(57)【要約】【課題】従来、記事データから適切な市況分析コメントを出力できなかった。【解決手段】１以上の記事データから株価に関する１以上の分析記事データを取得する分析記事取得部と、１以上の分析記事データに関連する記事データである１以上の関連記事データを取得する関連記事取得部と、１以上の関連記事データから１以上の重要キーワードを取得する重要キーワード取得部と、１以上の分析記事データから、１以上の重要キーワードを用いて、１以上の重要要因文を取得する重要要因文取得部と、１以上の重要要因文を用いて、市況分析に関する情報である市況分析コメントを構成する構成部と、市況分析コメントを出力するコメント出力部とを具備する市況分析コメント出力装置により、記事データから適切な市況分析コメントを出力できる。【選択図】図１
2020140275.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１以上の記事データから株価に関する内容を含む記事データである１以上の分析記事データを取得する分析記事取得部と、
前記分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データに関連する記事データである１以上の関連記事データを取得する関連記事取得部と、
前記関連記事取得部が取得した１以上の関連記事データ、または前記分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データと前記関連記事取得部が取得した１以上の関連記事データから、予め決められた条件を満たすほど重要なキーワードである１以上の重要キーワードを取得する重要キーワード取得部と、
前記分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データから、前記１以上の重要キーワードを用いて、株価の変動の要因について述べた文であり、重要な文である１以上の重要要因文を取得する重要要因文取得部と、
前記重要要因文取得部が取得した１以上の重要要因文を用いて、市況分析に関する情報である市況分析コメントを構成する構成部と、
前記構成部が構成した市況分析コメントを出力するコメント出力部とを具備する市況分析コメント出力装置。
【請求項２】
前記重要要因文取得部は、
前記分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データから、株価の変動の要因について述べた文である１以上の要因文を特定する要因文特定手段と、
前記要因文特定手段が特定した１以上の要因文から、前記１以上の重要キーワードを用いて、１以上の重要要因文を取得する重要要因文取得手段とを具備する請求項１記載の市況分析コメント出力装置。
【請求項３】
前記重要要因文取得部は、
前記要因文特定手段が特定した１以上の各要因文に含まれる１以上の重要キーワードを用いて、要因文のスコアである要因文スコアを、１以上の各要因文ごとに取得する要因文スコア取得手段をさらに具備し、
前記重要要因文取得手段は、
前記要因文スコア取得手段が取得した要因文スコアが予め決められた条件を満たすほど高い要因文スコアに対応する１以上の重要要因文を取得する請求項２記載の市況分析コメント出力装置。
【請求項４】
前記分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データは日を特定する日情報に対応付いており、
前記要因文スコア取得手段は、
前記要因文特定手段が特定した１以上の各要因文に対応付いている日情報と対になる株価の変動に関する変動情報を取得し、当該変動情報を用いて、要因文スコアを取得する請求項３記載の市況分析コメント出力装置。
【請求項５】
前記重要キーワード取得部は、
前記分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データ、または前記分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データと前記関連記事取得部が取得した１以上の関連記事データから、１以上のキーワードを取得するキーワード取得手段と、
前記関連記事取得部が取得した１以上の関連記事データ、または前記関連記事取得部が取得した１以上の関連記事データと前記分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データの中における、前記１以上の各キーワードの出現頻度を取得し、当該出現頻度を用いて、前記１以上の各キーワードのスコアであるキーワードスコアを取得するキーワードスコア取得手段と、
前記キーワードスコア取得手段が取得したキーワードスコアが予め決められた条件を満たすほど高いキーワードである１以上の重要キーワードを取得する重要キーワード取得手段とを具備し、
前記要因文スコア取得手段は、
前記要因文特定手段が特定した１以上の各要因文に含まれる１以上の重要キーワードのキーワードスコアであり、前記キーワードスコア取得手段が取得したキーワードスコアを用いて、１以上の各要因文ごとに要因文スコアを取得する請求項３または請求項４記載の市況分析コメント出力装置。
【請求項６】
前記重要要因文取得部は、
前記分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データから、前記１以上の重要キーワードを用いて、重要な文である１以上の重要文を特定する重要文取得手段と、
前記重要文取得手段が特定した１以上の重要文から、株価の変動の要因について述べた１以上の重要要因文を取得する重要要因文取得手段とを具備する請求項１記載の市況分析コメント出力装置。
【請求項７】
前記重要キーワード取得部は、
前記分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データ、または前記分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データと前記関連記事取得部が取得した１以上の関連記事データから、１以上のキーワードを取得するキーワード取得手段と、
前記関連記事取得部が取得した１以上の関連記事データ、または前記関連記事取得部が取得した１以上の関連記事データと前記分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データの中における、前記１以上の各キーワードの出現頻度を取得し、当該出現頻度を用いて、前記１以上の各キーワードのスコアであるキーワードスコアを取得するキーワードスコア取得手段と、
前記キーワードスコア取得手段が取得したキーワードスコアが予め決められた条件を満たすほど高いキーワードである１以上の重要キーワードを取得する重要キーワード取得手段とを具備する請求項６記載の市況分析コメント出力装置。
【請求項８】
前記重要文取得手段は、
前記１以上の各重要キーワードのキーワードスコアを用いて、前記分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データに含まれる文のスコアである文スコアを取得し、当該文スコアが予め決められた条件を満たすほど高い１以上の重要文を特定する請求項７記載の市況分析コメント出力装置。
【請求項９】
前記分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データは日を特定する日情報に対応付いており、
前記重要文取得手段は、
前記１以上の各重要文が含まれる分析記事データに対応付いている日情報と対になる株価の変動に関する変動情報を取得し、当該変動情報を用いて、文スコアを取得し、当該文スコアが予め決められた条件を満たすほど高い１以上の重要文を特定する請求項８記載の市況分析コメント出力装置。
【請求項１０】
前記重要要因文取得部が取得した２以上の重要要因文から、予め決められた条件を満たすほど類似する２以上の重要要因文の組を、１以上検知し、前記１以上の各組から一つの重要要因文を取得する類似要因文処理部をさらに具備し、
前記構成部は、
前記類似要因文処理部が取得した前記１以上の重要要因文を用いて、市況分析コメントを構成する請求項１から請求項９いずれか一項に記載の市況分析コメント出力装置。
【請求項１１】
前記分析記事取得部が１以上の分析記事データを取得する元である１以上の記事データは、時系列の順に並んでいる、または時期を特定する時期情報に対応付いており、
前記構成部は、
前記重要要因文取得部が取得した１以上の重要要因文を、各重要要因文に対応する記事データの時系列の順に配置した市況分析コメントを構成する請求項１から請求項１いずれか一項に記載の市況分析コメント出力装置。
【請求項１２】
１以上の記事データから株価に関する内容を含む記事データである１以上の分析記事データを取得する分析記事取得部と、
前記分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データに関連する記事データである１以上の関連記事データを取得する関連記事取得部と、
前記分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データ、または前記分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データと前記関連記事取得部が取得した１以上の関連記事データから、予め決められた条件を満たすほど重要なキーワードである１以上の重要キーワードを取得する重要キーワード取得部と、
前記重要キーワード取得部が取得した１以上の重要キーワードを出力する重要キーワード出力部とを具備する重要キーワード出力装置。
【請求項１３】
分析記事取得部と、関連記事取得部と、重要キーワード取得部と、重要要因文取得部と、構成部と、コメント出力部とにより実現される市況分析コメントの生産方法であって、
前記分析記事取得部が、１以上の記事データから株価に関する内容を含む記事データである１以上の分析記事データを取得する分析記事取得ステップと、
前記関連記事取得部が、前記分析記事取得ステップで取得された１以上の分析記事データに関連する記事データである１以上の関連記事データを取得する関連記事取得ステップと、
前記重要キーワード取得部が、前記関連記事取得ステップで取得された１以上の関連記事データ、または前記分析記事取得ステップで取得された１以上の分析記事データと前記関連記事取得ステップで取得された１以上の関連記事データから、予め決められた条件を満たすほど重要なキーワードである１以上の重要キーワードを取得する重要キーワード取得ステップと、
前記重要要因文取得部が、前記分析記事取得ステップで取得された１以上の分析記事データから、前記１以上の重要キーワードを用いて、株価の変動の要因について述べた文であり、重要な文である１以上の重要要因文を取得する重要要因文取得ステップと、
前記構成部が、前記重要要因文取得ステップで取得された１以上の重要要因文を用いて、市況分析に関する情報である市況分析コメントを構成する構成ステップと、
前記コメント出力部が、前記構成ステップで構成された市況分析コメントを出力するコメント出力ステップとを具備する市況分析コメントの生産方法。
【請求項１４】
分析記事取得部と、関連記事取得部と、重要キーワード取得部と、出力部とにより実現されるキーワードの生産方法であって、
前記分析記事取得部が、１以上の記事データから株価に関する内容を含む記事データである１以上の分析記事データを取得する分析記事取得ステップと、
前記関連記事取得部が、前記分析記事取得ステップで取得された１以上の分析記事データに関連する記事データである１以上の関連記事データを取得する関連記事取得ステップと、
前記重要キーワード取得部が、前記関連記事取得ステップで取得された１以上の関連記事データ、または前記分析記事取得ステップで取得された１以上の分析記事データと前記関連記事取得ステップで取得された１以上の関連記事データから、予め決められた条件を満たすほど重要なキーワードである１以上の重要キーワードを取得する重要キーワード取得ステップと、
前記重要キーワード出力部が、前記重要キーワード取得ステップで取得された１以上の重要キーワードを出力する重要キーワード出力ステップとを具備するキーワードの生産方法。
【請求項１５】
コンピュータを、
１以上の記事データから株価に関する内容を含む記事データである１以上の分析記事データを取得する分析記事取得部と、
前記分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データに関連する記事データである１以上の関連記事データを取得する関連記事取得部と、
前記関連記事取得部が取得した１以上の関連記事データ、または前記分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データと前記関連記事取得部が取得した１以上の関連記事データから、予め決められた条件を満たすほど重要なキーワードである１以上の重要キーワードを取得する重要キーワード取得部と、
前記分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データから、前記１以上の重要キーワードを用いて、株価の変動の要因について述べた文であり、重要な文である１以上の重要要因文を取得する重要要因文取得部と、
前記重要要因文取得部が取得した１以上の重要要因文を用いて、市況分析に関する情報である市況分析コメントを構成する構成部と、
前記構成部が構成した市況分析コメントを出力するコメント出力部として機能させるためのプログラム。
【請求項１６】
