(57)【要約】【課題】ある分野に関連する記事群から自動で動向情報を抽出して表示することを可能とする。【解決手段】情報抽出・表示装置１は、関連記事ＤＢ１４に蓄積された記事群から、主要単位表現、主要時間表現、主要項目表現を主要表現として抽出し、抽出した主要表現を用いて、関連記事ＤＢ１４中の記事群から動向情報対を抽出する。そして、情報抽出・表示装置１は、抽出した動向情報対をグラフ化して表示し、または強調表示する。【選択図】図１
2007199902.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動向情報を抽出して表示する情報抽出・表示装置であって、
ある分野に関連する記事群から、前記記事群における主要単位表現を抽出する主要単位表現抽出手段を備える
ことを特徴とする情報抽出・表示装置。
【請求項２】
動向情報を抽出して表示する情報抽出・表示装置であって、
ある分野に関連する記事群から主要表現を抽出する主要表現抽出手段と、
前記主要表現抽出手段によって抽出された主要表現に基づいて、前記記事群から動向情報対を抽出する動向情報対抽出手段と、
前記動向情報対抽出手段によって抽出された動向情報対を表示する表示手段とを備える  ことを特徴とする情報抽出・表示装置。
【請求項３】
請求項２に記載の情報抽出・表示装置において、
前記主要表現抽出手段は、前記記事群から主要単位表現を抽出する主要単位表現抽出手段と、前記記事群から主要時間表現を抽出する主要時間表現抽出手段と、前記記事群から主要項目表現を抽出する主要項目表現抽出手段とを備える
ことを特徴とする情報抽出・表示装置。
【請求項４】
請求項２または請求項３に記載の情報抽出・表示装置において、
前記動向情報対抽出手段は、機械学習の手法を用いて、前記動向情報対を抽出する
ことを特徴とする情報抽出・表示装置。
【請求項５】
動向情報を抽出して表示する情報抽出・表示装置であって、
入力された主要表現に基づいて、ある分野に関連する記事群から動向情報対を抽出する動向情報対抽出手段と、
前記動向情報対抽出手段によって抽出された動向情報対を表示する表示手段とを備え、
前記動向情報対抽出手段は、機械学習の手法を用いて、前記動向情報対を抽出する
ことを特徴とする情報抽出・表示装置。
【請求項６】
請求項２乃至請求項４のいずれか１項に記載の情報抽出・表示装置において、
前記主要表現抽出手段は、主要表現を複数抽出し、
前記表示手段は、前記動向情報抽出手段が前記抽出された主要表現に基づいて抽出した複数種類の動向情報対から、主要な動向情報対を抽出し、前記抽出した主要な動向情報対を表示する
ことを特徴とする情報抽出・表示装置。
【請求項７】
請求項２乃至請求項４のいずれか１項に記載の情報抽出・表示装置において、
前記動向情報対抽出手段が、さらに、前記主要表現抽出手段によって抽出された主要表現のうち、選択された主要表現に基づいて、前記記事群から動向情報対を抽出する
ことを特徴とする情報抽出・表示装置。
【請求項８】
請求項２乃至請求項４、請求項６、請求項７のいずれか１項に記載の情報抽出・表示装置において、
キーワードを入力するキーワード入力手段と、
前記入力されたキーワードに関連する記事群を記憶手段に記憶された書誌データから抽出する記事群抽出手段とを備え、
前記主要表現抽出手段は、前記記事群抽出手段によって抽出された記事群から前記主要表現を抽出する
ことを特徴とする情報抽出・表示装置。
【請求項９】
請求項２乃至請求項８のいずれか１項に記載の情報抽出・表示装置において、
前記表示手段は、前記動向情報対抽出手段によって抽出された動向情報対をグラフ化して表示する
ことを特徴とする情報抽出・表示装置。
【請求項１０】
請求項２乃至請求項８のいずれか１項に記載の情報抽出・表示装置において、
前記表示手段は、前記動向情報対抽出手段によって抽出された動向情報対を含む文を前記記事群から抽出し、前記抽出された文中において、前記動向情報対を強調表示する
ことを特徴とする情報抽出・表示装置。
【請求項１１】
動向情報を抽出して表示する情報抽出・表示装置であって、
入力された主要表現に基づいて、ある分野に関連する記事群から動向情報対を抽出する動向情報対抽出手段と、
前記動向情報対抽出手段によって抽出された動向情報対を表示する表示手段とを備え、
前記表示手段は、前記動向情報対抽出手段によって抽出された動向情報対を含む文を前記記事群から抽出し、前記抽出された文中において、前記動向情報対を強調表示する
ことを特徴とする情報抽出・表示装置。
【請求項１２】
動向情報を抽出して表示する情報抽出・表示方法であって、
ある分野に関連する記事群から、前記記事群における主要単位表現を抽出するステップを有する
ことを特徴とする情報抽出・表示方法。
【請求項１３】
動向情報を抽出して表示する情報抽出・表示装置が備えるコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記コンピュータに、
ある分野に関連する記事群から、前記記事群における主要単位表現を抽出する処理を実行させる
ことを特徴とする情報抽出・表示プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報抽出・表示技術に関し、特に、記事群から動向情報を抽出して表示する情報抽出・表示装置、情報抽出・表示方法および情報抽出・表示プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の動向情報の抽出技術として、例えば、下記の非特許文献１は、文間関係を利用して、文間関係が推移か更新かを判断し、その情報を利用して動向情報を抽出する技術に関して記載している。
【０００３】
ここで、動向情報とは、ある項目の数量に注目し、その時間的な変化をまとめた情報のことを指す。例として、ある人物のホームラン数の変化や内閣支持率の変化などが挙げられる。動向情報を抽出するには、ある項目とその数量の表現を抽出するだけでは不十分で、その数量が対応している時間表現も同時に抽出する必要がある。
【非特許文献１】難波，国政，福島，相沢，奥村：“文書横断文間関係を考慮した動向情報の抽出と可視化”，情報処理学会自然言語処理研究会，2005-NL-168 ， pp.67−74 (2005).
