(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のクライアント端末とネットワークを介して接続可能に構成され、各クライアント端末からの要求に応じて、サーバに蓄積されている複数の文書情報の分類および分析を支援する知識分析システムであって、
前記蓄積されている複数の文書情報を対象に、前記複数の文書情報それぞれに埋め込まれている強調タグに基づいて、前記複数の文書情報の各々から強調属性を持つ単語を抽出する単語抽出手段と、
前記単語抽出手段によって抽出された各単語の強調属性の種別と当該単語の出現頻度とに基づいて当該単語毎に重要度を判定し、その重要度の判定結果を前記複数の文書情報にわたって累積する処理を実行して、累積された重要度の値が高い上位所定数の単語を、前記複数の文書情報にわたる文書情報全体の重要語として決定する重要語決定手段と、
前記重要語決定手段によって決定された前記文書情報全体の重要語と前記各文書情報から決定される重要語との突き合わせによって前記複数の文書情報をクラスタリングすることにより、前記複数の文書情報を分類および整理したクラスタデータベースを作成する知識分析手段と
を具備することを特徴とする知識分析システム。
【請求項２】
強調属性の種別とそれに対応する重み付け値との関係を示す定義情報を保持する手段をさらに具備し、
前記重要語決定手段は、
前記単語抽出手段によって抽出された単語毎に、その重要度を、前記定義情報から取得した当該単語の強調属性に対応した重み付け値と当該単語の出現頻度との積をもって決定する手段を含むことを特徴とする請求項１記載の知識分析システム。
【請求項３】
各クライアント端末からの要求に応じて、サーバが当該サーバに蓄積されている複数の文書情報の分類および分析を支援する知識分析方法であって、
前記サーバが、前記蓄積されている複数の文書情報を対象に、前記複数の文書情報それぞれに埋め込まれている強調タグに基づいて、前記複数の文書情報の各々から強調属性を持つ単語を抽出する単語抽出ステップと、
前記サーバが、前記単語抽出ステップによって抽出された各単語の強調属性の種別と当該単語の出現頻度とに基づいて当該単語毎に重要度を判定し、その重要度の判定結果を前記複数の文書情報にわたって累積する処理を実行して、累積された重要度の値が高い上位所定数の単語を、前記複数の文書情報にわたる文書情報全体の重要語として決定する重要語決定ステップと、
前記サーバが、前記重要語決定ステップによって決定された前記文書情報全体の重要語と前記各文書情報から決定される重要語との突き合わせによって前記複数の文書情報をクラスタリングすることにより、前記複数の文書情報を分類および整理したクラスタデータベースを作成する知識分析ステップと
を具備することを特徴とする知識分析方法。
【請求項４】
前記重要語決定ステップは、前記サーバが、前記単語抽出ステップによって抽出された単語毎に、その重要度を、強調属性の種別とそれに対応する重み付け値との関係を示す定義情報から取得した当該単語の強調属性に対応した重み付け値と当該単語の出現頻度との積をもって決定することを特徴とする請求項３記載の知識分析方法。
【請求項５】
各クライアント端末からの要求に応じて、サーバに蓄積されている複数の文書情報の分類および分析を前記サーバに実行させるプログラムであって、
前記蓄積されている複数の文書情報を対象に、前記複数の文書情報それぞれに埋め込まれている強調タグに基づいて、前記複数の文書情報の各々から強調属性を持つ単語を抽出する単語抽出手順と、
前記単語抽出手順によって抽出された各単語の強調属性の種別と当該単語の出現頻度とに基づいて当該単語毎に重要度を判定し、その重要度の判定結果を前記複数の文書情報にわたって累積する処理を実行して、累積された重要度の値が高い上位所定数の単語を、前記複数の文書情報にわたる文書情報全体の重要語として決定する重要語決定手順と、
前記重要語決定手順によって決定された前記文書情報全体の重要語と前記各文書情報から決定される重要語との突き合わせによって前記複数の文書情報をクラスタリングすることにより、前記複数の文書情報を分類および整理したクラスタデータベースを作成する知識分析手順とを前記サーバに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ナレッジマネジメントシステムで用いられる知識分析のためのシステムおよび方法に関し、特に重要語を用いて蓄積文書の検索やクラスタリング行うことによって知識分析の支援を行う知識分析システムおよび知識分析方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、企業を中心に複数のユーザ間で情報共有を行うためのグループウェアの導入が進められている。代表的なグループウェアとしては、電子メールシステムやワークフローシステムなどが知られているが、最近では、知識や情報の共有支援を図るためのナレッジマネジメントシステムも開発され始めている。
