WO2014021074A1 - 問題事態検出装置、問題事態検出方法及び問題事態検出用プログラム - Google Patents
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- a situation extracting unit that extracts a description representing an event referred to in the text from a text to be detected in units of a situation for each event, and the extracted situation Interest in selecting either or both of the situation that the descriptor describing the situation is assumed to be realized and the situation that is not an accompanying explanatory description as the situation in which the descriptor is interested.
- a problem situation detection apparatus comprising: a situation selection section; and a problem degree determination section that outputs, as a problem situation, a situation that includes at least one expression that may become a problem from the selected situations Provided.
- a description representing an event referred to in the text is extracted in units of events for each event, and from the extracted events, The situation that the descriptor describing the situation is supposed to be realized and / or the situation that is not an accompanying explanation are selected as situations in which the descriptor is interested.
- a problem situation detection method characterized in that a situation including at least one expression that can be a problem is output as a problem situation.
- situations various events referred to in the text to be processed are referred to as “situations”.
- the specific example of the text shown in FIG. 3 includes a plurality of events such as “a wife was angry” and “a child was bullied at school”. These events such as “My wife was angry” and “Child is being bullied at school” are “situations” included in the text.
- the output destination is, for example, a display that realizes the output device 6.
- the storage medium may be any storage medium outside or inside the problem situation detection apparatus 100, and other function blocks not shown in FIG. 2 outside or inside the problem situation detection apparatus 100. It may be output to another device connected to an external network via the communication interface 2.
- step S101 text input from the user to the situation extraction unit 10 may be received in any manner.
- the input device 5 is realized as a keyboard
- text input may be received by this keyboard.
- FIG. 8 shows an example of the degree of realization output by the realization degree determination unit 20. This example is an output result of the realization degree determination unit 20 when the rule shown in FIG. 7 is applied to an example of the situation output by the situation extraction unit 10 shown in FIG. 5 or FIG.
- the situation (a) “My wife was angry” or the situation (b) “I heard the reason” is the subordinate clause for the introduction to the text “I heard the reason because my wife was angry.” Included. Therefore, it can be determined that the degree of the attached explanation is high considering that such a situation is written for the attached explanation.
