(57)【要約】テキストマイニング装置の特徴条件確信度計算手段２０３は、入力装置１を通して利用者が指定する特徴テキスト集合を規定する特徴条件に含まれる単語がテキスト中に出現する箇所のそれぞれについて、その単語の信頼度を単語信頼度記憶部３０４から取得し、得られたすべての信頼度から、予め定められた演算によってテキストごとに、特徴条件確信度の値を演算する。特徴条件確信度計算手段２０３は、それぞれの信頼度の値が大きい場合に、確信度の値が大きくなるような演算を行う。代表テキスト出力手段２０４は、特徴条件確信度が計算されたテキストのうち、特徴条件確信度がもっとも高いテキストを、その特徴条件確信度とともに出力する。
2007066704.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の非テキストデータのテキスト化によって得られた複数のテキストを記憶するテキスト集合記憶部と、
前記テキスト集合記憶部に記憶された複数のテキストごとに、該テキストの元となる前記非テキストデータのテキスト化に起因する該テキストの信頼度を記憶する信頼度記憶部と、
前記テキスト集合記憶部に記憶された複数のテキストに対して、該複数のテキストから同一の特徴を持つ複数の同類テキストを探し出すテキストマイニングを行うテキストマイニング手段と、
前記テキストマイニング手段により探し出された各同類テキストについて、その信頼度を前記信頼度記憶部からそれぞれ読み出し、該信頼度に基づいて、該複数の同類テキストの中から一部の同類テキストを選別するテキスト選別手段と、を有するテキストマイニング装置。
【請求項２】
前記テキスト選別手段は、前記同類テキストごとに、該同類テキストと該同類テキストの元になる非テキストデータとの相関度を表す確信度を該同類テキストの信頼度に基づいて生成し、前記複数の同類テキストの中から、最も高い確信度を有する同類テキストを、前記一部の同類テキストとして選別する、請求項１に記載のテキストマイニング装置。
【請求項３】
前記信頼度記憶部は、前記テキストに含まれる単語ごとに、該テキストの元となる前記非テキストデータのテキスト化に起因する信頼度を記憶し、
前記テキストマイニング手段は、前記特徴として単語を用い、
前記テキスト選別手段は、前記同類テキストごとに、該同類テキスト内で前記特徴として用いられる単語の信頼度を前記信頼度記憶部から読み出し、前記同類テキストごとに、該同類テキスト内の前記特徴としての単語の信頼度に基づいて前記確信度を生成し、前記複数の同類テキストの中から、最も高い確信度を有する同類テキストを、前記一部の同類テキストとして選別する、請求項２に記載のテキストマイニング装置。
【請求項４】
前記信頼度記憶部は、前記テキストに含まれる単語ごとに、該テキストの元となる前記非テキストデータのテキスト化に起因する信頼度を記憶し、
前記テキストマイニング手段は、前記特徴として単語を用い、
前記テキスト選別手段は、前記同類テキストごとに、該同類テキスト内で、前記特徴として用いられる単語の信頼度および該単語の近傍にある単語の信頼度を前記信頼度記憶部から読み出し、前記同類テキストごとに、該同類テキスト内の前記特徴としての単語およびその近傍の単語の信頼度に基づいて前記確信度を生成し、前記複数の同類テキストの中から、最も高い確信度を有する同類テキストを、前記一部の同類テキストとして選別する、請求項２に記載のテキストマイニング装置。
【請求項５】
前記信頼度記憶部は、前記テキストに含まれる単語ごとに、該テキストの元となる前記非テキストデータのテキスト化に起因する信頼度を記憶し、
前記テキストマイニング手段は、前記特徴として単語を用い、
前記テキスト選別手段は、前記同類テキストごとに、該同類テキスト内の全単語の信頼度を前記信頼度記憶部から読み出し、前記同類テキストごとに、該同類テキスト内の全単語の信頼度に基づいて前記確信度を生成し、前記複数の同類テキストの中から、最も高い確信度を有する同類テキストを、前記一部の同類テキストとして選別する、請求項２に記載のテキストマイニング装置。
【請求項６】
前記テキスト選別手段は、
前記同類テキストごとに、該同類テキストと該同類テキストの元になる非テキストデータとの相関度を表す確信度を該同類テキストの信頼度に基づいて生成する確信度計算手段と、
前記確信度を、前記一部の同類テキストとともに出力する確信度出力手段と、を有する請求項１ないし５のいずれか１項に記載のテキストマイニング装置。
【請求項７】
複数の非テキストデータのテキスト化によって得られた複数のテキストを記憶するテキスト集合記憶部と、前記テキスト集合記憶部に記憶された複数のテキストごとに該テキストの元となる前記非テキストデータのテキスト化に起因する該テキストの信頼度を記憶する信頼度記憶部と、を備えたテキストマイニング装置が行うテキストマイニング方法であって、
前記テキスト集合記憶部に記憶された複数のテキストに対して、該複数のテキストから同一の特徴を持つ複数の同類テキストを探し出すテキストマイニングを行うテキストマイニングステップと、
前記複数の同類テキストが探し出されると、各同類テキストについての信頼度を前記信頼度記憶部からそれぞれ読み出し、該信頼度に基づいて、該複数の同類テキストの中から一部の同類テキストを選別するテキスト選別ステップと、を有するテキストマイニング方法。
【請求項８】
前記テキスト選別ステップは、
前記同類テキストごとに、該同類テキストと該同類テキストの元になる非テキストデータとの相関度を表す確信度を該同類テキストの信頼度に基づいて生成する確信度生成ステップと、
前記複数の同類テキストの中から、最も高い確信度を有する同類テキストを、前記一部の同類テキストとして選別する選別ステップとを有する、請求項７に記載のテキストマイニング方法。
【請求項９】
前記信頼度記憶部は、前記テキストに含まれる単語ごとに、該テキストの元となる前記非テキストデータのテキスト化に起因する信頼度を記憶し、
前記テキストマイニングステップでは、前記特徴として単語が用いられ、
前記確信度生成ステップでは、前記同類テキストごとに、該同類テキスト内で前記特徴として用いられる単語の信頼度を前記信頼度記憶部から読み出し、前記同類テキストごとに、該同類テキスト内の前記特徴としての単語の信頼度に基づいて前記確信度を生成する、請求項８に記載のテキストマイニング方法。
【請求項１０】
前記信頼度記憶部は、前記テキストに含まれる単語ごとに、該テキストの元となる前記非テキストデータのテキスト化に起因する信頼度を記憶し、
前記テキストマイニングステップでは、前記特徴として単語が用いられ、
前記確信度生成ステップでは、前記同類テキストごとに、該同類テキスト内で、前記特徴として用いられる単語の信頼度および該単語の近傍にある単語の信頼度を前記信頼度記憶部から読み出し、前記同類テキストごとに、該同類テキスト内の前記特徴としての単語およびその近傍の単語の信頼度に基づいて前記確信度を生成する、請求項８に記載のテキストマイニング方法。
【請求項１１】
前記信頼度記憶部は、前記テキストに含まれる単語ごとに、該テキストの元となる前記非テキストデータのテキスト化に起因する信頼度を記憶し、
前記テキストマイニングステップでは、前記特徴として単語が用いられ、
前記確信度生成ステップでは、前記同類テキストごとに、該同類テキスト内の全単語の信頼度を前記信頼度記憶部から読み出し、前記同類テキストごとに、該同類テキスト内の全単語の信頼度に基づいて前記確信度を生成する、請求項８に記載のテキストマイニング方法。
【請求項１２】
前記テキスト選別ステップは、
前記同類テキストごとに、該同類テキストと該同類テキストの元になる非テキストデータとの相関度を表す確信度を該同類テキストの信頼度に基づいて生成する確信度生成ステップと、
前記確信度を、前記一部の同類テキストとともに出力する確信度出力ステップと、を有する請求項７ないし１１のいずれか１項に記載のテキストマイニング方法。
【請求項１３】
複数の非テキストデータのテキスト化によって得られた複数のテキストを記憶するテキスト集合記憶部と、前記テキスト集合記憶部に記憶された複数のテキストごとに該テキストの元となる前記非テキストデータのテキスト化に起因する該テキストの信頼度を記憶する信頼度記憶部と、に接続されたコンピュータに、テキストマイニング処理を実行させるテキストマイニングプログラムであって、
前記テキスト集合記憶部に記憶された複数のテキストに対して、該複数のテキストから同一の特徴を持つ複数の同類テキストを探し出すテキストマイニングを行うテキストマイニング処理と、
前記複数の同類テキストが探し出されると、各同類テキストについての信頼度を前記信頼度記憶部からそれぞれ読み出し、該信頼度に基づいて、該複数の同類テキストの中から一部の同類テキストを選別するテキスト選別処理と、を有するテキストマイニング処理を、前記コンピュータに実行させるテキストマイニングプログラム。
【請求項１４】
前記テキスト選別処理は、
前記同類テキストごとに、該同類テキストと該同類テキストの元になる非テキストデータとの相関度を表す確信度を該同類テキストの信頼度に基づいて生成する確信度生成処理と、
前記複数の同類テキストの中から、最も高い確信度を有する同類テキストを、前記一部の同類テキストとして選別する選別処理とを有する、請求項１３に記載のテキストマイニングプログラム。
【請求項１５】