【０００３】
このナレッジマネジメントシステムは、Ｗｅｂ情報や電子ファイル情報などに加え、個人のノウハウなどを知識データベースとして蓄積・管理するためのものであり、自然言語検索などの検索機能と組み合わせることにより、知識、情報の効率的な活用が可能となる。
【０００４】
ところで、このようなナレッジマネジメントシステムにおいては、個人のノウハウなどの知識をどのように収集・蓄積するかが重要なポイントとなる。個人のノウハウなどの知識は、いわゆる暗黙知であって、Ｗｅｂ情報や電子ファイル情報などのように形式化されたものではないため、それを自動的に収集、蓄積することは困難であるからである。
【０００５】
そこで、最近では、知識蓄積支援機能を持つナレッジマネジメントシステムの開発が要求されている。個人のノウハウなどの知識を自動的に収集・蓄積する仕組みを実現することにより、暗黙知としての知識をもＷｅｂ情報や電子ファイル情報などのような形式化された形式知と同様に活用することが可能となる。
【０００６】
また、このようにして蓄積された知識や情報を容易に検索するナレッジマネジメントシステムの開発も並行して行われている。典型例としては、自然言語の質問文を入力して、有用な知識や情報を検索する知識検索支援機能を持つ自然言語検索システムが挙げられる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、この種のナレッジマネジメントシステムでは、知識や情報を簡単に整理または閲覧したり、あるいは、初めて利用するユーザに対しても、どのような知識情報が検索できるのかを分かりやすく提示する等、知識データの有効活用を図るための知識の体系化が強く求められる。これに伴い、蓄積した知識をカテゴリ別に構造化（分類）すること等が行われている。
【０００８】
知識を分析してそれを構造化（分類）する処理はクラスタリングと呼ばれるが、従来では、そのクラスタリングの際の軸となる語句は、重要語としてユーザが直接指定しなければならないため、その重要語のリストアップに手間が掛かかるといった問題があった。またこの場合、ユーザが重要語として指定した語句に基づいて、クラスタリングのための知識の分析および分類が行われることになるので、ユーザが重要語として指定した語句によっては、必ずしも的確な分類結果が得られない場合もある。このような状況はクラスタリングを行う場合のみならず、情報検索のための検索キーワードをユーザに指定させる場合にも同様に発生する。
【０００９】
本発明はこのような事情を考慮してなされたものであり、文書から自動的に重要語を抽出および決定してそれを用いて検索やクラスタリングを実行することにより、ユーザに重要語を指定させることなく、蓄積文書の検索又はクラスタリングによる的確な知識分析を自動的に実行することが可能な知識分析システムおよび知識分析方法を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上述の課題を解決するため、本発明は、複数のクライアント端末とネットワークを介して接続可能に構成され、各クライアント端末からの要求に応じて、サーバに蓄積されている複数の文書情報の分類および分析を支援する知識分析システムであって、前記蓄積されている複数の文書情報を対象に、前記複数の文書情報それぞれに埋め込まれている強調タグに基づいて、前記複数の文書情報の各々から強調属性を持つ単語を抽出する単語抽出手段と、前記単語抽出手段によって抽出された各単語の強調属性の種別と当該単語の出現頻度とに基づいて当該単語毎に重要度を判定し、その重要度の判定結果を前記複数の文書情報にわたって累積する処理を実行して、累積された重要度の値が高い上位所定数の単語を、前記複数の文書情報にわたる文書情報全体の重要語として決定する重要語決定手段と、
前記重要語決定手段によって決定された前記文書情報全体の重要語と前記各文書情報から決定される重要語との突き合わせによって前記複数の文書情報をクラスタリングすることにより、前記複数の文書情報を分類および整理したクラスタデータベースを作成する知識分析手段とを具備することを特徴とする。
【００１４】
この知識分析システムにおいては、既に蓄積されている複数の文書情報全体を対象として、単語抽出処理と、単語抽出処理によって各文書から抽出された各単語の強調属性の種別と当該単語の出現頻度とに基づいて当該単語毎に重要度を判定し、その重要度の判定結果を複数の文書情報にわたって累積する処理とを実行して、累積された重要度の値が高い上位所定数の単語を複数の文書情報全体の重要語として決定する。そして、文書情報全体の重要語と前記各文書情報から決定される重要語との突き合わせによって前記複数の文書情報がクラスタリングされる。これにより、蓄積文書の分析に要する時間を短縮できるようになると共に、蓄積文書全体の特徴を考慮して決定された重要語を用いてクラスタリングを行うことが可能となる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。
