JP3372532B2 - 感情情報抽出方法および感情情報抽出プログラムの計算機読み取り可能な記録媒体 - Google Patents
感情情報抽出方法および感情情報抽出プログラムの計算機読み取り可能な記録媒体Info
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- JP3372532B2 JP3372532B2 JP2000310771A JP2000310771A JP3372532B2 JP 3372532 B2 JP3372532 B2 JP 3372532B2 JP 2000310771 A JP2000310771 A JP 2000310771A JP 2000310771 A JP2000310771 A JP 2000310771A JP 3372532 B2 JP3372532 B2 JP 3372532B2
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は，計算機により電子
化された自然言語のテキストを処理する技術に係り，特
に，電子化されたテキストから抽出したい喜怒哀楽など
の感情表現をあらかじめ定義しておくことにより，入力
されたテキストの感情を表現している部分文字列に，自
動で感情情報をタグとして付与する感情情報抽出方法に
関する。
化された自然言語のテキストを処理する技術に係り，特
に，電子化されたテキストから抽出したい喜怒哀楽など
の感情表現をあらかじめ定義しておくことにより，入力
されたテキストの感情を表現している部分文字列に，自
動で感情情報をタグとして付与する感情情報抽出方法に
関する。
【０００２】
【従来の技術】従来，テキストから喜怒哀楽などの感情
情報を抽出する方法として，登録された特定の文字列や
キーワードにマッチした場合に該当する感情情報を付与
するという手法が実現されている。
情報を抽出する方法として，登録された特定の文字列や
キーワードにマッチした場合に該当する感情情報を付与
するという手法が実現されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら，上記従
来の感情情報抽出方法では，感情情報を付けるキーワー
ドをすべてあらかじめ登録しておかなければならず，さ
らに用言などの活用する単語に対しては，それぞれの活
用形を登録する必要があるという問題があった。また，
文章中の位置が考慮されないため，位置を考慮しなけれ
ばならない感情表現を誤って抽出することがあるという
問題があった。
来の感情情報抽出方法では，感情情報を付けるキーワー
ドをすべてあらかじめ登録しておかなければならず，さ
らに用言などの活用する単語に対しては，それぞれの活
用形を登録する必要があるという問題があった。また，
文章中の位置が考慮されないため，位置を考慮しなけれ
ばならない感情表現を誤って抽出することがあるという
問題があった。
【０００４】本発明は，上記の点に鑑みなされたもの
で，感情を表現するキーワードの単語の表記によるマッ
チングではなく，単語の表記に加えて読みや品詞や意味
カテゴリを用いた正規表現を用いたマッチングを行うこ
とによって，一つの感情の表現の登録により派生する表
現の多数をカバーでき，正規表現により位置の指定も可
能にし，キーワードの登録漏れや誤ってマッチングする
ことがなく，テキストから効率よく感情情報を抽出する
ことができるようにすることを目的とする。
で，感情を表現するキーワードの単語の表記によるマッ
チングではなく，単語の表記に加えて読みや品詞や意味
カテゴリを用いた正規表現を用いたマッチングを行うこ
とによって，一つの感情の表現の登録により派生する表
現の多数をカバーでき，正規表現により位置の指定も可
能にし，キーワードの登録漏れや誤ってマッチングする
ことがなく，テキストから効率よく感情情報を抽出する
ことができるようにすることを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は，上記課題を解
決するため，電子化されたテキストを入力する入力手段
と，入力されたテキストを解析し，単語に分割するテキ
スト解析手段と，感情情報の種別と感情情報を表現する
単語に関する情報の記述との対応が記録された感情表現
テーブルから，前記感情表現の意味を持つ単語または単
語列に対応する感情表現パターンを得る感情表現解析手
段と，感情表現パターンと入力されたテキストを構成す
る単語または単語列とのマッチングを行い，感情表現パ
ターンがテキスト内の単語または単語列にマッチした場
合に，マッチしたテキスト内の単語または単語列の部分
にその感情表現パターンが持つ感情情報の種別を対応づ
けた情報を出力する感情情報抽出手段を用いて，計算機
に入力される電子化テキストを解析し，テキストに存在
している感情情報を自動抽出し，感情情報が含まれる単
語または単語列にタグを付与する。
決するため，電子化されたテキストを入力する入力手段
と，入力されたテキストを解析し，単語に分割するテキ
スト解析手段と，感情情報の種別と感情情報を表現する
単語に関する情報の記述との対応が記録された感情表現
テーブルから，前記感情表現の意味を持つ単語または単
語列に対応する感情表現パターンを得る感情表現解析手
段と，感情表現パターンと入力されたテキストを構成す
る単語または単語列とのマッチングを行い，感情表現パ
ターンがテキスト内の単語または単語列にマッチした場
合に，マッチしたテキスト内の単語または単語列の部分
にその感情表現パターンが持つ感情情報の種別を対応づ
けた情報を出力する感情情報抽出手段を用いて，計算機
に入力される電子化テキストを解析し，テキストに存在
している感情情報を自動抽出し，感情情報が含まれる単
語または単語列にタグを付与する。
【０００６】前記入力手段は，入力されたテキストに対
して形態素解析（「自然言語処理」長尾真編，岩波書店
参照）を行い，テキストを単語ごとに分割し，分割し
た単語の表記，読み，品詞，意味カテゴリ番号を得る。
