JP3960530B2 - テキストマイニングプログラム、方法、及び装置 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、蓄積されたテキストデータを分析し、特徴や傾向を把握したり、未知の情報を発見したりするプロセスを支援するテキストマイニングプログラム、方法、及び装置に関する
【0002】
【従来の技術】
従来、蓄積されたテキストデータを解析し、特徴や傾向を把握したり、未知の情報を発見する技術として、文書分類方法、重要語の抽出方法、抽出した単語の分類方法、及び抽出した単語間の関連の表示方法など、多くのテキストマイニングの技術が提案されている。その中でテキストマイニングの可視化技術として、単語間の連想関係を図1のようなネットワーク形式で表示する方法が提案されている。図1において、矩形で囲んだ各単語は分析対象のテキストから抽出したキーワードを示し、各キーワード間をつなぐ経路に付された数値はそれらのキーワード間の関連性を示す。また、人工知能学会誌16巻第2号(2001年3月)の「ビジュアルテキストマイニング」では、テキストマイニングの可視化技術として、単語マップ、アンカーマップ、及びスケルトンマップが提案されている。
【0003】
これらは、主に注目しているキーワードと直接関連のあるキーワードをネットワーク表示することにより、傾向を把握するための表示方法である。さらに、特開2001−117935や特表2001−513242には、ネットワーク表示されたキーワードをクリックすると、クリックしたキーワードに関連するキーワードを展開し、間接的な関連を見せるという方法が提案されてはいる。ただし、間接的な関連を見るためには利用者がキーワードを指定しなければならなかった。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来技術では、指定されたキーワードあるいは複数のキーワードに直接関連の強いキーワードをネットワーク形式あるいはリスト形式で表示するため、直接的な関連あるいは直接的な結びつきを把握することは可能であるが、間接的な結びつきを把握することができなかった。つまり、語と語の直接的な結びつきを見ることはできるが、語と語の間にどのような語が介在しているかを見ることはできなかった。そのため、利用者はある程度推測できる連想関係しか見ることができないという問題があった。また、あるキーワードを選択し、その関連語を徐々に表示していく場合においても、利用者が探索する方向を決定し、操作しなければならず、限られた経路しか表示されないという問題があった。
【0005】
本発明の目的は、第1キーワードから第2キーワードへ至る関連語の経路をあらかじめ複数表示することにより、2つのキーワードがどのような語を経由して結びついているのかという情報を提示し、このような関連語の経路を表示することにより、利用者に今まで気がつかなかった未知の情報を提示することにある。
【0006】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するため、本発明では、指定された2つのキーワードを結ぶ関連語の経路を探索し、探索した経路を表示することを特徴とする。例えば、指定された第1キーワードからの距離が所定値以内の範囲内で、該第1キーワードに関連する関連語及び何れかの関連語を介して該第1キーワードとつながる関連語を探索し、その探索結果から該第1キーワードの関連語リストを作成し、指定された第2キーワードについても同様にして第2キーワードの関連語リストを作成し、それらの関連語リストから、両関連語リストに出現する共通関連語を探索し、その共通関連語を介して前記第1キーワードから第2キーワードに至る経路を求め、求めた経路を表示する。
【0007】
具体的には、文書データベースから関連語辞書を作成する関連語辞書作成部と関連語辞書からキーワード間の経路を求める関連語経路探索部を設ける。これにより、指定された2つのキーワード間の経路情報を作成することが可能になる。入力画面にはキーワード指定エリアの他に距離(関連語の数)を指定するエリアを設ける。これにより、第1キーワードから第2キーワードに至る距離(関連語の数)をしきい値として、関連語の経路を探索することが可能となる。また、同じくキーワード間の関連の強さ(関連度)を指定する入力エリアを設ける。これにより、関連の強さ(関連度)をしきい値として、関連語の経路を探索することが可能となる。以上のように、指定された2つのキーワード、距離、関連度を入力として探索処理を実行し、経路情報を作成する。
【0008】
さらに、作成した経路情報を表示するためのオプションとして、表示する経路の順序を指定するエリア、キーワード間の関連度、キーワードの出現頻度によって、表示する経路の表示色や、キーワードの表示色を指定するエリア等を設ける。表示する経路の順序を指定する方法として、最短経路順あるいは最長経路順の指定と、経路の関連の強さの平均値の昇順または降順による指定方法を設ける。最短経路順が指定された場合には、経路の長さが短い順に表示する。最長経路順が指定された場合には、経路の長さが長い順に表示する。経路の関連の強さの平均値の昇順が指定された場合には、経路の要素である各キーワード間の関連の強さの平均値が小さい順に表示する。経路の関連の強さの平均値の降順が指定された場合には、経路の要素である各キーワード間の関連の強さの平均値が大きい順に表示する。また、これらの表示順序の指定については、経路を優先するか、関連度の平均値を優先するかを指定できるようにする。
