(57)【要約】【課題】多大な作成コストの増加を招くことなく、利用者が分類結果の意味を容易に理解することができる自動分類装置を得ることを目的とする。【解決手段】使用説明書１に含まれている構造化データから分類観点の候補を抽出する観点候補抽出部４と、顧客の問合せ記録５から重要単語を抽出する重要単語抽出部６と、観点候補抽出部４により抽出された分類観点の候補の中から、重要単語抽出部６により抽出された重要単語を基準にして、顧客の問合せ記録５を分類する際に利用する分類観点を選択する分類観点選択部７とを設け、分類観点選択部７により選択された分類観点を用いて顧客の問合せ記録５を分類する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
分類観点知識源から構造化データを抽出する構造化データ抽出手段と、上記構造化データ抽出手段により抽出された構造化データから分類対象文書を分類する際に利用する分類観点の候補を抽出する観点候補抽出手段と、上記分類対象文書から重要単語を抽出する重要単語抽出手段と、上記観点候補抽出手段により抽出された分類観点の候補の中から、上記重要単語抽出手段により抽出された重要単語を基準にして、上記分類対象文書を分類する際に利用する分類観点を選択する分類観点選択手段と、上記分類観点選択手段により選択された分類観点を用いて上記分類対象文書を分類する分類手段とを備えた自動分類装置。
【請求項２】
分類手段の分類結果を表示する分類結果表示手段を設けたことを特徴とする請求項１記載の自動分類装置。
【請求項３】
分類観点選択手段により選択された分類観点の修正を受け付けて、その分類観点を修正する修正手段を設けたことを特徴とする請求項１または請求項２記載の自動分類装置。
【請求項４】
構造化データ抽出手段により構造化データが抽出される分類観点知識源が使用説明書であり、重要単語抽出手段により重要単語が抽出される分類対象文書が顧客の問合せ記録であることを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の自動分類装置。
【請求項５】
構造化データ抽出手段は、部品データベースから各種の部品間の階層関係を示す情報を取得して、所定の階層より上位の部品を分類観点の候補として抽出することを特徴とする請求項４記載の自動分類装置。
【請求項６】
構造化データ抽出手段により構造化データが抽出される分類観点知識源がニュース記事であり、重要単語抽出手段により重要単語が抽出される分類対象文書が顧客の問合せ記録であることを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の自動分類装置。
【請求項７】
構造化データ抽出手段は、ニュース記事の構造が定義されている構造定義情報を参照して、ニュース記事から構造化データを抽出することを特徴とする請求項６記載の自動分類装置。
【請求項８】
構造化データ抽出手段により構造化データが抽出される分類観点知識源が不具合要因の解析結果であり、重要単語抽出手段により重要単語が抽出される分類対象文書が不具合記録であることを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の自動分類装置。
【請求項９】
重要単語抽出手段は、業務データベースに記録されている情報を参照して、分類対象文書から業務上重要な単語を抽出することを特徴とする請求項８記載の自動分類装置。
【請求項１０】
分類結果表示手段は、業務データベースに記録されている情報を参照して、分類手段により分類された不具合記録が示す不具合件数を正規化し、正規化後の不具合件数を表示することを特徴とする請求項８記載の自動分類装置。
【請求項１１】
構造化データ抽出手段により構造化データが抽出される分類観点知識源が不具合記録であり、重要単語抽出手段により重要単語が抽出される分類対象文書が不具合の原因が記録されている調査報告書であることを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の自動分類装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、例えば、製品企画や品質管理などの業務で必要とされる重要な情報が蓄積されている大量のテキストを様々な観点で分類する自動分類装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットの普及に伴って、顧客の声が電子メールやＷｅｂを通じて企業に寄せられるようになってきている。
また、企業内では、文書の電子化が進み、例えば、設計仕様書や故障調査報告書など、品質管理業務などで必要とされる文書の蓄積が進んでいる。
これらの大量に蓄積された文書のテキストから、業務改善に活用可能な有用な情報を抽出するために、文書内に含まれる情報の種類によって、大量のテキストを分類して整理する自動分類装置の重要性が増している。
【０００３】
このような自動分類装置のうち、文書を分類する際に分類条件を指定する分類条件指定手段と、その分類条件指定手段により指定された分類条件にしたがって文書を複数のカテゴリに分類する文書分類手段を備える装置、即ち、決定木などの統計量を用いた全自動のクラスタリング手法を実施する自動分類装置が以下の特許文献１に開示されている。
また、複数の文書の中から検索された文書を分類する文書分類装置として、見出し語と、複数の見出し語の各々が属する共通属性キーワードとの対応関係を記憶する辞書保持手段と、指定された共通属性キーワードに対応する見出し語の有無によって複数の文書を分類する文書分類手段とを備える装置が、以下の特許文献２に開示されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−１４１１２９号公報（第１４頁、図２〜図４）
