(57)【要約】【課題】自然言語処理において２つの文書集合等を比べた時の一方の文書集合等の構成要素（文、用語、句など）の特有性を評価する場合、従来技術では単に両文書間の相違部分のみが抽出され、相違部分の着目文書における重要性は評価されてない。そのため、情報としてはあまり重要ではない部分が、単に比較文書と異なるという理由だけで相違部分として抽出されるという問題があった。【解決手段】着目・比較の両文書を文書セグメントに区分けし、文書セグメントに出現する用語の出現頻度を成分とする文書セグメントの文ベクトルを生成し、ある射影軸に両文書の全文ベクトルを射影し、（着目文書からの射影値の２乗和）／（比較文書からの射影値の２乗和）を最大にするような射影軸を求める。その射影軸に文ベクトルを射影して射影値を求め、着目文書の各文の特有度算出のベースとすることによって上記課題を解決している。【選択図】図４
2004038606.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
以下の（ａ）から（ｅ）のステップを有する、一つ以上の文書セグメントから成る比較文書に対して一つ以上の文書セグメントから成る着目文書に含まれる文書セグメントの特有度を評価し、特有な文書セグメントを選択する方法、
（ａ）前記比較文書と前記着目文書に含まれる前記文書セグメント毎に、前記文書セグメントに出現する用語の出現頻度に関連した値を成分とする文書セグメントベクトルを生成するステップと、
（ｂ）前記文書セグメントベクトルより前記比較文書と前記着目文書に対応する平方和行列を生成するステップと、
（ｃ）前記比較文書と前記着目文書に対応する平方和行列から着目文書のトピック差分因子ベクトルを一定次数求めるステップと、
（ｄ）前記着目文書の各文書セグメントに対して、対応する文書セグメントベクトルと各次のトピック差分因子ベクトルから各次の特有度と総合特有度を求めるステップと、
（ｅ）前記各次の特有度または総合特有度から着目文書に特有な文書セグメントを選択するステップ。
【請求項２】
前記着目文書と前記比較文書に現れる用語の種類数の大きいほうがＪ個、前記着目文書において、前記文書セグメントの数がＭ個であり、ｋ番目の文書セグメントベクトルをｄｋ　＝（ｄｋ１，．．，ｄｋＪ）　Ｔ（ｋ＝１，．．，Ｍ）、但しＴはベクトルの転置を表わし、ｄｋｊは前記文書セグメントに出現するｊ番目の用語の出現頻度に関連した値を表わす、とした場合、前記着目文書の平方和行列が
2004038606.tif 000037
で計算され、
前記比較文書において、前記文書セグメントの数がＮ個であり、ｎ番目の文書セグメントベクトルをｔｋ　＝（ｔｋ１，．．，ｔｋＪ）　Ｔ（ｋ＝１，．．，Ｎ）、但しＴはベクトルの転置を表わし、ｔｋｊは前記文書セグメントに出現するｊ番目の用語の出現頻度に関連した値を表わす、とした場合、前記比較文書の平方和行列が
2004038606.tif 000038
で計算されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記着目文書のｉ次のトピック差分因子ベクトルは
2004038606.tif 000039
なる一般固有値問題のｉ次の固有ベクトルαｉにより計算されることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記着目文書の文書セグメントの各次の特有度は対応する文書セグメントベクトルと各次のトピック差分因子ベクトルの内積の値の絶対値もしくは２乗値、もしくは前記内積の値を文書セグメントベクトルのノルムで正規化した値の絶対値もしくは２乗値により決定され、総合特有度は各次の特有度を一定数加えて求めることを特徴とする請求項１、２、３に記載の方法。
【請求項５】
以下の（ａ）から（ｆ）のステップを有する、一つ以上の文書セグメントから成る比較文書に対して一つ以上の文書セグメントから成る着目文書に含まれる用語の組み合わせの特有度を評価し、特有な用語の組み合わせを選択する方法、
（ａ）前記比較文書と前記着目文書に含まれる前記文書セグメント毎に、前記文書セグメントに出現する用語の出現頻度に関連した値を成分とする文書セグメントベクトルを生成するステップと、
（ｂ）前記文書セグメントベクトルより前記比較文書と前記着目文書に対応する平方和行列を生成するステップと、
（ｃ）前記比較文書と前記着目文書に対応する平方和行列から着目文書のトピック差分因子ベクトルを一定次数求めるステップと、
（ｄ）前記入着目文書内の用語の組み合わせに対して、前記用語の組み合わせに含まれる用語に対応する成分には前記用語の組み合わせの中の前記用語の出現数で決められる値が与えられ、他は０となる用語の組み合わせベクトルを生成するステップと、
（ｅ）前記着目文書の各用語の組み合わせに対して、対応する用語の組み合わせベクトルと各次のトピック差分因子ベクトルから各次の特有度と総合特有度を求めるステップと、
（ｆ）前記各次の特有度または総合特有度から着目文書に特有な用語の組み合わせを選択するステップ。
【請求項６】
前記着目文書の用語の組み合わせの各次の特有度は、対応する用語の組み合わせベクトルと各次のトピック差分因子ベクトルの内積の値の絶対値もしくは２乗値、もしくは前記内積の値を用語の組み合わせベクトルのノルムで正規化した値の絶対値もしくは２乗値により決定され、総合特有度は各次の特有度を一定数加えて求めることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
以下の（ａ）から（ｆ）のステップを有する、一つ以上の文書セグメントから成る比較文書に対して一つ以上の文書セグメントから成る着目文書に含まれる用語の特有度を評価し、特有な用語を選択する方法、
（ａ）前記比較文書と前記着目文書に含まれる前記文書セグメント毎に、前記文書セグメントに出現する用語の出現頻度に関連した値を成分とする文書セグメントベクトルを生成するステップと、
（ｂ）前記文書セグメントベクトルより前記比較文書と前記着目文書に対応する平方和行列を生成するステップと、
（ｃ）前記比較文書と前記着目文書に対応する平方和行列から着目文書のトピック差分因子ベクトルを一定次数求めるステップと、
（ｄ）前記着目文書及び前記比較文書の各文書セグメントに対して、対応する文書セグメントベクトルと各次のトピック差分因子ベクトルの内積の値を求めるステップと、
（ｅ）前記着目文書に含まれる各用語の各次の特有度及び総合特有度を、各用語の各文書セグメントにおける頻度と前記内積の値との間の相関係数をもとに求めるステップと、
（ｆ）前記各次の特有度または総合特有度から着目文書に特有な用語を選択するステップ。
【請求項８】
前記着目文書と前記比較文書に現れる用語の種類数の大きいほうがＪ個、前記着目文書において、前記文書セグメントの数がＭ個であり、ｋ番目の文書セグメントベクトルをｄｋ　＝（ｄｋ１，．．，ｄｋＪ）　Ｔ（ｋ＝１，．．，Ｍ）、但しＴはベクトルの転置を表わし、ｄｋｊは前記文書セグメントに出現するｊ番目の用語の出現頻度に関連した値を表わす、とした場合、前記着目文書の平方和行列が
2004038606.tif 000040
で計算され、
前記比較文書において、前記文書セグメントの数がＮ個であり、ｎ番目の文書セグメントベクトルをｔｋ　＝（ｔｋ１，．．，ｔｋＪ）　Ｔ（ｋ＝１，．．，Ｎ）、但しＴはベクトルの転置を表わし、ｔｋｊは前記文書セグメントに出現するｊ番目の用語の出現頻度に関連した値を表わす、とした場合、前記比較文書の平方和行列が
2004038606.tif 000041
で計算されることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記着目文書のｉ次のトピック差分因子ベクトルは
2004038606.tif 000042
なる一般固有値問題のｉ次の固有ベクトルαｉにより計算されることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記着目文書に含まれる各用語の各次の特有度は、各用語の各文書セグメントにおける頻度と、前記文書セグメントベクトルと各次のトピック差分因子ベクトルの内積値との間の相関係数の絶対値もしくは２乗値により決定され、総合特有度は各次の特有度を一定次数加えて決定することを特徴とする請求項７、８、９に記載の方法。
【請求項１１】
以下の（ａ）から（ｆ）の以下のステップを有する、一つ以上の文書セグメントから成る比較文書に対して一つ以上の文書セグメントから成る着目文書に含まれる用語の組み合わせの特有度を評価し、特有な用語の組み合わせを選択する方法、
（ａ）前記比較文書と前記着目文書に含まれる前記文書セグメント毎に、前記文書セグメントに出現する用語の出現頻度に関連した値を成分とする文書セグメントベクトルを生成するステップと、
（ｂ）前記文書セグメントベクトルより前記比較文書と前記着目文書に対応する平方和行列を生成するステップと、
（ｃ）前記比較文書と前記着目文書に対応する平方和行列から着目文書のトピック差分因子ベクトルを一定次数求めるステップと、
（ｄ）前記着目文書及び前記比較文書の両方の各文書セグメントに対して、対応する文書セグメントベクトルと各次のトピック差分因子ベクトルの内積の値を求めるステップと、
