(57)【要約】【課題】広く集められた文章を、有用な情報を含むグループに分類し、利用者に提供する。【解決手段】コールセンター３のオペレータ端末３２に、相談・問い合わせのテキストデータが入力される。クラスタリング装置４において、記憶されたテキストデータの相関関係に基づいて、クラスタリング規則Ａが作成され、これに基づいて、記憶されたテキストデータがクラスに分類される。さらに、クラスの特徴が抽出され、新たなテキストデータを、既存のクラスのいずれに分類するかの判断に用いられるクラスタリング規則Ｂが作成される。この後は、クラスタリング規則Ｂにより、新たなテキストデータが既存のクラスに分類される。このようにして得られるクラスは、他部門システム２２０に配信される。【選択図】          図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の単語を含む文書をそれぞれ内容とする複数の文章データを、０以上のグループに分類する文章データ分類装置であって、
前記複数の文章データそれぞれから、前記文章に含まれる複数の単語それぞれを示す単語データを抽出する単語データ抽出手段と、
前記抽出された前記単語データの間の相関性を示す複数の相関規則を作成する相関規則作成手段と、
前記作成された複数の相関規則に基づいて、前記文章データを前記０以上のグループに分類するための分類規則を作成する第１の分類規則作成手段と
を有する文章データ分類装置。
【請求項２】
前記作成された分類規則に基づいて、前記複数の文章データを、前記０以上のグループに分類する文章データ分類手段
をさらに有する請求項１に記載の文章データ分類装置。
【請求項３】
前記文章データ分類手段は、前記分類規則が作成された後は、新たに分類の対象とされた文章データを、既に作成された前記分類規則に基づいて、前記グループの内の０以上に分類する
請求項２に記載の文章データ分類装置。
【請求項４】
前記相関規則作成手段は、
前記複数の文章データが示す文章に含まれる単語の内、同じ文章に含まれる単語を示す単語データの組み合わせを示す単語組み合わせデータを作成する組み合わせ作成手段と、
前記作成された単語組み合わせデータを、所定の条件に合わせるように、前記単語組み合わせデータを処理する組み合わせ処理手段と
を有する請求項１〜３のいずれかに記載の文章データ分類装置。
【請求項５】
前記単語組み合わせデータは、前記文章データが示す文章に、１つ以上の第１の単語の組み合わせが含まれる場合に、同一の前記文章に、他の１つ以上の第２の単語が含まれることを示す
請求項４に記載の文章データ分類装置。
【請求項６】
前記組み合わせ処理手段は、前記作成された単語組み合わせデータの内、所定の割合以上または所定数以上の前記文章データに適合する単語組み合わせデータを選択する処理を行う
請求項４または５に記載の文章データ分類装置。
【請求項７】
前記組み合わせ処理手段は、前記第１の単語が含まれる前記文章データが所定の割合以上となる単語組み合わせデータ、または、前記第１の単語が含まれる前記文章データの内、前記第２の単語が含まれる前記文章データの割合と、前記第２の単語が含まれる前記文章データの割合との差が所定値以上となる単語組み合わせデータを選択する処理を行う
請求項４または５に記載の文章データ分類装置。
【請求項８】
前記第１の分類規則作成手段は、
前記相関規則それぞれの属性を作成する属性作成手段と、
前記作成された属性に基づいて、前記相関規則を分類して、それぞれ１つ以上の前記相関規則を含む第１の分類規則とする相関規則分類手段と
を有し、
前記文章データ分類手段は、前記第１の分類規則に基づいて、前記複数の文章データを、前記０以上のグループに分類する
請求項７に記載の文章データ分類装置。
【請求項９】
前記第１の分類規則に基づいて、前記０以上のグループに分類された前記複数の文章データに基づいて、前記文章データを、前記０以上のグループそれぞれに分類するための第２の分類規則を作成する第２の分類規則作成手段
をさらに有し、
前記文章データ分類手段は、前記第２の分類規則が作成された後は、前記作成された第２の分類規則に基づいて、前記複数の文章データを、前記０以上のグループに分類する
請求項８に記載の文章データ分類装置。
【請求項１０】
前記属性は、前記相関規則それぞれが有する意味であって、
前記属性作成手段は、前記相関規則それぞれが示す意味を抽出して、前記相関規則それぞれの属性とし、
前記相関規則分類手段は、前記相関規則それぞれが示す意味に基づいて、前記相関規則を分類する
請求項８または９に記載の文章データ分類装置。
【請求項１１】
複数の単語を含む文書をそれぞれ内容とする複数の文章データを、０以上のグループに分類する文章データ分類方法であって、
前記複数の文章データそれぞれから、前記文章に含まれる複数の単語それぞれを示す単語データを抽出し、
前記抽出された前記単語データの間の相関性を示す複数の相関規則を作成し、前記作成された複数の相関規則に基づいて、前記文章データを前記０以上のグループに分類するための分類規則を作成する
