(57)【要約】【課題】事象の発生に至る経過を記録したテキストから事象の発生を決定付けるキーワードを検索する。【解決手段】本発明に係るシステムは、各テキストを複数に分割した複数の部分テキストを、当該テキストに記録された経過を経て生じた事象に対応付けて入力するテキスト入力部と、各々の区間について、対応する複数の部分テキストから選択した第１テキスト集合のうち、入力した事象および予測結果が一致するテキストの割合を最大化するように、事象予測器を調整する予測器調整部と、各々の区間について、対応する複数の部分テキストの中から選択した第２テキスト集合のそれぞれを、調整した事象予測器に入力して予測結果を生成する予測処理部と、入力した事象および予測結果を部分テキスト毎に比較して、事象予測器の第２テキスト集合に対する予測精度を区間毎に算出し、予測精度が基準値よりも高い区間からキーワードを検索する検索部とを備える。【選択図】図５
2008225579.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれが事象の発生に至る経過を記録した複数のテキストから、事象の発生を決定付けたキーワードを検索するシステムであって、
前記複数のテキストのそれぞれについて、当該テキストから予め定められた複数の区間に対応する部分を選択した複数の部分テキストを、当該テキストに記録された経過を経て生じた事象に対応付けて入力するテキスト入力部と、
前記複数の区間のそれぞれに対応して設けられ、対応する部分テキストに各語句が出現する頻度に基づき当該部分テキストに記録された経過を経て生じる事象の予測結果を出力する複数の事象予測器と、
前記複数の区間のそれぞれについて、対応する複数の部分テキストの中から選択した第１テキスト集合のうち、入力した前記事象および前記予測結果が一致するテキストの割合を最大化するように、対応する前記事象予測器を調整する予測器調整部と、
前記複数の区間のそれぞれについて、対応する複数の部分テキストの中から前記第１テキスト集合とは異なる第２テキスト集合を選択し、前記第２テキスト集合中の各テキストを、調整した前記事象予測器に入力して前記予測結果を生成する予測処理部と、
入力した前記事象および前記予測結果を部分テキスト毎に比較した結果に基づいて、前記事象予測器の前記第２テキスト集合に対する予測精度を区間毎に算出して、予測精度が予め定められた基準値よりも高い区間からキーワードを検索して出力する検索部と
を備えるシステム。
【請求項２】
前記複数のテキストのそれぞれは、事象の発生に至る経過を時系列に記録したものであり、
前記テキスト入力部は、それぞれのテキストから選択した、当該テキストの先頭を起点として、予め定められた複数の時点のそれぞれに至るまでの複数の期間の記録を、複数の部分テキストとして入力し、
前記検索部は、第１区間について算出した予測精度よりも、前記第１区間を含む第２区間について算出した予測精度が高いことを条件に、前記第２区間から前記第１区間を除外した区間からキーワードを検索する
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記検索部は、前記第１区間に対する前記第２区間のテキストの増加率よりも、前記第１区間に対する前記第２区間における出現数の増加率が高い語句を前記キーワードとして検索する
請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記検索部は、前記第２区間から前記第１区間を除外した区間に対応する複数のテキストについて、第１の事象に対応する当該テキストと第２の事象に対応する当該テキストとの間で出現する頻度の偏りが他の語句より大きい語句を前記キーワードとして検索する
請求項２に記載のシステム。
【請求項５】
前記検索部は、前記第１区間に対する前記第２区間における出現数の増加率に応じてより大きい値を採り、かつ、前記頻度の偏りに応じてより大きい値を採る評価値を、各語句について算出し、算出した当該評価値がより大きい語句を前記キーワードとして検索する
請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記予測器調整部は、前記複数の区間のそれぞれについて、対応する複数の部分テキストの中から第１テキスト集合を無作為に選択し、
前記予測処理部は、前記複数の区間のそれぞれについて、対応する複数の部分テキストから前記第１テキスト集合を除外して前記第２テキスト集合として選択する
請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記検索部が検索したキーワード、および、当該キーワードを検索した区間の識別情報に対応付けて、当該区間に対応する部分テキストを表示する表示部を更に備える請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記検索部が検索した各キーワードについて、当該キーワードの分類を示すカテゴリ情報の入力を受け付けるカテゴリ入力部と、
新たに入力するテキストから事象を予測する決定木であって、各カテゴリ情報をノードとし、当該テキストに当該カテゴリ情報に対応するキーワードが出現する場合と出現しない場合とをそれぞれエッジとし、各事象をリーフノードとする決定木を生成する決定木生成部と
を更に備える請求項４に記載のシステム。
【請求項９】
当該システムは、会話により所望の事象の発生に至らしめることを支援するものであり、
既に入力したテキストについて前記検索部が検索した各キーワードについて、当該キーワードの分類を示すカテゴリ情報の入力を受け付けるカテゴリ入力部と、
進行する会話を記録したテキストを一部ずつ順次入力し、各事象を決定付けるものとして既に検索されたキーワードが、順次入力する当該テキストに出現した頻度に基づいて、各事象に至る可能性を示す指標値、および、指定した事象の発生に至らしめるために発言するべきキーワードの少なくとも一方を生成する制御部と、
進行する当該会話の話者に対し、各事象に至る可能性を示す当該指標値、および、指定した当該事象の発生に至らしめるために発言するべき当該キーワードの少なくとも一方を表示する表示部と
を更に備える請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
それぞれが事象の発生に至る経過を記録した複数のテキストから、事象の発生を決定付けたキーワードをコンピュータにより検索する方法であって、
前記複数のテキストのそれぞれについて、当該テキストから予め定められた複数の区間に対応する部分を選択した複数の部分テキストを、当該テキストに記録された経過を経て生じた事象に対応付けて入力することと、
