JP5586531B2 - 修飾語評価方法、修飾語評価装置及びそのプログラム - Google Patents

Description

この発明は、提示すべき対象を別の対象でたとえて提示するための修飾語評価方法、修飾語評価装置及びそのプログラムに関する。

「Ａ市の人口は××人」や「Ｂ県の面積は××ｋｍ^２」のように、ある対象を人へ伝えるために数値が用いられる機会は多いが、数値の情報だけではイメージが想起されにくく、利用者が対象を理解し納得することが感覚的に難しくなってしまう場合があるので、ある対象を別の対象にたとえて提示する技術が提案されている。例えば、ある対象が「Ｂ県の面積」であるとき、これを「東京ドーム××個分」にたとえて、「Ｂ県の面積は「東京ドーム××個分」である」というように提示が行われている。このたとえによる提示について、たとえの対象となる事物の選択に関わる様々な提案がなされてきた。

例えば、非特許文献１には、ある対象を別の対象でたとえる場合に、その候補群との類似度を判定するシステムについての技術が開示されている。同システムでは、万人に共通な比喩として適切であるかを類似度判定の際の指標として用いている。
また、非特許文献２には、比喩表現を扱うシステムの実装についての技術が開示されている。同システムは、被験者によりなされた過去の回答の適切さを指標とし、人の感覚に合った比喩理解モデルを構築するものである。

佐藤絵里，間瀬健二，平野靖，梶田将司，「対話システムにおいて比喩表現が人の印象に与える影響についての考察」，第２３回人工知能学会全国大会，一般公演論文集，２００９ 今井豊，石崎俊，「比喩理解のための顕現属性の幾何学的抽出法」，人工知能学会誌，Ｖｏ．１５，Ｎｏ．２，ｐｐ．３０９−３２０，２０００

上記技術のように、ある対象を別の対象でたとえて提示することで利用者の理解度を向上させる手法において、比較される事物の類似度のみに基づいてシステムが対象を決定して提示するだけでは、「久々に」や「しばしば」のように、明確な数量化が難しい修飾語に対して、その程度の理解度を向上させるということはできなかった。

この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、利用者の経験を反映して修飾語の理解度を向上させることができる修飾語評価方法、修飾語評価装置及びそのプログラムを提供することにある。

本発明は、上記目的を達成するために、以下のような手段を講じている。
本発明の第１の態様は、コンピュータによって文章データに含まれる修飾語を評価する方法、装置及びプログラムであって、修飾語毎に当該修飾語を評価するために用いる評価パラメータを対応付けて第１データベースに格納し、事物毎に当該事物に関する前記文章データの書き手の行動履歴情報を第２データベースに格納し、前記文章データから修飾語と当該修飾語が修飾する事物との組み合わせを抽出し、前記抽出された修飾語に対応する前記評価パラメータを前記第１データベースから読み込み、前記第２データベースから前記抽出された事物に関する前記書き手の行動履歴情報を読み出し、当該行動履歴情報から前記評価パラメータに基づいて前記修飾語の評価値を算出することを特徴とする。
第１の態様によれば、文章の書き手の行動履歴情報を反映して修飾語の定量的な評価値を算出することで、利用者に対する修飾語の理解を向上させることができる。

本発明の第２の態様は、コンピュータによって文章データに含まれる修飾語を評価する方法、装置及びプログラムであって、修飾語毎に当該修飾語を評価するために用いる評価パラメータを対応付けて第１データベースに格納し、事物毎に当該事物に関する前記文章データの書き手の行動履歴情報を第２データベースに格納し、事物毎に当該事物に関する前記文章データの読み手の行動履歴情報を第３データベースに格納し、前記文章データから修飾語と当該修飾語が修飾する事物との組み合わせを抽出し、前記抽出された修飾語に対応する前記評価パラメータを前記第１データベースから読み込み、前記第２データベースから前記抽出された事物に関する前記書き手の行動履歴情報を読み出し、当該行動履歴情報から前記評価パラメータに基づいて前記修飾語の評価値を算出し、前記第３データベースから全ての事物に関する前記読み手の行動履歴情報を読み出し、当該行動履歴情報から前記評価パラメータに基づいて前記事物毎の第２評価値を算出し、前記事物毎の第２評価値のうち前記第１評価値との一致度に基づいて前記事物を選択し、前記選択された事物により前記修飾語のたとえを提示することを特徴とする。

