(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
個人の経験の履歴が自然言語で記述され、さらに、それを記述した、または、そこに記述されている経験を実際に行った人物、日時を一意に識別可能な情報が、それに付与された解析対象データの集合から、人間の動作を示す表記と、動作の対象を示す表記と、動作を行った場所を示す表記と、対象に対する評価を示す表記と、行動した結果に動作主が抱いた感情を示す表記との時系列関係を分析する経験情報分析装置であって、
上記解析対象データを解析し、上記人間の経験情報を構成する要素の表記を抽出する経験要素抽出手段と；
人物を一意に識別可能な情報と、日時を一意に識別可能な情報と、上記経験要素抽出手段が抽出した経験要素との表記からなるトランザクションを生成するトランザクション生成手段と；
上記トランザクション生成手段が生成したトランザクションから、人毎に経験要素をまとめたデータシーケンスを生成するデータシーケンス生成手段と；
上記データシーケンスから、経験要素の表記の時系列の並びを表現するシーケンシャルパターンを抽出するシーケンシャルパターン抽出部と；
を有することを特徴とする経験情報分析装置。
【請求項２】
請求項１において、
上記シーケンシャルパターンの集合に基づいて、ある経験要素の表記の並びから、次に出現する経験要素の表記を予測するシーケンシャルルールを生成するシーケンシャルルール生成部を有することを特徴とする経験情報分析装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２において、
上記経験情報に関するシーケンシャルパターンを出力するシーケンシャルパターン出力部を有することを特徴とする経験情報分析装置。
【請求項４】
請求項２において、
上記経験情報に関するシーケンシャルルールを出力するシーケンシャルルール出力部を有することを特徴とする経験情報分析装置。
【請求項５】
請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の経験情報分析装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人の経験の履歴が自然言語で記述され、さらに、それを記述したまたは、そこに記述されている経験を実際に行った人物、日時を一意に識別可能な情報がそれに付与されたブログのようなデータの集合を対象とし、個人の経験情報を分析する装置、方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ブログ等の解析対象データから、「見る」等の人間の“動作”を示す表記と、「桜」や「紅葉」等の動作の“対象”を示す表記と、「きれい」等の対象に対する“評価” を示す表記と、「嬉しい」や「悲しい」等の動作を行った結果に人間が抱いた“感情”を示す表記と、上記動作を行った“場所” を示す表記とを、人間の経験を構成する諸要素として抽出し、これらの相関関係を分析する技術が知られている（たとえば、非特許文献１参照）。
【０００３】
これらによって、「紅葉を見た人の多くは感動している」というような関係を分析することができる。また、投稿された日時が記述されているというブログの特徴を生かし、時間と人間の経験との相関関係も分析している（たとえば、非特許文献１参照）。
【０００４】
また、ブログ中において、時間帯を連想させる表現に基づいて、解析対象データ中のイベントの生起時間帯（朝、昼、夕、夜）を、文単位で判定し、たとえば「夕食を食べてテレビを見る」という文が、夕方のイベントであることを判定することができる（たとえば、非特許文献２参照）。
【０００５】
また、ブログから、その動作主がどこからどこまで移動したかという移動経路を抽出する技術が知られ、この技術によれば、京都駅に行った人は清水寺に高い確率で行く等の情報を得ることができる（たとえば、非特許文献３参照）。
【非特許文献１】倉島健、藤村考、奥田英範「大規模テキストからの経験マイニング」電子情報通信学会、第１９回データ工学ワークショップ（ＤＥＷＳ２００８）、２００８年３月
【非特許文献２】野呂太一、乾孝司、高村大也、奥村学「イベントの生起時間帯判定」情報処理学会研究報告、２００５−ＮＬ−１７０、ｐ．７−１４、２００５年
