(57)【要約】【課題】  従来技術では、２つの単語間の関係に着目した２語係り受け関係の二次元マッピングであったため、ユーザの分析の範囲は２語までの関係に限定されていた。このため、より広範囲の分析の観点を持って３単語以上の関係に着目した係り受け関係に対して、自由で対話的な概観をすることができないという課題があった。【解決手段】  ２語以上の単語間の係り受け関係を抽出する係り受け抽出手段と、単語間の係り受け関係を構成する単語をカテゴリ別に分類し、分類されたカテゴリに含まれる単語間の係り受け関係ネットワーク構造を構成する係り受け関係構造構成手段と、単語間の係り受け関係ネットワーク構造を表示する表示手段と、表示条件の設定の入力を受け付ける入力手段と、表示された単語間の係り受け関係ネットワーク構造に対し、表示条件の設定を指示する表示対象データ操作手段とを備える。【選択図】        図１
2007293685.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析対象データを解析して、前記分析対象データのテキストから抽出した単語情報と前記分析対象データの属性値とを登録する登録手段と、
抽出した前記単語情報を解析して２語以上の単語間の係り受け関係を抽出する係り受け抽出手段と、
前記単語間の係り受け関係の頻度を集計する係り受け頻度集計手段と、
前記属性値の頻度を集計する属性値頻度集計手段と、
前記登録手段によって抽出され、前記属性値頻度集計手段によって属性値の頻度を集計された前記単語情報を、予め定義したカテゴリごとに集計するカテゴリ別単語集計手段と、
前記単語間の係り受け関係を構成する単語を前記カテゴリ別に分類し、分類された前記カテゴリに含まれる単語間の係り受け関係ネットワーク構造を構成する係り受け関係構造構成手段と、
前記単語間の係り受け関係ネットワーク構造を表示する表示手段と、
を備えたことを特徴とするテキストマイニング装置。
【請求項２】
表示条件の設定の入力を受け付ける入力手段と、表示された前記単語間の係り受け関係ネットワーク構造に対し、前記表示条件の設定を指示する表示対象データ操作手段とを備え、設定された前記表示条件に従って前記表示手段により前記単語間の係り受け関係ネットワーク構造を表示することを特徴とする請求項１に記載のテキストマイニング装置。
【請求項３】
前記表示対象データ操作手段により、前記カテゴリ内の表示単語群に対して、表示単語数および表示順序を指定することを特徴とする請求項２に記載のテキストマイニング装置。
【請求項４】
前記表示対象データ操作手段により、前記係り受け関係の頻度、または概念的な類似性に基づく関連性の強さの閾値設定により、表示するリンクを限定することで、前記単語間の係り受け関係ネットワーク構造の概略表示から詳細表示まで表示することを特徴とする請求項２に記載のテキストマイニング装置。
【請求項５】
前記表示対象データ操作手段により、前記カテゴリ内の単語をノードとし、指定したノードに対して、係り受けおよび係り元のリンクに関する表示、非表示または並べ替えを指定することを特徴とする請求項２に記載のテキストマイニング装置。
【請求項６】
前記表示対象データ操作手段により、前記単語間の係り受け関係ネットワーク構造から非重要語や低頻度語を表示画面内の作業ボックスへ移動し、重要語を中心とした単語間の係り受けネットワーク構造に再構築することを特徴とする請求項２に記載のテキストマイニング装置。
【請求項７】
前記係り受け関係構造構成手段により、前記ノードに対して、類似する単語を一つの概念としてグループ化することを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載のテキストマイニング装置。
【請求項８】
前記係り受け関係構造構成手段により、一定数以上の頻度がある係り受け関係を抽出する中核的係り受け関係抽出手段と、前記中核的係り受け関係抽出手段で抽出された係り受け関係を構成する各単語と一定数以上の頻度がある係り受け関係を抽出する周辺係り受け関係抽出手段とを備えたことを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載のテキストマイニング装置。
【請求項９】
前記周辺係り受け関係抽出手段により、３つの単語間の係り受け関係である３語係り受け関係にあるリンクのみを抽出することを特徴とする請求項８に記載のテキストマイニング装置。
【請求項１０】
前記表示対象データ操作手段により、任意の組の係り受け群を複合概念として指定して、指定された前記複合概念と共起する他の複合概念を検索し、複合概念間の新規な共起関係を抽出して、前記分析対象データに潜在する重要な前記共起関係を表示することを特徴とする請求項２乃至９のいずれかに記載のテキストマイニング装置。
【請求項１１】
