(57)【要約】【課題】文書データ群の特徴を容易に認識するための情報を得る。【解決手段】クラスタリング処理部２３は、分析対象文書記憶装置４に記憶される文書データのクラスタリングを行い、この結果をクラスタリング結果テーブル１４に書き込む。特徴情報用データ抽出部２４は、分析対象文書整理データ、クラスタリング結果テーブル１４および項目指定部２２により指定された特徴情報解析部分を元に、特徴情報解析の元となる特徴情報用データを抽出し、この抽出結果を特徴情報用データテーブル１５に書き込む。特徴情報解析部２５は、記憶部３に記憶されたルール情報および特徴情報用データテーブル１５に基づき、クラスタ毎に特徴情報を解析し、この結果を特徴情報解析結果テーブル１６に書き込む。情報出力部２６は、特徴情報の解析結果を出力部２の表示部１３に表示出力させる。【選択図】      図１
2008117016.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の文書データを入力する文書データ入力手段と、
前記文書データ入力手段により入力した文書データを各文書データの記述内容に基づいて複数種類の文書データ群に分類する分類手段と、
前記分類手段により分類した文書データ群に属する文書データの記述内容をもとに当該文書データ群の特徴情報の解析のための情報抽出を行なう抽出手段と、
前記抽出手段により抽出した情報をもとに前記文書データ群の特徴情報を解析する解析手段と、
前記解析手段により解析した特徴情報を出力する出力手段と
を備えたことを特徴とする文書データ処理装置。
【請求項２】
前記解析手段により解析する特徴情報は、前記分類手段により分類した文書データ群に属する文書データのうち、予め定められた条件を満たす文書データの数を示す情報である
ことを特徴とする請求項１に記載の文書データ処理装置。
【請求項３】
前記解析手段により解析する特徴情報は、前記分類手段により分類した文書データ群に属する文書データのうち、予め定められた条件を満たす文書データの作成日時の経過にともなう当該文書データの数の推移である
ことを特徴とする請求項１に記載の文書データ処理装置。
【請求項４】
前記特徴情報の条件を指定する条件指定手段をさらに備え、
前記抽出手段は、前記条件指定手段により指定された条件にしたがって前記情報抽出を行なう
ことを特徴とする請求項１に記載の文書データ処理装置。
【請求項５】
前記条件指定手段は、前記特徴情報の複数種類の条件を指定し、
前記抽出手段は、前記条件指定手段により指定された条件にしたがって複数種類の情報抽出を行ない、
前記解析手段は、前記抽出手段による抽出結果をもとに前記特徴情報を個別に解析し、この解析した各種の特徴情報のうち、予め定められた条件を満たす種類の特徴情報を選択する
ことを特徴とする請求項４に記載の文書データ処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の文書データの解析を行なう文書データ処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、大量の文書を内容的に均質ないくつかの群に分ける技術の一つとして、文書クラスタリングがある。例えば非特許文献１に記載のように、クラスタリングとは内的結合と外的分離が達成されるような「クラスタ」と呼ぶ部分集合に、データの集合を分割することである。
【０００３】
例えば非特許文献２に記載のように、文書データがクラスタリング対象である文書クラスタリングには様々な手法があるが、ここでは単純に、「複数のクラスタリング対象文書データ群を入力とし、分類結果を出力とする、教師なしの分類（正解付きのデータが与えられていない分類）である」としている。
【０００４】
また、例えば非特許文献２に記載のように、文書クラスタリングは、文書データの集合をグループ化して分かりやすく提示する際などに大きな効果を発揮する。ユーザは一般に文書クラスタリングされた結果を元に、クラスタ群全体を一望し、その中で興味を持ったクラスタに属する文書データ群を見ていくという閲覧行動をとる。
【０００５】
