(57)【要約】【課題】順序付けが可能な複数のテキストを含むテキスト集合から抽出される複数のイベントの対応関係を分析可能な情報処理技術を提供する。【解決手段】イベント抽出部１２は、イベント抽出知識格納部１１に記憶されたイベント抽出知識を用いて、系列テキスト格納部１０に格納された系列テキストに含まれる各要素テキストからイベントを抽出する。イベント探索部１３は、抽出されたイベントの組み合わせを候補イベント対として要素テキスト毎に生成する。イベント間確信度算出部１４は、候補イベント対を含む要素テキスト間の距離を算出し、当該距離に基づいて、候補イベント対に対する確信度を要素テキスト毎に算出する。イベント関係選別部１５は、算出された確信度に基づいて、イベント対を選別してイベント関係格納部１６に格納し、イベント関係表示部１７はこれを表示装置に表示させる。【選択図】図１
2009026120.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字列から構成され順序付けが可能な複数のテキストを含むテキスト集合の中から前記テキストを取得する取得手段と、
前記テキストの内容を特徴付けるイベントを前記テキストから抽出するためのイベント抽出知識を記憶する第１記憶手段と、
前記イベント抽出知識を用いて、取得された前記テキストから複数のイベントを抽出する抽出手段と、
前記テキストから抽出された複数の前記イベントのうち一つを対象イベントとして抽出し、当該対象イベント以外の少なくとも一つの他のイベントを被対象イベントとして抽出して、前記対象イベント及び前記被対象イベントの組み合わせを少なくとも１つ生成する生成手段と、
前記組み合わせが生成された第１テキストと、前記組み合わせが生成された第２テキストとの前記順序付けにおける遠近の差を示す距離を算出し、当該距離が小さくなるほど高い値を示し且つ前記対象イベント及び前記被対象イベントの組み合わせの確かさの度合を示す確信度を前記組み合わせ毎に算出する算出手段と、
前記組み合わせ毎に算出された前記確信度が閾値以上である第１組み合わせ又は前記確信度の高さの順位が所定順位内である第２組み合わせを、前記テキスト集合における組み合わせとして選別する選別手段と、
選別された前記組み合わせを表示手段に表示させる表示制御手段とを備える
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記複数のテキストは、当該テキストに対応付けられ且つ日にち及び時間のうち少なくとも一方を示す日時情報により順序付けられ、
前記算出手段は前記第１テキストに対応付けられる第１日時情報の示す第１日時と、前記第２テキストに対応付けられる第２日時情報の示す第２日時との差を用いて前記距離を算出して、前記確信度を前記組み合わせ毎に算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記算出手段は、算出した前記距離と、予め設定された最大距離とを用いて、前記確信度を前記組み合わせ毎に算出する
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記算出手段は、
前記第１テキストに対応付けられる第１日時情報の示す第１日時と、前記第１日時よりも古い第３日時を示す第３日時情報が対応付けられ且つ前記組み合わせが生成された第３テキストの前記第３日時との差を用いて前記距離を算出して、第１確信度を前記組み合わせ毎に算出する第１算出手段と、
取得された前記テキストに対応付けられる第１日時と、前記第１日時よりも新しい第４日時を示す第４日時情報が対応付けられ且つ前記組み合わせが生成された第４テキストの前記第４日時との差を用いて前記距離を算出して、第２確信度を前記組み合わせ毎に算出する第２算出手段と、
前記第１確信度及び前記第２確信度を用いて、前記確信度を算出する第３算出手段とを有する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記算出手段は、複数の前記テキストを順序付けたときの前記第１テキストの順序と、前記第２テキストの順序との差を用いて前記距離を算出して、前記確信度を前記組み合わせ毎に算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記算出手段は、順序付けられた複数の前記テキストの配列において、前記第１テキストを構成する文字列の先頭と、前記第２テキストを構成する文字列の先頭との間の文字数の差を用いて前記距離を算出して、前記確信度を前記組み合わせ毎に算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記イベント抽出知識は、特徴的な表現を表す特徴文字列と前記イベントとの対応関係を示し、
前記抽出手段は、取得された前記テキストに、前記イベント抽出知識に示される前記特徴文字列が含まれる場合、当該特徴文字列に対応する前記イベントを抽出する
ことを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記イベント抽出知識は、前記イベントに対して当該イベントの種類を示すイベントクラスを更に示し、
前記抽出手段は、前記テキストから抽出された複数の前記イベントのうち一つを対象イベントとして抽出し、当該対象イベントのイベントクラスとは異なるイベントクラスのイベントを被対象イベントとして抽出して、前記組み合わせを少なくとも１つ生成する
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記対象イベントとして抽出される前記イベントのイベントクラスと、前記被対象イベントとして抽出される前記イベントのイベントクラスとの対応関係を記憶する第２記憶手段を備え、
前記生成手段は、前記第２記憶手段に記憶された前記対応関係を用いて、前記対象イベント及び前記被対象イベントを抽出して、前記組み合わせを少なくとも１つ生成する
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記選別手段は、前記確信度が一番高い前記組み合わせを選別する
ことを特徴とする請求項１乃至請求項９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
選別された前記組み合わせを記憶する第３記憶手段を更に備え、
前記表示制御手段は、前記第３記憶手段に記憶された前記組み合わせを前記表示手段に表示させる
