(57)【要約】【課題】  分類条件設定作業を容易に行うことのできるテキスト分類装置を得る。【解決手段】  分類用キーワード候補構造化手段１０２は、分類用キーワード候補抽出手段１０１で抽出された分類用キーワード候補を、これらの分類用キーワード候補間の所定の関係に基づいて構造化する。分類用キーワード関連情報抽出手段１０３は、構造化された分類用キーワード候補に関連する情報を抽出する。分類条件設定手段１０４は、分類用キーワード候補構造化手段１０２および分類用キーワード関連情報抽出手段１０３の少なくとも一方の手段により提示された情報から分類条件を設定する。分類実行手段１０５は、分類条件設定手段１０４で設定された分類条件に従って分類対象テキストを分類する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
分類対象テキストから分類条件設定に使用する分類用キーワード候補を抽出する分類用キーワード候補抽出手段と、
前記分類用キーワード候補抽出手段で抽出された複数の分類用キーワード候補を、当該分類用キーワード候補間の所定の関係に基づいて構造化する分類用キーワード候補構造化手段と、
前記分類用キーワード候補構造化手段で構造化された分類用キーワード候補に関連する情報を抽出する分類用キーワード候補関連情報抽出手段と、
前記分類用キーワード候補構造化手段および前記分類用キーワード候補関連情報抽出手段のうち、少なくとも一方の手段により提示された情報から前記分類対象テキストを分類するための分類条件を設定する分類条件設定手段とを備えたテキスト分類装置。
【請求項２】
分類用キーワード候補関連情報抽出手段は、分類用キーワード候補に関連するキーワード群を抽出するキーワード関連情報抽出手段を有することを特徴とする請求項１記載のテキスト分類装置。
【請求項３】
分類用キーワード候補関連情報抽出手段は、分類用キーワード候補に関連する文書を抽出する関連文書情報抽出手段を有することを特徴とする請求項１記載のテキスト分類装置。
【請求項４】
分類用キーワード候補関連情報抽出手段は、分類用キーワード候補により分類される文書と、既に設定済のカテゴリに含まれる文書との重複情報を抽出するカテゴリ重複情報抽出手段を備えたことを特徴とする請求項１記載のテキスト分類装置。
【請求項５】
分類対象テキストから所定の分類条件に基づいて分類を行うコンピュータを、
分類対象テキストから分類条件設定に使用する分類用キーワード候補を抽出する分類用キーワード候補抽出手段と、
前記分類用キーワード候補抽出手段で抽出された複数の分類用キーワード候補を、当該分類用キーワード候補間の所定の関係に基づいて構造化する分類用キーワード候補構造化手段と、
前記分類用キーワード候補構造化手段で構造化された分類用キーワード候補に関連する情報を抽出する分類用キーワード候補関連情報抽出手段と、
前記分類用キーワード候補構造化手段および前記分類用キーワード候補関連情報抽出手段のうち、少なくとも一方から提示される情報に基づいて前記分類対象テキストを分類するための分類条件を設定する分類条件設定手段として機能させるためのテキスト分類プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、例えば、製品企画や品質管理などの業務で必要とされる重要な情報を蓄積した大量のテキストに対して、所望する様々な観点で分類し、業務改善のために活用する、といったことを可能とするテキスト分類装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
インターネットの普及に伴い、顧客の声が電子メールやＷｅｂといった手段により容易に企業に寄せられるようになった。また、企業内では文書の電子化が進み、設計仕様書や故障調査報告書などの品質管理業務などで必要とされる文書の蓄積が進んでいる。このように、企業等ではテキスト文書が大量に蓄積されるようになっている。
【０００３】
このような点から、これらの大量に蓄積された文書のテキストから業務改善のために活用可能な有用な情報を抽出するため、文書内に含まれる情報の種類によって大量のテキストを分類して整理するためのテキスト分類装置の重要性が増している。従来、このようなテキスト分類装置のうち、文書を分類するための分類条件指定手段、および、指定された分類条件により指定された複数のカテゴリに文書を分類する文書分類手段を備える装置があった（例えば、特許文献１または特許文献２参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−１４１１２９号公報（第１４頁、図２−図４）
