(57)【要約】【課題】複数の文章と複数の分類との相関を容易に把握することができる入力情報分析装置を提供する。【解決手段】単語重要度パラメータ判別手段１０ｃは、入力情報を構成している単語情報と、分類単語情報データベース２０ａに記憶されている分類に対応する分類単語情報との比較結果に基づいて、当該入力情報と当該分類に対応する分類単語情報それぞれとの単語重要度パラメータを算出する。類似度判別手段１０ｄは、入力情報の、分類に対応する分類単語情報毎の単語重要度パラメータに基づいて、当該入力情報と当該分類との類似度を判別する。座標情報算出手段１０ｅは、指示された分類を示す分類シンボルを２次元平面上に配置する座標情報を算出するとともに、入力情報と指示された分類との類似度に基づいて、入力情報を示す入力情報シンボルを２次元平面上に配置する座標情報を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力情報を分析する入力情報分析装置であって、
入力手段と、記憶手段と、管理手段と、単語情報抽出手段と、単語重要度パラメータ判別手段と、類似度判別手段と、座標情報算出手段と、出力手段を備え、
前記記憶手段には、複数の分類それぞれに対応する分類単語情報が記憶されており、
前記単語情報抽出手段は、前記入力手段から入力された複数の入力情報それぞれを構成している単語情報を抽出し、
前記単語重要度パラメータ判別手段は、前記単語情報抽出手段により抽出された複数の入力情報それぞれを構成している単語情報と、前記記憶装置に記憶されている複数の分類それぞれに対応する分類単語情報に基づいて、前記複数の入力情報と前記複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれとの単語重要度パラメータを判別し、
前記類似度判別手段は、前記単語重要度パラメータ判別手段により判別された、前記複数の入力情報と前記複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれとの単語重要度パラメータに基づいて、前記複数の入力情報と前記複数の分類との類似度を判別し、
前記座標情報算出手段は、前記複数の分類それぞれを示す分類シンボルを、前記複数の分類それぞれを座標軸とする２次元座標平面上のそれぞれの座標軸上に配置するための分類シンボル座標情報を算出し、また、前記複数の入力情報それぞれを示す入力情報シンボルを、前記複数の入力情報シンボルと前記複数の分類シンボルとの配置関係が、前記類似度判別手段により判別された、前記複数の入力情報シンボルで示される複数の入力情報と前記複数の分類シンボルで示される複数の分類それぞれとの類似度に対応するように前記２次元座標平面上に配置するための入力情報シンボル座標情報を算出し、
前記管理手段は、前記座標情報算出手段により算出された分類シンボル座標情報と入力情報シンボル座標情報に基づいて、出力手段から分類シンボルと入力情報シンボルを出力する、
ことを特徴とする入力情報分析装置。
【請求項２】
請求項１に記載の入力情報分析装置であって、
前記単語重要度パラメータ判別手段は、前記単語情報抽出手段により抽出された複数の入力情報それぞれを構成している単語情報と、前記記憶装置に記憶されている複数の分類それぞれに対応する分類単語情報に基づいて、分類単語情報に該当する単語情報の入力情報中における数を示す単語情報出現回数を、前記複数の入力情報それぞれに対して、前記複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれについて判別するとともに、分類単語情報に該当する単語情報を含んでいる入力情報の数を示す入力情報出現回数を、前記複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれについて判別し、さらに、前記複数の入力情報それぞれに対して、前記複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれについて判別した単語情報出現回数と、前記複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれについて判別した入力情報出現回数に基づいて、前記複数の入力情報それぞれと前記複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれとの単語重要度パラメータを判別する、
ことを特徴とする入力情報分析装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の入力情報分析装置であって、
前記座標情報算出手段は、前記複数の入力情報それぞれとの類似度の状態の相関が高い分類を示す分類シンボルが近接した位置に配置されるように、分類シンボル座標情報を算出する、
ことを特徴とする入力情報分析装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかに記載の入力情報分析装置であって、
前記座標情報算出手段は、前記複数の分類それぞれを示す複数の分類シンボルが、２次元座標平面上に円または楕円の外周に沿った位置に配置されるように、前記複数の分類シンボルの２次元座標情報を算出する、
ことを特徴とする入力情報分析装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載の入力情報分析装置であって、
前記管理手段は、前記出力手段から前記分類シンボルと前記入力情報シンボルを出力している状態で、前記分類シンボルを指示する入力情報シンボル出力要求信号が前記入力手段から入力されると、前記入力された入力情報シンボル出力要求信号で指示されている分類シンボルで示される分類と類似度を有する入力情報を示している入力情報シンボルを他の入力情報シンボルと異なる出力態様で前記出力手段から出力する、
ことを特徴とする入力情報分析装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかに記載の入力情報分析装置であって、
前記管理手段は、前記出力手段から分類シンボルと入力情報シンボルを出力している状態で、分類シンボルを指示する入力情報出力要求信号が前記入力手段から入力されると、前記入力された入力情報出力要求信号で指示されている分類シンボルで示される分類と類似度を有している入力情報を前記出力手段から出力する、
ことを特徴とする入力情報分析装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかに記載の入力情報分析装置であって、
前記管理手段は、前記出力手段から分類シンボルと入力情報シンボルを出力している状態で、入力情報シンボルを指示する入力情報出力要求信号が前記入力手段から入力されると、前記入力された入力情報出力要求信号で指示されている入力情報シンボルに対応する入力情報を前記出力手段から出力する、
ことを特徴とする入力情報分析装置。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれかに記載の入力情報分析装置であって、
前記座標情報算出手段は、前記出力手段から分類シンボルと入力情報シンボルを出力している状態で、前記入力手段により分類シンボル及び分類シンボルの位置が指示されると、前記指示された位置の座標情報を判別し、前記指示された分類シンボルで示される分類と類似度を有する入力情報を示している入力情報シンボルと前記指示された分類シンボルとの関係が、前記指示された分類シンボルで示される分類と類似度を有する入力情報と前記指示された分類シンボルで示される分類との類似度に対応するように、前記指示された分類シンボルで示される分類と類似度を有する入力情報を示している入力情報シンボルを前記２次元座標平面座標上に配置するための入力情報シンボル座標情報を算出する、
ことを特徴とする入力情報分析装置。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれかに記載の入力情報分析装置であって、
前記管理手段は、分類シンボルと入力情報シンボルを異なる出力態様で出力する、
ことを特徴とする入力情報分析装置。
【請求項１０】
コンピュータに請求項１〜９のいずれかに記載の管理手段、単語情報抽出手段、単語重要度パラメータ判別手段、類似度判別手段、座標情報算出手段の処理を実行させるためのプログラム。
【請求項１１】
コンピュータに請求項1〜９のいずれかに記載の管理手段、単語情報抽出手段、単語重要度パラメータ判別手段、類似度判別手段、座標情報算出手段の処理を実行させるためのプログラムが記録された記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力情報と分類との相関を容易に把握することができる入力情報分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
