(57)【要約】      （修正有）【課題】近接するクラスタ間に意味的な相関性を付与することを可能にする情報分析装置、情報分析方法および情報分析プログラムを提供する。【解決手段】情報分析装置１００は、同一のテキストサンプルから、複数の要素に対し、特徴語を示す複数の因子を抽出し、当該複数の要素のうち１以上の要素に対して順序尺度からなるターゲット変数を付与するターゲット変数抽出部１１と、ターゲット変数を用い、複数の要素に対する多次元対応分析を行うことによって、クラスタ分類を実施するクラスタ分類部１２と、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一のテキストサンプルから、複数の要素に対し、特徴語を示す複数の因子を抽出し、当該複数の要素のうち１以上の要素に対して順序尺度からなるターゲット変数を付与するターゲット変数抽出部と、
前記ターゲット変数を用い、前記複数の要素に対する多次元対応分析を行うことによって、クラスタ分類を実施するクラスタ分類部と、を備えることを特徴とする情報分析装置。
【請求項２】
前記クラスタ分類部によって、前記多次元対応分析後に形成された各クラスタに仮の識別子を付与し、前記ターゲット変数が付与された要素以外の各要素について、前記仮の識別子ごとに全テキストサンプルの前記順序尺度の平均値を算出して、前記平均値の昇順に前記クラスタの識別子を並び替え、新たな識別子番号を付与する、並び替え部を備えることを特徴とする請求項１記載の情報分析装置。
【請求項３】
前記並び替え部が並び替えた前記クラスタを要素ごとに配置し、同一のテキストサンプルに属する因子同士を隣接する要素間を線で結ぶことでダイアグラムを作成するダイアグラム作成部を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の情報分析装置。
【請求項４】
前記ターゲット変数抽出部は、前記順序尺度が大きいほど前記順序尺度に大きい重み付け付与を行うことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の情報分析装置。
【請求項５】
同一のテキストサンプルから、複数の要素に対し、特徴語を示す複数の因子を抽出し、前記複数の要素のうち１以上の要素に対し、順序尺度からなるターゲット変数を付与する処理と、
前記ターゲット変数を用い、前記各要素に対する多次元対応分析を行うことによって、クラスタ分類を実施する処理と、をコンピュータが実行することを特徴とする情報分析方法。
【請求項６】
コンピュータに、
同一のテキストサンプルから、複数の要素に対し、特徴語を示す複数の因子を抽出し、前記複数の要素のうち１以上の要素に対して、順序尺度からなるターゲット変数を付与する処理と、
前記ターゲット変数を用いて、前記複数の要素に対する多次元対応分析を行うことによって、クラスタ分類を実施する処理と、を実行させることを特徴とする情報分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本件は、情報分析装置、情報分析方法および情報分析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
テキスト分析において、クラスタリングを行う技術が開示されている（例えば、特許文献１，２参照）。テキスト分析においては、例えば、分析したいテキスト情報を名前や原因などの要素ごとに分割し、それぞれの要素について形態素分析さらには特徴語抽出を実施し、その後、含まれる特徴語が類似した内容を持つテキスト内の要素同士が同一のクラスタに分類される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−０６５０９７号公報
【特許文献２】国際公開第２０１６／１４７２１９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
クラスタリングが行われると、便宜的に各クラスタにクラスタ番号が付与されることになる。しかしながら、この番号の順番ならびに大きさには意味がなく、番号が隣り合うクラスタ同士に意味的な相関性はない。したがって、このクラスタ情報をもとにパス分析により、ダイアグラムを作成、可視化を実現した場合にも、パスが複雑となり、直感的にわかりにくいダイアグラムとなる。そのため、フィルタリングなどにより分析対象を限定するなどの追加措置が必要になってしまう。
【０００５】
１つの側面として、本件の目的は、近接するクラスタ間に意味的な相関性を付与することを可能にする情報分析装置、情報分析方法および情報分析プログラムを提供することとする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
