(57)【要約】【課題】元の文書に定義されていない新たな基準に基づく分析を行う。【解決手段】索引格納部１０３は対象文書集合１０１を検索・マイニングするための索引情報を保存し、検索・マイニング実行部１１０は検索・マイニング条件に従って索引情報を参照して対象文書集合１０１の検索・マイニングの処理を実行し、検索・マイニング結果保存部１１１は、検索・マイニング結果を、各文書と検索・マイニング条件との関連度を各文書に付与して検索・マイニング結果格納部１０７に保存し、検索・マイニング結果編集部１１２は指定された複数の検索・マイニング結果を検索・マイニング結果格納部１０７から読み込んで、指定された属性名に対応して、各文書毎に読み込んだ検索・マイニング結果を選択して属性値を決定する。【選択図】        図１
2004246491.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象文書集合を検索・マイニングするための索引情報を保存している索引格納部と、
指定された検索・マイニング条件に従って上記索引格納部に保存されている索引情報を参照して上記対象文書集合の検索・マイニングの処理を実行する検索・マイニング実行部と、
上記検索・マイニング実行部による検索・マイニング結果を、各文書と検索・マイニング条件との関連度を上記各文書に付与して検索・マイニング結果格納部に保存する検索・マイニング結果保存部と、
指定された複数の検索・マイニング結果を上記検索・マイニング結果格納部から読み込んで、指定された属性名に対応して、各文書毎に読み込んだ検索・マイニング結果を選択して属性値を決定する検索・マイニング結果編集部とを備えたテキストマイニング装置。
【請求項２】
検索・マイニング結果編集部は、各文書毎に最も関連度が高い検索・マイニング結果を選択して、属性名に対する各文書の属性値を決定することを特徴とする請求項１記載のテキストマイニング装置。
【請求項３】
検索・マイニング結果編集部は、各文書毎に関連度が所定の閾値以上の検索・マイニング結果を選択し、属性名に対する各文書の属性値を決定することを特徴とする請求項１記載のテキストマイニング装置。
【請求項４】
検索・マイニング実行部は、指定されたマイニング条件と、検索・マイニング結果編集部により決定された属性値との関連度を分析することを特徴とする請求項１記載のテキストマイニング装置。
【請求項５】
検索・マイニング実行部は、検索・マイニング結果編集部により決定された属性値と属性値の相関関係を、指定されたマイニング条件の分布によって分析することを特徴とする請求項１記載のテキストマイニング装置。
【請求項６】
検索・マイニング実行部は、単語と単語の相関関係を、検索・マイニング結果格納部に保存されている文書の分布によって分析することを特徴とする請求項１記載のテキストマイニング装置。
【請求項７】
検索・マイニング実行部は、検索・マイニング結果編集部により複数の属性名に対して決定された属性値同士で関連度を分析することを特徴とする請求項１記載のテキストマイニング装置。
【請求項８】
索引格納部に格納される索引情報は、対象文書集合に含まれるテキストを形態素解析することで生成された各文書における単語の概念ベクトルを記述した概念辞書と、上記対象文書集合に含まれる各文書を形態素解析し上記概念辞書を参照して生成された文書の概念ベクトルを記述した文書ベクトル索引を含むことを特徴とする請求項１記載のテキストマイニング装置。
【請求項９】
対象文書集合に含まれるテキストの形態素解析結果から抽出された複合語の概念ベクトルが概念辞書に記述されていることを特徴とする請求項８記載のテキストマイニング装置。
【請求項１０】
指定された検索・マイニング条件に従って索引格納部に保存されている索引情報を参照して対象文書集合の検索・マイニングの処理を実行する第１の機能と、
上記第１の機能による検索・マイニング結果を、各文書と検索・マイニング条件との関連度を上記各文書に付与して検索・マイニング結果格納部に保存する第２の機能と、
指定された複数の検索・マイニング結果を上記検索・マイニング結果格納部から読み込んで、指定された属性名に対応して、各文書毎に読み込んだ検索・マイニング結果を選択して属性値を決定する第３の機能とをコンピュータに実現させるテキストマイニングプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、大量の電子化文書の集合に対し、様々な観点から分析を行うことを可能にするテキストマイニング装置及びテキストマイニングプログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
アンケートや電子ニュース等、大量の文書データの分析を支援するための技術として、テキストマイニングが注目されている。テキストマイニングでは、処理対象の文書データのテキスト情報から単語の頻度や関連性を抽出して、新たな知識を発見する技術である。従来、大量の文書データの分析作業を対話的に進めるための支援の方法が提案されており、例えば、特許文献１に開示されたテキストマイニング装置では、以下のような処理が行われていた。
【０００３】
テキストマイニングの処理対象となる対象文書集合から、対象文書集合に特徴的に出現する語句（特徴語句）を抽出し、その中からユーザが指定した分析軸の構成要素と共起する語句を取り出す。例えば、“Ｏ１５７”に関する新聞記事集合を処理対象とした場合、特徴語句「小学校、集団感染、患者、複数、出血性、下痢、症状、入院、…」が抽出される。その中から、分析軸として、新聞の掲載月を指定し、その構成要素（７月、８月、９月）と共起する語句を取得する。この結果、“７月”と対応付けて「感染、患者、症状、入院、…」、“８月”と対応付けて「衝撃、給食、入院、集団感染、…」、“９月”と対応付けて「売上、マイナス、食料品、生鮮、…」といった共起語句が取得される。
【０００４】
この分析軸及び分析結果を分析履歴として保存しておくと共に、複数の異なる分析軸を有するようにし、分析軸の追加や任意の分析軸の変更を行った際に、複数の分析軸の構成要素の各々と共起する可能性が高い語句を分析履歴を用いて絞り込み、異なる分析軸の組み合わせによる分析を実現している。
【０００５】
指定された特徴語句を含む分析軸を追加する際には、指定された構成要素にその分析軸を追加して、指定された構成要素と追加した分析軸の構成要素の組を作成すると共に、作成した構成要素の組の各々と共起する可能性が高い語句を共起語句候補として分析履歴から抽出する。そして抽出した共起語句候補の中から、作成した構成要素の組の各々と予め定められた範囲内（同一文書内、同一段落内、同一文章内、又はｍ語以内、ｎ文以内）で共起する語句を取得する。例えば、構成要素“７月”と対応付けて取得した共起語句“感染”及び“症状”を含む分析軸を追加する。
【０００６】
そして、指定された構成要素“７月”と追加した分析軸の構成要素の組“７月−感染”、“７月−症状”と共起する可能性が高い共起語句候補として、“７月”と共起する語句「感染、患者、症状、入院、…」を分析履歴から抽出する。そしてこの共起語句候補の中から、構成要素の組“７月−感染”、“７月−症状”と予め定められた範囲内で共起する語句を取得する。この結果、“７月−感染”と共起する語句として「患者、症状、予防法、集団、…」、“７月−症状”と共起する語句として「吐気、下痢、入院、重症、…」を得る。ここで、“７月−感染”とは、“７月”と“感染”の組であることを意味し、「“７月−感染”と予め定められた範囲内で共起する」とは、「“７月”と予め定められた範囲内で共起し、かつ、“感染”と予め定められた範囲内で共起する」ことを意味する。
【０００７】
