(57)【要約】【課題】共通性のない見出し語を含むデータ間の関連度を適切に算出する。【解決手段】見出し部および内容部を各々有する個別データの集合と、見出し部および内容部を各々有し、かつ、少なくとも一部が個別データのいずれかに関連する対象データの集合とから、個別データの集合および対象データの集合に含まれる単語に基づいて、複数のトピックを抽出する。そして、抽出されたトピックの各々が、見出し部に含まれる単語により特徴付けられる度合い、および内容部に含まれる単語により特徴付けられる度合いの少なくとも一方に基づいて、トピックの各々の属性を設定する。さらに、個別データに含まれるトピックと、個別データに関連する対象データに含まれるトピックとの関係の強さ、および設定されたトピックの各々の属性に基づいて、個別データの集合に含まれるいずれかの個別データと、対象データ集合に含まれる対象データの各々との関連度を算出する。【選択図】図４
2016126575.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
見出し部および内容部を各々有する個別データの集合と、見出し部および内容部を各々有し、かつ、少なくとも一部が前記個別データのいずれかに関連する対象データの集合とから、前記個別データの集合および前記対象データの集合に含まれる単語に基づいて、複数のトピックを抽出し、
抽出されたトピックの各々が、前記見出し部に含まれる単語により特徴付けられる度合い、および前記内容部に含まれる単語により特徴付けられる度合いの少なくとも一方に基づいて、前記トピックの各々の属性を設定し、
前記個別データに含まれるトピックと、該個別データに関連する対象データに含まれるトピックとの関係の強さ、および前記トピックの各々の属性に基づいて、前記個別データの集合に含まれるいずれかの個別データと、前記対象データの集合に含まれる対象データの各々との関連度を算出する
ことを含む処理を実行させるためのデータ関連度算出プログラム。
【請求項２】
前記関連度を算出する際に、前記個別データに含まれるトピックの属性と、該個別データに関連する対象データに含まれるトピックの属性とが異なる場合には、両トピックの属性が同一の場合よりもトピック間の関係の強さを小さくする請求項１記載のデータ関連度算出プログラム。
【請求項３】
前記トピックの各々の属性として、各トピックを特徴付ける複数の単語のうち、前記見出し部に含まれる単語が前記内容部に含まれる単語より多い場合は、該トピックの属性を、前記見出し部に含まれる単語により特徴付けられるトピックであることを表す属性に設定し、前記内容部に含まれる単語が前記見出し部に含まれる単語より多い場合は、該トピックの属性を、前記内容部に含まれる単語により特徴付けられるトピックであることを表す属性に設定する請求項１または請求項２記載のデータ関連度算出プログラム。
【請求項４】
各トピックを特徴付ける単語として抽出された複数の単語のうち、前記見出し部に含まれる単語の各々が該トピックから生起される確率の和を、前記見出し部に含まれる単語により特徴付けられる度合いとし、前記内容部に含まれる単語の各々が該トピックから生起される確率の和を、前記内容部に含まれる単語により特徴付けられる度合いとする請求項１または請求項２記載のデータ関連度算出プログラム。
【請求項５】
前記個別データおよび前記対象データの各々は、自然言語で記述された文書データであり、前記見出し部は、前記文書データの各部分が表す内容の種類に応じた単語又は単語列が記述された部分であり、前記内容部は、前記文書データの前記見出し部以外の部分である請求項１〜請求項４のいずれか１項記載のデータ関連度算出プログラム。
【請求項６】
見出し部および内容部を各々有する個別データの集合と、見出し部および内容部を各々有し、かつ、少なくとも一部が前記個別データのいずれかに関連する対象データの集合とから、前記個別データの集合および前記対象データの集合に含まれる単語に基づいて、複数のトピックを抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出されたトピックの各々が、前記見出し部に含まれる単語により特徴付けられる度合い、および前記内容部に含まれる単語により特徴付けられる度合いの少なくとも一方に基づいて、前記トピックの各々の属性を設定する設定部と、
前記個別データに含まれるトピックと、該個別データに関連する対象データに含まれるトピックとの関係の強さ、および前記設定部により設定されたトピックの各々の属性に基づいて、前記個別データの集合に含まれるいずれかの個別データと、前記対象データの集合に含まれる対象データの各々との関連度を算出する算出部と、
を含むデータ関連度算出装置。
【請求項７】
コンピュータに、
見出し部および内容部を各々有する個別データの集合と、見出し部および内容部を各々有し、かつ、少なくとも一部が前記個別データのいずれかに関連する対象データの集合とから、前記個別データの集合および前記対象データの集合に含まれる単語に基づいて、複数のトピックを抽出し、
抽出されたトピックの各々が、前記見出し部に含まれる単語により特徴付けられる度合い、および前記内容部に含まれる単語により特徴付けられる度合いの少なくとも一方に基づいて、前記トピックの各々の属性を設定し、
前記個別データに含まれるトピックと、該個別データに関連する対象データに含まれるトピックとの関係の強さ、および前記トピックの各々の属性に基づいて、前記個別データの集合に含まれるいずれかの個別データと、前記対象データの集合に含まれる対象データの各々との関連度を算出する
ことを含む処理を実行させるデータ関連度算出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ関連度算出プログラム、データ関連度算出装置、およびデータ関連度算出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、複数の文書を含む文書集合から、ある文書に関連する他の文書を検索することが行われている。関連する文書の特定方法として、トピックモデルによる文書間の関連を推定することが行われている。例えば、以下のような技術が提案されている。
【０００３】
具体的には、まず、事前処理として、文書集合からトピックを抽出する。トピックとは、文書中での単語の生起確率を決めるものである。各文書には複数のトピックが混合していると考えることで、例えば、あるトピックでは単語Ａが２１％、単語Ｂが１１％生起する、のように、文書における単語の使われ方を確率モデル化する。そして、この単語の使われ方の確率モデルに基づいて、文書毎のトピック混合率、さらに、文書間の関連に基づいて、トピック間の関係の強さを求めることにより、トピックモデルを構築する。
【０００４】
そして、トピックモデルを用いて、ある文書に関連する文書を特定する際には、ある文書に含まれるトピックとの関係が強い所定個のトピックを特定する。そして、その所定個のトピックを高頻度に含む他の文書を、ある文書に関連する文書として特定する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】David M. Blei, Andrew Y. Ng, and Michael I. Jordan, "Latent Dirichlet Allocation", the Journal of Machine Learning Research 3, 2003, pp.993-1022.
【非特許文献２】Yan Liu, Alexandru Niculescu-Mizil, and Wojciech Gryc, "Topic-link LDA: Joint Models of Topic and Author Community", proceedings of the 26th annual international conference on machine learning, ACM, 2009.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記のようにトピックモデルを用いる手法において、文書集合に含まれる各文書に共通する見出し語が存在する場合には、それらの見出し語に由来するトピックが、各文書に共通して含まれることになる。そのため、全ての文書間に関連があると推定される可能性がある。
【０００７】
例えば、論文などのように、「はじめに」、「課題」、「関連研究」などの見出し語が定型的に決まっている場合には、文書集合からトピックを抽出する前に、各文書から所定の見出し語を除外しておくことも考えられる。しかし、定型的な見出し語が決まっていない文書でも、例えば、「決定事項」、「開催日時」、「締切」などのように、文書を構造化するための見出し語が使われる場合がある。このような見出し語は、文書集合に含まれる文書間で共通性のない見出し語であり、事前に除外することは困難である。
【０００８】
また、見出し語に由来するトピックは、文書の種類（文書が伝える目的、方法等）を見分けるために働くと考えられ、文書間の関連を推定するために有用な情報となる場合がある。従って、何らかの方法で共通性のない見出し語を除外することができた場合でも、文書間の関連を適切に推定するために有用な情報が欠落してしまう可能性がある、という問題がある。
【０００９】
本発明は、一つの側面として、共通性のない見出し語を含むデータ間の関連度を適切に算出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