【0009】
さらに、キーワード間の関連の強さによって経路の表示色を指定するオプションやキーワードの出現頻度によって表示色を指定するオプションを設けてもよい。キーワード間の関連の強さを色分け表示することにより、関連の強弱を把握することができる。また、キーワードの頻度情報を色分け表示することにより、キーワードそのものの情報つまり低頻度語なのか高頻度語なのかという情報も同時に把握することができる。このように、表示オプションを設けることにより、作成した経路情報を複数のパターンで表示することが可能となる。
【0010】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
【0011】
図2は、本発明の実施の形態であるテキストマイニング装置の構成を示す。本装置は、処理装置10、入力装置60、及び表示装置70を備える。処理装置10は、入力装置60から入力された情報に従って処理を行い、結果を表示装置70の入力/出力画面80に表示する。処理装置10は、あらかじめ文書データベース20から関連語辞書40を生成する関連語辞書作成部30と、指定された2つのキーワードを結ぶ経路を探索し表示する関連語経路探索部50とを備える。関連語辞書作成部30は、単語抽出部31、及び関連語抽出部32を備える。関連語経路探索部50は、関連語リスト作成部51と、関連語リスト作成部51から出力される関連語リスト52と、関連語経路作成部53と、関連語経路作成部53から出力される関連語経路リスト54と、関連語経路リスト54を表示するための関連語経路表示部55とを備える。
【0012】
図3は、図2の関連語辞書作成部30が文書データベース20から関連語辞書40を作成するまでの処理過程を示したフローチャートである。単語抽出部31では、図4に示すような文書データを文書データベース20から読み込み(ステップ101)、図5に示すように単語の切り出しを行い(ステップ102)、図6に示すような単語テーブルを作成し、関連語辞書40に登録する(ステップ103)。単語抽出の方法としては、辞書データを参照して語を切り出す方法、文中で漢字やひらがな等の文字の種類を目印として切り出す方法などがあるが、ここでは、その方式は特に制限しない。
【0013】
関連語抽出部32では、単語間の共起関係を抽出し、1つの単語に対して関連のある語を抽出し、図7に示すような共起頻度テーブルに登録する(ステップ104)。ここでいう共起関係とは、1文中に共に使用される単語同士を意味する。図7の共起頻度テーブルの共起頻度とは、単語1と単語2とが1文中で共に使用されている回数を表すものである。共起関係の抽出については、単に同一文中に出現する単語というだけではなく、一般的な構文解析方式により、主語、述語の関係や係り受けの関係を求めることもできるが、その方式は特に制限しない。抽出した単語と共起関係をもとに単語間の関連の強さを求め、図8に示すような関連度テーブルを作成し、結果を関連語辞書40に登録する(ステップ105)。なお、共起頻度を単語間の強度(関連度)としてもよいし、単語間の関係の強さを求める手法として知られている図9に示す相互情報量を強度にしてもよい。本実施の形態では、単語間の相互情報量を強度(関連度)とする。
【0014】
図10は、図2の関連語リスト作成部51で関連語リスト52を作成する処理過程を示したフローチャートである。関連語リスト作成部51では、ユーザにより指定された2つのキーワードの関連語リスト52を作成する。まず、図2の入力装置60から入力された第1キーワードを変数Aに、距離を変数Dに、関連度を変数Rに、初期値の距離0を変数D1に代入し(ステップ201)、これらを引数として関連語リスト作成関数を呼び出し(ステップ202)、図11に示すような第1キーワードの関連語リストを作成する。
【0015】
図11では、説明の便宜上、第1キーワードをキーワードAとし、キーワードAの関連語を関連語A1、関連語A2というように記号で関連語を示している。なお、図11の関連語リストは行単位のデータの集まりで構成されている。その各行のリストは、先頭要素と、その先頭要素に関連する関連語のリストとを、並べたものである。例えば、図11の第1行目のリストである[キーワードA,[関連語A1,関連語A2,関連語A3,関連語A4]]は、キーワードAの関連語が[関連語A1,関連語A2,関連語A3,関連語A4]であることを示している。第2行目以降の各行のデータも同様の表現形式であり、さらに後述する図12の第2キーワード(キーワードB)の関連語リストも同じ表現形式である。また、図11や図12のデータ全体を「関連語リスト」と呼ぶほか、説明の便宜上、図11や図12の各行の先頭要素に関連する関連語のリストも「関連語リスト」と呼ぶものとする。例えば、図11の第1行目のリストである[キーワードA,[関連語A1,関連語A2,関連語A3,関連語A4]]の中で、キーワードAに関連する関連語を並べたリストである[関連語A1,関連語A2,関連語A3,関連語A4]も「関連語リスト」と呼ぶ。
【0016】
