JP6842397B2 - 業務支援システムおよび業務支援方法 - Google Patents
業務支援システムおよび業務支援方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP6842397B2 JP6842397B2 JP2017185388A JP2017185388A JP6842397B2 JP 6842397 B2 JP6842397 B2 JP 6842397B2 JP 2017185388 A JP2017185388 A JP 2017185388A JP 2017185388 A JP2017185388 A JP 2017185388A JP 6842397 B2 JP6842397 B2 JP 6842397B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- sentence
- dictionary
- node
- predetermined
- business support
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Description
そこで本発明の目的は、所定業務に必要な精度良好な情報を効率良く特定し、当該業務の遂行を効果的に支援する技術を提供することにある。
本実施形態の業務支援システム100は、こうした業務の属人性や過大な業務負担等を適宜に排除し、該当業務の効率化や精度の向上を図るものとなる。
−−−ハードウェア構成−−−
また、通信装置105は、ネットワーク10と接続してユーザ端末200などの他装置との通信処理を担う、ネットワークインターフェイスカード等である。
−−−データ構造例−−−
決判断基準テーブル128の基準に達している場合に、談合や粉飾決算といった当該辞書のテーマ(事象)を踏まえた上述の選任決議での投票内容を決定する場合の基準値を格納したテーブルとなる。
−−−フロー例1−−−
図7は、本実施形態における業務支援方法のフロー例1を示す図である。ここではまず、本実施形態における業務支援方法の全体フローについて説明しておく。
するよう、単語のノードの各間を有向エッジで接続したグラフを作成することとなる。生成したグラフ化文章は、例えば、文章データテーブル125に格納される。
また、業務支援システム100は、辞書テーブル126の各辞書と、文章データテーブル125の各グラフ化文章とを、それぞれマッチングする(s20)。
以上が本実施形態の業務支援方法のメインフローとなる。続いて、このメインフローに含まれる各処理の詳細について説明する。
−−−フロー例2−−−
図8は、本実施形態における業務支援方法のフロー例2を示す図である。続いて、上述のフロー例1の辞書定義(s10)の詳細について説明する。
ードの定義をユーザ端末200から受け付ける(s101)。このうち検索ノードは、記事の文章中よりアナリストが特定したい用語のノードである。この検索ノードの名称としては、個別名称ではなく、特定したい目的に応じた汎用的な名称(例:違反会社、など)を受け付ける。
そのうち辞書テーマは、当該辞書のテーマを指定するもので、「談合」、「粉飾決算」などを想定する。
また、辞書IDは、同テーマで複数の辞書を登録する際のユニークキーであり、数値の連番を想定する。
また、グループ名称は、ノードに対してグルーピング情報(例:違反、発注、など)を指定するものを想定する。
また、カテゴリー名称は、名称に対してカテゴリー(例:人名、企業名、など)を指定するものを想定する。
また、名称は、項目の名称(例:違反会社、自主申告、など)を想定する。
また、テーマ適合度は、当該辞書のテーマに該当するか否かのスコア(例:0、−100、100、など)を想定する。
また、判断スコアは、議決判断をするためのスコア(例:0、−100、100、など)を想定する。
−−−フロー例3−−−
図9は、本実施形態における業務支援方法のフロー例3を示す図である。続いて、上述のフロー例1の辞書学習(s50)の詳細について説明する。
−−−フロー例4−−−
図11は、本実施形態における業務支援方法のフロー例4を示す図である。続いて、上述のフロー例3の辞書候補生成(s503)の詳細について説明する。
00は、その3つのノードそれぞれについて、検索ノードとの係り受け関係の上流と下流のいずれの方向性に存在するかカウントし、該当ノードそれぞれの頻出度を方向性ごとに算定する。そして、その3つのノードのうち、検索ノードとの係り受け関係における方向性の観点を踏まえた頻出度が所定の基準以上であったものを、辞書候補のノード(例:検索ノードの上流に相応の高頻度で出現するノードAと、検索ノードの下流に相応の高頻度で出現するノードC)として抽出する。
−−−フロー例5−−−
図12は、本実施形態における業務支援方法のフロー例5を示す図である。続いて、上述のフロー例3の辞書評価(s505)の詳細について説明する。
−−−フロー例6−−−
図13は、本実施形態における業務支援方法のフロー例6を示す図である。続いて、上述のフロー例3の終了判断(s506)の詳細について説明する。
−−−フロー例7−−−
図14は、本実施形態における業務支援方法のフロー例7を示す図である。続いて、上述のフロー例1の文章グラフ化(s60)の詳細について説明する。
−−−フロー例8−−−
