(57)【要約】【課題】電子文書中の話題単語を抽出し、これらの関連性を図式化して電子文書の内容が視覚的に把握することを課題とする。【解決手段】電子文書中の話題単語を抽出し、各話題単語の出現回数を計測し、一方各話題単語の全組数と該全組数における各話題単語間の距離が関連限界距離以下となる各話題単語の関連組数を計測し、計測された話題単語の全組数と関連組数を基に各話題単語間の関連率を計測し、上記各話題単語の出現回数と各話題単語間の関連率を基にして電子文書の中の話題単語間の関連を図示する電子文書の話題単語関連図作成方法。【選択図】  図８
2005250916.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子文書中の話題単語を抽出し、各話題単語の出現回数を計測し、一方各話題単語の全組数と該全組数における各話題単語間の距離が関連限界距離以下となる各話題単語の関連組数を計測し、計測された話題単語の全組数と関連組数を基に各話題単語間の関連率を計測し、上記各話題単語の出現回数と各話題単語間の関連率を基にして電子文書中の話題単語間の関連を図示することを特徴とする電子文書の話題単語関連図作成方法。
【請求項２】
上記各話題単語の出現回数と各話題単語間の関連率を基にして電子文書中の話題単語間の関連率が出現回数の多い順に話題単語を上位に表示して囲繞し、且つ該囲繞図形を関連率に応じた太さの線分で結合した方法で図示される請求項１記載の電子文書の話題単語関連図作成方法。
【請求項３】
囲繞図形がこれに囲まれる話題単語の関連率に応じた径の楕円図形である請求項２記載の電子文書の話題単語関連図作成方法。
【請求項４】
囲繞形状がこれに囲まれる話題単語の出現回数に応じた径の長方形図形である請求項２記載の電子文書の話題単語関連図作成方法。
【請求項５】
囲繞図形内をこれに囲まれる話題単語の出現回数に応じた濃淡の色彩で塗りつぶすようにした請求項２記載の電子文書の話題単語関連図作成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、短時間に視覚的に電子文書の概要や話題を把握できるようにした電子文書の話題単語関連図作成方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
テキスト文書の概要や話題を把握するには、一般に目次によって見易さを向上させる方法が採用されているが、目次による方法は、全くテキスト文書の内容を確認せずに、どんなことが書かれているのかを極簡単に把握することができるが、その反面もっとも重要な主題しか分からず、他にどのような文章が記載されているかは把握できないという欠点がある。
【０００３】
一方、文中の重要箇所抽出、不要箇所削除による要約手法により概要や話題など電子文書の特徴を抽出することも行われている。
【０００４】
更に、文単位の抽出では、重要でないとして捨てられる情報の単位が文単位であることから、要約を作成する際に情報が大きく欠落する可能性があり、そのため一文ごとに重要な箇所を抽出し、或いは削り、情報をなるべく減らさずに、テキストを短く表現しなおす要約手法もある。
【０００５】
現在、日本語を対象とする要約装置でも、ＪＵＭＡＮ、茶セン等の形態素解析ツール、ＫＮＰなどの構文解析ツールの普及により重要文抽出のみでなく、構文解析結果を積極的に利用した文内要約も行われるようになっている。
【０００６】
また、計算機の処理速度と記憶容量の増大及び大量の機械可読テキストが利用拡大に伴い、統計的手法によって概要や要約文の抽出精度の改善も図られている。
【特許文献１】特開 2001-5821，特開 2002-288190，特開平 10-63658 号，特開平 10-69482号
