(57)【要約】  １つの集計軸に対応する属性を定めたときに、その属性を用いてクロス集計した場合に自明でない集計結果が得られるテキストのグループを生成することができるテキスト処理システムを提供する。テキスト抽出手段７１は、クロス集計における集計軸に対応する属性の各属性値とともに、その属性のいずれかの属性値に対応付けられた文書が入力されたときに、文書を所定の単位で区切った各テキストの中から、その属性の属性値を含まない部分を抽出する。グループ生成手段７２は、抽出されたテキストに対してテキスト間の含意認識を行い、含意関係を有するテキスト同士をグループ化する。
2016013157.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
クロス集計における集計軸に対応する属性の各属性値とともに、前記属性のいずれかの属性値に対応付けられた文書が入力されたときに、前記文書を所定の単位で区切った各テキストの中から、前記属性の属性値を含まない部分を抽出するテキスト抽出手段と、
抽出されたテキストに対してテキスト間の含意認識を行い、含意関係を有するテキスト同士をグループ化するグループ生成手段とを備える
ことを特徴とするテキスト処理システム。
【請求項２】
テキスト抽出手段は、
入力された文書を所定の単位で区切った各テキストの中から、クロス集計における集計軸に対応する属性の属性値を含む文節を除外した部分を抽出する
請求項１に記載のテキスト処理システム。
【請求項３】
テキスト抽出手段は、
入力された文書を文単位で区切った各テキストの中から、述部に該当する箇所のみを抽出する
請求項１に記載のテキスト処理システム。
【請求項４】
グループ毎に、入力された属性値に対応するテキストを集計する集計手段を備える
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載のテキスト処理システム。
【請求項５】
テキスト抽出手段は、予め定められた内容に該当するテキストのみを抽出する
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載のテキスト処理システム。
【請求項６】
クロス集計における集計軸に対応する属性の各属性値とともに、前記属性のいずれかの属性値に対応付けられた文書が入力されたときに、前記文書を所定の単位で区切った各テキストを抽出するテキスト抽出手段と、
抽出されたテキスト内の文言のうち前記属性値を無視して、抽出されたテキストに対してテキスト間の含意認識を行い、含意関係を有するテキスト同士をグループ化するグループ生成手段とを備える
ことを特徴とするテキスト処理システム。
【請求項７】
予めクロス集計における集計軸に対応する属性の各属性値を、無視すべき文言として記憶する文言記憶手段を備え、
グループ生成手段は、抽出されたテキスト内の文言のうち、前記文言記憶手段に記憶された文言を無視する
請求項６に記載のテキスト処理システム。
【請求項８】
グループ毎に、入力された属性値に対応するテキストを集計する集計手段を備える
請求項６または請求項７に記載のテキスト処理システム。
【請求項９】
テキスト抽出手段は、予め定められた内容に該当するテキストのみを抽出する
請求項６から請求項８のうちのいずれか１項に記載のテキスト処理システム。
【請求項１０】
クロス集計における集計軸に対応する属性の各属性値とともに、前記属性のいずれかの属性値に対応付けられた文書が入力されたときに、前記文書を所定の単位で区切った各テキストの中から、前記属性の属性値を含まない部分を抽出し、
抽出したテキストに対してテキスト間の含意認識を行い、含意関係を有するテキスト同士をグループ化する
ことを特徴とするテキスト処理方法。
【請求項１１】
クロス集計における集計軸に対応する属性の各属性値とともに、前記属性のいずれかの属性値に対応付けられた文書が入力されたときに、前記文書を所定の単位で区切った各テキストを抽出し、
抽出したテキスト内の文言のうち前記属性値を無視して、抽出したテキストに対してテキスト間の含意認識を行い、含意関係を有するテキスト同士をグループ化する
ことを特徴とするテキスト処理方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
クロス集計における集計軸に対応する属性の各属性値とともに、前記属性のいずれかの属性値に対応付けられた文書が入力されたときに、前記文書を所定の単位で区切った各テキストの中から、前記属性の属性値を含まない部分を抽出するテキスト抽出処理、および、
抽出されたテキストに対してテキスト間の含意認識を行い、含意関係を有するテキスト同士をグループ化するグループ生成処理
を実行させるためのテキスト処理プログラム。
【請求項１３】
コンピュータに、
クロス集計における集計軸に対応する属性の各属性値とともに、前記属性のいずれかの属性値に対応付けられた文書が入力されたときに、前記文書を所定の単位で区切った各テキストを抽出するテキスト抽出処理、および、
抽出されたテキスト内の文言のうち前記属性値を無視して、抽出されたテキストに対してテキスト間の含意認識を行い、含意関係を有するテキスト同士をグループ化するグループ生成処理
を実行させるためのテキスト処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テキストの抽出およびグループ生成を行うテキスト処理システム、テキスト処理方法およびテキスト処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コールセンタには、顧客から様々な製品やサービスに対する苦情や不満の意見が寄せられる。また、企業は、アンケートによって、製品やサービスに対する顧客の意見を集めている。このような顧客の意見に基づいて、サービスを改善したり、製品開発に活かしたりすることが企業にとって重要である。【０００３】
非特許文献１には、２つのカテゴリを２つの軸にマッピングして、２つのカテゴリの項目の組み合わせ毎にテキストを集計する方法が記載されている。その結果、カテゴリ間の相関を参照することで有用な知見を掘り起こすことができる。【０００４】
