(57)【要約】【課題】未分類の複数テキストの中から、既存のデータベースに格納されている複数テキストと同じまたは類似する傾向を有するテキストを容易且つ迅速に分類する。【解決手段】メインＤＢ１１中の注目サブＤＢ内の複数テキストに対するテキストマイニングによって、それら複数テキストの傾向を表わす重要キーワードと関連キーワードとからなる組み合わせＣが選択される（ステップＩ）。分類工程（ステップＩＩＩ）では、その組み合わせＣに基づいて、未分類ＤＢ１２に格納されている未分類の複数テキストに対してテキストマイニングが施された結果に従って、それら複数テキストの中から、当該注目サブＤＢ内の複数テキストと同じまたは類似する傾向のテキストが分類され、これら各工程の一連の手順が、メインＤＢ１１内の所定項目別に分類された個々のサブＤＢ（１１−１〜ｎ）に順次注目して行われることにより、上記未分類の複数テキストが、当該所定項目と同じ項目別の複数のサブＤＢ（１２−１〜ｎ）に分類される。【選択図】　図２
2004005025.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータにて実行されるテキストマイニング機能を利用して複数テキストを分類するテキスト分類方法であって、
第１データベースに格納されている複数テキストに対してテキストマイニング処理を施すことにより、それら複数テキストに含まれる複数の重要キーワードを抽出すると共に、抽出された複数の重要キーワードの中から、該複数テキストの傾向を表わすのに最適な重要キーワードを選択する最適重要キーワード選択工程と、
前記最適な重要キーワードに基づいて、前記第１データベースに格納されている複数テキストに対してテキストマイニング処理を施すことにより、それら複数テキストに含まれるところの、該最適な重要キーワードに関連する複数の関連キーワードを抽出すると共に、抽出された複数の関連キーワードの中から、該複数テキストの傾向を表わすのに最適な関連キーワードを選択する最適関連キーワード選択工程と、
前記最適な重要キーワードと、前記最適な関連キーワードとに基づいて、第２データベースに格納されている複数テキストに対してテキストマイニング処理を施した結果に従って、それら複数テキストの中から、前記第１データベースに格納されている複数テキストと同じまたは類似する傾向を有するテキストを分類する分類工程と、
を有することを特徴とするテキスト分類方法。
【請求項２】
前記第１データベースは、格納されている複数テキストが予め所定項目別に分類された複数のサブデータベースからなり、
前記最適重要キーワード選択工程では、
前記第１データベースのうち、オペレータが注目する注目サブデータベースに格納されている複数テキストに対して前記テキストマイニング処理が施されることにより、それら複数テキストに含まれる複数の重要キーワードが抽出されると共に、抽出された複数の重要キーワードの中から、該複数テキストの傾向を表わすのに最適な重要キーワードが選択され、
前記最適関連キーワード選択工程では、
前記最適な重要キーワードに基づいて、前記注目サブデータベースに格納されている複数テキストに対して前記テキストマイニング処理が施されることにより、それら複数テキストに含まれるところの、該最適な重要キーワードに関連する複数の関連キーワードが抽出されると共に、抽出された複数の関連キーワードの中から、該複数テキストの傾向を表わすのに最適な関連キーワードが選択され、
前記分類工程では、
前記最適な重要キーワードと、前記最適な関連キーワードとに基づいて、前記第２データベースに格納されている未分類の複数テキストに対して前記テキストマイニング処理が施された結果に従って、それら複数テキストの中から、前記注目サブデータベースに格納されている複数テキストと同じまたは類似する傾向のテキストが分類され、
これら各工程の一連の手順が、前記第１データベースにおいて前記所定項目別に分類された個々のサブデータベースに順次注目して行われることにより、前記第２データベースに格納されている未分類の複数テキストが、前記所定項目と同じ項目別の複数のサブデータベースに分類される
ことを特徴とする請求項１記載のテキスト分類方法。
【請求項３】
前記最適重要キーワード選択工程では、
前記第１データベース内に格納されている複数テキストに対して前記テキストマイニング処理が施されることによって抽出された複数の重要キーワードの中から、重要度が高い順に選択された一部の重要キーワードを検索キーとしてテキスト検索処理が施された結果、それら複数テキストの中から第１所定数より多くのテキストをヒットすることができたところの、最少数量の重要キーワードからなるグループが、前記最適な重要キーワードとして選択される
ことを特徴とする請求項１記載のテキスト分類方法。
【請求項４】
前記最適関連キーワード選択工程では、
前記最少数量の重要キーワードからなるグループに基づいて、前記第１データベースに格納されている複数テキストに対して前記テキストマイニング処理が施されることにより、それら複数テキストに含まれるところの、該グループをなす重要キーワードに関連する複数の関連キーワードが抽出されると共に、
前記抽出された複数の関連キーワードの中から関連度が高い順に選択された一部の関連キーワードを検索キーとしてテキスト検索処理が施された結果、それら複数テキストの中から第２所定数より多くのテキストをヒットすることができたところの、最少数量の関連キーワードからなるグループが、前記最適な関連キーワードとして選択される
ことを特徴とする請求項３記載のテキスト分類方法。
【請求項５】
前記分類工程は、
前記第２データベースに格納されている複数テキストの中から、前記第１データベースに格納されている複数テキストと同じまたは類似する傾向を有するテキストを分類するのに先立って、その傾向とは関連性が低いテキストを排除する排除工程を含む
ことを特徴とする請求項１記載のテキスト分類方法。
【請求項６】
前記分類工程に先立って、前記最適な重要キーワードと、前記最適な関連キーワードとに基づいて、前記第１データベースに格納されている複数テキストに対して前記テキストマイニング処理を施した結果に従って、それら複数テキストの中から、前記注目サブデータベースに格納されている複数テキストを分類することができるかについて検証する検証工程を更に有する
ことを特徴とする請求項２記載のテキスト分類方法。
【請求項７】
テキストマイニングによって複数テキストを分類するテキスト分類装置であって、
第１データベースに格納されている複数テキストをテキストマイニングすることにより、それら複数テキストに含まれる複数の重要キーワードを抽出すると共に、抽出された複数の重要キーワードの中から、該複数テキストの傾向を表わすのに最適な重要キーワードを選択する最適重要キーワード選択手段と、
