(57)【要約】【課題】テキストデータをカテゴリ別に的確に分類可能とし、さらに、分類を実行するための各カテゴリの定義付けを効率的かつ的確に実行可能とする【解決手段】テキストデータをカテゴリ別に分類する情報分類装置は、取り込んだテキストデータから単語情報、係り受け情報をそれぞれ作成する文章解析手段１１、係り受け解析手段と、各テキストデータを、当該テキストデータに含まれる単語情報および係り受け情報と分類用辞書記憶手段に記憶された分類用辞書データに基づいてカテゴリ別に分類するデータ分類手段１２を有している。分類用辞書データとしては、分類用辞書データ作成手段３０を用いて、全てのテキストデータについての、作成された単語情報と係り受け情報のうちから指定されたものが、指定されたカテゴリに分類するための条件として登録される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
分類対象とするテキストデータをカテゴリ別に分類する情報分類装置であって、
前記テキストデータを取り込むデータ入力手段と、
前記データ入力手段によって取り込んだ前記テキストデータの文章を形態素解析し、該文章を単語に分け品詞情報を付与した単語情報を作成する文章解析手段と、
前記文章解析手段によって作成された前記単語情報に基づいて、各単語間の主語と述語の関係、または修飾語と被修飾語の関係である係り受け関係を判定し、係り受け情報を作成する係り受け解析手段と、
前記各カテゴリ別に、当該カテゴリに分類する条件となる、前記テキストデータが含むべき前記単語情報と前記係り受け情報が登録された分類用辞書データを記憶する分類用辞書記憶手段と、
前記各テキストデータを、当該テキストデータに含まれる前記単語情報および前記係り受け情報と前記分類用辞書記憶手段に記憶された前記分類用辞書データに基づいて前記カテゴリ別に分類するデータ分類手段とを有し、
前記分類用辞書データを前記分類用辞書記憶手段に登録する手段として、サンプルテキストデータについての、前記文章解析手段によって作成された前記単語情報と、前記係り受け解析手段によって作成された前記係り受け情報のうちから指定されたものを、指定された前記カテゴリに分類するための条件として前記分類用辞書データに登録する分類用辞書データ作成手段をさらに有する情報分類装置。
【請求項２】
前記分類用辞書データ作成手段は、分類対象とする前記テキストデータの全てに含まれる前記単語情報と前記係り受け情報に対して統計的な手法によって順位付けを行なう順位付け手段を含む、請求項１に記載の情報分類装置。
【請求項３】
前記データ分類手段によって分類された結果に基づいて、指定された前記カテゴリに分類された前記テキストデータのみを抽出するカテゴリ別データ抽出手段をさらに有し、該カテゴリ別データ抽出手段によって抽出された該テキストデータを新たな前記分類用辞書データの作成に用いる、請求項１または２に記載の情報分類装置。
【請求項４】
分類対象とするテキストデータをカテゴリ別に自動的に分類する情報分類方法であって、
前記テキストデータの文章を形態素解析し、該文章を単語に分け品詞情報を付与した単語情報を作成するステップと、
前記単語情報に基づいて、各単語間の主語と述語の関係、または修飾語と被修飾語の関係である係り受け関係を判定し、係り受け情報を作成するステップと、
各カテゴリ別に、当該カテゴリに分類する条件となる、前記テキストデータが含むべき前記単語情報と前記係り受け情報を登録した分類用辞書データを作成するステップと、
前記各テキストデータを、当該テキストデータに含まれる前記単語情報および前記係り受け情報と前記分類用辞書記憶手段に記憶された前記分類用辞書データに基づいて前記カテゴリ別に分類するステップとを有し、
前記分類用辞書データを作成するステップは、サンプルテキストデータについて作成した前記単語情報と前記係り受け情報のうちから指定されたものを、指定された前記カテゴリに分類するための条件として前記分類用辞書データに登録するステップを含む情報分類方法。
【請求項５】
前記分類用辞書データを作成するステップは、分類対象とする前記テキストデータの全てに含まれる前記単語情報と前記係り受け情報に対して統計的な手法によって順位付けを行なうステップをさらに含む、請求項４に記載の情報分類方法。
【請求項６】
指定された前記カテゴリに分類された前記テキストデータのみを抽出し、抽出した該テキストデータに対して、新たに前記分類用辞書データを作成するステップをさらに有する、請求項４に記載の情報分類方法。
【請求項７】
