(57)【要約】【課題】テキストマイニングに係り、別の文書データ群に由来する概念辞書間で生じた単語に対する概念の違いや変化を検出することを課題とする。【解決手段】共起頻度算出部１０２は、第一文書データ群及び第二文書データ群から、組み合わせ単語がともに出現する共起頻度を算出し、第一共起頻度表及び第二共起頻度表とする。特異値分解部１０４は、第一共起頻度表及び第二共起頻度表を特異値分解し、縮退次元の意味空間における単語毎の概念ベクトルからなる第一概念辞書及び第二概念辞書を得る。概念辞書差分抽出部１０９は、第一概念辞書及び第二概念辞書における単語毎の概念ベクトルから、それぞれ基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、これらにより概念辞書の差分の単語を得て概念辞書差分情報とする。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
以下の要素を有することを特徴とする特徴語抽出システム
（１）第一文書データ群に含まれる所定範囲群の中に、組み合わせられた単語がともに出現する頻度を、当該単語の組み合わせに係る共起頻度として算出し、複数の単語の組み合わせに係るそれぞれの共起頻度を行列形式で格納する第一共起頻度表を生成し、更に第二文書データ群に含まれる所定範囲群の中に、組み合わせられた単語がともに出現する頻度を、当該単語の組み合わせに係る共起頻度として算出し、複数の単語の組み合わせに係るそれぞれの共起頻度を行列形式で格納する第二共起頻度表を生成する共起頻度算出部
（２）第一共起頻度表を特異値分解し、縮退行列として、縮退された次元の意味空間における単語毎の概念ベクトルからなる第一概念辞書を算出し、更に第二共起頻度表を特異値分解し、縮退行列として、縮退された次元の意味空間における単語毎の概念ベクトルからなる第二概念辞書を算出する特異値分解部
（３）第一概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、更に第二概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、第一概念辞書における当該概念の差分と第二概念辞書における当該概念の差分とに基づいて、比較対象単語が概念辞書間の差分に該当するか否かを判定し、差分に相当する単語を概念辞書差分情報とする概念辞書差分抽出部。
【請求項２】
概念辞書差分抽出部は、以下の要素を有することを特徴とする請求項１記載の特徴語抽出システム
（３−１）第一概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、当該第一概念辞書における概念の差分が、所定の基準より小さい場合に、前記比較対象単語を前記基準単語に対する近概念単語として記憶する第一近概念単語リストを生成し、更に第二概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、当該第二概念辞書における概念の差分が、所定の基準より小さい場合に、前記比較対象単語を前記基準単語に対する近概念単語として記憶する第二近概念単語リストを生成する近概念単語抽出部
（３−２）第一近概念単語リストの近概念単語と第二近概念単語リストの近概念単語とを比較し、差分の単語を概念辞書差分情報とする近概念単語比較部。
【請求項３】
概念辞書差分抽出部は、以下の要素を有することを特徴とする請求項１記載の特徴語抽出システム
（３−１）第一概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、算出した概念の差分を記憶する第一概念差分テーブルを生成し、更に第二概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、算出した概念の差分を記憶する第二概念差分テーブルを生成する概念差分算出部
（３−２）基準単語に対する比較対象単語の概念の差分について、第一概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さく、かつ第二概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さくない場合における当該比較対象単語、及び第一概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さくなく、かつ第二概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さい場合における当該比較対象単語を、概念辞書差分情報とする概念差分比較部。
【請求項４】
概念辞書差分抽出部は、以下の要素を有することを特徴とする請求項１記載の特徴語抽出システム
（３−１）第一概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、算出した概念の差分を記憶する第一概念差分テーブルを生成し、更に第二概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、算出した概念の差分を記憶する第二概念差分テーブルを生成する概念差分算出部
（３−２）基準単語に対する比較対象単語の概念の差分について、第一概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さく、かつ第二概念差分テーブルにおける概念の差分から第一概念差分テーブルにおける概念の差分を差し引いた概念差分の変化量が、所定の基準を越えている場合における当該比較対象単語、及び第二概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さく、かつ第一概念差分テーブルにおける概念の差分から第二概念差分テーブルにおける概念の差分を差し引いた概念差分の変化量が、所定の基準を越えている場合における当該比較対象単語を、概念辞書差分情報とする概念差分比較部。
【請求項５】
近概念単語比較部は、
第一近概念単語リストで基準単語に対する近概念単語として記憶されており、かつ第二近概念単語リストで当該基準単語に対する近概念単語として記憶されていない単語を減少単語と判定し、当該減少単語と判定した場合に、第二近概念単語リストで当該基準単語に対して記憶されている他の近概念単語がない場合の減少種別を「消滅」として、前記他の近概念単語がある場合と区別する減少単語分比較処理部と、
第二近概念単語リストで基準単語に対する近概念単語として記憶されており、かつ第二近概念単語リストで当該基準単語に対する近概念単語として記憶されていない単語を増加単語と判定し、当該増加単語と判定した場合に、第一近概念単語リストで当該基準単語に対して記憶されている他の近概念単語がない場合の増加種別を「発生」として、前記他の近概念単語がある場合と区別する増加単語分比較処理部とを有することを特徴とする請求項２記載の特徴語抽出システム。
【請求項６】
概念差分比較部は、
基準単語に対する比較対象単語の概念の差分について、第一概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さく、かつ第二概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さくない場合における当該比較対象単語を減少単語と判定し、当該減少単語と判定した場合に、第二概念差分テーブルで当該基準単語について概念の差分が所定の基準より小さい比較対象単語がない場合の減少種別を「消滅」として、前記概念の差分が所定の基準より小さい比較対象単語がある場合と区別する減少単語分比較処理部と、
基準単語に対する比較対象単語の概念の差分について、第二概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さく、かつ第一概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さくない場合における当該比較対象単語を増加単語と判定し、当該増加単語と判定した場合に、第一概念差分テーブルで当該基準単語について概念の差分が所定の基準より小さい比較対象単語がない場合の増加種別を「発生」として、前記概念の差分が所定の基準より小さい比較対象単語がある場合と区別する増加単語分比較処理部とを有することを特徴とする請求項３記載の特徴語抽出システム。
【請求項７】
以下の要素を有することを特徴とする特徴語抽出システム
（１）文書データ群に含まれる所定範囲群の中に、組み合わせられた単語がともに出現する頻度を、当該単語の組み合わせに係る共起頻度として算出し、複数の単語の組み合わせに係るそれぞれの共起頻度を行列形式で格納する共起頻度表を生成する共起頻度算出部
（２）共起頻度表を特異値分解し、縮退行列として、縮退された次元の意味空間における単語毎の概念ベクトルからなる概念辞書を算出する特異値分解部
（３）概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、当該基準単語に対する比較対象単語の概念の差分が所定の基準より小さくなる比較対象単語の数を計数して、基準単語に対する近概念単語数を求め、基準単語毎の近概念単語数からなる近概念単語数テーブルを生成する近概念単語数算出部。
【請求項８】
特徴語抽出システムは、更に、以下の要素を有することを特徴とする請求項６に記載の特徴語抽出システム
（４）近概念単語数をキーとして、近概念単語数テーブルをソートする近概念単語数ソート部。
【請求項９】
以下の要素を有することを特徴とする特徴語抽出システム
（１）第一文書データ群に含まれる所定範囲群の中に、組み合わせられた単語がともに出現する頻度を、当該単語の組み合わせに係る共起頻度として算出し、複数の単語の組み合わせに係るそれぞれの共起頻度を行列形式で格納する第一共起頻度表を生成し、更に第二文書データ群に含まれる所定範囲群の中に、組み合わせられた単語がともに出現する頻度を、当該単語の組み合わせに係る共起頻度として算出し、複数の単語の組み合わせに係るそれぞれの共起頻度を行列形式で格納する第二共起頻度表を生成する共起頻度算出部
（２）第一共起頻度表を特異値分解し、縮退行列として、縮退された次元の意味空間における単語毎の概念ベクトルからなる第一概念辞書を算出し、更に第二共起頻度表を特異値分解し、縮退行列として、縮退された次元の意味空間における単語毎の概念ベクトルからなる第二概念辞書を算出する特異値分解部
（３）第一概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、当該基準単語に対する比較対象単語の概念の差分が所定の基準より小さくなる比較対象単語の数を計数して、基準単語に対する近概念単語数を求め、基準単語毎の近概念単語数からなる第一近概念単語数テーブルを生成し、更に第二概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、当該基準単語に対する比較対象単語の概念の差分が所定の基準より小さくなる比較対象単語の数を計数して、基準単語に対する近概念単語数を求め、基準単語毎の近概念単語数からなる第二近概念単語数テーブルを生成する近概念単語数算出部
（４）基準単語毎に、第一近概念単語数テーブルの近概念単語数と第二近概念単語数テーブルの近概念単語数を比較し、近概念単語数の差分を求め、基準単語毎の近概念単語数差分からなる近概念単語数差分テーブルを生成する近概念単語数比較部。
【請求項１０】
特徴語抽出システムは、更に、以下の要素を有することを特徴とする請求項９に記載の特徴語抽出システム
（５）近概念単語数の差分をキーとして、近概念単語数差分テーブルをソートする近概念単語数差分ソート部。
【請求項１１】
近概念単語比較部は、
第一近概念単語リストで基準単語に対する近概念単語として記憶されており、かつ第二近概念単語リストで当該基準単語に対する近概念単語として記憶されていない単語を、減少単語と判定する減少単語分比較処理部と、
第二近概念単語リストで基準単語に対する近概念単語として記憶されており、かつ第二近概念単語リストで当該基準単語に対する近概念単語として記憶されていない単語を、増加単語と判定する増加単語分比較処理部とを有し、
特徴語抽出システムは、基準単語毎に、増加単語の数を計数して近概念単語増加数を求め、減少単語の数を計数して近概念単語減少数を求め、近概念単語増加数から近概念単語減少数を差し引いて、差として近概念単語数差分を算出する近概念単語数差分算出部を有することを特徴とする請求項２記載の特徴語抽出システム。
【請求項１２】
概念差分比較部は、
基準単語に対する比較対象単語の概念の差分について、第一概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さく、かつ第二概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さくない場合における当該比較対象単語を減少単語と判定する減少単語分比較処理部と、
基準単語に対する比較対象単語の概念の差分について、第二概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さく、かつ第一概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さくない場合における当該比較対象単語を増加単語と判定する増加単語分比較処理部とを有し、
特徴語抽出システムは、基準単語毎に、増加単語の数を計数して近概念単語増加数を求め、減少単語の数を計数して近概念単語減少数を求め、近概念単語増加数から近概念単語減少数を差し引いて、差として近概念単語数差分を算出する近概念単語数差分算出部を有することを特徴とする請求項３記載の特徴語抽出システム。
