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JP2004171049A - Nature analysis system - Google Patents

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JP2004171049A
JP2004171049A JP2002332585A JP2002332585A JP2004171049A JP 2004171049 A JP2004171049 A JP 2004171049A JP 2002332585 A JP2002332585 A JP 2002332585A JP 2002332585 A JP2002332585 A JP 2002332585A JP 2004171049 A JP2004171049 A JP 2004171049A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
entity
property
speech
language
content
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
JP2002332585A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Hiroshi Segawa
洋 瀬川
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
STB SOFIA KK
Original Assignee
STB SOFIA KK
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by STB SOFIA KK filed Critical STB SOFIA KK
Priority to JP2002332585A priority Critical patent/JP2004171049A/en
Publication of JP2004171049A publication Critical patent/JP2004171049A/en
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a system for much more objectively analyzing the nature of entity by removing the arbitrariness of the entity. <P>SOLUTION: In this nature analysis system, language issued from the entity is recognized concerning contents by a language recognition means 13. Also, a part of speech is extracted by a part of speech extraction means 14 from the recognized language obtained by the language recognition means 13 according to an "extraction algorithm". Furthermore, the nature of the entity is analyzed by a nature analysis means 15 according to an "analysis algorithm" based on the pattern of the extracted part of speech obtained by the part of speech extraction means 14. Then, information concerning the analyzed nature obtained by the nature analysis means 15 is provided to the entity or a third person by an information providing means 16. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、コンテンツに関してエンティティから発せられる言語に基づき、当該エンティティの性質を分析するシステムに関する。
【0002】
【従来の技術】
企業や団体等の組織やその所属人物等のエンティティの性質が、何らかの格付け又は適材適所等の観点から第三者によって様々な観点から分析される場合がある。また、例えばある素材に対するエンティティの考え方に基づいて当該エンティティの性質の客観的な分析が図られている。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、エンティティが好ましい性質であると分析されることを望むため、自身の考えにそぐわない恣意的な考えを提示する場合もあり、このような場合には当該エンティティの性質の客観的な分析が困難となる。
【0004】
そこで、本発明は、エンティティの恣意を排除して当該エンティティの性質をより客観的に分析し得るシステムを提供することを解決課題とする。
【0005】
【課題を解決するための手段】
前記課題を解決するための本発明の性質分析システムは、言語から品詞を抽出する抽出アルゴリズムと、コンテンツに関してエンティティから発せられる言語に含まれる品詞のパターンに基づいて該エンティティの性質を分析する分析アルゴリズムとを記憶する記憶手段と、コンテンツに関してエンティティから発せられる言語を認識する言語認識手段と、言語認識手段により認識された言語から、記憶手段により記憶されている抽出アルゴリズムに従って品詞を抽出する品詞抽出手段と、品詞抽出手段により抽出された品詞のパターンに基づき、記憶手段により記憶されている分析アルゴリズムに従ってエンティティの性質を分析する性質分析手段と、性質分析手段により分析されたエンティティの性質に関する情報を、該エンティティ又は第三者に対して提供する情報提供手段とを備えていることを特徴とする。
【0006】
本発明によれば、コンテンツに関してエンティティから発せられる言語そのものではなく、当該言語から抽出される品詞のパターンに基づいてエンティティの性質が分析される。本願発明者の得た知見によれば「品詞のパターン」には言語そのものよりもエンティティの性質が強く反映され得る。
【0007】
従って、本発明によれば、コンテンツに関してエンティティから発せられる言語が恣意的であっても、恣意を排除して当該エンティティの性質を客観的に分析することができる。
【0008】