【特許文献２】特開２００４−２２０２２６号公報（第９頁、図１〜図２）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の自動分類装置は以上のように構成されているので、決定木などの統計量を用いた全自動のクラスタリング手法を実施する場合（特許文献１）、生成された各クラスタの意味を利用者が理解するには容易でない課題があった。また、生成された各クラスタが利用者の所望する形と異なる場合でも、利用者が所望する形にカスタマイズすることができない課題があった。
また、特許文献２に開示されている自動分類装置では、予め辞書データベースとして、「分類の観点」を手作業で整理して作成する必要があるため、作成コストが大きくなり、試行錯誤的な分析には適さない課題があった。
【０００６】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、多大な作成コストの増加を招くことなく、利用者が分類結果の意味を容易に理解することができる自動分類装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明に係る自動分類装置は、分類観点知識源に含まれている構造化データから分類観点の候補を抽出する観点候補抽出手段と、分類対象文書から重要単語を抽出する重要単語抽出手段と、その観点候補抽出手段により抽出された分類観点の候補の中から、その重要単語抽出手段により抽出された重要単語を基準にして、その分類対象文書を分類する際に利用する分類観点を選択する分類観点選択手段とを設け、その分類観点選択手段により選択された分類観点を用いて分類対象文書を分類するようにしたものである。
【発明の効果】
【０００８】
以上のように、この発明によれば、分類観点知識源に含まれている構造化データから分類観点の候補を抽出する観点候補抽出手段と、分類対象文書から重要単語を抽出する重要単語抽出手段と、その観点候補抽出手段により抽出された分類観点の候補の中から、その重要単語抽出手段により抽出された重要単語を基準にして、その分類対象文書を分類する際に利用する分類観点を選択する分類観点選択手段とを設け、その分類観点選択手段により選択された分類観点を用いて分類対象文書を分類するように構成したので、多大な作成コストの増加を招くことなく、利用者が分類結果の意味を容易に理解することができる効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による自動分類装置を示す構成図であり、図において、使用説明書１は構造化データ（構造化文書又は半構造化文書の構造を示す情報）を用いて構成されている分類観点知識源である。
部品データベース２は各種の部品間の階層関係を示す情報（以下、階層情報という）などを記録しているメモリである。
構造化データ抽出部３は使用説明書１から構造化データを抽出するとともに、部品データベース２から階層情報を取得する処理を実施する。なお、構造化データ抽出部３は構造化データ抽出手段を構成している。
【００１０】
分類観点候補抽出部４は構造化データ抽出部３により抽出された構造化データから顧客の問合せ記録５を分類する際に利用する分類観点の候補（分類の観点になる可能性のある単語）を抽出するとともに、構造化データ抽出部３により取得された階層情報を参照して、所定の階層より上位の部品を分類観点の候補として抽出する処理を実施する。なお、分類観点候補抽出部４は観点候補抽出手段を構成している。
顧客の問合せ記録５は自動分類装置により分類される分類対象文書である。
【００１１】
重要単語抽出部６は顧客の問合せ記録５を解析して、その顧客の問合せ記録５に出現している単語の中から重要度の高い単語を重要単語として抽出する処理を実施する。なお、重要単語抽出部６は重要単語抽出手段を構成している。
分類観点選択部７は分類観点候補抽出部４により抽出された分類観点の候補の中から、重要単語抽出部６により抽出された重要単語を基準にして、顧客の問合せ記録５を分類する際に利用する分類観点を選択する処理を実施する。なお、分類観点選択部７は分類観点選択手段を構成している。
分類観点修正部８は分類観点選択部７により選択された分類観点の修正を受け付けて、その分類観点を修正する処理を実施する。なお、分類観点修正部８は修正手段を構成している。
【００１２】
分類処理部９は顧客の問合せ記録５が分類観点修正部８から出力された分類観点を含んでいるか否かを判別し、その分類観点を含んでいれば、その顧客の問合せ記録５を当該分類観点に分類する処理を実施する。なお、分類処理部９は分類手段を構成している。
相関可視化部１０は分類処理部９の分類結果の一覧表である分類結果表示画面１１をディスプレイに表示する処理を実施する。なお、相関可視化部１０は分類結果表示手段を構成している。
【００１３】
図１の例では、自動分類装置の各構成要素（構造化データ抽出部３、分類観点候補抽出部４、重要単語抽出部６、分類観点選択部７、分類観点修正部８、分類処理部９、相関可視化部１０）が、別個独立のハードウェア（例えば、ＭＰＵを搭載している半導体集積回路基板などのハードウェア）で構成されていることを想定しているが、自動分類装置がコンピュータで構成される場合には、各構成要素の処理内容が記述されているプログラムをコンピュータのメモリに格納し、コンピュータのＣＰＵがメモリに格納されているプログラムを実行するようにしてもよい。
【００１４】
図２はこの発明の実施の形態１による自動分類装置の処理内容を示すフローチャートである。
図３はこの発明の実施の形態１による自動分類装置における構造化データ抽出部３の処理内容を示すフローチャートであり、図４はこの発明の実施の形態１による自動分類装置における分類観点候補抽出部４の処理内容を示すフローチャートである。
【００１５】
次に動作について説明する。