【請求項１３】
概念差分比較部は、
基準単語に対する比較対象単語の概念の差分について、第一概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さく、かつ第二概念差分テーブルにおける概念の差分から第一概念差分テーブルにおける概念の差分を差し引いた概念差分の変化量が、所定の基準を越えている場合における当該比較対象単語を減少単語と判定する減少単語分比較処理部と、
基準単語に対する比較対象単語の概念の差分について、第二概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さく、かつ第一概念差分テーブルにおける概念の差分から第二概念差分テーブルにおける概念の差分を差し引いた概念差分の変化量が、所定の基準を越えている場合における当該比較対象単語を増加単語と判定する増加単語分比較処理部とを有し、
特徴語抽出システムは、基準単語毎に、増加単語の数を計数して近概念単語増加数を求め、減少単語の数を計数して近概念単語減少数を求め、近概念単語増加数から近概念単語減少数を差し引いて、差として近概念単語数差分を算出する近概念単語数差分算出部を有することを特徴とする請求項４記載の特徴語抽出システム。
【請求項１４】
近概念単語数比較部は、更に、近概念単語数差分が正であって、第一近概念単語数テーブルで当該基準単語に対する近概念単語数が０の場合の増加種別を「発生」として、前記近概念単語数が０より大きい場合と区別し、近概念単語数差分が負であって、第二近概念単語数テーブルで当該基準単語に対する近概念単語数が０の場合の減少種別を「消滅」として、前記近概念単語数が０より大きい場合と区別することを特徴とする請求項９記載の特徴語抽出システム。
【請求項１５】
近概念単語数差分算出部は、更に、近概念単語数差分が正であって、第一近概念単語リストで当該基準単語に対する近概念単語が無い場合の増加種別を「発生」として、前記近概念単語がある場合と区別し、近概念単語数差分が負であって、第二近概念単語リストで当該基準単語に対する近概念単語が無い場合の減少種別を「消滅」として、前記近概念単語がある場合と区別することを特徴とする請求項１１記載の特徴語抽出システム。
【請求項１６】
近概念単語数差分算出部は、更に、近概念単語数差分が正であって、第一概念差分テーブルで当該基準単語について概念の差分が所定の基準より小さい比較対象単語がない場合の増加種別を「発生」として、前記概念の差分が所定の基準より小さい比較対象単語がある場合と区別し、近概念単語数差分が負であって、第二概念差分テーブルで当該基準単語について概念の差分が所定の基準より小さい比較対象単語がない場合の減少種別を「消滅」として、前記概念の差分が所定の基準より小さい比較対象単語がある場合と区別することを特徴とする請求項１２記載の特徴語抽出システム。
【請求項１７】
特徴語抽出システムとなるコンピュータに、以下の手順を実行させるためのプログラム
（１）第一文書データ群に含まれる所定範囲群の中に、組み合わせられた単語がともに出現する頻度を、当該単語の組み合わせに係る共起頻度として算出し、複数の単語の組み合わせに係るそれぞれの共起頻度を行列形式で格納する第一共起頻度表を生成し、更に第二文書データ群に含まれる所定範囲群の中に、組み合わせられた単語がともに出現する頻度を、当該単語の組み合わせに係る共起頻度として算出し、複数の単語の組み合わせに係るそれぞれの共起頻度を行列形式で格納する第二共起頻度表を生成する共起頻度算出処理手順
（２）第一共起頻度表を特異値分解し、縮退行列として、縮退された次元の意味空間における単語毎の概念ベクトルからなる第一概念辞書を算出し、更に第二共起頻度表を特異値分解し、縮退行列として、縮退された次元の意味空間における単語毎の概念ベクトルからなる第二概念辞書を算出する特異値分解処理手順
（３）第一概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、更に第二概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、第一概念辞書における当該概念の差分と第二概念辞書における当該概念の差分とに基づいて、比較対象単語が概念辞書間の差分に該当するか否かを判定し、差分に相当する単語を概念辞書差分情報とする概念辞書差分抽出処理手順。
【請求項１８】
特徴語抽出システムとなるコンピュータに、以下の手順を実行させるためのプログラム
（１）文書データ群に含まれる所定範囲群の中に、組み合わせられた単語がともに出現する頻度を、当該単語の組み合わせに係る共起頻度として算出し、複数の単語の組み合わせに係るそれぞれの共起頻度を行列形式で格納する共起頻度表を生成する共起頻度算出処理手順
（２）共起頻度表を特異値分解し、縮退行列として、縮退された次元の意味空間における単語毎の概念ベクトルからなる概念辞書を算出する特異値分解処理手順
（３）概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、当該基準単語に対する比較対象単語の概念の差分が所定の基準より小さくなる比較対象単語の数を計数して、基準単語に対する近概念単語数を求め、基準単語毎の近概念単語数からなる近概念単語数テーブルを生成する近概念単語数算出処理手順。
【請求項１９】
特徴語抽出システムとなるコンピュータに、以下の手順を実行させるためのプログラム
（１）第一文書データ群に含まれる所定範囲群の中に、組み合わせられた単語がともに出現する頻度を、当該単語の組み合わせに係る共起頻度として算出し、複数の単語の組み合わせに係るそれぞれの共起頻度を行列形式で格納する第一共起頻度表を生成し、更に第二文書データ群に含まれる所定範囲群の中に、組み合わせられた単語がともに出現する頻度を、当該単語の組み合わせに係る共起頻度として算出し、複数の単語の組み合わせに係るそれぞれの共起頻度を行列形式で格納する第二共起頻度表を生成する共起頻度算出処理手順
（２）第一共起頻度表を特異値分解し、縮退行列として、縮退された次元の意味空間における単語毎の概念ベクトルからなる第一概念辞書を算出し、更に第二共起頻度表を特異値分解し、縮退行列として、縮退された次元の意味空間における単語毎の概念ベクトルからなる第二概念辞書を算出する特異値分解処理手順
（３）第一概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、当該基準単語に対する比較対象単語の概念の差分が所定の基準より小さくなる比較対象単語の数を計数して、基準単語に対する近概念単語数を求め、基準単語毎の近概念単語数からなる第一近概念単語数テーブルを生成し、更に第二概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、当該基準単語に対する比較対象単語の概念の差分が所定の基準より小さくなる比較対象単語の数を計数して、基準単語に対する近概念単語数を求め、基準単語毎の近概念単語数からなる第二近概念単語数テーブルを生成する近概念単語数算出処理手順
（４）基準単語毎に、第一近概念単語数テーブルの近概念単語数と第二近概念単語数テーブルの近概念単語数を比較し、近概念単語数の差分を求め、基準単語毎の近概念単語数差分からなる近概念単語数差分テーブルを生成する近概念単語数比較処理手順。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テキストマイニングに係り、別の文書データ群に由来する概念辞書間で生じた単語に対する概念の変化を検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、テキストマイニングに関する装置や方法が、多数提案されている。これらの従来技術は、主に文書の検索を目的とするものである。
【０００３】
その為、テキストマイニングでは、文書データ群に基づいて、概念辞書という単語の概念をベクトル形式で表したデータを生成する。そして、この概念辞書を用いて、文書を概念的に検索している。
【０００４】
しかし、この概念辞書は文書の検索に用いる他にも活用が考えられる。
【特許文献１】特開２００１−１８４３５１号公報
【特許文献２】特開２００３−１４１１３４号公報
【非特許文献１】高山泰博他、外３名，「単語の連想関係に基づく情報検索システムＩｎｆｏＭＡＰ」，情報学基礎Ｎｏ．０５３  −  ００１，１９９９年３月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、従来技術を活用し、その目的とするところは、別の文書データ群に由来する複数の概念辞書に基づいて、概念辞書の差分を抽出することによって、文書データ群間で生じている単語に対する概念の違いや変化を検出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る特徴語抽出システムは、
以下の要素を有することを特徴とする
（１）第一文書データ群に含まれる所定範囲群の中に、組み合わせられた単語がともに出現する頻度を、当該単語の組み合わせに係る共起頻度として算出し、複数の単語の組み合わせに係るそれぞれの共起頻度を行列形式で格納する第一共起頻度表を生成し、更に第二文書データ群に含まれる所定範囲群の中に、組み合わせられた単語がともに出現する頻度を、当該単語の組み合わせに係る共起頻度として算出し、複数の単語の組み合わせに係るそれぞれの共起頻度を行列形式で格納する第二共起頻度表を生成する共起頻度算出部
（２）第一共起頻度表を特異値分解し、縮退行列として、縮退された次元の意味空間における単語毎の概念ベクトルからなる第一概念辞書を算出し、更に第二共起頻度表を特異値分解し、縮退行列として、縮退された次元の意味空間における単語毎の概念ベクトルからなる第二概念辞書を算出する特異値分解部
（３）第一概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、更に第二概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、第一概念辞書における当該概念の差分と第二概念辞書における当該概念の差分とに基づいて、比較対象単語が概念辞書間の差分に該当するか否かを判定し、差分に相当する単語を概念辞書差分情報とする概念辞書差分抽出部。
【０００７】
概念辞書差分抽出部は、以下の要素を有することを特徴とする
（３−１）第一概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、当該第一概念辞書における概念の差分が、所定の基準より小さい場合に、前記比較対象単語を前記基準単語に対する近概念単語として記憶する第一近概念単語リストを生成し、更に第二概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、当該第二概念辞書における概念の差分が、所定の基準より小さい場合に、前記比較対象単語を前記基準単語に対する近概念単語として記憶する第二近概念単語リストを生成する近概念単語抽出部
（３−２）第一近概念単語リストの近概念単語と第二近概念単語リストの近概念単語とを比較し、差分の単語を概念辞書差分情報とする近概念単語比較部。
【０００８】
概念辞書差分抽出部は、以下の要素を有することを特徴とする
（３−１）第一概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、算出した概念の差分を記憶する第一概念差分テーブルを生成し、更に第二概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、算出した概念の差分を記憶する第二概念差分テーブルを生成する概念差分算出部
（３−２）基準単語に対する比較対象単語の概念の差分について、第一概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さく、かつ第二概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さくない場合における当該比較対象単語、及び第一概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さくなく、かつ第二概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さい場合における当該比較対象単語を、概念辞書差分情報とする概念差分比較部。
【０００９】
概念辞書差分抽出部は、以下の要素を有することを特徴とする
（３−１）第一概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、算出した概念の差分を記憶する第一概念差分テーブルを生成し、更に第二概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、算出した概念の差分を記憶する第二概念差分テーブルを生成する概念差分算出部
（３−２）基準単語に対する比較対象単語の概念の差分について、第一概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さく、かつ第二概念差分テーブルにおける概念の差分から第一概念差分テーブルにおける概念の差分を差し引いた概念差分の変化量が、所定の基準を越えている場合における当該比較対象単語、及び第二概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さく、かつ第一概念差分テーブルにおける概念の差分から第二概念差分テーブルにおける概念の差分を差し引いた概念差分の変化量が、所定の基準を越えている場合における当該比較対象単語を、概念辞書差分情報とする概念差分比較部。