１つの態様では、情報分析装置は、同一のテキストサンプルから、複数の要素に対し、特徴語を示す複数の因子を抽出し、当該複数の要素のうち１以上の要素に対して順序尺度からなるターゲット変数を付与するターゲット変数抽出部と、前記ターゲット変数を用い、前記複数の要素に対する多次元対応分析を行うことによって、クラスタ分類を実施するクラスタ分類部と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
近接するクラスタ間に意味的な相関性を付与することを可能とする。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】（ａ）および（ｂ）はパス分析を例示する図である。
【図２】（ａ）は実施例１に係る情報分析装置のハードウェア構成を説明するためのブロック図であり、（ｂ）は各部の機能ブロック図である。
【図３】情報分析装置による情報分析処理の一例を表すフローチャートである。
【図４】「原因」に対して、「停止時間」をターゲット変数とした場合のクラスタ分類結果を例示する図である。
【図５】（ａ）〜（ｃ）は仮クラスタ番号から本クラスタ番号を算出する処理を例示する図である。
【図６】（ａ）は「名前」における「仮クラスタ番号」、「ターゲット変数平均値」、「本クラスタ番号」の一覧を示し、（ｂ）は「原因」における「仮クラスタ番号」、「ターゲット変数平均値」、「本クラスタ番号」の一覧を示し、（ｃ）は「対応方法」における「仮クラスタ番号」、「ターゲット変数平均値」、「本クラスタ番号」の一覧を示す。
【図７】作成されたダイアグラムを例示する図である。
【図８】「停止時間」をターゲット変数とせずに、クラスタ分類を行った結果として得られたダイアグラムである（比較例）。
【図９】（ａ）は第１指標を例示する図であり、（ｂ）は第２指標を例示する図である。
【図１０】（ａ）は「名前」における「仮クラスタ番号」、「ターゲット変数平均値」、「本クラスタ番号」の一覧を示し、（ｂ）は「原因」における「仮クラスタ番号」、「ターゲット変数平均値」、「本クラスタ番号」の一覧を示し、（ｃ）は「対応方法」における「仮クラスタ番号」、「ターゲット変数平均値」、「本クラスタ番号」の一覧を示す。
【図１１】作成されたダイアグラムを例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施例の説明に先立って、パス分析の概要について説明する。図１（ａ）および図１（ｂ）は、パス分析を例示する図である。パス分析においては、まず、テキスト情報を含む同一のテキストサンプルから、要素ごとに特徴語を意味する複数の因子を抽出する。その後、全てのテキストサンプルについて、同様の処理を行い、全てのテキストサンプルの全ての要素について、因子を抽出した後、テキストクラスタリングによって、要素別に、各テキストサンプルから抽出された複数の因子を複数のクラスタに分類する。具体的には、要素Ａについて、テキスト情報の各因子がクラスタＡ１、クラスタＡ２、クラスタＡ３、…、に分類される。ここで、これらのクラスタ番号は、便宜的に付された番号であるが、各クラスタ内に振り分けられた各因子は、互いに類似した特徴語情報からなる。なお、図１（ａ）および図１（ｂ）の各クラスタには、該当する因子が記載されたサンプルの番号が記載されている。例えば、テキストサンプルＮｏ．１は、要素ＡのクラスタＡ１に分類されている。
【００１０】
まず、要素ごとに、クラスタ番号の昇順に並び替える。例えば、要素Ａについては、クラスタＡ１、クラスタＡ２、クラスタＡ３、…の順に配置する。次に、サンプルごとに、要素Ａの因子、要素Ｂの因子、要素Ｃの因子、…、を線（パス）で結ぶことによってダイアグラムを作成する。それにより、各テキストサンプルに含まれる要素間のつながりを、座標を意味するクラスタ番号によって可視化することができる。
【００１１】
しかしながら、分類されたクラスタの並び順（クラスタＡ１、クラスタＡ２、クラスタＡ３、…）において、隣接するクラスタ同士は、相関性を有していない。この場合、図１（ａ）で例示するように、作成されたダイアグラムは、パスが入り組んだ形となる。例えば、サンプルＮｏ．１は、要素ＡのクラスタＡ１から要素ＢのクラスタＢ２を通り、要素ＣのクラスタＣ４に至る。サンプルＮｏ．ｘでは、要素ＡのクラスタＡ２から要素ＢのクラスタＢ４を通り、要素ＣのクラスタＣ１に至る。このように、分類されたクラスタ同士が相関を有していないと、要素間（横方向）を結ぶパスが、要素内（縦方向）に大きく移動することになる。それにより、直感的にわかりにくいダイアグラムが作成されてしまう。したがって、パス分析結果から有効的な知見を得るためには、データのフィルタリングが必要など、追加のデータ加工が必要となる。
【００１２】
一方、図１（ｂ）は、各クラスタに順序尺度を付与し、並べ替えた例である。この例では、隣接するクラスタ同士が相関を有するようになる。この例では、サンプルごとに因子をパスで結ぶと、要素間（横方向）を結ぶ際に、要素内（縦方向）の移動量が小さくなる。それにより、直感的にわかりやすいダイアグラムが作成されることになる。以下の実施例では、近接するクラスタ間に意味的な相関性を付与することを可能とすることで、直感的にわかりやすいパス分析結果を作成可能な情報分析装置、情報分析方法および情報分析プログラムについて説明する。