メールや葉書等で送られてくる顧客からの意見やアンケート等の文章（入力情報）には、顧客の意見、市場のニーズ等の有用な情報が含まれている。このため、このような文章に含まれている有用な情報を獲得することによって、顧客の意見、市場のニーズ等に対して迅速、的確に対応することができる。ここで、選択肢の中から該当するものを選択する文章（定型の入力情報）の場合には、文章を分析するのが容易であるが、自由記述式（非定型）の意見やアンケート等の文章（非定型の入力情報）の場合には、文章を分析するのが困難である。このため、膨大な量の、非定型の文章（入力情報）の中から有用な情報を得るための分析技術（入力情報分析技術）の開発が進められている。
従来、特許文献１に記載されているような入力情報分析技術（テキストマイニング）が知られている。この特許文献１に記載の入力情報分析技術は、入力情報（文章）を分割して入力情報を構成する単語を抽出し、入力情報中における各単語と複数のカテゴリー（分類）それぞれに対応するキーワードを比較し、一致した個数をカテゴリー別頻度としてカウントし、カテゴリー別頻度の相互の相関係数を算出し、相互関係から因子と因子負荷量を算出することにより多量のテキストを適切に要約するものである。
【特許文献１】特開２００４−８６３５０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ここで、文章として入力された入力情報に包含されている顧客の意見、市場のニーズ等の有用な情報を迅速、的確に取得するために、入力情報を分析した結果を視覚で、容易に把握することができる入力情報分析技術の開発が要望されている。
入力情報をカテゴリー（分類）で分類した結果を視覚で確認可能に出力する方法としては、カテゴリー毎の一覧や統計データ等によって出力する方法が用いられている。しかしながら、このような出力方法は、複数のカテゴリー（分類）に分類した場合の結果を視覚で確認することができる出力方法として用いることができない。また、特許文献１に記載の入力情報分析技術は、入力情報を構成する単語情報と複数のカテゴリー（分類）それぞれに対応するキーワードとを比較し、カテゴリー別頻度としてカウントする技術を用いているものの、カテゴリー別頻度等の出力方法については考慮されていない。
本発明は、このような点に鑑みて創案されたものであり、文章として入力された入力情報と複数の分類との相関関係を視覚で容易に把握可能に出力することができる入力情報分析技術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】
【０００４】
本願の第１発明は、請求項１に記載の構成を備える入力情報分析装置である。
本発明は、入力手段と、記憶手段と、管理手段と、単語情報抽出手段と、単語重要度パラメータ判別手段と、類似度判別手段と、座標情報算出手段と、出力手段を備えている。入力手段や出力手段としては、種々の入力手段や出力手段を用いることができる。本発明は、表示手段を出力手段として用いる場合に適している。
記憶手段には、複数の分類それぞれに対応する分類単語情報が記憶されている。分類（カテゴリー）としては、本発明が適用される分野・用途等に応じて適宜選択される。また、分類単語情報としては、分類を表す種々の単語情報が用いられる。分類単語情報としては、好適には、名詞が用いられるが、名詞に限定されるものではない。
単語情報抽出手段は、入力手段から入力された複数の入力情報を分割し、複数の入力情報それぞれを構成している単語情報を抽出する。入力情報を構成している単語情報を抽出する方法としては、典型的には、入力情報を形態素（単語）に分割する形態素解析手法が用いられる。形態素解析手法としては、公知の種々の手法を用いることができる。単語情報を抽出する入力情報としては、入力手段から入力されて記憶手段に記憶されている入力情報を用いることもできる。記憶手段に記憶されている入力情報は、本発明の「入力手段から入力された入力情報」に包含される。
なお、「記憶手段に記憶されている複数の分類」は、記憶手段に記憶されている全ての分類または記憶手段に記憶されている分類の中の指示された分類を意味する。指示された分類には、予め定められている分類または必要な都度入力装置を介して入力される分類が含まれる。すなわち、少なくとも入力情報の分析を行うのに必要な分類であればよい。
単語重要度パラメータ判別手段は、複数の入力情報それぞれに対する、複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれの単語重要度パラメータを判別する。複数の入力情報に対する、複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれの単語重要度パラメータは、複数の入力情報それぞれを構成している単語情報と、記憶手段に記憶されている複数の分類それぞれに対応する分類単語情報に基づいて判別される。複数の入力情報それぞれを構成している単語情報と、記憶手段に記憶されている複数の分類それぞれに対応する分類単語情報に基づいて、複数の入力情報に対する、複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれの単語重要度パラメータを判別する方法としては種々の方法を用いることができる。
類似度判別手段は、複数の入力情報と複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれとの単語重要度パラメータに基づいて、複数の入力情報と複数の分類それぞれとの類似度を判別する。複数の入力情報と複数の分類との類似度を判別する方法としては適宜の方法を用いることができる。
座標情報算出手段は、複数の分類を示す分類シンボルと複数の入力情報を示す入力情報シンボルを、複数の分類を座標軸とする２次元座標平面上に配置するための分類シンボル座標情報と入力情報シンボル座標情報を算出する。複数の分類を座標軸とする２次元座標平面では、複数の分類に対応する座標軸が原点から延びている。分類シンボルは、分類に対応する座標軸上に配置される。すなわち、複数の分類の数や各座標軸の配置態様等によって定まる座標軸上の任意の位置を示す座標が分類シンボル座標情報として算出される。なお、複数の入力情報と複数の分類との相関を視覚によって容易に把握することができるようにするためには、原点と各分類シンボルとの間の距離が大きく異ならないように設定するのが好ましい。
そして、入力情報シンボル座標情報は、入力情報シンボルと分類シンボルそれぞれとの配置関係が、類似度判別手段により判別された、入力情報シンボルで示される入力情報と分類シンボルで示される分類それぞれとの類似度に対応する位置に入力情報シンボルを配置するように算出される。分類シンボルと入力情報シンボルとの配置関係としては、例えば、分類シンボルに対応する座標軸に沿った長さの比等が用いられる。
管理手段は、分類シンボル座標情報と入力情報シンボル座標情報に基づいて、分類シンボルと入力情報シンボルを出力手段から出力する。
本発明では、複数の入力情報に対する、複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれの単語重要度パラメータに基づいて複数の入力情報と複数の分類との類似度を判別し、複数の分類を座標軸とする２次元座標平面上に、複数の分類を示す分類シンボルを配置するとともに、分類シンボルと入力情報シンボルとの間の配置関係が、入力情報と分類との類似度に対応するように入力情報シンボルを配置している。これにより、入力情報シンボルと分類シンボルとの位置関係から、入力情報と分類との相関、入力情報間の相関、複数の分類に分類される入力情報全体の傾向等を視覚で容易に把握することができる。
【０００５】
本発明の第２発明は、請求項２に記載の構成を備える入力情報分析装置である。
本発明では、単語重要度パラメータ判別手段は、以下の方法で、複数の入力情報それぞれに対する、複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれの単語重要度パラメータを判別する。
先ず、単語情報抽出手段により抽出された複数の入力情報それぞれを構成している単語情報と、記憶装置に記憶されている複数の分類それぞれに対応する分類単語情報を比較することによって、分類単語情報に該当する単語情報の入力情報中における数を示す単語情報出現回数を、複数の入力情報それぞれに対して、複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれについて判別する。また、分類単語情報に該当する単語情報を含んでいる入力情報の数を示す入力情報出現回数を、複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれについて判別する。この場合、単語情報出現回数は、複数の入力情報それぞれに対して、複数の分類それぞれの分類単語情報それぞれ毎に判別されるが、入力情報出現回数は、複数の分類共通に、複数の分類それぞれの分類単語情報毎に判別される。
