JP2011232902A - 不具合を示す述語表現を抽出するための不具合述語表現抽出装置、不具合述語表現抽出方法及び不具合述語表現抽出プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】不具合を示す述語表現を自動で抽出することのできる技術を提供する。
【解決手段】不具合述語表現抽出装置１００は、突然性を示す連用修飾表現または再現性を示す連用修飾語のいずれか一方の近傍に現れる述語表現を、不具合を示す述語表現の候補として抽出し、また、常性を示す連用修飾表現の近傍に現れる述語表現を、正常を示す述語表現として抽出し、不具合を示す述語表現の候補のリストから、正常を示す述語表現を取り除いて、不具合を示す述語表現を抽出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、特定の製品分野に属する製品の使用に関するテキスト・データから、不具合を示す述語表現を抽出するための技術に関する。

近年、掲示板やクレームサイトにおけるユーザからの報告データやお客様サポートセンターの問合せデータなど、製品の使用に関するユーザの声のデータをテキストマイニングにより解析し、自社製品について生じている不具合を検出する不具合検出技術が注目されている。不具合を早期に検出できればより早い対応が可能となり、損失やイメージダウンを抑え企業の競争力の向上に結びつけることができる。

テキストマイニングによる不具合検出技術では、大量のテキストデータ中に出現している膨大な表現の中から不具合に関する表現を抽出し、抽出した表現の分布の偏りや変化を捉えることにより最終的に注目すべき不具合を検出する。抽出対象となる不具合に関する表現の辞書は、人手により作成されるのが一般的である。しかし、不具合に関する表現は多種多様であり、また、不具合を検出する対象製品の分野によっても異なる。そのため、辞書の作成を人手で行うのは困難であり、コンピュータを利用した辞書の構築が望まれる。

マイニングにおいて利用される辞書を自動構築する技術として、特許文献１がある。特許文献１は、特定の評価対象についての評価が記述されたテキストから、当該評価対象に対する評価を示す表現である評価表現を抽出する表現抽出装置であって、肯定的な評価を正極性とし、否定的な評価を負極性とする極性が予め定められた評価表現を、登録表現として登録する登録表現記憶部と、テキストから複数の評価表現と、評価表現同士の接続関係を示す表現である接続表現とを抽出する表現抽出部と、複数の評価表現のうち、登録表現記憶部に登録されている登録表現を含む評価表現を検出する登録表現検出部と、登録表現を含む評価表現に対して順接の接続表現により接続されている評価表現と、当該評価表現に対して順接及び逆接のいずれの接続表現によっても接続されておらず、互いに順接及び逆接のいずれの接続表現によっても接続されていない一連の評価表現とを、登録表現と同一の極性であると判断する極性判断部とを備える表現抽出装置を開示する。

また、不具合に関する表現を抽出する技術として、非特許文献１〜４がある。非特許文献１は、事故原因を表す表現がいくつか係る表現を種表現と定義して人手で1つ与え、種表現に係っている事故原因表現を自動的に取得し、取得したいくつかの事故原因表現から自動的に種表現を取得し、さらに、取得した種表現から再び事故原因表現を取得しといったプロセスを繰り返すことで、事故原因表現、および、その種表現を取得していく方法を開示する。

非特許文献２は、一般的にトラブルになりやすい表現を教師あり学習で集める方法を開示する。より具体的には、非特許文献２は、（１）トラブルの下位語に関する構造パターン情報（lexico-syntacticpatterns for hyponymy relations）、および（２）否定形の動詞と物との係り受け関係（dependency relations between expressions andnegated verbs）を肯定的な証拠として、また、（３）肯定形の動詞と物との係り受け関係（dependency relations between expressions andnon-negated verbs）を否定的な証拠としてトラブルになりやすい表現を収集する技術を開示する。

非特許文献３は、障害情報辞書の拡張方法として、拡張対象の障害情報の前項について構文片リストを検索し、前項が取る後項の頻度の上位１０位を後項上位リストとして取得し、該後項上位リストの後項１０件を用いて再度構文片リストを検索し、後項が取る前項の頻度の上位１０位を前項上位リストとして取得し、該上位リストの前項に拡張対象の後段を連結して障害情報辞書に追加して辞書の拡張を行う方法を開示する。

非特許文献４は、既知のトラブルシュート文書から文中に頻繁に出現する構文を抽出する技術を開示し、より具体的には、既知のトラブルシュート文書に含まれる文を無向グラフに変換し、それらのグラフに共通する部分グラフを得ることで、トラブルシュート文書に頻出する構造を取り出す技術を開示する。

特開２００５−２３５０１４号公報

酒井、梅村、増山、「交通事故例に含まれる事故原因表現の新聞記事からの抽出」、自然言語処理Vol. 13, No.2、2006年4月 S. D. Saeger, K. Torisawa, J. Kazama, "Looking for Trouble", Proceedingsof the 22nd International Conference on Computational Linguistics (Coling2008), pages 185–192, Manchester, August 2008] 柿本、山本、「構文片を用いた日報からの障害情報抽出」、言語処理学会、第１４回年次大会、発表論文集、2008年3月 栗田 光晴、外４名、「Webフォーラムの構文情報を用いたトラブルシュート文書抽出」、情報処理学会、全国大会講演論文集、第70回、2008年3月

しかしながら、特許文献１が開示する辞書の自動構築方法は、評価表現を対象としており、評価表現に見られる傾向、即ち、評価表現は連続して出現することが多く、肯定的な評価表現の前後には肯定的な評価表現が並び、否定的な評価表現の前後には否定的な評価表現が並ぶことが多いという傾向を利用している。そのため、そのような傾向の見られない不具合に関する表現に対し、特許文献１の技術を適用することはできない。

また、非特許文献１が開示する方法によって抽出されるのは事故原因表現である。また、非特許文献２が開示する方法によって抽出されるトラブルになりやすい表現は名詞である。通常このような名詞は不具合を生じている主体や不具合の原因を示す。従って、非特許文献１や非特許文献２が開示する方法では、製品について生じている不具合現象そのものを示す表現を抽出することはできない。

また、非特許文献３が開示する方法によって障害情報として取得される構文片は、係り受けもしくは句の連鎖である。また、非特許文献４が開示する方法によって取得されるのはトラブルシュート文書に頻出する構文である。上述したように、テキストマイニングによる不具合検出技術では、抽出した表現の分布の偏りや変化を捉えることが重要である。そのためには、抽出する表現が十分な頻度で解析対象のデータに含まれている必要がある。構文片や構文のように長い抽出対象は出現頻度が小さくなってしまうため、不具合に関する表現の辞書に登録する表現として不適切である。

この発明は、上記の問題点を解決するためになされたものであって、不具合に関する表現のうち、不具合現象を簡潔に示すことができる表現である述語表現を、コンピュータによる処理により抽出することのできる技術を提供することを目的とする。また、本発明は、特定の製品分野に限定されることなく各製品分野に共通の方法で不具合を示す述語表現を抽出することのできる技術を提供することを目的とする。

