(57)【要約】【課題】分析結果として得られた集合に属する各テキスト情報の当該集合に対する関連度を提示することを可能としたテキスト情報分析システムを提供する。【解決手段】クラスタリング部１２１およびテキストマイニング部１２２は、知識データベース１３に格納されたテキスト情報に対する分析を実行し、また、その結果として得られた各集合（クラスタ，カテゴリ）に属する各テキスト情報の当該集合に対する関連度を算出して、分析結果として格納データベース１４に格納する。そして、分析結果編集部１１２は、その算出された関連度に基づく並べ替えを行い、その分析結果を利用者に提示する。【選択図】　　　図２
2004086351.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
収集・蓄積された大量のテキスト情報を分析するテキスト情報分析システムにおいて、
前記テキスト情報を分類して得られた集合に属する各テキスト情報の当該集合内における位置を算出するベクトル算出手段と、
前記ベクトル算出手段により算出された各テキスト情報の位置または単語間の共起関係に基づき前記集合の仮想的な重心を算出する重心算出手段と、
前記ベクトル算出手段により算出された各テキスト情報の位置と前記重心算出手段により算出された重心との関係から前記集合に対する各テキスト情報の関連度を算出する関連度算出手段と、
前記関連度算出手段により算出された関連度を各テキスト情報の属性情報として提示する分析結果提示手段と
を具備することを特徴とするテキスト情報分析システム。
【請求項２】
前記分析結果提示手段は、各テキスト情報のタイトルおよびその内容の一部または全部を提示することを特徴とする請求項１記載のテキスト情報分析システム。
【請求項３】
前記分析結果提示手段は、前記テキスト情報を前記関連度算出手段により算出された関連度に基づいて並べ替える手段を有することを特徴とする請求項１記載のテキスト情報分析システム。
【請求項４】
前記関連度算出手段により算出された関連度の標準偏差を算出し、前記集合の特性を判定する特性判定手段をさらに具備することを特徴とする請求項１記載のテキスト情報分析システム。
【請求項５】
複数のテキスト情報からなる集合に属する各テキスト情報の当該集合内における位置を算出するベクトル算出手段と、
前記ベクトル算出手段により算出された各テキスト情報の位置または単語間の共起関係に基づき前記集合の仮想的な重心を算出する重心算出手段と、
前記ベクトル算出手段により算出された各テキスト情報の位置と前記重心算出手段により算出された重心との関係から前記集合に対する各テキスト情報の関連度を算出する関連度算出手段と、
を具備することを特徴とする関連度算出システム。
【請求項６】
収集・蓄積された大量のテキスト情報を分析するテキスト情報分析システムとして動作させるコンピュータを、
前記テキスト情報を分類して得られた集合に属する各テキスト情報の当該集合内における位置を算出するベクトル算出手段、
前記ベクトル算出手段により算出された各テキスト情報の位置または単語間の共起関係に基づき前記集合の仮想的な重心を算出する重心算出手段、
前記ベクトル算出手段により算出された各テキスト情報の位置と前記重心算出手段により算出された重心との関係から前記集合に対する各テキスト情報の関連度を算出する関連度算出手段、
前記関連度算出手段により算出された関連度を各テキスト情報の属性情報として提示する分析結果提示手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項７】
前記分析結果提示手段は、各テキスト情報のタイトルおよびその内容の一部または全部を提示することを特徴とする請求項６記載のプログラム。
【請求項８】
前記分析結果提示手段は、前記テキスト情報を前記関連度算出手段により算出された関連度に基づいて並べ替える手段を具備することを特徴とする請求項６記載のプログラム。
【請求項９】
前記コンピュータを、前記関連度算出手段により算出された関連度の標準偏差を算出し、前記集合の特性を判定する特性判定手段としてさらに機能させる請求項６記載のプログラム。
【請求項１０】
収集・蓄積された大量のテキスト情報を分析するテキスト情報分析システムに適用される分析結果の提示方法であって、
前記テキスト情報を分類して得られた集合に属する各テキスト情報の当該集合内における位置を算出するベクトル算出ステップと、
前記ベクトル算出ステップにより算出された各テキスト情報の位置または単語間の共起関係に基づき前記集合の仮想的な重心を算出する重心算出ステップと、前記ベクトル算出ステップにより算出された各テキスト情報の位置と前記重心算出ステップにより算出された重心との関係から前記集合に対する各テキスト情報の関連度を算出する関連度算出ステップと、
前記関連度算出ステップにより算出された関連度を各テキスト情報の属性情報として提示する分析結果提示ステップと、
を具備することを特徴とする分析結果の提示方法。
【請求項１１】
前記分析結果提示ステップは、各テキスト情報のタイトルおよびその内容の一部または全部を提示することを特徴とする請求項１０記載の分析結果の提示方法。