請求項４から６のいずれか１項に記載の情報分類方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子化された大量のテキストデータから、所望の有効な情報を得る情報マイニングに利用される情報分類装置および情報分類方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、企業などにおいては、コンタクトセンタに寄せられる顧客の問い合わせ事項、アンケート結果、営業日報などの情報などが、電子化されたテキストデータとして大量に蓄積されるようになってきている。このようなテキストデータは、製品の改良や開発の指針など企業などにおける経営指針を得る上で有用な、製品に対する要望などの顧客の声を含んでおり、顧客管理（ＣＲＭ）などに有効利用することが望まれている。また、電子化されたテキストデータから有用な所望の情報を効率的に引き出すことができれば、有効なデータ分析コンサルティングサービスの提供を実現できる可能性もある。
【０００３】
このような顧客管理やデータ分析コンサルティングを実行するためには、大量のテキストデータから、例えば、特定の製品に対してどのような苦情が寄せられているか、どのような改善事項が望まれているのかといった有用な事項について、苦情内容毎の発生件数や、要望事項毎の問い合わせ件数などの形で、その傾向を定量的に把握可能な情報を引き出すことが望まれる。近年、大量のテキストデータからこのような定量的な情報を引き出す手法として、テキストマイニングが注目されている。
【０００４】
このような手法の１つとして、各データを意味が類似する各グループに分類する文書クラスタリングが知られている。従来の文書クラスタリングでは、通常、各データを、例えば、プリンタ、ディスプレー、…といったユーザが指定した単語が含まれているかどうかに応じて振り分け、各データに、指定した単語によって特徴付けられる、例えば「プリンタ」などといった主題情報を付与する処理が行われている。これによって、各グループに分類されたデータの数を集計して、多い順に表示するなどして、例えば、プリンタ、ディスプレーなどのうち、どれに関する問い合わせが多いかといったことを把握することができる。
【０００５】
このような文書クラスタリングにおいては、シソーラス辞書を用いて、同義語が使用されているものを同一のグループに振り分けて言葉のゆらぎを考慮する手法も知られている。また、特許文献１には、文書における修飾語とその被修飾語の関係や、主語とその述語の関係などの係り受け情報も考慮して文書クラスタリングを行なう手法が記載されている。
【特許文献１】特開２０００−１７２６９１号公報
【特許文献２】特開２０００−１８１９２６号公報
【特許文献３】特開２００２−３０４４０１号公報
【特許文献４】特開２００１−３１２５０１号公報
【特許文献５】特開２００１−８４２５０号公報
【特許文献６】特開２００１−２６６０６０号公報
【特許文献７】特開２００１−１１９９号公報
【特許文献８】特開平０９−２６５４７６号公報
【特許文献９】特開平１１−２５１２１号公報
【非特許文献１】「国語辞書の記憶と日本語文の自動分割」（長尾真ほか、情報処理、Ｖｏｌ．１９、Ｎｏ．６、１９７８年）
【非特許文献２】「係り受け解析を用いた複合語の分割方法」（宮崎正弘、情報処理学会論文誌、Ｖｏｌ．２５、Ｎｏ．６、１９８４年）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、上述のように、各データを、ユーザが指定した特定の単語の有無や、特定の係り受け関係を伴って特定の単語が含まれているかどうかによってのみ分類するだけでは、例えば、プリンタに関するテキストデータであっても「プリンタ」という単語を直接含んでいない場合があるなど、ユーザが意図した通りの分類を行なうのには難がある。そこで、通常、分類したデータをユーザが確認して、最終的な分類情報を付与するなどの作業が必要となる。
【０００７】
また、実際に有効な情報マイニングを行なうためには、例えば、データを、苦情に関するものと要望に関するものなどのように、単純に特定の単語などの有無だけで規定するのが困難なカテゴリ別に分類することが望まれる場合が多い。すなわち、単純に電子化されて蓄積されたテキストデータのほとんどは、例えば苦情に関する情報と要望に関する情報などがばらばらに入り交ざったプレーンなデータであり、分析対象とする各データに、例えば、苦情に関する情報なのか要望に関する情報なのかというカテゴリ情報を付与することが、情報マイニングにおいて有効な結果を得る上で重要なポイントの１つである。これに対して、上述のような文書クラスタリング処理は、それだけでは、カテゴリ情報を付与するのには不十分である。