上記目的を達成する本発明は、次のような、特定の製品分野に属する製品の使用に関するテキスト・データから、不具合を示す述語表現を抽出するための不具合述語表現抽出装置によって実現される。そのような不具合述語表現抽出装置は、突然性を示す連用修飾表現または再現性示す連用修飾表現の少なくとも一方の連用修飾表現を格納する不具合表現検出用の連用修飾表現格納部と、前記不具合表現検出用の連用修飾表現格納部に格納されている連用修飾表現と一致する表現を前記テキスト・データから検出し、検出した前記表現の近傍に出現する前記テキスト・データ内の述語表現を、不具合を示す述語表現の候補として抽出する不具合述語表現候補抽出部と、正常性を示す連用修飾表現を格納する正常表現検出用の連用修飾表現格納部と、前記正常表現検出用の連用修飾表現格納部に格納されている連用修飾表現と一致する表現を前記テキスト・データから検出し、検出した前記表現の近傍に出現する前記テキスト・データ内の述語表現を、正常を示す述語表現として抽出する正常述語表現抽出部と、前記不具合を示す述語表現の候補として抽出された述語表現のリストから、前記正常述語表現抽出部により抽出された述語表現を除いた残りを、前記不具合を示す述語表現として取得する不具合述語表現取得部とを備える。

好ましくは、前記突然性を示す連用修飾表現は、「突然」、「急に」、「いきなり」、「突如」、「突如として」、「突然に」、「不意に」、「唐突」、「たちまち」、「出し抜け」、「咄嗟」、「俄然」、「忽然」、及び「はたと」のうちの少なくとも１つを含む。また、好ましくは前記再現性を示す連用修飾表現は、「度々」、「時々」、「頻繁」に、「何度も」、「再三」、及び「しきりに」のうちの少なくとも１つを含む。また、好ましくは前記正常性を示す連用修飾表現は、「きちんと」、「しっかり」、「正しく」、「普通に」、「正確に」、「一向に」、「全然」、「ほとんど」、「正常に」、「きっちりと」、「ちゃんと」、「ちょうど」、「整然と」、「きっかり」、「きっかりと」、及び「かっちり」のうちの少なくとも１つを含む。

好ましくは、前記不具合述語表現候補抽出部は、前記不具合表現検出用の連用修飾表現格納部に格納されている連用修飾表現と一致する表現を前記テキスト・データから検出し、該検出した連用修飾表現が直接修飾する述語表現を、前記不具合を示す述語表現の候補として抽出する。同様に、前記正常述語表現抽出部は、前記正常表現検出用の連用修飾表現格納部に格納されている連用修飾表現と一致する表現を前記テキスト・データから検出し、該検出した連用修飾表現が直接修飾する述語表現を、前記正常を示す述語表現として抽出する。

好ましくは、前記不具合述語表現候補抽出部は、前記不具合を示す述語表現の候補として抽出する各述語表現について、前記不具合表現検出用の連用修飾表現格納部に格納されている１以上の連用修飾表現のいずれかの近傍に出現する出現回数をカウントする。同様に、前記正常述語表現抽出部は、前記正常を示す述語表現として抽出する各述語表現について、前記正常表現検出用の連用修飾表現格納部に格納されている１以上の連用修飾表現のいずれかの近傍に出現する出現回数をカウントする。そして前記不具合述語表現取得部は、前記不具合述語表現候補抽出部及び前記正常述語表現抽出部の両抽出部によって同じ述語表現が抽出された場合、該述語表現に対し前記両抽出部がそれぞれカウントした出現回数に基づいて、前記同じ述語表現を、前記不具合を示す述語表現とするか否かを決定する。

好ましくは、上記不具合述語表現抽出装置は、製品の使用に関するテキスト・データから、特定の不具合を示す述語表現と共起する連用修飾表現を抽出し、該連用修飾表現を前記不具合表現検出用の連用修飾表現格納部に登録する、不具合表現検出用の連用修飾表現登録部を更に含む。

好ましくは、上記不具合述語表現抽出装置は、前記不具合述語表現取得部により取得された前記不具合を示す述語表現を格納する、不具合述語表現格納部と、前記特定の製品分野に属する製品の使用に関する解析対象のテキスト・データから、前記不具合述語表現格納部に格納されている不具合を示す述語表現と一致する述語表現を検出し、検出した前記述語表現の近傍に出現する前記解析対象のテキスト・データ内の名詞表現を抽出する分析対象抽出部と、検出した前記不具合を示す述語表現と一致する前記述語表現と抽出した前記名詞表現との組を分析対象とし、該分析対象を、該分析対象の抽出回数に関連付けて格納する分析対象格納部とを更に含む。

さらに好ましくは、上記不具合述語表現抽出装置は、前記分析対象格納部に格納される前記分析対象ごとにその相関値を算出し、前記分析対象ごとの前記相関値を分析結果として生成する分析結果生成部を更に含む。

以上、特定の製品分野に属する製品の使用に関するテキスト・データから、不具合を示す述語表現を抽出するための不具合述語表現抽出装置として本発明を説明した。しかし、本発明は、そのような不具合述語表現抽出装置において実行される、不具合述語表現抽出方法又は不具合述語表現抽出プログラムとして把握することもできる。

本発明によれば、コンピュータ処理により自動で、不具合に関する表現のうち、不具合現象を簡潔に示すことができる表現である述語表現を抽出することができる。また、本発明は、突然性を示す連用修飾表現や再現性を示す連用修飾表現、また、正常性を示す連用修飾表現といった、各製品分野に共通の情報を利用して不具合を示す述語表現が取得するので、本発明によれば、特定の製品分野に限定されることなく各製品分野に共通の方法で不具合を示す述語表現を抽出することができる。本発明のその他の効果については、各実施の形態の記載から理解される。

本発明の実施の形態に係る不具合述語表現抽出装置１００の機能構成の一例を示す図である。 本発明の実施の形態に係る不具合述語表現抽出装置１００の処理対象となる文章の一例を示す。 本発明の実施の形態に係る不具合述語表現抽出装置１００の動作フローの一例を示す図である。 抽出される不具合述語表現の精度を、従来手法と本発明とで比較した表の一例である。 従来手法により抽出した不具合述語表現を登録した辞書を用いて得られる不具合文書データの分析結果の一例を示す図である。 本発明を用いて抽出した不具合述語表現を登録した辞書を用いて得られる不具合文書データの分析結果の一例を示す表である。 本発明の実施の形態に係る不具合述語表現抽出装置１００を実現するのに好適な情報処理装置のハードウェア構成の一例を示した図である。

以下、本発明を実施するための最良の形態を図面に基づいて詳細に説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。なお、実施の形態の説明の全体を通じて同じ要素には同じ番号を付している。

