(57)【要約】【課題】ユーザにとって使い勝手が良い兆候提示システムを提供する。【解決手段】兆候計算部Ｐ１８は、選択された正極性データベースと負極性データベースのいずれか一方に基づいて、類似度計算部Ｐ１６により求めた類似度を参照して新記事Ｔ１に類似する旧記事の正記事リスト又は負記事リストを抽出し、抽出した旧記事の数値変動情報を取得して新記事Ｔ１による兆候を決定する。【選択図】図１Ａ
2020030679.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
記事に基づく兆候を提示する兆候提示システムであって、
対象記事から言語要素を抽出し前記言語要素間の関係を解析する構文解析部と、
前記言語要素毎に正カウンタと負カウンタを持つ極性辞書と、
前記極性辞書を参照して前記言語要素を有する前記対象記事の極性の正負を判定する極性判定部と、
正極性の正記事リストを格納する正極性データベースと負極性の負記事リストを格納する負極性データベースとを有するデータベースと、
前記極性判定部の判定に基づき、前記正極性データベースまたは負極性データベースのいずれか一方を選択し、選択した極性データベースを検索し、前記対象記事に類似する記事を特定して類似度を求める類似度計算部と、
特定された前記記事との類似度及び前記記事の数値変動情報に基づいて、前記対象記事による前記兆候を決定する兆候計算部と、
を有することを特徴とする兆候提示システム。
【請求項２】
前記極性判定部は、
前記対象記事の前記極性の正負を、前記対象記事が有する言語要素の前記正カウンタと前記負カウンタの差分に基づいて判定することを特徴とする請求項１に記載の兆候提示システム。
【請求項３】
前記極性辞書は、
前記記事を構成する前記言語要素が、前記記事が発行された時点の前記数値変動情報を参照して、正の変動があった場合には前記正カウンタを増分し、負の変動があった場合は前記負カウンタを増分して作成されることを特徴とする請求項１に記載の兆候提示システム。
【請求項４】
前記兆候計算部は、
前記対象記事に類似する複数の前記記事の前記数値変動情報を取得して、前記数値変動情報の正負の多数決で前記数値変動情報の正負を決定し、正負の多数側の前記数値変動情報に基づいて前記兆候を決定することを特徴とする請求項１に記載の兆候提示システム。
【請求項５】
前記対象記事と、前記対象記事に類似する前記記事及び前記兆候を提供する記事提供部を更に有することを特徴とする請求項１に記載の兆候提示システム。
【請求項６】
前記記事提供部は、
前記対象記事に対して、数値変動が起きる資産を前記数値変動の絶対値が大きい順にランキングして提供することを特徴とする請求項５に記載の兆候提示システム。
【請求項７】
前記極性辞書は、業界ごとであり、
前記データベースは、前記業界ごとの極性辞書に基づいて、業界ごとに作成されており、
前記類似度計算部は、前記業界ごとのデータベースを用いて業界ごとに前記対象記事に類似する記事を特定して類似度を求め、
前記兆候計算部は、前記類似度計算部が求めた記事の数値変動情報および類似度に基づいて、前記対象記事による前記兆候を決定することを特徴とする請求項１に記載の兆候提示システム。
【請求項８】
記事に基づく兆候を提示する兆候提示方法であって、
構文解析部が、対象記事から言語要素を抽出し前記言語要素間の関係を解析し、
極性判定部が、前記言語要素毎に正カウンタと負カウンタを持つ極性辞書を参照して前記言語要素を有する前記対象記事の極性の正負を判定し、
類似度計算部が、前記極性判定部の判定に基づき、正極性の正記事リストを格納する正極性データベースと負極性の負記事リストを格納する負極性データベースから前記正極性データベースまたは負極性データベースのいずれか一方を選択し、選択した極性データベースを検索して前記対象記事に類似する記事を特定して類似度を求め、
兆候計算部が、特定された前記記事との類似度及び前記記事の数値変動情報に基づいて、前記対象記事による前記兆候を決定することを特徴とする兆候提示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、兆候提示システム及び兆候提示方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、リアルタイムに発生するニュースと蓄積した数値情報とをＡＩ技術で組合せ、今後の活動に影響を与える兆候及び契機を発見するサービスへの要望がある。