しかし、ユーザが分類指標たるカテゴリを予め定義する「テキスト分類」（教師ありの文書分類）と異なり、分類指標たるクラスタを自動的に構築するため、各クラスタが分かりやすく特徴付けられていなければ、どのクラスタに注目すればいいのか分かりにくい。
【０００６】
例えば、文書クラスタリングの結果、３つのクラスタができたとして、それぞれに「クラスタ１」、「クラスタ２」、「クラスタ３」という名前をつけたとしても、それぞれのクラスタに属する文書データ群がどのような特徴を持っているかを、当該クラスタに属する各文書データを見ることなく類推するのはほぼ不可能である。
【０００７】
この課題を解決する方法の一つとして、それぞれのクラスタに対し、何らかの「特徴付け」を行うというものがある。例えば特徴付けの一手法として、分類した各クラスタに割り当てられた文書に記載されたキーワードの特徴を基に、「クラスタ名」と呼ばれる名前をつけるものがある。
【０００８】
また、例えば特許文献１においては、同文献の図６，７に記載のように、分析したクラスタに対し「東京」、「ニューヨーク」などのクラスタ名をつけている。さらに、同じく各クラスタの文書に記載されたキーワードの特徴を基に、「クラスタキーワード」という複数のキーワードを割り当てている。このような対応を行うことで、クラスタの内容を、その中の文書を見ることなく、ある程度類推することを可能としている。
【特許文献１】特開２００３−４４３３１号公報
【非特許文献１】神嶌敏弘，データマイニング分野のクラスタリング手法（１）−クラスタリングを使ってみよう！−，人工知能学会誌，vol.18，no.1, 2003，p.59-65
【非特許文献２】岸田和明,文書クラスタリングの手法：文献レビュー,Library and Information Science. No.49, 2003, p.33-75
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、前述した手法においては、まだ改良すべき次のような課題があった。現在の自然言語処理技術においては、時にクラスタ名やクラスタキーワードは、各クラスタの中身を識別するのには困難なものが抽出される可能性がある。例えば、語の抽出が不適切である場合、「応じ」、「して」、「基づ」などの、それだけでは意味を成さない語がクラスタ名となる可能性がある。
【００１０】
また、ある分類対象文書データ群をクラスタリングした後、４つのクラスタが生成され、それぞれの名前が「インターネット」、「オンライン」、「ネットワーク」、「通信」だったとすると、違う用語でありながら意味が非常に似通っているため、これらの名前だけでは、各クラスタの特徴を見分ける判断材料にならない可能性がある。以上のようなクラスタ名では、どのクラスタに注目してみればいいのか分かりにくい。これらの課題はクラスタキーワードを、各クラスタに複数付記した場合でも同様に起こりうる。
【００１１】
そこで、本発明の目的は、文書データ群の特徴を容易に認識するための情報を得ることが可能になる文書データ処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
すなわち、本発明に係わる文書データ処理装置は、複数の文書データを入力し、この文書データを各文書データの記述内容に基づいて複数種類の文書データ群に分類し、この分類した文書データ群に属する文書データの記述内容をもとに当該文書データ群の特徴情報の解析のための情報抽出を行ない、この抽出した情報をもとに文書データ群の特徴情報を解析し、この特徴情報を出力することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、文書データ群の特徴を容易に認識するための情報を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下図面により本発明の実施形態について説明する。  