前記信頼度記憶部は、前記テキストに含まれる単語ごとに、該テキストの元となる前記非テキストデータのテキスト化に起因する信頼度を記憶し、
前記テキストマイニング処理では、前記特徴として単語が用いられ、
前記確信度生成処理では、前記同類テキストごとに、該同類テキスト内で前記特徴として用いられる単語の信頼度を前記信頼度記憶部から読み出し、前記同類テキストごとに、該同類テキスト内の前記特徴としての単語の信頼度に基づいて前記確信度を生成する、請求項１４に記載のテキストマイニングプログラム。
【請求項１６】
前記信頼度記憶部は、前記テキストに含まれる単語ごとに、該テキストの元となる前記非テキストデータのテキスト化に起因する信頼度を記憶し、
前記テキストマイニング処理では、前記特徴として単語が用いられ、
前記確信度生成処理では、前記同類テキストごとに、該同類テキスト内で前記特徴として用いられる単語の信頼度および該単語の近傍にある単語の信頼度を前記信頼度記憶部から読み出し、前記同類テキストごとに、該同類テキスト内の前記特徴としての単語およびその近傍の単語の信頼度に基づいて前記確信度を生成する、請求項１４に記載のテキストマイニングプログラム。
【請求項１７】
前記信頼度記憶部は、前記テキストに含まれる単語ごとに、該テキストの元となる前記非テキストデータのテキスト化に起因する信頼度を記憶し、
前記テキストマイニング処理では、前記特徴として単語が用いられ、
前記確信度生成処理では、前記同類テキストごとに、該同類テキスト内の全単語の信頼度を前記信頼度記憶部から読み出し、前記同類テキストごとに、該同類テキスト内の全単語の信頼度に基づいて前記確信度を生成する、請求項１４に記載のテキストマイニングプログラム。
【請求項１８】
前記テキスト選別処理は、
前記同類テキストごとに、該同類テキストと該同類テキストの元になる非テキストデータとの相関度を表す確信度を該同類テキストの信頼度に基づいて生成する確信度生成処理と、
前記確信度を、前記一部の同類テキストとともに出力する確信度出力処理と、を有する請求項１３ないし１７のいずれか１項に記載のテキストマイニングプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テキストから抽出された単語をもとに、そのテキストを分析および分類するテキストマイニング装置、テキストマイニング方法およびテキストマイニングプログラムに関し、特に、マイニング結果のテキスト集合から、その集合に属する代表的なテキストを参照可能なテキストマイニング装置、テキストマイニング方法およびテキストマイニングプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
テキストマイニングとは、ある分類軸に従って複数のカテゴリに分類されたテキストの集合を入力とし、分析対象として指定される特定のカテゴリに属するテキストに特有の特徴を発見し、その特徴を有するテキストの集合を選別する処理である。
これにより、利用者は、指定したカテゴリが持っている特徴、および、その特徴に当てはまる具体例（テキスト）を知ることができる。
一般に、テキストマイニングでは、テキストから抽出された単語をもとにテキストが分析および分類され、その結果、特徴として、単語または単語の組み合わせからなる条件（以下では「特徴条件」と呼ぶ）が出力され、さらに、その条件に当てはまるテキストの集合（以下では「特徴テキスト集合」と呼ぶ）が出力される。
従来のテキストマイニング装置は、各テキストから単語を抽出し、分析対象のカテゴリに属するテキストと関連性が高い単語もしくは単語の組み合わせを、そのカテゴリの特徴として抽出する。
よって、従来のテキストマイニング装置は、抽出された単語または単語の組み合わせが出現することを、特徴条件とし、抽出された単語もしくは単語の組み合わせを含むテキストを、特徴テキスト集合として、出力できる。なお、特徴条件と特徴テキスト集合が、マイニング結果となる。
この種のテキストマイニング装置の一例が、文献１（特開２００３−１４１１３４号公報）に記載されている。
文献１に記載されたテキストマイニング装置は、マイニング対象のテキスト中に出現する特徴的な語句を抽出する特徴語抽出処理部と、分析の対象とする分類軸を設定する分析軸設定処理部と、分類軸の各カテゴリと関連する度合いが高い語句を抽出する関連語句取得処理部とを有し、分析の対象として利用者が設定した分類軸の各カテゴリにおいて特徴的な語句を抽出する。
従来の別のテキストマイニング装置は、各テキストから単語を抽出し、分析対象のカテゴリに属するテキストを、単語の出現傾向に基づいて、複数のクラスタに分割する。このテキストマイニング装置では、クラスタを規定する条件が特徴条件となり、そのクラスタに属するテキストが特徴テキスト集合となり、その特徴条件とその特徴テキスト集合が、マイニング結果となる。
この種のテキストマイニング装置の一例が、文献２（特開２００１−１０１１９４号公報）に記載されている。
文献２に記載されたテキストマイニング装置は、マイニング対象のテキストから単語を抽出する単語切出手段と、抽出された単語間の関連性を評価し、関連度が規定値以上の単語の集合を含むテキストを同一のクラスタとするようにクラスタを生成するクラスタ生成手段を有し、マイニング対象のテキストを複数のクラスタに分割する。
さて、従来のテキストマイニングにより、特定のカテゴリに属するテキストに特有の特徴（特徴条件）を発見し、その特徴を有するテキストの集合（特徴テキスト集合）を得ることができる。
しかしながら、一般に同一の特徴条件を満たすテキストは数多く存在し、利用者が特徴テキスト集合内のすべてのテキストを見ることは難しい。
利用者が特徴テキスト集合内のテキストを見る際の順番の指標を生成する装置の一例が、文献３（特開２００４−８６３５１号公報）に記載されている。
文献３に記載されたテキスト情報分析システムは、特徴テキスト集合に属する各テキストを表すベクトルを求めるベクトル算出手段と、各ベクトルの重心を算出する重心算出手段と、ベクトルと重心との関係からテキストと特徴テキスト集合との関連度を求める関連度算出手段を有し、特徴テキスト集合内の各テキストに、特徴テキスト集合との関連度を付与する。
これによって、利用者は、特徴テキスト集合内のテキストを見る際に、特徴テキスト集合との関連度の高いテキストから順に見ることができるようになる。
文献１：特開２００３−１４１１３４号公報
文献２：特開２００１−１０１１９４号公報
文献３：特開２００４−８６３５１号公報
音声認識によって音声データがテキスト化される場合、発話された単語は、すべて正しく認識されるとは限らず、発話された単語と異なる単語に誤認識されることがある。また、文字認識による画像データのテキスト化においても同様で、書かれた単語は、すべて正しく認識されるとは限らず、書かれた単語と異なる単語に誤認識されることがある。
よって、音声認識または文字認識にて生成されたテキストは、誤った単語を含んでいる可能性がある。
しかしながら、従来のテキストマイニング装置は、予め電子的に作成されたテキストの入力を前提としており、音声データの音声認識結果および画像データの文字認識結果のように、誤認識された単語（認識誤り）が含まれるおそれのあるテキストを入力することが考慮されていない。
このため、利用者は、ある特徴条件を満たすテキストの代表的な例を知るために、その特徴条件に対応する特徴テキスト集合内のテキスト（または、そのテキストの元の音声データまたは画像データ）を読んでも、テキスト中に認識誤りが含まれている結果、その内容を理解できないということが起こりうる。
また、利用者は、テキスト中に認識誤りが少なく、内容を理解しやすい、特徴テキスト集合内のテキストを事前に知ることができない。
また、テキストマイニング装置が、認識誤りを含むテキストを入力した場合、そのマイニング結果にも誤りが含まれる可能性がある。すなわち、マイニング結果として得られる特徴条件および特徴テキスト集合が、必ずしも正しいものであるとは限らない。
しかも、出力された特徴条件が、指定したカテゴリに属するテキストにおいて本当に特徴的であるのか、あるいは、出力された特徴テキスト集合内のテキストが本当に特徴条件を満たすのかという点に関しては、利用者が特徴テキスト集合内のテキスト（または、そのテキストの元の音声データまたは画像データ）を実際に参照しなければ判断できない。
このため、利用者が、ある特徴条件を満たすテキストの代表例を得るために、その特徴条件に対応する特徴テキスト集合内のテキスト（または、そのテキストの元の音声データまたは画像データ）を参照したとしても、テキストに認識誤りが含まれる結果、実際には、そのテキストがその特徴条件を満たさない（換言すると、そのテキストがその特徴条件を満たすテキストの適切な代表例ではない）ということが起こりうる。
また、利用者は、その適切な代表例となる、特徴テキスト集合内のテキストを、事前に知ることができない。
さらに、ある特徴条件に対応する特徴テキスト集合内のテキストの大半に認識誤りが含まれており、実際に、その特徴条件を満たすテキストはほとんど存在しないということも起こりうる。
この場合、その特徴条件は、指定したカテゴリに属するテキストにおいて、実際には特徴的でない可能性が高い。
しかしながら、同一の特徴条件に対応する特徴テキスト集合には、一般に、本当にその特徴条件を満たすテキストと、実際にはその特徴条件を満たさないテキストが混在しており、その一部だけを参照して、その特徴条件がマイニング結果として妥当であるかどうかの判断を行うことは難しい。