また、本発明の性質分析システムは、記憶手段がコンテンツを記憶し、エンティティに対して記憶手段により記憶されているコンテンツを提供するコンテンツ提供手段を備えていることを特徴とする。
【0009】
本発明によれば、コンテンツの提供、このコンテンツに関してエンティティから発せられる言語の認識、この言語からの品詞の抽出、及び抽出された品詞のパターンに基づくエンティティの性質分析という一連の処理を包括的に管理することができる。
【0010】
さらに本発明の性質分析システムは、性質分析手段が品詞抽出手段により抽出される品詞のパターンに基づいてエンティティの性質をパラメータ化して分析することを特徴とする。
【0011】
本発明によれば、コンテンツに関してエンティティから発せられた言語から抽出される品詞のパターンが反映された「パラメータ」を介してエンティティの性質が客観的に分析され得る。
【0012】
また、本発明の性質分析システムは、コンテンツに応じてエンティティにより発せられる言語に時系列的に対応付けて該エンティティの状態を検知する状態検知手段を備え、性質分析手段が品詞抽出手段により抽出された品詞のパターンと、状態検知手段により該品詞のパターンに時系列的に対応付けられて検知されたエンティティの状態とに基づき、記憶手段により記憶されている分析アルゴリズムに従って該エンティティの性質を分析することを特徴とする。
【0013】
本発明によれば、コンテンツに関してエンティティから発せられる言語から抽出される品詞のパターンと、この品詞のパターンに時系列的に対応付けられるエンティティの状態とに基づいて当該エンティティの性質が分析される。本願発明者の得た知見によれば「品詞のパターン」及びこの品詞のパターンに時系列的に対応付けられるエンティティの「状態」には言語の裏に隠れているエンティティの性質がより強く反映され得る。
【0014】
従って、本発明によれば、コンテンツに関してエンティティから発せられる言語が恣意的であっても、この恣意を排除して当該エンティティの性質をさらに客観的に分析することができる。
【0015】
さらに本発明の性質分析システムは、性質分析手段が品詞抽出手段により抽出される品詞のパターンに基づきエンティティの性質を1次パラメータ化し、状態検知手段により該品詞のパターンに時系列的に対応付けられて検知されたエンティティの状態に応じた重み付きの1次パラメータの総和を該エンティティの性質を表す2次パラメータとして算出することを特徴とする。
【0016】
本発明によれば、コンテンツに関してエンティティから発せられた言語から抽出される品詞のパターンに加え、当該品詞のパターンに時系列的に対応付けられるエンティティの状態が反映された「2次パラメータ」を介してエンティティの性質が客観的に分析され得る。
【0017】
また、本発明の性質分析システムは、記憶手段がエンティティの性質のパターンに対応付けて現存、歴史上又は架空の人物又は団体に関する情報を記憶し、情報提供手段が性質分析手段により分析されたエンティティの性質のパターンに応じ、記憶手段により記憶されている人物又は団体に関する情報を、該エンティティ又は第三者に対して提供することを特徴とする。
【0018】
本発明によれば、エンティティの性質が歴史上、現存又は架空の人物又は団体に投影され、顕在化された上で分析され得る。
【0019】
【発明の実施の形態】
本発明の性質分析システムの実施形態について図面を用いて説明する。図1は本実施形態の性質分析システムの構成説明図であり、図2及び図3は本実施形態の性質分析システムの機能説明図である。
【0020】
図1に示す性質分析システムは、性質分析の対象となる「エンティティ」の端末20とネットワーク通信可能なサーバ10により構成されている。
【0021】
また、本システムは、記憶手段11と、コンテンツ提供手段12と、言語認識手段13と、品詞抽出手段14と、性質分析手段15と、情報提供手段16とを備えている。
【0022】
記憶手段11はコンテンツ、抽出アルゴリズム、分析アルゴリズム等を電磁気的手法により記憶している。また、記憶手段11はエンティティの性質のパターンと対応付けて現存、歴史上又は架空の人物又は団体に関する情報を電磁気的手法により記憶している。
【0023】
コンテンツ提供手段12は記憶手段11により記憶されている「コンテンツ」を、ネットワーク及び端末20を介してエンティティに提供する。即ち、コンテンツ提供手段12の機能により、サーバ10から端末20へ「コンテンツ」がダウンロードされる。
【0024】
言語認識手段13はコンテンツに関してエンティティが端末20に入力した言語、即ち、エンティティから発せられる言語をネットワークを介して取得した上で認識する。即ち、言語認識手段13の機能により、端末20からサーバ10へエンティティの「言語」がアップロードされる。
【0025】
品詞抽出手段14は、言語認識手段13により認識された「言語」から、記憶手段11により記憶されている「抽出アルゴリズム」に従って「品詞」を抽出する。
【0026】
性質分析手段15は品詞抽出手段14により抽出された「品詞のパターン」に基づき、記憶手段11により記憶されている「分析アルゴリズム」に従って各エンティティの性質を分析する。また、性質分析手段15はエンティティの性質をパラメータ化する。
【0027】
情報提供手段16は性質分析手段15により分析されたエンティティの性質に関する情報を、当該エンティティ等に対して提供する。即ち、情報提供手段16の機能により、エンティティの性質に関する情報がサーバ10から端末20にダウンロードされる。
【0028】
エンティティの端末20は、CPU等による情報処理機能、ネットワーク通信機能、モニタ等によるコンテンツ等の表示機能、キーボードやマウス等による言語等の入力操作機能等の諸機能を備えている。
【0029】
前記構成の性質分析システムの機能について図2及び図3に従い説明する。
【0030】
まず、サーバ10から各エンティティの端末20に対して「コンテンツ」がダウンロードされる(図2矢印▲1▼)。「コンテンツ」の例としては「泣いて馬謖を斬る」等の故事成語、「三匹の子豚」等の物語、戦場シーン等の静止画やストーリー性のある映画等の動画が挙げられる。これにより端末20においてコンテンツと、このコンテンツに関してエンティティの意見を提示するように求めるメッセージとが表示される。なお、コンテンツとしてはエンティティにある程度の予備知識があることを期待でき、様々な意見が提示され得るように著名又は周知のものが好ましい。また、メッセージとしてはエンティティから多面的な意見が引き出せるよう漠然とした問いかけであることが好ましい。
【0031】
次に、エンティティが端末20を操作することで「〜は○○である。しかし、〜は●●である。従って、〜は‥である。」等、コンテンツに応じた意見をメッセージに応じた言語の形で入力する。これにより、コンテンツに関してエンティティから発せられた意見(言語)が各端末20からサーバ10にアップロードされる(図2矢印▲2▼)。なお、複数の選択肢が提示された上で、当該選択肢の1つがエンティティによるクリック操作等により選択されることで当該エンティティの意見が入力されてもよい。