【００１０】
近概念単語比較部は、
第一近概念単語リストで基準単語に対する近概念単語として記憶されており、かつ第二近概念単語リストで当該基準単語に対する近概念単語として記憶されていない単語を減少単語と判定し、当該減少単語と判定した場合に、第二近概念単語リストで当該基準単語に対して記憶されている他の近概念単語がない場合の減少種別を「消滅」として、前記他の近概念単語がある場合と区別する減少単語分比較処理部と、
第二近概念単語リストで基準単語に対する近概念単語として記憶されており、かつ第二近概念単語リストで当該基準単語に対する近概念単語として記憶されていない単語を増加単語と判定し、当該増加単語と判定した場合に、第一近概念単語リストで当該基準単語に対して記憶されている他の近概念単語がない場合の増加種別を「発生」として、前記他の近概念単語がある場合と区別する増加単語分比較処理部とを有することを特徴とする。
【００１１】
概念差分比較部は、
基準単語に対する比較対象単語の概念の差分について、第一概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さく、かつ第二概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さくない場合における当該比較対象単語を減少単語と判定し、当該減少単語と判定した場合に、第二概念差分テーブルで当該基準単語について概念の差分が所定の基準より小さい比較対象単語がない場合の減少種別を「消滅」として、前記概念の差分が所定の基準より小さい比較対象単語がある場合と区別する減少単語分比較処理部と、
基準単語に対する比較対象単語の概念の差分について、第二概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さく、かつ第一概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さくない場合における当該比較対象単語を増加単語と判定し、当該増加単語と判定した場合に、第一概念差分テーブルで当該基準単語について概念の差分が所定の基準より小さい比較対象単語がない場合の増加種別を「発生」として、前記概念の差分が所定の基準より小さい比較対象単語がある場合と区別する増加単語分比較処理部とを有することを特徴とする。
【００１２】
本発明に係る特徴語抽出システムは、
以下の要素を有することを特徴とする
（１）文書データ群に含まれる所定範囲群の中に、組み合わせられた単語がともに出現する頻度を、当該単語の組み合わせに係る共起頻度として算出し、複数の単語の組み合わせに係るそれぞれの共起頻度を行列形式で格納する共起頻度表を生成する共起頻度算出部
（２）共起頻度表を特異値分解し、縮退行列として、縮退された次元の意味空間における単語毎の概念ベクトルからなる概念辞書を算出する特異値分解部
（３）概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、当該基準単語に対する比較対象単語の概念の差分が所定の基準より小さくなる比較対象単語の数を計数して、基準単語に対する近概念単語数を求め、基準単語毎の近概念単語数からなる近概念単語数テーブルを生成する近概念単語数算出部。
【００１３】
特徴語抽出システムは、更に、以下の要素を有することを特徴とする
（４）近概念単語数をキーとして、近概念単語数テーブルをソートする近概念単語数ソート部。
【００１４】
本発明に係る特徴語抽出システムは、
以下の要素を有することを特徴とする
（１）第一文書データ群に含まれる所定範囲群の中に、組み合わせられた単語がともに出現する頻度を、当該単語の組み合わせに係る共起頻度として算出し、複数の単語の組み合わせに係るそれぞれの共起頻度を行列形式で格納する第一共起頻度表を生成し、更に第二文書データ群に含まれる所定範囲群の中に、組み合わせられた単語がともに出現する頻度を、当該単語の組み合わせに係る共起頻度として算出し、複数の単語の組み合わせに係るそれぞれの共起頻度を行列形式で格納する第二共起頻度表を生成する共起頻度算出部
（２）第一共起頻度表を特異値分解し、縮退行列として、縮退された次元の意味空間における単語毎の概念ベクトルからなる第一概念辞書を算出し、更に第二共起頻度表を特異値分解し、縮退行列として、縮退された次元の意味空間における単語毎の概念ベクトルからなる第二概念辞書を算出する特異値分解部
（３）第一概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、当該基準単語に対する比較対象単語の概念の差分が所定の基準より小さくなる比較対象単語の数を計数して、基準単語に対する近概念単語数を求め、基準単語毎の近概念単語数からなる第一近概念単語数テーブルを生成し、更に第二概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、当該基準単語に対する比較対象単語の概念の差分が所定の基準より小さくなる比較対象単語の数を計数して、基準単語に対する近概念単語数を求め、基準単語毎の近概念単語数からなる第二近概念単語数テーブルを生成する近概念単語数算出部
（４）基準単語毎に、第一近概念単語数テーブルの近概念単語数と第二近概念単語数テーブルの近概念単語数を比較し、近概念単語数の差分を求め、基準単語毎の近概念単語数差分からなる近概念単語数差分テーブルを生成する近概念単語数比較部。
【００１５】
特徴語抽出システムは、更に、以下の要素を有することを特徴とする
（５）近概念単語数の差分をキーとして、近概念単語数差分テーブルをソートする近概念単語数差分ソート部。
【００１６】
近概念単語比較部は、
第一近概念単語リストで基準単語に対する近概念単語として記憶されており、かつ第二近概念単語リストで当該基準単語に対する近概念単語として記憶されていない単語を、減少単語と判定する減少単語分比較処理部と、
第二近概念単語リストで基準単語に対する近概念単語として記憶されており、かつ第二近概念単語リストで当該基準単語に対する近概念単語として記憶されていない単語を、増加単語と判定する増加単語分比較処理部とを有し、
特徴語抽出システムは、基準単語毎に、増加単語の数を係数して近概念単語増加数を求め、減少単語の数を計数して近概念単語減少数を求め、近概念単語増加数から近概念単語減少数を差し引いて、差として近概念単語数差分を算出する近概念単語数比較部を有することを特徴とする。
【００１７】
概念差分比較部は、
基準単語に対する比較対象単語の概念の差分について、第一概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さく、かつ第二概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さくない場合における当該比較対象単語を減少単語と判定する減少単語分比較処理部と、
基準単語に対する比較対象単語の概念の差分について、第二概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さく、かつ第一概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さくない場合における当該比較対象単語を増加単語と判定する増加単語分比較処理部とを有し、
特徴語抽出システムは、基準単語毎に、増加単語の数を係数して近概念単語増加数を求め、減少単語の数を計数して近概念単語減少数を求め、近概念単語増加数から近概念単語減少数を差し引いて、差として近概念単語数差分を算出する近概念単語数比較部を有することを特徴とする。
【００１８】
概念差分比較部は、
基準単語に対する比較対象単語の概念の差分について、第一概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さく、かつ第二概念差分テーブルにおける概念の差分から第一概念差分テーブルにおける概念の差分を差し引いた概念差分の変化量が、所定の基準を越えている場合における当該比較対象単語を減少単語と判定する減少単語分比較処理部と、
基準単語に対する比較対象単語の概念の差分について、第二概念差分テーブルにおける概念の差分が、所定の基準より小さく、かつ第一概念差分テーブルにおける概念の差分から第二概念差分テーブルにおける概念の差分を差し引いた概念差分の変化量が、所定の基準を越えている場合における当該比較対象単語を増加単語と判定する増加単語分比較処理部とを有し、
特徴語抽出システムは、基準単語毎に、増加単語の数を係数して近概念単語増加数を求め、減少単語の数を計数して近概念単語減少数を求め、近概念単語増加数から近概念単語減少数を差し引いて、差として近概念単語数差分を算出する近概念単語数比較部を有することを特徴とする。
【００１９】
近概念単語数比較部は、更に、近概念単語数差分が正であって、第一近概念単語数テーブルで当該基準単語に対する近概念単語数が０の場合の増加種別を「発生」として、前記近概念単語数が０より大きい場合と区別し、近概念単語数差分が負であって、第二近概念単語数テーブルで当該基準単語に対する近概念単語数が０の場合の減少種別を「消滅」として、前記近概念単語数が０より大きい場合と区別することを特徴とする。
【００２０】
近概念単語数差分算出部は、更に、近概念単語数差分が正であって、第一近概念単語リストで当該基準単語に対する近概念単語が無い場合の増加種別を「発生」として、前記近概念単語がある場合と区別し、近概念単語数差分が負であって、第二近概念単語リストで当該基準単語に対する近概念単語が無い場合の減少種別を「消滅」として、前記近概念単語がある場合と区別することを特徴とする。
【００２１】
近概念単語数差分算出部は、更に、近概念単語数差分が正であって、第一概念差分テーブルで当該基準単語について概念の差分が所定の基準より小さい比較対象単語がない場合の増加種別を「発生」として、前記概念の差分が所定の基準より小さい比較対象単語がある場合と区別し、近概念単語数差分が負であって、第二概念差分テーブルで当該基準単語について概念の差分が所定の基準より小さい比較対象単語がない場合の減少種別を「消滅」として、前記概念の差分が所定の基準より小さい比較対象単語がある場合と区別することを特徴とする。
【００２２】
本発明に係るプログラムは、
特徴語抽出システムとなるコンピュータに、以下の手順を実行させるためのプログラムであることを特徴とする
（１）第一文書データ群に含まれる所定範囲群の中に、組み合わせられた単語がともに出現する頻度を、当該単語の組み合わせに係る共起頻度として算出し、複数の単語の組み合わせに係るそれぞれの共起頻度を行列形式で格納する第一共起頻度表を生成し、更に第二文書データ群に含まれる所定範囲群の中に、組み合わせられた単語がともに出現する頻度を、当該単語の組み合わせに係る共起頻度として算出し、複数の単語の組み合わせに係るそれぞれの共起頻度を行列形式で格納する第二共起頻度表を生成する共起頻度算出処理手順
（２）第一共起頻度表を特異値分解し、縮退行列として、縮退された次元の意味空間における単語毎の概念ベクトルからなる第一概念辞書を算出し、更に第二共起頻度表を特異値分解し、縮退行列として、縮退された次元の意味空間における単語毎の概念ベクトルからなる第二概念辞書を算出する特異値分解処理手順
（３）第一概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、更に第二概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、第一概念辞書における当該概念の差分と第二概念辞書における当該概念の差分とに基づいて、比較対象単語が概念辞書間の差分に該当するか否かを判定し、差分に相当する単語を概念辞書差分情報とする概念辞書差分抽出処理手順。
【００２３】
本発明に係るプログラムは、
特徴語抽出システムとなるコンピュータに、以下の手順を実行させるためのプログラムであることを特徴とする
（１）文書データ群に含まれる所定範囲群の中に、組み合わせられた単語がともに出現する頻度を、当該単語の組み合わせに係る共起頻度として算出し、複数の単語の組み合わせに係るそれぞれの共起頻度を行列形式で格納する共起頻度表を生成する共起頻度算出処理手順
（２）共起頻度表を特異値分解し、縮退行列として、縮退された次元の意味空間における単語毎の概念ベクトルからなる概念辞書を算出する特異値分解処理手順
（３）概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、当該基準単語に対する比較対象単語の概念の差分が所定の基準より小さくなる比較対象単語の数を計数して、基準単語に対する近概念単語数を求め、基準単語毎の近概念単語数からなる近概念単語数テーブルを生成する近概念単語数算出処理手順。
【００２４】
本発明に係るプログラムは、
特徴語抽出システムとなるコンピュータに、以下の手順を実行させるためのプログラムであることを特徴とする
（１）第一文書データ群に含まれる所定範囲群の中に、組み合わせられた単語がともに出現する頻度を、当該単語の組み合わせに係る共起頻度として算出し、複数の単語の組み合わせに係るそれぞれの共起頻度を行列形式で格納する第一共起頻度表を生成し、更に第二文書データ群に含まれる所定範囲群の中に、組み合わせられた単語がともに出現する頻度を、当該単語の組み合わせに係る共起頻度として算出し、複数の単語の組み合わせに係るそれぞれの共起頻度を行列形式で格納する第二共起頻度表を生成する共起頻度算出処理手順