- the rules “ ⁇ (noun)” and “ ⁇ (noun)” indicate a combination modifier added to modify a noun. In such a case, a different degree may be given for each rule, such as assuming that the attached explanation degree is 0.5.
- FIG. 11 shows an example of data output by the attached explanation degree determination unit 30. This example is an output result of the attached explanation degree determination unit 30 when the rule shown in FIG. 9 is applied to an example of the situation output by the situation extraction unit 10 shown in FIG. 5 or FIG.
- the interest situation selection unit 40 outputs a situation where the degree of realization is high and the attached explanation degree is low as an interest situation.
- the present invention can be applied to any application as long as the application detects a problem situation that the writer thinks is a problem.
Abstract
単に問題となりそうな事態を無作為に全て抽出するのではなく、テキスト中で言及されている事態の中から、特に記述者が問題だと考えている事態を検出する。 検出対象とするテキストから、テキスト内で言及されている出来事を表す記述を前記出来事毎に事態という単位で抽出する。前記抽出した事態の中から、該事態を記述した記述者が実現する事態であると想定している事態及び付属的な説明記述ではない事態の双方又は一方を前記記述者が関心を持っている事態として選別する。前記選別された事態の中から、問題となりうる表現を少なくとも一つ含んでいる事態を問題事態として出力する。
Description
本発明は、入力されたテキストから問題となる事態を検出する、問題事態検出装置、問題事態検出方法及び問題事態検出用プログラムに関する。
パーソナルコンピュータの普及等に伴い、言語をテキストとして処理することが一般化している。また、これに伴い、人間が日常的に用いている言語である自然言語をコンピュータに処理させる自然言語処理技術も発展してきている。更に、インターネット等のネットワーク技術も発展しており、所定のユーザのみならず、多様なユーザの作成したテキストが広く流通している。
このような状況下において、テキスト内から問題となる表現を検出することは有益である。このようにテキスト内から問題となる表現を検出する為には、例えば、予め犯罪に関係すると思われる文言をキーワードとして決定しておく。そして、インターネット上に構築されている掲示板サイト内のテキストから、そのキーワードを検出するようにする。これにより、不適切な風評の監視や、犯罪予告の監視をすることができる。
しかし、単にキーワードが一致しているか否かのみを基準として用いると、本来抽出したい記述とは異なる記述を抽出してしまう可能性がある。この点について具体例を挙げて説明する。例えば、犯罪予告を発見する為に「放火」なる文言をキーワードとして決定したとする。この場合この「放火」という文言を用いた犯罪予告を抽出し、発見することは可能になるかもしれない。しかしその一方で、例えば過去におきた放火事件に関する報道記事や裁判例、法律上の放火の解説といった、犯罪予告そのものとは関係のない記述も大量に抽出されてしまう。
このため、テキストから単に問題となる表現を含んでいる箇所を抽出するだけではなく、その表現がテキスト中でどう扱われているかをもチェックする、という技術が存在する。
例えば、特許文献１に記載の技術である、引用判定方法及びそれを用いた評判抽出方法では、ブログ（ｂｌｏｇ）等から評判を抽出しようとして、テキスト中に引用されたニュース記事のテキストが検出されてしまう課題に対して、テキストの中でニュース記事を引用している箇所を判定することで、引用箇所を除いたテキストから評判情報を抽出する。この特許文献１に記載の技術を用いることで、ユーザ自身が書いた文章だけから、問題となる表現を抽出することができる。
特許文献２に記載の技術である、情報収集装置では、ブログ等から記述者の体験だけを抽出したいという課題に対して、伝聞や敬語を表す表現に注目することで、記述者自身の体験だけを抽出する。この特許文献２に記載の技術を用いることで、ユーザ自身の経験を表す箇所から、問題となる表現を抽出することができる。
上述した各特許文献等に記載の技術を用いることにより、より効果的にテキスト中に含まれる問題になりそうな表現を抽出することが可能となる。
一方、テキスト中に含まれる問題になりそうな表現の全てを抽出するのではなく、その問題表現を記述者が問題だと考えている場合にのみ検出しなければならない場合もある。
例えば、或る人物が作成したテキストから問題となる出来事を抽出して、この抽出結果に基づいたアドバイスを出力する、というメンタルヘルスケアのためのシステムがあったとする。
この場合、問題表現とは、そのシステムの利用者の精神衛生上、問題となる出来事を表す表現である。今回、このシステムは、問題となる出来事を表す表現の辞書を保持しており、問題となる出来事を表す表現が見つかれば、その表現に対してアドバイスを出すという構成であるとする。
具体例を挙げると、このシステムは「怒る」という問題表現を保持しており、「妻が怒っている。」というテキストが入力されると、「怒る」という問題表現を検知し、「『妻が怒っている』とは大変ですね。落ち着いて対応しましょう」のようなアドバイスを出力する。
このようなシステムは、記述者が問題だと考えている出来事に対してアドバイスを出す必要がある。
しかし、単純に問題になりそうな表現全てを抽出する方法では、記述者が問題だと考えている出来事以外も抽出してしまう、という課題がある。