追加した分析軸を変更する際には、分析軸をユーザの指示に従って変更すると共に、構成要素の組と共起する可能性が高い語句を共起語句候補として分析履歴から抽出する。そして抽出した共起語句候補の中から、構成要素の組と予め定められた範囲内で共起する語句を取得する。「構成要素“７月”に分析軸を追加した」ことを消去して、“８月”と対応付けて取得した共起語句“給食”を含む分析軸を追加した場合、指定された構成要素“８月”と追加した分析軸の構成要素の組“８月−給食”と共起する可能性が高い共起語句候補として、“８月”と共起する語句「衝撃、給食、入院、集団感染、…」を分析結果から抽出する。そして、この共起語句候補の中から、構成要素の組“８月−給食”と予め定められた範囲内で共起する語句を取得する。
【０００８】
テキストマイニング結果から指定された共起語句と共に、代表文書取得指示がユーザから入力された場合には、指定された共起語句及びその共起語句と対応する構成要素に含まれる語句でテキストマイニング対象となった文書集合の検索を行い、得点の高い文書や最新の文書、指定された書誌情報を持つ文書等を代表文書として取得する。
【０００９】
このように、特許文献１のテキストマイニング装置では、分析軸及び分析結果を分析履歴として保存しておくと共に、複数の異なる分析軸を有するようにし、分析軸の追加や任意の分析軸の変更を行った際に、複数の分析軸の構成要素の各々と共起する可能性が高い語句を分析履歴を用いて絞込み、複数の異なる分析軸の組み合わせによる分析を実現している。また、分析履歴を用いて共起語句を絞り込んでから、実際に構成要素の各々と共起する語句を調べるため、全ての特徴語句について共起するか否かを調べる場合に比べ高速な分析が行える。
【００１０】
【特許文献１】
特開２００１−３１８９３９公報（第１４頁、第４図）
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
従来のテキストマイニング装置は、以上のようになされていたので、対話的に分析作業を進める際に、分析は常に絞り込む方向に行われ、保存された分析結果は、別の条件でさらに絞り込みを行うための中間情報として活用されるに止まっていた。そのため、保存された複数の分析結果を関連付けてユーザが新たな分析の基準を作成し、その基準に基づく分析を行うことができないという課題があった。
【００１２】
例えば、“給食”、“売上”、及び“食料品”という特徴語句によって得られた分析結果に対して「社会的影響」という新たな分析の軸（属性）を作成し、“予防”、“加熱調理”、及び“情報公開”という特徴語句によって得られた分析結果に対して、“対策”という新たな分析の軸（属性）を作成し、「社会的影響」と「対策」の２つの属性の関係を分析するような処理を行うことができない。
【００１３】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、保存されている分析結果同士の関連付けを行うことによって、新たな分析対象や新たな属性の作成を可能にし、元の文書に定義されていないユーザが定義した基準（分析軸）に基づく分析が行えるテキストマイニング装置及びテキストマイニングプログラムを得ることを目的とする。
【００１４】
すなわち、特許文献１では、図３３に示すように、対象文書集合４０１に分析処理４０２を施して出力した分析結果４０３に対して、細分化を行う分析処理４０４を繰り返し施していた。これに対し、この発明では、図３４に示すように、対象文書集合４１１に分析処理４１２を施して複数の分析結果４１３，４１４を出力し、それぞれの分析結果４１３，４１４を関連付けて分析処理４１５を行い、新たな分析結果４１６を得る。これによって、この発明では、ユーザが定義した複数の分析軸を横断した分析を行うことができるようになる。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
この発明に係るテキストマイニング装置は、対象文書集合を検索・マイニングするための索引情報を保存している索引格納部と、指定された検索・マイニング条件に従って上記索引格納部に保存されている索引情報を参照して上記対象文書集合の検索・マイニングの処理を実行する検索・マイニング実行部と、上記検索・マイニング実行部による検索・マイニング結果を、各文書と検索・マイニング条件との関連度を上記各文書に付与して検索・マイニング結果格納部に保存する検索・マイニング結果保存部と、指定された複数の検索・マイニング結果を上記検索・マイニング結果格納部から読み込んで、指定された属性名に対応して、各文書毎に読み込んだ検索・マイニング結果を選択して属性値を決定する検索・マイニング結果編集部とを備えたものである。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の一形態を説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置の構成を示すブロック図である。対象文書集合１０１からは、索引生成部１０２によって対象文書集合１０１を検索・マイニングするための索引情報が生成され索引格納部１０３に格納される。実行部１０４は、索引格納部１０３中の索引情報を読み込み、入力部１０５から入力される検索条件又はマイニング条件に従って、検索又はマイニング処理を実行し、検索・マイニング結果を表示部１０６に出力する。ユーザから検索・マイニング結果を保存する指示を受けた場合には、実行部１０４は検索・マイニング結果を検索・マイニング結果格納部１０７に保存する。
【００１７】
実行部１０４において、索引読み込み部１０８は索引格納部１０３に保存されている索引情報を読み込む。検索・マイニング結果読み込み部１０９は検索・マイニング結果格納部１０７に格納されている検索・マイニング結果を読み込む。検索・マイニング実行部１１０は、指定された検索・マイニング条件に従って索引格納部１０３に保存されている索引情報を参照して、対象文書集合１０１又は検索・マイニング結果読み込み部１０９が読み込んだ検索・マイニング結果の検索・マイニングの処理を実行する。
【００１８】
また、実行部１０４において、検索・マイニング結果保存部１１１は、検索・マイニング実行部１１０による検索・マイニング結果を、各文書と検索・マイニング条件との関連度を各文書に付与して検索・マイニング結果格納部１０７に保存する。検索・マイニング結果編集部１１２は、指定された複数の検索・マイニング結果を検索・マイニング結果格納部１０７から読み込んで、指定された属性名に対応して、読み込んだ検索・マイニング結果を各文書毎に選択して属性値を決定する。
【００１９】
図２は図１における索引生成部１０２、索引格納部１０３及び検索・マイニング実行部１１０を詳細化したテキストマイニング装置の構成を示す詳細ブロック図である。索引生成部１０２は、概念辞書生成部２０１、文書ベクトル索引生成部２０２及びマイニング索引生成部２０３から構成されている。概念辞書生成部２０１、マイニング索引生成部２０３は、対象文書集合１０１からそれぞれ概念辞書２０４、マイニング索引２０６を生成し、文書ベクトル索引生成部２０２は概念辞書２０４を参照して対象文書集合１０１から文書ベクトル索引２０５を生成する。検索・マイニング実行部１１０は、検索処理を実行する検索部２０７及びマイニング処理を実行するマイニング部２０８から構成される。
【００２０】
図３は対象文書集合１０１中の文書の例を示す図である。この実施の形態１では、携帯電話のアンケートを分析する例に基づいて説明する。対象文書集合１０１は、「性別」、「年代」、「機種」、「地域」及び「日付」のように、予め値の範囲が定められており、選択肢によって値を指定できるフィールドと、「自由意見」のように自由なテキストで記述するフィールドから構成される。前者のフィールドを、以降、その文書における属性と呼ぶ。属性の項目名を属性名と呼び、その値を属性値と呼ぶ。例えば、図３に示した対象文書集合１０１中の文書は、「性別」という属性名に対して「男性」という属性値を持っている。
【００２１】