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、上記従来技術では、数値情報の単位表現を自動で取り出すことや、数値情報に対応する項目を自動で取り出すことは行っていない。従って、従来技術によっては、ある分野に関連する記事群から自動で主要な単位表現、時間表現、項目表現を抽出し、それらを利用して、動向情報を抽出し、抽出した動向情報をグラフ化して表示することは困難である。
【０００５】
本発明は、上記従来技術の問題点を解決し、ある分野に関連する記事群から自動で動向情報を抽出して表示する情報抽出・表示装置、情報抽出・表示方法および情報抽出・表示プログラムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明は、動向情報を抽出して表示する情報抽出・表示装置であって、ある分野に関連する記事群から、前記記事群における主要単位表現を抽出する主要単位表現抽出手段を備えることを特徴とする。
【０００７】
また、本発明は、動向情報を抽出して表示する情報抽出・表示装置であって、ある分野に関連する記事群から主要表現を抽出する主要表現抽出手段と、前記主要表現抽出手段によって抽出された主要表現に基づいて、前記記事群から動向情報対を抽出する動向情報対抽出手段と、前記動向情報対抽出手段によって抽出された動向情報対を表示する表示手段とを備えることを特徴とする。
【０００８】
また、本発明は、前記の情報抽出・表示装置において、前記主要表現抽出手段は、前記記事群から主要単位表現を抽出する主要単位表現抽出手段と、前記記事群から主要時間表現を抽出する主要時間表現抽出手段と、前記記事群から主要項目表現を抽出する主要項目表現抽出手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、前記の情報抽出・表示装置において、前記動向情報対抽出手段は、機械学習の手法を用いて、前記動向情報対を抽出することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、動向情報を抽出して表示する情報抽出・表示装置であって、入力された主要表現に基づいて、ある分野に関連する記事群から動向情報対を抽出する動向情報対抽出手段と、前記動向情報対抽出手段によって抽出された動向情報対を表示する表示手段とを備え、前記動向情報対抽出手段は、機械学習の手法を用いて、前記動向情報対を抽出することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、前記の情報抽出・表示装置において、前記主要表現抽出手段は、主要表現を複数抽出し、前記表示手段は、前記動向情報抽出手段が前記抽出された主要表現に基づいて抽出した複数種類の動向情報対から、主要な動向情報対を抽出し、前記抽出した主要な動向情報対を表示することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、前記の情報抽出・表示装置において、前記動向情報対抽出手段が、さらに、前記主要表現抽出手段によって抽出された主要表現のうち、選択された主要表現に基づいて、前記記事群から動向情報対を抽出することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、前記の情報抽出・表示装置において、キーワードを入力するキーワード入力手段と、前記入力されたキーワードに関連する記事群を記憶手段に記憶された書誌データから抽出する記事群抽出手段とを備え、前記主要表現抽出手段は、前記記事群抽出手段によって抽出された記事群から前記主要表現を抽出することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明は、前記の情報抽出・表示装置において、前記表示手段は、前記動向情報対抽出手段によって抽出された動向情報対をグラフ化して表示することを特徴とする。
【００１５】
また、本発明は、前記の情報抽出・表示装置において、前記表示手段は、前記動向情報対抽出手段によって抽出された動向情報対を含む文を前記記事群から抽出し、前記抽出された文中において、前記動向情報対を強調表示することを特徴とする。
【００１６】
また、本発明は、動向情報を抽出して表示する情報抽出・表示装置であって、入力された主要表現に基づいて、ある分野に関連する記事群から動向情報対を抽出する動向情報対抽出手段と、前記動向情報対抽出手段によって抽出された動向情報対を表示する表示手段とを備え、前記表示手段は、前記動向情報対抽出手段によって抽出された動向情報対を含む文を前記記事群から抽出し、前記抽出された文中において、前記動向情報対を強調表示することを特徴とする。
【００１７】
また、本発明は、動向情報を抽出して表示する情報抽出・表示方法であって、ある分野に関連する記事群から、前記記事群における主要単位表現を抽出するステップを有することを特徴とする。
【００１８】
また、本発明は、動向情報を抽出して表示する情報抽出・表示装置が備えるコンピュータに実行させるプログラムであって、前記コンピュータに、ある分野に関連する記事群から、前記記事群における主要単位表現を抽出する処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の情報抽出・表示装置、情報抽出・表示方法および情報抽出・表示プログラムによれば、ある分野に関連する記事群が与えられれば、その記事群から自動で動向情報を抽出して表示することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下に、図を用いて、本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明のシステム構成の一例を示す図である。情報抽出・表示装置１は、ある分野に関連する記事群から動向情報を抽出して表示する処理装置である。本発明の実施の形態においては、情報抽出・表示装置１は、動向情報を抽出または表示する処理装置としてもよい。
【００２１】
情報抽出・表示装置１は、主要表現抽出部１１、動向情報対抽出部１２、主要動向情報対抽出・表示部１３、関連記事データベース（ＤＢ）１４を備える。
【００２２】
主要表現抽出部１１は、後述する関連記事ＤＢ１４に蓄積された、ある分野に関連する記事群から、主要表現を抽出する。抽出する主要表現は、例えば、単位表現、時間表現、項目表現である。主要表現は、後述する動向情報対抽出部１２において動向情報対を抽出する際に用いる。主要表現を抽出する際には、例えば、対象の記事群全体に万遍なく高頻度に出現する該当表現を抽出する。
【００２３】
主要表現抽出部１１は、主要単位表現抽出部１１１、主要時間表現抽出部１１２、主要項目表現抽出部１１３を備える。
【００２４】
主要単位表現抽出部１１１は、動向情報を抽出、整理する際に必要となる単位表現を抽出する。例えば、ホームラン競争の記事だと、「５０本」、「５０号」などの「本」、「号」を単位表現として抽出する。主要時間表現抽出部１１２は、動向情報を抽出、整理する際に必要となる時間表現を抽出する。例えば、日、月、年などの時間表現を抽出する。主要項目表現抽出部１１３は、動向情報を抽出、整理する際に必要となる項目表現を抽出する。例えば、ホームラン競争の記事だと、「マグワイア」、「ソーサ」などの動向調査の対象となる表現を項目表現として抽出する。
【００２５】
動向情報対抽出部１２は、対象の記事群において、主要表現抽出部１１において取り出した主要表現が同時に出現している箇所を特定し、その部分に記載されている主要単位表現と当該主要単位表現に対応する数値とからなる数値表現と、主要時間表現と、主要項目表現との対を、動向情報対として抽出する。ここで主要単位表現に対応する数値とは、例えば、主要単位表現に隣接して記事中に出現している数値が該当する。すなわち、主要単位表現については、それに関連する数値も同時に抽出し、数値と主要単位表現とをあわせて数値表現として抽出する。例えば、ホームラン競争の記事だと、「項目表現：マグワイア」「時間表現：１１日」「数値情報：４７号」の情報対を動向情報対として抽出する。
【００２６】
主要動向情報対抽出・表示部１３は、対象の記事群において、動向情報対抽出部１２において抽出した動向情報対を整理して、動向情報をグラフ化または強調表示したテキストで提示する。例えば、ホームラン競争の記事だと、動向情報対抽出部１２で取り出した、「マグワイア」に関する動向情報対をグラフ化して表示する。例えば、横軸に時間軸をとり、縦軸にホームラン数をとってグラフ化して表示する。また、例えば、主要動向情報対抽出・表示部１３は、関連記事ＤＢ１４内の記事群から動向情報対を含む文を抽出し、当該抽出された文中において、動向情報対を強調表示する。
【００２７】
主要動向情報対抽出・表示部１３は、主要表現抽出部１１が抽出した主要表現が複数の場合に、各主要表現に基づいて動向情報対抽出部１２が抽出した複数種類の動向情報対から主要な動向情報対を抽出した上で、抽出された主要な動向情報対をグラフ化または強調表示する構成を採ってもよい。
【００２８】
関連記事ＤＢ１４には、ある分野に関連する記事群が蓄積されている。本発明の実施の形態においては、関連記事ＤＢ１４を省略し、情報抽出・表示装置１が、入力されたある分野に関連する記事群に基づいて主要表現を抽出し、また、動向情報を抽出する構成を採ってもよい。
【００２９】
また、本発明の実施の形態においては、情報抽出・表示装置１が、さらに、キーワードを入力するキーワード入力部（図示を省略）と、入力されたキーワードに関連する記事群を、記憶手段（図示を省略）内の書誌データから抽出して関連記事ＤＢ１４に格納する記事群抽出部（図示を省略）を備える構成を採ってもよい。上記書誌データは、例えば大規模コーパスが該当する。また、上記記事群抽出部が、抽出した記事群を主要表現抽出部１１に入力し、主要表現抽出部１１が、入力された当該記事群から主要表現を抽出する構成を採ってもよい。本発明の実施の形態においては、入力されたキーワード自体を主要項目表現として用いてもよい。
【００３０】
以下に、本発明の実施の形態に係る情報抽出・表示装置１の各構成要素の詳細な例について説明する。
（主要表現抽出部１１）
主要表現抽出部１１は、動向情報を抽出、整理する際に必要となる主要表現を抽出する。主要表現としては以下のものを抽出する。
【００３１】
単位表現
時間表現
項目表現
各表現の抽出には、例えば、ＣｈａＳｅｎ（下記の参考文献（１）参照）を利用する。
【００３２】
参考文献（１）： Y. Matsumoto, A. Kitauchi, T. Yamashita,Y. Hirano, H. Matsuda and M. Asahara: Japanese morphological analysis system ChaSen version 2.0 manual 2nd edition ”(1999). 
