(57)【要約】【課題】  ブログなどにおける話題の変化を把握する。【解決手段】  時系列群分類手段５は、指定された時系列分割データおよび各文書データの前記作成時期に基づいて、前記文書データ記憶手段３に記憶された複数の文書データを、複数の時系列群に分類する。クラスタリング手段７は、前記各群に属する文書データを、予め設定された文書間類似決定規則に基づいて、群毎にクラスタリングする。クラスタ間関連手段８は、クラスタリングされた各クラスタのうち、隣接する時系列群に属するクラスタ間について、予め設定されたクラスタ間類似決定規則に基づいてクラスタ間を関連づける。クラスタ間関連手段８は、関連づけたクラスタ間について、時系列群によって関連づけたクラスタ数が異なる場合には、話題変化クラスタであると判断する。【選択図】  図１
2011086032.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書データおよびその作成時期データを対応づけて記憶する文書データ記憶手段、
指定された時系列分割データおよび各文書データの前記作成時期に基づいて、前記複数の文書データを、複数の時系列群に分類する時系列群分類手段、
前記各群に属する文書データについて、当該文書に存在する単語に基づいて当該文書における文書別単語出現特性値を求め、類似の単語頻度出現値を有する文書にクラスタリングするクラスタリング手段、
前記クラスタリングされた各クラスタのうち、隣接する時系列群に属するクラスタ間について、各クラスタに属する総文書における単語出現特性値に基づいてクラスタ別単語出現特性値を求めて、前記クラスタ別単語出現特性値が所定の類似度以上のクラスタ間を関連づける関連手段、
前記時系列毎にクラスタリングされたクラスタおよび、前記関連手段が決定した各クラスタ間の関連づけを表示手段に表示する表示制御手段、
を備えたことを特徴とする変化話題抽出装置。
【請求項２】
文書データおよびその作成時期データを対応づけて記憶する文書データ記憶手段、
指定された時系列分割データおよび各文書データの前記作成時期に基づいて、前記複数の文書データを、複数の時系列群に分類する時系列群分類手段、
前記各群に属する文書データを、予め設定された文書間類似決定規則に基づいて、群毎にクラスタリングするクラスタリング手段、
前記クラスタリングされた各クラスタのうち、隣接する時系列群に属するクラスタ間について、予め設定されたクラスタ間類似決定規則に基づいてクラスタ間を関連づける関連手段、
を備えたことを特徴とする変化話題抽出装置。
【請求項３】
請求項２の変化話題抽出装置において、
前記時系列毎にクラスタリングされたクラスタおよび、前記関連手段が決定した各クラスタ間の関連づけを表示手段に表示する表示制御手段、
を備えたことを特徴とする変化話題抽出装置。
【請求項４】
請求項２の変化話題抽出装置において、
前記関連手段は、関連づけたクラスタ間について、関連づけたクラスタ数が時系列群において異なる場合には、話題変化クラスタであると判断すること、
を特徴とする変化話題抽出装置。
【請求項５】
請求項４の変化話題抽出装置において、
前記話題変化クラスタについては、当該クラスタに属する文書データに基づいて、当該クラスタの話題を決定する話題決定手段を備えたこと、
を特徴とする変化話題抽出装置。
【請求項６】
コンピュータが以下のステップを実行する変化話題抽出方法。
文書データおよびその作成時期データを対応づけて記憶する文書データ記憶手段から、文書データを読み出すステップ、
指定された時系列分割データおよび各文書データの前記作成時期に基づいて、前記複数の文書データを、複数の時系列群に分類するステップ、
前記各群に属する文書データを、予め設定された文書間類似決定規則に基づいて、群毎にクラスタリングするステップ、
前記クラスタリングされた各クラスタのうち、隣接する時系列群に属するクラスタ間について、予め設定されたクラスタ間類似決定規則に基づいてクラスタ間を関連づけるステップ。
【請求項７】
コンピュータを以下の手段として機能させるためのプログラム。
文書データおよびその作成時期データを対応づけて記憶する文書データ記憶手段、
指定された時系列分割データおよび各文書データの前記作成時期に基づいて、前記複数の文書データを、複数の時系列群に分類する時系列群分類手段、
前記各群に属する文書データを、予め設定された文書間類似決定規則に基づいて、群毎にクラスタリングするクラスタリング手段、
前記クラスタリングされた各クラスタのうち、隣接する時系列群に属するクラスタ間について、予め設定されたクラスタ間類似決定規則に基づいてクラスタ間を関連づけるクラスタ間関連手段。
【請求項８】
文書データおよびその作成時期データを対応づけて記憶する文書データ記憶装置と接続された変化話題抽出装置であって、
前記文書データ記憶装置に記憶された各文書データを読み出す手段、
指定された時系列分割データおよび前記各文書データの前記作成時期に基づいて、前記読み出した文書データを、複数の時系列群に分類する時系列群分類手段、
前記各群に属する文書データを、予め設定された文書間類似決定規則に基づいて、群毎にクラスタリングするクラスタリング手段、
前記クラスタリングされた各クラスタのうち、隣接する時系列群に属するクラスタ間について、予め設定されたクラスタ間類似決定規則に基づいてクラスタ間を関連づけるクラスタ間関連手段、
を備えたことを特徴とする変化話題抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、話題の変化を抽出する変化話題抽出装置に関し、特に、簡易な抽出手法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ニュース記事やブログ記事、日記、あるいは定例の報告書など、日時情報を持つ複数のテキストデータ群から、ある特定の話題について述べているグループを抽出し、そのグループの時系列上での変化を分析し、当該話題の盛り上がり状態や分岐状態などを提示する変化話題抽出装置が知られている。
【０００３】
特許文献１の従来技術には、複数の文書集合から潜在的な話題を抽出するクラスタリング技術が開示されている。特許文献１では、抽出した複数の潜在話題語について、その出現する文書ＩＤ一覧をベクトルとみなし、各文書をクラスタリング処理することによって、各話題語を集約し、話題クラスタを抽出する。また、複数の文書集合の文書数と、文書集合に出現する単語の時間的な出現頻度の増加率に着目することにより、主となる話題だけではなく、規模が小さいために通常は埋もれてしまう話題を抽出することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−１５２６３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１では、以下のような問題があった。現実には、１つの話題と認識していたものが、実は途中から２つ以上の話題に分岐していたとか、初めは２つ以上の独立した話題であったものが、１つの話題に統合してしまうこともある。このような場合、特許文献１のやり方では話題の流れを把握することができない。
