(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書情報から競合ブランドを分析するための競合経験属性表示装置であって、
人々が自らの何らかの経験について記述した記事である経験記事集合を入力として、人の経験実施の決断に影響を与えた事象を表す要因語に要因の種別を表すメタデータである要因属性を付与したデータが格納された要因属性テーブルに基づき、該経験記事集合から、経験記事が何の経験を表しているかを表すメタデータである経験属性と要因語のペアを抽出する経験要因属性抽出手段と、
前記ペアの集合を入力とし、前記経験属性毎の要因語出現頻度をカウントし、３つ組＜経験属性、要因語、出現回数＞を出力する経験属性要因語集約手段と、
トピック数、および前記３つ組＜経験属性、要因語、出現回数＞集合、およびペア＜要因語、要因属性＞集合を入力として、ＥＭアルゴリズムを用いて最大化する、要因属性毎の各要因トピックの出現確率、および要因属性毎の各要因トピック毎の各経験属性の出現確率、および要因属性毎の各要因トピック毎の各要因語の出現確率を算出する要因トピックモデル作成手段と、
前記出現確率を用いて、要因属性毎の各経験属性毎の各要因トピックへの帰属確率を算出し、各経験属性の各要因トピックへの帰属確率の集合を表すベクトルを用いて、２つの経験属性間の競合度を算出し、競合度テーブルに格納する競合度算出手段と、
前記競合度テーブルに格納されている前記経験属性間の競合度に基づいて各経験属性の競合経験属性、及び関連情報を表示する競合経験属性表示手段と、
を有することを特徴とする競合経験属性表示装置。
【請求項２】
前記経験属性を更に抽象化した各経験属性間のメタ経験属性の類似度の正負反転値を意外度として、算出する意外度算出手段を
さらに有することを特徴とする請求項１記載の競合経験属性表示装置。
【請求項３】
利用者が入力した経験属性（以下、「入力経験属性」と記す）に対して、他の各経験属性（以下、「競合経験属性」と記す）のうち、要因属性毎の競合度（以下、「入力経験属性と競合経験属性の間の競合度」と記す）の線形和が上位の競合経験属性群について、要因属性毎の競合度をもとに算出した値を表示するレーダーチャートを表示し、該競合経験属性と該入力経験属性に共通して出現頻度の高い特徴的な要因語を強調して表示する競合経験属性表示手段を
更に有することを特徴とする請求項１または２記載の競合経験属性表示装置。
【請求項４】
文書情報から競合ブランドを分析するための競合経験属性表示方法であって、
人経験要因属性抽出手段が、人々が自らの何らかの経験について記述した記事である経験記事集合を入力として、人の経験実施の決断に影響を与えた事象を表す要因語に要因の種別を表すメタデータである要因属性を付与したデータが格納された要因属性テーブルに基づき、該経験記事集合から、経験記事が何の経験を表しているかを表すメタデータである経験属性と要因語のペアを抽出する経験要因属性抽出ステップと、
経験属性要因語集約手段が、前記ペアの集合を入力とし、前記経験属性毎の要因語出現頻度をカウントし、３つ組＜経験属性、要因語、出現回数＞を出力する経験属性要因語集約ステップと、
要因トピックモデル作成手段が、トピック数、および前記３つ組＜経験属性、要因語、出現回数＞集合、およびペア＜要因語、要因属性＞集合を入力として、ＥＭアルゴリズムを用いて最大化する、要因属性毎の各要因トピックの出現確率、および要因属性毎の各要因トピック毎の各経験属性の出現確率、および要因属性毎の各要因トピック毎の各要因語の出現確率を算出する要因トピックモデル作成ステップと、
競合度算出手段が、前記出現確率を用いて、要因属性毎の各経験属性毎の各要因トピックへの帰属確率を算出し、各経験属性の各要因トピックへの帰属確率の集合を表すベクトルを用いて、２つの経験属性間の競合度を算出し、競合度テーブルに格納する競合度算出ステップと、
競合経験属性表示手段が、前記競合度テーブルに格納されている前記経験属性間の競合度に基づいて各経験属性の競合経験属性、及び関連情報を表示する競合経験属性表示ステップと、
を行うことを特徴とする競合経験属性表示方法。
【請求項５】
意外度算出手段が、前記経験属性を更に抽象化した各経験属性間のメタ経験属性の類似度の正負反転値を意外度として、算出する意外度算出ステップを
さらに行うことを特徴とする請求項４記載の競合経験属性表示方法。
【請求項６】
競合経験属性表示手段が、利用者が入力した経験属性（以下、「入力経験属性」と記す）に対して、他の各経験属性（以下、「競合経験属性」と記す）のうち、要因属性毎の競合度（以下、「入力経験属性と競合経験属性の間の競合度」と記す）の線形和が上位の競合経験属性群について、要因属性毎の競合度をもとに算出した値を表示するレーダーチャートを表示し、該競合経験属性と該入力経験属性に共通して出現頻度の高い特徴的な要因語を強調して表示する競合経験属性表示ステップを
更に行うことを特徴とする請求項４または５記載の競合経験属性表示方法。
【請求項７】
コンピュータを、
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の競合経験属性表示装置の各手段として機能させるための競合経験属性表示プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、競合経験属性表示装置および方法およびプログラムに関し、特に、要因属性テーブルに基づく、要因属性毎の要因トピック分布の類似度を用いた競合経験属性や関連情報を表示する競合経験属性表示装置および方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
まず、本明細書において、用いられる用語につい説明する。
【０００３】
人々が自らの何らかの経験について記述した記事を『経験記事』とする。経験記事が何の経験を表しているかを表す文字列で表されるメタデータを『経験属性』とする（経験属性の例："ハンバーガー店Ａ訪問"）。
