JP3910823B2 - アンケート分析装置、アンケート分析方法及びプログラム - Google Patents
アンケート分析装置、アンケート分析方法及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP3910823B2 JP3910823B2 JP2001333190A JP2001333190A JP3910823B2 JP 3910823 B2 JP3910823 B2 JP 3910823B2 JP 2001333190 A JP2001333190 A JP 2001333190A JP 2001333190 A JP2001333190 A JP 2001333190A JP 3910823 B2 JP3910823 B2 JP 3910823B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- questionnaire
- keyword
- analysis
- unexpected
- document
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、アンケートを分析するためのアンケート分析装置及びアンケート分析方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のアンケート分析装置は、アンケート作成者の想定した回答に近い表現がアンケート回答にどのくらい出現しているのか、その傾向を自然言語処理技術により自動的に分析している。すなわち、アンケート作成者の想定した回答を基準として、アンケート回答者の傾向を一目で理解できるようにして、アンケートの分析を効率的しようとしている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来のアンケート分析装置では、アンケート作成者が想定しなかった意外な回答（例えば、アンケート作成者が予め想定して登録しておいたキーワードから外れた表現を含む回答）についての分析をすることはできず、必ずしも効果的なアンケート分析を行うことはできなかった。一方、類似アンケート作成等のために、意外な回答を扱おうとすると、意外な回答についての分析を人手で行ない、その結果得られたキーワードを新に知識としてキーワード登録するなどの作業が必要になるため、非常に煩雑であった。
【０００４】
本発明は、上記事情を考慮してなされたもので、アンケート作成者が想定しなかった意外な回答を考慮した効果的な分析を可能とするアンケート分析装置及びアンケート分析を提供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、複数のアンケート回答者によりそれぞれ記述されたアンケート回答文書を、キーワードに基づいて分析するアンケート分析装置において、前記アンケート回答文書に記述されることが想定されるものとしてアンケート作成者によって予め定められた想定キーワードに関する情報を記憶する記憶手段と、分析対象とする複数の前記アンケート回答文書を入力するための入力手段と、入力された複数の前記アンケート回答文書から、予め定められた基準を満たす語句を、抽出キーワードとして抽出する第１抽出手段と、前記第１抽出手段により抽出された抽出キーワードを、前記記憶手段に記憶された想定キーワードに該当するものと、該当しないものに分類し、該当しない方に分類された抽出キーワードを、前記アンケート作成者にとっての意外性キーワードとする処理手段と、分析対象とした前記アンケート回答文書と、前記処理手段により求められた前記意外性キーワードとに基づいて、分析対象とした前記アンケート回答文書に対する前記意外性キーワードに係る分析処理を行う分析手段と、前記分析手段による分析処理の結果を出力するための出力手段とを備えたことを特徴とする。
また、本発明は、複数のアンケート回答者によりそれぞれ記述されたアンケート回答文書を、キーワードに基づいて分析するために、前記アンケート回答文書に記述されることが想定されるものとしてアンケート作成者によって予め定められた想定キーワードに関する情報を記憶する記憶手段と、入力手段と、抽出手段と、処理手段と、分析手段と、出力手段とを備えたアンケート分析装置におけるアンケート分析方法であって、前記入力手段が、分析対象とする複数の前記アンケート回答文書を入力するステップと、前記抽出手段が、入力された複数の前記アンケート回答文書から、予め定められた基準を満たす語句を、抽出キーワードとして抽出するステップと、前記処理手段が、抽出された前記抽出キーワードを、前記記憶手段に記憶された想定キーワードに該当するものと、該当しないものに分類し、該当しない方に分類された抽出キーワードを、前記アンケート作成者にとっての意外性キーワードとするステップと、前記分析手段が、分析対象とした前記アンケート回答文書と、求められた前記意外性キーワードとに基づいて、分析対象とした前記アンケート回答文書に対する前記意外性キーワードに係る分析処理を行うステップと、前記出力手段が、前記分析処理の結果を出力するステップとを有することを特徴とする。
【０００９】
なお、装置に係る本発明は方法に係る発明としても成立し、方法に係る本発明は装置に係る発明としても成立する。
また、装置または方法に係る本発明は、コンピュータに当該発明に相当する手順を実行させるための（あるいはコンピュータを当該発明に相当する手段として機能させるための、あるいはコンピュータに当該発明に相当する機能を実現させるための）プログラムとしても成立し、該プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体としても成立する。
【００１０】
本発明によれば、アンケート作成者が想定していなかった意外なキーワードを抽出し、明示的に示すことができる。また、本発明によれば、アンケート作成者が想定していなかった意外なキーワードを多く含む回答を抽出し、明示的に示すことができる。また、本発明によれば、アンケート作成者が想定していなかった意外なキーワードを多く含む回答を作成した回答者を抽出し、明示的に示すことができる。また、本発明によれば、アンケート作成者が想定していなかった意外なキーワードを多く含む回答を作成する回答者の個人情報に関する情報を抽出し、明示的に示すことができる。
【００１１】
また、本発明によれば、意外回答を再利用しやすく加工して類似アンケートの作成の効率化を促すことや、新たな商品企画、製品開発などアンケート対象となるものの洗練を行うための意思決定手段を提供することなど、種々の効果が期待できる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら発明の実施の形態を説明する。
【００１３】
図１に、本発明の一実施形態に係るアンケート分析装置の構成例を示す。図１に示されるように、本アンケート分析装置は、キーワード抽出部２１、アンケート相関関係抽出部２２、回答規則生成部２３を備えている。また、質問作成インタフェース３０、回答インタフェース３１、分析インタフェース３２の各種インタフェースを備えている。また、質問文章データベース（ＤＢ）１０、想定回答キーワード表１１、個人情報ＤＢ１２、回答文章ＤＢ１３、（意外性キーワードを含む）抽出キーワード表１４、意外性アンケートＤＢ１５、意外性キーワード対ＤＢ１６、意外性回答者集団ＤＢ１７、意外回答頻出規則ＤＢ１８、同義語・類義語辞書１９の各種データを格納するための記憶部を備えている（それら情報は必ずしも同一の記憶装置あるいは記憶領域に記憶されている必要はない）。
【００１４】
（質問作成インタフェース３０）
質問作成インタフェース３０は、アンケート作成者１００による当該アンケート分析装置への所定の入力事項の入力・編集操作を支援するためのインタフェースである。
【００１５】
入力事項は、例えば、調査を行いたいアンケートのデータ（質問文章ＤＢ１０参照）、アンケート作成者１００が当該アンケートについて回答者によりアンケート回答（回答文章ＤＢ１３参照）に記述されるとものとして想定するキーワードのデータ（想定回答キーワード表１１参照）などである。
【００１６】
入力事項は、質問文章ＤＢ１０および想定回答キーワード表１１として、格納される。
【００１７】
図２に、アンケートの構成要素となる質問文章を記録した質問文章ＤＢ１０のフォーマット例を示す。
【００１８】
図２においては、各レコードは、それぞれ、１つの質問文章に対応するものであり、「文書ＩＤ」、「文書」、「カテゴリ」、「質問番号」の各フィールドから構成される。
【００１９】
文書ＩＤは、文書（質問文章）に固有なＩＤが割り当てられる。
【００２０】
文書は、質問文章の内容である。
【００２１】
カテゴリは、質問文章を再利用する上で利用されるフィールドであり、アンケート作成者が自由に指定できる。複数のカテゴリも制御可能とする。記号“−”が使用された場合、カテゴリの階層を表すものとする。
【００２２】
質問番号は、今回行なうアンケートに用いる質問の番号である。“０”と指定されている質問文章は、今回のアンケートで利用しないものであると定義する。
【００２３】
想定回答キーワード表１１は、１行あたり、１キーワードおよび同義語・類義語辞書１９へのポインタ列の形式で記憶される。キーワードの同義語・類義語関係は、質問作成インタフェース３０を通じて制御できるものとする。
【００２４】
ここに、質問作成インタフェース３０は、単なるテキストエディタであってもよいし、アンケート作成支援として、カテゴリ入力による過去の類似質問検索や、類似質問に関しては登録されている想定回答キーワードを提示してくれる知的なインタフェースであってもよいものとする。
【００２５】
図３に、想定回答キーワード表１１のフォーマット例を示す。
【００２６】
図３においては、各レコードは、それぞれ、アンケート作成者１００が意図する１つのキーワードに関する情報を格納しており、「キーワードＩＤ」、「キーワード」、「形態素つきキーワード」、「類語範囲」の各フィールドから構成される。
【００２７】
キーワードＩＤは、アンケート作成者１００が入力した各キーワードに固有なＩＤが割り当てられる。キーワード入力時には、２重登録チェックが行なわれ同じ表層表現のキーワードは２重登録されないものとする。ただし、同義語・類義語のチェックは行わず、独立して入力できるものとする。
【００２８】
形態素つきキーワードフィールドは、後で説明するキーワード抽出部２１の処理過程にて記憶されるフィールドである（図３では記憶された後の状態で示している）。
