(57)【要約】      （修正有）【課題】時々刻々と文書が追加される文書データベースを分析し、市場動向等の理解を、容易かつ、恣意的ではないものとするための機械的な分析結果を提供する。【解決手段】文書データベースから市場動向や未来の予兆を発見するために、ユーザーが入力したクエリに関連が深い語句を追加してクエリを更新し、更新したクエリに該当する文書を取得Ｓ２し、取得した文書に時系列解析やテキストマイニング処理を施しＳ３〜Ｓ５、その分析結果を出力する。【選択図】図２
2015130136.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザー端末に入力されたクエリを受信するクエリ受信部と、
文書データベースから、指定されたクエリに該当する文書を取得する文書取得部と、
取得した文書の時系列頻度を算出する時系列頻度算出部と、
時系列頻度データに時系列解析を施す時系列解析部と、
を備えた情報処理システム。
【請求項２】
時系列解析部が実施する時系列解析手段が、傾向推定、異常値検出、変化点抽出、予測、相関、スペクトル解析等の周知の時系列解析手法であることを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
時系列解析部が実施する時系列解析手段が、周知の異常値検出手法を用いて、時系列頻度におけるバーストを検出する手段であることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
時系列解析部が実施する時系列解析手段がバーストを検出する手法であって、時系列頻度のラグを移動平均で割った商に一般化パレート分布等の確率分布をフィッティングして、あらかじめ格納した閾値を下回る確率でしか発生しえない時点をバーストと指定することを特徴とする請求項１〜請求項３に記載の情報処理システム。
【請求項５】
時系列解析部が実施する時系列解析手段が、パラメトリックな変化点抽出法によって、時系列頻度における変化点を算出することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項６】
時系列解析部が実施する時系列解析手段が、ノンパラメトリックな変化点抽出手法によって、時系列頻度における変化点を算出することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記文書取得部が取得した文書に対してテキストマイニング処理を施すテキストマイニング部をさらに備える請求項１〜請求項６に記載の情報処理システム。
【請求項８】
テキストマイニング部が、前記文書取得部が取得した文書に対して周知のテキストマイニング処理を施すことで、文書要約、文書クラスタリング、次元圧縮、トピック分類、テキスト分類等の結果を取得することを特徴とする請求項７に記載の情報処理システム。
【請求項９】
テキストマイニング部が、文書クラスタリング手法またはトピック分類の一種であって、短い文書で効果的に処理できるよう拡張された処理を行うことを特徴とする請求項７に記載の情報処理システム。
【請求項１０】
テキストマイニング部で用いる手法が、文書クラスタリング手法またはトピック分類手法の一種であって、分析対象の文書データベースに加えて、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａや検索エンジンの検索結果等の、ウエブにある大規模な文書データベースを用いることで、短い文書の解析精度を高める手法を用いることを特徴とする請求項７〜請求項９に記載の情報処理システム。
【請求項１１】
時系列解析部が異常値検出または変化点抽出処理によって異常値である時点や変化点である時点を算出し、テキストマイニング部が上記の異常値である時点や変化点である時点で区切られた区間ごとに、テキストマイニング手法を施すことを特徴とする請求項７〜請求項１０に記載の情報処理システム。
【請求項１２】
テキストマイニング部で用いる手法が、代表的な文書としてのふさわしさを表すスコアを用いて、異常値である時点や変化点である時点で区切られた、それぞれの区間における代表的な文書を抽出する手法であることを特徴とする請求項１１に記載の情報処理システム。
【請求項１３】
文書に対して、分かち書き処理やストップワードの除去等の自然言語解析を行う自然言語解析部と、
ある語句に対して、分析対象としてのふさわしさを表すスコアを算出するスコア算出部と、
スコア算出部が算出したスコアを用いて、新たに分析対象とする語句を選択してクエリを更新するクエリ更新部と、
をさらに備える請求項１〜請求項１２記載の情報処理システム。
【請求項１４】
クエリ更新部が出力したクエリが、再びクエリ受信部に入力されてクエリの更新処理が実施されるという再帰的な処理が実施され、再帰処理の終了条件を満たすまで繰り返しクエリが更新されることを特徴とする請求項１３に記載の情報処理システム。
【請求項１５】
スコア算出の手法が、ユーザーが入力したクエリに含まれる語句との共起頻度を用いることを特徴とする請求項１３又は請求項１４に記載の情報処理システム。
【請求項１６】
スコア算出の手法が、ユーザーが入力したクエリに含まれる語句との共起頻度（ｔｆ）と、文書データベースに含まれる文書の総数（ｎｄ）と、文書データベースにおいてその語句を含む文書数（ｐｆ）を用いてｔｆ×ｎｄ÷ｐｆで算出されたスコアであることを特徴とする請求項１３〜請求項１５に記載の情報処理システム。
【請求項１７】
スコア算出の手法が、ユーザーが入力したクエリに含まれる語句との共起頻度（ｔｆ）と、文書データベースに含まれる文書の総数（ｎｄ）と、文書データベースにおいてその語句を含む文書数（ｐｆ）を用いてｌｏｇ（ｔｆ＋１）×ｌｏｇ（ｎｄ÷ｐｆ）で算出されたスコアであることを特徴とする請求項１３〜請求項１５に記載の情報処理システム。
【請求項１８】
スコア算出の手法が、文書データベースにおいてその語句を含む、起こることがどれだけ稀であるかを表す文書の情報量を用いて算出されたスコアであることを特徴とする請求項１３〜請求項１５に記載の情報処理システム。
【請求項１９】
自動で処理を開始するための処理開始判定部と、
ユーザーが入力したクエリを記録するクエリ記録部と、
時系列解析の結果を記録する時系列解析記録部と、
テキストマイニングの結果を記録するテキストマイニング記録部と、
新たに検出された変化を通知するための変化通知部と、
をさらに備えることで、ユーザーに対してリアルタイムに変化を通知できることを特徴とする請求項１〜請求項１８に記載の情報処理システム。
【請求項２０】
文書データベースに蓄積されている文書が、ＷＷＷに蓄積されているブログ、マイクロブログ、電子掲示板、ニュース等の文書であって、
前記文書取得部はインターネットを経由して文書を取得することを特徴とする請求項１〜請求項１９に記載の情報処理システム。
【請求項２１】
文書データベースに蓄積されている生活者や消費者等の意見、感想、行動、思想等を分析することを用途とした当該情報処理システムであって、
文書データベースに蓄積されている文書が、インターネット上で提供されている文書投稿サイトに蓄積された文書であって、前記文書取得工程はインターネットを経由して文書を取得することを特徴とする請求項１〜請求項２０に記載の情報処理システム。
【請求項２２】
文書データベースに蓄積されている文書が、ブログサービスに投稿された文書であって、
前記文書取得部はインターネットを経由して各社が提供しているブログサービスに投稿されたブログを取得することを特徴とする請求項２１に記載の情報処理システム。
【請求項２３】
文書データベースが、ツイッター社のサーバーであって、
前記文書取得部はインターネットを経由してツイッター社のサーバーに接続して文書を取得することを特徴とする請求項２１に記載の情報処理システム。
【請求項２４】
文書データベースが、フェイスブック社のサーバーであって、
前記文書取得部はインターネットを経由してフェイスブック社のサーバーに接続して文書を取得することを特徴とする請求項２１に記載の情報処理システム。
【請求項２５】
文書データベースに蓄積されている文書が、ＭＲＯＣと呼ばれる市場調査用ソーシャルメディアを介して蓄積された文書であることを特徴とする請求項１〜請求項２０に記載の情報処理システム。
【請求項２６】
ユーザーがクエリを入力するクエリ入力工程と、
文書データベースから、指定されたクエリに該当する文書を取得する文書取得工程と、
取得した文書の時系列頻度を算出する時系列頻度算出工程と、
時系列頻度データに傾向推定、異常値検出、変化点抽出、予測、相関、スペクトル解析、バースト検知、変化点抽出等の周知の時系列解析手法を施す時系列解析工程と、
を備える情報処理方法。
【請求項２７】
時系列解析工程で実施する時系列解析が、時系列頻度のラグを移動平均で割った商に一般化パレート分布等の確率分布をフィッティングして、あらかじめ格納した閾値を下回る確率でしか発生しえない時点をバーストと指定する異常値検出手法であることを特徴とする請求項２６に記載の情報処理方法。
【請求項２８】
時系列解析工程で実施する時系列解析が、ノンパラメトリックな変化点検出手法であることを特徴とする請求項２６に記載の情報処理方法。
【請求項２９】
文書要約手法、文書クラスタリング手法、次元圧縮及びトピック分類手法、テキスト分類手法等の周知のテキストマイニング手法を実施するテキストマイニング工程を、
さらに実施することを特徴とする請求項２６〜請求項２８に記載の情報処理方法。
【請求項３０】
テキストマイニング工程で用いる手法が、文書クラスタリング手法またはトピック分類の一種であって、短い文書で効果的に処理できるよう拡張された手法であることを特徴とする請求項２９に記載の情報処理方法。