【００１６】
図１には、本発明の一実施形態に係る知識分析システムの構成が示されている。この知識分析システムは、複数のクライアント端末１１からＬＡＮ等のコンピュータネットワーク１３を介してアクセス可能なサーバコンピュータ１２にて実現されている。サーバコンピュータ１２とクライアント端末１１には、それぞれ、図示しないが、ＣＰＵ、メインメモリ、記憶装置としての磁気ディスク装置、及びキーボードやマウスなどの入力部とディスプレイなどの表示部とを持つ入出力装置が設けられている。
【００１７】
サーバコンピュータ１２上で実現された知識分析システムは、各クライアント端末１１に対して、文書情報の蓄積機能、蓄積された複数の文書情報から目的の文書を検索する検索機能、蓄積された複数の文書を分類および整理するクラスタリング機能などを提供する。クラスタリング機能によって蓄積文書の分類および整理を行い、サーバコンピュータ１２からその内容を蓄積文書の分析結果としてクライアント端末１１に提供することにより、ある目的で集められた雑多な文書群から読み取れる傾向等を知識としてユーザに提供することが出来る。ここで、クラスタリング機能の概要について説明する。
【００１８】
クラスタリング機能とは、サーバコンピュータ１２に集められた大量の文書情報それぞれの特徴を分析して、類似する内容のもの同士のグループに仕分けし、大量の文書情報をその特徴別に分類および整理したクラスタデータベースを作成する機能である。クラスタリングの実行に際しては図２のような分析条件指定画面がクライアント端末１１に提供され、その分析条件指定画面上で様々な分析条件がユーザによって指定される。図２は、「１万件ｄｂ」という名称のデータベースと「○○新聞記事」という名称のデータベースが分析対象データベースとして選択された場合の例であり、以下の指定項目がある。
【００１９】
・分析結果名称：分析結果を保存する際の名称を入力するフィールドである。
・分析対象期間：どの期間内に作成または保存された文書を分析対象とすべきかを指定するフィールドである。入力がない場合は分析対象データベース内に蓄積されている全文書が分析対象になる。
【００２０】
・絞込キーワード：蓄積文書から分析対象の文書を検索によって絞り込むための検索用キーワードを入力するフィールドである。入力がない場合は分析対象データベース内に蓄積されている全文書が分析対象になる。
・絞込件数：分析対象の文書を何件にまで絞り込むかを指定するフィールドである。
【００２１】
・階層数：クラスタリングで使用する分類体系の階層数を指定するフィールドである。「１階層」又は「多階層」のいずれかを選択。デフォルトは「多階層」であり、カテゴリ別に階層化された構造で文書の分類が行われる。
・知識の重複：１つの文書が複数の分類（クラスタ）に重複して登録されることを許可するかどうかを指定するフィールドである。「あり」又は「なし」のいずれかを選択。
【００２２】
・最上位クラスタの最大個数：最上位の階層に作成されるクラスタの最大個数を指定するフィールドである。入力がない場合は、指定なしとしてクラスタリングを行う。
【００２３】
・重要語：クラスタリングを行う際の軸となる語句を重要語として入力するためのフィールドである。
通常は、クラスタリングで使用する重要語はユーザ自身が直接指定する必要があるが、本実施形態では、重要語を自動生成する機能を有しており、ユーザに重要語を指定させることなく、自動生成した重要語を用いて蓄積文書の分析および分類を行うことが出来る。どのような観点で蓄積文書の内容を分析し、それをどのような分類体系で分類するかは、クラスタリングの軸を生成する重要語に基づいて決定されるので、いわば、重要語は蓄積情報を分析および分類する際の切り口となるものと言える。
【００２４】
次に、図１に戻り、本知識分析システムを構成する各要素について説明する。
【００２５】
クライアント端末１１では、Ｗｅｂブラウザ１１１が動作している。サーバコンピュータ１２上に構築された知識分析のためのリソースを示すＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）をＷｅｂブラウザ１１１から指定することにより、サーバコンピュータ１２による知識分析処理を各クライアント端末１１から利用することができる。
【００２６】
