(57)【要約】【課題】テキスト・マイニングに用いられる辞書データの評価を容易化、迅速化、効率化する。【解決手段】本発明のプログラム４ａは、コンピュータ３を、評価対象の辞書データ１１を用いて文書データ１０に対してテキスト・マイニングを行った結果を表す第１の分析結果データ１２ａを記録手段５から読み出す手段１８ａ、辞書データ１１を評価するための基準として作成された基準辞書データ１３を用いて文書データ１０に対してテキスト・マイニングを行った結果を表す第２の分析結果データ１２ｂを記録手段５から読み出す手段１８ｂ、第１の分析結果データ１２ａと第２の分析結果データ１２ｂとの差分に基づいて辞書データ１１の評価データ２０を作成する手段１９として機能させる。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを、
評価対象の辞書データを用いて文書データに対してテキスト・マイニングを行った結果を表す第１の分析結果データを記録手段から読み出す手段、
前記辞書データを評価するための基準として作成された基準辞書データを用いて前記文書データに対してテキスト・マイニングを行った結果を表す第２の分析結果データを前記記録手段から読み出す手段、
前記第１の分析結果データと前記第２の分析結果データとの差分に基づいて前記辞書データの評価データを作成する手段
として機能させるための辞書評価プログラム。
【請求項２】
請求項１記載の辞書評価プログラムにおいて、
前記辞書データは、テキスト・マイニングにより抽出すべき表現を含み、
前記基準辞書データは、前記辞書データを評価するための比較基準を得るためにテキスト・マイニングにより抽出すべき表現を含み、
前記第１の分析結果データは、前記辞書データを用いたテキスト・マイニングにより前記文書データから抽出された表現を含み、
前記第２の分析結果データは、前記基準辞書データを用いたテキスト・マイニングにより前記文書データから抽出された表現を含み、
前記評価データは、前記第２の分析結果データに含まれる表現の数と、前記第１の分析結果データに含まれる表現の数との差に基づいて求められる評価値を含む
ことを特徴とする辞書評価プログラム。
【請求項３】
請求項２記載の辞書評価プログラムにおいて、
前記辞書データは、テキスト・マイニングにより抽出すべき表現に含まれる表現要素と、前記表現要素の種類とを関係付けたデータであり、
コンピュータを、前記辞書データから前記表現要素の種類を削除して前記基準辞書データを作成する基準辞書作成手段として機能させることを特徴とする辞書評価プログラム。
【請求項４】
請求項１記載の辞書評価プログラムにおいて、
前記基準辞書データは、テキスト・マイニングにより抽出すべき表現を含み、
前記辞書データは、前記基準辞書データに含まれている表現と同じ意味の表現を抽出するために作成された正規表現を含み、
前記第１の分析結果データは、前記辞書データを用いたテキスト・マイニングにより前記文書データから抽出された表現を含み、
前記第２の分析結果データは、前記基準辞書データを用いたテキスト・マイニングにより前記文書データから抽出された表現を含み、
前記評価データは、前記第２の分析結果データに含まれる表現の数と、前記第１の分析結果データに含まれる表現の数との差に基づいて求められる評価値を含む
ことを特徴とする辞書評価プログラム。
【請求項５】
請求項２乃至請求項４のいずれか１項記載の辞書評価プログラムにおいて、
前記評価値は、
前記第１の分析結果データに含まれる表現の数をＴ１とし、前記第２の分析結果データに含まれる表現の数をＴ２としたとき、
［１−（Ｔ２−Ｔ１）／Ｔ２］×１００により求められる抽出率である
ことを特徴とする辞書評価プログラム。
【請求項６】
請求項２乃至請求項５のいずれか１項記載の辞書評価プログラムにおいて、
前記評価データは、前記第２の分析結果データには含まれているが前記第１の分析結果データには含まれていない表現を含むことを特徴とする辞書評価プログラム。
【請求項７】
コンピュータを、
抽出すべき表現と同じ意味の表現を抽出するために作成された正規表現を含む評価対象の辞書データを用いた前記抽出すべき表現を含む文書データに対するテキスト・マイニングにより前記文書データから抽出された表現を含む分析結果データを記録手段から読み出す手段、
前記分析結果データに基づいて、前記抽出すべき表現の数と、前記分析結果データに含まれる表現の数との差に基づいて求められる評価値を含む前記辞書データの評価データを作成する手段
として機能させるための辞書評価プログラム。
【請求項８】
テキスト・マイニングにより抽出すべき表現を含む評価対象の辞書データを用いて文書データに対してテキスト・マイニングを行った結果を表し、前記文書データから抽出された表現を含む第１の分析結果データを記録手段から読み出す手段と、
前記辞書データを評価するための比較基準を得るためにテキスト・マイニングにより抽出すべき表現を含み前記辞書データを評価するための基準として作成された基準辞書データを用いて前記文書データに対してテキスト・マイニングを行った結果を表し、前記文書データから抽出された表現を含む第２の分析結果データを前記記録手段から読み出す手段と、
前記第１の分析結果データと前記第２の分析結果データとの差分に基づいて前記辞書データの評価データを作成する手段と
を具備する辞書評価システム。
【請求項９】
抽出すべき表現と同じ意味の表現を抽出するために作成された正規表現を含む評価対象の辞書データを用いた前記抽出すべき表現を含む文書データに対するテキスト・マイニングにより前記文書データから抽出された表現を含む分析結果データを記録手段から読み出す手段と、
前記分析結果データに基づいて、前記抽出すべき表現の数と、前記分析結果データに含まれる表現の数との差に基づいて求められる評価値を含む前記辞書データの評価データを作成する手段と
を具備する辞書評価システム。
【請求項１０】
コンピュータにより、テキスト・マイニングにより抽出すべき表現を含む辞書データを評価する辞書評価方法であって、
前記辞書データを用いて文書データに対してテキスト・マイニングを行った結果を表し、前記文書データから抽出された表現を含む第１の分析結果データと、前記辞書データを評価するための比較基準を得るためにテキスト・マイニングにより抽出すべき表現を含み前記辞書データを評価するための基準として作成された基準辞書データを用いて前記文書データに対してテキスト・マイニングを行った結果を表し、前記文書データから抽出された表現を含む第２の分析結果データとを、記録手段から読み出し、
前記第１の分析結果データと前記第２の分析結果データとの差分に基づいて前記辞書データの評価データを作成する
ことを特徴とする辞書評価方法。
【請求項１１】
抽出すべき表現と同じ意味の表現を抽出するために作成された正規表現を含む評価対象の辞書データを用いた前記抽出すべき表現を含む文書データに対するテキスト・マイニングにより前記文書データから抽出された表現を含む分析結果データを記録手段から読み出し、
