(57)【要約】  複数の因果関係が連鎖した結果の整合性を評価可能な情報を提供する。情報処理装置は、事象に関する因果関係の原因となる要素を表す情報と、結果となる要素を表す情報との複数の組合せから、少なくとも二つの因果関係からなる因果関係の連鎖を抽出する連鎖抽出部と、一以上の文書を保持可能な文書蓄積部と、上記文書における、上記連鎖抽出部により抽出された上記因果関係の連鎖の両端の上記要素の共起を検出する共起検出部と、上記共起検出部が検出した共起に関する共起の割合を計算する共起割合計算部と、上記共起割合計算部による計算の結果を含む出力情報を出力する結果出力部と、を備える。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
事象に関する因果関係の原因となる要素を表す情報と、結果となる要素を表す情報との複数の組合せから、少なくとも二つの因果関係からなる因果関係の連鎖を抽出する連鎖抽出手段と、
一以上の文書を保持可能な文書蓄積手段と、
前記文書における、前記連鎖抽出手段により抽出された前記因果関係の連鎖の両端の前記要素の共起を検出する共起検出手段と、
前記共起検出手段が検出した共起に関する共起の割合を計算する共起割合計算手段と、
前記共起割合計算手段による計算の結果を含む出力情報を出力する結果出力手段と、を備える
情報処理装置。
【請求項２】
前記連鎖抽出手段により抽出された前記因果関係の連鎖の両端の前記要素は、前記因果関係の連鎖における原因となる前記要素及び結果となる前記要素であり、
前記共起検出手段は、前記文書を解析することにより、前記文書の少なくとも一部を含む共起検出範囲に、原因となる前記要素と、結果となる前記要素とが含まれる場合に、前記因果関係の連鎖の両端の前記要素の共起を検出し、
前記共起割合計算手段は、前記検出した共起に関する共起関係の強さを表す前記共起の割合の値を算出する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記結果出力手段は、前記共起割合計算手段により計算された、前記因果関係の連鎖の両端の前記要素に関する前記共起の割合の値に応じて、前記出力情報の内容を調整する
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記結果出力手段は、前記共起割合計算手段により計算された、前記因果関係の連鎖の両端の前記要素に関する前記共起の割合の値が基準値以下の場合、当該因果関係の連鎖の両端の前記要素に関する計算の結果を含む前記出力情報を出力する、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記共起割合計算手段は、
前記因果関係の連鎖の両端の前記要素に関する前記共起の割合の値が、基準値以下の場合、当該因果関係の連鎖における原因となる前記要素と、結果となる前記要素とが整合していないと判定し、
前記共起の割合の値が、基準値より大きい場合、当該因果関係の連鎖における原因となる前記要素と、結果となる前記要素とが整合していると判定する
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記共起割合計算手段は、前記共起検出範囲における、原因となる前記要素の検出数と、結果となる前記要素の検出数と、原因となる前記要素と結果となる前記要素の共起数と、を用いて前記共起の割合の値を計算する
請求項２乃至請求項５のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記連鎖抽出手段は、原因となる前記要素を表す情報と、結果となる前記要素を表す情報との組合せを複数含む因果関係情報から、第１の前記要素が因果関係の原因となる前記要素であり、第２の前記要素が因果関係の結果となる前記要素である第１の因果関係と、前記第２の前記要素が因果関係の原因となる前記要素であり、第３の前記要素が因果関係の結果となる前記要素である第２の因果関係と、を抽出することにより、前記第１の因果関係と、前記第２の因果関係とが連鎖した、前記二つの因果関係からなる因果関係の連鎖を抽出する
請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項８】
事象に関する因果関係の原因となる要素を表す情報と、結果となる要素を表す情報との複数の組合せから、少なくとも二つの因果関係からなる因果関係の連鎖を抽出し、
当該抽出した前記因果関係の連鎖の両端の前記要素の、一以上の文書における共起を検出し、
当該検出した共起に関する共起の割合を計算し、
当該計算の結果を含む出力情報を出力する
情報処理方法。
【請求項９】
事象に関する因果関係の原因となる要素を表す情報と、結果となる要素を表す情報との複数の組合せから、少なくとも二つの因果関係からなる因果関係の連鎖を抽出する処理と、
当該抽出した前記因果関係の連鎖の両端の前記要素の、一以上の文書における共起を検出する処理と、
当該検出した共起に関する共起の割合を計算する処理と、
当該計算の結果を含む出力情報を出力する処理と、をコンピュータに実行させる
コンピュータ・プログラムが記録された記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、事象を構成する要素間の因果関係を分析する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ある事象を構成する要素と、各要素の間の因果関係を可視化するシステムが知られている。例えば、特許文献１は、システムを構成する要素間の関係が増加傾向にあるか、減少傾向にあるかに基づいて、因果関係図を生成する技術を開示する。具体的には、特許文献１に開示された技術は、原因側の要素の変動と、結果側の要素の変動との一致率を用いて、当該要素間の因果関係を可視化する。【０００３】
特許文献２は、システムを構成するノード（要素）の間をアークにより接続することで、ノード間の因果関係の構造を記述し、当該構造を継承したシミュレーションモデルを用いてシミュレーションプログラムを生成する技術を開示する。【０００４】
また、因果関係の解析と関連する技術ではないが、特許文献３には、文書に含まれる第１の固有名詞と共起関係にある第２の固有名詞を検出し、時系列における共起関係の出現時期と、その後のそれぞれの固有名詞の出現率の推移を解析する技術が開示されている。また、特許文献４には、グラフ構造のデータを部分グラフに分類し、当該部分グラフから所定の基準に基づいてノードを間引くことにより、グラフの概形を保ちつつ表示されるデータを削減する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−１３０９４６号公報
【特許文献２】特開２００７−２８６７７７号公報
【特許文献３】特開２００８−２６９０１４号公報