【００２９】
類語範囲は、同義語・類義語辞書１９の参照範囲である。類語範囲に記述される値“−１”は、「当該キーワードを想定キーワードとして利用しない」ことを示す。“０”は、「同義語・類義語辞書１９を使用しない」ことを示す。“１”は、「同義語・類義語辞書１９を検索し、当該キーワードに照合するレコードを同義語・類義語とみなす」ことを示す。類語範囲に“２”以上の値が記述される場合は、“２”については、「当該キーワードの同義語・類義語をキーとして、さらに同義語・類義語辞書１９を２次検索し、そのすべてに該当するものを同義語・類義語とみなす」ことを示し、“２”以上の値ｎについても同様に、「当該キーワードの同義語・類義語をキーとして、さらに同義語・類義語辞書１９のｎ次検索まで行ない、それらのすべてに該当するものを同義語・類義語とみなす」ことを示す。
【００３０】
図４に、同義語・類義語辞書１９のフォーマット例を示す。
【００３１】
図４においては、各レコードは、「類語キーＩＤ」、「特定語の直接的な同義語・類義語の列」の各フィールドから構成される。
【００３２】
（回答インタフェース３１）
回答インタフェース３１は、アンケート回答者１０１が前記のアンケートに回答することを可能とする（アンケート回答の取得・回収を可能とする）ためのインタフェースである。ここでは、回答インタフェース３１としては、例えば、セキュリティにより保護されたＷｅｂまたはＥｍａｉｌを想定するが、ネットワークではなく記録媒体を媒介にする方法や、書面に記述された回答を回収して光学読み取り入力あるいは手入力する方法など、その他の方法を採用することも可能である。
【００３３】
ネットワークを利用する場合、サーバ（アンケート分析装置）からアンケート回答者１０１側端末へ配布されたアンケートに対して作成された回答（個人情報を含むものとする）は、アンケート回答者１０１側端末からサーバ（アンケート分析装置）に転送され、当該アンケート回答者に関する個人情報および１行１回答者とし質問の回答毎にカンマで区切られたＣＳＶ形式などの定型的な形式に変換された回答文章に分割され、個人情報ＤＢ１２および回答文章ＤＢ１３として格納される。
【００３４】
図５に、個人情報ＤＢ１２のフォーマット例を示す。なお、本実施形態では、個人情報ＤＢ１２と後で説明する意外性回答者集団ＤＢ１７とを同一記憶領域で（一体化したフォーマットで）管理する場合を例にとっているので、図５のフォーマット例は意外性回答者集団ＤＢ１７も含んでいることになる。
【００３５】
図５において、各レコードは、それぞれ、一人のアンケート回答者１０１に関する情報を格納しており、「回答者ＩＤ」、例えば氏名、年齢、性別等の各種の「属性」、「意外性」、「ルール」の各フィールドから構成される。
【００３６】
個人情報の各属性のフィールドには、それぞれ、属性番号が与えられ、図５の例では、左から順に１、２、３…となっている。
【００３７】
また、図５において、ハッチングで示した意外性フィールドとルールフィールドは、後に説明する回答規則生成部２３により追加される（図５では追加された後の状態で示している）。なお、意外性フィールドとルールフィールドについては、後述する。
【００３８】
なお、図５において、当該データベースへアクセスする際に、例えば回答者ＩＤ＝２で属性番号＝３の属性を参照したい場合には、（２，３）を指定することによって参照可能である。
【００３９】
図６に、回答文章ＤＢ１３のフォーマット例を示す。
【００４０】
図６において、各レコードは、それぞれ、ある一人のアンケート回答者が質問文章ＤＢ１０（図２参照）の個々の質問に対してそれぞれ回答した回答文を列挙したものであり、「回答者ＩＤ」、図２の質問番号の質問に対する回答の順に配置された「回答」の各フィールドから構成される（なお、図２の質問番号との対応が分かれば、回答フィールドが必ずしも質問番号順に配置されていなくても構わない）。
【００４１】
なお、回答フィールドを質問番号順に配置する構成の場合には、当該データベースへアクセスする際に、例えば回答者ＩＤ＝３で回答番号（＝質問番号）＝５の回答にアクセスしたいならば、（３，５）を指定することによって参照可能である。
【００４２】
（キーワード抽出部２１）
キーワード抽出部２１は、回答文章ＤＢ１３（図６参照）および想定回答キーワード表１１（図３参照）から、アンケート作成者の意図した回答とは異なる意外性キーワードを抽出し、格納するためのものである。なお、本実施形態では、回答文章からキーワードを抽出した後に、抽出したキーワードを、想定したキーワードと意外性キーワードとに分類するようにしている。
【００４３】
図７に、その処理手順の一例を示す。
【００４４】
キーワード抽出部２１は、回答文章ＤＢ１３の各回答文章を形態素解析し（ステップＳ１１）、キーワードを抽出する。例えば、予め定められた名詞、形容詞、形容動詞、動詞などの品詞のいずれかに該当するものを、キーワードとして抽出する。
【００４５】
当該キーワードには、「表層表現」「形態素つき表現」「品詞」情報の他に、回答文章ＤＢ１３で出現した箇所を示す「インデックス」「頻度」を付与し、抽出キーワード表１４として記憶する（ステップＳ１２）。
【００４６】
図８に、抽出キーワード表１４のフォーマット例を示す。
【００４７】
図８においては、各レコードは、それぞれ、キーワード抽出部２１により抽出された各キーワード（名詞、動詞、形容詞、形容動詞等）に関する情報を表すものであり、「キーワードＩＤ」、「キーワード」、「形態素つきキーワード」、「文書インデックス」、「文書頻度」、「総頻度」、「意外性」の各フィールドから構成される。
【００４８】
キーワードＩＤは、抽出されたキーワードに割り当てられた固有の値である。
【００４９】
キーワードは、当該キーワードの内容である。
【００５０】
形態素つきキーワードは、キーワード抽出部２１の処理過程で実行される形態素解析タグを付与したキーワードの表層表現である。
【００５１】
文書インデックスフィールドは、当該キーワードが出現する回答文章（ある質問に対する１回答者の１回答）へのポインタでもあり、回答文章ＤＢ１３でのフィールド情報と頻度の列挙、すなわち、（回答者ＩＤ，回答番号，頻度），…，（回答者ＩＤ，回答番号，頻度）、で表される。ここで、頻度は、当該回答者の当該回答番号（＝質問番号）の回答文章中にキーワードが何回出現したかを示す。例えば、図８の例において、キーワードＩＤ＝１のキーワード（“良い”）は、回答者ＩＤ＝１の回答番号＝３の回答文書に１回出現し、回答者ＩＤ＝３の回答番号＝５の回答文書に２回出現していることが示されている。
【００５２】
文書頻度フィールドは、当該キーワードが出現する回答の数（すなわち、文書インデックスの数）が記憶される。例えば、図８の例において、キーワードＩＤ＝１のキーワード（“良い”）は、２つの回答文書に出現しているので、文書頻度は、“２”となる。
【００５３】
総頻度フィールドは、すべての回答を通して当該キーワードが実際に出現した回数（すなわち、各文書インデックスの３番目の値の総和）が記憶される。例えば、図８の例において、キーワードＩＤ＝１のキーワード（“良い”）は、２つの回答文書に総計で３回出現しているので、総頻度は、“３”となる。
【００５４】
意外性フィールドは、以下説明する処理によって、想定キーワードとは異なる意外性キーワードであると判定されれば“１”が、そうでなければ“０”が記憶される（図８では記憶された後の状態で示している）。
【００５５】
他方、キーワード抽出部２１は、想定回答キーワード表１１の各キーワードも同様に形態素解析する（ステップＳ１３）。なお、前述のように、その解析結果が、想定回答キーワード表１１の形態素つきキーワードフィールドに記憶される。また、類語範囲のフィールドの値が１以上のものについては、同義語・類義語辞書１９から同義語・類義語を検索し、得られた同義語・類義語についてもそれぞれ形態素解析して、形態素つきキーワードフィールドに列挙しておく。
【００５６】
なお、ステップＳ１１及びＳ１２と、ステップＳ１３とは、いずれを先に行ってもよいし、並列的に行ってもよい。
【００５７】
さて、キーワード抽出部２１は、抽出キーワード表１４と想定回答キーワード表１１とを、形態素つき表現で照合する（ステップＳ１４〜Ｓ１８）。なお、想定回答キーワード表１１において、同義語・類義語が求められたキーワードについては、形態素つきキーワードフィールドに、当該キーワードに対する形態素つき表現の他に、１又は複数の同義語・類義語に対する形態素つき表現が格納されているので、抽出キーワード表１４のあるキーワードが、それらのうちのいずれか１つでも一致した場合には、当該想定キーワードと一致したものとみなす。
【００５８】
一致したキーワードに関しては、抽出キーワード表１４の該当キーワードに照合マークを付ける（ステップＳ１７）。すなわち、一致したキーワードに関しては、抽出キーワード表１４の該当キーワードの意外性フィールドに“０”が記憶され、それ以外のキーワードに関しては、抽出キーワード表１４の該当キーワードの意外性フィールドに“１”が記憶される。
【００５９】
この結果、抽出キーワード表１４のうち照合マークが付与されていなキーワード（意外性フィールドが“１”のキーワード）が、意外性キーワードを与えることになる。
【００６０】
なお、以降は、抽出キーワード表１４を、意外性フィールドの値が“１”になるか“０”になるかの区別によって、２つの表、すなわち意外性キーワードの表と、想定キーワードの表とに分離して保持するようにしてもよい。
【００６１】
（アンケート相関関係抽出部２２）
アンケート相関関係抽出部２２は、抽出キーワード表１４の意外性キーワード（意外性フィールドが“１”のキーワード）に基づいて、意外性キーワード対および意外性アンケートを抽出し、意外性キーワード対ＤＢ１６および意外性アンケートＤＢ１５として格納する。
【００６２】
図９に、その処理手順の一例を示す。
【００６３】
なお、ステップＳ２０と、ステップＳ２１〜Ｓ２５とは、いずれを先に行ってもよいし、並列的に行ってもよい。
【００６４】
まず、抽出キーワード表１４から意外性キーワードのレコードのみを抜き出したもの（以下、これを意外性キーワード表と呼ぶ）を記憶する（ステップＳ１９）。ただし、意外性フィールドは省いても構わない。なお、上記のように、抽出キーワード表１４ではなく、意外性キーワードの表と想定キーワードの表とに分離して保持している場合には、このステップは不要になる。