【０００３】
しかし、新聞記事や有価証券報告書などのチェックすべきテキスト情報の数は多い上に、各テキスト情報が含む記事の数や文字量も多い。そのため、ユーザが関心のある記事を効率的にチェックするのは難しい。
【０００４】
そこで、特許文献１では、ユーザの設定したキーワードを含む記事を他の記事から目立つように表示したり、読者のアクセス数の多い記事から表示したり、予め指定したカテゴリ別に記事を表示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−２３９１４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、特許文献１のように、キーワードベースで検索した新聞記事を提示するだけでは、数値変動との関連性がわからずユーザにとって使い勝手が良くない。
本発明の目的は、ユーザにとって使い勝手が良い兆候提示システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様の兆候提示システムは、記事に基づく兆候を提示する兆候提示システムであって、対象記事から言語要素を抽出し前記言語要素間の関係を解析する構文解析部と、前記言語要素毎に正カウンタと負カウンタを持つ極性辞書と、前記極性辞書を参照して前記言語要素を有する前記対象記事の極性の正負を判定する極性判定部と、正極性の正記事リストを格納する正極性データベースと負極性の負記事リストを格納する負極性データベースとを有するデータベースと、前記極性判定部の判定に基づき、前記正極性データベースまたは負極性データベースのいずれか一方を選択し、選択した極性データベースを検索し、前記対象記事に類似する記事を特定して類似度を求める類似度計算部と、特定された前記記事との類似度及び前記記事の数値変動情報に基づいて、前記対象記事による前記兆候を決定する兆候計算部とを有することを特徴とする。
【０００８】
本発明の一態様の兆候提示方法は、記事に基づく兆候を提示する兆候提示方法であって、構文解析部が、対象記事から言語要素を抽出し前記言語要素間の関係を解析し、極性判定部が、前記言語要素毎に正カウンタと負カウンタを持つ極性辞書を参照して前記言語要素を有する前記対象記事の極性の正負を判定し、類似度計算部が、前記極性判定部の判定に基づき、正極性の正記事リストを格納する正極性データベースと負極性の負記事リストを格納する負極性データベースから前記正極性データベースまたは負極性データベースのいずれか一方を選択し、選択した極性データベースを検索して前記対象記事に類似する記事を特定して類似度を求め、兆候計算部が、特定された前記記事との類似度及び前記記事の数値変動情報に基づいて、前記対象記事による前記兆候を決定することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一態様によれば、ユーザにとって使い勝手が良い兆候提示システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１Ａ】実施例１の兆候提示システムの概要を示す図である。
【図１Ｂ】新規テキストによる数値変動を類似記事から予測する方法を示す図である。
【図２】実施例１の兆候提示システム１０の構成を示す図である。
【図３】極性辞書Ｔ１２の構成例を示す図である。
【図４】極性辞書作成処理Ｓ１０を示したフローチャートである。
【図５】正負記事リスト作成処理Ｓ３０を示したフローチャートである。
【図６】兆候提示処理Ｓ４０を示したフローチャートである。
【図７】兆候提示サービス７のＧＵＩを示した図である。
【図８】実施例２における資産毎の極性辞書、正負記事リスト作成処理Ｓ６０を示したフローチャートである。
【図９】新記事に対して変動の大きい資産ランキング作成処理Ｓ７０を示したフローチャートである。
【図１０】業界毎の極性辞書、正負記事リスト作成処理Ｓ８０を示したフローチャートである。
【図１１】新記事に対して変動の大きい資産ランキング作成処理Ｓ８０を示したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