なお、図３の例では、１つの属性名に１つの属性値が付与されているが、アンケートにおいて回答がなかった場合等には、必ずしも属性名に属性値が付与されなくても良い。また、「機種」のように、回答者が２つ以上指定する場合があるときには、１つの属性名に２つ以上の属性値が付与されても良い。
【００２２】
図４は図２に示す概念辞書生成部２０１の処理の流れを示すフローチャートであり、図５は概念辞書生成部２０１の処理を説明する図である。
図４のステップＳＴ１１において、概念辞書生成部２０１は図５の文書集合３０１に含まれるテキストを形態素解析することによって、テキスト中の文字列を単語毎に分割する。なお、形態素解析に関しては広く公知の技術であるので、ここでは詳細な説明を省略する。このとき、図５に示す学習対象の文書集合３０１は、必ずしも対象文書集合１０１そのものでなくて、対象文書集合１０１と同一分野における他の文書集合を用いても良い。
【００２３】
ステップＳＴ１２において、概念辞書生成部２０１は形態素解析結果から複合語を抽出する。
図６は概念辞書生成部２０１の複合語抽出処理の流れを示すフローチャートである。図６のステップＳＴ２１において、概念辞書生成部２０１は内部に保有している複合語候補抽出辞書に記述されている形態素の連接パターンにより複合語候補を抽出する。
【００２４】
図７は複合語候補を抽出するための形態素の連接パターンを記述した複合語候補抽出辞書の例を示す図であり、２つの形態素の連接関係から複合語候補を抽出する複合語候補抽出辞書の例を示している。例えば、パターン番号００１では、「品詞が名詞である形態素が２つ続いた場合、その形態素の並びを複合語候補として抽出する」ということを示している。これによって、「機種／変更」や「確認／画面」等、テキスト中で名詞が２つ連続した文字列が複合語候補として抽出される。
【００２５】
同様に、パターン番号００２からは、「携帯／性」、「機能／的」のような、品詞が名詞の形態素と品詞が接尾辞の形態素が連続する文字列が複合語候補として抽出され、パターン番号００３からは「季節／感」、「使用／感」のような、品詞が名詞の形態素と表記が「感」の形態素が連続する文字列が、それぞれ複合語候補として抽出される。なお、「／」は、形態素の区切りを表す記号として用いている。
図８は対象文書集合１０１から複合語候補を抽出した結果を、「機種変更」という文字列に着目して示した図である。
【００２６】
図６のステップＳＴ２２において、ステップＳＴ２１で抽出された複合語候補の中から、概念辞書生成部２０１は統計情報を使用して共起頻度表に登録する複合語を選択する。共起頻度表とは、後述するように単語の共起関係を示す表である。ステップＳＴ２１によって抽出された複合語候補は莫大な数になるため、単語の統計情報を利用して、重要な語に絞って共起頻度表に登録する。統計情報としては、出現頻度や、下記の式で算出されるｔｆ＊ｉｄｆ値のような既知の手法によって計算される統計情報を利用する。
ｔｆ＊ｉｄｆ（ｗ）＝ｆ（ｗ）＊ｌｏｇ（Ｎｄ／ｄ（ｗ））
ここで、ｆ（ｗ）は単語ｗの出現頻度、Ｎｄは対象文書集合中の文書の数、ｄ（ｗ）は単語ｗが出現する文書の数を示す。
【００２７】
上記ステップＳＴ２２によって、出現頻度値やｔｆ＊ｉｄｆ値等の統計情報の値が予め設定した閾値以上の複合語候補を共起頻度表に登録する複合語として選択する。あるいは、予め抽出する複合語の個数を決めておき、統計情報の値が高い複合語候補を上位から選択しても良い。なお、この実施の形態１では、単語の２語の連続を例に説明を行ったが、２語に限らず、３語以上の連接関係を複合語候補抽出辞書に記述して、複合語抽出処理を行っても良い。
【００２８】
このように、概念辞書生成部２０１が複合語の抽出を行うことにより、一般的な語を組み合わせた語より専門性の高い語が抽出され、後述する処理によって複合語に対する概念索引が生成されるので、より適切な語に基づいたマイニング処理を行うことができ、マイニング処理の精度を向上させることができる。
【００２９】
次に、図４のステップＳＴ１３において、概念辞書生成部２０１は文書集合３０１の各文書における単語と単語が同時に出現した回数である共起頻度を計算して、図５に示す共起頻度表３０２を求める。共起頻度表３０２は縦軸の単語が横軸の単語と何回共起したかを示す表である。
【００３０】
ステップＳＴ１４において、概念辞書生成部２０１は共起頻度表３０２を特異値分解する。特異値分解は、行列Ａ、ここでは、図５に示す共起頻度表３０２を３つの行列（ＵΣＶ）３０３，３０４，３０５の積に分解する公知の線形代数手法である。例えば、文献３（「単語の連想関係に基づく情報検索システムＩｎｆｏＭＡＰ、高山他、情報学基礎５３−１、１９９９−３」）に、特異値分解を用いて作成する概念辞書を用いた文書検索方法に関する記述がある。なお、特異値分解の代りに固有値分解を用いても良い。
【００３１】
ステップＳＴ１５において、概念辞書生成部２０１は、ステップＳＴ１４で特異値分解して得た行列Ｕ（左特異行列）３０３から、行列Σ（特異値行列）３０４に含まれる特異値の大きいほうから指定したｋ個（ｋは元の行列Ａの列の数より小さいものとする）の列を概念辞書２０４として出力する。概念辞書２０４の横軸は行列Ｕのｋ個分の横軸成分を示している。概念辞書２０４は共起頻度表３０２よりも次元圧縮されており、各行を高次の相関関係を含む単語の概念ベクトルとみなすことができる。以降、単語の概念ベクトルを単語ベクトルと呼ぶ。ここで、概念ベクトルは共起頻度表３０２を特異値分解した結果生成した行列Ｕの左ｋ次元を成分値としたベクトルである。
【００３２】
このようにして作成された概念辞書２０４は、同じ単語と共起する単語同士が類似した単語ベクトルを持つ、すなわち、類似した概念を持つ単語同士が類似した単語ベクトルを持つという特徴を持っている。
【００３３】
次に文書ベクトル索引生成部２０２の処理について説明する。
図９は文書ベクトル索引生成部２０２の文書ベクトル索引生成を説明する図である。文書ベクトル索引生成部２０２は概念辞書２０４を参照して対象文書集合１０１から文書ベクトル索引２０５を生成する。
【００３４】
図１０は文書ベクトル索引生成部２０２の処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳＴ３１において、文書ベクトル索引生成部２０２は、文書集合１０１の各文書を形態素解析して、文書中のテキストを単語毎に分割する。ステップＳＴ３２において、文書ベクトル索引生成部２０２は各文書毎に出現するそれぞれの単語毎の頻度を計算する。ステップＳＴ３３において、文書ベクトル索引生成部２０２は概念辞書２０４から各単語に対する単語ベクトルを取り出す。
【００３５】
ステップＳＴ３４において、文書ベクトル索引生成部２０２は、各文書に出現する単語の単語ベクトルに、ステップＳＴ３２で計算した頻度を係数として乗算したベクトルを加算したものを、かかる文書の文書ベクトル索引２０５として出力する。なお、文書ベクトル索引２０５に格納されているそれぞれの文書に対応するベクトルを文書ベクトルと呼ぶ。
【００３６】
図１１は文書ベクトル索引２０５を示す図であり、各文書と文書ベクトルとが対応付けられた構造となっている。文書ベクトルは、概念辞書２０４中の単語ベクトルと同じ次元を有し、類似した文書ベクトルを持つ文書同士は、類似した内容を持つという特徴を持っている。
【００３７】
次にマイニング索引生成部２０３の処理について説明する。
図１２はマイニング索引生成部２０３の処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳＴ４１において、マイニング索引生成部２０３は対象文書集合１０１に含まれる属性名の一覧を取得する。図３に示す例の場合、「性別」、「年代」、「機種」、「地域」及び「日付」が属性名として取得される。ステップＳＴ４２において、マイニング索引生成部２０３は、対象文書集合１０１中の各文書に対して、ステップＳＴ４１で取得した属性名に対応する属性値を取得する。例えば、図３に示した文書からは、「性別」に対して「男性」、「年代」に対して「２０代」、「機種」に対して「機種１」、「地域」に対して「東京」、「日付」に対して「２００２−０１−１４」が取得される。