構造化データ抽出部３は、分類観点知識源である使用説明書１から構造化データを抽出する処理を実施する（図２のステップＳＴ１）。
図５は使用説明書の一例を示しており、図５の使用説明書は、使用説明書の章節構造を示す目次構成５０１と、交換部品の一覧表５０２と、トラブルに関する質問とその回答がまとめられているトラブルシューティング５０３と、使用説明書におけるページ間の参照関係５０４（例えば、△△機能の詳細が記載されているページを示す情報）とから構成されている。
具体的には、次のようにして、使用説明書１から構造化データを抽出する。
【００１６】
構造化データ抽出部３は、使用説明書１の冒頭にある目次一覧のページ、もしくは、各ページにおいて、章節構造の特徴を有する行を抽出することにより、構造化データである目次構成５０１を抽出する（図３のステップＳＴ１１）。
次に、構造化データ抽出部３は、例えば、「交換部品」や「消耗品」などの単語を検索キーとして使用することにより、使用説明書１の中から構造化データである交換部品の一覧表５０２を含むページを探索し、その交換部品の一覧表５０２の構造を解析して、交換部品の情報を取得する（ステップＳＴ１２）。
また、構造化データ抽出部３は、設計時に使用する部品データベース２から各種の部品間の階層関係を示す階層情報を取得することにより、対象製品毎に階層的に整理されている部品の一覧を取得する。
ここで、図６は対象製品毎に階層的に整理されている部品の一覧を示す説明図である。
【００１７】
次に、構造化データ抽出部３は、例えば、「トラブル」などの単語を検索キーとして使用することにより、使用説明書１の中から構造化データであるトラブルシューティング５０３を含むページを探索し、そのページからトラブルシューティングを抽出する（ステップＳＴ１３）。
図５の例では、質問「Ｑ１」や、回答「Ａ１」の単語を手掛りにして、質問「Ｑ１」の質問文と、その質問に対する回答「Ａ１」の回答文を抽出し、その質問文と回答文を対応付けて記憶する。
【００１８】
次に、構造化データ抽出部３は、使用説明書１の中から構造化データであるページ間の参照関係５０４を抽出する（ステップＳＴ１４）。
図５の例では、「△△機能については」という表現や、「○○ページを参照」という表現を手掛りにして、使用説明書１の中から「△△機能」と「○○ページ」を抽出し、「△△機能」と「○○ページ」を対応付けて記憶する。
【００１９】
分類観点候補抽出部４は、上記のようにして、構造化データ抽出部３が構造化データ（目次構成５０１、交換部品の一覧表５０２、トラブルシューティング５０３、ページ間の参照関係５０４）を抽出すると、その構造化データから顧客の問合せ記録５を分類する際に利用する分類観点の候補、即ち、分類の観点になる可能性のある単語を抽出する（ステップＳＴ２）。
具体的には、次のようにして、構造化データから分類観点の候補を抽出する。
【００２０】
分類観点候補抽出部４は、「機能」という観点で、顧客の問合せ記録５を分類することができるようにするため、構造化データ抽出部３により抽出された目次構成５０１のうち、機能説明に関する章や節のタイトルに着目し、それらのタイトルから分類観点の候補として、機能観点を抽出する（ステップＳＴ２１）。
例えば、「２．簡単で便利な機能」という章に含まれる「２．１予約」、「２．２録画」、「２．３編集」などの節タイトルを観点軸として抽出する。また、各節に含まれる「予約」、「タイマー」、「Ｇコード」などの単語を観点関連単語として抽出する。
ここで、図７は分類観点候補抽出部４により抽出された分類観点の候補（観点軸、観点関連単語）を示す説明図である。
【００２１】
次に、分類観点候補抽出部４は、「部品」という観点で、顧客の問合せ記録５を分類することができるようにするため、構造化データ抽出部３により抽出された交換部品の一覧表５０２の表構造を解析して各欄のタイトルを特定し、分類観点の候補として、部品観点を抽出する（ステップＳＴ２２）。
例えば、各欄のタイトルである「リモコン」、「アダプター」などを観点軸として抽出する。また、各交換部品の欄に示されている「電池」、「カバー」、「液晶」などを観点関連単語として抽出する。
また、分類観点候補抽出部４は、構造化データ抽出部３により取得された階層情報を参照して、所定の階層より上位の部品を部品観点として抽出する。
例えば、対象製品の直ぐ下の階層にあたる部品（部品１のレベル）を部品観点として抽出するように設定されている場合には、例えば、「リモコン」などを部品観点として抽出し、その「リモコン」の下位部品である「カバー」、「液晶」、「スイッチ」などを観点関連単語として抽出する。
【００２２】
次に、分類観点候補抽出部４は、「不具合」という観点で、顧客の問合せ記録５を分類することができるようにするため、構造化データ抽出部３により抽出されたトラブルシューティング５０３から分類観点の候補として、不具合観点を抽出する（ステップＳＴ２３）。
例えば、トラブルシューティング５０３の質問文に記述されている「入らない」、「映らない」などの現象に関する単語を観点軸として抽出し、トラブルシューティング５０３の回答文に記述されている「電源スイッチ」、「ビデオ接続ケーブル」、「アンテナ線」などの単語を観点関連用語として抽出する。
【００２３】
次に、分類観点候補抽出部４は、「関連機能」という観点で、顧客の問合せ記録５を分類することができるようにするため、構造化データ抽出部３により抽出されたページ間の参照関係５０４から分類観点の候補として、関連機能観点を抽出する（ステップＳＴ２４）。
図５の例では、ページ間の参照関係５０４を参照すると、「録画機能」に関連する機能として、「△△機能」があることが分かるので、図７の「録画機能」に関する観点関連用語として、「△△機能」を追加する。
このようにして、各「機能」の観点関連用語を増加することにより、漏れの少ない分類が可能になり、幅広い観点での分析が可能になる。
【００２４】