【特許文献４】特開２０１５−０３２２９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
可視化された因果関係を表す情報を参照して、現状分析や課題解決方法の検討を行う場合がある。複数の因果関係について、それらが関連するドメイン（領域）若しくは条件が共通でない場合、複数の因果関係の連鎖についての整合性が満たされない可能性がある、という問題が生じる。即ち、複数の因果関係が連鎖している場合、それぞれの因果関係に関するドメイン、条件、あるいは関連する事象等が共通していないと、原因となる要素と、結果となる要素とが整合しない、という問題が生じる可能性がある。【０００７】
例として、ある要素が事象によって異なる意味を持つことに起因して発生する問題を示す。例えば、「パフォーマンス」という要素は、人材評価に関する事象と、コンピュータ等の情報処理に関する事象とにおいて異なった意味を有する。人材評価においては、「パフォーマンスの高い人物」ほど、「職位が高い」という傾向がある。この因果関係は、例えば、図１Ａのように、それぞれ「パフォーマンス」と、「職位」とを表すノードと、これらのノードを結ぶ方向付リンクとを用いて表される。他方で、コンピュータにおいては、「ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）の演算能力」が高ければ、処理の「パフォーマンスが上がる」という傾向がある。この因果関係は、上記と同様に、例えば、それぞれ「ＣＰＵ演算能力」と「パフォーマンス」とを表すノードと、これらのノードを結ぶ方向付リンクとを用いて表される（図１Ｂ）。図１Ａと図１Ｂに示された因果関係を組合せた（連鎖した）結果を図１Ｃに示す。図１Ｃに示された因果関係の連鎖の結果からは、「ＣＰＵ演算能力が高い」ほど、「職位が高い」という、一般的には意味をなさない結論が導かれる。上記例のように、「パフォーマンス」という要素がそれぞれの事象で異なる意味を持つにも関わらず、単純に因果関係を組合せたことに起因して、複数の因果関係が連鎖した結果が整合しない、という問題が生じる。【０００８】
これに対して、上記各特許文献に開示された技術は、複数の因果関係が連鎖した結果の整合性を正しく評価できるとは限らない。即ち、上記特許文献１に開示された技術は、各要素に関する過去のデータに基づいて、要素間の関係を表す因果関係図を生成するのみである。また、特許文献２に開示された技術は、人間にとって理解しやすい因果関係の記述形式から、シミュレーション用モデルを生成するのみである。なお、上記特許文献３及び特許文献４は、いずれも因果関係の解析に関する技術ではない。【０００９】
本発明は、上記したような事情を鑑みてなされたものである。即ち、本発明は、複数の因果関係が連鎖した結果の整合性を評価可能な情報を提供する情報処理装置等を提供することを主たる目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の目的を達成すべく、本発明の一態様に係る情報処理装置は、事象に関する因果関係の原因となる要素を表す情報と、結果となる要素を表す情報との複数の組合せから、少なくとも二つの因果関係からなる因果関係の連鎖を抽出する連鎖抽出部と、一以上の文書を保持可能な文書蓄積部と、上記文書における、上記連鎖抽出部により抽出された上記因果関係の連鎖の両端の上記要素の共起を検出する共起検出部と、上記共起検出部が検出した共起に関する共起の割合を計算する共起割合計算部と、上記共起割合計算部による計算の結果を含む出力情報を出力する結果出力部と、を備える。【００１１】
また、本発明の一態様に係る情報処理方法は、事象に関する因果関係の原因となる要素を表す情報と、結果となる要素を表す情報との複数の組合せから、少なくとも二つの因果関係からなる因果関係の連鎖を抽出し、当該抽出した上記因果関係の連鎖の両端の上記要素の、一以上の文書における共起を検出し、当該検出した共起に関する共起の割合を計算し、当該計算の結果を含む出力情報を出力する。【００１２】
また、同目的は、上記構成を有する情報処理装置、情報処理方法をコンピュータによって実現するコンピュータ・プログラム、及び、そのコンピュータ・プログラムが格納されているコンピュータ読み取り可能な記録媒体等によっても達成される。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、複数の因果関係が連鎖した結果の整合性を評価可能な情報を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１Ａ】図１Ａは、因果関係の一例を示す図である。
【図１Ｂ】図１Ｂは、因果関係の他の一例を示す図である。
【図１Ｃ】図１Ｃは、因果関係の連鎖の一例を示す図である。
【図２】図２は、本発明の第１の実施形態における情報処理装置の機能的な構成を例示するブロック図である。
【図３】図３は、本発明の第１の実施形態における情報処理装置による処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】図４は、本発明の第１の実施形態において、事象を構成する要素と、要素間の因果関係とを表す情報を表す方法の一例を示す説明図である。
【図５】図５は、本発明の第１の実施形態において、事象を構成する要素と、要素間の因果関係とを表す情報を表す方法の他の一例を示す説明図である。
【図６】図６は、本発明の第１の実施形態において、情報から抽出された因果関係の連鎖の一例を示す説明図である。
【図７】図７は、本発明の第１の実施形態において、因果関係の連鎖において両端に配置された要素間の共起割合を計算した結果の一例を示す説明図である。
【図８】図８は、本発明の第２の実施形態における情報処理装置の機能的な構成を例示するブロック図である。
【図９】図９は、本発明の各実施形態における情報処理装置を実現可能なハードウェアの構成を例示するブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、各実施形態を用いて、上記課題を解決可能な情報処理装置等について具体的に説明する。なお、以下の各実施形態に記載されている情報処理装置の構成は例示であり、本発明の技術範囲はそれらには限定されない。以下の各実施形態における情報処理装置を構成する構成要素の区分け（例えば、機能的な単位による分割）は、当該情報処理装置を実現可能な一例である。当該情報処理装置の実装に際しては、以下の例示に限定されず、様々な構成が想定される。即ち、以下の各実施形態における情報処理装置を構成する構成要素は、更に分割されてもよく、１以上の構成要素が統合されてもよい。
【００１６】
