(57)【要約】  情報処理装置（１００）は、複数のユーザのそれぞれのユーザによる対象の語句の使用傾向を示す情報（１１０）を記憶する。情報処理装置（１００）は、情報（１１０）に基づいて、複数のユーザを分類した複数のグループのそれぞれのグループについて、ユーザ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第１の指標値を算出する。情報処理装置（１００）は、それぞれのグループについて算出した第１の指標値に基づいて、グループ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第２の指標値を算出する。情報処理装置（１００）は、算出した第２の指標値に基づいて、対象の語句が、特徴語であるか否かを判定する。
2020059123.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のユーザのそれぞれのユーザによる対象の語句の使用傾向を示す情報に基づいて、前記複数のユーザを分類した複数のグループのそれぞれのグループについて、前記ユーザ間における前記対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第１の指標値を算出し、
前記それぞれのグループについて算出した前記第１の指標値に基づいて、前記グループ間における前記対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第２の指標値を算出し、
算出した前記第２の指標値に基づいて、前記対象の語句が、特徴語であるか否かを判定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする判定方法。
【請求項２】
前記第２の指標値を算出する処理は、
前記グループについての前記ユーザ間における前記対象の語句の使用傾向のばらつき度合いが小さいほど、または、前記グループ間における前記対象の語句の使用傾向のばらつき度合いが大きいほど、前記対象の語句が前記特徴語である可能性が高いことを示すように、前記第２の指標値を算出する、ことを特徴とする請求項１に記載の判定方法。
【請求項３】
前記情報は、前記対象の語句の使用頻度または使用時間であり、
前記第１の指標値を算出する処理は、
前記それぞれのグループについて、前記グループに含まれる前記ユーザごとの前記対象の語句の使用頻度または使用時間、および、前記グループに含まれる前記ユーザごとの前記対象の語句の使用頻度または使用時間の統計値に基づいて、前記第１の指標値を算出する、ことを特徴とする請求項１または２に記載の判定方法。
【請求項４】
前記情報は、前記対象の語句の使用頻度または使用時間であり、
前記第１の指標値を算出する処理は、
前記それぞれのグループについて、前記グループに含まれる前記ユーザごとの前記対象の語句の使用頻度または使用時間についてのエントロピーに基づいて、前記第１の指標値を算出する、ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の判定方法。
【請求項５】
前記第２の指標値を算出する処理は、
前記それぞれのグループについて算出した前記第１の指標値、および、前記それぞれのグループについて算出した前記第１の指標値の統計値に基づいて、前記第２の指標値を算出する、ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の判定方法。
【請求項６】
前記第２の指標値を算出する処理は、
前記それぞれのグループについて算出した前記第１の指標値についてのエントロピーに基づいて、前記第２の指標値を算出する、ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の判定方法。
【請求項７】
前記それぞれのユーザによる語句の使用履歴に基づいて、前記それぞれのユーザによる前記対象の語句の使用傾向を示す情報を生成する、処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の判定方法。
【請求項８】
前記それぞれのユーザによる語句の使用履歴に基づいて、前記複数のユーザを、前記複数のグループに分類する、処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の判定方法。
【請求項９】
算出した前記第２の指標値を、前記対象の語句に対応付けて出力する、処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載の判定方法。
【請求項１０】
算出した前記第２の指標値に対応する表示態様で、前記対象の語句を表示する、処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする請求項１〜９のいずれか一つに記載の判定方法。
【請求項１１】
複数のユーザのそれぞれのユーザによる対象の語句の使用傾向を示す情報に基づいて、前記複数のユーザを分類した複数のグループのそれぞれのグループについて、前記ユーザ間における前記対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第１の指標値を算出し、
前記それぞれのグループについて算出した前記第１の指標値に基づいて、前記グループ間における前記対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第２の指標値を算出し、
算出した前記第２の指標値に基づいて、前記対象の語句が、特徴語であるか否かを判定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、判定方法および判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、特徴語と、特徴語を含む情報の分類先とするカテゴリとを対応付けた分類規則を参照して、対象の情報を、いずれかのカテゴリに分類する技術がある。例えば、分類規則を参照して、ユーザの業務ログに含まれる特徴語を基に、ユーザの業務ログを、何らかの業務内容のカテゴリに分類することが考えられる。【０００３】
先行技術としては、例えば、分類に決定木を利用するものがある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ｑｕｉｎｌａｎ，  Ｊ．  Ｒｏｓｓ．  “Ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ｔｒｅｅｓ．”  Ｍａｃｈｉｎｅ  ｌｅａｒｎｉｎｇ  １．１  （１９８６）：  ８１−１０６．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来技術では、情報をカテゴリに分類する際に用いられる特徴語とする語句を判定することができず、分類規則を作成することが難しい場合がある。【０００６】
１つの側面では、本発明は、特徴語を精度よく判定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
１つの実施態様によれば、複数のユーザのそれぞれのユーザによる対象の語句の使用傾向を示す情報に基づいて、前記複数のユーザを分類した複数のグループのそれぞれのグループについて、前記ユーザ間における前記対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第１の指標値を算出し、前記それぞれのグループについて算出した前記第１の指標値に基づいて、前記グループ間における前記対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第２の指標値を算出し、算出した前記第２の指標値に基づいて、前記対象の語句が、特徴語であるか否かを判定する判定方法および判定プログラムが提案される。
【発明の効果】
【０００８】
一態様によれば、特徴語を精度よく判定することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施の形態にかかる判定方法の一実施例を示す説明図である。
【図２】図２は、情報分類システム２００の一例を示す説明図である。
【図３】図３は、情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図４】図４は、業務ログＤＢ４００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図５】図５は、統計情報ＤＢ５００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図６】図６は、グループＤＢ６００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図７】図７は、特徴語候補ＤＢ７００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図８】図８は、フィードバックＤＢ８００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図９】図９は、情報処理装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、情報処理装置１００の具体的構成例を示すブロック図である。
【図１１】図１１は、情報処理装置１００の動作例を示す説明図（その１）である。
【図１２】図１２は、情報処理装置１００の動作例を示す説明図（その２）である。
【図１３】図１３は、情報処理装置１００の動作例を示す説明図（その３）である。
【図１４】図１４は、情報処理装置１００の動作例を示す説明図（その４）である。
【図１５】図１５は、情報処理装置１００の動作例を示す説明図（その５）である。
【図１６】図１６は、情報処理装置１００の動作例を示す説明図（その６）である。
【図１７】図１７は、情報処理装置１００の動作例を示す説明図（その７）である。
【図１８】図１８は、全体処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、統計処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２０】図２０は、分類処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２１】図２１は、判定処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２２】図２２は、算出処理手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、図面を参照して、本発明にかかる判定方法および判定プログラムの実施の形態を詳細に説明する。
【００１１】
（実施の形態にかかる判定方法の一実施例）
図１は、実施の形態にかかる判定方法の一実施例を示す説明図である。情報処理装置１００は、特徴語を判定しやすくするコンピュータである。
【００１２】
特徴語は、情報をカテゴリに分類する分類規則に利用される語句である。特徴語は、情報に含まれ、情報が有する特徴を表す語句である。情報が有する特徴は、いずれかのカテゴリに対応する。特徴語は、特徴語を含む情報が、いずれかのカテゴリとの関連性が大きく、他のカテゴリとの関連性が小さい情報であることを示す。特徴語は、いずれかのカテゴリに対応する特徴を表すため、いずれかのカテゴリに関する属性を有するユーザにより使用されやすい性質を有する。
【００１３】
このため、特徴語は、ユーザが複数いると、ユーザによる使用傾向に偏りが生じやすいという性質を有する。いずれかのカテゴリに対応する特徴を表す特徴語は、具体的には、いずれかのカテゴリに関する属性を有する複数のユーザには共通して使用されやすく、他のカテゴリに関する属性を有するユーザには使用されにくいという性質を有する。
【００１４】
分類規則は、特徴語を含む情報の分類先とするカテゴリを特定可能にする情報である。分類規則は、例えば、特徴語と、特徴語を含む情報の分類先とするカテゴリとを対応付けて表す。具体的には、分類規則により、ユーザの業務ログに含まれる特徴語を基に、ユーザの業務ログを、業務内容のカテゴリに分類することが考えられる。業務内容は、例えば、顧客対応、商品企画、設計開発、拡販などである。
【００１５】
しかしながら、情報をカテゴリに分類する際に用いられる特徴語とする語句を判定することが難しいため、分類規則を作成することが難しい場合がある。これに対し、例えば、カテゴリに分類される情報の一例を示す教師情報に基づいて、特徴語とする語句を判定する第１の方法が考えられる。第１の方法は、教師情報がない場合には適用することができず、特徴語とする語句を判定することができない。
【００１６】
また、ユーザごとの語句の使用履歴に基づいて、ユーザ間における語句の使用頻度のばらつきが比較的大きい語句を、特徴語であると判定する第２の方法が考えられる。第２の方法は、例えば、ユーザによる語句の使用頻度についてのエントロピーを閾値と比較することにより、特徴語を判定する。これにより、第２の方法は、ユーザ間における語句の使用頻度のばらつきが比較的小さく、様々なユーザが共通して使用するような一般的な語句を、特徴語ではないと判定しようとする。第２の方法は、特徴語とする語句を精度よく判定することは難しい。第２の方法は、例えば、いずれかのカテゴリに関する属性を有する複数のユーザが共通して使用する語句であり、特徴語とすることが好ましい語句があっても、特徴語ではないと判定してしまうことがある。
【００１７】
また、ユーザごとの語句の使用履歴に基づいて、カテゴリに関する属性を有するユーザをグループ化し、グループ間における語句の使用頻度のばらつきが比較的大きい語句を、特徴語であると判定する第３の方法が考えられる。第３の方法は、例えば、グループにおける語句の使用頻度についてのエントロピーを閾値と比較することにより、特徴語を判定する。第３の方法は、特徴語とする語句を精度よく判定することは難しい。第３の方法は、例えば、グループごとの使用人数のばらつきを考慮しないため、グループ内の１人だけが使用する語句であり、特徴語とすることが好ましくない語句があっても、特徴語であると判定してしまうことがある。
【００１８】
また、第２の方法と第３の方法とを組み合わせた第４の方法が考えられる。第４の方法は、ユーザによる語句の使用頻度についてのエントロピーと、グループにおける語句の使用頻度についてのエントロピーとの２つのパラメータを利用することになり、特徴語を判定する際にかかる作業負担の増大化を招くことがある。また、人手で特徴語を判定することも考えられるが、特徴語を判定する際にかかる作業負担の増大化を招く。
【００１９】
そこで、本実施の形態では、ユーザ間における語句の使用傾向のばらつき、および、グループ間における語句の使用傾向のばらつきのいずれも考慮して、特徴語を精度よく判定可能にすることができる判定方法について説明する。
【００２０】
図１の例では、情報処理装置１００は、複数のユーザのそれぞれのユーザによる対象の語句の使用傾向を示す情報１１０を記憶する。情報処理装置１００は、例えば、ユーザｕ1〜ｕ10による対象の語句の使用頻度を示す情報１１０を記憶する。使用頻度は、使用回数または使用率である。
【００２１】
（１−１）情報処理装置１００は、情報１１０に基づいて、複数のユーザを分類した複数のグループのそれぞれのグループについて、ユーザ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第１の指標値を算出する。情報処理装置１００は、例えば、情報１１０に基づいて、ユーザｕ1〜ｕ10を分類したグループｇ1〜ｇ3について、ユーザ間における対象の語句の使用頻度のばらつき度合いを示す第１の指標値を算出する。情報処理装置１００は、具体的には、ユーザごとの使用頻度のエントロピーに基づいて、第１の指標値を算出する。
【００２２】
（１−２）情報処理装置１００は、それぞれのグループについて算出した第１の指標値に基づいて、グループ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第２の指標値を算出する。情報処理装置１００は、例えば、グループｇ1〜ｇ3について算出した第１の指標値に基づいて、グループ間における対象の語句の使用頻度のばらつき度合いを示す第２の指標値を算出する。情報処理装置１００は、具体的には、グループごとの第１の指標値のエントロピーに基づいて、第２の指標値を算出する。これにより、情報処理装置１００は、第１の指標値に基づいて第２の指標値を算出するため、ユーザ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いと、グループ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いとのいずれも考慮した基準を得ることができる。
【００２３】
（１−３）情報処理装置１００は、算出した第２の指標値に基づいて、対象の語句が、特徴語であるか否かを判定する。第２の指標値は、例えば、値が小さいほど、対象の語句が特徴語である可能性が高いことを示す。情報処理装置１００は、算出した第２の指標値が閾値未満である場合、対象の語句が特徴語であると判定する。情報処理装置１００は、例えば、特徴語であると判定した場合、対象の語句を出力する。
【００２４】
これにより、情報処理装置１００は、ユーザ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いと、グループ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いとのいずれも考慮して、特徴語を判定することができる。このため、情報処理装置１００は、特徴語を精度よく判定することができる。
【００２５】
情報処理装置１００は、例えば、いずれかのカテゴリに関する属性を有する複数のユーザには共通して使用されやすく、他のカテゴリに関する属性を有するユーザには使用されにくい語句を、特徴語であると判定することができる。また、情報処理装置１００は、例えば、グループ内の１人だけが使用する語句であり、特徴語とすることが好ましくない語句を、特徴語ではないと判定することができる。
【００２６】
また、情報処理装置１００は、１つのパラメータにより特徴語であるか否かを判定可能にすることができ、分類規則を作成する作成者にかかる作業負担の低減化を図ることができる。また、情報処理装置１００は、作成者が特徴語を判定せずに済むようにすることができ、作成者の作業負担の低減化を図ることができる。また、情報処理装置１００は、カテゴリに分類される情報の一例を示す教師情報がなくても、特徴語を判定することができる。
【００２７】
ここでは、情報処理装置１００が、第２の指標値に基づいて対象の語句が特徴語であるか否かを判定する場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、第２の指標値を、対象の語句に対応付けて表示し、作成者が特徴語を判定しやすくする場合があってもよい。
【００２８】
ここでは、複数のユーザが複数のグループに分類済みである場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、複数のユーザを複数のグループに分類する場合があってもよい。ここでは、情報処理装置１００が、情報１１０を記憶済みである場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、情報１１０を生成する場合があってもよい。
【００２９】
（情報分類システム２００の一例）
