(57)【要約】【課題】テキストデータと構造化されたデータとを用いてより高精度かつ高速に知識を抽出することの可能な知識抽出方法を提供する。【解決手段】本発明の知識抽出装置は、テキストデータを単語に分割するテキスト分割部１２２と、テキストデータの単語を組み合わせて単語ペアを作成する単語ペア作成部１２６と、複数のテキストデータにおいて単語ペアを構成する構成単語が共に出現する度合いを示す共起スコアを算出する共起スコア算出部１２８と、共起スコアに基づいて単語ペアの優先順位を決定する優先順位決定部１３０と、単語ペアの構成単語に対応する時系列データを取得するテキスト・時系列データ対応部１５０と、決定された優先順位にしたがって、単語ペアの構成単語に対応付けられた時系列データを用いて単語ペアの相関係数を算出する相関係数算出部１４０と、を備える。【選択図】図１
2008234618.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキストデータと時系列データとを用いて知識を抽出する知識抽出装置であって、
テキストデータを単語に分割するテキスト分割部と、
前記テキストデータの前記単語を組み合わせて単語ペアを作成する単語ペア作成部と、
複数の前記テキストデータにおいて前記単語ペアを構成する構成単語が共に出現する度合いを示す共起スコアを算出する共起スコア算出部と、
前記共起スコアに基づいて、単語ペアの優先順位を決定する優先順位決定部と、
前記単語ペアの構成単語に対応する時系列データを取得するテキスト・時系列データ対応部と、
前記決定された優先順位にしたがって、単語ペアの構成単語に対応付けられた時系列データを用いて前記単語ペアの相関係数を算出する相関係数算出部と、
を備えることを特徴とする、知識抽出装置。
【請求項２】
前記優先順位決定部は、前記共起スコアの絶対値の高い順に優先順位を付けることを特徴とする、請求項１に記載の知識抽出装置。
【請求項３】
時系列データと該時系列データを特定するための時系列データＩＤとを関連付けて記憶する時系列データ記憶部と、
単語と時系列データＩＤとを関連付けて記憶する対応表記憶部と、
を備え、
単語ペアの構成単語に対応する時系列データＩＤが前記対応表記憶部に記憶されていない場合、前記相関係数算出部は該単語ペアの相関係数を算出しないことを特徴とする、請求項１または２に記載の知識抽出装置。
【請求項４】
１つの単語ペアの構成単語に対応する時系列データＩＤが同一である場合、前記相関係数算出部は該単語ペアの相関係数を算出しないことを特徴とする、請求項１〜３のいずれかに記載の知識抽出装置。
【請求項５】
前記相関係数算出部は、
前記時系列データ間に所定の遅れを順次に生じさせて、遅れごとに相関係数を算出することにより１つの単語ペアに対して複数の相関係数を算出し、
前記複数の相関係数のうち、絶対値が最大の相関係数を前記単語ペアの相関係数とすることを特徴とする、請求項１〜４のいずれかに記載の知識抽出装置。
【請求項６】
前記単語ペアの相関係数に基づいて、該単語ペアの構成単語に相関があるか否かを判定する相関判定部をさらに備え、
前記相関判定部は、相関係数の絶対値が所定の値以上である場合に相関関係があると判定することを特徴とする、請求項１〜５のいずれかに記載の知識抽出装置。
【請求項７】
コンピュータを、テキストデータと時系列データとを用いて知識を抽出する知識抽出装置として機能させるコンピュータプログラムであって、
テキストデータを単語に分割するテキスト分割手段と、
前記テキストデータの前記単語を組み合わせて単語ペアを作成する単語ペア作成手段と、
複数の前記テキストデータにおいて前記単語ペアを構成する構成単語が共に出現する度合いを示す共起スコアを算出する共起スコア算出手段と、
前記共起スコアに基づいて、単語ペアの優先順位を決定する優先順位決定手段と、
前記単語ペアの構成単語に対応する時系列データを取得するテキスト・時系列データ対応手段と、
前記決定された優先順位にしたがって、単語ペアの構成単語に対応付けられた時系列データを用いて前記単語ペアの相関係数を算出する相関係数算出手段として機能させることを特徴とする、コンピュータプログラム。
【請求項８】
テキストデータと時系列データとを用いて知識を抽出する知識抽出方法であって、
テキストデータを単語に分割するテキスト分割ステップと、
前記分割された単語を組み合わせて単語ペアを作成する単語ペア作成ステップと、
複数の前記テキストデータにおいて前記作成された単語ペアを構成する構成単語が共に出現する度合いを示す共起スコアを算出する共起スコア算出ステップと、
前記共起スコアに基づいて、単語ペアの優先順位を決定する優先順位決定ステップと、
前記単語ペアの構成単語に対応する時系列データを取得するテキスト・時系列データ対応ステップと、
前記決定された優先順位にしたがって、単語ペアの構成単語に対応付けられた時系列データを用いて前記単語ペアの相関係数を算出する相関係数算出ステップと、
を含むことを特徴とする、知識抽出方法。
【請求項９】
前記優先順位決定ステップは、前記共起スコアの絶対値が高い順に優先順位を付けることを特徴とする、請求項８に記載の知識抽出方法。
【請求項１０】
前記相関係数算出ステップにおいて、単語ペアの構成単語に対応する時系列データを特定するための時系列データＩＤが、単語と時系列データＩＤとを関連付けて記憶する対応表記憶部に記憶されていない場合、該単語ペアの相関係数は算出されないことを特徴とする、請求項８または９に記載の知識抽出方法。
【請求項１１】
前記相関係数算出ステップにおいて、１つの単語ペアの構成単語に対応する時系列データが同一である場合、該単語ペアの相関係数は算出されないことを特徴とする、請求項８〜１０のいずれかに記載の知識抽出方法。
【請求項１２】
前記相関係数算出ステップは、
前記時系列データ間に所定の遅れを順次に生じさせて、遅れごとに相関係数を算出することにより１つの単語ペアに対して複数の相関係数を算出するステップと、
算出された前記複数の相関係数のうち、絶対値が最大の相関係数を該単語ペアの相関係数とするステップと、
を含むことを特徴とする、請求項８〜１１のいずれかに記載の知識抽出方法。
【請求項１３】
前記単語ペアの相関係数に基づいて、該単語ペアの構成単語に相関があるか否かを判定する相関判定ステップをさらに含むことを特徴とする、請求項８〜１２のいずれかに記載の知識抽出方法。
【請求項１４】
テキストデータ、時系列データおよび相互に相関する情報である複数のユーザ入力モデルを用いて知識を抽出する知識抽出装置であって、
テキストデータを構成単語に分割するテキスト分割部と、
前記テキストデータの構成単語の出現頻度を測定する出現頻度測定部と、
ユーザ入力モデルを入力するための入力装置から少なくとも２以上の前記ユーザ入力モデルが入力されるモデル入力部と、
前記テキストデータの構成単語の出現頻度に基づいて、前記各ユーザ入力モデルについて、前記ユーザ入力モデルと前記時系列データとが共に出現する度合いを示す共起スコアを算出する時系列データ共起スコア算出部と、
前記算出された共起スコアに基づいて、任意の２つの前記時系列データを組み合わせて作成された各時系列データペアの相関の強さを示す相関スコアを算出する時系列データ相関スコア算出部と、
前記時系列データペアの相関スコアに基づいて、前記時系列データペアの相関係数を算出する優先順位を決定する優先順位決定部と、
前記決定された優先順位にしたがって、前記時系列データペアの相関係数を算出する相関係数算出部と、
を備えることを特徴とする、知識抽出装置。
【請求項１５】
前記時系列データ共起スコア算出部は、
前記ユーザ入力モデルと同一である前記テキストデータの構成単語の前記テキストデータにおける前記出現頻度と、前記時系列データに対応する単語と同一である前記テキストデータの構成単語の前記テキストデータにおける前記出現頻度とを用いて、該ユーザ入力モデルと該時系列データとの共起スコアを算出することを特徴とする、請求項１４に記載の知識抽出装置。
【請求項１６】
時系列データと該時系列データを特定するための時系列データＩＤとを関連付けて記憶する時系列データ記憶部と、
単語と時系列データＩＤとを関連付けて記憶する対応表記憶部と、
前記時系列データ記憶部に記憶された時系列データＩＤについて、同一の前記時系列データＩＤに対応する前記対応表記億部に記憶された１または２以上の単語からなる単語リストを取得する時系列データ単語リスト取得部と、
をさらに備え、
前記時系列データ共起スコア算出部は、
前記時系列データの単語リストを構成する各単語と前記ユーザ入力モデルとの共起スコアをそれぞれ算出し、
算出された前記共起スコアのうち絶対値が最大の共起スコアを該時系列データと該モデルとの共起スコアとすることを特徴とする、請求項１４または１５に記載の知識抽出装置。
【請求項１７】
前記時系列データ相関スコア算出部は、
前記ユーザ入力モデルを組み合わせて、任意の２つのユーザ入力モデルである第１のユーザ入力モデルと第２のユーザ入力モデルからなるユーザ入力モデルペアを作成し、
相関スコア算出対象である、第１の時系列データと第２の時系列データからなる前記時系列データペアについて、前記第１のユーザ入力モデルと前記第１の時系列データとの共起スコアと、前記第２のユーザ入力モデルと前記第２の時系列データとの共起スコアとの乗算値と、前記第２のユーザ入力モデルと前記第１の時系列データとの共起スコアと、前記第１のユーザ入力モデルと前記第２の時系列データとの共起スコアとの乗算値とを算出し、
想定されるすべての任意の２つのユーザ入力モデルからなる前記ユーザ入力ペアについて算出された前記乗算値のうち最大の値を前記相関スコア算出対象である時系列データペアの相関スコアとすることを特徴とする、請求項１４〜１６のいずれかに記載の知識抽出装置。
【請求項１８】
前記優先順位決定部は、前記時系列データペアの相関スコアの高い順に優先順位を付けることを特徴とする、請求項１４〜１７のいずれかに記載の知識抽出装置。
【請求項１９】
前記相関係数算出部は、
前記時系列データ間に所定の遅れを順次に生じさせて、遅れごとに相関係数を算出することにより１つの時系列データペアに対して複数の相関係数を算出し、
前記複数の相関係数のうち、絶対値が最大の相関係数を前記時系列データペアの相関係数とすることを特徴とする、請求項１４〜１８のいずれかに記載の知識抽出装置。