【非特許文献１】自然言語処理Vol.6 No.6 July 1999発行「テキスト自動要約に関する研究動向」、情報処理43巻12号2002年12月発行「テキスト自動要約における新たな展開と展望」
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、人間がテキスト文の要約に際してはまず内容を理解し、理解した内容に基づいて要約文を作成するが、現在の計算機によるテキスト自動要約装置では内容理解の技術が十分なほど発達しておらず、したがってこれらの要約装置によって抽出された要約文は文書全体を把握するのにあまり適していないものが多い。
【０００８】
そこで、この発明は、複雑な言語処理を行うことにより人間が行う要約に近い文章を作成することではなく、これとは全く別のアプローチ方法、即ち電子文書の概要や話題の関連を視覚的に表現することにより、短時間で電子文書の概要や話題を把握することを目的とするものである。
【０００９】
これらの目的のために、電子文書中の話題単語を抽出し、これらの話題単語の関連性を調べて得られた数値より話題単語関連図を作成して表示する方法について鋭意研究の結果、以下のような発明を完成するに至ったものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
この発明は、電子文書中の話題単語を抽出し、各話題単語の出現回数を計測し、一方各話題単語の全組数と該全組数における各話題単語間の距離が関連限界距離以下となる各話題単語の関連組数を計測し、計測された話題単語の全組数と関連組数を基に各話題単語間の関連率を計測し、上記各話題単語の出現回数と各話題単語間の関連率を基にして電子文書中の話題単語間の関連を図示する電子文書の話題単語関連図作成方法を提案するものである。
【００１１】
上記各話題単語の出現回数と各話題単語間の関連率を基にして電子文書中の話題単語間の関連図を作成する方法としては、例えば出現回数の多い順に話題単語を上位に表示して囲繞し、且つ該囲繞図形を関連率に応じた太さの線分で結合した方法を挙げることができる。
【００１２】
ここで、話題単語は関連率に応じた径の楕円図形で囲む方法、この出現回数に応じた径の長方形図形で囲む方法、或いは話題単語の出現回数に応じた濃淡の色彩で塗りつぶす方法を採用することができる。
【発明の効果】
【００１３】
この発明によれば電子文書中の話題単語を抽出し、これらの話題単語の関連性を調べて得られた数値により話題単語関連図を作成して表示することにより、電子文書の内容が視覚的に把握することが出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
電子文書中の話題単語を抽出し、各話題単語の出現回数を計測し、一方各話題単語の全組数と該全組数における各話題単語間の距離が関連限界距離以下となる各話題単語の関連組数を計測し、計測された話題単語の全組数と関連組数を基に各話題単語間の関連率を計測し、上記のように計測した出現回数の多い順に話題単語を上位に表示し、これらの話題単語を上記のように計測した関連率に応じた径の楕円形で囲繞し、且つこれらの楕円形を関連率に応じた太さの線分で結合した方法。
【実施例】
【００１５】
この発明を図示の実施例に基づいて詳細に説明すると、はじめに対象となる電子文書のテキストに対して形態素解析を行い、代名詞を除く名刺に特化した単語抽出を行う（図１参照）。
【００１６】
上記により全話題単語に関して出現回数をカウントする（図２参照）。
【００１７】
あらかじめユーザーが定義した任意の順位以内に属する単語（以下、これを対象語と呼ぶ）に注目し、それらの単語の関連性を以下の手順を用いて解析する（図３参照）。