また、特許文献１には、自然言語で書かれたテキストを自動的に集計するときに、テキスト間の同義関係や含意関係を判定し、意味が同じテキストをクラスタリングすることで、テキストの内容を直接理解できる形で集計を行う方法が記載されている。【０００５】
テキストに対する処理の一つとして含意認識がある。含意認識は、“Ａ”、“Ｂ”をそれぞれテキストとした場合に、「ＡはＢを含意する。」という関係の有無を判定する処理である。また、「ＡはＢを含意する。」とは、Ａが真であるならばＢも真であることである。以下、１つのテキストが他のテキストを含意する関係を、含意関係と呼ぶ場合がある。含意認識の例が非特許文献２に記載されている。【０００６】
また、２つの属性をそれぞれ２つの軸に対応付け、その２つの属性の属性値の組み合わせ毎に集計を行うことをクロス集計と呼ぶ。非特許文献１の図４には、クロス集計の結果の例が示されている。クロス集計において、属性を対応付ける軸を集計軸と呼ぶ。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】国際公開第ＷＯ２０１３／１６１８５０号
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】那須川哲哉、「コールセンタにおけるテキストマイニング」、社団法人人工知能学会、人工知能学会誌１６（２）、ｐ．２１９−２１５、２００１年３月１日
【非特許文献２】Masaaki Tsuchida, Kai Ishikawa, “IKOMA at TAC2011: A Method for Recognizing Textual Entailment using Lexical-level and Sentence Structure-level features”, [online], ［２０１４年７月１０日検索］、インターネット<URL：http://www.nist.gov/tac/publications/2011/participant.papers/IKOMA.proceedings.pdf>
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
前述のように、顧客の意見に基づいて、サービスを改善したり、製品開発に活かしたりすることが企業にとって重要である。しかし、そのような意見は、自然言語で書かれ構造化されていないため、意見全体から有用な知見を得ることは困難である。【００１０】
非特許文献１に記載の技術によれば、集計結果におけるカテゴリ間の相関を参照することで有用な知見を掘り起こすことができる。しかし、非特許文献１に記載の技術では、どのような観点で分析するかによって、２つのカテゴリの各項目を予め定義しておく必要がある。そのため、新たな観点に基づく知見を得ることはできない。また、カテゴリを特定の単語や係り受けを含む文書集合として定義し、クロス集計することも考えられる。しかし、集計軸に単語と係り受けを表しても可読性が低く、そのような集計結果から新たな知見を得ることは困難である。【００１１】
また、特許文献１に記載の技術によれば、内容を理解しやすいテキストのクラスタが得られる。しかし、そのようなクラスタと、他の属性とを用いてクロス集計を行おうとしても、その属性の各属性値と個々のクラスタとの間の依存関係が強くなる場合には、クロス集計結果から有用な知見を得にくい。以下に、その例を示す。【００１２】
図１１は、テキスト間の同義関係や含意関係を判定し、意味が同じテキストをクラスタリングした結果の例を示す模式図である。図１１に示す各クラスタは、代表テキストと同様の意味を有するテキストを含む。よって、図１１に示す例において、クラスタ１には、「商品Ａの値段が高い」というテキストと同様のテキストが含まれる。従って、クラスタ１には、商品Ａに関するテキストが含まれ、「商品Ｂの値段が高い」等のような、他の商品に関するテキストは含まれない。同様に、クラスタ２には、商品Ｂに関するテキストが含まれ、商品Ｂ以外の商品に関するテキストは含まれない。クラスタ３には、商品Ｃに関するテキストが含まれ、商品Ｃ以外の商品に関するテキストは含まれない。すなわち、商品の種類とクラスタには強い依存関係がある。【００１３】
この場合、商品を１つの集計軸に対応させ、クラスタ毎にテキストを集計することによってクロス集計を実行すると、その結果は、図１２に示すようになる。１つのクラスタは共通の商品名を含むテキストの集合になっているため、商品を集計軸に対応させて、図１１に示すクラスタに対してクロス集計を行っても、図１２に示すように自明の結果（図１１に示す内容と同様の内容）しか得られない。従って、クロス集計を行っても、新たな知見を得ることができない。【００１４】
そこで、本発明は、１つの集計軸に対応する属性を定めたときに、その属性を用いてクロス集計した場合に自明でない集計結果が得られるテキストのグループを生成することができるテキスト処理システム、テキスト処理方法およびテキスト処理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】
【００１５】
本発明によるテキスト処理システムは、クロス集計における集計軸に対応する属性の各属性値とともに、その属性のいずれかの属性値に対応付けられた文書が入力されたときに、文書を所定の単位で区切った各テキストの中から、その属性の属性値を含まない部分を抽出するテキスト抽出手段と、抽出されたテキストに対してテキスト間の含意認識を行い、含意関係を有するテキスト同士をグループ化するグループ生成手段とを備えることを特徴とする。【００１６】
また、本発明によるテキスト処理システムは、クロス集計における集計軸に対応する属性の各属性値とともに、その属性のいずれかの属性値に対応付けられた文書が入力されたときに、文書を所定の単位で区切った各テキストを抽出するテキスト抽出手段と、抽出されたテキスト内の文言のうち属性値を無視して、抽出されたテキストに対してテキスト間の含意認識を行い、含意関係を有するテキスト同士をグループ化するグループ生成手段とを備えることを特徴とする。【００１７】