そして、複数の入力情報それぞれに対して、複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれについて判別した単語情報出現回数と、複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれについて判別した入力情報出現回数に基づいて、複数の入力情報それぞれに対する、複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれの単語重要度パラメータを判別する。例えば、任意の入力情報と任意の分類に対応する任意の分類単語情報との単語重要度パラメータは、当該入力情報に対する当該分類に対応する当該分類単語情報の単語情報出現回数と、当該入力情報に対する当該分類に対応する当該分類単語情報の入力情報出現回数を用いて判別される。勿論、単語情報出現回数と入力情報出現回数に基づいて単語重要度パラメータを判別する方法はこれに限定されない。
本発明では、分類に対応する分類単語情報に関する単語情報出現回数と入力情報出現回数を用いて単語重要度パラメータを判別している。これにより、容易に、精度よく単語重要度パラメータを判別することができる。
【０００６】
本発明の第３発明は、請求項３に記載の構成を備える入力情報分析装置である。
本発明では、座標情報算出手段は、複数の入力情報それぞれとの類似度の状態の相関が高い、すなわち、類似度パターンが類似している分類を示す分類シンボルが近接した位置に配置されるように、分類シンボル座標情報を算出する。
類似度パターンの相関を判別する方法としては、公知の種々の方法を用いることができる。
本発明では、入力情報との類似度パターンが類似している分類を示す分類シンボルを２次元座標平面上に近接した位置に配置されるため、入力情報と分類との相関関係をより容易に把握することができる。
【０００７】
本発明の第４発明、請求項４に記載の構成を備える入力情報分析装置である。
本発明では、座標情報算出手段は、複数の分類を示す分類シンボルが、２次元座標平面上の円または楕円の外周に沿って配置されるように、分類シンボルの２次元座標情報を算出する。好適には、分類シンボルは、２次元座標平面上に円に沿って配置される。
分類シンボルの、外周に沿った位置は、適宜選択される。例えば、外周に沿って等間隔に配置されるように設定される。また、「円または楕円の外周に沿った位置」には、円または楕円の外周に沿った位置を包含する。
本発明では、複数の分類シンボルが、２次元座標平面上に原点から各分類シンボルまでの距離が大きく変化しない位置に配置されるため、入力情報と複数の分類との相関を容易に把握することができる。
【０００８】
本発明の第５発明は、請求項５に記載の構成を備える入力情報分析装置である。
本発明では、管理手段は、分類シンボルと入力情報シンボルを出力している状態で、分類シンボルを指示する入力情報シンボル出力要求信号が入力されると、入力情報シンボル出力要求信号で指示されている分類シンボルで示される分類との類似度を有している入力情報を示している入力情報シンボルを他の入力情報シンボルと異なる出力態様で出力する。
分類シンボルを指示する入力情報シンボル出力要求信号は、例えば、マウスポインタを分類シンボルに対応する箇所に配置することによってまたは配置した状態でマウスをクリックすることによって入力される。異なる出力態様で出力する方法としては、例えば、異なる色で出力する方法、入力情報シンボルの形状を変える方法等を用いることができる。また、複数の分類シンボルを支持する入力情報シンボル出力要求信号を入力可能に構成することもできる。この場合には、指示された分類シンボルに関連する入力情報シンボル（分類シンボルで示される分類と類似度を有している入力情報を示す入力情報シンボル）を、分類シンボル毎に異なる態様で出力可能に構成することもできる。
本発明では、分類シンボルを指示する入力情報シンボル出力信号を入力すると、指示された分類シンボルで示される分類と関連する入力情報の入力情報シンボルが表示されるため、特定の分類と相関がある入力情報を容易に把握することができる。
【０００９】
本発明の第６発明は、請求項６に記載の入力情報分析装置である。
本発明では、管理手段は、分類シンボルと入力情報シンボルを出力している状態で、分類シンボルを指示する入力情報出力要求信号が入力されると、入力情報出力要求信号で指示されている分類シンボルで示される分類との類似度を有する入力情報を出力する。
分類との類似度を有する入力情報を出力する方法としては、適宜の方法を用いることができる。例えば、表示手段の表示部に主表示部と副表示部を設け、分類シンボルと入力情報シンボルは主表示部に表示し、入力情報は副表示部に表示する方法を用いることができる。
分類シンボルで示される分類との類似度を有する入力情報を出力する際には、入力情報を示す入力情報シンボルを他の入力情報シンボルと異なる態様で出力するように構成することもできる。
本発明では、分類シンボルを指示する入力情報出力要求信号を入力すると、指示された分類シンボルで示される分類を関連する入量情報が出力されるため、特定の分類と相関がある入力情報を容易に確認することができる。
【００１０】
本発明の第７発明は、請求項７に記載の構成を備える入力情報分析装置である。
本発明では、管理手段は、分類シンボルと入力情報シンボルを出力している状態で、入力情報シンボルを指示する入力情報出力要求信号が入力されると、入力情報出力要求信号で指示されている入力情報シンボルに対応する入力情報を出力する。
入力情報を出力する方法としては、適宜の方法を用いることができる。例えば、表示手段の表示部に分類シンボルと入力情報シンボルを表示している状態で、分類シンボルが指示されると、分類シンボルの近傍に表示部に表示窓が表示され窓部が形成され主表示部と副表示部を設け、分類シンボルと入力情報シンボルは主表示部に表示し、入力情報は副表示部に表示する方法を用いることができる。
本発明では、入力情報シンボルを指示する入力情報出力用要求信号を入力すると、指示された入力情報シンボルで示される入力情報が出力されるため、入力情報を容易に確認することができる。
【００１１】
本発明の第８発明は、請求項８に記載の構成を備える入力情報分析装置である。
本発明では、座標情報算出手段は、分類シンボルと入力情報シンボルを出力している状態で、分類シンボル及び当該分類シンボルの位置が指示されると、指示された位置の座標情報を判別する。そして、判別した座標情報を、指示された分類シンボルの分類シンボル座標情報とした場合の、指示された分類シンボルで示される分類と類似度を有する入力情報を示す入力情報シンボルの入力情報シンボル座標情報を算出する。この場合の入力情報シンボル座標情報は、前述したように、指示された分類シンボルと入力情報シンボルとの配置関係が、指示された分類で示される分類と入力情報シンボルで示される入力情報との類似度に対応するように算出される。
分類シンボルと当該分類シンボルに対して指示される位置は、例えば、分類シンボルをマウスポインタでドラッグすることにより、マウスポインタに対応する箇所の分類シンボルを指示する分類シンボル指示信号とマウスポインタの位置検出信号が入力装置から入力されることによって判別することができる。
本発明では、分類シンボルと入力情報シンボルを出力している状態で、分類シンボル及び当該分類シンボルの位置が指示されると、指示された分類シンボルの移動に連動して、指示された分類シンボルで示される分類と類似度を有する入力情報を示す入力情報シンボルの入力情報シンボル座標情報を算出し、入力情報シンボルを移動させる。これにより、分類と入力情報との相関をより詳しく把握することができる。
【００１２】
本発明の第９発明は、請求項９に記載の構成を備える入力情報分析装置である。
本発明では、管理手段は、分類シンボルと入力情報シンボルを異なる出力態様で出力する。
分類シンボルと入力情報シンボルを異なる出力態様で出力する方法としては、例えば、異なる色、異なる形状で出力する方法を用いることができる。
本発明では、分類シンボルと入力情報シンボルが異なる出力態様で出力されるため、分類と入力情報を容易に見分けることができ、分類と入力情報との相関等を容易に把握することができる。
【００１３】
本発明の第１０発明は、請求項１０に記載された記憶媒体である。
本発明は、コンピュータに、第１発明〜第９発明のいずれかの管理手段、単語情報抽出手段、単語重要度パラメータ判別手段、類似度判別手段、座標情報算出手段の処理を実行させるためのプログラムである。