第２の態様によれば、文章データに含まれる修飾語について、その文章の書き手と読み手のそれぞれの行動履歴情報を用いて各人の評価値を算出し、読み手にとって適切な事象によって当該修飾語に対する「たとえ」を提示することが可能となる。これにより、読み手に対し、書き手の修飾語の使用方法に関する理解度を向上させ、文書の理解を支援する情報提供を行うことが可能となる。

本発明の第３の態様は、前記第１又は第２の態様において、前記評価パラメータは、直近の滞留日時、平均訪問間隔、および訪問間隔の分散のうち少なくとも１つを有することを特徴とするものである。
第３の態様によれば、「久々に」や「しばしば」のように、明確な数量化が難しい修飾語について、定量的な評価値を算出することが可能となり、利用者に対する修飾語の理解を向上させることができる。

すなわちこの発明によれば、利用者の経験を反映して修飾語の理解度の向上を図ることができる修飾語評価方法、修飾語評価装置及びそのプログラムを提供することができる。

本発明の第１実施形態に係る修飾語評価装置の構成を示すブロック図。 修飾語評価パラメータデータベースの構成例を示す図。 書き手のライフログデータベースの構成例を示す図。 第１実施形態に係る修飾語評価装置の処理手順を示すフローチャート。 第１実施形態に係る実施例１を示す図。 本発明の第２実施形態に係る修飾語評価装置の構成を示すブロック図。 一致度算出式の一例を示す図。 第２実施形態に係る修飾語評価装置の処理手順を示すフローチャート。 第２実施形態に係る実施例２−１を示す図。 第２実施形態に係る実施例２−１の処理の詳細を示す図。 第２実施形態に係る実施例２−２の処理の詳細を示す図。

以下、図面を参照してこの発明に係る実施の形態について説明する。
（第１実施形態）
第１実施形態は、文章に含まれる修飾語について、その文章の書き手の行動履歴情報（ライフログデータ）を用いて定量的な評価値を求める手法について説明する。

図１は、第１実施形態に係る修飾語評価装置の構成を示すブロック図である。修飾語評価装置１０１は、入力文章分析部１１、評価パラメータ読込部１２、書き手の評価値算出部１３、修飾語評価パラメータデータベース（修飾語評価パラメータＤＢ）２、及び書き手のライフログデータベース（書き手のライフログＤＢ）３を備える。

入力文章分析部１１には、評価対象となる修飾語を使用した文書（入力文章）がテキストデータとして入力される。入力文章分析部１１は、入力文章から構造解析等の手法を用いて、修飾語と当該修飾語が修飾する事物（事象）との組み合わせを抽出する。修飾語評価パラメータＤＢ２は、修飾語毎に当該修飾語を評価するための評価パラメータを対応付けて格納する。

図２に、修飾語評価パラメータＤＢ２の構成例を示す。修飾語評価パラメータＤＢ２には、各修飾語について、その修飾語に対応する「評価パラメータ」の有効／無効フラグ（１／０）が格納される。「評価パラメータ」は、図２に示すように、例えば、「直近の滞留日時」、「平均訪問間隔」、および「訪問間隔の分散」を有する。

評価パラメータ読込部１２は、入力文章分析部１１で抽出された修飾語に対応する評価パラメータを修飾語評価パラメータＤＢ２から読み込む。書き手のライフログＤＢ３は、事象に関する入力文章の書き手の行動履歴情報（ライフログデータ）を格納する。

図３に、書き手のライフログＤＢ３の構成例を示す。書き手のライフログＤＢ３には、入力文章の書き手の「滞留地」と「滞留日時」とを対応付けたライフログデータを格納する。ライフログデータは、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）により取得される位置情報とその取得時刻をもとに作成することができる。

書き手の評価値算出部１３は、書き手のライフログＤＢ３から入力文章分析部１１で抽出された事象に関するライフログデータを読み出し、評価パラメータ読込部１２で読み込んだ評価パラメータに基づいて当該ライフログデータから当該修飾語の評価値を算出する。

次に、このように構成された修飾語評価装置１０１の動作について説明する。図４は、第１実施形態に係る修飾語評価装置の処理手順を示すフローチャートである。図５は、第１実施形態に係る実施例１を示す図である。
ステップＳ１ａにおいて、入力文章分析部１１は、書き手の文章から修飾語及び修飾語が係る被修飾名詞（滞留地）を抽出する。例えば、図５のような入力文章から「久しぶり」という修飾語を抽出した場合、当該修飾語がどのような文脈で使われているかを分析し、当該修飾語が修飾している事象、「横須賀」という事象を抽出する。入力文章分析部１１で抽出された修飾語と事象との組み合わせは、評価パラメータ読込部１２に出力される。