【０００８】
テキストデータをカテゴリ別に分類する手法として、特許文献２には、苦情というカテゴリに関するデータを抽出する手法が記載されている。同文献に記載された手法では、苦情文に含まれると考えられる単語や文末表現などのパターンを登録した苦情辞書を用い、この苦情辞書に含まれるパターンのいずれかが含まれるかどうかによって、苦情に関するデータかどうかの判定が行なわれている。
【０００９】
このような単純なパターンによって、カテゴリ分類をする手法では、例えば、テキストデータに「故障」という単語が含まれていれば「障害」というカテゴリに、「困る」という文末表現が含まれていれば「苦情」というカテゴリに分類する処理が行われる。しかし、単純なパターンだけでは正確な分類を行なうことができないことがある。例えば、「高い」という単語では、「価格が高い」という場合は「苦情」のカテゴリに分類すればよいが、「性能が高い」という場合は「苦情」と捉えるべきではなく、むしろ「好評」「お褒め」といったカテゴリに分類すべきである。このような分類を行なうには、「価格」や「性能」という単語と「高い」という単語が係り受け関係にあることを判定する必要があり、単純なパターンの有無の判定のみによって分類を実行するのは困難である。
【００１０】
また、特許文献３には、まず、人が分類処理を実行し、その分類結果から、処理装置に分類規則を学習させ、学習させた分類規則に基づいて分類を実行させる手法が記載されている。同文献では、人があるカテゴリに分類したテキストデータについて、品詞の並びのパターンに基づいて名詞句表現や文末表現などのフレーズを抽出し、このカテゴリに分類された多量のテキストデータについて、各フレーズがどのようなパターンで含まれているかを機能学習させている。
【００１１】
しかし、このような自動学習では、多数の人間が自由に書いた文章であり、したがって、表現などがばらばらであるオープンなテキストデータに対して必ずしも精度のよい分類結果は得られない。この精度を上げるためには、多量の学習用データが必要であり、多量の学習用データを用意するのには多大な手間がかかるため、非効率になってしまう場合がある。
【００１２】
また、特許文献４には、単語の係り受け関係の解析を実行し、これによって得られた係り受け情報も考慮して、テキストデータを所定のカテゴリ別に分類する手法が記載されている。このような手法によれば、分類の精度を向上させることができる。
【００１３】
ところで、各カテゴリへの分類を実行するには、各カテゴリを定義し、すなわち、各カテゴリに分類するテキストデータが備えるべき条件を設定してやる必要があるが、係り受け情報まで考慮した分類では、このような各カテゴリの定義は複雑なものになる。これに対して、引用文献４に記載された手法では、人が分類処理を実行して準備した学習用データから自動学習によって各カテゴリの定義を得ている。しかし、この手法では、特許文献３の手法に関連して上述したように、不適切な分類が行なわれてしまう場合があり、また、分類の精度を上げるためには、多大な労力を費やして大量の学習用データを準備する必要があるという問題がある。
【００１４】
そこで、本発明の目的は、テキストデータをカテゴリ別に的確に分類可能であり、さらに、分類を実行するための各カテゴリの定義付けを効率的かつ的確に実行可能な情報分類装置、および情報分類方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上述の目的を達成するため、本発明の情報分類装置は、分類対象とするテキストデータをカテゴリ別に分類する情報分類装置であって、テキストデータを取り込むデータ入力手段と、データ入力手段によって取り込んだテキストデータの文章を形態素解析し、文章を単語に分け品詞情報を付与した単語情報を作成する文章解析手段と、文章解析手段によって作成された単語情報に基づいて、各単語間の主語と述語の関係、または修飾語と被修飾語の関係である係り受け関係を判定し、係り受け情報を作成する係り受け解析手段と、各カテゴリ別に、当該カテゴリに分類する条件となる単語情報と係り受け情報が登録された分類用辞書データを記憶する分類用辞書記憶手段と、各テキストデータを、当該テキストデータに含まれる単語情報および係り受け情報と分類用辞書記憶手段に記憶された分類用辞書データに基づいてカテゴリ別に分類するデータ分類手段とを有し、分類用辞書データを分類用辞書記憶手段に登録する手段として、サンプルテキストデータについての、文章解析手段によって作成された単語情報と、係り受け解析手段によって作成された係り受け情報のうちから指定されたものを、指定されたカテゴリに分類するための条件として分類用辞書データに登録する分類用辞書データ作成手段をさらに有することを特徴とする。
