(57)【要約】  指定された言語表現を含む文書の出現数から得られた時系列データを分析する時系列データ分析装置１を用いる。時系列データ分析装置１は、時系列データ中に、言語表現が話題になった要因が含まれていると予測される区間の始点を設定する始点設定部５と、時系列データから、設定された始点の未来側に位置し、且つ、始点に最も近接する極大点を抽出する極大点抽出部７と、抽出された極大点を基準にして、予測される区間の終点を設定する終点設定部６とを備えている。
2010067566.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
指定された言語表現を含む文書の出現数から得られた時系列データを分析する時系列データ分析装置であって、
前記時系列データ中に、前記時系列データにおける前記言語表現を含む文書の出現数、又は前記出現数の増加率に基づいて、前記言語表現が話題になった要因が含まれていると予測される区間の始点を設定する始点設定部と、
前記時系列データから、設定された前記始点の未来側に位置し、且つ、前記始点に最も近接する極大点を抽出する極大点抽出部と、
抽出された前記極大点を基準にして、前記予測される区間の終点を設定する終点設定部とを備える、ことを特徴とする時系列データ分析装置。
【請求項２】
前記終点設定部が、抽出された前記極大点の過去側に、前記予測される区間の終点を設定する、請求項１に記載の時系列データ分析装置。
【請求項３】
前記終点設定部が、抽出された前記極大点に、前記予測される区間の終点を設定する、請求項１に記載の時系列データ分析装置。
【請求項４】
前記終点設定部が、抽出された前記極大点の過去側に位置し、且つ、前記始点からの前記言語表現を含む文書の出現数の総和が設定数以上となる点に、前記予測される区間の終点を設定する、請求項１に記載の時系列データ分析装置。
【請求項５】
前記終点設定部が、抽出された前記極大点の過去側に位置し、且つ、前記始点との時間的距離が設定値以内となる点に、前記予測される区間の終点を設定する、請求項１に記載の時系列データ分析装置。
【請求項６】
指定された言語表現を含む文書の出現数から得られた時系列データを分析するための、時系列データ分析方法であって、
（ａ）前記時系列データ中に、前記時系列データにおける前記言語表現を含む文書の出現数、又は前記出現数の増加率に基づいて、前記言語表現が話題になった要因が含まれていると予測される区間の始点を設定するステップと、
（ｂ）前記時系列データから、設定された前記始点の未来側に位置し、且つ、前記始点に最も近接する極大点を抽出するステップと、
（ｃ）抽出された前記極大点を基準にして、前記予測される区間の終点を設定するステップとを有する、ことを特徴とする時系列データ分析方法。
【請求項７】
前記（ｃ）のステップで、前記（ｂ）のステップによって抽出された前記極大点の過去側に、前記予測される区間の終点を設定する、請求項６に記載の時系列データ分析方法。
【請求項８】
前記（ｃ）のステップで、前記（ｂ）のステップによって抽出された前記極大点に、前記予測される区間の終点を設定する、請求項６に記載の時系列データ分析方法。
【請求項９】
前記（ｃ）のステップで、前記（ｂ）のステップによって抽出された前記極大点の過去側に位置し、且つ、前記始点からの前記言語表現を含む文書の出現数の総和が設定数以上となる点に、前記予測される区間の終点を設定する、請求項６に記載の時系列データ分析方法。
【請求項１０】
前記（ｃ）のステップで、前記（ｂ）のステップによって抽出された前記極大点の過去側に位置し、且つ、前記始点との時間的距離が設定値以内となる点に、前記予測される区間の終点を設定する、請求項６に記載の時系列データ分析方法。
【請求項１１】
コンピュータによって、指定された言語表現を含む文書の出現数から得られた時系列データの分析を実行するための、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であって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記時系列データ中に、前記時系列データにおける前記言語表現を含む文書の出現数、又は前記出現数の増加率に基づいて、前記言語表現が話題になった要因が含まれていると予測される区間の始点を設定するステップと、
（ｂ）前記時系列データから、設定された前記始点の未来側に位置し、且つ、前記始点に最も近接する極大点を抽出するステップと、
（ｃ）抽出された前記極大点を基準にして、前記予測される区間の終点を設定するステップとを実行させる、命令を含む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。
【請求項１２】
前記（ｃ）のステップで、前記（ｂ）のステップによって抽出された前記極大点の過去側に、前記予測される区間の終点を設定する、請求項１１に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１３】