前記カテゴリ別単語頻度集計手段において、意味カテゴリ辞書に記載された意味カテゴリ別に集計を行ない、前記表示手段では前記意味カテゴリ別に、前記カテゴリ間の各単語の係り受けネットワーク構造を表示することを特徴とする請求項１乃至１０のいずれかに記載のテキストマイニング装置。
【請求項１２】
前記表示手段に表示された前記カテゴリ間の各単語の係り受けネットワーク構造を参照して、前記表示対象データ操作手段により、各単語が属する前記カテゴリを対話的に編集できることを特徴とする請求項２乃至１１のいずれかに記載のテキストマイニング装置。
【請求項１３】
コンピュータを、分析対象データを解析して、前記分析対象データのテキストから抽出した単語情報と前記分析対象データの属性値とを登録する登録ステップと、
抽出した前記単語情報を解析して２語以上の単語間の係り受け関係を抽出する係り受け抽出ステップと、
前記単語間の係り受け関係の頻度を集計して、前記属性値の頻度を集計し、
前記登録ステップによって抽出され、前記属性値の頻度を集計された前記単語情報を、予め定義したカテゴリごとに集計するカテゴリ別単語集計ステップと、
前記単語間の係り受け関係を構成する単語を前記カテゴリ別に分類し、分類された前記カテゴリに含まれる単語間の係り受け関係ネットワーク構造を構成する係り受け関係構造構成ステップと、
前記単語間の係り受け関係ネットワーク構造を表示する表示ステップと、
表示条件の設定の入力を受け付ける入力ステップと、
表示された前記単語間の係り受け関係ネットワーク構造に対し、前記表示条件の設定を指示する表示対象データ操作ステップにより設定された前記表示条件に従って、前記単語間の係り受け関係ネットワーク構造を表示する前記表示ステップ、
として機能させるためのテキストマイニングプログラム。
【請求項１４】
分析対象データを解析して、前記分析対象データのテキストから抽出した単語情報と前記分析対象データの属性値とを登録し、
抽出した前記単語情報を解析して２語以上の単語間の係り受け関係を抽出し、
前記単語間の係り受け関係の頻度、および、前記属性値の頻度を集計し、
前記登録によって抽出され、属性値の頻度を集計された前記単語情報を、予め定義したカテゴリごとに集計した後に、
前記単語間の係り受け関係を構成する単語を前記カテゴリ別に分類し、分類された前記カテゴリに含まれる単語間の係り受け関係ネットワーク構造を構成し、
前記単語間の係り受け関係ネットワーク構造を表示して、
表示条件の設定の入力を受け付けて、
表示された前記単語間の係り受け関係ネットワーク構造に対し、前記表示条件の設定を指示して、前記表示条件に従って前記単語間の係り受け関係ネットワーク構造を表示する
ことを特徴とするテキストマイニング方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、大量のテキストデータに含まれる言語情報を分析して、単語や係り受け関係の関連性を抽出し、これらの関連性のテキストマイニング結果を視覚化して表示する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットの普及に伴い、製品に関する企業の宣伝や消費者の意見がＷｅｂページとして公開されているのに加え、大量の顧客の声が電子メールやＷｅｂにより文書データとして発信されるようになった。また、企業内では文書の電子化が進み、設計仕様書や故障調査報告書などの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、有用な情報を抽出し、業務改善のために活用するためのテキストマイニング装置の重要性が増している。
【０００３】
このようなテキストマイニング装置のうち、従来から、テキストの属性データや全文検索等の条件によりユーザがグループを定義し、そのうちのあるグループを指定すると、該当グループ中のテキストから単語または係り受け情報を抽出し、これらの出現頻度や統計的な指標による重みに基づいて単語または係り受け情報をランク付けしたリストを表示することにより、テキスト中の情報を概観する手段を備える装置がある。
【０００４】
例えば、以下に示す特許文献１では、属性データ、テキストの全文検索等の条件により、ユーザが定義したあるグループを指定すると、該当グループ中のテキストから抽出した単語または係り受け情報を出現頻度やＩＤＦ（Ｉｎｖｅｒｔｅｄ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）重みに基づいて、単語または係り受け情報をランク付けしたリストを表示する技術が開示されている。また、これらの統計情報をもとに、コレスポンデンス分析や主成分分析などの一般的に広く用いられている統計的な分析手法を用いて、単語や係り受け情報を二次元マップ上に配置して可視化する技術が開示されている。
【０００５】
また、単語間の関係をマップ上に配置して表示する方法として、特許文献２のような情報マップ作成技術が開示されている。この特許文献２では、単語間の関連性をネットワーク形式で表示し、アークに対する間引きを行なう技術が開示されている。
