(57)【要約】【課題】  時系列データの時間的な変化を分析し、可視化して好適に表示する。【解決手段】  自然言語文で入力された膨大な量の時系列データから任意の区間で分割したスナップショット・データを生成し、スナップショット・データに含まれるデータに自然言語解析を施し、得られたノード対から共起関係を求めネットワーク図を描画し、ノード及びリンクの増減の変化をネットワーク図に付与し、時間順にネットワーク図を配置する。ノード及びリンクの時間的な変化の増減率を視覚的な表現で提示し、ネットワーク図の強調ポイントが分かる。ノードの増減の変化を視覚的な効果で観察することができるため、ノードの変化を捉え易い。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間的に変化する時系列データを処理する情報処理システムであって、
入力された時系列データを任意の期間で分割してスナップショット・データを生成するデータ分割処理手段と、
スナップショット・データに含まれるデータを対象にデータ解析を施すデータ解析手段と、
データ解析結果に基づいて、スナップショット・データに含まれるデータの関連性及びデータの増減率を算出する算出手段と、
データの関連性又はデータの増減率に基づいてネットワーク図を描画し、スナップショット・データ順にネットワーク図を配置する可視化手段と、
を具備することを特徴とする情報処理システム。
【請求項２】
入力される時系列データは自然言語文を含んだテキスト・データの集合であり、
前記データ分割処理手段は、時系列データを任意の期間で分割して生成したスナップショット・データをセンテンス毎に区切り、
前記データ解析手段は、センテンスを単語に分割して形態素情報を得る形態素解析手段と、センテンス中の語の語義や語と語の間の意味関係に基づいてセンテンスが伝える意味を表現する意味構造の解析を行なう意味解析手段と、意味解析結果により得られる格構造を表す木構造を生成し、該木構造から２つのノードと１本のリンクから構成されるノード対を抽出するノード対抽出手段とを備え、
前記算出手段は、ノード対をスナップショット・データ毎にまとめ、ノード対の共起関係をスナップショット・データ単位で算出するとともに、時間的なノードの推移を計測してノード対のノード及びリンクの増減率を算出し、
前記可視化手段は、前記算出手段により得られた結果を基にネットワーク図を描画するとともに、ネットワーク図をスナップショット・データ順に配置する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記可視化手段は、前記データ解析手段による形態素解析結果及び意味解析結果に基づいて、ネットワーク図の描画に必要なノード対の情報を抽出する、
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記意味解析手段は、語彙機能文法（Ｌｅｘｉｃａｌ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｇｒａｍｍａｒ（ＬＦＧ））理論に基づく意味解析を行ない、
前記算出手段は、意味解析により得られる格構造からノード対を抽出する統計的手法を用いてノード間の共起関係の強さを算出する、
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記算出手段は、ノード対から相互情報量を用いてノード間の共起関係の強さを算出する、
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記算出手段は、スナップショット・データ内又はスナップショット・データ間からノード及びリンクの増減率を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記可視化手段は、ノード対の共起関係を基にネットワーク図を描画し、且つネットワーク図上のノード又はリンクの時間的な増減の変化を視覚的な効果を以って表示する、
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項８】
前記可視化手段は、ネットワーク図を時間順に配置し、且つネットワーク図上のノード又はリンクの時間的な変化を視覚的な効果を以って表示する、
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項９】
時間的に変化する時系列データを処理する情報処理方法であって、
入力された時系列データを任意の期間で分割してスナップショット・データを生成するデータ分割処理ステップと、
スナップショット・データに含まれるデータを対象にデータ解析を施すデータ解析ステップと、
データ解析結果に基づいて、スナップショット・データに含まれるデータの関連性及びデータの増減率を算出する算出ステップと、
データの関連性又はデータの増減率に基づいてネットワーク図を描画し、スナップショット・データ順にネットワーク図を配置する可視化ステップと、
を具備することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１０】
入力される時系列データは自然言語文を含んだテキスト・データの集合であり、
前記データ分割処理ステップでは、時系列データを任意の期間で分割して生成したスナップショット・データをセンテンス毎に区切り、