【０００４】
人々の経験実施の決断にポジティブな影響を与えた事象や状態、条件を『要因』とする。
【０００５】
経験属性付き経験記事集合において、１度以上登場する各語のうち、出現文脈に依存せず高確率で（様々な文中での語の用いられ方において、高確率で）要因を表す語を『要因語』とする。例えば、要因語として、“二次会”という単語は、レストラン訪問についての経験記事において、著者が該当店舗を訪れる際の要因を表す確率が高いので、該当コーパスにおいて要因語である。
【０００６】
要因語の属性を『要因属性』とする。要因属性の例として、"二次会"という単語は、「レストラン訪問」についての経験記事において、要因のうち特にその店舗を訪れる際の課題を表すので"課題"という要因属性を付与することができる。また"ベビーカー"という単語は、その店舗を訪れる際の訪問者の属性を表すので"社会的環境"という要因属性を付与することができる。
【０００７】
また、『競合度』は、経験属性同士の要因の類似度をもとに算出する。
【０００８】
マーケティングにおいて、自社や自社の商品と競合する他社や他社の商品（競合対象とする）の把握は重要である。また競合対象のみならず、どのような観点（例：物理的環境、社会的環境、時間、課題、先行状態の５つの観点のいずれか）やその観点における具体的競合要素を把握することは重要である。例えば、対象A（例：レストランA）と対象Bは社会的環境（サラリーマン層）と時間（２０時頃）が競合し、対象Aと対象Cは社会的環境（主婦層）と、課題（女子会）が競合している、などの競合要素を把握する。その際、利用者の理解を容易にするために、各観点は重なり合うことなく、適切な数の観点数で、マーケティング分析の枠組みに基づき構造化された分類体系により分けられること（要件１）が望ましい。
【０００９】
上記を実現する技術として、Web文書を用いる方法が考えられる。
【００１０】
Web文書を用いた方法では、例えばWebにおいて、各対象について記述された経験記事集合があるとき、その出現単語頻度分布の類似度が高い対象同士ほど、競合度が高いとすることができる。類似度の高さを測る指標にはコサイン類似度などを用いることができる。
【００１１】
さらに予め、出現単語の、意味の近さや、共起性から、出現単語をクラスタリングしておき、各クラスタ毎に、該当クラスタに割り当てられる単語出現分布の類似度から、各クラスタ毎に競合度を算出することができる。この際、各クラスタは何らかの基準により分割され、クラスタが適切に（要件１をみたす形で）分かれていると、利用者はどのような観点において競合しているのか、またその具体的競合要素を、理解することができる。
【００１２】
クラスタリングアルゴリズムの一例として、特許文献１のような意味の近い単語をクラスタリングする方法が考えられる。特許文献１では、予め単語にその意味表現を表すベクトルを付与しておき、そのベクトルを基に単語のクラスタリングを実施する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】特開２０１１−３９９７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
従来の技術においては、各観点毎の競合抽出において、各観点毎の競合対象を抽出するにあたり、予め各観点毎に単語をクラスタリングする際、必ずしも前述の要件１を満たす形で分けることはできない。故に利用者は各競合対象と競合している観点を容易に把握することができない。
【００１５】
特許文献１に代表される単語の意味を考慮するクラスタリング方法を用いても、事前に与えられる意味ベクトルがマーケティング分析の枠組みに基づいた構造を有するとは限らないので、必ずしも要件１をみたす形で分割されるとは限らず、利用者が容易にその集合の性質を理解することができない。故にその集合内における出現単語分布の類似度のスコアが高かったとして、それがどのような観点において競合しているかということを利用者は容易に理解することができない。また意味ベクトルの与え方についても、要件１を満たす形での方法は示されていない。
【００１６】
また、従来の方法では、獲得された競合情報の意外性は考慮していない。獲得された競合情報はＷｅｂ文書を記述した人々の意見を反映しているが、当たり前の情報とそうでない意外な情報が混在していることが考えられ、従来の方法は、それらを区別できない。マーケッターのような利用者にとって、意外な情報は新たな知見を与えてくれる可能性がある重要なものであるが、マーケッターはそれらの情報を自身が見分ける必要があり、労力がかかる。
【００１７】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、人の経験実施の決断にポジティブな影響を与えた事象を表す要因と、物理的環境、社会的環境、時間、課題、先行状態の5つの観点の要因属性で競合ブランドの特徴や競合要素を表示し、マーケティング分析を行うユーザが競合対象を効率よく理解することが可能な競合経験属性表示装置及び方法及びプログラム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】
【００１８】
上記の課題を解決するため、本発明（請求項１）は、文書情報から競合ブランドを分析するための競合経験属性表示装置であって、
人々が自らの何らかの経験について記述した記事である経験記事集合を入力として、人の経験実施の決断に影響を与えた事象を表す要因語に要因の種別を表すメタデータである要因属性を付与したデータが格納された要因属性テーブルに基づき、該経験記事集合から、経験記事が何の経験を表しているかを表すメタデータである経験属性と要因語のペアを抽出する経験要因属性抽出手段と、
前記ペアの集合を入力とし、前記経験属性毎の要因語出現頻度をカウントし、３つ組＜経験属性、要因語、出現回数＞を出力する経験属性要因語集約手段と、
