(57)【要約】【課題】テキストマイニングによる分析を高度化、効率化、自動化等することのできるテキストマイニング処理装置等を提供することを課題とする。【解決手段】本発明にかかるシステムは、テキストマイニング処理において、集計結果分析の高精度化・効率化・自動化を図る。すなわち、テキストマイニング処理において、分析手順を評価する手法（原文表示、辞書エントリ検索、トレース結果表示など）や、構文構造を利用した分析手法を提供することにより、テキストマイニング分析を高精度化する。また、集計結果の効率化手法（分析画面の一覧手法（マルチウィンドウ化など）や、２−Ｄマップのカテゴリ項目のソート・クラスタリングなど）を提供する。また、分析自動化手法（操作履歴収集、操作自動実行など）や大規模概念管理手法（木構造階層化、中間ノード集計など）を提供する。【選択図】　　　図３
2004078542.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理装置であって、
上記分析対象文書の原文情報と、
当該原文情報に含まれ、かつ、集計の対象となる用語のリストであって、当該用語毎に、用語の型、および／または、上記用語の格納先アドレスへのリンクボタンを対応付けた集計キーリスト情報と、
を出力装置に出力するように制御する原文表示制御手段、
を備えたことを特徴とするテキストマイニング処理装置。
【請求項２】
分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理装置であって、
利用者が入力した検索語と、
当該検索語に基づいて表記辞書情報を検索して抽出した対応する正規形とその表記辞書エントリに関する情報と、
当該検索語に基づいてカテゴリ辞書情報を検索して抽出した対応するカテゴリとそのカテゴリ辞書エントリに関する情報と、
を出力装置に出力するように制御する辞書エントリ検索画面制御手段、
を備えたことを特徴とするテキストマイニング処理装置。
【請求項３】
分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理装置であって、
上記分析対象文書の原文情報と、
当該原文情報に含まれ、かつ、集計の対象となる用語に対して、表記辞書の検索結果、構文解析処理による品詞情報、カテゴリ辞書の検索結果のうち少なくとも一つを含むトレース結果情報と、
を出力装置に出力するように制御する辞書エントリ検索画面制御手段、
を備えたことを特徴とするテキストマイニング処理装置。
【請求項４】
分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理装置であって、
上記分析対象文書の原文情報に対する構文解析の結果に従って、当該原文情報に含まれる名詞と動詞のｎ個の順序付き組み合わせを一つのカテゴリとして上記分析対象文書に対するテキストマイニングの集計処理を行う構文構造分析手段、
を備えたことを特徴とするテキストマイニング処理装置。
【請求項５】
分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理装置であって、
テキストマイニング用の一つの検索ウィンドウによる検索結果から、別の検索ウィンドウを用いてさらに検索条件を絞って検索を行う場合に、これらの関連する検索ウィンドウおよび検索結果表示ウィンドウをマルチウィンドウ化して表示し、いずれかのウィンドウの表示内容が変更されたときにはその変更内容が他のウィンドウにも自動的に反映されるように制御するマルチウィンドウ化手段、
を備えたことを特徴とするテキストマイニング処理装置。
【請求項６】
分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理装置であって、
テキストマイニング結果を表示する２−Ｄマップに対して、列または行に対応する各カテゴリ項目をソートまたはクラスタリングして２−Ｄマップウィンドウを出力装置に出力する２−Ｄマップ表示画面制御手段、
を備えたことを特徴とするテキストマイニング処理装置。
【請求項７】
分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理装置であって、
テキストマイニング時の各操作に対する操作時刻、ユーザ識別子、操作名、操作引数、操作対象、操作結果、操作意図に関するユーザのコメントのうち少なくとも一つに関する操作履歴情報を収集する操作履歴収集手段、
を備えたことを特徴とするテキストマイニング処理装置。
【請求項８】
上記操作履歴収集手段により収集された上記操作履歴情報に基づいて、バッチスクリプトを作成し、当該バッチスクリプトを実行する操作自動実行手段、
を備えたことを特徴とする請求項７に記載のテキストマイニング処理装置。
【請求項９】
分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理装置であって、
テキストマイニング処理に用いるカテゴリ辞書情報に登録された各カテゴリの集計結果を、木構造により階層化して出力装置に出力するカテゴリ階層化手段と、
上記カテゴリ階層化手段により出力された、木構造により階層化されたカテゴリのうち少なくとも一部を選択するカテゴリ選択手段と、
を備えたことを特徴とするテキストマイニング処理装置。
【請求項１０】
上記カテゴリ階層化手段により木構造に階層化された各カテゴリの集計結果について中間ノードを概念項目として扱う場合に、
当該中間ノードの子孫となる各リーフノード概念項目に対応する集計結果を当該中間ノードに対応する集計結果とするか、および／または、
テキストマイニング処理に用いる表記辞書に当該中間ノードに対応する正規形または別表記形が定義されている場合に、当該正規形または当該別表記形を含む上記分析対象文書の集計結果を当該中間ノードに対応する集計結果とする、中間ノード集計手段、
をさらに備えたことを特徴とする請求項９に記載のテキストマイニング処理装置。
【請求項１１】
分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理方法であって、
上記分析対象文書の原文情報と、
当該原文情報に含まれ、かつ、集計の対象となる用語のリストであって、当該用語毎に、用語の型、および／または、上記用語の格納先アドレスへのリンクボタンを対応付けた集計キーリスト情報と、
を出力方法に出力するように制御する原文表示制御ステップ、
を含むことを特徴とするテキストマイニング処理方法。
【請求項１２】
分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理方法であって、
利用者が入力した検索語と、
当該検索語に基づいて表記辞書情報を検索して抽出した対応する正規形とその表記辞書エントリに関する情報と、
当該検索語に基づいてカテゴリ辞書情報を検索して抽出した対応するカテゴリとそのカテゴリ辞書エントリに関する情報と、
を出力方法に出力するように制御する辞書エントリ検索画面制御ステップ、
を含むことを特徴とするテキストマイニング処理方法。
【請求項１３】
分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理方法であって、
上記分析対象文書の原文情報と、
当該原文情報に含まれ、かつ、集計の対象となる用語に対して、表記辞書の検索結果、構文解析処理による品詞情報、カテゴリ辞書の検索結果のうち少なくとも一つを含むトレース結果情報と、
を出力方法に出力するように制御する辞書エントリ検索画面制御ステップ、
を含むことを特徴とするテキストマイニング処理方法。
【請求項１４】
分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理方法であって、
上記分析対象文書の原文情報に対する構文解析の結果に従って、当該原文情報に含まれる名詞と動詞のｎ個の順序付き組み合わせを一つのカテゴリとして上記分析対象文書に対するテキストマイニングの集計処理を行う構文構造分析ステップ、
を含むことを特徴とするテキストマイニング処理方法。
【請求項１５】
分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理方法であって、
テキストマイニング用の一つの検索ウィンドウによる検索結果から、別の検索ウィンドウを用いてさらに検索条件を絞って検索を行う場合に、これらの関連する検索ウィンドウおよび検索結果表示ウィンドウをマルチウィンドウ化して表示し、いずれかのウィンドウの表示内容が変更されたときにはその変更内容が他のウィンドウにも自動的に反映されるように制御するマルチウィンドウ化ステップ、
を含むことを特徴とするテキストマイニング処理方法。
【請求項１６】
分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理方法であって、
テキストマイニング結果を表示する２−Ｄマップに対して、列または行に対応する各カテゴリ項目をソートまたはクラスタリングして２−Ｄマップウィンドウを出力方法に出力する２−Ｄマップ表示画面制御ステップ、
を含むことを特徴とするテキストマイニング処理方法。
【請求項１７】
分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理方法であって、
テキストマイニング時の各操作に対する操作時刻、ユーザ識別子、操作名、操作引数、操作対象、操作結果、操作意図に関するユーザのコメントのうち少なくとも一つに関する操作履歴情報を収集する操作履歴収集ステップ、
を含むことを特徴とするテキストマイニング処理方法。
【請求項１８】
上記操作履歴収集ステップにより収集された上記操作履歴情報に基づいて、バッチスクリプトを作成し、当該バッチスクリプトを実行する操作自動実行ステップ、
を含むことを特徴とする請求項１７に記載のテキストマイニング処理方法。
【請求項１９】
分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理方法であって、
テキストマイニング処理に用いるカテゴリ辞書情報に登録された各カテゴリの集計結果を、木構造により階層化して出力方法に出力するカテゴリ階層化ステップと、
上記カテゴリ階層化ステップにより出力された、木構造により階層化されたカテゴリのうち少なくとも一部を選択するカテゴリ選択ステップと、
を含むことを特徴とするテキストマイニング処理方法。
【請求項２０】
上記カテゴリ階層化ステップにより木構造に階層化された各カテゴリの集計結果について中間ノードを概念項目として扱う場合に、
当該中間ノードの子孫となる各リーフノード概念項目に対応する集計結果を当該中間ノードに対応する集計結果とするか、および／または、
テキストマイニング処理に用いる表記辞書に当該中間ノードに対応する正規形または別表記形が定義されている場合に、当該正規形または当該別表記形を含む上記分析対象文書の集計結果を当該中間ノードに対応する集計結果とする、中間ノード集計ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項１９に記載のテキストマイニング処理方法。
【請求項２１】
分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するプログラムであって、
上記分析対象文書の原文情報と、
当該原文情報に含まれ、かつ、集計の対象となる用語のリストであって、当該用語毎に、用語の型、および／または、上記用語の格納先アドレスへのリンクボタンを対応付けた集計キーリスト情報と、
を出力プログラムに出力するように制御する原文表示制御ステップ、
を含むテキストマイニング処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２２】
分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するプログラムであって、
利用者が入力した検索語と、
当該検索語に基づいて表記辞書情報を検索して抽出した対応する正規形とその表記辞書エントリに関する情報と、
当該検索語に基づいてカテゴリ辞書情報を検索して抽出した対応するカテゴリとそのカテゴリ辞書エントリに関する情報と、
を出力プログラムに出力するように制御する辞書エントリ検索画面制御ステップ、
を含むテキストマイニング処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２３】
分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するプログラムであって、
上記分析対象文書の原文情報と、
当該原文情報に含まれ、かつ、集計の対象となる用語に対して、表記辞書の検索結果、構文解析処理による品詞情報、カテゴリ辞書の検索結果のうち少なくとも一つを含むトレース結果情報と、
を出力プログラムに出力するように制御する辞書エントリ検索画面制御ステップ、
を含むテキストマイニング処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２４】
分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するプログラムであって、
上記分析対象文書の原文情報に対する構文解析の結果に従って、当該原文情報に含まれる名詞と動詞のｎ個の順序付き組み合わせを一つのカテゴリとして上記分析対象文書に対するテキストマイニングの集計処理を行う構文構造分析ステップ、
を含むテキストマイニング処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２５】
分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するプログラムであって、
テキストマイニング用の一つの検索ウィンドウによる検索結果から、別の検索ウィンドウを用いてさらに検索条件を絞って検索を行う場合に、これらの関連する検索ウィンドウおよび検索結果表示ウィンドウをマルチウィンドウ化して表示し、いずれかのウィンドウの表示内容が変更されたときにはその変更内容が他のウィンドウにも自動的に反映されるように制御するマルチウィンドウ化ステップ、
を含むテキストマイニング処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２６】
分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するプログラムであって、
テキストマイニング結果を表示する２−Ｄマップに対して、列または行に対応する各カテゴリ項目をソートまたはクラスタリングして２−Ｄマップウィンドウを出力プログラムに出力する２−Ｄマップ表示画面制御ステップ、
を含むテキストマイニング処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２７】
分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するプログラムであって、
テキストマイニング時の各操作に対する操作時刻、ユーザ識別子、操作名、操作引数、操作対象、操作結果、操作意図に関するユーザのコメントのうち少なくとも一つに関する操作履歴情報を収集する操作履歴収集ステップ、
を含むテキストマイニング処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２８】
上記操作履歴収集ステップにより収集された上記操作履歴情報に基づいて、バッチスクリプトを作成し、当該バッチスクリプトを実行する操作自動実行ステップ、
を含むテキストマイニング処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項２７に記載のプログラム。
【請求項２９】
分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するプログラムであって、
テキストマイニング処理に用いるカテゴリ辞書情報に登録された各カテゴリの集計結果を、木構造により階層化して出力プログラムに出力するカテゴリ階層化ステップと、
上記カテゴリ階層化ステップにより出力された、木構造により階層化されたカテゴリのうち少なくとも一部を選択するカテゴリ選択ステップと、
を含むテキストマイニング処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項３０】