（２）第一共起頻度表を特異値分解し、縮退行列として、縮退された次元の意味空間における単語毎の概念ベクトルからなる第一概念辞書を算出し、更に第二共起頻度表を特異値分解し、縮退行列として、縮退された次元の意味空間における単語毎の概念ベクトルからなる第二概念辞書を算出する特異値分解処理手順
（３）第一概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、当該基準単語に対する比較対象単語の概念の差分が所定の基準より小さくなる比較対象単語の数を計数して、基準単語に対する近概念単語数を求め、基準単語毎の近概念単語数からなる第一近概念単語数テーブルを生成し、更に第二概念辞書における単語毎の概念ベクトルに基づいて、基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、当該基準単語に対する比較対象単語の概念の差分が所定の基準より小さくなる比較対象単語の数を計数して、基準単語に対する近概念単語数を求め、基準単語毎の近概念単語数からなる第二近概念単語数テーブルを生成する近概念単語数算出処理手順
（４）基準単語毎に、第一近概念単語数テーブルの近概念単語数と第二近概念単語数テーブルの近概念単語数を比較し、近概念単語数の差分を求め、基準単語毎の近概念単語数差分からなる近概念単語数差分テーブルを生成する近概念単語数比較処理手順。
【発明の効果】
【００２５】
本発明においては、別の文書データ群に由来する複数の概念辞書に基づいて、概念辞書の差分を抽出するので、文書データ群間で生じている単語に対する概念の違いや変化を検出することができる。この概念の違いや変化は、文書データ群を作成した作成者の意識の違いや変化を予測する場合に役に立つ。例えば、層別された回答者に対するアンケートを文書データ群とする場合には、回答者の層別による意識の違いを捉えることに役立つ。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
実施の形態１．
以下本発明を図面に示す実施例に基づいて説明する。図１は、特徴語抽出システムの構成を示す図である。特徴語抽出システムは、第一文書データ群記憶部１０１、共起頻度算出部１０２、第一共起頻度表記憶部１０３、特異値分解部１０４、第一概念辞書記憶部１０５、第二文書データ群記憶部１０６、第二共起頻度表記憶部１０７、第二概念辞書記憶部１０８、概念辞書差分抽出部１０９、概念辞書差分情報記憶部１１０、及び概念辞書差分情報出力部１１１の要素を有している。
【００２７】
図２は、全体の処理フローを示す図である。まず、第一文書データ群に関して、共起頻度算出部１０２により第一共起頻度算出処理（Ｓ２０１）を行い、更に第一共起頻度表に関して、特異値分解部１０４により第一特異値分解処理（Ｓ２０２）を行う。次に、第二文書データ群に関して、共起頻度算出部１０２により第二共起頻度算出処理（Ｓ２０３）を行い、更に第二共起頻度表に関して、特異値分解部１０４により第二特異値分解処理（Ｓ２０４）を行う。そして、第一概念辞書と第二概念辞書に関して、概念辞書差分抽出部１０９により概念辞書差分抽出処理（Ｓ２０５）を行い、最後に概念辞書差分情報出力部１１１により概念辞書差分出力処理（Ｓ２０６）を行う。
【００２８】
共起頻度算出部１０２による共起頻度算出処理では、所定範囲（同一文書、同一段落、同一文など）で、２つの単語の組み合わせがともに出現する頻度を、共起頻度として算出する。第一共起頻度算出処理（Ｓ２０１）では、第一文書データ群について共起頻度を算出し、単語の組み合わせ毎に共起頻度を第一共起頻度表に記憶させる。第二共起頻度算出処理（Ｓ２０３）では、第二文書データ群について共起頻度を算出し、単語の組み合わせ毎に共起頻度を第二共起頻度表に記憶させる。
【００２９】
共起頻度算出処理の具体的な手順の例を説明する。まず文書データ群に含まれる所定範囲群（例えば、文書、段落、あるいは文など）を特定する。また、文書データ群に含まれる単語を抽出し、それらの単語を組み合わせて、共起頻度を求める単語の組み合わせを特定する。そして、単語の組み合わせ毎に以下の処理を繰り返す。組み合わせに係る両単語をともに含む所定範囲の数を算出する。そして、その数を所定範囲の総数で割り、商として当該単語の組み合わせの共起頻度を得る。共起頻度を単語の組み合わせと関連つけて共起頻度表に記憶させる。この処理をすべての単語の組み合わせについて行う。
【００３０】
図３は、第一共起頻度表の例を示す図である。図４は、第二共起頻度表の例を示す図である。いずれの共起頻度表も同様の構成をしている。一方の単語毎にレコードを設け、他方の単語との組み合わせに係る共起頻度を記憶するように構成されている。つまり、共起頻度表は、一方の単語（行）と他方の単語（列）の組み合わせにおける共起頻度をマトリクス形式で記憶する表である。
【００３１】
上述の共起頻度表では、列の単語群（Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，…）が多く、膨大な容量となるので、概念辞書差分抽出部１０９による第一特異値分解処理（Ｓ２０２）と第二特異値分解処理（Ｓ２０４）で、次元の縮退を行う。特異値分解は、任意のｍ×ｎの行列を分解する線形代数の計算処理である。
【００３２】
Ａ  ＝  ＵΣＶＴ
行列ＵとＶは直交行列であり、固有ベクトルからなる行列である。行列Σは、対角行列であり、特異値行列という。添字Ｔは、転置を示している。本処理では、共起頻度表を行列Ａとして、特異値分解することにより、縮退行列Ｕを得て、これを概念辞書とする。
【００３３】
上述の概念ベクトルの計算は、例えば、非特許文献１（「単語の連想関係に基づく情報検索システムＩｎｆｏＭＡＰ」）に開示された方法を用いる。
【００３４】
図５は、第一概念辞書の例を示す図である。図６は、第二概念辞書の例を示す図である。概念辞書は、単語と概念ベクトルとを関連つけて記憶する辞書である。その為、単語毎にレコードを設け、概念ベクトルを記憶するように構成されている。概念ベクトルは、基底ベクトル（ｅ１，ｅ２，ｅ３，…）に対する値（Ｕ１，Ｕ２，Ｕ３，…）により構成されている。尚、基底ベクトルは、以下に示すように複数の単語の線形和である。
ｅ１＝ｘ１１・Ｔ１＋ｘ１２・Ｔ２＋ｘ１３・Ｔ３＋…
ｅ２＝ｘ２１・Ｔ１＋ｘ２２・Ｔ２＋ｘ２３・Ｔ３＋…
ｅ３＝ｘ３１・Ｔ１＋ｘ３２・Ｔ２＋ｘ３３・Ｔ３＋…
これらの基底ベクトル（ｅ１，ｅ２，ｅ３，…，ｅＮ）により、Ｎ次元の意味空間を構成することになる。そして、概念ベクトルは、単語の概念をＮ次元の意味空間でベクトルとして示す。従って、近似する概念の単語同士のベクトルは、近い方向を示すことになる。
【００３５】
次に、第一文書データ群における単語の概念と、第二文書データ群における単語の概念の変化を検出するために、概念辞書間の差分を求める。本実施の形態では、基準の単語毎に、概念辞書から近概念の単語を抽出し、この近概念単語に基づいて、全体として概念が変化した単語を把握する。
【００３６】
図７は、実施の形態１に係る概念辞書差分抽出部の構成を示す図である。概念辞書差分抽出部１０９は、近概念単語抽出部７０１、第一近概念単語リスト記憶部７０２、第二近概念単語リスト記憶部７０３、及び近概念単語比較部７０４の要素を有している。
【００３７】
図８は、実施の形態１に係る概念辞書差分抽出処理フローを示す図である。まず、第一概念辞書に関して、近概念単語抽出部７０１により第一の近概念単語抽出処理（Ｓ８０１）を行う。次に、第二概念辞書に関して、近概念単語抽出部７０１により第二の近概念単語抽出処理（Ｓ８０２）を行う。そして、第一近概念単語リストと第二近概念単語リストに関して、近概念単語比較部７０４により近概念単語比較処理（Ｓ８０３）を行う。
【００３８】
本発明では、概念ベクトルが近接する単語同士（概念の差分が小さい単語同士）を近概念単語として扱う。概念ベクトルが近接するものは、概念が近いと考えられるからである。尚、近接の度合いが近いものから順に、同義語、類義語、関連語というように、関連性の強さに応じて区別して扱うことも可能である。これら、同義語、類義語、及び関連語は、近概念単語の例である。
【００３９】
図９は、第一近概念単語リストの例を示す図である。図１０は、第二近概念単語リストの例を示す図である。基準単語毎にレコードを設け、近概念単語の項目を有している。つまり、基準となる単語に対して、その単語に近い概念の単語を複数記憶し得るように構成されている。
【００４０】
図１１は、近概念単語抽出処理フローを示す図である。
【００４１】
単語毎に、当該単語を基準として以下の処理を繰り返す（Ｓ１１０１）。これが概念辞書の行に対応する。更に、基準の単語以外の他の単語毎に、当該他の単語を抽出候補として以下の処理を繰り返す（Ｓ１１０２）。これが概念辞書の他の行に対応する。
【００４２】
基準の単語と抽出候補の単語について、概念の差分を計算する（Ｓ１１０３）。例えば、「単語イ」と「単語ロ」の概念の差分を計算する場合には、図５の５５１の概念ベクトルと５５２の概念べクトル、あるいは図６の６５１の概念ベクトルと６５２の概念べクトルを基礎として求める。概念の差分は、概念ベクトルの近接度を求め、その近接度により判定することができる。例えば、両ベクトルのなす角度θを算出し、ｃｏｓ（θ）を算出し、それを近接度とする。この場合、近接の度合いが大きいほど近接度は１に近くなるので、近接度が大きいほど概念の差分が小さいと判定できるので、１−ｃｏｓ（θ）を概念の差分として扱う。また、両ベクトルのなす角度θそのものを概念の差分と捉えることもできる。ｓｉｎ（θ）やｔａｎ（θ）を概念の差分としてもよい。更に、両単位ベクトルを（ｘ１，ｙ１）と（ｘ２，ｙ２）として、（（ｘ１−ｘ２）２＋（ｙ１−ｙ２）２）１／２を求めて、概念の差分として扱ってもよい。
【００４３】
概念の差分が、所定の閾値以下であるか判定する。つまり、所定の基準より概念が近似しているかを判定する（Ｓ１１０４）。所定の閾値以下である場合（所定の基準より概念が近似している場合）には、抽出候補の単語を近概念単語として、基準の単語（基準単語）に対応付けて近概念単語リストに記憶させる（Ｓ１１０５）。
【００４４】
この処理をすべての他の単語について処理した時点で（Ｓ１１０６）、次の単語を基準とする処理に移行し、更にすべての基準単語について処理した時点で（Ｓ１１０７）、終了する。
【００４５】
これにより、第一の近概念単語抽出処理（Ｓ８０１）では、第一概念辞書から第一近概念単語リストが生成され、第二の近概念単語抽出処理（Ｓ８０２）では、第二概念辞書から第二近概念単語リストが生成される。
【００４６】
図９の第一近概念単語リストでは、「単語イ」に対する近概念単語として、「単語ハ」と「単語ホ」を記憶しているが、図１０の第二近概念単語リストでは、「単語イ」に対する近概念単語として、「単語ハ」のみを記憶している。つまり、「単語イ」に対する近概念単語として、「単語ホ」が減少している。また、図９の第一近概念単語リストでは、「単語ロ」に対する近概念単語として、「単語ニ」を記憶しているが、図１０の第二近概念単語リストでは、「単語ロ」に対する近概念単語として、「単語ニ」に加えて「単語ヘ」を記憶している。つまり、「単語ロ」に対する近概念単語として、「単語へ」が増加している。次に、このような近概念単語の変化を把握する。
【００４７】
図１２は、近概念単語比較処理フローを示す図である。近概念単語比較処理（Ｓ８０３）は、減少単語分比較処理（Ｓ１２０１）と増加単語分比較処理（Ｓ１２０２）からなる。
【００４８】
まず、近概念単語比較処理により得られる概念辞書差分情報について説明する。図１３は、概念辞書差分情報の例を示す図である。基準単語毎にレコードを設け、増加単語と減少単語の項目を有している。このように、基準単語に対応付けて、増加した単語と、減少した単語をそれぞれ複数記憶し得るように構成されている。
【００４９】
減少単語分比較処理では、第一の近概念単語リストにあって、第二の近概念単語リストにない近概念単語を求める。
【００５０】
図１４は、実施の形態１に係る減少単語分比較処理フローを示す図である。第一の近概念単語リストの基準単語毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ１４０１）。これは、同リストの行毎の処理である。更に、第一の近概念単語リストで、当該基準単語に対応付けられている近概念単語毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ１４０２）。これは、同リストの列毎の処理である。
【００５１】
第二の近概念単語リストで当該基準単語に対応付けられている近概念単語群のいずれかと一致するか比較する（Ｓ１４０３）。例えば、基準単語を「単語イ」とし、近概念単語の「単語ホ」（図９に示した第一近概念単語リストの９５１行の第二列）について処理する場合には、図１０に示した第二近概念単語リストの１０５１行の近概念単語群に、「単語ホ」が含まれるかを判定する。含まれない場合、つまり、いずれとも一致しない場合には（Ｓ１４０４）、第一の近概念単語リストの当該近概念単語を減少単語として、基準単語に対応付けて概念辞書差分情報に記憶させる（Ｓ１４０５）。一方、いずれかと一致した場合には、概念辞書差分情報を更新しない。図１３に示す概念辞書差分情報の例では、基準単語の「単語イ」に関して、「単語ホ」が減少単語であり、基準単語の「単語ホ」に関しても、「単語イ」が減少単語となっている。