次に、図２を用いて、図１に示した情報処理装置１００を適用した、情報分類システム２００の一例について説明する。
【００３０】
図２は、情報分類システム２００の一例を示す説明図である。図２において、情報分類システム２００は、情報処理装置１００と、１以上のクライアント装置２０１とを含む。
【００３１】
情報分類システム２００において、情報処理装置１００とクライアント装置２０１とは、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。ネットワーク２１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。
【００３２】
情報処理装置１００は、分類規則を作成する作成者に用いられるコンピュータである。情報処理装置１００は、例えば、図４〜図８に後述する各種ＤＢを利用して、対象の語句が特徴語であるか否かを判定し、特徴語を出力したことに応じた作成者の操作入力に基づいて、分類規則を作成する。
【００３３】
情報処理装置１００は、具体的には、ユーザの業務に関するログを、クライアント装置２０１から収集し、図４に後述する業務ログＤＢ４００を用いて記憶する。ユーザは、例えば、何らかの語句を使用する者である。使用は、例えば、語句の入力である。使用は、例えば、語句が名称に含まれるデータの使用である。情報処理装置１００は、業務ログＤＢ４００に基づいて、ユーザによる語句の使用傾向を示す情報を生成し、図５に後述する統計情報ＤＢ５００を用いて記憶する。
【００３４】
情報処理装置１００は、統計情報ＤＢ５００に基づいて、ユーザをグループに分類した結果を、図６に後述するグループＤＢ６００を用いて記憶する。情報処理装置１００は、統計情報ＤＢ５００およびグループＤＢ６００に基づいて、ログに出現する語句が、特徴語であるか否かを判定し、特徴語であると判定した語句を、特徴語候補ＤＢ７００を用いて記憶する。
【００３５】
情報処理装置１００は、特徴語候補ＤＢ７００に基づいて、特徴語であると判定した語句を表示する。情報処理装置１００は、作成者の操作入力に基づいて、特徴語に対応付ける分類先カテゴリを、フィードバックＤＢ８００を用いて記憶する。情報処理装置１００は、フィードバックＤＢ８００に基づいて、分類規則を作成する。情報処理装置１００は、例えば、サーバやＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などである。
【００３６】
クライアント装置２０１は、ユーザの操作入力に基づく、ユーザの業務に関するログを、情報処理装置１００に送信する。クライアント装置２０１は、例えば、ＰＣ、スマートフォン、タブレット端末などである。
【００３７】
ここでは、情報処理装置１００が、クライアント装置２０１からログを収集する場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、ネットワーク２１０に接続されず、ログを入力される場合があってもよい。
【００３８】
ここでは、情報処理装置１００が、ログを収集し、特徴語を判定し、分類規則を生成する一連の動作を実現する場合について説明したが、これに限らない。例えば、複数の装置が協働して、情報処理装置１００と同様に、一連の動作を実現する場合があってもよい。
【００３９】
ここでは、情報処理装置１００が、ユーザの業務に関するログを収集する場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、ユーザの業務以外の動作に関するログを収集する場合があってもよい。
【００４０】
（情報処理装置１００のハードウェア構成例）
次に、図３を用いて、情報処理装置１００のハードウェア構成例について説明する。
【００４１】
図３は、情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、情報処理装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、ネットワークＩ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０３と、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４と、記録媒体３０５とを有する。また、各構成部は、バス３００によってそれぞれ接続される。
【００４２】
ここで、ＣＰＵ３０１は、情報処理装置１００の全体の制御を司る。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。メモリ３０２は、例えば、図４〜図８に後述する各種ＤＢ（ＤａｔａＢａｓｅ）を記憶する。
【００４３】
ネットワークＩ／Ｆ３０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他のコンピュータに接続される。そして、ネットワークＩ／Ｆ３０３は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。ネットワークＩ／Ｆ３０３は、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどである。
【００４４】
記録媒体Ｉ／Ｆ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御に従って記録媒体３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。記録媒体Ｉ／Ｆ３０４は、例えば、ディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）ポートなどである。記録媒体３０５は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する不揮発メモリである。記録媒体３０５は、例えば、ディスク、半導体メモリ、ＵＳＢメモリなどである。記録媒体３０５は、情報処理装置１００から着脱可能であってもよい。記録媒体３０５は、例えば、図４〜図８に後述する各種ＤＢを記憶してもよい。
【００４５】
情報処理装置１００は、上述した構成部のほか、例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタ、スキャナ、マイク、スピーカーなどを有してもよい。また、情報処理装置１００は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４や記録媒体３０５を複数有していてもよい。また、情報処理装置１００は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４や記録媒体３０５を有していなくてもよい。
【００４６】
（業務ログＤＢ４００の記憶内容）
次に、図４を用いて、業務ログＤＢ４００の記憶内容の一例について説明する。業務ログＤＢ４００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。
【００４７】
図４は、業務ログＤＢ４００の記憶内容の一例を示す説明図である。図４に示すように、業務ログＤＢ４００は、ユーザと、テキストと、開始時刻と、終了時刻と、ログ種類とのフィールドを有する。業務ログＤＢ４００は、各フィールドに情報を設定することにより、ログがレコードとして記憶される。
【００４８】
ユーザのフィールドには、所定の動作を行ったユーザを識別する名称が設定される。所定の動作は、業務であり、例えば、データを使用する動作である。テキストのフィールドには、所定の動作により使用されたデータに関するテキストが設定される。テキストは、ウィンドウタイトル、スケジュールタイトル、メールタイトルなどである。開始時刻のフィールドには、所定の動作が開始された時刻が設定される。終了時刻のフィールドには、所定の動作が終了された時刻が設定される。ログ種類のフィールドには、ログの種類が設定される。
【００４９】
（統計情報ＤＢ５００の記憶内容）
次に、図５を用いて、統計情報ＤＢ５００の記憶内容の一例について説明する。統計情報ＤＢ５００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。
【００５０】
図５は、統計情報ＤＢ５００の記憶内容の一例を示す説明図である。図５に示すように、統計情報ＤＢ５００は、ユーザと、１以上の語句とのフィールドを有する。統計情報ＤＢ５００は、各フィールドに情報を設定することにより、統計情報がレコードとして記憶される。
【００５１】
ユーザのフィールドには、ユーザを識別する名称が設定される。語句のフィールドには、ユーザによる語句の使用傾向を示す情報が設定される。使用傾向を示す情報は、例えば、使用頻度である。使用頻度は、例えば、使用回数または使用率である。使用傾向を示す情報は、例えば、使用時間であってもよい。使用時間は、例えば、語句が名称に含まれるデータを使用した時間である。使用時間は、例えば、語句が含まれる内容のスケジュールが設定された時間であってもよい。
【００５２】
（グループＤＢ６００の記憶内容）
次に、図６を用いて、グループＤＢ６００の記憶内容の一例について説明する。グループＤＢ６００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。
【００５３】
図６は、グループＤＢ６００の記憶内容の一例を示す説明図である。図６に示すように、グループＤＢ６００は、グループと、ユーザとのフィールドを有する。グループＤＢ６００は、各フィールドに情報を設定することにより、グループ情報がレコードとして記憶される。
【００５４】
グループのフィールドには、グループを識別する名称が設定される。ユーザのフィールドには、グループに所属するユーザを識別する名称が設定される。
【００５５】
（特徴語候補ＤＢ７００の記憶内容）
次に、図７を用いて、特徴語候補ＤＢ７００の記憶内容の一例について説明する。特徴語候補ＤＢ７００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。
【００５６】
図７は、特徴語候補ＤＢ７００の記憶内容の一例を示す説明図である。図７に示すように、特徴語候補ＤＢ７００は、特徴語のフィールドを有する。特徴語候補ＤＢ７００は、各フィールドに情報を設定することにより、特徴語候補がレコードとして記憶される。
【００５７】
特徴語のフィールドには、特徴語であると判定された語句が設定される。
【００５８】
（フィードバックＤＢ８００の記憶内容）
次に、図８を用いて、フィードバックＤＢ８００の記憶内容の一例について説明する。フィードバックＤＢ８００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。
【００５９】
図８は、フィードバックＤＢ８００の記憶内容の一例を示す説明図である。図８に示すように、フィードバックＤＢ８００は、特徴語と、分類先カテゴリとのフィールドを有する。フィードバックＤＢ８００は、各フィールドに情報を設定することにより、フィードバック情報がレコードとして記憶される。
【００６０】
特徴語のフィールドには、特徴語であると判定された語句が設定される。分類先カテゴリのフィールドには、特徴語に対応するログを分類するカテゴリを識別する名称が設定される。特徴語に対応するログは、特徴語を含むテキストを含むログである。
【００６１】
（クライアント装置２０１のハードウェア構成例）
クライアント装置２０１のハードウェア構成例は、図３に示した情報処理装置１００のハードウェア構成例と同様であるため、説明を省略する。
【００６２】
（情報処理装置１００の機能的構成例）
次に、図９を用いて、情報処理装置１００の機能的構成例について説明する。
【００６３】
図９は、情報処理装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。情報処理装置１００は、記憶部９００と、取得部９０１と、生成部９０２と、分類部９０３と、第１の算出部９０４と、第２の算出部９０５と、判定部９０６と、出力部９０７とを含む。
【００６４】
記憶部９００は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域によって実現される。以下では、記憶部９００が、情報処理装置１００に含まれる場合について説明するが、これに限らない。例えば、記憶部９００が、情報処理装置１００とは異なる装置に含まれ、記憶部９００の記憶内容が情報処理装置１００から参照可能である場合があってもよい。
【００６５】
取得部９０１〜出力部９０７は、制御部の一例として機能する。取得部９０１〜出力部９０７は、具体的には、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、ネットワークＩ／Ｆ３０３により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域に記憶される。
【００６６】
記憶部９００は、各機能部の処理において参照され、または更新される各種情報を記憶する。記憶部９００は、例えば、複数のユーザのそれぞれのユーザによる語句ごとの使用履歴を記憶してもよい。使用履歴は、例えば、ログである。記憶部９００は、例えば、複数のユーザのそれぞれのユーザによる語句ごとの使用傾向を示す情報を記憶してもよい。使用傾向は、使用頻度または使用時間である。使用頻度は、例えば、使用回数または使用率である。
【００６７】
記憶部９００は、例えば、複数のユーザを複数のグループに分類した結果を記憶してもよい。記憶部９００は、例えば、特徴語であると判定された語句を記憶してもよい。記憶部９００は、例えば、特徴語に対応付ける分類先カテゴリを記憶してもよい。記憶部９００は、具体的には、図４〜図８に示した各種ＤＢを記憶する。
【００６８】
取得部９０１は、各機能部の処理に用いられる各種情報を取得する。取得部９０１は、取得した各種情報を、記憶部９００に記憶し、または、各機能部に出力する。また、取得部９０１は、記憶部９００に記憶しておいた各種情報を、各機能部に出力してもよい。取得部９０１は、例えば、作成者の操作入力に基づき、各種情報を取得する。取得部９０１は、例えば、情報処理装置１００とは異なる装置から、各種情報を受信してもよい。
【００６９】
取得部９０１は、具体的には、それぞれのユーザによる語句の使用履歴を取得し、生成部９０２および分類部９０３に出力してもよい。取得部９０１は、具体的には、生成部９０２で情報を生成しない場合、それぞれのユーザによる語句ごとの使用傾向を示す情報を取得し、第１の算出部９０４に出力してもよい。取得部９０１は、具体的には、分類部９０３でユーザを分類しない場合、複数のユーザを複数のグループに分類した結果を取得し、第１の算出部９０４に出力してもよい。
【００７０】
生成部９０２は、それぞれのユーザによる語句の使用履歴に基づいて、それぞれのユーザによる対象の語句の使用傾向を示す情報を生成する。対象の語句は、ログに含まれる語句である。対称の語句は、作成者から指定された語句であってもよい。生成部９０２は、例えば、業務ログＤＢ４００に記憶されたログに基づいて、それぞれのユーザによる語句ごとの使用傾向を示す情報を生成し、統計情報ＤＢ５００を用いて記憶する。これにより、生成部９０２は、特徴語を判定する基準を算出するための情報を生成することができる。
【００７１】
分類部９０３は、それぞれのユーザによる語句の使用履歴に基づいて、複数のユーザを、複数のグループに分類する。分類部９０３は、例えば、統計情報ＤＢ５００に記憶されたログに基づいて、複数のユーザのそれぞれのユーザの語句の使用傾向を示す特徴ベクトルを生成し、特徴ベクトルに基づいて、複数のユーザを複数のグループに分類する。そして、分類部９０３は、分類した結果を、グループＤＢ６００を用いて記憶する。これにより、分類部９０３は、特徴語を判定する基準を算出するための情報を生成することができる。
【００７２】
第１の算出部９０４は、それぞれのユーザによる対象の語句の使用傾向を示す情報に基づいて、複数のグループのそれぞれのグループについて、ユーザ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第１の指標値を算出する。第１の算出部９０４は、例えば、それぞれのグループについて、グループに含まれるユーザごとの対象の語句の使用頻度または使用時間に基づいて、第１の指標値を算出してもよい。
【００７３】
第１の算出部９０４は、具体的には、それぞれのグループについて、グループに含まれるユーザごとの対象の語句の使用頻度または使用時間についてのエントロピーに基づいて、第１の指標値を算出する。第１の算出部９０４は、より具体的には、グループに含まれるユーザごとの対象の語句の使用頻度または使用時間を確率変数としたエントロピーに基づいて、第１の指標値を算出する。これにより、第１の算出部９０４は、特徴語を判定する基準として、ユーザ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いの観点からの基準を算出することができる。
【００７４】
第１の算出部９０４は、例えば、それぞれのグループについて、グループに含まれるユーザごとの対象の語句の使用頻度、および、グループに含まれるユーザごとの対象の語句の使用頻度の統計値に基づいて、第１の指標値を算出してもよい。第１の算出部９０４は、具体的には、ユーザごとの対象の語句の使用頻度に、統計値に基づく仮想ユーザの使用頻度を追加して、使用頻度についてのエントロピーに基づいて、第１の指標値を算出する。これにより、第１の算出部９０４は、特徴語を判定する基準として、ユーザ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いの観点からの基準を算出することができる。
【００７５】
第１の算出部９０４は、例えば、それぞれのグループについて、グループに含まれるユーザごとの対象の語句の使用時間、および、グループに含まれるユーザごとの対象の語句の使用時間の統計値に基づいて、第１の指標値を算出してもよい。第１の算出部９０４は、具体的には、ユーザごとの対象の語句の使用時間に、統計値に基づく仮想ユーザの使用時間を追加して、ユーザごとの対象の語句の使用時間についてのエントロピーに基づいて、第１の指標値を算出する。これにより、第１の算出部９０４は、特徴語を判定する基準として、ユーザ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いの観点からの基準を算出することができる。
【００７６】
第２の算出部９０５は、それぞれのグループについて算出した第１の指標値に基づいて、グループ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第２の指標値を算出する。第２の算出部９０５は、例えば、グループについてのユーザ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いが小さいほど、対象の語句が特徴語である可能性が高いことを示すように、第２の指標値を算出する。第２の算出部９０５は、例えば、グループ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いが大きいほど、対象の語句が特徴語である可能性が高いことを示すように、第２の指標値を算出する。
【００７７】
第２の算出部９０５は、具体的には、それぞれのグループについて算出した第１の指標値についてのエントロピーに基づいて、第２の指標値を算出する。第２の算出部９０５は、より具体的には、それぞれのグループについて算出した第１の指標値を確率変数としたエントロピーに基づいて、第２の指標値を算出する。これにより、第２の算出部９０５は、ユーザ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いと、グループ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いとのいずれも考慮した基準を算出することができる。