文章データ分類方法。
【請求項１２】
前記作成された分類規則に基づいて、前記複数の文章データを、前記０以上のグループに分類する
請求項１１に記載の文章データ分類方法。
【請求項１３】
複数の単語を含む文書をそれぞれ内容とする複数の文章データを、０以上のグループに分類する文章データ分類方法であって、
前記複数の文章データそれぞれから、前記文章に含まれる複数の単語それぞれを示す単語データを抽出するステップと、
前記抽出された前記単語データの間の相関性を示す複数の相関規則を作成するステップと、
前記作成された複数の相関規則に基づいて、前記文章データを前記０以上のグループに分類するための分類規則を作成するステップと
をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１４】
前記作成された分類規則に基づいて、前記複数の文章データを、前記０以上のグループに分類するステップ
をさらにコンピュータに実行させる請求項１３に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、文章を内容とするデータを、その内容に応じて分類する文章データ分類装置およびその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、非特許文献１，２などには、市場調査などに用いられるデータマイニングの一種であり、テキストデータを処理の対象とするテキストマイニングを開示する。
また、非特許文献３には、文章を単語に分解するソフトウェア（茶筅）が開示されている。
また、非特許文献４には、文章に含まれる単語の相関関係を示す規則（相関規則；相関ルール）を求める方法が開示されており、さらに、非特許文献５には、相関規則を求めるソフトウェア（Ariori）が開示されている。
また、非特許文献６には、テキストの集合からその特徴を抽出するソフトウェア(Aleph)が開示されている。
【０００３】
ここで、コンピュータやＯＡ機器のメーカー・商社では、ユーザの相談を受け付ける部門が設けられ、このような部門は、コールセンターなどと呼ばれることが多い。
このコールセンターに受け付けられる相談には、製品開発のためのヒントが多く含まれるが、ユーザと製品開発者との間で、文章に用いる言葉が違うことがある。
従って、コールセンターが受け付けた相談をデータベース化しても、製品開発者が、ユーザが相談に用いる言葉を知らなければ、有用な情報を上手く引き出すことができない。
【０００４】
【非特許文献１】特集「テキストマイニング」，人工知能学会誌 vol.16, No.2, 2001
【非特許文献２】特集「ナレッジ・マネージメントとその支援技術」，人工知能学会誌 vol.16, No.1, 2001
【非特許文献３】http://chasen.aist-nara.ac.jp/index.html.ja
【非特許文献４】データマイニング（データサイエンス・シリーズ３，福田他、共立出版社（２００１年９月１日初版第１刷），ＩＳＢＮ−４−３２０−１２００２−７）
【非特許文献５】http://fuzzy.cs.uni-magdeburg.de/~borgelt/apriori/
【非特許文献６】http://web.comlab.ox.ac.uk/oucl/research/areas/machlearn/Aleph/
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上述した背景からなされたものであり、広く集められた文章を、有用な情報を含むグループに分類し、利用者に提供することができる文章データ分類装置およびその方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
［文章データ分類装置］
上述した目的を達成するために、本発明にかかる文章データ分類装置は、複数の単語を含む文書をそれぞれ内容とする複数の文章データを、０以上のグループに分類する文章データ分類装置であって、前記複数の文章データそれぞれから、前記文章に含まれる複数の単語それぞれを示す単語データを抽出する単語データ抽出手段と、前記抽出された前記単語データの間の相関性を示す複数の相関規則を作成する相関規則作成手段と、前記作成された複数の相関規則に基づいて、前記文章データを前記０以上のグループに分類するための分類規則を作成する第１の分類規則作成手段とを有する。
【０００７】
好適には、前記作成された分類規則に基づいて、前記複数の文章データを、前記０以上のグループに分類する文章データ分類手段をさらに有する。
【０００８】
好適には、前記文章データ分類手段は、前記分類規則が作成された後は、新たに分類の対象とされた文章データを、既に作成された前記分類規則に基づいて、前記グループの内の０以上に分類する。
【０００９】
