(57)【要約】【課題】構造化文書データベースに格納されている構造化文書の分析表示方法および、それを用いた構造化文書分析表示装置に関する。を提供する。【解決手段】構造化文書データベースに格納されている構造化文書に対して、複数の分析軸に対応してそれぞれ分析条件を設定する手段と、分析用階層情報を生成する手段と、前記分析条件および分析用階層情報に基づき前記構造化文書データベースから構造化文書を検索する手段と、前記検索結果に対して集計を行う手段と、前記集計結果を表示する手段とを具備する構造化文書分析表示装置であって、前記分析用階層情報は、設定された分析条件の種別に応じて、構造階層情報または概念階層情報の少なくとも一方を基に生成されることを特徴とする。【選択図】　　　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
構造化文書データベースに格納されている構造化文書に対して、複数の分析軸に対応してそれぞれ設定された分析条件を基に分析用階層情報を生成し、
前記分析条件および分析用階層情報に基づき前記構造化文書データベースから構造化文書を検索し、この検索結果に対して集計を行い、前記集計結果を表示する構造化文書分析表示方法であって、
前記分析用階層情報は、設定された分析条件の種別に応じて、構造階層情報または概念階層情報の少なくとも一方を基に生成されることを特徴とする構造化文書分析表示方法。
【請求項２】
前記構造化文書はＸＭＬ（Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ　Ｍａｒｋｕｐ　Ｌａｎｇｕａｇｅ）で記述されていることを特徴とする請求項１に記載の構造化文書分析表示方法。
【請求項３】
前記分析用階層情報は、構造化文書を構成する要素間で定義される構造階層を基に決定することを特徴とする請求項２に記載の構造化文書分析表示方法。
【請求項４】
前記分析用階層情報は、構造化文書を表現する属性値で定義した概念階層情報を基に決定することを特徴とする請求項２に記載の構造化文書分析表示方法。
【請求項５】
前記分析用階層情報は、構造化文書を表現するテキスト値で定義した概念階層情報を基に決定することを特徴とする請求項２に記載の構造化文書分析表示方法。
【請求項６】
前記分析用階層情報の生成に用いる概念階層情報は、構造化文書に対してクラスタリング処理を適用した結果から生成することを特徴とする請求項２に記載の構造化文書分析表示方法。
【請求項７】
前記分析用階層情報の生成に用いる概念階層情報は、構造化文書に対してテキストマイニング処理を適用した結果から生成することを特徴とする請求項２に記載の構造化文書分析表示方法。
【請求項８】
前記分析表示結果に対して、検索条件に該当する構造化文書の内容を表示することを特徴とする請求項１に記載の構造化文書分析表示方法。
【請求項９】
構造化文書データベースに格納されている構造化文書に対して、複数の分析軸に対応してそれぞれ分析条件を設定するための分析条件設定手段と、
この分析条件設定手段にて設定された分析条件の種別に応じて、構造階層情報または概念階層情報の少なくとも一方を基に分析用階層情報を生成する分析階層情報生成手段と、
前記分析条件および分析階層情報生成手段にて生成された分析用階層情報に基づき前記構造化文書を検索する構造化文書検索手段と、
この構造化文書検索手段による検索結果に対して集計を行う検索結果集計手段と、
この検索結果集計手段による集計結果を表示する集計結果表示手段とを具備することを特徴とする構造化文書分析表示装置。
【請求項１０】
前記集計結果表示手段にて表示された表示結果に対して、検索条件に該当する構造化文書の内容を表示する検索内容表示手段を具備することを特徴とする請求項９に記載の構造化文書分析表示装置。
【請求項１１】
構造化文書データベースに格納されている構造化文書に対して、複数の分析軸に対応してそれぞれ設定した分析条件を基に分析用階層情報を生成し、前記分析条件および分析用階層情報に基づき前記構造化文書データベースから構造化文書を検索し、検索結果に対して集計を行い、前記集計結果を表示する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記設定された分析条件の種別に応じて、構造階層情報または概念階層情報の少なくとも一方を基に、前記分析用階層情報を生成するための処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１２】
前記分析表示結果に対して、検索条件に該当する構造化文書の内容を表示するための処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１１に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、構造化文書データベースに格納されている構造化文書の分析表示方法および、それを用いた構造化文書分析表示装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
現在、ＩＴ（情報技術）の進化により、莫大な量の情報が容易に入手できるようになった。その一方で必要な情報が大量のデータに埋没してしまい、十分に活用できていないという状況も発生している。情報が大量に存在しても、それを活用する手段がないとその価値は低下してしまうことから、特定の個人や部門が保有するノウハウや業務データのうち企業の経営に重要なものを蓄積して、「経営資産」として活用しようとする活動、すなわち、ナレッジマネジメントが提唱されてきている。
【０００３】
そのような業務データにおいては、例えば、帳票や伝票など、その書式が予め定められて、１つの書式に統一されているものがある。また、一方では、特許明細書や営業日報のように、出願人、作成日など定型的書式の項目と、要約、課題など自由書式の項目の両方を含むものがある。さらに、電子メールや打ち合わせメモに代表されるテキストファイルなど、全く書式のない自由書式の文書も業務データとして数多く存在するようになってきている。従って、ナレッジマネジメントを実現するためには、このような文書構造が予め定められているような文書も、それ以外の自由書式の文書も全て格納管理できるデータベースが必要となる。
【０００４】
ナレッジマネジメントの実現に向け、中核技術として期待されているものとしてＸＭＬがある。ＸＭＬ（Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ　Ｍａｒｋｕｐ　Ｌａｎｇｕａｇｅ）は、柔軟な拡張性と連携性を備えた標準のドキュメント記述言語であり、主要ベンダーからのサポートも約束されている。
【０００５】
また、近年のインターネット技術の発達により、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ　Ｗｉｄｅ　Ｗｅｂ）に代表されるネットワーク上の文書共有システムが急速に普及している。ＷＷＷでは、ネットワーク上の文書が現在、ＨＴＭＬ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ　Ｍａｒｋｕｐ　Ｌａｎｇｕａｇｅ）で記述されている。この分野においてもＨＴＭＬに継ぐ次世代の文書記述言語としてＸＭＬが期待されている。
【０００６】
ＸＭＬでは、文書データの構造と表示スタイルを分けて定義することができるため文書構造の変更や文書の再利用がしやすい、タグを用いて文書の構造を厳密に定義できるためタグの条件指定による検索に適している、といった特徴がある。また、スキーマ（データ構造定義）がデータに対して必ずしも定義されている必要がない、といった特徴もある。このような、ＨＴＭＬ，ＸＭＬで記述された文書は一般に構造化文書と呼ばれている。