図１は本発明の実施形態に係る不具合述語表現抽出装置１００の機能構成の一例を示す。不具合述語表現抽出装置１００は、掲示板やクレームサイトなどウェブ上で収集されるユーザからの報告データやお客様サポートセンターの問合せデータなど、特定の製品分野に属する製品の使用に関するデータを辞書作成用のテキスト・データとして取得する。なお、データが音声として取得される場合、事前に音声認識によりテキスト・データに変換しておくものとする。そして不具合述語表現抽出装置１００は、辞書作成用のテキスト・データから、製品の不具合に関する表現のうち、不具合を示す述語表現を抽出する。このように述語表現を抽出対象とするのは、不具合現象を簡潔に示すことができる表現であるからである。

製品の使用に関するユーザの声のデータにおいて、不具合を示す述語表現は、製品分野に依らず、突然性を示す連用修飾表現（例えば「突然」、「いきなり」、「急に」）や、再現性を示す連用修飾語（例えば「度々」、「時々」、「頻繁に」）に修飾されて現れることが多い。その一方で、不具合を示す述語表現は、正常性を示す連用修飾表現（例えば、「きちんと」、「しっかり」、「正しく」）に修飾されて現れることはない。そこで本発明の実施形態に係る不具合述語表現抽出装置１００はこの傾向を利用し、突然性を示す連用修飾表現または再現性を示す連用修飾語のいずれか一方の近傍に現れる述語表現を、不具合を示す述語表現の候補として抽出する。また、不具合述語表現抽出装置１００は、正常性を示す連用修飾表現の近傍に現れる述語表現を、正常を示す述語表現として抽出する。そして、不具合述語表現抽出装置１００は、不具合を示す述語表現の候補から、ノイズである正常を示す述語表現を取り除いて、不具合を示す述語表現を抽出する。

このような本発明の実施形態に係る不具合述語表現抽出装置１００は、前処理部１０５、第１連用修飾表現格納部（特許請求の範囲における不具合表現検出用の連用修飾表現格納部に対応）１１０、第１連用修飾表現登録部（特許請求の範囲における不具合表現検出用の連用修飾表現登録部に対応）１１５、不具合述語表現候補抽出部１２０、第２連用修飾表現格納部（特許請求の範囲における正常表現検出用の連用修飾表現格納に対応）１２５、正常述語表現抽出部１３５、不具合述語表現取得部１４０、不具合述語表現格納部１４５、分析対象抽出部１５０、分析対象格納部１５５、分析結果生成部１６０を備える。なお、以下では、不具合述語表現抽出装置１００に入力する辞書作成用のテキスト・データや解析対象のテキスト・データは、全て日本語のデータであるとして説明する。しかし入力データが英語など他言語のデータであっても、各構成要素の機能に違いはないことに留意されたい。

前処理部１０５は、不具合述語表現抽出装置１００に入力される辞書作成用のテキスト・データおよび解析対象のテキスト・データに対し、前処理として、形態素解析と係り受け解析とを行う。形態素解析は、入力されるデータのテキストを言語として意味を成す最小単位の単語（形態素）に分け、品詞など各単語の属性を付加する処理である。その処理方法としては、例えば、最長一致法、コスト最小法、用例検索法などがある。また、係り受け解析は、文節の係り受け関係を求める処理である。形態素解析や係り受け解析は公知の技術（例えば、「言語処理学事典」、言語処理学会編、共立出版社、2009年12月を参照）であり、また、市販又はフリーのツールを利用することも可能であるため、詳細な説明は省略する。

第１連用修飾表現格納部１１０は、突然性を示す連用修飾表現又は再現性示す連用修飾表現の少なくとも一方の連用修飾表現を格納する。ここで、連用修飾表現とは、連用修飾語として識別される表現をいい、副詞と連用節とを含む。また、「突然性」とは、「意に反して急に発生するような性質」を意味する。従って、突然性を示す連用修飾表現としては、例えば、「突然」、「急に」、「いきなり」、「突如」、「突如として」、「突然に」、「不意に」、「唐突」、「たちまち」、「出し抜け」、「咄嗟」、「俄然」、「忽然」、「はたと」を挙げることができる。また、「再現性」とは、「繰り返し発生する性質」を意味する。従って、再現性を示す連用修飾表現としては、例えば、「度々」、「時々」、「頻繁」に、「何度も」、「再三」、「しきりに」を挙げることができる。このように、突然性を示す連用修飾表現又は再現性示す連用修飾表現であることが予め分かっている連用修飾表現は、第１連用修飾表現格納部１１０に手動により事前に登録しておく。

なお、再現性を示す連用修飾表現の中には、「Ｓ（例えば、使用）ごとに」や「Ｓ（例えば、起動）のたびに」のように、任意の表現部分Ｓを含むもの、また、「Ｍ（例えば、１日）とあけずに」、「Ｍ（例えば、２回）にＮ（例えば、１）回」、「Ｍ（例えば、１時間）にＮ（例えば、１）度」のように、任意の数字（Ｍ、Ｎ）を含むものがある。このように任意の表現部分を含む連用修飾表現については、任意の表現部分を除いた残りの部分のみを、又は「（数値）＋（回、時間、分、秒、日、週間、月又は年）＋（数値）＋（回又は度）」のようにパターン情報を第１連用修飾表現格納部１１０に登録してもよい。

第１連用修飾表現登録部１１５は、製品の使用に関するテキスト・データから、特定の不具合を示す述語表現と共起する連用修飾表現を抽出し、該連用修飾表現を不具合表現検出用の連用修飾表現として第１連用修飾表現格納部１１０に登録する。ここで、特定の不具合を示す述語表現とは、例えば「故障する」など不具合を示す述語表現であることが事前に分かっているものである。また、共起するか否かの判断は、相互情報量、Ｚスコア、対数尤度比等の値を利用できる。なお、不具合表現検出用の連用修飾表現を抽出する元となるテキスト・データは、上述した辞書作成用のテキスト・データであってもよく、あるいは、同じ又は異なる製品分野に属する製品の不具合に関して記述されている他のテキスト・データであってもよい。

不具合述語表現候補抽出部１２０は、第１連用修飾表現格納部１１０に格納されている連用修飾表現と一致する表現を辞書作成用のテキスト・データから検出し、検出した表現の近傍に出現する辞書作成用のテキスト・データ内の述語表現を、不具合を示す述語表現の候補として抽出する。ここで、一致するか否かの判断は、語幹での一致をみて判断してもよく、あるいは、事前に連用修飾表現の活用パターンを網羅的に用意して第１連用修飾表現格納部１１０に登録しておき、各パターンとの完全一致をみて判断してもよい。そして、不具合述語表現候補抽出部１２０は、抽出した述語表現を原型になおして、後述する不具合述語表現取得部１４０へ渡す。ここで検出した連用修飾表現の近傍に出現する述語表現であるか否かの判断は、検出した連用修飾表現から所定の単語数内（例えば、５単語以内や隣、但し同じ文章内とする）に出現する表現であって、かつその品詞が動詞である表現であるか否かの判断により行ってよい。

