(57)【要約】【課題】文書データから必要な情報を取得するのは容易でない。【解決手段】情報表示装置は、文書集合をユーザが設定した第１、第２の分類手法で分類する。情報表示装置に表示するマトリクス５０は、第１、第２の分類手法で分類した際の分類項目をそれぞれ表示する列の分類項目欄５２および行の分類項目欄５４、分類された行と列の文書集合の積集合に係る数値を２次元マトリクス上のドットの色で表す図形表示欄５６を含む。設定された分類手法がクラスタリングであった場合は、クラスタリングの実施に際し各文書から抽出した語句から所定の基準により選択した代表語句を分類項目として表示する。【選択図】図２
2008084151.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の文書を記憶する記憶部と、
前記記憶部が記憶した複数の文書を、第１の分類手法および第２の分類手法で分類することにより２系列の文書集合群を形成する分類処理部と、
前記分類処理部が実施した前記第１の分類手法および第２の分類手法による分類結果の相関関係を、前記２系列の文書集合群を行および列に展開し文書集合群同士の積集合に係る数値情報を所定の図形で表現した２次元マトリクスとして表示するマトリクス表示部と、
を備えたことを特徴とする情報表示装置。
【請求項２】
複数の分類手法の一覧を表示し、当該一覧から前記第１の分類手法および第２の分類手法を選択するユーザからの入力を受け付ける表示部をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の情報表示装置。
【請求項３】
前記マトリクス表示部は、前記積集合に含まれる文書の数、および当該文書の数の割合のいずれかを、前記図形の色の変化によって表現することを特徴とする請求項１または２に記載の情報表示装置。
【請求項４】
前記マトリクス表示部は、前記積集合のうち、所定の列に属する各積集合に含まれる文書の数を基準としたときの、各行に属する積集合に含まれる文書の数の変化量に係る数値を前記図形の色の変化によって表現することを特徴とする請求項１または２に記載の情報表示装置。
【請求項５】
前記分類処理部は、文書に含まれる語句の類似性に基づく所定のクラスタリング手法に則り前記記憶部が記憶した複数の文書を分類し、
前記第１の分類手法および前記第２の分類手法の少なくともいずれかは前記分類処理部が実施したクラスタリング手法であり、
前記マトリクス表示部は、前記分類処理部がクラスタリングの実施に際し各文書から抽出した語句から所定の基準により選択した代表語句を分類項目として前記２次元マトリクスの見出しに表示することを特徴とする請求項１または２に記載の情報表示装置。
【請求項６】
前記第１の分類手法と前記第２の分類手法はいずれも、前記分類処理部が実施した同一のクラスタリング手法であり、
前記マトリクス表示部は、ある分類項目に属する文書集合から抽出した語句から所定の基準により選択した代表語句を少なくとも１つ含む、別の分類項目に属する文書集合の割合を、前記図形で表現することを特徴とする請求項５に記載の情報表示装置。
【請求項７】
前記記憶部は、あらかじめ設定された固定分類項目をさらに記憶し、
前記分類処理部は前記記憶部が記憶した前記複数の文書を、前記固定分類項目へ分類し、
前記第１の分類手法および前記第２の分類手法はいずれも、前記分類処理部が実施した前記固定分類項目への分類であり、
前記マトリクス表示部は、各固定分類項目に属する文書集合から抽出された語句を用いて算出した、前記固定分類項目の組み合わせごとの類似度を前記図形で表現することを特徴とする請求項１または２に記載の情報表示装置。
【請求項８】
前記第１の分類手法および第２の分類手法のうちいずれかは分類項目が階層構造をなす分類手法であり、
前記分類処理部は前記分類項目の各階層に対応した分類を実施し、
前記マトリクス表示部は、ユーザの選択指示により前記分類項目の階層に対応した分類結果を表す前記２次元マトリクスを切替えて表示することを特徴とする請求項１または２に記載の情報表示装置。
【請求項９】
前記マトリクス表示部は、前記積集合に係る数値が前記２次元マトリクスの対角線において最大となるように、前記２次元マトリクスにおける各分類項目の表示順を決定することを特徴とする請求項１または２に記載の情報表示装置。
【請求項１０】
前記マトリクス表示部は、ユーザにより選択された前記２次元マトリクス上の領域に表示された図形が表す数値情報、および前記領域の行および列に対応する分類項目に係る情報の少なくとも１つをテキスト形式でさらに表示することを特徴とする請求項１または２に記載の情報表示装置。
【請求項１１】
前記マトリクス表示部は、ユーザにより選択された前記２次元マトリクス上の領域に表示された図形に対応する前記積集合に含まれる文書をテキスト形式でさらに表示することを特徴とする請求項１または２に記載の情報表示装置。
【請求項１２】
複数の文書を記憶する記憶部と、
前記記憶部が記憶した複数の文書を所定の分類手法で分類することにより複数の文書集合を形成する分類処理部と、
前記分類処理部が分類した各文書集合から抽出された語句の出現数、または語句の組み合わせの出現数に基づき当該語句に係る数値情報を算出し、前記分類処理部が実施した分類の結果と前記語句に係る数値情報との相関関係を、前記語句に係る数値情報を所定の図形で表現した２次元マトリクスとして表示するマトリクス表示部と、
を備えたことを特徴とする情報表示装置。
【請求項１３】
前記記憶部は、所定の印象表現語と各印象表現語が表す評価の度合いを示す数値とを関連付けたデータをさらに記憶し、
前記マトリクス表示部は、各文書集合から抽出された前記印象表現語を含むフレーズに含まれる被修飾名詞句ごとに、当該被修飾名詞句に対する評価の度合いを前記データに基づき算出して前記所定の図形で表現することを特徴とする請求項１２に記載の情報表示装置。
【請求項１４】
複数の文書を分類する第１の分類手法および第２の分類手法の選択入力をユーザより受け付けるステップと、
選択された第１の分類手法および第２の分類手法で前記複数の文書を分類し、２系列の文書集合群を形成するステップと、
前記第１の分類手法および第２の分類手法による分類結果の相関関係を、前記２系列の文書集合群を行および列に展開し文書集合群同士の積集合に係る数値情報を所定の図形で表現した２次元マトリクスとして表示するステップと、
を含むことを特徴とする情報表示方法。
【請求項１５】
前記数値情報の種類の選択入力をユーザより受け付けるステップをさらに含むことを特徴とする請求項１４に記載の情報表示方法。
【請求項１６】
前記表示するステップの後、前記第１の分類手法および第２の分類手法、および前記数値情報の種類のいずれかの選択入力を新たに受け付けた際、当該選択入力に応じた２次元マトリクスへ表示を切替えるステップをさらに含むことを特徴とする請求項１５に記載の情報表示方法。
【請求項１７】
複数の文書を分類する第１の分類手法および第２の分類手法の選択入力をユーザより受け付ける機能と、
選択された第１の分類手法および第２の分類手法で前記複数の文書を分類し、２系列の文書集合群を形成する機能と、
前記第１の分類手法および第２の分類手法による分類結果の相関関係を、前記２系列の文書集合群を行および列に展開し文書集合群同士の積集合に係る数値情報を所定の図形で表現した２次元マトリクスとして表示する機能と、
をコンピュータに実現させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は情報表示技術に関し、特に蓄積された文書データから得られる情報を視覚化して表示する情報表示技術およびそれに適用される情報表示方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータやネットワークなどの情報処理分野における技術環境は近年、劇的な進歩を遂げてきた。それにともない多量かつ多様なデータを記憶装置に保存したり、ネットワークや記録媒体を介して入手したりすることが容易に行われるようになってきた。そのため情報化社会における課題の重点は、情報をいかに入手するかという点から、膨大な情報からいかに必要な情報を効率よく取捨選択するかという点へと移行しつつある。
【０００３】
このような課題に対して、様々なデータベースから必要なデータを絞り込むための様々な技術が開発されてきた。例えば特許出願の公開公報などにおいて、入力された検索式にヒットした公報についてキーワードや特許分類などに基づく集計を行いマトリクスマップを表示することにより、データの絞込みを行う技術が提案されている（例えば特許文献１）。またナレッジマネジメントシステムにおいて、コミュニティや専門分野ごとの投稿数または評価値の度合いを２次元表示することにより、取得する投稿記事の絞込みを行う技術も提案されている（例えば特許文献２）。
【特許文献１】特開２００５−１６５８５８号公報
【特許文献２】特開２００５−８５０１７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のような技術は、検索を前提としてあらかじめ分類や属性が付加されているデータを対象としているため、そのようなデータ構造に合わせてシステムを構築することにより初めて実現が可能となる。ところがこのような場合、当該システムを別のデータ構造を有するデータや別の用途に用いることはできず、上記技術におけるシステムの場合は公開公報の検索、または投稿記事の検索、といった使用目的に限定される。
【０００５】
本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、ユーザが所望とする多様な情報を容易かつ直感的に取得できる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明のある態様は、情報表示装置に関する。この情報表示装置は、複数の文書を記憶する記憶部と、記憶部が記憶した複数の文書を、第１の分類手法および第２の分類手法で分類することにより２系列の文書集合群を形成する分類処理部と、分類処理部が実施した第１の分類手法および第２の分類手法による分類結果の相関関係を、２系列の文書集合群を行および列に展開し文書集合群同士の積集合に係る数値情報を所定の図形で表現した２次元マトリクスとして表示するマトリクス表示部と、を備えたことを特徴とする。
【０００７】
ここで「第１の分類手法」と「第２の分類手法」は同一の分類手法であってもよい。したがって「２系列の文書集合群」は同一の文書集合群であってもよい。また「図形で表現した」とは円、多角形、線などの幾何形状のいずれかに色、模様、大きさなどのいずれかまたはその組み合わせによって変化を持たせたものである。あるいは幾何形状自体を変化させたり、幾何形状を組み合わせたりしてもよい。
【０００８】
本発明の別の態様も、情報表示装置に関する。この情報表示装置は、複数の文書を記憶する記憶部と、記憶部が記憶した複数の文書を所定の分類手法で分類することにより複数の文書集合を形成する分類処理部と、分類処理部が分類した各文書集合から抽出された語句の出現数に基づき当該語句に係る数値情報を算出し、分類処理部が実施した分類の結果と語句に係る数値情報との相関関係を、語句に係る数値情報を所定の図形で表現した２次元マトリクスとして表示するマトリクス表示部と、を備えたことを特徴とする。
【０００９】
本発明の別の態様は、情報表示方法に関する。この情報表示方法は、複数の文書を分類する第１の分類手法および第２の分類手法の選択入力をユーザより受け付けるステップと、選択された第１の分類手法および第２の分類手法で複数の文書を分類し、２系列の文書集合群を形成するステップと、第１の分類手法および第２の分類手法による分類結果の相関関係を、２系列の文書集合群を行および列に展開し文書集合群同士の積集合に係る数値情報を所定の図形で表現した２次元マトリクスとして表示するステップと、を含むことを特徴とする
