(57)【要約】【課題】単語間の関連性を視覚化することを目的とする。【解決手段】文書管理ＤＢに格納されている文書情報に含まれる単語間の関連性を表示する文書分析サーバによる表示方法であって、文書分析サーバが、文書情報に含まれる単語間の関連度を算出し、算出した関連度に対応した距離に単語を配置した単語間ネットワークを生成し、単語間ネットワークにおいて、関連度の高い単語間を結ぶ線を表示し、関連度の低い単語間を結ぶ線を表示しないことによって、単語間ネットワークから、単語間系統図３０２を生成し、生成した単語間系統図３０２を表示部に表示させることを特徴とする。【選択図】図３
2010231434.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
記憶部に格納されているデータに含まれる単語間の関連性を表示する表示装置であって、
前記データに含まれる単語間の関連度を算出する関連度算出部と、
前記算出した関連度に対応した距離に単語を配置した単語間ネットワークを生成する単語間ネットワーク生成部と、
前記単語間ネットワークにおいて、前記関連度の高い単語間を結ぶ線を表示し、前記関連度の低い単語間を結ぶ線を表示しないことによって、前記単語間ネットワークから、単語間系統図を生成する単語間系統図生成部と、
前記生成した単語間系統図を表示部に表示させる表示処理部と、
を有することを特徴とする表示装置。
【請求項２】
前記データは、１以上の文書データである
ことを特徴とする請求項１に記載の表示装置。
【請求項３】
前記単語間系統図生成部は、
前記単語間ネットワークから、任意の単語である第１の単語を選択し、
前記選択した単語との関連度が最も高い単語である第２の単語を選択し、
選択されていない単語のうち、前記第１の単語および前記第２の単語の少なくとも一方との関連度が、他の選択されていない単語より高い単語を第３の単語として選択し、
選択されていない単語のうち、前記第１の単語、前記第２の単語および前記第３の単語の少なくとも１つとの関連度が、他の選択されていない単語より高い単語を第４の単語として選択することを繰り返すことにより、前記単語間系統図を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の表示装置。
【請求項４】
前記関連度に対応した距離とは、前記関連度に比例する距離である
ことを特徴とする請求項１に記載の表示装置。
【請求項５】
前記表示処理部は、
前記単語の外側に円を表示し、
前記円を、該当する前記単語に関連する値で強調表示する
ことを特徴とする請求項１に記載の表示装置。
【請求項６】
前記表示処理部は、
入力部を介して選択入力されたラベルを表示画面の中央に表示させる
ことを特徴とする請求項１に記載の表示装置
【請求項７】
前記表示処理部は、
異なる前記データから得られた複数の前記単語間系統図を、１つの表示画面内に表示させる
ことを特徴とする請求項１に記載の表示装置。
【請求項８】
前記表示処理部は、
異なる前記データから得られた複数の前記単語間系統図を、１つの単語間系統図にまとめて表示する
ことを特徴とする請求項１に記載の表示装置
【請求項９】
前記単語で示す内容が関連している時間に関する情報が前記記憶部に記憶されており、
前記表示処理部は、
当該単語をラベル内に表示し、
当該ラベルの長さを、前記ラベル内に表示されている単語で示す内容が関連している時間に比例した長さとする
ことを特徴とする請求項１に記載の表示装置。
【請求項１０】
前記表示処理部は、
表示部に表示されている単語および線が、入力部を介して選択入力されると、当該単語および線を非表示とする
ことを特徴とする請求項１に記載の表示装置。
【請求項１１】
前記単語間系統図生成部は、前記選択入力された単語および線を前記単語間ネットワークから削除して、再度単語間系統図を生成する
ことを特徴とする請求項１０に記載の表示装置。
【請求項１２】
記憶部に格納されているデータに含まれる単語間の関連性を表示する表示装置による表示方法であって、
前記表示装置が、
前記データに含まれる単語間の関連度を算出し、
前記算出した関連度に対応した距離に単語を配置した単語間ネットワークを生成し、
前記単語間ネットワークにおいて、前記関連度の高い単語間を結ぶ線を表示し、前記関連度の低い単語間を結ぶ線を表示しないことによって、前記単語間ネットワークから、単語間系統図を生成し、
前記生成した単語間系統図を表示部に表示させる
ことを特徴とする表示方法。
【請求項１３】
前記データは、１以上の文書データである
ことを特徴とする請求項１２に記載の表示方法。
【請求項１４】
前記表示装置が、