【請求項２０】
前記時系列データペアの相関係数に基づいて、該時系列データペアを構成する時系列データ間に相関があるか否かを判定する相関判定部をさらに備え、
前記相関判定部は、相関係数の絶対値が所定の値以上である場合に相関関係があると判定することを特徴とする、請求項１４〜１９のいずれかに記載の知識抽出装置。
【請求項２１】
コンピュータを、テキストデータ、時系列データおよび相互に相関する情報である複数のユーザ入力モデルを用いて知識を抽出する知識抽出装置として機能させるコンピュータプログラムであって、
テキストデータを構成単語に分割するテキスト分割手段と、
前記テキストデータの構成単語の出現頻度を測定する出現頻度測定手段と、
ユーザ入力モデルを入力するための入力装置から少なくとも２以上の前記ユーザ入力モデルが入力されるモデル入力手段と、
前記テキストデータの構成単語の出現頻度に基づいて、前記各ユーザ入力モデルについて、前記ユーザ入力モデルと前記時系列データとが共に出現する度合いを示す共起スコアを算出する時系列データ共起スコア算出手段と、
前記算出された共起スコアに基づいて、任意の２つの前記時系列データを組み合わせて作成された各時系列データペアの相関の強さを示す相関スコアを算出する時系列データ相関スコア算出手段と、
前記時系列データペアの相関スコアに基づいて、前記時系列データペアの相関係数を算出する優先順位を決定する優先順位決定手段と、
前記決定された優先順位にしたがって、前記時系列データペアの相関係数を算出する相関係数算出手段として機能させることを特徴とする、コンピュータプログラム。
【請求項２２】
テキストデータ、時系列データおよび相互に相関する情報である複数のユーザ入力モデルを用いて知識を抽出する知識抽出方法であって、
テキストデータを構成単語に分割するテキスト分割ステップと、
前記テキストデータの構成単語の出現頻度を測定する出現頻度測定ステップと、
ユーザ入力モデルを入力するための入力装置から少なくとも２以上の前記ユーザ入力モデルが入力されるモデル入力ステップと、
前記テキストデータの構成単語の出現頻度に基づいて、前記各ユーザ入力モデルについて、前記ユーザ入力モデルと前記時系列データとが共に出現する度合いを示す共起スコアを算出する時系列データ共起スコア算出ステップと、
前記算出された共起スコアに基づいて、任意の２つの前記時系列データを組み合わせて作成された各時系列データペアの相関の強さを示す相関スコアを算出する時系列データ相関スコア算出ステップと、
前記時系列データペアの相関スコアに基づいて、前記時系列データペアの相関係数を算出する優先順位を決定する優先順位決定ステップと、
前記決定された優先順位にしたがって、前記時系列データペアの相関係数を算出する相関係数算出ステップと、
を含むことを特徴とする、知識抽出方法。
【請求項２３】
前記時系列データ共起スコア算出ステップは、
前記ユーザ入力モデルと同一である前記テキストデータの構成単語の前記テキストデータにおける前記出現頻度と、前記時系列データに対応する単語と同一である前記テキストデータの構成単語の前記テキストデータにおける前記出現頻度とを用いて、該ユーザ入力モデルと該時系列データとの共起スコアを算出することを特徴とする、請求項２２に記載の知識抽出方法。
【請求項２４】
時系列データを特定するために該時系列データと関連付けて記憶された時系列データ記憶部の時系列データＩＤについて、単語と時系列データＩＤとを関連付けて記憶する対応表記億部から、同一の前記時系列データＩＤに対応する１または２以上の単語を取得して単語リストを作成する時系列データ単語リスト取得ステップをさらに含み、
前記時系列データ共起スコア算出ステップは、
前記時系列データの単語リストを構成する各単語と前記ユーザ入力モデルとの共起スコアをそれぞれ算出し、
算出された前記共起スコアのうち絶対値が最大の共起スコアを該時系列データと該モデルとの共起スコアとすることを特徴とする、請求項２２または２３に記載の知識抽出方法。
【請求項２５】
前記時系列データ相関スコア算出ステップは、
前記ユーザ入力モデルを組み合わせて、任意の２つのユーザ入力モデルである第１のユーザ入力モデルと第２のユーザ入力モデルからなるユーザ入力モデルペアを作成するユーザ入力モデルペア作成ステップと、
相関スコア算出対象である、第１の時系列データと第２の時系列データからなる前記時系列データペアについて、前記第１のユーザ入力モデルと前記第１の時系列データとの共起スコアと、前記第２のユーザ入力モデルと前記第２の時系列データとの共起スコアとの乗算値と、前記第２のユーザ入力モデルと前記第１の時系列データとの共起スコアと、前記第１のユーザ入力モデルと前記第２の時系列データとの共起スコアとの乗算値とを算出する乗算ステップと、
想定されるすべての任意の２つのユーザ入力モデルからなる前記ユーザ入力ペアについて算出された前記乗算値のうち最大の値を前記相関スコア算出対象である時系列データペアの相関スコアとする相関スコア決定ステップと、
を含むことを特徴とする、請求項２２〜２４のいずれかに記載の知識抽出方法。
【請求項２６】
前記優先順位決定ステップは、前記時系列データペアの相関スコアが高い順に優先順位を付けることを特徴とする、請求項２２〜２５のいずれかに記載の知識抽出方法。
【請求項２７】
前記相関係数算出ステップは、
前記時系列データ間に所定の遅れを順次に生じさせて、遅れごとに相関係数を算出することにより１つの時系列データペアに対して複数の相関係数を算出するステップと、
算出された前記複数の相関係数のうち、絶対値が最大の相関係数を該時系列データペアの相関係数とするステップと、
を含むことを特徴とする、請求項２２〜２６のいずれかに記載の知識抽出方法。
【請求項２８】
前記時系列データペアの相関係数に基づいて、該時系列データペアを構成する時系列データ間に相関があるか否かを判定する相関判定ステップをさらに含むことを特徴とする、請求項２２〜２７のいずれかに記載の知識抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、知識抽出装置、知識抽出方法およびコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
大量のデータから関連性や法則性を抽出する分析手法であるデータマイニングは、有効なビジネスパターンを発見するために利用されている。例えば、消費者金融の領域では、大量の顧客の属性データ（例えば収入、年齢等）を用いてデータマイニングすることにより、その顧客の信用度を測定することができる。
【０００３】
近年のインターネットの興隆や記憶装置の大容量化に伴い、最近では、大量のテキストとＰＯＳデータなどの構造化されたデータとが共存している。従来は、共存するデータのうち、テキストデータはテキストマイニングを用いて、構造化されたデータはデータマイニングを用いて、というように別個に解析されていた。例えば、上記した顧客の信用度を測定する場合には、構造化されたデータである属性データのみを用いており、顧客の発言内容は用いられていなかった。
【０００４】
しかし、これらの情報を統合的に解析することで、より精度の高い知識抽出や、高速な知識抽出が期待できる。このような状況に対して、テキストデータと構造化されたデータとを用いて解析する方法が提案されている（例えば、特許文献１〜４）。例えば、構造化されたデータが時系列データである場合、例えばニュース記事においてある企業の収益と為替レートとが関連して語られることがある。この場合、その企業の企業収益と為替レートの時系列データには何らかの相関関係があることが推測される。したがって、ニュース記事というテキストデータから企業収益と為替レートという時系列データとの相関関係を推測することができる。
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−７８２４０号公報
【特許文献２】特開２０００−３４８０１５号公報
【特許文献３】特開２００１−１３４５７５号公報
【特許文献４】特開２００５−１３５１６７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、従来のテキストデータと構造化されたデータとの両方について解析する方法は、各データをそれぞれ別個に解析し、その解析結果から知識を獲得するものであった。このため、新たな知識を抽出するための処理が増加し、データ、特に時系列データ間の相関を発見しようとしても処理時間がかかりすぎるため、新たな知識の抽出は容易ではなかった。
【０００７】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、テキストデータと構造化されたデータとを用いてより高精度かつ高速に知識を抽出することの可能な、新規かつ改良された知識抽出装置および知識抽出方法を提供することにある。
【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、本発明のある観点によれば、テキストデータと時系列データとを用いて知識を抽出する知識抽出装置が提供される。かかる知識抽出装置は、テキストデータを単語に分割するテキスト分割部と、テキストデータの単語を組み合わせて単語ペアを作成する単語ペア作成部と、複数のテキストデータにおいて単語ペアを構成する構成単語が共に出現する度合いを示す共起スコアを算出する共起スコア算出部と、共起スコアに基づいて単語ペアの優先順位を決定する優先順位決定部と、単語ペアの構成単語に対応する時系列データを取得するテキスト・時系列データ対応部と、決定された優先順位にしたがって、単語ペアの構成単語に対応付けられた時系列データを用いて単語ペアの相関係数を算出する相関係数算出部と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明によれば、大量の時系列データから相関のあるデータを見出すために、まず、知識抽出装置に入力された複数のテキストデータをテキスト分割部により単語に分割し、分割された単語を組み合わせた単語ペアについてそれぞれ共起スコアを算出する。共起スコアは、単語ペアを構成する一の構成単語と他の構成単語とがどのくらい共に出現するかを示すものである。この共起スコアに基づいて決定された優先順位にしたがって、時系列データから単語ペアの相関係数を算出する。このように、本発明の知識抽出装置によれば、テキストデータを用いたテキスト解析により相関の高そうな時系列データのペアを発見し、相関の高そうな順に相関係数を算出することにより、高精度かつ高速に時系列データ間の相関を見出すことができる。