【００１０】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、ユーザは文書データから所望の情報を容易かつ直感的に取得することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
図１は本実施の形態における情報表示装置の構成を示している。情報表示装置１０は、ユーザが表示にかかる指示入力を行う入力部２０、文書データなどを記憶した記憶部１２、文書データを所定の分類手法で分類する分類処理部１４、２つの系列の分類項目を行、および列に割り当て、それぞれの要素を構成する数値を図形化して２次元マトリクスで表示するマトリクス表示部２２を含む。マトリクス表示部２２は、分類された文書データに基づく数値データを取得し、マトリクスの表示データを生成するマトリクス生成部１６と、当該マトリクスを表示する表示部１８を含む。以上の構成要素はバス２４を介して接続されており、相互にデータを送受する。
【００１３】
図１において、様々な処理を行う機能ブロックとして記載される各要素は、ハードウェア的には、ＣＰＵ、メモリ、その他のＬＳＩで構成することができ、ソフトウェア的には、言語処理機能のあるプログラムなどによって実現される。したがって、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは当業者には理解されるところであり、いずれかに限定されるものではない。
【００１４】
入力部２０はキーボード、マウス、トラックボール、トラックパッドなど一般的に用いられる入力装置のいずれか、またはその組み合わせでよい。入力部２０によりユーザは、記憶部１２に記憶された文書データから処理対象の文書集合を指定したり、表示部１８に表示したマトリクス表示画面上で、マトリクスの行および列を構成する分類項目の種類や表示するデータの種類を選択したり、表示されたマトリクス上の所望の領域を選択したりする。
【００１５】
記憶部１２は、ハードディスクやメモリ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＣＤ（Compact Disk）などの記録媒体の読取装置などのいずれか、またはそれらの組み合わせでもよく、データ量や検索処理の形態に応じたハードウェアから適宜選択する。したがってその数は限定されない。また記憶部１２の一部は、ネットワーク（図示せず）を介してバス２４と接続していてもよい。この場合、他の機能ブロックはネットワークに接続されたサーバ（図示せず）を介して当該記憶部１２とデータの送受を行ってよい。
【００１６】
記憶部１２に記憶された文書データは、例えば文書本体であるテキストデータと、作成日、作成者、分類コードなど、文書を特徴づける属性とを関連付けたデータであってもよいし、文書本体であるテキストデータのみであってもよい。ここで文書とは新聞記事や特許公開公報など長文で構成されるものでも、１文、あるいは１単語で構成されるものでもよく、その長短は問わない。また記憶部１２には文書データの他、表示する画像のテンプレートデータやマトリクス上に表示する図形に係るデータ、図形で表される数値を算出するためのパラメータなど、マトリクス表示において必要となるデータも記憶される。
【００１７】
分類処理部１４は、ユーザが入力部２０において指定した文書集合のデータを記憶部１２から読み出し、ユーザが選択した、マトリクスの行および列を構成する分類項目の種類に従い、対応する分類手法で分類を行う。分類手法としては、あらかじめ各文書に関連づけて記憶された属性ごとに分類する手法、あらかじめ用意した語句集合のいずれかに、所定の基準によって各文書を振り分けていく手法、特定の分類項目を持たず文書同士の類似性により分類していく手法（以後、クラスタリングと呼ぶ）などのいずれの手法でもよい。分類された文書集合は、文書ごとに与えられた識別情報に基づき各分類項目と関連付けて記憶部１２のメモリなどに保存される。
【００１８】
本実施の形態では、分類した結果をマトリクス形式で表示するが、分類処理部１４が行う分類手法は２つとは限らない。すなわち、１つの分類手法で分類した結果を行および列に同様に表示することもある。ユーザは分類項目の種類を選択することにより、文書集合が含有する多様な情報から所望のものを効率よく取得することができる。分類項目や対応する分類手法、およびマトリクス表示により得られる情報の具体例については後に説明する。
【００１９】
マトリクス表示部２２のマトリクス生成部１６は、分類処理部１４が分類した結果をユーザが入力部２０において選択した分類項目に従い、行または列に配置していき、２次元マトリクスの表示データを生成する。例えば記憶部１２から読み出した処理対象の文書集合の分類項目ごとの文書数を表示させたい場合を考える。このときマトリクス生成部１６はまず、行および列として選択された分類項目に分類した結果である、２系列の文書集合群同士の各組み合わせの積集合を要素とする行列を生成する。すなわち、行をなす文書集合群が｛Ｍ１，Ｍ２，・・・，Ｍｍ｝（ｍは項目数）、列をなす文書集合群が｛Ｎ１，Ｎ２，・・・，Ｎｎ｝（ｎは項目数）だとすると、式１のような行列を生成する。そして各積集合に属する文書の識別情報と、対応する行および列の２つの分類項目の組み合わせとを関連づけてメモリなどに保存する。
【００２０】
【数１】
2008084151.tif 000003
【００２１】
次にマトリクス生成部１６は、マトリクスの各要素である積集合について、ユーザが入力部２０において選択した、表示するデータの種類に応じた演算を行い、行列を数値化する。上記の例では、積集合に属する文書の数をカウントして最終的な数値行列を求める。
【００２２】
さらにマトリクス生成部１６は、当該数値行列の各要素を図形として視覚化して表す。これによりユーザは、たとえ分類項目が多くても数値分布や傾向などをより直感的に把握することができる。マトリクス生成部１６は後述するように、自動またはユーザによる指示により、マトリクスの行や列の並び替えを行ったり、表示させる分類項目の絞込みを行ったりする。そのためユーザは全体的な傾向把握に加えて局所的な情報を取得するためのデータの絞込みを効率よく行うことができる。
【００２３】
表示するデータの種類によっては、マトリクス生成部１６は、分類処理部１４が分類した文書集合から抽出された印象表現語を含むフレーズや、名詞句、形容詞句、動詞句などの語句の出現数を、文書集合ごとにカウントする。また必要に応じて、出現数などに基づいたアフェクト度の計算も行う。語句の抽出処理自体は外部の処理装置が行ってもよく、その場合は抽出された語句と各文書とを対応づけたデータが記憶部１２に記憶されている。マトリクス生成部１６は当該データを参照することにより語句の出現数をカウントする。具体的な抽出語句の種類と表示データの種類については後に詳述する。
【００２４】
表示部１８は、マトリクス生成部１６の制御のもと、生成されたマトリクスの表示データを画面に表示するとともに、ユーザが入力部２０において処理対象の文書集合を指定したり、分類項目の種類を選択したりする際の受付画面を表示する。マトリクスの表示画面と受付画面とは同一の画面に共に表示してよい。表示部１８はさらに、表示したマトリクス上で移動する縦、横の２本のガイド線も表示する。ユーザは入力部２０により当該ガイド線の交点を移動させることにより、マトリクス上の領域を選択することができる。マトリクス上の領域が選択されたら、マトリクス生成部１６は、表示部１８に当該領域に存在する図形が表す数値情報やその図形が属する分類項目に係る情報を表示させる。
【００２５】
表示部１８はさらに、ユーザが選択したマトリクス上の領域に存在する図形に対応する文書集合の本文を表示する。文書集合の本文はマトリクスを表示するウィンドウに重畳させた別のウィンドウ上に表示してもよいし、マトリクスの表示領域にマトリクスと切替えて表示してもよい。
【００２６】
図２は表示部１８に表示されるマトリクスの例を示している。マトリクス５０は列の分類項目欄５２、行の分類項目欄５４、および図形表示欄５６を含む。図２の例では、列の分類項目欄５２と行の分類項目欄５４のいずれも、「カメラ」、「ケース」、「サイズ」、「シャッター」、「レンズ」、「バッテリー」、・・・、「電池」、なる分類項目が表示されている。例えば、カメラ関係の投稿記事の文書集合を、２つの分類手法、または２つの分類器で、あらかじめ設定したこれらの分類項目に主題に応じて分類した際の、分類結果の相関関係、あるいは分類手法や分類器の傾向などを把握する場合などには図２のような表示が有用となる。
【００２７】
図形表示欄５６には、マトリクスの各要素の数値を表す図形としてドットが表示されている。以後、数値はドットで表すとして説明するが、別の形状を有する図形でも同様である。図２においてドットは全て同一の大きさで、数値に応じて色を異ならせている。ただしここでは、表示の便宜上、色の変化は模様の変化で表しており、例えば模様が密なほど値が高いとする。またドットが表示されていない要素は数値が０、または数値が算出されない場合などである。
【００２８】
図２では、マトリクスの対角線を構成する要素、すなわち（「カメラ」，「カメラ」）、（「ケース」，「ケース」）といった同一の分類項目の組み合わせにおいて数値が高いことがわかる。さらにこの例では、分類項目「レンズ」の列が、他の列よりドットの数が多い。この結果を上記のように、２つの分類手法で同じ分類項目への分類を行い、それぞれの分類項目に属する文書数を表示させた場合に当てはめると、当該２つの分類手法でも分類傾向にはおよそ差がないことや、列を構成する分類手法で「レンズ」に分類された文書は、行を構成する分類手法では分類が分散することなどが把握できる。
【００２９】
図３は表示部１８に表示されるマトリクスの別の例を示している。この例におけるマトリクス５０では、列の分類項目欄５２に「２００４年」、「２００５年」、「２００６年」という分類項目が、行の分類項目欄５４に「カメラ」、「携帯電話」という分類項目が表示されている。図２の例では図形表示欄５６に表示されたドットが同一の大きさであったが、図３ではドットの大きさが異なる。さらにドットの色も異なるが、図２と同様、便宜上模様を異ならせて表現している。すなわち図３の例では、１つのドットの大きさおよび色によって２つの数値を表している。
【００３０】
図３は例えば、「カメラ」または「携帯電話」に関する文書数の、作成年に対する推移をドットの大きさで表すとともに、２００４年からの文書数の変化率をドットの色で表した場合のマトリクスである。このとき「カメラ」に関する文書数は「携帯電話」に関する文書数より全期間に渡り少ないが、その増加率は「カメラ」に関する文書の方が多いことが把握できる。
【００３１】
次に以上の構成による情報表示装置１０の動作を説明する。図４は情報表示装置１０によるマトリクス表示の処理手順を示すフローチャートである。まずユーザは入力部２０により、処理対象の文書集合を指定する（Ｓ１０）。例えば、表示部１８に入力を行うための受付画面、すなわち記憶部１２中に記憶された様々な文書集合から選択を行うための画面を表示させ、その中からユーザが選択入力する。あるいは文書集合を記憶したＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体を記憶部１２に読み込ませたり、ネットワークを介したサーバから記憶部１２へのダウンロード指示を行ったりしてもよい。
【００３２】
次にユーザは、マトリクスの行および列を構成する分類項目の種類およびマトリクスとして表示させるデータの種類を選択する（Ｓ１４）。このステップも、Ｓ１０において選択された文書集合に対して選択可能な分類項目を表示部１８に表示させることにより、ユーザが選択入力してよい。このとき、文書の属性により分類する場合は「性別」、「作成日」など属性の種類を、あらかじめ用意した語句集合を分類項目とする場合は当該語句集合につけた名前を選択項目として表示する。一方、クラスタリングを行った結果を表示させたい場合は、分類項目が未知のため「クラスタリング」といった選択項目を表示する。同様に、抽出した語句ごとに数値を表したい場合も、抽出される語句が未知のため、語句の種類を選択項目として表示する。データの種類については、例えば「文書数」や「文書数割合」など、計算可能な数値の名前を選択項目として表示する。必要に応じて各選択項目についての詳細な設定を受け付ける画面を表示してもよい。