ステップ201,202で第1キーワードの関連語リストを作成した後、第1キーワードと同様にして、図2の入力装置60から入力された第2キーワードをBに、距離をDに、関連度をRに、初期値の距離0をD1に代入し(ステップ203)、これらを引数として関連語リスト作成関数を呼び出し(ステップ204)、図12に示すような第2キーワードの関連語リストを作成する。図12では、説明の便宜上、第2キーワードをキーワードBとし、キーワードBの関連語を関連語B1、関連語B2というように記号で関連語を示している。
【0017】
図13は、図10のステップ202とステップ204で呼び出している関連語リスト作成関数の処理過程を示したフローチャートである。関連語リスト作成関数では、指定された関連度と距離の範囲内で関連語リストを作成する処理を行う。まず、最初に引数として入力した距離D1が指定された距離D以下かを判定し(ステップ301)、すでに指定されている距離D(関連語の数)を超えていたら、リターンする。距離D1が指定された距離Dの範囲内にあれば、引数として入力したキーワードXの関連語の探索が終了したかをチェックする(ステップ302)。この探索は、図8の関連度テーブルからキーワードXを探索するものである。探索するべきキーワードXの関連語がある場合には、Xの関連語を取得し、X1に代入する(ステップ303)。そして、さらにXとX1の関連度をR1に代入する(ステップ304)。関連度R1が指定された関連度R以下であるかを判定し(ステップ305)、指定された関連度R以下の場合は、X1を関連語としては取らずに、ステップ302に戻って、Xの次の関連語を取得する処理を行う。ステップ305でR1が関連度R以上の関連度であれば、X1をXの関連語リストに追加する処理を行い(ステップ306)、ステップ302に戻って、Xの次の関連語を取得する処理を行う。このようにXの関連語についてチェックを行い、Xの関連語リストを作成する。
【0018】
Xの関連語の探索が終了したら、次にXの関連語リストの各要素について同じ処理を繰り返す。すなわち、Xの関連語リストの各要素について、その要素に関連する関連語を探索して取得する処理を行う。まず、Xの関連語リストの探索が終了したかをチェックする(ステップ307)。Xの関連語リストの探索が終了している場合にはリターンする。Xの関連語リストの探索が終了していない場合には、距離D1に1加算し(ステップ308)、Xの関連語リストの各要素の探索が終了しているかをチェックする(ステップ309)。探索が終了している場合にはリターンする。探索が終了していない場合には、Xの関連語リストから要素(未だ探索を行っていない要素)を取り出してYへ代入する(ステップ310)。そして、Xの関連語リストの要素Y、指定された距離D、指定された関連度R、及び変数D1を引数として、本関連語リスト作成関数の再帰呼び出しを行う(ステップ311)。以上のような処理を行い、図11に示す第1キーワードの関連語リストと図12に示す第2キーワードの関連語リストを作成する。
【0019】
図14は、図11と図12の関連語リストをもとに関連語経路リスト54を作成する関連語経路作成部53の処理過程を示したフローチャートである。まず、図11に示した第1キーワード(キーワードA)の関連語リストと図12に示した第2キーワード(キーワードB)の関連語リストから、図15に示す共通関連語リストを作成する(ステップ401)。次に、図15に示す共通関連語リストの左側の要素から図16に示すキーワードAに至る部分リストを作成する(ステップ402)。さらに、図15に示す共通関連語リストの右側の要素から図17に示すキーワードBに至る部分リストを作成する(ステップ403)。図16及び図17の部分リストを作成したら、図15に示す共通関連語リストの左側の要素から図16に示すキーワードAに至る部分リストを利用して、図18に示すキーワードAに至る関連語経路リストを作成する(ステップ404)。またさらに、図15に示す共通関連語リストの右側の要素から図17に示すキーワードBに至る部分リストを利用して、図19に示すキーワードBに至る関連語経路リストを作成する(ステップ405)。そして最後に、キーワードAに至る関連語経路リストとキーワードBに至る関連語経路リストを結合して、図20に示すようなキーワードAからキーワードBに至る関連語経路リストを作成する(ステップ406)。
【0020】
以下、図14の各ステップの処理の詳細を順に説明する。
【0021】
図21は、図14のステップ401の共通関連語リストを作成する処理過程を示したフローチャートである。まず、第1キーワードであるキーワードAの関連語リスト(図11)の探索が終了したかをチェックし(ステップ501)、探索が終了している場合には処理を終了する。探索が終了していない場合には、キーワードAの関連語リストの中の各要素(キーワード)の探索が終了したかをチェックし(ステップ502)、終了している場合には、ステップ501に戻る。探索が終了していない場合には、キーワードAの関連語リストから次の要素を取り出してXに代入し(ステップ503)、ステップ504に進む。
【0022】
なお、ステップ501は、図11に示した関連語リストの各行データを処理単位として処理を進めていく際、すべての行データについて処理を終了したかをチェックするものである。すなわち、図11の関連語リストの先頭行データから処理を開始して、1つの行データについて処理したら、ステップ501で次の行データを処理対象として、ステップ502に進む。処理対象の行データが無くなったら、ステップ501から処理終了する。ステップ502は、処理対象の行データ中の関連語リストの全要素について処理終了したかをチェックするものである。ステップ503で取り出している要素とは、前記処理対象の行データ中の関連語リストの各要素のことである。