実施形態では、過去の類似記事が、どのような傾向を示したかをみることで、新規ニュースが未来にどう変動するかの予測を行う。具体的には、類似過去ニュースの変動がどうだったかについて多数決を行い、新規ニュースの未来の変動を提示する。
【００１２】
極性辞書を過去のニュースと数値変動から自動作成し、ニュースタイトル毎に極性判定を行い正及び負のデータベース（ＤＢ）を作成する。新規ニュース記事も、極性辞書を用いた極性判定を行って検索先のＤＢを決定し、未来変動を提示する。また、業界ごとの極性辞書を作成し、業界単位で未来変動を提示する。
【００１３】
実施形態によれば、テキスト及び数値に相関関係がある場合に、新記事などの新規テキストの入力から、過去の類似記事の数値変動をみることによって、新規テキスト入力による未来の兆候及び契機を提示することができる。更に、業界単位の兆候を提示することができる。
【００１４】
以下、図面を用いて実施例について説明する。
なお、以下の説明では、「ａａａテーブル」の表現にて各種情報を説明することがあるが、各種情報は、テーブル以外のデータ構造で表現されていてもよい。データ構造に依存しないことを示すために「ａａａテーブル」を「ａａａ情報」と呼ぶこともできる。
【００１５】
また、以下の説明では、「インターフェース部」は、１以上の通信インターフェースデバイスを含んでよい。１以上の通信インターフェースデバイスは、１以上の同種の通信インターフェースデバイス（例えば１以上のＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃａｒｄ））であってもよいし２以上の異種の通信インターフェースデバイス（例えばＮＩＣとＨＢＡ（Ｈｏｓｔ  Ｂｕｓ  Ａｄａｐｔｅｒ））であってもよい。また、以下の説明において、各テーブルの構成は一例であり、１つのテーブルは、２以上のテーブルに分割されてもよいし、２以上のテーブルの全部または一部が１つのテーブルであってもよい。
【００１６】
また、以下の説明では、記憶装置は、物理的な不揮発性の記憶デバイス（例えば補助記憶デバイス）、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）またはＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）である。
【００１７】
また、以下の説明では、「メモリ」は、１以上のメモリを含む。少なくとも１つのメモリは、揮発性メモリであってもよいし不揮発性メモリであってもよい。メモリは、主に、プロセッサ部による処理の際に使用される。
【００１８】
また、以下の説明では、「プロセッサ部」は、１以上のプロセッサを含む。少なくとも１つのプロセッサは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）でよい。プロセッサ部は、処理の一部または全部を行うハードウェア回路を含んでもよい。
【００１９】
また、以下の説明では、「プログラム」を主語として処理を説明する場合があるが、プログラムは、プロセッサ部（例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ））によって実行されることで、定められた処理を、適宜に記憶部（例えばメモリ）及び／又はインターフェース部（例えばポート）を用いながら行うため、処理の主語がプログラムとされてもよい。プログラムを主語として説明された処理は、プロセッサ部或いはそのプロセッサ部を有する計算機（例えば、ノード）が行う処理としてもよい。また、コントローラ（ストレージコントローラ）は、プロセッサ部それ自体であってもよいし、コントローラが行う処理の一部又は全部を行うハードウェア回路を含んでもよい。プログラムは、プログラムソースから各コントローラにインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバ又はコンピュータ読取可能な（例えば非一時的な）記憶メディアであってもよい。また、以下の説明において、２以上のプログラムが１つのプログラムとして実現されてもよいし、１つのプログラムが２以上のプログラムとして実現されてもよい。
【実施例１】
【００２０】
図１Ａを参照して、実施例１の兆候提示システムについて説明する。
