(57)【要約】【課題】大量のテキストデータから意味や文脈などの情報を使用者が的確に得ることができるように、意味的な秩序性をもってテキストの抽出を可能とすること。かつ、使用者が主観的に新たな課題設定をおこなう必要のないようにすること。【解決手段】典型文分析装置において、テキスト集合の分析をおこなう際に、テキスト集合の内的関係の分析から得られる各ワードの相対関係を表したカテゴリスコアを計算し、指定された分析ワードとその他のワードとの近接関係に基づいて、各テキストの分析ワードに対する典型度を計算する。【選択図】図１
2008250409.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキスト集合の分析をおこなう典型文分析装置であって、
分析対象のテキスト集合をワード単位に分解するテキスト分解手段と、
前記分解されたワード単位のテキストにカテゴリスコアを付与するカテゴリスコア付与手段と、
前記付与されたカテゴリスコアを用い、分析ワードに対する重み値を算出する重み値算出手段と、
前記重み値に基づきテキストごとの典型度を算出する典型度算出手段と、
前記典型度に基づき、典型文の抽出を行う典型文抽出手段と、
を備えることを特徴とする典型文分析装置。
【請求項２】
請求項１に記載の典型文分析装置であって、
前記重み値算出手段における重み値の算出は、分析対象のワードと分析ワードとの距離の逆数を重み値とすることにより行うことを特徴とする典型文分析装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の典型文分析装置であって、
前記重み値算出手段における重み値の算出において、重み値を計算する相対距離の範囲を定め、その範囲外のワードに対する重み値は０と判断することを特徴とする典型文分析装置。
【請求項４】
請求項１乃至３の何れか１項に記載の典型文分析装置であって、
前記重み値算出手段において具体的な分析ワードの指定をおこなう代わりに、前記カテゴリスコア付与手段で得られたカテゴリスコア計算の平均値を指定することを特徴とする典型文分析装置。
【請求項５】
テキスト集合の分析をおこなう典型文分析方法であって、
分析対象のテキスト集合をワード単位に分解するテキスト分解ステップと、
前記分解されたワード単位のテキストにカテゴリスコアを付与するカテゴリスコア付与ステップと、
前記付与されたカテゴリスコアを用い、分析ワードに対する重み値を算出する重み値算出ステップと、
前記重み値に基づきテキストごとの典型度を算出する典型度算出ステップと、
前記典型度に基づき、典型文の抽出を行う典型文抽出ステップと、
を備えることを特徴とする典型文分析方法。
【請求項６】
請求項５に記載の典型文分析方法であって、
前記重み値算出ステップにおける重み値の算出は、分析対象のワードと分析ワードとの距離の逆数を重み値とすることにより行うことを特徴とする典型文分析方法。
【請求項７】
請求項５又は６に記載の典型文分析方法であって、
前記重み値算出ステップにおける重み値の算出において、重み値を計算する相対距離の範囲を定め、その範囲外のワードに対する重み値は０と判断することを特徴とする典型文分析方法。
【請求項８】
請求項５乃至７の何れか１項に記載の典型文分析方法であって、
前記重み値算出ステップにおいて具体的な分析ワードの指定をおこなう代わりに、前記カテゴリスコア付与ステップで得られたカテゴリスコア計算の平均値を指定することを特徴とする典型文分析方法。
【請求項９】
コンピュータを請求項１から４の何れか１項に記載の典型文分析装置として機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は典型文の分析に関し、より詳細には、指定された分析ワードとその他のワードとの近接関係に基づいて、各テキストの分析ワードに対する典型度を計算する典型文分析装置、その方法及びそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、自由記述式のアンケート調査の回答の分析や、コールセンターでの顧客とオペレータのやり取りの記録、メーリングリストのログ等の、自然文に対してのテキスト分析において、ある分析ワード（キーワード）がどのような意味または文脈で使われているかの要約を知りたいというニーズがあった。
【０００３】