【0023】
ステップ502で現在の処理対象の行データ中の関連語リストの全要素についての探索が終了していない場合には、次の要素を取り出してXに代入し(ステップ503)、キーワードBの関連語リスト(図12)の探索が終了したかをチェックする(ステップ504)。キーワードBの関連語リストの探索が終了している場合には、ステップ502に戻る。キーワードBの関連語リストの探索が終了していない場合には、キーワードBの関連語の中の各要素(キーワード)の探索が終了したかをチェックする(ステップ505)。キーワードBの関連語の中の各要素(キーワード)の探索が終了している場合にはステップ504に戻る。キーワードBの関連語の中の各要素(キーワード)の探索が終了していない場合には、キーワードBの関連語リストから各要素(キーワード)を取り出してYに代入し(ステップ506)、XとYが同じかの判定を行う(ステップ507)。XとYが同じであれば、一致したYの関連語リストの先頭要素(キーワード)とキーワードXで図15に示す共通関連語リストを作成し([X,Yの関連語リストの先頭要素]のリスト形式)、ステップ506に戻る。XとYが同じでなければ、ステップ505に戻る。
【0024】
なお、ステップ504,505,506は、それぞれステップ501,502,503と同様の処理である。ただし、処理対象の関連語リストは図12のキーワードBの関連語リストである。また、ステップ506で要素を代入する変数はYである。
【0025】
例えば、図11のキーワードAの関連語リスト中の要素であって、図12のキーワードBの関連語リストにも含まれている要素は、関連語A3、関連語A11、関連語A12であり、それらの先頭要素(図12の関連語リストでの先頭要素)は、関連語A3については関連語B3、関連語A11については関連語B2と関連語B11、関連語A12については関連語B1と関連語B11であるため、図15に示すようなリストとなる。図15の共通関連語リストの各行データの左側の要素は、図11の関連語リスト中の各行データの右側の関連語リスト中の要素のうち、図12の関連語リスト中の各行データの右側の関連語リスト中の要素と同じものがあるものである。また、図15の共通関連語リストの各行データの右側の要素は、その左側の要素に対応する先頭要素(図12の関連語リスト中の先頭要素)である。
【0026】
図22は、図14のステップ402のキーワードAに至る部分リストを作成する処理過程を示したフローチャートである。まず、図15の共通関連語リストの探索が終了したかをチェックし(ステップ601)、探索が終了している場合には、処理を終了する。すなわち、図15の共通関連語リストの先頭行データから処理を開始して、1つの行データについて処理したら、ステップ601で次の行データを処理対象として、ステップ602に進む。処理対象の行データが無くなったら、ステップ601から処理終了する。ステップ601で探索が終了していない場合には、図15の共通関連語リストの処理対象の行データの左側の要素を取り出してXに代入し(ステップ602)、XがキーワードAつまり終端キーワードか否かをチェックする(ステップ603)。XがキーワードAと同じだった場合は、ステップ601に戻り、図15の共通関連語リストの次の行データを処理対象として取り出す処理を行う。
【0027】
ステップ603でXがキーワードAと同じでない場合は、図11のキーワードAの関連語リストの中でXを含む関連語リストの先頭要素をYに代入する(ステップ604)。すなわち、図11の各行データ中の右側の関連語リストにXを含む行データを見つけ、その先頭要素をYに代入する。次に、YとXの部分リストがすでに作成済みかをチェックし(ステップ605)、作成済みの場合はステップ601に戻る。作成済みでない場合は、YとXの部分リストを作成する(ステップ606)。この部分リストは[X,Y]の形式である。次に、YがキーワードAつまり終端キーワードか否かをチェックする(ステップ607)。YがキーワードAと同じだった場合は、ステップ601に戻り、YがキーワードAと同じでない場合は、YをXに代入し(ステップ608)、ステップ604に戻り、図16に示すキーワードAに至る部分リストを作成する処理を繰り返す。
【0028】
例えば、図15の共通関連語リストの中の第2行目のリストで左側の要素である関連語A11をキーに図11のキーワードAの関連語リストを探索してみると、[関連語A1,[関連語A11,関連語A12,関連語A13]]と[関連語A2,[関連語A21,関連語A22,関連語A23,関連語A11]]というリストがあり、それらの先頭要素は関連語A1と関連語A2なので、キーワードAに至る部分リストとして[関連語A11,関連語A1]と[関連語A11,関連語A2]を作成することになる。
【0029】
図23は、図14のステップ403のキーワードBに至る部分リストを作成する処理過程を示したフローチャートである。まず、図15の共通関連語リストの探索が終了したかをチェックし(ステップ701)、探索が終了している場合には、処理を終了する。すなわち、図15の共通関連語リストの先頭行データから処理を開始して、1つの行データについて処理したら、ステップ701で次の行データを処理対象として、ステップ702に進む。処理対象の行データが無くなったら、ステップ701から処理終了する。ステップ701で探索が終了していない場合には、図15の共通関連語リストの処理対象の行データの右側の要素を取り出してXに代入し(ステップ702)、XがキーワードBつまり終端キーワードか否かをチェックする(ステップ703)。XがキーワードBと同じだった場合は、ステップ701に戻り、図15の共通関連語リストの次の行データを処理対象として取り出す処理を行う。
