(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
蓄積されたテキスト集合から有効な相関情報を見つけだすための情報マイニング方法において、
蓄積された各テキストから単語を切り出す単語切り出しステップと、
この単語切り出しステップによって切り出した単語の係り受け構造を解析する係り受け解析ステップと、
この係り受け解析ステップで係り受け解析された係り受け構造の類似度を判定する文構造類似度判定ステップと、
この文構造類似度判定ステップによって判定された値によって文をグループ化するグループ化ステップと、
上記単語切り出しステップで切り出した中から特定単語を抽出する特定キーワード抽出ステップと、
この特定キーワードとグループ化された文の出現回数を集計するデータ集計ステップと、
このデータ集計ステップで集計したデータの相関関係を分析する情報マイニングステップと、
相関が強い項目を取り出して表示する結果表示ステップと、
を備えたことを特徴とする情報マイニング方法。
【請求項２】
上記係り受け解析ステップにおいて、日本語のテキストの場合、助詞などの情報が欠落した単語を最も近い用言に係るように処理することを特徴とする請求項１に記載の情報マイニング方法。
【請求項３】
上記単語切り出しステップの結果に対して、重要文を抽出する重要文抽出ステップをさらに備え、この重要文抽出ステップによって抽出した文のみを上記係り受け解析ステップで処理することを特徴とする請求項１に記載の情報マイニング方法。
【請求項４】
上記重要文抽出ステップにおいて、テキスト中に高頻度で出現するキーワードを含む文を抽出対象とすることを特徴とする請求項３に記載の情報マイニング方法。
【請求項５】
上記重要文抽出ステップにおいて、特定のパターンにマッチする表現が出現した文を抽出対象とすることを特徴とする請求項３に記載の情報マイニング方法。
【請求項６】
上記類似文判定ステップにおいて、シソーラス辞書を使い単語の関連度を元に類似度を判定することを特徴とする請求項１に記載の情報マイニング方法。
【請求項７】
上記特定キーワード抽出ステップにおいて、マニュアル等の目次見出しを特定キーワードとすることを特徴とする請求項１に記載の情報マイニング方法。
【請求項８】
上記特定キーワード抽出ステップにおいて、製品のファミリーツリーの部品名を特定キーワードとすることを特徴とする請求項１に記載の情報マイニング方法。
【請求項９】
上記情報マイニングステップにおいて、グループ化された文を１つの軸とし、特定キーワードをもう１つの軸としてカイ二乗統計によって特異点を見つけ出すことを特徴とする請求項１に記載の情報マイニング方法。
【請求項１０】
上記単語切り出しステップにおいて、構造化されたテキストの特定部分を処理対象とすることを特徴とする請求項１に記載の情報マイニング方法。
【請求項１１】
上記結果表示ステップにおいて、上記マイニングステップで評価した結果の値を、２次元平面上で色の濃淡として表示することを特徴とする請求項１に記載の情報マイニング方法。
【請求項１２】
蓄積されたテキスト集合から情報を見つけだすための情報マイニング装置において、
蓄積された各テキストから単語を切り出す単語切り出し手段と、
この単語切り出し手段によって切り出した単語の係り受け構造を解析する係り受け解析手段と、
この係り受け解析手段で係り受け解析された係り受け構造の類似度を判定する文構造類似度判定手段と、
この文構造類似度判定手段によって判定された値によって文をグループ化するグループ化手段と、
上記単語切り出し手段で切り出した中から特定単語を抽出する特定キーワード抽出手段と、
この特定キーワードとグループ化された文の出現回数を集計するデータ集計手段と、
このデータ集計手段で集計したデータの相関関係を分析する情報マイニング手段と、
相関が強い項目を取り出して表示する結果表示手段と、
を備えたことを特徴とする情報マイニング装置。
【請求項１３】
コンピュータによる蓄積されたテキストから情報を見つけだす情報マイニングプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体において、
蓄積されたテキストから単語を切り出す単語切り出し手順と、