ことを特徴とする請求項１乃至請求項１０のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
情報処理装置の取得手段が、文字列から構成され順序付けが可能な複数のテキストを含むテキスト集合の中から前記テキストを取得し、
前記情報処理装置の抽出手段が、第１記憶手段に記憶され且つ前記テキストの内容を特徴付けるイベントを前記テキストから抽出するためのイベント抽出知識を用いて、取得された前記テキストから複数のイベントを抽出し、
前記情報処理装置の生成手段が、前記テキストから抽出された複数の前記イベントのうち一つを対象イベントとして抽出し、当該対象イベント以外の少なくとも一つの他のイベントを被対象イベントとして抽出して、前記対象イベント及び前記被対象イベントの組み合わせを少なくとも１つ生成し、
前記情報処理装置の算出手段が、前記組み合わせが生成された第１テキストと、前記組み合わせが生成された第２テキストとの前記順序付けにおける遠近の差を示す距離を算出し、当該距離が小さくなるほど高い値を示し且つ前記対象イベント及び前記被対象イベントの組み合わせの確かさの度合を示す確信度を前記組み合わせ毎に算出し、
前記情報処理装置の選別手段が、前記組み合わせ毎に算出された前記確信度が閾値以上である第１組み合わせ又は前記確信度の高さの順位が所定順位内である第２組み合わせを、前記テキスト集合における組み合わせとして選別し、
前記情報処理装置の表示制御手段が、選別された前記組み合わせを表示手段に表示させる
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１３】
文字列から構成され順序付けが可能な複数のテキストを含むテキスト集合の中から前記テキストを取得するステップと、
第１記憶手段に記憶され且つ前記テキストの内容を特徴付けるイベントを前記テキストから抽出するためのイベント抽出知識を用いて、取得された前記テキストから複数のイベントを抽出するステップと、
前記テキストから抽出された複数の前記イベントのうち一つを対象イベントとして抽出し、当該対象イベント以外の少なくとも一つの他のイベントを被対象イベントとして抽出して、前記対象イベント及び前記被対象イベントの組み合わせを少なくとも１つ生成するステップと、
前記組み合わせが生成された第１テキストと、前記組み合わせが生成された第２テキストとの前記順序付けにおける遠近の差を示す距離を算出し、当該距離が小さくなるほど高い値を示し且つ前記対象イベント及び前記被対象イベントの組み合わせの確かさの度合を示す確信度を前記組み合わせ毎に算出するステップと、
前記組み合わせ毎に算出された前記確信度が閾値以上である第１組み合わせ又は前記確信度の高さの順位が所定順位内である第２組み合わせを、前記テキスト集合における組み合わせとして選別するステップと、
選別された前記組み合わせを表示手段に表示させるステップとをコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字列から構成され順序付けが可能な複数のテキストを含むテキスト集合から、テキストの内容を特徴付けるイベントを抽出する情報処理装置、方法及びプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
Web上には多数の掲示板サイトが存在しており、これらサイトでは膨大な議論が日々展開されている。これら議論の中には、企業活動に影響を与えるような重大な議論へと発展するものも少なからず存在している。このため、これらの議論に相当する順序付けが可能な複数のテキストを含んだ順序構造を有する系列テキスト（テキスト集合）を分析する方法が求められている。そのような方法の１つが例えば非特許文献１に示されている。非特許文献１では、テキストを代表する特徴的な内容をイベントとして定義し、当該イベントの出現の有無をテキストごとに判別して、複数のイベントによってテキストを特徴付けることにより、注意すべき議論を発見する方法が提案されている。また、特許文献１では、文章の書き手の意図を分類した抽出意図とその特徴的な表現を示す意図抽出表現とで風評抽出規則を構成し、当該規則を利用して、検索された文章から風評表現を抽出するとともに、その表現の件数に応じて、要注意サイトを検知する方法が提案されている。更に、特許文献２では、区間ごとに選定された話題を時間軸上に並べて、特徴キーワードを共有する話題同士を連結することにより、話題の変化を抽出する方法が提案されている。
【０００３】
【非特許文献１】「Shigeaki Sakurai and Ryohei Orihara: “Discovery of Important Threads from Bulletin Board Sites”, International Journal of Information Technology and Intelligent Computing, 1, 1, 217-228 (2006). 」
【特許文献１】特開2003-271609号公報
【特許文献２】特開2004-185135号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、非特許文献１の方法では、各テキストから各イベントが独立に抽出されているため、テキストから抽出された複数のイベントがどのような対応関係を持っているかは明らかではなく、イベント間の誤った対応関係に基づいて注意すべき議論を発見する恐れがあった。また、特許文献１の方法では、風評表現と風評表現の主体との関係を明示的に扱うことができないため、複数の風評表現と複数の主体とが記載されたテキストにおいては、その対応関係を考慮して要注意サイトを検知することはできない恐れがあった。また、特許文献２の方法では、特徴キーワードを共有する話題の時間的な変遷に着目しているだけであり、特徴キーワードを共有していない話題間の対応関係を抽出することはできなかった。このため、掲示板サイトにおける議論のように、順序構造を有する系列テキストから抽出される複数のイベントの対応関係を考慮して、系列テキストを分析することが望まれていた。