そして、要約を知るための方法として、分析対象のテキスト集合の各テキストに対して分析ワードが含まれているか否かを検索し、分析ワードが含まれているテキストのみを抽出するという方法が取られていた。
【０００４】
なお、以下で「ワード」という文言は、単位として、ひとつの単語または一つの形態素を指すものとする。
【０００５】
前記の分析ワードが含まれているテキストのみを抽出する方法では、抽出されるテキストの数が膨大になることが多かった。
【０００６】
そして、抽出されるテキストの数が膨大な場合には、新たに分析ワードを設定し、以前に設定した分析ワードと、新たに設定した分析ワードの積集合の要素を含むテキストを抽出する等の手段を用いることで、抽出されるテキストの数を絞り込んでいた。
【０００７】
その後、使用者は、その絞り込まれたテキストを参照し、分析ワードが使われている意味や文脈を判断していた（例えば特許文献１及び２参照）。
【０００８】
ここで、従来の分析ワードの文脈を知る方式の具体的手順について、図６のフローチャートを参照して説明する。
【０００９】
図６に示すように、まず分析対象のテキスト集合に対して、分析ワードの指定をする（Ｓ４１）。
【００１０】
次に、各テキストに対して分析ワードが含まれているかを調べる。そして、分析ワードが含まれている該当文をのみを抽出するといった、該当文検索をすることで、テキストの抽出をおこなう（Ｓ４２）。
【００１１】
ここで、抽出されたテキストの数が多い場合には、さらに抽出されるテキスト絞り込むかを判断する（Ｓ４３）。
【００１２】
そして、更なる絞り込みが必要と判断した場合は、分析ワードの追加指定を行い（Ｓ４４）、複数分析ワードの積集合によって検索をし、該当文抽出をするということでテキストの絞り込みをしていた（Ｓ４５）。
【特許文献１】特開２００２−２３０００６号公報
【特許文献２】特開２００６−１４６８０２号公報
【非特許文献１】林俊克著『Excelで学ぶテキストマイニング入門』オーム社、2002年、p.51〜74
【非特許文献２】朝野煕彦著『入門多変量解析の実際』講談社、1998年、p.27〜38
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかしながら、従来手法では、前記のように莫大な数のテキストが抽出される可能性が高いという問題があった。
【００１４】
更に、抽出されたテキストは、単に分析ワードが含まれているという共通項を持つに過ぎないため、抽出されたテキストの順序には、文脈による秩序性がないという問題もあった。
【００１５】
上記２つの問題点から、結果として使用者は分析ワードが使われている文脈を的確に把握するのが困難な場合が多かった。
【００１６】
また、複数の分析ワードを設定して積集合を含むテキストを抽出する方法では、どのような分析ワードを新たに加えたかによって、抽出されるテキストが大きく異なり、そのテキスト集合の代表性という観点からは偏ったものとなり、効率よく、かつ安定している分析結果を得るのは困難であった。
【００１７】
そこで本発明は、大量のテキストデータから意味や文脈などの情報を使用者が的確に得ることができるように、意味的な秩序性をもってテキストの抽出を行うことが可能であり、かつ、使用者が主観的に新たな課題設定をおこなう必要のない典型文分析装置、その方法及びその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】
【００１８】
本発明によれば、テキスト集合の分析をおこなう典型文分析装置であって、分析対象テキスト集合をワード単位に分解するテキスト分解手段と、前記分解されたワード単位のテキストにカテゴリスコアを付与するカテゴリスコア付与手段と、前記付与されたカテゴリスコアを用い、分析ワードに対する重み値を算出する重み値算出手段と、前記重み値に基づきテキストごとの典型度を算出する典型度算出手段と、前記典型度に基づき、典型文の抽出を行う典型文抽出手段と、を備えることを特徴とする典型文分析装置が提供される。
【００１９】
上記の典型文分析装置において、前記重み値算出手段における重み値の算出は、分析対象のワードと分析ワードとの距離の逆数を重み値とすることにより行うことを特徴とするようにしてもよい。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、自由記述式のアンケート調査の回答の分析等、テキストマイニングの機能を備えた装置において、大量のテキストデータから、使用者が読むべきものをピックアップしたり、使用者が指定する分析キーワードの文脈を理解したりする機能の実現が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
