(57)【要約】【課題】  インターネット上に流れる膨大な情報の中からユーザの指定するテーマに関して、辞書を用いて効率的で精度の高い分析のできる辞書分析技術を提供することにある。【解決手段】  インターネット上に流れる膨大な情報の中からユーザの指定するテーマに関して辞書を用いて分析する辞書分析手法であって、辞書は、情報をグルーピングするためのカテゴリ分けを行う辞書カテゴリ設定を備えながら、インターネットの情報からインプットされたテキストを単語単位に分割して単語リストを作成する第１工程と、単語リストに基づいて辞書の辞書カテゴリ設定に登録された単語とテキストとの一致の有無を判定する第２工程と、一致有りの判定に対して、マッチングした辞書カテゴリ設定のカテゴリ情報を当該テキストに付与する第３工程と、カテゴリ情報を基にユーザの指定するテーマに関わるテキストを集計し、出力する第４工程と、を備える。【選択図】  図１
2014085991.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
インターネット上に流れる膨大な情報の中からユーザの指定するテーマに関して辞書を用いて分析する辞書分析手法であって、
辞書は、情報をグルーピングするためのカテゴリ分けを行う辞書カテゴリ設定を備えながら、
インターネットの情報からインプットされたテキストを単語単位に分割して単語リストを作成する第１工程と、
単語リストに基づいて辞書の辞書カテゴリ設定に登録された単語とテキストとの一致の有無を判定する第２工程と、
一致有りの判定に対して、マッチングした辞書カテゴリ設定のカテゴリ情報を当該テキストに付与する第３工程と、
カテゴリ情報を基にユーザの指定するテーマに関わるテキストを集計し、出力する第４工程と、
を備えたことを特徴とする辞書分析手法。
【請求項２】
辞書は、複数の辞書カテゴリ設定を備えながら、
複数のカテゴリ情報を当該テキストに付与する第３工程と、
を備えたことを特徴とする請求項１記載の辞書分析手法。
【請求項３】
カテゴリ情報ごとにテキストを集計し、出力することを可能とする第４工程と、
を備えたことを特徴とする請求項１又は２記載の辞書分析手法。
【請求項４】
カテゴリ情報を基に絞り込んだテキストを対象として、さらに異なるカテゴリ情報を基にテキストを集計し、出力することを可能とする第４工程と、
を備えたことを特徴とする請求項１又は２記載の辞書分析手法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願発明は、インターネット上に流れる膨大な情報の中からユーザの指定するテーマに関して辞書を用いて分析する辞書分析手法に関するものであり、特にインターネットの掲示板やブログ、ＳＮＳなど（例  Ｔｗｉｔｔｅｒ：登録商標）から宣伝やキャンペーンの反応や、炎上と言われる話題の盛り上がりを効率的に発見し、対策を打つための分析に関する技術である。
【背景技術】
【０００２】
インターネットの掲示板やブログ、ＳＮＳなどＷＥＢ上の情報は膨大で、かつ語られている内容が様々である。その中で話題にされるテーマは多岐に渡り、着目したいテーマが普段より多く語られていても、他のテーマが普段から多く語られている場合は、変化が打ち消され話題の盛り上がりを発見することができない。
また、発見するための分析には時間がかかり、発見した場合でも他のテーマの話題が含まれるため分析の精度が落ちてしまう。
【０００３】
ここで、消費者が購入した商品又は購入する予定の商品についての情報を、精度よく抽出する技術として、特許文献１に開示されたものがある。同技術は、消費者記事が開示されているインターネット上のＷｅｂサイトにアクセスし、消費者記事を収集する消費者記事収集手段を有する。検索キーワードに基づいて検索処理を行い、消費者記事収集手段が収集した消費者記事毎に文章を解析し、当該文章中に検索キーワードを含んだ消費者記事を関連記事として抽出する検索手段を有する。関連記事から、記事の文章中に宣伝用語句を含む割合が低いものを解析対象記事として抽出する絞込手段とが設けられた解析対象記事抽出手段を備える。解析対象記事毎に文章を解析し、消費者が何らかの行動をするときの行動情報を表す文章部分から、消費者行動の行動対象を示す名詞である行動対象情報と、当該行動対象に関連する付属情報とを抽出する行動対象・付属情報抽出手段を備える。