【００１６】
この構成によれば、各テキストデータを、その係り受け関係も考慮してカテゴリ別に分類することができる。さらに、ユーザは、分類用辞書データ作成手段を用いることによって、文章解析手段によって作成された単語情報と、係り受け解析手段によって作成された係り受け情報を参照して分類用辞書データを作成することができ、それによって効率的かつ的確に分類用辞書データの作成操作を実行することができる。
【００１７】
さらに、分類用辞書データ作成手段に、分類対象とするテキストデータの全てに含まれる単語情報と係り受け情報に対して統計的な手法によって順位付けを行なう順位付け手段を設けてもよい。ユーザは、この順位付け手段を利用することによって、順位の高い単語情報または係り受け情報から順にカテゴリに振り分ける操作を実行することができ、それによって、分類用辞書データ作成の効率、的確性をより向上させることができる。
【００１８】
また、本発明の情報分類装置には、データ分類手段によって分類された結果に基づいて、指定されたカテゴリに分類されたテキストデータのみを抽出するカテゴリ別データ抽出手段をさらに設け、カテゴリ別データ抽出手段によって抽出されたテキストデータを新たな分類用辞書データの作成に用いる構成としてもよい。それによって、ユーザは、カテゴリ別データ抽出手段を用いて抽出したテキストデータを新たな分類対象として用い、より詳細な分類を実行することができ、これを繰り返して、効率的かつ的確により精緻な分類を実行することができる。
【００１９】
本発明による情報分類方法は、分類対象とするテキストデータをカテゴリ別に自動的に分類する情報分類方法であって、テキストデータの文章を形態素解析し、文章を単語に分け品詞情報を付与した単語情報を作成するステップと、単語情報に基づいて、各単語間の主語と述語の関係、または修飾語と被修飾語の関係である係り受け関係を判定し、係り受け情報を作成するステップと、各カテゴリ別に、当該カテゴリに分類する条件となる単語情報と係り受け情報を登録した分類用辞書データを作成するステップと、各テキストデータを、当該テキストデータに含まれる単語情報および係り受け情報と分類用辞書記憶手段に記憶された分類用辞書データに基づいてカテゴリ別に分類するステップとを有し、分類用辞書データを作成するステップは、サンプルテキストデータについて作成した単語情報と係り受け情報のうちから指定されたものを、指定されたカテゴリに分類するための条件として分類用辞書データに登録するステップを含むことを特徴とする。
【００２０】
本発明の情報分類装置は、所定のプログラムにしたがって動作するコンピュータによって構成することができ、本発明は、上記のような情報分類方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを含む。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、テキストデータをその文章における係り受け関係を考慮して、ユーザの定義したカテゴリ別に分類することができ、それによって、的確な分類が可能である。さらに、分類対象とするテキストデータの文章の単語情報と係り受け情報を参照して、カテゴリを定義する分類用辞書データを作成できるようにすることによって、ユーザが効率的かつ的確に各カテゴリの定義付けを実行することを可能とすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００２３】
図１に、本実施形態の情報分類装置の構成を模式的に示すブロック図を示す。同図において、各手段は、磁気ディスク読み取り装置、所定の制御回路を備える制御装置などの個々の装置の他、コンピュータが所定のプログラムに基づく処理を実行することによってその機能を果たすものであってもよい。
【００２４】
この情報分類装置によるデータ分類動作について以下に説明する。
【００２５】
まず、データ入力手段１０を介して、分類対象とするテキストデータを取り込む。データは、任意の形式の文書ファイル、文章を含むテキストファイルとすることができるが、本実施形態では、例として、ＣＳＶと呼ばれるコンマ区切りのテキストファイルの形式でデータを取り込むものとする。
