(57)【要約】【課題】テキストマイニング分析において柔軟にコンセプトとビューをアサインすることのできるテキストマイニング分析装置、テキストマイニング分析方法、プログラム、および、記録媒体を提供することを課題とする。【解決手段】本発明は、既存カテゴリを利用せずに新規コンセプトのアサインを実行する（ステップＳＡ−１）。アサインされた新規コンセプトにより、カテゴリの構造を変更する（ステップＳＡ−２）。テキストマイニング分析の対象となる分析対象コンセプトを選択し、カテゴリの構造において当該分析対象コンセプトの下位に存在するコンセプトからビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトを設定することによりビューをアサインする（ステップＳＡ−３）。アサインされたビューを用いてテキストマイニング分析を実行する（ステップＳＡ−４）。【選択図】      図３
2004206477.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
既存カテゴリを利用せずに新規コンセプトのアサインを実行するコンセプトアサイン手段と、
上記コンセプトアサイン手段によりアサインされた上記新規コンセプトにより、カテゴリの構造を変更するカテゴリ変更手段と、
テキストマイニング分析の対象となる分析対象コンセプトを選択し、上記カテゴリの構造において当該分析対象コンセプトの下位に存在する上記コンセプトからビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトを設定することによりビューをアサインするビューアサイン手段と、
上記ビューアサイン手段にてアサインされた上記ビューを用いてテキストマイニング分析を実行するテキストマイニング分析手段と、
を備えたことを特徴とするテキストマイニング分析装置。
【請求項２】
上記コンセプトアサイン手段は、
文字列や数値に関する検索条件を指定し、文書内に検索条件を満たす上記文字列や数値が存在する上記文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第１コンセプトアサイン手段、
上記検索条件と探索対象となるフィールドを指定し、上記文書の上記フィールド内に上記検索条件を満たす上記文字列や数値が存在する上記文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第２コンセプトアサイン手段、および、
既存コンセプトについて論理集合演算を行うことにより取得した上記文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第３コンセプトアサイン手段、
のうち少なくとも一つの手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載のテキストマイニング分析装置。
【請求項３】
上記カテゴリ変更手段は、
既存カテゴリの任意のコンセプトの下に新規コンセプトを配置する第１カテゴリ変更手段、および、
新規コンセプトからなる新規カテゴリを構成する第２カテゴリ変更手段、
のうち少なくとも一つの手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１または２に記載のテキストマイニング分析装置。
【請求項４】
上記ビューアサイン手段は、
上記構成コンセプトに対応する属性を設定する属性設定手段、
をさらに備え、
上記テキストマイニング分析手段は、上記属性設定手段にて設定された上記構成コンセプトの上記属性に従って、上記テキストマイニング分析を実行することを特徴とする請求項１から３のいずれか一つに記載のテキストマイニング分析装置。
【請求項５】
既存カテゴリを利用せずに新規コンセプトのアサインを実行するコンセプトアサインステップと、
上記コンセプトアサインステップによりアサインされた上記新規コンセプトにより、カテゴリの構造を変更するカテゴリ変更ステップと、
テキストマイニング分析の対象となる分析対象コンセプトを選択し、上記カテゴリの構造において当該分析対象コンセプトの下位に存在する上記コンセプトからビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトを設定することによりビューをアサインするビューアサインステップと、
上記ビューアサインステップにてアサインされた上記ビューを用いてテキストマイニング分析を実行するテキストマイニング分析ステップと、
を含むことを特徴とするテキストマイニング分析方法。
【請求項６】
上記コンセプトアサインステップは、
文字列や数値に関する検索条件を指定し、文書内に検索条件を満たす上記文字列や数値が存在する上記文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第１コンセプトアサインステップ、
上記検索条件と探索対象となるフィールドを指定し、上記文書の上記フィールド内に上記検索条件を満たす上記文字列や数値が存在する上記文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第２コンセプトアサインステップ、および、
既存コンセプトについて論理集合演算を行うことにより取得した上記文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第３コンセプトアサインステップ、
のうち少なくとも一つのステップをさらに含むことを特徴とする請求項５に記載のテキストマイニング分析方法。
【請求項７】
上記カテゴリ変更ステップは、
既存カテゴリの任意のコンセプトの下に新規コンセプトを配置する第１カテゴリ変更ステップ、および、
新規コンセプトからなる新規カテゴリを構成する第２カテゴリ変更ステップ、
のうち少なくとも一つのステップをさらに含むことを特徴とする請求項５または６に記載のテキストマイニング分析方法。
【請求項８】
上記ビューアサインステップは、
上記構成コンセプトに対応する属性を設定する属性設定ステップ、
をさらに含み、
上記テキストマイニング分析ステップは、上記属性設定ステップにて設定された上記構成コンセプトの上記属性に従って、上記テキストマイニング分析を実行することを特徴とする請求項５から７のいずれか一つに記載のテキストマイニング分析方法。
【請求項９】
既存カテゴリを利用せずに新規コンセプトのアサインを実行するコンセプトアサインステップと、
上記コンセプトアサインステップによりアサインされた上記新規コンセプトにより、カテゴリの構造を変更するカテゴリ変更ステップと、
テキストマイニング分析の対象となる分析対象コンセプトを選択し、上記カテゴリの構造において当該分析対象コンセプトの下位に存在する上記コンセプトからビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトを設定することによりビューをアサインするビューアサインステップと、
上記ビューアサインステップにてアサインされた上記ビューを用いてテキストマイニング分析を実行するテキストマイニング分析ステップと、
を含むテキストマイニング分析方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
上記コンセプトアサインステップは、
文字列や数値に関する検索条件を指定し、文書内に検索条件を満たす上記文字列や数値が存在する上記文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第１コンセプトアサインステップ、
上記検索条件と探索対象となるフィールドを指定し、上記文書の上記フィールド内に上記検索条件を満たす上記文字列や数値が存在する上記文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第２コンセプトアサインステップ、および、
既存コンセプトについて論理集合演算を行うことにより取得した上記文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第３コンセプトアサインステップ、
のうち少なくとも一つのステップをさらに含むことを特徴とする請求項９に記載のプログラム。
【請求項１１】
上記カテゴリ変更ステップは、
既存カテゴリの任意のコンセプトの下に新規コンセプトを配置する第１カテゴリ変更ステップ、および、
新規コンセプトからなる新規カテゴリを構成する第２カテゴリ変更ステップ、
のうち少なくとも一つのステップをさらに含むことを特徴とする請求項９または１０に記載のプログラム。
【請求項１２】
上記ビューアサインステップは、
上記構成コンセプトに対応する属性を設定する属性設定ステップ、
をさらに含み、
上記テキストマイニング分析ステップは、上記属性設定ステップにて設定された上記構成コンセプトの上記属性に従って、上記テキストマイニング分析を実行することを特徴とする請求項９から１１のいずれか一つに記載のプログラム。
【請求項１３】
上記請求項９から１２のいずれか一つに記載されたプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、テキストマイニング分析装置、テキストマイニング分析方法、プログラム、および、記録媒体に関し、特に、テキストマイニング分析において柔軟にコンセプトとビューをアサインすることのできるテキストマイニング分析装置、テキストマイニング分析方法、プログラム、および、記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、論文などの各種の技術文献を蓄積した文献データベースが構築され、インターネットなどを介して広く利用されている。例えば、米国国立バイオテクノロジーセンター（ＮＣＢＩ）が米国国立医学図書館（ＮＬＭ）等の文献データを提供するＰｕｂＭｅｄなどが存在する（例えば、非特許文献１参照。）。