また、本発明によるテキスト処理方法は、クロス集計における集計軸に対応する属性の各属性値とともに、その属性のいずれかの属性値に対応付けられた文書が入力されたときに、文書を所定の単位で区切った各テキストの中から、その属性の属性値を含まない部分を抽出し、抽出したテキストに対してテキスト間の含意認識を行い、含意関係を有するテキスト同士をグループ化することを特徴とする。【００１８】
また、本発明によるテキスト処理方法は、クロス集計における集計軸に対応する属性の各属性値とともに、その属性のいずれかの属性値に対応付けられた文書が入力されたときに、文書を所定の単位で区切った各テキストを抽出し、抽出したテキスト内の文言のうち属性値を無視して、抽出したテキストに対してテキスト間の含意認識を行い、含意関係を有するテキスト同士をグループ化することを特徴とする。【００１９】
また、本発明によるテキスト処理プログラムは、コンピュータに、クロス集計における集計軸に対応する属性の各属性値とともに、その属性のいずれかの属性値に対応付けられた文書が入力されたときに、文書を所定の単位で区切った各テキストの中から、その属性の属性値を含まない部分を抽出するテキスト抽出処理、および、抽出されたテキストに対してテキスト間の含意認識を行い、含意関係を有するテキスト同士をグループ化するグループ生成処理を実行させることを特徴とする。【００２０】
また、本発明によるテキスト処理プログラムは、コンピュータに、クロス集計における集計軸に対応する属性の各属性値とともに、その属性のいずれかの属性値に対応付けられた文書が入力されたときに、文書を所定の単位で区切った各テキストを抽出するテキスト抽出処理、および、抽出されたテキスト内の文言のうち属性値を無視して、抽出されたテキストに対してテキスト間の含意認識を行い、含意関係を有するテキスト同士をグループ化するグループ生成処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、１つの集計軸に対応する属性を定めたときに、その属性を用いてクロス集計した場合に自明でない集計結果が得られるテキストのグループを生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の第１の実施形態のテキスト処理システムの例を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。
【図３】ステップＳ５で出力されるクロス集計表の例を示す模式図である。
【図４】１つの集計軸に対応する属性が複数種類存在する場合のクロス集計結果の例を示す模式図である。
【図５】本発明の第２の実施形態のテキスト処理システムの例を示すブロック図である。
【図６】本発明の第２の実施形態のテキスト処理システムのより具体的な構成の一例を示すブロック図である。
【図７】本発明の第２の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。
【図８】本発明の各実施形態に係るコンピュータの構成例を示す概略ブロック図である。
【図９】本発明のテキスト処理システムの最小構成の例を示すブロック図である。
【図１０】本発明のテキスト処理システムの最小構成の他の例を示すブロック図である。
【図１１】テキスト間の同義関係や含意関係を判定し、意味が同じテキストをクラスタリングした結果の例を示す模式図である。
【図１２】図１１に示すクラスタに対してクロス集計を行った結果を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。
【００２４】
実施形態１．
図１は、本発明の第１の実施形態のテキスト処理システムの例を示すブロック図である。第１の実施形態のテキスト処理システム１は、入力部２と、テキスト抽出部３と、グループ生成部４と、集計部５と、出力部６とを備える。
【００２５】
入力部２は、文書と、クロス集計における１つの集計軸に対応する属性の各属性値との入力を受け付ける入力インタフェースである。入力される文書は１つに限定されず、複数の文書が入力されてもよい。また、入力部２には、その他のパラメータが入力されてもよい。
【００２６】
本実施形態のテキスト処理システム１は、後述するように、テキストのグループを生成する。そして、テキスト処理システム１は、グループ毎に、各属性値に対応するテキストを集計することによって、クロス集計を行う。「クロス集計における１つの集計軸に対応する属性の各属性値」は、この各属性値に該当する。１つの集計軸に対応する属性が「商品」であるとすると、例えば、属性値として、種々の商品名が入力部２に入力される。以下、クロス集計における１つの集計軸に対応する属性の属性値を、クロス集計で用いる属性値と記す場合がある。
【００２７】
また、入力部２に入力される個々の文書には、クロス集計で用いる各属性値のうちのいずれかの属性値が対応付けられている。個々の文書には、対応する属性値の情報が付加されている。
【００２８】
なお、以下の説明では、個々の文書が、特定の内容を表すテキストのみを含むように、予め各文書に前処理が施されている場合を例にして説明する。例えば、個々の文書はいずれも、顧客の苦情を表すテキストのみを含むように前処理が施されているものとする。ここでは、特定の内容として顧客の苦情を例示したが、特定の内容は他の内容であってもよい。このような前処理を行っていることにより、特定の内容に該当するテキストを対象にしてテキストをグループ化できる。
【００２９】
テキスト抽出部３は、入力された各文書を所定の単位で区切る。例えば、テキスト抽出部３は、入力された各文書を文単位で区切る。ただし、テキスト抽出部３が各文書を区切る単位は、文単位に限定されない。
【００３０】
さらに、テキスト抽出部３は、文書を区切ることによって得られた各テキストから、クロス集計で用いる属性値を含まない部分を抽出する。以下、テキスト抽出部３が各テキストから属性値を含まない部分を抽出する処理の例を説明する。