【００６５】
さて、意外性キーワード対の獲得に関しては、意外性キーワード表の意外性キーワードに付与されている文書インデックス情報に基づき、１つの回答文章内（ある質問に対する１回答者の１回答内）において同時に出現しやすいキーワードの対に関する知識の獲得を、例えば相関ルール抽出法などを用いることにより、実行する（ステップＳ２０）。
【００６６】
例えば、図６の回答者ＩＤ＝２で質問番号＝２の回答文章では、「文字」と「小さい」が同時に出現しているが、「文字」と「小さい」の対が、出現しやすいか否かの判断基準を満たしていれば（例えば、予め定められた個数以上の回答文章において「文字」と「小さい」が同時に出現していれば、あるいは後述する前件かつ後件出現率が基準値以上であれば、あるいは後述する前件かつ後件出現率が基準値以上でしかも後述する信頼性が基準値以上であれば、など）、「文字」と「小さい」の対が、意外性キーワード対として抽出され、前件部「文字」で後件部「小さい」の相関ルールが得られる。
【００６７】
なお、アンケート相関関係抽出部２２は、意外性キーワード対のデータに加え、当該意外性キーワード対の出現頻度や精度などの情報をも求めるようにしてもよい。
【００６８】
図１０に、意外性キーワード対ＤＢ１６のフォーマット例を示す。
【００６９】
図１０においては、各レコードは、アンケート相関関係抽出部２２により獲得された各相関ルールに対応するもので、「キーワード対ＩＤ」、「前件部キーワード」、「後件部キーワード」、「前件出現率」、「前件かつ後件出現率」、「信頼性」の各フィールドから構成される。各相関ルールからは、「もしある回答文章に、前件部キーワードが含まれるならば、同一回答文章に後件キーワードが含まれる。このルールの信頼性は、○○である。」などというような情報を得ることができる。
【００７０】
キーワード対ＩＤフィールドは、各ルール固有の値を示す。
【００７１】
前件部キーワードおよび後件部キーワードフィールドは、キーワード表のキーワードＩＤの列挙として表現される。列挙されたキーワードＩＤは、「ＡＮＤ」で結合される。
【００７２】
前件出現確率フィールドは、すべての回答文章に対する前件部の成立する割合を示す。
【００７３】
前件かつ後件出現確率フィールドは、すべての回答文章に対する前件部かつ後件部の成立する割合を示す。
【００７４】
信頼性は、当該ルールの前件部が成立した場合に後件が成立する場合の確からしさを表す尺度であり、（前件かつ後件出現確率）／（前件出現確率）により計算される。
【００７５】
例えば、１０００の回答文章のうち１００の回答文章に“２”という前件キーワードが確認され、そのうち８０の回答文章で“３”というキーワードも同時出現するならば、前件出現率は０．１、前件かつ後件出現率は０．０８、信頼性は０．８（＝０．０８／０．１）と与えられる。
【００７６】
他方、アンケート相関関係抽出部２２は、意外性キーワード表（図８の意外性フィールドが“１”の部分参照）に基づいて、回答文章ＤＢ１３（図６参照）のうちから、意外性キーワードを多く含むアンケート回答（意外性アンケート）を求める（ステップＳ２１，Ｓ２２，Ｓ２３，Ｓ２５）。処理結果は、回答文章ＤＢ１３の回答者ＩＤを主軸にして、各回答文章が含む意外性キーワード情報を記述した意外性アンケートＤＢ１５として格納される（ステップＳ２４）。
【００７７】
図１１に、意外性アンケートＤＢ１５のフォーマット例を示す。
【００７８】
図１１においては、各レコードは、それぞれ、回答文章ＤＢ１３（図６参照）の各回答者に対応するものであり、「回答者ＩＤ」、図２の質問番号の質問に対する回答の順に配置された当該回答についての意外性キーワード情報を記述する「回答」、「意外性」の各フィールドから構成される（なお、図２の質問番号との対応が分かれば、回答フィールドが必ずしも質問番号順に配置されていなくても構わない）。
【００７９】
回答者ＩＤは、図６の回答者ＩＤに対応するものである。
【００８０】
回答の番号は、図６の回答の回答番号（＝質問番号）に対応するものである。
【００８１】
各回答フィールドは、当該回答文章における意外性キーワードについての（キーワードＩＤ，頻度）の列挙である。なお、このキーワードＩＤは、図８の抽出キーワードのキーワードＩＤに対応するものである。
【００８２】
意外性フィールドは、当該回答者ＩＤのアンケート回答が、意外性アンケートと判断されたか否かを示すものである。この例では、“１”が意外であることを示し、“０”がそうでないことを示す。
【００８３】
意外性アンケートであるか否かの判断基準については、例えば、当該回答者ＩＤの全回答文章に含まれる意外性キーワードの総計が基準値以上である場合に、意外性アンケートと判断する、あるいは当該回答者ＩＤの全回答文章に含まれる意外性キーワードの種類の総計が基準値以上である場合に、意外性アンケートと判断する、あるいは当該回答者ＩＤの全回答文章のうち意外性キーワードを含む回答文書の数を全回答文章の数で割った値が基準値以上である場合に、意外性アンケートと判断する、など種々の方法がある。
【００８４】
なお、上記では、回答者ＩＤ毎に意外性の有無を判断し、記録したが、その代わりにあるいはそれに加えて、１回答者１回答文書毎に、意外性の有無を判断し、記録することなども可能である。この場合の判断基準についても、例えば、上記のように、意外性キーワードの総計や、意外性キーワードの種類の総計に基づいて判断するなど、種々の方法が可能である。
【００８５】
（回答規則生成部２３）
回答規則生成部２３は、個人情報ＤＢ１２（図５の個人情報部分参照）と意外性アンケートＤＢ１５（図１１参照）から、意外回答者集団ＤＢ１７（前述したように本例は個人情報ＤＢ１２と一体化している）と意外回答頻出規則ＤＢ１８（図１２参照）を生成する。
【００８６】
意外回答者集団とは、実施されたアンケートにおいて、アンケート作成者１００が想定しないような回答を多く記述した（図５、図１１の意外性フィールド＝１の）回答者の集合である。
【００８７】
意外回答頻出規則は、個人情報の属性に基づいて意外性の有無を求める規則であり、図５のうち、意外な回答を多く記述した回答者（意外性フィールド＝１の回答者）の集団を正例、その他の回答者（意外性フィールド＝０の回答者）の集団を負例とし、個人情報を属性とみなして、帰納学習を適用することによって求めることができる。
【００８８】
このような意外回答頻出規則を求めることは、新たなアンケートを行なう場合に有益な回答を記述する可能性が高い回答者を選定するための指標となり得るため非常に有益である。
【００８９】
図１２に、意外回答頻出規則ＤＢ１８のフォーマット例を示す。
【００９０】
図１２においては、各レコードは、それぞれ、１つのルールに関する情報であり、「ルールＩＤ」、「前件部」、「条件長」、「適用頻度」、「信頼性」の各フィールドから構成される。
【００９１】
ルールＩＤは、各ルール固有の値を示す。
【００９２】
前件部フィールドは、個人情報ＤＢ１２の個人情報に与えられた属性番号と、意外性を決定づけるための閾値とを組にしたアイテムの列挙である。例えば、（２ ≧３２）は、図５の属性番号２の個人情報すなわち年齢が、３２以上である条件を示している。また、例えば、（３ Ｍ）は、図５の属性番号３の個人情報すなわち性別が、Ｍである条件を示している。
【００９３】
前件部フィールドに複数のアイテムがある場合には、すべてを満たす必要がある。
【００９４】
条件長フィールドは、意外性回答者集団と決定するために必要とするアイテムの数（前件部フィールドのアイテム数）である。
【００９５】
適用頻度フィールドは、意外性回答者を分類する上で当該ルールが実際に適用された回数である。
【００９６】
信頼性フィールドは、ルールの確からしさを意味し、（意外性として認められた数／適用された数）により計算される。
【００９７】
一方、前述したように、図５は、個人情報ＤＢ１２と意外性回答者集団ＤＢ１７とを一体化したフォーマット例である。
【００９８】
意外性フィールドは、意外性アンケートＤＢ１５の意外性フィールドの情報がコピーされる。
【００９９】
ルールフィールドは、当該回答者を意外回答者集団と決定付けるルールのリストを、意外回答頻出規則ＤＢ１８のルールＩＤの列挙として表す。
【０１００】
（分析インタフェース３２）
分析インタフェース３２は、意外性キーワードをもとにした分析を制御したり、分析結果を表示したりするためのものである。
【０１０１】
意外性キーワード（図８参照）の提示では、例えば、意外性キーワードの出現頻度、キーワード名（あいうえお順）、文章単位でのソートなどが可能である。
【０１０２】
意外性キーワード対ＤＢ１６（図１０参照）に関しては、例えば、頻度・精度の閾値の決定を行うことが可能である。提示に関しては、例えば、頻度、精度、相関対の長さによりソートすることが可能である。
【０１０３】
意外性アンケートＤＢ１５（図１１参照）に関しては、例えば、意外性アンケートと判断する基準を決定する意外性キーワードの割合（または数）を入力することが可能である。結果の提示に関しては、例えば、ＩＤ順、意外性の強いアンケート順などによりソート可能である。
【０１０４】
意外回答頻出規則（図１２参照）の獲得では、例えば、利用する個人情報属性の指定を行うことが可能である。結果提示では、例えば、規則のＩＤ順、規則の信頼度、規則の長さなどによりソート可能とする。また、例えば、特定項目のみの保存を行うことが可能である。
【０１０５】
ところで、本アンケート分析装置は、質問作成インタフェース３０と回答インタフェース３１の一方又は両方を備えなくてもよい。すなわち、質問文章データベース１０、想定回答キーワード表１１、個人情報データベース１２、回答文章データベース１３を、他のシステムで作成してもよい。
【０１０６】
なお、キーワード抽出部２１とアンケート相関関係抽出部２２と回答規則生成部２３とは、基本的な処理形態としては、この順番で動作するものであるが、それらのうち所望のものを必要に応じて個別に動作させることも可能である。また、それらに与えるデータやそれらが出力したデータをアンケート作成者が適宜手作業によって編集等することを可能としてもよい。
【０１０７】
また、意外性キーワードのみを求めればよい場合には、アンケート相関関係抽出部２２と回答規則生成部２３は備えなくてもよい。
【０１０８】
また、意外性キーワード対データベース１６及び又は意外性アンケートデータベース１５まで求めればよい場合には、回答規則生成部２３は備えなくてもよい。
【０１０９】