【００２６】
図２に、取り込むデータの具体的な内容の例を示す。このデータは、企業内に設置されたコンタクトセンタ（お客様相談室）において蓄積されたデータの例であり、各データは、日時・商品名・顧客名・連絡先・問い合わせ内容の項目からなる、表形式のファイルデータになっている。このファイルデータには、さらに、問い合わせに対する回答内容などの他の項目を含んでもよい。
【００２７】
コンタクトセンタには、その企業の商品に対する質問や苦情、要望などの問い合わせが電話やＦＡＸ、電子メールなどで寄せられる。図２において、「日時」は問い合わせを受けた年月日および時刻の情報、「問い合わせ内容」は電話などで受けた問い合わせの内容であり文章で記述されている。このようなデータは、例えば、コンタクトセンタにおいて応答処理を行なうオペレータ用の端末装置上で動作する任意のアプリケーションを利用して、オペレータが適宜商品名などを選択したり、取い合わせ内容を入力したりすることによって、電子化されたデータとして蓄積される。そして、このように蓄積されたデータを、任意のデータ回線を介して取り込んだり、磁気ディスクなどの記憶媒体に一旦記憶させ、それから読み出したりし、この際、必要に応じて、適当な形式のデータに変換して本実施形態の情報分類装置に取り込む。
【００２８】
取り込むデータは、このようにコンタクトセンタで得られるものの他、アンケートに寄せられる意見や、営業担当者が書いた日報をデータベース化したものなどであってもよい。
【００２９】
次に、データ入力手段１０によって取り込んだデータに含まれる文章を、文章解析手段１１によって解析する。この際、文章解析手段１１で解析するのは、上述の全ての項目のデータであってもよいが、分類する上で必要なデータを含んだ項目を選択して、その項目についてのみ解析を実行できるようにしてもよい。
【００３０】
文章解析手段１１では、文章を単語単位に分割し各単語に品詞情報を付与する形態素解析処理が行われる。文章解析手段１１の出力結果である単語と品詞の組み合わせ情報を以下では単語情報と呼ぶことにする。形態素解析は、特に、日本語のように分かち書きのない言語をコンピュータで処理する場合に一般的に適用される技術であり、例えば、非特許文献１などに記載された技術を用いることができる。
【００３１】
文章解析手段１１によって得られた単語情報は、係り受け解析手段２１に送られる。係り受け解析手段２１では、入力された単語情報に基づいて、構文解析などを行い、文の主語・述語の関係、修飾語・被修飾語の関係などの係り受け関係を判定する。係り受け解析については、特許文献１、特許文献５、非特許文献２などに記載された技術を用いることができる。この係り受け解析においては、処理負荷を軽減するため、厳密な構文解析を行ず、最も近い名詞（句）と動詞（句）または形容詞（句）を主語・述語の関係にあるとみなしたり、最も近い形容詞（句）と名詞（句）を修飾語・被修飾語の関係にあるとみなしたりする手法を用いてもよい。
【００３２】
本実施形態では、図２のデータのうち、「問い合わせ内容」の項目の文章について文章解析を実行するものとし、形態素解析した結果、さらに係り受け解析した結果の一例を模式的に図３に示す。この例では、「店員」と「対応」は名詞同士が助詞「の」で接続されているので修飾語・被修飾語関係と判定され、「対応」と「悪（い）」は最も近い名詞と形容詞なので主語・述語関係と判定されている。このような、係り受け解析手段２１の出力する係り受けの判定結果情報を以下では係り受け情報と呼ぶことにする。
【００３３】
次に、文章解析手段１１によって得られた単語情報、および係り受け解析手段２１によって得られた係り受け情報がデータ分類手段１２に入力される。データ分類手段１２は、分類用辞書記憶手段２２に記憶された情報と、入力された単語情報、係り受け情報を比較して、そのデータがどのカテゴリに当たるかを判定し、各データにカテゴリ情報を付与する。
【００３４】
分類用辞書記憶手段２２は、データにどの単語情報や係り受け情報が含まれていたら、どのカテゴリに分類するかに関する情報の集合である分類用辞書データが記憶されている。図４に、分類用辞書記憶手段２２に記憶された分類用辞書データの内容の一例、およびこのデータに基づいて、データ分類手段１２によってどのカテゴリ情報が付与されるかの一例を模式的に示す。
【００３５】