この単語切り出し手順によって切り出した単語の係り受け構造を解析する係り受け解析手順と、
この係り受け解析手順で係り受け解析された係り受け構造の類似度を判定する文構造類似度判定手順と、
この文構造類似度判定手順によって判定された値によって文をグループ化するグループ化手順と、
上記単語切り出し手順で切り出した中から特定単語を抽出する特定キーワード抽出手順と、
この特定キーワードとグループ化された文の出現回数を集計するデータ集計手順と、
このデータ集計手順で集計したデータの相関関係を分析する情報マイニング手順と、
相関が強い項目を取り出して表示する結果表示手順と、
を含むことを特徴とする情報マイニングプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、コンピュータ上に蓄積される電子化されたテキスト、例えば、ヘルプデスク業務のように顧客からの様々な問い合わせと回答内容のようなテキストが蓄積されるテキストから、営業、マニュアル作成、Ｑ＆Ａ作成等に有効となる情報をマイニングする方法等に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来のテキストデータからのマイニングは、「Ｖｅｘｔ  Ｓｅａｒｃｈ」（（株）コマツソフト製品：日経エレクトロニクス１９９７．１２．１５（Ｎｏ．７０５）  ｐｐ．６３‐７０および´９７年１０月時カタログ）に代表される。「Ｖｅｘｔ  Ｓｅａｒｃｈ」は蓄積されたテキストから名詞、動詞、形容詞、副詞と接頭辞の一部といった単語を抽出し、助詞や助動詞を取り除いて、そのテキスト中の単語の出現頻度からテキストをベクトル（以下、文書ベクトルと呼ぶ）で表現する。そして、２つの文書ベクトルの内積値を類似度として定義する。その上で、あらかじめ与えられたサンプルテキストのどれに近いかで自動分類したり、分類数を指定して分類対象のテキストをクラスタリングすることで、テキストをグループ化してテキスト集合の特徴を捉えていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
以上のように、従来の情報マイニング方法においては、テキスト中から抽出した単語の出現頻度に基づきテキストを一つの固まりと考えてテキスト間の類似度を計算し、類似度によって分類を行なっていたので、「コンピュータのプリンタに関する内容」といったレベルでのグループ化しかできない。従って、「プリンタの電源が入らないので印刷ができない」と、「プリンタの電源は入るが印刷できない」といった内容的には異なるが使われている単語が同じものを区別することはできないという問題があった。よって、システム管理者は、プリンタに関する問い合わせが多いことは分析できても、プリンタのどういった現象に対する問い合わせが多いかを分析することはできず、顧客からの大量の問い合わせの中から、優先的に対応すべき具体的な問題を抽出する事ができないといった問題があった。
【０００４】
本発明は、以上の事情を考慮してなされたもので、事例データベースのように、日々蓄積されるテキストデータの中から具体的内容に基づき有効な情報をマイニングして取り出すことで、事例データベースシステム管理者が顧客からの問い合わせを減少させるための製品マニュアルの充実や、Ｑ＆Ａの事例の充実を図ったり、事例データベースが対象とする製品の製品開発者が優先的に対処すべき項目を容易に発見できるようにする情報マイニング方法等を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記の目的に鑑み、この発明は、蓄積されたテキスト集合から有効な相関情報を見つけだすための情報マイニング方法において、蓄積された各テキストから単語を切り出す単語切り出しステップと、この単語切り出しステップによって切り出した単語の係り受け構造を解析する係り受け解析ステップと、この係り受け解析ステップで係り受け解析された係り受け構造の類似度を判定する文構造類似度判定ステップと、この文構造類似度判定ステップによって判定された値によって文をグループ化するグループ化ステップと、上記単語切り出しステップで切り出した中から特定単語を抽出する特定キーワード抽出ステップと、この特定キーワードとグループ化された文の出現回数を集計するデータ集計ステップと、このデータ集計ステップで集計したデータの相関関係を分析する情報マイニングステップと、相関が強い項目を取り出して表示する結果表示ステップと、を備えたことを特徴とする情報マイニング方法にある。