（ｅ）前記着目文書に含まれる各用語の組み合わせの各次の特有度と総合特有度は、各用語の組み合わせの各文書セグメントにおける頻度と前記内積の値との間の相関係数をもとに求めるステップと、
（ｆ）前記各次の特有度または総合特有度から着目文書に特有な用語の組み合わせを選択するステップ。
【請求項１２】
前記着目文書と前記比較文書に現れる用語の種類数の大きいほうがＪ個、前記着目文書において、前記文書セグメントの数がＭ個であり、ｋ番目の文書セグメントベクトルをｄｋ　＝（ｄｋ１，．．，ｄｋＪ）　Ｔ（ｋ＝１，．．，Ｍ）、但しＴはベクトルの転置を表わし、ｄｋｊは前記文書セグメントに出現するｊ番目の用語の出現頻度に関連した値を表わす、とした場合、前記着目文書の平方和行列が
2004038606.tif 000043
で計算され、前記比較文書において、前記文書セグメントの数がＮ個であり、ｎ番目の文書セグメントベクトルをｔｋ　＝（ｔｋ１，．．，ｔｋＪ）　Ｔ（ｋ＝１，．．，Ｎ）、但しＴはベクトルの転置を表わし、ｔｋｊは前記文書セグメントに出現するｊ番目の用語の出現頻度に関連した値を表わす、とした場合、前記比較文書の平方和行列が
2004038606.tif 000044
で計算されることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記着目文書のｉ次のトピック差分因子ベクトルは
2004038606.tif 000045
なる一般固有値問題のｉ次の固有ベクトルαｉにより計算されることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記着目文書に含まれる各用語の組み合わせの各次の特有度は各用語の組み合わせの各文書セグメントにおける頻度と前記内積の値との間の相関係数の絶対値もしくは２乗値により決定され、総合特有度は各次の特有度を一定次数加えて決定することを特徴とする請求項１１、１２、１３に記載の方法。
【請求項１５】
以下の（ａ）から（ｄ）のステップを有する、一つ以上の文書セグメントから成る比較文書に対して一つ以上の文書セグメントから成る着目文書に含まれる文書セグメントの特有度を評価し、特有な文書セグメントを選択する方法、
（ａ）前記比較文書と前記着目文書に対して、前記文書セグメント毎に、前記文書セグメントに出現する用語の出現頻度に関連した値を成分とする文書セグメントベクトルを生成するステップと、
（ｂ）前記着目文書の各文書セグメントに対して、対応する文書セグメントベクトルと着目文書との類似度及び比較文書との類似度を求めるステップと、
（ｃ）前記着目文書の各文書セグメントに対して、前記着目文書との類似度及び比較文書との類似度を用いて総合特有度を求めるステップと、
（ｄ）前記総合特有度から着目文書に特有な文書セグメントを選択するステップ。
【請求項１６】
前記文書セグメントベクトルと着目文書との類似度は前記文書セグメントベクトルと着目文書の各セグメントベクトルとの内積の２乗和をもとに、比較文書との類似度はその文書セグメントベクトルと比較文書の各セグメントベクトルとの内積の２乗和をもとに求めることを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記文書セグメントベクトルと着目文書との類似度は前記文書セグメントベクトルと着目文書の平均セグメントベクトルとの内積をもとに、比較文書との類似度はその文書セグメントベクトルと比較文書の平均セグメントベクトルとの内積をもとに求めることを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
前記文書セグメントの総合特有度は、前記着目文書との類似度の、前記比較文書との類似度に対する比により求めることを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１９】
以下の（ａ）から（ｆ）のステップを有する、一つ以上の文書セグメントから成る比較文書に対して一つ以上の文書セグメントから成る着目文書に含まれる用語の特有度を評価し、特有な用語を選択する方法、
（ａ）前記比較文書と前記着目文書に対して、前記文書セグメント毎に、前記文書セグメントに出現する用語の出現頻度に関連した値を成分とする文書セグメントベクトルを生成するステップと、
（ｂ）前記着目文書の各文書セグメントに対して、対応する文書セグメントベクトルと着目文書との類似度及び比較文書との類似度を求めるステップと、
（ｃ）前記着目文書の各文書セグメントに対して、前記着目文書との類似度及び比較文書との類似度を用いて総合特有度を求めるステップと、
（ｄ）前記比較文書の各文書セグメントに対して、前記着目文書との類似度及び前記比較文書との類似度を用いて総合特有度を求めるステップと、
（ｅ）前記着目文書に含まれる各用語の総合特有度は、各用語の着目文書と比較文書中の各文書セグメントにおける頻度と前記各文書セグメントベクトルの総合特有度の値との間の相関係数をもとに求めるステップと、
（ｆ）前記総合特有度から着目文書に特有な用語を選択するステップ。
【請求項２０】
以下の（ａ）から（ｅ）のステップを有する、一つ以上の文書セグメントから成る比較文書に対して一つ以上の文書セグメントから成る着目文書に含まれる用語の組み合わせの特有度を評価し、特有な用語の組み合わせを選択する方法、
（ａ）前記比較文書と前記着目文書に対して、前記文書セグメント毎に、前記文書セグメントに出現する用語の出現頻度に関連した値を成分とする文書セグメントベクトルを生成するステップと、
（ｂ）前記着目文書の各文書セグメントに対して、対応する文書セグメントベクトルと着目文書との類似度及び比較文書との類似度を求めるステップと、
（ｃ）前記着目文書の各文書セグメントに対して、前記着目文書との類似度及び比較文書との類似度を用いて総合特有度を求めるステップと、
（ｄ）前記着目文書に含まれる各用語の組み合わせの特有度は、各用語の組み合わせの各文書セグメントにおける頻度と各文書セグメントの総合特有度値との間の相関係数をもとに求めるステップと、
（ｅ）前記総合特有度から着目文書に特有な用語の組み合わせを選択するステップ。
【請求項２１】
前記文書セグメントベクトルと着目文書との類似度は前記文書セグメントベクトルと着目文書の各セグメントベクトルとの内積の２乗和をもとに、比較文書との類似度はその文書セグメントベクトルと比較文書の各セグメントベクトルとの内積の２乗和をもとに求めることを特徴とする請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記文書セグメントベクトルと着目文書との類似度は前記文書セグメントベクトルと着目文書の平均セグメントベクトルとの内積をもとに、比較文書との類似度はその文書セグメントベクトルと比較文書の平均セグメントベクトルとの内積をもとに求めることを特徴とする請求項２０に記載の方法。
【請求項２３】
前記文書セグメントの総合特有度は、前記着目文書との類似度の、前記比較文書との類似度に対する比により求めることを特徴とする請求項２０に記載の方法。
【請求項２４】
以下の（ａ）から（ｅ）のステップを有する、一つ以上の文書セグメントから成る比較文書に対して一つ以上の文書セグメントから成る着目文書に含まれる用語の組み合わせの特有度を評価し、特有な用語の組み合わせを選択する方法、
（ａ）前記比較文書と前記着目文書に対して、前記文書セグメント毎に、前記文書セグメントに出現する用語の出現頻度に関連した値を成分とする文書セグメントベクトルを生成するステップと、
（ｂ）前記入着目文書内の用語の組み合わせに対して、前記用語の組み合わせに含まれる用語に対応する成分には前記用語の組み合わせの中の前記用語の出現数で決められる値が与えられ、他は０となる用語の組み合わせベクトルを生成するステップと、
（ｃ）前記着目文書の各用語の組み合わせに対して、対応する用語の組み合わせベクトルと着目文書との類似度及び比較文書との類似度を求めるステップと、
（ｄ）前記着目文書の各用語の組み合わせに対して、前記着目文書との類似度及び比較文書との類似度を用いて総合特有度を求めるステップと、
（ｅ）前記総合特有度から着目文書に特有な用語の組み合わせを選択するステップ。
【請求項２５】
前記用語の組み合わせベクトルと着目文書との類似度は前記用語の組み合わせベクトルと着目文書の各セグメントベクトルとの内積の２乗和をもとに、比較文書との類似度はその用語の組み合わせベクトルと比較文書の各セグメントベクトルとの内積の２乗和をもとに求めることを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記用語の組み合わせベクトルと着目文書との類似度は前記用語の組み合わせベクトルと着目文書の平均セグメントベクトルとの内積をもとに、比較文書との類似度はその用語の組み合わせベクトルと比較文書の平均セグメントベクトルとの内積をもとに求めることを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項２７】
前記用語の組み合わせの総合特有度は、前記着目文書との類似度の、前記比較文書との類似度に対する比により求めることを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は文書の要約をはじめとする自然言語処理に関するものであり、特に２つの文書もしくは文書集合を比べた時の一方の文書、もしくは文書集合の構成要素（文、用語、句など）の特有性を定量的に評価できるようにすることによって前記処理の高性能化を図るものである。
