(57)【要約】【課題】テキストデータ形式により、種々の文書態様で公開された大量の情報文書の中から、解析を必要とする有用な情報文書だけを、効率良くかつより高い精度に抽出することができるテキストマイニング方法、及びテキストマイニングプログラムを提供する。【解決手段】本発明のテキストマイニング方法は、抽出した一の情報文書を第１正例または第１負例に振り分け、第１正例の一の情報文書を第２解析ステップの解析対象とし、第１負例の一の情報文書を第２解析ステップの解析から排除する第１解析ステップと、第１正例に分類されたみなし正例情報文書から抽出された一の分析予定情報文書を、分析対象とする特定製品の評価を文意に含む条件を満たす第２正例、またはこの条件を満たさない第２負例に振り分け、第２正例の一の分析予定情報文書を分析対象と認定し、第２負例の一の分析予定情報文書をみなし正例情報文書から排除する第２解析ステップと、からなる。【選択図】 図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキストデータ形式により作成され公開された複数の情報文書の中から、一の前記情報文書が抽出され、前記一の情報文書に含まれている文のうち、選択された一文である第１の選択文が、主観視表現による文意であるか、または、不特定な製品に対しての客観視表現による文意であるかに対し、前記主観視表現による文意に該当する前記一の情報文書を、第１の正例とし、前記客観視表現による文意に該当する前記一の情報文書を、第１の負例とすると、
抽出した前記一の情報文書を、分類器により、前記第１の選択文の最終句にある文末の素性に基づいて判別し、前記第１の正例または前記第１の負例に振り分けて、前記第１の正例に相当する前記一の情報文書を、次の第２の解析ステップで行う解析の対象とし、前記第１の負例に相当する前記一の情報文書を、前記第２の解析ステップによる解析から排除する第１の解析ステップと、
前記一の情報文書が前記第１の正例に全て分類されたみなし正例情報文書を母集団とし、前記みなし正例情報文書から抽出された一の分析予定情報文書で、前記一の分析予定情報文書の中から選択された文である第２の選択文が、分析対象とする特定の製品に対応した評価を含む文意であるか否かに対し、前記評価を文意に含む条件を満たした前記一の分析予定情報文書を、第２の正例とし、この条件を満たさない前記一の分析予定情報文書を、第２の負例とすると、
抽出した前記一の分析予定情報文書を、分類器により、前記特定の製品に関連したキーワードと、前記キーワードと共起する単語とからなる素性ベクトルに基づいて判別し、前記第２の正例または前記第２の負例に振り分けて、前記第２の正例に相当する前記一の分析予定情報文書を、分析対象である分析情報文書と認定し、前記第２の負例に相当する前記一の分析予定情報文書を、前記みなし正例情報文書から排除する第２の解析ステップと、
からなること、
を特徴とするテキストマイニング方法。
【請求項２】
請求項１に記載するテキストマイニング方法において、
前記第１の負例の対象は、前記不特定な製品を宣伝する内容からなる広告であること、
を特徴とするテキストマイニング方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載するテキストマイニング方法において、
前記第１の解析ステップで用いる前記素性は、形態素を利用したものであること、
を特徴とするテキストマイニング方法。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３のいずれか１つに記載するテキストマイニング方法において、
前記特定の製品は、ガス機器であること、
を特徴とするテキストマイニング方法。
【請求項５】
テキストデータ形式により作成され公開された複数の情報文書の中から、一の前記情報文書が抽出され、前記一の情報文書に含まれている文のうち、選択された一文である第１の選択文が、主観視表現による文意であるか、または、不特定な製品に対しての客観視表現による文意であるかに対し、前記主観視表現による文意に該当する前記一の情報文書を、第１の正例とし、前記客観視表現による文意に該当する前記一の情報文書を、第１の負例とすると、
抽出した前記一の情報文書を、分類器により、前記第１の選択文の最終句にある文末の素性に基づいて判別し、前記第１の正例または前記第１の負例に振り分ける第１のステップと、
前記第１の正例に相当する前記一の情報文書を、次の第２の解析ステップで行う解析の対象に設定し、前記第１の負例に相当する前記一の情報文書を、前記第２の解析ステップによる解析から排除する第２のステップと、
前記一の情報文書が前記第１の正例に全て分類されたみなし正例情報文書を母集団とし、前記みなし正例情報文書から抽出された一の分析予定情報文書で、前記一の分析予定情報文書の中から選択された文である第２の選択文が、分析対象とする特定の製品に対応した評価を含む文意であるか否かに対し、前記評価を文意に含む条件を満たした前記一の分析予定情報文書を、第２の正例とし、この条件を満たさない前記一の分析予定情報文書を、第２の負例とすると、
抽出した前記一の分析予定情報文書を、分類器により、前記特定の製品に関連したキーワードと、前記キーワードと共起する単語とからなる素性ベクトルに基づいて判別し、前記第２の正例または前記第２の負例に振り分ける第３のステップと、
前記第２の正例に相当する前記一の分析予定情報文書を、分析対象である分析情報文書と認定し、前記第２の負例に相当する前記一の分析予定情報文書を、前記みなし正例情報文書から排除する第４のステップと、
からなること、
を特徴とするテキストマイニングプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、例えば、評価文書、広告文書、日常的様子を綴った文書等、様々な文書態様で、テキストデータ形式により公開された大量の情報文書の中から、企業や消費者等にとって有益となり得る情報として、解析の対象に該当する有用文書だけを、テキストマイニング（text mining）により、抽出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットの普及に伴い、個人が、例えば、ブログやWeb掲示板等、SNS(social networking service)を通じて、情報の発信や収集を、テキスト形式の文書で手軽に行うことができるようになっている。このような情報文書には一般的に、企業や消費者にとって有益となり得る情報として、対象とする特定製品等に関する評価文書が含まれているほか、その製品等の広告記事や、日常の様子を記した文書等、企業や消費者にとって、特に解析を必要としない文書も、数多く含まれていることがある。そして、企業の中には、製品等の製造や販売の改善に活用するのにあたり、テキストマイニング装置を用いて、大量に公開されている種々の情報文書の中から有用な情報を抽出し、情報文書の解析を行っている企業もある。その一例であるテキストマイニング装置が、特許文献１に開示されている。