前記データ解析ステップは、センテンスを単語に分割して形態素情報を得る形態素解析ステップと、センテンス中の語の語義や語と語の間の意味関係に基づいてセンテンスが伝える意味を表現する意味構造の解析を行なう意味解析ステップと、意味解析結果により得られる格構造を表す木構造を生成し、該木構造から２つのノードと１本のリンクから構成されるノード対を抽出するノード対抽出ステップとを備え、
前記算出ステップでは、ノード対をスナップショット・データ毎にまとめ、ノード対の共起関係をスナップショット・データ単位で算出するとともに、時間的なノードの推移を計測してノード対のノード及びリンクの増減率を算出し、
前記可視化ステップでは、前記算出ステップにおいて得られた結果を基にネットワーク図を描画するとともに、ネットワーク図をスナップショット・データ順に配置する、
ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理方法。
【請求項１１】
前記可視化ステップでは、前記データ解析ステップにおける形態素解析結果及び意味解析結果に基づいて、ネットワーク図の描画に必要なノード対の情報を抽出する、
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理方法。
【請求項１２】
前記意味解析ステップでは、語彙機能文法（Ｌｅｘｉｃａｌ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｇｒａｍｍａｒ（ＬＦＧ））理論に基づく意味解析を行ない、
前記算出ステップでは、意味解析により得られる格構造からノード対を抽出する統計的手法を用いてノード間の共起関係の強さを算出する、
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理方法。
【請求項１３】
前記算出ステップでは、ノード対から相互情報量を用いてノード間の共起関係の強さを算出する、
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理方法。
【請求項１４】
前記算出ステップでは、スナップショット・データ内又はスナップショット・データ間からノード及びリンクの増減率を算出する、
ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理方法。
【請求項１５】
前記可視化ステップでは、ノード対の共起関係を基にネットワーク図を描画し、且つネットワーク図上のノード又はリンクの時間的な増減の変化を視覚的な効果を以って表示する、
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理方法。
【請求項１６】
前記可視化ステップでは、ネットワーク図を時間順に配置し、且つネットワーク図上のノード又はリンクの時間的な変化を視覚的な効果を以って表示する、
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理方法。
【請求項１７】
時間的に変化する時系列データの処理をコンピュータ・システム上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムであって、
入力された時系列データを任意の期間で分割してスナップショット・データを生成するデータ分割処理ステップと、
スナップショット・データに含まれるデータを対象にデータ解析を施すデータ解析ステップと、
データ解析結果に基づいて、スナップショット・データに含まれるデータの関連性及びデータの増減率を算出する算出ステップと、
データの関連性又はデータの増減率に基づいてネットワーク図を描画し、スナップショット・データ順にネットワーク図を配置する可視化ステップと、
を具備することを特徴とするコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、主にテキスト情報を処理する情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムに係り、特に、膨大なテキストからユーザにとって有用なテキストの検索や収集を行なうテキスト・マイニング処理を行なう情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。
【０００２】
さらに詳しくは、本発明は、自然言語解析に基づいてテキスト・マイニングを行なう情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムに係り、特に、時系列データの時間的な変化を分析し可視化して表示する情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。
【背景技術】
【０００３】
情報技術の発展に伴い、コンピュータが人間社会に定着し、各種産業や日常生活の中に深く浸透している。いまやコンピュータ・データだけでなく、画像や音響などほとんどすべての情報コンテンツがコンピュータ上で取り扱われ、情報の編集・加工、蓄積、管理、伝達、共有など高度な処理を行なうことが可能となっている。
【０００４】