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態にしたがった文書データ処理装置の概略構成を示すブロック構成図である。この文書データ処理装置は、コンピュータからなる、一種の情報処理装置で構成されている。この文書データ処理装置内には、各種情報を入力するための入力手段である入力部１、各種情報を出力するための出力手段である出力部２、各種処理過程のデータを一時記憶する記憶部３、入力部１を介して入力された各分析対象文書データを記憶する分析対象文書記憶装置４、各種アプリケーションプログラムを記憶するプログラムメモリ５が設けられている。
【００１５】
入力部１には、例えば、操作入力された項目などを表示する表示部６、キーボード７、挿入された記録媒体８に書き込まれた各分析対象文書を読み取るＦＤＤ９、例えば通信回線を介して入力された各分析対象文書を受信する通信部１０が組み込まれている。
【００１６】
出力部２内には、出力データ１１を印字出力するプリンタ１２、出力データ１１を表示出力する表示部１３が設けられている。なお、この表示部１３は、入力部１における表示部６と兼用されてもよい。
【００１７】
記憶部３内には、図５に示すような形式のクラスタリング結果テーブル１４、図６に示すような形式の特徴情報用データテーブル１５、図８に示すような形式の特徴情報解析結果テーブル１６が設けられている。記憶部３や分析対象文書記憶装置４は、ハードディスクやメモリなどのハードウェア資源から構成されている。
【００１８】
さらに、この文書データ処理装置には、プログラムメモリ５内に記憶された各アプリケーションプログラムで形成される、分析対象文書入力部２１、項目指定部２２、分類手段であるクラスタリング処理部２３、抽出手段である特徴情報用データ抽出部２４、クラスタリングにより分類された文書データ群の特徴情報の解析手段である特徴情報解析部２５、情報出力部２６が設けられている。特徴情報用データとは、特徴情報の解析のための元となるデータである。
【００１９】
次に各部の動作を順番に説明していく。図２は、本発明の第１の実施形態にしたがった文書データ処理装置の処理動作の一例を示すフローチャートである。図３は、本発明の第１の実施形態にしたがった文書データ処理装置による各分析対象文書データの一例を示す図である。図４は、本発明の第１の実施形態にしたがった文書データ処理装置の分析対象文書記憶装置４に記憶される分析対象文書整理データの一例を示す図である。
【００２０】
各分析対象文書データには、それぞれ、文書番号Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４、…、Ａｎが付されている。そして、図３に示すように、各分析対象文書データには、各記載内容に応じた１つ或いは複数の項目が記載されている。各項目は、例えば、課題、発明者、出願人などの文書の記載内容を示す概念を示している。この実施形態においては、項目として、文書番号のほか、「課題」、「発明者」、「出願人」、「請求項」が記載されている。
【００２１】
この各分析対象文書データは、例えば記録媒体８に書き込まれた状態で入力部１のＦＤＤ９に挿入されて読み出される。またあるいは、通信回線から入力部１の通信部１０へ入力される（ステップＳ１）。
【００２２】
分析対象文書入力部２１は、入力部１を介して入力された、１つ或いは複数の項目付けがなされた複数の分析対象文書データを、図４に示すように項目毎に整理しながら分析対象文書記憶装置４に書き込む（ステップＳ２）。この書き込まれたデータを分析対象文書整理データと呼称する。分析対象文書データは、簡易な検索手法で検索された、例えば特許文献や技術報告書などであり、これらが混在していてもよい。これ以降、本実施形態では分析対象文書として特許文献を例に説明する。
【００２３】
項目指定部２２は、分析対象文書整理データ上の各項目のうち、クラスタリングの分析対象となるクラスタリング対象部分の情報をクラスタリング処理部２３へ送出し、および特徴情報の解析のための特徴情報解析部分の情報を特徴情報用データ抽出部２４へ送出する（ステップＳ３）。この実施形態においては、「課題」がクラスタリング対象部分と指定され、「出願人」が特徴情報解析部分として指定されたとする。
【００２４】