また、分析インタフェース３２を備えなくてもよい。すなわち、分析は他のシステムによって行ってもよい。
【０１１０】
なお、以上の各機能は、ソフトウェアとして実現可能である。
また、本実施形態は、コンピュータに所定の手段を実行させるための（あるいはコンピュータを所定の手段として機能させるための、あるいはコンピュータに所定の機能を実現させるための）プログラムとして実施することもでき、該プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体として実施することもできる。
【０１１１】
なお、この発明の実施の形態で例示した構成は一例であって、それ以外の構成を排除する趣旨のものではなく、例示した構成の一部を他のもので置き換えたり、例示した構成の一部を省いたり、例示した構成に別の機能あるいは要素を付加したり、それらを組み合わせたりすることなどによって得られる別の構成も可能である。また、例示した構成と論理的に等価な別の構成、例示した構成と論理的に等価な部分を含む別の構成、例示した構成の要部と論理的に等価な別の構成なども可能である。また、例示した構成と同一もしくは類似の目的を達成する別の構成、例示した構成と同一もしくは類似の効果を奏する別の構成なども可能である。
また、この発明の実施の形態で例示した各種構成部分についての各種バリエーションは、適宜組み合わせて実施することが可能である。
また、この発明の実施の形態は、個別装置としての発明、関連を持つ２以上の装置についての発明、システム全体としての発明、個別装置内部の構成部分についての発明、またはそれらに対応する方法の発明等、種々の観点、段階、概念またはカテゴリに係る発明を包含・内在するものである。
従って、この発明の実施の形態に開示した内容からは、例示した構成に限定されることなく発明を抽出することができるものである。
【０１１２】
本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、その技術的範囲において種々変形して実施することができる。
【０１１３】
【発明の効果】
本発明によれば、アンケート作成者が想定しなかった意外な回答を考慮した効果的な分析が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係るアンケート分析装置の構成例を示す図
【図２】質問文章データベースのフォーマット例を示す図
【図３】想定回答キーワード表のフォーマット例を示す図
【図４】同義語・類義語辞書のフォーマット例を示す図
【図５】個人情報データベースのフォーマット例を示す図
【図６】回答文章データベースのフォーマット例を示す図
【図７】キーワード抽出部の処理手順の一例を示すフローチャート
【図８】抽出キーワード表のフォーマット例を示す図
【図９】アンケート相関関係抽出部の処理手順の一例を示すフローチャート
【図１０】意外性キーワード対データベースのフォーマット例を示す図
【図１１】意外性アンケートデータベースのフォーマット例を示す図
【図１２】意外回答頻出規則データベースのフォーマット例を示す図
【符号の説明】
１０…質問文章データベース
１１…想定回答キーワード表
１２…個人情報データベース
１３…回答文章データベース
１４…抽出キーワード表
１５…意外性アンケートデータベース
１６…意外性キーワード対データベース
１７…意外回答者集団データベース
１８…意外回答頻出規則データベース
１９…同義語・類義語辞書
２１…キーワード抽出部
２２…アンケート相関関係抽出部
２３…回答規則生成部
３０…質問作成インタフェース
３１…回答インタフェース
３２…分析インタフェース
１００…アンケート作成者
１０１…アンケート回答者
【発明の属する技術分野】
本発明は、アンケートを分析するためのアンケート分析装置及びアンケート分析方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のアンケート分析装置は、アンケート作成者の想定した回答に近い表現がアンケート回答にどのくらい出現しているのか、その傾向を自然言語処理技術により自動的に分析している。すなわち、アンケート作成者の想定した回答を基準として、アンケート回答者の傾向を一目で理解できるようにして、アンケートの分析を効率的しようとしている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来のアンケート分析装置では、アンケート作成者が想定しなかった意外な回答（例えば、アンケート作成者が予め想定して登録しておいたキーワードから外れた表現を含む回答）についての分析をすることはできず、必ずしも効果的なアンケート分析を行うことはできなかった。一方、類似アンケート作成等のために、意外な回答を扱おうとすると、意外な回答についての分析を人手で行ない、その結果得られたキーワードを新に知識としてキーワード登録するなどの作業が必要になるため、非常に煩雑であった。
【０００４】
本発明は、上記事情を考慮してなされたもので、アンケート作成者が想定しなかった意外な回答を考慮した効果的な分析を可能とするアンケート分析装置及びアンケート分析を提供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、複数のアンケート回答者によりそれぞれ記述されたアンケート回答文書を、キーワードに基づいて分析するアンケート分析装置において、前記アンケート回答文書に記述されることが想定されるものとしてアンケート作成者によって予め定められた想定キーワードに関する情報を記憶する記憶手段と、分析対象とする複数の前記アンケート回答文書を入力するための入力手段と、入力された複数の前記アンケート回答文書から、予め定められた基準を満たす語句を、抽出キーワードとして抽出する第１抽出手段と、前記第１抽出手段により抽出された抽出キーワードを、前記記憶手段に記憶された想定キーワードに該当するものと、該当しないものに分類し、該当しない方に分類された抽出キーワードを、前記アンケート作成者にとっての意外性キーワードとする処理手段と、分析対象とした前記アンケート回答文書と、前記処理手段により求められた前記意外性キーワードとに基づいて、分析対象とした前記アンケート回答文書に対する前記意外性キーワードに係る分析処理を行う分析手段と、前記分析手段による分析処理の結果を出力するための出力手段とを備えたことを特徴とする。
また、本発明は、複数のアンケート回答者によりそれぞれ記述されたアンケート回答文書を、キーワードに基づいて分析するために、前記アンケート回答文書に記述されることが想定されるものとしてアンケート作成者によって予め定められた想定キーワードに関する情報を記憶する記憶手段と、入力手段と、抽出手段と、処理手段と、分析手段と、出力手段とを備えたアンケート分析装置におけるアンケート分析方法であって、前記入力手段が、分析対象とする複数の前記アンケート回答文書を入力するステップと、前記抽出手段が、入力された複数の前記アンケート回答文書から、予め定められた基準を満たす語句を、抽出キーワードとして抽出するステップと、前記処理手段が、抽出された前記抽出キーワードを、前記記憶手段に記憶された想定キーワードに該当するものと、該当しないものに分類し、該当しない方に分類された抽出キーワードを、前記アンケート作成者にとっての意外性キーワードとするステップと、前記分析手段が、分析対象とした前記アンケート回答文書と、求められた前記意外性キーワードとに基づいて、分析対象とした前記アンケート回答文書に対する前記意外性キーワードに係る分析処理を行うステップと、前記出力手段が、前記分析処理の結果を出力するステップとを有することを特徴とする。
【０００９】
なお、装置に係る本発明は方法に係る発明としても成立し、方法に係る本発明は装置に係る発明としても成立する。
また、装置または方法に係る本発明は、コンピュータに当該発明に相当する手順を実行させるための（あるいはコンピュータを当該発明に相当する手段として機能させるための、あるいはコンピュータに当該発明に相当する機能を実現させるための）プログラムとしても成立し、該プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体としても成立する。
【００１０】
本発明によれば、アンケート作成者が想定していなかった意外なキーワードを抽出し、明示的に示すことができる。また、本発明によれば、アンケート作成者が想定していなかった意外なキーワードを多く含む回答を抽出し、明示的に示すことができる。また、本発明によれば、アンケート作成者が想定していなかった意外なキーワードを多く含む回答を作成した回答者を抽出し、明示的に示すことができる。また、本発明によれば、アンケート作成者が想定していなかった意外なキーワードを多く含む回答を作成する回答者の個人情報に関する情報を抽出し、明示的に示すことができる。
【００１１】
また、本発明によれば、意外回答を再利用しやすく加工して類似アンケートの作成の効率化を促すことや、新たな商品企画、製品開発などアンケート対象となるものの洗練を行うための意思決定手段を提供することなど、種々の効果が期待できる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら発明の実施の形態を説明する。
【００１３】
図１に、本発明の一実施形態に係るアンケート分析装置の構成例を示す。図１に示されるように、本アンケート分析装置は、キーワード抽出部２１、アンケート相関関係抽出部２２、回答規則生成部２３を備えている。また、質問作成インタフェース３０、回答インタフェース３１、分析インタフェース３２の各種インタフェースを備えている。また、質問文章データベース（ＤＢ）１０、想定回答キーワード表１１、個人情報ＤＢ１２、回答文章ＤＢ１３、（意外性キーワードを含む）抽出キーワード表１４、意外性アンケートＤＢ１５、意外性キーワード対ＤＢ１６、意外性回答者集団ＤＢ１７、意外回答頻出規則ＤＢ１８、同義語・類義語辞書１９の各種データを格納するための記憶部を備えている（それら情報は必ずしも同一の記憶装置あるいは記憶領域に記憶されている必要はない）。
【００１４】
（質問作成インタフェース３０）
質問作成インタフェース３０は、アンケート作成者１００による当該アンケート分析装置への所定の入力事項の入力・編集操作を支援するためのインタフェースである。
【００１５】