【００７８】
第２の算出部９０５は、それぞれのグループについて算出した第１の指標値、および、それぞれのグループについて算出した第１の指標値の統計値に基づいて、第２の指標値を算出してもよい。第２の算出部９０５は、具体的には、算出した第１の指標値に、統計値に基づく仮想グループの指標値を追加して、指標値についてのエントロピーに基づいて、第２の指標値を算出する。これにより、第２の算出部９０５は、ユーザ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いと、グループ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いとのいずれも考慮した基準を算出することができる。
【００７９】
判定部９０６は、算出した第２の指標値に基づいて、対象の語句が、特徴語であるか否かを判定する。判定部９０６は、算出した第２の指標値が閾値以下である場合、対象の語句が、特徴語であると判定する。これにより、判定部９０６は、特徴語を精度よく判定することができる。
【００８０】
出力部９０７は、いずれかの機能部の処理結果を出力する。出力形式は、例えば、ディスプレイへの表示、プリンタへの印刷出力、ネットワークＩ／Ｆ３０３による外部装置への送信、または、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域への記憶である。
【００８１】
出力部９０７は、判定部９０６の判定結果を出力する。出力部９０７は、例えば、特徴語であると判定された語句を表示する。これにより、出力部９０７は、作成者が特徴語を把握しやすくすることができ、作成者が分類規則を作成しやすくすることができる。
【００８２】
出力部９０７は、算出した第２の指標値を、対象の語句に対応付けて出力する。出力部９０７は、例えば、算出した第２の指標値を、対象の語句に対応付けて表示する。これにより、出力部９０７は、作成者が特徴語を判定する指標を得ることができるようにして、作成者が特徴語を判定しやすくすることができ、作成者が分類規則を作成しやすくすることができる。
【００８３】
出力部９０７は、算出した第２の指標値に対応する表示態様で、対象の語句を表示する。表示態様は、例えば、色や装飾である。表示態様は、例えば、表示順であってもよい。出力部９０７は、例えば、対象の語句が複数ある場合、算出した第２の指標値が小さい順に対象の語句を表示する。これにより、出力部９０７は、作成者が特徴語を判定する指標を得ることができるようにして、作成者が特徴語を判定しやすくすることができ、作成者が分類規則を作成しやすくすることができる。
【００８４】
（情報処理装置１００の具体的構成例）
次に、図１０を用いて、情報処理装置１００の具体的構成例について説明する。
【００８５】
図１０は、情報処理装置１００の具体的構成例を示すブロック図である。図１０において、情報処理装置１００は、統計処理器１００１と、グループ認識器１００２と、特徴語候補検出器１００３と、分類規則生成器１００４とを有する。
【００８６】
図１０の例では、Ｎ人のユーザＵ＝｛ｕ1，ｕ2，・・・，ｕN｝が存在し、σ1，σ2，ｔの値が予め設定済みである場合について説明する。σ1，σ2，ｔの値は、正の値である。例えば、σ1＝０．１，σ2＝０．０１，ｔ＝０．３である。
【００８７】
以下の説明では、Ｎ人のユーザＵのうちの任意のユーザを「ユーザｕ」と表記する場合がある。また、以下の説明では、Ｎ人のユーザＵのうちの特定のユーザを「ユーザｕi」と表記する場合がある。ｉ＝１〜Ｎの整数である。
【００８８】
統計処理器１００１は、業務ログＤＢ４００に記憶されたログに基づいて、それぞれのユーザｕiについてのログ中に、特徴語であるか否かを判定する対象の語句が出現する頻度Ｆ（ｕi）を算出し、統計情報ＤＢ５００を用いて記憶する。
【００８９】
グループ認識器１００２は、統計情報ＤＢ５００に記憶された、それぞれのユーザｕについての使用頻度Ｆ（ｕ）に基づいて、特徴ベクトルを生成する。グループ認識器１００２は、それぞれのユーザｕについての特徴ベクトルに基づいて、Ｎ人のユーザＵ＝｛ｕ1，ｕ2，・・・，ｕN｝を、Ｍ個のグループＧ＝｛ｇ1，ｇ2，・・・，ｇM｝に分類し、グループＤＢ６００を用いて記憶する。
【００９０】
ここで、グループ内のユーザは、使用する語句が共通する傾向がある。例えば、同じ業務にかかるグループでは、ユーザ間で業務に関して使用する語句を統一する傾向がある。業務に関して使用する語句は、例えば、組織や企業の呼び名、および、製品や技術の呼び名などである。グループ認識器１００２は、この傾向を利用して、特徴ベクトルを利用することにより、ユーザをグループに分類することができる。
【００９１】
特徴語候補検出器１００３は、統計情報ＤＢ５００およびグループＤＢ６００を参照する。特徴語候補検出器１００３は、それぞれのグループｇm∈Ｇに、仮想ユーザｖmを追加する。ｍ＝１〜Ｍの整数である。特徴語候補検出器１００３は、下記式（１）および下記式（２）に基づいて、仮想ユーザｖmについての使用頻度Ｆ（ｖm）を算出する。
【００９２】
特徴語候補検出器１００３は、例えば、グループｇmに所属するユーザｕの使用頻度Ｆ（ｕ）の最大値が０より大きければ、グループｇmに所属する全ユーザｕの使用頻度Ｆ（ｕ）の中央値にσ1を加算した値を、使用頻度Ｆ（ｖm）として算出する。一方で、特徴語候補検出器１００３は、例えば、グループｇmに所属する全ユーザｕの使用頻度Ｆ（ｕ）が０である場合、σ1を仮想ユーザｖmについての使用頻度Ｆ（ｖm）として算出する。
【００９３】
【数１】
2020059123.tif 000003
【００９４】
【数２】
2020059123.tif 000004
【００９５】
次に、特徴語候補検出器１００３は、下記式（３）〜下記式（５）に基づいて、各グループｇmに所属する各ユーザｕのログ中における対象の語句の出現分布Ｅu（ｇm）を算出する。ここで、０×ｌｏｇ０は、０とする。これにより、特徴語候補検出器１００３は、特徴語を判定する基準として、各グループｇmに所属するユーザｕ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いの観点からの基準を算出することができる。
【００９６】
ここで、特徴語は、いずれかのグループに対応する特徴を表すため、いずれかのグループに所属するユーザにより使用されやすい性質を有する。このため、いずれかのグループに対応する特徴を表す特徴語は、例えば、いずれかのグループに所属する複数のユーザには共通して使用されやすく、他のグループに所属するユーザには使用されにくいという性質を有する。特徴語候補検出器１００３は、この性質を利用して、特定のグループ内のユーザ間で平均的に使用される語句ほど、特徴語とすることが好ましいことを示すように、基準となる出現分布Ｅu（ｇm）を算出することができる。
【００９７】
【数３】
2020059123.tif 000005
【００９８】
【数４】
2020059123.tif 000006
【００９９】
【数５】
2020059123.tif 000007
【０１００】
ここで、特徴語候補検出器１００３は、グループｇmに所属する全ユーザｕの使用頻度Ｆ（ｕ）が０であっても、仮想ユーザｖmについての使用頻度Ｆ（ｖm）を用いるため、上記式（３）〜上記式（５）を演算可能にすることができる。これに対し、グループｇmに所属する全ユーザｕの使用頻度Ｆ（ｕ）に微小値を加算し、上記式（３）〜上記式（５）を演算可能にする場合も考えられる。
【０１０１】
しかしながら、この場合では、グループｇmに所属する全ユーザｕが、対象の語句を使用する傾向があることを表してしまい、特徴語を判定する基準を精度よく算出することが難しくなる。一方で、特徴語候補検出器１００３は、仮想ユーザｖmについての使用頻度Ｆ（ｖm）を用いるため、特徴語を判定する基準として、ユーザ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いの観点からの基準を、精度よく算出することができる。
【０１０２】
次に、特徴語候補検出器１００３は、グループ集合Ｇに、仮想グループｇ’を追加する。特徴語候補検出器１００３は、下記式（６）および下記式（７）に基づいて、仮想グループｇ’についての出現分布Ｅu（ｇ’）を算出する。
【０１０３】
特徴語候補検出器１００３は、例えば、グループ集合Ｇ中の各グループｇmの出現分布Ｅu（ｇm）の最大値が０より大きければ、各グループｇmの出現分布Ｅu（ｇm）の平均値にσ2を乗算した値を、仮想グループｇ’の出現分布Ｅu（ｇ’）として算出する。一方で、特徴語候補検出器１００３は、全グループｇmの出現分布Ｅu（ｇm）が０であれば、σ2を、仮想グループｇ’の出現分布Ｅu（ｇ’）として算出する。
【０１０４】
【数６】
2020059123.tif 000008
【０１０５】
【数７】
2020059123.tif 000009
【０１０６】
特徴語候補検出器１００３は、下記式（８）および下記式（９）に基づいて、対象の語句のグループレベルの出現分布Ｅu+gを算出する。これにより、特徴語候補検出器１００３は、特徴語を判定する基準として、グループｇm間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いの観点からの基準を算出することができる。
【０１０７】
ここで、特徴語は、いずれかのグループに対応する特徴を表すため、いずれかのグループに所属するユーザにより使用されやすい性質を有する。このため、いずれかのグループに対応する特徴を表す特徴語は、例えば、いずれかのグループに所属する複数のユーザには共通して使用されやすく、他のグループに所属するユーザには使用されにくいという性質を有する。特徴語候補検出器１００３は、この性質を利用して、複数のグループに跨って使用される語句ほど、特徴語とすることが好ましくないことを示すように、基準となる出現分布Ｅu+gを算出することができる。
【０１０８】
この際、特徴語候補検出器１００３は、出現分布Ｅu（ｇm）を利用するため、ユーザｕ間における使用傾向のばらつき度合いの観点と、グループｇm間における使用傾向のばらつき度合いの観点のいずれも考慮した基準を得ることができる。
【０１０９】
ここで、下記式（８）は、ｌｏｇ部分に、Ｅu（ｇm）の乗算項を含む。このため、下記式（８）は、３グループの出現分布Ｅu（ｇm）が｛１．０，０．０，０．０｝である場合と、｛０．１，０．０，０．０｝である場合とで、出現分布Ｅu+gの値が異なるようにすることができる。結果として、下記式（８）は、一部のグループ内では多くのユーザが使用し、他のグループ内では使用されにくい語句であるか否かを考慮した出現分布Ｅu+gを算出可能にすることができる。
【０１１０】
【数８】
2020059123.tif 000010
【０１１１】
【数９】
2020059123.tif 000011
【０１１２】
特徴語候補検出器１００３は、算出した出現分布Ｅu+gがｔより小さい場合、対象の語句を特徴語であると判定し、対象の語句を特徴語候補として、特徴語候補ＤＢ７００を用いて記憶する。
【０１１３】
作成者は、特徴語候補ＤＢ７００を参照して、特徴語に対応付ける分類先カテゴリを、フィードバックＤＢ８００に書き込む。分類規則生成器１００４は、フィードバックＤＢ８００を参照して、分類規則を作成し、分類規則ＤＢ１０１０を用いて記憶する。
【０１１４】
（情報処理装置１００の動作例）
次に、図１１〜図１７を用いて、情報処理装置１００の動作例について説明する。
【０１１５】
図１１〜図１７は、情報処理装置１００の動作例を示す説明図である。図１１〜図１８の例では、１０人のユーザｕ1〜ｕ10が存在し、１０人のユーザｕ1〜ｕ10が業務内容に基づき３つのグループｇ1〜ｇ3に分類された場合について説明する。
【０１１６】
また、図１１〜図１８の例では、語句「Ｘプロジェクト」、語句「Ｙシステム」、語句「秘密」、語句「来客対応」のそれぞれの語句が、ユーザｕ1〜ｕ10のいずれかにより使用される。ここで、語句「Ｘプロジェクト」は、ユーザｕ1，ｕ2，ｕ3により１０回ずつ使用された語句であるとする。このため、語句「Ｘプロジェクト」は、特定のグループ内のユーザ間で平均的に使用される語句であり、特徴語とすることが好ましいと考えられる語句の一例である。
【０１１７】
また、語句「Ｙシステム」は、ユーザｕ1，ｕ2により１０回ずつ使用された語句であるとする。このため、語句「Ｙシステム」は、ユーザｕ3が使用していないが、特定のグループ内のユーザ間で平均的に使用されやすい語句であり、特徴語とすることが好ましいと考えられる語句の一例である。一方で、語句「Ｙシステム」は、ユーザｕ3が使用していないため、語句「Ｘプロジェクト」に比べると、特徴語としての好ましさは低くなる。
【０１１８】
また、語句「秘密」は、ユーザｕ1により１０回使用された語句であるとする。このため、語句「秘密」は、特定のグループ内の一部のユーザにより使用される語句であり、特徴語とすることが好ましくないと考えられる語句の一例である。また、語句「来客対応」は、ユーザｕ1，ｕ4により１０回ずつ使用された語句であるとする。このため、語句「来客対応」は、複数のグループに跨って使用される語句であり、特徴語とすることが好ましくないと考えられる語句の一例である。
【０１１９】
以下の説明では、情報処理装置１００が、語句「Ｘプロジェクト」、語句「Ｙシステム」、語句「秘密」、語句「来客対応」のそれぞれの語句について、特徴語であるか否かを、どのように判定するかを示す一例について説明する。次に、図１１の説明に移行する。
【０１２０】
図１１において、情報処理装置１００は、語句「Ｘプロジェクト」を判定対象として設定する。情報処理装置１００は、統計情報ＤＢ５００を参照して、語句「Ｘプロジェクト」のユーザｕ1〜ｕ10についての使用頻度を取得し、表１１００のように記憶する。
【０１２１】
情報処理装置１００は、各グループｇm∈Ｇに、仮想ユーザｖmを追加する。そして、情報処理装置１００は、グループｇmに所属する全ユーザのログ中における語句「Ｘプロジェクト」の使用頻度の中央値にσ1を加算した値を、仮想ユーザｖmについての使用頻度Ｆ（ｖm）として算出し、表１１０１のように記憶する。ここで、例えば、σ1＝０．１である。そして、情報処理装置１００は、各グループｇmに所属する各ユーザのログ中における語句「Ｘプロジェクト」の出現分布Ｅu（ｇm）を算出し、表１１０１のように記憶する。次に、図１２の説明に移行する。
【０１２２】
図１２において、情報処理装置１００は、グループ集合Ｇに仮想グループｇ’を追加する。情報処理装置１００は、表１１０１を参照して、グループ集合Ｇ中の各グループの出現分布の平均値にσ2を乗算した値を、仮想グループｇ’についての出現分布Ｅu（ｇm）として算出し、表１２００のように記憶する。ここで、例えば、σ2＝０．０１である。次に、情報処理装置１００は、語句「Ｘプロジェクト」のグループレベルの出現分布Ｅu+gを算出し、表１２００のように記憶する。そして、情報処理装置１００は、出現分布Ｅu+gがｔより小さい場合、語句「Ｘプロジェクト」を特徴語候補とする。ここで、例えば、ｔ＝０．３である。
【０１２３】
図１２の例では、情報処理装置１００は、出現分布Ｅu+gがｔより小さいため、語句「Ｘプロジェクト」を特徴語候補とする。これにより、情報処理装置１００は、特定のグループ内のユーザ間で平均的に使用される語句であり、特徴語とすることが好ましいと考えられる語句「Ｘプロジェクト」を、特徴語候補とすることができる。次に、図１３の説明に移行する。
【０１２４】
図１３において、情報処理装置１００は、語句「Ｘプロジェクト」と同様に、語句「Ｙシステム」について出現分布Ｅu（ｇm）を算出し、出現分布Ｅu+gを算出し、表１３００のように記憶する。図１３の例では、情報処理装置１００は、出現分布Ｅu+gがｔより小さいため、語句「Ｙシステム」を特徴語候補とする。これにより、情報処理装置１００は、特定のグループ内のユーザ間で平均的に使用される語句であり、特徴語とすることが好ましいと考えられる語句「Ｙシステム」を、特徴語候補とすることができる。次に、図１４の説明に移行する。
【０１２５】
図１４において、情報処理装置１００は、語句「Ｘプロジェクト」と同様に、語句「秘密」について出現分布Ｅu（ｇm）を算出し、出現分布Ｅu+gを算出し、表１４００のように記憶する。図１４の例では、情報処理装置１００は、出現分布Ｅu+gがｔ以上であるため、語句「秘密」を特徴語候補としない。これにより、情報処理装置１００は、特定のグループ内の一部のユーザにより使用される語句であり、特徴語とすることが好ましくないと考えられる語句「秘密」を、特徴語候補としないことができる。次に、図１５の説明に移行する。
【０１２６】
図１５において、情報処理装置１００は、語句「Ｘプロジェクト」と同様に、語句「来客対応」について出現分布Ｅu（ｇm）を算出し、出現分布Ｅu+gを算出し、表１５００のように記憶する。図１５の例では、情報処理装置１００は、出現分布Ｅu+gがｔ以上であるため、語句「来客対応」を特徴語候補としない。これにより、情報処理装置１００は、複数のグループに跨って使用される語句であり、特徴語とすることが好ましくないと考えられる語句「来客対応」を、特徴語候補としないことができる。次に、図１６の説明に移行する。
【０１２７】
図１６において、情報処理装置１００が、出現分布Ｅu+gに基づいて特徴語を判定した結果について説明する。また、特徴語を判定した結果との比較対象として、ユーザによる語句の使用頻度についてのエントロピーＥuに基づいて特徴語を判定する場合と、グループにおける語句の使用頻度についてのエントロピーＥgに基づいて特徴語を判定する場合とについても説明する。
【０１２８】
表１６００に示すように、情報処理装置１００は、語句「Ｘプロジェクト」や語句「Ｙシステム」についての出現分布Ｅu+gが比較的小さいため、特徴語として好ましい語句「Ｘプロジェクト」や語句「Ｙシステム」を、特徴語であると判定することができる。また、情報処理装置１００は、語句「秘密」や語句「来客対応」についての出現分布Ｅu+gが比較的大きいため、特徴語として好ましくない語句「秘密」や語句「来客対応」を、特徴語ではないと判定することができる。さらに、情報処理装置１００は、出現分布Ｅu+gの大小関係から、語句「Ｘプロジェクト」が、語句「Ｙシステム」よりも特徴語として好ましいことも判定することができる。
【０１２９】
これに対し、表１６００に示すように、エントロピーＥuに基づいて特徴語を判定する場合では、語句「Ｘプロジェクト」についてのエントロピーＥuが比較的大きいため、語句「Ｘプロジェクト」を、特徴語ではないと判定してしまう可能性がある。また、表１６００に示すように、エントロピーＥgに基づいて特徴語を判定する場合では、語句「秘密」についてのエントロピーＥgが比較的小さいため、語句「秘密」を、特徴語であると判定してしまう可能性がある。このように、情報処理装置１００は、エントロピーＥuやエントロピーＥgを利用する場合に比べて、精度よく特徴語を判定することができる。次に、図１７の説明に移行する。
【０１３０】
図１７において、ユーザによる対象の語句の使用頻度の分布に応じて、出現分布Ｅu+gがどのような値になるかについて説明する。例えば、表１７００に示すように、出現分布Ｅu+gは、特定のグループ内のユーザに平均的に使用されるほど、値が小さくなる傾向がある。
【０１３１】