重要単語抽出部６は、分類対象文書である顧客の問合せ記録５を解析して、その顧客の問合せ記録５に出現している単語の中から重要度の高い単語を重要単語として抽出する処理を実施する（図２のステップＳＴ３）。
なお、重要単語抽出部６における重要単語の抽出処理では、顧客の問合せ記録５のテキストを単語に分割し、各テキストに出現する単語の頻度統計に基づいて重要度を算出し、重要度の高い単語を抽出する。
図８は顧客の問合せ記録の一例を示す説明図であり、図９は重要単語の一例を示す説明図である。
【００２５】
ここでは、各テキストに出現する単語の頻度統計に基づいて重要度を算出するものについて示したが、例えば、単純な頻度を重要度として採用し、頻度が大きい頻出単語を重要単語として抽出するようにしてもよい。
また、新規に出現した単語や、急増している単語を重要単語として抽出するようにしてもよい。
図９では、頻出単語、新規の単語、急増の単語を重要単語としている例を示している。
ただし、重要度は、上記のものに限定されるものではなく、全てのテキストに出現する一般語は分類上重要ではないとするＩＤＦ（Ｉｎｖｅｒｔｅｄ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）重みを用いて重要単語を抽出してもよい。
また、特定の属性に着目して、その属性値と各単語との共起確率を求め、属性値の頻度分布に対して偏りが大きい語を分類上重要であるとする特徴度を用いてもよい。
【００２６】
分類観点選択部７は、上記のようにして、分類観点候補抽出部４が分類観点の候補を抽出し、重要単語抽出部６が重要単語を抽出すると、分類観点候補抽出部４により抽出された分類観点の候補の中から、重要単語抽出部６により抽出された重要単語を基準にして、顧客の問合せ記録５を分類する際に利用する分類観点を選択する処理を実施する（図２のステップＳＴ４）。
例えば、各分類観点の候補における観点軸及び観点関連単語と、重要単語抽出部６により抽出された重要単語とをつきあわせて、各分類観点の候補が含んでいる重要単語の個数を計数し、より多くの重要単語を含んでいる分類観点の候補を優先的に選択するようにする。
分類観点選択部７により選択される分類観点の個数は特に問わないが、重要単語を多く含んでいる上位数個の分類観点を選択してもよいし、所定個以上の重要単語を含んでいる分類観点を選択するようにしてもよい。
あるいは、各分類観点の候補における観点関連単語のうち、重要単語と一致する観点関連単語を検索し、重要単語と一致する観点関連単語と観点軸を分類観点として選択するようにしてもよい。
ここでは、分類観点選択部７が分類観点候補抽出部４により抽出された分類観点の候補の中から、重要単語抽出部６により抽出された重要単語を基準にして、分類観点を選択するものについて示したが、分類観点選択部７が重要単語抽出部６により抽出された重要単語から分類観点を生成するようにしてもよい。
【００２７】
分類観点修正部８は、通常、分類観点選択部７により選択された分類観点をそのまま分類処理部９に出力するが、例えば、利用者から分類観点の修正要求を受けると、分類観点選択部７により選択された分類観点の修正を受け付けて、その分類観点を修正する処理を実施する。
これにより、分類観点選択部７により分類観点として、例えば、観点軸「予約」が選択されているとき、ユーザが観点軸「録画」に修正するなどのカスタマイズが可能になる。
【００２８】
分類処理部９は、分類観点修正部８から分類観点を受けると、分類対象文書である顧客の問合せ記録５が分類観点を含んでいるか否かを判別し、その分類観点を含んでいれば、その顧客の問合せ記録５を当該分類観点に分類する処理を実施する（図２のステップＳＴ５）。
例えば、図８の問合せ記録における番号１の問合せ内容では、「番組予約がしにくい」の中の「予約」という単語が、観点軸である機能「予約」と一致しているので、図１０に示すように、番号１の問合せ内容を機能「予約」に分類する処理を実施する。
ただし、問合せ内容における単語が、複数の分類観点と一致している場合（分類観点の観点軸と一致している場合のほか、観点関連単語と一致している場合を含む）、合致している観点関連単語の個数や重みなどを考慮して、一致している分類観点のスコアを計算し、最もスコアが高い分類観点に問合せ内容を分類するようにする。
なお、分類実行後は、該当の観点軸が図８の問合せ記録に追加される。
【００２９】
相関可視化部１０は、分類処理部９の分類結果の一覧表である分類結果表示画面１１をディスプレイに表示する処理を実施する（図２のステップＳＴ６）。
例えば、ユーザが分類済みの観点軸を選択して一覧表示指示を入力すると、図１１に示すような分類結果表示画面１１をディスプレイに表示する。
【００３０】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、分類観点知識源である使用説明書１に含まれている構造化データから分類観点の候補を抽出する観点候補抽出部４と、分類対象文書である顧客の問合せ記録５から重要単語を抽出する重要単語抽出部６と、その観点候補抽出部４により抽出された分類観点の候補の中から、その重要単語抽出部６により抽出された重要単語を基準にして、その顧客の問合せ記録５を分類する際に利用する分類観点を選択する分類観点選択部７とを設け、その分類観点選択部７により選択された分類観点を用いて顧客の問合せ記録５を分類するように構成したので、多大な作成コストの増加を招くことなく、利用者が分類結果の意味を容易に理解することができる効果を奏する。
即ち、分類観点知識源である使用説明書１に含まれている構造化データから分類観点の候補が抽出されるため、全自動のクラスタリング手法により生成された各クラスタと比較して、利用者が分類結果の意味を容易に理解することができる。