【0032】
続いて、品詞抽出手段14が端末20からサーバ10にアップロードされた言語から、記憶手段11により記憶されている「抽出アルゴリズム」に従って文法上の性質により分類された語の部類である「品詞」を抽出する(図2s1)。品詞抽出手段14により抽出される「品詞」には、名詞、代名詞、形容詞、形容動詞、動詞、副詞、接続詞、感動詞、助詞、助動詞、連体詞等が含まれる。なお、言語体系の相違に応じ、上記とは相違する品詞が抽出されてもよく、これらの品詞がより詳細に或いはより包括的に分類された上で品詞抽出手段14により抽出されてもよい。
【0033】
また、性質分析手段15が品詞抽出手段14により抽出された品詞のパターンに基づき、記憶手段11により記憶されている「分析アルゴリズム」に従って当該エンティティの性質を分析する(図2s2)。品詞のパターンの具体例としては、名詞、接続詞、接続助詞等の所定品詞の登場頻度、種類、論理的に整合するか否かの別等が挙げられる。また、エンティティの性質の具体例としては「哲学観」は○○であり、「誠実観」からは●●であり、「商才」は◎◎であり、「忍耐力」は〜であり、‥等、種々の観点からの性質が挙げられる。
【0034】
また、性質分析手段15が、哲学指数は「α」、誠実指数は「β」、商才指数は「γ」、忍耐指数は「δ」、仮面指数(感情や考えを表面に出さない程度を示す)は「ε」、‥等、エンティティの各性質を記憶手段11により記憶されている分析アルゴリズムに従ってパラメータ化する(s2参照)。
【0035】
さらに、情報提供手段16が哲学指数は「α」、誠実指数は「β」、商才指数は「γ」、忍耐指数は「δ」、仮面指数は「ε」、‥等のエンティティの性質のパターンに従い、記憶手段11により当該性質のパターンと対応付けられて記憶されている歴史上の人物等に関する情報を読み取る。人物等に関する情報の具体例としては「織田信長タイプ 多角経営能力があり、‥」とか「エジソンタイプ努力を惜しまない天才であり、‥」等の情報が挙げられる。なお、この情報に含まれる人物等としてはエンティティに親しみを感じさせ得るような著名又は周知の人物等であることが好ましい。また、この情報に含まれる人物等を形容する内容は、必ずしも正確である必要はなく、一般的に信じられているような内容であってもよい。
【0036】
そして、エンティティの性質に関する情報及びこの性質のパターンに応じた人物等に関する情報がサーバ10から当該エンティティの端末20にダウンロードされる(図2矢印▲3▼)。
【0037】
これにより、端末20のモニタに図3に示すウィンドウ31〜33が表示される。ウィンドウ31には「哲学観」は○○であり、‥等の当該エンティティの性質に関する情報が表示される。また、ウィンドウ32には「商才指数」や「仮面指数」等のエンティティの各性質を表すパラメータが、指数を取ることで振幅が強調された波形グラフとして表示される。なお、これらパラメータは棒グラフや正多角形グラフ等により表されてもよい。さらに、ウィンドウ33にはエンティティの性質のパターンに応じた「織田信長タイプ 多角経営能力があり、‥」等の歴史上の人物等に関する情報が表示される。また、ウィンドウ33には端末20に当該人物等の似顔絵や漫画化されたキャラクターも表示される。
【0038】
なお、これらの情報はサーバ10から、エンティティ本人以外の他のエンティティ(第三者)の端末20にダウンロードされ、当該他のエンティティに提供されてもよい。
【0039】
本システムによれば、コンテンツに応じたエンティティの意見(言語)そのものではなく、この意見から抽出される品詞のパターンに基づいてエンティティの性質が分析される。「品詞のパターン」には意見そのものよりもエンティティの性質が強く反映され得ると考えられる。例えば「四面楚歌」という故事成語について、エンティティが「四面楚歌とならないように留意しなくてはならない」旨の意見を示したとする。この意見そのものからはエンティティの哲学観や人生観が優れているように思われる。しかし、意見そのものが立派であっても、この意見に含まれる品詞のパターンからして、当該故事成語とは全く無関係と思われるような商才や忍耐力等の性質については劣っていると分析が可能である。
【0040】
従って、本システムによれば、コンテンツに関してエンティティから発せられる言語が恣意的であっても、その恣意を排除して当該エンティティの性質を客観的に分析することができる。
【0041】
また、エンティティは端末20に表示されるウィンドウ31〜33を介して自己又は他のエンティティの性質の分析結果を把握できる(図3参照)。即ち、エンティティは端末20に表示されるウィンドウ31を介して対象エンティティの「哲学観」は○○であり、「誠実観」からは●●であり、「商才」は◎◎であり、「忍耐力」は〜であり、‥等、種々の観点からの性質を把握できる。
【0042】
また、エンティティは端末20に表示されるウィンドウ32を介して、当該性質を表すパラメータを把握できる。即ち、エンティティは、抽象的な言語によるやや漠然とした分析結果を、パラメータの大小を通じて具体的に把握できる。
【0043】
さらに、エンティティは端末20に表示されるウィンドウ33を介して対象エンティティを歴史上の人物等に投影させ、親しみの持ちやすい形で当該対象エンティティの性質の概略を把握し得る。このようにエンティティの性質に関する情報を視覚を通じて把握するための工夫が施されているので、本システムを利用する魅力が増し、本システムの広い普及が図られ得る。
【0044】
なお、本実施形態ではサーバ10により性質分析システムが構成されていたが、他の実施形態としてエンティティの端末20により性質分析システムが構成されていてもよい。当該他の実施形態によればコンテンツやアルゴリズムが端末20のHDD(記憶装置/図示略)に記憶され、エンティティの操作に応じたCPU等の機能発揮によりコンテンツやエンティティの性質に関する情報等が端末20のモニタ(図示略)に表示される(図3参照)。
【0045】
また、本実施形態ではコンテンツ提供手段12により「コンテンツ」がネットワークを介してエンティティに提供されたが(図2矢印▲1▼参照)、他の実施形態として紙、CD−ROM、ビデオテープ等の種々の記録媒体の配布によって「コンテンツ」がエンティティに提供されてもよい。当該他の実施形態ではコンテンツ提供手段12が省略されてもよい。
【0046】
さらに本実施形態ではコンテンツに対する「意見(言語)」がネットワークを介してエンティティから提供されたが(図2矢印▲2▼参照)、他の実施形態として「意見」が紙等の記録媒体を介してエンティティから提供されてもよい。当該他の実施形態では、言語認識手段13が紙等の記録媒体に光を入射した上で、反射光に基づいてエンティティの言語を認識する等、光学的手法により言語が認識されてもよい。