【非特許文献３】郡宏志、服部峻、手塚太郎、田島敬史、田中克己「ブログからのビジターの代表的な行動経路とそのコンテキストの抽出」情報処理学ＤＢＳ研究会／電子情報通信学会ＤＥ研究会、合同ワークショップ（ＤＢＷＳ２００６）、２００６年１１月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、上記従来技術において、人間の経験を時系列に分析することはできない。非特許文献１記載の発明によって、「すごく楽しみにして桜を見に行きました。……ものすごい人ごみでがっかり。」という解析対象データから、「桜を見る」と「楽しみ」、または「がっかり」が共起関係にあることを分析することが可能であるが、「楽しい」という感情を持った後に、「桜を見る」という行動を行った、または「桜を見る」という行動を行った後に「がっかり」という感情を持ったというように、経験情報を構成する要素の時系列の関係を分析することができない。
【０００７】
また、従来の第２の技術は、時間とイベント（行動）とを１対１に対応付ける手法であるので、イベント間の時系列な関係を考慮するものではない。
【０００８】
また、従来の第３の技術は、経験を構成する１要素である“場所”に関して、時系列分析するに過ぎない。
【０００９】
本発明は、個人の経験の履歴が自然言語で記述され、さらに、それを記述したまたは、そこに記述されている経験を実際に行った人物、日時を一意に識別可能な情報がそれに付与されたブログのようなデータの集合を対象として、経験に関する人々の時系列の傾向を分析することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、個人の経験の履歴が自然言語で記述され、さらに、それを記述した、または、そこに記述されている経験を実際に行った人物、日時を一意に識別可能な情報が、それに付与された解析対象データの集合から、人間の動作を示す表記と、動作の対象を示す表記と、動作を行った場所を示す表記と、対象に対する評価を示す表記と、行動した結果に動作主が抱いた感情を示す表記との時系列関係を分析する経験情報分析装置であって、上記解析対象データを解析し、上記人間の経験情報を構成する要素の表記を抽出する経験要素抽出手段と、人物を一意に識別可能な情報と、日時を一意に識別可能な情報と、上記経験要素抽出手段が抽出した経験要素との表記からなるトランザクションを生成するトランザクション生成手段と、上記トランザクション生成手段が生成したトランザクションから、人毎に経験要素をまとめたデータシーケンスを生成するデータシーケンス生成手段と、上記データシーケンスから、経験要素の表記の時系列の並びを表現するシーケンシャルパターンを抽出するシーケンシャルパターン抽出部と、上記シーケンシャルパターン抽出部が抽出したシーケンシャルパターンの集合に基づいて、ある経験要素の表記の並びから、次に出現する経験要素の表記を予測するシーケンシャルルールを生成するシーケンシャルルール生成部とを有する経験情報分析装置である。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、個人の経験の履歴が自然言語で記述され、さらに、それを記述した、または、そこに記述されている経験を実際に行った人物、日時を一意に識別可能な情報がそれに付与されたデータを対象として、経験要素の時系列の並びを表現するシーケンシャルパターンと、経験要素の時系列の並びを予測するシーケンシャルルールを抽出するので、この結果を見れば、人間の経験に関する時系列の傾向を把握することができ、さらには人間の行動や思考の将来予測等に利用することもできる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
発明を実施するための最良の形態は、次の実施例である。
【実施例１】
【００１３】
図１は、本発明の実施例１である経験情報分析システム１００の構成を示すブロック図である。
【００１４】
経験情報分析システム１００は、入力部１０と、解析対象データ記憶部Ｍ１１と、閾値記憶部Ｍ１２と、データシーケンス生成部２０と、データシーケンス記憶部Ｍ２と、シーケンシャルパターン抽出部３０と、シーケンシャルパターン記憶部Ｍ３と、ルール生成部４０と、ルール記憶部Ｍ４と、出力部５０とを有する。