【請求項３１】
テキストマイニング工程で用いる手法が、トピック分類手法の一種であって、分析対象の文書データベースに加えて、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ等の外部文書データベースを用いることで、短い文書の解析精度を高める手法を用いることを特徴とする請求項２９又は請求項３０に記載の情報処理方法。
【請求項３２】
時系列解析工程が異常値検出または変化点抽出処理によって異常値である時点や変化点である時点を算出し、テキストマイニング工程が上記の異常値である時点や変化点である時点で区切られた区間ごとに、テキストマイニング手法を施すことを特徴とする請求項２９〜請求項３１に記載の情報処理方法。
【請求項３３】
テキストマイニング部で用いる手法が、語句ごとの出現頻度を表すスコアを用いて、ある区間の代表的な文書としてのふさわしさを表すスコアを算出することを特徴とする請求項３２に記載の情報処理方法。
【請求項３４】
文書に対して、分かち書き処理やストップワードの除去等の周知の自然言語解析を行う自然言語解析工程と、
ある語句に対して、分析対象としてのふさわしさのスコアを算出するスコア算出工程と、
スコア算出部が算出したスコアを用いて、新たに分析対象とする語句を選択してクエリを更新するクエリ更新工程と、
をさらに備える請求項２６〜請求項３３記載の情報処理方法。
【請求項３５】
スコア算出の手法が、ユーザーが入力したクエリに含まれる語句との共起頻度を用いることを特徴とする請求項３４に記載の情報処理方法。
【請求項３６】
スコア算出の手法が、ユーザーが入力したクエリに含まれる語句との共起頻度（ｔｆ）と、文書データベースに含まれる文書の総数（ｎｄ）と、文書データベースにおいてその語句を含む文書数（ｐｆ）を用いてｔｆ×ｎｄ÷ｐｆで算出されたスコアであることを特徴とする請求項３４に記載の情報処理方法。
【請求項３７】
スコア算出の手法が、ユーザーが入力したクエリに含まれる語句と共起頻度（ｔｆ）と、文書データベースに含まれる文書の総数（ｎｄ）と、文書データベースにおいてその語句を含む文書数（ｐｆ）を用いてｌｏｇ（ｔｆ＋１）×ｌｏｇ（ｎｄ÷ｐｆ）で算出されたスコアであることを特徴とする請求項３４に記載の情報処理方法。
【請求項３８】
スコア算出の手法が、文書データベースにおいてその語句を含む、起こることがどれだけ稀であるかを表す文書の情報量を用いて算出されたスコアであることを特徴とする請求項３４に記載の情報処理方法。
【請求項３９】
自動で処理を開始するための処理開始判定工程と、
ユーザーが入力したクエリを記録するクエリ記録工程と、
時系列解析の結果を記録する時系列解析記録工程と、
テキストマイニングの結果を記録するテキストマイニング記録工程と、
新たに検出された変化を通知するための変化通知工程と、
をさらに備えることで、ユーザーに対してリアルタイムに変化を通知できることを特徴とする請求項２６〜請求項３８に記載の情報処理システム。
【請求項４０】
文書データベースに蓄積されている生活者や消費者等の意見、感想、行動、思想等を分析することを用途とした情報処理方法であって、
文書データベースが、ウエブに蓄積されているブログ、マイクロブログ、ソーシャルネットワークサービス、電子掲示板、ニュース等の文書であり、前記文書取得工程はインターネットを経由して文書を取得することを特徴とする請求項２６〜請求項３９に記載の情報処理方法。
【請求項４１】
請求項２６〜請求項４０に記載の方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、複数の文書を分析することで、市場動向の理解、将来予測のための予兆発見を行う技術に関する。
【背景技術】
【０００２】  近年、インターネットや情報処理技術の普及により、企業その他組織のデータベースやＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ；以下ウエブとも称する）に時々刻々と膨大な文書が生成、蓄積されており、文書データベースの経時変化を分析することで生活者意識や市場動向の理解、ひいては将来予測のための予兆発見を行う取り組みがなされている。
例えば、企業への苦情、称賛、感想、質問などを閲覧、分析して顧客を理解するために、企業のコールセンターに寄せられた声に種々の自然言語処理を施して分析することや、ウエブにあるマイクロブログ・サービス（ツイッター等）に投稿された文書を、興味のあるキーワードで検索し、検索して得られた文書にセンチメント分析を施し、生活者の感情の変化を理解しようとする。【０００３】  従来、情報処理装置を用いて市場の動向等を理解する方法として、特許文献１のようなインターネットを利用した市場調査を行う装置があった。【０００４】  特許文献１のような装置は、消費者の考えを効率よく収集することで、市場調査を効率化するメリットがあるが、収集したデータを分析する具体的な方法は提供していない。【０００５】  非特許文献２では、ウエブのブログサービスに投稿された文書において、特定の単語が出現する時系列頻度や、センチメント分析での肯定感情の割合が、映画のチケットの売上と相関があるという報告がなされている。【０００６】  この報告は、ある単語がウエブの文書投稿サイトに出現する時系列頻度の分析や、投稿された文書にセンチメント分析を実施することの産業上の効果を限定的な対象において実証したと解釈でき、単語の時系列頻度を出力したり、センチメント分析を行う情報処理装置が商用化された。【０００７】  文書投稿サイト等の、時々刻々と文書が追加される文書データベースを分析するための情報処理装置として、例えば非特許文献１の製品があり、ユーザーが指定したクエリに該当する文書の時系列頻度を出力したり、当該文書に感情分析を行う機能を有する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】  特開２００４−３６２６１３号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】  株式会社ホットリンク，“今日から使える！ソーシャルメディア分析の決定版！！クチコミ＠係長”，ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｈｏｔｔｏｌｉｎｋ．ｃｏ．ｊｐ／ｐｄｆ／ｋａｋａｒｉｃｈｏ．ｐｄｆ（２０１３年１２月検索）
【非特許文献２】  Ｓ．Ａｓｕｒ  ａｎｄ  Ｂ．Ａ．Ｈｕｂｅｒｍａｎ，“Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ  ｔｈｅ  ｆｕｔｕｒｅ  ｗｉｔｈ  ｓｏｃｉａｌ  ｍｅｄｉａ，”ｉｎ  Ｗｅｂ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ａｇｅｎｔ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＷＩ−ＩＡＴ），２０１０  ＩＥＥＥ／ＷＩＣ／ＡＣＭ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ，２０１０年，ｖｏｌ．１，ｎｏ．６，ｐｐ．４９２−４９９．
【非特許文献３】  Ｃｒｙｅｒ，Ｊｏｎａｔｈａｎ  Ｄ．，ａｎｄ  Ｋｕｎｇ−Ｓｉｋ  Ｃｈａｎ．Ｔｉｍｅ  ｓｅｒｉｅｓ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｗｉｔｈ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  Ｒ．Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，２００８．
【非特許文献４】  Ｃｈａｎｄｏｌａ，Ｖａｒｕｎ，Ａｒｉｎｄａｍ  Ｂａｎｅｒｊｅｅ，ａｎｄ  Ｖｉｐｉｎ  Ｋｕｍａｒ．″Ａｎｏｍａｌｙ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ：Ａｓｕｒｖｅｙ．″ＡＣＭ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  Ｓｕｒｖｅｙｓ（ＣＳＵＲ）４１．３（２００９）：１５．
【非特許文献５】  Ｃａｒｌｉｎ，Ｂ．Ｐ．，Ｇｅｌｆａｎｄ，Ａ．Ｅ．，ａｎｄ  Ｓｍｉｔｈ，Ａ．Ｆ．（１９９２），“Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ  Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ｃｈａｎｇｅｐｏｉｎｔ  Ｐｒｏｂｌｅｍｓ，”Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，４１（２），３８９−４０５．
【非特許文献６】  ＭＡｔｔｅｓｏｎ  Ｄ．Ｓ．，Ｊａｍｅｓ  Ｎ．Ａ．（２０１３）．Ａ  Ｎｏｎｐａｒａｍｅｔｒｉｃ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｆｏｒ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｃｈａｎｇｅ  Ｐｏｉｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ  Ｄａｔａ．
【非特許文献７】  Ａｇｇａｒｗａｌ，Ｃｈａｒｕ  Ｃ．，ａｎｄ  ＣｈｅｎｇＸｉａｎｇ  Ｚｈａｉ，ｅｄｓ．Ｍｉｎｉｎｇ  ｔｅｘｔ  ｄａｔａ．Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，２０１２．