以下において説明する情報処理装置は、単体の装置（物理的あるいは仮想的な装置）を用いて構成されてもよく、複数の離間した装置（物理的あるいは仮想的な装置）を用いて実現されてもよい。情報処理装置が複数の装置により構成される場合、各装置の間は有線、無線、又はそれらを適切に組合せた通信ネットワーク（通信回線）により通信可能に接続されてもよい。係る通信ネットワークは、物理的な通信ネットワークであってもよく、仮想的な通信ネットワークであってもよい。以下において説明する情報処理装置、あるいは、その構成要素を実現可能なハードウェア構成については、後述する。
【００１７】
＜第１の実施形態＞
［構成の説明］
以下に、図面を参照して、本発明の第１の実施の形態について詳細に説明する。以下の実施の形態に記載されている構成要素は単なる例示であり、本発明の技術範囲はそれらに限定されない。
【００１８】
図２は、本発明の第１の実施形態に係る情報処理装置１００の機能的構成を例示するブロック図である。情報処理装置１００は、例えばコンピュータ等の、ソフトウェア・プログラム（コンピュータ・プログラム）に従って動作する装置である。
【００１９】
情報処理装置１００は、入力受付部１０１と、連鎖抽出部１０２と、文書蓄積部１０３と、共起検出部１０４と、共起割合計算部１０５と、結果出力部１０６と、を備える。
【００２０】
入力受付部１０１（入力受付手段）は、事象を構成する要素を表す情報を、入力として受け付ける。より具体的には、入力受付部１０１は、当該事象に関する因果関係の原因となる要素と、結果となる要素とを表す情報との組合せを、入力として受け付ける。
【００２１】
本実施形態において、上記事象は、例えば、現実の環境、あるいは、情報処理装置等の仮想化された環境において生じ得るなんらかの事物（現象等）を表す。以下、事象を構成する要素を、単に「要素」と記載する場合がある。また、ある事象に関する原因となる要素と、結果となる要素との組合せを表す情報を「因果関係情報」と記載する場合がある。
【００２２】
因果関係情報において、上記事象を構成する要素は、例えば、何らかの形式のデータとして記述あるいは表現される。
【００２３】
連鎖抽出部１０２（連鎖抽出手段）は、入力受付部１０１が受け付けた情報から、少なくとも二つの因果関係からなる因果関係の連鎖を抽出する。ここで、二つの因果関係からなる因果関係の連鎖は、以下のように構成される。即ち、三つの要素を想定し、それぞれ、要素１、要素２、要素３と記載する。要素１（第１の要素）を原因とし、要素２（第２の要素）が結果となる因果関係（第１の因果関係）と、要素２（第２の要素）を原因とし、要素３（第３の要素）が結果となる因果関係（第２の因果関係）とが存在する場合、上述の因果関係の連鎖は、これら二つの因果関係と三つの要素とにより構成される。
【００２４】
文書蓄積部１０３（文書蓄積手段）は、文書を保持（蓄積）する。文書蓄積部１０３に蓄積される文書は、特に限定されず、事象を構成する要素と、要素間の因果関係とが記述されていると期待される文書であればよい。係る文書は、例えば、ＷＥＢ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）に公開された文書、新聞記事、あるいは、白書などであってもよい。係る文書は上記例示に限定されず、他の適切な文書を選択可能である。なお、文書蓄積部１０３は、テキストデータにより構成された文書に限定されず、音声、画像、動画データ等、適切な解析技術（音声認識、画像解析等）を用いて文書化可能な情報を含む各種データを保持してもよい。文書蓄積部１０３は、例えば、周知のファイルシステム、あるいは、データベース等を用いて、上記文書を蓄積することができる。
【００２５】
共起検出部１０４（共起検出手段）は、文書蓄積部１０３に蓄積された文書から、連鎖抽出部１０２が抽出した因果関係の連鎖の両端の要素についての共起を検出する。
【００２６】
ここで、因果関係の連鎖の両端とは、例えば、上述の例で述べた三つの要素のうち、要素１と要素３に相当する。以下、共起検出部１０４により抽出された因果関係の連鎖の両端の要素を、「因果関係要素対」と称する場合がある。
【００２７】
なお、共起検出部１０４は、例えば、文書蓄積部１０３に音声、画像、動画データ等が保持されている場合、音声認識や画像解析等の適切な解析技術を用いて、それらのデータから文書化可能な情報（文字情報）を抽出してもよい。そして、共起検出部１０４は、その抽出した文書化可能な情報から、因果関係要素対に関する共起を検出してもよい。
【００２８】
共起割合計算部１０５（共起割合計算手段）は、共起検出部１０４による検出結果に基づいて、共起の割合を計算する。共起の割合は、複数の因果関係が連鎖している場合に、当該因果関係の連鎖の両端の要素（因果関係要素対）が整合しているか否かの判断に用いられる情報である。例えば、情報処理装置１００、あるいは、そのユーザは、共起割合計算部１０５が計算した共起の割合に基づいて、ある因果関係要素対が整合しているか否かを判定することができる。この場合、共起割合計算部１０５が計算する共起の割合は、ある因果関係要素対が整合しているか否かを判定する指標になり得る。
【００２９】
具体的には、共起割合計算部１０５は、共起の割合として、ある因果関係要素対に対する共起の程度（例えば、共起関係の強さ等）を表す値を算出する。係る共起の割合を計算する方法については、後述する。以下、係る共起の割合を、単に「共起割合」と記載する場合がある。
【００３０】
結果出力部１０６（結果出力手段）は、上記共起割合計算部１０５による計算の結果を含む出力情報を出力する。結果出力部１０６が出力情報を出力する方法は、例えば、図示しないディスプレイ等の適切な出力装置（表示装置）に出力する方法でもよく、ファイルに出力する方法でもよい。結果出力部１０６は、出力情報を表すデータを、他の情報処理装置等に送信してもよい。結果出力部１０６が出力情報を出力する方法は、上記に限定されず、適切な方法を採用してよい。
【００３１】
なお、情報処理装置１００は、因果関係情報を、キーボード等の入力装置（不図示）から取得してもよく、データベース等（不図示）から取得してもよく、他の情報処理装置（例えばサーバ等）から取得してもよい。情報処理装置１００が、因果関係情報を取得する方法は、上記に限定されず、適切な方法を採用してよい。
【００３２】
また、本実施形態において、情報処理装置１００は、ハードウェア構成として、制御部、記憶部、及び入出力部を備える。制御部は、例えば、ＣＰＵ等の演算装置を用いて構成される。記憶部は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、及びＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等を用いて構成される。入出力部は、操作部、表示部、及び通信インタフェースなどの各種インタフェースを用いて構成される。上述した情報処理装置１００が備える機能は、これらのハードウェアと記憶部に記憶された各種プログラムとの協働により実現される。なお、情報処理装置１００を実現可能なハードウェア構成については、後述する。