上記カテゴリ階層化ステップにより木構造に階層化された各カテゴリの集計結果について中間ノードを概念項目として扱う場合に、
当該中間ノードの子孫となる各リーフノード概念項目に対応する集計結果を当該中間ノードに対応する集計結果とするか、および／または、
テキストマイニング処理に用いる表記辞書に当該中間ノードに対応する正規形または別表記形が定義されている場合に、当該正規形または当該別表記形を含む上記分析対象文書の集計結果を当該中間ノードに対応する集計結果とする、中間ノード集計ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項２９に記載のプログラム。
【請求項３１】
上記請求項２１から３０のいずれか一つに記載されたプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、テキストマイニング処理装置、テキストマイニング処理方法、プログラム、および、記録媒体に関し、特に、テキストマイニングによる分析を高度化、効率化、自動化等することのできるテキストマイニング処理装置、テキストマイニング処理方法、プログラム、および、記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、論文などの各種の技術文献を蓄積した文献データベースが構築され、インターネットなどを介して広く利用されている。例えば、米国国立バイオテクノロジーセンター（ＮＣＢＩ）が米国国立医学図書館（ＮＬＭ）等の文献データを提供するＰｕｂＭｅｄなどが存在する（インターネット上のＰｕｂＭｅｄのＵＲＬ：　ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｇｏｖ／ｅｎｔｒｅｚ／）。
【０００３】
従来の文献データベースの検索サービスにおいては、検索効率の向上などを図るために、各用語の正規形と表記形との対応を取るための「表記辞書」や、各用語についてカテゴリ分類するための「カテゴリ辞書」などが用いられている。
【０００４】
例えば、既存の表記辞書やカテゴリ辞書を用いたテキストマイニングシステムとして、ＩＢＭ（会社名）のＴＡＫＭＩ（製品名）が存在する（ＩＢＭ東京基礎研究所のテキストマイニング技術紹介のホームページのＵＲＬ：　ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｔｒｌ．ｉｂｍ．ｃｏｍ／ｐｒｏｊｅｃｔｓ／ｓ７７１０／ｔｍ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍ、ＴＡＫＭＩ紹介のホームページのＵＲＬ：　ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｔｒｌ．ｉｂｍ．ｃｏｍ／ｐｒｏｊｅｃｔｓ／ｓ７７１０／ｔｍ／ｔａｋｍｉ／ｔａｋｍｉ．ｈｔｍ）。
【０００５】
また、医学用語のシソーラス検索サービスとして、ＭｅＳＨ（ＭｅｄｉｃａｌＳｕｂｊｅｃｔ　Ｈｅａｄｉｎｇｓ）などが存在する（ＮＬＭのＭｅＳＨのホームページのＵＲＬ：　ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｍｅｓｈ／ｍｅｓｈｈｏｍｅ．ｈｔｍｌ、ＭｅＳＨの概要を解説した論文のホームページのＵＲＬ：　ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｍｅｓｈ／ｐａｔｔｅｒｎｓ．ｈｔｍｌ、ＭｅＳＨ　ＢｒｏｗｓｅｒサービスのホームページのＵＲＬ：　ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｅｎｔｒｅｚ／ｍｅｓｈｂｒｏｗｓｅｒ．ｃｇｉ）。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
ここで、テキストマイニングシステムの概要を図１および図２を参照して説明する。図１は、テキストマイニング処理の概要を示す概念図である。
【０００７】
図１に示すように、本システムにおいて分析対象文書群に含まれる各文書情報に現れる語の文字列から概念への対応をつけるために、以下の手順を実行する。
【０００８】
まず、表記辞書を作成（手作業で作成される）し、英語や日本語などで記載された文書情報の各語に表記辞書を適用する（ステップＳＡ−１）。
【０００９】
そして、部分的に語区切りのついた文書情報に対して、判別ルールに従って専門用語を判別した後（ステップＳＡ−２）、構文解析処理を適用する（ステップＳＡ−３）。ここで、表記辞書の適用と構文解析の実行の順序は任意であり、また、これらを平行して実行してもよい。
【００１０】
そして、カテゴリ辞書を作成（手作業で作成される）し、構文解析結果である文書情報の適切な文構造、および、表記辞書を適用して得られた結果に対してカテゴリ辞書を適用してカテゴライズを行い、カテゴリに対応する用語を集計しインデックスを作成する（ステップＳＡ−４）。
【００１１】
そして、カテゴライズされた概念等の出現頻度などを計算・集計し（ステップＳＡ−５）、文書情報中の単語の登場する頻度などをグラフ化した頻度グラフや、文献発行年月日毎等に頻度などをグラフ化した情報時系列グラフや、図２に示すような２−Ｄマップなどの形式に整形して表示する（ステップＳＡ−６）。そして、利用者は、表示された出現頻度などの情報から手作業・目視で所望の情報を抽出する。
【００１２】
ここで、図２は、図１のステップＳＡ−６において表示される２−Ｄマップの概念を示す概念図である。
２−Ｄマップは、図２に示すように、カテゴリ毎にその出現頻度を２次元表示したマップである。通常、２−Ｄマップの各カラムには、対応する縦方向（列）と横方向（行）の２つのカテゴリに帰属する用語を含む文書の出現頻度と、各行の出現頻度の総和に占める出現頻度の割合とを表示する。そして、通常は、出現頻度の割合（図２のカラムのｙｙｙの値）が高いものについて注目して所望の情報を抽出している。
【００１３】
このように、既存のテキストマイニングシステムでは、エンドユーザが一連の対話的な分析操作を行い、原文に到達する。それぞれの操作の信頼性は原文を処理する手法により異なるが、エンドユーザはその信頼度を直接得る手段を持たない。すなわち、どのような用語がどの文書から抽出されたかを直接的に調べることが困難であった。このため既存のテキストマイニングシステムを用いて有用な情報を抽出するためには経験と習熟を必要とする。そのため、一般ユーザがテキストマイニングシステムを活用する敷居を低くするために、対話的分析操作の信頼度推定に参考になる情報を提供する必要があるが、このようなテキストマイニングシステムは存在していなかった。
【００１４】
また、従来の方法では同じ表記の語は必ず同じカテゴリとして集計されるため、文脈によって意味の変化する語を正確に扱うことができなかった。
【００１５】
また、複数の文書集合や分析軸を単一の画面を切り替えて扱うため、エンドユーザの記憶に頼った分析方法となっていた。
【００１６】
また、２−Ｄマップ分析を行う際にそのカテゴリ要素数が多くなったときに、注目すべきカテゴリ要素を探す作業が困難であった。
【００１７】
また、ユーザが対話的に操作を行うことで分析を進めるため、分析対象や分析の種類が多いときに処理時間が多大にかかっていた。
【００１８】
また、大規模（数千〜数万のカテゴリ等）な概念辞書を利用する場合、一次元のリストを用いて概念項目の一覧や検索を行う方法では対処できなかった。
【００１９】
このように、従来のシステム等は数々の問題点を有しており、その結果、システムの利用者および管理者のいずれにとっても、利便性が悪く、また、利用効率が悪いものであった。
【００２０】
なお、これまで説明した従来の技術および発明が解決しようとする課題は、生物や医学や化学等の自然科学系の文献の文献情報データベース検索システムに限られず、全ての分野の文献情報を検索する全てのシステムにおいて、同様に考えることができる。
【００２１】
本発明は上記問題点に鑑みてなされたもので、テキストマイニングによる分析を高度化、効率化、自動化等することのできる、テキストマイニング処理装置、テキストマイニング処理方法、プログラム、および、記録媒体を提供することを目的としている。
【００２２】
【課題を解決するための手段】
このような目的を達成するため、請求項１に記載のテキストマイニング処理装置は、分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理装置であって、上記分析対象文書の原文情報と、当該原文情報に含まれ、かつ、集計の対象となる用語のリストであって、当該用語毎に、用語の型、および／または、上記用語の格納先アドレスへのリンクボタンを対応付けた集計キーリスト情報とを出力装置に出力するように制御する原文表示制御手段を備えたことを特徴とする。
【００２３】
この装置によれば、分析対象文書の原文情報と、当該原文情報に含まれ、かつ、集計の対象となる用語のリストであって、用語毎に、用語の型、および／または、用語の格納先アドレスへのリンクボタンを対応付けた集計キーリスト情報とを出力装置に出力するので、原文を集計のキーになった語のリストと共に表示することで、エンドユーザは一連の分析操作のうちどの操作でその文献を取得することになったかを容易に把握できるようになる。その結果、経験の少ないユーザでもノイズの原因となる操作を回避し精度の高い分析作業が可能になる。また、原文中に外部データベースへのリンクを張ることによって、エンドユーザは取得した文献が何を主題にしているのかを正確に知ることができる。この情報は検索ノイズを生み出す操作の学習に活用されることにより、分析作業の精度向上につながる。
【００２４】
また、請求項２に記載のテキストマイニング処理装置は、分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理装置であって、利用者が入力した検索語と、当該検索語に基づいて表記辞書情報を検索して抽出した対応する正規形とその表記辞書エントリに関する情報と、当該検索語に基づいてカテゴリ辞書情報を検索して抽出した対応するカテゴリとそのカテゴリ辞書エントリに関する情報とを出力装置に出力するように制御する辞書エントリ検索画面制御手段を備えたことを特徴とする。
【００２５】
この装置によれば、利用者が入力した検索語と、検索語に基づいて表記辞書情報を検索して抽出した対応する正規形とその表記辞書エントリに関する情報と、検索語に基づいてカテゴリ辞書情報を検索して抽出した対応するカテゴリとそのカテゴリ辞書エントリに関する情報とを出力装置に出力するように制御するので、特定の語についての表記辞書およびカテゴリ辞書の適用可能性を検索することによって、目的とするカテゴリに文献を分離するのにふさわしい語を選別することができるようになる。また、語検索を繰り返し行うことで、本来は分離したい多数のカテゴリ項目群に展開される可能性のある語が頻出する辞書ファイルを選別することができる。またそれらのカテゴリ群の精度を推測することができる。さらに、あるカテゴリを特徴付ける既知の用語がわかっている場合、その語に関する辞書エントリの存在を確認することによって、カテゴリの再現率を推測することができる。
【００２６】
また、請求項３に記載のテキストマイニング処理装置は、分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理装置であって、上記分析対象文書の原文情報と、当該原文情報に含まれ、かつ、集計の対象となる用語に対して、表記辞書の検索結果、構文解析処理による品詞情報、カテゴリ辞書の検索結果のうち少なくとも一つを含むトレース結果情報とを出力装置に出力するように制御する辞書エントリ検索画面制御手段を備えたことを特徴とする。
【００２７】
この装置によれば、分析対象文書の原文情報と、原文情報に含まれ、かつ、集計の対象となる用語に対して、表記辞書の検索結果、構文解析処理による品詞情報、カテゴリ辞書の検索結果のうち少なくとも一つを含むトレース結果情報とを出力装置に出力するように制御するので、原文の各要素がどの辞書の項目で正規化されカテゴライズされたかを表示することで、さらに詳細にその文献を取得することになった理由を把握できるようになる。また、どのように連語をまとめたかや構文解析系が付与する正規形など、用語を見ただけでは判断できない適用情報も正確に把握することができる。さらに、これにより無関係と思われる原文を取得した場合にどの用語が原因でそうなったかを特定できるようになる。
【００２８】
また、請求項４に記載のテキストマイニング処理装置は、分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理装置であって、上記分析対象文書の原文情報に対する構文解析の結果に従って、当該原文情報に含まれる名詞と動詞のｎ個の順序付き組み合わせを一つのカテゴリとして上記分析対象文書に対するテキストマイニングの集計処理を行う構文構造分析手段を備えたことを特徴とする。
【００２９】
この装置によれば、分析対象文書の原文情報に対する構文解析の結果に従って、原文情報に含まれる名詞と動詞のｎ個の順序付き組み合わせを一つのカテゴリとして分析対象文書に対するテキストマイニングの集計処理を行うので、ｎ項関係のパターンを集計対象とすることで、用語の種類だけでは判別できなかった文献を切り分けることができ、さらに分析精度を向上させることができる。
【００３０】
また、請求項５に記載のテキストマイニング処理装置は、分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理装置であって、テキストマイニング用の一つの検索ウィンドウによる検索結果から、別の検索ウィンドウを用いてさらに検索条件を絞って検索を行う場合に、これらの関連する検索ウィンドウおよび検索結果表示ウィンドウをマルチウィンドウ化して表示し、いずれかのウィンドウの表示内容が変更されたときにはその変更内容が他のウィンドウにも自動的に反映されるように制御するマルチウィンドウ化手段を備えたことを特徴とする。
【００３１】
この装置によれば、別の検索ウィンドウを用いてさらに検索条件を絞って検索を行う場合に、これらの関連する検索ウィンドウおよび検索結果表示ウィンドウをマルチウィンドウ化して表示し、いずれかのウィンドウの表示内容が変更されたときにはその変更内容が他のウィンドウにも自動的に反映されるように制御するので、任意の作業状態を必要に応じて残すことによって、エンドユーザが分析のために記憶しておく情報の量が減る。これにより分析作業を効率化することができる。また、複数画面を備えた計算機端末の表示領域を有効に使うことができる。
【００３２】
また、請求項６に記載のテキストマイニング処理装置は、分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理装置であって、テキストマイニング結果を表示する２−Ｄマップに対して、列または行に対応する各カテゴリ項目をソートまたはクラスタリングして２−Ｄマップウィンドウを出力装置に出力する２−Ｄマップ表示画面制御手段を備えたことを特徴とする。
【００３３】
この装置によれば、テキストマイニング結果を表示する２−Ｄマップに対して、列または行に対応する各カテゴリ項目をソートして２−Ｄマップウィンドウを出力装置に出力するので、注目すべきカテゴリ項目がオリジナルのカテゴリ定義順に特定位置に固定されるような場合、オリジナル順でソートしておくことでそれらのカテゴリ項目の発見が容易になる。また、注目すべきカテゴリ項目が出現頻度の高いものである場合、高い頻度順でソートしておくことでそれらのカテゴリ項目の発見が容易になる。さらに、注目すべきカテゴリ項目が特定の名前で始まるものである場合、アルファベット順にソートしておくことでそれらのカテゴリ項目の発見が容易になる。
【００３４】
また、この装置によれば、テキストマイニング結果を表示する２−Ｄマップに対して、列または行に対応する各カテゴリ項目をクラスタリングして２−Ｄマップウィンドウを出力装置に出力するので、特徴的なパターンを共通して持つ項目群をクラスタとしてまとめることにより、カテゴリ項目の探索作業の付加が軽減し、分析作業を効率化することができる。
【００３５】