【非特許文献８】  “Ｖ．ＣＬＵＳＴＥＲＩＮＧ  ｓｈｏｒｔ  ｄｏｃｕｍｅｎｔｓ”ｉｎ  Ｔａｇａｒｅｌｌｉ，Ａｎｄｒｅａ，ａｎｄ  Ｇｅｏｒｇｅ  Ｋａｒｙｐｉｓ．″Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ：Ｔｈｅ  Ｎｅｘｔ  Ｆｒｏｎｔｉｅｒ．″Ｄａｔａ  Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ：Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ（２０１３）：３０５，ｐ．１１．
【非特許文献９】  Ｂａｎｅｒｊｅｅ，Ｓｏｍｎａｔｈ，Ｋｒｉｓｈｎａｎ  Ｒａｍａｎａｔｈａｎ，ａｎｄ  Ａｊａｙ  Ｇｕｐｔａ．″Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ  ｓｈｏｒｔ  ｔｅｘｔｓ  ｕｓｉｎｇ  ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．″Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ３０ｔｈ  ａｎｎｕａｌ  ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  ＡＣＭ  ＳＩＧＩＲ  ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  ａｎｄ  ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  ｉｎ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｒｅｔｒｉｅｖａｌ．ＡＣＭ，２００７．
【非特許文献１０】  Ｂｏｌｌｅｇａｌａ，Ｄａｎｕｓｈｋａ，Ｙｕｔａｋａ  Ｍａｔｓｕｏ，ａｎｄ  Ｍｉｔｓｕｒｕ  Ｉｓｈｉｚｕｋａ．″Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ  ｓｅｍａｎｔｉｃ  ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  ｂｅｔｗｅｅｎ  ｗｏｒｄｓ  ｕｓｉｎｇ  ｗｅｂ  ｓｅａｒｃｈ  ｅｎｇｉｎｅｓ．″ｗｗｗ  ７（２００７）：７５７−７６６．
【非特許文献１１】  Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ，“ｔｆ−ｉｄｆ”，ｈｔｔｐ：／／ｅｎ．ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／Ｔｆｉｄｆ（２０１３年１２月検索）
【非特許文献１２】  Ｍｎｉｈ，Ａｎｄｒｉｙ，ａｎｄ  Ｇｅｏｆｆｒｅｙ  Ｅ．Ｈｉｎｔｏｎ．″Ａ  ｓｃａｌａｂｌｅ  ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  ｌａｎｇｕａｇｅ  ｍｏｄｅｌ．″Ａｄｖａｎｃｅｓ  ｉｎ  ｎｅｕｒａｌ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍｓ．２００８．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】  しかしながら、非特許文献１のような従来の情報処理装置においては、下記の課題があった。
（１）出力された時系列頻度は単なる１次元時系列ベクトルであって、ここから市場を理解し将来を展望するためには、ユーザーが何らかの別の分析をせねばならない
（２）話題となっているトピックや、トピックに対するユーザーのセンチメント、さらにはそれらの変化を分析できない
（３）情報処理装置に入力するクエリをユーザーが考えるため分析に漏れが生じうる【００１１】  （１）においては、例えば、インスタントラーメン市場の動向を理解するために「インスタントラーメン」という語句を含む文書の時系列頻度を出力しても、その時系列頻度を解釈する作業は、作業に慣れたユーザーでないと難しく、また、慣れたユーザーであっても恣意的になるという問題がある。【００１２】  つまり、（１）の課題は次のように具体化される。市場動向等の理解を、容易かつ、恣意的ではないものとするための機械的な分析結果をユーザーに提供する。【００１３】  （２）においては、単に時系列頻度を解釈するだけでは、生活者の興味関心やニーズ、およびそれらの変化を掬い取れないということであって、部分的には非特許文献１のシステムのセンチメント分析でこれは実現されているが、センチメント分析による肯定・否定感情の比率だけしかわからないという問題である。【００１４】  （３）においては、例えば、インスタントラーメン市場の動向を分析する際に、「インスタントラーメン」に加えて「袋麺」「味噌味」といったキーワードでの分析が有効かもしれない。しかも、分析対象の市場は時々刻々と変化するため、それにあわせてキーワードを更新することが望ましいが、更新もユーザーに負担である。【００１５】  つまり、（３）の課題は次のように具体化される。すなわち、ユーザーが入力したクエリに関連がある語句を自動で発見し、その語句を追加したクエリを生成することで、分析の漏れを回避する。【００１６】  さらに、上記の課題の解決にあたり、下記の課題を同時に解決できるとなおよい。
（４）ブログやマイクロブログ等の文書の時系列頻度からバーストを検知する際、一般化パレート分布とよくフィットするという観察結果を反映した手法が必要である。
（５）ブログやマイクロブログ等の文書の時系列頻度から変化点抽出する際、背後にある確率分布が未知であっても効果的に変化点抽出を行える手法が必要である。
（６）マイクロブログのテキストマイニングにおいて、１４０文字以下の短い文書をテキストマイニングできる手法が必要である。
【課題を解決するための手段】
【００１７】  かかる課題を解決するために、本発明は以下の特徴を有することとする。【００１８】  すなわち、請求項１記載の発明は、前記課題の（１）を解決するため、
情報処理システムにおいて、
ユーザー端末に入力されたクエリを受信するクエリ受信部と、
文書データベースから、指定されたクエリに該当する文書を取得する文書取得部と、
取得した文書の時系列頻度を算出する時系列頻度算出部と、
時系列頻度データに時系列解析を施す時系列解析部と、
を備える。【００１９】  請求項２記載の発明は、請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
時系列解析部が実施する時系列解析手段が、傾向推定、異常値検出、変化点抽出、予測、相関、スペクトル解析等の周知の時系列解析手法であることを特徴とする。【００２０】  請求項３記載の発明は、請求項１又は２に記載の情報処理システムにおいて、
時系列解析部が実施する時系列解析手段が、周知の異常値検出手法を用いて、時系列頻度におけるバーストを検出する手段であることを特徴とする。【００２１】  請求項４記載の発明は、請求項１〜請求項３に記載の情報処理システムにおいて、前記課題の（４）を解決するため、
時系列解析部が実施する時系列解析手段がバーストを検出する手法であって、時系列頻度のラグを移動平均で割った商に一般化パレート分布等の確率分布をフィッティングして、あらかじめ格納した閾値を下回る確率でしか発生しえない時点をバーストと指定することを特徴とする。【００２２】  請求項４記載の発明は、請求項１又は請求項２に記載の情報処理システムにおいて、
時系列解析部が実施する時系列解析手段が、パラメトリックな変化点抽出法によって、時系列頻度における変化点を算出することを特徴とする。【００２３】  請求項６記載の発明は、  請求項１又は請求項２に記載の情報処理システムにおいて、前記課題の（５）を解決するため、
時系列解析部が実施する時系列解析手段が、ノンパラメトリックな変化点抽出手法によって、時系列頻度における変化点を算出することを特徴とする。【００２４】  請求項７記載の発明は、前記課題の（２）を解決するため、
請求項１〜請求項６に記載の情報処理システムにおいて、
前記文書取得部が取得した文書に対してテキストマイニング処理を施すテキストマイニング部と、
さらに備える。【００２５】  請求項８記載の発明は、請求項７に記載の情報処理システムにおいて、
テキストマイニング部が、前記文書取得部が取得した文書に対して周知のテキストマイニング処理を施すことで、文書要約、文書クラスタリング、次元圧縮、トピック分類、テキスト分類等の結果を取得することを特徴とする。【００２６】  請求項９記載の発明は、請求項７に記載の情報処理システムにおいて、
前記課題の（６）を解決するため、
テキストマイニング部が、文書クラスタリング手法またはトピック分類の一種であって、短い文書で効果的に処理できるよう拡張された処理を行うことを特徴とする。【００２７】  請求項１０記載の発明は、請求項７又は９に記載の情報処理システムにおいて、
前記課題の（６）を解決するため、
テキストマイニング部で用いる手法が、文書クラスタリング手法またはトピック分類手法の一種であって、分析対象の文書データベースに加えて、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａや検索エンジンの検索結果等の、ウエブにある大規模な文書データベースを用いることで、短い文書の解析精度を高める手法を用いることを特徴とする。【００２８】  請求項１１記載の発明は、請求項７〜請求項１０に記載の情報処理システムにおいて、例えばトピックやセンチメント等の、経時変化を算出するために、