入力事項は、例えば、調査を行いたいアンケートのデータ（質問文章ＤＢ１０参照）、アンケート作成者１００が当該アンケートについて回答者によりアンケート回答（回答文章ＤＢ１３参照）に記述されるとものとして想定するキーワードのデータ（想定回答キーワード表１１参照）などである。
【００１６】
入力事項は、質問文章ＤＢ１０および想定回答キーワード表１１として、格納される。
【００１７】
図２に、アンケートの構成要素となる質問文章を記録した質問文章ＤＢ１０のフォーマット例を示す。
【００１８】
図２においては、各レコードは、それぞれ、１つの質問文章に対応するものであり、「文書ＩＤ」、「文書」、「カテゴリ」、「質問番号」の各フィールドから構成される。
【００１９】
文書ＩＤは、文書（質問文章）に固有なＩＤが割り当てられる。
【００２０】
文書は、質問文章の内容である。
【００２１】
カテゴリは、質問文章を再利用する上で利用されるフィールドであり、アンケート作成者が自由に指定できる。複数のカテゴリも制御可能とする。記号“−”が使用された場合、カテゴリの階層を表すものとする。
【００２２】
質問番号は、今回行なうアンケートに用いる質問の番号である。“０”と指定されている質問文章は、今回のアンケートで利用しないものであると定義する。
【００２３】
想定回答キーワード表１１は、１行あたり、１キーワードおよび同義語・類義語辞書１９へのポインタ列の形式で記憶される。キーワードの同義語・類義語関係は、質問作成インタフェース３０を通じて制御できるものとする。
【００２４】
ここに、質問作成インタフェース３０は、単なるテキストエディタであってもよいし、アンケート作成支援として、カテゴリ入力による過去の類似質問検索や、類似質問に関しては登録されている想定回答キーワードを提示してくれる知的なインタフェースであってもよいものとする。
【００２５】
図３に、想定回答キーワード表１１のフォーマット例を示す。
【００２６】
図３においては、各レコードは、それぞれ、アンケート作成者１００が意図する１つのキーワードに関する情報を格納しており、「キーワードＩＤ」、「キーワード」、「形態素つきキーワード」、「類語範囲」の各フィールドから構成される。
【００２７】
キーワードＩＤは、アンケート作成者１００が入力した各キーワードに固有なＩＤが割り当てられる。キーワード入力時には、２重登録チェックが行なわれ同じ表層表現のキーワードは２重登録されないものとする。ただし、同義語・類義語のチェックは行わず、独立して入力できるものとする。
【００２８】
形態素つきキーワードフィールドは、後で説明するキーワード抽出部２１の処理過程にて記憶されるフィールドである（図３では記憶された後の状態で示している）。
【００２９】
類語範囲は、同義語・類義語辞書１９の参照範囲である。類語範囲に記述される値“−１”は、「当該キーワードを想定キーワードとして利用しない」ことを示す。“０”は、「同義語・類義語辞書１９を使用しない」ことを示す。“１”は、「同義語・類義語辞書１９を検索し、当該キーワードに照合するレコードを同義語・類義語とみなす」ことを示す。類語範囲に“２”以上の値が記述される場合は、“２”については、「当該キーワードの同義語・類義語をキーとして、さらに同義語・類義語辞書１９を２次検索し、そのすべてに該当するものを同義語・類義語とみなす」ことを示し、“２”以上の値ｎについても同様に、「当該キーワードの同義語・類義語をキーとして、さらに同義語・類義語辞書１９のｎ次検索まで行ない、それらのすべてに該当するものを同義語・類義語とみなす」ことを示す。
【００３０】
図４に、同義語・類義語辞書１９のフォーマット例を示す。
【００３１】
図４においては、各レコードは、「類語キーＩＤ」、「特定語の直接的な同義語・類義語の列」の各フィールドから構成される。
【００３２】
（回答インタフェース３１）
回答インタフェース３１は、アンケート回答者１０１が前記のアンケートに回答することを可能とする（アンケート回答の取得・回収を可能とする）ためのインタフェースである。ここでは、回答インタフェース３１としては、例えば、セキュリティにより保護されたＷｅｂまたはＥｍａｉｌを想定するが、ネットワークではなく記録媒体を媒介にする方法や、書面に記述された回答を回収して光学読み取り入力あるいは手入力する方法など、その他の方法を採用することも可能である。
【００３３】
ネットワークを利用する場合、サーバ（アンケート分析装置）からアンケート回答者１０１側端末へ配布されたアンケートに対して作成された回答（個人情報を含むものとする）は、アンケート回答者１０１側端末からサーバ（アンケート分析装置）に転送され、当該アンケート回答者に関する個人情報および１行１回答者とし質問の回答毎にカンマで区切られたＣＳＶ形式などの定型的な形式に変換された回答文章に分割され、個人情報ＤＢ１２および回答文章ＤＢ１３として格納される。
【００３４】
図５に、個人情報ＤＢ１２のフォーマット例を示す。なお、本実施形態では、個人情報ＤＢ１２と後で説明する意外性回答者集団ＤＢ１７とを同一記憶領域で（一体化したフォーマットで）管理する場合を例にとっているので、図５のフォーマット例は意外性回答者集団ＤＢ１７も含んでいることになる。
【００３５】
図５において、各レコードは、それぞれ、一人のアンケート回答者１０１に関する情報を格納しており、「回答者ＩＤ」、例えば氏名、年齢、性別等の各種の「属性」、「意外性」、「ルール」の各フィールドから構成される。
【００３６】
個人情報の各属性のフィールドには、それぞれ、属性番号が与えられ、図５の例では、左から順に１、２、３…となっている。
【００３７】
また、図５において、ハッチングで示した意外性フィールドとルールフィールドは、後に説明する回答規則生成部２３により追加される（図５では追加された後の状態で示している）。なお、意外性フィールドとルールフィールドについては、後述する。
【００３８】
なお、図５において、当該データベースへアクセスする際に、例えば回答者ＩＤ＝２で属性番号＝３の属性を参照したい場合には、（２，３）を指定することによって参照可能である。
【００３９】
図６に、回答文章ＤＢ１３のフォーマット例を示す。
【００４０】
図６において、各レコードは、それぞれ、ある一人のアンケート回答者が質問文章ＤＢ１０（図２参照）の個々の質問に対してそれぞれ回答した回答文を列挙したものであり、「回答者ＩＤ」、図２の質問番号の質問に対する回答の順に配置された「回答」の各フィールドから構成される（なお、図２の質問番号との対応が分かれば、回答フィールドが必ずしも質問番号順に配置されていなくても構わない）。
【００４１】
なお、回答フィールドを質問番号順に配置する構成の場合には、当該データベースへアクセスする際に、例えば回答者ＩＤ＝３で回答番号（＝質問番号）＝５の回答にアクセスしたいならば、（３，５）を指定することによって参照可能である。
【００４２】
（キーワード抽出部２１）
キーワード抽出部２１は、回答文章ＤＢ１３（図６参照）および想定回答キーワード表１１（図３参照）から、アンケート作成者の意図した回答とは異なる意外性キーワードを抽出し、格納するためのものである。なお、本実施形態では、回答文章からキーワードを抽出した後に、抽出したキーワードを、想定したキーワードと意外性キーワードとに分類するようにしている。
【００４３】
図７に、その処理手順の一例を示す。
【００４４】
キーワード抽出部２１は、回答文章ＤＢ１３の各回答文章を形態素解析し（ステップＳ１１）、キーワードを抽出する。例えば、予め定められた名詞、形容詞、形容動詞、動詞などの品詞のいずれかに該当するものを、キーワードとして抽出する。
【００４５】
当該キーワードには、「表層表現」「形態素つき表現」「品詞」情報の他に、回答文章ＤＢ１３で出現した箇所を示す「インデックス」「頻度」を付与し、抽出キーワード表１４として記憶する（ステップＳ１２）。
【００４６】
図８に、抽出キーワード表１４のフォーマット例を示す。
【００４７】
図８においては、各レコードは、それぞれ、キーワード抽出部２１により抽出された各キーワード（名詞、動詞、形容詞、形容動詞等）に関する情報を表すものであり、「キーワードＩＤ」、「キーワード」、「形態素つきキーワード」、「文書インデックス」、「文書頻度」、「総頻度」、「意外性」の各フィールドから構成される。
【００４８】
キーワードＩＤは、抽出されたキーワードに割り当てられた固有の値である。
【００４９】
キーワードは、当該キーワードの内容である。
【００５０】
形態素つきキーワードは、キーワード抽出部２１の処理過程で実行される形態素解析タグを付与したキーワードの表層表現である。
【００５１】
文書インデックスフィールドは、当該キーワードが出現する回答文章（ある質問に対する１回答者の１回答）へのポインタでもあり、回答文章ＤＢ１３でのフィールド情報と頻度の列挙、すなわち、（回答者ＩＤ，回答番号，頻度），…，（回答者ＩＤ，回答番号，頻度）、で表される。ここで、頻度は、当該回答者の当該回答番号（＝質問番号）の回答文章中にキーワードが何回出現したかを示す。例えば、図８の例において、キーワードＩＤ＝１のキーワード（“良い”）は、回答者ＩＤ＝１の回答番号＝３の回答文書に１回出現し、回答者ＩＤ＝３の回答番号＝５の回答文書に２回出現していることが示されている。
【００５２】
文書頻度フィールドは、当該キーワードが出現する回答の数（すなわち、文書インデックスの数）が記憶される。例えば、図８の例において、キーワードＩＤ＝１のキーワード（“良い”）は、２つの回答文書に出現しているので、文書頻度は、“２”となる。
【００５３】
総頻度フィールドは、すべての回答を通して当該キーワードが実際に出現した回数（すなわち、各文書インデックスの３番目の値の総和）が記憶される。例えば、図８の例において、キーワードＩＤ＝１のキーワード（“良い”）は、２つの回答文書に総計で３回出現しているので、総頻度は、“３”となる。
【００５４】
意外性フィールドは、以下説明する処理によって、想定キーワードとは異なる意外性キーワードであると判定されれば“１”が、そうでなければ“０”が記憶される（図８では記憶された後の状態で示している）。
【００５５】
他方、キーワード抽出部２１は、想定回答キーワード表１１の各キーワードも同様に形態素解析する（ステップＳ１３）。なお、前述のように、その解析結果が、想定回答キーワード表１１の形態素つきキーワードフィールドに記憶される。また、類語範囲のフィールドの値が１以上のものについては、同義語・類義語辞書１９から同義語・類義語を検索し、得られた同義語・類義語についてもそれぞれ形態素解析して、形態素つきキーワードフィールドに列挙しておく。