前記分析結果データに基づいて、前記抽出すべき表現の数と、前記分析結果データに含まれる表現の数との差に基づいて求められる評価値を含む前記辞書データの評価データを作成する
ことを特徴とする辞書評価方法。
【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・マイニングに利用される辞書データを評価（品質検査）する辞書評価プログラム及びシステム並びに方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
データ・マイニングの一種に、テキスト・マイニングがある。テキスト・マイニングには、例えば日報データなどのような文書データに記載されている文章の文脈を解析し、文書データに対応する要約データを作成する技術、文書データを分類する技術、文書データの検索を行う技術、文書データから知識を抽出する技術、文書データに記述されている情報（定性情報）を数量化した情報（定量情報）に変換する技術が含まれる。また、このような技術によって得られた結果をデータ解析するまでをテキスト・マイニングに含める場合もある。
【０００３】
コンピュータによるテキスト・マイニングでは、分析対象の文書データに含まれている表現が、概念定義辞書データに登録されているか否か判断される。また、コンピュータによるテキスト・マイニングでは、文書データに対して形態素解析が行われることがある（非特許文献１参照）。
【０００４】
テキスト・マイニングを行うためには、まず概念定義辞書データが作成される必要がある。そして、テキスト・マイニングの結果は、この概念定義辞書データの品質に大きく影響を受ける。
【０００５】
概念定義辞書データを評価する従来の辞書評価方法に、例えば、評価対象（検査対象）の概念定義辞書データについて抽出率又は正解率（適合率）を求める方法がある。
【０００６】
抽出率とは、分析対象の文書データに含まれておりテキスト・マイニングによって抽出されるべき表現が、実際に評価対象の概念定義辞書データを用いたテキスト・マイニングによって抽出された割合である。
【０００７】
一方、正解率とは、実際に評価対象の概念定義辞書データを用いたテキスト・マイニングによって分析対象の文書データから抽出された表現のうち正しく抽出されている表現の割合である。
【０００８】
従来の辞書評価方法では、例えば抽出率を求めるために、評価対象の概念定義辞書データを用いたテキスト・マイニングの結果と、分析対象の文書データとを人間が確認及び比較し、人間が抽出率を求めている。
【０００９】
【非特許文献１】
松本祐治著「形態素解析システム「茶筅」」、情報処理４１巻１１号、ｐ．１２０８−１２１４、２０００年１１月
【００１０】
【特許文献１】
特開２００１−１４７９３７号公報
【００１１】
【特許文献２】
特開２００１−１８４３５１号公報
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
概念定義辞書データの評価を人間によって行うと、評価作業に労力がかかり、評価値の測定ミス、評価の判断ミスが発生する場合がある。
【００１３】
また、多数の概念定義辞書データについて評価を行う場合や、概念定義辞書データに多数の表現が登録されている場合には、人間による評価作業が困難であり、評価作業に時間がかかるため、評価作業の効率化が望まれる。
【００１４】
本発明は、以上のような実情に鑑みてなされたもので、テキスト・マイニングに用いられる辞書データの評価を容易化、迅速化、効率化し、評価結果の正確性を向上させる辞書評価プログラム及びシステム並びに方法を提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
本発明を実現するにあたって講じた具体的手段について以下に説明する。
【００１６】
第１の発明の辞書評価プログラムは、コンピュータを、評価対象の辞書データを用いて文書データに対してテキスト・マイニングを行った結果を表す第１の分析結果データを記録手段から読み出す手段、辞書データを評価するための基準として作成された基準辞書データを用いて文書データに対してテキスト・マイニングを行った結果を表す第２の分析結果データを記録手段から読み出す手段、第１の分析結果データと第２の分析結果データとの差分に基づいて評価対象の辞書データの評価データを作成する手段として機能させる。
【００１７】
第２の発明の辞書評価プログラムは、コンピュータを、抽出すべき表現と同じ意味の表現を抽出するために作成された正規表現を含む評価対象の辞書データを用いた抽出すべき表現を含む文書データに対するテキスト・マイニングにより文書データから抽出された表現を含む分析結果データを記録手段から読み出す手段、分析結果データに基づいて、抽出すべき表現の数と、分析結果データに含まれる表現の数との差に基づいて求められる評価値を含む辞書データの評価データを作成する手段として機能させる。
【００１８】
これにより、テキスト・マイニングに用いる辞書データの評価を機械化でき、辞書データの評価労力を軽減でき、評価作業を効率化、迅速化でき、正確な評価結果を得ることができる。
【００１９】
上記辞書評価プログラム又はこのプログラムを記録した記録媒体を用いることによって、上記各機能を有していないコンピュータ、コンピュータシステム、サーバ、クライアントに対して、簡単に上記各手段としての機能を付加することができる。
【００２０】
本発明の各手段を具備する辞書評価システムでは、同様の作用効果を得ることができる。
【００２１】
本発明の辞書評価プログラム又はこのプログラムを記録した記録媒体をコンピュータに適用することによって、テキスト・マイニングに用いる辞書データを評価する辞書評価方法がコンピュータ上で実施される。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明する。なお、以下の説明において、同一の部分については同一の符号を付して説明を省略する。
【００２３】
（第１の実施の形態）
本実施の形態においては、評価対象の概念定義辞書データを用いたテキスト・マイニングを実行し、評価対象の概念定義辞書データを用いた場合の抽出率を求める辞書評価システムについて説明する。
【００２４】
図１は、本実施の形態に係る辞書評価システムの構成の一例を示すブロック図である。
【００２５】
本実施の形態では、辞書データの評価を要求する評価要求側がユーザ１の場合について説明するが、例えば評価要求側はプログラム、システムなどでもよい。
【００２６】
テキスト・マイニングシステム２は、コンピュータ３により、記録媒体４に記録されているテキスト・マイニングプログラム４ａが読み込まれ、実行されることにより実現される。
【００２７】
