(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書中の因果関係を表す文字列パターンを含む手がかり表現辞書を記憶する手がかり表現辞書記憶手段と、
分析対象と、分析対象に関連する語である関連語との関連性を表す分析対象−関連語対応辞書を記憶する分析対象−関連語対応辞書記憶手段と、
前記手がかり表現辞書に含まれる前記文字列パターンに基づいて、入力された文書集合から因果関係を表す語句を含む文である候補文を特定し、当該候補文から原因を表す原因表現と、結果を表す結果表現とを抽出する因果関係候補抽出手段と、
前記分析対象−関連語対応辞書に含まれる関連語のうち、前記因果関係候補抽出手段が抽出した原因表現の中に出現し、かつ分析対象を表す語句として入力された分析対象語句と関連する関連語を、関連語候補として抽出する関連語候補抽出手段と、
前記関連語候補が含まれる原因表現に対応する前記結果表現に出現する前記分析対象語句が表す分析対象以外の全分析対象の数に対する、関連語候補に関連する分析対象のうち前記分析対象語句が表す分析対象以外の結果表現の中に出現する分析対象の数の割合を前記関連語候補ごとに算出し、算出した割合が閾値以上の関連語候補を関連語として特定する関連語特定手段と、
特定された前記関連語を抽出した原因表現を含む文書を抽出する文書抽出手段とを備えた
ことを特徴とする情報検索装置。
【請求項２】
関連語特定手段は、関連語候補ごとに算出した割合の平均と各関連語候補の割合とのずれの大きさに基づいて閾値を決定し、当該閾値以上の関連語候補を関連語として特定する
請求項１記載の情報検索装置。
【請求項３】
関連語特定手段は、関連語候補の割合が上位どの程度の範囲までの関連語候補を関連語として特定するか決定するための基準値と、関連語候補ごとに算出した割合の平均および標準偏差とに基づいて閾値を決定し、当該閾値以上の関連語候補を関連語として特定する
請求項１記載の情報検索装置。
【請求項４】
分析対象−関連語対応辞書記憶手段は、関連の強さの程度を用いて分析対象と関連語との関連性を表す分析対象−関連語対応辞書を記憶し、
関連語候補抽出手段は、関連の強さの程度が予め定めた閾値以上の関連語を関連語候補として抽出する
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の情報検索装置。
【請求項５】
文書中の因果関係を表す文字列パターンに基づいて、入力された文書集合から因果関係を表す語句を含む文である候補文を特定し、
前記候補文から原因を表す原因表現と、結果を表す結果表現とを抽出し、
分析対象と、分析対象に関連する語である関連語との関連性を表す分析対象−関連語対応辞書に含まれる当該関連語のうち、抽出された前記原因表現の中に出現し、かつ分析対象を表す語句として入力された分析対象語句と関連する関連語を、関連語候補として抽出し、
前記関連語候補が含まれる原因表現に対応する前記結果表現に出現する前記分析対象語句が表す分析対象以外の全分析対象の数に対する、関連語候補に関連する分析対象のうち前記分析対象語句が表す分析対象以外の結果表現の中に出現する分析対象の数の割合を前記関連語候補ごとに算出し、
算出した割合が閾値以上の関連語候補を関連語として特定し、
特定された前記関連語を抽出した原因表現を含む文書を抽出する
ことを特徴とする情報検索方法。
【請求項６】
関連語候補ごとに算出した割合の平均と各関連語候補の割合とのずれの大きさに基づいて閾値を決定し、当該閾値以上の関連語候補を関連語として特定する
請求項５記載の情報検索方法。
【請求項７】
コンピュータに、
文書中の因果関係を表す文字列パターンに基づいて、入力された文書集合から因果関係を表す語句を含む文である候補文を特定し、当該候補文から原因を表す原因表現と、結果を表す結果表現とを抽出する因果関係候補抽出処理、
分析対象と、分析対象に関連する語である関連語との関連性を表す分析対象−関連語対応辞書に含まれる当該関連語のうち、抽出された前記原因表現の中に出現し、かつ分析対象を表す語句として入力された分析対象語句と関連する関連語を、関連語候補として抽出する関連語候補抽出処理、
前記関連語候補が含まれる原因表現に対応する前記結果表現に出現する前記分析対象語句が表す分析対象以外の全分析対象の数に対する、関連語候補に関連する分析対象のうち前記分析対象語句が表す分析対象以外の結果表現の中に出現する分析対象の数の割合を前記関連語候補ごとに算出し、算出した割合が閾値以上の関連語候補を関連語として特定する関連語特定処理、および、
特定された前記関連語を抽出した原因表現を含む文書を抽出する文書抽出処理
を実行させるための情報検索プログラム。
【請求項８】
コンピュータに、
