(57)【要約】【課題】  ＰＣ操作ログなどのタイムスタンプ付きのデータ列と、タイムスタンプのついた発話や記述によるデータ列の対応付けをする。【解決手段】  時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、時系列データの所定のデータについて、１のデータとその直前のデータの類似度に基づいて当該データの継続性を決定するデータ継続性決定手段１０４と、継続性を決定したデータについて、当該データの時間情報から所定時間内の時間情報が付されている、他の時系列データのデータに含まれる所定の記述表現から、継続性の高さに応じて予め定義された所定数の記述表現を対応付ける対応決定手段１０５とを含む、データ対応付けシステムを提供する。【選択図】  図１
2012103787.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、前記データ同士を対応付けるデータ対応付けシステムであって、
前記時系列データの所定のデータについて、１のデータとその直前のデータの類似度に基づいて当該データの継続性を決定するデータ継続性決定手段と、
継続性を決定した前記データについて、当該データの時間情報から所定時間内の時間情報が付されている、前記他の時系列データのデータに含まれる所定の記述表現から、前記継続性の高さに応じて予め定義された所定数の前記記述表現を対応付ける対応決定手段と
を含むことを特徴とするデータ対応付けシステム。
【請求項２】
時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、前記データ同士を対応付けるデータ対応付けシステムであって、
前記時系列データの所定のデータについて、前記データに含まれる所定の記述表現の継続性を決定する記述表現継続性決定手段と、
継続性を決定した前記記述表現について、当該記述表現を含むデータに付された時間情報から所定時間内の時間情報が付されている他の時系列データのデータから、前記継続性の高さに応じて予め定義された所定数のデータを対応付ける対応決定手段とを含み、
前記記述表現継続性決定手段は、
所定の記述表現が継続性を示す表現であるか否かを定義した記述表現継続性パタンリストを用いて、前記記述表現の継続性を決定することを特徴とするデータ対応付けシステム。
【請求項３】
時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、前記データ同士を対応付けるデータ対応付けシステムであって、
前記時系列データの所定のデータについて、１のデータとその直前のデータの類似度に基づいて当該データの継続性を決定するデータ継続性決定手段と、
他方の前記時系列データの所定のデータについて、当該データに含まれる所定の記述表現の継続性を決定する記述表現継続性決定手段と、
全ての又は前記時間情報の隣接性を考慮した、前記各データと前記各記述表現の組合せについて、それぞれの継続性の高さの一致度を算出し、前記継続性の高さの一致度の総和が最も高くなる前記組合せに基づいて、前記各データと前記各記述表現とを対応付ける対応決定手段とを含み、
前記記述表現継続性決定手段は、
所定の記述表現が継続性を示す表現であるか否かを定義した記述表現継続性パタンリストを用いて、前記記述表現の継続性を決定することを特徴とするデータ対応付けシステム。
【請求項４】
前記各データと前記各記述表現の組合せについて、組み合わせた前記データと前記記述表現の内容の適合度を算出する適合度算出手段を含み、
前記適合度算出手段は、
前記データに含まれる所定の情報と前記記述表現の組み合わせに対して、適合度を定義した適合度決定パタンリストを用いて前記適合度を算出し、
前記対応決定手段は、
全ての又は前記時間情報の隣接性を考慮した、前記各データと前記各記述表現の組合せについて、前記適合度を加味して、それぞれの継続性の高さの一致度を算出し、前記継続性の高さの一致度の総和が最も高くなる前記組合せに基づいて、前記各データと前記各記述表現とを対応付けることを特徴とする請求項３に記載のデータ対応付けシステム。
【請求項５】
時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、前記データ同士を対応付けるデータ対応付けシステムによるデータ対応付け方法であって、
前記時系列データの所定のデータについて、１のデータとその直前のデータの類似度に基づいて当該データの継続性を決定するデータ継続性決定ステップと、
継続性を決定した前記データについて、当該データの時間情報から所定時間内の時間情報が付されている、前記他の時系列データのデータに含まれる所定の記述表現から、前記継続性の高さに応じて予め定義された所定数の前記記述表現を対応付ける対応決定ステップと
を含むことを特徴とするデータ対応付け方法。
【請求項６】
時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、前記データ同士を対応付けるデータ対応付けシステムによるデータ対応付け方法であって、
前記時系列データの所定のデータについて、前記データに含まれる所定の記述表現の継続性を決定する記述表現継続性決定ステップと、
継続性を決定した前記記述表現について、当該記述表現を含むデータに付された時間情報から所定時間内の時間情報が付されている他の時系列データのデータから、前記継続性の高さに応じて予め定義された所定数のデータを対応付ける対応決定ステップとを含み、
記述表現継続性決定ステップで、
所定の記述表現が継続性を示す表現であるか否かを定義した記述表現継続性パタンリストを用いて、前記記述表現の継続性を決定することを特徴とするデータ対応付け方法。
【請求項７】
時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、前記データ同士を対応付けるデータ対応付けシステムによるデータ対応付け方法であって、
前記時系列データの所定のデータについて、１のデータとその直前のデータの類似度に基づいて当該データの継続性を決定するデータ継続性決定ステップと、
他方の前記時系列データの所定のデータについて、当該データに含まれる所定の記述表現の継続性を決定する記述表現継続性決定ステップと、
全ての又は前記時間情報の隣接性を考慮した、前記各データと前記各記述表現の組合せについて、それぞれの継続性の高さの一致度を算出し、前記継続性の高さの一致度の総和が最も高くなる前記組合せに基づいて、前記各データと前記各記述表現とを対応付ける対応決定ステップとを含み、
前記記述表現継続性決定ステップで、
所定の記述表現が継続性を示す表現であるか否かを定義した記述表現継続性パタンリストを用いて、前記記述表現の継続性を決定することを特徴とするデータ対応付け方法。
【請求項８】
コンピュータ上で動作し、時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、前記データ同士を対応付けるデータ対応付けプログラムであって、
前記コンピュータに、
前記時系列データの所定のデータについて、１のデータとその直前のデータの類似度に基づいて当該データの継続性を決定するデータ継続性決定処理と、
継続性を決定した前記データについて、当該データの時間情報から所定時間内の時間情報が付されている、前記他の時系列データのデータに含まれる所定の記述表現から、前記継続性の高さに応じて予め定義された所定数の前記記述表現を対応付ける対応決定処理とを、実行させることを特徴とするデータ対応付けプログラム。
【請求項９】
コンピュータ上で動作し、時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、前記データ同士を対応付けるデータ対応付けプログラムであって、
前記コンピュータに、
前記時系列データの所定のデータについて、前記データに含まれる所定の記述表現の継続性を決定する記述表現継続性決定処理と、
継続性を決定した前記記述表現について、当該記述表現を含むデータに付された時間情報から所定時間内の時間情報が付されている他の時系列データのデータから、前記継続性の高さに応じて予め定義された所定数のデータを対応付ける対応決定処理とを実行させ、
前記データ継続性決定処理で、
所定の記述表現が継続性を示す表現であるか否かを定義した記述表現継続性パタンリストを用いて、前記記述表現の継続性を決定することを特徴とするデータ対応付けプログラム。
【請求項１０】
コンピュータ上で動作し、時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、前記データ同士を対応付けるデータ対応付けプログラムであって、
前記コンピュータに、
前記時系列データの所定のデータについて、１のデータとその直前のデータの類似度に基づいて当該データの継続性を決定するデータ継続性決定処理と、
他方の前記時系列データの所定のデータについて、当該データに含まれる所定の記述表現の継続性を決定する記述表現継続性決定処理と、
全ての又は前記時間情報の隣接性を考慮した、前記各データと前記各記述表現の組合せについて、それぞれの継続性の高さの一致度を算出し、前記継続性の高さの一致度の総和が最も高くなる前記組合せに基づいて、前記各データと前記各記述表現とを対応付ける対応決定処理とを実行させ、
前記記述表現継続性決定処理で、