本発明のプログラムを用いることにより、第１発明〜第９発明と同様の効果を得ることができる。
【００１４】
本発明の第１１発明は、請求項１１に記載された記憶媒体である。
本発明は、コンピュータに、第１発明〜第９発明のいずれかの管理手段、単語情報抽出手段、単語重要度パラメータ判別手段、類似度判別手段、座標情報算出手段の処理を実行させるためのプログラムが記録された記憶媒体である。
本発明の記憶媒体を用いることにより、第１発明〜第９発明と同様の効果を得ることができる。
【発明の効果】
【００１５】
請求項１〜請求項９に記載の入力情報分析装置、請求項１０に記載のプログラム、請求項１１に記載の記憶媒体を用いることにより、入力情報と複数の分類との相関を視覚によって容易に把握することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下に、本発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。
図１に、本発明の入力情報分析装置の一実施の形態の概略ブロック図を示す。本実施の形態は、顧客等の送信者から送信された（差し出された）自由記述式の意見やアンケート等の非定型の文章を入力情報として入力し、入力情報を構成している単語情報により表される分類（カテゴリー）を分析する入力情報分析装置として構成されている。
【００１７】
本実施の形態は、処理装置１０、記憶装置２０、入力装置３０、表示装置４０等により構成される。
記憶装置２０としては、ＲＯＭやＲＡＭ等の種々の記憶装置を用いることができる。記憶装置２０は、分類単語情報データベース２０ａ、入力情報データベース２０ｂ等を有している。記憶装置２０は、分類単語情報データベース２０ａと入力情報データベース２０ｂを有する１つの記憶装置によって構成することもできるし、個別の記憶装置により構成することもできる。また、記憶装置２０の配設位置は、処理装置１０（処理装置１０の各手段）がアクセス可能な範囲で適宜設定可能である。
分類単語情報データベース２０ａには、分類（カテゴリー）を表す分類単語情報が分類に対応して記憶されている。分類単情報語データベース２０ａの一例が図２に示されている。図２に示されている分類単語データベース２０ａには、分類を示す分類識別情報（分類ＩＤ）、分類名、分類に対応する分類単語情報、分類単語情報識別情報（分類単語情報ＩＤ）、重み等が記憶されている。例えば、分類ＩＤ［Ｃ１］に対応して、分類名［株式］、分類［株式］を表す分類単語情報として、分類単語情報ＩＤ［Ｔ１］の分類単語情報［株式］、分類単語情報ＩＤ［Ｔ２］の分類単語情報［株価］、分類単語情報ＩＤ［Ｔ３］の分類単語情報［株主］が記憶されている。また、各分類単語情報に対応して重みが記憶されている。重みは、分類ベクトルの各成分を決定する際に用いられる。例えば、分類ＩＤ［Ｃ１］［株式］に対応する分類単語情報として［株式］、［株価］、［株主］が用いられ、分類単語情報の重みとしてそれぞれ［０．８］、［１．０］、［１．０］が設定されている場合、分類ＩＤ［Ｃ１］［株式］の分類ベクトル《Ｃ１（株式，株価，株主）》は、（０．８，１．０，１．０）で表される。単語重要度パラメータ等を判別する際に適宜用いられる。図２には、分類名［インターネット］（分類ＩＤ［Ｃ２］）に対応して［電子メール］、［ＡＤＳＬ］、［ホームページ］等の分類単語情報、分類名［オール電化］（分類ＩＤ［Ｃ３］）に対応して［クッキングヒーター］、［床暖房］、［光熱費］等の分類単語情報、分類名［新エネルギー］（分類ＩＤ［Ｃ４］）に対応して［太陽光発電］、［風力発電］、［燃料電池］等の分類単語情報等が記憶されている。
なお、図２に示す分類単語情報データベース２０ａでは、分類単語情報として名詞情報が用いられているが、分類単語情報としては名詞情報以外の品詞の単語情報を用いることができる。また、同じ単語情報が異なる分類（カテゴリー）を表す場合もあるため、同じ分類単語情報が異なる分類に対応して記憶される場合もある。
分類単語情報データベース２０ａに記憶する情報は、適宜設定することができる。また、分類単語情報を記憶装置２０に記憶する態様は、適宜変更可能である。
入力情報データベース２０ｂには、入力情報、入力情報と各分類との類似度が記憶されている。入力情報データベース２０ｂの一例が図３に示されている。図３に示されている入力情報データベース２０ｂには、送信者から送信された文章等の入力情報、入力情報と各分類との類似度が入力情報識別情報（入力情報ＩＤ）に対応して記憶されている。表示情報と各分類との類似度を判別する方法については後述する。
入力情報データベース２０ｂに記憶する情報は、適宜設定することができる。例えば、入力情報と各分類との類似度をその都度判別する場合には、入力情報と各分類との類似度は省略することができる。また、入力情報等を記憶装置２０に記憶する態様は、適宜変更可能である。
記憶装置２０が本発明の「記憶手段」に対応する。
【００１８】
入力装置３０としては、入力情報や各種の指示信号等を入力可能な、キーボード、表示装置４０の表示部に設けられているタッチパネル、マウス、記憶媒体に記憶されている情報を読み取る情報読取装置等の種々の入力装置を用いることができる。
入力装置３０が本発明の「入力手段」に対応する。
表示装置４０としては、分析結果を表示可能な、液晶表示装置等の種々の表示装置を用いることができる。なお、遠方の端末装置と通信可能に構成される場合には、遠方の端末装置の入力装置や出力装置が、本発明の入力装置や出力装置に対応する。
表示装置４０が本発明の「出力手段」に対応する。
【００１９】
処理装置１０は、管理手段１０ａ、単語情報抽出手段１０ｂ、単語重要度パラメータ判別手段１０ｃ、類似度判別手段１０ｄ、座標情報算出手段１０ｅを有している。処理装置１０は、各手段１０ａ〜１０ｅの処理を実行する１つのＣＰＵによって構成することもできるし、複数の処理手段の処理を実行する個別のＣＰＵによって構成することもできる。
管理手段１０ａが本発明の「管理手段」に対応し、単語情報抽出手段１０ｂが本発明の「単語情報抽出手段」に対応し、単語重要度パラメータ判別手段１０ｃが本発明の「単語重要度パラメータ判別手段」に対応し、類似度別手段１０ｄが本発明の「類似度判別手段」に対応し、座標情報算出手段１０ｅが本発明の「座標情報算出手段」に対応する。
【００２０】
管理手段１０ａは、入力情報分析装置全体の処理を管理する。例えば、入力装置３０からの入力情報や指示信号等の入力処理、分析結果等の表示装置４０への出力処理、各手段１０ｂ〜１０ｅによる処理の実行等を管理する。なお、管理手段１０ａの処理を単語情報抽出手段１０ｂ、単語重要度パラメータ判別手段１０ｃ、類似度判別手段１０ｄ、座標情報算出手段１０ｅにより実行するように構成することもできる。管理手段１０ａによる分析結果の出力態様については後述する。
【００２１】
単語情報抽出手段１０ｂは、入力装置３０から入力された入力情報または入力装置３０から入力されて記憶装置２０の入力情報データベース２０ｂに記憶されている入力情報を分割し、入力情報を構成している単語情報を抽出する。入力情報を構成している単語情報を抽出する手法としては、例えば、入力情報を形態素に分解する形態素解析手法が用いられる。形態素解析手法としては、種々の手法が知られている。例えば、最長一致法、分割数最小法等が知られている。なお、入力情報を形態素に分解する際に用いられる辞書が記憶装置２０に記憶されている。
入力情報データベース２０ｂに記憶されている入力情報は、入力装置３０から入力されて記憶される。したがって、入力情報データベース２０ｂに記憶されている入力情報は、入力装置３０から入力された入力情報に包含される。
【００２２】
単語重要度パラメータ判別手段１０ｃは、単語情報抽出手段１０ｂにより抽出された、入力情報を構成している単語情報と、記憶装置２０に設けられている分類単語情報データベース２０ａに記憶されている分類単語情報に基づいて、各入力情報に対する、各分類に対応する各分類単語情報の単語重要度パラメータを判別する。
各入力情報に対する、各分類に対応する各分類単語情報の単語重要度パラメータを判別する方法としては、例えば、分類単語情報の入力情報中における数を示す単語情報出現回数ＴＦと、分類単語情報を含む入力情報の数を示す入力情報出現回数ＤＦを判別し、入力情報に対する分類に対応する分類単語情報毎の単語情報出現回数ＴＦと入力情報出現回数ＤＦに基づいて、入力情報と分類に対応する分類単語情報との単語重要度パラメータＷを算出する方法が用いられる。