前記（ｃ）のステップで、前記（ｂ）のステップによって抽出された前記極大点に、前記予測される区間の終点を設定する、請求項１１に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１４】
前記（ｃ）のステップで、前記（ｂ）のステップによって抽出された前記極大点の過去側に位置し、且つ、前記始点からの前記言語表現を含む文書の出現数の総和が設定数以上となる点に、前記予測される区間の終点を設定する、請求項１１に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１５】
前記（ｃ）のステップで、前記（ｂ）のステップによって抽出された前記極大点の過去側に位置し、且つ、前記始点との時間的距離が設定値以内となる点に、前記予測される区間の終点を設定する、請求項１１に記載の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】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、着目された言語表現を含む文書集合から得られた時系列データを分析対象とする、時系列データ分析装置、時系列データ分析方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットの急速な発達に伴い、多くの人が、インターネット上の掲示板やブログ等によって情報を発信できるようになっている。このような一般の多くの人が発信した情報には、企業にとって、製品開発等に有益な情報が含まれていることが多いため、インターネット上で発信された情報に対しては盛んに情報分析が行われている。また、インターネット上で発信された情報は、通常は、文書で構成されていることから、情報分析は、テキストマイニングと呼ばれる文書分析技術を用いて行われる。【０００３】
更に、通常、インターネット上の掲示板やブログ等によって発信された情報には、発信時刻が付与されている。このため、情報分析においては、何時、どのような話題が多くの人の間で注目されているかを調べる時系列分析も行われている（例えば、非特許文献１参照。）。【０００４】
例えば、非特許文献１に開示されている時系列分析では、ある言語表現（以下「着目表現」という）が入力されると、着目表現を含む文書の出現数の時系列変化が調査され、着目表現を含む文書が爆発的に増加している区間が抽出される。そして、抽出された区間は、着目表現が話題になっている区間であると判定される。【０００５】
具体的には、非特許文献１に開示されている時系列分析では、着目表現が出現する文書集合は文書ストリームとみなされ、そして、文書の出現間隔が短くなっている区間が、爆発的に増加している区間として抽出される。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】藤木稔明、南野朋之、鈴木泰裕、奥村学著「ｄｏｃｕｍｅｎｔ  ｓｔｒｅａｍにおけるｂｕｒｓｔの発見」、情報処理学会研究報告、２００４−ＮＬ−１６０、ｐｐ．８５−９２、２００４年３月５日
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ある着目表現が話題になったときに、話題になった要因を分析することは重要である。ある着目表現が話題になっているときに書かれた文書には、その着目表現と共に話題になった要因も同じ文書内で書かれている場合が多い。そこで、例えば、話題になった要因を含む文書が多く存在する区間を抽出し、その区間に含まれている文書からテキストマイニング技術を用いて話題になった要因を抽出することが考えられる。このとき、話題になった要因を含む文書が多く存在する区間を抽出できればそれだけマイニングでの要因の抽出を高精度に行うことができる。【０００８】
しかしながら、非特許文献１に開示されている時系列分析は、文書の出現間隔が短くなっている区間を抽出するに過ぎず、抽出された区間に含まれる文書がどのようなものであるかを考慮することはない。よって、抽出された区間に含まれる文書は、着目表現を話題にした要因だけでなく、着目表現に対する反応や、スパム・メール及びスパム・ブログといったスパムも多く含んでいる。こうしたスパムは要因分析のノイズとなるため、非特許文献１に開示されている手法で抽出された区間の文書からは、話題になった要因を高精度に抽出することが困難である。【０００９】
本発明の目的は、上記問題を解消し、着目表現を含む文書集合から得られた時系列データの中から、着目表現を話題にした要因を含む文書が多く存在する区間を抽出し得る、時系列データ分析装置、時系列データ分析方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明における時系列データ分析装置は、指定された言語表現を含む文書の出現数から得られた時系列データを分析する時系列データ分析装置であって、