図４の分類用辞書データの内容例は、分類対象とするデータに、「語句」の列に記述されている単語情報または係り受け情報が含まれていたら、その左側の「カテゴリ情報」の列に記述されている文字列がカテゴリ情報として付与されることを示している。さらに、図４に示す例では、「品詞」、「重み」の情報が付加情報として、分類用辞書データに記憶されている。品詞情報を分類処理に用いることによって、処理精度の向上を図ることができる。重み情報は、各「語句」に対する重要度を示す値であり、特定の語句を重要視したり、逆に軽視したりしたい時に、この値で調整することができる。例えば、カテゴリ情報に、この重みの値、または、各データ内に含まれる各語句についての重みを累積した値を含ませ、苦情の強さの指標としたり、重みの累積値が一定値以上のもののみを「苦情」のカテゴリに分類したりというように利用することができる。さらに他の付加情報を分類用辞書データに含ませてもよいが、これら「品詞」や「重み」などの付加情報は、分類用辞書データに必須のものではなく、以下では、特に必要がない限り、省略して説明する。このような分類用辞書データは、分類処理を実行する前に予め分類用辞書記憶手段２２に登録しておく必要がある。この登録方法については後述する。
【００３６】
この分類用辞書データに基づくデータ分類手段１２によるカテゴリ情報付与処理として、図４に示す具体例では、「故障」という単語が含まれているデータに「障害」というカテゴリ情報が付与され、「対応→悪い」「態度→悪い」という係り受け関係が含まれているデータには、「苦情」というカテゴリ情報が付与されている。この際、１つのデータ中に、例えば「故障」と「困る」という語句が含まれ、すなわち、分類用辞書データにおいて、異なる複数のカテゴリに付属する語句が同時に含まれる場合が考えられる。この場合には、１つのデータに対して複数のカテゴリ情報を付与してもよいし、あるいは、出現頻度が高い方のカテゴリ情報を付与したり、前述の重みによるスコア計算を行って高いスコアを持つ方のカテゴリ情報を付与したりしてもよい。
【００３７】
このようにして、最終的にカテゴリ情報を付与されたデータは、分類結果出力手段１３に送られる。図５に、分類結果の表示例を示す。図５に示す例では、基の表形式のデータに、カテゴリの項目が付加された形式での表示例を示している。また、分類結果出力手段１３は、図６に示すように、各カテゴリに含まれるデータの数の度数分布のグラフを表示可能としてもよい。さらに、各商品、顧客など毎の、各カテゴリに含まれるデータの数の度数分布のグラフなどをユーザの設定に応じて適宜表示可能としてもよい。
【００３８】
次に、分類用辞書記憶手段２２への分類用辞書データの登録方法について説明する。
【００３９】
分類用辞書データの登録は、分類用辞書データ編集手段２３を用いて実行することができる。分類用辞書データ編集手段２３は、分類用辞書記憶手段２２に記憶された分類用辞書データに、カテゴリ情報や、あるカテゴリに分類するための条件となる語句を新たに追加したり、逆に削除したりといった編集作業をユーザなどが実行するための手段である。
【００４０】
分類用辞書データ編集手段２３は、本実施形態では、コンピュータの表示装置上に所定の画面を表示し、ユーザがこの画面を見ながらキーボードやポインティングデバイスなどの入力手段を用いて入力操作を実行可能な構成を有しているものとする。図７に、分類用辞書データ編集手段２３によって出力される登録画面の例を示す。この画面において、カテゴリ情報の入力欄と語句の入力欄にそれぞれ文字情報を入力し、登録ボタンをクリックすることによって、入力したカテゴリに分類する条件となる語句として、入力した語句が登録される。この際、語句として係り受け情報を登録する場合は、図７に示す例のように、例えば「価格が高い」という文字情報を入力する。分類用辞書データ編集手段２３は、この文字情報のデータを、文書解析手段２４および係り受け解析手段２５に送ることによって、「価格→高い」という係り受け情報に変換し、分類用辞書記憶手段２２に記憶する。これによって、ユーザは、語句として単純に文章を入力することによって、適切な形式で分類用辞書記憶手段２２に分類用辞書データを登録することができる。この際、文書解析手段２４、係り受け解析手段２５の処理内容は、前述の文書解析手段１１、係り受け解析手段２１と基本的に同様であり、図１では便宜上別の手段として記載しているが、文書解析手段２４、係り受け解析手段２５としては、文書解析手段１１、係り受け解析手段２１を流用して用いることができる。
【００４１】
また、本実施形態の情報分類装置は、より効率的に分類用辞書データを作成可能とするために、分類用辞書データ作成手段３０をさらに有している。
【００４２】