図１Ａに示すように、クライアント１は、ネットワーク３を介して記事供給サービス５に記事を提供する。また、同じ又は異なるクライアント１は、兆候提示サービス７で、新規記事による兆候の提示サービスを受けることができる。クライアント１は、例えば、デスクトップ型またはノートブック型のパーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン、携帯電話、ウェアラブルデバイスであってもよい。
【００２１】
記事提要サービス５は、ネットワーク９経由で、兆候提示システム１０へ新記事Ｔ１を提供する。ネットワーク３および９は、例えばＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＳＡＮ（Ｓｔｏｒａｇｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネット、公衆回線または専用回線などであってよい。
【００２２】
兆候提示システム１０は、新記事Ｔ１を受け取ると、構文解析Ｐ１０により言語要素を取り出す。
【００２３】
構文解析部Ｐ１０は、記事の文章を解析して言語要素を抽出し、言語要素間の関係（係り受け、使役関係など）を解析する。
【００２４】
兆候提示システム１０は、新記事Ｔ１から抽出した言語要素に基づき、極性判定部Ｐ１２により極性を判定する。極性とは、ポジティブ（正）及びネガティブ（負）という言語要素が示す情報である。
【００２５】
兆候提示システム１０は、新記事Ｔ１が正極性か負極性かの情報を得た後、同様の極性判定を過去の記事（旧記事）に行って作成された極性正負ＤＢＴ１３の内、極性が正の極性正ＤＢと極性が負の極性負ＤＢのどちらを検索するかを決定する。その後、決定した極性正ＤＢ又は極性負ＤＢ（Ｔ１３）から、類似度計算部Ｐ１６により類似判定を行い、新記事に類似した旧記事のリストを得る。
【００２６】
兆候提示システム１０は、兆候計算部Ｐ１８により、ユーザ別特徴情報Ｔ１６から対象とすべき資産を決定する。その後、類似記事リストについて、それぞれの日付情報から、対象とする資産の過去の数値変動を数値変動情報Ｔ１４から得る。兆候計算部Ｐ１８が、数値変動について多数決の計算を行い、兆候を決定する。
【００２７】
兆候提示システム１０は、記事提供部Ｐ２０が、新記事とそれに関連する旧記事及び兆候を集め、兆候提示サービス７に提供する。兆候提示サービス７は、クライアント１の端末のＧＵＩに新記事とその兆候及び兆候を提示する根拠となる旧記事を提供する。このようにして、兆候提示システム１０は、クライアント１に兆候提示サービス７を提供する。
【００２８】
上記制御を行うことにより、兆候提示システム１０は、多数決演算も加味することで、より確実な兆候が提示できる時に兆候を提示するという確度の高い兆候提示サービス７を提供する。
【００２９】
このように、実施例１は、新記事Ｔ１を提供して新記事Ｔ１による兆候の提示サービス７を受けとるクライアント１の端末にネットワーク３、９を介して接続された兆候提示システムである。
【００３０】
実施例１の兆候提示システムは、新記事Ｔ１の文章を解析して言語要素を抽出し言語要素間の関係を解析する構文解析部Ｐ１０と、構文解析部Ｐ１０により抽出された言語要素毎に正カウンタと負カウンタを持つ極性辞書Ｔ１２を格納する極性辞書格納部と、極性辞書Ｔ１２を参照して言語要素が示す情報の極性の正負を判定する極性判定部Ｐ１２と、極性辞書Ｔ１２を参照して過去の記事である旧記事に対して極性を判定することにより作成され、正極性の正記事リストを格納する正極性データベースと負極性の負記事リストを格納する負極性データベースとを有する極性正負ＤＢＴ１３と、新記事Ｔ１に類似する旧記事の類似度を求める類似度計算部Ｐ１６と、旧記事の数値変動情報を取得して新記事Ｔ１による兆候を決定する兆候計算部Ｐ１８とを有する。
【００３１】
極性判定部Ｐ１２は、極性辞書Ｔ１２を参照して新記事Ｔ１から抽出した言語要素に基づき、新記事Ｔ１の極性の正負を判定し、新記事Ｔ１の極性が正極性の場合には正極性データベースを選択し、新記事Ｔ１の極性が負極性の場合には負極性データベースを選択する。
【００３２】
兆候計算部Ｐ１８は、選択された正極性データベースと負極性データベースのいずれか一方に基づいて、類似度計算部Ｐ１６により求めた類似度を参照して新記事Ｔ１に類似する旧記事の正記事リスト又は負記事リストを抽出し、抽出した旧記事の数値変動情報を取得して新記事Ｔ１による兆候を決定する。