して形態素解析（「自然言語処理」長尾真編，岩波書店
参照）を行い，テキストを単語ごとに分割し，分割し
た単語の表記，読み，品詞，意味カテゴリ番号を得る。
【０００７】感情表現解析手段は，喜怒哀楽などの感情
情報ごとに単語の表記や読み，品詞，意味カテゴリ名の
属性を用いて記述される形式から，例えば意味カテゴリ
番号と意味カテゴリ名とが対になった意味カテゴリテー
ブルから意味カテゴリ名を検索することにより得られる
意味カテゴリ番号を得たあと，感情情報に対応する表現
のパターンを作成する。
情報ごとに単語の表記や読み，品詞，意味カテゴリ名の
属性を用いて記述される形式から，例えば意味カテゴリ
番号と意味カテゴリ名とが対になった意味カテゴリテー
ブルから意味カテゴリ名を検索することにより得られる
意味カテゴリ番号を得たあと，感情情報に対応する表現
のパターンを作成する。
【０００８】感情情報抽出手段は，テキストから得られ
る単語列の表記と読み，品詞，意味カテゴリ番号に対
し，単語の表記，読み，品詞，意味カテゴリ番号が用い
られた感情情報を表現するためのパターンとのマッチン
グを行い，パターンがマッチする場合にはパターンが該
当する単語列に対してのみ，そのパターンが対応する感
情情報をタグとして付与し，そのタグを付けたテキスト
を出力する。
る単語列の表記と読み，品詞，意味カテゴリ番号に対
し，単語の表記，読み，品詞，意味カテゴリ番号が用い
られた感情情報を表現するためのパターンとのマッチン
グを行い，パターンがマッチする場合にはパターンが該
当する単語列に対してのみ，そのパターンが対応する感
情情報をタグとして付与し，そのタグを付けたテキスト
を出力する。
【０００９】以上の処理を計算機によって実現するため
のプログラムは，計算機が読み取り可能な可搬媒体メモ
リ，半導体メモリ，ハードディスクなどの適当な記録媒
体に格納することができる。
のプログラムは，計算機が読み取り可能な可搬媒体メモ
リ，半導体メモリ，ハードディスクなどの適当な記録媒
体に格納することができる。
【００１０】
【発明の実施の形態】図１は，本発明の実施の形態を示
す構成図である。図１に示す感情情報抽出処理装置１０
は，ＣＰＵやメモリなどからなる計算機とソフトウェア
プログラムと記憶装置に格納されたテーブルや辞書など
のデータとによって実現される。入力テキスト１１は，
感情情報の抽出対象となる電子化されたテキストであ
り，タグ付きテキスト１２は，抽出された感情情報の種
別がタグとして該当する単語または単語列に付与され，
出力されたテキストである。
す構成図である。図１に示す感情情報抽出処理装置１０
は，ＣＰＵやメモリなどからなる計算機とソフトウェア
プログラムと記憶装置に格納されたテーブルや辞書など
のデータとによって実現される。入力テキスト１１は，
感情情報の抽出対象となる電子化されたテキストであ
り，タグ付きテキスト１２は，抽出された感情情報の種
別がタグとして該当する単語または単語列に付与され，
出力されたテキストである。
【００１１】入力手段２は，処理対象の入力テキスト１
１を読み込む。テキスト解析手段３は，入力したテキス
トに対して形態素解析用辞書４を用いた形態素解析を行
い，テキストを単語に分割すると同時に，各単語の表記
や読み，品詞，意味カテゴリ番号を取得する。
１を読み込む。テキスト解析手段３は，入力したテキス
トに対して形態素解析用辞書４を用いた形態素解析を行
い，テキストを単語に分割すると同時に，各単語の表記
や読み，品詞，意味カテゴリ番号を取得する。
【００１２】形態素解析用辞書４は，例えば図２に示す
ように，すべての形態素について，各形態素毎にその表
記と，品詞（品詞細分類を含む）と，読みと，意味カテ
ゴリ番号の情報を持つ電子辞書である。意味カテゴリ番
号は，あらかじめ形態素の単語が持つ意味に対して定義
された意味カテゴリ名に対応する数値である。ここで意
味カテゴリ名は，すべての単語を体系的に意味的な分類
に分けたカテゴリの名称である。
ように，すべての形態素について，各形態素毎にその表
記と，品詞（品詞細分類を含む）と，読みと，意味カテ
ゴリ番号の情報を持つ電子辞書である。意味カテゴリ番
号は，あらかじめ形態素の単語が持つ意味に対して定義
された意味カテゴリ名に対応する数値である。ここで意
味カテゴリ名は，すべての単語を体系的に意味的な分類
に分けたカテゴリの名称である。
【００１３】感情表現解析手段５は，単語列の表記や読
み，品詞，意味カテゴリ名を用いた正規表現で記述さ
れ，喜怒哀楽などの感情情報ごとに定義されている表現
が格納されている感情表現テーブル６を解析し，感情情
報ごとの表現のパターンを作成する。このとき，意味カ
テゴリ番号と意味カテゴリ名とが対になった意味カテゴ
リテーブル８を検索することにより，意味カテゴリ名か
ら意味カテゴリ番号を得ておく。図３に，意味カテゴリ
テーブル８の例を示す。
み，品詞，意味カテゴリ名を用いた正規表現で記述さ
れ，喜怒哀楽などの感情情報ごとに定義されている表現
が格納されている感情表現テーブル６を解析し，感情情
報ごとの表現のパターンを作成する。このとき，意味カ
テゴリ番号と意味カテゴリ名とが対になった意味カテゴ
リテーブル８を検索することにより，意味カテゴリ名か
ら意味カテゴリ番号を得ておく。図３に，意味カテゴリ
テーブル８の例を示す。
【００１４】表現のパターンは単語列の表記の長さをキ
ーとして順番にメモリに蓄積する。パターンをメモリに
蓄積する順番は，文字数の少ない順でもよいし，感情表
現テーブル６に出現する順でもよい。あるいは，あらか
じめ感情に優先度を付けておいて，その感情の優先度に
従って順番を付けるようにしてもよい。正規表現とは，
文字列のパターンマッチングに用いられる標準的な記述
方式である。
ーとして順番にメモリに蓄積する。パターンをメモリに
蓄積する順番は，文字数の少ない順でもよいし，感情表
現テーブル６に出現する順でもよい。あるいは，あらか
じめ感情に優先度を付けておいて，その感情の優先度に