例えば、第１連用修飾表現格納部１１０に突然性を示す連用修飾表現として「いきなり」が格納されているとする。また、近傍の定義を５単語以内に設定しているものとする。すると図２に示す文章１の例では、連用修飾表現２０５の「いきなり」が検出され、該連用修飾表現２０５の近傍として、該連用修飾表現２０５から５単語以内にある動詞２１０、「壊れた」が不具合を示す述語表現の候補として抽出される。なお、上記条件に該当する動詞が複数ある場合は、検出した連用修飾表現に最も近い位置にある動詞のみを抽出するものとする。

上記構成に代えて、不具合述語表現候補抽出部１２０は、第１連用修飾表現格納部１１０に格納されている連用修飾表現と一致する表現を辞書作成用のテキスト・データから検出し、検出した表現が直接修飾する辞書作成用のテキスト・データ内の述語表現を係り受け関係から求めて、不具合を示す述語表現の候補として抽出してもよい。これを、再び図２に示す文章１を例として説明する。第１連用修飾表現格納部１１０に突然性を示す連用修飾表現として「いきなり」が格納されているとすると、文章１の例では、連用修飾表現２０５の「いきなり」が検出され、該連用修飾表現２０５が直接修飾している動詞２１０、「壊れた」が不具合を示す述語表現の候補として抽出される。

更に、不具合述語表現候補抽出部１２０は、不具合を示す述語表現の候補として抽出する各述語表現について、辞書作成用のテキスト・データ内において、第１連用修飾表現格納部１１０に格納されている１以上の連用修飾表現のいずれかの近傍に出現する出現回数をカウントして該出現回数を保持しておいてもよい。なお、カウントした出現回数の利用方法は後述する。

第２連用修飾表現格納部１２５は、正常性を示す連用修飾表現を格納する。ここで、「正常性」とは、「意に即した、通常通りの性質」を意味する。従って、正常性を示す連用修飾表現としては、例えば、「きちんと」、「しっかり」、「正しく」、「普通に」、「正確に」、「一向に」、「全然」、「ほとんど」、「正常に」、「きっちりと」、「ちゃんと」、「ちょうど」、「整然と」、「きっかり」、「きっかりと」、「かっちり」を挙げることができる。このように、正常性を示す連用修飾表現であることが予め分かっている連用修飾表現は、第２連用修飾表現格納部１２５に手動により事前に登録しておく。

正常述語表現抽出部１３５は、第２連用修飾表現格納部１２５に格納されている連用修飾表現と一致する表現を辞書作成用のテキスト・データから検出し、検出した表現の近傍に出現する辞書作成用のテキスト・データ内の述語表現を、正常を示す述語表現として抽出する。ここで、一致するか否かの判断は、語幹での一致をみて判断してもよく、あるいは、事前に連用修飾表現の活用パターンを網羅的に用意して第２連用修飾表現格納部１２５に登録しておき、各パターンとの完全一致をみて判断してもよい。そして、正常述語表現抽出部１３５は、抽出した述語表現を原型になおして、後述する不具合述語表現取得部１４０へ渡す。ここで、検出した連用修飾表現の近傍に出現する述語表現であるか否かの判断は、検出した連用修飾表現から所定の単語数内（例えば５単語以内や隣、但し同じ文書内とする）に出現する表現であって、かつ品詞が動詞である表現であるか否かの判断により行ってよい。条件に該当する動詞が複数ある場合は、検出した連用修飾表現に最も近い位置にある動詞のみを抽出するものとする。

上記構成に代えて、正常述語表現抽出部１３５は、第２連用修飾表現格納部１２５に格納されている連用修飾表現と一致する表現を辞書作成用のテキスト・データから検出し、該検出した連用修飾表現が直接修飾する述語表現を係り受け関係から求めて、正常を示す述語表現として抽出してもよい。更に、正常述語表現抽出部１３５は、正常を示す述語表現として抽出する各述語表現について、辞書作成用のテキスト・データ内において、第２連用修飾表現格納部１２５に格納されている１以上の連用修飾表現のいずれかの近傍に出現する出現回数をカウントし、該出現回数を保持しておいてもよい。なお、カウントした出現回数の利用方法は後述する。

不具合述語表現取得部１４０は、不具合を示す述語表現の候補として抽出された述語表現のリストから、正常述語表現抽出部１３５により抽出された述語表現を除いた残りを、不具合を示す述語表現として取得する。これに代えて不具合述語表現取得部１４０は、不具合述語表現候補抽出部１２０及び正常述語表現抽出部１３５の両抽出部によって同じ述語表現が抽出された場合、該述語表現に対して両抽出部１２０、１３５がそれぞれカウントした出現回数に基づいて、両抽出部１２０、１３５によって抽出された述語表現を、不具合を示す述語表現とするか否かを決定してもよい。

具体的には、不具合述語表現取得部１４０は、不具合述語表現候補抽出部１２０によりカウントされた出現回数が、正常述語表現抽出部１３５によりカウントされた出現回数よりも多いことを条件に、両抽出部１２０、１３５によって抽出された述語表現を、不具合を示す述語表現として取得する。なお、不具合述語表現取得部１４０は、不具合述語表現候補抽出部１２０のみが抽出した述語表現は、そのまま不具合を示す述語表現として取得する。不具合述語表現取得部１４０は、取得した不具合を示す述語表現を不具合述語表現格納部１４５に格納する。

このようにして不具合を示す述語表現が登録された不具合述語表現格納部１４５は、不具合検出のためのテキストマイニングにおいて、不具合を示す述語表現の辞書として利用できる。なお、不具合を示す述語表現自体は製品分野ごと異なり、ある特定の製品分野について不具合検出を希望する場合は、該特定の製品分野に属する製品の使用に関するデータを、辞書作成用のテキスト・データとして不具合述語表現抽出装置１００に入力する。その一方で、第１連用修飾表現格納部１１０及び第２連用修飾表現格納部１２５に格納すべき各連用修飾表現は、特定の製品分野に異存しないので、各製品分野に共通のデータとして利用できる。