【0047】
また、本実施形態では情報提供手段16により「エンティティの性質に関する情報」及び「歴史上の人物等に関する情報」等がネットワークを介してエンティティに提供されたが(図2矢印▲3▼参照)、他の実施形態としてこれらの情報が紙やCD−ROM等の記録媒体を介してエンティティに提供されてもよい。当該他の実施形態では情報提供手段16がこれら情報を記録媒体に記録させることで当該情報が記録された記録媒体を発行又は作成してもよい。
【0048】
なお、性質分析システムがコンテンツに応じてエンティティにより発せられる言語に時系列的に対応付けてエンティティの状態を検知する「状態検知手段(図示略)」を備え、性質分析手段15が品詞抽出手段14により抽出された品詞のパターンと、状態検知手段によりこの品詞のパターンに時系列的に対応付けられて検知されたエンティティの状態とに基づき、記憶手段11により記憶されている分析アルゴリズムに従ってエンティティの性質を分析してもよい。
【0049】
かかる構成によれば、コンテンツに関してエンティティから発せられる言語から抽出される品詞のパターンと、この品詞のパターンに時系列的に対応付けられるエンティティの状態とに基づいてエンティティの性質が分析される(図2s2参照)。エンティティの「状態」の具体例としては、エンティティの腕や脚の振動数、体温、心拍数、発汗量、脳波の波長及び振幅等が挙げられる。品詞のパターン及びこの品詞のパターンに時系列的に対応付けられるエンティティの状態には言語の裏に隠れているエンティティの性質がより強く反映され得ると考えられる。従って、コンテンツに関してエンティティから発せられる言語が恣意的であっても、この恣意を排除して当該エンティティの性質をさらに客観的に分析することができる。
【0050】
さらに、性質分析手段15が品詞抽出手段14により抽出される品詞のパターンに基づきエンティティの性質を1次パラメータ化し、状態検知手段(図示略)によりこの品詞のパターンに時系列的に対応付けられて検知されたエンティティの状態に応じた重み付きの1次パラメータの総和をエンティティの性質を表す2次パラメータとして算出してもよい。
【0051】
本実施形態ではエンティティの性質の具体例として「哲学観」、「誠実観」、「商才」、「忍耐力」、「常識性」、「リーダー性」等が挙げられ、主として社会人(エンティティ)を対象としてこれらの性質が分析されたが、他の実施形態としてエンティティの性質の具体例として「論理的思考力」、「概念・中小理解力」、「計時変化創造認識」、「問題回答着眼力」、「問題回答持続力」、「体系理解力」、「記憶保持力」、「言語センス」等が挙げられ、主として中学、高校、大学等への入学試験や資格試験等の受験生(エンティティ)を対象としてこれらの性質が分析されてもよい。
【0052】
ここで「論理的思考力」は筋を通した一貫した考えを条件を前提にして持つ能力を表し、「概念・中小理解力」は概念的・抽象的な内容の把握する能力を表し、「計時変化創造認識」は場面の変化、化学反応の進展、人の心の変化の予測、図形の回転等の創造能力を表し、「問題回答着眼力」は問題を見て回答の手がかりを得る能力を表し、「問題回答持続力」は問題に対する解答を導き出す粘り強さ(いい意味でのしつこさ)を表し、「体系理解力」はある学習分野又は事項を体系的に理解する能力又は理解している程度を表し、「記憶保持力」は問題に対する解答を導き出す際に過去に覚えた知識を用いる能力を表し、「言語センス」は用いている文法や論理展開の適切さを表す。
【0053】
そして当該他の実施形態によれば、エンティティ(受験生又はその指導者)は端末20に表示されるウィンドウ31〜33を介して対象エンティティ(受験生)の「論理的思考力」は△△であり、「概念・中小理解力」は▲▲であり、「計時変化創造認識」は〜等、種々の観点からの当該エンティティの性質を把握できる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本実施形態の性質分析システムの構成説明図
【図2】本実施形態の性質分析システムの機能説明図
【図3】本実施形態の性質分析システムの機能説明図
【符号の説明】
10‥サーバ、11‥記憶手段、12‥コンテンツ提供手段、13‥言語認識手段、14‥品詞抽出手段、15‥性質分析手段、16‥情報提供手段、20‥エンティティの端末
[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a system for analyzing the nature of an entity based on a language emitted from the entity regarding the content.
[0002]
[Prior art]
The nature of an entity such as an organization such as a company or an organization or a person to which it belongs may be analyzed from various viewpoints by a third party from the viewpoint of some kind of rating or the right person in the right place. Further, for example, an objective analysis of a property of an entity is performed based on the concept of the entity for a certain material.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
However, in some cases, it is difficult to objectively analyze the nature of the entity because it wants the entity to be analyzed as having favorable characteristics, and presents an arbitrary idea that does not fit its own. It becomes.
[0004]
Therefore, an object of the present invention is to provide a system capable of analyzing the properties of an entity more objectively while eliminating the arbitraryness of the entity.
