(57)【要約】【課題】注目語を指定したときの共起ネットワークを含む画面を簡単な操作で表示する。【解決手段】テキストマイニング方法は、テキストデータから単語を抽出するステップと、抽出された単語について共起行列を生成するステップと、生成された共起行列に基づき共起ネットワークを生成するステップと、生成された共起ネットワークを含む画面を表示するステップとを備える。指定されたテキストデータの全体に基づく第１共起ネットワークを含む第１画面内で注目語を指定する指示が入力されたときに、指定されたテキストデータのうち注目語を含む部分からなる限定テキストデータから単語を抽出し、抽出した単語について限定テキストデータを用いて第２共起行列を生成し、第２共起行列に基づき第２共起ネットワークを生成し、第２共起ネットワークを含む第２画面を表示する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキストデータの分析結果を含む画面を表示するテキストマイニング方法であって、
テキストデータから単語を抽出するステップと、
前記単語について共起行列を生成するステップと、
前記共起行列に基づき共起ネットワークを生成するステップと、
前記共起ネットワークを含む画面を表示するステップとを備え、
指定されたテキストデータの全体に基づく第１共起ネットワークを含む第１画面内で注目語を指定する指示が入力されたときに、前記単語を抽出するステップは前記指定されたテキストデータのうち前記注目語を含む部分からなる限定テキストデータから前記単語を抽出し、前記共起行列を生成するステップは前記単語について前記限定テキストデータを用いて第２共起行列を生成し、前記共起ネットワークを生成するステップは前記第２共起行列に基づき第２共起ネットワークを生成し、前記画面を表示するステップは前記第２共起ネットワークを含む第２画面を表示することを特徴とする、テキストマイニング方法。
【請求項２】
前記第１画面内で前記第１共起ネットワークに含まれる１個または複数のノードを選択し、分析開始を選択することにより、前記ノードに対応する単語を前記注目語として指定する指示が入力されることを特徴とする、請求項１に記載のテキストマイニング方法。
【請求項３】
前記第１画面内で前記第１共起ネットワークに含まれる１個のノードを続けて選択することにより、前記ノードに対応する単語を前記注目語として指定する指示が入力されることを特徴とする、請求項１に記載のテキストマイニング方法。
【請求項４】
前記第１画面内で前記第１共起ネットワークに含まれる１本のエッジを続けて選択することにより、前記エッジに接続された２個のノードに対応する単語を前記注目語として指定する指示が入力されることを特徴とする、請求項１に記載のテキストマイニング方法。
【請求項５】
前記第１画面内で前記第１共起ネットワークに含まれる１本または複数のエッジを選択し、分析開始を選択することにより、前記エッジに接続された複数のノードに対応する単語を前記注目語として指定する指示が入力されることを特徴とする、請求項１に記載のテキストマイニング方法。
【請求項６】
複数の第２共起ネットワークを含む第２画面内で併合指示が入力されたときに、前記画面を表示するステップは、前記複数の第２共起ネットワークをタブ形式で表示することを特徴とする、請求項１に記載のテキストマイニング方法。
【請求項７】
前記第２画面内で一の第２共起ネットワークを掴んで他の第２共起ネットワーク内で離すことにより、前記併合指示が入力されることを特徴とする、請求項６に記載のテキストマイニング方法。
【請求項８】
前記限定テキストデータは、前記指定されたテキストデータのうち前記注目語を含む文からなることを特徴とする、請求項１に記載のテキストマイニング方法。
【請求項９】
複数の注目語が指定されたときの前記限定テキストデータは、前記指定されたテキストデータのうち前記複数の注目語のすべてを含む文からなることを特徴とする、請求項８に記載のテキストマイニング方法。
【請求項１０】
複数の注目語が指定されたときの前記限定テキストデータは、前記指定されたテキストデータのうち前記複数の注目語のいずれかを含む文からなることを特徴とする、請求項８に記載のテキストマイニング方法。
【請求項１１】
前記共起行列を生成するステップは、Ｊａｃｃａｒｄ係数を要素とする共起行列を生成することを特徴とする、請求項１に記載のテキストマイニング方法。
【請求項１２】
テキストデータの分析結果を含む画面を表示するためのテキストマイニングプログラムであって、
テキストデータから単語を抽出するステップと、
前記単語について共起行列を生成するステップと、
前記共起行列に基づき共起ネットワークを生成するステップと、
前記共起ネットワークを含む画面を表示するステップとをコンピュータにＣＰＵがメモリを利用して実行させ、
指定されたテキストデータの全体に基づく第１共起ネットワークを含む第１画面内で注目語を指定する指示が入力されたときに、前記単語を抽出するステップは前記指定されたテキストデータのうち前記注目語を含む部分からなる限定テキストデータから前記単語を抽出し、前記共起行列を生成するステップは前記単語について前記限定テキストデータを用いて第２共起行列を生成し、前記共起ネットワークを生成するステップは前記第２共起行列に基づき第２共起ネットワークを生成し、前記画面を表示するステップは前記第２共起ネットワークを含む第２画面を表示することを特徴とする、テキストマイニングプログラム。
【請求項１３】
前記第１画面内で前記第１共起ネットワークに含まれる１個または複数のノードを選択し、分析開始を選択することにより、前記ノードに対応する単語を前記注目語として指定する指示が入力されることを特徴とする、請求項１２に記載のテキストマイニングプログラム。
【請求項１４】
前記第１画面内で前記第１共起ネットワークに含まれる１個のノードを続けて選択することにより、前記ノードに対応する単語を前記注目語として指定する指示が入力されることを特徴とする、請求項１２に記載のテキストマイニングプログラム。
【請求項１５】
前記第１画面内で前記第１共起ネットワークに含まれる１本のエッジを続けて選択することにより、前記エッジに接続された２個のノードに対応する単語を前記注目語として指定する指示が入力されることを特徴とする、請求項１２に記載のテキストマイニングプログラム。
【請求項１６】
前記第１画面内で前記第１共起ネットワークに含まれる１本または複数のエッジを選択し、分析開始を選択することにより、前記エッジに接続された複数のノードに対応する単語を前記注目語として指定する指示が入力されることを特徴とする、請求項１２に記載のテキストマイニングプログラム。
【請求項１７】
複数の第２共起ネットワークを含む第２画面内で併合指示が入力されたときに、前記画面を表示するステップは、前記複数の第２共起ネットワークをタブ形式で表示することを特徴とする、請求項１２に記載のテキストマイニングプログラム。
【請求項１８】