例えば、参照したテキストが、実際には特徴条件を満たさないものであったとしても、偶然そのようなテキストが参照されてしまった可能性があり、そのことだけから、特徴条件がマイニング結果として妥当であるかどうかを判断することはできない。
以上のように、従来のテキストマイニング装置の第１の問題点は、認識誤りが含まれるテキストに対してテキストマイニングが行われるとき、利用者が、テキスト中に認識誤りが少なく、内容を理解しやすい、ある特徴条件を満たすテキストの代表例を選択できないことである。
その理由は、特徴テキスト集合内の各テキストに、どの程度認識誤りが含まれているのかを示す情報が、利用者に一切提供されていないためである。
第２の問題点は、認識誤りが含まれるテキストに対してテキストマイニングが行われるとき、利用者が、テキスト中の認識誤りに起因して誤ってその特徴条件を満たすと見なされているテキストを選択しないようにできないことにある。
その理由は、第１の問題点の理由と同じく、特徴テキスト集合内の各テキストに、どの程度認識誤りが含まれているのかを示す情報が、利用者に一切提供されていないためである。
第３の問題点は、認識誤りが含まれるテキストに対してテキストマイニングが行われるとき、利用者が、マイニング結果として得られた特徴テキスト集合内の一部のテキストを参照して、特徴条件の妥当性を判断することが難しいことである。
その理由は、特徴テキスト集合内のテキストのうち、本当にその特徴条件を満たしている可能性が高いものがどの程度あるのかを示す情報が、利用者に一切提供されていないためである。
本発明の目的は、ある特徴を満たすテキストの代表例として、テキスト中に認識誤りが含まれている可能性が低いものを提示できるテキストマイニング装置を提供することである。
本発明の他の目的は、ある特徴を満たすテキストの代表例として、テキスト中の認識誤りに起因して誤ってその特徴条件を満たすと見なされている可能性が低いものを提示できるテキストマイニング装置を提供することにある。
本発明の他の目的は、利用者が、共通の特徴を有するテキスト集合内の一部のテキストを参照することで、マイニング結果が妥当な結果であるのか否かを判断できるテキストマイニング装置を提供することにある。
【発明の開示】
【０００３】
上記目的を達成するために、本発明のテキストマイニング装置は、複数の非テキストデータのテキスト化によって得られた複数のテキストを記憶するテキスト集合記憶部と、前記テキスト集合記憶部に記憶された複数のテキストごとに、該テキストの元となる前記非テキストデータのテキスト化に起因する該テキストの信頼度を記憶する信頼度記憶部と、前記テキスト集合記憶部に記憶された複数のテキストに対して、該複数のテキストから同一の特徴を持つ複数の同類テキストを探し出すテキストマイニングを行うテキストマイニング手段と、前記テキストマイニング手段により探し出された各同類テキストについて、その信頼度を前記信頼度記憶部からそれぞれ読み出し、該信頼度に基づいて、該複数の同類テキストの中から一部の同類テキストを選別するテキスト選別手段とを有する。
また、本発明のテキストマイニング方法は、複数の非テキストデータのテキスト化によって得られた複数のテキストを記憶するテキスト集合記憶部と、前記テキスト集合記憶部に記憶された複数のテキストごとに該テキストの元となる前記非テキストデータのテキスト化に起因する該テキストの信頼度を記憶する信頼度記憶部と、を備えたテキストマイニング装置が行うテキストマイニング方法であって、前記テキスト集合記憶部に記憶された複数のテキストに対して、該複数のテキストから同一の特徴を持つ複数の同類テキストを探し出すテキストマイニングを行うテキストマイニングステップと、前記複数の同類テキストが探し出されると、各同類テキストについての信頼度を前記信頼度記憶部からそれぞれ読み出し、該信頼度に基づいて、該複数の同類テキストの中から一部の同類テキストを選別するテキスト選別ステップと、を有する。
上記発明によれば、テキストマイニングにて探し出された各同類テキストについての信頼度に基づいて、複数の同類テキストの中から一部の同類テキストが選別される。このため、非テキストデータのテキスト化に起因する信頼度の高い同類テキストを、複数の同類テキストの代表例として選別することが可能になる。
よって、同一の特徴をもつ複数の同類テキストの代表例として、テキスト中に誤りが少なく、内容を理解しやすい同類テキストを、利用者に提供することが可能になる。
また、同類テキストの代表例として、テキスト中の認識誤りに起因して誤ってその特徴をもつと見なされているテキストを、利用者に提供することを防止可能になる。
なお、前記テキスト選別手段は、前記同類テキストごとに、該同類テキストと該同類テキストの元になる非テキストデータとの相関度を表す確信度を該同類テキストの信頼度に基づいて生成し、前記複数の同類テキストの中から、最も高い確信度を有する同類テキストを、前記一部の同類テキストとして選別することが望ましい。
上記発明によれば、非テキストデータのテキスト化に起因する信頼度の高い同類テキストを、複数の同類テキストの代表例として選別できる。
また、前記信頼度記憶部は、前記テキストに含まれる単語ごとに、該テキストの元となる前記非テキストデータのテキスト化に起因する信頼度を記憶し、前記テキストマイニング手段は、前記特徴として単語を用い、前記テキスト選別手段は、前記同類テキストごとに、該同類テキスト内で前記特徴として用いられる単語の信頼度を前記信頼度記憶部から読み出し、前記同類テキストごとに、該同類テキスト内の前記特徴としての単語の信頼度に基づいて前記確信度を生成し、前記複数の同類テキストの中から、最も高い確信度を有する同類テキストを、前記一部の同類テキストとして選別することが望ましい。
上記発明によれば、特徴として用いられる単語の信頼度に基づいて、複数の同類テキストの中から一部の同類テキストが選別される。このため、特徴についての信頼度が高い同類テキストを選別することが可能になる。
また、前記信頼度記憶部は、前記テキストに含まれる単語ごとに、該テキストの元となる前記非テキストデータのテキスト化に起因する信頼度を記憶し、前記テキストマイニング手段は、前記特徴として単語を用い、前記テキスト選別手段は、前記同類テキストごとに、該同類テキスト内で、前記特徴として用いられる単語の信頼度および該単語の近傍にある単語の信頼度を前記信頼度記憶部から読み出し、前記同類テキストごとに、該同類テキスト内の前記特徴としての単語およびその近傍の単語の信頼度に基づいて前記確信度を生成し、前記複数の同類テキストの中から、最も高い確信度を有する同類テキストを、前記一部の同類テキストとして選別することが望ましい。
特徴を示す単語の近傍の単語は、特徴を示す単語との関連性が高い可能性がある。このため、上記発明によれば、非テキストデータのテキスト化に起因する信頼度の高い同類テキストを、複数の同類テキストの代表例として高い精度で選別することが可能になる。
また、前記信頼度記憶部は、前記テキストに含まれる単語ごとに、該テキストの元となる前記非テキストデータのテキスト化に起因する信頼度を記憶し、前記テキストマイニング手段は、前記特徴として単語を用い、前記テキスト選別手段は、前記同類テキストごとに、該同類テキスト内の全単語の信頼度を前記信頼度記憶部から読み出し、前記同類テキストごとに、該同類テキスト内の全単語の信頼度に基づいて前記確信度を生成し、前記複数の同類テキストの中から、最も高い確信度を有する同類テキストを、前記一部の同類テキストとして選別することが望ましい。
上記発明によれば、非テキストデータのテキスト化に起因する信頼度の高い同類テキストを、複数の同類テキストの代表例として高い精度で選別することが可能になる。
また、前記テキスト選別手段は、前記同類テキストごとに、該同類テキストと該同類テキストの元になる非テキストデータとの相関度を表す確信度を該同類テキストの信頼度に基づいて生成する確信度計算手段と、前記確信度を、前記一部の同類テキストとともに出力する確信度出力手段とを備えることが望ましい。
上記発明によれば、利用者は、一部の同類テキストの確信度を参照することによって、同類テキストを探し出すために使用された特徴および同類テキストの妥当性を判断することが可能になる。
また、本発明のテキストマイニングプログラムは、複数の非テキストデータのテキスト化によって得られた複数のテキストを記憶するテキスト集合記憶部と、前記テキスト集合記憶部に記憶された複数のテキストごとに該テキストの元となる前記非テキストデータのテキスト化に起因する該テキストの信頼度を記憶する信頼度記憶部と、に接続されたコンピュータに、テキストマイニング処理を実行させるテキストマイニングプログラムであって、前記テキスト集合記憶部に記憶された複数のテキストに対して、該複数のテキストから同一の特徴を持つ複数の同類テキストを探し出すテキストマイニングを行うテキストマイニング処理と、前記複数の同類テキストが探し出されると、各同類テキストについての信頼度を前記信頼度記憶部からそれぞれ読み出し、該信頼度に基づいて、該複数の同類テキストの中から一部の同類テキストを選別するテキスト選別処理と、を有するテキストマイニング処理を、前記コンピュータに実行させる。