コンピュータを、
１以上の記事データから株価に関する内容を含む記事データである１以上の分析記事データを取得する分析記事取得部と、
前記分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データに関連する記事データである１以上の関連記事データを取得する関連記事取得部と、
前記関連記事取得部が取得した１以上の関連記事データ、または前記分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データと前記関連記事取得部が取得した１以上の関連記事データから、予め決められた条件を満たすほど重要なキーワードである１以上の重要キーワードを取得する重要キーワード取得部と、
前記重要キーワード取得部が取得した１以上の重要キーワードを出力する重要キーワード出力部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、株価に関する市況分析のコメントを出力する市況分析コメント出力装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、証券市場における個人投資家の比重が増大しており、個人投資家に対して投資判断の支援をおこなう技術の必要性が高まっている。そのため、人工知能分野の手法や技術を、金融市場における様々な場面に応用することが期待されており、例えば、膨大な金融情報を分析して投資判断の支援を行う技術が注目されている。その一例として、日本銀行が毎月発行している「金融経済月報」や経済新聞記事をテキストマイニングの技術を用いて解析し、経済市場を分析する研究などが盛んに行われている。
【０００３】
例えば、（１） 日経平均株価が大きく動いた記事の判定、（２）その前後にあったイベントの確認、（３）その記事の中から株価が変動した理由について述べている文を抽出、といった処理を自動化し、（３）の処理によって抽出された文を時系列順に並べることで市況分析コメントを自動生成する技術が存在した（非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】酒井浩之,坂地泰紀,和泉潔,松井藤五郎,入江圭太郎:経済テキストからの市況分析コメントの自動生成,第20回金融情報学研究会,pp.44-49(2018).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来技術においては、記事データから適切な市況分析コメントを出力できなかった。
【０００６】
具体的には、上記の従来技術の手法によって生成された市況分析コメントには、その月で起こった重要なイベントが含まれないことがあった。例えば、２０１５年１月において、例えば「ギリシャ総選挙において反緊縮財政派が優勢」や「スイス国立銀行がスイスフランの対ユーロでの無制限介入終了を急遽発表」といった重要なイベントが自動生成したレポートに含まれておらず、重要なキーワードである「スイスフラン」「ギリシャ総選挙」なども取得されていなかった。
【０００７】
上記の原因は、例えば、入力とした分析記事データにおいて、スイスフラン高について述べている記事は１月１６日の１つしかなく、またギリシャ総選挙において反緊縮財政派が優勢であることについて述べている記事も１月２６日の１つしかない等により、分析記事データからのみでは、重要なキーワードが抽出できていなかったことである。なお、分析記事データとは、株価に関する内容を含む記事データである。
【０００８】
しかしながら、１月の（分析記事データ以外を含む）記事データの全体には、「ギリシャ総選挙において反緊縮財政派が優勢」に関する記事や「スイス国立銀行がスイスフランの対ユーロでの無制限介入終了」に関する記事データは、多く出現していることが期待できる。
以上から、ある期間の分析記事データのみから市況分析コメントを生成するのではなく、分析記事データに記載されているイベントに関連する記事データを検索し、検索された関連記事データをも使用して、市況分析コメントを生成する必要がある。
【０００９】
本願発明は、上記の分析に基づいて為されたもので、株価に関する内容を含む分析記事データに関連する関連記事データをも使用して、市況分析コメントを生成することにより、適切な市況分析コメントを出力することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本第一の発明の市況分析コメント出力装置は、１以上の記事データから株価に関する内容を含む記事データである１以上の分析記事データを取得する分析記事取得部と、分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データに関連する記事データである１以上の関連記事データを取得する関連記事取得部と、関連記事取得部が取得した１以上の関連記事データ、または分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データと関連記事取得部が取得した１以上の関連記事データから、予め決められた条件を満たすほど重要なキーワードである１以上の重要キーワードを取得する重要キーワード取得部と、分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データから、１以上の重要キーワードを用いて、株価の変動の要因について述べた文であり、重要な文である１以上の重要要因文を取得する重要要因文取得部と、重要要因文取得部が取得した１以上の重要要因文を用いて、市況分析に関する情報である市況分析コメントを構成する構成部と、構成部が構成した市況分析コメントを出力するコメント出力部とを具備する市況分析コメント出力装置である。
【００１１】
かかる構成により、記事データから、株価の変動に関する重要なキーワードを適切に抽出でき、当該重要なキーワードを用いて、株価の変動の要因について述べた重要要因文を適切に抽出できる結果、適切な市況分析コメントを出力できる。
【００１２】
また、本第二の発明の市況分析コメント出力装置は、第一の発明に対して、重要要因文取得部は、分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データから、株価の変動の要因について述べた文である１以上の要因文を特定する要因文特定手段と、要因文特定手段が特定した１以上の要因文から、１以上の重要キーワードを用いて、１以上の重要要因文を取得する重要要因文取得手段とを具備する市況分析コメント出力装置である。
【００１３】
かかる構成により、記事データから、株価の変動に関する重要なキーワードを適切に抽出でき、当該重要なキーワードを用いて、株価の変動の要因について述べた重要要因文を適切に抽出できる結果、適切な市況分析コメントを出力できる。
【００１４】
また、本第三の発明の市況分析コメント出力装置は、第二の発明に対して、重要要因文取得部は、要因文特定手段が特定した１以上の各要因文に含まれる１以上の重要キーワードを用いて、要因文のスコアである要因文スコアを、１以上の各要因文ごとに取得する要因文スコア取得手段をさらに具備し、重要要因文取得手段は、要因文スコア取得手段が取得した要因文スコアが予め決められた条件を満たすほど高い要因文スコアに対応する１以上の重要要因文を取得する市況分析コメント出力装置である。
【００１５】
かかる構成により、記事データから、株価の変動に関する重要なキーワードを適切に抽出でき、当該重要なキーワードを用いて、株価の変動の要因について述べた要因文のスコアを取得し、当該スコアを用いて重要要因文を適切に抽出できる結果、適切な市況分析コメントを出力できる。
【００１６】
また、本第四の発明の市況分析コメント出力装置は、第三の発明に対して、分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データは日を特定する日情報に対応付いており、要因文スコア取得手段は、要因文特定手段が特定した１以上の各要因文に対応付いている日情報と対になる株価の変動に関する変動情報を取得し、変動情報を用いて、要因文スコアを取得する市況分析コメント出力装置である。
【００１７】
かかる構成により、記事データに対応する日の株価の変動の情報を用いて、要因文のスコアを取得し、当該スコアを用いて重要要因文を適切に抽出できる結果、適切な市況分析コメントを出力できる。
【００１８】
また、本第五の発明の市況分析コメント出力装置は、第三または第四の発明に対して、重要キーワード取得部は、分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データ、または分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データと関連記事取得部が取得した１以上の関連記事データから、１以上のキーワードを取得するキーワード取得手段と、関連記事取得部が取得した１以上の関連記事データ、または関連記事取得部が取得した１以上の関連記事データと分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データの中における、１以上の各キーワードの出現頻度を取得し、出現頻度を用いて、１以上の各キーワードのスコアであるキーワードスコアを取得するキーワードスコア取得手段と、キーワードスコア取得手段が取得したキーワードスコアが予め決められた条件を満たすほど高いキーワードである１以上の重要キーワードを取得する重要キーワード取得手段とを具備し、要因文スコア取得手段は、要因文特定手段が特定した１以上の各要因文に含まれる１以上の重要キーワードのキーワードスコアであり、キーワードスコア取得手段が取得したキーワードスコアを用いて、１以上の各要因文ごとに要因文スコアを取得する市況分析コメント出力装置である。
【００１９】
かかる構成により、記事データに含まれるキーワードのスコアを用いて、要因文のスコアを取得し、当該スコアを用いて重要要因文を適切に抽出できる結果、適切な市況分析コメントを出力できる。
【００２０】
また、本第六の発明の市況分析コメント出力装置は、第一の発明に対して、重要要因文取得部は、分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データから、１以上の重要キーワードを用いて、重要な文である１以上の重要文を特定する重要文特定手段と、重要文特定手段が特定した１以上の重要文から、株価の変動の要因について述べた１以上の重要要因文を取得する重要要因文取得手段とを具備する市況分析コメント出力装置である。
【００２１】
かかる構成により、記事データから重要キーワードを抽出し、当該重要キーワードを用いて、重要文を特定し、重要文から株価の変動の要因について述べた１以上の重要要因文を適切に抽出できる結果、適切な市況分析コメントを出力できる。
【００２２】
また、本第七の発明の市況分析コメント出力装置は、第六の発明に対して、重要キーワード取得部は、分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データ、または分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データと関連記事取得部が取得した１以上の関連記事データから、１以上のキーワードを取得するキーワード取得手段と、関連記事取得部が取得した１以上の関連記事データ、または関連記事取得部が取得した１以上の関連記事データと分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データの中における、１以上の各キーワードの出現頻度を取得し、出現頻度を用いて、１以上の各キーワードのスコアであるキーワードスコアを取得するキーワードスコア取得手段と、キーワードスコア取得手段が取得したキーワードスコアが予め決められた条件を満たすほど高いキーワードである１以上の重要キーワードを取得する重要キーワード取得手段とを具備する市況分析コメント出力装置である。
【００２３】
かかる構成により、キーワードのスコアを用いて、重要キーワードを決定し、当該重要キーワードを用いて、株価の変動の要因について述べた重要要因文を適切に抽出できる結果、適切な市況分析コメントを出力できる。
【００２４】
また、本第八の発明の市況分析コメント出力装置は、第七の発明に対して、重要文取得手段は、１以上の各重要キーワードのキーワードスコアを用いて、分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データに含まれる文のスコアである文スコアを取得し、文スコアが予め決められた条件を満たすほど高い１以上の重要文を特定する市況分析コメント出力装置である。
【００２５】
かかる構成により、キーワードのスコアを用いて、文のスコアを決定し、当該文のスコアを用いて重要文を特定することにより、株価の変動の要因について述べた重要要因文を適切に抽出できる結果、適切な市況分析コメントを出力できる。
【００２６】
また、本第九の発明の市況分析コメント出力装置は、第八の発明に対して、分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データは日を特定する日情報に対応付いており、重要文取得手段は、１以上の各重要文が含まれる分析記事データに対応付いている日情報と対になる株価の変動に関する変動情報を取得し、変動情報を用いて、文スコアを取得し、文スコアが予め決められた条件を満たすほど高い１以上の重要文を特定する市況分析コメント出力装置である。
【００２７】