トピック数、および前記３つ組＜経験属性、要因語、出現回数＞集合、およびペア＜要因語、要因属性＞集合を入力として、ＥＭアルゴリズムを用いて最大化する、要因属性毎の各要因トピックの出現確率、および要因属性毎の各要因トピック毎の各経験属性の出現確率、および要因属性毎の各要因トピック毎の各要因語の出現確率を算出する要因トピックモデル作成手段と、
前記出現確率を用いて、要因属性毎の各経験属性毎の各要因トピックへの帰属確率を算出し、各経験属性の各要因トピックへの帰属確率の集合を表すベクトルを用いて、２つの経験属性間の競合度を算出し、競合度テーブルに格納する競合度算出手段と、
前記競合度テーブルに格納されている前記経験属性間の競合度に基づいて各経験属性の競合経験属性、及び関連情報を表示する競合経験属性表示手段と、
を有することを特徴とする。
【００１９】
また、本発明（請求項２）は、前記経験属性を更に抽象化した各経験属性間のメタ経験属性の類似度の正負反転値を意外度として、算出する意外度算出手段をさらに有する。
【００２０】
また、本発明（請求項３）は、利用者が入力した経験属性（以下、「入力経験属性」と記す）に対して、他の各経験属性（以下、「競合経験属性」と記す）のうち、要因属性毎の競合度（以下、「入力経験属性と競合経験属性の間の競合度」と記す）の線形和が上位の競合経験属性群について、要因属性毎の競合度をもとに算出した値を表示するレーダーチャートを表示し、該競合経験属性と該入力経験属性に共通して出現頻度の高い特徴的な要因語を強調して表示する競合経験属性表示手段を更に有する。
【発明の効果】
【００２１】
本発明の効果として、マーケッターのような利用者は競合対象を把握するにあたり、"重なり合うことなく、適切な数の観点数で、マーケティング分析の枠組みに基づき構造化された分類体系により分けられた各観点"毎に、競合対象を理解できるようになり、またその具体的競合要素を容易に知ることができるようになる。
【００２２】
また、さらに意外度指標を利用することで、周知な競合関係と意外な競合関係を区別して閲覧することができ、どちらか一方の種類の情報を要求する場に労力少なく、求める情報に辿り着くことができる。
【００２３】
上記効果により、図２１のような特定の経験属性に対する競合経験属性を、可視化したシステムを作成することができ、マーケッターは競合情報を直感的に閲覧することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の一実施の形態における競合経験表示装置の構成図である。
【図２】本発明の一実施の形態における要因語テーブルＴ１−１の例である。
【図３】本発明の一実施の形態における要因属性テーブルＴ１−２の例である。
【図４】本発明の一実施の形態における要因語獲得処理のプログラムである。
【図５】本発明の一実施の形態における経験記事テーブルＴ２の例である。
【図６】本発明の一実施の形態における経験属性テーブルＴ３−１の例である。
【図７】本発明の一実施の形態におけるメタ経験属性テーブルＴ３−２の例である。
【図８】本発明の一実施の形態における経験属性要因語テーブルＴ４−１の例である。
【図９】本発明の一実施の形態における経験属性要因語テーブルＴ４−２の例である。
【図１０】本発明の一実施の形態における要因トピックテーブルＴ５−１の例である。
【図１１】本発明の一実施の形態における要因トピックテーブルＴ５−２の例である。
【図１２】本発明の一実施の形態における要因トピックテーブルＴ５−３の例である。
【図１３】本発明の一実施の形態における競合度テーブルＴ６の例である。
【図１４】本発明の一実施の形態における意外度テーブルＴ７の例である。
【図１５】本発明の一実施の形態における競合経験属性表示装置の動作のフローチャートである。
【図１６】本発明の一実施の形態における経験属性要因語抽出処理Ｓ１００の詳細なフローチャートである。
【図１７】本発明の一実施の形態における要因トピックモデル作成処理Ｓ３００の詳細なフローチャートである。
【図１８】本発明の一実施の形態における競合度算出処理Ｓ４００の詳細なフローチャートである。
【図１９】本発明の一実施の形態における意外度算出処理Ｓ５００の詳細なフローチャートである。
【図２０】本発明の一実施の形態における意外度算出部の処理を説明するための図である。
【図２１】本発明の一実施の形態における競合経験属性表示部の表示例である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下図面と共に、本発明の実施の形態を説明する。
【００２６】
図1は、本発明の第1の実施の形態における競合経験属性表示装置の構成図を示す。
同図における競合経験属性装置は、大きく分けて、入力部０５、経験属性要因語抽出部１０、経験属性要因語集約部２０、要因トピックモデル作成部３０、競合度算出部４０、意外度算出部５０、競合経験属性表示部６０、記録部７０、入力用外部装置８０、出力用外部装置９０から構成される。
【００２７】
記録部７０は、ハードディス等の記憶媒体であり、以下に示す複数のテーブルを格納する。
【００２８】
まず、記録部７０の各テーブルについて説明する。
【００２９】
なお、図１において、テーブルＴ１−１、Ｔ１−２、Ｔ２、Ｔ３−１、Ｔ３−２（テーブル群Ａとする）は本装置を起動する前に予め値が格納されているテーブルであり、本装置の処理においてはその値は不変である。なお、テーブルＴ２，テーブルＴ３−１，Ｔ３−２のデータ構造は、一般にレビューサイトと呼ばれるWebサービスにおいて用いられているデータ構造を基に規定している。
【００３０】
一方、テーブル群Ａ以外のテーブルは本装置の処理によって値が格納、もしくは更新されるテーブルであり、テーブル群Ｂとする。
【００３１】
以下に各テーブルについて説明する。
【００３２】
＜要因語テーブルＴ１−１＞
要因語テーブルＴ１−１は、図２に示すテーブルであり、各要因語がどの要因属性ＩＤを有するかを指定するテーブルである。