【０００３】
従来の文献データベースの検索サービスにおいては、検索効率の向上などを図るために、各用語の正規形と表記形との対応を取るための「表記辞書」や、各用語についてカテゴリ分類するための「カテゴリ辞書」などが用いられている。
【０００４】
例えば、既存の表記辞書やカテゴリ辞書を用いたテキストマイニングシステムとして、ＩＢＭ（会社名）のＴＡＫＭＩ（製品名）が存在する（例えば、非特許文献２参照。）。
【０００５】
ここで、既存のテキストマイニングシステムでは、図１に示す４種類の情報（文書、コンセプト、カテゴリ、ビュー）を使用して分析を進める。図１は、テキストマイニングシステムにおけるテキストマイニング分析で扱う情報である文書、コンセプト、カテゴリ、および、ビューのそれぞれの概念を示す図である。以下に、これらの情報について図１を参照して説明する。
【０００６】
（１）  文書
「文書」は、テキストマイニングの分析対象のテキストデータを意味する（図１におけるｄ０１〜ｄ１２が対応する）。各文書は、一般的にフィールドにより分割されている。
【０００７】
（２）  コンセプト
「コンセプト」は、特定の概念に含まれる文書の集合を意味する（図１におけるｃ１〜ｃ６が対応する）。既存システムにおいては、コンセプトは、同義語辞書とその正規形の集合によって決定され、ある特定の概念について述べている文献の集合を保持する。
【０００８】
（３）  カテゴリ
「カテゴリ」は、構造を持ったコンセプトの集合を意味する（図１におけるルート、および、その下位に属するコンセプトｃ１〜ｃ６からなる木構造が対応する）。既存システムにおいては、カテゴリは、カテゴリ辞書により決定され、文鎮型あるいは木構造型などの構造によりコンセプト集合を保持する。
【０００９】
（４）  ビュー
「ビュー（視点）」は、カテゴリ中のコンセプトからなる順序つき集合を意味する。既存システムにおいては、ビューは、カテゴリが文鎮型構造の場合は、そのカテゴリに含まれる全コンセプト集合に、アルファベットなど（例えば、コンセプトのＩＤ）、出現頻度、または出現頻度倍率で順序をつけた集合として決定される。
【００１０】
一方、カテゴリが木構造の場合は、ビューは、ユーザによるテキストマイニング分析対象となるコンセプトノードの指示により決定され、指示されたコンセプトのカテゴリ木構造上の子の集合に、アルファベットなど（例えば、コンセプトのＩＤ）、出現頻度、または出現頻度倍率で順序をつけた集合として保持する。
【００１１】
ここで図１は、カテゴリが木構造であり、ユーザにより指示されたテキストマイニング分析対象となるコンセプトノードがｃ２であるときのｃ１とｃ３からなる第1のビューと、ユーザにより指示されたコンセプトノードがルートであるときのｃ２とｃ４とｃ５とｃ６からなる第２のビューとが示されている。
【００１２】
【非特許文献１】
インターネット、ＰｕｂＭｅｄのＵＲＬ：  ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｇｏｖ／ｅｎｔｒｅｚ／
【非特許文献２】
インターネット、ＩＢＭ東京基礎研究所のテキストマイニング技術紹介のホームページのＵＲＬ：  ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｔｒｌ．ｉｂｍ．ｃｏｍ／ｐｒｏｊｅｃｔｓ／ｓ７７１０／ｔｍ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍ、ＴＡＫＭＩ紹介のホームページのＵＲＬ：  ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｔｒｌ．ｉｂｍ．ｃｏｍ／ｐｒｏｊｅｃｔｓ／ｓ７７１０／ｔｍ／ｔａｋｍｉ／ｔａｋｍｉ．ｈｔｍ
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、既存のテキストマイニングシステムにおいては、コンセプトのアサイン方法や、カテゴリへのビューのアサイン方法に制約があるというシステム構造上の基本的問題点を有していた。
以下、この問題点の内容について、一層具体的に説明する。
【００１４】
既存のテキストマイニングシステムにおけるコンセプトのアサイン方法は、コンセプトを同義語辞書とその正規形の集合によって決定するアサイン方法である。従って、同義語辞書とカテゴリ辞書によって定義されていないコンセプトを扱うことができないため、新規な概念に対応するコンセプトを作成することができないという問題点がある。
【００１５】
また、既存のテキストマイニングシステムにおけるビューのアサイン方法によると、カテゴリが文鎮型構造の場合は、そのカテゴリに含まれる全コンセプト集合に特定の順序をつけた集合としてビューが決定され、一方、カテゴリが木構造の場合はユーザによるコンセプトノードの指示により、その下位概念に対応するコンセプトの集合としてビューが決定される。従って、いずれの場合においてもビューに余分なコンセプトが入ってしまう場合があるという問題点がある。
【００１６】
また、既存のテキストマイニングシステムにおけるビューのアサイン方法においては、構造上で兄弟関係にないコンセプトをビューとして並べることができないという問題点がある。ここで、図２は、本問題点を説明する概念図である。  図２に示すように、既存のテキストマイニングシステムにおけるビューのアサイン方法は、まず、カテゴリの中から分析したいコンセプト（分析対象コンセプト）を選択する（ＭＡ−１）。そして、そのコンセプトの「子コンセプト」（すなわち、構造上で直接１パスで下位に接続されたコンセプト）についてビューをアサインする（ＭＡ−２）。このように、従来のビューのアサイン方法では、カテゴリ中で兄弟関係にあるコンセプトのみをビューとして設定することができるため、兄弟関係に限定されたコンセプトを比較することしかできなかった。
【００１７】
このように、従来のシステム等は予見的に用意されたコンセプトおよびカテゴリしか使用することができないため、利用場面に応じて臨機応変にコンセプトをアサインしたり、カテゴリとは無関係にビューをアサインしたりすることができないという問題点を有しており、その結果、システムの利用者および管理者のいずれにとっても、利便性が悪く、また、利用効率が悪いものであった。
【００１８】
本発明は上記問題点に鑑みてなされたもので、テキストマイニング分析において柔軟にコンセプトとビューをアサインすることのできる、テキストマイニング分析装置、テキストマイニング分析方法、プログラム、および、記録媒体を提供することを目的としている。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
このような目的を達成するため、請求項１に記載のテキストマイニング分析装置は、既存カテゴリを利用せずに新規コンセプトのアサインを実行するコンセプトアサイン手段と、上記コンセプトアサイン手段によりアサインされた上記新規コンセプトにより、カテゴリの構造を変更するカテゴリ変更手段と、テキストマイニング分析の対象となる分析対象コンセプトを選択し、上記カテゴリの構造において当該分析対象コンセプトの下位に存在する上記コンセプトからビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトを設定することによりビューをアサインするビューアサイン手段と、上記ビューアサイン手段にてアサインされた上記ビューを用いてテキストマイニング分析を実行するテキストマイニング分析手段とを備えたことを特徴とする。
【００２０】
この装置によれば、既存カテゴリを利用せずに新規コンセプトのアサインを実行し、アサインされた新規コンセプトにより、カテゴリの構造を変更し、テキストマイニング分析の対象となる分析対象コンセプトを選択し、カテゴリの構造において当該分析対象コンセプトの下位に存在するコンセプトからビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトを設定することによりビューをアサインし、アサインされたビューを用いてテキストマイニング分析を実行するので、テキストマイニング分析において柔軟にコンセプトとビューをアサインすることができるようになる。
【００２１】
すなわち、この装置によれば、既存カテゴリを利用せずに新規コンセプトのアサインを実行するので、既存の同義語辞書とカテゴリ辞書によって定義されていない新規な概念に対応するコンセプトを作成することができるようになる。
【００２２】
また、この装置によれば、アサインされた新規コンセプトにより、カテゴリの構造を変更するので、利用場面に応じて臨機応変にコンセプトをカテゴリ上にアサインすることができるようになる。
【００２３】
また、この装置によれば、テキストマイニング分析の対象となる分析対象コンセプトを選択し、カテゴリの構造において当該分析対象コンセプトの下位に存在するコンセプトからビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトを設定することによりビューをアサインし、アサインされたビューを用いてテキストマイニング分析を実行するので、カテゴリとは無関係にビューをアサインしたりすることができるようになり、兄弟関係ではないコンセプトを柔軟に指定してビューを構成することができるようになる。
【００２４】