また、請求項７に記載のテキストマイニング処理装置は、分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理装置であって、テキストマイニング時の各操作に対する操作時刻、ユーザ識別子、操作名、操作引数、操作対象、操作結果、操作意図に関するユーザのコメントのうち少なくとも一つに関する操作履歴情報を収集する操作履歴収集手段を備えたことを特徴とする。
【００３６】
この装置によれば、テキストマイニング時の各操作に対する操作時刻、ユーザ識別子、操作名、操作引数、操作対象、操作結果、操作意図に関するユーザのコメントのうち少なくとも一つに関する操作履歴情報を収集するので、操作履歴に基づいて、表記辞書やカテゴリ辞書の登録内容をチェックすることができるようになる。また、後述する操作自動実行処理（バッチ処理）の指示（バッチスクリプト）を作成する際に雛型として用いることで、繁雑に行う分析処理を容易にバッチ処理化することができる。また、操作意図に関するユーザのコメントを格納することにより、作業履歴において対話操作が多数記録された場合でも、ユーザの作業意図等を手掛りにバッチ化する箇所を迅速に探すことができ、バッチスクリプト作成を効率化できる。また、ユーザが後でバッチ化したい箇所にコメントを入れることで、バッチスクリプト作成時にバッチの内容を検討する作業が軽減され、バッチスクリプトの作成を効率化できる。
【００３７】
また、請求項８に記載のテキストマイニング処理装置は、請求項７に記載のテキストマイニング処理装置において、上記操作履歴収集手段により収集された上記操作履歴情報に基づいて、バッチスクリプトを作成し、当該バッチスクリプトを実行する操作自動実行手段を備えたことを特徴とする。
【００３８】
この装置によれば、収集された操作履歴情報に基づいて、バッチスクリプトを作成し、バッチスクリプトを実行するので、一連の操作からなる分析をバッチ処理により繰り返し実行することで、エンドユーザをツール使用に拘束する時間を短縮することができる。また、一定期間毎に行う分析処理を自動的に行うことができるようになる。さらに、システム閑散期に負荷のかかる分析処理を実行することができるようになる。
【００３９】
また、請求項９に記載のテキストマイニング処理装置は、分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理装置であって、テキストマイニング処理に用いるカテゴリ辞書情報に登録された各カテゴリの集計結果を、木構造により階層化して出力装置に出力するカテゴリ階層化手段と、上記カテゴリ階層化手段により出力された、木構造により階層化されたカテゴリのうち少なくとも一部を選択するカテゴリ選択手段とを備えたことを特徴とする。
【００４０】
この装置によれば、テキストマイニング処理に用いるカテゴリ辞書情報に登録された各カテゴリの集計結果を、木構造により階層化して出力装置に出力するので、木構造で階層化し折畳みや展開操作を備えることによってユーザ対話インターフェースを介して画面上に一度に表示する概念項目数を抑制することができる。また、これにより、目的とする概念項目の探索が容易になる。
【００４１】
また、この装置によれば、出力された、木構造により階層化されたカテゴリのうち少なくとも一部を選択するので、対話的なテキストマイニング操作を行う際に、カテゴリを木構造により階層化して表示した画面から利用者が目的の部分カテゴリを選択することができるようになり、最終的な出力だけでなく操作の途中でも階層カテゴリを活用することができるようになる。また、これにより、カテゴリ部分を指定する必要のある対話的なテキストマイニング分析操作を、大規模なカテゴリ構造が対象である場合においても効率的に遂行できるようになる。
【００４２】
また、請求項１０に記載のテキストマイニング処理装置は、請求項９に記載のテキストマイニング処理装置において、上記カテゴリ階層化手段により木構造に階層化された各カテゴリの集計結果について中間ノードを概念項目として扱う場合に、当該中間ノードの子孫となる各リーフノード概念項目に対応する集計結果を当該中間ノードに対応する集計結果とするか、および／または、テキストマイニング処理に用いる表記辞書に当該中間ノードに対応する正規形または別表記形が定義されている場合に、当該正規形または当該別表記形を含む上記分析対象文書の集計結果を当該中間ノードに対応する集計結果とする、中間ノード集計手段を備えたことを特徴とする。
【００４３】
この装置によれば、木構造に階層化された各カテゴリの集計結果について中間ノードを概念項目として扱う場合に、中間ノードの子孫となる各リーフノード概念項目に対応する集計結果を中間ノードに対応する集計結果とするか（第１の集計方法）、および／または、テキストマイニング処理に用いる表記辞書に中間ノードに対応する正規形または別表記形が定義されている場合に、正規形または別表記形を含む分析対象文書の集計結果を中間ノードに対応する集計結果とする（第２の集計方法）。第１の集計方法を用いることにより、中間ノードに正規語が対応しない概念カテゴリ構造であっても処理することができる。また、大規模な概念カテゴリ構造を適切な粒度に分割するなど、自由度の高いカテゴリ構造の設計を可能にする。一方、第２の集計方法を用いることにより、中間ノードに対応する正規語が存在する概念カテゴリ構造である場合、精度よく文書数を集計することができる。また、既存データ構造を用いて作成した概念カテゴリ構造ではこのような場合が多く、それらが活用できる。これらの２つの方法を場合に応じて使い分けること、または、組み合わせて使うことにより、概念カテゴリ構造を作成するコストを下げることができ、大規模カテゴリ概念の利用が容易になる。
【００４４】
また、本発明はテキストマイニング処理方法に関するものであり、請求項１１に記載のテキストマイニング処理方法は、分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理方法であって、上記分析対象文書の原文情報と、当該原文情報に含まれ、かつ、集計の対象となる用語のリストであって、当該用語毎に、用語の型、および／または、上記用語の格納先アドレスへのリンクボタンを対応付けた集計キーリスト情報とを出力方法に出力するように制御する原文表示制御ステップを含むことを特徴とする。
【００４５】
この方法によれば、分析対象文書の原文情報と、当該原文情報に含まれ、かつ、集計の対象となる用語のリストであって、用語毎に、用語の型、および／または、用語の格納先アドレスへのリンクボタンを対応付けた集計キーリスト情報とを出力方法に出力するので、原文を集計のキーになった語のリストと共に表示することで、エンドユーザは一連の分析操作のうちどの操作でその文献を取得することになったかを容易に把握できるようになる。その結果、経験の少ないユーザでもノイズの原因となる操作を回避し精度の高い分析作業が可能になる。また、原文中に外部データベースへのリンクを張ることによって、エンドユーザは取得した文献が何を主題にしているのかを正確に知ることができる。この情報は検索ノイズを生み出す操作の学習に活用されることにより、分析作業の精度向上につながる。
【００４６】
また、請求項１２に記載のテキストマイニング処理方法は、分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理方法であって、利用者が入力した検索語と、当該検索語に基づいて表記辞書情報を検索して抽出した対応する正規形とその表記辞書エントリに関する情報と、当該検索語に基づいてカテゴリ辞書情報を検索して抽出した対応するカテゴリとそのカテゴリ辞書エントリに関する情報とを出力方法に出力するように制御する辞書エントリ検索画面制御ステップを含むことを特徴とする。
【００４７】
この方法によれば、利用者が入力した検索語と、検索語に基づいて表記辞書情報を検索して抽出した対応する正規形とその表記辞書エントリに関する情報と、検索語に基づいてカテゴリ辞書情報を検索して抽出した対応するカテゴリとそのカテゴリ辞書エントリに関する情報とを出力方法に出力するように制御するので、特定の語についての表記辞書およびカテゴリ辞書の適用可能性を検索することによって、目的とするカテゴリに文献を分離するのにふさわしい語を選別することができるようになる。また、語検索を繰り返し行うことで、本来は分離したい多数のカテゴリ項目群に展開される可能性のある語が頻出する辞書ファイルを選別することができる。またそれらのカテゴリ群の精度を推測することができる。さらに、あるカテゴリを特徴付ける既知の用語がわかっている場合、その語に関する辞書エントリの存在を確認することによって、カテゴリの再現率を推測することができる。
【００４８】
また、請求項１３に記載のテキストマイニング処理方法は、分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理方法であって、上記分析対象文書の原文情報と、当該原文情報に含まれ、かつ、集計の対象となる用語に対して、表記辞書の検索結果、構文解析処理による品詞情報、カテゴリ辞書の検索結果のうち少なくとも一つを含むトレース結果情報とを出力方法に出力するように制御する辞書エントリ検索画面制御ステップを含むことを特徴とする。
【００４９】
この方法によれば、分析対象文書の原文情報と、原文情報に含まれ、かつ、集計の対象となる用語に対して、表記辞書の検索結果、構文解析処理による品詞情報、カテゴリ辞書の検索結果のうち少なくとも一つを含むトレース結果情報とを出力方法に出力するように制御するので、原文の各要素がどの辞書の項目で正規化されカテゴライズされたかを表示することで、さらに詳細にその文献を取得することになった理由を把握できるようになる。また、どのように連語をまとめたかや構文解析系が付与する正規形など、用語を見ただけでは判断できない適用情報も正確に把握することができる。さらに、これにより無関係と思われる原文を取得した場合にどの用語が原因でそうなったかを特定できるようになる。
【００５０】
また、請求項１４に記載のテキストマイニング処理方法は、分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理方法であって、上記分析対象文書の原文情報に対する構文解析の結果に従って、当該原文情報に含まれる名詞と動詞のｎ個の順序付き組み合わせを一つのカテゴリとして上記分析対象文書に対するテキストマイニングの集計処理を行う構文構造分析ステップを含むことを特徴とする。
【００５１】
この方法によれば、分析対象文書の原文情報に対する構文解析の結果に従って、原文情報に含まれる名詞と動詞のｎ個の順序付き組み合わせを一つのカテゴリとして分析対象文書に対するテキストマイニングの集計処理を行うので、ｎ項関係のパターンを集計対象とすることで、用語の種類だけでは判別できなかった文献を切り分けることができ、さらに分析精度を向上させることができる。
【００５２】
また、請求項１５に記載のテキストマイニング処理方法は、分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理方法であって、テキストマイニング用の一つの検索ウィンドウによる検索結果から、別の検索ウィンドウを用いてさらに検索条件を絞って検索を行う場合に、これらの関連する検索ウィンドウおよび検索結果表示ウィンドウをマルチウィンドウ化して表示し、いずれかのウィンドウの表示内容が変更されたときにはその変更内容が他のウィンドウにも自動的に反映されるように制御するマルチウィンドウ化ステップを含むことを特徴とする。
【００５３】
この方法によれば、別の検索ウィンドウを用いてさらに検索条件を絞って検索を行う場合に、これらの関連する検索ウィンドウおよび検索結果表示ウィンドウをマルチウィンドウ化して表示し、いずれかのウィンドウの表示内容が変更されたときにはその変更内容が他のウィンドウにも自動的に反映されるように制御するので、任意の作業状態を必要に応じて残すことによって、エンドユーザが分析のために記憶しておく情報の量が減る。これにより分析作業を効率化することができる。また、複数画面を含む計算機端末の表示領域を有効に使うことができる。
【００５４】
また、請求項１６に記載のテキストマイニング処理方法は、分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理方法であって、テキストマイニング結果を表示する２−Ｄマップに対して、列または行に対応する各カテゴリ項目をソートまたはクラスタリングして２−Ｄマップウィンドウを出力方法に出力する２−Ｄマップ表示画面制御ステップを含むことを特徴とする。
【００５５】
この方法によれば、テキストマイニング結果を表示する２−Ｄマップに対して、列または行に対応する各カテゴリ項目をソートして２−Ｄマップウィンドウを出力方法に出力するので、注目すべきカテゴリ項目がオリジナルのカテゴリ定義順に特定位置に固定されるような場合、オリジナル順でソートしておくことでそれらのカテゴリ項目の発見が容易になる。また、注目すべきカテゴリ項目が出現頻度の高いものである場合、高い頻度順でソートしておくことでそれらのカテゴリ項目の発見が容易になる。さらに、注目すべきカテゴリ項目が特定の名前で始まるものである場合、アルファベット順にソートしておくことでそれらのカテゴリ項目の発見が容易になる。
【００５６】
また、この方法によれば、テキストマイニング結果を表示する２−Ｄマップに対して、列または行に対応する各カテゴリ項目をクラスタリングして２−Ｄマップウィンドウを出力方法に出力するので、特徴的なパターンを共通して持つ項目群をクラスタとしてまとめることにより、カテゴリ項目の探索作業の付加が軽減し、分析作業を効率化することができる。
【００５７】
また、請求項１７に記載のテキストマイニング処理方法は、分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理方法であって、テキストマイニング時の各操作に対する操作時刻、ユーザ識別子、操作名、操作引数、操作対象、操作結果、操作意図に関するユーザのコメントのうち少なくとも一つに関する操作履歴情報を収集する操作履歴収集ステップを含むことを特徴とする。
【００５８】
この方法によれば、テキストマイニング時の各操作に対する操作時刻、ユーザ識別子、操作名、操作引数、操作対象、操作結果、操作意図に関するユーザのコメントのうち少なくとも一つに関する操作履歴情報を収集するので、操作履歴に基づいて、表記辞書やカテゴリ辞書の登録内容をチェックすることができるようになる。また、後述する操作自動実行処理（バッチ処理）の指示（バッチスクリプト）を作成する際に雛型として用いることで、繁雑に行う分析処理を容易にバッチ処理化することができる。また、操作意図に関するユーザのコメントを格納することにより、作業履歴において対話操作が多数記録された場合でも、ユーザの作業意図等を手掛りにバッチ化する箇所を迅速に探すことができ、バッチスクリプト作成を効率化できる。また、ユーザが後でバッチ化したい箇所にコメントを入れることで、バッチスクリプト作成時にバッチの内容を検討する作業が軽減され、バッチスクリプトの作成を効率化できる。
【００５９】
また、請求項１８に記載のテキストマイニング処理方法は、請求項１７に記載のテキストマイニング処理方法において、上記操作履歴収集ステップにより収集された上記操作履歴情報に基づいて、バッチスクリプトを作成し、当該バッチスクリプトを実行する操作自動実行ステップを含むことを特徴とする。
【００６０】
この方法によれば、収集された操作履歴情報に基づいて、バッチスクリプトを作成し、バッチスクリプトを実行するので、一連の操作からなる分析をバッチ処理により繰り返し実行することで、エンドユーザをツール使用に拘束する時間を短縮することができる。また、一定期間毎に行う分析処理を自動的に行うことができるようになる。さらに、システム閑散期に負荷のかかる分析処理を実行することができるようになる。
【００６１】
また、請求項１９に記載のテキストマイニング処理方法は、分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するテキストマイニング処理方法であって、テキストマイニング処理に用いるカテゴリ辞書情報に登録された各カテゴリの集計結果を、木構造により階層化して出力方法に出力するカテゴリ階層化ステップと、上記カテゴリ階層化ステップにより出力された、木構造により階層化されたカテゴリのうち少なくとも一部を選択するカテゴリ選択ステップとを含むことを特徴とする。
【００６２】