[0005]
[Means for Solving the Problems]
A property analysis system according to the present invention for solving the above-mentioned problem includes an extraction algorithm for extracting a part of speech from a language and an analysis algorithm for analyzing the property of the entity based on a part of speech pattern included in a language emanating from the entity with respect to the content. , Language recognition means for recognizing a language issued from an entity with respect to content, and part of speech extraction means for extracting a part of speech from a language recognized by the language recognition means in accordance with an extraction algorithm stored by the storage means Based on the part-of-speech pattern extracted by the part-of-speech extraction means, a property analysis means for analyzing the property of the entity according to the analysis algorithm stored by the storage means, and information on the property of the entity analyzed by the property analysis means, The entity or Characterized in that an information providing means for providing to a third party.
[0006]
According to the present invention, the nature of the entity is analyzed based on the part of speech pattern extracted from the language, not the language itself emitted from the entity. According to the knowledge obtained by the inventor of the present application, the "part-of-speech pattern" can reflect the nature of the entity more strongly than the language itself.
[0007]
Therefore, according to the present invention, even if the language of the content emitted from the entity is arbitrary, the nature of the entity can be objectively analyzed by eliminating the arbitraryness.
[0008]
Further, the property analysis system according to the present invention is characterized in that the storage means stores the content, and includes a content providing means for providing the entity with the content stored by the storage means.
[0009]
According to the present invention, a series of processes of providing content, recognizing a language emitted from an entity with respect to the content, extracting part of speech from this language, and analyzing the properties of the entity based on the extracted part of speech pattern are comprehensively performed. Can be managed.
[0010]
Further, the property analysis system of the present invention is characterized in that the property analysis means parameterizes and analyzes the property of the entity based on the part of speech pattern extracted by the part of speech extraction means.
[0011]
According to the present invention, the nature of an entity can be objectively analyzed through “parameters” that reflect patterns of parts of speech extracted from languages uttered from the entity with respect to content.
[0012]
Further, the property analysis system of the present invention includes state detection means for detecting the state of the entity in a time-series manner in correspondence with the language issued by the entity in accordance with the content, and the property analysis means is extracted by the part-of-speech extraction means. Based on the part-of-speech pattern detected and the state of the entity detected by the state detection unit in time series correspondence with the part-of-speech pattern, the property of the entity is analyzed according to the analysis algorithm stored in the storage unit. It is characterized by the following.
[0013]
According to the present invention, the nature of the entity is analyzed based on the part-of-speech pattern extracted from the language emitted from the entity with respect to the content, and the state of the entity that is time-correlated with the part-of-speech pattern. According to the knowledge obtained by the inventor of the present application, the "part of speech pattern" and the "state" of an entity that is time-sequentially associated with this part of speech pattern reflect the nature of the entity hidden behind the language more strongly. obtain.
[0014]
Therefore, according to the present invention, even if the language of the content emitted from the entity is arbitrary, it is possible to eliminate this arbitraryness and analyze the nature of the entity more objectively.
[0015]
Further, in the property analysis system according to the present invention, the property analysis unit converts the property of the entity into a primary parameter based on the part-of-speech pattern extracted by the part-of-speech extraction unit, and is associated with the part-of-speech pattern in time series by the state detection unit. The sum of the weighted primary parameters according to the state of the detected entity is calculated as a secondary parameter representing the property of the entity.
[0016]
According to the present invention, in addition to a part-of-speech pattern extracted from a language emanating from an entity with respect to content, a “secondary parameter” that reflects the state of an entity that is associated with the part-of-speech pattern in chronological order is reflected. The nature of the entity can be analyzed objectively.
[0017]
Further, in the property analysis system of the present invention, the storage means stores information on the existing, historical or fictional person or group in association with the pattern of the property of the entity, and the information providing means analyzes the entity analyzed by the property analysis means. According to the characteristic pattern, information about a person or an organization stored in the storage means is provided to the entity or a third party.
[0018]
In accordance with the present invention, the nature of an entity can be projected onto historical, existing or fictional persons or entities, revealed, and analyzed.
[0019]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
An embodiment of the property analysis system of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram illustrating the configuration of the property analysis system according to the present embodiment, and FIGS. 2 and 3 are diagrams illustrating the function of the property analysis system according to the present embodiment.
[0020]
The property analysis system shown in FIG. 1 includes a server 10 capable of network communication with a terminal 20 of an "entity" to be analyzed.
[0021]
Further, the present system includes a storage unit 11, a content providing unit 12, a language recognizing unit 13, a part of speech extracting unit 14, a property analyzing unit 15, and an information providing unit 16.
[0022]
The storage unit 11 stores contents, an extraction algorithm, an analysis algorithm, and the like by an electromagnetic method. The storage unit 11 stores information on existing, historical, or imaginary persons or organizations in association with the pattern of the nature of the entity by an electromagnetic method.
[0023]
The content providing unit 12 provides the “content” stored in the storage unit 11 to the entity via the network and the terminal 20. That is, the “content” is downloaded from the server 10 to the terminal 20 by the function of the content providing unit 12.
[0024]
The language recognizing unit 13 recognizes the content by acquiring the language input by the entity to the terminal 20, that is, the language issued from the entity via the network. That is, the “language” of the entity is uploaded from the terminal 20 to the server 10 by the function of the language recognition unit 13.
[0025]
The part-of-speech extraction unit 14 extracts “part-of-speech” from the “language” recognized by the language recognition unit 13 according to the “extraction algorithm” stored in the storage unit 11.