従って順番を付けるようにしてもよい。正規表現とは，
文字列のパターンマッチングに用いられる標準的な記述
方式である。
【００１５】感情情報抽出手段７は，テキスト解析手段
３で得られた表記や読み，品詞，意味カテゴリ番号の情
報を伴う単語列と，感情表現解析手段５で得た，単語列
の表記，読み，品詞，意味カテゴリ番号を用いた正規表
現で記述された感情情報の表現のパターンとのパターン
マッチングを行う。
３で得られた表記や読み，品詞，意味カテゴリ番号の情
報を伴う単語列と，感情表現解析手段５で得た，単語列
の表記，読み，品詞，意味カテゴリ番号を用いた正規表
現で記述された感情情報の表現のパターンとのパターン
マッチングを行う。
【００１６】パターンマッチングでは，メモリに蓄積さ
れたパターンの各々に対して，格納されている順番に最
長マッチでパターンマッチングを行う。パターンマッチ
ングの結果，マッチしたテキストの単語列の部分に，パ
ターンが属する感情情報をタグとして付与する。ここ
で，最長マッチとは，マッチする候補が複数ある場合
に，最も長い文字列でマッチするものを選択することを
意味する。例えば，テキスト中に「愉快じゃない」が存
在し，パターンの中に「愉快」と「愉快じゃない」が存
在する場合を考える。この場合，最長マッチでは，最も
長い文字列でマッチするものを選択するので，「愉快」
ではなく，「愉快じゃない」がマッチするものとして選
択されることになる。
れたパターンの各々に対して，格納されている順番に最
長マッチでパターンマッチングを行う。パターンマッチ
ングの結果，マッチしたテキストの単語列の部分に，パ
ターンが属する感情情報をタグとして付与する。ここ
で，最長マッチとは，マッチする候補が複数ある場合
に，最も長い文字列でマッチするものを選択することを
意味する。例えば，テキスト中に「愉快じゃない」が存
在し，パターンの中に「愉快」と「愉快じゃない」が存
在する場合を考える。この場合，最長マッチでは，最も
長い文字列でマッチするものを選択するので，「愉快」
ではなく，「愉快じゃない」がマッチするものとして選
択されることになる。
【００１７】出力手段９は，感情情報がタグ付けされた
タグ付きテキスト１２を出力する。制御手段１は，これ
らの各手段を制御する。
タグ付きテキスト１２を出力する。制御手段１は，これ
らの各手段を制御する。
【００１８】図４は，本発明の実施の形態を示す流れ図
である。以下，図４に示すステップ(a) 〜(i) に従って
処理の詳細を説明する。
である。以下，図４に示すステップ(a) 〜(i) に従って
処理の詳細を説明する。
【００１９】(a) 単語列の表記，読み，品詞，意味カテ
ゴリ名を用いて正規表現で記述された形式で感情の表現
が格納されている感情表現テーブル６を読み込み，その
表現における意味カテゴリ名を検索キーとして，意味カ
テゴリテーブル８を検索することにより意味カテゴリ番
号を得て，各感情情報についての表現のパターンを生成
し，単語列の表記の長い順序に従いメモリ上にパターン
を蓄積する。
ゴリ名を用いて正規表現で記述された形式で感情の表現
が格納されている感情表現テーブル６を読み込み，その
表現における意味カテゴリ名を検索キーとして，意味カ
テゴリテーブル８を検索することにより意味カテゴリ番
号を得て，各感情情報についての表現のパターンを生成
し，単語列の表記の長い順序に従いメモリ上にパターン
を蓄積する。
【００２０】(b) 感情情報を抽出してタグを付ける対象
となるテキストがある限り，以下のステップ(c) 〜(i)
を繰り返す。
となるテキストがある限り，以下のステップ(c) 〜(i)
を繰り返す。
【００２１】(c) 感情情報を抽出する対象となる入力テ
キスト１１を入力する。
キスト１１を入力する。
【００２２】(d) テキストを文に分割し，さらに文を形
態素解析により単語に分割し，テキストを構成している
各単語の表記，読み，品詞，意味カテゴリ番号を得る。
態素解析により単語に分割し，テキストを構成している
各単語の表記，読み，品詞，意味カテゴリ番号を得る。
【００２３】(e) 感情表現のパターンの各々に対して，
以下のステップ(f) 〜(h) を繰り返す。
以下のステップ(f) 〜(h) を繰り返す。
【００２４】(f) テキストを構成しているすべての文を
対象に，単語または単語列の表記，読み，品詞，意味カ
テゴリ番号の属性を用いて，パターンの表記はテキスト
内の単語の表記と，パターンの読みはテキスト内の単語
の読みと，パターンの品詞はテキスト内の単語の品詞
と，パターンの意味カテゴリ番号はテキスト内の単語の
意味カテゴリ番号とそれぞれ比較し，パターンが単語ま
たは単語列にマッチするかどうかを調べる。
対象に，単語または単語列の表記，読み，品詞，意味カ
テゴリ番号の属性を用いて，パターンの表記はテキスト
内の単語の表記と，パターンの読みはテキスト内の単語
の読みと，パターンの品詞はテキスト内の単語の品詞
と，パターンの意味カテゴリ番号はテキスト内の単語の
意味カテゴリ番号とそれぞれ比較し，パターンが単語ま
たは単語列にマッチするかどうかを調べる。
【００２５】(g) パターンがマッチしたならば，次のス
テップ(h) を実行する。
テップ(h) を実行する。
【００２６】(h) パターンに該当する単語または単語列
にのみ，パターンの対応する感情情報をタグとして付与
する。
にのみ，パターンの対応する感情情報をタグとして付与
する。
【００２７】(i) すべてのパターンに対するパターンマ
ッチングが終了した後，タグを付与したテキストを出力
する。
ッチングが終了した後，タグを付与したテキストを出力
する。
【００２８】図５に，感情表現テーブル６の例を提示す
る。図５の属性の記述において，例えば｛Ｘ｜Ｙ｜Ｚ｝
の記述は，ＸまたはＹまたはＺのいずれでもよいことを
表している。
る。図５の属性の記述において，例えば｛Ｘ｜Ｙ｜Ｚ｝
の記述は，ＸまたはＹまたはＺのいずれでもよいことを
表している。
【００２９】図６は，感情表現パターンの生成例を示し