クラスタリング処理部２３は、分析対象文書記憶装置４に記憶された分析対象文書整理データの中から、項目指定部２２によりクラスタリング対象部分に指定された「課題」の項目が付された部分を基にクラスタリングを行い、クラスタ名を抽出する（ステップＳ４）。そして、クラスタリング処理部２３は、クラスタリング結果を図５に示すクラスタリング結果テーブル１４に書き込む。これにより、分析対象文書記憶装置４に記憶された文書データが複数種類の文書データ群に分類される。
【００２５】
このクラスタリングやクラスタ名抽出においては既知の技術を用いてよい。また、本実施形態ではクラスタリング結果テーブル１４上で文書番号の他にクラスタ名のみを付与したが、当該クラスタ名とテーブル上で関連付けられる各文書番号の文書データに含まれるキーワードである「クラスタキーワード」を合わせて付与してもよい。あるいは、クラスタ名を抽出する代わりにＩＤ番号のみがクラスタリング結果テーブル１４上で付与されてもよい。この実施例では、文書クラスタリングの結果、「課題」項目の類似した文書が同一クラスタになる。
【００２６】
次に、特徴情報用データ抽出部２４は、分析対象文書整理データ、クラスタリング結果テーブル１４および項目指定部２２により指定された特徴情報解析部分を元に、特徴情報解析の元となる特徴情報用データを抽出する（ステップＳ５）。特徴情報用データ抽出部２４は、この抽出結果を特徴情報用データテーブル１５にクラスタ毎に区分して書き込む。前述したように項目指定部２２により特徴情報解析部分として「出願人」が指定されたため、図６に示すように、出願人名が分析対象文書データ毎に取り出されている。
【００２７】
記憶部３は、特徴情報解析部２５による特徴情報の解析のためのルール情報を記憶している。このルール情報は、入力部１に対する予め定められた操作により設定することができる。つまり、入力部１は特徴情報の解析のための条件を指定する条件指定手段としても機能する。
【００２８】
次に、特徴情報解析部２５は、当該ルール情報に基づき、特徴情報用データテーブル１５から、クラスタ毎に特徴情報を解析する（ステップＳ６）。ここではルール情報を、例えば「指定された特徴情報解析部分について、この解析部分を示す名称毎にグルーピングを行い、その数の合計値が一番多いものが、クラスタ全体の数の合計値に占める割合を算出し、『どのグループがトップで、その割合がどれ位を占めるか』を特徴情報とする」であるとする。
【００２９】
図７は、本発明の第１の実施形態にしたがった文書データ処理装置の特徴情報解析部２５による特徴情報解析のための集計内容の一例を表形式で示す図である。図６に示した、クラスタ名「翻訳」に関する特徴情報用データテーブル１５を例にすると、まず、特徴情報解析部２５が特徴情報用データテーブル１５上の出願人の名称毎にグルーピングして、数の合計値を出すと、図７に示したように「株式会社○○」が６、「××株式会社」と「△△株式会社」が１ずつとなり、「株式会社○○」の合計値が一番多くなる。
【００３０】
次に、クラスタ名「翻訳」に関する特徴情報用データテーブル１５上の出願人の延べ数は８であるため、「株式会社○○」の占める割合は７５％となる。このため、特徴情報解析部２５は、「株式会社○○がトップであり、その割合は７５％」という情報を、クラスタ名「翻訳」に関わる文書データ群の特徴情報の解析結果とする。特徴情報解析部２５は、解析結果を特徴情報解析結果テーブル１６に書き込む。つまり、特徴情報解析部２５は、クラスタリング処理により分類した文書データ群をさらに、特徴情報を解析することにより特徴付けることができる。
【００３１】
なお、ルール情報は例えば、合計値が一番少ないものの全体に占める割合であってもよいし、合計値が上位１、２番の全体に占める割合であってもよい。また例えば、特徴情報に関しても、単に出願人名だけといったように、割合やその他の部分を省略したり、逆に必要な事項を追加したりしてもよい。
【００３２】
また、特徴情報解析部２５は、例えば、前述したように合計値が一番多いものの割合がある一定の割合を下回った場合は、特徴が無いものとして特徴情報を得ないとしてもよい。また、例えば単に数値を比較するのではなく、統計・確率に関する既存の技術を用いて特徴情報を解析するとしてもよい。
【００３３】