前記最適な重要キーワードに基づいて、前記第１データベースに格納されている複数テキストをテキストマイニングすることにより、それら複数テキストに含まれるところの、該最適な重要キーワードに関連する複数の関連キーワードを抽出すると共に、抽出された複数の関連キーワードの中から、該複数テキストの傾向を表わすのに最適な関連キーワードを選択する最適関連キーワード選択手段と、
前記最適な重要キーワードと、前記最適な関連キーワードとに基づいて、第２データベースに格納されている複数テキストをテキストマイニングした結果に従って、それら複数テキストの中から、前記第１データベースに格納されている複数テキストと同じまたは類似する傾向を有するテキストを分類する分類手段と、を備えることを特徴とするテキスト分類装置。
【請求項８】
前記第１データベースは、格納されている複数テキストが予め所定項目別に分類された複数のサブデータベースからなり、
前記最適重要キーワード選択手段は、
前記第１データベースのうち、オペレータが注目する注目サブデータベースに格納されている複数テキストに対して前記テキストマイニングを施すことにより、それら複数テキストに含まれる複数の重要キーワードを抽出すると共に、抽出した複数の重要キーワードの中から、該複数テキストの傾向を表わすのに最適な重要キーワードを選択し、
前記最適関連キーワード選択手段は、
前記最適な重要キーワードに基づいて、前記注目サブデータベースに格納されている複数テキストに対して前記テキストマイニングを施すことにより、それら複数テキストに含まれるところの、該最適な重要キーワードに関連する複数の関連キーワードを抽出すると共に、抽出した複数の関連キーワードの中から、該複数テキストの傾向を表わすのに最適な関連キーワードを選択し、
前記分類手段は、
前記最適な重要キーワードと、前記最適な関連キーワードとに基づいて、前記第２データベースに格納されている未分類の複数テキストに対して前記テキストマイニングを施した結果に従って、それら複数テキストの中から、前記注目サブデータベースに格納されている複数テキストと同じまたは類似する傾向のテキストを分類する
ことを特徴とする請求項７記載のテキスト分類装置。
【請求項９】
テキストマイニング処理を利用して複数テキストを分類するテキスト分類方法を、コンピュータによって実現可能な動作指示をなすコンピュータ・プログラムであって、
第１データベースに格納されている複数テキストに対してテキストマイニング処理を施すことにより、それら複数テキストに含まれる複数の重要キーワードを抽出すると共に、抽出された複数の重要キーワードの中から、該複数テキストの傾向を表わすのに最適な重要キーワードを選択する最適重要キーワード選択機能のためのプログラム・コードと、
前記最適な重要キーワードに基づいて、前記第１データベースに格納されている複数テキストに対してテキストマイニング処理を施すことにより、それら複数テキストに含まれるところの、該最適な重要キーワードに関連する複数の関連キーワードを抽出すると共に、抽出された複数の関連キーワードの中から、該複数テキストの傾向を表わすのに最適な関連キーワードを選択する最適関連キーワード選択機能のためのプログラム・コードと、
前記最適な重要キーワードと、前記最適な関連キーワードとに基づいて、第２データベースに格納されている複数テキストに対してテキストマイニング処理を施した結果に従って、それら複数テキストの中から、前記第１データベースに格納されている複数テキストと同じまたは類似する傾向を有するテキストを分類する分類機能のためのプログラム・コードと、
を有することを特徴とするコンピュータ・プログラム。
【請求項１０】
前記第１データベースは、格納されている複数テキストが予め所定項目別に分類された複数のサブデータベースからなり、
前記最適重要キーワード選択機能のためのプログラム・コードによって、
前記第１データベースのうち、オペレータが注目する注目サブデータベースに格納されている複数テキストに対して前記テキストマイニング処理が施されることにより、それら複数テキストに含まれる複数の重要キーワードが抽出されると共に、抽出された複数の重要キーワードの中から、該複数テキストの傾向を表わすのに最適な重要キーワードが選択され、
前記最適関連キーワード選択機能のためのプログラム・コードによって、
前記最適な重要キーワードに基づいて、前記注目サブデータベースに格納されている複数テキストに対して前記テキストマイニング処理が施されることにより、それら複数テキストに含まれるところの、該最適な重要キーワードに関連する複数の関連キーワードが抽出されると共に、抽出された複数の関連キーワードの中から、該複数テキストの傾向を表わすのに最適な関連キーワードが選択され、
前記分類機能のためのプログラム・コードによって、
前記最適な重要キーワードと、前記最適な関連キーワードとに基づいて、前記第２データベースに格納されている未分類の複数テキストに対して前記テキストマイニング処理が施された結果に従って、それら複数テキストの中から、前記注目サブデータベースに格納されている複数テキストと同じまたは類似する傾向のテキストが分類され、
これら各機能のためのプログラム・コードによる一連の処理手順が、前記第１データベースにおいて前記所定項目別に分類された個々のサブデータベースに順次注目して行われることにより、前記第２データベースに格納されている未分類の複数テキストが、前記所定項目と同じ項目別の複数のサブデータベースに分類される
ことを特徴とする請求項９記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１１】
前記最適重要キーワード選択工程機能のためのプログラム・コードによって、
前記第１データベース内に格納されている複数テキストに対して前記テキストマイニング処理が施されることによって抽出された複数の重要キーワードの中から、重要度が高い順に選択された一部の重要キーワードを検索キーとしてテキスト検索処理が施された結果、それら複数テキストの中から第１所定数より多くのテキストをヒットすることができたところの、最少数量の重要キーワードからなるグループが、前記最適な重要キーワードとして選択される
ことを特徴とする請求項９記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１２】
前記最適関連キーワード選択機能のためのプログラム・コードによって、
前記最少数量の重要キーワードからなるグループに基づいて、前記第１データベースに格納されている複数テキストに対して前記テキストマイニング処理が施されることにより、それら複数テキストに含まれるところの、該グループをなす重要キーワードに関連する複数の関連キーワードが抽出されると共に、
前記抽出された複数の関連キーワードの中から関連度が高い順に選択された一部の関連キーワードを検索キーとしてテキスト検索処理が施された結果、それら複数テキストの中から第２所定数より多くのテキストをヒットすることができたところの、最少数量の関連キーワードからなるグループが、前記最適な関連キーワードとして選択される