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−１０７８２６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで、本願発明は、インターネット上に流れる膨大な情報の中からユーザの指定するテーマに関して、辞書を用いて効率的で精度の高い分析のできる辞書分析技術を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願発明の第１の発明は、インターネット上に流れる膨大な情報の中からユーザの指定するテーマに関して辞書を用いて分析する辞書分析手法であって、辞書は、情報をグルーピングするためのカテゴリ分けを行う辞書カテゴリ設定を備えながら、インターネットの情報からインプットされたテキストを単語単位に分割して単語リストを作成する第１工程と、単語リストに基づいて辞書の辞書カテゴリ設定に登録された単語とテキストとの一致の有無を判定する第２工程と、一致有りの判定に対して、マッチングした辞書カテゴリ設定のカテゴリ情報を当該テキストに付与する第３工程と、カテゴリ情報を基にユーザの指定するテーマに関わるテキストを集計し、出力する第４工程と、を備えたことを特徴とする辞書分析手法である。
ここで、第４工程の出力には、例えば次のようなものが挙げられる（但し、これらに限定されるものではない）。
・カテゴリを階層表示して、全体の見通しをよくする。
・カテゴリをクラスタ化して、単語のグループ分けをする。
・カテゴリごとに時系列の推移グラフを描く。
・複数のカテゴリを組み合わせクロス集計する。
【０００７】
本願発明の第２の発明は、辞書が、複数の辞書カテゴリ設定を備えながら、複数のカテゴリ情報を当該テキストに付与する第３工程と、を備えたことを特徴とする同辞書分析手法である。
本願発明の第３の発明は、カテゴリ情報ごとにテキストを集計し、出力することを可能とする第４工程と、を備えたことを特徴とする同辞書分析手法である。
本願発明の第４の発明は、カテゴリ情報を基に絞り込んだテキストを対象として、さらに異なるカテゴリ情報を基にテキストを集計し、出力することを可能とする第４工程と、を備えたことを特徴とする同辞書分析手法である。
【発明の効果】
【０００８】
本願発明によれば、以下のような効果を有する。
（１）テーマ辞書による情報のカテゴライズ：すなわち、膨大な情報を分析するために、カテゴリ分けのための辞書（テーマ辞書）を使い、情報をグルーピングする。そして、グルーピングした情報を分析することで、雑音なしに目的とする分析（着目したいテーマの盛り上がりの発見など）ができる。
（２）複数のカテゴリ分け：すなわち、分析したい視点ごとに辞書を用意することで、いくつものカテゴリに分けることができる。そして、興味がある情報（カテゴリ情報）ごとにデータを集計して分析できるとともに、集計するカテゴリ情報を動的に切り替えることで、新しい発見があった際など任意の時点で分析の切り口を変更することができる。また、カテゴリ情報ごとの分析から得た結果を、異なるカテゴリ情報の分析のインプットとして利用することができる。
（３）カテゴリの詳細化：すなわち、辞書を細かく分けることでカテゴリを詳細化することができ、より緻密な分析ができる。
（４）以上のことから、着目したいテーマの盛り上がりを効率的に発見し、効率的で精度が高い分析ができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本願発明の要となる「辞書」について説明した説明図。
【図２】辞書を使用したテキストの分類を説明した説明図。
【図３】辞書分類の全体構成を説明した説明図。
【図４】テキストへのカテゴリ情報の付与を説明した説明図。
【図５】辞書分類結果の活用（その１）を説明した説明図。
【図６】辞書分類結果の活用（その２）を説明した説明図。
【図７】辞書分類結果の活用（その２）をさらに説明した説明図。
【図８】辞書分類結果の活用（その３）を説明した説明図。
【図９】辞書分類結果の活用（その３）をさらに説明した説明図。
【図１０】辞書分類結果の活用（その３）の画面表示。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
