(57)【要約】【課題】類義語のグループ毎の集計を効率良くする。【解決手段】集計装置１００では、グループ情報記憶部１０１において、関連する単語をグループ分けしたグループ情報を予め記憶し、文書データ取得部１０２が、端末装置２００から文書データを取得する。また、集計装置１００では、抽出部１０４が、文書データ取得部１０２により取得された文書データから単語を抽出し、集計部１０６が、グループ情報記憶部１０１に記憶されているグループ情報を用いて、抽出部１０４により抽出された単語についてグループに基づいて集計をする。また、集計装置１００では、集計結果出力部１０７は、集計部１０６による集計結果を出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書データの単語を集計する集計装置であって、
関連する単語をグループ分けしたグループ情報を記憶するグループ情報記憶部と、
文書データを取得する文書データ取得部と、
前記文書データ取得部により取得された文書データから単語を抽出する抽出部と、
前記グループ情報記憶部により記憶されているグループ情報を用いて、前記抽出部により抽出された単語についてグループに基づいて集計をする集計部と、
前記集計部による集計結果を出力する集計結果出力部と、
を備える、集計装置。
【請求項２】
請求項１に記載の集計装置であって、
前記集計部は、前記抽出部による抽出結果から得られる単語を集計し、当該集計した結果について、前記グループ情報記憶部により記憶されているグループ情報を用いてグループ毎の集計をする、集計装置。
【請求項３】
請求項１に記載の集計装置であって、
前記文書データ取得部は、位置情報が対応付いている文書データを取得し、
前記集計部は、前記グループ情報記憶部により記憶されているグループ情報を用いて、前記抽出部により抽出された単語について、さらに位置情報に基づいて集計をする、集計装置。
【請求項４】
請求項１〜３の何れか１項に記載の集計装置であって、
前記文書データ取得部は、文書データ生成時刻が対応付いている文書データを取得し、
前記集計部は、前記グループ情報記憶部により記憶されているグループ情報を用いて、前記抽出部による抽出された単語について、さらに文書データ生成時刻に基づいて集計をする、集計装置。
【請求項５】
請求項１〜４の何れか１項に記載の集計装置であって、
前記グループ情報記憶部は、少なくとも一のグループは、複数の言語による関連する単語を有する、集計装置。
【請求項６】
関連する単語をグループ分けしたグループ情報を記憶する集計装置で実行する集計方法であって、
文書データを取得する文書データ取得ステップと、
前記文書データ取得ステップで取得した文書データから単語を抽出する抽出ステップと、
前記グループ情報を用いて、前記抽出ステップで抽出した単語についてグループに基づいて集計をする集計ステップと、
前記集計ステップで集計した集計結果を出力する集計結果出力ステップと、
を含む、集計方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、集計装置および集計方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、情報処理技術が発展し、インターネット上のＳＮＳ（Social Networking Service）や、企業のコンタクトセンター等に蓄積された問合せ履歴等の自然言語の日本語テキストを活用して新たな価値を生み出すことが試みられている。
【０００３】
このような、自然言語のテキストに何が書かれているか全文を人が読むことなく把握できれば効率的であるが、そのためにはテキストから単語を抽出する技術が有効である。
【０００４】
テキストを単語境界で分割する技術として、形態素解析技術がある（例えば、非特許文献１参照）。
【０００５】
ところで、自然言語のテキストには類義語が多数あることが知られており、揺れ辞書を参照して単語を置換する技術がある（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平７−３２５８２６号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】内山将夫、”日本語形態素解析“、[online]、情報通信研究機構、［平成３０年１２月２８日検索］、インターネット＜ＵＲＬ  ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ２．ｎｉｃｔ．ｇｏ．ｊｐ／ａｓｔｒｅｃ−ａｔｔ／ｍｅｍｂｅｒ／ｍｕｔｉｙａｍａ／ｃｏｒｐｍｔ／ｍｏｒａｎａ．ｐｄｆ＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ところで、非特許文献１に記載されたような単語を集計することにより、どのような単語が使用されているか判断することが考えられる。単に抽出した単語に基づいて集計したとしても、類似する単語を別々に集計することになってしまい、利用者が所望する集計結果は得られない。