この方法によれば、テキストマイニング処理に用いるカテゴリ辞書情報に登録された各カテゴリの集計結果を、木構造により階層化して出力方法に出力するので、木構造で階層化し折畳みや展開操作を備えることによってユーザ対話インターフェースを介して画面上に一度に表示する概念項目数を抑制することができる。また、これにより、目的とする概念項目の探索が容易になる。
【００６３】
また、この方法によれば、出力された、木構造により階層化されたカテゴリのうち少なくとも一部を選択するので、対話的なテキストマイニング操作を行う際に、カテゴリを木構造により階層化して表示した画面から利用者が目的の部分カテゴリを選択することができるようになり、最終的な出力だけでなく操作の途中でも階層カテゴリを活用することができるようになる。また、これにより、カテゴリ部分を指定する必要のある対話的なテキストマイニング分析操作を、大規模なカテゴリ構造が対象である場合においても効率的に遂行できるようになる。
【００６４】
また、請求項２０に記載のテキストマイニング処理方法は、請求項１９に記載のテキストマイニング処理方法において、上記カテゴリ階層化ステップにより木構造に階層化された各カテゴリの集計結果について中間ノードを概念項目として扱う場合に、当該中間ノードの子孫となる各リーフノード概念項目に対応する集計結果を当該中間ノードに対応する集計結果とするか、および／または、テキストマイニング処理に用いる表記辞書に当該中間ノードに対応する正規形または別表記形が定義されている場合に、当該正規形または当該別表記形を含む上記分析対象文書の集計結果を当該中間ノードに対応する集計結果とする、中間ノード集計ステップを含むことを特徴とする。
【００６５】
この方法によれば、木構造に階層化された各カテゴリの集計結果について中間ノードを概念項目として扱う場合に、中間ノードの子孫となる各リーフノード概念項目に対応する集計結果を中間ノードに対応する集計結果とするか（第１の集計方法）、および／または、テキストマイニング処理に用いる表記辞書に中間ノードに対応する正規形または別表記形が定義されている場合に、正規形または別表記形を含む分析対象文書の集計結果を中間ノードに対応する集計結果とする（第２の集計方法）。第１の集計方法を用いることにより、中間ノードに正規語が対応しない概念カテゴリ構造であっても処理することができる。また、大規模な概念カテゴリ構造を適切な粒度に分割するなど、自由度の高いカテゴリ構造の設計を可能にする。一方、第２の集計方法を用いることにより、中間ノードに対応する正規語が存在する概念カテゴリ構造である場合、精度よく文書数を集計することができる。また、既存データ構造を用いて作成した概念カテゴリ構造ではこのような場合が多く、それらが活用できる。これらの２つの方法を場合に応じて使い分けること、または、組み合わせて使うことにより、概念カテゴリ構造を作成するコストを下げることができ、大規模カテゴリ概念の利用が容易になる。
【００６６】
また、本発明はプログラムに関するものであり、請求項２１に記載のプログラムは、分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するプログラムであって、上記分析対象文書の原文情報と、当該原文情報に含まれ、かつ、集計の対象となる用語のリストであって、当該用語毎に、用語の型、および／または、上記用語の格納先アドレスへのリンクボタンを対応付けた集計キーリスト情報とを出力プログラムに出力するように制御する原文表示制御ステップを含むテキストマイニング処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００６７】
このプログラムによれば、分析対象文書の原文情報と、当該原文情報に含まれ、かつ、集計の対象となる用語のリストであって、用語毎に、用語の型、および／または、用語の格納先アドレスへのリンクボタンを対応付けた集計キーリスト情報とを出力プログラムに出力するので、原文を集計のキーになった語のリストと共に表示することで、エンドユーザは一連の分析操作のうちどの操作でその文献を取得することになったかを容易に把握できるようになる。その結果、経験の少ないユーザでもノイズの原因となる操作を回避し精度の高い分析作業が可能になる。また、原文中に外部データベースへのリンクを張ることによって、エンドユーザは取得した文献が何を主題にしているのかを正確に知ることができる。この情報は検索ノイズを生み出す操作の学習に活用されることにより、分析作業の精度向上につながる。
【００６８】
また、請求項２２に記載のプログラムは、分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するプログラムであって、利用者が入力した検索語と、当該検索語に基づいて表記辞書情報を検索して抽出した対応する正規形とその表記辞書エントリに関する情報と、当該検索語に基づいてカテゴリ辞書情報を検索して抽出した対応するカテゴリとそのカテゴリ辞書エントリに関する情報とを出力プログラムに出力するように制御する辞書エントリ検索画面制御ステップを含むテキストマイニング処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００６９】
このプログラムによれば、利用者が入力した検索語と、検索語に基づいて表記辞書情報を検索して抽出した対応する正規形とその表記辞書エントリに関する情報と、検索語に基づいてカテゴリ辞書情報を検索して抽出した対応するカテゴリとそのカテゴリ辞書エントリに関する情報とを出力プログラムに出力するように制御するので、特定の語についての表記辞書およびカテゴリ辞書の適用可能性を検索することによって、目的とするカテゴリに文献を分離するのにふさわしい語を選別することができるようになる。また、語検索を繰り返し行うことで、本来は分離したい多数のカテゴリ項目群に展開される可能性のある語が頻出する辞書ファイルを選別することができる。またそれらのカテゴリ群の精度を推測することができる。さらに、あるカテゴリを特徴付ける既知の用語がわかっている場合、その語に関する辞書エントリの存在を確認することによって、カテゴリの再現率を推測することができる。
【００７０】
また、請求項２３に記載のプログラムは、分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するプログラムであって、上記分析対象文書の原文情報と、当該原文情報に含まれ、かつ、集計の対象となる用語に対して、表記辞書の検索結果、構文解析処理による品詞情報、カテゴリ辞書の検索結果のうち少なくとも一つを含むトレース結果情報とを出力プログラムに出力するように制御する辞書エントリ検索画面制御ステップを含むテキストマイニング処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００７１】
このプログラムによれば、分析対象文書の原文情報と、原文情報に含まれ、かつ、集計の対象となる用語に対して、表記辞書の検索結果、構文解析処理による品詞情報、カテゴリ辞書の検索結果のうち少なくとも一つを含むトレース結果情報とを出力プログラムに出力するように制御するので、原文の各要素がどの辞書の項目で正規化されカテゴライズされたかを表示することで、さらに詳細にその文献を取得することになった理由を把握できるようになる。また、どのように連語をまとめたかや構文解析系が付与する正規形など、用語を見ただけでは判断できない適用情報も正確に把握することができる。さらに、これにより無関係と思われる原文を取得した場合にどの用語が原因でそうなったかを特定できるようになる。
【００７２】
また、請求項２４に記載のプログラムは、分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するプログラムであって、上記分析対象文書の原文情報に対する構文解析の結果に従って、当該原文情報に含まれる名詞と動詞のｎ個の順序付き組み合わせを一つのカテゴリとして上記分析対象文書に対するテキストマイニングの集計処理を行う構文構造分析ステップを含むテキストマイニング処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００７３】
このプログラムによれば、分析対象文書の原文情報に対する構文解析の結果に従って、原文情報に含まれる名詞と動詞のｎ個の順序付き組み合わせを一つのカテゴリとして分析対象文書に対するテキストマイニングの集計処理を行うので、ｎ項関係のパターンを集計対象とすることで、用語の種類だけでは判別できなかった文献を切り分けることができ、さらに分析精度を向上させることができる。
【００７４】
また、請求項２５に記載のプログラムは、分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するプログラムであって、テキストマイニング用の一つの検索ウィンドウによる検索結果から、別の検索ウィンドウを用いてさらに検索条件を絞って検索を行う場合に、これらの関連する検索ウィンドウおよび検索結果表示ウィンドウをマルチウィンドウ化して表示し、いずれかのウィンドウの表示内容が変更されたときにはその変更内容が他のウィンドウにも自動的に反映されるように制御するマルチウィンドウ化ステップを含むテキストマイニング処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００７５】
このプログラムによれば、別の検索ウィンドウを用いてさらに検索条件を絞って検索を行う場合に、これらの関連する検索ウィンドウおよび検索結果表示ウィンドウをマルチウィンドウ化して表示し、いずれかのウィンドウの表示内容が変更されたときにはその変更内容が他のウィンドウにも自動的に反映されるように制御するので、任意の作業状態を必要に応じて残すことによって、エンドユーザが分析のために記憶しておく情報の量が減る。これにより分析作業を効率化することができる。また、複数画面を含む計算機端末の表示領域を有効に使うことができる。
【００７６】
また、請求項２６に記載のプログラムは、分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するプログラムであって、テキストマイニング結果を表示する２−Ｄマップに対して、列または行に対応する各カテゴリ項目をソートまたはクラスタリングして２−Ｄマップウィンドウを出力プログラムに出力する２−Ｄマップ表示画面制御ステップを含むテキストマイニング処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００７７】
このプログラムによれば、テキストマイニング結果を表示する２−Ｄマップに対して、列または行に対応する各カテゴリ項目をソートして２−Ｄマップウィンドウを出力プログラムに出力するので、注目すべきカテゴリ項目がオリジナルのカテゴリ定義順に特定位置に固定されるような場合、オリジナル順でソートしておくことでそれらのカテゴリ項目の発見が容易になる。また、注目すべきカテゴリ項目が出現頻度の高いものである場合、高い頻度順でソートしておくことでそれらのカテゴリ項目の発見が容易になる。さらに、注目すべきカテゴリ項目が特定の名前で始まるものである場合、アルファベット順にソートしておくことでそれらのカテゴリ項目の発見が容易になる。
【００７８】
また、このプログラムによれば、テキストマイニング結果を表示する２−Ｄマップに対して、列または行に対応する各カテゴリ項目をクラスタリングして２−Ｄマップウィンドウを出力プログラムに出力するので、特徴的なパターンを共通して持つ項目群をクラスタとしてまとめることにより、カテゴリ項目の探索作業の付加が軽減し、分析作業を効率化することができる。
【００７９】
また、請求項２７に記載のプログラムは、分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するプログラムであって、テキストマイニング時の各操作に対する操作時刻、ユーザ識別子、操作名、操作引数、操作対象、操作結果、操作意図に関するユーザのコメントのうち少なくとも一つに関する操作履歴情報を収集する操作履歴収集ステップを含むテキストマイニング処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００８０】
このプログラムによれば、テキストマイニング時の各操作に対する操作時刻、ユーザ識別子、操作名、操作引数、操作対象、操作結果、操作意図に関するユーザのコメントのうち少なくとも一つに関する操作履歴情報を収集するので、操作履歴に基づいて、表記辞書やカテゴリ辞書の登録内容をチェックすることができるようになる。また、後述する操作自動実行処理（バッチ処理）の指示（バッチスクリプト）を作成する際に雛型として用いることで、繁雑に行う分析処理を容易にバッチ処理化することができる。また、操作意図に関するユーザのコメントを格納することにより、作業履歴において対話操作が多数記録された場合でも、ユーザの作業意図等を手掛りにバッチ化する箇所を迅速に探すことができ、バッチスクリプト作成を効率化できる。また、ユーザが後でバッチ化したい箇所にコメントを入れることで、バッチスクリプト作成時にバッチの内容を検討する作業が軽減され、バッチスクリプトの作成を効率化できる。
【００８１】
また、請求項２８に記載のプログラムは、請求項２７に記載のプログラムにおいて、上記操作履歴収集ステップにより収集された上記操作履歴情報に基づいて、バッチスクリプトを作成し、当該バッチスクリプトを実行する操作自動実行ステップを含むテキストマイニング処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００８２】
このプログラムによれば、収集された操作履歴情報に基づいて、バッチスクリプトを作成し、バッチスクリプトを実行するので、一連の操作からなる分析をバッチ処理により繰り返し実行することで、エンドユーザをツール使用に拘束する時間を短縮することができる。また、一定期間毎に行う分析処理を自動的に行うことができるようになる。さらに、システム閑散期に負荷のかかる分析処理を実行することができるようになる。
【００８３】
また、請求項２９に記載のプログラムは、分析対象文書に登場する各用語の出現頻度を集計するプログラムであって、テキストマイニング処理に用いるカテゴリ辞書情報に登録された各カテゴリの集計結果を、木構造により階層化して出力プログラムに出力するカテゴリ階層化ステップと、上記カテゴリ階層化ステップにより出力された、木構造により階層化されたカテゴリのうち少なくとも一部を選択するカテゴリ選択ステップとを含むテキストマイニング処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００８４】
このプログラムによれば、テキストマイニング処理に用いるカテゴリ辞書情報に登録された各カテゴリの集計結果を、木構造により階層化して出力プログラムに出力するので、木構造で階層化し折畳みや展開操作を備えることによってユーザ対話インターフェースを介して画面上に一度に表示する概念項目数を抑制することができる。また、これにより、目的とする概念項目の探索が容易になる。
【００８５】
また、このプログラムによれば、出力された、木構造により階層化されたカテゴリのうち少なくとも一部を選択するので、対話的なテキストマイニング操作を行う際に、カテゴリを木構造により階層化して表示した画面から利用者が目的の部分カテゴリを選択することができるようになり、最終的な出力だけでなく操作の途中でも階層カテゴリを活用することができるようになる。また、これにより、カテゴリ部分を指定する必要のある対話的なテキストマイニング分析操作を、大規模なカテゴリ構造が対象である場合においても効率的に遂行できるようになる。
【００８６】
また、請求項３０に記載のプログラムは、請求項２９に記載のプログラムにおいて、上記カテゴリ階層化ステップにより木構造に階層化された各カテゴリの集計結果について中間ノードを概念項目として扱う場合に、当該中間ノードの子孫となる各リーフノード概念項目に対応する集計結果を当該中間ノードに対応する集計結果とするか、および／または、テキストマイニング処理に用いる表記辞書に当該中間ノードに対応する正規形または別表記形が定義されている場合に、当該正規形または当該別表記形を含む上記分析対象文書の集計結果を当該中間ノードに対応する集計結果とする、中間ノード集計ステップを含むテキストマイニング処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００８７】
