見関連表現取得ステップと、
意見らしさの指標取得手段が、前記意見関連表現取得ステップによって取得された1つの意見関連表現を含む文とその文に付与されている意見らしさの指標を意見らしさの指標付き文記憶装置から取得する意見らしさの指標取得ステップと、
意見寄与度算出手段が、前記意見らしさの指標取得ステップによって取得された意見らしさの指標から、文中の意見関連表現が、その文を意見と判断するのにどの程度影響を与えているかの度合いを示す意見寄与度を計算し、該意見寄与度を付与した意見関連表現を前記意見関連表現記憶装置へ格納する意見寄与度算出ステップと、
意見関連表現終了判定手段が、前記意見関連表現記憶装置に格納されている、前記意見寄与度付与処理が未処理の意見関連表現の有無を調べる意見関連表現終了判定ステップと、
文取得手段が、前記意見関連表現終了判定ステップによって終了と判定された場合、前記文記憶装置から全文を取得する文取得ステップと、
意見らしさの指標算出手段が、前記文取得ステップによって取得された文に対して、前記意見関連表現記憶装置に格納されている一文に出現している意見関連表現の意見寄与度から、該一文の意見らしさを計算し、該一文と意見らしさを意見らしさ指標付き文記憶装置へ格納する、意見らしさの指標算出ステップと
を含むことを特徴とする請求項3に記載の意見文検索方法。
The opinion-likeness index assigning step includes
Opinion related expression acquisition means for acquiring one opinion related expression from an opinion related expression storage device in which expressions related to opinions are stored;
Opinion-likeness index acquisition means acquires a sentence including the one opinion-related expression acquired by the opinion-related expression acquisition step and an opinion-like index assigned to the sentence from the sentence storage device with an opinion-likeness index. An opinion-likeness acquisition step,
The degree to which the opinion-related expression in the sentence affects the opinion contribution degree calculation means from the opinion-like index acquired in the opinion-like index acquisition step affects the determination of the sentence as an opinion. An opinion contribution degree calculating step of calculating an opinion contribution degree to be indicated, and storing the opinion related expression assigned the opinion contribution degree in the opinion related expression storage device;
Opinion-related expression end determination means is stored in the opinion-related expression storage device, and the opinion-related expression end determination step for checking whether or not there is an unprocessed opinion-related expression in the opinion contribution degree granting process;
If the sentence acquisition unit is determined to be ended by the opinion related expression end determination step, a sentence acquisition step of acquiring a full sentence from the sentence storage device;
Opinion-likeness index calculation means, for the sentence acquired by the sentence acquisition step, from the opinion contribution degree of the opinion-related expression appearing in one sentence stored in the opinion-related expression storage device, The opinion sentence search method according to claim 3, further comprising: calculating an opinion likeness and storing the sentence and the opinion likeness in a sentence storage device with an opinion likeness index.
請求項3又は4に記載の意見文検索方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとしたことを特徴とする意見文検索プログラム。   An opinion sentence search program characterized in that it is a program for causing a computer to execute the opinion sentence search method according to claim 3. 請求項5に記載のプログラムを当該コンピュータが読み取りできる記録媒体に記録したことを特徴とする意見文検索プログラムを記録した記録媒体。   6. A recording medium recording an opinion sentence search program, wherein the program according to claim 5 is recorded on a recording medium readable by the computer.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010257155A (en) * 2009-04-23 2010-11-11 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Information retrieval device, method, program, and computer-readable recording medium
JP2016527612A (en) * 2013-06-19 2016-09-08 アリババ・グループ・ホールディング・リミテッドAlibaba Group Holding Limited Ranking comments by search engines
US10242105B2 (en) 2013-06-19 2019-03-26 Alibaba Group Holding Limited Comment ranking by search engine

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