【００３３】
図１Ｂを参照して、新規テキストによる数値変動を類似記事から予測する方法について説明する。
例えば、新規記事Ｎ（Ａ９）が来た場合に、兆候提示システム１０は、その未来の数値変動Ｖ９を提示する。この時、例えば、類似記事１〜５（Ａ１〜Ａ５）の数値変動Ｖ１〜Ｖ５が得られた場合に、それらの数値変動Ｖ１〜Ｖ５を多数決で決定する。兆候提示システム１０は、多数側の数値変動の平均を計算して兆候を決定する。
【００３４】
図２を参照して、実施例１の兆候提示システム１０の構成について説明する。
兆候提示システム１０は、記事供給サービス５や兆候提示サービス７などの複数のサービス処理ノードと、ネットワーク９を介して接続されている。ネットワーク９０は、例えばＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＳＡＮ（Ｓｔｏｒａｇｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネット、公衆回線または専用回線などであってよい。
【００３５】
兆候提示システム１０は、プロセッサ（ＣＰＵ）１１、メモリ１３、記憶装置１５及びネットワークＩ／Ｆ（１７）を有する。兆候提示システム１０の各部は内部バス１９を介して接続されている。
【００３６】
プロセッサ１１は、メモリ１３に格納されているプログラムに従って、メモリ領域１３に格納されている情報を使用して動作することで、兆候提示システム１０の様々な機能部として動作する。例えば、プロセッサ１１は、構文解析部Ｐ１０、極性判定部Ｐ１２、極性辞書登録・検索部Ｐ１４、類似度計算部Ｐ１６、兆候計算部Ｐ１８及び記事提供部Ｐ２０として動作する。
【００３７】
メモリ１３は、プログラム群Ｐ１０〜Ｐ２０、Ｐ３０、Ｐ３２を格納し、さらに、記事Ｔ１０、極性辞書Ｔ１２、数値変動情報Ｔ１４、ユーザ別特徴情報Ｔ１６を記憶装置１５から読み出して格納している。
【００３８】
さらに、メモリ１３は、上記のような兆候提示システム１０が動作するための情報を格納する他に、ユーザデータを一時的に格納するキャッシュメモリとしても用いられ、さらに、プロセッサ１１のワークメモリとして用いることもある。メモリ１３には、ＤＲＡＭ等の揮発性半導体メモリまたはＳｔｏｒａｇｅ  Ｃｌａｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ等の不揮発性半導体メモリが使用される。
【００３９】
説明の便宜上、一例として、前記プログラム群及び前記管理情報はメモリ１３内に示されているが、典型的には、それらは、記憶装置１５からメモリ１３にロードされる。
【００４０】
記憶装置１５は、所望の機能を実現するために必要なプログラム、管理情報、およびメタデータを格納する。
【００４１】
記事Ｔ１０は、記事供給サービスから受信した記事Ｔ１、Ｔ３を記憶する。記事は、新記事Ｔ１と、旧記事Ｔ３とに分けることができる。新記事Ｔ１は、旧記事Ｔ３よりも新しい。記事が新しい、古いとは、記事の発行時期（記事が公表された日時、記事の発生した日時）の新旧である。極性正負ＤＢＴ１３は、後述する極性辞書Ｔ１２を参照して極性判定を行った記事Ｔ１０中の正旧記事リスト及び負旧記事リストを指すインデックスである。これらのデータは、記事のタイトルと内容、発生日、報道機関、記事内容またはタイトルから抽出される言語要素、言語要素間の関係（係り受け、使役）などを含む。
【００４２】
極性辞書Ｔ１２は、構文解析部Ｐ１０により抽出された言語要素毎に、正カウンタと負カウンタを持つ。以下の式を実行することにより、言語要素毎の極性を得ることができる。
言語要素毎の極性＝（正カウンタ−負カウンタ）
【００４３】
極性辞書Ｔ１２を格納する極性辞書格納部は、過去の記事を構成する言語要素が、過去の記事が発行された時に数値変動情報Ｔ１４により正の変動があった場合には正カウンタを増分し、負の変動があった場合には負カウンタを増分する。更に、ユーザの設定に応じて、固有名詞や助詞などを省いても良い。
【００４４】
数値変動情報Ｔ１４を格納する数値変動情報格納部は、例えば、株式、投資信託、国債、社債、不動産、商品などの各種資産の価格変動（時間変化）の履歴、指定期間に対する変動率を記憶する。また、株式のように、日経平均などの平均がある場合は、各資産の価格変動からその平均変動を引いた値を、数値変動としてもよい。これは、平均変動につられて価格が上下しているものがあるからである。つまり、平均変動よりも大きく正・負に変動すれば、それが実際の価格変動になる。