情報出力部２６は、特徴情報解析結果テーブル１６の内容を出力部２に出力させる（ステップＳ７）。図９は、本発明の第１の実施形態にしたがった文書データ処理装置による特徴情報の出力データ１１の一例を示す図である。出力部２は、特徴情報解析結果テーブル１６の内容を表示部１３に表示させたり、プリンタ１２で印字出力させたり、コンピュータ読み取り可能な記録媒体へ出力したりすることも可能である。
【００３４】
このように構成された第１の実施形態で記載の文書データ処理装置においては、ユーザはクラスタリングにより分類された文書データ群のうち、どのクラスタに属する文書データ群に注目すればいいのかが容易に認識できる。例えば、図５に示したクラスタリング結果テーブル１４のようにクラスタ名だけの表示であれば、クラスタ名「翻訳」と「言語処理」、あるいはクラスタ名「情報」と「通信」は、それぞれ語彙として並列の関係にあるとは言い難く、これだけではユーザはどのクラスタに属する文書データ群に注目すればいいのかが分かりにくい。
【００３５】
しかし、本実施形態のように各クラスタに対応する文書データ群の特徴を明確に示した表記であれば、ユーザはライバル企業が割合を占めているクラスタが無いかなど、別の側面も合わせて各クラスタを見ることができ、どのクラスタに注目すればいいのかが容易に認識できる。クラスタ名がＩＤのような場合は、その効果がさらに顕著になる。
【００３６】
また、情報出力部２６による各種出力に関しては、特徴情報解析結果テーブル１６の内容をそのままテーブルとして出力してもよいし、ツリー構造などの別の表記に変えてもよい。また、特徴情報解析結果テーブル１６以外の外部的な情報、例えばクラスタ内の文書数や、クラスタキーワードなどを付加して出力してもよい。
【００３７】
また、情報出力部２６による表示部１３に対する表示に関しても、単なるテキストとして閲覧できる形式に限らず、例えばＷＷＷブラウザで閲覧できる形式としてもよく、一部の情報、例えば文書番号は本画面からリンクを張った別の画面に出力されるとしてもよい。また、例えば情報の一部を省略したり、表示しないようにしたり、別の表現へ置換したりしてもよい。
【００３８】
なお、この第１の実施形態では、全てのクラスタに対して同一の特徴情報解析部分を指定するとしていたが、例えば項目指定部２２で各クラスタに対してそれぞれ異なる特徴情報解析部分を個別に指定した上で、一連の処理を行ってもよい。
【００３９】
また、この第１の実施形態では、特徴情報解析部分について、記載事項をそのまま用いてグルーピング等の処理を行ったが、例えば請求項を特徴情報解析部分として指定した上で、この部分に関する自然言語処理や統計処理を行い、その結果を元に一連の処理を行ってもよい。また上記自然言語処理はクラスタリングを用いてもよく、例えばクラスタリングを行ったうえで、あらかじめ用意していたクラスタ名と合致するものを特徴情報とするとしてもよく、また文書件数に応じて特徴情報を解析するとしても良い。またこの際、クラスタリング対象部分を元にして行ったクラスタリング結果と、特徴情報解析部分を元にして行ったクラスタリング結果をそれぞれ縦軸・横軸とし、両クラスタに該当する文書数をセルの中身とした表を形成し、特徴情報に関する処理結果を用いてセルを色分けして表示するとしても良い。
【００４０】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、本実施形態に係る文書データ処理装置の構成は図１に示したものと基本的にほぼ同様であるので同一部分の説明は省略する。
【００４１】
図１０は、本発明の第２の実施形態にしたがった文書データ処理装置の概略構成を示すブロック構成図である。この文書データ処理装置の記憶部３内にはクラスタリング結果テーブル１４、図１２に示す特徴情報用データテーブル１５、図１５に示す項目毎特徴テーブル３２、図１６に示す特徴情報解析結果テーブル１６が設けられている。この文書データ処理装置には、プログラムメモリ５内に記憶されたアプリケーションプログラムで形成される項目毎特徴解析部３１がさらに設けられている。
【００４２】
次に各部の動作を順番に説明していく。ただし、第１の実施形態で説明している内容と同様の機能を有する部位については適宜説明を略する。図１１は、本発明の第２の実施形態にしたがった文書データ処理装置の処理動作の一例を示すフローチャートである。図１１に示したステップＳ１１乃至ステップＳ１５までの処理は、第１の実施形態で説明したステップＳ１乃至ステップＳ５の処理と同様であるので詳細な説明は省略する。