本願発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
図１は、本願発明の要となる「辞書」について説明したものである。
辞書（辞書設定）は、複数の辞書カテゴリ設定を持つ。
そして、辞書カテゴリ設定は以下の構成で作成する。
（１）ワードリスト：マッチングに使用するワード情報を一覧形式で持つリストである。
ワード情報は以下の情報を持つ。
・（４）単語（または正規表現）
・（５）ワードごとに（３）以外の個別の一致条件を指定
・（６）ワードに一致した際に根拠文字列として使用する情報
（２）ワードリストにマッチした際に出力するカテゴリ情報（複数可）
（３）ワードリストとのマッチングに使用する一致条件
・部分一致（次の［００１１］で説明）
・完全一致（次の［００１１］で説明）
・形態素解析結果との一致（次の［００１１］で説明）
・正規表現による一致（次の［００１１］で説明）
・形態素解析結果との正規表現による一致（次の［００１１］で説明）
【００１１】
図２は、辞書を使用したテキストの分類を説明したものである。
（１）テキスト（テキスト情報）をインプットに処理を開始
（２）分析種別に形態素解析との一致がある場合、テキストを形態素解析して単語単位に分割し単語リストを作成
（３）辞書ごとに以下の処理をループ
（４）辞書の辞書カテゴリ設定に登録された単語ごとに以下の処理をループ
・部分一致：テキストとワードの部分一致を判定
例  テキスト：首都機能移転に賛成だ
ワード  ：機能
→  テキストの中で機能が含まれるため「一致」と判定。
※  特定のワードが存在するテキストを対象にする場合に使用する。
・完全一致：テキストとワードの完全一致を判定
例  テキスト：ＡＢＣ００１−２３４５
ワード  ：ＡＢＣ００１−２３４５
→  完全に一致するため「一致」と判定。
※  テキストがキーワードやコード番号など完全に特定できる場合に使用する。
・形態素解析結果との一致：単語リストの中にワードが含まれているか判定
例  単語リスト：僕／は／首都機能移転／は／早急／だ／と／思い／ます／。
ワード    ：機能  
→  単語リストにワードが存在しないため「不一致」と判定。
ワード    ：首都機能移転
→  単語リストにワードが存在する「一致」と判定。
※  特定の単語を持つテキストを対象にする場合に使用する。
・正規表現による一致：テキストの中に正規表現を満たす部分が存在するか判定
例  テキスト１：首都機能移転に賛成だ
テキスト２：首都移転はどうなったのだろうか
ワード    ：首都.*移転
→  テキスト１，２共に「一致」と判定。
※  特定のワードが存在するテキストを対象にする際、パターンが複数ある場合に        使用する。
なお、正規表現「首都.*移転」は「首都」＋＜任意の文字列＞＋「移転」のパ        ターンと一致するかどうかを判定する。
・形態素解析結果との正規表現による一致：単語リストの中に正規表現を満たす単語が    存在するか判定
例  単語リスト１：僕／は／首都機能移転／は／早急／だ／と／思い／ます／。
単語リスト２：首都移転／に／反対／だ／。
単語リスト３：行きつけ／の／店／が／首都／に／移転／し／た／。
ワード      ：首都.*移転
→  単語リスト１，２は「一致」、単語リスト３は「不一致」と判定。
※  特定の単語を持つテキストを対象にする際、単語のパターンが複数ある場合に        使用する。
（５）各判定が一致の結果だった場合、マッチングした辞書カテゴリ設定の出力情報をテキストに付加
【００１２】
図３は、辞書分類の全体構成を説明したものである。
図示するように、インターネットの掲示板やブログ、ＳＮＳなどＷＥＢ上に大量に存在する情報（テキスト又はテキストデータという）を辞書とのマッチングにより分類する。例えば、商品辞書による分類（ビール，ウィスキー，ソフトドリンクなど）、地名辞書による分類（北海道，東京，沖縄など）等がある。
【００１３】
図４は、テキストへのカテゴリ情報の付与を説明したものである。
図示するように、テキストが商品辞書のカテゴリ「ビール」に登録された単語と一致（マッチ）し、また同テキストが地名辞書のカテゴリ「沖縄」に登録された単語と一致（マッチ）した場合に、当該テキストに「ビール」及び「沖縄」のカテゴリ情報を付与する。