前記複数の区間のそれぞれに対応して、対応する部分テキストに各語句が出現する頻度に基づき当該部分テキストに記録された経過を経て生じる事象の予測結果を出力する複数の事象予測器が設けられている場合において、
前記複数の区間のそれぞれについて、対応する複数の部分テキストの中から選択した第１テキスト集合のうち、入力した前記事象および前記予測結果が一致するテキストの割合を最大化するように、対応する前記事象予測器を調整することと、
前記複数の区間のそれぞれについて、対応する複数の部分テキストの中から前記第１テキスト集合とは異なる第２テキスト集合を選択し、前記第２テキスト集合中の各テキストを、調整した前記事象予測器に入力して前記予測結果を生成することと、
入力した前記事象および前記予測結果を部分テキスト毎に比較した結果に基づいて、前記事象予測器の前記第２テキスト集合に対する予測精度を区間毎に算出して、予測精度が予め定められた基準値よりも高い区間からキーワードを検索して出力することと
を備える方法。
【請求項１１】
それぞれが事象の発生に至る経過を記録した複数のテキストから、事象の発生を決定付けたキーワードを検索するシステムとして、コンピュータを機能させるプログラムであって、
前記コンピュータを、
前記複数のテキストのそれぞれについて、当該テキストから予め定められた複数の区間に対応する部分を選択した複数の部分テキストを、当該テキストに記録された経過を経て生じた事象に対応付けて入力するテキスト入力部と、
前記複数の区間のそれぞれに対応して設けられ、対応する部分テキストに各語句が出現する頻度に基づき当該部分テキストに記録された経過を経て生じる事象の予測結果を出力する事象予測器と、
前記複数の区間のそれぞれについて、対応する複数の部分テキストの中から選択した第１テキスト集合のうち、入力した前記事象および前記予測結果が一致するテキストの割合を最大化するように、対応する前記事象予測器を調整する予測器調整部と、
前記複数の区間のそれぞれについて、対応する複数の部分テキストの中から前記第１テキスト集合とは異なる第２テキスト集合を選択し、前記第２テキスト集合中の各テキストを、調整した前記事象予測器に入力して前記予測結果を生成する複数の予測処理部と、
入力した前記事象および前記予測結果を部分テキスト毎に比較した結果に基づいて、前記事象予測器の前記第２テキスト集合に対する予測精度を区間毎に算出して、予測精度が予め定められた基準値よりも高い区間からキーワードを検索して出力する検索部と
して機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、キーワードを検索するシステム、プログラムおよび方法に関する。特に、本発明は、事象の発生に至る経過を記録したテキストから、事象の発生を決定付けるキーワードを検索するシステム、プログラムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
テキストマイニングの有用な応用の一例として、テキストにキーワードが出現する頻度や、各キーワードが出現する頻度分布に基づいて、そのテキストに記録された経過を経て生じる事象を予測することが行われている。例えば、レンタカーの予約を電話で受け付ける場合において、その会話記録を示すテキストにあるキーワードが多く含まれていれば、その会話の結果として予約の受付に成功するかどうかを判断することができる。これにより、その後の予約受付において、会話にどのようなキーワードを含めると予約の成功率を向上させることができるか、あるいは、どのような顧客に対してはどのようなキーワードが有効であるか、などの知見を得て、経営戦略に役立てることができる。
【０００３】
非特許文献１−３については後述する。
【非特許文献１】T. Hisamitsu and Y. Niwa, "A Measure of Term Representativeness Based on the Number of Co-occurring Sailent Words", Proceedings of the 19th International Conference on Computational Linguistics (COLING), pp1-7,2002
【非特許文献２】Automatically Detecting Action Items in Audio Meeting Recordings, (W. Morgan, P-C. Chang, S. Gupta and J. M. Brenier), 7th SIGdial Workshop on Discourse and Dialogue, pp96-103, 2006.
【非特許文献３】G. Zweig, et. al, "Automatic Analysis of Call-center Conversations, ICASSP,2006
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
テキストマイニングの対象となるテキストには多様なキーワードが含まれているため、これらの全てのキーワードについてその出現頻度を算出しても、情報が多すぎて有効な知見が得られない場合がある。このため、テキストマイニングにより有効な知見を効率的に獲得するためには、キーワードをカテゴリに分類して、カテゴリ毎にキーワードの出現頻度や出現分布を算出することが望ましい。例えば、製造業において製品の問い合わせを受けるコールセンターにおいては、製品障害というカテゴリとそれに属する複数のキーワードを予め設定して、そのカテゴリ中のキーワードの出現頻度を解析に用いる。カテゴリおよびそれに属するキーワードを決定できれば、各キーワードがどのような事象と関連しているかについては、ある程度自動的に解析することができる（非特許文献１を参照。）。
【０００５】
従来、カテゴリやそれに属するキーワードは、テキスト解析の専門家が解析対象のテキストを精査して検討することにより決定される。このアプローチは、解析対象のテキストが、会話の要約文などの所定の書式に従ったものである場合には有効である。しかしながら、そのような要約文は、例えばコールセンターのオペレータが手作業で作成しなければならず、手間や費用がかかる。このため、会話記録そのものを解析の対象としてテキストマイニングをすることができれば、そのような手間や費用を削減できる。
【０００６】
しかしながら、会話記録それ自体は、事象の発生に至る本質的内容のみならず、例えば、あいさつ、聞き直し、または、言い間違いなどの多様な情報を含む。このため、テキスト解析の専門家といえども、その中から解析に寄与する有効なキーワードを検索するのは容易ではない。さらに、解析の対象が会話記録の場合、ある事象を生じる会話記録と他の事象を生じる会話記録との間では共通点が多く、僅かな相違点が各事象の発生を決定付けている場合がある。この場合には有効なキーワードを検索するのは一層困難になる。キーワードを検索できなければ、それが属するカテゴリを有効に決定付けることもできない。