このプログラムによれば、木構造に階層化された各カテゴリの集計結果について中間ノードを概念項目として扱う場合に、中間ノードの子孫となる各リーフノード概念項目に対応する集計結果を中間ノードに対応する集計結果とするか（第１の集計方法）、および／または、テキストマイニング処理に用いる表記辞書に中間ノードに対応する正規形または別表記形が定義されている場合に、正規形または別表記形を含む分析対象文書の集計結果を中間ノードに対応する集計結果とする（第２の集計方法）。第１の集計方法を用いることにより、中間ノードに正規語が対応しない概念カテゴリ構造であっても処理することができる。また、大規模な概念カテゴリ構造を適切な粒度に分割するなど、自由度の高いカテゴリ構造の設計を可能にする。一方、第２の集計方法を用いることにより、中間ノードに対応する正規語が存在する概念カテゴリ構造である場合、精度よく文書数を集計することができる。また、既存データ構造を用いて作成した概念カテゴリ構造ではこのような場合が多く、それらが活用できる。これらの２つのプログラムを場合に応じて使い分けること、または、組み合わせて使うことにより、概念カテゴリ構造を作成するコストを下げることができ、大規模カテゴリ概念の利用が容易になる。
【００８８】
また、本発明は記録媒体に関するものであり、請求項３１に記載の記録媒体は、上記請求項２１から３０のいずれか一つに記載されたプログラムを記録したことを特徴とする。
【００８９】
この記録媒体によれば、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み取らせて実行することによって、請求項２１から３０のいずれか一つに記載されたプログラムをコンピュータを利用して実現することができ、これら各方法と同様の効果を得ることができる。
【００９０】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明にかかるテキストマイニング処理装置、テキストマイニング処理方法、プログラム、および、記録媒体の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
特に、以下の実施の形態においては、本発明を、生物や医学や化学等の自然科学系の文献の文献情報データベース検索システムに適用した例について説明するが、この場合に限られず、全ての分野の文献情報を検索する全てのシステムにおいて、同様に適用することができる。
【００９１】
［本発明の概要］
以下、本発明の概要について説明し、その後、本発明の構成および処理等について詳細に説明する。
本発明は、概略的に、以下の基本的特徴を有する。すなわち、本発明は、図１に示したテキストマイニング処理において、集計結果分析の高精度化・効率化・自動化を図る。すなわち、本発明は、テキストマイニング処理において、分析手順を評価する手法（原文表示、辞書エントリ検索、トレース結果表示など）や、構文構造を利用した分析手法を提供することにより、テキストマイニング分析を高精度化する。また、本発明は、集計結果の効率化手法（分析画面の一覧手法（マルチウィンドウ化など）や、図２に示した２−Ｄマップのカテゴリ項目のソート・クラスタリングなど）を提供する。また、本発明は、分析自動化手法（操作履歴収集、操作自動実行など）や大規模概念管理手法（木構造階層化、中間ノード集計など）を提供する。これらの各手法などについては後述する。
【００９２】
［システム構成］
まず、本システムの構成について説明する。図３は、本発明が適用される本システムの構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。本システムは、概略的に、テキストマイニング処理装置１００と、文献情報や配列情報等に関する外部データベースや各種検索処理等の外部プログラム等を提供する外部システム２００とを、ネットワーク３００を介して通信可能に接続して構成されている。
【００９３】
図３においてネットワーク３００は、テキストマイニング処理装置１００と外部システム２００とを相互に接続する機能を有し、例えば、インターネット等である。
【００９４】
図３において外部システム２００は、ネットワーク３００を介して、テキストマイニング処理装置１００と相互に接続され、利用者に対して文献情報や配列情報等に関する外部データベースや各種検索処理等の外部プログラム等を実行するウェブサイトを提供する機能を有する。
【００９５】
ここで、外部システム２００は、ＷＥＢサーバやＡＳＰサーバ等として構成してもよく、そのハードウェア構成は、一般に市販されるワークステーション、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置およびその付属装置により構成してもよい。また、外部システム２００の各機能は、外部システム２００のハードウェア構成中のＣＰＵ、ディスク装置、メモリ装置、入力装置、出力装置、通信制御装置等およびそれらを制御するプログラム等により実現される。
【００９６】
図３においてテキストマイニング処理装置１００は、概略的に、テキストマイニング処理装置１００の全体を統括的に制御するＣＰＵ等の制御部１０２、通信回線等に接続されるルータ等の通信装置（図示せず）に接続される通信制御インターフェース部１０４、入力装置１１２や出力装置１１４に接続される入出力制御インターフェース部１０８、および、各種のデータベースやテーブルなどを格納する記憶部１０６を備えて構成されており、これら各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。さらに、このテキストマイニング処理装置１００は、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して、ネットワーク３００に通信可能に接続されている。
【００９７】
記憶部１０６に格納される各種のデータベースやテーブル（表記辞書情報ファイル１０６ａ〜バッチスクリプトファイル１０６ｆ）は、固定ディスク装置等のストレージ手段であり、各種処理に用いる各種のプログラムやテーブルやファイルやデータベースやウェブページ用ファイル等を格納する。
【００９８】
これら記憶部１０６の各構成要素のうち、表記辞書情報ファイル１０６ａは、各用語の正規形と別表記形との対応関係を定義する表記辞書情報を格納した表記辞書情報格納手段である。図１７は、表記辞書情報ファイル１０６ａに格納される表記辞書情報の一例を示す図である。この表記辞書情報ファイル１０６ａに格納される表記辞書情報は、図１７に示すように、正規形と別表記形との対応関係を定義している。
【００９９】
また、カテゴリ辞書情報ファイル１０６ｂは、正規形の所属するカテゴリを定義するカテゴリ辞書情報を格納するカテゴリ辞書情報格納手段である。図１８は、カテゴリ辞書情報ファイル１０６ｂに格納されるカテゴリ辞書情報の一例を示す図である。このカテゴリ辞書情報ファイル１０６ｂに格納されるカテゴリ辞書情報は、図１８に示すように、カテゴリと正規形との対応関係、および、カテゴリ構造（図１８ではカテゴリ構造の概念を示しており、実際のファイルにはノード（カテゴリ）毎の親ノードと子ノードの情報等を定義している。）を定義している。
【０１００】
また、分析対象文書ファイル１０６ｃは、解析対象の文書情報の原文情報や、その原文情報に設定されたリンク先のＵＲＬ等のアドレス情報等を格納する文書情報格納手段である。ここでアドレス情報は、原文中の一部分が外部データベースの識別子と解釈できる部分があれば、その外部データベースのハイパーリンク（ＷＷＷリンク）情報等を格納してもよい。
【０１０１】
また、操作履歴情報ファイル１０６ｄは、テキストマイニング時の各操作に対する操作時刻、ユーザ識別子、操作名、操作引数、操作対象、操作結果、操作意図に関するユーザのコメント等に関する操作履歴情報を格納する操作履歴情報格納手段である。
【０１０２】
また、処理結果ファイル１０６ｅは、制御部による各処理の処理結果や中間結果などのワークファイル等を格納する処理結果格納手段である。
【０１０３】
また、バッチスクリプトファイル１０６ｆは、バッチスクリプトに関する情報等を格納するバッチスクリプト情報格納手段である。
【０１０４】
また、図３において、通信制御インターフェース部１０４は、テキストマイニング処理装置１００とネットワーク３００（またはルータ等の通信装置）との間における通信制御を行う。すなわち、通信制御インターフェース部１０４は、他の端末と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。
【０１０５】
また、図３において、入出力制御インターフェース部１０８は、入力装置１１２や出力装置１１４の制御を行う。ここで、出力装置１１４としては、モニタ（家庭用テレビを含む）の他、スピーカを用いることができる（なお、以下においては出力装置１１４をモニタとして記載する場合がある）。また、入力装置１１２としては、キーボード、マウス、および、マイク等を用いることができる。また、モニタも、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現する。
【０１０６】
また、図３において、制御部１０２は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、各種の処理手順等を規定したプログラム、および所要データを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラム等により、種々の処理を実行するための情報処理を行う。制御部１０２は、機能概念的に、分析手順評価部１０２ａ、構文構造分析部１０２ｂ、マルチウィンドウ化部１０２ｃ、２−Ｄマップ表示画面制御部１０２ｄ、操作履歴収集部１０２ｅ、操作自動実行部１０２ｆ、カテゴリ階層化部１０２ｇ、中間ノード集計部１０２ｈ、および、テキストマイニング部１０２ｐを備えて構成されている。
【０１０７】
このうち、分析手順評価部１０２ａは、テキストマイニング部１０２ｐによるテキストマイニング処理の分析手順を評価する分析手順評価手段である。図４に示すように、分析手順評価部１０２ａは、原文表示画面制御部１０２ｉ、辞書エントリ検索画面制御部１０２ｊ、および、トレース結果表示画面制御部１０２ｋを備えて構成される。ここで、原文表示画面制御部１０２ｉは、分析対象文書の原文情報と、当該原文情報に含まれ、かつ、集計の対象となる用語のリストであって、当該用語毎に、用語の型、および／または、用語の格納先アドレスへのリンクボタンを対応付けた集計キーリスト情報とを出力装置に出力するように制御する原文表示制御手段である。また、辞書エントリ検索画面制御部１０２ｊは、利用者が入力した検索語と、当該検索語に基づいて表記辞書情報を検索して抽出した対応する正規形とその表記辞書エントリに関する情報と、当該検索語に基づいてカテゴリ辞書情報を検索して抽出した対応するカテゴリとそのカテゴリ辞書エントリに関する情報とを出力装置に出力するように制御する辞書エントリ検索画面制御手段である。また、トレース結果表示画面制御部１０２ｋは、分析対象文書の原文情報と、当該原文情報に含まれ、かつ、集計の対象となる用語に対して、表記辞書の検索結果、構文解析処理による品詞情報、カテゴリ辞書の検索結果のうち少なくとも一つを含むトレース結果情報とを出力装置に出力するように制御する辞書エントリ検索画面制御手段である。
【０１０８】
また、構文構造分析部１０２ｂは、分析対象文書の原文情報に対する構文解析の結果に従って、当該原文情報に含まれる名詞と動詞のｎ個の順序付き組み合わせを一つのカテゴリとして分析対象文書に対するテキストマイニングの集計処理を行う構文構造分析手段である。
【０１０９】
また、マルチウィンドウ化部１０２ｃは、テキストマイニング用の一つの検索ウィンドウによる検索結果から、別の検索ウィンドウを用いてさらに検索条件を絞って検索を行う場合に、これらの関連する検索ウィンドウおよび検索結果表示ウィンドウをマルチウィンドウ化して表示し、いずれかのウィンドウの表示内容が変更されたときにはその変更内容が他のウィンドウにも自動的に反映されるように制御するマルチウィンドウ化手段である。
【０１１０】
また、２−Ｄマップ表示画面制御部１０２ｄは、テキストマイニング結果を表示する２−Ｄマップに対して、列または行に対応する各カテゴリ項目をソートまたはクラスタリングして２−Ｄマップウィンドウを出力装置に出力する２−Ｄマップ表示画面制御手段である。ここで、２−Ｄマップ表示画面制御部１０２ｄは、図５に示すように、項目ソート部１０２ｍ、および、項目クラスタリング部１０２ｎを備えて構成される。項目ソート部１０２ｍは、テキストマイニング結果を表示する２−Ｄマップに対して、列または行に対応する各カテゴリ項目をソートして２−Ｄマップウィンドウを出力装置に出力する項目ソート手段である。また、項目クラスタリング部１０２ｎは、テキストマイニング結果を表示する２−Ｄマップに対して、列または行に対応する各カテゴリ項目をクラスタリングして２−Ｄマップウィンドウを出力装置に出力する項目クラスタリング手段である。
【０１１１】
また、操作履歴収集部１０２ｅは、テキストマイニング時の各操作に対する操作時刻、ユーザ識別子、操作名、操作引数、操作対象、操作結果、操作意図に関するユーザのコメントのうち少なくとも一つに関する操作履歴情報を収集する操作履歴収集手段である。
【０１１２】
また、操作自動実行部１０２ｆは、操作履歴収集手段により収集された操作履歴情報に基づいて、バッチスクリプトを作成し、当該バッチスクリプトを実行する操作自動実行手段である。
【０１１３】
また、カテゴリ階層化部１０２ｇは、テキストマイニング処理に用いるカテゴリ辞書情報に登録された各カテゴリの集計結果を、木構造により階層化して出力装置に出力するカテゴリ階層化手段である。
【０１１４】
また、中間ノード集計部１０２ｈは、カテゴリ階層化手段により木構造に階層化された各カテゴリの集計結果について中間ノードを概念項目として扱う場合に、当該中間ノードの子孫となる各リーフノード概念項目に対応する集計結果を当該中間ノードに対応する集計結果とするか、および／または、テキストマイニング処理に用いる表記辞書に当該中間ノードに対応する正規形または別表記形が定義されている場合に、当該正規形または当該別表記形を含む上記分析対象文書の集計結果を当該中間ノードに対応する集計結果とする、中間ノード集計手段である。
【０１１５】
また、テキストマイニング部１０２ｐは、例えば上述した図１に示すテキストマイニング処理により情報抽出結果に対して統計・分析処理を実行するテキストマイニング手段である。
なお、これら各部によって行なわれる処理の詳細については、後述する。
【０１１６】
［システムの処理］
次に、このように構成された本実施の形態における本システムの処理の一例について、以下に図３〜図１６を参照して詳細に説明する。
【０１１７】
［原文表示画面制御処理］
次に、原文表示画面制御処理の詳細について図６等を参照して説明する。
テキストマイニング処理装置１００は、原文表示画面制御部１０２ｉの処理により、分析対象文書ファイル１０６ｃに格納された原文情報を、集計処理対象の用語（キー）のリストと共に出力装置１１４に表示する。例えば、カテゴリ辞書情報ファイル１０６ｂに登録されたカテゴリに対応する正規形、または、表記辞書情報ファイル１０６ａに登録されたその正規形に対応する別表記形の出現頻度を集計処理を行う場合には、当該正規形と当該別表記形が処理対象の用語（キー）となる。また、原文表示画面制御部１０２ｉは、原文中のキーが外部データベースの識別子と解釈できる部分があれば、そこにハイパーリンク（ＷＷＷリンク）を張り、一緒に表示する。
【０１１８】
図６は、出力装置１１４に表示される原文表示画面の一例を示す図である。図６に示すように文献毎にひとつの原文表示画面用のウィンドウを用意する。各ウィンドウは、原文情報表示領域ＭＡ−１と集計キーリスト情報表示領域ＭＡ−２などから構成される。ここで、集計キーリスト情報表示領域ＭＡ−２は、用語の型（品詞や用語の属する専門分野等）の表示領域ＭＡ−３と、原文中に現れる用語の表示領域ＭＡ−４と、（必要に応じて）外部データベースへのハイパーリンクボタンＭＡ−５とから成る。集計キーリストの項目は、テキストマイニングシステムが対象テキストをあらかじめテキストマイニング処理（前処理）するときの中間生成物より取得してもよい。