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、順序付けが可能な複数のテキストを含むテキスト集合から抽出される複数のイベントの対応関係を分析可能な情報処理装置、方法及び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】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、情報処理装置であって、文字列から構成され順序付けが可能な複数のテキストを含むテキスト集合の中から前記テキストを取得する取得手段と、前記テキストの内容を特徴付けるイベントを前記テキストから抽出するためのイベント抽出知識を記憶する第１記憶手段と、前記イベント抽出知識を用いて、取得された前記テキストから複数のイベントを抽出する抽出手段と、前記テキストから抽出された複数の前記イベントのうち一つを対象イベントとして抽出し、当該対象イベント以外の少なくとも一つの他のイベントを被対象イベントとして抽出して、前記対象イベント及び前記被対象イベントの組み合わせを少なくとも１つ生成する生成手段と、前記組み合わせが生成された第１テキストと、前記組み合わせが生成された第２テキストとの前記順序付けにおける遠近の差を示す距離を算出し、当該距離が小さくなるほど高い値を示し且つ前記対象イベント及び前記被対象イベントの組み合わせの確かさの度合を示す確信度を前記組み合わせ毎に算出する算出手段と、前記組み合わせ毎に算出された前記確信度が閾値以上である第１組み合わせ又は前記確信度の高さの順位が所定順位内である第２組み合わせを、前記テキスト集合における組み合わせとして選別する選別手段と、選別された前記組み合わせを表示手段に表示させる表示制御手段とを備えることを特徴とする。
【０００７】
また、本発明は、情報処理方法であって、情報処理装置の取得手段が、文字列から構成され順序付けが可能な複数のテキストを含むテキスト集合の中から前記テキストを取得し、前記情報処理装置の抽出手段が、第１記憶手段に記憶され且つ前記テキストの内容を特徴付けるイベントを前記テキストから抽出するためのイベント抽出知識を用いて、取得された前記テキストから複数のイベントを抽出し、前記情報処理装置の生成手段が、前記テキストから抽出された複数の前記イベントのうち一つを対象イベントとして抽出し、当該対象イベント以外の少なくとも一つの他のイベントを被対象イベントとして抽出して、前記対象イベント及び前記被対象イベントの組み合わせを少なくとも１つ生成し、前記情報処理装置の算出手段が、前記組み合わせが生成された第１テキストと、前記組み合わせが生成された第２テキストとの前記順序付けにおける遠近の差を示す距離を算出し、当該距離が小さくなるほど高い値を示し且つ前記対象イベント及び前記被対象イベントの組み合わせの確かさの度合を示す確信度を前記組み合わせ毎に算出し、前記情報処理装置の選別手段が、前記組み合わせ毎に算出された前記確信度が閾値以上である第１組み合わせ又は前記確信度の高さの順位が所定順位内である第２組み合わせを、前記テキスト集合における組み合わせとして選別し、前記情報処理装置の表示制御手段が、選別された前記組み合わせを表示手段に表示させることを特徴とする。
【０００８】
また、本発明は、情報処理プログラムであって、文字列から構成され順序付けが可能な複数のテキストを含むテキスト集合の中から前記テキストを取得するステップと、第１記憶手段に記憶され且つ前記テキストの内容を特徴付けるイベントを前記テキストから抽出するためのイベント抽出知識を用いて、取得された前記テキストから複数のイベントを抽出するステップと、前記テキストから抽出された複数の前記イベントのうち一つを対象イベントとして抽出し、当該対象イベント以外の少なくとも一つの他のイベントを被対象イベントとして抽出して、前記対象イベント及び前記被対象イベントの組み合わせを少なくとも１つ生成するステップと、前記組み合わせが生成された第１テキストと、前記組み合わせが生成された第２テキストとの前記順序付けにおける遠近の差を示す距離を算出し、当該距離が小さくなるほど高い値を示し且つ前記対象イベント及び前記被対象イベントの組み合わせの確かさの度合を示す確信度を前記組み合わせ毎に算出するステップと、前記組み合わせ毎に算出された前記確信度が閾値以上である第１組み合わせ又は前記確信度の高さの順位が所定順位内である第２組み合わせを、前記テキスト集合における組み合わせとして選別するステップと、選別された前記組み合わせを表示手段に表示させるステップとをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、順序付けが可能な複数のテキストを含むテキスト集合の各テキストから抽出した複数のイベントの組み合わせの確信度を算出して、テキスト集合におけるイベントの組み合わせを選別することにより、複数のイベントの対応関係を分析可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下に添付図面を参照して、本発明にかかる情報処理装置１の最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００１１】
（１）構成
本実施の形態にかかる情報処理装置１のハードウェア構成について説明する。情報処理装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、各種プログラムや画像などの各種データを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などから構成される記憶部と、通信部と、これらを接続するバス（いずれも図示せず）とを備え、表示装置及びキーボードやマウス等の入力装置（いずれも図示せず）が接続された構成となっている。表示装置は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）や液晶モニタなどである。操作装置は、ユーザからの操作が入力される操作キーや操作ボタン、マウスなどを備える。
【００１２】
次に、情報処理装置１の内部構成について説明する。図１は、本実施の形態にかかる情報処理装置１の内部構成を例示するブロック図である。情報処理装置１は、系列テキスト格納部１０と、イベント抽出知識格納部１１と、イベント抽出部１２と、イベント探索部１３と、イベント間確信度算出部１４と、イベント関係選別部１５と、イベント関係格納部１６と、イベント関係表示部１７とを有する。このうち、イベント抽出部１２と、イベント探索部１３と、イベント間確信度算出部１４と、イベント関係選別部１５と、イベント関係表示部１７とは、情報処理装置１のＣＰＵが記憶部に記憶された各種プログラムを実行することにより実現される。系列テキスト格納部１０と、イベント抽出知識格納部１１と、イベント関係格納部１６とは、記憶部により実現される。
【００１３】