人手では困難な膨大な演算処理であっても、コンピュータ処理によれば短時間で実現可能である。例えば、数理統計と情報技術に基づくデータ・マイニングによれば、大量のデータの山から、ユーザの必要とする有用な情報を取り出すことができる。とりわけテキスト・データを対象としたマイニングは「テキスト・マイニング」と呼ばれる。現在、インターネットやデータベースなどには膨大なテキストが散在しているが、テキスト・マイニングによれば、このようなテキストの山からユーザにとって有用なテキストの検索や収集を行ない、新しい情報や知識を発見することができる。また、テキスト・マイニングの結果を利用して、テキスト間の隠れた関係性を抽出したり、可視化処理を行なったりすることもできる。
【０００５】
例えば、形態素解析や構文解析を利用した自然言語処理並びにクラスタリングやアソシエーション・ルールなどを利用した統計処理によって、キーワードの抽出やカテゴリの分類等を行なうテキスト・マイニング技術が開発されている（例えば、非特許文献１を参照のこと）。
【０００６】
特に、時系列データを扱うテキスト・マイニングの場合、文書中の単語からキーワードを導出し、ある期間でのキーワードの出現頻度を順位付けしてランキング表示したり、前の期間とキーワードの出現頻度の増減率を算出したり、主成分分析や決定木などを施しクラスタリングした結果のグラフを時間順に並べることによって、データの時間的な変化を捉えることができる。
【０００７】
キーワードのランキング表示で増減率を算出した例として、テキスト・マイニング・ツールの多くは、あるカテゴリに含まれるキーワードの出現頻度の増減率の推移をランキングで表示する機能を持っている。例えば、米インターナショナル・ビジネス・マシーンズ社のテキスト・マイニング・ツール「ＴＡＫＭＩ（Ｔｅｘｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｍｉｎｉｎｇ）」は、テキスト・データの中からさまざまな概念（キーワードとなる文字列とそのカテゴリ）を抽出し、提携情報とともにさまざまな統計量を計算した上で、その結果をさまざまな観点（単語の出現頻度、共起単語の出現頻度、話題の推移など）からユーザに提示することができ、キーワードの時間的な増減が分かるランキング表示機能を備えている（例えば、非特許文献２を参照のこと）。
【０００８】
また、イベント・データに関する情報管理を行なう際に、時間的変化特性を事項の重要度として事例データベースに繁栄して問題を解決し、情報検索や、分類、及び事例ベースの推論を可能とすることができる（例えば、特許文献１を参照のこと）。
【０００９】
また、通信サービス分野などにおける潜在顧客ターゲット分析において、顧客データの時系列的な推移を考慮し、顧客特性の有効な時系列パターンを導出し、潜在ターゲットの導出を実現する潜在ターゲット導出装置について提案がなされている（例えば、特許文献２を参照のこと）。この潜在ターゲット導出装置によれば、まずクラスタリングを用いてデータを分類し、次にアソシエーション・ルールを用いて特徴抽出を行ない、クラスタリング結果の時間的な変化の推移を表示することが可能である。
【００１０】
しかしながら、これらの従来技術においては、リストの一覧で表示した場合に、キーワードの出現頻度及び増減率のランキング表示によって、出現頻度が上位であるキーワードやキーワードの騰落率が分かるものの、キーワードと他の単語の関係が分からない、という問題がある。
【００１１】
一方、グラフを時間順に並べる手法では、グラフの変化の推移を時間順に観察することができるが、グラフ中のどのノードが変化したかを発見することは難しい。また、多くの単語から構成されるグラフを１枚解釈するだけでも容易ではないのに、複数のグラフを時間順に解釈することはさらに難しくなる。つまり可読性に問題がある。
【００１２】
【特許文献１】特開２００２−２０７７５５号公報
【特許文献２】特開２００３−２４２１６５号公報
【非特許文献１】大隈昇、横原東共著「テキスト・マイニングが目指すもの」（Ｊａｐａｎ  Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ９１，ｐｐ．４−１７，２００４）
【非特許文献２】ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ／ｔｒｌ．ｉｂｍ．ｃｏｍ／ｐｒｏｊｅｃｔｓ／ｓ７７１０／ｔｍ／ｔａｋｍｉ／ｔａｋｍｉ．ｈｔｍ（平成１６年５月２７日現在）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
本発明の目的は、膨大なテキストからユーザにとって有用なテキストの検索や収集を行なうテキスト・マイニング処理を好適に行なうことができる、優れた情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。
【００１４】
本発明のさらなる目的は、自然言語解析に基づいてテキスト・マイニングを好適に行なうことができる、優れた情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。
【００１５】
本発明のさらなる目的は、時系列データの時間的な変化を分析し、可視化して好適に表示することができる、優れた情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明は、上記課題を参酌してなされたものであり、その第１の側面は、時間的に変化する時系列データを処理する情報処理システムであって、入力された時系列データを任意の期間で分割してスナップショット・データを生成するデータ分割処理手段と、スナップショット・データに含まれるデータを対象にデータ解析を施すデータ解析手段と、データ解析結果に基づいて、スナップショット・データに含まれるデータの関連性及びデータの増減率を算出する算出手段と、データの関連性又はデータの増減率に基づいてネットワーク図を描画し、スナップショット・データ順にネットワーク図を配置する可視化手段とを具備することを特徴とする情報処理システムである。