【実施例１】
【００１３】
図２（ａ）は、実施例１に係る情報分析装置１００のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。図２（ａ）で例示するように、情報分析装置１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、入力機器１０４、表示装置１０５などを備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１は、中央演算処理装置である。ＣＰＵ１０１は、１以上のコアを含む。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、ＣＰＵ１０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。記憶装置１０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置１０３として、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。入力機器１０４は、キーボード、マウスなどである。表示装置１０５は、液晶ディスプレイ、エレクトロルミネッセンスパネルなどであり、情報分析装置１００の処理結果などを表示する。
【００１４】
図２（ｂ）は、ＣＰＵ１０１が記憶装置１０３に記憶されているプログラムを実行することによって実現される各部の機能ブロック図である。図２（ｂ）で例示するように、情報分析装置１００は、分析処理部１０、データベース部２０などとして機能する。分析処理部１０は、ターゲット変数抽出部１１、クラスタ分類部１２、並び替え部１３、ダイアグラム作成部１４などを備える。データベース部２０は、テキスト情報格納部２１などを備える。
【００１５】
図３は、情報分析装置１００による情報分析処理の一例を表すフローチャートである。以下、図２（ｂ）および図３を参照しつつ、情報分析装置１００による情報分析処理について説明する。
【００１６】
まず、ターゲット変数抽出部１１は、テキスト情報格納部２１からテキスト情報を含む複数のテキストサンプルを読み込む（ステップＳ１）。本実施例においては、一例として、テキスト情報を含むサンプルとして、製造ラインの報告書について説明する。例えば、報告書には、以下のように、要素ごとに因子がテキストとして記載されている。以下の例では、「報告書番号」、「発生日時」、「停止時間」、「名前」、「対応方法」、「原因」が要素、「報告書番号」の「１」や、「発生日時」の「２０１７年１月１日」が因子である。サンプルごとに異なる事象に関する報告内容が記載されているため、各要素について、サンプルごとに異なる因子が含まれることになる。例えば、以下のような記載内容となる。
[報告書番号]  １
[発生日時]    ２０１７年１月１日
[停止時間]    １５分
[名前]        部品Ａ
[対応方法]    交換
[原因]        断線
【００１７】
次に、ターゲット変数抽出部１１は、各サンプルから、複数の要素を抽出した後、いずれかの要素を順序尺度で置き換えた後、ターゲット変数に設定する（ステップＳ２）。本実施例においては、複数の要素として、「停止時間」、「名前」、「原因」、「対応方法」を抽出し、これらの中で「停止時間」をターゲット変数として設定する。一例として、ここではターゲット変数として停止時間を選定し、停止時間が３０ｍｉｎ以下のサンプルをクラスタ１に分類、３１ｍｉｎ以上６０ｍｉｎ以下のサンプルをクラスタ２に分類、６１ｍｉｎ以上９０ｍｉｎ以下のサンプルをクラスタ３に分類、９１ｍｉｎ以上１２０ｍｉｎ以下のサンプルをクラスタ４に分類、１２１ｍｉｎ以上のサンプルをクラスタ５に分類した（ステップＳ３）。ここでは、例えば、クラスタに割り付けられるサンプル数がクラスタ間で略均一となるようにする。これらのクラスタ番号を、ターゲット変数のクラスタ番号と称する。
【００１８】
次に、クラスタ分類部１２において、「名前」、「原因」、「対応方法」の各要素をテキスト分析対象として、順序尺度を有する「停止時間」をターゲット変数とした多次元対応分析を行うことによってクラスタ分類を実施し、各因子に仮クラスタ番号を付す（ステップＳ４）。ここで、仮クラスタ番号は、形成されたクラスタを識別するための識別子を意味する。なお、ステップＳ４のクラスタ分類の際には、各要素の因子に含まれる特徴語を用いて分類を行うこととする。テキスト分析における多次元対応分析として、本実施例においては、例えば、期待最大アルゴリズムを用いる。
【００１９】