【００４３】
つまり、分析対象文書入力部２１の機能は第１の実施形態と同様である。また、項目指定部２２の機能は第１の実施形態と同様であるが、この実施形態においては、「課題」がクラスタリング対象部分として指定され、「出願人」と「発明者」が特徴情報解析部分としてそれぞれ指定されたとする。
【００４４】
クラスタリング処理部２３の機能は第１の実施形態と同様である。また、特徴情報用データ抽出部２４の機能は第１の実施形態と同様であるが、特徴情報解析部分として「出願人」と「発明者」が指定されたため、図１２に示すように出願人名と発明者名が分析対象文書データ毎に抽出されている。
【００４５】
記憶部３は、項目毎特徴解析部３１による項目毎の特徴情報の解析のためのルール情報を記憶している。このルール情報は、入力部１に対する予め定められた操作により設定することができる。項目毎特徴解析部３１は、当該ルール情報と特徴情報用データテーブル１５をもとに、クラスタ毎および項目指定部２２により指定された項目毎に特徴情報を解析する（ステップＳ１６）。
【００４６】
ここでは項目毎特徴解析部３１による解析のための第１のルール情報を、「各項目について、種類毎にグルーピングを行い、その数の合計値が一番多いものが、クラスタ全体の数の合計値に占める割合を算出し、『どの項目に関し、どのグループがトップで、その割合がどれくらいを占めるか』を項目毎の特徴情報とする」であるとする。
【００４７】
また、この実施形態では、項目指定部２２による特徴情報解析部分である「出願人」および「発明者」の指定後において、入力部１に対する予め定められた操作により項目毎特徴解析部３１による解析のための第２のルール情報が記憶部３に記憶されるとする。ここでは、第２のルール情報は「『発明者』のグルーピングは、その発明者が関係付けられている出願人を元にグルーピングする」とする。
【００４８】
図１３および図１４は、本発明の第２の実施形態にしたがった文書データ処理装置の特徴情報解析部２５による特徴情報解析のための集計内容の一例を表形式で示す図である。図１２に示したクラスタ名「暗号化」に対応する特徴情報用データテーブル１５を例に取ると、項目毎特徴解析部３１による第１および第２のルール情報にしたがった解析の結果、まず「出願人」に関しては、図１３のように「株式会社○○」が３、「株式会社××」と「△△株式会社」が２ずつとなり、「株式会社○○」の合計値が一番多くなる。このクラスタ名「暗号化」全体の出願人の数の合計値は７であるため、「株式会社○○」の占める割合は、約４３％となる。「発明者」に関しては、図１４のように「△△株式会社」が１２、「株式会社××」と「株式会社○○」が３ずつとなり、「△△株式会社」の合計値が一番多くなる。このクラスタ名「暗号化」全体の発明者の数の合計値は１８であるため、「△△株式会社」の占める割合は、約６７％となる。
【００４９】
以上を元に、クラスタ名「暗号化」についての項目毎の特徴情報は、「出願人項目に関し、株式会社○○がトップであり、その割合は４３％」および「発明者項目に関し、△△株式会社がトップであり、その割合は６７％」となる。項目毎特徴解析部３１は、このような特徴情報の解析を全クラスタに対して行い、解析結果を図１５のように項目毎特徴テーブル３２に書き込む。
【００５０】
なお、項目毎特徴解析部３１によるルール情報は、本実施形態以外のものであってもよい。例えば、合計値が一番少ないものであってもよいし、グループ毎の合計値が上位１、２番と複数あってもよい。また例えば、単に数値を比較するのではなく、統計・確率に関する既存の技術を用いて解析するとしてもよい。記憶部３は、特徴情報解析部２５による特徴情報の解析のためのルール情報を記憶している。この情報は、入力部１に対する予め定められた操作により設定することができる。
【００５１】
