JP4931114B2 - Data display device, data display method, and data display program - Google Patents
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Description
本発明は、データ表示技術に関し、特に、文書の大凡の内容を一見して把握できるような表示を行うデータ表示装置、データ表示方法及びデータ表示プログラムに関する。 The present invention relates to a data display technique, and more particularly, to a data display device, a data display method, and a data display program for performing display so that the general contents of a document can be grasped at a glance.
従来から、文書中に含まれるキーワードの頻度を算出し、算出された頻度を表示する技術は存在した。 Conventionally, there has been a technique for calculating the frequency of keywords included in a document and displaying the calculated frequency.
また、例えば、データを表形式で表示する技術について、下記の非特許文献１に記載されている。
しかし、上記従来技術は、文書群中に含まれるキーワードをキーワード群（クラスター）毎にクラスタリングし、当該クラスターに属するキーワードのうちの文書群を構成する文書に含まれるキーワード、又は、各文書中における当該クラスターに属するキーワードの有無を示す情報を、当該各文書と当該クラスターとに対応付けて画面表示することを行っていない。 However, the above-described conventional technique clusters keywords included in a document group for each keyword group (cluster), and includes keywords included in a document constituting the document group among keywords belonging to the cluster, or in each document. Information indicating the presence or absence of a keyword belonging to the cluster is not displayed on the screen in association with the document and the cluster.
従って、従来技術では、画面表示された各文書データが含むキーワードを参照して、当該文書データを持つ文書の大凡の内容を一見して把握することは困難である。 Therefore, with the conventional technology, it is difficult to grasp at a glance the general contents of a document having the document data by referring to the keyword included in each document data displayed on the screen.
本発明は、文書の大凡の内容を一見して把握できるような表示を行うデータ表示装置、データ表示方法及びデータ表示プログラムの提供を目的とする。 It is an object of the present invention to provide a data display device, a data display method, and a data display program for performing display so that the general contents of a document can be grasped at a glance.
本発明のデータ表示装置は、複数の文書から構成される文書群中に含まれるキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、前記抽出されたキーワードを各キーワードが属するクラスターにクラスタリングするクラスタリング手段と、前記クラスターに属するキーワードのうちの前記文書群を構成する文書に含まれるキーワード、又は、各文書中における前記クラスターに属するキーワードの有無を示す情報を、前記各文書と前記クラスターとに対応付けて画面表示する表示手段とを備える。 The data display apparatus according to the present invention includes a keyword extraction unit that extracts a keyword included in a document group composed of a plurality of documents, a clustering unit that clusters the extracted keyword into a cluster to which each keyword belongs, and the cluster Among the keywords belonging to, the keywords included in the documents constituting the document group or the information indicating the presence or absence of the keywords belonging to the cluster in each document are displayed on the screen in association with the respective documents and the clusters. Display means.
好ましくは、本発明のデータ表示装置において、前記クラスタリング手段は、前記各キーワードのベクトル空間上の位置を示す位置ベクトルを生成し、生成された前記位置ベクトルが示す前記各キーワードの位置情報に基づいて、前記各キーワードが属するクラスターを決定する。 Preferably, in the data display device of the present invention, the clustering unit generates a position vector indicating a position of each keyword in a vector space, and based on the position information of each keyword indicated by the generated position vector. The cluster to which each keyword belongs is determined.
好ましくは、本発明のデータ表示装置において、前記表示手段は、予め定められた順序に基づいて、前記各クラスターを並び替えて画面表示する。 Preferably, in the data display device of the present invention, the display means rearranges the clusters and displays the screen based on a predetermined order.
好ましくは、本発明のデータ表示装置において、前記表示手段は、各クラスターに属するキーワード又は前記各クラスターに属するキーワードが出現する文書の分布に基づいて、前記各クラスターを並び替えて画面表示する。 Preferably, in the data display device of the present invention, the display means rearranges the clusters and displays the screens based on the distribution of documents in which the keywords belonging to the clusters or the keywords belonging to the clusters appear.
好ましくは、本発明のデータ表示装置において、表示手段は、各クラスターに属するキーワードが出現する文書数について昇順又は降順に前記各クラスターを並び替えて画面表示する。 Preferably, in the data display device of the present invention, the display means rearranges the clusters and displays the screens in ascending or descending order with respect to the number of documents in which the keywords belonging to the clusters appear.
好ましくは、本発明のデータ表示装置において、前記クラスタリング手段は、前記各キーワードの位置ベクトルの平均を前記各キーワードが属するクラスターの位置ベクトルとし、各クラスターの位置ベクトルに基づいて、クラスター同士の距離を求め、求めた距離が近いクラスター同士が近い位置に並び、求めた距離が遠いクラスター同士が離れた位置に並ぶように、前記各クラスターを並び替え、前記表示手段は、前記並び替えられた各クラスターに属するキーワードのうちの前記文書群を構成する文書に含まれるキーワード、又は、各文書中における前記並び替えられた各クラスターに属するキーワードの有無を示す情報を、前記各文書と前記並び替えられた各クラスターとに対応付けて画面表示する。 Preferably, in the data display device of the present invention, the clustering means uses an average of the position vectors of the keywords as the position vector of the cluster to which the keywords belong, and calculates the distance between the clusters based on the position vectors of the clusters. The obtained clusters are arranged so that the clusters having a short distance are arranged in a close position, and the clusters having a long distance are arranged in a separated position, and the display means arranges each of the rearranged clusters. Information indicating whether or not there is a keyword included in a document that constitutes the document group of keywords belonging to or a keyword belonging to each of the sorted clusters in each document, and the sorted documents The screen is displayed in association with each cluster.
好ましくは、本発明のデータ表示装置において、前記クラスタリング手段は、ベクトル空間上に並んで配置された複数の基準の位置ベクトルを予め定義し、前記各クラスターの位置ベクトルを、前記各クラスターの位置ベクトルとの距離が最も近い基準の位置ベクトルの近くに配置することにより、前記各クラスターを並び替える。 Preferably, in the data display device of the present invention, the clustering means predefines a plurality of reference position vectors arranged side by side in a vector space, and the position vector of each cluster is represented by the position vector of each cluster. The clusters are rearranged by being arranged near the reference position vector having the closest distance to.
好ましくは、本発明のデータ表示装置において、前記クラスタリング手段は、前記各文書がどのクラスターのどの単語を何個含んでいるかの情報を求め、求めた情報に基づいて、前記各文書のベクトル空間上の位置を示す位置ベクトルを求め、求めた前記各文書の位置ベクトルに基づいて、文書同士の距離を求め、求めた距離が近い文書同士が近い位置に並び、求めた距離が遠い文書同士が離れた位置に並ぶように、各文書を並び替える。 Preferably, in the data display device of the present invention, the clustering unit obtains information on which words in which clusters each document includes and how many words, and on the vector space of each document based on the obtained information. The position vector indicating the position of the document is obtained, the distance between the documents is obtained based on the obtained position vector of each document, the documents having the short distance are arranged at close positions, and the documents having the long distance are separated from each other. Rearrange each document so that it is lined up.
好ましくは、本発明のデータ表示装置において、前記表示手段は、並ぶ順序がより上位のクラスターに属するキーワードを含む文書の順に、前記文書に含まれるキーワード、又は、前記文書中における前記クラスターに属するキーワードの有無を示す情報を画面表示する。 Preferably, in the data display device of the present invention, the display means includes a keyword included in the document or a keyword belonging to the cluster in the document in order of a document including a keyword belonging to a higher-order cluster. The information indicating the presence or absence of is displayed on the screen.
好ましくは、本発明のデータ表示装置において、前記表示手段は、前記クラスタリング手段によってクラスタリングされたクラスターを選択し、選択されたクラスターに対応付けて、前記クラスターに属するキーワードのうちの前記文書群を構成する文書に含まれるキーワード、又は、各文書中における前記クラスターに属するキーワードの有無を示す情報を画面表示する。 Preferably, in the data display device of the present invention, the display unit selects a cluster clustered by the clustering unit, and configures the document group of keywords belonging to the cluster in association with the selected cluster. Information indicating whether or not there is a keyword included in the document to be processed or a keyword belonging to the cluster in each document is displayed on the screen.
好ましくは、本発明のデータ表示装置において、前記クラスタリング手段は、前記各キーワードのベクトル空間上の位置を示す位置ベクトルを生成し、生成された前記位置ベクトルが示す前記各キーワードの位置情報に基づいて、キーワード同士の距離を求め、求めた距離が近いキーワード同士が近い位置に並び、求めた距離が遠いキーワード同士が離れた位置に並ぶように、各キーワードを並び替え、前記表示手段は、並び替えられたキーワードのうちの前記文書群を構成する文書に含まれるキーワード、又は、各文書中における前記並び替えられたキーワードの有無を示す情報を、前記各文書に対応付けて画面表示する。 Preferably, in the data display device of the present invention, the clustering unit generates a position vector indicating a position of each keyword in a vector space, and based on the position information of each keyword indicated by the generated position vector. The keywords are rearranged so that the keywords whose distances are close to each other are arranged at close positions, and the keywords whose distant distances are found are arranged at positions apart from each other, and the display means Among the keywords, the keywords included in the documents constituting the document group or information indicating the presence / absence of the rearranged keywords in each document is displayed on the screen in association with each document.
好ましくは、本発明のデータ表示装置において、前記表示手段は、各クラスターを画面上に並ばせる順序を選択し、前記選択された順序がより上位のクラスターに属するキーワードを含む文書の順に、前記文書に含まれるキーワード、又は、前記文書中における前記クラスターに属するキーワードの有無を示す情報を画面表示する。 Preferably, in the data display device according to the present invention, the display means selects an order in which the clusters are arranged on the screen, and the documents are arranged in the order of documents including keywords that belong to a higher cluster. Is displayed on the screen, or information indicating the presence or absence of a keyword belonging to the cluster in the document.
また、本発明のデータ表示装置は、複数の文書から構成される文書群中に含まれるキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、前記抽出された各キーワードの、前記文書群中に出現する頻度を算出する頻度算出手段と、前記各キーワードを前記各キーワードが属するクラスターにクラスタリングするクラスタリング手段と、前記算出された頻度がより高いキーワードを含む文書の順に、前記文書群を構成する文書の文書データをソートするデータソート手段と、前記データソート手段によってソートされた文書データに対応付けて、前記クラスターに属するキーワードのうち前記ソートされた文書データを持つ文書が含むキーワードを、前記クラスター毎に画面表示する表示手段とを備える。 Further, the data display device of the present invention calculates a keyword extracting means for extracting a keyword included in a document group composed of a plurality of documents, and a frequency at which each of the extracted keywords appears in the document group. Sorting the document data of the documents constituting the document group in the order of the clustering means for clustering the keywords into clusters to which the keywords belong, and the documents including the keywords with the higher calculated frequencies. A data sorting means for displaying the keywords included in the documents having the sorted document data among the keywords belonging to the cluster in association with the document data sorted by the data sorting means for each cluster. Means.
好ましくは、本発明のデータ表示装置において、前記データソート手段は、さらに、前記クラスターを前記クラスターに属するキーワードの数について降順又は昇順にソートする。 Preferably, in the data display device of the present invention, the data sorting means further sorts the clusters in descending order or ascending order with respect to the number of keywords belonging to the clusters.
また、本発明のデータ表示方法は、複数の文書から構成される文書群中に含まれるキーワードを抽出し、前記各キーワードを前記各キーワードが属するクラスターにクラスタリングし、前記クラスターに属するキーワードのうちの前記文書群を構成する文書に含まれるキーワード、又は、各文書中における前記クラスターに属するキーワードの有無を示す情報を、前記クラスター毎に画面表示する。 Further, the data display method of the present invention extracts keywords included in a document group composed of a plurality of documents, clusters the keywords into clusters to which the keywords belong, Information indicating the presence or absence of a keyword included in a document constituting the document group or a keyword belonging to the cluster in each document is displayed on the screen for each cluster.