これにて、原文表示画面制御処理が終了する。
【０１１９】
［辞書エントリ検索画面制御処理］
次に、辞書エントリ検索画面制御処理の詳細について図７等を参照して説明する。テキストマイニング処理装置１００は、辞書エントリ検索画面制御部１０２ｊの処理により、利用者が指定した任意の単語や連語を入力とし、以下の手法により、表記辞書情報ファイル１０６ａに格納された表記辞書やカテゴリ辞書情報ファイル１０６ｂに格納されたカテゴリ辞書を検索し、ヒットする辞書エントリを抽出して出力装置１１４に出力する。
【０１２０】
まず、辞書エントリ検索画面制御部１０２ｊは、入力された検索語で表記辞書を検索し、ヒットした正規形の集合を得る。次に入力された検索語と正規形集合の各要素とを用いてカテゴリ辞書を検索し、ヒットしたカテゴリの集合を得る。
【０１２１】
そして、検索結果として、入力した語、その正規形、それが属するカテゴリ、変換に利用した辞書エントリの含まれるファイル／データベース名、その辞書エントリのファイル／データベース内の識別子／位置を出力装置１１４に表示する。
【０１２２】
図７は、出力装置１１４に表示される辞書エントリ検索画面の一例を示す図である。図７に示すように、辞書エントリ検索画面は、検索語入力欄ＭＢ−１、検索指示ボタンＭＢ−２、結果表示領域ＭＢ−３から成る。
【０１２３】
利用者は、検索語入力欄ＭＢ−１に所望の単語や連語を入力した後、検索指示ボタンＭＢ−２をマウスなどの入力装置１１２により選択すると、テキストマイニング処理装置１００は、辞書エントリ検索画面制御部１０２ｊの処理により、結果表示領域ＭＢ−３に検索処理結果を表示する。この例では入力語を表記辞書で検索した結果、正規形ｔ１，ｔ２，ｔ３，．．．　（ｔ２以降は図７では省略している。）がヒットしたことを表している。また、入力語をカテゴリ辞書で検索した結果、カテゴリｃ１，ｃ２，ｃ３，．．．がヒットしたことを示している。また、カテゴリｃ１は、Ｄ２というファイル名のカテゴリ辞書のｅ２という識別子の辞書項目によって入力語にヒットしたことを示している。ここで、カテゴリｃ２，ｃ３についても同様である。また、カテゴリｃ１とｃ３は同一辞書（Ｄ２）に属する辞書項目である。また、正規形ｔ１はＤ１という名前の表記辞書のｅ１という識別子の辞書項目によって入力語にヒットしたことを示している。そして、正規形ｔ１はカテゴリｃ１，ｃ４，ｃ５にそれぞれヒットしたことを示している。以上の結果、入力語を含む文献は少なくともカテゴリｃ１，ｃ２，ｃ３，ｃ４，ｃ５に属することがわかる。
これにて、辞書エントリ検索画面制御処理が終了する。
【０１２４】
［トレース結果表示画面制御処理］
次に、トレース結果表示画面制御処理の詳細について図８等を参照して説明する。テキストマイニング処理装置１００は、トレース結果表示画面制御部１０２ｋの処理により、表記辞書情報ファイル１０６ａに格納された原文情報や利用者が任意に指定した自然言語の英文等の原文情報を入力とし、以下に示す手法により、その原文情報にテキストマイニングの一連の前処理をトレース適用し、入力した原文情報中の各要素がどのようにテキストマイニングシステムに認識されるかを明確化するトレース情報を表示する。
【０１２５】
まず、トレース結果表示画面制御部１０２ｋは、入力された原文情報に表記辞書情報ファイル１０６ａに格納された表記辞書をあてて、連語をまとめて要素構造とする。そして、トレース結果表示画面制御部１０２ｋは、上記結果に専門用語（術語）判別ルールを適用し、連語をまとめ要素構造とする。そして、トレース結果表示画面制御部１０２ｋは、上記結果に既知の構文解析処理系を適用し、要素構造に品詞情報を付与する。そして、トレース結果表示画面制御部１０２ｋは、上記結果にカテゴリ辞書をあてて要素構造にカテゴリ情報を付与する。
【０１２６】
そして、トレース結果表示画面制御部１０２ｋは、トレース結果情報として、各処理の入出力項目を表示する。ここで、トレース結果表示画面制御部１０２ｋは、表記辞書およびカテゴリ辞書について利用した辞書エントリの含まれるファイル／データベース名、その辞書エントリのファイル／データベース内の識別子／位置などのトレース情報を表示してもよい。
【０１２７】
図８は、出力装置１１４に表示されるトレース結果表示画面の一例を示す図である。
トレース結果表示画面は、図８に示すように原文入力欄ＭＣ−１とトレース結果表示領域ＭＣ−２から成る。原文入力欄ＭＣ−１は直接処理対象原文をタイプしても良いし、文献識別子入力欄ＭＣ−３に文献識別子を入力し原文取得ボタンＭＣ−４を押して分析対象文書ファイル１０６ｃから処理対象の原文情報を取得しても良い。そして、利用者がトレースボタンＭＣ−５を選択すると、トレース結果表示領域ＭＣ−２にトレース結果情報が表示される。
【０１２８】
トレース結果表示領域は原文の各要素構造（語）毎に次の情報が繰り返し表示される。図８の例では語１の表記は正規形ｔ１、正規形ｔ２、．．．に正規化されたことを意味する。正規形ｔ１への正規化と品詞Ｎの付与には表記辞書Ｄ１の項目ｅ１が適用されたことを示す。正規形ｔ２には専門用語判別ルールＦが適用されたことを示す。語１に関しては構文解析では品詞付与は行われなかったことを示す。正規形ｔ１はカテゴリｃ１，ｃ４，　．．．に属することを示す。カテゴリｃ１への所属にはカテゴリ辞書Ｄ２の項目ｅ５が適用されたことを示す。カテゴリｃ４への所属にはカテゴリ辞書Ｄ４の項目ｅ６が適用されたことを示す。
これにて、トレース結果表示画面制御処理が終了する。
【０１２９】
［構文構造分析処理］
次に、構文構造分析処理の詳細について図９等を参照して説明する。テキストマイニング処理装置１００は、構文構造分析部１０２ｂの処理により、分析対象文書ファイル１０６ｃに格納された分析対象文書の原文情報に対する構文解析の結果に従って、当該原文情報に含まれる名詞と動詞のｎ個の順序付き組み合わせを一つのカテゴリとして分析対象文書に対するテキストマイニングの集計処理を行う。すなわち、構文構造分析部１０２ｂは、テキストマイニング部１０２ｐが実行した構文解析の結果、一文中に現われる名詞と動詞のｎ個の任意の順序付き組み合わせについて、それぞれをカテゴリとして分析対象文書に対するテキストマイニングの集計処理を行い、２−Ｄマップなどの分析に用いる。
【０１３０】
上記順序付き組み合わせパターンのうち任意の複数パターンを同一カテゴリに属すると見なし、集計・分析を行う。同一カテゴリの見なし方は次の２つの手法のいずれかまたはその組み合わせにより行う。第１は、部分的に順序を考慮しない組み合わせパターンを同一カテゴリとみなす手法である。第２は、任意の組み合わせパターン同士の違いが、同じカテゴリに属する語の違いのみの場合に、それらのパターンを同一カテゴリとみなす手法である。
【０１３１】
図９は、本発明の構文構造分析処理の一例を示す概念図である。図９に示すように、特定の語が特定の順番で現れる文を含む文献を同一カテゴリに属するとしてテキストマイニング分析を行う。図９の例の場合、名詞ｎ１が先頭にあり、動詞ｖ１とカテゴリｃ１に属する名詞が任意の順番で出現するパターンの文を持つ文献を同一カテゴリに集計する。図９に示すパターン表記においては、「＊」は任意の語要素が入ってもよいことを示し、「（表記１｜表記２）」は、表記１または表記２のいずれでもよいことを示し、表記の並びはその順番であることを示す。
これにて、構文構造分析処理が終了する。
【０１３２】
［マルチウィンドウ化処理］
次に、マルチウィンドウ化処理の詳細について図１０等を参照して説明する。テキストマイニング処理装置１００は、マルチウィンドウ化部１０２ｃの処理により、テキストマイニング用の一つの検索ウィンドウによる検索結果から、別の検索ウィンドウを用いてさらに検索条件を絞って検索を行う場合に、これらの関連する検索ウィンドウおよび検索結果表示ウィンドウをマルチウィンドウ化して表示し、いずれかのウィンドウの表示内容が変更されたときにはその変更内容が他のウィンドウにも自動的に反映されるように制御する。すなわち、マルチウィンドウ化部１０２ｃは、テキストマイニング部１０２ｐ等により出力装置１１４に出力される検索ウィンドウ、頻度グラフウィンドウ、２−Ｄマップウィンドウ、時系列グラフウィンドウなどをそれぞれ独立のウィンドウとし、それぞれ複数の実体を持ちつつ、それらの情報に連携が取れるようにする。
【０１３３】
図１０は、出力装置１１４に表示されるマルチウィンドウ化された表示画面の一例を示す図である。図１０は、３つの検索ウィンドウ（ｗ１、ｗ２およびｗ４）と２つの２−Ｄマップウィンドウ（ｗ３およびｗ５）を全て同時に表示する例を示している。検索ウィンドウ（ｗ１）は母集団とする文献集合を保持する。検索ウィンドウ（ｗ２）は、検索ウィンドウ（ｗ１）の集合をさらにキーワードｋｗ１で絞り込んだ文献集合を保持する。２−Ｄマップウィンドウ（ｗ３）は、検索ウィンドウ（ｗ２）の文献集合を対象にした２−Ｄマップ分析結果を表示する。検索ウィンドウ（ｗ４）は、検索ウィンドウ（ｗ１）の集合をさらにキーワードｋｗ２で絞り込んだ文献集合を保持する。２−Ｄマップウィンドウ（ｗ５）は、検索ウィンドウ（ｗ４）の文献集合を対象にした２−Ｄマップ分析結果を表示する。
これにて、マルチウィンドウ化処理が終了する。
【０１３４】
［２−Ｄマップ表示画面制御処理］
次に、２−Ｄマップ表示画面制御処理の詳細について図１１および図１２等を参照して説明する。
【０１３５】
テキストマイニング処理装置１００は、２−Ｄマップ表示画面制御部１０２ｄの処理により、テキストマイニング部１０２ｐによるテキストマイニング結果を表示する２−Ｄマップに対して、列または行に対応する各カテゴリ項目をソートまたはクラスタリングして２−Ｄマップウィンドウを出力装置１１４に出力する。
【０１３６】
たとえば、２−Ｄマップ表示画面制御部１０２ｄは、項目ソート部１０２ｍの処理により、２−Ｄマップの列または行に対応する各カテゴリ項目をオリジナルモード、頻度順モード、または、アルファベット順モード等でソートし表示する。ここで、オリジナルモードの場合は、カテゴリ項目がカテゴリ辞書情報ファイル１０６ｂに格納されたカテゴリ辞書等に定義（格納）されている順番に並び換える。また、頻度順モードの場合は、そのカテゴリ項目に属する列または行の頻度値の総和をそのカテゴリ項目の頻度値とし、頻度値が大きいまたは小さい順にカテゴリ項目を並べ換える。また、アルファベット順モードの場合はカテゴリ項目の名前文字列が辞書順に並ぶように並べ換える。
【０１３７】
ここで、図１１は、出力装置１１４に表示される２−Ｄマップ表示画面の制御（ソート処理）の一例を示す図である。図１１に示すように、２−Ｄマップウィンドウ（ｗ１）は、縦・横共に項目名のアルファベット順にソートした状態を表す。また、２−Ｄマップウィンドウ（ｗ２）は、縦方向は項目名のアルファベット順に、横方向は頻度順にソートした状態を表す。２−Ｄマップウィンドウ（ｗ２）では、横方向の２−Ｄマップ項目ａ，ｂ，ｃ，ｆの列の頻度の合計値がそれぞれ１４，１８，８，１５であるため、値が最大の項目となるｂを最も左に、最小となるｃを最も右になるようにソートされている。また、２−Ｄマップウィンドウ（ｗ３）は縦方向は頻度順に、横方向は項目名のアルファベット順にソートした状態を表す。ここで、２−Ｄマップウィンドウ（ｗ３）では、縦方向の２−Ｄマップ項目ｊ，ｋ，ｐの行の頻度の合計値がそれぞれ２０，１９，１６であるため、ソートしても入れ換えは起きていない。また、２−Ｄマップウィンドウ（ｗ４）は縦・横共に頻度順にソートした状態を表す。
【０１３８】
また、２−Ｄマップ表示画面制御部１０２ｄは、項目クラスタリング部１０２ｎの制御により、２−Ｄマップの列または行のカテゴリ項目を、相手側の軸の項目を要素とするベクトルで特徴付けてクラスタリングする。ここで、項目クラスタリング部１０２ｎは、カテゴリ項目同士の類似度をベクトルの内積等で定義してもよい。また、項目クラスタリング部１０２ｎは、クラスタリングアルゴリズムは既存手法のものを用い、行と列のカテゴリ項目をそれぞれ階層化して表示してもよい。
【０１３９】
また、項目クラスタリング部１０２ｎは、カテゴリ項目はその階層に収まるように並べ変える。ここで、項目クラスタリング部１０２ｎは、次のいずれかの方法またはそれらを組み合わせた方法で並べ換えてもよい。第１の方法は、注目するカテゴリ項目を複数指定し、多数の指定カテゴリ項目が含まれるクラスタが原点（左上）に集まり、指定カテゴリが可能な範囲で原点寄りになるよう、クラスタとカテゴリ要素を並べ換える方法である。第２の方法は、カテゴリ要素を多く含むクラスタが原点（左上）寄りになるよう、クラスタを並べ換える方法である。
【０１４０】
図１２は、出力装置１１４に表示される２−Ｄマップ表示画面の制御（クラスタリング）の一例を示す図である。図１２の例では、列と行それぞれについてクラスタリングした２−Ｄマップを示す。本図では、行については、カテゴリ項目ａａ，ａｂ，ａｃがクラスタｃ１に、ａｄ，ａｅ，ａｆ，ａｇがｃ２に、ａｈ，ａｉがｃ３に、ａｊがｃ４に、ａｋ，ａｌ，ａｍがｃ５に、ａｓがｃ７にそれぞれまとめられることを表している。さらに、本図では、クラスタｃ１，ｃ２はクラスタｃ８に、ｃ３，ｃ４はｃ９に、ｃ５，ｃ６，ｃ７はｃ１０に、ｃ８，ｃ９はｃ１１に、ｃ１０はｃ１２にそれぞれまとめられることを表している。一方、列方向については、カテゴリ項目ｂａ，ｂｂがクラスタｃ２０に、ｂｃ，ｂｄ，ｂｅがｃ２１に、ｂｆ，ｂｇがｃ２２に、ｂｈ，ｂｉがｃ２３に、ｂｊがｃ２４に、ｂｋ，ｂｌがｃ２５に、ｂｍがｃ２６に、ｂｚがｃ２８にそれぞれまとめられることを表している。さらに、本図では、クラスタｃ２０，ｃ２１はクラスタｃ２９に、ｃ２２，ｃ２３はｃ３０に、ｃ２４，ｃ２５，ｃ２６はｃ３１に、ｃ２７，ｃ２８はｃ３２に、ｃ２９，ｃ３０はｃ３３に、ｃ３１，ｃ３２はｃ３４にそれぞれまとめられることを表している。カテゴリ項目は、本図のようにクラスタの木構造を平面で表現できるように並べ換えられる。
【０１４１】
また、項目クラスタリング部１０２ｎは、各項目のクラスタリングを次の手順で行ってもよい。
（１）まず、項目クラスタリング部１０２ｎは、行方向のカテゴリ項目（ａａ〜ａｓ）を次の方法でクラスタリングする。
【０１４２】
（１−１）各カテゴリ項目に特徴ベクトルを定義
項目クラスタリング部１０２ｎは、列方向のカテゴリ項目との共起頻度を要素とするベクトルを行カテゴリ項目の特徴ベクトルとする。例えば、行カテゴリ項目ａａの特徴ベクトルは、（（ａａ，ｂａ），（ａａ，ｂｂ），（ａａ，ｂｃ），．．．，（ａａ，　ｂｚ））と定義する。ここで、（ａａ，ｂａ）は行カテゴリ項目ａａと列カテゴリ項目ｂａの共起頻度（両カテゴリ項目を含む文書の出現頻度）を表すとする。
【０１４３】
（１−２）各カテゴリ項目間の類似度に基きクラスタリングし、並び換えて表示項目クラスタリング部１０２ｎは、任意の２つの行カテゴリ項目間の類似度をそれぞれ上記のように定義された特徴ベクトルの内積として定義し、計算する。類似度の高い行カテゴリ項目同士が集まるように一般のクラスタリングアルゴリズムを適用する。
【０１４４】
（２）つぎに、項目クラスタリング部１０２ｎは、列方向のカテゴリ項目（ｂａ〜ｂｚ）を、上記（１）の方法について行と列を読み換えてクラスタリングする。
これにて、２−Ｄマップ表示画面制御処理が終了する。
【０１４５】
［操作履歴収集処理］
次に、操作履歴収集処理の詳細について図１３を参照して説明する。
テキストマイニング処理装置１００は、操作履歴収集部１０２ｅの処理により、対話的に行ったテキストマイニング操作に関して操作時刻、ユーザ識別子、操作名、操作引数、操作対象、操作結果等の項目を含む操作履歴情報を自動的に操作履歴情報ファイル１０６ｄに記録する。また、操作履歴収集部１０２ｅは、記録項目に加えて操作意図に関するユーザのコメントも記録の対象にしてもよい。ここで、操作意図に関するユーザのコメントは、ユーザが分析ツールにコメント入力操作を指示し、コメントを入力してもよい。また、コメントは、テキストデータ、音声データ、静止画データ、動画データ等のいずれかの形態またはその組み合わせであってよい。そして、操作履歴収集部１０２ｅは、操作履歴情報ファイル１０６ｄに収集された操作履歴情報操作を適宜参照して、操作履歴収集画面を作成し、出力装置１１４に表示することができる。
【０１４６】