分析対象抽出部１５０は、製品の使用に関する解析対象のテキスト・データから、不具合述語表現格納部１４５に格納されている不具合を示す述語表現と一致する表現を検出し、検出した述語表現の近傍に出現する解析対象のテキスト・データ内の名詞表現を抽出する。ここで、解析対象のテキスト・データと、不具合述語表現格納部１４５に格納されている不具合を示す述語表現を抽出するために使用された辞書作成用のテキスト・データは、それぞれ、同じ製品分野に属する製品の使用に関するテキスト・データである。また、本実施例では、不具合述語表現格納部１４５に格納されている不具合を示す述語表現は動詞の原型であるため、一致するか否かの判断は、形態素解析などの基本的言語処理を通じて認識される語幹の一致性の確認により行ってよい。これに代えて、事前に述語表現の動詞の活用パターンを網羅的に不具合述語表現格納部１４５に登録しておき、一致するか否かの判断を、各パターンとの完全一致を検討することにより行ってもよい。分析対象抽出部１５０はまた、検出した述語表現と抽出した名詞表現の組を分析対象として、該分析対象を、その抽出回数とともに分析対象格納部１５５に格納する。

ここで、検出した述語表現の近傍に出現する名詞表現であるか否かの判断は、検出した述語表現から所定の単語数内（例えば、２単語以内や隣、但し同じ文章内とする）に出現する名詞であるか否かの判断により行ってよい。例えば、不具合述語表現格納部１４５に不具合を示す述語表現として「割れる」が格納されているとする。また、近傍の定義を２単語以内に設定しているものとする。すると図２に示す文章２の例では、述語表現２２０の「割れた」が検出され、該述語表現２２０の近傍として、該述語表現２２０から２単語以内にある名詞２１５、「窓ガラス」が分析対象として抽出される。

上記例において、例えば近傍の定義を３単語以内とすると、述語表現２２０の近傍として、「窓ガラス」のほかに「後部座席」も抽出される。このように、近傍の定義によっては複数の名詞が抽出される。そこで、このような場合には、例えば、主格を取る、ガ格ハ格取る、検出した述語表現に距離的により近い表現を取る、全部を抽出する等の方法により対応する。いずれの方法を選択するかは、何を重視するか（例えば、精度又は網羅性）、また、構文解析の結果として利用できる情報の種類等に依存する。
これに代えて、検出した述語表現の近傍の定義を、検出した述語表現の主格としてもよい。即ち、分析対象抽出部１５０は、不具合述語表現格納部１４５に格納されている述語表現と一致する表現を解析対象のテキスト・データから検出し、該検出した述語表現の主格を抽出して、検出した述語表現の近傍に出現する名詞表現としてもよい。

分析結果生成部１６０は、分析対象格納部１５５に格納される分析対象、即ち、名詞表現Ａと述語表現Ｂの組ごとにその相関値を算出し、分析対象ごとの相関値を分析結果として生成する。分析対象ＡとＢの相関値の計算は次式より求められる。

ここでDは全データを表現し、＃はデータの件数を示す。すなわち、#(A∩B)はＡとＢの両方を含むデータの件数であり、＃Dはデータ全体の件数である。相関値は上記の数式における#(A∩B) が小さい場合、値の信頼性が低くなる。 信頼性が無いのに高い相関値が算出されてしまい、分析作業の効率や精度が落ちる、といったことがないように、区間推定を用いて、信頼性の無い値は小さめに補正することができる。区間推定法では、「文書が無限にある場合の真の相関値αを未知数とした際、一定確率以下の偶然を除いて、現状の相関値を実現し得る最小のα」を算出する。分析結果生成部１６０により生成された分析結果は、プリンタやディスプレイ等の出力装置に出力してよい。

次に図３を参照して、本発明の実施の形態に係る不具合述語表現抽出装置１００の動作フローを説明する。図３に示す動作フローは、ステップ３０５から開始し、前処理部１０５は、特定の製品分野に属する製品の使用に関するデータを辞書作成用のテキスト・データとして受け取り、該テキスト・データについて、形態素解析および係り受け解析をおこなう。形態素解析および係り受け解析の結果は、図示しない記憶装置に格納して後述する処理において利用できるようにする。

続いて、不具合述語表現候補抽出部１２０は、第１連用修飾表現格納部１１０に格納されている突然性を示す連用修飾表現又は再現性を示す連用修飾表現を１つ読み出し、辞書作成用のテキスト・データをスキャンして、読み出した連用修飾表現に一致する表現を検出する。一致する表現を検出すると、不具合述語表現候補抽出部１２０は、形態素解析や係り受け解析の結果を参照して、検出した表現の近傍にある述語表現を、不具合を示す述語表現の候補として抽出する（ステップ３１０）。

近傍であるか否かの判断は、事前に設定された近傍の範囲の定義（例えば、連用修飾表現から所定の単語数以内の範囲といった定義）に従って行ってよい。あるいは、検出された連用修飾表現が直接修飾する表現を、近傍にある述語表現であるとして処理してもよい。不具合述語表現候補抽出部１２０は、かかる処理を、第１連用修飾表現格納部１１０に格納されている全ての連用修飾表現について行う。

続いて、正常述語表現抽出部１３５は、第２連用修飾表現格納部１２５に格納されている正常性を示す連用修飾表現を１つ読み出し、辞書作成用のテキスト・データをスキャンして、読み出した連用修飾表現に一致する表現を検出する。一致する表現を検出すると、正常述語表現抽出部１３５は、形態素解析や係り受け解析の結果を参照して、検出した表現の近傍にある述語表現を、正常を示す述語表現として抽出する（ステップ３１５）。近傍であるか否かの判断は、ステップ３１０に関して説明したのと同様の方法で行ってよい。正常述語表現抽出部１３５は、かかる処理を、第２連用修飾表現格納部１２５に格納されている全ての連用修飾表現について行う。

両抽出部１２０および１３５がそれぞれ抽出した述語表現は、原型になおして不具合述語表現取得部１４０へ渡される。また、両抽出部１２０および１３５がそれぞれ、上述したように、抽出した述語表現ごとに抽出回数をカウントする場合、該抽出回数もまた抽出された述語表現と共に不具合述語表現取得部１４０へ渡される。例えば、辞書作成用のテキスト・データ内において「故障する」という述語表現が、「いきなり」という突然性を示す連用修飾表現の近傍で５回、「たびたび」という再現性を示す連用修飾表現の近傍で２回出現したとする。この場合、不具合述語表現候補抽出部１２０は、「故障する」という述語表現と共に、その抽出回数７回（＝５＋２）を不具合述語表現取得部１４０へ渡す。正常性を示す述語表現についても同様である。

続いて、不具合述語表現取得部１４０は、不具合を示す述語表現の候補として抽出された述語表現のリストから、正常述語表現抽出部１３５により抽出された述語表現を除いた残りを、不具合を示す述語表現として取得する（ステップ３２０）。なお、抽出された述語表現の各々と共にその抽出回数を受け取る場合、不具合述語表現取得部１４０は、次のようにして不具合を示す述語表現を取得する。