一つの態様として、個別データの集合および対象データの集合に含まれる単語に基づいて、複数のトピックを抽出する。個別データの集合には、見出し部および内容部を各々有する個別データが含まれる。対象データの集合には、見出し部および内容部を各々有し、かつ、少なくとも一部が前記個別データのいずれかに関連する対象データが含まれる。また、抽出されたトピックの各々が、前記見出し部に含まれる単語により特徴付けられる度合い、および前記内容部に含まれる単語により特徴付けられる度合いの少なくとも一方に基づいて、前記トピックの各々の属性を設定する。そして、前記個別データの集合に含まれるいずれかの個別データと、前記対象データ集合に含まれる対象データの各々との関連度を算出する。関連度は、前記個別データに含まれるトピックと、該個別データに関連する対象データに含まれるトピックとの関係の強さ、および設定されたトピックの各々の属性に基づいて算出する。
【発明の効果】
【００１１】
一つの側面として、共通性のない見出し語を含むデータ間の関連度を適切に算出することができる、という効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】チケット管理システムの概略を示す図である。
【図２】チケットおよびファイルの一例を示す概念図である。
【図３】チケット管理システムに対するトピックモデルの適用を説明するための図である。
【図４】本実施形態に係るデータ関連度算出装置の概略構成を示す機能ブロック図である。
【図５】チケットおよびファイルの一例を示す概念図である。
【図６】チケット・ファイルデータベース（ＤＢ）の一例を示す図である。
【図７】各文書から抽出された単語の一例を示す図である。
【図８】構築中のトピックモデルＤＢの一例を示す図である。
【図９】テンプレートＤＢの一例を示す図である。
【図１０】トピックのタイプの設定を説明するための図である。
【図１１】構築中のトピックモデルＤＢの一例を示す図である。
【図１２】関係重みを調整するための係数εの最適値を説明するための図である。
【図１３】見出し語由来のトピックと内容単語由来のトピックとの関係を説明するための図である。
【図１４】関係重みの調整の様子を示す概念図である。
【図１５】関係重みの調整を説明するための図である。
【図１６】トピック名の登録を説明するための図である。
【図１７】テーブル間の関係を示す図である。
【図１８】読解対象のチケットが表示された操作画面の一例を示す図である。
【図１９】推薦するファイルが表示された操作画面の一例を示す図である。
【図２０】本実施形態に係るデータ関連度算出装置として機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
【図２１】事前処理の一例を示すフローチャートである。
【図２２】トピックテーブルの一例を示す図である。
【図２３】チケット−トピックテーブルの一例を示す図である。
【図２４】ファイル−トピックテーブルの一例を示す図である。
【図２５】トピック−トピックテーブルの一例を示す図である。
【図２６】特定処理の一例を示すフローチャートである。
【図２７】本実施形態における関連度の算出結果の一例を示す図である。
【図２８】トピックのタイプに基づく関係重みの調整を行わない場合の関連度の算出結果の一例を示す図である。
【図２９】チケットおよびファイルの一例を示す概念図である。
【図３０】トピックのタイプに基づく関係重みの調整を行わない場合のトピックモデルＤＢの一例を示す図である。
【図３１】トピックのタイプに基づく関係重みの調整を行わない場合の関連度の算出を説明するための図である。
【図３２】トピックのタイプの設定を説明するための図である。
【図３３】トピック間の関係重みの調整を説明するための図である。
【図３４】本実施形態における関連度の算出を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して開示の技術に係る実施形態の一例を詳細に説明する。本実施形態では、開示の技術を、チケットを用いてタスクを管理するチケット管理システムに適用する場合について説明する。
【００１４】
実施形態の詳細を説明する前に、まず、チケット管理システムについて説明する。
【００１５】
チケット管理システムにおける「チケット」とは、作業指示書に対応する概念であり、１件のタスクを管理する単位である。チケットは、例えば、作業内容、優先度、担当者、期日、進捗状況などが自然言語で記述される文書データである。
【００１６】
図１に示すように、チケット管理システム１００は、ウェブサーバとして機能するチケット管理サーバ１０１と、ウェブブラウザが搭載された管理者用のクライアント端末１０２と、作業者用のクライアント端末１０３とを含む。チケット管理サーバ１０１とクライアント端末１０２、１０３の各々とは、ネットワーク１５を介して接続される。なお、図１においては、クライアント端末１０２、１０３を１台ずつ表記しているが、複数台ずつ含まれていてもよい。チケット管理システム１００は、チケットの発行、参照、検索、更新などの管理機能を、ウェブアプリケーションとして提供する。
【００１７】
図１に示すように、例えば、管理者用のクライアント端末１０２から、管理者がチケット３１を新規発行し、担当の作業者を割り当てて、チケット３１をチケット管理サーバ１０１のチケット・ファイルデータベース（ＤＢ）２１に格納する。担当の作業者は自身のクライアント端末１０３から、チケット管理サーバ１０１にアクセスして、該当のチケット３１を取得する。そして、作業の進捗に応じてチケット３１の記録内容を更新する。これにより、タスクの管理、および管理者と作業者間のコミュニケーションが実現される。
【００１８】
このように、チケット３１には、作業指示の内容や、作業の進捗報告が記録されるため、作業を開始するとき、作業進捗を確認するときなどには、チケット３１の記録内容を読解する必要がある。
【００１９】
また、チケット３１には、複雑な作業を指示する場合、作成資料を成果物として進捗報告する場合などに、それらの内容が記述されたデータファイル（以下、単に「ファイル３２」という）が添付される場合がある。なお、チケット３１は開示の技術の個別データの一例であり、ファイル３２は開示の技術の対象データの一例である。例えば、会議の開催を指示するチケット３１に、その会議で使用する説明資料のファイル３２を添付する場合などである。このような場合、会議の開催を指示するチケット３１の記録内容を正確に読解するためには、添付されたファイル３２についても、記録内容を読解する必要がある。
【００２０】
また、多くの場合、あるチケット３１において、先行または後続する作業のチケット３１、同時に遂行する作業のチケット３１など、関連する他のチケット３１が参照される。例えば、会議の開催を指示するチケット３１で、その会議で使用する説明資料の作成を指示するチケット３１が参照される場合などである。どのチケット３１において、どのチケット３１を参照するかは、作業者により判断される。
【００２１】
上記のように、チケット３１間、またはチケット３１とファイル３２間は、関連を有する場合がある。図２に、チケット３１間、およびチケット３１とファイル３２間の関連の一例を概念的に示す。なお、以下では、チケット３１の識別子であるチケットＩＤが「ｘ」のチケット３１を「チケット＃ｘ」と表記する。また、ファイル３２の識別子であるファイルＩＤが「ｘ」のファイル３２を「ファイルｘ」と表記する。
【００２２】
図２の例では、チケット＃１には、ファイルＡが添付されている。すなわち、チケット＃１とファイルＡとは関連する。また、チケット＃１においてチケット＃２が参照されている。すなわち、チケット＃１とチケット＃２とは関連する。また、チケット＃２には、ファイルＡおよびファイルＢが添付されている。すなわち、チケット＃２とファイルＡおよびファイルＢの各々とは関連する。
【００２３】
チケット管理システム１００では、このようなチケット３１間およびチケット３１とファイル３２間の関連を辿る機能により、チケット３１の読解に必要なファイル３２や他のチケット３１を検索することができる。例えば、図２の例では、チケット＃１の解読時に、チケット＃１で参照されているチケット＃２を辿り、チケット＃２に添付されているファイルＢに辿りついて、ファイルＢを閲覧することができる。
【００２４】
しかし、全てのチケット３１について、そのチケット３１の読解に重要な他のチケット３１またはファイル３２が、漏れなく関連付いているとは限らない。なぜなら、あるファイル３２をどのチケット３１に関連付けるべきなのかを機械的に決定することは困難なためである。そのため、複数のチケット３１の中から、作業者が直感に基づいて１つのチケット３１を決定し、そのチケット３１だけにあるファイル３２を関連付ける場合が多くなる。また、チケット３１間の関連付けについても、各チケット３１に対応する作業者がそれぞれ異なるため、他のチケット３１の内容を把握して、漏れなく関連付けを行うことは困難である。
【００２５】
関連するチケット３１間、およびチケット３１とファイル３２間が漏れなく関連付けされていない場合には、チケット３１の読解作業において、本来関連のあるファイル３２が存在するにも関わらず、その存在に気付き難い場合がある。この場合、関連するファイル３２が読まれないために、そのチケット３１の読解作業に時間が掛かってしまう場合がある。
【００２６】
本実施形態では、既にチケット管理システムに登録されている多数のファイル３２の中から、あるチケット３１に関連するファイル３２を高確率で含む、高々少数（人が一目で把握できる程度の量）のファイル集合を特定することを目的とする。チケット３１間、およびチケット３１とファイル３２間が漏れなく関連付けされていない場合でも、関連のあるファイル３２を特定することで、チケット３１の読解作業を効率化することができる。
【００２７】
ここで、チケット管理システム１００に登録されたファイル３２の検索に対して、トピックモデルを用いてチケット３１とファイル３２間の関連を推定する技術を適用する場合を考える。
【００２８】