【特許文献２】特開２００３−２７１６１６号公報（第１０頁、図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記のような従来技術のうち、決定木などの統計量を用いた全自動のクラスタリング手法には、生成された各クラスタの意味が利用者には理解しにくいという課題があった。また、全自動であるため、生成された各クラスタが利用者の所望する形にならなかった場合、所望する形とするためのカスタマイズや制御ができないという課題もあった。
【０００６】
一方、従来技術のうち、カテゴリ別に検索条件を人手で指定する自動分類方式には、分類条件をどう設定すべきかがわからず、条件設定と分類実行の試行錯誤を繰り返してしまうといった問題があった。
【０００７】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、分類条件設定作業を容易に行うことのできるテキスト分類装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明に係るテキスト分類装置は、分類用キーワード候補抽出手段で抽出された複数の分類用キーワード候補を、分類用キーワード候補間の所定の関係に基づいて構造化する分類用キーワード候補構造化手段と、分類用キーワード候補構造化手段で構造化された分類用キーワード候補に関連する情報を抽出する分類用キーワード候補関連情報抽出手段とを備えたものである。
【発明の効果】
【０００９】
この発明のテキスト分類装置は、分類用キーワード候補を、これらの分類用キーワード候補間の所定の関係に基づいて構造化し、かつ、これらの分類用キーワード候補の関連情報を抽出するようにしたので、テキスト分類装置としての分類条件設定作業を容易に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１によるテキスト分類装置を示す構成図である。
図において、テキスト分類装置は、分類用キーワード候補抽出手段１０１、分類用キーワード候補構造化手段１０２、分類用キーワード関連情報抽出手段１０３、分類条件設定手段１０４、分類実行手段１０５を備えている。
【００１１】
分類用キーワード候補抽出手段１０１は、分類対象テキスト１１０から分類用のキーワード候補を抽出する機能を有している。分類用キーワード候補構造化手段１０２は、分類用キーワード候補抽出手段１０１で抽出された複数の分類用キーワード候補を、これらの分類用キーワード候補間の所定の関係に基づいて構造化して提示する機能部である。分類用キーワード関連情報抽出手段１０３は、分類用キーワード候補構造化手段１０２で構造化されて提示された分類用キーワード候補に対して、関連語情報、関連文書情報、カテゴリ関連情報といった関連情報を抽出して提示する機能部である。分類条件設定手段１０４は、分類用キーワード候補構造化手段１０２や分類用キーワード関連情報抽出手段１０３により提示される情報を元に、使用者から分類条件が選択された場合、これを分類条件として設定するための機能部である。分類実行手段１０５は、分類条件設定手段１０４により設定された分類条件に従って、分類対象テキストを分類し、分類結果１１１として出力する機能部である。
【００１２】
尚、テキスト分類装置はコンピュータで実現され、上記の分類用キーワード候補抽出手段１０１〜分類実行手段１０５は、それぞれの機能に対応するソフトウェアと、これを実行するためのＣＰＵやメモリ等のハードウェアから構成されている。
【００１３】
次に、実施の形態１の動作について説明する。
図２は、分類処理の概要を示すフローチャートである。
先ず、図１から図１４までを適宜参照しつつ分類処理の概要について説明する。
本実施の形態ではパソコン周辺機器に関する問い合わせ記録を分析する場合を例として説明する。先ず、図２のステップＳＴ２０１において、分類用キーワード候補抽出手段１０２により分類対象テキストから分類用キーワード候補を抽出する。
【００１４】