【００３１】
テキスト抽出部３は、文書を区切ることによって得られた各テキストから、クロス集計で用いる属性値を含む文節を除外した部分を抽出してもよい。例えば、クロス集計で用いる各属性値が「商品Ａ」、「商品Ｂ」等であるとする。そして、例えば、「商品Ａの値段が高い。」というテキストが得られているのであれば、テキスト抽出部３は、「値段が高い。」という部分を抽出する。
【００３２】
また、テキスト抽出部３が入力された各文書を文単位で区切っているとする。この場合、テキスト抽出部３は、文単位で区切った各テキストから、述部のみを抽出してもよい。クロス集計で用いる属性値は、文の主部に現れる傾向がある。従って、テキスト抽出部３は、文単位で区切った各テキストから述部のみを抽出することによって、クロス集計で用いる属性値を含まない部分を抽出することができる。
【００３３】
テキスト抽出部３は、クロス集計で用いる属性値を含まないテキストを抽出したときに、そのテキストの抽出元の文書に対応付けられていた属性値を、抽出したテキストに引き継がせる。すなわち、テキスト抽出部３は、抽出してテキストに、抽出元の文書に対応付けられていた属性値と同一の属性値を対応付ける。
【００３４】
グループ生成部４は、テキスト抽出部３によって抽出された個々のテキストに対してテキスト間の含意認識を行う。含意認識の方法は、特に限定されない。例えば、グループ生成部４は、非特許文献２に記載された方法でテキスト間の含意認識を行ってもよい。そして、グループ生成部４は、含意関係を有するテキスト同士をグループ化する。換言すれば、グループ生成部４は、含意関係を有するテキスト同士が同じグループに属するようにして、テキストのグループを生成する。例えば、グループ生成部４は、テキスト抽出部３によって抽出されたテキストを１つずつ選択し、選択したテキストを含意するテキストをメンバとするグループを生成してもよい。以下、選択されたテキストを代表テキストと記す場合がある。上記のグループ生成方法は例示であり、グループ生成部４は、他の方法によって、テキストのグループを生成してもよい。
【００３５】
グループ生成部４は、クラスタリング部と称することもでき、また、生成された個々のグループは、クラスタと称することもできる。
【００３６】
集計部５は、グループ生成部４によって生成されたグループ毎に、クロス集計で用いる各属性値（入力部２に入力された各属性値）に対応するテキストを集計する。例えば、クロス集計で用いる各属性値が「商品Ａ」、「商品Ｂ」等であるとする。集計部５は、１番目のグループ内のテキストから、属性値「商品Ａ」に対応付けられているテキストの数、属性値「商品Ｂ」に対応付けられているテキストの数等を、属性値毎に集計する。集計部５は、２番目以降の各グループについても同様の処理を行う。本例では、テキストの数を集計する場合を例示したが、集計部５は、グループ内のテキストの数に対する、属性値「商品Ａ」に対応付けられているテキストの数の割合等を、属性値毎に集計してもよい。
【００３７】
集計部５は、入力された属性値が１つの集計軸に対応し、各グループがもう１つの集計軸に対応するものとして、クロス集計を行っているということができる。
【００３８】
出力部６は、集計部５によるクロス集計結果を示すクロス集計表を出力する。例えば、出力部６は、クロス集計表をディスプレイ装置（図１において図示略）に表示させる。
【００３９】
テキスト抽出部３、グループ生成部４、集計部５および出力部６は、例えば、テキスト処理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。この場合、ＣＰＵは、例えば、コンピュータのプログラム記憶装置（図１において図示略）等のプログラム記録媒体からテキスト処理プログラムを読み込み、そのテキスト処理プログラムに従って、テキスト抽出部３、グループ生成部４、集計部５および出力部６として動作すればよい。また、テキスト抽出部３、グループ生成部４、集計部５および出力部６がそれぞれ別のハードウェアで実現されていてもよい。
【００４０】
また、テキスト処理システムは、２つ以上の物理的に分離した装置が有線または無線で接続されている構成であってもよい。この点は、後述の実施形態においても同様である。
【００４１】
次に、処理経過について説明する。図２は、本発明の第１の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。最初に、入力部２に、文書と、クロス集計で用いられる各属性値とが入力される（ステップＳ１）。ステップＳ１で入力される各文書は、特定の内容（例えば、顧客の苦情）を表すテキストのみを含んでいる。また、各文書には、クロス集計で用いられる各属性値のうちいずれかの属性値が対応付けられていて、対応する属性値の情報が付加されている。
【００４２】
テキスト抽出部３は、入力された各文書を所定の単位（例えば、文単位）で区切る。そして、テキスト抽出部３は、その結果得られた各テキストから、クロス集計で用いる属性値を含まない部分を抽出する（ステップＳ２）。
【００４３】
ステップＳ２において、テキスト抽出部３は、文書を区切ることによって得られた各テキストから、クロス集計で用いる属性値を含む文節を除外した部分を抽出してもよい。
【００４４】
あるいは、ステップＳ２において、テキスト抽出部３は、各文書を文単位で区切り、その結果得られた各テキストから述部のみを抽出してもよい。
【００４５】
また、ステップＳ２において、テキスト抽出部３は、抽出してテキストに、抽出元の文書に対応付けられていた属性値と同一の属性値を対応付ける。
【００４６】
次に、グループ生成部４は、ステップＳ２で抽出された個々のテキストに対してテキスト間の含意認識を行う。そして、グループ生成部４は、含意関係を有するテキスト同士が同じグループに属するようにして、テキストのグループを生成する（ステップＳ３）。
【００４７】
次に、集計部５は、ステップＳ３で生成されたグループ毎に、クロス集計で用いる各属性値（入力部２に入力された各属性値）に対応するテキストを集計する（ステップＳ４）。ステップＳ４において集計部５はクロス集計を行っているということができる。