上記発明によれば、上記テキストマイニング方法を、上記コンピュータに実行させることが可能になる。
本発明によれば、非テキストデータのテキスト化に起因する信頼度の高いテキストを、複数のテキストの代表例として選別することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０００４】
図１は、第１の実施の形態の構成を示すブロック図である。
図２は、第１の実施の形態の動作を示す流れ図である。
図３は、第２の実施の形態の構成を示すブロック図である。
図４は、第２の実施の形態の動作を示す流れ図である。
図５は、第３の実施の形態の構成を示すブロック図である。
図６は、第３の実施の形態の動作を示す流れ図である。
図７は、第４の実施の形態の構成を示すブロック図である。
図８は、元データ集合記憶部３０１に記憶された情報の例を示す説明図である。
図９は、カテゴリ情報記憶部３０２に記憶された情報の例を示す説明図である。
図１０は、元データの信頼度付きの認識結果の例を示す説明図である。
図１１は、テキスト集合記憶部３０３に記憶された情報の例を示す説明図である。
図１２は、単語信頼度記憶部３０４に記憶された情報の例を示す説明図である。
図１３は、マイニング結果記憶部３０５に記憶された情報の例を示す説明図である。
図１４は、元データの信頼度付きの認識結果の例を示す説明図である。
図１５は、元データの信頼度付きの認識結果の例を示す説明図である。
図１６は、元データの信頼度付きの認識結果の例を示す説明図である。
１：入力装置、４：出力装置、５：テキストマイニングプログラム、２１：データ処理装置、２２：データ処理装置、２３：データ処理装置、２４：データ処理装置、３１：記憶装置、３２：記憶装置、２０１：信頼度付き認識手段、２０２：テキストマイニング手段、２０３：特徴条件確信度計算手段、２０４：代表テキスト出力手段、２０５：特徴条件近傍確信度計算手段、２０６：代表テキスト出力手段、２０７：全体確信度計算手段、２０８：代表テキスト出力手段、３０１：元データ集合記憶部、３０２：カテゴリ情報記憶部、３０３：テキスト集合記憶部、３０４：単語信頼度記憶部、３０５：マイニング結果記憶部
【発明を実施するための最良の形態】
【０００５】
次に、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。
（第１実施形態）
図１は、本発明の第１実施形態のテキストマイニング装置１００ａを示したブロック図である。
図１において、テキストマイニング装置１００ａは、キーボードおよびマウス等の入力装置１と、プログラム制御により動作するデータ処理装置２１と、情報を記憶するハードディスク等の記憶装置３１と、ディスプレイ装置等の出力装置４とを含む。
記憶装置３１は、元データ集合記憶部３０１と、カテゴリ情報記憶部３０２と、テキスト集合記憶部３０３と、単語信頼度記憶部３０４と、マイニング結果記憶部３０５とを含む。
元データ集合記憶部３０１は、マイニングの対象となる音声データまたは画像データ等の複数の非テキストデータからなる集合を予め記憶している。これらのデータは、予めある分類軸に沿って複数のカテゴリに分けられている。
カテゴリ情報記憶部３０２は、元データ集合記憶部３０１に記憶される各データに対応付けて、そのデータが属するカテゴリを示すカテゴリ情報を記憶する。
テキスト集合記憶部３０３は、元データ集合記憶部３０１に記憶されている各非テキストデータに対応付けて、そのデータをテキスト化したテキストを記憶する。
単語信頼度記憶部３０４は、非テキストデータをテキスト化したテキストごとに、そのテキストの元となる非テキストデータのテキスト化に起因するテキストの信頼度を記憶する。具体的には、単語信頼度記憶部３０４は、テキストごとに、テキスト中の単語と、その単語の信頼度とを対応付けて記憶する。
単語の信頼度とは、その単語が、どの程度の信頼性でテキスト化されたかを表す値である。信頼度が高いほど、その単語が、非テキストデータの認識結果として正しい可能性が高い。
マイニング結果記憶部３０５は、テキスト集合記憶部３０３に記憶されているテキスト集合に対して、テキストマイニングを行うことによって得られる、特徴条件および特徴テキスト集合を記憶する。
データ処理装置２１は、信頼度付き認識手段２０１と、テキストマイニング手段２０２と、特徴条件確信度計算手段２０３と、代表テキスト出力手段２０４とを含む。
信頼度付き認識手段２０１は、音声認識または文字認識により、元データ集合記憶部３０１に記憶されている各非テキストデータをテキスト化し、その結果をテキスト集合記憶部３０３に格納する。このとき、信頼度付き認識手段２０１は、認識結果の各単語の信頼度を求め、その単語の信頼度を、その単語と対応付けて、単語信頼度記憶部３０４に格納する。
例えば、信頼度付き認識手段２０１は、予め設定されている認識パターンと、非テキストデータ内の単語に該当するデータとの一致度（相関度）を求め、その一致度（相関度）を、その単語の信頼度として用いる。なお、信頼度は、これに限るものではない。
テキストマイニング手段２０２は、テキスト集合記憶部３０３に記憶されているテキスト集合に対してテキストマイニングを行うことによって、入力装置１を通して利用者が指定するカテゴリに属するテキストの特徴を抽出し、さらに、その特徴を持つ複数のテキスト（同類テキスト）を、そのカテゴリに属するテキストから探し出す。
また、テキストマイニング手段２０２は、このテキストマイニングにて得られる特徴（以下「特徴条件」と呼ぶ）および同類テキストの集合（以下「特徴テキスト集合」と呼ぶ）を、相互に対応付けてマイニング結果記憶部３０５に格納する。
特徴条件とは、利用者が指定するカテゴリに属するテキストの特徴を示す単語または単語の組み合わせにて規定される条件であり、テキストマイニングによって得られる。
例えば、「テキスト中に単語Ｗ１および単語Ｗ２を含む」または「テキスト中に単語Ｗ３を含み、単語Ｗ４を含まない」等が、特徴条件として抽出されうる。
また、テキストが単語に対する重みのベクトル（単語ベクトル）として表現され、ベクトル間の距離が定義された上で、例えば、「ベクトル（Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，Ｗ４，．．．，Ｗｎ）＝（０．７，０．４，０．３，０．１，．．．，Ｃｎ）からの距離が０．３以内である」という条件が、特徴条件とされることもある。
特徴テキスト集合は、特徴条件ごとに定められる集合で、利用者が指定するカテゴリに属するテキストのうち、特徴条件を満たすテキストからなる集合である。
特徴条件確信度計算手段２０３は、入力装置１を通して利用者が指定する特徴テキスト集合（以下では「出力指定特徴テキスト集合」と呼ぶ）内の各テキストに対して、特徴条件確信度を計算する。
特徴条件確信度は、特徴テキスト集合内のテキストにおいて、その特徴テキスト集合を規定する特徴条件に該当する部分が、認識結果として、どの程度確からしいかを表し、１つのテキストに対して、特徴テキスト集合ごとに１つの特徴条件確信度の値が計算される。
換言すると、特徴条件確信度は、特徴テキスト集合内のテキストとそのテキストの元になる非テキストデータとの相関度を表す。
より具体的には、特徴条件確信度計算手段２０３は、特徴テキスト集合内のテキストに対して、次のようにして特徴条件確信度を計算する。
特徴条件確信度計算手段２０３は、特徴テキスト集合を規定する特徴条件に含まれる単語がテキスト中に出現する箇所のそれぞれについて、その単語の信頼度を単語信頼度記憶部３０４から取得し、得られたすべての信頼度から、予め定められた演算によってテキストごとに、１つの特徴条件確信度の値を得る。
特徴条件確信度計算手段２０３は、それぞれの信頼度の値が大きい場合に、確信度の値が大きくなるような演算を行う。
特徴条件に含まれる単語とは、特徴条件を規定するのに使用されている単語のことで、例えば、「テキスト中に単語Ｗ１および単語Ｗ２を含む」という特徴条件では、単語Ｗ１および単語Ｗ２の２つの単語が、これに該当する。
また、例えば、「ベクトル（Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，Ｗ４，．．．，Ｗｎ）＝（０．７，０．４，０．３，０．１，．．．，Ｃｎ）からの距離が０．３以内である」という特徴条件では、単語Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，Ｗ４，．．．，Ｗｎのｎ個の単語が、これに該当する。
予め定められた演算としては、例えば、すべての信頼度の総和、すべての信頼度の平均、すべての信頼度の最大値、すべての信頼度の最小値等を求める演算が用いられる。
代表テキスト出力手段２０４は、特徴条件確信度計算手段２０３によって特徴条件確信度が計算されたテキストのうち、特徴条件確信度がもっとも高いテキストを、その特徴条件確信度とともに出力指定特徴テキスト集合の代表要素として出力する。
なお、特徴条件確信度計算手段２０３と代表テキスト出力手段２０４とは、テキスト選別手段２０９ａに含まれる。
テキスト選別手段２０９ａは、テキストマイニング手段２０２にて探し出された特徴テキスト集合内のテキストについての信頼度を、単語信頼度記憶部３０４からそれぞれ読み出し、その信頼度に基づいて、特徴テキスト集合から特徴テキスト集合の代表例となるテキストを選別する。
