独自の言語処理・意味解析技術、データ分析技術を開発しています

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技術説明

iminos

弊社では、形態素解析、構文解析、ネガ・ポジ解析、感情・感覚解析、シソーラスを用いた意味解析などの言語解析技術を保有し、ことばの意味や使われ方などを体系化しています。
IMINOSとはこれら言語解析技術の名称で、「意味の巣」をローマ字にしたものです。様々な意味の解析を行えることや仕事の基盤(巣)に由来しています。

言語処理・意味解析

ことばを表記ではなく、意味としてとらえ解析していることが特徴です。
ビッグ・データの中で解析が遅れている定性情報(ツイート、アンケート、ユーザレビュー、コールログなど)の意味を解析(意味統合、話題抽出、ネガ・ポジ分析、係り受け解析)し、テキストマイニングします。

技術概要

定性データ(社内文書・Twitter・顧客アンケート・ユーザーレビュー)を一から見てそれぞれの意見に分けていくことは手間も時間もかかります。
そこで頂いた定性データを当社で意味解析し、数量・内容ともわかりやすい定量データとしてご提供しています。
[定性データ]→[意味解析]→[定量データ]→[解析結果提供]

意味解析概要

① 《自立語辞書(国語辞典のようなもの)》

単語の意味を決定する辞書

② 《連語・シソーラス辞書》

類義語辞典や用法辞典のようなもの
組み合わせると良し悪しなど意味が変わる用法辞書

例:果物が甘い(良い)、検査が甘い(悪い)
例:バナナ(広義語:果物)が甘い(良い)
約1億1千万組

③ 《付属語辞書(モダリティー)》

文の構造を決定し、否定かどうかを判定

例:飲むかも知れない(推量)・飲んでもらえないか(依頼)
約140万種類

これらの3つを使い単語の意味・文章の良し悪し、構文の把握を行い正確なデータを作り出しています。

意味解析辞書:意味上での語同士の関係

意味解析辞書では意味上での語同士の関係が以下のようになっています。
食品という大きなカテゴリに着目していきます。

意味解析辞書:意味上での語同士の関係
「食材」からみると「肉」は部分的な意味概念として狭義語と定義します。
「肉」から「食材」をみる場合は広義語。
「豚肉」から「肉」をみる場合は「豚肉」の上の「肉」とその一つ上のカテゴリである「食材」を見る行為を広義語とします。
「肉」と「野菜」は「食材」という仲間なので関連語となります。
また「肉」の「にく」は表記の揺れとして扱われます。

意味解析辞書:複数の意味を持つ語の解釈

意味解析辞書:複数の意味を持つ語の解釈
複数の意味で使われる単語に対しては図のようにグループ分けすることで網構造での区別を可能にしています。

意味解析辞書:複数の観点での分類

意味解析辞書:複数の観点での分類
さらに言葉の表記ではなく意味の分析でこの場の意味空間を多次元空間としています。
利用者のニーズに合わせて多くの観点で多次元空間を作っています。

意味解析の詳細①

意味解析の詳細①
日本語には同義語や表記の揺れが多くあります。
使い手によってはまちまちな言葉はシソーラスを用いて同義語・表記の揺れを意味統合することで解決します。

意味解析の詳細②

意味解析とは構文解析を意味の分野まで立ち入って高精度化したものです。
正しい意味解析にはシソーラスが必須となります。

意味解析をしない場合
意味解析をしない場合

意味解析をしない場合①は包丁という場所で買ってきた魚をさばくという結果になってしまう。
また②の文は先生と酒を飲む(先生を飲む)という不可解な文章になる。
しかし、シソーラスを使い意味の分野まで立ち入って解析することで通常の文の読み方と違いなく解析できるようになる。
意味解析では意味を考慮して次のように解析します。

意味解析をした場合
意味解析をした場合

意味解析辞書:ネガ・ポジ分析(良し悪しの判断)

言葉には同じ「甘い」といった言葉でも主語の言葉によっていい意味と悪い意味になる場合があります。
そういった言葉の良し悪しを判断するのがネガ・ポジ分析です。

【組み合わせると意味が変わる例】果物が甘い(良い):検査が甘い(悪い)/バナナ(広義語:果物)が甘い(良い)/ビールが冷えている(良い):ビールが冷えていない(悪い)

文章を主節のみで評価することができます。
前後の言葉が悪い場合でも総評として良いということを判断することが可能です。

【主節のみで、評価】・海外で購入した、[この化粧品は、]無名ブランドのため評価が低く使っている人も少ないが、[高級品と同じ素材を利用し、肌に潤いを与えてくれる。] → 良い

このような言葉によって違うネガ・ポジ分析を意味解析辞書によって可能にしています。

化粧品についての口コミを「肌」の視点でネガ・ポジで評価した例
肌について悪い視点で細かく見た場合、このような意見があります。

解析サンプル:飲料アンケート

意味解析辞書を使用して定性データを顧客にとって分かりやすいデータにし提供する。解析サンプルとして「飲料のアンケート」を使用して説明していきます。

話題の件数を知る

係り自立語意味統合
どういった話題が多いかというのを単純に知りたい場合に役立ちます。

話題同士のつながりを見る

構文解析の技術を使用
話題の同士のつながりを見ることで全文章を1枚で見ることができます。
また、件数と円の大きさは比例しているため必要なものだけを見ることができます。

さらに詳しく見る(一つの話題に絞って見る)

一つの話題に絞って見る
全文で詳細が気になるものがあればその話題のみの構文を表示することも可能。
詳細のみの表示で必要な情報のみを詳しく見ることもできます。

定量データとのクロス分析:数量化III類

定量データ(日付や性別・年齢などの意見・要望とは別の項目)/定性データ(意見・要望などの不特定な部分)
関連性の高いものは近くに表示されるため日付・世代別の意見などの関係性を視覚化・簡略化できます。

これらの技術をサービス一覧の技術に応用して販売しています。

リンクページ

弊社、言語解析技術と関連のある技術紹介ページです。
古きよき国分 (クリック後、別サイトを開きます。)

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