【０００２】
【従来の技術】
２つの文書、もしくは文書集合を比較した時に、両者の間の相違部分を抽出する処理は、多文書要約などにおいて重要な処理となっている。ここでは文書の対について述べることとし、相違部分が抽出される文書を着目文書、その比較相手を比較文書と呼ぶこととする。従来は、着目文書、比較文書の両方を小さな要素に分割したうえで、要素同士を突き合わせ、対応のつかない要素を相違部分としていた。要素としては、文、パラグラフ、自動的に抽出した話題の変化点で文書を分割した時の個々の領域などが扱われている。このような場合、要素同士の突き合せは、ベクトル空間モデルが多く用いられている。ベクトル空間モデルで各要素を表した場合、ベクトルの各成分は文書に現れる各用語に対応し、各成分の値には各要素における各用語の頻度、もしくはそれに関連する量が与えられる。
【０００３】
また、要素同士の対応の良し悪しはベクトル同士の余弦類似度を用いることができ、余弦類似度が予め決定された閾値よりも高い場合、その要素同士は対応していると判断される。従って、着目文書中の要素で、比較文書のどの要素に対しても類似度が閾値よりも小さい要素が相違部分と見なされる。また、両文書をグラフを用いて表したうえでグラフ要素の対応関係を求め、対応のつかないグラフ要素から相違部分を求める方法も知られている。
【０００４】
【発明が解消しようとする課題】
ところで、相違部分の抽出に対しては以下の２つの観点があるように思われる。即ち、
（Ａ）表す情報が異なる部分を抽出する。
（Ｂ）両文書が文書全体として表す概念の違いを反映する部分を抽出する。
である。このような観点から従来の多文書要約の方法を見ると、その多くは（Ａ）に基づいており、単に両文書間の相違部分のみが抽出され、相違部分の着目文書における重要性は評価されてない。そのため、情報としてはあまり重要ではない部分が、単に比較文書と異なるという理由だけで相違部分として抽出されるということが起こりえた。本発明は、上記（Ｂ）の立場に立ち、以下の条件を満たすような相違部分の抽出を可能とするものである。
【０００５】
即ち、
（１）着目文書から抽出された相違部分は同時に着目文書では重要な部分であること。即ち、相違性と重要性の間でバランスがとれていること。この条件を満たす相違部分は単なる相違部分というより、着目文書の特有な部分と表した方がより適切と思われる。そこで、これ以降、この条件を満たす相違部分を特有部分と呼ぶこととする。
（２）着目文書の各文に対して、特有さの程度について評価値が求められること。
（３）抽出された特有部分に対して、どのような用語、もしくは用語系列が主な要因となっているのか説明ができるように、用語、用語系列の特有度について評価値が求められること。
である。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上述の条件を満たすような着目文書の特有性評価方法を実現するための第１の手段は以下の通りである。第１の実施例として、着目文書の中から特有度の高い文書セグメントを抽出する方法について説明する。先ず、両文書を適当な単位の文書セグメントに区分けし、文書セグメントに出現する用語の出現頻度を成分とする文書セグメントのベクトルを生成する。最も自然な文書セグメントは文であるので、文を文書セグメントとして説明を続ける。従って、両文書は文ベクトルの集合として表現される。次いで、ある射影軸に両文書の全文ベクトルを射影したとし、（着目文書からの射影値の２乗和）／（比較文書からの射影値の２乗和）を最大にするような射影軸を求める。そのような射影軸に対しては着目文書の文ベクトルの射影値の２乗和は大きく、比較文書のそれは小さくなるので、着目文書には多く存在し、比較文書には存在しにくい情報が反映される。その結果射影軸に文ベクトルを射影すると、文の内容が比較文書と異なる場合は射影値の絶対値は着目文書では大きくなり、着目文書の各文の特有度算出のベースとすることができる。
【０００７】
第２の実施例として、特有度の高い用語を選択する方法に付いて説明する。用語については、各文における着目語の頻度と各文の特有度との間の相関を求め、相関値が大きくなる用語を選択したとする。このような用語は特有度の大きい文にのみ現れている筈なので特有な用語と見なすことができる。従って、この相関値をもとに用語の特有度を求めることが可能となる。
また、着目文書に現れる句やパターンなどの用語系列についても文や用語の場合と同様な方法で特有度を評価する。各用語系列について、例えば着目用語系列に含まれる用語に対応する成分は１、他は０となるようなベクトルを作成することにより、文特有度を求めた方法で各用語系列の特有度を求めることができる。あるいは、各文における各用語系列の頻度を求めておけば、用語特有度を求めた方法において各用語系列の頻度を各用語の頻度の替りに用いることにより用語系列の特有度を評価することができる。
【０００８】
さらに、本発明においては着目文書の特有性を評価するために以下のような第２の手段を実施例３として開示する。ここでも文を文書セグメントとして説明を続ける。第２の手段では、文書セグメントのベクトルの生成までは第１の手段と共通であるが、その後、着目文書の各文について、着目文書全体との類似度、及び比較文書全体との類似度を求める。着目文書の中で重要な文は着目文書全体との類似度が大きくなり、また比較文書とは異なる内容の文は比較文書全体との類似度が小さくなる。そのため、（着目文書全体との類似度）／（比較文書全体との類似度）を用いることにより相違性と重要性の間でバランスのとれた特有度を定義することができる。さらに、第１の手段と同じように各文の特有度と用語頻度との相関を求めることにより、用語の特有度を求めることができる。各用語系列についても、第１の手段と同じように用語系列から求められるベクトルと着目文書全体との類似度、及び比較文書全体との類似度を求めることにより特有度を算出することができる。また、各文における各用語系列の頻度と各文の特有度との間の相関から各用語系列特有度を算出することもできる。
【０００９】本発明によれば、２つの文書を比較したときに一方の着目文書を構成する各文、各句、各語に対して特有度を求めることができる。比較文書と着目文書とが例えば同じ事件について述べた新聞記事であった場合、着目文書から特有度の大きい文を選択することにより、比較文書とは異なる話題を述べている文を抽出することができるようになる。例えば、ある交通事故について、比較文書では“事故の概要”と“被害者、加害者”について、着目文書では、“事故の概要”に加えて“警察の見解”などについて述べているような場合、着目文書では“警察の見解”に関する文の特有度が高くなって“警察の見解”に関連する部分が取り出せる。もし、ユーザが比較文書は既に目を通した後であれば、ユーザはユーザにとって未知の“警察の見解”の部分のみを取り出して読むことが可能となる。これにより情報取得の効率化を図ることができる。また、アンケート調査において、着目文書をある母集団からの回答の集合、比較文書を別の母集団からの回答の集合とすると、本発明を適用することにより、着目文書の母集団に特有な回答の傾向を把握することができる。このように本発明を適用すれば着目文書からの情報の取得、解析が容易になる。
【００１０】
【実施例】
本願発明の実施例を示すブロック図を図４に示す。ブロック１１０は文書入力部であり、比較文書及び着目文書が入力される。ブロック１２０はデータ処理部であり、入力された文書の用語検出、形態素解析、文書セグメント区分け等が行われる。ブロック１３０は選択エンジンであり、文書の中で、特有度の高い文書セグメントあるいは特有度のの高い用語の選択が行われる。ブロック１４０は出力部であり、選択された特有文書セグメントあるいは特有用語が出力される。
第１の実施例として、着目文書の中から特有度の高い文書セグメントを抽出する方法について説明する。図１は文書セグメントの特有度を評価する本発明の第１の実施例の流れ図である。この発明の方法は、汎用コンピュータ上でこの発明を組み込んだプログラムを走らせることによって実施することができる。図１は、そのようなプログラムを走らせている状態でのコンピュータのフローチャートである。ブロック１１は比較・着目文書入力、ブロック１２は用語検出、ブロック１３は形態素解析、ブロック１４は文書セグメント区分けである。ブロック１５は文書セグメントベクトル作成、ブロック１６はトピック差分因子分析、ブロック１７は文書セグメントベクトル射影、ブロック１８はトピック差分因子の各次毎の文書セグメント特有度算出、ブロック１９は文書セグメント総合特有度算出、ブロック２０は特有文書セグメント選択である。以下、英文文書を例に実施例を説明する。
【００１１】