また、例えば、出現分布Ｅu+gは、特定のグループ内のユーザの使用頻度が大きいほど、値が小さくなる傾向がある。また、例えば、出現分布Ｅu+gは、特定のグループ内の使用人数が大きいほど、値が小さくなる傾向がある。また、例えば、出現分布Ｅu+gは、複数のグループに跨って使用されるほど、値が大きくなる傾向がある。
【０１３２】
このように、出現分布Ｅu+gは、いずれかのカテゴリに関する属性を有するユーザにより使用されやすいという特徴語の性質を、値に反映することができる。例えば、出現分布Ｅu+gは、いずれかのカテゴリに関する属性を有する複数のユーザには共通して使用されやすく、他のカテゴリに関する属性を有するユーザには使用されにくいという特徴語の性質を、値に反映することができる。このため、情報処理装置１００は、出現分布Ｅu+gに基づいて、特徴語を精度よく判定することができる。そして、情報処理装置１００は、特徴語を作成者に把握可能に表示し、作成者が分類規則を作成しやすくすることができる。
【０１３３】
これに対し、表１７００に示すように、エントロピーＥu、および、エントロピーＥgは、単独では、特徴語の性質を、値に反映することが難しい。このため、エントロピーＥuに基づいて特徴語を判定する場合、および、エントロピーＥgに基づいて特徴語を判定する場合では、精度よく特徴語を判定することは難しい。
【０１３４】
また、情報処理装置１００は、語句ごとに、出現分布Ｅu+gを対応付けて表示する場合があってもよい。この場合、作成者は、いずれの語句が、どのくらい特徴語として好ましいかを判断可能になり、特徴語を精度よく判定可能になる。結果として、情報処理装置１００は、作成者が、分類規則を作成しやすくすることができる。
【０１３５】
また、情報処理装置１００は、出現分布Ｅu+gの小さい順に、語句をソートして表示する場合があってもよい。この場合、作成者は、いずれの語句が、どのくらい特徴語として好ましいかを判断可能になり、特徴語を精度よく判定可能になる。結果として、情報処理装置１００は、作成者が、分類規則を作成しやすくすることができる。
【０１３６】
（全体処理手順）
次に、図１８を用いて、情報処理装置１００が実行する、全体処理手順の一例について説明する。全体処理は、例えば、図３に示したＣＰＵ３０１と、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ３０３とによって実現される。
【０１３７】
図１８は、全体処理手順の一例を示すフローチャートである。図１８において、情報処理装置１００は、図１９に後述する統計処理を実行する（ステップＳ１８０１）。
【０１３８】
次に、情報処理装置１００は、図２０に後述する分類処理を実行する（ステップＳ１８０２）。そして、情報処理装置１００は、統計処理の処理結果、および、分類処理の処理結果に基づいて、図２１に後述する検出処理を実行する（ステップＳ１８０３）。
【０１３９】
次に、情報処理装置１００は、検出処理の処理結果として特徴語候補ＤＢ７００を出力する（ステップＳ１８０４）。そして、情報処理装置１００は、特徴語に対応付ける分類先カテゴリの入力を受け付け、フィードバックＤＢ８００に記憶する（ステップＳ１８０５）。
【０１４０】
次に、情報処理装置１００は、フィードバックＤＢ８００に基づいて、分類規則を生成する（ステップＳ１８０６）。そして、情報処理装置１００は、全体処理を終了する。これにより、情報処理装置１００は、分類規則を生成することができる。
【０１４１】
（統計処理手順）
次に、図１９を用いて、情報処理装置１００が実行する、統計処理手順の一例について説明する。統計処理は、例えば、図３に示したＣＰＵ３０１と、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ３０３とによって実現される。
【０１４２】
図１９は、統計処理手順の一例を示すフローチャートである。図１９において、情報処理装置１００は、業務ログＤＢ４００を、Ｄに設定し、統計情報ＤＢ５００を、Ｓに設定する。まず、情報処理装置１００は、Ｓの使用頻度を初期化し、すべて０に設定する（ステップＳ１９０１）。
【０１４３】
次に、情報処理装置１００は、Ｄ中のログをすべて取得し、Ｄ’に設定する（ステップＳ１９０２）。そして、情報処理装置１００は、Ｄ’が空であるか否かを判定する（ステップＳ１９０３）。
【０１４４】
ここで、空である場合（ステップＳ１９０３：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、統計処理を終了する。一方で、空ではない場合（ステップＳ１９０３：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ１９０４の処理に移行する。
【０１４５】
ステップＳ１９０４では、情報処理装置１００は、Ｄ’からログを１つ取り出し、ｄに設定する（ステップＳ１９０４）。次に、情報処理装置１００は、ｄに含まれるテキストを単語分割し、ｗ1，ｗ2，・・・，ｗnに設定する（ステップＳ１９０５）。
【０１４６】
そして、情報処理装置１００は、ｄのユーザと各語句との組み合わせに対応するＳ中のフィールドの値を更新する（ステップＳ１９０６）。その後、情報処理装置１００は、ステップＳ１９０３の処理に戻る。これにより、情報処理装置１００は、作成者が使用頻度を算出せずに済むようにし、作成者にかかる作業負担の低減化を図ることができる。
【０１４７】
（分類処理手順）
次に、図２０を用いて、情報処理装置１００が実行する、分類処理手順の一例について説明する。分類処理は、例えば、図３に示したＣＰＵ３０１と、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ３０３とによって実現される。
【０１４８】
図２０は、分類処理手順の一例を示すフローチャートである。図２０において、情報処理装置１００は、統計情報ＤＢ５００を、Ｓに設定し、グループＤＢ６００を、Ｃに設定する。まず、情報処理装置１００は、Ｃを初期化し、すべてのユーザが所属するグループを空に設定する（ステップＳ２００１）。
【０１４９】
次に、情報処理装置１００は、Ｓ中の各ユーザについて、各語句の使用頻度から特徴ベクトルを生成する（ステップＳ２００２）。そして、情報処理装置１００は、すべてのユーザの特徴ベクトルに基づいて、ユーザをグループに分類する（ステップＳ２００３）。
【０１５０】
次に、情報処理装置１００は、分類結果をＣに記憶する（ステップＳ２００４）。そして、情報処理装置１００は、分類処理を終了する。これにより、情報処理装置１００は、作成者がユーザをグループに分類せずに済むようにし、作成者にかかる作業負担の低減化を図ることができる。
【０１５１】
（判定処理手順）
次に、図２１を用いて、情報処理装置１００が実行する、判定処理手順の一例について説明する。判定処理は、例えば、図３に示したＣＰＵ３０１と、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ３０３とによって実現される。
【０１５２】
図２１は、判定処理手順の一例を示すフローチャートである。図２１において、情報処理装置１００は、統計情報ＤＢ５００を、Ｓに設定し、グループＤＢ６００を、Ｃに設定し、特徴語候補ＤＢ７００を、Ｗに設定する。まず、情報処理装置１００は、Ｗを初期化する（ステップＳ２１０１）。
【０１５３】
次に、情報処理装置１００は、Ｓから語句集合を取得し、Ｖに設定する（ステップＳ２１０２）。そして、情報処理装置１００は、Ｖが空であるか否かを判定する（ステップＳ２１０３）。
【０１５４】
ここで、空である場合（ステップＳ２１０３：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、判定処理を終了する。一方で、空ではない場合（ステップＳ２１０３：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ２１０４の処理に移行する。
【０１５５】
ステップＳ２１０４では、情報処理装置１００は、Ｖから語句を１つ取り出し、ｗに設定する（ステップＳ２１０４）。次に、情報処理装置１００は、図２２に後述する算出処理を実行する（ステップＳ２１０５）。そして、情報処理装置１００は、ｗが特徴語候補であるか否かを判定する（ステップＳ２１０６）。
【０１５６】
ここで、特徴語候補ではない場合（ステップＳ２１０６：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ２１０３の処理に戻る。一方で、特徴語候補である場合（ステップＳ２１０６：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、ステップＳ２１０７の処理に移行する。
【０１５７】
ステップＳ２１０７では、情報処理装置１００は、Ｗにｗを追加する（ステップＳ２１０７）。そして、情報処理装置１００は、ステップＳ２１０３の処理に戻る。これにより、情報処理装置１００は、特徴語を精度よく判定することができる。
【０１５８】
（算出処理手順）
次に、図２２を用いて、情報処理装置１００が実行する、算出処理手順の一例について説明する。算出処理は、例えば、図３に示したＣＰＵ３０１と、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ３０３とによって実現される。
【０１５９】
図２２は、算出処理手順の一例を示すフローチャートである。図２２において、情報処理装置１００は、統計情報ＤＢ５００を、Ｓに設定し、グループＤＢ６００を、Ｃに設定する。まず、情報処理装置１００は、Ｅを初期化し、空に設定する（ステップＳ２２０１）。
【０１６０】
次に、情報処理装置１００は、Ｃからグループ集合を取得し、Ｇに設定する（ステップＳ２２０２）。そして、情報処理装置１００は、Ｇが空であるか否かを判定する（ステップＳ２２０３）。ここで、空である場合（ステップＳ２２０３：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、ステップＳ２２０８の処理に移行する。一方で、空ではない場合（ステップＳ２２０３：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ２２０４の処理に移行する。
【０１６１】
ステップＳ２２０４では、情報処理装置１００は、Ｇからグループを１つ取り出し、ｇに設定し、ｇに対応するユーザのリストを取り出し、Ｕに設定する（ステップＳ２２０４）。次に、情報処理装置１００は、Ｕ中の各ユーザについて、Ｓから語句ｗの使用頻度を取得し、Ｆに設定する（ステップＳ２２０５）。そして、情報処理装置１００は、Ｆの中央値にσ1を加算した値を、Ｆに追加する（ステップＳ２２０６）。次に、情報処理装置１００は、Ｆに基づいてＥu（ｇ）を算出し、Ｅに追加する（ステップＳ２２０７）。そして、情報処理装置１００は、ステップＳ２２０３の処理に戻る。
【０１６２】
ステップＳ２２０８では、情報処理装置１００は、Ｅの平均値にσ2を乗算した値を、Ｅに追加する（ステップＳ２２０８）。次に、情報処理装置１００は、Ｅに基づいてＥu+gを算出する（ステップＳ２２０９）。そして、情報処理装置１００は、Ｅu+gがｔより小さいか否かを出力する（ステップＳ２２１０）。その後、情報処理装置１００は、算出処理を終了する。
【０１６３】
ここで、情報処理装置１００は、図１８〜図２２のいずれかのフローチャートの一部ステップの処理の順序を入れ替えて実行してもよい。例えば、ステップＳ１８０１，Ｓ１８０２の処理の順序は入れ替え可能である。
【０１６４】
また、情報処理装置１００は、図１８〜図２２のいずれかのフローチャートの一部ステップの処理を省略してもよい。例えば、使用頻度が算出済みであれば、ステップＳ１８０１の処理は省略可能である。また、例えば、ユーザがグループに分類済みであれば、ステップＳ１８０２の処理は省略可能である。
【０１６５】
以上説明したように、情報処理装置１００によれば、複数のユーザを分類した複数のグループのそれぞれのグループについて、ユーザ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第１の指標値を算出することができる。情報処理装置１００によれば、それぞれのグループについて算出した第１の指標値に基づいて、グループ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第２の指標値を算出することができる。情報処理装置１００によれば、算出した第２の指標値に基づいて、対象の語句が、特徴語であるか否かを判定することができる。これにより、情報処理装置１００は、特徴語を精度よく判定することができる。
【０１６６】
情報処理装置１００によれば、グループについてのユーザ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いが小さいほど、対象の語句が特徴語である可能性が高いことを示すように、第２の指標値を算出することができる。情報処理装置１００によれば、グループ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いが大きいほど、対象の語句が特徴語である可能性が高いことを示すように、第２の指標値を算出することができる。これにより、情報処理装置１００は、第２の指標値が、特徴語としての好ましさを精度よく反映するようにすることができる。
【０１６７】
情報処理装置１００によれば、それぞれのグループについて、グループに含まれるユーザごとの対象の語句の使用頻度または使用時間の統計値に基づいて、第１の指標値を算出することができる。これにより、情報処理装置１００は、第１の指標値を精度よく算出可能にすることができる。
【０１６８】
情報処理装置１００によれば、それぞれのグループについて、グループに含まれるユーザごとの対象の語句の使用頻度または使用時間についてのエントロピーに基づいて、第１の指標値を算出することができる。これにより、情報処理装置１００は、第１の指標値が、特徴語としての好ましさを精度よく反映するようにすることができる。
【０１６９】
情報処理装置１００によれば、それぞれのグループについて算出した第１の指標値、および、それぞれのグループについて算出した第１の指標値の統計値に基づいて、第２の指標値を算出することができる。これにより、情報処理装置１００は、第２の指標値を精度よく算出可能にすることができる。
【０１７０】
情報処理装置１００によれば、それぞれのグループについて算出した第１の指標値についてのエントロピーに基づいて、第２の指標値を算出することができる。これにより、情報処理装置１００は、第２の指標値が、特徴語としての好ましさを精度よく反映するようにすることができる。
【０１７１】
情報処理装置１００によれば、それぞれのユーザによる語句の使用履歴に基づいて、それぞれのユーザによる対象の語句の使用傾向を示す情報を生成することができる。これにより、情報処理装置１００は、作成者が使用傾向を示す情報を作成せずに済むようにして、作成者の作業負担の低減化を図ることができる。
【０１７２】
情報処理装置１００によれば、それぞれのユーザによる語句の使用履歴に基づいて、複数のユーザを、複数のグループに分類することができる。これにより、情報処理装置１００は、作成者がユーザを分類せずに済むようにして、作成者の作業負担の低減化を図ることができる。
【０１７３】
情報処理装置１００によれば、算出した第２の指標値を、対象の語句に対応付けて出力することができる。これにより、情報処理装置１００は、作成者が、対象の語句の特徴語らしさを判断可能にすることができ、特徴語を判定しやすくすることができる。
【０１７４】
情報処理装置１００によれば、算出した第２の指標値に対応する表示態様で、対象の語句を表示することができる。これにより、情報処理装置１００は、作成者が、対象の語句の特徴語らしさを判断可能にすることができ、特徴語を判定しやすくすることができる。
【０１７５】
なお、本実施の形態で説明した判定方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本実施の形態で説明した判定プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本実施の形態で説明した判定プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
【符号の説明】
【０１７６】
１００  情報処理装置
１１０  情報
２００  情報分類システム
２０１  クライアント装置
２１０  ネットワーク
３００  バス
３０１  ＣＰＵ
３０２  メモリ
３０３  ネットワークＩ／Ｆ
３０４  記録媒体Ｉ／Ｆ
３０５  記録媒体
４００  業務ログＤＢ
５００  統計情報ＤＢ
６００  グループＤＢ
７００  特徴語候補ＤＢ
８００  フィードバックＤＢ
９００  記憶部
９０１  取得部
９０２  生成部
９０３  分類部
９０４，９０５  算出部
９０６  判定部
９０７  出力部
１００１  統計処理器
１００２  グループ認識器
１００３  特徴語候補検出器
１００４  分類規則生成器
１０１０  分類規則ＤＢ
１１００，１１０１，１２００，１３００，１４００，１５００，１６００，１７００  表
【図１】
2020059123.tif 000012
【図２】
2020059123.tif 000013
【図３】
2020059123.tif 000014
【図４】
2020059123.tif 000015
【図５】
2020059123.tif 000016
【図６】
2020059123.tif 000017
【図７】
2020059123.tif 000018
【図８】
2020059123.tif 000019
【図９】
2020059123.tif 000020
【図１０】
2020059123.tif 000021
【図１１】
2020059123.tif 000022
【図１２】
2020059123.tif 000023
【図１３】
2020059123.tif 000024
【図１４】
2020059123.tif 000025
【図１５】
2020059123.tif 000026
【図１６】
2020059123.tif 000027
【図１７】
2020059123.tif 000028
【図１８】
2020059123.tif 000029
【図１９】
2020059123.tif 000030
【図２０】
2020059123.tif 000031
【図２１】
2020059123.tif 000032
【図２２】
2020059123.tif 000033
【手続補正書】
【提出日】令和2年10月26日(2020.10.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のユーザのそれぞれのユーザによる対象の語句の使用傾向を示す情報に基づいて、前記複数のユーザを分類した複数のグループのそれぞれのグループについて、前記ユーザ間における前記対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第１の指標値を算出し、
前記それぞれのグループについて算出した前記第１の指標値に基づいて、前記グループ間における前記対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第２の指標値を算出し、
算出した前記第２の指標値に基づいて、前記対象の語句が、特徴語であるか否かを判定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする判定方法。
【請求項２】