また、クライアント端末１１には、イメージスキャナ１１４が接続されており、ユーザは紙の文書の取り込みを文字認識ツール１１３を用いて行う。さらに文書編集ツール１１２が動作しており、ユーザはこれを用いて電子文書を作成する。こうして取りこまれたイメージ文書データと、作成された電子文書データは、例えばＳＧＭＬ（Standard Generalized Markup Language）、ＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）、ＸＭＬ（eXtensible Markup Language）などのマークアップ言語で記述された文書形式に自動的に変換された後に、ネットワーク１３を介してサーバコンピュータ１２に登録文書として、または重要語を決定するための入力文書として送られる。マークアップ言語で記述された文書形式の文書情報においては、文書中の語句の強調属性の種別が強調タグによって表現される。よって、各語句の強調属性に対応した強調タグが埋め込まれている文書情報が、クライアント端末１１からサーバコンピュータ１２に送られることになる。サーバコンピュータ１２では、文書情報中の強調タグを基に重要語を決定する処理が行われる。
【００２７】
サーバコンピュータ１２の知識分析機能は、主に、Ｗｅｂサーバ１２１、制御モジュール１２１１、ナレッジサーバ１２２、強調タグ設定モジュール１２２１、登録モジュール１２２２、検索モジュール１２２３、クラスタリングモジュール１２２４などのソフトウェアと、これらソフトフェアによって知識分析のために利用される管理情報と実データとによって実現される。管理情報には、各クライアント端末１１に対してユーザ認証を行うためのログイン管理情報１２１２が存在する。実データは、知識データベース１２２６、中間処理用のデータベース１２２８および分析結果データベース（クラスタＤＢ）１２２９と、強調タグテーブル１２２５と、重要語テーブル１２２７とによって構成されている。
【００２８】
強調タグテーブル１２２５は、強調属性の種別それぞれに対応した強調タグとその強調タグに対する重み付け値（ポイント）との関係を定義するためのものであり、ユーザがクライアント端末１１のＷｅｂブラウザ１１１を介して強調タグ設定モジュール１２２１を起動することにより、強調タグテーブル１２２５の内容をユーザが設定することができる。
【００２９】
重要語テーブル１２２７は、クライアント端末１１から入力された入力文書、または知識データベース１２２６上に既に蓄積されている文書情報から抽出された重要語を登録するためのものであり、入力文書、または蓄積文書から強調タグで囲まれた語句を抽出し形態素解析して単語に分解し、その単語を強調タグの種別と出現頻度によりスコア付けすることで、重要語テーブル１２２７が作成される。
【００３０】
これら強調タグテーブル１２２５と重要語テーブル１２２７は、クラスタリングモジュール１２２４が中間データベース１２２８から分析結果データベース（クラスタＤＢ）１２２９を作成するときに使用される。
【００３１】
制御モジュール１２１１は、Ｗｅｂサーバ１２１上で動作し、知識分析に関する全体の動作を制御するためのものであり、この知識分析システムの中核プログラムであるナレッジサーバ１２２およびＷｅｂサーバ１２１と、クライアント端末１１のＷｅｂブラウザ１１１との間の仲介機能を初め、各クライアント端末１１がナレッジサーバ１２２にログインする際のユーザ認証機能を持つ。このユーザ認証のために、制御モジュール１２１１は、ログイン管理情報１２１２を管理している。このログイン管理情報１２１２には、この知識分析システムに参加しているユーザそれぞれのユーザＩＤとパスワード等が格納されている。このユーザ認証により、各クライアント端末１１からの知識分析等の為になされるナレッジサーバ１２２に対するアクセスの許可・禁止の制御が行われる。
【００３２】
ナレッジサーバ１２２は、複数のクライアント端末１１からの要求に応じて知識データベース１２２６や分析結果データベース（クラスタＤＢ）１２２９の管理、運用を行うためのものであり、各クライアント端末１１から指定された分析条件で知識分析を行うことにより、知識データベース１２２６に登録されている蓄積文書の分析支援を行う。
【００３３】
次に、図３のフローチャートを参照して、クライアント端末１１から入力された入力文書情報から重要語を自動的に決定し、その重要語を用いて知識データベース１２２６の検索や知識分析を行う場合の処理の概要について説明する。
【００３４】
まず、対象となる入力文書情報（ＸＭＬ，ＨＴＭＬ，ＳＧＭＬ，ｅｔｃ）中に含まれる強調タグに基づいて、その強調タグで囲まれた語句が入力文書情報から抽出される（ステップＳ１０１）。次いで、抽出した各語句を形態素解析して単語に分割することにより、強調属性を持つ単語の抽出、および重要語テーブル１２２７への登録が行われる（ステップＳ１０２，Ｓ１０３）。そして、抽出された単語毎にその強調タグに対するポイントが強調タグテーブル１２２５から取得され、そのポイントが重要語テーブル１２２７上に、該当する単語の優先度（重要度）を示すスコアとして加算されて行く（ステップＳ１０４）。これにより、抽出された単語毎に、当該単語の出現頻度とその時の強調タグの種別に対応したポイントとの積によって表現されたスコアの値が重要語テーブル１２２７に登録されることになる。重要語テーブル１２２７に登録された単語群はスコアの高い順にソートされ、そしてスコアの高い上位の幾つかの単語が優先的に重要語として決定される。もちろん、重要語テーブル１２２７上に登録された全ての単語を重要語として決定してもよい。