【０００９】
また、仮に、特許文献１に記載された技術を用いたとしても、わざわざ単語を置換する必要があり、類義語のグループ毎の集計を効率良くすることができない。そこで、類義語のグループ毎の集計を効率良くすることを目的とする。
【００１０】
本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、以下のとおりである。
【００１２】
本発明の代表的な実施の形態による集計装置は、文書データの単語を集計する集計装置であって、関連する単語をグループ分けしたグループ情報を記憶するグループ情報記憶部と、文書データを取得する文書データ取得部と、文書データ取得部により取得された文書データから単語を抽出する抽出部と、グループ情報記憶部により記憶されているグループ情報を用いて、抽出部により抽出された単語についてグループに基づいて集計をする集計部と、集計部による集計結果を出力する集計結果出力部と、を備える。
【発明の効果】
【００１３】
本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下のとおりである。
【００１４】
すなわち、本発明の代表的な実施の形態によれば、効率良くグループ毎の集計をすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施形態である集計装置を含む情報処理システムの構成例について概要を示した図である。
【図２】グループ情報記憶部で記憶されるグループ情報の例を説明する図である。
【図３】文書データの文から単語を抽出する例を説明する図である。
【図４】集計結果および出力する情報の例を示す図である。
【図５】本実施形態における、文書データに含まれる単語をグループ毎に集計した結果を出力する処理の流れの例について概要を示す図である。
【図６】文書データ入力時の画面例を示す図である。
【図７】第２実施例における文書データ記憶部で記憶しているデータの例を示す図である。
【図８】集計結果の例を含む画面を示す図である。
【図９】言語選択の画面例を示す図である。
【図１０】文書データ入力画面例を示す図である。
【図１１】第３実施例に係る単語の抽出方法を説明する図である。
【図１２】グループ情報記憶部で記憶されている情報の例を示す図である。
【図１３】グループ毎の集計結果の例を示す図である。
【図１４】集計結果に基づいた情報の画面例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。一方で、ある図において符号を付して説明した部位について、他の図の説明の際に再度の図示はしないが同一の符号を付して言及する場合がある。
【００１７】
＜第１実施例＞
＜システム構成＞
図１は、本発明の一実施形態である集計装置を含む情報処理システムの構成例について概要を示した図である。本実施の形態（第１実施例）の集計装置１００は、文書データ（いわゆる投稿データ等）から単語を抽出し、抽出した単語について集計する装置である。集計装置１００は、サーバ装置等の情報処理装置である。
【００１８】
集計装置１００および端末装置２００は、ネットワーク３００を介して互いに情報を送受信することができる。ネットワーク３００は、有線または無線のネットワークである。
【００１９】
集計装置１００とネットワーク３００を介して接続される端末装置２００は、スマートフォン、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置である。端末装置２００は、端末装置２００のユーザによる入力操作に応じて、ネットワーク３００を介して集計装置１００に対して情報を送信したり、集計装置１００から情報を取得したりする。また、端末装置２００は、集計装置１００から取得した情報を表示出力する。また、端末装置２００は、ユーザにより入力された文書データを送信することができる。
【００２０】