系列テキスト格納部１０には、系列テキストが格納されている。系列テキストとは、例えば、順序情報とテキストとから構成される要素テキストを含み、順序情報に基づいて要素テキストが順序付けられるテキストである。図２は、系列テキストを例示する図である。同図においては、順序情報が投稿日であり、当該投稿日と１つのテキストと組がひとつの要素テキストとなる。
【００１４】
イベント抽出知識格納部１１には、イベント抽出知識が格納されている。イベント抽出部１２は、系列テキスト格納部１０に格納された系列テキストを読み出し、イベント抽出知識格納部１１に記憶されたイベント抽出知識を用いて、当該系列テキストに含まれる各要素テキストに特定のイベントが含まれているか否かを判定して、要素テキストに含まれるイベントを抽出する。イベントとは、テキストの内容を特徴付けるものである。図３は、イベント抽出知識を例示する図である。イベント抽出知識としては、同図に示されるような‘イベントクラス’、‘イベント’及び‘表現’からなる辞書を利用することができる。ただし、イベントクラスは同種のイベントをまとめたものであり、表現はテキスト上に記載されるイベントの内容を示すものであるとする。また、同図においては、ひとつの行がひとつのイベント抽出知識であり、イベント抽出部１２は、例えば、‘イベントクラス’と‘イベント’と’表現‘との組又は‘イベントクラス’と‘イベント’との組がひとつのイベント知識として抽出する。例えば、「顧客評価」と「不満」と「良くない」との組（ｉ１）、「顧客評価」と「不満」と「不満がある」との組（ｉ２）、「顧客評価」と「不満」と「対応が悪い」との組（ｉ３）、「顧客評価」と「満足」と「良い」との組（ｉ４）、「会社」と「Ａ社」との組（ｉ５）、「会社」と「Ｂ社」との組（ｉ６）のいずれかが、ひとつのイベント知識として抽出され得る。また、イベントとしては、「不満」、「満足」、「Ａ社」、「Ｂ社」が抽出され得る。
【００１５】
尚、参考文献「Shigeaki Sakurai and Ryohei Orihara: “Discovery of Important Threads from Bulletin Board Sites”, International Journal of Information Technology and Intelligent Computing, 1, 1, 217-228 (2006). 」に記載の方法によって帰納学習された分類モデルを、イベント抽出知識として利用することもできる。
【００１６】
イベント探索部１３は、イベント抽出部１２が抽出したひとつの要素テキストからイベントが複数ある場合、その組み合わせを候補イベント対として生成する。尚、候補イベント対は要素テキスト毎に生成される。
【００１７】
イベント間確信度算出部１４は、イベント抽出部１２が抽出したひとつの要素テキストと、イベント探索部１３が生成した候補イベント対を含む他の要素テキストとの順序付けにおける遠近の差を示す距離を算出し、当該距離に基づいて、当該候補イベント対に対する確信度を算出する。確信度とは、距離が小さくなるほど高い値を示し、イベントの組み合わせの確かさの度合を示すものである。尚、候補イベント対に対する確信度は要素テキスト毎に算出される。
【００１８】
イベント関係選別部１５は、イベント間確信度算出部１４が算出した確信度に基づいて、当該系列テキストにおけるイベント対として確信度が高いイベント対を候補イベント対の中から選別して、選別したイベント対をイベント関係格納部１６に格納する。
【００１９】
イベント関係表示部１７は、イベント関係格納部１６に格納されているイベント対を表示装置に表示させる。
【００２０】
（２）動作
次に、情報処理装置１が行うイベント関係発見処理の手順について説明する。図４は、イベント関係発見処理の手順を示すフローチャートである。ステップＳａ１では、情報処理装置１のイベント抽出部１２は、イベント抽出知識格納部１１に格納されているイベント抽出知識を全て読み出して設定する。また、ステップＳａ２で、イベント抽出部１２は、系列テキストを構成する要素テキストの中から、未だ読み出していない要素テキストをひとつ系列テキスト格納部１０から読み出す。例えば、図２においては、要素テキストｔ１〜ｔ３のいずれかが読み出される。尚、ここで読み出す要素テキストがなければ、次に、ステップＳａ５に進む。読み出す要素テキストがあれば、次に、ステップＳａ３に進む。
【００２１】
ステップＳａ３では、イベント抽出部１２は、ステップＳａ１で設定したイベント抽出知識の中から、未抽出のひとつのイベント抽出知識を抽出する。例えば、図３に示されるイベント抽出知識ｉ１〜ｉ６のいずれかが抽出される。ここで抽出するイベント抽出知識がなければ、処理はステップＳａ２に戻る。抽出するイベント抽出知識があれば、ステップＳａ４に進む。
【００２２】
ステップＳａ４では、イベント抽出部１２は、ステップＳａ２で読み出した要素テキストに、ステップＳａ３で抽出したイベント抽出知識を適用することにより、当該イベント抽出知識に対応するイベントを当該要素テキストに付与するか否かを判定する。具体的には、イベント抽出部１２は、イベント抽出知識の’イベント‘又は‘表現’によって表される文言が要素テキストに含まれているか否かを判定する。例えば、ステップＳａ２で図２の要素テキストｔ１が読み出され、ステップＳａ３でイベント抽出知識ｉ４が取り出されている場合、要素テキストｔ１には‘表現’として「良くない」の文言は含まれていない。このため、イベント抽出部１２は、当該要素テキストｔ１には「不満」という’イベント‘は付与しないと判定する。また、要素テキストｔ１が読み出され、ステップＳａ３でイベント抽出知識ｉ６が抽出されている場合、要素テキストｔ１には‘イベント’として「Ｂ社」の文言は含まれている。このため、イベント抽出部１２は、当該要素テキストｔ１には「Ｂ社」という’イベント‘を付与すると判定する。例えば、このようにして、イベント抽出部１２は、ステップＳａ２で読み出した要素テキストに、ステップＳａ３で抽出したイベント抽出知識に対応するイベントを対応付けるか否かを判定する。当該判定結果が肯定的である場合、イベント抽出部１２は、当該要素テキストに当該イベントを付与して系列テキスト格納部１０に格納し、処理はステップＳａ３に戻る。また、ステップＳａ４の判定結果が否定的である場合、イベント抽出部１２は、当該要素テキストに対してイベントを付与せずに、ステップＳａ３に戻る。
【００２３】