【００３３】
分類処理部１４は、Ｓ１０で指定された文書集合を記憶部１２から読み出し、Ｓ１４で選択された分類項目の種類に基づき分類を実行する（Ｓ１６）。読み出した文書集合が記憶部１２においてすでに分類されており、ユーザがその分類手法のみを選択している場合は、Ｓ１６の処理をスキップする。
【００３４】
マトリクス表示部２２のマトリクス生成部１６は、上述のとおり行、列を構成する２系列の文書集合の積集合を各項目の組み合わせごとに形成していき、Ｓ１４で選択された表示データの種類に基づき、各積集合に関する数値を算出する。あるいは分類処理部１４が分類した文書集合ごとにＳ１４で選択された語句の種類に応じた語句を抽出し、出現数または出現数に基づく数値を算出する。そして当該数値に基づきマトリクスに表示するドットの色や大きさを決定し、当該ドットと行および列の分類項目とからなるマトリクスデータを生成する（Ｓ１８）。表示部１８はマトリクスデータを画面上に出力する（Ｓ２０）。
【００３５】
このとき表示部１８は、マトリクスの他に分類項目の種類や表示データの種類を選択入力するための受付画面を常時表示しておく。そしてマトリクスを表示している間にユーザが新たな分類項目の種類を選択する入力を行った場合（Ｓ２２のＹ）、分類処理部１４は当該分類項目の種類に基づき新たな分類を行い（Ｓ１６）、マトリクス生成部１６はマトリクスデータを生成し直す（Ｓ１８）。またユーザが新たな表示データの種類を選択する入力を行った場合（Ｓ２４のＹ）、マトリクス生成部１６は当該表示データの種類に基づき新たな数値を算出してマトリクスデータを生成し直す（Ｓ１８）。これらの処理により、表示部１８は、ユーザが選択した分類項目の種類、または表示データの種類に従った新たなマトリクスを表示する（Ｓ２０）。
【００３６】
以上の処理を、マトリクス表示の終了指示をユーザが入力するまで行い（Ｓ２６のＮ）、終了指示の入力によりマトリクス表示を終了する（Ｓ２６のＹ）。
【００３７】
図５は表示部１８に表示される画面の構成例を示している。マトリクス表示画面６０は文書集合指定領域６６、マトリクス表示領域５１、分類項目選択領域６２、凡例表示領域６４、ソート指示ボタン６７、および絞込み指示ボタン６８を含む。図４のＳ１０においてユーザは、記憶部１２における記憶場所および文書集合名を文書集合指定領域６６に対して入力することにより、処理対象の文書集合を指定する。一般的な文書指定手法のように、記憶部１２のツリー構造を参照できるようにしてそこから選択するようにしてもよい。
【００３８】
マトリクス表示領域５１は列の分類項目表示領域５３、行の分類項目表示領域５５、および図形表示領域５７を含む。また分類項目選択領域６２には、マトリクスとして表示できる行の分類項目や列の分類項目の種類、および表示データの種類の候補が表示される。同図では、行または列の分類項目の種類として「クラスタ名」、「地域」、「職業」が、表示するデータの種類として「数量」、「割合」、「本文」が候補として表示されている。ここで「本文」は、本実施の形態の機能として、ドットで表されたある文書集合をユーザが指定した場合に、当該文書集合に属する文書の本体をテキストデータとして表示する場合に選択される。
【００３９】
図４のＳ１４においてユーザは、分類項目選択領域６２からマトリクスの行および列に表示させたい分類項目の種類を選択し、入力部２０であるポインティングデバイスなどによりその項目を列の分類項目表示領域５３や行の分類項目表示領域５５にそれぞれドラッグアンドドロップ操作することにより、分類項目の種類を確定する。同様に、分類項目選択領域６２からデータの種類を選択し、図形表示領域５７にドラッグアンドドロップ操作することにより表示データの種類を確定する。マトリクス生成部１６は、図４のＳ１８においてマトリクスデータを生成する際、算出した各要素の数値の範囲に応じてドットの色や大きさを決定し、凡例表示領域６４に凡例を表示する。
【００４０】
ソート指示ボタン６７および絞込み指示ボタン６８はそれぞれ、所定の基準により、マトリクス表示領域５１に表示されたマトリクスの行または列を入れ替えたり表示数を減縮したりする際にユーザによって選択される。これらの機能については後に説明する。
【００４１】
以上のような画面構成とすることにより、ユーザは視覚的、直感的に条件設定を行うことができ、多様な形態の文書や色々な分類手法があっても容易に所望の情報を得ることができる。なお図５に示した画面は例示であり、本実施の形態はこれに限られない。例えば分類項目の種類や表示データの種類によっては、さらに詳細な設定を必要とする場合もある。このときは必要に応じて別のウィンドウを重ねて表示したり、分類項目選択領域６２に選択肢を追加したりすることによって設定を行う。いずれの場合も、ポインティングデバイスを使用して直感的に選択できるような画面構成が望ましい。
【００４２】
ここで分類項目の種類を選択する際の態様のひとつを説明する。図６は行の分類項目が階層構造を有するときにマトリクス表示領域５１に表示されるマトリクスの例を示している。この例はカメラに関する記事を、そこに含まれる「ケース」、「サイズ」、「レンズ」などの被修飾名詞句で分類し、さらにそれらの句を修飾する「しっかりする」、「重い」、「丈夫」などの形容詞句でさらに細分化して分類した場合について示している。すなわちこのときの分類項目は、被修飾名詞句が上位層、形容詞句が下位層の階層構造を有する。一方、列の分類項目は「機種Ａ」、「機種Ｂ」、「機種Ｃ」など、機種ごとに分類する単層構造を有している。
【００４３】
このような状況においては、分類項目選択領域６２には例えば「カメラ語句（上位／下位）」、「カメラ語句（上位）」、「カメラ語句（下位）」といった候補を表示する。ここで「カメラ語句」とはあらかじめ用意された分類項目列、この場合は階層構造を有する分類項目の集合につけられた名前である。なお「名詞句／形容詞句」などの表示でもよい。クラスタリングを行うときは「クラスタリング（上位／下位）」などでもよい。
【００４４】
そして「カメラ語句（上位／下位）」を行の分類項目表示領域５５にドラッグアンドドロップ操作したときは、マトリクス表示領域５１には図６（ａ）に示すように上位層および下位層の分類項目が階層構造のまま表示される。したがってドットが表す数値は、例えば「ケース」に属する文書集合のうち「重い」に属するものと、「機種Ａ」に属する文書集合との積集合に係る数値である。この例では、各機種に対して「何（被修飾名詞句）」が「どう（形容詞句）」であるという内容の記事が多いのか、などを把握することができる。
【００４５】
一方、「カメラ語句（上位）」を選択した場合、マトリクス表示領域５１には図６（ｂ）に示すように、上位層の分類項目が表示される。このときドットが表す数値は、例えば「ケース」に属する文書集合と「機種Ａ」に属する文書集合との積集合に係る数値である。これにより、各機種の「何（被修飾名詞句）に係る記事が多いのか、などを把握することができる。同様に、「カメラ語句（下位）」を選択した場合、図６（ｃ）に示すように下位層の分類項目が表示される。このときは上位層の分類項目に関わらず「重い」なる下位層の分類項目に属する文書を集計して文書集合とし、それと「機種Ａ」に属する文書集合との積集合に係る数値を表示する。これにより「何（被修飾名詞句）」に関わらずどのような形容をされた記事が多いのかを機種ごとに把握できる。
【００４６】
分類項目の階層は図６の例では２層であったが、３層以上でも同様に表示の切替えを行う。このようにポインティングデバイスのみによって表示データを切替えることができるため、分類項目が階層構造を有していても、全体的な傾向の把握から詳細な分析までを効率よく行える。また階層の違いによる結果を容易に比較することができる。
【００４７】
マトリクス生成部１６は、ユーザがソート指示ボタン６７を押下することにより、マトリクス表示領域５１に表示されるマトリクスの行や列を入れ替え、ソートを行ったマトリクスデータを生成する。分類項目によっては、列のソート、行のソート、列および行のソートを選択するサブメニューをさらに表示させてもよい。また、どのような基準によってソートを行うかをサブメニューによって選択するようにしてもよい。ソートの基準としては分類項目の種類や表示データの種類などによって、（１）分類項目名によるソート、（２）合計値によるソート、（３）割合によるソート、（４）分散度によるソート、（５）対角化ソート、などから選択できるようにする。
【００４８】
分類項目名によるソートは、分類項目の文字列の文字コードに基づき、例えばあいうえお順などでソートを行う。合計値によるソートは、各列や各行を構成する要素の数値の合計値に基づき、例えば降順でソートを行う。割合によるソートは、各列や各行を構成する要素の数値の合計値に対する各要素の数値の割合に基づきソートを行う。分散度によるソートは、より多くの分類項目に値が分散しているか否かに基づきソートを行う。分散度には例えば、「ある行（または列）において値（ドット）が存在する分類項目数／その行（または列）に属する分類項目数」などの定義を用いる。
【００４９】
対角化ソートは、マトリクスの対角線にある要素の値に着目し、行または列のどちらか一方のみをソートする場合と、行と列の双方をソートする場合とを用意する。図７は対角化ソートを行う様子を模式的に示している。図７（ａ）は、行の分類項目欄５４に表示された分類項目の順番は固定とし、対角線の領域７０にある要素の値が最も大きくなるように列の分類項目欄５２に表示された分類項目の表示順を入れ替え、ソートを行った例である。対角線の領域７０に着目してソートを行うことにより、行および列の分類項目の並び順を比較するだけで傾向を把握できる場合がある。
【００５０】
対角化ソートにおいて行、または列の一方のみをソートする手法としては、次のような上位優先片側対角化ソートのアルゴリズムが考えられる。なおここでは行を固定し列をソートする場合について述べるが、列を固定し行をソートする場合も「行」と「列」を読み替えることによって同様に実現できる。
（１）ｎ行ｎ列の正方行列Ｔについて、ｉ＝１行目から処理を開始
（２）Ｔの行ベクトルｔｉの要素ｔｉ１，・・・，ｔｉｎのうち、ｉ≦ｊ≦ｎかつ最大の値を有するｔｉｊを求める
（３）ｉ≠ｊの場合はＴのｉ列目とｊ列目を入れ替える
（４）ｉ＜ｎの場合はｉ＝ｉ＋１として（２）から処理を繰り返す
【００５１】
しかし上記アルゴリズムでは、上位の行で決定された列の位置を下位の行で変更できないため、下位の行では最大要素が対角線に位置しない場合もある。そこで以下のような、正方行列Ｔの中で最大の値を有する要素から順に対角化を行う、最大値優先片側対角化ソートのアルゴリズムを採用してもよい。
（１）決定済みの行列番号を格納するリストＬ＝｛｝を用意する
（２）Ｌ中の全ての行列番号ｌｋについてｉ≠ｌｋかつｊ≠ｌｋが成り立つＴの最大要素ｔｉｊを求める
（３）ｉ≠ｊの場合はＴのｉ列目とｊ列目を入れ替える
（４）｜Ｌ｜＜ｎの場合はＬ＝Ｌ∪｛ｉ｝として（２）から処理を繰り返す
【００５２】
図７（ｂ）は、対角線の領域７０にある要素の値が最も大きくなり、かつ対角線の領域７０の左上から右下に向けて値が降順となるように、行の分類項目欄５４に表示された分類項目および列の分類項目欄５２に表示された分類項目の双方についてソートを行った例である。このようなソートを実現するアルゴリズムとしては以下に示す両側対角化ソートがある。
（１）ｎ行ｎ列の正方行列Ｔについてｋ＝１から処理を開始
（２）ｋ≦ｉかつｋ≦ｊが成立する全てのＴの要素の中で最大の値を有する要素ｔｉｊを求める
（３）ｋ≠ｉの場合はＴのｋ行目とｉ行目を入れ替える
（４）ｋ≠ｊの場合はＴのｋ列目とｊ列目を入れ替える
（５）ｋ＜ｎの場合はｋ＝ｋ＋１として（２）から処理を繰り返す
【００５３】