所定の記述表現が継続性を示す表現であるか否かを定義した記述表現継続性パタンリストを用いて、前記記述表現の継続性を決定することを特徴とするデータ対応付けプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はデータ分析技術に関し、特に、タイムスタンプの付いた２系列のデータを対応付けできるデータ対応付け（アラインメント）システム、データ対応付け（アラインメント）方法およびデータ対応付け（アラインメント）用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータのログデータと自然言語により記述されているデータとを合わせてデータの分析を行う技術は、これまで複数提案されている。関連するデータ分析システムの一例が、例えば特許文献１、特許文献２に記載されている。
【０００３】
特許文献１では、コンピュータソフトのユーザビリティ評価の手法の一つであるプロトコル解析法を支援するために、ユーザの発話とＰＣ操作履歴を、発生時刻を軸とした数直線状にプロットし、実験後の解析を容易にするシステムが提案されている。
【０００４】
また、特許文献２では、会議などで用いられた資料の提示に関する情報や、会議中のユーザの発話、注目度などの情報を利用して複数の文書同士を関連付けるシステムが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１１−３２４９号公報
【特許文献２】特開２００８−２４３０７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、引用文献１や引用文献２に記載の関連技術は、ＰＣ操作ログと発話や記述等に関する情報の対応が分からないという課題がある。
【０００７】
特許文献１においては、ＰＣ操作ログと発話の双方には、イベント開始時点のタイムスタンプのみが使われている。このため、１つのＰＣ操作イベントが連続する複数の発話に対応している場合や、１回の発話が連続する数十の操作イベントに対応している場合、分析者がたやすく発話内容や行われた操作を理解することが出来ない。
【０００８】
また、特許文献２においては、資料の提示やユーザの発話に関して、開始時点と終了時点のタイムスタンプが利用されているものの、資料とユーザ発話の対応付けに関しては時刻情報に基づき自明に行えるとしており、詳細な説明はされていない。このため、複数の資料提示にまたがる発話をどの資料に対応付けるのかという問題は依然として残っている。また、一回の発話に含まれる内容には多くの事柄（「賛同」と「質問」など）が含まれることがあるが、この手法においては一回の発話に含まれる内容は一つ（「質問」など）と想定されている。
【０００９】
（発明の目的）
本発明の目的は、上述した課題を解決し、ＰＣ操作ログなどのタイムスタンプ付きのデータ列と、タイムスタンプのついた発話や記述によるデータ列の対応付けをすることができるデータ対応付けシステム、データ対応付け方法、データ対応付けプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の第１のデータ対応付けシステムは、時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、データ同士を対応付けるデータ対応付けシステムであって、時系列データの所定のデータについて、１のデータとその直前のデータの類似度に基づいて当該データの継続性を決定するデータ継続性決定手段と、継続性を決定したデータについて、当該データの時間情報から所定時間内の時間情報が付されている、他の時系列データのデータに含まれる所定の記述表現から、継続性の高さに応じて予め定義された所定数の記述表現を対応付ける対応決定手段とを含む。
【００１１】
本発明の第２のデータ対応付けシステムは、時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、データ同士を対応付けるデータ対応付けシステムであって、時系列データの所定のデータについて、データに含まれる所定の記述表現の継続性を決定する記述表現継続性決定手段と、継続性を決定した記述表現について、当該記述表現を含むデータに付された時間情報から所定時間内の時間情報が付されている他の時系列データのデータから、継続性の高さに応じて予め定義された所定数のデータを対応付ける対応決定手段とを含み、記述表現継続性決定手段は、所定の記述表現が継続性を示す表現であるか否かを定義した記述表現継続性パタンリストを用いて、記述表現の継続性を決定する。
【００１２】
本発明の第３のデータ対応付けシステムは、時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、データ同士を対応付けるデータ対応付けシステムであって、時系列データの所定のデータについて、１のデータとその直前のデータの類似度に基づいて当該データの継続性を決定するデータ継続性決定手段と、他方の時系列データの所定のデータについて、当該データに含まれる所定の記述表現の継続性を決定する記述表現継続性決定手段と、全ての又は時間情報の隣接性を考慮した、各データと各記述表現の組合せについて、それぞれの継続性の高さの一致度を算出し、継続性の高さの一致度の総和が最も高くなる組合せに基づいて、各データと各記述表現とを対応付ける対応決定手段とを含み、記述表現継続性決定手段は、所定の記述表現が継続性を示す表現であるか否かを定義した記述表現継続性パタンリストを用いて、記述表現の継続性を決定する。
【００１３】
本発明の第１のデータ対応付け方法は、時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、データ同士を対応付けるデータ対応付けシステムによるデータ対応付け方法であって、時系列データの所定のデータについて、１のデータとその直前のデータの類似度に基づいて当該データの継続性を決定するデータ継続性決定ステップと、継続性を決定したデータについて、当該データの時間情報から所定時間内の時間情報が付されている、他の時系列データのデータに含まれる所定の記述表現から、継続性の高さに応じて予め定義された所定数の記述表現を対応付ける対応決定ステップとを含む。
【００１４】
本発明の第２のデータ対応付け方法は、時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、データ同士を対応付けるデータ対応付けシステムによるデータ対応付け方法であって、時系列データの所定のデータについて、データに含まれる所定の記述表現の継続性を決定する記述表現継続性決定ステップと、継続性を決定した記述表現について、当該記述表現を含むデータに付された時間情報から所定時間内の時間情報が付されている他の時系列データのデータから、継続性の高さに応じて予め定義された所定数のデータを対応付ける対応決定ステップとを含み、記述表現継続性決定ステップで、所定の記述表現が継続性を示す表現であるか否かを定義した記述表現継続性パタンリストを用いて、記述表現の継続性を決定する。
【００１５】
本発明の第３のデータ対応付け方法は、時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、データ同士を対応付けるデータ対応付けシステムによるデータ対応付け方法であって、時系列データの所定のデータについて、１のデータとその直前のデータの類似度に基づいて当該データの継続性を決定するデータ継続性決定ステップと、他方の時系列データの所定のデータについて、当該データに含まれる所定の記述表現の継続性を決定する記述表現継続性決定ステップと、全ての又は時間情報の隣接性を考慮した、各データと各記述表現の組合せについて、それぞれの継続性の高さの一致度を算出し、継続性の高さの一致度の総和が最も高くなる組合せに基づいて、各データと各記述表現とを対応付ける対応決定ステップとを含み、記述表現継続性決定ステップで、所定の記述表現が継続性を示す表現であるか否かを定義した記述表現継続性パタンリストを用いて、記述表現の継続性を決定する。
【００１６】
本発明の第１のデータ対応付けプログラムは、コンピュータ上で動作し、時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、データ同士を対応付けるデータ対応付けプログラムであって、コンピュータに、時系列データの所定のデータについて、１のデータとその直前のデータの類似度に基づいて当該データの継続性を決定するデータ継続性決定処理と、継続性を決定したデータについて、当該データの時間情報から所定時間内の時間情報が付されている、他の時系列データのデータに含まれる所定の記述表現から、継続性の高さに応じて予め定義された所定数の記述表現を対応付ける対応決定処理とを、実行させる。
【００１７】
本発明の第２のデータ対応付けプログラムは、コンピュータ上で動作し、時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、データ同士を対応付けるデータ対応付けプログラムであって、コンピュータに、時系列データの所定のデータについて、データに含まれる所定の記述表現の継続性を決定する記述表現継続性決定処理と、継続性を決定した記述表現について、当該記述表現を含むデータに付された時間情報から所定時間内の時間情報が付されている他の時系列データのデータから、継続性の高さに応じて予め定義された所定数のデータを対応付ける対応決定処理とを実行させ、データ継続性決定処理で、所定の記述表現が継続性を示す表現であるか否かを定義した記述表現継続性パタンリストを用いて、記述表現の継続性を決定する。
【００１８】