図５は、図２に示した各要素テキストに付与されているイベントを例示する図である。同図においては、要素テキストｔ１には、２つのイベント「Ｂ社」及び「満足」が付与されており、要素テキストｔ２には、４つのイベント「Ａ社」、「Ｂ社」、「満足」及び「不満」が付与されており、要素テキストｔ３には、２つのイベント「Ａ社」及び「不満」が付与されていることが示されている。
【００２４】
以上のようにして、イベント抽出部１２は、系列テキストを構成するひとつの要素テキストに対して、全てのイベント抽出知識について、イベント抽出知識毎にイベントを付与するか否かを判定し、判定結果に応じて要素テキストに対してイベントを付与する。そして、系列テキストを構成する全ての要素テキストについて以上の処理が終了すると、ステップＳａ２の判定結果が否定的となり、処理はステップＳａ５に進むことになる。
【００２５】
ステップＳａ５では、イベント探索部１３が系列テキスト格納部１０に格納されている系列テキストを構成する要素テキストを対象要素テキストとしてひとつ抽出する。このとき、抽出する要素テキストがなければ、次に、ステップＳａ１０に進む。また、抽出する要素テキストがあれば、ステップＳａ６に進む。
【００２６】
ステップＳａ６では、イベント探索部１３が、対象要素テキストに付与されているイベントのうち、未抽出のイベントを対象イベントとしてひとつ抽出する。このとき、抽出する対象イベントがなければ、ステップＳａ５へと戻る。抽出する対象イベントがあれば、ステップＳａ７に進む。
【００２７】
ステップＳａ７では、イベント探索部１３が、対象要素テキストに付与されているイベントであって、ステップＳａ６で抽出したイベントとは異なり当該イベントの対として未抽出のイベントを被対象イベントとして抽出する。このとき、抽出する被対象イベントがあれば、イベント探索部１３は、ステップＳａ６で抽出した対象イベントと当該被対象イベントとを対とする候補イベント対を生成して、ステップＳａ８に進む。
【００２８】
例えば、図５に示されるイベントが抽出されており、図２の要素テキストｔ１が対象要素テキストであるとき、候補イベント対を（対象イベント、被対象イベント）として表すと、候補イベント対として（Ｂ社、満足）が生成される。また、要素テキストｔ２が対象要素テキストであるとき、候補イベント対として（Ａ社、満足）、（Ａ社、不満）、（Ｂ社、満足）、（Ｂ社、不満）、（Ａ社、Ｂ社）、（満足、不満）が生成される。要素テキストｔ３が対象要素テキストであるとき、候補イベント対として（Ａ社、満足）が生成される。
【００２９】
即ち、ステップＳａ７では、対象要素テキスト毎に、当該対象要素テキストに含まれるイベントの組み合わせのひとつが候補イベント対として生成される。そして、１つの対象要素テキストに対して、ステップＳａ７が繰り返し行われることにより、イベントの組み合わせの全てが候補イベントとして生成されることになる。
【００３０】
ステップＳａ８では、イベント間確信度算出部１４が、対象要素テキストの前方に存在する要素テキストである前方要素テキスト集合及び、後方に存在する要素テキストである後方要素テキスト集合を参照することにより、ステップＳａ７で生成された候補イベント対が含まれている前方要素テキスト及び後方要素テキストを抽出する。尚、ここでは、前方とは、要素テキストに含まれる順序情報である投稿日がより古い日付であるとし、後方とは、順序情報である投稿日がより新しい日付であるとする。しかし、本実施の形態においては、その逆であっても良い。また、イベント間確信度算出部１４は、対象要素テキストと抽出された前方要素テキスト及び後方要素テキストと間の距離を算出し、当該距離に基づいて、当該対象要素テキストにおける候補イベント対に対する確信度を算出する。
【００３１】
図６は、候補イベント対に対する確信度を算出する処理の手順を示すフローチャートである。ステップＳｂ１では、イベント間確信度算出部１４が、対象要素テキストよりも前方に存在する未抽出の要素テキストを、前方要素テキストとしてひとつ抽出する。このとき、抽出する前方要素テキストがなければ、ステップＳｂ３に進む。抽出する前方要素テキストがあれば、ステップＳｂ２にと進む。
【００３２】
尚、ここで抽出する対象となる未抽出の要素テキストとしては、前方にあるすべての要素テキストを対象とすることができる。また、対象要素テキストと前方の要素テキストとの間の距離が指定した前方対象距離内にある前方の要素テキストだけを対象とすることもできる。また、距離としては、本実施の形態においては、要素テキストに順序情報として含まれる投稿日を用いて、その日数の差を要素テキスト間の距離として利用することにする。
【００３３】
ステップＳｂ２では、イベント間確信度算出部１４が、抽出された前方要素テキストに候補イベント対が含まれているか否かを判定する。このとき、候補イベント対が含まれていなければ、当該対象要素テキストにおける候補イベント対に対する確信度を更新せずにステップＳｂ１に戻る。また、候補イベント対が含まれていれば、イベント間確信度算出部１４は、対象要素テキストと前方要素テキストとの間の確信度（前方要素テキスト間確信度）を、例えば、式(１)により算出する。そして、イベント間確信度算出部１４は、当該確信度を当該対象要素テキストにおける候補イベント対に対する確信度に加算して、ステップＳｂ１に戻る。
【００３４】
【数１】
2009026120.tif 000003
【００３５】
ただし、前方対象距離は、対象要素テキストと前方要素テキストとの間の予め設定された最大日数差であるとする。従って、当該最大日数差以上となる前方要素テキストは、ステップＳｂ１において抽出されないとする。ここでは例えば、最大日数差を１０日とする。
【００３６】
例えば、要素テキストｔ１が対象要素テキストであるとき、ステップＳａ７では、候補イベント対として(Ｂ社、満足)が生成されたとする。このとき、前方要素テキストである要素テキストｔ１には、当該候補イベント対が含まれていないので、当該対象要素テキストにおける候補イベント対に対する確信度を更新せずにステップＳｂ１に戻る。
【００３７】
また、例えば、要素テキストｔ２が対象要素テキストであるとき、ステップＳａ７では、候補イベント対として（Ｂ社,満足）が生成されたとする。このとき、前方要素テキストである要素テキストｔ１には、当該候補イベント対が含まれているので、式(１)により、前方要素テキスト間確信度が算出される。図２に示したように、要素テキストｔ１の投稿日は「２００７／０３／０１」であり、要素テキストｔ２の投稿日は「２００７／０３／０３」であり、その日数差は２日である。このため、前方要素テキスト間確信度は、「０．８＝１−２／１０」と算出される。従って、「０．８」が当該対象要素テキストにおける候補イベント対に対する確信度に加算される。