【００４８】
次に、出力部６は、ステップＳ４の集計結果を示すクロス集計表を出力する（ステップＳ５）。例えば、出力部６は、クロス集計表をディスプレイ装置に表示させる。
【００４９】
本実施形態では、ステップＳ２において、テキスト抽出部３が、クロス集計で用いる属性値（ステップＳ１で入力された属性値）を含まないテキストを抽出する。ステップＳ３において、グループ生成部４は、その各テキストに対してテキスト間の含意認識を行う。すなわち、グループ生成部４は、クロス集計で用いる属性値を含まないテキスト同士の含意認識を行い、含意関係を有するテキスト同士を同じグループに含めるようにして、テキストのグループを生成する。従って、個々のグループと、クロス集計で用いる属性値との間に依存関係はない。例えば、クロス集計で用いる各属性値が「商品Ａ」、「商品Ｂ」等であるとする。１つのグループには、「商品Ａ」に対応付けられたテキスト、「商品Ｂ」に対応づけられたテキスト等、種々の属性値に対応付けられたテキストが混在し得る。従って、本実施形態によれば、１つの集計軸に対応する属性を定めたときに、その属性を用いてクロス集計した場合に自明でない集計結果が得られるテキストのグループを生成することができる。
【００５０】
本実施形態では、そのようなグループの生成後、集計部５が、グループ毎に、クロス集計で用いる各属性値に対応するテキストを集計する。すなわち、クロス集計が行われる。そして、出力部６が、クロス集計表を出力する。図３は、ステップＳ５で出力されるクロス集計表の例を示す模式図である。図３に示す例では、代表テキストでグループを識別している。上記のように、本実施形態では、グループの中に、種々の属性値に対応付けられたテキストが混在し得る。従って、入力された属性値を横軸にとり、グループを縦軸にとった場合、図３に示すように、各グループにおいて、各属性値に対応するテキストの有意な集計結果が得られる。図１２に示す例と比較すると、図１２に示す例では、１つのグループ内のテキストが全て共通の属性値に対応している。そのため、１つのグループ内のテキストの数が１つの属性値に関する集計結果として得られ、他の属性値に関する集計結果は０になる。そのため、意味のある集計結果とは言えない。それに対し図３に示す例では、上記のように、各グループにおいて、各属性値に対応するテキストの有意な集計結果が得られる。従って、その集計結果から、新たな知見が得られる。例えば、図３に示す例では、商品Ｂについては、相対的に「安っぽい」というテキストが多いことや、商品Ｃについては、相対的に「サイズが大きい」というテキストが多いこと等が、新たな知見として得られる。
【００５１】
上記の実施形態では、個々の文書が、特定の内容（例えば、顧客の苦情）を表すテキストのみを含むように予め各文書に前処理が施されている場合を例にして説明した。ステップＳ１で入力される文書は、そのような前処理が行われていない文書であってもよい。その場合、テキスト抽出部３は、予め定められた特定の内容に該当するテキストのみを抽出することが好ましい。例えば、テキスト抽出部３は、入力された各文書を所定の単位で区切り、その結果得られた各テキストから、クロス集計で用いる属性値を含まない部分を抽出する際に、その部分が特定の内容を表す文言を含んでいることを条件に、その部分を抽出することが好ましい。「顧客の苦情」を表すテキストを抽出する場合には、「値段が高い」等の苦情に該当するキーワードを予め操作者が指定しておく。そして、テキスト抽出部３は、各テキストから、クロス集計で用いる属性値を含まない部分を抽出する際に、その部分に指定されたキーワードが含まれていることを条件に、その部分を抽出する。また、以下のような方法で、テキスト抽出部３が特定の内容に該当するテキストのみを抽出してもよい。テキスト抽出部３は、苦情が書かれているか否かを判別する判別モデルを機械学習によって学習しておいてもよい。そして、テキスト抽出部３は、各テキストから、クロス集計で用いる属性値を含まない部分を抽出する際に、判別モデルに合致することを条件に、その部分を抽出してもよい。このような構成によれば、前述の前処理を行わなくても、特定の内容に該当するテキストを対象にしてテキストをグループ化できる。
【００５２】
また、上記の例では、１つの集計軸に対応する属性が１種類である場合を例にして説明したが、１つの集計軸に対応する属性が複数種類存在していてもよい。図４は、１つの集計軸に対応する属性が複数種類存在する場合のクロス集計結果の例を示す模式図である。図４では、１つの集計軸に、「サービス」と「地区」の２種類の属性を対応付けた場合を例示している。図４に示す例では、「サービス」の属性値は、「サービスＡ」、「サービスＢ」であり、「地区」の属性値は「東京」、「大阪」である。
【００５３】
実施形態２．
図５は、本発明の第２の実施形態のテキスト処理システムの例を示すブロック図である。第１の実施形態と同様の要素については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。第２の実施形態のテキスト処理システム１１は、入力部２と、テキスト抽出部１３と、グループ生成部１４と、集計部５と、出力部６とを備える。
【００５４】
第２の実施形態における入力部２、集計部５および出力部６は、第１の実施形態における入力部２、集計部５および出力部６と同様である。
【００５５】
入力部２に入力される各文書および各属性値は、第１の実施形態で入力部２に入力される各文書および各属性値と同様である。入力部２には、その他のパラメータが入力されてもよい。以下の説明では、個々の文書が、特定の内容を表すテキストのみを含むように、予め各文書に前処理が施されている場合を例にして説明する。このような前処理を行っていることにより、特定の内容に該当するテキストを対象にしてテキストをグループ化できる。
【００５６】
