(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数件のテキストデータを取得するテキスト入力部と、
各々の前記テキストデータの特徴に基づき、前記テキストデータを複数のカテゴリーに分類する分類部と、
前記テキストデータと、前記テキストデータに欠落している情報の不明原因と、前記テキストデータに欠落している情報との間の統計的関係に基づき、当該統計的関係におけるパラメーター値を推定し、推定されたパラメーター値を用いて、各々の前記テキストデータに欠落している情報を推定することにより、前記テキストデータの情報の補完を行い、補完された前記テキストデータに基づいて、前記分類部によって特定のカテゴリーに分類されている前記テキストデータを、複数のカテゴリーに再分類する情報統合部と、
を具備することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記情報統合部は、前記テキストデータを、誰が、何を、いつ、どこで、なぜ、どのように、の６項目で分析したときに固有表現が存在しない項目を、前記欠落している情報として、当該欠落している情報を推定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記テキスト入力部が取得した前記複数件のテキストデータのうち、所定のキーワードを含む前記テキストデータのみを抽出するキーワード抽出部をさらに具備し、
前記分類部は、前記キーワード抽出部によって抽出された前記テキストデータを、複数のカテゴリーに分類する、
ことを特徴とする請求項１または請求項２のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記情報統合部は、前記分類部によって特定のカテゴリーに分類された前記テキストデータ、および前記情報統合部によって特定のカテゴリーに分類された前記テキストデータを、前記テキストデータに関するトピックと、前記テキストデータを分析するための、誰が、何を、いつ、どこで、なぜ、どのように、の６項目とに対応付けて、記憶手段に書き込む、
ことを特徴とする請求項１から３までのいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
情報提示のための提示属性の情報を、前記テキストデータに関するトピックと、前記テキストデータを分析するための、誰が、何を、いつ、どこで、なぜ、どのように、の６項目とに対応付けて記憶する提示属性記憶部と、
前記前記分類部によって特定のカテゴリーに分類された前記テキストデータ、および前記情報統合部によって特定のカテゴリーに分類された前記テキストデータに、前記提示属性記憶部から読み出した前記提示属性を適用する処理を行なう提示属性適用部と、
をさらに具備することを特徴とする、請求項１から４までのいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記提示属性適用部は、前記テキストデータに、複数の前記提示属性を適用する処理を行なう、ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記分類部によって特定のカテゴリーに分類された前記テキストデータ、および前記情報統合部によって特定のカテゴリーに分類された前記テキストデータの、複数件のテキストデータの中から、当該複数件のテキストデータの特徴に最も近い特徴を有するテキストデータを選択する代表選択部、をさらに具備し、
前記提示属性適用部は、前記代表選択部によって選択された前記テキストデータに、前記提示属性を適用する、
ことを特徴とする請求項５または請求項６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記テキストデータの量を監視するとともに前記量に応じた信号を出力する監視部と、
前記監視部からの信号に基づきアラーム情報を出力する制御部と、
をさらに具備することを特徴とする請求項１から７までのいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
複数件のテキストデータを取得するテキスト入力過程と、
各々の前記テキストデータの特徴に基づき、前記テキストデータを複数のカテゴリーに分類する分類過程と、
前記テキストデータと、前記テキストデータに欠落している情報の不明原因と、前記テキストデータに欠落している情報との間の統計的関係に基づき、当該統計的関係におけるパラメーター値を推定し、推定されたパラメーター値を用いて、各々の前記テキストデータに欠落している情報を推定することにより、前記テキストデータの情報の補完を行い、補完された前記テキストデータに基づいて、前記分類過程において特定のカテゴリーに分類されている前記テキストデータを、複数のカテゴリーに再分類する情報統合過程と、
の処理をコンピューターに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報を処理する情報処理装置およびそのプログラムに関する。特に、入力されたテキストデータから情報を抽出する情報処理装置およびそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、テキスト情報を入力し、エンティティ間の所定の関係を抽出し、抽出された情報に基づいて表示を行なうコンピューター関連技術が開示されている。
また、一般的に、テキスト情報から情報を抽出し、抽出された情報を提示する技術が存在する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−２３７９６８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、テキスト情報からの情報抽出にはいくつかの課題が存在する。
第１の課題は、情報の必要性の分類における曖昧性である。従来技術の一手法は、発生頻度の高い情報が、重要で必要な情報であるとみなすことである。しかしながら、この手法を採用して頻度に基づいて情報を抽出するようにした場合、発生頻度は低いが必要性の高い情報や、逆に発生頻度が高いが必要性の低い情報を、誤って扱うこととなってしまう。この問題を解決するために、統計処理に基づいた基準を用いて、必要な情報か否かを分類する手法もある。しかしながら、この手法をとった場合、分類の境界線の付近において、どちらに分類すべきであるかが曖昧になってしまう。
【０００５】
第２の課題は、情報の欠測である。例えばインターネットを用いて多数の人が発信するテキスト情報には、いわゆる５Ｗ１Ｈの情報が十分に含まれているとは限らず、これら６種類のいずれか（単数または複数）が欠落したテキストデータとして観測される場合がある。よって、単一のテキストデータからだけでは、その情報の意味を理解できない場合がある。
【０００６】
第３の課題は、固有表現の欠落である。固有表現とは、具体的な人や組織や場所などの名称（多くの場合は、固有名詞）や、具体的な日付や時刻等を表わす表現を総称するものである。従来の手法の一つとして、固有表現の自動抽出の技術がある。しかし、実際のテキストデータにおいては、固有表現が欠落している場合がある。その一例は、疑問詞を固有表現の代わりに用いているテキストデータである。このような場合には、情報の抽出が困難である。
【０００７】
また、抽出した情報の提示にも、いくつかの課題がある。
第４の課題は、文字による提示に関する問題である。文字による情報提示は汎用性が高い一方で、ひと目でわかりにくいという問題がある。文字による情報の提示を受けた人は、例えば地図等のグラフィカルな表現に重ねて文字による情報が表示されている場合など、すくなくともその文字を読む必要がある。図形等を用いて視覚にうったえる表現や、音声による表現を工夫することによって、受け取る側が読まずに取得できる情報を増やすことは可能であるが、アドホックにその表現方法を検討する必要がある。