ユーザが絞込み指示ボタン６８を押下した際、マトリクス生成部１６は、マトリクス表示領域５１に表示する分類項目を絞込んだマトリクスデータを生成する。絞り込んだ結果表示される分類項目の数は、固定値としてもよいし、ソートにおいて算出された数値にしきい値を設けて自動的に決定してもよい。また、ユーザがポインティングデバイスで数を設定できるゲージなどを表示することにより、ユーザが指定できるようにしてもよい。
【００５４】
ソート指示ボタン６７と同様に、サブメニューにてどのような手法で絞込みを行うかをユーザが選択できるようにしてもよい。絞込みには上述したようなソートのアルゴリズムを利用してもよい。例えばサブメニューにて「分散度（昇順）」なる絞込み手法を選択した場合は、上述の分散度を各行（または列）に対して算出し、その値が下位となる所定数の行（または列）のみを表示する。表示すべきドットがない、すなわち文書集合が存在しない行や列を削除するようにしてもよい。
【００５５】
マトリクス生成部１６は、図５に示したマトリクス表示画面６０におけるマトリクス表示領域５１に、マトリクス上の各ドットが表す文書集合に係る具体的な情報を表すテキストデータを追加して表示する。図８はドットが表す文書集合に係る情報を表示した際のマトリクス表示画面６０を示している。マトリクス表示領域５１にマトリクスが表示されている状態で、ポインティングデバイスによりあるドット８３の領域を指示すると、そのドットで交差する横方向ガイド線８０および縦方向ガイド線８２が表示されるようにする。これらのガイド線によってユーザは、指示したドットがどの分類項目に属しているのかを把握できる。
【００５６】
さらに横方向ガイド線８０の近傍に横方向情報表示領域８６を、縦方向ガイド線８２の近傍に縦方向情報表示領域８４をポップアップウィンドウなどで表示する。横方向情報表示領域８６には、指示したドットが属する行の分類項目名、当該ドットが表す具体的な数値、当該分類項目に属する要素の数値の合計値などを表示する。図８の例では、分類項目名が「カメラ」、ドットが表す数値として「文書数」が「６」、合計値として文書数が「２１」と表示されている。縦方向情報表示領域８４にも同様の情報を表示する。「文書数」は表示するデータの種類によって割合や語句の出現数などに置き換えられる。
【００５７】
このような画面構成とすることにより、分類項目が多数ありマトリクス５０が煩雑な図となっても、各ドットがどの分類項目を表しているのかを即座に知ることができる。また、ドットで全体的な傾向を把握しながらも、容易な操作で局所的な数値を取得することができる。なおドットの領域を指示した場合と同様に、各分類項目を指示することにより、当該分類項目についての情報、例えば当該分類項目に属する全文書の数や、分類処理において得られた情報などを表示するようにしてもよい。
【００５８】
あるドット８３の領域を選択した状態で、ユーザが分類項目選択領域６２に表示された「本文」６２ａなる候補をさらに選択することにより、当該ドット８３が表す文書集合の本文を表示させる。本文の表示例については後に示す。このときマトリクス生成部１６は、マトリクス生成時にメモリなどに保存した、当該積集合に属する文書の識別情報を分類項目に基づき特定する。そして別に用意した表示用のテンプレートデータに、識別情報を基に記憶部１２から読み出した本文のデータを貼り付けたり、リンクを張ったりすることにより本文表示のためのデータを生成する。該当する文書が多数ある場合などは適宜スクロールやページングのための機能を提供する。ドットを選択する代わりに各分類項目を選択することにより、当該分類項目に属する全ての文書の本文を表示するようにしてもよい。
【００５９】
さらに本文を表示した後、そのデータを例えばｃｓｖ形式で保存できるようにする。保存の指示入力および保存の手順についてはデータ保存のための一般的な手法を用いることができる。このように所望の文書集合の本文を表示したり保存したりすることにより、ユーザは分類結果の数値的な側面ばかりでなく、文書の実態を確認することができる。膨大なデータベースに含まれる文書でも、最初に分類してその傾向をドットで確認してから最終的には所望の文書本体を入手する、という段階を踏むことにより、検索クエリによる検索を繰り返す場合に比べ、格段に効率よく所望の文書に行き着くことができる。
【００６０】
次に本実施の形態における情報表示装置１０が提供する分類手法と、それをマトリクスとして表示することによって得られる情報について例示する。分類手法としては上述したように、元々文書に関連づけられた属性が存在する場合にその属性ごとに分類する手法、所定の分類項目に所定の方法によって文書を振り分ける手法、および文書同士の類似性により文書のまとまり（クラスタ）を生成していくクラスタリングが挙げられる。ここでは所定の分類項目への分類手法、およびクラスタリング手法について簡単に説明する。ただし、本実施の形態における分類手法はここで説明するものに限られず、一般的に提案されている手法のいずれを選択してもよい。
【００６１】
（所定の分類項目への分類）
この分類手法は、あらかじめ分類項目（以後、カテゴリと呼ぶ）とそれに関連する語句群（以後、プロファイルと呼ぶ）を用意し、各文書から抽出した語句群とプロファイルとによって、文書とカテゴリとの類似度を判定し、類似度の高いカテゴリに文書を振り分ける手法である。例えば新聞記事を「政治」、「経済」、「スポーツ」というカテゴリに分類したい場合、「スポーツ」に関連する「野球」、「サッカー」、「試合」といった語句で構成するプロファイルを用意する。プロファイルを構成する各語句はその重要度などによって重み付けされている。
【００６２】
具体的な手法は以下のとおりである。すなわち、まず処理対象文書から語句を形態素解析により抽出する。そして同一内容で表記の異なる語句の表記を統一する。次にそれらの語句の重みベクトルと、その並び順に対応したプロファイルの重みベクトルとに基づき、ベクトル空間法を用いて処理対象文書と各カテゴリとの類似度を計算していく。前者の重みベクトルをＡ＝｛ｗ＿ａ１，ｗ＿ａ２，ｗ＿ａ３，・・・，ｗ＿ａＮ｝、後者の重みベクトルをＢ＝｛ｗ＿ｂ１，ｗ＿ｂ２，ｗ＿ｂ３，・・・，ｗ＿ｂＮ｝とする。ここでＮは処理対象文書から抽出された語句の数、ｗはＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency - Inverse Document Frequency）法などにより導出された語句の重要度である。このとき類似度ｓｉｍ（Ｂ，Ａ）は以下のようになる。
【００６３】
【数２】
2008084151.tif 000004
【００６４】
類似度ｓｉｍ（Ｂ，Ａ）をカテゴリごとに算出していき、最も類似度の高かったカテゴリに処理対象文書を分類する。
【００６５】
（クラスタリングによる分類）
クラスタリングは所定の分類項目を用意せずに文書同士の類似性によって文書のクラスタを形成する手法である。クラスタはトピック、すなわち話題ととらえることもできる。この場合も文書ごとに形態素解析により語句を抽出し、同一内容の語句の表記を統一する。そして全文書について語句の重みベクトルを対応する順序で生成し、文書の組み合わせごとに類似度を計算していく。この類似度も式２で与えられた値を用いてよい。その後、例えば類似度があるしきい値を超えた場合にそれらの文書は類似しているとみなし、同一のクラスタを生成する。
【００６６】
文書から抽出された語句のうち、クラスタを特徴づける語句をクラスタの代表語句として抽出しておく。また代表語句のうち最も特徴的な語句をクラスタ名として決定する。例えば、各語句についてクラスタとの相互情報量を算出し、その値が上位である数個の語句を代表語句、その値が最も高い語句をクラスタ名とする。語句ｔとクラスタＣとの相互情報量ＭＩ（ｔ，Ｃ）は次の式で表される。
【００６７】
【数３】
2008084151.tif 000005
【００６８】
ここでＰ（ｔ）は語句ｔを含む文書が現れる確率であり、（語句ｔを含む文書数／全文書数）で定義される。Ｐ（Ｃ）はクラスタＣに属する文書が現れる確率であり、（クラスタＣに属する文書数／全文書数）で定義される。またＰ（ｔ，Ｃ）は語句ｔを含むクラスタＣに属する文書が現れる確率であり、（語句ｔを含むクラスタＣの文書数／全文書数）で定義される。図２におけるマトリクス５０の列の分類項目欄５２や行の分類項目欄５４にはこのようにして決定したクラスタ名を表示する。
【００６９】
次に各分類手法をマトリクス５０の表示形式に適用した具体例と効果について述べる。なお各例の説明においてはマトリクスを表で表し、図示を簡便化するが、表における各数値はマトリクス上のドットで表現されるものとする。また各表においてマトリクスを構成する行および列の数は簡単のために２ないし３とするが、それに限定されるものではない。
【００７０】
（クラスタリングを利用したプロファイル診断）
表１は行の分類項目を、用意されたカテゴリである「カテゴリ１」、「カテゴリ２」とし、列の分類項目をクラスタリングの結果得られたクラスタ名である「クラスタＡ」、「クラスタＢ」とした場合のマトリクスである。このマトリクス表示の目的は、適正なプロファイルとカテゴリの関係が設定されているかを確認する点にある。すなわち、プロファイルとカテゴリを用意する際に元となった文書のカテゴリの付与基準を精査したり、類似した文書に異なるカテゴリが付与されていないかをチェックしたりする。
【００７１】
【表１】
2008084151.tif 000006
【００７２】
このとき行われるクラスタリングは、カテゴリの数と同一に設定する。このようなマトリクスにおいて数値１〜数値４をドットで表す。例えば数値１として、カテゴリを用意する際の全元文書を対象としてクラスタリングを実行した結果、「カテゴリ１」の文書のうち「クラスタＡ」に分類された文書集合の文書数ｎＡ＿１を表示する。数値２〜４も同様に表示する。または、カテゴリ１に属する全文書集合の文書数ｎ１のうち、クラスタＡに属する文書集合の文書数ｎＡ＿１の割合、すなわちｎＡ＿１／ｎ１を数値１としてもよい。
【００７３】
このようなマトリクスを表示することにより、類似した文書にも関わらず別カテゴリに分類されたものを発見でき、カテゴリの付与基準に内在する問題を洗い出すことができる。
【００７４】
（構成する語句群を利用したプロファイル診断）
表２は行の分類項目および列の分類項目のいずれも、複数のカテゴリにそれぞれ対応して用意された複数のプロファイルである「プロファイル１」、「プロファイル２」、「プロファイル３」とした場合のマトリクスである。このマトリクス表示の目的は、カテゴリ間の類似性をチェックする点にある。例えば「充電」と「電池」というカテゴリがあり、それらのカテゴリのプロファイルが類似している場合、「充電」カテゴリに分類したい文書が「電池」に分類される可能性がある。このような場合に、類似しているプロファイルを統合するなどのプロファイルチューニングを行うことにより、分類精度を向上させることができる。
【００７５】
【表２】
2008084151.tif 000007
【００７６】
このようなマトリクスにおいて数値１〜９をドットで表す。例えば数値２として、「プロファイル１」と「プロファイル２」の類似度を表示する。類似度を表す指標として例えば単語共有率を算出する。
【００７７】
単語共有率ｓｔｒは、プロファイルＣとＤの間で正の重みを持つ単語を共有する割合として以下で定義される値である。
【００７８】
【数４】
2008084151.tif 000008
【００７９】
ここでｓｔｒ（Ｃ，Ｄ）＝ｓｔｒ（Ｄ，Ｃ）は必ずしも成立しない。また同一のプロファイルの組み合わせ、すなわち数値１、５、９に表される単語共有率は１である。式４において単語ｉの重みの与え方を変えることにより、単語共有率の観点を変化させることができる。一般に重みベクトルの要素ｗｉは−１から１の実数値を取ることが可能である。一方、ｗｉに語句の出現の有無を１および０の２値で与えると、ｓｔｒは共有する単語の割合を表す指標となる。また、ｗｉに単語の出現頻度を与えると、ｓｔｒは共有する単語の出現頻度の割合を示す指標となる。