また、分類観点知識源である使用説明書１に含まれている構造化データから分類観点の候補が自動的に抽出され、分類対象文書である顧客の問合せ記録５から抽出された重要単語に基づいて分類観点が選択されるので、手作業での作成コストがかからず、試行錯誤的な分析が容易になる。
【００３１】
また、この実施の形態１によれば、分類観点選択部７により選択された分類観点の修正を受け付けて、その分類観点を修正するように構成したので、利用者が分類をカスタマイズすることができる効果を奏する。
また、この実施の形態１によれば、各種の部品間の階層関係を示す階層情報を参照して、所定の階層より上位の部品を部品観点として抽出するように構成したので、部品観点の抽出漏れを少なくして、部品に関する分析の精度を高めることができる効果を奏する。
【００３２】
さらに、この実施の形態１によれば、ページ間の参照関係５０４から分類観点の候補として関連機能観点を抽出し、各「機能」の観点関連用語を増加するように構成したので、漏れの少ない分類が可能になり、幅広い観点での分析が可能になる効果を奏する。
また、この実施の形態１によれば、分類観点候補抽出部４により抽出された分類観点の候補の中から、重要単語抽出部６により抽出された重要単語を基準にして、分類観点を選択するように構成したので、効率的な分類作業を実施することができる効果を奏する。
【００３３】
実施の形態２．
図１２はこの発明の実施の形態２による自動分類装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
ニュース記事２１は構造化データを用いて構成されている分類観点知識源である。
ニュース記事構造定義情報２２はニュース記事２１の構造が定義されている構造定義情報である。
構造化データ抽出部２３はニュース記事構造定義情報２２を参照して、ニュース記事２１から構造化データを抽出する処理を実施する。なお、構造化データ抽出部２３は構造化データ抽出手段を構成している。
分類観点候補抽出部２４は構造化データ抽出部２３により抽出された構造化データから顧客の問合せ記録５を分類する際に利用する分類観点の候補を抽出する処理を実施する。なお、分類観点候補抽出部２４は観点候補抽出手段を構成している。
【００３４】
図１３はこの発明の実施の形態２による自動分類装置の処理内容を示すフローチャートである。
図１４はこの発明の実施の形態２による自動分類装置における構造化データ抽出部２３の処理内容を示すフローチャートであり、図１５はこの発明の実施の形態２による自動分類装置における分類観点候補抽出部２４の処理内容を示すフローチャートである。
【００３５】
次に動作について説明する。
構造化データ抽出部２３は、ニュース記事構造定義情報２２を参照して、分類観点知識源であるニュース記事２１から構造化データを抽出する処理を実施する（図１３のステップＳＴ３１）。
図１６はＨＴＭＬ形式で記述されたニュース記事の一例を示す説明図であり、図１７はメール配信形式で記述されたニュース記事の一例を示す説明図である。
また、図１８はニュース記事構造定義情報（正規表現により定義されたニュース記事２１の構造を示す情報）を示す説明図である。
具体的には、次のようにして、ニュース記事２１から構造化データを抽出する。
【００３６】
図１８の例では、ニュース記事構造定義情報２２が記事種別及び抽出項目毎に構造を定義しているので、構造化データ抽出部２３は、ニュース記事２１が図１６のＨＴＭＬ形式で記述されている場合、例えば、図１８のＮｏ．１の定義から日付情報として「２００７／０７／２９」を抽出する（図１６を参照）。また、図１８のＮｏ．２の定義からタイトル情報として「○○社、ＤＶＤレコーダーの新機種『ＤＶＤＸ０１』を発売」を抽出する（図１６を参照）。
また、構造化データ抽出部２３は、ニュース記事２１が図１７のメール配信形式で記述されている場合、例えば、図１８のＮｏ．３の定義から日付情報を抽出し、また、図１８のＮｏ．４の定義からタイトル情報を抽出する（図１７を参照）。
さらに、構造化データ抽出部２３は、ニュース記事２１の記述形式に関わらず、図１８のＮｏ．５の定義から製品名情報として「ＤＶＤＸ０１」を抽出し、また、図１８のＮｏ．６の定義から製品特長情報として「△△の録画を簡単にできる△△録画機能」を抽出する（図１４のステップＳＴ４１）。
次に、構造化データ抽出部２３は、図１８のＮｏ．６の定義から関連記事情報として「ＵＲＬ」と「記事タイトル」の組合せを抽出する（ステップＳＴ４２）。
【００３７】
分類観点候補抽出部２４は、上記のようにして、構造化データ抽出部２３が構造化データ（日付情報、タイトル情報、製品名情報、製品特長情報、関連記事情報）を抽出すると、その構造化データから顧客の問合せ記録５を分類する際に利用する分類観点の候補、即ち、分類の観点になる可能性のある単語を抽出する（図１３のステップＳＴ３２）。
具体的には、次のようにして、構造化データから分類観点の候補を抽出する。
【００３８】
分類観点候補抽出部２４は、「製品」という観点で、顧客の問合せ記録５を分類することができるようにするため、構造化データ抽出部２３により抽出された製品名情報が示す製品名を観点軸として抽出し、その製品名を含む記事に出現する単語を観点関連単語として抽出する（図１５のステップＳＴ５１）。
ここで、図１９は分類観点候補抽出部２４により抽出された分類観点の候補（観点軸、観点関連単語）を示す説明図である。
【００３９】
次に、分類観点候補抽出部２４は、「機能」という観点で、顧客の問合せ記録５を分類することができるようにするため、構造化データ抽出部２３により抽出された製品特長情報に出現する名詞類を観点軸として抽出し、その製品特長情報に出現するその他の単語を観点関連単語として抽出する（ステップＳＴ５２）。
【００４０】