【００５２】
すべての近概念単語について処理した時点で（Ｓ１４０６）、次の基準単語の処理に移行し、すべての基準単語について処理した時点で（Ｓ１４０７）、終了する。
【００５３】
増加単語分比較処理では、第二の近概念単語リストにあって、第一の近概念単語リストにない近概念単語を求める。
【００５４】
図１５は、実施の形態１に係る増加単語分比較処理フローを示す図である。第二の近概念単語リストの基準単語毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ１５０１）。更に、第二の近概念単語リストで、当該基準単語に対応付けられている近概念単語毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ１５０２）。
【００５５】
第一の近概念単語リストで当該基準単語に対応付けられている近概念単語群のいずれかと一致するか比較する（Ｓ１５０３）。例えば、基準単語を「単語ロ」とし、近概念単語の「単語へ」（図１０に示した第二近概念単語リストの１０５２行の第二列）について処理する場合には、図９に示した第一近概念単語リストの９５２行の近概念単語群に、「単語へ」が含まれるかを判定する。含まれない場合、つまり、いずれとも一致しない場合には（Ｓ１５０４）、第二の近概念単語リストの当該近概念単語を増加単語として、基準単語に対応付けて概念辞書差分情報に記憶させる（Ｓ１５０５）。一方、いずれかと一致した場合には、概念辞書差分情報を更新しない。図１３に示す概念辞書差分情報の例では、基準単語の「単語ロ」に関して、「単語ヘ」が増加単語であり、基準単語の「単語ヘ」に関しても、「単語ロ」が増加単語となっている。
【００５６】
すべての近概念単語について処理した時点で（Ｓ１５０６）、次の基準単語の処理に移行し、すべての基準単語について処理した時点で（Ｓ１５０７）、終了する。
【００５７】
このようにして、得られた概念辞書差分情報は、概念辞書差分情報記憶部１１０に記憶される。そして。概念辞書差分情報出力部１１１は、概念辞書差分情報記憶部１１０から概念辞書差分情報を読み出して、出力する。本実施の形態では、複数の概念辞書における近概念単語の差分を抽出することができる。
【００５８】
実施の形態２．
実施の形態１では、近概念単語抽出処理により、単語毎に近概念単語を判定し、判定した近概念単語に基づいて、概念辞書の差分を求めた。本実施の形態では、概念差分算出処理により、単語と他の単語との概念の差分を求めて、各単語の概念の差分に基づいて、概念辞書の差分を求める。本実施の形態では、実施の形態１と同様の概念辞書差分情報を得ることができるが、処理の手順が異なる。
【００５９】
本実施の形態は、概念辞書差分抽出部の構成及び処理に特徴がある。図１６は、実施の形態２に係る概念辞書差分抽出部の構成を示す図である。実施の形態２に係る概念辞書差分抽出部１０９は、概念差分算出部１６０１、第一概念差分テーブル記憶部１６０２、第二概念差分テーブル記憶部１６０３、及び概念差分比較部１６０４を有している
図１７は、実施の形態２に係る概念辞書差分抽出処理フローを示す図である。まず、第一概念辞書に関して、概念差分算出部１６０１により第一の概念差分算出処理（Ｓ１７０１）を行う。次に、第二概念辞書に関して、概念差分算出部１６０１により第二の概念差分算出処理（Ｓ１７０２）を行う。そして、第一近概念差分テーブルと第二近概念差分テーブルに関して、概念差分比較部１６０４により近概念単語比較処理（Ｓ１７０３）を行う。
【００６０】
図１８は、第一概念差分テーブルの例を示す図である。図１９は、第二概念差分テーブルの例を示す図である。基準単語毎にレコードを設け、比較対象単語との概念差分を記憶するように構成されている。つまり、基準単語に対する比較対象単語との概念の差分を、基準単語と比較対象単語の組合せに対応付けて記憶し得るように構成されている。なお、概念の差分の計算方法は、実施の形態１における概念の差分の計算方法と同様である。この例では、値が小さい方が概念の差分が小さいことを意味している。この例に拠らず、近似度を用いて概念の差分の意義を持たせる場合には、近似度の値が大きい方が概念の差分が小さいことを意味する。
【００６１】
第一の概念差分算出処理（Ｓ１７０１）と第二の概念差分算出処理（Ｓ１７０２）における概念差分算出処理について説明する。
【００６２】
図２０は、概念差分算出処理フローを示す図である。単語毎に、当該単語を基準として以下の処理を繰り返す（Ｓ２００１）。これは、概念辞書の行毎の処理である。そして、基準の単語以外の他の単語毎に、当該他の単語を比較対象として以下の処理を繰り返す（Ｓ２００２）。これは、概念辞書の他の行毎の処理である。
【００６３】
基準の単語と比較対象の単語について、概念の差分を計算し（Ｓ２００３）、基準単語と比較対象の単語に対応付けて、当該概念の差分を第一概念差分テーブルに記憶させる（Ｓ２００４）。例えば、図５に示した第一概念辞書の「単語イ」を基準単語とし、「単語ロ」を比較対象単語とする場合には、５５１行の概念ベクトルと５５２行の概念ベクトルを基礎として概念の差分を計算し、図１８に示した第一概念差分テーブルのそれらの単語を特定する領域（１８３１行：１８６２列）に、当該概念の差分を記憶させる。
【００６４】
すべての他の単語を比較対象として処理した時点で（Ｓ２００５）、次の基準の単語の処理に移行し、すべての基準の単語について処理した時点で（Ｓ２００６）、終了する。
【００６５】
このようにして得られた第一概念差分テーブルと第二概念差分テーブルに基づいて、概念差分比較処理（Ｓ１７０３）を行う。概念差分比較処理は、図１２に示した近概念単語比較処理と同様に、減少単語分比較処理と増加単語分比較処理からなる。
【００６６】
減少単語分比較処理では、第一概念差分テーブルでは近概念範囲に属し、第二概念差分テーブルでは近概念範囲に属さない減少単語を求める。
【００６７】
図２１は、実施の形態２に係る減少単語分比較処理フローを示す図である。第一概念差分テーブルの基準単語毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ２１０１）。これは、同テーブルの行毎の処理である。更に第一概念差分テーブルで、当該基準単語に対応付けられている比較対象単語毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ２１０２）。これは同テーブルの列毎の処理である。
【００６８】
第一概念差分テーブルで、当該基準単語と当該比較対象単語に対応付けられている概念の差分を取得し（Ｓ２１０３）、当該（第一概念差分テーブルの）概念の差分が、近概念範囲の閾値よりも小さい場合に（Ｓ２１０４）、以下の処理を行う。例えば、基準単語を単語イとして、比較対象単語を単語ホとする場合には、図１８に示した第一概念差分テーブルの１８３１行：１８６５列から概念の差分’０．０９６’を読み出し、近概念範囲の閾値（例えば、’０．１’とする）と比較する。閾値より小さいので、以下の処理で当該比較対象単語が減少単語に該当するかを判定する。尚、Ｓ２１０４で近概念範囲の閾値よりも大きい場合には、当該比較対象単語は元々近概念単語に該当していないので、減少単語の判定を行う必要がない。
【００６９】
第二概念差分テーブルで、当該基準単語と当該比較対象単語に対応付けられている概念の差分を取得し（Ｓ２１０５）、当該（第二概念差分テーブルの）概念の差分が、近概念範囲の閾値より小さくない場合には（Ｓ２１０６）、比較対象単語を減少単語として、基準単語に対応付けて概念辞書差分情報に記憶させる（Ｓ２１０７）。例えば、基準単語を「単語イ」として、比較対象単語を「単語ホ」とする場合には、図１９に示した第二概念差分テーブルの１９３１行：１９６５列から概念の差分’０．２４１’を読み出し、近概念範囲の閾値（例えば、’０．１’とする）と比較する。閾値より小さくないので、「単語ホ」を減少単語として扱う。一方、近概念範囲の閾値より小さい場合には、概念辞書差分情報を更新しない。
【００７０】
すべての比較対象単語について処理した時点で（Ｓ２１０８）、次の基準単語の処理に移行し、すべての基準単語について処理した時点で（Ｓ２１０９）、終了する。
【００７１】
増加単語分比較処理では、第二概念差分テーブルでは近概念範囲に属し、第一概念差分テーブルでは近概念範囲に属さない増加単語を求める。
【００７２】
図２２は、実施の形態２に係る増加単語分比較処理フローを示す図である。第二概念差分テーブルの基準単語毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ２２０１）。更に、第二概念差分テーブルで、当該基準単語に対応付けられている比較対象単語毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ２２０２）。
【００７３】
第二概念差分テーブルで、当該基準単語と当該比較対象単語に対応付けられている概念の差分を取得し（Ｓ２２０３）、当該（第二概念差分テーブルの）概念の差分が、近概念範囲の閾値よりも小さい場合には（Ｓ２２０４）、以下の処理を行う。例えば、基準単語を「単語ロ」として、比較対象単語を「単語へ」とする場合には、図１９に示した第二概念差分テーブルの１９３２行：１９６６列から概念の差分’０．０６５’を読み出し、近概念範囲の閾値（例えば、’０．１’とする）と比較する。閾値より小さいので、以下の処理で当該比較対象単語が増加単語に該当するかを判定する。尚、Ｓ２２０４で近概念範囲の閾値よりも大きい場合には、当該比較対象単語は第二概念差分において近概念単語に該当していないので、増加単語の判定を行う必要がない。
【００７４】
第一概念差分テーブルで、当該基準単語と当該比較対象単語に対応付けられている概念の差分を取得し（Ｓ２２０５）、当該（第一概念差分テーブルの）概念の差分が、近概念範囲の閾値よりも小さくない場合には（Ｓ２２０６）、比較対象単語を増加単語として、基準単語に対応付けて概念辞書差分情報に記憶させる（Ｓ２２０７）。例えば、基準単語を「単語ロ」として、比較対象単語を「単語ヘ」とする場合には、図１８に示した第一概念差分テーブルの１８３２行：１８６６列から概念の差分’０．２８１’を読み出し、近概念範囲の閾値（例えば、’０．１’とする）と比較する。閾値より小さくないので、「単語へ」を増加単語として扱う。一方、近概念範囲の閾値より小さい場合には、概念辞書差分情報を更新しない。
【００７５】
すべての比較対象単語について処理した時点で（Ｓ２２０８）、次の基準単語の処理に移行し、すべての基準単語について処理した時点で（Ｓ２２０９）、終了する。本実施の形態では、実施の形態１と同様に、複数の概念辞書における近概念単語の差分を抽出することができるが、その過程において、すべての単語間の概念の差分を記憶するため、システムとして応用性が高い。
【００７６】
実施の形態３．
実施の形態２では、増加単語分比較処理と減少単語分比較処理において、概念の差分が近概念範囲の閾値を越えているか否かに基づいて近概念単語であるかを判定し、近概念単語としての増減を差分として抽出した。この実施の形態では、第一概念差分テーブルでの概念の差分に対して、第二概念差分テーブルでの概念の差分で変化した変化量に基づいて、増加単語と減少単語を判定する。
【００７７】
本実施の形態は、実施の形態２の場合と減少単語分比較処理と増加単語分比較処理が異なる。
【００７８】
減少単語分比較処理では、第一概念差分テーブルでは近概念範囲に属し、第二概念差分テーブルで概念の差分が大きく変化した減少単語を求める。
【００７９】
図２３は、実施の形態３に係る減少単語分比較処理フローを示す図である。第一概念差分テーブルの基準単語毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ２３０１）。更に、第一概念差分テーブルで、当該基準単語に対応付けられている比較対象単語毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ２３０２）
第一概念差分テーブルで、当該基準単語と当該比較対象単語に対応付けられている概念の差分を取得し（Ｓ２３０３）、当該（第一概念差分テーブルの）概念の差分が、近概念範囲の閾値よりも小さい場合には（Ｓ２３０４）、以下の処理を行う。第二概念差分テーブルで、当該基準単語と当該比較対象単語に対応付けられている概念の差分を取得し（Ｓ２３０５）、第二概念差分テーブルの概念の差分から、第一概念差分テーブルの概念の差分を差し引き、概念差分の変化量を求める（Ｓ２３０６）。そして、概念差分の変化量が、概念変動を示す閾値を越えている場合には（Ｓ２３０７）、比較対象単語を減少単語として、基準単語に対応付けて概念辞書差分情報に記憶させる（Ｓ２３０８）。例えば、基準単語を「単語イ」として、比較対象単語を「単語ホ」とする場合には、図１９に示した第二概念差分テーブルの１９３１行：１９６５列から得られる概念の差分’０．２４１’から、図１８に示した第一概念差分テーブルの１８３１行：１８６５列から得られる概念の差分’０．０９６’を差し引いて、概念の差分’０．１４５’を得る。そして、この差を概念変動を示す閾値（例えば、’０．０８’とする）と比較する。閾値を越えているので、「単語ホ」を減少単語として扱う。概念差分の変化量が、概念変動を示す閾値を越えていない場合には、概念辞書差分情報を更新しない。
【００８０】
すべての比較対象単語について処理した時点で（Ｓ２３０９）、次の基準単語の処理に移行し、すべての基準単語について処理した時点で（Ｓ２３１０）、終了する。