前記単語間ネットワークから、任意の単語である第１の単語を選択し、
前記選択した単語との関連度が最も高い単語である第２の単語を選択し、
選択されていない単語のうち、前記第１の単語および前記第２の単語の少なくとも一方との関連度が、他の選択されていない単語より高い単語を第３の単語として選択し、
選択されていない単語のうち、前記第１の単語、前記第２の単語および前記第３の単語の少なくとも１つとの関連度が、他の選択されていない単語より高い単語を第４の単語として選択することを繰り返すことにより、前記単語間系統図を生成する
ことを特徴とする請求項１２に記載の表示方法。
【請求項１５】
前記関連度に対応した距離とは、前記関連度に比例する距離である
ことを特徴とする請求項１２に記載の表示方法。
【請求項１６】
前記表示装置が、
前記単語の外側に円を表示し、
前記円を、該当する前記単語に関連する値で強調表示する
ことを特徴とする請求項１２に記載の表示方法。
【請求項１７】
前記表示装置が、
入力部を介して選択入力されたラベルを表示画面の中央に表示させる
ことを特徴とする請求項１２に記載の表示方法。
【請求項１８】
前記表示装置が、
異なる前記データから得られた複数の前記単語間系統図を、１つの表示画面内に表示させる
ことを特徴とする請求項１２に記載の表示方法。
【請求項１９】
前記表示装置が、
異なる前記データから得られた複数の前記単語間系統図を、１つの単語間系統図にまとめて表示する
ことを特徴とする請求項１２に記載の表示方法。
【請求項２０】
前記単語で示す内容が関連している時間に関する情報が前記記憶部に記憶されており、
前記表装置が、
当該単語をラベル内に表示し、
当該ラベルの長さを、前記ラベル内に表示されている単語で示す内容が関連している時間に比例した長さとする
ことを特徴とする請求項１２に記載の表示方法。
【請求項２１】
前記表示装置が、
表示部に表示されている単語および線が、入力部を介して選択入力されると、当該単語および線を非表示とする
ことを特徴とする請求項１２に記載の表示方法。
【請求項２２】
前記表示装置が、
前記選択入力された単語および線を前記単語間ネットワークから削除して、再度単語間系統図を生成する
ことを特徴とする請求項１２に記載の表示方法。
【請求項２３】
請求項１２から請求項２２のいずれか一項に記載の表示方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、表示装置、表示方法およびプログラムの技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、文書群においてキーワードとなる単語を抽出し、その単語間の関連度を算出し、さらに、その関連度に基づいて抽出した単語を表示画面上に表示することで、単語間の関係を視覚化する技術が提案されている。
例えば、特許文献１では複数の情報アイテムを検索し、この情報アイテムの相互の類似性によって、類似する情報アイテムをノードアレイ内の類似するノードに表示する情報検索装置および方法が開示されている。
さらに、特許文献２では生物学データのような様々なデータ集合を編成および操作して、データ間の傾向、相関およびその他の有用な関係を視覚的に識別を容易にする、複数のデータタイプを同時に視覚表示および操作するための方法、装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−２７６７６８号公報
【特許文献２】特開２００４−１３３９０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、単語間の関連度を視覚化する際、ユーザにとって単語間の関連性が分かりやすいのは、単語をネットワーク構造やツリー構造のノードとして表示することである。また、弱い関連性を示す単語間の関係より、強い関連性を示す単語間の関係を視覚化することが有用であることがしばしばある。
【０００５】
この点に関し、特許文献１や、特許文献２に記載の技術では、単語間の関連性によるネットワーク構造や、ツリー構造を表示していない。
【０００６】
このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、単語間の関連性を視覚化することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記課題を解決するため、本発明は、記憶部に格納されているデータに含まれる単語間の関連性を表示する表示装置であって、前記データに含まれる単語間の関連度を算出する関連度算出部と、前記算出した関連度に対応した距離に単語を配置した単語間ネットワークを生成する単語間ネットワーク生成部と、前記単語間ネットワークにおいて、前記関連度の高い単語間を結ぶ線を表示し、前記関連度の低い単語間を結ぶ線を表示しないことによって、前記単語間ネットワークから、単語間系統図を生成する単語間系統図生成部と、前記生成した単語間系統図を表示部に表示させる表示処理部と、を有することを特徴とする。