テキスト抽出部１３は、入力された各文書を所定の単位で区切ることによって得られる各テキストを抽出する。例えば、テキスト抽出部１３は、各文書を文単位で区切り、各テキストを抽出する。ただし、テキスト抽出部１３が各文書を区切る単位は、文単位に限定されない。第２の実施形態において、テキスト抽出部１３によって抽出される各テキストには、クロス集計で用いる属性値（入力部２に入力される属性値）が含まれていてよい。
【００５７】
テキスト抽出部１３は、個々のテキストを抽出したときに、そのテキストの抽出元の文書に対応付けられていた属性値を、抽出したテキストに引き継がせる。すなわち、テキスト抽出部１３は、抽出してテキストに、抽出元の文書に対応付けられていた属性値と同一の属性値を対応付ける。
【００５８】
グループ生成部１４は、テキスト抽出部１３によって抽出された個々のテキストに対してテキスト間の含意認識を行う。含意認識の方法は、特に限定されない。例えば、グループ生成部１４は、非特許文献２に記載された方法でテキスト間の含意認識を行ってもよい。ただし、グループ生成部１４は、抽出されたテキスト間の含意認識を行うときに、そのテキスト内の文言のうち、クロス集計で用いる属性値に該当する文言を無視して、含意認識を行う。
【００５９】
例えば、クロス集計で用いる各属性値が「商品Ａ」、「商品Ｂ」等であるとする。また、テキスト抽出部１３によって抽出されたテキストの中に、「商品Ａの値段が高い。」、「商品Ｂの値段が高い。」というテキストが含まれているとする。グループ生成部１４は、この２つのテキスト間の含意認識を行うときに、前者のテキスト内の「商品Ａ」という文言と、後者のテキスト内の「商品Ｂ」という文言を無視する。その結果、グループ生成部１４は、「商品Ａの値段が高い。」、「商品Ｂの値段が高い。」という２つのテキストに関して、前者は後者を含意すると判定し、また、後者は前者を含意すると判定する。一般に、「商品Ａの値段が高い。」というテキストと、「商品Ｂの値段が高い。」というテキストとの間に含意関係はないが、本実施形態では、グループ生成部１４は、「商品Ａ」、「商品Ｂ」という属性値を無視することによって、含意関係があるという結果を得る。
【００６０】
そして、グループ生成部１４は、含意関係を有するテキスト同士をグループ化する。換言すれば、グループ生成部１４は、含意関係を有するテキスト同士が同じグループに属するようにして、テキストのグループを生成する。例えば、グループ生成部１４は、テキスト抽出部１３によって抽出されたテキストを１つずつ選択し、選択したテキストを含意するテキストをメンバとするグループを生成してもよい。上記のグループ生成方法は例示であり、グループ生成部１４は、他の方法によって、テキストのグループを生成してもよい。第１の実施形態と同様に、グループ生成の際に選択したテキストを代表テキストと記す場合がある。
【００６１】
グループ生成部１４は、クラスタリング部と称することもでき、また、生成された個々のグループは、クラスタと称することもできる。
【００６２】
図６は、本発明の第２の実施形態のテキスト処理システムのより具体的な構成の一例を示すブロック図である。図５に示す要素と同様の要素に関しては、図５と同一の符号を付し、説明を省略する。図６に示すテキスト処理システム１１は、図５に示す要素に加えて、文言記憶部１９を備える。
【００６３】
文言記憶部１９は、グループ生成部１４がテキスト間の含意認識を行うときに無視すべき文言を予め記憶する記憶装置である。すなわち、クロス集計で用いる各属性値（クロス集計における１つの集計軸に対応する属性の各属性値）を、無視すべき文言として、予め文言記憶部１９に記憶させておく。そして、グループ生成部１４は、テキスト抽出部１３によって抽出されたテキスト間の含意認識を行うときに、そのテキスト内の文言のうち、文言記憶部１９に記憶された文言を無視して含意認識を行えばよい。
【００６４】
文言記憶部１９に記憶される文言はストップワードであり、文言記憶部１９はストップワード辞書を記憶しているということができる。
【００６５】
なお、グループ生成部１４がテキスト間の含意認識を行うときに無視すべき文言を判定する方法は、文言記憶部１９を用いる方法に限定されず、他の方法であってもよい。
【００６６】
グループ生成部１４は、テキスト抽出部１３によって抽出されたテキスト間の含意認識を行う際に、そのテキスト内にストップワード（文言記憶部１９に記憶された文言）が存在する場合、そのストップワードがそのテキスト内に存在しないものとして含意認識を行ってもよい。そして、グループ生成部１４は、各テキスト間の含意認識の終了後、テキストのグループを生成してもよい。
【００６７】
また、グループ生成部１４は、テキスト抽出部１３によって抽出されたテキスト間の含意認識を行う際に、そのテキスト内にストップワード（文言記憶部１９に記憶された文言）が存在する場合、そのストップワードを属性名に置換してから含意認識を行ってもよい。そして、グループ生成部１４は、各テキスト間の含意認識の終了後、テキストのグループを生成してもよい。例えば、含意認識の対象となるテキストが「商品Ａの値段が高い」、「商品Ｂの値段が高い」等のように、属性値を含むテキストであるとする。この場合、グループ生成部１４は、テキスト内の属性値「商品Ａ」、「商品Ｂ」をそれぞれ属性名「商品」に置換し、例示した２つのテキストを「商品の値段が高い」というテキストに変換し、含意認識を行う。属性値を属性名に置き換えることでも、属性値を無視して含意認識を行うことができる。
【００６８】
また、グループ生成部１４は、テキストのグループ化を行う際に、グループの代表テキストの中から、属性値を含む文節を削除する。あるいは、グループ生成部１４は、グループの代表テキストに含まれている属性値を属性名に置換してもよい。
【００６９】
第２の実施形態において、テキスト抽出部１３、グループ生成部１４、集計部５および出力部６は、例えば、テキスト処理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。この場合、ＣＰＵは、例えば、コンピュータのプログラム記憶装置（図５、図６において図示略）等のプログラム記録媒体からテキスト処理プログラムを読み込み、そのテキスト処理プログラムに従って、テキスト抽出部１３、グループ生成部１４、集計部５および出力部６として動作すればよい。また、テキスト抽出部１３、グループ生成部１４、集計部５および出力部６がそれぞれ別のハードウェアで実現されていてもよい。