ことを特徴とする請求項１１記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１３】
前記分類機能のためのプログラム・コードは、
前記第２データベースに格納されている複数テキストの中から、前記第１データベースに格納されている複数テキストと同じまたは類似する傾向を有するテキストを分類するのに先立って、その傾向とは関連性が低いテキストを排除する排除機能のためのプログラム・コードを含む
ことを特徴とする請求項９記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１４】
前記分類機能のためのプログラム・コードの実行に先立って、前記最適な重要キーワードと、前記最適な関連キーワードとに基づいて、前記第１データベースに格納されている複数テキストに対して前記テキストマイニング処理を施した結果に従って、それら複数テキストの中から、前記注目サブデータベースに格納されている複数テキストを分類することができるかについて検証する検証機能のためのプログラム・コードを更に有する
ことを特徴とする請求項１０記載のコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、コンピュータを利用して、文書分析等を行なうテキストマイニング技術の応用分野に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、代表的な工業量産品のメーカである車両（自動車）メーカでは、既存車両を購入したユーザや所有するユーザから直接的に、或いは間接的に挙げられた様々な要望、苦情、意見等（以下、ＶＯＣ：Ｖｏｉｃｅ＿ｏｆ＿Ｃｕｓｔｏｍｅｒ）をデータベースに集約して、その既存車両の品質改善業務や、今後の新型車両の企画業務に利用している。
【０００３】
しかしながら、データベース上に集約されるテキスト情報（文書群）は膨大な量であり、且つ個々の文書内容も多岐にわたるため、担当者は、情報分析等の創造的な業務に着手するのに先立って、膨大な文書群を分類（整理）する準備作業に多くの時間を要しており、係る準備作業の効率化が従来から大きな課題となっている。
【０００４】
このような背景の中、従来よりコンピュータによる文書の分析・検索等が行なわれており、特に近年においては、データベース等に蓄積された膨大な文章（テキスト）群をコンピュータを利用して解析することにより、その文章群の中からユーザにとって有益な情報（単語、キーワード）を抽出することができるテキストマイニング技術が提案されている（例えば特開２００２−０１４９８２号）。
【０００５】
係るテキストマイニング技術においては、あるキーワードの重要度が、そのキーワードの注目文書群における出現頻度とバラツキとを考慮して算出される。
【０００６】
また、一般的なテキストマイニングの演算には、
Ｓ（ｗ，ｔ）＝ｐ（ｗ，ｔ）ｌｏｇ（ｐ（ｗ，ｔ）／ｑ（ｗ）），
Ｓｗ＝ΣＳ（ｗ，ｔ），
但し、Ｓ（ｗ，ｔ）：テキストｔにおける単語ｗの重み、
ｐ（ｗ，ｔ）：単語ｗのテキストｔにおける出現頻度、
ｑ（ｗ）　　：単語ｗの全テキストにおける出現頻度、
Ｓｗ　　　　：全テキスト１乃至ｎにおける単語ｗの重要度、
なる演算式（Ｋｕｌｌｂａｃｋ情報量）が利用され、係る演算によって、注目するキーワードの重要度と関連度とが定義される。ここで、関連度はベクトル空間内のＷｏｒｄベクトルＷｏｒｄ（ｎ）間の内積によって表わされる（図１０参照）。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来のテキストマイニング技術を、例えば上述した既存車両の改善業務や新型車両の企画業務に採用すれば、担当者は、検索用のキーワードに基づく所謂テキスト検索（キーワード検索）等と比較して、データベース内に集約されたＶＯＣの傾向や内容を容易且つ迅速に把握することができる。
【０００８】
しかしながら、車両メーカには、ＶＯＣを担当者が手作業で所定の項目（カテゴリ、ジャンル）別に分類した複数のサブデータベースが従前から存在しているため、ある時点で上記テキストマイニング技術を採用した場合には、自動的な分類によって得られる複数のサブデータベースが、従前からの所定項目の分類に巧く合致させることができるかが問題となる。
【０００９】
また、データベース内に集約されたＶＯＣをなす文書群をある時点で取得して、上記テキストマイニング技術を利用して所定の項目（カテゴリ、ジャンル）別の複数のサブデータベースに分類する場合を考えると、その場合、一方でＶＯＣには、ユーザからの声（テキスト情報）が日々新たに追加されていく。このため、ユーザのニーズを車両メーカの担当者が常に把握しているためには、定期的に、その追加された新たな文章群を対象として、上記所定項目別の既存のサブデータベースに記憶された文書群と同様な分類に合致するテキストマイニングを行なうことにより、係る既存のサブデータベースの更新、或いは既存のサブデータベースと同じ項目分けがなされた新たなサブデータベースを構築していく必要があるが、この場合、文書群をテキストマイニング技術によって単に分類しただけでは、既存の個々のサブデータベースに分類された文章の傾向と、新たに入手した項目別の複数のサブデータベースに分類された文章の傾向とが異なったものとなるおそれもある。
【００１０】
また、車両に関するＶＯＣにおいては、車両の販売に伴ってユーザから寄せられた文書が大きな割合を占める傾向がある。このため、車両に関するＶＯＣに対して上記従来のテキストマイニング技術を単に採用した場合には、販売店の販売活動の改善には大きな効果が期待できる一方で、車両メーカがこれから生産する既存車両の品質改善業務や新型車両の企画業務等を想定すると、担当者（オペレータ）が所望する既存車両の品質に関する情報（文書）がデータベース上の膨大な文書群（ＶＯＣ）に埋もれてしまい、係る業務にとって有益な情報を入手するのは容易なことではない。
【００１１】
そこで本発明は、未分類の複数テキストの中から、既存のデータベースに格納されている複数テキストと同じまたは類似する傾向を有するテキストを容易且つ迅速に分類するテキスト分類装置、テキスト分類方法及びそのコンピュータ・プログラムの提供を目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するため、本発明に係るテキスト分類方法は、以下の構成を特徴とする（ここで、下記の各構成に含まれる括弧内の参照番号等は、本発明とその具体的な例示である後述する実施形態との対応を表わす）。
【００１３】
即ち、コンピュータにて実行されるテキストマイニング機能を利用して複数テキストを分類するテキスト分類方法であって、