その他の解決手段については実施形態中で適宜記載する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、単語間の関連性を視覚化することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施形態に係る文書分析システムの構成例を示す図である。
【図２】本実施形態に係る文書分析サーバの構成例を示す図である。
【図３】本実施形態に係る単語間系統図の表示例を示す図である。
【図４】本実施形態に係る文書管理ＤＢに格納されている情報の例を示す図である。
【図５】本実施形態に係る文書分析処理の手順を示すフローチャートである。
【図６】本実施形態に係る文書別単語出現数リストの別の例を示す図である。
【図７】本実施形態に係る単語間系統図生成処理の手順を示す図である。
【図８】本実施形態に係る項目間関連度リストの例を示す図である。
【図９】正距離表示による単語間系統図の例を示す図である。
【図１０】本実施形態に係る単語間系統図の別の表示例を示す図である（その１）。
【図１１】本実施形態に係る単語間系統図の別の表示例を示す図である（その２）。
【図１２】本実施形態に係る単語間系統図の別の表示例を示す図である（その３）。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
次に、本発明を実施するための形態（「実施形態」という）について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本実施形態において同様の要素については同一の符号を付して説明を省略する。
【００１１】
《システム構成》
図１は、本実施形態に係る文書分析システムの構成例を示す図である。
文書分析システム５は、文書分析サーバ１（表示装置）、文書管理ＤＢ（Data Base：記憶部）３、文書管理サーバ２、およびクライアント端末４を有してなる。
文書管理ＤＢ３は、文書群に関する情報（文書情報４０１：図４）などを格納している。文書管理サーバ２は、文書管理ＤＢ３の文書情報４０１などを文書管理サーバ２へ送信する機能を有する。文書分析サーバ１は、文書管理サーバ２から送信された情報を基に、文書群に表れるキーワードなどの関連性を分析する機能を有する。クライアント端末４は、文書分析サーバ１から分析結果を取得して、ディスプレイなどに表示する機能を有する。なお、図１に示すように、文書管理サーバ２、文書管理ＤＢ３、およびクライアント端末４は複数設置してもよいし、各々１台としてもよい。
【００１２】
なお、文書分析サーバ１は、社内ＬＡＮ（Local Area Network）などにより文書管理サーバ２およびクライアント端末４に接続している。同様に、文書管理サーバ２は、社内ＬＡＮなどにより文書管理ＤＢ３と接続している。
さらに、本実施形態において文書分析サーバ１、文書管理サーバ２、文書管理ＤＢ３およびクライアント端末４は異なる装置であるが、これに限らず、これらのうち、少なくとも２台が一体となった装置であってもよい。
【００１３】
《装置構成》
図２は、本実施形態に係る文書分析サーバの構成例を示す図である。
文書分析サーバ１は、情報の送受信を行う送受信部３０、キーボードやマウスなどの入力部４０、ディスプレイなどの表示部５０、情報を処理する処理部１０、および情報を格納する記憶部２０を有してなる。
処理部１０は、文書別単語出現数リスト生成処理部１１、文書別単語重要度リスト生成処理部１２、単語間関連度リスト生成処理部１３（関連度算出部）、単語間ネットワーク生成処理部１４（単語間ネットワーク生成部）、単語間系統図生成処理部１５（単語間系統図生成部）、および表示処理部１６を有してなる。
【００１４】
文書別単語出現数リスト生成処理部１１は、文書に出現するすべての単語の出現数を文書毎にリストとした文書別単語出現数リスト２１を生成する処理を行う。
文書別単語重要度リスト生成処理部１２は、文書別単語出現数リスト生成処理部１１が生成した文書別単語出現数リスト２１を基に、文書毎における単語の重要度を算出し、文書別単語重要度リスト２２を生成する処理を行う。