【００１５】
入力部１０は、解析対象となるデータと各種パラメータとをユーザから受け付ける。入力部１０は、たとえば、キーボード、ＯＣＲ、ペン入力、音声認識装置や、ネットワーク上に置かれたテキストファイルを読み込む手段等によって構成されている。入力部１０は、マウス等のデバイスドライバや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
【００１６】
つまり、入力部１０は、解析対象のデータと各種閾値とを入力する入力部の例である。
【００１７】
解析対象データは、個人の経験の履歴が自然言語で記述され、さらに、それを記述した、または、そこに記述されている経験を実際に行った人物、日時を一意に識別可能な情報がそれに付与されたデータであり、人毎に文章を参照する、時系列に文書を参照する、または人毎に時系列に文章を参照する等ができる形式のものとする。この形式のデータの代表例として、ブログが挙げられる。
【００１８】
上記各種閾値としては、最小支持度と最小確信度が与えられる。上記「最小支持度」は、後述するシーケンシャルパターンの有用性を示す尺度の支持度に対する閾値である。この閾値以上の支持度を持つシーケンシャルパターンを抽出する。上記「最小確信度」は、後述するシーケンシャルルールの有用性を示す尺度の確信度に対する閾値である。この閾値以上の確信度を持つシーケンシャルルールを抽出する。
【００１９】
解析対象データ記憶部Ｍ１１は、入力部１０で入力されたデータのうちで、上記解析対象データを格納する。解析対象データ記憶部Ｍ１１は、入力データの構造が保存されるものであれば、何でもよい。たとえば、データベースや、予め備えられた汎用的な記憶装置（メモリやハードディスク装置）の特定領域に記憶される。
【００２０】
図２は、実施例１における解析対象データ記憶部Ｍ１１に格納されている解析対象データの一例を示す図である。
【００２１】
図２に示す例においては、それぞれの文書に付与される時間情報として、その文書を記述した日付が付与されている。また、１から続く人物ＩＤは、文書を記述した人物を一意に識別可能な識別子である。
【００２２】
データシーケンス生成部２０は、経験要素抽出手段２１と、トランザクション生成手段２２と、データシーケンス生成手段２３とを有する。
【００２３】
閾値記憶部Ｍ１２は、入力部１０が入力した閾値を格納する。閾値記憶部Ｍ１２は、解析対象データ記憶部Ｍ１１と同様に、最小支持度、最小確信度を判別することができるパラメータを記憶するメモリであれば何でもよい。たとえば、データベースや、予め備えられている汎用的な記憶装置（メモリやハードディスク装置）の特定領域に記憶される。
【００２４】
経験要素抽出手段２１は、解析対象データ記憶部Ｍ１１に格納されている本文情報から、５種類の経験要素の表記を抽出する手段である。なお、上記５種類の経験要素の代表的な例は、空間、動作、対象、評価、感情である。
【００２５】
経験要素抽出手段２１は、非特許文献１記載の方法や、形態素解析技術、固有表現抽出技術、係り受け解析技術、格分析技術、オントロジー、評価表現辞書、感情辞書等を用いて抽出する方法等、５要素を判別して抽出可能な方法であれば何でもよい。
【００２６】
つまり、経験要素抽出手段２１は、入力部を介して入力された解析対象データ中の本文を解析し、人間の経験情報を構成する要素である経験要素の表記を抽出する経験要素抽出手段の例である。
【００２７】
トランザクション生成手段２２は、経験要素抽出手段２１が抽出した経験要素の表記と、解析対象データ記憶部Ｍ１１に記録されている、その経験要素の表記の抽出元文書に付与された、人物、日時情報に基づいて、トランザクションを生成する。トランザクションは、人物を識別するＩＤ等の情報と、日時と、上記経験要素抽出手段が抽出した経験要素の表記とによって構成されている。時間情報ｓ、人物を識別するための識別子ＩＤが付与された文書ｄｉからｎ個の経験要素が得られた場合に、上記、トランザクションは、ｔｉ＝｛ＩＤ，ｓ，ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ｝で表現することができる。ｘｊは経験要素の表記であり、このトランザクション中のｘ１，ｘ２，…，ｘｎの部分をトランザクションのエレメントと呼ぶ。つまり、エレメントｅｉ＝｛ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ｝である。エレメント中のｘｊは、解析対象となった文書ｄｉ中における出現順序に従い、ｘ１、ｘ２，…とトランザクションに格納する。１トランザクションが解析対象データ記憶部Ｍ１１に記録されている１文書に該当する。