また、請求項２に記載のテキストマイニング分析装置は、請求項１に記載のテキストマイニング分析装置において、上記コンセプトアサイン手段は、文字列や数値に関する検索条件を指定し、文書内に検索条件を満たす上記文字列や数値が存在する上記文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第１コンセプトアサイン手段、上記検索条件と探索対象となるフィールドを指定し、上記文書の上記フィールド内に上記検索条件を満たす上記文字列や数値が存在する上記文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第２コンセプトアサイン手段、および、既存コンセプトについて論理集合演算を行うことにより取得した上記文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第３コンセプトアサイン手段のうち少なくとも一つの手段をさらに備えたことを特徴とする。
【００２５】
これはコンセプトアサイン手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、コンセプトアサイン手段は、文字列や数値に関する検索条件を指定し、文書内に検索条件を満たす文字列や数値が存在する文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第１コンセプトアサイン手段、検索条件と探索対象となるフィールドを指定し、文書のフィールド内に検索条件を満たす文字列や数値が存在する文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第２コンセプトアサイン手段、および、既存コンセプトについて論理集合演算を行うことにより取得した文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第３コンセプトアサイン手段のうち少なくとも一つの手段をさらに備えたので、既存の同義語辞書とカテゴリ辞書によって定義されていない新規な概念に対応するコンセプトを作成することができるようになる。
【００２６】
また、請求項３に記載のテキストマイニング分析装置は、請求項１または２に記載のテキストマイニング分析装置において、上記カテゴリ変更手段は、既存カテゴリの任意のコンセプトの下に新規コンセプトを配置する第１カテゴリ変更手段、および、新規コンセプトからなる新規カテゴリを構成する第２カテゴリ変更手段のうち少なくとも一つの手段をさらに備えたことを特徴とする。
【００２７】
これはカテゴリ変更手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、カテゴリ変更手段は、既存カテゴリの任意のコンセプトの下に新規コンセプトを配置する第１カテゴリ変更手段、および、新規コンセプトからなる新規カテゴリを構成する第２カテゴリ変更手段のうち少なくとも一つの手段をさらに備えたので、利用場面に応じて臨機応変にコンセプトを既存または新規のカテゴリ上にアサインすることができるようになる。
【００２８】
また、請求項４に記載のテキストマイニング分析装置は、請求項１から３のいずれか一つに記載のテキストマイニング分析装置において、上記ビューアサイン手段は、上記構成コンセプトに対応する属性を設定する属性設定手段をさらに備え、上記テキストマイニング分析手段は、上記属性設定手段にて設定された上記構成コンセプトの上記属性に従って、上記テキストマイニング分析を実行することを特徴とする。
【００２９】
これはビューアサイン手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、ビューアサイン手段は、構成コンセプトに対応する属性を設定する属性設定手段をさらに備え、テキストマイニング分析手段は、設定された構成コンセプトの属性に従って、テキストマイニング分析を実行するので、各種の属性（例えば、「選択（構成コンセプトとして選択する）」、「飛ばし（構成コンセプトとして選択しない）、「その他（他の構成コンセプトとは別のグループに分けて分析を行う）」など）を設定することにより、柔軟にビューをアサインすることができるようになる。
【００３０】
また、本発明はテキストマイニング分析方法に関するものであり、請求項５に記載のテキストマイニング分析方法は、既存カテゴリを利用せずに新規コンセプトのアサインを実行するコンセプトアサインステップと、上記コンセプトアサインステップによりアサインされた上記新規コンセプトにより、カテゴリの構造を変更するカテゴリ変更ステップと、テキストマイニング分析の対象となる分析対象コンセプトを選択し、上記カテゴリの構造において当該分析対象コンセプトの下位に存在する上記コンセプトからビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトを設定することによりビューをアサインするビューアサインステップと、上記ビューアサインステップにてアサインされた上記ビューを用いてテキストマイニング分析を実行するテキストマイニング分析ステップとを含むことを特徴とする。
【００３１】
この方法によれば、既存カテゴリを利用せずに新規コンセプトのアサインを実行し、アサインされた新規コンセプトにより、カテゴリの構造を変更し、テキストマイニング分析の対象となる分析対象コンセプトを選択し、カテゴリの構造において当該分析対象コンセプトの下位に存在するコンセプトからビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトを設定することによりビューをアサインし、アサインされたビューを用いてテキストマイニング分析を実行するので、テキストマイニング分析において柔軟にコンセプトとビューをアサインすることができるようになる。
【００３２】
すなわち、この方法によれば、既存カテゴリを利用せずに新規コンセプトのアサインを実行するので、既存の同義語辞書とカテゴリ辞書によって定義されていない新規な概念に対応するコンセプトを作成することができるようになる。
【００３３】
また、この方法によれば、アサインされた新規コンセプトにより、カテゴリの構造を変更するので、利用場面に応じて臨機応変にコンセプトをカテゴリ上にアサインすることができるようになる。
【００３４】
また、この方法によれば、テキストマイニング分析の対象となる分析対象コンセプトを選択し、カテゴリの構造において当該分析対象コンセプトの下位に存在するコンセプトからビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトを設定することによりビューをアサインし、アサインされたビューを用いてテキストマイニング分析を実行するので、カテゴリとは無関係にビューをアサインしたりすることができるようになり、兄弟関係ではないコンセプトを柔軟に指定してビューを構成することができるようになる。
【００３５】
また、請求項６に記載のテキストマイニング分析方法は、請求項５に記載のテキストマイニング分析方法において、上記コンセプトアサインステップは、文字列や数値に関する検索条件を指定し、文書内に検索条件を満たす上記文字列や数値が存在する上記文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第１コンセプトアサインステップ、上記検索条件と探索対象となるフィールドを指定し、上記文書の上記フィールド内に上記検索条件を満たす上記文字列や数値が存在する上記文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第２コンセプトアサインステップ、および、既存コンセプトについて論理集合演算を行うことにより取得した上記文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第３コンセプトアサインステップのうち少なくとも一つのステップをさらに含むことを特徴とする。
【００３６】
これはコンセプトアサインステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、コンセプトアサインステップは、文字列や数値に関する検索条件を指定し、文書内に検索条件を満たす文字列や数値が存在する文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第１コンセプトアサインステップ、検索条件と探索対象となるフィールドを指定し、文書のフィールド内に検索条件を満たす文字列や数値が存在する文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第２コンセプトアサインステップ、および、既存コンセプトについて論理集合演算を行うことにより取得した文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第３コンセプトアサインステップのうち少なくとも一つのステップをさらに含むので、既存の同義語辞書とカテゴリ辞書によって定義されていない新規な概念に対応するコンセプトを作成することができるようになる。
【００３７】
また、請求項７に記載のテキストマイニング分析方法は、請求項５または６に記載のテキストマイニング分析方法において、上記カテゴリ変更ステップは、既存カテゴリの任意のコンセプトの下に新規コンセプトを配置する第１カテゴリ変更ステップ、および、新規コンセプトからなる新規カテゴリを構成する第２カテゴリ変更ステップのうち少なくとも一つのステップをさらに含むことを特徴とする。
【００３８】