【００１７】
本発明に係る情報処理システムに入力される時系列データは、例えば、自然言語文を含んだテキスト・データの集合である。この場合、前記データ分割処理手段は、時系列データを任意の期間で分割して生成したスナップショット・データをセンテンス毎に区切る。そして、前記データ解析手段は、形態素解析処理によりセンテンスを単語に分割し、意味解析処理によりセンテンス中の語の語義や語と語の間の意味関係に基づいてセンテンスが伝える意味を表現する意味構造の解析を行なう。そして、意味解析結果により得られる格構造を表す木構造を生成し、この木構造から２つのノードと１本のリンクから構成されるノード対を抽出する。前記算出手段は、ノード対をスナップショット・データ毎にまとめ、ノード対の共起関係をスナップショット・データ単位で算出し、時間的なノードの推移を計測してノード対のノード及びリンクの増減率を算出する。そして、前記可視化手段は、前記算出手段により得られた結果を基にネットワーク図を描画するとともに、ネットワーク図をスナップショット・データ順に配置する。
【００１８】
前記可視化手段は、前記データ解析手段による形態素解析結果及び意味解析結果に基づいて、ネットワーク図の描画に必要なノード対の情報を抽出することができる。
【００１９】
ここで、単語の共起関係並びに単語の時間的な推移の変化を含むネットワーク図の描画には、語彙機能文法（Ｌｅｘｉｃａｌ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｇｒａｍｍａｒ（ＬＦＧ））理論に基づいた意味解析処理と統計的処理を利用することができる。意味解析処理では、述語に対して、何が主語で、何が目的語であるかなどが分かる文の格構造を用いる。
【００２０】
前記算出手段における統計的処理では、まず単語と単語の関連性を調べるために、相互情報量に基づく共起関係（すなわち、同じスナップショット・データのテキスト・データ中に同時に何度出現しているか）を求める。また、時間的推移における単語の増減率も統計情報を用いて算出する。
【００２１】
前記算出手段は、ノード対から相互情報量を用いてノード間の共起関係の強さを算出するようにしてもよい。
【００２２】
また、前記算出手段は、スナップショット・データ内又はスナップショット・データ間からノード及びリンクの増減率を算出するようにしてもよい。
【００２３】
そして、前記可視化手段は、これらの結果を用いて、スナップショット・データ単位にネットワーク図を描画し、これらを時間順に配置する。
【００２４】
また、前記可視化手段は、ノード対の共起関係を基にネットワーク図を描画し、且つネットワーク図上のノード又はリンクの時間的な増減の変化を視覚的な効果を以って表示するようにしてもよい。
【００２５】
また、前記可視化手段は、ネットワーク図を時間順に配置し、且つネットワーク図上のノード又はリンクの時間的な変化を視覚的な効果を以って表示するようにしてもよい。
【００２６】
このように、本発明によれば、テキスト・マイニング処理において、膨大なテキスト・データを含む時系列データからスナップショット・データを取得し、スナップショット・データから得られた単語の共起関係に基づくネットワーク図をスナップショット・データの時間順に連続して配置することにより、単語の時間的な推移を視覚的効果によって観察することができる。
【００２７】
また、本発明の第２の側面は、時間的に変化する時系列データの処理をコンピュータ・システム上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムであって、入力された時系列データを任意の期間で分割してスナップショット・データを生成するデータ分割処理ステップと、スナップショット・データに含まれるデータを対象にデータ解析を施すデータ解析ステップと、データ解析結果に基づいて、スナップショット・データに含まれるデータの関連性及びデータの増減率を算出する算出ステップと、データの関連性又はデータの増減率に基づいてネットワーク図を描画し、スナップショット・データ順にネットワーク図を配置する可視化ステップとを具備することを特徴とするコンピュータ・プログラムである。
【００２８】
本発明の第２の側面に係るコンピュータ・プログラムは、コンピュータ・システム上で所定の処理を実現するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムを定義したものである。換言すれば、本発明の第２の側面に係るコンピュータ・プログラムをコンピュータ・システムにインストールすることによって、コンピュータ・システム上では協働的作用が発揮され、本発明の第１の側面に係る情報処理システムと同様の作用効果を得ることができる。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によれば、自然言語解析に基づいてテキスト・マイニングを好適に行なうことができる、優れた情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。
【００３０】