【００３５】
入力文書情報のキー概念に合致する文書を知識データベース１２２６から検索する場合には、重要語として決定された単語それぞれから検索用キーワードが生成され、その検索用キーワードを用いて、全文検索などの検索処理が検索モジュール１２２３によって実行される（ステップＳ１０５）。
【００３６】
一方、知識データベース１２２６の蓄積文書をクラスタリングする場合には、重要語として決定された単語それぞれをクラスタリングの軸とする文書分析および分類が蓄積文書を対象に実行され、これにより知識データベース１２２６の蓄積文書がクラスタリングされる（ステップＳ１０６）。
【００３７】
なお、実際には、重要語を軸とする文書分析および分類処理は、中間データベース１２２８に登録されている絞り込み後の文書群を対象に行われ、そしてその分類結果がクラスタデータベース１２２９に登録されることになる。また、重要語として決定された単語そのそのものを軸とする分析を行っても良いが、重要語として決定された単語から派生する類義語、同義語等を用いて分析を行っても良い。分析処理では、重要語を切り口として分析対象となる各文書の特徴が分析され、そして同じ特徴を持つもの同士が、その特徴を的確に表す分類名が付された一つのクラスタにまとめられていく。もちろん、重要語そのものを分類名として使用することも出来る。
【００３８】
各文書の特徴分析の手法としては様々なものがあるが、例えば、上述した入力文書からの重要語決定処理と同様の手法で分析対象の各蓄積文書毎に重要語を決定し、そしてどのような重要語を含むかを分析対象の蓄積文書毎に調べることによってそれら文書それぞれ特徴を分析することが出来る。この場合、例えば、入力文書から決定した重要語と、分析対象の各文書から決定した重要語とを突きあわせることにより、入力文書から決定した重要語を軸としたクラスタリングを容易に行うことが可能となる。
【００３９】
さらに、入力文書情報から重要語を決定する代わりに、上述した入力文書からの重要語決定処理と同様の手法で、例えば、中間データベース１２２８に登録されている分析対象の文書群全体から重要語を決定し、それをクラスタリングの軸として用いて、分析対象の文書群全体をクラスタリングするという手法も好適である。この場合には、まず、分析対象の文書群全体を対象として、ステップＳ１０１からＳ１０３の単語抽出処理を行い、そしてステップＳ１０４では、各文書から抽出された各単語の強調属性の種別と当該単語の出現頻度とに基づいて当該単語毎にスコア付けを行い、そのスコアを分析対象の文書群全体にわたって累積する処理が実行される。累積されたスコアの値が高い上位所定数の単語が重要語として決定される。
【００４０】
そして、ステップＳ１０６では、重要語として決定された上位所定数の単語をクラスタリングの軸として、中間データベース１２２８に登録されている文書群の分析および分類が実行される。この場合においても、例えば、蓄積文書全体から決定した重要語と、分析対象の各蓄積文書から決定した重要語とを文書語に突きあわせることにより、蓄積文書全体から決定した重要語を軸としたクラスタリングを容易に行うことが可能となる。
【００４１】
次に、図４および図５を参照して、クライアント端末１１に設けられた文字認識ツール１１３や文書編集ツール１１２で実行される文書形式変換処理について説明する。なお、以下では、強調タグが埋め込まれた文書情報としてＸＭＬを利用する場合を例示して説明することとする。
【００４２】
図４はＸＭＬ変換前の文書形式を示し、また、図５はＸＭＬ変換後の文書形式を示している。図４に示すように、変換前の文書には文字の強調が各所になされており、これらが語句の強調属性である。例えば、＜大きい文字＞、＜太い文字＞、＜斜体＞、＜下線＞、＜反転＞、＜引用符＞、＜背景色＞などがある。
【００４３】
図４の文書形式から図５の文書形式への変換は、クライアント端末１１の文字認識ツール１１３や文書編集ツール１１２が行い、Ｗｅｂブラウザ１１１を介してナレッジサーバ１２２の登録モジュール１２２２に渡され、知識データベース１２２６に登録される。文字認識ツール１１３を用いた場合には、紙の文書上に施されている語句の強調属性が強調タグに変換されてＸＭＬ形式の文書情報が生成されることになる。以下に変換の例を示す。
【００４４】
例えば、図４の文書上においては、語句「膨大な情報や知識を的確に分析」は太い文字で記述され、且つ各文字の背景に色が付けられている。この場合、大きい文字、背景色という２種類の強調属性が付加されていることになるので、この語句を図５のＸＭＬ文書に変換すると、
＜背景色＞＜太字＞膨大な情報や知識を的確に分析＜／太字＞＜／背景色＞
となる。