前記第２画面内で一の第２共起ネットワークを掴んで他の第２共起ネットワーク内で離すことにより、前記併合指示が入力されることを特徴とする、請求項１７に記載のテキストマイニングプログラム。
【請求項１９】
テキストデータの分析結果を含む画面を表示するテキストマイニング装置であって、
テキストデータから単語を抽出する単語抽出部と、
前記単語について共起行列を生成する共起行列生成部と、
前記共起行列に基づき共起ネットワークを生成する共起ネットワーク生成部と、
前記共起ネットワークを含む画面を表示する画面表示部とを備え、
指定されたテキストデータの全体に基づく第１共起ネットワークを含む第１画面内で注目語を指定する指示が入力されたときに、前記単語抽出部は前記指定されたテキストデータのうち前記注目語を含む部分からなる限定テキストデータから前記単語を抽出し、前記共起行列生成部は前記単語について前記限定テキストデータを用いて第２共起行列を生成し、前記共起ネットワーク生成部は前記第２共起行列に基づき第２共起ネットワークを生成し、前記画面表示部は前記第２共起ネットワークを含む第２画面を表示することを特徴とする、テキストマイニング装置。
【請求項２０】
複数の第２共起ネットワークを含む第２画面内で併合指示が入力されたときに、前記画面表示部は、前記複数の第２共起ネットワークをタブ形式で表示することを特徴とする、請求項１９に記載のテキストマイニング装置。
【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関し、特に、単語の共起ネットワークを含む画面を表示するテキストマイニング方法、テキストマイニングプログラム、および、テキストマイニング装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自由記述されたテキストデータを分析し、分析結果から有用な情報を求めるテキストマイニングが注目されている。テキストマイニングでは、例えば、分析対象のテキストデータから単語を抽出し、単語の出現頻度や出現傾向などを解析することにより、情報を求める。
【０００３】
自由記述されたテキストデータを分析するときには、分析者は、初期段階では対象を主観的に選択するのではなく、テキストデータの全体像を把握する必要がある。このため、分析者は、テキストデータに含まれる単語の共起ネットワークを用いることがある。
【０００４】
図１９は、共起ネットワークの例を示す図である。共起ネットワークは、テキストデータから同じ文に含まれることが多い単語のペアを抽出し、その結果を無向グラフで表現したものである。分析対象のテキストデータにおいて単語Ｗａと単語Ｗｂが同じ文に含まれることが多い場合、共起ネットワークには、単語Ｗａに対応するノード、単語Ｗｂに対応するノード、および、両者を接続するエッジが含まれる。図１９に示す共起ネットワークは、「スタッフ」に対応するノード、「対応」に対応するノード、および、両者を接続するエッジを含んでいる。図１９に示す共起ネットワークを見れば、分析対象のテキストデータでは「スタッフ」と「対応」が同じ文に含まれることが多いことが分かる。
【０００５】
一般に、共起ネットワークは、指定されたテキストデータの全体に基づき生成される。以下、このような共起ネットワークを「全体共起ネットワーク」という。分析者は、自分が立てた仮説や分析目的に応じて全体共起ネットワークから注目すべき単語（以下、注目語という）を複数個選択し、注目語を考慮して以降の分析を行う。
【０００６】
分析者は、注目語を選択するときに、選択した注目語が分析目的などに適しているか否かを判断するために、注目語を含む文の中で注目語がどのように使われているかを考察する。このため、分析者は、指定されたテキストデータのうち注目語を含む文からなるテキストデータ（以下、限定テキストデータという）に基づく共起ネットワークを用いることがある。なお、ここで言う「注目語を含む文」は、注目語を含む単一の文を意味する場合だけでなく、注目語を含む文を包含する段落など、ブロック単位に分割された複数の文（文の集合）を意味する場合がある。以下、このような共起ネットワークを「限定共起ネットワーク」という。分析者は、限定共起ネットワークを用いることにより、限定テキストデータの内容を把握することができる。分析者は、すべての注目語を選択するまで、全体共起ネットワークと限定共起ネットワークを繰り返し参照する。
【０００７】
以下、テキストデータに含まれる単語の共起ネットワークを生成し、生成した共起ネットワークを含む画面を表示するテキストマイニング装置について考える。特許文献１には、複数の文書のそれぞれについて全体共起ネットワークを生成し、生成した複数の全体共起ネットワークを含む画面を表示するドキュメントデータベース表示装置が記載されている。この表示装置は、複数の全体共起ネットワークの中から利用者が入力した単語を検索し、検索した単語を画面内で強調表示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開平８−３１４９８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
従来のテキストマイニング装置は、指定されたテキストデータの全体に基づき共起ネットワークを生成する。したがって、従来のテキストマイニング装置によれば、全体共起ネットワークを含む画面を容易に表示することができる。
【００１０】
一方、従来のテキストマイニング装置を用いて限定共起ネットワークを含む画面を表示するときには、分析者は煩雑な操作を行う必要がある。具体的には、分析者は、全体共起ネットワークの中から１個の注目語を選択するたびに、指定されたテキストデータに基づき限定テキストデータを生成し、生成した限定テキストデータをテキストマイニング装置に与える必要がある。また、分析者は、注目語を選択するときに、全体共起ネットワークと限定共起ネットワークの両方を参照する。このため、テキストマイニング装置は、全体共起ネットワークの画像データと限定共起ネットワークの画像データの両方を保存する必要がある。しかし、多くの共起ネットワークを生成した場合、画像データの保存と管理が困難になる。
【００１１】
それ故に、本発明は、注目語を指定したときの共起ネットワークを含む画面を簡単な操作で表示できるテキストマイニング方法、テキストマイニングプログラム、および、テキストマイニング装置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】
【００１２】
本発明の第１の局面は、テキストデータの分析結果を含む画面を表示するテキストマイニング方法であって、
テキストデータから単語を抽出するステップと、
前記単語について共起行列を生成するステップと、
前記共起行列に基づき共起ネットワークを生成するステップと、
前記共起ネットワークを含む画面を表示するステップとを備え、