ステップＳ２ａにおいて、評価パラメータ読込部１２は、入力文章分析部１１で抽出された修飾語について修飾語評価パラメータＤＢ２を参照し、当該修飾語に対応付けられている評価パラメータを読み込む。実施例１では、評価パラメータ読込部１２は、図２に示す修飾語評価パラメータＤＢ２から評価パラメータとして「直近の滞留日時」を読み込む。

ステップＳ３ａにおいて、書き手の評価値算出部１３は、上記入力文章分析部１１で抽出した修飾語の修飾対象となる事物（被修飾名詞）に関する書き手のライフログデータ（滞留情報）の一覧を書き手のライフログＤＢ３から読み込む。実施例１では、図３に示す書き手のライフログＤＢ３から事物「横須賀」に対応する滞留情報の一覧として、「横須賀市への滞留日時」の一覧が読み込まれる。

ステップＳ４ａにおいて、書き手の評価値算出部１３は、評価パラメータに基づいてステップＳ３ａで読み込んだ書き手の滞留情報の一覧から被修飾名詞に関する評価値を算出する。図３に示すように、評価パラメータが「直近の滞留日時」である場合、評価値は“２０１０／４／１ １７：００−２２：００”と算出される。実施例１では、図５に示すように、“「久しぶりの横須賀」は、１年ぶり位です。”のように「久しぶり」という修飾語の評価値を提示することができる。

以上述べたように、第１実施形態によれば、文章の書き手の経験（ライフログデータ）を反映して修飾語の定量的な評価値を算出することで、利用者に対する修飾語の理解を向上させることができる。
さらに、第１実施形態において、書き手の評価値算出部１３により、同じ修飾語の同じ修飾語使用文脈の別の使用例に対し、このような評価を１回または複数回、繰り返し実行し、抽出した修飾対象事象ごとの評価値を収集する。このような評価対象修飾語が修飾している個別事象の評価結果について、修飾語ごとに平均値をとる等の手段で統合した評価値を当該修飾語の特定の使用文脈における評価値とすることにより、評価の精度を高めることが可能となる。

（第２実施形態）
第２実施形態は、文章に含まれる修飾語について、その文章の書き手と読み手のそれぞれの行動履歴情報（ライフログデータ）を用いて各人の評価値を算出し、読み手にとって適切な事象によって当該修飾語に対する「たとえ」を提示する手法について説明する。

図６は、第２実施形態に係る修飾語評価装置の構成を示すブロック図である。修飾語評価装置１０２は、上記図１に示す修飾語評価装置１０１の構成に、読み手の評価値算出部１４、事象選択部１５、たとえ提示部１６、及び読み手のライフログＤＢ４を追加したものである。図６において、上記第１実施形態の図１と同一の構成には同一の符号を付し、詳しい説明は省略する。

読み手のライフログＤＢ４は、書き手のライフログＤＢ３の構成と同様であり、文章の読み手の「滞留地」と「滞留日時」とを対応付けたライフログデータを格納する。
読み手の評価値算出部１４は、読み手のライフログＤＢ４から全事象に関する読み手のライフログデータの一覧を読み出し、評価パラメータ読込部１２から入力される評価パラメータに基づいて全事象に関する読み手のライフログデータから全事象の読み手の評価値の一覧を算出する。

事象選択部１５は、読み手の評価値算出部１４により算出された評価値の一覧のうち、書き手の評価値算出部１３により算出された評価値と一致度の高い評価値に該当する事象を選択する。なお、複数の修飾語評価パラメータがある場合の一致度の算出には、例えば図７に示すコサイン類似度の算出式を用いることができる。たとえ提示部１６は、事象選択部１５で選択された事象を当該修飾語の「たとえ」として提示する。

次に、このように構成された修飾語評価装置１０２の動作について説明する。図８は、第１実施形態に係る修飾語評価装置の処理手順を示すフローチャートである。なお、図８において、ステップＳ１ｂ〜Ｓ４ｂまでは、上記第１実施形態の図４のステップＳ１ａ〜Ｓ４ａと同様の処理であるため、詳しい説明は省略する。

ステップＳ５ｂにおいて、読み手のライフログＤＢ４の全ての滞留情報から各滞留地に関する評価値の一覧を算出する。
ステップＳ６ｂにおいて、事象選択部１５は、読み手の評価値のそれぞれについて書き手の評価値との一致度を算出し、書き手の評価値と最も一致度の高い評価値をもつ読み手の滞留地を選択する。