【００７０】
次に、処理経過について説明する。図７は、本発明の第２の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。第１の実施形態と同様の処理については、図２に示す符号と同一の符号を付し、適宜、説明を省略する。最初に、入力部２に、文書と、クロス集計で用いられる各属性値（クロス集計における１つの集計軸に対応する属性の各属性値）とが入力される（ステップＳ１）。ステップＳ１で入力される各文書は、特定の内容（例えば、顧客の苦情）を表すテキストのみを含んでいる。また、各文書には、クロス集計で用いられる各属性値のうちいずれかの属性値が対応付けられていて、対応する属性値の情報が付加されている。
【００７１】
テキスト抽出部１３は、入力された各文書を所定の単位（例えば、文単位）で区切ることによって得られる各テキストを抽出する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２において、テキスト抽出部１３は、抽出してテキストに、抽出元の文書に対応付けられていた属性値と同一の属性値を対応付ける。
【００７２】
ステップＳ１２で抽出される各テキストには、クロス集計で用いる属性値が含まれていてよい。
【００７３】
次に、グループ生成部１４は、ステップＳ１２で抽出されたテキスト内の文言のうち、クロス集計で用いる属性値に該当する文言を無視して、ステップＳ１２で抽出されたテキストに対してテキスト間の含意認識を行う。そして、グループ生成部１４は、含意関係を有するテキスト同士が同じグループに属するようにして、テキストのグループを生成する（ステップＳ１３）。
【００７４】
例えば、図６に示す文言記憶部１９が設けられ、グループ生成部１４は、ステップＳ１３において、テキスト間の含意認識を行うときに、そのテキスト内の文言のうち、文言記憶部１９に記憶されている文言を無視して含意認識を行ってもよい。なお、文言記憶部１９については、既に説明したので、ここでは説明を省略する。
【００７５】
グループ生成部１４は、テキスト内の文言のうち、文言記憶部１９に記憶されている文言が存在しないものとして含意認識を行ってもよい。あるいは、グループ生成部１４は、テキスト内の文言のうち、文言記憶部１９に記憶されている文言（属性値）を属性名に置換して含意認識を行ってもよい。
【００７６】
グループ生成部１４は、テキストのグループ化を行う際に、グループの代表テキストの中から、属性値を含む文節を削除する。あるいは、グループ生成部１４は、グループの代表テキストに含まれている属性値を属性名に置換してもよい。このようにグループの代表テキストから属性値を除外することで、グループを参照する操作者の混乱を防止することができる。
【００７７】
次に、集計部５は、ステップＳ１３で生成されたグループ毎に、クロス集計で用いる各属性値に対応するテキストを集計する（ステップＳ４）。次に、出力部６は、ステップＳ４の集計結果を示すクロス集計表を出力する（ステップＳ５）。
【００７８】
第２の実施形態におけるステップＳ１，Ｓ４，Ｓ５は、第１の実施形態におけるステップＳ１，Ｓ４，Ｓ５と同様の処理である。
【００７９】
第２の実施形態では、グループ生成部１４が、テキスト間の含意認識を行うときに、そのテキスト内の文言のうち、クロス集計で用いる属性値を無視して、含意認識を行う。そして、グループ生成部１４は、含意認識の結果に基づいて、含意関係を有するテキスト同士を同じグループに含めるようにして、テキストのグループを生成する。従って、個々のグループと、クロス集計で用いる属性値との間に依存関係はない。すなわち、第１の実施形態と同様に、１つのグループの中には、種々の属性値に対応付けられたテキストが混在し得る。従って、第２の実施形態においても、第１の実施形態と同様に、１つの集計軸に対応する属性を定めたときに、その属性を用いてクロス集計した場合に自明でない集計結果が得られるテキストのグループを生成することができる。
【００８０】
さらに、そのようなグループの生成後、集計部５が、グループ毎に、クロス集計で用いる各属性値に対応するテキストを集計する。すなわち、クロス集計が行われる。そして、出力部６が、クロス集計表を出力する。従って、例えば図３に例示するように、各グループにおいて、各属性値に対応するテキストの有意な集計結果が得られる。そして、その集計結果から、有意な知見を得ることができる。
【００８１】
第２の実施形態においても、個々の文書が、特定の内容（例えば、顧客の苦情）を表すテキストのみを含むように、予め各文書に前処理が施されている場合を例にして説明した。ステップＳ１で入力される文書は、そのような前処理が行われていない文書であってもよい。その場合、テキスト抽出部１３は、予め定められた特定の内容に該当するテキストのみを抽出することが好ましい。例えば、テキスト抽出部１３は、入力された各文書を所定の単位で区切ることによって得られる各テキストを抽出する際に、そのテキストが特定の内容を表す文言を含んでいることを条件に、そのテキストを抽出することが好ましい。「顧客の苦情」を表すテキストを抽出する場合には、「値段が高い」等の苦情に該当するキーワードを予め操作者が指定しておく。そして、テキスト抽出部１３は、指定されたキーワードがテキスト内に含まれていることを条件に、テキストを抽出する。このような構成によれば、前述の前処理を行わなくても、特定の内容に該当するテキストを対象にしてテキストをグループ化できる。
【００８２】
図８は、本発明の各実施形態に係るコンピュータの構成例を示す概略ブロック図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１００１と、主記憶装置１００２と、補助記憶装置１００３と、インタフェース１００４と、ディスプレイ装置１００５とを備える。
【００８３】