集計装置１００および端末装置２００は、所定のハードウェアおよびソフトウェアにより実装される。例えば、集計装置１００および端末装置２００は、プロセッサやメモリなどを有する。当該プロセッサにより実行されるメモリ上のプログラムが、集計装置１００および端末装置２００のコンピュータを機能させる。また、集計装置１００および端末装置２００は、入力手段（キーボード、マウス等）および出力手段（ディスプレイ等の表示手段）を有する。
【００２１】
本実施の形態の集計装置１００は、グループ情報記憶部１０１と、文書データ取得部１０２と、文書データ記憶部１０３と、抽出部１０４と、抽出結果記憶部１０５と、集計部１０６と、集計結果出力部１０７と、集計結果記憶部１０８とを有する。
【００２２】
集計装置１００の上記各部は、例えば、図示しないＯＳ（Operating System）やＤＢＭＳ（DataBase Management System）、Ｗｅｂサーバプログラム等のミドルウェア上で稼働するソフトウェアプログラムとして実装される。
【００２３】
グループ情報記憶部１０１は、関連する単語をグループ分けしたグループ情報を記憶する部分である。ここで、グループ情報記憶部１０１に記憶されるグループ情報の例について図２を用いて説明する。
【００２４】
図２は、グループ情報記憶部１０１で記憶されるグループ情報の例を説明する図である。このグループ情報は、関連語（類義語）をグルーピングした情報（類義語の集合を示す情報）である。すなわち、同義語（類義語）を１つのグループにまとめた情報である。図２に示すように、グループ情報記憶部１０１に記憶されるグループ情報は、グループＩＤと、個数と、複数の単語（単語１、単語２、・・・）とを含む。
【００２５】
グループＩＤは、グループ情報を識別する識別子である。個数は、各グループ情報に属数単語の数である。複数の単語は、関連語・同義語を列挙したものである。
【００２６】
なお、グループ情報記憶部１０１は、類義語がない単語を記憶するようにしてもよい。この場合、グループ情報記憶部１０１は、個数を１として１つの単語を有するグループ情報を記憶することになる。
【００２７】
文書データ取得部１０２は、文書データを取得する部分である。文書データ取得部１０２は、端末装置２００によって入力された文書データをネットワーク３００を介して取得する。当該文書データは、所定の文（例えば、「地震時には火事に気をつけてください」）の内容を含むデータである。文書データ取得部１０２は、取得した文書データを文書データ記憶部１０３に記憶させる。文書データ取得部１０２は、取得した文書データにＩＤ等他の情報を対応付けて文書データ記憶部１０３に記憶させるようにしてもよい。
【００２８】
また、文書データ取得部１０２は、各種端末装置２００で入力された文書データを集約した情報処理装置（例えば、サーバ）からまとめて文書データを取得するようにしてもよい。
【００２９】
文書データ記憶部１０３は、文書データ取得部１０２により取得された文書データを記憶する部分である。
【００３０】
抽出部１０４は、文書データ取得部１０２により取得された文書データから単語を抽出する部分である。抽出部１０４は、所定のタイミング（例えば、予め定められている時刻）で、文書データ記憶部１０３から文書データを取得し、取得した文書データから単語を抽出する。抽出部１０４は、例えば、文書データの文に対して形態素解析をすることにより単語を抽出する。
【００３１】
ここで、図３を用いて、文書データの文から単語を抽出する例を説明する。図３は、文書データの文から単語を抽出する例を説明する図である。抽出部１０４は、文書データ記憶部１０３から「地震時には火事に気をつけてください」という文を含む文書データを取得した場合、公知の形態素解析をして、「地震」、「時」、「に」、「は」、「火事」、「に」、「気」、「を」、「つけ」、「て」、及び「ください」という単語を抽出する。なお、図３では、単語の境界に「／」の記号が挿入された形式で処理結果を表しているが、これに限られない。例えば、文書データの文を単語境界ごとに改行するようにしてもよい。
【００３２】
抽出部１０４は、抽出した結果を抽出結果記憶部１０５へ登録する。なお、元の文と抽出した単語とを対応付けて記憶させるようにしてもよい。抽出結果記憶部１０５は、抽出部１０４により抽出された結果を記憶する部分である。
【００３３】
集計部１０６は、グループ情報記憶部１０１により記憶されているグループ情報を用いて、抽出部１０４により抽出された単語についてグループに基づいて集計をする部分である。