第１データベース（１１または１１−１〜ｎ）に格納されている複数テキストに対してテキストマイニング処理を施すことにより、それら複数テキストに含まれる複数の重要キーワードを抽出すると共に、抽出された複数の重要キーワードの中から、該複数テキストの傾向を表わすのに最適な重要キーワードを選択する最適重要キーワード選択工程と、
前記最適な重要キーワードに基づいて、前記第１データベースに格納されている複数テキストに対してテキストマイニング処理を施すことにより、それら複数テキストに含まれるところの、該最適な重要キーワードに関連する複数の関連キーワードを抽出すると共に、抽出された複数の関連キーワードの中から、該複数テキストの傾向を表わすのに最適な関連キーワードを選択する最適関連キーワード選択工程と、
前記最適な重要キーワードと、前記最適な関連キーワードとに基づいて、第２データベース（１２）に格納されている複数テキストに対してテキストマイニング処理を施した結果に従って、それら複数テキストの中から、前記第１データベースに格納されている複数テキストと同じまたは類似する傾向を有するテキストを分類する分類工程と、
を有することを特徴とする。
【００１４】
好適な実施形態において、前記第１データベース（１１）は、格納されている複数テキストが予め所定項目別に分類された複数のサブデータベース（１１−１〜ｎ）からなり、
前記最適重要キーワード選択工程（図４のステップＳ２乃至ステップＳ９）では、前記第１データベース（１１）のうち、オペレータが注目する注目サブデータベースに格納されている複数テキストに対して前記テキストマイニング処理が施されることにより、それら複数テキストに含まれる複数の重要キーワードが抽出されると共に、抽出された複数の重要キーワードの中から、該複数テキストの傾向を表わすのに最適な重要キーワードが選択され、
前記最適関連キーワード選択工程（図４のステップＳ１０乃至ステップＳ１７）では、前記最適な重要キーワードに基づいて、前記注目サブデータベースに格納されている複数テキストに対して前記テキストマイニング処理が施されることにより、それら複数テキストに含まれるところの、該最適な重要キーワードに関連する複数の関連キーワードが抽出されると共に、抽出された複数の関連キーワードの中から、該複数テキストの傾向を表わすのに最適な関連キーワードが選択され、
前記分類工程（図２のステップＩＩＩ）では、前記最適な重要キーワードと、前記最適な関連キーワードとに基づいて、前記第２データベースに格納されている未分類の複数テキストに対して前記テキストマイニング処理が施された結果に従って、それら複数テキストの中から、前記注目サブデータベースに格納されている複数テキストと同じまたは類似する傾向のテキストが分類され、
これら各工程の一連の手順が、前記第１データベースにおいて前記所定項目別に分類された個々のサブデータベースに順次注目して行われることにより、前記第２データベース（１２）に格納されている未分類の複数テキストが、前記所定項目と同じ項目別の複数のサブデータベース（１２−１〜ｎ）に分類されることを特徴とする。
【００１５】
また、上記の場合において、好ましくは、前記分類工程に先立って、前記最適な重要キーワードと、前記最適な関連キーワードとに基づいて、前記第１データベースに格納されている複数テキストに対して前記テキストマイニング処理を施した結果に従って、それら複数テキストの中から、前記注目サブデータベースに格納されている複数テキストを分類することができるかについて検証する検証工程（図５のステップＳ１９）を更に有すると良い。
【００１６】
また、例えば前記最適重要キーワード選択工程では、前記第１データベース内に格納されている複数テキストに対して前記テキストマイニング処理が施されることによって抽出された複数の重要キーワードの中から、重要度が高い順に選択された一部の重要キーワードを検索キーとしてテキスト検索処理が施された結果、それら複数テキストの中から第１所定数より多くのテキストをヒットすることができたところの、最少数量（Ｍ個）の重要キーワードからなるグループ（Ｇｓ）が、前記最適な重要キーワードとして選択されると良い。
【００１７】
また、上記の場合、好ましくは、前記最適関連キーワード選択工程では、
前記最少数量の重要キーワードからなるグループに基づいて、前記第１データベースに格納されている複数テキストに対して前記テキストマイニング処理が施されることにより、それら複数テキストに含まれるところの、該グループ（Ｇｓ）をなす重要キーワードに関連する複数の関連キーワードが抽出されると共に、
前記抽出された複数の関連キーワードの中から関連度が高い順に選択された一部の関連キーワードを検索キーとしてテキスト検索処理が施された結果、それら複数テキストの中から第２所定数より多くのテキストをヒットすることができたところの、最少数量（Ｎ個）の関連キーワードからなるグループ（Ｇｒ）が、前記最適な関連キーワードとして選択されると良い。
【００１８】
また、例えば前記分類工程は、前記第２データベースに格納されている複数テキストの中から、前記第１データベースに格納されている複数テキストと同じまたは類似する傾向を有するテキストを分類するのに先立って、その傾向とは関連性が低いテキストを排除する排除工程（図２のステップＩＩ）を含むと良い。
【００１９】
尚、同目的は、上記の各構成を有するテキスト分類方法に対応する装置によっても達成される。
【００２０】
また、同目的は、上記の各構成を有するテキスト分類方法、並びに対応する装置を、コンピュータによって実現するプログラムコード、及びそのプログラムコードが格納されている、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体によっても達成される。
【００２１】
【発明の効果】
上記の本発明によれば、未分類の複数テキストの中から、既存のデータベースに格納されている複数テキストと同じまたは類似する傾向を有するテキストを容易且つ迅速に分類するテキスト分類装置、テキスト分類方法及びそのコンピュータ・プログラムの提供が実現する。
【００２２】
即ち、請求項１、請求項７、並びに請求項９の発明によれば、第１データベースに格納されている複数テキストを対象としたテキストマイニングによって入手した重要キーワードと関連キーワードとの組み合わせを利用して、分類対象である第２データベースに格納されている複数テキスト（即ち、未分類の複数テキスト）の中から、前記第１データベースに格納されている複数テキストと同じまたは類似する傾向を有するテキストを、容易且つ迅速に分類することができ、利便性が高い。
【００２３】
また、請求項２、請求項８、並びに請求項１０の発明によれば、第１データベースが予め所定項目別に分類された複数のサブデータベースによって構成される場合において、注目サブデータベースに格納されている複数テキストを対象としたテキストマイニングによって入手した重要キーワードと関連キーワードとの組み合わせを利用して、分類対象である第２データベースに格納されている複数テキスト（即ち、未分類の複数テキスト）の中から、当該注目サブデータベースに格納されている複数テキストと同じまたは類似する傾向を有するテキストを分類する一連の手順を、個々のサブデータベースを対象として行なうことにより、当該第２データベースに格納されている複数テキストを、当該複数のサブデータベースと同様な所定項目別に容易且つ迅速に分類することができ、利便性が高い。