分類用キーワード候補抽出ステップＳＴ２０１では、分類対象テキストを単語に分割し、各テキストに出現する単語の頻度統計により重要度を算出し、重要度の高い単語を抽出する。単純な頻度を重要度として採用し、頻度の大きい語を重要な語であるとして抽出してもよいし、すべてのテキストに出現する一般語は分類上重要ではないとするＩＤＦ（Inverted Document Frequency）重みを用いて重要語を抽出してもよい。また、特定の属性に着目し、その属性値と各単語との共起確率を求め、属性値の頻度分布に対して偏りの大きい語を分類上重要であるとする特徴度を用いてもよい。
【００１５】
次に、ステップＳＴ２０２において、分類用キーワード候補構造化手段１０２が上記ステップＳＴ２０１において抽出された分類用キーワード候補を構造化して使用者に提示する。分類用キーワード候補構造化処理の詳細については後述する。
【００１６】
次に、ステップＳＴ２０３において、分類用キーワード関連情報抽出手段１０３が上記ステップＳＴ２０２において構造化された分類用キーワード候補に関連する情報を抽出して使用者に提示する。分類用キーワード関連情報抽出処理の詳細については後述する。
【００１７】
更に、ステップＳＴ２０４において、分類条件設定手段１０４により分類条件を設定し、ステップＳＴ２０５において分類実行手段１０５により分類対象テキストを分類して出力する。
【００１８】
図３は、本実施の形態におけるテキスト分類装置の操作画面例である。
図中、３０１は、ステップＳＴ２０２の分類用キーワード候補構造化結果を表示する画面であり、３０２はステップＳＴ２０３で抽出したキーワード関連情報を表示する画面である。使用者は、分類用キーワード候補構造化結果表示画面３０１およびキーワード関連情報表示画面３０２を参照しながら、後述する分類条件を設定して分類を実行する。設定された分類条件は、分類一覧表示部３０３に表示される。また、分類一覧表示部３０３で選択したカテゴリに対して内容表示指示をすると分類結果が表示される。尚、これらの画面に表示される内容の詳細については後述する。
【００１９】
以下では、図２のステップＳＴ２０１における分類用キーワード候補抽出処理について説明する。
図４は、分類対象とするテキストの例である。ここでは、コールセンターの問い合わせ記録を例として示している。図中、４０１はレコードに一意に付与されるレコードＩＤである。ここで、レコードとは分類対象の１単位であり、たとえばＣＳＶ形式のデータを入力する場合のデータ１行に相当する。４０２は属性情報であり、４０３はテキスト情報である。
【００２０】
また、図５は、図４に示す分類対象に対して問い合わせ分類を行った場合の説明図であり、５０１は問い合わせ内容を示し、５０２は、この問い合わせ内容５０１に対応した問い合わせ分類を示している。
【００２１】
本実施の形態では、図４の問い合わせ内容を原因別に分類し、図５の５０２のような問い合わせ内容分類コードを付与することを目的とする。図４および図５では表形式で入出力する例を示しているが、対象がテキストであればこれ以外の形式としてもよい。たとえばファイル名のリストを入力とし、これを内容別に分類した分類コードを各ファイルに付与するようにしても良い。
【００２２】
図６は、分類対象から抽出した分類用キーワード候補の例である。
図中、６０１はキーワードに一意に付与されるキーワードＩＤである。６０２は、分類用キーワードの見出しで、６０３はその品詞である。６０４は分類用キーワードが分類対象テキスト中に出現する頻度である。６０５は分類用キーワードの出現頻度から計算されるｉｄｆ重みである。６０６は、特定の属性に着目し、その属性値と各単語との共起確率を求め、属性値の頻度分布に対して偏りの大きい語を分類上重要であるとする特徴度である。６０７は、係り受け情報である。ここでは見出しに対する受け側の単語を＋に続く見出しで示し、係り側の単語を−に続く見出しで示すこととする。例えば、図６では、「○○装置」という単語が「交換」に係ることを示しており、逆に「交換」という単語が受ける単語として「○○装置」があることを示している。尚、図６に示した分類用キーワード候補抽出例はあくまでも一例であり、分類目的に応じて必要な項目を適宜設定するものとする。以上で、図２のステップＳＴ２０１における分類用キーワード候補抽出処理についての説明を終わる。
【００２３】
次に、図２のステップＳＴ２０２における分類用キーワード候補構造化処理について説明する。