【００３８】
このようにして、対象要素テキストの前方に存在する全ての要素テキストについてひとつずつ上述の処理を行い、全ての前方要素テキストについて当該処理が終了すると、ステップＳｂ３に進むことになる。
【００３９】
ステップＳｂ３では、イベント間確信度算出部１４が、対象要素テキストよりも後方に存在する未抽出の要素テキストを、後方要素テキストとしてひとつ抽出する。このとき、抽出する後方要素テキストがなければ、ステップＳｂ５にと進む。また、抽出する後方要素テキストがあれば、ステップＳｂ４に進む。
【００４０】
ステップＳｂ４では、イベント間確信度算出部１４が、抽出された後方要素テキストに候補イベント対が含まれているか否かを判定する。このとき、候補イベント対が含まれていなければ、当該対象要素テキストにおける候補イベント対に対する確信度を更新せずにステップＳｂ１ に戻る。また、候補イベント対が含まれていれば、対象要素テキストと後方要素テキストとの間の確信度（後方要素テキスト間確信度）を、例えば、式(２)により算出する。そして、イベント間確信度算出部１４は、当該確信度を当該対象要素テキストにおける候補イベント対に対する確信度に加算して、ステップＳｂ１に戻る。
【００４１】
【数２】
2009026120.tif 000004
【００４２】
ただし、後方対象距離は、対象要素テキストと後方要素テキストとの間の予め設定された最大日数差であるとする。従って、当該最大日数差以上となる後方要素テキストは、ステップＳｂ１において抽出されないとする。ここでは例えば、最大日数差を１０日とする。
【００４３】
例えば、要素テキストｔ２が対象要素テキストであるとき、ステップＳａ７では、候補イベント対として(Ｂ社,不満)が生成されたとする。このとき、後方要素テキストである要素テキストｔ３には、当該候補イベント対が含まれていないので、当該対象要素テキストにおける候補イベント対に対する確信度を更新せずにステップＳｂ１に戻る。
【００４４】
また、例えば、要素テキストｔ２が対象要素テキストであるとき、ステップＳａ７では、候補イベント対として(Ａ社,不満)が生成されたとする。このとき、後方要素テキストである要素テキストｔ３には、当該候補イベント対が含まれているので、式(２)により、後方要素テキスト間確信度が算出される。図２に示したように、要素テキストｔ２の投稿日は「２００７／０３／０３」であり、と要素テキストｔ３の投稿日は「２００７／０３／０７」であり、その日数差は４日である。このため、後方要素テキスト間確信度は、「０．６＝１−４／１０」と算出される。従って、「０．６」が当該対象要素テキストにおける候補イベント対に対する確信度に加算される。
【００４５】
このようにして、対象要素テキストの後方に存在する全ての要素テキストについてひとつずつ上述の処理を行い、全ての後方要素テキストについて当該処理が終了すると、ステップＳｂ５に進むことになる。
【００４６】
ステップＳｂ５では、イベント間確信度算出部１４が、対象要素テキストについて、候補イベント対毎に算出した確信度を正規化し、当該対象要素テキストにおける候補イベント対に対する確信度を更新する。例えば、前方及び後方の最大日数差をそれぞれ１０日とし、同一日の要素テキストはせいぜいひとつしか存在しないとすれば、候補イベント対毎の確信度の最大値は、式（３）により求められる。
【００４７】
【数３】
2009026120.tif 000005
【００４８】
ただし、候補イベント対は少なくとも対象要素テキストに含まれているので、最小値は「１．０」となる。即ち、いずれの前方要素テキスト及び後方要素テキストにも含まれず、ひとつの要素テキストのみにしか含まれない候補イベント対に対する確信度の正規化前の値は、「１．０」とする。
【００４９】
例えば、要素テキストｔ２が対象要素テキストであり、対象イベントが「Ａ社」であるとき、図５に示されるイベントだけが考慮されるとすれば、(Ａ社,不満)、(Ａ社,満足)、（Ａ社,Ｂ社）が、対象イベント「Ａ社」に対する全ての候補イベント対である。各候補イベント対に対する確信度はそれぞれ、「１．６」、「１．０」、「１．０」となる。図７は、候補イベント対 (Ａ社,不満)及び(Ａ社,満足)に対する確信度を正規化したものをそれぞれ示した図である。同図に示されるように、各確信度は、「０．１６」、「０．１０」となる。
【００５０】
また、例えば、要素テキストｔ２が対象要素テキストであり、対象イベントが「Ｂ社」であるとき、(Ｂ社,不満)、(Ｂ社,満足)が、対象イベント「Ｂ社」に対する全ての候補イベント対である。各候補イベント対に対する確信度はそれぞれ、「１．０」、「１．８」となる。図８に示されるように、各確信度は、「０．１０」、「０．１８」となる。尚、これらの正規化された確信度は、例えば、記憶部にテーブルなどとして記憶される。
【００５１】
以上のようにして、イベント探索部１３が、対象要素テキストに付与されたイベントのうちのひとつを対象イベントとして、当該対象イベントと、当該対象イベントの対として未抽出の他のひとつのイベントとの組み合わせを候補イベント対として生成する。そして、イベント間確信度算出部１４が、当該候補イベント対に対する確信度を算出する。そして、全ての候補イベント対に対する確信度の算出が終了すると、図４のステップＳａ９に進むことになる。
【００５２】
尚、ステップＳａ７で、抽出する被対象イベントがなければ、ステップＳａ９に進む。ステップＳａ９では、イベント関係選別部１５が、ステップＳａ８で算出された候補イベント対に対する確信度を参照して、当該対象イベントと対をなす被対象イベントを決定し、当該対象イベントと当該被対象イベントとの対（イベント対）をイベント関係格納部１６に格納する。即ち、イベント関係選別部１５は、当該系列テキストにおけるイベント対として確信度の高いイベント対を候補イベント対の中から選別し、選別したイベント対をイベント関係格納部１６に格納する。このとき、候補イベント対の中で一番高い確信度を与える被対象イベントを当該対象イベントと対をなす被対象イベントとすることもできるし、候補イベント対に対する確信度が所定の閾値以上となる被対象イベントを当該対象イベントと対をなす被対象イベントとすることもできる。また、同種類のイベントをまとめたイベントクラス毎に、候補イベント対の中で一番高い確信度を与える被対象イベントを当該対象イベントと対をなす被対象イベントとすることもできる。