上述のテキスト処理システム１，１１は、コンピュータ１０００に実装される。テキスト処理システム１の動作は、プログラム（テキスト処理プログラム）の形式で補助記憶装置１００３に記憶されている。ＣＰＵ１００１は、プログラムを補助記憶装置１００３から読み出して主記憶装置１００２に展開し、そのプログラムに従って上記の処理を実行する。
【００８４】
補助記憶装置１００３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例として、インタフェース１００４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ１０００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ１０００がそのプログラムを主記憶装置１００２に展開し、上記の処理を実行してもよい。
【００８５】
また、プログラムは、前述の処理の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、プログラムは、補助記憶装置１００３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで前述の処理を実現する差分プログラムであってもよい。
【００８６】
次に、本発明の最小構成について説明する。図９は、本発明のテキスト処理システムの最小構成の例を示すブロック図である。本発明のテキスト処理システムは、テキスト抽出手段７１と、グループ生成手段７２とを備える。
【００８７】
テキスト抽出手段７１（例えば、テキスト抽出部３）は、クロス集計における集計軸に対応する属性の各属性値とともに、その属性のいずれかの属性値に対応付けられた文書が入力されたときに、文書を所定の単位で区切った各テキストの中から、その属性の属性値を含まない部分を抽出する。
【００８８】
グループ生成手段７２（例えば、グループ生成部４）は、抽出されたテキストに対してテキスト間の含意認識を行い、含意関係を有するテキスト同士をグループ化する。
【００８９】
そのような構成によって、１つの集計軸に対応する属性を定めたときに、その属性を用いてクロス集計した場合に自明でない集計結果が得られるテキストのグループを生成することができる。
【００９０】
テキスト抽出手段７１が、入力された文書を所定の単位で区切った各テキストの中から、クロス集計における集計軸に対応する属性の属性値を含む文節を除外した部分を抽出する構成であってもよい。
【００９１】
テキスト抽出手段７１が、入力された文書を文単位で区切った各テキストの中から、述部に該当する箇所のみを抽出する構成であってもよい。
【００９２】
グループ毎に、入力された属性値に対応するテキストを集計する集計手段（例えば、集計部５）を備える構成であってもよい。
【００９３】
テキスト抽出手段７１が、予め定められた内容に該当するテキストのみを抽出する構成であってもよい。
【００９４】
図１０は、本発明のテキスト処理システムの最小構成の他の例を示すブロック図である。本発明のテキスト処理システムは、テキスト抽出手段８１と、グループ生成手段８２とを備える。
【００９５】
テキスト抽出手段８１（例えば、テキスト抽出部１３）は、クロス集計における集計軸に対応する属性の各属性値とともに、その属性のいずれかの属性値に対応付けられた文書が入力されたときに、文書を所定の単位で区切った各テキストを抽出する。
【００９６】
グループ生成手段８２（例えば、グループ生成部１４）は、抽出されたテキスト内の文言のうち属性値を無視して、抽出されたテキストに対してテキスト間の含意認識を行い、含意関係を有するテキスト同士をグループ化する。
【００９７】
そのような構成によって、１つの集計軸に対応する属性を定めたときに、その属性を用いてクロス集計した場合に自明でない集計結果が得られるテキストのグループを生成することができる。
【００９８】
予めクロス集計における集計軸に対応する属性の各属性値を、無視すべき文言として記憶する文言記憶手段（例えば、文言記憶部１９）を備え、グループ生成手段８２が、抽出されたテキスト内の文言のうち、文言記憶手段に記憶された文言を無視する構成であってもよい。
【００９９】
グループ毎に、入力された属性値に対応するテキストを集計する集計手段（例えば、集計部５）を備える構成であってもよい。
【０１００】
テキスト抽出手段８１が、予め定められた内容に該当するテキストのみを抽出する構成であってもよい。
【０１０１】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記の実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０１０２】
この出願は、２０１４年７月２３日に出願された日本特許出願２０１４−１４９４２４を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用の可能性】
【０１０３】
本発明は、テキストのグループ化に好適に適用可能である。
【符号の説明】
【０１０４】
１，１１  テキスト処理システム
２  入力部
３，１３  テキスト抽出部
４，１４  グループ生成部
５  集計部
６  出力部
１９  文言記憶部
【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】
2016013157.tif 000010
【図９】
2016013157.tif 000011
【図１０】
2016013157.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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【国際調査報告】
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2016013157.tif 000016
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