かかる構成により、株価の変動の情報を用いて、文のスコアを決定し、当該文のスコアを用いて重要文を特定することにより、株価の変動の要因について述べた重要要因文を適切に抽出できる結果、適切な市況分析コメントを出力できる。
【００２８】
また、本第十の発明の市況分析コメント出力装置は、第一から第九いずれか１つの発明に対して、重要要因文取得部が取得した２以上の重要要因文から、予め決められた条件を満たすほど類似する２以上の重要要因文の組を、１以上検知し、１以上の各組から一つの重要要因文を取得する類似要因文処理部をさらに具備し、構成部は、類似要因文処理部が取得した１以上の重要要因文を用いて、市況分析コメントを構成する市況分析コメント出力装置である。
【００２９】
かかる構成により、類似する重要要因文が重複して出現しないようにすることにより、より適切な市況分析コメントを出力できる。
【００３０】
また、本第十一の発明の市況分析コメント出力装置は、第一から第一いずれか１つの発明に対して、分析記事取得部が１以上の分析記事データを取得する元である１以上の記事データは、時系列の順に並んでいる、または時期を特定する時期情報に対応付いており、構成部は、重要要因文取得部が取得した１以上の重要要因文を、各重要要因文に対応する記事データの時系列の順に配置した市況分析コメントを構成する市況分析コメント出力装置である。
【００３１】
かかる構成により、重要要因文が時系列順に出現する、より適切な市況分析コメントを出力できる。
【００３２】
また、本第十二の発明の重要キーワード出力装置は、１以上の記事データから株価に関する内容を含む記事データである１以上の分析記事データを取得する分析記事取得部と、分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データに関連する記事データである１以上の関連記事データを取得する関連記事取得部と、分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データ、または分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データと関連記事取得部が取得した１以上の関連記事データから、予め決められた条件を満たすほど重要なキーワードである１以上の重要キーワードを取得する重要キーワード取得部と、重要キーワード取得部が取得した１以上の重要キーワードを出力する重要キーワード出力部とを具備する重要キーワード出力装置である。
【００３３】
かかる構成により、記事データから、株価の変動に関する重要なキーワードを適切に抽出できる。
【発明の効果】
【００３４】
本発明による市況分析コメント出力装置によれば、記事データから適切な市況分析コメントを出力できる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】実施の形態１における市況分析コメント出力装置Ａのブロック図
【図２】同市況分析コメント出力装置Ａの動作例について説明するフローチャート
【図３】同分析記事取得処理例について説明するフローチャート
【図４】同関連記事取得処理例について説明するフローチャート
【図５】同重要キーワード取得処理例について説明するフローチャート
【図６】同重要要因文取得処理例について説明するフローチャート
【図７】同市況分析コメント構成処理例について説明するフローチャート
【図８】同出力された市況分析コメントの例を示す図
【図９】実施の形態２における市況分析コメント出力装置Ｂのブロック図
【図１０】同市況分析コメント出力装置Ｂの重要要因文取得処理例について説明するフローチャート
【図１１】実施の形態３における重要キーワード出力装置Ｃのブロック図
【図１２】同重要キーワード出力装置Ｃの動作例について説明するフローチャート
【図１３】上記実施の形態におけるコンピュータシステムの概観図
【図１４】同コンピュータシステムのブロック図
【発明を実施するための形態】
【００３６】
以下、市況分析コメント出力装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
【００３７】
（実施の形態１）
【００３８】
本実施の形態において、株価について述べた記事データである分析記事データを特定し、分析記事データと関連する関連記事データを取得し、関連記事データを用いて１以上の重要キーワードを取得し、分析記事データから１以上の要因文を取得し、１以上の重要キーワードを用いて、１以上の要因文から１以上の重要要因文を判定し、当該１以上の重要要因文を用いて、市況分析コメントを構成し、出力する市況分析コメント出力装置について説明する。
【００３９】
また、本実施の形態において、１以上の要因文を取得した後、当該１以上の要因文から１以上の重要要因文を決定する市況分析コメント出力装置について説明する。
【００４０】
また、本実施の形態において、要因文のスコアから重要要因文を判定する市況分析コメント出力装置について説明する。
【００４１】
また、本実施の形態において、要因文のスコアの算出のために、株価の変動の情報や単語のスコア等を用いる市況分析コメント出力装置について説明する。
【００４２】
また、本実施の形態において、類似文を削除できる市況分析コメント出力装置について説明する。
【００４３】
さらに、本実施の形態において、２以上の要因文を時系列順に並べる市況分析コメント出力装置について説明する。
【００４４】
図１は、本実施の形態における市況分析コメント出力装置Ａのブロック図である。
【００４５】
市況分析コメント出力装置Ａは、格納部１、受付部２、処理部３、出力部４を備える。
【００４６】
格納部１は、記事データ格納部１１、株価情報格納部１２を備える。
【００４７】
処理部３は、分析記事取得部３１、関連記事取得部３２、重要キーワード取得部３３、重要要因文取得部３４、類似要因文処理部３５、構成部３６を備える。
【００４８】
重要キーワード取得部３３は、例えば、キーワード取得手段３３１、キーワードスコア取得手段３３２、重要キーワード取得手段３３３を備える。
【００４９】
重要要因文取得部３４は、例えば、要因文特定手段３４１、要因文スコア取得手段３４２、重要要因文取得手段３４３を備える。
【００５０】
出力部４は、コメント出力部４１を備える。
【００５１】
格納部１には、各種の情報が格納され得る。各種の情報とは、例えば、後述する記事データ、後述する株価情報、後述する手がかり表現、後述する演算式（数式）、後述する学習器である。
【００５２】
記事データ格納部１１には、１または２以上の記事データが格納される。記事データとは、記事の情報である。記事データは、通常、新聞記事の情報である。ただし、記事データは、ニュースの情報であれば良い。記事データの記載者、発行元等は問わない。つまり、記事データは、１以上の文の集合であれば良く、広く解する。記事データは、例えば、ブログ等を含む、と考えても良い。記事データは、日情報に対応付いていることは好適である。日情報は、日を特定する情報である。日情報は、例えば、「２０１９年２月２３日」「今日」「昨日」である。但し、日情報の構造等は問わない。記事データは、時期を特定する時期情報に対応付いていても良い。時期情報は、日情報でも良く、月を特定する情報でも良く、年を特定する情報でも良い。２以上の記事データは、時系列の順に並んでいることは好適である。また、記事データのデータ構造は問わないことは言うまでもない。また、記事データ格納部１１の１以上の記事データは、図示しない外部のサーバに格納されていたデータでも良い。記事データは、例えば、新聞社がサーバにアップしている新聞記事のデータである。記事データは、例えば、日経新聞記事のデータである。
【００５３】
記事データ格納部１１には、予め決められた期間（例えば、１ヶ月分、１年分）の記事データが格納されていることは好適である。記事データ格納部１１には、処理対象の期間の記事データが格納されていることは好適である。
【００５４】
株価情報格納部１２には、１または２以上の株価情報が格納される。株価情報は、株価に関する情報である。株価情報は、例えば、株価を特定する情報である。株価情報は、対象とする国の平均の株価を特定する情報（例えば、日経平均株価の情報）、特定された複数の企業の株価の平均値を特定する情報等である。株価情報は、例えば、株価の変動に関する変動情報でも良い。変動情報は、例えば、所定期間の変動率、所定期間の変動のレベルを示す情報（５段階、１０段階）、所定期間の変動の金額などである。株価情報は、日情報または時期情報に対応付いていることは好適である。株価情報が株価を特定する情報である場合、株価情報は、日情報または時刻を特定する時刻情報に対応付いていることは好適である。株価情報のデータ構造は問わないことは言うまでもない。また、株価情報格納部１２の１以上の株価情報は、図示しない外部のサーバに格納されていたデータでも良い。
【００５５】
受付部２は、は、各種の指示や情報等を受け付ける。各種の指示や情報等とは、例えば、開始指示、記事データ等である。開始指示とは、市況分析コメント出力装置Ａの動作の開始の指示である。各種の指示や情報等の入力手段は、タッチパネルやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。
【００５６】
処理部３は、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、分析記事取得部３１、関連記事取得部３２、重要キーワード取得部３３、重要要因文取得部３４、類似要因文処理部３５、構成部３６が行う処理である。
【００５７】
分析記事取得部３１は、１以上の記事データから１以上の分析記事データを取得する。分析記事取得部３１は、例えば、記事データ格納部１１の１以上の記事データから１以上の分析記事データを取得する。分析記事取得部３１は、例えば、予め決められた期間（例えば、１ヶ月）の１以上の記事データから、１以上の分析記事データを取得する。分析記事データは、株価に関する内容を含む記事データである。分析記事データは、例えば、株価に言及している記事データである。分析記事データは、例えば、日経平均株価に言及している記事データである。
【００５８】
また、分析記事取得部３１が１以上の記事データから１以上の分析記事データを取得するアルゴリズムは問わない。
【００５９】
分析記事取得部３１は、例えば、１以上の記事データから、機械学習のアルゴリズムにより、１以上の分析記事データを取得する。機械学習のアルゴリズムは、例えば、深層学習、ＳＶＭ、決定木、ランダムフォレスト等、問わない。
【００６０】
分析記事取得部３１は、例えば、学習データ取得処理、学習器取得処理、および分類処理を行う。なお、学習データ取得処理、学習器取得処理は、市況分析コメント出力装置Ａ以外の外部の装置で行っても良い。
【００６１】
また、学習データ取得処理とは、株価について述べた正例である１以上の記事データと株価について述べていない負例である１以上の記事データとを含む学習データを取得する処理である。なお、分析記事取得部３１は、自動的に学習データを取得しても良いし、手動により学習データを取得しても良い。自動的に学習データを取得する場合、分析記事取得部３１は、例えば、記事データ格納部１１の１以上の記事データから、予め決められた手がかり表現（例えば、「日経平均」「株価」等）が記事データ内の第一文に含まれる記事データを正例として取得する。また、分析記事取得部３１は、例えば、記事データ格納部１１の１以上の記事データから、予め決められた手がかり表現が記事データ内の第一文に含まれない記事データを負例として取得する。また、手動により学習データを取得する場合、分析記事取得部３１は、例えば、ユーザにより入力された正例である１以上の記事データと負例である１以上の記事データとを取得する。なお、学習データ取得処理の対象となる記事データは、通常、市況分析コメントの作成には用いない記事データである。学習データ取得処理の対象となる記事データは、通常、過去の記事データである。
【００６２】
次に、分析記事取得部３１は、学習器を取得する処理である学習器取得処理を行う。つまり、分析記事取得部３１は、例えば、正例の１以上の記事データと負例の１以上の記事データとを機械学習（例えば、深層学習、ＳＶＭ等）のモジュール（関数、メソッド等でも良い）に与え、当該モジュール等を実行し、学習器（分類器、またはモデルと言ってもよい）を取得する。なお、機械学習のモジュールとは、例えば、fasttext、TensorFlowの各種の関数、tiny_svm、各種のrandomForest関数等である。
【００６３】
さらに具体的には、分析記事取得部３１は、例えば、学習データから入力層の要素となる語（素性）を選択する．具体的には，例えば、分析記事取得部３１は、学習データにおいて正例の記事に含まれる内容語（名詞，動詞，形容詞）に対して、以下の数式１を用いて重み(Wp(t,Sp))を計算する．
【数１】
2020140275.tif 000003
【００６４】
数式１において、Spは、学習データにおいて正例に属する記事集合である。また、TF(t,Sp)は、記事集合Spにおいて，語tが出現する頻度である。なお、出現する頻度は、出現する回数である。また、H(t,Sp)は、記事集合Spにおける各記事に含まれる語tの出現確率に基づくエントロピーである。また、H(t,Sp)が高い語ほど，正例の記事集合に均一に分布している語であることが分かる。なお、分析記事取得部３１は、H(t,Sp)を、以下の数式２を用いて算出する。
【数２】
2020140275.tif 000004
【００６５】
