使用データ

学習データには， Kawaharaらの5億文Webコーパス[13]を使用し， 図4.1に示す 言語モデルを用いて本コーパス から自動的に原因文を獲得する．

獲得の手がかりとなる感情表現には， 小林らの評価値表現辞書[4] から人手で抽出した414語の感情表現を用いる．抽出した情緒極性毎の 数と例を表4.1に示す． 8種類の接続表現（ので，から，ため，て，のは，のが，こ とは，ことが）のうち，5億文Webコーパスにおける絶対数と， 接続表現の後節に感情表現が来る可能性が高いことを 考慮し，「ので」を用いる．

図 4.1: 原因文を獲得するための言語モデル

表 4.1: 感情表現数と例

情緒極性	感情表現の例	計
《Pos》	楽しい，好き，うれしい	139
《Neg》	嫌，怒る，恐い	266
《Sur》	驚き，驚く，びっくり	9
		414