【０００３】
特許文献１は、分析対象の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を表示可能とし、表示したネットワークに対し、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になっている。これにより、分析対象のテキスト文書に対し、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、自由で対話的な解析が可能になったとされている。
【０００４】
また、先行技術文献を開示しないが、特許文献１のほかにも、周知技術のテキストマイニング方法がある。その一例である従来のテキストマイニング方法では、テキストデータ形式により公開された大量の情報文書の中から、一の情報文書が抽出される。この一の情報文書に含まれている一文が、分析対象とする特定の製品に対応した評価を含む文意であるか否かを、サポートベクターマシンにより、特定の製品に関連したキーワードと、このキーワードと共起する単語とからなる素性ベクトルに基づいて判別され、一の情報文書が、正例または負例に振り分けられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第４８７６６９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１では、前述したような、大量に公開されている種々の情報文書の中から、特に分析を必要としない広告記事等の文書を排除し、企業や消費者にとって有用な評価文書だけを選択することができない。そのため、企業等が、特定の製品を対象に、新規開発や改良、販売の改善等を目的とした市場調査を、前述したSNS等を活用して行う場合に、人が、様々な文書態様で公開された大量の情報文書に、一つひとつ目を通しながら、先の特定製品に結び付く有用な評価文書だけを抽出していく作業を行わなければならず、この作業には、多大な時間と労力が掛かり、作業効率も悪い。また、従来のテキストマイニング方法では、抽出された一の情報文書に対し、正例か負例かの判定が、十分な精度で得られず、企業等は、判定精度のより高いテキストマイニングの開発を望んでいた。
【０００７】
本発明は、上記問題点を解決するためになされたものであり、テキストデータ形式により、種々の文書態様で公開された大量の情報文書の中から、分析を必要とする有用な情報文書だけを、効率良くかつより高い精度に抽出することができるテキストマイニング方法、及びテキストマイニング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】
【０００８】
上記課題を解決するためになされた本発明の一態様であるテキストマイニング方法は、テキストデータ形式により作成され公開された複数の情報文書の中から、一の前記情報文書が抽出され、前記一の情報文書に含まれている文のうち、選択された一文である第１の選択文が、主観視表現による文意であるか、または、不特定な製品に対しての客観視表現による文意であるかに対し、前記主観視表現による文意に該当する前記一の情報文書を、第１の正例とし、前記客観視表現による文意に該当する前記一の情報文書を、第１の負例とすると、抽出した前記一の情報文書を、分類器により、前記第１の選択文の最終句にある文末の素性に基づいて判別し、前記第１の正例または前記第１の負例に振り分けて、前記第１の正例に相当する前記一の情報文書を、次の第２の解析ステップで行う解析の対象とし、前記第１の負例に相当する前記一の情報文書を、前記第２の解析ステップによる解析から排除する第１の解析ステップと、前記一の情報文書が前記第１の正例に全て分類されたみなし正例情報文書を母集団とし、前記みなし正例情報文書から抽出された一の分析予定情報文書で、前記一の分析予定情報文書の中から選択された文である第２の選択文が、分析対象とする特定の製品に対応した評価を含む文意であるか否かに対し、前記評価を文意に含む条件を満たした前記一の分析予定情報文書を、第２の正例とし、この条件を満たさない前記一の分析予定情報文書を、第２の負例とすると、抽出した前記一の分析予定情報文書を、分類器により、前記特定の製品に関連したキーワードと、前記キーワードと共起する単語とからなる素性ベクトルに基づいて判別し、前記第２の正例または前記第２の負例に振り分けて、前記第２の正例に相当する前記一の分析予定情報文書を、分析対象である分析情報文書と認定し、前記第２の負例に相当する前記一の分析予定情報文書を、前記みなし正例情報文書から排除する第２の解析ステップと、からなること、を特徴とする。
【０００９】
この態様によれば、テキスト解析時に、種々の文書態様で公開された複数の情報文書の中から、例えば、負例として数多く含まれている広告文書等のように、不特定な製品に対しての客観視表現による文意である情報文書を前もって除去しているため、分析を必要とする有用な情報文書として、特定の製品に対応した評価を含む文意の情報文書だけを、効率良くかつより高い精度で抽出することができる。
【００１０】
上記の態様においては、前記第１の負例の対象は、前記不特定な製品を宣伝する内容からなる広告であること、が好ましい。
【００１１】
この態様によれば、分析を不要とする数多くの広告文書が第１の解析ステップで排除され、第２の解析ステップで解析を行うみなし正例情報文書の文書総数を、最初に収集された複数の情報文書の文書総数より大幅に減少させることが可能になる。ひいては、本発明に係るテキストマイニング方法では、分析対象とする情報文書を抽出する精度が、従来のテキストマイニング方法を用いる場合に比して、例えば、平均の正解率が１０％増等と、大幅に向上する。
【００１２】
上記の態様においては、前記第１の解析ステップで用いる前記素性は、形態素を利用したものであること、が好ましい。
【００１３】
この態様によれば、解析する対象の情報文書が、例えば、特定の製品（一例としてガスコンロ）に関する評価文書、不特定な製品（一例としてガスコンロやそれ以外の製品）を宣伝する内容からなる広告文書、日常的様子を綴った文書や、特定の製品以外の評価を記載した文書等、種々な文書態様になっていても、情報文書を、正例と負例に、精度良く分類することができる。
【００１４】
上記の態様においては、前記特定の製品は、ガス機器であること、が好ましい。
【００１５】