【０００８】
第５の課題は、頻度と繋がりの提示に関する問題である。情報提示の手法の一つとして、概念間の繋がりを線で表示し、各概念に関する頻度を表わす情報をグラフィカルに表示する方法がある。しかしながら、この表示方法は、なじみの薄い大半に人にとっては、理解することが困難であるという問題がある。
【０００９】
本発明は、上記のような事情を考慮して為されたものであり、これらの課題を解決し、大量のテキストデータの中から必要な情報を正しく抽出し、かつ抽出された情報をわかりやすい形で提示することの出来る情報処理装置を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
［１］上記の課題を解決するため、本発明の一態様による情報処理装置は、複数件のテキストデータを取得するテキスト入力部と、各々の前記テキストデータの特徴に基づき、前記テキストデータを複数のカテゴリーに分類する分類部と、前記テキストデータと、前記テキストデータに欠落している情報の不明原因と、前記テキストデータに欠落している情報との間の統計的関係に基づき、当該統計的関係におけるパラメーター値を推定し、推定されたパラメーター値を用いて、各々の前記テキストデータに欠落している情報を推定することにより、前記テキストデータの情報の補完を行い、補完された前記テキストデータに基づいて、前記分類部によって特定のカテゴリーに分類されている前記テキストデータを、複数のカテゴリーに再分類する情報統合部と、を具備する。
【００１１】
これによれば、分類部はテキストデータをカテゴリーに分類する。情報統合部は、欠落している情報を補完し、分類部によって分類されたテキストデータのうち、少なくとも特定のカテゴリーに分類されているテキストデータを、再分類する。これは、ｍ値分類されている情報を、ｎ値分類に変換することに相当する。このような構成により、単に個々のテキストデータの特徴のみから複数カテゴリーに分類するだけでなく、少なくとも特定のカテゴリーに分類されているテキストデータについては、統計情報に基づいて情報を補完し、補完された情報に基づいてテキストデータを再分類している。つまり、補完された情報に基づいて、再分類後の特定カテゴリーの情報を抽出することが出来る。
【００１２】
［２］また、本発明の一態様は、上記の情報処理装置において、前記情報統合部は、前記テキストデータを、誰が、何を、いつ、どこで、なぜ、どのように、の６項目で分析したときに固有表現が存在しない項目を、前記欠落している情報として、当該欠落している情報を推定する、ことを特徴とする。
【００１３】
［３］また、本発明の一態様は、上記の情報処理装置において、前記テキスト入力部が取得した前記複数件のテキストデータのうち、所定のキーワードを含む前記テキストデータのみを抽出するキーワード抽出部をさらに具備し、前記分類部は、前記キーワード抽出部によって抽出された前記テキストデータを、複数のカテゴリーに分類する、ことを特徴とする。
この構成により、特定のキーワードを有するテキストのみを、分類部および情報統合部への入力とすることができ、情報の補完およびカテゴリー分類の精度が上がる。
【００１４】
［４］また、本発明の一態様は、上記の情報処理装置において、前記情報統合部は、前記分類部によって特定のカテゴリーに分類された前記テキストデータ、および前記情報統合部によって特定のカテゴリーに分類された前記テキストデータを、前記テキストデータに関するトピックと、前記テキストデータを分析するための、誰が、何を、いつ、どこで、なぜ、どのように、の６項目とに対応付けて、記憶手段に書き込む、ことを特徴とする。
【００１５】
［５］また、本発明の一態様は、上記の情報処理装置において、情報提示のための提示属性の情報を、前記テキストデータに関するトピックと、前記テキストデータを分析するための、誰が、何を、いつ、どこで、なぜ、どのように、の６項目とに対応付けて記憶する提示属性記憶部と、前記前記分類部によって特定のカテゴリーに分類された前記テキストデータ、および前記情報統合部によって特定のカテゴリーに分類された前記テキストデータに、前記提示属性記憶部から読み出した前記提示属性を適用する処理を行なう提示属性適用部と、をさらに具備することを特徴とする。
これにより、個々のトピック等に応じてアドホックな検討をすることなく、わかりやすい情報提示を行うことが出来る。
【００１６】
［６］また、本発明の一態様は、上記の情報処理装置において、前記提示属性適用部は、前記テキストデータに、複数の前記提示属性を適用する処理を行なう、ことを特徴とする。
これにより、少ない提示属性の組合せで多くの情報を提示することが出来る。
【００１７】
［７］また、本発明の一態様は、上記の情報処理装置において、前記分類部によって特定のカテゴリーに分類された前記テキストデータ、および前記情報統合部によって特定のカテゴリーに分類された前記テキストデータの、複数件のテキストデータの中から、当該複数件のテキストデータの特徴に最も近い特徴を有するテキストデータを選択する代表選択部、をさらに具備し、前記提示属性適用部は、前記代表選択部によって選択された前記テキストデータに、前記提示属性を適用する、ことを特徴とする。
【００１８】
これにより、類似の内容を表わす多数のテキストデータを、特定のテキストデータで代表させて処理することが出来る。例えば、ある一つの事象について、様々な人々が個々にテキストデータによる情報発信を行ない、その結果として類似の多数のテキストが入力されることとなってしまった場合にも、冗長性を排除して情報抽出を行なうことができるようになる。
【００１９】
［８］また、本発明の一態様は、上記の情報処理装置において、前記テキストデータの量を監視するとともに前記量に応じた信号を出力する監視部と、前記監視部からの信号に基づきアラーム情報を出力する制御部と、をさらに具備することを特徴とする。
【００２１】
［９］また、本発明の一態様は、複数件のテキストデータを取得するテキスト入力過程と、各々の前記テキストデータの特徴に基づき、前記テキストデータを複数のカテゴリーに分類する分類過程と、前記テキストデータと、前記テキストデータに欠落している情報の不明原因と、前記テキストデータに欠落している情報との間の統計的関係に基づき、当該統計的関係におけるパラメーター値を推定し、推定されたパラメーター値を用いて、各々の前記テキストデータに欠落している情報を推定することにより、前記テキストデータの情報の補完を行い、補完された前記テキストデータに基づいて、前記分類過程において特定のカテゴリーに分類されている前記テキストデータを、複数のカテゴリーに再分類する情報統合過程と、の処理をコンピューターに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、欠落情報を含む不完全なテキストデータをも、精度良くカテゴリー分類できるようになる。即ち、特定のカテゴリーに属するテキストデータを、精度良く抽出することができるようになる。また、抽出された情報を、わかりやすい提示属性で提示することが出来るようになる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の第１の実施形態による情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】同実施形態によるテキスト入力部が取得するテキストデータの構成例を示す概略図である。
【図３】同実施形態によるフィルタリング部の詳細な機能構成を示すブロック図である。
【図４】同実施形態による情報統合部の処理を説明するための概略図であり、入力テキストデータ（観測情報）と不明原因と解決情報との関係を示す。