【００３８】
マイニング索引生成部２０３は、対象文書集合１０１中の全ての文書に対して属性値を取得し、ステップＳＴ４３において、取得した属性名と属性値をマイニング索引２０６に書き込む。
図１３はマイニング索引生成部２０３により生成されたマイニング索引の例を示す図である。
【００３９】
次に実行部１０４の処理について説明する。
図１４は実行部１０４の処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳＴ５１において、索引読み込み部１０８は、索引格納部１０３から、概念辞書２０４、文書ベクトル索引２０５及びマイニング索引２０６の３つの索引情報を読み込む。
【００４０】
ステップＳＴ５２において、検索・マイニング結果読み込み部１０９は、ユーザにより指定された検索・マイニング結果を検索・マイニング結果格納部１０７より読み込むが、最初の時点では、検索・マイニング結果格納部１０７に何も情報が書き込まれていないものとし、ステップＳＴ５２では何も処理を行わずに通過する。なお、この実施の形態１において、検索・マイニング結果とは、後述する図２５の形式で保存される文書集合を指す。このときの検索・マイニング対象は文書ベクトル索引２０５に登録されている対象文書集合１０１全てである。
【００４１】
ステップＳＴ５３において、検索・マイニング実行部１１０は、ユーザからの検索・マイニング条件の入力があるか否かを判定し、検索・マイニング条件の入力がある場合には、ステップＳＴ５４において、検索・マイニング条件を入力として受け取り、ステップＳＴ５５において、検索・マイニング処理を実行する。
【００４２】
ここで、図１４に示すステップＳＴ５５の検索・マイニング処理のうち、検索部２０７により実行される検索処理について説明する。
図１５は検索部２０７により実行される検索処理の流れを示すフローチャートであり、検索部２０７は文書ベクトル索引２０５を用いて対象文書集合１０１の検索を実行する。ステップＳＴ６１において、検索部２０７は入力部１０５からユーザにより指定された検索条件をテキストで入力する。ここでは、例えば「画面が大きい機種」を検索条件として入力する。
【００４３】
ステップＳＴ６２において、検索部２０７は概念辞書２０４を参照して入力された検索条件に対する概念ベクトルを生成する。ここでは、「画面」、「大きい」、「機種」に対する単語ベクトルを合成したものが概念ベクトルとなる。以降、検索条件に対する概念ベクトルを検索ベクトルと呼ぶ。このステップＳＴ６２における検索ベクトルの生成処理は、図１０のステップＳＴ３１〜ＳＴ３４の処理と同様に行われる。
【００４４】
ステップＳＴ６３において、検索部２０７は、検索ベクトルと、格納されている対象文書集合１０１のそれぞれの文書に該当する文書ベクトルとのベクトル同士の余弦値を計算し類似度とする。ステップＳＴ６４において、検索部２０７は類似度の順に並べて検索結果として出力する。
【００４５】
図１６は検索部２０７による検索結果の例を示す図であり、検索条件として「画面が大きい機種」を入力した場合の検索結果であり、文書を識別する文字列（図１６では文書ｎ）、類似度、文書の自由記述部分を表示している。
【００４６】
なお、検索結果として表示する対象文書集合１０１は、類似度に閾値を設け、その閾値以上の文書のみを表示するようにしても良い。また、予め表示する件数の最大値を設定しておき、類似度の上位から指定された件数のみを表示するようにしても良い。さらに、「性別」や「年代」等、文書の属性による絞り込みを併用しても良い。また、この実施の形態１では、概念辞書２０４及び文書ベクトル索引２０５を利用してベクトル同士の類似度を計算したが、入力された検索条件と文書との類似度が計算できる方法であれば、他の方法を用いても良い。
【００４７】
次に図１４に示すステップＳＴ５５の検索・マイニング処理のうち、マイニング部２０８により実行されるマイニング処理について説明する。このマイニング処理を行うことにより、キーワードと属性の関連度を分析することができる。
図１７はマイニング部２０８により実行されるマイニング処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳＴ７１において、マイニング部２０８は、入力部１０５からマイニング条件を入力する。ここで、入力されるマイニング条件は属性とキーワードである。属性として、属性名に「機種」を、属性値に「機種１」、「機種２」、「機種３」及び「機種４」を指定し、キーワードとして「画面」及び「着メロ」を指定した場合について説明する。
【００４８】
ステップＳＴ７２において、マイニング部２０８は指定された属性値を持つ対象文書集合１０１を取得する。すなわち、「機種」という属性名に対して、属性値に「機種１」を含む対象文書集合１０１、「機種２」を含む対象文書集合１０１、「機種３」を含む対象文書集合１０３及び「機種４」を含む対象文書集合１０１をそれぞれ取得する。ステップＳＴ７３において、マイニング部２０８は取得した対象文書集合１０１のそれぞれに対する属性ベクトルを作成する。属性ベクトルは、同じ属性値を持つ対象文書集合１０１の文書ベクトルの各要素を加算平均して作成したベクトルである。
【００４９】
ステップＳＴ７４において、マイニング部２０８は各属性値とキーワードとの関連度を求める。関連度は、属性ベクトルと、キーワードに対応して概念辞書２０４から取り出した単語ベクトルの余弦値によって計算する。ステップＳＴ７５において、マイニング部２０８は求めた属性とキーワードとの関連度をグラフにしてマイニング結果として出力する。
【００５０】
図１８はマイニング部２０８によるマイニング結果を示す図であり、機種の属性値を軸にとり、それぞれの属性値とキーワードとの関連度の値を、折れ線グラフを用いて表している。図１８のグラフにより、「機種３」では画面に関する関心が低く着メロに関する関心が高く、逆に「機種４」では画面に関する関心が高く着メロに関する関心が低いという分析結果が読み取れる。
【００５１】
なお、属性の指定は、属性名だけを指定して、マイニング部２０８が属性名に対応する全ての属性値をマイニング索引２０６から自動的に抽出し、分析を行うようにしても良い。あるいは、属性値を指定する際に、機種１又は機種２のように、各属性値の積（ＡＮＤ）、和（ＯＲ）、否定（ＮＯＴ）の関係を指定しても良い。
【００５２】
また、キーワードは、「画面」、「着メロ」のように１単語だけでなく、「画面、色」「着メロ、和音」のように複数の単語を指定しても良い。キーワードに複数の単語を指定した場合には、キーワードに対応するベクトルは、キーワード中に含まれる単語に対する単語ベクトルを加算平均して作成したベクトルとなる。また、「日付」のような属性名を指定した場合は、ステップＳＴ７２において、「２００２−０１−０１から２００２−０１−３１まで」のように、対象文書集合１０１を属性値の範囲で取得し、キーワードとの関係を分析できるようにしても良い。
【００５３】
次に、マイニング部２０８で実行されるマイニング処理のうち、２つの属性値の相関をキーワードの分布によって分析する例について説明する。
図１９はマイニング部２０８により実行されるマイニング処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳＴ８１において、マイニング部２０８は入力部１０５からマイニング条件を入力する。ここで、ユーザから入力されるマイニング条件は、２つの属性値とキーワードである。属性値として、属性名「性別」の属性値である「男性」と「女性」を指定し、キーワードとして「フリップ」、「料金」、「着メロ」及び「キャラクター」を指定した場合について説明する。
【００５４】