【０００６】
またこの発明は、上記係り受け解析ステップにおいて、日本語のテキストの場合、助詞などの情報が欠落した単語を最も近い用言に係るように処理することを特徴とする情報マイニング方法にある。
【０００７】
またこの発明、上記単語切り出しステップの結果に対して、重要文を抽出する重要文抽出ステップをさらに備え、この重要文抽出ステップによって抽出した文のみを上記係り受け解析ステップで処理することを特徴とする情報マイニング方法にある。
【０００８】
またこの発明は、上記重要文抽出ステップにおいて、テキスト中に高頻度で出現するキーワードを含む文を抽出対象とすることを特徴とする情報マイニング方法にある。
【０００９】
またこの発明は、上記重要文抽出ステップにおいて、特定のパターンにマッチする表現が出現した文を抽出対象とすることを特徴とする情報マイニング方法にある。
【００１０】
またこの発明は、上記類似文判定ステップにおいて、シソーラス辞書を使い単語の関連度を元に類似度を判定することを特徴とする情報マイニング方法にある。
【００１１】
またこの発明は、上記特定キーワード抽出ステップにおいて、マニュアル等の目次見出しを特定キーワードとすることを特徴とする情報マイニング方法にある。
【００１２】
またこの発明は、上記特定キーワード抽出ステップにおいて、製品のファミリーツリーの部品名を特定キーワードとすることを特徴とする情報マイニング方法にある。
【００１３】
またこの発明は、上記情報マイニングステップにおいて、グループ化された文を１つの軸とし、特定キーワードをもう１つの軸としてカイ二乗統計によって特異点を見つけ出すことを特徴とする情報マイニング方法にある。
【００１４】
またこの発明は、上記単語切り出しステップにおいて、構造化されたテキストの特定部分を処理対象とすることを特徴とする情報マイニング方法にある。
【００１５】
またこの発明は、上記結果表示ステップにおいて、上記マイニングステップで評価した結果の値を、２次元平面上で色の濃淡として表示することを特徴とする情報マイニング方法にある。
【００１６】
またこの発明は、蓄積されたテキスト集合から情報を見つけだすための情報マイニング装置において、蓄積された各テキストから単語を切り出す単語切り出し手段と、この単語切り出し手段によって切り出した単語の係り受け構造を解析する係り受け解析手段と、この係り受け解析手段で係り受け解析された係り受け構造の類似度を判定する文構造類似度判定手段と、この文構造類似度判定手段によって判定された値によって文をグループ化するグループ化手段と、上記単語切り出し手段で切り出した中から特定単語を抽出する特定キーワード抽出手段と、この特定キーワードとグループ化された文の出現回数を集計するデータ集計手段と、このデータ集計手段で集計したデータの相関関係を分析する情報マイニング手段と、相関が強い項目を取り出して表示する結果表示手段と、を備えたことを特徴とする情報マイニング装置にある。
【００１７】
またこの発明は、コンピュータによる蓄積されたテキストから情報を見つけだす情報マイニングプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体において、蓄積されたテキストから単語を切り出す単語切り出し手順と、この単語切り出し手順によって切り出した単語の係り受け構造を解析する係り受け解析手順と、この係り受け解析手順で係り受け解析された係り受け構造の類似度を判定する文構造類似度判定手順と、この文構造類似度判定手順によって判定された値によって文をグループ化するグループ化手順と、上記単語切り出し手順で切り出した中から特定単語を抽出する特定キーワード抽出手順と、この特定キーワードとグループ化された文の出現回数を集計するデータ集計手順と、このデータ集計手順で集計したデータの相関関係を分析する情報マイニング手順と、相関が強い項目を取り出して表示する結果表示手順と、を含むことを特徴とする情報マイニングプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体にある。