ている。図６では，図５に示す感情表現テーブル６にお
ける「怒り」の属性の表記について，正規表現の記号の
意味を考慮した形態素解析によって，感情表現パターン
を生成している。まず，図６（ａ）に示すような「表記
＝いい加減にし｛て｜なさい｜ろ｝」の属性の記述に
は，正規表現の論理和が含まれているので，図６（ｂ）
に示すように，「いい加減にして」「いい加減にしなさ
い」「いい加減にしろ」という３つの表記を含むパター
ンが生成される。さらにこれらの個々の表記は，形態素
解析することによって単語に分割され，図６（ｃ）に示
すようなパターンが生成される。この感情表現パターン
中の各表記は，テキスト内の単語列の表記とマッチする
かどうかを調べるのに用いられる。
ている。図６では，図５に示す感情表現テーブル６にお
ける「怒り」の属性の表記について，正規表現の記号の
意味を考慮した形態素解析によって，感情表現パターン
を生成している。まず，図６（ａ）に示すような「表記
＝いい加減にし｛て｜なさい｜ろ｝」の属性の記述に
は，正規表現の論理和が含まれているので，図６（ｂ）
に示すように，「いい加減にして」「いい加減にしなさ
い」「いい加減にしろ」という３つの表記を含むパター
ンが生成される。さらにこれらの個々の表記は，形態素
解析することによって単語に分割され，図６（ｃ）に示
すようなパターンが生成される。この感情表現パターン
中の各表記は，テキスト内の単語列の表記とマッチする
かどうかを調べるのに用いられる。
【００３０】この例のように，感情表現テーブル６に
は，必要最小限の情報だけを登録しておき，これを感情
表現解析手段５によって感情表現パターンに展開するこ
とにより，感情表現パターンの登録を容易に行うことが
できるようになる。特に，感情表現テーブル６に登録す
る表記属性の内容が，形態素解析によってどのような単
語に分割されるかあらかじめわからない場合に，感情表
現解析手段５によって入力テキスト１１と同じ形態素解
析による単語分割，すなわち正規表現への変換が自動的
に行われるので，マッチングの精度が高まることにな
る。
は，必要最小限の情報だけを登録しておき，これを感情
表現解析手段５によって感情表現パターンに展開するこ
とにより，感情表現パターンの登録を容易に行うことが
できるようになる。特に，感情表現テーブル６に登録す
る表記属性の内容が，形態素解析によってどのような単
語に分割されるかあらかじめわからない場合に，感情表
現解析手段５によって入力テキスト１１と同じ形態素解
析による単語分割，すなわち正規表現への変換が自動的
に行われるので，マッチングの精度が高まることにな
る。
【００３１】また，図５に示す感情表現テーブル６にお
ける「感嘆」という感情情報の例では，属性として品詞
と表記の両方が記述されているので，感情表現解析手段
５によって，品詞と表記の属性を用いたパターンが生成
される。
ける「感嘆」という感情情報の例では，属性として品詞
と表記の両方が記述されているので，感情表現解析手段
５によって，品詞と表記の属性を用いたパターンが生成
される。
【００３２】例えば，入力テキスト１１中に，「まさか
自分が当たるなんてね」という文があったとする。テキ
スト解析手段３によって，この「まさか自分が当たるな
んてね」という文は，次のような単語に分割される。 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ［表記］ ［読み］ ［品詞］ ［意味カテゴリ番号］ まさか マサカ 連用詞 自分 ジブン 名詞：代名詞 ３２ が ガ 格助詞 当た アタ 動詞語幹 １２０８ る ル 動詞接尾辞 なんて ナンテ 引用助詞 ね ネ 終助詞 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 感情情報抽出手段７におけるマッチングでは，感情表現
解析手段５によって生成したパターンと，テキスト解析
手段３による解析結果とを参照し，これらの表記，読
み，品詞，意味カテゴリをそれぞれ単語ごとに比較す
る。「感嘆」の感情表現パターンは，「品詞＝動詞語
幹，品詞＝動詞接尾辞，｛表記＝とは｜なんて｝」から
生成された「品詞＝動詞語幹，品詞＝動詞接尾辞，表記
＝とは」および「品詞＝動詞語幹，品詞＝動詞接尾辞，
表記＝なんて」であり，このうち後者の部分が，上記テ
キストの「当た（品詞＝動詞語幹），る（品詞＝動詞接
尾辞），なんて（表記＝なんて）」にマッチする。
自分が当たるなんてね」という文があったとする。テキ
スト解析手段３によって，この「まさか自分が当たるな
んてね」という文は，次のような単語に分割される。 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ［表記］ ［読み］ ［品詞］ ［意味カテゴリ番号］ まさか マサカ 連用詞 自分 ジブン 名詞：代名詞 ３２ が ガ 格助詞 当た アタ 動詞語幹 １２０８ る ル 動詞接尾辞 なんて ナンテ 引用助詞 ね ネ 終助詞 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 感情情報抽出手段７におけるマッチングでは，感情表現
解析手段５によって生成したパターンと，テキスト解析
手段３による解析結果とを参照し，これらの表記，読
み，品詞，意味カテゴリをそれぞれ単語ごとに比較す
る。「感嘆」の感情表現パターンは，「品詞＝動詞語
幹，品詞＝動詞接尾辞，｛表記＝とは｜なんて｝」から
生成された「品詞＝動詞語幹，品詞＝動詞接尾辞，表記
＝とは」および「品詞＝動詞語幹，品詞＝動詞接尾辞，
表記＝なんて」であり，このうち後者の部分が，上記テ
キストの「当た（品詞＝動詞語幹），る（品詞＝動詞接
尾辞），なんて（表記＝なんて）」にマッチする。
【００３３】この例のように，単語の並びのそれぞれに
対して，表記，読み，品詞または意味カテゴリなどの属
性を，感情表現パターンに与えることによって，感情を
表現する主要語の文法上の位置なども指定することがで