【００８０】
類似度を表す指標として、単語共有率ｓｔｒの他に、コサイン類似度や結束度などを採用してもよい。コサイン類似度は、２つのプロファイルの重みベクトルを式２に適用することによって得られる。結束度ｒｅｌは、プロファイルｐ１とプロファイルｐ２を構成する語句の数により以下のように定義される値である。
【００８１】
【数５】
2008084151.tif 000009
【００８２】
ここでａはプロファイルｐ１を構成する語句の数、ｂはプロファイルｐ２を構成する語句の数、ｃはプロファイルｐ１とプロファイルｐ２とで共通に存在する語句の数である。
【００８３】
なおコサイン類似度および結束度は、同じプロファイルの組み合わせでは同じ値となるため、三角行列である表３のようなマトリクスとする。ここで「−」で表される要素はドットを表示しない。この場合も、同一のプロファイルの組み合わせ、すなわち数値３、５、７に表されるコサイン類似度および単語共有率は１である。
【００８４】
【表３】
2008084151.tif 000010
【００８５】
（正解カテゴリと分類カテゴリの関係把握）
表４は行の分類項目および列の分類項目ともに、用意されたカテゴリである「カテゴリ１」、「カテゴリ２」としているが、行の分類項目は目視などにより正しく分類した場合であり、列の分類項目は分類器などによって機械的に分類した場合である。前者を「カテゴリ１（正解）」、後者を「カテゴリ１（分類）」などと表記している。このマトリクス表示の目的は、機械的に行った分類と正解との関係を視覚化する点にある。
【００８６】
【表４】
2008084151.tif 000011
【００８７】
表４において行および列の分類項目は同一である。このようなマトリクスにおいて数値１〜４をドットで表す。例えば数値１として、「カテゴリ１（正解）」に分類された文書集合の文書数ｎ１（正解）のうち、「カテゴリ１（分類）」に分類された文書集合の文書数ｎ１（分類）＿（正解）の割合、ｎ１（分類）＿(正解)／ｎ１（正解）なる値を表示する。同様に数値２〜４の値を表示する。このとき数値１および数値４は正解に対する分類器の再現率と考えることができる。
【００８８】
あるいは数値１として、「カテゴリ１（分類）」に分類された文書の文書数ｎ１（分類）のうち、「カテゴリ１（正解）」に分類された文書の文書数ｎ１（正解）＿（分類）の割合、ｎ１（正解）＿（分類）／ｎ１（分類）を表示してもよい。数値２〜４も同様の値を表示する。このとき数値１および数値４は分類器による分類の正解に対する適合率と考えることができる。
【００８９】
ドットによって再現率を表すマトリクスを表示させた状態で、ユーザが入力部２０であるポインティングデバイスでマトリクス表示領域５１をクリックすると、適合率を表すマトリクスへと表示が切替わるようにしてもよい。適合率から再現率への切替えも同様に行ってよい。このようなマトリクスを表示することにより、分類器による誤分類の多いカテゴリについて、どのカテゴリに誤分類されているのかを視覚的に把握することができ、プロファイルの調整方針を立てるうえでの知見を得ることができる。
【００９０】
（分類結果の時系列分析）
表５は行の分類項目を、用意されたカテゴリである「カテゴリ１」、「カテゴリ２」とし、列の分類項目を文書に関連付けて記憶された作成日、登録日などの時系列単位である「時系列単位Ａ」、「時系列単位Ｂ」とした場合のマトリクスである。時系列単位とは例えば、２００６年、２００７年・・・や、上半期、下半期など、ある期間を指す名前である。このマトリクスの目的は、文書の経時的な変化をカテゴリごとに把握する点にある。
【００９１】
【表５】
2008084151.tif 000012
【００９２】
この場合は数値１として、「カテゴリ１」に分類された文書集合の文書数ｎ１のうち、「時系列単位Ａ」に属する文書集合の文書数ｎＡ＿１の割合、すなわちｎＡ＿１／ｎ１なる値を表示する。数値２〜４も同様である。この値を表示することにより、あるカテゴリについて出現割合の高い時期を把握することができる。あるいは数値１として、「時系列単位Ａ」に属する文書集合の文書数ｎＡのうち、「カテゴリ１」に分類された文書集合の文書数ｎ１＿Ａの割合、すなわちｎ１＿Ａ／ｎＡなる値を表示してもよい。数値２〜４も同様である。この値を表示することにより、ある期間について出現割合の高いカテゴリを把握することができる。このときも上述同様、ユーザがマトリクス表示領域５１をクリックすることによりマトリクスを切替えて表示するようにしてよい。
【００９３】
このようなマトリクスを表示することにより、例えばある時期に急激に増加した話題を容易に把握でき、当該文書集合のみをテキストマイニングなどで分析することにより、注目されている話題に絞り込んだ解析を効率よく行うことができる。また、広告を出すなどのイベントが行われた時期と比較することにより、イベントが話題に与える影響などを把握することができる。さらにいずれのカテゴリにも分類されなかった文書数の変化を追うことができ、その傾向によって新たにプロファイル調整を行う時期を検討したり、その文書を確認して新製品の提案に繋がる意見を発掘したりすることができる。
【００９４】
表５のマトリクスを社内で活用する場合、あらかじめ各カテゴリを社内の部門に割り当て、ユーザが行の分類項目表示領域５５をクリックした際に、各カテゴリが属する部門別に集計し直したマトリクスを表示するようにしてもよい。これにより部門ごとの文書数割合の経時変化を確認でき、例えば苦情数の傾向などを部門ごとに把握することができる。
【００９５】
表５と同様にして、作成した人の性別、職業などあらゆる属性で分類した結果を表示できる。例えば割合の高くなり易い属性や、属性ごとの割合が似たような分布となり易いカテゴリなどについて傾向を把握することができる。
【００９６】
（クラスタリング結果の把握）
表６は行の分類項目をクラスタ名である「クラスタ１」、「クラスタ２」とし、列の分類項目をクラスタ名である「クラスタＡ」、「クラスタＢ」とした場合のマトリクスである。ここで行の分類項目を生じさせるクラスタリング手法と列の分類項目を生じさせるクラスタリング手法とは異なる手法とする。このマトリクスの目的は、異なるクラスタリング手法におけるクラスタリング結果を比較する点にある。
【００９７】
【表６】
2008084151.tif 000013
【００９８】
ここではクラスタ数の設定が大きい場合と小さい場合との結果を比較したり、文書単位でのクラスタリング結果と、外部の話題分割器を利用してより小さな話題単位に分けてからクラスタリングを行った結果などを比較する。この場合は数値１として例えば、ある手法によって「クラスタ１」に分類された文書集合の文書数ｎ１のうち、別の手法によって「クラスタＡ」に分類された文書集合の文書数ｎＡ＿１の割合、すなわちｎＡ＿１／ｎ１なる値を表示する。数値２〜４も同様である。
【００９９】
このようなマトリクスを表示することにより、例えば設定するクラスタ数を増加させたとき、多くのクラスタに分散するクラスタや、あまり分散しないクラスタなど、各クラスタの変動を視覚的に把握することができる。このとき、設定するクラスタ数を増加させても文書集合に変化がないクラスタは、ドットをグレーで表示するなどして目立たなくさせてもよい。これにより文書集合に変化があったクラスタの分散のみを容易に把握することができる。
【０１００】
また、１つの文書に複数の話題を含む場合に、その話題の分散具合を確認できる。処理対象文書が顧客からの問い合わせ文であった場合などに、どのような話題が同時に問い合わせられることが多いのか、あるいはどのような話題の連続性で問い合わせが行われるのか、などを把握することができる。
【０１０１】
（クラスタの代表語句を利用した話題の関連性把握）
表７は行の分類項目を、各クラスタの代表語句である「クラスタ１の代表語句」、「クラスタ２の代表語句」とし、列の分類項目をクラスタ名である「クラスタ１」、「クラスタ２」とした場合のマトリクスである。クラスタの代表語句は例えば最大５語と設定する。また表示スペースなどに鑑み、マトリクス上の表記は行の分類項目においてもクラスタ名のみを表示するようにしてもよい。
【０１０２】
上述のクラスタリング結果の把握が「クラスタ１」と「クラスタＡ」に共通に属する“文書”を表示することによって行われたのに対し、この場合はクラスタの“代表語句”を介して話題の関連性を把握することを目的とする。例えば、クラスタ２に属する文書のうちクラスタ１の代表語句を含む文書集合の割合などを算出する。このような文書集合は、主にクラスタ２という話題について述べながらも、クラスタ１に関する話題にも触れている文書ということになる。すなわち、このような文書が多いということは、クラスタ１とクラスタ２は関連性の強い話題である、と考えられる。これは前述したとおり、クラスタの代表語句はクラスタを特徴づける語句であるため、本来は他のクラスタに属する文書に多く出現することはない、という性質を利用している。
【０１０３】
【表７】
2008084151.tif 000014
【０１０４】
表７のマトリクスにおいて数値１は、「クラスタ１」の代表語句を少なくとも１語含む文書集合の文書数ｎ１（語句）のうち、「クラスタ１」に分類された文書集合の文書数ｎ１（クラスタ）＿(語句)の割合、すなわちｎ１（クラスタ）＿(語句)／ｎ１（語句）なる値を表示する。数値２〜４も同様である。
【０１０５】
このようなマトリクスを用いた場合の実用例を次に挙げる。例えばクラスタ１のクラスタ名が「ファインダー」、その代表語句が「ファインダー／動き／屋外」であり、クラスタ２のクラスタ名が「液晶」、その代表語句が「液晶／画面／モニター」であったとする。このとき、「クラスタ１の代表語句」を分類項目とする行の各要素のうち、クラスタ１自身の値である数値１以外に数値２で高い値を示していたとする。これはすなわち、クラスタ１「ファインダー」の代表語句がクラスタ２「液晶」に属する文書に比較的多く出現している状態である。
【０１０６】
そこで数値２を表すドットの領域を選択し、上述のように当該文書集合の本文を表示させると、例えば「“屋外”で液晶が見にくいのでアナログカメラのように目で覗いて撮影する。」、「“動き”のあるものを撮影するときは、液晶よりファインダーの方が適している。」などといった文章を得ることができる。すなわち、クラスタ１「ファインダー」の代表語句である「ファインダー／動き／屋外」が、「ファインダー」の話題を表すものと想定し、その語句の分布を見ることで、主に「液晶」について述べながら「ファインダー」の話題にも触れている文書を確認することができる。
【０１０７】
図９は表７のマトリクス構成において文書の本文を表示させたときの表示部１８における画面の構成例を示している。本文表示画面９８は凡例表示領域９０、本文表示領域９２、強調表示領域９４、および文書情報表示領域９６を含む。この表示は例えばクラスタ１「携帯」に分類され、かつクラスタ２「大き」の代表語句を含む文書集合を現す、数値３のドットを選択して本文を表示させた場合である。このとき本文表示画面９８は、本文のどの語句がどのクラスタの代表語句であるかを色別に強調表示する。
【０１０８】
まず凡例表示領域９０には各クラスタを強調するための枠の色の凡例を表示する。同図ではクラスタ「携帯」の代表語句には白色の枠９０ａ、クラスタ「大き」の代表語句には黒色の枠９０ｂを用いている。当然それ以外の色でもよい。本文表示領域９２には本文を表示し、強調表示領域９４には当該本文に含まれる代表語句に強調のための白色の枠９０ａ、黒色の枠９０ｂを施した文を表示する。同図の文ではクラスタ「大き」の代表語句として「大きさ」が黒色の枠９０ｂで、クラスタ「携帯」の代表語句として「重さ」および「携帯性」が白色の枠９０ａで囲まれて表示されている。文書情報表示領域９６には表示させた文書と関連づけて記憶されている情報、すなわち当該文書を含むファイル名、作成者の性別、年代、職業、作成日などを表示する。表示すべき文書が複数ある場合はページを切替えられるようにして複数ページに渡って表示させてもよい。