関連語特定処理で、関連語候補ごとに算出した割合の平均と各関連語候補の割合とのずれの大きさに基づいて閾値を決定させ、当該閾値以上の関連語候補を関連語として特定させる
請求項７記載の情報検索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分析対象データの変化に影響を与える情報が記載されている文書を検索する情報検索装置、情報検索方法および情報検索プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
様々な文書の中には、売上などに代表される分析対象データの変化に影響を与える情報が書かれた文書が存在する。以下、このような文書を原因文書と記す。この原因文書を検索できると、分析対象に影響を与える、または与えないための施策を決定したり、分析対象について常日頃から注目すべき項目を決定したりすることができる。
【０００３】
例えば、ある企業の製品の売上が落ちた原因が書かれた文書（原因文書）を検索できると、その企業は、その原因文書を利用して、売上を落としている原因に対する対策を立てることが可能になる。
【０００４】
特許文献１には、分析対象データの時系列変化に影響を与える情報が記載された文書をユーザに提示する情報処理装置が記載されている。特許文献１に記載された情報処理装置は、分析対象データを数値情報に特化している。
【０００５】
具体的には、特許文献１に記載された情報処理装置では、ある期間におけるある数値情報の時系列変化を表す第１語句（例えば、上昇、下降など）を、その期間及びその数値情報に対応付けておく。そして、第１語句及びその数値情報を表す語句（例えば、Ａ社の株価など）を用いてテキストを検索し、検索されたテキストから他の数値情報の時系列変化を表す第２語句を抽出する。さらに、第２語句を含む検索条件を用いて、複数の数値情報の中から、第１の語句に対応づけられた他の数値情報を検索する。そして、第１語句に対応付けられた期間のテキスト及び数値情報を出力する。
【０００６】
なお、非特許文献１には、文書から分析対象と属性の対を抽出する方法が記載されている。また、非特許文献２には、平均値と標準偏差の算出方法、及びそれらの関係について記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許第４２０５０９０号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】土田正明，水口弘紀，久寿居大，「対象−属性−評価の３項関係同定による評判情報抽出」，言語処理学会第13回年次大会論文集，pp.412-415，2007
【非特許文献２】林茂雄，馬場凉，「計測における誤差解析入門」，東京化学同人，2000年3月16日，pp.102-109
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特許文献１に記載された情報処理装置では、分析対象を表す語句が記載された文書を検索することは可能である。しかし、特許文献１に記載された情報処理装置では、分析対象を表す語句が記載されていない文書であって、分析対象データの変化に影響を与える原因が記載された文書を検索することは困難である。
【００１０】
例えば、Ｘ国の食品を扱っているＡ社の製品Ｂ（材料Ｃを使用）の売上が落ち込んだとする。このとき、例えば、以下に例示する文書には、分析対象データの変化に影響を与える原因が記載されているが、分析対象を表す語句（製品Ｂ）が記載されていない。そのため、特許文献１に記載された情報処理装置では、分析対象データの変化に影響を与える原因が記載された文書として、以下の文書を検索することは困難である。
・「毒物混入Ｘ国製食品を背景に、Ｘ国製食品Ｄと食品Ｇのボイコット運動が各地で頻発している。」
・「材料Ｃの発癌性を理由に、材料Ｃを含む食品Ｅの購入は避けるべきである。」
【００１１】
そこで、本発明は、分析対象を表す語句が記載されていない文書であっても、分析対象データの変化に影響を与える原因が記載された文書を検索できる情報検索装置、情報検索方法および情報検索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】
【００１２】