また、本発明によれば、時系列データの時間的な変化を分析し、可視化して好適に表示することができる、優れた情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。
【００３１】
本発明に係る情報処理システムによれば、自然言語文で入力された膨大な量の時系列データから任意の区間で分割したスナップショット・データを生成し、スナップショット・データに含まれるデータに自然言語解析を施し、これにより得られたノード対から共起関係を求めネットワーク図を描画し、ノード及びリンクの増減の変化をネットワーク図に付与し、時間順にネットワーク図を配置する。すなわち、時間毎のネットワーク図を表示することにより、どこが変化したのかを把握し易くなる。
【００３２】
したがって、本発明によれば、ノード及びリンクの時間的な変化の増減率を視覚的な表現で提示しているため、ネットワーク図の強調ポイントが分かる。また、スナップショット・データ順に配置することによって、ノードの増減の変化を視覚的な効果で観察することができるため、ノードの変化を捉え易い。
【００３３】
また、本発明では、自然言語解析、特に意味解析技術を用いて得られる文の各構造に基づいて単語の共起関係の強さを算出しているので、テキスト・データの意味情報に基づいたネットワーク図を描画することができる。すなわち、ネットワーク図上のノード同士が意味解析結果の格構造に基づいて関係付けられており、且つ時間的に変化するノード及びリンクの増減が分かるので、ネットワーク図が強調したいポイントや変化を追従することができる。本発明に係るテキスト・マイニング技術を、例えば顧客分析並びに消費者動向分析などマーケティング分野のトレンドの分析などに適用することができる。
【００３４】
本発明のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本発明の実施形態や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳解する。
【００３６】
図１には、本発明の一実施形態に係る情報可視化システムの機能的構成を示している。なお、本実施形態では単語（ノード）の共起関係の強さを算出するために、相互情報量を用いて説明を行なうが、ノードの関係を算出できるものであれば、いかなる算出方法であっても同等の効果を得ることができる。図示のシステムは、データ分割処理部１と、データ解析部２と、可視化部３からなる。
【００３７】
ここで、情報可視化システムに入力されるデータとして、日時データとテキスト・データからなるデータ集合を想定している。例えば、営業日誌やお客様相談センターに寄せられたデータなどがこれに該当する。
【００３８】
データ分割処理部は，データ区切部１１と、センテンス分割部１２からなる。データ区切部１１では、自然言語文が入力されたテキスト・データの集合から日時データを用いてスナップショット・データを作成する。スナップショット・データを区切る間隔は、１年及び１か月単位などユーザが自由に設定することが可能である。
【００３９】
センテンス分割部１２は、データ区切部１１に保持されるスナップショット・データに対して、各スナップショット・データに含まれるテキスト・データから句点を検索し、句点を検出した場合にそこを分割点とし、センテンス（文）毎に分割する。
【００４０】
データ解析部２は、形態素解析部２１と、意味解析部２２と、ノード対抽出部２３からなる。形態素解析部２１は、センテンス分割部１２に保持されているテキスト・データに対して形態素解析処理を施し、テキスト・データを単語へと分割する。
【００４１】
形態素解析部２１は、日本語など特定の言語に関する形態素ルールと形態素辞書（図示しない）を持ち、入力文を意味的最小単位である形態素に分節して品詞の認定処理を行なう。形態素解析システムとして、例えば「茶筌（Ｃｈａｓｅｎ）」など日本語形態素解析システムを適用することができるが、本発明の要旨はこれに限定されるものではない。茶筌による形態素解析システムについては、例えば、松本裕治、北内啓、山下達雄、平野善隆、松田寛、高岡一馬、浅原正幸共著「日本語形態素解析システム 茶筌 ｖｅｒｓｉｏｎ  ２．２．１ 使用説明書」（奈良先端科学技術大学院大学，２０００）を参照されたい。
【００４２】
意味解析部２２は、計算機内部に保持した形態素解析結果に対して意味解析処理を施し、センテンス中の語の語義や語と語の間の意味関係に基づいてセンテンスが伝える意味を表現する意味構造の解析を行なう。
【００４３】
意味解析部２２には、例えば、Ｌｅｘｉｃａｌ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｇｒａｍｍａｒ（ＬＦＧ：語彙機能文法）理論に基づく構文意味解析処理システムを適用することができる。ＬＦＧに基づく構文意味解析では、まず、構文解析した結果として、単語や形態素などからなる文章の句構造を木構造として表した“ｃｏｎｓｔｉｔｕｅｎｔ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ（ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ：）”を得ることができる。さらに、入力文の係り受け関係である構文構造だけではなく、格構造（主格、目的格など）、時制、様相、態（受動態、能動態）、話法などの情報をｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  ｓｔｕｒｕｃｔｕｒｅ（ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）と呼ばれる属性と属性値からなるマトリックス構造で出力することができる。