テキスト・マイニングシステム２は、例えば日報データなどのような分析対象の文書データ、辞書データなどを記録する記録部５をアクセスする。記録部５は、コンピュータ３に具備される例えば内部メモリ、ハードディスクなどのような記録装置でもよく、コンピュータ３に外付けされる記録装置でもよく、コンピュータ３からネットワーク経由でアクセスされる記録装置でもよく、複数の記録装置の集合であってもよい。
【００２８】
テキスト・マイニングシステム２は、データ受付部６、表現抽出部７、出力部８としての機能を実現する。
【００２９】
データ受付部６は、テキスト・マイニングの要求側（例えば、ユーザ、プログラム、システムなど）から、分析対象の文書データを指定する文書指定データを受け付けると、文書指定データで指定される文書データを記録部５から読み出し、表現抽出部７に提供する。
【００３０】
また、データ受付部６は、テキスト・マイニングの要求側から、テキスト・マイニングに用いる辞書データを指定する辞書指定データを受け付けると、辞書指定データで指定されている辞書データを記録部５から読み出し、表現抽出部７に提供する。
【００３１】
表現抽出部７は、文書指定データで指定される文書データから辞書指定データで指定される辞書データに含まれている表現を抽出し、抽出された表現を表す抽出データを記録部５に記録する。
【００３２】
本実施の形態では、表現抽出部７によって作成される抽出データは、分析対象の文書データの内容についてどの部分が抽出されたかを表すデータとする。なお、表現抽出部７は、辞書データが形態素解析記号を含む場合には、分析対象の文書データに形態素解析を行った後で表現の抽出を行い、辞書データが形態素解析記号を含まない場合には、分析対象の文書データに形態素解析を行うことなく表現の抽出を行う。
【００３３】
出力部８は、例えばＣＲＴやプリンタなどの出力装置９を用いて記録部５に記録されている抽出データを出力する。
【００３４】
例えば、データ受付部６がテキスト・マイニングの要求側から文書データ１０を指定する文書指定データと概念定義辞書データ１１を指定する辞書指定データとを受け付けた場合、データ受付部６は、記録部５の文書データ１０と概念定義辞書データ１１とを受け付け、表現抽出部７に提供する。表現抽出部７は、データ受付部６によって受け付けられた文書データ１０と概念定義辞書データ１１とに基づいて、文書データ１０から概念定義辞書データ１１に含まれている表現を抽出した抽出データ１２ａを記録部５に記録する。抽出データ１２ａには、文書データ１０の内容と抽出された部分を指定するデータとが含まれる。
【００３５】
一方、例えば、データ受付部６がテキスト・マイニングの要求側から文書データ１０を指定する文書指定データと基準辞書データ１３を指定する辞書指定データとを受け付けた場合、データ受付部６は、記録部５の文書データ１０と基準辞書データ１３とを受け付け、表現抽出部７に提供する。表現抽出部７は、データ受付部６によって受け付けられた文書データ１０と基準辞書データ１３とに基づいて、文書データ１０から基準辞書データ１３に含まれている表現を抽出した抽出データ１２ｂを記録部５に記録する。この抽出データ１２ｂにも、上記抽出データ１２ａと同様に、文書データ１０の内容と抽出された部分を指定するデータとが含まれる。
【００３６】
辞書評価システム１４は、コンピュータ３により、記録媒体４に記録されている辞書評価プログラム４ｂが読み込まれ、実行されることにより実現される。
【００３７】
辞書評価システム１４は、記録部５をアクセスし、画面表示部１５、依頼部１６、基準辞書作成部１７、読み出し部１８ａ，１８ｂ、評価部１９としての機能を実現する。
【００３８】
画面表示部１５は、ユーザ１にデータの入力を促す機能と評価結果を提供する機能を具備する。具体的には、画面表示部１５は、ユーザ１から、評価対象の辞書データを指定する辞書指定データ、分析対象の文書データを指定する文書指定データ、評価対象の辞書データの評価基準となる基準辞書データを指定する辞書指定データ、評価実行依頼を受け付けるための画面の表示を行う。また、画面表示部１５は、ユーザ１に対して評価対象の辞書データの評価結果を通知するための画面の表示を行う。
【００３９】
なお、以下において、評価対象の辞書データを指定する辞書指定データを評価辞書指定データとし、基準辞書データを指定する辞書指定データを基準辞書指定データとする。
【００４０】
本実施の形態では、概念定義辞書データ１１を評価対象の辞書データとし、文書データ１０を分析対象の文書データとし、基準辞書データ１３を用いて評価が行われる場合を例として説明を行う。
【００４１】
依頼部１６は、画面表示部１５によって表示された画面に対して入力された評価辞書指定データと文書指定データと評価実行依頼とを受け付ける。
【００４２】
また、依頼部１６は、画面表示部１５によって表示された画面に対して基準辞書指定データが入力された場合、この基準辞書指定データを受け付ける。本実施の形態において、依頼部１６が基準辞書指定データを受け付けるか否かは、評価要求側が自由に判断する。
【００４３】
依頼部１６は、画面表示部１５によって表示された画面上で基準辞書指定データが入力されることなく評価実行依頼を受け付けた場合、基準辞書作成部１７により基準辞書データを作成するために、評価辞書指定データを基準辞書作成部１７に提供する。
【００４４】
この応答として、依頼部１６は、評価辞書指定データで指定される概念定義辞書データ１１に基づいて作成された基準辞書データ１３を指定する基準辞書指定データを基準辞書作成部１７から受け付ける。
【００４５】
そして、依頼部１６は、受け付けた評価辞書指定データと文書指定データとをテキスト・マイニングシステム２のデータ受付部６に提供する。この結果、文書データ１０に対して概念定義辞書データ１１を用いてテキスト・マイニングを行った結果得られる抽出データ１２ａが記録部５に記録される。
【００４６】
また、依頼部１６は、ユーザ１又は基準辞書作成部１７から受け付けた基準辞書指定データと文書指定データとをテキスト・マイニングシステム２のデータ受付部６に提供する。この結果、文書データ１０に対して基準辞書データ１３を用いてテキスト・マイニングを行った結果得られる抽出データ１２ｂが記録部５に記録される。
【００４７】
基準辞書作成部１７は、依頼部１６から評価辞書指定データを受け付けた場合、評価辞書指定データで指定される概念定義辞書データ１１を記録部５から読み出す。
【００４８】
次に、基準辞書作成部１７は、概念定義辞書データ１１から形態素解析記号を削除した基準辞書データ１３を作成して記録部５に記録する。
【００４９】
そして、基準辞書作成部１７は、作成した基準辞書データ１３を指定する基準辞書指定データを依頼部１６に返す。
【００５０】
読み出し部１８ａは、抽出データ１２ａが作成されたか否かを検出し、作成された場合に記録部５から抽出データ１２ａを読み出し、評価部１９に提供する。
【００５１】
同様に、読み出し部１８ｂは、抽出データ１２ｂが作成されたか否かを検出し、作成された場合に記録部５から抽出データ１２ｂを読み出し、評価部１９に提供する。