例えば、「妻が怒っていたので理由を聞いたところ、どうやら子供が学校でいじめられているらしい。」というテキストに対して、「『妻が怒っている』とは大変ですね。落ち着いて対応しましょう」のようなアドバイスを出力してしまう。このようなアドバイスは、記述者が問題だと考えている事態にマッチしておらず、不適切である。何故ならば、このテキストにおいて問題となるのは「妻が怒っている」という事実そのものではなく、妻が怒っている理由であると考えられる「子供が学校でいじめられている」という点だからである。よってこのような場合にはテキストの記述者が問題だと考えている「子供が学校でいじめられている」という点についてアドバイスを出力しなければならない。
テキストを読んで、その内容を把握しようとする主体が人間であるならば、このテキストの記述者にとっては「妻が怒っていた」ことよりも「子供が学校でいじめられている」ことが重要な問題であると推測することができる。もっとも、テキストを読んで、その内容を把握しようとする主体がコンピュータである場合に、機械的にこのような判断を行うことは一般的な技術では困難である。
例えば一般的な技術の一例として上述した各特許文献等に記載の技術では、このような課題を解決することはできない。
何故ならば、特許文献１に記載の技術では、引用部分を排除することができるが、上記の例の「妻が怒っていた」の部分はユーザ自身が記述した文であり、排除することはできないからである。
また、特許文献２に記載の技術では、記述者自身の体験だけを抽出することができるが、上記の例の「子供が学校でいじめられているらしい。」のような、記述者自身の体験ではないが、記述者が問題だと考えている問題事態を検出できないからである。
そこで、本発明は単に問題となりそうな事態を無作為に全て抽出するのではなく、テキスト中で言及されている事態の中から、特に記述者が問題だと考えている事態を検出することが可能な、問題事態検出装置、問題事態検出方法及び問題事態検出用プログラムを提供することを目的とする。
本発明の第１の観点によれば、検出対象とするテキストから、テキスト内で言及されている出来事を表す記述を前記出来事毎に事態という単位で抽出する事態抽出部と、前記抽出した事態の中から、該事態を記述した記述者が実現する事態であると想定している事態及び付属的な説明記述ではない事態の双方又は一方を前記記述者が関心を持っている事態として選別する関心事態選別部と、前記選別された事態の中から、問題となりうる表現を少なくとも一つ含んでいる事態を問題事態として出力する問題度合判定部と、を備えることを特徴とする問題事態検出装置が提供される。
本発明の第２の観点によれば、検出対象とするテキストから、テキスト内で言及されている出来事を表す記述を前記出来事毎に事態という単位で抽出し、前記抽出した事態の中から、該事態を記述した記述者が実現する事態であると想定している事態及び付属的な説明記述ではない事態の双方又は一方を前記記述者が関心を持っている事態として選別し、前記選別された事態の中から、問題となりうる表現を少なくとも一つ含んでいる事態を問題事態として出力する、ことを特徴とする問題事態検出方法が提供される。
本発明の第３の観点によれば、問題事態検出装置としてコンピュータを機能させるための問題事態検出用プログラムであって、前記コンピュータを、検出対象とするテキストから、テキスト内で言及されている出来事を表す記述を前記出来事毎に事態という単位で抽出する事態抽出部と、前記抽出した事態の中から、該事態を記述した記述者が実現する事態であると想定している事態及び付属的な説明記述ではない事態の双方又は一方を前記記述者が関心を持っている事態として選別する関心事態選別部と、前記選別された事態の中から、問題となりうる表現を少なくとも一つ含んでいる事態を問題事態として出力する問題度合判定部と、を備える問題事態検出装置として機能させることを特徴とする問題事態検出用プログラムが提供される。
本発明における問題事態検出装置、問題事態検出方法、及び問題事態検出用プログラムによれば、単に問題となりそうな事態を無作為に全て抽出するのではなく、テキスト中で言及されている事態の中から、特に記述者が問題だと考えている事態を検出することが可能となる。
次に、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明の実施形態である問題事態検出装置１００のハードウェア構成の一例を表す図である。
図１を参照すると問題事態検出装置１００は、演算処理装置１、通信インターフェース（ＩＦ：Interface）２、メモリ３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ：Hard disk drive）４、入力装置５及び出力装置６を含む。
また、これらの構成要素は、バス７を通して互いに接続されており、相互にデータの入出力が行われる。
演算処理装置１は、問題事態検出装置１００全体を制御する為の演算処理装置であり、例えば、ＣＰＵ（central
processing unit）により実現される。
processing unit）により実現される。
通信インターフェース２は問題事態検出装置１００が外部と通信を行う為のインターフェースである。通信は通信先の機器とケーブル等により直接有線接続されることにより実現されても良いし、その一部又は全部が無線接続であるネットワークを介することにより実現されても良い。インターフェースの規格や通信方式に関しては特に制限はなく、任意の規格や通信方式に準拠していれば良い。
また、メモリ３は、演算処理装置１が演算処理を行う際にアクセスをする主記憶装置である。メモリ３は、例えばＳＤＲＡＭ（Synchronous Dynamic Random Access Memory）により実現される。
更に、ハードディスクドライブ４は、補助記憶装置として機能する記憶装置である。
ハードディスクドライブ４にはコンピュータを問題事態検出装置１００として機能させるための本実施形態特有のプログラムが記憶されている。ここで、問題事態検出装置１００は、本実施形態特有の装置により実現されても良いが、汎用のパーソナルコンピュータやサーバ装置等に本実施形態特有のソフトウェアを組み込むことにより実現しても良い。何れの場合であっても、演算処理装置１がハードディスクドライブ４より本実施形態特有のプログラムを読み込んで演算処理を行い、この演算処理結果に応じて種々のハードウェアが制御されることにより問題事態検出装置１００は実現される。なお、問題事態検出装置１００は単一の装置により実現しても良いが、複数の装置が協働することにより実現しても良い。
また、入力装置５は、ユーザが問題事態検出装置１００を操作する為の装置であり、例えば、キーボードやマウスにより実現される。出力装置６は、ユーザに情報を提示する為の装置であり、例えばディスプレイ等により実現される。なお、出力装置６を例えばプリンタにより実現し、処理結果を印刷するようにしても良い。
なお、図１に表される構成はほんの一例に過ぎず、図示していない他の構成要素を更に含んでも良く、また、図示されている構成要素を他の装置により代替しても良い。