【0030】
ステップ703でXがキーワードBと同じでない場合は、図12のキーワードBの関連語リストの中でXを含む関連語リストの先頭要素をYに代入する(ステップ704)。すなわち、図12の各行データ中の右側の関連語リストにXを含む行データを見つけ、その先頭要素をYに代入する。次に、YとXの部分リストがすでに作成済みかをチェックし(ステップ705)、作成済みの場合はステップ701に戻る。作成済みでない場合は、YとXの部分リストを作成する(ステップ706)。この部分リストは[X,Y]の形式である。次に、YがキーワードBつまり終端キーワードか否かをチェックする(ステップ707)。YがキーワードBと同じだった場合は、ステップ701に戻り、YがキーワードBと同じでない場合は、YをXに代入し(ステップ708)、ステップ704に戻り、図17に示すキーワードBに至る部分リストを作成する処理を繰り返す。
【0031】
例えば、図15の共通関連語リストの中の第3行目のリストで右側の要素である関連語B11をキーに図12のキーワードBの関連語リストを探索してみると、[関連語B1,[関連語B11,関連語A12,関連語B12,関連語B13]]と[関連語B2,[関連語B21,関連語B11,関連語A11]]というリストがあり、それらの先頭要素は関連語B1と関連語B2なので、キーワードBに至る部分リストとして[関連語B11,関連語B1]と[関連語B11,関連語B2]を作成することになる。
【0032】
図24は、図14のステップ404のキーワードAに至る関連語経路リストを作成する処理過程を示したフローチャートである。まず、図15の共通関連語リストの探索が終了したかをチェックし(ステップ801)、探索が終了している場合には、処理を終了する。すなわち、図15の共通関連語リストの先頭行データから処理を開始して、1つの行データについて処理したら、ステップ801で次の行データを処理対象として、ステップ802に進む。処理対象の行データが無くなったら、ステップ801から処理終了する。ステップ801で探索が終了していない場合には、図15の共通関連語リストの処理対象の行データの左側の要素を取り出してXに代入し(ステップ802)、Xの関連語経路リストを作成する(ステップ803)。最初の関連語経路リストはXのみを要素とするリスト[X]となる。次に、XをX1に代入し(ステップ804)、図16のキーワードAに至る部分リストの探索が終了したかをチェックする(ステップ805)。この探索は、図16のキーワードAに至る部分リストから、左側の要素がX1と一致するリストを探すものである。
【0033】
図16のキーワードAに至る部分リストの探索が終了している場合は、ステップ801に戻り、図15の共通関連語リストの次の行データを処理対象として取り出す処理を行う。探索が終了していない場合は、図16のキーワードAに至る部分リストの中で左側の要素がX1と一致する右側の要素Yを取得し(ステップ806)、Xの関連語経路リストにYを追加する(ステップ807)。これは、Xの関連語経路リストの先頭要素としてYを挿入する処理である。次に、YがキーワードAつまり終端キーワードか否かをチェックし(ステップ808)、キーワードAと同じだった場合つまり終端キーワードだった場合は、ステップ801に戻り、YがキーワードAと同じでない場合は、YをX1に代入し(ステップ809)、ステップ806に戻り、図18に示すキーワードAに至る関連語経路リストを作成する処理を繰り返す。
【0034】
例えば、図15の共通関連語リストの中の第4行目のリストで左側の要素である関連語A12をキーに図16のキーワードAに至る部分リストを探索してみると、左側の要素が関連語A12と一致するリストには[関連語A12,関連語A1]と[関連語A12,関連語A11]があり、そのうち前者[関連語A12,関連語A1]について見てみると、[関連語A12,関連語A1]の右側の要素は関連語A1なので、まず関連語A12の関連語経路リスト[関連語A12]に関連語A1を追加して[関連語A1,関連語A12]を作成する。さらに、関連語A1はキーワードAつまり終端キーワードではないので、さらにキーワードAに至る部分リストを探索すると、左側の要素が関連語A1と一致する[関連語A1,キーワードA]というリストが見つかるので、右側の要素キーワードAを関連語A12の関連語リストに追加し[キーワードA,関連語A1,関連語A11]というリストを作成することになる。
【0035】
図25は、図14のステップ405のキーワードBに至る関連語経路リストを作成する処理過程を示したフローチャートである。まず、図15の共通関連語リストの探索が終了したかをチェックし(ステップ901)、探索が終了している場合には、処理を終了する。すなわち、図15の共通関連語リストの先頭行データから処理を開始して、1つの行データについて処理したら、ステップ901で次の行データを処理対象として、ステップ902に進む。処理対象の行データが無くなったら、ステップ901から処理終了する。ステップ901で探索が終了していない場合には、図15の共通関連語リストの処理対象の行データの右側の要素を取り出してXに代入し(ステップ902)、Xの関連語経路リストを作成する(ステップ903)。最初の関連語経路リストはXのみを要素とするリスト[X]となる。次に、XをX1に代入し(ステップ904)、図17のキーワードBに至る部分リストの探索が終了したかをチェックする(ステップ905)。この探索は、図17のキーワードBに至る部分リストから、左側の要素がX1と一致するリストを探すものである。