【００５２】
評価部１９は、読み出し部１８ｂによって読み出された抽出データ１２ｂに基づいて文書データ１０から基準辞書データ１１を用いて抽出された表現の数Ｔ２を求め、また読み出し部１８ａによって読み出された抽出データ１２ａに基づいて文書データ１０から概念定義辞書データ１１を用いて抽出された表現の数Ｔ１を求める。
【００５３】
評価部１９は、以下の式（１）に基づいて、抽出率を計算し、計算結果を含む評価データ２０を記録部５に記録する。
【００５４】
抽出率＝［１−（Ｔ２−Ｔ１）／Ｔ２］×１００…（１）
記録部５に記録された評価データ２０は、画面表示部１５によって参照され、画面上に表示される。
【００５５】
図２は、概念定義辞書データ１１の評価実行前に、画面表示部１５によって表示される画面の一例を示す図である、
この画面２１上には、評価辞書指定データの入力領域２１ａ、基準辞書指定データの入力領域２１ｂ、分析対象（評価用）の文書データを指定する文書指定データの入力領域２１ｃ、評価実行を依頼する場合に押されるボタン２１ｄ、評価結果である抽出率を表示する領域２１ｅが配置されている。
【００５６】
評価辞書指定データの入力領域２１ａに概念定義辞書データ１１を指定する辞書指定データが入力され、文書指定データの入力領域２１ｃに文書データ１０を指定する文書指定データが入力される。この画面２１は、評価実行前の状態であるため、評価結果の表示領域２１ｅは空白である。
【００５７】
なお、基準辞書データ１３が作成済みの場合には基準辞書指定データが入力領域２１ｂに入力される。しかしながら、ここでは、基準辞書データ１３が未作成であり、基準辞書指定データの入力領域２１ｂに、基準辞書指定データは入力されていないとする。
【００５８】
この状態でボタン２１ｄが押されると、基準辞書作成部１７が概念定義辞書データ１１に基づいて自動的に基準辞書データ１３を作成し、評価部１９がこの作成された基準辞書データ１３によって作成された抽出データ１２ｂを用いて抽出率を演算する。
【００５９】
図３は、概念定義辞書データ１１の評価実行後の画面２１の一例を示す図である。評価が実行されると、画面２１上の評価結果の表示領域２１ｅに抽出率が表示される。
【００６０】
図４は、辞書評価システム１４とテキスト・マイニングシステム２とによる辞書データ評価処理の一例を示すフローチャートである。
【００６１】
この辞書データ評価処理は、辞書評価システム１４によるテキスト・マイニング依頼段階（Ｓ１）、テキスト・マイニングシステム２によるテキスト・マイニング実行段階（Ｓ２）、辞書評価システム１４による評価段階（Ｓ３）から構成される。
【００６２】
図５は、辞書評価システム１４によるテキスト・マイニング依頼段階の動作の一例を示すフローチャートである。
【００６３】
ステップＳ１０１において、辞書評価システム１４の画面表示部１５は、評価実行のために必要なデータの入力を促す画面２１を表示する。
【００６４】
ステップＳ１０２において、辞書評価システム１４の依頼部１６は、画面２１上でデータが入力され、評価実行ボタン２１ｄが押されると、評価実行のために必要なデータを受け付ける。
【００６５】
ステップＳ１０３において、依頼部１６は、基準辞書指定データが入力されたか否か判断する。基準辞書指定データが入力された場合、ステップＳ１０７を実行する。
【００６６】
基準辞書指定データが入力されていない場合、ステップＳ１０４において、依頼部１６は、辞書評価システム１４の基準辞書作成部１７に、概念定義辞書データ１１を指定する辞書指定データを提供し、基準辞書データの作成を依頼する。
【００６７】
ステップＳ１０５において、基準辞書作成部１７は、辞書指定データで指定されている概念定義辞書データ１１に基づいて、基準辞書データ１３を作成し、記録部５に記録する。
【００６８】
ステップＳ１０６において、基準辞書作成部１７は、依頼部１６に、作成された基準辞書データ１３を指定する基準辞書指定データを提供する。
【００６９】
ステップＳ１０７において、依頼部１６は、評価辞書指定データと文書指定データとをテキスト・マイニングシステム２のデータ受付部６に提供する。
【００７０】
ステップＳ１０８において、依頼部１６は、基準辞書指定データと文書指定データとをテキスト・マイニングシステム２のデータ受付部６に提供する。
【００７１】
なお、上記ステップＳ１０７とステップＳ１０８の順序は逆でもよい。
【００７２】
図６は、テキスト・マイニングシステム２によるテキスト・マイニング実行段階の動作の一例を示すフローチャートである。
【００７３】
ステップＳ２０１において、テキスト・マイニングシステム２のデータ受付部６は、評価辞書指定データと文書指定データとを、依頼部１６から受け付ける。
【００７４】
ステップＳ２０２において、データ受付部６は、評価辞書指定データで指定されている概念定義辞書データ１１と文書指定データで指定されている文書データ１０を記録部５から読み出し、表現抽出部７に提供する。
【００７５】
ステップＳ２０３において、表現抽出部７は、文書データ１０に対する形態素解析を実行し、形態素解析結果を表す形態素解析データを求める。
【００７６】
ステップＳ２０４において、表現抽出部７は、文書データ１０に対応する形態素解析データに含まれている表現から概念定義辞書データ１１に含まれている表現を抽出し、抽出データ１２ａを記録部５に記録する。
【００７７】
ステップＳ２０５において、テキスト・マイニングシステム２のデータ受付部６は、基準辞書指定データと文書指定データとを、依頼部１６から受け付ける。
【００７８】
ステップＳ２０６において、データ受付部６は、基準辞書指定データで指定されている基準辞書データ１３と文書指定データで指定されている文書データ１０を記録部５から読み出し、表現抽出部７に提供する。
【００７９】
ステップＳ２０７において、表現抽出部７は、文書データ１０に含まれている表現から基準辞書データ１３に含まれている表現を抽出し、抽出データ１２ｂを記録部５に記録する。
【００８０】
なお、上記Ｓ１０７とＳ１０８とが逆の順序で実行される場合、上記Ｓ２０１〜Ｓ２０４とＳ２０５〜Ｓ２０７の実行順序も逆になる。
【００８１】
図７は、辞書評価システム１４による評価段階の動作の一例を示すフローチャートである。
【００８２】
ステップＳ３０１ａにおいて、辞書評価システム１４の読み出し部１８ａは、記録部５の抽出データ１２ａを読み出して評価部１９に提供するとともに、ステップＳ３０１ｂにおいて、辞書評価システム１４の読み出し部１８ｂは、記録部５の抽出データ１２ｂを読み出して評価部１９に提供する。
【００８３】
なお、このステップＳ３０１ａとＳ３０１ｂとは、先にステップＳ３０１ａが実行され，次にステップＳ３０１ｂが実行されてもよく、逆の順序で実行されてもよく、並列に実行されてもよい。
【００８４】