【００２８】
データシーケンス生成手段２３は、トランザクション生成手段２２が生成したトランザクション集合から、人物毎にデータシーケンスを生成する。ここで、「データシーケンス」は、トランザクションを人物毎にまとめたデータであり、データシーケンスは、ｓ＝＜ｅｌｅ２…ｅｍ＞で表現できる。ｅｋはエレメントである。データシーケンスに含まれるエレメントは、そのエレメントを含むトランザクションの時間情報に基づいて、古い方からｅ１、ｅ２、…と、データシーケンスに格納する。
【００２９】
データシーケンス記憶部Ｍ２は、データシーケンス生成手段２３で生成したデータシーケンスを格納する。データシーケンス記憶部Ｍ２は、データシーケンスの構造を保存するものであれば何でもよい。たとえば、データベースや、予め備えられた汎用的な記憶装置（メモリやハードディスク装置）の特定領域に、データシーケンスが記憶される。
【００３０】
シーケンシャルパターン抽出部３０は、データシーケンス生成手段２３が生成したデータシーケンスと、閾値記憶部Ｍ１２に格納されている最小支持度に基づいて、最小支持度以上の支持度を持つ、経験要素の時系列の並びを示すシーケンシャルパターンを発見する。なお、あるシーケンシャルパターンの支持度は、全てのデータシーケンスの中で、そのシーケンシャルパターンを含むデータシーケンスの割合である。
【００３１】
また、ｚ個の経験要素の表記を含むシーケンシャルパターンを、ｚ−シーケンスと呼ぶが、ｚの値を１，２，…と増加させ、支持度を満たすパターンを発見することができなくなった時点で、パターン生成処理を終了する。この処理の結果、「同一文書内のパターン」と、「複数文書に跨るパターン」との２つのタイプのシーケンシャルパターンを得ることができる。
【００３２】
上記同一文書内のパターンは、同じ時間に発生した同一トランザクション内におけるシーケンスであるので、経験に関する局所的な関係を示す。
【００３３】
一方、複数の文書に跨るパターンは、時間を隔てた複数のトランザクション内におけるシーケンスであるので、時間を隔てた傾向を示すパターンを得ることができる。
【００３４】
シーケンシャルパターンを抽出する場合、ＧＳＰ、ＰｒｅｆｉｘＳｐａｎ、ＳＰＡＤＥ、ＳＰＡＭ等の既存技術のどれを使用して抽出するようにしてもよい。
【００３５】
データシーケンス生成手段２３は、トランザクション生成手段が生成したトランザクションから、人物毎に経験要素の表記をまとめたデータシーケンスを生成するデータシーケンス生成手段の例である。
【００３６】
つまり、シーケンシャルパターン抽出部３０は、データシーケンスから、経験要素の表記の時系列の並びを示すシーケンシャルパターンを抽出するシーケンシャルパターン抽出部の例である。
【００３７】
シーケンシャルパターン記憶部Ｍ３は、シーケンシャルパターン抽出部３０が抽出したシーケンシャルパターンを格納する。シーケンシャルパターン記憶部Ｍ３は、シーケンシャルパターンの構造を保存するものであれば、どのようの記憶部であってもよい。たとえば、データベースや、予め備えられた汎用的な記憶装置（メモリやハードディスク装置）の特定領域に、シーケンシャルパターンが記憶される。
【００３８】
ルール生成部４０は、シーケンシャルパターン抽出部３０で得られたシーケンシャルパターンの集合と、閾値記憶部Ｍ１２に格納されている最小確信度とに基づいて設定した最小確信度を満たす「条件部Ｘ→結論部Ｙ」という形式のシーケンシャルルールを導き出す。このシーケンシャルルールの意味は、条件部Ｘに該当するシーケンシャルパターンが出現した場合に、高い確率で結論部Ｙに該当するシーケンシャルパターンが出現することを意味する。
【００３９】
ここで、ルールの条件部Ｘのシーケンシャルパターンは、ルールの結論部Ｙのサブシーケンシャルパターンである。
【００４０】