【００３３】
＜要因属性テーブルＴ１−２＞
要因属性テーブルＴ１−２は図３に示すテーブルであり、各要因属性がそのＩＤと共に指定されているテーブルである。
【００３４】
本装置では特に、要因属性にはBelkが分類した消費者場面の分類（文献1：「Belk, R.W.: Situational variables and consumer behavior, Journal of Consumer Research (1975)）参照）によって定義された属性を用いる。すなわち、要因属性テーブルＴ１−２は次の５つの属性を持つ。
【００３５】
１．物理的環境（消費者場面を構成している有形の特性）
２．社会的環境（他者）
３．時間（場面の時間的特性）
４．課題（消費者が持っている特定の目的や目標）
５．先行状態（消費者がその場面に持ち込んだ、その時の気分または条件）
Belkの定義による属性は、前述の要件１を満たす形で競合の観点を分けるために用いる。
【００３６】
なお、要因語テーブルＴ１−１に登場する各要因語のリスト、及び要因属性テーブルＴ１−２の各要因語に割り当てられる各要因属性は、要因語抽出処理装置（図示せず）にて次の方法で予め付与されているものとする。
【００３７】
●要因語抽出処理
以下に要因語抽出処理について説明する（なお、経験記事中に１度以上登場する各語のうち、著者が経験を実施したことを表すために用いている語を「経験語」とする）。
【００３８】
要因語抽出処理は大きく分けて経験シード入力処理Ｓ'１００、経験獲得処理Ｓ'２００、要因語獲得処理Ｓ'３００から構成される。以下では各処理について詳しく説明する。
【００３９】
Ｓ'１００）  経験語シード入力処理
経験語シード入力処理では、利用者からの経験語の入力を受け付ける（受け付ける経験語は利用者が思いつく程度の２，３個の経験語が想定される）。利用者が経験語を入力し終えると、経験語獲得処理Ｓ'２００で用いる閾値θ1，θ2，θ3，θ4の入力が求められ、それらの入力を終えると、経験語シード入力処理では、利用者が入力した経験語リストV = {vi} とθ1，θ2，θ3，θ4,を経験語獲得処理Ｓ'２００に渡し進む。
【００４０】
Ｓ'２００）  経験語獲得処理
経験語獲得処理は、経験獲得処理Ｓ'２００から渡された経験語リストVとθ1，θ2，θ3，θ4,を入力として、記録部を参照し、経験語を獲得(出力)する処理であり、処理Ｓ'２０１、処理Ｓ'２０２、処理Ｓ'２０３、処理Ｓ'２０４から構成される。各処理の詳細を下記に示す。
【００４１】
Ｓ'２０１)  経験記事各語テーブルを参照し、一度以上登場する全て語ziのリストを作成する（この際、各語は、原型のラベルと品詞のペアが、ユニークな時にユニークな一語としてカウントする、すなわち＜行く, 動詞-自立＞と＜行く, 動詞-非自立＞は別の語としてカウントする）。
【００４２】
語ziのうち、品詞が"名詞-サ変接続"もしくは"動詞-自立"である語aiのリストを作成する。
【００４３】
Ｓ'２０２）  全ての語aiについて次のスコアp1(ai)を計算する。
【００４４】
【数１】
0005679442.tif 000002
Part(ai):  語aiが各経験記事に出現する際の、直前１語に出現する助詞の頻度分布ベクトル；
part(ai)の例として、『行く』という単語が経験記事コーパスにおいて、『へ』という助詞を直前１語に取る回数が30回、『に』という助詞を直前１語に取る回数が50回、『と』という助詞を直前１語に取る回数が20回であるとき、part(『行く』)=[30,50,20](ただし左記ベクトルは『へ』、『に』、『と』という助詞を直前に取る回数が格納されるとする)などとすることができる。
【００４５】
cossim(x1, x2)は次のような入力ベクトルx1とx2のコサイン類似度を計算する関数である。
【００４６】
【数２】
0005679442.tif 000003
p1(ai)の値が閾値θ1より高い語biのリストを作成する。
【００４７】
Ｓ'２０３）  全ての語biについて次のスコアp2(bi)を計算する。なお、D(bi)は語biを含む経験記事集合である。
【００４８】
【数３】
0005679442.tif 000004
なお、dpos(bi, d)biがd内で出現位置が冒頭に近いほど高いスコアが付与される。これは経験記事について、まず経験を実施するまでの過程を記し、その後に経験後のことを記す順番で記述されるモデルを仮定し、さらに、前者の経験を実施するまでの過程(冒頭に近い部分)に経験語がしばしば出現する性質を仮定しているためである。またｄpos(bi,d)の式において、1/2を減算しているのは、単純に出現回数が多い単語のスコアが高くなるのを防ぐためである。
【００４９】
全ての語biについて次のスコアp2(bi)を計算し終わった後に、p2(bi)の値が閾値θ2より高い語ciのリストを作成する。
【００５０】
Ｓ'２０４）  全ての語ciについて次のスコアp3(ci)を計算する。
【００５１】
【数４】
0005679442.tif 000005
df(ci)：ciの経験記事コーパスにおける出現ドキュメント数；
p3(ci)の値が閾値θ3より高い語のリストを作成し、そのリストを経験語リストとして、要因語獲得処理Ｓ'３００に渡し、処理を進める。
【００５２】
経験語獲得処理Ｓ'２００の出力例として、次のような経験語シードが入力として与えられたとき、次のようなラベルを持つ経験語シードを出力することができる。
【００５３】
・入力経験語シード例：
「行く」、「来店」
・出力経験語シード例：
「行く」、「立ち寄る」、「寄る」、「伺う」、「並ぶ」、「連れる」、「向かう」、「着く」、「訪れる」、「利用」、「訪問」、「来店」
Ｓ'３００）要因語獲得処理
要因語獲得処理では、経験記事各語テーブルを参照し、全ての情報を取得する。
【００５４】
次に各経験記事dにおいて、次の(1)(2)(3)の処理を実施する.