ステップＳ３０２において、辞書評価システム１４の評価部１９は、抽出データ１２ａで抽出されている表現の数Ｔ１と、抽出データ１２ｂで抽出されている表現の数Ｔ２とを求める。
【００８５】
ステップＳ３０３において、評価部１９は、Ｔ１，Ｔ２と数式（１）とに基づいて、抽出率を求め、抽出率を含む評価データ２０を記録部５に記録する。
【００８６】
ステップＳ３０４において、画面表示部１５は、画面２１上の評価結果の表示領域２１ｅに評価データ２０に含まれている抽出率を表示する。
【００８７】
以下に、本実施の形態に係る概念定義辞書データの評価方法について具体例を挙げて説明する。
【００８８】
図８は、概念定義辞書データ１１に対する表現の登録手順の一例を示す図である。
【００８９】
概念定義辞書データ１１に表現を登録する場合、まず、辞書作成者は、辞書作成用の文書データ２２を閲覧する。
【００９０】
次に、辞書作成者は、この参照された文書データ２２を参考にして、概念定義辞書データ１１に登録する表現を決定し、この登録する表現のリストであるコーディング前データ２３を作成する。
【００９１】
次に、辞書作成者は、コーディング前データ２３に含まれている表現を、同じ意味を持つ表現が抽出されるように正規表現を用いてコーディングし、コーディング後データ２４を作成する。
【００９２】
そして、辞書作成者は、コーディング後データ２４の各表現に形態素解析記号を付して概念定義辞書データ１１に登録する。
【００９３】
例えば、辞書作成者は、概念定義辞書データ１１に表現を登録するために、文書データ２２を参照し、この文書データ２２のデータ「Ｎ１００１」から「売れ行きが良い」という表現を概念定義辞書データ１１に登録すると決定する。次に、辞書作成者は、登録すると決定した表現「売れ行きが良い」をコーディング前データ２３の「Ｇ００１」に登録する。次に、辞書作成者は、コーディング前データ２３の表現「売れ行きが良い」に正規表現を用いたコーディングを施し、「売れ（行｜ゆ）きがよい」とする。そして、辞書作成者は、コーディング後の正規表現「売れ（行｜ゆ）きがよい」に形態素解析記号を付加して概念定義辞書データ１１に登録する。
【００９４】
テキスト・マイニングシステム２は、この形態素解析記号を含む概念定義辞書データ１１を用いて、文書データに対するテキスト・マイニングを実行する。
【００９５】
形態素解析とは、文章を文節、単語など所定の単位に区切り、区切られた単位毎に品詞を付与する文章の解析方法である。
【００９６】
表現抽出部７は、分析対象の文書データを形態素解析し、概念定義辞書データ１１との照合を行う。
【００９７】
例えば、「店長と検討を行い、隣のスーパーマーケットとの差別化を図る。」という内容をテキスト・マイニングシステム２によって形態素解析すると、文章が単語ごとに区切られ、品詞の内容が付与され、「店長＜名詞＞／と＜付属語＞／検討＜名詞＞／を＜付属語＞／行い＜動詞＞／、＜句読点＞／隣＜名詞＞／の＜付属語＞／スーパーマーケット＜名詞＞／との＜付属語＞／差別化＜名詞＞／を＜付属語＞／図る＜動詞＞。＜句読点＞」という形態素解析データが得られる。
【００９８】
文節を区切る記号”／”、文節の品詞を”＜＞”で囲んだ記号”＜名詞＞”、”＜接続詞＞”、などは、形態素解析記号である。
【００９９】
ここで、辞書作成者は、「検討を行い」という表現を概念定義辞書データ１１に登録する場合、「／検討＜名詞＞／を＜付属語＞／行い＜名詞＞／」として登録したとする。
【０１００】
テキスト・マイニングにおいて、上記形態素解析データの内容から概念定義辞書データ１１に登録されている内容が抽出されるためには、双方の内容が完全に一致する必要がある。
【０１０１】
概念定義辞書データ１１において「／検討＜名詞＞／を＜付属語＞／行い＜名詞＞／」と登録されると、「行い＜名詞＞／」の「＜名詞＞／」の部分が上記形態素解析データにおける「行い＜動詞＞／」の「＜動詞＞／」と異なる。このため、形態素解析データの内容から概念定義辞書データ１１を用いたテキスト・マイニングによって「検討を行い」という表現は抽出されないことになる。
【０１０２】
本実施の形態では、このような、概念定義辞書データに含まれている形態素解析記号と、テキスト・マイニングにおいて得られる形態素解析データに含まれている形態素解析記号との違いにより、表現が抽出されない状態を検出するために、形態素解析記号を付加する場合と付加しない場合との間の抽出率を自動計算する。
【０１０３】
図９は、概念定義辞書データ１１とこの概念定義辞書データ１１に基づいて作成された基準辞書データ１３との具体例を示す図である。
【０１０４】
基準辞書作成部１７は、形態素解析記号を含む概念定義辞書データ１１から形態素解析記号を削除し、基準辞書データ１３を作成する。
【０１０５】
図１０は、文書データ１０と概念定義辞書データ１１を用いたテキスト・マイニングによって得られる抽出データ１２ａとの関係の一例を示す図である。
【０１０６】
表現抽出部７は、文書データ１０について形態素解析を行い、形態素解析データ２５を求める。次に、表現抽出部７は、形態素解析データ２５から概念定義辞書データ１１に含まれている表現を抽出した結果を表す抽出データ１２ａを求める。この例では、２つの表現が抽出されている。
【０１０７】
図１１は、文書データ１０と、基準辞書データ１３を用いたテキスト・マイニングによって得られる抽出データ１２ｂとの具体例を示す図である。
【０１０８】
表現抽出部７は、文書データ１０から基準辞書データ１３に含まれている表現を抽出した結果を表す抽出データ１２ｂを求める。この例では、３つの表現が抽出されている。
【０１０９】
抽出データ１２ａにおいて抽出されている表現の数Ｔ２は３であり、抽出データ１２ｂにおいて抽出されている表現の数Ｔ１は２である。この結果を上記式（１）に当てはめると、以下のようになる。
【０１１０】
［１−（３−２）／３］×１００＝約６６．７
したがって、抽出率は、約６６．７（％）となる。すなわち、概念定義辞書データ１１における形態素解析記号の付加が適切でないため、本来抽出されるべき表現「検討を行い」が抽出されていないという結果が得られる。このため、概念定義辞書データ１１の「／検討＜名詞＞／を＜付属語＞／行い＜名詞＞／」を「／検討＜名詞＞／を＜付属語＞／行い＜動詞＞／」に変更する。
【０１１１】
以上説明した本実施の形態では、形態素解析記号の付与前と後とでテキスト・マイニングが実行され、抽出率が求められる。
【０１１２】
したがって、概念定義辞書データ１１における形態素解析記号の付与の的確さを評価することができる。
【０１１３】
本実施の形態では、抽出率などのような従来手作業で求められていた概念定義辞書データ１１の評価結果を自動的に求めることができ、評価作業を機械化できる。これにより、人手による作業により評価ミスが発生することを防止でき、効率的に概念定義辞書データ１１を評価し、修正できる。
【０１１４】
（第２の実施の形態）
本実施の形態においては、上記第１の実施の形態に係る辞書評価システムによる評価結果の表示形態の変形例について説明する。