本発明による情報検索装置は、文書中の因果関係を表す文字列パターンを含む手がかり表現辞書を記憶する手がかり表現辞書記憶手段と、分析対象と、分析対象に関連する語である関連語との関連性を表す分析対象−関連語対応辞書を記憶する分析対象−関連語対応辞書記憶手段と、手がかり表現辞書に含まれる文字列パターンに基づいて、入力された文書集合から因果関係を表す語句を含む文である候補文を特定し、その候補文から原因を表す原因表現と、結果を表す結果表現とを抽出する因果関係候補抽出手段と、分析対象−関連語対応辞書に含まれる関連語のうち、因果関係候補抽出手段が抽出した原因表現の中に出現し、かつ分析対象を表す語句として入力された分析対象語句と関連する関連語を、関連語候補として抽出する関連語候補抽出手段と、関連語候補が含まれる原因表現に対応する結果表現に出現する分析対象語句が表す分析対象以外の全分析対象の数に対する、関連語候補に関連する分析対象のうち分析対象語句が表す分析対象以外の結果表現の中に出現する分析対象の数の割合を関連語候補ごとに算出し、算出した割合が閾値以上の関連語候補を関連語として特定する関連語特定手段と、特定された関連語を抽出した原因表現を含む文書を抽出する文書抽出手段とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
本発明による情報検索方法は、文書中の因果関係を表す文字列パターンに基づいて、入力された文書集合から因果関係を表す語句を含む文である候補文を特定し、候補文から原因を表す原因表現と、結果を表す結果表現とを抽出し、分析対象と、分析対象に関連する語である関連語との関連性を表す分析対象−関連語対応辞書に含まれるその関連語のうち、抽出された原因表現の中に出現し、かつ分析対象を表す語句として入力された分析対象語句と関連する関連語を、関連語候補として抽出し、関連語候補が含まれる原因表現に対応する結果表現に出現する分析対象語句が表す分析対象以外の全分析対象の数に対する、関連語候補に関連する分析対象のうち分析対象語句が表す分析対象以外の結果表現の中に出現する分析対象の数の割合を関連語候補ごとに算出し、算出した割合が閾値以上の関連語候補を関連語として特定し、特定された関連語を抽出した原因表現を含む文書を抽出することを特徴とする。
【００１４】
本発明による情報検索プログラムは、コンピュータに、文書中の因果関係を表す文字列パターンに基づいて、入力された文書集合から因果関係を表す語句を含む文である候補文を特定し、その候補文から原因を表す原因表現と、結果を表す結果表現とを抽出する因果関係候補抽出処理、分析対象と、分析対象に関連する語である関連語との関連性を表す分析対象−関連語対応辞書に含まれるその関連語のうち、抽出された原因表現の中に出現し、かつ分析対象を表す語句として入力された分析対象語句と関連する関連語を、関連語候補として抽出する関連語候補抽出処理、関連語候補が含まれる原因表現に対応する結果表現に出現する分析対象語句が表す分析対象以外の全分析対象の数に対する、関連語候補に関連する分析対象のうち分析対象語句が表す分析対象以外の結果表現の中に出現する分析対象の数の割合を関連語候補ごとに算出し、算出した割合が閾値以上の関連語候補を関連語として特定する関連語特定処理、および、特定された関連語を抽出した原因表現を含む文書を抽出する文書抽出処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、分析対象を表す語句が記載されていない文書であっても、分析対象データの変化に影響を与える原因が記載された文書を検索できる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明による情報検索装置の第１の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図２】手がかり表現辞書に含まれるデータの例を示す説明図である。
【図３】分析対象−関連語対応辞書に含まれるデータの例を示す説明図である。
【図４】情報検索装置に入力される文書集合の例を示す説明図である。
【図５】分析対象−関連語対応辞書に含まれるデータの他の例を示す説明図である。
【図６】第１の実施形態の情報検索装置の動作例を示すフローチャートである。
【図７】本発明による情報検索装置の第２の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図８】第２の実施形態の情報検索装置の動作例を示すフローチャートである。
【図９】本発明による情報検索装置の最小構成の例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。以下の説明では、「毒物混入Ｘ国製食品を背景に、Ｘ国製食品Ｄと食品Ｇのボイコット運動が各地で頻発している。」や「材料Ｃの発癌性を理由に、材料Ｃを含む食品Ｅの購入は避けるべきである。」のような文書に対して、「Ａを背景にＢ」や「Ａを理由にＢ」などの因果関係を表現する文字列パターンを手がかり表現と呼ぶ。
【００１８】
また、因果関係を表す表現のうち、原因を表現する部分を原因表現と呼び、結果を表現する部分を結果表現と呼ぶ。例えば、手がかり表現が「Ａを理由にＢ」である場合、「Ａ」が原因表現に対応し、「Ｂ」が結果表現に対応する。