【０００６】
この発明は、上記の問題点を解決して、話題の流れを把握することできる変化話題抽出装置またはその方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
(1)本発明にかかる変化話題抽出装置は、Ａ）文書データおよびその作成時期データを対応づけて記憶する文書データ記憶手段、Ｂ）指定された時系列分割データおよび各文書データの前記作成時期に基づいて、前記複数の文書データを、複数の時系列群に分類する時系列群分類手段、Ｃ）前記各群に属する文書データについて、当該文書に存在する単語に基づいて当該文書における文書別単語出現特性値を求め、類似の単語頻度出現値を有する文書にクラスタリングするクラスタリング手段、Ｄ）前記クラスタリングされた各クラスタのうち、隣接する時系列群に属するクラスタ間について、各クラスタに属する総文書における単語出現特性値に基づいてクラスタ別単語出現特性値を求めて、前記クラスタ別単語出現特性値が所定の類似度以上のクラスタ間を関連づける関連手段、Ｅ）前記時系列毎にクラスタリングされたクラスタおよび、前記関連手段が決定した各クラスタ間の関連づけを表示手段に表示する表示制御手段を備えている。このように、前記時系列群毎に、前記文書をクラスタリングし、前記クラスタ毎に類似関係を関連づけることにより、かかる関連づけに基づいて、話題が変化したクラスタを抽出することができる。
【０００８】
(2)本発明にかかる変化話題抽出装置は、Ａ）文書データおよびその作成時期データを対応づけて記憶する文書データ記憶手段、Ｂ）指定された時系列分割データおよび各文書データの前記作成時期に基づいて、前記複数の文書データを、複数の時系列群に分類する時系列群分類手段、Ｃ）前記各群に属する文書データを、予め設定された文書間類似決定規則に基づいて、群毎にクラスタリングするクラスタリング手段、Ｄ）前記クラスタリングされた各クラスタのうち、隣接する時系列群に属するクラスタ間について、予め設定されたクラスタ間類似決定規則に基づいてクラスタ間を関連づけるクラスタ間関連手段を備えている。
【０００９】
このように、前記時系列群毎に、前記文書をクラスタリングし、前記クラスタ間の関連づけをすることにより、かかる関連づけに基づいて、話題が変化したクラスタを抽出することが可能となる。
【００１０】
(3)本発明にかかる変化話題抽出装置は、前記時系列毎にクラスタリングされたクラスタおよび、前記関連手段が決定した各クラスタ間の関連づけを表示手段に表示する表示制御手段を備えている。したがって、前記関連づけを表示することができる。これにより、操作者は、かかる表示に基づいて、話題が変化したクラスタを抽出することが可能となる。
【００１１】
(4)本発明にかかる変化話題抽出装置は、前記クラスタ間関連手段は、関連づけたクラスタ間について、時系列群によって関連づけたクラスタ数が異なる場合には、話題変化クラスタであると判断する。したがって、操作者は、話題が変化したクラスタを抽出することが可能となる。
【００１２】
(5)本発明にかかる変化話題抽出装置は、前記話題変化クラスタについては、当該クラスタに属する文書データに基づいて、当該クラスタの話題を決定する話題決定手段を備えている。したがって、話題が変化したクラスタの話題を決定することができる。
【００１３】
(6)本発明にかかる変化話題抽出方法は、コンピュータが以下のステップを実行する。Ａ）文書データおよびその作成時期データを対応づけて記憶する文書データ記憶手段から、文書データを読み出すステップ、Ｂ）指定された時系列分割データおよび各文書データの前記作成時期に基づいて、前記複数の文書データを、複数の時系列群に分類するステップ、Ｃ）前記各群に属する文書データを、予め設定された文書間類似決定規則に基づいて、群毎にクラスタリングするステップ、Ｄ）前記クラスタリングされた各クラスタのうち、隣接する時系列群に属するクラスタ間について、予め設定されたクラスタ間類似決定規則に基づいてクラスタ間を関連づけるステップ。
【００１４】
このように、前記時系列群毎に、前記文書をクラスタリングし、前記クラスタ間の関連づけをすることにより、かかる関連づけに基づいて、話題が変化したクラスタを抽出することが可能となる。
【００１５】
(7)本発明にかかるプログラムは、コンピュータを以下の手段として機能させるためのプログラムである。Ａ）文書データおよびその作成時期データを対応づけて記憶する文書データ記憶手段、Ｂ）指定された時系列分割データおよび各文書データの前記作成時期に基づいて、前記複数の文書データを、複数の時系列群に分類する時系列群分類手段、Ｃ）前記各群に属する文書データを、予め設定された文書間類似決定規則に基づいて、群毎にクラスタリングするクラスタリング手段、Ｄ）前記クラスタリングされた各クラスタのうち、隣接する時系列群に属するクラスタ間について、予め設定されたクラスタ間類似決定規則に基づいてクラスタ間を関連づけるクラスタ間関連手段、を備えている。
【００１６】
このように、前記時系列群毎に、前記文書をクラスタリングし、前記クラスタ間の関連づけをすることにより、かかる関連づけに基づいて、話題が変化したクラスタを抽出することが可能となる。
【００１７】
(8)本発明にかかる変化話題抽出装置は、文書データおよびその作成時期データを対応づけて記憶する文書データ記憶装置と接続されており、Ａ）前記文書データ記憶装置に記憶された各文書データを読み出す手段、Ｂ）指定された時系列分割データおよび前記各文書データの前記作成時期に基づいて、前記読み出した文書データを、複数の時系列群に分類する時系列群分類手段、Ｃ）前記各群に属する文書データを、予め設定された文書間類似決定規則に基づいて、群毎にクラスタリングするクラスタリング手段、Ｄ）前記クラスタリングされた各クラスタのうち、隣接する時系列群に属するクラスタ間について、予め設定されたクラスタ間類似決定規則に基づいてクラスタ間を関連づけるクラスタ間関連手段を備えている。
【００１８】
このように、前記時系列群毎に、前記文書をクラスタリングし、前記クラスタ間の関連づけをすることにより、かかる関連づけに基づいて、話題が変化したクラスタを抽出することが可能となる。
【００１９】
なお、本明細書において、「時系列群」とは実施形態では時系列グループが該当する。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】変化話題抽出装置１の機能ブロック図である。