【０１０９】
以上のような構成とすることにより、特定の話題のみと強く関連する話題や、複数の話題と広く関連する話題を把握することができる。そして「話題１」と「話題２」という２つの観点から書かれた点に共通性を有する文書を絞り込み、確認することができる。また数値を示すドットによって、「話題１」と「話題２」が関連して述べられているという傾向を把握することができる。
【０１１０】
（クラスタの固有表現分析）
表８は行の分類項目をクラスタ名である「クラスタ１」、「クラスタ２」とし、列の分類項目を固有表現のカテゴリ名である「固有表現カテゴリＡ」、「固有表現カテゴリＢ」とした場合のマトリクスである。ここで固有表現とは、商品名、組織名、地名、人名などの固有名詞や、日時、期間、金額、数量、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）、メールアドレス、電話番号など、物や数を識別する情報である。したがって「固有表現カテゴリＡ」などは、具体的な固有名詞など、またはその集合になる。例えば、「山田」、「田中」といった固有名詞のほか、それらを包含する集合として「人名」としてもよい。このマトリクスの目的は、各クラスタにどのように固有表現が分布しているかを把握する点にある。
【０１１１】
【表８】
2008084151.tif 000015
【０１１２】
ここで数値１として例えば、「クラスタ１」に分類された文書集合の文書数ｎ１のうち、「固有表現カテゴリＡ」が抽出された文書集合の文書数ｎＡ＿１の割合、すなわちｎＡ＿１／ｎ１なる値を表示する。数値２〜４も同様である。このようなマトリクスを表示することにより、話題と固有表現とをクロス分析することができ、地域や人物、組織名等に密接に関連する話題や、それ以外の話題について容易に知見を得ることができる。
【０１１３】
（語句の時系列分析）
表９は行の分類項目を、文書から抽出された語句である「語句１」、「語句２」とし、列の分類項目を文書に関連付けて記憶された作成日、登録日などの時系列単位である「時系列単位Ａ」、「時系列単位Ｂ」とした場合のマトリクスである。文書から語句を抽出する処理は、情報表示装置１０の外部の装置が行ってよく、このとき情報表示装置１０の記憶部１２には抽出された語句と各文書とが関連付けて記憶されている。また時系列単位は（分類結果の時系列分析）において説明したのと同様の分類項目である。このマトリクスの目的は、文書中に出現する語句を時系列分析する点にある。
【０１１４】
【表９】
2008084151.tif 000016
【０１１５】
抽出された語句のうち、表９のマトリクスの行の分類項目に表示する語句の数、すなわち行の数はあらかじめ設定しておく。例えば頻度が上位の２０語句などとする。ここで数値１として例えば、「語句１」を含む文書集合の文書数ｎ１のうち、「時系列単位Ａ」に属する文書集合の文書数ｎＡ＿１の割合、すなわちｎＡ＿１／ｎ１なる値を表示する。数値２〜４も同様である。
【０１１６】
処理対象の文書が商品に関する顧客の問い合わせや苦情などである場合、文書の本文が例えば「印刷でエラーが発生した」であると「印刷」、「エラー」、「発生」という語句が抽出され、行の分類項目となる。表９のマトリクスはこれらの語句を含む文書数の経時変化を表示する。これにより、例えばある時期に急激に増加した語句に着目して分析を行うことが容易になり、顧客の声の変化や問題点の迅速な把握が可能になる。
【０１１７】
（フレーズによる意見傾向分析）
表１０は行の分類項目を文書より抽出された名詞句である「名詞句１」、「名詞句２」とし、列の分類項目を文書より抽出された形容詞句である「形容詞句Ａ」、「形容詞句Ｂ」とした場合のマトリクスである。列の分類項目は形容詞句に代わり動詞句、あるいは形容詞句と動詞句の組み合わせでもよい。（語句の時系列分析）と同様、文書から名詞句、形容詞句、動詞句を抽出する処理は、情報表示装置１０の外部の装置が行ってよい。このマトリクスの目的は、抽出された名詞句と、形容詞句あるいは動詞句との係り受けの関係、すなわちフレーズの一覧を文書数とともに視覚化する点にある。
【０１１８】
【表１０】
2008084151.tif 000017
【０１１９】
ここで数値１として例えば、形容詞句と係り受けをなす「名詞句１」の出現数ｎ１に対する、「名詞句１」と「形容詞句Ａ」による係り受けの出現数ｎＡ＿１の割合、すなわちｎＡ＿１／ｎ１なる値を表示する。数値２〜４も同様である。列の分類項目を動詞句や形容詞句と動詞句の組み合わせとした場合も同様の数値を表示する。表示切替ボタンを表示させることで、それらのマトリクスを切替えて表示できるようにする。また行の分類項目である、形容詞句などと係り受けをなす名詞句の数が多い場合は、出現数ｎ１が上位である名詞句のみを表示するよう、あらかじめ表示する名詞句の数の上限を設定しておく。
【０１２０】
このようなマトリクスを表示することにより、文書中に出現する係り受けを一覧表示でき、何がどう書かれているか、といった文書のポイントの傾向を容易に把握することができる。例えば処理対象の文書が商品に関するアンケートの回答文などである場合、名詞句「液晶」について、「見にくい」、「大きい」、「小さい」などの形容詞句との係り受け関係が抽出され、各分類項目として表示される。また出現頻度の大小が視覚的に示される。これにより「液晶」についての印象や評価を容易に確認することができる。
【０１２１】
（クラスタとフレーズによる意見傾向分析）
表１１は行の分類項目をクラスタ名である「クラスタ１」、「クラスタ２」とし、列の分類項目を文書から抽出されたフレーズである「フレーズＡ」、「フレーズＢ」とした場合のマトリクスである。このマトリクスの目的は、クラスタとフレーズの関係を把握する点にある。
【０１２２】
【表１１】
2008084151.tif 000018
【０１２３】
ここで数値１として例えば、「クラスタ１」に属する文書集合の文書数ｎ１に対する、当該文書集合に含まれる「フレーズＡ」の出現数ｎＡ＿１の割合、すなわちｎＡ＿１／ｎ１なる値を表示する。数値２〜４も同様である。列の分類項目であるフレーズは階層構造を有することができる。この場合は上述したように、階層を切替えてマトリクスを表示できるようにする。例えば被修飾名詞句や形容詞句ごとに集計したものを表示したり、階層構造を展開して被修飾名詞句と形容詞句を列の分類項目として共に表示したりする。また異なるフレーズの数が多い場合は、出現数が上位であるフレーズのみを表示するよう、あらかじめ表示するフレーズの数の上限を設定しておく。
【０１２４】
このようなマトリクスを表示することにより、あるクラスタにはどのようなフレーズが頻出するか、など、クラスタとフレーズとの関係を取得でき、どの話題について何がどう書かれているか、といった文書のポイントの傾向をより的確に把握することができる。例えば処理対象の文書がカメラに関するアンケートの回答文などである場合、クラスタ１「本体」に属する文書集合に、フレーズＡ「ほこり−つきやすい」、フレーズＢ「ほこり−入りやすい」といったフレーズの出現数が多ければ、カメラの本体にほこりがつきやすいという問題があることが容易に把握される。
【０１２５】
（フレーズを利用した属性分析）
表１２は行の分類項目を文書から抽出されたフレーズである「フレーズ１」、「フレーズ２」とし、列の分類項目を文書に関連付けて記憶された属性の値である「属性Ａ」、「属性Ｂ」とした場合のマトリクスである。このマトリクスの目的は、フレーズと属性の関係を把握する点にある。
【０１２６】
【表１２】
2008084151.tif 000019
【０１２７】
ここで数値１として例えば、処理対象の文書集合における「フレーズ１」の出現数ｎ１に対する、「属性Ａ」に属する文書集合における「フレーズ１」の出現数ｎＡ＿１の割合、すなわちｎＡ＿１／ｎ１なる値を表示する。数値２〜４も同様である。この数値によって、あるフレーズについて出現割合の高い属性を把握することができる。あるいは数値１として「属性Ａ」に属する文書集合におけるフレーズの出現数ｎＡに対する、「属性Ａ」に属する文書集合における「フレーズ１」の出現数ｎＡ＿１の割合、すなわちｎＡ＿１／ｎＡなる値を表示してもよい。この数値によって、ある属性の値について、出現割合の高いフレーズを把握することができる。
【０１２８】
また、列の分類項目表示領域５３のいずれかの分類項目、すなわち属性の値を選択して本文表示を行うと、当該属性に属する文書集合の本文が表示されるようにする。一方、行の分類項目表示領域５５のいずれかの分類項目、すなわちフレーズを選択して本文表示を行うと、当該フレーズを含む文書集合の本文が表示されるようにする。また、図形表示領域５７のあるドットの領域を選択して本文表示を行うと、対応するフレーズを含み、対応する属性に属する文書集合の本文が表示されるようにする。
【０１２９】
行の分類項目であるフレーズは（クラスタとフレーズによる意見傾向分析）と同様、階層構造を有していてよく、この場合は上述したように階層を切替えてマトリクスを表示できるようにする。また異なるフレーズの数が多い場合は、出現数が上位であるフレーズのみを表示するよう、あらかじめ表示するフレーズの数の上限を設定しておく。さらに行の分類項目は、フレーズに代わり共起頻度上位タームペアとしてもよい。共起頻度上位タームペアとは、一文中に出現する語句のペアを頻度順に並べてその上位を取得したものである。
【０１３０】
このようなマトリクスを表示することにより、何がどうである、何をどうして欲しいといった、文書のポイントを把握できるフレーズの出現度合いを、文書に対応する属性と関連づけて取得することができる。これにより、例えば処理対象の文書が顧客の意見であった場合に、顧客の性別ごとに何をどうして欲しいかの傾向を把握したり、時系列単位で何がどうであるかの推移を容易に把握することができる。
【０１３１】
（アフェクト度時系列分析）
表１３は行の分類項目を評価フレーズに含まれる名詞句である「評価フレーズの名詞句１」、「評価フレーズの名詞句２」とし、列の分類項目を文書に関連付けて記憶された作成日、登録日などの時系列単位である「時系列単位Ａ」、「時系列単位Ｂ」とした場合のマトリクスである。ここで評価フレーズとは文書から抽出されたフレーズのうち、評価に係るフレーズのことであり、例えば、被修飾名詞句「画質」と形容詞句「悪い」のような係り受けである。このマトリクスの目的は、アフェクト度の経時変化を把握する点にある。
【０１３２】
【表１３】
2008084151.tif 000020
【０１３３】
ここで数値１として例えば、「時系列単位Ａ」に属する文書集合における「評価フレーズの名詞句１」のアフェクト度を表示する。数値２〜４も同様である。ここでアフェクト度は評価の度合いを数値化したものであり次のように定義される。
印象表現のアフェクト度＝程度副詞の程度値×印象表現語のアフェクト度
被修飾名詞句のアフェクト度＝Σ（印象表現のアフェクト度×印象表現語を含む印象表現の頻度）／（アフェクト度が得られた印象表現語の頻度）
【０１３４】
ここでΣは算出結果の合計である。アフェクト度の算出に先立ち、あらかじめ印象表現語とその印象表現語が表すアフェクト度とを関連付けて記憶部１２に記憶させておく。また程度副詞が印象表現語をどの程度強調するかを表す程度値を、各程度副詞と関連付けて記憶部１２に記憶させておく。これにより上記の定義を用いて印象表現のアフェクト度が得られる。また被修飾名詞句のアフェクト度は定義のとおり、同じ名詞句を有する印象表現について、頻度を考慮したそれぞれの印象表現のアフェクト度を足し合わせ、さらにアフェクト度が得られた印象表現の数で割ることによって得られる。この数値は名詞句の印象表現あたりのアフェクト度であり、被修飾名詞句が表している対象に対する情動性を表している。
【０１３５】
例えばある文書集合において、被修飾名詞句「ボディー」に係る形容詞句として「キュート」が２回、「頑丈」が２回、「アンバランス」１回が出現した場合を考える。それらの形容詞句のアフェクト度がそれぞれ「３」、「３」、「−１」であるとき、「ボディー」のアフェクト度は（３×２＋３×２＋（−３×１））／５＝１．８と算出できる。