これはカテゴリ変更ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、カテゴリ変更ステップは、既存カテゴリの任意のコンセプトの下に新規コンセプトを配置する第１カテゴリ変更ステップ、および、新規コンセプトからなる新規カテゴリを構成する第２カテゴリ変更ステップのうち少なくとも一つのステップをさらに含むので、利用場面に応じて臨機応変にコンセプトを既存または新規のカテゴリ上にアサインすることができるようになる。
【００３９】
また、請求項８に記載のテキストマイニング分析方法は、請求項５から７のいずれか一つに記載のテキストマイニング分析方法において、上記ビューアサインステップは、上記構成コンセプトに対応する属性を設定する属性設定ステップをさらに含み、上記テキストマイニング分析ステップは、上記属性設定ステップにて設定された上記構成コンセプトの上記属性に従って、上記テキストマイニング分析を実行することを特徴とする。
【００４０】
これはビューアサインステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、ビューアサインステップは、構成コンセプトに対応する属性を設定する属性設定ステップをさらに含み、テキストマイニング分析ステップは、設定された構成コンセプトの属性に従って、テキストマイニング分析を実行するので、各種の属性（例えば、「選択（構成コンセプトとして選択する）」、「飛ばし（構成コンセプトとして選択しない）、「その他（他の構成コンセプトとは別のグループに分けて分析を行う）」など）を設定することにより、柔軟にビューをアサインすることができるようになる。
【００４１】
また、本発明はプログラムに関するものであり、請求項９に記載のプログラムは、既存カテゴリを利用せずに新規コンセプトのアサインを実行するコンセプトアサインステップと、上記コンセプトアサインステップによりアサインされた上記新規コンセプトにより、カテゴリの構造を変更するカテゴリ変更ステップと、テキストマイニング分析の対象となる分析対象コンセプトを選択し、上記カテゴリの構造において当該分析対象コンセプトの下位に存在する上記コンセプトからビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトを設定することによりビューをアサインするビューアサインステップと、上記ビューアサインステップにてアサインされた上記ビューを用いてテキストマイニング分析を実行するテキストマイニング分析ステップとを含むテキストマイニング分析方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００４２】
このプログラムによれば、既存カテゴリを利用せずに新規コンセプトのアサインを実行し、アサインされた新規コンセプトにより、カテゴリの構造を変更し、テキストマイニング分析の対象となる分析対象コンセプトを選択し、カテゴリの構造において当該分析対象コンセプトの下位に存在するコンセプトからビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトを設定することによりビューをアサインし、アサインされたビューを用いてテキストマイニング分析を実行するので、テキストマイニング分析において柔軟にコンセプトとビューをアサインすることができるようになる。
【００４３】
すなわち、このプログラムによれば、既存カテゴリを利用せずに新規コンセプトのアサインを実行するので、既存の同義語辞書とカテゴリ辞書によって定義されていない新規な概念に対応するコンセプトを作成することができるようになる。
【００４４】
また、このプログラムによれば、アサインされた新規コンセプトにより、カテゴリの構造を変更するので、利用場面に応じて臨機応変にコンセプトをカテゴリ上にアサインすることができるようになる。
【００４５】
また、このプログラムによれば、テキストマイニング分析の対象となる分析対象コンセプトを選択し、カテゴリの構造において当該分析対象コンセプトの下位に存在するコンセプトからビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトを設定することによりビューをアサインし、アサインされたビューを用いてテキストマイニング分析を実行するので、カテゴリとは無関係にビューをアサインしたりすることができるようになり、兄弟関係ではないコンセプトを柔軟に指定してビューを構成することができるようになる。
【００４６】
また、請求項１０に記載のプログラムは、請求項９に記載のプログラムにおいて、上記コンセプトアサインステップは、文字列や数値に関する検索条件を指定し、文書内に検索条件を満たす上記文字列や数値が存在する上記文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第１コンセプトアサインステップ、上記検索条件と探索対象となるフィールドを指定し、上記文書の上記フィールド内に上記検索条件を満たす上記文字列や数値が存在する上記文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第２コンセプトアサインステップ、および、既存コンセプトについて論理集合演算を行うことにより取得した上記文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第３コンセプトアサインステップのうち少なくとも一つのステップをさらに含むことを特徴とする。
【００４７】
これはコンセプトアサインステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、コンセプトアサインステップは、文字列や数値に関する検索条件を指定し、文書内に検索条件を満たす文字列や数値が存在する文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第１コンセプトアサインステップ、検索条件と探索対象となるフィールドを指定し、文書のフィールド内に検索条件を満たす文字列や数値が存在する文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第２コンセプトアサインステップ、および、既存コンセプトについて論理集合演算を行うことにより取得した文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第３コンセプトアサインステップのうち少なくとも一つのステップをさらに含むので、既存の同義語辞書とカテゴリ辞書によって定義されていない新規な概念に対応するコンセプトを作成することができるようになる。
【００４８】
また、請求項１１に記載のプログラムは、請求項９または１０に記載のプログラムにおいて、上記カテゴリ変更ステップは、既存カテゴリの任意のコンセプトの下に新規コンセプトを配置する第１カテゴリ変更ステップ、および、新規コンセプトからなる新規カテゴリを構成する第２カテゴリ変更ステップのうち少なくとも一つのステップをさらに含むことを特徴とする。
【００４９】
これはカテゴリ変更ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、カテゴリ変更ステップは、既存カテゴリの任意のコンセプトの下に新規コンセプトを配置する第１カテゴリ変更ステップ、および、新規コンセプトからなる新規カテゴリを構成する第２カテゴリ変更ステップのうち少なくとも一つのステップをさらに含むので、利用場面に応じて臨機応変にコンセプトを既存または新規のカテゴリ上にアサインすることができるようになる。
【００５０】
また、請求項１２に記載のプログラムは、請求項９から１１のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、上記ビューアサインステップは、上記構成コンセプトに対応する属性を設定する属性設定ステップをさらに含み、上記テキストマイニング分析ステップは、上記属性設定ステップにて設定された上記構成コンセプトの上記属性に従って、上記テキストマイニング分析を実行することを特徴とする。
【００５１】
これはビューアサインステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、ビューアサインステップは、構成コンセプトに対応する属性を設定する属性設定ステップをさらに含み、テキストマイニング分析ステップは、設定された構成コンセプトの属性に従って、テキストマイニング分析を実行するので、各種の属性（例えば、「選択（構成コンセプトとして選択する）」、「飛ばし（構成コンセプトとして選択しない）、「その他（他の構成コンセプトとは別のグループに分けて分析を行う）」など）を設定することにより、柔軟にビューをアサインすることができるようになる。
【００５２】
また、本発明は記録媒体に関するものであり、請求項１３に記載の記録媒体は、上記請求項９から１２のいずれか一つに記載されたプログラムを記録したことを特徴とする。
【００５３】
この記録媒体によれば、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み取らせて実行することによって、請求項９から１２のいずれか一つに記載されたプログラムをコンピュータを利用して実現することができ、これら各方法と同様の効果を得ることができる。
【００５４】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明にかかるテキストマイニング分析装置、テキストマイニング分析方法、プログラム、および、記録媒体の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００５５】
[本発明の概要]