【図２】変化話題抽出装置１を、ＣＰＵを用いて実現したハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】文書情報データベース２６ｂのデータ構造を示す図である。
【図４】文書分類情報データベース２６ｃのデータ構造を示す図である。
【図５】話題情報データベース２６ｗのデータ構造を示す図である。
【図６】メインプログラム２６ｐのフローチャートを示す図である。
【図７】時系列グループに分類された状態を示すモデル図である。
【図８】時系列グループに分類された文書が、クラスリングされた状態を示すモデル図である。
【図９】図３に示す文書から得られた文書分類情報データベース２６ｃのデータ例である。
【図１０】図６のステップＳ７の詳細フローチャートである。
【図１１】図１０のステップＳ１２１の詳細フローチャートである。
【図１２】図３に示す文書から得られた話題情報データベース２６ｗのデータ例である。
【図１３】時系列グループに分類された文書が、クラスタリングされた状態を示すモデル図である。
【図１４】図１１のステップＳ２０９の詳細フローチャートである。
【図１５】話題情報データベースのデータ例である。
【図１６】図１５のデータ例におけるクラスタ間の関係を示すモデル図である。
【図１７】モデル図の他の表示形式を示す図である。
【図１８】図１７に示すモデル図を表示する場合のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明における実施形態について、図面を参照して説明する。
（１. 機能ブロック図）
図１に、本実施形態にかかる変化話題抽出装置１の機能ブロック図を示す。
【００２２】
変化話題抽出装置１は、文書データ記憶手段３、時系列群分類手段５、クラスタリング手段７、クラスタ間関連手段８、および表示制御手段９を備えている。
【００２３】
文書データ記憶手段３は、文書データおよびその作成時期データを対応づけて記憶する。時系列群分類手段５は、指定された時系列分割データおよび各文書データの前記作成時期に基づいて、前記複数の文書データを、複数の時系列群に分類する。クラスタリング手段７は、前記各群に属する文書データを、予め設定された文書間類似決定規則に基づいて、群毎にクラスタリングする。クラスタ間関連手段８は、前記クラスタリングされた各クラスタのうち、隣接する時系列群に属するクラスタ間について、予め設定されたクラスタ間類似決定規則に基づいてクラスタ間を関連づける。クラスタ間関連手段８は、関連づけたクラスタ間について、時系列群によって関連づけたクラスタ数が異なる場合には、話題変化クラスタであると判断する。表示制御手段９は前記時系列毎にクラスタリングされたクラスタおよび、前記関連手段が決定した各クラスタ間の関連づけを表示手段に表示する。これにより、各文書における話題について、その盛り上がり状態や分岐、統合の状態、あるいは発生、消滅といった詳細な変化を発見することができる。
【００２４】
（２. ハードウェア構成）
図１に示す変化話題抽出装置１のハードウェア構成について、図２を用いて説明する。同図は、変化話題抽出装置１を、ＣＰＵを用いて構成したハードウェア構成の一例である。
【００２５】
変化話題抽出装置１は、ＣＰＵ２３、メモリ２７、ハードディスク２６、モニタ３０、光学式ドライブ２５、入力デバイス２８（マウス２８ａ，キーボード２８ｂ）、およびバスライン２９を備えている。ＣＰＵ２３は、ハードディスク２６に記憶された各プログラムにしたがいバスライン２９を介して、各部を制御する。
【００２６】
ハードディスク２６は、オペレーティングシステムプログラム２６ｏ（以下ＯＳと略す）、メインプログラム２６ｐが記憶される。本実施形態においては、オペレーティングシステムプログラム（ＯＳ）２６ｏとして、LINUX（登録商標または商標）を採用したが、これに限定されるものではない。
【００２７】
なお、上記各プログラムは、光学式ドライブ２５を介して、プログラムが記憶されたＣＤ−ＲＯＭ２５ａから読み出されてハードディスク２６にインストールされたものである。なお、ＣＤ−ＲＯＭ以外に、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＩＣカード等のプログラムをコンピュータ可読の記録媒体から、ハードディスクにインストールさせるようにしてもよい。さらに、通信回線を用いてダウンロードするようにしてもよい。
【００２８】
本実施形態においては、プログラムをＣＤ−ＲＯＭからハードディスク２６にインストールさせることにより、ＣＤ−ＲＯＭに記憶させたプログラムを間接的にコンピュータに実行させるようにしている。しかし、これに限定されることなく、ＣＤ−ＲＯＭに記憶させたプログラムを光学式ドライブ２５から直接的に実行するようにしてもよい。なお、コンピュータによって、実行可能なプログラムとしては、そのままインストールするだけで直接実行可能なものはもちろん、一旦他の形態等に変換が必要なもの（例えば、データ圧縮されているものを、解凍する等）、さらには、他のモジュール部分と組合して実行可能なものも含む。
【００２９】
（３.データ構造）
変化話題抽出装置１における各種情報のデータ構造について説明する。図３に文書情報データベースのデータ構造を示す。文書情報は、文書ＩＤ３０１、日時３０２、本文３０３の３つの列を有している。文書ＩＤ３０１は、文書を一意に特定するための識別子である。日時３０２は、当該文書の作成時期である。本文３０３は、当該文書の内容を表すテキストデータである。例えば、図３では、文書３０１１は、文書ＩＤ「Ｄ００１」、日時「２００９／０１／１５  １４：４３：００」、本文「Ａ社の人気ゲーム「Ｄ」が来月発売…」である。
【００３０】
図４に、文書分類情報データベースのデータ構造の一例を示す。文書分類情報データベースは、図３に示す文書情報から生成された分類情報である。文書情報データベースは、文書分類情報期間３１１、クラスタＩＤ３１２、文書ＩＤ３１３の３つの列を有する。クラスタＩＤ３１２はクラスタを一意に特定するための識別子である。期間３１１は、当該クラスタに分類される文書の始期および終期である。文書ＩＤ３１３は、所属する文書の文書ＩＤが記述される。
【００３１】
例えば、図４のクラスタＩＤ「Ｃ００１」のクラスタは、期間「２００９／０１／０１  ００：００：００〜２００９／０１／３１  ２３：５９：５９」であり、文書ＩＤ「Ｄ００３」「Ｄ００７」の２つの文書が分類されている。
【００３２】