【００３４】
集計部１０６は、所定のタイミングで、抽出結果記憶部１０５を参照して抽出結果を取得する。集計部１０６は、当該抽出結果を用いて、単語毎の集計をする。集計部１０６は、続いて、当該単語毎に集計した結果と、グループ情報記憶部１０１に記憶されている情報とを参照して、各単語についてグループに基づいて集計をする。集計部１０６は、集計した結果を集計結果出力部１０７へ送出する。集計部１０６は、集計した結果として、各グループのＩＤと、各グループの件数（出現頻度）とを対応付けた情報を集計結果記憶部１０８へ登録する。なお、集計部１０６は、集計結果として、各グループのＩＤと、各グループの件数とを対応付けると共に、件数の順位によりソートした結果を集計結果記憶部１０８へ登録するようにしてもよい。
【００３５】
集計部１０６は、集計結果記憶部１０８へ登録した場合に、集計結果出力部１０７へ出力要求をする。
【００３６】
なお、集計部１０６は、単語の集計することなく、グループ情報記憶部１０１に記憶されている情報を参照して、抽出結果の単語がいずれのグループに属するか判断することにより、各グループの集計をするようにしてもよい。また、集計部１０６は、単語を集計する方法として、単語の出現頻度により集計することに限られず、単語が出現する文書データの数を集計するようにしてもよい。
【００３７】
集計結果出力部１０７は、集計部１０６により集計された結果を出力する部分である。集計結果出力部１０７は、集計部１０６から出力要求を受信すると、集計結果記憶部１０８に記憶されている情報を出力する。集計結果出力部１０７は、集計結果記憶部１０８に記憶されている情報を取得して、取得した情報をネットワーク３００に対して送信出力したり、集計装置１００自身が有する表示装置へ当該情報を表示出力したりする。
【００３８】
なお、集計結果出力部１０７は、集計結果記憶部１０８に記憶されている情報を整形した情報を生成し、当該情報を表示出力したり、送信出力したりしてもよい。具体的に、集計結果出力部１０７は、各グループのＩＤと、各グループの件数とを対応付けた情報の、グループのＩＤ部分を当該グループＩＤに含まれる単語リストに変更することで整形した情報を生成する。
【００３９】
ここで、図４を用いて、集計部１０６により集計された例や、集計結果出力部１０７により表示出力する情報の例を説明する。図４は、集計結果および出力する情報の例を示す図である。
【００４０】
まず、図４（ａ）は、集計部１０６が、抽出結果記憶部１０５に記憶されている抽出結果を用いて、単語毎の集計をした例である。集計部１０６は、図４（ａ）に示すように、抽出結果の単語の件数（出現頻度）を集計する。図４（ａ）に示す例では、「火事」という単語が１０回出現したことを示している。なお、集計部１０６は、図４（ａ）に示すように、出現頻度に基づいて順位付けをして、出現頻度に基づいてソートするようにしてもよい。
【００４１】
図４（ａ）に示したように、集計部１０６が、単語毎の出現頻度を集計した後に、グループ情報記憶部１０１に記憶されている情報を参照して、グループ毎の出現頻度を集計する。図４（ｂ）に、グループ毎に出現頻度を集計した例を示す。図４（ｂ）に示すように、「火事」、「火災」という単語が属する「ｇｒ１」の出現頻度は、それぞれの単語の出現頻度を合計した１８となる。また、「泥棒」、「どろぼう」という単語が属する「ｇｒ２」の出現頻度は、１５となる。また、「空港」という単語が属する「ｇｒ３」の出現頻度は、７となる。
【００４２】
集計結果出力部１０７は、図４（ｂ）に示す、各グループの出現頻度を送信出力したり、表示出力したりする。なお、集計結果出力部１０７は、図４（ｃ）に示すように、グループＩＤの代わりに、当該グループＩＤに対応する単語を出力するようにしてもよい。
【００４３】
＜処理の流れ（集計結果出力）＞
図５は、本実施形態における、文書データに含まれる単語をグループ毎に集計した結果を出力する処理の流れの例について概要を示す図である。
【００４４】
まず、文書データ取得部１０２は、端末装置２００等から文書データを取得して、当該文書データを文書データ記憶部１０３に記憶させる（ステップＳ１）。抽出部１０４は、文書データ記憶部１０３に記憶されている文書データに対して形態素解析等を行い、文書データから単語を抽出する（ステップＳ２）。
【００４５】