例えば、図３上段に示すように、事前処理として、ある時点でチケット管理システム１００に登録されているチケット３１の集合、およびファイル３２の集合からトピックモデル１０４を構築する。ここでは、チケット＃１、チケット＃２、ファイルＡ、およびファイルＢの各々が、図２に示すように関連付けられている。また、チケット＃１およびチケット＃２にはトピック「仮出願」が含まれ、チケット＃２にはトピック「検討会」が含まれ、ファイルＡおよびファイルＢにはトピック「解決手段」が含まれている。また、チケット＃１、チケット＃２、ファイルＡ、およびファイルＢの各々がどのように関連しているかに基づいて、各トピック間の関係が得られている。なお、図３では、トピックモデル１０４に含まれるトピック３３を楕円内にトピック名を表記して表し、トピック３３間の関係の強さを、トピック３３間を結ぶ線の太さで表している。
【００２９】
そして、あるチケット３１の読解の際に、その時点でチケット管理システム１００に登録されているチケット３１の集合、およびファイル３２の集合にトピックモデル１０４を適用して、あるチケット３１と関連するファイル３２を特定する。図３下段の例は、他のチケット３１およびファイル３２と関連付けされていないチケット＃３の読解時であって、チケット管理システム１００に、チケット＃４およびファイルＣが登録されている状態である。また、チケット＃３にはトピック「仮出願」が含まれ、チケット＃４にはトピック「検討会」が含まれ、ファイルＣにはトピック「解決手段」が含まれる。これらのトピック３３の関係を、上記のように構築したトピックモデル１０４に適用する。そして、チケット＃３に含まれるトピック３３と、ファイルＣに含まれるトピック３３とが関係していることから、ファイルＣをチケット＃３に関連するファイル３２として特定することができる。
【００３０】
ここで、チケット３１およびファイル３２からトピックモデル１０４を構築する際の問題点について説明する。
【００３１】
例えば、対象の文書が論文などの場合には、見出し語は、各論文に共通的に頻出する少数の単語に限定される。そのため、見出し語は、文書の種類を見分けることに寄与しないばかりか、文書間の関連推定を阻害する傾向が強い。具体的には、全ての論文が「共通の見出し語を生起しうるトピック」を高確率で生起し、「共通の見出し語を生起しうるトピック」がそれ自身を含む他のトピックとの関係を高確率で生起しうる。そのため、ある論文は他の全ての論文と関連があると推定される結果になってしまう。
【００３２】
論文の場合には、見出し語やストップワードの適切な除外方法が経験的に知られている。例えば、論文に限らず、全ての文書に共通的に頻出することが知られている「あの」、「しかし」「なぜなら」など機能語をストップワードとして除外することができる。また、各論文に共通的に頻出することが知られている「はじめに」、「関連研究」、「結論」などの見出し語を、一律に除外することができる。
【００３３】
しかし、チケット管理システム１００で扱われるチケット３１およびファイル３２は、多種多様な業務、作業の依頼、進捗報告、成果をテキストで報告する文書である。チケット３１およびファイル３２を作成する作業者は、このような多種多様な目的に応じた「見出し語」を自分自身で随時考えて記載する傾向が強い。このように記載される見出し語には、チケット３１およびファイル３２間で共通性がなく、論文の場合と比較して、除外することが困難である。なぜなら、現時点で登録されているチケット３１およびファイル３２に限り、たまたま頻出している語を見出し語と判断したり、見出し語であるにもかかわらず、たまたま頻出していないために見出し語ではないと判断したりする可能性があるからである。
【００３４】
見出し語を除外することなくトピックモデルを構築した場合には、トピックモデルには、見出し語のみを高確率に生起しうるトピック、内容単語のみを高確率に生起しうるトピック、見出し語および内容単語の両方を高確率に生起しうるトピックが含まれる。なお、「内容単語」とは、文書における見出し部以外の内容部に含まれる単語のことである。見出し語のみを高確率に生起しうるトピックと、内容単語のみを高確率に生起しうるトピックとの関係は、チケット３１およびファイル３２の種類に関わらず、他の多くのチケット３１およびファイル３２と関係しうるように働く。見出し語および内容単語の両方を高確率に生起しうるトピック間でも同様である。
【００３５】
なお、チケット管理システム１００で扱われるチケット３１およびファイル３２に対する有識者や熟練者などが、見出し語を判断して除外することは可能ではある。
【００３６】
一方で、「見出し語」は、その文書の種類（文書が伝える目的、方法等）により異なるという側面を持つ。そのためこの「見出し語」を除外することなくトピックモデルを構築することで、見出し語のみを高確率に生起しうるトピック間の関係が、文書の種類（議事録、会議資料、論文など）の組み合わせを見分けるように働く。すなわち、「見出し語」を除外することなくトピックモデルを構築することで、文書間の関連をより適切に推定することができる、というメリットが生まれる。
【００３７】
従って、本実施形態では、このメリットを享受するために、見出し語を除外することなく、トピック間の関係が、文書間の関連推定を阻害しないようなトピックモデルを構築する。
【００３８】
以下、図面を参照して、本実施形態について詳述する。なお、上述のチケット管理システム１００において、本実施形態と共通する部分については、同一符号を付して、詳細な説明を省略する。
【００３９】
図４に示すように、本実施形態に係るデータ関連度算出装置１０は、抽出部１１と、設定部１２と、構築部１３と、特定部１４とを含む。なお、構築部１３および特定部１４は、開示の技術の算出部の一例である。また、データ関連度算出装置１０は、チケット・ファイルＤＢ２１と、トピックモデルＤＢ２２と、テンプレートＤＢ２３とを有する。
【００４０】
チケット・ファイルＤＢ２１には、チケット管理システム１００において登録されたチケット３１の集合、およびファイル３２の集合、並びに、チケット３１間の関連情報、およびチケット３１とファイル３２間の関連情報が記憶される。
【００４１】
図５に、チケット・ファイルＤＢ２１に記憶されたチケット３１およびファイル３２、並びに、それらの関連情報の一例を概念的に示す。図５の例では、チケット３１は、「作業指示」および「進捗報告」の項目を含むものとする。この項目は、本実施形態における「見出し語」とは異なり、全てのチケット３１に共通の項目である。
【００４２】
また、図６に、チケット・ファイルＤＢ２１に含まれる各種テーブルの一例を示す。図６に示すように、チケット・ファイルＤＢ２１は、チケットテーブル２１Ａと、ファイルテーブル２１Ｂと、チケット−ファイルテーブル２１Ｃと、チケット−チケットテーブル２１Ｄとを有する。
【００４３】
チケットテーブル２１Ａの各レコード（各行）は、１つのチケット３１に相当し、「チケットＩＤ」、「チケット名」、「作業指示」、および「進捗報告」の項目を含む。「チケットＩＤ」は、そのレコードに相当するチケット３１の識別子である。「チケット名」は、対応するチケットＩＤで識別されるチケットのチケット名を表す文字列である。図５の例では、チケット名は、「チケット＃ｘ（ｘはチケットＩＤ）」の表記と「−（ハイフン）」で連結された「  」内に表記している。「作業指示」および「進捗報告」は、対応するチケットＩＤで識別されるチケット３１の「作業指示」および「進捗報告」の各項目に記述されたテキストデータである。
【００４４】
ファイルテーブル２１Ｂの各レコード（各行）は、１つのファイル３２に相当し、「ファイルＩＤ」、「ファイル名」、および「内容」の項目を含む。「ファイルＩＤ」は、そのレコードに相当するファイル３２の識別子である。「ファイル名」は、対応するファイルＩＤで識別されるファイルのファイル名を表す文字列である。図５の例では、ファイル名は、「ファイルｘ（ｘはファイルＩＤ）」の表記と「−（ハイフン）」で連結された「  」内に表記している。「内容」は、ファイルＩＤで識別されるファイル３２に記述されたテキストデータである。
【００４５】
チケット−ファイルテーブル２１Ｃの各レコード（各行）は、チケット３１とファイル３２との間の１つの関連情報に相当し、「チケットＩＤ」、および「ファイルＩＤ」の項目を含む。「チケットＩＤ」は、関連するチケット３１のチケットＩＤ、および「ファイルＩＤ」は関連するファイルのファイルＩＤである。なお、図５では、関連するチケット３１とファイル３２間は、線で連結して表している。
【００４６】
チケット−チケットテーブル２１Ｄの各レコード（各行）は、チケット３１間の１つの関連情報に相当し、「チケットＩＤ＿１」、および「チケットＩＤ＿２」の項目を含む。「チケットＩＤ＿１」は、関連する一方のチケット３１のチケットＩＤ、「チケットＩＤ＿２」は他方のチケット３１のチケットＩＤである。なお、図５では、関連するチケット３１間は、線で連結して表している。
【００４７】
抽出部１１は、チケット・ファイルＤＢ２１に記憶されたチケット集合およびファイル集合から、トピックの集合、およびチケット３１およびファイル３２の各々におけるトピック混合率を求める。トピックの抽出方法は、従来既知の方法を用いることができる。本実施形態では、一例として、ＬＤＡ（Latent Dirichlet Allocation）アルゴリズムを用いる場合について説明する。また、以下では、チケット集合およびファイル集合をまとめて「文書集合Ｄ」、チケット３１およびファイル３２の各々を「文書」ともいう。
【００４８】
抽出部１１は、チケット・ファイルＤＢ２１に格納された文書集合Ｄに含まれる文書ｄ＿ｓ（ｓ＝１，２，・・・，Ｓ、Ｓは文書の総数、ｄ＿ｓ∈Ｄ）を取得する。抽出部１１は、文書ｄ＿ｓをＬＤＡアルゴリズムに入力可能な形式に変換するために、形態素解析により各文書ｄ＿ｓから単語ｗ＿ｓ＿ａ（ａ＝１，２，・・・，Ａ、Ａは文書ｄ＿ｓから抽出された単語の総数、ｗ＿ｓ＿ａ∈ｄ＿ｓ）を抽出する。図７に各文書ｄ＿ｓから抽出した単語ｗ＿ｓ＿ａの一例を示す。なお、図７では、各文書ｄ＿ｓを、その文書ｄ＿ｓに相当するチケット３１のチケットＩＤまたはファイル３２のファイルＩＤで表している。