以下、本発明の概要について説明し、その後、本発明の構成および処理等について詳細に説明する。図３は本発明の基本原理を示すフローチャートである。
本発明は、概略的に、以下の基本的特徴を有する。
【００５６】
本発明は、既存カテゴリを利用せずに新規コンセプトのアサインを実行する（ステップＳＡ−１）。ここで、ステップＳＡ−１の処理の詳細について、図４〜図６を用いて説明する。
【００５７】
まず、図４は、全文検索によるコンセプト構成を行う場合の一例を示す図である。図４に示すように、まず、文字列や数値に関する検索条件（図４の例では文字列  ”ｒｅｇｅｘｐ１”により表現される正規表現による検索条件であり、例えば、検索条件が”＾［Ｂｂ］ｒａｉｎ．＊”である場合、文書中に、”Ｂｒａｉｎ  ．．．”、”ｂｒａｉｎ  ．．．”、”ｂｒａｉｎ−ｉｓｃｈｅｍａ  ．．．”等がある場合にはヒットする）を指定し、文書（図４の例では、ｄ０１〜ｄ１２）内に検索条件を満たす文字列や数値が存在する文書を検索し、該当する文書（図４の例では、ｄ０１、ｄ０４、ｄ０６、ｄ０７、ｄ０８、ｄ１１）の集合を新規コンセプト（図４の例ではｃ１）としてアサインしてもよい。
【００５８】
また、図５は、フィールド検索によるコンセプト構成を行う場合の一例を示す図である。図５に示すように、まず、文字列や数値に関する検索条件（図５の例では文字列”ｒｅｇｅｘｐ２” により表現される正規表現による検索条件）と探索対象となるフィールド（図５の例ではｆ１のフィールド）を指定し、文書（図５の例では、ｄ０１〜ｄ１２）のフィールド内に検索条件を満たす文字列や数値が存在する文書を検索し、該当する文書（図５の例では、ｄ０２、ｄ０３、ｄ０５、ｄ０６、ｄ０８、ｄ１２）の集合を新規コンセプト（図５の例ではｃ２）としてアサインしてもよい。
【００５９】
また、図６は、論理集合演算によるコンセプト構成を行う場合の一例を示す図である。図６に示すように、まず、既存コンセプト（図６の例ではｃ１、ｃ２）について論理集合演算（例えば、ＡＮＤ、ＯＲ、ＳＵＢなど）を行うことにより取得した文書の集合を新規コンセプト（図６の例ではｃ３）としてアサインしてもよい。
【００６０】
再び、図３に戻り、本発明は、アサインされた新規コンセプトにより、カテゴリの構造を変更する（ステップＳＡ−２）。ここで、ステップＳＡ−２の処理の詳細について、図７および図８を用いて説明する。
【００６１】
まず、図７は、既存カテゴリへのコンセプト配置を行う場合の一例を示す図である。図７に示すように、既存カテゴリの任意のコンセプト（図７の例ではｃ３）の下に新規コンセプト（図７の例ではｃ７）を配置してもよい。
【００６２】
また、図８は、新規カテゴリへのコンセプト配置を行う場合の一例を示す図である。図８に示すように、新規コンセプト（図８の例ではｃ８、ｃ９、ｃ１０、ｃ１１、および、ｃ１２）からなる新規カテゴリ（図８の例では文鎮型の構造を持つカテゴリ）を構成してもよい。
【００６３】
再び、図３に戻り、本発明は、テキストマイニング分析の対象となる分析対象コンセプトを選択し、カテゴリの構造において当該分析対象コンセプトの下位に存在するコンセプトからビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトを設定することによりビューをアサインする（ステップＳＡ−３）。ここで、ステップＳＡ−３の処理の詳細について、図９〜図１２を用いて説明する。
【００６４】
図９は、本発明によるビューのアサイン手法の概要を示す図である。図９に示すように、まず、テキストマイニング分析の対象となる分析対象コンセプト（図９における二重丸で示すコンセプト）を選択し（ＭＢ−１）、カテゴリの構造において当該分析対象コンセプトの下位に存在するコンセプトからビュー切り口ライン（図９における太い実線）を構成する構成コンセプト（図９における黒丸で示すコンセプト）を設定することによりビューをアサインする（ＭＢ−２）。
【００６５】
例えば、会社Ｘに関連した論文を絞る場合に、分析したい分析対象コンセプトとして「病気」を選択し（ＭＢ−１）、「病気」の下位のコンセプトについて、会社Ｘに特徴的な部分については、ドリルダウンして詳細な下位のコンセプトまでを構成コンセプトとして設定したり、あまり会社Ｘと関係のないコンセプトの部分は、上位のコンセプトのみを構成コンセプトとして設定したりすることができるようになる。
【００６６】
また、図１０〜図１２は、本発明によるビューのアサイン手法における属性を用いた付加的機能の概要を示す図である。
【００６７】
図１０は、ビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトの中に「その他」の属性を設定する場合を説明する概念図である。図１０は、ビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトの中に、属性として「その他」が設定された構成コンセプト（図１０における灰色の丸で示すコンセプト）を示している。「その他」の属性が設定された構成コンセプトについては、テキストマイニング分析において、「その他」の属性を持たない通常の構成コンセプトとは別のグループに分類されることになる。ここで、「その他」の属性は、複数種類設定することができる。
【００６８】
また、図１１は、ビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトの中に「飛ばし」の属性を設定する場合を説明する概念図である。図１１は、ビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトの中に、属性として「飛ばし」が設定された構成コンセプト（図１０における四角で示すコンセプト）を示している。「飛ばし」の属性が設定された構成コンセプトについては、テキストマイニング分析において、分析対象とされないことになる。
【００６９】
また、図１２は、ビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトの中に「飛ばし」と「その他」の属性を混在させて設定する場合を説明する概念図である。これにより、分析対象コンセプトをルートとして、全てのコンセプトについて「その他」と「飛ばし」の属性をそれぞれ適宜設定することにより、あらゆるビューを設定することができるようになる。
【００７０】
再び、図３に戻り、本発明は、アサインされたビューを用いてテキストマイニング分析を実行する（ステップＳＡ−４）。ここで、分析の対象となるのは、ビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトであるが、各構成コンセプトについて属性が設定されている場合には、その属性に応じた分析が行われる。
【００７１】
［システム構成］
次に、本システムの構成について説明する。図１５は、本発明が適用される本システムの構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。本システムは、概略的に、テキストマイニング分析装置１００と、論文などの各種の技術文献を蓄積した文献データベース等の外部データベースや各種の分析・検索サービス等を実行する外部プログラム等を提供する外部システム２００とを、ネットワーク３００を介して通信可能に接続して構成されている。
【００７２】
図１５においてネットワーク３００は、テキストマイニング分析装置１００と外部システム２００とを相互に接続する機能を有し、例えば、インターネット等である。
【００７３】
図１５において外部システム２００は、ネットワーク３００を介して、テキストマイニング分析装置１００と相互に接続され、利用者に対して文献データベース等の外部データベースや、各種の分析・検索などのサービス用の外部プログラムを実行するウェブサイトを提供する機能を有する。
【００７４】
ここで、外部システム２００は、ＷＥＢサーバやＡＳＰサーバ等として構成してもよく、そのハードウェア構成は、一般に市販されるワークステーション、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置およびその付属装置により構成してもよい。また、外部システム２００の各機能は、外部システム２００のハードウェア構成中のＣＰＵ、ディスク装置、メモリ装置、入力装置、出力装置、通信制御装置等およびそれらを制御するプログラム等により実現される。
【００７５】
図１５においてテキストマイニング分析装置１００は、概略的に、テキストマイニング分析装置１００の全体を統括的に制御するＣＰＵ等の制御部１０２、通信回線等に接続されるルータ等の通信装置（図示せず）に接続される通信制御インターフェース部１０４、入力装置１１２や出力装置１１４に接続される入出力制御インターフェース部１０８、および、各種のデータベースやテーブルなどを格納する記憶部１０６を備えて構成されており、これら各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。さらに、このテキストマイニング分析装置１００は、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して、ネットワーク３００に通信可能に接続されている。
【００７６】
記憶部１０６に格納される各種のデータベースやテーブル（文書ファイル１０６ａ〜分析結果ファイル１０６ｅ）は、固定ディスク装置等のストレージ手段であり、各種処理に用いる各種のプログラムやテーブルやファイルやデータベースやウェブページ用ファイル等を格納する。
【００７７】