本発明の第３のデータ対応付けプログラムは、コンピュータ上で動作し、時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、データ同士を対応付けるデータ対応付けプログラムであって、コンピュータに、時系列データの所定のデータについて、１のデータとその直前のデータの類似度に基づいて当該データの継続性を決定するデータ継続性決定処理と、他方の時系列データの所定のデータについて、当該データに含まれる所定の記述表現の継続性を決定する記述表現継続性決定処理と、全ての又は時間情報の隣接性を考慮した、各データと各記述表現の組合せについて、それぞれの継続性の高さの一致度を算出し、継続性の高さの一致度の総和が最も高くなる組合せに基づいて、各データと各記述表現とを対応付ける対応決定処理とを実行させ、記述表現継続性決定処理で、所定の記述表現が継続性を示す表現であるか否かを定義した記述表現継続性パタンリストを用いて、記述表現の継続性を決定する。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、ＰＣ操作ログなどのタイムスタンプ付きのデータ列と、タイムスタンプのついた発話や記述によるデータ列の対応付けをすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の第１の実施の形態によるデータ対応付けシステムの構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施の形態によるコンピュータログの例を示す図である。
【図３】第１の実施の形態による自然言語データの例を示す図である。
【図４】第１の実施の形態による記述表現抽出パタンリストの例を示す図である。
【図５】第１の実施の形態によるデータ対応付けシステムの動作を示すフローチャートである。
【図６】第１の実施の形態による対応付け結果の例を示す図である。
【図７】本発明の第２の実施の形態によるデータ対応付けシステムの構成を示すブロック図である。
【図８】第２の実施の形態による記述表現継続性決定パタンリストの例を示す図である。
【図９】第２の実施の形態によるデータ対応付けシステムの動作を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の第３の実施の形態によるデータ対応付けシステムの構成を示すブロック図である。
【図１１】第３の実施の形態によるデータ対応付けシステムの動作を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の第４の実施の形態によるデータ対応付けシステムの構成を示すブロック図である。。
【図１３】第４の実施の形態による適合度決定パタンリストの例を示す図である。
【図１４】第４の実施の形態によるデータ対応付けシステムの動作を示すフローチャートである。
【図１５】本発明のコンピュータ装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。
【００２２】
（第１の実施の形態）
本発明の第１の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。以下の図において、本発明の本質に関わらない部分の構成については適宜省略してあり、図示されていない。
【００２３】
図１は、本発明の第１の実施の形態によるデータ対応付けシステム１００の構成を示すブロック図である。
【００２４】
図１を参照すると、本実施の形態によるデータ対応付けシステム１００は、データの入力を受け付けるデータ入力手段１１０と、コンピュータログのログ履歴中の値の型を解釈するデータ型解釈手段１０１と、自然言語による記述（言語記述）を含むデータ（自然言語データ）を所定の記述表現の列に分解する言語記述解析手段１０２と、該記述表現のタイムスタンプに近いタイムスタンプが付されているログ履歴を絞り込む時間的隣接性判断手段１０３と、ログ履歴の連続性を判断するデータ継続性決定手段１０４と、「時間的隣接性」と「コンピュータログ中のログ履歴の継続性」を考慮して、所定のログ履歴と記述表現を対応付ける対応決定手段１０５と、から構成される。
【００２５】
図１に示すように、入力されるデータはデータ系列１、データ系列２の２系列である。入力されるデータは、データベースのテーブルや、カンマ区切り等のテキストファイルとして記録される。
【００２６】
データ系列１は、コンピュータシステムによって記録されるコンピュータログであり、イベント種別、入力値、エラーコードの値等の情報（要素）がログ履歴として一行に記録される。データ系列１は、データベースのテーブルや、カンマ区切り等のテキストファイル等を想定するが、これに限定はされない。
【００２７】
データ系列２は、自然言語データである。自然言語データに含まれる言語記述は、発話やタイピング等人間によって入力された文章を記録したものである。
【００２８】
データ系列１、データ系列２の双方とも、記録時のタイムスタンプとともに記録される。ここで、コンピュータログの例を図２に、自然言語データの例を図３にそれぞれ示す。
【００２９】
コンピュータログ、自然言語データは、それぞれ以下のような特徴がある。下記の特徴を考慮に入れて、コンピュータログのログ履歴と言語記述中の所定の記述表現を対応付けるのが、本発明である。
【００３０】
（１）コンピュータログのログ履歴は大量に生成され、自然言語データは低頻度で記録される。
【００３１】
（２）コンピュータログのタイムスタンプはイベント発生時に正確に記録されるが、自然言語データのタイムスタンプは必ずしも起こっているイベントの発生時刻と一致しない。
【００３２】
（３）コンピュータログは１イベント１行で記録されるが、自然言語データの言語記述は複数の記述表現が１行にまとめて表現されることが多い。
【００３３】
記述表現とは、言語として意味をもつ文字列を記述したものであり、例えば固有名詞であったり、動作を示す文字列だったり、その種類に制限はない。
【００３４】
本発明では、主に所定の動作や状態変化等のイベントを示す記述表現を想定するが、これに限定はされない。イベントとは、例えば、ユーザの行動や、コンピュータ上で起こった出来事のことである。
【００３５】
データ型解釈手段１０１は、データ入力手段１１０を介してコンピュータログであるデータ系列１を読み込む。
【００３６】
そして、データ型解釈手段１０１は、該コンピュータログのタイムスタンプを時刻形式のデータとして認識する。
【００３７】
また、データ型解釈手段１０１は、コンピュータログ内のイベント種別を名義データ（例えば、ｗｉｎｄｏｗ−ｏｐｅｎ，ｗｉｎｄｏｗ−ｃｌｏｓｅ，ｗｉｎｄｏｗ−ｍａｘｉｍｉｚｅ，ｗｉｎｄｏｗ−ｍｉｎｉｍｉｚｅなど、決められた値の内の１つをとるデータ）として認識する。
【００３８】
また、データ型解釈手段１０１は、入力値を文字列データなどのデータ型の値として認識する。
【００３９】
言語記述解析手段１０２は、データ入力手段１１０を介して自然言語データであるデータ系列２を読み込む。
【００４０】
そして、言語記述解析手段１０２は、該自然言語データの言語記述内から、所定の記述表現を抽出する。
【００４１】
言語記述解析手段１０２による該抽出は、形態素解析により文字列を形態素に区切り、品詞情報を得た後に、記述表現抽出パタンリスト２０を適用することで行うことができる。
【００４２】
なお、形態素解析とは、自然言語処理の基礎術の一つであり、自然言語で書かれた文章を、言語で意味を持つ最小単位（形態素）の文字列に分割し、分化した文字列それぞれの品詞を判別するものである。
【００４３】
ここで、記述表現抽出パタンリスト２０の一例を図４に示す。記述表現抽出パタンリスト２０は、記述表現抽出パタンを定義している。
【００４４】
記述表現抽出パタンは、形態素解析後の言語記述に対して抽出範囲を指定するためのものであり、形態素解析結果、品詞や原形に基づいた抽出条件を記述することが出来る。
【００４５】
図４を参照すると、「品詞＝動詞」は、形態素解析結果中において、品詞が動詞である文字列を指定する。
【００４６】
また、「原形＝エラー」は、形態素解析結果中において、原形が「エラー」と同一である文字列を指定する。すなわち、「エラー」という文字列を指定している。原型とは、例えば「開き」である場合、「開く」となることをいう。
【００４７】
また、「原形＝入力」は、形態素解析結果中において、原形が「入力」と同一である文字列を指定する。すなわち、「入力」という文字列を指定している。
【００４８】
例えば、自然言語データの任意の行が「２０１０−０１−０４  Ｔ０９：４０：３０，参考資料を開き、読む。描画エラーが起きる。」であった場合、言語記述解析手段１０２は、１番目のパタン「品詞＝動詞」により、「開き」、「読む」を抽出する。
【００４９】
また、言語記述解析手段１０２は、２番目のパタン「原形＝エラー」により、「エラー」を抽出する。
【００５０】
データ継続性決定手段１０４は、データ系列１（コンピュータログ）中の任意のログ履歴ＭｊとＭｊ−１との間の類似度を算出し、該類似度に基づいてログ履歴に記録されている操作の継続性を決定する。
【００５１】
ログ履歴ＭｊとＭｊ−１の二行間の類似度Ｓは、ログ履歴を構成する各要素の一致数の和であり、算出方法は以下の通りである。
【００５２】
（式１）
Ｓ（Ｍｊ，Ｍｊ−１）＝  Σ｛数値データの場合  Ｃ／｜ａｊ−ａｊ−１｜，  名義データの場合  ｛１（ａｊ  ＝  ａｊ−１），０（ａｊ  ≠  ａｊ−１）｝｝
【００５３】
Ｃは標準化のための定数であり、数値データの分布範囲などにより決定される（もっとも単純には、ａｊの最大値−ａｊの最小値）。
【００５４】
例えば、コンピュータログ中のログ履歴ＭｊとＭｊ−１がそれぞれ、「１４：３６：１２，ＦｉｌｅＯｐｅｒａｔｉｏｎ，ＦｉｌｅＦｏｃｕｓ  Ｃ：￥．．．￥ＤｅｓｋＴｏｐ￥Ｆｉｌｅ１．ｄｏｃ」、「１４：３６：１３，ＦｉｌｅＯｐｅｒａｔｉｏｎ，ＦｉｌｅＦｏｃｕｓ  Ｃ：￥．．．￥ＤｅｓｋＴｏｐ￥Ｆｉｌｅ２．ｄｏｃ」であったとする。
【００５５】
この場合、上記の式により、各要素の一致度は１、１、０となり、Ｓ（Ｍｊ，Ｍｊ−１）の値は２となる。
【００５６】