指定されたテキストデータの全体に基づく第１共起ネットワークを含む第１画面内で注目語を指定する指示が入力されたときに、前記単語を抽出するステップは前記指定されたテキストデータのうち前記注目語を含む部分からなる限定テキストデータから前記単語を抽出し、前記共起行列を生成するステップは前記単語について前記限定テキストデータを用いて第２共起行列を生成し、前記共起ネットワークを生成するステップは前記第２共起行列に基づき第２共起ネットワークを生成し、前記画面を表示するステップは前記第２共起ネットワークを含む第２画面を表示することを特徴とする。
【００１３】
本発明の第２の局面は、本発明の第１の局面において、
前記第１画面内で前記第１共起ネットワークに含まれる１個または複数のノードを選択し、分析開始を選択することにより、前記ノードに対応する単語を前記注目語として指定する指示が入力されることを特徴とする。
【００１４】
本発明の第３の局面は、本発明の第１の局面において、
前記第１画面内で前記第１共起ネットワークに含まれる１個のノードを続けて選択することにより、前記ノードに対応する単語を前記注目語として指定する指示が入力されることを特徴とする。
【００１５】
本発明の第４の局面は、本発明の第１の局面において、
前記第１画面内で前記第１共起ネットワークに含まれる１本のエッジを続けて選択することにより、前記エッジに接続された２個のノードに対応する単語を前記注目語として指定する指示が入力されることを特徴とする。
【００１６】
本発明の第５の局面は、本発明の第１の局面において、
前記第１画面内で前記第１共起ネットワークに含まれる１本または複数のエッジを選択し、分析開始を選択することにより、前記エッジに接続された複数のノードに対応する単語を前記注目語として指定する指示が入力されることを特徴とする。
【００１７】
本発明の第６の局面は、本発明の第１の局面において、
複数の第２共起ネットワークを含む第２画面内で併合指示が入力されたときに、前記画面を表示するステップは、前記複数の第２共起ネットワークをタブ形式で表示することを特徴とする。
【００１８】
本発明の第７の局面は、本発明の第６の局面において、
前記第２画面内で一の第２共起ネットワークを掴んで他の第２共起ネットワーク内で離すことにより、前記併合指示が入力されることを特徴とする。
【００１９】
本発明の第８の局面は、本発明の第１の局面において、
前記限定テキストデータは、前記指定されたテキストデータのうち前記注目語を含む文からなることを特徴とする。
【００２０】
本発明の第９の局面は、本発明の第８の局面において、
複数の注目語が指定されたときの前記限定テキストデータは、前記指定されたテキストデータのうち前記複数の注目語のすべてを含む文からなることを特徴とする。
【００２１】
本発明の第１０の局面は、本発明の第８の局面において、
複数の注目語が指定されたときの前記限定テキストデータは、前記指定されたテキストデータのうち前記複数の注目語のいずれかを含む文からなることを特徴とする。
【００２２】
本発明の第１１の局面は、本発明の第１の局面において、
前記共起行列を生成するステップは、Ｊａｃｃａｒｄ係数を要素とする共起行列を生成することを特徴とする。
【００２３】
本発明の第１２の局面は、テキストデータの分析結果を含む画面を表示するためのテキストマイニングプログラムであって、
テキストデータから単語を抽出するステップと、
前記単語について共起行列を生成するステップと、
前記共起行列に基づき共起ネットワークを生成するステップと、
前記共起ネットワークを含む画面を表示するステップとをコンピュータにＣＰＵがメモリを利用して実行させ、
指定されたテキストデータの全体に基づく第１共起ネットワークを含む第１画面内で注目語を指定する指示が入力されたときに、前記単語を抽出するステップは前記指定されたテキストデータのうち前記注目語を含む部分からなる限定テキストデータから前記単語を抽出し、前記共起行列を生成するステップは前記単語について前記限定テキストデータを用いて第２共起行列を生成し、前記共起ネットワークを生成するステップは前記第２共起行列に基づき第２共起ネットワークを生成し、前記画面を表示するステップは前記第２共起ネットワークを含む第２画面を表示することを特徴とする。
【００２４】
本発明の第１３の局面は、本発明の第１２の局面において、
前記第１画面内で前記第１共起ネットワークに含まれる１個または複数のノードを選択し、分析開始を選択することにより、前記ノードに対応する単語を前記注目語として指定する指示が入力されることを特徴とする。
【００２５】
本発明の第１４の局面は、本発明の第１２の局面において、
前記第１画面内で前記第１共起ネットワークに含まれる１個のノードを続けて選択することにより、前記ノードに対応する単語を前記注目語として指定する指示が入力されることを特徴とする。
【００２６】
本発明の第１５の局面は、本発明の第１２の局面において、
前記第１画面内で前記第１共起ネットワークに含まれる１本のエッジを続けて選択することにより、前記エッジに接続された２個のノードに対応する単語を前記注目語として指定する指示が入力されることを特徴とする。
【００２７】
本発明の第１６の局面は、本発明の第１２の局面において、
前記第１画面内で前記第１共起ネットワークに含まれる１本または複数のエッジを選択し、分析開始を選択することにより、前記エッジに接続された複数のノードに対応する単語を前記注目語として指定する指示が入力されることを特徴とする。
【００２８】
本発明の第１７の局面は、本発明の第１２の局面において、
複数の第２共起ネットワークを含む第２画面内で併合指示が入力されたときに、前記画面を表示するステップは、前記複数の第２共起ネットワークをタブ形式で表示することを特徴とする。
【００２９】
本発明の第１８の局面は、本発明の第１７の局面において、
前記第２画面内で一の第２共起ネットワークを掴んで他の第２共起ネットワーク内で離すことにより、前記併合指示が入力されることを特徴とする。
【００３０】
本発明の第１９の局面は、テキストデータの分析結果を含む画面を表示するテキストマイニング装置であって、
テキストデータから単語を抽出する単語抽出部と、
前記単語について共起行列を生成する共起行列生成部と、
前記共起行列に基づき共起ネットワークを生成する共起ネットワーク生成部と、
前記共起ネットワークを含む画面を表示する画面表示部とを備え、
指定されたテキストデータの全体に基づく第１共起ネットワークを含む第１画面内で注目語を指定する指示が入力されたときに、前記単語抽出部は前記指定されたテキストデータのうち前記注目語を含む部分からなる限定テキストデータから前記単語を抽出し、前記共起行列生成部は前記単語について前記限定テキストデータを用いて第２共起行列を生成し、前記共起ネットワーク生成部は前記第２共起行列に基づき第２共起ネットワークを生成し、前記画面表示部は前記第２共起ネットワークを含む第２画面を表示することを特徴とする。
【００３１】
本発明の第２０の局面は、本発明の第１９の局面において、