【００３３】
［動作の説明］
次に、図３を参照して、情報処理装置１００による処理のフローの例について説明する。図３に例示するフローチャートは、情報処理装置１００の動作の一例であり、本実施形態はこれに限定されるものではない。当該フローチャートにおける処理ステップは、処理結果に影響がない範囲で実行順序が変更されてもよく、１以上の処理ステップが並列に実行されてもよい。また、図３に例示する処理の制御は、例えば、情報処理装置１００を構成する制御部が、記憶部に記憶されたプログラムを展開し、実行することによって行われる。
【００３４】
まず、ステップＳ３０１において、入力受付部１０１は、事象を構成する要素と、要素間の因果関係とを表す情報（因果関係情報）の入力を受け付ける。
【００３５】
図４に、事象を構成する要素と、要素間の因果関係とを表す情報の一例を示す。図４に示す具体例においては、因果関係情報４００は、原因となる要素を示す列４０１と、結果となる要素を示す列４０２とを含む表形式を用いて表される。上記各列には、文字列、数値、符号、記号等の適切な形式により表現されたデータが適宜設定される。
なお、因果関係情報は他の方法（形式）を用いて表現されてもよい。例えば、係る表現方法として、図５に示すようなグラフ構造を一意に定めるような表現方法が用いられてもよい。図５に示すグラフ構造においては、事象を構成する要素がグラフのノードを用いて表され、要素間の因果関係が、原因の要素（ノード）から結果の要素（ノード）に向かう有向リンクを用いて表される。
【００３６】
次に、ステップＳ３０２において、連鎖抽出部１０２は、受け付けた因果関係情報から、二つの因果関係からなる因果関係の連鎖を抽出する。以下、因果関係の連鎖を抽出する方法について図６に示す具体例を用いて説明する。
【００３７】
図６は、図４に例示された因果関係情報から抽出された、因果関係の連鎖の一覧を示す。図６に例示する因果関係の連鎖の一覧６００は、要素１を示す列６０１、要素２を示す列６０２、及び、要素３を示す列６０３を含む。上記各列には、文字列、数値、符号、記号等の適切な形式により表現されたデータが設定される。
【００３８】
図６に示される因果関係の連鎖を抽出するには、例えば、図４に例示する因果関係情報について、ある行における結果（４０２）となる要素と、別の行における原因（４０１）となる要素とが一致するような行の組合せを探せばよい。あるいは、図５に例示するグラフ構造の中から、経路の長さが”２”になるようなノードの対を探し、その経路を構成する三つのノードと、二つのリンクとを抽出してもよい。因果関係の連鎖を抽出する方法は、上記例示した方法に限定されず、他の適切な方法を採用してもよい。
【００３９】
次に、ステップＳ３０３において、共起検出部１０４は、文書蓄積部１０３に蓄積された文書から、連鎖抽出部１０２が抽出した因果関係の連鎖の両端の要素（因果関係要素対）に関する共起を抽出する。
【００４０】
具体的には、共起検出部１０４は、例えば、文書蓄積部１０３に蓄積された文書を自然言語解析手法（例えば、形態素解析、構文解析等）を用いて解析し、当該文書における因果関係要素対の共起を検出する。
【００４１】
共起検出部１０４が共起を検出する範囲（以下「共起検出範囲」と記載する場合がある）は、例えば、文書全体であってもよく、文章単位で設定された範囲であってもよく、段落単位で設定された範囲であってもよい。上記に限定されず、共起検出部１０４が共起を検出する範囲は、例えば、情報処理装置１００のユーザ等により適宜設定可能である。例えば、上記解析の結果、ある共起検出範囲に因果関係要素対が含まれているか否かに基づいて、共起検出部１０４は、当該因果関係要素対の共起を検出してもよい。
【００４２】
共起検出部１０４は、例えば、文書蓄積部１０３に音声、画像、動画データ等が保持されている場合、音声認識や画像解析等の適切な解析技術を用いて、それらのデータから文書化可能な情報（文字情報）を抽出してもよい。そして、共起検出部１０４は、その抽出した文書化可能な情報から、上記した因果関係要素対に関する共起を抽出してもよい。
【００４３】
以下、具体例を用いて説明する。例えば、蓄積された文書中に次のような文章が記述されていることを想定する。
【００４４】
「パソコンのパフォーマンスは重要なので、ＣＰＵクロック数やメモリ容量を考慮して購入しましょう」
共起検出部１０４は、上記文章から、図６に例示する因果関係の連鎖の一覧６００の１行目（図６の６００Ａ）について、要素１である「ＣＰＵクロック数」と、要素３である「パフォーマンス」とが共起していることを検出する。
【００４５】
また、別の例として、以下のような文章が記述されていることを想定する。
【００４６】
「パフォーマンスの高い人材が迎えられるのなら、高い給与でもかまわない」
共起検出部１０４は、上記文章から、図６に例示する因果関係の連鎖の一覧６００の５行目（図６の６００Ｂ）について、要素１である「パフォーマンス」と、要素３である「給与」とが、共起していることを検出する。
【００４７】
共起検出部１０４は、例えば、共起の検出結果を一時的に保持し、共起割合計算部１０５に提供してもよい。
【００４８】
次に、ステップＳ３０４において、共起割合計算部１０５は、検出した共起から、共起の割合を計算する。共起割合計算部１０５は、共起の割合として、例えば、共起頻度やＪａｃｃａｒｄ係数、Ｓｉｍｐｓｏｎ係数、Ｄｉｃｅ係数、コサイン距離などを用いることができる。
【００４９】
例えば、共起割合計算部１０５は、上記ステップＳ３０３における共起の検出結果から、ある要素ｘとある要素ｙとの共起数を算出することで、共起頻度を算出可能である。なお、要素ｘは、例えば、因果関係要素対において原因となる要素であり、要素ｙは、例えば、因果関係要素対において結果となる要素である（以下において同様）。
【００５０】
また、共起割合計算部１０５は、下式を用いて、Ｊａｃｃａｒｄ係数を算出することができる。
2017104657.tif 000003
【００５１】
上式において、Ｘは、要素ｘを含む共起検出範囲（例えば、文書、文章、段落等）の集合を表す。また、Ｙは、要素ｙを含む共起検出範囲（例えば、文書、文章、段落等）の集合を表す。｜Ｘ∩Ｙ｜は、集合Ｘと集合Ｙの共通集合の要素数であり、要素ｘと要素ｙとの共起数を表す。これは、上記ステップＳ３０３の結果から算出可能である。また、｜Ｘ∪Ｙ｜は、集合Ｘと集合Ｙとの和集合の要素数であり、要素ｘ又は要素ｙの出現数を表す。上記各記号は、以下の各式においても同様である。Ｊａｃｃａｒｄ係数の値域は０から１の間であり、Ｊａｃｃａｒｄ係数が大きいほど、共起する割合が高い。
【００５２】
また、共起割合計算部１０５は、下式を用いて、Ｓｉｍｐｓｏｎ係数を算出することができる。
2017104657.tif 000004
【００５３】