【００５６】
なお、ステップＳ１１及びＳ１２と、ステップＳ１３とは、いずれを先に行ってもよいし、並列的に行ってもよい。
【００５７】
さて、キーワード抽出部２１は、抽出キーワード表１４と想定回答キーワード表１１とを、形態素つき表現で照合する（ステップＳ１４〜Ｓ１８）。なお、想定回答キーワード表１１において、同義語・類義語が求められたキーワードについては、形態素つきキーワードフィールドに、当該キーワードに対する形態素つき表現の他に、１又は複数の同義語・類義語に対する形態素つき表現が格納されているので、抽出キーワード表１４のあるキーワードが、それらのうちのいずれか１つでも一致した場合には、当該想定キーワードと一致したものとみなす。
【００５８】
一致したキーワードに関しては、抽出キーワード表１４の該当キーワードに照合マークを付ける（ステップＳ１７）。すなわち、一致したキーワードに関しては、抽出キーワード表１４の該当キーワードの意外性フィールドに“０”が記憶され、それ以外のキーワードに関しては、抽出キーワード表１４の該当キーワードの意外性フィールドに“１”が記憶される。
【００５９】
この結果、抽出キーワード表１４のうち照合マークが付与されていなキーワード（意外性フィールドが“１”のキーワード）が、意外性キーワードを与えることになる。
【００６０】
なお、以降は、抽出キーワード表１４を、意外性フィールドの値が“１”になるか“０”になるかの区別によって、２つの表、すなわち意外性キーワードの表と、想定キーワードの表とに分離して保持するようにしてもよい。
【００６１】
（アンケート相関関係抽出部２２）
アンケート相関関係抽出部２２は、抽出キーワード表１４の意外性キーワード（意外性フィールドが“１”のキーワード）に基づいて、意外性キーワード対および意外性アンケートを抽出し、意外性キーワード対ＤＢ１６および意外性アンケートＤＢ１５として格納する。
【００６２】
図９に、その処理手順の一例を示す。
【００６３】
なお、ステップＳ２０と、ステップＳ２１〜Ｓ２５とは、いずれを先に行ってもよいし、並列的に行ってもよい。
【００６４】
まず、抽出キーワード表１４から意外性キーワードのレコードのみを抜き出したもの（以下、これを意外性キーワード表と呼ぶ）を記憶する（ステップＳ１９）。ただし、意外性フィールドは省いても構わない。なお、上記のように、抽出キーワード表１４ではなく、意外性キーワードの表と想定キーワードの表とに分離して保持している場合には、このステップは不要になる。
【００６５】
さて、意外性キーワード対の獲得に関しては、意外性キーワード表の意外性キーワードに付与されている文書インデックス情報に基づき、１つの回答文章内（ある質問に対する１回答者の１回答内）において同時に出現しやすいキーワードの対に関する知識の獲得を、例えば相関ルール抽出法などを用いることにより、実行する（ステップＳ２０）。
【００６６】
例えば、図６の回答者ＩＤ＝２で質問番号＝２の回答文章では、「文字」と「小さい」が同時に出現しているが、「文字」と「小さい」の対が、出現しやすいか否かの判断基準を満たしていれば（例えば、予め定められた個数以上の回答文章において「文字」と「小さい」が同時に出現していれば、あるいは後述する前件かつ後件出現率が基準値以上であれば、あるいは後述する前件かつ後件出現率が基準値以上でしかも後述する信頼性が基準値以上であれば、など）、「文字」と「小さい」の対が、意外性キーワード対として抽出され、前件部「文字」で後件部「小さい」の相関ルールが得られる。
【００６７】
なお、アンケート相関関係抽出部２２は、意外性キーワード対のデータに加え、当該意外性キーワード対の出現頻度や精度などの情報をも求めるようにしてもよい。
【００６８】
図１０に、意外性キーワード対ＤＢ１６のフォーマット例を示す。
【００６９】
図１０においては、各レコードは、アンケート相関関係抽出部２２により獲得された各相関ルールに対応するもので、「キーワード対ＩＤ」、「前件部キーワード」、「後件部キーワード」、「前件出現率」、「前件かつ後件出現率」、「信頼性」の各フィールドから構成される。各相関ルールからは、「もしある回答文章に、前件部キーワードが含まれるならば、同一回答文章に後件キーワードが含まれる。このルールの信頼性は、○○である。」などというような情報を得ることができる。
【００７０】
キーワード対ＩＤフィールドは、各ルール固有の値を示す。
【００７１】
前件部キーワードおよび後件部キーワードフィールドは、キーワード表のキーワードＩＤの列挙として表現される。列挙されたキーワードＩＤは、「ＡＮＤ」で結合される。
【００７２】
前件出現確率フィールドは、すべての回答文章に対する前件部の成立する割合を示す。
【００７３】
前件かつ後件出現確率フィールドは、すべての回答文章に対する前件部かつ後件部の成立する割合を示す。
【００７４】
信頼性は、当該ルールの前件部が成立した場合に後件が成立する場合の確からしさを表す尺度であり、（前件かつ後件出現確率）／（前件出現確率）により計算される。
【００７５】
例えば、１０００の回答文章のうち１００の回答文章に“２”という前件キーワードが確認され、そのうち８０の回答文章で“３”というキーワードも同時出現するならば、前件出現率は０．１、前件かつ後件出現率は０．０８、信頼性は０．８（＝０．０８／０．１）と与えられる。
【００７６】
他方、アンケート相関関係抽出部２２は、意外性キーワード表（図８の意外性フィールドが“１”の部分参照）に基づいて、回答文章ＤＢ１３（図６参照）のうちから、意外性キーワードを多く含むアンケート回答（意外性アンケート）を求める（ステップＳ２１，Ｓ２２，Ｓ２３，Ｓ２５）。処理結果は、回答文章ＤＢ１３の回答者ＩＤを主軸にして、各回答文章が含む意外性キーワード情報を記述した意外性アンケートＤＢ１５として格納される（ステップＳ２４）。
【００７７】
図１１に、意外性アンケートＤＢ１５のフォーマット例を示す。
【００７８】
図１１においては、各レコードは、それぞれ、回答文章ＤＢ１３（図６参照）の各回答者に対応するものであり、「回答者ＩＤ」、図２の質問番号の質問に対する回答の順に配置された当該回答についての意外性キーワード情報を記述する「回答」、「意外性」の各フィールドから構成される（なお、図２の質問番号との対応が分かれば、回答フィールドが必ずしも質問番号順に配置されていなくても構わない）。
【００７９】
回答者ＩＤは、図６の回答者ＩＤに対応するものである。
【００８０】
回答の番号は、図６の回答の回答番号（＝質問番号）に対応するものである。
【００８１】
各回答フィールドは、当該回答文章における意外性キーワードについての（キーワードＩＤ，頻度）の列挙である。なお、このキーワードＩＤは、図８の抽出キーワードのキーワードＩＤに対応するものである。
【００８２】
意外性フィールドは、当該回答者ＩＤのアンケート回答が、意外性アンケートと判断されたか否かを示すものである。この例では、“１”が意外であることを示し、“０”がそうでないことを示す。
【００８３】
意外性アンケートであるか否かの判断基準については、例えば、当該回答者ＩＤの全回答文章に含まれる意外性キーワードの総計が基準値以上である場合に、意外性アンケートと判断する、あるいは当該回答者ＩＤの全回答文章に含まれる意外性キーワードの種類の総計が基準値以上である場合に、意外性アンケートと判断する、あるいは当該回答者ＩＤの全回答文章のうち意外性キーワードを含む回答文書の数を全回答文章の数で割った値が基準値以上である場合に、意外性アンケートと判断する、など種々の方法がある。
【００８４】
なお、上記では、回答者ＩＤ毎に意外性の有無を判断し、記録したが、その代わりにあるいはそれに加えて、１回答者１回答文書毎に、意外性の有無を判断し、記録することなども可能である。この場合の判断基準についても、例えば、上記のように、意外性キーワードの総計や、意外性キーワードの種類の総計に基づいて判断するなど、種々の方法が可能である。
【００８５】
（回答規則生成部２３）
回答規則生成部２３は、個人情報ＤＢ１２（図５の個人情報部分参照）と意外性アンケートＤＢ１５（図１１参照）から、意外回答者集団ＤＢ１７（前述したように本例は個人情報ＤＢ１２と一体化している）と意外回答頻出規則ＤＢ１８（図１２参照）を生成する。
【００８６】
意外回答者集団とは、実施されたアンケートにおいて、アンケート作成者１００が想定しないような回答を多く記述した（図５、図１１の意外性フィールド＝１の）回答者の集合である。
【００８７】
意外回答頻出規則は、個人情報の属性に基づいて意外性の有無を求める規則であり、図５のうち、意外な回答を多く記述した回答者（意外性フィールド＝１の回答者）の集団を正例、その他の回答者（意外性フィールド＝０の回答者）の集団を負例とし、個人情報を属性とみなして、帰納学習を適用することによって求めることができる。
【００８８】
このような意外回答頻出規則を求めることは、新たなアンケートを行なう場合に有益な回答を記述する可能性が高い回答者を選定するための指標となり得るため非常に有益である。
【００８９】
図１２に、意外回答頻出規則ＤＢ１８のフォーマット例を示す。
【００９０】
図１２においては、各レコードは、それぞれ、１つのルールに関する情報であり、「ルールＩＤ」、「前件部」、「条件長」、「適用頻度」、「信頼性」の各フィールドから構成される。
【００９１】
ルールＩＤは、各ルール固有の値を示す。
【００９２】
前件部フィールドは、個人情報ＤＢ１２の個人情報に与えられた属性番号と、意外性を決定づけるための閾値とを組にしたアイテムの列挙である。例えば、（２ ≧３２）は、図５の属性番号２の個人情報すなわち年齢が、３２以上である条件を示している。また、例えば、（３ Ｍ）は、図５の属性番号３の個人情報すなわち性別が、Ｍである条件を示している。
【００９３】
前件部フィールドに複数のアイテムがある場合には、すべてを満たす必要がある。
【００９４】
条件長フィールドは、意外性回答者集団と決定するために必要とするアイテムの数（前件部フィールドのアイテム数）である。
【００９５】
適用頻度フィールドは、意外性回答者を分類する上で当該ルールが実際に適用された回数である。
【００９６】
信頼性フィールドは、ルールの確からしさを意味し、（意外性として認められた数／適用された数）により計算される。
【００９７】
一方、前述したように、図５は、個人情報ＤＢ１２と意外性回答者集団ＤＢ１７とを一体化したフォーマット例である。