図４は、「原因」に対して、「停止時間」をターゲット変数とした場合のクラスタ分類結果を例示する図である。図４で例示するように、仮クラスタ番号１では、特徴語として「ヘッド不良」、「ヘッド不能」などを含む特徴語が分類されており、仮クラスタ番号２では、「落下」、「ボルト」などを含む特徴語が分類されている。これによって、各要素に属する各因子に対し、仮クラスタ番号が付与されることになる。なお、「名前」および「対応方法」についても、同様の手順を踏むことによって、クラスタ分類結果を得られる。
【００２０】
次に、並び替え部１３においては、前記「仮クラスタ番号」にテキストサンプルのターゲット変数の「クラスタ番号」を紐付け、仮クラスタ番号ごとに、全サンプルにおけるターゲット変数のクラスタ番号の平均値を算出する（ステップＳ５）。図５（ａ）の例では、「名前」に対して「停止時間」をターゲット変数とした場合のクラスタ分類結果では、サンプル番号１においては、ターゲット変数のクラスタ１が仮クラスタ番号２に紐付けられ、サンプル３においてクラスタ３が仮クラスタ番号９に紐づけられている。その後、図５（ｂ）の例で、「名前」に対して「停止時間」をターゲット変数とした場合のクラスタ分類結果において、仮クラスタ番号１についての平均値の算出を例示している。同様に、「原因」に対して「停止時間」をターゲット変数とした場合のクラスタ分類結果においては、サンプル１においてクラスタ１が仮クラスタ番号２に紐づけられ、サンプル３においてクラスタ３が仮クラスタ番号６に紐づけられ、「停止時間」をターゲット変数とした場合のクラスタ分類結果において、各仮クラスタ番号についての平均値を算出する。
【００２１】
次に、クラスタ分類部１２は、ターゲット変数のクラスタ番号の平均値が大きい順に、大きい「本クラスタ番号」を付する（ステップＳ６）。図５（ｃ）は、「名前」に対して「停止時間」をターゲット変数とした場合のクラスタ分類結果における本クラスタ番号を例示する図である。図６（ａ）は、「名前」における「仮クラスタ番号」、「ターゲット変数のクラスタ番号の平均値」、「本クラスタ番号」の一覧を示す。図６（ｂ）は、「原因」における「仮クラスタ番号」、「ターゲット変数のクラスタ番号の平均値」、「本クラスタ番号」の一覧を示す。図６（ｃ）は、「対応方法」における「仮クラスタ番号」、「ターゲット変数のクラスタ番号の平均値」、「本クラスタ番号」の一覧を示す。
【００２２】
次に、ダイアグラム作成部１４は、得られた「名前」、「原因」、「対応方法」のそれぞれの本クラスタ番号に基づいて、パス分析結果を作成する（ステップＳ７）。図７は、作成されたダイアグラムを例示する図である。ダイアグラムにおいては、サンプルごとに、「名前」の因子、「原因」の因子、「対応方法」の因子、「停止時間」の因子がそれぞれ線で結ばれている。なお、「停止時間」については、ターゲット変数のクラスタ番号の順に配置される。図７においては、同一の経路を通るパスの本数が多いほど太い線に見えるようになる。なお、作成されたダイアグラムは、表示装置１０５に表示される。その後、フローチャートの実行が終了する。図７で例示するように、作成されたダイアグラムにおいては、要素間においてパスの縦方向の移動量が少なくなっている。それにより、直感的にわかりやすいダイアグラムになっている。
【００２３】
図８は、「停止時間」をターゲット変数とせずに、クラスタ分類を行った結果として得られたダイアグラムである（比較例）。図８の例では、要素間において縦方向の移動量が多くなっている。それにより、入り組んだ形状となり、直感的にわかりにくいダイアグラムになっている。
【００２４】
次に、図７のダイアグラム（実施例）および図８のダイアグラム（比較例）について検証を行う。検証を行うに際して、例えば、クラスタの分散度を第１指標とし、リンクの移動度を第２指標とする。
【００２５】
クラスタの分散度とは、要素間を結ぶリンクの総和である。リンクとは、１本以上のパスが結ぶ同一の要素間のことである。図９（ａ）で例示するように、名前「１」から原因「１」、原因「２」、原因「６」の３か所に１本以上のパスが結ばれている。この場合、延びるリンク数は３本である。同様に、名前「２」から延びるリンク数は６本である。これらを（１，０）＝３、（２，０）＝６のように算出し、すべての要素から要素につながっているリンクの総和を求める。リンク数の総和が少ないほど、パスの数が少なくまとまっているように見えるため、このリンクの総和をクラスタの分散度とする。計算した結果、表１に示すように、図７の例で１６８本となり、図８の例では１６７本と、両者で分散度はほぼ同じになった。
【表１】
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【００２６】
