(57)【要約】【課題】特定の人物の業績などを広範囲に検索し、人物毎に整理してユーザに提示する人物業績情報検索装置を提供することを目的としている。【解決手段】人物業績情報検索装置は、文書を保存する文書データベースと、人物情報を保存する人物情報データベースと、文書データベースの文書から所定の抽出パターンをもとに人物の業績について記述したイベント情報を抽出するイベント情報抽出手段と、抽出されたイベント情報から人物に関する所定の項目情報を抽出する人物情報抽出手段と、抽出した項目情報を人物情報データベースに保存する人物情報保存手段と、ユーザにより指定された検索条件をもとに、人物情報データベースから検索条件に合致する人物情報を検索する人物情報検索手段と、検索された人物情報をもとに人物同定を行い、同定された人物毎に業績情報を整理して出力する人物情報提示手段とを備える構成である。【選択図】  図１
2004355404.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書を保存する文書データベースと、
人物情報を保存する人物情報データベースと、
文書データベースの文書から所定の抽出パターンをもとに人物の業績について記述したイベント情報を抽出するイベント情報抽出手段と、
抽出されたイベント情報から人物に関する所定の項目情報を抽出する人物情報抽出手段と、
抽出した項目情報を人物情報データベースに保存する人物情報保存手段と、
ユーザにより指定された検索条件をもとに、人物情報データベースから検索条件に合致する人物情報を検索する人物情報検索手段と、
検索された人物情報をもとに人物同定を行い、同定された人物毎に業績情報を整理して出力する人物情報提示手段とを有することを特徴とする人物業績情報検索装置。
【請求項２】
人物情報抽出手段は、項目情報を抽出するとともにイベント情報からイベントと人物との関係情報を抽出する抽出基本処理手段と、
抽出されたイベントと人物との関係情報を基に項目情報の重要度を評価する重要度評価手段と、
評価された重要度に基づき、項目情報を選択する情報選択手段とを有することを特徴とする請求項１記載の人物業績情報検索装置。
【請求項３】
人物情報提示手段は、検索された複数の人物情報について所定の項目が一致するか否かをチェックし、一致するときには同一人物として対象となる人物情報を同一のクラスタにまとめるクラスタ化処理手段と、
人物の属性についての時系列的変化パターンテーブルを持ち、クラスタ化された人物情報を時系列に整理して時系列的変化パターンに合致する人物情報があるか否かを検出する時間変化検出手段と、
合致するものを検出したときには、複数の人物情報を同一人物として同一クラスタに統合するクラスタ統合手段とを有することを特徴とする請求項１記載の人物業績情報検索装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、企業等での人事採用やプロジェクトチームの編成といった人材募集等での利用などのために文書データベースから人物の業績についての情報を検索してユーザに提示する人物業績情報検索装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、利用可能な人物情報提供サービスとして各種の人物情報データベースがあるが、こうしたデータベースがカバーしている人物は経営者、公務員、大企業の部長以上の役員といったある程度有名な人物に限定されており、例えば中堅の技術者や自由業の人についての情報は勤務先や仕事の発注元に問い合わせをするか専門の調査会社に依頼する等のコストのかかる手段で集めるしかなかった。
【０００３】
このため、まずサーバシステムが著者が過去に作成した各種文書リソースをもとに著者情報を含む情報を所定の形式に変換して文書データベースに格納する。
次に、ユーザにより人物情報を含む検索条件が入力されると、サーバシステムは、検索条件に適合した文書情報を取得し、著者ごとにまとめて著者一覧としてユーザに提供する装置が提案されている（  例えば特許文献１）  。この結果、各人物が過去に作成した文書から、各人物の個人的な特徴を抽出することが可能となり、利便性の高い人物検索システムが構築される。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００１−３１２４６９