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の形態を図について説明する。図１は、本発明の情報マイニング装置を示す構成図である。１１は、顧客からの問い合わせ事例などを蓄積するテキストＤＢ（データベース）で、顧客からの問い合わせ内容、製品名、それに対する回答内容などを蓄積する。さらに、テキストから形態素解析した形態素情報、重要文抽出によって抽出された重要文情報、文と文との類似度を計算した類似度値等を格納する。１２は、単語辞書で、単語切り出し処理での解析用辞書として使用する。さらに、１３は、各単語間の関係を記述したシソーラス辞書である。これらはデータベース部５１に格納されている。
【００１９】
１は、テキストＤＢ１１に格納されたテキストに対して単語を抽出する単語切り出し手段である。２は、単語切り出し手段１にて切り出したテキストの中から重要文を特定して抽出する重要文抽出手段である。３は、重要文抽出手段２で抽出した重要文に対して係り受け関係を解析する係り受け解析手段である。４は、係り受け解析手段３で解析した係り受け構造と、シソーラス辞書１３の情報を基に文の類似度を計算する文構造類似度判定手段である。
【００２０】
一方、５は、重要文抽出手段２で抽出した重要文に対して指定された特定キーワードを抽出する特定キーワード抽出手段である。６は、文構造類似度判定手段４によって類似度計算された情報を基に、類似する文をグループ化するグループ化手段である。
【００２１】
７は、特定キーワード抽出手段５で抽出対象となった特定キーワードと、グループ化手段６でグループ化した文グループの２つを軸とし、出現頻度を基に集計するデータ集計手段である。８は、データ集計手段７によって集計した出現頻度の表に対して、統計計算によって特徴を抽出する情報マイニング手段である。９は、情報マイニング手段８によって、特徴を抽出した結果、特徴量の大きい項目を表示する結果表示手段である。これらは格納されたプログラムに従って動作するコンピュータ５０により構成される。さらに５２は、表示のための表示器である。
【００２２】
図２は、本発明の情報マイニング装置の動作を示すフローチャート図である。各ステップは、図１の構成図の処理を行うための手段に対応し、１から９が、Ｓ１からＳ９に対応する。
【００２３】
図３は、テキストＤＢ１１に格納されているテキストの例ある。テキストは構造化されており、２１は製品名例、２２は問い合わせ内容例である。
【００２４】
次に動作について説明する。単語切り出し手段１は単語切り出しステップＳ１によってテキストＤＢ１１に格納されたテキストに対して単語の切り出しを行なう。単語の切り出しには、単語辞書１２を使い、一般に文の解析に利用される形態素解析方法を用いることで、文から名詞、動詞、および形容詞などの自立語とその活用形、および助詞、助動詞などの付属語とその活用形などを特定する。分割された形態素の情報は、単語切り出しの対象となったテキストと対応づけて、テキストＤＢ１１に格納する。
【００２５】
図３は、テキストＤＢ１１に格納されているテキストの例を示しており、単純なテキストではなく、文書番号、製品名、問い合わせ、回答といった構造を持ったテキストである。ここでは、問い合わせに関して情報マイニングを行うとして、問い合わせ内容例２２の部分を取り出して、単語切り出しステップＳ１によって単語を切り出しテキストＤＢ１１に格納する。
【００２６】
次に、重要分抽出手段２では、重要分抽出ステップＳ２によって、解析対象のテキスト中から重要な文を抽出して、重要な文に印を付けたテキスト情報をテキストＤＢ１１に格納する。重要文抽出ステップＳ２の処理としては、テキストの抄録作成手段として用いられる統計的手法による方法を用いる。たとえば、１つのテキスト中に多く含まれた自立単語を含む文を指定した割合で抽出することで実現する。
【００２７】
【数１】
0003583631.tif 000002
【００２８】
式（１）では、Ｗｉがｉ番目の文の重要度を表しており、Ｗｉの値の順に一定の割合の文を重要文として抽出する。