きるので，キーワードの登録漏れや誤ってマッチングす
ることを防ぐことができる。
対して，表記，読み，品詞または意味カテゴリなどの属
性を，感情表現パターンに与えることによって，感情を
表現する主要語の文法上の位置なども指定することがで
きるので，キーワードの登録漏れや誤ってマッチングす
ることを防ぐことができる。
【００３４】「喜び」という感情情報の例では，表記の
属性として記号とアルファベットが与えられているが，
それぞれ単語，つまり記号とアルファベットに分割さ
れ，テキスト内に同じ並びの単語列が存在するときにマ
ッチする。
属性として記号とアルファベットが与えられているが，
それぞれ単語，つまり記号とアルファベットに分割さ
れ，テキスト内に同じ並びの単語列が存在するときにマ
ッチする。
【００３５】また，「驚き」という感情情報の例では，
「驚き」という意味カテゴリ名の属性が記述されてい
る。したがって，「驚き」という意味カテゴリ番号を持
つ単語がテキストに存在するときにマッチする。例え
ば，「びっくり」という単語の意味カテゴリ番号が“１
２６５”で，これが「驚き」という意味カテゴリ名を指
すとすると，「びっくり」という単語は「驚き」のパタ
ーンにマッチする。
「驚き」という意味カテゴリ名の属性が記述されてい
る。したがって，「驚き」という意味カテゴリ番号を持
つ単語がテキストに存在するときにマッチする。例え
ば，「びっくり」という単語の意味カテゴリ番号が“１
２６５”で，これが「驚き」という意味カテゴリ名を指
すとすると，「びっくり」という単語は「驚き」のパタ
ーンにマッチする。
【００３６】「呼び掛け」という感情情報の例では，表
記の属性に文頭を示す正規表現を伴うので，文頭に「と
ころで」という表現がある文にマッチする。
記の属性に文頭を示す正規表現を伴うので，文頭に「と
ころで」という表現がある文にマッチする。
【００３７】図７に，入力テキスト１１の例を示す。図
７の入力されたテキストの例に，図５の感情表現テーブ
ル６に従って，感情情報のタグが付与され，出力された
結果を図８に示す。図８から明らかなように，タグ付き
テキスト１２では，「ところで」に「呼び掛け」の感情
情報のタグが，「びっくり」に「驚き」の感情情報のタ
グが，「＼＾ｏ＾／」に「喜び」の感情情報のタグが，
「当たるなんて」に「感嘆」の感情情報のタグが，「い
い加減にしろ」に「怒り」の感情情報のタグが，それぞ
れ付与されている。なお，本発明によって抽出した感情
情報の出力は，必ずしもタグ形式の出力に限られるわけ
ではなく，他の形式で出力することもできる。
７の入力されたテキストの例に，図５の感情表現テーブ
ル６に従って，感情情報のタグが付与され，出力された
結果を図８に示す。図８から明らかなように，タグ付き
テキスト１２では，「ところで」に「呼び掛け」の感情
情報のタグが，「びっくり」に「驚き」の感情情報のタ
グが，「＼＾ｏ＾／」に「喜び」の感情情報のタグが，
「当たるなんて」に「感嘆」の感情情報のタグが，「い
い加減にしろ」に「怒り」の感情情報のタグが，それぞ
れ付与されている。なお，本発明によって抽出した感情
情報の出力は，必ずしもタグ形式の出力に限られるわけ
ではなく，他の形式で出力することもできる。
【００３８】図４に示す処理を計算機に実行させるため
のプログラムは，ＣＤ−ＲＯＭその他の記録媒体や通信
回線を通じて計算機にインストールすることができる。
のプログラムは，ＣＤ−ＲＯＭその他の記録媒体や通信
回線を通じて計算機にインストールすることができる。
【００３９】以下に本実施の形態の特徴とバリエーショ
ンを列挙する。 （１）本実施の形態の感情情報抽出方法は，電子化され
たテキストを入力する入力プロセスと，入力されたテキ
ストを解析し，単語に分割するテキスト解析プロセス
と，感情情報の種別と感情情報を表現する単語に関する
情報の記述との対応が登録される感情表現テーブルを解
析し，感情表現パターンを生成する感情表現解析プロセ
スと，感情表現パターンとテキストを構成する単語また
は単語列とのマッチングを行い，感情表現パターンにマ
ッチするか否かを判定し，パターンがマッチした場合
に，パターンの該当する感情情報の種別をマッチしたテ
キスト内の単語または単語列の部分に付与する感情情報
付与プロセスと，感情情報の種別が付与されたテキスト
を出力する出力プロセスと，これらのプロセスを制御す
る制御プロセスとからなり，計算機に入力される電子化
テキストを解析し，テキストに存在している感情情報を
自動抽出し，感情情報が含まれる単語または単語列にタ
グを付与する。 （２）上記（１）において，テキストを文に分割し，文
を構成している単語に分割し，単語の表記，読み，品
詞，意味カテゴリ番号の各属性を得る機能を備えたテキ
スト解析プロセスを有する。 （３）上記（１）において，１語の単語だけではなく複
数語の単語からなる表記の属性を伴って記述される感情
表現から，感情表現の表記を単語に分割し，各単語の表
記の情報を得て，感情表現のためのパターンを作成する
機能を備えた感情表現解析プロセスを有する。 （４）上記（１）において，単語の読みの属性を伴って
記述される感情表現から，感情表現のためのパターンを
作成する機能を備えた感情表現解析プロセスを有する。 （５）上記（１）において，単語の品詞の属性を伴って
記述される感情表現から，感情表現のためのパターンを
作成する機能を備えた感情表現解析プロセスを有する。 （６）上記（１）において，単語の意味カテゴリ名の属
性を伴って記述される感情表現から，単語の意味カテゴ
リ番号と意味カテゴリ名とが対になった意味カテゴリテ
ーブルを用いて，テキスト内の単語の意味カテゴリ名か
ら意味カテゴリ番号を取得し，感情表現のためのパター
ンを作成する機能を備えた感情表現解析プロセスを有す
る。 （７）上記（１）において，感情表現テーブルに単語の
表記や読みや品詞や意味カテゴリ名を用いた正規表現で
記述される感情表現から，感情表現のためのパターンを