また、本発明のデータ表示プログラムは、コンピュータに、複数の文書から構成される文書群中に含まれるキーワードを抽出する処理と、前記各キーワードを前記各キーワードが属するクラスターにクラスタリングする処理と、前記クラスターに属するキーワードのうちの前記文書群を構成する文書に含まれるキーワード、又は、各文書中における前記クラスターに属するキーワードの有無を示す情報を、前記クラスター毎に画面表示する処理とを実行させる。 Further, the data display program of the present invention includes a computer for extracting a keyword included in a document group composed of a plurality of documents, a process for clustering each keyword into a cluster to which each keyword belongs, Processing for displaying a keyword included in a document constituting the document group among keywords belonging to a cluster or information indicating the presence or absence of a keyword belonging to the cluster in each document for each cluster is executed.
本発明のデータ表示装置、データ表示方法及びデータ表示プログラムは、複数の文書から構成される文書群中に含まれるキーワードを抽出し、上記各キーワードを上記各キーワードが属するクラスターにクラスタリングし、当該クラスターに属するキーワードのうちの上記文書群を構成する文書に含まれるキーワード、又は、各文書中における当該クラスターに属するキーワードの有無を示す情報を、当該各文書と当該クラスターとに対応付けて画面表示する。従って、本発明によれば、文書の大凡の内容を一見して把握できるような表示を行うことが可能となる。 A data display device, a data display method, and a data display program of the present invention extract keywords included in a document group composed of a plurality of documents, cluster the keywords into clusters to which the keywords belong, Among the keywords belonging to, the keywords included in the documents constituting the document group or the information indicating the presence or absence of the keywords belonging to the cluster in each document are displayed on the screen in association with each document and the cluster. . Therefore, according to the present invention, it is possible to display such that the general contents of the document can be grasped at a glance.
以下に、図を用いて、本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明のシステム構成の一例を示す図である。データ表示装置１は、文書群中の文書の文書データをソートして画面表示する処理装置である。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing an example of a system configuration of the present invention. The
データ表示装置１は、キーワード抽出部１１、頻度算出部１２、クラスタリング部１３、データソート部１４、表示部１５、クラスターソート指定部１６、書誌データデータベース（ＤＢ）１７を備える。
The
キーワード抽出部１１は、書誌データＤＢ１７に蓄積されている文書群に含まれるキーワードを抽出する。キーワード抽出部１１によるキーワードの抽出手法については、後述する。
The
頻度算出部１２は、キーワード抽出部１１によって抽出された各キーワードの、書誌データＤＢ１７に蓄積されている文書群中に出現した頻度を算出する。ここで、キーワードの頻度とは、例えば、キーワードが出現する文書の数を意味する。例えば、キーワード「本塁打記録」を含む文書数が２０である場合には、算出されるキーワード「本塁打記録」の頻度は２０である。また、本発明の実施の形態においては、文書群でのキーワードの出現回数をキーワードの頻度とする構成を採ることもできる。
The
クラスタリング部１３は、キーワード抽出部１１によって抽出されたキーワードを、１又は複数のクラスターにクラスタリング（分類）する。ここで、クラスターとは、１又は複数のキーワードで構成されるキーワード群である。クラスタリング部１３は、例えば、後述するように、各キーワードの位置（ベクトル空間における位置）を示すベクトル（位置ベクトル）を生成する。そして、クラスタリング部１３は、生成されたベクトルが示す各キーワードの位置情報に基づいて、各キーワードが属するクラスターを決定する。例えば、キーワード「リーグ」、「米大リーグ」、「大リーグ」をあるクラスターに属するキーワードとしてクラスタリングし、キーワード「試合」、「チーム」、「スタジアム」を、他のクラスターに属するキーワードとしてクラスタリングする。
The
データソート部１４は、書誌データＤＢ１７に蓄積されている文書から、文書データ（例えば、文書中のテキストデータ、文書のタイトル、著者名等）を抽出し、抽出した文書データをソートする。
The
すなわち、データソート部１４は、まず、抽出した文書データを図示しないバッファ中に格納する。そして、データソート部１４は、頻度算出部１２によって算出された各キーワードの頻度がより高いキーワードを多く含む文書の順に、上記バッファ中に格納された文書の文書データをソートする。データソート部１４は、後述するクラスターソート指定部１６によって指示された、各クラスター（キーワード群）のソート内容に従って、各クラスターをソートするようにしてもよい。
That is, the
なお、本発明の一実施形態によれば、データソート部１４は、書誌データＤＢ１７から抽出した各文書から各文書に関連する日付（例えば、発行日）のデータを抽出し、文書データ（例えば、文書のテキストデータ、文書のタイトル、著者名等）を日付について降順又は昇順にソートする構成を採ってもよい。
According to an embodiment of the present invention, the
表示部１５は、データソート部１４によってソートされた文書データに対応付けて、上記クラスター中のキーワードのうち当該ソートされた文書データを持つ文書が含むキーワードを、クラスター毎に画面表示する。表示部１５は、データソート部１４によってソートされた文書データに対応付けて、データソート部１４によってソートされたクラスター中のキーワードのうち当該ソートされた文書データを持つ文書が含むキーワードを、データソート部１４によってソートされた各クラスター毎に画面表示するようにしてもよい。
The
クラスターソート指定部１６は、データソート部１４による各クラスターのソート内容を指定する。例えば、クラスターソート指定部１６は、各クラスターを、クラスター中のキーワードの数について降順にソートすることを指示する制御情報をデータソート部１４に対して送出する。クラスターソート指定部１６は、各クラスターを、クラスター中のキーワードの数について昇順にソートすることを指示する制御情報をデータソート部１４に対して送出するようにしてもよい。また、クラスターソート指定部１６は、例えば、後述する各クラスター間の距離に基づいて各クラスターをソートすることを指示する制御情報をデータソート部１４に対して送出するようにしてもよい。例えば、クラスターソート指定部１６は、後述する各クラスター間の距離が近いクラスター同士が直線上に結合するように各クラスターをソートすることを指示する制御情報をデータソート部１４に対して送出する。当該制御情報を受けたデータソート部１４は、例えば、距離が最も近いクラスター同士をまず結合し、結合したクラスターによって構成される、複数のクラスター群を作成する。そして、データソート部１４は、例えば、あるクラスター群におけるクラスターのいずれかと距離が最も近い他のクラスター群のクラスターを、当該距離が最も近いクラスターと結合する処理を繰り返して、クラスターを直線上に結合する。
The cluster
書誌データＤＢ１７には、大量の文書（書誌データ）が蓄積されている。
A large amount of documents (bibliographic data) are accumulated in the
本発明の一実施形態によれば、頻度算出部１２は、キーワード抽出部１１が抽出した各キーワードについて算出した頻度と、各キーワードの文字数とに基づいて、各キーワードのスコアを算出するようにしてもよい。各キーワードのスコアは、例えば、各キーワードの文字数に頻度を乗じた値として算出される。
According to one embodiment of the present invention, the
本発明の実施の形態においては、頻度算出部１２が、キーワード抽出部１１によって抽出された各キーワードの文字数を用いずに、各キーワードについて算出された頻度に基づいて、所定の計算式を用いて、各キーワードのスコアを算出する構成を採ってもよい。
In the embodiment of the present invention, the
例えば、頻度算出部１２は、以下に示すような、ＴＦ／ＩＤＦ法を用いたスコアの算出方法又はＯｋａｐｉのウェイティング法を用いて、各キーワードのスコアを算出する。
For example, the
（ＴＦ／ＩＤＦ法を用いたスコアの算出方法）
一般に、重要なキーワードを含む文書の検索には、主にＴＦ／ＩＤＦ法が用いられる。ここで、ＴＦとは、一般に、ある文書でのあるキーワードの出現回数を意味し、ＩＤＦとは、一般に、予め用意された多数の文書のうち、上記キーワードが出現する文書数の逆数を意味する。
(Score calculation method using TF / IDF method)
In general, the TF / IDF method is mainly used for searching for documents containing important keywords. Here, TF generally means the number of occurrences of a keyword in a document, and IDF generally means the reciprocal of the number of documents in which the keyword appears among a number of documents prepared in advance. .
一般に、ＴＦ／ＩＤＦ法では、以下の式で算出されるＳｃｏｒｅ（Ｄ）が高い文書を検索結果として出力する。 In general, in the TF / IDF method, a document having a high Score (D) calculated by the following formula is output as a search result.
Ｓｃｏｒｅ（Ｄ）＝Σ（ｔｆ（ｗ，Ｄ）×ｌｏｇ（Ｎ／ｄｆ（ｗ）））
上記の式において、ｗは、ユーザが入力するキーワード、Σは、ｔｆ（ｗ，Ｄ）×ｌｏｇ（Ｎ／ｄｆ（ｗ））をｗ∈Ｗで加算することを意味する。また、ｔｆ（ｗ，Ｄ）は、文書Ｄでのｗの出現回数であり、ｄｆ（ｗ）は、全文書においてｗが出現した文書の数であり、Ｎは、文書の総数である。
Score (D) = Σ (tf (w, D) × log (N / df (w)))
In the above formula, w is a keyword input by the user, and Σ means that tf (w, D) × log (N / df (w)) is added by w∈W. Tf (w, D) is the number of occurrences of w in the document D, df (w) is the number of documents in which w appears in all documents, and N is the total number of documents.
ＴＦ／ＩＤＦ法の本発明への適用に当たっては、例えば、上記文書Ｄを、書誌データＤＢ１７に蓄積されている文書群として、ｔｆ（ｗ，Ｄ）を算出する。また、例えば、書誌データＤＢ１７とは別のデータベース（図示を省略）に蓄積されている大量の文書群を、上記ｄｆ（ｗ）の意味の説明において記述した「全文書」として、ｄｆ（ｗ）を算出する。
In applying the TF / IDF method to the present invention, for example, tf (w, D) is calculated using the document D as a document group stored in the
そして、算出されたｔｆ（ｗ，Ｄ）とｌｏｇ（Ｎ／ｄｆ（ｗ））との積を、各キーワードｗのスコアとして算出する。 Then, the product of the calculated tf (w, D) and log (N / df (w)) is calculated as the score of each keyword w.
（Ｏｋａｐｉのウェイティング法を用いたスコアの算出方法）
一般に、Ｏｋａｐｉのウェイティング法（下記の文献（１）参照）では、以下の式で算出されるＳｃｏｒｅ（Ｄ）が高い文書を検索結果として出力する。
(Score calculation method using Okapi's weighting method)
In general, in the Okapi weighting method (see the following document (1)), a document having a high Score (D) calculated by the following equation is output as a search result.
文献（１）：村田真樹，馬青，内元清貴，小作浩美，内山将夫，井佐原均，位置情報と分野情報を用いた情報検索，自然言語処理（言語処理学会誌），２０００年４月，７巻，２号，ｐ．１４１〜ｐ．１６０ Reference (1): Masaki Murata, Mao, Kiyotaka Uchimoto, Hiromi Osaku, Masao Uchiyama, Hitoshi Isahara, Information Retrieval using Location Information and Field Information, Natural Language Processing (Journal of the Language Processing Society), April 2000 , Vol. 7, No. 2, p. 141-p. 160
ここで、ｗは、ユーザが入力するキーワード、Ｗは、ユーザが入力するキーワードの集合を意味する。また、ｔｆ（ｗ，Ｄ）は、文書Ｄでのｗの出現回数であり、ｄｆ（ｗ）は、全文書においてｗが出現した文書の数であり、Ｎは、文書の総数である。また、ｌｅｎｇｔｈ（Ｄ）は、文書Ｄの長さ（文字列単位）である。Δは、全文書における文書の長さの平均である。 Here, w is a keyword input by the user, and W is a set of keywords input by the user. Tf (w, D) is the number of occurrences of w in the document D, df (w) is the number of documents in which w appears in all documents, and N is the total number of documents. Also, length (D) is the length of document D (character string unit). Δ is the average of the document lengths in all documents.