データ継続性決定手段１０４は、該類似度に応じて、データ（ログ履歴）の継続性を示すデータ継続性値を、ログ履歴に付与する。
【００５７】
データ継続性値としては、類似度に応じて予め設定した所定値を用いることが可能である。該所定値は、正の値でもよく、負の値でもよい。
【００５８】
また、類似度をそのままデータ継続性値として用いることも可能である。
【００５９】
対応決定手段１０５は、上述のデータ継続性値に基づいて、コンピュータログを複数のログ履歴からなるチャンクに分割する。チャンクとはデータを構成する単位をいう。
【００６０】
具体的には、例えば、任意のログ履歴とその前行とのデータ継続性値を所定の閾値と比較し、該データ継続性値が閾値より低い場合、前行との間にチャンクの区切りを設ける。ただし上記は一例であり、これに限定はされない。
【００６１】
そして、対応決定手段１０５は、以下の式により、チャンクに対応する時間幅を算出する。
【００６２】
チャンクの時間幅  ＝  チャンク内最後のログ履歴のタイムスタンプ  −  チャンク内最初のログ履歴のタイムスタンプ
【００６３】
そして、時間幅に記述表現の個数が比例するように、記述表現を対応付ける。
【００６４】
例えば、コンピュータログが３つのチャンクに分割され、その時間幅がそれぞれ１：２：１であった場合であって、抽出された記述表現列が［“見る”，“選ぶ”，“書く”，“読む”］などであった場合、対応決定手段１０５は、最初のチャンクを“見る”、２番目のチャンクを、“選ぶ”及び“書く”、３番目のチャンクを“読む”に対応付ける。
【００６５】
チャンクの数が記述表現の数より多い場合には、時間幅の長いチャンクにのみ記述表現を割り当てることも出来る。
【００６６】
対応付け結果は、「２０１０−０１−０４Ｔ０９：３９：２２．０１３Ｚ，ＥＸＰＬＯＲＥＲ，Ｐｒｏｇｒａｍ  Ｍａｎａｇｅｒ，マイドキュメント，“探す”」、「２０１０−０１−０４Ｔ０９：３９：２８．５１３Ｚ，ＥＸＰＬＯＲＥＲ，ローカルディスク（Ｃ：），ローカルディスク（Ｃ：），“探す”」等のように、データ系列１の各行の末尾にデータ系列２の対応記述表現を追記することで出力することができる。
【００６７】
（第１の実施の形態の動作の説明）
次に、本実施の形態によるデータ対応付けシステム１００の動作について、図面を参照して詳細に説明する。
【００６８】
図５は、本実施の形態によるデータ対応付けシステム１００の動作を示すフローチャートである。
【００６９】
図５を参照すると、まず、データ入力手段１１０が、データ系列１、データ系列２を受け付け、フォーマットチェック（第１フィールドがタイムスタンプ形式になっているか、レコードがタイムスタンプ順になっているか）を行う（ステップＳ５０１）。
【００７０】
次いで、コンピュータログ（データ系列１）については、データ型解釈手段１０１が、該コンピュータログの各フィールド値を数値型や文字列型などに解釈する（ステップＳ５０２）。
【００７１】
また、自然言語データ（データ系列２）については、言語記述解析手段１０２が、形態素解析の後、記述表現抽出パタンリスト２０に従って、所定の記述表現を抽出する（ステップＳ５０３）。
【００７２】
次に、時間的隣接性判断手段１０３が、両系列データ中の対応可能性のあるログ範囲を決定する（ステップＳ５０４）。具体的には、抽出された記述表現に対応するタイムスタンプを基準に、該タイプスタンプの前後一定時間範囲内のタイムスタンプが付されているログ履歴を絞り込む。該一定時間範囲は、任意に設定することができる。
【００７３】
次いで、データ継続性決定手段１０４が、コンピュータログの各ログ履歴について、該ログ履歴とその前行との類似度を算出し、データ継続性値を該ログ履歴に付与する（ステップＳ５０５）。
【００７４】
その後、対応決定手段１０５が、データ継続性値に基づいて、コンピュータログをログ履歴のチャンクに分割し、チャンクの時間幅に比例した数の記述表現を割り当てる（ステップＳ５０６）。
【００７５】
例えば、データ系列１（コンピュータログ）のデータ形式が、「タイムスタンプ，アプリケーション名，ウィンドウタイトル，ファイル名」であり、データが「２０１０−０１−０４  Ｔ０９：３９：２３．９１９Ｚ，ＥＸＰＬＯＲＥＲ，Ｐｒｏｇｒａｍ  Ｍａｎａｇｅｒ，マイドキュメント」（第１行）、「２０１０−０１−０４  Ｔ０９：３９：２８．０１３Ｚ，ＥＸＰＬＯＲＥＲ，ローカルディスク（Ｃ：），ローカルディスク（Ｃ：）」（第２行）等であったとする。
【００７６】
データ入力手段１１０は、データ系列１を受けとった後、該データ系列１の第１フィールドがタイムスタンプ形式になっているか、レコードがタイムスタンプ順になっているか、等についてのチェックを行う（ステップＳ５０１）。第１フィールドがタイムスタンプ形式になっていない場合、該当行を捨てることができる場合や、レコードがタイムスタンプ順になっていないがソート可能な場合は、行捨てやソートなどのリカバリを行う。
【００７７】
次に、データ型解釈手段１０１が、上記第１行であれば、「“２０１０−０１−０４  Ｔ０９：３９：２３．９１９Ｚ”，“ＥＸＰＬＯＲＥＲ”，“Ｐｒｏｇｒａｍ  Ｍａｎａｇｅｒ”，“マイドキュメント”」のように、ログ履歴を各フィールドに分割する（ステップＳ５０２）。
【００７８】
一方、データ系列２（自然言語による記述）のデータ形式が「タイムスタンプ，言語記述」であり、データ内容が「２０１０−０１−０４  Ｔ０９：３９：４０，報告文書を探し、暗号化する。」「２０１０−０１−０４  Ｔ０９：４０：３０，参考資料を開き、読む。描画エラーが起きる。」であったとき、データ入力手段１１０が、先ずフォーマットチェックや必要なリカバリを行う（ステップＳ５０１）。
【００７９】
次いで、言語記述解析手段１０２が、形態素解析および記述表現抽出パタンリスト２０に従って、所定の記述表現を抽出する（ステップＳ５０３）。
【００８０】
ここでは、例として、「“探す”，“暗号化”，“開く”，“エラー”」などが記述表現として抽出されたとする。
【００８１】
次に、時間的隣接性判断手段１０３が、言語記述解析手段１０２によって抽出された記述表現に対応するタイムスタンプを基準に、該タイプスタンプの前後一定時間範囲内のタイムスタンプが付されているログ履歴を対応候補とする（ステップＳ５０４）。
【００８２】
そして、データ継続性決定手段１０４が、隣接するログ履歴Ｌｎ、Ｌｎ−１について、式１を用いてログ履歴の継続性を算出する（ステップＳ５０５）。
【００８３】
対応決定手段１０５は、任意のログ履歴とその前行とのデータ継続性値が所定の閾値より低い場合、前行との間にチャンクの区切りを設ける。例えば、図２のコンピュータログは、１〜３行目、４〜５行目、６行目、７〜９行目の４つのチャンクに分けられる。
【００８４】
そして、対応決定手段１０５が、コンピュータログのチャンク時間幅に従って、記述表現を割り当てる。例として、１〜３行目：“探す”、４〜５行目：“暗号化”、“開く”、６行目：該当なし、７行目：“開く”、８〜９行目：“エラー”などとなる（ステップＳ５０５）。
【００８５】
対応決定手段１０５による対応付け結果の例を、図６に示す。
【００８６】
（第１の実施の形態による効果）
次に本実施の形態の効果について説明する。
【００８７】
本実施の形態によれば、コンピュータログのログ履歴の継続性を考慮に入れて、自然言語による記述表現とコンピュータログの対応付けを行うことで、目視による分析をし易くすることができる。
【００８８】
また、記述表現とコンピュータログ中の所定のログ履歴とを対応付けることにより、記述表現が示す動作等の所要時間をより詳細に把握することができる。
【００８９】
なお、データ継続性決定手段１０４と、対応決定手段１０５とからなる最小限の構成でも、上述の課題を解決することが可能である。
【００９０】
（第２の実施の形態）
本発明の第２の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。以下の図において、本発明の本質に関わらない部分の構成については省略してあり、図示されていない。
【００９１】
図７は、本発明の第２の実施の形態によるデータ対応付けシステム１００の構成を示すブロック図である。
【００９２】
図７を参照すると、本実施の形態では、第１の実施の形態からデータ継続性決定手段１０４を除き、代わりに記述表現の継続性を決定する記述表現継続性決定手段１０６を用いる構成としている。
【００９３】
記述表現継続性決定手段１０６は、自然言語データの言語記述中の所定の記述表現（例えば特徴要素のイベントや動作等）が、継続性のあるものであるかどうかを判断する。
【００９４】
記述表現継続性決定手段１０６は、記述表現継続性決定パタンリスト３０を用いて、継続性のある記述表現に＋１、継続性の無い記述表現に−１を付与する。
【００９５】
ここで、記述表現継続性決定パタンリスト３０の一例を図８に示す。図８を参照すると、記述表現継続性決定パタンリスト３０は、形態素解析後の言語記述に適用することが出来るパタンリストであり、パタンにマッチした記述表現に対して、継続性の値を返す。以下、該継続性の値を記述表現継続性値と称す。
【００９６】
記述表現継続性決定手段１０６は、記述表現にマッチするパタンがリスト中に無い場合には、デフォルトの値として＋１（継続性あり）を付与する。
【００９７】
例えば、自然言語データの任意の行が「２０１０−０１−０４  Ｔ０９：４０：３０、参考資料を開き、読む。描画エラーが起きる。」であったとする。この場合、記述表現継続性決定手段１０６は、前述の形態素分析と記述表現抽出を行い、「開き」と「読む」を抽出し、次いで、記述表現継続性決定パタンリスト３０を参照する。
【００９８】