作成する機能を備えた感情表現解析プロセスを有する。 （８）上記（１）において，単語の表記と読みと品詞と
意味カテゴリ名からなる感情表現のためのパターンと，
表記や読みや品詞や意味カテゴリ番号の属性を持った単
語に分割されたテキストとのパターンマッチングを行う
機能を備えた感情情報抽出プロセスを有する。 （９）上記（１）において，感情情報のパターンとのマ
ッチングを行う機能を備えた感情情報抽出プロセスを有
する。 （１０）上記（１）において，単語または単語列の表記
と読みと品詞と意味カテゴリ番号からなる感情表現のた
めのパターンと，表記や読みや品詞や意味カテゴリ番号
の属性を持った単語に分割されたテキストとのパターン
マッチングを行うときに，パターンの単語または単語列
の表記はテキスト内の単語または単語列と，パターンの
単語の読みはテキスト内の単語の読みと，パターンの単
語の品詞はテキスト内の単語の品詞と，パターンの単語
の意味カテゴリ番号はテキスト内の単語の意味カテゴリ
番号との比較を行う機能を備えた感情情報抽出プロセス
を有する。 （１１）上記（１）において，感情表現のための表記
と，テキストが分割された単語とのパターンマッチング
を行う際に，最長マッチでパターンマッチングを行う機
能を備えた感情情報抽出プロセスを有する。 （１２）上記（１）において，感情表現のためのパター
ンと単語に分割されたテキストがマッチした場合に，パ
ターンを構成している単語に対応したテキストの部分単
語列のみに，パターンの該当する感情表現の種別をタグ
として付与する機能を備えた感情情報抽出プロセスを有
する。
ンを列挙する。 （１）本実施の形態の感情情報抽出方法は，電子化され
たテキストを入力する入力プロセスと，入力されたテキ
ストを解析し，単語に分割するテキスト解析プロセス
と，感情情報の種別と感情情報を表現する単語に関する
情報の記述との対応が登録される感情表現テーブルを解
析し，感情表現パターンを生成する感情表現解析プロセ
スと，感情表現パターンとテキストを構成する単語また
は単語列とのマッチングを行い，感情表現パターンにマ
ッチするか否かを判定し，パターンがマッチした場合
に，パターンの該当する感情情報の種別をマッチしたテ
キスト内の単語または単語列の部分に付与する感情情報
付与プロセスと，感情情報の種別が付与されたテキスト
を出力する出力プロセスと，これらのプロセスを制御す
る制御プロセスとからなり，計算機に入力される電子化
テキストを解析し，テキストに存在している感情情報を
自動抽出し，感情情報が含まれる単語または単語列にタ
グを付与する。 （２）上記（１）において，テキストを文に分割し，文
を構成している単語に分割し，単語の表記，読み，品
詞，意味カテゴリ番号の各属性を得る機能を備えたテキ
スト解析プロセスを有する。 （３）上記（１）において，１語の単語だけではなく複
数語の単語からなる表記の属性を伴って記述される感情
表現から，感情表現の表記を単語に分割し，各単語の表
記の情報を得て，感情表現のためのパターンを作成する
機能を備えた感情表現解析プロセスを有する。 （４）上記（１）において，単語の読みの属性を伴って
記述される感情表現から，感情表現のためのパターンを
作成する機能を備えた感情表現解析プロセスを有する。 （５）上記（１）において，単語の品詞の属性を伴って
記述される感情表現から，感情表現のためのパターンを
作成する機能を備えた感情表現解析プロセスを有する。 （６）上記（１）において，単語の意味カテゴリ名の属
性を伴って記述される感情表現から，単語の意味カテゴ
リ番号と意味カテゴリ名とが対になった意味カテゴリテ
ーブルを用いて，テキスト内の単語の意味カテゴリ名か
ら意味カテゴリ番号を取得し，感情表現のためのパター
ンを作成する機能を備えた感情表現解析プロセスを有す
る。 （７）上記（１）において，感情表現テーブルに単語の
表記や読みや品詞や意味カテゴリ名を用いた正規表現で
記述される感情表現から，感情表現のためのパターンを
作成する機能を備えた感情表現解析プロセスを有する。 （８）上記（１）において，単語の表記と読みと品詞と
意味カテゴリ名からなる感情表現のためのパターンと，
表記や読みや品詞や意味カテゴリ番号の属性を持った単
語に分割されたテキストとのパターンマッチングを行う
機能を備えた感情情報抽出プロセスを有する。 （９）上記（１）において，感情情報のパターンとのマ
ッチングを行う機能を備えた感情情報抽出プロセスを有
する。 （１０）上記（１）において，単語または単語列の表記
と読みと品詞と意味カテゴリ番号からなる感情表現のた
めのパターンと，表記や読みや品詞や意味カテゴリ番号
の属性を持った単語に分割されたテキストとのパターン
マッチングを行うときに，パターンの単語または単語列
の表記はテキスト内の単語または単語列と，パターンの
単語の読みはテキスト内の単語の読みと，パターンの単
語の品詞はテキスト内の単語の品詞と，パターンの単語
の意味カテゴリ番号はテキスト内の単語の意味カテゴリ
番号との比較を行う機能を備えた感情情報抽出プロセス
を有する。 （１１）上記（１）において，感情表現のための表記
と，テキストが分割された単語とのパターンマッチング
を行う際に，最長マッチでパターンマッチングを行う機
能を備えた感情情報抽出プロセスを有する。 （１２）上記（１）において，感情表現のためのパター
ンと単語に分割されたテキストがマッチした場合に，パ
ターンを構成している単語に対応したテキストの部分単
語列のみに，パターンの該当する感情表現の種別をタグ
として付与する機能を備えた感情情報抽出プロセスを有
する。
【００４０】
【発明の効果】以上のように本発明は，テキスト内に感
情情報が記述されている表現を自動抽出する際に，単語
の表記に加えて読みや品詞や意味カテゴリを用いた正規
表現を用いたマッチングを行うことができるので，一つ
の感情の表現の登録により派生する表現の多数をカバー
でき，正規表現により位置を指定することもできるの
で，キーワードの登録漏れや誤ってマッチングすること