【０００７】
構造化文書を格納・管理するデータベースとして、ＲＤＢ（Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ　Ｄａｔａｂａｓｅ）を利用する方式もあるが、ＲＤＢの場合、１つのスキーマに従った文書構造の構造化文書群しか格納することができず、また、文書構造はそのまま表形式に変換することは困難であるため、ＲＤＢをそのまま構造化文書データベースとして用いることはできない。
【０００８】
また、構造化文書を構成する各構成要素をオブジェクトとみなしたＯＯＤＢ（オブジェクト指向データベース）を利用する方式もあるが、ＯＯＤＢでも文書構造が予めスキーマにより決定されていなくてはならないため、ＸＭＬの特徴である子要素の任意繰り返しなど、オブジェクトモデルでモデル化するのは困難であり、ＯＯＤＢをそのまま構造化文書データベースとして用いることはできない。
【０００９】
従って、特にＸＭＬで記述された構造化文書に関しては、ツリー構造を持ったデータとして構造化文書を蓄積・管理するＸＭＬデータベースが脚光を浴びている（特許文献１参照）。
【００１０】
ＸＭＬはインターネットとの親和性も高いため、ＸＭＬで記述された構造化文書を蓄積・格納するＸＭＬデータベースを利用することにより、タグの条件指定による検索要求（クエリ）をクライアントから発行して、サーバ上に置かれたＸＭＬデータベースの中から所望の構造化文書データを検索する検索システムが今後ますます発展すると期待される。
【００１１】
一方で、ＯＬＡＰ（Ｏｎｌｉｎｅ　Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）と呼ばれる技術がある。これは、エンドユーザが直接データベースを検索・集計して文書データ内容の傾向を調べるための分析型アプリケーションである。この技術を用いることにより、例えば、ある企業において各支店の膨大な売上情報を、製品別、地域別、年度別などの様々な次元（分析軸）ごとに自由に切り替えて分析を行うことが可能である。
【００１２】
このＯＬＡＰを適用する集計システムとして、複数の分析軸における条件設定を次々に切り替えて、データを検索・集計できる多次元クロス集計システムが注目を集めている。その典型的な形態では、任意の２つの条件設定項目を選ぶと、即座に２次元の表形式（マップ）でデータを表示する。
【００１３】
ここで、多次元クロス集計システムでは、全ての条件設定項目の組み合わせに対応する集計結果を予め用意するのでは、大量の集計結果データを保持しなければならないし、分析対象となる構造化文書をデータベースに追加する度に、それらの集計結果データの更新・管理も必要となり、莫大な手間が生じてしまう。従って、ユーザが条件設定項目を選択したときに、その条件を満たす構造化文書を検索するための検索要求（クエリ）を即座に生成し、構造化文書データベースへクエリを発行して、即座に検索結果を取得できるシステム形態であることが望ましい。
【００１４】
従来、このような多次元クロス集計システムは、ＲＤＢ上で正規化されたデータを２次元の表形式で管理し、分析に必要な複数の表を結合（ＪＯＩＮ）することで集計結果の一つの表を作成する実現形態が主流であった。しかし、分析条件（視点）を変える度にデータを連結しなくてはならないため応答に多大な時間を要する、あるいは上記に述べたように、スキーマ（データ構造定義）が固定されている構造化文書のみに分析対象が限定される、という欠点がある。
【００１５】
上記に述べた理由により、ナレッジマネジメントの実現に向けて、業務用データをＸＭＬフォーマットで蓄積・管理するメリットには多大なものがある。例えば、一つの部門内で、様々な業務データをＸＭＬの形で格納、保持しておき、複数の従業員が必要に応じて、データの検索や閲覧、分析を行うことが可能になる。
【００１６】
特に、ＸＭＬの柔軟性（加工のし易さ）を生かして、構造化文書内で書式が統一されていない項目内容、すなわち、自然文テキストで記述されている内容に対して、各種分類技術を適用することで、新たに生成された分類情報をＸＭＬタグの形で元のＸＭＬデータに追加し、それを分析用階層情報として再利用することで、より高精度な分析が可能となる。分類技術として、例えば、分類用キーワード辞書とマッチングさせて分類情報を生成するテキストマイニング技術、自然文テキストの意味内容を解析して分類情報を生成するクラスタリング技術が挙げられる。この場合の処理手順は以下の通りである。
【００１７】
（手順１）分析対象ＸＭＬデータに対し、テキストマイニングあるいはクラスタリングの処理を適用する。
【００１８】
（手順２）上記の分類処理結果をＸＭＬタグの形で元のＸＭＬデータに挿入する。
【００１９】
（手順３）上記挿入したタグ情報を使って、ＯＬＡＰでのクロス集計を行う。
【００２０】
つまり、元のＸＭＬから自然に定義される階層（構造階層）に、分類技術により生成される分類階層（概念階層）を加えて、新たなＸＭＬ階層構造（構造階層）として定義し、より詳細な分析用ＸＭＬとして文書を再構成することで、精度の高い分析を行うクロス集計が可能になる。しかしながら、ＸＭＬはその柔軟な性質、あるいは、ＸＭＬ自身の文法上の制約ゆえに、上記に述べたような高精度なクロス集計システムの実現が困難な場合がある。それは、ＸＭＬの構造から自然に得られる構造階層と、分析に用いる概念階層との間に階層表現において隔たりがあり得るからである。
【００２１】
例えば、元のＸＭＬデータにおいて、第１階層の概念階層として「２００１年下期」、それに属する第２階層の概念階層として、「２００１年１０月」、「２００１年１１月」、「２００１年１２月」があるとする。
【００２２】
この場合、ＸＭＬデータとして、
＜２００１年下期＞
＜２００１年１０月＞
＜／２００１年１０月＞
＜／２００１年下期＞
と表現することはできない。それは、ＸＭＬの文法上の制約により、タグ名が半角数字で始まることは許されないからである。
【００２３】
また、同様に、ＸＭＬとして、
＜２００１年下期＞
＜２００１年１０月＞
＜／２００１年１０月＞
＜／２００１年下期＞
と表現することもできない。それは、ＸＭＬの文法上の制約により、タグ名に全角数字が混じっていてはならないからである。
【００２４】
従って、上記の概念階層を満たすようなＸＭＬを表現する際には、
＜半期＞２００１年下期＜／半期＞
＜月＞２００１年１０月＜／月＞
あるいは、
＜半期＞２００１年下期＜月＞２００１年１０月＜／月＞＜／半期＞
のように構造を変えて記述することになる。この場合、構造階層は、
「半期」−「月」
となるが、概念階層は、
「２００１年下期」−「２００１年１０月」
であるため、両者の間にずれが生じてしまう。
【００２５】
これは、元のＸＭＬデータにおける階層表現の場合であるが、テキストマイニング処理やクラスタリング処理により得られた概念階層をＸＭＬとして表現する場合でも同様である。
【００２６】
つまり、ＸＭＬデータを対象に分析・集計を行うクロス集計システムにおいては、元のＸＭＬデータ、あるいは分析処理によりＸＭＬタグが付加された分析用に拡張されたＸＭＬデータにおいては、ＸＭＬの構造から自然に得られる構造階層と、分析に用いる分類情報としての概念階層との間に隔たりが生ずる場合があり得る。これは、ユーザが概念階層に従って分析条件を設定し、ＸＭＬデータを分析表示するシステムの構築が困難であること、あるいは、そのようなシステムを用いてユーザが分析条件を指定あるいは設定する際に、混乱を招きやすいことを意味する。
【００２７】