【００１８】
話題単語間に含まれる、名詞、代名詞、動詞、形容詞、形容動詞、副詞の個数を単語間の距離と呼び、各対象語の全ての組み合わせにおける距離を計測する（図４参照）。
【００１９】
あらかじめユーザーが定義することができる、ある２つの単語Ａ、Ｂがお互いに関連性があるか否かを判別する距離の基準値を関連限界距離と呼ぶ（図５参照）。
【００２０】
電子文書に含まれる全ての単語Ａ、Ｂの組み合わせの数を単語Ａ、Ｂの全組数と呼び、距離が関連限界距離以下となる組み合わせの数を単語Ａ、Ｂの関連組数と呼ぶ（図６参照）。
【００２１】
単語Ａ、Ｂの関連組数を単語Ａ、Ｂの全組数で割った値を単語Ａ、Ｂの関連率と呼ぶ。
【００２２】
以上によって説明した方法をもとに得られる出現回数、関連率をもとにして電子文書中の話題単語間の関連を図示する（図７参照）。
【００２３】
図８は、以上で示される方法のフローチャートの一例を示すものであり、また図９は関連率の算出のフローチャートの一例を示すものである。
【００２４】
各話題単語の出現回数と各話題単語間の関連率を基にして電子文書中の話題単語間の関連図は、具体的に出現回数の多い順に話題単語を上位に表示して囲繞し、且つ該囲繞図形を関連率に応じた太さの線分で結合した方法等で図示される。
【００２５】
ここで、話題単語は、この関連率に応じた径の楕円図形等の図形で囲繞する方法等を採用して図式化することができるが、この方法を定式化すると、話題単語関連図作成の対象となるソース全体 を形態素解析し、代名詞を除く名詞に特化し抽出した単語の集合をＤＳとし、抽出された単語をＷ1,Ｗ2,・・・,Ｗi,・・・Ｗn-1,Ｗnとすると、ＤＳは下式で表される。
ＤＳ＝｛Ｗ1,Ｗ2,・・・,Ｗi,・・・Ｗn-1,Ｗn｝ 
【００２６】
テキストＳにおける集合ＤＳ中の各話題単語の出現回数をＡＳ,Ｗｉとし、出現回数上位m番目までの単語を選出したものを、集合ＮＳ,mとすると、ＮＳ,mは下式で表される。
ＮＳ,m＝｛Ｗ1',Ｗ2',・・・,Ｗj',・・・Ｗm-1',Ｗm'｝ 
但し、
ＡＳ,Ｗ1'≧ＡＳ,Ｗ2'≧・・・≧ＡＳ,Ｗj'≧・・・≧ＡＳ,Ｗm-1'≧ＡＳ,Ｗm' 
【００２７】
話題単語関連図生成の対象となるソース全体Ｓより、ＮＳ,mの各単語Ｗa',Ｗb'全ての組み合わせの数 Ｃ（ＮＳ,m,Ｗa',Ｗb'）を計測する。そして、ＮＳ,mの各単語それぞれの単語間の距離L（Ｓ,Ｗa',Ｗb'）を計測し、あらかじめ設定された任意の正の整数である関連限界距離boundを超えないすなわち、bound≧L（Ｓ,Ｗa',Ｗb'）となる組み合わせの数 Ｃ'（ＮＳ,m,Ｗa',Ｗb',bound）を計測する。そしてテキストＳにおける、Ｗa',Ｗb'の関連率Ｒ（Ｓ,Ｗa',Ｗb'）は下式として算出できる。
Ｒ（Ｓ,Ｗa',Ｗb'）＝Ｃ'（ＮＳ,m,Ｗa',Ｗb',bound）／Ｃ（ＮＳ,m,Ｗa',Ｗb'）
【００２８】
ここで、Ｃ'（ＮＳ,m,Ｗa',Ｗb'）は、ＡＳ,Ｗa'×ＡＳ,Ｗb'として計算することができる。すなわちテキストＳにおけるＷa',Ｗb'の関連率は下式として算出できる。
Ｒ（Ｓ,Ｗa',Ｗb'）＝Ｃ'（ＮＳ,m,Ｗa',Ｗb',bound）／（ＡＳ,Ｗa'×ＡＳ,Ｗb'）    （0 ≦Ｒ（Ｓ,Ｗa',Ｗb'）≦ 1） 
【００２９】
テキストＳにおいて最も多く出現するの名詞の出現回数、すなわちＡＳ,Ｗ1'で、ＮＳ,mにおける他の全ての出現回数を割ったものをテキストＳにおけるＷj'の出現率とし、ＫＳ,Ｗj'とすると、ＫＳ,Ｗj'は下式で表すことができる。
ＫＳ,Ｗj＝ＡＳ,Ｗj'／ＡＳ,Ｗ1'    （0 ≦ＫＳ,Ｗj'≦ 1） 
【００３０】