図８に示す記述表現継続性決定パタンリスト３０の２番目、３番目のパタンによると、「開き（原形＝開く）」の継続性は−１（継続性なし）、「読む（原形＝読む）」の継続性は＋１（継続性あり）である。
【００９９】
従って、記述表現継続性決定手段１０６は、記述表現継続性値として、それぞれ−１、＋１を付与する。
【０１００】
対応決定手段１０５は、記述表現に付与された記述表現継続性値に応じた数のログ履歴を、該記述表現と対応付ける。
【０１０１】
例えば、対応決定手段１０５は、記述表現継続性値が−１（継続性無し）の記述表現には、必ず１行のログ履歴を割り当て、記述表現継続性値が＋１（継続性あり）のイベント記述表現には、ログ履歴を均等に分割したチャンクを対応させる。
【０１０２】
（第２の実施の形態の動作の説明）
次に、本発明の第２の実施の形態によるデータ対応付けシステム１００の動作について、図面を参照して詳細に説明する。
【０１０３】
図９は、本実施の形態によるデータ対応付けシステム１００の動作を示すフローチャートである。
【０１０４】
図９を参照すると、まず、データ入力手段１１０が、データ系列１、データ系列２を受け付け、フォーマットチェック（第１フィールドがタイムスタンプ形式になっているか、レコードがタイムスタンプ順になっているか）を行う（ステップＳ９０１）。
【０１０５】
次いで、コンピュータログ（データ系列１）については、データ型解釈手段１０１が、該コンピュータログの各フィールド値を数値型や文字列型などに解釈する（ステップＳ９０２）。
【０１０６】
また、自然言語データ（データ系列２）については、言語記述解析手段１０２が、形態素解析の後、記述表現抽出パタンリスト２０に従って、所定の記述表現を抽出する（ステップＳ９０３）。
【０１０７】
次に、時間的隣接性判断手段１０３が、両系列中の対応可能性のあるログ範囲を決定する（ステップＳ９０４）。具体的には、抽出された記述表現に対応するタイムスタンプを基準に、該タイプスタンプの前後一定時間範囲内のタイムスタンプが付されているログ履歴を絞り込む。該一定時間範囲は、任意に設定することができる。
【０１０８】
次いで、記述表現継続性決定手段１０６が、各記述表現について、記述表現継続性決定パタンリスト３０を参照して、記述表現継続性値を付与する（ステップＳ９０５）。
【０１０９】
その後、対応決定手段１０５が、コンピュータログをログ履歴のチャンクに分割し、記述表現の記述表現継続性値に応じて、１行または複数行のログ履歴を割り当てる（ステップＳ９０６）。
【０１１０】
例えば、コンピュータログが図２のものであって、記述表現が「“探す”＝１，“暗号化”＝１，“開く”＝−１，”読む”＝１，“エラー”＝−１」であった場合、記述表現“開く”，“エラー”は各１行のみに対応させることが出来るので、１〜３行目は、“探す”、４〜６行目は“暗号化”、７行目は“開く”，８行目は”読む”、９行目は“エラー”などと対応付ける。
【０１１１】
（第２の実施の形態による効果）
次に本実施の形態の効果について説明する。
【０１１２】
このような仕組みにすることにより、自然言語による記述表現の継続性を考慮に入れて、ログ履歴と記述表現の対応付けを行うことができる。
【０１１３】
（第３の実施の形態）
本発明の第３の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。以下の図において、本発明の本質に関わらない部分の構成については省略してあり、図示されていない。
【０１１４】
図１０は、本発明の第３の実施の形態によるデータ対応付けシステム１００の構成を示すブロック図である。
【０１１５】
図１０を参照すると、本実施の形態によるデータ対応付けシステム１００は、第１の実施の形態及び第２の実施の形態とを組み合わせ、データ継続性決定手段１０４と、記述表現継続性決定手段１０６の両方を備える。
【０１１６】
データ継続性決定手段１０４、記述表現継続性決定手段１０６の概要は前述の通りである。
【０１１７】
対応決定手段１０５は、コンピュータログのログ履歴のデータ継続性と、自然言語データの記述表現の記述表現継続性とに基づいて対応付けを行う。
【０１１８】
具体的には、対応決定手段１０５は、まず、記述表現Ｌｉの継続性Ｃｏｎｔ（Ｌｉ−１，Ｌｉ）と、ログ履歴Ｍｊの継続性Ｃｏｎｔ（Ｍｊ）に基づき、記述表現Ｌｉとコンピュータログ中のログ履歴Ｍｊが対応付けられた場合の対応付けスコア（継続性一致度）を算出する。対応付けスコア算出方法は以下の通りである。
【０１１９】
（式２）
Ａｌｉｇｎ＿ｓｃｏｒｅ（Ｌｉ，Ｍｊ）  ＝  Ｃｏｎｔ（Ｌｉ−１，Ｌｉ）＊Ｃｏｎｔ（Ｍｊ）
【０１２０】
次に、対応決定手段１０５は、各ログ履歴と記述表現との継続性一致度の総和を算出する。
【０１２１】
例えば、ある対応付けが｛＜Ｌ１〜Ｍ１＞，＜Ｌ２〜Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４＞，＜Ｌ３〜Ｍ５＞｝であった場合、継続性一致度の総和の算出方法は以下となる。
【０１２２】
（式３）
継続性一致度  ＝  Ａｌｉｇｎ＿ｓｃｏｒｅ（Ｌ１，Ｍ１）＋Ａｌｉｇｎ＿ｓｃｏｒｅ（Ｌ２，Ｍ２）＋Ａｌｉｇｎ＿ｓｃｏｒｅ（Ｌ２，Ｍ３）＋Ａｌｉｇｎ＿ｓｃｏｒｅ（Ｌ２，Ｍ４）＋Ａｌｉｇｎ＿ｓｃｏｒｅ（Ｌ３，Ｍ５）
【０１２３】
次いで、対応決定手段１０５は、継続性一致度の総和が最大となる対応付けに基づき、コンピュータログのログ履歴と自然言語データ中の記述表現を対応付ける。
【０１２４】
このとき、対応決定手段１０５は、全ての可能な対応付けについて継続性一致度を算出してもよいが、動的計画法を用いて選出することで計算量を抑えることができる。
【０１２５】
なお、全ての可能な対応付けとは、言語記述解析手段１０２により抽出された記述表現と、時間的隣接性判断手段１０３により特定されたログ履歴との、全ての組み合わせのことをいう。
【０１２６】
（第３の実施の形態の動作の説明）
次に、本実施の形態によるデータ対応付けシステムの動作について、図面を参照して詳細に説明する。
【０１２７】
図１１は、本実施の形態によるデータ対応付けシステム１００の動作を示すフローチャートである。
【０１２８】
図１１を参照すると、まず、データ入力手段１１０が、データ系列１、データ系列２を受け付け、フォーマットチェック（第１フィールドがタイムスタンプ形式になっているか、レコードがタイムスタンプ順になっているか）を行う（ステップＳ１１０１）。
【０１２９】
次いで、コンピュータログ（データ系列１）については、データ型解釈手段１０１が、該コンピュータログの各フィールド値を数値型や文字列型などに解釈する（ステップＳ１１０２）。
【０１３０】
また、自然言語データ（データ系列２）については、言語記述解析手段１０２が、形態素解析の後、記述表現抽出パタンリスト２０に従って、所定の記述表現を抽出する（ステップＳ１１０３）。
【０１３１】
次に、時間的隣接性判断手段１０３が、両系列中の対応可能性のあるログ範囲を決定する（ステップＳ１１０４）。具体的には、抽出された記述表現に対応するタイムスタンプを基準に、該タイプスタンプの前後一定時間範囲内のタイムスタンプが付されているログ履歴を絞り込む。該一定時間範囲は、任意に設定することができる。
【０１３２】
次いで、データ継続性決定手段１０４が、コンピュータログの各ログ履歴について、該ログ履歴とその前のログ履歴との類似度を算出し、データ継続性値を各ログ履歴に付与する（ステップＳ１１０５）。
【０１３３】
一方、記述表現継続性決定手段１０６が、ステップＳ１１０３で抽出された各記述表現について、記述表現継続性決定パタンリスト３０を参照して、記述表現継続性値を付与する（ステップＳ１１０６）。
【０１３４】
次いで、対応決定手段１０５が、継続性一致度を算出し、該継続性一致度が最も高い組み合わせに基づいて、ログ履歴と記述表現を対応付ける（ステップＳ１１０７）。
【０１３５】
（第３の実施の形態による効果）
次に本実施の形態の効果について説明する。
【０１３６】
本実施の形態によれば、２系列のそれぞれのデータの継続性の一致を考慮に入れた対応付けを行うことができる。特に、コンピュータログ上で切れ目となる行と、記述表現中で動作や状態の切り替りとなる表現を対応付ける場合を選出することができる。
【０１３７】
（第４の実施の形態）
本発明の第４の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。以下の図において、本発明の本質に関わらない部分の構成については省略してあり、図示されていない。
【０１３８】
図１２は、本発明の第４の実施の形態によるデータ対応付けシステム１００の構成を示すブロック図である。
【０１３９】
図１２を参照すると、本実施の形態によるデータ対応付けシステム１００は、第３の実施の形態に、適合度算出手段１０７をさらに備えた構成である。
【０１４０】
適合度算出手段１０７は、データ系列１のｉ行目、データ系列２のｊ行目に関して、ｉ行とｊ行が対応付けられる確率を表すスコア（以下、適合度と称す）を算出する。具体的には、コンピュータログの各ログ履歴と、自然言語データの各行について、適合度を算出する。
【０１４１】
適合度を算出する方法には、適合度決定パタンリスト４０を適用する方法と、共起頻度に基づいて行う方法があり、この二つを組み合わせて適用することができる。
【０１４２】
ここで、適合度決定パタンリスト４０の一例を図１３に示す。適合度決定パタンリスト４０は、言語記述に適用するパタンと、ログ履歴に適用するパタンと、該パタンにマッチした場合の適合度の値から成る適合度決定パタンが定義されている。
【０１４３】
適合度決定パタンは、『自然言語データの言語記述に「文字列＝＊ている」を含み、コンピュータログのログ履歴に「操作＝ＦｉｌｅＯｐｅｎ」を含む場合、適合度が０．９である』というような指定をすることができる。