ステップＳ７ｂにおいて、事象選択部１５は、さらに評価値の一致度は閾値以上であるかを判定し、一致度が閾値以上であると判定した場合は、上記ステップＳ６ｂで選択された滞留地を結果としてたとえ提示部１６に提示する（ステップＳ８ｂ）。一方、事象選択部１５は、上記ステップＳ７ｂの判定において、評価値の一致度が閾値以上でないと判定された場合は、「当該経験無し」として終了する（ステップＳ９ｂ）。

さらに、上記第２実施形態における処理内容を具体的な事例を用いて説明する。
（実施例２−１）
実施例２−１では、図９に示すように、第一の利用者が記載したブログ等の文章を、第二の利用者が読む場合を想定する。文章中には、文章を記載した日時と、第一の利用者による修飾語と、その修飾語が係る地名等の名詞を含む行動内容（事象）が記載されているものとする。当該文章に対し、第二の利用者が経験したことのある同様の評価値を持つ事象を「たとえ」として例示する。

図１０に、実施例２−１の処理内容を示す。図１０では、いつ以来訪問した場所であるかという「直近の滞留日時」を評価パラメータとして、「久しぶり」という修飾語に対する評価値を算出する。まず、修飾語「久しぶり」とそれが係る事象「横須賀」を文章から抽出しておくものとする。

図１０において、書き手の評価値算出部１３は、書き手ライフログＤＢ３から横須賀市への滞留日時を参照し、直近の滞留日時を抽出する。そして、書き手がブログを書いた日時と抽出された直近の滞留日時との差を算出し、当該修飾語の評価値とする。読み手の評価値算出部１４は、読み手のライフログＤＢ４から各滞留地に関する直近の滞留日時を参照し、読み手がブログを読んだ日時と各滞留地の直近の滞留日時との差をそれぞれ算出して読み手の評価値の一覧とする。事象選択部１５は、その読み手の評価値の一覧の中から、書き手の評価値に最も近い滞留地「鎌倉市」を、たとえとして例示する事象として選択する。たとえ提示部１６は、図９に示すように、「久しぶりの横須賀」に対して、“あなたが今鎌倉に行くようなイメージです。”という「たとえ」を提示する。

（実施例２−２）
実施例２−２では、「平均訪問間隔」及び「訪問間隔の分散」を評価パラメータとして、「しょっちゅう」に対する評価値を算出する。実施例２−２においては、書き手の評価値算出部１３は、書き手のライフログＤＢ３から「居酒屋Ａ」への過去ｎ回（例では、ｎ＝３とする）の滞留日時一覧を参照し、その平均訪問間隔と訪問間隔の分散とを算出し、書き手の評価値（平均訪問間隔：５．５日、訪問間隔の分散：０．２５）とする。

読み手の評価値算出部１４は、読み手のライフログＤＢ４から、各滞留地への滞留日時一覧を参照し、「コンビニＡ」、「レストランＢ」及び「カフェＣ」のそれぞれについて平均訪問間隔と訪問間隔の分散とを評価値として算出する。事象選択部１５は、読み手の各滞留地の中から、書き手の評価値と２つの評価値が最も近い滞留地「レストランＢ」（平均訪問間隔：６．１日、訪問間隔の分散：０．２２）を、たとえとして例示する事象として選択する。この事例では、２つの修飾語評価パラメータがあるため、事象選択部１５は、例えば図７に示すコサイン類似度の算出式によって最適な事象を選択する。たとえ提示部１６は、「しょっちゅう行く居酒屋Ａ」に対して、“あなたがレストランＢに行くようなイメージです。”という「たとえ」を提示する。

以上述べたように、上記第２実施形態では、文章の書き手の経験（ライフログデータ）を反映して修飾語の定量的な評価値を算出し、さらに読み手の経験から書き手の評価値と同等の評価値を有する事象を選択して「たとえ」として提示する。したがって、第２の実施形態によれば、読み手に対し、書き手の修飾語の使用方法に関する理解度を向上させ、文書の理解を支援する情報提供を行うことが可能となる。

なお、この発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

１０１…第１実施形態の修飾語評価装置、１１…入力文章分析部、１２…評価パラメータ読込部、１３…書き手の評価値算出部、２…修飾語評価パラメータデータベース、３…書き手のライフログデータベース、１０２…第２実施形態の修飾語評価装置、１４…読み手の評価値算出部、１５…事象選択部、１６…たとえ提示部、４…読み手のライフログデータベース。

Claims (7)