図５に話題情報データベースのデータ構造の一例を示す。話題情報は、各クラスタの話題情報であり、所属する文書から決定される。話題情報データベースは、期間３２１、クラスタＩＤ３２２、話題変化種別３２３の３つの列を有する。期間３２１は、当該クラスタに分類される文書の始期および終期である。クラスタＩＤ３２２は、図４に示すクラスタＩＤと同様である。話題変化種別３２３は、クラスタの表す話題の変化状況を表す文字列を記述する。本実施形態においては、「新規」「分割」「消滅」「合併」を採用した。詳しくは後述する。例えば、図５の行３２１１は、クラスタＩＤ「Ｃ０１１」のクラスタは、期間「２００９／０１／０１  ００：００：００〜２００９／０１／３１  ２３：５９：５９」であり、話題変化種別「新規」であることを示している。
【００３３】
（４．フローチャート)
メインプログラム２６pに基づく処理について、図６のフローチャートを用いて説明する。
【００３４】
メインプログラム２６pは、グループの分割数、始期、終期の対を決定する(図６ステップＳ１）。本実施形態においては、以下のようにして、分割数を決定した。文書情報データベース２６ｂに蓄積されている全文書情報のうち、最も古いものの日時情報を始点、最も新しいものの日時情報を終点とし、この全体を所定単位（例えば１か月）毎に分割することにより分割数を決定した。例えば、分析対象とする期間の始点が「２００９年１月１日０時０分０秒」、終点を「２００９年３月３１日２３時５９分５９秒」で、この期間全体を所定単位（１月）毎に分割し、第１の部分期間の始点を「２００９年１月１日０時０分０秒」、終点を「２００９年１月３１日２３時５９分５９秒」とする。さらに、第２の部分期間の始点を「２００９年２月１日０時０分０秒」、終点を「２００９年２月２９日２３時５９分５９秒」とする。以下同様に、第３の部分期間の始点、終点の対を決める。
【００３５】
以下、ここで定めた時系列の分割単位を、分割数Ｎ、第ｋの部分期間の始点をＳ［ｋ］、第ｎの部分期間の終点をＥ［ｋ］と表す。但し、ｋは１以上Ｎ以下の整数である。
【００３６】
なお、このように、分割する単位を１月というように、固定的に定めてもよいし、分割数が与えられると、期間の始点、終点を分割数で均等割りするようにしてもよい。
【００３７】
つぎにＣＰＵ２３は各文書をグループに分類する(図６ステップＳ３）。これは、図３に示す各文書を抽出して、その日時が、各グループの期間内に属する文書を抽出すればよい。本実施形態においては、既に述べたように、分析対象とする全文書を３つのかかる時系列グループが３グループに分類される。例えば、図３に示す文書Ｄ００１は、日時が「２００９／０１／１５  １６：４３：００」であるので、グループＧ１に分類される。これを全文書について繰り返すことにより、図３に示すように１０の文書Ｄ００１〜Ｄ０１０が、図７に示すように、グループＧ０，Ｇ１，Ｇ２に分類される。
【００３８】
つぎに、ＣＰＵ２３は、グループ内の文書についてグループ毎にクラスタリングする(図６ステップＳ５）。複数の文書のクラスタリング処理としては、一般的なクラスタリングを行えばよい。例えば、文書情報の本文のテキストデータを形態素解析し、文書内の各単語の出現頻度に基づいてベクトルを生成する。かかるベクトルを当該文書の文書特性値として、比較対象の文書間で、その内積値を文書間の類似度とする。このようにして算出される類似度に対し、最短距離法、最長距離法、ｋ−ｍｅａｎｓ法などのクラスタリングアルゴリズムを適用し、分類処理を行えばよい。これにより、各グループに所属する文書をその内容の類似性に基づいてクラスタリングできる。
【００３９】
かかるクラスタリング処理は、グループの数だけ繰り返される。これにより図８に示すようにグループ毎に、文書がクラスタリングされる。ＣＰＵ２３は、かかるクラスタリング結果を文書分類情報データベース２６ｃに記憶する。文書分類情報データベース２６ｃに記憶されたデータ構造を図９に示す。
【００４０】
ＣＰＵ２３は、クラスタ間の関連決定処理を行う(図６ステップＳ７）。関連決定処理の詳細について、図１０を用いて説明する。ＣＰＵ２３は、全グループ数を読み出す(図１０ステップＳ１０１）。ＣＰＵ２３は、時系列グループ番号ｎを初期化し（ステップＳ１０３）、時系列グループ番号ｎ番目のグループを注目グループＣｃとする（ステップＳ１０５）。この場合、ｎ＝０であるので、グループＧ０がグループＣｃとなる。ＣＰＵ２３は、注目グループＣｃの時系列が１つ手前のグループが存在するか否か判断する（ステップＳ１０７）。この場合、注目グループＣｃは、グループＧ０であり、グループＧ０については時系列が１つ手前のグループが存在しないので、グループＣｐを空集合とする(ステップＳ１１１）。
【００４１】
ＣＰＵ２３は、注目グループＣｃの時系列が１つ先のグループが存在するか否か判断する（ステップＳ１１３）。この場合、注目グループＣｃは、グループＧ０であり、グループＧ０については時系列が１つ先のグループＧ１が存在するので、グループＧ１をグループＣｎとする(ステップＳ１１５）。
【００４２】
ＣＰＵ２３は、注目グループＣｃのクラスタ数を読み出す(ステップＳ１１９）。この場合、グループＧ０のクラスタ数「１」が読み出される。ＣＰＵ２３は、処理クラスタ数ｉを初期化し(ステップＳ１２１）、グループＣｐが空集合か否か判断する(ステップＳ１２３)。この場合、グループＣｐは空集合であるので、類似検索数はゼロとする(ステップＳ１２５)。
【００４３】
つぎに、ＣＰＵ２３は、グループＣｎが空集合か否か判断する(ステップＳ１２９)。この場合、グループＣｎは空集合でないので、ｉ番目のクラスタｘについて、グループＣｎの全クラスタと類似性判断する(ステップＳ１３３）。クラスタ間における類似検索は、従来のクラスタ間類似判断アルゴリズムが適用可能である。この場合、クラスタｘは、グループＧ０のクラスタＣ００１であり、グループＣｎはグループＧ１のクラスタＣ００２であるので、両クラスタの類似性が判断される。本実施形態においては、以下のようにして、クラスタ間の類似性を判断するようにした。クラスタ内に含まれる全文書（文書Ｄ００１〜Ｄ０００２）に出現する単語の頻度を集計して１つのベクトルを当該クラスタＣ００１のクラスタ特性値として生成する。クラスタＣ００２についても同様に、クラスタ特性値を生成する。２つのクラスタ特性値の内積値をクラスタ間の類似度とする。以下では、クラスタＣ００１とクラスタＣ００２とが類似であったものとして説明する。
【００４４】
ＣＰＵ２３は、ｉ番目のクラスタｘの話題変化種別を決定する(ステップＳ１３５）。話題変化種別決定処理について、図１１を用いて説明する。本実施形態においては、話題変化種別として話題変化種別(前)および話題変化種別(後)の２つを記憶するようにした。
【００４５】
ＣＰＵ２３は、クラスタｘについて、既に話題変化種別(前)が設定されているか否か判断する(ステップＳ２００）。この場合、クラスタｘはクラスタＣ００１であり、クラスタＣ００１には何も設定されていないので、ＣＰＵ２３は、クラスタｘの話題変化種別(前)を「新規」とし、話題変化種別(後)を「継続」とする（図１１ステップＳ２０１、Ｓ２０２）。この場合、クラスタＣ００１の話題変化種別(前)が「新規」、話題変化種別(後)が「継続」とされる。