この態様によれば、業として、自社でガス機器を取り扱う者が、例えば、ブログやWeb掲示板等、SNSを通じた情報発信媒体を活用して、例えば、ガスコンロ等に代表されるガス機器を対象に、新規開発や改良、販売の改善等を目的として行う市場調査では、分類された分析情報文書に基づいて、より信頼性の高い市場調査結果を得ることができる。
【００１６】
上記課題を解決するためになされた本発明の他の態様であるテキストマイニングプログラムは、テキストデータ形式により作成され公開された複数の情報文書の中から、一の前記情報文書が抽出され、前記一の情報文書に含まれている文のうち、選択された一文である第１の選択文が、主観視表現による文意であるか、または、不特定な製品に対しての客観視表現による文意であるかに対し、前記主観視表現による文意に該当する前記一の情報文書を、第１の正例とし、前記客観視表現による文意に該当する前記一の情報文書を、第１の負例とすると、抽出した前記一の情報文書を、分類器により、前記第１の選択文の最終句にある文末の素性に基づいて判別し、前記第１の正例または前記第１の負例に振り分ける第１のステップと、前記第１の正例に相当する前記一の情報文書を、次の第２の解析ステップで行う解析の対象に設定し、前記第１の負例に相当する前記一の情報文書を、前記第２の解析ステップによる解析から排除する第２のステップと、前記一の情報文書が前記第１の正例に全て分類されたみなし正例情報文書を母集団とし、前記みなし正例情報文書から抽出された一の分析予定情報文書で、前記一の分析予定情報文書の中から選択された文である第２の選択文が、分析対象とする特定の製品に対応した評価を含む文意であるか否かに対し、前記評価を文意に含む条件を満たした前記一の分析予定情報文書を、第２の正例とし、この条件を満たさない前記一の分析予定情報文書を、第２の負例とすると、抽出した前記一の分析予定情報文書を、分類器により、前記特定の製品に関連したキーワードと、前記キーワードと共起する単語とからなる素性ベクトルに基づいて判別し、前記第２の正例または前記第２の負例に振り分ける第３のステップと、前記第２の正例に相当する前記一の分析予定情報文書を、分析対象である分析情報文書と認定し、前記第２の負例に相当する前記一の分析予定情報文書を、前記みなし正例情報文書から排除する第４のステップと、からなること、を特徴とする。
【００１７】
この態様によれば、テキスト解析時に、種々の文書態様で公開された複数の情報文書の中から、例えば、負例として数多く含まれている広告文書等のように、不特定な製品に対しての客観視表現による文意である情報文書を前もって除去しているため、分析を必要とする有用な情報文書として、特定の製品に対応した評価を含む文意の情報文書だけを、効率良くかつより高い精度で抽出することができる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明に係るテキストマイニング方法、及びテキストマイニングプログラムによれば、テキストデータ形式により、種々の文書態様で公開された大量の情報文書の中から、解析を必要とする有用な情報文書だけを、効率良くかつより高い精度に抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本実施形態に係るテキストマイニング方法の概念を示す模式図である。
【図２】開示された文書群に含まれる評価文と広告文とについて、それぞれ一例として挙げたブログ文書を示す図である。
【図３】図１に示す第１解析ステップで、評価文と広告文とを分類するのに用いる考え方を、模式的に示した第１説明図である。
【図４】文末の表現を素性として分類する手法について、図２で例示した評価文を用いて説明する第２説明図である。
【図５】図１に示す第１解析ステップで、文末を素性で解析する様子を具体的に図示した第３説明図である。
【図６】図５に続き、文末を素性で解析する様子を具体的に図示した第４説明図である。
【図７】図６に続き、文末を素性で解析する様子を具体的に図示した第５説明図である。
【図８】公開された文書群に含まれる分析対象の評価文と、分析対象外の評価文等とについて、それぞれ一例のブログ文書を示す図である。
【図９】図８に例示した各ブログ文書の中で、着目するキーワードを強調して表示した図である。
【図１０】図１に示す第２解析ステップで、分析対象の評価文と分析対象外の評価文等とを分類するのに用いる考え方を、模式的に示した第６説明図である。
【図１１】図１に示す第２解析ステップで、特定評価項目に対し、共起する単語との関係で文末を解析する様子を具体的に図示した第７説明図である。
【図１２】図１１に続き、特定評価項目に対し、共起する単語との関係で文末を解析する様子を具体的に図示した第８説明図である。
【図１３】図１２に続き、特定評価項目に対し、共起する単語との関係で文末を解析する様子を具体的に図示した第９説明図である。
【図１４】図１に示す第２解析ステップで、特定評価項目に共起した単語を名詞とした場合に対し、公開された文書群に含まれる各々の情報文書で、正例における特定評価項目の出現割合を算出する方法を説明した図である。
【図１５】テキストマイニング方法で分類した情報文書の解析結果について、判定基準の定義を説明した図である。
【図１６】本実施形態に係るテキストマイニング方法により、実施例に係る実験の結果を示す表である。
【図１７】キーワードで検索して開示された文書群のうち、それに含まれる複数の情報文書を、主だったカテゴリ毎に分けて図示した模式図である。
【図１８】テキストマイニング方法で用いる分類器の機能に関する説明図である。
【図１９】従来のテキストマイニング方法の概念を示す模式図である。
【図２０】従来のテキストマイニング方法により、比較例に係る実験の結果を示す表である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本発明の一例であるテキストマイニング方法、及びテキストマイニングプログラムについて説明する。本発明に係るテキストマイニング方法は、例えば、評価文書、広告文書、日常的様子を綴った文書等、様々な文書態様で、テキストデータ形式により公開された大量の情報文書（以下、「文書群」と称す。）の中から、企業や消費者等にとって有益となり得る情報として、分析の対象に該当する有用文書だけを抽出するのに用いられる。有用文書は、後述するように、分析対象とする特定の製品に対応した評価を含む文意で記載された文書である。この特定の製品は、本実施形態では、ガス機器に属するガスコンロであり、有用文書はすなわち、このガスコンロに関する評価文書である。なお、出願人の一（以下、「情報分析者」と称す。）は、業として、自社でガスコンロを取り扱う者であり、情報分析者と同様、図２以降の図面中に記載された「甲」も、業として、自社でガスコンロ（商品名「Ａ」）を取り扱う者である。
【００２１】
＜文書群＞