ＣｈａＳｅｎの出力において、品詞の情報を利用して、各表現の抽出を行う。単位表現は、数値の前方または後方に接続する名詞連続を取り出す。時間表現は、例えば、単位表現として得られた表現のうち、時間に関する表現（例：「年」「月」「日」「時」「秒」）を含む表現を時間表現とする。項目表現は、例えば名詞連続を取り出す。
【００３３】
ただし、上記各処理では、例えば、未知語は名詞として扱う。後方に接続する名詞連続の場合は品詞細分類が接尾辞の名詞の次に接尾辞以外の名詞が来た場合は、例えば、その接尾辞の名詞までを取り出す。また、例えば、ＣｈａＳｅｎの典型的な誤り、または、扱いにくい出力についてはプログラムで自動的に修正するようにする。例えば未知語のスやナを動詞や助詞とする誤りの出力は、それぞれ未知語となるようにする。また、「１月」など数値と単位を一つの名詞として出力する場合は、単位表現を取り出しやすいように「１」と「月」に分解して扱う。
【００３４】
上述したＣｈａＳｅｎを用いた手法の他に、単位表現、時間表現、項目表現を固有表現として扱い、以下に述べる固有表現抽出技術を用いて主要表現を抽出する手法を採ることもできる。
【００３５】
固有表現とは、人名、地名、組織名などの固有名詞、金額などの数値表現といった、特定の事物・数量を意味する言語表現のことで、固有表現抽出とは、そういった固有表現を文章中から計算機で自動で抽出する技術である。例えば、「日本の首相は小泉純一郎である」という文に対して固有表現抽出を行なうと、固有表現の「日本」と「小泉純一郎」が地名、人名として、抽出される。
【００３６】
以下に、固有表現抽出の一般的な手法の例について説明する。
（１）機械学習を用いる手法
機械学習を用いて固有表現を抽出する手法がある（例えば、以下の参考文献（２）参照）。
【００３７】
参考文献（２）：浅原正幸，松本裕治，日本語固有表現抽出における冗長的な形態素解析の利用情報処理学会自然言語処理研究会 NL153-7 2002 
【００３８】
まず、例えば、「日本の首相は小泉さんです。」という文を、各文字に分割し、分割した文字について、以下のように、 B−LOCATION、 I−LOCATION等の正解タグを付与することによって、正解を設定する。以下の一列目は、分割された各文字であり、各文字の正解タグは二列目である。
日 B−LOCATION
本 I−LOCATION
の O
首 O
相 O
は O
小 B−PERSON
泉 I−PERSON
さ O
ん O
で O
す O
。 O
上記において、B −？？？は、ハイフン以下の固有表現の種類の始まりを意味するタグである。例えば、 B−LOCATIONは、地名という固有表現の始まりを意味しており、 B−PERSONは、人名という固有表現の始まりを意味している。また、I −？？？は、ハイフン以下の固有表現の種類の始まり以外を意味するタグであり、O はこれら以外である。従って、例えば、文字「日」は、地名という固有表現の始まりに該当する文字であり、文字「本」までが地名という固有表現である。
【００３９】
このように、各文字の正解を設定しておき、このようなデータから学習し、新しいデータでこの正解を推定し、この正解のタグから、各固有表現の始まりと、どこまでがその固有表現かを認識して、固有表現を推定する。
【００４０】
この各文字に設定された正解のデータから学習するときには、システムによってさまざまな情報を素性という形で利用する。例えば、
日 B−LOCATION
の部分は、
日本−B 名詞−B 
などの情報を用いる。日本−B は、日本という単語の先頭を意味し、名詞−B は、名詞の先頭を意味する。単語や品詞の認定には、例えば前述したChaSenによる形態素解析を用いる。ChaSenを用いれば、入力された日本語を単語に分割することができる。例えば、ChaSenは、前述したように、日本語文を分割し、さらに、各単語の品詞も推定してくれる。例えば、「学校へ行く」を入力すると以下の結果を得ることができる。
【００４１】
学校    ガッコウ    学校    名詞−一般
へ      ヘ          へ      助詞−格助詞−一般
行く    イク        行く    動詞−自立    五段・カ行促音便    基本形
ＥＯＳ
このように各行に一個の単語が入るように分割され、各単語に読みや品詞の情報が付与される。
【００４２】
なお、例えば、上記の参考文献（２）では、素性として、入力文を構成する文字の、文字自体（例えば、「小」という文字）、字種（例えば、ひらがなやカタカナ等）、品詞情報、タグ情報（例えば、「 B−PERSON」等）を利用している。
【００４３】
これら素性を利用して学習する。タグを推定する文字やその周辺の文字にどういう素性が出現するかを調べ、どういう素性が出現しているときにどういうタグになりやすいかを学習し、その学習結果を利用して新しいデータでのタグの推定を行なう。機械学習には、例えばサポートベクトルマシンを用いる。
【００４４】
固有表現抽出には、上記の手法の他にも種々の手法がある。例えば、最大エントロピーモデルと書き換え規則を用いて固有表現を抽出する手法がある（参考文献（３）参照）。
【００４５】
参考文献（３）：内元清貴，馬青，村田真樹，小作浩美，内山将夫，井佐原均，最大エントロピーモデルと書き換え規則に基づく固有表現抽出，言語処理学会誌, Vol.7, No.2, 2000 
【００４６】
また、例えば、以下の参考文献（４）に、サポートベクトルマシンを用いて日本語固有表現抽出を行う手法について記載されている。
【００４７】
参考文献（４）：山田寛康，工藤拓，松本裕治，Support Vector Machineを用いた日本語固有表現抽出，情報処理学会論文誌, Vol.43, No.1", 2002 
（２）作成したルールを用いる手法
人手でルールを作って固有表現を取り出すという方法もある。
【００４８】
例えば、
名詞＋「さん」だと人名とする
名詞＋「首相」だと人名とする
名詞＋「町」だと地名とする
名詞＋「市」だと地名とする
などである。
【００４９】
上記の固有表現抽出技術は、人名や地名を抽出する場合を例にとって説明したが、本発明の実施の形態において、単位表現、時間表現、項目表現をそれぞれ固有表現として扱い、上記の固有表現抽出技術を用いて、単位表現、時間表現、項目表現を抽出する構成を採ってもよい。
【００５０】
次に、今扱っている分野の記事群で主たる役割を果たす主要な単位表現、時間表現、項目表現を取り出す。例えば、対象の記事群全体に万遍なく高頻度に出現する該当表現を主要な表現として抽出する。
【００５１】
具体的には、主要な表現の抽出には、以下の式（１）〜式（３）に示すようなＳｃｏｒｅ（スコア）の値を用い、スコアの値が大きいものほど主要な表現であると判断して、主要な表現を抽出する。
（１）ＯｋａｐｉのＴＦ項の式
【００５２】
【数１】
2007199902.tif 000003
【００５３】
（２）総頻度
【００５４】
【数２】
2007199902.tif 000004
【００５５】
（３）総出現記事数
【００５６】
【数３】
2007199902.tif 000005
【００５７】
ただし、ｉは記事の番号、Ｄｏｃｓは記事の番号の集合、ＴＦi は記事ｉでの表現の出現回数、ｌi は記事ｉの長さ、Δは記事群Ｄｏｃｓにおける記事の平均の長さを意味する。ＯｋａｐｉのＴＦ項の式は、複数の記事に万遍なく出現しなおかつ頻度が大きい表現のスコアを大きくする効果がある。なお、記事の長さとは、例えば、記事に含まれる単語数や文字数である。
【００５８】
項目表現については、長い文字列を優先して取ってくることができるように、ＴＦi を記事ｉでの表現の出現回数とせずに、記事ｉでの表現の出現回数とその表現の文字列長の積とする方法も利用した。