Ｏｋａｐｉのウェイティング法の本発明への適用に当たっては、例えば、上記文書Ｄを、書誌データＤＢ１７に蓄積されている文書群として、
In applying Okapi's weighting method to the present invention, for example, the document D is set as a document group stored in the
を算出する。算出された値をｔｆ項とする。 Is calculated. Let the calculated value be the term tf.
また、例えば、書誌データＤＢ１７とは別のデータベース（図示を省略）に蓄積されている大量の文書群を、上記ｄｆ（ｗ）の意味の説明において記述した「全文書」として、ｌｏｇ（Ｎ／ｄｆ（ｗ））を算出する。算出されたｌｏｇ（Ｎ／ｄｆ（ｗ））をｉｄｆ項とする。そして、算出されたｔｆ項とｉｄｆ項との積を、各キーワードｗのスコアとして算出する。
Further, for example, a large group of documents stored in a database (not shown) different from the
また、本発明の一実施形態によれば、データソート部１４は、頻度算出部１２によって算出された各キーワードのスコアがより高いキーワードを多く含む文書の順に、各文書の文書データをソートするようにしてもよい。
In addition, according to the embodiment of the present invention, the
次に、クラスタリング部１３による、キーワードのクラスタリング処理について具体的に説明する。クラスタリングには、以下に示すような様々な方法がある。
（階層クラスタリング（ボトムアップクラスタリング) による方法）
距離が最も近い成員同士を結合していき、クラスターを作る。そして、距離が最も近いクラスター同士を結合する。成員とは、クラスタリングの対象となるキーワード（単語）であって、あるクラスターに属するキーワード（単語）である。クラスター間の距離の定義は様々ある。例えば、クラスターＡとクラスターＢとの距離を、クラスターＡの成員（すなわち、クラスターＡに属するキーワード）とクラスターＢの成員（すなわち、クラスターＢに属するキーワード）との距離の中で最も小さいものとしてもよい。ここで、成員と成員との距離とは、ベクトルで表現される後述する成員の位置間の距離である。また、例えば、クラスターＡとクラスターＢとの距離を、クラスターＡの成員とクラスターＢの成員との距離の中で最も大きいものとしてもよい。また、例えば、クラスターＡとクラスターＢとの距離を、全てのクラスターＡの成員とクラスターＢの成員との距離の平均としてもよい。また、全てのクラスターＡの成員の位置の平均をクラスターＡの位置とし、全てのクラスターＢの成員の位置の平均をクラスターＢの位置とし、当該クラスターＡの位置とクラスターＢの位置との距離をクラスターＡとクラスターＢとの距離としてもよい。
Next, keyword clustering processing by the
(Method using hierarchical clustering (bottom-up clustering))
Join members with the shortest distance to create a cluster. Then, the clusters having the shortest distance are combined. A member is a keyword (word) to be clustered and belongs to a certain cluster. There are various definitions of the distance between clusters. For example, the distance between cluster A and cluster B may be the smallest of the distances between members of cluster A (ie, keywords belonging to cluster A) and members of cluster B (ie, keywords belonging to cluster B). Good. Here, the distance between the members is a distance between the positions of the members described later represented by a vector. For example, the distance between cluster A and cluster B may be the largest of the distances between members of cluster A and cluster B. Further, for example, the distance between the cluster A and the cluster B may be an average of the distances between all the members of the cluster A and the members of the cluster B. Also, the average of the positions of all the members of cluster A is the position of cluster A, the average of the positions of all the members of cluster B is the position of cluster B, and the distance between the position of cluster A and the position of cluster B is It may be the distance between cluster A and cluster B.
（ウォード法による方法）
以下に示すＷを定義する。
Ｗ ＝ ΣΣ（ｘ（ｉ，ｊ）−ａｖｅ＿ｘ（ｉ））＾２
＾は指数を意味する。例えば、上記の式における１つ目のΣは、ｉ＝１からｉ＝ｇまでの加算、２つ目のΣは、ｊ＝１からｊ＝ｎｉまでの加算を意味する。また、ｘ（ｉ，ｊ）は、ｉ番目のクラスターのｊ番目の成員の位置、ａｖｅ＿ｘ（ｉ）は、ｉ番目のクラスターの全ての成員の位置の平均を意味する。クラスター同士を結合していくと、Ｗの値が増加するが、ウォード法では、Ｗの値がなるべく大きくならないようにクラスター同士を結合していく。
(Method by Ward method)
The following W is defined.
W = ΣΣ (x (i, j) −ave_x (i)) ^ 2
^ Means exponent. For example, the first Σ in the above equation means the addition from i = 1 to i = g, and the second Σ means the addition from j = 1 to j = ni. Further, x (i, j) means the position of the j-th member of the i-th cluster, and ave_x (i) means the average of the positions of all the members of the i-th cluster. When the clusters are joined together, the value of W increases, but in the Ward method, the clusters are joined together so that the value of W does not become as large as possible.
（クラスタリングの終了条件）
予めクラスターの個数を決めておいて、クラスターの個数が当該予め決められた数になったときに、クラスター同士を結合するのをやめるようにしてもよい。また、予め距離の閾値を決めておいて、その閾値数以上離れているクラスター同士を結合するのをやめるようにしてもよい。
(Ending condition for clustering)
The number of clusters may be determined in advance, and when the number of clusters reaches the predetermined number, it is possible to stop joining the clusters. Alternatively, a distance threshold may be determined in advance, and it may be possible to stop joining clusters that are more than the threshold number.
（各成員の位置）
各成員（単語）の位置は、後述するように、各成員に関する種々の情報（例えば、各成員の属性情報）を用いて求める。上記各成員に関する種々の情報に基づいて、ベクトルの次元を決定する。そして、各成員に関する種々の情報に基づいて、上記決定された次元を持つベクトルの要素の値を求めてベクトル（位置ベクトル）を生成する。生成したベクトルは、各成員の位置を示している。各成員（単語）に関する種々の情報としては、例えば、以下に示すものがある。
・単語に含まれる文字の種類（例えば、ひらがな、カタカナ、漢字、それ以外が、それぞれあるかないか)
・単語の長さ
・単語の語義
・単語の共起語
・単語の共起データ
（１）単語に含まれる文字の種類（例えば、ひらがな、カタカナ、漢字、それ以外が、それぞれあるかないか)
例えば、ある成員の文字の種類を表すために、ひらがなのみからなる単語か否か、カタカナのみからなる単語か否か、漢字のみからなる単語か否か、ひらがなのみ、又は、カタカナのみ、又は、漢字のみからなる単語以外の単語か否かという、４次元のベクトルの要素を用意（例えば、設定）し、当該ベクトルの要素に設定される値（例えば、１又は０）によって決まるベクトルを作成する。成員がひらがなのみからなる単語に該当すれば１の値を、該当しなければ０の値を対応するベクトルの要素に設定する。また、成員がカタカナのみからなる単語に該当すれば１の値を、該当しなければ０の値を対応するベクトルの要素に設定する。また、成員が漢字のみからなる単語に該当すれば１の値を、該当しなければ０の値を対応するベクトルの要素に設定する。また、成員がひらがなのみ、又は、カタカナのみ、又は、漢字のみからなる単語以外の単語に該当すれば１の値を、該当しなければ０の値を対応するベクトルの要素に設定する。
（２）単語の長さ
例えば、１次元のベクトルの要素を用意し、成員（単語）の文字の個数をカウントし、カウントされた成員（単語）の文字の個数を当該ベクトルの要素に設定して、単語の長さの情報を表現してもよい。
（３）単語の語義
例えば、予め記憶手段内に記憶された、以下のような分類語彙表を用意する。
あ, あ,4.310,1,10,*,
あ, 亜,1.104,2,40,,
あ, 亜,3.100,10,40,,
ああ, ああ,3.100,3,40,*,
ああ, ああ,4.310,1,20,*,
ああくとう, アーク燈,1.460,2,70,,
ああす, アース,1.462,6,10,,
ああち, アーチ,1.442,2,20,,
ああむほおる, アームホール,1.184,5,30,,
あある, アール,1.1961,4,10,,
あい, 愛,1.3020,9,10,*,
あい, 相,3.112,1,10,*,
あい, 藍,1.502,6,40,,
あいいく, 愛育,1.3642,1,40,,
あいいん, 愛飲,1.3332,3,60,,
あいいん, 合印,1.3114,1,30,Y,
あいうち, あい打ち,1.357,4,30,,
あいかぎ, 合鍵,1.454,8,50,,
あいかわらず, 相変らず,3.165,2,10,*,
あいかん, 哀歓,1.3011,4,60,,
あいがん, 哀願,1.366,1,100,,
あいがん, 愛翫,1.3852,2,10,,
あいぎ, 合着,1.421,4,40,,
あいきょう, 愛郷,1.3020,11,170,,
あいきょう, 愛嬌,1.3030,4,40,,
上記の"," で区切ってある情報は、それぞれ、単語の読み、単語の見出し語、単語の分類番号、単語の分類番号の下位番号１、単語の分類番号の下位番号２、標本使用頻度が７以上の単語かどうかを示す情報である。
(Position of each member)
As will be described later, the position of each member (word) is obtained by using various information relating to each member (for example, attribute information of each member). The dimension of the vector is determined based on various information regarding each member. Then, based on various information regarding each member, the value of the vector element having the determined dimension is obtained to generate a vector (position vector). The generated vector indicates the position of each member. Examples of various information regarding each member (word) include the following.
・ Types of characters included in words (for example, whether there are hiragana, katakana, kanji, and others)
-Word length-Word meaning-Word co-occurrence words-Word co-occurrence data (1) Types of characters included in words (for example, whether there are hiragana, katakana, kanji, and others)
For example, in order to represent the character type of a certain member, whether it is a word consisting only of hiragana, whether it is a word consisting only of katakana, whether it is a word consisting only of kanji, only hiragana, or only katakana, or Prepare (for example, set) a four-dimensional vector element indicating whether or not a word other than a word consisting only of kanji and create a vector determined by a value (for example, 1 or 0) set in the vector element . If the member corresponds to a word consisting only of hiragana, a value of 1 is set to the element of the corresponding vector, and if not, a value of 0 is set to the corresponding vector element. If the member corresponds to a word consisting only of katakana, a value of 1 is set to the corresponding vector element, and if not, a value of 0 is set to the corresponding vector element. If the member corresponds to a word consisting only of kanji, a value of 1 is set to the corresponding vector element, and if not, a value of 0 is set to the corresponding vector element. If the member corresponds to a word other than a word consisting only of hiragana, only katakana, or only kanji, a value of 1 is set as a corresponding vector element.
(2) Word length For example, a one-dimensional vector element is prepared, the number of characters of the member (word) is counted, and the counted number of characters of the member (word) is set as the element of the vector. Thus, information on the length of the word may be expressed.
(3) Word meanings For example, the following classification vocabulary table stored in advance in the storage means is prepared.