【０００７】
参考技術として非特許文献２および３を挙げる。これらの技術は、テキストからそれに記録された経過を経て生じる事象を決定付ける特徴部分を探し出すことを目的としている。そしてその基本アイデアは、テキスト中で事象を決定付ける部分の特徴を、学習データに基づき学習するというものである。学習データは、テキストに、そのテキストにおいて事象を決定付ける特徴部分を予め対応付けたものである。この学習データに基づき、特徴部分そのものや、その部分の前後の単語、品詞の出現頻度、または、対応する音声のピッチなどが学習される。そして、その学習結果に基づいて、新たに入力されたテキストから、学習したその特徴と類似する部分を探し出して、解析に寄与する部分として出力する。これらの技術では、人手で特徴部分を決定した学習データの存在が前提となる。そして、そのような学習データを適切かつ十分に準備するためには、やはり、専門家による膨大な手間や時間が必要となってしまう。
そこで本発明は、上記の課題を解決することのできるシステム、プログラムおよび方法を提供することを目的とする。この目的は特許請求の範囲における独立項に記載の特徴の組み合わせにより達成される。また従属項は本発明の更なる有利な具体例を規定する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明の第１の形態においては、それぞれが事象の発生に至る経過を記録した複数のテキストから、事象の発生を決定付けたキーワードを検索するシステムであって、複数のテキストのそれぞれについて、当該テキストから予め定められた複数の区間に対応する部分を選択した複数の部分テキストを、当該テキストに記録された経過を経て生じた事象に対応付けて入力するテキスト入力部と、複数の区間のそれぞれに対応して設けられ、対応する部分テキストに各語句が出現する頻度に基づき当該部分テキストに記録された経過を経て生じる事象の予測結果を出力する複数の事象予測器と、複数の区間のそれぞれについて、対応する複数の部分テキストの中から選択した第１テキスト集合のうち、入力した事象および予測結果が一致するテキストの割合を最大化するように、対応する事象予測器を調整する予測器調整部と、複数の区間のそれぞれについて、対応する複数の部分テキストの中から第１テキスト集合とは異なる第２テキスト集合を選択し、第２テキスト集合中の各テキストを、調整した事象予測器に入力して予測結果を生成する予測処理部と、入力した事象および予測結果を部分テキスト毎に比較した結果に基づいて、事象予測器の第２テキスト集合に対する予測精度を区間毎に算出して、予測精度が予め定められた基準値よりも高い区間からキーワードを検索して出力する検索部とを備えるシステムを提供する。また、当該システムとしてコンピュータを機能させるプログラム、および、当該システムによりキーワードを検索する方法を提供する。
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではなく、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００１０】
図１は、本実施形態に係る検索システム１０の全体構成を示す。検索システム１０は、検索装置２０と、表示装置２５とを備える。検索装置２０は、テキスト３０−１〜Ｎおよびテキスト３５−１〜Ｍを入力する。テキスト３０−１〜Ｎのそれぞれは、ある事象Ａの発生に至る経過を記録している。テキスト３５−１〜Ｍのそれぞれは、他の事象Ｂの発生に至る経過を記録している。具体例を挙げれば、テキスト３０−１〜Ｎおよびテキスト３５−１〜Ｍは、それぞれ、事象の発生に至る経過として、レンタカーの予約を受け付けるための会話を記録している。その場合の事象Ａとは、例えば、予約されたレンタカーが受け取られたことを示しており、事象Ｂとは、例えば、予約されたレンタカーが受け取られなかったことを示している。つまり、テキスト３０−１〜Ｎは、予約されたレンタカーが受け取られた場合の会話の記録を集めたものであり、テキスト３５−１〜Ｍは、予約されたレンタカーが受け取られなかった場合の会話の記録を集めたものである。事象の種類はＡＢの２種類に限られず、３以上でもよい。
【００１１】
検索装置２０は、入力したこれらのテキストから、各事象の発生を決定付けるキーワードを複数検索する。そして、検索装置２０は、これらのテキストと共に、検索した複数のキーワードを表示装置２５に対し出力する。表示装置２５は、検索装置２０から受け取った複数のキーワードを、そのキーワードが検索されたテキストに対応付けて利用者１に表示する。そして、表示装置２５は、表示したそれぞれのキーワードについて、そのキーワードの分類を示すカテゴリ情報の入力を受け付ける。このように、テキストに含まれる多様な語句を表示するのではなく、事象の発生を決定付ける特徴語のみを表示することで、利用者にカテゴリ情報を入力し易くすることが、検索システム１０の第１の目的である。
【００１２】
また、検索装置２０は、カテゴリ情報およびそれに対応するキーワードに基づいて、何れのキーワードが出現すると何れの事象が発生し易くなるかを示す事象決定木を生成してもよい。この場合、表示装置２５は、さらに、利用者２から、順次進行する会話の音声データの入力を受けて、その音声データおよび決定木に基づいて、現時点で何れの事象が発生しやすいかを利用者２に通知してもよい。このように、検索システム１０は、順次進行する会話の話者に対しその後に生じる事象の予測を通知することで、所望の事象を生じせしめる会話の進行を支援することを第２の目的とする。レンタカーの予約の例にあてはめれば、予約されたレンタカーが受け取られる確率を向上させることができる。
【００１３】
図２は、キーワードを検索するための２種類の処理の流れを対比して示す。検索装置２０は、テキスト３０−１〜Ｎに出現する各語句の出現頻度、および、テキスト３５−１〜Ｍに出現する各語句の出現頻度に基づいて、事象ごとにその事象の発生に関連するキーワードをある程度の精度で検索することもできる（イ）。たとえば、テキスト３０−１〜Ｎに数多く出現し、かつ、テキスト３５−１〜Ｍにはあまり出現しない語句は、事象Ａの発生に関連していると考えられる。このような単純な頻度の比較は、入力するテキストが、経過の要約文などの重要な情報のみを含む場合には、有効な場合がある。しかしながら、入力するテキストが会話の記録などであって多様な情報を含む場合には、検索されるキーワードに不要な語が混入してしまう場合がある。
【００１４】