次に、分類観点候補抽出部２４は、「関連製品」という観点で、顧客の問合せ記録５を分類することができるようにするため、構造化データ抽出部２３により抽出された関連記事情報に含まれているＵＲＬにアクセスして関連記事を取得し、その関連記事に含まれる単語を製品観点の観点関連単語に追加して、関連製品観点の観点関連単語とする（ステップＳＴ５３）。
【００４１】
次に、分類観点候補抽出部２４は、「日付」という観点で、顧客の問合せ記録５を分類することができるようにするため、構造化データ抽出部２３により抽出された日付情報が示す記事の発行日付を観点軸として抽出し、各記事に出現する単語を観点関連単語として抽出する（ステップＳＴ５４）。
上記のようにして、分類観点候補抽出部２４が分類観点の候補を抽出すると、重要単語抽出部６、分類観点選択部７、分類観点修正部８、分類処理部９及び相関可視化部１０が上記実施の形態１と同様の処理を実施する（図１３のステップＳＴ３〜ＳＴ６）。
【００４２】
以上で明らかなように、この実施の形態２によれば、最新のニュース記事２１から各種の分類観点を抽出することができるので、自社で蓄積した顧客の問合せ記録５のような分類対象文書だけでは得ることができない新たな分類観点を取得することができる効果を奏する。
【００４３】
実施の形態３．
図２０はこの発明の実施の形態３による自動分類装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
不具合要因解析結果３１は構造化データを用いて構成されている分類観点知識源であり、例えば、人手により作成されたＦＴＡやＦＭＥＡなどが該当する。
構造化データ抽出部３２は不具合要因解析結果３１から構造化データを抽出する処理を実施する。なお、構造化データ抽出部３２は構造化データ抽出手段を構成している。
【００４４】
分類観点候補抽出部３３は構造化データ抽出部３２により抽出された構造化データから不具合記録３４を分類する際に利用する分類観点の候補を抽出する処理を実施する。なお、分類観点候補抽出部３３は観点候補抽出手段を構成している。
不具合記録３４は自動分類装置により分類される分類対象文書である。
図２１はこの発明の実施の形態３による自動分類装置の処理内容を示すフローチャートである。
【００４５】
次に動作について説明する。
構造化データ抽出部３２は、分類観点知識源である不具合要因解析結果３１から構造化データを抽出する処理を実施する（図２１のステップＳＴ６１）。
図２２は不具合要因解析結果３１（ＦＴＡ、ＦＭＥＡ）の一例を示す説明図である。
具体的には、次のようにして、不具合要因解析結果３１から構造化データを抽出する。
【００４６】
構造化データ抽出部３２は、不具合要因解析結果３１であるＦＴＡの根ノードが不具合の「現象」を表し、ＦＴＡの根ノードに属しているノードが不具合の「要因」を表し、不具合の「要因」を表すノードに属するノードが不具合の「原因」を表しているので、ＦＴＡのノード情報を構造化データとして抽出する（ステップＳＴ６１）。
また、構造化データ抽出部３２は、不具合要因解析結果３１であるＦＭＥＡの「部品」及び「故障モード」の欄が不具合の「要因」を表しており、「原因」の欄が不具合の「原因」を表しているので、ＦＭＥＡの表データを構造化データとして抽出する。
【００４７】
分類観点候補抽出部３３は、上記のようにして、構造化データ抽出部３２が構造化データ（ＦＴＡのノード情報、ＦＭＥＡの表データ）を抽出すると、その構造化データから不具合３４を分類する際に利用する分類観点の候補、即ち、分類の観点になる可能性のある単語を抽出する（ステップＳＴ６２）。
具体的には、次のようにして、構造化データから分類観点の候補を抽出する。
【００４８】
分類観点候補抽出部３３は、ＦＴＡの根ノードが不具合の「現象」を表しており、ＦＴＡの根ノードに属しているノードが不具合の「要因」を表しているので、そのノードの記述を観点軸として抽出する。
図２２の例では、「電源不良」、「断線」、「接触不良」を観点軸として抽出する。
また、不具合の「要因」を表すノードに属するノードの記述を観点関連単語として抽出する。
図２２の例では、「プラグ不良」、「半田不良」、「過張力」、「腐食」、「スイッチ不良」を観点関連単語として抽出する。
【００４９】
また、分類観点候補抽出部３３は、ＦＭＥＡの「部品」及び「故障モード」の欄の記述を観点軸として抽出する。
図２２の例では、「電源、接触不良」などを観点軸として抽出する。
また、ＦＭＥＡの「原因」の欄の記述を観点関連単語として抽出する。
図２２の例では、「半田不良」などを観点関連単語として抽出する。
ここで、図２３は分類観点候補抽出部３３により抽出された分類観点の候補（観点軸、観点関連単語）を示す説明図である。
【００５０】
重要単語抽出部６は、上記実施の形態１と同様の方法で、分類対象文書である不具合記録３４を解析して、その不具合記録３４に出現している単語の中から重要度の高い単語を重要単語として抽出する処理を実施する（ステップＳＴ６３）。
ここで、図２４は不具合記録３４の一例を示す説明図である。
【００５１】
上記のようにして、分類観点候補抽出部２４が分類観点の候補を抽出し、重要単語抽出部６が重要単語を抽出すると、分類観点選択部７、分類観点修正部８、分類処理部９及び相関可視化部１０が上記実施の形態１と同様の処理を実施することにより（ステップＳＴ４，ＳＴ６４，ＳＴ６）、不具合記録３４を分類して、その分類結果を示す分類結果表示画面１１を表示する。
【００５２】
以上で明らかなように、この実施の形態３によれば、分類観点知識源である不具合要因解析結果３１から自動的に分類観点が抽出されるので、手作業での作成コストを招くことなく、自由な試行錯誤的な分析を容易に行うことができる効果を奏する。
【００５３】
実施の形態４．
図２５はこの発明の実施の形態４による自動分類装置を示す構成図であり、図において、図２０と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