【００１０】
ここで、優先順位決定部は、例えば共起スコアの絶対値が高い順に優先順位を付けることができる。ここで、各テキストデータに出現する程度が構成単語間で連動しているとき（すなわち、構成単語がテキストデータごとに共に多く出現したり、または共にほとんど出現しなかったりするとき）共起スコアが高いとする。このとき、共起スコアの絶対値が高い単語ペアほど相関する可能性が高いとして、優先的にこの単語ペアの時系列データによる相関係数の算出が行われる。
【００１１】
また、知識抽出装置は、時系列データと該時系列データを特定するための時系列データＩＤとを関連付けて記憶する時系列データ記憶部と、単語と時系列データＩＤとを関連付けて記憶する対応表記憶部と、を備えてもよい。ここで、相関係数算出部は、単語ペアの構成単語に対応する時系列データＩＤが対応表記憶部に記憶されていない場合、該単語ペアの相関係数を算出しないこともできる。また、相関係数算出部は、１つの単語ペアの構成単語に対応する時系列データＩＤが同一である場合、該単語ペアの相関係数を算出しないこともできる。このように、相関係数を算出する前に、時系列データから相関係数を算出できない場合や、同一の時系列データから相関係数を算出する場合を除外することにより、より効率よく相関係数を算出することができる。
【００１２】
相関係数算出部は、時系列データ間に所定の遅れを順次に生じさせて、遅れごとに相関係数を算出することにより１つの単語ペアに対して複数の相関係数を算出し、複数の相関係数のうち、絶対値が最大の相関係数を単語ペアの相関係数とするようにしてもよい。このように、一の時系列データを他の時系列データに対して遅延を生じさせることにより強い相関が現れる単語ペアも発見することができ、より高精度に知識を抽出することができる。
【００１３】
さらに、単語ペアの相関係数に基づいて、該単語ペアの構成単語に相関があるか否かを判定する相関判定部を備えることもできる。ここで、相関判定部は、相関係数の絶対値が所定の値以上である場合に相関関係があると判定するようにしてもよい。これにより、知識抽出装置は、相関の高い単語ペアを選択して新たな知識としてユーザに提供することができる。
【００１４】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータを上述した知識抽出装置として機能させるコンピュータプログラムが提供される。コンピュータプログラムは、コンピュータが備える記憶装置に格納され、コンピュータが備えるＣＰＵに読み込まれて実行されることにより、そのコンピュータを上記の知識抽出装置として機能させる。また、コンピュータプログラムが記録された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば磁気ディスク、光ディスクなどである。
【００１５】
さらに、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、テキストデータと時系列データとを用いて知識を抽出する知識抽出方法が提供される。かかる知識抽出方法は、テキストデータを単語に分割するテキスト分割ステップと、分割された単語を組み合わせて単語ペアを作成する単語ペア作成ステップと、複数のテキストデータにおいて作成された単語ペアを構成する構成単語が共に出現する度合いを示す共起スコアを算出する共起スコア算出ステップと、共起スコアに基づいて単語ペアの優先順位を決定する優先順位決定ステップと、単語ペアの構成単語に対応する時系列データを取得するテキスト・時系列データ対応ステップと、決定された優先順位にしたがって、単語ペアの構成単語に対応付けられた時系列データを用いて単語ペアの相関係数を算出する相関係数算出ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１６】
本発明によれば、大量の時系列データから相関のあるデータを見出すために、まず、知識抽出装置に入力された複数のテキストデータを単語に分割し、分割された単語を組み合わせた単語ペアについてそれぞれ共起スコアを算出する。共起スコアは、単語ペアを構成する一の構成単語と他の構成単語とがどのくらい共に出現するかを示すものである。この共起スコアに基づいて決定された優先順位にしたがって、時系列データから単語ペアの相関係数を算出する。このように、本発明の知識抽出方法によれば、テキストデータを用いたテキスト解析により相関の高そうな時系列データのペアを発見し、相関の高そうな順に相関係数を算出することにより、高精度かつ高速に時系列データ間の相関を見出すことができる。
【００１７】
ここで、優先順位決定ステップは、共起スコアの絶対値が高い順に優先順位を付けることもできる。これにより、各テキストデータに出現する程度が構成単語間で連動しているとき共起スコアが高いとすると、共起スコアの絶対値が高い単語ペアほど相関する可能性が高いとして、優先的にこの単語ペアの時系列データによる相関係数の算出が行われる。
【００１８】
また、相関係数算出ステップにおいて、単語ペアの構成単語に対応する時系列データを特定するための時系列データＩＤが、単語と時系列データＩＤとを関連付けて記憶する対応表記憶部に記憶されていない場合、該単語ペアの相関係数を算出しないようにしてもよい。さらに、相関係数算出ステップにおいて、１つの単語ペアの構成単語に対応する時系列データが同一である場合、該単語ペアの相関係数を算出しないようにすることもできる。このように、相関係数を算出する前に、時系列データから相関係数を算出できない場合や、同一の時系列データから相関係数を算出する場合を除外することにより、より効率よく相関係数を算出することができる。
【００１９】
相関係数算出ステップは、時系列データ間に所定の遅れを順次に生じさせて、遅れごとに相関係数を算出することにより１つの単語ペアに対して複数の相関係数を算出するステップと、算出された複数の相関係数のうち、絶対値が最大の相関係数を該単語ペアの相関係数とするステップと、を含むようにすることもできる。これにより、一の時系列データを他の時系列データに対して遅延を生じさせることにより強い相関が現れる単語ペアも発見することができ、より高精度に知識を抽出することができる。
【００２０】
また、本発明の知識抽出方法は、単語ペアの相関係数に基づいて、該単語ペアの構成単語に相関があるか否かを判定する相関判定ステップをさらに含むこともできる。これにより、知識抽出装置は、相関の高い単語ペアを選択して新たな知識としてユーザに提供することができる。
【００２１】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、テキストデータ、時系列データおよび相互に相関する情報である複数のユーザ入力モデルを用いて知識を抽出する知識抽出装置が提供される。かかる知識抽出装置は、テキストデータを構成単語に分割するテキスト分割部と、テキストデータの構成単語の出現頻度を測定する出現頻度測定部と、ユーザ入力モデルを入力するための入力装置から少なくとも２以上のユーザ入力モデルが入力されるモデル入力部と、テキストデータの構成単語の出現頻度に基づいて、各ユーザ入力モデルについて、ユーザ入力モデルと前記時系列データとが共に出現する度合いを示す共起スコアを算出する時系列データ共起スコア算出部と、算出された共起スコアに基づいて、任意の２つの時系列データを組み合わせて作成された各時系列データペアの相関の強さを示す相関スコアを算出する時系列データ相関スコア算出部と、時系列データペアの相関スコアに基づいて、時系列データペアの相関係数を算出する優先順位を決定する優先順位決定部と、決定された優先順位にしたがって時系列データペアの相関係数を算出する相関係数算出部と、を備えることを特徴とする。
【００２２】
本発明によれば、まず、知識抽出装置に入力された複数のテキストデータをテキスト分割部により構成単語に分割し、各テキストデータにおける構成単語の出現頻度を出現頻度測定部により測定する。一方、大量の時系列データから相関のあるデータを見出すため、ユーザが相互に相関する情報と考えるユーザ入力モデルが知識抽出装置に入力されると、予め測定されたテキストデータの構成単語の出現頻度に基づいて、ユーザ入力モデルと時系列データとの共起スコアが算出される。そして、算出された共起スコアに基づいて、任意の２つの時系列データを組み合わせて作成された各時系列データペアの相関スコアを算出する。このように、本発明の知識抽出装置によれば、テキストデータ、ユーザ入力モデルおよび時系列データを統合して解析することで、高精度に時系列データ間の相関を見出すことができる。また、相互に相関するユーザ入力モデルを用いて時系列データペアの相関係数を算出する優先順位を決定した後に優先順位にしたがって時系列データペアの相関係数を算出するため、盲目的にあらゆる時系列データペアの相関係数を算出することがなく、相関係数の算出処理を軽減することができ、高速に時系列データ間の相関を見出すことができる。
【００２３】
ここで、時系列データ共起スコア算出部は、ユーザ入力モデルと同一であるテキストデータの構成単語のテキストデータにおける出現頻度と、時系列データに対応する単語と同一であるテキストデータの構成単語のテキストデータにおける出現頻度とを用いて、該ユーザ入力モデルと該時系列データとの共起スコアを算出することができる。このように、テキストデータの構成単語の出現頻度を用いてユーザ入力モデルと時系列データとの共起スコアを算出することにより、時系列データペアの相関係数を算出する優先順位の決定に、ユーザ入力モデルから得られるモデルの相関関係に加えて、テキストデータから得られる構成単語間の関係を反映させることができる。
【００２４】