ここで，P(t,s)は記事sにおける語tの出現確率を表し、tf(t,s)は記事sにおいて語tが出現する頻度を表す。次に、分析記事取得部３１は、負例の記事データに含まれる内容語（名詞，動詞，形容詞）に対しても、同様に、以下の数式３に従い、重みWn(t,Sn)を計算する。
【数３】
2020140275.tif 000005
ただし、Snは学習データにおいて負例に属する記事データの集合である。
【００６６】
次に、分析記事取得部３１は、例えば、ある語tの正例における重みWp(t,Sp)が負例における重みWn(t,Sn)の閾値倍（例えば、２倍）より大きいか否かを判断し、大きければ、その語tを素性として取得する。または、分析記事取得部３１は、語tの負例における重みWn(t,Sn)が正例における重みWp(t,Sp)の閾値倍（例えば、２倍）より大きいか否かを判断し、大きければ、その語tを素性として取得する。上記の条件を課すことで、正例，負例における特徴的な語のみを素性として選択し、正例、負例ともによく出現するような一般的な語を素性から除去できる。
【００６７】
次に、分析記事取得部３１は、例えば、学習データから素性として抽出した語を要素、語tにおけるWp(t,Sp)の、もしくはWn(t,Sn)の大きいほうを要素値としたベクトルを構成する。そして、分析記事取得部３１は、例えば、入力ベクトルの次元数と同じノード数の入力層、予め決められたノード数、層数の隠れ層、および１要素の出力層を有する学習器を、例えば、深層学習のモジュールを用いて構成する。
【００６８】
次に、分析記事取得部３１は、学習器を用いて、１以上の各記事データの分類処理を行う。つまり、分析記事取得部３１は、例えば、取得した学習器を用いて、１以上の各記事データを、機械学習のアルゴリズムにより、分析記事データであるか、分析記事データでないかを判断する。そして、分析記事取得部３１は、１以上の分析記事データを取得する。
【００６９】
さらに具体的には、分析記事取得部３１は、例えば、学習器と１以上の記事データとを機械学習のモジュールに与え、１以上の各分析記事データのクラス（分析記事データであるか、分析記事データでないかのいずれかを示す情報）を取得し、分析記事データである１以上の記事データを取得する。
【００７０】
関連記事取得部３２は、分析記事取得部３１が取得した１以上の分析記事データに関連する記事データである１以上の関連記事データを取得する。関連記事取得部３２は、例えば、分析記事取得部３１が取得した１以上の分析記事データに関連する１以上の関連記事データを記事データ格納部１１から取得する。関連記事データを取得するアルゴリズムは問わない。
【００７１】
関連記事取得部３２は、例えば、１以上のいずれかの分析記事データと予め決められた条件を満たすほど類似する記事データを関連記事データとして取得する。関連記事取得部３２は、例えば、１以上のいずれかの分析記事データと予め決められた条件を満たすほど類似度が大きい記事データを関連記事データとして取得する。つまり、関連記事取得部３２は、例えば、１以上のいずれかの分析記事データと類似度が大きい、上位Ｎ個（Ｎは予め決められた自然数）の記事データを関連記事データとして取得する。また、関連記事取得部３２は、例えば、１以上のいずれかの分析記事データと類似度が閾値以内または閾値より大きい１以上の記事データを関連記事データとして取得する。なお、文の集合である記事データの間の類似度を算出する方法は公知技術であるので詳細な説明を省略する。関連記事取得部３２は、例えば、１以上のいずれかの分析記事データから名詞のみを取得し、当該名詞の集合から構成されたベクトルと、記事データ格納部１１の記事データから名詞のみを取得し、当該名詞の集合から構成されたベクトルとの距離を算出し、当該距離が閾値以内または閾値より小さい１以上の記事データを関連記事データとして取得する。関連記事取得部３２は、例えば、１以上のいずれかの分析記事データの中の１以上の特徴語のうち、閾値以上または閾値より多い数の特徴語を含む１以上の記事データを関連記事データとして取得する。なお、特徴語とは、例えば、記事のタイトルの中の名詞、tf・idf値を用いて取得された用語等である。文章から特徴語を抽出する技術は種々あり得（例えば、「ＵＲＬ：http://www.nagao.nuie.nagoya-u.ac.jp/paper/11253.html」参照）、公知技術であるので詳細な説明は省略する。
【００７２】
関連記事取得部３２は、例えば、処理対象の１以上の記事データの集合からDoc2vecのモデルを生成する。次に、関連記事取得部３２は、例えば、処理対象の各記事データと分析記事データの集合における記事データとの類似度をDoc2vecのモデルから求め、最も高い類似度をその記事データの類似度とする。そして、関連記事取得部３２は、例えば、類似度が高いＮ個の記事データを、関連記事データとして取得する。
【００７３】
重要キーワード取得部３３は、関連記事取得部３２が取得した１以上の関連記事データを用いて、１以上の重要キーワードを取得する。重要キーワード取得部３３は、例えば、関連記事取得部３２が取得した１以上の関連記事データから１以上の重要キーワードを取得する。重要キーワード取得部３３は、例えば、分析記事取得部３１が取得した１以上の分析記事データと関連記事取得部３２が取得した１以上の関連記事データとから１以上の重要キーワードを取得する。
【００７４】
重要キーワードとは、予め決められた条件を満たすほど重要なキーワードである。予め決められた条件とは、例えば、後述するワードのスコアが閾値以上または閾値より大きいことである。予め決められた条件とは、例えば、１以上の関連記事データ、または１以上の関連記事データと１以上の分析記事データにおける出現頻度が閾値以上または閾値より大きく、かつ図示しない一般用語辞書に存在しないワードであることである。なお、出現頻度は、通常、出現回数である。
【００７５】
キーワード取得手段３３１は、関連記事取得部３２が取得した１以上の関連記事データを用いて、１以上のキーワードを取得する。キーワード取得手段３３１は、例えば、関連記事取得部３２が取得した１以上の関連記事データから１以上のキーワードを取得する。キーワード取得手段３３１は、例えば分析記事取得部３１が取得した１以上の分析記事データと、関連記事取得部３２が取得した１以上の関連記事データとから１以上のキーワードを取得する。なお、キーワードは、例えば、名詞である。ただし、キーワードは、漢字列、カタカナ列等でも良い。キーワードは、用語と捕らえ、広く解することは好適である。
【００７６】
キーワード取得手段３３１は、例えば、処理対象の記事データの各文に対して、形態素解析を行い、予め決められた品詞（例えば、名詞）の用語をキーワードとして取得する。処理対象の記事データは、１以上の関連記事データ、または１以上の関連記事データと１以上の分析記事データである。
【００７７】
キーワードスコア取得手段３３２は、キーワード取得手段３３１が取得した１以上の各キーワードの出現頻度を取得し、当該出現頻度を用いて、1以上の各キーワードのスコアであるキーワードスコアを取得する。キーワードスコアの決定方法は問わない。
【００７８】
キーワードスコア取得手段３３２は、例えば、対象の期間tの処理対象の記事データの各文から１以上の名詞nを取得し、各名詞に対して、以下の数式４を用いて、重みW(n,S(t))を計算する。なお、重みW(n,S(t))は、キーワードスコアである。
【数４】
2020140275.tif 000006
なお、数式４において、S(t)は、期間tの処理対象の記事データの集合である。tf(n,S(t))は、S(t)において、名詞nが出現する頻度である。また、H(n,S(t))は、S(t)の処理対象の各記事データであるdに名詞nが出現する確率P(n,d)に基づくエントロピーである。また、df(n;N)は、名詞nを含む記事データがある月の数（通常、過去の記事データ（例えば、１９９０年から２０１４年までの記事データ）を用いて算出）である。また、Nは、過去の記事データ（例えば、１９９０年から２０１４年まで）の月の数（例えば、２４年×１２ヵ月）である。なお、出現頻度、エントロピー等の数式４のパラメータの算出方法は公知技術であるので、算出方法の説明は省略する。
【００７９】
また、上記の数式４のW(n,S(t))は、情報検索で一般的なtf・idf値を１つの期間の処理対象の記事データの集合を１つの文書とみなして求め、さらに、その期間の処理対象の記事データの集合において、万遍なく出現している場合に高い値をとる尺度を組み合わせたものである。
【００８０】
重要キーワード取得手段３３３は、キーワードスコア取得手段３３２が取得したキーワードスコアが予め決められた条件を満たすほど高いキーワードである１以上の重要キーワードを取得する。予め決められた条件は、例えば、キーワードスコアが閾値以上または閾値より大きいことである。予め決められた条件は、例えば、キーワードスコアの上記Ｍ（Ｍは予め決められた自然数）であることである。
【００８１】
重要要因文取得部３４は、分析記事取得部３１が取得した１以上の分析記事データから、重要キーワード取得部３３が取得した１以上の重要キーワードを用いて、１以上の重要要因文を取得する。重要要因文とは、株価の変動の要因について述べた文であり、重要な文である。
【００８２】
重要要因文取得部３４は、１以上の要因文を取得する要因文取得処理、および１以上の文から重要な文を取得する重要文取得処理を行う。重要要因文取得部３４は、要因文取得処理を行ってから、要因文取得処理により取得された１以上の要因文に対して、重要文取得処理を行う。
【００８３】
まず、重要要因文取得部３４は、要因文取得処理を行う。要因文取得処理は、分析記事取得部３１が取得した１以上の分析記事データから、１以上の要因文を取得する処理である。要因文とは、株価の変動の要因について述べた文である。なお、以下に述べるように、要因文取得処理のアルゴリズムは種々あり得る。
【００８４】
重要要因文取得部３４は、例えば、手がかり表現、または文の雛形情報、または手がかり表現と文の雛形情報を用いて、１以上の要因文を取得する。なお、手がかり表現は、例えば、「が上昇」「が強まる」「が膨らんでいる」「が急落」「が堅調だった」「が大幅下落した」「で大幅続伸」「が根強い」「が急伸した」「が後退」「が加速した」「が先行している」等である。文の雛形情報とは、例えば、「日経平均株価が、〜により、急落〜」「日経平均株価が、〜により、急伸〜」等である。
【００８５】
なお、手がかり表現の取得は、例えば、非特許文献１で記載されている、いわゆるブートストラップの技術を用いる。手がかり表現の取得は、例えば、ユーザにより入力される。また、手がかり表現は、格納部１に格納されている、とする。また、文の雛形情報の取得も、いわゆるブートストラップの技術を用いることにより行われる公知処理であるので、ここでの説明は省略する。
【００８６】
重要要因文取得部３４は、例えば、分析記事取得部３１が取得した１以上の分析記事データから、１以上の手がかり表現を含む１以上の文を検出し、当該１以上の文を要因文として取得する。
【００８７】
重要要因文取得部３４は、例えば、分析記事取得部３１が取得した１以上の分析記事データから、１以上の手がかり表現のいずれかを含み、かつ重要キーワード取得部３３が取得した１以上の重要キーワードのいずれかを含む１以上の文を検出し、当該１以上の文を要因文として取得する。
【００８８】
重要要因文取得部３４は、例えば、分析記事取得部３１が取得した１以上の分析記事データから、パターンマッチングにより、文の雛形情報に合致する１以上の文を検出し、当該１以上の文を要因文として取得する。
【００８９】
重要要因文取得部３４は、例えば、機械学習のアルゴリズムにより、分析記事取得部３１が取得した１以上の分析記事データから、１以上の要因文を取得する。重要要因文取得部３４は、例えば、要因文である正例の１以上の文と要因文ではない負例の１以上の文とを、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い、学習器を生成する。なお、機械学習のアルゴリズムは、分析記事取得部３１の処理において説明した機械学習のアルゴリズムと同様であるので、ここでの説明は省略する。そして、重要要因文取得部３４は、例えば、１以上の分析記事データが有する１以上の各文と、学習器とを、機械学習のモジュールに与え、当該モジュールを実行することにより、１以上の各文が要因文であるか要因文でないかを決定する。そして、重要要因文取得部３４は、例えば、要因文であると判断された１以上の文を取得する。
【００９０】
次に、重要要因文取得部３４は、要因文取得処理により取得した１以上の要因文から重要な文を取得する重要文取得処理を行う。
【００９１】
重要要因文取得部３４は、例えば、後述する要因文スコア取得手段３４２により１以上の各要因文のスコアである要因文スコアを取得し、当該要因文スコアが予め決められた条件を満たすほど高いスコアの１以上の要因文を、重要要因文として取得する。予め決められた条件を満たすほど高いスコアとは、要因文スコアが上位Ｎ（Ｎは自然数）に入っていること、要因文スコアが閾値以上または閾値より多いこと等である。
【００９２】
また、重要要因文取得部３４は、例えば、１以上の各要因文に含まれる重要キーワードを検出し、含まれる重要キーワードが予め決められた条件を満たすほど多い１以上の要因文を、重要要因文として取得する。なお、重要キーワードが予め決められた条件を満たすほど多いことは、例えば、重要キーワードが閾値以上または閾値より多く含まれること、重要キーワードが多い順に文をソートした場合に、上位Ｎ（Ｎは自然数）に入っていること等である。