【００４４】
ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは、文中の単語や句の構造を木構造形式で表したものであり、構文カテゴリによって定義される。一方、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは、文法的な機能を明確に表現したものであり、文法的な機能名、意味的形式、並びに特徴シンボルにより構成され、主語（ｓｕｂｊｅｃｔ）、目的語（ｏｂｊｅｃｔ）、補語（ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔ）、修飾語（ａｄｊｕｎｃｔ）といった意味理解を得ることができる。ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは、ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの各節点に付随する素性の集合であり、属性−属性値のマトリックスの形で表現される。ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅでは、自然言語文の表層的記述の違いに依存しない、文章の意味を持つ部分のみが抽出され、言語普遍的性質を記述することができる。
【００４５】
なお、ＬＦＧの詳細に関しては、例えばＲ．Ｍ．Ｋａｐｌａｎ及びＪ．Ｂｒｅｓｎａｎ共著の論文“Ｌｅｘｉｃａｌ−Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｇｒａｍｍａｒ： Ａ Ｆｏｒｍａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｇｒａｍｍａｔｉｃａｌ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ”（Ｔｈｅ ＭＩＴ Ｐｒｅｓｓ，Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ  （１９８２）． Ｒｅｐｒｉｎｔｅｄ ｉｎ Ｆｏｒｍａｌ Ｉｓｓｕｅｓ ｉｎ Ｌｅｘｉｃａｌ−Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｇｒａｍｍａｒ，ｐｐ．２９−１３０．ＣＳＬＩ ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｓｔａｎｆｏｒｄ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（１９９５）．）、Ｄａｌｒｙｍｐｌｅ，  Ｍ．著“Ｓｙｎｔａｘ ａｎｄ Ｓｅｍａｎｔｉｃｓ −Ｌｅｘｉｃａｌ−Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｇｒａｍｍａｒ”（Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｒｅｓｓ，２００１）及び当該論文中の引用文献などに記述されている。また、日本語ＬＦＧによる意味解析処理については、増市博、大熊智子共著「Ｌｅｘｉｃａｌ−Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｇｒａｍｍａｒに基づく実用的な日本語解析システムの構築」（自然言語処理，Ｖｏｌ．１０，Ｎｏ．２，ｐｐ．７９−１０９，言語処理学会，２００３）などに記載されている。
【００４６】
ノード対抽出部２３は、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅから格構造（述語に対して、何が主語で、何が目的語かなどが入力された情報）から木構造を生成し、２つのノードと１本のリンクから構成されるノード対を抽出する。図２には、以下の例文（１）の日本語文に対応するｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅと木構造生成のために抽出される格構造の一例を示している。
【００４７】
（１）「お客様のニーズが分からないときは優秀な先輩から営業ノウハウを得るといい。」
【００４８】
また、図３には、上記の例文（１）の日本語文に対応するｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅから木構造の生成を示すイメージ図を示している。なお、木構造はｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ中のＰＲＥＤ属性に対応する属性値（単語）をすべて抽出し、属性値をノードとして構成される。
【００４９】
可視化部３は、蓄積部３１と、単語関係計算部３２と、増減率計算部３３と、グラフ出力部３４と、時系列表示部３５からなる。蓄積部３１は、ノード対抽出部２４に保持されるテキスト・データ毎にノード対を取り出し、さらにスナップショット・データ毎に格納する。図４には、ノード対の基本構成と例文（１）に対応する木構造とノード対を示している。
【００５０】