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−０２１４４５号公報（第１５頁  第１図）
【特許文献２】特開２００４−２１９１３号公報（第１７頁  第１図〜第２図、第１８頁  第５図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記の特許文献１および特許文献２に開示された従来技術では、２つの単語間の関係に着目した２語係り受け関係の二次元マッピングであったため、ユーザの分析の範囲は２語までの関係に限定されていた。このため、より広範囲の分析の観点を持って３単語以上の関係に着目した係り受け関係に対して、自由で対話的な概観をすることができないという課題があった。
【０００８】
また、従来技術では、テキストを解析して抽出した係り受け関係は、数多く表示された場合、そのテキストの内容の把握が容易でなく、さらに、分析で着目すべき単語が、他の重要でない単語群の中に埋もれてしまって見つけ出すのが困難になるという課題があった。
【０００９】
また、従来技術では、３単語以上の関係に着目した係り受け関係をネットワーク表示する場合、ネットワークを構成するリンクに対する重要性を考慮せずに表示すると、単一のネットワーク構造のみしか得られないため、概略表示から詳細表示までを自由に変更して、分析の粒度を変えて容易に閲覧することができないという課題があった。
【００１０】
また、従来技術では、分析で着目したい３単語以上の係り受け関係が、他の不要なリンクの中に埋もれてしまい、着目すべきノードおよびリンクに絞って閲覧することが困難であるという課題があった。
【００１１】
また、従来技術では、低頻度語あるいは非重要語が混在した係り受けネットワーク構造である場合、重要語を中心とした係り受け関係を分析することが困難であるという課題があった。
【００１２】
また、従来技術では、類似する単語が個別にネットワーク構造のノードとなった場合、類似する単語であるにもかかわらず別のノードとしてリンクが張られるために、リンク数が増加して錯綜し、内容の把握が困難であるという課題があった。
【００１３】
また、従来技術では、２つの単語間の係り受け関係の表示内容においては、高い頻度の係り受け関係のさらに周辺にある詳細な内容を把握することが困難であるという課題があった。
【００１４】
また、従来技術では、２つの単語間の係り受け関係の表示内容においては、３語以上の係り受け関係を表示できないため、３語以上のひとまとまりの係り受け関係の内容の把握ができないという課題があった。
【００１５】
また、従来技術では、ユーザが任意の組の係り受け群を複合概念として指定できないため、複合概念として任意に指定した係り受け関係の組から、複合概念間の新規な関係を抽出して、分析対象に潜在する重要な関係情報を分析することができないという課題があった。
【００１６】
また、従来技術では、係り受け関係を構成する単語をグループに分類する場合、分類の基準として、分析対象の分野に依存した知識源を利用しないため、分析対象の分野に依存した係り受け関係の把握ができず、分析対象の業務に有用な分析が困難であるという課題があった。
【００１７】
また、従来技術では、表示されたカテゴリ間の各単語の係り受け関係を参照して、各単語が属するカテゴリを対話的に自由に編集、修正することができないため、対象データから抽出した係り受け関係の内容の把握が容易でないという課題があった。
【００１８】
本発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、係り受け関係構造構成手段を備えることにより、分析対象テキストから抽出した単語間の係り受け関係を複数のカテゴリに分類したネットワーク表示を可能とし、表示したネットワークに対して、カテゴリ、ノード、及びアークに関する表示情報を自由に調節可能としたことで、２語以上にわたる広範囲な係り受け関係の全体概観から、詳細な絞り込み表示までの自由で対話的な分析を可能にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
このような問題を解決するため、本発明に係るテキストマイニング装置、テキストマイニングプログラム、及びテキストマイニング方法は、分析対象データを解析して、前記分析対象データのテキストから抽出した単語情報と前記分析対象データの属性値とを登録する登録手段と、抽出した前記単語情報を解析して２語以上の単語間の係り受け関係を抽出する係り受け抽出手段と、前記単語間の係り受け関係の頻度を集計する係り受け頻度集計手段と、前記属性値の頻度を集計する属性値頻度集計手段と、前記登録手段によって抽出され、前記属性値頻度集計手段によって属性値の頻度を集計された前記単語情報を、予め定義したカテゴリごとに集計するカテゴリ別単語集計手段と、前記単語間の係り受け関係を構成する単語を前記カテゴリ別に分類し、分類された前記カテゴリに含まれる単語間の係り受け関係ネットワーク構造を構成する係り受け関係構造構成手段と、前記単語間の係り受け関係ネットワーク構造を表示する表示手段と、表示条件の設定の入力を受け付ける入力手段と、表示された前記単語間の係り受け関係ネットワーク構造に対し、前記表示条件の設定を指示する表示対象データ操作手段とを備えることとしたものである。