前記第２の指標値を算出する処理は、
前記グループについての前記ユーザ間における前記対象の語句の使用傾向のばらつき度合いが小さいほど、または、前記グループ間における前記対象の語句の使用傾向のばらつき度合いが大きいほど、前記対象の語句が前記特徴語である可能性が高いことを示すように、前記第２の指標値を算出する、ことを特徴とする請求項１に記載の判定方法。
【請求項３】
前記情報は、前記対象の語句の使用頻度または使用時間であり、
前記第１の指標値を算出する処理は、
前記それぞれのグループについて、前記グループに含まれる前記ユーザごとの前記対象の語句の使用頻度または使用時間、および、前記グループに含まれる前記ユーザごとの前記対象の語句の使用頻度または使用時間の統計値に基づいて、前記第１の指標値を算出する、ことを特徴とする請求項１または２に記載の判定方法。
【請求項４】
前記情報は、前記対象の語句の使用頻度または使用時間であり、
前記第１の指標値を算出する処理は、
前記それぞれのグループについて、前記グループに含まれる前記ユーザごとの前記対象の語句の使用頻度または使用時間についてのエントロピーに基づいて、前記第１の指標値を算出する、ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の判定方法。
【請求項５】
前記第２の指標値を算出する処理は、
前記それぞれのグループについて算出した前記第１の指標値、および、前記それぞれのグループについて算出した前記第１の指標値の統計値に基づいて、前記第２の指標値を算出する、ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の判定方法。
【請求項６】
前記第２の指標値を算出する処理は、
前記それぞれのグループについて算出した前記第１の指標値についてのエントロピーに基づいて、前記第２の指標値を算出する、ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の判定方法。
【請求項７】
複数のユーザのそれぞれのユーザによる対象の語句の使用傾向を示す情報に基づいて、前記複数のユーザを分類した複数のグループのそれぞれのグループについて、前記ユーザ間における前記対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第１の指標値を算出し、
前記それぞれのグループについて算出した前記第１の指標値に基づいて、前記グループ間における前記対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第２の指標値を算出し、
算出した前記第２の指標値に基づいて、前記対象の語句が、特徴語であるか否かを判定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする判定プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、判定方法および判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、特徴語と、特徴語を含む情報の分類先とするカテゴリとを対応付けた分類規則を参照して、対象の情報を、いずれかのカテゴリに分類する技術がある。例えば、分類規則を参照して、ユーザの業務ログに含まれる特徴語を基に、ユーザの業務ログを、何らかの業務内容のカテゴリに分類することが考えられる。
【０００３】
先行技術としては、例えば、分類に決定木を利用するものがある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ｑｕｉｎｌａｎ，  Ｊ．  Ｒｏｓｓ．  “Ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ｔｒｅｅｓ．”  Ｍａｃｈｉｎｅ  ｌｅａｒｎｉｎｇ  １．１  （１９８６）：  ８１−１０６．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来技術では、情報をカテゴリに分類する際に用いられる特徴語とする語句を判定することができず、分類規則を作成することが難しい場合がある。
【０００６】
１つの側面では、本発明は、特徴語を精度よく判定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
１つの実施態様によれば、複数のユーザのそれぞれのユーザによる対象の語句の使用傾向を示す情報に基づいて、前記複数のユーザを分類した複数のグループのそれぞれのグループについて、前記ユーザ間における前記対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第１の指標値を算出し、前記それぞれのグループについて算出した前記第１の指標値に基づいて、前記グループ間における前記対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第２の指標値を算出し、算出した前記第２の指標値に基づいて、前記対象の語句が、特徴語であるか否かを判定する判定方法および判定プログラムが提案される。
【発明の効果】
【０００８】
一態様によれば、特徴語を精度よく判定することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施の形態にかかる判定方法の一実施例を示す説明図である。
【図２】図２は、情報分類システム２００の一例を示す説明図である。
【図３】図３は、情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図４】図４は、業務ログＤＢ４００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図５】図５は、統計情報ＤＢ５００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図６】図６は、グループＤＢ６００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図７】図７は、特徴語候補ＤＢ７００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図８】図８は、フィードバックＤＢ８００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図９】図９は、情報処理装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、情報処理装置１００の具体的構成例を示すブロック図である。
【図１１】図１１は、情報処理装置１００の動作例を示す説明図（その１）である。
【図１２】図１２は、情報処理装置１００の動作例を示す説明図（その２）である。
【図１３】図１３は、情報処理装置１００の動作例を示す説明図（その３）である。
【図１４】図１４は、情報処理装置１００の動作例を示す説明図（その４）である。
【図１５】図１５は、情報処理装置１００の動作例を示す説明図（その５）である。
【図１６】図１６は、情報処理装置１００の動作例を示す説明図（その６）である。
【図１７】図１７は、情報処理装置１００の動作例を示す説明図（その７）である。
【図１８】図１８は、全体処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、統計処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２０】図２０は、分類処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２１】図２１は、判定処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２２】図２２は、算出処理手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、図面を参照して、本発明にかかる判定方法および判定プログラムの実施の形態を詳細に説明する。
【００１１】
（実施の形態にかかる判定方法の一実施例）
図１は、実施の形態にかかる判定方法の一実施例を示す説明図である。情報処理装置１００は、特徴語を判定しやすくするコンピュータである。
【００１２】
特徴語は、情報をカテゴリに分類する分類規則に利用される語句である。特徴語は、情報に含まれ、情報が有する特徴を表す語句である。情報が有する特徴は、いずれかのカテゴリに対応する。特徴語は、特徴語を含む情報が、いずれかのカテゴリとの関連性が大きく、他のカテゴリとの関連性が小さい情報であることを示す。特徴語は、いずれかのカテゴリに対応する特徴を表すため、いずれかのカテゴリに関する属性を有するユーザにより使用されやすい性質を有する。
【００１３】
このため、特徴語は、ユーザが複数いると、ユーザによる使用傾向に偏りが生じやすいという性質を有する。いずれかのカテゴリに対応する特徴を表す特徴語は、具体的には、いずれかのカテゴリに関する属性を有する複数のユーザには共通して使用されやすく、他のカテゴリに関する属性を有するユーザには使用されにくいという性質を有する。
【００１４】
分類規則は、特徴語を含む情報の分類先とするカテゴリを特定可能にする情報である。分類規則は、例えば、特徴語と、特徴語を含む情報の分類先とするカテゴリとを対応付けて表す。具体的には、分類規則により、ユーザの業務ログに含まれる特徴語を基に、ユーザの業務ログを、業務内容のカテゴリに分類することが考えられる。業務内容は、例えば、顧客対応、商品企画、設計開発、拡販などである。
【００１５】
しかしながら、情報をカテゴリに分類する際に用いられる特徴語とする語句を判定することが難しいため、分類規則を作成することが難しい場合がある。これに対し、例えば、カテゴリに分類される情報の一例を示す教師情報に基づいて、特徴語とする語句を判定する第１の方法が考えられる。第１の方法は、教師情報がない場合には適用することができず、特徴語とする語句を判定することができない。
【００１６】
また、ユーザごとの語句の使用履歴に基づいて、ユーザ間における語句の使用頻度のばらつきが比較的大きい語句を、特徴語であると判定する第２の方法が考えられる。第２の方法は、例えば、ユーザによる語句の使用頻度についてのエントロピーを閾値と比較することにより、特徴語を判定する。これにより、第２の方法は、ユーザ間における語句の使用頻度のばらつきが比較的小さく、様々なユーザが共通して使用するような一般的な語句を、特徴語ではないと判定しようとする。第２の方法は、特徴語とする語句を精度よく判定することは難しい。第２の方法は、例えば、いずれかのカテゴリに関する属性を有する複数のユーザが共通して使用する語句であり、特徴語とすることが好ましい語句があっても、特徴語ではないと判定してしまうことがある。
【００１７】
また、ユーザごとの語句の使用履歴に基づいて、カテゴリに関する属性を有するユーザをグループ化し、グループ間における語句の使用頻度のばらつきが比較的大きい語句を、特徴語であると判定する第３の方法が考えられる。第３の方法は、例えば、グループにおける語句の使用頻度についてのエントロピーを閾値と比較することにより、特徴語を判定する。第３の方法は、特徴語とする語句を精度よく判定することは難しい。第３の方法は、例えば、グループごとの使用人数のばらつきを考慮しないため、グループ内の１人だけが使用する語句であり、特徴語とすることが好ましくない語句があっても、特徴語であると判定してしまうことがある。
【００１８】
また、第２の方法と第３の方法とを組み合わせた第４の方法が考えられる。第４の方法は、ユーザによる語句の使用頻度についてのエントロピーと、グループにおける語句の使用頻度についてのエントロピーとの２つのパラメータを利用することになり、特徴語を判定する際にかかる作業負担の増大化を招くことがある。また、人手で特徴語を判定することも考えられるが、特徴語を判定する際にかかる作業負担の増大化を招く。
【００１９】
そこで、本実施の形態では、ユーザ間における語句の使用傾向のばらつき、および、グループ間における語句の使用傾向のばらつきのいずれも考慮して、特徴語を精度よく判定可能にすることができる判定方法について説明する。
【００２０】
図１の例では、情報処理装置１００は、複数のユーザのそれぞれのユーザによる対象の語句の使用傾向を示す情報１１０を記憶する。情報処理装置１００は、例えば、ユーザｕ1〜ｕ10による対象の語句の使用頻度を示す情報１１０を記憶する。使用頻度は、使用回数または使用率である。
【００２１】
（１−１）情報処理装置１００は、情報１１０に基づいて、複数のユーザを分類した複数のグループのそれぞれのグループについて、ユーザ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第１の指標値を算出する。情報処理装置１００は、例えば、情報１１０に基づいて、ユーザｕ1〜ｕ10を分類したグループｇ1〜ｇ3について、ユーザ間における対象の語句の使用頻度のばらつき度合いを示す第１の指標値を算出する。情報処理装置１００は、具体的には、ユーザごとの使用頻度のエントロピーに基づいて、第１の指標値を算出する。
【００２２】
（１−２）情報処理装置１００は、それぞれのグループについて算出した第１の指標値に基づいて、グループ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第２の指標値を算出する。情報処理装置１００は、例えば、グループｇ1〜ｇ3について算出した第１の指標値に基づいて、グループ間における対象の語句の使用頻度のばらつき度合いを示す第２の指標値を算出する。情報処理装置１００は、具体的には、グループごとの第１の指標値のエントロピーに基づいて、第２の指標値を算出する。これにより、情報処理装置１００は、第１の指標値に基づいて第２の指標値を算出するため、ユーザ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いと、グループ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いとのいずれも考慮した基準を得ることができる。
【００２３】
（１−３）情報処理装置１００は、算出した第２の指標値に基づいて、対象の語句が、特徴語であるか否かを判定する。第２の指標値は、例えば、値が小さいほど、対象の語句が特徴語である可能性が高いことを示す。情報処理装置１００は、算出した第２の指標値が閾値未満である場合、対象の語句が特徴語であると判定する。情報処理装置１００は、例えば、特徴語であると判定した場合、対象の語句を出力する。
【００２４】
これにより、情報処理装置１００は、ユーザ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いと、グループ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いとのいずれも考慮して、特徴語を判定することができる。このため、情報処理装置１００は、特徴語を精度よく判定することができる。
【００２５】
情報処理装置１００は、例えば、いずれかのカテゴリに関する属性を有する複数のユーザには共通して使用されやすく、他のカテゴリに関する属性を有するユーザには使用されにくい語句を、特徴語であると判定することができる。また、情報処理装置１００は、例えば、グループ内の１人だけが使用する語句であり、特徴語とすることが好ましくない語句を、特徴語ではないと判定することができる。
【００２６】
また、情報処理装置１００は、１つのパラメータにより特徴語であるか否かを判定可能にすることができ、分類規則を作成する作成者にかかる作業負担の低減化を図ることができる。また、情報処理装置１００は、作成者が特徴語を判定せずに済むようにすることができ、作成者の作業負担の低減化を図ることができる。また、情報処理装置１００は、カテゴリに分類される情報の一例を示す教師情報がなくても、特徴語を判定することができる。
【００２７】
ここでは、情報処理装置１００が、第２の指標値に基づいて対象の語句が特徴語であるか否かを判定する場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、第２の指標値を、対象の語句に対応付けて表示し、作成者が特徴語を判定しやすくする場合があってもよい。
【００２８】
ここでは、複数のユーザが複数のグループに分類済みである場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、複数のユーザを複数のグループに分類する場合があってもよい。ここでは、情報処理装置１００が、情報１１０を記憶済みである場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、情報１１０を生成する場合があってもよい。
【００２９】
（情報分類システム２００の一例）
次に、図２を用いて、図１に示した情報処理装置１００を適用した、情報分類システム２００の一例について説明する。
【００３０】
図２は、情報分類システム２００の一例を示す説明図である。図２において、情報分類システム２００は、情報処理装置１００と、１以上のクライアント装置２０１とを含む。
【００３１】
情報分類システム２００において、情報処理装置１００とクライアント装置２０１とは、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。ネットワーク２１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。
【００３２】
情報処理装置１００は、分類規則を作成する作成者に用いられるコンピュータである。情報処理装置１００は、例えば、図４〜図８に後述する各種ＤＢを利用して、対象の語句が特徴語であるか否かを判定し、特徴語を出力したことに応じた作成者の操作入力に基づいて、分類規則を作成する。
【００３３】
情報処理装置１００は、具体的には、ユーザの業務に関するログを、クライアント装置２０１から収集し、図４に後述する業務ログＤＢ４００を用いて記憶する。ユーザは、例えば、何らかの語句を使用する者である。使用は、例えば、語句の入力である。使用は、例えば、語句が名称に含まれるデータの使用である。情報処理装置１００は、業務ログＤＢ４００に基づいて、ユーザによる語句の使用傾向を示す情報を生成し、図５に後述する統計情報ＤＢ５００を用いて記憶する。
【００３４】
情報処理装置１００は、統計情報ＤＢ５００に基づいて、ユーザをグループに分類した結果を、図６に後述するグループＤＢ６００を用いて記憶する。情報処理装置１００は、統計情報ＤＢ５００およびグループＤＢ６００に基づいて、ログに出現する語句が、特徴語であるか否かを判定し、特徴語であると判定した語句を、特徴語候補ＤＢ７００を用いて記憶する。
【００３５】
情報処理装置１００は、特徴語候補ＤＢ７００に基づいて、特徴語であると判定した語句を表示する。情報処理装置１００は、作成者の操作入力に基づいて、特徴語に対応付ける分類先カテゴリを、フィードバックＤＢ８００を用いて記憶する。情報処理装置１００は、フィードバックＤＢ８００に基づいて、分類規則を作成する。情報処理装置１００は、例えば、サーバやＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などである。
【００３６】
クライアント装置２０１は、ユーザの操作入力に基づく、ユーザの業務に関するログを、情報処理装置１００に送信する。クライアント装置２０１は、例えば、ＰＣ、スマートフォン、タブレット端末などである。
【００３７】
