平松 綾子

本研究では、携帯電話などから入力された日本語の構文を成していない非文法的な文を多く含む自由回答形式アンケートデータから、意外性のある意見を抽出する手法を提案する。非文法的な文を対象とするため、単語単位で文の意図を据えるアプローチをとる。形態素解析を用いて回答文の単語リスト生成し、予め設定した単語の組合せと比較することにより既知の意見であるか判定する。 しかし、単語の組合せが回答文中に含まれているだけでは、その組合せが示す意図を回答文中で正確に表していない可能性がある。また、複数の内容が記入...

本研究では、モバイルコンテンツ退会時にユーザが回答する自由記述形式のアンケート文の分析支援システムを提案する。回答には予想外の回答とよくありがちな回答がある。これらのはそれぞれ分析方法が異なるため、本システムでは分類後、異なるユーザインタフェースで提供する。予想外の回答はすべて読む必要があるため、どのような内容の回答があるか視覚的に訴えるため、キーワードを二次元的に表示する。よくある回答は読む必要がなく、単に何件あるか、また件数の変動どうなっているかを表示するためグラフとして提供する。