これに対し、本実施形態に係る検索システム１０は、まず、各テキストを区間毎に複数に分割してそれぞれ複数の部分テキストを生成する。たとえば、各テキストが会話を記録したものである場合、各部分テキストは、会話の開始から終了までの期間を分割した各期間の会話を記録したものとなる（ロ）。そして、検索システム１０は、それぞれの区間毎に設けられた、部分テキストに基づいて事象を予測する事象予測器を学習させる。例えば、検索システム１０は、それぞれの区間について、対応する複数の部分テキストの中から所定の第１テキスト集合について、その第１テキスト集合に基づく予測精度を最大化するように、対応する事象予測器を調整してもよい。
【００１５】
一方、検索システム１０は、それぞれの区間について、対応する複数の部分テキストの中から所定の第２テキスト集合を選択する。そして、検索システム１０は、その第２テキスト集合に含まれる各テキストを、対応する事象予測器に入力して、予測結果を生成する。予測結果は、予め入力した事象と比較されて、予測精度が計算される。そして、検索システム１０は、予測精度が予め定められた基準値よりも高い区間を選択して、その区間からキーワードを検索する。
この経路（ロ）に示したように、検索システム１０は、事象の発生を決定付けるキーワードを検索するべき区間を自動的に検索して、その区間からキーワードを検索する。このようにすることで、語句の検索範囲を絞り込んで検索効率を向上させることができ、さらには、検索不要な区間を除外して不必要な語句の混入を防ぐことができる。以下、具体的に説明してゆく。
【００１６】
図３ａは、テキスト３０−１の一例を示し、図３ｂは、テキスト３５−１の一例を示す。まず、テキスト３０−１およびテキスト３５−１は、後に利用者に表示したときにその内容を把握し易くするために、タイトル（Ｔｉｔｌｅ）、担当者（Ａａｇｅｎｔ）および電話の種類（Ｉｔｅｍ  Ｃａｌｌ  Ｔｙｐｅ）などを記録している。そして、テキスト３０−１およびテキスト３５−１は、事象の発生に至る経過をテキスト（Ｔｅｘｔ）欄に時系列に記録している。Ａｇｅｎｔで始まる各行が、レンタカーの予約を受ける担当者の発言を示し、Ｃｕｓｔｏｍｅｒで始まる各行が、レンタカーの予約を申し込む顧客の発言を示す。ＡｇｅｎｔまたはＣｕｓｔｏｍｅｒの後に続くｇｒｅｅｔｉｎｇまたはｃｕｓｔ＿ｒｅｑは、会話の進行段階を示している。この進行段階の情報は、会話の進行中または会話後に人手で付与されたものであってもよいし、発言回数に基づき自動的に付与されてもよい。
【００１７】
会話開始時点を例にとっても、テキスト３０−１において顧客は「予約したいのですが？（ｃａｎ  ｉ  ｍａｋｅ  ａ  ｒｅｓｅｒｖａｔｉｏｎ？）」と発言しているのに対し、テキスト３５−１において顧客は「車を探しています（ｉ  ａｍ  ｌｏｏｋｉｎｇ  ｆｏｒ  ｃａｒ）」と発言しているように、その内容は異なっている。また、テキスト３０−１において顧客は車のグレードや価格について問合せているのに対し、テキスト３０−５においてそのような問い合わせは殆どなく、免許証の記録などが話題になっている。一方、テキスト３０−１およびテキスト３５−１の何れも、相槌「Ａｈｈ」や電話番号など、事象の発生を決定付けるとは言い難い様々な内容を含んでいる。
【００１８】
なお、テキスト３０−１とテキスト３５−１とでは、発生する事象の種類は異なるものの、会話の進行段階は、何れも挨拶「ｇｒｅｅｔｉｎｇ」、要望「ｃｕｓ＿ｒｅｑ」、詳細「ｄｅｔａｉｌｓ」など、同じように分類することができる。また、会話全体における各進行段階が占める位置や順序も概ね等しい。また、テキスト３０−２〜Ｎおよびテキスト３５−２〜Ｎのそれぞれも、会話の内容は異なるもののテキスト３０−１およびテキスト３５−１と略同一の書式で会話を記録したものであるから説明を省略する。
【００１９】
図４は、テキスト３０−１〜Ｎおよびテキスト３５−１〜Ｍと各部分テキストとの間の関係を示す。検索装置２０は、予め複数の部分テキストに分割されたテキストを入力するか、あるいは、入力したテキストを複数に分割する。図４を参照して、分割前のテキストと分割後の部分テキストとの関係を説明する。コール１からｎは、それぞれ、会話の開始から終了までを記録したテキストを示している。コール１−２および４は、それぞれ、事象Ａに対応付けて入力される。即ち、コール１−２および４はテキスト３０−１〜Ｎの何れかである。一方、コール３およびｎは、それぞれ、事象Ｂに対応付けて入力される。即ち、コール３およびｎはテキスト３５−１〜Ｍの何れかである。
【００２０】
横軸は、概念的には時間の進行方向を示し、具体的には例えば発言回数を示している。そして、それぞれのコールは、発言回数に基づいて予め定めた区間によって区切られている。区間１は、１回目の発言に対応しており、区間２は１回目から２回目までの発言に対応しており、区間３は、１回目から５回目までの発言に対応しており、区間４は１回目から１０回目までの発言に対応している。ここでいう区間とは会話開始から各発言までの会話を累積したものに対応している。即ち、各区間は、テキストの先頭を起点として、予め定められた複数の時点のそれぞれに至るまでの複数の期間に対応する。そして、テキストから、各区間に対応する会話の記録を選択したものが部分テキストである。それぞれの区間は、図３ａ−ｂを参照して説明した会話の進行段階に基づいて定められてもよい。即ち例えば、区間１は挨拶段階、区間２は挨拶段階および要望段階、区間３は挨拶段階、要望段階および詳細段階に対応する。
【００２１】
図５は、検索装置２０および表示装置２５の機能構成を示す。検索装置２０は、後述のＣＰＵ１０００およびＲＡＭ１０２０を協働させることで、テキスト入力部２００と、複数の事象予測器２１０と、予測器調整部２２０と、予測処理部２３０と、検索部２４０と、表示部２４５として機能する。テキスト入力部２００は、複数のテキストの各々をそのテキストに記録された経過を経て生じた事象に対応付けて入力する。事象Ａに対応付けて入力したテキスト集合をテキスト３０−１〜Ｎとし、事象Ｂに対応付けて入力したテキスト集合をテキスト３５−１〜Ｍとする。テキストは部分テキストの集合として入力されてもよい。即ち、テキスト入力部２００は、各テキストに代えて、当該テキストから予め定められた複数の区間に対応する部分を選択した複数の部分テキストを入力してもよい。
【００２２】