Ah, Ah, 4.310, 1,10, *,
Ah, A, 1.104,2,40,
Ah, A, 3.100, 10, 40,
Oh, oh, 3.100, 3,40, *,
Oh, oh, 4.310,1,20, *,
Oh, Toku, 1.460, 2,70 ,,
Ah, earth, 1.462, 6, 10,
Ah, arch, 1.442, 2, 20,
Ahmuhooru, Armhole, 1.184,5,30,
Aal, Earl, 1.1961,4,10,
Love, 1.3020,9,10, *,
Ai, Phase, 3.112,1,10, *,
Ai, indigo, 1.502,6,40 ,,
Love, love, 1.3642,1,40,
Ain, love drinking, 1.3332, 3, 60 ,,
Good, sign, 1.3114,1,30, Y,
Aiuchi, Aiuchi, 1.357, 4, 30,
Aikagi, joint key, 1.454, 8, 50 ,,
As always, 3.165,2,10, *,
Akan, sorrow, 1.3011,4,60 ,,
Aigan, pleading, 1.366,1,100 ,,
Aigan, Atago, 1.3852, 2, 10,
Aigi, coalescence, 1.421,4,40 ,,
Aikiyo, Aisato, 1.3020,11,170 ,,
Aikiyo, Atago, 1.3030, 4, 40 ,,
The information separated by the above "," includes the word reading, the word headword, the word classification number, the
上記の分類語彙表中の"," で区切ってある情報を各桁とし、例えば、上位３桁を意味分類と仮定して、その上位３桁の種類の数だけベクトルの次元を用意する。そして、各成員について、当該意味分類と合致したベクトルの要素の値を１に、それ以外を０に設定することによって、各成員の位置を示すベクトルを作成する。上述した分類語彙表中の情報を利用して各成員のベクトルを作成する方法では、上位３桁を意味分類としたが、他の桁を意味分類にしてもよいし、当該上位３桁と上記他の桁とをあわせた複数の桁の種類の数だけベクトルの次元を用意し、各成員について、当該意味分類と合致したベクトルの要素の値を１に、それ以外を０に設定することによって、各成員の位置を示すベクトルを作成するようにしてもよい。 In the classification vocabulary table, information separated by “,” is assumed to be each digit. For example, assuming that the upper three digits are semantic classification, vector dimensions are prepared for the number of types of the upper three digits. For each member, a vector indicating the position of each member is created by setting the value of the element of the vector that matches the semantic classification to 1 and setting the others to 0. In the method for creating each member vector using the information in the classification vocabulary table described above, the upper three digits are used as the semantic classification, but other digits may be used as the semantic classification, By preparing vector dimensions for the number of types of multiple digits combined with other digits, and setting the value of the element of the vector that matches the semantic classification to 1 for each member and set the others to 0 A vector indicating the position of each member may be created.
各成員（単語）に関する種々の情報として、単語に含まれる文字の種類、単語の長さ、単語の語義を説明したが、本発明の一実施例によれば、各成員に関する他の情報も追加で利用して、各成員の位置を示すベクトルを生成してもよい。また、逆に、上述した情報（単語に含まれる文字の種類、単語の長さ、単語の語彙）の全てを用いるのではなく、それらの情報の一部を用いてベクトルを作成するようにしてもよい。例えば、単語の長さの情報を用いずに、ベクトルを作成するようにしてもよい。また、例えば、単語に含まれる文字の種類と単語の語義のみを用いて、ベクトルを作成するようにしてもよい。
（４）単語の共起語
成員（単語）の共起語を求めて、単語の種類の情報に基づいて決まるベクトルの次元を用意する。そして、当該単語の共起語に合致したベクトルの要素に１を、当該単語の共起語に合致しないベクトルの要素に０を設定する。単語の共起語としては、例えば、図１に示す書誌データＤＢ１７中に格納されている書誌データのうち、同じ書誌データ中に成員と共起して出現する単語を当該成員の共起語とする。本発明の一実施形態によれば、例えば、書誌データＤＢ１７中に格納されている書誌データとは異なるデータを用意し、当該データにおいて、成員が出現する領域と同一の領域（例えば、同一文、又は，同一段落、又は、同一データレコード等）に出現する単語を、当該成員の共起語とするようにしてもよい。
As the various information about each member (word), the type of character included in the word, the length of the word, and the meaning of the word have been described. However, according to one embodiment of the present invention, other information about each member is also added. May be used to generate a vector indicating the position of each member. On the other hand, instead of using all of the above-mentioned information (type of characters included in word, word length, word vocabulary), a vector is created using a part of the information. Also good. For example, a vector may be created without using word length information. Further, for example, a vector may be created using only the type of characters included in a word and the meaning of the word.
(4) Co-occurrence words of words The co-occurrence words of the members (words) are obtained, and a vector dimension determined based on the word type information is prepared. Then, 1 is set to a vector element that matches the co-occurrence word of the word, and 0 is set to a vector element that does not match the co-occurrence word of the word. As a word co-occurrence word, for example, among the bibliographic data stored in the
また、上述した単語の共起語を用いてベクトルを作成する方法では、共起語として出現していれば、ベクトルの要素に１を、共起語として出現していない場合に、ベクトルの要素に０を設定するが、ベクトルの要素には、共起語として出現した回数の値を設定するようにしてもよい。
（５）単語の共起データ
例えば、書誌データ１７ＤＢ中に格納された書誌データの行数だけのベクトルの次元を用意し、成員（単語）がその書誌データのある行に出現した場合、当該行に対応するベクトルの要素に１を、出現しない場合に、当該行に対応するベクトルの要素に０を入れる。
In the method of creating a vector using the co-occurrence word of the word described above, if it appears as a co-occurrence word, the vector element is 1 when it does not appear as a co-occurrence word. Is set to 0, but the value of the number of appearances as a co-occurrence word may be set in the vector element.
(5) Co-occurrence data of words For example, when the number of vector dimensions corresponding to the number of lines of the bibliographic data stored in the bibliographic data 17DB is prepared and the member (word) appears in a line of the bibliographic data, 1 is entered in the vector element corresponding to, and 0 is entered in the vector element corresponding to the row if it does not appear.
単語の語義、単語の共起語、単語の共起データについては，意味分類、共起語、共起データの数が多い場合もあるので、本発明の一実施形態によれば、既存のＬＳＩ（Latent semantic index ）などの次元圧縮の技術を使って、ベクトルの次元を減らすようにしてもよい。 Since there may be a large number of semantic classification, co-occurrence words, and co-occurrence data for word meaning, word co-occurrence words, and word co-occurrence data, according to an embodiment of the present invention, an existing LSI You may make it reduce the dimension of a vector using dimensional compression techniques, such as (Latent semantic index).
次にトップダウンのクラスタリング（非階層クラスタリング）の方法を説明する。
（最大距離アルゴリズムによるクラスタリング）
ある成員と、当該成員と距離が最も離れた成員を求め、これらの成員をそれぞれのクラスターの中心とする。次に、それぞれのクラスターの中心と各成員との距離の最小値を各成員の距離とし、その距離が最も大きい成員を新たなクラスターの中心とする。当該クラスターの中心を求める処理を繰り返す。例えば、予め定めた数のクラスターになったときに、当該クラスターの中心を求める処理の繰り返しをやめる。また、例えば、クラスター間の距離が予め定めた数以下になったときに、当該クラスターの中心を求める処理の繰り返しをやめる。
Next, a method of top-down clustering (non-hierarchical clustering) will be described.
(Clustering with maximum distance algorithm)
Find a member and the member farthest away from the member, and make these members the center of each cluster. Next, the minimum value of the distance between the center of each cluster and each member is set as the distance of each member, and the member having the largest distance is set as the center of the new cluster. The process for obtaining the center of the cluster is repeated. For example, when the number of clusters reaches a predetermined number, the process for obtaining the center of the cluster is not repeated. Further, for example, when the distance between the clusters is equal to or less than a predetermined number, the process of obtaining the center of the cluster is stopped.
また、クラスターの良さを例えばＡＩＣ情報量基準などで評価して、評価によって求まった値と予め定めた閾値との比較結果に基づいて、当該クラスターの中心を求める処理の繰り返しをやめるようにしてもよい。上記の最大距離アルゴリズムによるクラスタリングによれば、各成員は、各成員と最も近いクラスター中心を持つクラスターの成員となる。
（ｋ平均法）
例えば、以下に示すｋ平均法によって、予め定めた個数（ｋ個）にクラスタリングする。まず、ｋ個の成員をランダムに選択し、選択されたｋ個の成員をクラスターの中心とする。そして、各成員を、当該各成員に最も近いクラスター中心を持つクラスターの成員とする。
In addition, the goodness of the cluster is evaluated based on, for example, an AIC information amount standard, and the repetition of the process of obtaining the center of the cluster is stopped based on the comparison result between the value obtained by the evaluation and a predetermined threshold value. Good. According to the clustering by the above maximum distance algorithm, each member becomes a member of a cluster having a cluster center closest to each member.
(K-average method)
For example, clustering is performed to a predetermined number (k) by the following k-average method. First, k members are selected at random, and the selected k members are set as the center of the cluster. Each member is a member of a cluster having a cluster center closest to each member.
次に、クラスター内の各成員の平均の位置に最も近い成員を、それぞれのクラスターの中心とする。そして、各成員を、当該各成員に最も近いクラスター中心を持つクラスターの成員とする。また、クラスター内の各成員の平均の位置に最も近い成員をそれぞれのクラスターの中心とする。上記のクラスターの中心を求める処理を繰り返し、クラスターの中心が移動しなくなったときに、クラスターの中心を求める処理の繰り返しをやめる。本発明の一実施形態によれば、予め定めた回数だけクラスターの中心を求める処理を繰り返してやめるようにしてもよい。そして、最終的なクラスター中心を持つクラスターを決定する。そして、各成員を、当該各成員が最も近いクラスター中心を持つクラスターの成員とする。上記の手法によって、成員のクラスタリングをする。本発明において用いるクラスタリングの方法は、上述した方法に限定されるものではない。本発明に係るデータ表示装置１は、上述したクラスタリングの方法以外の様々な方法を用いて、キーワードのクラスタリングをするようにしてもよい。例えば、本発明の一実施形態によれば、例えば、距離の近い成員を直線上に順に結合する。すなわち、距離が最も近い成員同士をまず結合し、結合した成員によって構成される、複数の成員群を作成する。ある成員群における成員のいずれかと距離が最も近い他の成員群の成員を、当該距離が最も近い成員と結合する処理を繰り返して、成員を直線上に結合する。そして、直線上に結合された成員からなるリストを、予め定めた数の成員毎に区切って、各成員のクラスタリングをするようにしてもよい。
Next, the member closest to the average position of each member in the cluster is set as the center of each cluster. Each member is a member of a cluster having a cluster center closest to each member. The member closest to the average position of each member in the cluster is set as the center of each cluster. The process for obtaining the center of the cluster is repeated, and when the center of the cluster stops moving, the process for obtaining the center of the cluster is stopped. According to an embodiment of the present invention, the process for obtaining the center of the cluster may be repeated for a predetermined number of times. Then, the cluster having the final cluster center is determined. Each member is a member of a cluster having the closest cluster center. Cluster members by the above method. The clustering method used in the present invention is not limited to the method described above. The
また、本発明の一実施形態によれば、予めデータ表示装置１内の記憶手段（図示を省略）内に、単語と単語が属する分類（クラスター）との対応情報を予め記憶させておき、クラスタリング部１３が、当該記憶手段内の、単語と単語が属する分類（クラスター）との対応情報に基づいて、各単語をクラスタリングするようにしてもよい。
Further, according to one embodiment of the present invention, correspondence information between words and classifications (clusters) to which the words belong is stored in advance in storage means (not shown) in the
次に、データソート部１４による、抽出した文書の文書データのソート処理について、具体的に説明する。上述したように、データソート部１４は、例えば、頻度算出部１２によって算出された頻度がより高いキーワードを含む文書の順に、各文書の文書データをソートする。
Next, the sorting process of the document data of the extracted document by the
例えば、文書Ａが、頻度が最も高いキーワード「本塁打記録」と、頻度が２番目に高いキーワード「本塁打」と、頻度が３番目に高いキーワード「リーグ」とを含んでいるものとし、また、例えば、文書Ｂが、頻度が最も高いキーワード「本塁打記録」と頻度が３番目に高いキーワード「リーグ」と、頻度が４番目に高いキーワード「マグワイア」とを含んでいるものとする。文書Ａは、文書Ｂに含まれない、頻度が２番目に高いキーワードを含んでいる。この場合、文書Ａは、文書Ｂに比べて、頻度がより高いキーワードを含んでいる。 For example, it is assumed that the document A includes a keyword “home run record” having the highest frequency, a keyword “home run” having the second highest frequency, and a keyword “league” having the third highest frequency. It is assumed that the document B includes the keyword “home run record” having the highest frequency, the keyword “league” having the third highest frequency, and the keyword “magwire” having the fourth highest frequency. The document A includes a keyword that is not included in the document B and has the second highest frequency. In this case, the document A includes keywords having a higher frequency than the document B.