【００４９】
抽出部１１は、ＬＤＡアルゴリズムのパラメータとして、トピック数ｔｎ（ｔｎ＞０）、および各トピックの特徴を表す特徴語の上位件数ｆｎ（ｆｎ＞０）を設定する。抽出部１１は、各文書ｄ＿ｓから抽出した単語ｗ＿ｓ＿ａと、設定したパラメータｔｎおよびｆｎとを用いて、ＬＤＡアルゴリズムにより、トピック集合ＴＰ（｜ＴＰ｜＝ｔｎ，  ｔｐ＿ｔ∈ＴＰ）を求める。ただし、
｛（ｆｔ＿ｔ＿１，ｆｐ＿ｔ＿１），・・・｝∈ｔｐ＿ｔ
０＜｜ｔｐ＿ｔ｜≦ｆｎ，  ０．００＜ｆｐ＿ｔ＿ｕ≦１．００
である。なお、ｆｔ＿ｔ＿ｕは、トピックｔｐ＿ｔの各特徴語、ｆｐ＿ｔ＿ｕは、トピックｔｐ＿ｔから特徴語ｆｔ＿ｔ＿ｕが生起される確率（以下、「生起確率」という）である。
【００５０】
また、抽出部１１は、ＬＤＡアルゴリズムにより、各文書ｄ＿ｓのトピック混合率ＭＰ（ｍｐ＿ｖ∈ＭＰ，｜ＭＰ｜＝｜Ｄ｜）を求める。トピック混合率とは、各文書ｄ＿ｓから各トピックが生起される確率に基づき、各トピックが１つの文書にどのような割合で混合されているかを表す値である。ただし、
｛（ｔｐ＿ｖ＿１，ｔｐｍｐ＿ｖ＿１），・・・｝∈ｍｐ＿ｖ
０≦｜ｍｐ＿ｖ｜≦ｔｎ，  ｔｐ＿ｖ＿ｗ∈ＴＰ，
０．００＜ｔｐｍｐ＿ｖ＿ｗ≦１．００
である。なお、ｔｐ＿ｖ＿ｗは、文書ｄ＿ｖに含まれる各トピック、ｔｐｍｐ＿ｖ＿ｗは、文書ｄ＿ｖにおけるトピックｔｐ＿ｖ＿ｗの混合率である。抽出部１１は、抽出したトピック集合ＴＰ、およびトピックの混合率ＭＰを、トピックモデルＤＢ２２に記憶する。
【００５１】
トピックモデルＤＢ２２は、図８に示すように、トピックテーブル２２Ａと、チケット−トピックテーブル２２Ｂと、ファイル−トピックテーブル２２Ｃとを含む。なお、トピックモデルＤＢ２２は、さらにトピック−トピックテーブル２２Ｄを含むが、トピック−トピックテーブル２２Ｄについては後述する。
【００５２】
トピックテーブル２２Ａは、トピック毎に、「トピックＩＤ」、「トピック名」、「特徴語」、「生起確率」、および「タイプ」の項目を含む。「トピックＩＤ」は、文書集合Ｄから抽出されたトピックの各々の識別子である。なお、上記のパラメータｔｎの設定により、ｔｎ個のトピックが抽出される。「トピック名」はトピックＩＤで識別されるトピックのトピック名を表す文字列であり、後述するように、人手により登録される。「特徴語」は、対応するトピックＩＤで識別されるトピックを抽出する際にそのトピックを特徴付ける単語として抽出された単語、すなわち、そのトピックにより生起されうる単語を表す文字列である。「生起確率」は、対応するトピックＩＤで識別されるトピックにおける各特徴語の生起確率を表す数値である。なお、上記のパラメータｆｎの設定により、各トピックについて、生起確率の上位ｆｎ個の特徴語が抽出される。
【００５３】
チケット−トピックテーブル２２Ｂは、チケット３１毎に、「チケットＩＤ」、「トピックＩＤ」、および「混合率」の項目を含む。「トピックＩＤ」は、対応するチケットＩＤで識別されるチケット３１に含まれるトピックのトピックＩＤである。「混合率」は、対応するチケットＩＤで識別されるチケット３１に含まれるトピックの各々の混合率を表す数値である。
【００５４】
ファイル−トピックテーブル２２Ｃは、ファイル３２毎に、「ファイルＩＤ」、「トピックＩＤ」、および「混合率」の項目を含む。「トピックＩＤ」は、対応するファイルＩＤで識別されるファイル３２に含まれるトピックのトピックＩＤである。「混合率」は、対応するファイルＩＤで識別されるファイル３２に含まれるトピックの各々の混合率を表す数値である。
【００５５】
設定部１２は、抽出部１１により抽出された各トピックの特徴語が、見出し語か内容単語かに基づいて、各トピックが見出し語由来のトピックか、内容単語由来のトピックかを表すタイプ（属性）を設定する。具体的には、設定部１２は、各文書の見出し部から抽出された特徴語の割合が多いトピックのタイプを、見出し語由来のトピックであることを表す「見出し」に設定する。また、設定部１２は、各文書の見出し部以外の内容部から抽出された特徴語の割合が多いトピックのタイプを、内容単語由来のトピックであることを表す「内容」に設定する。
【００５６】
各文書において、どの部分が見出し部か、または内容部かは、テンプレートＤＢ２３に記憶された文書構造テンプレート２３Ａを用いて特定する。図９に、文書構造テンプレート２３Ａの一例を示す。文書構造テンプレート２３Ａは、箇条書きなどの文書構造に基づいて、文書内の見出し部を特定するためのテンプレートである。
【００５７】
設定部１２は、各文書に文書構造テンプレート２３Ａを適用することにより特定される見出し部に含まれる単語を抽出し、図９に示すように、テンプレートＤＢ２３の見出し語リスト２３Ｂに記憶する。設定部１２は、トピックテーブル２２Ａに記憶された各トピックの特徴語の各々が、見出し語リスト２３Ｂに記憶された単語のいずれかと一致する場合に、その特徴語を「見出し語」であると判定し、一致しない場合には「内容単語」であると判定する。
【００５８】
そして、設定部１２は、各トピックの特徴語毎の「見出し語」か「内容単語」かの判定結果に基づいて、そのトピックが見出し語由来か、内容単語由来かを判定する。例えば、「見出し語」と判定された特徴語の方が、「内容単語」と判定された特徴語よりも多い場合には、そのトピックを「見出し語由来」と判定することができる。また、「見出し語」と判定された特徴語の生起確率の和Ｐａと、「内容単語」と判定された特徴語の生起確率の和Ｐｂとを用いて判定してもよい。例えば、Ｐａ＞Ｐｂの場合や、Ｐａ＞閾値（例えば、０．８など）であれば、そのトピックを見出し語由来と判定することができる。また、見出し語由来のトピックか内容単語由来のトピックかを離散的に決定する場合に限定されない。Ｐａを各トピックが見出し語由来であることを表す度合いとし、Ｐｂを各トピックが内容単語由来であることを表す度合いとし、このＰａおよびＰｂの値をそのままトピックのタイプとして設定してもよい。
【００５９】
設定部１２は、図１０の破線部に示すように、見出し語由来と判定したトピックについては、トピックテーブル２２Ａの「タイプ」欄に「見出し」を設定し、内容単語由来のトピックと判定した場合には、「内容」を設定する。
【００６０】
構築部１３は、文書間の関連情報と、各トピックのタイプとに基づいて、トピック間の関係の強さを表す関係重みを求める。構築部１３は、文書間が関連する場合には、各文書に含まれるトピック間も、各文書に含まれるトピックの混合率に応じた確率で関係するという考えに基づいて、関係重みを求める。例えば、構築部１３は、トピックＴｘとトピックＴｙとの関係重み（Ｔｘ，Ｔｙ）を、下記（１）式により求める。
【００６１】
関係重み（Ｔｘ，Ｔｙ）
＝（ＲＴ（Ｔｘ，Ｔｙ）＋ＲＴ（Ｔｙ，Ｔｘ））／２      （１）
ただし、ＲＴ（Ｔｘ，Ｔｙ）は、下記（２）式である。
【００６２】
【数１】
2016126575.tif 000003
【００６３】
ここで、ＯＢＪＥＣＴは、チケット・ファイルＤＢ２１に記憶されているチケット３１の各々、およびファイル３２の各々をオブジェクトとするオブジェクト集合である。ｏｘは、トピックＴｘを含むオブジェクト、ｏＹは、トピックＴＹを含むオブジェクトを表す。また、Ｒｅｌ（ｏｙ，ｏｘ）は、オブジェクトｏｘとｏｙとが関連する場合には「１」、関連しない場合には「０」を返す関数である。
【００６４】
構築部１３は、上記（１）式により求めたトピック間の関係重みを、例えば、図１１に示すように、トピックモデルＤＢ２２のトピック−トピックテーブル２２Ｄに記憶する。トピック−トピックテーブル２２Ｄは、トピックの組み合わせ毎に、「トピックＩＤ＿１」、「トピックＩＤ＿２」、および「関係重み」の項目を含む。「トピックＩＤ＿１」は、組み合わせの一方のトピックのトピックＩＤ、「トピックＩＤ＿１」は、他方のトピックのトピックＩＤである。「関係重み」は、対応するトピックの組み合わせについて求めた関係重みを表す数値である。
【００６５】
また、構築部１３は、トピック−トピックテーブル２２Ｄに記憶した「関係重み」の値を、トピックのタイプに基づいて調整する。具体的には、組み合わせの一方のトピックのタイプと、他方のトピックのタイプとが異なる場合に、関係重みを極小に調整する。この調整により、タイプの異なるトピック間の関係が、文書間の関連推定に与える影響を抑制する。
【００６６】
具体的には、構築部１３は、トピックテーブル２２Ａから、トピックＩＤをキーに各トピックのタイプを取得する。そして、構築部１３は、タイプが「見出し」のトピックと「内容」のトピック間の関係重みを、タイプが「見出し」同士または「内容」同士のトピック間の関係重みより小さくする。これにより、「見出し語に由来するトピック間」の関係は、文書の種類の組合せを見分けるように働く。また、「見出し語に由来するトピックと内容単語に由来するトピック間」の関係により、全文書間に関連性があるように推定されてしまう不都合を抑制することができる。
【００６７】
より具体的には、構築部１３は、トピックＴｘとトピックＴｙとの関係重み（Ｔｘ，Ｔｙ）を、下記（３）式により調整し、調整済み関係重み（Ｔｘ，Ｔｙ）を求める。
【００６８】
調整済み関係重み（Ｔｘ，Ｔｙ）
＝関係重み（Ｔｘ，Ｔｙ）・Ｓａｍｅ（Ｔｘ，Ｔｙ）      （３）
【００６９】
なお、Ｓａｍｅ（Ｔｘ，Ｔｙ）は、トピックＴｘのタイプと、トピックＴｙのタイプとが同じ場合には「１」を、異なる場合には係数「ε（ε＜＜１、例えばε＝０．０１）」を返す関数である。εは、例えば、図１２に示すように、正解事例を用いた教師付き機械学習などにより得られる関係重みに対して、εの大きさを変更した場合の関係重みの予測精度を表すＦ値が最適値となる値を求めておけばよい。
【００７０】
また、各トピックの「タイプ」として、見出し語由来の度合いを示すＰａおよび内容単語由来の度合いを示すＰｂを設定している場合には、関係重み×ｗで調整することができる。ただし、