1. コンピュータによって文章データに含まれる修飾語を評価する方法であって、
   修飾語毎に当該修飾語を評価するために用いる評価パラメータを対応付けて第１データベースに格納するステップと、
   事物毎に当該事物に関する前記文章データの書き手の行動履歴情報を第２データベースに格納するステップと、
   前記文章データから修飾語と当該修飾語が修飾する事物との組み合わせを抽出するステップと、
   前記抽出された修飾語に対応する前記評価パラメータを前記第１データベースから読み込むステップと、
   前記第２データベースから前記抽出された事物に関する前記書き手の行動履歴情報を読み出し、当該行動履歴情報から前記評価パラメータに基づいて前記修飾語の評価値を算出するステップとを有し、
   前記評価パラメータは、直近の滞留日時、平均訪問間隔、および訪問間隔の分散のうち少なくとも１つを有することを特徴とする修飾語評価方法。
2. コンピュータによって文章データに含まれる修飾語を評価する方法であって、
   修飾語毎に当該修飾語を評価するために用いる評価パラメータを対応付けて第１データベースに格納するステップと、
   事物毎に当該事物に関する前記文章データの書き手の行動履歴情報を第２データベースに格納するステップと、
   事物毎に当該事物に関する前記文章データの読み手の行動履歴情報を第３データベースに格納するステップと、
   前記文章データから修飾語と当該修飾語が修飾する事物との組み合わせを抽出するステップと、
   前記抽出された修飾語に対応する前記評価パラメータを前記第１データベースから読み込むステップと、
   前記第２データベースから前記抽出された事物に関する前記書き手の行動履歴情報を読み出し、当該行動履歴情報から前記評価パラメータに基づいて前記修飾語の評価値を算出するステップと、
   前記第３データベースから全ての事物に関する前記読み手の行動履歴情報を読み出し、当該行動履歴情報から前記評価パラメータに基づいて前記事物毎の第２評価値を算出するステップと、
   前記事物毎の第２評価値のうち前記第１評価値との一致度に基づいて前記事物を選択するステップと、
   前記選択された事物により前記修飾語のたとえを提示するステップとを有することを特徴とする修飾語評価方法。
3. 前記評価パラメータは、直近の滞留日時、平均訪問間隔、および訪問間隔の分散のうち少なくとも１つを有することを特徴とする請求項２に記載の修飾語評価方法。
4. 文章データに含まれる修飾語を評価する装置であって、
   修飾語毎に当該修飾語を評価するために用いる評価パラメータを対応付けて第１データベースに格納する手段と、
   事物毎に当該事物に関する前記文章データの書き手の行動履歴情報を第２データベースに格納する手段と、
   前記文章データから修飾語と当該修飾語が修飾する事物との組み合わせを抽出する手段と、
   前記抽出された修飾語に対応する前記評価パラメータを前記第１データベースから読み込む手段と、
   前記第２データベースから前記抽出された事物に関する前記書き手の行動履歴情報を読み出し、当該行動履歴情報から前記評価パラメータに基づいて前記修飾語の評価値を算出する手段とを具備し、
   前記評価パラメータは、直近の滞留日時、平均訪問間隔、および訪問間隔の分散のうち少なくとも１つを有することを特徴とする修飾語評価装置。
5. 文章データに含まれる修飾語を評価する装置であって、
   修飾語毎に当該修飾語を評価するために用いる評価パラメータを対応付けて第１データベースに格納する手段と、
   事物毎に当該事物に関する前記文章データの書き手の行動履歴情報を第２データベースに格納する手段と、
   事物毎に当該事物に関する前記文章データの読み手の行動履歴情報を第３データベースに格納する手段と、
   前記文章データから修飾語と当該修飾語が修飾する事物との組み合わせを抽出する手段と、
   前記抽出された修飾語に対応する前記評価パラメータを前記第１データベースから読み込む手段と、
   前記第２データベースから前記抽出された事物に関する前記書き手の行動履歴情報を読み出し、当該行動履歴情報から前記評価パラメータに基づいて前記修飾語の評価値を算出する手段と、
   前記第３データベースから全ての事物に関する前記読み手の行動履歴情報を読み出し、当該行動履歴情報から前記評価パラメータに基づいて前記事物毎の第２評価値を算出する手段と、
   前記事物毎の第２評価値のうち前記第１評価値との一致度に基づいて前記事物を選択する手段と、
   前記選択された事物により前記修飾語のたとえを提示する手段とを具備することを特徴とする修飾語評価装置。
6. 前記評価パラメータは、直近の滞留日時、平均訪問間隔、および訪問間隔の分散のうち少なくとも１つを有することを特徴とする請求項５に記載の修飾語評価装置。
7. 請求項４乃至６のいずれか１項に記載の修飾語評価装置を構成する各手段をコンピュータに実行させる修飾語評価プログラム。

Images