前記時系列データ中に、前記時系列データにおける前記言語表現を含む文書の出現数、又は前記出現数の増加率に基づいて、前記言語表現が話題になった要因が含まれていると予測される区間の始点を設定する始点設定部と、
前記時系列データから、設定された前記始点の未来側に位置し、且つ、前記始点に最も近接する極大点を抽出する極大点抽出部と、
抽出された前記極大点を基準にして、前記予測される区間の終点を設定する終点設定部とを備える、ことを特徴とする。【００１１】
また、上記目的を達成するため、本発明における時系列データ分析方法は、指定された言語表現を含む文書の出現数から得られた時系列データを分析するための、時系列データ分析方法であって、
（ａ）前記時系列データ中に、前記時系列データにおける前記言語表現を含む文書の出現数、又は前記出現数の増加率に基づいて、前記言語表現が話題になった要因が含まれていると予測される区間の始点を設定するステップと、
（ｂ）前記時系列データから、設定された前記始点の未来側に位置し、且つ、前記始点に最も近接する極大点を抽出するステップと、
（ｃ）抽出された前記極大点を基準にして、前記予測される区間の終点を設定するステップとを有する、ことを特徴とする。【００１２】
更に、上記目的を達成するため本発明におけるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータによって、指定された言語表現を含む文書の出現数から得られた時系列データの分析を実行するための、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であって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記時系列データ中に、前記時系列データにおける前記言語表現を含む文書の出現数、又は前記出現数の増加率に基づいて、前記言語表現が話題になった要因が含まれていると予測される区間の始点を設定するステップと、
（ｂ）前記時系列データから、設定された前記始点の未来側に位置し、且つ、前記始点に最も近接する極大点を抽出するステップと、
（ｃ）抽出された前記極大点を基準にして、前記予測される区間の終点を設定するステップとを実行させる、命令を含むプログラムを記録していることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
以上のように、本発明における時系列データ分析装置、時系列データ分析方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体によれば、着目表現を含む文書集合から得られた時系列データの中から、着目表現を話題にした要因を含む文書が多く存在する区間を抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、本発明における時系列データの分析の原理を説明する図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態における時系列データ分析装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の実施の形態における時系列データ分析装置が分析対象とする時系列データの一例を示す図である。
【図４】図４は、本発明の実施の形態における時系列データ分析方法で行われる処理を示すフロー図である。
【図５】図５は、本発明の実施の形態における時系列データ分析装置が生成した時系列データの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
（分析の原理）
最初に、図１を参照しながら、本発明における時系列データの分析の原理について説明する。図１は、本発明における時系列データの分析の原理を説明する図である。図１に示すように、一般に、ある着目されている言語表現（着目表現）が話題になるときにおいて、着目表現を含んだ文書の出現数は、時間の経過と共に変化し、極大点Ｑで最大となり、太線で示された曲線（Ａ＋Ｂ）を描くと考えられる。但し、曲線（Ａ＋Ｂ）は、下記の曲線（Ａ）と曲線（Ｂ）とを合成したものに相当する。
【００１６】
着目表現を含んだ文書のうち、着目表現を話題にした要因の記載されている文書の出現数は、図１中の細線で示された曲線（Ａ）を描くと考えられる。着目表現を話題にした要因の例としては、着目表現が「健康食品」である場合の「発がん性」、又は着目表現が「二酸化炭素」である場合の「ＩＰＣＣ報告書」等が挙げられる。前者は、ある「健康食品」に「発がん性」があるとの報告があったことにより、その「健康食品」が話題となった例であり、後者は、「ＩＰＣＣ報告書」が出された結果「二酸化炭素」と温暖化との関係について話題になった例である。
【００１７】