【００４５】
ユーザ別特徴情報Ｔ１６を格納するユーザ別特徴情報格納部は、対象とする資産を登録し、新記事によってその資産がどのように変動するか、または、新記事によって変動が大きい資産をランキングして提示するなどの兆候提示サービスの使い方をユーザ毎に格納する。
【００４６】
構文解析部Ｐ１０は、記事の文章を解析し言語要素を抽出して言語要素間の関係（係り受け、使役関係）を解析する。構文解析部Ｐ１０は、要素単語解析部Ｐ３０と要素単語間関係解析部Ｐ３２の２つからなる。
【００４７】
要素単語解析部Ｐ３０は、入力されたテキスト情報を、文の要素に分解する。形態素解析と呼ぶ場合もある。要素単語間関係解析部Ｐ３２は、それらの要素がどのような関係（係り受け、使役）にあるかを、解析する。
【００４８】
極性辞書登録・検索部Ｐ１４は、極性辞書Ｔ１２を用いて、要素単語を検索し、その正負カウンタを提供する。更に、極性辞書Ｔ１２へ要素単語の登録及び正負カウンタの増分を行う。
【００４９】
極性判定部Ｐ１２は、構文解析部Ｐ１０によって、提供された要素単語群について、それぞれの極性を以下の式で計算する。
言語要素毎の極性＝（正カウンタ−負カウンタ）
【００５０】
更に、要素単語群ごとに掛け算又は加算を行い、最終的な正負の値で、正ならばポジティブ、負ならばネガティブと計算する。
【００５１】
類似度計算部Ｐ１６は、新記事に所定の閾値以上の類似する旧記事と、その類似度を計算する。類似度の計算は、新記事と似た言語要素を保持する各旧記事の言語要素との重なり割合で出してもよく、各記事をベクトル数値化しベクトルの似た距離（コサイン距離）で出してもよい。また、旧記事の検索先を、新記事Ｔ１のテキスト情報の極性判定によって得られた正負の値に基づいて、正旧記事リスト及び旧記事リストからそれぞれ検索しても良い。
【００５２】
兆候計算部Ｐ１８は、ユーザ別特徴情報Ｔ１６から対象とすべき資産を決定する。その後、類似記事リストについて、それぞれの日付情報から、ユーザが指定した期間（１日、７日、１ヶ月など）について、対象とする資産の過去の数値変動を数値変動情報Ｔ１４から得る。ユーザは、兆候提示サービス７において、数値変動を計算する期間を指定することができ、数値変動率（０．１％以上など）の指定もできる。兆候計算部Ｐ１８が、各旧記事の数値変動について、多数決の計算を行い、兆候を決定する。多数決の閾値は、例えば、６０％以上などユーザが兆候提示サービス７において指定することができる。
【００５３】
記事提供部Ｐ２０が、新記事Ｔ１とそれに関連する旧記事及び兆候を集めて兆候提示サービス７に提供する。
【００５４】
図３は、記事リストＴ１０、極性辞書Ｔ１２、極性正負ＤＢＴ１３の構成例を示す。ここで、（ａ）は記事リストＴ１０の構成例であり、（ｂ）は極性辞書Ｔ１２の構成例であり、（ｃ）極性正負ＤＢＴ１３の構成例である。
【００５５】
図３（ａ）に示すように、記事リストＴ１０は、記事番号Ｃ１０、日付Ｃ１１、発行元Ｃ１２、タイトルＣ１３、著者Ｃ１４及び本文Ｃ１５から構成される。
記事番号Ｃ１０は、各記事を識別する番号を格納する。日付Ｃ１１は、テキスト（記事）が発行された日付を格納する。発行元Ｃ１２は、テキストを発行した会社・組織などを格納する。
タイトルＣ１３は、テキスト（記事）のタイトルを格納する。著者Ｃ１４は、テキスト（記事）を執筆した著者の情報を格納する。本文Ｃ１５は、テキスト（記事）の本文を格納する。
【００５６】
図３（ｂ）に示すように、極性辞書Ｔ１２は、単語名Ｃ２０、正カウンタＣ２２及び負カウンタＣ２４から構成される。
単語名Ｃ２０は、構文解析部Ｐ１０によって抽出された要素単語を格納する。
正カウンタＣ２２、負カウンタＣ２４は、過去のテキスト情報において、それぞれ要素単語毎に、数値変動が正負のどちらだったかに応じて増分する。
各単語の極性は、（正カウンタ−負カウンタ）を実行することで決定する。
【００５７】
図３（ｃ）に示すように、極性正負ＤＢＴ１３は、極性正ＤＢＴ１３１と極性負ＤＢＴ１３３から構成される。
極性正ＤＢＴ１３１と極性負ＤＢＴ１３３は、それぞれベクトル値Ｃ３１、Ｃ３３と、各ベクトル値に対応する記事番号Ｃ３２、Ｃ３４から構成される。