【００１４】
図５は、辞書分類結果の活用（その１）を説明したものである。
図示するように、テキストに付与されたカテゴリ情報を基にテキストを集計し、これを時系列ごとに出力することで、着目したいテーマの盛り上がりを発見できる。すなわち、商品辞書によるカテゴリ情報を基に集計すると、９月１日から２日にかけてビールに関しての盛り上がりを発見できる。また、９月２日の東京での盛り上がりの２日後（４日）に沖縄で東京と同程度の盛り上がりを発見できる。
【００１５】
図６は、辞書分類結果の活用（その２）を説明したものである。
活用（その２）は、分析したい視点ごとに辞書を作成し、ユーザが辞書に登録した興味ある情報（カテゴリ情報）ごとにデータを集計して分析するものである。さらには、集計するカテゴリ情報を動的に切り替えることで、任意の時点（新しい発見があった際など）で分析の切り口を変更することができる。
図示するように、商品辞書（ビール，ウィスキー，ソフトドリンクなど）による分析を、地名辞書（北海道，東京，沖縄など）による分析やテーマ辞書（キャンペーン，コマーシャル，アフェリエイトなど）による分析などに変更できる。
【００１６】
図７は、辞書分類結果の活用（その２）をさらに説明したものである。
図示するように、辞書分類結果（カテゴリ情報）をテキスト情報に追加して（ビール，東京，アフェリエイトなど）、一覧化して内部に保持する。そして、保持したデータを使用してカテゴリ情報ごとに集計し、分析の切り口を変更するものである。
【００１７】
図８は、辞書分類結果の活用（その３）を説明したものである。
活用（その３）は、カテゴリ情報ごとの分析から得た結果を、異なるカテゴリ情報の分析のインプットとして利用するものである。
図示するように、商品辞書（ビール，ウィスキー，ソフトドリンクなど）による分析をした結果から「ウィスキー」カテゴリの情報（６９３３件）に絞り込んで、地名辞書の分析の対象（インプット）に使用する。その結果、「ウィスキー」が話題になった状況を地域ごとに分析することができる。
【００１８】
図９は、辞書分類結果の活用（その３）をさらに説明したものである。
図示するように、辞書分類結果（カテゴリ情報）をテキスト情報に追加して（ビール，東京，アフェリエイトなど）、一覧化して内部に保持する。そして、保持したデータを分析結果から絞り込み、別の分析のインプットに使用するものである。
【００１９】
図１０は、辞書分類結果の活用（その３）の画面表示である。
図示した画面は、カテゴリ情報「ビール，ソフトドリンク」の分析結果を、カテゴリ情報「テーマ」のインプットとし、キャンペーンおよびコマーシャルの絞り込みをした例を出力しているものである。これによると、２０１２年５月から６月の２カ月にかけてビール・ソフトドリンクのキャンペーンで盛り上がっていたことが発見できる。その盛り上がりピークは、２０１２年６月初旬であることも発見できる。
【産業上の利用可能性】
【００２０】
本願発明の利用に特に制限はないが、例えば，以下のような利用方法が考えられる。
（１）宣伝やキャンペーンの反応（効果測定）
（２）話題の盛り上がり（炎上対策も含む）
（３）顧客満足度の向上（アクティブサポート）
（４）アンケートの自由記入欄の分析
（５）ヘルプデスク業務の対応履歴の分析
（６）営業日報メールの内容を元に客先の会社名で分類し営業履歴を管理する。
（７）システムのエラーログの文字列を元にエラー原因を分類化し、分析する。
（８）顧客管理リストの自由入力項目から顧客を分類し顧客に応じた営業活動を行う。
（９）その他
【図１】
2014085991.tif 000003
【図２】
2014085991.tif 000004
【図３】
2014085991.tif 000005
【図４】
2014085991.tif 000006
【図５】
2014085991.tif 000007
【図６】
2014085991.tif 000008
【図７】
2014085991.tif 000009
【図８】
2014085991.tif 000010
【図９】
2014085991.tif 000011
【図１０】
2014085991.tif 000012