【０１３６】
表１３のマトリクスにさらに、アフェクト度の平均を表す行および列を追加して表示してもよい。例えばマトリクスの右側に列を追加し、全期間における「評価フレーズの名詞句１」の平均アフェクト度などをドットで表示したり、マトリクスの下側に行を追加し、「時系列単位Ａ」における全名詞句の平均アフェクト度などをドットで表示してもよい。
【０１３７】
アフェクト度は正、負の実数値を取りうるため、ドットの色で正負を表し、ドットの大きさで絶対値を表してもよい。例えばアフェクト度が正の場合は青、負の場合は赤、０の場合はグレーというように３色で表示し、絶対値によって大きさを決定する。このような構成とすることにより、１つの画面内でアフェクト度の推移を名詞句ごとに追うことができ、比較や分析が容易になる。
【０１３８】
また、列の分類項目表示領域５３のいずれかの分類項目、すなわち時系列単位を選択して本文表示を行うと、当該時系列単位に属する文書集合のうち評価フレーズの名詞句を含む文書集合の本文が表示されるようにする。一方、行の分類項目表示領域５５のいずれかの分類項目、すなわち評価フレーズの名詞句を選択して本文表示を行うと、当該評価フレーズの名詞句を含む文書集合の本文が表示されるようにする。また、図形表示領域５７のあるドットの領域を選択して本文表示を行うと、対応する評価フレーズの名詞句を含む文書集合のうち、対応する時系列単位に属する文書集合の本文が表示されるようにする。この際、本文に含まれる評価フレーズを属性として抜き出して表示する。
【０１３９】
図１０は表１３のマトリクス構成において文書の本文を表示させたときの表示部１８における画面の構成例を示している。本文表示画面１０８は文書データ表示領域１１０を含む。文書データ表示領域１１０は、被修飾名詞句表示領域１１２、形容詞句表示領域１１４、本文表示領域１１６、および属性表示領域１１８を含む。同図は例えば、商品であるカメラに関する顧客の感想文などを処理対象としており、評価フレーズの名詞句として「撮影」を含む文書集合を選択して本文を表示させた場合の画面である。そのため被修飾名詞句表示領域１１２には全ての文において「撮影」と記載されている。
【０１４０】
また、各文書に含まれる評価フレーズの形容詞句が本文から抜き出され、形容詞句表示領域１１４に記載されている。これにより、本文表示領域１１６に記載されている各文書の評価のポイントを一見して確認することができる。属性表示領域１１８には文書を作成した人の性別や年代などの属性が記載されている。これにより、どのような顧客層がどのような評価をしているかの傾向を把握しながら、場合によって本文を参照し具体的な内容を確認する、といったことが一画面で行え、集計や分析を効率的に行うことができる。
【０１４１】
図１１および図１２は、同じく表１３のマトリクス構成において文書の本文を表示させたときの表示部１８における画面構成の別の例を示している。この例では２段階の処理により本文を表示する。まず１段階目として選択した名詞句を含む文書集合における、当該名詞句を含む評価フレーズの出現数およびアフェクト度を一覧表示する。図１１はその際の画面構成例を示している。評価フレーズカウント表示画面１２８は、被修飾名詞句表示領域１２０および形容詞句表示領域１２２を含む。被修飾名詞句表示領域１２０には、表１３のマトリクス表示において選択されたドットに対応する、評価フレーズの名詞句およびその出現数が表示される。同図では名詞句「撮影」および出現数「３７」が表示されている。
【０１４２】
形容詞句表示領域１２２には、選択されたドットに対応する名詞句と係り受けをなす形容詞句およびその出現数とアフェクト度が表示される。同図では形容詞句として「不向き」、「よい」、「〜安定」が表示され、それぞれの出現数が「７」、「３」、「２」、アフェクト度が「不評  中」、「好評  中」、「不評  低」と表示されている。ここでアフェクト度の表示は、各形容詞句のアフェクト度を言葉によって表現している。すなわち、アフェクト度が正の値であれば好評、負の値であれば不評であり、さらにその程度を高、中、低の３段階で表している。例えばアフェクト度が−３の形容詞句は「不評  中」、アフェクト度が４．５の形容詞句は「好評  高」などと表示する。それらの対応関係はあらかじめ設定して記憶部１２に記憶させておく。
【０１４３】
評価フレーズカウント表示画面１２８において形容詞句選択チェックボックス１２４がチェックされたら、本文表示の２段階目として、形容詞句のいずれかを含む文書集合、すなわち表１３のマトリクスで選択したドットに対応した文書集合の本文を表示する。図１２はその際の画面構成例を示している。なお、評価フレーズカウント表示画面１２８において個々の形容詞句の先頭にあるチェックボックスがチェックされた場合は、各形容詞句を含む文書集合の本文のみを表示する。
【０１４４】
図１２における本文表示画面１３０は、全文表示指示領域１３２、形容詞句表示領域１３６、本文表示領域１３８、クラスタ名表示領域１４０、属性表示領域１４２を含む。形容詞句表示領域１３６には、評価フレーズカウント表示画面１２８に表示した形容詞句を表示し、本文表示領域１３８には各形容詞句を含む文書のうち、該当箇所を含む所定長の文を表示する。同図では例えば、形容詞句「不向き」を含む７件の文書の本文が、上から順に表示され、次の形容詞句「よい」を含む３件の文書の本文が、その次に表示されている。本文表示では着目する名詞句および形容詞句を枠で囲ったり色付けを行うなどして強調表示する。
【０１４５】
クラスタ名表示領域１４０には各文書が属するクラスタのクラスタ名、例えば「大き」、「室内」、「動画」などを表示する。これにより表示している文書が主に何を話題にしたものであるかが容易に把握できる。属性表示領域１４２には図１０の画面例と同様、文書を作成した人の性別や年代などが記載される。また、各行の先頭に表示した全文表示指示領域１３２がクリックされた場合は、選択された行の文書の全文をさらに表示する。
【０１４６】
本文表示を２段階にすることにより、アフェクト度や出現数などを確認したうえで本文を表示させることができ、文書集合が多数となった場合でも効率よく絞り込みが行える。またアフェクト度、出現数、クラスタ名、本文といった多角的なデータを容易に関連付けて理解することができる。
【０１４７】
（アフェクト度属性分析）
表１４は行の分類項目を文書集合に含まれる印象表現語句である「印象表現語句１」、「印象表現語句２」とし、列の分類項目を文書に関連付けて記憶された属性の名前である「属性Ａ」、「属性Ｂ」とした場合のマトリクスである。このマトリクスの目的は、用いられる印象表現と属性との関係をアフェクト度を利用して把握する点にある。
【０１４８】
【表１４】
2008084151.tif 000021
【０１４９】
ここで数値１として例えば、「属性Ａ」に属する文書集合における「印象表現語句１」の頻度を考慮したアフェクト度を表示する。数値２〜４も同様である。例えば「印象表現語句１」が「キュート」、「印象表現語句２」が「アンバランス」なる語句であり、「属性Ａ」が「男性」、「属性Ｂ」が「女性」であったとする。「キュート」の固有のアフェクト度が３、「男性」および「女性」が作成した文書における「キュート」の頻度がそれぞれ２、および１０であるとする。また、「アンバランス」の固有のアフェクト度が−３、「男性」および「女性」が作成した文書における「アンバランス」の頻度がそれぞれ１２、および４であるとする。このとき頻度を考慮した各語句のアフェクト度は固有のアフェクト度に頻度を乗算して得られるため、数値１は６、数値２は３０、数値３は−３６、数値４は−１２となる。
【０１５０】
図１３はこのデータをドットで表した場合のマトリクスを示している。同図のマトリクス５０において列の分類項目欄５２には「男性」、「女性」なる属性名が表示され、行の分類項目欄５４には「キュート」、「アンバランス」なる印象表現語句が表示されている。図形表示欄５６にはドットの大きさおよび色で、各印象表現語句のアフェクト度が属性ごとに表示されている。ここでは表示の便宜上、白色および黒色でアフェクト度の正および負を表している。
【０１５１】
このようなマトリクスを表示することにより、例えば「女性」はアフェクト度が正の表現、すなわち好評の評価をする際に「キュート」という語句を多く用いる、不評の評価をする際、「アンバランス」という語句はどちらかといえば「男性」が多く用いる、といった、印象表現と属性との関係を傾向として把握することができる。
【０１５２】
（ＦＡＱ作成支援）
表１５は行の分類項目を顧客からの問合せ文をクラスタリングした際のクラスタ名である「クラスタ１（問合せ）」、「クラスタ２（問合せ）」とし、列の分類項目を問合せ文に対する回答文をクラスタリングした際のクラスタ名である「クラスタＡ（回答）」、「クラスタＢ（回答）」とした場合のマトリクスである。問合せ文および回答文は、電子メールや葉書に記載された文章や、電話における音声を文書化したものなどである。行および列に表示させるクラスタの数は同一としてよい。このマトリクスの目的は問合せに対する回答のばらつきや、回答に対する問合せのばらつきを把握する点にある。
【０１５３】
【表１５】
2008084151.tif 000022
【０１５４】
ここで数値１として例えば、「クラスタ１（問合せ）」に属する文書集合の文書数ｎ１のうち、「クラスタＡ（回答）」に属する文書集合の文書数ｎＡ＿１の割合、すなわちｎＡ＿１／ｎ１なる値を表示する。数値２〜４も同様である。この値は問合せの内容に対する回答の内容のばらつきを表す。一方、数値１として例えば「クラスタＡ（回答）」に属する文書集合の文書数ｎＡのうち、「クラスタ１（問合せ）」に属する文書集合の文書数ｎＡ＿１の割合、すなわちｎＡ＿１／ｎＡなる値を表示してもよい。この値は回答の内容に対する問合せの内容のばらつきを表す。なおユーザがマトリクス表示領域５１をクリックすることによりこれらの数値を切替えて表示するようにしてもよい。
【０１５５】
例えばある問合せに対して回答の内容のばらつきが大きい場合、そのような問合せに対する回答基準を明確化する必要がある。このように問合せの内容に対する回答の内容のばらつきをマトリクス表示することにより、回答する側の改善点を把握することができる。また、回答の内容に対する問合せの内容のばらつきをマトリクス表示することにより、問合せ者と回答者の用いる用語のばらつきを把握したり、よくある回答からＦＡＱを作成するために回答の類似性を把握したりすることができる。
【０１５６】
（ＦＡＱ検索文時系列分析）
表１６は行の分類項目をＦＡＱ検索において質問者が入力した検索文である「検索文１」、「検索文２」とし、列の分類項目を入力された時系列単位である「時系列単位Ａ」、「時系列単位Ｂ」とした場合のマトリクスである。ここで検索文とは目的のドキュメントを検索するためにＦＡＱ検索システムにおいて入力された、「郵便番号」といった検索文字列、あるいは「７桁の郵便番号について知りたい」といった文章のことである。表１６に表示する検索文は頻度が上位のものとし、表示させる数はあらかじめ設定しておく。このマトリクスの目的は、ＦＡＱ検索において入力された検索文の経時変化を把握する点にある。
【０１５７】
【表１６】
2008084151.tif 000023
【０１５８】
ここで数値１として例えば、全期間における「検索文１」の入力件数ｎ１に対する、「時系列単位Ａ」に入力された「検索文１」の入力件数ｎＡ＿１の割合、すなわちｎＡ＿１／ｎ１なる値を表示する。数値２〜４も同様である。この数値により、ある検索文の入力頻度が高い時期などを特定できる。一方、数値１として例えば「時系列単位Ａ」に入力された検索文の入力件数ｎＡにおける「検索文１」の入力件数ｎＡ＿１の割合、すなわちｎＡ＿１／ｎＡなる値を表示してもよい。この数値により、ある期間において入力件数の多い検索文などを特定できる。なおユーザがマトリクス表示領域５１をクリックすることによりこれらの数値を切替えて表示するようにしてもよい。