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、係り受け関係構造構成手段を備えることにより、分析対象テキストから抽出した単語間の係り受け関係を３種類以上のカテゴリに分類したネットワーク表示を可能とし、表示したネットワークに対して、カテゴリ、ノード、及びアークに関する表示情報を自由に調節可能としたことで、３語以上にわたる広範囲な係り受け関係の全体概観から、詳細な絞り込み表示までの自由で対話的な分析ができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１を示す構成図である。１０１は登録部であり、分析対象データを解析して、分析対象データのテキストから抽出した単語情報と分析対象データの属性値を、それぞれ後述の単語データベース１１３、および、属性データベース１１２に登録する。なお、以下、データベースをＤＢと記載する。１０２は係り受け抽出部であり、抽出した単語情報を解析して２語以上の単語間の係り受け関係を抽出する。１０３は入力部であり、ユーザからの入力を受け付ける。１０４は表示対象データ操作部であり、表示された単語間の係り受け関係ネットワーク構造に関するデータの設定の変更を指示する。１０５は制御部であり、分析対象データの登録から表示にいたるまでの一連の処理の流れを制御する。１０６は係り受け頻度集計部であり、係り受け抽出部１０２によって抽出された単語間の係り受け関係の頻度を集計する。１０７は属性値頻度集計部であり、分析対象データ中の属性値の頻度を集計する。１０８はカテゴリ別単語集計部であり、登録部１０１によって抽出された単語を予め定義したカテゴリごとに集計する。１０９は係り受け関係構造構成部であり、分析対象テキストから抽出した単語間の係り受け関係を分類する。１１０は表示部であり、係り受け関係構造構成部１０９によって構成された単語間の係り受け関係ネットワーク構造を表示する。１１１は分析対象とする文書データである。１１２は属性ＤＢであり、文書データから抽出した属性に関する情報を格納する。１１３は単語ＤＢであり、文書データから抽出した単語に関する情報を格納する。１１４は係り受けＤＢであり、文書データから抽出した係り受け関係に関する情報を格納する。１１５は意味カテゴリ辞書であり、意味カテゴリとその意味カテゴリに属する単語を格納する。１１６は表示部からの出力情報であり、係り受け関係構造を視覚的に表示したものである。
【００２２】
以下、本発明の実施の形態１における基本処理の概要について、図１から図４までを適宜参照しつつ説明する。基本処理の詳細は、図２に示した本発明の実施の形態１における基本処理のフローチャートを参照しながら説明する。
【００２３】
まず、図２のステップＳ２０１において、登録部１０１は、分析対象の文書データ１１１を読み込み、文書データ１１１中に出現する単語、および書誌情報などの属性の情報を抽出する。抽出した単語に関する情報は、単語ＤＢ１１３に格納し、また、抽出した属性の情報は、属性ＤＢ１１２に格納する。図３に、本発明における単語ＤＢ１１３の例を示す。図３では、文書データ１１１中に出現する単語を抽出した後に、単語ＩＤ、見出し、品詞、活用形などの単語情報が単語ＤＢ１１３に格納されている一例を示している。格納する単語は、例えば形態素解析により解析した結果から、抽出対象とする品詞として名詞、形容詞、形容動詞などを選択する。また、図４は、本発明における属性ＤＢ１１２の例を示したものである。図４では、文書の属性として、文書ＩＤ、受付日、種別、対象部門などが格納されている一例を示している。この属性については、分析対象の文書データ１１１に対して、どのような観点で分析するかによって、種々の属性の種類が設計されて、各文書データに属性の値が付与される。
【００２４】
次に、ステップＳ２０２において、登録部１０１は、係り受け抽出部１０２を呼び出し、分析対象の文書データ中に出現する単語間の係り受け関係を抽出して、係り受けＤＢ１１４に格納する。図５に、本発明における係り受け関係の例を示す。図では、文例「Ａ店だけど、不親切な態度が頭にくる。」（文ＩＤ＝１）に対して、形態素解析により抽出した単語「Ａ店／不親切／態度／頭にくる」を得て、２語の係り受け関係となる「不親切  →  態度」および「態度  →  頭にくる」を抽出した一例を示している。この場合、文ＩＤ＝１の文に対して、上記の２語の係り受け関係を組み合わせて、３語の係り受け関係「不親切  →  態度  →  頭にくる」も同時に抽出可能である。このようにして得た係り受け関係を、例えば、図６の本発明における係り受けＤＢの例のように、係り受けＩＤとともに、係り元単語、係り先単語、文ＩＤなどを格納しておく。