【請求項１２】
前記分析結果提示ステップは、前記テキスト情報を前記関連度算出ステップにより算出された関連度に基づいて並べ替えるステップを具備することを特徴とする請求項１０記載の分析結果の提示方法。
【請求項１３】
前記関連度算出ステップにより算出された関連度の標準偏差を算出し、前記集合の特性を判定する特性判定ステップをさらに具備することを特徴とする請求項１０記載の分析結果の提示方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、例えばＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）やイントラネット経由で収集・蓄積されたアンケートや日報などのテキスト情報を分析するテキスト情報分析システム、関連度算出システムおよびテキスト情報分析システムに適用される分析結果の提示方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、ＬＡＮやイントラネットを敷設し、各社員がもつ情報、例えば業務上で発生するアンケートや日報などの非定型情報を部門を越えて収集・蓄積する企業が増えつつある。この収集・蓄積された情報は、全社員の知識として共有・活用されることを目的に、様々な分析が施されるのが一般的である。そして、その分析手法として、現在では、クラスタリング分析とテキストマイニング分析とがよく知られている。
【０００３】
クラスタリング分析は、例えば特開２００２−１４９６７０号公報に記載されているように、各単語の出現頻度や複数の単語間の関連度により、収集・蓄積された情報を分類するものである。ここで、複数の単語間の関連度とは、共起性の有無をいい、例えば「私はＡとＢを購入した。」といった、「Ａ」と「Ｂ」を共に含むテキスト情報が多数存在する場合、この「Ａ」と「Ｂ」は共起性があると判断する。
【０００４】
その結果、「Ａ」という単語の出現頻度が高い情報だけが同じクラスタに属するものとして取り扱われるだけでなく、「Ｂ」という単語の出現頻度が高い情報も同じクラスタに属するものとして取り扱われ、絞り込みを適切に行った精度の高い分類が自動的に実行されることになる。
【０００５】
一方、テキストマイニング分析は、例えば特開２００１−１４７９３７号公報に記載されているように、収集・蓄積された情報を利用者が望むカテゴリに分類するものである。例えば「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｆ」製品に関する情報をそれぞれカテゴリに纏めたい場合、利用者は、どのような記述を含む場合に、その情報を各カテゴリに属するものと判断するのか、その条件を指定する。
【０００６】
このクラスタリング分析およびテキストマイニング分析によれば、無秩序に収集・蓄積された大量の情報から何らかの傾向を掴むことが可能となる等、知識の共有・活用が有効に図られることになる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、前述したクラスタリング分析およびテキストマイニング分析は、どちらも収集・蓄積された情報をいずれかのクラスタまたはカテゴリ、つまり集合に分類するものである。したがって、例えばある集合に属する情報を参照する場合、各々がその集合に対してどの程度の関連度を有しているのかは非常に大きな問題である。
【０００８】
しかしながら、従来では、いずれかのクラスタまたはカテゴリに分類された各情報について、そのクラスタまたはカテゴリに対するそれぞれの関連度を利用者が知る術は全くないのが現状であった。
【０００９】
この発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、例えば分析結果として得られた集合に属する各テキスト情報の当該集合に対する関連度を提示することを可能としたテキスト情報分析システム、関連度算出システムおよびテキスト情報分析に適用される分析結果の提示方法を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
前述した目的を達成するために、この発明は、収集・蓄積された大量のテキスト情報を分析するテキスト情報分析システムにおいて、前記テキスト情報を分類して得られた集合に属する各テキスト情報の当該集合内における位置を算出するベクトル算出手段と、前記ベクトル算出手段により算出された各テキスト情報の位置または単語間の共起関係に基づき前記集合の仮想的な重心を算出する重心算出手段と、前記ベクトル算出手段により算出された各テキスト情報の位置と前記重心算出手段により算出された重心との関係から前記集合に対する各テキスト情報の関連度を算出する関連度算出手段と、前記関連度算出手段により算出された関連度を各テキスト情報の属性情報として提示する分析結果提示手段とを特徴とする。
【００１１】
このテキスト情報分析システムにおいては、いわゆるベクトル空間モデルにより、ある集合内における各テキスト情報のベクトルを求め、その集合の仮想的な重心を算出するとともに、その算出した重心と各テキスト情報のベクトルとから各テキスト情報の当該集合に対する関連度を算出する。より具体的には、算出された重心と近い距離に位置するテキスト情報を当該集合に対する関連度が大きいテキスト情報として関連度を数値化する。そして、この算出した関連度を分析結果の一要素として提示する。