単語間関連度リスト生成処理部１３は、文書別単語重要度リスト生成処理部１２が生成した文書別単語重要度リスト２２を基に、単語間の関連度を算出し、単語間関連度リスト２３を生成する処理を行う。
【００１５】
単語間ネットワーク生成処理部１４は、単語間関連度リスト生成処理部１３が生成した単語間関連度リスト２３を基に、単語間の関連度で重み付けした単語のネットワークである単語間ネットワークを生成する処理を行う。
単語間系統図生成処理部１５は、単語間ネットワーク生成処理部１４が生成した単語間ネットワークから、関連度の高い単語間を結ぶ線を表示し、関連度の低い単語間を結ぶ線を非表示とした単語間系統図を生成する処理を行う。
表示処理部１６は、単語間系統図生成処理部１５が生成した単語間系統図を表示情報として、表示部５０に表示させたり、送受信部３０を介してクライアント端末４に表示させたりする。
なお、各部１１〜１６の詳細な処理は図５および図７を参照して後記する。また、各部１０〜１６は、図示しないＲＯＭ（Read Only Memory）や、図示しないＨＤ（Hard Disk）に格納されたプログラムが、図示しないＲＡＭ（Random Access Memory）に展開され、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）によって実行されることによって具現化する。
【００１６】
記憶部２０には、文書別単語出現数リスト生成処理部１１が生成した文書別単語出現数リスト２１や、文書別単語重要度リスト生成処理部１２が生成した文書別単語重要度リスト２２や、単語間関連度リスト生成処理部１３が生成した単語間関連度リスト２３などが格納されている。各リスト２１〜２３については、図５などを参照して後記する。
【００１７】
《表示例》
図３は、本実施形態に係る単語間系統図の表示例を示す図である。
図３に示す系統図表示画面３００は、２つの系統図表示エリア３０１ａ，３０１ｂと文書一覧表示エリア３１０を有してなる。
図３に示すように、２つの系統図表示エリア３０１ａ，３０１ｂには、それぞれ単語間系統図３０２ａ，３０２ｂ（３０２）が表示されている。単語間系統図３０２には、文書情報４０１（図４）からキーワードとして抽出された単語がラベル３０３の形式で表示され、各ラベル３０３は線３０４で結ばれている。各ラベル３０３間の距離は該当する単語間の関連度に対応している。また、各ラベル３０３に表示されている円３０５は、色や、大きさで該当する単語の重要度や、単語に関連する値などを示している。円３０５については、図１０を参照して後記する。なお、ラベル３０３におけるカッコ内の数字は、単語の出現した文書数を示す。
また、文書一覧表示エリア３１０には、単語間系統図３０１に表示されている単語が含まれる文書名の一覧を表示している。
【００１８】
《文書管理ＤＢ》
図４は、本実施形態に係る文書管理ＤＢに格納されている情報の例を示す図である。
文書管理ＤＢ３には、図４（ａ）に示すような文書情報４０１が格納されている。文書情報４０１は、文書の属性に関する情報である文書属性情報４０２と、文書に記載してある内容を示す記述内容情報４０３とを有してなる。
、図４（ａ）に示すように文書属性情報４０２は文書の表題、文書作成の開始日、文書作成の完了日、作成者が所属する部署、文書の作成者、文書が関連する分野、文書に係るプロジェクトに費やされた金額の規模、文書に関連するプロジェクトの進捗などの情報が格納されている。
記述内容情報４０３は、図４（ａ）に示すように文書における各項目（課題、実現方式、計画など）の記述内容が格納されている。なお、図４（ａ）において、各行は各文書の情報に相当する。
【００１９】
さらに、文書管理ＤＢ３には、図４（ｂ）に示すような組織情報４１０や、図４（ｃ）に示すようなスケジュール情報４２０や、図４（ｄ）に示すような部品情報４３０を格納してもよい。
図４（ｂ）に示す組織情報４１０は、本部、部、課、・・・といった会社組織などの階層関係に関する情報が格納されている。図４（ｃ）に示すスケジュール情報４２０は、どの社員が、どの時間に、どの場所にいたかを示す情報である。図４（ｄ）に示す部品情報４３０は、親部品、子部品など部品間の階層関係や、子部品の機能など部品に関する情報が格納されている。親部品および子部品の関係とは、例えばモータが親部品とすれば、コイルが子部品となるように、親部品を構成する個々の部品を子部品とする関係である。
また、図４に示す各情報の他にも店舗情報のような情報が文書管理ＤＢ３に格納されていてもよい。
【００２０】
《文書分析処理》
次に、図１、図２、図４を適宜参照しながら、図５に沿って文書分析処理の流れを説明する。
図５は、本実施形態に係る文書分析処理の手順を示すフローチャートである。