【００２５】
次に、ステップＳ２０３において、制御部１０５は、属性ＤＢ１１２に格納されている属性情報を受け取り、属性値頻度集計部１０６に送って、属性値頻度集計部１０６では、個々の属性に対する属性値の頻度を集計する。
【００２６】
次に、ステップＳ２０４において、制御部１０５は、単語ＤＢ１１２に格納されている単語情報を受け取り、カテゴリ別単語頻度集計部１０８に送る。カテゴリ別単語頻度集計手段は、単語ＤＢ１１２から受け取った単語である単語情報、および単語分類と意味カテゴリとの対応関係を格納している意味カテゴリ辞書１１５を参照して、意味カテゴリごとに単語の頻度を集計する。
【００２７】
次に、ステップＳ２０５において、制御部１０５は、係り受けＤＢ１１４に格納されている係り受け情報を受け取り、係り受け頻度集計部１０７において、係り受け関係ごとの頻度を集計する。
【００２８】
次に、ステップＳ２０６において、係り受け関係構造構成の処理を行なう。係り受け関係構造構成の処理は係り受け関係構造構成部１０９で実行される。以下、係り受け関係構造構成部１０９の動作については、図７の詳細な流れ図を参照して説明する。係り受け関係構造構成手段１０９は、まず、ステップＳ７０１で、係り受け頻度集計部１０７から、係り受け対と係り受け対ごとの頻度を取得する。
【００２９】
次に、ステップＳ７０２で、カテゴリ別単語頻度集計部１０８から、単語のカテゴリ分類と各カテゴリに属する単語の頻度を取得する。
【００３０】
次に、ステップＳ７０３で、ステップＳ７０１およびステップＳ７０１で取得した情報から、カテゴリ対ごとに、係り元の各カテゴリに属する単語と、係り先の各カテゴリに属する単語との間のリンク情報を生成する。このとき、係り受け頻度が大きいリンクに対して、リンクに付随する値として大きな値を設定するものとする。
【００３１】
次に、ステップＳ７０４では、カテゴリ別にネットワーク状に係り受け関係を配置して表示するために、カテゴリごとに表示する位置を決定して表示情報を生成する。例えば、カテゴリとして、一般的な品詞、および主語−目的語のような格関係を用いる場合には、「動詞」を中心に配置し、その左側に「動詞」と格関係にある「主語である名詞」および「目的語である名詞」を配置し、さらにその左側に名詞に係る「形容詞」を配置する。また、「動詞」右側に動詞を修飾する「副詞」を配置する。このとき、配置に関する情報は、設定ファイルを用いてユーザが「形容詞」、「名詞」、「動詞」、「副詞」の順に左から並べるように指定しても良い。また、係り先となる単語の頻度の合計が大きい順にカテゴリを左から右に配置する、という方式でも良い。以上が、係り受け関係構造構成部１０９の動作の説明である。
【００３２】
次に、ステップＳ２０７において、表示部１１０では、係り受け関係構造構成部１０９で生成された情報を元に、図８に例示するように係り受け関係構造の視覚化表示を行なう。例えば、図８の８０１「形容詞」、８０２「名詞：主語」、８０３「名詞：目的語」、８０４「動詞」、８０５「副詞」は、カテゴリを表す。また、図８の８０６、８０７、８０８、８０９、８１０は、それぞれ８０１〜８０５に対応するカテゴリに属する単語の一覧を示している。このとき、リンク情報８１１は、「形容詞」カテゴリを持つ単語「わかりにくい」と、「名詞：主語」カテゴリを持つ「表示」とが直接の係り受け関係にあり、係り受け頻度が大きいことから、図７のステップ７０３で取得したリンクに対して与えられた値が大きいため、太字で表示されている。
【００３３】
以上述べたように、本発明によれば、図８の表示例のように、分析対象テキストから抽出した単語間の係り受け関係をカテゴリの観点から概観することができ、かつ、個別の単語間の係り受け関係も容易に把握できるようになる。
【００３４】
また、図８に示した各単語にはカテゴリ別単語頻度集計手部１０８で集計された頻度が付随しているので、表示対象データ操作部１０４で、図８の８０６〜８１０に例示したカテゴリ内の各表示単語に対して、頻度順に上から下へ表示するように指定したり、表示する単語数の設定を頻度上位の指定件数のみとしたりするような指定ができるようになる。また、図８には明示していないが、単語とともに各単語の頻度を表示することもできる。
【００３５】
また、表示対象データ操作部１０４で、係り受け頻度によって、表示するリンクを頻度がある閾値以上のものだけに絞って表示することもできる。この閾値の設定を変更することで、概略表示から詳細表示までスムーズに閲覧できるようにすることが可能となる。
【００３６】
また、表示対象データ操作部１０４で、指定したノード（図８のカテゴリ名８０１とカテゴリに属する単語群８０６の対）に対して、指定したノード中のカテゴリに属する単語に関する係り受け関係によって、指定ノードの係り先あるいは係り元を表示／非表示の指定をすることが可能となる。
【００３７】