テキストマイニング部が、時系列解析部の異常値検出や変化点抽出が算出した、異常値である時点や変化点である時点で区切られた区間ごとに、テキストマイニング手法を施すことを特徴とする。【００２９】  請求項１２記載の発明は、請求項１１に記載の情報処理システムにおいて、
前記課題の（６）を解決するため、
テキストマイニング部で用いる手法が、代表的な文書としてのふさわしさを表すスコアを用いて、異常値である時点や変化点である時点で区切られた、それぞれの区間における代表的な文書を、短い文書であっても効果的に抽出する手法であることを特徴とする。【００３０】  請求項１３記載の発明は、前記課題の（３）を、ユーザーが入力したクエリと関連する語句を自動で発見し、その語句を追加してクエリを更新することによって解決するために、
請求項１〜請求項１２記載の情報処理システムにおいて、
文書に対して、分かち書き処理やストップワードの除去等の自然言語解析を行う自然言語解析部と、
ある語句に対して、分析対象としてのふさわしさを表すスコアを算出するスコア算出部と、
スコア算出部が算出したスコアを用いて、新たに分析対象とする語句を選択してクエリを更新するクエリ更新部と、
をさらに備える。【００３１】  請求項１４記載の発明は、請求項１３に記載の情報処理システムにおいて、
クエリ更新部が出力したクエリが、再びクエリ受信部に入力されてクエリの更新処理が実施されるという再帰的な処理が実施され、再帰処理の終了条件を満たすまで繰り返しクエリが更新されることを特徴とする。【００３２】  請求項１５記載の発明は、請求項１３又は請求項１４に記載の情報処理システムにおいて、
スコア算出の手法が、ユーザーが入力したクエリに含まれる語句との共起頻度を用いることを特徴とする。【００３３】  請求項１６記載の発明は、請求項１３〜請求項１５に記載の情報処理システムにおいて、
スコア算出の手法が、ユーザーが入力したクエリに含まれる語句との共起頻度（ｔｆ）と、文書データベースに含まれる文書の総数（ｎｄ）と、文書データベースにおいてその語句を含む文書数（ｐｆ）を用いてｔｆ×ｎｄ÷ｐｆで算出されたスコアであることを特徴とする。【００３４】  請求項１７記載の発明は、請求項１３〜請求項１５に記載の情報処理システムにおいて、
スコア算出の手法が、ユーザーが入力したクエリに含まれる語句との共起頻度（ｔｆ）と、文書データベースに含まれる文書の総数（ｎｄ）と、文書データベースにおいてその語句を含む文書数（ｐｆ）を用いてｌｏｇ（ｔｆ＋ｌ）×ｌｏｇ（ｎｄ÷ｐｆ）で算出されたスコアであることを特徴とする。【００３５】  請求項１８記載の発明は、  請求項１３〜請求項１５に記載の情報処理システムにおいて、
スコア算出の手法が、文書データベースにおいてその語句を含む文書の情報量を用いて算出されたスコアであることを特徴とする。ここで、情報量とは、起こることがどれだけ稀であるか（発生確率が低いか）を表す、エントロピーとも呼ばれる量である。【００３６】  請求項１９記載の発明は、請求項１〜請求項１８に記載の情報処理システムにおいて、
自動で処理を開始するための処理開始判定部と、
ユーザーが入力したクエリを記録するクエリ記録部と、
時系列解析の結果を記録する時系列解析記録部と、
テキストマイニングの結果を記録するテキストマイニング記録部と、
新たに検出された変化を通知するための変化通知部と、
をさらに備えることで、ユーザーに対してリアルタイムに変化を通知できることを特徴とする。【００３７】  請求項２０記載の発明は、請求項１〜請求項１９に記載の情報処理システムにおいて、
文書データベースに蓄積されている文書が、ＷＷＷに蓄積されているブログ、マイクロブログ、電子掲示板、ニュース等の文書であって、
前記文書取得部はインターネットを経由して文書を取得することを特徴とする。【００３８】  請求項２１記載の発明は、請求項１〜請求項２０に記載の情報処理システムにおいて、
文書データベースに蓄積されている生活者や消費者等の意見、感想、行動、思想等を分析することを用途とした当該情報処理システムであって、
文書データベースに蓄積されている文書が、インターネット上で提供されている文書投稿サイトに蓄積された文書であって、前記文書取得工程はインターネットを経由して文書を取得することを特徴とする。【００３９】  請求項２２記載の発明は、請求項２１に記載の情報処理システムにおいて、
文書データベースに蓄積されている文書が、ブログサービスに投稿された文書であって、
前記文書取得部はインターネットを経由して各社が提供しているブログサービスに投稿されたブログを取得することを特徴とする。【００４０】  請求項２３記載の発明は、請求項２１に記載の情報処理システムにおいて、
文書データベースが、ツイッター社のサーバーであって、
前記文書取得部はインターネットを経由してツイッター社のサーバーに接続して文書を取得することを特徴とする。【００４１】  請求項２４記載の発明は、請求項２１に記載の情報処理システムにおいて、
文書データベースが、フェイスブック社のサーバーであって、
前記文書取得部はインターネットを経由してフェイスブック社のサーバーに接続して文書を取得することを特徴とする。【００４２】  請求項２５記載の発明は、請求項１〜請求項２０に記載の情報処理システムにおいて、  文書データベースに蓄積されている文書が、ＭＲＯＣと呼ばれる市場調査用ソーシャルメディアを介して蓄積された文書であることを特徴とする。【００４３】  請求項２６記載の発明は、情報処理方法において、
ユーザーがクエリを入力するクエリ入力工程と、
文書データベースから、指定されたクエリに該当する文書を取得する文書取得工程と、
取得した文書の時系列頻度を算出する時系列頻度算出工程と、
時系列頻度データに傾向推定、異常値検出、変化点抽出、予測、相関、スペクトル解析、バースト検知、変化点抽出等の周知の時系列解析手法を施す時系列解析工程と、
を備える。【００４４】  請求項２７記載の発明は、請求項２５に記載の情報処理方法において、
時系列解析工程で実施する時系列解析が、時系列頻度のラグを移動平均で割った商に一般化パレート分布等の確率分布をフィッティングして、あらかじめ格納した閾値を下回る確率でしか発生しえない時点をバーストと指定する異常値検出手法であることを特徴とする。【００４５】  請求項２８記載の発明は、請求項２５に記載の情報処理方法において、
時系列解析工程で実施する時系列解析が、ノンパラメトリックな変化点検出手法であること
を特徴とする。【００４６】  請求項２９記載の発明は、請求項２５〜請求項２７に記載の情報処理方法において、
文書要約手法、文書クラスタリング手法、次元圧縮及びトピック分類手法、テキスト分類手法等の周知のテキストマイニング手法を実施するテキストマイニング工程を、
さらに実施することを特徴とする。【００４７】  請求項３０記載の発明は、請求項２８に記載の情報処理方法において、
テキストマイニング工程で用いる手法が、文書クラスタリング手法またはトピック分類の一種であって、短い文書で効果的に処理できるよう拡張された手法であることを特徴とする。【００４８】  請求項３１記載の発明は、請求項２８に記載の情報処理方法において、
テキストマイニング工程で用いる手法が、トピック分類手法の一種であって、分析対象の文書データベースに加えて、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ等の外部文書データベースを用いることで、短い文書の解析精度を高める手法を用いることを特徴とする。【００４９】  請求項３２記載の発明は、  請求項２８〜請求項３０に記載の情報処理方法において、区間ごとの経時変化を理解するために、
テキストマイニング工程が、前記の時系列解析部の異常値検出や変化点抽出によって得られた期間ごとにテキストマイニング手法を施すことを特徴とする。【００５０】  請求項３３記載の発明は、請求項３１に記載の情報処理方法において、
テキストマイニング部で用いる手法が、語句ごとの出現頻度を表すスコアを用いて、ある区間の代表的な文書としてのふさわしさを表すスコアを算出することを特徴とする。【００５１】  請求項３４記載の発明は、請求項２６〜請求項３２記載の情報処理方法において、
文書に対して、分かち書き処理やストップワードの除去等の周知の自然言語解析を行う自然言語解析工程と、
ある語句に対して、分析対象としてのふさわしさのスコアを算出するスコア算出工程と、
スコア算出部が算出したスコアを用いて、新たに分析対象とする語句を選択してクエリを更新するクエリ更新工程と、
をさらに備える。【００５２】  請求項３５記載の発明は、請求項３３に記載の情報処理方法において、
スコア算出の手法が、ユーザーが入力したクエリに含まれる語句との共起頻度を用いることを特徴とする。【００５３】  請求項３６記載の発明は、請求項３３に記載の情報処理方法において、
スコア算出の手法が、ユーザーが入力したクエリに含まれる語句との共起頻度（ｔｆ）と、文書データベースに含まれる文書の総数（ｎｄ）と、文書データベースにおいてその語句を含む文書数（ｐｆ）を用いてｔｆ×ｎｄ÷ｐｆで算出されたスコアであることを特徴とする。【００５４】  請求項３７記載の発明は、請求項３３に記載の情報処理方法において、
スコア算出の手法が、ユーザーが入力したクエリに含まれる語句との共起頻度（ｔｆ）と、文書データベースに含まれる文書の総数（ｎｄ）と、文書データベースにおいてその語句を含む文書数（ｐｆ）を用いてｌｏｇ（ｔｆ＋１）×ｌｏｇ（ｎｄ÷ｐｆ）で算出されたスコアであることを特徴とする。【００５５】  請求項３８記載の発明は、請求項３３に記載の情報処理方法において、