【００２４】
特に、請求項２、請求項８、並びに請求項１０の発明では、注目サブデータベース毎（重要キーワードと関連キーワードとの組み合わせ毎）に、分類対象として、第２データベースに格納されている全テキスト群が参照されるので、例えば、第２データベース内に、ある２種類の項目何れにも関係するテキスト（文章）が格納されている場合であっても、その文章を、当該２種類の項目に対応するサブデータベースにぞれぞれ分類することができ、これにより、所定項目別のサブデータベースに格納される複数テキストの妥当性が向上する。
【００２５】
また、請求項３、並びに請求項１１の発明によれば、注目サブデータベースに格納されている複数テキストの傾向を表わすところの、重要度が高い順に選択された最少数量の重要キーワードを、比較的処理負担の小さいテキスト検索（キーワード検索）によって確実に選択することができる。
【００２６】
また、請求項４、並びに請求項１２の発明によれば、注目サブデータベースに格納されている複数テキストの傾向を表わすところの、請求項３の発明にて選択された最少数量の重要キーワードに関連度が高い順に選択された最少数量の関連キーワードを、比較的処理負担の小さいテキスト検索（キーワード検索）によって確実に選択することができる。
【００２７】
また、請求項５、並びに請求項１３の発明によれば、前記分類に先立って、第２データベースに格納されている複数テキストの中から、関連性が低いテキストが排除されるので、例えば、担当者（オペレータ）が所望する既存車両の品質に関する情報（文書）がデータベース上の膨大な文書群（ＶＯＣ）に埋もれてしまうという従来の問題点を解決することができる。
【００２８】
また、請求項６、並びに請求項１４によれば、前記最適な重要キーワードと前記最適な関連キーワードとを利用した第１データベース内の複数テキストに対するテキストマイニング処理結果と、注目サブデータベースに格納されている実際の複数テキストとの対比によって確実に検証することができ、係る最適な重要キーワードと最適な関連キーワードとの妥当性を前記分類に先立って把握できる。従って、第２データベースに格納されている未分類の複数テキストの所定項目別の分類精度も向上する。
【００２９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係るテキスト分類方法及び装置を、一例として、分類対象の複数テキスト（文章群）が車両（自動車）に関するものである場合に適用した実施形態として、図面を参照して詳細に説明する。
【００３０】
尚、本実施形態において、「テキスト」とは、複数の語からなる語句または文章（一文）を表わし、「キーワード」とは、語（単語）または複合語を表わす。そして、「テキスト」及び「キーワード」のコンピュータ・システム上における実態は、複数文字分のキャラクタコード情報である。
【００３１】
［ハードウエア構成］
はじめに、本発明を適用可能なコンピュータの構成例について概説する。図１は、本発明に係るテキスト分類装置として利用可能なコンピュータのハードウエア構成を例示するブロック図である。
【００３２】
図中、２２は、ＣＲＴ等のディスプレイ、２３は入力部であるキーボードである。２４は、ブートプログラム等を記憶しているＲＯＭである。２５は、各種処理結果を一時記憶するＲＡＭである。２６は、後述するテキスト分類処理を実現するプログラム等を記憶するハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の記憶装置である。そして２７は、外部のデータベース（以下、「データベース」は「ＤＢ」と称する）３１と通信回線３０を介して通信するための通信インタフェースである。これらの各構成は、内部バス２８を介して接続されており、ＣＰＵ（中央演算処理装置）２１は記憶装置２６に記憶したプログラムに従って当該コンピュータ（テキスト分類装置）１の全体を制御する。
【００３３】
［ソフトウエアの機能構成］
図２は、本実施形態におけるテキスト分類装置の処理機能を全体的に説明する概念図である。
【００３４】
同図において、メインＤＢ１１及び未分類ＤＢ１２は、例えば、図１に示すデータベース３１、或いは記憶装置２６内部に記憶されたデータベースである。
【００３５】
本実施形態においてメインＤＢ１１は、所定項目（カテゴリ、ジャンル）別に予め分類されたサブＤＢ群（１１−１乃至１１−ｎ）によって構成され、個々のサブＤＢには、その何れかの項目に対応する複数の文章が格納されている。一方、未分類ＤＢ１２は、ユーザからの要望、苦情、意見等（以下、ＶＯＣ：Ｖｏｉｃｅ＿ｏｆ＿Ｃｕｓｔｏｍｅｒ）を表わす複数の文章群が格納されている。
【００３６】
ここで、メインＤＢ１１は、本実施形態において教師データとして参照され、そのサブＤＢ群（１１−１乃至１１−ｎ）は、例えば、車両メーカに従前から存在するところの、担当者がＶＯＣを参照して手作業で、所定の項目（カテゴリ、ジャンル）別に分類したデータベースである。
【００３７】
図３は、本実施形態におけるメインＤＢ１１内のサブＤＢのデータ構造を概念的に説明する図である。
【００３８】
サブＤＢ群（１１−１乃至１１−ｎ）は、図３（ａ）乃至（ｃ）に例示するように、それぞれ異なる項目分類（本実施形態では車両に関して、「走行性」、「操作系」、「音響装置」、・・・等）がなされており、個々のサブＤＢには、自サブＤＢの項目に対応する複数のキーワードが登録されており、それらキーワードには、関連するテキスト（不図示）が予め関連付けされている。本実施形態において、キーワード別に関連付けされたテキストは、例えば、当該車両メーカにおいて担当者が以前のＶＯＣを参照して手作業で分類及び登録したものであり、対応するキーワードもしくは同義語を直接含むテキストである。
【００３９】
ステップＩ乃至ステップＩＩＩの各ブロックは、図１に示したテキスト分類装置（コンピュータ）１のＣＰＵ２１が行なうソフトウエア・プログラムの機能単位（ソフトウエア・モジュール）を表わす。
【００４０】
本実施形態において、「ユーザ」とは、未分類ＤＢに何等かの要望、苦情、意見等の文章を入力（登録）した者を表わし、主には、当該車両メーカの車両を所有する所有者（購入した購入者）である。また、「オペレータ」とは、本発明に係るテキスト分類装置を利用（操作）して、未分類データベース１２内の文章群を所定項目（カテゴリ、ジャンル）別に分類しようとする操作者を表わす。
【００４１】