また、本発明の知識抽出装置は、時系列データと該時系列データを特定するための時系列データＩＤとを関連付けて記憶する時系列データ記憶部と、単語と時系列データＩＤとを関連付けて記憶する対応表記憶部と、時系列データ記憶部に記憶された時系列データＩＤについて、同一の時系列データＩＤに対応する対応表記億部に記憶された１または２以上の単語からなる単語リストを取得する時系列データ単語リスト取得部とをさらに備えてもよい。このとき、時系列データ共起スコア算出部は、時系列データの単語リストを構成する各単語とユーザ入力モデルとの共起スコアをそれぞれ算出し、算出された共起スコアのうち絶対値が最大の共起スコアを該時系列データと該モデルとの共起スコアとすることができる。これにより、同一の時系列データＩＤを有する複数の単語がある場合にも、時系列データごとにユーザ入力モデルとの共起スコアを決定することができる。
【００２５】
さらに、時系列データ相関スコア算出部は、ユーザ入力モデルを組み合わせて、任意の２つのユーザ入力モデルである第１のユーザ入力モデルと第２のユーザ入力モデルからなるユーザ入力モデルペアを作成し、相関スコア算出対象である、第１の時系列データと第２の時系列データからなる時系列データペアについて、第１のユーザ入力モデルと第１の時系列データとの共起スコアと、第２のユーザ入力モデルと第２の時系列データとの共起スコアとの乗算値と、第２のユーザ入力モデルと第１の時系列データとの共起スコアと、第１のユーザ入力モデルと第２の時系列データとの共起スコアとの乗算値とを算出し、想定されるすべての任意の２つのユーザ入力モデルからなるユーザ入力ペアについて算出された乗算値のうち最大の値を相関スコア算出対象である時系列データペアの相関スコアとしてもよい。
【００２６】
優先順位決定部は、時系列データペアの相関スコアの高い順に優先順位を付けるようにすることができる。ここで、各ユーザ入力モデルは相互に相関のある情報であることから、ユーザ入力モデルと時系列データとが連動すると考えられる場合（例えば、テキストデータにおいて、ユーザ入力モデルと時系列データとが共に多く出現したり、または共にほとんど出現しなかったりするとき）にユーザ入力モデルと時系列データとの共起スコアが高いとし、このときユーザ入力モデルと時系列データとが相関する可能性が高いと考えられる。そして、各時系列データペアの相関の強さを示す相関スコアは、例えば共起スコアの乗算によって算出され、その値が大きいほど時系列データペアの相関が強いと考え、相関スコアの高い時系列データペアによる相関係数の算出が優先的に行われる。
【００２７】
また、相関係数算出部は、時系列データ間に所定の遅れを順次に生じさせて、遅れごとに相関係数を算出することにより１つの時系列データペアに対して複数の相関係数を算出し、複数の相関係数のうち、絶対値が最大の相関係数を時系列データペアの相関係数とすることができる。一の時系列データを他の時系列データに対して遅延を生じさせることにより強い相関が現れる時系列データペアも発見することができ、より高精度に知識を抽出することができる。
【００２８】
さらに、本発明の知識抽出装置は、時系列データペアの相関係数に基づいて、該時系列データペアを構成する時系列データ間に相関があるか否かを判定する相関判定部をさらに備えてもよい。相関判定部は、相関係数の絶対値が所定の値以上である場合に相関関係があると判定するようにすることができる。これにより、知識抽出装置は、相関の高い時系列データペアを選択して新たな知識としてユーザに提供することができる。
【００２９】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータを上述した知識抽出装置として機能させるコンピュータプログラムが提供される。コンピュータプログラムは、コンピュータが備える記憶装置に格納され、コンピュータが備えるＣＰＵに読み込まれて実行されることにより、そのコンピュータを上記の知識抽出装置として機能させる。また、コンピュータプログラムが記録された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば磁気ディスク、光ディスクなどである。
【００３０】
さらに、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、テキストデータ、時系列データおよび相互に相関する情報である複数のユーザ入力モデルを用いて知識を抽出する知識抽出方法が提供される。かかる知識抽出方法は、テキストデータを構成単語に分割するテキスト分割ステップと、テキストデータの構成単語の出現頻度を測定する出現頻度測定ステップと、ユーザ入力モデルを入力するための入力装置から少なくとも２以上のユーザ入力モデルが入力されるモデル入力ステップと、テキストデータの構成単語の出現頻度に基づいて、各ユーザ入力モデルについて、ユーザ入力モデルと時系列データとが共に出現する度合いを示す共起スコアを算出する時系列データ共起スコア算出ステップと、算出された共起スコアに基づいて、任意の２つの時系列データを組み合わせて作成された各時系列データペアの相関の強さを示す相関スコアを算出する時系列データ相関スコア算出ステップと、時系列データペアの相関スコアに基づいて、時系列データペアの相関係数を算出する優先順位を決定する優先順位決定ステップと、決定された優先順位にしたがって、時系列データペアの相関係数を算出する相関係数算出ステップと、を含むことを特徴とする。
【００３１】
本発明によれば、まず、入力された複数のテキストデータを構成単語に分割し、各テキストデータにおける構成単語の出現頻度を測定する。一方、大量の時系列データから相関のあるデータを見出すため、ユーザが相互に相関する情報と考えるユーザ入力モデルが入力されると、予め測定されたテキストデータの構成単語の出現頻度に基づいて、ユーザ入力モデルと時系列データとの共起スコアが算出される。そして、算出された共起スコアに基づいて、任意の２つの時系列データを組み合わせて作成された各時系列データペアの相関スコアを算出する。このように、本発明の知識抽出方法によれば、テキストデータ、ユーザ入力モデルおよび時系列データを統合して解析することで、高精度に時系列データ間の相関を見出すことができる。また、相互に相関するユーザ入力モデルを用いて時系列データペアの相関係数を算出する優先順位を決定した後に優先順位にしたがって時系列データペアの相関係数を算出するため、盲目的にあらゆる時系列データペアの相関係数を算出することがなく、相関係数の算出処理を軽減することができ、高速に時系列データ間の相関を見出すことができる。
【００３２】
ここで、時系列データ共起スコア算出ステップは、ユーザ入力モデルと同一であるテキストデータの構成単語のテキストデータにおける出現頻度と、時系列データに対応する単語と同一であるテキストデータの構成単語のテキストデータにおける出現頻度とを用いて、該ユーザ入力モデルと該時系列データとの共起スコアを算出することができる。このように、テキストデータの構成単語の出現頻度を用いてユーザ入力モデルと時系列データとの共起スコアを算出することにより、時系列データペアの相関係数を算出する優先順位の決定に、ユーザ入力モデルから得られるモデルの相関関係に加えて、テキストデータから得られる構成単語間の関係を反映させることができる。
【００３３】
また、本発明の知識抽出方法は、時系列データを特定するために該時系列データと関連付けて記憶された時系列データ記憶部の時系列データＩＤについて、単語と時系列データＩＤとを関連付けて記憶する対応表記億部から、同一の前記時系列データＩＤに対応する１または２以上の単語を取得して単語リストを作成する時系列データ単語リスト取得ステップをさらに含んでもよい。このとき、時系列データ共起スコア算出ステップは、時系列データの単語リストを構成する各単語とユーザ入力モデルとの共起スコアをそれぞれ算出し、算出された共起スコアのうち絶対値が最大の共起スコアを該時系列データと該モデルとの共起スコアとすることができる。これにより、同一の時系列データＩＤを有する複数の単語がある場合にも、時系列データごとにユーザ入力モデルとの共起スコアを決定することができる。
【００３４】
時系列データ相関スコア算出ステップは、ユーザ入力モデルを組み合わせて、任意の２つのユーザ入力モデルである第１のユーザ入力モデルと第２のユーザ入力モデルからなるユーザ入力モデルペアを作成するユーザ入力モデルペア作成ステップと、相関スコア算出対象である、第１の時系列データと第２の時系列データからなる時系列データペアについて、第１のユーザ入力モデルと第１の時系列データとの共起スコアと、第２のユーザ入力モデルと第２の時系列データとの共起スコアとの乗算値と、第２のユーザ入力モデルと第１の時系列データとの共起スコアと、第１のユーザ入力モデルと第２の時系列データとの共起スコアとの乗算値とを算出する乗算ステップと、想定されるすべての任意の２つのユーザ入力モデルからなるユーザ入力ペアについて算出された乗算値のうち最大の値を相関スコア算出対象である時系列データペアの相関スコアとする相関スコア決定ステップと、を含んでもよい。
【００３５】
また、優先順位決定ステップは、時系列データペアの相関スコアが高い順に優先順位を付けることができる。各時系列データペアの相関の強さを示す相関スコアは、例えば共起スコアの乗算によって算出され、その値が大きいほど時系列データペアの相関が強いと考えられる。これより相関スコアの高い時系列データペアによる相関係数の算出が優先的に行われる。
【００３６】
さらに、相関係数算出ステップは、時系列データ間に所定の遅れを順次に生じさせて、遅れごとに相関係数を算出することにより１つの時系列データペアに対して複数の相関係数を算出するステップと、算出された複数の相関係数のうち、絶対値が最大の相関係数を該時系列データペアの相関係数とするステップと、を含んでもよい。一の時系列データを他の時系列データに対して遅延を生じさせることにより強い相関が現れる時系列データペアも発見することができ、より高精度に知識を抽出することができる。
【００３７】
また、時系列データペアの相関係数に基づいて、該時系列データペアを構成する時系列データ間に相関があるか否かを判定する相関判定ステップをさらに含むこともできる。これにより、相関の高い時系列データペアを選択して新たな知識としてユーザに提供することができる。
【発明の効果】
【００３８】
以上説明したように本発明によれば、テキストデータと構造化されたデータとを用いてより高精度かつ高速に知識を抽出することの可能な知識抽出装置および知識抽出方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３９】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００４０】