上式において、ｍｉｎ（｜Ｘ｜、｜Ｙ｜）は、要素ｘの出現数（｜Ｘ｜）と、要素ｙの出現数（｜Ｙ｜）とのうち、小さい方を表す。Ｓｉｍｐｓｏｎ係数の値域は０から１の間であり、Ｓｉｍｐｓｏｎ係数が大きいほど、共起する割合が高い。
【００５４】
また、共起割合計算部１０５は、下式を用いて、Ｄｉｃｅ係数を算出することができる。
2017104657.tif 000005
【００５５】
Ｄｉｃｅ係数の値域は０から１の間であり、Ｄｉｃｅ係数が大きいほど、共起する割合が高い。
【００５６】
また、共起割合計算部１０５は、下式を用いて、コサイン距離を算出することができる。
2017104657.tif 000006
【００５７】
コサイン距離の値域は０から１の間であり、コサイン距離が大きいほど、共起する割合が高い。
【００５８】
共起の割合を計算する方法は上記例示に限定されず、共起割合計算部１０５は、他の適切な方法を選択してもよい。
【００５９】
最後に、ステップＳ３０５において、結果出力部１０６は、上記ステップＳ３０４において計算された、共起の割合に関する計算の結果を含む出力情報を出力する。
【００６０】
出力情報は、例えば、図７に例示されるような表形式により表現されてもよい。図７は、図６に例示した因果関係の連鎖について、因果関係の連鎖の両端の要素間の共起割合を計算した結果の一覧を示す。図７において、出力情報７００は、要素１を示す列７０１、要素３を示す列７０２、要素１と要素３の共起割合の計算結果を示す列７０３を含む。上記各列には、文字列、数値、符号、記号等の適切な形式により表現されたデータが設定される。上記例示に限らず、結果出力部１０６は、例えば、図７の表に要素２を示す列を加えた表を出力データとして出力してもよい。
【００６１】
結果出力部１０６は、例えば、ステップＳ３０４において計算された共起の割合の値に応じて、出力情報に含める内容を調整してもよい。具体的には、結果出力部１０６は、ステップＳ３０４において計算された共起割合と、ある基準とを比較した結果に基づいて、出力情報に含める内容を調整してもよい。この場合、結果出力部１０６は、例えば、共起割合がある基準値（閾値）以下である要素１と要素３との組合せのみを出力してもよい。係る基準値は、ユーザが適宜に設定可能としてよい。
【００６２】
以上説明したように、本実施形態に係る情報処理装置１００は、事象を構成する要素および要素間の因果関係を示す情報（因果関係情報）の入力を受け付け、二つの因果関係からなる因果関係の連鎖を抽出する。そして、情報処理装置１００は、文書蓄積部１０３に蓄積された文書から、上記抽出した因果関係の連鎖の両端の要素の共起を検出して共起割合を計算し、その計算結果を出力する。よって、情報処理装置１００は、係る共起割合の計算結果をユーザに提供することができる。例えば、文書蓄積部１０３に一般的な文書が蓄積されている場合、共起検出部１０４は、一般的な文書における、因果関係の連鎖の両端の要素（即ち、原因となる要素及び結果となる要素）の共起を検出する。そして、共起割合計算部１０５は、それらの文書において、原因となる要素と、結果となる要素とが共起する割合を計算する。共起の割合は、共起の頻度や共起関係の強さを表すことから、この場合、情報処理装置１００は、一般的な文書における、因果関係の連鎖の両端の要素の共起の程度を算出することができる。
【００６３】
以上より、情報処理装置１００の、ユーザは、提供された計算結果に基づいて、因果関係の連鎖の結果が整合しているか否かを確認することができる。ユーザは、入力として与えた因果関係情報から抽出された因果関係の連鎖について、例えば、一般的な文書における共起の程度（例えば共起関係の強さ）を確認することにより、係る因果関係の連鎖の結果が整合しているか否かを確認することができる。
【００６４】
例えば、図７に示す具体例の場合、出力情報７００の４行目（図７の７００Ａ）から、「ＣＰＵ演算能力」と「職位」との共起割合は、「０．００１」である。これにより、情報処理装置１００のユーザは、これらの要素が、蓄積された文書においてほとんど共起していないことを認識することができる。即ち、これらの要素は、異なるドメイン若しくは条件等に属している可能性が高く、ユーザは、これらを含む因果関係の連鎖が整合していない可能性を認識することができる。その結果、ユーザは、因果関係の誤りを修正することができる。以上より、本実施形態における情報処理装置１００は、複数の因果関係が連鎖した結果の整合性を評価可能な情報を、ユーザに提供することができる。
【００６５】
＜第１の実施形態の変形例＞
以下、上記第１の実施形態の変形例について説明する。本変形例における情報処理装置１００の構成は、上記第１の実施形態と同様としてよい。
【００６６】
本変形例においては、共起割合計算部１０５が、共起割合の計算結果に基づいて、ある因果関係の連鎖の結果が整合しているか否か（即ち、連鎖している因果関係において、原因となる要素と結果となる要素が整合しているか否か）を判定する。
【００６７】
具体的には、共起割合計算部１０５は、ある因果関係について、原因となる要素と結果となる要素との共起割合と、ある基準とを比較した結果に基づいて、当該因果関係の整合性を判定する。この場合、共起割合計算部１０５は、例えば、共起割合がある基準値（閾値）以下である、要素１（原因となる要素）と要素３（結果となる要素）との組合せを含む因果関係の連鎖について、因果関係が整合していないと判定してよい。また、共起割合計算部１０５は、例えば、共起割合がある基準値より大きい、要素１（原因となる要素）と要素３（結果となる要素）との組合せを含む因果関係の連鎖について、因果関係が整合していると判定してよい。共起割合計算部１０５は、共起割合の計算結果と、上記判定結果とを結果出力部１０６に提供してもよい。
【００６８】
結果出力部１０６は、例えば、上記判定結果に基づいて、因果関係が整合していないと判定された因果関係の連鎖に含まれる、原因となる要素と結果となる要素との組合せを出力してもよい。
【００６９】
上記のように構成された本変形例における情報処理装置１００は、ユーザに対して因果関係の整合性の判定結果を提示することが可能である。例えば、適切な基準値を設定することにより、ユーザは、原因となる要素と結果となる要素とが整合していない可能性が高い因果関係の連鎖をまとめて確認することが可能である。以上より、本変形例における情報処理装置１００は、上記第１の実施形態と同様、複数の因果関係が連鎖した結果の整合性を評価可能な情報を、ユーザに提供することができる。
【００７０】
＜第２の実施形態＞
次に、本発明における基本的な実施形態である第２の実施形態について説明する。図８は、本発明の第２の実施形態に係る情報処理装置の機能的な構成を例示するブロック図である。
【００７１】