集計部１０６は、抽出部１０４により抽出された単語の出現頻度を集計する（ステップＳ３）。また、集計部１０６は、各グループに属する単語の出現頻度に基づいて、各グループの出現頻度を集計する。すなわち、集計部１０６は、類義語を集計する（ステップＳ４）。集計結果出力部１０７は、グループ毎に集計した結果を出力する（ステップＳ５）。
【００４６】
第１実施例の集計装置１００では、グループ情報記憶部１０１において、関連する単語をグループ分けしたグループ情報を予め記憶し、文書データ取得部１０２が、端末装置２００から文書データを取得する。また、集計装置１００では、抽出部１０４が、文書データ取得部１０２により取得された文書データから単語を抽出し、集計部１０６が、グループ情報記憶部１０１に記憶されているグループ情報を用いて、抽出部１０４により抽出された単語についてグループに基づいて集計をする。また、集計装置１００では、集計結果出力部１０７は、集計部１０６による集計結果を出力する。
【００４７】
このように、集計装置１００は、グループ情報記憶部１０１に記憶されているグループ情報を用いて、抽出部１０４により抽出された単語についてグループに基づいて集計をすることにより、単語を置換することなくグループ毎の集計をするので、類義語のグループ毎の集計を効率良くすることができる。
【００４８】
また、集計部１０６は、単語の集計を、単語の出現頻度ではなく、単語が出現する文書データの数を集計することで、重複なく文書の数を集計することができる。すなわち、集計装置１００は、ある文書に同一の単語が多数含まれていることにより、必ずしも適切でない集計結果となってしまうことを回避することができる。
【００４９】
また、集計部１０６は、抽出部１０４により抽出された単語を集計し、集計した結果について、グループ情報を用いてグループ毎の集計をする。このように、一度抽出部１０４により抽出された単語を集計した後に、グループ情報を参照してグループ毎の集計をすることで、効率良くグループ毎の集計をすることができる。
【００５０】
なお、集計装置１００は、文書データの入力を受け付ける入力手段（例えば、キーボード、マウス等）を有していてもよい。また、集計装置１００は、集計結果を出力する表示装置（ディスプレイ）やプリンタ等の出力機器を備えていてもよい。
【００５１】
＜第２実施例＞
続いて、第２実施例の集計装置を含む情報処理システムについて説明する。第２実施例の情報処理システムでは、端末装置２００が文書データに位置情報および生成時刻を関連付け、集計装置１００が集計する際に、位置情報・生成時刻に基づいて集計する。
【００５２】
第２実施例の集計装置１００は、例えば、随時の通報、参照を受け付けて、随時にデータ収集・分析を行う地域情報収集システムに適用される集計装置である。
【００５３】
ここで、地域情報収集システムは、周辺の住民と、自治体・行政の担当者との間で、ある地域の異常事態や治安の情報を自由に共有するシステムである。地域の異常事態や治安の情報の例として、火事や犯罪や不審人物の情報等が挙げられる。
【００５４】
第２実施例の集計装置１００および端末装置２００は、基本的には、第１実施例の集計装置１００および端末装置２００のそれぞれと基本的には同じである。第１実施例の集計装置１００および端末装置２００と異なる点を中心に、以下に説明する。
【００５５】
ここで、図６を用いて、端末装置２００による文書データ入力時の例を説明する。図６は、文書データ入力時の画面例である。端末装置２００のユーザによる操作により、文書データの入力要求がなされると、端末装置２００は、文書の入力領域２０１と登録ボタン２０２とを有する画面を表示する。
【００５６】
図６に示す文書の入力領域２０１に文書が入力され、登録ボタン２０２が選択されると、端末装置２００は、予め保持しているＧＰＳ受信機により、緯度経度情報（位置情報）を取得する。端末装置２００は、入力された文書（地域の異常事態や治安の情報に関する文書）に、さらに登録ボタン２０２が選択された時点の時刻（文書データ生成時刻）と当該緯度経度情報とを関連付けて、これらの情報を集計装置１００へ送信する。
【００５７】
集計装置１００の文書データ取得部１０２は、文書データと、緯度経度情報と、文書データ生成時刻とを端末装置２００から受信すると、緯度経度情報を公知の手法により住所情報（位置情報）に変換する。また、集計装置１００の文書データ取得部１０２は、文書データと、住所データと、文書データ生成時刻と、文書データの識別子（文書データＩＤ）とを対応付けて文書データ記憶部１０３に登録する。
【００５８】