分類用辞書データ作成手段３０を用いて分類用辞書データを作成する際には、まず、データ入力手段３０１を介して、分類対象とするデータに相応するサンプルデータを装置に取り込む。取り込むサンプルデータとしては、分類を実行する場合と同様に、図４に模式的に示すような内容のＣＳＶファイルのデータを取り込むことができる。このサンプルデータは、分類対象とするデータから抜粋したものを用いてもよいし、その時点で蓄積された、分類対象とする全データであってもよい。
【００４３】
次に、分析条件設定手段３０２を用いて分析条件を設定する。分析条件としては、例えば図４に示すようなデータに関して、「商品Ａ」という条件と「問い合わせ内容」という条件を設定する。これによって、設定した条件に合致するデータのみが抽出されて、以後の処理に用いられる。このように分析条件の設定を可能とすることによって、この例では、商品Ａに対する意見の内容を深く分析というように、注目したいデータだけを重点的に分析することが可能となる。また、扱うデータを絞り込むことによって、以降の分類用辞書データの作成にかかる労力を低減することができる。もちろん、分析条件を設定せずに、全てのデータについて分析を行なうことも可能である。
【００４４】
設定条件に従って抽出されたデータは、次に、文書解析手段３０３および係り受け解析手段３０４に送られる。文書解析手段３０３、係り受け解析手段３０４の処理は、基本的に、前述の文書解析手段１１、係り受け解析手段２１と同様であり、各データについて単語情報と係り受け情報を作成する。
【００４５】
作成された単語情報と係り受け情報は、次に、順位付け手段３０５に渡される。順位付け手段３０５は、全てのデータについて得られた単語情報および係り受け情報を、統計情報に基づき、例えば頻度の高い順に順位付けする。他の統計的な処理の手法として、特許文献１に記載されているように確率的コンプレキシティを用いる手法や、に記載されているようにカイ二乗を用いる手法などがあり、順位付け手段３０５は、このような統計的な処理手法を用いて順位付けを実行するようにしてもよい。
【００４６】
次に、順位付け手段３０５によって順位付けした結果は、順位付け結果出力手段３０６によって、例えば、図８に示すように、リストとグラフといった形式で表示される。
【００４７】
分類用辞書入力手段３０７は、ユーザが順位付け結果出力手段３０６によって表示された結果を見ながら、分類用辞書記憶手段２２に分類用辞書データを登録する処理をするための手段であり、例えば、表示画面において、順位付けの順に表示された語句を、ポインティングデバイスを用いてクリックするなどの簡単な操作による登録処理を可能とする。
【００４８】
図８には、このような処理の例も併せてしめされている。この例では、順位付けの表示画面において、「回答→ない」という語句をクリックすると、「原文参照」、「分類用辞書へ登録」といった選択項目を含むポップアップメニューが表示される。そこで、「原文参照」を選択すると、その語句を含む元の文章が表示され、ユーザは、これを見て、どのようなカテゴリに分類すべきかを検討することができる。そして、次に、ポップアップメニューの「分類用辞書へ登録」を選択すると、分類用辞書の登録画面に移り、語句の入力欄には、順位付け結果出力手段３０６による結果表示画面におういて選択した語句が表示される。この例では、「回答→ない」という語句に対して、ユーザは、この語句を含むデータを、既にカテゴリ情報として登録されている「苦情」というカテゴリに分類すべきだと判断したとする。この場合、ユーザが、登録画面に表示されているカテゴリ情報と語句の対応付けの表の中から「苦情」の欄をクリックすることによって、カテゴリ情報の入力欄に「苦情」という文字情報が入る。そこで、登録ボタンをクリックすることによって、「苦情」のカテゴリに分類する条件となる語句として「回答→ない」が登録される。この際、カテゴリ情報の入力欄に「苦情」という文字情報を直接入力できるようにしてもよいし、また、新たなカテゴリ名を入力して、カテゴリを追加登録できるようにしてもよい。
【００４９】
以上のようにして、分類用辞書登録画面において登録ボタンをクリックすると、画面は、順位付けの表示画面に戻る。この際、登録した語句はリストから削除される。あるいは、リスト上で、表示色を変えたり、登録されたカテゴリ情報をリストに表示したりして、その語句が、既にカテゴリ分類用に登録済みであることを確認できるようにしてもよい。
【００５０】