上記に述べたような、構造階層と概念階層間の隔たりを解消する方法として、ＸＭＬ−ＳｃｈｅｍａやＸＤＲ（ＸＭＬ　Ｄａｔａ　Ｒｅｄｕｃｅｄ）などのスキーマ言語でこれらの階層を表現することで、階層情報を統一的に扱う方式が考えられる。しかしながら、これらスキーマ言語は仕様が複雑であり、構造化文書分析表示システムの構築に用いるためには、例えば以下をサポートしなくてはならず、システム構築に要する手間が膨大なものになってしまう。
・名前空間
・実体参照
【００２８】
しかも、テキストマイニング技術やクラスタリング技術など、各種分類技術を適用することで、新たに生成された分類情報をＸＭＬタグの形で元のＸＭＬデータに追加し、それを分析用階層情報として再利用したい場合、そのスキーマを再定義しなくてはならない。これは、分析用階層情報を構造階層と概念階層から生成しようとした場合に致命的となり得る。
【００２９】
従って、ＸＭＬに代表される構造化文書に対するＯＬＡＰ、特にクロス集計システムを構築する際に、分析条件設定の際に選択指定される概念階層と、分析対象となるＸＭＬデータの構造から自然に得られる構造階層との間に階層表現における隔たりが生じる場合があり、その隔たりを解消する方法および、そのような方法を利用した分析表示システムが望まれている。
【００３０】
さらに、テキストマイニング技術やクラスタリング技術など、各種分類技術を適用することで、新たに生成された分類情報をＸＭＬタグの形で元のＸＭＬデータに追加し、それを分析用階層情報として再利用したい場合に、スキーマの再定義に要する手間は膨大なものがあるが、その手間を軽減する方法および、そのような方法を利用した分析表示システムが望まれている。
【００３１】
【特許文献１】
特開２００１−１４７９３３公報
【００３２】
【発明が解決しようとする課題】
以上に説明したように、ナレッジマネジメントを実現するために、ＸＭＬに代表される構造化文書を対象にしたＯＬＡＰ、特にクロス集計システムの構築はますます重要性を増している一方、このようなシステムを構築する際に、分析条件として指定される概念階層と、分析対象となるＸＭＬデータの構造から自然に得られる構造階層との間の隔たりが生じる場合がある、という問題点があった。特に、ＸＭＬの柔軟性（加工のし易さ）を生かして、構造化文書内で書式が統一されていない項目内容、すなわち、自然文テキストで記述されている内容に対して、テキストマイニングやクラスタリングなど、分類技術を適用することで、新たに生成された分類情報をＸＭＬタグの形で元のＸＭＬデータに追加し、それを分析用階層情報として再利用することで、より高精度な分析を行う場合には、スキーマの再定義に要する手間は膨大なものがあるが、その手間を軽減する方法および、そのような方法を利用した分析表示システムが望まれている。
【００３３】
そこで本発明は、上記問題点に鑑み、分析用構造化文書が表現されている構造階層を意識することなく、ユーザが概念階層を指定して分析条件を設定することが可能な構造化文書分析表示方法およびそれを用いた装置およびプログラムおよび記録媒体を提供することを目的とする。
【００３４】
特に、テキストマイニング技術やクラスタリング技術など、分類技術を適用することで、新たに生成された分類情報を元のＸＭＬデータに追加し、それを分析用階層情報として再利用することでより高精度な分析を行う場合に、スキーマの再定義に要する手間を軽減する方法および、それを用いた装置およびプログラムおよび記録媒体を提供することを目的とする。
【００３５】
また、そのような分析表示を行った結果、分析条件を満たす構造化文書を選択指定して、その内容を表示することが可能な構造化文書分析表示方法およびそれを用いた装置およびプログラムおよび記録媒体を提供することを目的とする。
【００３６】
【課題を解決するための手段】
本発明（請求項１、９）に係わる構造化文書分析表示方法および装置は、データベースに格納された構造化文書に対して、複数の分析軸に対応してそれぞれ分析条件を設定する手段と、分析用階層情報を生成する手段と、前記分析条件および分析用階層情報に基づき前記構造化文書データベースから構造化文書を検索する手段と、前記検索結果に対して集計を行う手段と、前記集計結果を表示する手段とを具備する分析表示装置であって、前記分析用階層情報は、指定された分析条件の種類に応じて、構造階層情報または概念階層情報の少なくとも一方を基に生成されることを特徴とする。
【００３７】
また好ましくは、前記構造化文書はＸＭＬ（Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ　Ｍａｒｋｕｐ　Ｌａｎｇｕａｇｅ）で記述されていることを特徴とする（請求項２）。
【００３８】
また好ましくは、前記分析用階層情報は、構造化文書を構成する要素間で定義される構造階層関係を基に決定されることを特徴とする（請求項３）。
【００３９】
また好ましくは、前記分析用階層情報は、構造化文書を表現する属性値で定義した概念階層情報を基に決定されることを特徴とする（請求項４）。
【００４０】
また好ましくは、前記分析用階層情報は、構造化文書を表現するテキスト値で定義した概念階層情報を基に決定されることを特徴とする（請求項５）。
【００４１】
また好ましくは、前記分析用階層情報の生成に用いる概念階層情報は、構造化文書に対してクラスタリング処理を適用した結果から生成されることを特徴とする（請求項６）。
【００４２】
また好ましくは、前記分析用階層情報の生成に用いる概念階層情報は、構造化文書に対してテキストマイニング処理を適用した結果から生成されることを特徴とする（請求項７）。
【００４３】
また好ましくは、前記分析表示結果に対して、検索条件に該当する構造化文書の内容を表示する手段をさらに具備することを特徴とする（請求項８、１０）。
【００４４】
上記手段によれば、テキストマイニング技術やクラスタリング技術など、各種分類技術と多次元クロス集計システムを組み合わせたときに、ユーザにより設定された分析条件の種別に応じて、構造階層情報または概念階層情報から分析用階層情報を簡便な手段により自動生成することで、精度の高い構造化文書分析表示システムを容易に構築することが可能になるという優れた効果を奏し得る。
【００４５】
【発明の実施の形態】
まず、本発明の実施形態について説明する前に、構造化文書管理システムについて説明する。
【００４６】
（構造化文書管理システムの説明）
【００４７】
構造化文書として、ＸＭＬやＳＧＭＬなどで記述した文書が挙げられる。ＳＧＭＬ（Ｓｔａｎｄａｒｄ　Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ　Ｍａｒｋｕｐ　Ｌａｎｇｕａｇｅ）とは、ＩＳＯ（国際標準化機構）で定められた規格である。ＸＭＬ（Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ　Ｍａｒｋｕｐ　Ｌａｎｇｕａｇｅ）とは、Ｗ３Ｃ（Ｗｏｒｌｄ　Ｗｉｄｅ　Ｗｅｂ　Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ）にて定められた規格である。
【００４８】
以下、構造化文書として、ＸＭＬにて記述された文書を例に説明を進める。
【００４９】
構造化文書の文書構造を定義したデータをスキーマと呼ぶ。ＸＭＬではそのスキーマを定義するためにＸＭＬ−ＳｃｈｅｍａやＸＤＲ（ＸＭＬ　Ｄａｔａ　Ｒｅｄｕｃｅｄ）などのスキーマ言語が提案されている。
【００５０】
スキーマも、構造化文書管理システムの管理対象の構造化文書であり、従ってスキーマ文書と呼ぶことがある。ＸＭＬの場合、ＲＤＢと異なり、スキーマは定義されていなくても構わない。
【００５１】