分類Ｃｎに対応する分類単語情報Ｆｊの入力情報Ｄｉ中における数（単語情報出現回数）ＴＦｉｊ及び分類Ｃｎに対応する分類単語情報Ｆｊを含む入力情報の数（入力情報出現回数）の入力情報Ｄｉ中における数（文情報出現回数）ＤＦｉｊを判別するには、入力情報Ｄｉを構成している単語情報と分類単語情報Ｆｊを比較し、分類単語情報Ｆｊに該当する単語情報の入力情報中における数を判別する。分類単語情報Ｆｊに該当する単語情報であるか否かは、分類単語情報または単語情報の少なくとも一方の文法上の変化形を考慮して、分類単語情報と単語情報が一致するか否かを判別する。そして、入力情報Ｃｎを構成している単語情報の中の、分類単語情報Ｆｊに該当する単語情報の数を、分類単語情報Ｆｊの入力情報Ｃｉ中における数（単語情報出現回数）ＴＦｉｊとする。この処理を分類Ｃｎに対応する分類単語情報Ｆｊそれぞれについて行うことによって、入力情報Ｃｉに対する、分類Ｃｎに対応する分類単語情報Ｆｊ毎の単語情報出現回数ＴＦｉｊを判別する。
そして、分類Ｃｎに対応する分類単語情報Ｆｊを含む入力情報Ｄｊの数、すなわち、分類単語情報Ｆｊに対する単語情報出現回数ＤＦｉｊが１以上（ＤＦｉｊ≧１）である入力情報の数が、分類Ｃｎに対応する分類単語情報Ｆｊを含む入力情報Ｄｉの数（入力情報出現回数）ＤＦｉｊである。
以上により、入力情報Ｃｉに対する、分類Ｃｎに対応する分類単語情報Ｆｊ毎の単語情報出現回数ＴＦｉｊ及び入力情報出限回数ＤＦｉｊを判別する。
次に、入力情報Ｄｉに対する、分類Ｃｎに対応する分類単語情報Ｆｊの単語情報出現回数ＴＦｉｊ及び入力情報出限回数ＤＦｉｊに基づいて、入力情報Ｄｉに対する、分類Ｃｎに対応する分類単語情報Ｆｊの単語重要度パラメータＷｉｊを判別する。単語重要度パラメータＷｉｊは、例えば、以下の式を用いて判別することができる。
Ｗｉｊ＝ＴＦｉｊ×ＩＤＦｉｊ＝ＴＦｉｊ×ｌｏｇ（Ｎ／ＤＦｉｊ）
ここで、Ｎは、入力情報の総数である。
この処理を、入力情報Ｄｉに対して、分類Ｃｎに対応する分類単語情報Ｆｉそれぞれについて行うことによって、入力情報Ｃｉと、分類Ｃｎに対応する分類単語情報Ｆｊそれぞれとの単語重要度パラメータＷｉｊを判別する。
単語重要度パラメータＷｉｊは、入力情報Ｄｉ内における分類単語情報Ｆｊの重み（重要度）を表している。
【００２３】
類似度判別手段１０ｄは、入力情報と分類に対応する分類単語情報それぞれとの単語重要度パラメータに基づいて、入力情報と分類との類似度を判別する。
入力情報と分類との類似度を判別する方法としては、例えば、以下の方法が用いられる。
分類Ｃｎは、分類Ｃｎに対応する分類単語情報Ｆｊを用いた分類ベクトル《Ｃｎ》として表される。なお、記号《  》は、ベクトルを表している。
《Ｃｎ》＝（Ｆ１，Ｆ２，・・・）
例えば、図２に示した分類名［株式］の場合の分類ベクトル《Ｃｎ》（株式）は、以下のように表される。
《Ｃｎ》（株式）＝（Ｆ１[株式]，Ｆ２[株価]，Ｆ３[株主]）
分類ベクトル《Ｃｎ》（株式）の各成分、Ｆ１[株式]、Ｆ２[株価]、Ｆ３[株主]の値は、分類単語情報[株式]、[株価]、[株主]に対応して設定されている重みに基づいて決定される。
また、入力情報Ｄｉは、入力情報Ｄｉと、分類Ｃｎに対応する分類単語情報Ｆｊそれぞれとの単語重要度パラメータＷｉｊを用いて入力情報ベクトル《Ｄｉ》として表される。例えば、入力情報Ｄｉの分類［株式］に対する入力情報ベクトル《Ｄｉ》は、入力情報Ｄｉと、分類［株式］に対応する分類単語情報［株式］、［株価］、［株主］との単語重要度パラメータＷｉ１[株式]、Ｗｉ２[株価]、Ｗｉ３[株主]を用いて以下のように表される。
《Ｄｉ》＝（Ｗｉ１[株式]，Ｗｉ２[株価]，Ｗｉ３[株主]）
分類ベクトル《Ｃｎ》及び入力情報ベクトル《Ｄｉ》は、例えば、図７に示すＦ１、Ｆ２、Ｆ３を基底とする多次元空間に表現される。
本実施の形態では、分類Ｃｎに対する入力情報Ｄｉの類似度ＳＩＭｉｎを、分類ベクトル《Ｃｎ》と、入力情報Ｄｉと分類Ｃｎに対応する分類単語情報それぞれとの単語重要度パラメータを用いて表される入力情報ベクトル《Ｄｉ》との間の角度θを用いて、以下の式により判別している。
類似度ＳＩＭｉｎ＝ｃｏｓθ＝《Ｃｎ》・《Ｄｉ》／（｜《Ｃｎ》｜×｜《Ｄｉ》｜）
なお、演算記号・は、ベクトルの内積を示し、演算記号｜  ｜は、ベクトルの長さ（ノルム）を示している。
ここで、分類Ｃｎに対する入力情報Ｄｉの入力情報ベクトルを、入力情報Ｄｉと分類Ｃｎに対応する分類単語情報それぞれとの類似度を用いて表しているため、分類ベクトル《Ｃｎ》は正規化されたベクトルとして扱うことができる。
【００２４】
座標情報算出手段１０ｅは、分類を示す分類シンボルと入力情報を示す入力情報シンボルを２次元座標平面上に配置するための分類シンボル座標情報と入力情報シンボル座標情報を算出する。
ここで、前述したように、分類及び入力情報は、分類に対応する分類単語情報の数の成分を有する分類ベクトル及び入力情報ベクトルとして表される。これらの成分の数（次元数）の異なる分類ベクトルや入力情報ベクトルをそのまま２次元座標平面上に射影した場合には、２次元座標平面上に射影された分類シンボル及び入力情報シンボルからは、分類と入力情報との相関を視覚によって把握することができない。
本実施の形態では、類似度判別手段１０ｄは、類似度判別手段１０ｄによって判別された入力情報と分類との類似度に基づいて、分類を示す分類シンボルと入力情報を示す入力情報シンボルを、分類を座標軸とする２次元座標平面上に配置するための分類シンボル座標情報と入力情報シンボル座標情報を算出している。これにより、分類を示す分類シンボルの配置位置を考慮することにより、２次元座標上に射影された分類シンボルと入力情報シンボルから、視覚によって入力情報と分類値の相関を容易に把握することができる。
また、全ての分類を示す分類シンボルを２次元座標平面上に配置することもできるが、全ての分類と入力情報との相関を把握する必要がない場合もある。このため、本実施の形態では、座標情報算出手段１０ｅは、指示された分類を示す分類シンボルと入力情報を示す入力情報シンボルを、指示された分類を座標軸とする２次元座標平面上に配置するための分類シンボル座標情報と入力情報シンボル座標情報を算出している。
なお、「指示された分類」は、予め定められている分類や、入力装置３０により指定される分類を包含する。「指示された分類」として、予め定められている分類を用いる場合には、分析結果を出力する時、例えば、分析結果の出力を指示する分析結果出力指示信号が入力装置３０から入力された時には、予め定められている分類と入力情報との類似度に基づいて、分類シンボルと入力情報シンボルが出力される。また、「指示された分類」として、入力装置３０により指定される分類を用いる場合には、分析結果を出力する時には、入力装置３０から分類を指示する分類指示信号を入力する。
【００２５】
以上の点を考慮して、本実施の形態では、座標情報算出手段は、指示された分類を示す分類シンボルが、２次元座標平面上に円の外周に沿って配置されるように分類シンボル座標情報を算出している。すなわち、円の中心を原点とし、指示された分類に対応する座標軸が原点から延びる座標平面が形成される。この時、指示された分類シンボルの、円の外周に沿った配置位置は適宜選択することができる。例えば、円の外周に沿って均等に配置することもできるし、固めて配置することもできる。本実施の形態では、分類シンボルが円の外周に沿って均等に配置されるように分類シンボル座標情報を算出している。
なお、分類シンボルは、楕円の外周に沿って配置することもできる。また、分類シンボルを円または楕円の外周に沿って配置する態様には、分類シンボルを、概略、円または楕円の外周に沿って配置する態様も包含される。
そして、座標情報算出手段１０ｅは、算出した分類シンボルの座標情報に基づき、２次元座標平面上における入力情報シンボルと分類シンボルとの関係が、類似度判別手段１０ｄによって判別された、入力情報シンボルで示される入力情報と分類シンボルで示される分類との類似度に対応するように、入力情報シンボルを２次元座標平面上に配置するための入力情報シンボル座標情報を算出する。２次元座標平面上における入力情報シンボルと分類シンボルとの関係としては、例えば、２次元座標平面上における入力情報シンボルの各座標軸に対応する値（座標軸に沿った原点からの距離）等を用いることができる。
なお、入力情報と類似度を有している分類Ａと分類Ｂの座標軸が原点を挟んで逆位置に配置される場合には、２次元座標平面上の入力情報シンボルの位置からは、入力情報と分類Ａ及び分類Ｂとの相関を正確に把握することができない。このような場合には、分類の座標軸（円の外周に沿った分類シンボルの配置位置）を適切な位置に移動させる必要がある。