スコア算出の手法が、文書データベースにおいてその語句を含む文書の情報量を用いて算出されたスコアであることを特徴とする。ここで、情報量とは、起こることがどれだけ稀であるか（発生確率が低いか）を表す、エントロピーとも呼ばれる量である。【００５６】  請求項３９記載の発明は、  請求項２５〜請求項３７に記載の情報処理システムにおいて、
自動で処理を開始するための処理開始判定工程と、
ユーザーが入力したクエリを記録するクエリ記録工程と、
時系列解析の結果を記録する時系列解析記録工程と、
テキストマイニングの結果を記録するテキストマイニング記録工程と、
新たに検出された変化を通知するための変化通知工程と、
をさらに備えることで、ユーザーに対してリアルタイムに変化を通知できることを特徴とする。【００５７】  請求項４０記載の発明は、請求項２５〜請求項３８に記載の情報処理方法において、
文書データベースに蓄積されている生活者や消費者等の意見、感想、行動、思想等を分析することを用途とした情報処理方法であって、
文書データベースが、ウエブに蓄積されているブログ、マイクロブログ、ソーシャルネットワークサービス、電子掲示板、ニュース等の文書であり、前記文書取得工程はインターネットを経由して文書を取得することを特徴とする。【００５８】  請求項４１に記載の発明は、プログラムにおいて、請求項２５〜請求項３９に記載の方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。更に、この情報処理プログラムをコンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録したものも含まれる。コンピュータに、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。【００５９】  ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータ等から取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、ブルーレイディスク（Ｂｌｕ−ｒａｙ  Ｄｉｓｃ）、ＤＡＴ、８ｍｍテープ、フラッシュメモリなどのメモリカード等がある。また、コンピュータ等に固定された記録媒体としてハードディスクやＲＯＭ（リードオンリーメモリ）等がある。
【発明の効果】
【００６０】  本発明によれば、情報処理システムが、時系列頻度に対して時系列解析及びテキストマイニングを実施し、クエリを自動で更新し、処理を自動で実施して変化を通知する構成としたことによって、下記の効果を奏する。
（１）熟練したユーザーでなくても恣意的でない時系列頻度の分析が行える
（２）話題となっているトピックや、トピックに対するユーザーのセンチメント、さらにはそれらの変化を分析できる
（３）入力するクエリをユーザーが考える負担を軽減し、分析の漏れを防止する
（４）ブログやマイクロブログ等の文書の時系列頻度からバーストを検知する際、一般化パレート分布とよくフィットするという観察結果を反映した手法により、効果的にバーストを検知できる。
（５）ブログやマイクロブログ等の文書の時系列頻度から変化点抽出する際、背後にある確率分布が未知であっても変化点抽出を行える手法により、効果的に変化点抽出が行える。
（６）マイクロブログのテキストマイニングにおいて、１４０文字以下の短い文書であっても文書のクラスタリングや代表的な文書を抽出できる。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】図１は、実施形態１に係る情報処理システムのブロック図である。
【図２】図２は、実施形態１の原理を説明するフローチャートである。
【図３】図３は、文書データベースに蓄積されているデータ例を示す図である。
【図４】図４は、時系列頻度算出部１３の出力するデータ例を示す図である。
【図５】図５は、一般化パレート分布を用いた時系列解析の原理を示すフローチャートである。
【図６】図６は、実施形態２に係る情報処理システムのブロック図である。
【図７】図７は、実施形態２の原理を説明するフローチャートである。
【図８】図８は、自然言語解析部１６の出力するデータ例を示す図である。
【図９】図９は、スコア算出部１７の動作原理を説明するフローチャートである。
【図１０】図１０は、スコア算出部１４の出力するデータ例を示す図である。
【図１１】図１１は、実施形態２においてクエリ更新を再帰的に行う方法の原理を説明するフローチャートである。
【図１２】図１２は、実施形態３に係る情報処理システムのブロック図である。
【図１３】図１３は、実施形態３の原理を説明するフローチャートである。
【図１４】図１４は、変形例３−１に係る情報処理システムのブロック図である。
【図１５】図１５は、変形例３−１の原理を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６２】以下に、本発明の好ましい実施の形態を、添付の図面に基づいて詳細に説明する。【００６３】以下、情報処理装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
（実施形態１）
図１は、本発明の実施例１である情報処理システム１００を示すブロック図である。【００６４】  本実施形態１の情報処理システム１００は、当該情報処理装置１、及びユーザー端末２、及び文書データベース３を有する。【００６５】  情報処理装置装置１はユーザー端末２からクエリを受け取り、クエリに該当する文書を文書データベース３から受け取り、受け取った文書の時系列頻度を算出し、時系列頻度に時系列解析とテキストマイニングとを施し、時系列解析結果とテキストマイニング結果とをユーザー端末に出力する。【００６６】  情報処理装置１は、クエリ受信部１１と、文書取得部１２と、時系列頻度算出部１３と、時系列解析部１４と、テキストマイニング部１５を有する。【００６７】  図２は、実施形態１の原理を説明するフローチャートである【００６８】  まず、ユーザー端末２から分析対象のクエリを受信し（ステップＳ１）、受信したクエリに該当する文書を文書データベース３から取得し（ステップＳ２）、取得した文書の時系列頻度を算出し（ステップＳ３）、時系列頻度について時系列解析手法を施し（ステップＳ４）、取得した文書の全て、または、変化点で区切られた期間ごとにテキストマイニングを施し（ステップＳ５）、時系列解析とテキストマイニングの結果をユーザー端末に出力する。【００６９】  ステップＳ４が出力する時系列解析結果を出力するだけでも市場の変化を理解する上で有益である。その場合は、図１においてテキストマイニング部を除いた構成のもとで、図２のフローチャートにおいてＳ５を実施しない方法で処理を行ってもよい。【００７０】  図３は文書データベースに記録されているデータ例を示す図である。各文書には「０００１」「０００２」等の一意な文書ＩＤと、時刻情報が付与されている。【００７１】  ステップＳ１で、クエリ取得部１１は、ユーザー端末で入力されたクエリを受け取る。受信するクエリは、単一の語句でも、論理演算子と複数語句を組み合わせた形式でもよい。例えば、「ｓｕｉｃａ」という単一の語句でもよいし、「ｓｕｉｃａ  ＡＮＤ（履歴  ＯＲ  第三者提供）」といった形式でもよい。ただし、論理演算子はＡＮＤとＯＲに限定する。以下、特に断らない限り論理演算子はＡＮＤとＯＲに限定する。【００７２】  ステップＳ２で、文書取得部１２は、ユーザー端末で入力されたクエリに該当する文書を文書データベースから取得する。例えば、「ｓｕｉｃａ  ＡＮＤ（履歴  ＯＲ  第三者提供）」というクエリを受け取った場合は、”ｓｕｉｃａ”と”履歴”の両方を含む文書と”ｓｕｉｃａ”と”第三者提供”の両方を含む文書を文書データベースから取得する。【００７３】  文書取得部１２が取得した文書に対して、分析のノイズとなる文書を除去する処理を施しても良い。ノイズ除外には、例えばナイーブベイズ分類器やＳＶＭ等の一般的な機械学習の手法等を用いることができる。【００７４】  ステップＳ３で、文書取得部１２がステップＳ２で取得した文書の時系列頻度を算出する。時系列頻度のウインドウ幅はあらかじめ格納しておく。例えば、ウインドウ幅として１日を格納しておくと図４に例示されたような、１日ごとの文書数が記録されたデータをステップＳ３で算出する。【００７５】  ステップＳ４で、時系列解析部１４は、ステップＳ３で得た時系列頻度に対して時系列解析を施す。【００７６】  例えば、非特許文献３で示されているような、傾向推定、異常値検出、変化点抽出、予測、相関、スペクトル解析等の周知の時系列解析手法を時系列頻度に対して施す。【００７７】  ステップＳ４で、例えば、  非特許文献４で示されているような、  時系列解析部が周知の異常値検出手法を用いてバーストを検出してもよい。【００７８】  バースト検知法として、下記に述べる、一般化パレート分布を用いる手法でもよい。【００７９】  図５は、一般化パレート分布を用いるバースト検知法の処理手順を示したフローチャートである。【００８０】  ステップＳ４０１では、ステップＳ３で算出した時系列頻度について、あらかじめ格納された整数をラグ係数とするラグと、あらかじめ格納した奇数をウインドウ幅とする移動平均とを算出する。例えばラグ係数には１を、ウインドウ幅には１１を用いるとよい。【００８１】  ステップＳ４０２では、ラグの系列を移動平均で割った商の絶対値の系列を［数１］で算出する
【数１】
2015130136.tif 000003