楕円の最大長径をα（話題単語関連図描画領域の横幅の３分の１）とし、関連を示す線分の太さをβ （ユーザーが任意に設定）とし、集合ＮＳ,mの単語Ｗj'を長径α×ＫＳ,Ｗj'、短径α×ＫＳ,Ｗj'／４の楕円で表現し、中心地に単語のスペルを記載し、単語 Ｗj'とＷj+1'との関係を線分の太さをβ×Ｒ（Ｓ,Ｗa',Ｗb'）で描画することで話題単語関連図を生成することができる（図１０参照）。
【００３１】
この他の話題単語関連図作成方法としては、例えば出現回数の多い順に０から１に正規化し、数値に応じた濃淡で楕円を描き、各楕円間を関連率に応じた太さの線分で結ぶ方法（図１１参照）。
【００３２】
出現回数の多い話題単語を上位に表示し、各単語の出現回数を最も出現回数の多い単語の数で割り０から１に出現回数を正規化し、その数値に応じた横幅を持つ長方形で各単語を囲み、各長方形を関連率に応じた太さの線で結ぶ方法（図１２参照）等を挙げることができ、この場合単語を長方形で囲む方法は楕円形で囲む方法に比べると各単語の出現回数の比率を視覚的に捉えやすい等の利点がある。
【００３３】
次に、この発明に係る方法により作成された話題単語関連図の好ましい実施形態について詳しく説明する。
【００３４】
実施態様１
メッセンジャーサービスとは、インターネットを利用して遠隔地にいる２人のユーザーが１対１の会話をテキストを基本として行うことが出来るサービスであるが、やりとりする会話の一覧性においては効率が悪く、メッセンジャーサービス利用ユーザーは、話題や話の方向性をしばしば勘違いしてしまうことがあり、ゆえに無駄な会話を重ねてしまうことや相手に誤解を与えてしまうことがある。
【００３５】
そこで、インターネットにおけるメッセンジャーサービスにおいて使用される話題単語関連図の実施形態は、従来のメッセンジャーサービスで提供されているサービスに加え、話題単語関連図が右横に配置される仕組みとなっている（図１３参照）。
【００３６】
メッセンジャーサービスにおいては、ユーザーがある時点までに行った全会話分のテキストを話題単語関連図生成のためのソースとせず、敢えて近時間で行われた会話のみを対象とすることで、より近時間の会話の話題を理解するという目的に適した、話題単語関連図を生成することができる。
【００３７】
一方、メッセンジャーサービスは、発言単位でデータを管理する。したがって、a番目の発言をＶaと表記し、最新の発言をＶrとするならば、過去３０件の発言すなわち Ｖr-29からＶrまでのテキストデータを話題単語関連図生成のためのソースとすることで、最新の話題を表現することができる。
【００３８】
上記例であげた３０件の発言の量を一般的に示せば、過去q件の発言とは、Ｖr-q+1からＶrと示すことができる。
【００３９】
時間軸調整ツマミをスライドすることで、過去に遡った話題単語関連図を閲覧する機能を提供することもできる。具体的に言えば、スライドの目盛を１ずらすことで、発言を１件分過去にずらしたテキストを話題単語関連図生成のためのソースとすることができ、時間軸調整ツマミの目盛移動距離を dとするならば、話題単語関連図生成のためのソースとなる３０件分の発言は、 Ｖr-29-dから、Ｖr-dとなる。（図１４参照）。
【００４０】
以上を纏めると、発言全件数r、スライド移動距離d、対象とする発言件数q、となる発言のテキストＳ'r,d,qは、下式で表すことができる。
Ｓ'r,d,q＝｛Ｖr-q+1-d,Ｖr-q+1-d+1,・・・,Ｖr-d-1,Ｖr-d｝
【００４１】
ここで、メッセンジャーサービスにおいて、時間軸調整ツマミの目盛移動距離d、過去q件の発言という条件下での、よく出現するキーワードの上位 mとそのキーワードの関連性は下式で表現でき、したがってＮＳ,m とＲ（Ｓ,Ｗa',Ｗb'）を利用することでメッセンジャーサービスにおける話題単語関連図の関連性を示す線分を描画することができる。