更に、着目表現を含んだ文書のうち、上記以外の派生意見が記載されている文書、又はスパム・メール及びスパム・ブログを含む文書の出現数は、図１中の破線で示された曲線（Ｂ）を描くと考えられる。曲線（Ｂ）に含まれる文書は、話題から派生した意見で、もとの話題になった要因から離れたことを記述していたり、スパム・メール及びスパム・ブログのように、意味のない文書であったりすることが多いため、本発明で目的とする着目表現を話題にした要因を含む文書が多く存在する区間に含まれる文書としては適さない。
【００１８】
そして、図１に示すように、曲線（Ａ）においては、着目表現を話題にした要因が発生した時に、その出現数が大きく増加し、その後すぐに出現数が減少する。一方、曲線（Ｂ）に含まれる文書は、派生意見が記載されている文書、又はスパム・メール及びスパム・ブログを含む文書であるため、曲線（Ｂ）においては、曲線（Ａ）の立ち上がりから遅れて、その出現数が増加する。また、曲線（Ｂ）の出現数は、曲線（Ａ）の出現数が減少しても、暫くは出現数が多い状態が続き、その後、次第に減少していく。
【００１９】
ところで、上述したように、本発明の目的は、曲線（Ａ）、即ち、「着目表現を話題にした要因」を多く含む区間（以下「特徴区間」とする）を抽出することである。よって、本発明の目的を達成するためには、曲線（Ａ）の増加が開始された点（開始点）Ｓから、曲線（Ａ）と曲線（Ｂ）との交点Ｐまでの区間が抽出されれば良い。なぜなら、交点Ｐ以降の区間では、曲線（Ａ）による出現数よりも、曲線（Ｂ）による出現数の方が多くなるので、交点Ｐ以降の区間は、抽出すべき特徴区間としては不適切だからである。
【００２０】
しかしながら、実際には、着目表現の出現数の計数は、曲線（Ａ＋Ｂ）のグラフによってのみ可能である。このため、開始点Ｓは観察でき、その検出は容易であるが、交点Ｐは観察することができず、その検出は困難である。これに対して、本発明では、観察可能な開始点Ｓを始点とし、同じく観察可能な曲線（Ａ＋Ｂ）の極大点Ｑを基準に終点を設定して、特徴区間を抽出することにより、交点Ｐを終点とする場合と同様の効果を得ることが可能となる。
【００２１】
図１に示すように、曲線（Ｂ）は曲線（Ａ）よりも遅れて立ち上がり、曲線（Ｂ）のピークは曲線（Ａ）のピークよりも低く、更に、極大点Ｑは交点Ｐよりも左側に位置する場合が多い。よって、例えば、始点Ｓから極大点Ｑまでの区間を抽出すれば、曲線（Ａ）の割合が大きな区間が抽出され、本発明の目的である「「着目表現を話題にした要因」を多く含む区間（特徴区間）を抽出する」は達成できると考えられる。なお、交点Ｐ点以降の区間では、曲線（Ａ）による出現数よりも、曲線（Ｂ）による出現数の方が多くなるので、交点Ｐ以降の区間は、抽出すべき特徴区間とする必要がない。
【００２２】
（実施の形態）
次に、本発明の実施の形態における時系列データ分析装置、時系列データ分析方法、及びプログラムについて、図２〜図４を参照しながら説明する。最初に、本実施の形態における時系列データ分析装置の概略構成について図２及び図３を用いて説明する。図２は、本発明の実施の形態における時系列データ分析装置の構成を示すブロック図である。図３は、本発明の実施の形態における時系列データ分析装置が分析対象とする時系列データの一例を示す図である。
【００２３】
図２に示す本実施の形態における時系列データ分析装置１は、指定された言語表現（即ち、着目表現に相当する）を含む文書の出現数から得られた時系列データに対して、分析を行う分析装置である。また、図３に示すように、分析対象となる時系列データは、図１に示した例と同様に、時間を横軸とし、指定された言語表現を含む文書の出現数を縦軸とするデータである。
【００２４】
図２に示すように、時系列データ分析装置１は、特徴区間抽出部４と、極大点抽出部７とを備えている。特徴区間抽出部４は、時系列データ中から、言語表現が話題になった要因が含まれていると予測される区間（特徴区間）の抽出を行っており、始点設定部５と、終点設定部６とを有している。
【００２５】
始点設定部５は、時系列データ中に、特徴区間の始点Ｓ（図３参照）を設定する。終点設定部６は、後述の極大点抽出部７によって抽出される極大点Ｑ（図３参照）を基準にして、特徴区間の終点Ｒ（図３参照）を設定する。極大点抽出部７は、時系列データから、設定された始点Ｓの未来側に位置し、且つ、始点Ｓに最も近接する極大点を抽出し、これを極大点Ｑとする。なお、「未来側」とは、時系列データにおける時間の進行側をいい、「過去側」とは、時間の進行方向の逆方向側をいう。
【００２６】
このように、本実施の形態における時系列データ分析装置１は、着目表現の時系列データにおける出現数が極大となる点を基準にして、特徴区間の終点を決定する。このため、図１を用いて説明したように、「着目表現を話題にした要因」を多く含む区間が、特徴区間として抽出される。
【００２７】