頻度がより高いキーワードを含んでいるということを、さらに具体的に説明する。例えば、各キーワードを頻度について降順に並べ、文書があるキーワードを含む場合に、そのキーワードにビット論理「１」を割り当て、文書があるキーワードを含まない場合に、そのキーワードにビット論理「０」を割り当てる。そして、各キーワードに割り当てられたビット論理によって構成される２進数を求める。 The fact that a keyword with a higher frequency is included will be described more specifically. For example, when each keyword is arranged in descending order with respect to frequency and the document includes a certain keyword, bit logic “1” is assigned to the keyword, and when the document does not include any keyword, bit logic “0” is assigned to the keyword. assign. Then, a binary number constituted by the bit logic assigned to each keyword is obtained.
例えば、「本塁打記録」、「本塁打」、「リーグ」、「マグワイア」、・・・の順にキーワードが並ぶとすると、上記の文書Ａについて求められる２進数は、「１１１０・・・」であり、文書Ｂについて求められる２進数「１０１１・・・」より大きな数となる。 For example, if the keywords are arranged in the order of “Home run record”, “Home run”, “League”, “Mugwire”,..., The binary number required for the document A is “1110. The number is larger than the binary number “1011...” Required for the document B.
ある文書が、頻度がより高いキーワードを含んでいるということは、上記のように、例えば、頻度について降順に並んだ各キーワードを２進数の各桁とし、文書に含まれるキーワードにビット論理「１」を、文書に含まれないキーワードにビット論理「０」を割り当てた場合に構成される２進数が、より大きい数であることを意味している。 The fact that a certain document includes a keyword having a higher frequency means that, as described above, for example, the keywords arranged in descending order with respect to the frequency are each binary digit, and the bit logic “1” is included in the keyword included in the document. ”Means that the binary number formed when bit logic“ 0 ”is assigned to a keyword not included in the document is a larger number.
以下に、キーワード抽出部１１によるキーワードの抽出方法について説明する。
（１）形態素解析を用いた単語の認識による手法
まず、キーワード抽出部１１は、書誌データＤＢ１７に蓄積されている文書について、形態素解析を行い、単語の認識を行う。そして、特定の名詞の単語をキーワードとして取り出す。例えば、名詞だけをキーワードとして取り出す。但し、「こと」、「もの」などの一般的な名詞は、予め収集しておき、それらの名詞がキーワードとしては取り出されないようにしておく。キーワードとしては、名詞だけでなく、動詞などの他の品詞も取り出すこととしてもよい。
Below, the keyword extraction method by the
(1) Method based on word recognition using morphological analysis First, the
形態素解析には、例えば、奈良先端大で開発されている形態素解析システムである ChaSen （下記の文献（２）参照）を用いる。 For morphological analysis, for example, ChaSen (see the following document (2)), which is a morphological analysis system developed at Nara Institute of Technology, is used.
文献（２）：形態素解析システム茶筌（http://chasen.aist-nara.ac.jp/index.html.ja ）
ChaSen は、日本語文を分割し、さらに、各単語の品詞も推定してくれる。
Reference (2): Morphological analysis system tea bowl (http://chasen.aist-nara.ac.jp/index.html.ja)
ChaSen splits the Japanese sentence and also estimates the part of speech for each word.
例えば、「学校へ行く」を入力すると、以下の結果を得る。 For example, if “go to school” is entered, the following result is obtained.
学校 ガッコウ 学校 名詞− 一般
へ ヘ へ 助詞- 格助詞− 一般
行く イク 行く 動詞- 自立 五段・カ行促音便 基本形
EOS
このように、各行に一個の単語が入るように分割され，各単語に読みや品詞の情報が付与される。
School Gakkou School Noun-General To He To Particle-Case Particle-General Go Iku Go Verb-Independence
EOS
In this way, each line is divided so that one word is included, and reading and part-of-speech information are given to each word.
また、英語の品詞タグつけシステムとしては、 Brill（下記の文献（３）参照）のものが有名である。このシステムを用いれば、英語文の各単語の品詞を推定することができる。 As a part-of-speech tagging system in English, Brill (see reference (3) below) is famous. If this system is used, the part of speech of each word of an English sentence can be estimated.
文献（３）： Eric Brill, Transformation-Based Error-Driven Learning and Natural Language Processing: A Case Study in Part-of-Speech Tagging,Computational Linguistics, Vol. 21, No. 4, p.543-565, 1995.
（２）ＴＦ／ＩＤＦ法などを利用した方法
書誌データＤＢ１７に蓄積されている文書について、形態素解析を行い、例えば、名詞だけを取り出す。そして、取り出された各名詞について、前述したＴＦ／ＩＤＦ法に基づいて算出される所定のスコアを求め、求まったスコアが所定の値よりも大きいものか、スコアが所定の値よりも大きいものから順に所定の値の個数だけ取り出したものをキーワードとする。なお、上記のスコアは、前述したＯｋａｐｉのウェイティング法を用いて算出されるスコアを用いてもよい。
（３）高精度な既存のキーワード抽出のツールを利用する方法
一般に文書中では複数の単語の組み合わせで複雑な概念を表す場合が多く、文書の内容が専門的な事項に特化すれば、その傾向はさらに顕著なものとなる。そこで、例えば、（ａ）形態素解析プログラムによる単語分割、（ｂ）複合語の作成、（ｃ）文書中における重要度の計算、という３つのステップを踏むことで、複合語により複雑な概念を表すことが多い専門用語をキーワードとして文書中から抽出することができる。
Reference (3): Eric Brill, Transformation-Based Error-Driven Learning and Natural Language Processing: A Case Study in Part-of-Speech Tagging, Computational Linguistics, Vol. 21, No. 4, p.543-565, 1995.
(2) Method using TF / IDF method etc. For documents stored in the
(3) Method of using existing high-accuracy keyword extraction tools In general, there are many cases where a complex concept is represented by a combination of multiple words in a document. The trend is even more pronounced. Therefore, for example, a complex concept is expressed by a compound word by taking three steps: (a) word division by a morphological analysis program, (b) creation of a compound word, and (c) calculation of importance in a document. Technical terms that are often used can be extracted from the document as keywords.
例えば、下記の文献（４）に記載されている手法は、文書から取り出した単名詞について、単名詞の左右に連接する単語の種類数あるいは頻度を用いたスコアを算出し、これら左右のスコアを組み合わせて、単名詞のスコアを算出する。単名詞のスコアに基づいて、単名詞から生成される複合名詞のスコアを算出する。そして、算出された複合名詞のスコアが所定の値より大きいものを、キーワードとして取り出す。本発明においても、文献（４）に記載された手法を用いて、キーワードを抽出する構成を採ることができる。 For example, the technique described in the following document (4) calculates a score using the number or frequency of words connected to the left and right of a single noun for a single noun extracted from a document, and calculates the left and right scores. In combination, the score of a single noun is calculated. Based on the score of the single noun, the score of the compound noun generated from the single noun is calculated. Then, those having a calculated compound noun score greater than a predetermined value are extracted as keywords. Also in the present invention, it is possible to adopt a configuration in which keywords are extracted using the technique described in Document (4).
文献（４）：中川裕志、森辰則、湯本紘彰: " 出現頻度と連接頻度に基づく専門用語抽出",自然言語処理、Vol.10 No.1, pp. 27 - 45, ２００３年１月
なお、本発明の実施の形態において、キーワード抽出部１１によるキーワードの抽出方法は、上述した３つの方法に限定されるものではない。キーワード抽出部１１は、他の任意のキーワードの抽出方法を用いてキーワードを抽出することができる。
Reference (4): Hiroshi Nakagawa, Masanori Mori, Yasuaki Yumoto: "Extraction of technical terms based on appearance frequency and connection frequency", Natural Language Processing, Vol.10 No.1, pp. 27-45, January 2003 In the embodiment of the present invention, the keyword extraction method by the
本発明の一実施形態によれば、キーワード抽出部１１が、以下に述べる固有表現抽出技術を用いてキーワードを抽出してもよい。固有表現とは、人名、地名、組織名などの固有名詞、金額などの数値表現といった、特定の事物・数量を意味する言語表現のことで、固有表現抽出とは、そういった固有表現を文章中から計算機で自動で抽出する技術である。例えば、「日本の首相は小泉純一郎である」という文に対して固有表現抽出を行なうと、固有表現の「日本」と「小泉純一郎」が地名、人名として、抽出される。キーワード抽出部１１は、抽出された固有表現をキーワードとして出力する。
According to an embodiment of the present invention, the
そして、本発明の一実施形態によれば、例えば、予めデータ表示装置１内の記憶手段（図示を省略）内に、キーワード（地名、人名等の固有表現）と当該キーワードが属する分類（クラスター）との対応情報を予め記憶させておき、クラスタリング部１３が、キーワード抽出部１１によって抽出されたキーワード（固有表現）と、当該記憶手段内の、キーワードと当該キーワードが属する分類（クラスター）との対応情報に基づいて、各キーワードをクラスタリングするようにしてもよい。
According to one embodiment of the present invention, for example, keywords (proprietary expressions such as place names and personal names) and classifications (clusters) to which the keywords belong in advance in storage means (not shown) in the
以下に、固有表現抽出の一般的な手法の例について説明する。
（１）機械学習を用いる手法
機械学習を用いて固有表現を抽出する手法がある（例えば、以下の参考文献（１）参照）。
Hereinafter, an example of a general technique for extracting a specific expression will be described.
(1) A method using machine learning There is a method of extracting a specific expression using machine learning (for example, see the following reference (1)).
参考文献（１）：浅原正幸，松本裕治，日本語固有表現抽出における冗長的な形態素解析の利用情報処理学会自然言語処理研究会 NL153-7 2002
まず、例えば、「日本の首相は小泉さんです。」という文を、各文字に分割し、分割した文字について、以下のように、 B−LOCATION、 I−LOCATION等の正解タグを付与することによって、正解を設定する。以下の一列目は、分割された各文字であり、各文字の正解タグは二列目である。
日 B−LOCATION
本 I−LOCATION
の O
首 O
相 O
は O
小 B−PERSON
泉 I−PERSON
さ O
ん O
で O
す O
。 O
上記において、B −？？？は、ハイフン以下の固有表現の種類の始まりを意味するタグである。例えば、 B−LOCATIONは、地名という固有表現の始まりを意味しており、 B−PERSONは、人名という固有表現の始まりを意味している。また、I −？？？は、ハイフン以下の固有表現の種類の始まり以外を意味するタグであり、O はこれら以外である。従って、例えば、文字「日」は、地名という固有表現の始まりに該当する文字であり、文字「本」までが地名という固有表現である。
Reference (1): Masayuki Asahara, Yuji Matsumoto, Use of redundant morphological analysis in Japanese proper expression extraction Information Processing Society of Japan NL153-7 2002
First, for example, the sentence “Japan's prime minister is Mr. Koizumi” is divided into each character, and the correct characters such as B-LOCATION and I-LOCATION are assigned to the divided characters as follows. Set the correct answer. The first column below is each divided character, and the correct tag of each character is the second column.