複数の第２共起ネットワークを含む第２画面内で併合指示が入力されたときに、前記画面表示部は、前記複数の第２共起ネットワークをタブ形式で表示することを特徴とする。
【発明の効果】
【００３２】
上記第１、第１２または第１９の局面によれば、指定されたテキストデータの全体に基づく第１共起ネットワークを含む第１画面内で注目語を指定する指示が入力されたときに、指定されたテキストデータのうち注目語を含む部分に基づく第２共起ネットワークを含む第２画面が表示される。したがって、注目語を指定したときの共起ネットワークを含む画面を簡単な操作で表示することができる。
【００３３】
上記第２または第１３の局面によれば、第１画面内で１個または複数のノードと分析開始を選択することにより、１個または複数の注目語を指定する指示を簡単な操作で入力し、１個または複数の注目語を指定したときの共起ネットワークを含む画面を表示することができる。
【００３４】
上記第３または第１４の局面によれば、第１画面内で１個のノード続けて選択することにより、１個の注目語を指定する指示を簡単な操作で入力し、１個の注目語を指定したときの共起ネットワークを含む画面を表示することができる。
【００３５】
上記第４または第１５の局面によれば、第１画面内で１本のエッジを続けて選択することにより、２個の注目語を指定する指示を簡単な操作で入力し、２個の注目語を指定したときの共起ネットワークを含む画面を表示することができる。
【００３６】
上記第５または第１６の局面によれば、第１画面内で１本または複数のエッジと分析開始を選択することにより、複数の注目語を指定する指示を簡単な操作で入力し、複数の注目語を指定したときの共起ネットワークを含む画面を表示することができる。
【００３７】
上記第６、第１７または第２０の局面によれば、併合指示が入力されたときに複数の第２共起ネットワークをタブ形式で表示することにより、複数の第２共起ネットワークをコンパクトに表示することができる。
【００３８】
上記第７または第１８の局面によれば、第２画面内で第２共起ネットワークを掴んで離すことにより、併合指示を簡単な操作で入力し、複数の第２共起ネットワークをコンパクトに表示することができる。
【００３９】
上記第８の局面によれば、注目語を指定する指示が入力されたときに、指定されたテキストデータを文単位で分けて限定テキストデータを求め、求めた限定テキストデータに基づく第２共起ネットワークを含む画面を表示することができる。
【００４０】
上記第９または第１０の局面によれば、複数の注目語についてＡＮＤ処理またはＯＲ処理を行ったときの第２共起ネットワークを含む画面を表示することができる。
【００４１】
上記第１１の局面によれば、Ｊａｃｃａｒｄ係数を要素とする共起行列を生成することにより、テキストデータに含まれる単語の共起性を好適に分析することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明の実施形態に係るテキストマイニング装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示すテキストマイニング装置として機能するコンピュータの構成を示すブロック図である。
【図３】図１に示すテキストマイニング装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】図１に示すテキストマイニング装置で生成される共起行列の例を示す図である。
【図５】図１に示すテキストマイニング装置が表示する全体共起ネットワークを含むウインドウの例を示す図である。
【図６】図５に示すウインドウ内で注目語を指定する第１の操作を示す図である。
【図７】図５に示すウインドウ内で注目語を指定する第２の操作を示す図である。
【図８】図５に示すウインドウ内で注目語を指定する第３の操作を示す図である。
【図９】図５に示すウインドウ内で注目語を指定する第４の操作を示す図である。
【図１０】図５に示すウインドウ内で注目語を指定する第５の操作を示す図である。
【図１１】図５に示すウインドウ内で注目語を指定する第６の操作を示す図である。
【図１２】図１に示すテキストマイニング装置が表示する限定共起ネットワークを含むウインドウの例を示す図である。
【図１３】図１に示すテキストマイニング装置が表示する限定共起ネットワークを含むウインドウの例を示す図である。
【図１４】図１に示すテキストマイニング装置の表示画面の例を示す図である。
【図１５】図１に示すテキストマイニング装置の表示画面の例を示す図である。
【図１６】図１に示すテキストマイニング装置の表示画面の例を示す図である。
【図１７】図１に示すテキストマイニング装置におけるウインドウを併合する操作を示す図である。
【図１８】図１７に示す操作を行った後の表示画面を示す図である。
【図１９】共起ネットワークの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４３】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態に係るテキストマイニング方法、テキストマイニングプログラム、および、テキストマイニング装置について説明する。本実施形態に係るテキストマイニング方法は、典型的にはコンピュータを用いて実行される。本実施形態に係るテキストマイニングプログラムは、コンピュータを用いてテキストマイニング方法を実施するためのプログラムである。本実施形態に係るテキストマイニング装置は、典型的にはコンピュータを用いて構成される。テキストマイニングプログラムを実行するコンピュータは、テキストマイニング装置として機能する。
【００４４】
図１は、本発明の実施形態に係るテキストマイニング装置の構成を示すブロック図である。図１に示すテキストマイニング装置１０は、指示入力部１１、テキストデータ記憶部１２、単語抽出部１３、共起行列生成部１４、共起ネットワーク生成部１５、および、画面表示部１６を備えている。テキストマイニング装置１０は、テキストデータ記憶部１２に記憶されたテキストデータに基づきテキストデータの分析結果として共起ネットワークを生成し、生成した共起ネットワークを含む画面を表示する。
【００４５】
テキストマイニング装置１０の動作の概要は、以下のとおりである。指示入力部１１には、利用者（テキストデータの分析者）からの指示が入力される。テキストデータ記憶部１２は、自由記述された１以上のテキストデータを記憶している。単語抽出部１３は、テキストデータ記憶部１２から指定されたテキストデータを読み出し、読み出したテキストデータに対して形態素解析を行うことにより、テキストデータから単語を抽出する。共起行列生成部１４は、単語抽出部１３で抽出された単語について共起行列を生成する。共起ネットワーク生成部１５は、共起行列生成部１４で生成された共起行列に基づき共起ネットワークを生成する。画面表示部１６は、共起ネットワーク生成部１５で生成された共起ネットワークを含む画面を表示する。
【００４６】