【００４５】
また、図４の文書上の語句「迅速な意志決定」には下線が引かれており、この語句を図５のＸＭＬ文書に変換すると、
＜下線＞迅速な意思決定＜／下線＞
となる。
【００４６】
このように、１つの語句に複数の強調タグが付加されていると、それだけその語句が重要であることを意味することになる。上述の例では、前者の方が後者よりも重要度が高いと判定される。
【００４７】
図６は、強調タグテーブル１２２５の例を示している。強調タグテーブル１２２５は、強調タグを設定するための強調タグフィールド１２２５−１と、当該強調タグに対応するポイントを設定するためのポイントフィールド１２２５−２とから構成される。ユーザはクライアント端末１１のＷｅｂブラウザ１１１を介して強調タグ設定モジュール１２２１を起動し、図４の変換前の文書に出現する語句の強調属性に対応する強調タグとそれに対応するポイントとを予め強調タグテーブル１２２５に登録しておくことで、強調属性の種別毎にそれに対応する重要度（ポイント）を設定することが出来る。
【００４８】
図６の強調タグテーブル１２２５においては、例えば、＜大きい文字＞という強調タグに対して１０ポイントが与えられており、また＜斜体＞という強調タグに対しては９ポイント、＜太字＞という強調タグに対しては８ポイント、＜色文字＞という強調タグに対しては７ポイント、さらに＜背景色＞という強調タグに対しては６ポイントが与えられている。
【００４９】
上述の「＜背景色＞＜太字＞膨大な情報や知識を的確に分析＜／太字＞＜／背景色＞」という語句については、その語句内の各単語には、＜太字＞という強調タグに対する８ポイントと、＜背景色＞という強調タグに対する６ポイントとが加算され、計１４ポイントが与えられることになる。このように、ある単語が様々な強調属性を混合した強調属性で強調されている場合であっても、それをＸＭＬ文書に変換した場合には、当該混合強調属性は、種別の異なる複数の強調タグに変換されるので、各強調タグ毎にポイントを加算するだけで容易に当該単語の強調属性に対応するポイントを算出することが出来る。
【００５０】
なお、強調タグテーブル１２２５のデフォルトの設定内容を予めシステム内で決めておき、それを用いて重要度の計算を行っても良い。
【００５１】
図７乃至図９には、重要語テーブル１２２７が生成される様子が示されている。図７は１つの文書の解析中の状態を、図８は１つの文書の解析後の状態を、図９は全文書の解析後の状態をそれぞれ表したものである。
【００５２】
図７および図８は、図５のＸＭＬ文書を解析する場合に対応するものである。図７に示されているように、強調タグで囲まれた語句（例えば、「膨大な情報や知識を的確に分析」）を形態素解析することによって得られた単語、すなわち、「膨大」、「情報」、「知識」、「的確」、「分析」…が重要語テーブル１２２７の重要語フィールド１２２７−１に登録されると共に、対応するスコアフィールド１２２７−２にはそれら単語が出現するたびに該当するポイントの値が順次加算されていく。そして図５のＸＭＬ文書の解析の結果、図８の重要語テーブル１２２７が生成される。
【００５３】
図５のＸＭＬ文書から決定した重要語をクラスタリングの軸として蓄積文書のクラスタリングを行う場合には、図８の重要語テーブル１２２７に登録された単語の内、スコアの高いもの（「知識」「蓄積」「共有」「創造」…）から順次、クラスタリングで優先すべき重要語として決定されることになる。この場合、上位所定数の単語（重要語テーブル１２２７に登録された単語数が重要語として使用可能な上限以下であれば全ての単語）が、クラスタの軸として使用される。使用される重要語の数はシステムが規定値として持っていてもよいし、ユーザがクライアント端末１１のＷｅｂブラウザ１１１から与えても構わない。
【００５４】
図９は、中間データベース１２２８に蓄積された分析対象の文書群全てを解析することによって得られた重要語テーブル１２２７の例であり、ここではスコアが高い順にソートした結果を示している。中間データベース１２２８に蓄積された分析対象の文書群から重要語を決定する場合は、図９の重要語テーブル１２２７に登録された単語の内、上位所定数の単語（重要語テーブル１２２７に登録された単語数が重要語として使用可能な上限以下であれば全ての単語）が、クラスタの軸として使用される。
【００５５】
次に、図１０のフローチャートを参照して、本知識分析システムの処理の手順を説明する。ここでは、各クライアント端末１１から入力されるＸＭＬ形式の文書を知識データベース１２２６に順次登録していき、クライアント端末１１から知識データベース１２２６の分析要求を受けたときに、分析対象の全文書から重要語を自動抽出してクラスタリングを行う場合を想定する。
【００５６】