次に、リンクの移動度とは、リンクの始点と終点の本クラスタ番号の差分である。この移動度が大きければ、クラスタが離れている（分散している）ことになる。図９（ｂ）で例示するように、リンクＡは、名前「１」と原因「１」とを結ぶため、本クラスタ番号の差、すなわち移動度は０である。リンクＢは、名前「１」と原因「２」とを結ぶため、本クラスタ番号の差、すなわち移動度は１である。このようにしてすべてのリンクについての移動度の総和を計算し、リンクの移動度とする。表１に示すように、図７の例では５２１となり、図８の例では、５９６となった。これにより、図７の例では、図８の例と比較して分散度が１５％程度小さくなった。したがって、図８の例と比較して、図７の例では、直感的にわかりやすいダイアグラムとなったことがわかった。
【００２７】
本実施例によれば、各テキストサンプルの要素ごとに特徴語からなる因子情報が抽出されるとともに、少なくとも１つ以上の要素において、序尺度が付されたターゲット変数群を抽出することができる。その後、抽出された複数の要素のうち、ターゲット変数以外の各要素に対して、多次元対応分析が行われて、クラスタ分類が実施される。このようにすることで、ターゲット変数の順序尺度を分類結果に反映させることによって、分類されたクラスタ同士に相関を持たせることができる。このクラスタ情報をもとにパス分析によるダイアグラムを作成して可視化を実施すると、パスの複雑さが解消されて、直感的にわかりやすいダイアグラムとなる。
【００２８】
なお、本実施例においては、順序尺度として、停止時間などの互いに連続する数値範囲を用いたが、それに限られない。数値範囲以外にも、間隔尺度、比例尺度などを適用することができる。
（変形例）
【００２９】
ターゲット変数のクラスタ番号の平均値を算出する際に、ターゲット変数の順序尺度の影響が大きくなるようにしてもよい。例えば、停止時間が３０ｍｉｎ以下をクラスタ番号を「１」、３１ｍｉｎ以上６０ｍｉｎ以下のクラスタ番号を「２」、６１ｍｉｎ以上９０ｍｉｎ以下のクラスタ番号を「３」、９１ｍｉｎ以上１２０ｍｉｎ以下のクラスタ番号を「８」、１２１ｍｉｎ以上のクラスタ番号を「１０」とし、長い停止時間に重み付けを行ってもよい。この場合のクラスタリング結果を図１０（ａ）〜図１０（ｃ）に示す。図１０（ａ）は、「名前」における「仮クラスタ番号」、「ターゲット変数のクラスタ番号の平均値」、「本クラスタ番号」の一覧を示す。図１０（ｂ）は、「原因」における「仮クラスタ番号」、「ターゲット変数のクラスタ番号の平均値」、「本クラスタ番号」の一覧を示す。図１０（ｃ）は、「対応方法」における「仮クラスタ番号」、「ターゲット変数のクラスタ番号の平均値」、「本クラスタ番号」の一覧を示す。また、得られた「名前」、「原因」、「対応方法：のそれぞれのクラスタ番号をダイアグラム化した図を図１１に示す。
【００３０】
図６（ａ）〜図６（ｃ）と図１０（ａ）〜図１０（ｃ）とを比較すると、本クラスタ番号に差が生じている。図１１の結果に対して、上述した第１指標および第２指標を算出した。その結果を表２に示す。表２に示すように、第１指標が小さい値となり、第２指標がさらに小さい値となった。これは、重み付けを行ったことで、順序尺度の影響をより反映できるようになったためである。
【表２】
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【００３１】
なお、上記各例において、ターゲット変数抽出部１１が、同一のテキストサンプルから、複数の要素に対し、特徴語を示す複数の因子を抽出し、当該複数の要素のうち１以上の要素に対して順序尺度からなるターゲット変数を付与するターゲット変数抽出部の一例として機能する。クラスタ分類部１２が、前記ターゲット変数を用い、前記複数の要素に対する多次元対応分析を行うことによって、クラスタ分類を実施するクラスタ分類部の一例として機能する。並び替え部１３が、前記クラスタ分類部によって、前記多次元対応分析後に形成された各クラスタに仮の識別子を付与し、前記ターゲット変数が付与された要素以外の各要素について、前記仮の識別子ごとに全テキストサンプルの前記順序尺度の平均値を算出して、前記平均値の昇順に前記クラスタの識別子を並び替え、新たな識別子番号を付与する、並び替え部の一例として機能する。ダイアグラム作成部１４が、前記並び替え部が並び替えた前記クラスタを要素ごとに配置し、同一のテキストサンプルに属する因子同士を隣接する要素間を線で結ぶことでダイアグラムを作成するダイアグラム作成部の一例として機能する。
【００３２】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００３３】
１０  分析処理部
１１  ターゲット変数抽出部
１２  クラスタ分類部
１３  並び替え部
１４  ダイアグラム作成部
２０  データベース部
２１  テキスト情報格納部
１００  情報分析装置
【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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