(1) d中に出現する各語について原形が各ejのいずれかと一致する語について、その出現位置w1（先頭からの語数）を全て取得する。
【００５５】
(2)次に各w1について、w1の一語前に位置する語が
{と、で、として、ということで、ので、ため}
のいずれかである場合、その出現位置w2を全て取得する。
【００５６】
(3)次に各w2について、w2の一語前に位置する語を要因語リストに記録する。
【００５７】
上記(1)(2)(3)の処理を全ての経験記事について実施した後に、要因語リストにθ4回以上出現した語fiの全てを要因語リストとして出力する。
【００５８】
上記(1)(2)(3)の処理は、図４のようにプログラムの形で記述することができる。
【００５９】
このとき経験記事dの集合をD, 各経験記事dの単語数をsize(d)，経験記事dにおけるg番目の単語をw(d, g), 経験語の集合をE, 要因助詞語を
J = {と，で，として，ということで, ので，ため}
とするとき下記処理を実行する。なお、count(wi)は語wiの出現回数を数える処理である。
【００６０】
要因語獲得処理（Ｓ'３００）では、経験語と要因助詞語を含む言語パターンに着目し、次のような表現がある時に「」の単語の出現回数を数え上げ、一定回数以上数え上げられた単語を要因自明語として記録する。
（例文１）「二次会」で訪問。
（例文２）「誕生日祝い」で利用しました。
【００６１】
要因語獲得処理では、誤りを少なく、数多くの要因自明語を獲得するために、経験語及び特定の要因助詞語との接続を利用している。
【００６２】
●各要因語に割り当てられる各要因属性
各要因語の各要因属性は、Belkの定義を踏まえ、最も適切な要因属性が予め１つ決められているとする。
【００６３】
＜経験記事テーブルＴ２＞
経験記事テーブルＴ２は図５（Ａ）に示すように、経験記事ＩＤフィールド、経験記事テキストフィールド、経験属性ＩＤフィールド、メタ経験属性ＩＤから構成され、各経験記事の内容とその属性を表すテーブルである。経験記事テキストフィールドは、図５（Ｂ）に示すように、経験記事の内容が格納される。経験属性ＩＤフィールドはその経験記事がどのような経験属性を持つかを１つ指定するフィールドである。メタ経験属性ＩＤフィールドはその経験記事がどのようなメタ経験属性を持つかを１つ以上指定するフィールドである。
【００６４】
＜経験属性テーブルＴ３−１＞
経験属性テーブルＴ３−１は図６に示すように、各経験属性がそのＩＤと共に格納される。経験属性とは、経験記事が何の経験を表しているかを表す文字列で表されるメタデータを指す。
【００６５】
＜メタ経験属性テーブルＴ３−２＞
メタ経験属性テーブルＴ３−２は図７に示すように、各メタ経験属性がそのＩＤと共に格納される。メタ経験属性とは、経験属性をさらに抽象化した予め与えられる情報であり、例えば、"ハンバーガー店Ａ訪問"という経験属性のメタ経験属性は"ハンバーガー店訪問"となる。
【００６６】
＜経験属性要因語テーブルＴ４−１＞
経験属性要因語テーブルＴ４−１は、図８に示すように、各経験属性について記述されたレビュー記事中に各要因語が出現しているとき、各＜経験属性ＩＤ、要因語＞ペアが格納される。ある経験属性において、２回以上同一の要因語が出現する場合については、その回数分だけ行が追加される。
【００６７】
＜経験属性要因語テーブルＴ４−２＞
経験属性要因語テーブルＴ４−２は、図９に示すように、各経験属性ＩＤを有する全てに記事における、各要因語の総出現回数を格納するためのテーブルである。
【００６８】
＜要因トピックテーブルＴ５＞
要因トピックテーブルは、要因トピックテーブルＴ５−１（図１０）、要因トピックテーブルＴ５−２（図１１）、要因トピックテーブルＴ５−３（図１２）から構成される。
【００６９】
図１０に示す要因トピックテーブルＴ５−１は、各要因属性i毎に各経験属性aにおける各要因語wの出現頻度の集合を情報源として、潜在トピックモデル（文献2：「T. Hofmann.: Probabilistic Latent Semantic Indexing. In Proceedings of the 22nd Annual ACM Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 50-57 (1999)」参照）によって、各トピック毎の尤もらしい各出現確率
p(z|i), p(w|z, i), p(a|z, i) 
を作成したときの、p(z| i)を格納するためのテーブルである。なお、p(z|i)は, 要因属性iにおけるトピックzの出現確率を表すことを意図し用いる。p(w|z, i)は要因属性iかつトピックzにおける要因語wの出現確率を表すことを意図し用いる。p(a|z, i)は要因属性かつトピックzにおける経験属性aの出現確率を表すことを意図し用いる。
【００７０】
図１１に示す要因トピックテーブルＴ５−２は、各要因属性i毎に、上記潜在トピックモデルを作成したときのp(a|z, i)を格納するためのテーブルであり、要因属性iの数だけテーブルが生成される。