【００５９】
また、本発明の実施の形態においては、式（１）の値にＩＤＦすなわちｌｏｇＮ／ＤＦを乗じた値、式（２）の値に上記ＩＤＦを乗じた値、式（３）の値に上記ＩＤＦを乗じた値を各スコアの値としてもよい。ここで、Ｎは図示しない大規模コーパス中の全記事数、ＤＦは、例えば、当該大規模コーパス中において当該表現が出現した記事数を意味する。
【００６０】
本発明の実施の形態においては、主要表現抽出部１１は、例えば、算出されたスコア値が最も高い表現を主要表現として抽出する。主要表現抽出部１１は、例えば、算出されたスコア値が所定の閾値以上の表現を主要表現として抽出してもよい。また、主要表現抽出部１１は、例えば、算出されたスコア値が高いものから所定の個数の表現を主要表現として抽出してもよい。また、主要表現抽出部１１は、例えば、抽出された表現を、スコア値について降順または昇順にソートして出力する構成を採ってもよい。
【００６１】
本発明の実施の形態において、例えば、主要単位表現抽出部１１１は、図２（Ａ）に示すような、単位表現抽出手段２００、スコア値算出手段２０１、主要単位表現抽出手段２０２を備える。単位表現抽出手段２００は、関連記事ＤＢ１４中の記事群から単位表現を抽出する。スコア値算出手段２０１は、抽出した単位表現についてのスコア値を算出する。主要単位表現抽出手段２０２は、算出されたスコア値に基づいて、主要単位表現を抽出する。
【００６２】
また、例えば、主要時間表現抽出部１１２は、図２（Ｂ）に示すような、時間表現抽出手段３００、スコア値算出手段３０１、主要時間表現抽出手段３０２を備える。時間表現抽出手段３００は、関連記事ＤＢ１４中の記事群から時間表現を抽出する。スコア値算出手段３０１は、抽出した時間表現についてのスコア値を算出する。主要時間表現抽出手段３０２は、算出されたスコア値に基づいて、主要時間表現を抽出する。
【００６３】
また、例えば、主要項目表現抽出部１１３は、図２（Ｃ）に示すような、項目表現抽出手段４００、スコア値算出手段４０１、主要項目表現抽出手段４０２を備える。項目表現抽出手段４００は、関連記事ＤＢ１４中の記事群から項目表現を抽出する。スコア値算出手段４０１は、抽出した項目表現についてのスコア値を算出する。主要項目表現抽出手段４０２は、算出されたスコア値に基づいて、主要項目表現を抽出する。
（動向情報対抽出部１２）
動向情報対抽出部１２は、対象の記事群において、主要表現抽出部１１において取り出した表現が例えば同時に出現している箇所を特定し、その箇所に記載されている主要表現対に基づいて、動向情報対を抽出する。すなわち、動向情報対抽出部１２は、例えば、対象の記事群において主要単位表現と主要時間表現と主要項目表現とが同時に出現している部分に記載されている、主要単位表現と主要単位表現に対応する数値とからなる数値表現と、主要時間表現と、主要項目表現との対を、動向情報対として抽出する動向情報対抽出手段である。
【００６４】
本発明の実施の形態においては、例えば、句点、改行、文書の切れ目を示す特殊記号を切れ目とし、これらをはさまずに同時に単位表現、時間表現、項目表現が出現した箇所を、同時に出現した箇所とする。また、例えば、一記事につき、動向情報対は一つとし、記事中で最も最初に現れた動向情報対のみを取り出す。また、単位表現と連接した数値と単位表現を組み合わせたものを数値表現として取り出す。
【００６５】
本発明の実施の形態においては、一記事中に複数の動向情報対が記述されていることもあるので、動向情報対抽出部１２は、複数の動向情報対を取り出す構成を採ってもよい。また、本発明の実施の形態においては、動向情報対抽出部１２は、例えば単位表現、時間表現、項目表現がより近接して出現している箇所の情報を重視して、その箇所に記載されている主要表現対に基づいて、動向情報対を抽出する構成を採ってもよい。例えば、単位表現、時間表現、項目表現それぞれの間の文字数または単語数が所定の閾値以下である箇所に記載されている主要表現対に基づいて、動向情報対を抽出してもよい。
【００６６】
すなわち、動向情報対抽出部１２は、例えば、対象の記事群において主要単位表現と主要時間表現と主要項目表現とがより近接して出現している部分に記載されている、主要単位表現と主要単位表現に対応する数値とからなる数値表現と、主要時間表現と、主要項目表現との対を、動向情報対として抽出する動向情報対抽出手段である。
【００６７】
また、本発明の実施の形態においては、後述するように、機械学習の方法を利用して、動向情報対を取り出す構成を採ってもよい。
【００６８】
また、本発明の実施の形態においては、主要表現抽出部１１が複数の主要項目表現を抽出した場合、動向情報対抽出部１２は、例えば、対象の記事群中の一記事中において当該複数の主要項目表現が同時に出現すること等を条件に加えて、動向情報対を抽出する構成を採ってもよい。
（主要動向情報対抽出・表示部１３）
主要動向情報対抽出・表示部１３では、対象の記事群において、動向情報対抽出部１２において抽出した動向情報対を整理して、グラフ化または強調表示したテキストで提示する。動向情報対の時間表現を横軸に、数値表現を縦軸にしたグラフを作成する。また、動向情報対を取り出した文を、関連記事ＤＢ１４中の記事群から抽出して、その文において動向情報対を強調表示する。
【００６９】
また、本発明の実施の形態においては、抽出した文において、複数の動向情報対がある場合は、例えば、最初に出現している動向情報対を、当該動向情報対に含まれる数量表現、時間表現、項目表現以外の数量表現、時間表現、項目表現と区別して表示してもよい。例えば、例えば、最初に出現している動向情報対を二重線で、当該動向情報対に含まれる数量表現、時間表現、項目表現以外の数量表現、時間表現、項目表現を一重線で強調表示するようにしてもよい。
【００７０】
また、本発明の実施の形態において、主要動向情報対抽出・表示部１３は、主要表現抽出部１１が複数の主要単位表現、主要時間表現、主要項目表現を取り出た場合、それら複数の表現のすべての組み合わせ分のデータに基づいて動向情報対抽出部１２が抽出した複数種類の動向情報対において、より多く抽出された動向情報対ほど有用な動向情報として判断して、当該動向情報対を主要動向情報対とする。例えば、最も多く抽出された動向情報対を主要動向情報として抽出する。そして、主要動向情報対抽出・表示部１３は、抽出された主要動向情報対をグラフ化または強調表示する。
【００７１】
例えば、主要表現抽出部１１によって、主要単位表現としてａ１とａ２が、主要時間表現としてｂ１とｂ２が、主要項目表現としてｃ１とｃ２が抽出されたとする。抽出されたこれら複数の表現の組み合わせによって、（ａ１，ｂ１，ｃ１），（ａ１，ｂ１，ｃ２），（ａ１，ｂ２，ｃ１），（ａ１，ｂ２，ｃ２），（ａ２，ｂ１，ｃ１），（ａ２，ｂ１，ｃ２），（ａ２，ｂ２，ｃ１），（ａ２，ｂ２，ｃ２）といった８組の表現対が得られる。動向情報対抽出部１２は、例えば、対象とする記事群から、（ａ１，ｂ１，ｃ１）という表現対が同時に出現している箇所に記載されている表現対を動向情報対として抽出する。動向情報対抽出部１２は、同様の方法で、各表現対に基づく動向情報対を抽出する。そして、例えば、抽出された動向情報対の数が最も多かった表現対に基づいて抽出された動向情報対を主要動向情報対とする。
【００７２】