ここで、本発明の実施の形態における時系列データ分析装置の構成について具体的に説明する。図１に示すように、本実施の形態では、時系列データ分析装置１は、更に、入力受付部２と、時系列データ生成部３とを備えている。また、時系列データ分析装置１には、文書集合データベース８が接続されている。この構成により、時系列データ分析装置１は、指定された言語表現を含む文書を検索し、その出現数と時間情報とを調査して、時系列データを生成することができる。
【００２８】
本実施の形態において、指定された言語表現は、外部から、時系列データ分析装置１に入力される。入力された言語表現は、即ち、着目表現であり、入力受付部２によって受け付けられる。入力受付部２は、言語表現の入力を受け付けると、受け取った言語表現を時系列データ生成部３に渡す。ここで、言語表現は、自然文であっても、検索クエリであっても良い。言語表現（着目表現）の例としては、「健康食品」、「二酸化炭素」、「裁判員制度」等が挙げられる。
【００２９】
また、言語表現は、外部のコンピュータ装置からネットワークを介して、直接、入力受付部２に入力されても良いし、記録媒体に格納された状態で提供されても良い。前者の場合は、入力受付部２としては、外部と時系列データ分析装置１とを接続するためのインターフェイスが用いられる。後者の場合は、入力受付部２としては、読取装置が用いられる。
【００３０】
文書集合データベース８には、インターネットから集められた大量の文書が格納されている。文書は、時間情報を有するものであれば良く、Ｗｅｂページ、電子メール、更には、スパム・メールやスパム・ブログも、文書として格納されている。
【００３１】
なお、「時間情報」とは、各文書に付与されている年月日や時刻といった時間情報を意味する。「時間情報」としては、各文書の作成日時、発信日時、公開日時、ブログの日付等、各文書に直接関係する時間情報を用いることができる。更に「時間情報」としては、文書中の内容で扱われる事項及び事件に関する時間情報を用いることもできる。
【００３２】
時系列データ生成部３は、先ず、文書集合データベース８に記憶されている大量の時間情報付きの文書に対して、入力された言語表現（着目表現）を含む文書の検索を行う。次に、時系列データ生成部３は、検索によって得られた文書集合から時系列データを生成する。ここで、「時系列データ」とは、時間をある一定の期間で区切り、そして、区切られた各区間、あるいは、各区間の先頭や中点など各区間中の特定の点における任意の計数結果を時間の順に並べ、それによって得られるデータをいう。
【００３３】
具体的には、時系列データ生成部３は、各文書の時間情報に従い、単位時間毎に、着目表現を含む文書の出現数を求め、求めた出現数をプロットすることによって、図３に示す時系列データを生成する。また、時系列データ生成部３は、文書集合データベース８に格納されている総文書の数が各時点でばらついている場合は、単位時間毎に、出現数を総文書数で割る等して正規化することもできる。また、その他、文書集合データベース８に格納されている総文書の数が各時点でばらついている場合は、時系列データ生成部３は、過去のＮ点のデータから移動平均をとる等して平滑化することもできる。
【００３４】
また、本実施の形態においては、特徴区間抽出部４は、時系列データ生成部３が生成した時系列データ中から、特徴区間の抽出を行う。そして、本実施の形態では、始点設定部５は、時系列データにおける言語表現を含む文書の出現数、又は出現数の増加率に基づいて、特徴区間の始点を設定する。具体的には、始点設定部５は、出現数又は出現数の増加率が、予め設定された閾値以上となる区間の先頭の点、又は先頭の点よりも過去側にある出現数が極小となる点を、始点に設定できる。なお、閾値としては、例えば、出現数の平均値や、出現数の標準偏差を用いて得られる値等が挙げられる。
【００３５】
終点設定部６は、上述したように、極大点Ｑ（図３参照）を基準にして、特徴区間の終点Ｒ（図３参照）を設定するが、本実施の形態では、例えば、極大点を終点とすることができる。また、終点設定部６は、特徴区間が広がり過ぎないようにするため、極大点の過去側に、終点Ｒを設定することもできる。具体的には、この場合は、終点設定部６は、過去側に位置し、且つ、始点からの言語表現を含む文書の出現数の総和が設定数ｎ以上となる点、又は、過去側に位置し、且つ、始点との時間的距離が設定値以内となる点を、終点Ｒに設定できる。特徴区間を狭くすることで、より高精度に、着目表現を話題にした要因を含む文書を抽出することができる。
【００３６】
また、上記の「設定数ｎ」は、下記の（数１）によって求めることができる。下記の（数１）において、「Ｎ」は、時系列データ生成部３によって検索された文書の総数である。「ε」は、誤差であり、例えば、３％程度（ε＝０．０３）に設定される。「λ」は、信頼度を表すパラメータであり、例えば、信頼度が９５％に設定される場合は、λ＝１．９６に設定される。また、「ｓ２」は、分散を表しており、例えば、ｓ＝０．５に設定される。
【００３７】
【数１】