【００７１】
図１２に示す要因トピックテーブルＴ５−３は、各要因属性i毎に、上記潜在トピックモデルを作成したときのp(w|z, i)を格納するためのテーブルであり、要因属性iの数だけテーブルが生成される。
【００７２】
＜競合度テーブルＴ６＞
競合度テーブルＴ６は、図１３に示すように、各要因属性i毎に、全ての各経験属性間の競合スコアを格納するためのテーブルであり、要因属性iの数だけテーブルが生成される。
【００７３】
＜意外度テーブルＴ７＞
意外度テーブルＴ７は、図１４に示すように、各要因属性i毎に、全ての各経験属性間の意外スコアを格納するためのテーブルであり、要因属性iの数だけテーブルが生成される。
【００７４】
以下に、本発明の競合経験属性表示装置の動作を説明する。
【００７５】
図１５は、本発明の一実施の形態における競合経験属性表示装置の動作のフローチャートである。
【００７６】
本システムでは大きく分けて入力処理Ｓ０００、経験属性要因語抽出処理Ｓ１００、経験属性要因語集約処理Ｓ２００、要因トピックモデル作成処理Ｓ３００、競合度算出処理Ｓ４００，意外度算出処理Ｓ５００、競合経験属性表示処理Ｓ６００から構成される。
【００７７】
Ｓ０００）入力処理：
まず、入力部０５は、競合関係獲得のためのトピック数Ｋおよび、競合関係表示のための経験属性名を入力待ちする。利用者が入力用外部装置８０から、前者を入力した場合は、Ｓ１００に進む。（トピック数ＫはＳ３００以降で用いる。）利用者が後者を入力した場合は、Ｓ６００に進む。
【００７８】
Ｓ１００）  経験属性要因語抽出処理：
経験属性要因語抽出部１０は、後の処理の前処理として、全記事集合および要因語集合を入力として、ペア＜経験属性ID, 各要因語＞集合を出力する。
【００７９】
当該Ｓ１００の詳細な処理を図１６に示す。
【００８０】
Ｓ１１０）  経験属性要因語抽出部１０では、まず要因語テーブルＴ１−１と経験記事テーブルＴ２を参照し、全ての情報を取得する。要因語テーブルＴ１−１から、取得した要因語の集合をＦとする。
【００８１】
次に経験属性要因語抽出処理は、各経験記事ＩＤ毎に、次の処理（Ｓ１２１〜Ｓ１２３）を行う。
【００８２】
Ｓ１２１）  経験記事テーブルＴ２から取得した各経験記事dのテキストを形態素解析し、出現単語(原形)の集合を取得する。
【００８３】
Ｓ１２２）  各経験記事dの各出現単語（原形）について、Ｆの要素のいずれかと同一であるものについて、ペア<経験属性ID, 各出現単語(原形)>を順次、経験属性要因語テーブルＴ４−１に格納する。なお、『原型』とは、テーブルに格納されている各出現単語を指す。
【００８４】
Ｓ１２３）  全ての経験記事について、処理が終わると、Ｓ２００に処理を渡す。未処理の経験記事がある場合はＳ１２１に戻り、次の経験記事に進む。
【００８５】
Ｓ２００）  経験属性要因語集約処理：
経験属性要因語集約部２０では、各経験属性の、要因の出現傾向の特徴を表すデータを出力するために、ペア＜経験属性ID, 要因語＞集合を入力として、３つ組＜経験属性ID、要因語、出現回数＞集合を出力する。ここで、「要因語」はＳ１２２の「出現単語」と同じものである。
【００８６】
当該Ｓ２００ではまず、経験属性要因語テーブルＴ４−１の全ての情報を取得する。次に経験属性毎に、各要因語の出現回数（テーブルにおける登場行数）をカウントする。全ての経験属性について各要因語の出現回数をカウントする処理が終わると、全ての各３つ組<経験属性ＩＤ、要因語、出現回数>集合を経験属性要因語テーブルＴ４−２に格納する。全ての格納が終わるとＳ３００に処理を渡す。
【００８７】
Ｓ３００）要因トピックモデル作成処理：
要因トピックモデル作成部３０は、要因属性毎に、各経験属性における各要因語の出現頻度ベクトル（Ｓ２００で作成）の次元を圧縮するために、３つ組＜経験属性ID、要因語、出現回数＞集合および、ペア＜要因語、要因属性ID＞集合を入力として、要因属性毎の、各要因トピックの出現確率および要因属性毎の、各要因トピック毎の、各経験属性の出現確率および要因属性毎の、各要因トピック毎の、各要因語の出現確率を出力する。
【００８８】
当該Ｓ３００のフローチャートを図１７に示す。
【００８９】
Ｓ３１０）  要因トピックモデル作成部３０は、まず、要因語テーブルＴ１−１、要因属性テーブルＴ１−２，経験属性要因語テーブルＴ４−２の全ての情報を取得する。
【００９０】
Ｓ３２０）  次に、各要因属性１〜５(iとする)毎に、潜在的な要因トピックを想定したときの、その要因トピックzの出現確率および、各要因トピックz毎に各要因語wおよび各経験属性aの出現確率を定める。すなわち各要因属性i毎に、p(z|i),  p(a|z,  i),  p(w|z,i  )を全てのz,  a,  wについて定める。（備考：Ｋ（１＋Ｍ＋Ｎ）個のパラメータを推定する必要がある、Ｋ：要因トピック数、Ｍ：経験属性数、Ｎ：要因属性iの要因語数）