図２４は、実施の形態３に係る増加単語分比較処理フローを示す図である。
【００８１】
第二概念差分テーブルの基準単語毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ２４０１）。更に、第二概念差分テーブルで、当該基準単語に対応付けられている比較対象単語毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ２４０２）。
【００８２】
第二概念差分テーブルで、当該基準単語と当該比較対象単語に対応付けられている概念の差分を取得し（Ｓ２４０３）、当該（第二概念差分テーブルの）概念の差分が、近概念範囲の閾値よりも小さい場合には（Ｓ２４０４）、以下の処理を行う。第一概念差分テーブルで、当該基準単語と当該比較対象単語に対応付けられている概念の差分を取得し（Ｓ２４０５）、第一概念差分テーブルの概念の差分から、第二概念差分テーブルの概念の差分を差し引き、概念差分の変化量を求める（Ｓ２４０６）。そして、概念差分の変化量が、概念変動を示す閾値を越えている場合には（Ｓ２４０７）、比較対象単語を増加単語として、基準単語に対応付けて概念辞書差分情報に記憶させる（Ｓ２４０８）。例えば、基準単語を「単語ロ」として、比較対象単語を「単語へ」とする場合には、図１８に示した第一概念差分テーブルの１８３２行：１８６６列から得られる概念の差分’０．２８１’から、図１９に示した第二概念差分テーブルの１９３２行：１９６６列から得られる概念の差分’０．０６５’を差し引いて、概念の差分’０．２１６’を得る。そして、この差を概念変動を示す閾値（例えば、’０．０８’とする）と比較する。閾値を越えているので、「単語へ」を増加単語として扱う。概念差分の変化量が、概念変動を示す閾値を越えていない場合には、概念辞書差分情報を更新しない。
【００８３】
すべての比較対象単語について処理した時点で（Ｓ２４０９）、次の基準単語の処理に移行し、すべての基準単語について処理した時点で（Ｓ２４１０）、終了する。
【００８４】
本実施の形態では、複数の概念辞書において、概念の変動量に基づいて、差分を抽出することができる。
【００８５】
実施の形態４．
本実施の形態では、増加単語のうち、第一近概念単語リストにおいて、近概念単語が存在しなかった基準単語に対する増加単語を特に「発生」として区別し、更に、減少単語のうち、第二近概念単語リストにおいて、近概念単語が存在しなくなった基準単語に対する減少単語を特に「消滅」として区別する形態について説明する。
【００８６】
尚、実施の形態１から実施の形態３においても、「発生」に相当する増加単語や「消滅」に相当する減少単語を概念辞書差分情報として抽出するが、本発明では特にこれらを区別する。
【００８７】
図２５と図２６の近概念単語リストを例として説明する。図２５は、実施の形態４に係る第一近概念単語リストの例を示す図である。図２６は、実施の形態４に係る第二近概念単語リストの例を示す図である。近概念単語リストの構成は、前述の例と同様である。この例では、「単語ト」の基準単語に対する「単語ル」が、「発生」に係る増加単語となり、「単語リ」の基準単語に対する「単語ヌ」が、「消滅」に係る減少単語となる。
【００８８】
続いて、実施の形態１をベースとして、本実施の形態の処理について説明する。実施の形態１で説明した図１４の減少単語分比較処理フローの一部に、減少種別を判定する処理を加え、実施の形態１で説明した図１５の増加単語分比較処理フローの一部に、増加種別を判定する処理を加える。
【００８９】
図２７は、実施の形態４に係る減少単語分比較処理フローを示す図である。図１４のＳ１４０５とＳ１４０６の間に以下の処理を行う。Ｓ１４０５では減少単語を概念辞書差分情報に記憶させており、続いて、この減少単語の種別を判定する。尚、「消滅」以外の減少単語、つまり、第二近概念単語リストにおいて近概念単語が残る基準単語に対する減少単語は、その減少種別を「残存」として区別している。
【００９０】
第二の近概念単語リストで、当該基準単語に対応付けられている近概念単語があるかを判定し（Ｓ２７０１）、近概念単語が有る場合には、当該減少単語に対応付けて、減少種別として「残存」を概念辞書差分情報に記憶させ（Ｓ２７０２）、近概念単語が無い場合には、当該減少単語に対応付けて、減少種別として「消滅」を概念辞書差分情報に記憶させる（Ｓ２７０３）。
【００９１】
図２８は、実施の形態４に係る増加単語分比較処理フローを示す図である。図１５のＳ１５０５とＳ１５０６の間に以下の処理を行う。Ｓ１５０５では増加単語を概念辞書差分情報に記憶させており、続いて、この増加単語の種別を判定する。尚、「発生」以外の増加単語、つまり、第一近概念単語リストにおいて近概念単語が存在する基準単語に対する増加単語は、その増加種別を「追加」として区別している。
【００９２】
第一の近概念単語リストで、当該基準単語に対応付けられている近概念単語があるかを判定し（Ｓ２８０１）、近概念単語が有る場合には、当該増加単語に対応付けて、増加種別として「追加」を概念辞書差分情報に記憶させ（Ｓ２８０２）、当該増加単語に対応付けて、増加種別として「発生」を概念辞書差分情報に記憶させる（Ｓ２８０３）。
【００９３】
図２９は、実施の形態４に係る概念辞書差分情報の例を示す図である。図に示すように、基準単語毎に設けられたレコードに、増加種別２９０４、減少種別２９０５の項目を加え、増加単語に対する増加種別と、減少単語に対する減少種別を記憶できるように構成されている。
【００９４】
減少単語のうち、「単語イ」の基準単語に対する「単語ホ」や「単語ホ」の基準単語に対する「単語イ」は、減少種別が「残存」であるのに対して、「単語リ」の基準単語に対する「単語ヌ」は、「消滅」として区別されている。
【００９５】
増加単語のうち、「単語ロ」の基準単語に対する「単語へ」や「単語へ」の基準単語に対する「単語ロ」は、増加種別が「追加」であるのに対して、「単語ト」の基準単語に対する「単語ル」は、「発生」として区別されている。
【００９６】
本実施の形態では、発生に係る増加単語と消滅に係る減少単語を区別するので、概念の発生や消滅に関連する特徴語を抽出するのに役立つ。
【００９７】
実施の形態５．
本実施の形態では、実施の形態４と同様に、発生に係る増加単語と消滅に係る減少単語を区別する処理を、実施の形態２をベースとして実現する形態について説明する。実施の形態２で説明した図２１の減少単語分比較処理フローの一部に、減少種別を判定する処理を加え、実施の形態２で説明した図２２の増加単語分比較処理フローの一部に、増加種別を判定する処理を加える。
【００９８】
図３０は、実施の形態５に係る減少単語分比較処理フローを示す図である。図２１のＳ２１０７とＳ２１０８とＳ２１０９の間に以下の処理を行う。Ｓ２１０７で、減少単語を概念辞書差分情報に記憶させ、続いて、減少単語が有ることを内部的に記憶する（Ｓ３００１）。ここで記憶した情報は、Ｓ３００２でのみ用い、Ｓ３００２での判定後にクリアされる。すべての比較対象単語について処理した時点で（Ｓ２１０８）、減少単語が有ったかを判定する（Ｓ３００２）。
【００９９】
減少単語があったことを記憶していない場合には、減少種別を判定する必要がないので、Ｓ２１０９に移行する。一方、減少単語があったことを記憶している場合には、以下の処理で、減少種別を判定する。
【０１００】
第二概念差分テーブルの比較対象単語毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ３００３）。第二概念差分テーブルで、当該基準単語と当該比較対象単語に対応付けられている概念の差分を取得し（Ｓ３００４）、概念の差分が、近概念範囲の閾値よりも小さいか判定する（Ｓ３００５）。いずれかの比較対象単語で、概念の差分が近概念範囲の閾値よりも小さい場合には、近概念単語が存在することを意味するので、当該減少単語に対応付けて、減少種別として「残存」を概念辞書差分情報に記憶させる（Ｓ３００８）。すべてに比較対象単語について処理しても（Ｓ３００６）、概念の差分が近概念範囲の閾値よりも小さい比較対象単語がない場合には、近概念単語が存在しないことを意味するので、当該減少単語に対応付けて、減少種別として「消滅」を概念辞書差分情報に記憶させる（Ｓ３００７）。
【０１０１】
図３１は、実施の形態５に係る増加単語分比較処理フローを示す図である。図２２のＳ２２０７とＳ２２０８とＳ２２０９の間に以下の処理を行う。Ｓ２２０７で、増加単語を概念辞書差分情報に記憶させ、続いて、増加単語が有ることを内部的に記憶する（Ｓ３１０１）。ここで記憶した情報は、Ｓ３１０２でのみ用い、Ｓ３１０２での判定後にクリアされる。すべての比較対象単語について処理した時点で（Ｓ２２０８）、増加単語が有ったかを判定する（Ｓ３１０２）。
【０１０２】
増加単語があったことを記憶していない場合には、増加種別を判定する必要がないので、Ｓ２２０９に移行する。一方、増加単語があったことを記憶している場合には、以下の処理で、増加種別を判定する。
【０１０３】
第一概念差分テーブルの比較対象単語毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ３１０３）。第一概念差分テーブルで、当該基準単語と当該比較対象単語に対応付けられている概念の差分を取得し（Ｓ３１０４）、概念の差分が、近概念範囲の閾値よりも小さいかを判定する（Ｓ３１０５）。いずれかの比較対象単語で、概念の差分が近概念範囲の閾値よりも小さい場合には、近概念単語が存在することを意味するので、当該増加単語に対応付けて、増加種別として「追加」を概念辞書差分情報に記憶させる（Ｓ３１０８）。すべてに比較対象単語について処理しても（Ｓ３１０６）、概念の差分が近概念範囲の閾値よりも小さい比較対象単語がない場合には、近概念単語が存在しないことを意味するので、当該増加単語に対応付けて、増加種別として「発生」を概念辞書差分情報に記憶させる（Ｓ３１０７）。
【０１０４】
本実施の形態では、実施の形態４と同様に、発生に係る増加単語と消滅に係る減少単語を区別するので、概念の発生や消滅に関連する特徴語を抽出するのに役立つ。
【０１０５】
実施の形態６．
本実施の形態では、実施の形態４と実施の形態５で用いた概念辞書差分情報について、別の構成例を示す。図３２は、実施の形態６に係る概念辞書差分情報の例を示す図である。この例では、基準単語毎に、追加単語と発生単語、及び残存減少単語と消滅単語の項目を有している。これにより、増加単語を、追加単語と発生単語に分けて記憶させ、減少単語を、残存減少単語と消滅単語に分けて記憶させている。
【０１０６】
実施の形態４で本構成を用いる場合には、図２７のＳ１４０５で、減少単語として、一時的に残存減少単語（あるいは、消滅単語）の領域に記憶し、Ｓ２７０２で、一時的に記憶した減少単語を残存減少単語の領域に改めて記憶させ、消滅単語の領域をクリアの状態にする。Ｓ２７０３で、一時的に記憶した減少単語を消滅単語の領域に改めて記憶させ、残存減少単語の領域をクリアの状態にする。また、図２８のＳ１５０５で、増加単語を、一時的に追加単語（あるいは、発生単語）の領域に記憶し、Ｓ２８０２で、一時的に記憶した増加単語を追加単語の領域に改めて記憶させ、発生単語の領域をクリアの状態にする。Ｓ２７０３で、一時的に記憶した増加単語を発生単語の領域に改めて記憶させ、追加単語の領域をクリアの状態にする。
【０１０７】
実施の形態５で本構成を用いる場合には、図３０のＳ２１０７で、減少単語を、一時的に残存減少単語（あるいは、消滅単語）の領域に記憶し、Ｓ３００７で、一時的に記憶した減少単語を消滅単語の領域に改めて記憶させ、残存減少単語の領域をクリアの状態にする。Ｓ３００８で、一時的に記憶した減少単語を残存減少単語の領域に改めて記憶させ、消滅単語の領域をクリアの状態にする。また、図３１のＳ２２０７で、増加単語を、一時的に追加単語（あるいは、発生単語）の領域に記憶し、Ｓ３１０７で、一時的に記憶した増加単語を発生単語の領域に改めて記憶させ、追加単語の領域をクリアの状態にする。Ｓ３１０８で、一時的に記憶した増加単語を追加単語の領域に改めて記憶させ、発生単語の領域をクリアの状態にする。
【０１０８】
本実施の形態では、発生に係る増加単語と消滅に係る減少単語を区別するための別のデータ構造を採用することができる。
【０１０９】
実施の形態７．
実施の形態１から実施の形態６までは、２つの概念辞書間における近概念単語の違いを、差分として求める装置及び方法について説明したが、本実施の形態では、概念辞書に含まれる近概念単語の数を求める装置及び方法について説明する。
【０１１０】
図３３は、実施の形態７に係る特徴語抽出システムの構成を示す図である。この例では、１つの概念辞書から基準単語毎の近概念単語数を求める。文書データ群記憶部３３０１は、第一文書データ群記憶部１０１と同様の構成を有している。共起頻度表記憶部３３０２は、第一共起頻度記憶部１０３と同様の構成を有している。概念辞書記憶部３３０３は、第一概念辞書記憶部１０５と同様の構成を有している。近概念単語数算出部３３０４は、基準単語毎に、近概念単語の数をカウントするように構成されている。近概念単語数テーブル記憶部３３０５は、基準単語毎に近概念単語数を記憶する近概念単語数テーブルを記憶するように構成されている。近概念単語数ソート部３３０６は、近近概念単語数をキーとして、概念単語数テーブルのレコード群をソートするように構成されている。近概念単語数テーブル出力部３３０７は、近概念単語数テーブルを出力するように構成されている。
【０１１１】