【００４６】
ＣＰＵ２３は、クラスタｘと類似しているグループＣｎ内のクラスタ群をクラスタ群Ｒｎと、クラスタｘと類似しているグループＣｐ内のクラスタ群をクラスタ群Ｒｐとする(ステップＳ２０３）。この場合、クラスタ群ＲｎはクラスタＣ００２、クラスタ群Ｒｐは空集合となる。
【００４７】
ＣＰＵ２３は、クラスタ群Ｒｎのクラスタ数を判断する(ステップＳ２０４）。この場合、クラスタ群Ｒｎのクラスタ数は、「１」であるので、クラスタ群Ｒｐのクラスタ数を判断する(ステップＳ２０７）。この場合、クラスタ群Ｒｐのクラスタ数は、ゼロであるので、図１１の処理を終了する。
【００４８】
ＣＰＵ２３は、注目グループＣｃの全てのクラスタについて処理が終了したか否か判断する(図１０ステップＳ１３７）。この場合、注目グループＣｃにはクラスタが１つしかないので、話題情報データベースに結果を記憶する(ステップＳ１３９）。話題情報データベースに記憶されたデータを図１２Ａに示す。話題変化種別(前)が「新規」、前クラスタが「ＮＵＬＬ」、後クラスタが「Ｃ００２」が記憶されている。
【００４９】
ＣＰＵ２３は、残グループがあるか否か判断する(ステップＳ１４３）。具体的にはｎ＞（全グループ数−１）であれば、残グループありと判断する。この場合、全グループ数は３であり、ｎ＝１であるので、残グループありと判断して、時系列グループ番号ｎをインクリメントし(ステップＳ１４５）、ステップＳ１０５以下の処理を繰り返す。
【００５０】
ＣＰＵ２３は、時系列グループ番号ｎ番目のグループを注目グループＣｃとする（ステップＳ１０５）。この場合、ｎ＝１であるので、グループＧ１がグループＣｃとなる。ＣＰＵ２３は、注目グループＣｃの時系列が１つ手前のグループが存在するか否か判断する（ステップＳ１０７）。この場合、注目グループＣｃは、グループＧ１であり、グループＧ１については時系列が１つ手前のグループＧ０が存在するので、グループＧ０をグループＣｐとする(ステップＳ１０９）。
【００５１】
ＣＰＵ２３は、注目グループＣｃの時系列が１つ先のグループが存在するか否か判断する（ステップＳ１１３）。この場合、注目グループＣｃは、グループＧ１であり、グループＧ１については時系列が１つ先のグループＧ２が存在するので、グループＧ２をグループＣｎとする(ステップＳ１１５）。
【００５２】
ＣＰＵ２３は、注目グループＣｃのクラスタ数を読み出す(ステップＳ１１９）。この場合、グループＧ１のクラスタ数「１」が読み出される。ＣＰＵ２３は、処理クラスタ数ｉを初期化し(ステップＳ１２１）、グループＣｐが空集合か否か判断する(ステップＳ１２３)。この場合、グループＣｐは空集合でないので、i番目のクラスタについてグループＣｐの全クラスタとの類似判断が既にされたか否か判断する(ステップＳ１２４)。この場合、クラスタｘは、グループＧ１のクラスタＣ００２であり、グループＣｐはグループＧ０のクラスタＣ００１である。この場合、クラスタＣ００２とクラスタＣ００１とは、既に類似判断が済んでいる（類似と判断済み）ので、類似であることを一時記憶し、ＣＰＵ２３は、グループＣｎが空集合か否か判断する(ステップＳ１２９)。この場合、グループＣｎは空集合でないので、ｉ番目のクラスタｘについて、グループＣｎの全クラスタと類似性判断する(ステップＳ１３３）。この場合、クラスタｘは、グループＧ１のクラスタＣ００２であり、グループＣｎはグループＧ２である。グループＧ２には２つのクラスタＣ００３、Ｃ００４が存在するので、クラスタＣ００２とクラスタＣ００３、クラスタＣ００２とクラスタＣ００４間のそれぞれの類似性が判断される。
【００５３】
以下では、クラスタＣ００２とクラスタＣ００３とが、クラスタＣ００２とクラスタＣ００４とが共に類似であったものとして説明する。
【００５４】
ＣＰＵ２３は、ｉ番目のクラスタｘの話題変化種別を決定する(ステップＳ１３５）。
【００５５】
ＣＰＵ２３は、クラスタｘについて、既に話題変化種別(前)が設定されているか否か判断する(図１１ステップＳ２００）。この場合、クラスタｘはクラスタＣ００２であり、クラスタＣ００２の話題変化種別(前)には何も設定されていないので、ＣＰＵ２３は、クラスタｘの話題変化種別(前)を「新規」、話題変化種別(後)を「継続」とする（図１１ステップＳ２０１、Ｓ２０２）。この場合、クラスタｘはクラスタＣ００２であるので、この場合、クラスタＣ００２の話題変化種別(前)(後)がそれぞれ「新規」「継続」とされる。
【００５６】
ＣＰＵ２３は、クラスタｘと類似しているグループＣｎ内のクラスタ群をクラスタ群Ｒｎと、クラスタｘと類似しているグループＣｐ内のクラスタ群をクラスタ群Ｒｐとする(ステップＳ２０３）。この場合、クラスタ群ＲｎはクラスタＣ００３、Ｃ００４、クラスタ群ＲｐはクラスタＣ００１となる。
【００５７】
ＣＰＵ２３は、クラスタ群Ｒｎのクラスタ数を判断する(ステップＳ２０４）。この場合、クラスタ群Ｒｎのクラスタ数は、「２」であるので、クラスタｘの話題変化種別(後)を「分割元」とし、対応するクラスタの話題変化種別(前)を「分割先」とする（ステップＳ２０５）。この場合であれば、クラスタＣ００３、Ｃ００４の話題変化種別(後)が「分割先」、クラスタＣ００２の話題変化種別(前)が「新規」から「分割元」となる。
【００５８】
ＣＰＵ２３は、クラスタ群Ｒｐのクラスタ数を判断する(ステップＳ２０７）。この場合、クラスタ群Ｒｐのクラスタ数は、「１」であるので、クラスタ群Ｒｎのクラスタ数が「１」であるか否かを判断する(ステップＳ２０９）。この場合、クラスタ群Ｒｎのクラスタ数が「１」でないので、図１１の処理を終了する。
【００５９】
ＣＰＵ２３は、注目グループＣｃの全てのクラスタについて処理が終了したか否か判断する(図１０ステップＳ１３７）。この場合、注目グループＣｃにはクラスタが１つしかないので、話題情報データベースに結果を記憶する(ステップＳ１３９）。話題情報データベースに記憶されたデータを図１２Ｂに示す。
【００６０】
ＣＰＵ２３は、残グループがあるか否か判断する(ステップＳ１４３）。この場合、全グループ数は３であり、ｎ＝２であるので、残グループありと判断して、時系列グループ番号ｎをインクリメントし(ステップＳ１４５）、ステップＳ１０５以下の処理を繰り返す。
【００６１】
ＣＰＵ２３は、時系列グループ番号ｎ番目のグループを注目グループＣｃとする（ステップＳ１０５）。この場合、ｎ＝２であるので、グループＧ２がグループＣｃとなる。ＣＰＵ２３は、注目グループＣｃの時系列が１つ手前のグループが存在するか否か判断する（ステップＳ１０７）。この場合、注目グループＣｃは、グループＧ２であり、グループＧ２については時系列が１つ手前のグループＧ１が存在するので、グループＧ１をグループＣｐとする(ステップＳ１０９）。