業務データベース４１は各業務の重要度などを記録しているメモリである。
業務別重要単語抽出部４２は業務データベース４１に記録されている情報（例えば、各業務の重要度を示す情報）を参照して、分類対象文書である不具合記録３４から業務上重要な単語を抽出する処理を実施する。なお、業務別重要単語抽出部４２は重要単語抽出手段を構成している。
業務別相関可視化部４３は業務データベース４１に記録されている情報を参照して、分類処理部９により分類された不具合記録が示す不具合件数を正規化し、正規化後の不具合件数を表示する処理を実施する。なお、業務別相関可視化部４３は分類結果表示手段を構成している。
図２６はこの発明の実施の形態４による自動分類装置の処理内容を示すフローチャートである。
【００５４】
次に動作について説明する。
業務別重要単語抽出部４２及び業務別相関可視化部４３以外は、上記実施の形態３と同様であるため、ここでは、業務別重要単語抽出部４２及び業務別相関可視化部４３の動作のみを説明する。
【００５５】
業務別重要単語抽出部４２は、分類対象文書である不具合記録３４から重要単語を抽出するが、業務データベース４１を参照して、業務に即した重要性を加味して重要度を算出する（ステップＳＴ７１）。
例えば、業務データベース４１として、出荷台数や単価が記録されている出荷情報データベースを用いる場合、単価は安くても、出荷台数が多い部品に関する単語を重要視したり、逆に、出荷台数が少なくても、単価が高い部品に関する単語を重要視したりすれば、業務に応じた重要単語の抽出が可能になる。
また、業務データベース４１に記録されているデータを重要度算出に用いるようにしてもよく、この場合、単なる単語頻度統計だけではなく、業務観点に即した重要キーワードを抽出することができる。
【００５６】
業務別相関可視化部４３は、上記実施の形態３と同様にして、分類処理部９が不具合記録３４を分類すると、業務データベース４１に記録されている情報を参照して、その分類処理部９により分類された不具合記録が示す不具合件数を正規化し、正規化後の不具合件数を表示する（ステップＳＴ７２）。
例えば、業務データベース４１に記録されている出荷台数情報を参照する場合には、出荷台数が多い機種については、台数に比例して不具合の発生件数が多くなることが予想されるので、実際の不具合発生件数（不具合発生件数は、不具合記録から認識可能）を出荷台数情報で正規化して、不具合発生傾向を分析する。
【００５７】
以上で明らかなように、この実施の形態４によれば、業務データベース４１に記録されている情報を参照して、分類対象文書である不具合記録３４から業務上重要な単語を抽出するように構成したので、業務観点に即した重要単語を抽出することができる効果を奏する。
また、この実施の形態４によれば、業務データベース４１に記録されている情報を参照して、分類処理部９により分類された不具合記録が示す不具合件数を正規化し、正規化後の不具合件数を表示するように構成したので、不具合発生傾向の分析精度を高めることができる効果を奏する。
【００５８】
実施の形態５．
図２７はこの発明の実施の形態５による自動分類装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
不具合記録５１は構造化データを用いて構成されている分類観点知識源である。
構造化データ抽出部５２は不具合記録５１から構造化データを抽出する処理を実施する。なお、構造化データ抽出部５２は構造化データ抽出手段を構成している。
調査報告書５３には不具合の原因が記録されており、調査報告書５３は自動分類装置により分類される分類対象文書である。
分類観点候補抽出部５４は構造化データ抽出部５２により抽出された構造化データから調査報告書５３を分類する際に利用する分類観点の候補（分類の観点になる可能性のある単語）を抽出する処理を実施する。なお、分類観点候補抽出部５４は観点候補抽出手段を構成している。
図２８はこの発明の実施の形態５による自動分類装置の処理内容を示すフローチャートである。
【００５９】
次に動作について説明する。
構造化データ抽出部５２は、不具合記録５１から構造化データを抽出し（ステップＳＴ８１）、その構造化データを分類観点候補抽出部５４に出力するが、例えば、図２４に示す不具合記録のように、不具合記録５１が構造化されている場合には、その不具合記録５１のデータを構造化データとして分類観点候補抽出部５４に出力する。
このとき、利用者が構造化データ抽出部５２を操作して、分類の観点となり得る項目を図２４の属性から適宜選択して指定するものとする。ここでは、「機種名」や「故障種別」を分類観点の候補として指定するものとする。
【００６０】
分類観点候補抽出部５４は、構造化データ抽出部５２により抽出された構造化データから調査報告書５３を分類する際に利用する分類観点の候補（分類の観点になる可能性のある単語）を抽出する処理を実施する（ステップＳＴ８２）。
例えば、分類観点の候補として、ステップＳＴ８１で指定された属性を観点軸として抽出する。例えば、「部品劣化」が指定された場合には、「部品劣化」を観点軸として抽出する。
また、観点関連単語として、上記の属性に対応する図２４のテキストから単語を抽出する。
観点関連単語として抽出する単語は、テキストを含む全項目に含まれる単語を抽出してもよいし、分類観点を選択するのに適した項目を利用者が指定し、指定された項目のみ抽出するようにしてもよい。
【００６１】
なお、分類観点候補抽出部５４が観点関連単語を抽出する際には、分類対象文書である調査報告書５３に出現する単語も考慮する。
具体的には、不具合記録５１に出現する単語と類似する調査報告書５３中の単語を合わせて観点関連単語とする。
これは、構造化された不具合記録５１と比較して、作成者が自由に記述できる調査報告書５３では、表記のゆれが大きくなることに対応するためである。
