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公開番号2024140928
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-10-10
出願番号2023052301
出願日2023-03-28
発明の名称文章の分析装置
出願人株式会社ジール
代理人個人
主分類G06F 40/279 20200101AFI20241003BHJP(計算;計数)
要約【課題】文章の特徴を容易に把握可能な分析結果を提供可能とすること。
【解決手段】本発明の分析装置1は、文章を取得可能な文章取得部111と、文章を複数の解析単位に分割可能な文章分割部112と、文章における解析単位ごとの感情ベクトルの推移を生成可能な感情ベクトル生成部113と、感情ベクトルの推移に対する評価を生成可能な評価生成部114と、評価の表示を指令可能な表示指令部118と、文章及び解析単位に基づく推移の生成を機械学習可能な第1機械学習部119と、を備え、感情ベクトルは、複数種類の感情の強さそれぞれを元とするベクトルであり、感情ベクトル生成部113は、文章と解析単位と第1機械学習部119による機械学習とに基づいて推移を生成可能であり、評価生成部114は、少なくとも、感情ベクトルのノルムと該ノルムの移動平均との相関に関する相関評価を生成可能である。
【選択図】図1

特許請求の範囲【請求項１】
文章を取得可能な文章取得部と、
前記文章を複数の解析単位に分割可能な文章分割部と、
前記文章における前記解析単位毎の感情ベクトルの推移を生成可能な感情ベクトル生成部と、
前記感情ベクトルの推移に対する評価を生成可能な評価生成部と、
前記評価の表示を指令可能な表示指令部と、
前記文章及び前記解析単位に基づく前記感情ベクトルの生成を機械学習可能な第１機械学習部と、
を備え、
前記感情ベクトルは、複数種類の感情の強さそれぞれを元とするベクトルであり、
前記感情ベクトル生成部は、前記文章と前記解析単位と前記第１機械学習部による機械学習とに基づいて前記感情ベクトルの推移を生成可能であり、
前記評価生成部は、少なくとも、前記感情ベクトルのノルムと前記ノルムの移動平均との相関に関する相関評価を生成可能である、
文章の分析装置。
続きを表示（約 710 文字）【請求項２】
前記文章の要約を生成可能な要約生成部と、
前記文章及び前記解析単位に基づく前記要約の生成を機械学習可能な第２機械学習部と、
をさらに備え、
前記要約生成部は、前記文章と前記第２機械学習部による機械学習とに基づいて前記要約を生成可能であり、
前記表示指令部は、前記要約の表示をさらに指令可能である、
請求項１に記載の分析装置。
【請求項３】
前記文章の登場人物の登場人物情報を取得可能な登場人物情報取得部と、
前記登場人物情報に基づいて前記登場人物の画像を生成可能な画像生成部と、
前記登場人物情報に基づく前記画像の生成を機械学習可能な第３機械学習部と、
をさらに備え、
前記画像生成部は、前記第３機械学習部による機械学習に基づいて前記画像を生成可能であり、
前記表示指令部は、前記画像の表示をさらに指令可能である、
請求項１に記載の分析装置。
【請求項４】
前記文章取得部は、画像を含む文章を取得可能であり、
前記文章分割部は、画像を含まない解析単位及び画像からなる解析単位からなる複数の解析単位に前記画像を含む文章を分割可能であり、
前記感情ベクトル生成部は、
前記画像を含まない解析単位について、前記第１機械学習部による機械学習に基づいて前記感情ベクトルの推移を生成可能であり、
前記画像からなる解析単位について、画像に基づく感情ベクトルの生成に係る所定の機械学習に基づいて前記感情ベクトルの推移を生成可能である、
請求項１に記載の分析装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、文章の分析装置に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
文章を分析する要望がある。分析対象となる文章は、例えば、脚本、小説、論説文、エッセイ、ブログ等である。文章の分析に関し、物語性を有する文章等では、文章を読んだ場合に引き起こされる感情を分析する要望がある。感情の分析は、文章の特徴を把握する際に役立つのみならず、文章の要約、文章の登場人物の視覚的表現の生成等に活用され得る。
【０００３】
文章の内容を分析することに関し、特許文献１は、文章の入力を受け付ける入力部と、前記文章を複数のシーンに分割する分割部と、前記シーン毎に複数の個別感情値を算出する第１算出部と、前記複数の個別感情値に基づいて、前記シーンの代表感情値を算出する第２算出部と、前記代表感情値のグラフを表示する表示部と、を備える文章解析装置を開示している。特許文献１の技術は、文章全体を通して感情的な盛り上がりを解析する技術を提供できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２２－２６２７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、文章の分析では、文章の特徴を容易に把握したいとの要望がある。特許文献１の技術は、代表感情値のグラフを表示するにとどまる。そのため、ユーザは、該グラフを読み解く能力を求められる。よって、特許文献１の技術は、文章の特徴を容易に把握する点において、さらなる改良の余地がある。
【０００６】
本発明の目的は、文章の特徴を容易に把握可能な分析結果を提供可能とすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明者らは、上記課題を解決するために鋭意検討した結果、感情ベクトルのノルムと該ノルムの移動平均との相関に関する相関評価を表示すること等によって、上記の目的を達成できることを見出した。そして、本発明者らは、本発明を完成させるに至った。具体的に、本発明は以下のものを提供する。
【０００８】
第１の特徴に係る発明は、文章を取得可能な文章取得部と、前記文章を複数の解析単位に分割可能な文章分割部と、前記文章における前記解析単位毎の感情ベクトルの推移を生成可能な感情ベクトル生成部と、前記感情ベクトルの推移に対する評価を生成可能な評価生成部と、前記評価の表示を指令可能な表示指令部と、前記文章及び前記解析単位に基づく前記感情ベクトルの生成を機械学習可能な第１機械学習部と、を備え、前記感情ベクトルは、複数種類の感情の強さそれぞれを元とするベクトルであり、前記感情ベクトル生成部は、前記文章と前記解析単位と前記第１機械学習部による機械学習とに基づいて前記感情ベクトルの推移を生成可能であり、前記評価生成部は、少なくとも、前記感情ベクトルのノルムと前記ノルムの移動平均との相関に関する相関評価を生成可能である、文章の分析装置を提供する。
【０００９】
第１の特徴に係る発明は、取得した文章を複数の解析単位に分割し、解析単位ごとの感情ベクトルの推移を機械学習に基づいて生成できる。すなわち、第１の特徴に係る発明は、取得した文章において、複数種類の感情値が解析単位ごとにどのように変化するかの推移を機械学習に基づく客観的なアルゴリズムによって生成できる。
【００１０】
しかしながら、このような推移をグラフ等として表示する場合、利用者は、表示されたグラフ等を読み解くことへの習熟を求められる。本発明者らは、鋭意検討した結果、感情ベクトルのノルムと該ノルムの移動平均との相関に関する相関評価を用いることにより、文章の特徴をよりいっそう容易に把握可能とする表示を行えることを見出した。
（【００１１】以降は省略されています）

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