利用者は、指示入力部１１を用いて、分析対象のテキストデータを指定する指示、注目語を指定する指示などを入力する。単語抽出部１３、共起ネットワーク生成部１５、および、画面表示部１６は、利用者からの指示に従い、共起ネットワークを含む画面を表示するための動作を行う。テキストデータを指定する指示が入力されたときには、指定されたテキストデータの全体に基づく全体共起ネットワークが生成され、全体共起ネットワークを含む画面が表示される。全体共起ネットワークを含む画面内で注目語を指定する指示が入力されたときには、指定されたテキストデータのうち注目語を含む文に基づく限定共起ネットワークが生成され、限定共起ネットワークを含む画面が表示される。
【００４７】
図２は、テキストマイニング装置１０として機能するコンピュータの構成を示すブロック図である。図２に示すコンピュータ２０は、ＣＰＵ２１、メインメモリ２２、記憶部２３、入力部２４、表示部２５、通信部２６、および、記録媒体読み取り部２７を備えている。メインメモリ２２には、例えば、ＤＲＡＭが使用される。記憶部２３には、例えば、ハードディスクやソリッドステートドライブが使用される。入力部２４には、例えば、キーボード２８やマウス２９が含まれる。表示部２５には、例えば、液晶ディスプレイが使用される。通信部２６は、有線通信または無線通信のインターフェイス回路である。記録媒体読み取り部２７は、プログラムなどを記憶した記録媒体３０のインターフェイス回路である。記録媒体３０には、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリなどの非一過性の記録媒体が使用される。
【００４８】
コンピュータ２０がテキストマイニングプログラム３１を実行する場合、記憶部２３は、テキストマイニングプログラム３１とテキストデータ３２を記憶する。テキストマイニングプログラム３１とテキストデータ３２は、例えば、サーバや他のコンピュータから通信部２６を用いて受信したものでもよく、記録媒体３０から記録媒体読み取り部２７を用いて読み出したものでもよい。
【００４９】
テキストマイニングプログラム３１を実行するときには、テキストマイニングプログラム３１とテキストデータ３２はメインメモリ２２に複写転送される。ＣＰＵ２１は、メインメモリ２２を作業用メモリとして利用して、メインメモリ２２に記憶されたテキストマイニングプログラム３１を実行することにより、テキストデータ３２から単語を抽出する処理、抽出した単語について共起行列を生成する処理、生成した共起行列に基づき共起ネットワークを生成する処理、生成した共起ネットワークを含む画面を表示する処理などを行う。このときコンピュータ２０は、テキストマイニング装置１０として機能する。なお、以上に述べたコンピュータ２０の構成は一例に過ぎず、任意のコンピュータを用いてテキストマイニング装置１０を構成することができる。
【００５０】
図３は、テキストマイニング装置１０の動作を示すフローチャートである。図３に示す動作を行う前に、テキストデータ記憶部１２は自由記述された１以上のテキストデータを記憶している。各テキストデータは、複数の文を含んでいる。テキストマイニング装置１０は、テキストデータ記憶部１２に記憶されたテキストデータのうちで利用者が指定したテキストデータに対して処理を行う。
【００５１】
図３において、指示入力部１１は、まず利用者からテキストデータを指定する指示を受け取る（ステップＳ１０１）。このとき、指示入力部１１は、テキストデータを指定する指示に加えて、共起行列の基準値（詳細は後述）を設定する指示、ＡＮＤ処理とＯＲ処理（詳細は後述）を切り替える指示、共起ネットワークの表示態様の詳細を設定する指示などを受け取ってもよい。受け取った指示は、テキストマイニング装置１０の各部に対して出力される。
【００５２】
次に、単語抽出部１３は、テキストデータ記憶部１２から指定されたテキストデータを読み出す（ステップＳ１０２）。次に、単語抽出部１３は、ステップＳ１０２で読み出したテキストデータに対して形態素解析を行うことにより、読み出したテキストデータから単語を抽出する（ステップＳ１０３）。このとき、単語抽出部１３は、読み出したテキストデータから、後の分析で必要となる単語だけを抽出する。次に、共起行列生成部１４は、ステップＳ１０３で抽出された単語について、ステップＳ１０２で読み出されたテキストデータを用いて共起行列を生成する（ステップＳ１０４）。
【００５３】
図４は、共起行列生成部１４で生成された共起行列の例を示す図である。共起行列の要素は、単語のペアについて求めたＪａｃｃａｒｄ係数である。分析対象のテキストデータについて、単語Ｗａを含む文の集合をＡ、単語Ｗｂを含む文の集合をＢとする。単語のペア（Ｗａ，Ｗｂ）についてのＪａｃｃａｒｄ係数Ｋ（Ｗａ，Ｗｂ）は、次式（１）で与えられる。
Ｋ（Ｗａ，Ｗｂ）＝｜Ａ∩Ｂ｜／｜Ａ∪Ｂ｜  …（１）
ただし、式（１）において、記号∩は積集合を求める演算を表し、記号∪は和集合を求める演算を表し、｜Ｓ｜は集合Ｓに含まれる要素の個数を表す。
【００５４】
共起行列生成部１４は、ステップＳ１０４において、ステップＳ１０２で読み出されたテキストデータの全体から抽出された単語のペアのすべてについてＪａｃｃａｒｄ係数を求め、求めたＪａｃｃａｒｄ係数を要素とする共起行列を生成する。共起行列の行および列は、ステップＳ１０２で読み出されたテキストデータの全体から抽出された単語の種類に対応する。読み出されたテキストデータの全体からｎ種類の単語が抽出されたとき、ステップＳ１０４で生成される共起行列は、対角要素がすべて１であるｎ行ｎ列の対称行列である。
【００５５】
なお、共起行列生成部１４は、テキストデータを文以外の単位で分けてＪａｃｃａｒｄ係数を求めてもよい。例えば、共起行列生成部１４は、単語Ｗａを含む段落の集合をＡ、単語Ｗｂを含む段落の集合をＢとして、式（１）に従いＪａｃｃａｒｄ係数を求めてもよい。また、テキストデータに含まれる文が日付を有する場合には、共起行列生成部１４は、テキストデータを同じ日付を有する文からなる複数の部分に分け、単語Ｗａを含む部分の集合をＡ、単語Ｗｂを含む部分の集合をＢとして、式（１）に従いＪａｃｃａｒｄ係数を求めてもよい。また、共起行列生成部１４は、単語の共起性を示す他の値（例えば、Ｓｉｍｐｓｏｎ係数やコサイン距離など）を要素として含む共起行列を生成してもよい。
【００５６】
次に、共起ネットワーク生成部１５は、ステップＳ１０４で生成された共起行列に基づき、全体共起ネットワークを生成する（ステップＳ１０５）。次に、画面表示部１６は、ステップＳ１０５で生成された全体共起ネットワークを含む画面を表示する（ステップＳ１０６）。図５は、ステップＳ１０６で表示される、全体共起ネットワークを含むウインドウの例を示す図である。図５に示すウインドウ４１は、全体共起ネットワーク５１と分析ボタン６１を含んでいる。分析ボタン６１は、分析開始を指示するために設けられる。
【００５７】