【図５】同実施形態によるルックアップテーブル記憶部が記憶するテーブルの構成を示す概略図である。
【図６】同実施形態による具体抽象関係接続部が利用する、単語間の具体／抽象の関係を示す概略図である。
【図７】同実施形態による絵コンテ記憶部が記憶する絵コンテのデータの構成例を示す第１の概略図である。
【図８】同実施形態による絵コンテ記憶部が記憶する絵コンテのデータの構成例を示す第２の概略図である。
【図９】同実施形態による絵コンテ記憶部が記憶する絵コンテのデータの構成例を示す第３の概略図である。
【図１０】本発明の第２の実施形態による情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。
【図１１】本発明の第３の実施形態による情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
［第１の実施形態］
以下、図面を参照しながら、本発明の第１の実施形態について説明する。
図１は、本実施形態による情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。図示するように、情報処理装置１は、情報抽出部１０（情報抽出装置）と、情報提示部２０（情報提示装置）とを含んで構成される。
【００２５】
情報抽出部１０は、テキスト入力部１１と、再送信テキスト削除部１２と、キーワード抽出部１３と、フィルタリング部１４とを含んで構成される。
情報提示部２０は、具体抽象関係接続部２１と、代表選択部２２と、絵コンテ適用部２３（提示属性適用部）と、出力部２４と、ルックアップテーブル記憶部２７と、絵コンテ記憶部２８（提示属性記憶部）とを含んで構成される。
【００２６】
情報処理装置１は、入力される多量のテキストデータから、特定の必要な情報を抽出し、その情報をわかりやすい形態で人に提示する。
情報抽出部１０は、そのうち、主として、情報を抽出する部分の処理を行なう。
情報提示部２０は、そのうち、主として、情報を提示するための処理を行なう。
【００２７】
テキスト入力部１１は、外部から、複数件のテキストデータを取得する。
再送信テキスト削除部１２は、テキスト入力部１１が取得したテキストデータのうち、冗長な、再送信のテキストデータを削除する。
キーワード抽出部１３は、テキスト入力部１１が取得した複数件のテキストデータのうち、所定のキーワードを含むテキストデータのみを抽出する。
フィルタリング部１４は、多数のテキストデータから得られる統計的特徴を用いて、個々のテキストデータのうちの欠落情報を補完する。また、補完した情報をも用いて、それらのテキストデータを複数のカテゴリーに分類する。
【００２８】
具体抽象関係接続部２１は、テキストデータ内に含まれる、具体的な単語（概念）と抽象的な単語（概念）との関連付けを行なう。
代表選択部２２は、フィルタリング部１４によって特定のカテゴリーに分類されたテキストデータの、複数件のテキストデータの中から、当該複数件のテキストデータの特徴に最も近い特徴を有するテキストデータを、代表のテキストデータとして選択する。
絵コンテ適用部２３は、ルックアップテーブル記憶部２７から読み出すテキストデータに、絵コンテ記憶部２８から読み出した提示属性を適用する処理を行なう。また、絵コンテ適用部２３は、テキストデータに、複数の提示属性を適用する処理を行なう。その詳細については後で詳述する。
出力部２４は、絵コンテ適用部２３によって生成された結果の情報（提示属性を適用後の情報）を、外部に出力する。
【００２９】
ルックアップテーブル記憶部２７は、テキストデータを、トピックと５Ｗ１Ｈのマトリックスに対応付けて、保持する記憶手段である。
絵コンテ記憶部２８は、情報提示のための提示属性の情報を、テキストデータに関するトピックと、テキストデータを分析するための、誰が、何を、いつ、どこで、なぜ、どのように、の６項目とに対応付けて記憶する。
以下では、各部の詳細な処理について説明する。
【００３０】
テキスト入力部１１について：
テキスト入力部１１は、インターネット等の通信回線を介して、外部のサーバー装置等のコンピューターから、テキストデータを取得する。ここで、外部のサーバー装置とは、例えば、一般のユーザーに短文投稿サービスを提供するサーバー装置である。そのような短文投稿サービスの一例として、ツイッター（twitter.com）を挙げることができる。テキスト入力部１１は、ＨＴＴＰ（ハイパーテキスト転送プロトコル，Hypertext Transfer Protocol）のクライアントの機能を内部に備えることによって、外部のサーバー装置から、短文テキストを次々に受信する。あるいは、テキスト入力部が、外部のサーバー装置が提供するＡＰＩ（アプリケーション・プログラム・インターフェース）を介して、短文テキストを次々に受信する機能を備えるようにしても良い。これらの方法で取得する短文テキストの時系列は、タイムラインと呼ばれることもある。なお、テキスト入力部１１は、所定のアカウント名で外部のサーバー装置にログインするようにしても良い。この場合、当該アカウントがフォローする他のアカウントの集合を予め設定しておくことによって、フォロー対象となっている他のアカウントから投稿（ポスト）される短文テキストのみを、タイムラインとして取得することも出来る。また、特定のアカウントによって投稿される短文テキストのみを取得するのではなく、全てのユーザーによって投稿される短文テキストを取得するようにしても良い。
【００３１】
図２は、テキスト入力部１１が取得するテキストデータの構成例を示す概略図である。同図に示すデータは、表形式のデータであり、１件の投稿に相当する短文テキストが１行に当たる。図示するように、各行のデータは、日時と、タイムゾーンと、アカウント名と、ツイート（テキスト）の項目の情報を有している。日時は、「ＹＹＹＹ／ＭＭ／ＤＤ  ＨＨ：ＭＭ：ＳＳ」（年月日  時分秒）の形式で表わされている。タイムゾーンは、世界標準時（ＵＴＣ）との差分で表わされている。
【００３２】
再送信テキスト削除部１２について：
再送信テキスト削除部１２は、テキスト入力部１１が取得したテキストデータのうち、再送信されたテキストデータを削除する。再送信されたテキストデータとは、あるユーザーが投稿したテキストデータを引用する形で、他のユーザーによって投稿されたテキストデータである。このとき、他のユーザーによって、引用テキストのみが再送信される場合と、引用テキストに別のテキストを付加して再送信される場合とがある。例えば、第１のユーザーが「石巻市鮎川の避難所に余裕があります。」というテキストを投稿したとき、第２のユーザーがこれを引用して、「ＲＴ  石巻市鮎川の避難所に余裕があります。」というテキストを投稿する場合や、「食料もあります。ＲＴ  石巻市鮎川の避難所に余裕があります。」というテキストを投稿する場合などがある。このとき、「ＲＴ」という文字列の後の部分が引用テキストにあたり、再送信テキスト削除部１２は、「ＲＴ」という文字列とその後の引用テキストとを削除する。また、第２のユーザーが「石巻市鮎川の避難所に余裕があります。」というテキストをそのまま投稿することも出来（ツイッターの場合の「公式リツイート」機能）、この場合にはサーバー装置が、テキスト外のデータである「Ｒｅ」フラグを「オン」にしてテキストデータをタイムライン上に送信する。このとき、再送信テキスト削除部１２は、「Ｒｅ」フラグが「オン」であるテキストデータをすべて削除する。
【００３３】
つまり、再送信テキスト削除部１２は、同一内容の冗長なテキストデータを削除する。下の式（１）は、再送信テキスト削除部１２によって冗長なテキストデータが削除された後の、テキストデータ集合Ｘを表わす。
【００３４】
【数１】
0005948132.tif 000002
【００３５】