先ず、比較・着目文書入力１１において着目文書と比較文書とが入力される。用語検出１２において、両方の文書から単語、数式、記号系列などを検出する。ここでは、単語や記号系列などを総称して全て用語と呼ぶ。英文の場合、用語同士を分けて書く正書法が確立しているので用語の検出は容易である。次に、形態素解析１３は、両方の文書に対して用語の品詞付けなどの形態素解析を行う。次に文書セグメント区分け１４において両方の文書に対して文書セグメントへの区分けを行う。文書セグメントの最も基本的な単位は文である。英文の場合、文はピリオドで終わり、その後ろにスペースが続くので文の切出しは容易に行うことができる。その他の文書セグメントへの区分け法としては、ひとつの文が複文からなる場合主節と従属節に分けておく方法、用語の数がほぼ同じになるように複数の文をまとめて文書セグメントとする方法、文書の先頭から含まれる用語の数が同じになるように文とは関係なく区分けする方法などがある。
【００１２】
文書セグメントベクトル作成１５は、先ず文書全体に出現する用語から作成すべきベクトルの次元数および各次元と各用語との対応を決定する。この際に出現する全ての用語の種類にベクトルの成分を対応させなければならないということはなく、品詞付け処理の結果を用い、例えば名詞と動詞と判定された用語のみを用いてベクトルを作成するようにしてもよい。次いで、各文書セグメントに出現する用語の種類とその頻度を求め、その値に重みを乗じて対応する成分の値を決定し、文書セグメントベクトルを作成する。重みの与え方としては従来の技術を用いることができる。
【００１３】
トピック差分因子分析では、全文書セグメントベクトルの射影値の２乗和に関する両文書の比を最大にするような射影軸を求める。以降、文を文書セグメントとした場合について説明を続ける。現れる用語の集合が｛ｗ１，．．，ｗＪ｝で与えられ、それぞれＭ、Ｎ個の文からなる文書Ｄ、Ｔを考えることとする。文書Ｄを着目文書、文書Ｔを比較文書とする。各文書は文ベクトルの集合により表現され、それぞれのｋ番目の文の文ベクトルをｄｋ＝（ｄｋ１，．．，　ｄｋＪ）Ｔ、ｔｋ＝（ｔｋ１，．．，　ｔｋＪ）Ｔにより表す。図５に文書セグメントを文とした場合の概念図を示す。着目文書Ｄは、Ｍ個の文から構成され（ａ）、そのｋ番目の文から文ベクトルｄｋ（ｂ）が生成される。ｄｋのｗｊに対応する成分がｄｋｊとして示されている。ｄｋｊは、ｋ番目の文における用語ｗｊの頻度を表わすので、例に示すような値を取る。同図（ｃ）及び（ｄ）は比較文書について説明している。求めるべき射影軸をαとする。一先ず‖α‖＝１とする。文書Ｄ、Ｔの全文ベクトルをαへ射影したときの射影値の２乗和をＰＤ、ＰＴとすると、求めるべき射影軸は評価基準Ｊ（α）＝ＰＤ／ＰＴを最大にするようなαとして与えられる。ＰＤ、ＰＴは
【００１４】
【数１】
2004038606.tif 000003
【００１５】
【数２】
2004038606.tif 000004
【００１６】
【数３】
2004038606.tif 000005
【００１７】
【数４】
2004038606.tif 000006
と表されるので、評価基準Ｊ（α）は
【００１８】
【数５】
2004038606.tif 000007
と書くことができる。
【００１９】
「数５」で与えられる評価基準Ｊ（α）を最大にするαはＪ（α）をαで微分した値を０とするようなαとして求めることが出来る。これは、
【００２０】
【数６】
2004038606.tif 000008
なる一般固有値問題の固有ベクトルとして与えられる。これは、ある射影軸に両文書の全文ベクトルを射影したとし、（着目文書からの射影値の２乗和）／（比較文書からの射影値の２乗和）を最大にするような射影軸を求めたことに相当する。そのような射影軸に対しては着目文書の文ベクトルの射影値の２乗和は大きく、比較文書のそれは小さくなるので、着目文書には多く存在し、比較文書には存在しにくい情報が反映される。「数６」の固有値、固有ベクトルは一般に複数求めることができる。ｉ次の固有値、固有ベクトルをλｉ、αｉとすると、ｉ次の固有ベクトルは着目文書Ｄには存在し、比較文書Ｔには存在しない情報を反映するｉ番目の要因を表すとみることができる。そこでｉ次の固有ベクトルαｉを着目文書Ｄのｉ次のトピック差分因子ベクトルと呼ぶ。ブロック１６（トピック因子分析）ではこのトピック差分因子ベクトルを求める。λｉ＝αｉＴＳＤαｉ／αｉＴＳＴαｉなので、λｉはαｉを用いた時の評価基準の値そのものである。
【００２１】
従って、各次のトピック差分因子ベクトルに反映された両文書間の相違の程度は互いに異なるので、相違の程度に応じて各次のトピック差分因子ベクトルに重みを与えておいた方がよい。これは
2004038606.tif 000009
となるようにαｉのノルムを決定することにより可能となる。そうすると、
2004038606.tif 000010
が成り立ち、αｉと着目文書Ｄの各文ベクトルの内積の２乗和はλｉと等しくなる。また、「数６」の場合、固有ベクトルが求められるためには行列ＳＴは正則行列でなければならない。しかし、実際には比較文書の文の数が用語数よりも小さい、特定の用語対が常に共起するような場合にはＳＴは正則行列として求められない。このような場合ＳＴを次式により正則化することにより固有ベクトルを求めることができる。
【００２２】
【数７】
2004038606.tif 000011
但し、β２はパラメータ、Ｉを単位行列である。「数７」を用いる場合には評価基準Ｊ（α）は
【００２３】
【数８】
2004038606.tif 000012
としたことに相当する。
文書セグメントベクトル射影１７では、着目文書の各文ベクトルを各次のトピック差分因子ベクトルへ射影し、その値を求める。着目文書の文ｋの文ベクトルｄｋのｉ次のトピック差分因子ベクトルαｉへの射影値をｙｋｉとすると、これは
【００２４】
【数９】
2004038606.tif 000013
により求められる。しかし、この定義による射影値は長い文ほど大きくなる傾向があるので、文の長さによらないようにするため、‖ｄｋ‖による正規化を行ってもよい。この場合、射影値ｙｋｉは
【００２５】
【数１０】
2004038606.tif 000014
により与えられる。
トピック差分因子の各次毎の文書セグメント特有度算出１８では、ｙｋｉをもとに文ベクトルｄｋのｉ次特有度ｄｉｓｔｉｎｃ（ｄｋ，　ｉ）を求める。ｙｋｉは一般に正もしくは負の値をとり、正規化を行った場合は−１から１の間の値をとるが、その絶対値は、文ｋの内容が着目文書Ｄのそれと近いほど、また比較文書Ｔと異なるほど大きな値をとる。そこで、ｄｉｓｔｉｎｃ（ｄｋ，　ｉ）を
【００２６】
【数１１】
2004038606.tif 000015
または
【００２７】
【数１２】
2004038606.tif 000016
のように定義することができる。このように求められるｉ次特有度はいわばｉ番目の要因のみによる特有さであり、文ｋの特有さを正確に表すには複数の要因による特有度を組み合わせる必要がある。そのため、
【００２８】
【数１３】
2004038606.tif 000017
により文ｋの文書セグメント総合特有度を算出する（ブロック１９）。ここで、Ｌは文特有の算出に用いられるトピック差分因子ベクトルの数であり、適当な値は実験的に決定する必要がある。Ｌの最大値は値が１以上となる固有値の数である。特有文書セグメント選択２０では、求められた各次の特有度、総合特有度をもとに着目文書に特有な文を選択する。これは以下のように行うことができる。最も簡単な方法は総合特有度が一定値以上の文を選択する方法である。また次のような方法も可能である。先ず、特定の次数のトピック差分因子ベクトルに対して，各文を、各文ベクトルとそのトピック差分因子ベクトルとの射影値が正となるグループ，負となるグループに分ける。次いで、それぞれのグループから各次の特有度が一定値以上の文を選択する．これを一定次数Ｌまでのトピック差分因子ベクトルの全てに行い、重複を排除することによって特有文を選択する。どちらの方法を用いても特有な文を選択することができる。
【００２９】
さらに、第１の実施例では以下のようにすることにより、文書セグメントばかりでなく、句、係り受けの関係にある用語群、用語系列パターンなど用語の組み合わせの特有度を評価することができる。例えば、「横浜で行われたサッカーの試合」という表現を例にとると、「サッカーの」は名詞の「試合」を修飾するので「サッカーの試合」は名詞句となる。さらに、「横浜で行われた」は名詞句の「サッカーの試合」を修飾するので、上述の表現全体で名詞句となる。細かくみるとさらに、「横浜で」は動詞句の「行われた」を修飾するので、「横浜で行われた」は係り受けの関係にある用語群となる。また、「××で行われたサッカーの試合」と云う表現が、××に色々な地名が入りつつ何度も現れる場合、「で行われたサッカーの試合」は用語系列のパターンとなる。
【００３０】
ブロック１３では形態素解析に加え、評価の対象となる用語の組合わせを抽出する。句や係り受けの関係にある用語群の場合には、統語解析を実行することにより抽出できる。また、頻出する用語系列パターンの抽出にはすでに色々な方法がすでに考案されており、問題なく用いることができる。ブロック１５ではブロック１６で用いる文書セグメントベクトル以外に、評価の対象となる用語の組合わせに対してベクトルｐ＝（ｐ１，．．，ｐＪ）Ｔを作成する。ｐは、用語の組合わせに含まれる用語に対応する成分に対しては１、他の成分は０となるベクトルである。