次に、本発明の最良の形態について図面を用いて説明する。
【００２２】
まず、本発明の概略を述べる。
【００２３】
本発明では、分析ワードとその他のワードとの近接関係に基づいて、各テキストの分析ワードに対する典型度を計算する。
【００２４】
ここで、典型度とは、各テキストが、そのテキスト集合や、分析ワードにより規定された部分集合を代表する度合いの指標である。
【００２５】
本発明では、まず、テキスト集合に含まれる各ワードの同時出現パタンから内的な関連を分析し、各ワードのカテゴリスコアを得る。
【００２６】
ここで、カテゴリスコアとはそれぞれのカテゴリがどれくらい目的変数に影響を与えているかを数値で示すものである。本発明においては、テキスト集合の内的関係の分析から得られる各ワードの相対関係を表した数値を指す。
【００２７】
次に、カテゴリスコアに基づいて分析ワードとその他のワードの相対距離に基づき、各ワードの分析ワードに対する重み値を計算する。
【００２８】
さらに、各テキストに対し、前記の重み値により、分析ワードに対する典型度を計算する。
【００２９】
このようにして、本発明では、分析ワード以外のワードに対して近接関係から重み値を定め、各テキストの典型度を計算しているので、使用者は、分析ワードが使われている文脈を的確に把握することが可能となるような分析結果を取得できる。
【００３０】
次に、本発明の構成について、図１を参照して説明する。
【００３１】
図１に示す典型文分析装置１は、分析対象テキスト入力部２と、テキスト情報保持部３と、分析ワード入力部４と、テキスト処理部５と、表示部１０を備える。
【００３２】
テキスト処理部５は、テキスト解析部６と、カテゴリスコア計算部７と、典型度計算部８と、テキスト抽出部９を備える。
【００３３】
次に構成部ごとの動作について簡潔に説明する。
【００３４】
図１に示す典型文分析装置１において、分析対象テキスト入力部２により入力された分析対象とするテキスト集合は、テキスト情報保持部３に格納される。
【００３５】
テキスト解析部６は、テキスト情報保持部３に格納されたテキスト集合を構成する各テキストを解析する機能を有する。
【００３６】
そして、解析結果として各テキストを、ワード単位に分割し、テキスト情報保持部３に分割後の情報を追記する機能を有する。
【００３７】
カテゴリスコア計算部７は、前記の分割された各ワードの同時出現パタンから内的な関連を分析し、各ワードのカテゴリスコアを計算し、テキスト情報保持部３に追記する。
【００３８】
典型度計算部８は、分析ワード入力部４により入力された分析ワードに対して、テキスト情報保持部に格納されている各ワードの重み値を計算する。
【００３９】
さらに、テキスト情報保持部３の各テキストに対し、前記重み値を用い、分析ワードに関する典型度を計算する。
【００４０】
ここで、計算された重み値と典型度は、テキスト情報保持部３に更に追記される。
【００４１】
テキスト抽出部９は、テキスト情報保持部３に格納されたテキスト集合に対し、前記典型度に従って、テキストを抽出する。
【００４２】
表示部１０は、テキスト処理部５の各処理部の処理結果を表示する部である。テキスト抽出部８によって抽出されたテキストは、表示部１０により表示される。
【００４３】
［第１の実施形態］
次に、図１を参照して、本発明の第１の実施形態について説明する。
【００４４】
まず、自由文記述のアンケート調査等により収集されたテキスト集合は、分析対象テキスト入力部２により、典型文分析装置１に入力され、テキスト情報保持部３に格納される。
【００４５】
各テキストは、テキスト解析部６により単語や文節などの単位表現（ワード）に分解される。
【００４６】
ここで、分解をするためには、形態素解析に関する公知の技術（例えば、非特許文献１参照）が応用できる。
【００４７】
次に、カテゴリスコア計算部７により、テキストから分解されたワードに対し、例えば数量化理論III類（複数の質問に対する回答結果に基づいて、回答のパタンが似ている人、似ていない人を識別し、回答者を分類するために用いる方法）や、コレスポンデンス分析（低次元空間にコレスポンデンステーブル中の２つの名義変数間の関係を記述し、同時に各変数のカテゴリ間の関係も記述する方法）等の多変量解析に関する公知の技術（例えば非特許文献２参照）を利用し、カテゴリスコアが計算される。