なお、式（１）において、ＸＩＮは、テキスト入力部１１が取得した全てのテキストデータの集合を表わす。また、ＸＲＴは、再送信（リツイート）されたテキストの集合を表わす。また、マイナス記号により示される演算子は、ある集合の要素から別の集合の要素を除外するという演算を表わす。
【００３６】
キーワード抽出部１３について：
キーワード抽出部１３は、再送信テキスト削除部１２によって出力されたテキストデータの中から、所定のキーワードを含んだテキストデータのみを抽出する。ここで、抽出に用いるキーワードは、１種類であっても良く、また複数種類であっても良い。下の式（２）は、あるキーワードＷｋｅｙを用いてテキストデータを抽出した場合の、抽出結果であるテキストデータ集合Ｄを表わす。
【００３７】
【数２】
0005948132.tif 000003
【００３８】
式（２）において、Ｘは、式（１）で示したテキストデータ集合Ｘである。また、ｃ⊃Ｗｋｅｙは、集合Ｘの要素であるテキストデータｃが、キーワードＷｋｅｙを含んでいることを表わす。
【００３９】
フィルタリング部１４について：
フィルタリング部１４は、キーワード抽出部１３によって出力されたテキストデータを、複数のカテゴリーに分類し、さらに特定のカテゴリーに属するテキストデータのみを抽出する。それとともに、フィルタリング部１４は、入力される複数のテキストデータを統合することにより、各々のテキストデータに欠けている情報を補完する。
【００４０】
なお、本実施形態では、フィルタリング部１４は、入力される個々のテキストデータが、即時性を有するものであるか否か（これが、即ち、必要であるか否か）という点で、カテゴリーへの分類を行なう。即時性を有するテキストデータとは、例えば、現在の状況について述べられたテキストデータ、直近ないしは直後の状況や行動について述べられたテキストデータである。即時性を有するテキストデータは、言わば、直ちに人の行動などにつながるテキストデータである。逆に、即時性を有しないテキストデータとは、日時等に依らず普遍的な事実等について述べられたテキストデータ、遠い過去（例えば、半年前、数年前、数百年前など）や遠い未来（例えば、数年後、数十年後など）の事実等について述べられたテキストデータ、架空の状況（例えば、想像上の世界など）に基づいて述べられたテキストデータである。
【００４１】
図３は、フィルタリング部１４の詳細な機能構成を示すブロック図である。図示するように、フィルタリング部１４は、分類部１４１と情報統合部１４２とを含んで構成される。フィルタリング部１４は、キーワード抽出部１３によって出力されたさらにテキストデータをフィルタリングし、その結果、特定のカテゴリーに属するテキストデータ（即ち、必要なテキストデータ）のみをルックアップテーブル記憶部２７に書き込む。
【００４２】
分類部１４１は、各々のテキストデータの文としての特徴に基づき、テキストデータを複数のカテゴリーに分類する。具体的には、分類部１４１は、前段であるキーワード抽出部１３から入力されるテキストデータの集合を、複数のカテゴリーに分類する。本実施形態では、「即時性あり」、「即時性なし」、「即時性不明」の３つのカテゴリーである。分類部１４１が有する機能自体は、従来技術によるものである。つまり、分類部１４１は、例えば、分類器として単純ベイズ分類器（Naive Bayes classifier）の機能を備え、予め、教師あり学習データを用いて学習済みである。学習データは、サンプルとなるテキストデータを、人手で上記の３つのカテゴリーに分類したものである。人手で付与されたカテゴリー情報が、教師データである。このときに用いられる特徴量は、例えば、各テキストデータ内に出現する単語の種類（語彙）やその出現頻度や、構文解析処理の結果として得られる文の態（現在形か過去形か未来形か、いかなる様相論理的要素（例えば、推定を表わす文であるなど）を含んでいるか、などといった情報）である。
【００４３】
つまり、分類部１４１は、予め学習したことによって得られているパラメーターに基づいて、入力されるテキストデータを、「即時性あり」、「即時性なし」、「即時性不明」の３つのカテゴリーのいずれかに分類する。
【００４４】
情報統合部１４２は、複数のテキストデータを統合して解釈することにより、個々のテキストデータ内で欠落している情報を補完するとともに、その結果に基づいて、Ｍ値に分類されているカテゴリーを、Ｎ値の分類によるカテゴリーに変換する。より詳細に言うと、情報統合部１４２は、入力されるテキストデータと、テキストデータに欠落している情報の不明原因と、テキストデータに欠落している情報との間の統計的関係に基づき、当該統計的関係におけるパラメーター値を推定し、推定されたパラメーター値を用いて、各々のテキストデータに欠落している情報を推定することにより、テキストデータの情報の補完を行い、補完されたテキストデータに基づいて、分類部１４１によって特定のカテゴリーに分類されているテキストデータを、複数のカテゴリーに再分類する。これは即ち、Ｍ値に分類されているカテゴリーを、Ｎ値の分類によるカテゴリーに変換することに相当する。なお、ＭおよびＮは、それぞれ自然数である。本実施形態では、Ｍ＝３であり、Ｎ＝２である。つまり、分類部１４１による分類結果である３カテゴリーを、情報統合部１４２は、２カテゴリーに分類しなおす。具体的には、情報統合部１４２は、「即時性不明」のカテゴリーに含まれているテキストデータを、「即時性あり」または「即時性なし」のいずれかのカテゴリーに再分類する。
【００４５】
また、下で説明するように、情報統合部１４２は、テキストデータを、誰が、何を、いつ、どこで、なぜ、どのように、の６項目で分析したときに固有表現が存在しない項目を、欠落情報として扱い、その欠落している情報を推定する。
【００４６】
図４は、情報統合部１４２による処理を説明するための、入力テキストデータ（観測情報）と不明原因と解決情報との関係を示す概略図である。
【００４７】
図示するように、この概略図は、観測情報として５Ｗ１Ｈの観点で分析された入力テキストデータを用いる。５Ｗ１Ｈとは、テキストデータにおいて、誰が（Ｗｈｏ）、何を（Ｗｈａｔ）、いつ（Ｗｈｅｎ）、どこで（Ｗｈｅｒｅ）、どのように（Ｈｏｗ）のそれぞれを表わす情報である。情報統合部１４２は、まず、分類部１４１によって特定のカテゴリー（ここでは、「即時性不明」というカテゴリー）に属すると分類されたテキストデータの５Ｗ１Ｈを分析する。この分析は、既存技術によって文の構文解析および係り受け解析を行なった後、得られた各文節に含まれる自立語および付属語（特に、格助詞）の種類を特定することにより行なうことができる。利用できる係り受け解析器の一例として、CaboCha／南瓜: Yet Another Japanese Dependency Structure Analyzer（ＵＲＬ  http://code.google.com/p/cabocha/）を用いることが出来る。このとき、テキストデータに含まれる各文節は、固有表現を含む場合と、疑問詞を含む場合とがある。固有表現とは、５Ｗ１Ｈのいずれかを確定的に（あるいはほぼ確定的に）決定することの出来る情報である。疑問詞とは、５Ｗ１Ｈのいずれかを問うためにテキストデータ中に含まれる文節である。例えば、「１分前に私は軽い余震を感じました。」というテキストデータにおいて「１分前に」という文節は、「いつ（Ｗｈｅｎ）」を表わす固有表現である。また、例えば、「どこの避難所で食料が配られていますか。」というテキストデータにおいて「どこの」という文節は、「どこで（Ｗｈｅｒｅ）」を問う疑問詞であり、またこのテキストデータは「どこで（Ｗｈｅｒｅ）」を表わす固有情報を含まない。また、すべてのテキストデータが、５Ｗ１Ｈのそれぞれの固有情報ないしは疑問詞のいずれかを必ず有するわけではなく、５Ｗ１Ｈのうちの単数または複数の情報が欠落している（疑問詞も含まれていない）場合もある。情報統合部１４２は、上記のような処理により、テキストデータの各々を５Ｗ１Ｈの観点から分析し、その結果を、それぞれのスロットに書き込む。例えば、同図において、観測情報の「誰が（ｗｈｏ）」のスロットには、「私が」という文節が書き込まれている。なお、５Ｗ１Ｈのうちの、欠落している項目には「ｎｉｌ」（無し