図７は、分類用キーワードを意味分類に基づいて構造化した例である。図中、７０１は構造化種別選択メニューであり、使用者は所望する構造化表示形態をメニューにより選択する。図示例では、キーワード候補構造化種別として意味分類が選択された状態を示している。７０２は意味分類の選択メニューであり、使用者は表示したい意味分類をその位置関係とともに指定する。図示例では、「機器」「現象」「処置」が選択された状態を示している。７０３は構造化表示された分類用キーワード候補である。図７の７０３において、利用者が分類用キーワードとしてふさわしいと判断したキーワードにはチェックを入れる。この状態で図３のカテゴリ追加ボタンを押すと、チェックされているキーワード群が分類条件として設定される。
【００２４】
意味分類で構造化する場合、分類用キーワード候補構造化手段１０２は、先ず、ステップＳＴ２０１で抽出された分類用キーワード候補の各単語に対して、図８に示す意味分類辞書を参照して分類用キーワード候補の見出しから意味分類を取得し、意味分類毎にキーワード候補を分別する。続けて、分別された意味分類に属する各キーワード候補について、右側に位置する意味分類に属するキーワード候補との共起回数を調べ、その回数が多い順に左側の語と線で連結して表示する。その際、所定頻度以下のキーワード候補は図７中に示すような「追加表示」などのボタンを押した場合のみ得られるよう構成とし、不要な語が大量に表示されることのないようにする。共起回数については、同一レコードに出現するレコード内共起回数、同一文内に出現する文内共起回数、図６の６０７に示したような係り受け関係にある語のみを集計する係り受け共起回数など、いずれを用いても良い。また、必要に応じてこれらを切り替えて使用するよう構成してもよい。
【００２５】
図９は、分類用キーワードを品詞および係り受け情報に基づいて構造化した例である。
図中、９０１は構造化種別選択メニューであり、使用者は所望する構造化表示形態をメニューにより選択する。９０２は品詞選択メニューであり、使用者は表示したい係り受け情報を品詞間の位置関係により指定する、９０３は構造化表示された分類用キーワード候補である。図９の９０３において、利用者が分類用キーワードとしてふさわしいと判断したキーワードにはチェックを入れる。この状態で図３のカテゴリ追加ボタンを押すと、チェックされているキーワード群が分類条件として設定される。
【００２６】
係り受け情報で構造化する場合には、先ず、ステップＳＴ２０１で抽出された分類用キーワード候補の各単語に対して、図６の６０３に示す品詞情報を参照して品詞毎にキーワード候補を分別する。続けて、分別された品詞毎の各キーワード候補について、中央に位置する品詞に属するキーワード候補との係り受け情報を図６の６０７に示す係り受け情報を参照し、その回数が多い順に左右の語と線で連結して表示する。その際、所定頻度以下のキーワード候補は図９中に示すような「追加表示」などのボタンを押した場合のみ得られるよう構成とし、不要な語が大量に表示されることのないようにする。
【００２７】
意味カテゴリ辞書を用いた分類用キーワード候補の構造化により機器などの分類条件設定が容易になり、係り受け情報を用いた分類用キーワード候補の構造化により予め意味カテゴリでは定義しにくいような故障現象別の分類条件設定が容易になる。尚、本実施の形態では、キーワードの構造化種別として図７の意味分類と図９の係り受けと品詞によるものを示したが、これらのみに限定されるものではなく、例えば、機種別の構造化や、部品の階層構造による構造化といったように種々の構造化が適用可能である。
【００２８】
このように、使用者が分類用キーワード候補の構造化種別を適宜選択できるので、分類の目的に応じた適切な分類条件設定が容易になる。以上で、図２のステップＳＴ２０２における分類用キーワード候補構造化処理についての説明を終わる。
【００２９】
次に、図２のステップＳＴ２０３における分類用キーワード関連情報抽出処理について説明する。
図１０は、分類用キーワード関連情報抽出手段の詳細構成図である。図中、図１と同様の構成については、同一の番号で示している。分類用キーワード関連情報抽出手段１０３は、キーワード関連情報抽出手段１００１、関連文書情報抽出手段１００２、カテゴリ重複情報抽出手段１００３を備えている。
【００３０】
キーワード関連情報抽出手段１００１は、分類用キーワード候補構造化手段１０２で構造化されたキーワード候補の共起単語、類似語、関連語などのキーワード関連情報を抽出する機能部であり、共起単語情報抽出手段１００４、類似単語情報抽出手段１００５、概念関連語情報抽出手段１００６を備えている。共起単語情報抽出手段１００４は、指定されたキーワード候補の共起単語情報を抽出する機能部である。類似単語情報抽出手段１００５は、指定されたキーワード候補の類似単語情報を抽出する機能部である。概念関連語情報抽出手段１００６は、指定されたキーワード候補の概念関連語を抽出する機能部である。