（第１の実施形態）
まず、図１〜４に基づいて、本発明の第１の実施形態にかかる知識抽出装置の概略構成を説明する。なお、図１は、本実施形態にかかる知識抽出装置の概略構成を示すブロック図である。図２は、テキストデータである文書を構成する単語の出現頻度を表す表の一例を示す。図３は、時系列データ記憶部の構成の一例を示す。図４は、単語と時系列データとを対応付けた対応表を記憶する対応表記憶部の構成の一例を示す。
【００４１】
＜知識抽出装置の概略構成＞
本実施形態にかかる知識抽出装置１００は、図１に示すように、テキスト入力部１１０と、テキスト解析部１２０と、優先順位決定部１３０と、相関係数算出部１４０と、テキスト・時系列データ対応部１５０と、相関判定部１６０と、時系列データ記憶部１７０と、対応表記憶部１８０とを備える。
【００４２】
テキスト入力部１１０は、テキストデータが入力される入力部である。テキストデータとして、例えば新聞や雑誌の記事や文書などを用いることができる。
【００４３】
テキスト解析部１２０は、テキストデータを構成する単語について共起関係を解析する機能部であって、例えば、テキスト分割部１２２と、出現頻度測定部１２４と、単語ペア作成部１２６と、共起スコア算出部１２８とを備える。
【００４４】
テキスト分割部１２２は、テキストデータを単語に分割する機能部であり、例えば形態素解析などの手法を用いて分割することができる。
【００４５】
出現頻度測定部１２４は、単語がテキストデータ内に出現する頻度を測定する機能部である。出現頻度測定部１２４は、テキスト分割部１２２により分割された単語について出現頻度を測定し、例えば図２に示すような、単語の出現頻度についてのマトリックス１２５を作成する。図２のマトリックス１２５は、出現頻度測定部１２４によりテキストデータごとに測定した単語１２５ｂの出現回数を示すものである。なお、文書ＩＤ１２５ａは、テキストデータを特定するためのＩＤである。
【００４６】
単語ペア作成部１２６は、テキスト分割部１２２により分割された単語を２つ組み合わせて１つの単語ペアを作成する機能部である。本実施形態の知識抽出装置１００は、単語ペア作成部１２６により作成された単語ペアのうち、強い相関のある単語ペアを抽出するものである。
【００４７】
共起スコア算出部１２８は、単語ペア作成部１２６により作成された単語ペアの構成単語の共起関係を示す共起スコアを算出する機能部である。共起スコアの詳細については後述する。
【００４８】
優先順位決定部１３０は、後述する相関係数算出部１４０において相関係数を算出する順番を決定する機能部である。本実施形態の優先順位決定部１３０は、共起スコア算出部１２８にて算出された共起スコアに基づいて決定される。
【００４９】
相関係数算出部１４０は、単語ペアの構成単語にそれぞれ対応付けられた時系列データの相関係数を算出する機能部である。相関係数算出部１４０は、優先順位決定部１３０により決定された優先順位の高い単語ペアから順に相関係数を算出する。相関係数算出部１４０による相関係数の算出方法の詳細については後述する。
【００５０】
テキスト・時系列データ対応部１５０は、単語ペアの構成単語に対応付けられた時系列データを取得する機能部である。テキスト・時系列データ対応部１５０は、相関係数算出部１４０から受け取った単語ペアの構成単語について、後述する時系列データ記憶部１７０と対応表記憶部１８０とから対応する時系列データを取得する。そして、テキスト・時系列データ対応部１５０は、取得した時系列データを相関係数算出部１４０に出力する。
【００５１】
相関判定部１６０は、算出された単語ペアの相関係数に基づいて、この単語ペアの構成単語に相関関係があるか否かを判定する機能部である。本実施形態の相関判定部１６０は、相関係数算出部１４０により算出された相関係数の絶対値が所定の値以上である場合に、この単語ペアの構成単語は相関が高いと判定する。相関判定部１６０は、強い相関のある単語ペアを新しい知識として出力する。
【００５２】
時系列データ記憶部１７０は、単語に対応付けて記憶された時系列データを記憶する記憶部であって、例えば、ＲＡＭやハードディスク等のメモリを含んで構成される。時系列データ記憶部１７０は、図３に示すように、例えば、時系列データを特定するためのＩＤである時系列データＩＤ１７１と、時系列データ１７２とを有して構成される。時系列データ１７２は、時間とともに変化するデータの集まりであり、所定の時間間隔で取得されたデータを記憶している。ここで、時系列データ記憶部１７０に記憶される時系列データ１７２は、すべてが同一の時間間隔で取得されたものに限られず、また、取得開始時期、取得終了時期も相違していることも考えられる。しかし、時系列データ１７２から相関係数を算出するためには同一のタイミングで取得したデータを用いる必要がある。このため、時系列データ記憶部１７０に、データの整合性をとるため、データの取得時間間隔、取得開始時期、取得終了時期などについても記憶してもよい。
【００５３】
対応表記憶部１８０は、単語と時系列データとの対応関係を記憶する記憶部であって、例えば、ＲＡＭやハードディスク等のメモリを含んで構成される。対応表記憶部１８０は、図４に示すように、例えば、単語１８１と、時系列データＩＤ１８２とを有して構成される。単語１８１には、時系列データを有する単語が記憶されている。時系列データＩＤ１８２は、図３の時系列データＩＤ１７１と同一であり、単語１８１に対応する時系列データを特定するために用いられる。異なる単語１８１であっても同一の時系列データを有する場合、すなわち意味的に同一の単語には、同一の時系列データＩＤ１８２が記憶される。図４では、単語「為替レート」および「為替相場」に対応する時系列データＩＤはともに「Ｄ１」である。
【００５４】
以上、本実施形態にかかる知識抽出装置１００の概略構成について説明した。次に、図５および図６に基づいて、本実施形態にかかる知識抽出方法について説明する。なお、図５は、本実施形態にかかる知識抽出方法を示すフローチャートである。図６は、共起スコアの性質を説明するための説明図である。
【００５５】
＜知識抽出方法＞
本実施形態にかかる知識抽出方法は、図５に示すように、まず、テキストデータをテキスト入力部１１０へ入力する（Ｓ１０１）。本実施形態では、テキストデータとして大量の文書を用いるとする。文書としては、例えば、時系列データ記憶部１７０に記憶された時系列データに関連する記事や書物などを用いる。
【００５６】
次いで、テキスト入力部１１０は、入力されたテキストデータをテキスト解析部１２０へ送信する。テキスト解析部１２０では、まず、テキスト分割部１２２によりテキストデータを単語に分割する（Ｓ１０３）。テキスト分割部１２２は、テキストデータごとに例えば形態素解析により文章を単語に分解する。そして、分解された単語がテキストデータ中にどのくらいの頻度で現れるかを測定する（Ｓ１０５）。単語の出現頻度は各テキストデータについて、単語が出現した回数を測定することにより表される。これにより、例えば図２に示すようなマトリックス１２５が形成される。
【００５７】
その後、テキストデータに出現する単語１２５ａのうち２つを組み合わせて単語ペアを作成する（Ｓ１０７）。単語ペアは、例えばテキストデータに出現する単語１２５ａについて可能な組み合わせだけ作成される。そして、マトリックス１２５に表された単語の出現頻度に基づいて、単語ペアを構成する構成単語間の共起スコアを算出する（Ｓ１０９）。共起スコアは、テキストデータ中に単語ペアの構成単語が共に出現する度合いを示し、本実施形態ではＮ次元ベクトルのコサイン距離として以下の数式１から算出される。
【００５８】
【数１】
2008234618.tif 000003
【００５９】
ここで、ｘｉおよびｙｉは、それぞれ文書ＩＤ＝ｉの文書に単語Ｘと単語Ｙとが出現した回数であり、Ｎは、全テキストデータ数である。
【００６０】
共起スコアは−１≦（共起スコア）≦１の値をとり、単語ペアの構成単語の共起が強い場合には、共起スコアの絶対値が大きくなる。上述したように、共起スコアはある単語が他の単語とどのくらい共に出現する傾向があるかを示す。ここで、図６に、横軸にテキストデータを特定する文書ＩＤを、縦軸に単語の出現回数を表したグラフを示す。例えば、図６において、単語Ｘと単語Ｙとは異なる波形を示している。すなわち、単語Ｘの出現頻度が高いとき、単語Ｙの出現頻度は高かったり低かったりしており、様々な文書における、単語Ｘの出現頻度と単語Ｙの出現頻度の間に何らかの関係があるようには見られない。この場合、単語Ｘと単語Ｙとはあまり共起していないといえる。このとき共起スコアはゼロに近い。
【００６１】
一方、単語Ｘと単語Ｚについてはほぼ同一の波形を示している。これは、単語Ｘと単語Ｚとが出現する回数が共に高くなったり低くなったりしているためであり、これより単語Ｘと単語Ｚは共起しているといえる。このとき、共起スコアは１に近くなる。一方、この場合とは逆に、ある文書における単語Ｘの出現回数が高いときに単語Ｗの出現回数が低くなり、別の文書における単語Ｘの出現回数が低いときに単語Ｗの出現回数が高くなる、といった関係がある場合がある。このとき、単語ＸとＷとの間には負の共起関係があり、共起スコアは−１に近くなる。この場合も単語Ｘと単語Ｗとの間には何らかの関係があると考えられる。したがって、共起スコアの絶対値の大小が重要であり、それを以下の処理では用いることとする。
【００６２】
ステップＳ１０９において各単語ペアの共起スコアが算出されると、各単語ペアに対して相関係数を算出する優先順位を決定する（Ｓ１１１）。ステップＳ１１１では、例えば共起スコアの絶対値の大きい順に優先順位を付けるとする。ここで、優先順位の高い順に単語ペアを並べた単語ペアリストを作成し、単語ペアリストの記載順に以下のステップＳ１１３〜Ｓ１２１の処理を行ってもよい。
【００６３】
次いで、ステップＳ１１１の優先順位にしたがって、優先順位の高い順に単語ペアの相関係数を算出するが、相関係数を算出する前に以下のステップＳ１１３、Ｓ１１５の処理を行ってもよい。
【００６４】