）が書き込まれる。
【００４８】
なお、観測情報ｙから原因ｘを特定するためのパラメーターベクトルがａである。また同様に、原因ｘから解決情報ｕを特定するためのパラメーターベクトルがｂである。
【００４９】
情報統合部１４２は、多数のテキストデータについて上記の５Ｗ１Ｈの分析を終えると、次に、それらのテキストデータを統計的に処理することにより、欠落情報を補完する処理を行なう。そのために、情報統合部１４２は、「即時性不明」とされている原因と、その不明原因を解決するための解決情報を推定する。具体的には、情報統合部１４２は、得られている多数の（５Ｗ１Ｈが分析済みの）テキストデータに基づき、パラメーターベクトルａ，ｂを推定した上で、最大事後確率推定により、不明原因ｘおよび解決情報ｕを推定する。推定されたｕは、欠落していた固有情報を補完するものであり、５Ｗ１Ｈのいずれかの事項を具体的に特定するための情報である。なお、この推定は、単純に統計的計算によるものであり、機械的に実行できる。また、パラメーターａおよびｂを推定し、ｕを推論するために、予め準備した教師データをも用いて統計処理を行なうようにしても良い。
【００５０】
推定される解決情報ｕ（ハット）は、下の式（３）で表わされる。
【００５１】
【数３】
0005948132.tif 000004
【００５２】
なお、ｐ（ｕ｜ｘ；ｂ）は、パラメーターｂを用いたときの、ｘを前提としたｕの条件付確率である。また、ｐ（ｘ｜ｙ；ａ）は、パラメーターａを用いたときの、ｙを前提としたｘの条件付確率である。
【００５３】
情報統合部１４２は、分類部１４１によって「即時性不明」というカテゴリーに分類されたテキストデータを、「即時性あり」または「即時性なし」のいずれかのカテゴリーに分類する。なお、ここでは、上の式（３）によって、既に情報が補完された後のテキストデータである。この分類の方法は、（Ａ）キーワードで「即時性あり」に属するテキストデータを抽出する方法、（Ｂ）類似度で「即時性あり」に属するテキストデータを抽出する方法、の２種類があり、適宜、いずれかを選択して用いる。
【００５４】
（Ａ）キーワードで「即時性あり」に属するテキストデータを抽出する方法
この方法では、テキストデータが「即時性あり」のカテゴリーに属することを表わす所定のキーワードＷａｃｔが、そのテキストデータに含まれているか否かでカテゴリーに判定を行なう。ここで用いるキーワードは、１種類であっても良く、複数種類であっても良い。下の式（４）は、あるキーワードＷａｃｔを用いた場合に、「即時性あり」（直ちに人の行動などにつながる）のカテゴリーにこの段階で分類されるテキストデータの集合Ａを表わす。
【００５５】
【数４】
0005948132.tif 000005
【００５６】
式（４）において、Ｘは、式（１）で示したテキストデータ集合Ｘである。また、Ｗｋｅｙは、式（２）での抽出の際に用いたキーワードである。そして、Ｗａｃｔは、この段階でのカテゴリー分類のためのキーワードである。ｃ１⊃Ｗｋｅｙ  および  ｃ２⊃Ｗａｃｔは、集合Ｘの要素であるテキストデータｃ１⊃Ｗｋｅｙ  および  ｃ２⊃が、それぞれのキーワードを含んでいることを表わす。そして、（ｃ１，ｃ２）は、集合の直積を表わす。つまり、テキストデータ集合Ａは、キーワードＷｋｅｙおよびＷａｃｔを含んだテキストデータの集合である。
【００５７】
（Ｂ）類似度で「即時性あり」に属するテキストデータを抽出する方法
この方法では、「即時性あり」に属するキーワードの集合を参照値ｃｒｅｆとして、このｃｒｅｆと判定対象のテキストデータｃとの間の類似度を計算し、その類似度が所定の閾値以上であるか否かによって、「即時性あり」のカテゴリーに属するか否かを判定する。類似度としては、例えば、下の３種のいずれかを用いる。
【００５８】
（Ｂ−１）ＬＰノルムによる判別
情報統合部１４２は、ＬＰノルムを用いて、下の式（５）で表わされるテキストデータ集合Ａを、「即時性あり」のカテゴリーに分類する。なお、Ｓ１は、予め定められた類似度の閾値である。
【００５９】
【数５】
0005948132.tif 000006
【００６０】
（Ｂ−２）内積（角度差）による判別
情報統合部１４２は、内積（角度差）を用いて、下の式（６）で表わされるテキストデータ集合Ａを、「即時性あり」のカテゴリーに分類する。なお、Ｓ２は、予め定められた類似度の閾値である。
【００６１】
【数６】
0005948132.tif 000007
【００６２】
上の式（６）において、ｃｏｓ（）は余弦関数であり、ｃとｃｒｅｆが為す角の余弦値を返す。
【００６３】
（Ｂ−３）ＬＰノルムと内積（角度差）の併用（線形結合）による判別
情報統合部１４２は、ＬＰノルム内積（角度差）の線形結合を用いた判別を行う。つまり、情報統合部１４２は、下の式（７）で表わされる集合Ａを、「即時性あり」のカテゴリーに分類する。なお、αおよびβは、適宜定められる正定数であり、α＋β＝１である。一例としては、α＝０．５，β＝０．５とする。また、Ｓ３は、予め定められた類似度の閾値である。
【００６４】
【数７】
0005948132.tif 000008
【００６５】
つまり、情報統合部１４２は、式（４）から（７）までに示した、上記の集合Ａに属するテキストデータを「即時性あり」のカテゴリーに分類し、その他のテキストデータを「即時性なし」のカテゴリーに分類する。つまり、情報統合部１４２は、Ｍ値（ここではＭ＝３）のカテゴリー情報をＮ値（ここではＮ＝２）のカテゴリー情報に変換する。
【００６６】
情報統合部１４２は、分類部１４１によって特定のカテゴリー（例えば「即時性あり」）に分類されたテキストデータ、および情報統合部１４２によって特定のカテゴリー（例えば「即時性あり」）に分類されたテキストデータを、テキストデータに関するトピックと、テキストデータを分析するための、誰が、何を、いつ、どこで、なぜ、どのように、の６項目とに対応付けて、ルックアップテーブル記憶部２７（記憶手段）に書き込む。
【００６７】
次に、情報提示部２０内の各部の機能について説明する。
ルックアップテーブル記憶部２７について：
図５は、ルックアップテーブル記憶部２７が記憶するテーブルの構成を示す概略図である。図示するように、ルックアップテーブル記憶部２７は、２次元の表の形式を有し、横方向（列方向）が地域に、縦方向（行方向）がトピックにそれぞれ対応する。列方向の地域は、階層構成を有している。つまり、「宮城県」の下位層に「石巻市」と「気仙沼市」が存在する。さらに、「石巻市」のさらに下位には、「鮎川」、「虻田」、「須江」といった地域が存在する。行方向のトピックとしては「津波」、「避難所」、「道路」、「食料」などが存在する。ルックアップテーブル記憶部２７の各々のセル（行および列によって特定される一区画）は、単数または複数のテキストデータに基づく情報を保持する。
【００６８】