例えば、音声入力を受け付けるためにマイクといった集音機器が更に含まれていても良い。また、例えば、入力装置５と出力装置６をタッチパネルとして一体化して実現しても良く、ハードディスクドライブ４に代えて半導体メモリであるフラッシュメモリを使用したFlashＳＳＤ（Solid State Drive）を用いるようにしても良い。また、処理結果を格納する為の脱着可能な記録媒体を取り付けるためのインターフェースを更に含んでいても良い。
図２は、本実施形態の問題事態検出装置１００に含まれる機能ブロックを表す図である。図２を参照すると問題事態検出装置１００は、事態抽出部１０と実現度合判定部２０と付属説明度合判定部３０と関心事態選別部４０と問題度合判定部５０と問題表現辞書６０とを含む。
ここで、これら各ブロックの機能の説明をするが、今回は各ブロックの機能の理解を容易とするために具体例を用いて説明を行う。図３に、問題事態検出装置１００に入力されるテキストの具体例を示す。以下ではこのテキストの具体例に基づいて動作を説明する。
まず、各ブロックの説明前に本実施形態の理解を助けるため、本実施形態を実現するための基本的な考え方について説明する。
以下の本実施形態の説明及び本発明では、処理対象とするテキスト中で言及されている、様々な出来事を「事態」と呼ぶこととする。例えば、図３に表されるテキストの具体例には、「妻が怒っていた」「子供が学校でいじめられている」など、複数の出来事が含まれている。これら「妻が怒っていた」や「子供が学校でいじめられている」といった出来事が、テキストに含まれる「事態」である。
また、「事態」は、特定の時間・場所で発生した又は発生するという出来事に限らず、一般的な物事の性質の記述なども含む。
例えば、「水は低いところに流れる」といった一般的な物事の性質の記述であっても事態と見做して、本実施形態を適用することができる。また、事態は必ずしも事実を指摘する客観的なものではなくとも良く、「人間は皆愚かだ」等のような記述者の主観に基づく記述であっても事態と見做して、本実施形態を適用することができる。
ここで、本実施形態の目的は、単に問題となりそうな事態を全て抽出するのではなく、テキスト中で言及されている事態の中から、記述者が問題だと考えている事態を検出する技術を提供することである。
なお、本実施形態及び本発明において、「記述者が問題だと考えている事態」とは、そのテキストを読んだとき、記述者はこの事態を問題だと考えているはずだ、と他の人間が推測する事態のことを意味する。
前記の例で言えば、「妻が怒っていた」ことよりも「子供が学校でいじめられている」ことが記述者にとって重要な問題であると検出することである。
このような、人間であれば推測できることを、機械的に検出することが目的である。なお、本実施形態の説明及び本発明は、テキストに記載された事態の中からの検出を目的としており、テキストに書かれていない記述者の考えを検出することを意図するものではない。
そして、本実施形態では、記述者が問題だと考えている事態を検出するため、「実現度合」及び「付属説明度合」という２つの度合いを尺度として用いる。
ここで、実現度合とはテキストに記載された各事態について、この事態は既に実現した事態である、若しくは、これから実現する事態である記述者が考えているかどうかの度合いを数値化したものである。
また、ここで、付属説明とは記述者が訴えたいメインの説明の理解を助けるために、テキスト中に追加されている情報を指す。例えば、出来事が起きた場所や時間の追加説明である。そして、付属説明度合とは、テキスト中に含まれる各事態について、テキスト中で付属説明として用いられている度合いを数値化したものである。
そして、本実施形態ではテキスト中に含まれる全ての事態の中から、記述者が実現度合が高いと見做しており、且つ、記述者が付属説明のために用いているのではない、という２つの条件を満たす事態を、記述者の関心の度合が高い事態と見做して選別する。これにより本実施形態では、事態から問題となる表現を含む事態を選別して出力する。
このように判定する理由は大きく２つある。その第１の理由は、記述者自身が実現度合が低いと考えている事態は、記述者自身が問題だと考えている事態であるとは考えにくいためである。
また、その第２の理由は、実現度合が高いと考えている事態であっても、付属的な説明に用いられている事態は、記述者が訴えたい点ではなく、記述者自身が問題だと考えている事態であるとはとは考えにくいためである。
そして、実現の度合および付属説明の度合を考慮した判定を行うことにより、実現度合が高いが付属説明のために用いられている事態や、メインの説明に含まれているが実現度合が低い事態を排除することができる。また、その上で問題となる表現を含んでいる事態を選別することでき、結果として、記述者が問題だと考えている事態だけを出力することができる。
以上が本実施形態を実現するための基本的な考え方である。続いて、図２を参照した説明を再開する。
まず、問題事態検出装置１００は、入力としてテキストを受け付ける。このテキストは、人間が記述した自然言語の文を表すものであればどのようなものであっても良い。
問題事態検出装置１００がテキストを入力されると、事態抽出部１０が、入力されたテキストに含まれる、テキスト中で言及されている様々な出来事である「事態」を抽出し、出力する。なお、事態抽出部１０並びに後述する、実現度合判定部２０、付属説明度合判定部３０、関心事態選別部４０及び問題度合判定部５０は、例えば、図１に表される演算処理装置１による演算処理により実現される。また、問題表現辞書６０は、例えば、図１に表されるハードディスクドライブ４に格納されているものとする。
次に、実現度合判定部２０は、事態抽出部１０が出力した各事態に関して「実現度合」を出力する。ここで、実現度合とは事態抽出部１０が出力した各事態について、この事態は既に実現した事態である、若しくは、これから実現する事態である記述者が考えているかどうかを表す値である。
付属説明度合判定部３０は、事態抽出部１０が出力した各事態について、テキスト中で付属説明として用いられている度合いを判定する。
関心事態選別部４０は、事態抽出部１０が出力した各事態について、実現度合判定部２０が出力した実現度合及び付属説明度合判定部３０が出力した付属説明度合、の二種類の度合いに基づいて、テキスト中に記述された事態の中から、記述者が関心を持っている事態を選別する。
問題度合判定部５０は、関心事態選別部４０が出力した各事態について、問題表現辞書６０を用いることで、事態が問題を含んでいるかを調べ、問題を含んでいる事態だけを抽出する。そして、抽出した事態を問題事態として問題事態検出装置１００の外部又は内部に出力する。
出力先は、例えば出力装置６を実現するディスプレイである。もっともこれ以外にも、問題事態検出装置１００の外部又は内部の何れかの記憶媒体であっても良く、問題事態検出装置１００の外部又は内部の図２に図示されていない他の機能ブロックであっても良く、通信インターフェース２を介して外部ネットワークに接続された他の装置に出力されても良い。