ステップＳＴ８２において、マイニング部２０８は指定された属性値を持つ対象文書集合１０１を取得する。すなわち、「性別」という属性名に対して、属性値が「男性」である対象文書集合１０１と「女性」である対象文書集合１０１をそれぞれ取得する。ステップＳＴ８３において、マイニング部２０８は取得した対象文書集合１０１のそれぞれに対する属性ベクトルを作成する。属性ベクトルの作成の方法は図１７のステップＳＴ７３の処理と同様である。
【００５５】
ステップＳＴ８４において、マイニング部２０８は各属性ベクトルとマイニング条件として入力されたキーワードとの関連度を求める。関連度の計算は、図１７のステップＳＴ７４の処理と同様である。ステップＳＴ８５において、マイニング部２０８は属性値を座標軸として各キーワードの座標を表示してマイニング結果として出力する。
【００５６】
図２０はマイニング部２０８によるマイニング結果を示す図であり、この例では、「男性」をＸ座標軸、「女性」をＹ座標軸にとり、各キーワードの概念ベクトルと、「男性」の属性ベクトルとの関連度をＸ座標、「女性」の属性ベクトルとの関連度をＹ座標としている。図２０のグラフにより、「キャラクター」や「着メロ」は女性との関連度が高く、「フリップ」は男性との関連度が高いという分析結果が読み取れる。
【００５７】
属性の指定は、「年代が１０代で性別が女性」のように複数の属性を組み合わせて指定しても良い。その場合は、ステップＳＴ８２において、属性名「年代」の属性値が「１０代」であり、かつ属性名「性別」の属性値が「女性」である対象文書集合１０１を取り出す処理を行う。また、キーワードも、複数の単語を組み合わせて指定しても良い。さらに、ユーザがキーワードを指定せず、辞書や統計情報を用いてキーワードを対象文書集合１０１から自動抽出し、抽出したキーワードをマイニング条件として入力しても良い。
【００５８】
次に、マイニング部２０８で実行されるマイニング処理のうち、キーワードとキーワードの相関を、文書の分布によって分析する例について説明する。
図２１はマイニング部２０８により実行されるマイニング処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳＴ９１において、マイニング部２０８は入力部１０５からマイニング条件を入力する。ここで、ユーザから入力されるマイニング条件はキーワードである。キーワードとして、「メロディー」と「曲」を指定した場合について説明する。
【００５９】
ステップＳＴ９２において、マイニング部２０８は、各キーワードについて概念辞書２０４から取り出した単語ベクトルと、対象文書集合１０１中の各文書に対応する文書ベクトルとの関連度を、ベクトルの余弦値により求める。ステップＳＴ９３において、マイニング部２０８はキーワードを座標軸として各文書の座標を表示してマイニング結果として出力する。
【００６０】
図２２はマイニング部２０８によるマイニング結果を示す図であり、この例では、「メロディー」をＸ座標軸、「曲」をＹ座標軸により、各文書の文書ベクトルと、「メロディー」の概念ベクトルとの関連度をＸ座標、「曲」との関連度をＹ座標とした点をグラフ上に表示している。図２２のグラフにより、「メロディー」と相関の高い文書は「曲」とも相関が高く、従って、「メロディー」と「曲」とは、関連の高い単語であることが読み取れる。
【００６１】
図２３は同様にマイニング部２０８によるマイニング結果を示す図であり、この例では、キーワードに「音」と「色」を指定して図２１の処理を行った場合のマイニング結果であり、この例では、「音」と「色」とは関連の低い単語であることが読み取れる。
【００６２】
なお、この実施の形態１では、概念辞書２０４と文書ベクトル索引２０５を用いることによって、単語と属性の関連度や単語と文書の関連度を計算している。概念辞書２０４では、例えば、「画面」と「液晶」は、「大きさ」、「明るさ」、「色」等、同じ語と共起するので、類似した文脈で現れる単語の単語ベクトルの距離は近くなる。従って、ある文書と「画面」という単語の関連度を求める場合、その文書に「画面」という単語が含まれていなくても、「液晶」という単語が含まれていれば、その文書と「画面」という単語の関連度は高くなる。このように、単語の表記が異なる場合も、意味的な近さで関連度を判定するマイニングが実現できる。
【００６３】
図１４のフローチャートに戻り、検索・マイニング実行部１１０は、ステップＳＴ５５で実行した検索・マイニング結果を、ステップＳＴ５６において表示する。ステップＳＴ５７において、検索・マイニング結果保存部１１１はユーザからマイニング結果を保存する指示があったか否かをチェックする。指示がなかった場合には、ステップＳＴ５３に戻り、検索・マイニング実行部１１０は次の検索・マイニング条件を受け取り、検索・マイニング処理を実行する。次の検索・マイニング条件がない場合は終了する。
【００６４】
ステップＳＴ５７で、検索・マイニング結果保存部１１１がユーザからの検索・マイニング結果を保存する指示を受け取った場合には、ステップＳＴ５８において、検索・マイニング結果保存部１１１は検索・マイニング結果を検索・マイニング結果格納部１０７に保存する。
【００６５】
図２４は検索・マイニング結果を保存する検索・マイニング結果保存部１１１の処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳＴ１０１において、検索・マイニング結果として保存する文書集合がユーザにより決定される。例えば、検索結果の場合は、図１５のステップＳＴ６４で出力された検索結果をそのまま保存すべき文書集合としても良いし、検索結果からさらに類似度の閾値や、検索件数等の条件を設定して、保存すべき文書集合を絞り込んでも良い。
【００６６】
また、図１７及び図１８で示した、属性とキーワードの関連度を分析するマイニング処理の場合は、属性とキーワードを指定して、特定の属性を持つ文書集合の中で、特定のキーワードと関連度の高い文書集合としても良い。例えば、属性値が「機種４」で、キーワード「画面」との関連度の高い文書集合を保存すべき文書集合としても良い。
【００６７】
さらに、図１９及び図２０で説明した属性と属性の相関を分析するマイニング処理の例では、属性とキーワードを指定して、特定の属性を持つ文書集合の中で、特定のキーワードと関連度の高い文書集合としても良い。例えば、属性名「性別」の属性値が「女性」で、キーワード「キャラクター」との高い文書集合を、保存すべき文書集合としても良い。
【００６８】
さらに、図２１、図２２及び図２３で説明したキーワードとキーワードの相関を分析するマイニング処理の例では、座標軸に指定したキーワードとの関連の高い文書集合を保存すべき文書集合としても良い。例えば、キーワード「メロディー」とキーワード「曲」の一方、又は両方との関連度の高い文書を保存すべき文書集合としても良い。
【００６９】
次に、図２４のステップＳＴ１０２において、ユーザの指示により検索・マイニング結果保存部１１１は、検索・マイニング結果に対して、後で参照できるように明示的に名前を付与する。ステップＳＴ１０３において、検索・マイニング結果保存部１１１は保存すべき各文書にスコアを付与し保存する。
【００７０】
スコアは、文書と、検索又はマイニングで指定したキーワードとの関連度とする。例えば、図１５で示した検索処理の場合は、ステップＳＴ６１で指定した検索条件との類似度（関連度）をスコアとする。
【００７１】
また、図１７及び図１８の属性とキーワードの関連度を分析するマイニング処理の場合は、マイニング条件で指定されたキーワードとの関連度をスコアとする。例えば、属性名「機種」の属性値が「機種４」で、キーワード「画面」との関連度の高い文書集合を保存すべき文書集合とした場合は、「画面」との関連度をスコアとする。
【００７２】
さらに、図１９及び図２０で説明した属性と属性の相関を分析するマイニング処理の例では、マイニング条件で指定されたキーワードとの関連度をスコアとする。例えば、属性名「性別」の属性値が「女性」で、キーワード「キャラクター」との高い文書集合を保存すべき文書集合とした場合は、「キャラクター」との関連度をスコアとする。