これら記憶部１０６の各構成要素のうち、文書ファイル１０６ａは、論文などの各種の技術文献などの文書に関する情報（例えば、文書ＩＤ、フィールドＩＤ、テキストデータ、画像データなど）を格納した文書情報格納手段である。ここで、文書ファイル１０６ａに格納される各文書データは、それぞれフィールドに分割されていてもよい。
【００７８】
また、コンセプトファイル１０６ｂは、コンセプトに関する情報（例えば、コンセプトＩＤ、当該コンセプトの有する概念、当該コンセプトに含まれる文書の検索条件や論理集合演算指示等）を格納するコンセプト情報格納手段である。ここで、コンセプトファイル１０６ｂは、当該コンセプトに含まれる文書ＩＤを格納してもよい。
【００７９】
また、カテゴリファイル１０６ｃは、カテゴリに関する情報（例えば、カテゴリＩＤ、カテゴリに含まれるノード（カテゴリ）とエッジ（カテゴリ間の関係）に関する構造データ等を格納するカテゴリ情報格納手段である。
【００８０】
また、ビューファイル１０６ｄは、ビューに関する情報（例えば、ビューＩＤ、ビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトのコンセプトＩＤ、当該構成コンセプトの属性等）を格納するビュー情報格納手段である。
【００８１】
また、分析結果ファイル１０６ｅは、テキストマイニング分析の分析結果に関する情報等を格納する分析結果格納手段である。
【００８２】
また、図１５において、通信制御インターフェース部１０４は、テキストマイニング分析装置１００とネットワーク３００（またはルータ等の通信装置）との間における通信制御を行う。すなわち、通信制御インターフェース部１０４は、他の端末と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。
【００８３】
また、図１５において、入出力制御インターフェース部１０８は、入力装置１１２や出力装置１１４の制御を行う。ここで、出力装置１１４としては、モニタ（家庭用テレビを含む）の他、スピーカを用いることができる（なお、以下においては出力装置１１４をモニタとして記載する場合がある）。また、入力装置１１２としては、キーボード、マウス、および、マイク等を用いることができる。また、モニタも、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現する。
【００８４】
また、図１５において、制御部１０２は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、各種の処理手順等を規定したプログラム、および所要データを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラム等により、種々の処理を実行するための情報処理を行う。制御部１０２は、機能概念的に、コンセプトアサイン部１０２ａ、カテゴリ変更部１０２ｂ、ビューアサイン部１０２ｃ、テキストマイニング分析部１０２ｄ、第１コンセプトアサイン部１０２ｅ、第２コンセプトアサイン部１０２ｆ、第３コンセプトアサイン部１０２ｇ、第１カテゴリ変更部１０２ｈ、第２カテゴリ変更部１０２ｉ、および、属性設定部１０２ｊを備えて構成されている。
【００８５】
このうち、コンセプトアサイン部１０２ａは、既存カテゴリを利用せずに新規コンセプトのアサインを実行するコンセプトアサイン手段である。ここで、図１６は、コンセプトアサイン部１０２ａの構成の一例を説明するブロック図である。図１６に示すように、コンセプトアサイン部１０２ａは、第１コンセプトアサイン部１０２ｅ、第２コンセプトアサイン部１０２ｆ、および、第３コンセプトアサイン部１０２ｇを備えて構成されている。
【００８６】
ここで、第１コンセプトアサイン部１０２ｅは、文字列や数値に関する検索条件を指定し、文書内に検索条件を満たす文字列や数値が存在する文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第１コンセプトアサイン手段である。
【００８７】
また、第２コンセプトアサイン部１０２ｆは、検索条件と探索対象となるフィールドを指定し、文書のフィールド内に検索条件を満たす文字列や数値が存在する文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第２コンセプトアサイン手段である。
【００８８】
また、第３コンセプトアサイン部１０２ｇは、既存コンセプトについて論理集合演算を行うことにより取得した文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第３コンセプトアサイン手段である。
【００８９】
再び図１５に戻り、カテゴリ変更部１０２ｂは、コンセプトアサイン手段によりアサインされた新規コンセプトにより、カテゴリの構造を変更するカテゴリ変更手段である。ここで、図１７は、カテゴリ変更部１０２ｂの構成の一例を説明するブロック図である。図１７に示すように、カテゴリ変更部１０２ｂは、第１カテゴリ変更部１０２ｈ、および、第２カテゴリ変更部１０２ｉを備えて構成されている。
【００９０】
また、第１カテゴリ変更部１０２ｈは、既存カテゴリの任意のコンセプトの下に新規コンセプトを配置する第１カテゴリ変更手段である。
【００９１】
また、第２カテゴリ変更部１０２ｉは、新規コンセプトからなる新規カテゴリを構成する第２カテゴリ変更手段である。
【００９２】
再び図１５に戻り、ビューアサイン部１０２ｃは、テキストマイニング分析の対象となる分析対象コンセプトを選択し、カテゴリの構造において当該分析対象コンセプトの下位に存在するコンセプトからビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトを設定することによりビューをアサインするビューアサイン手段である。ここで、図１８は、ビューアサイン部１０２ｃの構成の一例を説明するブロック図である。図１８に示すように、ビューアサイン部１０２ｃは、属性設定部１０２ｊを備えて構成されている。
【００９３】
ここで、属性設定部１０２ｊは、構成コンセプトに対応する属性を設定する属性設定手段である。
【００９４】
再び図１５に戻り、テキストマイニング分析部１０２ｄは、ビューアサイン手段にてアサインされたビューを用いてテキストマイニング分析を実行するテキストマイニング分析手段である。また、テキストマイニング分析部１０２ｄは、属性設定手段（属性設定部１０２ｊ）にて設定された構成コンセプトの属性に従って、テキストマイニング分析を実行する機能を有する。
【００９５】
なお、これら各部によって行なわれる処理の詳細については、後述する。
【００９６】
[システムの処理]
次に、このように構成された本実施の形態における本システムの処理の一例について、以下に図１９〜図２１等を参照して詳細に説明する。
【００９７】
[メイン処理]
本発明のテキストマイニング分析装置１００により実行されるメイン処理の詳細について図１９等を参照して説明する。図１９は、本実施形態における本システムのメイン処理の一例を示すフローチャートである。
【００９８】
まず、テキストマイニング分析装置１００は、コンセプトアサイン部１０２ａの処理により、既存カテゴリを利用せずに新規コンセプトのアサインを実行するコンセプトアサイン処理を行う（ステップＳＢ−１）。
【００９９】
ここで、コンセプトアサイン部１０２ａにより実行されるコンセプトアサイン処理について、図２０を参照して以下に説明する。
【０１００】
[コンセプトアサイン処理]
図２０は、本実施形態における本システムのコンセプトアサイン処理の一例を示すフローチャートである。
【０１０１】
コンセプトアサイン処理は、以下に詳細に説明する、第１コンセプトアサイン処理、第２コンセプトアサイン処理、および、第３コンセプトアサイン処理のうちいずれかを単独または任意の順番で組み合せて実行することができる。
【０１０２】
（第１コンセプトアサイン処理）
コンセプトアサイン部１０２ａは、第１コンセプトアサイン部１０２ｅの処理により、図４を用いて上述したように、文字列や数値に関する検索条件を指定し、文書内に検索条件を満たす文字列や数値が存在する文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする（ステップＳＣ−１）。
【０１０３】
（第２コンセプトアサイン処理）
コンセプトアサイン部１０２ａは、第２コンセプトアサイン部１０２ｆの処理により、図５を用いて上述したように、検索条件と探索対象となるフィールドを指定し、文書のフィールド内に検索条件を満たす文字列や数値が存在する文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする（ステップＳＣ−２）。
【０１０４】
（第３コンセプトアサイン処理）
コンセプトアサイン部１０２ａは、第３コンセプトアサイン部１０２ｇの処理により、図６を用いて上述したように、既存コンセプトについて論理集合演算を行うことにより取得した文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする（ステップＳＣ−３）。
【０１０５】
これにて、コンセプトアサイン処理が終了する。
【０１０６】
再び図１９に戻り、テキストマイニング分析装置１００は、カテゴリ変更部１０２ｂの処理により、アサインされた新規コンセプトにより、カテゴリの構造を変更するカテゴリ変更処理を実行する（ステップＳＢ−２）。
【０１０７】
ここで、カテゴリ変更部１０２ｂにより実行されるカテゴリ変更処理について、図２１を参照して以下に説明する。
【０１０８】
[カテゴリ変更処理]
次に、カテゴリ変更処理の詳細について図２１を参照して説明する。図２１は、本実施形態における本システムのカテゴリ変更処理の一例を示すフローチャートである。