次に、本発明の実施形態について説明する前に、ＸＭＬについて簡単に説明する。図４は、ＸＭＬで記述された構造化文書の一例として、「営業データ」情報の例を示したものである。ＸＭＬでは、文書の構造の表現にタグが用いられる。タグには、開始タグと終了タグがあり、文書構造情報の構成要素を開始タグと終了タグで囲むことにより、文書中の文字列（テキスト）区切りと、そのテキストが構造上どの構成要素に属するのかを明確に記述することができる。
【００５２】
ここで開始タグとは要素名称を記号「＜」、「＞」で閉じたものであり、終了タグとは要素名称を記号「＜／」と「＞」で閉じたものである。タグに続く構成要素の内容が、テキスト（文字列）または子供の構成要素の繰り返しである。また開始タグには「＜要素名称　属性＝“属性値”＞」などのように属性情報を設定することができる。「＜営業情報＞＜／営業情報＞」のようにテキストを含まない構成要素は、簡易記法として「＜営業情報／＞」のように表わすこともできる。
【００５３】
図４に示した文書は、「営業情報」タグから始まる要素をルート（根）とし、その子要素として「顧客データ」タグから始まる要素集合が存在する。それぞれの「顧客データ」タグの子要素として、「ＩＤ」、「客層」、「要望」タグから始まる要素集合が存在する。また、例えば、「客層」タグから始まる要素には「２０代男性」のように、１つのテキスト（文字列）をテキスト値として持つことができる。
ここで、各子要素は、それが必ず１個ずつ出現する場合、属性として代用することもできる。図５は、「ＩＤ」タグを「顧客データ」タグの属性として記述し直した例である。属性は、要素と同様、「１２」のように、１つのテキスト（文字列）を属性値として持つことができる。
【００５４】
（第１の実施形態−構造化文書のクロス集計分析）以下、図面を参照しながら発明の実施形態を説明する。
【００５５】
以下、設定された分析条件の種別に応じて、構造階層情報または概念階層情報から分析用階層情報を自動生成することにより、ユーザが分析条件を設定する際に、分析対象の構造化文書における概念階層と構造階層との隔たりを意識することなく、精度の高い分析表示を可能にする構造化文書分析表示機能について説明する。
【００５６】
図１は、本実施形態（請求項１、２、３、５、８、９、１０）に係る構造化文書分析表示システムの構成例を示したものである。図１に示す構造化文書分析表示システムは、クライアント端末１、サーバ装置２、ＷＷＷサーバ３００および構造化文書管理システム１００に大別される。クライアント端末１は、分析条件設定部１１０、集計結果表示部１２０および検索内容表示部１３０から構成される。
【００５７】
サーバ装置２は、構造階層情報５０、概念階層情報６０、分析用階層情報７０、分析用階層情報生成部２１０、構造化文書検索部２２０および検索結果集計部２３０から構成される。構造化文書管理システム（構造化文書データベース）１００は、例えば、図２に示すように、全体制御部１０１、アクセス要求処理部１０２、検索要求処理部１０３、データアクセス部１０４、構造化文書格納部１０５から構成されている。
【００５８】
また、図３は、本構造化文書分析表示システムが、クライアント端末１とサーバ装置２がＷＷＷサーバ３００を経由して、例えばＨＴＴＰ（Ｈｙｐｅｒ　Ｔｅｘｔ　Ｔｒａｎｓｆｅｒ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）で通信して動作する場合を示している。図１のシステム構成は、ソフトウェアを用いて実現可能である。
【００５９】
以下、構造化文書として、ＸＭＬにて記述された文書を例に説明を進める。図１に示したクライアント端末の分析条件設定部１１０を用いて、ユーザはまず、クロス集計を行うために、２次元分析を構成する横軸、縦軸に対応した分析条件をそれぞれ設定する。分析条件としては、分析表示する表の上位階層に位置する概念（以下、「親概念」と呼ぶ）を選択し、その概念あるいは、その直下の概念階層に位置する概念（以下、「子概念」と呼ぶ）に関するする条件（例えば、文字列のマッチング、文字列の包含関係）を、横軸、縦軸に対してそれぞれ設定するのが一般的である。
【００６０】
サーバ装置２の分析用階層情報生成部２１０は、ユーザが設定した分析条件に基づき、構造階層情報５０および概念階層情報６０を参照して、検索対象のＸＭＬデータに関する条件を特定するための分析用階層情報７０を求める。この構造階層情報５０および概念階層情報６０は、ユーザまたは本システム運用者が直接設定してもよいし、スキーマ情報から自動生成するのでもよい。また、図１では、分析用階層情報７０がファイルとして出力される構成をとっているが、メモリ上で直接、構造化文書検索部２２０に渡す構成でもよい。
【００６１】
構造化文書検索部２２０は、分析用階層情報７０およびユーザが分析条件設定部１１０により設定した分析条件に基づき、ＸＭＬデータの検索条件を記述したクエリ（検索問合せ）を生成し、構造化文書管理システム（構造化文書データベース）１００に送出する。
【００６２】
構造化文書管理システム１００は、構造化文書検索部２２０によって送出されたクエリを受け取り、データベース内でクエリ検索条件に該当するＸＭＬ群を求め、その検索結果を返却する。なお、受け取ったクエリが検索結果件数を求めるものである場合は、検索結果であるＸＭＬの代わりに、件数結果のみを返却するのでも構わない。
【００６３】
検索結果集計部２３０は、構造化文書検索部２２０が構造化文書管理システム１００から返却された上記検索結果を受け取り、クロス集計表の各カラムに相当する検索結果件数を求める。この集計において、横軸および縦軸のそれぞれの親概念に関する条件に該当する検索結果を構造化文書検索部２２０から受け取り、その中から各軸での子概念にマッチする件数を数えてもよいし、各子概念にマッチする件数を直接、構造化文書検索部２２０から受け取る集計方法を採用するのでも構わない。
【００６４】
集計結果表示部１２０は、ユーザが設定した分析条件が検索結果件数の取得であった場合、検索結果集計部２３０から件数集計結果を受け取り、クライアント端末上に表示する。このとき、ＨＴＭＬ上でクロス集計表を表示するのが一般的であるが、ＪＳＰやＡＳＰなどのサーブレット上で表示するのでも構わない。
【００６５】
検索内容表示部１３０は、ユーザが設定した分析条件が検索結果に該当するＸＭＬ内容の取得であった場合、検索結果集計部２３０からＸＭＬ検索結果を受け取り、その内容をクライアント端末上に表示する。このとき、ＸＳＬのようなスタイルファイルにより、ＸＭＬをＨＴＭＬに変換して表示するのが一般的であるが、ＤＯＭ（Ｄｏｃｕｍｅｎｔ　Ｏｂｊｅｃｔ　Ｍｏｄｅｌ）などを用いて表示するのでも構わない。以下、例を用いて本実施形態におけるシステム動作を説明する。
【００６６】
（システム動作説明）以下、図６に示すフローチャートを参照しながら、構造化文書分析部（サーバ側）とクライアント端末との間の処理動作について説明する。なお、図６は、構造化文書分析表示システムの処理動作を説明するためのフローチャートである。ここでは、分析対象の構造化文書として、図４に示すＸＭＬデータ群を用いる。
【００６７】
まず、図４に示したＸＭＬデータ群を構造化文書データベース１００に登録する（ステップＳ１０１）。登録は通常、システム運用者がサーバ装置２上で行うが、ユーザがクライアント端末上からＸＭＬデータを登録できるようにシステムを構成しても構わない。
【００６８】
ここで、構造化文書データベース１００として、ＸＭＬデータベースを用いるものとする。このとき、これらのＸＭＬデータは図７に示すようなツリー状の形式でＸＭＬデータベースに格納される（簡単のため２個のＸＭＬデータのみ示した）。
【００６９】
このとき、図１の構造階層情報５０に相当する階層情報は、
・「営業情報（要素）」−「顧客データ（要素）」−「ＩＤ（要素）」