ここでは、情報処理装置１００が、クライアント装置２０１からログを収集する場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、ネットワーク２１０に接続されず、ログを入力される場合があってもよい。
【００３８】
ここでは、情報処理装置１００が、ログを収集し、特徴語を判定し、分類規則を生成する一連の動作を実現する場合について説明したが、これに限らない。例えば、複数の装置が協働して、情報処理装置１００と同様に、一連の動作を実現する場合があってもよい。
【００３９】
ここでは、情報処理装置１００が、ユーザの業務に関するログを収集する場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、ユーザの業務以外の動作に関するログを収集する場合があってもよい。
【００４０】
（情報処理装置１００のハードウェア構成例）
次に、図３を用いて、情報処理装置１００のハードウェア構成例について説明する。
【００４１】
図３は、情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、情報処理装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、ネットワークＩ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０３と、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４と、記録媒体３０５とを有する。また、各構成部は、バス３００によってそれぞれ接続される。
【００４２】
ここで、ＣＰＵ３０１は、情報処理装置１００の全体の制御を司る。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。メモリ３０２は、例えば、図４〜図８に後述する各種ＤＢ（ＤａｔａＢａｓｅ）を記憶する。
【００４３】
ネットワークＩ／Ｆ３０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他のコンピュータに接続される。そして、ネットワークＩ／Ｆ３０３は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。ネットワークＩ／Ｆ３０３は、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどである。
【００４４】
記録媒体Ｉ／Ｆ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御に従って記録媒体３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。記録媒体Ｉ／Ｆ３０４は、例えば、ディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）ポートなどである。記録媒体３０５は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する不揮発メモリである。記録媒体３０５は、例えば、ディスク、半導体メモリ、ＵＳＢメモリなどである。記録媒体３０５は、情報処理装置１００から着脱可能であってもよい。記録媒体３０５は、例えば、図４〜図８に後述する各種ＤＢを記憶してもよい。
【００４５】
情報処理装置１００は、上述した構成部のほか、例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタ、スキャナ、マイク、スピーカーなどを有してもよい。また、情報処理装置１００は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４や記録媒体３０５を複数有していてもよい。また、情報処理装置１００は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４や記録媒体３０５を有していなくてもよい。
【００４６】
（業務ログＤＢ４００の記憶内容）
次に、図４を用いて、業務ログＤＢ４００の記憶内容の一例について説明する。業務ログＤＢ４００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。
【００４７】
図４は、業務ログＤＢ４００の記憶内容の一例を示す説明図である。図４に示すように、業務ログＤＢ４００は、ユーザと、テキストと、開始時刻と、終了時刻と、ログ種類とのフィールドを有する。業務ログＤＢ４００は、各フィールドに情報を設定することにより、ログがレコードとして記憶される。
【００４８】
ユーザのフィールドには、所定の動作を行ったユーザを識別する名称が設定される。所定の動作は、業務であり、例えば、データを使用する動作である。テキストのフィールドには、所定の動作により使用されたデータに関するテキストが設定される。テキストは、ウィンドウタイトル、スケジュールタイトル、メールタイトルなどである。開始時刻のフィールドには、所定の動作が開始された時刻が設定される。終了時刻のフィールドには、所定の動作が終了された時刻が設定される。ログ種類のフィールドには、ログの種類が設定される。
【００４９】
（統計情報ＤＢ５００の記憶内容）
次に、図５を用いて、統計情報ＤＢ５００の記憶内容の一例について説明する。統計情報ＤＢ５００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。
【００５０】
図５は、統計情報ＤＢ５００の記憶内容の一例を示す説明図である。図５に示すように、統計情報ＤＢ５００は、ユーザと、１以上の語句とのフィールドを有する。統計情報ＤＢ５００は、各フィールドに情報を設定することにより、統計情報がレコードとして記憶される。
【００５１】
ユーザのフィールドには、ユーザを識別する名称が設定される。語句のフィールドには、ユーザによる語句の使用傾向を示す情報が設定される。使用傾向を示す情報は、例えば、使用頻度である。使用頻度は、例えば、使用回数または使用率である。使用傾向を示す情報は、例えば、使用時間であってもよい。使用時間は、例えば、語句が名称に含まれるデータを使用した時間である。使用時間は、例えば、語句が含まれる内容のスケジュールが設定された時間であってもよい。
【００５２】
（グループＤＢ６００の記憶内容）
次に、図６を用いて、グループＤＢ６００の記憶内容の一例について説明する。グループＤＢ６００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。
【００５３】
図６は、グループＤＢ６００の記憶内容の一例を示す説明図である。図６に示すように、グループＤＢ６００は、グループと、ユーザとのフィールドを有する。グループＤＢ６００は、各フィールドに情報を設定することにより、グループ情報がレコードとして記憶される。
【００５４】
グループのフィールドには、グループを識別する名称が設定される。ユーザのフィールドには、グループに所属するユーザを識別する名称が設定される。
【００５５】
（特徴語候補ＤＢ７００の記憶内容）
次に、図７を用いて、特徴語候補ＤＢ７００の記憶内容の一例について説明する。特徴語候補ＤＢ７００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。
【００５６】
図７は、特徴語候補ＤＢ７００の記憶内容の一例を示す説明図である。図７に示すように、特徴語候補ＤＢ７００は、特徴語のフィールドを有する。特徴語候補ＤＢ７００は、各フィールドに情報を設定することにより、特徴語候補がレコードとして記憶される。
【００５７】
特徴語のフィールドには、特徴語であると判定された語句が設定される。
【００５８】
（フィードバックＤＢ８００の記憶内容）
次に、図８を用いて、フィードバックＤＢ８００の記憶内容の一例について説明する。フィードバックＤＢ８００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。
【００５９】
図８は、フィードバックＤＢ８００の記憶内容の一例を示す説明図である。図８に示すように、フィードバックＤＢ８００は、特徴語と、分類先カテゴリとのフィールドを有する。フィードバックＤＢ８００は、各フィールドに情報を設定することにより、フィードバック情報がレコードとして記憶される。
【００６０】
特徴語のフィールドには、特徴語であると判定された語句が設定される。分類先カテゴリのフィールドには、特徴語に対応するログを分類するカテゴリを識別する名称が設定される。特徴語に対応するログは、特徴語を含むテキストを含むログである。
【００６１】
（クライアント装置２０１のハードウェア構成例）
クライアント装置２０１のハードウェア構成例は、図３に示した情報処理装置１００のハードウェア構成例と同様であるため、説明を省略する。
【００６２】
（情報処理装置１００の機能的構成例）
次に、図９を用いて、情報処理装置１００の機能的構成例について説明する。
【００６３】
図９は、情報処理装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。情報処理装置１００は、記憶部９００と、取得部９０１と、生成部９０２と、分類部９０３と、第１の算出部９０４と、第２の算出部９０５と、判定部９０６と、出力部９０７とを含む。
【００６４】
記憶部９００は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域によって実現される。以下では、記憶部９００が、情報処理装置１００に含まれる場合について説明するが、これに限らない。例えば、記憶部９００が、情報処理装置１００とは異なる装置に含まれ、記憶部９００の記憶内容が情報処理装置１００から参照可能である場合があってもよい。
【００６５】
取得部９０１〜出力部９０７は、制御部の一例として機能する。取得部９０１〜出力部９０７は、具体的には、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、ネットワークＩ／Ｆ３０３により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域に記憶される。
【００６６】
記憶部９００は、各機能部の処理において参照され、または更新される各種情報を記憶する。記憶部９００は、例えば、複数のユーザのそれぞれのユーザによる語句ごとの使用履歴を記憶してもよい。使用履歴は、例えば、ログである。記憶部９００は、例えば、複数のユーザのそれぞれのユーザによる語句ごとの使用傾向を示す情報を記憶してもよい。使用傾向は、使用頻度または使用時間である。使用頻度は、例えば、使用回数または使用率である。
【００６７】
記憶部９００は、例えば、複数のユーザを複数のグループに分類した結果を記憶してもよい。記憶部９００は、例えば、特徴語であると判定された語句を記憶してもよい。記憶部９００は、例えば、特徴語に対応付ける分類先カテゴリを記憶してもよい。記憶部９００は、具体的には、図４〜図８に示した各種ＤＢを記憶する。
【００６８】
取得部９０１は、各機能部の処理に用いられる各種情報を取得する。取得部９０１は、取得した各種情報を、記憶部９００に記憶し、または、各機能部に出力する。また、取得部９０１は、記憶部９００に記憶しておいた各種情報を、各機能部に出力してもよい。取得部９０１は、例えば、作成者の操作入力に基づき、各種情報を取得する。取得部９０１は、例えば、情報処理装置１００とは異なる装置から、各種情報を受信してもよい。
【００６９】
取得部９０１は、具体的には、それぞれのユーザによる語句の使用履歴を取得し、生成部９０２および分類部９０３に出力してもよい。取得部９０１は、具体的には、生成部９０２で情報を生成しない場合、それぞれのユーザによる語句ごとの使用傾向を示す情報を取得し、第１の算出部９０４に出力してもよい。取得部９０１は、具体的には、分類部９０３でユーザを分類しない場合、複数のユーザを複数のグループに分類した結果を取得し、第１の算出部９０４に出力してもよい。
【００７０】
生成部９０２は、それぞれのユーザによる語句の使用履歴に基づいて、それぞれのユーザによる対象の語句の使用傾向を示す情報を生成する。対象の語句は、ログに含まれる語句である。対称の語句は、作成者から指定された語句であってもよい。生成部９０２は、例えば、業務ログＤＢ４００に記憶されたログに基づいて、それぞれのユーザによる語句ごとの使用傾向を示す情報を生成し、統計情報ＤＢ５００を用いて記憶する。これにより、生成部９０２は、特徴語を判定する基準を算出するための情報を生成することができる。
【００７１】
分類部９０３は、それぞれのユーザによる語句の使用履歴に基づいて、複数のユーザを、複数のグループに分類する。分類部９０３は、例えば、統計情報ＤＢ５００に記憶されたログに基づいて、複数のユーザのそれぞれのユーザの語句の使用傾向を示す特徴ベクトルを生成し、特徴ベクトルに基づいて、複数のユーザを複数のグループに分類する。そして、分類部９０３は、分類した結果を、グループＤＢ６００を用いて記憶する。これにより、分類部９０３は、特徴語を判定する基準を算出するための情報を生成することができる。
【００７２】
第１の算出部９０４は、それぞれのユーザによる対象の語句の使用傾向を示す情報に基づいて、複数のグループのそれぞれのグループについて、ユーザ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第１の指標値を算出する。第１の算出部９０４は、例えば、それぞれのグループについて、グループに含まれるユーザごとの対象の語句の使用頻度または使用時間に基づいて、第１の指標値を算出してもよい。
【００７３】
第１の算出部９０４は、具体的には、それぞれのグループについて、グループに含まれるユーザごとの対象の語句の使用頻度または使用時間についてのエントロピーに基づいて、第１の指標値を算出する。第１の算出部９０４は、より具体的には、グループに含まれるユーザごとの対象の語句の使用頻度または使用時間を確率変数としたエントロピーに基づいて、第１の指標値を算出する。これにより、第１の算出部９０４は、特徴語を判定する基準として、ユーザ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いの観点からの基準を算出することができる。
【００７４】
第１の算出部９０４は、例えば、それぞれのグループについて、グループに含まれるユーザごとの対象の語句の使用頻度、および、グループに含まれるユーザごとの対象の語句の使用頻度の統計値に基づいて、第１の指標値を算出してもよい。第１の算出部９０４は、具体的には、ユーザごとの対象の語句の使用頻度に、統計値に基づく仮想ユーザの使用頻度を追加して、使用頻度についてのエントロピーに基づいて、第１の指標値を算出する。これにより、第１の算出部９０４は、特徴語を判定する基準として、ユーザ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いの観点からの基準を算出することができる。
【００７５】
第１の算出部９０４は、例えば、それぞれのグループについて、グループに含まれるユーザごとの対象の語句の使用時間、および、グループに含まれるユーザごとの対象の語句の使用時間の統計値に基づいて、第１の指標値を算出してもよい。第１の算出部９０４は、具体的には、ユーザごとの対象の語句の使用時間に、統計値に基づく仮想ユーザの使用時間を追加して、ユーザごとの対象の語句の使用時間についてのエントロピーに基づいて、第１の指標値を算出する。これにより、第１の算出部９０４は、特徴語を判定する基準として、ユーザ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いの観点からの基準を算出することができる。
【００７６】
第２の算出部９０５は、それぞれのグループについて算出した第１の指標値に基づいて、グループ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第２の指標値を算出する。第２の算出部９０５は、例えば、グループについてのユーザ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いが小さいほど、対象の語句が特徴語である可能性が高いことを示すように、第２の指標値を算出する。第２の算出部９０５は、例えば、グループ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いが大きいほど、対象の語句が特徴語である可能性が高いことを示すように、第２の指標値を算出する。
【００７７】
第２の算出部９０５は、具体的には、それぞれのグループについて算出した第１の指標値についてのエントロピーに基づいて、第２の指標値を算出する。第２の算出部９０５は、より具体的には、それぞれのグループについて算出した第１の指標値を確率変数としたエントロピーに基づいて、第２の指標値を算出する。これにより、第２の算出部９０５は、ユーザ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いと、グループ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いとのいずれも考慮した基準を算出することができる。
【００７８】
第２の算出部９０５は、それぞれのグループについて算出した第１の指標値、および、それぞれのグループについて算出した第１の指標値の統計値に基づいて、第２の指標値を算出してもよい。第２の算出部９０５は、具体的には、算出した第１の指標値に、統計値に基づく仮想グループの指標値を追加して、指標値についてのエントロピーに基づいて、第２の指標値を算出する。これにより、第２の算出部９０５は、ユーザ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いと、グループ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いとのいずれも考慮した基準を算出することができる。
【００７９】
判定部９０６は、算出した第２の指標値に基づいて、対象の語句が、特徴語であるか否かを判定する。判定部９０６は、算出した第２の指標値が閾値以下である場合、対象の語句が、特徴語であると判定する。これにより、判定部９０６は、特徴語を精度よく判定することができる。
【００８０】
出力部９０７は、いずれかの機能部の処理結果を出力する。出力形式は、例えば、ディスプレイへの表示、プリンタへの印刷出力、ネットワークＩ／Ｆ３０３による外部装置への送信、または、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域への記憶である。
【００８１】
出力部９０７は、判定部９０６の判定結果を出力する。出力部９０７は、例えば、特徴語であると判定された語句を表示する。これにより、出力部９０７は、作成者が特徴語を把握しやすくすることができ、作成者が分類規則を作成しやすくすることができる。
【００８２】
出力部９０７は、算出した第２の指標値を、対象の語句に対応付けて出力する。出力部９０７は、例えば、算出した第２の指標値を、対象の語句に対応付けて表示する。これにより、出力部９０７は、作成者が特徴語を判定する指標を得ることができるようにして、作成者が特徴語を判定しやすくすることができ、作成者が分類規則を作成しやすくすることができる。
【００８３】
出力部９０７は、算出した第２の指標値に対応する表示態様で、対象の語句を表示する。表示態様は、例えば、色や装飾である。表示態様は、例えば、表示順であってもよい。出力部９０７は、例えば、対象の語句が複数ある場合、算出した第２の指標値が小さい順に対象の語句を表示する。これにより、出力部９０７は、作成者が特徴語を判定する指標を得ることができるようにして、作成者が特徴語を判定しやすくすることができ、作成者が分類規則を作成しやすくすることができる。