次に、問題事態検出装置１００の動作を示すフローチャートである図４を参照して問題事態検出装置１００の動作の一例を説明する。今回の説明においてはまず問題事態検出装置１００の処理全体の流れを一通り説明した後に、各ステップにおける処理の詳細を個別に説明する。
まず、事態抽出部１０は、ユーザからテキストの入力を受け付ける（ステップＳ１０１）。
次に、事態抽出部１０は、入力されたテキストから、事態を抽出し、出力する（ステップＳ１０２）。
次に、実現度合判定部２０は、事態抽出部１０が出力した各事態について、この事態は既に実現した事態である、若しくは、これから実現する事態である記述者が考えているかどうかを表す値を実現度合として出力する（ステップＳ１０３）。
一方で、付属説明度合判定部３０は、事態抽出部１０が出力した各事態について、テキスト中で付属説明として主張されている度合いを判定する（ステップＳ１０４）。
なお、図４及び上述の説明においてはステップＳ１０３の後にステップＳ１０４が行われているが、これはフローチャートに図示する便宜上このように記載されているだけである、順番を入れ替え、ステップＳ１０４の後にステップＳ１０３を行っても良いし、ステップＳ１０３及びステップＳ１０４の処理をそれぞれ分割して交互に行っても良いし、演算処理装置１に複数の演算処理部（コア）が含まれるような場合にはステップＳ１０３及びステップＳ１０４の処理を並列に行っても良い。
次に、関心事態選別部４０は、事態抽出部１０が出力した各事態について、実現度合判定部２０が出力した実現度合、および付属説明度合判定部３０が出力した付属説明度合を基に、テキスト中に記述された事態の中から、記述者が関心を持っている事態を選別する（ステップＳ１０５）。
問題度合判定部５０は、関心事態選別部４０が出力した各事態について、問題表現辞書６０を用いることで、事態が問題を含んでいるかを調べ、問題を含んでいる事態だけを問題事態として出力する（ステップＳ１０６）。
次に、各ステップにおける処理の詳細を個別具体的に説明する。
まず、ステップＳ１０１の動作について説明する。本実施形態では、ユーザからの事態抽出部１０へのテキストの入力受付をどのように行っても良い。例えば、入力装置５をキーボードとして実現した場合に、このキーボードによりテキストの入力を受け付けても良い。
また、入力装置５をマイクにより実現し、ユーザから音声入力を受け付けるようにしても良い。この場合は、更に演算処理装置１が受け付けた音声入力を音声認識技術によってテキストに変換するようにすればよい。
また、これら以外にも、例えば通信インターフェース２を介して外部ネットワークに接続された他の機器よりテキストの入力を受け付けても良い。また、ユーザが、テキストを記憶したデータファイルを指定することでテキストの入力を行っても良い。この場合、事態抽出部１０は、ユーザが指定したデータファイルからテキストを読み込む。データファイルはハードディスクドライブ４に記録されていても良いが、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）規格に準拠したメモリや、ＢＤ（Blue-ray
Disc：登録商標）といった外部の記録媒体のデータファイルを読み込むことによりテキストの入力を受け付けても良い。
Disc：登録商標）といった外部の記録媒体のデータファイルを読み込むことによりテキストの入力を受け付けても良い。
加えて、入力装置５としてスキャナを接続し、テキストが記載された紙媒体をこのスキャナで読み込み、一般的にＯＣＲ（Optical Character Recognition）と呼ばれる技術により読み込んだ内容をテキストに変換するようにしても良い。
次に、ステップＳ１０２の動作を具体的に説明する。本実施形態では、事態抽出部１０は、入力されたテキストから事態を抽出し、出力する。事態抽出部１０における、テキスト中からの事態の抽出は、形態素分析・構文解析等の一般的な既知の技術によってテキストを構造化し、その一部を抽出することにより実現できる。
図５は、事態抽出部１０の出力するデータの例を表す図である。図５では図３に表されたテキスト例から事態を抽出した例が表されている。
図５に表されるようにテキストから事態を抽出する処理の例を図６に示す。図６では、構文解析器にかけることでテキストを木構造で表し、述語となっている節およびその述語にかかっている節を抽出することで、図５に表す事態を抽出している。破線で囲まれた部分のそれぞれが、テキストに含まれる個々の事態を表す。テキストに含まれる各文言は一つの事態の構成要素になることもあるが、複数の事態の構成要素となることもあり得る。例えば、「妻が」や「怒っていた」の文言は図５における事態（ａ）の構成要素となるのみである。一方で、「友達と」、「仲が」及び「悪くなった」の各文言は図５における事態（ｅ）の構成要素となるだけではなく、事態（ｆ）の構成要素ともなる。他方で、「どうやら」等の事態の構成要素とはならない文言も存在しうる。
なお、事態は、図５に示すように、人間が読んでどんな出来事を指しているのか分かるテキストの形式で出力しても良い。また、図６に示したような、木構造の部分木の形で出力しても良い。
事態抽出部１０が抽出する事態は、実際には起きていない出来事なども含まれうる。例えば、図５に表される（ｄ）「子供が帰った」という事態は、元々の文では「～子供が帰った時に～」と将来の出来事として記述されており、まだ実際には起きていない。しかし、このような出来事も事態として抽出されうる。
次に、ステップＳ１０３の動作を具体的に説明する。実現度合判定部２０は、事態抽出部１０が出力した各事態について、この事態は既に実現した事態である、若しくは、これから実現する事態であると記述者が考えているかどうかを表す値を実現度合として出力する。今回の例では、テキストの記述者が「この事態は既に実現した事態である、若しくは、これから実現する事態であると記述者が考えている」事態については１を出力する。一方で、それ以外の事態については０を出力する。
実現度合の判定は任意の方法により行うことが可能であるが、今回は図７に表されるように事態の周囲に出現する手がかり表現と実現度合を予め紐付けておくことにより算出する。ここで、図７は、事態の周囲に出現する手がかり表現と実現度合のルールの例を示した図である。例えば、「～たので」のような原因を表す表現は実際に起きた出来事を表すというルールを記憶しておく。なお、図８に示すのはあくまで一例に過ぎず、ルールは実装環境に応じて任意に定めることができる。また、ルール内に含まれる手がかり表現と実現度合の組の数には制限は無く、任意の数とすることができる。
図７のルールに則ると、上述したように、抽出された事態に「～たので」なる表現が含まれている場合には、既に実現した事態について記述したものと考えられる。そのため、この事態に関しては実現度合として１を出力する。