事象予測器２１０は、複数の区間のそれぞれに対応して設けられ、対応する部分テキストに各語句が出現する頻度に基づき当該部分テキストに記録された経過を経て生じる事象の予測結果を出力する。たとえば、ある事象予測器２１０は、区間１に対応して設けられ、区間１に対応する部分テキストに各語句が出現する頻度に基づきその部分テキストに記録された経過を経て生じる事象の予測結果を出力する。予測器調整部２２０は、複数の区間のそれぞれに対応する事象予測器２１０を調整する。具体的には、各区間の事象予測器２１０は、対応する複数の部分テキストの中から選択した第１テキスト集合７００のうち、テキスト入力部２００が入力した事象および当該事象予測器２１０の予測結果が一致するテキストの割合を最大化するように調整される。たとえば、事象予測器２１０は、各キーワードの出現頻度が各事象の発生に寄与する比重を示すパラメータを有しており、予測器調整部２２０はこのパラメータを調整してもよい。
【００２３】
予測処理部２３０は、複数の区間のそれぞれについて、対応する複数の部分テキストの中から第１テキスト集合７００とは異なる第２テキスト集合７１０を選択する。そして、予測処理部２３０は、各区間について、その区間の第２テキスト集合７１０中の各テキストを、その区間に対応する調整済みの事象予測器２１０に入力して予測結果を生成する。そして、検索部２４０は、テキスト入力部２００が入力した事象および事象予測器２１０の予測結果を部分テキスト毎に比較した結果に基づいて、事象予測器２１０の第２テキスト集合７１０に対する予測精度を区間毎に算出する。そして、検索部２４０は、予測精度が予め定められた基準値よりも高い区間からキーワードを検索する。たとえば、検索部２４０は、先行区間と比較して予測精度が向上した後続区間からキーワードを検索してもよい。
【００２４】
このようにして決定した区間からキーワードを検索する方法は様々である。例えば、検索部２４０は、当該区間において特に出現頻度が向上したキーワードを検索してもよい。また、検索部２４０は、第１の事象に対応するテキストと第２の事象に対応するテキストとの間で出現する頻度の偏りが他の語句より大きい語句を当該区間のテキストから検索してもよい。表示部２４５は、検索部２４０が検索したキーワード、および、そのキーワードを検索した区間の識別情報に対応付けて、その区間に対応する部分テキストを表示する。
【００２５】
表示装置２５は、カテゴリ入力部２５０と、決定木生成部２６０と、表示部２７０と、制御部２８０とを有する。カテゴリ入力部２５０は、テキスト３０−１〜Ｎおよびテキスト３５−１〜Ｍから検索部２４０が検索した各キーワードについて、当該キーワードの分類を示すカテゴリ情報の入力を受け付ける。決定木生成部２６０は、新たに入力するテキストから事象を予測する決定木を生成する。この決定木は、各カテゴリ情報をノードとし、新たに入力するテキストに当該カテゴリ情報に対応するキーワードが出現する場合と出現しない場合とをそれぞれエッジとし、各事象をリーフノードとする。生成された決定木は制御部２８０および表示部２７０に出力される。表示部２７０は、この決定木を利用者２に対し表示してもよい。
【００２６】
制御部２８０は、進行する会話の話者である利用者２からその音声を取得し、その音声を例えば音声認識することにより、その会話を記録したテキストを一部ずつ順次入力する。そして、制御部２８０は、各事象を決定付けるものとして既に検索部２４０により検索されたキーワードが、順次入力する当該テキストに出現する頻度を算出する。そして、制御部２８０は、その頻度に基づいて、進行するその会話の結果として各事象に至る可能性を示す指標値を算出する。また、制御部２８０は、各キーワードの出現頻度に基づき、予め指定した事象に至らしめるために発言するべきキーワードを生成してもよい。キーワードは、決定木生成部２６０により生成された決定木、および、順次入力する当該テキストに既に出現したキーワードに基づき生成される。これを受けて、表示部２７０は、これらの指標値およびキーワードの少なくとも一方を利用者２に表示する。
【００２７】
図６は、検索システム１０がテキストからキーワードを検索する処理の流れを示す。テキスト入力部２００は、複数のテキストの各々をそのテキストに記録された経過を経て生じた事象に対応付けて入力する（Ｓ６００）。テキストは部分テキストの集合として入力されてもよい。即ち、テキスト入力部２００は、各テキストに代えて、当該テキストから予め定められた複数の区間に対応する部分を選択した複数の部分テキストを入力してもよい。予測器調整部２２０は、複数の区間のそれぞれに対応する事象予測器２１０を調整する（Ｓ６１０）。具体的には、各区間の事象予測器２１０は、対応する複数の部分テキストの中から選択した第１テキスト集合７００のうち、テキスト入力部２００が入力した事象および当該事象予測器２１０の予測結果が一致するテキストの割合を最大化するように調整される。
【００２８】
予測処理部２３０は、複数の区間のそれぞれについて、対応する複数の部分テキストの中から第１テキスト集合７００とは異なる第２テキスト集合７１０を選択する。そして、予測処理部２３０は、各区間について、その区間の第２テキスト集合７１０中の各テキストを、その区間に対応する調整済みの事象予測器２１０に入力して予測結果を生成する。第１テキスト集合７００および第２テキスト集合７１０の選択方法について、図７を参照して説明する。
図７は、ある区間について、テキスト３０−１〜Ｎおよびテキスト３５−１〜Ｍから生成した部分テキストをそれぞれ第１テキスト集合７００および第２テキスト集合７１０に分類した結果の概略を示す。第１テキスト集合７００は、予測器調整部２２０により、複数の区間のそれぞれについて、対応する複数の部分テキストの中から無作為（ランダム）に選択される。この結果、第１テキスト集合７００には、事象Ａに対応するテキストおよび事象Ｂに対応するテキストが、テキスト３０−１〜Ｎおよびテキスト３５−１〜Ｍとほぼ同じ割合で含まれる。同様に、第２テキスト集合７１０は、予測処理部２３０により、複数の区間のそれぞれについて、第１テキスト集合７００を除外した複数の部分テキストの中から無作為に選択される。この結果、第２テキスト集合７１０には、事象Ａに対応するテキストおよび事象Ｂに対応するテキストが、テキスト３０−１〜Ｎおよびテキスト３５−１〜Ｍとほぼ同じ割合で含まれる。なお、第１テキスト集合７００および第２テキスト集合７１０は、図７に示したように重複していなくてもよいし、第１テキスト集合７００および第２テキスト集合７１０は一部の部分テキストを共有していてもよい。
【００２９】
図６に戻る。検索部２４０は、テキスト入力部２００が入力した事象および事象予測器２１０の予測結果を部分テキスト毎に比較した結果に基づいて、事象予測器２１０の第２テキスト集合７１０に対する予測精度を区間毎に算出する（Ｓ６３０）。そして、検索部２４０は、予測精度が予め定められた基準値よりも高い区間からキーワードを検索する。検索部２４０は、各テキストが事象の発生に至る会話を時系列に記録したデータである場合においては、予測精度の時間の経過推移に基づいて区間を決定してよい。たとえば各区間が会話開始からの累積期間を示す場合において、検索部２４０は、第１区間について算出した予測精度よりも、第１区間を含む第２区間について算出した予測精度が高いことを条件に、第２区間から第１区間を除外した区間からキーワードを検索する。図８にその一例を示す。