確信度は、結論部Ｙを含むデータシーケンス数を、条件部Ｘを含むデータシーケンス数で割った値で与えられる。
【００４１】
つまり、ルール生成部４０は、シーケンシャルパターンの集合から、シーケンシャルルールを生成するシーケンシャルルール生成部の例である。
【００４２】
ルール記憶部Ｍ４は、ルール生成部４０が生成したルールを格納する。ルール記憶部Ｍ４は、ルールの構造を保存するものであれば、どのような記憶部でもよい。たとえば、データベースや、予め備えられている汎用的な記憶装置（メモリやハードディスク装置）の特定領域に、生成されたルールが記憶される。
【００４３】
出力部５０は、シーケンシャルパターン記憶部Ｍ３に格納されているシーケンシャルパターンと、ルール記憶部Ｍ４に格納されているルールとを出力する。ここで、上記出力は、ディスプレイヘの表示、プリンタヘの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積等を含む概念である。出力部５０は、ディスプレイやスピーカ等の出力デバイスを含むと考えてもよく、また、含まないと考えてもよい。出力部５０は、出力デバイスのドライバソフトまたは、出力デバイスのドライバソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【００４４】
つまり、出力部５０は、経験情報に関するシーケンシャルパターンを出力するシーケンシャルパターン出力部の例である。また、出力部５０は、経験情報に関するシーケンシャルルールを出力するシーケンシャルルール出力部の例である。
【００４５】
次に、上記実施例において、データシーケンス生成部２０がデータシーケンスを生成する動作について説明する。
【００４６】
図３は、上記実施例において、データシーケンス生成部２０がデータシーケンスを生成する動作を示すフローチャートである。
【００４７】
まず、解析対象データ集合を読み込み、Ｓ１で、一時変数ｉ，ｊを初期化する。つまり、一時変数ｉに１を代入し、一時変数ｊに０を代入する。
【００４８】
そして、Ｓ３で、本文、ＩＤ、日付を取得し、Ｓ４で、本文から経験要素の表記を抽出し、Ｓ５で、トランザクションを生成し、Ｓ６で、トランザクションを記憶媒体に格納する。その後に、Ｓ１１で、ＩＤと一時変数ｊとを比較し、ＩＤと一時変数ｊとが等しければ、Ｓ１２で、一時変数ｉを１インクリメントし、Ｓ２に戻る。
【００４９】
ＩＤと一時変数ｊとが等しくなければ、Ｓ１３で、記憶媒体に格納されているトランザクション集合に基づいて、データシーケンスを生成する。Ｓ１４で、記憶媒体を空にし、Ｓ１５で、一時変数ｊの値を更新し、一時変数ｊにＩＤを代入し、Ｓ１２で、一時変数ｉを１インクリメントし、Ｓ２に戻る。
【００５０】
Ｓ２でｉ番目のデータがないと判断されると、Ｓ７で、記憶媒体に格納されているトランザクション集合から、データシーケンスを生成し、Ｓ８で、記憶媒体を空にする。
【００５１】
図４は、実施例１において、トランザクション生成手段２２が生成したトランザクションの例を示す図である。
【００５２】
図４中のＩＤは、人物を一意に識別するために付与されたものである。また、ユーザが入力した上記最小支持度が、２５％（０．２５）であるとし、上記最小確信度が、６０％（０．６０）であるとする。
【００５３】
各トランザクションは、それぞれの入力解析対象データに対応し、たとえば、１番目に格納されたトランザクションは、動作主を示すＩＤ１と、解析対象データを記述した日である２００７年１２月１０日と、解析対象データから抽出した経験情報要素の表記とによって、構成されている。
【００５４】
各経験要素の表記の“［  ］”内の表記は、それがどの経験要素として、経験要素抽出手段２１が抽出したかを示す。たとえば、“嬉しい”という語は、感情要素の表記として抽出されたことを示す。また、説明を簡略化するために、ここでは、動作要素と対象要素とを、ひとつの要素としてまとめて示してある。
【００５５】
次に、図４に示すトランザクション集合から、データシーケンス生成手段２３が生成したデータシーケンスについて説明する。
【００５６】
図５は、実施例１において、データシーケンス生成手段２３が生成したデータシーケンスの一例を示す図である。
【００５７】
“｛  ｝”内に示すシーケンスの文書は、１トランザクションに対応し、それらが、人物毎に“＜  ＞”でまとめられている。