【００９３】
要因文特定手段３４１は、分析記事取得部３１が取得した１以上の分析記事データから、１以上の要因文を特定する。要因文の特定方法（要因文取得処理）については、重要要因文取得部３４の処理において説明したので、ここでの説明は省略する。なお、ここで、要因文の特定とは、要因文の取得、要因文へのポイントの取得、または要因文のＩＤ等の取得等である。要因文の特定とは、要因文へのアクセスができる情報の取得でも良い。
【００９４】
要因文スコア取得手段３４２は、例えば、要因文特定手段３４１が特定した１以上の各要因文に含まれる１以上の重要キーワードを用いて、要因文スコアを、１以上の各要因文ごとに取得する。
【００９５】
要因文スコア取得手段３４２は、例えば、要因文特定手段３４１が特定した１以上の各要因文に対応付いている日情報と対になる株価の変動に関する変動情報を取得し、変動情報を用いて、要因文スコアを取得する。要因文スコア取得手段３４２は、通常、変動情報が特定する株価の変動が大きいほど、大きい要因文スコアを取得する。要因文スコア取得手段３４２は、例えば、変動情報をパラメータとする増加関数により、要因文スコアを取得する。
【００９６】
なお、変動情報とは、例えば、株価の変動率、株価の変動のランク（５段階、１０段階）、株価の変動の金額等である。また、株価は、対象とする国の平均の株価（例えば、日経平均）が好適であるが、特定された複数の企業の株価の平均等でも良い。要因文スコア取得手段３４２は、例えば、図示しないサーバから変動情報を取得する。要因文スコア取得手段３４２は、例えば、変動情報格納部１２から取得する。要因文スコア取得手段３４２は、例えば、図示しないサーバまたは変動情報格納部１２から取得した株価情報を用いて、変動情報を取得する。株価情報は、例えば、特定の日の株価の始値と終値、特定の第一の日（例えば、着目する月の１日）の株価の始値と特定の第二の日（例えば、着目する月の末日）の株価の終値である。
【００９７】
要因文スコア取得手段３４２は、例えば、要因文特定手段３４１が特定した１以上の各要因文に含まれる１以上の重要キーワードのキーワードスコアであり、キーワードスコア取得手段３３２が取得したキーワードスコアを用いて、１以上の各要因文ごとに要因文スコアを取得する。要因文スコア取得手段３４２は、例えば、要因文に含まれる１以上の重要キーワードのキーワードスコアが大きいほど、大きな要因文スコアを取得する。要因文スコア取得手段３４２は、例えば、要因文に含まれる１以上の重要キーワードのキーワードスコアをパラメータとする増加関数により、要因文スコアを取得する。要因文スコア取得手段３４２は、例えば、要因文に含まれる１以上の重要キーワードのキーワードスコアの和を要因文スコアとして取得する。
【００９８】
要因文スコア取得手段３４２は、例えば、要因文に対応付いている日情報と対になる株価の変動に関する変動情報と、要因文特定手段３４１が特定した１以上の各要因文に含まれる１以上の重要キーワードのキーワードスコアとを用いて、当該要因文の要因文スコアを取得する。
【００９９】
要因文スコア取得手段３４２は、例えば、以下の数式５を用いて、要因文スコアを取得する。
【数５】
2020140275.tif 000007
【０１００】
数式５において、r(d)は、処理対象の記事データdにおいて、その記事データと対になる日情報が特定する日の変動情報（例えば、日経平均の変動率（％））である。また、N(s)は、要因文sに含まれている重要キーワードの集合である。また、W(n,S(t))は、月tの関連記事における重要キーワードnのキーワードスコアである。
【０１０１】
重要要因文取得手段３４３は、要因文特定手段３４１が特定した１以上の要因文から、１以上の重要キーワードを用いて、１以上の重要要因文を取得する。
【０１０２】
重要要因文取得手段３４３は、例えば、要因文スコア取得手段３４２が取得した要因文スコアが予め決められた条件を満たすほど高い要因文スコアに対応する１以上の重要要因文を取得する。予め決められた条件を満たすほど高いことは、要因文スコアが閾値以上または閾値より大きいこと、要因文スコアが上位Ｎの数の要因文であること、要因文スコアが上位Ｎの割合の要因文であること等である。
【０１０３】
類似要因文処理部３５は、重要要因文取得部３４が取得した２以上の重要要因文から、予め決められた条件を満たすほど類似する２以上の重要要因文の組を、１以上検知し、１以上の各組から一つの重要要因文を取得する。ここで、一つの重要要因文を取得するとは、通常、複数の類似する重要要因文から一つの重要要因文を選択することであるが、合成すること、マージすること等でも良い。予め決められた条件を満たすほど類似する２以上の重要要因文とは、文の類似度が閾値以上または閾値より大きい２以上の重要要因文である。なお、文の類似度を算出するアルゴリズムは公知技術であるので、ここでの詳細な説明は省略する。
【０１０４】
類似要因文処理部３５は、重要要因文取得部３４が取得した２以上の重要要因文に対して、上記の処理することは好適であるが、要因文特定手段３４１が取得した２以上の要因文に対して、上記の処理を行っても良い。つまり、類似要因文処理部３５が類似する重複した文を処理対象から外す処理（削除等の処理）を行うタイミングは問わない。例えば、要因文特定手段３４１が取得した２以上の要因文に対して上記の処理を行う場合でも、２以上の重要要因文に対して上記の処理を行うこととみなす。処理結果は同様であるからである。
【０１０５】
構成部３６は、重要要因文取得部３４が取得した１以上の重要要因文を用いて、市況分析に関する情報である市況分析コメントを構成する。構成部３６は、例えば、重要要因文取得部３４が取得した１以上の重要要因文を含む市況分析コメントを構成する。
【０１０６】
構成部３６は、類似要因文処理部３５が取得した１以上の重要要因文を用いて、市況分析コメントを構成することは好適である。構成部３６は、例えば、類似要因文処理部３５が取得した１以上の重要要因文を含む市況分析コメントを構成する。構成部３６が類似要因文処理部３５の処理結果を用いる場合、構成部３６は、通常、予め決められた条件を満たすほど類似する２以上の重要要因文の組に入らなかった１以上の重要要因文も使用して、市況分析コメントを構成する。
【０１０７】
構成部３６は、重要要因文取得部３４が取得した１以上の重要要因文を、各重要要因文に対応する記事データの時系列の順に配置した市況分析コメントを構成することは好適である。
【０１０８】
構成部３６は、例えば、１以上の重要要因文に加え、他の文をも構成して、当該他の文をも含む市況分析コメントを構成することは好適である。他の文とは、例えば、株価の変動に関する文である。例えば、雛形文（１）「今月の国内株式市況は日経平均株価が＜始日の日経平均株価＞から＜終日の日経平均株価＞まで上昇した。」、雛形文（２）「今月の国内株式市況は日経平均株価が＜始日の日経平均株価＞から＜終日の日経平均株価＞まで下降した。」が格納部１に格納されており、構成部３６は、変数である＜始日の日経平均株価＞＜終日の日経平均株価＞に対応する株価情報を格納部１または図示しないサーバから取得し、当該＜始日の日経平均株価＞＜終日の日経平均株価＞に対応する株価情報から、株価が上昇したか下降したかを判断し、判断結果に応じて雛形文（雛形文（１）または雛形文（２））を取得し、当該取得した雛形文に、変数＜始日の日経平均株価＞＜終日の日経平均株価＞に対応する株価情報を代入し、他の文を構成しても良い。なお、他の文は、通常、記事データから取得した文ではない文である。
【０１０９】
出力部４は、情報を出力する。情報とは、例えば、市況分析コメント、重要キーワードである。
【０１１０】
コメント出力部４１は、構成部３６が構成した市況分析コメントを出力する。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である。
【０１１１】
格納部１、記事データ格納部１１、および株価情報格納部１２は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【０１１２】
格納部１等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が格納部１等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が格納部１等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が格納部１等で記憶されるようになってもよい。
【０１１３】
受付部２は、タッチパネルやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
【０１１４】
処理部３、分析記事取得部３１、関連記事取得部３２、重要キーワード取得部３３、重要要因文取得部３４、類似要因文処理部３５、構成部３６、キーワード取得手段３３１、キーワードスコア取得手段３３２、重要キーワード取得手段３３３、要因文特定手段３４１、要因文スコア取得手段３４２、および重要要因文取得手段３４３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。処理部３等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１１５】
出力部４、およびコメント出力部４１は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部４等は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【０１１６】
次に、市況分析コメント出力装置Ａの動作例について、図２のフローチャートを用いて説明する。
【０１１７】
（ステップＳ２０１）分析記事取得部３１は、記事データ格納部１１の１以上の記事データ、または図示しないサーバの１以上の記事データから、１以上の分析記事データを取得する。かかる分析記事取得処理について、図３のフローチャートを用いて説明する。
【０１１８】
（ステップＳ２０２）関連記事取得部３２は、ステップＳ２０１で取得された１以上の記事データを用いて、記事データ格納部１１の１以上の記事データ、または図示しないサーバの１以上の記事データから、１以上の関連記事データを取得する。かかる関連記事取得処理について、図４のフローチャートを用いて説明する。
【０１１９】
（ステップＳ２０３）重要キーワード取得部３３は、ステップＳ２０２で取得された１以上の関連記事データを含む処理対象の記事データから、１以上の重要キーワードを取得する。かかる重要キーワード取得処理について、図５のフローチャートを用いて説明する。処理対象の記事データは、例えば、１以上の関連記事データ、または１以上の関連記事データと１以上の分析記事データである。
【０１２０】
（ステップＳ２０４）重要要因文取得部３４は、ステップＳ２０１で取得された１以上の分析記事データから１以上の重要要因文を取得する。かかる重要要因文取得処理について、図６のフローチャートを用いて説明する。
【０１２１】
（ステップＳ２０５）構成部３６は、ステップＳ２０４で取得された１以上の重要要因文を用いて、市況分析コメントを構成する。かかる市況分析コメント構成処理について、図７のフローチャートを用いて説明する。
【０１２２】
（ステップＳ２０６）出力部４は、ステップＳ２０５で構成された市況分析コメントを出力する。処理を終了する。
【０１２３】
なお、図２のフローチャートにおいて、例えば、受付部２が受け付けた開始指示に応じて、処理が開始される。
【０１２４】
次に、ステップＳ２０１の分析記事取得処理の例について、図３のフローチャートを用いて説明する。
【０１２５】
（ステップＳ３０１）分析記事取得部３１は、カウンタｉに１を代入する。
【０１２６】
（ステップＳ３０２）分析記事取得部３１は、処理対象の記事データの中に、ｉ番目の記事データが存在するか否かを判断する。ｉ番目の記事データが存在する場合はステップＳ３０３に行き、ｉ番目の記事データが存在しない場合は上位処理にリターンする。なお、処理対象の記事データは、例えば、受付部２が受け付けた開始指示に含まれる期間情報（例えば、「２０１９年２月」「先月」など）に対応する日情報（例えば、１ヶ月の間のいずれかの日の日情報）と対になる記事データ格納部１１内の記事データである。
【０１２７】
（ステップＳ３０３）分析記事取得部３１は、処理対象の記事データの中から、ｉ番目の記事データを取得する。
【０１２８】
（ステップＳ３０４）分析記事取得部３１は、ｉ番目の記事データが分析記事データに対して分析記事判断処理を行う。つまり、分析記事取得部３１は、ｉ番目の記事データが分析記事データであるか否かを判断し、判断結果を変数に代入する。なお、分析記事取得部３１は、例えば、上述したように、深層学習により、生成済みの学習器を用いて、分析記事データであるか否かの分類を行い、分類結果を変数に代入する。なお、判断結果（分類結果と言っても良い）は、例えば「分析記事データである（値「１」）」または「分析記事データでない（値「０」）」である。
【０１２９】
（ステップＳ３０５）分析記事取得部３１は、ステップＳ３０４における判断結果が「分析記事データである」か、「分析記事データでない」かを判断する。「分析記事データである」場合はステップＳ３０６に行き、「分析記事データでない」場合はステップＳ３０７に行く。
【０１３０】
（ステップＳ３０６）分析記事取得部３１は、ｉ番目の記事データを、分析記事データを格納する図示しないバッファに一時蓄積する。