【００１９】
実施形態１．
図１は、本発明による情報検索装置の第１の実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態における情報検索装置は、因果関係候補抽出部１００と、関連語候補抽出部１０１と、関連語特定部１０２と、文書抽出部１０３と、手がかり表現辞書記憶部１０５と、分析対象−関連語対応辞書記憶部１０６とを備えている。また、本実施形態における情報検索装置は、原因文書提示部１０４を備えていてもよい。また、本実施形態における情報検索装置には、例えばユーザ等により、分析対象を表す語句（以下、分析対象語句と記す。）と文書集合とが入力される。
【００２０】
手がかり表現辞書記憶部１０５は、手がかり表現を含む手がかり表現辞書を記憶する。図２は、手がかり表現辞書に含まれるデータの例を示す説明図である。手がかり表現辞書には、例えば、因果関係を含む文を文書集合から抽出するための「Ａを理由にＢ」や「Ａを背景にＢ」などの手がかり表現が含まれる。
【００２１】
分析対象−関連語対応辞書記憶部１０６は、分析対象と分析対象の関連語との関連性を表すデータを含む分析対象−関連語対応辞書を記憶する。言い換えると、分析対象−関連語対応辞書記憶部１０６は、分析対象と分析対象に関連する語（関連語）の間の対応関係を示す情報（以下、関連情報と記すこともある。）を含む分析対象−関連語対応辞書を記憶していると言うことができる。ここで、関連語とは、分析対象との共起確率が高い語を指す。なお、共起確率が高いかどうか判断する閾値は、予め定められる。
【００２２】
図３は、分析対象−関連語対応辞書に含まれるデータの例を示す説明図である。図３に示す例では、横方向に分析対象、縦方向に関連語を示す分析対象−関連語対応辞書を例示している。また、図３に示す例では、分析対象と関連のある関連語を１で表し、分析対象と関連のない関連語を０で表している。
【００２３】
分析対象−関連語対応辞書は、ユーザ等によって予め作成される。また、例えば、関連語を属性とした場合、非特許文献１に記載されている方法で分析対象−関連語対応辞書を作成することができる。具体的には、分析対象と属性（関連語）の対を文書から抽出し、共通する対象と共通する属性とをそれぞれまとめることで、分析対象と属性との対応関係（すなわち、分析対象−関連語対応辞書）を作成することができる。
【００２４】
なお、図３に示す例では、分析対象と関連のある関連語と関連のない関連語を、それぞれ１と０の２値で表した。ただし、分析対象との関連性を表す方法は、１と０の２値に限定されない。例えば、分析対象と属性の組の出現する頻度などをもとに関連の強さの程度を測り、その関連の強さの程度（実数）を用いて分析対象との関連性を表しても良い。
【００２５】
手がかり表現辞書記憶部１０５および分析対象−関連語対応辞書記憶部１０６は、例えば、磁気ディクス等により実現される。
【００２６】
因果関係候補抽出部１００は、手がかり表現辞書に含まれる手がかり表現を利用して、入力される文書集合から因果関係を含む文を抽出する。以下、因果関係候補抽出部１００が抽出した因果関係を含む文を候補文と記す。そして、因果関係候補抽出部１００は、手がかり表現を利用して、抽出した候補文から原因表現と結果表現を抽出する。
【００２７】
図４は、情報検索装置に入力される文書集合の例を示す説明図である。図４に示す例では、各文書が文書番号で識別され、文書中の各テキストに文番号を付与して各テキストが識別されていることを示す。
【００２８】
因果関係候補抽出部１００は、手がかり表現とユーザが入力する文書集合中の文とのマッチングを行うことで、因果関係を含む文を抽出する。例えば、図２に例示する手がかり表現が手がかり表現辞書に登録されているとする。この場合、因果関係候補抽出部１００は、図４に例示する文書集合の例から、（文書番号、文番号、テキスト）＝（１、１０、毒物混入Ｘ国製食品を背景に、Ｘ国製食品Ｄと食品Ｇのボイコット運動が各地で頻発している。），（１、２１、材料Ｃの発癌性を理由に、材料Ｃを含む食品Ｅの購入は避けるべきである。）のように、因果関係を含む文（候補文）を抽出する。
【００２９】
そして、因果関係候補抽出部１００は、例えば、「毒物混入Ｘ国製食品を背景に、Ｘ国製食品Ｄと食品Ｇのボイコット運動が各地で頻発している。」の文から、原因表現として「毒物混入Ｘ国製食品」と抽出し、結果表現として「Ｘ国製食品Ｄと食品Ｇのボイコット運動が各地で頻発している。」を抽出する。なお、文字列パターンと、文章とのマッチングを行う方法は広く知られており、詳細な説明は省略する。
【００３０】