【０１５９】
また行の分類項目は検索文そのものでもよいし、検索文から抽出した語句別に分類項目としてもよい。このようなマトリクスを表示することにより、例えば問合せが増加している検索文について把握でき、当該問合せに対応するコンテンツを拡充させたり商品の問題点を抽出したり、といった改善に向けた対策を迅速に立てることができる。
【０１６０】
行の分類項目を質問文から抽出された語句として同様のマトリクスを表示してもよい。ここで質問文とはＦＡＱに含まれる質問、すなわち“よくある質問”のことであり、例えば「印刷でエラーが発生した」といった文章である。このような文章に対し語句抽出処理を行い抽出された語句によって分類を行う。上記の文章では例えば「印刷」、「エラー」、「発生」という語句が抽出される。語句の抽出処理は情報表示装置１０の外部の装置が行ってもよく、その場合は抽出された語句を文書および属性と関連づけて記憶部１２に記憶しておく。行の分類項目を質問文から抽出された語句とした場合も、検索文と同様の効果を得ることができる。
【０１６１】
（ＦＡＱ検索文のカテゴリ分析）
表１７は行の分類項目をＦＡＱ検索において質問者が入力した検索文である「検索文１」、「検索文２」とし、列の分類項目を検索文に対応するカテゴリ名である「カテゴリＡ」、「カテゴリＢ」とした場合のマトリクスである。このマトリクスの目的は、ＦＡＱ検索において入力された検索文をカテゴリごとの割合として把握する点にある。カテゴリは、作成されたＦＡＱに付与される項目についての情報であり、例えばプリンタについてのＦＡＱであれば「用紙設定・印刷」や「はがき」などである。検索文の入力時にカテゴリの指定を行うことにより、検索文とカテゴリとを関連付けて記憶しておくこともできる。
【０１６２】
【表１７】
2008084151.tif 000024
【０１６３】
ここで数値１として例えば、「検索文１」の全入力件数ｎ１のうち、「カテゴリＡ」に属する「検索文１」の入力件数ｎＡ＿１の割合、すなわちｎＡ＿１／ｎ１なる値を表示する。数値２〜４も同様である。また行の分類項目は検索文そのものでもよいし、検索文から抽出した語句別に分類項目としてもよい。このようなマトリクスを表示することにより、同じ検索文でも分類される割合の高くなりやすいカテゴリを特定したり、複数のカテゴリに対する分布が類似する検索文を特定したりできる。例えばコンピュータに関する検索において複数のカテゴリで用いられる「ドライバ」なる検索文が、「機種」や「ＯＳ」といったカテゴリのうちどのカテゴリで検索されることが多いか、などの傾向を把握することができる。
【０１６４】
なお（分類結果の時系列分析）と同様、あらかじめ各カテゴリを社内の部門に割り当て、ユーザが行の分類項目表示領域５５をクリックした際に、各カテゴリが属する部門別に集計し直したマトリクスを表示するようにしてもよい。
【０１６５】
（ＦＡＱ質問文語句のカテゴリ分布把握）
表１８は行の分類項目をＦＡＱの質問文から抽出された語句である「質問文の語句１」、「質問文の語句２」とし、列の分類項目を質問文に対応するカテゴリ名である「カテゴリＡ」、「カテゴリＢ」とした場合のマトリクスである。このマトリクスの目的は、質問文に含まれる語句がどのようなカテゴリに分布しているかを把握する点にある。
【０１６６】
【表１８】
2008084151.tif 000025
【０１６７】
ここで数値１として例えば、「質問文の語句１」を含む質問文の数ｎ１のうち、「カテゴリＡ」に属する質問文の数ｎＡ＿１の割合、すなわちｎＡ＿１／ｎ１なる値を表示する。数値２〜４も同様である。このようなマトリクスを表示することにより、質問文に含まれる語句のカテゴリに対する分布を把握することができる。例えばあるカテゴリにのみ属している質問文の語句は、カテゴリを特徴づける語句である可能性が高い。したがってＦＡＱの作成する際、当該語句を含む質問文に付与するカテゴリの決定に有用な情報となる。
【０１６８】
また２、３個のカテゴリに分布し、そのうち１つのカテゴリに属する割合が極端に高い語句があった場合、分布割合の低いカテゴリに属する質問文は、誤ったカテゴリが付与されている可能性がある。またカテゴリの内容と直接関係ないにも関わらずその語句を使用している質問文である可能性もある。このような観点からこのマトリクス表示は、作成済みのＦＡＱにおいて付与されているカテゴリが正確かどうかを判断するための材料となる。
【０１６９】
さらに複数のカテゴリに比較的均等に分布し、かつカテゴリ名にもなっている語句がある場合は、作成済みのＦＡＱにおいてカテゴリの構成に問題がある可能性が考えられる。例えば質問文「印刷時にエラーが出ます」が「印刷」カテゴリに属し、質問文「アップグレード時にエラーが出ます」が「アップグレード」カテゴリに属し、質問文「予期せぬエラーが発生しました、といわれる」が「エラー」カテゴリに属している場合、複数のカテゴリで「エラー」なる語句が使用されているにも関わらず、「エラー」というカテゴリが存在している。このような場合はカテゴリの構成に問題がある可能性が高い。マトリクスを表示することにより以上述べたような問題点の洗い出しを容易に行うことができる。
【０１７０】
（ＦＡＱカテゴリ数の時系列分析）
表１９は行の分類項目をＦＡＱの質問文に対応するカテゴリ名である「カテゴリ１」、「カテゴリ２」とし、列の分類項目を、質問文を作成した時系列単位である「時系列単位Ａ」、「時系列単位Ｂ」、「時系列単位Ｃ」とした場合のマトリクスである。このマトリクスの目的は、質問文の数の経時変化をカテゴリごとに把握する点にある。
【０１７１】
【表１９】
2008084151.tif 000026
【０１７２】
ここで数値１として例えば、「カテゴリ１」に属する質問文のうち「時系列単位Ａ」に作成された質問文の数ｎＡ＿１を表示する。数値２〜６も同様である。あるいは、時系列単位Ｂに作成された質問文に関する数値２および５、および時系列単位Ｃに作成された質問文に関する数値３および６を、時系列単位Ａに作成された質問文の数である数値１および４からの変化量または変化の割合としてもよい。例えば「カテゴリ１」に属する質問文のうち「時系列単位Ａ」に作成された質問文の数をｎＡ＿１、「時系列単位Ｂ」に作成された質問文の数をｎＢ＿１とすると、数値２を変化量ｎＢ＿１−ｎＡ＿１あるいは変化の割合ｎＢ＿１／ｎＡ＿１とする。図３に示したマトリクスのように、ドットの色と大きさによって変化の割合と絶対値とを同時に表示するようにしてもよい。
【０１７３】
このようなマトリクスを表示することにより、あるカテゴリに属するＦＡＱの件数が急に増加したなどの変化を容易に把握することができ、問題が起こっているカテゴリを発見したりカテゴリ間のバランス調整の必要性を認識したり、というように問題の発生を即座に認識することができる。このような効果をより確実に得るために、変化量や変化の割合にあらかじめしきい値を設定しておき、当該しきい値を超えた時点でユーザに通知を行う機能を設けてもよい。通知は画面にその旨の警告を表示してもよいし、問題となっているカテゴリについてユーザが設定したアドレスに電子メールを自動送信してもよい。
【０１７４】
（専門知識分析）
表２０は行の分類項目を、文書に含まれる専門用語である「専門用語１」、「専門用語２」とし、列の分類項目を、文書を作成した担当者である「担当者Ａ」、「担当者Ｂ」とした場合のマトリクスである。ここで専門用語に関する情報は、あらかじめ外部辞書などから記憶部１２に記憶させておく。このマトリクスの目的は、問合せに対する回答文や営業日報などで使用している専門用語を、作成者ごとに把握する点にある。
【０１７５】
【表２０】
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【０１７６】
ここで数値１として例えば、全担当者が「専門用語１」を使用した回数ｎ１に対する、「担当者Ａ」が「専門用語１」を使用した回数ｎＡ＿１の割合、すなわちｎＡ＿１／ｎ１なる値を表示する。数値２〜４も同様である。このようなマトリクスを表示することにより、各担当者が有する専門知識のレベルや得意分野、苦手分野を把握でき、担当者教育や担当変更などを効率的に行うことができる。
【０１７７】
以上のべた本実施の形態によれば、文書集合をユーザが指定した様々な手法で分類し、分類結果に関する情報をマトリクス上のドットで表示することにより視覚化する。これにより、高度な分類手法を用いた場合でも、分類結果の相関関係を１つの画面で直感的に把握することができる。またマトリクスの行や列をなす分類項目は、一覧表示からのドラッグアンドドロップなどの簡単な操作で設定するため、異なる分類項目によるマトリクスを次々表示させて傾向を比較することによる知見を得ることができる。１つのマトリクスは２次元の情報であるが、複数のマトリクスを比較していくことができると多次元解析が実現され、得られる情報量が格段に増加する。
【０１７８】
さらに膨大なデータベースを処理対象としても、文書に適した分類項目を選択することができるため、効率のよい分類処理が可能となり、最終的に所望の文書を取得するまでの絞込みを効率よく行える。また文書の属性の有無や形式などに関わらずどのような文書でも処理が可能なため、文書の検索や商品の分析などに幅広く利用できるほか、分類処理自体の妥当性をチェックするなどシステム自身の調整も行うことができる。各用途において得られる多様な効果は上述したとおりである。
【０１７９】
以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。この実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
【図面の簡単な説明】
【０１８０】
【図１】本実施の形態における検索システムの全体的な構成を示す図である。
【図２】本実施の形態において表示部に表示されるマトリクスの例を示す図である。
【図３】本実施の形態において表示部に表示されるマトリクスの別の例を示す図である。
【図４】本実施の形態における情報表示装置によるマトリクス表示の処理手順を示すフローチャートである。
【図５】本実施の形態において表示部に表示される画面の構成例を示す図である。
【図６】本実施の形態において行の分類項目が階層構造を有するときにマトリクス表示領域に表示されるマトリクスの例を示す図である。
【図７】本実施の形態において対角化ソートを行う様子を模式的に示す図である。
【図８】本実施の形態において文書集合に係る情報を表示した際の画面の構成例を示す図である。
【図９】本実施の形態において文書の本文を表示した際の画面の構成例を示す図である。
【図１０】本実施の形態のアフェクト度時系列分析において文書の本文を表示した際の画面の構成例を示す図である。
【図１１】本実施の形態のアフェクト度時系列分析において選択した名詞句を含む評価フレーズの出現数およびアフェクト度を一覧表示した際の画面の構成例を示す図である。
【図１２】本実施の形態のアフェクト度時系列分析において文書の本文を表示した際の画面の構成例を示す図である。
【図１３】本実施の形態のアフェクト度属性分析において表示されるマトリクスの例を示す図である。
【符号の説明】
【０１８１】
１０  情報表示装置、  １２  記憶部、  １４  分類処理部、  １６  マトリクス生成部、  １８  表示部、  ２０  入力部、  ２２  マトリクス表示部、  ５０  マトリクス、  ５１  マトリクス表示領域、  ５２  列の分類項目欄、  ５４  行の分類項目欄、  ５６  図形表示欄、６０  マトリクス表示画面、  ６２  分類項目選択領域、  ６６  文書集合指定領域、  ６７  ソート指示ボタン、  ６８  絞込み指示ボタン、  ８０  横方向ガイド線、  ８２  縦方向ガイド線、  ８４  縦方向情報表示領域、  ８６  横方向情報表示領域。
【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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