また、分類シンボル及び入力情報シンボルを配置する表示装置４０の表示領域には制限があるため、入力情報シンボルを効果的に配置するのが好ましい。そこで、本実施の形態では、座標情報算出手段１０ｅは、表示情報と分類の類似度が閾値未満の場合には、当該表示情報と当該分類との類似度を［０］に設定するように構成されている。閾値としては、表示情報や分類に応じて適宜選択される。例えば、入力情報Ｄ１と分類Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３との類似度が［０．１］、［０．２］、［０．１］であり、閾値が［０．３］に設定されている場合には、この入力情報Ｄ１の分類Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３との類似度は、全て［０．３］未満となる。この場合、この入力情報Ｄ１を示す入力情報シンボルは、分類Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３を座標軸とする２次元座標平面には表示されない。
管理手段１０ａは、座標情報算出手段１０ｅで算出された分類シンボル座標情報及び入力情報座標情報で示される２次元座標平面上の配置位置に分類シンボル及び入力情報シンボルが配置されるように、分類シンボル及び入力情報シンボルを表示装置４０に表示する。
この時、分類シンボルと入力情報シンボルを異なる出力態様で出力するのが好ましい。異なる出力態様には、例えば、異なる色を用いて出力する態様、異なる文字や記号等を用いて出力する態様等が包含される。
【００２６】
次に、本実施の形態の動作を図４及び図５に示すフローチャートを用いて説明する。なお、図４のフローチャートは、入力情報と分類との類似度を判別する類似度判別処理を示している。図５のフローチャートは、入力情報と分類との類似度を表す入力情報分類図を出力する入力情報分類図出力処理を示している。
図４に示す処理は、例えば、類似度判別処理の開始を指示する類似度判別処理開始信号が入力装置３０から入力されることによって開始される。
【００２７】
ステップＡ１では、入力装置３０から入力されたＮ個の入力情報Ｄｉ（ｉ＝１・・・Ｎ）それぞれから単語情報を抽出する。入力情報Ｄｉを構成している単語情報は、単語情報抽出手段１０ｂにより、前述した方法で抽出される。入力装置３０から入力された入力情報には、入力装置３０から入力されて入力情報データベース２０ｂに記憶されている入力情報が包含される。
ステップＡ２では、各入力情報Ｄｉに対する、各分類Ｃｎ（ｎ＝１・・・分類の数）に対応する各分類単語情報Ｆｊ（ｊ＝１・・・分類Ｃｎに対応する分類単語情報の数）の単語重要度パラメータＷｉｊを判別する。単語重要度パラメータＷｉｊは、単語重要度パラメータ判別手段１０ｃにより、前述した方法で判別される。
例えば、ステップＡ１で抽出された、入力情報Ｄｉを構成している単語情報と、記憶装置２０の分類単語情報データベース２０ａに記憶されている、ｎ番目の分類Ｃｎに対応するｊ番目の分類単語情報Ｆｊを比較する。そして、分類単語情報Ｆｊに該当する単語情報の入力情報Ｄｉ中の数（単語情報出現回数）ＴＦｉｊを判別する。また、分類単語情報Ｆｊに該当する単語情報を含んでいる入力情報Ｄｉの総入力情報中の数（入力情報出現回数）ＤＦｉｊを判別する。
次に、単語情報出現回数ＴＦｉｊと入力情報出現回数ＤＦｉｊに基づいて、入力情報Ｄｉに対する、分類Ｃｎに対応する各分類単語情報Ｆｊの単語重要度パラメータＷｉｊを判別する。単語重要度パラメータＷｉｊは、例えば、以下の式により算出する。
Ｗｉｊ＝ＴＦｉｊ×ＩＤＦｉｊ＝ＴＦｉｊ×ｌｏｇ（Ｎ／ＤＦｉｊ）
ステップＡ３では、単語重要度パラメータＷｉｊと、分類単語情報データベース２０ｂに記憶されている分類Ｃｎに対応する分類単語情報に基づいて、入力情報Ｄｉと分類Ｃｎとの類似度ＳＩＭｉｎを判別する。類似度ＳＩＭｉｎは、類似度判別手段１０ｄにより、前述した方法で判別される。
例えば、分類ベクトル《Ｃｎ》と入力情報ベクトル《Ｄｉ》に基づいて、以下の式により算出する。
ＳＩＭｉｎ＝ｃｏｓθ＝《Ｃｎ》・《Ｄｉ》／（｜《Ｃｎ》｜×｜《Ｄｉ》｜）
入力情報Ｄｉと、入力情報Ｄｉと分類Ｃｎとの類似度ＳＩＭｉｎは、記憶装置２０の入力情報データベース２０ｂに記憶される。
【００２８】
次に、図５のフローチャートにより、入力情報と分類との類似度を表す入力情報分類図を出力する入力情報分類図出力処理を説明する。図５のフローチャートは、入力情報を示す入力情報シンボルと分類を示す分類シンボルを、分類を座標軸とする２次元座標平面上に配置した入力情報分類図を出力する場合の動作を示している。
図５の処理は、例えば、図４に示した類似度判別処理が終了した後適宜の時期に開始され、あるいは、入力情報分類図の出力処理の開始を指示する入力情報分類図出力処理開始信号が入力装置３０から入力されることにより開始される。
【００２９】
ステップＢ１では、入力情報分類図を表示するための分類が指示されたか否かを判断する。分類の指示方法としては、適宜の方法を用いることができる。例えば、予め指示されている（予め設定されている）分類を用いる場合には、入力情報分類図の表示を指示する入力情報分類図表示指示信号が入力されたことによって分類が指示されたことを判断する。また、入力情報分類図を表示する際に入力装置３０を用いて分類を指示する方法を用いる場合には、入力装置から分類を指示する分類指示信号が入力された後、分類の指示が完了したことを示す分類指示完了信号（または入力情報分類図表示指示信号）が入力されたことによって分類が指示されたことを判断する。分類が指示された場合にはステップＢ２に進み、分類が指示されなかった場合にはステップＢ５に進む。
ステップＢ５の処理は管理手段１０ａによって実行される。
ステップＢ２では、ステップＢ１で指示された分類を示す分類シンボルを、指示された分類を座標軸とする２次元座標平面上に配置するための分類シンボル座標情報を算出する。本実施の形態では、分類シンボルは、２次元座標平面上の原点を中心とする円の外周に沿って、均等に配置される。したがって、ステップＢ２では、分類シンボルが円の外周に沿って均等に配置されるように各分類シンボルの分類シンボル座標情報を算出する。この時の、分類シンボルを配置するための円周上の基準位置や、基準位置に配置する分類等については適宜設定される。例えば、表示装置４０の表示部に円が表示されている状態において、上方の位置（１２時の位置）を外周に沿った基準点とし、基準点から時計回りに、分類を示す分類シンボルを、分類ＩＤの順に配置するように設定される。
ステップＢ３では、ステップＢ２で算出された、分類シンボルの２次元座標平面上の配置位置を示す分類シンボル座標情報と、入力情報とステップＢ１で指示された分類との類似度（図４のステップＡ３で判別される）に基づいて、入力情報シンボルの２次元座標平面上の配設位置を示す入力情報シンボル座標情報を算出する。この時、入力情報シンボルと分類シンボルの２次元座標平面状における関係が、入力情報シンボルで示される入力情報と分類シンボルで示される分類との類似度に対応するように入力情報シンボル座標情報を算出する。なお、入力情報と各分類との類似度が閾値以下の入力情報については、入力情報シンボル座標情報の算出を省略することができる。
ステップＢ２、Ｂ３の処理は、座標情報算出手段１０ｅによって実行される。
ステップＢ４では、ステップＢ２で算出した分類シンボル座標情報及びステップＢ３で算出した入力情報シンボル座標情報に基づいて、表示装置４０の表示部の２次元座標平面上に分類シンボルと入力情報シンボルを表示する。
ステップＢ４の処理は、管理手段１０ａによって実行される。
【００３０】
ここで、本実施の形態では、前述したように、分類シンボルが、２次元座標平面上の円の外周に沿って、分類シンボルで示される分類ＩＤの順に配置されるように分類座標情報を算出している。しかしながら、この方法を用いて分類座標情報を算出する場合には、入力情報と指示された分類によっては、分類に対する表示情報の類似度の状態（表示情報に対する類似度パターン）が類似している分類が、円の外周に沿って離れた位置（例えば、原点を挟んで対向する位置）に配置されることがある。この場合、入力情報と分類との相関を２次元座標平面上に正確に表示することができない虞がある。このため、分類の表示情報に対する類似度パターンが類似している分類は近接した位置に配置するのが好ましい。
例えば、図８に示すように、分類ＩＤの順では、外周に沿って時計方向に、（分類ＩＤ［Ｃａ］の分類）→（分類ＩＤ［Ｃｂ］の分類）→（分類ＩＤ［Ｃｄ］の分類）→（分類ＩＤ［Ｃｅ］の分類）の順に配置される。さらに、各分類Ｃａ〜Ｃｅと、入力情報Ｄａ〜Ｄｅの分類の状態（分類パターン）の相関を判断する。この相関を判断する方法としては例えば、多変量解析の一手法である対応分析を用いることができる。対応分析によって、各分類と、入力情報の分類パターンの相関を考慮すると、分類シンボル（分類に対応する座標軸）の配置順序は、図８に示すように、（分類ＩＤ［Ｃａ］の分類）→（分類ＩＤ［Ｃｄ］の分類）→（分類ＩＤ［Ｃｃ］の分類）→（分類ＩＤ［Ｃｅ］の分類）の順に並び替えられる。分類と、入力情報に分類パターンの相関を判断する方法としては、対応分析以外の公知の種々の方法を用いることができる。