上記のように、不具合記録５１に出現する単語を、調査報告書５３中の類似単語で展開して、観点関連単語とすることにより、後述の分類処理をより精度よく実行することができるようになる。
【００６２】
重要単語抽出部６は、分類対象文書である調査報告書５３を解析して、その調査報告書５３に出現している単語の中から重要度の高い単語を重要単語として抽出する処理を実施する（ステップＳＴ８３）。
ただし、重要語を抽出する際には、調査報告書５３の文書構造を考慮して行う。例えば、調査報告書５３の表紙には、不具合の概要がまとめられているので、表紙中の単語をより重要とするような重み付けを行って抽出するものとする。
【００６３】
上記のようにして、分類観点候補抽出部５４が分類観点の候補を抽出し、重要単語抽出部６が重要単語を抽出すると、分類観点選択部７、分類観点修正部８、分類処理部９及び相関可視化部１０が上記実施の形態１と同様の処理を実施することにより（ステップＳＴ４，ＳＴ８４，ＳＴ６）、調査報告書５３を分類して、その分類結果を示す分類結果表示画面１１を表示する。
【００６４】
以上で明らかなように、この実施の形態５によれば、分類観点知識源である不具合記録５１から自動的に分類観点が抽出されるので、手作業での作成コストを招くことなく、自由な試行錯誤的な分析を容易に行うことができる効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】この発明の実施の形態１による自動分類装置を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１による自動分類装置の処理内容を示すフローチャートである。
【図３】この発明の実施の形態１による自動分類装置における構造化文書抽出部３の処理内容を示すフローチャートである。
【図４】この発明の実施の形態１による自動分類装置における分類観点候補抽出部４の処理内容を示すフローチャートである。
【図５】使用説明書の一例を示す説明図である。
【図６】対象製品毎に階層的に整理されている部品の一覧を示す説明図である。
【図７】分類観点候補抽出部４により抽出された分類観点の候補（観点軸、観点関連単語）を示す説明図である。
【図８】顧客の問合せ記録の一例を示す説明図である。
【図９】重要単語の一例を示す説明図である。
【図１０】問合せ記録の分類結果を示す説明図である。
【図１１】分類結果表示画面を示す説明図である。
【図１２】この発明の実施の形態２による自動分類装置を示す構成図である。
【図１３】この発明の実施の形態２による自動分類装置の処理内容を示すフローチャートである。
【図１４】この発明の実施の形態２による自動分類装置における構造化文書抽出部２３の処理内容を示すフローチャートである。
【図１５】この発明の実施の形態２による自動分類装置における分類観点候補抽出部２４の処理内容を示すフローチャートである。
【図１６】ＨＴＭＬ形式で記述されたニュース記事の一例を示す説明図である。
【図１７】メール配信形式で記述されたニュース記事の一例を示す説明図である。
【図１８】ニュース記事構造定義情報（正規表現により定義されたニュース記事２１の構造を示す情報）を示す説明図である。
【図１９】分類観点候補抽出部２４により抽出された分類観点の候補（観点軸、観点関連単語）を示す説明図である。
【図２０】この発明の実施の形態３による自動分類装置を示す構成図である。
【図２１】この発明の実施の形態３による自動分類装置の処理内容を示すフローチャートである。
【図２２】不具合要因解析結果３１（ＦＴＡ、ＦＭＥＡ）の一例を示す説明図である。
【図２３】分類観点候補抽出部３３により抽出された分類観点の候補（観点軸、観点関連単語）を示す説明図である。
【図２４】不具合記録の一例を示す説明図である。
【図２５】この発明の実施の形態４による自動分類装置を示す構成図である。
【図２６】この発明の実施の形態４による自動分類装置の処理内容を示すフローチャートである。
【図２７】この発明の実施の形態５による自動分類装置を示す構成図である。
【図２８】この発明の実施の形態５による自動分類装置の処理内容を示すフローチャートである。
【図２９】分類観点候補抽出部５４により抽出された分類観点の候補（観点軸、観点関連単語）を示す説明図である。
【符号の説明】
【００６６】
１  使用説明書（分類観点知識源）、２  部品データベース、３  構造化データ抽出部（構造化データ抽出手段）、４  分類観点候補抽出部（観点候補抽出手段）、５  顧客の問合せ記録（分類対象文書）、６  重要単語抽出部（重要単語抽出手段）、７  分類観点選択部（分類観点選択手段）、８  分類観点修正部（修正手段）、９  分類処理部（分類手段）、１０  相関可視化部（分類結果表示手段）、１１  分類結果表示画面、２１  ニュース記事（分類観点知識源）、２２  ニュース記事構造定義情報、２３  構造化データ抽出部（構造化データ抽出手段）、２４  分類観点候補抽出部（観点候補抽出手段）、３１  不具合要因解析結果（分類観点知識源）、３２  構造化データ抽出部（構造化データ抽出手段）、３３  分類観点候補抽出部（観点候補抽出手段）、３４  不具合記録（分類対象文書）、４１  業務データベース、４２  業務別重要単語抽出部（重要単語抽出手段）、４３  業務別相関可視化部（分類結果表示手段）、５１  不具合記録（分類観点知識源）、５２  構造化データ抽出部（構造化データ抽出手段）、５３  調査報告書（分類対象文書）、５４  分類観点候補抽出部（観点候補抽出手段）、５０１  目次構成、５０２  交換部品の一覧表、５０３  トラブルシューティング、５０４  ページ間の参照関係。
【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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