【００７３】
さらに、図２１、図２２及び図２３で説明したキーワードとキーワードの相関を分析するマイニング処理の例では、座標軸に指定したキーワードとの関連度をスコアとする。例えば、各文書と、キーワード「メロディー」とキーワード「曲」の一方との関連度、又は両方の単語ベクトルを合成したベクトルとの関連度をスコアとする。
【００７４】
図２５は検索・マイニング結果格納部１０７に保存された検索・マイニング結果の例を示す図である。例えば、「ファッション性」とユーザが名前をつけた検索・マイニング結果は、「デザイン、キャラクター、色・・」等のキーワードを指定して得られ、「操作性」とユーザが名前をつけた検索・マイニング結果は、「キー、ボタン、操作・・」等のキーワードを指定して検索した結果から得られ、「機能」とユーザが名前をつけた検索・マイニング結果は、「漢字変換、メール、スケジュール表・・」等のキーワードを指定して得られ、「ビジネスユース」とユーザが名前をつけた検索・マイニング結果は、「上司、取引先、報告・・」等のキーワードを指定して得られ、「プライベートユース」とユーザが名前をつけた検索・マイニング結果は、「メル友、子供、旅行・・」等のキーワードを指定して検索した結果から得られたものとする。
【００７５】
次に、図１４のステップＳＴ５８の処理後にステップＳＴ５２に戻り、検索・マイニング結果読み込み部１０９は、ユーザから指定された検索・マイニング結果格納部１０７に格納されている検索・マイニング結果を読み込む。指定された検索・マイニング結果において、スコアが付与されている文書集合を、次の検索・マイニング対象の文書集合とする。
【００７６】
例えば、図２５の検索・マイニング結果のうち「ファッション性」が指定された場合には、文書１、文書３、文書５、…が検索・マイニング対象の文書集合となる。また、複数の検索・マイニング結果に対して、ＡＮＤ・ＯＲ・ＮＯＴの関係を指定することにより、新たな検索・マイニング対象の文書集合を定義することができる。
【００７７】
例えば、図２４の処理において、「ファッション性」と名づけられた検索・マイニング結果と、「プライベートユース」と名づけられた検索・マイニング結果をＡＮＤで指定することにより、「ファッション性」と「プライベートユース」の両方でスコアが定義されている文書集合が、検索・マイニング対象の文書集合となる。また、「操作性」と名づけられた検索・マイニング結果と、「機能」と名づけられた検索・マイニング結果をＯＲで指定することにより、「操作性」又は「機能」のいずれかでスコアが付与されている文書集合が検索・マイニング対象の文書集合となる。
【００７８】
このように、検索・マイニング結果を組み合わせて指定することにより、例えば「ファッション性」と「プライベートユース」のＡＮＤの組み合わせは、「プライベートユースでファッション性に関心がある人のアンケート結果の集合」のような意味を持つ分析対象の文書集合を作成することができ、「操作性」と「機能」のＯＲの組み合わせは、「実用性に関心がある人のアンケート結果の集合」のような意味を持つ分析対象の文書集合を作成することができる。
【００７９】
以降、図１４のステップＳＴ５２で指定された検索・マイニング結果によって作成された文書集合に対して、ステップＳＴ５３で検索・マイニング条件の入力があった場合には、ステップＳＴ５４でその検索・マイニング条件を入力として受け取り、ステップＳＴ５５で検索・マイニング処理を実行し、ステップＳＴ５６で、その結果を表示する。
【００８０】
例えば、「プライベートユース」と「ファッション性」をＡＮＤで組み合わせた文書集合に対して、図１７及び図１８で説明した属性とキーワードの関連度を分析するマイニング処理を行う場合には、属性名に「機種」、キーワードに「画面」と「着メロ」行えば、「プライベートユースでファッション性に関心がある人」が、画面と着メロにどれだけ関心を持っているか、機種ごとに分析することができる。
【００８１】
次に検索・マイニング結果編集部１１２の処理について説明する。
図２６は検索・マイニング結果編集部１１２の処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳＴ１１１において、検索・マイニング結果編集部１１２は、ユーザにより指定された対象の検索・マイニング結果及び付与する属性名を受け取る。例えば、対象の検索・マイニング結果として、図２５の「ファッション性」、「操作性」及び「機能」が指定され、付与する属性名として「重視するポイント」が指定されたとする。ステップＳＴ１１２において、検索・マイニング結果編集部１１２は、ユーザから指定された検索・マイニング結果を検索・マイニング結果格納部１０７から読み込む。
【００８２】
ステップＳＴ１１３において、検索・マイニング結果編集部１１２は、各文書毎に最もスコアの高い検索・マイニング結果を選択する。例えば、図２５の文書１に関しては、「ファッション性」、「操作性」、「機能」の中で、最もスコアが高いのが「ファッション性」であるので、文書１に対しては「ファッション性」が選択される。同様に、文書２に対しては「機能」が、文書３に対しては「操作性」が、文書５に対しては「ファッション性」が、文書６に対しては「機能」が、それぞれ選択される。文書４に対しては、どの検索・マイニング結果にもスコアが付与されていないので、検索・マイニング結果は選択されない。
【００８３】
ステップＳＴ１１４において、検索・マイニング結果編集部１１２は、ステップＳＴ１１３で選択された検索・マイニング結果の名前を、ステップＳＴ１１１で指定された属性名に対する属性値として各文書に付与する。
【００８４】
図２７は検索・マイニング結果編集部１１２による編集結果を示す図である。図２６のステップＳＴ１１４の処理の結果、図２７の「属性名：重視するポイント」で示す属性が生成される。文書４に関しては、ステップＳＴ１１３で、検索・マイニング結果が選択されていないので、属性値は定義されない。
【００８５】
同様に、図２６の処理において、検索・マイニング結果として「ビジネスユース」と「プライベートユース」を指定し、属性名として「利用分野」を指定した場合は、図２７の「属性名：利用分野」で示す属性が生成される。
【００８６】
図２８は検索・マイニング結果編集部１１２の別の実現方法の処理の流れを示すフローチャートである。図２６では１つの文書に１つの属性値を付与する処理の例について示したが、図２８では１つの文書に２つ以上の属性値の付与を認める処理の例である。ステップＳＴ１２１、ステップＳＴ１２２の処理は、それぞれ図２６におけるステップＳＴ１１１、ステップＳＴ１１２の処理と同様である。例として、読み込むべき検索・マイニング結果として、図２５の「ファッション性」、「操作性」及び「機能」が指定され、付与する属性名として「重視するポイント」が指定された場合について説明する。
【００８７】
図２８のステップＳＴ１２３において、検索・マイニング結果編集部１１２は、各文書毎にスコアが閾値以上の検索・マイニング結果を選択する。例えば閾値を０．５とすると、文書１は「ファッション性」と「機能」が閾値以上の値を持つので、文書１に対しては、「ファッション性」と「機能」が選択される。同様に、文書２に対しては「機能」が選択され、文書３に対しては「操作性」が選択され、文書５に対しては「ファッション性」が選択される。
【００８８】
ステップＳＴ１２４において、検索・マイニング結果編集部１１２は、ステップＳＴ１２３で選択された検索・マイニング結果の名前を、ステップＳＴ１２１で指定された属性名に対する属性値として、ユーザの指示により各文書に付与する。
【００８９】
図２９は検索・マイニング結果編集部１１２による編集結果を示す図である。図２８のステップＳＴ１２４の処理の結果、図２９の「属性名：重視するポイント」で示す属性が生成される。同様に、検索・マイニング結果として、「ビジネスユース」と「プライベートユース」を属性名として「利用分野」を指定した場合は、図２９の「属性名：利用分野」で示す属性が生成される。