一方で、抽出された事態に「～たのか」なる表現が含まれている場合は、この表現はこれから実現する事態を表す表現ではなく、且つ、既に実現した事態であると記述者は認定していないものと考えられる表現である。そのため、この事態に関しては実現度合として０を出力する。
また、本実施形態では１又は０といったように二元論により判断しても良いが、「～るそうだ」のように、伝聞や推量を表す表現を伴う場合は、実現度合が中程度であると見なして０．５などの中間値を出力するようにしても良い。
図８に、実現度合判定部２０が出力する実現度合の例が表されている。この例は、図５又は図６に表される事態抽出部１０が出力した事態の一例に図７に表されるようなルールを適用した場合の実現度合判定部２０の出力結果である。
ここで、各事態について個別に検討する。事態（ａ）「妻が怒っていた」は、元の文の中で「妻が怒っていたので～」と書かれており、テキストの記述者はこの事態が実際に起きた出来事として記述されている。そのため、事態（ａ）「妻が怒っていた」に関しては１を出力する。
一方、事態（ｄ）「友達と仲が悪くなった」は、このあと子供が帰った時に聞いてみる内容であり、特に記述者がこの件が実際に起きた出来事かどうかについて述べていない。そのため事態（ｄ）「友達と仲が悪くなった」に関しては０を出力する。
次に、ステップＳ１０４の動作を具体的に説明する。付属説明度合判定部３０は、事態抽出部１０が出力した各事態について、テキスト中で付属説明として主張されている度合いを判定する。
具体的には、従属節に含まれているかどうか等を基準として、事態がテキスト中で果たしている役割に基づいて、事態が付属として主張しているかを判定することができる。
例えば、事態（ａ）「妻が怒っていた」や事態（ｂ）「理由を聞いた」は、「妻が怒っていたので理由を聞いたところ、」という本文への導入のための従属節に含まれている。そのため、このような事態は付属説明のために書かれていると見做して付属説明度合が高いと判定することができる。
このような判定は、どのような場合に付属説明と見做すかをパターンで記述した辞書を保持しておくことで実現できる。
図９は、付属説明度合のルールの例を表した図である。「～たので」「～たところ」「～た時に」など、時間や条件を表す従属節を表すルールが記載されている。そして、付属説明度合判定部３０は、事態に含まれる表現又は前記事態の周囲に出現した表現に、図９に表される表現に当てはまる表現が出現した場合は付属説明度合を１と見なす。
また、「～する（名詞）」「～な（名詞）」というルールは、名詞を修飾するために付け加えられた連体修飾節を表す。このような場合は付属説明度合を０．５と見做すなど、ルールごとに異なる度合を付与しても良い。
なお、図９に示すのはあくまで一例に過ぎず、ルールは実装環境に応じて任意に定めることができる。また、ルール内に含まれる手がかり表現と付属説明度合の組の数には制限は無く、任意の数とすることができる。
図１１には、付属説明度合判定部３０の出力するデータの例が表されている。この例は、図５又は図６に表される事態抽出部１０が出力した事態の一例に図９に表されるようなルールを適用した場合の付属説明度合判定部３０の出力結果である。
次に、ステップＳ１０５の動作を具体的に説明する。関心事態選別部４０は、事態抽出部１０が出力した各事態について、実現度合判定部２０が出力した実現度合、および付属説明度合判定部３０が出力した付属説明度合を基に、テキスト中に記述された事態の中から、記述者が関心を持っている事態を選別する。例えば、図１１に表されるような事態抽出部１０が出力した各事態と、各事態それぞれについての実現度合及び付属説明度合に基づいて関心事態を選別する。
そして、本実施形態では、実現度合が高い事態や付属説明度合が低い事態を関心事態であるとして取り扱う。よって、実現度合が高いか否かのみを基準として関心事態であるか否かを判断することができる。また、付属説明度合が低いか否かのみを基準として関心事態であるか否かを判断することもできる。もっとも、より高精度に判断するためには実現度合及び付属説明度合の双方を組み合わせて判断することが好ましい。
そこで今回の説明において関心事態選別部４０は、実現度合が高く、且つ、付属説明度合が低い事態を関心事態であると見做して出力する。
例えば、実現度合から付属説明度合を減算し、その減算結果の値が０より大きい事態を関心事態として選別して出力することができる。
図１２は、関心事態選別部４０の出力するデータの例を示す図である。図８に表される実現度合から図９に表される付属説明度合を減算した値が０より大きい事態を選別した結果、事態（ｃ）と事態（ｆ）が出力されている。
次に、ステップＳ１０６の動作を具体的に説明する。問題度合判定部５０は、関心事態選別部４０が出力した各事態について、問題表現辞書６０を照らし合わすことで、事態が問題を含んでいるかを調べ、問題を含んでいる事態だけを問題事態として出力する。
図１３は問題表現辞書６０の例を示す図である。問題事態に含まれていると考えられる語が列挙されている。なお、図１３に表されるのはあくまで一例にしか過ぎず、本実施形態を適用する用途により問題表現辞書６０の内容は大きく変わる。また、問題表現辞書６０に含まれる語の数に制限は無い。
問題度合判定部５０は、問題表現を一つでも含んでいる事態を問題事態として出力するようにしても良い。また、事態に含まれている問題表現の数をカウントして、その数が一定の閾値を超えている場合にのみ問題事態であるとして出力して良い。すなわち、問題表現が所定のＮ個（Ｎは１以上の整数であって任意の値）含まれている場合に問題事態として出力するようにすれば良い。
以上の処理により、本実施形態は、単に問題表現を含む事態を無作為に全て抽出するのではなく、テキスト中で言及されている事態の中から、特に記述者が問題だと考えている問題事態を検出することができる、という効果を奏する。
なお、上述した実施形態は、本発明の好適な実施形態ではあるが、上記実施形態のみに本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更を施した形態での実施が可能である。
例えば本実施形態を、背景技術の欄において説明したインターネット上の掲示板サイトの書き込み等の第三者の作成したテキストの解析やメンタルヘルスケアのためのシステムに適用させるのみならず、或る所定のユーザが過去に記述した文章や、書籍の解析等に用いることができる。
また、例えば、アンケート結果の解析、或いは顧客から受け付けた要望や苦情の解析等にも用いることができる。
更に、例えば社内で行われた会議等の会議録の解析にも用いることができる。この場合は会議の内容を録音し、音声解析処理後に本実施形態を適用する等の用途が考えられる。
本実施形態はこのような何れの用途であっても、記述者（又は発言者）が問題と考えている問題事態を選別することができる。