まず文書群について、簡単に説明する。図１７は、キーワードで検索して開示された文書群のうち、それに含まれる複数の情報文書を、主だったカテゴリ毎に分けて図示した模式図である。例えば、ブログやWeb掲示板等、SNS(social networking service)を通じた情報発信媒体には近年、主に個人が、テキストデータ形式により自ら作成した情報文書を、自由に発信している。発信された情報文書は、情報発信媒体側で蓄積され、この情報発信媒体にアクセスした人に対し、何人にも閲覧可能な状態になっている。
【００２２】
他方、一の人が、情報発信媒体に特定のキーワードを入力すると、既に発信された複数の情報文書の中から、このキーワードに関連した情報文書が、少なくとも１つ以上挙げられるのが一般的であり、挙げられた複数の情報文書を全て収集したものが、文書群である。例えば、図１７に示す文書群は、キーワードを、「ガスコンロ＊Ａ」として情報発信媒体で検索を行ったものであるが、収集された文書群の中には、図１７に示すように、膨大な数からなる文書群のうちの大半が、広告に関する文書で占めていることがある。
【００２３】
＜本実施形態に係るテキストマイニング方法＞
次に、本実施形態に係るテキストマイニング方法について、説明する。図１は、本実施形態に係るテキストマイニング方法の概念を示す模式図である。本実施形態に係るテキストマイニング方法は、図１に示すように、収集された文書群１（複数の情報文書）を、第１解析ステップＳ１により、主観文書２（みなし正例情報文書）と客観文書３とに予め大別する。次の第２解析ステップＳ２では、第１解析ステップＳ１で分けられた主観文書２をさらに分類することにより、有用文書である分析情報文書４を抽出する。文書群１の分類は、第１，第２解析ステップＳ１，Ｓ２とも、分類器によって行われ、分類器には、周知のサポートベクターマシン(SVM：support vector machine）５０が用いられる。
【００２４】
ここで、ＳＶＭ５０について、簡単に説明する。ＳＶＭ５０は、線形分離可能な入力素子を用いて、識別する対象を、「正例」と「負例」の２つのクラスに分けるパターン識別器である。ＳＶＭ５０では、次の式（１）に示すように、分離平面の方向ベクトル（ｗ）と切片（ｂ）を定めることにより、演算処理に必要な関数が構築され、この関数において、マージンの最大化が行われる。
ｆ（ｘ）＝ｗ×ｘ−ｂ      …式（１）
ｗ：分離平面の方向ベクトル
ｘ：事例の素性方向ベクトル
ｂ：切片
【００２５】
マージンの最大化は、分離平面に最も近いサポートベクトルと、分離平面との距離を最大化することであり、ＳＶＭ５０の関数では、次に示す式（２）において、以下の最小化問題を解くことになる。
ｍｉｎ．１／２ｗ２      …式（２）
すなわち、式（３）を解く。
ｙ（ｉ）（ｗ×ｘ（ｉ）−ｂ）−１≧０  （但し、∀ｉ）      …式（３）
【００２６】
式（１）において、ｆ（ｘ）≧０を満たす場合は、「正例」のクラスに分類され、ｆ（ｘ）＜０を満たす場合は、「負例」のクラスに分類される。一般的には、「正例」は、情報分析者にとって、着目したい情報文書を対象とするものであり、「負例」は、「正例」以外の情報文書であるが、本実施形態で用いる「正例」と「負例」との明確な定義については、後述する。
【００２７】
図１８は、ＳＶＭの機能に関する説明図である。ＳＶＭ５０で事例を分類する作業を行う前に、ＳＶＭ５０ではまず、図１８（ａ）に示すように、「正例」に該当する事例の場合と、「負例」に該当する事例の場合とについて、学習が行われ、ＳＶＭ５０において、「正例」と「負例」とを分ける判定基準が定められ、設定される。この判定基準が、先の分離平面の方向ベクトルに相当する。情報分析者は、未知のデータとして、分類する対象の情報文書をＳＶＭ５０にかける。これにより、ＳＶＭ５０は、図１８（ｂ）に示すように、この対象の情報文書を、学習済みの判定基準に基づいて、「正例」に該当するか、「負例」に該当するかを判別して、分類する。
【００２８】
本実施形態に係るテキストマイニング方法の第１解析ステップＳ１では、テキストデータ形式により作成され収集された文書群１の中から、一の情報文書（例えば、第１情報文書１０Ａ、第２情報文書１０Ｂ、第３情報文書１０Ｃ、第４情報文書１０Ｄ等）が抽出される。この一の情報文書に含まれている文のうち、選択された一文である第１の選択文（後に詳述するが、例えば、第１情報文書１０Ａ中の一文である第１選択文１１Ａ等）が、主観視表現による文意であるか、または、不特定な製品に対しての客観視表現による文意であるかを判断する。
【００２９】
この判断にあたり、文書群１から抽出された一の情報文書が、主観視表現による文意に該当する主観文書２に属する場合には、この一の情報文書は、前述した「正例」として、本実施形態では、ガスコンロに関する評価を記載した文書を含み、分析対象とする第１正例２０Ａ（第１の正例）と規定する。その反対に、文書群１から抽出された一の情報文書が、客観視表現による文意に該当する客観文書３に属する場合には、この一の情報文書は、第１正例２０Ａに該当しない第１負例２０Ｂ（第１の負例）として規定する。すなわち、第１負例２０Ｂは、第２情報文書１０Ｂに例示するように、ガスコンロやそれ以外の不特定な製品を宣伝する内容からなる広告文書であり、主として情報分析者以外から出された広告である。
【００３０】
そして、文書群１から抽出した一の情報文書が、ＳＶＭ５０により、第１選択文の最終句にある文末の素性、すなわち形態素に基づいて判別し、第１正例２０Ａまたは第１負例２０Ｂに振り分けられる。なお、第１正例２０Ａまたは第１負例２０Ｂに振り分けるプロセスが、本実施形態に係るテキストマイニングプログラムの第１のステップに対応する。
【００３１】
第１正例２０Ａに相当する一の情報文書は、次の第２解析ステップＳ２で行う解析の対象となる。その反対に、第１負例２０Ｂに相当する一の情報文書は、第２解析ステップＳ２による解析の対象から排除される。なお、このように、第２解析ステップＳ２での解析に対し、対象と対象外とに振り分けるプロセスが、本実施形態に係るテキストマイニングプログラムの第２のステップに対応する。
【００３２】
第１解析ステップＳ１の後に行う第２解析ステップＳ２では、一の情報文書が第１正例２０Ａに全て分類された主観文書２を母集団として、一の分析予定情報文書６が、抽出される。この一の分析予定情報文書６に含まれている文のうち、選択された一文である第２の選択文（後に詳述するが、例えば、第１情報文書１０Ａ中にある第１選択文１１Ａを含む第２選択文１１Ｂ等）が、分析対象とするガスコンロ（特定の製品）に対応した評価を含む文意であるか否かを判断する。
【００３３】