ｗ＝（一方のトピックのＰａ×他方のトピックのＰａ）＾ｎ
＋（一方のトピックのＰｂ×他方のトピックのＰｂ）＾ｎ
である。ｗは、互いのトピックが、見出し語由来であるほど、または内容単語由来であるほど、大きな値になる。ｎの値が大きいほど、より、互いのトピックの由来が同じ場合にｗが大きな値をとるようになる。
【００７１】
ここで、トピックのタイプに基づいて関係重みを調整することで、全文書間に関連性があるように推定されてしまう不都合を抑制できる理由について説明する。
【００７２】
上述したように、対象の文書が論文集合などの場合には、文書の種類が１つだけであるが、チケット集合およびファイル集合に含まれる文書の種類は多数存在する。また、タスクを管理するチケット管理システム１００の性質上、同じ種類の文書間よりも、種類が異なる文書間で関連し易い傾向がある。例えば、会議に関するチケット３１に、議事録のファイル３２が添付される場合などである。
【００７３】
論文集合の場合には、文書の種類を表す傾向がある「見出し語」を予め除外し、研究内容を表す傾向がある「内容単語」に由来するトピックのみを用いて、文書間の関連を推定しても、精度良く推定することができる。しかし、対象の文書が、チケット３１およびファイル３２の場合には、文書の種類が多数存在するため、文書間の関連を精度良く推定するためには、文書の種類も考慮する必要がある。文書の種類も考慮するために、見出し語を除外することなくトピックを抽出した場合には、「見出し語に由来するトピック」とは本来関係しないはずである「内容単語に由来するトピック」との関係性が強く得られてしまう場合がある。
【００７４】
例えば、図１３に示すように、チケット＃９およびチケット＃５の各々には、見出し語由来のトピック「会議」が含まれ、ファイルＺおよびファイルＦの各々には、見出し語由来のトピック「議事録」が含まれているとする。また、チケット＃９およびファイルＺの各々には、内容単語由来のトピック「乾杯」が含まれ、チケット＃５およびファイルＦの各々には、内容単語由来のトピック「特許」が含まれているとする。
【００７５】
この場合、見出し語由来のトピック「会議」と、内容単語由来のトピック「乾杯」とに関係性があることが、チケット＃９を介して得られる。この見出し語由来のトピック「会議」と、内容単語由来のトピック「乾杯」との関係性が強いトピックモデルを用いると、全く関係のないファイルが特定されてしまう場合がある。具体的には、見出し語由来のトピック「会議」を含むチケット＃５の読解時に、全く関係のない「新年会」や「居酒屋」等の内容単語由来のトピック「乾杯」を含むファイルＺが特定されてしまう場合がある。
【００７６】
そこで、多くの場合、見出し語と内容単語との間には特別な関係性がないことに基づいて、タイプが異なるトピック間の関係性が文書間の関連推定に強く影響しないように、トピックのタイプが異なる場合には、関係重みを小さく調整する。これにより、全文書間に関連性があるように推定されてしまう不都合を抑制できる。
【００７７】
図１４に、構築部１３による関係重みの調整の様子を概念的に示す。図１４では、各文書におけるトピック３３の混合率を、文書とトピック３３間を結ぶ線の太さで表し、トピック３３間の関係の強さを、トピック３３間を結ぶ線の太さで表している。関係重みの調整前には、見出し語由来のトピック３３と内容単語由来のトピック３３との間も、タイプが同じトピック３３間と同様の強さの関係性持っている。調整後には、タイプが異なるトピック３３間の関係性の強さは抑制されるように調整されている。
【００７８】
構築部１３は、図１５の破線部に示すように、トピック−トピックテーブル２２Ｄの「関係重み」の値を、求めた調整済み関係重みで更新する。
【００７９】
また、構築部１３は、トピックテーブル２２Ａをユーザ（管理者または作業者）に提示する。ユーザは、例えば、トピックの「タイプ」も参照し、各トピックの特徴語から連想される名称等を、そのトピックのトピック名として入力する。例えば，特徴語に”ＡＩ（Action Item）”および”決定事項”が含まれる場合、これらの見出し語を使って表現される概念として「議事録」が連想されるために、「議事録」をトピック名とすることができる。構築部１３は、トピック名の入力を受け付け、図１６の破線部に示すように、受け付けたトピック名をトピックテーブル２２Ａに登録する。なお、トピック名を登録することは必須の処理ではない。
【００８０】
これにより、トピックテーブル２２Ａ、チケット−トピックテーブル２２Ｂ、ファイル−トピックテーブル２２Ｃ、およびトピック−トピックテーブル２２Ｄを含むトピックモデルＤＢ２２が構築されたことになる。
【００８１】
図１７に、チケット・ファイルＤＢ２１およびトピックモデルＤＢ２２の各々に記憶された各テーブル間の関係を示す。図１７では、各テーブルを各ブロックで表し、ブロック内の＜  ＞にテーブル名、テーブル名の下に、各テーブルに含まれる項目を表記している。また、他のテーブルの項目と関連付けられた項目は、接続線で連結された関連元のテーブル側のみに表記している。「＊」は、他のテーブルの項目と関連付けられた項目が「＊」が表記されたテーブル側では重複可であることを示す。
【００８２】
特定部１４は、あるチケット３１の読解時に、そのチケット３１と、チケット・ファイルＤＢ２１に記憶されたファイル３２の各々とが関連する可能性の程度を示す関連度を算出し、関連度の高いファイル３２を特定し、作業者に推薦する。
【００８３】
具体的には、特定部１４は、例えば図１８に示すような操作画面３４を管理者のクライアント端末１０２または作業者のクライアント端末１０３に接続された表示装置（図示省略）に表示する。図１８の例では、操作画面３４には、チケット３１の移動、更新、新規発行、検索等を指示するためのボタン、テキストボックス等の指示ツール３４Ａ、読解対象のチケット３１が表示される読解対象チケット表示領域３４Ｂを含む。また、操作画面３４は、読解対象チケット表示領域３４Ｂに表示された読解対象のチケット３１に関連するファイル３２の推薦を行う場合にチェックされ、推薦が不要な場合にチェックが外されるチェックボックス３４Ｃを含む。また、操作画面３４は、読解対象チケット表示領域３４Ｂに表示された読解対象のチケット３１に関連するファイル３２が表示される関連ファイル表示領域３４Ｄを含む。関連するファイル３２を検索中の場合には、関連ファイル表示領域３４Ｄには、図１８に示すように、関連するファイル３２を検索中である旨のメッセージが表示される。
【００８４】
特定部１４は、ユーザ操作により入力された読解対象のチケット３１のチケットＩＤを受け付けると、チケットテーブル２１ＡからチケットＩＤをキーに対象のチケット３１を取得して、操作画面３４の読解対象チケット表示領域３４Ｂに表示する。また、特定部１４は、チェックボックス３４Ｃがチェックされているか否かを判定し、チェックされている場合には、例えば、下記（４）式により、読解対象のチケット３１（チケットｔ）と、各ファイル３１（ファイルｆ）についての関連度（ｔ，ｆ）を算出する。
【００８５】
【数２】
2016126575.tif 000004
【００８６】
Ｔｔは、チケットｔに含まれるトピックであり、混合率（Ｔｔ）は、チケットｔにおけるトピックＴｔの混合率である。Ｔｆは、ファイルｆに含まれるトピックであり、混合率（Ｔｆ）は、ファイルｆにおけるトピックＴｆの混合率である。特定部１４は、チケット−トピックテーブル２２Ｂから、読解対象のチケット３１のチケットＩＤをキーに、チケットｔに含まれる各トピックＴｔおよび混合率（Ｔｔ）を取得する。また、ファイル−トピックテーブル２２Ｃから、各ファイルｆの各トピックＴｆおよび混合率（Ｔｆ）を取得する。さらに、特定部１４は、トピック−トピックテーブル２２Ｄから、トピックＴｔとトピックＴｆとの組み合わせ毎に、関係重み（Ｔｔ，Ｔｆ）を取得する。なお、この時点で取得される関係重みは調整済みの関係重みである。そして、特定部１４は、取得した情報を用いて、（４）式により、チケットｔと各ファイルｆとの関連度（ｔ，ｆ）を算出する。
【００８７】
特定部１４は、関連度が最大のファイルｆを、読解対象チケット表示領域３４Ｂに表示されている読解対象のチケット３１に関連するファイル３２として特定する。そして、特定部１４は、特定したファイル３２のファイルＩＤをキーに、ファイルテーブル２１Ｂからファイル３２を取得し、操作画面３４の関連ファイル表示領域３４Ｄに表示する。図１９に、関連するファイル３２を表示した操作画面３４の例を示す。
【００８８】
なお、図１９に示すように、読解対象のチケット３１に関連するファイル３２として、関連度が最大のファイル３２を推薦する場合に限定されない。関連度が所定値以上のファイル３２や、関連度上位所定個のファイル３２を推薦するようにしてもよい。この場合、関連ファイル表示領域３４Ｄには、複数のファイル３２を重ねて表示したり、ファイル名を一覧で表示したりすればよい。
【００８９】
データ関連度算出装置１０は、例えば、図２０に示すコンピュータ４０で実現することができる。コンピュータ４０はＣＰＵ４１、一時記憶領域としてのメモリ４２、および不揮発性の記憶部４３を備える。また、コンピュータ４０は、表示装置および入力装置等の入出力装置４８が接続される入出力インターフェース（Ｉ／Ｆ）４４を備える。また、コンピュータ４０は、記録媒体４９に対するデータの読み込みおよび書き込みを制御するｒｅａｄ／ｗｒｉｔｅ（Ｒ／Ｗ）部４５、およびインターネット等のネットワーク１５に接続されるネットワークＩ／Ｆ４６を備える。ＣＰＵ４１、メモリ４２、記憶部４３、入出力Ｉ／Ｆ４４、Ｒ／Ｗ部４５、およびネットワークＩ／Ｆ４６は、バス４７を介して互いに接続される。
【００９０】