図２は、テキストマイニング装置１００ａの動作を説明するための流れ図である。
次に、図１および図２を参照して本実施形態の動作について詳細に説明する。
まず、信頼度付き認識手段２０１が、元データ集合記憶部３０１に記憶されている各データに対し、信頼度付きの音声認識または信頼度付きの文字認識を行うことにより、各データをテキスト化するとともに、そのテキスト中のそれぞれの単語に対して信頼度を付与する（ステップＡ１）。
その後、信頼度付き認識手段２０１は、認識結果のテキストを、元データと対応付けてテキスト集合記憶部３０３に格納する（ステップＡ２）。
その後、信頼度付き認識手段２０１は、認識結果のテキスト中のそれぞれの単語に対して付与された信頼度を、認識結果のテキストと対応付けて単語信頼度記憶部３０４に格納する（ステップＡ３）。
信頼度付き認識手段２０１は、すべての元データの認識が終わるまで、ステップＡ１〜ステップＡ３を繰り返す（ステップＡ４）。
次に、テキストマイニング手段２０２が、入力装置１を通して利用者が指定したマイニング対象のカテゴリを読み取る（ステップＡ５）。
その後、テキストマイニング手段２０２は、カテゴリ情報記憶部３０２を参照して、テキスト集合記憶部３０３に格納されているテキストからマイニング対象のテキストの集合を特定する。テキストマイニング手段２０２は、その特定された集合に対してテキストマイニングを実行することによって、ステップＡ５において利用者が指定したカテゴリに属するテキストの特徴（具体的には、特徴条件、および、その特徴条件によって規定される特徴テキスト集合）を得る（ステップＡ６）。
その後、テキストマイニング手段２０２は、得られた結果をマイニング結果記憶部３０５に格納する（ステップＡ７）。
続いて、特徴条件確信度計算手段２０３が、利用者による、代表例を出力する対象となる特徴テキスト集合の指定を、入力装置１から読み出す（ステップＡ８）。
その後、特徴条件確信度計算手段２０３は、テキスト集合記憶部３０３から、その特徴テキスト集合内のテキストを１つ取得し（ステップＡ９）、テキスト中に、その特徴テキスト集合を規定する特徴条件に含まれる単語が出現する箇所をすべて求める（ステップＡ１０）。
さらに、特徴条件確信度計算手段２０３は、そのすべての箇所について、単語信頼度記憶部３０４から認識結果（単語）の信頼度を取得し（ステップＡ１１）、それらの信頼度の値に対して予め定められた演算を行うことで、今着目しているテキストに対する特徴条件確信度を得る（ステップＡ１２）。
特徴条件確信度計算手段２０３は、ステップＡ８で指定された特徴テキスト集合内のすべてのテキストに対して、ステップＡ９〜ステップＡ１２を繰り返す（ステップＡ１３）。
最後に、代表テキスト出力手段２０４が、特徴条件確信度計算手段２０３によって求められた特徴条件確信度がもっとも高いテキストを、ステップＡ８で指定された特徴テキスト集合の代表例として、その特徴条件確信度とともに出力装置４から出力し（ステップＡ１４）、処理を終了する。
次に、本実施形態の効果について説明する。
本実施形態では、出力指定特徴テキスト集合内のテキストのうち、その特徴テキスト集合を規定する特徴条件に含まれる単語に対する認識結果の信頼度が高いものを、出力指定特徴テキスト集合の代表例として出力する。
特徴条件に含まれる単語は、代表例のテキストの主たる特徴を示す単語である。このため、代表例のテキストでは、テキストの主たる特徴を示す単語が誤って認識されている可能性が低く、利用者が内容を理解しやすい代表例を出力することができる。
また、特徴条件に含まれる単語は、テキストマイニングにおいて、その特徴を抽出する際に重要な役割を果たしている単語である。このため、テキスト中の認識誤りに起因して、誤って特徴条件を満たすと見なされている可能性がより低いテキストを、代表例として出力することができる。
また、本実施形態では、出力指定特徴テキスト集合において、特徴条件に該当する部分が認識結果としてどの程度確からしいかを表す特徴条件確信度がもっとも高いテキストが、代表例として選択される。
したがって、代表例とともに出力された特徴条件確信度が低い場合には、出力指定特徴テキスト集合の他のテキストも特徴条件確信度が低く、この特徴テキスト集合が、テキストマイニング時に認識誤りによる影響を受けて誤って抽出された結果である可能性が高くなる。
このため、利用者が、代表例ともに出力された特徴条件確信度を見ることで、その特徴条件が妥当な結果であるかどうかを、ある程度判断することができる。
（第２実施形態）
次に、本発明の第２実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
図３は、本発明の第２実施形態のテキストマイニング装置１００ｂを示したブロック図である。なお、図３において、図１に示したものと同一のものには同一符号を付してある。
図３において、テキストマイニング装置１００ｂは、図１に示されたデータ処理装置２１のかわりにデータ処理装置２２を含む点が、図１に示されたテキストマイニング装置１００ａと異なる。
データ処理装置２２は、特徴条件確信度計算手段２０３のかわりに特徴条件近傍確信度計算手段２０５を含み、代表テキスト出力手段２０４のかわりに代表テキスト出力手段２０６を含む点が、データ処理装置２１と異なる。なお、特徴条件近傍確信度計算手段２０５と代表テキスト出力手段２０６とは、テキスト選別手段２０９ｂに含まれる。
以下、第２実施形態であるテキストマイニング装置１００ｂについて、第１実施形態と異なる点を中心に説明する。
特徴条件近傍確信度計算手段２０５は、利用者が入力装置１を通して指定する出力指定特徴テキスト集合内の各テキストに対して、特徴条件近傍確信度を計算する。
特徴条件近傍確信度は、特徴テキスト集合内の各テキストにおいて、その特徴テキスト集合を規定する特徴条件に該当する単語およびその近傍部分が、認識結果として、どの程度確からしいかを表し、１つのテキストに対して、特徴テキスト集合ごとに１つの特徴条件近傍確信度の値が計算される。
換言すると、特徴条件近傍確信度は、特徴テキスト集合内のテキスト（特徴条件に該当する単語およびその近傍部分）とその元になる非テキストデータとの相関度を表す。
より具体的には、特徴条件近傍確信度計算手段２０５は、特徴テキスト集合内のテキストに対して、次のようにして特徴条件近傍確信度を計算する。
特徴条件近傍確信度計算手段２０５は、特徴テキスト集合を規定する特徴条件に含まれる単語がテキスト中に出現する箇所それぞれについて、その箇所およびその近傍にある単語に対する認識結果の信頼度を単語信頼度記憶部３０４から取得し、得られたすべての信頼度から、予め定められた演算によってテキストごとに、１つの特徴条件近傍確信度の値を得る。
なお、近傍とする範囲は、例えば、単語数、文字数または文数等により予め定めておく。
また、特徴条件近傍確信度計算手段２０５は、特徴条件確信度計算手段２０３と同様に、それぞれの信頼度の値が大きい場合に、確信度の値が大きくなるような演算を行う。
代表テキスト出力手段２０６は、特徴条件近傍確信度計算手段２０５によって特徴条件近傍確信度が計算されたテキストのうち、特徴条件近傍確信度がもっとも高いテキストを、その特徴条件近傍確信度とともに出力指定特徴テキスト集合の代表要素として出力する。
図４は、テキストマイニング装置１００ｂの動作を説明するための流れ図である。
次に、図３および図４を参照して本実施形態の動作について詳細に説明する。なお、図４において、図２で示した動作と同じ動作には同一符号を付してあり、以下では、その動作の説明を省略する。
テキストマイニング手段２０２が動作した後（ステップＡ７）、特徴条件近傍確信度計算手段２０５が、利用者による、代表例を出力する対象となる特徴テキスト集合の指定を、入力装置１から読み出す（ステップＢ８）。
続いて、特徴条件近傍確信度計算手段２０５は、テキスト集合記憶部３０３から、その特徴テキスト集合内のテキストを１つ取得し（ステップＢ９）、テキスト中に、その特徴テキスト集合を規定する特徴条件に含まれる単語が出現する箇所をすべて求める（ステップＢ１０）。
さらに、特徴条件近傍確信度計算手段２０５は、そのすべての箇所の単語およびその近傍にある単語について、認識結果（単語）の信頼度を単語信頼度記憶部３０４から取得し（ステップＢ１１）、それらの信頼度の値に対して予め定められた演算を行うことで、今着目しているテキストに対する特徴条件近傍確信度を計算する（ステップＢ１２）。
特徴条件近傍確信度計算手段２０５は、ステップＢ８で指定された特徴テキスト集合内のすべてのテキストに対して、ステップＢ９〜ステップＢ１２を繰り返す（ステップＢ１３）。
すべてのテキストに対して特徴条件近傍確信度を求める処理が終了すると、代表テキスト出力手段２０６が、特徴条件近傍確信度がもっとも高いテキストを、ステップＢ８で指定された特徴テキスト集合の代表例として、その特徴条件近傍確信度とともに出力装置４から出力し（ステップＢ１４）、処理を終了する。
本実施形態では、特徴テキスト集合を規定する特徴条件に該当する単語だけでなく、その近傍の単語も含めた認識結果の確からしさを表す特徴条件近傍確信度を求め、その値がもっとも高いものを、出力指定特徴テキスト集合の代表例として出力する。特徴を示す単語の近傍の単語は、特徴を示す単語との関連性が高い可能性がある。