【００６２】
ＣＰＵ２３は、注目グループＣｃの時系列が１つ先のグループが存在するか否か判断する（ステップＳ１１３）。この場合、注目グループＣｃは、グループＧ１であり、グループＧ１については時系列が１つ先のグループＧ２が存在するので、グループＧ２をグループＣｎとする(ステップＳ１１５）。
【００６３】
ＣＰＵ２３は、注目グループＣｃのクラスタ数を読み出す(ステップＳ１１９）。この場合、グループＧ１のクラスタ数「１」が読み出される。ＣＰＵ２３は、処理クラスタ数ｉを初期化し(ステップＳ１２１）、グループＣｐが空集合か否か判断する(ステップＳ１２３)。この場合、グループＣｐは空集合でないので、i番目のクラスタについてグループＣｐの全クラスタとの類似判断が既にされたか否か判断する(ステップＳ１２４)。この場合、クラスタｘは、グループＧ２のクラスタＣ００３であり、グループＣｐはグループＧ１のクラスタＣ００２である。この場合、クラスタＣ００２とクラスタＣ００３とは、既に類似判断が済んでいる（類似と判断済み）ので、類似であることを一時記憶し、ＣＰＵ２３は、グループＣｎが空集合か否か判断する(ステップＳ１２９)。この場合、グループＣｎは空集合であるので、類似検索数はゼロとする(ステップＳ１３１)。
【００６４】
ＣＰＵ２３は、ｉ番目のクラスタｘの話題変化種別を決定する(ステップＳ１３５）。
【００６５】
ＣＰＵ２３は、クラスタｘについて、既に話題変化種別(前)が設定されているか否か判断する(図１１ステップＳ２００）。この場合、クラスタｘはクラスタＣ００３であり、クラスタＣ００３の話題変化種別(前)には「分割先」が設定されている。したがって、ＣＰＵ２３は、話題変化種別(後)を「継続」とする（ステップＳ２０２）。
【００６６】
ＣＰＵ２３は、クラスタｘと類似しているグループＣｎ内のクラスタ群をクラスタ群Ｒｎと、クラスタｘと類似しているグループＣｐ内のクラスタ群をクラスタ群Ｒｐとする(ステップＳ２０３）。この場合、クラスタ群Ｒｎは空集合、クラスタ群ＲｐはクラスタＣ００２となる。
【００６７】
ＣＰＵ２３は、クラスタ群Ｒｎのクラスタ数を判断する(ステップＳ２０４）。この場合、クラスタ群Ｒｎのクラスタ数は、空であるのでクラスタｘの話題変化種別（後）を「消滅」に変更する。これにより、クラスタＣ００３は、話題変化種別「分割先」「消滅」となる。
【００６８】
ＣＰＵ２３は、クラスタ群Ｒｐのクラスタ数を判断する(ステップＳ２０７）。この場合、クラスタ群Ｒｐのクラスタ数は、「１」であるので、クラスタ群Ｒｎのクラスタ数が「１」であるか否かを判断する(ステップＳ２０９）。この場合、クラスタ群Ｒｎのクラスタ数は「０」であるので、図１１の処理を終了する。
【００６９】
ＣＰＵ２３は、注目グループＣｃの全てのクラスタについて処理が終了したか否か判断する(図１０ステップＳ１３７）。この場合、注目グループＣｃにはクラスタＣ００３、Ｃ００４があり、クラスタＣ００４については処理が残っているので、ＣＰＵ２３は、処理クラスタ数ｉをインクリメントし、ステップＳ１２３以下の処理を実行する。
【００７０】
具体的には、ＣＰＵ２３は、グループＣｐが空集合か否か判断する(ステップＳ１２３)。この場合、グループＣｐは空集合でないので、i番目のクラスタについてグループＣｐの全クラスタとの類似判断が既にされたか否か判断する(ステップＳ１２４)。この場合、クラスタｘは、グループＧ２のクラスタＣ００４であり、グループＣｐはグループＧ１のクラスタＣ００２である。この場合、クラスタＣ００２とクラスタＣ００４とは、既に類似判断が済んでいる（類似と判断済み）ので、類似であることを一時記憶し、ＣＰＵ２３は、グループＣｎが空集合か否か判断する(ステップＳ１２９)。この場合、グループＣｎは空集合であるので、類似検索数はゼロとする(ステップＳ１３１)。
【００７１】
ＣＰＵ２３は、ｉ番目のクラスタｘの話題変化種別を決定する(ステップＳ１３５）。
【００７２】
ＣＰＵ２３は、クラスタｘについて、既に話題変化種別(前)が設定されているか否か判断する(図１１ステップＳ２００）。この場合、クラスタｘはクラスタＣ００４であり、クラスタＣ００４の話題変化種別(前)には「分割先」が設定されている。したがって、ＣＰＵ２３は、話題変化種別(後)を「継続」とする（ステップＳ２０２）。
【００７３】
ＣＰＵ２３は、クラスタｘと類似しているグループＣｎ内のクラスタ群をクラスタ群Ｒｎと、クラスタｘと類似しているグループＣｐ内のクラスタ群をクラスタ群Ｒｐとする(ステップＳ２０３）。この場合、クラスタ群Ｒｎは空集合、クラスタ群ＲｐはクラスタＣ００２となる。
【００７４】
ＣＰＵ２３は、クラスタ群Ｒｎのクラスタ数を判断する(ステップＳ２０４）。この場合、クラスタ群Ｒｎのクラスタ数は、空であるのでクラスタｘの話題変化種別（後）を「消滅」に変更する。これにより、クラスタＣ００４は、話題変化種別「分割先」「消滅」となる。
【００７５】
ＣＰＵ２３は、クラスタ群Ｒｐのクラスタ数を判断する(ステップＳ２０７）。この場合、クラスタ群Ｒｐのクラスタ数は、「１」であるので、クラスタ群Ｒｎのクラスタ数が「１」であるか否かを判断する(ステップＳ２０９）。この場合、クラスタ数Ｒｎは「０」であるので、図１１の処理を終了する。
【００７６】
ＣＰＵ２３は、注目グループＣｃの全てのクラスタについて処理が終了したか否か判断する(図１０ステップＳ１３７）。この場合、注目グループＣｃにはクラスタＣ００３、Ｃ００４があり、クラスタＣ００４についても処理が終了したので、話題情報データベースに結果を記憶する(ステップＳ１３９）。話題情報データベースに記憶されたデータを図１２Ｃに示す。
【００７７】
これにより、図１３に示すようにクラスタＣ００１が新規のクラスタで、このクラスタＣ００１がグループＧ１のクラスタＣ００２と関連し、クラスタＣ００２は、グループＧ２にて、クラスタＣ００３、Ｃ００４と２つの話題に別れていることが分かる。
【００７８】
なお、ＣＰＵ２３は、ステップＳ２０７にて、クラスタ群Ｒｐのクラスタ数が「２」以上の場合には、ｘの話題変化種別は「合併先」とし、対応するクラスタを「合併元」する。これは、すなわち、２つ以上のクラスタから１つのクラスタに変化したことを示す。
【００７９】
また、ＣＰＵ２３は、図１１ステップＳ２０９でクラスタ群Ｒｎのクラスタ数が「１」である場合、すなわち、関連するクラスタ数が注目グループの１つ手前の時系列グループと、注目グループにおいて、「１」−「１」と変化がない場合、文書数増減判定を行う(ステップＳ２０９）。文書数増減判定について、図１４を用いて説明する。
【００８０】
ＣＰＵ２３は、クラスタｘと類似するＣｐ内のクラスタをクラスタｙとする(図１４ステップＳ３０１）。なお、ステップ３０１は、クラスタ群Ｒｐのクラスタ数が１の場合のみ実行されるので、クラスタｙはただ１つ定まる。