ここまでの記述では、それぞれの部分的な構成要素は自動で行うことになっているが、本発明の実施の形態は、例えば、主要表現抽出部１１の構成を取り除き、動向情報対抽出部１２が、ユーザによって入力された単位表現、時間表現、項目表現に基づいて動向情報対を抽出し、主要動向情報対抽出・表示部１３が動向情報対を表示する構成を採ってもよい。また、本発明の実施の形態では、主要表現抽出部１１が、抽出された主要な単位表現、時間表現、項目表現をユーザに提示（表示）し、ユーザがその提示（表示）されたものの中から主要な単位表現、時間表現、項目表現を選択し、動向情報対抽出部１２が、選択された主要な単位表現、時間表現、項目表現に基づいて動向情報対を抽出し、主要動向情報対抽出・表示部１３が、動向情報対をグラフ化して表示してもよい。また、本発明の実施の形態においては、逆に、主要表現抽出部１１と動向情報対抽出部１２による処理を通じて、ある程度、動向情報対を抽出してから、それを元の新聞記事データと人手で照らし合わせて抽出情報を修正、改善した後に、グラフ化して表示する構成にしてもよい。情報抽出・表示装置１は、複数の構成要素に分割して構築しており、情報抽出・表示装置１の構成の一部を人手と置き換えたり、情報抽出・表示装置１の一部だけを単独で利用したりすることが可能である。
【００７３】
図３は、本発明の実施の形態において、機械学習の手法を用いて動向情報対を抽出する構成を採る場合の、動向情報対抽出部１２の構成例を示す図である。動向情報対抽出部１２は、教師データ記憶手段１２１、解−素性対抽出手段１２２、機械学習手段１２３、学習結果記憶手段１２４、表現対抽出手段１２５、素性抽出手段１２６、解推定手段１２７、動向情報対抽出手段１２８を備える。
【００７４】
教師データ記憶手段１２１は、機械学習処理において使用される教師データとなるテキストデータを記憶する。例えば、数量表現をａｉ（ｉ＝１，２，３，．．．）、時間表現をｂｉ（ｉ＝１，２，３，．．．）、項目表現をｃｉ（ｉ＝１，２，３，．．．）とすると、教師データとして、テキストデータの文中に出現しているａｉ、ｂｉ、ｃｉの対（表現対）を問題、動向情報対として抽出するべき表現対であるか否かの情報を解とする事例を記憶する。具体的には、テキストデータ中に現れるあらゆるａｉ、ｂｉ、ｃｉの対について、動向情報対として抽出すべき表現対（正例）であるか、抽出するべきでない表現対（負例）かのいずれかの解を示すタグを人手によって付与する。例えば、図４中に示すテキストデータ中の表現ａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２，ｃ１，ｃ２に基づいて構成される表現対である（ａ１，ｂ１，ｃ１），（ａ１，ｂ２，ｃ１），．．．（ａ２，ｂ２，ｃ２）のそれぞれについて、正例か負例かの解を示すタグを付与する。
【００７５】
すなわち、本発明の実施の形態においては、例えば、
（ａ１，ｂ１，ｃ１）−解  「正例」
（ａ１，ｂ２，ｃ１）−解  「負例」
・
・
・
（ａ２，ｂ２，ｃ２）−解  「負例」
といった、表現対と解との組を生成する。
【００７６】
解−素性対抽出手段１２２は、教師データ記憶手段１２１内に記憶されているテキストデータの事例から、解と素性の集合との組を抽出する。素性は、機械学習処理で使用する情報である。解−素性対抽出手段１２２は、素性として、例えば、あるテキストデータ中の、解が付与された各表現対についての、ａｉとｂｉ、ｂｉとｃｉ、ａｉとｃｉの間の距離（文字または単語数等）や、テキストデータ中におけるａｉとｂｉとｃｉの表現対を含む範囲や、ａｉ、ｂｉ、ｃｉそれぞれの前後の品詞情報等を用いる。また、解−素性対抽出手段１２２は、例えば、ａｉ，ｂｉ，ｃｉがテキストデータのタイトルに含まれるか等の情報や、ａｉとｂｉ、ｂｉとｃｉ、ａｉとｃｉの間に出現する品詞の情報や、ａｉが小数点を含むか、また、ｂｉが年、月、日か、また、ｃｉが人名か地名かの情報を素性としてもよい。また、本発明の実施の形態においては、記事中におけるａｉ、ｂｉ、ｃｉそれぞれの位置情報を素性としてもよい。例えば、新聞等の記事においては、最初に出現する主要表現が重要となることが多いからである。
【００７７】
機械学習手段１２３は、解−素性対抽出手段１２２によって抽出された解と素性の集合との組から、どのような素性のときにどのような解になりやすいかを、教師あり機械学習法により学習する。その学習結果は、学習結果記憶手段１２４内に記憶される。
【００７８】
表現対抽出手段１２５は、主要表現抽出部１１によって抽出された主要表現（例えば、単位表現、時間表現、項目表現）を用いて、関連記事ＤＢ１４中の各記事に含まれるａｉ（数量表現）、ｂｉ（時間表現）、ｃｉ（項目表現）という３種類の表現のあらゆる組み合わせ（表現対）を抽出する。なお、単位表現と連接して記事中に出現する数値と当該単位表現との組み合わせを数量表現とする。
【００７９】
素性抽出手段１２６は、解−素性対抽出手段１２２と同様の処理によって、表現対抽出手段１２５によって抽出された各表現対について、素性を抽出する。
【００８０】
解推定手段１２７は、学習結果記憶手段１２４の学習結果を参照して、各表現対について、その素性の集合の場合に、どのような解（分類先）になりやすいかの度合いを推定する。
【００８１】
動向情報対抽出手段１２８は、解推定手段１２７の推定結果に基づいて、動向情報対として抽出すべき表現対（正例）となる度合いが高いと推定されたものを、動向情報対として抽出する。
【００８２】
ここで、機械学習手段１２３による機械学習の手法について説明する。機械学習の手法は、問題−解の組のセットを多く用意し、それで学習を行ない、どういう問題のときにどういう解になるかを学習し、その学習結果を利用して、新しい問題のときも解を推測できるようにする方法である（例えば、下記の参考文献（５）〜参考文献（７）参照）。
【００８３】
参考文献（５）：村田真樹，機械学習に基づく言語処理，龍谷大学理工学部．招待講演．2004. http://www2.nict.go.jp/jt/a132/members/murata/ps/rk1-siryou.pdf 
参考文献（６）：サポートベクトルマシンを用いたテンス・アスペクト・モダリティの日英翻訳，村田真樹，馬青，内元清貴，井佐原均，電子情報通信学会言語理解とコミュニケーション研究会 NLC2000-78 ，2001年．
参考文献（７）：SENSEVAL2J辞書タスクでのＣＲＬの取り組み，村田真樹，内山将夫，内元清貴，馬青，井佐原均，電子情報通信学会言語理解とコミュニケーション研究会 NLC2001-40 ，2001年．
どういう問題のときに、という、問題の状況を機械に伝える際に、素性（解析に用いる情報で問題を構成する各要素）というものが必要になる。問題を素性によって表現するのである。例えば、日本語文末表現の時制の推定の問題において、問題：「彼が話す。」−−−解「現在」が与えられた場合に、素性の一例は、「彼が話す。」「が話す。」「話す。」「す」「。」となる。
【００８４】
すなわち、機械学習の手法は、素性の集合−解の組のセットを多く用意し、それで学習を行ない、どういう素性の集合のときにどういう解になるかを学習し、その学習結果を利用して、新しい問題のときもその問題から素性の集合を取り出し、その素性の場合の解を推測する方法である。
【００８５】
機械学習手段１２３は、機械学習の手法として、例えば、ｋ近傍法、シンプルベイズ法、決定リスト法、最大エントロピー法、サポートベクトルマシン法などの手法を用いる。
【００８６】
ｋ近傍法は、最も類似する一つの事例のかわりに、最も類似するｋ個の事例を用いて、このｋ個の事例での多数決によって分類先（解）を求める手法である。ｋは、あらかじめ定める整数の数字であって、一般的に、１から９の間の奇数を用いる。
【００８７】
シンプルベイズ法は、ベイズの定理にもとづいて各分類になる確率を推定し、その確率値が最も大きい分類を求める分類先とする方法である。
【００８８】
シンプルベイズ法において、文脈ｂで分類ａを出力する確率は、以下の式（４）で与えられる。
【００８９】