【００５８】
“｛  ｝”内に示すのはエレメントであり、エレメントは、トランザクション中の経験要素の表記部分である。それらが、動作主毎に“＜  ＞”でまとめられている。データシーケンス数は、全部で５であり、与えられた最小支持度が２５％（０．２５）であるので、２以上のデータシーケンスに出現するパターンが抽出対象となる。
【００５９】
図６は、実施例１において、シーケンシャルパターン抽出部３０が抽出したシーケンシャルパターンを示す図である。
【００６０】
ｚ個の経験要素の表記を含むシーケンシャルパターンを、ｚ−シーケンスと呼び、ｚの値を、１，２，…と増加させ、最小支持度を満たすシーケンシャルパターンを発見できなくなった時点で、シーケンシャルパターン抽出部３０によるシーケンシャルパターンの抽出処理を終了する。
【００６１】
この例において、経験要素の表記の最大数が３であるシーケンシャルパターンを得る。
【００６２】
＜｛車を買う、嬉しい｝＞というシーケンシャルパターンは、同一文書内、つまり同一解析対象データ内から得られたシーケンシャルパターンであるので、行動と人間の感情との直接的な関係を示している。つまり、「車を買う」という行動をとると、「嬉しい」という感情が生じると関係であり、「車を買う」という行動と「嬉しい」という感情とが直接的に関係している。
【００６３】
一方、＜｛ＣＭを見る｝｛車を買う｝＞のパターンは、２つの文書に跨っているパターンであり、“ＣＭを見る”という行動が、時間を隔てて“車を買う”という行動を誘発している。なお、＜  ＞で囲まれているのが、１人分の経験要素の表記である。｛    ｝で囲まれているのが、１文書分の経験要素の表記である。
【００６４】
次に、得られたシーケンシャルパターンからシーケンシャルルールを生成する。シーケンシャルルールの例を、以下に示す。
【００６５】
（例１）＜｛ＣＭを見る｝＞→＜｛ＣＭを見る｝｛車を買う｝＞についてのルールの確信度は、２／２である。
【００６６】
つまり、「ルールの確信度」は、結論部Ｙを含むデータシーケンス数を、条件部Ｘを含むデータシーケンス数で割った値である。図５に示すデータシーケンスにおいて、ルールの条件部Ｘである＜｛ＣＭを見る｝＞というシーケンシャルパターンは、ＩＤ１、ＩＤ３の２箇所で出現し、ルールの結論部Ｙである＜｛ＣＭを見る｝｛車を買う｝＞というシーケンシャルパターンは、ＩＤ１、ＩＤ３の２箇所で出現しているので、（ルールの結論部Ｙが出現するデータシーケンス数／ルールの条件部Ｘが出現するデータシーケンス数）＝２／２である。
【００６７】
（例２）＜｛紅葉を見る｝＞→＜｛紅葉を見る｝｛風邪を引く｝＞についてのルールの確信度は、２／４である。
【００６８】
つまり、図５に示すデータシーケンスにおいて、ルールの条件部Ｘである＜｛紅葉を見る｝＞というシーケンシャルパターンは、ＩＤ２、ＩＤ３、ＩＤ４、ＩＤ５の４箇所で出現し、ルールの結論部Ｙである＜｛紅葉を見る｝｛風邪を引く｝＞というシーケンシャルパターンは、ＩＤ２、ＩＤ５の２箇所で出現しているので、（ルールの結論部Ｙが出現するデータシーケンス数／ルールの条件部Ｘが出現するデータシーケンス数）＝２／４である。
【００６９】
上記（例１）は、確信度（２／２）が高いので、「“ＣＭを見る”という行動から、高い確率で“車を買う”」という人間の行動を予測することができる。一方、上記（例２）は、確信度（２／４）が低いので、その予測可能性は、低い。ユーザが設定した最小確信度が６０％（０．６０）であり、上記（例２）は確信度が５０％（０．５０）であるので、上記（例２）に示すシーケンシャルルールを、ここでは取得しない。
【００７０】
上記実施によれば、１文書に、個人の経験の履歴が自然言語で記述され、さらに、その文書を記述した、または、そこに記述されている経験を実際に行った人物、日時を一意に識別可能な情報がその文書に付与されたブログのようなデータを対象とし、経験要素の表記の時系列の並びを表現するシーケンシャルパターンと、経験要素の表記の時系列の並びを予測するシーケンシャルルールを取得することができる。このシーケンシャルパターン、およびシーケンシャルルールを見れば、人間の経験に関する時系列の傾向を把握することができ、さらには人間の行動や思想の将来予測等に利用することもできる。