記憶部４３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（solid state drive）、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部４３には、コンピュータ４０をデータ関連度算出装置１０として機能させるためのデータ関連度算出プログラム５０が記憶される。また、記憶部４３は、チケット・ファイルＤＢ２１を構成する情報が記憶されるチケット・ファイル記憶領域６１と、トピックモデルＤＢ２２を構成する情報が記憶されるトピックモデル記憶領域６２と、テンプレートＤＢ２３を構成する情報が記憶されるテンプレート記憶領域６３とを有する。
【００９１】
ＣＰＵ４１は、データ関連度算出プログラム５０を記憶部４３から読み出してメモリ４２に展開し、データ関連度算出プログラム５０が有するプロセスを順次実行する。また、ＣＰＵ４１は、チケット・ファイル記憶領域６１から情報を読み出して、チケット・ファイルＤＢ２１としてメモリ４２に展開する。また、ＣＰＵ４１は、トピックモデル記憶領域６２から情報を読み出して、トピックモデルＤＢ２２としてメモリ４２に展開する。また、ＣＰＵ４１は、テンプレート記憶領域６３から情報を読み出して、テンプレートＤＢ２３としてメモリ４２に展開する。
【００９２】
データ関連度算出プログラム５０は、抽出プロセス５１と、設定プロセス５２と、構築プロセス５３と、特定プロセス５４とを有する。ＣＰＵ４１は、抽出プロセス５１を実行することで、図４に示す抽出部１１として動作する。また、ＣＰＵ４１は、設定プロセス５２を実行することで、図４に示す設定部１２として動作する。また、ＣＰＵ４１は、構築プロセス５３を実行することで、図４に示す構築部１３として動作する。また、ＣＰＵ４１は、特定プロセス５４を実行することで、図４に示す特定部１４として動作する。これにより、データ関連度算出プログラム５０を実行したコンピュータ４０が、データ関連度算出装置１０として機能することになる。
【００９３】
なお、データ関連度算出装置１０は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等で実現することも可能である。
【００９４】
次に、本実施形態に係るデータ関連度算出装置１０の作用について説明する。データ関連度算出装置１０では、１日に１回、１週間に１回等の所定のタイミング、または、管理者によりクライアント端末１０２から指示されたタイミングで、図２１に示す事前処理が実行される。また、管理者のクライアント端末１０２または作業者のクライアント端末１０３から、読解対象のチケット３１のチケットＩＤが指定されると、図２６に示す特定処理が実行される。以下、各処理について詳述する。
【００９５】
まず、図２１に示す事前処理について説明する。
【００９６】
ステップＳ１１で、抽出部１１が、チケット・ファイルＤＢ２１に記憶された文書集合Ｄに含まれるチケット３１の各々、およびファイル３２の各々を、文書ｄ＿ｓとして取得する。ここでは、チケット・ファイルＤＢ２１には、図５および図６に示すチケット３１およびファイル３２が記憶されているものとする。
【００９７】
次に、ステップＳ１２で、抽出部１１が、形態素解析により各文書ｄ＿ｓから単語ｗ＿ｓ＿ａを抽出する。ここでは、例えば図７に示すように、各文書ｄ＿ｓから単語ｗ＿ｓ＿ａが抽出されたものとする。
【００９８】
次に、ステップＳ１３で、抽出部１１が、ＬＤＡアルゴリズムのパラメータとして、トピック数ｔｎ（ｔｎ＞０）、各トピックの特徴語の上位件数ｆｎ（ｆｎ＞０）を設定する。ここでは、ｔｎ＝５、ｆｎ＝２と設定するものとする。そして、抽出部１１は、各文書ｄ＿ｓから抽出した単語ｗ＿ｓ＿ａと、設定したパラメータｔｎおよびｆｎとを用いて、ＬＤＡアルゴリズムにより、トピック集合ＴＰ、および各文書ｄ＿ｓのトピック混合率ＭＰを求める。抽出部１１は、求めたトピック集合ＴＰを、トピックモデルＤＢ２２のトピックテーブル２２Ａに記憶し、各文書ｄ＿ｓのトピック混合率ＭＰを、チケット−トピックテーブル２２Ｂまたはファイル−トピックテーブル２２Ｃに記憶する。ここでは、図２２に示すトピックテーブル２２Ａ、図２３に示すチケット−トピックテーブル２２Ｂ、および図２４に示すファイル−トピックテーブル２２Ｃが記憶されたものとする。なお、この段階では、トピックテーブル２２Ａの「タイプ」欄は空欄である。
【００９９】
次に、ステップＳ１４で、設定部１２が、テンプレートＤＢ２３に記憶された文書構造テンプレート２３Ａを各文書に適用して各文書の見出し部を特定し、特定した見出し部に含まれる単語を抽出して、見出し語リスト２３Ｂに記憶する。そして、設定部１２は、トピックテーブル２２Ａに記憶された各トピックの特徴語の各々が、見出し語リスト２３Ｂに記憶された単語のいずれかと一致する場合に、その特徴語を「見出し語」であると判定し、一致しない場合には「内容単語」であると判定する。
【０１００】
次に、ステップＳ１５で、設定部１２が、各トピックの特徴語が見出し語か内容単語かの判定結果に基づいて、各トピックが見出し語由来か、内容単語由来かを判定する。そして、設定部１２は、見出し語由来と判定したトピックについては、トピックテーブル２２Ａの「タイプ」欄に「見出し」を設定し、内容単語由来のトピックと判定した場合には、「内容」を設定する。ここでは、図２２に示すトピックテーブル２２Ａの「タイプ」欄のように設定されたものとする。
【０１０１】
次に、ステップＳ１６で、構築部１３が、例えば、（１）式および（２）式により、トピック間の関係の強さを表す関係重みを求める。一例として、トピックＴｘ＝トピックＩＤ＝Ｔ１１のトピック（以下、トピックＩＤ＝ｘのトピックを「トピックｘ」と表記する）と、トピックＴｙ＝トピックＴ１３との関係重み（Ｔ１１，Ｔ１３）を求める場合について説明する。なお、図６に示すチケット・ファイルＤＢ２１、および図２２〜図２４に示す各テーブルを用いるものとする。
【０１０２】
トピックＴ１１を含むオブジェクトｏ１１は、図２３のチケット−トピックテーブル２２Ｂ、および図２４のファイル−トピックテーブル２２Ｃを参照すると、ファイルＺＤ、ファイルＺＥ、およびファイルＺＦである。同様に、トピックＴ１３を含むオブジェクトｏ１３は、チケット＃１５、チケット＃１６、チケット＃１７、チケット＃１８、およびファイルＺＤである。さらに、図６のチケット−ファイルテーブル２１Ｃおよびチケット−チケットテーブル２１Ｄを参照すると、Ｒｅｌ（ｏ１３，ｏ１１）＝１となる（ｏ１３，ｏ１１）は、以下のとおりである。
【０１０３】
（チケット＃１６，ファイルＺＤ）
（チケット＃１７，ファイルＺＥ）
（チケット＃１８，ファイルＺＦ）
【０１０４】
また、図２３のチケット−トピックテーブル２２Ｂ、および図２４のファイル−トピックテーブル２２Ｃを参照すると、混合率（ｏ１１，Ｔ１１）、および混合率（ｏ１３，Ｔ１３）は以下のとおりである。
【０１０５】
混合率（ファイルＺＤ，Ｔ１１）＝０．６  混合率（チケット＃１６，Ｔ１３）＝０．５
混合率（ファイルＺＥ，Ｔ１１）＝０．４  混合率（チケット＃１７，Ｔ１３）＝０．４
混合率（ファイルＺＦ，Ｔ１１）＝０．５  混合率（チケット＃１８，Ｔ１３）＝０．４
【０１０６】
従って、（２）式より、
ＲＴ（Ｔ１１，Ｔ１３）＝０．６×０．５＋０．４×０．４＋０．５×０．４
＝０．６６
となる。ＲＴ（Ｔ１３，Ｔ１１）も同値であるため、（１）式より、関係重み（Ｔ１１，Ｔ１３）＝０．６６となる。構築部１３は、トピックの全ての組み合わせについてトピック間の関係重みを求め、トピックモデルＤＢ２２のトピック−トピックテーブル２２Ｄに記憶する。
【０１０７】
次に、ステップＳ１７で、構築部１３が、トピック−トピックテーブル２２Ｄに記憶したトピックＴｘとトピックＴｙとの関係重み（Ｔｘ，Ｔｙ）を、例えば、（３）式により調整し、調整済み関係重み（Ｔｘ，Ｔｙ）を求める。上記の関係重み（Ｔ１１，Ｔ１３）を例に説明する。図２２のトピックテーブル２２Ａを参照すると、トピックＴ１１のタイプは「見出し」、トピックＴ１３のタイプは「内容」であり、タイプが異なる。従って、（３）式のＳａｍｅ（Ｔ１１，Ｔ１３）がε（ここでは、ε＝０．０１とする）となり、調整済み関係重みは、下記のように求められる。
【０１０８】
調整済み関係重み（Ｔ１１，Ｔ１３）
＝関係重み（Ｔ１１，Ｔ１３）・Ｓａｍｅ（Ｔ１１，Ｔ１３）
＝０．６６×０．０１＝０．００６６
【０１０９】
構築部１３は、トピック−トピックテーブル２２Ｄの「関係重み」の値を、求めた調整済み関係重みで更新する。ここでは、関係重みを調整済みのトピック−トピックテーブル２２Ｄが、図２５に示す状態になったものとする。
【０１１０】
次に、ステップＳ１８で、構築部１３が、ユーザからトピックのタイプ名を受け付け、トピックテーブル２２Ａに登録し、事前処理を終了する。
【０１１１】
次に、図２６に示す特定処理について説明する。
【０１１２】
ステップＳ２１で、特定部１４が、例えば図１８に示すような操作画面３４を管理者のクライアント端末１０２または作業者のクライアント端末１０３に接続された表示装置（図示省略）に表示する。そして、特定部１４は、チケットテーブル２１Ａから、指定されたチケットＩＤに対応するチケット３１を取得して、操作画面３４の読解対象チケット表示領域３４Ｂに表示する。ここでは、チケットＩＤ＝＃１５が指定されているものとする。従って、読解対象チケット表示領域３４Ｂには、チケット＃１５が表示される。
【０１１３】
次に、ステップＳ２２で、特定部１４が、操作画面３４のチェックボックス３４Ｃがチェックされているか否かを判定することにより、チケット＃１５に関連するファイル３２を推薦するか否かを判定する。チェックボックス３４Ｃがチェックされている場合には、関連するファイル３２を推薦すると判定して、処理はステップＳ２３へ移行する。チェックボックス３４Ｃがチェックされていない場合には、そのまま特定処理を終了する。
【０１１４】