また、表示対象データ操作部１０４において、ノードとして作業ボックスを表示画面に新たに挿入して表示可能とする。このとき、頻度が閾値以下の低頻度語を非重要語として表示画面内の作業ボックスへ自動的に移動したり、指定した非重要語を表示画面内の作業ボックスへ移動したりすることにより、重要語を中心とした係り受けネットワーク構造に再構築することが可能となる。ここで、非重要語は、カイ２乗値やｔｆ＊ｉｄｆ値のような一般的に良く用いられる統計的な指標により自動的に求める方式としても良い。
【００３８】
また、係り受け関係構造構成部１０９において、類似度を定義して、類似する単語を一つの概念としてグループ化するようにできる。この場合の類似度としては、（１）共通部分文字列の一致の割合や編集距離（文字の挿入や削除、置換によって、一つの文字列を別の文字列に変形するのに必要な手順の最小回数）による文字面の類似度、（２）人手で定義した同義語辞書や類義語辞書を用いた類似度、（３）分析対象データ中の単語出現頻度のベクトル距離による類似度、などを用いることができる。このような類似度を利用してまとめられたグループは、類似する単語の集合により構成されるようになるため、表示手段１１０で表示するノードの表示単位として、ここで構成したグループを用いることにより、類似した内容を一箇所にまとめて表示することが可能になる。
【００３９】
このように、本発明によるテキストマイニング装置では、係り受け関係構造構成部１０９および表示対象データ操作部１０４を備えることにより、従来技術である２語の関係に着目した係り受け情報の二次元マッピング方法では困難だった、３種類以上のカテゴリに単語間の係り受け関係を分類したネットワークを表示できるようになり、広範囲に概観することが可能となる。
【００４０】
また、表示対象データ操作部１０４において、カテゴリ内の表示単語群に対して表示単語数、および順序等を指定可能にしたことにより、カテゴリごとに各カテゴリを構成する単語集合の内容の把握が容易になり、分析で着目すべき単語を見つけ出し易くなる。
【００４１】
また、表示対象データ操作部１０４において、３単語以上の関係に着目した係り受け関係の単位で、係り受けの頻度等に基づく関連性の強さに対して閾値を設定することにより、表示するリンク数を制御することで、関連性の高い重要なリンクに絞った概略表示から、表示するリンク数を増やして網羅的に関連性を表示する詳細表示までを、分析の粒度を変えて容易に閲覧できるようになる。
【００４２】
また、表示対象データ操作部１０４において、指定したノードに対して、係り受けおよび係り元のリンクに関する表示／非表示、または並べ替えの指定を可能にしたことにより、着目すべきノードおよびリンクに絞って閲覧できるようになるという利点がある。
【００４３】
また、表示対象データ操作部１０４において、低頻度語あるいは非重要語をフィルタすることにより、重要語を中心とした係り受けネットワーク構造に再構築することが可能となる。
【００４４】
また、係り受け関係構造構成部１０９において、類似する単語を一つの概念としてグループ化することにより、類似した内容を一箇所にまとめて表示して、内容の把握を容易にすることが可能となる。
【００４５】
以上述べたように、本発明によれば、カテゴリとそのカテゴリに属する単語の係り受け関係をネットワークで表示し、表示されたネットワークに対して、カテゴリ、ノード、及びリンクに関する表示情報を自由に調節可能としたことで、係り受け関係の全体概観から詳細な絞り込み表示までの対話的な分析が可能となる。
【００４６】
実施の形態２．
以上の実施の形態１では、カテゴリとそのカテゴリに属する単語の係り受け関係をネットワークで表示し、表示されたネットワークの表示情報を自由に調節可能としたものであるが、次に、中核的な係り受け関係と周辺的な係り受け関係を抽出する実施の形態２を示す。
【００４７】
図９は、この発明の実施の形態２を示す構成図である。本構成では、実施の形態１の構成に加えて、係り受け関係構造構成部１０９に、係り受け頻度が閾値以上の係り受け関係を抽出する中核的係り受け関係抽出部９０１と、中核的係り受け関係抽出部９０１で抽出された中核となる係り受け関係を構成する各単語と閾値以上の頻度がある係り受け関係を抽出する周辺係り受け関係抽出部９０２とを備える。その他の構成については実施の形態１と同様なので説明を省略する。
【００４８】
中核的係り受け関係抽出部９０１では、実施の形態１で説明した係り受け関係ネットワークにおいて、単独の単語の入りリンク数（係り先となる数）が閾値以上、かつ、該当する単語の直接の係り受け関係にある係り受け対頻度が他の閾値以上の係り受け関係を抽出する。
【００４９】
次に、周辺係り受け関係抽出部９０２において、中核的係り受け関係を構成する各単語との係り受け関係が所定の閾値以上の係り受け関係を抽出する。表示部１１０では、中核的係り受け関係抽出部９０１および周辺係り受け関係抽出部９０２で抽出された係り受け関係に絞って、実施の形態１と同様な係り受け関係ネットワークを表示する。