なお、上記の問題事態検出装置は、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせにより実現することができる。また、上記の問題事態検出装置により行なわれる問題事態検出方法も、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせにより実現することができる。ここで、ソフトウェアによって実現されるとは、コンピュータがプログラムを読み込んで実行することにより実現されることを意味する。
プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable
medium)を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ(Programmable ROM)、ＥＰＲＯＭ(Erasable PROM)、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ(random access memory)）を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体(transitory computer readable medium)によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
medium)を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ(Programmable ROM)、ＥＰＲＯＭ(Erasable PROM)、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ(random access memory)）を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体(transitory computer readable medium)によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
本願は、日本の特願２０１２－１６９６０６（２０１２年７月３１日に出願）に基づいたものであり、又、特願２０１２－１６９６０６に基づくパリ条約の優先権を主張するものである。特願２０１２－１６９６０６の開示内容は、特願２０１２－１６９６０６を参照することにより本明細書に援用される。
本発明の代表的な実施の形態が詳細に述べられたが、様々な変更(changes)、置き換え(substitutions)及び選択(alternatives)が請求項で定義された発明の精神と範囲から逸脱することなくなされることが理解されるべきである。また、仮にクレームが出願手続きにおいて補正されたとしても、クレームされた発明の均等の範囲は維持されるものと発明者は意図する。
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１） 検出対象とするテキストから、テキスト内で言及されている出来事を表す記述を前記出来事毎に事態という単位で抽出する事態抽出部と、
前記抽出した事態の中から、該事態を記述した記述者が実現する事態であると想定している事態及び付属的な説明記述ではない事態の双方又は一方を前記記述者が関心を持っている事態として選別する関心事態選別部と、
前記選別された事態の中から、問題となりうる表現を少なくとも一つ含んでいる事態を問題事態として出力する問題度合判定部と、
を備えることを特徴とする問題事態検出装置。
前記抽出した事態の中から、該事態を記述した記述者が実現する事態であると想定している事態及び付属的な説明記述ではない事態の双方又は一方を前記記述者が関心を持っている事態として選別する関心事態選別部と、
前記選別された事態の中から、問題となりうる表現を少なくとも一つ含んでいる事態を問題事態として出力する問題度合判定部と、
を備えることを特徴とする問題事態検出装置。
（付記２） 付記１に記載の問題事態検出装置であって、
前記記述者が実現する事態であると想定している事態であって、且つ、前記付属的な説明記述ではない事態を前記選別することを特徴とする問題事態検出装置。
前記記述者が実現する事態であると想定している事態であって、且つ、前記付属的な説明記述ではない事態を前記選別することを特徴とする問題事態検出装置。
（付記３） 付記１又は２に記載の問題事態検出装置であって、
前記事態に含まれる表現又は前記事態の周囲に出現した表現に基づいて、前記記述者が実現する事態であると想定していると思われる度合である実現度合を判定する実現度合判定部と、
前記事態に含まれる表現又は前記事態の周囲に出現した表現に基づいて、付属的な説明記述ではない事態と思われる度合である付属説明度合を判定する付属説明度合判定部と、
を更に備え、
前記関心事態選別部は、前記実現度合及び付属説明度合に基づいて前記選別を行うことを特徴とする問題事態検出装置。
前記事態に含まれる表現又は前記事態の周囲に出現した表現に基づいて、前記記述者が実現する事態であると想定していると思われる度合である実現度合を判定する実現度合判定部と、
前記事態に含まれる表現又は前記事態の周囲に出現した表現に基づいて、付属的な説明記述ではない事態と思われる度合である付属説明度合を判定する付属説明度合判定部と、
を更に備え、
前記関心事態選別部は、前記実現度合及び付属説明度合に基づいて前記選別を行うことを特徴とする問題事態検出装置。
（付記４） 付記３に記載の問題事態検出装置であって、
前記実現度合判定部が、事態の周囲に出現しうる手がかり表現と前記実現度合を紐付けておき、該紐付けられている情報と前記事態の周囲に出現した手がかり表現とを照らし合わすことにより前記実現度合を判定することを特徴とする問題事態検出装置。
前記実現度合判定部が、事態の周囲に出現しうる手がかり表現と前記実現度合を紐付けておき、該紐付けられている情報と前記事態の周囲に出現した手がかり表現とを照らし合わすことにより前記実現度合を判定することを特徴とする問題事態検出装置。
（付記５） 付記３又は４に記載の問題事態検出装置であって、
前記付属説明度合判定部が、前記事態が前記テキストにおいて従属節に含まれているか否かに基づき前記付属説明度合を判定することを特徴とする問題事態検出装置。
前記付属説明度合判定部が、前記事態が前記テキストにおいて従属節に含まれているか否かに基づき前記付属説明度合を判定することを特徴とする問題事態検出装置。
（付記６） 付記３乃至５の何れか１に記載の問題事態検出装置であって、
前記実現度合から前記付属説明度合を減算し、該減算後の値が所定値以上である事態を前記選別することを特徴とする問題事態検出装置。
前記実現度合から前記付属説明度合を減算し、該減算後の値が所定値以上である事態を前記選別することを特徴とする問題事態検出装置。
（付記７） 付記１乃至６の何れか１に記載の問題事態検出装置であって、
前記選別された事態の中から、問題となりうる表現を所定の閾値を超える個数含んでいる事態を前記問題事態として出力することを特徴とする問題事態検出装置。