なお、端末装置２００が、緯度経度情報を取得し、公知の手法によって住所に変換し、入力された文書に、さらに登録ボタン２０２が選択された時点の時刻と当該住所とを関連付けて、これらの情報を集計装置１００へ送信するようにしてもよい。
【００５９】
ここで、図７に、文書データ記憶部１０３において、文書データだけでなく、文書データ生成時刻と、住所とを対応付けて記憶する例を説明する。図７は、第２実施例における文書データ記憶部１０３で記憶しているデータのデータ構造の例を示す図である。
【００６０】
図７に示すように、文書データ記憶部１０３は、文書データのＩＤ（文書データＩＤ）と、文書データと、文書データ生成時刻と、住所とを対応付けて記憶する。
【００６１】
また、抽出部１０４は、文書データ記憶部１０３に記憶されている情報を参照して、単語を抽出し、抽出結果記憶部１０５に記憶する際、単語と、文書データ生成時刻と、住所とを対応付けて記憶する。
【００６２】
集計部１０６は、所定のタイミングで、グループ情報記憶部１０１および抽出結果記憶部１０５で記憶されている情報を用いて集計処理を行う。例えば、集計部１０６は、端末装置２００により、集計結果送信要求を受信した場合に、集計処理を行う。具体的に、集計部１０６は、端末装置２００から、集計対象の期間（抽出元の文書データ生成時刻の期間）と、対象位置とを取得すると共に、集計結果送信要求を受信すると、集計処理を開始する。
【００６３】
集計部１０６は、抽出結果記憶部１０５で記憶されている情報のうち、端末装置２００から取得した集計対象期間と対象位置との条件に合致する抽出結果の単語について集計処理をする。なお、当該集計処理は、端末装置２００から取得した集計対象期間と対象位置との条件に合致する抽出結果の単語を対象とする点以外は、第１実施例と同様である。
【００６４】
すなわち、まず、集計部１０６は、端末装置２００から取得した集計対象期間と対象位置との条件に合致する抽出結果の単語の件数を算出する。そして、集計部１０６は、当該単語毎に集計した結果と、グループ情報記憶部１０１に記憶されている情報とを参照して、各単語についてグループに基づいて集計をする。集計部１０６は、集計結果を集計結果記憶部１０８に記憶する。集計結果出力部１０７は、集計部１０６による集計結果に基づいた情報を端末装置２００へ送信出力する。
【００６５】
ここで、端末装置２００に送信出力した結果を含む画面の例を図８に示す。図８は、集計結果の例を含む画面を示す図である。
【００６６】
図８に示す画面では、日時条件入力領域２１１と、場所条件入力領域２１２と、参照ボタン２１３と、集計結果領域２１４とを有する。日時条件入力領域２１１では、２０１８年１２月２８日の１６時〜１７時と入力されており、場所条件入力領域２１２では、○△一丁目と入力されている。この状態で参照ボタン２１３が選択されると、端末装置２００は、２０１８年１２月２８日の１６時〜１７時を集計対象期間とし、対象位置を○△一丁目として、集計装置１００へ集計結果送信要求をする。
【００６７】
集計装置１００は、当該集計結果送信要求に応じて、抽出元の文書データ生成時刻が、２０１８年１２月２８日の１６時〜１７時であって、住所が○△一丁目である抽出結果について集計処理をして、当該集計処理による結果を端末装置２００へ送信し、図８の集計結果領域２１４に集計処理による結果を表示出力させる。
【００６８】
実施例２の集計装置１００では、文書データ取得部１０２が、位置情報が対応付けている文書データを取得し、集計部１０６は、グループ情報を用いて、抽出部１０４により抽出された単語について、さらに位置情報に基づいて集計するので、文書データに対応する位置情報毎に集計することができる。
【００６９】
また、実施例２の集計装置１００では、文書データ取得部１０２が、文書データ生成時刻が対応付けている文書データを取得し、集計部１０６が、グループ情報を用いて、抽出部１０４により抽出された単語について、さらに文書データ生成時刻に基づいて集計する。これにより、集計装置１００は、文書データに対応する文書データ生成時刻に基づいて集計することができる。
【００７０】
また、実施例２の集計装置１００を有する地域情報収集システムでは、入力を受け付けた自然言語のテキストの単語の出現頻度を集計する際に、単語を他の別の単語に置換するという決定処理やテキストの置換処理を行うことなく、類義語を含めた集計処理をすることができる。
【００７１】
＜第３実施例＞
続いて、第３実施例の説明をする。第３実施例では、グループ情報記憶部１０１が、複数種類の言語による関連する単語をグループ分けしたグループ情報を記憶して、当該グループ情報を用いて集計する。第３実施例では、上述の実施例とは異なり、複数種類の言語の文書データに対応可能なものである。