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、各人物が過去に作成した文書をもとに、文書と著者の一覧を作成するのみでは、著者の著書以外の業績情報、例えば特定の人物のノーベル賞の受賞記事などを取得することができないため、人物についての各種面からの業績情報の取得ができない。
【０００６】
また、検索条件を充たす人物が複数いる場合、検索で得た人物情報がその内のどの人物と対応するかを明示しないと、検索結果中に複数の人物の情報が混合してしまう。特に人名として一般的な姓名を指定して人物情報を検索した場合、検索結果中に同姓同名の複数の人物の情報が混合して、検索結果の利用がしにくくなる問題がある。
【０００７】
本発明は、特定の人物の業績などを広範囲に検索し、人物毎に整理してユーザに提示する人物業績情報検索装置を提供することを目的としている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の人物業績情報検索装置は、文書を保存する文書データベースと、人物情報を保存する人物情報データベースと、文書データベースの文書から所定の抽出パターンをもとに人物の業績について記述したイベント情報を抽出するイベント情報抽出手段と、抽出されたイベント情報から人物に関する所定の項目情報を抽出する人物情報抽出手段と、抽出した項目情報を人物情報データベースに保存する人物情報保存手段と、ユーザにより指定された検索条件をもとに、人物情報データベースから検索条件に合致する人物情報を検索する人物情報検索手段と、検索された人物情報をもとに人物同定を行い、同定された人物毎に業績情報を整理して出力する人物情報提示手段とを有する構成である。
【０００９】
このようにイベント情報抽出手段を持つことで、多くの文書からイベントと関連付けられたテキストを抽出することができ、人物情報抽出手段を持つことで、そのテキストの中から、人物に関連する業績情報を抽出することができる。そして、保存された人物情報から人物情報検索手段により、人物情報を抽出し、人物情報提示手段により、人物に同定することができるので、情報を整理して提示することが可能となる。この結果、過去に作成した文書以外にも様々なイベント、賞の受賞や講演等を登録しておくができるため、それに対応する様々な業績を検索の対象とすることができる。
【００１０】
この結果、特定の人物の業績などを広範囲に検索し、人物毎に整理してユーザに提供できる。
ここで、人物とは、人に限定するものではなく、企業などの業績を調査する必要がある集合体も含む。
また、人物情報抽出手段は、項目情報を抽出するとともにイベント情報からイベントと人物との関係情報を抽出する抽出基本処理手段と、抽出されたイベントと人物との関係情報を基に項目情報の重要度を評価する重要度評価手段と、評価された重要度に基づき項目情報を選択する情報選択手段とを有する構成である。
【００１１】
この構成により、項目情報の中から、重要度の高いものを選択することができるので、雑多な情報の中から、有用で重要なものを選択できるので、人物についての業績情報の中から、ユーザが必要とする情報に関連するものを選別することが可能となる。
また、人物情報提示手段は、検索された複数の人物情報について所定の項目が一致するか否かをチェックし、一致するときには同一人物として対象となる人物情報を同一のクラスタにまとめるクラスタ化処理手段と、人物の属性についての時系列的変化パターンテーブルを持ち、クラスタ化された人物情報を時系列に整理して時系列的変化パターンに合致する人物情報があるか否かを検出する時間変化検出手段と、合致するものを検出したときには、複数の人物情報を同一人物として同一クラスタに統合するクラスタ統合手段とを有する構成である。
【００１２】
この構成により、人物情報の中の同一人物の可能性の高い情報を統合できるので、ユーザは、提示される人物情報について、同一人物の情報かの判断が不要となり、精度の高い情報を提供できる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