【００３１】
関連文書情報抽出手段１００２は、分類用キーワード候補構造化手段１０２で構造化されたキーワード候補に関連する文書情報を抽出する機能部である。カテゴリ重複情報抽出手段１００３は、分類条件設定手段１０４において設定された各カテゴリの分類条件設定に従ってカテゴリ重複情報を抽出する機能部である。
【００３２】
図１１は、図２のステップＳＴ２０３における分類用キーワード関連情報抽出処理の詳細を示すフローチャートである。
ステップＳＴ１１０１において、図１０のキーワード関連情報抽出手段１００１が、分類用キーワード候補構造化手段で構造化されたキーワード候補のうち、使用者により選択された語に関するキーワード関連情報を抽出する。具体的には、図７および図９に示した分類用キーワード候補構造化表示画面において、チェックボックスにチェックされた語に関連するキーワードの情報を抽出する。キーワード関連情報としては、共起単語情報、類似単語情報、概念関連語情報を抽出する。先ず、図１０の共起単語情報抽出手段１００４により、選択単語と係り受け関係にある単語を、図６の６０７に示す係り受け情報を参照して抽出する。続けて図１０の類似単語情報抽出手段１００５により、たとえば最長共通部分列（Longest Common Subsequence）長を類似度尺度として指定キーワードの類似単語を分類対象テキストから抽出する。更に、図１０の概念関連語情報抽出手段１００６により、指定キーワードの概念関連語情報を分類対象テキストから抽出する。尚、概念関連語は、例えば、特開２００４−７０６３６号公報等に記載されている概念ベクトルを関連性の尺度として用いて抽出する。
【００３３】
上記で抽出した指定キーワードに関連するキーワード群は、分類条件設定に適宜追加できる。このようにして、分類用キーワード候補構造化手段１０２において指定されたキーワードと関連するキーワードを多様な観点で抽出できるので、もれなく適切な分類条件設定が可能となる。
【００３４】
次に、ステップＳＴ１１０２において、図１０の関連文書情報抽出手段１００２が、分類用キーワード候補構造化手段１０２で構造化されたキーワード候補のうち、使用者により選択された語に関連する文書の情報を抽出する。例えば、図７および図９に示した分類用キーワード候補構造化表示画面において、チェックボックスにチェックされた語に関連する文書の情報を抽出する。具体的には、指定されたキーワードを含む文書を、その件数とともに分類対象テキストから抽出する。使用者は抽出された分類対象テキストを参照することにより、指定したキーワードが所望するテキスト分類実行に適切であるかどうかを分類実行前に知ることができる。
【００３５】
次に、ステップＳＴ１１０３において、図１０のカテゴリ重複情報抽出手段１００３が後述する分類条件設定により設定された各カテゴリの分類条件設定に従って、分類用キーワード候補構造化手段で構造化されたキーワード候補のうち、使用者により選択された語で特定されるカテゴリとの重複情報を抽出する。具体的には、後述する分類条件設定手段１０４により、既に分類条件を設定されたカテゴリに分類されるテキストと、図７および図９に示した分類用キーワード候補構造化表示画面において、チェックボックスにチェックされた語を分類条件として設定した場合に分類されるテキストとで重複する結果を抽出する。尚、カテゴリとは、ある分類条件に基づくキーワードや文書の集合を意味している。
【００３６】
使用者は、分類条件設定前に、他カテゴリと重複するテキストの情報を知ることができるので、必要に応じて適宜分類条件設定を変更し、重複の少ない適切な分類条件設定を行うことが可能となる。
【００３７】