共起ネットワーク生成部１５は、共起行列の基準値（以下、Ｖとする）を有している。基準値Ｖは、予め決定された値でもよく、指示入力部１１を用いて利用者から設定された値でもよい。ステップＳ１０４で生成された共起行列において、単語Ｗａに対応する行に含まれるＪａｃｃａｒｄ係数Ｋ（Ｗａ，＊）の最大値が基準値Ｖ以上である場合、共起ネットワーク生成部１５は単語Ｗａに対応するノード（単語Ｗａと記載したノード）を全体共起ネットワークに含める。また、ステップＳ１０４で生成された共起行列において、単語のペア（Ｗａ，Ｗｂ）に係るＪａｃｃａｒｄ係数Ｋ（Ｗａ，Ｗｂ）が基準値Ｖ以上である場合、共起ネットワーク生成部１５は単語Ｗａに対応するノードと単語Ｗｂに対応するノードとを接続するエッジを全体共起ネットワークに含める。
【００５８】
図５に示す全体共起ネットワーク５１では、出現頻度が大きい単語に対応するノードは大きく表示されている。共起ネットワークを含む画面を表示するときに、Ｊａｃｃａｒｄ係数Ｋ（Ｗａ，Ｗｂ）が大きいときに、単語Ｗａに対応するノードと単語Ｗｂに対応するノードとを接続するエッジを太く表示してもよい。また、Ｊａｃｃａｒｄ係数に応じて、エッジの色を切り替えてもよく、エッジの太さと色の両方を切り替えてもよい。共起ネットワークは、エッジを介して到達可能な複数の部分に分けられる。共起ネットワークを含む画面を表示するときに、各部分に含まれる複数のノードを各部分に割り当てた色で表示してもよい。なお、共起ネットワークに含まれるノードとエッジの位置に意味はない。
【００５９】
次に、指示入力部１１は、利用者から注目語を指定する指示を受け取る（ステップＳ１１１）。ステップＳ１１１を実行するときには、全体共起ネットワークを含む画面が表示されている。利用者は、マウス２９を操作して、全体共起ネットワークの要素を選択することにより、注目語を指定する指示を入力する。なお、利用者は、指示を入力するときに、マウス２９に代えてキーボード２８を用いてもよく、表示画面に直接触れるなどの操作を行ってもよい。以下、ステップＳ１１１を実行するときに、図５に示すウインドウ４１を含む画面が表示されているとする。
【００６０】
図６〜図１１は、それぞれ、ウインドウ４１内で注目語を指定する第１〜第６の操作を示す図である。図６〜図１１において、吹き出しは操作の手順を示し、白い矢印はマウスカーソル６２の移動を示す。吹き出しおよび矢印は、実際の画面には表示されない。以下、マウスカーソル６２が表示画面内のある要素の上にあるときにマウス２９のボタンをクリック（ダブルクリック）することを「要素をクリック（ダブルクリック）する」という。
【００６１】
図６に示すように、利用者は、ウインドウ４１内でまず注目語として指定する単語（ここでは「露天風呂」）に対応するノードをクリックし（１回目のクリック）、次に分析ボタン６１をクリックする（２回目のクリック）。この操作により、１回目にクリックされたノードに対応する単語が注目語として指定される。このように全体共起ネットワークを含む画面内で全体共起ネットワークに含まれる１個のノードを選択し、分析開始を選択することにより、１個の注目語を指定する指示が入力される。
【００６２】
図７に示すように、利用者は、ウインドウ４１内で注目語として指定する単語（ここでは「露天風呂」）に対応するノードをダブルクリックする。この操作により、ダブルクリックされたノードに対応する単語が注目語として指定される。このように全体共起ネットワークを含む画面内で全体共起ネットワークに含まれる１個のノードを続けて選択することにより、１個の注目語を指定する指示が入力される。
【００６３】
図８に示すように、利用者は、ウインドウ４１内でまず注目語として指定する単語（ここでは「露天風呂」）に対応するノードをクリックし（１回目のクリック）、次に注目語として指定する別の単語（ここでは「値段」）に対応するノードをクリックし（２回目のクリック）、最後に分析ボタン６１をクリックする（最後のクリック）。この操作により、１回目と２回目にクリックされたノードに対応する２個の単語が注目語として指定される。利用者は、ウインドウ４１内でｐ個（ｐは３以上の整数）のノードを順にクリックし、最後に分析ボタン６１をクリックしてもよい。この操作により、ｐ個のノードに対応するｐ個の単語が注目語として指定される。このように全体共起ネットワークを含む画面内で全体共起ネットワークに含まれる複数のノードを選択し、分析開始を選択することにより、複数の注目語を指定する指示が入力される。
【００６４】
図９に示すように、利用者は、ウインドウ４１内で注目語として指定する２個の単語（ここでは「露天風呂」と「階段」）に対応する２個のノードを接続するエッジをダブルクリックする。これにより、ダブルクリックされたエッジに接続された２個のノードに対応する２個の単語が注目語として指定される。このように全体共起ネットワークを含む画面内で全体共起ネットワークに含まれる１個のエッジを続けて選択することにより、２個の注目語を指定する指示が入力される。
【００６５】
図１０に示すように、利用者は、ウインドウ４１内でまず注目語として指定する２個の単語（ここでは「露天風呂」と「階段」）に対応する２個のノードを接続するエッジをクリックし（１回目のクリック）、次に分析ボタン６１をクリックする（２回目のクリック）。これにより、１回目にクリックされたエッジに接続された２個のノードに対応する２個の単語が注目語として指定される。このように全体共起ネットワークを含む画面内で全体共起ネットワークに含まれる１個のエッジを選択し、分析開始を選択することにより、２個の注目語を指定する指示が入力される。
【００６６】
図１１に示すように、利用者は、ウインドウ４１内でまず注目語として指定する２個の単語（ここでは「露天風呂」と「階段」）に対応する２個のノードを接続するエッジをクリックし（１回目のクリック）、次に注目語として指定する別の２個の単語（ここでは「値段」と「考える」）に対応する２個のノードを接続するエッジをクリックし（２回目のクリック）、最後に分析ボタン６１をクリックする（最後のクリック）。この操作により、１回目と２回目にクリックされた２個のエッジに接続された４個のノードに対応する４個の単語が注目語として指定される。利用者は、ウインドウ４１内でｑ本（ｑは３以上の整数）のエッジを順にクリックし、最後に分析ボタン６１をクリックしてもよい。この操作により、ｑ本のエッジに接続された２ｑ個のノードに対応する２ｑ個の単語が注目語として指定される。このように全体共起ネットワークを含む画面内で全体共起ネットワークに含まれる複数のエッジを選択し、分析開始を選択することにより、複数の注目語を指定する指示が入力される。
【００６７】
指示入力部１１は、ステップＳ１１１において、注目語を指定する指示に加えて、共起行列の基準値を設定する指示、ＡＮＤ処理とＯＲ処理を切り替える指示、共起ネットワークの表示態様の詳細を設定する指示などを受け取ってもよい。受け取った指示は、テキストマイニング装置１０の各部に対して出力される。
【００６８】
次に、単語抽出部１３は、ステップＳ１０２で読み出したテキストデータからステップＳ１１１で指定された注目語を含む文を抽出することにより、注目語を含む文からなる限定テキストデータを求める（ステップＳ１１２）。