このため、第１実施形態の効果に加え、特に、テキストの主たる特徴部分の単語がその前後も含めて誤って認識されている可能性が低く、より利用者が内容を理解しやすいものを出力することができるという効果がある。
（第３実施形態）
次に、本発明の第３実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
図５は、本発明の第３実施形態のテキストマイニング装置１００ｃを示したブロック図である。なお、図５において、図１に示したものと同一のものには同一符号を付してある。
図５において、テキストマイニング装置１００ｃは、図１に示されたデータ処理装置２１のかわりにデータ処理装置２３を含む点が、図１に示されたテキストマイニング装置１００ａと異なる。
データ処理装置２３は、特徴条件確信度計算手段２０３のかわりに全体確信度計算手段２０７を含み、代表テキスト出力手段２０４のかわりに代表テキスト出力手段２０８を含む点が、データ処理装置２１と異なる。なお、全体確信度計算手段２０７と代表テキスト出力手段２０８とは、テキスト選別手段２０９ｃに含まれる。
以下、第３実施形態であるテキストマイニング装置１００ｃについて、第１実施形態と異なる点を中心に説明する。
全体確信度計算手段２０７は、利用者が入力装置１を通して指定する出力指定特徴テキスト集合内の各テキストに対して、全体確信度を計算する。
全体確信度は、特徴テキスト集合内の各テキストにおいて、その１つのテキスト全体が、認識結果として、どの程度確からしいかを表し、１つのテキストに対して、１つの全体確信度の値が計算される。
換言すると、全体確信度は、特徴テキスト集合内のテキスト（１つのテキスト全体）とその元になる非テキストデータとの相関度を表す。
より具体的には、全体確信度計算手段２０７は、特徴テキスト集合内のテキストに対して、次のようにして全体確信度を計算する。
全体確信度計算手段２０７は、テキスト中のすべての単語について、その認識結果（単語）の信頼度を単語信頼度記憶部３０４から取得し、得られたすべての信頼度から、予め定められた演算によって１つの確信度の値を得る。
全体確信度計算手段２０７は、特徴条件確信度計算手段２０３と同様に、それぞれの信頼度の値が大きい場合に、確信度の値が大きくなるような演算を行う。
代表テキスト出力手段２０８は、全体確信度計算手段２０７によって全体確信度が計算されたテキストのうち、全体確信度がもっとも高いテキストを、その全体確信度とともに出力指定特徴テキスト集合の代表要素として出力する。
図６は、テキストマイニング装置１００ｃの動作を説明するための流れ図である。
次に、図５および図６を参照して本実施形態の動作について詳細に説明する。
なお、図６において、図２で示した動作と同じ動作には同一符号を付してあり、以下では、その動作の説明を省略する。
テキストマイニング手段２０２が動作した後（ステップＡ７）、全体確信度計算手段２０７が、利用者による、代表例を出力する対象となる特徴テキスト集合の指定を、入力装置１から読み出す（ステップＣ８）。
続いて、全体確信度計算手段２０７は、テキスト集合記憶部３０３から、その特徴テキスト集合内のテキストを１つ取得し（ステップＣ９）、そのテキスト内のすべての単語（認識結果）の信頼度を単語信頼度記憶部３０４から取得する（ステップＣ１０）。
次に、全体確信度計算手段２０７は、それらの信頼度の値に対して予め定められた演算を行うことで、今着目しているテキストに対する全体確信度を計算する（ステップＣ１１）。
全体確信度計算手段２０７は、ステップＣ８で指定された特徴テキスト集合内のすべてのテキストに対して、ステップＣ９〜ステップＣ１１を繰り返す（ステップＣ１２）。
すべてのテキストに対して全体確信度を求める処理が終了すると、代表テキスト出力手段２０８が、全体確信度がもっとも高いテキストを、ステップＣ８で指定された特徴テキスト集合の代表例として、その全体確信度とともに出力装置４から出力し（ステップＣ１３）、処理を終了する。
本実施形態では、特徴テキスト集合を規定する特徴条件に該当する単語だけでなく、テキスト中のすべての単語の認識結果の信頼度を使用して、テキストの全体確信度を求め、全体確信度がもっとも高いテキストを、出力指定特徴テキスト集合の代表例として出力する。
このため、第１実施形態の効果に加え、特に、テキストが全体的に正しく認識されている傾向が強く、より利用者が内容を理解しやすいテキストを代表例として出力することができるという効果がある。
（第４実施形態）
次に、本発明の第４実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
図７は、本発明の第４実施形態のテキストマイニング装置１００ｄを示したブロック図である。なお、図７において、図１に示したものと同一のものには同一符号を付してある。
図７において、テキストマイニング装置１００ｄは、第１ないし第３実施形態と同様に、入力装置１および出力装置４を備え、また、コンピュータ等のデータ処理装置２４と、情報を記憶するハードディスク等の記憶装置３２とを含む。
データ処理装置２４は、テキストマイニングプログラム５を読み取り、テキストマイニングプログラム５を実行することにより、記憶装置３２の記憶領域を、第１ないし第３実施形態における記憶装置３１の記憶領域と同様に設定する。
また、データ処理装置２４は、テキストマイニングプログラム５を実行することにより、第１実施形態におけるデータ処理装置２１、もしくは、第２実施形態におけるデータ処理装置２２、もしくは、第３実施形態におけるデータ処理装置２３の処理と同一の処理を実行する。
なお、第１ないし第４実施形態においては、テキストマイニング手段２０２が、マイニング結果をマイニング結果記憶部３０５に記憶したが、テキストマイニング手段２０２が、マイニング結果を図示しないＤＲＡＭ等の主記憶装置に記憶してもよい。
また、第１ないし第４実施形態においては、特徴条件確信度または特徴条件近傍確信度または全体確信度を計算するための演算が行われる際に、各単語の認識結果の信頼度が一様に扱われた。しかしながら、予めテキスト内の各単語に別な観点から重みが付けられ、ある単語の認識結果の信頼度が演算に用いられる前に、その単語の信頼度に、その単語の重みを乗じることにより、重みの大きい単語の信頼度をより重視するようにしてもよい。
【実施例】
【０００６】
次に、具体的な実施例を用いて、本発明を実施するための最良の形態の動作を説明する。
（第１実施例）
まず、本発明の第１実施例を、図面を参照して説明する。かかる実施例は、第１実施形態（図１に示されたテキストマイニング装置１００ａ）に対応する。
ここでは、元データとして音声データが与えられ、音声認識によってこれをテキスト化し、そのテキストに対してテキストマイニングを行う例を説明する。
元データ集合記憶部３０１には、複数の音声データが予め記憶されている。各音声データは、それぞれ何らかの発話内容を録音した波形データである。
図８は、元データ集合記憶部３０１に記憶された波形データの一例を示した説明図である。
なお、図８では、波形データの下に発話内容を記しているが、元データ集合記憶部３０１に記憶されているのは、波形データと、そのデータ番号のみである。
これらの音声データは、予め複数のカテゴリに分類されている。カテゴリ情報記憶部３０２には、各データが属するカテゴリが記憶されている。
図９は、カテゴリ情報記憶部３０２に記憶されたデータとカテゴリの一例を示した説明図である。なお、カテゴリ情報記憶部３０２は、データとして、そのデータのデータ番号を記憶する。
次に、第１実施例の動作を説明する。
まず、信頼度付き認識手段２０１が、元データ集合記憶部３０１に記憶されている各音声データをテキスト化し、また、認識結果の各単語の信頼度を求める。
ここでは、データ番号Ｄ１５の音声データをテキスト化する場合の例を説明する。
データ番号Ｄ１５の音声データは「１週間前に買った携帯電話なのですがメールがいつのまにかフォルダから消えてしまうことがあるみたいなんです」と発話された音声データであるとする。
信頼度付き認識手段２０１は、この音声データを元データ集合記憶部３０１から取得し、信頼度付きの音声認識を行って、信頼度付きの認識結果を得る。
図１０は、信頼度付きの認識結果の例を示した説明図である。図１０において、１００１はデータ番号Ｄ１５の音声データ、１００２はその信頼度付き音声認識結果を示す。
図１０に示すように、音声認識結果のテキストは、単語の列として表され、それぞれの単語に、その認識結果がどの程度信頼できるのかを示す信頼度が付与される。信頼度が高いほど、その単語が音声認識結果として正しい可能性が高い。図１０では、各単語の下の数値が信頼度を表す。
信頼度付き認識手段２０１は、信頼度付き音声認識によって得られた認識結果のうち、テキストをテキスト集合記憶部３０３に、認識結果の信頼度を単語信頼度記憶部３０４に記録する。このとき、信頼度付き認識手段２０１は、認識結果のテキスト中の単語ごとの信頼度を利用できるように、テキスト集合記憶部３０３内のテキストと、単語信頼度記憶部３０４内の単語の信頼度とを対応付けて記録する。
図１１は、テキスト集合記憶部３０３へのテキストの記録例を示した説明図であり、図１２は、単語信頼度記憶部３０４への認識結果の信頼度の記録例を示した説明図である。
この例では、単語番号によって、テキスト中の各単語と認識結果の信頼度との対応がとられている。