【数４】
2007199902.tif 000006
【００９０】
ただし、ここで文脈ｂは、あらかじめ設定しておいた素性ｆj （∈Ｆ，１≦ｊ≦ｋ）の集合である。ｐ（ｂ）は、文脈ｂの出現確率である。ここで、分類ａに非依存であって定数のために計算しない。Ｐ（ａ）（ここでＰはｐの上部にチルダ）とＰ（ｆi ｜ａ）は、それぞれ教師データから推定された確率であって、分類ａの出現確率、分類ａのときに素性ｆi を持つ確率を意味する。Ｐ（ｆi ｜ａ）として最尤推定を行って求めた値を用いると、しばしば値がゼロとなり、式（５）の値がゼロで分類先を決定することが困難な場合が生じる。そのため、スームージングを行う。ここでは、以下の式（６）を用いてスームージングを行ったものを用いる。
【００９１】
【数５】
2007199902.tif 000007
【００９２】
ただし、ｆｒｅｑ（ｆi ，ａ）は、素性ｆi を持ちかつ分類がａである事例の個数、ｆｒｅｑ（ａ）は、分類がａである事例の個数を意味する。
【００９３】
決定リスト法は、素性と分類先の組とを規則とし、それらをあらかじめ定めた優先順序でリストに蓄えおき、検出する対象となる入力が与えられたときに、リストで優先順位の高いところから入力のデータと規則の素性とを比較し、素性が一致した規則の分類先をその入力の分類先とする方法である。
【００９４】
決定リスト方法では、あらかじめ設定しておいた素性ｆj ( ∈Ｆ，１≦ｊ≦ｋ）のうち、いずれか一つの素性のみを文脈として各分類の確率値を求める。ある文脈ｂで分類ａを出力する確率は以下の式によって与えられる。
【００９５】
ｐ（ａ｜ｂ）＝ｐ（ａ｜ｆmax ）        式（７）
ただし、ｆmax は以下の式によって与えられる。
【００９６】
【数６】
2007199902.tif 000008
【００９７】
また、Ｐ（ａi ｜ｆj ）（ここでＰはｐの上部にチルダ）は、素性ｆj を文脈に持つ場合の分類ａi の出現の割合である。
【００９８】
最大エントロピー法は、あらかじめ設定しておいた素性ｆj （１≦ｊ≦ｋ）の集合をＦとするとき、以下所定の条件式（式（９））を満足しながらエントロピーを意味する式（１０）を最大にするときの確率分布ｐ（ａ，ｂ）を求め、その確率分布にしたがって求まる各分類の確率のうち、最も大きい確率値を持つ分類を求める分類先とする方法である。
【００９９】
【数７】
2007199902.tif 000009
【０１００】
ただし、Ａ、Ｂは分類と文脈の集合を意味し、ｇj （ａ，ｂ）は文脈ｂに素性ｆj があって、なおかつ分類がａの場合１となり、それ以外で０となる関数を意味する。また、Ｐ（ａi ｜ｆj ）（ここでＰはｐの上部にチルダ）は、既知データでの（ａ，ｂ）の出現の割合を意味する。
【０１０１】
式（９）は、確率ｐと出力と素性の組の出現を意味する関数ｇをかけることで出力と素性の組の頻度の期待値を求めることになっており、右辺の既知データにおける期待値と、左辺の求める確率分布に基づいて計算される期待値が等しいことを制約として、エントロピー最大化( 確率分布の平滑化) を行なって、出力と文脈の確率分布を求めるものとなっている。最大エントロピー法の詳細については、以下の参考文献（８）および参考文献（９）に記載されている。
【０１０２】
参考文献（８）：Eric Sven Ristad, Maximum Entropy Modeling for Natural Language,(ACL/EACL Tutorial Program, Madrid, 1997
参考文献（９）：Eric Sven Ristad, Maximum Entropy Modeling Toolkit, Release 1.6beta, (http://www.mnemonic.com/software/memt,1998) ）
サポートベクトルマシン法は、空間を超平面で分割することにより、二つの分類からなるデータを分類する手法である。
【０１０３】
図５にサポートベクトルマシン法のマージン最大化の概念を示す。図５において、白丸は正例、黒丸は負例を意味し、実線は空間を分割する超平面を意味し、破線はマージン領域の境界を表す面を意味する。図５（Ａ）は、正例と負例の間隔が狭い場合（スモールマージン）の概念図、図５（Ｂ）は、正例と負例の間隔が広い場合（ラージマージン）の概念図である。
【０１０４】
このとき、二つの分類が正例と負例からなるものとすると、学習データにおける正例と負例の間隔（マージン) が大きいものほどオープンデータで誤った分類をする可能性が低いと考えられ、図５（Ｂ）に示すように、このマージンを最大にする超平面を求めそれを用いて分類を行なう。
【０１０５】
基本的には上記のとおりであるが、通常、学習データにおいてマージンの内部領域に少数の事例が含まれてもよいとする手法の拡張や、超平面の線形の部分を非線型にする拡張（カーネル関数の導入) がなされたものが用いられる。
【０１０６】
この拡張された方法は、以下の識別関数を用いて分類することと等価であり、その識別関数の出力値が正か負かによって二つの分類を判別することができる。
【０１０７】
【数８】
2007199902.tif 000010
【０１０８】
ただし、ｘは識別したい事例の文脈（素性の集合) を、ｘi とｙj （ｉ＝１，…，ｌ，ｙj ∈｛１，−１｝）は学習データの文脈と分類先を意味し、関数ｓｇｎは、
ｓｇｎ（ｘ）＝１（ｘ≧０）
−１（otherwise ）
であり、また、各αi は式（１３）と式（１４）の制約のもと式（１２）を最大にする場合のものである。
【０１０９】
【数９】
2007199902.tif 000011
【０１１０】
また、関数Ｋはカーネル関数と呼ばれ、様々なものが用いられるが、本形態では以下の多項式のものを用いる。
【０１１１】
Ｋ（ｘ，ｙ）＝（ｘ・ｙ＋１）ｄ              式（１５）
Ｃ、ｄは実験的に設定される定数である。例えば、Ｃはすべての処理を通して１に固定した。また、ｄは、１と２の二種類を試している。ここで、αi ＞０となるｘi は、サポートベクトルと呼ばれ、通常、式（１１）の和をとっている部分は、この事例のみを用いて計算される。つまり、実際の解析には学習データのうちサポートベクトルと呼ばれる事例のみしか用いられない。
【０１１２】
なお、拡張されたサポートベクトルマシン法の詳細については、以下の参考文献（１０）および参考文献（１１）に記載されている。
【０１１３】
参考文献（１０）：Nello Cristianini and John Shawe-Taylor, An Introduction to Support Vector Machines and other kernel-based learning methods,(Cambridge University Press,2000) 
参考文献（１１）：Taku Kudoh, Tinysvm:Support Vector machines,(http://cl.aist-nara.ac.jp/taku-ku//software/Tiny SVM/index.html,2000)
サポートベクトルマシン法は、分類の数が２個のデータを扱うものである。したがって、分類の数が３個以上の事例を扱う場合には、通常、これにペアワイズ法またはワンＶＳレスト法などの手法を組み合わせて用いることになる。
【０１１４】
ペアワイズ法は、ｎ個の分類を持つデータの場合に、異なる二つの分類先のあらゆるペア（ｎ（ｎ−１）／２個）を生成し、各ペアごとにどちらがよいかを二値分類器、すなわちサポートベクトルマシン法処理モジュールで求めて、最終的に、ｎ（ｎ−１）／２個の二値分類による分類先の多数決によって、分類先を求める方法である。