図示する例では、フィルタリング部１４は、テキストデータを分析して得られた５Ｗ１Ｈの情報とテキストに含まれる単語を、行および列のラベル（見出し）にマッチングさせることによって、そのテキストデータをルックアップテーブル内での行および列に割り当てる。そして、フィルタリング部１４は、割り当てられたセルに、そのテキストデータが持つ情報を書き込む。例えば、「鮎川で西側の道路が横断不可」というテキストデータが抽出されたとき、これに対応する５Ｗ１Ｈの分析結果は、Ｗｈｅｒｅ「鮎川で」である。また、テキストに含まれる「道路」という単語が、ルックアップテーブル内の３行目のラベルにマッチする。よって、このテキストから得られる情報を書き込むべき場所は、第３行（道路）の第１列（宮城県石巻市鮎川）であることをフィルタリング部１４は特定する。そして、フィルタリング部１４は、元のテキストデータ「鮎川で西側の道路が横断不可」から、列のラベルに対応する文節「鮎川で」と、行のラベルに対応する文節「道路が」を削除し、残ったテキスト「西側の  横断不可」から自立語のみを抽出し、「西側  横断不可」という情報を、特定された位置に書き込む。なお、このとき、元のテキストデータ全体も、関連付けられる形で保持するようにしておく。
【００６９】
具体抽象関係接続部２１について：
具体抽象関係接続部２１は、ルックアップテーブル記憶部２７に含まれる単語に関して、具体的な単語と抽象的な単語を関連付ける。ここで、具体抽象関係接続部２１が関連付けの対象とする単語は、ルックアップテーブル記憶部２７における、行または列のラベルに含まれる単語（例えば、図５における「宮城県」、「石巻市」、「道路」、「食料」など）と、セル内に含まれる単語（例えば、図５における「浸水」、「横断」、「不足」など）の両方である。
【００７０】
図６は、具体抽象関係接続部２１が利用する、単語間の具体／抽象の関係を示す概略図である。図示するａ１１，ａ１２，・・・，ａ４２がそれぞれ単語に対応する。これら単語間を結んでいる矢印付きの線は、単語間の具体抽象関係を示す。矢印付き線の根元側が２単語間でより具体的な側であり、逆の矢印の向かう先側が２単語間でより抽象的な側である。同図において、全体的に、左側がより具体的な単語（具体的な固有表現）であり、右側がより抽象的な単語である。例えば、ａ１１よりもａ２１のほうがより抽象的な単語である。単語間の具体／抽象関係は、例えば、上位下位概念辞書を用いたり、上位下位関係抽出ツールを用いたりすることにより、予めデータとして保持しておくようにする。具体抽象関係接続部２１は、図６の構造を有するデータをたどることにより、ルックアップテーブル記憶部２７内に含まれている各単語に関して、より具体的な語のリスト、およびより抽象的な語のリストを与えることが出来る。図６に示される関連を式で表わすと、式（８）の通りである。
【００７１】
【数８】
0005948132.tif 000009
【００７２】
式（８）において、ａは、テキストデータ集合Ａに含まれる単語である。＜ａ＞は、ドメインｇの理論式ｆ（ｇ）で関連付けられた単語を含むテキストデータである。Ｈは、そのようなテキストデータの集合である。
【００７３】
以上説明した処理により、具体抽象関係接続部２１は、フィルタリング部１４によって抽出され出力されたテキストデータの集合内で、単語間の関連付けを行なう。このとき、複数のテキストデータ（文）にまたがって単語同士の関連付けを行なう場合もある。
【００７４】
代表選択部２２について：
代表選択部２２は、上記のテキストデータの集合Ｈから、この集合Ｈを代表するテキストデータｙを推論し、選出する。代表候補のテキストデータｙ（ハット）は、下の式（９）によって表わされる。
【００７５】
【数９】
0005948132.tif 000010
【００７６】
代表選択部２２がこのように代表となるテキストデータｙ（ハット）を選択することにより、類似の情報を多数提示することを避けることとなる。
【００７７】
絵コンテ記憶部２８について：
図７、図８、および図９は、絵コンテ記憶部２８が記憶する絵コンテのデータの構成例を示す概略図である。図示するように、絵コンテ記憶部２８は、２次元の表形式の構造を有するデータを記憶する。図示する例では、絵コンテ記憶部２８は、情報を視覚的に提示するためのデータを記憶している。図７、図８、図９のいずれも、共通の６個の列を有している。それら６個の列は、「誰が」（ｗｈｏ）、「どこで」（ｗｈｅｒｅ）、「何を」（ｗｈａｔ）、「なせ、理由」（ｗｈｙ）、「いつ」（ｗｈｅｎ）、「どのように」（ｈｏｗ）のラベルをそれぞれ有する。図７、図８、図９の行のラベルは、それぞれ異なっている。絵コンテ記憶部２８のうちの図７に示される部分は、「色（濃度）」および「色（種類）」というラベルを有している。また、図８に示される部分は、「位置」というラベルを有している。図９に示される部分は、「形（大きさ）」および「形（形状）」というラベルを有する。これらの行のラベルの各々は２行の記憶領域に対応している。各２行のうち、上の行は具体的な情報を表示するための絵コンテのデータであり、下の行は曖昧な情報を表示するための絵コンテのデータである。
【００７８】
各々のセルに記憶されている絵コンテに関するデータには、次に列挙するタイプがある。
【００７９】
（１）選択されたテキストデータが表わす所定の性質の程度に応じて、連続的に可変な属性で情報を提示する。例えば、図７における「誰が」の列の「色（濃度）」の上側の行では、信憑性の高低の程度に応じて、連続的に変化する色の濃度（濃さ／薄さ）を、提示のための属性として用いることを表わすデータが格納されている。また、例えば、図９における「何を」の列の「形（大きさ）」の下側の行では、情報の緊急性あるいは重要性の大小の程度に応じて、連続的に変化する大きさ（大／小）を、提示のための属性として用いることを表わすデータが格納されている。
【００８０】
（２）選択されたテキストデータが表わす所定の性質の離散的な状況に応じて、対応する所定の離散的な属性で情報を提示する。例えば、図７における「いつ」の列の「色（種類）」の上側の行では、現在か過去か未来かの別に応じて、離散的に変化する色の種類（赤／青／黄）を、提示のための属性として用いることを表わすデータが格納されている。また、例えば、図７における「どこで」の列の「色（種類）」の下側の行では、危険な場所か安全な場所かの別に応じて、離散的に変化する色の種類（赤／青）を、提示のための属性として用いることを表わすデータが格納されている。
【００８１】
（３）選択されたテキストデータが所定の条件を満たすときにのみ、所定の離散的な属性で情報を提示する。例えば、図９における「どこで」の列の「形（大きさ）」の上側の行では、場所が「気仙沼で」であるか否かに応じて、「気仙沼で」の場合にのみ、離散的に変化する大きさを、提示のための属性として用いることを表わすデータが格納されている。また、例えば、図９における「何を」の列の「形（形状）」の下側の行では、新着情報または緊急情報であるか否かに応じて、離散的に変化する提示属性（例えば、点滅するか否か）を用いることを表わすデータが格納されている。
【００８２】
（４）選択されたテキストデータが表わす連続的に変化する量に応じて、画面上の、１次元または２次元の領域内の対応する位置への表示を行なう。例えば、図８における「いつ」の列の「位置」の上側の行では、連続的に変化する時刻に応じて、連続的に変化する位置（時間軸上の位置，一次元の領域における位置）を、提示のための属性として用いることを表わすデータが格納されている。
【００８３】
（５）選択されたテキストデータが表わす内容に応じて、境界線等で区切られた離散的な領域に分類して表示する。例えば、図８における「誰が」の列の「位置」の上側の行では、テキストデータに含まれる文が表わす主体が、自治体であるか、マスコミであるか、著名人であるかなどに応じて、境界線で区切られた各々の領域内（同図では、楕円形の領域内）に表示することを、提示のための属性として用いることを表わすデータが格納されている。
【００８４】
（６）選択されたテキストデータが表わす内容を、画面上の、１次元または２次元の広がりを持つ別の情報（典型的には、地図）の上の情報に対応付けて表示を行なう。例えば、図８における「どこで」の列の「位置」の上側の行では、場所に応じて、地図上での位置（二次元の領域における位置）を、提示のための属性として用いることを表わすデータが格納されている。