このようにして、ユーザは、分類対象のデータにおいて、高い頻度で使用されている語句から順に次々に、カテゴリとの対応付けを実行し、効率的に分類用辞書データを作成することができる。また、分類用辞書データ作成手段３０を用いることによって、ユーザは、どのようなデータが含まれているかを見ながら分類用辞書データを作成できるので、適切な分類を想起するのも容易であり、的確な分類処理が可能となる。
【００５１】
なお、分類用辞書データ作成手段３０において、データ入力手段３０１、文書解析手段３０３、係り受け解析手段３０４としては、前述のデータ入力手段１０、文書解析手段１１、係り受け解析手段１２を適宜流用して用いることができる。
【００５２】
本実施形態の変形例として、情報分類装置は、図９に示すように、カテゴリ別データ抽出手段４０をさらに含んでいてもよい。カテゴリ別データ抽出手段４０は、ユーザが、分類結果出力手段１３によって表示された結果を見て、所望のカテゴリを指定することによって、そのカテゴリに分類されたデータのみを抽出する働きをする。ユーザは、抽出したデータをデータ分類手段１２の入力データとして用い、それによって、前にカテゴリ別に分けたデータのうちの、所望のカテゴリに含まるデータをより詳細に分類して、より深く分析を実施することができる。すなわち、例えば、最初の分類に用いた「苦情」というカテゴリに含まれるデータについてさらに詳細な分類を実行することによって、例えば、苦情の内容の傾向（苦情としてどんな言葉が用いられているかなど）を分析することができる。
【００５３】
この際、分類用辞書データとしては、前に分類に用いたカテゴリに含まれるデータをさらに詳細に分類するための新たなカテゴリを定義したものを用いる必要がある。このような分類用辞書データの登録は、分類用辞書データ編集手段２３を用いて実行してもよいが、カテゴリ別データ抽出手段４０によって抽出したデータを分類用辞書データ作成手段３０に入力し、分類用辞書データ作成手段３０を用いて分類用辞書データを作成することによって、より的確かつ効率的に新たな分類用辞書データを作成することができる。
【００５４】
このように新たに定義したカテゴリ別に分類したデータは、これに対して、再び、カテゴリ別データ抽出手段４０を用いて特定のカテゴリに分類されたデータを抽出し、抽出したデータをさらに詳細なカテゴリに分類するのに用いることもできる。このように、前に定義したカテゴリ内をより詳細なカテゴリに分類する作業を繰り返し実行することによって、分類を段階的に的確に精緻化していくことができる。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】本発明の実施形態の情報分類装置の構成を模式的に示すブロック図である。
【図２】図１のデータ入力手段によって取り込むデータの一例を示す図である。
【図３】図１の文書解析手段、係り受け解析手段による解析結果の一例を示す図である。
【図４】図１の分類用辞書記憶手段に記憶された分類用辞書データの内容例と、この分類用辞書データに応じた、データ分類手段による分類処理例を示す図である。
【図５】図１の分類結果出力手段による出力例を示す図である。
【図６】図１の分類結果出力手段による他の出力例を示す図である。
【図７】図１の分類用辞書データ編集手段による登録画面の一例を示す図である。
【図８】図１の順位付け結果出力手段による出力例と、これに応じた分類用辞書入力手段による登録画面の一例を示す図である。
【図９】図１の変形例の情報分類装置の構成を模式的に示すブロック図である。
【符号の説明】
【００５６】
１０，３０１    データ入力手段
１１，２４，３０３    文書解析手段
１２    データ分類手段
１３    分類結果出力手段
２１，２５，３０４    係り受け解析手段
２２    分類用辞書記憶手段
２３    分類用辞書データ編集手段
３０    分類用辞書データ作成手段
４０    カテゴリ別データ抽出手段
３０２    分析条件設定手段
３０５    順位付け手段
３０６    順位付け結果出力手段
３０７    分類用辞書入力手段
【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】
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【図８】
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【図９】
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