単語関係計算部３２は、ノード対に対し、相互情報量を用いて共起関係（すなわち、同じスナップショット・データのテキスト・データ中に同時に何度出現しているか）を算出する。相互情報量Ｉ（ｘ，ｙ）は、単語「ｘ」と単語「ｙ」とが共起する確率Ｐ（ｘ，ｙ）と、それぞれがテキスト内で生起する確率Ｐ（ｘ）Ｐ（ｙ）との比である。相互情報量の算出では、正規化するために、単語「ｘ」と単語「ｙ」とが共起する頻度Ｐ（ｘ，ｙ）と、それぞれがテキスト内で生起する頻度 ｆｒｅｑ（ｘ）ｆｒｅｑ（ｙ）にスナップショット・データ内のすべてのテキスト・データの単語総数Ｎをかけ、その対数を取る。相互情報量は、以下の式（１）で表される。
【００５１】
【数１】
2005352817.tif 000003
【００５２】
ここで、共起関係の強さを算出するアルゴリズムについて説明する。図５には、テキスト・データＴ１において抽出されたノード対と当該相互情報量から構成されるデータ構造の一例を示している。また、図６には、スナップショット・データとテキスト・データ集合の一例を示している。
【００５３】
［ステップ１］
データ区切部１１によって分割されたスナップショット・データを対象として、蓄積部３１に格納される全ノード対を選択する。このとき得られたノード対の２つのノードを相互情報量Ｉ（ｘ，ｙ）での単語「ｘ」と単語「ｙ」とする。全ノード対に単語「ｘ」と単語「ｙ」が複数存在する場合、若しくは単語「ｘ」と単語「ｙ」が入れ替わって存在する場合は、重複ノード対とみなす。重複ノード対は相互情報量を算出されない。
【００５４】
［ステップ２］
ステップ１で得られた単語「ｘ」と単語「ｙ」に対して、相互情報量を算出する。データ区切部１１によって分割されたスナップショット・データに含まれるすべてのテキスト・データを対象として、単語「ｘ」と単語「ｙ」の共起頻度とそれぞれの生起頻度を計数する。こうして得られた数値を基に、各ノード対に対して、相互情報量を求める。
【００５５】
［ステップ３］
単語「ｘ」と単語「ｙ」とステップ２で得られた相互情報量をセットにして、相互情報量を降順でソートする。
【００５６】
これらの処理をスナップショット・データ毎に繰り返す。
【００５７】
増減率計算部３３は、蓄積部３１に保持されるノード対の２つのノードと１本のリンクに対して、その増減率を時間毎の変化から算出する。増減率を算出する方法（スナップショット・データの区間の取り方）は、以下の２通りがある。
（１）スナップショット・データΔｔ区間内でのノード及びノード対の増減の変化
（２）スナップショット・データΔｔとΔｔ−１でのノード及びノード対の増減率較
【００５８】
（１）の算出方法については、スナップショット・データΔｔに出現するノード対及びノードの区間内の頻度分布図を求め、Δｔあたりの変化率からノード及びリンクの増減の加速度を算出する。また（２）の算出方法は、Δｔ並びにΔｔ−１毎にノード対及びノードが出現する頻度を計数し、Δｔ並びにΔｔ−１で同じノード対及びノードがある場合のみ、Δｔ−１を１００としたときのΔｔの増減の割合を算出することによって、比較可能である。
【００５９】
グラフ出力部３４は、スナップショット・データ毎に、単語関係計算部３２から得られた共起関係に基づいてノードとリンクで構成されるネットワーク図を描画するとともに、増減率計算部３３から得られた単語の増減率に基づいてノード及びノードを結ぶリンクに着色を行なう。例えば、単語の出現率に応じてノードの色又はその濃淡を調整したり、ノードを表示する面積を調整したりする。また、ノード間の共起度に応じて、リンクの色やその濃淡、リンクを描く線の太さなどを調整する。
【００６０】
図７には、スナップショット・データΔｔ区間内で増減率を算出する場合のグラフの出力手順をフローチャートの形式で示している。
【００６１】
増減率の計算対象が単語の出現頻度となる場合には（ステップＳ１）、開始時間とΔｔ時間経過後の単語の出現頻度をそれぞれ計算し（ステップＳ２）、開始時間とΔｔ時間後の同一単語の出現頻度を比較して、増減率を求める（ステップＳ３）。そして、増減率の度合いに対応した単語（ノード）の配色を施す（ステップＳ４）。
【００６２】
一方、増減率の計算対象が単語関係の場合には（ステップＳ１）、開始時間とΔｔ時間経過後の単語関係（共起関係の強さ）を計算し（ステップＳ５）、開始時間とΔｔ時間後の同じ単語関係を比較して、増減率を求める（ステップＳ６）。そして、増減率の度合いに対応した単語関係（リンク）の配色を施す（ステップＳ７）。
【００６３】
図８には、スナップショットΔｔ区間とΔｔ−１区間との比較により増減率を算出する場合のグラフの出力手順をフローチャートの形式で示している。
【００６４】
計算対象が単語の出現頻度となる場合には（ステップＳ１１）、スナップショットΔｔ−１とΔｔにおける各データの単語の出現頻度を計算し（ステップＳ１２）、スナップショットΔｔ−１とΔｔの同一単語の出現頻度を比較して、増減率を求める（ステップＳ１３）。そして、スナップショットΔｔ−１とΔｔの間で増減率の度合いに対応した単語（ノード）の配色の指定を行なう（ステップＳ１４）。
【００６５】
一方、計算対象が単語関係となる場合には（ステップＳ１１）、スナップショットΔｔ−１とΔｔの各データにおける単語関係（共起関係の強さ）を計算し（ステップＳ１５）、スナップショットΔｔ−１とΔｔの同じ単語関係を比較して、増減率を求める（ステップＳ１６）。そして、スナップショットΔｔ−１とΔｔの間で増減に変化のあった単語関係（リンク）の配色の指定を行なう（ステップＳ１７）。