この判断にあたり、主観文書２から抽出された一の分析予定情報文書６が、ガスコンロの評価を文意に含む条件を満たす分析情報文書４に属する場合には、この一の分析予定情報文書６は、第２正例３０Ａ（第２の正例）の取り扱いと規定する。すなわち、第１情報文書１０Ａに例示するような情報文書が、第２正例３０Ａに該当する（図２参照）。その反対に、主観文書２から抽出された一の分析予定情報文書６が、ガスコンロの評価を文意に含む条件を満たさない分析対象外文書５に属する場合には、第２負例３０Ｂ（第２の負例）の取り扱いと規定する。第２負例３０Ｂは、第３情報文書１０Ｃ及び第４情報文書１０Ｄに例示するように、日常的様子を綴った文書や、ガスコンロ以外の評価を記載した文書、その他の文書等、第２正例３０Ａ以外の文書を対象としている（図９参照）。
【００３４】
そして、主観文書２から抽出された一の分析予定情報文書６が、ＳＶＭ５０により、ガスコンロに関連したキーワードと、このキーワードと共起する単語とからなる素性ベクトルに基づいて判別し、第２正例３０Ａまたは第２負例３０Ｂに振り分けられる。なお、第２正例３０Ａまたは第２負例３０Ｂに振り分けるプロセスが、本実施形態に係るテキストマイニングプログラムの第３のステップに対応する。
【００３５】
第２正例３０Ａに属する一の情報文書は、分析の対象に相当する分析情報文書４に認定される。その反対に、第２負例３０Ｂに該当する一の情報文書は、主観文書２から排除され、解析の対象から除外される。なお、このように、主観文書２において、分析情報文書４とそれ以外とに振り分けるプロセスが、本実施形態に係るテキストマイニングプログラムの第４のステップに対応する。
【００３６】
次に、一の情報文書について、いくつか具体例を挙げて、本実施形態に係るテキストマイニング方法を詳述する。図２は、開示された文書群に含まれる評価文と広告文とについて、それぞれ一例として挙げたブログ文書を示す図である。図３は、第１解析ステップで、評価文と広告文とを分類するのに用いる考え方を、模式的に示した第１説明図である。
【００３７】
図２に示すように、第１情報文書１０Ａは、甲が取り扱う商品名「Ａ」のガスコンロに関する評価文書であり、第２情報文書１０Ｂは、ショップ乙，丙に係るガスコンロ以外の不特定な商品について、記載された広告文書である。図３に示すように、評価文書である第１情報文書１０Ａの文意は、主観的な記述となっている一方で、広告文書である第２情報文書１０Ｂは、客観的な記述となっている傾向がある。そのため、評価文書は、主観的な立場で記載された情報文書であると仮定することができる。また、広告文書は、客観的な立場で記載された情報文書であると仮定することができる。
【００３８】
前述した図１７に示す文書群のように、開示された膨大な数の文書群のうち、その大半が、分析に不要な広告に関する文書で占めている現況に鑑み、第１解析ステップＳ１で、文書群１（図１参照）の中から、まず数多い広告文書（例えば、第２情報文書１０Ｂ等）を除外する。これにより、第２解析ステップＳ２を行う母集団である主観文書２の文書総数は、文書群１の文書総数より大幅に減少すると見込むことができ、第１解析ステップＳ１の実施は、分析対象とする情報文書を抽出する精度の向上に寄与する。
【００３９】
文書群１から抽出した一の情報文書を、第１正例２０Ａまたは第１負例２０Ｂに振り分ける具体的な手法について、説明する。図４は、文末の表現を素性として分類する手法について、図２で例示した評価文（第１情報文書）を用いて説明する第２説明図である。図５は、図１に示す第１解析ステップで、文末を素性で解析する様子を具体的に図示した第３説明図である。図６は、図５に続き、文末を素性で解析する様子を具体的に図示した第４説明図である。図７は、図６に続き、文末を素性で解析する様子を具体的に図示した第５説明図である。
【００４０】
図２及び図４に示すように、第１情報文書１０Ａに含まれる第１選択文１１Ａ「甲のＡは便利ですね」を、ＳＶＭ５０により形態素解析すると、この第１選択文１１Ａ中の最終にある句１２「便利ですね」は、自立語の「便利」と、文末の「ですね」とからなる。なお、自立語は、助動詞及び助詞以外の品詞の語であり、文末とは、一つの文の終わりからこの自立語が出現する前までの範囲にある複数の語の集まりをいう。
【００４１】
形態素解析では、図５に示すように、用いる素性が形態素単体である場合、文末「ですね」における形態素は、助動詞「です」と助詞「ね」となる。各品詞における素性方向ベクトルの大きさは、助動詞「です」を５、助詞「ね」を４に、それぞれカウントされる。
【００４２】
次に、文末「ですね」における形態素単体は、素性方向ベクトルの大きさ５にカウントされた助動詞「です」と、素性方向ベクトルの大きさ４にカウントされた助詞「ね」である。用いる素性が形態素の組み合わせである場合、図６に示すように、これを前提に、文末「ですね」における形態素の組み合わせとして、素性方向ベクトルの大きさ２にカウントされた「です＋ね」が加味される。
【００４３】
次に、図７に示すように、用いる素性が形態素のグループである場合では、グループ化した形態素が用いられる。グループ化した形態素は、確認・同意を意味する終助詞（ね、よね、な、ねぇ、ネ、ねえ、わね）を対象とし、事前にＳＶＭ５０に学習された形態素である。用いる素性が形態素の組み合わせである場合には、素性方向ベクトルの大きさ５の助動詞「です」と、素性方向ベクトルの大きさ４の助詞「ね」と、素性方向ベクトルの大きさ２の「です＋ね」とに、素性方向ベクトルの大きさ２の助詞（終助詞）「ね」が加わる。
【００４４】
このように、第１情報文書１０Ａは、ＳＶＭ５０により、第１選択文１１Ａの句１２を形態素解析すると、主観視表現による文意に該当すると判別され、分析予定情報文書６（一の分析予定情報文書）として、第１正例２０Ａである主観文書２に分類される。他方、第２情報文書１０Ｂについても、第１情報文書１０Ａと同じ要領で、第２情報文書１０Ｂに含まれる一文を、ＳＶＭ５０により、選択した一文の最終句を形態素解析すると、客観視表現による文意に該当する判別される。そのため、第２情報文書１０Ｂのような広告文書は、第１負例２０Ｂである客観文書３に分類され、第２解析ステップＳ２による解析の対象外となって、文書群１から排除される。
【００４５】
次に、分析予定情報文書６について、いくつか具体例を挙げて説明する。図８は、公開された文書群に含まれる分析対象の評価文と、分析対象外の評価文等とについて、それぞれ一例のブログ文書を示す図である。図９は、図８に例示した各ブログ文書の中で、着目するキーワードを強調して表示した図である。図１０は、図１に示す第２解析ステップで、分析対象の評価文と分析対象外の評価文等とを分類するのに用いる考え方を、模式的に示した第６説明図である。
【００４６】