【0036】
図17のキーワードBに至る部分リストの探索が終了している場合は、ステップ901に戻り、図15の共通関連語リストの次の行データを処理対象として取り出す処理を行う。探索が終了していない場合は、図17のキーワードBに至る部分リストの中で左側の要素がX1と一致する右側の要素Yを取得し(ステップ906)、Xの関連語経路リストにYを追加する(ステップ907)。これは、Xの関連語経路リストの最後尾の要素としてYを挿入する処理である。次に、YがキーワードBつまり終端キーワードか否かをチェックし(ステップ908)、キーワードBと同じだった場合つまり終端キーワードだった場合は、ステップ901に戻り、YがキーワードBと同じでない場合は、YをX1に代入し(ステップ909)、ステップ906に戻り、図19に示すキーワードBに至る関連語経路リストを作成する処理を繰り返す。
【0037】
例えば、図15の共通関連語リストの中の第3行目のリストで右側の要素である関連語B11をキーに図17のキーワードBに至る部分リストを探索してみると、左側の要素が関連語B11と一致するリストには[関連語B11,関連語B1]と[関連語B11,関連語B2]があり、そのうち前者[関連語B11,関連語B1]について見てみると、[関連語B11,関連語B1]の右側の要素は関連語B1なので、まず関連語B11の関連語経路リスト[関連語B11]に関連語B1を追加して[関連語B11,関連語B1]を作成する。さらに、関連語B1はキーワードBつまり終端キーワードではないので、さらにキーワードBに至る部分リストを探索すると、左側の要素が関連語B1と一致する[関連語B1,キーワードB]というリストが見つかるので、右側の要素キーワードBを関連語B11の関連語リストに追加し[関連語B11,関連語B1,キーワードB]というリストを作成することになる。
【0038】
図26は、図14のステップ406のキーワードAからキーワードBに至る関連語経路リストを作成する処理過程を示したフローチャートである。まず、図15の共通関連語リストの探索が終了したかをチェックし(ステップ1001)、探索が終了している場合には、処理を終了する。すなわち、図15の共通関連語リストの先頭行データから処理を開始して、1つの行データについて処理したら、ステップ1001で次の行データを処理対象として、ステップ1002に進む。処理対象の行データが無くなったら、ステップ1001から処理終了する。ステップ1001で探索が終了していない場合には、図15の共通関連語リストの処理対象の行データの左側の要素を取り出してXに代入し(ステップ1002)、さらにその右側の要素を取り出してYに代入する(ステップ1003)。次に、図18のキーワードAに至る関連語経路リストの探索が終了したかをチェックする(ステップ1004)。この探索は、図18のキーワードAに至る関連語経路リストから、一番右側の要素がXと一致するリストを探すものである。
【0039】
図18のキーワードAに至る関連語経路リストの探索が終了している場合は、ステップ1001に戻り、図15の共通関連語リストの次の行データを処理対象として取り出す処理を行う。探索が終了していない場合には、図18のキーワードAに至る関連語経路リストの中で一番右側の要素がXと一致するリストを取得し、L1に代入する(ステップ1005)。続いて、図19のキーワードBに至る関連語経路リストの探索が終了したかをチェックする(ステップ1006)。この探索は、図19のキーワードBに至る関連語経路リストから、一番左側の要素がYと一致するリストを探すものである。
【0040】
図19のキーワードBに至る関連語経路リストの探索が終了している場合は、ステップ1004に戻り、探索が終了していない場合には、図19のキーワードBに至る関連語経路リストの中で一番左側の要素がYと一致するリストを取得し、L2に代入する(ステップ1007)。そして、L1のリストとL2のリストを結合し、キーワードAからキーワードBに至る関連語経路リストとする(ステップ1008)。リスト結合後、ステップ1006に戻り、他のリストと結合する処理を繰り返す。
【0041】
例えば、図15の共通関連語リストの中の第1行目のリスト[関連語A3,関連語B3]について見てみると、その左側の要素は関連語A3で、図18のキーワードAに至る関連語リストの中で右側の要素が関連語A3と一致するリストは[キーワードA,関連語A3]である。また、前記第1行目のリスト[関連語A3,関連語B3]の右側の要素は関連語B3で、図19のキーワードBに至る関連語リストの中で左側の要素が関連語B3と一致するリストは[関連語B3,キーワードB]である。したがって、これら2つのリストを結合し、[キーワードA,関連語A3,関連語B3,キーワードB]というリストを作成することになる。以上のような処理を行い、図20のような第1キーワード(キーワードA)から第2キーワード(キーワードB)に至る関連語経路リストを作成する。図20において、各行のリストはそれぞれキーワードAからキーワードBに至る経路を表している。