【００６９】
単語抽出部１３は、複数の注目語が指定された場合にＡＮＤ処理とＯＲ処理のうちいずれを行うかを示すフラグを有している。フラグの値は、予め決定された値でもよく、指示入力部１１を用いて利用者から設定された値でもよい。フラグがＡＮＤ処理を示す場合、単語抽出部１３は、読み出したテキストデータから指定された複数の注目語のすべてを含む文を抽出することにより、限定テキストデータを求める。フラグがＯＲ処理を示す場合、単語抽出部１３は、読み出したテキストデータから指定されたいずれかの注目語を含む文を抽出することにより、限定テキストデータを求める。
【００７０】
次に、単語抽出部１３は、ステップＳ１１２で求めた限定テキストデータに対して形態素解析を行うことにより、限定テキストデータから単語を抽出する（ステップＳ１１３）。次に、共起行列生成部１４は、ステップＳ１１３で抽出された単語について、ステップＳ１１２で求められた限定テキストデータを用いて共起行列を生成する（ステップＳ１１４）。次に、共起ネットワーク生成部１５は、ステップＳ１１４で生成された共起行列に基づき、限定共起ネットワークを生成する（ステップＳ１１５）。なお、ステップＳ１０３〜Ｓ１０５とステップＳ１１３〜Ｓ１１５の間では、処理対象は異なるが、処理内容は同じである。
【００７１】
一般に、ステップＳ１１２で求められた限定テキストデータから抽出される単語の種類は、ステップＳ１０２で読み出されたテキストデータから抽出される単語の種類よりも少ない。ステップＳ１１４で生成された共起行列は、ステップＳ１０４で生成された共起行列とは異なる。ステップＳ１１５で生成された限定共起ネットワークは、ステップＳ１０５で生成された全体共起ネットワークとは異なる。
【００７２】
次に、画面表示部１６は、ステップＳ１１５で生成された限定共起ネットワークを含む画面を表示する（ステップＳ１１６）。図１２および図１３は、ステップＳ１１６で表示される、限定共起ネットワークを含むウインドウの例を示す図である。図１２に示すウインドウ４２は、１個の注目語（ここでは「露天風呂」）を指定したときの限定共起ネットワーク５２を含んでいる。図１３に示すウインドウ４３は、２個の注目語（ここでは「露天風呂」と「浴場」）を指定したときの限定共起ネットワーク５３を含んでいる。
【００７３】
図１４および図１５は、テキストマイニング装置１０の表示画面の例を示す図である。画面表示部１６は、全体共起ネットワークを含むウインドウと限定共起ネットワークを含むウインドウとを重ねずに並べて表示してもよく、両者を重ねて表示してもよい。図１４に示す画面７１では、全体共起ネットワーク５１を含むウインドウ４１と限定共起ネットワーク５２を含むウインドウ４２とは、重ねずに並べて表示されている。利用者は、画面７１において、全体共起ネットワーク５１と限定共起ネットワーク５２を同時に見ることができる。図１５に示す画面７２では、限定共起ネットワーク５２を含むウインドウ４２は、全体共起ネットワーク５１を含むウインドウ４１に重ねて表示されている。利用者は、画面７２において、全体共起ネットワーク５１と限定共起ネットワーク５２を切り替えて見ることができる。
【００７４】
次に、指示入力部１１は、利用者から指示を受け取る（ステップＳ１２１）。次に、テキストマイニング装置１０は、ステップＳ１２１で受け取った指示が注目語を指定する指示か否かを判断する（ステップＳ１２２）。ステップＳ１２２でＹｅｓの場合、テキストマイニング装置１０の制御はステップＳ１１２へ進む。この場合、ステップＳ１２１で指定された注目語についてステップＳ１１２〜Ｓ１１６が実行され、ステップＳ１２１で指定された注目語を含む文からなる限定テキストデータに基づく限定共起ネットワークを含む画面が表示される。
【００７５】
図１６は、テキストマイニング装置１０の表示画面の例を示す図である。図１６に示す画面７３では、全体共起ネットワーク５１を含むウインドウ４１と限定共起ネットワーク５２を含むウインドウ４２とに重ねて、注目語として「浴場」を指定したときの限定共起ネットワーク５４を含むウインドウ４４が表示されている。画面７３は、ステップＳ１１１で「露天風呂」を注目語として指定し、ステップＳ１２１で「浴場」を注目語として指定したときに表示される。利用者は、画面７３において、全体共起ネットワーク５１と限定共起ネットワーク５２、５４を切り替えて見ることができる。
【００７６】
ステップＳ１２２でＮｏの場合、テキストマイニング装置１０の制御はステップＳ１２３へ進む。この場合、ステップＳ１２１で受け取った指示は、例えば、ウインドウを移動させる指示、ウインドウを非表示にする指示、ウインドウを閉じる指示、ウインドウを併合する指示などである。利用者は、全体共起ネットワークと限定共起ネットワークを含む画面が表示されているときに指示入力部１１を操作することにより、これらの指示を入力する。画面表示部１６は、ステップＳ１２１で受け取った指示に従い、更新後の画面を表示する（ステップＳ１２３）。その後、テキストマイニング装置１０の制御は、ステップＳ１２１へ進む。
【００７７】
図１７は、ウインドウを併合する操作を示す図である。図１７に示す画面７４には、「露天風呂」を注目語として指定したときの限定共起ネットワーク５２を含むウインドウ４２と、「浴場」を注目語として指定したときの限定共起ネットワーク５４を含むウインドウ４４とが表示されている。利用者は、画面７４において、２個の限定共起ネットワーク５２、５４を同時に見ることができる。
【００７８】
図１７に示すハッチング付き矢印は、マウス２９のボタンが押された状態でマウスカーソル６２が移動したことを示す。この矢印は、実際の画面には表示されない。利用者は、画面７４内で限定共起ネットワーク５２を掴んで限定共起ネットワーク５４内で離す操作（ドロップ操作）を行う。より詳細には、利用者は、マウスカーソル６２がウインドウ４２内にあるときにマウス２９のボタンを押し、マウス２９のボタンを押したままでマウスカーソル６２をウインドウ４４内まで移動させて、マウスカーソル６２がウインドウ４４内にあるときにマウス２９のボタンを離す。この操作により、ウインドウを併合する指示が入力される。
【００７９】
図１８は、図１７に示す操作を行った後の表示画面を示す図である。図１８に示す画面７５には、複数の限定共起ネットワークをタブ形式で表示するウインドウ４５が表示されている。図１８では、「露天風呂」と記載したタブ６４が選択され、ウインドウ４５には「露天風呂」を注目語として指定したときの限定共起ネットワーク５２が表示されている。「浴場」と記載したタブ６３が選択されたときには、ウインドウ４５には図１７に示す限定共起ネットワーク５４が表示される。
【００８０】
利用者がウインドウ４５内の閉じるボタン（×印）をクリックしたときに、ウインドウ４５は閉じる。利用者がタブ６３内の閉じるボタンをクリックしたときには、タブ６３は表示されなくなる。利用者がタブ６４内の閉じるボタンをクリックしたときには、タブ６４は表示されなくなり、ウインドウ４５には限定共起ネットワーク５４が表示される。