要因トピックモデル作成処理では、潜在的な要因トピックを尤もらしく設定するために最尤法を用いて、p(z|i),  p(a|z,  i),  p(w|z,  i)を求める。
【００９１】
Ｓ３２０の詳細を以下に説明する。
【００９２】
Ｓ３２０では要因属性１〜５(i)の処理を繰り返し行う。繰り返し処理について下記に記す。
【００９３】
Ｓ３２１）  全ての経験属性毎に、次の各値を算出する。n(a, i, w)は、経験属性aにおける、各要因語wの出現回数である。さらにn(a, i, w)の総和を計算し、次の値を算出する。n(a, i)は経験属性aにおける、各要因語の総出現回数である。
【００９４】
Ｓ３２２）  全てのzに対して初期値として、p(z|i) = 1 / Kを代入する。全ての要因トピックz，要因語w，経験属性aに対して 、P(a|z, i),p(w|z, i)にランダム値を代入する 。
【００９５】
Ｓ３２３）  ＥＭアルゴリズムを用いて、次の式、
【００９６】
【数５】
0005679442.tif 000006
を最大化するp(z|i), p(a|z, i), p(w|z, i)を求める。
【００９７】
Ｓ３２４）  求めたp(z|i)を要因トピックテーブルＴ５−１に、p(a|z, i)を要因トピックテーブルＴ５−２に、p(w|z, i)を要因トピックテーブルＴ５−３に格納する。
【００９８】
Ｓ４００）  競合度算出処理：
競合度算出部４０は、様々な種類の競合関係を獲得するために、要因属性毎の、各要因トピックの出現確率および要因属性毎の、各要因トピック毎の、各経験属性の出現確率を入力として、要因属性毎の、各経験属性間の競合度を出力する。
【００９９】
競合度算出処理のフローチャートを図１８に示す。
【０１００】
各処理の詳細について下記に説明する。
【０１０１】
Ｓ４１０）  まず、要因トピックテーブルＴ５−１、Ｔ５−２から全ての情報を取得する。
【０１０２】
Ｓ４２０）  次に、要因属性１〜５(iとする)毎に、各経験属性a間の競合度を算出する。
【０１０３】
Ｓ４２０の詳細を次に示す。
【０１０４】
Ｓ４２１）  全ての経験属性aについて全ての要因トピックzについて、ベイズの公式を利用してp(z|a, i)の値を算出する。p(z|a, i)は、各経験属性の、各要因トピックへの帰属確率を意味する。p(z|a, i)の値は下記式によって算出する。
【０１０５】
【数６】
0005679442.tif 000007
Ｓ４２２）  全ての経験属性ajについて、他の各経験属性akとの競合度を表す下記のスコアを算出する。なお、ここでは、θjiは、経験属性ajの各要因トピック（要因属性iにおける）への帰属確率p(z|aj, i)の集合を表すベクトルを意味し、θkiは、経験属性akの各要因トピック（要因属性iにおける）への帰属確率p(z|ak, i)の集合を表すベクトルを意味する。下記式は、θjiとθkiの類似度を測っている。
【０１０６】
【数７】
0005679442.tif 000008
Ｓ４２３）  Ｓ４２２で算出した全スコアを、競合度テーブルＴ６に格納する。 
Ｓ５００）  意外度算出処理：
意外度算出部５０では、意外な競合関係を利用者に優先的に見せるために、経験記事テーブルＴ２からペア＜経験属性ID、メタ経験属性ID＞集合を入力として、各経験属性間の意外度を出力する。
【０１０７】
Ｓ５００のフローチャート図を図１９に示す。
【０１０８】
Ｓ５１０）  意外度算出部５０は、経験記事テーブルＴ２を参照し、全情報を取得する。
【０１０９】
Ｓ５２０）  Ｓ５１０で取得した情報を用い、各経験属性aについて、共起するメタ経験属性sの回数n(a, s)を算出する（図２０(Ａ)）。また共起するメタ経験属性の総回数n(a)を算出する。
【０１１０】
Ｓ５３０）  Ｓ５３１とＳ５３２では、まず各メタ経験属性sと各経験属性aとの共起情報を用いて、各経験属性、各メタ経験属性間の関係を抽象化する各経験トピックｙをトピックモデルを用いて作成する。（図２０（Ｂ）, yの出現確率p(y), yにおけるaの出現確率p(a|y),yにおけるsの出現確率 p(s|y)が算出される。）
作成処理は次の手順で行う。
【０１１１】
Ｓ５３１）  全てのy, s, aに対して 初期値として、p(y) = 1 / Kを格納する。さらにP(a|y),p(s|y)にはランダム値を格納する 。
【０１１２】
Ｓ５３２）  ＥＭアルゴリズムを用いて、次の式 
【０１１３】
【数８】
0005679442.tif 000009
を最大化するp(y), p(a|y), p(s|y)を求める。
【０１１４】
Ｓ５４０）  次に、全てのaについて、全ての経験トピックyについて、 p(y|a)の値を算出する（下記式、p(y|a)は各aの、各yへの帰属確率を意味する）。
【０１１５】
【数９】
0005679442.tif 000010