信頼度付き認識手段２０１が、元データ集合記憶部３０１に記憶されているすべての音声データをテキスト化すると、続いて、テキストマイニング手段２０２が、テキスト集合記憶部３０３に記録されたテキストを対象としてテキストマイニングを実行する。
テキストマイニング手段２０２は、まず、入力装置１を通して、利用者から、テキストマイニングによって特徴を抽出する対象となるカテゴリの指定を受ける。
ここでは、利用者が、カテゴリ「不具合情報」を指定したとする。
テキストマイニング手段２０２は、テキストマイニングを実行し、テキスト集合記憶部３０３に格納されているテキストのうち、カテゴリ「不具合情報」に属するテキストにおける特徴（特徴条件、および、特徴条件によって規定される特徴テキスト集合）を抽出し、その抽出結果をマイニング結果記憶部３０５に記録する。
ここでは、テキストマイニング手段２０２が、テキスト中の単語の出現の組み合わせを特徴として抽出するものとする。また、このとき、活用形だけが異なる単語は同一視するものとする。
テキストマイニング手段２０２は、図１３に示す特徴番号Ｃ１ないしＣ３の３種類の特徴を抽出し、マイニング結果記憶部３０５に記録したとする。なお、図１３は、マイニング結果記憶部３０５に記録された特徴の一例を示した説明図である。
図１３において、特徴番号Ｃ１の特徴条件は、「テキストが単語「メール」および「消える」を含む」ことを表している。これは、カテゴリ「不具合情報」に属するテキストの特徴の１つとして、単語「メール」および「消える」を含むという特徴が抽出されたことを意味する。
また、特徴番号Ｃ１の特徴テキスト集合は、データ番号Ｄ１５，Ｄ１８，Ｄ３７，Ｄ４２のテキストからなることを表している。これは、カテゴリ「不具合情報」に属するテキストのうち、特徴番号Ｃ１の特徴条件を満たすもの、すなわち、単語「メール」および「消える」を含むものが、データ番号Ｄ１５，Ｄ１８，Ｄ３７，Ｄ４２の４つのテキストであったことを意味する。特徴番号Ｃ２およびＣ３についても同様である。
テキストマイニング手段２０２の処理が終了すると、特徴条件確信度計算手段２０３が、入力装置１を通して、利用者から、代表例を出力する対象となる特徴テキスト集合の指定を受ける。
ここでは、利用者が、特徴番号Ｃ１の特徴テキスト集合を指定したとする。
特徴条件確信度計算手段２０３は、特徴番号Ｃ１の特徴テキスト集合に属する各テキストに対して、そのテキストの特徴条件確信度を計算する。
ここでは、特徴条件確信度を計算するための演算として、相和平均が使用されるとする。
まず、データ番号Ｄ１５のテキストに対する特徴条件確信度を計算する場合について説明する。
特徴条件確信度計算手段２０３は、テキスト集合記憶部３０３からデータ番号Ｄ１５のテキストを取得し、そのテキスト内で、特徴番号Ｃ１の特徴条件に含まれる単語「メール」および「消える」が出現する箇所を求める。
データ番号Ｄ１５のテキストに対しては、単語番号２，９，および１５の位置に、「メール」および「消える」の単語が出現するという結果が得られる（図１１を参照）。
次に、特徴条件確信度計算手段２０３は、単語信頼度記憶部３０４から、そのすべての箇所について、認識結果（単語）の信頼度を取得する。
データ番号Ｄ１５のテキストについては、単語番号２，９，および１５の単語（認識結果）の信頼度として、それぞれ、０．４４，０．８５，および０．８１という値が得られる（図１２を参照）。
特徴条件確信度計算手段２０３は、このようにして得られた認識結果の信頼度の値に対して、予め定められた演算、すなわち、相和平均を行い、０．７０という値を得る。この値が、データ番号Ｄ１５のテキストに対する特徴条件確信度となる。
特徴条件確信度計算手段２０３は、特徴番号Ｃ１の特徴テキスト集合に属する他のテキスト、具体的にはデータ番号Ｄ１８，Ｄ３７，Ｄ４２のテキストについても、同様にして特徴条件確信度を計算する。
ここでは、データ番号Ｄ１８の音声データ１４０１が、図１４に示すように、「携帯電話を使っているうちに特に削除とかはしていないんですけど受信メールがフォルダから消えてしまいました」と発話された音声データ１４０１であるとする。
また、データ番号Ｄ３７の音声データ１５０１が、図１５に示すように、「携帯電話で文字を入力しているときにキーがきかなくなって消えてしまったメールがあるんです」と発話された音声データであるとする。
また、データ番号Ｄ４２の音声データ１６０１が、図１６に示すように、「咋日からメーカーのサイトに行けなくて何度試してもエラーになってしまうのですがこれはサイトの問題では」と発話された音声データであるとする。
また、それぞれの音声データを信頼度付き認識手段２０１が信頼度付きで音声認識した結果が、図１４ないし１６のようになったとする。それぞれ、図１４の１４０２がデータ番号Ｄ１８の信頼度付き音声認識結果、図１５の１５０２がデータ番号Ｄ３７の信頼度付き音声認識結果、図１６の１６０２がデータ番号Ｄ４２の信頼度付き音声認識結果である。
このとき、データ番号Ｄ１８のテキストについては、特徴条件に含まれる単語「メール」および「消える」が出現する箇所の認識結果（単語）の信頼度として、０．６０，０．７０という２つの値が得られ、その相和平均０．６５が特徴条件確信度となる。
また、データ番号Ｄ３７のテキストについては、特徴条件に含まれる単語「メール」および「消える」が出現する箇所の認識結果（単語）の信頼度として、０．６０，０．６２という２つの値が得られ、その相和平均０．６１が特徴条件確信度となる。
また、データ番号Ｄ４２のテキストについては、特徴条件に含まれる単語「メール」および「消える」が出現する箇所の認識結果（単語）の信頼度として、０．２５，０．２０という２つの値が得られ、その相和平均０．２３が特徴条件確信度となる。
代表テキスト出力手段２０４は、特徴番号Ｃ１の特徴テキスト集合に属する全テキスト、すなわち、データ番号Ｄ１５，Ｄ１８，Ｄ３７およびＤ４２のテキストのうち、特徴条件確信度がもっとも高いデータ番号Ｄ１５のテキストを、特徴番号Ｃ１の特徴テキスト集合の代表例として選択し、データ番号Ｄ１５のテキストを、その特徴条件確信度の値０．７０とともに出力する。
本実施例では、特徴番号Ｃ１の特徴テキスト集合の代表例として、特徴番号Ｃ１の特徴条件に含まれる単語「メール」および「消える」の認識結果の信頼度が高いテキストが選択される。
このため、特徴番号Ｃ１の特徴条件が、「単語「メール」および「消える」がテキスト中に出現すること」であるにもかかわらず、単語「メール」および「消える」の認識結果の信頼度が低く、その部分で認識誤りを起こしている可能性がより高いデータ番号Ｄ４２のようなテキストが、代表例として選択されることを防止できる。
また、出力された代表例に対する特徴条件確信度の値が０．７０と比較的高いことから、この代表例において、単語「メール」および「消える」の認識結果は信頼性が高く、特徴番号Ｃ１の特徴条件に当てはまるものが実際に存在する可能性が高いことが分かる。
（第２実施例）
次に、本発明の第２実施例を、図面を参照して説明する。かかる実施例は、第２実施形態（図３に示されたテキストマイニング装置１００ｂ）に対応する。
ここでは、記憶装置３１に第１実施例と同じ情報が記憶されているとして、第２実施例を説明する。なお、以下では、第１実施例と異なる点を中心に、第２実施例を説明する。
テキストマイニング手段２０２の処理が終了すると、特徴条件近傍確信度計算手段２０５が、入力装置１を通して、利用者から、代表例を出力する対象となる特徴テキスト集合の指定を受ける。
ここでは、第１実施例と同じく、利用者が、特徴番号Ｃ１の特徴テキスト集合を指定したとする。
特徴条件近傍確信度計算手段２０５は、特徴番号Ｃ１の特徴テキスト集合に属する各テキストに対して、そのテキストの特徴条件近傍確信度を計算する。
ここでは、対象の単語の前後１単語が、その対象の単語の近傍であるとする。また、特徴条件近傍確信度計算手段２０５は、特徴条件近傍確信度を計算するための演算として、相和平均を使用するものとする。
まず、データ番号Ｄ１５のテキストに対する特徴条件近傍確信度を計算する場合について説明する。
特徴条件近傍確信度計算手段２０５は、テキスト集合記憶部３０３からデータ番号Ｄ１５のテキストを取得し、そのテキスト内で、特徴番号Ｃ１の特徴条件に含まれる単語「メール」および「消える」が出現する箇所を求める。
データ番号Ｄ１５のテキストに対しては、単語番号２，９，および１５の位置に、「メール」および「消える」の単語が出現するという結果が得られる（図１１を参照）。
次に、特徴条件近傍確信度計算手段２０５は、単語信頼度記憶部３０４から、そのすべての箇所とその近傍の箇所について、認識結果（単語）の信頼度を取得する。
データ番号Ｄ１５のテキストについては、単語番号２とその近傍にある単語の認識結果の信頼度として、単語番号１ないし３の単語の信頼度０．３２，０．４４，０．５６が得られ、単語番号９とその近傍にある単語の認識結果の信頼度として、単語番号８ないし１０の単語の信頼度０．３５，０．８２，０．３２が得られ、単語番号１５とその近傍にある単語の認識結果の信頼度として、単語番号１４ないし１６の単語の信頼度０．３５，０．８１，０．２２が得られる（図１２を参照）。
特徴条件近傍確信度計算手段２０５は、このようにして得られた認識結果（単語）の信頼度の値に対して、予め定められた演算、すなわち、相和平均を行い、０．４７という値を得る。この値が、データ番号Ｄ１５のテキストに対する特徴条件近傍確信度となる。