関連語候補抽出部１０１は、原因表現に出現し、かつ、分析対象と関連する関連語を、分析対象−関連語対応辞書から関連語候補として抽出する。すなわち、関連語候補抽出部１０１は、分析対象−関連語対応辞書に含まれる関連語のうち、因果関係候補抽出部１００が抽出した原因表現の中に出現し、かつ分析対象語句と関連する関連語を、関連語候補として抽出する。
【００３１】
なお、分析対象−関連語対応辞書が、分析対象と関連語との関連性を、関連の強さの程度（実数）を用いて表している場合、関連語候補抽出部１０１は、関連の強さの程度が予め定めた閾値以上の関連語を関連語候補として抽出してもよい。
【００３２】
関連語特定部１０２は、結果表現に出現する分析対象の数に対する関連語候補に関連する分析対象のうち結果表現に出現する分析対象の数の割合を関連語候補ごとに算出する。具体的には、関連語特定部１０２は、関連語候補が含まれる原因表現に対応する結果表現に出現する分析対象語句以外の全分析対象の数に対する、関連語候補に関連する分析対象のうち上記分析対象語句以外の全分析対象に出現する分析対象の数の割合を関連語候補ごとに算出する。そして、関連語特定部１０２は、算出した割合が閾値以上の関連語候補を関連語として特定する。
【００３３】
なお、関連語の特定に用いられる閾値は、予め定められた値であってもよく、算出した割合全体の分布等に基づいて決定される値であってもよい。なお、本実施形態では、この閾値が予め定められている場合について説明する。
【００３４】
以下、関連語特定部１０２の動作を詳細に説明する。まず、関連語特定部１０２は、関連語候補抽出部１０１が抽出した関連語候補ごとに、分析対象−関連語対応辞書から、分析対象語句以外でその関連語候補に関連する分析対象の数を導出する。次に、関連語特定部１０２は、関連語候補が含まれる原因表現に対応する結果表現に出現する分析対象語句以外の全分析対象を特定し、その分析対象の数を数える。さらに、関連語特定部１０２は、結果表現に出現する全分析対象の数に対する、関連語候補に関連する分析対象のうち結果表現に出現する分析対象の数の割合を関連語候補ごとに算出する。そして、関連語特定部１０２は、算出した割合が閾値以上の関連語候補を関連語として特定する。
【００３５】
文書抽出部１０３は、関連語特定部１０２が特定した関連語が抽出された原因表現を含む文を原因文書として抽出する。文書抽出部１０３は、原因表現を含む文を記載された原因文書のリストを作成してもよい。
【００３６】
ここで、図４、図２および図５に示す例に基づいて、関連語候補抽出部１０１と関連語特定部１０２と文書抽出部１０３の動作を説明する。図５は、分析対象−関連語対応辞書に含まれるデータの他の例を示す説明図である。なお、図５に例示する分析対象−関連語対応辞書は、図３に例示する分析対象−関連語対応辞書を具体化したものである。
【００３７】
ここでの説明では、ユーザが入力する分析対象語句を「食品Ｂ」とする。また、因果関係候補抽出部１００が、図２に例示する手がかり表現を用いて、図４に例示する文書集合から、「毒物混入Ｘ国製食品を背景に、Ｘ国製食品Ｄと食品Ｇのボイコット運動が各地で頻発している。」と「材料Ｃの発癌性を理由に、材料Ｃを含む食品Ｅの購入は避けるべきである。」の２文を抽出したとする。
【００３８】
この場合の原因表現は、「毒物混入Ｘ国製食品」および「材料Ｃの発癌性」である。そこで、関連語候補抽出部１０１は、図５に例示する分析対象−関連語対応辞書から、「Ｘ国製」と「材料Ｃ」を関連語候補として抽出する。
【００３９】
次に、関連語特定部１０２は、抽出された関連語候補である「Ｘ国製」と「材料Ｃ」に関連する分析対象を分析対象語句以外から特定し、その分析対象の数を数える。図５に例示する分析対象−関連語対応辞書から、「Ｘ国製」に関連のある分析対象は、「食品Ａ」、「食品Ｃ」および「食品Ｇ」の３語である。同様に、「材料Ｃ」に関連のある分析対象は、「食品Ｃ」および「食品Ｄ」の２語である。
【００４０】
そして、関連語特定部１０２は、関連語候補が含まれる原因表現に対応する結果表現に出現する全ての分析対象を特定し、その分析対象の数を数える。関連語候補「Ｘ国製」の場合、対応する結果表現は、「Ｘ国製食品Ｄと食品Ｇのボイコット運動が各地で頻発している。」である。そこで、関連語特定部１０２は、その結果表現に出現する分析対象を「食品Ｄ」および「食品Ｇ」と特定する。同様に、関連語候補「材料Ｃ」の場合、対応する結果表現は、「材料Ｃを含む食品Ｅの購入は避けるべきである。」である。そこで、関連語特定部１０２は、その結果表現に出現する分析対象を「食品Ｅ」と特定する。したがって、関連語特定部１０２は、この場合の全分析対象を、「食品Ｄ」、「食品Ｇ」および「食品Ｅ」の３語と特定する。
【００４１】
次に、関連語特定部１０２は、結果表現に出現する全分析対象の数に対する、関連語候補に関連する分析対象のうち結果表現に出現する分析対象の数の割合を関連語候補ごとに算出する。