まず、相関係数は時系列データに基づいて算出されるため、単語ペアの構成単語の時系列データが存在するか否かをチェックする（Ｓ１１３）。ステップＳ１１３では、テキスト・時系列データ対応部１５０により対応表記憶部１８０から構成単語に対応する時系列データＩＤ１８２を取得しようとしたときに、構成単語が単語１８１に登録されていなかったり、構成単語は単語１８１に登録はされているが時系列データＩＤ１８２がブランク（対応時系列データなし）であったりした場合、時系列データが存在しないと判断し、この単語ペアの相関係数は算出せずステップＳ１２３に進む。
【００６５】
次に、単語ペアの２つの構成単語の時系列データＩＤが相違するかをチェックする（Ｓ１１５）。構成単語の時系列データＩＤが同一であることは、その構成単語は意味的にほぼ同一であり時系列データも同一であることを意味する。例えば、図４では、「為替レート」と「為替相場」は共に時系列データＩＤ「Ｄ１」が対応付けられている。このような単語ペアについては相関関係を見出す必要性がないため、相関係数を算出せずにステップＳ１２３に進む。
【００６６】
このようなチェックを行った後、ステップＳ１１３、Ｓ１１５の要件を満たす単語ペアについて、相関係数を算出する（Ｓ１１７）。例えば、単語「為替レート」と「Ｘ社収益」との相関係数を算出するとする。まず、テキスト・時系列データ対応部１５０により各単語に対応する時系列データを取得する。対応表記憶部１８０から、「為替レート」に対応する時系列データの時系列ＩＤは「Ｄ１」、「Ｘ社収益」に対応する時系列データの時系列ＩＤは「Ｄ２」であることがわかるので、テキスト・時系列データ対応部１５０は時系列データ記憶部１７０から時系列データＩＤ「Ｄ１」および「Ｄ２」の時系列データを取得し、相関係数算出部１４０へ送信する。なお、以下において時系列データＩＤ「Ｄ１」、「Ｄ２」に対応する各時系列データのデータ取得時間間隔、取得開始時期等は同一であるとする。
【００６７】
時系列データを受け取った相関係数算出部１４０は、以下の数式２から相関係数を算出する。
【００６８】
【数２】
2008234618.tif 000004
【００６９】
ここで、ｘバーは単語Ｘの時系列データの平均値であり、σｘは単語Ｘの時系列データの標準偏差である。また、ｔは時系列データのインデックスであり、ｎは時系列データのシーケンス長である。
【００７０】
数式２から相関係数が算出されると、相関係数の絶対値が所定の値以上であるかをチェックする（Ｓ１１９）。相関係数は−１≦（相関係数）≦１の値をとり、その絶対値が大きいほど相関が強いことを示す。そこで、相関係数の絶対値が所定の値より大きい相関係数を有する単語ペアを新たな知識として出力する（Ｓ１２１）。一方、相関係数の絶対値が所定の値より小さい場合には、新たな知識として出力されず、ステップＳ１２３に進む。ここで、所定の値は任意に決定することができるが、相関が強いと考えられる値、例えば０．７に設定することができる。
【００７１】
１つの単語ペアについての相関関係を求め終えると、相関係数を算出すべき単語ペアすべてについて相関関係を求める処理が終了しているかを確認する（Ｓ１２３）。相関係数を算出すべき単語ペアとは、例えば全単語ペアでもよく、優先順位の高いものから半分の単語ペアでもよい。相関係数を算出する単語ペア数は、例えば知識抽出処理に割り当て可能な時間を考慮して決定することができる。ここで、本実施形態の知識抽出装置１００では、テキストデータを用いて相関の高そうな単語ペアを優先順位を付けて選択している。したがって、相関係数を算出する単語ペア数を制限した場合にも、相関の高い単語ペアを発見する可能性が高い。
【００７２】
ステップＳ１２３にて相関関係を求める処理が終了していると判断されれば、全体の処理を終了する。一方、まだ相関係数を算出すべき単語ペアが残っている場合には、ステップＳ１２５へ進み、次に優先順位の高い単語ペアを例えば単語ペアリストから読み出し（Ｓ１２５）、ステップＳ１１３から処理を繰り返す。
【００７３】
以上、本発明の第１の実施形態にかかる知識抽出方法について説明した。本実施形態によれば、大量の時系列データから相関関係を求める際に、予めテキストデータからテキスト解析を行って相関が高いと思われる時系列データのペアを、優先順位を付けて決定する。そして、優先順位の高い順に時系列データの相関係数を算出して相関関係を求める。これにより、テキストデータと時系列データとを統合して解析することにより、より精度の高い知識の抽出が期待でき、盲目的にあらゆる時系列データのペアについて相関係数を算出していた場合と比較して高速に時系列データの相関を発見して新たな知識を抽出できるという効果を奏する。
【００７４】
なお、ステップＳ１１７において相関係数を算出する際、時系列データの遅れについて考慮することもできる。遅れＬを考慮した場合、相関係数は下記の数式３から算出することができる。
【００７５】
【数３】
2008234618.tif 000005
【００７６】
遅れの最大値をＭＡＸと予め決めておき、遅れＬを０からＭＡＸまで変えて各値について数式３から相関係数σ（Ｌ）を算出する。例えば、「Ｘ社収益」と「為替レート」との相関において時系列データを０週（遅れなし）、１週、２週、・・・と遅らせ、１０週目（遅れの最大値ＭＡＸ）までの相関係数σ（Ｌ）をそれぞれ算出する。そして、算出された各相関係数σ（Ｌ）のうち絶対値が最大の値を、その単語ペアの相関係数として決定する。このように、時系列データの遅れを考慮することにより、遅れを生じさせた場合に強い相関が現れる単語ペアも発見することができ、より精度よく相関関係の高い知識を抽出することが可能となる。
【００７７】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態にかかる知識抽出装置について説明する。本実施形態にかかる知識抽出装置は、第１の実施形態と比較して、テキストデータに加えて、ユーザから入力されたユーザ入力モデルを用いて相関係数を算出する優先順位を決定する点で相違する。まず、図７に基づいて、本実施形態にかかる知識抽出装置２００の概略構成を説明する。なお、図７は、本実施形態にかかる知識抽出装置の概略構成を示すブロック図である。
【００７８】
＜知識抽出装置の概略構成＞
本実施形態にかかる知識抽出装置２００は、図７に示すように、テキスト入力部２１１と、モデル入力部２１３と、テキスト解析部２２０と、テキスト・時系列データ対応部２３１と、時系列データ単語リスト取得部２３３と、時系列データ共起スコア算出部２４０と、時系列データ相関スコア算出部２５０と、優先順位決定部２６０と、相関係数算出部２７０と、相関判定部２８０と、テキストデータ記憶部２９１と、時系列データ記憶部２９３と、対応表記憶部２９５と、を備える。
【００７９】
テキスト入力部２１１は、後述するテキストデータ記憶部２９１からテキストデータが入力される入力部である。テキストデータとして、例えば新聞や雑誌の記事や文書などを用いることができる。
【００８０】
モデル入力部２１３は、ユーザからユーザ入力モデルが入力され、ユーザ入力モデルのリストを取得する機能部である。ユーザ入力モデルは、共起スコアの計算対象となるデータを限定するとともに時系列データの相関係数を算出する優先順位を決定するために用いられる情報であり、本実施形態では相互に関連性を有する単語とする。ユーザは、例えばキーボード等の外部の入力装置２０５を用いて単語を入力する。モデル入力部２１３は、入力装置２０５を用いてユーザが入力した単語（以下、「ユーザ入力単語」とする。）を取得して単語リストを作成し、後述する時系列データ共起スコア算出部２４０に出力する。
【００８１】
テキスト解析部２２０は、テキストデータを構成する単語について出現頻度を解析する機能部であって、例えば、テキスト分割部２２１と、出現頻度測定部２２３とを備える。テキスト分割部２２１は、テキストデータを単語に分割する機能部であり、例えば形態素解析などの手法を用いて分割することができる。出現頻度測定部２２３は、単語がテキストデータ内に出現する頻度を測定する機能部である。出現頻度測定部２２３は、テキスト分割部２２１により分割された単語について出現頻度を測定し、第１の実施形態の出現頻度測定部１２４と同様、例えば図２に示すような、単語の出現頻度についてのマトリックス１２５を作成する。
【００８２】
テキスト・時系列データ対応部２３１は、時系列データと単語との対応関係を取得する機能部である。テキスト・時系列データ対応部２３１は、後述する時系列データ単語リスト取得部２３３からの要求に応じて後述する時系列データ記憶部２９３と対応表記憶部２９５とを参照し、時系列データと単語リストとの対応関係を取得して時系列データ単語リスト取得部２３３に出力する。また、テキスト・時系列データ対応部２３１は、所望の時系列データを相関係数算出部２７０に出力する。
【００８３】
時系列データ単語リスト取得部２３３は、時系列データの単語リストを取得する機能部である。時系列データ単語リスト取得部２３３は、テキスト・時系列データ対応部２３１に対して時系列データと単語との対応関係の取得を要求し、テキスト・時系列データ対応部２３１から取得した時系列データと単語との対応関係から時系列データについての単語リストを作成し、後述する時系列データ共起スコア算出部２４０に出力する。
【００８４】
時系列データ共起スコア算出部２４０は、時系列データ単語取得部２３３により作成された単語リストと、モデル入力部２１３から入力されたユーザ入力単語からなる単語リストとの共起関係を算出する機能部である。共起スコアの算出についての詳細は後述する。時系列データ共起スコア算出部２４０は、算出した共起スコアを後述する時系列データ相関スコア算出部２５０に出力する。
【００８５】
時系列データ相関スコア算出部２５０は、時系列データのペアに対して相関係数を算出する際の優先順位となる相関スコアを算出する機能部である。相関スコアの算出方法については後述する。時系列データ相関スコア算出部２５０は、算出した相関スコアを後述する優先順位決定部２６０に出力する。
【００８６】
優先順位決定部２６０は、後述する相関係数算出部２７０において相関係数を算出する順番を決定する機能部である。本実施形態の優先順位決定部２６０は、時系列データ相関スコア算出部２５０にて算出された相関スコアに基づいて決定される。
【００８７】
相関係数算出部２７０は、時系列データペアの相関係数を算出する機能部である。相関係数算出部２７０は、優先順位決定部２６０により決定された優先順位の高い時系列データペアから順に相関係数を算出する。
【００８８】