好適には、前記相関規則作成手段は、前記複数の文章データが示す文章に含まれる単語の内、同じ文章に含まれる単語を示す単語データの組み合わせを示す単語組み合わせデータを作成する組み合わせ作成手段と、前記作成された単語組み合わせデータを、所定の条件に合わせるように、前記単語組み合わせデータを処理する組み合わせ処理手段とを有する。
【００１０】
好適には、前記単語組み合わせデータは、前記文章データが示す文章に、１つ以上の第１の単語の組み合わせが含まれる場合に、同一の前記文章に、他の１つ以上の第２の単語が含まれることを示す。
【００１１】
好適には、前記組み合わせ処理手段は、前記作成された単語組み合わせデータの内、所定の割合以上または所定数以上の前記文章データに適合する単語組み合わせデータを選択する処理を行う。
【００１２】
好適には、好適には、前記組み合わせ処理手段は、前記組み合わせ処理手段は、前記第１の単語が含まれる前記文章データが所定の割合以上となる単語組み合わせデータ、または、前記第１の単語が含まれる前記文章データの内、前記第２の単語が含まれる前記文章データの割合と、前記第２の単語が含まれる前記文章データの割合との差が所定値以上となる単語組み合わせデータを選択する処理を行う。
【００１３】
好適には、前記第１の分類規則作成手段は、前記相関規則それぞれの属性を作成する属性作成手段と、前記作成された属性に基づいて、前記相関規則を分類して、それぞれ１つ以上の前記相関規則を含む第１の分類規則とする相関規則分類手段とを有し、前記文章データ分類手段は、前記第１の分類規則に基づいて、前記複数の文章データを、前記０以上のグループに分類する。
【００１４】
好適には、前記第１の分類規則に基づいて、前記０以上のグループに分類された前記複数の文章データに基づいて、前記文章データを、前記０以上のグループそれぞれに分類するための第２の分類規則を作成する第２の分類規則作成手段をさらに有し、前記文章データ分類手段は、前記第２の分類規則が作成された後は、前記作成された第２の分類規則に基づいて、前記複数の文章データを、前記０以上のグループに分類する。
【００１５】
好適には、前記属性は、前記相関規則それぞれが有する意味であって、前記属性作成手段は、前記相関規則それぞれが示す意味を抽出して、前記相関規則それぞれの属性とし、前記相関規則分類手段は、前記相関規則それぞれが示す意味に基づいて、前記相関規則を分類する。
【００１６】
［文章データ分類方法］
また、本発明にかかる文章データ分類方法は、複数の単語を含む文書をそれぞれ内容とする複数の文章データを、０以上のグループに分類する文章データ分類方法であって、前記複数の文章データそれぞれから、前記文章に含まれる複数の単語それぞれを示す単語データを抽出し、前記抽出された前記単語データの間の相関性を示す複数の相関規則を作成し、前記作成された複数の相関規則に基づいて、前記文章データを前記０以上のグループに分類するための分類規則を作成する。
【００１７】
好適には、前記作成された分類規則に基づいて、前記複数の文章データを、前記０以上のグループに分類する。
【００１８】
［プログラム］
また、本発明にかかるプログラムは、複数の単語を含む文書をそれぞれ内容とする複数の文章データを、０以上のグループに分類する文章データ分類方法であって、前記複数の文章データそれぞれから、前記文章に含まれる複数の単語それぞれを示す単語データを抽出するステップと、前記抽出された前記単語データの間の相関性を示す複数の相関規則を作成するステップと、前記作成された複数の相関規則に基づいて、前記文章データを前記０以上のグループに分類するための分類規則を作成するステップとをコンピュータに実行させる。
【００１９】
好適には、前記作成された分類規則に基づいて、前記複数の文章データを、前記０以上のグループに分類するステップをさらにコンピュータに実行させる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を説明する。
【００２１】
［データマイニングシステム１］
図１は、本発明にかかる文章データ分類方法が適用されるデータマイニングシステム１の構成を示す図である。
図１に示すように、データマイニングシステム１は、電話ネットワーク２０に接続されたコールセンター３、クラスタリング装置４、および、ＬＡＮ・ＷＡＮなどのプライベートネットワーク２２から構成される。
ネットワーク２２は、クラスタリング装置４と他部門のシステム２００−１〜２００−ｎとを接続する。
電話ネットワーク２０は、例えば一般的な公衆電話回線であって、多数のユーザ側電話機２００と、１台以上のセンタ側の電話機２０２−１〜２０２−ｍ（ｍは１以上の整数）とが接続される。
コールセンター３は、ＬＡＮ３４を介してクラスタリング装置４と接続されるコール受付装置３０−１〜３０−ｍを含む。
コール受付装置３０−１〜３０−ｍそれぞれは、オペレータ端末３２−１〜３２−ｍそれぞれと、電話機２０２−１〜２０２−ｍそれぞれとを含む。
【００２２】