即ち、不具合述語表現取得部１４０は、不具合述語表現候補抽出部１２０のみが抽出した述語表現は、そのまま不具合を示す述語表現として取得する。一方、両抽出部１２０、１３５によって抽出された述語表現については、不具合述語表現取得部１４０は、不具合述語表現候補抽出部１２０によりカウントされた出現回数が、正常述語表現抽出部１３５によりカウントされた出現回数よりも多いことを条件に、上記述語表現を、不具合を示す述語表現として取得する。不具合述語表現取得部１４０は、取得した不具合を示す述語表現を、不具合述語表現格納部１４５に格納する。

不具合を示す述語表現が不具合述語表現格納部１４５に格納され、不具合を示す述語表現の辞書が完成した後、分析対象抽出部１５０は、不具合述語表現格納部１４５に格納されている不具合を示す述語表現を１つ読み出し、今度は解析対象のテキスト・データをスキャンして、読み出した述語表現に一致する表現を検出する。一致する述語表現を検出すると、分析対象抽出部１５０は、解析対象のテキスト・データに対する形態素解析や係り受け解析の結果を参照して、検出した述語表現の近傍にある名詞表現を抽出する（ステップ３２５）。抽出された名詞表現は、検出した述語表現と共に分析対象として、該分析対象の抽出回数とともに分析対象格納部１５５に格納される。

なお、分析対象抽出部１５０が解析対象とするテキスト・データは、辞書作成用のテキスト・データが関係する製品分野と同じ製品分野に含まれる１以上の製品の使用に関するテキスト・データである。また、解析対象とするテキスト・データについての前処理は、ステップ３２５の処理前に前処理部１０５によりなされているものとする。また、ステップ３２５の処理において近傍であるか否かの判断は、事前に設定された近傍の範囲の定義（例えば、述語表現から所定の単語数以内の範囲といった定義）に従って行ってよい。あるいは、検出された述語表現の主格となる表現を、近傍にある名詞表現であるとして処理してもよい。分析対象抽出部１５０は、かかる処理を、不具合述語表現格納部１４５に格納されている全ての述語表現について行う。

続いて分析結果生成部１６０は、分析対象格納部１５５に格納される分析対象ごとにその相関値を算出し、分析対象ごとの相関値および抽出回数を分析結果として出力するする（ステップ３３０）。そして処理は終了する。このように、不具合を示す述語表現とその主格としての名詞表現の組を分析対象として取得することにより、どの製品またはどの部品について不具合が生じているのか、あるいはどのような要因で不具合が起こったのかを調査することが可能となる。また、分析対象ごとその相関値を求めることで、特定の製品または部品に特徴的な不具合、あるいは不具合を引き起こし易い要因を突き止めることが可能となる。

次に図４に示す実験結果を参照して、本発明の有効性を説明する。図４は、抽出される不具合述語表現の精度を従来手法と本発明とで比較した表を示す。図４に示す実験結果において、辞書作成用のテキスト・データとして使用したのは、日本語および英語のＰＣヘルプセンターへの問合せデータと、日本語および英語の自動車のユーザから収集された自動車不具合情報の合計４種類である。これら４種類のテキスト・データそれぞれについて、従来手法と本発明を用いて不具合を示す述語表現を抽出した。

なお、本実験における従来手法は、辞書作成用のテキスト・データに含まれる動詞について出現頻度を求め、その上位の頻出動詞を、不具合を示す述語動詞として抽出する方法である。また、本発明については、ノイズ処理前、即ち、上述した不具合述語表現候補抽出部１２０により抽出された不具合述語表現の候補の全てを不具合述語表現とした場合と、ノイズ処理後、即ち、不具合述語表現の候補から、正常を示す述語表現を取り除いたものを不具合述語表現とした場合のそれぞれについて精度を求めた。なお、本発明による不具合述語表現の抽出方法は、データの言語に拠らないことに留意されたい。

図４に示す表において、最左端の列は、使用した辞書作成用のテキスト・データの種類を示し、最上段の行は、使用した不具合述語表現の抽出方法を示す。また、表中の「不具合述語表現数」の列の式は、（実際に不具合を示す述語表現であると確認できた件数）／（抽出された不具合を示す述語表現の件数）を示し、「精度」の列の数値は、「不具合述語表現数」の列に登録された式から求められる値を示す。従って、日本語のＰＣヘルプセンターへの問合せデータに対する従来手法の実験結果の式64/2000と数値3.2%は、それぞれ、頻出動詞の上位2000件のうち、実際に不具合を示す述語表現と確認できたのは64件であり、その精度が3.2%（＝64/2000）であることを示している。

同じデータに対する本発明（ノイズ処理前）の実験結果を見ると、抽出された不具合を示す述語表現は385件であり、そのうち実際に不具合を示す述語表現として確認されたのは28件であり、精度は7.3%であることが分かる。実際に不具合を示す述語表現を探すのに、従来手法では、2000件の動詞を対象としなければならないのに対し、本発明（ノイズ処理前）では385件の動詞を対象とすればよい。従って、作業の手間という観点から、本発明（ノイズ処理前）は従来手法に比べ、81%のコストダウンを図ることができたといえる。「不具合述語表現数」の列の括弧内の数値は、この従来手法と比較したコストダウンの割合を示している。「精度」の列の弧内の数値は、従来手法における精度3.2%から4.1ポイント上昇したことを示している。

また、同じデータに対する本発明（ノイズ処理後）の実験結果を見ると、抽出された不具合を示す述語表現は92件、そのうち実際に不具合を示す述語表現として確認されたのは21件であり、従来手法に比べて、精度は15.5ポイント上昇し、作業の手間については95%のコストダウンを図ることができたことが分かる。他の３種のデータについての実験結果も同様の傾向が見られる。従って、本発明によれば、ノイズ処理の前後どちらの場合でも、従来手法に比べ、不具合述語を抽出するのにかかるコストを削減し、かつ精度を上げることができ、ノイズ処理を行うことでより一層その効果を高めることができるといえる。

次に図５および６を参照して、他の観点から本発明の有効性を説明する。図５は、従来手法により抽出した不具合述語表現を登録した辞書を用いて得られる不具合文書データの分析結果の一例を示す図である。なお、本実験における従来手法は、辞書作成用の自動車の不具合に関するテキスト・データに含まれる動詞について出現頻度を求め、その上位の頻出動詞の中から、人手で不具合を示す述語動詞を抽出する方法である。図６は、本発明（ノイズ処理あり）により抽出した不具合述語表現を登録した辞書を用いて得られる不具合文書データの分析結果の一例を示す表である。図５に示す分析結果と、図６に示す分析結果は、どちらも同じ、自動車のユーザから収集された、自動車のモデルごとの自動車不具合情報（日本語）を分析対象のデータとしている。