【００９０】
このように、図２６又は図２８の処理により生成された属性は、マイニング部２０８におけるマイニング処理において、元から文書に備わっていた属性と同様に扱うことができる。すなわち、図３の対象文書集合１０１の例では、元から備わっていた属性「性別」、「年代」、「機種」、「地域」、「日付」に加えて、新たな属性「重視するポイント」と「利用分野」を分析に利用することができる。
【００９１】
例えば、図３０はマイニング部２０８によるマイニング結果を示す図であり、検索・マイニング結果編集部１１２により決定された属性値を軸にとり、それぞれの属性値とマイニング条件として入力されたキーワードとの関連度の値を、折れ線グラフを用いて表している。すなわち、図１７及び図１８で示した属性とキーワードの関連度の分析を、「属性名」に「重視するポイント」を指定し、キーワードに「仕事」、「価格」、「画面」を指定して実行した例を示す図である。「仕事」は、「ファッション性」との関連度が低く、「機能」との関連度が高いこと、「価格」は、「ファッション性」、「操作性」及び「機能」の何れとも関連度はあまり変わらないことを読み取ることができる。
このように、マイニング部２０８は、指定されたマイニング条件と、検索・マイニング結果編集部１１２により決定された属性値との関連度を分析することができる。
【００９２】
また、図１９及び図２０で示した文書の属性値と属性値の相関関係を、指定された単語の分布によって分析する例についても、同様に、マイニング部２０８は、検索・マイニング結果編集部１１２により決定された属性値と属性値の相関関係を、指定されたマイニング条件の分布によって分析することもできる。
【００９３】
さらに、図２１、図２２及び図２３で示した単語と単語の相関関係を、文書の分布によって分析する例についても、同様に、マイニング部２０８は、単語と単語の相関関係を、検索・マイニング結果格納部１０７に保存されている文書の分布によって分析することもできる。
【００９４】
また、検索・マイニング結果編集部１１２で作成された属性同士で関連度を分析することも可能である。
図３１はマイニング部２０８におけるマイニング処理の例として、検索・マイニング結果編集部１１２で作成された属性同士で関連度を分析する処理の流れを示すフローチャートである。図２７又は図２９で示した「重視するポイント」と「利用分野」の関係を分析する例について説明する。
【００９５】
ステップＳＴ１３１において、マイニング部２０８はユーザより指定された属性名１に対する属性値毎の文書集合を取得する。属性名１に「重視するポイント」を指定すると、属性値に「ファッション性」を含む文書集合、属性値に「操作性」を含む文書集合及び属性値に「機能」を含む文書集合が取得される。ステップＳＴ１３２において、マイニング部２０８はステップＳＴ１３１で取得した各文書集合から属性ベクトルを作成する。属性ベクトルの作成は文書集合における各文書の文書ベクトルを加算平均して作成する。
【００９６】
ステップＳＴ１３３において、マイニング部２０８は指定された属性名２に対する属性値毎の文書集合を取得する。属性名２に「利用分野」を指定すると、属性値に「ビジネスユース」を含む文書集合と、属性値に「プライベートユース」を含む文書集合が取得される。ステップＳＴ１３４において、マイニング部２０８はステップＳＴ１３３で取得した各文書集合から属性ベクトルを作成する。
【００９７】
ステップＳＴ１３５において、マイニング部２０８は、ステップＳＴ１３２で作成した各属性ベクトルと、ステップＳＴ１３４で作成した各属性ベクトルとの余弦値を計算し関連度とする。ステップＳＴ１３６において、マイニング部２０８は属性名１の各属性値に対する属性名２の各属性値の関連度をグラフに表示してマイニング結果として出力する。
【００９８】
図３２はのマイニング部２０８によるマイニング結果を示す図であり、図３１の処理の結果をグラフに表示した例を示す図である。図３２のグラフより、例えば「ファッション性」と「プライベートユース」の相関が高く、「機能」と「ビジネスユース」の相関が高いことを読み取ることができる。
【００９９】
このように、マイニング部２０８は、検索・マイニング結果編集部１１２により、複数の属性名に対して決定された属性値同士で関連度を分析することができる。この場合、分析する属性値は検索・マイニング結果編集部１１２により決定された属性値だけでなく、検索・マイニング結果編集部１１２により決定された属性値を用いて、入力された他の属性値との関連度を分析しても良い。
【０１００】
以上のように、この実施の形態１によれば、検索やテキストマイニングによって得られた結果を保存し、保存されている検索・マイニング結果を関連付けることにより、新たな分析対象や新たな属性の作成を可能にし、元の文書に定義されていないユーザが定義した基準（分析軸）に基づく分析を行うことができるという効果が得られる。
【０１０１】
また、この実施の形態１によれば、概念辞書２０４及び文書ベクトル索引２０５を利用することにより、表記が異なる単語に対しても、意味的な近さに基づいて、単語と単語、単語と文書、単語と属性の関連度を判定できるので、表記の異なる表現に対しても、検索、マイニング及び検索・マイニング結果の関連付けを意味的な近さに基づいて行うことができるという効果が得られる。
【０１０２】
さらに、この実施の形態１によれば、概念辞書生成部２０１が複合語の抽出を行うことにより、一般的な語を組み合わせた語より専門性の高い語が抽出され、複合語に対する概念索引が生成されるので、より適切な語に基づいたマイニング処理を行うことができ、マイニング処理の精度を向上させることができるという効果が得られる。
【０１０３】
なお、上記の各処理は、コンピュータに搭載されるテキストマイニングプログラムにより、コンピュータ上で実現することができる。
【０１０４】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、対象文書集合を検索・マイニングするための索引情報を保存している索引格納部と、指定された検索・マイニング条件に従って保存されている索引情報を参照して対象文書集合の検索・マイニングの処理を実行する検索・マイニング実行部と、検索・マイニング実行部による検索・マイニング結果を、各文書と検索・マイニング条件との関連度を各文書に付与して検索・マイニング結果格納部に保存する検索・マイニング結果保存部と、指定された複数の検索・マイニング結果を検索・マイニング結果格納部から読み込んで、指定された属性名に対応して、各文書毎に読み込んだ検索・マイニング結果を選択して属性値を決定する検索・マイニング結果編集部とを備えたことにより、新たな分析対象や新たな属性の作成を可能にし、元の文書に定義されていないユーザが定義した基準に基づく分析を行うことができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置の構成を示すブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置の構成を示す詳細ブロック図である。
【図３】対象文書集合中の文書の例を示す図である。
【図４】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置の概念辞書生成部の処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置の概念辞書生成部の処理を説明する図である。
【図６】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置の概念辞書生成部の複合語抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置の概念辞書生成部が保有する複合語候補抽出辞書の例を示す図である。
