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分析手順

前節で示した$E1$$E2$,および,文末表現の3つを実際に集計する手順を以下に示す.
手順1
分析対象の文末表現パターンが対応する台詞を,付与されている情緒タグと共に全てコーパスより抽出する.
手順2
抜き出した台詞に自動情緒推定を行い,$E1$を決定する.
手順3
$E1$$E2$,および,文末表現の組を,文末表現毎にまとめる.
手順4
組合せの事例をもとに,変換の回数をカウントする.
$E1$$E2$,および,文末表現の3つの組を集計し,文末表現の情緒性変換を分析する.例えば,命題表現 より$E1$=《Po》が自動推定され,情緒の注釈より$E2$=《喜び》;《期待》が得られていた場合,〔《Po》, 《喜び》;《期待》,V^renyouちゃおう。〕という3つの組が得られる.この文末表現に対しては, 《Po》から《喜び》と《期待》へ変換がそれぞれ1度ずつ使用されたと見なし,〈保持〉が2回,〈共起, 想像〉が1回,〈共起, Po〉が2回と集計する.
次に,情緒性変換の傾向値を以下の式で計算する.



\begin{displaymath}
(分類の変換回数)/(文末表現の総変換回数) * 100 [\verb\vert%\vert]
\end{displaymath} (4.1)


ただし, $r_{〈反転〉,f}$においては,$E1$=〈反転〉は存在しないことから,式(1)における分母を ,(文末表現$E1=$《Po》or《Ne》の変換回数)に変更する.
この情緒性変換の傾向値は,その文末表現が各分類に変換される頻度をパーセントで示している.例えば, 「V^renyouたいよ。,伝達,欲求,非過去,実在」の文末表現の場合,〈共起,Po〉が55$\%$,〈共起, Ne〉が45$\%$,〈共起,想像〉が46$\%$となっており,ポジティブな情緒への変換が行われる傾向が高いこと が分かる.



takumi shirayanagi 平成22年2月11日