【００４８】
これにより、分析対象のテキスト集合の内的な関係から、そこに含まれる各ワードの相対的なスコア（座標）が得られる。
【００４９】
ここで得られたワード及びカテゴリスコアは、分解前の元のテキストとの対応付けがなされた形式で、テキスト情報保持部３に格納される。
【００５０】
次に、典型文を分析するワードについて使用者が指定し、分析ワード入力部４により入力される。
【００５１】
典型度計算部８は、各ワードに対して、分析ワードに関する重み値を計算する。例えば、分析対象のワードと分析ワードとの距離の逆数を重み値とする。つまり分析ワードとの距離が近ければ近いほど重み値は大きくなる。
【００５２】
ここで、次のステップである、各テキストの典型度計算において分析ワード自身は典型度計算の対象外とする。
【００５３】
つまり、分析ワード自身の重み値は計算しないこととする。
【００５４】
さらに、各テキストに対して、例えば、含まれるワードの重み値を加算することによって、典型度を計算する。
【００５５】
そして、計算された典型度を、計算対象としたテキストと対応する形でテキスト情報保持部３に格納する。
【００５６】
次に、テキスト抽出部９が、テキスト情報保持部３を検索し、前記格納されたテキスト情報を典型度の高い順に抽出する。
【００５７】
さらに、表示部１０により、テキスト抽出部９で前記抽出された結果を表示する。
【００５８】
これにより、ユーザは意味的な秩序性をもって抽出されたテキスト情報を入手でき、各テキストの意味や文脈などの情報を的確に得ることができる。
【００５９】
次に、図２のフローチャート、図３、図４及び図５を参照して、実施形態の動作について説明する。
【００６０】
自由文記述のアンケート調査等により収集された分析対象テキスト集合は、テキスト解析により単語や文節などの単位表現（ワード）に分解される（Ｓ２１）。ここでは、形態素解析に関する公知の技術が応用できる。
【００６１】
次に、カテゴリスコア計算により、例えば数量化理論III類やコレスポンデンス分析等の多変量解析に関する公知の技術を利用し、分析対象テキスト集合に含まれるワードの同時出現パタンから内的な関係を分析し、各ワードのカテゴリスコアを得る（Ｓ２２）。
【００６２】
次に、使用者が分析ワードの指定（分析対象とするキーワードの指定）をおこなう（Ｓ２３）。
【００６３】
ここで、使用者による具体的な分析ワードの指定をおこなわず、前記カテゴリスコア計算の得られた平均値などを指定してもよい。
【００６４】
平均値を指定した場合には、分析対象テキスト集合全体に対する典型文を抽出することとなる。
【００６５】
各ワードのカテゴリスコアを用い、指定された分析ワードに関する、各ワードの重み値算出をおこなう（Ｓ２４）。
【００６６】
例えば、当該ワードと分析ワードとの距離の逆数を重み値とする。ここで、次ステップの各テキストの典型度計算において分析ワード自身は対象外とし、分析ワード自身の重み値は計算しないこととする。
【００６７】
分析ワード自身は、当然に分析ワードからの距離が０であり、その逆数をとってしまうと無限大となり、次のステップの各テキストの典型度計算において典型度が計算できなくなってしまうからである。
【００６８】
図３を用いて具体的数値例で説明する。
【００６９】
例えば、各ワードのカテゴリスコア計算の結果が２つの軸で図４（ここでは、簡便に説明するために、一部の分析対象ワードのみを記載する。また、数値は小数第１位までの記載とする）のように得られている場合を想定する。
【００７０】
ワードＡと分析ワードの距離を計算すると０．１が得られ、ワードＡの重み値は、その逆数の１０．０となる（図３参照）。
【００７１】
同様に、他の分析対象ワードについても図３のように重み値が計算される。
【００７２】
次に、前記重み値により、例えば、含まれるワードの重み値を加算することによって、分析対象ワードに関する各テキストの典型度計算をおこなう（Ｓ２５）。
【００７３】
ここで、変形例として、典型度を計算するテキストは、分析ワードを含むものだけに限定してもよい。これにより、分析ワードを使用しているテキストのなかで、かつ典型度も高いテキストを抽出することができる。
【００７４】
分析ワードが実際にどのような文脈で使われているかといった観点から、文章の解析を行いたい場合などに適する実施例である。