【００２９】
図３の問い合わせ内容例２２では、文が一つしか存在しないので、問い合わせ内容例２２がそのまま重要文となる。
【００３０】
重要文抽出手段２で重要文を選択しテキストＤＢ１１に格納すると、係り受け解析手段３では係り受け解析ステップＳ３で、一般に知られている構文解析処理によってテキスト中の重要文に対して係り受けを抽出し、係り受け構造をテキストＤＢ１１に格納する。この時、主たる用言に対して（テンス、アスペクト、モダリティ）の情報も同様に格納する。
【００３１】
図４は、問い合わせ内容例２２を係り受け解析ステップＳ３で解析した結果を示す係り受け解析例である。
【００３２】
係り受け解析手段３で、テキスト中の重要文に関して係り受け構造を解析したら、文構造類似度判定手段４では、文構造類似度計算ステップＳ４にて、シソーラス辞書１３を利用しながらテキスト中の文の類似度をテキストＤＢ１１に格納されたすべての文に対して計算する。類似度の計算方法として、テキストＤＢ１１に格納されているすべての重要文に関して類似度を単純に計算すると、計算量が非常に多くなるので、あらかじめ係り受け構造を比較する前に、シソーラス辞書１３を利用して、関連する単語を限定する。たとえば、「〜が印刷できない」と、「〜がプリントできない」は、図５のシソーラス辞書上で直接の上位概念を持つので類似度計算の対象とするが、「〜が印刷できない」と「〜が入力できない」は類似度を０とする。
【００３３】
【数２】
0003583631.tif 000003
【００３４】
（２）式は、構文上で対応する単語の類似度を基に文の類似度を定義したものである。これによって、文として同じ用語が用いられていなくても類似度を計算することができる。
【００３５】
次に、特定キーワード抽出手段５では、特定キーワード抽出ステップＳ５で予め指定されたキーワードとマッチするかどうかを判定し、マッチすればその情報をテキストＤＢ１１に格納する。この時、特定キーワードは、予め製品マニュアルの目次項目（目次見出し）や、製品のファミリーツリーなどから人手、または機械的に部品名等が抽出されているものとする。
【００３６】
図６はプリンタマニュアルの目次から抽出した特定キーワードの例である。問い合わせ内容例２２の文には、「印刷」という単語が存在し、図５のシソーラス辞書上で「プリント」という単語が同義と定義されているので、特定キーワード抽出ステップＳ５によって、「プリント」が問い合わせ内容例２２の特定キーワードとなる。
【００３７】
次に、グループ化手段６では、グループ化ステップＳ６によって、上記文構造類似度判定手段４で計算された類似度に基づき、類似文をグループ化する。この時、類似度を（テンス、アスペクト、モダリティ）の一致するものに限定してグループ化を行なう。グループ化するに当たっては、予め設定した類似度の閾値に基づき、文をグループ化するものとする。
【００３８】
ここで設定する閾値を変更することで、問い合わせ内容を大まかにグループ化するか、細かくグループ化するかを選択することができる。
【００３９】
グループ化手段６によって、グループ化が終了すると、データ集計手段７では、データ集計ステップＳ７で、２次元の表上に頻度集計する。２次元の表で２つの軸のうち１つは、グループ化した文を配置し、もう一つの軸には特定キーワード抽出手段５で抽出した特定キーワードを配置する。
【００４０】
図７はデータ集計手段７で集計するためのテーブルの例で、横軸方向に特定キーワード、縦軸方向にグループ化手段６によってグループ化された文が配置される。問い合わせ内容例２２の文に対しては、特定キーワード「プリント」が対応しているので、３１の位置の頻度をプラス１することになる。
【００４１】
次に情報マイニング手段８では、情報マイニングステップＳ８によって、データ集計ステップＳ７で集計した２次元の表に対して、（３）、（４）の式の適用によってカイ二乗検定による統計的に特異（特徴的）な点を抽出する。
【００４２】
【数３】
0003583631.tif 000004
【００４３】
上記（４）式のＹｉｊは理論頻度と実際の頻度がどれだけ離れているかを表す値で、この値が大きいほど特徴的に現れたことを示している。