商品分析支援装置１のオペレータは、通信インタフェース２７及び通信回線３０を介してオンラインでアクセスするか、或いは、ドライブ装置２８に装填された記憶媒体を利用してオフラインで、外部のデータベースであるメインＤＢ１１内の複数のサブＤＢ（１１−１乃至１１−ｎ）の中から、注目するサブＤＢ（注目サブＤＢ）に格納された複数テキストを入手し、ステップＩにおいて、入手した複数テキストを、キーボード２３等を利用した所定の操作によってキーワード抽出処理に設定する。
【００４２】
テキスト分類装置１において実行されるキーワード抽出処理（ステップＩ）では、注目サブＤＢに格納された複数テキストに基づいて、重要キーワードグループＧｓと関連キーワードグループＧｒとからなる組み合わせＣが生成される（詳細は図４及び図５を参照して後述する）。
【００４３】
本実施形態において、未分類ＤＢ１２は、ユーザから寄せられた様々な種類の要望、苦情、意見等を表わす複数の文章群が、分類されることなく格納されている。このため、メインＤＢ１１内のサブＤＢ群の所定の分類項目、並びに個々の分類項目に対応する複数テキストの内容とは関連性が低いテキストも数多く含まれる。
【００４４】
そこで、本実施形態では、そのような関連性が低いテキストを、フィルタリング（ステップＩＩ）において未分類ＤＢ１２内の複数テキストの中から自動的に排除すべく、予め辞書１３が構築される。
【００４５】
辞書１３は、オペレータが注目する当該所定の分類項目とは関連性が低いと考える所望の単語や語句を登録する、或いは、当該オペレータが排除しようとする分類項目を自らの業務上重要とする他のオペレータ（例えば技術開発部門のオペレータに対して販売部門のオペレータ）が管理する既存のデータベースを対象として一般的なテキストマイニングを行なうことにより、そのデータベース内に格納されている複数テキストの傾向を表わすキーワードを入手し、そのキーワードを登録しても良い。
【００４６】
そして、オペレータは、通信インタフェース２７及び通信回線３０を介してオンラインでアクセスするか、或いは、ドライブ装置２８に装填された記憶媒体を利用してオフラインで、外部のデータベースである未分類ＤＢ１２に格納された複数テキストを入手し、ステップＩＩにおいて、入手した複数テキストを、キーボード２３等の所定の操作によってフィルタリング処理に設定する。
【００４７】
テキスト分類装置１において実行されるフィルタリング処理（ステップＩＩ）では、入手した複数テキストに対して、辞書１３を参照して、一般的なテキスト検索（キーワード検索）或いはテキストマイニングによって、対象となるテキスト群が、未分類ＤＢ１２から入手した複数テキストの中から選択される。そして、選択されたテキストは、オペレータが注目する当該所定の分類項目とは関連性が低いテキストであって、未分類ＤＢ１２から入手した複数テキストの中から排除（削除）される。
【００４８】
テキスト分類装置１において実行される分類処理（ステップＩＩＩ）では、ステップＩにおいて生成された組み合わせＣと、ステップＩＩにてフィルタリングされた複数テキスト（以下、説明の便宜上、未分類の複数テキスト、或いは未分類ＤＢ１２内の文章群、と称する）とがオペレータによるキーボード２３等の所定の操作によって設定されるのに応じて、その未分類の複数テキストが、メインＤＢ１１内の複数のサブデータベース（１１−１〜ｎ）と同じ項目別（即ち、図３（ａ）乃至（ｃ）に例示する如く「走行性」、「操作系」、「音響装置」、・・・等）の複数のサブデータベース（１２−１〜ｎ）に分類される（詳細はキーワード抽出処理の説明の後で改めて説明する）。
【００４９】
尚、本実施形態において、テキスト分類装置１が実行するテキストマイニング処理の機能自体は、図１０を参照して上述した現在では一般的な手法に基づくものを採用することができるので、その処理手順の詳細な説明は省略する。
【００５０】
＜キーワード抽出処理（ステップＩ）＞
ここで、キーワード抽出処理（ステップＩ）の詳細について図４乃至図８を参照して説明する。
【００５１】
図４乃至図５は、本実施形態においてテキスト分類装置１が行なうキーワード抽出処理を示すフローチャートであり、テキスト分類装置１のＣＰＵ２１が行なう処理の手順を表わす。
【００５２】
同図において、ステップＳ１：教師データであるメインＤＢ１１内の複数のサブＤＢ（１１−１〜ｎ）の中から、オペレータ所望の分類項目の注目サブＤＢの選択操作が、キーボード２３等の操作によって行われる。
【００５３】
ステップＳ２：ステップＳ１にてオペレータによって選択された注目ＤＢ内の複数テキスト（文章群）に対してテキストマイニング処理が施されることにより、それらテキストに含まれる複数の重要キーワードが、図７（ａ）に例示する如く、重要度の高い順に抽出される。
【００５４】
ステップＳ３：重要キーワード抽出のための処理変数Ｍを初期化すべく１がセットされる。
【００５５】
ステップＳ４：ステップＳ２にて抽出された複数の重要キーワードの中から重要度の高い順にＭ個（即ち、図７（ａ）の例では、上からＭ個）が選択される。
【００５６】
ステップＳ５：ステップＳ４にて選択されたＭ個の重要キーワードを検索キーとして、当該注目サブＤＢ内の複数テキストに対するテキスト検索（キーワード検索）が行われる。このテキスト検索によって、当該注目サブＤＢ内の複数テキストの中から、現在注目しているＭ個の重要キーワードを少なくとも１つ含むテキストをヒット（選択）する。これにより、注目サブＤＢに格納されている複数テキストの傾向を表わすところの、重要度が高い順に選択された最少数量の重要キーワードを、比較的処理負担の小さいテキスト検索（キーワード検索）によって確実に選択することができる。
【００５７】
ステップＳ６：ステップＳ５にて選択されたテキストの数量と、当該注目サブＤＢ内の複数テキストの数量とに基づいて、関連テキスト抽出率Ｒｓが算出される。
【００５８】
ここで、関連テキスト抽出率Ｒｓは、
Ｒｓ＝（Ｍ個の重要キーワードによるテキスト検索によって当該注目ＤＢ内のテキスト群の中から選択された文章の数量）／（注目ＤＢ内のテキスト群をなす文章の数量），
である。
【００５９】
ステップＳ７：現在注目しているＭ個の重要キーワードに基づいて今回算出した抽出率Ｒｓと、前回（即ち、処理変数Ｍが現在より１少ないとき）までに算出した抽出率Ｒｓとが比較されることにより、抽出率Ｒｓの増加分が所定量より少なくなった（即ち、飽和状態となった：図６参照）かが判断される。そしてこの判断の結果、今回算出した抽出率Ｒｓと前回算出した抽出率Ｒｓとが略等しく演算結果が飽和状態である場合にはステップＳ９に処理が進められ、増加分が当該所定量より大きい場合にはステップＳ８に処理が進められる。
【００６０】
ステップＳ９：現在注目しているＭ個の重要キーワードからなるグループＧｓが、最適な重要キーワード（群）として記憶装置２６等に記憶される。
【００６１】