ここでベクトルｐの具体的な例を示すと次のようになる。「横浜で行われたサッカーの試合」という表現の場合には、ｐは用語「横浜」、「行われた」、「サッカー」、「試合」に対応する成分のみが１となり、他は０となるベクトルとなる。ブロック１７、１８、１９においてこのようなｐを文ベクトルｄｋの替りに用いることにより、評価対象の用語の組合わせの特有度を求めることができる。従って、ブロック２０において文の場合と同様に特有な用語の組合わせを選択することができる。
【００３１】
第２の実施例として、着目文書の中から特有度の高い用語を選択する方法に付いて説明する。用語については、各文における着目語の頻度と各文の特有度との間の相関を求め、相関値が大きくなる用語を選択する。この相関値をもとに用語の特有度を求める。　図２は用語の特有度を評価する本発明の第２の実施例を示す流れ図である。この発明の方法は、汎用コンピュータ上でこの発明を組み込んだプログラムを走らせることによって実施することができる。図２は、そのようなプログラムを走らせている状態でのコンピュータのフローチャートである。ブロック１１は比較・着目文書入力、ブロック１２は用語検出、ブロック１３は形態素解析、ブロック１４は文書セグメント区分けである。ブロック１５は文書セグメントベクトル作成、ブロック１６はトピック差分因子分析、ブロック２７は文書セグメントベクトル射影、ブロック２８はトピック差分因子の各次毎の用語特有度算出、ブロック２９は用語総合特有度算出、ブロック３０は特有用語選択である。これらのうち、ブロック１１〜１６は図１に示したものと全く同じである。
図１の場合と同じように文を文書セグメントとする例について説明する。文書セグメントベクトル射影２７では、図１の１７における着目文書Ｄの文ベクトルの射影に加え、比較文書Ｔの全文ベクトルの射影も行われる。比較文書Ｔの文ベクトルｔｋのｉ次のトピック差分因子ベクトルαｉへの射影値をｚｋｉとすると、これは
【００３２】
【数１４】
2004038606.tif 000018
もしくは
【００３３】
【数１５】
2004038606.tif 000019
により求められる。
トピック差分因子の各次毎の用語特有度算出では、先ず、各文の射影値と各文における用語頻度との間の相関を求める。着目文書、比較文書における各文ベクトルのｊ番目の用語ｗｊに対応する成分の値と各文ベクトルのｉ次のトピック差分因子ベクトルαｉへの射影値との間の相関係数をｃｏｒｒｅｌ（ｗｊ，　ｉ）とする。文ベクトルｄｋ、ｔｋのｊ番目の成分はｄｋｊ、ｔｋｊ、αｉへの射影値はｙｋｉ、ｚｋｉなので、相関係数は
【００３４】
【数１６】
2004038606.tif 000020
により求められる。用語ｗｊに対して相関係数が高くなるのは、ｄｋもしくはｔｋにおける用語ｗｊに対応する成分の値と文ベクトルのαｉへの射影値との間に比例関係が成り立つときである。即ち、用語ｗｊが現れる時には文のｉ次特有度は大きく、現れない時には小さくなるという場合に相関係数が高くなる。このような場合、用語ｗｊは各文のｉ次特有度を支配する特有な用語と見なすことができる。従って、ｉ次の用語特有度をｄｉｓｔｉｎｃ（ｗｊ，　ｉ）とすると、これは、
【００３５】
【数１７】
2004038606.tif 000021
もしくは
【００３６】
【数１８】
2004038606.tif 000022
により求めることができる（ブロック２８）。
用語総合特有度算出では図１の場合と同様に、複数の要因を組み合わせて各用語に対する総合特有度を求める。用語ｗｊの総合特有度をｄｉｓｔｉｎｃ（ｗｊ）とすると、これは、
【００３７】
【数１９】
2004038606.tif 000023
で求めることができる（ブロック２９）。
特有用語選択３０では、求められた各次の特有度、総合特有度をもとに着目文書に特有な用語を選択する。これは以下のように行うことができる。最も簡単な方法は総合特有度が一定値以上の用語を選択する方法である。また次のような方法も可能である。先ず、特定の次数のトピック差分因子ベクトルに対して，各用語を、各文ベクトルとそのトピック差分因子ベクトルとの射影値と各用語の頻度との相関係数が正となるグループ，負となるグループに分ける。次いで、それぞれのグループから各次の特有度が一定値以上の用語を選択する．これを一定次数Ｌまでのトピック差分因子ベクトルの全てに行い、重複を排除することによって特有用語を選択する。どちらの方法を用いても特有な用語を選択することができる。
【００３８】
さらに、第２の実施例では以下のようにすることにより、文書セグメントばかりでなく、句、係り受けの関係にある用語群、用語系列パターンなど用語の組み合わせの特有度を評価することができる。第１の実施例と同様に、ブロック１３では形態素解析に加え、評価の対象となる用語の組合わせを抽出する。句や係り受けの関係にある用語群の場合には、統語解析を実行することにより抽出できる。また、頻出する用語系列パターンの抽出にはすでに色々な方法がすでに考案されており、問題なく用いることができる。ブロック１５ではブロック１６で用いる文書セグメントベクトルを作成する以外に、各文書セグメントにおいて評価対象の用語の組み合わせが現れる頻度を求める。着目文書Ｄの文ｋにおける頻度をｐＤｋ、比較文書Ｔの文ｋにおける頻度をｐＴｋ、とすると、ブロック２８、２９において、ｄｋｊの替りにｐＤｋ、ｔｋｉの替りにｐＴｋ、を用いることにより、用語ｗｊの替りに評価対象の用語の組み合わせの特有度を求めることができる。その結果、ブロック３０において用語の場合と同様に特有な用語の組合わせを選択することができる。
【００３９】
次に、着目文書の特有性を評価するために、以下のような第２の手段を実施例３として開示する。第２の手段では、文書セグメントのベクトルの生成１５までは第１の手段（実施例１及び実施例２）と共通であるが、その後、着目文書の各文について、着目文書全体との類似度、及び比較文書全体との類似度を求める。図３は文書セグメント、及び用語の特有度を評価する本発明の第３の実施例を示す流れ図である。この発明の方法は、汎用コンピュータ上でこの発明を組み込んだプログラムを走らせることによって実施することができる。図３は、そのようなプログラムを走らせている状態でのコンピュータのフローチャートである。
【００４０】
１１は比較・着目文書入力、ブロック１２は用語検出、ブロック１３は形態素解析、ブロック１４は文書セグメント区分けである。ブロック１５は文書セグメントベクトル作成、ブロック３６は類似度算出、ブロック３７は文書セグメント特有度算出、ブロック３８は用語特有度算出である。ブロック３９は特有文書セグメント・用語選択である。これらのうち、ブロック１１〜１５は図１に示したものと全く同じである。
類似度算出では着目文書、比較文書の各文ベクトルと着目文書全体、比較文書全体との類似度を求める。着目文書の文ベクトルｄｋの着目文書全体との類似度をｓｉｍ（Ｄ，　ｄｋ）、比較文書全体との類似度をｓｉｍ（Ｔ，　ｄｋ）とすると、これらはｄｋと着目文書、比較文書の全文ベクトルとの内積の２乗和をベースに
【００４１】
【数２０】
2004038606.tif 000024
【００４２】
【数２１】
2004038606.tif 000025
のように求めることができる。あるいは、着目文書、比較文書の平均文ベクトルをそれぞれ
2004038606.tif 000026
とすると、以下のように求めることもできる。
【００４３】
【数２２】
2004038606.tif 000027
【００４４】
【数２３】
2004038606.tif 000028
なお、類似度算出では後段の用語特有度算出をするために比較文書の全文ベクトルについても着目文書全体、比較文書全体との類似度を求めておく（ブロック３６）。文書セグメント特有度算出では着目文書の全文ベクトルについて特有度を求める。着目文書の中で重要な文は着目文書全体との類似度が大きくなり、また比較文書とは異なる内容の文は比較文書全体との類似度が小さくなる。そのため、（着目文書全体との類似度）／（比較文書全体との類似度）を用いることにより相違性と重要性の間でバランスのとれた特有度を定義することができる。従がって着目文書の文ｋの特有度ｄｉｓｔｉｎｃ（ｄｋ）は以下のように求めることができる（ブロック３７）。
【００４５】
【数２４】
2004038606.tif 000029
このように求められる文ｋの特有度は、文ｋが着目文書とは類似度が高く、比較文書とは低い場合に大きくなる。なお、文書セグメント特有度算出では次の用語特有度算出に用いるため、比較文書Ｔの文特有度も求めておく。比較文書Ｔの文ｋの特有度はｄｉｓｔｉｎｃ（ｔｋ）により表すこととする。
用語特有度算出では、各文の特有度と各文における用語頻度との間の相関係数から用語特有度を求める。用語ｗｊの特有度をｄｉｓｔｉｎｃ（ｗｊ）とすると、
【００４６】
【数２５】
2004038606.tif 000030
により求めることができる（ブロック３８）。用語ｗｊに対して相関係数が高くなるのは、ｄｋもしくはｔｋにおける用語ｗｊに対応する成分の値と文の特有度との間に比例関係が成り立つときである。即ち、用語ｗｊが現れる時には文の特有度は大きく、現れない時には小さくなるという場合に相関係数が高くなる。このような場合、用語ｗｊは各文の特有度を支配する特有な用語と見なすことができる。
特有文書セグメント３９および特有用語選択４０では、文特有度が一定値以上の文、用語特有度が一定値以上の用語を選択することにより特有な文、用語を得ることができる。
【００４７】