次に特徴情報解析部２５は、当該ルール情報と項目毎特徴テーブル３２をもとに、クラスタ毎に特徴情報を解析する（ステップＳ１７）。ここではルール情報を、「複数の特徴情報の項目を比較し、割合の一番大きい項目に記載されているものをそのクラスタの特徴情報とし、『どの項目に関し、どのグループがトップで、その割合がどれくらいを占めるか』で表す」であるとする。
【００５２】
このような比較を行う理由は、特徴情報の候補となる複数の項目の中で、各クラスタにおいて「より際立っているもの」を解析するためである。例えば図１５に記載の項目毎特徴テーブル３２を例に取ると、クラスタ名「翻訳」における項目毎特徴解析部３１による解析結果では、出願人項目の特徴情報が「株式会社○○がトップであり、その割合は７５％」であるのに対し、発明者項目の特徴情報は「株式会社□□がトップであり、その割合は５４％」である。
【００５３】
この２つの数値を比較すると、７５＞５４であり、出願人項目の特徴情報の数値が発明者項目の特徴情報の数値より大きい。よって、特徴情報解析部２５は、「出願人項目に関し、株式会社○○がトップであり、その割合は７５％」を、クラスタ名「翻訳」に関する文書データ群の特徴情報の解析結果とする。つまり、特徴情報解析部２５は、第１の実施形態と異なり、項目毎特徴解析部３１による各項目の特徴情報のうち、予め定められた条件を満たす特徴情報を選択する。
【００５４】
特徴情報解析部２５は、このような特徴情報の解析処理を全クラスタに対して行い、解析結果を図１６のように特徴情報解析結果テーブル１６に書き込む。なお、特徴情報解析部２５や項目毎特徴解析部３１によるルール情報は、本実施形態以外のものであってもよい。例えば数値の少ない方を特徴情報とするルールであってもよい。
【００５５】
また特徴情報解析部２５や項目毎特徴解析部３１は、例えば、単に数値を比較するのではなく、統計・確率に関する既存の技術を用いて特徴情報を解析するとしてもよい。また特徴情報解析部２５や項目毎特徴解析部３１は、例えば、各クラスタで数値比較を行った後、各クラスタでどの項目を特徴情報とするかについてそれぞれ項目毎にカウントし、一番数の多かった項目を全クラスタの特徴情報としてもよい。また、本実施形態では２項目の解析、比較を行ったが、これ以上の項目数があってもよい。
【００５６】
情報出力部２６は、特徴情報解析結果テーブル１６の内容を出力部２の表示部１３に表示出力させる（ステップＳ１８）。
【００５７】
このように構成された第２の実施形態に記載の文書データ処理装置においては、特徴情報の候補として複数の項目があり、ユーザがどの項目を選択すればよいか判断が付きにくい場合や、項目数が多くて個々の項目毎に特徴を出しただけでは、各クラスタにとってどれが一番特徴的なのかが一目で判断が付きにくい場合に効果がある。例えば図１６のような表記であれば、出願人と発明者のうち、クラスタの特徴を最も表す情報が示されるので、ユーザはどのクラスタに注目すればいいのかが容易に認識できる。
【００５８】
また、この文書データ処理装置は、例えば各クラスタに属する特許文献の作成日時である出願日の分析を行なって、日時の経過にしたがった文書データ数の推移を特徴情報として解析してもよい。これにより、例えば、ある出願人の出願数が年々増加しているなどの特徴情報を得ることができる。
【００５９】
また、この文書データ処理装置は、例えば各クラスタに属する特許文献について出願人と出願日のクロス分析を行なって特徴情報を解析してもよい。これにより、例えば、ある出願人は一時期多くの数の出願を行なっていたが現在は少ないなどの特徴情報を得ることができる。
【００６０】
また、この文書データ処理装置は、各クラスタに属する特許文献について、各出願人の出願数および技術内容の分析を行なうことで、各出願人が出願対象としている技術内容の特徴情報を解析してもよい。これにより、ある出願人は多くの出願を出しているが技術の幅が狭く、他の出願人は出願数は少ないが技術の幅が広いといった特徴情報を得ることができる。
【００６１】
また、この文書データ処理装置は、各クラスタに属する特許文献について、各出願人の出願数のクラスタ間の比較を行なって、例えば全体としては○○株式会社の出願が多いが、特定のクラスタでは××株式会社の出願数が多いといった特徴情報を得る構成としてもよい。
【００６２】