データマイニングシステム１は、これらの構成部分により、例えば、コンピュータ・ＯＡ機器メーカにおいて、ユーザからの相談・問い合わせなどを受け付け、受け付けた相談・問い合わせの文章を、開発部門などの他部門それぞれの業務に有用な情報を含むグループ（クラス）に分類し、他部門のシステム２２０−１〜２２０−ｎに提供する。
なお、コール受付装置３０−１〜３０−ｍなど、複数ある構成部分のいずれかを、特定せずに示す場合には、単にコール受付装置３０などと記載することがある。
【００２３】
［ハードウェア構成］
次に、オペレータ端末３２，クラスタリング装置４および他部門システム２２０のハードウェア構成を説明する。
図２は、図１に示したオペレータ端末３２、クラスタリング装置４および他部門のシステム２２０のハードウェア構成を例示する図である。
図２に示すように、オペレータ端末３２、クラスタリング装置４および他部門のシステム２２０は、それぞれ、ＣＰＵ１０２およびメモリ１０４などを含む本体１０、オペレータ端末３２・クラスタリング装置４・他部門システム２２０の間の通信を行う通信装置１２、ＨＤＤ・ＣＤ装置などの記録装置１４、および、ＬＣＤ表示装置・キーボード・マウスなどを含む表示・入力装置１６から構成される。
つまり、オペレータ端末３２、クラスタリング装置４および他部門システム２２０は、通信機能を有する一般的なコンピュータとしての構成部分を有する。
【００２４】
［コール受付装置３０］
次に、データマイニングシステム１のコール受付装置３０および他部門システム２２０の動作を説明する。
コール受付装置３０は、オペレータ（図示せず）が、ユーザからの相談・問い合わせの電話を受け付け、相談・問い合わせの内容を入力するために用いられる。
つまり、ユーザが、ユーザ側電話機２００からセンタ側電話機２０２に電話をかけ、コール受付装置３０のオペレータに音声で相談・問い合わせをすると、コール受付装置３０のオペレータは、その内容を記した文章を、オペレータ端末３２に入力し、相談・問い合わせのテキストデータを作成する。
なお、コール受付装置３０は、ユーザからの相談・問い合わせを、電子メールを利用して受け、受けた電子メールをそのまま、相談・問い合わせの内容を示す文章のテキストデータとして作成してもよい。
コール受付装置３０のオペレータ端末３２は、このようにして作成したテキストデータを、ＬＡＮ３４を介して、クラスタリング装置４に対して送信する。
【００２５】
［他部門システム２２０］
他部門システム２２０は、例えば、開発部門・営業部門など、各部門に設置され、クラスタリング装置４から、意味や内容に基づいて分類されたテキストデータのグループ（クラス）を受け、部門の構成員（図示せず）に示す。
【００２６】
［クラスタリング装置４］
次に、クラスタリング装置４上で動作するクラスタリングプログラム５の動作とその動作を説明する。
図３は、図１，図２に示したクラスタリング装置４において実行されるクラスタリングプログラム５の構成を示す図である。
図３に示すように、クラスタリングプログラム５は、前処理部５０、相関規則作成部５２、意味付け・分類部５４およびクラスタリング処理部５６から構成される。
【００２７】
前処理部５０は、テキスト受信部５００、テキストデータベース（テキストＤＢ）５０２、分かち書き処理部５０４およびテキスト・単語ＤＢ５０６を含む。
相関規則作成部５２は、相関規則作成処理５２０、絞り込み処理部５２２および相関規則ＤＢ５２４を含む。
意味付け・分類部５４は、意味付け処理部５４０、クラスタリング規則ＤＢ５４２、分類処理部５４４、意味付け・分類ＤＢ５４６およびユーザインターフェース（ＵＩ）・処理制御部５４８を含む。
【００２８】
クラスタリング処理部５６は、クラスタリング処理部５６０、クラスＤＢ５６２、クラス配信部５６４およびクラスタリング規則作成部５６６から構成される。
なお、クラスタリングプログラム５を、各データベースの内、共用可能なものは、一体化した構成としてもよい。
クラスタリングプログラム５は、これらの構成部分により、コールセンター３から相談・問い合わせのテキストデータを受け、各部門に有用なクラスに分類して、他部門システム２２０に配信する。
【００２９】
図４は、図３に示したクラスタリングプログラム５の前処理部５０の処理を示す図であって、（Ａ）は、テキストＤＢ５０２に記憶されるテキストデータＱの集合を模式的に示し、（Ｂ）は、テキストデータＱの内容を例示し、（Ｃ）は、分かち書き処理部５０４が、テキストデータを処理して得られる単語（分かち書き結果）を示す。
但し、以下の各図において、クラスタリングプログラム５の各構成部分が処理の対象としている文章は、必ずしも同一ではない。
【００３０】
前処理部５０において、テキスト受信部５００は、オペレータ端末３２それぞれからテキストデータ（相談・問い合わせ文）を受け、フォーマットを統一して、図４（Ｃ）に示すように、テキストＤＢ５０２に記憶する。
分かち書き処理部５０４としては、例えば、上述したソフトウェア「茶筅」が用いられ、テキストＤＢ５０２に記憶されたテキストデータそれぞれが示す文章（以下、「テキストデータそれぞれが示す文章」を、単に「テキストデータの文章」とも記す）、例えば、図４（Ｂ）に示す文章（相談・問い合わせ文）に含まれる単語の全てを、図４（Ｃ）に示すように分離し、分離した単語それぞれの品詞を判定する（分かち書き処理）。