・「営業情報（要素）」−「顧客データ（要素）」−「客層（要素）」
・「営業情報（要素）」−「顧客データ（要素）」−「出身地（要素）」
・「営業情報（要素）」−「顧客データ（要素）」−「要望（要素）」
であり、また、図１の概念階層情報６０に相当する階層情報は、
・「顧客データ（要素）」−「客層（要素）」−「客層（テキスト値）」
・「顧客データ（要素）」−「出身地（要素）」−「出身地（テキスト値）」
である。
【００７０】
ここで、ＸＭＬにおける定義では、「テキスト値」はそれを値として持つ要素との間に親子関係があるため、概念階層情報を上記構造階層情報と同一とみなすことも可能ではある。しかし、ＸＭＬデータが下記例のように、属性、テキスト値、子要素を混在させて持つ場合、親子関係が複雑になり、通常のスキーマでは表現しきれない。
＜顧客データ　ＩＤ＝”１２”＞２０代男性＜出身地＞関東＜／出身地＞・・・
＜／顧客データ＞
【００７１】
また、上記のように「ＩＤ」や「要望」のような顧客データの子要素を、分析対象からはずしたいときにも、スキーマでは表現が困難になってしまう。そこで、本実施形態では、図８に示す独自のＸＭＬ階層情報を用いて、概念階層情報と構造階層情報を一つに表現可能な形式にまとめあげを適用した。
【００７２】
図８は、以下のカラムから構成される。
（第１カラム）ノード種別：ＥＬＥＭＥＮＴ（要素）、ＡＴＴＲＩＢＵＴＥ（属性）、ＴＥＸＴ（テキスト値）のいずれか
（第２カラム）名称
（第３カラム）ルートからの絶対パス
（第４カラム）出現頻度：１（１回）、＊（１回以上）、なし（不定）
（第５カラム）ノード値種別：ＮＵＭ（数値）、ＳＴＲ（文字列）のいずれか
図８において、分析条件として用いる客層、出身地などのテキスト値を、例えば、
ＴＥＸＴ；２０代男性；／営業情報／顧客データ／客層；＊；ＳＴＲ
の形式で、図８のＸＭＬ階層情報に追加すれば、所望のように、概念階層情報と構造階層情報を一つの階層定義として扱うことが可能となる。なお、客層、出身地などのテキスト値は、別ファイルとして保持しておき、分析時の必要に応じてシステム内部で自動的にマージするようにシステム運用者が設定していても構わない。
【００７３】
そこで、ユーザあるいはシステム運用者は手動あるいは自動で、図８のＸＭＬ階層情報の他、下記の分析用テキスト値情報を設定する（ステップ１０２）。
ＴＥＸＴ；２０代男性；／営業情報／顧客データ／客層；＊；ＳＴＲ
ＴＥＸＴ；２０代女性；／営業情報／顧客データ／客層；＊；ＳＴＲ
ＴＥＸＴ；３０代男性；／営業情報／顧客データ／客層；＊；ＳＴＲ
ＴＥＸＴ；関東；／営業情報／顧客データ／出身地；＊；ＳＴＲ
ＴＥＸＴ；東北；／営業情報／顧客データ／出身地；＊；ＳＴＲ
ＴＥＸＴ；九州；／営業情報／顧客データ／出身地；＊；ＳＴＲ
【００７４】
次に、ユーザはクライアント端末１にて、図９に示す分析条件設定用の画面上で、２次元クロス集計システムにおいて横軸に対応する条件を設定する。ここでは、分析対象となる親概念として「客層」を選択する（ステップＳ１０３）。また、続いて、図１０に示す分析条件設定用の画面上で、縦軸に対応する条件を設定する。ここでは、分析対象となる親概念として「出身地」を選択する（ステップＳ１０４）。これらの分析条件設定は、同一画面上で任意の順番に設定できるようにしても構わない。
【００７５】
これらの横軸、縦軸それぞれに対する分析対象の親概念の条件が設定された後に、確定ボタンをクリックすると、設定されたこれらのパラメータは、ＷＷＷサーバ３００を経由して、サーバ装置２上の分析システムに送信される（ステップ１０５）。
【００７６】
次に、サーバ装置２上の分析階層情報生成部２１０では、上記パラメータに基づき、図１１に示す分析用階層情報を生成する（ステップＳ１０６）。なお、分析用階層情報は、横軸と縦軸とで独立に設定可能なため、簡単のため、ここでは横軸に関する階層情報のみを掲載しているが、縦軸においても同様である。
【００７７】
図１１では、下記項目が記述されている。
（親概念）条件設定により選択された親概念へのパス（ルートからの絶対パス）
（親概念タイプ）親概念のノード種別（ＸＭＬ階層情報の第１カラム）
（集計項目数）親概念に対応する子概念の数
（集計項目）各子概念の名称（ＸＭＬ階層情報の第２カラム）
【００７８】
なお、ここでは一種類しかないため省いてあるが、下記項目を設けてもよい。
（分析タイプ）分析条件に対応して選択したＸＭＬ構造の種別：ＸＭＬ（元のＸＭＬ）、ＴＭ（テキストマイニングでの分析タグ）、ＣＬ（クラスタリングでの分析タグ）のいずれか。
【００７９】
このようにして求めた分析用階層情報を基に、条件に該当するクエリを生成しＸＭＬデータベースへの検索を実行する（ステップＳ１０７）。図１２、図１４はそれぞれ、図１１の分析用階層情報に対応して生成したクエリの一例、およびその検索結果である。これは、図１５に示す表（２次元マップ）において、「客層が２０代女性」かつ「出身地が九州」に相当するカラムを埋めるための件数を取得するものである。ここでは省略しているが、他にも、「客層が２０代女性」の合計欄の件数を取得するためのクエリ（図１３）等も生成し、条件に該当するＸＭＬデータを検索実行する。
【００８０】
以上のように求めた各カラムでの件数取得結果と、先の分析用階層情報を基に、図１５に示すようなマップを生成することができる。この結果を基に、サーバ側でＪＳＰあるいはＡＳＰ上で表示し、それをクライアント端末側に送付し、クライアント端末上のＨＴＭＬ上に分析結果が表示される（ステップＳ１０９）。この例では、各カラムの件数を直接クエリで求めたため、検索結果集計（ステップＳ１０８）を省略したが、親概念への条件を満たすＸＭＬ群を一括してまず取得しておき、それを基にＤＯＭ等で各カラムに該当する件数を集計してもよい。
【００８１】
図１５に示した分析結果表示画面では、ここで分析終了することも可能（ステップＳ１１０でＮｏ、ステップＳ１１１）であるが、一般的にはさらに下記の操作を行い、詳細な分析を進めることになる（ステップＳ１１０でＹＥＳ）。
（Ａ）ドリルダウン（概念階層下位への条件絞り込みによる集計表示；ステップＳ１１３）
（Ｂ）ドリルアップ（概念階層上位への条件緩和による集計表示；ステップＳ１１４）
（Ｃ）件数内容表示（指定カラム件数に対応したＸＭＬデータの表示；ステップＳ１１５）。
【００８２】
本実施形態では、（Ａ）（Ｂ）とも共通の手法を採用しているため、ここでは（Ｂ）ドリルアップの実現方法について説明する。
【００８３】
図１５の分析結果表示に対して、縦軸の親概念である「出身地」をクリックすると、ドリルアップ先の画面に対応した分析用階層情報が生成される（図１６）。これを基に、先に説明した方法と同様にして、各カラムに相当するクエリを生成し、条件に該当するＸＭＬを検索実行し、先の分析用階層情報を基に、カラムに埋める件数を取得する。その結果得られた結果が図１７に示すマップである。この結果を基に、サーバ側でＪＳＰあるいはＡＳＰ上で表示し、それをクライアント端末側に送付し、集計結果の表示を行う（ステップＳ１１３）。
【００８４】
同様にして、図１７の結果に対してドリルダウンを行うことにより、図１８に示す分析用階層情報を生成し、図１５と同一の分析結果図１９が得られる。このような画面遷移を繰り返しても、操作の途中で新たなＸＭＬデータが登録（あるいは、削除、更新）されない限り、結果が不変であることは本方式の特徴により明らかである。
【００８５】
なお、図１５にて、カラム件数をクリックすると、（Ｃ）件数内容表示が実行される。この場合、例えば図１２に示すクエリを発行することで、所望のＸＭＬ検索結果がＸＭＬデータベースから返却される。この結果を基に、サーバ側でＪＳＰあるいはＡＳＰ上で表示し、それをクライアント端末側に送付し、図２０に示すような検索内容表示を行う（ステップＳ１１５）。