また、各実施形態では文書データの分類としてクラスタリングを行なったが、分類指標たるカテゴリを予め定義する「テキスト分類」（教師ありの文書分類）を行なってもよい。
【００６３】
また、各実施形態では、クラスタリング対象部分は必ずしも指定する必要はなく、文書データ全体をクラスタリングの分析対象としてもよい。
【００６４】
また、各実施形態では予め設定したルール情報にしたがって特徴情報を解析する構成としたが、これに限らず、ルール情報を設けずに特徴情報を自動的に解析する構成としてもよい。
【００６５】
また、各実施形態では特徴情報を文字情報で表現したが、これに限らず、例えば円グラフなどの形式で特徴情報を表現してもよい。
【００６６】
なお、この発明は前記実施形態そのままに限定されるものではなく実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、前記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を省略してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明の第１の実施形態にしたがった文書データ処理装置の概略構成を示すブロック構成図。
【図２】本発明の第１の実施形態にしたがった文書データ処理装置の処理動作の一例を示すフローチャート。
【図３】本発明の第１の実施形態にしたがった文書データ処理装置による各分析対象文書データの一例を示す図。
【図４】本発明の第１の実施形態にしたがった文書データ処理装置の分析対象文書記憶装置４に記憶される分析対象文書整理データの一例を示す図。
【図５】本発明の第１の実施形態にしたがった文書データ処理装置の記憶部３に記憶されるクラスタリング結果テーブルの一例を表形式で示す図。
【図６】本発明の第１の実施形態にしたがった文書データ処理装置の記憶部３に記憶される特徴情報用データテーブルの一例を表形式で示す図。
【図７】本発明の第１の実施形態にしたがった文書データ処理装置の特徴情報解析部２５による特徴情報解析のための集計内容の一例を表形式で示す図。
【図８】本発明の第１の実施形態にしたがった文書データ処理装置の記憶部３に記憶される特徴情報解析結果テーブルの一例を表形式で示す図。
【図９】本発明の第１の実施形態にしたがった文書データ処理装置による特徴情報の出力データの一例を示す図。
【図１０】本発明の第２の実施形態にしたがった文書データ処理装置の概略構成を示すブロック構成図。
【図１１】本発明の第２の実施形態にしたがった文書データ処理装置の処理動作の一例を示すフローチャート。
【図１２】本発明の第２の実施形態にしたがった文書データ処理装置の記憶部３に記憶される特徴情報用データテーブルの一例を表形式で示す図。
【図１３】本発明の第２の実施形態にしたがった文書データ処理装置の特徴情報解析部２５による特徴情報解析のための集計内容の一例を表形式で示す図。
【図１４】本発明の第２の実施形態にしたがった文書データ処理装置の特徴情報解析部２５による特徴情報解析のための集計内容の一例を表形式で示す図。
【図１５】本発明の第２の実施形態にしたがった文書データ処理装置の記憶部３に記憶される項目毎特徴テーブルの一例を表形式で示す図。
【図１６】本発明の第２の実施形態にしたがった文書データ処理装置の記憶部３に記憶される特徴情報解析結果テーブルの一例を表形式で示す図。
【符号の説明】
【００６８】
１…入力部、２…出力部、３…記憶部、４…分析対象文書記憶装置、５…プログラムメモリ、６，１３…表示部、７…キーボード、８…記録媒体、９…ＦＤＤ、１０…通信部、１１…出力データ、１２…プリンタ、１４…クラスタリング結果テーブル、１５…特徴情報用データテーブル、１６…特徴情報解析結果テーブル、２１…分析対象文書入力部、２２…項目指定部、２３…クラスタリング処理部、２４…特徴情報用データ抽出部、２５…特徴情報解析部、２６…情報出力部、３１…項目毎特徴解析部、３２…項目毎特徴テーブル。
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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