前述したように、図８に示す第１情報文書１０Ａは、甲が取り扱う商品名「Ａ」のガスコンロに関する評価文書であり、ＳＶＭ５０による第２解析ステップＳ２の実行前の状態として、分析予定情報文書６でもある。第３情報文書１０Ｃ，第４情報文書１０Ｄは、ガスコンロ以外の評価文書であり、また日常的様子を綴った文書でもある。
【００４７】
第１情報文書１０Ａでは、図９に示すように、形容詞や形容動詞（第１要素）である「便利、素敵、素晴らしい、おいしい、嬉しい」（点線による枠内で示す）と、これらと共起する名詞のうち、ガスコンロ以外の名詞（第２要素）である「タイマー機能、クッキー」（一点鎖線による枠内で示す）と、この第２要素と共起する名詞のうち、ガスコンロと関連する名詞（第３要素）である「甲、Ａ、トースト、グリル」（実線による枠内で示す）とが、含まれている。一方で、第３情報文書１０Ｃ，第４情報文書１０Ｄでは、第１要素である「良い、おしゃれな、いい」と、第２要素である「間取り、外観、自由設計」とが、含まれており、第３要素は含まれていない。
【００４８】
すなわち、評価文書である第１情報文書１０Ａの文意は、第３情報文書１０Ｃ等の文意と比べ、ガスコンロに関連する名詞に対し、共起した形容詞や形容動詞の使い方に違いがあるものと、仮定することができる。そのため、第２解析ステップＳ２では、主観文書２に属する分析予定情報文書６が、共起した形容詞や形容動詞に基づいて、分類される。
【００４９】
主観文書２から抽出した一の分析予定情報文書６を、第２正例３０Ａまたは第２負例３０Ｂに振り分ける具体的な手法について、説明する。図１１は、図１に示す第２解析ステップで、特定評価項目に対し、共起する単語との関係で文末を解析する様子を具体的に図示した第７説明図である。図１２は、図１１に続き、特定評価項目に対し、共起する単語との関係で文末を解析する様子を具体的に図示した第８説明図である。図１３は、図１２に続き、特定評価項目に対し、共起する単語との関係で文末を解析する様子を具体的に図示した第９説明図である。なお、図１１以降の各図で、表中に記載した第１情報文書は、第１情報文書１０Ａを示すものであり、第ｍ情報文書（ｍ＞２）は、その他の情報文書を示す。
【００５０】
第２解析ステップＳ２では、一の分析予定情報文書６（図１参照）として、第１情報文書１０Ａを、ＳＶＭ５０により形態素解析する。形態素解析は、ガスコンロの評価に関連する名詞と、この名詞が存在する第１情報文書１０Ａに含まれる形容詞や形容動詞の語感を素性ベクトルとして、行われる。
【００５１】
図１１に示すように、第１情報文書１０Ａに含む第２選択文１１Ｂ「甲のＡは便利ですね。とりあえず朝のトーストは素敵に焼けます＾＾タイマー機能も素晴らしいですよ。」では、ガスコンロの評価に関連する名詞は、第２選択文１１Ｂの文頭順に、素性方向ベクトルの大きさ１の「Ａ」と、素性方向ベクトルの大きさ２の「便利」との２つである。
【００５２】
次に、名詞「トースト」は、ガスコンロの評価に関連する名詞に属するものの、この「トースト」の語は、先に挙げた形容詞や形容動詞に分類される「素敵」と共起し、この「素敵」の語は、ガスコンロ評価に関連する名詞に共起していない。そのため、「素敵」の語は、素性方向ベクトルの大きさ０であり、形態素解析にカウントされない（図１２参照）。
【００５３】
図１３に示すように、ガスコンロの評価に関連する名詞と、この名詞による語との共起する形容詞や形容動詞との組み合わせではないが、ガスコンロ以外の名詞「タイマー機能」の語は、先に挙げた形容詞や形容動詞に分類される「素晴らしい」と共起している。そのため、「タイマー機能」の語と「素晴らしい」の語とも、素性方向ベクトルの大きさ１がカウントされる。
【００５４】
図１４は、図１に示す第２解析ステップで、特定評価項目に共起した単語を名詞とした場合に対し、公開された文書群に含まれる各々の文書で、正例における特定評価項目の出現割合を算出する方法を説明した図である。
【００５５】
図１４に示すように、本実施形態に係るテキストマイニング方法は、ガスコンロの評価に関連する名詞等、特定の製品に関連したキーワードとなる名詞を、一例として５０語を選択しておくと共に、文書群１の中で、ある特定の形態素が存在する情報文書の文書数である出現文書数を１０以上とする条件下で、実施される。文書群１の中から分析情報文書４を抽出するにあたり、特定の製品に関連したキーワードの数は、一例として５０語としているが、参考として、その５０語のキーワードの選択数は、過去の分類解析に基づき、正例出現割合を上位５０語とすることに起因している。キーワードの選択数を上位５０語程度にすることで、本実施形態に係るテキストマイニング方法による分析情報文書４の抽出精度が高くなるからである。
【００５６】
なお、正例出現割合とは、正例の頻度合計を、正例の頻度合計と負例の頻度合計との和で除した商である。正例の頻度合計は、第２解析ステップＳ２により、第２正例３０Ａと判別された分析情報文書４を対象に、第１情報文書１０Ａ等のような各々の一の情報文書で、キーワード別に、素性方向ベクトルの大きさを合算した和である。負例の頻度合計は、第２解析ステップＳ２により、第２負例３０Ｂと判別された分析対象外文書５を対象に、第３情報文書１０Ｃや第４情報文書１０Ｄ等のような各々の一の情報文書で、正例の場合と同じキーワード別に、素性方向ベクトルの大きさを合算した和である。
【００５７】
＜調査実験＞
次に、文書群１の中から有用文書を抽出するのにあたり、本実施形態に係るテキストマイニング方法と、背景技術で挙げた従来のテキストマイニング方法とを比較し、本実施形態に係るテキストマイニング方法の有意性の有無を確認する調査実験を行った。調査実験では、本実施形態に係るテキストマイニング方法により有用文書を抽出する実施例と、従来のテキストマイニング方法により有用文書を抽出する比較例との２つの実験を行った。
【００５８】
＜実施例に係る実験＞
情報分析者は、本実施形態に係るテキストマイニング方法により、文書数８８のブログ文書からなる文書群１の中から、ガスコンロの評価文書（分析情報文書４）を抽出することを目的に、実施例に係る実験を行った。
【００５９】
図１９は、従来のテキストマイニング方法の概念を示す模式図である。従来のテキストマイニング方法では、ガスコンロに対応した評価を含む文意であるガスコンロ評価文書を、正例４０Ａとし、正例４０Ａ以外の文書であるその他の文書（広告文書、日常的様子を綴った文書、ガスコンロ以外の評価を記載した文書等）を、負例４０Ｂとして、正例と負例とが定義されている。従来のテキストマイニング方法は、図１９に示すように、収集された文書群１から抽出された情報文書を、ＳＶＭ５０により、正例４０Ａと負例４０Ｂとに分類し、分析の対象に該当する有用文書だけを直接抽出する一段階分類手法である。具体的には、従来のテキストマイニング方法では、ＳＶＭ５０による情報文書の分類にあたり、情報文書に含まれる一文で、この文を構成する語は、「名詞・形容詞・副詞・助動詞」の４つの品詞を素性に、これらの品詞の出現頻度に基づいて、形態素解析される。