Ｓ＝Ｓ'r,d,q
ＤＳ＝｛Ｗ1,Ｗ2,・・・,Ｗi,・・・Ｗn-1,Ｗn｝
ＮＳ,m＝｛Ｗ1',Ｗ2',・・・,Ｗi',・・・Ｗm-1',Ｗm'｝
Ｒ（Ｓ,Ｗa',Ｗb'）＝Ｃ'（ＮＳ,m,Ｗa',Ｗb',bound）／（ＡＳ,Ｗa'×ＡＳ,Ｗb'）  （0 ≦Ｒ（Ｓ,Ｗa',Ｗb'）≦ 1）
但し、
ＡＳ,Ｗ1'≧ＡＳ,Ｗ2'≧・・・≧ＡＳ,Ｗj'≧・・・≧ＡＳ,Ｗm-1'≧ＡＳ,Ｗm' 
【００４２】
実施態様２
チャットサービスとメッセンジャーサービスは多くの共通点を持つサービスであるが、サービスの利用形態がメッセンジャーサービスでは１ユーザー対１ユーザーであるのに対してチャットサービスは多ユーザー対多ユーザーであることに大きな違いである。すなわち、メッセンジャーサービスに比べて、チャットサービスは誰がどんな考えを持っている（発言を行った）のかを把握することがしばしば困難である。
【００４３】
そこで、インターネットにおけるチャットサービスをメッセンジャーと同様な形式でユーザー毎の話題単語関連図を作成するものである（図１５参照）。
【００４４】
実施態様３
既存の掲示板サービスは、掲示板全体を把握するためにはタイトルの一覧を解読しなければならず、膨大な文字列を理解しなくてはならない。また、適切なタイトルが入力されるとは限らず、閲覧者が期待する投稿文があるかないかを判断するのは困難で、しばしば既に存在する話題があるのにも拘わらず同じ内容で投稿してしまうユーザーが多くトラブルの原因になっている。
【００４５】
そこで、インターネットにおける掲示板サービスにおいて投稿記事のスレッドを上記同様な形式で話題単語関連図にした実施態様を示す（図１６参照）。即ち、掲示板サービスは、投稿者によって構築されていくスレッドと呼ばれる話題のかたまりがあり、このスレッドはシステムによって投稿文が管理されている。したがって、この実施態様のようにスレッドに属する全ての投稿文を話題単語関連図生成のためのソースとすることでスレッドの話題の概要を表現することができる。
【００４６】
実施態様４
メールサービスは爆発的に普及されているが、その閲覧する機能は従来と変わらず、現状ではメーリングリストやメールマガジンなど配信する側の機能は拡張され、個々のユーザーに届くメールの数は近年増大しつつある。また、メールサービスの普及に伴い、メールサービスは宣伝業者の友好なツールとして活用され、閲覧者にとっては迷惑なメールが来ることも多々ある。そして以上のことは、閲覧者が全てのメールを把握することを困難にする状況を生じ、閲覧者が自分宛に届いたメールを短時間で把握し取捨選択できる機能の必要性が高まっている。
【００４７】
そこで、インターネットにおけるメールサービスにおいてメールの内容を上記同様な形式で話題単語関連図にした実施態様を示す（図１７参照）。この実施態様のようにメール１通１通に対しての話題単語関連図の作成が有効である。与えられた、閲覧者が把握しようとしているメールを与え、そのメールに含まれているテキストデータを話題単語関連図作成のためのソースとすることで、メールの概要を把握することができる。
【００４８】
論文や書籍など電子文書の概要を把握する際には、複数の電子文書を統合した図面を参照する機会も多い。例えば、フォルダやコーディングされたファイル名などによってファイリングされている電子文書群において、分類されていることは認知できるが、具体的な内容がわからない場合がある。
【００４９】