【００５８】
ベクトル値Ｃ３１、Ｃ３３は、対応する記事番号Ｃ３２、Ｃ３４のタイトル、もしくは本文から作成されたベクトル表現を格納する。
【００５９】
記事番号Ｃ３２、Ｃ３４は、それぞれの記事番号を格納する。このように、極性正負ＤＢＴ１３は、記事Ｔ１０の極性について、正負ごとに分けたインデックスを保持する。
【００６０】
図４のフローチャートを参照して、極性辞書作成処理Ｓ１０について説明する。
対象のテキストとは、例えば、旧記事についてＳ１０の処理が完了してなければ旧記事全部、旧記事が処理してある場合は新記事のみとなる（Ｓ１２）。それが存在する間に、Ｓ１４以降の処理を行う。
【００６１】
次に、テキスト情報から対象とするテキストを抽出する（Ｓ１４）。例えば、記事のタイトルのみ、記事の第一文、記事全部でもよい。
次に、構文解析部Ｐ１０が、対象テキストから要素単語を抽出する（Ｓ１６）。
次に、構文解析部Ｐ１０が、要素単語の内、例えば、固有名詞や数字、助詞などの不要な要素を除去する（Ｓ１８）。
次に、兆候計算部Ｐ１８が、テキスト情報の発行日から、ユーザの指定期間（１日、７日など）の数値変動を入手する（Ｓ２０）。
【００６２】
兆候計算部Ｐ１８が、文要素が辞書に登録済みかどうかを判定する（Ｓ２２）。兆候計算部Ｐ１８が、文要素が辞書に登録してなければ登録する（Ｓ２４）。
兆候計算部Ｐ１８は、文要素が辞書に登録済みならば数値変動が正負を判定する（Ｓ２６）。
数値変動が正ならば、辞書内の文要素の正カウンタを増分する（Ｓ３０）。数値変動が負ならば、辞書内の文要素の負カウンタを増分する（Ｓ２８）。
Ｓ１２の条件が真の間は、Ｓ３０までの処理をループさせる（Ｓ３２）。
【００６３】
図５のフローチャートを参照して、正負記事リスト作成処理Ｓ３０について説明する。
対象とする記事は、旧記事である（Ｓ１２）。
図４に示すＳ１４〜Ｓ１８の処理を行う。
【００６４】
次に、極性判定部Ｐ１２が、極性判定を行う（Ｓ３２）。Ｓ３４以降、兆候計算部Ｐ１８が、極性に応じて正負の記事リストへ追加する。具体的には、
極性が正ならば、テキストを正記事リストへ追加する（Ｓ３６）。極性が負ならば、テキストを負記事リストへ追加する（Ｓ３８）。
Ｓ１２の条件が真の間は、Ｓ３８までの処理をループさせる。
【００６５】
図６のフローチャートを参照して、兆候提示処理Ｓ４０について説明する。
兆候提示システム１０は、新規テキスト（新記事）Ｔ１を、記事提供サービス３から受信する（Ｓ４２）。
【００６６】
次に、図５に示すＳ１４〜Ｓ３４の処理を実施する。
新記事Ｔ１の極性に応じて、極性正負ＤＢ（Ｔ１３）の極性正ＤＢ（Ｔ１３１）又は極性負ＤＢ（Ｔ１３３）に格納された正記事リスト又は負記事リストを選択する（Ｓ４４、Ｓ４６）。
【００６７】
具体的には、新記事Ｔ１の極性が正と判定された場合には、極性正負ＤＢ（Ｔ１３）の極性正ＤＢ（Ｔ１３１）に格納された正記事リストを選択する（Ｓ４４）。
【００６８】
新記事Ｔ１の極性が負と判定された場合には、極性正負ＤＢ（Ｔ１３）の極性負ＤＢ（Ｔ１３３）に格納された負記事リストを選択する（Ｓ４６）。
【００６９】
次に、選択した正記事リスト又は負記事リストから類似記事を抽出する（Ｓ４８）。類似記事の抽出は、図２で述べた処理を実施することにより行う。
次に、各記事の数値変動を取得する（Ｓ５０）。
最後に、兆候を計算して提示する（Ｓ５２）。
【００７０】
図７は、兆候提示サービス７のＧＵＩを示した図である。
兆候提示部Ｇ１は、後述する各設定に従い、新規テキストによりどのように変更が起こるかを提示する部である。
【００７１】
期間Ｇ２は、数値変動を計算する際に、新規記事および類似記事が発行された日から、何日後（何週間後、何か月後）の数値変動を対象とするかを設定するものである。
【００７２】
変動率Ｇ３は、数値変動の割合について、どれくらい変化が起こったもの（％）を対象とするかを設定するものである。例えば、０．１％、０．２％、１％、２％などを設定する。
【００７３】
多数決閾値Ｇ４は、新規テキストに対する発見された類似記事の内、どれくらいの閾値を超えたら、変動の傾向があると判断するかを設定するものである。例えば、６０％、７０％などである。
【００７４】