2010067566.tif 000003
【００３８】
更に、上記の「始点との時間的距離」についての設定値は、予め実験を行うことによって求めることができる。具体的には、着目表現が話題になった要因を含んでいる文書の出現数が予め特定された時系列データを用意する。この時系列データでは、図１に示した曲線（Ａ）が特定されているため、この時系列データの曲線（Ａ＋Ｂ）と、予め特定されている曲線（Ａ）とを対比すれば、上記の設定値は求められる。また、実験は、入力受付部２が受け付ける言語表現と同様の分野の言語表現について、複数回行われているのが好ましい。
【００３９】
次に、本発明の実施の形態における時系列データ分析方法について図４を用いて説明する。図４は、本発明の実施の形態における時系列データ分析方法で行われる処理を示すフロー図である。本実施の形態における時系列データ分析方法は、図２に示した本実施の形態における時系列データ分析装置１を動作させることによって実施される。このため、以下においては、適宜図１〜図３を参酌しながら、時系列データ分析装置１の動作も説明する。
【００４０】
図４に示すように、先ず、入力受付部２によって、外部からの言語表現の入力が受け付けられる（ステップＳ１）。入力された言語表現は、利用者が着目している着目表現であり、時系列データ生成部３に入力される。
【００４１】
次に、時系列データ生成部３によって、ステップＳ１で入力された言語表現を検索条件として、文書集合データベース８に格納されている文書集合に対して、検索が行われる（ステップＳ２）。ステップＳ２の検索により、着目表現を含む文書集合が特定される。
【００４２】
続いて、時系列データ生成部３は、ステップＳ２で検索された文書集合から、時系列データを生成する（ステップＳ３）。具体的には、時系列データ生成部３は、各文書の時間情報に従い、単位時間毎に、着目表現を含む文書の出現数を求め、求めた出現数をプロットして、図３に示すようなグラフを生成する。
【００４３】
次に、始点設定部５は、ステップＳ３で得られた時系列データ中に、着目表現が話題になった要因が含まれていると予測される区間（特徴区間）の始点Ｓを設定する（ステップＳ４）。次に、極大点抽出部７は、時系列データから、設定された始点Ｓの未来側に位置し、且つ、始点Ｓに最も近接する極大点を抽出し、これを極大点Ｑとする（ステップＳ５）。
【００４４】
続いて、終点設定部６は、ステップＳ５で抽出された極大点Ｑを基準にして、特徴区間の終点Ｒを設定する（ステップＳ６）。その後、特徴区間抽出部４は、ステップＳ４で設定された始点Ｓと、ステップＳ５で設定された終点Ｒとで特定される特徴区間を抽出して、これを外部に出力し、処理を終了する。
【００４５】
このように、本実施の形態では、着目表現が話題になった要因が含まれていると予測される区間（特徴区間）が特定される。また、特定された特徴区間には、図１を用いて説明したように、着目表現が話題になった要因が特に多く含まれている。よって、本実施の形態における時系列データ分析装置及び時系列データ分析方法によれば、時系列データの各区間において、着目表現が話題になっているかどうかを適切に判断することができる。
【００４６】
ここで、本実施の形態における時系列データ分析装置及び時系列データ分析方法で得られる効果について、図５を用いて検証する。図５は、本実施の形態における時系列データ分析装置が生成した時系列データの一例を示す図である。
【００４７】
図５においては、着目表現は「健康食品」であり、時系列データを示す曲線（Ａ＋Ｂ）は、「健康食品」を含む文書の出現数を時系列に沿ってプロットして得られている。また、図５中の曲線（Ａ）は、着目表現「健康食品」を話題にした要因、具体的には「発がん性」を含む文書の出現数を時系列に沿ってプロットして得られている。
【００４８】
また、図５に示した時系列データに対して、始点設定部５が始点Ｓを設定し、極大点抽出部７が極大点Ｑを抽出し、更に、終点設定部６が終点Ｒを設定する。図５の例では、始点設定部５は、着目表現を含む文書の出現数の増加率に基づいて、始点Ｓを設定している。また、終点設定部６は、極大点Ｑを終点Ｒに設定している。
【００４９】
そして、始点Ｓと終点Ｒとで区切られた区間αと、曲線（Ａ）とを対比してみると、区間αは、他の区間に比べて、曲線（Ａ）の割合が大きな区間であることが確認できる。このように、本実施の形態によれば、着目表現が話題になった要因が多く含まれている区間が特定される。
【００５０】
また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図４に示すステップＳ１〜Ｓ７を実行させる命令を含むプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行すれば、本実施の形態における時系列データ分析装置を実現でき、更に、本実施の形態における時系列データ分析方法を実行することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（central processing unit）は、時系列データ生成部３、特徴区間抽出部４、及び極大点抽出部７として機能し、処理を行なう。