【００３１】
なお、この部分および以下の説明において、「茶筅」など、具体的なソフトウェアが例示される場合があるが、これは、発明の説明の明確化のためであって、本発明の技術的範囲の限定を意図するものではない。
具体例として挙げられたソフトウェアは、他の同等な機能・性能を有する他の手段に置換可能である。
【００３２】
分かち書き処理部５０４は、分かち書き処理の結果として得られた単語の内、相関規則作成部５２および意味付け・分類部５４の処理において用いられる重要語、例えば、名詞、動詞、形容詞、形容動詞および固有名詞（分かち書き処理部５０４は、固有名詞を未知の品詞の単語と判定することがある）と判定された単語と、これらの単語の品詞と、これらの単語を含む文章のテキストデータとを対応づけて、テキスト・単語ＤＢ５０６に記憶する。
なお、分かち書き処理部５０４により得られた品詞情報および単語間の係り受けの情報は、後述するクラスタリング規則作成部５６６によるクラスタリング規則Ｂの作成処理においても利用されうる。
【００３３】
なお、図４（Ａ）〜（Ｃ）には、（Ａ）に示すテキストデータの１つ「Ｑ」の文章が、（Ｂ）に示すように、「ＹＹ使用中。200DPIくらいで図面を取り込んでいるが、かなり綺麗に入る。これを、ＸＸのオブジェに持ってゆくと、かなり荒れてしまうが、何かいい方法はないですか？」である場合が示されている。
また、図４（Ｃ）には、この文章が、「ＹＹ（機種名）」、「使用中」などの単語に分解され、さらに、これらの単語が、それぞれ固有名詞、名詞などと識別される場合が示されている。
【００３４】
相関規則作成処理５２０は、例えば、上述した相関規則を求めるソフトウェア（Ariori）であって、テキスト・単語ＤＢ５０６から、分かち書き処理部５０４の処理により得られたテキストデータの文章それぞれの単語およびそれらの品詞を読み出して、単語間の相関関係を示す相関規則を作成する。
この相関規則は、あるテキストデータの文章に単語Ｗ1〜Ｗr（ｒは２以上の整数）が含まれている場合に、同じ文章に単語ＲＷ1〜ＲＷs（ｓは１以上の整数）が含まれていることを示しており、相関規則作成処理５２０は、この単語の組み合わせを、相関規則として適切な範囲で多数、作成する。
この相関関係は、例えば、｛Ｗ1〜Ｗr；ＲＷ1〜ＲＷs｝などの形式で表現される。
【００３５】
絞り込み処理部５２２は、相関規則作成処理５２０が作成した多数の相関規則それぞれを、テキスト・単語ＤＢ５０６に記憶されているテキストデータそれぞれの文章に対して適用し、相関規則それぞれが、何個のテキストデータに当てはまるか、あるいは、何パーセントのテキストデータに当てはまるかを求める。
さらに、絞り込み処理部５２２は、予め決められた個数以上のテキストデータに当てはまる相関規則、および、予め決められたパーセンテージのテキストデータに当てはまる相関規則、あるいはこれらのいずれかを選択することにより、相関規則を絞り込み、相関規則ＤＢ５２４に記憶する。
【００３６】
なお、絞り込み処理部５２２における相関規則の絞り込みには、この他、上記｛Ｗ1〜Ｗr；ＲＷ1〜ＲＷs｝の内、｛Ｗ1〜Ｗr｝のすべてを含む文章データの個数・割合（この割合を支持率とも呼ぶ）を計算し、この支持率が予め決められた値を超えるような相関規則を選択する方法、｛Ｗ1〜Ｗr｝のすべてを含む文章データの内、｛ＲＷ1〜ＲＷs｝のすべてを含む文章の割合（事前確信度）、反対に、｛ＲＷ1〜ＲＷr｝のすべてを含む文章データの割合（事後確信度）を計算し、事前確信度と事後確信度との差が、予め決められた値を超えるような相関規則を選択する方法を採ることも可能である。
【００３７】
ＵＩ・処理制御部５４８は、表示・入力装置１６（図２）に対してユーザインターフェース用の画像（ＵＩ画像）を表示し、このＵＩ画像に対するユーザの操作を受け入れて、クラスタリングプログラム５の構成部分それぞれに対して出力する。
また、ＵＩ・処理制御部５４８は、ユーザの操作などに応じて、クラスタリングプログラム５の処理全体を制御する。
【００３８】
意味付け・分類ＤＢ５４６は、意味付け処理部５４０および分類処理部５４４における処理において用いられる知識、例えば、相関規則ＤＢ５２４に記憶された相関規則と、その意味とを対応づけるために用いられる情報、相関規則を上位概念にまとめて意味付けするために用いられる情報、および、相関規則の意味を分類するために用いられる情報を記憶し、意味付け処理部５４０および分類処理部５４４に対して提供する。
【００３９】
意味付け処理部５４０は、相関規則ＤＢ５２４から相関規則を読み出して、意味付け・分類ＤＢ５４６に記憶されている情報を参照し、相関規則それぞれに対応する意味、および、相関規則の上位概念としてとらえられる意味、またはこれらのいずれかを作成し、クラスタリング規則ＤＢ５４２に記憶する。
