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はじめに

言語の意味理解の一つとして,言語表現から書き手や,話者,登場人物 の情緒を推定する技術に期待が寄せられている. なぜなら,この技術はテキストマイニングに利用できるからである. 例えば,ブログや口コミ掲示板などに蓄積されているテキストデータを情緒推定 することで,企業の商品やサービスに対する消費者の感情を知るといったことが 考えられる. これに対し田中らは,情緒推定のアプローチとして「情緒生起の原因に着目した 手法」に注目した.この手法は,結合価パターン辞書を構築することで, 用言の語義から情緒の生起原因を明記した特徴(情緒原因)を解析し,情緒を 推定する手法である[1].さらに,吾郷らは,不足する情緒原因の 特徴を補うために,本辞書に「判断条件」を追加した[2].また,滝川ら は,本辞書に追加された判断条件に対し改良を行っている[3].

判断条件は,用言の語義が示す感情的な特徴が成立するための前提条件で, 情緒主とある事物(以後,二者という)を方向性とともに関係づけることで 表現している. また,判断条件の運用の為には,ブログデータより,判断条件が示す二者の関係と, 情緒の共起関係を統計的に集計した「判断情報知識ベース」の構築が必要である.

しかし,判断情報知識ベースの構築には,網羅性の問題がある. 判断条件の示す二者の表現の中には, 「連体修飾節+名詞」の形式ものが存在し,名詞と連体修飾節の組合せの全てを 考慮する必要があり,ブログデータからの収集コストが高くなるからである.

そこで,本研究では,判断情報知識ベースの 網羅性の向上の為,連体修飾節の1つである 形容詞に着目し,情緒原因を成立させる形容詞を知識化した 「形容詞型判断情報知識ベース」の構築を行う.また, 形容詞型判断情報知識ベースの構築の前処理として,未改良である 判断条件「生理」の改良を行う.

本論文の構成は以下の通りである.第2章では,情緒属性付き結合価パターン 辞書について述べる.第3章では,判断条件「生理」の問題点,改良方法 を述べ,改良を行う.第4章では,判断条件の成立と形容詞の関係について 仮説を立て,検証を行う.第5章では,形容詞型判断情報知識ベース の構築を行う.第6章では,情緒推定実験を行う. 最後に,第7章でまとめを述べる.



平成21年4月2日