本実施例では以下のようにすることにより、文書セグメントばかりでなく、句、係り受けの関係にある用語群、用語系列パターンなど用語の組み合わせの特有度を評価することができる。ブロック１３では形態素解析に加え、評価の対象となる用語の組合わせを抽出する。句や係り受けの関係にある用語群の場合には、統語解析を実行することにより抽出できる。また、頻出するパターンの抽出にはすでに色々な方法がすでに考案されており、問題なく用いることができる。ブロック１５ではブロック１６で用いる文書セグメントベクトル以外に、評価対象となる用語の組合わせに対してベクトルｐ＝（ｐ１，．．，ｐＪ）Ｔを作成する。ｐは、評価対象となる用語の組合わせに含まれる用語に対応する成分に対しては１、他の成分は０となるベクトルである。次に、ブロック３６、３７においてこのようなｐを文ベクトルｄｋの替りに用いることによりｐと着目文書との類似度ｓｉｍ（Ｄ，　ｐ）、ｐと比較文書との類似度ｓｉｍ（Ｔ，　ｐ）を求める。数２０、２１と同様にこれらは以下のように定義することができる。
【００４８】
【数２６】
2004038606.tif 000031
【００４９】
【数２７】
2004038606.tif 000032
あるいは、数２２、２３と同様に以下のように定義してもよい。
【００５０】
【数２８】
2004038606.tif 000033
【００５１】
【数２９】
2004038606.tif 000034
これらの類似度を用いて評価対象の用語の組合わせの特有度ｄｉｓｔｉｎｃ（ｐ）を以下のように求めることができる。
【００５２】
【数３０】
2004038606.tif 000035
ブロック４０においては特有度が一定値以上の用語の組み合わせを特有な用語の組み合わせとして選択する。
さらに、本実施例では、複数の用語から構成される句や係り受けの関係にある用語群や用語系列パターンの特有度を以下のように求めることもできる。ブロック１５ではブロック１６で用いる文書セグメントベクトルを作成する以外に、各文書セグメントにおいて評価対象の用語の組み合わせが現れる頻度を求める。着目文書Ｄの文ｋにおける頻度をｐＤｋ、比較文書Ｔの文ｋにおける頻度をｐＴｋ、とすると、ブロック３８において、ｄｋｊの替りにｐＤｋ、ｔｋｉの替りにｐＴｋ、を用いることにより、用語ｗｊの替りに評価対象の用語の組み合わせの特有度を求めることができる。ブロック３９においては特有度が一定値以上の用語の組み合わせを特有な用語の組み合わせとして選択する。
【００５３】
【発明の効果】
ここで本発明の効果を説明する為に「数式１３」を用いた実験結果を示す。実験に用いたデータは文書分類用コーパスＲｅｕｔｅｒｓ−２１５７８の最初のカテゴリ“ａｃｑ”から適当な長さを持ち、かつ類似度が高いことという基準で２つの文書を選んだ。これらのｉｄは１８３６と２３７５である。これらの間の余弦類似度は０．９５５であった。文書１８３６は４３文、２３７５は３２文から構成されている。これらは同じ日のニュース記事であるが、より後に発信されたと思われる２３７５を着目文書Ｄとして、１８３６を比較文書Ｔとして、着目文書Ｄから特有文などを抽出することにした。内容的には、これらは米国航空会社ＴＷＡによる米国航空会社ＵＳＡｉｒの買収に関するものであり、Ｄ−１〜Ｄ−４が記事としてのまとめ、Ｄ−５〜Ｄ−２４が買収劇の経緯、Ｄ−２５以降がＴＷＡ社の分析となっており、文書Ｔにない情報はＤ−１〜Ｄ−４、Ｄ−５〜Ｄ−２４の中の幾つかの文、Ｄ−２５以降に多く含まれている。これらの文書の全文を本願明細書の最後に「実験文書データ」として示す。
【００５４】
本発明の実施例１に従い実験を行った結果、特有値の高い文として、Ｄ−１、Ｄ−８、Ｄ−１１、Ｄ−２４、Ｄ−２５、Ｄ−２７、Ｄ−２８、Ｄ−３０の８個の文が選択された。これらは人間の読み比べ実験においても比較文書とは関係が薄くかつ着目文書に特有な文と認められるものであった。
また「数式１９」に従がって特有度の高い単語を選択した結果を以下に示す。特有度の高い１０個の単語に対して、各単語の特有度、着目文書Ｄにおける出現頻度、及び比較文書Ｔにおける出現頻度を示す。
【００５５】
2004038606.tif 000036
これらの結果より、比較文書Ｔでの出現頻度が低くかつ着目文書Ｄでの出現頻度の高い単語が選択できた。
これの応用として次の例が考えられる。先にある記事を読んで内容を把握した場合、その後に入ってきた記事から、先の記事に記載されていない内容のキーワードが抽出出来る。従がって、後から入ってきた記事を詳しく読む必要があるかどうかを判断することが出来る。上記の”ｓｕｃｃｅｅｄ”と”ｃｌｅａｒ”のように着目文書と比較文書における頻度が全く同じとなってしまう２つの用語についても異なる特有度が求められ、どちらがより特有かの判断ができるのが本発明の特長である。
【００５６】
【実験文書データ】
以下に本発明で使用した文書を記載する。
比較文書　Ｔ　（Ｒｅｕｔｅｒ−ｉｄ１８３６）
Ｔｒａｎｓ　Ｗｏｒｌｄ　Ａｉｒｌｉｎｅｓ　Ｉｎｃ　ｃｏｍｐｌｉｃａｔｅｄ　ｔｈｅ　ｂｉｄｄｉｎｇ　ｆｏｒ　Ｐｉｅｄｍｏｎｔ　Ａｖｉａｔｉｏｎ　Ｉｎｃ　ｂｙ　ｏｆｆｅｒｉｎｇ　ｅｉｔｈｅｒ　ｔｏ　ｂｕｙ　Ｐｉｅｄｍｏｎｔ　ｓｕｉｔｏｒ　ＵＳＡｉｒ　Ｇｒｏｕｐ　ｏｒ，　ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅｌｙ，　ｔｏ　ｍｅｒｇｅ　ｗｉｔｈ　Ｐｉｅｄｍｏｎｔ　ａｎｄ　ＵＳＡｉｒ．　Ｐｉｅｄｍｏｎｔ’ｓ　ｂｏａｒｄ　ｗａｓ　ｍｅｅｔｉｎｇ　ｔｏｄａｙ，　ａｎｄ　Ｗａｌｌ　Ｓｔｒｅｅｔ　ｓｐｅｃｕｌａｔｅｄ　ｔｈｅ　ｂｏａｒｄ　ｗａｓ　ｄｉｓｃｕｓｓｉｎｇ　ｏｐｐｏｓｉｎｇ　ｂｉｄｓ　ｆｒｏｍＮｏｒｆｏｌｋ　Ｓｏｕｔｈｅｒｎ　Ｃｏｒｐ　ａｎｄ　ＵＳＡｉｒ．　Ｔｈｅ　ＴＷＡ　ｏｆｆｅｒ　ｗａｓ　ａｎｎｏｕｎｃｅｄ　ｓｈｏｒｔｌｙ　ａｆｔｅｒ　ｔｈｅ　Ｐｉｅｄｍｏｎｔ　ｂｏａｒｄ　ｍｅｅｔｉｎｇ　ｗａｓ　ｓｃｈｅｄｕｌｅｄ　ｔｏ　ｂｅｇｉｎ．　ＴＷＡ　ｏｆｆｅｒｅｄ　ｔｏ　ｂｕｙ　ＵＳＡｉｒ　ｆｏｒ　５２　ｄｌｒｓ　ｃａｓｈ　ｐｅｒ　ｓｈａｒｅ．　Ｉｔ　ａｌｓｏ　ｓａｉｄ　ｉｔ　ｗａｓ　ｔｈｅ　ｌａｒｇｅｓｔ　ｓｈａｒｅｈｏｌｄｅｒ　ｏｆ　ＵＳＡｉｒ　ａｎｄ　ｔｈｒｅａｔｅｎｅｄ　ｔｏ　ｇｏ　ｄｉｒｅｃｔｌｙ　ｔｏ　ＵＳＡｉｒ　ｓｈａｒｅｈｏｌｄｅｒｓ　ｗｉｔｈ　ａｎ　ｏｆｆｅｒ　ｆｏｒ　５１　ｐｃｔ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｓｔｏｃｋ　ａｔ　ａ　ｌｏｗｅｒ　ｐｒｉｃｅ．　ＴＷＡ　ａｌｓｏ　ｓａｉｄ　ｉｔ　ｂｅｌｉｅｖｅｄ　ｉｔｓ　ｏｆｆｅｒ　ｗａｓ　ａ　ｂｅｔｔｅｒ　ｄｅａｌ　ｆｏｒ　ＵＳＡｉｒ　ｓｈａｒｅｈｏｌｄｅｒｓ　ｔｈａｎ　ａｎ　ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｐｉｅｄｍｏｎｔ，　ｂｕｔ　ｉｔ　ｓａｉｄ　ｉｔ　ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅｌｙ　ｗｏｕｌｄ　ｄｉｓｃｕｓｓ　ａ　ｔｈｒｅｅ　ｗａｙ　ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ａｉｒｌｉｎｅｓ．　Ｍａｒｋｅｔ　ｓｏｕｒｃｅｓ　ａｎｄ　ａｎａｌｙｓｔｓ　ｓｐｅｃｕｌａｔｅｄ　ｔｈａｔ　ＴＷＡ　ｃｈａｉｒｍａｎ　Ｃａｒｌ　Ｉｃａｈｎ　ｍａｄｅ　ｔｈｅ　ｏｆｆｅｒ　ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｔｏ　ｐｕｔ　ｈｉｓ　ｏｗｎ　ａｉｒｌｉｎｅ　ｉｎｔｏ　ｔｈｅ　ｔａｋｅｏｖｅｒ　ａｒｅｎａ．　Ｗｅ’ｒｅ　ｊｕｓｔ　ｗｏｎｄｅｒｉｎｇ　ｉｆ　ｈｅ’ｓ　ｎｏｔ　ｊｕｓｔ　ｔｒｙｉｎｇ　ｔｏ　ｇｅｔ　ＴＷＡ　ｉｎｔｏ　ｐｌａｙ．
【００５７】
Ｔｈｅｒｅ’ｓ　ｓｐｅｃｕｌａｔｉｏｎ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｓｔｒｅｅｔ　ｈｅ　ｊｕｓｔ　ｗａｎｔｓ　ｔｏ　ｍｏｖｅ　ｏｎｔｏ　ｓｏｍｔｈｉｎｇ　ｅｌｓｅ，　　ｓａｉｄ　ｏｎｅ　ａｒｂｉｔｒａｇｅｒ．　Ｗｅ　ｔｈｉｎｋ　ＴＷＡ　ｍｉｇｈｔ　ｊｕｓｔ　ｂｅ　ｐｕｔｔｉｎｇ　ｕｐ　ａ　ｔｒｉａｌ　ｂａｌｌｏｏｎ．　Ａｎａｌｙｓｔｓ　ｓａｉｄ　ｔｈｅ　ｏｆｆｅｒ　ｍｕｓｔ　ｂｅ　ｔａｋｅｎ　ｓｅｒｉｏｕｓｌｙ　ｂｙ　ＵＳＡｉｒ，　ｂｕｔ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ａｉｒｌｉｎｅ　ｗｉｌｌ　ｐｒｏｂａｂｌｙ　ｒｅｊｅｃｔ　ｉｔ　ｂｅｃａｕｓｅ　ｔｈｅ　ｐｒｉｃｅ　ｉｓ　ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ　ｌｏｗ　ｃｏｍｐａｒｅｄ　ｔｏ　ｏｔｈｅｒ　ａｉｒｌｉｎｅ　ｄｅａｌｓ．　Ｔｈｅｙ　ａｌｓｏ　ｓａｉｄ　Ｉｃａｈｎ　ｍｕｓｔ　ｐｒｏｖｅ　ｈｉｓｏｆｆｅｒ　ｃｒｅｄｉｂｌｅ　ｂｙ　ｒｅｖｅａｌｉｎｇ　ｆｉｎａｎｃｉｎｇ　ａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔｓ．　Ｔｈｅｙ　ｎｅｅｄ　ｔｏ　ｓｈｏｗ　ｔｈｅｉｒ　ｃｏｍｍｉｔｍｅｎｔ　ａｎｄ　ｔｈｅｉｒ　ａｂｉｌｉｔｙ　ｔｏ　ｆｉｎａｎｃｅ．　Ｉ　ｔｈｉｎｋ　ｉｔ’ｓ　ａ　ｃｒｅｄｉｂｌｅ　ｏｆｆｅｒ，　　ｓａｉｄ　Ｔｉｍｏｔｈｙ　Ｐｅｔｔｅｅ，　ａ　Ｂｅａｒ　Ｓｔｅａｒｎｓ　ａｎａｌｙｓｔ．　Ｉ　ｔｈｉｎｋ　ｉｔ’ｓ　ｃｅｒｔａｉｎｌｙ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｌｏｗ　ｅｎｄ　ｏｆ　ｒｅｌａｔｉｖｅ　ｖａｌｕｅｓ　ｏｆ　ａｉｒｌｉｎｅ　ｄｅａｌｓ，　　ｓａｉｄ　Ｐｅｔｔｅｅ．　Ｐｅｔｔｅｅ　ｅｓｔｉｍａｔｅｄ　５８　ｄｌｒｓ　ｗｏｕｌｄ　ｂｅ　ｉｎ　ａ　ｍｏｒｅ　ｒｅａｓｏｎａｂｌｅ　ｒａｎｇｅ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｏｔｈｅｒ　ａｉｒｌｉｎｅ　ｍｅｒｇｅｒｓ．　ＵＳＡｉｒ　ｓｔｏｃｋ　ｓｏａｒｅｄ　ａｆｔｅｒ　ＴＷＡ　ｍａｄｅ　ｐｕｂｌｉｃ　ｉｔｓ　ｏｆｆｅｒ．