【００８４】
（情報処理装置１００の具体的構成例）
次に、図１０を用いて、情報処理装置１００の具体的構成例について説明する。
【００８５】
図１０は、情報処理装置１００の具体的構成例を示すブロック図である。図１０において、情報処理装置１００は、統計処理器１００１と、グループ認識器１００２と、特徴語候補検出器１００３と、分類規則生成器１００４とを有する。
【００８６】
図１０の例では、Ｎ人のユーザＵ＝｛ｕ1，ｕ2，・・・，ｕN｝が存在し、σ1，σ2，ｔの値が予め設定済みである場合について説明する。σ1，σ2，ｔの値は、正の値である。例えば、σ1＝０．１，σ2＝０．０１，ｔ＝０．３である。
【００８７】
以下の説明では、Ｎ人のユーザＵのうちの任意のユーザを「ユーザｕ」と表記する場合がある。また、以下の説明では、Ｎ人のユーザＵのうちの特定のユーザを「ユーザｕi」と表記する場合がある。ｉ＝１〜Ｎの整数である。
【００８８】
統計処理器１００１は、業務ログＤＢ４００に記憶されたログに基づいて、それぞれのユーザｕiについてのログ中に、特徴語であるか否かを判定する対象の語句が出現する頻度Ｆ（ｕi）を算出し、統計情報ＤＢ５００を用いて記憶する。
【００８９】
グループ認識器１００２は、統計情報ＤＢ５００に記憶された、それぞれのユーザｕについての使用頻度Ｆ（ｕ）に基づいて、特徴ベクトルを生成する。グループ認識器１００２は、それぞれのユーザｕについての特徴ベクトルに基づいて、Ｎ人のユーザＵ＝｛ｕ1，ｕ2，・・・，ｕN｝を、Ｍ個のグループＧ＝｛ｇ1，ｇ2，・・・，ｇM｝に分類し、グループＤＢ６００を用いて記憶する。
【００９０】
ここで、グループ内のユーザは、使用する語句が共通する傾向がある。例えば、同じ業務にかかるグループでは、ユーザ間で業務に関して使用する語句を統一する傾向がある。業務に関して使用する語句は、例えば、組織や企業の呼び名、および、製品や技術の呼び名などである。グループ認識器１００２は、この傾向を利用して、特徴ベクトルを利用することにより、ユーザをグループに分類することができる。
【００９１】
特徴語候補検出器１００３は、統計情報ＤＢ５００およびグループＤＢ６００を参照する。特徴語候補検出器１００３は、それぞれのグループｇm∈Ｇに、仮想ユーザｖmを追加する。ｍ＝１〜Ｍの整数である。特徴語候補検出器１００３は、下記式（１）および下記式（２）に基づいて、仮想ユーザｖmについての使用頻度Ｆ（ｖm）を算出する。
【００９２】
特徴語候補検出器１００３は、例えば、グループｇmに所属するユーザｕの使用頻度Ｆ（ｕ）の最大値が０より大きければ、グループｇmに所属する全ユーザｕの使用頻度Ｆ（ｕ）の中央値にσ1を加算した値を、使用頻度Ｆ（ｖm）として算出する。一方で、特徴語候補検出器１００３は、例えば、グループｇmに所属する全ユーザｕの使用頻度Ｆ（ｕ）が０である場合、σ1を仮想ユーザｖmについての使用頻度Ｆ（ｖm）として算出する。
【００９３】
【数１】
2020059123.tif 000034
【００９４】
【数２】
2020059123.tif 000035
【００９５】
次に、特徴語候補検出器１００３は、下記式（３）〜下記式（５）に基づいて、各グループｇmに所属する各ユーザｕのログ中における対象の語句の出現分布Ｅu（ｇm）を算出する。ここで、０×ｌｏｇ０は、０とする。これにより、特徴語候補検出器１００３は、特徴語を判定する基準として、各グループｇmに所属するユーザｕ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いの観点からの基準を算出することができる。
【００９６】
ここで、特徴語は、いずれかのグループに対応する特徴を表すため、いずれかのグループに所属するユーザにより使用されやすい性質を有する。このため、いずれかのグループに対応する特徴を表す特徴語は、例えば、いずれかのグループに所属する複数のユーザには共通して使用されやすく、他のグループに所属するユーザには使用されにくいという性質を有する。特徴語候補検出器１００３は、この性質を利用して、特定のグループ内のユーザ間で平均的に使用される語句ほど、特徴語とすることが好ましいことを示すように、基準となる出現分布Ｅu（ｇm）を算出することができる。
【００９７】
【数３】
2020059123.tif 000036
【００９８】
【数４】
2020059123.tif 000037
【００９９】
【数５】
2020059123.tif 000038
【０１００】
ここで、特徴語候補検出器１００３は、グループｇmに所属する全ユーザｕの使用頻度Ｆ（ｕ）が０であっても、仮想ユーザｖmについての使用頻度Ｆ（ｖm）を用いるため、上記式（３）〜上記式（５）を演算可能にすることができる。これに対し、グループｇmに所属する全ユーザｕの使用頻度Ｆ（ｕ）に微小値を加算し、上記式（３）〜上記式（５）を演算可能にする場合も考えられる。
【０１０１】
しかしながら、この場合では、グループｇmに所属する全ユーザｕが、対象の語句を使用する傾向があることを表してしまい、特徴語を判定する基準を精度よく算出することが難しくなる。一方で、特徴語候補検出器１００３は、仮想ユーザｖmについての使用頻度Ｆ（ｖm）を用いるため、特徴語を判定する基準として、ユーザ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いの観点からの基準を、精度よく算出することができる。
【０１０２】
次に、特徴語候補検出器１００３は、グループ集合Ｇに、仮想グループｇ’を追加する。特徴語候補検出器１００３は、下記式（６）および下記式（７）に基づいて、仮想グループｇ’についての出現分布Ｅu（ｇ’）を算出する。
【０１０３】
特徴語候補検出器１００３は、例えば、グループ集合Ｇ中の各グループｇmの出現分布Ｅu（ｇm）の最大値が０より大きければ、各グループｇmの出現分布Ｅu（ｇm）の平均値にσ2を乗算した値を、仮想グループｇ’の出現分布Ｅu（ｇ’）として算出する。一方で、特徴語候補検出器１００３は、全グループｇmの出現分布Ｅu（ｇm）が０であれば、σ2を、仮想グループｇ’の出現分布Ｅu（ｇ’）として算出する。
【０１０４】
【数６】
2020059123.tif 000039
【０１０５】
【数７】
2020059123.tif 000040
【０１０６】
特徴語候補検出器１００３は、下記式（８）および下記式（９）に基づいて、対象の語句のグループレベルの出現分布Ｅu+gを算出する。これにより、特徴語候補検出器１００３は、特徴語を判定する基準として、グループｇm間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いの観点からの基準を算出することができる。
【０１０７】
ここで、特徴語は、いずれかのグループに対応する特徴を表すため、いずれかのグループに所属するユーザにより使用されやすい性質を有する。このため、いずれかのグループに対応する特徴を表す特徴語は、例えば、いずれかのグループに所属する複数のユーザには共通して使用されやすく、他のグループに所属するユーザには使用されにくいという性質を有する。特徴語候補検出器１００３は、この性質を利用して、複数のグループに跨って使用される語句ほど、特徴語とすることが好ましくないことを示すように、基準となる出現分布Ｅu+gを算出することができる。
【０１０８】
この際、特徴語候補検出器１００３は、出現分布Ｅu（ｇm）を利用するため、ユーザｕ間における使用傾向のばらつき度合いの観点と、グループｇm間における使用傾向のばらつき度合いの観点のいずれも考慮した基準を得ることができる。
【０１０９】
ここで、下記式（８）は、ｌｏｇ部分に、Ｅu（ｇm）の乗算項を含む。このため、下記式（８）は、３グループの出現分布Ｅu（ｇm）が｛１．０，０．０，０．０｝である場合と、｛０．１，０．０，０．０｝である場合とで、出現分布Ｅu+gの値が異なるようにすることができる。結果として、下記式（８）は、一部のグループ内では多くのユーザが使用し、他のグループ内では使用されにくい語句であるか否かを考慮した出現分布Ｅu+gを算出可能にすることができる。
【０１１０】
【数８】
2020059123.tif 000041
【０１１１】
【数９】
2020059123.tif 000042
【０１１２】
特徴語候補検出器１００３は、算出した出現分布Ｅu+gがｔより小さい場合、対象の語句を特徴語であると判定し、対象の語句を特徴語候補として、特徴語候補ＤＢ７００を用いて記憶する。
【０１１３】
作成者は、特徴語候補ＤＢ７００を参照して、特徴語に対応付ける分類先カテゴリを、フィードバックＤＢ８００に書き込む。分類規則生成器１００４は、フィードバックＤＢ８００を参照して、分類規則を作成し、分類規則ＤＢ１０１０を用いて記憶する。
【０１１４】
（情報処理装置１００の動作例）
次に、図１１〜図１７を用いて、情報処理装置１００の動作例について説明する。
【０１１５】
図１１〜図１７は、情報処理装置１００の動作例を示す説明図である。図１１〜図１８の例では、１０人のユーザｕ1〜ｕ10が存在し、１０人のユーザｕ1〜ｕ10が業務内容に基づき３つのグループｇ1〜ｇ3に分類された場合について説明する。
【０１１６】
また、図１１〜図１８の例では、語句「Ｘプロジェクト」、語句「Ｙシステム」、語句「秘密」、語句「来客対応」のそれぞれの語句が、ユーザｕ1〜ｕ10のいずれかにより使用される。ここで、語句「Ｘプロジェクト」は、ユーザｕ1，ｕ2，ｕ3により１０回ずつ使用された語句であるとする。このため、語句「Ｘプロジェクト」は、特定のグループ内のユーザ間で平均的に使用される語句であり、特徴語とすることが好ましいと考えられる語句の一例である。
【０１１７】
また、語句「Ｙシステム」は、ユーザｕ1，ｕ2により１０回ずつ使用された語句であるとする。このため、語句「Ｙシステム」は、ユーザｕ3が使用していないが、特定のグループ内のユーザ間で平均的に使用されやすい語句であり、特徴語とすることが好ましいと考えられる語句の一例である。一方で、語句「Ｙシステム」は、ユーザｕ3が使用していないため、語句「Ｘプロジェクト」に比べると、特徴語としての好ましさは低くなる。
【０１１８】
また、語句「秘密」は、ユーザｕ1により１０回使用された語句であるとする。このため、語句「秘密」は、特定のグループ内の一部のユーザにより使用される語句であり、特徴語とすることが好ましくないと考えられる語句の一例である。また、語句「来客対応」は、ユーザｕ1，ｕ4により１０回ずつ使用された語句であるとする。このため、語句「来客対応」は、複数のグループに跨って使用される語句であり、特徴語とすることが好ましくないと考えられる語句の一例である。
【０１１９】
以下の説明では、情報処理装置１００が、語句「Ｘプロジェクト」、語句「Ｙシステム」、語句「秘密」、語句「来客対応」のそれぞれの語句について、特徴語であるか否かを、どのように判定するかを示す一例について説明する。次に、図１１の説明に移行する。
【０１２０】
図１１において、情報処理装置１００は、語句「Ｘプロジェクト」を判定対象として設定する。情報処理装置１００は、統計情報ＤＢ５００を参照して、語句「Ｘプロジェクト」のユーザｕ1〜ｕ10についての使用頻度を取得し、表１１００のように記憶する。
【０１２１】
情報処理装置１００は、各グループｇm∈Ｇに、仮想ユーザｖmを追加する。そして、情報処理装置１００は、グループｇmに所属する全ユーザのログ中における語句「Ｘプロジェクト」の使用頻度の中央値にσ1を加算した値を、仮想ユーザｖmについての使用頻度Ｆ（ｖm）として算出し、表１１０１のように記憶する。ここで、例えば、σ1＝０．１である。そして、情報処理装置１００は、各グループｇmに所属する各ユーザのログ中における語句「Ｘプロジェクト」の出現分布Ｅu（ｇm）を算出し、表１１０１のように記憶する。次に、図１２の説明に移行する。
【０１２２】
図１２において、情報処理装置１００は、グループ集合Ｇに仮想グループｇ’を追加する。情報処理装置１００は、表１１０１を参照して、グループ集合Ｇ中の各グループの出現分布の平均値にσ2を乗算した値を、仮想グループｇ’についての出現分布Ｅu（ｇm）として算出し、表１２００のように記憶する。ここで、例えば、σ2＝０．０１である。次に、情報処理装置１００は、語句「Ｘプロジェクト」のグループレベルの出現分布Ｅu+gを算出し、表１２００のように記憶する。そして、情報処理装置１００は、出現分布Ｅu+gがｔより小さい場合、語句「Ｘプロジェクト」を特徴語候補とする。ここで、例えば、ｔ＝０．３である。
【０１２３】
図１２の例では、情報処理装置１００は、出現分布Ｅu+gがｔより小さいため、語句「Ｘプロジェクト」を特徴語候補とする。これにより、情報処理装置１００は、特定のグループ内のユーザ間で平均的に使用される語句であり、特徴語とすることが好ましいと考えられる語句「Ｘプロジェクト」を、特徴語候補とすることができる。次に、図１３の説明に移行する。
【０１２４】
図１３において、情報処理装置１００は、語句「Ｘプロジェクト」と同様に、語句「Ｙシステム」について出現分布Ｅu（ｇm）を算出し、出現分布Ｅu+gを算出し、表１３００のように記憶する。図１３の例では、情報処理装置１００は、出現分布Ｅu+gがｔより小さいため、語句「Ｙシステム」を特徴語候補とする。これにより、情報処理装置１００は、特定のグループ内のユーザ間で平均的に使用される語句であり、特徴語とすることが好ましいと考えられる語句「Ｙシステム」を、特徴語候補とすることができる。次に、図１４の説明に移行する。
【０１２５】
図１４において、情報処理装置１００は、語句「Ｘプロジェクト」と同様に、語句「秘密」について出現分布Ｅu（ｇm）を算出し、出現分布Ｅu+gを算出し、表１４００のように記憶する。図１４の例では、情報処理装置１００は、出現分布Ｅu+gがｔ以上であるため、語句「秘密」を特徴語候補としない。これにより、情報処理装置１００は、特定のグループ内の一部のユーザにより使用される語句であり、特徴語とすることが好ましくないと考えられる語句「秘密」を、特徴語候補としないことができる。次に、図１５の説明に移行する。
【０１２６】
図１５において、情報処理装置１００は、語句「Ｘプロジェクト」と同様に、語句「来客対応」について出現分布Ｅu（ｇm）を算出し、出現分布Ｅu+gを算出し、表１５００のように記憶する。図１５の例では、情報処理装置１００は、出現分布Ｅu+gがｔ以上であるため、語句「来客対応」を特徴語候補としない。これにより、情報処理装置１００は、複数のグループに跨って使用される語句であり、特徴語とすることが好ましくないと考えられる語句「来客対応」を、特徴語候補としないことができる。次に、図１６の説明に移行する。
【０１２７】
図１６において、情報処理装置１００が、出現分布Ｅu+gに基づいて特徴語を判定した結果について説明する。また、特徴語を判定した結果との比較対象として、ユーザによる語句の使用頻度についてのエントロピーＥuに基づいて特徴語を判定する場合と、グループにおける語句の使用頻度についてのエントロピーＥgに基づいて特徴語を判定する場合とについても説明する。
【０１２８】
表１６００に示すように、情報処理装置１００は、語句「Ｘプロジェクト」や語句「Ｙシステム」についての出現分布Ｅu+gが比較的小さいため、特徴語として好ましい語句「Ｘプロジェクト」や語句「Ｙシステム」を、特徴語であると判定することができる。また、情報処理装置１００は、語句「秘密」や語句「来客対応」についての出現分布Ｅu+gが比較的大きいため、特徴語として好ましくない語句「秘密」や語句「来客対応」を、特徴語ではないと判定することができる。さらに、情報処理装置１００は、出現分布Ｅu+gの大小関係から、語句「Ｘプロジェクト」が、語句「Ｙシステム」よりも特徴語として好ましいことも判定することができる。
【０１２９】
これに対し、表１６００に示すように、エントロピーＥuに基づいて特徴語を判定する場合では、語句「Ｘプロジェクト」についてのエントロピーＥuが比較的大きいため、語句「Ｘプロジェクト」を、特徴語ではないと判定してしまう可能性がある。また、表１６００に示すように、エントロピーＥgに基づいて特徴語を判定する場合では、語句「秘密」についてのエントロピーＥgが比較的小さいため、語句「秘密」を、特徴語であると判定してしまう可能性がある。このように、情報処理装置１００は、エントロピーＥuやエントロピーＥgを利用する場合に比べて、精度よく特徴語を判定することができる。次に、図１７の説明に移行する。
【０１３０】
図１７において、ユーザによる対象の語句の使用頻度の分布に応じて、出現分布Ｅu+gがどのような値になるかについて説明する。例えば、表１７００に示すように、出現分布Ｅu+gは、特定のグループ内のユーザに平均的に使用されるほど、値が小さくなる傾向がある。
【０１３１】
また、例えば、出現分布Ｅu+gは、特定のグループ内のユーザの使用頻度が大きいほど、値が小さくなる傾向がある。また、例えば、出現分布Ｅu+gは、特定のグループ内の使用人数が大きいほど、値が小さくなる傾向がある。また、例えば、出現分布Ｅu+gは、複数のグループに跨って使用されるほど、値が大きくなる傾向がある。
【０１３２】
このように、出現分布Ｅu+gは、いずれかのカテゴリに関する属性を有するユーザにより使用されやすいという特徴語の性質を、値に反映することができる。例えば、出現分布Ｅu+gは、いずれかのカテゴリに関する属性を有する複数のユーザには共通して使用されやすく、他のカテゴリに関する属性を有するユーザには使用されにくいという特徴語の性質を、値に反映することができる。このため、情報処理装置１００は、出現分布Ｅu+gに基づいて、特徴語を精度よく判定することができる。そして、情報処理装置１００は、特徴語を作成者に把握可能に表示し、作成者が分類規則を作成しやすくすることができる。
【０１３３】
これに対し、表１７００に示すように、エントロピーＥu、および、エントロピーＥgは、単独では、特徴語の性質を、値に反映することが難しい。このため、エントロピーＥuに基づいて特徴語を判定する場合、および、エントロピーＥgに基づいて特徴語を判定する場合では、精度よく特徴語を判定することは難しい。
【０１３４】
また、情報処理装置１００は、語句ごとに、出現分布Ｅu+gを対応付けて表示する場合があってもよい。この場合、作成者は、いずれの語句が、どのくらい特徴語として好ましいかを判断可能になり、特徴語を精度よく判定可能になる。結果として、情報処理装置１００は、作成者が、分類規則を作成しやすくすることができる。
【０１３５】
また、情報処理装置１００は、出現分布Ｅu+gの小さい順に、語句をソートして表示する場合があってもよい。この場合、作成者は、いずれの語句が、どのくらい特徴語として好ましいかを判断可能になり、特徴語を精度よく判定可能になる。結果として、情報処理装置１００は、作成者が、分類規則を作成しやすくすることができる。
【０１３６】
（全体処理手順）
次に、図１８を用いて、情報処理装置１００が実行する、全体処理手順の一例について説明する。全体処理は、例えば、図３に示したＣＰＵ３０１と、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ３０３とによって実現される。
【０１３７】
図１８は、全体処理手順の一例を示すフローチャートである。図１８において、情報処理装置１００は、図１９に後述する統計処理を実行する（ステップＳ１８０１）。
【０１３８】
次に、情報処理装置１００は、図２０に後述する分類処理を実行する（ステップＳ１８０２）。そして、情報処理装置１００は、統計処理の処理結果、および、分類処理の処理結果に基づいて、図２１に後述する検出処理を実行する（ステップＳ１８０３）。