【００７２】
第３実施例の集計装置１００および端末装置２００は、基本的には、第１実施例や第２実施例の集計装置１００および端末装置２００のそれぞれと基本的には同じである。第１実施例や第２実施例の集計装置１００および端末装置２００と異なる点を中心に、以下に説明する。
【００７３】
第３実施例における端末装置２００は、複数種類の言語の何れかの言語による文書データを入力できる。ここで、図９および図１０を用いて、第３実施例における端末装置２００で文書データを入力する例を説明する。
【００７４】
端末装置２００は、ユーザの操作により、文書データの入力要求がなされると、文書データの言語を選択する画面を出力する。図９は、言語選択の画面例を示す図である。
【００７５】
図９に示すように、言語選択の画面では、言語選択領域２２１と、ＯＫボタン２２２とを有する。言語選択領域２２１において、文書データの言語が選択され、ＯＫボタン２２２が選択されると、端末装置２００は、図１０に示すような文書データ入力画面に遷移する。
【００７６】
図１０は、文書データ入力画面例を示す図である。図１０に示すように、文書データ入力画面では、文書入力領域２３１と、ＯＫボタン２３２を有する。
【００７７】
図１０に示すように、文書データ入力画面では、文書入力領域２３１に文書が入力され、ＯＫボタン２３２が選択されると、端末装置２００は、入力された文書データと、選択された言語とを集計装置１００へ送信する。なお、端末装置２００は、第２実施例と同様に、位置情報と、文書データ生成時刻とをさらに送信するようにしてもよい。
【００７８】
文書データ取得部１０２は、文書データと選択された言語とが対応付けられた情報を取得すると、当該情報を文書データ記憶部１０３へ記憶する。
【００７９】
抽出部１０４は、上記文書データ記憶部１０３に記憶されている情報を参照して、文書データから単語を抽出する。具体的に、抽出部１０４は、文書データ記憶部１０３の文書データに関連付けられている言語を特定して、当該言語の種類に応じて抽出方法を変えて、単語を抽出して、抽出した結果を抽出結果記憶部１０５に登録する。
【００８０】
ここで、図１１を用いて、抽出方法について説明する。図１１は、第３実施例に係る単語の抽出方法を説明する図である。図１１（ａ）に示すように、言語が日本語である場合、抽出部１０４は、形態素解析をすることにより単語を抽出する。また、図１１（ｂ）に示すように、言語が英語である場合、抽出部１０４は、単語と単語との間のスペースがあるので、当該スペースで単語を分割することにより単語を抽出する。
【００８１】
所定のタイミングで、集計部１０６は、グループ情報記憶部１０１および抽出結果記憶部１０５で記憶されている情報を用いて集計処理を行う。上述のように、グループ情報記憶部１０１では、複数種類の言語による関連する単語をグループ分けしたグループ情報を記憶している。
【００８２】
ここで、グループ情報記憶部１０１で記憶している情報の例について、図１２を用いて説明する。図１２は、グループ情報記憶部１０１で記憶されている情報の例を示す図である。データ構造自体は、図２で示した図と同様であり、グループ情報記憶部１０１に記憶されるグループ情報は、グループＩＤと、個数と、複数の単語（単語１、単語２、・・・）とを含む。本実施例におけるグループ情報記憶部１０１では、複数の言語の関連する単語をグループ分けしたグループ情報を記憶する点が図２で示したグループ情報と異なる。
【００８３】
例えば、グループＩＤが「ｇｒ２」であるグループ情報は、「どろぼう」、「泥棒」、「盗み」という日本語の単語以外に、「ｔｈｉｅｆ」という英単語を有する。
【００８４】
このように、グループ情報記憶部１０１は、少なくとも一のグループは、複数の言語による関連する単語を有する。
【００８５】
この場合、集計装置１００は、英語で入力された文書データについても、日本語で入力された文書データについても合せて集計することができる。
【００８６】
集計部１０６は、所定のタイミングで、グループ情報記憶部１０１および抽出結果記憶部１０５で記憶されている情報を用いて集計処理を行う。例えば、集計部１０６は、端末装置２００により、集計結果送信要求を受信した場合に、集計処理を行う。
【００８７】