【００５８】
Ａ　ｓｐｏｋｅｓｍａｎ　ｆｏｒ　ＵＳＡｉｒ　ｄｅｃｌｉｎｅｄ　ｃｏｍｍｅｎｔ，　ａｎｄ　ｓａｉｄ　ＵＳＡｉｒ　ｈａｄ　ｎｏｔ　ｃｈａｎｇｅｄ　ｉｔｓ　ｏｆｆｅｒ　ｆｏｒ　Ｐｉｅｄｍｏｎｔ．　ＵＳＡｉｒ　ｏｆｆｅｒｅｄ　ｏｆ　ｂｕｙ　５０　ｐｃｔ　ｏｆ　ｔｈａｔ　ａｉｒｌｉｎｅ’ｓ　ｓｔｏｃｋ　ｆｏｒ　７１　ｄｌｒｓ　ｃａｓｈ　ｐｅｒ　ｓｈａｒｅ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｂａｌａｎｃｅ　ｆｏｒ　７３　ｄｌｒｓ　ｐｅｒ　ｓｈａｒｅ　ｉｎ　ＵＳＡｉｒ　ｓｔｏｃｋ．　ＵＳＡｉｒ　ｃｌｏｓｅｄ　ｕｐ　５−３／８　ａｔ　４９−１／８　ｏｎ　ｖｏｌｕｍｅ　ｏｆ　１．９　ｍｌｎ　ｓｈａｒｅｓ．Ｐｉｅｄｍｏｎｔ，　ｗｈｉｃｈ　ｓｌｉｐｐｅｄ　１／２　ｔｏ　ｃｌｏｓｅ　ａｔ　６９−５／８，　ａｌｓｏ　ｒｅｍａｉｎｅｄ　ｓｉｌｅｎｔ　ｏｎｔｈｅ　ＴＷＡ　ａｃｔｉｏｎ．　Ｐｉｅｄｍｏｎｔ　ｈａｓ　ａｎ　ｏｕｔｓｔａｎｄｉｎｇ　６５　ｄｌｒ　ｃａｓｈ　ｐｅｒ　ｓｈａｒｅ　ｏｆｆｅｒｆｒｏｍ　Ｎｏｒｆｏｌｋ　Ｓｏｕｔｈｅｒｎ　Ｃｏｒｐ．　Ｎｏｒｆｏｌｋ　Ｓｏｕｔｈｅｒｎ　ｄｅｃｌｉｎｅｄ　ｃｏｍｍｅｎｔ，　ｂｕｔ　ｓａｉｄｉｔ　ｓｔｕｃｋ　ｗｉｔｈ　ｉｔｓ　ｏｆｆｅｒ　ｆｏｒ　Ｐｉｅｄｍｏｎｔ．　Ｎｏｒｆｏｌｋ　ｏｗｎｓ　ａｂｏｕｔ　２０　ｐｃｔ　ｏｆ　Ｐｉｅｄｍｏｎｔ　ａｎｄ　ｏｐｅｎｅｄ　ｔｈｅ　ｂｉｄｄｉｎｇ　ｗｈｅｎ　ｉｔ　ｓａｉｄ　ｉｔ　ｗｏｕｌｄ　ｐｒｏｐｏｓｅ　ａ　ｔａｋｅｏｖｅｒ　ｏｆ　Ｐｉｅｄｍｏｎｔ．　Ｓｏｍｅ　ａｎａｌｙｓｔｓ　ｓａｉｄ　Ｉｃａｈｎ　ｍａｙ　ｂｅ　ｔｒｙｉｎｇ　ｔｏ　ａｃｑｕｉｒｅ　ＵＳＡｉｒ　ｔｏ　ｍａｋｅ　ｈｉｓ　ｏｗｎ　ａｉｒｌｉｎｅ　ａ　ｍｏｒｅ　ａｔｔｒａｃｔｉｖｅ　ｔａｋｅｏｖｅｒ　ｔａｒｇｅｔ．　Ｉｃａｈｎ　Ｉ　ｔｈｉｎｋ　ｈａｄ　ｗａｎｔｅｄ　ｔｏ　ｓｅｌｌ　ｈｉｓ　ａｉｒｌｉｎｅ　ａｎｄ　ｔｈｅｒｅ　ｗｅｒｅ　ｎｏ　ｔａｋｅｒｓ．　Ｉ　ｔｈｉｎｋ　ｔｈｅ　ｓｔｒａｔｅｇｙｍｉｇｈｔ　ｈａｖｅ　ｃａｌｌｅｄ　ｆｏｒ　ｍａｋｉｎｇ　ｈｉｓ　ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ　ｍｏｒｅ　ａｔｔｒａｃｔｉｖｅ．
【００５９】
Ｏｎｅ　ｗａｙ　ｔｏ　ａｃｃｏｍｐｌｉｓｈ　ｔｈａｔ　ｓｐｅｃｉｆｉｃ　ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ　ｉｓ　ｔｏ　ｇｏ　ｏｕｔ　ａｎｄ　ａｃｑｕｉｒｅ　ｏｔｈｅｒ　ａｉｒｌｉｎｅｓ，　　ｓａｉｄ　Ａｎｄｒｅｗ　Ｋｉｍ　ｏｆ　Ｅｂｅｒｓｔａｄｔ　Ｆｌｅｍｉｎｇ．　Ｉ　ｄｏｎ’ｔ　ｋｎｏｗ　ｗｈｏｓｅｇｏｉｎｇ　ｔｏ　ｂｕｙ　ｔｈｅｍ，　ｂｕｔ　ａｔ　ｌｅａｓｔ　ｔｈｉｓ　ｗａｙ　ｉｔ　ｂｅｃｏｍｅｓ　ａ　ｍｕｃｈ　ｍｏｒｅ　ｖｉａｂｌｅ　ｐａｃｋａｇｅ，　　ｓａｉｄ　Ｋｉｍ．　Ｂｕｔ　Ｉｃａｈｎ’ｓ　ｆｉｎａｎｃｉｎｇ　ａｂｉｌｉｔｙ　ｆｏｒ　ｓｕｃｈ　ａ　ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｒｅｍａｉｎｓ　ｉｎ　ｄｏｕｂｔ，　ｉｎ　ｐａｒｔ　ｂｅｃａｕｓｅ　ｏｆ　ＴＷＡ’ｓ　ｈｅａｖｙ　ｄｅｂｔ　ｌｏａｄ．　Ｗａｌｌ　ｓｔｒｅｅｔｓｏｕｒｃｅｓ　ｓａｉｄ　ＴＷＡ　ｈａｓ　ｓｏｍｅ　ｃａｓｈ　ｗｉｔｈ　ｗｈｉｃｈ　ｔｏ　ｄｏ　ｔｈｅ　ｏｆｆｅｒ．　Ｔｈｅ　ｓｏｕｒｃｅｓ　ｓａｉｄ　Ｉｃａｈｎ　ｈａｓ　ｎｏｔ　ｌｉｎｅｄ　ｕｐ　ｏｕｔｓｉｄｅ　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ａｄｖｉｓｅｒｓ　ａｎｄ　ｐｌａｎｓ　ｔｏ　ｍａｋｅｈｉｓ　ｏｗｎ　ａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔｓ．　Ｉｃａｈｎ　ｅａｒｌｉｅｒ　ｔｈｉｓ　ｙｅａｒ　ａｂａｎｄｏｎｅｄ　ｐｌａｎｓ　ｔｏ　ｂｕｙ　ＵＳＸ　Ｃｏｒｐ　　　　＜Ｘ＞　ａｎｄ　ｓｔｉｌｌ　ｒｅｔａｉｎｓ　１１　ｐｃｔ　ｏｆ　ｔｈａｔ　ｃｏｍｐａｎｙ’ｓ　ｓｔｏｃｋ．　Ｓｏｍｅ　Ｗａｌｌ　ｓｔｒｅｅｔ　ｓｏｕｒｃｅｓ　ｓａｉｄ　ｔｈｅ　ｆｉｎａｎｃｉｅｒ’ｓ　ＵＳＸ　ｐｌａｎ　ｗａｓ　ｉｍｐａｃｔｅｄ　ｂｙ　ｔｈｅ　ｃｌｏｕｄｈａｎｇｉｎｇ　ｏｖｅｒ　ｈｉｓ　ａｄｖｉｓｅｒ，　Ｄｒｅｘｅｌ　Ｂｕｒｎｈａｍ　Ｌａｍｂｅｒｔ　Ｉｎｃ，　ｂｅｃａｕｓｅ　ｏｆ　Ｗａｌｌ　Ｓｔｒｅｅｔ’ｓ　ｉｎｓｉｄｅｒ　ｔｒａｄｉｎｇ　ｓｃａｎｄａｌ．　Ｉｎｄｕｓｔｒｙ　ｓｏｕｒｃｅｓ　ａｌｓｏ　ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ　ＵＳＡｉｒ　ｍｉｇｈｔ　ｒｅｊｅｃｔ　ｔｈｅ　ＴＷＡ　ｏｆｆｅｒ　ｏｎ　ｐｒｉｃｅ　ａｎｄ　ｆｉｎａｎｃｉｎｇ　ｃｏｎｃｅｒｎｓ．　Ｉｔ’ｓ　ｌｉｔｔｅｒｅｄｗｉｔｈ　ｃｏｎｔｉｎｇｅｎｃｉｅｓ　ａｎｄ　ｉｔ　ｄｏｅｓｎ’ｔ　ｅｖｅｎ　ｈａｖｅ　ａ　ｆｉｎａｎｃｉｎｇ　ａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔ，　　ｓａｉｄ　ｏｎｅ　ｅｘｅｃｕｔｉｖｅ　ａｔ　ａｎｏｔｈｅｒ　ｍａｊｏｒ　ａｉｒｌｉｎｅ．　Ｂｕｔ　ｔｈｅ　ｅｘｅｃｕｔｉｖｅ　ｃｏｎｃｅｄｅｄ　ａｍｅｒｇｅｄ　ＴＷＡ　ＵＳＡｉｒ　ｗｏｕｌｄ　ｂｅ　ａ　ｓｔｒｏｎｇ　ｃｏｎｔｅｎｄｅｒ　ｗｉｔｈ　ＵＳＡｉｒ’ｓ　ｅａｓｔ　ｃｏａｓｔ　ｒｏｕｔｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ａｎｄ　ｐｌａｎｎｅｄ　ｗｅｓｔ　ｃｏａｓｔ　ｐｒｅｓｅｎｃｅ　ｆｒｏｍ　ＰＳＡ．　ＵＳＡｉｒ　ｃｏｕｌｄ　ｆｅｅｄ　ｔｈｅ　ｉｎｔｅｎｒａｔｉｏｎａｌ　ｆｌｉｇｈｔｓ　ｏｆ　ＴＷＡ，　ｗｈｉｃｈ　ｈａｓ　ａ　ｍｉｄｗｅｓｔ　ｐｒｅｓｅｎｃｅ　ｉｎ　ｉｔｓ　Ｓｔ．　Ｌｏｕｉｓ　ｈｕｂ．　Ａｄｄｉｎｇ　Ｐｉｅｄｍｏｎｔ，　ｄｏｍｉｎａｎｔ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｓｏｕｔｈｅａｓｔ，　ｔｏ　ｔｈｅ　ｍｉｘ　ｗｏｕｌｄ　ｄｅｖｅｌｏｐ　ａｎ　ｅｖｅｎ　ｓｔｒｏｎｇｅｒ　ｆｏｒｃｅ．　Ｔｈｅ　ｃｏｍｂｉｎｅｄ　ｅｎｔｉｔｙ　ｗｏｕｌｄ　ａｌｓｏ　ｈａｖｅ　ＴＷＡ’ｓ　ｐａｒｓ　ｒｅｓｅｒｖａｔｉｏｎ　ｓｙｓｔｅｍ．　Ｓｕｃｈ　ａ　ｍｅｒｇｅｒ　ｗｏｕｌｄ　ｂｅ　ｃｏｍｐｌｅｘ　ａｎｄ　ａｎａｌｙｓｔｓ　ｓａｉｄ　ｉｔ　ｗｏｕｌｄ　ｒｅｓｕｌｔ　ｉｎ　ａｎ　ａｉｒｌｉｎｅ　ｉｗｔｈ　ａｎ　１８　ｐｃｔ　ｍａｒｋｅｔ　ｓｈａｒｅ．
【００６０】
着目文書　Ｄ（Ｒｅｕｔｅｒ−ｉｄ２３７５）
Ｄ−１　　Ｃａｒｌ　Ｉｃａｈｎ’ｓ　ｂｏｌｄ　ｔａｋｅｏｖｅｒ　ｂｉｄ　ｆｏｒ　ＵＳＡｉｒ　Ｇｒｏｕｐ　　　　＜Ｕ＞　ｈａｓ　ｃｌｏｕｄｅｄ　ｔｈｅ　ｆａｔｅ　ｏｆ　Ｐｉｅｄｍｏｎｔ　Ａｖｉａｔｉｏｎ　Ｉｎｃ，　ｗｈｉｃｈ　ｗａｓ　ｂｅｉｎｇ　ｃｏｕｒｔｅｄ　ｂｙ　ＵＳＡｉｒ．
Ｄ−２　　Ｙｅｓｔｅｒｄａｙ，　Ｉｃａｈｎ’ｓ　Ｔｒａｎｓｗｏｒｌｄ　Ａｉｒｌｉｎｅｓ　Ｉｎｃ　　　　＜ＴＷＡ＞　ｍａｄｅ　ａ　１．４　ｂｉｌｌｉｏｎ　ｄｌｒ　ｏｆｆｅｒ　ｆｏｒ　ＵＳＡｉｒ　Ｇｒｏｕｐ．
Ｄ−３　　Ｔｈｅ　ｍｏｖｅ　ｃｏｍｐｌｉｃａｔｅｄ　ａ　ＵＳＡｉｒ　ｔａｋｅｏｖｅｒ　ｏｆｆｅｒ　ｆｏｒ　Ｐｉｅｄｍｏｎｔ，　ｗｈｉｃｈ　ｗａｓｂｅｌｉｅｖｅｄ　ｔｏ　ｂｅ　ｃｌｏｓｅ　ｔｏ　ａｃｃｅｐｔｉｎｇ　ｔｈｅ　ｂｉｄ．
Ｄ−４　　Ｔｏｄａｙ，　ＵＳＡｉｒ　ｒｅｊｅｃｔｅｄ　Ｉｃａｈｎ’ｓ　５２　ｄｌｒ　ｐｅｒ　ｓｈａｒｅ　ｏｆｆｅｒ　ａｎｄ　ｓａｉｄ　ｔｈｅ　ｂｉｄ　ｗａｓ　ａ　ｌａｓｔ　ｍｉｎｕｔｅ　ｅｆｆｏｒｔ　ｔｏ　ｉｎｔｅｒｆｅｒｅ　ｉｎ　ｉｔｓ　ｔａｋｅｏｖｅｒ　ｏｆ　Ｐｉｅｄｍｏｎｔ．
Ｄ−５　　Ｉｃａｈｎ　ｗａｓ　ｕｎａｖａｉｌａｂｌｅ　ｆｏｒ　ｃｏｍｍｅｎｔ．
Ｄ−６　　Ｐｉｅｄｍｏｎｔ　ｆｅｌｌ　ｏｎｅ　ｔｏ　６８−５／８　ｏｎ　ｖｏｌｕｍｅ　ｏｆ　９６３，０００．
Ｄ−７　　ＴＷＡ　ｗａｓ　ｏｆｆ　３／８　ｔｏ　３１−１／２．
Ｄ−８　　ＵＳＡｉｒ　ｆｅｌｌ　１−３／８　ｔｏ　４７−３／４　ａｓ　ｄｏｕｂｔ　ｓｐｒｅａｄ　ｉｔ　ｗｏｕｌｄ　ｂｅ　ｔａｋｅｎ　ｏｖｅｒ．