【００２１】
（文書別単語出現数リスト生成処理：Ｓ１０１）
まず、クライアント端末４や、入力部４０を介して処理部１０が文書分析要求を取得すると、文書別単語出現数リスト生成処理部１１が文書情報４０１を基に文書別単語出現数リスト２１を生成する（Ｓ１０１）。
具体的には、文書別単語出現数リスト生成処理部１１が文書管理サーバ２から文書管理ＤＢ３に格納されている文書情報４０１を取得する。そして、文書別単語出現数リスト生成処理部１１は文書情報４０１の記述内容情報４０３に対し形態素解析をおこなって単語を抽出すると同時に、単語の出現数をカウントして文書別単語出現数リスト２１を生成する。
なお、文書別単語出現数リスト２１は、図５に示すような形式の他に図６の文書別単語出現数リスト２１ａで示すように文書属性情報４０２と、文書別単語出現数リスト２１と同様の構成を有する単語出現数情報４０４を合わせた形式でもよい。
【００２２】
（文書別単語重要度リスト生成処理：Ｓ１０２）
次に、文書別単語重要度リスト生成処理部１２が、ステップＳ１０１で生成した文書別単語出現数リスト２１を基に文書別単語重要度リスト２２を生成する（Ｓ１０２）。
具体的には、文書別単語重要度リスト生成処理部１２は、例えばｔｆ−ｉｄｆ（Term Frequency-Inverse Document Frequency）法による式（１）から文書毎における各単語の重要度を算出する。
【００２３】
重要度＝処理対象文書での処理対象単語の出現頻度／処理対象単語の出現文書頻度  ・・・  （１）
【００２４】
文書別単語重要度リスト生成処理部１２は、式（１）による重要度の算出を各単語、各文書に対して行い文書別単語重要度リスト２２を生成する。
なお、ｔｆ−ｉｄｆ法に限らず、以下の方法による単語の重要度算出も可能である。
（ａ）特定の文字列を含む単語の重要度を予め決定しておく。例えば、「技術」を含む単語の重要度を「０．６」とする。
（ｂ）所定の組織が管理する一覧表に含まれる単語の重要度を決定しておく。例えば、組織が保有する「製品一覧表」に記載されている単語である場合には、重要度を「０．８」とする。
【００２５】
（単語間関連度リスト生成処理：Ｓ１０３）
そして、単語間関連度リスト生成処理部１３は、ステップＳ１０２で生成した文書別単語重要度リスト２２を基に各単語間の関連度を算出し、単語間関連度リスト２３を生成する（Ｓ１０３）。
具体的には、単語間関連度リスト生成処理部１３は、例えばベクトル空間法による式（２）から各単語間の関連度を算出する。
【００２６】
単語間関連度＝（ｗ１・ｗ２）／（｜ｗ１｜・｜ｗ２｜）  ・・・  （２）
【００２７】
ここで、ｗ１、ｗ２は、単語における重要度のベクトル（以下、重要度ベクトル）である。重要度ベクトルは、（文書１における重要度，文書２における重要度，文書３における重要度，・・・）で表される。例えば、図５における文書別単語重要度リスト２２を参照すると、アルミニウムの重要度ベクトルは（０．４，０．３，０．４）であり、○○部品の重要度ベクトルは（０，０．６，０．４）である。
そして、（ｗ１・ｗ２）は、２つの単語における重要度ベクトルの内積であり、｜ｗ１｜、｜ｗ２｜は各重要度ベクトルのノルムである。つまり、式（２）は２つの単語間における重要度ベクトルのなす角度による余弦の値を示している。
【００２８】
単語間関連度リスト生成処理部１３は、文書別単語重要度リスト２２におけるすべての単語の対に関して式（２）の単語間関連度を算出する。
【００２９】
（単語間ネットワーク生成処理：Ｓ１０４）
そして、単語間ネットワーク生成処理部１４が、ステップＳ１０３で生成した単語間関連度リスト２３を基に、各単語間の関連度を重みとしたネットワークである単語間ネットワーク５０１を生成する（Ｓ１０４）。
具体的には、単語間関連度リスト２３における関連度を各単語を示すラベル間の距離に対応させたネットワークを生成する。
【００３０】
（単語間系統図生成処理：Ｓ１０５）
次に、単語間系統図生成処理部１５が、ステップＳ１０４で生成した単語間ネットワーク５０１から関連度の低い線を非表示とし、関連度の高い線を表示することによって単語間系統図５０２を生成する（Ｓ１０５）。
【００３１】
ステップＳ１０５における単語間系統図生成処理の一例を、図２を参照しつつ、図７に沿って説明する。
図７は、本実施形態に係る単語間系統図生成処理の手順を示す図である。なお、図７（ａ）で単語間系統図生成処理の一例であるフローチャートを示し、図７（ｂ）で単語間系統図の生成例を示す。