【００８６】
これらの分析ステップ（Ｓ１１３からＳ１１５）を実行後、再びステップＳ１０６に戻り、分析処理を繰り返し実行することが可能である。以上説明したように、設定された分析条件の種別に応じて、構造階層情報または概念階層情報から分析用階層情報を自動生成することにより、ユーザが分析条件を設定する際に、分析対象の構造化文書における概念階層と構造階層との隔たりを意識することなく、精度の高い分析表示が可能な構造化文書分析表示機能を容易に実現できる。
【００８７】
なお、本実施形態では、構造階層情報と概念階層情報を一つのＸＭＬ階層情報にまとめて等価な機能を実現したが、それぞれ別ファイルとして保持するのでも構わない。
【００８８】
さらに、本実施形態におけるシステム構成は、主旨を逸脱しない範囲内で適宜変更可能である。例えば、図２１に示すように、構造化文書管理システムが、ＷＷＷサーバに直接つながる形態でシステムを構成するのでも構わない。また、検索内容表示部は集計結果表示部からのみ呼ばれる構成にしても構わない。
【００８９】
（第２の実施形態−各種分類技術と併用したクロス集計分析）　以下、図面を参照しながら発明の実施形態を説明する。
【００９０】
以下、テキストマイニング技術やクラスタリング技術など、各種分類技術と多次元クロス集計システムを組み合わせたときに、設定された分析条件の種別に応じて、構造階層情報または概念階層情報から分析用階層情報を自動生成することにより、ユーザが分析条件を設定する際に、分析対象の構造化文書における概念階層と構造階層との隔たりを意識することなく、精度の高い分析表示を可能にする構造化文書分析表示機能について説明する。
【００９１】
図２２は、本実施形態（請求項１、２、３、５、６、７、８、９、１０）に係る構造化文書分析表示システムの構成例を示したものである。
【００９２】
図２２に示す構造化文書分析表示システムは、クライアント端末１５、サーバ装置２５、ＷＷＷサーバ３００および構造化文書管理システム１００に大別される。クライアント端末１５は、分析条件設定部１１１、集計結果表示部１２１および検索内容表示部１３１から構成される。
【００９３】
サーバ装置２５は、テキストマイニング処理部２４０、クラスタリング処理部２５０、構造階層情報５１、概念階層情報６１、分析用階層情報７１、分析階層情報生成部２１１、構造化文書検索部２２１および検索結果集計部２３１から構成される。
【００９４】
構造化文書管理システム（構造化文書データベース）１００は、実施形態１と同様、例えば、図２に示すように構成されている。また、本構造化文書分析表示システムが、図３と同様、クライアント端末１５が、サーバ装置２５との間で、ＷＷＷサーバ３００を経由して、例えばＨＴＴＰ（Ｈｙｐｅｒ　Ｔｅｘｔ　Ｔｒａｎｓｆｅｒ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）で通信して動作する場合を示している。
【００９５】
図２２のシステム構成は、ソフトウェアを用いて実現可能である。以下、構造化文書として、ＸＭＬにて記述された文書を例に説明を進める。
【００９６】
図２２に示したサーバ装置２５のテキストマイニング処理部２４０およびクラスタリング処理部２５０を用いて、ユーザあるいはシステム運用者は、ＸＭＬデータベースに登録されたＸＭＬデータに対して、分類処理を適用し、その結果を新たな分析用タグとして元のＸＭＬデータに追加するとともに、それぞれ、テキストマイニング用の構造階層情報、クラスタリング用の概念階層情報を生成しておく。これらを元のＸＭＬに対応した構造階層情報および概念階層情報に加えたものが、それぞれ、構造階層情報５１および概念階層情報６１に相当する。
【００９７】
このような前提で、図２２に示したクライアント端末の分析条件設定部１１１を用いて、ユーザはクロス集計を開始する。まず、クロス集計を行うために、２次元分析を構成する横軸、縦軸に対応した分析条件をそれぞれ設定する。分析条件として、分析表示する表の上位階層に位置する概念（以下、「親概念」と呼ぶ）を選択し、その概念あるいは、その直下の概念階層に位置する概念（以下、「子概念」と呼ぶ）に関するする条件（例えば、文字列のマッチング、文字列の包含関係）を、横軸、縦軸に対してそれぞれ設定するのが一般的であることは、実施形態１と同様である。
【００９８】
サーバ装置２５の分析階層情報生成部２１１は、ユーザが設定した分析条件に基づき、構造階層情報５１および概念階層情報６１を参照して、検索対象のＸＭＬデータに関する条件を特定するための分析用階層情報７１を求める。この構造階層情報５１および概念階層情報６１は、ユーザまたは本システム運用者が直接設定してもよいし、スキーマ情報から自動生成するのでもよい。また、同様に、図２２では、分析用階層情報７１がファイルとして出力される構成をとっているが、メモリ上で直接、構造化文書検索部２２１に渡す構成でもよい。
【００９９】
構造化文書検索部２２１は、分析用階層情報７１およびユーザが分析条件設定部１１１により設定した分析条件に基づき、ＸＭＬデータの検索条件を記述したクエリ（検索問合せ）を生成し、構造化文書管理システム（構造化文書データベース）１００に送出する。
【０１００】
構造化文書管理システム１００は、構造化文書検索部２２１によって送出されたクエリを受け取り、データベース内でクエリ検索条件に該当するＸＭＬ群を求め、その検索結果を返却する。なお、受け取ったクエリが検索結果件数を求めるものである場合は、検索結果であるＸＭＬの代わりに、件数結果のみを返却するのでも構わない。検索結果集計部２３１は、構造化文書検索部２２１が構造化文書管理システム１００から返却された上記検索結果を受け取り、クロス集計表の各カラムに相当する検索結果件数を求める。この集計において、横軸および縦軸のそれぞれの親概念に関する条件に該当する検索結果を構造化文書検索部２２１から受け取り、その中から各軸での子概念にマッチする件数を数えてもよいし、各子概念にマッチする件数を直接、構造化文書検索部２２１から受け取る集計方法を採用するのでも構わない。
【０１０１】
集計結果表示部１２１は、ユーザが設定した分析条件が検索結果件数の取得であった場合、検索結果集計部２３１から件数集計結果を受け取り、クライアント端末上に表示する。このとき、ＨＴＭＬ上でクロス集計表を表示するのが一般的であるが、ＪＳＰやＡＳＰなどのサーブレット上で表示するのでも構わない。
【０１０２】
検索内容表示部１３１は、ユーザが設定した分析条件が検索結果に該当するＸＭＬ内容の取得であった場合、検索結果集計部２３１からＸＭＬ検索結果を受け取り、その内容をクライアント端末上に表示する。このとき、ＸＳＬのようなスタイルファイルにより、ＸＭＬをＨＴＭＬに変換して表示するのが一般的であるが、ＤＯＭ（Ｄｏｃｕｍｅｎｔ　Ｏｂｊｅｃｔ　Ｍｏｄｅｌ）などを用いて表示するのでも構わない。以下、例を用いて本実施形態におけるシステム動作を説明する。
【０１０３】
（システム動作説明）以下、図２３に示すフローチャートを参照しながら、構造化文書分析部（サーバ側）とクライアント端末との間の処理動作について説明する。なお、図２３は、構造化文書分析表示システムの処理動作を説明するためのフローチャートである。ここでは、分析対象の構造化文書として、図４に示すＸＭＬデータ群を用いる。
【０１０４】
まず、図４に示したＸＭＬデータ群を構造化文書データベース１００に登録する（ステップＳ１０１）。登録は通常、システム運用者がサーバ装置２５上で行うが、ユーザがクライアント端末上からＸＭＬデータを登録できるようにシステムを構成しても構わない。