【００４２】
例えば、関連語候補「Ｘ国製」の場合、関連語候補に関連する分析対象は、「食品Ａ」、「食品Ｃ」および「食品Ｇ」である。また、結果表現に出現する分析対象は、「食品Ｄ」、「食品Ｇ」および「食品Ｅ」である。この結果表現に出現する分析対象のうち、関連語候補に関連する分析対象は、「食品Ｇ」の１語である。そこで、関連語特定部１０２は、関連語候補に関連する分析対象数に対する結果表現に出現する分析対象数の割合を、１／３＝０．３３と算出する。
【００４３】
同様に、関連語候補「材料Ｃ」の場合、関連語候補に関連する分析対象は、「食品Ｃ」および「食品Ｄ」である。また、結果表現に出現する分析対象は、「食品Ｄ」、「食品Ｇ」および「食品Ｅ」である。この結果表現に出現する分析対象のうち、関連語候補に関連する分析対象は、「食品Ｄ」の１語である。そこで、関連語特定部１０２は、関連語候補に関連する分析対象数に対する結果表現に出現する分析対象数の割合を、１／２＝０．５０と算出する。
【００４４】
そして、関連語特定部１０２は、算出した割合が予め定めた閾値以上の関連語候補を関連語として特定する。ここで、予め定めた閾値が０．４０である場合、関連語特定部１０２は、割合が閾値以上の値をとる関連語候補である「材料Ｃ」を関連語として特定する。
【００４５】
最後に、文書抽出部１０３は、関連語「材料Ｃ」を抽出した原因表現を含む文「材料Ｃの発癌性を理由に、材料Ｃを含む食品Ｅの購入は避けるべきである。」が記載された原因文書を抽出し、文書リストを作成する。
【００４６】
原因文書提示部１０４は、文書抽出部１０３が抽出した原因文書をユーザに表示する。原因文書提示部１０４は、例えば、ディスプレイ装置により実現される。
【００４７】
因果関係候補抽出部１００と、関連語候補抽出部１０１と、関連語特定部１０２と、文書抽出部１０３とは、プログラム（情報検索プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。例えば、プログラムは、情報検索装置の記憶部（図示せず）に記憶され、ＣＰＵは、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、因果関係候補抽出部１００、関連語候補抽出部１０１、関連語特定部１０２、および文書抽出部１０３として動作してもよい。また、因果関係候補抽出部１００と、関連語候補抽出部１０１と、関連語特定部１０２と、文書抽出部１０３とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。
【００４８】
次に、本実施形態における情報検索装置の動作を説明する。図６は、第１の実施形態の情報検索装置の動作例を示すフローチャートである。
【００４９】
まず、因果関係候補抽出部１００は、手がかり表現辞書に登録された手がかり表現を用いて、ユーザが入力する文書集合から手がかり表現を含む文を抽出する（ステップＳ１）。そして、因果関係候補抽出部１００は、抽出した文の原因表現と因果表現とを特定する（ステップＳ２）。
【００５０】
次に、関連語候補抽出部１０１は、分析対象−関連語対応辞書から、原因表現に出現し、かつ分析対象と関連する関連語を関連語候補として抽出する（ステップＳ３）。次に、関連語特定部１０２は、抽出された関連語候補に関連し分析対象語句とは異なる分析対象の数に対する、抽出された関連語候補と関連し結果表現に出現する分析対象語句とは異なる分析対象の数の割合を関連語候補ごとに算出する（ステップＳ４）。そして、関連語特定部１０２は、関連語候補の中から、割合の閾値として予め定められた値を用いて、原因に関連する関連語を特定する（ステップＳ５）。
【００５１】
次に、文書抽出部１０３は、関連語特定部１０２が特定した関連語が抽出された原因表現を含む文を原因文書として抽出し、原因文書のリストを作成する（ステップＳ６）。最後に、原因文書提示部１０４は、原因文書をユーザに対して提示する（ステップＳ７）。
【００５２】
以上のように、本実施形態よれば、因果関係候補抽出部１００が、手がかり表現を用いて、入力された文書集合から因果関係を表す語句を含む候補文を特定し、その候補文から原因表現と結果表現とを抽出する。また、関連語候補抽出部１０１が、分析対象−関連語対応辞書に出現する関連語のうち、原因表現に出現し、かつユーザが入力した分析対象語句と関連する関連語を、関連語候補として抽出する。さらに、関連語特定部１０２が、抽出された関連語と関連する分析対象の数を利用して関連語候補から関連語を特定し、文書抽出部１０３が、特定された関連語を抽出した原因表現を含む文を抽出する。
【００５３】