【００５３】
ここでは、イベント関係選別部１５は、同種類のイベントをまとめたイベントクラス毎に、候補イベント対の中で一番高い確信度を与える被対象イベントを発見し、これを対象イベントと対をなす被対象イベントとして決定する。例えば、要素テキストｔ２が対象要素テキストであり、対象イベントが「Ａ社」であるとき、図７に示される確信度に基づいて、ここでは、当該対象イベント「Ａ社」と対をなす被対象イベントとして「不満」というイベントが決定される。
【００５４】
また、要素テキストｔ２が対象要素テキストであり、対象イベントが「Ｂ社」であるとき、図８に示される確信度に基づいて、ここでは、当該対象イベント「Ｂ社」と対をなす被対象イベントとして「満足」というイベントが決定される。
【００５５】
以上のようにして、系列テキストを構成する要素テキスト毎にステップＳａ５〜Ｓａ９の処理を行い、各要素テキストに含まれるイベントについて、対象イベント毎に当該対象イベントと対をなす被対象イベントを決定する。そして、系列テキストを構成する全ての要素テキストについてこれらの処理が終了し、ステップＳａ６の判断結果が否定的となり且つステップＳａ５の判断結果が否定的になると、ステップＳａ１０に進むことになる。
【００５６】
ステップＳａ１０では、イベント関係表示部１７がイベント関係格納部１６に格納されているイベント対を表示装置に表示して、処理を終了する。
【００５７】
図９は、イベント対の表示例を示す図である。同図に示されるように、イベント対とそのイベント対が生じる期間とその確信度とを組にして、当該時系列テキストにおけるイベント対を表示することができる。
【００５８】
以上のような構成によれば、順序構造を持った系列テキストの各要素テキストから抽出される複数のイベント間の対応関係を発見することができる。このため、複数の内容が特定のテキストに記述されているとしても、当該テキストにおけるイベント間の対応関係を発見することができる。また、時間の経過に伴って、イベント間の対応関係が変遷したとしても、当該時点におけるイベント間の対応関係を、時間の経過を勘案して発見することができる。
【００５９】
[変形例]
なお、本発明は前記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、前記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【００６０】
＜変形例１＞
上述の実施の形態におけるステップＳａ６では、未抽出のイベントを対象イベントとして取り出しているが、特定のイベントクラスに含まれるイベントだけを対象イベントとして抽出することもできる。
【００６１】
また、ステップＳａ７において対象イベントと異なる未抽出のイベントを被対象イベントとして取り出しているが、対象イベントのイベントクラスと被対象イベントのイベントクラスの間に、特定の対応関係を設定しておき、当該対応関係が成立するイベントクラスに含まれるイベントだけを被対象イベントとして抽出することもできる。
【００６２】
例えば、上述の図３に示されるイベント抽出知識を用いる場合、対象イベントのイベントクラスを「顧客評価」とし、被対象イベントのイベントクラスを「会社」としてこの対応関係を予め設定しこれを記憶部に格納しておく。このとき、上述のステップＳａ５で対象要素テキストとして要素テキストｔ２が抽出されたときに、ステップＳａ７では、イベント探索部１３は、上述の対応関係を参照して、候補イベント対を生成する。この結果、本変形例では、(Ａ社、Ｂ社)、（満足，不満）という組み合わせは、候補イベント対として生成されないことになる。このような構成により、確信度が高いと考えられる候補イベント対のみ生成することができる。
【００６３】
また、上述の実施の形態におけるステップＳａ９では、イベント関係選別部１５は、対象イベントと対をなす被対象イベントの決定を、同種類のイベントをまとめたイベントクラス毎に行ったが、これをイベントクラス毎に行わなくても良い。例えば、「Ａ社」が対象イベントであるとき、「Ｂ社」というイベントについても、対をなす被対象イベントの決定の対象としても良いし、「満足」という対象イベントに対して「不満」というイベントについても対をなす被対象イベントの決定の対象としても良い。
【００６４】
＜変形例２＞
上述の実施の形態においては、イベント対は、対象イベント及び被対象イベントの２つから構成されるものとしたが、３つ以上のイベントから構成されるものとしても良い。
＜変形例３＞
上述の実施の形態においては、順序情報として投稿日を用いたが、日にちではなく投稿時間などの時間を順序情報として用いても良い。
【００６５】
また、各要素テキストが順序情報により全順序に並べられる系列テキストばかりではなく、半順序に並べられる系列テキストを取り扱うこともできる。
【００６６】
また、上述の実施の形態においては、系列テキストは系列テキスト格納部１０に予め格納されているものとした。しかし、系列テキストを他の情報処理装置に格納し、情報処理装置１が通信部を介して他の情報処理装置から系列テキストをダウンロードすることにより取得するようにしても良い。また、系列テキストをＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録し、情報処理装置がドライバを更に備え、ドライバを介して記録媒体に格納された系列テキストを読み出すことにより取得するようにしても良い。
【００６７】
＜変形例４＞
上述の実施の形態の情報処理装置１で実行される各種プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。さらに、当該プログラムを、インターネット等のネットワークに接続された他の情報処理装置上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。
【００６８】
＜変形例５＞
上述の実施の形態においては、候補イベント対の生成及び候補イベント対に対する確信度の算出は、要素テキスト毎に行うようにしたが、要素テキスト毎に行わなくても良い。
【００６９】
＜変形例６＞
上述の実施の形態において、イベント間確信度算出部１４における要素テキスト間の距離の算出は、要素テキストに付随する書誌情報を用いて行うようにしても良い。書誌情報とは、例えば、要素テキストの記載者、要素テキストのタイトル、要素テキストのカテゴリーなどの情報である。
【００７０】