【００６６】
以下では、ネットワーク図の作成方法について詳解する。
【００６７】
まず、相互情報量の高いノード対を上位から一定個数を取り出す。ここでは、ノード対のノードで同じノードがあった場合、実線でリンクを結んでいき、ネットワーク図を作成する。相互情報量の高いノード対を上位から一定個数を取り出す方法については、単語関係計算手段３２で求めた共起関係の相互情報量から、リストの上位α％、若しくは、相互情報量の閾値βを超えた場合に取り出されるルールを作成しておく。α及びβは、ユーザによって任意の値に設定される。
【００６８】
次に、ネットワーク図上のノード及びリンクに対して、増減率計算部３３で求めた各増減率から着色を行なう。例えば、前のスナップショット・データ区間より単語が２０％以上に増加した場合には赤色、逆に２０％以下に減少した場合には青色、どちらでもない場合には白色、さらに新しくノードが発生した場合には黄色を着色する、といったルールをあらかじめ決めておく。
【００６９】
時系列表示部３５は、スナップショット・データ毎に作成されたネットワーク図を、分割した時間順に並べて配置する。
【００７０】
図９には、スナップショット・データのネットワーク図の一例を示している。また、図１０には、ネットワーク図による時系列推移の一例を示している。
【００７１】
上述した処理手順により、テキスト・データの文の意味構造に基づいたネットワーク図が作成され、時間順で変化するノードの増減が視覚的に色を変えて表示されるため、ノードの盛衰を把握し、且つノードに関連する他のノードを容易に発見することできる。これらにより従来のツールと比較し、可読性の向上が期待される。
【産業上の利用可能性】
【００７２】
以上、特定の実施形態を参照しながら、本発明について詳解してきた。しかしながら、本発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が該実施形態の修正や代用を成し得ることは自明である。
【００７３】
本発明は、顧客分析並びに消費者動向分析などのマーケティング分野におけるトレンドの分析などに適用することができる。
【００７４】
なお、上述した実施形態では、ネットワーク図を描画するために、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅから木構造の生成し、ノード対から抽出する手法を用いたが、本発明の要旨はこれに限定されない。その他の手法として、テキスト・データ中に２つの単語が出現する文を計数する共起頻度若しくは文中の単語間の修飾関係からノード対を抽出した場合でも、同様の効果が得られる。
【００７５】
また、本明細書では入力されるデータとして日時データとテキスト・データからなるデータ集合を例にとって本発明の実施形態について説明してきたが、本発明の要旨はこれに限定されるものではない。テキスト・データ以外からなる時系列データにおいても、時間的な変化を視覚的に分かり易く表示したい場合には、本発明を適用することにより、同様の作用効果を得ることができる。
【００７６】
要するに、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、本明細書の記載内容を限定的に解釈するべきではない。本発明の要旨を判断するためには、特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係る情報可視化システムの機能的構成を示した図である。
【図２】図２は、例文（１）の日本語文に対応するｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅと木構造生成のために抽出される格構造の一例を示した図である。
【図３】図３は、例文（１）の日本語文に対応するｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅから木構造の生成を示すイメージ図を示した図である。
【図４】図４は、ノード対の基本構成と例文（１）に対応する木構造とノード対を示した図である。
【図５】図５は、テキスト・データＴ１において抽出されたノード対と当該相互情報量から構成されるデータ構造の一例を示した図である。
【図６】図６は、スナップショット・データとテキスト・データ集合の一例を示した図である。
【図７】図７は、スナップショットΔｔ区間内で増減率を算出した場合のグラフの出力手順を示したフローチャートである。
【図８】図８は、スナップショットΔｔ区間とΔｔ−１区間との比較により増減率を算出する場合のグラフの出力手順を示したフローチャートである。
【図９】図９は、スナップショット・データのネットワーク図の一例を示した図である。
【図１０】図１０は、ネットワーク図による時系列推移の一例を示した図である。
【符号の説明】
【００７８】
１…データ分割処理部
１１…データ区切部
１２…センテンス分割部
２…データ解析部
２１…形態素解析部
２２…意味解析部
２３…ノード対抽出部
３…可視化部
３１…蓄積部
３２…単語関係計算部
３３…増減率計算部
３４…グラフ出力部
３５…時系列表示部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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