【００９８】
意外性フィールドは、意外性アンケートＤＢ１５の意外性フィールドの情報がコピーされる。
【００９９】
ルールフィールドは、当該回答者を意外回答者集団と決定付けるルールのリストを、意外回答頻出規則ＤＢ１８のルールＩＤの列挙として表す。
【０１００】
（分析インタフェース３２）
分析インタフェース３２は、意外性キーワードをもとにした分析を制御したり、分析結果を表示したりするためのものである。
【０１０１】
意外性キーワード（図８参照）の提示では、例えば、意外性キーワードの出現頻度、キーワード名（あいうえお順）、文章単位でのソートなどが可能である。
【０１０２】
意外性キーワード対ＤＢ１６（図１０参照）に関しては、例えば、頻度・精度の閾値の決定を行うことが可能である。提示に関しては、例えば、頻度、精度、相関対の長さによりソートすることが可能である。
【０１０３】
意外性アンケートＤＢ１５（図１１参照）に関しては、例えば、意外性アンケートと判断する基準を決定する意外性キーワードの割合（または数）を入力することが可能である。結果の提示に関しては、例えば、ＩＤ順、意外性の強いアンケート順などによりソート可能である。
【０１０４】
意外回答頻出規則（図１２参照）の獲得では、例えば、利用する個人情報属性の指定を行うことが可能である。結果提示では、例えば、規則のＩＤ順、規則の信頼度、規則の長さなどによりソート可能とする。また、例えば、特定項目のみの保存を行うことが可能である。
【０１０５】
ところで、本アンケート分析装置は、質問作成インタフェース３０と回答インタフェース３１の一方又は両方を備えなくてもよい。すなわち、質問文章データベース１０、想定回答キーワード表１１、個人情報データベース１２、回答文章データベース１３を、他のシステムで作成してもよい。
【０１０６】
なお、キーワード抽出部２１とアンケート相関関係抽出部２２と回答規則生成部２３とは、基本的な処理形態としては、この順番で動作するものであるが、それらのうち所望のものを必要に応じて個別に動作させることも可能である。また、それらに与えるデータやそれらが出力したデータをアンケート作成者が適宜手作業によって編集等することを可能としてもよい。
【０１０７】
また、意外性キーワードのみを求めればよい場合には、アンケート相関関係抽出部２２と回答規則生成部２３は備えなくてもよい。
【０１０８】
また、意外性キーワード対データベース１６及び又は意外性アンケートデータベース１５まで求めればよい場合には、回答規則生成部２３は備えなくてもよい。
【０１０９】
また、分析インタフェース３２を備えなくてもよい。すなわち、分析は他のシステムによって行ってもよい。
【０１１０】
なお、以上の各機能は、ソフトウェアとして実現可能である。
また、本実施形態は、コンピュータに所定の手段を実行させるための（あるいはコンピュータを所定の手段として機能させるための、あるいはコンピュータに所定の機能を実現させるための）プログラムとして実施することもでき、該プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体として実施することもできる。
【０１１１】
なお、この発明の実施の形態で例示した構成は一例であって、それ以外の構成を排除する趣旨のものではなく、例示した構成の一部を他のもので置き換えたり、例示した構成の一部を省いたり、例示した構成に別の機能あるいは要素を付加したり、それらを組み合わせたりすることなどによって得られる別の構成も可能である。また、例示した構成と論理的に等価な別の構成、例示した構成と論理的に等価な部分を含む別の構成、例示した構成の要部と論理的に等価な別の構成なども可能である。また、例示した構成と同一もしくは類似の目的を達成する別の構成、例示した構成と同一もしくは類似の効果を奏する別の構成なども可能である。
また、この発明の実施の形態で例示した各種構成部分についての各種バリエーションは、適宜組み合わせて実施することが可能である。
また、この発明の実施の形態は、個別装置としての発明、関連を持つ２以上の装置についての発明、システム全体としての発明、個別装置内部の構成部分についての発明、またはそれらに対応する方法の発明等、種々の観点、段階、概念またはカテゴリに係る発明を包含・内在するものである。
従って、この発明の実施の形態に開示した内容からは、例示した構成に限定されることなく発明を抽出することができるものである。
【０１１２】
本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、その技術的範囲において種々変形して実施することができる。
【０１１３】
【発明の効果】
本発明によれば、アンケート作成者が想定しなかった意外な回答を考慮した効果的な分析が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係るアンケート分析装置の構成例を示す図
【図２】質問文章データベースのフォーマット例を示す図
【図３】想定回答キーワード表のフォーマット例を示す図
【図４】同義語・類義語辞書のフォーマット例を示す図
【図５】個人情報データベースのフォーマット例を示す図
【図６】回答文章データベースのフォーマット例を示す図
【図７】キーワード抽出部の処理手順の一例を示すフローチャート
【図８】抽出キーワード表のフォーマット例を示す図
【図９】アンケート相関関係抽出部の処理手順の一例を示すフローチャート
【図１０】意外性キーワード対データベースのフォーマット例を示す図
【図１１】意外性アンケートデータベースのフォーマット例を示す図
【図１２】意外回答頻出規則データベースのフォーマット例を示す図
【符号の説明】
１０…質問文章データベース
１１…想定回答キーワード表
１２…個人情報データベース
１３…回答文章データベース
１４…抽出キーワード表
１５…意外性アンケートデータベース
１６…意外性キーワード対データベース
１７…意外回答者集団データベース
１８…意外回答頻出規則データベース
１９…同義語・類義語辞書
２１…キーワード抽出部
２２…アンケート相関関係抽出部
２３…回答規則生成部
３０…質問作成インタフェース
３１…回答インタフェース
３２…分析インタフェース
１００…アンケート作成者
１０１…アンケート回答者
Claims (11)
- 複数のアンケート回答者によりそれぞれ記述されたアンケート回答文書を、キーワードに基づいて分析するアンケート分析装置において、
前記アンケート回答文書に記述されることが想定されるものとしてアンケート作成者によって予め定められた想定キーワードに関する情報を記憶する記憶手段と、
分析対象とする複数の前記アンケート回答文書を入力するための入力手段と、
入力された複数の前記アンケート回答文書から、予め定められた基準を満たす語句を、抽出キーワードとして抽出する第１抽出手段と、
前記第１抽出手段により抽出された抽出キーワードを、前記記憶手段に記憶された想定キーワードに該当するものと、該当しないものに分類し、該当しない方に分類された抽出キーワードを、前記アンケート作成者にとっての意外性キーワードとする処理手段と、
分析対象とした前記アンケート回答文書と、前記処理手段により求められた前記意外性キーワードとに基づいて、分析対象とした前記アンケート回答文書に対する前記意外性キーワードに係る分析処理を行う分析手段と、
前記分析手段による分析処理の結果を出力するための出力手段とを備えたことを特徴とするアンケート分析装置。 - 前記アンケート分析装置は、前記記憶手段に記憶された想定キーワードの全部又は一部について、当該想定キーワードに対して同義又は類義である語句を参照するための参照手段を更に備え、
前記処理手段は、前記分類にあたっては、前記抽出キーワードと前記意外性キーワードとが一致した場合だけでなく、前記参照手段を参照して得た該想定キーワードに対して同義又は類義である語句と該抽出キーワードとが一致した場合にも、該抽出キーワードを、該想定キーワードに該当するものとして分類することを特徴とする請求項１に記載のアンケート分析装置。 - 前記処理手段は、求めた前記意外性キーワードについて、分析対象とした前記アンケート回答文書での出現状況に関する統計情報をも求めることを特徴とする請求項１に記載のアンケート分析装置。
- 前記分析手段は、分析対象とした前記アンケート回答文書と、前記処理手段により求められた前記意外性キーワードとに基づいて、同一のアンケート回答文書内で同時に出現する傾向にある複数の意外性キーワードの組に関する情報を抽出する第２抽出手段を含むものであることを特徴とする請求項１に記載のアンケート分析装置。
- 前記第２抽出手段は、抽出した前記複数の意外性キーワードの組について、分析対象とした前記アンケート回答文書での同時出現状況に関する統計情報をも求めることを特徴とする請求項４に記載のアンケート分析装置。
- 前記分析手段は、分析対象とした前記アンケート回答文書と、前記処理手段により求められた前記意外性キーワードとに基づいて、意外性キーワードが所定の基準以上に出現するアンケート回答文書を求める手段を含むものであることを特徴とする請求項１に記載のアンケート分析装置。
- 前記アンケート回答文書は、当該アンケート回答文書を記述したアンケート回答者の識別情報と対応付けられており、
前記分析手段は、分析対象とした前記アンケート回答文書と、前記処理手段により求められた前記意外性キーワードとに基づいて、意外性キーワードが所定の基準以上に出現するアンケート回答文書を記述したアンケート回答者の識別情報を特定する特定手段を含む ものであることを特徴とする請求項１に記載のアンケート分析装置。 - 前記アンケート分析装置は、前記アンケート回答者の識別情報と対応付けられた、当該アンケート回答者の有する複数の個人属性情報の属性値を記憶する手段を更に備え、
前記分析手段は、分析対象とした前記アンケート回答文書に対応する前記アンケート回答者についての前記属性値と、前記特定手段による特定結果とに基づいて、意外性キーワードが所定の基準以上に出現するアンケート回答文書を記述する傾向にあるアンケート回答者が有する個人属性情報の属性値に関する情報を求める手段を含むものであることを特徴とする請求項７に記載のアンケート分析装置。 - 前記入力手段は、前記アンケート回答文書を、前記アンケート回答者側端末からネットワークを介して取得するための手段を含むものであることを特徴とする請求項１に記載のアンケート分析装置。