カテゴリ変更処理は、以下に詳細に説明する、第１カテゴリ変更処理、および、第２カテゴリ変更処理のうちいずれかを単独または任意の順番で組み合せて実行することができる。
【０１０９】
（第１カテゴリ変更処理）
カテゴリ変更部１０２ｂは、第１カテゴリ変更部１０２ｈの処理により、図７を用いて上述したように、既存カテゴリの任意のコンセプトの下に新規コンセプトを配置する（ステップＳＤ−１）。
【０１１０】
（第２カテゴリ変更処理）
カテゴリ変更部１０２ｂは、第２カテゴリ変更部１０２ｉの処理により、図８を用いて上述したように、新規コンセプトからなる新規カテゴリを構成する（ステップＳＤ−２）。
【０１１１】
これにて、カテゴリ変更処理が終了する。
【０１１２】
再び図１９に戻り、テキストマイニング分析装置１００は、ビューアサイン部１０２ｃの処理により、テキストマイニング分析の対象となる分析対象コンセプトを選択し、カテゴリの構造において当該分析対象コンセプトの下位に存在するコンセプトからビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトを設定することによりビューをアサインする（ステップＳＢ−３）。
【０１１３】
すなわち、ビューアサイン部１０２ｃは、図１３に示すビュー設定画面を出力装置１１４に表示し、利用者に、分析対象コンセプトと、ビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトを設定させる。
【０１１４】
ここで、図１３は、テキストマイニング分析装置１００の出力装置１１４に表示されるビュー設定画面の一例を示す図である。図１３に示す例では、ルートから３つの子コンセプト（コンセプトＩＤが、ｃａｔＡ、ｃａｔＢ、ｃａｔＣ）が接続され、それぞれに複数の子コンセプトが接続された木構造のカテゴリを一例に説明する。
【０１１５】
図１３においてコンセプトＩＤの左側に未展開コンセプト（「＋」で表示される）、展開コンセプト（「−」で表示される）、または、末端コンセプト（「無」で表示される）を区別するための標識が表示される。利用者は、未展開コンセプトについては、当該「＋」の標識部分をマウスなどでクリックなどすることにより、入力装置１１２を用いて指定すると、下位のコンセプトが表示された後、当該未展開コンセプトは、展開コンセプトの表示（「−」）に切り替わる。すなわち、利用者が当該標識を用いて、下位のコンセプトを開いたり閉じたりすることにより、任意のコンセプトを切り口ラインを構成する構成コンセプトとして指定することができる。
【０１１６】
また、未展開コンセプトと末端コンセプトのコンセプトＩＤの右側には、属性を設定するための選択領域が表示される。利用者が、所望の属性を入力装置１１２を用いて「選択（構成コンセプトとして選択する）」、「飛ばし（構成コンセプトとして選択しない）、「その他（他の構成コンセプトとは別のグループに分けて分析を行う）」のいずれかを指定すると、属性設定部１０２ｊは、当該指定された構成コンセプトの属性値をビューファイル１０６ｄの所定の記憶領域に格納する。
【０１１７】
再び図１９に戻り、テキストマイニング分析装置１００は、テキストマイニング分析部１０２ｄの処理により、アサインされたビューを用いてテキストマイニング分析を実行する（ステップＳＢ−４）。
【０１１８】
ここで、図１４は、テキストマイニング分析結果を表示する画面の一例を示す図である。図１４は、ビューに指定されたコンセプト毎に文書数を表示する場合を一例に説明する。
【０１１９】
図１４に示すように、構成コンセプト毎にその属する文書数を表示する。また、コンセプトＢについては、「その他」の属性を持つコンセプトをまとめて分けて表示している。
【０１２０】
これにて、メイン処理が終了する。
【０１２１】
[他の実施の形態]
さて、これまで本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述した実施の形態以外にも、上記特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてよいものである。
【０１２２】
例えば、テキストマイニング分析装置１００がスタンドアローンの形態で処理を行う場合を一例に説明したが、テキストマイニング分析装置１００とは別筐体で構成されるクライアント端末からの要求に応じて処理を行い、その処理結果を当該クライアント端末に返却するように構成してもよい。
【０１２３】
また、実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行なわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行なわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。
【０１２４】
この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０１２５】
また、テキストマイニング分析装置１００に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。
【０１２６】
例えば、テキストマイニング分析装置１００の各部または各装置が備える処理機能、特に制御部１０２にて行なわれる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）および当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現することができ、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現することも可能である。なお、プログラムは、後述する記録媒体に記録されており、必要に応じてテキストマイニング分析装置１００に機械的に読み取られる。
【０１２７】
すなわち、ＲＯＭまたはＨＤなどの記憶部１０６などには、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）と協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭ等にロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部１０２を構成する。また、このコンピュータプログラムは、テキストマイニング分析装置１００に対して任意のネットワーク３００を介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記録されてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。
【０１２８】
また、本発明にかかるプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等の任意の「可搬用の物理媒体」や、各種コンピュータシステムに内蔵されるＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤ等の任意の「固定用の物理媒体」、あるいは、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットに代表されるネットワークを介してプログラムを送信する場合の通信回線や搬送波のように、短期にプログラムを保持する「通信媒体」を含むものとする。
【０１２９】
また、「プログラム」とは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードやバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）に代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施の形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成、読み取り手順、あるいは、読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。
【０１３０】
また、テキストマイニング分析装置１００は、さらなる構成要素として、マウス等の各種ポインティングデバイスやキーボードやイメージスキャナやデジタイザ等から成る入力装置（図示せず）、入力データのモニタに用いる表示装置（図示せず）、システムクロックを発生させるクロック発生部（図示せず）、および、各種処理結果その他のデータを出力するプリンタ等の出力装置（図示せず）を備えてもよく、また、入力装置、表示装置および出力装置は、それぞれ入出力インターフェースを介して制御部１０２に接続されてもよい。
【０１３１】
また、テキストマイニング分析装置１００は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等の情報処理端末等の情報処理装置にプリンタやモニタやイメージスキャナ等の周辺装置を接続し、該情報処理装置に本発明の方法を実現させるソフトウェア（プログラム、データ等を含む）を実装することにより実現してもよい。
【０１３２】
さらに、テキストマイニング分析装置１００等の分散・統合の具体的形態は明細書および図面に示すものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷等に応じた任意の単位で、機能的または物理的に分散・統合して構成することができる（例えば、グリッド・コンピューティングなど）。例えば、各データベースを独立したデータベース装置として独立に構成してもよく、また、処理の一部をＣＧＩ（Ｃｏｍｍｏｎ  Ｇａｔｅｗａｙ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を用いて実現してもよい。