【0042】
図27は、図2の関連語経路表示部55により表示用データを作成する過程を示したフローチャートである。関連語経路表示部55は、関連語経路リスト54(図20)をもとに表示用データを作成する。まず、各経路の関連度の平均値を算出し(ステップ1101)、表示する順序を決定する(ステップ1102)。各経路の関連度の平均値とは、各経路のリストにおいて、隣合う要素間の関連度の平均値のことである。表示する順序は利用者が指定した順番となる。最短経路順であれば、関連語経路リストの中の要素数が最も少ないリストから順に表示し、最長経路順であれば関連語経路リストの中の要素数が最も多いリストから順に表示する。また、関連の強さの平均値の高い順であれば、ステップ1101で算出した平均値の高い順に表示する。さらにそれらの組み合わせにより表示順序を決定する。表示する経路を決定したら、表示用のデータを作成する(ステップ1103)。オプションで、所定の関連度以下の経路の表示色を変更するように指定できる。また、キーワードの出現頻度が所定値以下のものについてはその表示色を変更するように指定できる。例えば、関連度3.0以下の経路の表示色が赤と指定されている場合には、該当するキーワード間の経路を赤に指定する。また、出現頻度50以下の関連語の表示色が青と指定されている場合には、該当するキーワードの背景を青に指定する。
【0043】
図28は、HTML(HyperText Markup Language)形式における表示用データ作成例を示す。図28は、「文字」と「見づらい」の間の経路を赤に、「見づらい」の背景を青に指定する例を示している。以上のように、指定されたオプションにしたがって表示用データを作成し、探索結果を図2の表示装置70の入力/出力画面80に表示する。
【0044】
なお、ここでは表示色を変更する例を説明したが、変更する表示態様は表示色に限らない。例えば、線の太さ、強調表示、ブリンクの有無などを変更するようにしてもよい。
【0045】
図29は、探索結果の表示例を示す。この例は、「パソコン」と「高齢者」をキーワードとして入力し探索した結果である。図29の例から、「パソコン」と「高齢者」との間には、「インターネット」「メール」「学習意欲」というキーワードが多く、「難しい」−「学習意欲」と「文字」−「見づらい」の経路が利用者の指定により赤で強調され、また「見づらい」というキーワードが青で強調されているので、高齢者向けのパソコンの要件として「メールも含めて操作がシンプルで、キーボードの文字やディスプレイの表示文字を大きくした方が良い」というようなことを推測することができる。このように、キーワード間の関連語を表示することにより、従来のネットワーク形式の表示方法では得られなかった情報を得ることが可能となる。
【0046】
なお、本発明は、図1〜図29を用いて説明した実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能である。例えば、上記実施の形態では、表示方法としてHTML形式で表示する例を説明したが、グラフィックイメージを作成し表示させることも可能である。
【0047】
上記実施形態によれば、第1キーワードから第2キーワードへ至る関連語の経路を複数表示するため、2つの語がどのような語を経由して結びついているのかを把握することができる。このような関連語の経路を表示することにより、利用者に今まで気がつかなかった未知の情報を提示することが可能となる。また、最短経路順、最長経路順、関連の強さの平均値の昇順、降順と表示方法を変更することが可能であるため、視点を変えて語と語の結びつきを見ることもできる。営業日報、店長日誌などの各種報告書、一般的な新聞データをもとに注目したキーワードにどのような関連があるのか傾向を判断するだけではなく、結びつきを見ることにより、新たな知識を発見することが可能となる。例えば、高齢者向けパソコンや高齢者向け携帯電話といった製品開発にどのような機能が必要なのかなど、十分なアンケートが取れない場合にも、潜在的なニーズを探索することが可能になる。
【0048】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、第1キーワードから第2キーワードへ至る関連語の経路をあらかじめ複数表示することにより、2つのキーワードがどのような語を経由して結びついているのかという情報を提示し、このような関連語の経路を表示することにより、利用者に今まで気がつかなかった未知の情報を提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】単語間の連想関係をネットワーク形式で表示した図である。
【図2】本発明の実施の形態であるテキストマイニング装置の構成を示す図である。
【図3】文書データベースから関連語辞書を作成するまでの処理過程を示したフローチャートである。
【図4】文書データベースから読み込まれる文書データの例を示した図である。
【図5】単語抽出部で解析され、切り出された単語の例を示した図である。
【図6】単語抽出部で作成される単語テーブルの例を示した図である。
【図7】関連語抽出部で作成される共起頻度テーブルの例を示した図である。
【図8】関連語抽出部で作成される関連度テーブルの例を示した図である。