[0026]
The property analysis unit 15 analyzes the property of each entity based on the “part of speech pattern” extracted by the part of speech extraction unit 14 according to the “analysis algorithm” stored in the storage unit 11. The property analysis means 15 parameterizes the property of the entity.
[0027]
The information providing means 16 provides information on the properties of the entity analyzed by the property analyzing means 15 to the entity or the like. That is, by the function of the information providing means 16, information on the nature of the entity is downloaded from the server 10 to the terminal 20.
[0028]
The entity terminal 20 has various functions such as an information processing function by a CPU and the like, a network communication function, a display function of contents and the like by a monitor, and an input operation function of a language and the like by a keyboard and a mouse.
[0029]
The function of the property analysis system having the above configuration will be described with reference to FIGS.
[0030]
First, "content" is downloaded from the server 10 to the terminal 20 of each entity (arrow (1) in FIG. 2). Examples of the "content" include anecdotal words such as "crying and slashing", a story such as "three piglets", a still image such as a battlefield scene, and a movie such as a movie with a story. This causes the terminal 20 to display the content and a message requesting that the entity present an opinion on the content. The content is preferably a well-known or well-known content so that the entity can be expected to have some prior knowledge and various opinions can be presented. Also, it is preferable that the message is a vague question so that a multifaceted opinion can be drawn from the entity.
[0031]
Next, the entity operates the terminal 20 to respond to the message with an opinion corresponding to the content, such as "〜 is XX. However,-is ●. Therefore,-is ‥." Enter in the form of a language. Thereby, the opinion (language) issued from the entity regarding the content is uploaded from each terminal 20 to the server 10 (arrow (2) in FIG. 2). Note that, after a plurality of options are presented, an opinion of the entity may be input by selecting one of the options by a click operation or the like by the entity.
[0032]
Subsequently, the part-of-speech extraction unit 14 extracts, from the language uploaded from the terminal 20 to the server 10, “part-of-speech” that is a class of words classified according to grammatical properties according to the “extraction algorithm” stored in the storage unit 11. Extract (FIG. 2s1). The "part of speech" extracted by the part of speech extraction means 14 includes a noun, a pronoun, an adjective, an adjective verb, a verb, an adverb, a conjunction, a verb, an auxiliary particle, an auxiliary verb, an adverb, and the like. Note that, depending on the difference in the language system, parts of speech different from the above may be extracted, or these parts of speech may be classified in more detail or more comprehensively and then extracted by the part of speech extracting means 14.
[0033]
In addition, the property analysis unit 15 analyzes the property of the entity based on the part-of-speech pattern extracted by the part-of-speech extraction unit 14 according to the “analysis algorithm” stored in the storage unit 11 (s2 in FIG. 2). Specific examples of the part-of-speech pattern include the appearance frequency and type of predetermined parts of speech, such as nouns, conjunctions, and conjunction particles, and whether they are logically matched or not. Also, as specific examples of the nature of the entity, “philosophy view” is XX, from “honesty view” is ●●, “business genius” is ◎◎, “patience” is ~, And properties from various viewpoints such as 挙 げ.
[0034]
In addition, the property analysis means 15 determines that the philosophy index is “α”, the sincerity index is “β”, the genius index is “γ”, the patience index is “δ”, and the mask index (the degree to which emotions and thoughts are not displayed on the surface). ) Is parameterized according to the analysis algorithm stored in the storage unit 11 such as “ε” and ‥ (see s2).
[0035]
Further, the information providing means 16 determines that the philosophy index is “α”, the sincerity index is “β”, the merchandising index is “γ”, the patience index is “δ”, the masking index is “ε”, and ‥, etc. According to the pattern, the storage unit 11 reads information about a historical person or the like stored in association with the pattern of the property. Specific examples of information about a person or the like include information such as "Nobunaga Oda type has diversified management ability, ‥" or "Genius who is willing to spare Edison type effort, ‥". It is preferable that a person or the like included in this information is a well-known or well-known person or the like that can make the entity feel familiar. Further, the content describing the person or the like included in this information does not necessarily have to be accurate, and may be content that is generally believed.
[0036]
Then, information relating to the property of the entity and information relating to a person or the like according to the pattern of the property are downloaded from the server 10 to the terminal 20 of the entity (arrow {3} in FIG. 2).
[0037]
Thereby, windows 31 to 33 shown in FIG. 3 are displayed on the monitor of terminal 20. In the window 31, “philosophy view” is XX, and information about the property of the entity such as Δ is displayed. Further, in the window 32, parameters representing each property of the entity, such as a "merchant index" and a "mask index", are displayed as a waveform graph in which the amplitude is emphasized by taking the index. Note that these parameters may be represented by a bar graph, a regular polygon graph, or the like. Further, the window 33 displays information about a historical person or the like, such as "Nobunaga Oda type has diversified management ability," corresponding to the pattern of the nature of the entity. The window 33 also displays a portrait or cartoonized character such as the person on the terminal 20.
[0038]
Note that these pieces of information may be downloaded from the server 10 to the terminal 20 of another entity (third party) other than the entity itself, and provided to the other entity.
[0039]
According to this system, the nature of an entity is analyzed based on the part-of-speech pattern extracted from the opinion, not the opinion (language) of the entity itself according to the content. It is thought that the “part of speech pattern” can reflect the nature of the entity more strongly than the opinion itself. For example, suppose that the entity has expressed an opinion that "it must be noted that it does not become a four-sided song" with respect to the predecessor word "seven-sided song". From this opinion itself, it seems that the entity's view of philosophy and life is superior. However, even if the opinion itself is admirable, the part-of-speech pattern contained in this opinion indicates that it is inferior in properties such as genius and perseverance that seem to be completely unrelated to the factual word. Is possible.