図１３は、出力装置１１４に表示される操作履歴収集画面の一例を示す図である。図１３に示すように、操作履歴収集画面には自動バックアップされた作業履歴情報が出力される。本図の例では１行が１つの履歴項目を表しており、各行は７つの列からなっており、それぞれ、履歴項目の参照用識別番号（履歴項目番号）の表示領域ＭＤ−１、操作の行われた時刻の表示領域ＭＤ−２、操作を行なったユーザの識別子の表示領域ＭＤ−３、操作の名称・種類の表示領域ＭＤ−４、操作のパラメタ・引数の表示領域ＭＤ−５、操作対象のデータ・ファイル（識別子等）の表示領域ＭＤ−６、操作結果のデータ（識別子等）の表示領域ＭＤ−７を表す。操作履歴情報の項目の参照用識別番号（履歴項目番号）は本システムが履歴項目を管理するために用いる。
【０１４７】
本図の例では上から下に時間順になるように操作履歴情報が表示されている。以下、順に履歴項目の意味を説明する。
【０１４８】
まず、時刻１６時４４分（履歴項目番号３７０）にユーザＫＮは、ａｌｌ（テキストマイニングシステムの扱う全データ）を引数として「Ｏｐｅｎ　ｄｂ」操作を行い、全てのデータを分析操作において「Ａｒｔｉｃｌｅ　ｓｅｔ　ａｌｌ」として使用できるようにした。
【０１４９】
そして、時刻１６時４５分（履歴項目番号３７１）に１９９０年から２００２年までのデータを対象にするという検索操作の履歴をロードし、結果として「Ａｒｔｉｃｌｅ　ｓｅｔ　１２８（ここで１２８はテキストマイニングシステムが文書集合を管理するときの識別番号。）」を生成した。
【０１５０】
そして、時刻１６時４６分（履歴項目番号３７２）に文書集合１２８を対象に「Ｐｒｏｔｅｉｎ　Ａ」で検索し、結果として「Ａｒｔｉｃｌｅ　ｓｅｔ　１２９」を生成した。
【０１５１】
そして、時刻１６時４７分（履歴項目番号３７３）に頻度グラフウィンドウにおいてカテゴリツリーのルート直下にある「Ｃａｔｅｇｏｒｙ　Ｍ」を選択し、Ｍにカーソルを移動した。
【０１５２】
そして、時刻１６時５１分（履歴項目番号３７４）に頻度グラフウィンドウにおいてＣａｔｅｇｏｒｙ　Ｍを対象に展開操作を行い、木構造上Ｍの直下の子供のカテゴリ項目を表示した。
【０１５３】
そして、時刻１６時５１分（履歴項目番号３７５）に頻度グラフウィンドウにおいてＭの子のひとつであるＣａｔｅｇｏｒｙ　Ｍ／Ｄを選択し、Ｄにカーソルを移動した。
【０１５４】
そして、時刻１６時５２分（履歴項目番号３７６）に頻度グラフウィンドウにおいて文献集合１２９を対象にカテゴリＤとその子に関して頻度グラフ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　ｇｒａｐｈ　３７）を生成し表示した。
【０１５５】
そして、時刻１６時５３分（履歴項目番号３７７）に２−Ｄマップウィンドウにおいて、カテゴリＤの子と、カテゴリ「Ｐ／Ｄ／Ａ（ここでカテゴリＡはＤの子、ＤはＰの子でＭ／Ｄとは異なる、Ｐはルートの子とする。）」の子をそれぞれ縦横の軸とする２−Ｄマップを、文献集合１２９を引数として生成した（２−Ｄｍａｐ　５１）。ここで５１はテキストマイニングシステムが２−Ｄマップを管理するときの識別番号を意味する。
【０１５６】
そして、時刻１７時１５分（履歴項目番号３７８）から時刻１７時３６分（履歴項目番号３８３）までは上記履歴項目番号３７２−３７７と類似の作業を行った。ただし履歴項目番号３７８の検索操作では「Ｐｒｏｔｅｉｎ　Ｂ（Ａではない）」を検索キーとした。
【０１５７】
そして、時刻１８時０５分（履歴項目番号３８４）にユーザＫＮは「２−Ｄ　ｍａｐ　５２」を表示している２−Ｄマップウィンドウにおいて、テキストデータによるコメント入力操作を選択した。これにより、「２−Ｄ　ｍａｐ　５２」に関するユーザの分析意図や結論等が履歴項目の操作引数として記録された。
【０１５８】
そして、時刻１８時０６分（履歴項目番号３８５）に「２−Ｄ　ｍａｐ　５２」を表示する２−Ｄマップウィンドウにおいて、カテゴリＤの２２番目のカテゴリ項目とカテゴリＡの３番目のカテゴリ項目の交差するセルを選択し、文献集合１３０中それらのカテゴリ項目を共起する文献の集合を生成し、「Ａｒｔｉｃｌｅ　ｓｅｔ　１３１」とした。
これにて、操作履歴収集処理が終了する。
【０１５９】
［操作自動実行処理］
次に、操作自動実行処理の詳細について図１４を参照して説明する。図１４は、操作自動実行処理の一例を示す概念図である。
【０１６０】
テキストマイニング処理装置１００は、操作自動実行部１０２ｆの処理により、操作履歴情報ファイル１０６ｄに収集された操作履歴情報に基づいて、バッチスクリプトを作成し、当該バッチスクリプトを実行する。すなわち、テキストマイニング処理装置１００は、テキストマイニングツールの任意の対話的な操作の連続を、次の３つの方法のいずれかまたはその組合せの方法によりバッチ実行できるようにする。
【０１６１】
第１の方法は、テキストマイニングシステムの各機能を既存のプログラミング言語のライブラリとして呼び出せるようにし、そのプログラミング言語を使用してバッチ処理を記述し実行する（実行はＪＡＶＡなどのストアードプロシージャとしてもよい）方法である。
【０１６２】
第２の方法は、テキストマイニングシステムを集計処理サーバと対話操作クライアントに分離した設計とし、クライアントの代わりに定められた通信プロトコロルを実行するモジュールによりバッチ処理を記述し実行する方法である。
【０１６３】
第３の方法は、専用のバッチ用スクリプト言語の解釈系をテキストマイニングシステムに組み込み、そのスクリプト言語でバッチ処理を記述し実行する方法である。
【０１６４】
図１４に実施形態の一例を示す。本図の例では、テキストマイニングシステムにおいて、ユーザ対話インターフェースとバッチ処理系と含む操作自動実行部１０２ｆの他に、操作履歴収集部１０２ｅ、テキストマイニング部１０２ｐ、分析対象文書ファイル１０６ｃ、操作履歴情報ファイル１０６ｄ、バッチスクリプトファイル１０６ｆを持つ構成とする。操作履歴収集部１０２ｅは、前述の「コメント付き操作履歴の自動バックアップ」の方法等で操作履歴情報ファイル１０６ｄに、テキストマイニング部１０２ｐで行われた操作の履歴を自動的に蓄積する。操作自動実行部１０２ｆのユーザ対話インターフェースは、必要に応じて操作履歴収集部１０２ｅと連携して、操作履歴情報ファイル１０６ｄ中の操作履歴から目的の部分履歴を探し出す機能を提供する。
【０１６５】
さらに操作自動実行部１０２ｆのユーザ対話インターフェースは、必要に応じて操作履歴収集部１０２ｅと連携して、新規または部分履歴を参考にバッチスクリプトを作成し、バッチスクリプトファイル１０６ｆに登録する機能を提供する。操作自動実行部１０２ｆのバッチ処理系はユーザインターフェースからバッチスクリプトの識別子とパラメタの可動範囲を受け取り、バッチスクリプトファイル１０６ｆから該当するバッチスクリプトを取得し実行する機能を提供する。
【０１６６】
図１４の下部にバッチスクリプトの一例を示す。本図においてバッチスクリプトＡは、図１３で示した履歴例における履歴項目番号３７２〜３７７を参考に作成した。まず操作履歴収集部１０２ｅに蓄積された操作履歴情報から、ユーザ対話インターフェースを介して履歴項目番号３７２〜３７７を切り出した。操作「Ｓｅａｒｃｈ」の引数（検索キーワード）と対象（検索対象の文書集合）は、それぞれ「ＰＡＲＡＭＥＴＥＲ　１」と「ＰＡＲＡＭＥＴＥＲ　２」というスクリプトのパラメタに変更した。操作「Ｓｅａｒｃｈ」の結果は、スクリプトの変数「Ａｒｔｉｃｌｅ　ｓｅｔ　ａ」に変更した。それに合わせて操作「Ｓｈｏｗ」と「２−Ｄ　ｍａｐ」の操作対象を、変数「Ａｒｔｉｃｌｅ　ｓｅｔ　ａ」に変更した。操作「Ｓｈｏｗ」の結果は、変数「Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　ｇｒａｐｈ　ｂ」、操作「２−Ｄ　ｍａｐ」の結果は変数「２−Ｄ　ｍａｐ　ｃ」にそれぞれ変更した。
【０１６７】
バッチスクリプトＡは、例えば次のように実行される。ユーザが「ＰＡＲＡＭＥＴＥＲ１」の可動範囲を（ｋｗ１，ｋｗ２，．．．，ｋｗｎ）、「ＰＡＲＡＭＥＴＥＲ　２」の可動範囲を（Ａｒｔｉｃｌｅ　ｓｅｔ　１００，Ａｒｔｉｃｌｅ　ｓｅｔ　１０１，．．．，Ａｒｔｉｃｌｅ　ｓｅｔ　１９９）と指定し、バッチスクリプトＡの実行を指示したとする。バッチ処理系は、２つのパラメタの全ての組み合わせ（１００×ｎ通り）についてバッチスクリプトＡを実行する。実行時にはスクリプトのパラメタ部分を実際のデータに置き換えてスクリプトの順番に実行する。スクリプトの変数は、初出時に適切な型のデータを新規に生成し、以後スクリプトで参照している箇所をそのデータで置き換える。例えば操作「Ｓｅａｒｃｈ」の実行時に「Ａｒｔｉｃｌｅ　ｓｅｔ」が１７２まで作成されていたとすると、その結果を蓄積するために「Ａｒｔｉｃｌｅ　ｓｅｔ　１７３」（＝ａ）が新規に作成され、操作「Ｓｈｏｗ」と「２−Ｄ　ｍａｐ」の対象の「Ａｒｔｉｃｌｅ　ｓｅｔ　ａ」を１７３に置き換える。
これにて、操作自動実行処理が終了する。
【０１６８】
［カテゴリ階層化処理］
次に、カテゴリ階層化処理の詳細について図１５を参照して説明する。
テキストマイニング処理装置１００は、カテゴリ階層化部１０２ｇの処理により、カテゴリ辞書情報ファイル１０６ｂに格納された、テキストマイニング処理に用いるカテゴリ辞書情報に登録された各カテゴリの集計結果を、木構造により階層化して出力装置１１４に出力する。すなわち、テキストマイニング処理装置１００は、大規模（数千〜数万）な概念集合に木構造を与えて管理する。木構造は既存のデータ構造から生成してもよいし、新規に与えてもよい。木構造の与え方は既知の手法によってもよい。また、カテゴリ階層化部１０２ｇは、概念を扱う任意の対話インターフェース機能を有してもよく、当該対話インターフェース機能により、木のノード選択、折畳み、展開などの操作を実装してもよい。また、分析操作は選択した概念ノードの直下の子である概念項目またノードを対象に実行する。
【０１６９】
図１５は、出力装置１１４に表示されるカテゴリ階層化されたカテゴリ表示画面の一例を示す図である。図１５では、カテゴリを木構造で階層化し表示する際の実施例を示す。図１５の左側のウィンドウ（ｗ１）は概念カテゴリ項目を階層化せず１次元リストのままで表示した例を示す。取り扱う全ての概念項目が縦方向にリストされている。ウィンドウ（ｗ１）上で項目を探すためには右側のスクロールバーを用いる。また、図１５の右側のウィンドウ（ｗ２）は、概念カテゴリ項目を木構造で階層化してアウトラインプロセッサ風に表示した例を示す。各項目の左側には「＋」または「−」印のボタンが付属している。通常の項目または展開されたノードには「−」印のボタンが付く。折畳まれたノードには「＋」印のボタンが付く。展開されたノード（例えば「Ｃａｔｅｇｏｒｙ　ｐ３」）の「−」印ボタンを押すとそれ以下のノード（ｍ１とｍ２）を折畳み、ボタンを「＋」印に変える。逆に折畳まれたノードの「＋」印ボタンを押すと直下の子を展開表示してボタンを「−」印に変える。展開して表示する項目がウィンドウに表示しきれない場合はスクロールバーを操作して表示領域を調節する。
これにて、カテゴリ階層化処理が終了する。
【０１７０】
［中間ノード集計処理］
次に、中間ノード集計処理の詳細について図１６を参照して説明する。図１６は、中間ノード集計処理の一例を示す概念図である。
テキストマイニング処理装置１００は、中間ノード集計部１０２ｈの処理により、カテゴリ階層化部１０２ｇにより木構造に階層化された各カテゴリの集計結果について中間ノードを概念項目として扱う場合に、当該中間ノードの子孫となる各リーフノード概念項目に対応する集計結果を当該中間ノードに対応する集計結果とするか、および／または、テキストマイニング処理に用いる表記辞書情報ファイル１０６ａに当該中間ノードに対応する正規形または別表記形が定義されている場合に、当該正規形または当該別表記形を含む分析対象文書の集計結果を当該中間ノードに対応する集計結果とする。すなわち、中間ノード集計部１０２ｈは、上述した木構造階層化概念構造において中間ノードを概念項目（例えば、利用者が集計の対象して指定したカテゴリなど）として扱うときに、次の２つの方法のいずれかまたはその組み合わせの方法で文書と対応付ける。
【０１７１】
第１の方法は、中間ノードの子孫となる各リーフノード概念項目に対応する集計結果をこの中間ノードに対応する集計結果とする方法である。ここで、文書数等を集計する際に、のべ数で集計する方法や、文書等の重複を取り除いて集計する方法などがある。
【０１７２】
第２の方法は、中間ノード自身に正規形または別表記形が定義されている場合に、それらの語を含む文書等の集計結果をこの中間ノードに対応する集計結果とする方法である。
【０１７３】
図１６に示す例では、中間ノード概念項目ｐ３には正規形ｋｗ１，ｋｗ２が、ｐ３の子のリーフノード概念項目ｍ１には正規形ｋｗ３が、ｐ３の子のリーフノード概念項目ｍ２には正規形ｋｗ４，ｋｗ５，ｋｗ６がそれぞれ対応していることを示している。操作対象の文献集合中、正規形ｋｗ１，ｋｗ２，．．．，ｋｗ６にヒットする文書数はそれぞれｎ１，ｎ２，．．．，ｎ６である。のべ数でヒット文書数をカウントする方針としたとき、概念項目ｍ１のヒット文書数はｎ３、ｍ２のヒット文書数はｎ４＋ｎ５＋ｎ６となる。ここで中間ノード概念項目ｐ３のヒット文書数は次のようになる。集計方法が第１の方法の場合は子のヒット文書数を合計したｎ３＋ｎ４＋ｎ５＋ｎ６となる。集計方法が第２の方法の場合は対応する正規形のヒット文書数を合計したｎ１＋ｎ２となる。
これにて、中間ノード集計処理が終了する。
【０１７４】
［他の実施の形態］
さて、これまで本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述した実施の形態以外にも、上記特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてよいものである。
【０１７５】
例えば、テキストマイニング処理装置１００がスタンドアローンの形態で処理を行う場合を一例に説明したが、テキストマイニング処理装置１００とは別筐体で構成されるクライアント端末からの要求に応じて処理を行い、その処理結果を当該クライアント端末に返却するように構成してもよい。
【０１７６】
また、実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行なわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行なわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。
この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０１７７】
また、テキストマイニング処理装置１００に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。
例えば、テキストマイニング処理装置１００の各部または各装置が備える処理機能、特に制御部１０２にて行なわれる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）および当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現することができ、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現することも可能である。なお、プログラムは、後述する記録媒体に記録されており、必要に応じてテキストマイニング処理装置１００に機械的に読み取られる。
【０１７８】
すなわち、ＲＯＭまたはＨＤなどの記憶部１０６などには、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）と協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭ等にロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部１０２を構成する。また、このコンピュータプログラムは、テキストマイニング処理装置１００に対して任意のネットワーク３００を介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記録されてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。