【０１３１】
（ステップＳ３０７）分析記事取得部３１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ３０２に戻る。
【０１３２】
なお、図３のフローチャートにおいて、ステップＳ３０４の分析記事判断処理のアルゴリズムは種々あり得ることは、上述した通りである。
【０１３３】
次に、ステップＳ２０２の関連記事取得処理の例について、図４のフローチャートを用いて説明する。
【０１３４】
（ステップＳ４０１）関連記事取得部３２は、処理対象の記事データの集合からベクトルを構成する。なお、処理対象の記事データは、例えば、受付部２が受け付けた開始指示に含まれる期間情報に対応する日情報と対になる記事データ格納部１１内の記事データである。
【０１３５】
（ステップＳ４０２）関連記事取得部３２は、カウンタｉに１を代入する。
【０１３６】
（ステップＳ４０３）関連記事取得部３２は、ｉ番目の関連記事データの候補が存在するか否かを判断する。ｉ番目の関連記事データの候補が存在する場合はステップＳ４０４に行き、存在しない場合はステップＳ４１２に行く。なお、ｉ番目の関連記事データの候補は、例えば、処理対象の記事データのうち、分析記事データを除く記事データである。
【０１３７】
（ステップＳ４０４）関連記事取得部３２は、ｉ番目の関連記事データの候補を取得する。関連記事取得部３２は、例えば、記事データ格納部１１または図示しないサーバからｉ番目の関連記事データの候補を取得する。
【０１３８】
（ステップＳ４０５）関連記事取得部３２は、カウンタｊに１を代入する。
【０１３９】
（ステップＳ４０６）関連記事取得部３２は、ｊ番目の分析記事データが図示しないバッファに存在するか否かを判断する。ｊ番目の分析記事データが存在する場合はステップＳ４０７に行き、存在しない場合はステップＳ４１０に行く。
【０１４０】
（ステップＳ４０７）関連記事取得部３２は、ｊ番目の分析記事データを図示しないバッファから取得する。
【０１４１】
（ステップＳ４０８）関連記事取得部３２は、ステップＳ４０４で取得したｉ番目の関連記事データの候補と、ステップＳ４０７で取得したｊ番目の分析記事データとの類似度を取得する。
【０１４２】
（ステップＳ４０９）関連記事取得部３２は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ４０６に戻る。
【０１４３】
（ステップＳ４１０）関連記事取得部３２は、ステップＳ４０８で取得された類似度の中で、最大の類似度を、ｉ番目の関連記事データの候補に対応付けて蓄積する。
【０１４４】
（ステップＳ４１１）関連記事取得部３２は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ４０３に戻る。
【０１４５】
（ステップＳ４１２）関連記事取得部３２は、予め決められた条件を満たすほど類似度が大きい１または２以上の関連記事データの候補を取得する。上位処理にリターンする。なお、ここで取得された１以上の関連記事データの候補が、関連記事データである。
【０１４６】
次に、ステップＳ２０３の重要キーワード取得処理の例について、図５のフローチャートを用いて説明する。
【０１４７】
（ステップＳ５０１）重要キーワード取得部３３は、カウンタｉに１を代入する。
【０１４８】
（ステップＳ５０２）重要キーワード取得部３３は、重要キーワードを取得するためのｉ番目の処理対象の記事データが存在するか否かを判断する。ｉ番目の処理対象の記事データが存在する場合はステップＳ５０３に行き、存在しない場合はステップＳ５０６に行く。なお、重要キーワードを取得するための処理対象の記事データは、例えば、ステップＳ２０２で取得された１以上の関連記事データ、またはステップＳ２０２で取得された１以上の関連記事データとステップＳ２０１で取得された分析記事データである。
【０１４９】
（ステップＳ５０３）重要キーワード取得部３３は、ｉ番目の処理対象の記事データを取得する。
【０１５０】
（ステップＳ５０４）重要キーワード取得部３３は、ｉ番目の処理対象の記事データから１または２以上のキーワードを取得する。重要キーワード取得部３３は、例えば、ｉ番目の処理対象の記事データの各文に対して、形態素解析を行い、名詞である１以上のキーワードを取得する。
【０１５１】
（ステップＳ５０５）重要キーワード取得部３３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ５０２に戻る。
【０１５２】
（ステップＳ５０６）重要キーワード取得部３３は、カウンタｊに１を代入する。
【０１５３】
（ステップＳ５０７）重要キーワード取得部３３は、ステップＳ５０４で取得したキーワードの中に、ｊ番目のキーワードが存在するか否かを判断する。ｊ番目のキーワードが存在する場合はステップＳ５０８に行き、ｊ番目のキーワードが存在しない場合はステップＳ５１２に行く。なお、ｊ番目のキーワードは、通常、重複を許さないｊ番目のキーワードである。
【０１５４】
（ステップＳ５０８）重要キーワード取得部３３は、キーワードスコアを算出するための１以上のパラメータの値を取得する。なお、かかる１以上のパラメータの値の中には、ｊ番目のキーワードの出現頻度が含まれる。ｊ番目のキーワードの出現頻度は、処理対象の記事データの集合の中における、ｊ番目のキーワードの出現頻度である。
【０１５５】
（ステップＳ５０９）重要キーワード取得部３３は、格納部１からキーワードスコアを算出するための演算式を読み出し、当該演算式に、ステップＳ５０８で取得した１以上のパラメータの値を代入し、演算式を実行し、キーワードスコアを取得する。
【０１５６】
（ステップＳ５１０）重要キーワード取得部３３は、ｊ番目のキーワードに対応付けて、ステップＳ５０９で取得したキーワードスコアを一時蓄積する。
【０１５７】
（ステップＳ５１１）重要キーワード取得部３３は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ５０７に戻る。
【０１５８】
（ステップＳ５１２）重要キーワード取得部３３は、ステップＳ５１０で取得したキーワードスコアが予め決められた条件を満たすほど高いスコアの１以上のキーワードを取得する。かかる１以上のキーワードが重要キーワードである。上位処理にリターンする。
【０１５９】
次に、ステップＳ２０４の重要要因文取得処理の例について、図６のフローチャートを用いて説明する。
【０１６０】
（ステップＳ６０１）重要要因文取得部３４は、カウンタｉに１を代入する。
【０１６１】
（ステップＳ６０２）重要要因文取得部３４は、ステップＳ２０１で取得された分析記事データの中に、ｉ番目の分析記事データが存在するか否かを判断する。ｉ番目の分析記事データが存在する場合はステップＳ６０３に行き、存在しない場合はステップＳ６１４に行く。
【０１６２】
（ステップＳ６０３）重要要因文取得部３４は、ステップＳ２０１で取得された分析記事データの中の、ｉ番目の分析記事データを取得する。
【０１６３】
（ステップＳ６０４）重要要因文取得部３４は、カウンタｊに１を代入する。
【０１６４】
（ステップＳ６０５）重要要因文取得部３４は、ｉ番目の分析記事データの中に、ｊ番目の文が存在するか否かを判断する。ｊ番目の文が存在する場合はステップＳ６０６に行き、ｊ番目の文が存在しない場合はステップＳ６１３に行く。
【０１６５】
（ステップＳ６０６）重要要因文取得部３４は、ｉ番目の分析記事データの中から、ｊ番目の文を取得する。
【０１６６】
（ステップＳ６０７）重要要因文取得部３４は、ｊ番目の文に対して要因文判断処理を行う。つまり、重要要因文取得部３４は、ｊ番目の文が要因文であるか否かの判断し、判断結果を変数に代入する。なお、重要要因文取得部３４は、例えば、上述したように、深層学習により、生成済みの学習器を用いて、ｊ番目の文が要因文であるか否かの分類を行い、分類結果を変数に代入する。なお、判断結果（分類結果と言っても良い）は、例えば「要因文である（値「１」）」または「要因文でない（値「０」）」である。
【０１６７】
（ステップＳ６０８）重要要因文取得部３４は、ステップＳ６０７における判断結果が「要因文である」か、「要因文でない」かを判断する。「要因文である」場合はステップＳ６０９に行き、「要因文でない」場合はステップＳ６１２に行く。
【０１６８】
（ステップＳ６０９）重要要因文取得部３４は、ｊ番目の文の中に存在する重要キーワードを取得する。なお、重要要因文取得部３４は、通常、ステップＳ２０３で取得された重要キーワードの中で、ｊ番目の文に含まれるキーワードを取得する。
【０１６９】
（ステップＳ６１０）重要要因文取得部３４は、要因文スコアを算出する際に使用する１以上のパラメータの値を取得する。なお、かかる１以上のパラメータの値には、ステップＳ６０９で取得された重要キーワードのキーワードスコアが含まれる。
【０１７０】
（ステップＳ６１１）重要要因文取得部３４は、格納部１に格納されている要因文スコアを算出する演算式を読み出し、当該演算式にステップＳ６１０で取得された１以上のパラメータの値を代入し、当該演算式を実行し、要因文スコアを取得する。
【０１７１】
（ステップＳ６１２）重要要因文取得部３４は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ６０５に戻る。
【０１７２】
（ステップＳ６１３）重要要因文取得部３４は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ６０２に戻る。
【０１７３】
（ステップＳ６１４）重要要因文取得部３４は、要因文スコアが予め決められた条件を満たすほど高い１以上の要因文を取得する。上位処理にリターンする。なお、ここで取得された１以上の要因文は、重要要因文である。
【０１７４】
なお、図６のフローチャートにおいて、ステップＳ６０７の要因文判断処理のアルゴリズムは種々あり得ることは、上述した通りである。
【０１７５】
次に、ステップＳ２０５の市況分析コメント構成処理の例について、図７のフローチャートを用いて説明する。
【０１７６】
（ステップＳ７０１）構成部３６は、カウンタｉに１を代入する。
【０１７７】
（ステップＳ７０２）構成部３６は、ステップＳ２０４で取得された重要要因文の中で、ｉ番目の重要要因文が存在するか否かを判断する。ｉ番目の重要要因文が存在する場合はステップＳ７０３に行き、存在しない場合はステップＳ７０６に行く。
【０１７８】
（ステップＳ７０３）構成部３６は、ｉ番目の重要要因文に対応する分析記事データと対になる日情報を取得する。なお、重要要因文に対応する分析記事データとは、例えば、重要要因文が含まれる分析記事データ、または重要要因文の作成の元になった文が含まれる分析記事データである。
【０１７９】
（ステップＳ７０４）構成部３６は、ｉ番目の重要要因文に対応付けて、ステップＳ７０３で取得した日情報を蓄積する。
【０１８０】
（ステップＳ７０５）構成部３６は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ７０２に戻る。
【０１８１】
（ステップＳ７０６）構成部３６は、日情報をキーとして重要要因文をソートする。通常、構成部３６は、古い日情報から先に並ぶように（降順で）重要要因文をソートする。
【０１８２】
（ステップＳ７０７）構成部３６は、ステップＳ７０６で時系列順に並んだ２以上の重要要因文を時系列順に配置し、市況分析コメントを構成する。上位処理にリターンする。
【０１８３】
以下、本実施の形態における市況分析コメント出力装置Ａの具体的な動作について説明する。
【０１８４】
今、記事データ格納部１１には、特定の時期の一か月の日経新聞の記事データの集合が格納されている、とする。なお、かかる記事データの集合は、例えば、図示しないサーバから受信し、蓄積されたデータである。
【０１８５】
そして、処理部３は、図示しないサーバに存在する１４年分の日本経済新聞記事のタイトルに「日経平均」が含まれている記事データを取得した、とする。そして、処理部３は、第１文に「日経平均株価は大幅」、「日経平均株価が大幅」が含まれている記事データを正例の記事データとし、第１文に「日経平均」がない記事データを負例の記事データとする学習データを取得する。そして、処理部３は、上述した方法により、当該学習データから入力層の要素となる語（素性）を選択する。次に、処理部３は、当該学習データと素性とを用いて、深層学習のアルゴリズムにより、分析記事データか否かを判断するための学習器（以下、学習器Ａいう）を生成した、とする。
【０１８６】
次に、分析記事取得部３１は、生成した学習器Ａを用いて、深層学習のアルゴリズムにより、特定の時期の一か月の日経新聞の各記事データを分類し、分類結果を取得する。そして、分析記事取得部３１は、分類結果が「分析記事データである」との値に対応する１以上の記事データを取得する。かかる１以上の記事データが分析記事データである。
【０１８７】
次に、関連記事取得部３２は、その月の記事データの集合からDoc2vecのモデルを生成する。次に、関連記事取得部３２は、記事データの集合における各記事データと分析記事データの集合における各記事との類似度をDoc2vecのモデルを用いて算出する。そして、関連記事取得部３２は、最も高い類似度を、記事データの集合における各記事データの類似度として、当該類似度を各記事データに対応付けて一時蓄積する。次に、関連記事取得部３２は、類似度をキーとして記事データをソートし、類似度が高い上位Ｎ個の記事データを取得する。かかるＮ個の記事データが、関連記事データである。