[0040]
Therefore, according to the present system, even if the language of the content emitted from the entity is arbitrary, the nature of the entity can be objectively analyzed by removing the arbitraryness.
[0041]
In addition, the entity can grasp the analysis result of the property of itself or another entity via windows 31 to 33 displayed on the terminal 20 (see FIG. 3). That is, the entity is "OO" in the "philosophy view" of the target entity through the window 31 displayed on the terminal 20, is "●" from "Honesty view", "commercial" is "◎◎", and ""Patience" is ~, and it is possible to grasp properties from various viewpoints such as ‥.
[0042]
Further, the entity can grasp a parameter representing the property via the window 32 displayed on the terminal 20. That is, the entity can specifically grasp the somewhat vague analysis result in the abstract language through the size of the parameter.
[0043]
Further, the entity can project the target entity to a historical person or the like via the window 33 displayed on the terminal 20, and can grasp the outline of the property of the target entity in a familiar and easy-to-understand manner. As described above, the device for visually grasping the information on the property of the entity is enhanced, so that the use of the present system becomes more attractive and the system can be widely spread.
[0044]
In the present embodiment, the property analysis system is configured by the server 10, but as another embodiment, the property analysis system may be configured by the terminal 20 of the entity. According to the other embodiment, the content and the algorithm are stored in the HDD (storage device / not shown) of the terminal 20, and the information and the like on the property of the content and the entity are stored in the terminal 20 by the function of the CPU or the like according to the operation of the entity. Is displayed on a monitor (not shown) (see FIG. 3).
[0045]
Further, in the present embodiment, the “content” is provided to the entity via the network by the content providing means 12 (see arrow {circle around (1)} in FIG. 2), but as another embodiment, paper, CD-ROM, video tape, etc. "Content" may be provided to entities by distribution of various recording media. In the other embodiment, the content providing unit 12 may be omitted.
[0046]
Further, in the present embodiment, the "opinion (language)" for the content is provided from the entity via the network (see the arrow {circle around (2)} in FIG. 2), but in another embodiment, the "opinion" is transmitted via a recording medium such as paper. May be provided by the entity. In this other embodiment, the language may be recognized by an optical method, such as the language recognizing unit 13 irradiating light onto a recording medium such as paper and then recognizing the language of the entity based on the reflected light.
[0047]
Further, in the present embodiment, the information providing means 16 provides the information about the nature of the entity, the information about the historical person, etc. to the entity via the network (see the arrow {circle around (3)} in FIG. 2). In another embodiment, such information may be provided to the entity via a recording medium such as paper or a CD-ROM. In the other embodiment, the information providing unit 16 may cause the information recording device to record or record the information on the recording medium, thereby issuing or creating a recording medium on which the information is recorded.
[0048]
The property analysis system includes “state detection means (not shown)” that detects the state of the entity in a time-series manner in correspondence with the language issued by the entity in accordance with the content. Based on the part-of-speech pattern extracted by the method and the state of the entity detected by the state detection unit in time series correspondence with the part-of-speech pattern according to the analysis algorithm stored in the storage unit 11. May be analyzed.
[0049]
According to such a configuration, the nature of the entity is analyzed based on the part-of-speech pattern extracted from the language emanating from the entity with respect to the content, and the state of the entity associated with the part-of-speech pattern in chronological order (FIG. 2s2). Specific examples of the “state” of the entity include the frequency of the arm or leg of the entity, body temperature, heart rate, amount of sweat, wavelength and amplitude of brain waves, and the like. It is considered that the nature of the entity hidden behind the language can be more strongly reflected in the part-of-speech pattern and the state of the entity that is associated with the part-of-speech pattern in chronological order. Therefore, even if the language of the content emitted from the entity is arbitrary, the nature of the entity can be further objectively analyzed by eliminating the arbitraryness.
[0050]
Further, the property analysis unit 15 converts the property of the entity into a primary parameter based on the part-of-speech pattern extracted by the part-of-speech extraction unit 14, and is associated with the part-of-speech pattern in time series by a state detection unit (not shown). The sum of the weighted primary parameters according to the detected state of the entity may be calculated as the secondary parameter representing the property of the entity.
[0051]
In the present embodiment, specific examples of the nature of the entity include “philosophy view”, “sincerity view”, “commercial talent”, “patience”, “common sense”, “leadership”, and the like. ) Were analyzed for these properties, but in another embodiment, as specific examples of the properties of the entity, "logical thinking power", "concepts for small and medium-sized concepts", "recognition of timekeeping change creation", "question answer" Intentional ability, "Sustained question answering,""Systemcomprehension,""Retention of memory,""Languagesense," etc. These properties may be analyzed for the entity).
[0052]
Here, "logical thinking ability" refers to the ability to have consistent thoughts through muscles on the premise of conditions, "concept / small comprehension ability" refers to the ability to grasp conceptual / abstract contents, "Time-based change creation recognition" refers to the ability to create scene changes, progress of chemical reactions, predictions of changes in the human mind, rotation of figures, etc., and "problem-answering ability" refers to the ability to see questions and obtain clues to answers. And "persistence in answering questions" refers to the persistence (persistence in a good way) to derive answers to questions, and "systematic understanding" refers to the ability to systematically understand or understand a certain learning field or matter. "Memory retention" indicates the ability to use knowledge learned in the past to derive the answer to the question, and "language sense" indicates the appropriateness of the grammar and logic development used.