【００８２】  ステップＳ４０３では、それぞれのｔにおいてＬＰＭ（ｔ）がとる値の頻度のヒストグラム（以下でＬＰＭＨと呼ぶ）に一般化パレート分布をフィッティングする。例えば、最尤法によってＬＰＭＨにフィットする一般化パレート分布のパラメータを求めてもよい。【００８３】  ステップＳ４０４では、ステップＳ４０３で得た一般化パレート分布について、あらかじめ格納された閾値以下のパーセンタイルであるような右側区間ＨＳを求める。格納する閾値としては、例えば５％としてもよい。区間ＨＳはヒストグラムにフィットさせた一般化パレート分布の右側区間であるから、［ｘ，∞）（つまりｘ以上）の形式をとる区間である。【００８４】  ステップＳ４０５では、ＬＰＭ（ｔ）の値が区間ＨＳに含まれる全ての時刻ｔをバースト点として出力し、処理を終了する。例えば、ＨＳが区間［ｘ，∞）である時、
ＬＰＭ（ｔ）≧ｘであるような全てのｔがバースト点として出力される。【００８５】  なお、上記の手法では、時刻ｔでバーストと判定され、かつ、時刻ｔ＋１での時系列頻度の値が時刻ｔにおける値と同じ水準の値であるとき、ｔ＋１はバーストではないと判断される。この場合に、ｔでバーストが開始し、ｔ＋１でもバーストが継続していると出力したい場合は上記手法を以下のように変えて実施する。【００８６】  すなわち、まず、ステップＳ４０１〜ステップＳ４０４までは同様の処理を実施する。その後、バーストである時刻を決めるために、ＬＰＭの最小のｔについて、
ＬＰＭ（ｔ）≧ｘをチェックし、最初にバーストと判定されるまで、ｔをインクリメントしていく。ｔ＝ｂでバーストと判定された時、ＬＰＭ（ｂ＋１）の値をラグ係数を１だけ増やして再び［数１］で算出し、ＬＰＭ（ｂ＋１）の値を更新する。更新したＬＰＭ（ｂ＋１）についてＨＳに含まれるかをチェックしてバーストか判定する。ｔ＝ｂ＋１がバーストと判定された場合、ｔ＝ｂ＋２についてＬＰＭの値をラグ係数を２だけ増やして再び算出して更新する。以下、バーストと判定され続ける限り、ラグ係数を増やしながらＬＰＭを更新してバースト判定を続けていく。ｔ＝ｂ＋１がバーストでないと判定された場合、ＬＰＭ（ｂ＋２）以降のバースト判定を再びｔをインクリメントしながら進めていく。【００８７】  上記の、一般化パレート分布を用いる手法が有効である理由は、バースト現象が見られる、例えばツイッター等の文書投稿サイトにおいて、ＬＰＭＨが一般化パレート分布によくフィットし、さらに、フィットさせた一般化パレート分布について５％前後のパーセンタイル以下の時点をバーストと定義して、それらのバースト点を分析すると、その時刻で注目すべき事象が実際に起きている、という観察結果による。【００８８】  従って、対象とする文書データベースの特性によって、一般化パレートと違う分布を用いてもよい。【００８９】  ステップＳ４で、時系列解析部が、パラメトリックな変化点抽出手法を用いて変化点を検出してもよい。例えば非特許文献５で報告されている手法を用いてもよい。【００９０】  例えば、マイクロブログ等の文書を分析するにあたり、背後にある確率分布は未知であるため、ノンパラメトリックな変化点抽出法が有効である。そこで、ステップＳ４で、時系列解析部が、例えば、非特許文献６で報告されている手法を用いてノンパラメトリックな変化点抽出手法を用いて変化点を検出してもよい。【００９１】  ステップＳ５で、テキストマイニング部１５は、ステップＳ２で取得した文書にテキストマイニングを施す。【００９２】  テキストマイニング手法として、文書要約手法、文書クラスタリング手法、次元圧縮及びトピック分類手法、テキスト分類手法等の、例えば非特許文献７で報告されている、周知のテキストマイニング手法を実施してもよい。【００９３】  例えばセンチメント分析は、機械学習を用いたテキスト分類手法のひとつである。【００９４】  トピック分類手法として、例えば、ｐＬＳＩ、ＬＤＡ、ＤＰＭ、ＨＤＰといったモデルやその変種等を用いて文書を分類してもよい。【００９５】  文書が短い時に、上記のテキストマイニング手法が効果的に働かないことがある。例えば、ツイッターに投稿される文書は１４０文字以下であり、ツイッターの文書に対してＬＤＡによるトピック分類を施しても効果的にトピック分類できないことがある。【００９６】  そのため、短い文書を効果的にクラスタリングまたはトピック分類するために拡張された手法を用いてもよい。例えば非特許文献８で報告されている手法を用いればよい。【００９７】  また、分析対象の文書データベースに加えて、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａや検索エンジンの検索結果等の、ウエブにある大規模な文書データベースを用いることで、短い文書の解析精度を高め��手法を用いてもよい。この場合の実施形態は、文書取得部が文書データベース３に加えてインターネット経由でＷｉｋｉｐｅｄｉａや検索エンジン等の提供する文書を取得する形態となる。例えば非特許文献９や非特許文献１０で報告されている手法を用いればよい。【００９８】  テキストマイニングは取得した文書の全ての期間について１回実施してもよいし、ステップＳ４で求めた変化点やバースト点（またはバースト区間）で区切られた区間ごとに複数回実施してもよい。変化点で区切られた期間ごとにテキストマイニングを実施することで、市場の経時変化を理解することができる。【００９９】  ステップＳ５のテキストマイニングにおいて、上記のように、変化点やバースト点（またはバースト区間）に区切られた区間ごとに解析を実施する場合、それぞれの区間における代表的な文書を抽出する下記の手法をテキストマイニング部の処理としてもよい。【０１００】  ある区間における代表的な文書とは、当該区間においては頻繁に話題になるが、それ以外（またはそれよりも前）の区間では、あまり話題にならないことに関する文書である。【０１０１】  そのような文書を抽出するため、それぞれの文書に対して、代表的な文書としてのふさわしさを表すスコア（以下、代表度スコアまたはＲＥＰＳと称する）を算出し、そのスコアがあらかじめ格納された閾値よりも大きい文書を代表的な文書であるとして出力する。スコアを付与した全ての文書のデータをテキストマイニングの結果として出力してもよい。【０１０２】  区間Ｓに含まれる文書ｄの代表度スコアは次のように算出される。すなわち、文書ｄを構成する語句ｗごとに、Ｓにおける出現頻度を表す値と、当該区間を除いた区間（または当該区間より前にある全ての区間）における出現頻度を表す値を算出し、その出現頻度の値の和や積によって、当該区間及び当該区間以外（または当該区間より前）における文書の出現頻度をそれぞれ算出し、それら文書の出現頻度の差または商を代表度スコアとする。この方法を下記に詳細に述べる。【０１０３】  まず、区間Ｓの文書ｄに含まれる語句ｗの出現頻度を表すスコアＦＲＱ（ｗ，ｄ，Ｓ）を例えば次のように算出する。すなわち、［数２］のように、Ｓにおけるｗの出現確率を用いてＦＲＱ（ｗ，ｄ，Ｓ）を算出する。
【数２】
2015130136.tif 000004
【０１０４】  ここで、ｆｒｅｑ（ｗ，Ｓ）は区間Ｓにおけるｗの出現回数、Ｄ（Ｓ）は区間Ｓに含まれる文書の集合、｜Ｄ（Ｓ）｜はＤ（Ｓ）に含まれる語句の総数である。【０１０５】  ｗのｔｆｉｄｆ値を用いて［数３］のようにＦＲＱ（ｗ，ｄ，Ｓ）を算出してもよい。ｔｆｉｄｆ値は、例えば、非特許文献１１で言及されている定義のいずれかを用いて算出してもよい。
【数３】
2015130136.tif 000005
【０１０５】  上記で、もし区間Ｓでｗが出現しないときは、Ｄ（Ｓ）∩｛ｗ｝をＤ（Ｓ）としてＦＲＱ（ｗ，ｄ，Ｓ）を算出する。【０１０６】  区間Ｓにおける文書ｄの代表度スコアを上記のＦＲＱ（ｗ，ｄ，Ｓ）を用いて、例えば［数４］等で算出する。
【数４】
2015130136.tif 000006
【０１０７】  数ＸＸにおいて、Ｓ’はＳ以外の区間またはＳ以前の全ての区間の集合和とすればよい。また、Πでｄに含まれる全てのｗについての積を表すが、これを和としてもよい。また、商ではなく、差でもよい。つまり、例えば以下の［数５］でＲＥＰＳを算出してもよい。
【数５】
2015130136.tif 000007
【０１０８】  ステップＳ３〜ステップＳ５での処理は、ステップＳ２で取得した文書全てを対象に１回実施してもよいし、クエリ中のＯＲ演算子で分けられた部分クエリごとに複数回実施してもよい。【０１０９】  ＯＲ演算子で分けられた部分クエリごとに複数回実施するとは、例えば、クエリが「ｓｕｉｃａ  ＡＮＤ（履歴  ＯＲ  第三者提供）」のとき、”ｓｕｉｃａ”と”履歴”の両方を含む文書についてと、”ｓｕｉｃａ”と”第三者提供”の両方を含む文書についてと、合わせて２回の処理を行うということである。【０１１０】  ユーザー端末に、ステップＳ４で求めた時系列解析結果、ステップＳ５で実施したテキストマイニングの結果等を出力して処理を終了する。【０１１１】（実施形態２）
実施形態１では、ユーザーが決めたクエリに該当する文書のみが分析対象であったため、ユーザーにクエリを考える負担がかかる、ユーザーが重要な語句に気付かないことで分析に漏れが生じうる等の課題がある。【０１１２】  実施形態２では、係る課題を解決するため、ユーザーが入力したクエリに含まれる語句に関連が深い語句を発見し、その語句を追加することでクエリを更新する機能をさらに備える。【０１１３】  それにともなって、実施形態２のシステムの構成は、実施形態１の構成に加えて
分かち書き処理やストップワードの除外等からなる自然言語解析を行う自然言語解析部１６と、
ユーザーが入力したクエリに該当する文書に含まれる語句について、クエリに追加することのふさわしさを表すスコアを、語句ごとに算出するスコア算出部と、
スコアを付与された語句と論理演算子を追加することでクエリを更新するクエリ更新部と、