そして、図９に示すように、分類ＩＤ［Ｃａ］〜［Ｃｅ］の分類を座標軸（ａ軸〜ｄ軸）とする２次元座標平面上に、円の外周に沿って時計方向に、並び替えられた順に、（分類ＩＤ［Ｃａ］の分類シンボル）→（分類ＩＤ［Ｃｄ］の分類シンボル）→（分類ＩＤ［Ｃｃ］の分類シンボル）→（分類ＩＤ［Ｃｂ］の分類シンボル）が等間隔に配置される。また、図１０に示すように、この分類ＩＤ［Ｃａ］〜［Ｃｅ］の分類を座標軸とする２次元座標平面上に、入力情報Ｄ１〜Ｄ４の入力情報シンボルが、入力情報Ｄ１〜Ｄ４の入力情報シンボルと分類ＩＤ［Ｃａ］〜［Ｃｄ］の分類シンボルとの関係が、入力情報Ｄ１〜Ｄ４と分類ＩＤ［Ｃａ］〜［Ｃｄ］との類似度に対応するように配置される。
【００３１】
ステップＢ５では、２次元座標平面上に分類シンボルと入力情報シンボルが配置された入力情報分類図を表示装置４０に表示している状態で、入力情報シンボルが指示されたか否かを判断する。入力情報シンボルが指示されたか否かは、例えば、マウスポインタが入力情報シンボルに対応する位置に配置されたことによって、または、さらにマウスがクリックされたことによって、入力情報シンボルを指示する入力情報出力要求信号が入力装置３０から入力されたか否かによって判断することができる。入力情報シンボルが指示された場合にはステップＢ６に進み、指示されなかった場合にはステップＢ７に進む。
ステップＢ６では、入力装置３０から入力された入力情報出力要求信号によって指示されている入力情報シンボルで示される入力情報を入力情報データベース２０ｂから読み出して出力する。入力情報は、例えば、指示された入力情報シンボルの近傍に形成される表示窓に表示される。
なお、マウスポインタが入力情報シンボルに対応する位置に配置されることによって入力情報出力要求信号が入力されるように構成する場合には、マウスポインタが入力情報シンボルに対応する箇所から移動することによって、入力情報シンボルに対応する入力情報の表示を停止するように構成することができる。
また、マウスポインタが入力情報シンボルに対応する位置に配置されてマウスがクリックされたことによって入力情報出力要求信号が入力されるように構成する場合には、入力情報シンボルに対応する入力情報を設定期間だけ表示するように構成するか、または、入力情報シンボルに対応する入力情報シンボルを表示している状態で、マウスポインタが入力情報シンボルに対応する位置に配置されて再度マウスがクリックされたことにより入力情報シンボルに対応する入力情報の表示を停止するように構成することができる。
【００３２】
ステップＢ７では、２次元座標平面上に分類シンボルと入力情報シンボルが配置された入力情報分類図を表示装置４０に表示している状態で、分類シンボルが指示されたか否かを判断する。分類シンボルが指示されたか否かは、例えば、マウスポインタが分類シンボルに対応する位置に配置されたこと、または、さらにクリックされたことによって、分類シンボルを指示する入力情報シンボル出力要求信号が入力装置３０から入力されたか否かによって判断することができる。分類シンボルが指示された場合にはステップＢ８に進み、分類シンボルが指示されなかった場合にはステップＢ９に進む。
ステップＢ８では、入力情報シンボル出力要求信号で指示されている分類シンボルで示される分類と類似度を有している入力情報を示す入力情報シンボルを判別可能に表示する。
例えば、図１１に示されている入力情報分類図が表示装置４０に表示されている場合を考える。図１１に示す入力情報分類図では、分類ＩＤ［Ｃｐ］〜［Ｃｔ］の分類を座標軸（ｐ軸〜ｔ軸）とする２次元座標平面上に分類ＩＤ［Ｃｐ］〜［Ｃｔ］の分類シンボルと入力情報シンボルが表示されている。この状態で、マウスポインタが分類ＩＤ［Ｃｑ］の分類シンボルに対応する箇所に配置されると、分類ＩＤ［Ｃｑ］の分類シンボルを指示する入力情報シンボル出力要求信号が入力装置３０から入力される。この場合、入力情報シンボル出力要求信号で指示されている分類ＩＤ［Ｃｑ］の分類シンボルで示されている分類と類似度を有している入力情報を示す入力情報シンボル（図１２にハッチングで示されている入力情報シンボル）が他の入力情報シンボルと異なる出力態様で表示される。異なる出力態様には、異なる色を用いて出力する態様、異なる文字や図形を用いて出力する態様等が包含される。
【００３３】
なお、ステップＢ１０に替えてまたはステップＢ１０に加えて、以下の処理を実行するステップを設けることもできる。
すなわち、２次元座標平面上に分類シンボルと入力情報シンボルが配置された入力情報分類図を表示装置４０に表示している状態で、分類シンボルを指示する入力情報出力要求信号が入力装置３０から入力されたか否かを判断する。分類シンボルを指示する入力情報出力要求信号が入力装置３０から入力されたか否かは、例えば、マウスポインタが分類シンボルに対応する位置に配置されたこと、または、さらにクリックされたことによって、分類シンボルを指示する入力情報出力要求信号が入力装置３０から入力されたか否かによって判断することができる。分類シンボルを指示する入力情報出力要求信号が入力された場合には、入力情報出力要求信号で指示されている分類シンボルで示されている分類と類似度を有する入力情報を入力情報データベース２０ｂから読み出して出力する。この場合、例えば、表示装置４０の表示部に入力情報分類図を表示する主表示部と副表示部を設け、副表示部に入力情報を表示するように構成することができる。入力情報の表示の停止制御に関しては、例えば、前述した方法を用いることができる。
【００３４】
ステップＢ９では、分類シンボルが移動したか否かを判断する。分類シンボルが移動したか否かを判断する方法としては、例えば、マウスポインタによって分類シンボルがドラッグ操作されたか否か（分類シンボルをつかまえたマウスポインタの位置を示す位置検出信号が移動したか否か）を判断する方法を用いることができる。なお、指示された分類シンボルは、マウスポインタの位置検出信号と分類シンボル座標情報に基づいて判別することができる。分類シンボルが移動した場合にはステップＢ１０に進み、移動していない場合にはステップＢ１２に進む。
ステップＢ１０では、マウスポインタの位置検出信号に基づいて、マウスポインタで指示されている分類シンボル及び当該マウスポインタの位置を判別する。そして、マウスポインタの位置を、このマウスポインタで指示されている分類シンボルの配置位置とし（分類シンボル座標情報を算出し）、マウスポインタで指示されている分類シンボルで示される分類と類似度を有している入力情報を示す入力情報シンボルの入力情報シンボル座標情報を算出する。入力情報シンボル座標情報を算出する方法は、ステップＢ３での入力情報シンボル座標情報算出処理と同様である。すなわち、分類シンボル座標情報に基づいて、２次元座標平面上における分類シンボルと入力情報シンボルとの関係が、分類シンボルで示される分類と入力情報シンボルで示される入力情報との類似度に対応するように、入力情報シンボル座標情報を算出する。
【００３５】
ステップＢ１１では、ステップＢ１０で算出された分類シンボル座標情報及び入力情報シンボル座標情報に基づいて、分類シンボル及び入力情報シンボルを表示する（分類シンボル及び入力情報シンボルの表示位置を移動させる）。
例えば、図１３に示す入力情報分類図が表示装置に表示されている状態で、マウスポインタが分類ＩＤ［Ｃｑ］の分類シンボルに対応する位置に配置され、破線矢印で示すようにドラッグされたものとする。この場合、マウスポインタの位置検出信号によって、マウスポインタによって分類ＩＤ［Ｃｑ］の分類シンボルが指示されていることを判別することができる。また、マウスポインタの位置検出信号によって、指示された分類ＩＤ［Ｃｑ］の分類シンボルの移動先の位置を当該分類シンボルの分類シンボル座標情報とする（分類座標情報を算出する）。また、指示された分類ＩＤ［Ｃｑ］の分類シンボルがマウスポインタの位置検出信号で示される位置に配置されたものとして、分類ＩＤ［Ｃｑ］の分類シンボルで示される分類と類似度を有している入力情報を示す入力情報シンボルの入力情報シンボル座標情報を算出する。そして、分類ＩＤ［Ｃｑ］の分類シンボル及び当該分類ＩＤ［Ｃｑ］の分類と類似度を有している入力情報の入力情報シンボルを、算出した分類シンボル座標情報及び入力情報シンボル座標情報で示される位置に配置する。例えば、図１３では、分類ＩＤ［Ｃｑ］の分類を示す分類シンボルがドラッグ操作された位置に移動する。また、分類ＩＤ［Ｃｑ］の分類と類似度を有している入力情報の入力情報シンボル（図１３では、ハッチングで示されている入力情報シンボル）が、分類ＩＤ［Ｃｑ］の分類シンボルの移動に連動して移動する（図１３では、黒色で示されている入力情報シンボルの位置に移動する）。