【００４４】
最後に情報マイニング手段８で計算されたＹｉｊに対して、結果表示手段９では、結果表示ステップＳ９に基づき、Ｙｉｊの値が大きなものを順番に、特定キーワード、グループ化された文を代表する文、Ｙｉｊの値の組みを表示器５２に表示する。
【００４５】
図８は、Ｙｉｊの値が大きい順に情報マイニングした結果を表示したもので、プリント（印刷）に関して、「電源が入っているのに印刷ができない」という問い合わせが非常に多く、特徴的であった場合には上位に表示されることを示している。
【００４６】
さらに結果表示手段９では、式（３）で計算された値を色の濃淡で表示することで、利用者は特徴的に現れる問題（たとえば、製品の特定の機能に関して問い合わせが多いといった情報）を全体の中から把握することができる。
【００４７】
図９は、情報マイニング結果を２次元平面上に表示したもので、図８で１位であった項目４１が濃い色で表示されている。
【００４８】
これによって、テキストＤＢ１１に格納されたテキストのうちで、高頻度で現れる内容をシステム管理者に提示することができ、マニュアルの改良や、Ｑ＆Ａ事例の追加を効果的に進めることができる。さらに、特定キーワードを製品のファミリーツリー中の部品名とし、テキスト処理対象をＱ＆Ａ事例のＡに適用することで、特定部品に関する質問が頻発していることから、製品改良へのフィードバックをするために必要となる情報を開発者が入手することが可能となる。
【００４９】
なお、重要文抽出ステップＳ２の処理として、テキスト中に出現する自立語の出現頻度を元に重要文を抽出する処理に換えて、「〜できない」、「〜について知りたい」といった特定の形態素パターンを用意しておき、そのパターンに一致する文を重要文として抽出することもできる。これにより、問い合わせ履歴の分析といった特定の内容に関するＤＢに対しては、統計的手法による重要文抽出より適切な文を選択することが可能となる。
【００５０】
また、係り受け解析処理として、日本語のテキストの場合、一般の構文解析処理に換えて、「プリンタ印刷できない」といった助詞が欠落する文を許容するために助詞が欠落する場合には最も近くの用言に係り受け構造を設定するようにすることもできる。
【００５１】
さらに、特定キーワード抽出処理として、テキスト中に現れる特定キーワードを抽出する方法に換えて、製品名や、部品名などがテキストＤＢ１１中で所定の書誌項目としてあらかじめ分かっている場合には、テキスト中から抽出することなく、所定の書誌情報フィールド（図３の製品名例２１に対応する部分）から取り出しマッチングを取るようにすることもできる。
【００５２】
【発明の効果】
以上のようにこの発明によれば、蓄積されたテキスト集合から有効な相関情報を見つけだすための情報マイニング方法において、蓄積された各テキストから単語を切り出す単語切り出しステップと、この単語切り出しステップによって切り出した単語の係り受け構造を解析する係り受け解析ステップと、この係り受け解析ステップで係り受け解析された係り受け構造の類似度を判定する文構造類似度判定ステップと、この文構造類似度判定ステップによって判定された値によって文をグループ化するグループ化ステップと、上記単語切り出しステップで切り出したの中から特定単語を抽出する特定キーワード抽出ステップと、この特定キーワードとグループ化された文の出現回数を集計するデータ集計ステップと、このデータ集計ステップで集計したデータの相関関係を分析する情報マイニングステップと、相関が強い項目を取り出して表示する結果表示ステップと、を備えたことを特徴とする情報マイニング方法およびこれにを実行する情報マイニング装置、さらには情報マイニングプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する。これにより、事例データベースのように、日々蓄積されるテキストデータの中から有効な情報をマイニングして取り出すことで、事例データベースシステム管理者が顧客からの問い合わせを減少させるための製品マニュアルの充実や、Ｑ＆Ａの事例の充実を図ったり、事例データベースが対象とする製品の製品開発者が優先的に対処すべき項目を容易に発見できるようにするという効果がある。
【００５３】