図５および図６に示す表において、左端の列は、自動車のモデルの種類および該モデルのモデル名が分析対象のデータ内に出現した回数を示し、最上段の行は、使用した辞書に含まれる頻出の不具合を示す述語表現および該述語表現が分析対象のデータ内に出現した回数を示す。表中各セル内の数値は、各述語表現が各モデルのモデル名と共起した回数を示し、括弧内の数値はその相関値を示す。相関値は上述した数式１により求めたものである。なお、本実験においては、区間推定を用いている。上述したように、区間推定法では、「文書が無限にある場合の真の相関値αを未知数とした際、一定確率以下の偶然を除いて、現状の相関値を実現し得る最小のα」を算出しており、図５及び図６に示す例では、この一定確率を90％に設定してある。

この相関値は、直感的な解釈としては、分布に偏りがないと仮定する場合に比較して共起回数が何倍程度多いかを示す値である。例えば、図５の表に示されるModelFに関する実験結果は、Model Fと「加速する」が共起する回数は31回であり、その割合が他のモデルに比べ4.1倍高いことを示している。この分析結果から、ModelFについて加速するといった何らかの不具合がある可能性が高いことが分かる。このように、相関値が高いデータを見つけることが、不具合を早期に検出できることにつながる。

そこで図５および図６の各表において、相関値が高いセル（相関値が2.0上のセル）に網掛けをした。すると、図５に示す表では網掛けのセルは１つであるのに対し、図６に示す表では網掛けのセルは６つとなった。このことは、本発明を用いて構築された辞書には、不具合現象を検出するのにより適切な不具合述語表現（図６に示す表の例では、「発進する」、「変速する」、「下がる」、「オーバーヒートする」、「急発進する」、「滑る」）が多く含まれていることを示す。このように、本発明によれば、人手では抽出されないような、不具合現象を検出するのに適切な不具合述語表現を抽出できる。

図７は、本実施形態に係るコンピュータ５０のハードウェア構成の一例を示した図である。コンピュータ５０は、バス２に接続されたメインＣＰＵ（中央処理装置）１とメインメモリ４を含んでいる。ハードディスク装置１３、３０、及びＣＤ−ＲＯＭ装置２６、２９、フレキシブル・ディスク装置２０、ＭＯ装置２８、ＤＶＤ装置３１のようなリムーバブル・ストレージ（記録メディアを交換可能な外部記憶システム）がフレキシブル・ディスクコントローラ１９、ＩＤＥコントローラ２５、ＳＣＳＩコントローラ２７などを経由してバス２へ接続されている。

フレキシブル・ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭのような記憶メディアが、リムーバブル・ストレージに挿入される。これらの記憶メディアやハードディスク装置１３、３０、ＲＯＭ１４には、オペレーティング・システムと協働してＣＰＵ１等に命令を与え、本発明を実施するためのコンピュータ・プログラムのコードを記録することができる。即ち、上記説明した数々の記憶装置には、コンピュータ５０にインストールされ、コンピュータ５０を不具合述語表現抽出装置１００として機能させる不具合述語表現抽出プログラムを記録することができる。

上記不具合述語表現抽出プログラムは、前処理モジュールと、第１連用修飾表現格納部１１０を管理する第１連用修飾表現格納モジュールと、第１連用修飾表現登録モジュールと、不具合述語表現候補抽出モジュールと、第２連用修飾表現格納部１２５を管理する第２連用修飾表現格納モジュールと、正常述語表現抽出モジュールと、不具合述語表現取得モジュールと、不具合述語表現格納部１４５を管理する不具合述語表現格納モジュールと、分析対象抽出モジュールと、分析対象格納部１５５を管理する分析対象格納モジュールと、分析結果生成モジュールを含む。これらモジュールは、ＣＰＵ１等に働きかけて、コンピュータ５０を、前処理部１０５、第１連用修飾表現格納部（特許請求の範囲における不具合表現検出用の連用修飾表現格納部に対応）１１０、第１連用修飾表現登録部（特許請求の範囲における不具合表現検出用の連用修飾表現登録部に対応）１１５、不具合述語表現候補抽出部１２０、第２連用修飾表現格納部（特許請求の範囲における正常表現検出用の連用修飾表現格納に対応）１２５、正常述語表現抽出部１３５、不具合述語表現取得部１４０、不具合述語表現格納部１４５、分析対象抽出部１５０、分析対象格納部１５５、および分析結果生成部１６０としてそれぞれ機能させる。コンピュータ・プログラムは圧縮し、また複数に分割して複数の媒体に記録することもできる。

コンピュータ５０は、キーボード／マウス・コントローラ５を経由して、キーボード６やマウス７のような入力デバイスからの入力を受ける。コンピュータ５０は、オーディオコントローラ２１を経由して、マイク２４からの入力を受け、またスピーカー２３から音声を出力する。コンピュータ５０は、視覚データをユーザに提示するための表示装置１１に、グラフィックスコントローラ１０を経由して接続される。コンピュータ５０は、ネットワーク・アダプタ１８（イーサネット（登録商標）・カードやトークンリング・カード）等を介してネットワークに接続し、他のコンピュータ等と通信を行うことが可能である。

以上の説明により、本実施形態に係るコンピュータ５０は、通常のパーソナルコンピュータ、ワークステーション、メインフレームなどの情報処理装置、又は、これらの組み合わせによって実現されることが容易に理解されるであろう。なお、上記説明した構成要素は例示であり、そのすべての構成要素が本発明の必須構成要素となるわけではない。

以上、実施形態を用いて本発明の説明をしたが、本発明の技術範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されない。上記の実施形態に、種々の変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。従って、そのような変更又は改良を加えた形態も当然に本発明の技術的範囲に含まれる。

なお、特許請求の範囲、明細書、及び図面中において示した装置、システム、プログラム、及び方法における動作、手順、ステップ、及び段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り任意の順序で実現しうることに留意すべきである。また、前の処理の出力を後の処理で用いる場合でも、前の処理と後の処理の間に他の処理が入ることは可能である場合があること、又は間に他の処理が入るように記載されていても前の処理を後の処理の直前に行うよう変更することも可能である場合があることも留意されたい。特許請求の範囲、明細書、及び図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」、「続いて、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを必ずしも意味するとは限らない。

Claims (9)