【０１１５】
上記第１の実施の形態では、抽出率が画面上に表示される。これに対して、本実施の形態では、テキスト・マイニングシステムによって抽出された表現の差分もユーザに対して表示する。
【０１１６】
図１２は、本実施の形態に係る辞書評価システムとデータとの関係の一例を示すブロック図である。
【０１１７】
上述したように、抽出データ１２ａ，１２ｂでは、文書データの内容に対してどの部分が抽出されたか指定されている。
【０１１８】
評価部１９は、記録部５から抽出データ１２ａ，１２ｂを読み出し、この抽出データ１２ａ、１２ｂに基づいてＨＴＭＬ（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）形式データ２６を作成する。本実施の形態では、このＨＴＭＬ形式データ２６が評価データ２０に相当する。
【０１１９】
ＨＴＭＬ形式データ２６では、文書データ１０の内容のうち抽出された表現について、抽出された旨を表すタグが付される。本実施の形態のＨＴＭＬ形式データ２６では、抽出データ１２ａにおいて抽出されている表現に対して、アンダーラインを表示する旨のタグ「＜ｕ＞」が付される。一方、抽出データ１２ｂにおいて抽出されている表現に対して、太字表示する旨のタグ「＜ｂ＞」が付される。
【０１２０】
画面表示部１５は、ＨＴＭＬ形式データ２６に基づいて、出力装置９に対する２７の表示を行う。
【０１２１】
この結果、基準辞書データ１３を用いたテキスト・マイニングによって抽出された表現は、太文字で表示される。一方、概念定義辞書データ１１を用いたテキスト・マイニングによって抽出された表現は、下線付き文字で表示される。
【０１２２】
データ「Ｎ２０１」の表現「ゴマのケーキ」「ＰＯＳは順調」は、太文字で表示されており、さらに下線付きである。したがって、基準辞書データ１３を用いたテキスト・マイニングと概念定義辞書データ１１を用いたテキスト・マイニングとの双方により、抽出された表現であることが分かる。これにより、概念定義辞書データ１１において表現「ゴマのケーキ」「ＰＯＳは順調」に対する形態素解析記号の付加は適切に行われていることが分かる。
【０１２３】
一方、データ「Ｎ２０３」の表現「検討を行い」は、太文字で表示されているが下線が付いていない。したがって、基準辞書データ１３を用いたテキスト・マイニングでは抽出されたが概念定義辞書データ１１を用いたテキスト・マイニングでは抽出されなかった表現であることが分かる。これにより、概念定義辞書データ１１において表現「検討を行い」に対する形態素解析記号の付加は適切に行われていないことが分かる。
【０１２４】
以上説明したように、本実施の形態では、抽出データ１２ａ，１２ｂに基づいて、基準辞書データ１３を用いたテキスト・マイニングで抽出された表現と概念定義辞書データ１１を用いたテキスト・マイニングで抽出された表現とが、異なる表示態様で表示される
したがって、ユーザは、画面２７から容易に、基準辞書データ１３を用いたテキスト・マイニングで抽出された表現と抽出されなかった表現、概念定義辞書データ１１を用いたテキスト・マイニングで抽出された表現と抽出されなかった表現とを把握することができる。
【０１２５】
また、抽出された表現間の差異を考慮し、概念定義辞書データ１１を容易、迅速、正確に修正することができる。
【０１２６】
（第３の実施の形態）
本実施の形態では、概念定義辞書データ１１の作成のために正規表現へのコーディングを行う場合に発生するコーディングミスを原因として抽出されない表現を把握するための辞書評価システムについて説明する。
【０１２７】
図１３は、本実施の形態に係る辞書評価システムの構成の一例を示すブロック図である。
【０１２８】
辞書評価システム２８は、コンピュータ３により、記録媒体２９に記録されている辞書評価プログラム３０が読み込まれ、実行されることにより実現される。
【０１２９】
本実施の形態では、正規表現のコーディングミスを検出するために、正規表現へのコーディングがなされたコーディング後データ２４を概念定義辞書データ１１ａとし、この概念定義辞書データ１１ａを評価対象の辞書データとする。
【０１３０】
また、本実施の形態では、概念定義辞書データ１１ａについてのコーディング前データ２３を、基準辞書データ３１とする。このため、記録部５には、上記第１の実施の形態の概念定義辞書データ１１に代えて概念定義辞書データ１１ａが記録されており、また基準辞書データ１３に代えて基準辞書データ３１が記録されている。
【０１３１】
また、本実施の形態では、概念定義辞書データ１１ａから基準辞書データを作成する必要がないため、第１の実施の形態で述べた基準辞書作成部１７は省略されている。
【０１３２】
テキスト・マイニングシステム２は、コーディングされている概念定義辞書データ１１ａと分析対象の文書データ１０との間で表現の抽出を行い、抽出データ１２ｃを記録部５に記録する。
【０１３３】
また、テキスト・マイニングシステム２は、概念定義辞書データ１１ａのコーディング前の状態を表す基準辞書データ３１と文書データ１０との間で表現の抽出を行い、抽出データ３２を記録部５に記録する。
【０１３４】
辞書評価システム２８は、抽出データ１２ｃと抽出データ３２とを比較し、抽出率を求め、評価データ３３を記録部５に記録する。なお、本実施の形態では、読み出し部１８ｂによって読み出された抽出データ３２に基づいて文書データ１０から基準辞書データ１１を用いて抽出された表現の数Ｔ２を求めるとする。また、評価データ３３の表示例として、上記図３と同様の画面を適用してもよい。
【０１３５】
コーディング前の基準辞書データ３１を用いたテキスト・マイニングで抽出された表現が、コーディング後の概念定義辞書データ１１ａを用いたテキスト・マイニングで抽出されていない場合、コーディングミスが発生しているものと考えられる。
【０１３６】
したがって、ユーザは、求めた抽出率から、容易かつ迅速に概念定義辞書データを評価することができ、コーディングミスを把握できる。また、ユーザは、コーディングが適切でない表現を容易かつ迅速に把握できる。
【０１３７】
（第４の実施の形態）
本実施の形態においては、上記第３の実施の形態に係る辞書評価システム２８による評価結果の表示形態の変形例について説明する。
【０１３８】
本実施の形態では、コーディング前の基準辞書データ３１を用いたテキスト・マイニングによって抽出された表現と、コーディング後の概念定義辞書データ１１ａを用いたテキスト・マイニングによって抽出された表現との差分をユーザに対して表示する。
【０１３９】
図１４は、辞書評価システム２８の評価部１９によって作成される評価データ３４の一例を示す図である。評価データ３４は、ＨＴＭＬ形式で記述されている。この評価データ３４では、コーディング前の基準辞書データ３１を用いたテキスト・マイニングによって抽出された表現に、タグ「＜ｂ＞」が付されている。一方、コーディング後の概念定義辞書データ１１ａを用いたテキスト・マイニングによって抽出された表現に、タグ「＜ｕ＞」が付されている。