【０１３３】
また、ネットワーク３００は、テキストマイニング分析装置１００と外部システム２００とを相互に接続する機能を有し、例えば、インターネットや、イントラネットや、ＬＡＮ（有線／無線の双方を含む）や、ＶＡＮや、パソコン通信網や、公衆電話網（アナログ／デジタルの双方を含む）や、専用回線網（アナログ／デジタルの双方を含む）や、ＣＡＴＶ網や、ＩＭＴ２０００方式、ＧＳＭ方式またはＰＤＣ／ＰＤＣ―Ｐ方式等の携帯回線交換網／携帯パケット交換網や、無線呼出網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ等の局所無線網や、ＰＨＳ網や、ＣＳ、ＢＳまたはＩＳＤＢ等の衛星通信網等のうちいずれかを含んでもよい。すなわち、本システムは、有線・無線を問わず任意のネットワークを介して、各種データを送受信することができる。
【０１３４】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように、本発明によれば、既存カテゴリを利用せずに新規コンセプトのアサインを実行し、アサインされた新規コンセプトにより、カテゴリの構造を変更し、テキストマイニング分析の対象となる分析対象コンセプトを選択し、カテゴリの構造において当該分析対象コンセプトの下位に存在するコンセプトからビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトを設定することによりビューをアサインし、アサインされたビューを用いてテキストマイニング分析を実行するので、テキストマイニング分析において柔軟にコンセプトとビューをアサインすることができるテキストマイニング分析装置、テキストマイニング分析方法、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【０１３５】
また、本発明によれば、既存カテゴリを利用せずに新規コンセプトのアサインを実行するので、既存の同義語辞書とカテゴリ辞書によって定義されていない新規な概念に対応するコンセプトを作成することができるテキストマイニング分析装置、テキストマイニング分析方法、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【０１３６】
また、本発明によれば、アサインされた新規コンセプトにより、カテゴリの構造を変更するので、利用場面に応じて臨機応変にコンセプトをカテゴリ上にアサインすることができるテキストマイニング分析装置、テキストマイニング分析方法、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【０１３７】
また、本発明によれば、テキストマイニング分析の対象となる分析対象コンセプトを選択し、カテゴリの構造において当該分析対象コンセプトの下位に存在するコンセプトからビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトを設定することによりビューをアサインし、アサインされたビューを用いてテキストマイニング分析を実行するので、カテゴリとは無関係にビューをアサインしたりすることができるようになり、兄弟関係ではないコンセプトを柔軟に指定してビューを構成することができるテキストマイニング分析装置、テキストマイニング分析方法、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【０１３８】
また、本発明によれば、コンセプトアサイン手段（または「コンセプトアサインステップ」以下同様。）は、文字列や数値に関する検索条件を指定し、文書内に検索条件を満たす文字列や数値が存在する文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第１コンセプトアサイン手段、検索条件と探索対象となるフィールドを指定し、文書のフィールド内に検索条件を満たす文字列や数値が存在する文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第２コンセプトアサイン手段、および、既存コンセプトについて論理集合演算を行うことにより取得した文書の集合を新規コンセプトとしてアサインする第３コンセプトアサイン手段のうち少なくとも一つの手段をさらに備えたので、既存の同義語辞書とカテゴリ辞書によって定義されていない新規な概念に対応するコンセプトを作成することができるテキストマイニング分析装置、テキストマイニング分析方法、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【０１３９】
また、本発明によれば、カテゴリ変更手段（または「カテゴリ変更ステップ」以下同様。）は、既存カテゴリの任意のコンセプトの下に新規コンセプトを配置する第１カテゴリ変更手段、および、新規コンセプトからなる新規カテゴリを構成する第２カテゴリ変更手段のうち少なくとも一つの手段をさらに備えたので、利用場面に応じて臨機応変にコンセプトを既存または新規のカテゴリ上にアサインすることができるテキストマイニング分析装置、テキストマイニング分析方法、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【０１４０】
さらに、本発明によれば、ビューアサイン手段（または「ビューアサインステップ」以下同様。）は、構成コンセプトに対応する属性を設定する属性設定手段をさらに備え、テキストマイニング分析手段は、設定された構成コンセプトの属性に従って、テキストマイニング分析を実行するので、各種の属性（例えば、「選択（構成コンセプトとして選択する）」、「飛ばし（構成コンセプトとして選択しない）、「その他（他の構成コンセプトとは別のグループに分けて分析を行う）」など）を設定することにより、柔軟にビューをアサインすることができるテキストマイニング分析装置、テキストマイニング分析方法、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】テキストマイニングシステムにおけるテキストマイニング分析で扱う情報である文書、コンセプト、カテゴリ、および、ビューのそれぞれの概念を示す図である。
【図２】従来技術の問題点を説明する概念図である。
【図３】本発明の基本原理を示すフローチャートである。
【図４】全文検索によるコンセプト構成を行う場合の一例を示す図である。
【図５】フィールド検索によるコンセプト構成を行う場合の一例を示す図である。
【図６】論理集合演算によるコンセプト構成を行う場合の一例を示す図である。
【図７】既存カテゴリへのコンセプト配置を行う場合の一例を示す図である。
【図８】新規カテゴリへのコンセプト配置を行う場合の一例を示す図である。
【図９】本発明によるビューのアサイン手法の概要を示す図である。
【図１０】ビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトの中に「その他」の属性を設定する場合を説明する概念図である。
【図１１】ビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトの中に「飛ばし」の属性を設定する場合を説明する概念図である。
【図１２】ビュー切り口ラインを構成する構成コンセプトの中に「飛ばし」と「その他」の属性を混在させて設定する場合を説明する概念図である。
【図１３】テキストマイニング分析装置１００の出力装置１１４に表示されるビュー設定画面の一例を示す図である。
【図１４】テキストマイニング分析結果を表示する画面の一例を示す図である。
【図１５】本発明が適用される本システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図１６】コンセプトアサイン部１０２ａの構成の一例を説明するブロック図である。
【図１７】カテゴリ変更部１０２ｂの構成の一例を説明するブロック図である。
【図１８】ビューアサイン部１０２ｃの構成の一例を説明するブロック図である。
【図１９】本実施形態における本システムのメイン処理の一例を示すフローチャートである。
【図２０】本実施形態における本システムのコンセプトアサイン処理の一例を示すフローチャートである。
【図２１】本実施形態における本システムのカテゴリ変更処理の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１００  テキストマイニング分析装置
１０２  制御部
１０２ａ  コンセプトアサイン部
１０２ｂ  カテゴリ変更部
１０２ｃ  ビューアサイン部
１０２ｄ  テキストマイニング分析部
１０２ｅ  第１コンセプトアサイン部
１０２ｆ  第２コンセプトアサイン部
１０２ｇ  第３コンセプトアサイン部
１０２ｈ  第１カテゴリ変更部
１０２ｉ  第２カテゴリ変更部
１０２ｊ  属性設定部
１０４  通信制御インターフェース部
１０６  記憶部
１０６ａ  文書ファイル
１０６ｂ  コンセプトファイル
１０６ｃ  カテゴリファイル
１０６ｄ  ビューファイル
１０６ｅ  分析結果ファイル
１０８  入出力制御インターフェース部
１１２  入力装置
１１４  出力装置
２００  外部システム
３００  ネットワーク
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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