【００７１】
たとえば、＜｛指輪を購入｝＞→＜｛指輪を購入｝｛不動産を探す｝＞というシーケンシャルルールから、指輪を購入した人は、次に高い確率で不動産を探すという行動を起こすことを予測することが可能となる。また、＜｛東京｝｛不動産を探す｝→｛がっかり｝＞というシーケンシャルルールから、東京で不動産を探した人は、次に高い確率で「がっかり」という感情、思考を持つことを予測することが可能となる。
【００７２】
また、上記実施例をプログラムの発明として把握することができる。
【００７３】
つまり、個人の経験の履歴が自然言語で記述され、さらに、それを記述した、または、そこに記述されている経験を実際に行った人物、日時を一意に識別可能な情報が、それに付与された解析対象データの集合から、人間の動作を示す表記と、動作の対象を示す表記と、動作を行った場所を示す表記と、対象に対する評価を示す表記と、行動した結果に動作主が抱いた感情を示す表記との時系列関係を分析するプログラムであって、上記解析対象データを解析し、上記人間の経験情報を構成する要素の表記を抽出する経験要素抽出手段と、人物を一意に識別可能な情報と、日時を一意に識別可能な情報と、上記経験要素抽出手段が抽出した経験要素との表記からなるトランザクションを生成するトランザクション生成手段と、上記トランザクション生成手段が生成したトランザクションから、人毎に経験要素をまとめたデータシーケンスを生成するデータシーケンス生成手段と、上記データシーケンスから、経験要素の表記の時系列の並びを表現するシーケンシャルパターンを抽出するシーケンシャルパターン抽出部としてコンピュータを機能させるプログラムを想定することができる。
【００７４】
この場合、上記シーケンシャルパターンの集合に基づいて、ある経験要素の表記の並びから、次に出現する経験要素の表記を予測するシーケンシャルルールを生成するシーケンシャルルール生成部としてコンピュータを機能させるプログラムを想定することができる。
【００７５】
また、上記経験情報に関するシーケンシャルパターンを出力するシーケンシャルパターン出力部としてコンピュータを機能させるプログラムを想定することができる。
【００７６】
さらに、上記経験情報に関するシーケンシャルルールを出力するシーケンシャルルール出力部としてコンピュータを機能させるプログラムを想定することができる。
【００７７】
つまり、請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の経験情報分析装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるプログラムを想定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】本発明の実施例１である経験情報分析システム１００の構成を示すブロック図である。
【図２】実施例１における入力データ記憶部Ｍ１１に格納されているデータの一例を示す図である。
【図３】上記実施例における動作を示すフローチャートである。
【図４】実施例１において、トランザクション生成手段２２が生成したトランザクションの例を示す図である。
【図５】実施例１において、データシーケンス生成手段２３が生成したデータシーケンスの一例を示す図である。
【図６】実施例１において、シーケンシャルパターン抽出部３０が抽出したシーケンシャルパターンを示す図である。
【符号の説明】
【００７９】
１００…経験情報分析システム、
１０…入力部、
Ｍ１１…解析対象データ記憶部、
Ｍ１２…閾値記憶部、
２０…データシーケンス生成部、
２１…経験要素抽出手段、
２２…トランザクション生成手段、
２３…データシーケンス生成手段、
Ｍ２…データシーケンス記憶部、
３０…シーケンシャルパターン抽出部、
Ｍ３…シーケンシャルパターン記憶部、
４０…ルール生成部、
Ｍ４…ルール記憶部、
５０…出力部。
【図１】
0004958310.tif 000002
【図２】
0004958310.tif 000003
【図３】
0004958310.tif 000004
【図４】
0004958310.tif 000005
【図５】
0004958310.tif 000006
【図６】
0004958310.tif 000007