またこの発明では、上記係り受け解析ステップにおいて、日本語のテキストの場合、助詞などの情報が欠落した単語を最も近い用言に係るように処理することを特徴とするので、より応用力のある情報マイニング方法等が提供できる。
【００５４】
またこの発明で、上記単語切り出しステップの結果に対して、重要文を抽出する重要文抽出ステップをさらに備え、この重要文抽出ステップによって抽出した文のみを上記係り受け解析ステップで処理することを特徴とするので、より効率のよい情報マイニング方法等が提供できる。
【００５５】
またこの発明では、上記重要文抽出ステップにおいて、テキスト中に高頻度で出現するキーワードを含む文を抽出対象とすることを特徴とするので、よい効率のよい情報マイニング方法等が提供できる。
【００５６】
またこの発明では、上記重要文抽出ステップにおいて、特定のパターンにマッチする表現が出現した文を抽出対象とすることを特徴とするので、より効率のよい情報マイニング方法が提供できる。
【００５７】
またこの発明では、上記類似文判定ステップにおいて、シソーラス辞書を使い単語の関連度を元に類似度を判定することを特徴とするので、より効率のよい情報マイニング方法等が提供できる。
【００５８】
またこの発明では、上記特定キーワード抽出ステップにおいて、マニュアル等の目次見出しを特定キーワードとすることを特徴とするので、マニュアル製造等に適したより効率のよい情報マイニング方法等を提供できる。
【００５９】
またこの発明では、上記特定キーワード抽出ステップにおいて、製品のファミリーツリーの部品名を特定キーワードとすることを特徴とするので、製品製造等に適したより効率のよい情報マイニング方法等を提供できる。
【００６０】
またこの発明では、上記情報マイニングステップにおいて、グループ化された文を１つの軸とし、特定キーワードをもう１つの軸としてカイ二乗統計によって特異点を見つけ出すことを特徴とするので、より効率のよい情報マイニング方法等が提供できる。
【００６１】
またこの発明では、上記単語切り出しステップにおいて、構造化されたテキストの特定部分を処理対象とすることを特徴とするので、より効率のよい情報マイニング方法等が提供できる。
【００６２】
またこの発明では、上記結果表示ステップにおいて、上記マイニングステップで評価した結果の値を、２次元平面上で色の濃淡として表示することを特徴とすので、評価結果が分かりやすい情報マイニング方法等を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の情報マイニング装置の構成を示す図である。
【図２】本発明の処理動作を示すフローチャート図である。
【図３】本発明のテキストＤＢに格納されたテキストの例を示す図である。
【図４】本発明の係り受け解析結果の例を示す図である。
【図５】本発明のシソーラス辞書に格納されたデータの例を示す図である。
【図６】本発明における特定キーワードをマニュアルから抽出した例を示す図である。
【図７】本発明における集計テーブルの例を示す図である。
【図８】本発明における分析結果リストの画面の例を示す図である。
【図９】本発明における分析結果リストの２次元濃淡表示の例を示す図である。
【符号の説明】
１  単語切り出し手段、２  重要文抽出手段、３  係り受け解析手段、４  文構造類似度判定手段、５  特定キーワード抽出手段、６  グループ化手段、７  データ集計手段、８  情報マイニング手段、９  結果表示手段、１１  テキストＤＢ、１２  単語辞書、１３  シソーラス辞書、２１  製品名例、２２  問い合わせ内容例、５０  コンピュータ部、５１  データベース部、５２表示器。
【図１】
0003583631.tif 000005
【図２】
0003583631.tif 000006
【図３】
0003583631.tif 000007
【図４】
0003583631.tif 000008
【図５】
0003583631.tif 000009
【図６】
0003583631.tif 000010
【図７】
0003583631.tif 000011
【図８】
0003583631.tif 000012
【図９】
0003583631.tif 000013