【０１４０】
図１５は、評価データ３４に基づいて表示される画面の一例を示す図である。
【０１４１】
画面３５では、基準辞書データ３１を用いたテキスト・マイニングによって抽出された表現は、太文字で表示される。一方、概念定義辞書データ１１ａを用いたテキスト・マイニングによって抽出された表現は、下線付き文字で表示される。
【０１４２】
データ「Ｇ００１」の「売れ行きの良い」及びデータ「Ｇ００２」の「売れ過ぎ」は、太文字で表示されており、さらに下線付きである。したがって、コーディング前の基準辞書データ３１を用いたテキスト・マイニングとコーディング後の概念定義辞書データ１１ａを用いたテキスト・マイニングの双方により抽出された表現であり、この表現のコーディングは正常に行われたと判断できる。
【０１４３】
一方、データ「Ｇ００３」の表現「検討を行い」は、太文字で表示されているが下線が付いていない。したがって、コーディング前の基準辞書データ３１を用いたテキスト・マイニングでは抽出されたがコーディング後の概念定義辞書データ１１ａを用いたテキスト・マイニングでは抽出されなかった表現であり、この表現についてはコーディング内容を訂正する必要がある。
【０１４４】
このように、ユーザは、コーディング前の基準辞書データ３１を用いたテキスト・マイニングでは抽出されたが、コーディング後の概念定義辞書データ１１ａを用いたテキスト・マイニングでは抽出されなかった表現を容易に識別でき、この表現についてのコーディングを容易、迅速、正確に修正できる。
【０１４５】
（第５の実施の形態）
本実施の形態では、コーディング前データを分析対象の文書データとし、コーディング後の概念定義辞書データを用いたテキスト・マイニングで抽出された表現と、コーディング前データに含まれている表現との間で抽出率を求め、正規表現のコーディングミスを調査する辞書評価システムについて説明する。
【０１４６】
図１６は、本実施の形態に係る辞書評価システムの構成の一例を示すブロック図である。
【０１４７】
本実施の形態では、正規表現のコーディングミスを検出するために、正規表現へのコーディングが行われた概念定義辞書データ１１ａを評価対象の辞書データとする。
【０１４８】
また、コーディング前データ２３を、分析対象の文書データとする。
【０１４９】
本実施の形態では、コーディング前データ２３に対して概念定義辞書データ１１ａを用いたテキスト・マイニングを実行し、表現が抽出される。
【０１５０】
コーディング前データ２３から概念定義辞書データ１１ａへのコーディングが正当に行われていれば、コーディング前データ２３に含まれる全ての表現が概念定義辞書データ１１ａを用いたテキスト・マイニングによって抽出されることになる。
【０１５１】
そこで、本実施の形態では、コーディング前データ２３に対して概念定義辞書データ１１ａを用いたテキスト・マイニングによって抽出された表現と、コーディング前データ２３に含まれている表現との間で抽出率を求め、コーディングミスの有無を判断する。
【０１５２】
辞書評価システム３６は、コンピュータ３により、記録媒体３７に記録されている辞書評価プログラム３８が読み込まれ、実行されることにより実現される。
【０１５３】
辞書評価システム３６は、記録部５をアクセスし、画面表示部１５、依頼部１６、読み出し部１８ｃ，１８ｄ、評価部３９としての機能を実現する。
【０１５４】
記録部５は、コーディングされている概念定義辞書データ１１ａとこの概念定義辞書データに対するコーディング前データ２３とを記録する。
【０１５５】
本実施の形態においては、画面表示部１５は、分析対象の文書データを指定する文書指定データを受け付け、評価対象の辞書データを指定する評価辞書指定データを受け付け、評価実行依頼を受け付け、評価対象の辞書データの評価結果を表示するための画面の表示を行う。
【０１５６】
また、依頼部１６は、評価実行依頼を受け付けると、文書指定データと評価辞書指定データとを、テキスト・マイニングシステムのデータ受付部６に提供する。
【０１５７】
この結果、コーディング前データ２３に対して概念定義辞書データ１１ａを用いてテキスト・マイニングを行った結果得られる抽出データ１２ｄが記録部５に記録される。
【０１５８】
データ受付部６は、文書指定データを受け付けると、文書指定データで指定されるコーディング前データ２３を記録部５から読み出し、表現抽出部７に提供する。
【０１５９】
また、データ受付部６は、評価辞書指定データを受け付けると、評価辞書指定データで指定される概念定義辞書データ１１ａを記録部５から読み出し、表現抽出部７に提供する。
【０１６０】
表現抽出部７は、文書指定データで指定されるコーディング前データ２３から評価辞書指定データで指定される概念定義辞書データ１１ａに含まれている表現を抽出し、抽出された表現を表す抽出データを記録部５に記録する。
【０１６１】
読み出し部１８ｃは、コーディング前データ２３を読み出し、評価部３９に提供する。
【０１６２】
読み出し部１８ｄは、抽出データ１２ｄが作成されたか否かを検出し、作成された場合に記録部５から抽出データ１２ｄを読み出し、評価部３９に提供する。
【０１６３】
評価部３９は、提供されたコーディング前データ２３に含まれる表現の数Ｔ４を求め、また提供された抽出データ１２ｄに基づいて表現の数Ｔ３を求める。
【０１６４】
評価部３９は、以下の式（２）に基づいて、抽出率を計算し、計算結果を含む評価データ４０を記録部５に記録する。
【０１６５】
抽出率＝［１−（Ｔ４−Ｔ３）／Ｔ４］×１００…（２）
記録部５に記録された評価データ４０は、画面表示部１５によって参照され、画面上に表示される。
【０１６６】
本実施の形態に係る辞書評価システム３６とテキスト・マイニングシステム２とによる辞書データ評価処理は、上記図４と同様に、テキスト・マイニング依頼段階、テキスト・マイニングシステム２によるテキスト・マイニング実行段階、辞書評価システム３６による評価段階から構成される。
【０１６７】
図１７は、辞書評価システム３６によるテキスト・マイニング依頼段階の動作の一例を示すフローチャートである。
【０１６８】
ステップＴ１０１において、画面表示部１５は、データの入力を促す画面を表示する。
【０１６９】
ステップＴ１０２において、依頼部１６は、分析対象の文書データとしてコーディング前データ２３を指定する文書指定データを受け付け、評価対象の辞書データとしてこのコーディング前データ２３に対してコーディングを行った概念定義辞書データ１１ａを指定する評価辞書指定データを、受け付ける。
【０１７０】
ステップＴ１０３において、依頼部１６は、評価辞書指定データと文書指定データとをテキスト・マイニングシステム２のデータ受付部６に提供する。
【０１７１】
図１８は、本実施の形態におけるテキスト・マイニングシステム２によるテキスト・マイニング実行段階の動作の一例を示すフローチャートである。