前記選別された事態の中から、問題となりうる表現を所定の閾値を超える個数含んでいる事態を前記問題事態として出力することを特徴とする問題事態検出装置。
（付記８） 検出対象とするテキストから、テキスト内で言及されている出来事を表す記述を前記出来事毎に事態という単位で抽出し、
前記抽出した事態の中から、該事態を記述した記述者が実現する事態であると想定している事態及び付属的な説明記述ではない事態の双方又は一方を前記記述者が関心を持っている事態として選別し、
前記選別された事態の中から、問題となりうる表現を少なくとも一つ含んでいる事態を問題事態として出力する、
ことを特徴とする問題事態検出方法。
前記抽出した事態の中から、該事態を記述した記述者が実現する事態であると想定している事態及び付属的な説明記述ではない事態の双方又は一方を前記記述者が関心を持っている事態として選別し、
前記選別された事態の中から、問題となりうる表現を少なくとも一つ含んでいる事態を問題事態として出力する、
ことを特徴とする問題事態検出方法。
（付記９） 問題事態検出装置としてコンピュータを機能させるための問題事態検出用プログラムであって、
前記コンピュータを、
検出対象とするテキストから、テキスト内で言及されている出来事を表す記述を前記出来事毎に事態という単位で抽出する事態抽出部と、
前記抽出した事態の中から、該事態を記述した記述者が実現する事態であると想定している事態及び付属的な説明記述ではない事態の双方又は一方を前記記述者が関心を持っている事態として選別する関心事態選別部と、
前記選別された事態の中から、問題となりうる表現を少なくとも一つ含んでいる事態を問題事態として出力する問題度合判定部と、
を備える問題事態検出装置として機能させることを特徴とする問題事態検出用プログラム。
前記コンピュータを、
検出対象とするテキストから、テキスト内で言及されている出来事を表す記述を前記出来事毎に事態という単位で抽出する事態抽出部と、
前記抽出した事態の中から、該事態を記述した記述者が実現する事態であると想定している事態及び付属的な説明記述ではない事態の双方又は一方を前記記述者が関心を持っている事態として選別する関心事態選別部と、
前記選別された事態の中から、問題となりうる表現を少なくとも一つ含んでいる事態を問題事態として出力する問題度合判定部と、
を備える問題事態検出装置として機能させることを特徴とする問題事態検出用プログラム。
本発明は、記述者が問題だと考えている問題事態を検出する用途であれば任意の用途に適用可能である。
１ 演算処理装置
２ 通信インターフェース
３ メモリ
４ ハードディスクドライブ
５ 入力装置
６ 出力装置
７ バス
１０ 事態抽出部
２０ 実現度合判定部
３０ 付属説明度合判定部
４０ 関心事態選別部
５０ 問題度合判定部
６０ 問題表現辞書
１００ 問題事態検出装置
２ 通信インターフェース
３ メモリ
４ ハードディスクドライブ
５ 入力装置
６ 出力装置
７ バス
１０ 事態抽出部
２０ 実現度合判定部
３０ 付属説明度合判定部
４０ 関心事態選別部
５０ 問題度合判定部
６０ 問題表現辞書
１００ 問題事態検出装置
Claims (9)
- 検出対象とするテキストから、テキスト内で言及されている出来事を表す記述を前記出来事毎に事態という単位で抽出する事態抽出部と、
前記抽出した事態の中から、該事態を記述した記述者が実現する事態であると想定している事態及び付属的な説明記述ではない事態の双方又は一方を前記記述者が関心を持っている事態として選別する関心事態選別部と、
前記選別された事態の中から、問題となりうる表現を少なくとも一つ含んでいる事態を問題事態として出力する問題度合判定部と、
を備えることを特徴とする問題事態検出装置。 - 請求項１に記載の問題事態検出装置であって、
前記記述者が実現する事態であると想定している事態であって、且つ、前記付属的な説明記述ではない事態を前記選別することを特徴とする問題事態検出装置。 - 請求項１又は２に記載の問題事態検出装置であって、
前記事態に含まれる表現又は前記事態の周囲に出現した表現に基づいて、前記記述者が実現する事態であると想定していると思われる度合である実現度合を判定する実現度合判定部と、
前記事態に含まれる表現又は前記事態の周囲に出現した表現に基づいて、付属的な説明記述ではない事態と思われる度合である付属説明度合を判定する付属説明度合判定部と、
を更に備え、
前記関心事態選別部は、前記実現度合及び付属説明度合に基づいて前記選別を行うことを特徴とする問題事態検出装置。 - 請求項３に記載の問題事態検出装置であって、
前記実現度合判定部が、事態の周囲に出現しうる手がかり表現と前記実現度合を紐付けておき、該紐付けられている情報と前記事態の周囲に出現した手がかり表現とを照らし合わすことにより前記実現度合を判定することを特徴とする問題事態検出装置。 - 請求項３又は４に記載の問題事態検出装置であって、
前記付属説明度合判定部が、前記事態が前記テキストにおいて従属節に含まれているか否かに基づき前記付属説明度合を判定することを特徴とする問題事態検出装置。 - 請求項３乃至５の何れか１項に記載の問題事態検出装置であって、
前記実現度合から前記付属説明度合を減算し、該減算後の値が所定値以上である事態を前記選別することを特徴とする問題事態検出装置。 - 請求項１乃至６の何れか１項に記載の問題事態検出装置であって、
前記選別された事態の中から、問題となりうる表現を所定の閾値を超える個数含んでいる事態を前記問題事態として出力することを特徴とする問題事態検出装置。 - 検出対象とするテキストから、テキスト内で言及されている出来事を表す記述を前記出来事毎に事態という単位で抽出し、
前記抽出した事態の中から、該事態を記述した記述者が実現する事態であると想定している事態及び付属的な説明記述ではない事態の双方又は一方を前記記述者が関心を持っている事態として選別し、
前記選別された事態の中から、問題となりうる表現を少なくとも一つ含んでいる事態を問題事態として出力する、
ことを特徴とする問題事態検出方法。 - 問題事態検出装置としてコンピュータを機能させるための問題事態検出用プログラムであって、
前記コンピュータを、
検出対象とするテキストから、テキスト内で言及されている出来事を表す記述を前記出来事毎に事態という単位で抽出する事態抽出部と、
前記抽出した事態の中から、該事態を記述した記述者が実現する事態であると想定している事態及び付属的な説明記述ではない事態の双方又は一方を前記記述者が関心を持っている事態として選別する関心事態選別部と、
前記選別された事態の中から、問題となりうる表現を少なくとも一つ含んでいる事態を問題事態として出力する問題度合判定部と、
を備える問題事態検出装置として機能させることを特徴とする問題事態検出用プログラム。
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