【０１８８】
なお、上記の処理により、例えば、「株・為替、波乱含みに、スイスフラン・ショックでユーロ安、欧州中銀、量的緩和が焦点」「緩和マネー、日米欧株上昇、欧州量的緩和、市場に安心感、ギリシャ・原油なおリスク」、「ＮＹ金、３週ぶり高値、ギリシャ政局混迷、買い先行」をタイトルとする関連記事データが抽出できた。また、かかる関連記事データは、分析記事データではない。
【０１８９】
次に、重要キーワード取得部３３は、抽出された１以上の各関連記事データから、以下のように、その月における重要キーワードを抽出する。つまり、重要キーワード取得部３３は、１以上の各関連記事データを構成する各文を形態素解析し、名詞を取得する。そして、重要キーワード取得部３３は、取得した各名詞に対して、上述した数式４に従って、キーワードスコアを取得する。そして、重要キーワード取得部３３は、キーワードスコアが予め決められた条件を満たすほど高い１以上のキーワードを取得する。かかる１以上のキーワードが重要キーワードである。また、重要キーワード取得部３３は、２０１５年１月の記事データから選択された関連記事データから抽出した重要キーワードの例は、「原油安」「ギリシャ総選挙」「ＥＣＢ」「金属取引所相場」「欧州中央銀行」「原油先物相場」「スイス国立銀行」「スイスフラン」である。なお、非特許文献１における処理では、「ギリシャ総選挙」「スイスフラン」といった語が、重要キーワードとして抽出できなかった。
【０１９０】
次に、重要要因文取得部３４は、取得された１以上の各分析記事データから、格納部１に格納されている手がかり表現（例えば、「強まった」）および重要キーワードを使用して抽出する。つまり、重要要因文取得部３４は、取得された１以上の各分析記事データから、格納部１に格納されている手がかり表現のいずれかを含み、かつ重要キーワード取得部３３により取得された重要キーワードのいずれかを含む１以上の文を取得する。かかる１以上の文が要因文である。なお、上記の処理により、重要要因文取得部３４は、要因文「ギリシャへの金融支援協議が難航していることや、中国・上海株の値動きへの警戒感から、投資家のリスクオフの動きが強まった。」「米消費者物価指数の上昇やイエレン米連邦準備理事会議長が年内の利上げに前向きな姿勢を示し、為替相場が円安に向かった。」などを取得した。
【０１９１】
次に、重要要因文取得部３４は、取得した１以上の各要因文に対して、上述した数式５を用いて、要因文スコアを取得する。次に、重要要因文取得部３４は、要因文スコアが予め決められた条件を満たすほど高い１以上の要因文を取得する。
【０１９２】
次に、以下の（１）から（４）の処理が行われる。
（１）重要要因文取得部３４は、例えば、要因文に付与した要因文スコアが高い順に並べる。ここで、Ｎ個の要因文が抽出されているとする。
（２）類似要因文処理部３５は、ｘ番目（ｘ＝１，．．．，Ｎ−１）にスコアが高い要因文と、それ以降の要因文との類似度を求め、閾値（例えば、０．５）より高い類似度をもつ下位の要因文を除去する。
（３）類似要因文処理部３５は、除去されなかった要因文において、ｘ＝ｘ＋１として（２）を実行し、Ｍ回繰り返し、（４）を実行する。なお、Ｍは、例えば、７である。
（４）構成部３６は、上位Ｍ個の要因文を時系列順に並べる。
【０１９３】
そして、構成部３６は、上位Ｍ個の要因文を含む市況分析コメントを構成する。
【０１９４】
次に、出力部４は、構成された市況分析コメントを出力する。ここで、出力された市況分析コメントの例は、図８（ａ）（ｂ）である。
【０１９５】
以上、本実施の形態によれば、記事データから、株価の変動に関する重要なキーワードを適切に抽出でき、当該重要なキーワードを用いて、株価の変動の要因について述べた重要要因文を適切に抽出できる結果、適切な市況分析コメントを出力できる。
【０１９６】
また、本実施の形態によれば、記事データから、株価の変動に関する重要なキーワードを適切に抽出でき、当該重要なキーワードを用いて、株価の変動の要因について述べた要因文のスコアを取得し、当該スコアを用いて重要要因文を適切に抽出できる結果、適切な市況分析コメントを出力できる。
【０１９７】
また、本実施の形態によれば、記事データに対応する日の株価の変動の情報を用いて、要因文のスコアを取得し、当該スコアを用いて重要要因文を適切に抽出できる結果、適切な市況分析コメントを出力できる。
【０１９８】
また、本実施の形態によれば、記事データに含まれるキーワードのスコアを用いて、要因文のスコアを取得し、当該スコアを用いて重要要因文を適切に抽出できる結果、適切な市況分析コメントを出力できる。
【０１９９】
また、本実施の形態によれば、類似する重要要因文が重複して出現しないようにすることにより、より適切な市況分析コメントを出力できる。
【０２００】
さらに、本実施の形態によれば、重要要因文が時系列順に出現する、より適切な市況分析コメントを出力できる。
【０２０１】
なお、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における市況分析コメント出力装置Ａを実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、１以上の記事データから株価に関する内容を含む記事データである１以上の分析記事データを取得する分析記事取得部と、前記分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データに関連する記事データである１以上の関連記事データを取得する関連記事取得部と、前記関連記事取得部が取得した１以上の関連記事データ、または前記分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データと前記関連記事取得部が取得した１以上の関連記事データから、予め決められた条件を満たすほど重要なキーワードである１以上の重要キーワードを取得する重要キーワード取得部と、前記分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データから、前記１以上の重要キーワードを用いて、株価の変動の要因について述べた文であり、重要な文である１以上の重要要因文を取得する重要要因文取得部と、前記重要要因文取得部が取得した１以上の重要要因文を用いて、市況分析に関する情報である市況分析コメントを構成する構成部と、前記構成部が構成した市況分析コメントを出力するコメント出力部として機能させるためのプログラムである。
【０２０２】
また、市況分析コメント出力装置Ａは、以下の市況分析コメントの生産方法を実行できる。かかる市況分析コメントの生産方法は、分析記事取得部と、関連記事取得部と、重要キーワード取得部と、重要要因文取得部と、構成部と、コメント出力部とにより実現される市況分析コメントの生産方法であって、前記分析記事取得部が、１以上の記事データから株価に関する内容を含む記事データである１以上の分析記事データを取得する分析記事取得ステップと、前記関連記事取得部が、前記分析記事取得ステップで取得された１以上の分析記事データに関連する記事データである１以上の関連記事データを取得する関連記事取得ステップと、前記重要キーワード取得部が、前記関連記事取得ステップで取得された１以上の関連記事データ、または前記分析記事取得ステップで取得された１以上の分析記事データと前記関連記事取得ステップで取得された１以上の関連記事データから、予め決められた条件を満たすほど重要なキーワードである１以上の重要キーワードを取得する重要キーワード取得ステップと、前記重要要因文取得部が、前記分析記事取得ステップで取得された１以上の分析記事データから、前記１以上の重要キーワードを用いて、株価の変動の要因について述べた文であり、重要な文である１以上の重要要因文を取得する重要要因文取得ステップと、前記構成部が、前記重要要因文取得ステップで取得された１以上の重要要因文を用いて、市況分析に関する情報である市況分析コメントを構成する構成ステップと、前記コメント出力部が、前記構成ステップで構成された市況分析コメントを出力するコメント出力ステップとを具備する市況分析コメントの生産方法である。
【０２０３】
（実施の形態２）
【０２０４】
本実施の形態において、実施の形態１とは、重要要因文の取得処理のアルゴリズムが異なり、他の処理は同様である。
【０２０５】
本実施の形態において、対象となる記事データから１以上の重要文を取得した後、当該１以上の重要文から要因文を特定し、１以上の重要要因文を取得する点が、実施の形態１とは異なる。なお、実施の形態１では、対象となる記事データから１以上の要因文を特定し、当該１以上の要因文から重要な文である１以上の重要要因文を取得した。
【０２０６】
図９は、本実施の形態における市況分析コメント出力装置Ｂのブロック図である。
【０２０７】
市況分析コメント出力装置Ｂは、格納部１、受付部２、処理部５、および出力部４を備える。処理部５は、分析記事取得部３１、関連記事取得部３２、重要キーワード取得部３３、重要要因文取得部５４、類似要因文処理部３５、および構成部３６を備える。重要要因文取得部５４は、重要文取得手段５４１、および重要要因文取得手段５４２を備える。
【０２０８】
処理部５は、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、分析記事取得部３１、関連記事取得部３２、重要キーワード取得部３３、重要要因文取得部５４、類似要因文処理部３５、構成部３６が行う処理である。
【０２０９】
重要要因文取得部５４は、分析記事取得部３１が取得した１以上の分析記事データから、１以上の重要キーワードを用いて、株価の変動の要因について述べた文であり、重要な文である１以上の重要要因文を取得する。
【０２１０】
重要要因文取得部５４は、１以上の文から重要な文を取得する重要文取得処理、および１以上の要因文を取得する  を行う。重要要因文取得部５４は、重要文取得処理を行ってから、重要文取得処理により取得された１以上の重要文に対して、要因文取得処理を行う。
【０２１１】
ここでの重要文取得処理は、分析記事取得部３１が取得した１以上の分析記事データが有する１以上の文から、重要な文を取得する処理である。実施の形態１で説明した重要文取得処理では１以上の要因文から重要な文を取得したが、ここでは、分析記事取得部３１が取得した１以上の分析記事データが有する１以上の文から、重要な文を取得する点が異なる。ただし、１以上の文から重要な文を取得する処理自体は、実施の形態１で説明したので、ここでの説明は省略する。
【０２１２】
ここでの要因文取得処理は、重要文取得処理により取得された１以上の重要文から要因文を取得する。実施の形態１で説明した要因文取得処理では、分析記事取得部３１が取得した１以上の分析記事データが有する１以上の文から１以上の要因文を取得したが、ここでは、重要文取得処理により取得された１以上の重要文から要因文を取得する点が異なる。ただし、１以上の文から要因文を取得する処理自体は、実施の形態１で説明したので、ここでの説明は省略する。
【０２１３】
重要文取得手段５４１は、例えば、１以上の各重要キーワードのキーワードスコアを用いて、分析記事取得部３１が取得した１以上の分析記事データに含まれる文のスコアである文スコアを取得し、文スコアが予め決められた条件を満たすほど高い１以上の重要文を特定する。
【０２１４】
重要文取得手段５４１は、例えば、１以上の各重要文が含まれる分析記事データに対応付いている日情報と対になる株価の変動に関する変動情報を取得し、変動情報を用いて、文スコアを取得し、文スコアが予め決められた条件を満たすほど高い１以上の重要文を特定する。
【０２１５】
なお、文スコアの算出方法の例は、上述した数式５を用いた要因文スコアの算出方法である。
【０２１６】
重要要因文取得手段５４２は、例えば、重要文取得手段５４１が特定した１以上の重要文から、株価の変動の要因について述べた１以上の重要要因文を取得する。１以上の文から、要因文を取得する処理は、実施の形態１で説明した、要因文特定手段３４１の処理と同様である。
【０２１７】
処理部５、重要要因文取得部５４、重要文取得手段５４１、および重要要因文取得手段５４２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。処理部５等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２１８】
次に、市況分析コメント出力装置Ｂの動作について説明する。市況分析コメント出力装置Ｂの動作は、市況分析コメント出力装置Ａの動作と比較して、図２のステップＳ２０４の重要要因文取得処理が異なる。
【０２１９】
市況分析コメント出力装置Ｂの重要要因文取得処理の例について、図１０のフローチャートを用いて説明する。図１０において、図６のフローチャートと同一のステップについて説明を省略する。
【０２２０】
（ステップＳ１００１）重要要因文取得部５４は、処理対象の文のスコア（重要文スコアと言う。）を取得する。なお、重要文スコアの取得方法は、要因文スコアの取得方法と同じである。
【０２２１】
（ステップＳ１００２）重要要因文取得部５４は、ステップＳ１００１で取得された重要文スコアが予め決められた条件を満たすほど高い文である１以上の重要文を取得する。
【０２２２】
（ステップＳ１００３）重要要因文取得部５４は、カウンタｊに１を代入する。
【０２２３】
（ステップＳ１００４）重要要因文取得部５４は、ステップＳ１００２で取得した１以上の重要文の中に、ｊ番目の文が存在するか否かを判断する。ｊ番目の文が存在する場合はステップＳ１００５に行き、存在しない場合はステップＳ６１４に行く。