Ｓ５５０）  次に、全ての経験属性ajについて、他の各経験属性akとの意外度を表す下記のスコアを算出する。（なおここでは、ρjは、経験属性ρjの各経験トピックyへの帰属確率p(y|aj,)の集合を表すベクトルを意味し、ρkは、経験属性akの各yへの帰属確率p(y|ak)の集合を表すベクトルを意味する。下記式は、ρjとρkの類似度の正負を反転させた値を算出している。メタ経験属性の傾向が異なる経験属性同士ほど、競合関係にあるとき意外であるという仮説に基づく。）
【０１１６】
【数１０】
0005679442.tif 000011
Ｓ５６０）  Ｓ５５０で算出した各経験属性間の意外度を表すスコアを、意外度テーブルＴ７に格納する。 
Ｓ６００)  競合経験属性表示処理：
競合経験属性表示部６０では、記録部７０に蓄えられた経験属性間の競合度（競合度テーブルＴ６）や意外度（意外度テーブルＴ７）についての情報を、利用者に分かりやすく示すための処理を行なう。
【０１１７】
競合経験属性表示部６０は、利用者によって入力用外部装置８０から経験属性名が入力されると、要因属性毎の競合度と意外度の線形和が高い順にソートし、上位の経験属性名および、上位の経験属性毎の要因属性毎の競合度を表すレーダーチャートおよび上位の経験属性毎のTFIDF上位の要因語を、外部装置を介して出力用外部装置９０に表示する。なお、表示する件数は予め上位Ｎ件と設定されているものとする。
【０１１８】
競合経験属性表示部６０では図２１のように、入力された特定の経験属性（図２１では『カフェA』）に対する競合度が高い競合経験属性(図２１では『ハンバーガー店A』、「カフェB」、『ハンバーガー店B』)を出力することができる。
【０１１９】
また、競合チャート（図２１の５角形の部分）を閲覧することでどの観点が競合性が強く、どの観点が競合性が低いかを利用者は理解することができる。
【０１２０】
また、各要因属性（図２１の物理的環境、社会的環境…などの列）毎の頻出要因語を閲覧することによってどのような具体的要素によって競合しているのかを知ることができる。
さらに、図の上側の部分のスライドバーを使うことで、競合経験属性を表示するにあたり、重視する（線形和の重みを重くする）指標（各要因属性の競合度および意外度）を選ぶことができる。
【０１２１】
競合経験属性表示部６０の内部処理を下記に示す。
【０１２２】
競合経験属性表示部６０は、利用者から、入力用外部装置８０を介して、任意の経験属性aj名が入力されると、他の各経験属性akとの、各競合度および意外度、の線形和を算出する（係数の初期値は１）。次に、線形和が高いakから順に、各akのレーダーチャートを作成・表示する。続いて、線形和が高いakから順に、各akのレビュー記事に登場する要因語のうちTFIDFの値が高い上位c(本実施の形態では40とする。)語を算出し、出力する。なお、ajのTFIDFの値が高い上位c語にも含まれている語は強調して表示することができる。
【０１２３】
また、更新ボタンが入力された際には、図２１の上側のスライドバー部分の値（線形和する際の各要因属性の競合度および意外度の係数）を読み取り、再度各競合度および意外度の線形和を算出し、線形和の高い順に、各経験属性の情報を表示する。
【０１２４】
なお、上記の実施の形態における図１に示す競合経験属性表示装置の構成要素の動作をプログラムとして構築し、競合経験属性表示装置として利用するコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【０１２５】
本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【０１２６】
０５  入力部
１０  経験属性要因語抽出部
２０  経験属性要因語集約部
３０  要因トピックモデル作成部
４０  競合度算出部
５０  意外度算出部
６０  強度経験属性表示部
７０  記録部
８０  入力用外部装置
９０  出力用外部装置
【図１】
0005679442.tif 000012
【図２】
0005679442.tif 000013
【図３】
0005679442.tif 000014
【図４】
0005679442.tif 000015
【図５】
0005679442.tif 000016
【図６】
0005679442.tif 000017
【図７】
0005679442.tif 000018
【図８】
0005679442.tif 000019
【図９】
0005679442.tif 000020
【図１０】
0005679442.tif 000021
【図１１】
0005679442.tif 000022
【図１２】
0005679442.tif 000023
【図１３】
0005679442.tif 000024
【図１４】
0005679442.tif 000025
【図１５】
0005679442.tif 000026
【図１６】
0005679442.tif 000027
【図１７】
0005679442.tif 000028
【図１８】
0005679442.tif 000029
【図１９】
0005679442.tif 000030
【図２０】
0005679442.tif 000031
【図２１】
0005679442.tif 000032