【０１４４】
例えば、自然言語データの任意の行が「２０１０−０１−０４  Ｔ０９：４０：３０，参考資料を開き、読む。描画エラーが起きる。」であり、コンピュータログ中に、「２０１０−０１−０４Ｔ  Ｔ０９：３９：４８．２１６Ｚ，ＰＤＦＲｅａｄｅｒ，ＰＤＦＲｅａｄｅｒ，Ｃ：￥ｆｉｌｅ．ｐｄｆ」というログ履歴があるとする。
【０１４５】
この場合、形態素解析後の記述表現に「原形＝開く」というパタンがマッチし、ログ履歴に「操作名＝ＦｉｌｅＯｐｅｎ」というパタンがマッチすると、該パタンにマッチした二行の適合度として０．９が与えられる。
【０１４６】
上記の方法で適合度を算出した場合、ある行がリスト中のいずれのパタンにもマッチしない場合には適合度が得られないという問題が発生する。このように、ログ履歴又は自然言語データの行のいずれかが、マッチするパタンの無いものである場合には、共起頻度に基づいて適合度を算出する。
【０１４７】
共起頻度に基づいて適合度を算出する方法を以下に記す。本発明では、一例として、相互情報量と呼ばれる指標を用いて共起頻度に基づいた適合度を算出する。行Ａと行Ｂの相互情報量ＭＩの算出方法は、以下の通りである。
【０１４８】
（式４）
ＭＩ（Ａ，Ｂ）  ＝  Ｎ（ａ∩ｂ）／Ｎ（ａ∪ｂ）
【０１４９】
ａは行Ａの特徴となる要素、ｂは行Ｂの特徴となる要素である。特徴となる要素の抽出方法は、あらかじめ系列ごとに定めておく。
【０１５０】
Ｎ（ａ∩ｂ）は、全データ中に要素ａと要素ｂが共起する回数を表す。
【０１５１】
Ｎ（ａ∪ｂ）は、全データ中に要素ａと要素ｂの少なくともいずれかが出現する回数を表す。
【０１５２】
なお、要素ａと要素ｂが共起するというのは、全データを一定時間長のタイムスロットに分割し、同一のタイムスロットに要素ａと要素ｂが共に出現している状態を指す。
【０１５３】
Ｎ（ａ∩ｂ）、Ｎ（ａ∪ｂ）には、共起、または、出現のあったタイムスロットの数を用いる。
【０１５４】
例えば、自然言語データの行「２０１０−０１−０４  Ｔ０９：３９：４０，報告文書を探し、暗号化する。」と、コンピュータログのログ履歴「２０１０−０１−０４  Ｔ０９：３９：３４．５２８Ｚ，ＥＮＣＲＹＰＴ，Ｅｎｃｒｙｐｔｉｎｇ．．．，ｄｏｃｕｍｅｎｔ．ｔｘｔ」の間の相互情報量を算出する場合を以下に記す。
【０１５５】
言語記述中から「暗号化」が、コンピュータログのログ履歴から「ＥＮＣＲＹＰＴ」が、それぞれ特徴要素として抽出する。
【０１５６】
次に、全データを所定時間間隔のタイムスロットに分割し、言語記述中に「暗号化」が出現する、またはログ履歴中に「ＥｎｃｒｙｐｔＸＹＺ」が出現するタイムスロット数、「暗号化」と「ＥＮＣＲＹＰＴ」が共起するタイムスロット数を算出する。
【０１５７】
例として、それぞれのタイムスロット数が８、１０であったとき、相互情報量は８／１０＝０．８となる。
【０１５８】
対応決定手段１０５は、ログ履歴の継続性と言語表現の継続性の一致に加え、適合性指標を用いて両者の対応を決定する。
【０１５９】
具体的には、対応決定手段１０５は、記述表現Ｌｉとログ履歴Ｍｊが対応付けられた場合の継続性一致度を、適合度Ｓｉｍ（Ｌｉ，Ｍｊ）と記述表現の継続性Ｃｏｎｔ（Ｌｉ−１，Ｌｉ）、ログ履歴Ｍｊの継続性Ｃｏｎｔ（Ｍｊ）を考慮に入れて算出する。スコア算出方法は以下の通り。
【０１６０】
（式５）
Ａｌｉｇｎ＿ｓｃｏｒｅ（Ｌｉ，Ｍｊ）  ＝ａ＊Ｓｉｍ（Ｌｉ，Ｍｊ）＋Ｃｏｎｔ（Ｌｉ−１，Ｌｉ）＊Ｃｏｎｔ（Ｍｊ）
【０１６１】
係数ａは適合度と継続性の重み付けを決定する定数であり、任意の正の値に設定することができる。
【０１６２】
本実施の形態における対応付けスコアは、以下の性質を持つ。
【０１６３】
（１）ＬｉとＭｊの適合度が増大するに従って増大する。
【０１６４】
（２）記述表現に継続性があり、ログ履歴の継続性が正である場合には、該ログの前行との類似性に従って増大する。
【０１６５】
（３）記述表現に継続性がある場合、ログ履歴の継続性が負である場合には、ログ履歴の前行との類似性に従って減少する。
【０１６６】
（４）記述表現に継続性が無い場合、ログ履歴の継続性が正である場合には、ログ履歴の前行との類似性に従って減少する。
【０１６７】
（５）記述表現に継続性が無い場合、ログ履歴の継続性が負である場合には、ログ履歴の前行との類似性に従って増大する。
【０１６８】
そして、対応決定手段１０５は、上記式３を用いて継続性一致度を算出し、該継続性一致度が最も高い組み合わせに基づいて、ログ履歴と記述表現を対応付ける。
【０１６９】
（第４の実施の形態の動作の説明）
次に、本実施の形態によるデータ対応付けシステムの動作について、図面を参照して詳細に説明する。
【０１７０】
図１４は、本実施の形態によるデータ対応付けシステム１００の動作を示すフローチャートである。
【０１７１】
図１４を参照すると、まず、データ入力手段１１０が、データ系列１、データ系列２を受け付け、フォーマットチェック（第１フィールドがタイムスタンプ形式になっているか、レコードがタイムスタンプ順になっているか）を行う（ステップＳ１４０１）。
【０１７２】
次いで、コンピュータログ（データ系列１）については、データ型解釈手段１０１が、該コンピュータログの各フィールド値を数値型や文字列型などに解釈する（ステップＳ１４０２）。
【０１７３】
また、自然言語データ（データ系列２）については、言語記述解析手段１０２が、形態素解析の後、記述表現抽出パタンリスト２０に従って、所定の記述表現を抽出する（ステップＳ１４０３）。
【０１７４】
次に、時間的隣接性判断手段１０３が、両系列中の対応可能性のあるログ範囲を決定する（ステップＳ１４０４）。具体的には、抽出された記述表現に対応するタイムスタンプを基準に、該タイプスタンプの前後一定時間範囲内のタイムスタンプが付されているログ履歴を絞り込む。該一定時間範囲は、任意に設定することができる。
【０１７５】
次いで、データ継続性決定手段１０４が、コンピュータログの各ログ履歴について、該ログ履歴とその前のログ履歴との類似度を算出し、データ継続性値を各ログ履歴に付与する（ステップＳ１４０５）。
【０１７６】
一方、記述表現継続性決定手段１０６が、ステップＳ１１０３で抽出された各記述表現について、記述表現継続性決定パタンリスト３０を参照して、記述表現継続性値を付与する（ステップＳ１４０６）。
【０１７７】
次いで、適合度算出手段１０７が、ログ履歴と言語記述間の適合度を算出する（ステップＳ１４０７）。
【０１７８】
次いで、対応決定手段１０５は、上記式３を用いて継続性一致度を算出し、該継続性一致度が最も高い組み合わせに基づいて、ログ履歴と記述表現を対応付ける（ステップＳ１１０８）。
【０１７９】
（第４の実施の形態による効果）
次に本実施の形態の効果について説明する。
【０１８０】
本実施の形態によれば、２系列のデータ中の所定の行同士の適合性と、継続性の一致を考慮に入れた対応付けを行うことができる。特に、適合度を考慮に入れることにより、両者の対応確率が高いものを対応付けることが出来る。
【０１８１】
次に、本発明のコンピュータ装置１０のハードウェア構成例について、図１５を参照して説明する。図１５はコンピュータ装置１０のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【０１８２】
図１５を参照すると、コンピュータ装置１０は、一般的なコンピュータ装置と同様のハードウェア構成であり、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）８０１、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリからなる、データの作業領域やデータの一時退避領域に用いられる主記憶部８０２、ネットワークを介してデータの送受信を行う通信部８０３、入力装置８０５や出力装置８０６及び記憶装置８０７と接続してデータの送受信を行う入出力インタフェース部８０４、上記各構成要素を相互に接続するシステムバス８０８を備えている。記憶装置８０７は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気ディスク、半導体メモリ等の不揮発性メモリから構成されるハードディスク装置等で実現される。
【０１８３】
本発明のコンピュータ装置１０のデータ入力手段１１０、データ型解釈手段１０１、言語記述解析手段１０２、時間的隣接性判断手段１０３、データ継続性決定手段１０４、記述表現継続性決定手段１０６、適合度算出手段１０７、対応決定手段１０５は、プログラムを組み込んだ、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等のハードウェア部品である回路部品を実装することにより、その動作をハードウェア的に実現することは勿論として、その機能を提供するプログラムを、記憶装置８０７に格納し、そのプログラムを主記憶部８０２にロードしてＣＰＵ８０１で実行することにより、ソフトウェア的に実現することも可能である。
【０１８４】
以上好ましい実施の形態をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも、上記実施の形態に限定されるものでなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形して実施することができる。
【０１８５】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【０１８６】
また、本発明の各種の構成要素は、必ずしも個々に独立した存在である必要はなく、複数の構成要素が一個の部材として形成されていること、一つの構成要素が複数の部材で形成されていること、ある構成要素が他の構成要素の一部であること、ある構成要素の一部と他の構成要素の一部とが重複していること、等でもよい。