【図８】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置の概念辞書生成部の複合語候補抽出結果を示す図である。
【図９】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置の文書ベクトル索引生成部の文書ベクトル索引生成を説明する図である
【図１０】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置の文書ベクトル索引生成部の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置の文書ベクトル索引を示す図である。
【図１２】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置のマイニング索引生成部の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置のマイニング索引生成部により生成されたマイニング索引の例を示す図である。
【図１４】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置の実行部の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１５】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置の検索部により実行される検索処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置の検索部による検索結果の例を示す図である。
【図１７】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置のマイニング部により実行されるマイニング処理の流れを示すフローチャートである。
【図１８】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置のマイニング部によるマイニング結果を示す図である。
【図１９】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置のマイニング部により実行されるマイニング処理の流れを示すフローチャートである。
【図２０】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置のマイニング部によるマイニング結果を示す図である。
【図２１】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置のマイニング部により実行されるマイニング処理の流れを示すフローチャートである。
【図２２】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置のマイニング部によるマイニング結果を示す図である。
【図２３】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置のマイニング部によるマイニング結果を示す図である。
【図２４】この発明の実施の形態１による検索・マイニング結果保存部の処理の流れを示すフローチャートである。
【図２５】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置の検索・マイニング結果格納部に保存された検索・マイニング結果の例を示す図である。
【図２６】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置の検索・マイニング結果編集部の処理の流れを示すフローチャートである。
【図２７】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置の検索・マイニング結果編集部による編集結果を示す図である。
【図２８】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置の検索・マイニング結果編集部の処理の流れを示すフローチャートである。
【図２９】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置の検索・マイニング結果編集部による編集結果を示す図である。
【図３０】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置の検索・マイニング結果編集部による編集結果を示す図である。
【図３１】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置のマイニング部の処理の流れを示すフローチャートである。
【図３２】この発明の実施の形態１によるテキストマイニング装置のマイニング部によるマイニング結果を示す図である。
【図３３】従来のテキストマイニングの分析処理を説明する図である。
【図３４】この発明の実施の形態１によるテキストマイニングの分析処理を説明する図である。
【符号の説明】
１０１  対象文書集合、１０２  索引生成部、１０３  索引格納部、１０４  実行部、１０５  入力部、１０６  表示部、１０７  検索・マイニング結果格納部、１０８  索引読み込み部、１０９  検索・マイニング結果読み込み部、１１０  検索・マイニング実行部、１１１  検索・マイニング結果保存部、１１２  検索・マイニング結果編集部、２０１  概念辞書生成部、２０２  文書ベクトル索引生成部、２０３  マイニング索引生成部、２０４  概念辞書、２０５  文書ベクトル索引、２０６  マイニング索引、２０７  検索部、２０８  マイニング部。
【図１】
2004246491.tif 000003
【図２】
2004246491.tif 000004
【図３】
2004246491.tif 000005
【図４】
2004246491.tif 000006
【図５】
2004246491.tif 000007
【図６】
2004246491.tif 000008
【図７】
2004246491.tif 000009
【図８】
2004246491.tif 000010
【図９】
2004246491.tif 000011
【図１０】
2004246491.tif 000012
【図１１】
2004246491.tif 000013
【図１２】
2004246491.tif 000014
【図１３】
2004246491.tif 000015
【図１４】
2004246491.tif 000016
【図１５】
2004246491.tif 000017
【図１６】
2004246491.tif 000018
【図１７】
2004246491.tif 000019
【図１８】
2004246491.tif 000020
【図１９】
2004246491.tif 000021
【図２０】
2004246491.tif 000022
【図２１】
2004246491.tif 000023
【図２２】
2004246491.tif 000024
【図２３】
2004246491.tif 000025
【図２４】
2004246491.tif 000026
【図２５】
2004246491.tif 000027
【図２６】
2004246491.tif 000028
【図２７】
2004246491.tif 000029
【図２８】
2004246491.tif 000030
【図２９】
2004246491.tif 000031
【図３０】
2004246491.tif 000032
【図３１】
2004246491.tif 000033
【図３２】
2004246491.tif 000034
【図３３】
2004246491.tif 000035
【図３４】
2004246491.tif 000036