相関判定部２８０は、相関係数算出部２７０により算出された時系列データペアの相関係数に基づいて、時系列データペアに相関関係があるか否かを判定する機能部である。本実施形態の相関判定部２８０は、相関係数算出部２７０により算出された相関係数の絶対値が所定の値以上である場合に、時系列データペアの相関が高いと判定する。相関判定部２８０は、強い相関のある時系列データペアを新しい知識として出力する。
【００８９】
テキストデータ記憶部２９１は、例えば新聞や雑誌の記事、文書などのテキストデータを記憶する記憶部であって、例えば、ＲＡＭやハードディスク等のメモリを含んで構成される。なお、本実施形態では、テキストデータは予めテキストデータ記憶部２９１に記憶されているが、ユーザ入力モデルのようにテキストデータを外部から入力させてもよい。
【００９０】
時系列データ記憶部２９３は、単語に対応付けて記憶された時系列データを記憶する記憶部である。時系列データ記憶部２９３は、図３のように第１の実施形態の時系列データ記憶部１７０と同様の構成とすることができる。
【００９１】
対応表記憶部２９５は、単語と時系列データとの対応関係を記憶する記憶部である。対応表記憶部２９５は、図４のように第１の実施形態の対応表記億部１８０と同様に構成することができる。
【００９２】
以上、本実施形態にかかる知識抽出装置２００の概略構成について説明した。次に、図８〜図１０に基づいて、本実施形態にかかる知識抽出方法について説明する。なお、図８は、本実施形態にかかる知識抽出方法を示すフローチャートである。図９は、モデル入力部２１３に入力される単語についての説明図である。図１０は、時系列データ相関スコア算出部２５０の処理についての説明図である。
【００９３】
＜知識抽出方法＞
本実施形態にかかる知識抽出方法は、前処理としてテキストデータ記憶部２９１に記憶されたテキストデータの解析を行う（Ｓ２０１〜Ｓ２０５）。まず、図８に示すように、テキスト入力部２１１によりテキストデータ記憶部２９１に記憶されたテキストデータを読み込む（Ｓ２０１）。本実施形態では、テキストデータとして大量の文書を用いる。文書としては、例えば時系列データ記憶部２９３に記憶された時系列データに関連する記事や書物などを用いる。
【００９４】
次いで、テキスト入力部２１１は、入力されたテキストデータをテキスト解析部２２０へ送信する。テキスト解析部２２０では、まず、テキスト分割部２２１によりテキストデータを単語に分割する（Ｓ２０３）。テキスト分割部２２１は、テキストデータごとに例えば形態素解析により文章を単語に分解する。そして、分解された単語がテキストデータ中にどのくらいの頻度で現れるかを測定する（Ｓ２０５）。単語の出現頻度は各テキストデータについて、単語が出現した回数を測定することにより表される。これにより、例えば図２に示すようなマトリックス１２５が形成される。
【００９５】
以上のテキストデータの前処理（Ｓ２０１〜Ｓ２０５）は、時系列データの共起スコアを算出する前までに行われる。次に、かかる前処理に基づいて、時系列データの相関を発見して新たな知識を抽出する（Ｓ２１１〜Ｓ２２９）。まず、ユーザによるモデルの入力が行われる（Ｓ２１１）。モデルは、上述したように、共起スコアの計算対象となるデータを限定するとともに時系列データの相関係数を算出する優先順位を決定するために用いられる情報であり、本実施形態では相互に関連性を有する単語とする。ユーザは、入力装置２０５を用いてモデル入力部２１３に相互に関連性を有する単語を入力する。
【００９６】
例えば、図９に示すように、「金利」（Ｕ１）は「為替」（Ｕ２）や「景気」（Ｕ３）、「インフレ」（Ｕ４）と関連があり、「インフレ」（Ｕ４）は「失業率」（Ｕ５）や「原材料価格」（Ｕ６）と関連があるとユーザが考えているとする。このとき、ユーザは、単語間の相互の詳細な関係を記述することなく、ある概念や単語を次々と入力していく。すなわち、「金利」（Ｕ１）に関連する単語として「為替」（Ｕ２）、「景気」（Ｕ３）、「インフレ」（Ｕ４）が入力され、「インフレ」（Ｕ４）に関連する単語として「失業率」（Ｕ５）、「原材料価格」（Ｕ６）が入力されるというプロセスで相互に関連する単語リストを作成することができる。このようにして、ユーザ入力単語からなる単語リストＵ（Ｕ１、Ｕ２、・・・、Ｕｍ）を得る。
【００９７】
ここで、ユーザ入力単語は少なくとも２単語以上入力されることが必要である。また、ユーザ入力単語は本実施形態の知識抽出方法において関連性を有するものとして扱われるため、関連性の弱い単語を多く（例えば数百語）入力するよりも、数は少なくても（例えば数十語）相関の強いと思われる単語を入力する方が適切な優先順位を決定することができる。
【００９８】
次いで、時系列データ記憶部２９５に記憶された時系列データの各々について、テキスト・時系列データ対応部２３１および時系列データ単語取得部２３３により対応する単語リストＷ（Ｗ１、Ｗ２、・・・、Ｗｎ）を取得する（Ｓ２１３）。例えば、時系列データＤ１については、テキスト・時系列データ対応部２３１により対応表記憶部２９５を参照して「為替相場」（Ｗ１）と「為替レート」（Ｗ２）との対応付けを行い、時系列データ単語取得部２３３により「為替相場」（Ｗ１）と「為替レート」（Ｗ２）からなる単語リストＷが取得される。
【００９９】
さらに、ステップＳ２１３により取得した各時系列データの単語リストとユーザ入力単語とを用いて、時系列データの単語とユーザ入力単語とのペアについて共起スコアを求める（Ｓ２１５）。すなわち、ステップＳ２１５では、時系列データとユーザ入力単語との間にどの程度関係があるかを求めている。具体的には、まず、時系列データに対応する単語とユーザ入力単語とがテキストデータに出現した頻度を図２に示すマトリックス１２５から取得し、時系列データの単語リストを構成する単語Ｗｉ（ｉ＝１、２、・・・、ｎ）とユーザ入力単語Ｕｊ（ｊ＝１、２、・・・、ｍ）との間の共起スコアを算出する。共起スコアの算出は、第１の実施形態におけるステップＳ１０９と同様に数式１を用いて行うことができる。なお、数式１によって共起スコアを計算する際、時系列データの単語Ｗｉとユーザ入力単語Ｕｊのいずれかがマトリックス１２５に登録されていない場合には、共起スコアは０とする。こうして、各ユーザ入力単語に対して時系列データの単語リストとの共起スコアのリストを得ることができる。
【０１００】
例えば、ユーザ入力単語Ｕ１について、時系列データの単語Ｗｉとの共起スコア
Score（Ｗ１、Ｕ１）、Score（Ｗ２、Ｕ１）、・・・、Score（Ｗｎ、Ｕ１）
を得る。これらの共起スコアからなる共起スコアリストのうち、絶対値が最大の共起スコアを該時系列データＤｘの該ユーザ入力単語Ｕｙに対するスコアScore（Ｄｘ、Ｕｙ）とする。例えば、時系列データＤ１のユーザ入力単語Ｕ１に対するスコアは、Score（Ｄ１、Ｕ１）と表され、図１０のユーザ入力単語Ｕ１についての共起スコアリスト２４１ではScore（Ｄ１、Ｕ１）の値は０．７である。このようにして、各ユーザ入力単語に対する各時系列データＤ１、Ｄ２、・・・の共起スコア
Score（Ｄ１、Ｕ１）、Score（Ｄ２、Ｕ１）、・・・、Score（Ｄｌ、Ｕ１）
Score（Ｄ１、Ｕ２）、Score（Ｄ２、Ｕ２）、・・・、Score（Ｄｌ、Ｕ２）
Score（Ｄ１、Ｕ３）、Score（Ｄ２、Ｕ３）、・・・、Score（Ｄｌ、Ｕ３）
・・・
を得る。
【０１０１】
ここで、図１０には、ユーザ入力単語Ｕ１についての共起スコアリスト２４１、ユーザ入力単語Ｕ２についての共起スコアリスト２４２、ユーザ入力単語Ｕ３についての共起スコアリスト２４３が、共起スコアの大きい順にソートされた状態で示されている。なお、ステップＳ２１５により得られた共起スコアリストを記憶部（図示せず。）に記憶してもよい。共起スコアリストに示されたスコアは、各時系列データが、各ユーザ入力単語に対してどの程度関係がありそうかを示す尺度と考えることができる。
【０１０２】
その後、時系列データＤ１、Ｄ２、・・・、Ｄｌの各ペア（Ｄｉ、Ｄｊ）について相関スコアを算出する（Ｓ２１７）。以降では時系列データＤ１，Ｄ２，・・・、Ｄｌを対象として処理を行うが、この時系列データとしては時系列データ記憶部２９５に含まれるすべての時系列データを対象としてもよいが、次のようにしてその一部に限定することで以降の処理の計算量を節約してもよい。
【０１０３】
すなわち、上述した通り、各ユーザ入力単語に対する各時系列データＤ１、Ｄ２、・・・の共起スコア
Score（Ｄ１、Ｕ１）、Score（Ｄ２、Ｕ１）、・・・、Score（Ｄｌ、Ｕ１）
Score（Ｄ１、Ｕ２）、Score（Ｄ２、Ｕ２）、・・・、Score（Ｄｌ、Ｕ２）
Score（Ｄ１、Ｕ３）、Score（Ｄ２、Ｕ３）、・・・、Score（Ｄｌ、Ｕ３）
・・・
が得られているが、例えば時系列データＤ１については、各ユーザ入力単語に対する共起スコア
Score（Ｄ１、Ｕ１）、Score（Ｄ１、Ｕ２）、Score（Ｄ１、Ｕ３）、・・・
が存在する。ここで、例えばこれらのスコアの絶対値の最大値がある閾値より小さい場合には、時系列データＤ１については以降の処理の対象である時系列データの集合から除くようにしてもよい。その理由は、時系列データＤ１に関してはどのユーザ入力単語とも関連が乏しいと考えられるからである。同様に他の時系列データＤ２、Ｄ３、・・・についても同じようにスコアの絶対値の最大値を閾値と比較して、以降の処理の対象である時系列データに含めるか否かを決定する。
【０１０４】
ここで、閾値の値は任意に設定することができるが、経験に基づく所定の値としてもよく、上述の各ユーザ入力単語に対する各時系列データＤ１、Ｄ２、・・・の共起スコア
Score（Ｄ１、Ｕ１）、Score（Ｄ２、Ｕ１）、・・・、Score（Ｄｌ、Ｕ１）
Score（Ｄ１、Ｕ２）、Score（Ｄ２、Ｕ２）、・・・、Score（Ｄｌ、Ｕ２）
Score（Ｄ１、Ｕ３）、Score（Ｄ２、Ｕ３）、・・・、Score（Ｄｌ、Ｕ３）
・・・
の絶対値の平均値Ａｖｅｒを求め、その値Ａｖｅｒ、またはそれに基づいた値、例えば１／３＊Ａｖｅｒなどを閾値として設定してもよい。
【０１０５】
ステップＳ２１７では、まず、ユーザ入力単語のうち２つを組み合わせて単語ペア（Ｕｋ、Ｕｌ）を作成する。次いで、単語ペアのうちユーザ入力単語Ｕｋの時系列データＤｉ、Ｄｊとの相関スコアをそれぞれScore（Ｄｉ、Ｕｋ）、Score（Ｄｊ、Ｕｋ）とし、ユーザ入力単語Ｕｌの時系列データＤｉ、Ｄｊとの相関スコアをそれぞれScore（Ｄｉ、Ｕｌ）、Score（Ｄｊ、Ｕｌ）として、