【００５０】
図１０は、実施の形態２における係り受け関係ネットワークの表示の例である。図２では、「態度（に）−頭にくる」、「店員（の）−態度」、「不親切（な）−態度」等の高頻度な係り受け関係に埋没していた「守衛（の）−態度（が）−悪い」、「紛らわしい―態度（が）―頭にくる」のような周辺の係り受け関係が抽出可能になる。
【００５１】
また、図１１は、実施の形態２における係り受け関係構造構成部１０９で用いる索引の例である。図１１において、１１０１は、各単語に一意に与えられる単語ＩＤ、１１０２は単語が出現するレコード（分析対象から抽出した登録単位）ＩＤのリスト、１１０３は、レコードから抽出した文に付与された文ＩＤのリスト、１１０４はレコードから抽出した係り受けＩＤのリストである。このとき、レコードＩＤ、文ＩＤ、係り受けＩＤは階層関係にあるものとする。すなわち、図１１の係り受けＩＤで、Ａ−Ｂ−Ｃと表記したものにおいて、ＡはレコードＩＤ、ＢはレコードＡの文ＩＤ、ＣはレコードＡ中の文Ｂにおける係り受けＩＤであるとする。
【００５２】
一般に、３語間の係り受け関係を索引に保持しようとすると膨大なデータ量となる。係り受け関係の索引を図１１のように構成することによって、係り受け関係構造構成部１０９において、２語の係り受け関係を抽出し、さらに共通の文ＩＤを持つ係り受け関係のみを選択することによって、擬似的な３語係り受け関係のみを抽出することができる。これにより、強い結びつきを持つ擬似的な３語係り受け関係にあるリンクのみを選択して、表示部１１０に表示させることができる。このとき、「不親切な態度が頭にくる」の３語間の係り受け関係（「不親切−態度−頭にくる」がすべて直接の係り受け関係）にある場合以外に「不親切な表示があると、態度よりも頭にくる」のような場合も含めてしまうが、中核的な係り受け関係を把握するための視覚化においては、大局的な概観という目的に関して問題とはならない。
【００５３】
また、表示対象データ操作部１０４において、ユーザが任意の組の係り受け群を複合概念として指定できるようにする。次に、指定された複合概念に属する単語と係り受け関係にある他の複合概念を図１１に示した索引を検索して表示する。例えば、「悪い−気分−待つ」を複合概念として指定した場合、「悪い−気分−ミスする」や「打ち間違い−レジ−待つ」という他の複合概念を検索して表示する。これにより、複合概念間の関係を抽出して表示することができ、分析対象に潜在する重要な関係情報を分析できるようになる。
【００５４】
従来技術では、係り受け関係の表示内容において高い頻度の係り受け関係の周辺にある詳細な内容を把握することが困難だったのに対し、本発明では、係り受け関係構造構成部１０９を前記のように構成することにより、分析対象テキストから抽出した単語間の係り受け関係を３種類以上のカテゴリに分類してネットワーク表示を可能とするのに加えて、３語以上の関係について容易に把握でき、かつ、高い頻度の係り受け関係の周辺にある詳細な係り受け関係の内容を分析することが可能となる。
【００５５】
また、本発明では、係り受け関係構造構成部１０９を前記のように構成することにより、分析対象テキストから抽出した単語間の係り受け関係を３語以上の係り受け関係に絞って表示することができるので、ひとまとまりの係り受け関係の表示により、内容の把握を容易にすることが可能となる。
【００５６】
また、本発明では、表示対象データ操作部１０４を前記のように構成することにより、複合概念として任意に指定した係り受け関係の組から、複合概念間の新規な関係を抽出して、分析対象に潜在する重要な関係情報を分析することが可能となる。
【００５７】
実施の形態３．
以上の実施の形態２では、索引の構造を利用して、単語間の係り受け関係を３種類以上のカテゴリに分類してネットワーク表示を行なうことを可能とし、かつ、高い頻度の係り受け関係の周辺にある詳細な係り受け関係の内容の把握を容易にするようにした構成であるが、次に、実施の形態１と同様な構成で、意味カテゴリ辞書１１５に、分析対象とする分野に依存した意味カテゴリを格納し、分野依存の係り受け関係の内容把握と分析を容易にするようにした実施の形態３を示す。
【００５８】
実施の形態１のカテゴリ別単語頻度集計部１０８では、意味カテゴリ辞書１１５に記載された意味カテゴリとして、「形容詞」、「名詞：主語」、「名詞：目的語」、「動詞」のように、一般的な言語解析における品詞に基づいて集計を行なう例を示した。実施の形態３では、分野に依存した意味カテゴリと単語との対応情報を意味カテゴリ辞書１１５に格納しておくものとする。これにより、表示部１１０において、分野依存の意味カテゴリ別に、係り受けネットワーク構造を表示することが可能となる。
【００５９】