【０１１５】
ワンＶＳレスト法は、例えば、ａ、ｂ、ｃという三つの分類先があるときは、分類先ａとその他、分類先ｂとその他、分類先ｃとその他、という三つの組を生成し、それぞれの組についてサポートベクトルマシン法で学習処理する。そして、学習結果による推定処理において、その三つの組のサポートベクトルマシンの学習結果を利用する。推定するべき候補が、その三つのサポートベクトルマシンではどのように推定されるかを見て、その三つのサポートベクトルマシンのうち、その他でないほうの分類先であって、かつサポートベクトルマシンの分離平面から最も離れた場合のものの分類先を求める解とする方法である。例えば、ある候補が、「分類先ａとその他」の組の学習処理で作成したサポートベクトルマシンにおいて分離平面から最も離れた場合には、その候補の分類先は、a と推定する。
【０１１６】
解推定手段１２７が推定する、各表現対についての、どのような解（分類先）になりやすいかの度合いの求め方は、機械学習手段１２３が機械学習の手法として用いる様々な方法によって異なる。
【０１１７】
例えば、本発明の実施の形態において、機械学習手段１２３が、機械学習の手法としてｋ近傍法を用いる場合、機械学習手段１２３は、教師データの事例同士で、その事例から抽出された素性の集合のうち重複する素性の割合（同じ素性をいくつ持っているかの割合）にもとづく事例同士の類似度を定義して、前記定義した類似度と事例とを学習結果情報として学習結果記憶手段１２４に記憶しておく。
【０１１８】
そして、解推定手段１２７は、表現対抽出手段１２５によって新しい表現対（の候補）が抽出されたときに、学習結果記憶手段１２４において定義された類似度と事例を参照して、表現対抽出手段１２５によって抽出された表現対の候補について、その候補の類似度が高い順にｋ個の事例を学習結果記憶手段１２４の事例から選択し、選択したｋ個の事例での多数決によって決まった分類先を、表現対の候補の分類先（解）として推定する。すなわち、解推定手段１２７では、各表現対についての、どのような解（分類先）になりやすいかの度合いを、選択したｋ個の事例での多数決の票数、ここでは「抽出するべき」という分類が獲得した票数とする。
【０１１９】
また、機械学習手法として、シンプルベイズ法を用いる場合には、機械学習手段１２３は、教師データの事例について、前記事例の解と素性の集合との組を学習結果情報として学習結果記憶手段１２４に記憶する。そして、解推定手段１２７は、表現対抽出手段１２５によって新しい表現対（の候補）が抽出されたときに、学習結果記憶手段１２４の学習結果情報の解と素性の集合との組をもとに、ベイズの定理にもとづいて素性抽出手段１２６で取得した表現対の候補の素性の集合の場合の各分類になる確率を算出して、その確率の値が最も大きい分類を、その表現対の候補の素性の分類（解）と推定する。すなわち、解推定手段１２７では、表現対の候補の素性の集合の場合にある解となりやすさの度合いを、各分類になる確率、ここでは「抽出するべき」という分類になる確率とする。
【０１２０】
また、機械学習手法として決定リスト法を用いる場合には、機械学習手段１２３は、教師データの事例について、素性と分類先との規則を所定の優先順序で並べたリストを学習結果記憶手段１２４に記憶する。そして、表現対抽出手段１２５によって新しい表現対（の候補）が抽出されたときに、解推定手段１２７は、学習結果記憶手段１２４のリストの優先順位の高い順に、抽出された表現対の候補の素性と規則の素性とを比較し、素性が一致した規則の分類先をその候補の分類先（解）として推定する。すなわち、解推定手段１２７では、表現対の候補の素性の集合の場合にある解となりやすさの度合いを、所定の優先順位またはそれに相当する数値、尺度、ここでは「抽出するべき」という分類になる確率のリストにおける優先順位とする。
【０１２１】
また、機械学習手法として最大エントロピー法を使用する場合には、機械学習手段１２３は、教師データの事例から解となりうる分類を特定し、所定の条件式を満足しかつエントロピーを示す式を最大にするときの素性の集合と解となりうる分類の二項からなる確率分布を求めて学習結果記憶手段１２４に記憶する。そして、表現対抽出手段１２５によって新しい表現対（の候補）が抽出されたときに、解推定手段１２７は、学習結果記憶手段１２４の確率分布を利用して、抽出された表現対の候補の素性の集合についてその解となりうる分類の確率を求めて、最も大きい確率値を持つ解となりうる分類を特定し、その特定した分類をその候補の解と推定する。すなわち、解推定手段１２７では、表現対の候補の素性の集合の場合にある解となりやすさの度合いを、各分類になる確率、ここでは「抽出するべき」という分類になる確率とする。
【０１２２】
また、機械学習手法としてサポートベクトルマシン法を使用する場合には、機械学習手段１２３は、教師データの事例から解となりうる分類を特定し、分類を正例と負例に分割して、カーネル関数を用いた所定の実行関数にしたがって事例の素性の集合を次元とする空間上で、その事例の正例と負例の間隔を最大にし、かつ正例と負例を超平面で分割する超平面を求めて学習結果記憶手段１２４に記憶する。そして表現対抽出手段１２５によって新しい表現対（の候補）が抽出されたときに、解推定手段１２７は、学習結果記憶手段１２４の超平面を利用して、抽出された表現対の候補の素性の集合が超平面で分割された空間において正例側か負例側のどちらにあるかを特定し、その特定された結果にもとづいて定まる分類を、その候補の解と推定する。すなわち、解推定手段１２７では、表現対の候補の素性の集合の場合にある解となりやすさの度合いを、分離平面からの正例（抽出するべき表現対）の空間への距離の大きさとする。より詳しくは、抽出するべき表現対を正例、抽出するべきではない表現対を負例とする場合に、分離平面に対して正例側の空間に位置する事例が「抽出するべき事例」と判断され、その事例の分離平面からの距離をその事例の度合いとする。
【０１２３】
図６は、本発明の実施の形態における情報抽出・表示処理フローの一例を示す図である。まず、情報抽出・表示装置１は、関連記事ＤＢ１４中の記事群から主要表現を抽出する（ステップＳ１）。次に、情報抽出・表示装置１は、抽出された主要表現を用いて、動向情報対を抽出する（ステップＳ２）。そして、情報抽出・表示装置１は、抽出された情報動向対を表示する（ステップＳ３）。
（実験と考察）
（１）主要表現抽出
本発明の情報抽出・表示装置１を用いて、主要表現抽出の実験を行った。ＯｋａｐｉのＴＦ項の式（式（１））を利用し、項目表現では、ＴＦi を表現の出現回数とその表現の文字列長の積とする方法を利用した。本実験においては、台風に関連する記事群、大リーグに関連する記事群、政治動向に関連する記事群のそれぞれから主要表現を抽出した。その抽出結果を図７に示す。図７に示す表では、ＯｋａｐｉのＴＦ項の式の値の大きかった上位５つの表現を示している。
【０１２４】
図７を見ると、それぞれその分野の主要な表現がうまく取り出せている。例えば、台風のデータだと、その主たる項目表現の「台風」が、また、何番目の台風かを示す単位表現の「号」が取り出せている。大リーグのデータだと、マグワイアとソーサのホームラン争いが世間を賑わせたころのデータを収集しており、うまくマグワイアとソーサを上位の方で抽出している。また、ホームラン争いで主要な単位表現となる「号」、「本」などもうまく抽出できている。政治動向のデータだと、項目表現として「内閣支持率」が単位表現として「％」がうまく抽出できている。
【０１２５】
ところで、台風のデータでは、「写真説明」という表現が上位に現れている。このことからおそらく台風のデータには台風による被害の写真がついていたと思われる。
（２）動向情報のグラフ化