図１に人物業績情報検索装置の構成図を示す。
文書データベース２、イベント情報抽出部３、人物情報抽出部４、人物情報保存部５、人物情報データベース６、人物情報検索部７、人物情報提示部８、制御部９からなる。
【００１４】
文書データベース２は、予め各種データベース、インターネットから定期的に各種データを収集して保存したものである。
イベント情報抽出部３は、文書データベースに保存されている各文書からキーワード、あるいは特定の構文などの情報を手がかりとして人物の業績に直接関連するイベントの記述を対象とするテキストを抽出する。
人物情報抽出部４は、抽出されたイベント記述に対して人物のキーとなる情報項目（氏名、所属など）、イベントと対象人物との関係（イベントの主体、対象など）などを抽出する。
【００１５】
人物情報保存部５は、人物のキー項目とともに、その人物が関係したイベントの種別、イベントと人物の関係、イベント記述などをこれらのデータが抽出された元の文書とともに人物情報データベース６に保存する処理を行う。
人物情報データベース６は、所定の手順で抽出された文書をインデックスで索引化したデータベースである。
【００１６】
人物情報検索部７は、ユーザの人物情報の検索要求に基づき、指定した条件と合致する人物情報を保存された情報から検索して、人物情報提示部８に渡す。
人物情報提示部８は、検索されたデータに対して予め決められた方法で検索された人物情報群を整理し、必要な情報をユーザに提示する。
図２に実施例の人物業績情報検索装置の処理の流れ図を示す。
まず、イベント情報抽出部３により、イベントに対応するテキストの抽出処理を行う（  Ｓ１ステップ）  。
【００１７】
図３にイベント情報抽出処理の説明図を示す。
ここではイベント情報抽出部３の内部に図３（ａ）  に示すイベント抽出用キーワードテーブルを持ち、文書が入力された場合にはテーブルに登録されたキーワードによる探索を行い、合致したテキストについて抽出する。
例えば、図３の（ｂ）の文書１の「秋の叙勲者名簿」については、キーワード「叙勲」により検索されると、その結果、そのテキストが抜き出され、イベント種別「受賞」とともに人物情報抽出部４に渡される。
【００１８】
また、図３の（ｂ）の文書２の「被災者名簿」の場合には、イベント抽出用キーワードテーブルに対応するキーワードが登録されていないため、抽出対象とならない。
次に人物情報抽出部４によりイベントに対応するテキストから人物情報の抽出を行う（  図２のＳ２ステップ）  。この抽出が終了したときに、文書中の全イベントに対して完了していなければ、Ｓ１ステップに戻る（  図２のＳ３ステップ）  。
【００１９】
図４に人物情報抽出処理の説明図１を示す。
図４の（ａ）  に人物情報抽出用テーブル例を示す。
図４の（ｂ）  に、人物情報抽出例１を示す。テキスト１は、イベント情報抽出部３にて抽出された内容例「田中二郎教授は東京大学において３月２日に東洋史学の講演を行った。」を示す。この場合のイベント種別は「講演」の例である。
【００２０】
この内容の入力があると、人物情報抽出部４は、人物情報抽出用テーブルから、パターンを順番に選択し、選択したパターンに従ってテキストを検索する。そして最も情報量の多い抽出結果を採用する。
図４（ｂ）  の場合には、抽出結果として氏名「田中二郎」肩書き「教授」業績関連情報「３月２日、東京大学、東洋史学の講演」が得られる。業績関連情報としては、イベントの期日、活動場所、題名などが抽出される。
【００２１】
図４の（ｃ）  に、人物情報抽出例２を示す。テキスト２は、イベント情報抽出部３にて抽出された内容の別の例を示す。
この内容の入力があると、人物情報抽出部４は、人物情報抽出用テーブルから、パターンを順番に選択し、選択したパターンに従ってテキストを検索する。そして、最も情報量の多い抽出結果を採用する。抽出結果として、図４の（ｃ）  ▲２▼の結果が得られる。
【００２２】
パターンは、複数準備しておき、すべてのパターンでチェックし、最も情報量の多いものを抽出結果として採用する。
図５に人物情報抽出処理の説明図２を示す。
人物情報抽出処理の別の例である。
人物情報抽出部４は、抽出基本処理部１１と重要度評価部１２と情報選別部１３よりなる。図５（ａ）  は、構成図である。