具体的には、関連語特定部１０２が、関連語候補が含まれる原因表現に対応する結果表現に出現する分析対象語句以外の全分析対象の数に対する、関連語候補に関連する分析対象のうち分析対象語句以外の全分析対象に出現する分析対象の数の割合を関連語候補ごとに算出する。そして、関連語特定部１０２が、算出した割合が閾値以上の関連語候補を関連語として特定する。
【００５４】
そのような構成により、分析対象を表す語句が記載されていない文書であっても、分析対象データの変化に影響を与える原因が記載された文書を検索できる。すなわち、具体的には、分析対象データの変化に影響を与える原因が記載された文書を、その対象の語句が直接記載されていない場合にも検索できる。
【００５５】
具体的には、本実施形態では、分析対象と似た傾向を示すと考えられる他の分析対象について書かれた文書から原因を推定し、その原因が記載された文書を抽出する。そのため、分析対象に関連する事柄を含む文書であって、その分析対象以外の分析対象について書かれた文書から、その分析対象のデータに変化を及ぼす原因文書を検索できる。
【００５６】
また、文書抽出部１０３は、原因表現を含む文が記載された原因文書のリストを作成してもよい。
【００５７】
実施形態２．
図７は、本発明による情報検索装置の第２の実施形態の構成例を示すブロック図である。なお、第１の実施形態と同様の構成については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。本実施形態における情報検索装置は、因果関係候補抽出部１００と、関連語候補抽出部１０１と、統計的関連語特定部１０７と、文書抽出部１０３と、手がかり表現辞書記憶部１０５と、分析対象−関連語対応辞書記憶部１０６とを備えている。また、本実施形態における情報検索装置も、原因文書提示部１０４を備えていてもよい。
【００５８】
すなわち、本実施形態における情報検索装置は、第１の実施形態の関連語特定部１０２を統計的関連語特定部１０７に置き換えたものに相当する。
【００５９】
統計的関連語特定部１０７は、第１の実施形態における関連語特定部１０２と同様、結果表現に出現する分析対象の数に対する関連語候補に関連する分析対象のうち結果表現に出現する分析対象の数の割合を関連語候補ごとに算出する。そして、統計的関連語特定部１０７は、関連語候補ごとに算出した割合の平均と各関連語候補の割合とのずれの大きさに基づいて、関連語候補の中から関連語を特定する。
【００６０】
具体的には、統計的関連語特定部１０７は、関連語候補ごとに算出した割合の平均μおよび標準偏差σを算出する。そして、統計的関連語特定部１０７は、ユーザ等により指定された実数Ｎを用いて、閾値μ＋Ｎσを算出する。そして、統計的関連語特定部１０７は、算出した割合が閾値以上の関連語候補を関連語として特定する。この実数Ｎの値は、関連語候補の割合が上位どの程度の範囲までの関連語候補を関連語として特定するか決定するための基準とする値といえる。なお、実数Ｎの値を選ぶ基準は、例えば、非特許文献２に記載されている。
【００６１】
このように、本実施形態における統計的関連語特定部１０７は、関連度の特定に用いる閾値を算出し、その閾値を用いて関連度を特定する点において、第１の実施形態における関連語特定部１０２と異なる。
【００６２】
因果関係候補抽出部１００と、関連語候補抽出部１０１と、統計的関連語特定部１０７と、文書抽出部１０３とは、プログラム（情報検索プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。また、因果関係候補抽出部１００と、関連語候補抽出部１０１と、統計的関連語特定部１０７と、文書抽出部１０３とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。
【００６３】
次に、本実施形態における情報検索装置の動作を説明する。図８は、第２の実施形態の情報検索装置の動作例を示すフローチャートである。ユーザが入力する文書集合から原因表現と因果表現とを特定し、関連語候補ごとに割合を算出するまでの処理は、図６におけるステップＳ１〜ステップＳ４までの処理と同様である。
【００６４】
統計的関連語特定部１０７は、抽出された関連語候補と関連し分析対象語句とは異なる分析対象の数に対する、抽出された関連語候補と関連し結果表現に出現する分析対象語句とは異なる分析対象の数の割合から、割合の平均μと標準偏差σとを算出する。また、統計的関連語特定部１０７は、ユーザが入力する実数Ｎを用いて、閾値μ＋Ｎσを算出する。そして、統計的関連語特定部１０７は、算出した割合が閾値以上の関連語候補を関連語として特定する（ステップＳ８）。
【００６５】
以降、特定された関連語が抽出された原因表現を含む文書を特定し、ユーザに提示するまでの処理は、図６におけるステップＳ６〜ステップＳ７までの処理と同様である。