【００１２】
この関連度の数値化により、例えば関連度の大きい順にテキスト情報を並べ替えて提示することなどが可能となり、また、利用者は、例えばクラスタリング分析により得られたクラスタやテキストマイニング分析により得られたカテゴリなどに属する各テキスト情報について、そのクラスタまたはカテゴリに対するそれぞれの関連度を容易に知ることが可能となる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照してこの発明の実施形態を説明する。
【００１４】
図１は、この発明の実施形態に係る知識分析システムのネットワーク構成を示す図である。
【００１５】
この知識分析システム１は、サーバ機などと称される高性能のコンピュータ上に構築され、複数のクライアントコンピュータ２とＬＡＮやイントラネットなどのネットワーク３を介して接続される。そして、知識分析システム１は、クライアントコンピュータ２からの分析要求を受け付け、その要求に基づく分析の結果を返却する。
【００１６】
図２は、この知識分析システム１の機能ブロックを示す図である。図２に示すように、この知識分析システム１は、ユーザインタフェース部１１および知識分析部１２の処理部と、知識データベース１３および分析結果格納データベース１４のデータ部とを有している。なお、処理部は、この知識分析システム１が構築されるコンピュータに搭載されたＣＰＵの動作手順を記述するプログラムにより構成されるものであり、データ部は、同コンピュータが備える磁気ディスク装置などの記憶媒体上に構成されるものである。
【００１７】
ユーザインタフェース部１１は、クライアントコンピュータ２の利用者に対する窓口の役割を担うものであり、分析条件設定部１１１および分析結果編集部１１２を有している。分析条件設定部１１１は、クライアントコンピュータ２からの指示の一部を受け付けるものであり、その詳細は後述する。一方、分析結果編集部１１２は、分析結果格納データベース１４に格納された知識分析部１２の分析結果を編集してクライアントコンピュータ２に返却するものである。この詳細についても後述する。
【００１８】
知識分析部１２は、例えば業務上で発生するアンケートや日報など、知識データベース１３に蓄積された大量のテキスト情報を分析し、その結果を分析結果格納データベース１４に格納するものであり、クラスタリング部１２１およびテキストマイニング部１４２を有している。クラスタリング部１２１は、各単語の出現頻度や複数の単語間の関連度により、知識データベース１３のテキスト情報をクラスタに分類するものであり（クラスタリング分析）、これにより得られたクラスタリング結果１４１を分析結果格納データベース１４に格納する。一方、テキストマイニング部１２２は、利用者から指定された条件に基づき、知識データベース１３のテキスト情報を利用者が望むカテゴリに分類するものであり（テキストマイニング分析）、これにより得られたテキストマイニング結果１４２を分析結果格納データベース１４に格納する。前述のユーザインタフェース部１１の分析条件設定部１１１は、このテキストマイニング部１２１によるテキストマイニング分析で用いられる条件を設定するものである。
【００１９】
この分析結果格納データベース１４に格納されるクラスタリング結果１４１およびテキストマイニング結果１４２は、どちらも知識データベース１３のテキスト情報がいくつかの集合に分類されたものである。そこで、この知識分析システム１では、ある集合に属する各テキスト情報が、その集合に対してどのくらい典型的なのか、その関連度を算出して利用者に提示するようにした。次に、図３を参照して、この関連度の概念について説明する。
【００２０】
いま、アンケートや日報、メールなど、知識データベース１３に蓄積されたテキスト情報群に対して、クラスタリング部１２１によるクラスタリング分析が実行されたとする。図３のＡは、このクラスタリング分析によって得られるクラスタリング結果１４１内の１つのクラスタ、つまりテキスト集合である。
【００２１】
このテキスト集合について、この知識分析システム１では、まず、仮想的な重心を算出する。この重心は、次の２通りの方法によって算出することが可能である。第１の方法は、そのテキスト集合に属するすべてのテキスト情報のベクトルを求め、それらの中心を取ることによって算出する。テキスト情報のベクトルは、いわゆるベクトル空間モデルによって算出可能である。第２の方法は、そのテキスト集合において共起する単語集合を求め、その集合を仮想的なテキストと考え、これをベクトル化することによって算出する。そして、この重心が算出されたら、その重心と各テキスト情報のベクトル、つまり位置関係からその集合に対する各々の関連度を算出する。より具体的には、重心に近いテキスト情報であるほど、その集合に対してより典型的な内容をもつ、関連度の大きいテキスト情報である旨を示す数値が与えられるようにする。
【００２２】