まず、単語間系統図生成処理部１５は、単語間ネットワーク（ただし、各単語間には線は引かれていない状態）から単語を１つ選択する（Ｓ２０１）。このとき、選択される単語は、単語間ネットワーク中のどの単語を選択してもよい。ここでは、図７（ｂ）における重要度が最も高い単語「Ａ」を選択するが、表示処理部１６が、単語間ネットワークを表示部５０やクライアント端末４の表示部（不図示）に表示させ、ユーザが入力部４０やクライアント端末４の入力部（不図示）を介して任意の単語を選択してもよい。
【００３２】
次に、単語間系統図生成処理部１５は、ステップＳ２０１で選択した単語と関連度が最も高い単語を選択し（Ｓ２０２）、ステップＳ２０１で選択した単語と、ステップＳ２０２で選択した単語間の線を表示する（Ｓ２０３）。
単語間ネットワークでは、単語間の距離は関連度に従っているので、図７（ｂ）の例において、単語間系統図生成処理部１５は単語「Ａ」に最も近い単語「Ｂ」が選択され、単語「Ａ」，「Ｂ」間の線７０１が表示される。
【００３３】
そして、単語間系統図生成処理部１５は、まだ選択されていない単語のうちで、今まで選択した単語群と関連度の最も高い単語を選択し（Ｓ２０４）、選択された単語と、今まで選択した単語群のうちで、ステップＳ２０４で選択された単語と最も高い単語との間の線を表示する（Ｓ２０５）。
ここで、今まで選択した単語群とは、図７（ｂ）の例の場合、単語「Ａ」、「Ｂ」である。ステップＳ２０５において、単語間系統図生成処理部１５は、単語「Ａ」、「Ｂ」のどちらか一方との距離が最短距離である単語「Ｄ」を選択し、線７０２を表示する。つまり、選択されていない単語「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」、「Ｆ」、「Ｇ」のうち、単語「Ａ］、「Ｂ」の少なくとも一方との関連度が、他の選択されていない単語より高い単語「Ｄ］を選択する。単語「Ｄ」は、単語「Ａ」より単語「Ｂ」との関連度が高いので単語「Ｂ」、「Ｄ」間に線７０２を表示する。
【００３４】
続いて、単語間系統図生成処理部１５は、すべての単語が選択済みであるか否かを判定する（Ｓ２０６）。
ステップＳ２０６の結果、すべての単語を選択していない場合（Ｓ２０６→Ｎｏ）、単語間系統図生成処理部１５は、ステップＳ２０４へ処理を戻す。今回における単語群は、単語「Ａ」、「Ｂ」、「Ｄ」であるので、これらの単語との距離が最短である単語「Ｅ」が選択され、線７０３が表示される。つまり、選択されていない単語「Ｃ」、「Ｅ」、「Ｆ」、「Ｇ」のうち、単語「Ａ」、「Ｂ」、「Ｄ」の少なくとも１つとの関連度が、他の選択されていない単語より高い単語「Ｅ」を選択する。単語「Ｅ」は、単語「Ａ」、「Ｂ」より単語「Ｄ」との関連度が高いので単語「Ｄ」、「Ｅ」間に線７０３を表示する。
【００３５】
これを繰り返すことにより、図７（ｂ）に示すような単語間系統図が生成される。
なお、予め閾値を定めておき、単語間系統図生成処理部１５は、ステップＳ２０６で、選択されていない単語が存在しても、その単語が、これまでに選択された、どの単語とも関連度が前記した閾値以下である場合、その単語への線を表示しないこととしてもよい。
【００３６】
ステップＳ２０６の結果、すべての単語を選択済みである場合（Ｓ２０６→Ｙｅｓ）、単語間系統図生成処理部１５は文書分析処理を終了する。
なお、本実施形態では、単語間系統図の生成に図７に示す方法を用いたが、これに限らず、予め設定されている閾値以上の関連度を示す単語間の線のみ表示してもよい。なお、単語間系統図の生成方法として、図７に示す方法の他にＳｐｌｉｔ  Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ法や、Ｎｅｉｇｈｂｏｒ  Ｎｅｔ法を用いることも可能である。
【００３７】
ここでは、図４における文書情報４０１の記述内容情報４０３に出現する単語の単語間系統図を生成したが、文書属性情報４０２を用いて単語間系統図を生成することも可能である。
図８は、本実施形態に係る項目間関連度リストの例を示す図である。
図８に示す項目間関連度リスト２３ａは、図５の単語間関連度リスト２３に相当するリストであり、文書別単語出現数リスト生成処理部１１が、図４の文書属性情報４０２における部署、作成者、分野を参照し、文書中に登場する部署名、作者名、分野名をカウントして、文書別単語出現数リスト２１を生成する。以下、文書別単語重要度リスト生成処理部１２および単語間関連度リスト生成処理部１３が図５のステップＳ１０２，Ｓ１０３の処理を行うことによって、図８に示す項目間関連度リスト２３ａを生成する。そして、単語間ネットワーク生成処理部１４および単語間系統図生成処理部１５がステップＳ１０４，Ｓ１０５の処理を行うことによって、図８の項目間関連度リスト２３ａを基にした単語間系統図を生成することができる。