Score（Ｄｉ、Ｕｋ）×Score（Ｄｊ、Ｕｌ）
Score（Ｄｊ、Ｕｋ）×Score（Ｄｉ、Ｕｌ）
を算出する。このうち大きい値をユーザ入力単語の単語ペア（Ｕｋ、Ｕｌ）に対する時系列データＤｉ、Ｄｊの相関スコアとする。同様に、想定されるすべてのユーザ入力単語の単語ペアに対して相関スコアを算出し、算出された相関スコアのうち最大の値を（Ｄｉ、Ｄｊ）の相関スコアScore（Ｄｉ、Ｄｊ）とする。相関スコアScore（Ｄｉ、Ｄｊ）は、時系列データのペアがどの程度関係がありそうかをユーザ入力単語とテキストデータとに基づいた共起関係から推測したものと考えることができる。
【０１０６】
例えば、図１０に示すように、３つのユーザ入力単語Ｕ１、Ｕ２、Ｕ３がユーザから入力されたとする。ユーザ入力単語Ｕ１とＵ２との単語ペアにおいて、時系列データＤ３とＤ５との相関スコアを算出すると、
Score（Ｄ３、Ｕ１）×Score（Ｄ５、Ｕ２）＝０．９×０．７＝０．６３
Score（Ｄ５、Ｕ１）×Score（Ｄ３、Ｕ２）＝０．５×０．６＝０．３０
となり、単語ペア（Ｕ１、Ｕ２）に対するＤ３、Ｄ５の相関スコアは０．６３となる。同様に、ユーザ入力単語Ｕ２とＵ３との単語ペアにおける時系列データＤ３、Ｄ５の相関スコアは０．３５、ユーザ入力単語Ｕ３とＵ１との単語ペアにおける時系列データＤ３、Ｄ５の相関スコアは０．２７となる。したがって、相関スコアScore（Ｄｉ、Ｄｊ）は、算出した相関スコアのうち最大値である０．６３に決定される。
【０１０７】
次いで、ステップＳ２１７にて算出された時系列データのペアの相関スコアに基づいて、時系列データの各ペアについて相関係数を算出する優先順位を決定する（Ｓ２１９）。優先順位は、ステップＳ２１７にて算出された相関スコアの大きい順とする。ここで、優先順位の高い順に時系列データを並べた時系列データのペアリストを作成した後、かかるペアリストの記載順に以下の処理（Ｓ２２１〜Ｓ２２９）を行ってもよい。
【０１０８】
さらに、ステップＳ２１９において決定された優先順位に基づいて、優先順位の高い順に時系列データのペアの相関係数を算出する（Ｓ２２１）。時系列データを受け取った相関係数算出部２７０は、第１の実施形態と同様、上述した数式２から相関係数を算出することができる。相関係数の算出についての詳細な説明は第１の実施形態と同様であるため省略する。
【０１０９】
相関係数算出部２７０により相関係数が算出されると、相関判定部２８０により相関係数の絶対値が所定の値以上であるかをチェックする（Ｓ２２３）。相関係数は−１≦（相関係数）≦１の値をとり、その絶対値が大きいほど相関が強いことを示す。そこで、相関係数の絶対値が所定の値より大きい相関係数を有する時系列データのペアを新たな知識として出力する（Ｓ２２５）。一方、相関係数の絶対値が所定の値より小さい場合には、新たな知識として出力されず、ステップＳ２２７に進む。ここで、所定の値は任意に決定することができるが、相関が強いと考えられる値、例えば０．７に設定することができる。
【０１１０】
１つの時系列データのペアについての相関関係を求め終えると、相関係数を算出すべき時系列データのペアすべてについて相関関係を求める処理が終了しているかを確認する（Ｓ２２７）。相関係数を算出すべき時系列データのペアとは、例えば全時系列データのペアでもよく、優先順位の高い上位半分の時系列データのペアでもよい。相関係数を算出する時系列データのペア数は、例えば知識抽出処理に割り当て可能な時間を考慮して決定することができる。ここで、本実施形態の知識抽出装置２００では、ユーザ入力単語およびテキストデータを用いて相関の高そうな時系列データのペアを優先順位を付けて選択している。したがって、相関係数を算出する時系列データのペア数を制限した場合にも、相関の高い時系列データのペアを発見する可能性が高い。
【０１１１】
ステップＳ２２７にて相関関係を求める処理が終了していると判断されれば、全体の処理を終了する。一方、まだ相関係数を算出すべき時系列データのペアが残っている場合には、ステップＳ２２９へ進み、次に優先順位の高い時系列データのペアを例えば時系列データのペアリストから読み出し（Ｓ２２９）、ステップＳ２２１から処理を繰り返す。
【０１１２】
なお、ステップＳ２２１において相関係数を算出する際、第１の実施形態と同様、時系列データの遅れについて考慮することもできる。遅れＬを考慮した場合、相関係数は上述の数式３から算出することができる。時系列データの遅れを考慮することにより、遅れを生じさせた場合に強い相関が現れる時系列データのペアも発見することができ、より精度よく相関関係の高い知識を抽出することが可能となる。
【０１１３】
以上、本発明の第２の実施形態にかかる知識抽出方法について説明した。本実施形態によれば、ユーザが相互に関係すると考える単語を入力することにより、相関が高いと思われる時系列データのペアを、優先順位を付けて決定する。そして、優先順位の高い順に時系列データの相関係数を算出して相関関係を求める。これにより、テキストデータ、ユーザ入力単語および時系列データを統合して解析するため、より精度の高い知識の抽出が期待できる。また、本実施形態においてはユーザ入力単語が時系列データペアの相関係数算出の優先順位の決定に大きく影響し、テキストデータはユーザ入力単語の補助的に用いられる。ユーザは簡単な入力を行うだけで共起スコアの計算対象となるデータを限定することができ、盲目的にあらゆる時系列データのペアについて相関係数を算出していた場合と比較して高速に時系列データの相関を発見して新たな知識を抽出できるという効果を奏する。
【０１１４】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１１５】
例えば、上記第１の実施形態では、相関係数算出前のチェックとして、時系列データの有無と時系列データＩＤの相違について確認したが、本発明はかかる例に限定されない。例えば、単語ペアの構成単語の共起スコアの絶対値の大きさが所定の閾値以上である場合にのみ相関係数を算出するようにしてもよい。ここで、所定の閾値は、任意の値とすることができ、例えば、ステップＳ１０９において算出された全共起スコアの絶対値の平均値を閾値とすることができる。同様に、上記第２の実施形態においても、時系列データペアの相関係数算出前のチェックとして、時系列データペアの相関スコアの絶対値の大きさが所定の閾値以上である場合にのみ相関係数を算出するようにしてもよい。ここで、所定の閾値は、任意の値とすることができ、例えばステップＳ２１７において算出された時系列データペアの相関スコアの平均値を閾値とすることができる。
【０１１６】
また、上記実施形態において、時系列データＩＤ「Ｄ１」、「Ｄ２」に対応する各時系列データのデータ取得時間間隔等は同一であるとして説明したが、本発明はかかる例に限定されず、データ取得時間間隔等の異なる時系列データが時系列データ記憶部１７０、２９３に記憶されていてもよい。ただし、相関係数を算出するためには、データ取得時間間隔等を一致させ、整合性をとる必要がある。このため、例えば、データ取得時間間隔の短い時系列データからデータ取得時間間隔の長い時系列データに時間を合わせたデータを作成したり、あるいはデータ取得時間間隔の長い時系列データを補間してデータ取得時間間隔の短い時系列データにあわせたりする必要がある。
【０１１７】
さらに、上記実施形態において、時系列データは予め時系列データ記憶部１７０、２９３に記憶されていたが、本発明はかかる例に限定されず、テキストデータと同様に時系列データ入力部を設けて外部から入力させてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１１８】
【図１】本発明の第１の実施形態にかかる知識抽出装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】同実施形態にかかる文書を構成する単語の出現頻度を表す表の一例を示す。
【図３】同実施形態にかかる時系列データ記憶部の構成の一例を示す。
【図４】同実施形態にかかる単語と時系列データとを対応付けた対応表を記憶する対応表記憶部の構成の一例を示す。
【図５】同実施形態にかかる知識抽出方法を示すフローチャートである。
【図６】共起スコアの性質を説明するための説明図である。
【図７】本発明の第２の実施形態にかかる知識抽出装置の概略構成を示すブロック図である。
【図８】同実施形態にかかる知識抽出方法を示すフローチャートである。
【図９】同実施形態にかかるモデル入力部に入力される単語についての説明図である。
【図１０】同実施形態にかかる時系列データ相関スコア算出部の処理についての説明図である。
【符号の説明】
【０１１９】
１００、２００    知識抽出装置
１１０、２１１    テキスト入力部
１２０、２２０    テキスト解析部
１２２、２２１    テキスト分割部
１２４、２２３    出現頻度測定部
１２６            単語ペア作成部
１２８            共起スコア算出部
１３０、２６０    優先順位決定部
１４０、２７０    相関係数算出部
１５０、２３１    テキスト・時系列データ対応部
１６０、２８０    相関判定部
１７０、２９３    時系列データ記憶部
１８０、２９５    対応表記憶部
２０５            入力装置
２１３            モデル入力部
２３３            時系列データ単語取得部
２４０            時系列データ共起スコア算出部
２５０            時系列データ相関スコア算出部
２９１            テキストデータ記憶部
【図１】
2008234618.tif 000006
【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】
2008234618.tif 000012
【図８】
2008234618.tif 000013
【図９】
2008234618.tif 000014
【図１０】
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