ステップＳ２３では、特定部１４が、（４）式により、関連度（ｔ，ｆ）を算出する。ここでは、チケットｔ＝チケット＃１５である。一例として、ファイルｆ＝ファイルＺＤとの関連度（チケット＃１５，ファイルＺＤ）を算出する場合を説明する。特定部１４は、図２３に示すチケット−トピックテーブル２２Ｂから、指示されたチケットＩＤ＝＃１５をキーに、チケット＃１５に含まれるトピックＴ１２、Ｔ１３、および混合率（Ｔ１２）＝０．５、混合率（Ｔ１３）＝０．５を取得する。また、特定部１４は、図２４に示すファイル−トピックテーブル２２Ｃから、ファイルＺＤに含まれるトピックＴ１１、Ｔ１２、Ｔ１３、および混合率（Ｔ１１）＝０．６、混合率（Ｔ１２）＝０．２、混合率（Ｔ１３）＝０．２を取得する。
【０１１５】
さらに、特定部１４は、図２５に示すトピック−トピックテーブル２２Ｄから、トピックＴｔとトピックＴｆとの組み合わせ毎に、以下のような関係重み（Ｔｔ，Ｔｆ）を取得する。
【０１１６】
関係重み（Ｔ１２，Ｔ１１）＝１．０６
関係重み（Ｔ１２，Ｔ１２）＝０．５
関係重み（Ｔ１２，Ｔ１３）＝０．００２８
関係重み（Ｔ１３，Ｔ１１）＝０．００６６
関係重み（Ｔ１３，Ｔ１２）＝０．００２８
関係重み（Ｔ１３，Ｔ１３）＝０．１
【０１１７】
特定部１４は、取得した情報を用いて、（４）式により、下記のように関連度（チケット＃１５，ファイルＺＤ）を算出する。
【０１１８】
関連度（チケット＃１５，ファイルＺＤ）
＝０．５×（１．０６×０．６＋０．５×０．２＋０．００２８×０．２）
＋０．５×（０．００６６×０．６＋０．００２８×０．２＋０．１×０．２）
＝０．３８０５４
【０１１９】
次に、ステップＳ２４で、特定部１４が、上記ステップＳ２３で算出した関連度が最大のファイルｆを特定する。例えば、図２７に示すように、ファイルＺＤとの関連度が最大であったとする。この場合、特定部１４は、ファイルＩＤ＝ＺＤをキーに、図６に示すファイルテーブル２１ＢからファイルＺＤを取得し、図１９に示すように、操作画面３４の関連ファイル表示領域３４Ｄに表示し、特定処理を終了する。
【０１２０】
ここで、図２８に、トピックのタイプに基づく調整が行われる前のトピック間の関係重みを用いた場合の関連度上位３件のファイル３２を示す。図２８では、ファイルＺＦが関連度最大となっている。これは、トピック「特許」、「ノルマ」、「乾杯」といった内容の違いによる関連度の減少以上に、トピック「議事録」と「特許」や、トピック「検討会」と「特許」といった、見出しと内容との関係付けが関連度を増加させてしまうためである。この場合、読解中のチケット＃１５とは内容的に関連のないファイルＺＤが推薦されてしまうという不都合が生じる。
【０１２１】
このように、トピックのタイプに基づくトピック間の関係重みの調整前後で読解中のチケット３１と各ファイル３２との関連度に違いが生じる点について、より単純な他の例を用いて、特に、文書内の見出し語および内容単語に着目して説明する。
【０１２２】
例えば、図２９に示すように、チケット＃５、チケット＃６、チケット＃９、ファイルＤ、およびファイルＦを含む文書集合を考える。チケット＃６とファイルＤ、およびチケット＃９とファイルＦとが関連付けられている。なお、各文書において、下線を引いた単語は「見出し語」であることを表す。以下、図３０〜図３４においても、見出し語、または見出し語由来のトピックについては、下線を引いて表している。
【０１２３】
図２９に示す文書集合から抽出されたトピックにより、図３０に示すようなトピックテーブル２２２Ａ、文書−トピックテーブル２２２ＢＣ、およびトピック−トピックテーブル２２２Ｄを含むトピックモデルＤＢ２２２が構築されたとする。具体的には、関連するチケット＃６とファイルＤとに含まれるトピックの組み合わせ、およびチケット＃９とファイルＦとに含まれるトピックの組み合わせ毎に、見出し語由来および内容単語由来を考慮することなく関係重みを算出している。図３０の例では、説明を簡単にするため、各文書に含まれるトピックの混合率は全て「０．５」としている。そのため、見出し語由来のトピック同士、内容単語由来のトピック同士、および見出し語由来のトピックと内容単語由来のトピックのいずれのトピック間の関係重みも全て「０．２５」であり、関係の強さに差がない。
【０１２４】
上記のようなトピックモデルＤＢ２２２を用いて、例えば図３１に示すように、チケット＃５に関連するファイル３２を特定する場合を考える。チケット＃５には、トピック「会議」および「出願」が含まれ、ファイルＤには、トピック「議事録」および「出願」が含まれ、ファイルＦには、トピック「議事録」および「飲み会」が含まれる。チケット＃５は、特許検討会に関するチケットであり、ファイルＤは特許検討会の議事録であり、ファイルＤは新年会検討会の議事録である。従って、チケット＃５に関連するファイルとしては、本来ファイルＤを推薦すべきである。
【０１２５】
しかし、上記のように、図３０に示すトピックモデルＤＢ２２２では、見出し語由来、内容単語由来を考慮していないため、トピック間の関係重みはいずれも同値である。そのため、チケット＃５とファイルＤとの関連度と、チケット＃５とファイルＦとの関連度も同値となる。すなわち、推薦すべきファイルとして、ファイルＤを特定することができない。
【０１２６】
一方、本実施形態では、図３２に示すように、トピックの特徴語に占める見出し語の割合、または内容単語の割合に基づいて、トピックのタイプを、見出し語由来のトピックか、内容単語由来のトピックかに設定する。そして、図３３に示すように、見出し語由来のトピックと内容単語由来のトピックとのトピック間の関係重みの値を小さくするように調整する。このように調整されたトピック−トピックテーブル２２Ｄを含むトピックモデルＤＢ２２を用いることで、図３４に示すように、推薦すべきファイル３２として、ファイルＤを特定することができる。これは、トピック間の関係重みの調整により、見出し語由来のトピックと内容単語由来のトピックとの関係が、文書間の関連推定に与える影響が抑制されたためである。
【０１２７】
以上説明したように、本実施形態に係るデータ関連度算出装置によれば、文書集合から見出し語を除外することなくトピックを抽出する。また、各トピックが見出し語により特徴付けられる度合い、および内容単語により特徴付けられる度合いの少なくとも一方に基づいて、各トピックが見出し語由来か内容単語由来かを設定する。そして、見出し語由来のトピックと内容単語由来のトピックとの関係の強さを、見出し語由来のトピック同士、および内容単語由来のトピック同士の関係の強さより小さくする。これにより、本来特別な関係性がない見出し語由来のトピックと内容単語由来のトピックとの関係が強くなることによる文書間の関連推定の不都合を抑制することができる。従って、共通性のない見出し語を含むデータ間（文書間）の関連度を適切に算出することができる。
【０１２８】
また、見出し語を除外することなくトピックを抽出することにより、データ（文書）の種類の組み合わせも考慮して、データ間の関連度を算出することができるため、精度良く関連度を算出することができる。
なお、上記実施形態では、チケット間、およびチケットとファイル間の関連情報を用いてトピックモデルを構築する場合について説明したが、ファイル間の関連情報も合わせて用いてもよい。また、読解中のチケットに関連するファイルを特定する場合だけでなく、読解中のチケットに関連する他のチケットや、ファイルに関連する他のファイルを特定するようにしてもよい。
【０１２９】
なお、上記では開示の技術に係るデータ関連度算出プログラムの一例であるデータ関連度算出プログラム５０が記憶部４３に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。開示の技術に係る画像処理プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ等の記録媒体に記録された形態で提供することも可能である。
【０１３０】
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【０１３１】
（付記１）
コンピュータに、
見出し部および内容部を各々有する個別データの集合と、見出し部および内容部を各々有し、かつ、少なくとも一部が前記個別データのいずれかに関連する対象データの集合とから、前記個別データの集合および前記対象データの集合に含まれる単語に基づいて、複数のトピックを抽出し、
抽出されたトピックの各々が、前記見出し部に含まれる単語により特徴付けられる度合い、および前記内容部に含まれる単語により特徴付けられる度合いの少なくとも一方に基づいて、前記トピックの各々の属性を設定し、
前記個別データに含まれるトピックと、該個別データに関連する対象データに含まれるトピックとの関係の強さ、および前記トピックの各々の属性に基づいて、前記個別データの集合に含まれるいずれかの個別データと、前記対象データの集合に含まれる対象データの各々との関連度を算出する
ことを含む処理を実行させるためのデータ関連度算出プログラム。
【０１３２】
（付記２）
前記個別データに含まれるトピックの属性と、該個別データに関連する対象データに含まれるトピックの属性とが異なる場合には、両トピックの属性が同一の場合よりもトピック間の関係の強さを小さくする付記１記載のデータ関連度算出プログラム。
【０１３３】
（付記３）
前記トピックの各々の属性として、各トピックを特徴付ける複数の単語のうち、前記見出し部に含まれる単語が前記内容部に含まれる単語より多い場合は、該トピックの属性を、前記見出し部に含まれる単語により特徴付けられるトピックであることを表す属性に設定し、前記内容部に含まれる単語が前記見出し部に含まれる単語より多い場合は、該トピックの属性を、前記内容部に含まれる単語により特徴付けられるトピックであることを表す属性に設定する付記１または付記２記載のデータ関連度算出プログラム。
【０１３４】
（付記４）