【００５１】
また、本実施の形態では、文書集合データベース８は、上記コンピュータ又はネットワークで接続された別のコンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置に、これを構成するデータファイルを格納することによって、実現できる。更に、文書集合データベース８は、データファイルが格納された記録媒体をコンピュータと接続された読取装置に搭載することによっても実現できる。
【００５２】
また、本発明の実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体、例えば、光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ、フロッピーディスク等に記憶された状態で、又はネットワークを介して供給される。
【００５３】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【００５４】
この出願は、２００８年１２月１２日出願された日本出願特願２００８−３１６８１６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。
【産業上の利用可能性】
【００５５】
本発明は、ニュースサイトやブログ等の、発信時刻が付与されたインターネット上の文書の分析に適用できる。具体的には、本発明を、例えば、着目表現が話題になった要因を抽出するマイニングシステム、又は検索システムに適用した場合は、特徴区間は、マイニングの注目区間として設定される。よって、特徴区間は、他の区間と比較することにより、着目表現が話題になった要因を抽出したり、検索結果を期間ごとにクラスタリングしたりすることに利用できる。
【符号の説明】
【００５６】
１  時系列データ分析装置
２  入力受付部
３  時系列データ生成部
４  特徴区間抽出部
５  始点設定部
６  終点設定部
７  極大点抽出部
８  文書集合データベース
【図１】
2010067566.tif 000004
【図２】
2010067566.tif 000005
【図３】
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【図４】
2010067566.tif 000007
【図５】
2010067566.tif 000008
【手続補正書】
【提出日】平成23年8月12日(2011.8.12)
【手続補正１】
【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】
指定された言語表現を含む文書の出現数から得られた時系列データを分析する時系列データ分析装置であって、
前記時系列データ中に、前記時系列データにおける前記言語表現を含む文書の出現数、又は前記出現数の増加率に基づいて、前記言語表現が話題になった要因が含まれていると予測される区間の始点を設定する始点設定部と、
前記時系列データから、設定された前記始点の未来側に位置し、且つ、前記始点に最も近接する極大点を抽出する極大点抽出部と、
抽出された前記極大点を基準にして、前記予測される区間の終点を設定する終点設定部とを備える、ことを特徴とする時系列データ分析装置。
【請求項２】
前記終点設定部が、抽出された前記極大点の過去側に、前記予測される区間の終点を設定する、請求項１に記載の時系列データ分析装置。
【請求項３】
前記終点設定部が、抽出された前記極大点に、前記予測される区間の終点を設定する、請求項１に記載の時系列データ分析装置。
【請求項４】
前記終点設定部が、抽出された前記極大点の過去側に位置し、且つ、前記始点からの前記言語表現を含む文書の出現数の総和が設定数以上となる点に、前記予測される区間の終点を設定する、請求項１に記載の時系列データ分析装置。
【請求項５】
前記終点設定部が、抽出された前記極大点の過去側に位置し、且つ、前記始点との時間的距離が設定値以内となる点に、前記予測される区間の終点を設定する、請求項１に記載の時系列データ分析装置。
【請求項６】
指定された言語表現を含む文書の出現数から得られた時系列データを分析するための、時系列データ分析方法であって、
（ａ）前記時系列データ中に、前記時系列データにおける前記言語表現を含む文書の出現数、又は前記出現数の増加率に基づいて、前記言語表現が話題になった要因が含まれていると予測される区間の始点を設定するステップと、
（ｂ）前記時系列データから、設定された前記始点の未来側に位置し、且つ、前記始点に最も近接する極大点を抽出するステップと、
（ｃ）抽出された前記極大点を基準にして、前記予測される区間の終点を設定するステップとを有する、ことを特徴とする時系列データ分析方法。