各クライアント端末１１のユーザは、Ｗｅｂブラウザ１１１からＷｅｂサーバ１２１の制御モジュール１２１１を起動し、ナレッジサーバ１２２にログインする（ステップＡ０１）。そしてＷｅｂブラウザ１１１からナレッジサーバ１２２強調タグ設定モジュール１２２１を起動し、ＸＭＬ文書中に現れる文字の強調属性に対する強調タグとポイント（強さの度数）を強調タグテーブル１２２５上に設定する（ステップＡ０２）。
【００５７】
次に、クライアント端末１１に接続されているイメージスキャナ１１４を使用して帳票に記載された文書を読み取り、その読み取り文字を文字認識ツール１１３で認識してＸＭＬ文書に変換する時、あるいは文書編集ツール１１２でＸＭＬ文書を作成する時、語句に強調属性が付加されていたら、その語句を強調タグで囲んで、ＸＭＬ形式の強調語句に変換する（ステップＡ０３）。その処理が終了すると、Ｗｅｂブラウザ１１１からナレッジサーバ１２２の登録モジュール１２２２を起動し、ＸＭＬ文書を登録モジュール１２２２に渡す。登録モジュール１２２２は受け取ったＸＭＬ文書を知識データベース１２２６に登録する（ステップＡ０４）。
【００５８】
そして、Ｗｅｂブラウザ１１１からナレッジサーバ１２２の検索モジュール１２２３を起動し、知識データベース１２２６内に構築されているどの知識データベースを分析するかの選択を行う（ステップＡ０５）。検索モジュール１２２３は選択された知識データベースをユーザの与えた検索キーワードを用いて検索することにより、選択された知識データベースからユーザの与えた検索キーワードにより絞り込んだ知識だけからなる中間データベース１２２６を作成する（ステップＡ０６）。
【００５９】
検索モジュール１２２３は中間データベース１２２８の作成時にＸＭＬ文書それぞれをスキャンして、強調タグテーブル１２２５に登録されている強調タグで囲まれた語句を見つけて形態素解析し、単語と強調タグのポイントを重要語テーブル１２２７に登録する。そして、その単語が出現するたびに対応するポイントをその単語スコアに加算していき、更にスコアの大きい順にソートし、重要語テーブル１２２７を作成する（ステップＡ０７）。クラスタリングモジュール１２２４は中間データベース１２２８を入力してクラスタリングするときに、重要語がスコア順に並んだ重要語テーブル１２２７からシステムのデフォルト数分、あるいはユーザの指定数分の重要語をスコアの高いものから順に取り出してクラスタリングに使用して、中間データベース１２２８の文書群を分類および整理したクラスタデータベース１２２９を作成する（ステップＡ０８）。
【００６０】
図１１は、図１０のステップＡ０７で行われる処理を詳細に説明したフローチャートであり、重要語テーブル１２２７を作成する手順を示したものである。
【００６１】
検索モジュール１２２３は、中間データベース１２２８を作成するときに、まず知識データベース１２２６から取り出す各文書を解析して重要語テーブル１２２７を作成する。その処理を説明すると、まず、重要語テーブル１２２７をクリアし（ステップＢ０１）、知識データベース１２２６の最初のＸＭＬ文書にポジショニングする（ステップＢ０２）。そして、このＸＭＬ文書から１つ以上の強調タグで囲まれた語句を取り出し（ステップＢ０３）、その取り出した語句を形態素解析し、名詞を抽出し、重要語テーブル１２２７にエントリーする（ステップＢ０４）。次に、強調タグテーブル１２２５からこれらの強調タグのポイントを取り出して、重要語テーブル１２２７上の該当する語句のスコアフィールド１２２７−２に加算し（ステップＢ０５）、このＸＭＬ文書の解析が終了するまでステップＢ０３〜ステップＢ０５を繰り返す（ステップＢ０６）。
【００６２】
最初のＸＭＬ文書の解析が終了すると（ステップＢ０６のＹＥＳ）、次のＸＭＬ文書にポジショニングし（ステップＢ０７）、全ＸＭＬ文書の解析が終了するまでステップＢ０３〜ステップＢ０７を繰り返し（ステップＢ０８のＮＯ）、終了であれば（ステップＢ０８のＹＥＳ）、重要語テーブル１２２７の重要語フィールド１２２７−１をスコア１２２７−２の高い順にソートし結果を反映する（ステップＢ０９）。
【００６３】
図１２は、図１０のステップＡ０８の処理を詳細に説明したフローチャートであり、クラスタリングモジュール１２２４がクラスタデータベース１２２９を作成する処理のフローチャートである。
【００６４】
ユーザがクラスタリングの権限制御を受けるために、クライアント端末１１のＷｅｂブラウザ１１１よりサーバコンピュータ１２の制御部１２１１へログイン要求する（ステップＣ０１）。すると、サーバコンピュータ１２の制御部１２１１は、ユーザから入力されたユーザＩＤおよびパスワードが登録されているか否かを調べるためにログイン管理情報１２１２にアクセスし（ステップＣ０２）、このログインを許可するかどうかを判定するためのユーザ認証を行う（ステップＣ０３）。ユーザＩＤおよびパスワードがログイン管理情報１２１２に登録されておらず、ログインが失敗した場合（ステップＣ０４のＮＯ）、制御部１２１１は、ログイン失敗をＷｅｂサーバ１２１を通じてクライアント端末１１のＷｅｂブラウザ１１１に返して、この処理を終了する（ステップＣ０５）。