続いて、処理について説明する。図３４は、実施の形態７に係る全体の処理フローを示す図である。共起頻度算出部１０２により共起頻度算出処理（Ｓ３４０１）を行い、次に、特異値分解部１０４により特異値分解処理（Ｓ３４０２）を行う。これらの処理は、前述の処理と同様である。
【０１１２】
近概念単語数算出部３３０４による近概念単語数算出処理（Ｓ３４０３）について説明する。図３５は、近概念単語数算出部の構成を示す図である。近概念単語数算出部３３０４は、近概念単語抽出部７０１、近概念単語リスト記憶部３５０１、及び近概念単語数カウント部３５０２から構成されている。近概念単語リスト記憶部３５０１は、前述の第一近概念単語リスト記憶部７０２と同様の構成を有している。
【０１１３】
図３６は、近概念単語数算出処理フローを示す図である。近概念単語抽出部７０１による近概念単語抽出処理（Ｓ３６０１）は、前述と同様である。続いて処理される、近概念単語数カウント部３５０２による近概念単語数カウント処理（Ｓ３６０２）について説明する。
【０１１４】
図３７は、近概念単語数カウント処理フローを示す図である。近概念単語リストの基準単語毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ３７０１）。近概念単語リストで、当該基準単語に対応付けられている近概念単語の数をカウントし（Ｓ３７０２）、カウントした近概念単語数を、基準単語に対応付けて近概念単語数テーブルに記憶させる（Ｓ３７０３）。そして、すべての基準単語について処理した時点で終了する（Ｓ３７０４）。
【０１１５】
図３８の近概念単語リスト例に示すように、近概念単語の数は基準単語よって異なる。これらの数をカウントした結果を近概念単語数テーブルとして記憶する。図３９は、近概念単語数テーブルの例を示す図である。図に示すように、基準単語毎にレコードを設け、基準単語と近概念単語数とを対応付けて記憶するように構成されている。
【０１１６】
近概念単語数の多い基準単語を抽出したい場合や、近概念単語数の少ない基準単語を抽出したい場合には、近概念単語数ソート部３３０６により近概念単語数ソート処理（図３４のＳ３４０４）を行うことが有効である。この例では、近概念単語数をキーとして降順にソートし、図４０に示すようなソートされた近概念単語数テーブルを得るように処理する。
【０１１７】
最後に、近概念単語数テーブル出力部３３０７による近概念単語数テーブル出力処理（図３４のＳ３４０５）で、近概念単語数テーブルを出力する。ソートされた近概念単語数テーブルを出力する際に、所定の閾値以上（あるいは所定の閾値以下）の近概念単語数を有するレコード群のみを部分的に出力するようにしてもよい。また、ソートしていない近概念単語数テーブルを出力することもできる。
【０１１８】
近概念単語数（例えば、同義語数、類義語数、あるいは関連語数など）が多い基準単語は、文書データ群で頻繁に用いられていることを意味するので、その基準単語は当該概念辞書の特徴語となり得る。本実施の形態によれば、近概念単語数の多い基準単語をリスト化するので、概念辞書による概念単位を比較し、特徴語を抽出することができる。
【０１１９】
実施の形態８．
実施の形態７における近概念単語数算出処理では、概念辞書から一旦近概念単語リストを求めてから、そのリスト内の近概念単語数をカウントした。本実施の形態では、概念辞書から直接近概念単語数をカウントする算出処理について説明する。
【０１２０】
図４１は、実施の形態８に係る近概念単語数算出処理フローを示す図である。概念辞書について、単語毎に、当該単語を基準として以下の処理を繰り返す（Ｓ４１０１）。基準の単語以外の他の単語毎に、当該他の単語をカウント候補として、更に以下の処理を繰り返す（Ｓ４１０２）。基準の単語とカウント候補の単語について、概念の差分を計算し（Ｓ４１０３）、概念の差分が、所定の閾値以下であるか判定する（Ｓ４１０４）。閾値以下の場合には、当該カウント候補が近概念単語であることを意味するので、近概念単語数テーブルで、基準単語に対応付けられている近概念単語数に1を加える（Ｓ４１０５）。尚、近概念単語数の初期値は、０である。すべての他の単語について処理した時点で（Ｓ４１０６）、次の単語の処理に移行し、最終的にすべての単語について処理した時点で（Ｓ４１０７）、終了する。
【０１２１】
本実施の形態では、実施の形態７と異なる近概念単語数算出手順により、実施の形態７と同様の効果を得ることができる。
【０１２２】
実施の形態９．
実施の形態８では、１つの概念辞書に含まれる近概念単語の数を求める装置及び方法について説明したが、本実施の形態では、２つの概念辞書について、それぞれに近概念単語の数を求め、それらを比較して近概念単語数の差分を求める装置及び方法について説明する。
【０１２３】
図４２は、実施の形態９に係る特徴語抽出システムの構成の一部を示す図である。本実施の形態に係る特徴語抽出システムは、図１に示した１０１から１０８までの要素を有している。更に、近概念単語数算出部３３０４、第一近概念単語数テーブル記憶部４２０１、第二近概念単語数テーブル記憶部４２０２、近概念単語数比較部４２０３、近概念単語数差分テーブル記憶部４２０４、近概念単語数差分ソート部４２０５、及び近概念単語数差分テーブル出力部４２０６の要素を有している。
【０１２４】
次に、処理について説明する。図４３は、実施の形態９に係る全体の処理フローを示す図である。図２のＳ２０１とＳ２０２と同様に、第一文書データ群について、第一共起頻度算出処理（Ｓ４３０１）と第一特異値分解処理（Ｓ４３０２）を行い、実施の形態７あるいは実施の形態８のように、近概念単語数算出部３３０４により、第一概念辞書から第一近概念単語数テーブルを生成する第一近概念単語数算出処理（Ｓ４３０３）を行う。また、第二文書データ群についても、図２のＳ２０３とＳ２０４と同様に、第二共起頻度算出処理（Ｓ４３０４）と第二特異値分解処理（Ｓ４３０５）を行い、実施の形態７あるいは実施の形態８のように、近概念単語数算出部３３０４により、第二概念辞書から第二近概念単語数テーブルを生成する第二近概念単語数算出処理（Ｓ４３０６）を行う。
【０１２５】
次に、近概念単語数比較部４２０３により近概念単語数比較処理（Ｓ４３０７）を行う。図４４は、近概念単語数比較処理フローを示す図である。第一近概念単語数テーブル（あるいは第二近概念単語数テーブル）の基準単語毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ４４０１）。第一近概念単語数テーブルから、当該基準単語に対応付けられている近概念単語数（第一の近概念単語数）を取得し（Ｓ４４０２）、また第二近概念単語数テーブルから、当該基準単語に対応付けられている近概念単語数（第二の近概念単語数）を取得する（Ｓ４４０３）。そして、第二の近概念単語数から第一の近概念単語数を差し引き、差として近概念単語数差分を得て（Ｓ４４０４）、近概念単語数差分を、当該基準単語に対応付けて、近概念単語数差分テーブルに記憶させる（Ｓ４４０５）。そして、すべての基準単語について処理した時点で終了する（Ｓ４４０６）。
【０１２６】
図３９に示した近概念単語数テーブルを、第一近概念単語数テーブルとし、図４５に示した第二近概念単語数テーブルとの近概念単語数の比較を行った結果を図４６に示す。図４６は、近概念単語数差分テーブルの例を示す図である。このテーブルは、基準単語毎に、基準単語と近概念単語数差分を対応付けて記憶するように構成されている。
【０１２７】
また、このテーブルのレコード群に対して、近概念単語数差分をキーとしてソートする近概念単語数差分ソート処理（Ｓ４３０８）を行った結果を図４７に示す。図４７は、ソートされた近概念単語数差分テーブルの例を示す図である。図中、近概念単語数差分がプラス値となっている基準単語は、第二概念辞書における近概念単語数が、第一概念辞書における近概念単語数を上回っていることを示しており、近概念単語数差分がマイナス値となっている基準単語は、第二概念辞書における近概念単語数が、第一概念辞書における近概念単語数を下回っていることを示している。
【０１２８】
最後に、近概念単語数差分テーブル出力部４２０６による近概念単語数差分テーブル出力処理（Ｓ４３０９）で、ソートされた近概念単語数差分テーブルを出力する。尚、ソートされた近概念単語数差分テーブルを出力する際に、所定の閾値以上の近概念単語数、あるいは所定の閾値以下の近概念単語数を有するレコード群のみを出力するようにしてもよい。ソートされていない近概念単語数差分テーブルを出力することもできる。
【０１２９】
本実施の形態によれば、２つの概念辞書について、それぞれに近概念単語の数を求め、それらを比較して近概念単語数の差分を求めるので、２つの概念辞書間で概念単位の規模を比較し、概念規模の変化に基づく特徴語を抽出することができる。
【０１３０】
実施の形態１０．
本実施の形態では、実施の形態９と同様に、２つの概念辞書について近概念単語数の差分を求める別の形態を示す。本実施の形態では、実施の形態１から実施の形態３のいずれかによる処理で求めた概念辞書差分情報に基づいて、近概念単語数の差分を求める。
【０１３１】
図４８は、実施の形態１０に係る特徴語抽出システムの構成の一部を示す図である。概念辞書差分情報を求めるための構成は、実施の形態１から実施の形態３のいずれかと同様である。そして、概念辞書差分情報を記憶する概念辞書差分情報記憶部１１０の他に、近概念単語数差分算出部４８０１、近概念単語数差分テーブル記憶部４２０４、近概念単語数差分ソート部４２０５、及び近概念単語数差分テーブル出力部４２０６を有している。
【０１３２】
処理について説明する。図４９は、実施の形態１０に係る全体の処理フローを示す図である。図２のＳ２０１からＳ２０５と同様に、第一共起頻度算出処理（Ｓ４９０１）、第一特異値分解処理（Ｓ４９０２）、第二共起頻度算出処理（Ｓ４９０３）、第二特異値分解処理（Ｓ４９０４）、及び概念辞書差分抽出処理（Ｓ４９０５）を行う。続いて、近概念単語数差分算出部４８０１により近概念単語数差分算出処理（Ｓ４９０６）を行う。
【０１３３】
近概念単語数差分算出処理（Ｓ４９０６）について詳述する。図５０は、実施の形態１０に係る近概念単語数算出処理フローを示す図である。概念辞書差分情報の基準単語毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ５００１）。当該基準単語に対応付けられている増加単語の数をカウントして、近概念単語増加数を得る（Ｓ５００２）。また、当該基準単語に対応付けられている減少単語の数をカウントして、近概念単語減少数を得る（Ｓ５００３）。そして、近概念単語増加数から近概念単語減少数を差し引いて、差として近概念単語数差分を得る（Ｓ５００４）。その近概念単語数差分を、当該基準単語に対応付けて、近概念単語数差分テーブルに記憶させる（Ｓ５００５）。これらの処理を、すべての基準単語について行った時点で終了する（Ｓ５００６）。
【０１３４】
図５１は、実施の形態１０に係る概念辞書差分情報の例を示す図である。図５１に示した概念辞書差分情報を例とすると、図４６に示した近概念単語数差分テーブルを得ることができる。
【０１３５】
近概念単語数差分ソート処理（Ｓ４９０７）及び近概念単語数差分テーブル出力処理（Ｓ４９０８）については、実施の形態９と同様である。
【０１３６】
本実施の形態によれば、実施の形態９と異なる手順により、実施の形態９と同様に、２つの概念辞書間で概念単位の規模を比較し、概念規模の変化に基づく特徴語を抽出することができる。
【０１３７】
実施の形態１１．
近概念単語数の差分を求めるとともに、実施の形態４から実施の形態６に示したように、当該差分に係る増加の種別と、減少の種別を求める形態について説明する。
【０１３８】
実施の形態９をベースに説明する。図４４に示したＳ４４０５の処理に続いて、増加種別及び減少種別を判定する処理を加える。
【０１３９】
図５２は、実施の形態１１に係る近概念単語数比較処理フローを示す図である。まず、Ｓ４４０５で記憶させた近概念単語数差分の正負を判定する（Ｓ５２０１）。差分が０の場合には、種別を判定する必要がないので、Ｓ４４０６に移行する。
【０１４０】
近概念単語数差分が正の場合には、近概念単語が増加しているので、増加種別を判定する。その為に、第一の近概念単語数は０か否かを判定する（Ｓ５２０２）。第一近概念単語数テーブルで当該基準単語に対する近概念単語数が０の場合には、当該基準単語に対応付けて、増加種別として「発生」を近概念単語数差分テーブルに記憶させ（Ｓ５２０３）、第一近概念単語数テーブルで当該基準単語に対する近概念単語数が０以外（０より大きい）の場合には、当該基準単語に対応付けて、増加種別として「追加」を近概念単語数差分テーブルに記憶させる（Ｓ５２０４）。
【０１４１】
近概念単語数差分が負の場合には、近概念単語が減少しているので、減少種別を判定する。その為に、第二の近概念単語数は０か否かを判定する（Ｓ５２０５）。第二近概念単語数テーブルで当該基準単語に対する近概念単語数が０の場合には、当該基準単語に対応付けて、減少種別として「消滅」を近概念単語数差分テーブルに記憶させ（Ｓ５２０６）、第二近概念単語数テーブルで当該基準単語に対する近概念単語数が０以外（０より大きい）の場合には、当該基準単語に対応付けて、減少種別として「残存」を近概念単語数差分テーブルに記憶させる（Ｓ５２０７）。
【０１４２】
図５３は、実施の形態１１に係る第一近概念単語数テーブルの例を示し、図５４は、実施の形態１１に係る第二近概念単語数テーブルの例を示す。これらを前提とすると、図５５に示すように、近概念単語数差分テーブルを得られる。図５５は、実施の形態１１に係る近概念単語数差分テーブルの例を示す図である。