【０１７２】
ステップＴ２０１において、テキスト・マイニングシステム２のデータ受付部６は、概念定義辞書データ１１ａを指定する評価辞書指定データと、コーディング前データ２３を指定する文書指定データとを、依頼部１６から受け付ける。
【０１７３】
ステップＴ２０２において、データ受付部６は、評価辞書指定データで指定されている概念定義辞書データ１１ａと文書指定データで指定されているコーディング前データ２３を記録部５から読み出し、表現抽出部７に提供する。
【０１７４】
ステップＴ２０３において、表現抽出部７は、コーディング前データ２３について概念定義辞書データ１１ａを用いてテキスト・マイニングを実行し、コーディング前データ２３から概念定義辞書データ１１ａに含まれている表現を抽出し、抽出データ１２ｄを記録部５に記録する。
【０１７５】
図１９は、辞書評価システム３６による評価段階の動作の一例を示すフローチャートである。
【０１７６】
ステップＴ３０１ａにおいて、辞書評価システム３６の読み出し部１８ｃは、記録部５のコーディング前データ２３を読み出して評価部３９に提供するとともに、ステップＴ３０１ｂにおいて、辞書評価システム３６の読み出し部１８ｄは、記録部５の抽出データ１２ｄを読み出して評価部３９に提供する。
【０１７７】
なお、このステップＴ３０１ａとＴ３０１ｂとは、先にステップＴ３０１ａが実行され，次にステップＴ３０１ｂが実行されてもよく、逆の順序で実行されてもよく、並列に実行されてもよい。
【０１７８】
ステップＴ３０２において、辞書評価システム３６の評価部３９は、抽出データ１２ｄで抽出されている表現の数Ｔ３と、コーディング前データ２３に含まれている表現の数Ｔ４とを求める。
【０１７９】
ステップＴ３０３において、評価部３９は、Ｔ３，Ｔ４と数式（２）とに基づいて、抽出率を求め、抽出率を含む評価データ４０を記録部５に記録する。
【０１８０】
ステップＴ３０４において、画面表示部１５は、抽出率を表示する。
【０１８１】
本実施の形態においても、ユーザは、上記第３の実施の形態と同様に、概念定義辞書データ１１ａにおけるコーディングミスを容易かつ迅速に調査することができる。
【０１８２】
なお、本実施の形態における評価結果の表示方法としては、上記図３と同様に抽出率を画面上に表示してもよいし、上記図１５と同様にコーディング前データ２３の表現と、コーディング前データ２３に対して概念定義辞書データ１１ａを用いてテキスト・マイニングを行って抽出された表現とを対比可能な状態で表示してもよい。
【０１８３】
【発明の効果】
以上詳記した本発明においては、テキスト・マイニングに用いる概念定義辞書データの正確な評価結果を、容易かつ迅速に得ることができ、概念定義辞書データを容易かつ迅速に修正できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る辞書評価システムの構成の一例を示すブロック図。
【図２】同実施の形態における概念定義辞書データの評価実行前に、画面表示部によって表示される画面の一例を示す図。
【図３】同実施の形態における概念定義辞書データの評価実行後の画面の一例を示す図。
【図４】同実施の形態に係る辞書評価システムとテキスト・マイニングシステムとによる辞書データ評価処理の一例を示すフローチャート。
【図５】同実施の形態に係る辞書評価システムによるテキスト・マイニング依頼段階の動作の一例を示すフローチャート。
【図６】同実施の形態におけるテキスト・マイニングシステムによるテキスト・マイニング実行段階の動作の一例を示すフローチャート。
【図７】同実施の形態に係る辞書評価システムによる評価段階の動作の一例を示すフローチャート。
【図８】同実施の形態に係る概念定義辞書データに対する表現の登録手順の一例を示す図。
【図９】概念定義辞書データとこの概念定義辞書データに基づいて作成された基準辞書データとの具体例を示す図。
【図１０】文書データと概念定義辞書データを用いたテキスト・マイニングによって得られる抽出データとの関係の一例を示す図。
【図１１】文書データと基準辞書データを用いたテキスト・マイニングによって得られる抽出データとの関係の一例を示す図。
【図１２】本発明の第２の実施の形態に係る辞書評価システムとデータとの関係の一例を示すブロック図。
【図１３】本発明の第３の実施の形態に係る辞書評価システムの構成の一例を示すブロック図。
【図１４】本発明の第４の実施の形態に係る辞書評価システムの評価部によって作成される評価データの一例を示す図。
【図１５】同実施の形態おける評価データに基づいて表示される画面の一例を示す図。
【図１６】本発明の第５の実施の形態に係る辞書評価システムの構成の一例を示すブロック図。
【図１７】同実施の形態に係る辞書評価システムによるテキスト・マイニング依頼段階の動作の一例を示すフローチャート。
【図１８】同実施の形態におけるテキスト・マイニングシステムによるテキスト・マイニング実行段階の動作の一例を示すフローチャート。
【図１９】同実施の形態に係る辞書評価システムによる評価段階の動作の一例を示すフローチャート。
【符号の説明】
１…ユーザ、２…テキスト・マイニングシステム、３…コンピュータ、４，２９，３７…記録媒体、４ａ…テキスト・マイニングプログラム、４ｂ，３０，３８…辞書評価プログラム、５…記録部、６…データ受付部、７…表現抽出部、８…出力部、９…出力装置、１０…文書データ、１１，１１ａ…概念定義辞書データ、１２ａ〜１２ｃ，３２…抽出データ、１３，３１…基準辞書データ、１４，２８，３６…辞書評価システム、１５…画面表示部、１６…依頼部、１７…基準辞書作成部、１８ａ，１８ｂ…読み出し部、１９，３９…評価部、２０，３３，４０…評価データ、２３…コーディング前データ
【図１】
2005018349.tif 000003
【図２】
2005018349.tif 000004
【図３】
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【図４】
2005018349.tif 000006
【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】
2005018349.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
2005018349.tif 000015
【図１４】
2005018349.tif 000016
【図１５】
2005018349.tif 000017
【図１６】
2005018349.tif 000018
【図１７】
2005018349.tif 000019
【図１８】
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【図１９】
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