図１２は、分類用キーワード関連情報表示画面例である。１２０１はキーワード関連情報であり、図１１のステップＳＴ１１０１において分類用キーワード候補構造化手段で構造化されたキーワード候補のうち、使用者により選択された語に関するキーワード関連情報を抽出して表示する。選択されたキーワード候補が複数存在する場合は、図１２の１２０４に示すように関連情報を抽出する対象とするキーワード候補を選択して表示する。１２０２は文書情報表示部であり、図１１のステップＳＴ１１０２において分類用キーワード候補構造化手段で構造化されたキーワード候補のうち、使用者により選択された語に関連する文書の情報を抽出して表示する。１２０３はカテゴリ重複情報表示部であり、図１１のステップＳＴ１１０３において、後述する分類条件設定により設定された各カテゴリの分類条件設定に従って、分類用キーワード候補構造化手段１０２で構造化されたキーワード候補のうち、使用者により選択された語で特定されるカテゴリとの重複情報を抽出して表示する。
【００３８】
上記のように、分類用キーワード候補構造化手段１０２で構造化されたキーワード候補のうち、使用者により選択された語に関連するキーワードの情報を抽出することにより、構造化されたキーワードに関連する別のキーワードを分類条件設定に利用できる。また、関連する文書情報を抽出することにより、分類条件として指定しようとしているキーワードが所望するテキスト分類結果を得るために適切かどうかを事前に知ることができる。更に、カテゴリ重複情報を抽出することにより、指定するキーワードが他カテゴリとの干渉の少ない適切な分類条件となりえるかどうかを事前に知ることができる。
【００３９】
以上のように、分類用キーワード候補構造化手段１０２および分類用キーワード関連情報抽出手段１０３を備えることにより、分類条件の設定が容易になり、使用者が所望するテキスト分類作業が容易となる。以上で、図２のステップＳＴ２０２における分類用キーワード関連情報抽出処理についての説明を終わる。
【００４０】
続けて、図２のステップＳＴ２０４における分類条件設定処理、および、ステップＳＴ２０５における分類実行処理について説明する。使用者の指示、例えば図３の「カテゴリ追加」ボタンを押すことにより、図１の分類条件設定手段１０４が、分類条件設定画面を表示して使用者に入力を促す。
【００４１】
図１３は、分類条件設定画面の例である。１３０１はカテゴリ名であり、使用者が適宜設定する。１３０２は分類用キーワード設定部であり、図７および図９に示した分類用キーワード候補構造化表示画面において、チェックボックスにチェックされた語については予め設定されており、追加条件として図１２に示した各種関連情報を元にキーワードを追加設定できる。また、重要語指定、キーワード重みを随時指定できる。１３０３は文書指定部であり、キーワード指定を補足する形で、図７および図９に示した関連文書情報を参照して文書ＩＤを指定する。使用者が分類条件を設定して分類実行を指示すると、図１の分類実行手段１０５が分類処理を実行する。
【００４２】
テキスト分類処理は、全自動型ではなく、ステップＳＴ２０４において設定された分類条件によって行われる。具体的には、ステップＳＴ２０４で設定したキーワードを含むテキストを該当カテゴリに属するものとして抽出する。複数のカテゴリに属するテキストについては、合致するキーワードの数、重みなどによりスコアを計算し、スコアの良いほうのカテゴリに分類する。また文書指定がされている場合は、指定された文書に含まれる単語がキーワードとして指定されたものとして分類処理を実行する。
【００４３】
図１４に分類結果の例を示す。分類実行後は、該当カテゴリが図３の分類一覧表示３０３に追加される。分類済みのカテゴリを選択して一覧表示指示をすると図１４に示す分類結果画面が表示されるものとする。
【００４４】
以上説明したように、実施の形態１のテキスト分類装置によれば、分類対象テキストから分類条件設定に使用する分類用キーワード候補を抽出する分類用キーワード候補抽出手段と、分類用キーワード候補抽出手段で抽出された複数の分類用キーワード候補を、分類用キーワード候補間の所定の関係に基づいて構造化する分類用キーワード候補構造化手段と、分類用キーワード候補構造化手段で構造化された分類用キーワード候補に関連する情報を抽出する分類用キーワード候補関連情報抽出手段と、分類用キーワード候補構造化手段および分類用キーワード候補関連情報抽出手段のうち、少なくとも一方の手段により提示された情報から分類対象テキストを分類するための分類条件を設定する分類条件設定手段とを備えたので、テキスト分類装置としての分類条件設定作業を容易に行うことができる。
【００４５】
また、実施の形態１のテキスト分類装置によれば、分類用キーワード候補関連情報抽出手段は、分類用キーワード候補に関連するキーワード群を抽出するキーワード関連情報抽出手段を有するようにしたので、構造化されたキーワードに関連する別のキーワードを分類条件設定に利用でき、従って、もれなく適切な分類条件設定が可能となる。