特徴条件近傍確信度計算手段２０５は、特徴番号Ｃ１の特徴テキスト集合に属する他のテキスト、データ番号Ｄ１８，Ｄ３７，Ｄ４２のテキストについても、同様にして特徴条件近傍確信度を計算する。
データ番号Ｄ１８のテキストについては、特徴条件に含まれる単語「メール」および「消える」が出現する箇所およびその近傍にある単語（認識結果）の信頼度として、０．６４，０．６０，０．６５，０．６８，０．７０，０．６２という６つの値が得られ（図１４を参照）、その相和平均０．６５が特徴条件近傍確信度となる。
また、データ番号Ｄ３７のテキストについては、特徴条件に含まれる単語「メール」および「消える」が出現する箇所およびその近傍にある単語（認識結果）の信頼度として、０．６４，０．６０，０．５８，０．５８，０．６２，０．６１という６つの値が得られ（図１５を参照）、その相和平均０．６１が特徴条件近傍確信度となる。
また、データ番号Ｄ４２のテキストについては、特徴条件に含まれる単語「メール」および「消える」が出現する箇所の近傍にある単語の認識結果の信頼度として、０．３２，０．２５，０．２２，０，４８，０．２０，０．２２という６つの値が得られ（図１６を参照）、その相和平均０．２８が特徴条件近傍確信度となる。
代表テキスト出力手段２０６は、特徴番号Ｃ１の特徴テキスト集合に属する全テキスト、すなわち、データ番号Ｄ１５，Ｄ１８，Ｄ３７，Ｄ４２のテキストのうち、特徴条件近傍確信度がもっとも高いデータ番号Ｄ１８のテキストを特徴番号Ｃ１の特徴テキスト集合の代表例として選択し、データ番号Ｄ１８のテキストを、その特徴条件近傍確信度の値０．６５とともに出力する。
本実施例では、特徴番号Ｃ１の特徴テキスト集合の代表例として、特徴番号Ｃ１の特徴条件に含まれる単語「メール」および「消える」だけでなく、その近傍の単語も含めて、認識結果の信頼度が高いテキストが選択される。
このため、単語「メール」および「消える」の部分に対する信頼度が特に高いデータ番号Ｄ１５のテキストではなく、その近傍も含めて信頼度が高いデータ番号Ｄ１８のテキストが代表例として選択される。
その結果、単語「メール」の前後を含めた「受信メールが」の部分、および、単語「消える」の前後を含めた「から消えて」の部分が正しく認識されているテキストを代表例とすることができる。
（第３実施例）
次に、本発明の第３実施例を、図面を参照して説明する。かかる実施例は、第３実施形態（図５に示されたテキストマイニング装置１００ｃ）に対応する。
ここでは、記憶装置３１に第１実施例と同じ情報が記憶されているとして、第３実施例を説明する。なお、以下では、第１実施例と異なる点を中心に、第３実施例を説明する。
テキストマイニング手段２０２の処理が終了すると、全体確信度計算手段２０７が、入力装置１を通して、利用者から、代表例を出力する対象となる特徴テキスト集合の指定を受ける。
ここでは、第１実施例と同じく、利用者が、特徴番号Ｃ１の特徴テキスト集合を指定したとする。
全体確信度計算手段２０７は、特徴番号Ｃ１の特徴テキスト集合に属する各テキストに対して、そのテキストの全体確信度を計算する。
ここでは、全体確信度計算手段２０７は、全体確信度を計算するための演算として、相和平均を使用するものとする。
まず、データ番号Ｄ１５のテキストに対する全体確信度を計算する場合について説明する。
全体確信度計算手段２０７は、テキスト集合記憶部３０３からデータ番号Ｄ１５のテキストを取得し、そのテキスト内のすべての単語の認識結果の信頼度を、単語信頼度記憶部３０４から取得する。
データ番号Ｄ１５のテキストは、２３個の単語からなっており、２３個の認識結果（単語）の信頼度の値が得られる。
全体確信度計算手段２０７は、このようにして得られた認識結果の信頼度の値に対して、予め定められた演算、すなわち、相和平均を行い、０．４８という値を得る。この値が、データ番号Ｄ１５のテキストに対する全体確信度となる。
全体確信度計算手段２０７は、特徴番号Ｃ１の特徴テキスト集合に属する他のテキスト、データ番号Ｄ１８，Ｄ３７，Ｄ４２のテキストについても、同様にして全体確信度を計算し、それぞれ、０．５５，０．６０，０．３４という値を得る。
代表テキスト出力手段２０８は、特徴番号Ｃ１の特徴テキスト集合に属する全テキスト、すなわち、データ番号Ｄ１５，Ｄ１８，Ｄ３７，Ｄ４２のテキストのうち、全体確信度がもっとも高いデータ番号Ｄ３７のテキストを、特徴番号Ｃ１の特徴テキスト集合の代表例として選択し、データ番号Ｄ３７のテキストを、その特徴条件近傍確信度の値０．６０とともに出力する。
本実施例では、特徴番号Ｃ１の特徴テキスト集合の代表例として、特徴番号Ｃ１の特徴条件に含まれる単語「メール」および「消える」だけでなく、テキストのすべての単語の認識結果の信頼度が平均的に高いテキストが選択される。
このため、単語「メール」および「消える」の部分に対する信頼度が特に高いデータ番号Ｄ１５のテキストや、その近傍部分の信頼度が高いデータ番号Ｄ１８のテキストではなく、全体として信頼度が高いデータ番号Ｄ３７のテキストが代表例として選択される。
その結果、全体として認識誤りが少なく、他と比較して、テキストを読んで意味を取りやすいテキストを代表例とすることができる。
なお、第１ないし第３実施例においては、元データとして音声データが与えられており、信頼度付き認識手段２０１が、音声認識によってこれをテキスト化する場合の例を説明したが、元データとして画像データが与えられており、信頼度付き認識手段２０１が、文字認識によってこれをテキスト化する場合においても、同様の手順で本発明を実施することが可能である。
上記各実施例は、以下の効果を奏する。
第１の効果は、利用者が代表例を出力するよう指定した特徴テキスト集合内のテキストのうち、テキスト中の認識誤りが少なく、利用者が内容を理解しやすいものを、代表例として出力することができることにある。
その理由は、利用者が指定した特徴テキスト集合内のテキストのうち、その特徴テキスト集合を規定する特徴条件に含まれる単語（すなわち、テキストの主たる特徴にあたる部分）やその近傍部分、あるいは、テキスト全体の認識結果の信頼度が高いものを代表例として出力するためである。
第２の効果は、利用者が代表例を出力するよう指定した特徴テキスト集合内のテキストのうち、テキスト中の認識誤りに起因して、誤って特徴条件を満たすと見なされている可能性がより低いものを、代表例として出力することができることにある。
その理由は、利用者が指定した特徴テキスト集合内のテキストのうち、その特徴テキスト集合を規定する特徴条件に含まれる単語（すなわち、テキストマイニングにおいてその特徴を抽出するにあたって重要な役割を果たしている部分）やその近傍部分、あるいは、テキスト全体の認識結果の信頼度が高いものを代表例として出力するためである。
第３の効果は、利用者が指定した特徴テキスト集合の代表例とともに出力される、その代表例の確信度を見ることで、その特徴テキスト集合およびそれを規定する特徴条件が妥当なマイニング結果であるのかどうかをある程度推定できることにある。
その理由は、利用者が指定した特徴テキスト集合において、その特徴テキスト集合を規定する特徴条件に含まれる単語（すなわち、テキストマイニングにおいてその特徴を抽出するにあたって重要な役割を果たしている部分）やその近傍部分、あるいは、テキスト全体が、認識結果としてどの程度確からしいかを表す確信度がもっとも高いテキストを、代表例として出力することにある。このため、代表例ともに出力された確信度が低い場合には、特徴テキスト集合の他のテキストも確信度が低く、この特徴テキスト集合が、テキストマイニングの際に認識誤りによる影響を受けている可能性が高いことが分かる。
上記各実施例によれば、以下の作用効果を奏する。
テキスト選別手段は、テキストマイニング手段２０２にて探し出された各テキストについての信頼度を、単語信頼度記憶部３０４から読み取り、その信頼度に基づいて、テキストマイニング手段２０２にて探し出された複数のテキストの中から一部のテキストを選別する。
また、テキスト選別手段は、同類テキストごとに、その同類テキストとその同類テキストの元になる非テキストデータとの相関度を表す確信度をその同類テキストの信頼度に基づいて生成し、複数の同類テキストの中から、最も高い確信度を有する同類テキストを、選別する。
このため、非テキストデータのテキスト化に起因する信頼度の高いテキストを、複数のテキストの代表例として選別することが可能になる。
以上説明した各実施形態および各実施例において、図示した構成は単なる一例であって、本発明はその構成に限定されるものではない。
【産業上の利用可能性】
【０００７】
本発明は、コールセンタで録音した問い合わせのデータや報告書等の紙の文書データから不具合情報や問題点等の有効な知識を抽出するマイニングシステムや、マイニングシステムを実現するためのプログラムといった用途に適用できる。また、本発明は、音声または文字にて与えられた問い合わせの内容をテキストとして蓄積しておき、その中から頻出する問い合わせを抽出してＱ＆Ａ集を構築するシステム等の用途にも適用可能である。
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【国際調査報告】
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