【０１８７】
また、本発明の方法およびコンピュータプログラムには複数の手順を順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の手順を実行する順番を限定するものではない。このため、本発明の方法およびコンピュータプログラムを実施する時には、その複数の手順の順番は内容的に支障しない範囲で変更することができる。
【０１８８】
また、本発明の方法およびコンピュータプログラムの複数の手順は個々に相違するタイミングで実行されることに限定されない。このため、ある手順の実行中に他の手順が発生すること、ある手順の実行タイミングと他の手順の実行タイミングとの一部ないし全部が重複していること、等でもよい。
【０１８９】
さらに、上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、これに限定されない。
【０１９０】
（付記１）
時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、前記データ同士を対応付けるデータ対応付けシステムであって、
前記時系列データの所定のデータについて、１のデータとその直前のデータの類似度に基づいて当該データの継続性を決定するデータ継続性決定手段と、
継続性を決定した前記データについて、当該データの時間情報から所定時間内の時間情報が付されている、前記他の時系列データのデータに含まれる所定の記述表現から、前記継続性の高さに応じて予め定義された所定数の前記記述表現を対応付ける対応決定手段と
を含むことを特徴とするデータ対応付けシステム。
【０１９１】
（付記２）
時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、前記データ同士を対応付けるデータ対応付けシステムであって、
前記時系列データの所定のデータについて、前記データに含まれる所定の記述表現の継続性を決定する記述表現継続性決定手段と、
継続性を決定した前記記述表現について、当該記述表現を含むデータに付された時間情報から所定時間内の時間情報が付されている他の時系列データのデータから、前記継続性の高さに応じて予め定義された所定数のデータを対応付ける対応決定手段とを含み、
前記記述表現継続性決定手段は、
所定の記述表現が継続性を示す表現であるか否かを定義した記述表現継続性パタンリストを用いて、前記記述表現の継続性を決定することを特徴とするデータ対応付けシステム。
【０１９２】
（付記３）
時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、前記データ同士を対応付けるデータ対応付けシステムであって、
前記時系列データの所定のデータについて、１のデータとその直前のデータの類似度に基づいて当該データの継続性を決定するデータ継続性決定手段と、
他方の前記時系列データの所定のデータについて、当該データに含まれる所定の記述表現の継続性を決定する記述表現継続性決定手段と、
全ての又は前記時間情報の隣接性を考慮した、前記各データと前記各記述表現の組合せについて、それぞれの継続性の高さの一致度を算出し、前記継続性の高さの一致度の総和が最も高くなる前記組合せに基づいて、前記各データと前記各記述表現とを対応付ける対応決定手段とを含み、
前記記述表現継続性決定手段は、
所定の記述表現が継続性を示す表現であるか否かを定義した記述表現継続性パタンリストを用いて、前記記述表現の継続性を決定することを特徴とするデータ対応付けシステム。
【０１９３】
（付記４）
前記対応決定手段は、
前記データの継続性の高さを示す所定の値と、前記記述表現の継続性の高さを示す所定の値とを乗算して、前記継続性の高さの一致度を算出することを特徴とする付記３に記載のデータ対応付けシステム。
【０１９４】
（付記５）
前記各データと前記各記述表現の組合せについて、組み合わせた前記データと前記記述表現の内容の適合度を算出する適合度算出手段を含み、
前記適合度算出手段は、
前記データに含まれる所定の情報と前記記述表現の組み合わせに対して、適合度を定義した適合度決定パタンリストを用いて前記適合度を算出し、
前記対応決定手段は、
全ての又は前記時間情報の隣接性を考慮した、前記各データと前記各記述表現の組合せについて、前記適合度を加味して、それぞれの継続性の高さの一致度を算出し、前記継続性の高さの一致度の総和が最も高くなる前記組合せに基づいて、前記各データと前記各記述表現とを対応付けることを特徴とする付記３に記載のデータ対応付けシステム。
【０１９５】
（付記６）
前記対応決定手段は、
前記データの継続性の高さを示す所定の値と、前記記述表現の継続性の高さを示す所定の値とを乗算した値に、前記適合度を示す値を加算して、前記継続性の高さの一致度を算出することを特徴とする付記５に記載のデータ対応付けシステム。
【０１９６】
（付記７）
前記適合度算出手段は、
前記適合度決定パタンリストに該当しない前記組合わせについては、共起頻度に基づいた適合度の算出を行うことを特徴とする付記５又は付記６に記載のデータ対応付けシステム。
【０１９７】
（付記８）
前記類似度を、前記データの各要素の一致数の和として算出することを特徴とする付記１若しくは付記３から付記７の何れか１項に記載のデータ対応付けシステム。
【０１９８】
（付記９）
前記データの継続性を、前記類似度に応じて予め設定した所定値とすることを特徴とする付記１若しくは付記３から付記８の何れか１項に記載のデータ対応付けシステム。
【０１９９】
（付記１０）
前記データの継続性を、前記類似度そのものとすることを特徴とする付記１若しくは付記３から付記８の何れか１項に記載のデータ対応付けシステム。
【０２００】
（付記１１）
形態素解析により、前記時系列データから記述表現を抽出する言語記述解析手段を含むことを特徴とする付記１から付記１０の何れか１項に記載のデータ対応付けシステム。
【０２０１】
（付記１２）
前記所定の記述表現を含むデータの時間情報に基づき、前記データ継続性決定手段により継続性を決定するデータを特定する時間的隣接性判断手段を含むことを特徴とする付記１から付記１１に記載のデータ対応付けシステム。
【０２０２】
（付記１３）
時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、前記データ同士を対応付けるデータ対応付けシステムによるデータ対応付け方法であって、
前記時系列データの所定のデータについて、１のデータとその直前のデータの類似度に基づいて当該データの継続性を決定するデータ継続性決定ステップと、
継続性を決定した前記データについて、当該データの時間情報から所定時間内の時間情報が付されている、前記他の時系列データのデータに含まれる所定の記述表現から、前記継続性の高さに応じて予め定義された所定数の前記記述表現を対応付ける対応決定ステップと
を含むことを特徴とするデータ対応付け方法。
【０２０３】
（付記１４）
時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、前記データ同士を対応付けるデータ対応付けシステムによるデータ対応付け方法であって、
前記時系列データの所定のデータについて、前記データに含まれる所定の記述表現の継続性を決定する記述表現継続性決定ステップと、
継続性を決定した前記記述表現について、当該記述表現を含むデータに付された時間情報から所定時間内の時間情報が付されている他の時系列データのデータから、前記継続性の高さに応じて予め定義された所定数のデータを対応付ける対応決定ステップとを含み、
記述表現継続性決定ステップで、
所定の記述表現が継続性を示す表現であるか否かを定義した記述表現継続性パタンリストを用いて、前記記述表現の継続性を決定することを特徴とするデータ対応付け方法。
【０２０４】
（付記１５）
時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、前記データ同士を対応付けるデータ対応付けシステムによるデータ対応付け方法であって、
前記時系列データの所定のデータについて、１のデータとその直前のデータの類似度に基づいて当該データの継続性を決定するデータ継続性決定ステップと、
他方の前記時系列データの所定のデータについて、当該データに含まれる所定の記述表現の継続性を決定する記述表現継続性決定ステップと、
全ての又は前記時間情報の隣接性を考慮した、前記各データと前記各記述表現の組合せについて、それぞれの継続性の高さの一致度を算出し、前記継続性の高さの一致度の総和が最も高くなる前記組合せに基づいて、前記各データと前記各記述表現とを対応付ける対応決定ステップとを含み、
前記記述表現継続性決定ステップで、
所定の記述表現が継続性を示す表現であるか否かを定義した記述表現継続性パタンリストを用いて、前記記述表現の継続性を決定することを特徴とするデータ対応付け方法。
【０２０５】
（付記１６）
前記対応決定ステップで、
前記データの継続性の高さを示す所定の値と、前記記述表現の継続性の高さを示す所定の値とを乗算して、前記継続性の高さの一致度を算出することを特徴とする付記１５に記載のデータ対応付け方法。
【０２０６】
（付記１７）
前記各データと前記各記述表現の組合せについて、組み合わせた前記データと前記記述表現の内容の適合度を算出する適合度算出ステップを含み、
前記適合度算出ステップで、
前記データに含まれる所定の情報と前記記述表現の組み合わせに対して、適合度を定義した適合度決定パタンリストを用いて前記適合度を算出し、
前記対応決定ステップで、