【０２２４】
（ステップＳ１００５）重要要因文取得部５４は、ステップＳ１００２で取得した１以上の重要文の中から、ｊ番目の文を取得する。
【０２２５】
（ステップＳ１００６）重要要因文取得部５４は、ｊ番目の文である重要要因文の候補の文を図示しないバッファに一時蓄積する。
【０２２６】
（ステップＳ１００７）重要要因文取得部５４は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ１００４に戻る。
【０２２７】
以上、本実施の形態によれば、記事データから、株価の変動に関する重要なキーワードを適切に抽出でき、当該重要なキーワードを用いて、株価の変動の要因について述べた重要要因文を適切に抽出できる結果、適切な市況分析コメントを出力できる。
【０２２８】
また、本実施の形態によれば、記事データから重要キーワードを抽出し、当該重要キーワードを用いて、重要文を特定し、重要文から株価の変動の要因について述べた１以上の重要要因文を適切に抽出できる結果、適切な市況分析コメントを出力できる。
【０２２９】
また、本実施の形態によれば、キーワードのスコアを用いて、重要キーワードを決定し、当該重要キーワードを用いて、株価の変動の要因について述べた重要要因文を適切に抽出できる結果、適切な市況分析コメントを出力できる。
【０２３０】
また、本実施の形態によれば、キーワードのスコアを用いて、文のスコアを決定し、当該文のスコアを用いて重要文を特定することにより、株価の変動の要因について述べた重要要因文を適切に抽出できる結果、適切な市況分析コメントを出力できる。
【０２３１】
また、本実施の形態によれば、株価の変動の情報を用いて、文のスコアを決定し、当該文のスコアを用いて重要文を特定することにより、株価の変動の要因について述べた重要要因文を適切に抽出できる結果、適切な市況分析コメントを出力できる。
【０２３２】
また、本実施の形態によれば、類似する重要要因文が重複して出現しないようにすることにより、より適切な市況分析コメントを出力できる。
【０２３３】
さらに、本実施の形態によれば、重要要因文が時系列順に出現する、より適切な市況分析コメントを出力できる。
【０２３４】
なお、  本実施の形態において、対象となる記事データから１以上の重要文を取得した後、当該１以上の重要文から要因文を特定し、１以上の重要要因文を取得した。しかし、本実施の形態において、対象となる記事データから１以上の重要文を特定し、並行して対象となる記事データから１以上の要因文を特定し、重要文であり、かつ要因文である１以上の重要要因文を取得しても良い。かかることにより、重要文を特定と要因文を特定とが
する点が、実施の形態１とは異なる。なお、実施の形態１では、対象となる記事データから１以上の要因文を特定し、当該１以上の要因文から重要な文である１以上の重要要因文を取得した。
【０２３５】
また、市況分析コメント出力装置Ｂは、以下の市況分析コメントの生産方法を実行できる。かかる市況分析コメントの生産方法は、分析記事取得部と、関連記事取得部と、重要キーワード取得部と、重要要因文取得部と、構成部と、コメント出力部とにより実現される市況分析コメントの生産方法であって、前記分析記事取得部が、１以上の記事データから株価に関する内容を含む記事データである１以上の分析記事データを取得する分析記事取得ステップと、前記関連記事取得部が、前記分析記事取得ステップで取得された１以上の分析記事データに関連する記事データである１以上の関連記事データを取得する関連記事取得ステップと、前記重要キーワード取得部が、前記関連記事取得ステップで取得された１以上の関連記事データ、または前記分析記事取得ステップで取得された１以上の分析記事データと前記関連記事取得ステップで取得された１以上の関連記事データから、予め決められた条件を満たすほど重要なキーワードである１以上の重要キーワードを取得する重要キーワード取得ステップと、前記重要要因文取得部が、前記分析記事取得ステップで取得された１以上の分析記事データから、前記１以上の重要キーワードを用いて、株価の変動の要因について述べた文であり、重要な文である１以上の重要要因文を取得する重要要因文取得ステップと、前記構成部が、前記重要要因文取得ステップで取得された１以上の重要要因文を用いて、市況分析に関する情報である市況分析コメントを構成する構成ステップと、前記コメント出力部が、前記構成ステップで構成された市況分析コメントを出力するコメント出力ステップとを具備する市況分析コメントの生産方法である。
【０２３６】
（実施の形態３）
【０２３７】
本実施の形態において、株価について述べた記事データから、重要なキーワードを出力する重要キーワード出力装置について説明する。
【０２３８】
図１１は、本実施の形態における重要キーワード出力装置Ｃのブロック図である。
【０２３９】
重要キーワード出力装置Ｃは、格納部１、受付部２、処理部６、および出力部７を備える。格納部１は、記事データ格納部１１を備える。処理部６は、分析記事取得部３１、関連記事取得部３２、および重要キーワード取得部３３を備える。出力部７は、重要キーワード出力部７１を備える。
【０２４０】
処理部６は、処理部３の機能のうちの一部の機能を備える。処理部６は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。処理部６の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２４１】
出力部７は、重要キーワードを出力する。重要キーワード出力部７１は、重要キーワード取得部３３が取得した１以上の重要キーワードを出力する。なお、１以上の重要キーワードの出力態様は問わないことは言うまでもない。
【０２４２】
出力部７、および重要キーワード出力部７１は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部７等は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【０２４３】
次に、重要キーワード出力装置Ｃの動作について、図１２のフローチャートを用いて説明する。図１２のフローチャートにおいて、図２のフローチャートと同一のステップについて説明を省略する。
【０２４４】
（ステップＳ１２０１）重要キーワード出力部７１は、重要キーワード取得部３３が取得した１以上の重要キーワードを出力する。処理を終了する。
【０２４５】
以上、本実施の形態によれば、記事データから、株価の変動に関する重要なキーワードを適切に抽出できる。
【０２４６】
なお、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における重要キーワード出力装置Ｃを実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、１以上の記事データから株価に関する内容を含む記事データである１以上の分析記事データを取得する分析記事取得部と、前記分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データに関連する記事データである１以上の関連記事データを取得する関連記事取得部と、前記関連記事取得部が取得した１以上の関連記事データ、または前記分析記事取得部が取得した１以上の分析記事データと前記関連記事取得部が取得した１以上の関連記事データから、予め決められた条件を満たすほど重要なキーワードである１以上の重要キーワードを取得する重要キーワード取得部と、前記重要キーワード取得部が取得した１以上の重要キーワードを出力する重要キーワード出力部として機能させるためのプログラムである。
【０２４７】
また、重要キーワード出力装置Ｃは、以下のキーワードの生産方法を実行できる。かかるキーワードの生産方法は、分析記事取得部と、関連記事取得部と、重要キーワード取得部と、出力部とにより実現されるキーワードの生産方法であって、前記分析記事取得部が、１以上の記事データから株価に関する内容を含む記事データである１以上の分析記事データを取得する分析記事取得ステップと、前記関連記事取得部が、前記分析記事取得ステップで取得された１以上の分析記事データに関連する記事データである１以上の関連記事データを取得する関連記事取得ステップと、前記重要キーワード取得部が、前記関連記事取得ステップで取得された１以上の関連記事データ、または前記分析記事取得ステップで取得された１以上の分析記事データと前記関連記事取得ステップで取得された１以上の関連記事データから、予め決められた条件を満たすほど重要なキーワードである１以上の重要キーワードを取得する重要キーワード取得ステップと、前記重要キーワード出力部が、前記重要キーワード取得ステップで取得された１以上の重要キーワードを出力する重要キーワード出力ステップとを具備するキーワードの生産方法である。
【０２４８】
また、図１３は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態の市況分析コメント出力装置Ａ等を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図１３は、このコンピュータシステム３００の概観図であり、図１４は、システム３００のブロック図である。なお、図１３、図１４は、エンゲージメントシステムを実現するコンピュータの外観等を示す図である。
【０２４９】
図１３において、コンピュータシステム３００は、ＣＤ−ＲＯＭドライブを含むコンピュータ３０１と、キーボード３０２と、マウス３０３と、モニタ３０４とを含む。
【０２５０】
図１４において、コンピュータ３０１は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２に加えて、ＭＰＵ３０１３と、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２等に接続されたバス３０１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ３０１５と、ＭＰＵ３０１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ３０１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３０１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３０１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。
【０２５１】
コンピュータシステム３００に、上述した実施の形態の市況分析コメント出力装置Ａ等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３１０１に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２に挿入され、さらにハードディスク３０１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３０１に送信され、ハードディスク３０１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３０１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３１０１またはネットワークから直接、ロードされても良い。
【０２５２】
プログラムは、コンピュータ３０１に、上述した実施の形態の市況分析コメント出力装置Ａ等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３００がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
【０２５３】
また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
【０２５４】
また、上記各実施の形態において、各処理は、単一の装置によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。
【０２５５】
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【０２５６】
以上のように、本発明にかかる市況分析コメント出力装置は、記事データから適切な市況分析コメントを出力できるという効果を有し、市況分析コメント出力装置等として有用である。
【符号の説明】
【０２５７】
１  格納部
２  受付部
３、５、６  処理部
４、７  出力部
１１  記事データ格納部
１２  変動情報格納部
１２  株価情報格納部
３１  分析記事取得部
３２  関連記事取得部
３３  重要キーワード取得部
３４、５４  重要要因文取得部
３５  類似要因文処理部
３６  構成部
４１  コメント出力部
７１  重要キーワード出力部
３３１  キーワード取得手段
３３２  キーワードスコア取得手段
３３３  重要キーワード取得手段
３４１  要因文特定手段
３４２  要因文スコア取得手段
３４３、５４２  重要要因文取得手段
５４１  重要文取得手段
【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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