【００２３】
抽出基本処理部１１においてはイベントに対応したテキストの中から人物情報を取り出すと共に、イベントにおける人物の役割をイベント関係情報として取りだす。
重要度評価部１２においては、人物情報中にあるイベント種別、イベントと対象人物との関係、イベントの起こった時期等によって人物情報の重要度を評価する。
【００２４】
情報選別部１３では予め指定された閾値以上の重要度を持つ人物情報のみを透過させる。
図５（ｂ）  に処理の流れ図を示す。
まず、抽出基本処理部１１は、イベント情報抽出部３からイベント記述のテキストとイベント種別を受け取る。そして、イベント記述のテキストの中から人物情報を取り出すと共に、イベントにおける人物の役割をイベント関係情報として取りだす（  Ｓ１１ステップ）  。
【００２５】
図６に抽出基本処理の説明図を示す。
図６の（ａ）  テキスト１の例は、「小林博専務は販売面で高木充社長を補佐する。」である。イベント種別は、「補佐」である。
このテキストについて、図４の人物情報抽出用テーブルのパターンのキー項目「氏名」「肩書き」「業績関連情報」が選択され。その抽出結果に、イベント種別とイベントとの関係情報を付加する。
【００２６】
すなわち氏名「小林博」肩書き「専務」、イベント種別「補佐」、イベントとの関係「動作主体」、および氏名「高木充」、肩書き「社長」、イベント種別「補佐」、イベントとの関係「動作対象」が抽出される。業績関連情報はないため、特に何も抽出しない。
ここで、イベント種別「補佐」についてのイベントとの関係として、予め「動作主体」「動作対象」が、人物情報抽出部４に登録されている。
【００２７】
図６のテキスト２は、「株式会社エッジ（本社：東京都渋谷区、代表：高木充）は、１２月２０日より、株式会社ＯＮ（本社：兵庫県神戸市、代表：小林博）へのコンテンツを提供する。」であり、このテキスト２について、図４の人物情報抽出用テーブルのパターンのキー項目「氏名」「所属」「肩書き」「業績関連情報」が選択され、その抽出結果に、イベント種別とイベントとの関係情報を付加される。
【００２８】
すなわち氏名「小林博」、所属「ＯＮ」、肩書き「専務」、イベント種別「商品供給」、イベントとの関係「間接的」および氏名「高木充」、所属「エッジ」、肩書き「社長」、イベント種別「商品供給」、イベントとの関係「間接的」が抽出される。業績関連情報はないため、特に何も抽出しない。
ここで、関連イベント「商品供給」についてのイベントとの関係として、予め「直接的」「間接的」が、人物情報抽出部４に登録されている。
【００２９】
次に氏名毎にまとめる。人物情報「小林博」、「高木充」毎に項目が集約される。
次に、重要度評価部１２においては人物情報中にあるイベント種別、イベントと対象人物との関係情報およびイベントの起こった時期等によって人物情報の重要度を予め定めた重要度評価基準により評価を行う（  図５のＳ１２ステップ）  。
【００３０】
図７に重要度評価処理および情報選別処理の説明図を示す。
人物情報抽出部４で抽出された情報が重要度評価部に入力されると、重要度評価のための対応表の例の図７（ａ）（ｉ）を使用して各情報に重要度の評価を行う。
人物情報１の情報は、イベントとの関係が「動作対象」のため、重要度評価１０であり、人物情報３の情報は、イベントとの関係が「間接的」のため、重要度評価２と評価される。
【００３１】
次に、情報選別部１３では予め指定された閾値以上の重要度を持つ人物情報のみを透過させ、人物情報保存部５に渡す（  図５のＳ１３ステップ）  。
例えば閾値の重要度評価を「５」と設定すると、人物情報３は重要度評価２のため削除され、人物情報１が残る。同様に「高木充」についても同様な処理を行うとこの人物の人物情報がすべて削除される。
【００３２】
これによって重要な情報のみを選択してユーザに提示することが可能となる。
次に、これらの情報は、人物情報保存部５により、抽出した人物情報を人物情報データベース６に登録する（  図２のＳ４ステップ）  。すなわち人物情報保存部５により、氏名、イベント種別等の項目などをインデックスとしたイベント記述のテキスト、元の文書などが人物情報データベース６に保存される。これらの情報は、定期的に文書データベース２を探索し生成し、人物情報データベース６に追加していく。