ここで、最適な重要キーワード（群）がなすグループＧｓは、抽出率Ｒｓの演算結果が飽和するまで継続しなくても良く、少なくとも、当該注目サブＤＢ内の複数テキストの中から、第１所定数（例えば経験的に設定された値）より多くのテキストをヒットすることができたとろの、最少数量（上位Ｍ個）の重要キーワードであれば良く、最少数量を選択するのは、本実施形態に係る分類処理全体の自由度を担保し、所謂オーバーフィッティングを防止するためである。
【００６２】
ステップＳ８：処理変数Ｍに１が加算された後、ステップＳ４に処理が進められることにより、注目する重要キーワードを１つ増やした状態で、上記のステップＳ４乃至ステップＳ７の一連の処理が行われる。
【００６３】
ステップＳ１０：ステップＳ９にて記憶した当該重量キーワードグループＧｓを構成する個々の重要キーワードを用いて、当該注目サブＤＢ内の複数テキスト（文章群）に対してテキストマイニング処理が施されることにより、それらテキストに含まれる複数の関連キーワードが、図７（ｂ）に例示する如く、関連度の高い順に抽出される。
【００６４】
ステップＳ１１：関連キーワード抽出のための処理変数Ｎを初期化すべく１がセットされる。
【００６５】
ステップＳ１２：ステップＳ１１にて抽出された複数の関連キーワードの中から関連度の高い順にＮ個（即ち、図７（ｂ）の例では、上からＮ個）が選択される。
【００６６】
ステップＳ１３：ステップＳ１２にて選択されたＮ個の関連キーワードを検索キーとして、当該注目サブＤＢ内の複数テキストに対するテキスト検索（キーワード検索）が行われる。このテキスト検索によって、当該注目サブＤＢ内の複数テキストの中から、現在注目しているＮ個の関連キーワードを少なくとも１つ含むテキストをヒット（選択）する。これにより、注目サブデータベースに格納されている複数テキストの傾向を表わすところの、請求項３の発明にて選択された最少数量の重要キーワードに関連度が高い順に選択された最少数量の関連キーワードを、比較的処理負担の小さいテキスト検索（キーワード検索）によって確実に選択することができる。
【００６７】
ステップＳ１４：ステップＳ１３にて選択されたテキストの数量と、当該注目サブＤＢ内の複数テキストの数量とに基づいて、関連テキスト抽出率Ｒｒが算出される。
【００６８】
ここで、関連テキスト抽出率Ｒｒは、
Ｒｒ＝（Ｎ個の関連キーワードによるテキスト検索によって当該注目ＤＢ内のテキスト群の中から選択された文章の数量）／（注目ＤＢ内のテキスト群をなす文章の数量），
である。
【００６９】
ステップＳ１５：現在注目しているＮ個の関連キーワードに基づいて今回算出した抽出率Ｒｒと、前回（即ち、処理変数Ｎが現在より１少ないとき）までに算出した抽出率Ｒｒとが比較されることにより、抽出率Ｒｒの増加分が所定量より少なくなった（即ち、飽和状態となった：図８参照）かが判断される。そしてこの判断の結果、今回算出した抽出率Ｒｒと前回算出した抽出率Ｒｒとが略等しく演算結果が飽和状態である場合にはステップＳ１７に処理が進められ、増加分が当該所定量より大きい場合にはステップＳ１６に処理が進められる。
【００７０】
ステップＳ１７：現在注目しているＮ個の関連キーワードからなるグループＧｒが、最適な関連キーワード（群）として記憶装置２６等に記憶される。
【００７１】
ここで、最適な関連キーワード（群）がなすグループＧｒは、抽出率Ｒｒの演算結果が飽和するまで継続しなくても良く、少なくとも、当該注目サブＤＢ内の複数テキストの中から、第２所定数（例えば経験的に設定された値）より多くのテキストをヒットすることができたとろの、最少数量（上位Ｎ個）の関連キーワードであれば良く、最少数量を選択するのは、本実施形態に係る分類処理全体の自由度を担保し、所謂オーバーフィッティングを防止するためである。
【００７２】
ステップＳ１６：処理変数Ｎに１が加算された後、ステップＳ１２に処理が進められることにより、注目する関連キーワードを１つ増やした状態で、上記のステップＳ１２乃至ステップＳ１５の一連の処理が行われる。
【００７３】
ステップＳ１８：当該注目サブＤＢに対する最適な組み合わせＣとして、ステップＳ９にて記憶した重要キーワードグループＧｓと、ステップＳ１７にて記憶した関連キーワードグループＧｒとが、例えば記憶装置２６内で関連付けされる。
【００７４】
ステップＳ１９：メインＤＢ１１内の文章群に対するテキストマイニング処理に基づいて、当該最適な組み合わせＣの検証が行われる。
【００７５】
即ち、ステップ１９では、教師データであるメインＤＢ１１に格納されている全てのテキストを対象として、当該最適な組み合わせＣをなす重要キーワードグループＧｓと、関連キーワードグループＧｒとに基づくテキストマイニング処理が実行され、その結果、メインＤＢ１１内の複数テキストの中から、当該注目ＤＢに格納されている複数テキストがどれだけ正確に分類することができるかが検証される。この検証によって、当該注目ＤＢに格納されている複数テキストを正確に分類できた場合、当該最適な組み合わせＣは、当該注目ＤＢに格納されている複数テキストの傾向を良く表わしている（妥当である）、と判断することができる。
【００７６】
図９は、本実施形態に係るキーワード抽出処理における検証結果を例示する図であり、ステップＳ１９にて関連付けされた最適な重要キーワード及び最適な関連キーワードからなる所定の分類項目別の組み合わせＣを例示すると共に、分類項目に対応するサブＤＢに関して個別に算出された関連テキスト抽出率Ｒｃの演算結果を例示する図である。
【００７７】
同図に示す例では、「走行性」及び「シート」なる分類項目の場合における関連テキスト抽出率Ｒｃの演算結果が７０％を超えるのに対して、「走行性」なる分類項目の場合における関連テキスト抽出率Ｒｃの演算結果は３８％に留まる。従って、「走行性」に関して図９に例示する如く抽出された重要キーワード及び関連キーワードからなる組み合わせＣは、係る「走行性」なる分類項目に対応するサブＤＢに実際に格納されている複数テキストの傾向を、他の２つの分類項目の場合と比較してあまり良く表わしていない、と判断することができ、この場合、オペレータは、組み合わせＣを構成する最適な重要キーワード及び／または最適な関連キーワードとして高順位のものから選択する重要キーワード及び／または関連キーワードの数量を適宜調整した後、テキスト分類装置１によって新たな組み合わせＣを求めることにより、注目ＤＢに対する最適な組み合わせＣを模索することになる。
【００７８】
＜分類処理（ステップＩＩＩ）＞
上述したキーワード抽出処理（ステップＩ）によれば、オペレータは、注目サブＤＢに格納されている複数テキストの傾向を正確に表わす組み合わせＣ（重要キーワードグループＧｓ及び関連キーワードグループＧｒ）を入手することができる。
【００７９】
そこで、テキスト分類装置１において実行される分類処理（ステップＩＩＩ）では、ステップＩにおいて生成された組み合わせＣに基づいて、未分類ＤＢ１２内の複数テキスト（文章群）を対象としたテキストマイニング処理が行われることにより、その未分類の複数テキストの中から、当該組み合わせＣの算出に際して注目した注目サブＤＢ内の複数テキストと同じまたは類似する傾向の複数テキストが抽出され、抽出された複数テキストは、当該注目サブＤＢの分類項目と同じ分類項目のサブＤＢ（１２−１〜ｎ）として分類することができる。