図８に例示するように、情報処理装置８００は、連鎖抽出部８０１と、共起検出部８０２と、文書蓄積部８０３と、共起割合計算部８０４と、結果出力部８０５と、を備える。情報処理装置８００を構成するこれらの構成要素の間は、適切な通信方法を用いて通信可能に接続されている。
【００７２】
連鎖抽出部８０１（連鎖抽出手段）は、事象に関する因果関係の原因となる要素を表す情報と、結果となる要素を表す情報との複数の組合せから、少なくとも二つの因果関係からなる因果関係の連鎖を抽出する。連鎖抽出部８０１は、例えば、上記第１の実施形態と同様に、原因となる要素を表す情報と、結果となる要素を表す情報との組合せを複数含む因果関係情報から、因果関係の連鎖を抽出してもよい。この場合、係る因果関係情報及び因果関係の連鎖は、上記第１の実施形態と同様としてよい。連鎖抽出部８０１は、情報処理装置８００のユーザ（不図示）あるいは他の情報処理装置等から、上記因果関係情報を提供されてもよく、情報処理装置８００における記憶装置（不図示）に保持された上記因果関係情報を取得してもよい。
【００７３】
連鎖抽出部８０１は、例えば、上記各実施形態における連鎖抽出部１０２と同様に構成されてもよく、連鎖抽出部１０２と同様の処理により、因果関係情報から、少なくとも二つの因果関係からなる因果関係の連鎖を抽出してもよい。
【００７４】
文書蓄積部８０３（文書蓄積手段）は、一以上の文書を保持する。係る文書は、例えば上記第１の実施形態と同様、特に限定されず、事象を構成する要素と、要素間の因果関係とが記述されていると期待される文書であればよい。文書蓄積部８０３は、例えば、周知のファイルシステム、あるいは、データベース等を用いて、上記文書を蓄積することができる。
【００７５】
文書蓄積部８０３は、例えば、上記第１の実施形態における文書蓄積部１０３と同様に構成されてもよく、文書蓄積部１０３と同様の処理により、文書を保持してもよい。
【００７６】
共起検出部８０２（共起検出手段）は、連鎖抽出部８０１により抽出された因果関係の連鎖の両端の要素について、文書蓄積部８０３に保持された文書における共起を検出する。共起検出部８０２は、例えば、文書蓄積部８０３に保持された文書を解析し、上記抽出された因果関係の連鎖において原因となる要素と、結果となる要素とが当該文書（あるいはその一部）に含まれているか否かに基づいて、上記共起を検出してもよい。
【００７７】
共起検出部８０２は、例えば、第１の実施形態における共起検出部１０４と同様に構成されてもよく、共起検出部１０４と同様の処理により、上記共起を検出してもよい。
【００７８】
共起割合計算部８０４（共起割合計算手段）は、上記共起検出部８０２が検出した共起に関する共起の割合を計算する。係る共起の割合は、例えば、共起検出部８０２が検出した共起に関する共起関係の強さを表す。
【００７９】
共起割合計算部８０４は、例えば、上記第１の実施形態における共起割合計算部１０５と同様に構成されてもよく、共起割合計算部１０５と同様の処理により、上記共起の割合を算出してもよい。
【００８０】
結果出力部８０５（結果出力手段）は、共起割合計算部８０４による計算の結果を含む出力情報を出力する。結果出力部８０５は、例えば、上記第１の実施形態における結果出力部１０６と同様、図示しない表示装置等に、上記出力情報を出力してもよく、ファイル等の形式で上記計算結果を出力してもよい。結果出力部８０５が上記計算結果を出力する方法は、上記に限定されず、適切な方法を選択してよい。
【００８１】
結果出力部８０５は、例えば、上記第１の実施形態における結果出力部１０６と同様に構成されてもよく、結果出力部１０６と同様の処理により、上記出力情報を出力してもよい。
【００８２】
以上説明したように、本実施形態に係る情報処理装置８００は、事象を構成する要素と、要素間の因果関係とを示す因果関係情報から、少なくとも二つの因果関係からなる因果関係の連鎖を抽出する。そして、情報処理装置８００は、抽出した因果関係の連鎖の両端の要素について、蓄積された文書における共起を検出するとともに、共起の割合を計算する。そして、情報処理装置は、共起の割合の計算結果を含む、出力情報を出力する。このような情報処理装置８００によれば、因果関係の連鎖の両端の要素の共起割合の計算結果をユーザに提供することができる。ユーザは、提供された計算結果に基づいて、因果関係の連鎖の結果が整合しているか否かを確認することができる。以上より、本実施形態における情報処理装置８００は、複数の因果関係が連鎖した結果の整合性を評価可能な情報を、ユーザに提供することができる。
【００８３】
＜ハードウェア及びソフトウェア・プログラム（コンピュータ・プログラム）の構成＞
以下、上記説明した各実施形態を実現可能なハードウェア構成について説明する。
【００８４】
以下の説明においては、上記各実施形態において説明した情報処理装置（１００、８００）をまとめて、単に「情報処理装置」と記載する。また、これら情報処理装置の各構成要素を、単に「情報処理装置の構成要素」と記載する場合がある。
【００８５】
上記各実施形態において説明した情報処理装置は、１つ又は複数の専用のハードウェア装置により構成されてもよい。その場合、上記各図（図２、図８）に示した各構成要素は、その一部又は全部を統合したハードウェア（処理ロジックを実装した集積回路あるいは記憶デバイス等）を用いて実現されてもよい。
【００８６】
情報処理装置が専用のハードウェアにより実現される場合、係る情報処理装置の構成要素は、例えば、それぞれの機能を提供可能な回路構成（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）により実現されてもよい。係る回路構成は、例えば、ＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ  ｏｎ  ａ  Ｃｈｉｐ）等の集積回路や、当該集積回路を用いて実現されたチップセット等を含む。この場合、情報処理装置の構成要素が保持するデータは、例えば、ＳｏＣとして統合されたＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）領域やフラッシュメモリ領域、あるいは、当該ＳｏＣに接続された記憶デバイス（半導体記憶装置等）に記憶されてもよい。係るデータには、例えば、入力受付部１０１が受け付けた因果関係情報、連鎖抽出部（１０２、８０１）が抽出した因果関係の連鎖、共起検出部（１０４、８０２）による検出結果、共起割合計算部（１０５、８０４）による計算結果、文書蓄積部（１０３、８０３）に蓄積された文書等が含まれてもよい。また、係るデータには、情報処理装置の構成要素が処理過程において生成する処理データ等が含まれてもよい。
【００８７】
また、この場合、情報処理装置の各構成要素を接続する通信回線としては、周知の通信ネットワーク（例えば通信バス等）を採用してもよい。また、各構成要素を接続する通信回線は、それぞれの構成要素間をピアツーピアで接続してもよい。
【００８８】