【００３０】
図８は、事象予測器２１０の予測精度の推移を区間ごとに示す。区間１と比較して区間２の予測精度は向上している。従って、区間２から区間１を除外したテキスト中には、事象予測器２１０を有効に調整するために充分なキーワード、即ち、事象の発生を決定付けるキーワードが含まれている可能性が高い。同様に、区間５から区間４を除外したテキスト中にもまた、事象予測器２１０を有効に調整するために充分な、事象の発生を決定付けるキーワードが含まれている可能性が高い。このため、検索部２４０は、区間２から区間１を除外した区間、および、区間５から区間４を除外した区間から、それぞれキーワードを検索する。
【００３１】
検索対象の区間からキーワードを検索する方法としては、以下の３つが挙げられる。
（１）語句の出現数の時間推移に基づく方法
予測精度の向上した区間ｉをＤｉと表し、区間ｉのテキストの長さをＬ（Ｄｉ）と表す。区間ｉのテキストの長さは、たとえば、区間ｉの発言回数であってよい。この場合、図４の例に対応付けると、Ｌ（Ｄ１）＝１、Ｌ（Ｄ２）＝２、Ｌ（Ｄ３）＝５、Ｌ（Ｄ４）＝１０などとなる。一方、区間ｉに対応するテキストに語句ｗｊが出現する回数をｆｗｊ（ｉ）とする。そして、検索部２４０は、ｆｗｊ（ｉ）＞０である語句ｗｊに対して、以下の指標値ｃｏｎを算出する。
ｃｏｎ（ｗｊ）＝｛（ｆｗｊ（ｉ）−ｆｗｊ（ｉ−１））／ｆｗｊ（ｉ）｝／｛（Ｌ（Ｄｉ）−Ｌ（Ｄｉ−１）／Ｌ（Ｄｉ））
【００３２】
検索部２４０は、この指標値ｃｏｎが１以上の語句をキーワードとして検索する。即ち、検索部２４０は、第１区間の一例である区間ｉ−１に対する第２区間の一例である区間ｉのテキストの増加率よりも、区間ｉ−１に対する区間ｉにおける出現数の増加率が高い語句を前記キーワードとして検索する。これに代えて、検索部２４０は、この指標値の高い方から予め定められた数の語句をそれぞれキーワードとして検索してもよい。この方法によれば、ある会話の特定の進行段階に強く関連する語句を、会話全体によって生じる事象を決定付ける可能性が高い語句として検索することができる。
【００３３】
（２）語句の出現頻度の偏りに基づく方法
検索部２４０は、まず、予測精度の向上した区間ｉからそれに含まれる区間ｉ−１を除外した検索対象区間に対応する複数のテキストを、それに記録された経過を経て生じた事象の種類に応じて分類する。たとえば、第１の事象に対応するテキスト群と第２の事象に対応するテキスト群に分類される。そして、検索部２４０は、検索対象区間に出現する語句のそれぞれについて、第１の事象に対応するテキストと第２の事象に対応するテキストとの間で出現する頻度の偏りを示す指標値を算出する。算出する指標値は、尤度比統計量またはχ２乗統計量などである。このような指標値の算出方法については従来公知であるから説明を省略する。そして、検索部２４０は、算出したこの指標値が予め定められた基準値よりも高い語句を、事象の発生を決定付けるキーワードとする。これに代えて、検索部２４０は、この指標値が高い方から予め定められた数の語句をそれぞれキーワードとして検索してもよい。この方法によれば、何れかの事象の発生に強く関連する語句を検索することができる。
【００３４】
（３）上記（１）および（２）の組合せ
検索部２４０は、検索するべきキーワードを、上記（１）および（２）を組み合わせて選択してもよい。例えば、検索部２４０は、上記指標値ｃｏｎが予め定められた基準値以上の語句のみについて、出現する頻度の偏りを示す上記指標値を算出してよい。一方、検索部２４０は、出現する頻度の偏りを示す上記指標値が予め定められた基準値以上の語句のみについて、上記指標値ｃｏｎを算出してよい。これに代えて、検索部２４０は、上記指標値ｃｏｎに応じてより大きい値を採り、かつ、出現する頻度の偏りを示す上記指標値に応じてより大きい値を採る評価値を、各語句について算出して、算出した当該評価値がより大きい語句をキーワードとして検索してもよい。
【００３５】
図６に戻る。次に、表示部２４５は、検索部２４０が検索したキーワード、および、そのキーワードを検索した区間の識別情報に対応付けて、その区間に対応する部分テキストを表示する（Ｓ６５０）。図９にその一例を示す。
図９は、表示部２７０の第１表示例を示す。表示部２７０は、まず、図左側に示すように、予測精度の向上した区間ごとに、事象Ａの発生に至るテキストから検索されたキーワードと、事象Ｂの発生に至るテキストから検索されたキーワードとを表示する。予測精度の向上した各区間には、当該区間の識別情報、たとえば、向上区間１、向上区間２、および向上区間３などが対応付けられて表示されてもよい。また、各区間に含まれる発言の番号、例えば、発言１から２、発言１５−２０、発言２５−３０などが表示されてもよい。
【００３６】
さらに、表示部２７０は、検索されたキーワードに、そのキーワードが出現する頻度又は回数を示す数値を対応付けて表示してもよい。例えば、キーワード「ｍａｋｅ」には、事象Ａに対応するテキストに関しては数値５が、事象Ｂに対応するテキストに関しては数値２が、頻度又は回数を示す数値として対応付けられて表示されている。また、表示部２７０は、それぞれのキーワードにそのキーワードを含むテキストへのハイパーリンクを設定して表示している。たとえば、事象Ａに対応するｒｅｓｅｒｖａｔｉｏｎというキーワードがクリックされると、表示部２７０は、そのｒｅｓｅｒｖａｔｉｏｎを含み、かつ、事象Ａに対応するテキストのうち、区間１に対応する部分を表示する。
このように、キーワードを事象や区間ごとに整理して表示することで、利用者のその後の作業（例えば、カテゴリ情報の入力など）を効率化することができる。
【００３７】
図６に戻る。カテゴリ入力部２５０は、テキスト３０−１〜Ｎおよびテキスト３５−１〜Ｍから検索部２４０が検索した各キーワードについて、当該キーワードの分類を示すカテゴリ情報の入力を受け付ける（Ｓ６６０）。カテゴリ情報とキーワードとの間の対応付けについて、図１０を参照して説明する。
図１０は、検索部２４０による検索結果の一例を示す。本実施形態に係る検索部２４０により、向上区間１に対応するテキストから、ｒａｔｅ、ｃｈｅｃｋ、ｍａｋｅ、ｒｅｔｕｒｎおよびｔｏｍｏｒｒｏｗなどのキーワードが検出されている。そして検索されたキーワードの数は１０数個と極めて少ない。従って、これを見た利用者１は、「ｍａｋｅ  ａ  ｒｅｓｅｒｖａｔｉｏｎ」などのフレーズを構成したうえで、それをどのようなカテゴリに分類するかを容易に決定することができる。一例として、利用者１は、「電話の開始時における顧客の意向（ｃｕｓｔｏｍｅｒ  ｉｎｔｅｎｔ  ａｔ  ｓｔａｒｔ  ｏｆ  ｃａｌｌ）」というカテゴリ情報を、「ｍａｋｅ  ａ  ｒｅｓｅｒｖａｔｉｏｎ」、「ｃｈｅｃｋ  ｒａｔｅ」、および「ｗａｎｔ  ｔｏ  ｓｅｅ  ｔｈｅ  ｒａｔｅ」に対応付けて入力できる。