【００８５】
（７）選択されたテキストデータに含まれる単語（事物・概念）に対応する図柄のパーツ（アイコン等）を用いた表示を行なう。例えば、図９における「何を」の列の「形（形状）」の上側の行では、テキストデータ内に含まれる、避難所、食料、被害といった各々の単語（具体／抽象関係により接続された単語を含む）に対応して、建物を表わす形状や、食料（おにぎり）を表わす形状や、バツ印を表わす形状などを、提示のための属性として用いることを表わすデータが格納されている。また、例えば、図９における「誰が」の列の「形（形状）」の上側の行では、テキストデータ内に含まれる、マスコミ、市町村、一般・その他といった各々の単語（具体／抽象関係により接続された単語を含む）に対応して、マイクロフォン（報道を連想させるメタファー）の形状や、建物（市町村の庁舎）の形状や、人を表わす形状などを、提示のための属性として用いることを表わすデータが格納されている。
【００８６】
（８）選択されたテキストデータが表わす所定の性質の程度に応じて、地図における所定領域の表示面積を変えて（つまり、地図をデフォルメして）、表示を行なう。例えば、図９における「どこで」の列の「形（大きさ）」の下側の行では、被害の大きさの程度に応じて、地域単位ごとの地図上の表示面積を変えることを、提示のための属性として用いるためのデータが格納されている。
【００８７】
（９）選択されたテキストデータが表わす所定の性質の程度に応じて、図柄とともに表示される顔の表情を変えて表示を行なう。例えば、図９における「なぜ、理由」の列の「形（形状）」の上側の行では、ポジティブな情報であるかネガティブな情報であるかの程度に応じて、顔を表わすパーツの形状を変え、笑っている表情や、ニュートラルな表情や、怒っている表情を生成して、提示のための属性として用いることを表わすデータが格納されている。
【００８８】
以上である。これらを、情報提示のための提示属性と呼ぶ。なお、上に列挙したもの以外の方法で、テキストデータに応じた情報提示を行なっても良い。また、複数のタイプを組み合わせた情報提示を行なっても良い。複数のタイプを組み合わせる一例は、特定の図柄を有するパーツ（アイコン）の選択を第１の提示属性とし、そのアイコンを表示する大きさを第２の提示属性とし、そのアイコンを表示する際の色を第３の提示属性とし、そのアイコンを表示する位置を第４の提示属性とし、そのアイコンの図柄内部に書かれる顔（目と鼻と口のパーツの組合せ）の表情を第５の提示属性とし、これら５つの提示属性を組み合わせた情報提示を行なう場合である。
【００８９】
このように、ルックアップテーブル記憶部２７が記憶するテーブルから、複数の語の組合せが読み出される。そして、それら複数の語にそれぞれ対応する提示属性を用いた情報提示を行なうことができる。一般的に、語数ｐの語から、任意数（但し、１からｐまで）の語を取り出す方法の数は、
【００９０】
【数１０】
0005948132.tif 000011
【００９１】
例えば、ｐ＝６の場合は、その数は６３である。これらのそれぞれの場合に対して提示リソース（提示属性）を準備する場合には、６３個の提示リソースが必要となる。しかしながら、本実施形態による情報提示部２０は、ｐ＝６の場合に、それらの各語を情報提示のパーツ（提示属性）とし、各パーツを組み合わせることによる提示を行なうため、６個のパーツで済む。言い換えれば、情報提示部２０は、必要最小限のパーツを準備しておき、それらのパーツを組み合わせて、情報を提示することが出来る。つまり、図７、図８、図９に示した絵コンテは、５Ｗ１Ｈの観点で分析した情報を、パーツの種類や、色や、位置や、大きさや、形状に対応させて提示するものである。
【００９２】
なお、視覚的なパーツを用いて表現する代わりに、音声表現を用いて５Ｗ１Ｈで分析した情報を提示するようにしても良い。この場合、提示するためのパーツを、音色（音の波形）や、音質や、音の発生位置（多チャンネルの音源を用いることにより、音の定位を制御）や、音の大きさ（振幅）や、音形に対応させて提示するようにする。この場合、絵コンテ記憶部２８は、音に関するこれらの要素を用いていかなる表現をするかをあらわすデータを記憶する。
【００９３】
絵コンテ適用部２３について：
絵コンテ適用部２３は、代表選択部２２によって選択されたテキストデータに、絵コンテ記憶部２８に記憶されているデータによる定義を適用することによって、提示する情報を加工する。このとき、絵コンテ適用部２３は、前述のように、複数の語にそれぞれ対応する複数の提示属性がある場合には、それら複数の提示属性を組み合わせてテキストデータに適用する。
【００９４】
出力部２４について：
出力部２４は、絵コンテ適用部２３によって適切な形に加工された情報を出力する。出力部２４は、文字や図形等による視覚情報を、コンピューターの表示画面に出力する。出力部２４は、これらの視覚情報を、プリンターから紙に出力したり、電子ペーパー等の表示媒体に出力したりするようにしても良い。また、出力部２４は、これらの視覚情報を、画像や文書を表わすデジタルデータ（ＰＮＧ形式やＰＤＦ形式等）として出力しても良い。出力部２４は、音声等の聴覚情報を、スピーカー等から出力する。また、出力部２４は、聴覚情報を、デジタルデータ（ＷＡＶ形式等）として出力しても良い。
【００９５】
［第２の実施形態］
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、前述の実施形態と同様の技術事項に関しては、図面等で同一の符号を付与するとともに、詳細な説明を省略する。以下、本実施形態に特有の技術事項を中心に説明する。
【００９６】
図１０は、本実施形態による情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。図示するように、情報処理装置２は、監視部３１と、制御部３５とを備えている。監視部３１は、テキストデータの量を監視するとともに、その量に応じた信号を出力する。ここでの量とは、テキストデータの件数または情報量（バイト数など）である。また、その量は、所定の時間内における量、またはそれを時間で微分して得られる量、あるいはそれらの組合せである。制御部３５は、監視部３１からの信号に基づきアラーム情報を出力したり、他の制御を行なったりする。以下に、さらなる詳細を説明する。
【００９７】
監視部３１は、テキスト入力部１１が外部から取得するテキストデータの件数に関するデータを、遂次受け取り、その数を監視する。そして、監視部３１は、下の式（１１）で表わされる条件の真偽を、遂次判定する。
【００９８】
【数１１】
0005948132.tif 000012
【００９９】
式（１１）において、ｆ（ｔ）は、時刻ｔから時刻（ｔ＋Δｔ）までの間に発生するデータ件数である。なお、Δｔは、所定時間長を表わす定数である。また、γ１，γ２，γ３は、それぞれ適宜定められる重み値であり、これらのうちのいずれかがゼロであっても良い。つまり、監視部３１は、時刻ｔにおけるテキストデータ発生件数ｆ（ｔ）と、その変化の速度（ｆ（ｔ）のｔによる一階微分）および加速度（ｆ（ｔ）のｔによる二階微分）のいずれか、またはそれらの組合せによる条件をトリガーとして用いる。一例として、γ１＝γ２＝０の場合には、監視部３１は、ｆ（ｔ）の二階微分値が所定の閾値を超えるか否かの条件をトリガーとして用いる。監視部３１は、式（１１）による判定を、所定の時間間隔毎に行なう。例として、監視部３１は、１秒間隔、あるいは１分間隔などといった間隔で、この閾値Ｓ４を超えているか否かを判定する。そして、監視部３１は、式（１１）の条件を満たすか否かを表わす信号を、制御部３５に渡す。
【０１００】