【００８１】
ＣＰＵ２３は、クラスタｘに含まれる文書の数をＤｘと、クラスタｙに含まれる文書の数をＤｙとする(ステップＳ３０３）。この場合、文書数Ｄｘ＝４、文書数Ｄｙ＝２が得られる。ＣＰＵ２３は、Ｄｘ＞Ｄｙ＊１．２５か否か判断する(ステップＳ３０５）。この場合、Ｄｘ＞Ｄｙ＊１．２５であるので、ＣＰＵ２３は、クラスタｙの話題変化種別を「増大」とする(ステップＳ３０７）。
【００８２】
なお、ＣＰＵ２３は、ステップＳ３０５でＤｘ＞Ｄｙ＊１．２５ではない場合、Ｄｘ＜Ｄｙ＊０．７５であるか否か判断し(ステップＳ３０９）、Ｄｘ＜Ｄｙ＊０．７５である場合には、クラスタｙの話題変化種別を「減少」とする(ステップＳ３１１）。Ｄｘ＜Ｄｙ＊０．７５でない場合には、クラスタｙの話題変化種別を「継続」とする(ステップＳ３１３）。
【００８３】
このようにして、類似するクラスタ数が「１」−「１」のままである場合、クラスタに属する文書数により時系列が後のグループにおけるクラスタの話題変化種別（前）が「増大」「減少」または「継続」とされる。
【００８４】
５．（話題情報データベースの利用について）
上記フローチャートにより、図１５に示すような話題情報データベースが得られたとする。かかる話題情報データベースの形成の際、図１６に示すようなモデル図が生成される。このモデル図は、複数の話題をクラスタに分析した結果であり、グループＧ１１には、クラスタＣ０２１からＣ０２４の４つのクラスタが属している。グループＧ１２には、クラスタＣ０１１からＣ０１４の４つのクラスタが属している。グループＧ１３には、クラスタＣ０３１からＣ０３４の４つのクラスタが属している。各々のクラスタには、複数文書が属しているが、図１６では省略している。
【００８５】
各クラスタは、図６ステップＳ７における関連度に基づいて、接続されている。たとえば、クラスタＣ０２１は、クラスタＣ０１２と類似関係にあり、クラスタＣ０１２は、クラスタＣ０３２およびクラスタＣ０３３に分割されている。
【００８６】
クラスタＣ０２２、Ｃ０２３は、クラスタＣ０１２に合併されている。
【００８７】
以上、詳述したように、本実施形態においては、複数の文書を予め期間で複数の時系列グループに分類しておき、各グループ内でクラスタリングし、その後、クラスタ間の関連を判断している。上記期間を任意に変更したり、クラスタの大きさを調整することにより、変化する話題を抽出することができる。
【００８８】
なお、図１６のような関係を示すモデル図を表示することにより、ユーザがクラスタ間の関係を把握しやすいという効果がある。
【００８９】
なお、図１６に示すようなモデル図については、図１５に示す話題情報データベースを生成する際に、あわせて作成するようにしてもよいし、話題情報データベースに基づいて生成するようにしてもよい。
【００９０】
図１６に示すモデルについては、その一部についての詳細を表示することもできる。かかる詳細表示の一例を図１７に示す。図１７に示すように、画面にはモデル図表示領域３０１、話題概要テーブル表示領域３０２および文書一覧テーブル表示領域３０３が表示されている。
【００９１】
モデル図表示領域３０１は、図１６に示されたモデル図のうち、クラスタＣ０２１−Ｃ０１２−Ｃ０３２、Ｃ０３３の関係だけを取り出した部分モデル図である。かかる部分モデル図は、操作者が図１６に示す状態で、その一部であるクラスタＣ０１２が入力デバイス２８（図２参照）によって、選択された状態で詳細表示指令が与えられることにより、表示される。
【００９２】
モデル図表示領域３０１は、１つ以上の列から構成されており、列１つが時系列グループ１つに対応する。各列は、時系列グループの期間の古いものから順に左から右へと対応づけられる。この例では３つの列で構成されている。各列の下部には、その列が表す時系列グループの期間が表示されている。各列の領域内部には、その列があらわす時系列グループに属するクラスタが、円形のノードで表示されている。ノード１つがクラスタ１つに対応する。あるノードに対応するクラスタと、他のノードに対応するクラスタの間に類似関係がある場合（たとえば、図１０ステップＳ１１７およびステップＳ１１９の類似検索で類似性があると判定された場合）には、ノード間はリンクで接続表示される。この場合、ノード３１１〜３１４までの４つのノードがあり、リンク３２１〜３２３で接続されている。
【００９３】
話題概要テーブル表示領域３０２には、選択されたクラスタｃ０１２についての概要が表示される。話題概要テーブルは話題変化種別、文書数、特徴語の３つの列から構成されている。この例では、ユーザが選択したノードに対応するクラスタＣ０１２の話題変化種別、文書数、特徴語が表示されている。
【００９４】
文書一覧テーブル表示領域３０３は、日時、本文の２つの列から構成されており、話題グラフでユーザが選択したノードに対応するクラスタに含まれる文書について、日時、本文の一覧が表示される。
【００９５】
以下、モデル図の作成手法について図１８を用いて説明する。
【００９６】
ここでは、図１６に示す状態で、その一部であるクラスタＣ０１２が入力デバイス２８（図２参照）によって、選択されたものとする。ＣＰＵ２３は、図１５に示すデータのうち、クラスタＣ０１２と関連するクラスタに関するデータを読み出す。具体的にはクラスタＩＤ「Ｃ０１２」の前クラスタおよび後クラスタのＩＤを読み出すとともに、このように読み出したクラスタについて、前クラスタおよび後クラスタが無くなるまで繰り返せばよい。この場合、クラスタ「Ｃ０１２、Ｃ０１２、Ｃ０３２、Ｃ０３３」読み出される。
【００９７】
ＣＰＵ２３は、詠み出したクラスタについて、時系列グループの総数をＮとする(ステップＳ６０１)。グループ総数は、期間が異なるものがいくつあるかによって判断すればよい。この場合、詠み出したクラスタは「2009/01/01  00:00:00〜2009/01/31  23:59:59」と、「2009/02/01  00:00:00〜2009/02/28  23:59:59」と「2009/03/01  00:00:00〜2009/03/31  23:59:59」の３つの期間があるので、Ｎ＝３となる。
【００９８】
なお、ここでは分割数が３と小さいため、一画面内に描画しているが、分割数が大きい場合は水平スクロールバーでスクロールできるようにしてもよい。
【００９９】
ＣＰＵ２３は、話題グラフの領域をＮ個の列に分割する(ステップＳ６０２）。つぎに、ＣＰＵ２３は、時系列グループ番号ｎを初期化し（ステップＳ６０３）、時系列グループ番号ｎ番目のグループをＧとし（ステップＳ６０４）、話題グラフのｎ列目の領域内部に、時系列グループＧの期間を表示する（ステップＳ６０５）。この場合、ｎ＝０であるので、領域３０７に期間「2009/01/01  00:00:00〜2009/01/31  23:59:59」が表示される。