また、上述した情報処理装置は、図９に例示するような汎用のハードウェアと、係るハードウェアによって実行される各種ソフトウェア・プログラム（コンピュータ・プログラム）とによって構成されてもよい。この場合、情報処理装置は、任意の数の、汎用のハードウェア装置及びソフトウェア・プログラムにより構成されてもよい。即ち、情報処理装置を構成する構成要素毎に、個別のハードウェア装置が割当てられてもよく、複数の構成要素が、一つのハードウェア装置を用いて実現されてもよい。
【００８９】
図９における演算装置９０１は、汎用のＣＰＵ（中央処理装置：Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）やマイクロプロセッサ等の演算処理装置である。演算装置９０１は、例えば後述する不揮発性記憶装置９０３に記憶された各種ソフトウェア・プログラムを記憶装置９０２に読み出し、係るソフトウェア・プログラムに従って処理を実行してもよい。この場合、上記各実施形態における情報処理装置の構成要素の機能は、演算装置９０１により実行されるソフトウェア・プログラムを用いて実現される。
【００９０】
記憶装置９０２は、演算装置９０１から参照可能な、ＲＡＭあるいはＲＯＭ等のメモリ装置であり、ソフトウェア・プログラムや各種データ等を記憶する。なお、記憶装置９０２は、揮発性のメモリ装置であってもよく、不揮発性のメモリ装置であってもよい。
【００９１】
記憶装置９０２には、情報処理装置の構成要素が保持するデータが一時的に記憶されてもよい。係るデータには、例えば、入力受付部１０１が受け付けた因果関係情報、連鎖抽出部（１０２、８０１）が抽出した因果関係の連鎖、共起検出部（１０４、８０２）による検出結果、共起割合計算部（１０５、８０４）による計算結果、文書蓄積部（１０３、８０３）に蓄積された文書等が含まれてもよい。また、係るデータには、情報処理装置の構成要素が処理過程において生成する処理データ等が含まれてもよい。
【００９２】
不揮発性記憶装置９０３は、例えば磁気ディスクドライブや、フラッシュメモリによる半導体記憶装置等の、不揮発性の記憶装置である。不揮発性記憶装置９０３は、各種ソフトウェア・プログラムやデータ等を記憶可能である。例えば、文書蓄積部（１０３、８０３）が蓄積する各種文書は、不揮発性記憶装置９０３に記憶されてもよい。
【００９３】
ネットワークインタフェース９０６は、通信ネットワークに接続するインタフェース装置であり、例えば有線及び無線のＬＡＮ接続用インタフェース装置を採用してもよい。
【００９４】
ドライブ装置９０４は、例えば、後述する記録媒体９０５に対するデータの読み込みや書き込みを処理する装置である。
【００９５】
記録媒体９０５は、例えば光ディスク、光磁気ディスク、半導体フラッシュメモリ等、データを記録可能な任意の記録媒体である。
【００９６】
入出力インタフェース９０７は、外部装置との間の入出力を制御する装置である。入力受付部１０１は、例えば、入出力インタフェース９０７を介して接続された入力装置（キーボード等）から、因果関係情報の入力を受け付けてもよい。また、結果出力部（１０６、８０５）は、入出力インタフェース９０７を介して接続された表示装置に、因果関係の計算結果、あるいは、整合性の判定結果を出力してもよい。
【００９７】
上述した各実施形態を例に説明した本発明における情報処理装置、あるいはその構成要素は、例えば、図９に例示するハードウェア装置に対して、上記各実施形態において説明した機能を実現可能なソフトウェア・プログラムを供給することにより実現されてもよい。より具体的には、例えば、係るハードウェア装置に対して供給したソフトウェア・プログラムを、演算装置９０１が実行することによって、本発明が実現されてもよい。この場合、係るハードウェア装置で稼働しているオペレーティングシステムや、データベース管理ソフト、ネットワークソフト、仮想環境基盤等のミドルウェアなどが各処理の一部を実行してもよい。
【００９８】
上述した各実施形態において上記各図に示した各部は、上述したハードウェアにより実行されるソフトウェア・プログラムの機能（処理）単位である、ソフトウェアモジュールとして実現することができる。ただし、これらの図面に示した各ソフトウェアモジュールの区分けは、説明の便宜上の構成であり、実装に際しては、様々な構成が想定され得る。
【００９９】
例えば、図２、図８に例示した情報処理装置の各構成要素をソフトウェアモジュールとして実現する場合、これらのソフトウェアモジュールが不揮発性記憶装置９０３に記憶される。そして、演算装置９０１がそれぞれの処理を実行する際に、これらのソフトウェアモジュールを記憶装置９０２に読み出す。
【０１００】
また、これらのソフトウェアモジュールは、共有メモリやプロセス間通信等の適宜の方法により、相互に各種データを伝達できるように構成されてもよい。このような構成により、これらのソフトウェアモジュールは、相互に通信可能に接続される。
【０１０１】
更に、上記ソフトウェア・プログラムは記録媒体９０５に記録されてもよい。この場合、上記ソフトウェア・プログラムは、上記情報処理装置の構成要素の出荷段階、あるいは運用段階等において、適宜ドライブ装置９０４を通じて不揮発性記憶装置９０３に格納されるよう構成されてもよい。
【０１０２】
なお、上記の場合において、上記ハードウェアへの各種ソフトウェア・プログラムの供給方法は、出荷前の製造段階、あるいは出荷後のメンテナンス段階等において、適当な治具を利用して当該装置内にインストールする方法を採用してもよい。また、各種ソフトウェア・プログラムの供給方法は、インターネット等の通信回線を介して外部からダウンロードする方法等のように、現在では一般的な手順を採用してもよい。
【０１０３】
そして、このような場合において、本発明は、係るソフトウェア・プログラムを構成するコード、あるいは係るコードが記録されたところの、コンピュータ読み取り可能な記録媒体によって構成されると捉えることができる。この場合、係る記録媒体は、ハードウェア装置と独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネットなどにより伝送されたソフトウェア・プログラムをダウンロードして記憶又は一時記憶した記録媒体を含む。
【０１０４】
また、上述した情報処理装置の構成要素は、図９に例示するハードウェア装置を仮想化した仮想化環境と、当該仮想化環境において実行される各種ソフトウェア・プログラム（コンピュータ・プログラム）とによって構成されてもよい。この場合、図９に例示するハードウェア装置の構成要素は、当該仮想化環境における仮想デバイスとして提供される。なお、この場合も、図９に例示するハードウェア装置を物理的な装置として構成した場合と同様の構成にて、本発明を実現可能である。
【０１０５】