【０１４３】
本実施の形態によれば、概念規模の変化に基づく特徴語を抽出する際に、特に概念の発生や消滅についても着目できる。
【０１４４】
実施の形態１２．
実施の形態１０をベースとして、当該差分に係る増加の種別と、減少の種別を求めることもできる。
【０１４５】
本実施の形態では、図５０のＳ５００５とＳ５００６の間で、図５２のＳ５２０１からＳ５２０７の処理を行う。
【０１４６】
実施の形態１を例とすると、第一の近概念単語数は０か否かの判定は（Ｓ５２０２）、第一近概念単語リストで当該基準単語に対する近概念単語が無いか有るかで判断する。また、第二の近概念単語数は０か否かの判定は（Ｓ５２０５）、第二近概念単語リストで当該基準単語に対する近概念単語が無いか有るかで判断する。
【０１４７】
実施の形態２を例とすると、第一の近概念単語数は０か否かの判定は（Ｓ５２０２）、第一概念差分テーブルで当該基準単語について概念の差分が所定の基準より小さい比較対象単語が無いか有るかで判断する。また、第二の近概念単語数は０か否かの判定は（Ｓ５２０５）、第二概念差分テーブルで当該基準単語について概念の差分が所定の基準より小さい比較対象単語が無いか有るかで判断する。
【０１４８】
本実施の形態によれば、実施の形態１１と同様に、概念規模の変化に基づく特徴語を抽出する際に、特に概念の発生や消滅についても着目できる。
【０１４９】
実施の形態１３．
本発明では、別の文書データ群に由来する複数の概念辞書に基づいて、文書データ群間で生じている単語に対する概念の違いや変化を検出することができる。以下の実施の形態では、文書データ群の層別の例を説明する。
【０１５０】
例えば、アンケートを回答者の年代別の文書データ群に層別して、それぞれの文書データ群から概念辞書を生成し、これらの概念辞書に本発明を適用すれば、年代別の概念の違いを反映する特徴語を抽出することができる。また、同様に、性別、職業、あるいは居住地区などにより層別した文書データ群を用いる場合にも、各層による概念の違いを反映する特徴語を抽出することができる。
【０１５１】
実施の形態１４．
また、層別の例として、アンケートを期間別の文書データ群に分けて、それぞれの文書データ群から概念辞書を生成し、これらの概念辞書に本発明を適用すれば、時間の経過に伴う概念の変化を反映する特徴語を抽出することができる。時間の経過に伴う概念の変化は、その時々の流行に影響を与えるものであり、例えば、生産者、流通業者、あるいは小売業者などが行うマーケッティングのように商業的に活用できる。また、国民の意識調査など、文化的あるいは学術的な分野においても活用の可能性がある。
【０１５２】
実施の形態１５．
また、層別した文書データ群から一部の層に係る概念辞書を生成し、同様に層別した文書データ群すべてを用いて、すべての層に係る概念辞書を生成し、一部の層に係る概念辞書とすべての層に係る概念辞書とに本発明を適用すれば、全体に対する一部の層の特徴を反映する特徴語を抽出することができる。
【０１５３】
実施の形態１６．
本発明による抽出した特徴語を検索軸として、テキストマイニングを実施すれば、より効果的な分析結果を得ることができる。
【０１５４】
現在、何種類かのテキストマイニングに関する製品が販売されているが、いずれの製品も、検索軸となる単語は、ユーザが経験に基き考えて入力しなければならない。これに対し、本発明を用いれば、ユーザが見落としていたネタ（検索軸となる単語）を用いて、流行の初期段階を見つけることができる。
【０１５５】
上述の特徴語抽出システムは、コンピュータであり、各要素はプログラムにより処理を実行することができる。また、プログラムを記憶媒体に記憶させ、記憶媒体からコンピュータに読み取られるようにすることができる。
【０１５６】
図５６は、特徴語抽出システムのハードウエア構成例を示す図である。バスに、演算装置５６０１、データ記憶装置５６０２、メモリ５６０３が接続されている。データ記憶装置５６０２は、例えばＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）やハードディスクである。メモリ５６０３は、通常ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。
【０１５７】
プログラムは、通常データ記憶装置５６０２に記憶されており、メモリ５６０３にロードされた状態で、順次演算装置５６０１に読み込まれ処理を行う。
【図面の簡単な説明】
【０１５８】
【図１】特徴語抽出システムの構成を示す図である。
【図２】全体の処理フローを示す図である。
【図３】第一共起頻度表の例を示す図である。
【図４】第二共起頻度表の例を示す図である。
【図５】第一概念辞書の例を示す図である。
【図６】第二概念辞書の例を示す図である。
【図７】実施の形態１に係る概念辞書差分抽出部の構成を示す図である。
【図８】実施の形態１に係る概念辞書差分抽出処理フローを示す図である。
【図９】第一近概念単語リストの例を示す図である。
【図１０】第二近概念単語リストの例を示す図である。
【図１１】近概念単語抽出処理フローを示す図である。
【図１２】近概念単語比較処理フローを示す図である。
【図１３】概念辞書差分情報の例を示す図である。
【図１４】実施の形態１に係る減少単語分比較処理フローを示す図である。
【図１５】実施の形態１に係る増加単語分比較処理フローを示す図である。
【図１６】実施の形態２に係る概念辞書差分抽出部の構成を示す図である。
【図１７】実施の形態２に係る概念辞書差分抽出処理フローを示す図である。
【図１８】第一概念差分テーブルの例を示す図である。
【図１９】第二概念差分テーブルの例を示す図である。
【図２０】概念差分算出処理フローを示す図である。
【図２１】実施の形態２に係る減少単語分比較処理フローを示す図である。
【図２２】実施の形態２に係る増加単語分比較処理フローを示す図である。
【図２３】実施の形態３に係る減少単語分比較処理フローを示す図である。
【図２４】実施の形態３に係る増加単語分比較処理フローを示す図である。
【図２５】実施の形態４に係る第一近概念単語リストの例を示す図である。
【図２６】実施の形態４に係る第二近概念単語リストの例を示す図である。
【図２７】実施の形態４に係る減少単語分比較処理フローを示す図である。
【図２８】実施の形態４に係る増加単語分比較処理フローを示す図である。
【図２９】実施の形態４に係る概念辞書差分情報の例を示す図である。
【図３０】実施の形態５に係る減少単語分比較処理フローを示す図である。
【図３１】実施の形態５に係る増加単語分比較処理フローを示す図である。
【図３２】実施の形態６に係る概念辞書差分情報の例を示す図である。
【図３３】実施の形態７に係る特徴語抽出システムの構成を示す図である。
【図３４】実施の形態７に係る全体の処理フローを示す図である。
【図３５】近概念単語数算出部の構成を示す図である。
【図３６】近概念単語数算出処理フローを示す図である。
【図３７】近概念単語数カウント処理フローを示す図である。
【図３８】実施の形態７に係る近概念単語リストの例を示す図である。
【図３９】近概念単語数テーブルの例を示す図である。
【図４０】ソートされた近概念単語数テーブルの例を示す図である。
【図４１】実施の形態８に係る近概念単語数算出処理フローを示す図である。
【図４２】実施の形態９に係る特徴語抽出システムの構成の一部を示す図である。
【図４３】実施の形態９に係る全体の処理フローを示す図である。
【図４４】近概念単語数比較処理フローを示す図である。
【図４５】第二近概念単語数テーブルの例を示す図である。
【図４６】近概念単語数差分テーブルの例を示す図である。
【図４７】ソートされた近概念単語数差分テーブルの例を示す図である。
【図４８】実施の形態１０に係る特徴語抽出システムの構成の一部を示す図である。
【図４９】実施の形態１０に係る全体の処理フローを示す図である。
【図５０】実施の形態１０に係る近概念単語数算出処理フローを示す図である。
【図５１】実施の形態１０に係る概念辞書差分情報の例を示す図である。
【図５２】実施の形態１１に係る近概念単語数比較処理フローを示す図である。
【図５３】実施の形態１１に係る第一近概念単語数テーブルの例を示す図である。
【図５４】実施の形態１１に係る第二近概念単語数テーブルの例を示す図である。
【図５５】実施の形態１１に係る近概念単語数差分テーブルの例を示す図である。
【図５６】特徴語抽出システムのハードウエア構成例を示す図である。
【符号の説明】
【０１５９】
１０１  第一文書データ群記憶部、１０２  共起頻度算出部、１０３  第一共起頻度表記憶部、１０４  特異値分解部、１０５  第一概念辞書記憶部、１０６  第二文書データ群記憶部、１０７  第二共起頻度表記憶部、１０８  第二概念辞書記憶部、１０９  概念辞書差分抽出部、１１０  概念辞書差分情報記憶部、１１１  概念辞書差分情報出力部、７０１  近概念単語抽出部、７０２  第一近概念単語リスト記憶部、７０３  第二近概念単語リスト記憶部、７０４  近概念単語比較部、１６０１  概念差分算出部、１６０２  第一概念差分テーブル記憶部、１６０３  第二概念差分テーブル記憶部、１６０４  概念差分比較部  ３３０１  文書データ群記憶部、３３０２  共起頻度表記憶部、３３０３  概念辞書記憶部、３３０４  近概念単語数算出部、３３０５  近概念単語数テーブル記憶部、３３０６  近概念単語数ソート部、３３０７  近概念単語数テーブル出力部、３５０１  近概念単語リスト記憶部、３５０２  近概念単語数カウント部、４２０１  第一近概念単語数テーブル記憶部、４２０２  第二近概念単語数テーブル記憶部、４２０３  近概念単語数比較部、４２０４  近概念単語数差分テーブル記憶部、４２０５  近概念単語数差分ソート部、４２０６  近概念単語数差分テーブル出力部、４８０１  近概念単語数差分算出部。
【図１】
2006164103.tif 000003
【図２】
2006164103.tif 000004
【図３】
2006164103.tif 000005
【図４】
2006164103.tif 000006
【図５】
2006164103.tif 000007
【図６】
2006164103.tif 000008
【図７】
2006164103.tif 000009
【図８】
2006164103.tif 000010
【図９】
2006164103.tif 000011
【図１０】
2006164103.tif 000012
【図１１】
2006164103.tif 000013
【図１２】
2006164103.tif 000014
【図１３】
2006164103.tif 000015
【図１４】
2006164103.tif 000016
【図１５】
2006164103.tif 000017
【図１６】
2006164103.tif 000018
【図１７】
2006164103.tif 000019
【図１８】
2006164103.tif 000020
【図１９】
2006164103.tif 000021
【図２０】
2006164103.tif 000022
【図２１】
2006164103.tif 000023
【図２２】
2006164103.tif 000024
【図２３】
2006164103.tif 000025
【図２４】
2006164103.tif 000026
【図２５】
2006164103.tif 000027
【図２６】
2006164103.tif 000028
【図２７】
2006164103.tif 000029
【図２８】
2006164103.tif 000030
【図２９】
2006164103.tif 000031
【図３０】
2006164103.tif 000032
【図３１】
2006164103.tif 000033
【図３２】
2006164103.tif 000034
【図３３】
2006164103.tif 000035
【図３４】
2006164103.tif 000036
【図３５】
2006164103.tif 000037
【図３６】
2006164103.tif 000038
【図３７】
2006164103.tif 000039
【図３８】
2006164103.tif 000040
【図３９】
2006164103.tif 000041
【図４０】
2006164103.tif 000042
【図４１】
2006164103.tif 000043
【図４２】
2006164103.tif 000044
【図４３】
2006164103.tif 000045
【図４４】
2006164103.tif 000046
【図４５】
2006164103.tif 000047
【図４６】
2006164103.tif 000048
【図４７】
2006164103.tif 000049
【図４８】
2006164103.tif 000050
【図４９】
2006164103.tif 000051
【図５０】
2006164103.tif 000052
【図５１】
2006164103.tif 000053
【図５２】
2006164103.tif 000054
【図５３】
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【図５４】
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【図５５】
2006164103.tif 000057
【図５６】
2006164103.tif 000058