【００３８】
なお、図１０中の太字で表したキーワードは、利用者１によりカテゴリ情報に対応付けられたものの一例である。たとえば、「ｃｏｒｐｏｒａｔｅ  ｐｒｏｇｒａｍ」、「ｃｏｎｔｒａｃｔ」、「ＡＡＡ  ｄｉｓｃｏｕｎｔ」および「ｍｏｔｏｒ  ｃｌｕｂ」は、「ディスカウント関連の表現（ｄｉｓｃｏｕｎｔ  ｒｅｌａｔｉｎｇ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｓ）」というカテゴリ情報に対応付けられる。また、「ｃｌｅａｎ  ｄｒｉｖｉｎｇ  ｒｅｃｏｒｄ」、「ｖａｌｉｄ  ｄｒｉｖｉｎｇ  ｌｉｃｅｎｓｅ」および「ｃｒｅｄｉｔ  ｃａｒｄ」は、「顧客の必要資格（ｃｕｓｔｏｍｅｒ  ｑｕａｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ）」というカテゴリ情報に対応付けられる。
【００３９】
図６に戻る。表示装置２５は、このようにしてカテゴリ情報に対応付けられたキーワードに基づいて、利用者２の会話の進行を支援するべく各種の表示を行ってもよい（Ｓ６７０）。図１１および図１２を参照してその具体例を説明する。
図１１は、決定木生成部２６０により生成される事象決定木の一例を示す。決定木生成部２６０は、新たに入力するテキストから事象を予測する事象決定木を生成する。この事象決定木は、各カテゴリ情報をノードとし、新たに入力するテキストに当該カテゴリ情報に対応するキーワードが出現する場合と出現しない場合とをそれぞれエッジとし、各事象をリーフノードとする。具体的には、図１１は２分決定木であり、ノードを示す矩形内に、そのノードに対応するカテゴリ情報を示している。また、各ノードから出力するエッジには、そのノードに対応するカテゴリ情報のキーワードがテキストに出現したかどうか、あるいは、出現したとしたらどのようなキーワードが出現したかが対応付けられている。このような２分決定木は、カテゴリ情報およびそれに対応するキーワードが与えられれば、会話を記録したテキストに事象を対応付けた数多くのデータに基づいて、機械学習と呼ばれる技術により構築することが可能である。
【００４０】
直感的には、この２分決定木は以下のような知見を与えている。「予約をする（ｍａｋｅ  ａ  ｒｅｓｅｒｖａｔｉｏｎ）」または「車が欲しい（ｗａｎｔ  ａ  ｃａｒ）」などの直接的な目的が出現する会話（ｓｔｒｏｎｇ  ｓｔａｒｔ）においては、「価値の売り込みに関するキーワード（ｖａｌｕｅ  ｓｅｌｌｉｎｇ  ｋｅｙｗｏｒｄ）」が、自動車の受け取り（ｐｉｃｋ  ｕｐ）を実現させるために有効である。一方、「価格を知りたい（ｋｎｏｗ  ｔｈｅ  ｐｒｉｃｅ）」または「価格をチェックする（ｃｈｅｃｋ  ｔｈｅ  ｒａｔｅ）」などの間接的な問い合わせが出現する会話（Ｗｅａｋ  ｓｔａｒｔ）においては、「割引に関するキーワード（ｄｉｓｃｏｕｎｔ  ｒｅｌａｔｉｎｇ  ｋｅｙｗｏｒｄｓ）」が、自動車の受け取り（ｐｉｃｋ  ｕｐ）を実現させるために有効である。
【００４１】
表示部２７０は、このような２分決定木などに基づいて利用者２に情報を表示し、利用者２による会話支援を実現してもよい。図１２にその一例を示す。
図１２は、表示部２７０の第２表示例を示す。表示部２７０は、発言ログウィンドウ１２００内に、順次進行される会話を示すテキストを表示する。また、表示部２７０は、事象予測ウィンドウ１２１０内に、進行するその会話の結果として各事象に至る可能性を示す指標値を表示する。例えば、制御部２８０は、図１１に示したような２分決定木に、進行する会話を記録したテキストを入力すれば、事象Ａまたは事象Ｂの何れの発生に至るかを判断することができる。この場合には１００％：０％あるいは０％：１００％の何れかであるが、２分決定木を多分木にしたり、リーフノードに各事象の発生する可能性を確率値などとして割当てることで、各事象の発生に至る可能性を算出することができる。
【００４２】
また、表示部２７０は、推奨ウィンドウ１２２０内に、予め指定した事象の発生に至らしめるために発言するべきキーワードを表示してもよい。このキーワードは、２分決定木の中から当該予め指定した事象に至る経路のみを選択したうえで、その経路上から既に会話に出現したキーワードを除外することによって求めることができる。この結果、これを見た利用者２は、会話をどのような方向に展開するべきか、たとえば、価値の売り込み（ｖａｌｕｅ  ｓｅｌｌｉｎｇ）をするべきかどうかを容易に判断できる。なお、表示装置２５が会話の自動応答システムである場合において、表示装置２５は、推奨ウィンドウ１２２０内にキーワードを表示するのに代えて、このキーワードを含むフレーズを顧客に対し自動的に返答してもよい。
【００４３】
図１３は、検索システム１０として機能するコンピュータ９００のハードウェア構成の一例を示す。コンピュータ９００は、ホストコントローラ１０８２により相互に接続されるＣＰＵ１０００、ＲＡＭ１０２０、及びグラフィックコントローラ１０７５を有するＣＰＵ周辺部と、入出力コントローラ１０８４によりホストコントローラ１０８２に接続される通信インターフェイス１０３０、ハードディスクドライブ１０４０、及びＣＤ−ＲＯＭドライブ１０６０を有する入出力部と、入出力コントローラ１０８４に接続されるＲＯＭ１０１０、フレキシブルディスクドライブ１０５０、及び入出力チップ１０７０を有するレガシー入出力部とを備える。
【００４４】
ホストコントローラ１０８２は、ＲＡＭ１０２０と、高い転送レートでＲＡＭ１０２０をアクセスするＣＰＵ１０００及びグラフィックコントローラ１０７５とを接続する。ＣＰＵ１０００は、ＲＯＭ１０１０及びＲＡＭ１０２０に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。グラフィックコントローラ１０７５は、ＣＰＵ１０００等がＲＡＭ１０２０内に設けたフレームバッファ上に生成する画像データを取得し、表示装置１０８０上に表示させる。これに代えて、グラフィックコントローラ１０７５は、ＣＰＵ１０００等が生成する画像データを格納するフレームバッファを、内部に含んでもよい。
【００４５】