【０１００】
ＣＰＵ２３は、時系列グループＧに含まれるクラスタ数を取得し、これをＭとする（ステップＳ６０６）。この場合、時系列グループＧには、１のクラスタＣ０２２があるだけなので、Ｍ＝１となる。
【０１０１】
ＣＰＵ２３は、クラスタ番号ｍを初期化し（ステップＳ６０７）、時系列グループＧに含まれるクラスタのうち、ｍ番目のクラスタをクラスタＣとし（ステップＳ６０８）、話題グラフのｎ列目の領域内部に、クラスタＣを表すノードを表示する。これにより、領域３０７にクラスタＣ０２２を表すノード３１１が表示される。
【０１０２】
ＣＰＵ２３は、クラスタＣの前クラスタを取得し、これが「ＮＵＬＬ」であるか否かを判定する（ステップＳ６１０）。この場合、クラスタＣ０２１の前クラスタはＮＵＬＬであるので、時系列グループＧに含まれる全てのクラスタについて処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ６１２）。具体的には、ｍ＝Ｍ−１であるか否かで判定すればよい。この場合、ｍ＝０で、Ｍ＝１であるので、時系列グループＧに含まれる全てのクラスタについて処理が終了したと判断して、全ての時系列グループについて処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ６１４）。具体的には、ｎ＝Ｎ−１であるか否かで判定すればよい。この場合、ｎ＝0，Ｎ＝３であるので、時系列グループ番号ｎをインクリメントして（ステップＳ６１５）、ステップＳ６０４以下の処理を繰り返す。具体的には、つぎの時系列グループについてのクラスタ表示処理がなされる。
【０１０３】
なお、クラスタＣ０１２をノード表示した場合に、ステップＳ６１０の前クラスタはＮＵＬＬではないので、クラスタＣと前クラスタ間のリンクが表示される（ステップＳ６１１）。以下、ステップＳ６１２以下の処理を繰り返すことにより、モデル図表示領域３０１に図１７に示すようなモデル図が表示される。
【０１０４】
なお、本実施形態においては、ステップＳ６１１において前クラスタとのリンクを表示するようにしたが、後クラスタとのリンクを表示するようにしてもよい。
【０１０５】
話題概要テーブル表示領域３０２に表示される特徴語は、図６ステップＳ５におけるクラスタリング処理に行った特徴語を記憶しておき、その上位から所定数の単語を表示するようにすればよい。なお、この特徴語の取得処理としては、そのつど、形態素解析してもよい。また、文書一覧テーブル表示領域３０３の本文には、図３に示す各文書の本文を読み出すようにすればよい。
【０１０６】
また、本実施形態においては、一部のクラスタについての詳細を表示するようにしたが、全クラスタについてのモデル図を同様にして表示することもできる。その場合、選択されたクラスタに関係するもののみ、図１７に示すように表示してもよいし、全クラスタについて同様に表示するようにしてもよい。
【０１０７】
さらに、分割、合併があったクラスタに関連するものを他のクラスタとは区別可能に表示（たとえば、ハイライト表示）するようにしてもよい。
【０１０８】
（５.  その他の実施形態）
本実施形態においては、モデル図を表示することにより、操作者に話題変化を報知するようにしたが、時系列群によって関連づけたクラスタ数が異なる場合には、話題変化クラスタであると判断して、これを操作者に知らせるようにしてもよい。
【０１０９】
上記実施形態においては、話題変化種別として、クラスタ数やクラスタに含まれる文書数の変化パターンから「新規」「増大」「合併」「継続」「減少」「分割」「消滅」の７種類に分類している。また、上記実施形態においては、現在のクラスタに含まれる文書数が、過去のクラスタに含まれる文書数に１．２５を掛けたもの以上の場合「増大」、現在のクラスタに含まれる文書数が、過去のクラスタに含まれる文書数に０．７５を掛けたもの以下の場合「減少」と定義している。しかし、この話題変化種別の定義は、この例に限ったものではない。「増大」「減少」の定義のための乗数を１．２５や０．７５以外に設定してもよいし、複数の乗数を導入して、「増大」や「減少」の度合いを段階的に定義してもよい。また、この７種類以外の話題変化種別を導入してもよいし、不要な話題変化種別を排除してもよい。
【０１１０】
なお、本実施形態においては、文書間類似度およびクラスタ間類似度については、文書に含まれる単語と出現頻度から当該文書のベクトル空間法における特性値を求めて、その類似度を演算した。しかし、文書間、クラスタ間の類似度を判断できる手法であればどのようなものであってもよく、たとえば、シソーラス（類語辞書）などを用いて、文書に  含まれる単語によって決定される文書特性値を求めて類似度を集計し、文書本文の文字列同士の距離（レーベンシュタイン距離・ハミング距離）を文書特性値として求めて、類似度を判断するようにしてもよい。
【０１１１】
また、クラスタ間についても同様にクラスタ特性値をそれぞれ求めて、その類似度を判断するようにすればよい。例えば、それぞれのクラスタに含まれる文書同士の全ての組み合わせを列挙し類似度を算出して、その平均値をとるようにしてもよい。例えば、「クラスタＡ（文書ａ１、ａ２の２つを含む）」と「クラスタＢ（文書ｂ１、ｂ２、ｂ３の３つを含む）」を比較する場合には以下のように算出される。まず、クラスタＡ、Ｂ間の文書の組み合わせの全て（２×３＝６通り）を列挙し、その類似度を算出する。文書ａ１と文書ｂ１の類似度ｘ１、文書ａ１と文書ｂ２の類似度ｘ２、文書ａ１と文書ｂ３の類似度ｘ３、文書ａ２と文書ｂ１の類似度ｘ４、文書ａ２と文書ｂ２の類似度ｘ５、文書ａ２と文書ｂ３の類似度ｘ６を求める。これらの得られた類似度の平均を求めればよい。得られた平均値をクラスタ間の類似度とする。なお、クラスタ間の類似度演算については、上記処理に限定されない。
【０１１２】
また、本実施形態においては時系列グループに分類してからクラスタリング処理を行っているので、どのように分類するかによって分析結果が変わる可能性がある。たとえば、図１７に示す境界線３６０、３６１を入力デバイス２８（図２参照）で選択して、ドラッグアンドドロップすることにより、グループ分けの基準が変更された状態で、図６以下の処理を繰り返すようにしてもよい。
【０１１３】
上記実施形態においては、図１に示す機能を実現するために、ＣＰＵ２３を用い、ソフトウェアによってこれを実現している。しかし、その一部もしくは全てを、ロジック回路などのハードウェアによって実現してもよい。なお、プログラムの一部の処理を、オペレーティングシステム（ＯＳ）にさせるようにしてもよい。
【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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