【０１３９】
次に、情報処理装置１００は、検出処理の処理結果として特徴語候補ＤＢ７００を出力する（ステップＳ１８０４）。そして、情報処理装置１００は、特徴語に対応付ける分類先カテゴリの入力を受け付け、フィードバックＤＢ８００に記憶する（ステップＳ１８０５）。
【０１４０】
次に、情報処理装置１００は、フィードバックＤＢ８００に基づいて、分類規則を生成する（ステップＳ１８０６）。そして、情報処理装置１００は、全体処理を終了する。これにより、情報処理装置１００は、分類規則を生成することができる。
【０１４１】
（統計処理手順）
次に、図１９を用いて、情報処理装置１００が実行する、統計処理手順の一例について説明する。統計処理は、例えば、図３に示したＣＰＵ３０１と、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ３０３とによって実現される。
【０１４２】
図１９は、統計処理手順の一例を示すフローチャートである。図１９において、情報処理装置１００は、業務ログＤＢ４００を、Ｄに設定し、統計情報ＤＢ５００を、Ｓに設定する。まず、情報処理装置１００は、Ｓの使用頻度を初期化し、すべて０に設定する（ステップＳ１９０１）。
【０１４３】
次に、情報処理装置１００は、Ｄ中のログをすべて取得し、Ｄ’に設定する（ステップＳ１９０２）。そして、情報処理装置１００は、Ｄ’が空であるか否かを判定する（ステップＳ１９０３）。
【０１４４】
ここで、空である場合（ステップＳ１９０３：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、統計処理を終了する。一方で、空ではない場合（ステップＳ１９０３：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ１９０４の処理に移行する。
【０１４５】
ステップＳ１９０４では、情報処理装置１００は、Ｄ’からログを１つ取り出し、ｄに設定する（ステップＳ１９０４）。次に、情報処理装置１００は、ｄに含まれるテキストを単語分割し、ｗ1，ｗ2，・・・，ｗnに設定する（ステップＳ１９０５）。
【０１４６】
そして、情報処理装置１００は、ｄのユーザと各語句との組み合わせに対応するＳ中のフィールドの値を更新する（ステップＳ１９０６）。その後、情報処理装置１００は、ステップＳ１９０３の処理に戻る。これにより、情報処理装置１００は、作成者が使用頻度を算出せずに済むようにし、作成者にかかる作業負担の低減化を図ることができる。
【０１４７】
（分類処理手順）
次に、図２０を用いて、情報処理装置１００が実行する、分類処理手順の一例について説明する。分類処理は、例えば、図３に示したＣＰＵ３０１と、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ３０３とによって実現される。
【０１４８】
図２０は、分類処理手順の一例を示すフローチャートである。図２０において、情報処理装置１００は、統計情報ＤＢ５００を、Ｓに設定し、グループＤＢ６００を、Ｃに設定する。まず、情報処理装置１００は、Ｃを初期化し、すべてのユーザが所属するグループを空に設定する（ステップＳ２００１）。
【０１４９】
次に、情報処理装置１００は、Ｓ中の各ユーザについて、各語句の使用頻度から特徴ベクトルを生成する（ステップＳ２００２）。そして、情報処理装置１００は、すべてのユーザの特徴ベクトルに基づいて、ユーザをグループに分類する（ステップＳ２００３）。
【０１５０】
次に、情報処理装置１００は、分類結果をＣに記憶する（ステップＳ２００４）。そして、情報処理装置１００は、分類処理を終了する。これにより、情報処理装置１００は、作成者がユーザをグループに分類せずに済むようにし、作成者にかかる作業負担の低減化を図ることができる。
【０１５１】
（判定処理手順）
次に、図２１を用いて、情報処理装置１００が実行する、判定処理手順の一例について説明する。判定処理は、例えば、図３に示したＣＰＵ３０１と、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ３０３とによって実現される。
【０１５２】
図２１は、判定処理手順の一例を示すフローチャートである。図２１において、情報処理装置１００は、統計情報ＤＢ５００を、Ｓに設定し、グループＤＢ６００を、Ｃに設定し、特徴語候補ＤＢ７００を、Ｗに設定する。まず、情報処理装置１００は、Ｗを初期化する（ステップＳ２１０１）。
【０１５３】
次に、情報処理装置１００は、Ｓから語句集合を取得し、Ｖに設定する（ステップＳ２１０２）。そして、情報処理装置１００は、Ｖが空であるか否かを判定する（ステップＳ２１０３）。
【０１５４】
ここで、空である場合（ステップＳ２１０３：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、判定処理を終了する。一方で、空ではない場合（ステップＳ２１０３：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ２１０４の処理に移行する。
【０１５５】
ステップＳ２１０４では、情報処理装置１００は、Ｖから語句を１つ取り出し、ｗに設定する（ステップＳ２１０４）。次に、情報処理装置１００は、図２２に後述する算出処理を実行する（ステップＳ２１０５）。そして、情報処理装置１００は、ｗが特徴語候補であるか否かを判定する（ステップＳ２１０６）。
【０１５６】
ここで、特徴語候補ではない場合（ステップＳ２１０６：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ２１０３の処理に戻る。一方で、特徴語候補である場合（ステップＳ２１０６：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、ステップＳ２１０７の処理に移行する。
【０１５７】
ステップＳ２１０７では、情報処理装置１００は、Ｗにｗを追加する（ステップＳ２１０７）。そして、情報処理装置１００は、ステップＳ２１０３の処理に戻る。これにより、情報処理装置１００は、特徴語を精度よく判定することができる。
【０１５８】
（算出処理手順）
次に、図２２を用いて、情報処理装置１００が実行する、算出処理手順の一例について説明する。算出処理は、例えば、図３に示したＣＰＵ３０１と、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ３０３とによって実現される。
【０１５９】
図２２は、算出処理手順の一例を示すフローチャートである。図２２において、情報処理装置１００は、統計情報ＤＢ５００を、Ｓに設定し、グループＤＢ６００を、Ｃに設定する。まず、情報処理装置１００は、Ｅを初期化し、空に設定する（ステップＳ２２０１）。
【０１６０】
次に、情報処理装置１００は、Ｃからグループ集合を取得し、Ｇに設定する（ステップＳ２２０２）。そして、情報処理装置１００は、Ｇが空であるか否かを判定する（ステップＳ２２０３）。ここで、空である場合（ステップＳ２２０３：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、ステップＳ２２０８の処理に移行する。一方で、空ではない場合（ステップＳ２２０３：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ２２０４の処理に移行する。
【０１６１】
ステップＳ２２０４では、情報処理装置１００は、Ｇからグループを１つ取り出し、ｇに設定し、ｇに対応するユーザのリストを取り出し、Ｕに設定する（ステップＳ２２０４）。次に、情報処理装置１００は、Ｕ中の各ユーザについて、Ｓから語句ｗの使用頻度を取得し、Ｆに設定する（ステップＳ２２０５）。そして、情報処理装置１００は、Ｆの中央値にσ1を加算した値を、Ｆに追加する（ステップＳ２２０６）。次に、情報処理装置１００は、Ｆに基づいてＥu（ｇ）を算出し、Ｅに追加する（ステップＳ２２０７）。そして、情報処理装置１００は、ステップＳ２２０３の処理に戻る。
【０１６２】
ステップＳ２２０８では、情報処理装置１００は、Ｅの平均値にσ2を乗算した値を、Ｅに追加する（ステップＳ２２０８）。次に、情報処理装置１００は、Ｅに基づいてＥu+gを算出する（ステップＳ２２０９）。そして、情報処理装置１００は、Ｅu+gがｔより小さいか否かを出力する（ステップＳ２２１０）。その後、情報処理装置１００は、算出処理を終了する。
【０１６３】
ここで、情報処理装置１００は、図１８〜図２２のいずれかのフローチャートの一部ステップの処理の順序を入れ替えて実行してもよい。例えば、ステップＳ１８０１，Ｓ１８０２の処理の順序は入れ替え可能である。
【０１６４】
また、情報処理装置１００は、図１８〜図２２のいずれかのフローチャートの一部ステップの処理を省略してもよい。例えば、使用頻度が算出済みであれば、ステップＳ１８０１の処理は省略可能である。また、例えば、ユーザがグループに分類済みであれば、ステップＳ１８０２の処理は省略可能である。
【０１６５】
以上説明したように、情報処理装置１００によれば、複数のユーザを分類した複数のグループのそれぞれのグループについて、ユーザ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第１の指標値を算出することができる。情報処理装置１００によれば、それぞれのグループについて算出した第１の指標値に基づいて、グループ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第２の指標値を算出することができる。情報処理装置１００によれば、算出した第２の指標値に基づいて、対象の語句が、特徴語であるか否かを判定することができる。これにより、情報処理装置１００は、特徴語を精度よく判定することができる。
【０１６６】
情報処理装置１００によれば、グループについてのユーザ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いが小さいほど、対象の語句が特徴語である可能性が高いことを示すように、第２の指標値を算出することができる。情報処理装置１００によれば、グループ間における対象の語句の使用傾向のばらつき度合いが大きいほど、対象の語句が特徴語である可能性が高いことを示すように、第２の指標値を算出することができる。これにより、情報処理装置１００は、第２の指標値が、特徴語としての好ましさを精度よく反映するようにすることができる。
【０１６７】
情報処理装置１００によれば、それぞれのグループについて、グループに含まれるユーザごとの対象の語句の使用頻度または使用時間の統計値に基づいて、第１の指標値を算出することができる。これにより、情報処理装置１００は、第１の指標値を精度よく算出可能にすることができる。
【０１６８】
情報処理装置１００によれば、それぞれのグループについて、グループに含まれるユーザごとの対象の語句の使用頻度または使用時間についてのエントロピーに基づいて、第１の指標値を算出することができる。これにより、情報処理装置１００は、第１の指標値が、特徴語としての好ましさを精度よく反映するようにすることができる。
【０１６９】
情報処理装置１００によれば、それぞれのグループについて算出した第１の指標値、および、それぞれのグループについて算出した第１の指標値の統計値に基づいて、第２の指標値を算出することができる。これにより、情報処理装置１００は、第２の指標値を精度よく算出可能にすることができる。
【０１７０】
情報処理装置１００によれば、それぞれのグループについて算出した第１の指標値についてのエントロピーに基づいて、第２の指標値を算出することができる。これにより、情報処理装置１００は、第２の指標値が、特徴語としての好ましさを精度よく反映するようにすることができる。
【０１７１】
情報処理装置１００によれば、それぞれのユーザによる語句の使用履歴に基づいて、それぞれのユーザによる対象の語句の使用傾向を示す情報を生成することができる。これにより、情報処理装置１００は、作成者が使用傾向を示す情報を作成せずに済むようにして、作成者の作業負担の低減化を図ることができる。
【０１７２】
情報処理装置１００によれば、それぞれのユーザによる語句の使用履歴に基づいて、複数のユーザを、複数のグループに分類することができる。これにより、情報処理装置１００は、作成者がユーザを分類せずに済むようにして、作成者の作業負担の低減化を図ることができる。
【０１７３】
情報処理装置１００によれば、算出した第２の指標値を、対象の語句に対応付けて出力することができる。これにより、情報処理装置１００は、作成者が、対象の語句の特徴語らしさを判断可能にすることができ、特徴語を判定しやすくすることができる。
【０１７４】
情報処理装置１００によれば、算出した第２の指標値に対応する表示態様で、対象の語句を表示することができる。これにより、情報処理装置１００は、作成者が、対象の語句の特徴語らしさを判断可能にすることができ、特徴語を判定しやすくすることができる。
【０１７５】
なお、本実施の形態で説明した判定方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本実施の形態で説明した判定プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本実施の形態で説明した判定プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
【０１７６】
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１７７】
（付記１）複数のユーザのそれぞれのユーザによる対象の語句の使用傾向を示す情報に基づいて、前記複数のユーザを分類した複数のグループのそれぞれのグループについて、前記ユーザ間における前記対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第１の指標値を算出し、
前記それぞれのグループについて算出した前記第１の指標値に基づいて、前記グループ間における前記対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第２の指標値を算出し、
算出した前記第２の指標値に基づいて、前記対象の語句が、特徴語であるか否かを判定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする判定方法。
【０１７８】
（付記２）前記第２の指標値を算出する処理は、
前記グループについての前記ユーザ間における前記対象の語句の使用傾向のばらつき度合いが小さいほど、または、前記グループ間における前記対象の語句の使用傾向のばらつき度合いが大きいほど、前記対象の語句が前記特徴語である可能性が高いことを示すように、前記第２の指標値を算出する、ことを特徴とする付記１に記載の判定方法。
【０１７９】
（付記３）前記情報は、前記対象の語句の使用頻度または使用時間であり、
前記第１の指標値を算出する処理は、
前記それぞれのグループについて、前記グループに含まれる前記ユーザごとの前記対象の語句の使用頻度または使用時間、および、前記グループに含まれる前記ユーザごとの前記対象の語句の使用頻度または使用時間の統計値に基づいて、前記第１の指標値を算出する、ことを特徴とする付記１または２に記載の判定方法。
【０１８０】
（付記４）前記情報は、前記対象の語句の使用頻度または使用時間であり、
前記第１の指標値を算出する処理は、
前記それぞれのグループについて、前記グループに含まれる前記ユーザごとの前記対象の語句の使用頻度または使用時間についてのエントロピーに基づいて、前記第１の指標値を算出する、ことを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の判定方法。
【０１８１】
（付記５）前記第２の指標値を算出する処理は、
前記それぞれのグループについて算出した前記第１の指標値、および、前記それぞれのグループについて算出した前記第１の指標値の統計値に基づいて、前記第２の指標値を算出する、ことを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載の判定方法。
【０１８２】
（付記６）前記第２の指標値を算出する処理は、
前記それぞれのグループについて算出した前記第１の指標値についてのエントロピーに基づいて、前記第２の指標値を算出する、ことを特徴とする付記１〜５のいずれか一つに記載の判定方法。
【０１８３】
（付記７）前記それぞれのユーザによる語句の使用履歴に基づいて、前記それぞれのユーザによる前記対象の語句の使用傾向を示す情報を生成する、処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする付記１〜６のいずれか一つに記載の判定方法。
【０１８４】
（付記８）前記それぞれのユーザによる語句の使用履歴に基づいて、前記複数のユーザを、前記複数のグループに分類する、処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする付記１〜７のいずれか一つに記載の判定方法。
【０１８５】
（付記９）算出した前記第２の指標値を、前記対象の語句に対応付けて出力する、処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする付記１〜８のいずれか一つに記載の判定方法。
【０１８６】
（付記１０）算出した前記第２の指標値に対応する表示態様で、前記対象の語句を表示する、処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする付記１〜９のいずれか一つに記載の判定方法。
【０１８７】
（付記１１）複数のユーザのそれぞれのユーザによる対象の語句の使用傾向を示す情報に基づいて、前記複数のユーザを分類した複数のグループのそれぞれのグループについて、前記ユーザ間における前記対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第１の指標値を算出し、
前記それぞれのグループについて算出した前記第１の指標値に基づいて、前記グループ間における前記対象の語句の使用傾向のばらつき度合いを示す第２の指標値を算出し、
算出した前記第２の指標値に基づいて、前記対象の語句が、特徴語であるか否かを判定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする判定プログラム。
【符号の説明】
【０１８８】
１００  情報処理装置
１１０  情報
２００  情報分類システム
２０１  クライアント装置
２１０  ネットワーク
３００  バス
３０１  ＣＰＵ
３０２  メモリ
３０３  ネットワークＩ／Ｆ
３０４  記録媒体Ｉ／Ｆ
３０５  記録媒体
４００  業務ログＤＢ
５００  統計情報ＤＢ
６００  グループＤＢ
７００  特徴語候補ＤＢ
８００  フィードバックＤＢ
９００  記憶部
９０１  取得部
９０２  生成部
９０３  分類部
９０４，９０５  算出部
９０６  判定部
９０７  出力部
１００１  統計処理器
１００２  グループ認識器
１００３  特徴語候補検出器
１００４  分類規則生成器
１０１０  分類規則ＤＢ
１１００，１１０１，１２００，１３００，１４００，１５００，１６００，１７００  表
【国際調査報告】
2020059123.tif 000043
2020059123.tif 000044
2020059123.tif 000045
2020059123.tif 000046