【００６６】
以上のように、本実施形態よれば、統計的関連語特定部１０７が、関連語候補ごとに算出した割合の平均μと各関連語候補の割合とのずれの大きさ（例えば、標準偏差σ）に基づいて算出される閾値以上の関連語候補を関連語として特定する。よって、第１の実施形態の効果に加え、関連語候補を関連語として特定するための閾値を統計的に決定できる。
【００６７】
具体的には、本実施形態では、割合の平均μと標準偏差σから算出される平均μからのずれを閾値として用いる。そのため、文書集合中の文書ドメインの違いによる関連語と関連のある分析対象の出現頻度の違いを統計的に扱うことができる。よって、文書集合に含まれる文書のドメインに拠らずに閾値を決定できる。
【００６８】
次に、本発明の最小構成の例を説明する。図９は、本発明による情報検索装置の最小構成の例を示すブロック図である。本発明による情報検索装置は、文書中の因果関係を表す文字列パターン（例えば、「〜を背景に」，「〜を理由に」）を含む手がかり表現辞書を記憶する手がかり表現辞書記憶手段８１（例えば、手がかり表現辞書記憶部１０５）と、分析対象と、分析対象に関連する語である関連語との関連性を表す分析対象−関連語対応辞書を記憶する分析対象−関連語対応辞書記憶手段８２（例えば、分析対象−関連語対応辞書記憶部１０６）と、手がかり表現辞書に含まれる文字列パターンに基づいて、入力された文書集合から因果関係を表す語句を含む文である候補文を特定し、その候補文から原因を表す原因表現と、結果を表す結果表現とを抽出する因果関係候補抽出手段８３（例えば、因果関係候補抽出部１００）と、分析対象−関連語対応辞書に含まれる関連語のうち、因果関係候補抽出手段８３が抽出した原因表現の中に出現し、かつ分析対象を表す語句として入力された分析対象語句と関連する関連語を、関連語候補として抽出する関連語候補抽出手段８４（例えば、関連語候補抽出部１０１）と、関連語候補が含まれる原因表現に対応する結果表現に出現する分析対象語句以外の全分析対象の数に対する、関連語候補に関連する分析対象のうち分析対象語句以外の全分析対象に出現する分析対象の数の割合を関連語候補ごとに算出し、算出した割合が閾値以上の関連語候補を関連語として特定する関連語特定手段８５（例えば、関連語特定部１０２）と、特定された関連語を抽出した原因表現を含む文書を抽出する文書抽出手段８６（例えば、文書抽出部１０３）とを備えている。
【００６９】
そのような構成により、分析対象を表す語句が記載されていない文書であっても、分析対象データの変化に影響を与える原因が記載された文書を検索できる。
【００７０】
また、関連語特定手段８５は、関連語候補ごとに算出した割合の平均（例えば、平均μ）と各関連語候補の割合とのずれの大きさ（例えば、標準偏差σ）に基づいて閾値を決定し、その閾値以上の関連語候補を関連語として特定してもよい。このようにすることで、関連語候補を関連語として特定するための閾値を統計的に決定できる。
【００７１】
また、関連語特定手段８５は、関連語候補の割合が上位どの程度の範囲までの関連語候補を関連語として特定するか決定するための基準値（例えば、実数Ｎ）と、関連語候補ごとに算出した割合の平均および標準偏差とに基づいて閾値（例えば、μ＋Ｎσ）を決定し、その閾値以上の関連語候補を関連語として特定してもよい。
【００７２】
また、分析対象−関連語対応辞書記憶手段８１は、関連の強さの程度を用いて分析対象と関連語との関連性を表す分析対象−関連語対応辞書を記憶してもよい。そして、関連語候補抽出手段８４は、関連の強さの程度が予め定めた閾値以上の関連語を関連語候補として抽出してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００７３】
本発明は、分析対象データの変化に影響を与える情報が記載されている文書を検索する情報検索装置に好適に適用される。例えば、本発明による情報検索装置を使用することで、分析対象データに変化が起こったときに、変化を起こした原因が記載された文書を検索することができる。そのため、検索された文書を、例えば、企業業績などを示すデータの変化に対する施策を検討する際の参考とすることができる。
【符号の説明】
【００７４】
１００  因果関係候補抽出部
１０１  関連語候補抽出部
１０２  関連語特定部
１０３  文書抽出部
１０４  原因文書提示部
１０５  手がかり表現辞書記憶部
１０６  分析対象−関連語対応辞書記憶部
１０７  統計的関連語特定部
【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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