【請求項７】
前記（ｃ）のステップで、前記（ｂ）のステップによって抽出された前記極大点の過去側に、前記予測される区間の終点を設定する、請求項６に記載の時系列データ分析方法。
【請求項８】
前記（ｃ）のステップで、前記（ｂ）のステップによって抽出された前記極大点に、前記予測される区間の終点を設定する、請求項６に記載の時系列データ分析方法。
【請求項９】
前記（ｃ）のステップで、前記（ｂ）のステップによって抽出された前記極大点の過去側に位置し、且つ、前記始点からの前記言語表現を含む文書の出現数の総和が設定数以上となる点に、前記予測される区間の終点を設定する、請求項６に記載の時系列データ分析方法。
【請求項１０】
前記（ｃ）のステップで、前記（ｂ）のステップによって抽出された前記極大点の過去側に位置し、且つ、前記始点との時間的距離が設定値以内となる点に、前記予測される区間の終点を設定する、請求項６に記載の時系列データ分析方法。
【請求項１１】
コンピュータによって、指定された言語表現を含む文書の出現数から得られた時系列データの分析を実行するための、プログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記時系列データ中に、前記時系列データにおける前記言語表現を含む文書の出現数、又は前記出現数の増加率に基づいて、前記言語表現が話題になった要因が含まれていると予測される区間の始点を設定するステップと、
（ｂ）前記時系列データから、設定された前記始点の未来側に位置し、且つ、前記始点に最も近接する極大点を抽出するステップと、
（ｃ）抽出された前記極大点を基準にして、前記予測される区間の終点を設定するステップとを実行させる、プログラム。
【請求項１２】
前記（ｃ）のステップで、前記（ｂ）のステップによって抽出された前記極大点の過去側に、前記予測される区間の終点を設定する、請求項１１に記載のプログラム。
【請求項１３】
前記（ｃ）のステップで、前記（ｂ）のステップによって抽出された前記極大点に、前記予測される区間の終点を設定する、請求項１１に記載のプログラム。
【請求項１４】
前記（ｃ）のステップで、前記（ｂ）のステップによって抽出された前記極大点の過去側に位置し、且つ、前記始点からの前記言語表現を含む文書の出現数の総和が設定数以上となる点に、前記予測される区間の終点を設定する、請求項１１に記載のプログラム。
【請求項１５】
前記（ｃ）のステップで、前記（ｂ）のステップによって抽出された前記極大点の過去側に位置し、且つ、前記始点との時間的距離が設定値以内となる点に、前記予測される区間の終点を設定する、請求項１１に記載のプログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、着目された言語表現を含む文書集合から得られた時系列データを分析対象とする、時系列データ分析装置、時系列データ分析方法、及びプログラムに関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
本発明の目的は、上記問題を解消し、着目表現を含む文書集合から得られた時系列データの中から、着目表現を話題にした要因を含む文書が多く存在する区間を抽出し得る、時系列データ分析装置、時系列データ分析方法、及びプログラムを提供することにある。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
更に、上記目的を達成するため本発明におけるプログラムは、コンピュータによって、指定された言語表現を含む文書の出現数から得られた時系列データの分析を実行するための、プログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記時系列データ中に、前記時系列データにおける前記言語表現を含む文書の出現数、又は前記出現数の増加率に基づいて、前記言語表現が話題になった要因が含まれていると予測される区間の始点を設定するステップと、
（ｂ）前記時系列データから、設定された前記始点の未来側に位置し、且つ、前記始点に最も近接する極大点を抽出するステップと、
（ｃ）抽出された前記極大点を基準にして、前記予測される区間の終点を設定するステップとを実行させる、ことを特徴とする。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
以上のように、本発明における時系列データ分析装置、時系列データ分析方法、及びプログラムによれば、着目表現を含む文書集合から得られた時系列データの中から、着目表現を話題にした要因を含む文書が多く存在する区間を抽出することができる。
【国際調査報告】
2010067566.tif 000009
2010067566.tif 000010
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