【０１７９】
また、本発明にかかるプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等の任意の「可搬用の物理媒体」や、各種コンピュータシステムに内蔵されるＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤ等の任意の「固定用の物理媒体」、あるいは、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットに代表されるネットワークを介してプログラムを送信する場合の通信回線や搬送波のように、短期にプログラムを保持する「通信媒体」を含むものとする。
【０１８０】
また、「プログラム」とは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードやバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）に代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施の形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成、読み取り手順、あるいは、読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。
【０１８１】
記憶部１０６に格納される各種のデータベース等（表記辞書情報ファイル１０６ａ〜バッチスクリプトファイル１０６ｆ）は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラムやテーブルやファイルやデータベースやウェブページ用ファイル等を格納する。
【０１８２】
また、テキストマイニング処理装置１００は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等の情報処理端末等の情報処理装置にプリンタやモニタやイメージスキャナ等の周辺装置を接続し、該情報処理装置に本発明の方法を実現させるソフトウェア（プログラム、データ等を含む）を実装することにより実現してもよい。
【０１８３】
さらに、テキストマイニング処理装置１００の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷等に応じた任意の単位で、機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、各データベースを独立したデータベース装置として独立に構成してもよく、また、処理の一部をＣＧＩ（Ｃｏｍｍｏｎ　Ｇａｔｅｗａｙ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を用いて実現してもよい。
【０１８４】
また、ネットワーク３００は、テキストマイニング処理装置１００と外部システム２００とを相互に接続する機能を有し、例えば、インターネットや、イントラネットや、ＬＡＮ（有線／無線の双方を含む）や、ＶＡＮや、パソコン通信網や、公衆電話網（アナログ／デジタルの双方を含む）や、専用回線網（アナログ／デジタルの双方を含む）や、ＣＡＴＶ網や、ＩＭＴ２０００方式、ＧＳＭ方式またはＰＤＣ／ＰＤＣ―Ｐ方式等の携帯回線交換網／携帯パケット交換網や、無線呼出網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ等の局所無線網や、ＰＨＳ網や、ＣＳ、ＢＳまたはＩＳＤＢ等の衛星通信網等のうちいずれかを含んでもよい。すなわち、本システムは、有線・無線を問わず任意のネットワークを介して、各種データを送受信することができる。
【０１８５】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように、本発明によれば、分析対象文書の原文情報と、当該原文情報に含まれ、かつ、集計の対象となる用語のリストであって、用語毎に、用語の型、および／または、用語の格納先アドレスへのリンクボタンを対応付けた集計キーリスト情報とを出力装置に出力するので、原文を集計のキーになった語のリストと共に表示することで、エンドユーザは一連の分析操作のうちどの操作でその文献を取得することになったかを容易に把握できるようになる。その結果、経験の少ないユーザでもノイズの原因となる操作を回避し精度の高い分析作業が可能になる。また、原文中に外部データベースへのリンクを張ることによって、エンドユーザは取得した文献が何を主題にしているのかを正確に知ることができる。この情報は検索ノイズを生み出す操作の学習に活用されることにより、分析作業の精度向上につながる。
【０１８６】
また、本発明によれば、利用者が入力した検索語と、検索語に基づいて表記辞書情報を検索して抽出した対応する正規形とその表記辞書エントリに関する情報と、検索語に基づいてカテゴリ辞書情報を検索して抽出した対応するカテゴリとそのカテゴリ辞書エントリに関する情報とを出力装置に出力するように制御するので、特定の語についての表記辞書およびカテゴリ辞書の適用可能性を検索することによって、目的とするカテゴリに文献を分離するのにふさわしい語を選別することができるようになる。また、語検索を繰り返し行うことで、本来は分離したい多数のカテゴリ項目群に展開される可能性のある語が頻出する辞書ファイルを選別することができる。またそれらのカテゴリ群の精度を推測することができる。さらに、あるカテゴリを特徴付ける既知の用語がわかっている場合、その語に関する辞書エントリの存在を確認することによって、カテゴリの再現率を推測することができる。
【０１８７】
また、本発明によれば、分析対象文書の原文情報と、原文情報に含まれ、かつ、集計の対象となる用語に対して、表記辞書の検索結果、構文解析処理による品詞情報、カテゴリ辞書の検索結果のうち少なくとも一つを含むトレース結果情報とを出力装置に出力するように制御するので、原文の各要素がどの辞書の項目で正規化されカテゴライズされたかを表示することで、さらに詳細にその文献を取得することになった理由を把握できるようになる。また、どのように連語をまとめたかや構文解析系が付与する正規形など、用語を見ただけでは判断できない適用情報も正確に把握することができる。さらに、これにより無関係と思われる原文を取得した場合にどの用語が原因でそうなったかを特定できるようになる。
【０１８８】
また、本発明によれば、分析対象文書の原文情報に対する構文解析の結果に従って、原文情報に含まれる名詞と動詞のｎ個の順序付き組み合わせを一つのカテゴリとして分析対象文書に対するテキストマイニングの集計処理を行うので、ｎ項関係のパターンを集計対象とすることで、用語の種類だけでは判別できなかった文献を切り分けることができ、さらに分析精度を向上させることができる。
【０１８９】
また、本発明によれば、別の検索ウィンドウを用いてさらに検索条件を絞って検索を行う場合に、これらの関連する検索ウィンドウおよび検索結果表示ウィンドウをマルチウィンドウ化して表示し、いずれかのウィンドウの表示内容が変更されたときにはその変更内容が他のウィンドウにも自動的に反映されるように制御するので、任意の作業状態を必要に応じて残すことによって、エンドユーザが分析のために記憶しておく情報の量が減る。これにより分析作業を効率化することができる。また、複数画面を備えた計算機端末の表示領域を有効に使うことができる。
【０１９０】
また、本発明によれば、テキストマイニング結果を表示する２−Ｄマップに対して、列または行に対応する各カテゴリ項目をソートして２−Ｄマップウィンドウを出力装置に出力するので、注目すべきカテゴリ項目がオリジナルのカテゴリ定義順に特定位置に固定されるような場合、オリジナル順でソートしておくことでそれらのカテゴリ項目の発見が容易になる。また、注目すべきカテゴリ項目が出現頻度の高いものである場合、高い頻度順でソートしておくことでそれらのカテゴリ項目の発見が容易になる。さらに、注目すべきカテゴリ項目が特定の名前で始まるものである場合、アルファベット順にソートしておくことでそれらのカテゴリ項目の発見が容易になる。
【０１９１】
また、本発明によれば、テキストマイニング結果を表示する２−Ｄマップに対して、列または行に対応する各カテゴリ項目をクラスタリングして２−Ｄマップウィンドウを出力装置に出力するので、特徴的なパターンを共通して持つ項目群をクラスタとしてまとめることにより、カテゴリ項目の探索作業の付加が軽減し、分析作業を効率化することができる。
【０１９２】
また、本発明によれば、テキストマイニング時の各操作に対する操作時刻、ユーザ識別子、操作名、操作引数、操作対象、操作結果、操作意図に関するユーザのコメントのうち少なくとも一つに関する操作履歴情報を収集するので、操作履歴に基づいて、表記辞書やカテゴリ辞書の登録内容をチェックすることができるようになる。また、後述する操作自動実行処理（バッチ処理）の指示（バッチスクリプト）を作成する際に雛型として用いることで、繁雑に行う分析処理を容易にバッチ処理化することができる。また、操作意図に関するユーザのコメントを格納することにより、作業履歴において対話操作が多数記録された場合でも、ユーザの作業意図等を手掛りにバッチ化する箇所を迅速に探すことができ、バッチスクリプト作成を効率化できる。また、ユーザが後でバッチ化したい箇所にコメントを入れることで、バッチスクリプト作成時にバッチの内容を検討する作業が軽減され、バッチスクリプトの作成を効率化できる。
【０１９３】
また、本発明によれば、収集された操作履歴情報に基づいて、バッチスクリプトを作成し、バッチスクリプトを実行するので、一連の操作からなる分析をバッチ処理により繰り返し実行することで、エンドユーザをツール使用に拘束する時間を短縮することができる。また、一定期間毎に行う分析処理を自動的に行うことができるようになる。さらに、システム閑散期に負荷のかかる分析処理を実行することができるようになる。
【０１９４】
また、本発明によれば、テキストマイニング処理に用いるカテゴリ辞書情報に登録された各カテゴリの集計結果を、木構造により階層化して出力装置に出力するので、木構造で階層化し折畳みや展開操作を備えることによってユーザ対話インターフェースを介して画面上に一度に表示する概念項目数を抑制することができる。また、これにより、目的とする概念項目の探索が容易になる。
【０１９５】
また、本発明によれば、出力された、木構造により階層化されたカテゴリのうち少なくとも一部を選択するので、対話的なテキストマイニング操作を行う際に、カテゴリを木構造により階層化して表示した画面から利用者が目的の部分カテゴリを選択することができるようになり、最終的な出力だけでなく操作の途中でも階層カテゴリを活用することができるようになる。また、これにより、カテゴリ部分を指定する必要のある対話的なテキストマイニング分析操作を、大規模なカテゴリ構造が対象である場合においても効率的に遂行できるようになる。
【０１９６】
さらに、本発明によれば、木構造に階層化された各カテゴリの集計結果について中間ノードを概念項目として扱う場合に、中間ノードの子孫となる各リーフノード概念項目に対応する集計結果を中間ノードに対応する集計結果とするか（第１の集計方法）、および／または、テキストマイニング処理に用いる表記辞書に中間ノードに対応する正規形または別表記形が定義されている場合に、正規形または別表記形を含む分析対象文書の集計結果を中間ノードに対応する集計結果とする（第２の集計方法）。第１の集計方法を用いることにより、中間ノードに正規語が対応しない概念カテゴリ構造であっても処理することができる。また、大規模な概念カテゴリ構造を適切な粒度に分割するなど、自由度の高いカテゴリ構造の設計を可能にする。一方、第２の集計方法を用いることにより、中間ノードに対応する正規語が存在する概念カテゴリ構造である場合、精度よく文書数を集計することができる。また、既存データ構造を用いて作成した概念カテゴリ構造ではこのような場合が多く、それらが活用できる。これらの２つの方法を場合に応じて使い分けること、または、組み合わせて使うことにより、概念カテゴリ構造を作成するコストを下げることができ、大規模カテゴリ概念の利用が容易になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】テキストマイニング処理の概要を示す概念図である。
【図２】図１のステップＳＡ−６において表示される２−Ｄマップの概念を示す概念図である。
【図３】本発明が適用される本システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図４】本発明が適用される分析手順評価部１０２ａの構成の一例を示すブロック図である。
【図５】本発明が適用される２−Ｄマップ表示画面制御部１０２ｄの構成の一例を示すブロック図である。
【図６】出力装置１１４に表示される原文表示画面の一例を示す図である。
【図７】出力装置１１４に表示される辞書エントリ検索画面の一例を示す図である。
【図８】出力装置１１４に表示されるトレース結果表示画面の一例を示す図である。
【図９】本発明の構文構造分析処理の一例を示す概念図である。
【図１０】出力装置１１４に表示されるマルチウィンドウ化された表示画面の一例を示す図である。
【図１１】出力装置１１４に表示される２−Ｄマップ表示画面の制御（ソート処理）の一例を示す図である。
【図１２】出力装置１１４に表示される２−Ｄマップ表示画面の制御（クラスタリング）の一例を示す図である。
【図１３】出力装置１１４に表示される操作履歴収集画面の一例を示す図である。
【図１４】操作自動実行処理の一例を示す概念図である。
【図１５】出力装置１１４に表示されるカテゴリ階層化されたカテゴリ表示画面の一例を示す図である。
【図１６】中間ノード集計処理の一例を示す概念図である。
【図１７】表記辞書情報ファイル１０６ａに格納される表記辞書情報の一例を示す図である。
【図１８】カテゴリ辞書情報ファイル１０６ｂに格納されるカテゴリ辞書情報の一例を示す図である。
【符号の説明】
１００　テキストマイニング処理装置
１０２　制御部
１０２ａ　分析手順評価部
１０２ｂ　構文構造分析部
１０２ｃ　マルチウィンドウ化部
１０２ｄ　２−Ｄマップ表示画面制御部
１０２ｅ　操作履歴収集部
１０２ｆ　操作自動実行部
１０２ｇ　カテゴリ階層化部
１０２ｈ　中間ノード集計部
１０２ｉ　原文表示画面制御部
１０２ｊ　辞書エントリ検索画面制御部
１０２ｋ　トレース結果表示画面制御部
１０２ｍ　項目ソート部
１０２ｎ　項目クラスタリング部
１０２ｐ　テキストマイニング部
１０４　通信制御インターフェース部
１０６　記憶部
１０６ａ　表記辞書情報ファイル
１０６ｂ　カテゴリ辞書情報ファイル
１０６ｃ　分析対象文書ファイル
１０６ｄ　操作履歴情報ファイル
１０６ｅ　処理結果ファイル
１０６ｆ　バッチスクリプトファイル
１０８　入出力制御インターフェース部
１１２　入力装置
１１４　出力装置
２００　外部システム
３００　ネットワーク
【図１】
2004078542.tif 000003
【図２】
2004078542.tif 000004
【図３】
2004078542.tif 000005
【図４】
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【図５】
2004078542.tif 000007
【図６】
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【図７】
2004078542.tif 000009
【図８】
2004078542.tif 000010
【図９】
2004078542.tif 000011
【図１０】
2004078542.tif 000012
【図１１】
2004078542.tif 000013
【図１２】
2004078542.tif 000014
【図１３】
2004078542.tif 000015
【図１４】
2004078542.tif 000016
【図１５】
2004078542.tif 000017
【図１６】
2004078542.tif 000018
【図１７】
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【図１８】
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