【００３３】
これによってイベントと関連付けられた人物情報のみが抽出対象となることによって人物の業績について記述した情報だけを抽出することが可能となる。又過去に作成した文書以外にも様々なイベント、賞の受賞や講演等を登録しておくことによってそれに対応する様々な業績を検索の対象とすることができる。
次に、文書データベースの全文書の検索が完了していなければ、Ｓ１ステップに戻る（  図２のＳ５ステップ）  。
【００３４】
次に、処理が終了していれば、人物情報検索部７にて、ユーザの人物情報の検索要求に基づき、人物情報検索処理を行う（  図２のＳ６ステップ）  。
ユーザにより検索項目が指定されると、人物情報データベース６から、その検索項目をインデックスとして、人物情報が抽出され、人物情報提示部８に提供される。検索処理が完了すると、その内容を整理してユーザに人物情報をディスプレイ等に提示する（  図２のＳ７ステップ）  。
【００３５】
図８に人物情報提示処理の説明図１を示す。
図８（ａ）  に構成図を示す。
人物情報提示部８は、クラスタ化処理部２１とクラスタ内人物情報提示部２２とからなる。
クラスタ化処理部２１は、人物情報の情報をクラスタ化する処理を行う。
【００３６】
クラスタ内人物情報提示部２２は、クラスタ化された情報を顧客に提示する処理を行う。
図８（ｂ）  に処理の流れ図を示す。
人物情報検索部７から人物情報が入力される（  Ｓ２１ステップ）  ので、人物情報が既にクラスタ化されているかどうかを確認する（  Ｓ２２ステップ）  。
【００３７】
クラスタ化されていなければ、新たに人物情報をメンバとする新たなクラスタを生成する（  Ｓ２３ステップ）  。
既存クラスタがある場合には、その内容に追加して統合する（  Ｓ２４ステップ）  。
次に人物情報がまだあるかどうかを確認する。まだあればＳ２１ステップに戻る（  Ｓ２５ステップ）  。
【００３８】
人物情報がすべて確認されていればクラスタ内の情報を提示する（  Ｓ２６ステップ）  。
このような手段によって検索された情報中に複数の人物に関する情報が含まれた時に各人物毎に情報をまとめて提示することが可能となる。
図９に人物情報提示処理の説明図２を示す。
【００３９】
クラスタ化の処理方法として、例えば、人物情報データベース６から検索された人物情報１の氏名「ＡＡ」所属「Ｂ」と人物情報２の氏名「ＣＣ」所属「Ｄ」とを比較し、もしもＡＡ＝ＣＣ、Ｂ＝Ｄならば同一人物として同定する方式をとる。
その結果、同一人物と同定した人物の情報を集約して、たとえば、図９（ｂ）に示すように業績関連情報を提示する。
【００４０】
また、氏名は同一でも所属が相違するため、同定できない場合の情報の例を図９の（ｂ）（ｉｉ）  に示す。
業績関連情報については、人物情報抽出処理で抽出するのではなく、人物情報提示処理の中で、イベント情報や元の文書などから抽出して、クラスタ情報に付加することもできる。
【００４１】
次に、クラスタ化処理の別の例を示す。
図１０にクラスタ化処理部の構成図と処理の流れ図を示す。
図１０（ａ）  に構成図を示す。
クラスタ化処理部２１は、基礎同定部３１と類似クラスタ検出部３２と時間変化検出部３３と、クラスタ統合部３４よりなる。
【００４２】
基礎同定部３１は、人物情報のクラスタ化処理を行う。
類似クラスタ検出部３２は、所定の条件を設定して、類似クラスタとみとめるものを集約する処理を行う。
時間変化検出部３３は、生成されたクラスタ群から任意の２つのクラスタを選択して、時間変化によって片方のクラスタがもう一つのクラスタになり得るかを検証する。
【００４３】
そして時間変化の関係を所定の条件のもとに調査する。
クラスタ統合部３４は、時間変化検出部３３において同一人物と認定された場合に２つのクラスタを統合する。
図１０（ｂ）  に処理の流れ図を示す。
まず、全情報の基礎同定処理を行う（  Ｓ３１ステップ）  。すなわち、ユーザの検索条件により、人物情報検索部７は、人物情報データベース６から適合する人物情報群を抽出する。次に人物情報提示部８は、それらの人物情報によりクラスタ化を行う。
【００４４】