【００８０】
そして、上述したキーワード抽出処理（ステップＩ）が、メインＤＢ１１内の注目サブＤＢに対して行われることによって組み合わせＣ（重要キーワードグループＧｓ及び関連キーワードグループＧｒ）が得られ、その組み合わせＣを利用した分類処理（ステップＩＩＩ）が、未分類ＤＢ１２内の複数テキストに対して行われる、というの一連の手順が、メインＤＢ１１内の所定項目別に分類された個々のサブＤＢに順次注目して行われることにより、オペレータは、未分類ＤＢ１２に格納されている未分類の複数テキストを、メインＤＢ１１内の当該所定項目と同じ項目別の複数のサブＤＢ（１２−１〜ｎ）に分類することができる。
【００８１】
尚、メインＤＢ１１内の全てのサブＤＢに関してぞれぞれキーワード抽出処理（ステップＩ）が行われることにより、それらサブＤＢに対応する組み合わせＣが予め求められ、その後、それらの組み合わせＣを個別に利用した分類処理（ステップＩＩＩ）が行われる手順であっても良い。
【００８２】
以上説明した本実施形態によれば、注目サブＤＢに格納されている複数テキストを対象としたテキストマイニングによって入手した重要キーワードグループＧｓ及び関連キーワードグループＧｒの組み合わせＣを利用して、分類対象である未分類ＤＢ１２に格納されている複数テキストの中から、当該注目サブＤＢに格納されている複数テキストと同じまたは類似する傾向を有するテキストを、容易且つ迅速に分類することができ、利便性が高い。
【００８３】
また、上述した分類処理を、メインＤＢ１１内の所定項目別のサブＤＢに基づいてそれぞれ算出された組み合わせＣを利用して行なうことにより、オペレータは、未分類ＤＢ１２に格納されている未分類の複数テキストを、メインＤＢ１１内の当該所定項目と同じ項目別の複数のサブＤＢ（１２−１〜ｎ）に分類することができる。この場合、分類処理に利用する組み合わせＣが変えられる度（即ち、メインＤＢ１１内の注目サブＤＢ毎に）、分類対象としての未分類の全テキスト群が参照されるので、例えば、未分類ＤＢ１２内に、ある２種類の項目何れにも関係するテキスト（文章）が格納されている場合であっても、その文章を、当該２種類の項目に対応するサブＤＢにぞれぞれ分類することができ、これにより、所定項目別のサブデータベースに格納される複数テキストの妥当性が向上する。
【００８４】
また、本実施形態では、分類処理に先立って、フィルタリング処理が行われるので、例えば、担当者（オペレータ）が所望する既存車両の品質に関する情報（文書）がデータベース上の膨大な文書群（ＶＯＣ）に埋もれてしまうという従来の問題点を解決することができる。
【００８５】
また、本実施形態では、キーワード抽出処理（ステップＩ）のステップＳ１９（図５）において、最適な重要キーワードと最適な関連キーワードとの組み合わせＣを利用した教師データであるメインＤＢ１１内の複数テキスト（全テキスト）に対するテキストマイニング処理結果と、その組み合わせＣの算出に際して注目した注目サブＤＢに格納されている実際の複数テキストとの対比によって検証が行われるので、係る最適な重要キーワードと最適な関連キーワードとの妥当性を、分類処理（ステップＩＩＩ）に先立って確実に把握できる。従って、当該分類処理における未分類の複数テキストの所定項目別の分類精度も向上する。
【００８６】
尚、上述した実施形態を例に説明した本発明は、上述したテキスト分類装置１に対して、その説明において参照したキーワード抽出処理（ステップＩ：図４及び図５）、フィルタリング処理（ステップＩＩ）、並びに分類処理（ステップＩＩＩ）の機能を実現可能なコンピュータ・プログラムを供給した後、その装置のＣＰＵに読み出して実行することによって達成される。また、当該装置内に供給されたコンピュータ・プログラムは、読み書き可能なメモリまたはハードディスク装置等の記憶デバイスに格納すれば良い。
【００８７】
また、前記の場合において、当該各装置内へのコンピュータ・プログラムの供給方法は、フレキシブルディスク等の各種記録媒体を介して当該装置内にインストールする方法や、インターネット等の通信回線を介して外部よりダウンロードする方法等のように、現在では一般的な手順を採用することができ、このような場合において、本発明は、係るコンピュータ・プログラムのコード或いは記憶媒体によって構成される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係るテキスト分類装置として利用可能なコンピュータのハードウエア構成を例示するブロック図である。
【図２】本実施形態におけるテキスト分類装置の処理機能を全体的に説明する概念図である。
【図３】本実施形態におけるメインＤＢ１１内のサブＤＢのデータ構造を概念的に説明する図である。
【図４】本実施形態においてテキスト分類装置１が行なうキーワード抽出処理を示すフローチャートである。
【図５】本実施形態においてテキスト分類装置１が行なうキーワード抽出処理を示すフローチャートである。
【図６】本実施形態に係るキーワード抽出処理において採用される重要キーワードの数Ｍ及びそれに応じて変化するテキスト抽出率Ｒｓの関係を例示する図である。
【図７】本実施形態におけるキーワード抽出処理の処理手順を説明する図である。
【図８】本実施形態に係るキーワード抽出処理において採用される関連キーワードの数Ｎ及びそれに応じて変化するテキスト抽出率Ｒｒの関係を例示する図である。
【図９】本実施形態に係るキーワード抽出処理における検証結果を例示する図である。
【図１０】テキストマイニングにおける重要度と関連度との関係を説明すべく、ワードベクトルがなすベクトル空間を例示する図である。
【符号の説明】
１：テキスト分類装置，
１１：メインデータベース，
１１−１〜１１−ｎ：サブデータベース，
１２：未分類データベース（ＶＯＣ），
１２−１〜１２−ｎ：ＶＯＣサブデータベース，
１３：辞書，
２１：ＣＰＵ，
２２：ディスプレイ，
２３：キーボード，
２４：ＲＯＭ，
２５：ＲＡＭ，
２６：記憶装置，
２７：通信インタフェース，
２８：内部バス，
３０：通信回線，
３１：データベース
【図１】
2004005025.tif 000003
【図２】
2004005025.tif 000004
【図３】
2004005025.tif 000005
【図４】
2004005025.tif 000006
【図５】
2004005025.tif 000007
【図６】
2004005025.tif 000008
【図７】
2004005025.tif 000009
【図８】
2004005025.tif 000010
【図９】
2004005025.tif 000011
【図１０】
2004005025.tif 000012