ステップＢ１２では処理の終了が指示されたか否かを判断する。処理の終了が指示された場合には処理を終了し、処理の終了が指示されていない場合にはステップＢ１に戻る。
ステップＢ５〜Ｂ９、Ｂ１１の処理は管理手段１０ａによって実行され、ステップＢ１０の処理は座標情報算出手段１０ｅによって実行される。
なお、図１１〜図１３に示されている入力情報分類図には分類一覧部が設けられている。この分類一覧部によって、ステップＢ１での分類の指示を行うことができる。
【００３６】
次に、本実施の形態における、単語情報抽出処理、単語重要度パラメータ判別処理、類似度判別処理を、図６を参照して具体的に説明する。
いま、入力情報データベース２０ｂには、入力情報Ｄｉとして、［Ｄ１］「役員削除などの経営姿勢について評価はよく、それが株価にも現れているとか株主からお褒めの言葉をいただいた。」、［Ｄ２］「２４００円台になったらまた購入しようと考えており、今後の株価の動向についてどうかと尋ねられた。」、［Ｄ３］「数年前に株式を購入したが、カレンダーが送られてこないので株主サービスとして良いと思わない。昨年も２、３度言ってやっと送付されてきた。他社の株式も保有しており、こちらについては株主が何も言わなくてもカレンダー程度のものを送付してくる。御社も株主へのカレンダー送付を検討していただきたい。」、［Ｄ４］「今年の春に御社の株価が上昇したことから、手持ちの株式を全量売却した。ずいぶん前に購入したため、かなりな売却利益を得られた。」、［Ｄ５］「株主総会に参加した。経営に関する意気込みは良く分かった。大企業の株式会社といえど、個人投資家を大切にする姿勢を見せてほしい。」が記憶されており（入力情報の総数Ｎ＝５）、分類単語情報データベース２０ａには、分類Ｃ１［株式］に対応する分類単語情報Ｆｊとして、Ｆ１［株式］、Ｆ２［株価］、Ｆ３［株主］を含む分類［株式］が記憶されているものとする。
【００３７】
先ず、単語情報抽出手段１０ｂにより、入力情報［Ｄ１］〜［Ｄ５］それぞれを文情報に分割するとともに、各文情報を構成している単語情報を抽出する（ステップＡ１）。
次に、入力情報Ｄｉ（ｉ＝１〜５）に対する、分類Ｃ１［株式］に対応する分類単語情報Ｆｊ（ｊ＝１〜３）の単語重要度パラメータＷｉｊ（ｉ＝１〜５、ｊ＝１〜３）を、例えば、以下の方法により判別する（ステップＡ２）。
入力情報Ｄｉ（ｉ＝１〜５）を構成している単語情報と分類Ｃ１［株式］に対応する分類単語情報Ｆｊ（ｊ＝１〜３）（Ｆ１［株式］、Ｆ２［株価］、Ｆ３［株主］）を比較し、分類単語情報Ｆｊに該当する単語情報の入力情報Ｄｉ中における数（単語情報出現回数）ＴＦｉｊ（ｉ＝１〜５、ｊ＝１〜３）及び分類単語情報Ｆｊに該当する単語情報を含んでいる入力情報の全入力情報中における数（文情報出現回数）ＤＦｉｊ（ｉ＝１〜５、ｊ＝１〜、３）を判別する。図６に示す例では、入力情報Ｄ１に対しては、Ｆ１［株式］に該当する単語情報の数ＴＦ１１＝［０］、Ｆ２［株価］に該当する単語情報の数ＴＦ１２＝［１］、Ｆ３［株主］に該当する単語情報の数ＴＦ１３＝［１］が判別される。また、入力情報Ｄ１〜Ｄ５に対しては、分類単語情報Ｆ１［株式］に該当する入力情報の全入力情報中の数ＤＦｉ１（ｉ＝１〜５）＝［３］が判別される。
そして、各入力情報Ｄｉ（ｉ＝１〜５）に対する、分類Ｃ１［株式］に対応する各分類単語情報Ｆｊ（Ｊ＝１〜３）の単語情報出現回数ＴＦｉｊ（ｉ＝１〜５、ｊ＝１〜３）と文情報出現回数ＤＦｉｊ（ｉ＝１〜５、ｊ＝１〜３）に基づいて、各入力情報Ｄｉ（ｉ＝１〜５）に対する、分類Ｃ１［株式］に対応する各分類単語情報Ｆｊ（ｊ＝１〜３）の単語重要度パラメータＷｉｊ（ｉ＝1〜５、ｊ＝１〜３）を判別する。例えば、入力情報Ｄ１と単語情報Ｆ２［株価］との単語重要度パラメータＷ１２としては、以下の式により［０．２２］が判別される。
［Ｗ１２＝ＴＦ１２×ＩＤＦ１２＝ＴＦ１２×ｌｏｇ（５／ＤＦ１２）］＝０．２２
次に、各入力情報Ｄｉ（ｉ＝１〜５）に対する、分類Ｃ１［株式］に対応する各分類単語情報Ｆｊ（Ｊ＝１〜３）の単語重要度パラメータＷｉｊ（Ｉ＝１〜５、Ｊ＝１〜３）を用いて、各入力情報Ｄｉ（ｉ＝１〜５）と分類Ｃ１［株式］との類似度ＳＩＭｉ１を判別する。例えば、入力情報Ｄ１と分類Ｃ１［株式］との類似度ＳＩＭｉｎは、以下のようにして判別する。なお、入力情報Ｄ１の入力情報ベクトル《Ｄ１》＝（０．００，０．２２，０．４０）であり、分類Ｃ１の分類ベクトル《Ｃ１》＝（０．８，１．０，１．０）である。また、
ＳＩＭｉｎ＝ｃｏｓθ＝《Ｃ１》・《Ｄ１》／（｜《Ｃ１》｜×｜《Ｄ１》｜）
＝（０．８×０．００＋１．０×０．２２＋１．０×０．４０）／［ＳＱＲＴ（０．８×０．８＋１．０×１．０＋１．０×１．０）］×［ＳＱＲＴ（０．００×０．００＋０．２２×０．２２＋０．４０×０．４０）］＝０．８４
ＳＱＲＴ（Ｘ）はＸの平方根を求める演算記号である。
【００３８】
以上のように、本実施の形態では、複数の入力情報それぞれと複数の分類それぞれとの類似度を判別し、複数の入力情報それぞれと複数の分類それぞれとの類似度に基づいて、複数の分類を示す分類シンボルと複数の入力情報を示す入力情報シンボルを、複数の分類を座標軸とする２次元座標平面上に配置している。これにより、複数の入力情報と複数の分類との相関、入力情報同士の相関、複数の入力情報全体の動向等を視覚によって容易に把握することができる。
また、複数の分類を示す分類シンボルを円または楕円の外周に沿って配置している、これにより、入力情報と分類との相関をより容易に把握することができる。
また、複数の分類シンボルを、入力情報に対する類似度パターンの状態が類似している分類シンボルを近接した位置に配置しているため、入力情報と分類との相関を正確に把握することができる。
また、分類シンボルの移動と連動して、分類シンボルで示される分類と類似度を有している入力情報を示す入力情報シンボルも移動するため、入力情報と分類との相関をより適切に把握することができる。
【００３９】
本発明は、実施の形態で説明した構成に限定されず、種々の変更、追加、削除が可能である。
例えば、本発明の構成は、実施の形態で説明した構成に限定されない。
各手段の処理は、実施の形態で説明した処理に限定されない。例えば、入力情報から単語情報を抽出する手法、入力情報中における分類単語情報の重要度（重み）を示す単語重要度パラメータを判別する手法、入力情報と分類との類似度を判別する手法、分類シンボルや入力情報シンボルを２次元座標平面上に配置する手法としては、実施の形態で説明した手法に限定されず種々の手法を用いることができる。
記憶装置２０に記憶する分類や分類に対応する分類単語情報としては、実施の形態で説明した分類や分類単語情報に限定されず、種々の分類及び分類単語情報を選択することができる。
各手段の動作は適宜変更可能である。
実施の形態で説明した各構成は、個別に用いることもできるし、適宜選択した複数の構成を組み合わせて用いることもできる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の一実施の形態の概略構成図である。
【図２】分類単語情報データベースの一例を示す図である。
【図３】入力情報データベースの一例を示す図である。
【図４】類似度判別処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】入力情報分類図出力処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】本発明の一実施の形態の動作を具体的に説明する図である。
【図７】分類ベクトルと入力情報ベクトルの関係を示す図である。
【図８】分類ベクトルの配置位置を調整する処理を説明する図である。
【図９】分類ベクトルを２次元座標平面上に円に沿って配置した図である。
【図１０】図８に示した分類ベクトルと入力情報ベクトルを２次元座標平面上に配置した例を示す図である。
【図１１】本発明を用いて入力情報を分析した結果を表示している入力情報分類図の一例を示す図である。
【図１２】図１１に示した入力情報分類図において、分類シンボルを指示した状態を示す図である。
【図１３】図１１に示した入力情報分類図において、指示した分類シンボルを移動させた状態を示す図である。
【符号の説明】
【００４１】
１０  処理装置（処理手段）
１０ａ  管理手段
１０ｂ  単語情報抽出手段
１０ｃ  単語重要度パラメータ判別手段
１０ｄ  類似度判別手段
１０ｅ  座標情報算出手段
２０  記憶装置
２０ａ  分類単語情報データベース
２０ｂ  入力情報データベース
３０  入力装置（入力手段）
４０  表示装置（出力手段）
【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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