なお、検出対象の情報ごとに、Δｔや、閾値Ｓ４や、重み値γ１，γ２，γ３や、式（１１）による判定の時間間隔を、適宜変更するようにしても良い。また、監視部３１は、式（１１）の条件を満たすか否かを表わすデータに、ローパスフィルタ処理を施してから、その信号を制御部３５に渡すようにしても良い。これにより、閾値付近での短時間のふらつきを吸収することが出来る。また、監視部３１は、ｆ（ｔ）として、テキストデータの取得件数の代わりに、取得情報量（テキストデータのバイト数など）の値を用いても良い。これにより、監視部３１は、データ量の増減の状況を監視する。ツイッター等のサービスにおいては、平常時には急激なデータ量の増加はなく、事件・事故等の大きな事象が生じたときにデータ量が急増することが、過去のデータからわかっている。
【０１０１】
制御部３５は、監視部３１から受けた信号に基づき、データ量の増減状況に応じて、アラーム情報を出力する。制御部３５は、このアラーム情報の出力を、画面への表示や音声出力などによって行なう。これにより、ユーザーは、データ量の急な変化などを検知することが出来る。
【０１０２】
また、次のようにしても良い。即ち、制御部３５は、監視部３１から受けた信号に基づき、情報抽出部１０および／または情報提示部２０の動作をオン／オフさせる制御を行なう。つまり、単位時間当たりのテキストデータ取得量が閾値を超えていない状態から超えている状態に遷移した場合に、制御部３５は、情報抽出部１０および／または情報提示部２０の動作を開始させる。逆に、単位時間当たりのテキストデータ取得量が閾値を超えている状態から超えていない状態に遷移した場合に、制御部３５は、情報抽出部１０および／または情報提示部２０の動作を停止させる。これにより、例えば、単位時間当たりのテキストデータ取得量が増えたときにだけ、情報抽出・情報提示を行なうようにできる。つまり、大きな事件が発生したときや、大きなニュースが流れたときにだけ情報抽出・情報提示を行い、その他の時間には、装置全体の実行を待機させておくことが出来る。なお、待機中にも、データ取得量を把握するために必要な部分の機能だけは、動作する状態を維持する。
【０１０３】
［第３の実施形態］
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。なお、前述の実施形態と同様の技術事項に関しては、図面等で同一の符号を付与するとともに、詳細な説明を省略する。以下、本実施形態に特有の技術事項を中心に説明する。
【０１０４】
図１１は、本実施形態による情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。図示するように、情報処理装置３は、監視部３２と、制御部３５とを備えている。制御部３５の機能および処理は、第２の実施形態におけるそれと同様であるため、ここでは、詳細な説明を省略する。
【０１０５】
本実施形態の特徴は、第２の実施形態における監視部３１に代わる監視部３２が、テキスト入力部１１における取得データ量だけでなく、再送信テキスト削除部１２における再送信テキストの削除後の単位時間当たりデータ量や、キーワード抽出部１３において所定のキーワードを抽出した後の単位時間当たりデータ量をも、ｆ（ｔ）として監視できるようにしている点である。監視部３２が、テキスト入力部１１と再送信テキスト削除部１２とキーワード抽出部１３のうちのどのポイントにおけるデータ量を監視するかは、適宜切り替えることが出来るように構成する。
【０１０６】
監視部３２が再送信テキスト削除部１２での単位時間当たりデータ量に基づいて判定を行なう場合には、再送信テキスト（リツイート等）の量を除いた、純粋な新規テキスト情報の量に基づいて、アラーム情報を出力したり、情報抽出部１０および／または情報提示部２０の動作を開始させたり停止させたりする制御を行なえる。また、監視部３２がキーワード抽出部１３での単位時間当たりデータ量に基づいて判定を行なう場合には、特定のキーワードを含んだ（つまり、特定の話題を含んでいる）テキスト情報の量に基づいて、アラーム情報を出力したり、情報抽出部１０および／または情報提示部２０の動作を開始させたり停止させたりする制御を行なえる。
【０１０７】
なお、上述した複数の実施形態のそれぞれにおける情報処理装置の各部の機能をコンピューターで実現するようにしても良い。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピューター読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピューターシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピューターシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバーやクライアントとなるコンピューターシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピューターシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【０１０８】
以上、複数の実施形態を説明したが、本発明はさらに次のような変形例でも実施することが可能である。
上記実施形態では、情報処理装置１，２，３の内部に、情報抽出部１０および情報提示部２０を設ける構成としたが、変形例として、情報抽出部１０（情報抽出装置）または情報提示部２０（情報提示装置）の一方または両方を、単独で実施するようにしても良い。
また、上記実施形態では、情報処理装置１，２，３は、５Ｗ１Ｈの観点からの分析に基づいて、欠落情報の補完等の処理を行なうようにした。変形例では、５Ｗ１Ｈのうちの一部分の項目のみを用いて、同様の処理を行なうようにしても良い。また、格文法や文節の係り受けの分析結果を用いて、他の観点による項目で、同様の処理を行なうようにしても良い。
また、上記実施形態では、フィルタリング部１４における統計処理（およびそれによる情報の補完と、テキストデータの複数カテゴリーへの分類）としての一形態を記載したが、テキストデータ内の出現単語や文法的な特徴を用いた、他の統計処理によって、同様のフィルタリングを行うようにしても良い。
【０１０９】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【産業上の利用可能性】
【０１１０】
本発明は、例えば報道機関等における情報把握、状況把握に利用することが出来る。また、例えば、広く一般の人々が発信する情報を整理してわかりやすい形で公衆に還元するための社会基盤として利用することが出来る。その他、より広く、様々な態様で発信されるテキストデータを整理して、そこから有用な情報を抽出する目的で利用できる。
【符号の説明】
【０１１１】
１，２，３  情報処理装置
１０  情報抽出部（情報抽出装置）
１１  テキスト入力部
１２  再送信テキスト削除部
１３  キーワード抽出部
１４  フィルタリング部
２０  情報提示部（情報提示装置）
２１  具体抽象関係接続部
２２  代表選択部
２３  絵コンテ適用部（提示属性適用部）
２４  出力部
２８  絵コンテ記憶部（提示属性記憶部）
３１，３２  監視部
３５  制御部
１４１  分類部
１４２  情報統合部
【図１】
0005948132.tif 000013
【図２】
0005948132.tif 000014
【図３】
0005948132.tif 000015
【図４】
0005948132.tif 000016
【図５】
0005948132.tif 000017
【図６】
0005948132.tif 000018
【図７】
0005948132.tif 000019
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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