【００６５】
一方、ユーザＩＤおよびパスワードがログイン管理情報１２１２に登録されており、ログインが成功した場合には（ステップＣ０４のＹＥＳ）、分析対象の知識データベースを選択し（ステップＣ０６）、重要語テーブル１２２７から重要語を取り出すと（ステップＣ０７）、取り出した重要語をもとに、クラスタリングモジュール１２２４はクラスタリングを実行し、クラスタデータベース１２２９を作成する（ステップＣ０８）。
【００６６】
作成されたクラスタデータベース１２２９においては、重要語をもとに決定された分類体系で各文書がその特徴に応じて分類および整理されており、分類対象の特徴に応じた分類項目別に、そこに何件の文書が知識として登録されているかなどを分析結果としてユーザに提供に提供することができる。またユーザは分析結果を基に特定の分類項目を指定し、その分類項目を対象としたさらなる情報検索なども行うことが出来る。
【００６７】
このように、この知識分析システムにおいては、強調属性を持つ単語はその文書中のキー概念となる語であるということに着目して、ＸＭＬ文書から強調タグをもとに重要語を決定し、この重要語に基づいたクラスタリング処理を可能としたものである。
【００６８】
なお、本実施形態の知識分析システムの機能は全てコンピュータプログラムにより実現されているので、そのコンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶しておき、その記憶媒体を通じてコンピュータプログラムを、コンピュータネットワーク接続可能な通常のコンピュータに導入して実行させるだけで、本実施形態と同様の効果を得ることができる。
【００６９】
また本発明は、上記実施形態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種々に変形することが可能である。更に、上記実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【００７０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、自動決定した重要語によって情報検索やクラスタリングを行うことにより正確な知識分析を可能とする。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る知識分析システムのシステム構成を示すブロック図。
【図２】同実施形態の知識分析システムで用いられる分析条件指定画面の一例を示す図。
【図３】同実施形態の知識分析システムにおける知識分析処理の手順の概要を示すフローチャート。
【図４】同実施形態の知識分析システムにおけるＸＭＬ変換前の文書形式を説明するための図。
【図５】同実施形態の知識分析システムにおけるＸＭＬ変換後の文書形式を説明するための図。
【図６】同実施形態の知識分析システムで使用される強調タグテーブルの形式を説明するための図。
【図７】同実施形態の知識分析システムにおける１文書解析中における重要語テーブルの状態を示す図。
【図８】同実施形態の知識分析システムにおける１文書解析後における重要語テーブルの状態を示す図。
【図９】同実施形態の知識分析システムにおける全文書解析後における重要語テーブルの状態を示す図。
【図１０】同実施形態の知識分析システムによる知識分析処理の手順を示すフローチャート。
【図１１】同実施形態の知識分析システムによる重要語決定処理の手順を示すフローチャート。
【図１２】同実施形態の知識分析システムによるクラスタリング処理の手順を示すフローチャート。
【符号の説明】
１１…クライアント端末
１２…サーバコンピュータ
１１１…Ｗｅｂブラウザ
１１２…文書編集ツール
１１３…文字認識ツール
１１４…イメージスキャナ
１２１…Ｗｅｂサーバ
１２２…ナレッジサーバ
１２２１…強調タグ設定モジュール
１２２２…登録モジュール
１２２３…検索モジュール
１２２４…クラスタリングモジュール
１２２５…強調タグテーブル
１２２６…知識データベース
１２２７…重要語テーブル
１２２８…中間データベース
１２２９…クラスタデータベース
【図１】
0003746233.tif 000002
【図２】
0003746233.tif 000003
【図３】
0003746233.tif 000004
【図４】
0003746233.tif 000005
【図５】
0003746233.tif 000006
【図６】
0003746233.tif 000007
【図７】
0003746233.tif 000008
【図８】
0003746233.tif 000009
【図９】
0003746233.tif 000010
【図１０】
0003746233.tif 000011
【図１１】
0003746233.tif 000012
【図１２】
0003746233.tif 000013