Sun B-LOCATION
I-LOCATION
O
Neck O
Phase O
Is O
Small B-PERSON
Izumi I-PERSON
O
N
At O
O
. O
In the above, B-? ? ? Is a tag that signifies the start of the type of proper expression below the hyphen. For example, B-LOCATION means the beginning of a unique expression called place name, and B-PERSON means the beginning of a unique expression called person name. I-? ? ? Is a tag that means something other than the beginning of the type of proper expression below the hyphen, and O is something else. Therefore, for example, the character “day” is a character that corresponds to the beginning of the unique name “place name”, and the character “book” is the unique name “place name”.
このように、各文字の正解を設定しておき、このようなデータから学習し、新しいデータでこの正解を推定し、この正解のタグから、各固有表現の始まりと、どこまでがその固有表現かを認識して、固有表現を推定する。 In this way, the correct answer of each character is set, learned from such data, this correct answer is estimated with new data, and from this correct answer tag, the beginning of each proper expression and how far it is. Is recognized and the proper expression is estimated.
この各文字に設定された正解のデータから学習するときには、システムによってさまざまな情報を素性という形で利用する。例えば、
日 B−LOCATION
の部分は、
日本−B 名詞−B
などの情報を用いる。日本−B は、日本という単語の先頭を意味し、名詞−B は、名詞の先頭を意味する。単語や品詞の認定には、例えば前述したChaSenによる形態素解析を用いる。ChaSenを用いれば、入力された日本語を単語に分割することができる。例えば、ChaSenは、前述したように、日本語文を分割し、さらに、各単語の品詞も推定してくれる。例えば、「学校へ行く」を入力すると以下の結果を得ることができる。
When learning from the correct data set for each character, the system uses various information in the form of features. For example,
Sun B-LOCATION
Part of
Japan-B Noun-B
Such information is used. Japan-B means the beginning of the word Japan, and noun-B means the beginning of the noun. For recognition of words and parts of speech, for example, morphological analysis by ChaSen described above is used. If ChaSen is used, the input Japanese can be divided into words. For example, ChaSen divides a Japanese sentence and estimates the part of speech of each word as described above. For example, if “go to school” is entered, the following results can be obtained.
学校 ガッコウ 学校 名詞−一般
へ ヘ へ 助詞−格助詞−一般
行く イク 行く 動詞−自立 五段・カ行促音便 基本形
ＥＯＳ
このように各行に一個の単語が入るように分割され、各単語に読みや品詞の情報が付与される。
School Gacco School Noun-General To He To particle-Case particle-General Go Iku Go Verb-independence
In this way, each line is divided so that one word is included, and reading and part-of-speech information are given to each word.
なお、例えば、上記の参考文献（１）では、素性として、入力文を構成する文字の、文字自体（例えば、「小」という文字）、字種（例えば、ひらがなやカタカナ等）、品詞情報、タグ情報（例えば、「 B−PERSON」等）を利用している。 For example, in the above-mentioned reference (1), as features, the characters constituting the input sentence itself (for example, “small”), the character type (for example, hiragana and katakana), part-of-speech information, Tag information (for example, “B-PERSON” or the like) is used.
これら素性を利用して学習する。タグを推定する文字やその周辺の文字にどういう素性が出現するかを調べ、どういう素性が出現しているときにどういうタグになりやすいかを学習し、その学習結果を利用して新しいデータでのタグの推定を行なう。機械学習には、例えばサポートベクトルマシンを用いる。 Learning using these features. Investigate what features appear in the characters that estimate the tag and the surrounding characters, learn what features are likely to appear when the features appear, and use the learning results to create new data Perform tag estimation. For machine learning, for example, a support vector machine is used.
固有表現抽出には、上記の手法の他にも種々の手法がある。例えば、最大エントロピーモデルと書き換え規則を用いて固有表現を抽出する手法がある（参考文献（２）参照）。 In addition to the above-described method, there are various methods for extracting the proper expression. For example, there is a technique of extracting a specific expression using a maximum entropy model and a rewrite rule (see reference (2)).
参考文献（２）：内元清貴，馬青，村田真樹，小作浩美，内山将夫，井佐原均，最大エントロピーモデルと書き換え規則に基づく固有表現抽出，言語処理学会誌, Vol.7, No.2, 2000
また、例えば、以下の参考文献（３）に、サポートベクトルマシンを用いて日本語固有表現抽出を行う手法について記載されている。
Reference (2): Kiyochi Uchimoto, Mao Aoi, Maki Murata, Hiromi Osaku, Masao Uchiyama, Hitoshi Isahara, Named Expression Extraction Based on Maximum Entropy Model and Rewriting Rules, Journal of the Language Processing Society, Vol.7, No.2 , 2000
Further, for example, the following reference (3) describes a technique for extracting Japanese proper expressions using a support vector machine.
参考文献（３）：山田寛康，工藤拓，松本裕治，Support Vector Machineを用いた日本語固有表現抽出，情報処理学会論文誌, Vol.43, No.1", 2002
（２）作成したルールを用いる手法
人手でルールを作って固有表現を取り出すという方法もある。
Reference (3): Hiroyasu Yamada, Taku Kudo, Yuji Matsumoto, Japanese Named Expression Extraction using Support Vector Machine, Journal of Information Processing Society of Japan, Vol.43, No.1 ", 2002
(2) A method using a created rule There is also a method of manually creating a rule to extract a specific expression.
例えば、
名詞＋「さん」だと人名とする
名詞＋「首相」だと人名とする
名詞＋「町」だと地名とする
名詞＋「市」だと地名とする
などである。
For example,
Noun + “san” is the name of the person + “prime” is the name of the person + “town” is the name of the place + “city” is the place of name.
本発明の一実施形態によれば、データ表示装置１は、キーワード抽出部１１を用いない構成を採ることもできる。例えば、文書と文書に含まれるキーワードとが対応付けられたデータを所定のデータベース（図１では図示を省略）内に蓄積しておき、上記データベース内に蓄積されているデータから、頻度算出部１２が、各キーワードの、上記データベース中の文書群中に出現した頻度を算出する構成を採ることもできる。
According to one embodiment of the present invention, the
本発明の一実施形態によれば、キーワード抽出部１１が、書誌データＤＢ１７に蓄積されている文書群から、単位表現を抽出し、抽出された単位表現が上記文書群において出現する箇所を特定し、特定された箇所において、当該単位表現と隣接して出現している数値を抽出する。そして、キーワード抽出部１１は、抽出された数値と当該単位表現とから構成される数値情報をキーワードとして抽出する。例えば、４０号等といった数値情報がキーワードとして抽出される。そして、クラスタリング部１３が、抽出された数値情報をクラスタリングするようにしてもよい。
According to one embodiment of the present invention, the
本発明の一実施形態によれば、データ表示装置１は、頻度算出部１２、データソート部１４、クラスターソート指定部１６が省略された構成を採ってもよい。例えば、キーワード抽出部１１が、書誌データＤＢ１７中の文書群中に含まれるキーワードを抽出し、クラスタリング部１３が、抽出されたキーワードを各キーワードが属するクラスターにクラスタリングし、表示部１５が、当該クラスターに属するキーワードのうちの上記文書群を構成する文書に含まれるキーワード、又は、各文書中における当該クラスターに属するキーワードの有無を示す情報（例えば、符号）を、当該各文書と当該クラスターとに対応付けて画面表示するようにしてもよい。また、データ表示装置１が上記の構成を採る場合において、クラスタリング部１３が、各キーワードのベクトル空間上の位置を示す位置ベクトルを生成し、生成された当該位置ベクトルが示す各キーワードの位置情報に基づいて、各キーワードが属するクラスターを決定するようにしてもよい。
According to the embodiment of the present invention, the
また、データ表示装置１が上記の構成を採る場合において、表示部１５は、予め定められた順序に基づいて、各クラスターを並び替えて画面表示するようにしてもよい。また、表示部１５が、各クラスターに属するキーワード又は各クラスターに属するキーワードが出現する文書の分布に基づいて、各クラスターを画面表示するようにしてもよい。ここで、各クラスターに属するキーワードの分布とは、例えば、各クラスターに属するキーワードが出現する文書数の分布、各クラスターに属するキーワード数の分布、又は、各クラスターに属するキーワードが出現する文書数を各クラスターに属する全てのキーワードについて合計した数の分布である。また、表示部１５は、各クラスターに属するキーワードが出現する文書数について昇順又は降順に各クラスターを並び替えて画面表示するようにしてもよい。
Further, when the
また、データ表示装置１において、クラスタリング部１３が、各キーワードの位置ベクトルの平均を各キーワードが属するクラスターの位置ベクトルとし、各クラスターの位置ベクトルに基づいて、クラスター同士の距離を求め、求めた距離が近いクラスター同士が近い位置に並び、求めた距離が遠いクラスター同士が離れた位置に並ぶように、各クラスターを並び替え、表示部１５が、並び替えられた各クラスターに属するキーワードのうちの書誌データＤＢ１７中の文書群を構成する文書に含まれるキーワード、又は、各文書中における上記並び替えられた各クラスターに属するキーワードの有無を示す情報を、各文書と当該並び替えられた各クラスターとに対応付けて画面表示するようにしてもよい。
Further, in the