なお、意味付け処理部５４０は、図３に点線で示すように、ＵＩ・処理制御部５４８を介して、相関規則と、相関規則それぞれに対する意味づけをユーザに求めるＵＩ画像を、表示・入力装置１６（図２）に表示し、このＵＩ画像に対するユーザの操作に基づいて、相関規則それぞれの意味を作成してもよい。
【００４０】
図５は、図３に示した分類処理部５４４により分類されたクラス、クラスそれぞれに含まれる相関規則の数、および、クラスに含まれるテキストデータを、表形式で例示する図である。
分類処理部５４４は、図５に示すように、クラスタリング規則ＤＢ５４２に記憶された相関規則それぞれの意味を読み出し、意味付け・分類ＤＢ５４６に記憶されている情報を参照して、読み出した相関規則それぞれの意味を分類し、クラスタリング規則Ａ（第１の分類規則）を作成する。
分類処理部５４４は、作成したクラスタリング規則Ａを、クラスタリング規則ＤＢ５４２に記憶する。
なお、分類処理部５４４は、図３に点線で示すように、意味付け処理部５４０と同様に、ＵＩ・処理制御部５４８を介して、相関規則それぞれの意味と、相関規則の意味の分類をユーザに求めるＵＩ画像を、表示・入力装置１６（図２）に表示し、このＵＩ画像に対するユーザの操作に基づいて、相関規則の意味の分類を行ってもよい。
【００４１】
図５には、分類処理部５４４が、相関規則の意味を分類して、左から１，２番目の欄に示すように、「Ｃ１；ＰＣのＯＳ別対応方法」・「Ｃ２；ＰＤＦファイルとの連携法」などのクラスタリング規則Ａを作成し、左から３番目の欄に示すように、これらのクラスタリング規則Ａそれぞれに５個・１２個などの相関規則の意味を含めたことを示している。
また、図５の左から４つめの欄には、クラスタリング規則Ａによるクラスタリングの結果として得られるクラスに含まれるテキストデータそれぞれの識別子（ＩＤ）が示されている。
【００４２】
図６は、図４（Ａ）に示したテキストデータの集合をクラスタリングして得られるクラスを模式的に例示する図である。
クラスタリング処理部５６０は、クラスタリング規則ＤＢ５４２に記憶されたクラスタリング規則Ａに基づいて、図６に示すように、テキスト・単語ＤＢ５０６に記憶されたテキストデータおよびその単語を処理し、テキストデータをクラスタリング処理して、グループ（クラス）に分類し、クラスＤＢ５６２に記憶する。
なお、クラスタリング処理部５６０は、例えば、図５に示したクラスタリング規則Ａそれぞれに含まれる１つ以上の相関規則の意味をＯＲ条件で用い、あるテキストデータが、あるクラスタリング規則Ａに含まれる相関規則のいずれかにマッチする場合には、そのテキストデータを、そのクラスタリング規則Ａに対応するクラスに分類する。
【００４３】
図７は、新たに入力されるテキストデータＱｎｅｗが、図６に示した既存のクラスに分類される態様を示す図である。
また、後述するように、クラスタリング規則作成部５６６が、既存のクラスそれぞれからクラスタリング規則Ｂ（第２の分類規則）を作成した後は、クラスタリング処理部５６０は、図７に示すように、新たにオペレータ端末３２（図１）から入力され、分かち書き処理部５０４により処理され、テキスト・単語ＤＢ５０６に記憶されたテキストデータＱｎｅｗを、クラスＤＢ５６２に記憶されるクラスタリング規則Ｂに基づいて、既存のクラスに分類し、クラスＤＢ５６２に記憶する。
【００４４】
なお、図６に示すように、各テキストデータは、クラスタリング規則Ａ，Ｂに基づくクラスタリングにより単一のクラスに分類されるだけでなく、複数のクラスに重複して分類されたり、あるいは、いずれのクラスにも分類されなかったりもする。
また、クラスタリング処理部５６０を、データの内容・性質に応じて、クラスタリング規則Ｂを用いずに、クラスタリング規則Ａをその後も用いてクラスタリング処理を行うようにしてもよい。
【００４５】
クラス配信部５６４は、他部門システム２２０からの要求に応じて、あるいは、ＵＩ・処理制御部５４８に対するユーザの操作に応じて、クラスＤＢ５６２に記憶されたクラスに属するテキストデータを読み出し、ネットワーク２２を介して、他部門システム２２０に配信する。
【００４６】
図８は、図３に示したクラスタリング規則作成部５６６により作成されるクラスタリング規則Ｂを例示する図である。
なお、図８には、２つのクラスタリング規則Ｂが示されている。
クラスタリング規則作成部５６６は、例えば、上述のテキストの集合からその特徴を抽出するソフトウェア(Aleph)であって、分類処理部５４４が作成したクラスタリング規則Ａに基づいて得られたクラス（図６など）それぞれに含まれるテキストデータの特徴を抽出し、新たなテキストデータがオペレータ端末３２からクラスタリング装置４（クラスタリングプログラム５）に入力された場合に、新たなテキストを、既存のクラスのいずれか分類するために用いられるクラスタリング規則Ｂ（図８）を作成し、クラスタリング規則ＤＢ５４２に記憶する。
