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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として応用できる可能性もあるからである. 例えば,ブログや掲示板などに蓄積された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気持ちを知るといったことが挙げられる.

田中らは,情緒推定へのアプローチの一つとして,「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]. それに加えて,滝川らは,判断条件においての情緒主とある事物の関係の方向性である「接近」と「乖離」の関係に着目し,辞書を改良した[3]. 本辞書は,日本語語彙大系[4]の結合価パターン14,819件に11,712セットの判断条件を加えた情緒属性が追加され構成されている. 本辞書を用いた情緒推定の方法は,もし,入力文と結合価パターンがマッチし,意味属性制約を充足し,かつ,判断条件が成立するならば,対応する情緒属性として「情緒名」,「情緒主」,「情緒対象」を出力するというものである. しかし,判断条件「保留」と付与された,判断条件が不明確なパターン1,600件が残っている. 本研究では,この箇所を再分析し,補修を行い,その判断条件を利用して情緒推定を行う.

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,判断条件の補修手順,ならびに,補修例を示す. 第4章では,補修した判断条件の付与精度について調査し,今後の精度向上について考察する. 第5章では,情緒推定実験を行う. 第6章では,本研究の考察を行うとともに,今後の課題について述べる. 最後に第7章でまとめを述べる.



平成23年3月2日