【００８１】
以上に示すように、本実施形態に係るテキストマイニング方法は、テキストデータから単語を抽出するステップ（ステップＳ１０２、Ｓ１０３、Ｓ１１２、Ｓ１１３）と、抽出した単語について共起行列を生成するステップ（ステップＳ１０４、Ｓ１１４）と、生成した共起行列に基づき共起ネットワークを生成するステップ（ステップＳ１０５、Ｓ１１５）と、共起ネットワークを含む画面を表示するステップ（ステップＳ１０６、Ｓ１１６）とを備えている。指定されたテキストデータの全体に基づく第１共起ネットワーク（全体共起ネットワーク５１）を含む第１画面（ウインドウ４１を含む画面）内で注目語を指定する指示が入力されたときに、単語を抽出するステップ（ステップＳ１１２、Ｓ１１３）は指定されたテキストデータのうち注目語を含む部分（注目語を含む文）からなる限定テキストデータから単語を抽出し、共起行列を生成するステップ（ステップＳ１１４）は抽出した単語について限定テキストデータを用いて第２共起行列を生成し、共起ネットワークを生成するステップ（ステップＳ１１５）は第２共起行列に基づき第２共起ネットワーク（限定共起ネットワーク５２〜５４）を生成し、画面を表示するステップ（ステップＳ１１６）は第２共起ネットワークを含む第２画面（ウインドウ４２〜４５を含む画面）を表示する。このように本実施形態に係るテキストマイニング方法では、指定されたテキストデータの全体に基づく第１共起ネットワークを含む第１画面内で注目語を指定する指示が入力されたときに、指定されたテキストデータのうち注目語を含む部分に基づく第２共起ネットワークを含む第２画面が表示される。したがって、注目語を指定したときの共起ネットワークを含む画面を簡単な操作で表示することができる。
【００８２】
また、第１画面内で第１共起ネットワークに含まれる１個または複数のノードを選択し、分析開始を選択することにより、ノードに対応する単語を注目語として指定する指示が入力される（図６、図８）。このように第１画面内で１個または複数のノードと分析開始を選択することにより、１個または複数の注目語を指定する指示を簡単な操作で入力し、１個または複数の注目語を指定したときの共起ネットワークを含む画面を表示することができる。また、第１画面内で第１共起ネットワークに含まれる１個のノードを続けて選択することにより、ノードに対応する単語を注目語として指定する指示が入力される（図７）。このように第１画面内で１個のノード続けて選択することにより、１個の注目語を指定する指示を簡単な操作で入力し、１個の注目語を指定したときの共起ネットワークを含む画面を表示することができる。
【００８３】
また、第１画面内で第１共起ネットワークに含まれる１本のエッジを選択することにより、エッジに接続された２個のノードに対応する単語を注目語として指定する指示が入力される（図９）。このように第１画面内で１本のエッジを続けて選択することにより、２個の注目語を指定する指示を簡単な操作で入力し、２個の注目語を指定したときの共起ネットワークを含む画面を表示することができる。また、第１画面内で第１共起ネットワークに含まれる１本または複数のエッジを選択し、分析開始を選択することにより、エッジに接続された複数のノードに対応する単語を注目語として指定する指示が入力される（図１０、図１１）。このように第１画面内で１本または複数のエッジと分析開始を選択することにより、複数の注目語を指定する指示を簡単な操作で入力し、複数の注目語を指定したときの共起ネットワークを含む画面を表示することができる。
【００８４】
また、複数の第２共起ネットワーク（限定共起ネットワーク５２、５４）を含む第２画面（画面７４）内で併合指示が入力されたときに（図１７）、画面を表示するステップは、複数の第２共起ネットワークをタブ形式で表示する（図１８）。これにより、複数の第２共起ネットワークをコンパクトに表示することができる。また、第２画面内で一の第２共起ネットワーク（限定共起ネットワーク５２）を掴んで他の第２共起ネットワーク（限定共起ネットワーク５４）内で離すことにより、併合指示が入力される。したがって、併合指示を簡単な操作で入力し、複数の第２共起ネットワークをコンパクトに表示することができる。
【００８５】
限定テキストデータは、指定されたテキストデータのうち注目語を含む文から構成されていてもよい。この場合、注目語を指定する指示が入力されたときに、指定されたテキストデータを文単位で分けて限定テキストデータを求め、求めた限定テキストデータに基づく第２共起ネットワークを含む画面を表示することができる。複数の注目語が指定されたときの限定テキストデータは、指定されたテキストデータのうち複数の注目語のすべてを含む文から構成されていてもよい。この場合、複数の注目語についてＡＮＤ処理を行ったときの第２共起ネットワークを含む画面を表示することができる。複数の注目語が指定されたときの限定テキストデータは、指定されたテキストデータのうち複数の注目語のいずれかを含む文から構成されていてもよい。この場合、複数の注目語についてＯＲ処理を行ったときの第２共起ネットワークを含む画面を表示することができる。また、共起行列を生成するステップは、Ｊａｃｃａｒｄ係数を要素とする共起行列を生成する。したがって、テキストデータに含まれる単語の共起性を好適に分析することができる。
【００８６】
本実施形態に係るテキストマイニング装置１０およびテキストマイニングプログラム３１は、上記のテキストマイニング方法と同様の特徴を有し、同様の効果を奏する。本実施形態に係るテキストマイニング方法、テキストマイニング装置１０、および、テキストマイニングプログラム３１によれば、注目語を指定したときの共起ネットワークを含む画面を簡単な操作で表示することができる。
【符号の説明】
【００８７】
１０…テキストマイニング装置
１１…指示入力部
１２…テキストデータ記憶部
１３…単語抽出部
１４…共起行列生成部
１５…共起ネットワーク生成部
１６…画面表示部
２０…コンピュータ
２１…ＣＰＵ
２２…メインメモリ
２９…マウス
３０…記録媒体
３１…テキストマイニングプログラム
３２…テキストデータ
４１〜４５…ウインドウ
５１…全体共起ネットワーク
５２〜５４…限定共起ネットワーク
６１…分析ボタン
６２…マウスカーソル
６３〜６４…タブ
７１〜７５…画面
【図１】
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【図２】
2019164593.tif 000004
【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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【図１９】
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