発明の実施の形態３を示す構成図は、実施の形態１で用いた図１と同じものとする。図１２は、この発明の実施の形態３における係り受け関係ネットワーク表示の例である。この例では、ある機械製品の故障報告書の分析を目的として、意味カテゴリ辞書１１５に、対象としている機械製品の「機器名」と、機器名に関する「機器属性」と、機器に生じる故障の「現象」と、現象が起こった「条件」と、故障に対して取った「処置」とが意味カテゴリとして格納されているものとする。
【００６０】
また、意味カテゴリ「機器名」１２０２を持つ単語として、「Ｚユニット」、「主制御装置」などがあり、意味カテゴリ「機器属性」１２０１を持つ単語として、「Ａ群」、「1次側」などが意味カテゴリとして格納されているものとする。同様に、意味カテゴリ「現象」１２０３を持つ単語として、「スリップ」、「表示」などが格納されており、意味カテゴリ「処置」１２０４を持つ単語として、「点検」、「交換」などが格納されており、意味カテゴリ「条件」１２０５を持つ単語として、「雨天時」、「走行中」などが格納されているものとする。
【００６１】
意味カテゴリ辞書１１５に前記のような単語が格納されていることにより、表示部１１０では、図１２に示すように、分野に依存した「機器名」、「現象」等の意味カテゴリごとに係り受け関係ネットワークの表示が可能となる。
【００６２】
なお、本実施の形態３では、カテゴリ別単語頻度集計部１０８において、意味カテゴリ辞書１１５に格納したカテゴリに基づいて単語頻度を集計し、表示部１１０において、意味カテゴリ辞書１１５に格納したカテゴリごとに係り受け関係ネットワークを表示する例を示したが、属性ＤＢ１１２に格納された属性別に集計を行い、表示手段１１０では属性別に係り受けネットワーク構造を表示する形態としても良い。
【００６３】
表示手段１１０において意味カテゴリ別に、係り受けネットワーク構造を表示することにより、分析対象の分野に依存した係り受け関係の把握が可能となり、文書データ中に記述された内容の分析を容易にすることができるようになる。
【００６４】
また、表示対象データ操作部１０４において、表示手段１１０に表示されたカテゴリ間の各単語の係り受け関係を参照して各単語が属するカテゴリを対話的に編集可能となり、意味カテゴリの名称を分析対象データに応じて変更した表示が可能になり、対象データから抽出した係り受け関係の内容の把握が容易になる。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】本発明の実施の形態１における基本構成図である。
【図２】本発明の実施の形態１における基本処理のフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態１における単語ＤＢの例の図である。
【図４】本発明の実施の形態１における属性ＤＢの例の図である。
【図５】本発明の実施の形態１における係り受け関係の例の図である。
【図６】本発明の実施の形態１における係り受けＤＢの例の図である。
【図７】本発明の実施の形態１における係り受け関係構造構成処理のフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態１における係り受け関係ネットワーク表示の例の図である。
【図９】本発明の実施の形態２における構成図である。
【図１０】本発明の実施の形態２における係り受け関係ネットワーク表示の例の図である。
【図１１】本発明の実施の形態２における係り受け関係構造構成部の索引の例の図である。
【図１２】本発明の実施の形態３における係り受け関係ネットワーク表示の例の図である。
【符号の説明】
【００６６】
１０１  登録部、１０２  係り受け抽出部、１０３  入力部、１０４  表示対象データ操作部、１０５  制御部、１０６  属性値頻度集計部、１０７  係り受け頻度集計部、１０８  カテゴリ別単語頻度集計部、１０９  係り受け関係構造構成部、１１０  表示部、１１１  分析対象、１１２  属性ＤＢ、１１３  単語ＤＢ、１１４  係り受けＤＢ、１１５  意味カテゴリ辞書、１１６  係り受け関係構造の視覚化表示、８０１  カテゴリ「形容詞」、８０２  カテゴリ「名詞：主語」、８０３  カテゴリ「名詞：目的語」、８０４  カテゴリ「動詞」、８０５  カテゴリ「副詞」、８０６〜８１０  カテゴリに属する単語の一覧、８１１  リンク情報、９０１  周辺係り受け関係抽出部、９０２  中核的係り受け関係抽出部、１１０１  各単語に一意に与えられる単語ＩＤ、１１０２  単語が出現するレコード（分析対象から抽出した登録単位）ＩＤのリスト、１１０３  レコードから抽出した文に付与された文ＩＤのリスト、１１０４  レコードから抽出した係り受けＩＤのリスト、１２０１  意味カテゴリ「機器属性」、１２０２  意味カテゴリ「機器名」、１２０３  意味カテゴリ「現象」、１２０４  意味カテゴリ「処置」、１２０５  意味カテゴリ「条件」。
【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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