なお、クラスタリング規則ＤＢ５４２に記憶されたクラスタリング規則Ａ，Ｂは、適宜、記録媒体１４０などに対して出力され、クラスタリング装置４（図１など）と同様な処理を行う他の装置におけるクラスタリング処理の用に供せられうる。
【００４７】
なお、あるクラスについて複数のクラスタリング規則Ｂが作成された場合には、そのクラスに含まれるテキストデータは、複数のクラスタリング規則Ｂの０個以上にマッチしている。
また、クラスタリング規則Ｂの作成のためには、クラスタリング規則Ａに基づいて得られたクラスそれぞれに含まれるテキストデータをそのまま用いてもよいし、ユーザが、クラスタリング規則Ａに基づいて得られたクラスそれぞれから適宜、選択したテキストデータを用いてもよい。
また、クラスタリング規則Ｂの作成のためには、クラスタリング規則Ａに基づいて得られたクラスのいずれにも属さないテキストデータから適宜、選択したテキストデータを用いてもよい。
【００４８】
なお、図８において、"has_w(Sentence, Word)は、文章"Sentence"が、単語"Word"を含むことを示す。
また、"label(Word, "LABEL")は、単語"Word"を示す実際の文字列が"LABEL"であることを示す。
また、"word_distance(word1, word2, near/close/middle/far)"は、単語"word1"と単語"word2"との間の距離が、それぞれ「近い」、「ごく近い」、「中間的」、「遠い」ことを示す。
また、"dependence(A, B)"は、文法上の係り受け関係を示し、"part(A,'名詞−形容動詞語幹')"は、品詞情報を示す。
また、"class (Sentence, Class)は、文字"Sentence"がクラス"Class"に属することを示す。
また、クラスタリング規則Ｂは、":-"の左側に記載されることがらがすべて満たされるとき、":-"の右側に記載されることがらが満足されることを意味している。
【００４９】
図９は、図３に示したクラスタリング規則作成部５６６が、クラスタリング規則Ｂ（図８）を作成するために用いる正例を例示する図である。
図１０は、図３に示したクラスタリング規則作成部５６６が、クラスタリング規則Ｂ（図８）を作成するために用いる負例を例示する図である。
クラスタリング規則作成部５６６には、ＵＩ・処理制御部５４８などから、あるクラスからクラスタリング規則Ｂを作成する際に、特徴を抽出するために用いるべきテキストを示す正例（図９）、特徴を抽出するために用いてはならないテキストを示す負例（図１０）、および、特徴を抽出するための背景知識（図示せず）が設定され、クラスタリング規則作成部５６６は、これらの情報を用いて、各クラスの特徴を抽出し、図８に示したクラスタリング規則Ｂとする。
【００５０】
［クラスタリング装置４（クラスタリングプログラム５）の動作］
以下、クラスタリング装置４（クラスタリングプログラム５）の動作を説明する。
オペレータ端末３２（図１，図２）に対して、相談・問い合わせの文章のテキストデータが入力されると、オペレータ端末３２は、入力されたテキストデータをクラスタリング装置４に対して出力する。
オペレータ端末３２からクラスタリング装置４に入力されたテキストデータは、テキスト受信部５００（図３）により、順次、テキストＤＢ５０２に記憶される。
【００５１】
図１１は、図３に示したクラスタリングプログラム５の動作を示すフローチャートである。
図１１に示すように、ステップ１００（Ｓ１００）において、クラスタリング装置４（図１，図２）上で、クラスタリングプログラム５（図３）が起動される。
【００５２】
ステップ１０２（Ｓ１０２）において、ＵＩ・処理制御部５４８（図３）は、クラスタリング規則ＤＢ５４２を検索し、既にクラスタリング規則Ｂ（図８など）が作成されているか否かを判断する。
クラスタリングプログラム５は、第２のクラスタリング規則Ｂが既に存在する場合にはＳ１１０の処理に進み、これ以外の場合にはＳ１０４の処理に進む。
【００５３】
ステップ１０４（Ｓ１０４）において、クラスタリングプログラム５（図３）の各構成部分は、図４，図５を参照して説明したように、クラスタリング規則Ａを作成する。
【００５４】
ステップ１０６（Ｓ１０６）において、クラスタリング処理部５６０（図３）は、ステップ１０４（Ｓ１０４）の処理により作成されたクラスタリング規則Ａを用いて、テキスト・単語ＤＢ５０６に記憶されたテキストを、図５，図６を参照して説明したようにクラスタリングし、クラスを作成する。
なお、上述のように、Ｓ１０６の処理において、クラスタリング規則Ａにより作成されたクラスに含まれるテキストデータは、適宜、ユーザによる選択を受ける場合がある。
【００５５】
ステップ１０８（Ｓ１０８）において、クラスタリング規則作成部５６６（図３）は、図８〜図１０を参照して説明したように、Ｓ１０６の処理により作成されたクラスそれぞれの特徴を抽出し、クラスタリング処理部５６０のクラスタリング処理において、新たなテキストがオペレータ端末３２から入力されたときに、新たなテキストを、既存のクラスのいずれに分類すべきかの判断に用いられるクラスタリング規則Ｂを作成する。