【００７５】
また、分析ワード自身は、典型度を計算する対象外とする。
【００７６】
分析ワード自身を典型度計算の対象外とするため、前記、重み値の計算においても、分析ワードは対象外としてしまってもよい。
【００７７】
具体的な典型度計算を図３で例示した数値を前提として図５を用いて説明する。
【００７８】
例えば、テキストａがワードＡ（重み値１０．０）とワードＢ（重み値５．０）からなる文であれば、それぞれのワードの重み値を加算して、テキストａの典型度は１５．０となる。
【００７９】
同様に、テキストｂはワードＡ、とワードＣ（重み値０．５）の重み値を加算して、テキストｂの典型度は１０．５と、テキストｃはワードＢとワードＣの重み値を加算して、テキストｃの典型度は５．５と、テキストｄは、ワードＣとワードＤ（重み値０．５）の重み値を加算して、テキストｄの典型度は１．０と算出できる。
【００８０】
次に、計算された典型度の値に従い、典型文抽出をおこなう（Ｓ２６）。
【００８１】
ここで、抽出するテキストは、典型度の値により、上位より一定個数としてもよいし、典型度の数値がある一定値以上としてもよい。
【００８２】
図３の数値例では、例えば、典型度５以上を抽出すると設定した場合、テキストａ、テキストｂ、テキストｃが選択され、典型度の高い順に、テキストａ、テキストｂ、テキストｃと抽出される。
【００８３】
一方、上位より一定個数とする場合、例えば２個と設定した場合は、典型度の高い順に、テキストａ及びテキストｂの二つが抽出される。
【００８４】
［第２の実施形態］
本発明の第２の実施形態として、重み値を計算する相対距離の範囲を定め、その範囲外のワードに対する重み値は０と判断するという形態も考えられる。
【００８５】
相対距離の離れているワードは、重み値が小さいため、重み値を０としてしまい、典型度の計算対象から除外してしまったとしても、計算結果に与える影響は小さい。
【００８６】
つまり抽出されるテキストもそれほど変動しない。
【００８７】
よって、分析の精度をそれほど落とすことなく、全体の計算量を減少させることが可能となり、これにより分析処理を迅速に行うことも可能となる。
【００８８】
なお、典型文分析装置は、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組合せにより実現することができる。
【００８９】
以上説明した、実施形態においては、以下に記載するような効果を奏する。
【００９０】
第一の効果は、従来技術のように単に該当テキストを検索するだけでなく、典型度計算により順位付けをして抽出しているので、膨大な該当テキストが抽出されることはない。
【００９１】
よって、使用者が再抽出の必要性を判断する必要が無く、また、新たな分析ワードを主観的に判断して再抽出する必要がないことである。
【００９２】
よって、使用者の主観に左右されることのないテキスト文の抽出が可能である。
【００９３】
第二の効果は、テキスト集合に出現するワードの内的関係性を利用して典型度を計算しているので、合理的に秩序だった典型文の抽出ができることである。
【産業上の利用可能性】
【００９４】
自由記述式のアンケート調査の回答の分析等のテキスト分析において、ある分析ワード（キーワード）がどのような意味または文脈で使われているかの要約を知るといった用途に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００９５】
【図１】本発明の基本的構成を表す図である。
【図２】本発明の動作を表すフローチャートである。
【図３】本発明のスコア計算を行った場合の数値例を表す図である。
【図４】本発明のスコア計算についての概念図である。
【図５】本発明の典型度計算を行った場合の数値例を表す図である。
【図６】従来技術の動作を表すフローチャートである。
【符号の説明】
【００９６】
１  典型分析装置
２  分析対象テキスト入力部
３  テキスト情報保持部
４  分析ワード入力部
５  テキスト処理部
６  テキスト解析部
７  カテゴリスコア計算部
８  典型度計算部
９  テキスト抽出部
１０  表示部
【図１】
2008250409.tif 000003
【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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