各トピックを特徴付ける単語として抽出された複数の単語のうち、前記見出し部に含まれる単語の各々が該トピックから生起される確率の和を、前記見出し部に含まれる単語により特徴付けられる度合いとし、前記内容部に含まれる単語の各々が該トピックから生起される確率の和を、前記内容部に含まれる単語により特徴付けられる度合いとする付記１または付記２記載のデータ関連度算出プログラム。
【０１３５】
（付記５）
前記個別データおよび前記対象データの各々は、自然言語で記述された文書データであり、前記見出し部は、前記文書データの各部分が表す内容の種類に応じた単語又は単語列が記述された部分であり、前記内容部は、前記文書データの前記見出し部以外の部分である付記１〜付記４のいずれか１項記載のデータ関連度算出プログラム。
【０１３６】
（付記６）
見出し部および内容部を各々有する個別データの集合と、見出し部および内容部を各々有し、かつ、少なくとも一部が前記個別データのいずれかに関連する対象データの集合とから、前記個別データの集合および前記対象データの集合に含まれる単語に基づいて、複数のトピックを抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出されたトピックの各々が、前記見出し部に含まれる単語により特徴付けられる度合い、および前記内容部に含まれる単語により特徴付けられる度合いの少なくとも一方に基づいて、前記トピックの各々の属性を設定する設定部と、
前記個別データに含まれるトピックと、該個別データに関連する対象データに含まれるトピックとの関係の強さ、および前記設定部により設定されたトピックの各々の属性に基づいて、前記個別データの集合に含まれるいずれかの個別データと、前記対象データの集合に含まれる対象データの各々との関連度を算出する算出部と、
を含むデータ関連度算出装置。
【０１３７】
（付記７）
前記算出部は、前記個別データに含まれるトピックの属性と、該個別データに関連する対象データに含まれるトピックの属性とが異なる場合には、両トピックの属性が同一の場合よりもトピック間の関係の強さを小さくする付記６記載のデータ関連度算出装置。
【０１３８】
（付記８）
前記設定部は、各トピックを特徴付ける複数の単語のうち、前記見出し部に含まれる単語が前記内容部に含まれる単語より多い場合は、該トピックの属性を、前記見出し部に含まれる単語により特徴付けられるトピックであることを表す属性に設定し、前記内容部に含まれる単語が前記見出し部に含まれる単語より多い場合は、該トピックの属性を、前記内容部に含まれる単語により特徴付けられるトピックであることを表す属性に設定する付記６または付記７記載のデータ関連度算出装置。
【０１３９】
（付記９）
前記設定部は、各トピックを特徴付ける単語として抽出された複数の単語のうち、前記見出し部に含まれる単語の各々が該トピックから生起される確率の和を、前記見出し部に含まれる単語により特徴付けられる度合いとし、前記内容部に含まれる単語の各々が該トピックから生起される確率の和を、前記内容部に含まれる単語により特徴付けられる度合いとする付記６または付記７記載のデータ関連度算出装置。
【０１４０】
（付記１０）
前記個別データおよび前記対象データの各々は、自然言語で記述された文書データであり、前記見出し部は、前記文書データの各部分が表す内容の種類に応じた単語又は単語列が記述された部分であり、前記内容部は、前記文書データの前記見出し部以外の部分である付記６〜付記９のいずれか１項記載のデータ関連度算出装置。
【０１４１】
（付記１１）
コンピュータに、
見出し部および内容部を各々有する個別データの集合と、見出し部および内容部を各々有し、かつ、少なくとも一部が前記個別データのいずれかに関連する対象データの集合とから、前記個別データの集合および前記対象データの集合に含まれる単語に基づいて、複数のトピックを抽出し、
抽出されたトピックの各々が、前記見出し部に含まれる単語により特徴付けられる度合い、および前記内容部に含まれる単語により特徴付けられる度合いの少なくとも一方に基づいて、前記トピックの各々の属性を設定し、
前記個別データに含まれるトピックと、該個別データに関連する対象データに含まれるトピックとの関係の強さ、および前記トピックの各々の属性に基づいて、前記個別データの集合に含まれるいずれかの個別データと、前記対象データの集合に含まれる対象データの各々との関連度を算出する
ことを含む処理を実行させるデータ関連度算出方法。
【０１４２】
（付記１２）
前記個別データに含まれるトピックの属性と、該個別データに関連する対象データに含まれるトピックの属性とが異なる場合には、両トピックの属性が同一の場合よりもトピック間の関係の強さを小さくする付記１１記載のデータ関連度算出方法。
【０１４３】
（付記１３）
前記トピックの各々の属性として、各トピックを特徴付ける複数の単語のうち、前記見出し部に含まれる単語が前記内容部に含まれる単語より多い場合は、該トピックの属性を、前記見出し部に含まれる単語により特徴付けられるトピックであることを表す属性に設定し、前記内容部に含まれる単語が前記見出し部に含まれる単語より多い場合は、該トピックの属性を、前記内容部に含まれる単語により特徴付けられるトピックであることを表す属性に設定する付記１１または付記１２記載のデータ関連度算出方法。
【０１４４】
（付記１４）
各トピックを特徴付ける単語として抽出された複数の単語のうち、前記見出し部に含まれる単語の各々が該トピックから生起される確率の和を、前記見出し部に含まれる単語により特徴付けられる度合いとし、前記内容部に含まれる単語の各々が該トピックから生起される確率の和を、前記内容部に含まれる単語により特徴付けられる度合いとする付記１１または付記１２記載のデータ関連度算出方法。
【０１４５】
（付記１５）
前記個別データおよび前記対象データの各々は、自然言語で記述された文書データであり、前記見出し部は、前記文書データの各部分が表す内容の種類に応じた単語又は単語列が記述された部分であり、前記内容部は、前記文書データの前記見出し部以外の部分である付記１１〜付記１４のいずれか１項記載のデータ関連度算出方法。
【０１４６】
（付記１６）
コンピュータに、
見出し部および内容部を各々有する個別データの集合と、見出し部および内容部を各々有し、かつ、少なくとも一部が前記個別データのいずれかに関連する対象データの集合とから、前記個別データの集合および前記対象データの集合に含まれる単語に基づいて、複数のトピックを抽出し、
抽出されたトピックの各々が、前記見出し部に含まれる単語により特徴付けられる度合い、および前記内容部に含まれる単語により特徴付けられる度合いの少なくとも一方に基づいて、前記トピックの各々の属性を設定し、
前記個別データに含まれるトピックと、該個別データに関連する対象データに含まれるトピックとの関係の強さ、および前記トピックの各々の属性に基づいて、前記個別データの集合に含まれるいずれかの個別データと、前記対象データの集合に含まれる対象データの各々との関連度を算出する
ことを含む処理を実行させるためのデータ関連度算出プログラムを記憶した記憶媒体。
【符号の説明】
【０１４７】
１０   データ関連度算出装置
１１   抽出部
１２   設定部
１３   構築部
１４   特定部
２１   チケット・ファイルデータベース（ＤＢ）
２１Ａ チケットテーブル
２１Ｂ ファイルテーブル
２１Ｃ チケット−ファイルテーブル
２１Ｄ チケット−チケットテーブル
２２   トピックモデルＤＢ
２２Ａ トピックテーブル
２２Ｂ チケット−トピックテーブル
２２Ｃ ファイル−トピックテーブル
２２Ｄ トピック−トピックテーブル
２３   テンプレートＤＢ
２３Ａ 文書構造テンプレート
２３Ｂ 見出し語リスト
３１   チケット
３２   ファイル
３４   操作画面
４０   コンピュータ
４１   ＣＰＵ
４２   メモリ
４３   記憶部
５０   データ関連度算出プログラム
【図１】
2016126575.tif 000005
【図２】
2016126575.tif 000006
【図３】
2016126575.tif 000007
【図４】
2016126575.tif 000008
【図５】
2016126575.tif 000009
【図６】
2016126575.tif 000010
【図７】
2016126575.tif 000011
【図８】
2016126575.tif 000012
【図９】
2016126575.tif 000013
【図１０】
2016126575.tif 000014
【図１１】
2016126575.tif 000015
【図１２】
2016126575.tif 000016
【図１３】
2016126575.tif 000017
【図１４】
2016126575.tif 000018
【図１５】
2016126575.tif 000019
【図１６】
2016126575.tif 000020
【図１７】
2016126575.tif 000021
【図１８】
2016126575.tif 000022
【図１９】
2016126575.tif 000023
【図２０】
2016126575.tif 000024
【図２１】
2016126575.tif 000025
【図２２】
2016126575.tif 000026
【図２３】
2016126575.tif 000027
【図２４】
2016126575.tif 000028
【図２５】
2016126575.tif 000029
【図２６】
2016126575.tif 000030
【図２７】
2016126575.tif 000031
【図２８】
2016126575.tif 000032
【図２９】
2016126575.tif 000033
【図３０】
2016126575.tif 000034
【図３１】
2016126575.tif 000035
【図３２】
2016126575.tif 000036
【図３３】
2016126575.tif 000037
【図３４】
2016126575.tif 000038