そして、書誌情報を用いて前方要素テキスト間確信度を調整するようにしても良い。例えば、書誌情報として、要素テキストの記載者と要素テキストのカテゴリーとを要素テキストに付随させるものとする。この場合、イベント抽出知識格納部１１に記載者とカテゴリーとに各々対応する重みを格納しておく。そして、イベント間確信度算出部１４は、上述のステップＳｂ２では、イベント抽出知識格納部１１を参照することにより、前方要素テキストに付随する記載者とカテゴリーとに各々対応する重みを取得する。そして、イベント間確信度算出部１４は、当該重みを前方要素テキスト間確信度に積算することにより、前方要素テキスト間確信度を調整することができる。例えば、図２における要素テキストｔ１を対象テキストとし、前方要素テキストを要素テキストｔ３とし、前方要素テキスト間確信度を「０．３３」とし、要素テキストｔ３の書誌情報として記載者x氏及びカテゴリーpが与えられているとする。また、イベント抽出知識格納部には、(x,p)に対して重み「０.９」が格納されているとする。このとき、イベント間確信度算出部１４は、(x,p)に対する重み「０.９」を前方要素テキスト間確信度「０．３３」に積算して、前方要素テキスト間確信度を「０．２９７」に調整することができる。
【００７１】
また、後方要素テキスト間確信度の調整に関しても、上述の「前方」を「後方」と置き換えるにより、同様に調整することができる。
【００７２】
＜変形例７＞
また、要素テキスト間の距離の算出には、この他、対象要素テキストと前方要素テキストとの間に存在する要素テキストの個数、対象要素テキストと前方要素テキストとの間に存在する要素テキストの容量などを利用することもできる。
【００７３】
例えば、前方要素テキスト間確信度を以下の式（４）により定義することもできる。
【００７４】
【数４】
2009026120.tif 000006
【００７５】
ただし、前方最大テキスト数は対象要素テキストから最大限離れた要素テキストまでのテキスト数とする。尚、ここでは、前方とは、要素テキストに含まれる順序情報である投稿日がより新しい日付であるとし、後方とは、順序情報である投稿日がより古い日付であるとするが、本変形例においては、その逆であっても良い。例えば、図２における要素テキストｔ１を対象テキストとし、前方要素テキストを要素テキストｔ３とし、前方最大テキスト数を「１０」とすれば、前方要素テキスト間確信度は「０．８」(＝１−２／１０)と求められる。
【００７６】
また、例えば、前方要素テキスト間確信度を以下の式（５）により定義することもできる。
【００７７】
【数５】
2009026120.tif 000007
【００７８】
ただし、前方最大文字数は対象要素テキストの先頭文字から最大限離れた要素テキストの先頭文字までの文字数とする。例えば、図２における要素テキストｔ１を対象テキストとし、前方要素テキストを要素テキストｔ２とし、前方最大テキスト数を「２０」とすれば、要素テキストｔ１は１２文字から構成されているので、前方要素テキスト間確信度は「０．４」(＝１−１２／２０)と求められる。
【００７９】
また、例えば、前方要素テキスト間確信度を以下の式（６）により定義することもできる。
【００８０】
【数６】
2009026120.tif 000008
【００８１】
ただし、「α>０」とする。例えば、図２における要素テキストｔ１を対象テキストとし、前方要素テキストを要素テキストｔ３とし、「α＝１」とすれば、前方要素テキスト間確信度は「０．１４」(＝１／(６＋１)）と求められる。
【００８２】
また、例えば、前方要素テキスト間確信度を以下の式（７）により定義することもできる。
【００８３】
【数７】
2009026120.tif 000009
【００８４】
ただし、「α>０」とする。例えば、図２における要素テキストｔ１を対象テキストとし、前方要素テキストを要素テキストｔ３とし、「α＝１」とすれば、前方要素テキスト間確信度は「０．３３」(＝１／（２＋１）) と求められる。
【００８５】
また、例えば、前方要素テキスト間確信度を以下の式（８）により定義することもできる。
【００８６】
【数８】
2009026120.tif 000010
【００８７】
ただし、「α>０」とする。例えば、図２における要素テキストｔ１を対象テキストとし、前方要素テキストを要素テキストｔ２とし、「α＝１」とすれば、要素テキストｔ１は１２文字から構成されているので、前方要素テキスト間確信度は「０．０７７」(＝１／（１２＋１）) と求められる。
【００８８】
また、後方要素テキスト間確信度についても、上述の式（４）〜（８）において「前方」を「後方」に置き換えた各式により、同様に定義することができる。 
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１】本実施の形態にかかる情報処理装置１の内部構成を例示するブロック図である。
【図２】系列テキストを例示する図である。
【図３】イベント抽出知識を例示する図である。
【図４】イベント関係発見処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】図２に示した各要素テキストに付与されているイベントを例示する図である。
【図６】候補イベント対に対する確信度を算出する処理の手順を示すフローチャートである。
【図７】候補イベント対に対する確信度を正規化したものをそれぞれ示した図である。
【図８】候補イベント対に対する確信度を正規化したものをそれぞれ示した図である。
【図９】イベント対の表示例を示す図である。
【符号の説明】
【００９０】
１  情報処理装置
１０  系列テキスト格納部
１１  イベント抽出知識格納部（第１記憶手段）
１２  イベント抽出部（抽出手段）
１３  イベント探索部（生成手段）
１４  イベント間確信度算出部（算出手段）
１５  イベント関係選別部（選別手段）
１６  イベント関係格納部（第３記憶手段）
１７  イベント関係表示部（表示制御手段）
【図１】
2009026120.tif 000011
【図２】
2009026120.tif 000012
【図３】
2009026120.tif 000013
【図４】
2009026120.tif 000014
【図５】
2009026120.tif 000015
【図６】
2009026120.tif 000016
【図７】
2009026120.tif 000017
【図８】
2009026120.tif 000018
【図９】
2009026120.tif 000019