このように、別の情報を基にして生成された単語間系統図は、図３に示すように一画面内に並べて表示することができる。
【００３８】
また、図４に示す組織情報４１０や、スケジュール情報４２０や、部品情報４３０を用いて単語間系統図を生成してもよい。
組織情報４１０によれば、例えば同じ部や、同じ課に属する人物同士は関連度が高いと評価しうる。スケジュール情報４２０によれば、例えば、同時間帯に同じ場所にいる人物同士は関連度が高いと評価しうる。部品情報４３０は、同じ親部品に属する子部品同士は関連度が高いと評価しうる。
【００３９】
《表示例》
次に、図９〜図１２を参照して本実施形態に関する単語間系統図の例を示す。
図９は、ラベル間の距離、正しく関連度を距離に反映した正距離表示による単語間系統図を示している。図３に示すような通常時の単語間系統図は関連度が小さいものは近く、関連度が大きいものは遠くにラベルを配置しているものの、その距離は関連度を正確に反映していない。ユーザが、クライアント端末４や、入力部４０を介して、特定のラベルを指定し、ラベル間の距離を関連度に対応させる正距離表示の指示を与えることにより、表示処理部１６は、特定されたラベルからの距離が正確に関連度に対応付ける正距離表示を行う。図９の例では、ユーザがラベル９０１を指定して、正距離表示を指示したため、ラベル９０１を中心とした同心円が表示され、さらに、このラベル９０１からの距離が、ラベル９０１に表示されている単語の関連度に対応している正距離表示が行われている。
【００４０】
図１０は、本実施形態に係る単語間系統図の別の表示例を示すものである。
図１０（ａ）では、図６と同様の文書別単語出現数リスト２１ａを示し、図１０（ｂ）では、系統図表示画面を示している。
図１０（ｂ）における系統図表示画面１０００は、別の情報から生成した単語間系統図を表示する系統図表示エリア１００２，１００３が並べて表示されている画面例である。
系統図表示画面１０００は、文書属性情報表示エリア１００１を有しており、図１０（ｂ）の例では、図１０（ａ）の文書別単語出現数リスト２１ａにおいて、単語間系統図に表示されている単語が検出された文書の「表題」に関する情報が表示されている。なお、文書属性情報表示エリア１００１は、表題に限らず、作成日や、部署や、作成者に関する情報が表示されてもよい。これらの情報は、図示しない属性情報表示切替ボタンが選択入力されることにより表示されてもよい。
また、系統図表示エリア１００２では「技術用語の系統図」として文書別単語出現数リスト２１ａの単語出現数を基に生成された単語間系統図が表示され、系統図表示エリア１００３では「人の系統図」として、文書別単語出現数リスト２１ａの「作成者」の項目を基に、同一の文書に記載されている文書数が多い人ほど関連度が高いとした単語間系統図が表示されている。
【００４１】
ラベルの周囲の円１０１０，１０１１は所定の値の大きさを示しており、例えば系統図表示画面１００２における円１０１０や、円１０１１の大きさは関係規模の値と対応している。ここで、関係規模とは、図１０（ａ）の文書別単語出現数リスト２１ａにおいて、該当する単語が出現する文書の規模を足し合わせたものである。例えば、アルミニウムの関係規模は、「アルミニウム」という単語が文書別単語出現数リスト２１ａにおけるすべての文書に登場しているため、１０＋２０＋１５＝４５（Ｍ￥）である。同様に、「山田太郎」も文書別単語出現数リスト２１ａにおける文書のすべてに係わっているので、関係規模は１０＋２０＋１５＝４５（Ｍ￥）となる。なお、図１０（ｂ）において、円１０１０，１０１１のハッチングの種類は、全重要度の値を示している。全重要度とは、図５に示す文書別単語重要度リスト２２の列を足し合わせたものである。例えば、図５の文書別単語重要度リスト２２より、「アルミニウム」の全重要度の値は、０．４＋０．３＋０．４＝１．１となる。なお、ハッチングにおいて、異なる角度の斜線のハッチングも異なるハッチングの種類であるものとする。
また、「アルミニウム」と、「加工」は、文書別単語出現数リスト２１ａにおけるすべての文書に出現しているのに、円１０１０の大きさが異なっているのは、文書別単語出現数リスト２１ａにおいて表示されていない文書についても関係規模を算出した結果である。
【００４２】
なお、本実施形態では、円１０１０，１０１１の大きさや、ハッチングの種類を関係規模や、全重要度に対応させたが、これに限らず、関係規模をハッチングの種類に対応させ、全重要度を円１０１０，１０１１の大きさに対応させてもよいし、文書に関連するプロジェクトの進捗度など、単語に関連する他の情報を対応させてもよい。また、本実施形態では、ハッチングの種類の代わりに色で区別してもよい。