資産リストＧＡ０は、未来変動をみる資産を選択するものである。ここでは、例えば、株式１（ＧＡ１）、株式２（ＧＡ２）、商品１（ＧＡ３）を挙げている。これらを、選択することで、その資産の傾向をみることができる。
【００７５】
新記事リストＧＮ０は、新たに来た記事リストを提示し選択させる。ユーザが選択できる。選択した新記事に基づく、未来兆候提示を行うことができる。旧記事リストＧＯ０は、選択された新記事リストにより、兆候提示Ｇ１に示された未来兆候内容の、根拠となった類似する旧記事リストを示したものである。内容は、タイトルＧＯ１０、発効日ＧＯ１１、新規記事との類似度ＧＯ１２、数値の変動率ＧＯ１３及び記事の本文ＧＯ１４から構成される。これらの記事は、日付ＧＯ１、類似度ＧＯ２、変動率ＧＯ３のどれかを選択することにより選択された項目で、降順及び昇順で類似した旧記事の表示順番を変更することができる。
【００７６】
フリーテキスト入力欄ＧＴ１は、新規記事の代わりに、フリーで入力したテキストが、どのような未来変動を示すかを示すための欄である。ＧＴ１にフリーテキストを入力後、兆候提示ボタンＧＴ２を押すことで、類似する旧記事ＧＯ０や兆候提示Ｇ１を表示することができる。
【００７７】
数値変動ＧＶ０は、縦軸が数値変動、横軸が日付のグラフであり、資産リストＧＡ０で選択した資産の数値変動ＧＶ２と、資産全体（例えば、株ならば日経平均）の数値変動ＧＶ２を示す。旧記事リストＧＯ０で表示された旧記事を選択すると、その旧記事が発行された日を点線ＧＶ３が示す。
【実施例２】
【００７８】
実施例２は、新記事に対して、一定以上の変動が起きる資産を、変動が大きい順にランキングして提示する。更に、それらを業界及び業種ごとにまとめて、業界及び業種ごとの兆候・契機を提示する。
【００７９】
図８のフローチャートを参照して、資産毎の極性辞書、正負記事リスト作成処理Ｓ６０について説明する。
最初に、個別資産コード毎に極性辞書を作成する（Ｓ６２、Ｓ１０）。
Ｓ５２の条件が真の間は、Ｓ１０の処理をループさせる。
【００８０】
次に、個別資産毎の極性辞書を用いて、個別資産毎の正負記事リストを作成する（Ｓ６６、Ｓ３０）。
Ｓ６６の条件が真の間は、Ｓ３０の処理をループさせる。
【００８１】
図９のフローチャートを参照して、新記事に対して変動の大きい資産ランキング作成処理Ｓ７０について説明する。
新規テキストを受信（Ｓ４２）すると、それに対して、個別資産毎に兆候提示のための数値変動を取得する（Ｓ７２、Ｓ７４）。この時、対応する極性辞書、正負旧記事リストを、個別資産毎に選択する。ただし、極性判定時に、対応する個別企業の辞書を選択する。
【００８２】
これらが、一定の数値よりも大きい場合は、上位ｘｘについて、変動の大きい順に資産を登録していく（Ｓ７６）。これを、全ての資産に対して行い、変動の大きい資産のランキングを作成する。
Ｓ７２の条件が真の間は、Ｓ７６までの処理をループさせる。
【００８３】
図１０のフローチャートを参照して、業界毎の極性辞書、正負記事リスト作成処理Ｓ８０について説明する。
業界単位で業界を構成する個別資産コードで同じ極性辞書を作成する（Ｓ８２、Ｓ８４、Ｓ１０）。これにより、業界単位の極性辞書が作成される。
【００８４】
Ｓ８４の条件が真の間は、Ｓ１０までの処理をループさせる（Ｓ８５）。
Ｓ８２の条件が真の間は、Ｓ８５までの処理をループさせる。
業界毎の極性辞書を用いて、業界毎の正負記事リストを作成する（Ｓ８６、Ｓ３０）。
Ｓ８６の条件が真の間は、Ｓ３０の処理をループさせる。
【００８５】
図１１のフローチャートを参照して、新記事に対して変動の大きい資産ランキング作成処理Ｓ８０について説明する。
図９との相違点は、図９が資産単位の極性辞書を使用して兆候を計算するのに対して、図１１は、業界単位の極性辞書を用い、兆候を計算する点である。つまり、図１１では、極性判定時に、対応する業界単位の極性辞書を選択する。その他の処理は図９のフローチャートと同じなのでその説明は省略する。
【符号の説明】
【００８６】
１  クライアント
３  ネットワーク
５  記事供給サービス
７  兆候提示サービス
９  ネットワーク
１０  兆候提示システム
１５  記憶装置
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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