本発明の一実施形態によれば、クラスタリング部１３は、例えば、以下に述べる手法によって、各クラスターを並び替えるようにしてもよい。すなわち、クラスタリング部１３は、距離が最も近いクラスター同士を結合し、結合したクラスターのリストの端のクラスターのいずれかと距離が最も近いクラスターを、当該リストの端のクラスターと結合する。そして、クラスタリング部１３は、さらに、当該クラスターの結合によって得られるリストの端のクラスターのいずれかと距離が最も近いクラスターを結合する。クラスタリング部１３は、上記の処理を繰り返すことによって得られるリストにおけるクラスターの並び順に、各クラスターを並び替える。
According to an embodiment of the present invention, the
また、クラスタリング部１３が、ベクトル空間上に並んで配置された複数の基準の位置ベクトルを予め定義し、各クラスターの位置ベクトルを、各クラスターの位置ベクトルとの距離が最も近い基準の位置ベクトルの近くに配置することにより、各クラスターを並び替えるようにしてもよい。すなわち、クラスタリング部１３は、例えば基準ベクトルＡ、Ｂ、Ｃの順に並んで配置された３つの基準ベクトルを定義し、あるクラスターの位置ベクトルとの距離が最も近い基準ベクトルが基準ベクトルＡである場合、当該クラスターの位置ベクトルを基準ベクトルＡの近くに配置する。同様にして、他のクラスターの位置ベクトルを、距離が最も近い基準ベクトルの近くに配置する。そして、クラスタリング部１３は、各クラスターの位置ベクトルが上記配置後の位置ベクトルとなるように各クラスターを並び替える。
In addition, the
また、データ表示装置１において、クラスタリング部１３は、各文書がどのクラスターのどの単語を何個含んでいるかの情報を求め、求めた情報に基づいて、各文書のベクトル空間上の位置を示す位置ベクトルを求め、求めた各文書の位置ベクトルに基づいて、文書同士の距離を求め、求めた距離が近い文書同士が近い位置に並び、求めた距離が遠い文書同士が離れた位置に並ぶように、各文書を並び替えるようにしてもよい。例えば、クラスタリング部１３は、各文書がどのクラスターのどの単語を何個含んでいるかの情報に基づいて、当該各文書の位置ベクトルの次元数と、当該位置ベクトルのベクトル要素の値を求めることによって、各文書の位置ベクトルを求める。
In the
本発明の一実施形態によれば、クラスタリング部１３は、例えば、以下に述べる手法によって、各文書を並び替えるようにしてもよい。すなわち、クラスタリング部１３は、距離が最も近い文書同士を結合し、結合した文書のリストの端の文書のいずれかと距離が最も近い文書を、当該リストの端の文書と結合する。そして、クラスタリング部１３は、さらに、当該文書の結合によって得られるリストの端の文書のいずれかと距離が最も近い文書を結合する。クラスタリング部１３は、上記の処理を繰り返すことによって得られるリストにおける文書の並び順に、各文書を並び替える。
According to an embodiment of the present invention, the
また、表示部１５は、並ぶ順序がより上位のクラスターに属するキーワードを含む文書の順に、当該文書に含まれるキーワード、又は、当該文書中における上記クラスターに属するキーワードの有無を示す情報（例えば、符号）を画面表示するようにしてもよい。例えば、クラスターＡ、クラスターＢ、クラスターＣの順にクラスターが並ぶ場合、文書ＡがクラスターＡに属するキーワードとクラスターＢに属するキーワードとクラスターＣに属するキーワードを含み、文書ＢがクラスターＡに属するキーワードとクラスターＢに属するキーワードとを含むがクラスターＣに属するキーワードを含まないとき、表示部１５は、文書Ａに含まれるキーワード、文書Ｂに含まれるキーワードの順に画面表示する。
In addition, the
また、表示部１５は、クラスタリング部１３によってクラスタリングされたクラスターを、ユーザの指定入力に従って選択し、選択されたクラスターに対応付けて、当該クラスターに属するキーワードのうちの、文書群を構成する文書に含まれるキーワード、又は、各文書中における当該クラスターに属するキーワードの有無を示す情報を画面表示するようにしてもよい。すなわち、表示部１５は、例えば、選択されないクラスターについては、当該クラスターに属するキーワードのうちの、文書群を構成する文書に含まれるキーワード、又は、各文書中における当該クラスターに属するキーワードの有無を示す情報を画面表示しないようにしてもよい。
In addition, the
また、データ表示装置１において、クラスタリング部１３は、各キーワードのベクトル空間上の位置を示す位置ベクトルを生成し、生成された当該位置ベクトルが示す各キーワードの位置情報に基づいて、キーワード同士の距離を求め、求めた距離が近いキーワード同士が近い位置に並び、求めた距離が遠いキーワード同士が離れた位置に並ぶように、各キーワードを並び替え、表示部１５は、並び替えられたキーワードのうちの当該文書群を構成する文書に含まれるキーワード、又は、各文書中における当該並び替えられたキーワードの有無を示す情報を、各文書に対応付けて画面表示するようにしてもよい。
In the
本発明の一実施形態によれば、クラスタリング部１３は、例えば、以下に述べる手法によって、各キーワードを並び替えるようにしてもよい。すなわち、クラスタリング部１３は、距離が最も近いキーワード同士を結合し、結合したキーワードのリストの端のキーワードのいずれかと距離が最も近いキーワードを、当該リストの端のキーワードと結合する。そして、クラスタリング部１３は、さらに、当該キーワードの結合によって得られるリストの端のキーワードのいずれかと距離が最も近いキーワードを結合する。クラスタリング部１３は、上記の処理を繰り返すことによって得られるリストにおけるキーワードの並び順に、各キーワードを並び替える。
According to an embodiment of the present invention, the
また、表示部１５は、各クラスターを画面上に並ばせる順序を、ユーザの指定入力に従って選択し、選択された順序がより上位のクラスターに属するキーワードを含む文書の順に、文書に含まれるキーワード、又は、文書中における当該クラスターに属するキーワードの有無を示す情報を画面表示するようにしてもよい。
In addition, the
図２は、データ表示処理フローの一例を示す図である。まず、キーワード抽出部１１が、書誌データＤＢ１７に蓄積されている文書群に含まれるキーワードを抽出する（ステップＳ１）。例えば、キーワード「本塁打記録」、「本塁打」、「リーグ」、「マグワイア」、「カージナルス」、「米大リーグ」、「大リーグ」、「試合」、「ロジャー」、「単独トップ」、・・・といったキーワードを抽出する。
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a data display processing flow. First, the
次に、頻度算出部１２が、キーワード抽出部１１によって抽出された各キーワードの、書誌データＤＢ１７に蓄積されている文書群中に出現した頻度を算出する（ステップＳ２）。
Next, the
例えば、図３の表に示すように、算出されるキーワード「本塁打記録」の頻度は２０、キーワード「本塁打」の頻度は１５、キーワード「リーグ」の頻度は１２、キーワード「マグワイア」の頻度は１０、キーワード「カージナルス」の頻度は９、キーワード「米大リーグ」の頻度は８、キーワード「大リーグ」の頻度は７、キーワード「試合」の頻度は６、キーワード「ロジャー」の頻度は５、キーワード「単独トップ」の頻度は４である。なお、図３中に示す頻度は、各キーワードが出現する文書の数である。また、図３中では、頻度が４であるキーワードまでしか示していないが、本発明の実施の形態では、ステップＳ２において、例えば、頻度３、頻度２、頻度１についても算出され得る。
For example, as shown in the table of FIG. 3, the calculated frequency of the keyword “home run record” is 20, the frequency of the keyword “home run” is 15, the frequency of the keyword “league” is 12, and the frequency of the keyword “magwire” is 10. The frequency of the keyword “Cardinals” is 9, the frequency of the keyword “US Major League” is 8, the frequency of the keyword “Major League” is 7, the frequency of the keyword “match” is 6, the frequency of the keyword “Roger” is 5, The frequency of “single top” is four. The frequency shown in FIG. 3 is the number of documents in which each keyword appears. In FIG. 3, only keywords having a frequency of 4 are shown, but in the embodiment of the present invention, for example,
次に、データソート部１４が、書誌データＤＢ１７に蓄積されている各文書の文書データを抽出し、バッファ中に格納する（ステップＳ３）。例えば、文書データとして、文書のテキストデータが抽出され、バッファ中に格納される。
Next, the
また、データソート部１４が、頻度算出部１２によって算出された各キーワードの頻度がより高いキーワードを多く含む文書の順に、バッファ中に格納された文書の文書データをソートする（ステップＳ４）。ステップＳ４においては、例えば、データソート部１４は、各キーワードをステップＳ２において算出された頻度について降順又は昇順にソートし、ソートした各キーワードの情報をバッファ中に保持するようにしてもよい。ステップＳ４の処理によって、例えば、各文書と各文書に含まれるキーワードとの対応情報がバッファ中に保持される。
In addition, the
図４は、データソート部１４によってバッファ中に保持される、各文書と各文書に含まれるキーワードとの対応情報の例を示す図である。図４中において、矩形の枠で囲ったキーワードは、データソート部１４によって、例えば上記頻度について降順にソートされたキーワードである。
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of correspondence information between each document and a keyword included in each document held in the buffer by the
例えば、論文名が「Ａ」である文書は、図３中に示される頻度が最も高いキーワード「本塁打記録」と、頻度が２番目に高いキーワード「本塁打」と、頻度が３番目に高いキーワード「リーグ」と、頻度が４番目に高いキーワード「マグワイア」と、頻度が５番目に高いキーワード「カージナルス」と、頻度が６番目に高いキーワード「米大リーグ」とを含んでいるものとする。 For example, a document whose paper name is “A” has a keyword “home run record” with the highest frequency shown in FIG. 3, a keyword “home run” with the second highest frequency, and a keyword “home run with the third highest frequency”. “League”, the keyword “Maguire” with the fourth highest frequency, the keyword “Cardinals” with the fifth highest frequency, and the keyword “US League” with the sixth highest frequency.
また、例えば、論文名が「Ｂ」である文書は、頻度が最も高いキーワード「本塁打記録」と、頻度が２番目に高いキーワード「本塁打」と、頻度が３番目に高いキーワード「リーグ」と、頻度が４番目に高いキーワード「マグワイア」と、頻度が５番目に高いキーワード「カージナルス」とを含んでいるが、頻度が６番目に高いキーワード「米大リーグ」を含んでいないものとする。 Further, for example, a document whose paper name is “B” has a keyword “home run record” with the highest frequency, a keyword “home run” with the second highest frequency, a keyword “league” with the third highest frequency, It is assumed that the keyword “Maguire” having the fourth highest frequency and the keyword “Cardinals” having the fifth highest frequency are included, but the keyword “US Major League” having the sixth highest frequency is not included.
また、例えば、論文名が「Ｃ」である文書は、頻度が最も高いキーワード「本塁打記録」と、頻度が２番目に高いキーワード「本塁打」と、頻度が３番目に高いキーワード「リーグ」と、頻度が４番目に高いキーワード「マグワイア」とを含んでいるが、頻度が５番目に高いキーワード「カージナルス」を含んでいないものとする。 For example, a document whose paper name is “C” has a keyword “home run record” with the highest frequency, a keyword “home run” with the second highest frequency, a keyword “league” with the third highest frequency, It is assumed that the keyword “Maguire” having the fourth highest frequency is included, but the keyword “Cardinals” having the fifth highest frequency is not included.