入出力コントローラ１０８４は、ホストコントローラ１０８２と、比較的高速な入出力装置である通信インターフェイス１０３０、ハードディスクドライブ１０４０、及びＣＤ−ＲＯＭドライブ１０６０を接続する。通信インターフェイス１０３０は、ネットワークを介して外部の装置と通信する。ハードディスクドライブ１０４０は、コンピュータ９００が使用するプログラム及びデータを格納する。ＣＤ−ＲＯＭドライブ１０６０は、ＣＤ−ＲＯＭ１０９５からプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１０２０又はハードディスクドライブ１０４０に提供する。
【００４６】
また、入出力コントローラ１０８４には、ＲＯＭ１０１０と、フレキシブルディスクドライブ１０５０や入出力チップ１０７０等の比較的低速な入出力装置とが接続される。ＲＯＭ１０１０は、コンピュータ９００の起動時にＣＰＵ１０００が実行するブートプログラムや、コンピュータ９００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。フレキシブルディスクドライブ１０５０は、フレキシブルディスク１０９０からプログラム又はデータを読み取り、入出力チップ１０７０を介してＲＡＭ１０２０またはハードディスクドライブ１０４０に提供する。入出力チップ１０７０は、フレキシブルディスク１０９０や、例えばパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して各種の入出力装置を接続する。
【００４７】
コンピュータ９００に提供されるプログラムは、フレキシブルディスク１０９０、ＣＤ−ＲＯＭ１０９５、又はＩＣカード等の記録媒体に格納されて利用者によって提供される。プログラムは、入出力チップ１０７０及び/又は入出力コントローラ１０８４を介して、記録媒体から読み出されコンピュータ９００にインストールされて実行される。プログラムがコンピュータ９００等に働きかけて行わせる動作は、図１から図１２において説明した検索システム１０における動作と同一であるから、説明を省略する。
【００４８】
以上に示したプログラムは、外部の記憶媒体に格納されてもよい。記憶媒体としては、フレキシブルディスク１０９０、ＣＤ−ＲＯＭ１０９５の他に、ＤＶＤやＰＤ等の光学記録媒体、ＭＤ等の光磁気記録媒体、テープ媒体、ＩＣカード等の半導体メモリ等を用いることができる。また、専用通信ネットワークやインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスク又はＲＡＭ等の記憶装置を記録媒体として使用し、ネットワークを介してプログラムをコンピュータ９００に提供してもよい。
【００４９】
以上、本実施形態に係る検索システム１０によれば、事象の発生を決定付けるキーワードを、会話の記録などの自由書式のテキストから効率的に検索することができる。検索対象は会話などをそのまま記録したものでよいので、要約文作成などの事前作業を不要として効率がよい。また、キーワードを検索するべき範囲は、事象発生を予測する予測器の精度の推移に基づいて判断される。そして、この予測器は検索対象のテキストにより適切な調整が為されるので、予測器を人手で事前に調整する必要がなく効率がよい。さらに、本願発明者が実証したところによれば、実際の会話データから有効なキーワードを高精度で検索できることが確かめられた。
【００５０】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。例えば、テキスト３０−１が記録する、事象発生に至る経過とは、様々な他の例が考えられる。具体的には、テキスト３０−１またはテキスト３５−１は、企業の財務状況の経過に関する報告書であってもよい。この場合、その報告書の記録を経過として生じる事象とは、企業が倒産するか存続するかを示すものとなる。更に他の例として、テキスト３０−１またはテキスト３５−１は、医薬の実験報告書であってもよい。この場合、事象とは、医薬が所定の疾病に高い効果を有するかどうかである。このような例に代表されるように、本実施形態に係る検索システム１０によれば、企業の倒産や医薬の効能など、幅広い分野において事象発生の予測が可能となる。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】図１は、本実施形態に係る検索システム１０の全体構成を示す。
【図２】図２は、キーワードを検索するための２種類の処理の流れを対比して示す。
【図３ａ】図３ａは、テキスト３０−１の一例を示す。
【図３ｂ】図３ｂは、テキスト３５−１の一例を示す。
【図４】図４は、テキスト３０−１〜Ｎおよびテキスト３５−１〜Ｍと各部分テキストとの間の関係を示す。
【図５】図５は、検索装置２０および表示装置２５の機能構成を示す。
【図６】図６は、検索システム１０がテキストからキーワードを検索する処理の流れを示す。
【図７】図７は、ある区間について、テキスト３０−１〜Ｎおよびテキスト３５−１〜Ｍから生成した部分テキストをそれぞれ第１テキスト集合７００および第２テキスト集合７１０に分類した結果の概略を示す。
【図８】図８は、事象予測器２１０の予測精度の推移を区間ごとに示す。
【図９】図９は、表示部２７０の第１表示例を示す。
【図１０】図１０は、検索部２４０による検索結果の一例を示す。
【図１１】図１１は、決定木生成部２６０により生成される事象決定木の一例を示す。
【図１２】図１２は、表示部２７０の第２表示例を示す。
【図１３】図１３は、検索システム１０として機能するコンピュータ９００のハードウェア構成の一例を示す。
【符号の説明】
【００５２】
１０  検索システム
２０  検索装置
２５  表示装置
３０  テキスト
３５  テキスト
２００  テキスト入力部
２１０  事象予測器
２２０  予測器調整部
２３０  予測処理部
２４０  検索部
２４５  表示部
２５０  カテゴリ入力部
２６０  決定木生成部
２７０  表示部
２８０  制御部
７００  第１テキスト集合
７１０  第２テキスト集合
９００  コンピュータ
１２００  発言ログウィンドウ
１２１０  事象予測ウィンドウ
１２２０  推奨ウィンドウ
【図１】
2008225579.tif 000003
【図２】
2008225579.tif 000004
【図３ａ】
2008225579.tif 000005
【図３ｂ】
2008225579.tif 000006
【図４】
2008225579.tif 000007
【図５】
2008225579.tif 000008
【図６】
2008225579.tif 000009
【図７】
2008225579.tif 000010
【図８】
2008225579.tif 000011
【図９】
2008225579.tif 000012
【図１０】
2008225579.tif 000013
【図１１】
2008225579.tif 000014
【図１２】
2008225579.tif 000015
【図１３】
2008225579.tif 000016