【図9】関連度テーブル作成過程で使用する相互情報量の計算式を示した図である。
【図10】関連語リスト作成部で関連語リストを作成する処理過程を示したフローチャートである。
【図11】第1キーワードの関連語リストの例を示した図である。
【図12】第2キーワードの関連語リストの例を示した図である。
【図13】関連語リスト作成関数の処理過程を示したフローチャートである。
【図14】関連語経路作成部で関連語経路リストを作成する処理過程を示したフローチャートである。
【図15】第1キーワードの関連語リストと第2キーワードの関連語リストの共通の関連語リストの例を示した図である。
【図16】第1キーワード(キーワードA)に至る部分リストの例を示した図である。
【図17】第2キーワード(キーワードB)に至る部分リストの例を示した図である。
【図18】第1キーワード(キーワードA)に至る関連語経路リストの例を示した図である。
【図19】第2キーワード(キーワードB)に至る関連語経路リストの例を示した図である。
【図20】第1キーワード(キーワードA)から第2キーワード(キーワードB)に至る関連語の経路リストの例を示した図である。
【図21】共通関連語リスト作成の処理過程を示したフローチャートである。
【図22】第1キーワード(キーワードA)に至る部分リスト作成の処理過程を示したフローチャートである。
【図23】第2キーワード(キーワードB)に至る部分リスト作成の処理過程を示したフローチャートである。
【図24】第1キーワード(キーワードA)に至る関連語経路リスト作成の処理過程を示したフローチャートである。
【図25】第2キーワード(キーワードB)に至る関連語経路リスト作成の処理過程を示したフローチャートである。
【図26】第1キーワード(キーワードA)から第2キーワード(キーワードB)に至る関連語経路リスト作成の処理過程を示したフローチャートである。
【図27】関連語経路表示部で表示用データを作成する処理過程を示したフローチャートである。
【図28】HTML形式による表示用データ作成例を示した図である。
【図29】第1キーワードから第2キーワードへ至る関連語リストの探索結果を示した図である。
【符号の説明】
10……処理装置
20……文書データベース
30……関連語辞書作成部
31……単語抽出部
32……関連語抽出部
40……関連語辞書
50……関連語経路探索部
51……関連語リスト作成部
52……関連語リスト
53……関連語経路作成部
54……関連語経路リスト
55……関連語経路表示部
60……入力装置
70……表示装置
80……入力/出力装置
Claims (6)
- テキストデータを解析し、特徴や傾向を把握したり、未知の情報を発見するためのテキストマイニングプログラムであって、
コンピュータに、
指定された2つのキーワードを結ぶ関連語の経路を探索するステップと、
ユーザの指定に応じて、最短経路順あるいは最長経路順に、探索した経路を表示するステップと
を実行させるためのテキストマイニングプログラム。 - テキストデータを解析し、特徴や傾向を把握したり、未知の情報を発見するためのテキストマイニングプログラムであって、
コンピュータに、
指定された2つのキーワードを結ぶ関連語の経路を探索するステップと、
ユーザの指定に応じて、経路の要素である各キーワード間の関連の強さの平均値の昇順または降順に、探索した経路を表示するステップと
を実行させるためのテキストマイニングプログラム。 - コンピュータを用いて構築されたテキストマイニング装置において、テキストデータを解析し、特徴や傾向を把握したり、未知の情報を発見するためのテキストマイニング方法であって、
前記コンピュータが備える経路探索手段が、指定された2つのキーワードを結ぶ関連語の経路を探索するステップと、
前記コンピュータが備える表示手段が、ユーザの指定に応じて、最短経路順あるいは最長経路順に、探索した経路を表示するステップと
を実行することを特徴とするテキストマイニング方法。 - コンピュータを用いて構築されたテキストマイニング装置において、テキストデータを解析し、特徴や傾向を把握したり、未知の情報を発見するためのテキストマイニング方法であって、
前記コンピュータが備える経路探索手段が、指定された2つのキーワードを結ぶ関連語の経路を探索するステップと、
前記コンピュータが備える表示手段が、ユーザの指定に応じて、経路の要素である各キーワード間の関連の強さの平均値の昇順または降順に、探索した経路を表示するステップと
を実行することを特徴とするテキストマイニング方法。 - テキストデータを解析し、特徴や傾向を把握したり、未知の情報を発見するためのテキストマイニング装置であって、
指定された2つのキーワードを結ぶ関連語の経路を探索する手段と、
ユーザの指定に応じて、最短経路順あるいは最長経路順に、探索した経路を表示する手段と
を備えたことを特徴とするテキストマイニング装置。 - テキストデータを解析し、特徴や傾向を把握したり、未知の情報を発見するためのテキストマイニング装置であって、
指定された2つのキーワードを結ぶ関連語の経路を探索する手段と、
ユーザの指定に応じて、経路の要素である各キーワード間の関連の強さの平均値の昇順または降順に、探索した経路を表示する手段と
を備えたことを特徴とするテキストマイニング装置。
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