【０１０５】
ここで、構造化文書データベース１００として、ＸＭＬデータベースを用いるものとする。このとき、これらのＸＭＬデータは図７に示すようなツリー状の形式でＸＭＬデータベースに格納される（簡単のため２個のＸＭＬデータのみ示した）。
【０１０６】
このとき、図２２の構造階層情報５１に相当する階層情報は、実施形態１と同様、
・「営業情報（要素）」−「顧客データ（要素）」−「ＩＤ（要素）」
・「営業情報（要素）」−「顧客データ（要素）」−「客層（要素）」
・「営業情報（要素）」−「顧客データ（要素）」−「出身地（要素）」
・「営業情報（要素）」−「顧客データ（要素）」−「要望（要素）」
であり、また、図２２の概念階層情報６１に相当する階層情報は、実施形態１と同様、
・「顧客データ（要素）」−「客層（要素）」−「客層（テキスト値）」
・「顧客データ（要素）」−「出身地（要素）」−「出身地（テキスト値）」
である。
【０１０７】
ここで、本実施形態においても、図８に示す独自のＸＭＬ階層情報を用いて、概念階層情報と構造階層情報を一つに表現可能な形式にまとめあげを適用する。実施形態１と同様、ユーザあるいはシステム運用者は手動あるいは自動で、図８のＸＭＬ階層情報の他、下記の分析用テキスト値情報を設定する（ステップ１０２）。
ＴＥＸＴ；２０代男性；／営業情報／顧客データ／客層；＊；ＳＴＲ
ＴＥＸＴ；２０代女性；／営業情報／顧客データ／客層；＊；ＳＴＲ
ＴＥＸＴ；３０代男性；／営業情報／顧客データ／客層；＊；ＳＴＲ
ＴＥＸＴ；関東；／営業情報／顧客データ／出身地；＊；ＳＴＲ
ＴＥＸＴ；東北；／営業情報／顧客データ／出身地；＊；ＳＴＲ
ＴＥＸＴ；九州；／営業情報／顧客データ／出身地；＊；ＳＴＲ
【０１０８】
なお、図８における各カラムの意味は、実施形態１のそれと同様である。次に、テキストマイニング処理部２４０により、上記ＸＭＬに対して、テキストマイニング機能を適用し（ステップＳ２０３）、分類用キーワード辞書を用いて、マイニング処理を実行する（ステップＳ２０４）。なお、ＸＭＬ階層のどの階層をマイニング対象のＸＭＬデータとみなすかという情報は、図２４のようにルートからの絶対パスで設定しておく。なお、ここでは、簡単のため、テキストマイニング処理に用いた辞書は省略した。
【０１０９】
テキストマイニングによる分類結果により、新たに追加生成される概念階層情報は、例えば下記になる。
・「クレーム」−「サービス体制」−「フォロー」
・「クレーム」−「営業職員」−「応対」
・「クレーム」−「営業職員」−「訪問」
【０１１０】
この情報を分析対象である元のＸＭＬデータの一つ一つに対して、上記の概念階層の中から条件を満たすものを、ＸＭＬタグの形で追加する（ステップＳ２０５）。図２５、図２６はそれぞれ、ＸＭＬ階層情報およびＸＭＬタグを追加した結果の一例である。
【０１１１】
ここで、テキストマイニングによる分析結果得られた分類情報を格納する、上記タグ追加について説明する。分析「ＴＭ」タグはテキストマイニング分析１回につき得られた分類情報を格納するために独自に付与したものである。この「ＴＭ」タグは分析の度に固定にしてもよいし、毎回設定で名称を変更できるようにしても構わない。この場合、名称変更はシステム運用者またはユーザのどちらが行えるようにシステムを構成しても構わない。また、概念タグは、マイニングが参照するキーワード辞書とのマッチングの結果により、出現個数が１個の場合もあるし、複数の場合もある。本実施形態では、簡単のため概念タグが１個の場合を主に説明する。
【０１１２】
このようにして、分析用に新たに追加したテキストマイニング用のタグに対応する構造情報は、図８のＸＭＬ階層情報に対して追加され、図２５のように拡張されたＸＭＬ階層情報が得られる。この拡張ＸＭＬ階層情報は、ユーザまたはシステム運用者が手動で追加するのでもよいが、上記概念階層を別ファイルとして保持しておき、テキストマイニング処理の適用後に自動で追加できることが望ましい。
【０１１３】
次に、クラスタリング処理部２５０により、上記ＸＭＬに対して、クラスタリング機能を適用し（ステップＳ２０６）、クラスタリング処理を実行する（ステップＳ２０７）。
【０１１４】
クラスタリングによる分類結果により、新たに追加生成される概念階層情報は、例えば下記になる。
・「財産」−「心配」
・「財産」−「余裕」
【０１１５】
ここで、概念階層情報および構造階層情報の追加、更新の手順の説明は、テキストマイニングの場合と同様であるため、省略する。図２７、図２８はそれぞれ、ＸＭＬ階層情報およびＸＭＬタグを追加した結果の一例である。
【０１１６】
次に、ユーザはクライアント端末１５にて、図２９に示す分析条件設定用の画面上で、２次元クロス集計システムにおいて横軸に対応する条件を設定する。ここでは、分析対象となる親概念として「客層」（分析タイプ＝ＸＭＬ）を選択する（ステップＳ１０３）。また、続いて、図３０に示す分析条件設定用の画面上で、縦軸に対応する条件を設定する。ここでは、分析対象となる親概念として「クレーム」（分析タイプ＝ＴＭ）を選択する（ステップＳ１０４）。これらの分析条件設定は、同一画面上で任意の順番に設定できるようにしても構わない。
【０１１７】
これらの横軸、縦軸それぞれに対する分析対象の親概念の条件が設定された後に、確定ボタンをクリックすると、設定されたこれらのパラメータは、ＷＷＷサーバ３００を経由して、サーバ装置２５上の分析システムに送信される（ステップ１０５）。
【０１１８】
次に、サーバ装置２５上の分析階層情報生成部２１１では、上記パラメータに基づき、それぞれ横軸、縦軸に関する、図３１、図３２に示す分析用階層情報を生成する（ステップＳ２１１）。なお、分析用階層情報は、横軸と縦軸とで独立に設定可能であることは、実施形態１の場合と同様である。ここでは、実施形態１での項目に加え、（分析タイプ）分析条件に対応して選択したＸＭＬ構造の種別：ＸＭＬ（元のＸＭＬ）、ＴＭ（テキストマイニングでの分析タグ）、ＣＬ（クラスタリングでの分析タグ）のいずれかが必須である。
【０１１９】
このようにして求めた分析用階層情報を基に、条件に該当するクエリを生成しＸＭＬデータベースへの検索を実行する（ステップＳ２１２）。図３３、図３４はそれぞれ、図３１の分析用階層情報に対応して生成したクエリの一例、およびその検索結果である。これは、図３５に示す表（２次元マップ）において、「客層が３０代男性」かつ「テキストマイニングの概念階層が「クレーム」−「営業情報」」に相当するカラムを埋めるための件数を取得するものである。他に生成されるクエリについては、ここでは省略する。
【０１２０】
以上のように求めた各カラムでの件数取得結果と、先の分析用階層情報を基に、図３５に示すようなマップを生成することができる。この結果を基に、サーバ側でＪＳＰあるいはＡＳＰ上で表示し、それをクライアント端末側に送付し、クライアント端末上のＨＴＭＬ上に分析結果を表示したり、件数内容を表示する手順は、実施形態１の場合と同様なので、ここでは省略する。
【０１２１】
本実施形態においては、横軸の分析種別が元のＸＭＬ、縦軸の分析種別がテキストマイニング分類タグであったが、それぞれどの分析種別（ＸＭＬ、ＴＭ、ＣＬ）を選択しても構わない。すなわち、本実施形態による構造化文書分析表示システムにおいては、分析の組み合わせパタンのバリエーションが広がることで、分析の精度の大幅な向上が見込まれると期待できる。
【０１２２】
以上説明したように、テキストマイニング技術やクラスタリング技術など、各種分類技術と多次元クロス集計システムを組み合わせたときに、設定された分析条件の種別に応じて、構造階層情報または概念階層情報から分析用階層情報を自動生成することにより、ユーザが分析条件を設定する際に、分析対象の構造化文書における概念階層と構造階層との隔たりを意識することなく、精度の高い分析表示が可能な構造化文書分析表示機能を容易に実現できる。