【００５６】
ステップ１０４（Ｓ１０４）において、ＵＩ・処理制御部５４８（図３）は、新たなテキストデータがオペレータ端末３２から入力されたか否かを判断する。
クラスタリングプログラム５は、新たなテキストデータが入力された場合にはＳ１０６の処理に進み、これ以外の場合には処理を終了する。
【００５７】
ステップ１０６（Ｓ１０６）において、クラスタリング処理部５６０（図３）は、図７に示したように、クラスタリング規則Ｂを用いて、新たに入力されたテキストデータを、既存のクラスに分類する。
以上のように作成されたクラス（図８，図７）は、適宜、クラス配信部５６４により、他部門システム２２０（図１，図２）に、ネットワーク２２を介して配信される。
【００５８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明にかかる文章データ分類装置およびその方法によれば、広く集められた文章を、有用な情報を含むグループに分類し、利用者に提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかる文章データ分類方法が適用されるデータマイニングシステムの構成を示す図である。
【図２】図１に示したオペレータ端末、クラスタリング装置および他部門のシステムのハードウェア構成を例示する図である。
【図３】図１，図２に示したクラスタリング装置において実行されるクラスタリングプログラムの構成を示す図である。
【図４】図３に示したクラスタリングプログラムの前処理部の処理を示す図であって、（Ａ）は、テキストＤＢに記憶されるテキストデータＱの集合を模式的に示し、（Ｂ）は、テキストデータＱの内容を例示し、（Ｃ）は、分かち書き処理部が、テキストデータを処理して得られる単語（分かち書き結果）を示す。
【図５】図３に示した分類処理部により分類されたクラス、クラスそれぞれに含まれる相関規則の数、および、クラスに含まれるテキストデータを、表形式で例示する図である。
【図６】図４（Ａ）に示したテキストデータの集合をクラスタリングして得られるクラスを模式的に例示する図である。
【図７】新たに入力されるテキストデータＱｎｅｗが、図６に示した既存のクラスに分類される態様を示す図である。
【図８】図３に示したクラスタリング規則作成部５６６により作成されるクラスタリング規則Ｂを例示する図である。
【図９】図３に示したクラスタリング規則作成部が、クラスタリング規則Ｂ（図８）を作成するために用いる正例を例示する図である。
【図１０】図３に示したクラスタリング規則作成部が、クラスタリング規則Ｂ（図８）を作成するために用いる負例を例示する図である。
【図１１】図３に示したクラスタリングプログラムの動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１・・・データマイニングシステム、
３・・・コールセンター、
３０・・・コール受付装置、
３２・・・オペレータ端末、
３４・・・ＬＡＮ、
４・・・クラスタリング装置、
５・・・クラスタリングプログラム、
５０・・・前処理部、
５００・・・テキスト受信部、
５０２・・・テキストＤＢ、
５０４・・・分かち書き処理部、
５０６・・・テキスト・単語ＤＢ、
５２・・・相関規則作成部、
５２０・・・相関規則作成処理部、
５２２・・・絞り込み処理部、
５２４・・・相関規則ＤＢ５、
５４・・・意味付け処理部、
５４０・・・意味付け処理部、
５４２・・・クラスタリング規則ＤＢ、
５４６・・・意味付け・分類ＤＢ、
５４４・・・分類処理部、
５４８・・・ＵＩ・処理制御部、
５６・・・クラスタリング処理部、
５６０・・・クラスタリング処理部、
５６２・・・クラスＤＢ、
５６４・・・クラス配信部、
５６６・・・クラスタリング規則作成部、
２２・・・ネットワーク、
２２０・・・他部門システム、
１０・・・本体、
１０２・・・ＣＰＵ、
１０４・・・メモリ、
１２・・・通信装置、
１４・・・記録装置、
１４０・・・記録媒体、
１６・・・表示・入力装置、
２０・・・電話ネットワーク、
２００，２０２・・・電話機、
【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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【図６】
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【図７】
2004199363.tif 000009
【図８】
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【図９】
2004199363.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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