次に、クラスタ化されたものから時間変化のある類似クラスタの組合せを抽出する（  Ｓ３２ステップ）  。
図１１に類似クラスタ検出部の説明図を示す。
基礎同定部３１によりクラスタ化されたクラスタの中の類似クラスタのクラスタ１、クラスタ２を抽出した例である。
【００４５】
これは、氏名同一で期間に時間変化があるものを類似クラスタと定義して抽出した例である。
選択された人物情報について、統合可能かを確認する（  図１０のＳ３３ステップ）  。
統合可能であれば、統合する（  図１０のＳ３４ステップ）  。
【００４６】
指定された人物情報がすべて完了していなければ、続けて処理を継続する（  図１０のＳ３５ステップ）  。
図１２に時間変化検出部及びクラスタ統合部の説明図を示す。
図１１のクラスタ１、クラスタ２について時間変化検出部３３は、就職や転職等の様々なイベントによる属性の変化を仮説として、対象とした２つのクラスタが同一人物である可能性を調べる。
【００４７】
図１１の例では、同一人物が大学を卒業して、企業に入社したために所属が変わり、別人物と判定されている。
時間変化検出部３３は、このため、就職スクリプトを使用する。その就職スクリプトを図１２（ａ）  に示す。
就職スクリプトは、氏名が一致し、所属が「学校の期間ＴＡ」が「企業の期間ＴＢ」に先行するならば２つの人物データを同一人物と認める。
そこで、クラスタ１およびクラスタ２を時間変化検出部３３に入力すると、就職スクリプトにより、
氏名が中野裕二で同一、学校の期間１９９６−２００１が、企業の期間２００１−２００２に先行するため、両者は、同一人物と判定され、クラスタ１  、クラスタ２が統合される。
【００４８】
統合された結果を図１２（ｂ）  に示す。
これによって不完全な人物情報しか提供されない場合でも同一人物かどうかをより的確に判断できるようになり、人物情報の人物毎の整理がより精密に行われる。
【００４９】
【発明の効果】
本発明によれば、ユーザは文書中の特定の人物の業績データを高精度に検索することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施例の人物業績情報検索装置の構成図
【図２】実施例の人物業績情報検索装置の処理の流れ図
【図３】イベント情報抽出処理の説明図
【図４】人物情報抽出処理の説明図１
【図５】人物情報抽出処理の説明図２
【図６】抽出基本処理の説明図
【図７】重要度評価処理及び情報選別処理の説明図
【図８】人物情報提示処理の説明図１
【図９】人物情報提示処理の説明図２
【図１０】クラスタ化処理の構成図と処理の流れ図
【図１１】類似クラスタ検出部の説明図
【図１２】時間変化検出部及びクラスタ統合部の説明図
【符号の説明】
１        人物業績情報検索装置
２        文書データベース
３        イベント情報抽出部
４        人物情報抽出部
５        人物情報保存部
６        人物情報データベース
７        人物情報検索部
８        人物情報提示部
９        制御部
１１      抽出基本処理部
１２      重要度評価部
１３      情報選別部
２１      クラスタ化処理部
２２      クラスタ内人物情報提示部
３１      基礎同定部
３２      類似クラスタ検出部
３３      時間変化検出部
３４      クラスタ統合部
【図１】
2004355404.tif 000003
【図２】
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【図３】
2004355404.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2004355404.tif 000009
【図８】
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【図９】
2004355404.tif 000011
【図１０】
2004355404.tif 000012
【図１１】
2004355404.tif 000013
【図１２】
2004355404.tif 000014