【００４６】
また、実施の形態１のテキスト分類装置によれば、分類用キーワード候補関連情報抽出手段は、分類用キーワード候補に関連する文書を抽出する関連文書情報抽出手段を有するようにしたので、分類条件として指定しようとしているキーワードが所望するテキスト分類結果を得るために適切かどうかを事前に知ることができる。
【００４７】
また、実施の形態１のテキスト分類装置によれば、分類用キーワード候補関連情報抽出手段は、分類用キーワード候補により分類される文書と、既に設定済のカテゴリに含まれる文書との重複情報を抽出するカテゴリ重複情報抽出手段を備えたので、指定するキーワードが他カテゴリとの干渉の少ない適切な分類条件となりえるかどうかを事前に知ることができる。
【００４８】
また、実施の形態１のテキスト分類プログラムによれば、分類対象テキストから所定の分類条件に基づいて分類を行うコンピュータを、分類対象テキストから分類条件設定に使用する分類用キーワード候補を抽出する分類用キーワード候補抽出手段と、分類用キーワード候補抽出手段で抽出された複数の分類用キーワード候補を、分類用キーワード候補間の所定の関係に基づいて構造化する分類用キーワード候補構造化手段と、分類用キーワード候補構造化手段で構造化された分類用キーワード候補に関連する情報を抽出する分類用キーワード候補関連情報抽出手段と、分類用キーワード候補構造化手段および分類用キーワード候補関連情報抽出手段のうち、少なくとも一方から提示される情報に基づいて分類対象テキストを分類するための分類条件を設定する分類条件設定手段として機能させるためのテキスト分類プログラムとしたので、分類条件設定作業を容易に行うことができるテキスト分類装置をコンピュータで実現させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】この発明の実施の形態１によるテキスト分類装置を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１によるテキスト分類装置の分類処理の概要を示すフローチャートである。
【図３】この発明の実施の形態１によるテキスト分類装置の操作画面例を示す説明図である。
【図４】この発明の実施の形態１によるテキスト分類装置の分類対象とするテキストの例を示す説明図である。
【図５】この発明の実施の形態１によるテキスト分類装置のテキストに対して問い合わせ内容の分類を行った場合の例を示す説明図である。
【図６】この発明の実施の形態１によるテキスト分類装置の分類対象から抽出した分類用キーワード候補の例を示す説明図である。
【図７】この発明の実施の形態１によるテキスト分類装置の分類用キーワード候補を意味分類で構造化した例を示す説明図である。
【図８】この発明の実施の形態１によるテキスト分類装置の意味分類辞書を示す説明図である。
【図９】この発明の実施の形態１によるテキスト分類装置の分類用キーワード候補を品詞および係り受け情報により構造化した例を示す説明図である。
【図１０】この発明の実施の形態１によるテキスト分類装置の分類用キーワード関連情報抽出手段の詳細構成図である。
【図１１】この発明の実施の形態１によるテキスト分類装置の分類用キーワード関連情報抽出処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１２】この発明の実施の形態１によるテキスト分類装置の分類用キーワード関連情報の表示画面例を示す説明図である。
【図１３】この発明の実施の形態１によるテキスト分類装置の分類条件設定画面を示す説明図である。
【図１４】この発明の実施の形態１によるテキスト分類装置の分類結果の例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００５０】
１０１  分類用キーワード候補抽出手段、１０２  分類用キーワード候補構造化手段、１０３  分類用キーワード関連情報抽出手段、１０４  分類条件設定手段、１０５  分類実行手段、１１０  分類対象テキスト、１１１  分類結果。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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