集計部１０６は、第１実施例や第２実施例で説明した方法で集計処理を行う。すなわち、まず、集計部１０６は、抽出結果の単語の件数を算出する。そして、集計部１０６は、当該単語毎に集計した結果と、グループ情報記憶部１０１に記憶されている情報とを参照して、各単語についてグループに基づいて集計をする。集計部１０６は、集計結果を集計結果記憶部１０８に記憶する。集計結果出力部１０７は、集計部１０６による集計結果に基づいた情報を端末装置２００へ送信出力する。なお、集計結果出力部１０７は、集計部１０６により集計された結果を、第１実施例で説明したように整形して出力するようにしてもよい。ここで、図１３に、グループ毎の集計結果を出現頻度順に順位づけして、各グループに属する単語を列挙した情報の例を示す。
【００８８】
端末装置２００は、集計装置１００から集計部１０６による集計結果に基づいた情報（例えば、図１３に示した情報）を取得すると、当該情報を表示出力する。ここで、図１４に、端末装置２００が集計結果に基づいた情報を表示する画面例を示す。図１４に示すように、端末装置２００は、複数の言語の単語についての集計結果を表示する。
【００８９】
実施例３の集計装置１００では、グループ情報記憶部１０１が、少なくとも一のグループは、複数の言語による関連する単語を有するので、様々な言語で入力された文書データから抽出した単語を適切に集計することができる。
【００９０】
すなわち、実施例３の集計装置１００では、複数種類の言語による文書データから、どの言語に一括して翻訳してから集計するかという決定処理と、単語を別の単語に置換するという決定処理と、文書データの置換処理との何れの処理も行うことなく、類義語のグループ毎の集計を効率良くすることができる。
【００９１】
なお、集計結果出力部１０７は、集計部１０６に記憶されている情報を出力する際に、表の表頭などの表記を複数言語の中から選んで出力形態を変更するようにしてもよい。例えば、集計結果出力部１０７は、デフォルトの言語を予め定めてもよいし、所定のタイミングで図９に示すような画面で選択を促すようにしてもよい。英語が選択された場合は、図１４に示したように、表頭を英語で出力する。
【００９２】
また、図９に示したように、言語の種類の選択を受け付けたが、言語の種類の選択を省略して、抽出部１０４が自動的に言語の種類を判定して、その判定結果に基づいて、単語の抽出方法を決定してもよい。文書データから自動的に言語の種類を判定する方法には、文字コードで判定するものや、出現する単語で判定するものや、これらを組み合わせたものなど、言語判別の公知技術を適用し得る。
【００９３】
また、集計結果出力部１０７は、出力時に言語を指定する場合で、さらに、図１４のように、複数言語の関連語を出力するとき、指定された言語の単語をハイライト表示するようにしてもよい。この場合、前提として、グループ情報の各単語に対応する言語を定義しておく必要がある。
【００９４】
なお、上述の各実施例では、一の端末装置２００が、文書データ等を集計装置１００へ送信し、集計結果を取得する場合について述べたが、文書データ等を集計装置１００へ送信する端末装置と、集計結果を取得する端末装置がそれぞれ別でもよい。
【００９５】
以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は上記の実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。例えば、上記の実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、上記の実施の形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００９６】
本発明は、文書データの単語を集計する装置に利用可能である。
【符号の説明】
【００９７】
１００…集計装置、１０１…グループ情報記憶部、１０２…文書データ取得部、１０３…文書データ記憶部、１０４…抽出部、１０５…抽出結果記憶部、１０６…集計部、１０７…集計結果出力部、１０８…集計結果記憶部、２００…端末装置、３００…ネットワーク。
【図１】
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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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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