- 複数のアンケート回答者によりそれぞれ記述されたアンケート回答文書を、キーワードに基づいて分析するために、前記アンケート回答文書に記述されることが想定されるものとしてアンケート作成者によって予め定められた想定キーワードに関する情報を記憶する記憶手段と、入力手段と、抽出手段と、処理手段と、分析手段と、出力手段とを備えたアンケート分析装置におけるアンケート分析方法であって、
前記入力手段が、分析対象とする複数の前記アンケート回答文書を入力するステップと、
前記抽出手段が、入力された複数の前記アンケート回答文書から、予め定められた基準を満たす語句を、抽出キーワードとして抽出するステップと、
前記処理手段が、抽出された前記抽出キーワードを、前記記憶手段に記憶された想定キーワードに該当するものと、該当しないものに分類し、該当しない方に分類された抽出キーワードを、前記アンケート作成者にとっての意外性キーワードとするステップと、
前記分析手段が、分析対象とした前記アンケート回答文書と、求められた前記意外性キーワードとに基づいて、分析対象とした前記アンケート回答文書に対する前記意外性キーワードに係る分析処理を行うステップと、
前記出力手段が、前記分析処理の結果を出力するステップとを有することを特徴とするアンケート分析方法。 - 複数のアンケート回答者によりそれぞれ記述されたアンケート回答文書を、キーワードに基づいて分析するために、前記アンケート回答文書に記述されることが想定されるものとしてアンケート作成者によって予め定められた想定キーワードに関する情報を記憶する記憶手段と、入力手段と、抽出手段と、処理手段と、分析手段と、出力手段とを備えたアンケート分析装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、
前記入力手段が、分析対象とする複数の前記アンケート回答文書を入力するステップと、
前記抽出手段が、入力された複数の前記アンケート回答文書から、予め定められた基準を満たす語句を、抽出キーワードとして抽出するステップと、
前記処理手段が、抽出された前記抽出キーワードを、前記記憶手段に記憶された想定キーワードに該当するものと、該当しないものに分類し、該当しない方に分類された抽出キーワードを、前記アンケート作成者にとっての意外性キーワードとするステップと、
前記分析手段が、分析対象とした前記アンケート回答文書と、求められた前記意外性キーワードとに基づいて、分析対象とした前記アンケート回答文書に対する前記意外性キーワードに係る分析処理を行うステップと、
前記出力手段が、前記分析処理の結果を出力するステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001333190A JP3910823B2 (ja) | 2001-10-30 | 2001-10-30 | アンケート分析装置、アンケート分析方法及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001333190A JP3910823B2 (ja) | 2001-10-30 | 2001-10-30 | アンケート分析装置、アンケート分析方法及びプログラム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003141303A JP2003141303A (ja) | 2003-05-16 |
| JP3910823B2 true JP3910823B2 (ja) | 2007-04-25 |
Family
ID=19148495
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001333190A Expired - Fee Related JP3910823B2 (ja) | 2001-10-30 | 2001-10-30 | アンケート分析装置、アンケート分析方法及びプログラム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3910823B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006338697A (ja) * | 2006-09-26 | 2006-12-14 | Word Laboratories Inc | アンケート項目作成方法、アンケート項目作成装置およびアンケート項目作成プログラム |
| JP2012027729A (ja) * | 2010-07-23 | 2012-02-09 | Ryusys Inc | 検索装置、検索方法及びプログラム |
| CN111831817A (zh) * | 2020-07-28 | 2020-10-27 | 平安国际融资租赁有限公司 | 问卷生成分析方法、装置、计算机设备及可读存储介质 |
-
2001
- 2001-10-30 JP JP2001333190A patent/JP3910823B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2003141303A (ja) | 2003-05-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102158352B1 (ko) | 정책정보 문서의 요지 정보 제공 방법, 정책정보 제공 시스템, 이를 위한 컴퓨터 프로그램 | |
| Ray et al. | A review and future perspectives of arabic question answering systems | |
| Alzahrani et al. | Understanding plagiarism linguistic patterns, textual features, and detection methods | |
| JP4347226B2 (ja) | 情報抽出プログラムおよびその記録媒体、情報抽出装置ならびに情報抽出規則作成方法 | |
| KR20160026892A (ko) | 논팩토이드형 질의 응답 시스템 및 방법 | |
| Armouty et al. | Automated keyword extraction using support vector machine from Arabic news documents | |
| CN116070599A (zh) | 智能化题库生成及辅助管理系统 | |
| CN115292450A (zh) | 一种基于信息抽取的数据分类分级领域知识库构建方法 | |
| KR101333485B1 (ko) | 온라인 사전을 이용한 개체명 사전 구축 방법 및 이를 실행하는 장치 | |
| Yogish et al. | Survey on trends and methods of an intelligent answering system | |
| Thompson et al. | News search using discourse analytics | |
| KR102185733B1 (ko) | 프로필 자동생성서버 및 방법 | |
| Atkinson-Abutridy | Text Analytics: An Introduction to the Science and Applications of Unstructured Information Analysis | |
| JP6409071B2 (ja) | 文の並び替え方法および計算機 | |
| KR20200066119A (ko) | 지식 기반 추론 및 신뢰도 분석을 이용한 가짜뉴스 판별 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체 및 장치 | |
| Al-Shawakfa | A rule-based approach to understand questions in Arabic question answering | |
| KR102126911B1 (ko) | KeyplayerRank를 이용한 소셜 미디어상의 주제별 키플레이어 탐지 방법 | |
| Barale et al. | Automated refugee case analysis: An nlp pipeline for supporting legal practitioners | |
| CN111881695A (zh) | 一种审计知识的检索方法及装置 | |
| Malhar et al. | Deep learning based Answering Questions using T5 and Structured Question Generation System’ | |
| KR20210038260A (ko) | 머신 러닝 기반 한국 고객 서비스 어시스턴트 보조 시스템 | |
| JP3910823B2 (ja) | アンケート分析装置、アンケート分析方法及びプログラム | |
| JP2021022292A (ja) | 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法 | |
| CN111949781B (zh) | 一种基于自然语句句法分析的智能交互方法及装置 | |
| Zhekova et al. | Automated Extraction of Values of Quantitative Indicators to a Quality Evaluation System Using Natural Language Analysis Tools. |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20051026 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20051108 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20060110 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20070123 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20070125 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |