(57)【要約】      （修正有）【課題】複数の情報の中から有用な相関規則を作成し、出力するようにする。【解決手段】本発明の情報分析システムは、入力したテキスト情報を形態素解析する形態素解析手段と、構文解析手段と、形態素解析結果及び又は構文解析結果を、相関規則の分析対象であるアイテムとして作成するアイテム作成手段と、アイテム作成手段により作成された１又は複数のアイテムを用いて１又は複数のアイテム集合を作成するアイテム集合作成手段と、作成された各アイテム集合を照らし合わせて、意味的に包含関係のあるアイテムを要素として有するアイテム集合を削除するアイテム集合削除手段と、各アイテム集合について共起出現頻度を計算するアイテム集合計算手段と、計算された各アイテム集合の共起出現頻度に基づいて１又は複数の相関規則を作成する相関規則作成手段と、相関規則作成手段により作成された各相関規則を表示する表示手段とを備えることを特徴とする。【選択図】図１
2007102642.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力した複数のテキスト情報のそれぞれの構成要素に基づいて相関規則を作成し、有用な相関規則を出力する情報分析システムにおいて、
上記各テキスト情報に対して形態素解析を行う形態素解析手段と、
上記各テキスト情報に対して構文解析を行う構文解析手段と、
上記各テキスト情報の形態素解析結果及び又は構文解析結果を、上記相関規則の分析対象であるアイテムとして作成するアイテム作成手段と、
上記アイテム作成手段により作成された１又は複数の上記アイテムを用いて１又は複数のアイテム集合を作成するアイテム集合作成手段と、
上記アイテム集合作成手段により作成された上記各アイテム集合を照らし合わせて、意味的に包含関係のあるアイテムを要素として有する上記アイテム集合を削除するアイテム集合削除手段と、
上記各アイテム集合について共起出現頻度を計算するアイテム集合計算手段と、
上記アイテム集合計算手段により計算された上記各アイテム集合の共起出現頻度に基づいて１又は複数の上記相関規則を作成する相関規則作成手段と、
上記相関規則作成手段により作成された上記各相関規則を表示する表示手段と
を備えることを特徴とする情報分析システム。
【請求項２】
上記アイテム集合削除手段が、係り受けアイテムの係り元文字列又は係り先文字列と同じ文字列を含む単語アイテムを削除することを特徴とする請求項１に記載の情報分析システム。
【請求項３】
上記相関規則作成手段は、作成した上記各相関規則を条件部と結論部とに分割し、分割された上記条件部と上記結論部との間の関係と、分割された上記条件部と上記結論部とで共起したときの確信度とに基づいて、制約が少ない相関規則を削除することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報分析システム。
【請求項４】
上記表示手段は、上記各アイテムを節点とし、上記相関規則の条件部と上記結論部との間の関係を枝とするグラフ形式で表示するものであり、上記アイテム間で概念が類似する節点の距離を近づけて表示することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の情報分析システム。
【請求項５】
上記相関規則作成手段が、作成した上記各相関規則の有用性を判断する有用性判断情報を利用して、有用な上記相関規則を選定することを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の情報分析システム。
【請求項６】
上記有用性判断情報が、上記アイテムの種類に応じて規定されていることを特徴とする請求項５に記載の情報分析システム。
【請求項７】
上記アイテム集合作成手段が、上記アイテム集合を構成する単語アイテム間で、係り受け関係を有するアイテム集合を作成することを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の情報分析システム。
【請求項８】
入力した複数のテキスト情報のそれぞれの構成要素に基づいて相関規則を作成し、有用な相関規則を出力する情報分析方法において、
形態素解析手段が、上記各テキスト情報に対して形態素解析を行う形態素解析工程と、
構文解析手段が、上記各テキスト情報に対して構文解析を行う構文解析工程と、
アイテム作成手段が、上記各テキスト情報の形態素解析結果及び又は構文解析結果を、上記相関規則の分析対象であるアイテムとして作成するアイテム作成工程と、
アイテム集合作成手段が、上記アイテム作成手段により作成された１又は複数の上記アイテムを用いて１又は複数のアイテム集合を作成するアイテム集合作成工程と、
アイテム集合削除手段が、上記アイテム集合作成手段により作成された上記各アイテム集合を照らし合わせて、意味的に包含関係のあるアイテムを要素として有する上記アイテム集合を削除するアイテム集合削除工程と、
アイテム集合計算手段が、上記各アイテム集合について共起出現頻度を計算するアイテム集合計算工程と、
相関規則作成手段が、上記アイテム集合計算手段により計算された上記各アイテム集合の共起出現頻度に基づいて１又は複数の上記相関規則を作成する相関規則作成工程と、
表示手段が、上記相関規則作成手段により作成された上記各相関規則を表示する表示工程と
を備えることを特徴とする情報分析方法。
【請求項９】
入力した複数のテキスト情報のそれぞれの構成要素に基づいて相関規則を作成し、有用な相関規則を出力する情報分析プログラムにおいて、
コンピュータに、
上記各テキスト情報に対して形態素解析を行う形態素解析手段、
上記各テキスト情報に対して構文解析を行う構文解析手段、
上記各テキスト情報の形態素解析結果及び又は構文解析結果を、上記相関規則の分析対象であるアイテムとして作成するアイテム作成手段、
上記アイテム作成手段により作成された１又は複数の上記アイテムを用いて１又は複数のアイテム集合を作成するアイテム集合作成手段、
上記アイテム集合作成手段により作成された上記各アイテム集合を照らし合わせて、意味的に包含関係のあるアイテムを要素として有する上記アイテム集合を削除するアイテム集合削除手段、
上記各アイテム集合について共起出現頻度を計算するアイテム集合計算手段、
上記アイテム集合計算手段により計算された上記各アイテム集合の共起出現頻度に基づいて１又は複数の上記相関規則を作成する相関規則作成手段、
上記相関規則作成手段により作成された上記各相関規則を表示する表示手段
として機能させることを特徴とする情報分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報分析システム、情報分析方法及び情報分析プログラムに関し、例えば、大量のデータの中から有用な情報を発見し、表示する情報分析システムに適用し得る。
【背景技術】
【０００２】
大量のデータに埋もれた有用な情報を見つけるデータマイニングの手法として、例えばアソシエーション分析が知られている。アソシエーション分析とは、アソシエーションルールと呼ばれる事象間のつながりに関する規則を知識として発見するものである。
【０００３】
非特許文献１に開示されているＡｐｒｉｏｒｉアルゴリズムは、アソシエーション分析の効率的な処理方法の１つであり、最小支持度以上の多頻度の集合を抽出する方法が提案されている。
【０００４】
アソシエーション分析では、分析対象のオブジェクト（以下、アイテムと呼ぶ）を何にするかは、目的に応じて規定することになる。例えば、ＰＯＳデータの分析ならば、顧客が購入した商品を１つのアイテムにするだろう。
【０００５】
従って、アソシエーション分析は、自然文を対象としたテキストマイニングにも応用可能であり、テキストマイニングの場合には、アイテムを次のいずれかに設定することが考えられる。
【０００６】
（場合１）単語
（場合２）単語間の係り受け関係
例えば、データが「母が、テレビで宣伝している特定口座を申し込んだが、開設されていない。」であるとする。
【０００７】
この場合に、場合１では、次のように、［母、テレビ、宣伝する（いる）、特定口座、申し込む（だ）、開設する（ない）］となる。
【０００８】
一方、場合２では、図２に示す係り受け関係が存在するので、次のように、［母−申し込む（だ）、テレビ−宣伝する（いる）、宣伝する（いる）−特定口座、特定口座−申し込む（だ）］となる。
【０００９】
ここで、各アイテムは、「係り元単語−係り先単語」という記法であり、括弧内は、動詞が否定や継続などの意味（以下、意図情報と呼ぶ）で使われていることを示す。
【００１０】
非特許文献２には、場合２の係り受け関係を用いて重要情報を発見する方法が開示されており、その記載の中で、これらのアイテムを組み合わせてアイテム集合を作成し、支持度や確信度などを計算し、一定の支持度、確信度以上のアソシエーションルールを出力する技術が開示されている。
【００１１】
【非特許文献１】Ａｇｒａｗａｌ，  Ｒ，  Ｉｍｉｅｌｉｎｓｋｉ，  Ｔ．，  ａｎｄ  Ｓｗａｍｉ，  Ａ．  ”Ｍｉｎｉｎｇ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  Ｒｕｌｅｓ  ｂｅｔｗｅｅｎ  Ｓｅｔｓ  ｏｆ  Ｉｔｅｍｓ  ｉｎ  Ｌａｒｇｅ  Ｄａｔａｂａｓｅｓ”．  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＡＣＭ  ＳＩＧＭＯＤ−９３，  ＰＰ．２０７−２１６（１９９３）．
【非特許文献２】嶋津恵子、門馬敦仁、古川康一、「相関ルール導出法によるコールセンター情報からの重要情報の発見」、第１７回人工知能学会全国大会、１Ｆ４−０３、２００３年
【非特許文献３】伊藤貴之、井上恵介、土井淳、梶永泰正、池端裕子、「力学モデルを用いたグラフデータの画面配置手法の改良」、情報処理学会研究報告グラフィクスとＣＡＤ１０３−２，ｐｐ−７−１２，２００１年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
ところで、データ中に出現する各単語をアイテムにした場合（場合１）については、各アイテムが単語であるため、係り受け関係の場合（場合２）に比べて、得られたアソシエーションルールの意味が取りづらい。一方、係り受け関係の場合には、個々のアイテムは「何がどうした」という形式であり、意味がとりやすい。
【００１３】
また、場合１では、係り受け関係を考慮していないため、｛特定口座、申し込む（だ）｝など、単純に単語を組み合わせることで、主格や目的語の省略などを意識しないで、アイテム集合を作成することができる。一方、場合２では、係り受け関係を用いるため、テキストデータ特有の主語や目的語の省略には対応できない。
【００１４】
例えば、図２に示す係り受け関係では、「開設されていない」は、「（特定口座が）開設されていない」という意味であり、ガ格が省略されている。そのため、場合２では、「特定口座」と「開設する（ない）」の間に係り受け関係が存在していないので、「開設する（ない）」を含む係り受け関係は作成されていない。
【００１５】
そこで、係り受け関係と単語をアイテムとしてアソシエーションルール（相関規則）を作成、出力するものであり、アソシエーションルールの作成及び又は出力を効率的に、重複しないように整理良くすることができる情報分析システム、情報分析方法及び情報分析プログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
かかる課題を解決するため、第１の本発明の情報分析システムは、入力した複数のテキスト情報のそれぞれの構成要素に基づいて相関規則を作成し、有用な相関規則を出力する情報分析システムにおいて、（１）各テキスト情報に対して形態素解析を行う形態素解析手段と、（２）各テキスト情報に対して構文解析を行う構文解析手段と、（３）各テキスト情報の形態素解析結果及び又は構文解析結果を、相関規則の分析対象であるアイテムとして作成するアイテム作成手段と、（４）アイテム作成手段により作成された１又は複数のアイテムを用いて１又は複数のアイテム集合を作成するアイテム集合作成手段と、（５）アイテム集合作成手段により作成された各アイテム集合を照らし合わせて、意味的に包含関係のあるアイテムを要素として有するアイテム集合を削除するアイテム集合削除手段と、（６）各アイテム集合について共起出現頻度を計算するアイテム集合計算手段と、（７）アイテム集合計算手段により計算された各アイテム集合の共起出現頻度に基づいて１又は複数の相関規則を作成する相関規則作成手段と、（８）相関規則作成手段により作成された各相関規則を表示する表示手段とを備えることを特徴とする。
【００１７】
第２の本発明の情報分析方法は、入力した複数のテキスト情報のそれぞれの構成要素に基づいて相関規則を作成し、有用な相関規則を出力する情報分析方法において、（１）形態素解析手段が、各テキスト情報に対して形態素解析を行う形態素解析工程と、（２）構文解析手段が、各テキスト情報に対して構文解析を行う構文解析工程と、（３）アイテム作成手段が、各テキスト情報の形態素解析結果及び又は構文解析結果を、相関規則の分析対象であるアイテムとして作成するアイテム作成工程と、（４）アイテム集合作成手段が、アイテム作成手段により作成された１又は複数のアイテムを用いて１又は複数のアイテム集合を作成するアイテム集合作成工程と、（５）アイテム集合削除手段が、アイテム集合作成手段により作成された各アイテム集合を照らし合わせて、意味的に包含関係のあるアイテムを要素として有するアイテム集合を削除するアイテム集合削除工程と、（６）アイテム集合計算手段が、各アイテム集合について共起出現頻度を計算するアイテム集合計算工程と、（７）相関規則作成手段が、アイテム集合計算手段により計算された各アイテム集合の共起出現頻度に基づいて１又は複数の相関規則を作成する相関規則作成工程と、（８）表示手段が、相関規則作成手段により作成された各相関規則を表示する表示工程とを備えることを特徴とする。
【００１８】
第３の本発明の情報分析プログラムは、入力した複数のテキスト情報のそれぞれの構成要素に基づいて相関規則を作成し、有用な相関規則を出力する情報分析プログラムにおいて、コンピュータに、（１）各テキスト情報に対して形態素解析を行う形態素解析手段、（２）各テキスト情報に対して構文解析を行う構文解析手段、（３）各テキスト情報の形態素解析結果及び又は構文解析結果を、相関規則の分析対象であるアイテムとして作成するアイテム作成手段、（４）アイテム作成手段により作成された１又は複数のアイテムを用いて１又は複数のアイテム集合を作成するアイテム集合作成手段、（５）アイテム集合作成手段により作成された各アイテム集合を照らし合わせて、意味的に包含関係のあるアイテムを要素として有するアイテム集合を削除するアイテム集合削除手段、（６）各アイテム集合について共起出現頻度を計算するアイテム集合計算手段、（７）アイテム集合計算手段により計算された各アイテム集合の共起出現頻度に基づいて１又は複数の相関規則を作成する相関規則作成手段、（８）相関規則作成手段により作成された各相関規則を表示する表示手段として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、係り受け関係と単語をアイテムとしてアソシエーションルール（相関規則）を作成、出力するものであり、アソシエーションルールの作成及び又は出力を効率的に、重複しないように整理良くすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
（Ａ）第１の実施形態
以下、本発明の情報分析システム、情報分析方法及び情報分析プログラムの第１の実施形態を図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２１】
本実施形態では、自然文であるテキスト文を対象として、複数のアイテムを生成し、これらアイテムを集合させたアソシエーションルールを作成する場合を説明する。
【００２２】
また、本実施形態は、係り受け関係をアイテムとする手法（上述の従来技術の場合２の手法）を拡張して、テキストデータ特有の主語や目的語の省略にも対応できるようにする。
【００２３】
その拡張方法は、アイテムとして、係り受け関係だけでなく、一般名詞や動詞、形容詞などの単語もアイテムとする。それによって、上述の従来技術の場合１と異なり、係り受け関係を考慮すると同時に、テキストデータ特有の主語や目的語の省略にも対応する。
【００２４】
係り受け関係と単語をアイテムにすることで、アソシエーションルール間で意味的に重複する関係が生じるが、その際には、より制約が強いアソシエーションルールを残すようにする。
【００２５】
（Ａ−１）第１の実施形態の構成
図１は、第１の実施形態のデータ分析装置７Ａの内部構成を示すブロック図である。
【００２６】
図１において、本実施形態のデータ分析装置７Ａは、入力部１、形態素解析部２、構文解析部３、アイテム生成部４、アソシエーションルール抽出部５、表示部６を有して構成される。
【００２７】
さらに、アソシエーションルール抽出部５は、制御部５００、候補アイテム集合生成部５０１、候補アイテム集合削除部５０２、候補アイテム集合計算部５０３、ルール作成部５０４、アイテム集合一時記憶部５０５を有する。
【００２８】
入力部１は、アソシエーション分析の対象となるデータを取り込むものであり、取り込んだデータを形態素解析部２に与えるものである。また、入力部１は、アソシエーションルールを計算する「最小支持度」、「最小確信度」、「作成するアイテム集合の最大サイズ」を取り込み、その「最小支持度」、「最小確信度」、「作成するアイテム集合の最大サイズ」をアソシエーション抽出部５に与えるものである。
【００２９】
形態素解析部２は、入力部１が取り込んだ各データを受け取り、その各データに対して、所定の形態素辞書や所定の規則などを用いて、形態素解析を行うものであり、形態素解析結果を構文解析部３に与えるものである。
【００３０】
構文解析部３は、形態素解析部２により解析された形態素解析結果を受け取り、その形態素解析結果に基づいて構文解析を行い、係り受け関係を抽出するものである。
【００３１】
アイテム生成部４は、形態素解析部２による形態素解析結果や、構文解析部３による構文解析結果を利用して、単語や係り受け関係からなる複数のアイテムを作成するものである。また、アイテム生成部４は、作成したアイテムをアソシエーションルール抽出部５に与えるものである。
【００３２】
アソシエーションルール抽出部５は、アイテム生成部４により作成されたアイテムを受け取り、それらアイテムの中から後述する方法により必要なアイテム集合を抽出し、アソシエーションルールを作成するものである。また、アソシエーションルール抽出部５は、作成したアソシエーションルールを表示部６に与えるものである。
【００３３】
表示部６は、アソシエーションルール抽出部５により作成されたアソシエーションルールを受け取ると、受け取ったアソシエーションルールに対して所定の出力処理を施して、出力するものである。
【００３４】
次に、アソシエーションルール抽出部５の内部機能について図１を参照して説明する。
【００３５】
制御部５００は、アソシエーションンルール抽出部５の機能を制御するものである。
【００３６】
候補アイテム集合生成部５０１は、様々なサイズのアイテム集合を作成するものである。
【００３７】
候補アイテム集合削除部５０２は、単語間の意味的な関係から、支持度を計算する必要のないアイテム集合を見つけて削除するものである。
【００３８】
候補アイテム集合計算部５０３は、各アイテム集合の支持度を計算するものである。
【００３９】
ルール作成部５０４は、アソシエーションルールを生成し、一定の確信度以上のアソシエーションルールを導出する。
【００４０】
アイテム集合一時記憶部５０５は、候補アイテム集合計算部５０３により計算された各アイテム集合の支持度を格納するものである。
【００４１】
（Ａ−２）第１の実施形態の動作
次に、本実施形態のデータ分析装置７の動作について図面を参照しながら詳説する。
【００４２】
図３は、第１の実施形態の動作を示すフローチャートであり、このフローチャートに沿って動作を説明する。
【００４３】
入力部１は、データの入力を受け付け、入力されたデータを取り込むと、取り込んだデータを形態素解析部２に与える。また、入力部１は、「最小支持度」、「最小確信度」、「作成するアイテム集合の最大サイズ」の入力を受け付けており、これら「最小支持度」、「最小確信度」、「作成するアイテム集合の最大サイズ」を取り込むと、アソシエーションルール抽出部５に与える（ステップ１００）。
【００４４】
例えば、以下では、図４に示すデータを入力データとした場合を例として述べる。なお、図４における「データＩＤ」は各データを識別するための識別子である。
【００４５】
また、例えば、「最小支持度」＝２（つまり、２以上の文書で出現したアイテムを採用。）、「最小確信度」＝０．６、「作成するアイテム集合の最大サイズ」＝３とする。最小支持度は、全文書に占める出現割合としてもよいが、ここでは説明の都合上出現数にしている。
【００４６】
入力部１に入力された各データが形態素解析部２に与えられると、形態素解析部２は、受け取った各データについて、形態素解析を実施する（ステップ１１０）。なお、形態素解析部２による形態素解析処理は、従来の一般的な形態素解析技術を用いることができ、ここでの詳細な説明は省略する。
【００４７】
ここで、図５は、図４に示す「データ１」についての形態素解析処理の結果を示す。図５において、「データＩＤ」は入力データのデータＩＤであり、「単語ＩＤ」は入力データにおける形態素（単語）を識別するための識別情報であり、「単語」は解析された形態素（単語）を示し、「形態素の種類」は単語の品詞を示す。
【００４８】
形態素解析部２により各データについて形態素解析が行われると、構文解析部３は、各データの形態素解析結果に基づいて構文解析を実施する（ステップ１２０）。なお、構文解析部３による構文解析処理は、従来の一般的な構文解析技術を用いることができ、ここでの詳細な説明は省略する。
【００４９】
ここで、図６は、図４に示す「データ１〜データ３」についての構文解析処理の結果を示す。図６において、「番号」は各データにおける係り受け関係を識別するための識別情報である。
【００５０】
アイテム生成部４は、構文解析部３による構文解析結果に基づいて、１個１個の係り受け関係を１個のアイテム（これを「係り受けアイテム」と呼ぶ）として、各データ毎に作成する（ステップ１３０）。図７は、図４の「データ１〜データ３」についての係り受けアイテムの作成結果を示す。
【００５１】
このとき、アイテム生成部４は、助詞情報を削除し、「係り元単語＋（−）＋係り先単語」という表記法で作成する。また、係り元単語が動詞、係り先単語が名詞で、助詞情報がＮＵＬＬの関係の場合、アイテム生成部４は、係り先単語と係り元単語を入れ替える形式で係り受けアイテムを作成する。
【００５２】
例えば、図６の「データ２の番号３」が示すように、「宣伝する（いる）＋ＮＵＬＬ＋特定口座」の場合、アイテム生成部４は、「特定口座−宣伝する（いる）」という形式のアイテムを作成する（図７参照）。
【００５３】
また、アイテム生成部４は、形態素解析部２による形態素解析結果に基づいて、名詞、動詞、形容詞、形容動詞をアイテム（これを「単語アイテム」と呼ぶ）として、各データ毎に作成する（ステップ１４０）。図８は、図４の「データ１〜データ３」についての単語アイテムの作成結果を示す。但し、アイテム生成部４は、「こと」、「もの」等の名詞はアイテムとしない。
【００５４】
また、構文解析結果において、係り元単語と係り先単語がともに名詞で、助詞情報がＮＵＬＬである単語は複合名詞である場合、アイテム生成部４は、係り元単語だけでは、そのデータの意味を正しく表さないことがあるので、係り元単語を登録しない。
【００５５】
例えば、図４の「データ１」において、単語「総合口座」は「総合」と「口座」とからなる複合名詞であるため、アイテム生成部４は、係り元単語である「総合」は登録しない。なお、係り先単語である「口座」は単語アイテムとして登録される。
【００５６】
アイテム生成部４により各データの係り受けアイテム及び単語アイテムが作成されると、アソシエーション抽出部５は、作成された係り受けアイテム及び単語アイテムに基づいてアイテム集合を抽出し、アソシエーションルールを作成する（ステップ１５０）。
【００５７】
図９は、ステップ１５０におけるアソシエーションルール抽出部５の詳細な処理を示すフローチャートである。
【００５８】
アイテム生成部４により作成された各データの係り受けアイテム及び単語アイテムを受け取ると、候補アイテム集合生成部５０１は、アイテム生成部４から受け取ったすべてのアイテムを大きさ１のアイテム集合として、アイテム集合一時記憶部５０５に登録する（ステップ１０００）。
【００５９】
ここで、アイテム集合の大きさとは、アイテム集合を構成するアイテム（係り受けアイテム、単語アイテムのどちらも含む）の数であり、例えば、大きさ１のアイテム集合とは１個のアイテムから構成される集合体をいい、大きさｎ（ｎは正の整数）のアイテム集合とはｎ個のアイテムから構成される集合体をいう。
【００６０】
そして、候補アイテム集合計算部５０３は、アイテム集合一時記憶部５０５に登録されている大きさ１のアイテム集合について、大きさ１のアイテム集合の出現数を計算する（ステップ１０１０）。
【００６１】
図１０は、大きさ１のアイテム集合の出現数を示す。図１０では、各アイテム集合についての出現数と、各アイテム集合が出現するデータＩＤ（文書ＩＤ）とを対応付けて示す。
【００６２】
候補アイテム集合計算部５０３により各アイテム集合の出現数が計算されると、候補アイテム集合削除部５０２は、アイテム集合の出現数が、入力部１から受け取った「最小支持度」未満である場合には、そのアイテム集合をアイテム集合一時記憶部５０５から削除する（ステップ１０２０）。
【００６３】
なお、候補アイテム集合削除部５０２によりすべてのアイテム集合が「最小支持度」未満でありすべて削除された場合（ステップ１０３０）、条件を満たすアソシエーションルールが存在しないため、処理を終了する。
【００６４】
一方、条件を満たすアソシエーションルールが存在する場合、ステップ１０４０に進み、制御部５００は、大きさｎのアイテム集合を処理対象とするため、アイテム集合の大きさを示すカウンタｎを２にセットする（ステップ１０４０）。
【００６５】
制御部５００によりカウンタｎが２にセットされると、候補アイテム集合性西部５０１は、アイテム集合一時記憶部５０５に登録されているアイテム集合に基づいて、大きさｎ（ここでは大きさ２）のアイテム集合を生成する（ステップ１０５０）。ここで、アイテム集合の生成には、例えば、非特許文献１に開示されるＡｐｒｉｏｒｉアルゴリズムを利用してもよい。
【００６６】
大きさ２のアイテム集合が生成されると、候補アイテム集合削除部５０２は、大きさ２の各アイテム集合について、例えば次のような部分集合を含むアイテム集合を削除する（ステップ１０６０）。
【００６７】
例えば、｛Ｗ、＊−Ｗ｝や｛Ｗ、Ｗ−＊｝のように、アイテム集合を構成する一方のアイテムが他方のアイテムの全部又は一部を含んでいるようなアイテム集合を削除する。但し、Ｗは単語、＊は任意の単語である。「−」は係り受け関係を表す。
【００６８】
例えば、図１０の８行目及び９行目のアイテム「特定口座−申し込む（だ）」と「申し込む（だ）」とを組み合わせた大きさ２のアイテム集合｛特定口座−申し込む（だ）、申し込む（だ）｝を考える。この場合、各アイテムに「申し込む（だ）」の部分が重複しているので、候補アイテム集合削除部５０２は、このアイテム集合｛特定口座−申し込む（だ）、申し込む（だ）｝を削除する。また、図１０の８行目及び１５行目の「特定口座−申し込む（だ）」と「特定口座」を組み合わせたアイテム集合｛特定口座−申し込む（だ）、特定口座｝についても同様に削除する。
【００６９】
候補アイテム集合削除部５０２により部分集合を含むアイテム集合が削除されると、候補アイテム集合計算部５０３は、大きさ２の各アイテム集合の支持度（出現数）を計算し、その各アイテム集合の支持度が「最小支持度」未満である場合は、そのアイテム集合をアイテム集合一時記憶部５０５から削除する（ステップ１０７０）。図１１は、大きさ２のアイテム集合を示し、出現数が「最小支持度」未満である斜線部分のアイテム集合を削除する。
【００７０】
そして、制御部５００は、カウンタｎが入力部１から入力された「作成するアイテム集合の最大サイズ」と等しい場合、又は、すべてのアイテム集合で、「最小支持度」未満だった場合には、ステップ１１００に進む。
【００７１】
一方、それ以外の場合には、ステップ１０９０に進み、制御部５００は、カウンタｎに１を加算し、ステップ１０５０に戻って繰り返し処理が行われる。
【００７２】
ステップ１１００では、ルール作成部５０４が、アイテム集合一時記憶部５０５を参照して、入力部１に入力された「最小確信度」以上のアソシエーションルールを抽出する。
【００７３】
そのため、まず、ルール作成部５０４は、アイテム集合一時記憶部５０５に格納されたアイテム集合を１個選択し、選択したアイテム集合を、任意の２個の集合（条件部と結論部になるアイテム集合）に分割する（ステップ１１１０）。分割された集合をそれぞれ、Ｓ、１−Ｓとして示す。
【００７４】
例えば、大きさ３のアイテム集合｛特定口座、申し込む（だ）、開設する（ない）｝は、（１）｛特定口座、申し込む（だ）｝、｛開設する（ない）｝、（２）｛特定口座、開設する（ない）｝、｛申し込む（だ）｝、（３）｛申し込む（だ）、開設する（ない）｝、｛特定口座｝の３通りに分割できる。
【００７５】
ルール作成部５０４は、分割された組み合わせのうち１個の集合を取り出し、その取り出した集合について、アソシエーションルールの候補ｓ⇒１−ｓと１−ｓ⇒ｓに対する確信度（それぞれ、１の支持度／ｓの支持度、１の支持度／１−ｓの支持度）を求める（ステップ１１３０）。この確信度の求め方は、従来のアソシエーションルールの導出方法と同じであるので詳細な説明は省略する。
【００７６】
求めた確信度が入力部１で入力された「最小確信度」未満である場合、ルール作成部５０４は、その集合をアソシエーションルールとして採用せず、ステップ１１２０に戻る。
【００７７】
なお、ステップ１１３０及び１１４０の処理は、分割して求めたすべての組み合わせの集合について行われ、またステップ１１０に戻り、アイテム集合一時記憶部５０５に格納されているすべてのアイテム集合について実施される。
【００７８】
例えば、図１２は、図１１に示す大きさ２のアイテム集合からできるアソシエーションルールを示す。但し、確信度が０．６未満のものを省略している。
【００７９】
また例えば、図１３は、大きさ３のアイテム集合を示し、図１４は、大きさ３のアイテム集合からできるアソシエーションルールを示す。
【００８０】
ステップ１１５０では、作成したアソシエーションルールの条件部や結論部の制約が少ないルールを削除し、処理を終了する。
【００８１】
この削除対象は、次の２つの条件を同時に満たすアソシエーションルールである。
【００８２】
２つのアソシエーションルールＲｉ：Ｐｉ⇒Ｃｉ（確信度Ｃｏｆｉｉ），Ｒｊ：Ｐｊ⇒Ｃｊ（確信度Ｃｏｎｆｉｊ）において、
条件１．確信度が同一値  Ｃｏｎｆｉｉ＝Ｃｏｎｆｉｉ
条件２．（ｉ）から（ｖｉ）のいずれかの場合である。
【００８３】
（ｉ）  Ｃｉ＝ＣｊかつＰｉが｛Ｃｏｍｉｊ｝，Ｐｊが｛Ｃｏｍｉｊ，ｐｊ１，ｐｊ２、…、ｐｊｎ｝である場合に、Ｒｉを削除する。（但し、Ｃｏｍｉｊは、ＰｉとＰｊに共通するアイテムとする。）すなわち、２つのアソシエーションルールの違いが、一方のアソシエーションルールの条件部の増加のみの場合。
【００８４】
例えば、
Ｒｉ：｛特定口座−対応｝⇒申し込む  確信度：０．７５
Ｒｊ：｛特定口座−対応、悪い｝⇒申し込む  確信度：０．７５
の場合には、Ｒｉを削除する。
【００８５】
（ｉｉ）  Ｐｉ＝ＰｊかつＣｉが｛Ｃｏｍｉｊ｝，Ｃｊが｛Ｃｏｍｉｊ，ｃｊ１，ｃｊ２，…、ｃｊｎ｝である場合に、Ｒｉを削除する。（但し、Ｃｏｍｉｊは、ＣｉとＣｊに共通するアイテムとする。）すなわち、２つのアソシエーションルールの違いが、一方のアソシエーションルールの結論部の増加のみの場合。
【００８６】
例えば、
（Ｒ２−１）｛開設する（ない）｝⇒｛申し込む（だ）｝確信度：１．００
（Ｒ３−２）｛開設する（ない）｝⇒｛特定口座、申し込む（だ）｝確信度：１．００の場合には、（Ｒ２−１）を削除する。
【００８７】
（ｉｉｉ）  Ｃｉ＝ＣｊかつＰｉが｛Ｃｏｍｉｊ，Ｐｉ１，Ｐｉ２｝，Ｐｊが｛Ｃｏｍｉｊ，Ｐｊ１，…，Ｐｊｎ｝である場合で、
ｐｉ１＝単語Ａかつｐｉ２＝単語Ｂ、ｐｊ１＝単語Ａ−単語Ｂである場合に、Ｒｉを削除する。（但し、Ｃｏｍｉｊは、ＰｉとＰｊに共通するアイテムとする。）すなわち、２つのアソシエーションルールの違いとして、条件部のアイテムが、係り受け関係か単語の共起関係かによる場合。
【００８８】
例えば、
（Ｒ２−６）：｛特定口座−申し込む（だ）｝⇒｛開設する（ない）｝確信度：０．６７
（Ｒ３−１）：｛特定口座、申し込む（だ）｝⇒｛開設する（ない）｝確信度：０．６７ならば、（Ｒ３−１）を削除する。
【００８９】
（ｉｖ）  Ｐｉ＝ＰｊかつＣｉが｛Ｃｏｍｉｊ，ｃｉ１，ｃｉ２｝、Ｃｊが｛Ｃｏｍｉｊ，ｃｊ１，…，ｃｊｎ｝である場合で、
ｃｉ１＝単語Ａかつｃｉ２＝単語Ｂ、ｃｊ１＝単語Ａ−単語Ｂである場合に、Ｒｉを削除する。（但し、Ｃｏｍｉｊは、ＣｉとＣｊに共通するアイテムとする。）すなわち、２つのアソシエーションルールの違いとして、結論部のアイテムが、係り受け関係か単語の共起関係かによる場合。
【００９０】
例えば、
（Ｒ２−５）｛開設する（ない）｝⇒｛特定口座−申し込む（だ）｝確信度：１．００
（Ｒ３−２）｛開設する（ない）｝⇒｛特定口座、申し込む（だ）｝確信度：１．００ならば、（Ｒ３−２）を削除する。
【００９１】
（ｖ）  Ｃｉ：ＣｊかつＰｉが｛Ｃｏｍｉｊ，ｐｉ１｝，Ｐｊが｛Ｃｏｍｉｊ、ｐｊ１、．．ｐｊｎ｝である場合に、
ｐｉ１＝単語Ａ，かつ（ｐｊ１＝単語Ａ−単語Ｂ又は、ｐｊ１＝単語Ｂ−単語Ａ）である場合に、Ｒｉを削除する。（但し、Ｃｏｍｉｊは、ＰｉとＰｊに共通するアイテムとする。）
すなわち、２つのアソシエーションルールの違いとして、アソシエーションルールの条件部のアイテムが、単語アイテムか、それとも、その単語を含む係り受けアイテムかによる場合。
【００９２】
例えば、
（Ｒ２−１４）｛悪い｝⇒｛申し込む（だ）｝確信度：０．６７
（Ｒ２−１６）｛対応−悪い｝⇒｛申し込む（だ）｝確信度：０．６７
ならば、（Ｒ２−１４）を削除する。同様に、（Ｒ２−１２）も削除する。
【００９３】
（ｖｉ）  Ｐｉ＝ＰｊかつＣｉが｛Ｃｏｍｉｊ，ｃｉ１｝，Ｃｊが｛ｃｏｍｉｊ，ｃｊ１，…，ｃｊｎ｝である場合に、
ｃｉ１＝単語Ａ，かつ（ｃｊ１＝単語Ａ−単語Ｂ又は、ｃｊ１＝単語Ｂ−単語Ａ）である場合に、Ｒｉを削除する。（但し、Ｃｏｍｉｊは、ＣｉとＣｊに共通するアイテムとする。）
すなわち、２つのアソシエーションルールの違いとして、アソシエーションルールの結論部のアイテムが、単語アイテムか、それとも、その単語を含む係り受けアイテムかによる場合。
【００９４】
例えば、
（Ｒ２−４）｛開設する（ない）｝⇒｛特定口座｝確信度：１．００
（Ｒ２−５）｛開設する（ない）〕⇒｛特定口座−申し込む（だ）｝確信度：１．００ならば、（Ｒ２−４）を削除する。
【００９５】
以上のように、アソシエーションルールが抽出されると、図３のステップ１６０に進み、表示部６が、ステップ１１５０で削除されなかったアソシエーションルールを表示する。結果として、図１５に示すように、取り消し線が引かれていない次のアソシエーションルールが出力される。
【００９６】
（Ａ−３）第１の実施形態の効果
第１の実施形態によれば、係り受け関係のみをアイテムとした場合と違い、単語を考慮することで、テキストデータ特有の主語や目的語の省略の対応した、アソシエーションルールを抽出することができる。
【００９７】
例えば、係り受け関係だけをアイテムとした場合には、データＩＤ２の「開設する（ない）」は、主語が省略されているため、係り受け関係は設定されていないが、本手法では、単語と係り受け関係を共にアイテムとしているため、｛特定口座−申し込む（だ）｝⇒｛開設する（ない）｝といったアソシエーションルールも抽出できる。
【００９８】
（Ｂ）第２の実施形態
次に、本発明の情報分析システム、情報分析方法及び情報分析プログラムの第２の実施形態を図面を参照して説明する。
【００９９】
第２の実施形態では、アソシエーションルールを出力する方法を説明する。
【０１００】
（Ｂ−１）第２の実施形態の構成
図１６は、第２の実施形態のデータ分析装置７Ｂの内部構成例を示すブロック図である。
【０１０１】
図１６に示す構成が、第１の実施形態と異なる点は、表示部６の機能構成であり、以下では、この表示部６の機能構成について詳細に説明し、第１の実施形態で説明した構成の詳細な説明は省略する。
【０１０２】
図１７は、表示部６が表示するアソシエーションルールの表示イメージを示す図であり、図１７に示すように、各節点がそれぞれ１個のアイテムに対応し、節点間の枝がアソシエーションルールの条件部と結論部との関係を示す。なお、図１７では無向グラフで表示されており、どちらが条件部で、どちらが結論部であるかは示されていないが、それが明確になるように有向グラフにしてもよい。
【０１０３】
例えば、図１７の「対応−悪い」と「特定口座」の間の枝は、アソシエーションルール「｛対応−悪い｝⇒｛特定口座｝」又は「｛特定口座｝⇒｛対応−悪い｝」のいずれかが存在することを示している。
【０１０４】
図１６に示すように、表示部６は、グラフ要素操作部６０１、グラフ表示部６０２、グラフ節点一時記憶部６０３、グラフ枝一時記憶部６０４とを有する。
【０１０５】
グラフ要素操作部６０１は、図１７に示すグラフ表示でアソシエーションルールを表示するために必要な操作を取り入れ、実行するものである。
【０１０６】
ここで、グラフ要素操作部６０１により実行される操作は、次の（操作１）〜（操作４）に示すようなものがあり、グラフ要素操作部６０１は、枝を削除したり、節点間に新しい枝を追加したり、上位概念を表す節点を新たに追加するものである。
【０１０７】
（操作１）概念的に類似した節点を近くに表示することで、利用者に対する発想支援を行う。例えば、係り受けアイテム｛対応−悪い｝と、単語アイテム「対応」、「悪い」が近くに表示されるようにする。
【０１０８】
（操作２）グラフ表示する場合には、アイテム間に関係が存在するかどうかが重要であって、信頼度の違いはあまり重要ではない。
【０１０９】
従って、
（Ｒ２−１ｌ）｛対応｝⇒｛申し込む（だ）｝確信度：０．７５
（Ｒ２−１６）｛対応−悪い｝⇒申し込む（だ）｝確信度：０．６７
のように、２つのアソシエーションルールの違いとして、アソシエーションルールの条件部のアイテムが、単語アイテムか、それとも、その単語を含む係り受けアイテムかによる場合には、単語アイテムの方のアソシエーションルールを表示しない。この例では、（Ｒ２−１ｌ）は表示しない。
【０１１０】
さらに、２つのアソシエーションルールの違いとして、アソシエーションルールの結論部のアイテムが、単語アイテムか、それとも、その単語を含む係り受けアイテムかによる場合も同様とする。
【０１１１】
（操作３）「対応−悪い」という係り受けアイテムを表示する際には、アソシエーションルール「｛対応〕⇒｛悪い｝」「｛悪い｝⇒｛対応｝」を表示しない。
【０１１２】
（操作４）「可能」「否定」などの意図情報だけが異なる動詞や形容詞、形容動詞についても、近くに表示されるようにする。例えば、図１３におけるアイテム「事故−遭う」「遭う（た）」「事故−遭う（た）」である。
【０１１３】
（操作１）や（操作４）で、アイテムを近くに表示する方法として、これらの操作で関連づけられるアイテム間に枝を追加したり、上位概念を表す節点を新たに追加したり、それらの間に枝を設定する。
【０１１４】
グラフ表示部６０２は、グラフ要素操作部６０１の結果に従ってグラフを作成するものである。
【０１１５】
（Ｂ−２）第２の実施形態の動作
次に、第２の実施形態の動作について図面を参照して説明する。
【０１１６】
図１８及び図１９は、第２の実施形態の表示部６による表示処理を示すフローチャートである。なお、以下において、表示部６が出力するアソシエーションルールは、図１５に示す大きさ１のアイテム集合で構成されるアソシエーションルールとする。
【０１１７】
アソシエーションルール抽出部５によりアソシエーションルールが表示部６に与えられると、表示部６のグラフ要素操作部６０１は、アソシエーションルールの条件部と結論部との各アイテムをグラフの節点とし、各アイテムをグラフ節点一時記憶部６０３に格納する（ステップ２０００）。
【０１１８】
図２０は、グラフ節点一時記憶部６０３に格納される格納例を示す。図２０に示すように、グラフ節点一時記憶部６０３は、「節点」、「出現数」、「該当文書ＩＤ」の各項目から構成される。
【０１１９】
「節点」項目は、アソシエーションルールの条件部と結論部に現れるすべてのアイテムを格納する。「出現数」項目と「該当文書ＩＤ」項目とは、図１０の大きさ１のアイテム集合一時記憶部５０５から取得して格納する。
【０１２０】
さらに、グラフ要素操作部６０１は、条件部と結論部との関係を、グラフの節点をつなぐ枝とし、グラフ枝一時記憶部６０４に格納する（ステップ２０００）。
【０１２１】
図２１は、グラフ枝一時記憶部６０４に格納される格納例を示す。図２０に示すように、グラフ枝一時記憶部６０４は、「節点１」、「節点２」、「種類」、「出現数」、「該当文書１Ｄ」の各項目から構成される。
【０１２２】
「節点１」、「節点２」項目は、枝の２つの節点を表す。「種類」項目は、枝の種類を表し、枝がアソシエーションルールから作られたのか、それとも、（操作１）や（操作４）から作られたのか、の情報を格納する。「出現数」項目と「該当文書ＩＤ」項目は、図１１の大きさ２のアイテム集合一時記憶部５０５から取得して格納する。
【０１２３】
グラフ要素操作部６０１は、グラフ節点一時記憶部６０３に格納されている節点を取り出し、その取り出した節点が、係り受けアイテムであるか又は単語アイテムであるかを判別する（ステップ２０２０）。
【０１２４】
そして、選択した節点が、係り受けアイテムである場合ステップ２０３０に進み、単語アイテムである場合ステップ２０７０に進む。
【０１２５】
選択した節点が係り受けアイテムである場合、グラフ要素操作部６０１は、当該節点の係り元単語や係り先単語が、グラフ節点一時記憶部６０３に単語アイテムとして存在するか否かを判断し、グラフ節点一時記憶部６０３に存在するとき、その係り受けアイテムと、係り元単語又は係り先単語とを節点とする２つの節点の間に枝を設定する（ステップ２０３０）。
【０１２６】
図２２は、ステップ２０３０の処理によって更新されたグラフ枝一時記憶部６０４の格納内容を示す。ここで、追加する枝は、「節点１」が「単語アイテム」、「節点２」が「係り受けアイテム」とし、「枝種類」項目の値を「係り受け」にする。「出現数」項目と「該当文書ＩＤ」項目は、図１０の大きさ１のアイテム集合一時記憶部５０５を参照し、単語アイテムの値を格納する。
【０１２７】
例えば、図２２における係り受けアイテム｛対応−悪い｝を例に挙げると、グラフ要素操作部６０１は、この係り元単語｛対応｝及び係り先単語｛悪い｝がグラフ節点一時記憶部６０３に存在することを確認すると、係り元単語｛対応｝を「節点１」に格納し、係り受けアイテム｛対応−悪い｝を「節点２」に格納し、「枝種類」に「係り受け」を格納する。また、「出現数」及び「該当文書ＩＤ」にはアイテム集合一時記憶部５０５の格納項目を格納する。
【０１２８】
また、グラフ節点一時記憶部６０３に単語アイテムとして存在し、枝を設定することができたら、ステップ２０５０に進み、グラフ節点一時記憶部６０３に単語アイテムとして存在していなかったら、ステップ２０４０に進む。
【０１２９】
ステップ２０４０では、当該節点の係り元単語や係り先単語が、グラフ節点一時記憶部６０３の別の係り受けアイテムの係り元単語又は係り先単語に一致していたら、一致した単語を、節点として追加し、２つの節点の間に枝を設定する。
【０１３０】
例えば、｛対応−悪い｝と｛対応−遅い｝がグラフ節点一時記憶部６０３に存在していたら、新たに単語アイテム「対応」を、グラフ節点一時記憶部６０３に追加し、「対応」と「対応−悪い」の間、「対応」と「対応−遅い」の間に枝を設定する。
【０１３１】
ステップ２０５０では、（操作４）を実施する。すなわち、当該節点の係り元単語や係り先単語が、動詞、形容詞又は形容動詞であり、「可能」「否定」などの意図情報を含むなら、意図情報を含まない単語アイテムをグラフ節点一時記憶部６０３に登録し、その単語アイテムとの間に枝を設定する。但し、単語アイテムがグラフ節点一時記憶部６０３に既に登録されているなら、枝だけをグラフ枝一時記憶部に格納する。その後、ステップ２０１０に戻り、処理を繰り返す。
【０１３２】
図２３は、ステップ２０５０の処理によって更新されたグラフ節点一時記憶部６０３の格納内容例を示す。
【０１３３】
ここで、追加される節点の例は、図２０の１行目の係り受けアイテム「特定口座−申し込む（だ）」の係り先単語「申し込む（だ）」から意図情報の除いた単語「申し込む」である。「出現数」項目と「該当文書ＩＤ」項目は、図２０の「特定口座−申し込む（だ）」の「出現数」項目と「該当文書ＩＤ」項目をそのまま設定する。但し、意図情報の除いた単語「申し込む」が既に登録されている場合には、出現数項目と該当文書ＩＤ項目については、既に登録されている値に付け加える。
【０１３４】
図２２に、ステップ２０５０の処理によって更新されたグラフ枝一時記憶部６０４の格納内容例を示す。
【０１３５】
ここで、追加される枝の例は、「節点１」が意図情報を含まないアイテム、「節点２」が当該節点とし、「枝種類」項目の値を「動詞」にする。「出現数」項目と「該当文書ＩＤ」項目は、当該節点の出現数項目と該当文書ＩＤをそのまま設定する。
【０１３６】
ステップ２０６０では、（操作４）を実施する。当該節点が、動詞、形容詞又は形容動詞であり、「可能」「否定」などの意図情報を含むなら、意図情報を含まない単語アイテムをグラフ節点一時記憶部に登録し、その単語アイテムとの間に枝を設定する。但し、単語アイテムがグラフ節点一時記憶部に既に登録されているなら、枝だけをグラフ枝一時記憶部に格納する。ステップ２０１０に戻る。
【０１３７】
図２４に、ステップ２０６０の処理によって更新されたグラフ節点一時記憶部６０３の格納内容例を示す。
【０１３８】
ここで、追加される節点例は、図２０の２、３行目の単語アイテム「申し込む（だ）」「開設する（ない）」から意図情報の除いた単語「申し込む」「開設する」である。単語「開設する」の「出現数」項目と「該当文書ＩＤ」項目は、図２０の「開設する（ない）」の出現数項目と該当文書ＩＤ項目をそのまま設定する。単語「申し込む」は既に登録されているので、「出現数」項目と「該当文書ＩＤ」項目に関しては、既に登録されている値に付け加える。
【０１３９】
グラフ要素操作部６０１は、グラフ枝一時記憶部６０４の各要素について、次のステップ２０８０以降の処理を実施し、グラフ枝一時記憶部６０４のすべての要素で処理が終了したら、ステップ２１２０に進む（ステップ２０７０）。
【０１４０】
グラフ要素操作部６０１がグラフ枝一時記憶部６０４から処理対象の枝を選択すると、その選択した枝の「種類」項目が「ルール」である場合、ステップ２０９０に進み、それ以外である場合、ステップ２０７０に戻り処理を繰り返す（ステップ２０８０）。
【０１４１】
選択した枝の「種類」項目が「ルール」である場合、グラフ要素操作部６０１は、その処理対象の枝に設定される「節点１」と「節点」とが共に単語アイテムならばステップ２１００に進み、それ以外ならばステップ２１１０に戻り処理を繰り返す（ステップ２０９０）。
【０１４２】
処理対象の枝の「節点１」及び「節点２」が共に単語アイテムである場合、グラフ要素操作部６０１は、（操作３）を実施する。すなわち、グラフ要素操作部６０１は、係り受け関係「選択した枝の節点１−選択した枝の節点２」、又は「選択した枝の節点２−選択した枝の節点１」が、他の枝の節点に存在するならば、処理対象の枝を削除する（ステップ１１００）。
【０１４３】
例えば、図２２に、ステップ２１００の処理によって更新されたグラフ枝一時記憶部６０４の格納内容例を示す。図２２において、１行目と４行目が削除されている。１行目は、「節点１」と「節点２」がともに単語アイテムであり、７行目の「節点１」に係り受け関係「対応−悪い」が存在するため、削除されている。４行目も同様に、２行目の「節点２」に係り受け関係「特定口座−申し込む（だ）」が存在するため、削除されている。
【０１４４】
処理対象の枝の「節点１」及び「節点２」が共に単語アイテムでない場合、グラフ要素操作部６０１は、（操作２）を実施する。すなわち、グラフ要素操作部６０１は、処理対象の枝と比較して、「節点１」又は「節点２」のアイテムが、単語アイテムか、それとも、その単語を含む係り受けアイテムかによる違いのみである枝がある場合に、単語アイテムの方の節点を削除する。その後、ステップ２０７０に戻り、処理を繰り返す。
【０１４５】
例えば、図２２に、ステップ２１１０の処理によって更新されたグラフ枝一時記憶部６０４の格納内容例を示す。図２２において、３行目と６行目が削除されている。３行目と５行目とでは、３行目の節点１「特定口座」と６行目の節点１「特定口座−申し込む（だ）」が異なるだけで、節点２は共に「対応」で共通である。従って、節点１が単語アイテムである３行目が削除される。
【０１４６】
５行目と８行目とでは、５行目の節点１「対応」と８行目の節点１「対応−悪い」が異なるだけで、節点２は共に「申し込む（だ）」で共通である。従って、節点１が単語アイテムである５行目が削除される。
【０１４７】
また、グラフ要素操作部６０１によりすべての枝について処理が行われると、グラフ表示部６０２は、グラフ節点一時記憶部６０３とグラフ枝一時記憶部６０４に基づいて、グラフ形式で表示する（ステップ２１２０）。
【０１４８】
なお、グラフ表示部６０２によるグラフ形式の表示方法は、例えば、非特許文献３等に記載されている方式を利用することができる。
【０１４９】
結果として、図２５に示すようなグラフ表現を出力する。なお図２５において、図の実線の枝は、アソシエーションルールによる関係を、破線は、それ以外の関係を表す。図１７に比べて、アソシエーションルールを表す枝が削減され、単語アイテムと、当該単語アイテムを含む係り受けブイテムとの位置が近くなっている。
【０１５０】
（Ｂ−３）第２の実施形態の効果
第２の実施形態によれば、アソシエーションルールをグラフ形式で表示する際に、意味的に類似した節点を近くに表示することで、ユーザは、より重要なルールを見つけやすくなる。
【０１５１】
また、２つのアソシエーションルールの違いが少なく、より限定したアソシエーションルールのみを表示することで、ユーザは、他の重要なアソシエーションルールを見落とすことを防ぐことができる。
【０１５２】
（Ｃ）第３の実施形態
次に、本発明の情報分析システム、情報分析方法及び情報分析プログラムの第３の実施形態を図面を参照して説明する。
【０１５３】
単語のみから構成されるアイテム集合は、係り受けアイテムより支持度や確信度が高くなるため、単語アイテムのみから構成されるアソシエーションルールが多数生成されてしまう。そのようなルールが多く出力されると、利用者が、重要なルールを見落としてしまう可能性が高まる。そこで、第３の実施形態では、単語アイテムのみから構成されたアソシエーションルールが多数出力されないように、アソシエーションルールを制限する。
【０１５４】
具体的には、例えば、｛母−申し込む（だ）｝⇒｛特定口座−申し込む（だ）｝のように、係り受けアイテムを含むアソシエーションルールでは、低い割合の支持度や確信度でも表示し、｛母｝⇒｛宣伝する｝のように、単語アイテムのみで構成されるアソシエーションルールは、より高い支持度や確信度で表示する。
【０１５５】
そこで、第３の実施形態では、係り受けアイテムと単語アイテムで異なる支持度や確信度を設定できるようにする。これによって、単語アイテムのみから構成されたアソシエーションルールがたくさん表示されることを防ぐことができる。
【０１５６】
（Ｃ−１）第３の実施形態の構成及び動作
第３の実施形態の構成は、図１に示す第１の実施形態の構成に対応するので、以下では図１を用いて第３の実施形態を説明する。
【０１５７】
第３の実施形態が第１の実施形態と異なる点は、第１の実施形態では、入力部１が「最小支持度」、「最小確信度」を取り込んでいたが、第３の実施形態では、「単語アイテムのみの最小支持度」、「それ以外の場合の最小支持度」、「単語アイテムのみの最小確信度」、「それ以外の場合の最小確信度」を取り込む点である。
【０１５８】
また、第３の実施形態の候補アイテム集合計算部５０３が、「単語アイテムのみの最小支持度」、「それ以外の場合の最小支持度」に基づいて、処理を継続するアイテム集合を選別する点である。
【０１５９】
さらに、第３の実施形態のルール作成部５０４が、「単語アイテムのみの最小確信度」、「それ以外の場合の最小確信度」に基づいて、得られたアソシエーションルールを選別する点である。
【０１６０】
また、図３において、第３の実施形態が第１の実施形態と異なるのは、ステップ１００とステップ１５０であるので、以下では、これらに対応する第３の実施形態の特徴的な処理をステップ３００及び３５０として入れ替えて説明する。
【０１６１】
まず、入力部１は、図３の第１の実施形態と同様に、データの入力を行う。このとき、入力部１は、「単語アイテムのみの最小支持度」、「それ以外の場合の最小支持度」、「単語アイテムのみの最小確信度」、「それ以外の場合の最小確信度」、「作成するアイテム集合の最大サイズ」を取り込み、アソシエーションルール抽出部５に与える（ステップ３００）。
【０１６２】
例えば、「単語アイテムのみの最小支持度」＝２、「それ以外の場合の最小支持度」＝２、「単語アイテムのみの最小確信度」＝０．８、「それ以外の場合の最小確信度」＝０．６、「作成するアイテム集合の最大の大きさ」＝３とする。
【０１６３】
また、ステップ３５０において、アソシエーションルール抽出部５は、図２６に示すアソシエーションルールの作成処理を行う。
【０１６４】
ここで、図２６は、第３の実施形態のアソシエーションルール抽出部５における処理を示し、図３の処理と対応する処理については同一する符号を付して示す。
【０１６５】
まず、候補アイテム集合生成部５０１による大きさ１のアイテム集合の生成及び候補アイテム集合計算部５０３による大きさ１のアイテム集合の出現数の計算は第１の実施形態の処理と同様である。
【０１６６】
候補アイテム集合削除部５０２は、各アイテム集合のうち単語アイテムについて、入力部１に入力された「単語アイテムのみの最小支持度」と比較し、各単語アイテムの出現数が「単語アイテムのみの最小支持度」未満である場合、その単語アイテムをアイテム集合一時記憶部５０５から削除する（ステップ３０２０）。
【０１６７】
また、候補アイテム集合削除部５０２は、各アイテム集合のうち係り受けアイテムについては、入力された「それ以外の場合の最小支持度」と比較し、各係り受けアイテムの出現数が「それ以外の場合の最小支持度」未満である場合、その係り受けアイテムをアイテム集合一時記憶部５０５から削除する（ステップ３０２０）。
【０１６８】
その後、制御部５００がカウンタｎを２にセットし、候補アイテム集合生成部５０１が大きさ２のアイテム集合を作成し、第１の実施形態と同様にして、候補アイテム集合削除部５０２が部分集合を含むアイテム集合を削除する（ステップ１０３０〜１０６０）。
【０１６９】
そして、候補アイテム集合計算部５０３は、大きさ２の各アイテム集合についての支持度を計算し、大きさ２のアイテム集合のうち、構成要素がすべて単語アイテムのものについては、その支持度と「単語アイテムのみの最小支持度」とを比較し、「単語アイテムのみの最小支持度」未満のアイテム集合をアイテム集合一時記憶部５０５から削除する（ステップ３０７０）。
【０１７０】
また、候補アイテム集合計算部５０３は、大きさ２のアイテム集合のうち、少なくとも１つ以上の係り受けアイテムを構成要素として有するものについては、その支持度と「それ以外の場合の最小支持度」とを比較し、「それ以外の場合の最小支持度」未満のアイテム集合をアイテム集合一時記憶部５０５から削除する（ステップ３０７０）。
【０１７１】
そして、制御部５００は、カウンタｎが、入力部１から入力された「作成するアイテム集合の最大サイズ」と等しい場合、又は、すべてのアイテム集合で、最小支持度未満だった場合には、ステップ１１００に進み、それ以外の場合には、ステップ１０９０に進み、カウンタｎに１を加算し、ステップ１０５０に戻って処理を繰り返す（ステップ３０８０）。
【０１７２】
そして、第１の実施形態と同様に、アイテム集合一時記憶部５０５に格納されるすべてのアイテム集合について条件部と結論部とに分割されると、各アイテム集合の条件部と結論部のすべての組み合わせについての確信度を計算する（ステップ１１００〜１１３０）。
【０１７３】
そして、各アイテム集合の条件部と結論部がすべて単語アイテムである場合、その組み合わせの確信度と「単語アイテムのみの最小確信度」とを比較し、その確信度が「単語アイテムのみの最小確信度」未満であるとき、その組み合わせを削除する（ステップ３１４０）。すなわち、アソシエーションルールとして採用しない。
【０１７４】
また、各アイテム集合の条件部と結論部のいずれかに少なくとも係り受けアイテムを有する場合、その組み合わせの確信度と「それ以外の最小確信度」とを比較し、その確信度が「それ以外の最小確信度」未満であるとき、その組み合わせを削除する（ステップ３１４０）。
【０１７５】
その後、ステップ１１２０又はステップ１１００に戻り、すべてのアイテム集合のすべての組み合わせについて終了すると、アソシエーションルールの重複するものが選別され、処理が終了する（ステップ３１５０）。
【０１７６】
ここで、図２７は、大きさ２のアイテム集合からできるアソシエーションルールを示す。図２７において、取り消し線が、第１の実施形態に比べて削除されたルールである。「単語アイテムのみの最小確信度」を高く設定（０．８に設定）したために、単語アイテムから構成されるアソシエーションルールが削除されている。
【０１７７】
（Ｃ−２）第３の実施形態効果
以上のように、第３の実施形態によれば、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。
【０１７８】
また、第３の実施形態によれば、係り受けアイテムと単語アイテムで、異なる支持度、確信度を設定できるようにすることで、支持度が高く、たくさん出現しがちな単語アイテムのみから構成されるアソシエーションルールの出力を抑制することができる。これによって、他の重要なアソシエーションルールを見落とすことを防ぐことができる。
【０１７９】
（Ｄ）第４の実施形態
次に、本発明の情報分析システム、情報分析方法及び情報分析プログラムの第４の実施形態を図面を参照して説明する。
【０１８０】
第１の実施形態では、係り受けアイテムだけでなく、単語アイテムも設定したことによって、あまり意味のないアイテム集合が生成されることがある。
【０１８１】
例えば、単語アイテム「母」と「宣伝する（いる）」を組み合わせたアイテム集合｛母、宣伝する（いる）｝というアイテム集合である。
【０１８２】
一方、単語アイテム「悪い」と「申し込む（だ）」を組み合わせたアイテム集合｛悪い、申し込む（だ）｝では、「申し込んだ際に、何か悪いことがあったのではないか」という推測が働き、必ずしも誤ったアイテム集合とはいえない。
【０１８３】
そこで、第４の実施形態では、一方が名詞で、他方が用言（動詞、形容詞や形容動詞）である単語アイテムを組み合わせたことによって生ずる意味の誤ったアイテム集合が、なるべく生成されないようにする。
【０１８４】
そのために、一方が名詞で、他方が用言の単語のみから構成されるアイテム集合を作成する場合には、その単語間に少なくとも１つの係り受け関係が存在していることを前提条件にする。例えば、単語アイテム「母」と「宣伝する（いる）」を組み合わせたアイテム集合｛母、宣伝する（いる）｝を作成する場合には、元の入力データに、「母−宣伝する（いる）」という係り受け関係が存在している場合に限ることにする。
【０１８５】
（Ｄ−１）第４の実施形態の構成及び動作
第４の実施形態の構成は、図１に示す第１の実施形態の構成に対応する。また、第４の実施形態が第１の実施形態と異なる点は、アソシエーションルール抽出部５によるアソシエーションルールの抽出処理である。
【０１８６】
そこで、以下では、第４の実施形態のアソシエーションルール抽出部５のアソシエーションルール抽出処理について図２８のフローチャートを参照して説明する。
【０１８７】
図２８において、第４の実施形態は、第１の実施形態のステップ１０６０の処理の前に、以下に示すステップ４０５５を実施する点であり、それ以外の他の処理は第１の実施形態と同様である。
【０１８８】
ステップ４０５５では、候補アイテム集合削除部５０２が、大きさ２のアイテム集合を作成中の場合にのみ、次のチェックを行う。
【０１８９】
大きさ２の各アイテム集合｛Ａ、Ｂ｝について、当該アイテム集合の要素Ａ、Ｂが単語であり、Ａ又はＢのいずれかが名詞であり、他方が用言である場合に、図６に示すような構文解析部３による係り受け関係を参照し、係り受け関係として、「Ａ−Ｂ」又は「Ｂ−Ａ」という関係を満たさなければ、候補アイテム集合削除部５０２は、アイテム集合｛Ａ、Ｂ｝を削除する。
【０１９０】
例えば、仮に「最小支持度」が１であった場合、図１０のデータから、大きさ２のアイテム集合を作成する際に、アイテム集合｛母、宣伝する（いる）｝は、大きさ２のアイテム集合一時記憶部５０５から削除される。これは、図６に、「母−宣伝する」又は「宣伝する−母」という係り受け関係が存在しないからである。
【０１９１】
但し、このチェックでは、用言の意図情報は問わない。例えば、「母−宣伝する（ない）」「母−宣伝する（た）」が存在していれば、条件を満たすものとする。
【０１９２】
一方、アイテム集合｛特定口座、開設する（ない）｝は、大きさ２のアイテム集合一時記憶部５０５から削除されない。これは、図６の８行目に「特定口座−開設する（ない）」という係り受け関係が存在するからである。
【０１９３】
（Ｄ−２）第４の実施形態の効果
以上のように、第４の実施形態によれば、第１の実施形態と同等の効果を得ることができる。
【０１９４】
また、第４の実施形態によれば、係り受け関係を参照することで、一方が名詞で、他方が用言（動詞、形容詞や形容動詞）である単語アイテムを組み合わせたことによって、意味の誤ったアイテム集合ができるだけ生成されないようにできる。
【０１９５】
（Ｅ）他の実施形態
（１）第１の実施形態では、図７、図８で動詞や形容詞などの用言に、否定や継続をあらわす意図情報を設定しているが、設定しなくてもよい。
【０１９６】
（２）第１の実施形態のアイテムを作る際に、概念階層を利用してもよい。例えば、「口座」と「特定口座」の間に上位・下位概念関係がある場合に、図８のデータＩＤ３に、次のアイテムに加えてもいい。
【０１９７】
「口座−申し込む（だ）」、「口座−開設する（ない）」、「口座」
（３）第１の実施形態では、最小支持度や最小確信度を入力しているが、システムで固定値にしてもよい。また、最小支持度や最小確信度だけでなく、リスト値などを入力できるようにしてもよい。又は、最大支持度や最大確信度を入力できるようにして、出力するアソシエーションルールの上限を規定してもよい。
【０１９８】
（４）第１の実施形態のステップ１４０で登録する単語アイテムは、係り受けアイテムの係り元単語にも係り先単語にも出現しない単語に限ってもいい。また、動詞や形容詞のみ、や、名詞のみに制限してもよい。
【０１９９】
（５）第１の実施形態の図７、図８で、各データのアイテムを作成する際には、データの属性データを加えてもいい。例えば、コールセンターから得られた入力データであれば、コールした顧客の年齢や性別情報をアイテムにしてもよい。
【０２００】
（６）第２の実施形態では、枝は無向グラフにしているが、条件部から結論部への有向グラフにしてもよい。
【０２０１】
（７）第２の実施形態で、グラフ要素操作部６０１で追加したグラフ枝一時記憶部のデータのうち、種類項目が「ルール」以外の枝は、節点間の引力として計算するだけで、表示しなくても良い。
【０２０２】
（８）第２の実施形態で、グラフ要素操作部６０１で新たな枝を追加する際に、概念階層を利用してもよい。例えば、「口座」と「特定口座」の間に上位・下位概念関係がある場合に、図２２に、
節点１項目：「口座」
節点２項目：「特定口座」
種類：「概念」
出現数：単語アイテム「口座」とその下位概念の単語アイテムの出現数
該当文書ＩＤ：単語アイテム「口座」とその下位概念の単語アイテムの出現する文書
というデータを追加してもよい。
【０２０３】
（９）最小支持度を計算する際には、同一データ中の出現回数を利用した重み付きの支持度などを利用してもよい。
【０２０４】
（１０）上述した第１〜第４の実施形態では、本発明に係るシステムが、同一の装置により実現されるものとして説明したが、それぞれ接続可能な複数の別々の装置により分散処理で実現できるものとしても良い。
【０２０５】
（１１）上述した第１〜第４の実施形態で説明したシステムは、例えばパーソナルコンピュータやワークステーションなどの情報処理装置により実現される機能であるが、その実体は情報処理装置が実行可能な処理プログラムである。また、第１〜第４の実施形態で説明したシステムの処理プログラムは、例えば、コンピュータに読み取り可能な記憶媒体に格納されたり、ハードディスクに格納されたり、又はネットワークを通じて伝送されうるものであったりする。
【０２０６】
（１２）本発明に係るシステムの構成要素の配置や処理フローの順序は、上述した第１〜第４の実施形態で説明したものに限定されない。
【図面の簡単な説明】
【０２０７】
【図１】第１の実施形態のデータ分析装置の内部構成を示すブロック図である。
【図２】係り受け関係の例を示す説明図である。
【図３】第１の実施形態のデータ分析装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】第１の実施形態の入力データ例を示す図である。
【図５】第１の実施形態の形態素解析処理の結果を示す図である。
【図６】第１の実施形態の構文解析処理の結果を示す図である。
【図７】第１の実施形態の係り受け関係によるアイテム作成結果を示す図である。
【図８】第１の実施形態の形態素によるアイテム作成結果を示す図である。
【図９】第１の実施形態のアソシエーションルール抽出処理を示すフローチャートである。
【図１０】第１の実施形態のアイテム集合一時記憶部の格納内容例を示す図である。
【図１１】第１の実施形態のアイテム集合一時記憶部の格納内容例を示す図である。
【図１２】第１の実施形態のアイテム集合からできるアソシエーションルールを示す図である。
【図１３】第１の実施形態のアイテム集合一時記憶部の格納内容例を示す図である。
【図１４】第１の実施形態のアイテム集合からできるアソシエーションルールを示す図である。
【図１５】第１の実施形態の抽出されたアソシエーションルールを示す図である。
【図１６】第２の実施形態のデータ分析装置の内部構成を示すブロック図である。
【図１７】第２の実施形態のアソシエーションルールのグラフ表示例を示す図である。
【図１８】第２の実施形態の表示部６の動作を示すフローチャートである。
【図１９】第２の実施形態の表示部６の動作を示すフローチャートである。
【図２０】第２の実施形態のグラフ節点一時記憶部の格納内容例を示す図である。
【図２１】第２の実施形態のグラフ枝一時記憶部の格納内容例を示す図である。
【図２２】第２の実施形態のグラフ枝一時記憶部の更新された格納内容例を示す図である。
【図２３】第２の実施形態のグラフ節点一時記憶部の更新された格納内容例を示す図である。
【図２４】第２の実施形態のグラフ枝一時記憶部の更新された格納内容例を示す図である。
【図２５】第２の実施形態のアソシエーションルールのグラフ表示例を示す図である。
【図２６】第３の実施形態のアソシエーションルール抽出処理を示すフローチャートである。
【図２７】第３の実施形態のアイテム集合からできるアソシエーションルールを示す図である。
【図２８】第４の実施形態のアソシエーションルール抽出処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０２０８】
１…入力部、２…形態素解析部、３…構文解析部、４…アイテム生成部、５…アソシエーションルール抽出部、５００…制御部、５０１…候補アイテム集合生成部、５０２…候補アイテム集合削除部、５０３…候補アイテム集合計算部、５０４…ルール作成部、５０５…アイテム集合一時記憶部、６…表示部、６０１…グラフ要素操作部、６０２…グラフ表示部、６０３…グラフ節点一時記憶部、６０４…グラフ枝一時記憶部、７Ａ及び７Ｂ…データ分析装置。
【図１】
2007102642.tif 000003
【図２】
2007102642.tif 000004
【図３】
2007102642.tif 000005
【図４】
2007102642.tif 000006
【図５】
2007102642.tif 000007
【図６】
2007102642.tif 000008
【図７】
2007102642.tif 000009
【図８】
2007102642.tif 000010
【図９】
2007102642.tif 000011
【図１０】
2007102642.tif 000012
【図１１】
2007102642.tif 000013
【図１２】
2007102642.tif 000014
【図１３】
2007102642.tif 000015
【図１４】
2007102642.tif 000016
【図１５】
2007102642.tif 000017
【図１６】
2007102642.tif 000018
【図１７】
2007102642.tif 000019
【図１８】
2007102642.tif 000020
【図１９】
2007102642.tif 000021
【図２０】
2007102642.tif 000022
【図２１】
2007102642.tif 000023
【図２２】
2007102642.tif 000024
【図２３】
2007102642.tif 000025
【図２４】
2007102642.tif 000026
【図２５】
2007102642.tif 000027
【図２６】
2007102642.tif 000028
【図２７】
2007102642.tif 000029
【図２８】
2007102642.tif 000030