をさらに備える。【０１１４】  その他の構成は、実施形態１とほぼ同じであるため、同一の要素に同符号を付すなどして、一部の説明を省略する。すなわち、図６で示される、本実施形態２におけるクエリ受信部１１〜テキストマイニング部１５は、前述の実施形態１で説明した処理と同様の処理を実施する。【０１１５】  図７は、本発明の実施形態２の原理を示すフローチャートである。【０１１６】  実施形態２では、実施形態１のステップＳ１及びＳ２と全く同様にユーザー端末からクエリを受信し、クエリに該当する文書を文書データベースから取得すると、実施形態１で説明したステップＳ３〜Ｓ５の前段として、以下で述べるステップＳ６〜Ｓ８を実施してクエリを更新し、ステップＳ９で更新したクエリに該当する文書を取得して、ステップＳ３〜Ｓ５でその文書を分析する。【０１１７】  ステップＳ６で、自然言語解析部１６は、文書取得部１２が取得した文書に対して形態素解析等を施して日本語文書の最小単位である形態素への分かち書きを行い、分かち書きの結果からユーザーが入力したクエリに含まれる語句の除外と、重複した形態素の除去を行い、その結果を出力する。図８は、自然言語解析部の出力の例である。【０１１８】  自然言語解析部１６が実施する分かち書き処理を、処理に先立ってあらかじめ行っておく構成でもよい。この構成によると処理を高速化できる場合がある。【０１１９】  文章は、名詞、動詞、助詞、感嘆詞、さらに記号等の様々な要素で構成されるが、図８に例示した自然言語解析部の出力データは、本文中から「販売」、「乗客」等の名詞のみを自然言語解析部の出力とした例である。どの要素を出力するか、あらかじめ格納しておく方法でもよいし、すべての要素を出力する方法でも良い。【０１２０】  図８ではひとつの形態素を出力する１−ｇｒａｍを例示したが、１以外の自然数ｎについてｎ−ｇｒａｍで自然言語解析部が出力してもよい。複数のｎを組み合わせて実施しても良い。特定の品詞や要素だけを残した後で、形態素を結合させる方法でもよい。【０１２１】  あらかじめストップワード辞書と呼ばれる禁止語の一覧を作成しておいて、自然言語解析部の出力から除外してもよい。【０１２２】  ステップＳ７で、スコア算出部１７は、自然言語解析部が出力した語句に対して、分析対象としてのふさわしさを表すスコアを下記の方法で算出する。【０１２３】  図９はスコア算出部１７が、スコアを算出する動作を示すフローチャートである。【０１２４】  図８で例示される自然言語解析部が出力した語句（以下でｗと称す）について、当該クエリに該当する文書中における出現回数をカウントする。カウントしたｗの出現回数をｔｆとおく（ステップＳ１０１）。【０１２５】  文書データベース全体における、ｗを含む文書の数をカウントする。カウントした文書の数をｐｆとおく（ステップＳ１０２）。【０１２６】  文書データベース全体の文書数をｎｄとおき、ｎｄをｐｆで割った商ｎｄ÷ｐｆを算出してｉｐｄｆとする（ステップＳ１０３）。【０１２７】  ｔｆとｉｐｄｆの積を算出し、その結果をｗのスコアとする（ステップＳ１０４）。【０１２８】  ｔｆとｉｐｄｆの積の代わりに、（ｔｆ＋１）の対数とｉｐｄｆの対数の積（ｌ���ｇ（ｔｆ＋１）×ｌｏｇ（ｉｐｄｆ））をスコアとしてもよい。【０１２９】  ステップＳ１０２〜Ｓ１０５を、自然言語解析部の出力した全ての語句について、繰り返し実施する（ステップＳ１０５）。【０１３０】  ステップＳ１０１で取得したｔｆをｗのスコアとしてもよい。その場合、ステップＳ１０２からＳ１０４は実施しない。この方法は、スコアの信頼性が低下するかわりに、処理が高速になる。【０１３１】  スコア算出部１７がスコアを算出する別の方法として、語句ｗを含む文書Ｄの情報量Ｅをスコアとする方法もある。【０１３２】  文書Ｄの情報量Ｅとは、あらかじめ定めた文書の確率モデルにおいて、語句ｗの出現確率をｐ（ｗ）としたときに、［数６］で算出される値である。文書の確率モデルとしてはｎ−ｇｒａｍモデルや、Ｎｅｕｒａｌ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｌａｎｇｕａｇｅモデル等を用いることができる。これらの、文書の確率モデルの例が非特許文献１２に示されている。
【数６】
2015130136.tif 000008
【０１３３】  図１０は、スコア算出部が出力したスコアが語句ごとに付与されたデータ例である。【０１３４】  ステップＳ８で、クエリ更新部１８は、スコア算出部が出力したスコアにもとづいて、分析対象として追加する語句と、その語句に組み合わせる論理演算子（ＡＮＤ演算子とＯＲ演算子）を選択する。【０１３５】  語句と論理演算子の選択方法は、例えば、あらかじめ格納したふたつの閾値について、大きい方の閾値を上回る語句についてはＯＲ演算子とともに追加し、小さな演算子についてはＡＮＤ演算子とともに追加する方法でもよいし、スコアで降順にソートした時の順位をあらかじめ格納した閾値を比較する方法でもよいし、スコアの頻度について極値分析を実施して閾値を自動で決める方法等でもよい。閾値を自動で決める場合は、あらかじめ閾値を格納する必要がない。【０１３６】  また、スコア上位の語句をユーザー端末にいったん出力して、分析対象とする語句をユーザーが選択するという方法でもよい。この場合、ユーザーの負担は増えるが、分析対象の語句がユーザーの望みにより合致する可能性が高いというメリットがある。【０１３７】  ステップＳ６〜ステップＳ８の処理は、ステップＳ２で取得した全ての文書に対して１回実施してもよいし、ＯＲ演算子ごとに複数回実施してもよい。ＯＲ演算子ごとに複数回実施するとは、例えば、クエリが「ｓｕｉｃａ  ＡＮＤ（履歴  ＯＲ  第三者提供）」のとき、”ｓｕｉｃａ”と”履歴”の両方を含む文書についてと、”ｓｕｉｃａ”と”第三者提供”の両方を含む文書についてと、合わせて２回の処理を繰り返すということである。【０１３８】  「（ｓｕｉｃａ  ＡＮＤ  履歴）ＯＲ  Ｔポイントカード  ＯＲ  ＪＲ東日本  ＯＲ（ｓｕｉｃａ  ＡＮＤ  履歴  ＡＮＤ  印字）ＯＲ（ｓｕｉｃａ  ＡＮＤ  第三者提供）ＯＲ（ｓｕｉｃａ  ＡＮＤ  第三者提供  ＡＮＤ  プライバシー）」は、ユーザーが入力したクエリが「ｓｕｉｃａ  ＡＮＤ（履歴  ＯＲ  第三者提供）」であったときに、「ｓｕｉｃａ  ＡＮＤ  履歴」に該当する文書について分析した結果、「Ｔポイントカード」「ＪＲ東日本」がＯＲ演算子とともにクエリに追加され、「印字」がＡＮＤ演算子とともにクエリに追加され、「ｓｕｉｃａ  ＡＮＤ  第三者提供」に該当する文書について分析した結果、「プライバシー」がＡＮＤ演算子とともにクエリに追加された、ステップＳ８の処理結果の例である。【０１３９】  図１１のフローチャートに示すように、ステップＳ８で更新したクエリをステップＳ１で受信して、再びステップＳ２、Ｓ６〜ステップＳ９の処理を行って、さらにクエリを更新するという再帰的な処理を、再帰処理の終了条件を満たすまで繰り返し行ってもよい。再帰処理の終了条件として、例えば、クエリの更新が無かった場合に終了とする条件や、あらかじめ格納された閾値を繰り返し回数の上限とする条件等でもよい。この場合、無限ループに陥ることを防ぐため、ステップＳ８でのクエリへの単語の追加条件を、繰り返し回数が増える毎に厳しくしてもよい。例えば、追加するスコアをあらかじめ格納された閾値と比べる際に、スコアに［数７］の重みＷＥＩＧＨＴ（ｋ）をかけてから閾値と比較するのもよい。ただし、ｋはこれまでに再帰処理を繰り返した回数であり、θはあらかじめ格納されたパラメータである。
【数７】
2015130136.tif 000009
【０１４０】  ステップＳ９で、更新されたクエリに該当する文書を文書データベースから取得する。【０１４１】  取得した文書に対して、実施形態１と同じようにステップＳ３〜ステップＳ５を実施して、時系列解析の結果と、テキストマイニングの結果等をユーザー端末に出力して処理を終了する。【０１４２】（実施形態３）
実施形態１及び実施形態２では、処理開始のトリガーがユーザーのクエリの入力であったため、時々刻々変化する文書データベースからリアルタイムに市場の変化を検知できないという課題がある。【０１４３】  実施形態３では、係る課題を解決するため、処理を自動で開始し、市場の変化をリアルタイムでユーザーに通知する。【０１４４】  図１２は実施形態３のブロック図である。【０１４５】  実施形態３の情報処理システム３００の構成は、実施形態２のシステム構成に加えて、
システムの処理を自動で開始する処理開始部１９と、
ユーザーが入力したクエリを記録するクエリ記録部２１と、
時系列解析の結果を記録する時系列解析記録部２２と、
テキストマイニングの結果を記録するテキストマイニング記録部２３と、
新たに検出された変化を通知するための変化通知部２４と、