【００４３】
図１１は、本実施形態に係る単語間系統図の別の表示例を示すものである。
系統図表示エリア１００２ａのように、ユーザがクライアント端末４や、入力部４０を介してラベルや線をクリックなどすると、表示処理部１６が、クリックされたラベルや線を非表示としてもよい。図１１における「×」は、そのラベルや線が非表示となっていることを示す。
【００４４】
また、文書分析サーバ１は、図１１において、非表示となったラベルに表示されている単語や、線（関連度）を単語間ネットワークから省いて、再度単語間系統図を生成してもよい。この場合、単語間関連度リスト２３から、選択入力された単語が関連している行や列を削除したり、選択入力された線に対応する関連度を削除したりした後、単語間ネットワーク生成処理部１４が単語間ネットワークを生成してもよいし、単語間ネットワーク生成処理部１４が生成した単語間ネットワークから、選択入力された単語や、線を削除した後、単語間系統図生成処理部１５が単語間系統図を生成してもよい。
【００４５】
ユーザがクライアント端末４や、入力部４０を介して、文書分析サーバ１に指示を与えることにより、表示処理部１６は系統図表示エリア１００３ａのように指示を与えられたラベルを中央に系統図表示エリア１００３ａの中央に配置し、そのラベルを中心とした同心円を表示させてもよい。これにより、ユーザが中心に配置したラベルとその他のラベルとの距離を確認することができる。指示は、例えば右クリックによって表示されるメニューから選択するなどして行われる。
【００４６】
また、ラベルをダブルクリックなどすると、他の系統図表示エリアに表示されているラベルのうち、ダブルクリックしたラベルと関連度の高いラベルが強調表示されてもよい。図１１の例では、「アルミニウム」のラベルをダブルクリックすることによって、系統図表示エリア１００３ａにおいて「アルミニウム」と関連性が高い「山田太郎」のラベルが強調表示されている。「アルミニウム」と「山田太郎」との関連性は、例えば「山田太郎」が作成者である文書に「アルミニウム」がどれだけの頻度で出現するか、などで定義できる。
【００４７】
図１２は、本実施形態係る単語間系統図の別の表示例を示す図である。
図１２（ａ）における系統図表示エリア１２０１に表示されている単語間系統図は、図１０における系統図表示エリア１００２，１００３に表示されている単語間系統図を統合して表示したものである。系統図表示エリア１００２，１００３にそれぞれ表示されていたラベル間で関連度の高いラベルは破線で結ばれている。「山田太郎」、「佐藤花子」、「鈴木一郎」などの人に関する単語と、「アルミニウム」、「○○部品」、「加工」など技術に関する単語との関連度は、前記したように、例えば「山田太郎」が作成者である文書に「アルミニウム」がどれだけの頻度で出現するか、などで定義できる。
【００４８】
また、図１２（ｂ）示す系統図表示エリア１２１０のように、単語間系統図と時間軸とを統合して表示することも可能である。
図１２（ｂ）では、図１０の系統図表示エリア１００３に表示されている単語間系統図におけるラベルの長さが、その人物が会社または部署に在職していた期間に対応した長さとなって表示されている。これらは、記憶部２０に人物が会社や、部署にいた期間を示す情報を予め格納しておくことによって実現できる。つまり、記憶部２０に単語が示す内容が関連する時間を記憶しておき、表示処理部１６が、ラベルの長さをラベル内の単語が示す内容が関連する時間に比例した長さとして表示してもよい。
【符号の説明】
【００４９】
１      文書分析サーバ（表示装置）
２      文書管理サーバ
３      文書管理ＤＢ（記憶部）
４      クライアント端末
５      文書分析システム
１０    処理部
１１    文書別単語出現数リスト生成処理部
１２    文書別単語重要度リスト生成処理部
１３    単語間関連度リスト生成処理部（関連度算出部）
１４    単語間ネットワーク生成処理部（単語間ネットワーク生成部）
１５    単語間系統図生成処理部（単語間系統図生成部）
１６    表示処理部
２０    記憶部
２１    文書別単語出現数リスト
２２    文書別単語重要度リスト
２３    単語間関連度リスト
３０    送受信部
２０    入力部
４０    表示部
【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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