【０１２３】
さらに、本実施形態におけるシステム構成は、主旨を逸脱しない範囲内で適宜変更可能である。例えば、図２１に示す形態と同様、構造化文書管理システムが、ＷＷＷサーバに直接つながる形態でシステムを構成するのでも構わない。また、検索内容表示部は集計結果表示部からのみ呼ばれる構成にしても構わない。
【０１２４】
また、本願発明の実施例における処理をコンピュータで実行可能なプログラムで実現し、このプログラムをコンピュータで読み取り可能な記憶媒体として実現することも可能である。
【０１２５】
なお、本願発明における記憶媒体としては、磁気ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＤＶＤ等）、光磁気ディスク（ＭＯ等）、半導体メモリ等、プログラムを記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能な記憶媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。
【０１２６】
また、記憶媒体からコンピュータにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーションシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワーク等のＭＷ（ミドルウェア）等が本実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。
【０１２７】
さらに、本願発明における記憶媒体は、コンピュータと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝送されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記憶媒体も含まれる。
【０１２８】
また、記憶媒体は１つに限らず、複数の媒体から本実施形態における処理が実行される場合も、本発明における記憶媒体に含まれ、媒体の構成は何れの構成であってもよい。
【０１２９】
なお、本願発明におけるコンピュータは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、本実施形態における各処理を実行するものであって、パソコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であってもよい。
【０１３０】
また、本願発明におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本願発明の機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
【０１３１】
【発明の効果】
以上、説明したようにテキストマイニング技術やクラスタリング技術など、各種分類技術と多次元クロス集計システムを組み合わせたときに、ユーザにより設定された分析条件の種別に応じて、構造階層情報または概念階層情報から分析用階層情報を簡便な手段により自動生成することで、精度の高い構造化文書分析表示システムを容易に構築することが可能になるという優れた効果を奏し得る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態である実施形態１に係る構造化文書分析表示システムの構成例を示した図。
【図２】本発明の一実施形態である構造化文書管理システムの構成例を示した図。
【図３】本発明の一実施形態である構造化文書分析表示システムの一利用形態を示したもので、ＷＷＷのバックエンドで構造化文書分析部（サーバ側）が動作している場合を示した図。
【図４】本発明の一実施形態であるＸＭＬで記述された構造化文書の一例を示した図。
【図５】本発明の一実施形態であるＸＭＬで記述された構造化文書の他の例を示した図。
【図６】本発明の一実施形態である構造化文書分析表示システムの処理フロー例
【図７】本発明の一実施形態である分析対象データのＸＭＬデータベースでの表現
【図８】本発明の一実施形態であるＸＭＬ階層情報の例
【図９】本発明の一実施形態である横軸分析条件の設定例
【図１０】本発明の一実施形態である縦軸分析条件の設定例
【図１１】本発明の一実施形態である分析用階層情報例（横軸）
【図１２】本発明の一実施形態である分析用階層情報に対応したクエリ例
【図１３】本発明の一実施形態である分析用階層情報に対応したクエリの他の例
【図１４】本発明の一実施形態であるクエリで検索されたＸＭＬ結果例
【図１５】本発明の一実施形態である分析条件での分析結果表示例
【図１６】本発明の一実施形態である分析表示結果に対するドリルアップに対応する分析用階層情報例
【図１７】本発明の一実施形態である分析表示結果に対するドリルアップ結果例
【図１８】本発明の一実施形態である分析表示結果に対するドリルダウンに対応する分析用階層情報例
【図１９】本発明の一実施形態である分析表示結果に対するドリルダウン結果例
【図２０】本発明の一実施形態であるＸＭＬ内容表示例
【図２１】本発明の一実施形態である構造化文書分析表示システムの他の利用形態
【図２２】本発明の一実施形態である実施形態２における構造化文書分析表示システムの構成例である。
【図２３】本発明の一実施形態である構造化文書分析表示システムの処理フロー例
【図２４】本発明の一実施形態であるテキストマイニング処理部でのマイニング対象タグ階層設定の例
【図２５】本発明の一実施形態であるテキストマイニング処理の結果得られるＸＭＬ階層情報の例
【図２６】本発明の一実施形態であるテキストマイニング処理の結果得られるＸＭＬデータの例である。
【図２７】本発明の一実施形態であるクラスタリング処理の結果得られるＸＭＬ階層情報の例
【図２８】本発明の一実施形態であるクラスタリング処理の結果得られるＸＭＬデータの例
【図２９】本発明の一実施形態である横軸分析条件の設定例
【図３０】本発明の一実施形態である縦軸分析条件の設定例
【図３１】本発明の一実施形態である分析用階層情報例（横軸）
【図３２】本発明の一実施形態である分析用階層情報例（縦軸）
【図３３】本発明の一実施形態である分析用階層情報に対応したクエリ例
【図３４】本発明の一実施形態であるクエリで検索されたＸＭＬ結果例
【図３５】本発明の一実施形態である分析条件での分析結果表示例
【図３６】本発明の一実施形態である分析表示結果に対するドリルダウン結果例
【符号の説明】
１…クライアント端末
２…サーバ装置
１００…構造化文書管理システム
１０１…全体制御部
１０２…アクセス要求処理部
１０３…検索要求処理部
１０４…データアクセス部
１０５…構造化文書格納部
１１０…分析条件指定部
１２０…集計結果表示部
１３０…検索内容表示部
２１０…分析階層情報生成部
２２０…構造化文書検索部
２３０…検索結果集計部
３００…ＷＷＷサーバ
【図１】
2004118379.tif 000003
【図２】
2004118379.tif 000004
【図３】
2004118379.tif 000005
【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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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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