この関連度の数値化は、クラスタリング結果１４１についてはクラスタリング部１２１が行い、一方、テキストマイニング結果１４２についてはテキストマイニング部１４２が行う。そして、分析結果編集部１１２は、分析結果格納データベース１４に格納されたクラスタリング結果１４１およびテキストマイニング結果１４２を提示する場合、このように数値化された関連度を用いて、その集合内のテキスト情報の並べ替えを行うとともに、その関連度を各テキスト情報の属性情報として提示する。図４に、クラスタリング結果１４１またはテキストマイニング結果１４２を利用者に提示する際に分析結果編集部１１２が編集する画面を例示する。
【００２３】
この図４の例では、「ニュースＡ」というタイトルをもつテキスト情報、「ニュースＣ」というタイトルをもつテキスト情報、「ニュースＢ」というタイトルをもつテキスト情報という順でテキスト情報が列挙されている。つまり、このクラスタに対する関連度の大きさは、「ニュースＡ」≧「ニュースＣ」≧「ニュースＢ」という関係にある。そして、それぞれの関連度は、スコアという形で、ａ１〜ａ３に示すように、利用者が視覚的に確認できるよう、各テキスト情報のタイトルとともに提示される。また、各テキスト情報の内容の一部または全部が同時に提示される。
【００２４】
これにより、各利用者は、所望のカテゴリに分類されたテキスト情報をそのカテゴリとの関連度の大きい順に参照することができ、また、例えばその時に参照中のテキスト情報の関連度を簡単に認識することができる。
【００２５】
図５は、この知識分析システム１の動作手順を示すフローチャートである。
【００２６】
分析条件設定部１１１により分析条件が設定されると（ステップＡ１）、クラスタリング部１２１またはテキストマイニング部１２２は、その設定された条件に基づき、知識データベース１３に蓄積されたテキスト情報群に対する分析を実行する（ステップＡ２）。その分析が終了すると、クラスタリング部１２１またはテキストマイニング部１２２は、分析結果として得られたクラスタまたはカテゴリ、つまり集合の重心を算出し（ステップＡ３）、その集合に属する各テキスト情報の当該集合に対する関連度を算出する（ステップＡ４）。
【００２７】
そして、分析結果編集部１１２は、この算出された関連度に基づき、テキスト情報の並べ替えを行い（ステップＡ５）、並べ替え後のテキスト情報を分析結果として表示する（ステップＡ６）。
【００２８】
ところで、このように算出された関連度は、テキスト情報の属性情報として利用するだけでなく、他の用途にも適用できる。例えば図６の（Ａ），（Ｂ）のような２つの集合を考えた場合、（Ａ）は、関連度の大きい要素が多い、硬くまとまった集合であるといえ、（Ｂ）は、関連度の散らばりが大きい、まとまりのない集合であるといえる。そして、この判定は、算出した関連度の標準偏差に基づいて行うことが可能である。すなわち、前述のように算出される関連度は、集合の特性を判定するといった用途にも適用できる。
【００２９】
つまり、本願発明は、前記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。更に、前記実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。たとえば、実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【００３０】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、例えば分析結果として得られた集合に属する各テキスト情報の当該集合に対する関連度を提示することを可能としたテキスト情報分析システム、関連度算出システムおよびテキスト情報分析に適用される分析結果の提示方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施形態に係る知識分析システムのネットワーク構成を示す図。
【図２】同実施形態の知識分析システムの機能ブロックを示す図。
【図３】同実施形態の知識分析システムで算出されるテキスト情報の関連度の概念を説明するための図。
【図４】同実施形態の知識分析システムで表示される画面を例示する図。
【図５】同実施形態の知識分析システムが分析結果の動作手順を示すフローチャート。
【図６】同実施形態の知識分析システムで算出されるテキスト情報の関連度の別の用途例を説明するための図。
【符号の説明】
１…知識分析システム
２…クライアントコンピュータ
３…ネットワーク
１１…ユーザインタフェース
１２…知識分析部
１３…知識データベース
１４…分析結果格納データベース
１１１…分析条件設定部
１１２…分析結果編集部
１２１…クラスタリング部
１２２…テキストマイニング部
１４１…クラスタリング結果
１４２…テキストマイニング結果
【図１】
2004086351.tif 000003
【図２】
2004086351.tif 000004
【図３】
2004086351.tif 000005
【図４】
2004086351.tif 000006
【図５】
2004086351.tif 000007
【図６】
2004086351.tif 000008