【００６０】
＜比較例に係る実験＞
また、情報分析者は、従来のテキストマイニング方法により、実施例に係る実験で用いた同じ文書群１（文書数８８のブログ文書）の中から、ガスコンロの評価文書（分析情報文書４に相当）を抽出することを目的に、比較例に係る実験を行った。
【００６１】
＜実験前の準備＞
２つの実験にあたり、本実施形態では、キーワード「ガスコンロ／購入，テーブルコンロ，ビルトインコンロ，東邦ガス／コンロ，ガスコンロ／評価」を用いて、情報分析者は、情報発信媒体で情報文書の検索を行い、これにより、挙げられた複数の情報文書を全て開示した文書群を収集した。キーワードに使用した「東邦ガス」は、本出願人の一である。収集した文書群は、「負例」の数を７３、この数に合わせて「正例」の数も７３とした総数１４６である。文書群を構成する文書総数１４６の情報文書の内容は全て、予め作業者によって確認されている。ＳＶＭ５０への学習は、「負例」と「正例」とも、７３の文書数を用いて行われた。
【００６２】
「正例」は、ガスコンロに関する評価を記載した文書のみを対象としている。「負例」に属する情報文書の内訳は、ガスコンロやそれ以外の不特定な製品を宣伝する内容からなる広告文書が文書数３４、日常的様子を綴った文書が文書数２９、ガスコンロ以外の評価を記載した文書が文書数９、その他の文書が文書数１である。
【００６３】
＜２つの実験の共通条件＞
情報分析者は、前述したように、収集した文書総数１４６の文書群の中から、内容の精査により主だった内容とされる文書数８８のブログ文書（情報文書）を、実施例に係る実験と比較例に係る実験とも、母集団として文書群１（図１及び図１９参照）に挙げている。
【００６４】
＜２つの実験の評価方法＞
図１５は、テキストマイニング方法で分類した文書の解析結果について、判定基準の定義を説明した図である。図１５に示すように、作業者によって予め確認された「正例」に属する情報文書について、実施例に係る実験で、正しく「第２正例３０Ａ」と判定、及び比較例に係る実験で、正しく「正例４０Ａ」と判定した場合を、「ＴＰ」と文字化して扱う。また、作業者によって予め確認された「正例」に属する情報文書について、実施例に係る実験で、誤って「第２負例３０Ｂ」と判定、及び比較例に係る実験で、誤って「負例４０Ｂ」と判定した場合を、「ＴＮ」と文字化して扱う。また、作業者によって予め確認された「負例」に属する情報文書について、実施例に係る実験で、誤って「第２正例３０Ａ」と判定、及び比較例に係る実験で、誤って「正例４０Ａ」と判定した場合を、「ＦＰ」と文字化して扱う。また、作業者によって予め確認された「負例」に属する情報文書について、実施例に係る実験で、正しく「第２負例３０Ｂ」と判定、及び比較例に係る実験で、正しく「負例４０Ｂ」と判定した場合を、「ＦＮ」と文字化して扱う。
【００６５】
そして、正解率Ａは、各実験（モデル）において、「正例」と「負例」とも、正しく判定された割合を表すものであり、（ＴＰ＋ＦＮ）／（ＴＰ＋ＴＮ＋ＦＰ＋ＦＮ）の商である。また、正例正解率ＴＲは、モデル上の母集団（文書群１）の中から、「正例」を、どれだけ網羅的に抽出したかを示す指標であり、ＴＰ／（ＴＰ＋ＴＮ）の商で表されている。また、負例正解率ＦＲは、モデル上の母集団（文書群１）の中から、「負例」を、どれだけ網羅的に抽出したかを示す指標であり、ＦＮ／（ＦＰ＋ＦＮ）の商で表されている。
【００６６】
＜実験結果＞
図１６は、本実施形態に係るテキストマイニング方法により、実施例に係る実験の結果を示す表である。図２０は、従来のテキストマイニング方法により、比較例に係る実験の結果を示す表である。実施例に係る実験では、図１６に示すように、正例正解率ＴＲは０．８１であった。負例正解率ＦＲは０．８４であった。そして、平均の正解率Ａは０．８３であった。これに対し、比較例に係る実験では、図２０に示すように、正例正解率ＴＲは０．５７であった。負例正解率ＦＲは０．７８であった。そして、平均の正解率Ａは０．７３であった。
【００６７】
＜実験の考察＞
実施例に係る実験結果と比較例に係る実験結果とを対比すると、正例正解率ＴＲ、負例正解率ＦＲ、及び平均の正解率Ａのいずれについても、実施例に係る実験結果が、比較例に係る実験結果を上回っていた。特に平均の正解率Ａでは、１０％増の差があり、平均の正解率Ａが８０％を超えていた。これは、次に挙げる理由によるものと考えられる。すなわち、本実施形態に係るテキストマイニング方法は、解析を対象とする有用文書を一段階分類手法で抽出する従来のテキストマイニング方法と異なり、第１解析ステップＳ１と第２解析ステップＳ２とに分けられている。情報分析者が、文書群１の中から、企業や消費者等にとって有益となり得る情報として、分析の対象に該当する有用文書だけを抽出するとき、本実施形態に係るテキストマイニング方法では、第１解析ステップＳ１において、数多いとされる広告文書をまず文書群１から除外している。そして、第２解析ステップＳ２を行う母集団である主観文書２の文書総数を、最初に収集された文書群１の文書総数より大幅に減少させているため、第２解析ステップＳ２において、ノイズとなる広告文書が排除され、情報文書を解析し易い状態となり、解析の精度が向上しているものと考えられる。
【００６８】
次に、本実施形態に係るテキストマイニング方法、及びテキストマイニングプログラムの作用・効果について、説明する。本実施形態に係るテキストマイニングプログラムは、テキストデータ形式により作成され公開された文書群１の中から、一の情報文書（第１情報文書１０Ａ，第２情報文書１０Ｂ等）が抽出され、一の情報文書に含まれている文のうち、選択された一文である第１選択文（例えば、第１選択文１１Ａ）が、主観視表現による文意であるか、または、不特定な製品に対しての客観視表現による文意であるかに対し、主観視表現による文意に該当する一の情報文書を、第１正例２０Ａとし、客観視表現による文意に該当する一の情報文書を、第１負例２０Ｂとすると、抽出した一の情報文書を、ＳＶＭ５０により、第１選択文の最終句（例えば、句１２）にある文末の素性に基づいて判別し、第１正例２０Ａまたは第１負例２０Ｂに振り分ける第１のステップと、第１正例２０Ａに相当する一の情報文書を、次の第２の解析ステップで行う解析の対象に設定し、第１負例２０Ｂに相当する一の情報文書を、第２の解析ステップによる解析から排除する第２のステップと、一の情報文書が第１正例２０Ａに全て分類された主観文書２を母集団とし、主観文書２から抽出された一の分析予定情報文書６で、一の分析予定情報文書６の中から選択された文である第２選択文（例えば、第２選択文１１Ｂ）が、分析対象とする特定の製品に対応した評価を含む文意であるか否かに対し、評価を文意に含む条件を満たした一の分析予定情報文書６を、第２正例３０Ａとし、この条件を満たさない一の分析予定情報文書６を、第２負例３０Ｂとすると、抽出した一の分析予定情報文書６を、ＳＶＭ５０により、特定の製品に関連したキーワードと、このキーワードと共起する単語とからなる素性ベクトルに基づいて判別し、第２正例３０Ａまたは第２負例３０Ｂに振り分ける第３のステップと、第２正例３０Ａに相当する一の分析予定情報文書６を、分析対象である分析情報文書４と認定し、第２負例３０Ｂに相当する一の分析予定情報文書６を、主観文書２から排除する第４のステップと、からなること、を特徴とする。