図１８は、話題単語関連図のテキストデータにおいて使用されている話題単語関連図の実施態様を示すもので、ブラウズソフトの機能として働き、ユーザーは文書ファイルを開く前に、話題単語関連図を参照できるようにしてあり、これによれば複数の電子文書の統合したテキストデータを話題単語関連図作成のためのソースとすることで、複数の電子文書の概要を把握するための話題単語関連図の作成ができる。
【産業上の利用可能性】
【００５０】
この発明では電子文書の内容が視覚的に把握することができるため、インターネットにおけるメッセンジャーサービス、チャットサービス、掲示板サービス、メールサービス、論文や書籍の紹介サービス等に使用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】電子文書のテキストデータに対して形態素解析を行い、代名詞を除く名詞に特化した話題単語抽出を行う様子を示す図
【図２】図１の例をもとに、代名詞を除く名詞に特化して抽出されたの話題単語の出現回数をカウントした様子を示す図
【図３】話題単語の出現回数の大きい順に整列された、代名詞を除く名詞に特化して抽出されたの話題単語の例で、且つ対象語の例を示した図
【図４】話題単語間の距離の例を示す図
【図５】話題単語Ａ、Ｂに関連性があるかないかを判別する例を示す図
【図６】話題単語Ａ、Ｂの全ての組み合わせから、距離が関連限界距離以下となる組み合わせの数を計測する様子を示す図
【図７】話題単語関連図の一例を示す図
【図８】この発明の一実施例を示すフローチャート図
【図９】この発明において関連率の算出のフローチャートの一例を示す図
【図１０】必要な計算式を含んだ話題単語関連図の一例を示す図
【図１１】話題単語関連図の他の一例を示す図
【図１２】話題単語関連図の更に他の一例を示す図
【図１３】この発明の一実施態様である話題単語関連図表示機能を搭載したメッセンジャーサービスの操作画面の一例を示す図
【図１４】同上のメッセンジャーサービスにおいて時系列的な話題の流れを把握するために時間軸調節ツマミを付加した図
【図１５】この発明の他の実施態様である話題単語関連図表示機能を搭載したチャットサービスの操作画面の一例を示す図
【図１６】この発明の更に他の実施態様である話題単語関連図表示機能を搭載した掲示板サービスの操作画面の一例を示す図
【図１７】この発明の更に他の実施態様である話題単語関連図表示機能を搭載したメールサービスの操作画面の一例を示す図
【図１８】この発明の更に他の実施態様である話題単語関連図表示機能を搭載したブラウズソフトの操作画面の一例を示す図
【符号の説明】
【００５２】
１    代名詞を除く名詞のみに抽出された単語のうち最も出現回数の多い単語
２    出現回数
３    対象語
４    対象条件順位
【図１】
2005250916.tif 000003
【図２】
2005250916.tif 000004
【図３】
2005250916.tif 000005
【図４】
2005250916.tif 000006
【図５】
2005250916.tif 000007
【図６】
2005250916.tif 000008
【図７】
2005250916.tif 000009
【図８】
2005250916.tif 000010
【図９】
2005250916.tif 000011
【図１０】
2005250916.tif 000012
【図１１】
2005250916.tif 000013
【図１２】
2005250916.tif 000014
【図１３】
2005250916.tif 000015
【図１４】
2005250916.tif 000016
【図１５】
2005250916.tif 000017
【図１６】
2005250916.tif 000018
【図１７】
2005250916.tif 000019
【図１８】
2005250916.tif 000020