がなく，テキストから効率よく感情情報を抽出し，テキ
スト内の該当する単語または単語列に感情情報のタグを
付与することが可能となる。
情情報が記述されている表現を自動抽出する際に，単語
の表記に加えて読みや品詞や意味カテゴリを用いた正規
表現を用いたマッチングを行うことができるので，一つ
の感情の表現の登録により派生する表現の多数をカバー
でき，正規表現により位置を指定することもできるの
で，キーワードの登録漏れや誤ってマッチングすること
がなく，テキストから効率よく感情情報を抽出し，テキ
スト内の該当する単語または単語列に感情情報のタグを
付与することが可能となる。
【図１】本発明の実施の形態を示す構成図である。
【図２】形態素解析用辞書の例を示す図である。
【図３】意味カテゴリテーブルの例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態を示す流れ図である。
【図５】本発明の実施の形態における感情表現テーブル
の例を示す図である。
の例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態における感情表現パターン
の生成例を示す図である。
の生成例を示す図である。
【図７】入力テキストの例を示す図である。
【図８】出力されるタグ付きテキストの例を示す図であ
る。
る。
１ 制御手段
２ 入力手段
３ テキスト解析手段
４ 形態素解析用辞書
５ 感情表現解析手段
６ 感情表現テーブル
７ 感情情報抽出手段
８ 意味カテゴリテーブル
９ 出力手段
１０ 感情情報抽出処理装置
１１ 入力テキスト
１２ タグ付きテキスト
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G06F 17/21 - 17/30
ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (4)
- 【請求項１】 電子化されたテキストに記述されている
表現から感情の情報を抽出する処理を，ＣＰＵとメモリ
とを有する計算機が実行する感情情報抽出方法におい
て， 感情情報の種別と感情情報を表現する単語に関する情報
の記述との対応が記録され，その単語に関する情報の記
述として，１語または複数語の単語からなる感情表現の
表記，読み，品詞または意味カテゴリ情報の属性の記述
を持つあらかじめ用意された感情表現テーブルが記憶さ
れた手段を参照することにより，前記感情表現の意味を
持つ単語または単語列に対応する感情表現パターンであ
って，そのパターンを構成する単語または単語列に対し
て，表記，読み，品詞もしくは意味カテゴリ情報，また
はこれらのいずれか複数の組み合わせの属性を持つ感情
表現パターンを得て，それをメモリに蓄積する感情表現
解析過程と， 入力されたテキストを解析して単語に分割し，それぞれ
の単語に，表記，読み，品詞または意味カテゴリ情報の
うちの少なくとも複数の属性を付与するテキスト解析過
程と， 前記メモリに蓄積された感情表現パターンと前記入力さ
れたテキストを構成する単語または単語列とのマッチン
グを，パターンの単語または単語列の表記はテキスト内
の単語または単語列の表記と，パターンの単語の読みは
テキスト内の単語の読みと，パターンの単語の品詞はテ
キスト内の単語の品詞と，パターンの単語の意味カテゴ
リ情報はテキスト内の単語の意味カテゴリ情報との比較
によって行い，感情表現パターンがテキスト内の単語ま
たは単語列にマッチした場合に，マッチしたテキスト内
の単語または単語列の部分にその感情表現パターンが持
つ感情情報の種別を対応づけた情報を出力する感情情報
抽出過程とを有することを特徴とする感情情報抽出方
法。 - 【請求項２】 請求項１記載の感情情報抽出方法におい
て， 前記感情情報抽出過程では，前記感情表現テーブルに複
数語の単語からなる表記の属性を伴って記述される感情
表現の単語列を単語に分割し，各単語の表記の情報を得
て別個の表記の属性に分離して感情表現パターンを得る
過程を有することを特徴とする感情情報抽出方法。 - 【請求項３】 請求項１または請求項２に記載の感情情
報抽出方法において， 前記感情情報抽出過程によって抽出された感情情報の種
別を，マッチしたテキスト内の単語または単語列にタグ
として付与することを特徴とする感情情報抽出方法。 - 【請求項４】 電子化されたテキストに記述されている
表現から感情の情報を計算機によって抽出するためのプ
ログラムを記録した記録媒体であって， 感情情報の種別と感情情報を表現する単語に関する情報
の記述との対応が記録され，その単語に関する情報の記
述として，１語または複数語の単語からなる感情表現の
表記，読み，品詞または意味カテゴリ情報の属性の記述
を持つあらかじめ用意された感情表現テーブルが記憶さ
れた手段を参照することにより，前記感情表現の意味を
持つ単語または単語列に対応する感情表現パターンであ
って，そのパターンを構成する単語または単語列に対し
て，表記，読み，品詞もしくは意味カテゴリ情報，また
はこれらのいずれか複数の組み合わせの属性を持つ感情
表現パターンを得て，それをメモリに蓄積する感情表現
解析処理と， 入力されたテキストを解析して単語に分割し，それぞれ
の単語に，表記，読み，品詞または意味カテゴリ情報の
うちの少なくとも複数の属性を付与するテキスト解析処
理と， 前記メモリに蓄積された感情表現パターンと前記入力さ
れたテキストを構成する単語または単語列とのマッチン
グを，パターンの単語または単語列の表記はテキスト内
の単語または単語列の表記と，パターンの単語の読みは
テキスト内の単語の読みと，パターンの単語の品詞はテ
キスト内の単語の品詞と，パターンの単語の意味カテゴ
リ情報はテキスト内の単語の意味カテゴリ情報との比較
によって行い，感情表現パターンがテキスト内の単語ま
たは単語列にマッチした場合に，マッチしたテキスト内
の単語または単語列の部分にその感情表現パターンが持
つ感情情報の種別を対応づけた情報を出力する感情情報