以上、本発明を、上述した模範的な実施形態に適用した例として説明した。しかしながら、本発明の技術的範囲は、上述した各実施形態に記載した範囲には限定されない。当業者には、係る実施形態に対して多様な変更又は改良を加えることが可能であることは明らかである。そのような場合、係る変更又は改良を加えた新たな実施形態も、本発明の技術的範囲に含まれ得る。更に、上述した各実施形態、あるいは、係る変更又は改良を加えた新たな実施形態を組合せた実施形態も、本発明の技術的範囲に含まれ得る。そしてこのことは、請求の範囲に記載した事項から明らかである。
【０１０６】
この出願は、２０１５年１２月１４日に出願された日本出願特願２０１５−２４３１０１を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【０１０７】
１００    情報処理装置
１０１    入力受付部
１０２    連鎖抽出部
１０３    文書蓄積部
１０４    共起検出部
１０５    共起割合計算部
１０６    結果出力部
８００    情報処理装置
８０１    連鎖抽出部
８０２    共起検出部
８０３    文書蓄積部
８０４    共起割合計算部
８０５    結果出力部
９０１    演算装置
９０２    記憶装置
９０３    不揮発性記憶装置
９０４    ドライブ装置
９０５    記録媒体
９０６    ネットワークインタフェース
９０７    入出力インタフェース
【図１Ａ】
2017104657.tif 000007
【図１Ｂ】
2017104657.tif 000008
【図１Ｃ】
2017104657.tif 000009
【図２】
2017104657.tif 000010
【図３】
2017104657.tif 000011
【図４】
2017104657.tif 000012
【図５】
2017104657.tif 000013
【図６】
2017104657.tif 000014
【図７】
2017104657.tif 000015
【図８】
2017104657.tif 000016
【図９】
2017104657.tif 000017
【手続補正書】
【提出日】平成30年6月7日(2018.6.7)
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
事象に関する因果関係の原因となる要素を表す情報と、結果となる要素を表す情報との複数の組合せから、少なくとも二つの因果関係からなる因果関係の連鎖を抽出する連鎖抽出手段と、
一以上の文書を保持可能な文書蓄積手段と、
前記文書における、前記連鎖抽出手段により抽出された前記因果関係の連鎖の両端の前記要素の共起を検出する共起検出手段と、
前記共起検出手段が検出した共起に関する共起の割合を計算する共起割合計算手段と、
前記共起割合計算手段による計算の結果を含む出力情報を出力する結果出力手段と、を備える
情報処理装置。
【請求項２】
前記連鎖抽出手段により抽出された前記因果関係の連鎖の両端の前記要素は、前記因果関係の連鎖における原因となる前記要素及び結果となる前記要素であり、
前記共起検出手段は、前記文書を解析することにより、前記文書の少なくとも一部を含む共起検出範囲に、原因となる前記要素と、結果となる前記要素とが含まれる場合に、前記因果関係の連鎖の両端の前記要素の共起を検出し、
前記共起割合計算手段は、前記検出した共起に関する共起関係の強さを表す前記共起の割合の値を算出する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記結果出力手段は、前記共起割合計算手段により計算された、前記因果関係の連鎖の両端の前記要素に関する前記共起の割合の値に応じて、前記出力情報の内容を調整する
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記結果出力手段は、前記共起割合計算手段により計算された、前記因果関係の連鎖の両端の前記要素に関する前記共起の割合の値が基準値以下の場合、当該因果関係の連鎖の両端の前記要素に関する計算の結果を含む前記出力情報を出力する、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記共起割合計算手段は、
前記因果関係の連鎖の両端の前記要素に関する前記共起の割合の値が、基準値以下の場合、当該因果関係の連鎖における原因となる前記要素と、結果となる前記要素とが整合していないと判定し、
前記共起の割合の値が、基準値より大きい場合、当該因果関係の連鎖における原因となる前記要素と、結果となる前記要素とが整合していると判定する
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記共起割合計算手段は、前記共起検出範囲における、原因となる前記要素の検出数と、結果となる前記要素の検出数と、原因となる前記要素と結果となる前記要素の共起数と、を用いて前記共起の割合の値を計算する
請求項２乃至請求項５のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記連鎖抽出手段は、原因となる前記要素を表す情報と、結果となる前記要素を表す情報との組合せを複数含む因果関係情報から、第１の前記要素が因果関係の原因となる前記要素であり、第２の前記要素が因果関係の結果となる前記要素である第１の因果関係と、前記第２の前記要素が因果関係の原因となる前記要素であり、第３の前記要素が因果関係の結果となる前記要素である第２の因果関係と、を抽出することにより、前記第１の因果関係と、前記第２の因果関係とが連鎖した、前記二つの因果関係からなる因果関係の連鎖を抽出する
請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項８】
事象に関する因果関係の原因となる要素を表す情報と、結果となる要素を表す情報との複数の組合せから、少なくとも二つの因果関係からなる因果関係の連鎖を抽出し、
当該抽出した前記因果関係の連鎖の両端の前記要素の、一以上の文書における共起を検出し、
当該検出した共起に関する共起の割合を計算し、
当該計算の結果を含む出力情報を出力する
情報処理方法。
【請求項９】
事象に関する因果関係の原因となる要素を表す情報と、結果となる要素を表す情報との複数の組合せから、少なくとも二つの因果関係からなる因果関係の連鎖を抽出する処理と、
当該抽出した前記因果関係の連鎖の両端の前記要素の、一以上の文書における共起を検出する処理と、
当該検出した共起に関する共起の割合を計算する処理と、
当該計算の結果を含む出力情報を出力する処理と、をコンピュータに実行させる
コンピュータ・プログラム。
【国際調査報告】
2017104657.tif 000018
2017104657.tif 000019
2017104657.tif 000020
2017104657.tif 000021