JP5359399B2 - テキスト分析装置および方法、並びにプログラム - Google Patents
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Description
Claims (7)
- 所定のテーマについての議論に参加したユーザの意見のそれぞれをテキストデータとして、前記テキストデータの著者を特定する著者情報とともに記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されたテキストデータのそれぞれの特徴量データを生成する特徴量データ生成手段と、
前記特徴量データに予め設定された処理を施して得られた情報に基づいて、観測時系列信号を生成する観測時系列信号生成手段と、
前記観測時系列信号に基づいて前記議論の変化点を検出する変化点検出手段と、
前記検出された変化点、前記著者情報に基づいて、前記議論の意見の中で、指定されたテキストデータに対応する意見が、影響を受けたとされる意見を特定する影響特定手段と、
前記議論に参加したユーザの中で、指定されたユーザの意見を特定するユーザ意見特定手段と、
前記検出された変化点に基づいて、前記指定されたユーザの意見の変化を表示し、前記指定されたユーザの意見が影響を受けたとされる意見、または、前記指定されたユーザの意見から影響を受けたとされる意見を表示する表示手段と
を備えるテキスト分析装置。 - 前記表示手段は、さらに、前記議論に参加したユーザのそれぞれについて、前記ユーザの意見から影響を受けたとされる意見の数をカウントして表示する
請求項1に記載のテキスト分析装置。 - 前記議論に参加したユーザのそれぞれについて、
前記ユーザの意見の変化の回数をカウントし、
前記ユーザの意見から影響を受けたとされる意見の数をカウントし、
前記カウントされた変化の回数および意見の数に基づいて、前記ユーザの性格を特定する
請求項1に記載のテキスト分析装置。 - 前記観測時系列信号生成手段は、
前記特徴量データに基づいて、前記特徴量データに対応するテキストデータの意見について、予め設定された評価対象に対する極性情報を算出し、
前記算出された極性情報に基づいて前記観測時系列信号を生成する
請求項1に記載のテキスト分析装置。 - 前記観測時系列信号を学習して、前記テキストデータのそれぞれの隠れマルコフモデルのノードラベルを特定するとともに、前記ノードラベルを観測時系列信号に対応する順番で並べた時系列ノードパターンを生成する時系列ノードパターン生成手段をさらに備え、
前記変化点検出手段は、前記時系列ノードパターンに基づいて、前記議論の変化点を検出する
請求項1に記載のテキスト分析装置。 - 記憶手段が、所定のテーマについての議論に参加したユーザの意見のそれぞれをテキストデータとして、前記テキストデータの著者を特定する著者情報とともに記憶し、
特徴量データ生成手段が、前記記憶されたテキストデータのそれぞれの特徴量データを生成し、
観測時系列信号生成手段が、前記特徴量データに予め設定された処理を施して得られた情報に基づいて、観測時系列信号を生成し、
変化点検出手段が、前記観測時系列信号に基づいて前記議論の変化点を検出し、
影響特定手段が、前記検出された変化点、前記著者情報に基づいて、前記議論の意見の中で、指定されたテキストデータに対応する意見が、影響を受けたとされる意見を特定し、
ユーザ意見特定手段が、前記議論に参加したユーザの中で、指定されたユーザの意見を特定し、
表示手段が、前記検出された変化点に基づいて、前記指定されたユーザの意見の変化を表示し、前記指定されたユーザの意見が影響を受けたとされる意見、または、前記指定されたユーザの意見から影響を受けたとされる意見を表示するステップ
を含むテキスト分析方法。 - コンピュータを、
所定のテーマについての議論に参加したユーザの意見のそれぞれをテキストデータとして、前記テキストデータの著者を特定する著者情報とともに記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されたテキストデータのそれぞれの特徴量データを生成する特徴量データ生成手段と、
前記特徴量データに予め設定された処理を施して得られた情報に基づいて、観測時系列信号を生成する観測時系列信号生成手段と、
前記観測時系列信号に基づいて前記議論の変化点を検出する変化点検出手段と、
前記検出された変化点、前記著者情報に基づいて、前記議論の意見の中で、指定されたテキストデータに対応する意見が、影響を受けたとされる意見を特定する影響特定手段と、
前記議論に参加したユーザの中で、指定されたユーザの意見を特定するユーザ意見特定手段と、
前記検出された変化点に基づいて、前記指定されたユーザの意見の変化を表示し、前記指定されたユーザの意見が影響を受けたとされる意見、または、前記指定されたユーザの意見から影響を受けたとされる意見を表示する表示手段とを備えるテキスト分析装置として機能させる
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