抽出処理とを， 計算機に実行させるためのプログラムを記録したことを
特徴とする感情情報抽出プログラムの計算機読み取り可
能な記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000310771A JP3372532B2 (ja) | 2000-10-11 | 2000-10-11 | 感情情報抽出方法および感情情報抽出プログラムの計算機読み取り可能な記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000310771A JP3372532B2 (ja) | 2000-10-11 | 2000-10-11 | 感情情報抽出方法および感情情報抽出プログラムの計算機読み取り可能な記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002117027A JP2002117027A (ja) | 2002-04-19 |
| JP3372532B2 true JP3372532B2 (ja) | 2003-02-04 |
Family
ID=18790665
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000310771A Expired - Lifetime JP3372532B2 (ja) | 2000-10-11 | 2000-10-11 | 感情情報抽出方法および感情情報抽出プログラムの計算機読み取り可能な記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3372532B2 (ja) |
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| US20040225640A1 (en) * | 2002-06-27 | 2004-11-11 | International Business Machines Corporation | Context searchable communications |
| US7865354B2 (en) * | 2003-12-05 | 2011-01-04 | International Business Machines Corporation | Extracting and grouping opinions from text documents |
| JP2007148939A (ja) * | 2005-11-29 | 2007-06-14 | Kyocera Corp | 通信機器及び通信方法 |
| KR100956646B1 (ko) * | 2007-03-05 | 2010-05-10 | 박기동 | 글에 쓰인 어휘 분석을 통한 글쓴이의 성향분석 솔루션 |
| KR100935828B1 (ko) | 2007-10-02 | 2010-01-06 | 동국대학교 산학협력단 | 감정정보 추출 장치 및 방법 |
| JP5121763B2 (ja) * | 2009-03-23 | 2013-01-16 | 株式会社東芝 | 感情推定装置、及び方法 |
| KR101168312B1 (ko) | 2010-02-16 | 2012-07-25 | 모젼스랩(주) | 가중치를 이용한 응답문 생성장치 및 방법 |
| WO2012134180A2 (ko) * | 2011-03-28 | 2012-10-04 | 가톨릭대학교 산학협력단 | 문장에 내재한 감정 분석을 위한 감정 분류 방법 및 컨텍스트 정보를 이용한 다중 문장으로부터의 감정 분류 방법 |
| AU2013259799A1 (en) * | 2012-05-07 | 2014-11-27 | Audible, Inc. | Content customization |
| WO2014148045A1 (ja) * | 2013-03-18 | 2014-09-25 | フリー株式会社 | 会計処理装置、会計処理方法及び会計処理プログラム |
| KR101544639B1 (ko) | 2013-06-18 | 2015-08-17 | 경희대학교 산학협력단 | 입력되는 문자열로부터 사용자의 감정을 판단하는 방법 |
| KR101713258B1 (ko) * | 2015-05-19 | 2017-03-09 | 트윈워드 주식회사 | 글에 반영된 사용자의 심리 상태 정보 제공 장치 및 그 방법 |
| KR102437689B1 (ko) | 2015-09-16 | 2022-08-30 | 삼성전자주식회사 | 음성 인식 서버 및 그 제어 방법 |
| US10073834B2 (en) * | 2016-02-09 | 2018-09-11 | International Business Machines Corporation | Systems and methods for language feature generation over multi-layered word representation |
| CN106951412B (zh) * | 2017-03-24 | 2020-07-24 | 苏州大学 | 一种中文情感表达组合抽取方法及装置 |
| KR102034255B1 (ko) * | 2017-06-29 | 2019-10-18 | 네이버 주식회사 | 사람-기계 간 감정 대화를 위한 방법 및 시스템 |
-
2000
- 2000-10-11 JP JP2000310771A patent/JP3372532B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2002117027A (ja) | 2002-04-19 |
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