図15は、本実施形態における業務支援方法のフロー例8を示す図である。続いて、上述のフロー例7の方向付け(s604)の詳細について説明する。
−−−フロー例9−−−
図16は、本実施形態における業務支援方法のフロー例9を示す図である。続いて、上述のフロー例1のグラフマッチング(s20)の詳細について説明する。
。この情報付与は、図18の概念例にて示すように、辞書1261の検索ノード1300が保持する、カテゴリー:企業名、名称:違反会社、適合度:100、および、判断スコア:50、といった情報を、グラフ化文章1251の該当ノード1310にコピーする処理となる。
−−−フロー例10−−−
−−−フロー例11−−−
−−−フロー例12−−−
こうした本実施形態によれば、所定業務に必要な精度良好な情報を効率良く特定し、当該業務の遂行を効果的に支援することが可能となる。
析を各文ごとに実行し、前記文章データにおける各文が含む単語それぞれをノードとして前記係り受け関係で当該ノードの各間を接続することで、前記辞書生成用の文書データをグラフ化する処理と、前記グラフ化した文書データにおける各ノードのうち、前記検索ノードのユーザ指定を所定装置から受け付け、当該検索ノードに接続された所定ノードのうち所定の頻出度を示す目印ノードを特定し、前記検索ノードと前記目印ノードとの組み合わせパターン別に辞書候補を生成する処理と、前記辞書候補それぞれと所定文章データのグラフ化文章との各間について前記マッチングを実行し、当該マッチングで前記係り受けに関して一致をみた検索ノードが、前記ユーザ指定を受けた検索ノードとなった正解率を判定し、当該正解率が所定基準を示す辞書候補を前記グラフ構造の辞書として記憶装置に格納する処理と、を更に実行するものである、としてもよい。
定解析を各文ごとに実行し、前記文章データにおける各文が含む単語それぞれをノードとして前記係り受け関係で当該ノードの各間を接続することで、前記辞書生成用の文書データをグラフ化する処理と、前記グラフ化した文書データにおける各ノードのうち、前記検索ノードのユーザ指定を所定装置から受け付け、当該検索ノードに接続された所定ノードのうち所定の頻出度を示す目印ノードを特定し、前記検索ノードと前記目印ノードとの組み合わせパターン別に辞書候補を生成する処理と、前記辞書候補それぞれと所定文章データのグラフ化文章との各間について前記マッチングを実行し、当該マッチングで前記係り受けに関して一致をみた検索ノードが、前記ユーザ指定を受けた検索ノードとなった正解率を判定し、当該正解率が所定基準を示す辞書候補を前記グラフ構造の辞書として記憶装置に格納する処理と、を更に実行するとしてもよい。
100 業務支援システム
101 記憶装置
102 プログラム
103 メモリ
104 演算装置
105 通信装置
125 文章データテーブル
126 辞書テーブル
127 テーマ特定基準テーブル
128 議決判断基準テーブル
200 ユーザ端末
Claims (8)
- 所定業務に必要な情報を情報ソース中から特定する辞書であって、前記情報に対応した用語を示す検索ノードと前記用語に対して係り受け関係にある用語を示す目印ノードとから構成されたグラフ構造の辞書を保持する記憶装置と、
処理対象の文章データに対して所定の文章解析アルゴリズムを適用し、当該文章データの文章が含む各用語の間の係り受け関係について特定し、当該各用語のノードから構成されるグラフ化文章を生成する処理と、前記辞書と前記グラフ化文章とをマッチングし、前記辞書における前記検索ノードおよび前記目印ノードの存在と前記係り受け関係とに関して一致した、前記グラフ化文章の前記ノードそれぞれについて、当該辞書の前記検索ノードで予め規定した適合度の値を集計し、前記集計で得た集計値が基準を超える場合、当該辞書のテーマに関する情報を、前記グラフ化文章が適合するテーマの情報として端末に出力する処理と、を実行する演算装置と、
を備えることを特徴とする業務支援システム。 - 前記演算装置は、
グラフ化文章の生成に際し、処理対象の文章データを一文ごとに単語分解して、当該一文における単語の間の係り受け関係の所定解析を各文ごとに実行し、前記文章データにおける各文が含む単語それぞれをノードとして前記係り受け関係で当該ノードの各間を接続することで、前記グラフ化文章を生成するものである、
ことを特徴とする請求項1に記載の業務支援システム。 - 前記演算装置は、
前記記憶装置で保持する辞書生成用の文章データを一文ごとに単語分解して、当該一文における単語の間の係り受け関係の所定解析を各文ごとに実行し、前記文章データにおける各文が含む単語それぞれをノードとして前記係り受け関係で当該ノードの各間を接続することで、前記辞書生成用の文章データをグラフ化する処理と、
前記グラフ化した文章データにおける各ノードのうち、前記検索ノードのユーザ指定を端末から受け付け、当該検索ノードに接続された所定ノードのうち所定の頻出度を示す目印ノードを特定し、前記検索ノードと前記目印ノードとの組み合わせパターン別に辞書候補を生成する処理と、
前記辞書候補それぞれと前記グラフ化した文章データとの各間について前記マッチングを実行し、当該マッチングで前記係り受けに関して一致をみた検索ノードが、前記ユーザ指定を受けた検索ノードとなった正解率を判定し、当該正解率が所定基準を示す辞書候補を前記グラフ構造の辞書として記憶装置に格納する処理と、
を更に実行するものである、