本発明の情報抽出・表示装置１を用いて、動向情報のグラフ化の実験を行った。この実験は、主要表現抽出部１１によって算出されたスコア値が最も高い単位表現、時間表現、項目表現を利用して、動向情報対抽出部１２、主要動向情報対抽出・表示部１３の処理を通じてグラフ化を行った。作成したグラフを図８（Ａ）〜図８（Ｃ）に示す。本実験では、グラフ化にはＥｘｃｅｌを用いた。ここでは、時間軸は得られた時間表現ごとに表示したが、実際の時間の間隔で表示してもよい。また時間表現としては、日、月までの情報しか自動で得られない場合は、人手で、月、年の情報を付与した。
【０１２６】
台風のデータでは、主要表現抽出部１１で単位表現として「号」を、時間表現として「日」を、項目表現として「台風」を取り出した。これを利用してグラフを作成した。動向情報対抽出部１２において、これら三つの表現が同時に出現している箇所を抽出した。その取り出したデータにおいて、時間表現を横軸、単位表現の「号」の前についていた数字を縦軸にとってグラフを作成した。台風のデータは、関連記事ＤＢ１４中の関連記事において９月、１０月ごろのデータしかなく、それ以外の時期の情報はわからないが、台風のデータについての図８（Ａ）のグラフは、９月、１０月について、いつ何号の台風が来たかを把握するのに役立つ。また、９８年と９９年のデータを見比べると、９９年の方が台風の数も多かったことがわかる。
【０１２７】
大リーグのデータでは、主要表現抽出部１１で単位表現として「号」を、時間表現として「日」を、項目表現として「マグワイア」を取り出した。これを利用してグラフを作成した。動向情報対抽出部１２において、これら三つの表現が同時に出現している箇所を抽出した。その取り出したデータにおいて、時間表現を横軸、単位表現の「号」の前についていた数字を縦軸にとってグラフを作成した。大リーグのデータは、関連記事ＤＢ１４中の関連記事において、元々８月以降のデータしかなく、それ以外の時期の情報はわからないが、図８（Ｂ）のグラフは、８月以降について、マグワイアがどのような感じでホームランを打っていったかがわかる。
【０１２８】
政治動向のデータでは、主要表現抽出部１１で単位表現として「％」を、時間表現として「月」を、項目表現として「内閣支持率」を最上位で取り出した。これを利用してグラフを作成した。動向情報対抽出部１２において、これら三つの表現が同時に出現している箇所を抽出した。その取り出したデータにおいて、時間表現を横軸、単位表現の「％」の前についていた数字を縦軸にとってグラフを作成した。例えば、関連記事ＤＢ１４中の内閣支持率に関する関連記事は９８年、９９年のデータであり、図８（Ｃ）のグラフは、小渕内閣の内閣支持率を示すグラフになっている。支持率は起伏があるものの、概ね上昇傾向にあることがわかる。
【０１２９】
また、ここでは実験結果を省略するが、主要表現抽出部１１において、複数の単位表現、時間表現、項目表現を取り出し、それら複数の表現のすべての組み合わせ分のデータにおいて、動向情報対抽出部１２を用いて複数種類の動向情報対を抽出し、それら複数種類の動向情報対において、多く抽出できた動向情報対ほど有用な動向情報として判断して抽出する枠組みによる実験も行っている。有用な単位表現、時間表現、項目表現を最上位で抽出できない場合にこの枠組みが役に立った。
（３）文抽出と強調表示
本発明の情報抽出・表示装置１を用いて、動向情報に関する文抽出と強調表示の実験を行った。ここでは、台風に関連する関連記事群を用いて実験した。この実験は、主要表現抽出部１１で最上位で抽出された単位表現、時間表現、項目表現を利用して、動向情報対抽出部１２、主要動向情報対抽出・表示部１３による処理を通じて、文抽出と強調表示を行った。すなわち、動向情報対抽出部１２が抽出した動向情報対を含む文を主要動向情報対抽出・表示部１３が関連記事ＤＢ１４中の関連記事群から抽出し、当該抽出した文において、動向情報を強調表示した。
【０１３０】
例えば、単位表現、時間表現、項目表現は、「号」、「日」、「台風」である。文抽出では、この三つの表現が同時に出現している文を抽出した。そして、その文においてその三つの表現を強調表示する。同一文において複数の表現がある場合は、例えば最初に出現しているものを二重線でそれ以外を一重線で強調表示する。その結果を図９に示す。本発明の実施の形態においては、上記三つの表現を適宜色分けして表示する構成を採ってもよい。図９に示す強調表示の例では、抽出された時間表現と数値表現を抽出した文の前につけている。
【０１３１】
抽出した文は、そのときの台風の様子を端的に示しており、要約の研究における重要文抽出と同等の効果を持つ文を抽出できていると思われる。すなわち、台風が通った地名、また場合によって被害状況も記述されており、その台風に関する重要な記述が抽出した文に含まれている。単位表現、時間表現、項目表現の三つのデータが同時に出現している文を取り出すだけでも、重要な文を抽出できることがわかる。
【０１３２】
また、図中の７個目のデータには、台風７号と台風８号の複数のデータが含まれるが、抽出した情報以外に、現在着目している主要表現があればそれも一重の下線で強調表示することで、その複数データがそのデータにあることがすぐにわかる。また、取り出すべき単位表現、時間表現、項目表現の組をシステムが誤る場合があるが、この強調表示はその誤りを早く見つけることにも役に立つ。ここでは、抽出した文のみで強調表示を行ったが、記事中に抽出すべき文が残っている可能性もある。記事全体で同様の強調表示を行えば、そういう漏れも抽出できる可能性がある。そこで、元の記事全体で強調表示をする構成を採ってもよい。
【０１３３】
なお、本発明は、コンピュータにより読み取られ実行されるプログラムとして実施することもできる。本発明を実現するプログラムは、コンピュータが読み取り可能な、可搬媒体メモリ、半導体メモリ、ハードディスクなどの適当な記録媒体に格納することができ、これらの記録媒体に記録して提供され、または、通信インタフェースを介してネットワークを利用した送受信により提供されるものである。
【図面の簡単な説明】
【０１３４】
【図１】本発明のシステム構成の一例を示す図である。
【図２】主要単位表現抽出部、主要時間表現抽出部、主要項目表現抽出部の構成例を示す図である。
【図３】動向情報対抽出部の構成例を示す図である。
【図４】テキストデータの一例を示す図である。
【図５】サポートベクトルマシン法のマージン最大化の概念を示す図である。
【図６】情報抽出・表示処理フローの一例を示す図である。
【図７】主要表現の抽出結果を示す図である。
【図８】動向情報のグラフ化の一例を示す図である。
【図９】動向情報を強調表示を示す図である。
【符号の説明】
【０１３５】
１  情報抽出・表示装置
１１  主要表現抽出部
１２  動向情報対抽出部
１３  主要動向情報対抽出・表示部
１４  関連記事ＤＢ
１１１  主要単位表現抽出部
１１２  主要時間表現抽出部
１１３  主要項目表現抽出部
１２１  教師データ記憶手段
１２２  解−素性対抽出手段
１２３  機械学習手段
１２４  学習結果記憶手段
１２５  表現対抽出手段
１２６  素性抽出手段
１２７  解推定手段
１２８  動向情報対抽出手段
２００  単位表現抽出手段
２０１、３０１、４０１  スコア値算出手段
２０２  主要単位表現抽出手段
３００  時間表現抽出手段
３０２  主要時間表現抽出手段
４００  項目表現抽出手段
４０２  主要項目表現抽出手段
【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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