【００６９】
また、本実施形態に係るテキストマイニング方法は、テキストデータ形式により作成され公開された文書群１の中から、一の情報文書（第１情報文書１０Ａ，第２情報文書１０Ｂ等）が抽出され、一の情報文書に含まれている文のうち、選択された一文である第１選択文（例えば、第１選択文１１Ａ）が、主観視表現による文意であるか、または、不特定な製品に対しての客観視表現による文意であるかに対し、主観視表現による文意に該当する一の情報文書を、第１正例２０Ａとし、客観視表現による文意に該当する一の情報文書を、第１負例２０Ｂとすると、抽出した一の情報文書を、ＳＶＭ５０により、第１選択文の最終句（例えば、句１２）にある文末の素性に基づいて判別し、第１正例２０Ａまたは第１負例２０Ｂに振り分けて、第１正例２０Ａに相当する一の情報文書を、次の第２解析ステップＳ２で行う解析の対象とし、第１負例２０Ｂに相当する一の情報文書を、第２解析ステップＳ２による解析から排除する第１解析ステップＳ１と、一の情報文書が第１正例２０Ａに全て分類された主観文書２を母集団とし、主観文書２から抽出された一の分析予定情報文書６で、一の分析予定情報文書６の中から選択された文である第２選択文（例えば、第２選択文１１Ｂ）が、分析対象とする特定の製品に対応した評価を含む文意であるか否かに対し、評価を文意に含む条件を満たした一の分析予定情報文書６を、第２正例３０Ａとし、この条件を満たさない一の分析予定情報文書６を、第２負例３０Ｂとすると、抽出した一の分析予定情報文書６を、ＳＶＭ５０により、特定の製品に関連したキーワードと、このキーワードと共起する単語とからなる素性ベクトルに基づいて判別し、第２正例３０Ａまたは第２負例３０Ｂに振り分けて、第２正例３０Ａに相当する一の分析予定情報文書６を、分析対象である分析情報文書４と認定し、第２負例３０Ｂに相当する一の分析予定情報文書６を、主観文書２から排除する第２解析ステップＳ２と、からなること、を特徴とする。
【００７０】
これらの特徴により、テキスト解析時に、種々の文書態様で公開された大量の文書群１の中から、負例として数多く含まれている広告文書を前もって除去しているため、分析を必要とする有用な情報文書として、特定の製品に対応した評価を含む文意の情報文書だけを、効率良くかつより高い精度で抽出することができる。
【００７１】
また、本実施形態に係るテキストマイニング方法は、第１負例２０Ｂの対象は、不特定な製品を宣伝する内容からなる広告であることを特徴とするので、分析を不要とする数多くの広告文書が第１解析ステップＳ１で排除され、第２解析ステップＳ２で解析を行う主観文書２の文書総数を、最初に収集された文書群１の文書総数より大幅に減少させることが可能になる。ひいては、本実施形態に係るテキストマイニング方法では、分析対象とする情報文書を抽出する精度が、従来のテキストマイニング方法を用いる場合に比して、例えば、実施例に係る実験結果で示したように、平均の正解率が１０％増等と、大幅に向上する。
【００７２】
また、本実施形態に係るテキストマイニング方法は、第１解析ステップＳ１で用いる素性は、形態素を利用したものであることを特徴とする。そのため、解析する対象の情報文書が、例えば、第１情報文書１０Ａに例示するような特定の製品（ガスコンロ）に関する評価文書、第２情報文書１０Ｂに例示するような不特定な製品を宣伝する内容からなる広告文書、第３情報文書１０Ｃ及び第４情報文書１０Ｄに例示するように、日常的様子を綴った文書や、ガスコンロ以外の評価を記載した文書等、種々な文書態様になっていても、情報文書を、正例と負例に、精度良く分類することができる。
【００７３】
また、本実施形態に係るテキストマイニング方法は、特定の製品は、ガス機器であることを特徴とするので、業として、自社でガスコンロを取り扱う者である情報分析者が、例えば、ブログやWeb掲示板等、SNSを通じた情報発信媒体を活用して、ガスコンロを対象に、新規開発や改良、販売の改善等を目的として行う市場調査では、分類された分析情報文書４に基づいて、より信頼性の高い市場調査結果を得ることができる。
【産業上の利用可能性】
【００７４】
以上の説明から明らかなように、本発明に係るテキストマイニング方法、及びテキストマイニングプログラムによれば、テキストデータ形式により、種々の文書態様で公開された大量の情報文書の中から、分析を必要とする有用な情報文書だけを、効率良くかつより高い精度に抽出することができる。
【００７５】
なお、上記した実施の形態は単なる例示に過ぎず、本発明を何ら限定するものではなく、その要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能であることは勿論である。
【００７６】
例えば、本実施形態では、分類器をＳＶＭ５０としたが、本発明に係るテキストマイニング方法、及びテキストマイニングプログラムに用いる分類器は、ＳＶＭ５０に限定されず、識別する対象の情報文書を、「正例」と「負例」の２つのクラスに分けるパターン識別器であれば、何でも良い。
【符号の説明】
【００７７】
１  文書群（複数の情報文書）
２  主観文書（みなし正例情報文書）
５  分析情報文書
６  分析予定情報文書（一の分析予定情報文書）
１０Ａ  第１情報文書（一の情報文書）
１０Ｂ  第２情報文書（一の情報文書）
１０Ｃ  第３情報文書（一の情報文書）
１０Ｄ  第４情報文書（一の情報文書）
１１Ａ  第１選択文（第１の選択文）
１１Ｂ  第２選択文（第２の選択文）
２０Ａ  第１正例（第１の正例）
２０Ｂ  第１負例（第１の負例）
３０Ａ  第２正例（第２の正例）
３０Ｂ  第２負例（第２の負例）
５０  ＳＶＭ（分類器）
Ｓ１  第１解析ステップ（第１の解析ステップ）
Ｓ２  第２解析ステップ（第２の解析ステップ）
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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