上記ステップＳ４において、データソート部１４は、例えば、論文名が「Ａ」という文書のテキストデータ、論文名が「Ｂ」という文書のテキストデータ、論文名が「Ｃ」という文書のテキストデータの順に並ぶようにソートする。ステップＳ４における処理の結果、例えば図４中に示すような順番で、各文書のテキストデータがソートされる。なお、図４中の、各論文名が記述された行と同一の行に記述されたキーワードは、各論文名を持つ文書が含むキーワードを示している。また、図４中に示す日付は、各文書の発行日を示す情報である。
In step S4, the
次に、クラスタリング部１３が、キーワード抽出部１１によって抽出された各キーワードをクラスター毎にクラスタリングする（ステップＳ５）。例えば、クラスタリング部１３は、図４中の矩形の枠で囲った各キーワードに含まれるキーワードのうち、キーワード「本塁打記録」、「本塁打」、「年間最多本塁打記録」、「年間ホームラン数」、「年間ホームラン」、「号本塁打」、「ホームラン」、「４６本」、「５０本」、「５４本」、「４７号」、「５０号」、「５１号」、「５２号」、「５４号」（本塁打記録、本塁打以外のキーワードは、図示を省略）を、クラスターＡとしてクラスタリングする。また、クラスタリング部１３は、例えば、キーワード「リーグ」、「米大リーグ」、「大リーグ」を、クラスターＢとしてクラスタリングする。また、クラスタリング部１３は、例えば、キーワード「マグワイア」、「マグワイア一塁手」、「マーク」、「ロジャー」、「ソーサ」、「ソーサ外野手」、「サミー」（マグワイア一塁手、マーク、ソーサ、ソーサ外野手、サミーについては、図示を省略）を、クラスターＣとしてクラスタリングする。また、クラスタリング部１３は、例えば、キーワード「カージナルス」、「ヤンキース」（ヤンキースについては、図示を省略）を、クラスターＤとしてクラスタリングする。また、クラスタリング部１３は、例えば、キーワード「試合」、「チーム」、「スタジアム」（チーム、スタジアムについては、図示を省略）を、クラスターＥとしてクラスタリングする。また、クラスタリング部１３は、例えば、キーワード「単独トップ」、「トップ」、「９位タイ」（トップ、９位タイについては、図示を省略）を、クラスターＦとしてクラスタリングする。
Next, the
そして、表示部１５が、データソート部１４によってソートされた文書データに対応付けて、上記クラスター中のキーワードのうち当該ソートされた文書データを持つ文書が含むキーワードを、クラスター毎に画面表示する（ステップＳ６）。
Then, the
例えば、図５に示す表示画面に示すように、表示部１５は、各文書（図５では論文名が「Ａ」である文書〜論文名が「Ｅ」である文書）のテキストデータと、太線の矩形の枠で囲ったクラスター（図５では、クラスターＡ〜クラスターＦ）とを画面表示する。また、図５に示す表示画面が、例えばセルで構成されている場合を想定すると、表示部１５は、例えば、論文名が「Ａ」である文書のテキストデータ（「米大リーグ、カージナルスのマーク・マグワイア一塁手が・・・」）が表示されるセルに対応する行とクラスターＡが表示されるセルに対応する列とが交差するセルの位置に、当該クラスターＡ中のキーワードのうち、当該文書が含むキーワード（「本塁打記録、本塁打、年間最多本塁打記録、号本塁打、４６本、４７号）を画面表示する。また、表示部１５は、例えば、論文名が「Ａ」である文書のテキストデータが表示されるセルに対応する行とクラスターＢが表示されるセルに対応する列とが交差するセルの位置に、当該クラスターＢ中のキーワードのうち、当該文書が含むキーワード（「リーグ」、「米大リーグ」、「大リーグ」）を画面表示する。また、表示部１５は、例えば、論文名が「Ａ」である文書のテキストデータが表示されるセルに対応する行とクラスターＣが表示されるセルに対応する列とが交差するセルの位置に、当該クラスターＣ中のキーワードのうち、当該文書が含むキーワード（「マグワイア」、「マグワイア一塁手」、「マーク」、「ロジャー」、「ソーサ」、「ソーサ外野手」、「サミー」）を画面表示する。また、表示部１５は、例えば、論文名が「Ａ」である文書のテキストデータが表示されるセルに対応する行とクラスターＤが表示されるセルに対応する列とが交差するセルの位置に、当該クラスターＤ中のキーワードのうち、当該文書が含むキーワード（「カージナルス」、「ヤンキース」）を画面表示する。また、表示部１５は、例えば、論文名が「Ａ」である文書のテキストデータが表示されるセルに対応する行とクラスターＥが表示されるセルに対応する列とが交差するセルの位置に、当該クラスターＥ中のキーワードのうち、当該文書が含むキーワード（「試合」、「チーム」、「スタジアム」）を画面表示する。また、表示部１５は、例えば、論文名が「Ａ」である文書のテキストデータが表示されるセルに対応する行とクラスターＦが表示されるセルに対応する列とが交差するセルの位置に、当該クラスターＦ中のキーワードのうち、当該文書が含むキーワード（「単独トップ」）を画面表示する。
For example, as shown in the display screen shown in FIG. 5, the
同様にして、表示部１５は、論文名が「Ｂ」という文書、論文名が「Ｃ」という文書についてのテキストデータに対応付けて、クラスター中のキーワードのうち各文書が含むキーワードを、クラスター毎に画面表示する。
Similarly, the
本発明の一実施形態によれば、例えば上記ステップＳ６の処理の後に、クラスターソート指定部１６が、各クラスターのソート内容をデータソート部１４に対して指示し、データソート部１４が、指示されたソート内容に従って各クラスターをソートし、表示部１５が、データソート部１４によってソートされた文書データに対応付けて、データソート部１４によってソートされたクラスター中のキーワードのうち当該ソートされた文書データを持つ文書が含むキーワードを、データソート部１４によってソートされた各クラスター毎に画面表示するようにしてもよい。
According to one embodiment of the present invention, for example, after the process of step S6, the cluster
図５に示す表示画面を参照すれば、例えば、論文名が「Ａ」という文書は、米大リーグの試合における本塁打記録に関する文書であることを把握することができる。従って、本発明によれば、文書の大凡の内容を一見して把握できるような表示を行うことが可能となる。 Referring to the display screen shown in FIG. 5, for example, it can be understood that a document whose paper name is “A” is a document relating to a home run record in a game of the US Major League. Therefore, according to the present invention, it is possible to display such that the general contents of the document can be grasped at a glance.
なお、本発明は、コンピュータにより読み取られ実行されるプログラムとして実施することもできる。本発明を実現するプログラムは、コンピュータが読み取り可能な、可搬媒体メモリ、半導体メモリ、ハードディスクなどの適当な記録媒体に格納することができ、これらの記録媒体に記録して提供され、又は、通信インタフェースを介してネットワークを利用した送受信により提供されるものである。 The present invention can also be implemented as a program that is read and executed by a computer. The program for realizing the present invention can be stored in an appropriate recording medium such as a portable medium memory, a semiconductor memory, and a hard disk, which can be read by a computer, provided by being recorded in these recording media, or communication. It is provided by transmission / reception using a network via an interface.
１ データ表示装置
１１ キーワード抽出部
１２ 頻度算出部
１３ クラスタリング部
１４ データソート部
１５ 表示部
１６ クラスターソート指定部
１７ 書誌データＤＢ
DESCRIPTION OF
Claims (4)
複数の文書から構成される文書群中に含まれるキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、
前記抽出された各キーワードの、前記文書群中に出現する頻度を算出する頻度算出手段と、
前記抽出されたキーワードを各キーワードが属するクラスターにクラスタリングするクラスタリング手段と、
前記算出された各キーワードの頻度の値の高いものから降順に前記各キーワードを並べ、各キーワードが文書に存在するとビット１、存在しないとビット０を割り当てて、各文書について前記並べた降順にキーワードの存否を表す複数ビットから成る２進数で表し、前記文書群を構成する各文書の文書データを頻度が高いキーワードを含む文書の順にするため、各文書を表す前記２進数の大きい数値の順にソートするデータソート手段と、
前記クラスターに属するキーワードのうちの前記文書群を構成する文書に含まれるキーワード、又は、各文書中における前記クラスターに属するキーワードの有無を示す情報を、前記各文書と前記クラスターとに対応付けて画面表示する表示手段とを備え、
前記表示手段は、さらに、各クラスターに属するキーワードが出現する文書数について昇順又は降順に前記各クラスターを並び替えて画面表示するとともに、前記データソート手段でもとめた文書の順に画面表示する
ことを特徴とするデータ表示装置。 A data display device,
A keyword extracting means for extracting a keyword included in a document group composed of a plurality of documents;
A frequency calculating means for calculating a frequency at which each of the extracted keywords appears in the document group;
Clustering means for clustering the extracted keywords into clusters to which each keyword belongs;
The keywords are arranged in descending order from the highest frequency value of the calculated keywords. If each keyword exists in the document, bit 1 is assigned, and if it does not exist, bit 0 is assigned. In order to arrange the document data of each document constituting the document group in order of the document including the keyword with high frequency, the binary data representing each document is sorted in order of the numerical value with the large binary number. Data sorting means to perform,
Of the keywords belonging to the cluster, a keyword included in a document constituting the document group, or information indicating the presence / absence of a keyword belonging to the cluster in each document is displayed in association with each document and the cluster. Display means for displaying ,
The display means further displays the screen by rearranging the clusters in ascending or descending order with respect to the number of documents in which the keywords belonging to the clusters appear, and displaying the screen in the order of the documents stopped by the data sorting means. Data display device.
前記クラスタリング手段は、前記各キーワードのベクトル空間上の位置を示す位置ベクトルを生成し、生成された前記位置ベクトルが示す前記各キーワードの位置情報に基づいて、前記各キーワードが属するクラスターを決定する
ことを特徴とするデータ表示装置。 The data display device according to claim 1, wherein
The clustering means generates a position vector indicating a position of each keyword in a vector space, and determines a cluster to which each keyword belongs based on position information of each keyword indicated by the generated position vector. A data display device characterized by the above.
キーワード抽出手段で複数の文書から構成される文書群中に含まれるキーワードを抽出し、
頻度算出手段で前記抽出された各キーワードの、前記文書群中に出現する頻度を算出し、
クラスタリング手段で前記各キーワードを前記各キーワードが属するクラスターにクラスタリングし、
データソート手段で前記算出された各キーワードの頻度の値の高いものから降順に前記各キーワードを並べ、各キーワードが文書に存在するとビット１、存在しないとビット０を割り当てて、各文書について前記並べた降順にキーワードの存否を表す複数ビットから成る２進数で表し、前記文書群を構成する各文書の文書データを頻度が高いキーワードを含む文書の順にするため、各文書を表す前記２進数の大きい数値の順にソートし、
表示手段で前記クラスターに属するキーワードのうちの前記文書群を構成する文書に含まれるキーワード、又は、各文書中における前記クラスターに属するキーワードの有無を示す情報を、前記各文書と前記クラスターとに対応付けて画面表示し、
前記表示手段で、さらに、各クラスターに属するキーワードが出現する文書数について昇順又は降順に前記各クラスターを並び替えて画面表示するとともに、前記データソート手段でもとめた文書の順に画面表示する
ことを特徴とするデータ表示方法。 A data display method,
The keyword extraction means extracts keywords included in a document group composed of a plurality of documents,
The frequency calculation means calculates the frequency of each of the extracted keywords appearing in the document group,
Clustering each keyword into a cluster to which each keyword belongs by clustering means ,
The keywords are arranged in descending order from the highest frequency value of the keywords calculated by the data sorting means, bit 1 is assigned if each keyword is present in the document, and bit 0 is assigned if the keyword is not present. In order of descending order, a binary number consisting of a plurality of bits representing the presence / absence of a keyword is used, and the document data of each document constituting the document group is ordered in the order of the document including the keyword with a high frequency. Sort in numerical order,
The keywords included in the documents constituting the document group among the keywords belonging to the cluster in the display means , or information indicating the presence / absence of the keywords belonging to the cluster in each document correspond to each document and the cluster To display on the screen ,
The display means further displays the screen by rearranging the clusters in ascending or descending order with respect to the number of documents in which the keywords belonging to the clusters appear, and displaying the screen in the order of the documents stopped by the data sorting means. Data display method.
コンピュータに、
複数の文書から構成される文書群中に含まれるキーワードを抽出する処理と、
前記抽出された各キーワードの、前記文書群中に出現する頻度を算出する処理と、
前記各キーワードを前記各キーワードが属するクラスターにクラスタリングする処理と、
前記算出された各キーワードの頻度の値の高いものから降順に前記各キーワードを並べ、各キーワードが文書に存在するとビット１、存在しないとビット０を割り当てて、各文書について前記並べた降順にキーワードの存否を表す複数ビットから成る２進数で表し、前記文書群を構成する各文書の文書データを頻度が高いキーワードを含む文書の順にするため、各文書を表す前記２進数の大きい数値の順にソートする処理と、
前記クラスターに属するキーワードのうちの前記文書群を構成する文書に含まれるキーワード、又は、各文書中における前記クラスターに属するキーワードの有無を示す情報を、前記各文書と前記クラスターとに対応付けて画面表示する処理とを実行させるデータ表示プログラムであって、
前記画面表示する処理は、さらに、各クラスターに属するキーワードが出現する文書数について昇順又は降順に前記各クラスターを並び替えて画面表示するとともに、前記ソートする処理でもとめた文書の順に画面表示する
ことを特徴とするデータ表示プログラム。 A data display program,
On the computer,
A process of extracting a keyword included in a document group composed of a plurality of documents;
Processing for calculating the frequency of each of the extracted keywords appearing in the document group;
Clustering the keywords into clusters to which the keywords belong;
The keywords are arranged in descending order from the highest frequency value of the calculated keywords. If each keyword exists in the document, bit 1 is assigned, and if it does not exist, bit 0 is assigned. In order to arrange the document data of each document constituting the document group in order of the document including the keyword with high frequency, the binary data representing each document is sorted in order of the numerical value with the large binary number. Processing to
Of the keywords belonging to the cluster, a keyword included in a document constituting the document group, or information indicating the presence / absence of a keyword belonging to the cluster in each document is displayed in association with each document and the cluster. a Lud over data display program to execute the processing for displaying,
The screen display process further includes displaying the screen by rearranging the clusters in ascending or descending order with respect to the number of documents in which the keywords belonging to each cluster appear, and displaying the screen in the order of the documents determined in the sorting process. A data display program characterized by
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