全ての又は前記時間情報の隣接性を考慮した、前記各データと前記各記述表現の組合せについて、前記適合度を加味して、それぞれの継続性の高さの一致度を算出し、前記継続性の高さの一致度の総和が最も高くなる前記組合せに基づいて、前記各データと前記各記述表現とを対応付けることを特徴とする付記１５に記載のデータ対応付け方法。
【０２０７】
（付記１８）
前記対応決定ステップで、
前記データの継続性の高さを示す所定の値と、前記記述表現の継続性の高さを示す所定の値とを乗算した値に、前記適合度を示す値を加算して、前記継続性の高さの一致度を算出することを特徴とする付記１７に記載のデータ対応付け方法。
【０２０８】
（付記１９）
前記適合度算出ステップで、
前記適合度決定パタンリストに該当しない前記組合わせについては、共起頻度に基づいた適合度の算出を行うことを特徴とする付記１７又は付記１８に記載のデータ対応付け方法。
【０２０９】
（付記２０）
前記類似度を、前記データの各要素の一致数の和として算出することを特徴とする付記１３若しくは付記１５から付記１９の何れか１項に記載のデータ対応付け方法。
【０２１０】
（付記２１）
前記データの継続性を、前記類似度に応じて予め設定した所定値とすることを特徴とする付記１３若しくは付記１５から付記２０の何れか１項に記載のデータ対応付け方法。
【０２１１】
（付記２２）
前記データの継続性を、前記類似度そのものとすることを特徴とする付記１３若しくは付記１５から付記２０の何れか１項に記載のデータ対応付け方法。
【０２１２】
（付記２３）
形態素解析により、前記時系列データから記述表現を抽出する言語記述解析ステップを含むことを特徴とする付記１３から付記２２の何れか１項に記載のデータ対応付け方法。
【０２１３】
（付記２４）
前記所定の記述表現を含むデータの時間情報に基づき、前記データ継続性決定ステップにより継続性を決定するデータを特定する時間的隣接性判断ステップを含むことを特徴とする付記１３から付記２３に記載のデータ対応付け方法。
【０２１４】
（付記２５）
コンピュータ上で動作し、時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、前記データ同士を対応付けるデータ対応付けプログラムであって、
前記コンピュータに、
前記時系列データの所定のデータについて、１のデータとその直前のデータの類似度に基づいて当該データの継続性を決定するデータ継続性決定処理と、
継続性を決定した前記データについて、当該データの時間情報から所定時間内の時間情報が付されている、前記他の時系列データのデータに含まれる所定の記述表現から、前記継続性の高さに応じて予め定義された所定数の前記記述表現を対応付ける対応決定処理とを、実行させることを特徴とするデータ対応付けプログラム。
【０２１５】
（付記２６）
コンピュータ上で動作し、時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、前記データ同士を対応付けるデータ対応付けプログラムであって、
前記コンピュータに、
前記時系列データの所定のデータについて、前記データに含まれる所定の記述表現の継続性を決定する記述表現継続性決定処理と、
継続性を決定した前記記述表現について、当該記述表現を含むデータに付された時間情報から所定時間内の時間情報が付されている他の時系列データのデータから、前記継続性の高さに応じて予め定義された所定数のデータを対応付ける対応決定処理とを実行させ、
前記データ継続性決定処理で、
所定の記述表現が継続性を示す表現であるか否かを定義した記述表現継続性パタンリストを用いて、前記記述表現の継続性を決定することを特徴とするデータ対応付けプログラム。
【０２１６】
（付記２７）
コンピュータ上で動作し、時間情報を付した複数のデータから構成される、２つの時系列データについて、前記データ同士を対応付けるデータ対応付けプログラムであって、
前記コンピュータに、
前記時系列データの所定のデータについて、１のデータとその直前のデータの類似度に基づいて当該データの継続性を決定するデータ継続性決定処理と、
他方の前記時系列データの所定のデータについて、当該データに含まれる所定の記述表現の継続性を決定する記述表現継続性決定処理と、
全ての又は前記時間情報の隣接性を考慮した、前記各データと前記各記述表現の組合せについて、それぞれの継続性の高さの一致度を算出し、前記継続性の高さの一致度の総和が最も高くなる前記組合せに基づいて、前記各データと前記各記述表現とを対応付ける対応決定処理とを実行させ、
前記記述表現継続性決定処理で、
所定の記述表現が継続性を示す表現であるか否かを定義した記述表現継続性パタンリストを用いて、前記記述表現の継続性を決定することを特徴とするデータ対応付けプログラム。
【０２１７】
（付記２８）
前記対応決定処理で、
前記データの継続性の高さを示す所定の値と、前記記述表現の継続性の高さを示す所定の値とを乗算して、前記継続性の高さの一致度を算出することを特徴とする付記２７に記載のデータ対応付けプログラム。
【０２１８】
（付記２９）
前記コンピュータに、前記各データと前記各記述表現の組合せについて、組み合わせた前記データと前記記述表現の内容の適合度を算出する適合度算出処理を実行させ、
前記適合度算出処理で、
前記データに含まれる所定の情報と前記記述表現の組み合わせに対して、適合度を定義した適合度決定パタンリストを用いて前記適合度を算出し、
前記対応決定処理で、
全ての又は前記時間情報の隣接性を考慮した、前記各データと前記各記述表現の組合せについて、前記適合度を加味して、それぞれの継続性の高さの一致度を算出し、前記継続性の高さの一致度の総和が最も高くなる前記組合せに基づいて、前記各データと前記各記述表現とを対応付けることを特徴とする付記２７に記載のデータ対応付けプログラム。
【０２１９】
（付記３０）
前記対応決定処理で、
前記データの継続性の高さを示す所定の値と、前記記述表現の継続性の高さを示す所定の値とを乗算した値に、前記適合度を示す値を加算して、前記継続性の高さの一致度を算出することを特徴とする付記２９に記載のデータ対応付けプログラム。
【０２２０】
（付記３１）
前記適合度算出処理で、
前記適合度決定パタンリストに該当しない前記組合わせについては、共起頻度に基づいた適合度の算出を行うことを特徴とする付記２９又は付記３０に記載のデータ対応付けプログラム。
【０２２１】
（付記３２）
前記類似度を、前記データの各要素の一致数の和として算出することを特徴とする付記２５若しくは付記２７から付記３１の何れか１項に記載のデータ対応付けプログラム。
【０２２２】
（付記３３）
前記データの継続性を、前記類似度に応じて予め設定した所定値とすることを特徴とする付記２５若しくは付記２７から付記３２の何れか１項に記載のデータ対応付けプログラム。
【０２２３】
（付記３４）
前記データの継続性を、前記類似度そのものとすることを特徴とする付記２５若しくは付記２７から付記３２の何れか１項に記載のデータ対応付けプログラム。
【０２２４】
（付記３５）
前記コンピュータに、
形態素解析により、前記時系列データから記述表現を抽出する言語記述解析処理を実行させることを特徴とする付記２５から付記３４の何れか１項に記載のデータ対応付けプログラム。
【０２２５】
（付記３６）
前記コンピュータに、
前記所定の記述表現を含むデータの時間情報に基づき、前記データ継続性決定処理により継続性を決定するデータを特定する時間的隣接性判断処理を実行させることを特徴とする付記２５から付記３５に記載のデータ対応付けプログラム。
【産業上の利用可能性】
【０２２６】
本発明によれば、ユーザインターフェース評価において、ＰＣ操作ログとユーザによる操作意図についての発話や第三者による観察記述の対応付けを行うことができ、ログの目視による分析やより詳細な経過時間の把握を容易にすることができる。
【０２２７】
また、本発明によれば、ブログやｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）といったタイムスタンプ付きの自然言語記述と、天気予報やクレジットカード履歴と行ったタイムスタンプ付きデータの対応付けを行い、後の記憶の補助に役に立たせることもできる。
【符号の説明】
【０２２８】
１００：データ対応付けシステム
１０：コンピュータ装置
１０１：データ型解釈手段
１０２：言語記述解析手段
１０３：時間的隣接性判断手段
１０４：データ継続性決定手段
１０５：対応決定手段
１０６：記述表現継続性決定手段
１０７：適合度算出手段
１１０：データ入力手段
２０：記述表現抽出パタンリスト
３０：記述表現継続性決定パタンリスト
４０：適合度決定パタンリスト
８０１：ＣＰＵ
８０２：主記憶部
８０３：通信部
８０４：入出力インタフェース部
８０５：入力装置
８０６：出力装置
８０７：記憶装置
８０８：システムバス
【図１】
2012103787.tif 000003
【図２】
2012103787.tif 000004
【図３】
2012103787.tif 000005
【図４】
2012103787.tif 000006
【図５】
2012103787.tif 000007
【図６】
2012103787.tif 000008
【図７】
2012103787.tif 000009
【図８】
2012103787.tif 000010
【図９】
2012103787.tif 000011
【図１０】
2012103787.tif 000012
【図１１】
2012103787.tif 000013
【図１２】
2012103787.tif 000014
【図１３】
2012103787.tif 000015
【図１４】
2012103787.tif 000016
【図１５】
2012103787.tif 000017