Ｄ−９　　Ａｎａｌｙｓｔｓ　ａｎｄ　ｍａｒｋｅｔ　ｓｏｕｒｃｅｓ　ｖｉｅｗ　ｔｈｅ　ＴＷＡ　ｂｉｄ　ａｓ　ａｎ　ａｔｔｅｍｐｔ　ｔｏ　ｅｉｔｈｅｒ　ｔｒｉｇｇｅｒ　ａ　ｃｏｕｎｔｅｒ　ｏｆｆｅｒ　ｆｒｏｍ　ＵＳＡｉｒ　ｏｒ　ｔｏ　ａｔｔｒａｃｔ　ａ　ｓｕｉｔｏｒ　ｗｈｏ　ｍｉｇｈｔ　ｗａｎｔ　ｂｏｔｈ　ａｉｒｌｉｎｅｓ　ｏｎｃｅ　ｔｈｅｙ　ｍｅｒｇｅｄ．
Ｄ−１０　　Ｔｈｅ　ｎｅｘｔ　ｍｏｖｅ　ｉｓ　ｅｉｔｈｅｒ　Ｉｃａｈｎ　ｓｔａｒｔｓ　ａ　ｔｅｎｄｅｒ　ｏｆｆｅｒ　ｏｒ　Ｐｉｅｄｍｏｎｔ　ａｎｄ　ＵＳＡｉｒ　ａｎｎｏｕｎｃｅ　ａ　ｄｅａｌ，　　ｓｐｅｃｕｌａｔｅｄ　ｏｎｅ　ａｒｂｉｔｒａｇｅｒ．
【００６１】
Ｄ−１１　　Ｓｏｍｅ　ａｒｂｉｔｒａｇｅｒｓ　ｓａｉｄ　ｔｈｅｒｅ　ｉｓ　ｎｏｗ　ｓｏｍｅ　ｒｉｓｋ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｃｕｒｒｅｎｔ　ｐｒｉｃｅ　ｏｆ　Ｐｉｅｄｍｏｎｔ　ｓｉｎｃｅ　ｉｔ　ｉｓ　ｎｏｔ　ｃｌｅａｒ　ｔｈａｔ　ＵＳＡｉｒ’ｓ　ｂｉｄ　ｗｉｌｌ　ｓｕｃｃｅｅｄ．
Ｄ−１２　　Ｐｉｅｄｍｏｎｔ’ｓ　ｌａｒｇｅｓｔ　ｓｈａｒｅｈｏｌｄｅｒ　ａｎｄ　ｏｔｈｅｒ　ｓｕｉｔｏｒ，　Ｎｏｒｆｏｌｋ　Ｓｏｕｔｈｅｒｎ　Ｃｏｒｐ　　　　＜ＮＳＣ＞　ｈａｓ　ｏｆｆｅｒｅｄ　６５　ｄｌｒｓ　ｐｅｒ　ｓｈａｒｅ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｃｏｍｐａｎｙ．
Ｄ−１３　　ＵＳＡｉｒ　ｏｆｆｅｒｅｄ　７１　ｄｌｒｓ　ｃａｓｈ　ｐｅｒ　ｓｈａｒｅ　ｆｏｒ　ｈａｌｆ　ｏｆ　Ｐｉｅｄｍｏｎｔ　ｓｔｏｃｋ，　ａｎｄ　７３　ｄｌｒｓ　ｐｅｒ　ｓｈａｒｅ　ｉｎ　ｓｔｏｃｋ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｂａｌａｎｃｅ．
Ｄ−１４　　Ｓｏｍｅ　ａｒｂｉｔｒａｇｅｒｓ，　ｈｏｗｅｖｅｒ，　ｂｅｌｉｅｖｅ　ｔｈｅ　ｄｅｐｒｅｓｓｅｄ　ｐｒｉｃｅ　ｏｆ　Ｐｉｅｄｍｏｎｔｏｆｆｅｒｓ　ａ　ｂｕｙｉｎｇ　ｏｐｐｏｒｔｕｎｉｔｙ　ｓｉｎｃｅ　ｔｈｅ　ａｉｒｌｉｎｅ　ｉｓ　ｄｅｓｔｉｎｅｄ　ｔｏ　ｂｅ　ａｃｑｕｉｒｅｄ　ｂｙ　ｓｏｍｅｏｎｅ．
Ｄ−１５　　ＵＳＡｉｒ，　ｔｈｅｙ　ｓａｉｄ，　ｉｓ　ｔｈｅ　ｌｅａｓｔ　ｌｉｋｅｌｙ　ｔｏ　ｂｅ　ｂｏｕｇｈｔ．
Ｄ−１６　　　Ｉｃａｈｎ，　ｗｈｏ　ｈａｓ　ｌｏｎｇ　ｔａｌｋｅｄ　ａｂｏｕｔ　ｆｕｒｔｈｅｒ　ｃｏｎｓｏｌｉｄａｔｉｏｎ　ｉｎ　ｔｈｅ　ａｉｒｌｉｎｅ　ｉｎｄｕｓｔｒｙ，　ａｌｓｏ　ｏｆｆｅｒｅｄ　ＵＳＡｉｒ　ｔｈｅ　ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅ　ｏｆ　ａ　ｔｈｒｅｅ　ｗａｙ　ａｉｒｌｉｎｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ，　ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ　ＴＷＡ　ａｎｄ　Ｐｉｅｄｍｏｎｔ．
Ｄ−１７　　Ｂｕｔ　Ｗａｌｌ　Ｓｔｒｅｅｔ　ｈａｓ　ｇｉｖｅｎ　ｌｉｔｔｌｅ　ｃｒｅｄｉｂｉｌｉｔｙ　ｔｏ　Ｉｃａｈｎ’ｓ　ｏｆｆｅｒ，　ｗｈｉｃｈ　ｌａｃｋｅｄ　ｆｉｎａｎｃｉｎｇ　ａｎｄ　ｗａｓ　ｒｉｄｄｌｅｄ　ｗｉｔｈ　ｃｏｎｔｉｎｇｅｎｃｉｅｓ．
Ｄ−１８　　Ｓｔｉｌｌ，　ｈｅ　ｈａｓ　ｓｕｃｃｅｅｄｅｄ　ｉｎ　ｈｏｌｄｉｎｇ　ｕｐ　ａ　ｍｅｒｇｅｒ　ｏｆ　ｔｗｏ　ａｉｒｌｉｎｅｓ　　　ｂｏｔｈ　ｏｆ　ｗｈｉｃｈ　ａｎａｌｙｓｔｓ　ｓａｉｄ　ｗｏｕｌｄ　ｆｉｔ　ｗｅｌｌ　ｗｉｔｈ　ＴＷＡ．
Ｄ−１９　　Ｙｏｕ　ｃａｎ’ｔ　ｄｉｓｃｏｕｎｔ　ｈｉｍ，　　ｓａｉｄ　ｏｎｅ　ａｒｂｉｔｒａｇｅｒ．
Ｄ−２０　　Ａｎａｌｙｓｔｓ，　ｈｏｗｅｖｅｒ，　ｓａｉｄ　Ｉｃａｈｎ　ｗｏｕｌｄ　ｈａｖｅ　ｔｏ　ｐｒｏｖｅ　ｈｅ　ｉｓ　ｓｅｒｉｏｕｓ　ｂｙｆｏｌｌｏｗｉｎｇ　ｔｈｒｏｕｇｈ　ｗｉｔｈ　ｈｉｓ　ｔｈｒｅａｔｓ　ｏｒ　ｍａｋｉｎｇ　ａ　ｎｅｗ　ｏｆｆｅｒ．
【００６２】
Ｄ−２１　　Ｉｎ　ｍａｋｉｎｇ　ｔｈｅ　ｏｆｆｅｒ　ｆｏｒ　ＵＳＡｉｒ，　Ｉｃａｈｎ　ｔｈｒｅａｔｅｎｅｄ　ｔｏ　ｇｏ　ｄｉｒｅｃｔｌｙ　ｔｏ　ｓｈａｒｅｈｏｌｄｅｒｓ　ｆｏｒ　５１　ｐｃｔ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｓｔｏｃｋ　ａｔ　ａ　ｌｏｗｅｒ　ｐｒｉｃｅ　ｉｆ　ＵＳＡｉｒ　ｒｅｊｅｃｔｅｄ　ｈｉｓ　ｏｆｆｅｒ．
Ｄ−２２　　Ｉｔ’ｓ　ｃｌｅａｒ　Ｉｃａｈｎ　ｗａｎｔｓ　ｔｏ　ｓｅｌｌ　ａｎｄ　ｈｅ’ｓ　ｂｌｕｆｆｉｎｇ，　　ｓａｉｄ　ｏｎｅ　ａｒｂｉｔｒａｇｅｒ．
Ｄ−２３　　Ａｎａｌｙｓｔｓ　ｓａｉｄ　ｔｈｅ　５２　ｄｌｒ　ｐｅｒ　ｓｈａｒｅ　ｏｆｆｅｒ　ｗａｓ　ｕｎｄｅｒｐｒｉｃｅｄ　ｂｙ　ａｂｏｕｔ　ｓｉｘ　ｄｌｒｓ　ｐｅｒ　ｓｈａｒｅ．
Ｄ−２４　　Ｓｏｍｅ　ａｎａｌｙｓｔｓ　ｂｅｌｉｅｖｅ　Ｉｃａｈｎ’ｓ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｔｈｒｅｅ　ｗａｙ　ａｉｒｌｉｎｅ　ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ　ｍｉｇｈｔ　ｆａｃｅ　ｉｎｓｕｒｍｏｕｎｔａｂｌｅ　ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ　ｈｕｒｄｌｅｓ，　ｂｕｔ　ｏｔｈｅｒｓ　ｂｅｌｉｅｖｅ　ｉｔ　ｃｏｕｌｄ　ｂｅ　ｃｌｅａｒｅｄ　ｉｆ　ｔｈｅ　ｃｏｍｐａｎｉｅｓ　ａｒｅ　ａｃｑｕｉｒｅｄ　ｓｅｐａｒａｔｅｌｙ．
Ｄ−２５　　ＴＷＡ　ｗｏｕｌｄ　ｈａｖｅ　ｔｏ　ｂｅ　ｔｈｅ　ｓｕｒｖｉｖｉｎｇ　ｃｏｍｐａｎｙ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｄｅａｌ　ｔｏ　ｗｏｒｋ，　　ｓａｉｄ　ｏｎｅ　ａｎａｌｙｓｔ．
Ｄ−２６　　Ａｎａｌｙｓｔｓ　ｓａｉｄ　ｓｕｃｈ　ａ　ｍｅｒｇｅｒ　ｗｏｕｌｄ　ｂｅ　ｃｏｓｔｌｙ　ａｎｄ　ｃｏｍｐｌｉｃａｔｅｄ．
Ｄ−２７　　ＴＷＡ　ｈａｓ　ｔｈｅ　ｂｅｓｔ　ｃｏｓｔ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，　ｓｉｎｃｅ　Ｉｃａｈｎ　ｓｕｃｃｅｅｄｅｄ　ｉｎ　ｗｉｎｎｉｎｇ　ｃｏｎｃｅｓｓｉｏｎｓ　ｆｒｏｍ　ｉｔｓ　ｕｎｉｏｎｓ．
Ｄ−２８　　Ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｏｔｈｅｒ　ｃａｒｒｉｅｒｓ　ｔｏ　ｃｏｍｅ　ｄｏｗｎ　ｔｏ　ＴＷＡ’ｓ　ｗａｇｅ　ｓｃａｌｅ　ｉｎ　ａ　ｍｅｒｇｅｒ，　ＴＷＡ　ｗｏｕｌｄ　ｈａｖｅ　ｔｏ　ｂｅ　ｔｈｅ　ｓｕｒｖｉｖｉｎｇ　ｅｎｔｉｔｙ，　ａｎａｌｙｓｔｓ　ｓａｉｄ．
Ｄ−２９　　Ｓｕｃｈ　ａ　ｍｏｖｅ　ｄｏｅｓ　ｎｏｔ　ｎｅｃｅｓｓａｒｉｌｙ　ｆｒｅｅ　Ｉｃａｈｎ　ｏｆ　ＴＷＡ，　ｔｈｅｙ　ｓａｉｄ．
Ｄ−３０　　Ｔｈｅｙ　ｓａｉｄ　ｈｅ　ｓｈｏｗｅｄ　ｓｋｉｌｌ　ｉｎ　ｒｅｄｕｃｉｎｇ　Ｏｚａｒｋ　Ａｉｒｌｉｎｅｓ’　ｃｏｓｔｓ　ｗｈｅｎ　ｈｅ　ｍｅｒｇｅｄ　ｉｔ　ｉｎｔｏ　ＴＷＡ　ｌａｓｔ　ｙｅａｒ，　ａｎｄ　ｈｅ　ｍｉｇｈｔ　ｂｅ　ａ　ｎｅｃｅｓｓａｒｙ　ｉｎｇｒｅｄｉｅｎｔ　ｆｏｒ　ａ　ｍｅｒｇｅｒ　ｔｏ　ｗｏｒｋ．
Ｄ−３１　　Ｈｏｗｅｖｅｒ，　ｏｔｈｅｒ　ａｎａｌｙｓｔｓ　ｓｐｅｃｕｌａｔｅｄ　ｔｈｅ　ｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓ　ｏｆ　Ｐｉｅｄｍｏｎｔ　ａｎｄＵＳＡｉｒ　ｗｏｕｌｄ　ｎｏｔ　ｔｏｌｅｒａｔｅ　Ｉｃａｈｎ　ａｓ　ｈｅａｄ　ｏｆ　ａ　ｎｅｗ　ｃｏｍｐａｎｙ．
Ｄ−３２　　Ｔｈｅｙ　ｓａｉｄ　ａ　ＵＳＡｉｒ　ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ　ｏｆ　ＴＷＡ　ｍｉｇｈｔ　ｂｅ　ａ　ｗａｙ　ｆｏｒ　ｈｉｍ　ｔｏ　ｅｘｉｔ　ｔｈｅ　ｃｏｍｐａｎｙ　ｉｆ　ＵＳＡｉｒ’ｓ　ａｉｒｌｉｎｅ　ｉｓ　ｔｈｅｎ　ｍｅｒｇｅｄ　ｉｎｔｏ　ＴＷＡ．
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施例を示す図であり、文書が入力された段階から文書セグメントの特有度が決定されるまでの手順を示している。
【図２】本発明の第２の実施例を示す図であり、文書が入力された段階から用語の特有度が決定されるまでの手順を示している。
【図３】本発明の第３の実施例を示す図であり、文書が入力された段階から文書セグメント及び用語の特有度が決定されるまでの手順を示している。
【図４】本発明のブロック図である。
【図５】本発明の着目文書・比較文書の文ベクトルを説明する図である。
【符号の説明】
１１０：文書入力部
１２０：データ処理部
１３０：選択エンジン
１４０：特有文書セグメント・特有用語出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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