[0053]
According to the other embodiment, the entity (examinee or its instructor) determines that the “logical thinking power” of the target entity (examinee) is △△ via the windows 31 to 33 displayed on the terminal 20; “Concept / Small / Medium Understanding Ability” is ▲▲, and “Timekeeping Change Creation Recognition” can grasp the nature of the entity from various viewpoints such as ~.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram illustrating the configuration of a property analysis system according to an embodiment; FIG. 2 is a diagram illustrating the function of a property analysis system according to the embodiment; FIG. 3 is a diagram illustrating the function of a property analysis system according to the embodiment;
10 server, 11 storage means, 12 content provision means, 13 language recognition means, 14 part of speech extraction means, 15 property analysis means, 16 information provision means, 20 terminal of entity

Claims (6)

言語から品詞を抽出する抽出アルゴリズムと、コンテンツに関してエンティティから発せられる言語に含まれる品詞のパターンに基づいて該エンティティの性質を分析する分析アルゴリズムとを記憶する記憶手段と、
コンテンツに関してエンティティから発せられる言語を認識する言語認識手段と、
言語認識手段により認識された言語から、記憶手段により記憶されている抽出アルゴリズムに従って品詞を抽出する品詞抽出手段と、
品詞抽出手段により抽出された品詞のパターンに基づき、記憶手段により記憶されている分析アルゴリズムに従ってエンティティの性質を分析する性質分析手段と、
性質分析手段により分析されたエンティティの性質に関する情報を、該エンティティ又は第三者に対して提供する情報提供手段とを備えていることを特徴とする性質分析システム。
Storage means for storing an extraction algorithm for extracting a part of speech from a language, and an analysis algorithm for analyzing a property of the entity based on a pattern of a part of speech included in a language issued from the entity with respect to the content;
A language recognizer for recognizing the language of the content emitted by the entity;
A part-of-speech extraction unit that extracts a part-of-speech from a language recognized by the language recognition unit according to an extraction algorithm stored by the storage unit;
Based on the part-of-speech pattern extracted by the part-of-speech extraction means, a property analysis means for analyzing the property of the entity according to an analysis algorithm stored by the storage means;
A property analysis system, comprising: information providing means for providing information on the property of an entity analyzed by the property analysis means to the entity or a third party.
記憶手段がコンテンツを記憶し、エンティティに対して記憶手段により記憶されているコンテンツを提供するコンテンツ提供手段を備えていることを特徴とする請求項1記載の性質分析システム。2. The property analysis system according to claim 1, wherein the storage means stores the content, and further comprises content providing means for providing the content stored by the storage means to the entity. 性質分析手段が品詞抽出手段により抽出される品詞のパターンに基づいてエンティティの性質をパラメータ化して分析することを特徴とする請求項1又は2記載の性質分析システム。3. The property analysis system according to claim 1, wherein the property analysis means parameterizes and analyzes the property of the entity based on the part of speech pattern extracted by the part of speech extraction means. コンテンツに応じてエンティティにより発せられる言語に時系列的に対応付けて該エンティティの状態を検知する状態検知手段を備え、
性質分析手段が品詞抽出手段により抽出された品詞のパターンと、状態検知手段により該品詞のパターンに時系列的に対応付けられて検知されたエンティティの状態とに基づき、記憶手段により記憶されている分析アルゴリズムに従って該エンティティの性質を分析することを特徴とする請求項1、2又は3記載の性質分析システム。
State detecting means for detecting the state of the entity in a time-series manner in correspondence with the language issued by the entity according to the content,
It is stored by the storage unit based on the part-of-speech pattern extracted by the part-of-speech extraction unit by the property analysis unit and the state of the entity detected by the state detection unit in chronological correspondence with the part-of-speech pattern. 4. The property analysis system according to claim 1, wherein the property of the entity is analyzed according to an analysis algorithm.
性質分析手段が品詞抽出手段により抽出される品詞のパターンに基づきエンティティの性質を1次パラメータ化し、状態検知手段により該品詞のパターンに時系列的に対応付けられて検知されたエンティティの状態に応じた重み付きの1次パラメータの総和を該エンティティの性質を表す2次パラメータとして算出することを特徴とする請求項4記載の性質分析システム。The property analyzing unit converts the property of the entity into a primary parameter based on the part-of-speech pattern extracted by the part-of-speech extracting unit, and according to the state of the entity detected by the state detecting unit in time series with the detected part-of-speech pattern. 5. The property analysis system according to claim 4, wherein the sum of the weighted primary parameters is calculated as a secondary parameter representing the property of the entity. 記憶手段がエンティティの性質のパターンに対応付けて現存、歴史上又は架空の人物又は団体に関する情報を記憶し、
情報提供手段が性質分析手段により分析されたエンティティの性質のパターンに応じ、記憶手段により記憶されている人物又は団体に関する情報を、該エンティティ又は第三者に対して提供することを特徴とする請求項1、2、3、4又は5記載の性質分析システム。
Storage means for storing information about existing, historical or fictional persons or entities in association with the pattern of the nature of the entity;
Claims characterized in that the information providing means provides the information on the person or the organization stored in the storage means to the entity or a third party according to the pattern of the property of the entity analyzed by the property analyzing means. Item 6. The property analysis system according to item 1, 2, 3, 4, or 5.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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US12197481B1 (en) * 2023-06-21 2025-01-14 Sas Institute Inc. Graphical user interface and pipeline for text analytics

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