をさらに備える。【０１４６】  ユーザーによる結果の閲覧対象として、変化通知部によってリアルタイムに通知されるものだけでよく、ユーザーが当該情報処理システムにあとから接続して結果を参照する必要がなければ、時系列解析記録部２１と、テキストマイニング記録部は無くても良い。【０１４７】  その他の構成は、実施形態１及び実施形態２とほぼ同じであるため、同一の要素に同符号を付すなどして、一部の説明を省略する。すなわち、図１２で示される、本実施形態３における、クエリ受信部１１〜テキストマイニング部１５は先述の実施形態１での説明と同様の処理を、自然言語解析部１６〜クエリ更新部１８は先述の実施形態２での説明と同様の処理を行う。【０１４８】  図１３は、本発明の実施形態３の原理を示すフローチャートである。【０１４９】  処理開始部１９によって、実施形態３の処理は、ユーザーがあらかじめ定めておいた時間間隔で自動で開始する。例えば、情報処理システム３００がＬｉｎｕｘサーバー上で動作する場合は、ｃｒｏｎを用いて処理を開始する方法でもよい。【０１５０】  ステップＳ２０１で、開始条件を満たすかチェックされる。開始条件は、例えばユーザーがあらかじめ定めた時間間隔が経過していることでもよいし、前回の処理を実行してから文書データベースに追加された文書の数が、あらかじめ格納した閾値を超えた場合でもよい。前者を採用する場合は、前記の自動で開始する時間間隔をそのように定めて、ステップＳ２０１は不要としてもよい。【０１５１】  前記のチェックで、開始条件を満たさない場合は処理を終了する。条件をみたす場合はステップＳ２０２に進む。【０１５２】  ステップＳ２０２で、クエリ受信部１１が、クエリをクエリ記録部２１から取得する。ここで受信するクエリは、あらかじめユーザー端末から入力されたクエリである。【０１５３】  ステップＳ２０３では、実施形態２のステップＳ２、Ｓ６〜Ｓ８と同じ処理を実施して、クエリを更新する。【０１５４】  ステップＳ２０４では、実施形態２のステップＳ９、ステップＳ３〜ステップＳ５と同じ処理を実施して、時系列解析とテキストマイニングの分析結果を得る。【０１５５】  実施形態３では処理の結果得られた時系列解析の結果とテキストマイニングの結果を、時系列解析記録部とテキストマイニング記録部に、それぞれ記録する点が実施形態２と異なる。これは、実施形態３の処理が自動で行われるため、ユーザーが後から当該情報処理システムに接続して分析結果を確認する必要があるからである。ただし、ステップＳ２０５で実施される通知だけでよければ、時系列解析とテキストマイニングの結果の記録は必要ない。【０１５６】  ステップＳ２０５では、前回の処理実施後から新たな変化が発生したかをチェックする。具体的には、前回の処理実施結果の時系列解析の結果とテキストマイニングと比較して、処理結果に違いがあるかをチェックする。処理結果に違いが無ければ処理を終了する。【０１５７】  もしも新たな変化が発生した場合、新たな変化をユーザーに通知して処理を終了する。通知手段は例えばメール、ＳＭＳ、自動電話等でもよい。【０１５８】  この新たな市場変化の通知処理は必須ではなく、別途、変化を記録しておいて、���ーザーはユーザー端末を通じて確認するという方法でもよい。【０１５９】（変形例３−１）
実施形態３の変形例３−１を述べる。変形例３−１は、処理開始時直後にステップＳ２０２でクエリ受信部が受け取るクエリが更新されることを特徴とする。以下では、処理開始時直後にステップＳ２０２でクエリ受信部が受け取るクエリを種クエリと称する。【０１６０】  実施形態２及び実施形態３において、ユーザーが入力したクエリに関連が深い単語の追加によってクエリが更新されるため、ユーザーが入力したクエリは、いわばクエリの種と呼ぶべき特殊な地位を占める。【０１６１】  しかし、ユーザーが入力した単語だけが種クエリにふさわしいとは限らない。例えば、クエリ更新部によってクエリが更新される際に、毎回追加される単語は、ユーザーが入力した単語に殊更深い関連があると考えられ、当該単語を種クエリに追加すると、分析の漏れの防止により効果的である場合がある。変形例３−１はこの課題を解決する。【０１６２】  図１４は、変形例３−１のブロック図である。実施形態３の構成に加えて、
スコア算出部の毎回の算出結果を記録するスコア記録部と、
クエリ更新部がクエリ記録部のクエリを更新するための接続と、
をさらに備える。【０１６３】  図１５は、変形例３−１の原理を示したフローチャートである。実施形態３のステップＳ２０３とステップＳ２０４の間に、種クエリを更新するためのステップＳ３１１及びステップＳ３１２を実施する。【０１６４】  ステップＳ３１１では、種クエリに追加するにふさわしいかをチェックする追加条件を満たす語句と、その語句の論理演算子を選択して種クエリに追加する。追加条件には、過去にステップＳ８で算出され、スコア記録部に記録されたスコア算出結果を用いればよい。図１６はスコア記録部に蓄積されるデータ例である。０００１のような一意のＩＤと、語句に対して一意のＩＤと、ステップＳ８が実行された時刻情報と、語句と、ステップＳ８の算出結果が記録される。【０１６５】  追加条件は、例えば、あらかじめ格納された閾値をこえて連続でステップＳ８で選択されることや、これまでにステップＳ７で算出されたスコアの総和があらかじめ格納された閾値をこえること等でもよい。【０１６６】  例えば、あらかじめ格納された閾値が１０と２０の時、１０回連続でステップＳ８で追加する単語として選択された場合にＡＮＤ演算子とともに種クエリに追加し、さらに１０回連続で選択された場合、種クエリにＯＲ演算子とともに追加する等。【０１６７】  ステップＳ３１２では、これまでに種クエリに追加された語句のうち、種クエリにふさわしくない語句を削除する処理を行う。種クエリが単調増加することで非現実的な算出量になることを防ぐための処理である。削除条件には、過去のＳ８におけるスコア算出結果を用いればよい。例えば、種クエリに追加されてから一度でもステップＳ８で選択されなかった場合、何回か連続して選択されなかった場合、過去何回かのスコアの合計があらかじめ格納された閾値を下回った場合等でもよい。
（実施形態４）【０１６８】  実施形態４では、実施形態１〜実施形態３において、文書取得部が文書データベースから文書を取得する代わりに、インターネットを経由してオンラインに投稿された文書を取得する。それ以外は実施形態１〜実施形態３と同様である。【０１６９】  例えば、ツイッターに投稿された文書を用いる場合、インターネットを経由してツイッター社が公開している文書取得用のＡＰＩによって文書を取得することができる。２０１３年１２月現在、バージョン２のＡＰＩが利用できる。【０１７０】  なお、オンラインに投稿される文書データを購入して文書データベースに蓄積することによっても、文書投稿サイト等のデータを用いた処理を行うことができる。【０１７１】  例えば、ツイッターに投稿されるデータは２０１３年１２月現在、国内外の販売代理店から購入することが可能である。
【符号の説明】
【０１７２】１    情報処理装置（実施形態１）
２    ユーザー端末
３    文書データベース
４    情報処理装置（実施形態２）
５    情報処理装置（実施形態３）
６    情報処理装置（変形例３−１）
１１  クエリ受信部
１２  文書取得部
１３  時系列頻度算出部
１４  時系列解析部
１５  テキストマイニング部
１６  自然言語解析部
１７  スコア算出部
１８  クエリ更新部
１９  処理開始判定部
２０  スコア記録部
２１  クエリ記録部
２２  時系列解析記録部
２３  テキストマイニング記録部
２４  変化通知部
１００      キーワード生成システム（実施形態１）
２００      キーワード生成システム（実施形態２）
３００      キーワード生成システム（実施形態３）
３０１      キーワード生成システム（変形例３−１）
【図１】
2015130136.tif 000010
【図２】
2015130136.tif 000011
【図３】
2015130136.tif 000012
【図４】
2015130136.tif 000013
【図５】
2015130136.tif 000014
【図６】
2015130136.tif 000015
【図７】
2015130136.tif 000016
【図８】
2015130136.tif 000017
【図９】
2015130136.tif 000018
【図１０】
2015130136.tif 000019
【図１１】
2015130136.tif 000020
【図１２】
2015130136.tif 000021
【図１３】
2015130136.tif 000022
【図１４】
2015130136.tif 000023
【図１５】
2015130136.tif 000024
【図１６】
2015130136.tif 000025
【手続補正書】
【提出日】平成26年11月10日(2014.11.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６１】
【図１】図１は、実施形態１に係る情報処理システムのブロック図である。
【図２】図２は、実施形態１の原理を説明するフローチャートである。
【図３】図３は、文書データベースに蓄積されているデータ例を示す図である。
【図４】図４は、時系列頻度算出部１３の出力するデータ例を示す図である。
【図５】図５は、一般化パレート分布を用いた時系列解析の原理を示すフローチャートである。
【図６】図６は、実施形態２に係る情報処理システムのブロック図である。
【図７】図７は、実施形態２の原理を説明するフローチャートである。
【図８】図８は、自然言語解析部１６の出力するデータ例を示す図である。
【図９】図９は、スコア算出部１７の動作原理を説明するフローチャートである。
【図１０】図１０は、スコア算出部１４の出力するデータ例を示す図である。
【図１１】図１１は、実施形態２においてクエリ更新を再帰的に行う方法の原理を説明するフローチャートである。
【図１２】図１２は、実施形態３に係る情報処理システムのブロック図である。
【図１３】図１３は、実施形態３の原理を説明するフローチャートである。
【図１４】図１４は、変形例３−１に係る情報処理システムのブロック図である。
【図１５】図１５は、変形例３−１の原理を説明するフローチャートである。
【図１６】図１６は、変形例３−１のスコア記録部に蓄積されるデータ例である。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０７】数４において、Ｓ’はＳ以外の区間またはＳ以前の全ての区間の集合和とすればよい。また、Πでｄに含まれる全てのｗについての積を表すが、これを和としてもよい。また、商ではなく、差でもよい。つまり、例えば以下の［数５］でＲＥＰＳを算出してもよい。