1. 特定の製品分野に属する製品の使用に関するテキスト・データから、不具合を示す述語表現を抽出するための不具合述語表現抽出装置であって、
   突然性を示す連用修飾表現または再現性示す連用修飾表現の少なくとも一方の連用修飾表現を格納する不具合表現検出用の連用修飾表現格納部と、
   前記不具合表現検出用の連用修飾表現格納部に格納されている連用修飾表現と一致する表現を前記テキスト・データから検出し、検出した前記表現の近傍に出現する前記テキスト・データ内の述語表現を、不具合を示す述語表現の候補として抽出する不具合述語表現候補抽出部と、
   正常性を示す連用修飾表現を格納する正常表現検出用の連用修飾表現格納部と、
   前記正常表現検出用の連用修飾表現格納部に格納されている連用修飾表現と一致する表現を前記テキスト・データから検出し、検出した前記表現の近傍に出現する前記テキスト・データ内の述語表現を、正常を示す述語表現として抽出する正常述語表現抽出部と、
   前記不具合を示す述語表現の候補として抽出された述語表現のリストから、前記正常述語表現抽出部により抽出された述語表現を除いた残りを、前記不具合を示す述語表現として取得する不具合述語表現取得部と
   を含む不具合述語表現抽出装置。
2. 前記突然性を示す連用修飾表現は、「突然」、「急に」、「いきなり」、「突如」、「突如として」、「突然に」、「不意に」、「唐突」、「たちまち」、「出し抜け」、「咄嗟」、「俄然」、「忽然」、及び「はたと」のうちの少なくとも１つを含み、前記再現性を示す連用修飾表現は、「度々」、「時々」、「頻繁」に、「何度も」、「再三」、及び「しきりに」のうちの少なくとも１つを含み、前記正常性を示す連用修飾表現は、「きちんと」、「しっかり」、「正しく」、「普通に」、「正確に」、「一向に」、「全然」、「ほとんど」、「正常に」、「きっちりと」、「ちゃんと」、「ちょうど」、「整然と」、「きっかり」、「きっかりと」、及び「かっちり」のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の不具合述語表現抽出装置。
3. 前記不具合述語表現候補抽出部は、前記不具合表現検出用の連用修飾表現格納部に格納されている連用修飾表現と一致する表現を前記テキスト・データから検出し、検出した前記表現が直接修飾する述語表現を、前記不具合を示す述語表現の候補として抽出し、前記正常述語表現抽出部は、前記正常表現検出用の連用修飾表現格納部に格納されている連用修飾表現と一致する表現を前記テキスト・データから検出し、検出した前記表現が直接修飾する述語表現を、前記正常を示す述語表現として抽出する、請求項２に記載の不具合述語表現抽出装置。
4. 前記不具合述語表現候補抽出部は、前記不具合を示す述語表現の候補として抽出する各述語表現について、前記不具合表現検出用の連用修飾表現格納部に格納されている１以上の連用修飾表現のいずれかの近傍に出現する出現回数をカウントし、前記正常述語表現抽出部は、前記正常を示す述語表現として抽出する各述語表現について、前記正常表現検出用の連用修飾表現格納部に格納されている１以上の連用修飾表現のいずれかの近傍に出現する出現回数をカウントし、前記不具合述語表現取得部は、前記不具合述語表現候補抽出部及び前記正常述語表現抽出部の両抽出部によって同じ述語表現が抽出された場合、該述語表現に対し前記両抽出部がそれぞれカウントした出現回数に基づいて、前記同じ述語表現を、前記不具合を示す述語表現とするか否かを決定する、請求項２に記載の不具合述語表現抽出装置。
5. 製品の使用に関するテキスト・データから、特定の不具合を示す述語表現と共起する連用修飾表現を抽出し、該連用修飾表現を前記不具合表現検出用の連用修飾表現格納部に登録する、不具合表現検出用の連用修飾表現登録部を更に含む請求項２に記載の不具合述語表現抽出装置。
6. 前記不具合述語表現取得部により取得された前記不具合を示す述語表現を格納する不具合述語表現格納部と、
   前記特定の製品分野に属する製品の使用に関する解析対象のテキスト・データから、前記不具合述語表現格納部に格納されている不具合を示す述語表現と一致する表現を検出し、検出した前記表現の近傍に出現する前記解析対象のテキスト・データ内の名詞表現を抽出する分析対象抽出部と、
   検出された前記不具合を示す述語表現と一致する前記表現と抽出された前記名詞表現との組を分析対象として、該分析対象を、該分析対象の抽出回数に関連付けて格納する分析対象格納部と、
   を更に含む、請求項２に記載の不具合述語表現抽出装置。
7. 前記分析対象格納部に格納される前記分析対象ごとにその相関値を算出し、前記分析対象ごとの前記相関値を分析結果として生成する分析結果生成部を更に含む、請求項６に記載の不具合述語表現抽出装置。
8. 特定の製品分野に属する製品の使用に関するテキスト・データから、不具合を示す述語表現をコンピュータにより抽出するための不具合述語表現抽出方法であって、
   突然性を示す連用修飾表現または再現性示す連用修飾表現の少なくとも一方の連用修飾表現を、前記コンピュータの処理によって実現される不具合表現検出用の連用修飾表現格納部により、不具合表現検出用の連用修飾表現として登録させるステップと、
   前記コンピュータの処理によって実現される不具合述語表現候補抽出部により、前記不具合表現検出用の連用修飾表現格納部に格納されている連用修飾表現と一致する表現を前記テキスト・データから検出し、検出した前記表現の近傍に出現する前記テキスト・データ内の述語表現を、不具合を示す述語表現の候補として抽出するステップと、
   正常性を示す連用修飾表現を、前記コンピュータの処理によって実現される正常表現検出用の連用修飾表現格納部により、正常表現検出用の連用修飾表現として登録させるステップと、
   前記コンピュータの処理によって実現される正常述語表現抽出部により、前記正常表現検出用の連用修飾表現格納部に格納されている連用修飾表現と一致する表現を前記テキスト・データから検出し、検出した前記表現の近傍に出現する前記テキスト・データ内の述語表現を、正常を示す述語表現として抽出するステップと、
   前記コンピュータの処理によって実現される不具合述語表現取得部により、前記不具合を示す述語表現の候補として抽出された述語表現のリストから、前記正常述語表現抽出部により抽出された述語表現を除いた残りを、前記不具合を示す述語表現として取得するステップと
   を含む不具合述語表現抽出方法。
9. 特定の製品分野に属する製品の使用に関するテキスト・データから、不具合を示す述語表現をコンピュータにより抽出するための不具合述語表現抽出プログラムであって、前記プログラムは、前記コンピュータを、
   突然性を示す連用修飾表現または再現性示す連用修飾表現の少なくとも一方の連用修飾表現を格納する不具合表現検出用の連用修飾表現格納部と、
   前記不具合表現検出用の連用修飾表現格納部に格納されている連用修飾表現と一致する表現を前記テキスト・データから検出し、検出した前記表現の近傍に出現する前記テキスト・データ内の述語表現を、不具合を示す述語表現の候補として抽出する不具合述語表現候補抽出部と、
   正常性を示す連用修飾表現を格納する正常表現検出用の連用修飾表現格納部と、
   前記正常表現検出用の連用修飾表現格納部に格納されている連用修飾表現と一致する表現を前記テキスト・データから検出し、検出した前記表現の近傍に出現する前記テキスト・データ内の述語表現を、正常を示す述語表現として抽出する正常述語表現抽出部と、
   前記不具合を示す述語表現の候補として抽出された述語表現のリストから、前記正常述語表現抽出部により抽出された述語表現を除いた残りを、前記不具合を示す述語表現として取得する不具合述語表現取得部と
   して機能させる不具合述語表現抽出プログラム。

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