ことを特徴とする請求項2に記載の業務支援システム。 - 前記演算装置は、
前記ノードに関して 前記マッチングで特定した前記検索ノードから得られる判断スコアの値を、当該マッチングの対象辞書のテーマごとに集計し、当該集計で得た判断スコアの集計値が、前記テーマに関して予め定めた基準値を越えるか判定し、当該判定の結果、前記集計値が前記基準値を越える場合、前記所定業務に関して所定の判断結果を生成し、当該判断結果を端末に出力する処理を更に実行するものである、
ことを特徴とする請求項1に記載の業務支援システム。 - 所定業務に必要な情報を情報ソース中から特定する辞書であって、前記情報に対応した用語を示す検索ノードと前記用語に対して係り受け関係にある用語を示す目印ノードとから構成されたグラフ構造の辞書を保持する記憶装置を備えた情報処理システムが、
処理対象の文章データに対して所定の文章解析アルゴリズムを適用し、当該文章データの文章が含む各用語の間の係り受け関係について特定し、当該各用語のノードから構成されるグラフ化文章を生成する処理と、
前記辞書と前記グラフ化文章とをマッチングし、前記辞書における前記検索ノードおよび前記目印ノードの存在と前記係り受け関係とに関して一致した、前記グラフ化文章の前記ノードそれぞれについて、当該辞書の前記検索ノードで予め規定した適合度の値を集計し、前記集計で得た集計値が基準を超える場合、当該辞書のテーマに関する情報を、前記グラフ化文章が適合するテーマの情報として端末に出力する処理と、
を実行することを特徴とする業務支援方法。 - 前記情報処理システムが、
グラフ化文章の生成に際し、処理対象の文章データを一文ごとに単語分解して、当該一文における単語の間の係り受け関係の所定解析を各文ごとに実行し、前記文章データにおける各文が含む単語それぞれをノードとして前記係り受け関係で当該ノードの各間を接続することで、前記グラフ化文章を生成する、
ことを特徴とする請求項5に記載の業務支援方法。 - 前記情報処理システムが、
前記記憶装置で保持する辞書生成用の文章データを一文ごとに単語分解して、当該一文における単語の間の係り受け関係の所定解析を各文ごとに実行し、前記文章データにおける各文が含む単語それぞれをノードとして前記係り受け関係で当該ノードの各間を接続することで、前記辞書生成用の文章データをグラフ化する処理と、
前記グラフ化した文章データにおける各ノードのうち、前記検索ノードのユーザ指定を端末から受け付け、当該検索ノードに接続された所定ノードのうち所定の頻出度を示す目印ノードを特定し、前記検索ノードと前記目印ノードとの組み合わせパターン別に辞書候補を生成する処理と、
前記辞書候補それぞれと前記グラフ化した文章データとの各間について前記マッチングを実行し、当該マッチングで前記係り受けに関して一致をみた検索ノードが、前記ユーザ指定を受けた検索ノードとなった正解率を判定し、当該正解率が所定基準を示す辞書候補を前記グラフ構造の辞書として記憶装置に格納する処理と、
を更に実行することを特徴とする請求項6に記載の業務支援方法。 - 前記情報処理システムが、
前記ノードに関して 前記マッチングで特定した前記検索ノードから得られる判断スコアの値を、当該マッチングの対象辞書のテーマごとに集計し、当該集計で得た判断スコアの集計値が、前記テーマに関して予め定めた基準値を越えるか判定し、当該判定の結果、前記集計値が前記基準値を越える場合、前記所定業務に関して所定の判断結果を生成し、当該判断結果を端末に出力する処理を更に実行する、
ことを特徴とする請求項5に記載の業務支援方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017185388A JP6842397B2 (ja) | 2017-09-26 | 2017-09-26 | 業務支援システムおよび業務支援方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017185388A JP6842397B2 (ja) | 2017-09-26 | 2017-09-26 | 業務支援システムおよび業務支援方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019061490A JP2019061490A (ja) | 2019-04-18 |
JP6842397B2 true JP6842397B2 (ja) | 2021-03-17 |
Family
ID=66176674
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2017185388A Active JP6842397B2 (ja) | 2017-09-26 | 2017-09-26 | 業務支援システムおよび業務支援方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6842397B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20210141509A (ko) | 2019-03-27 | 2021-11-23 | 파나소닉 인텔렉츄얼 프로퍼티 코포레이션 오브 아메리카 | 단말 및 송신 방법 |
JP6887002B2 (ja) * | 2019-07-16 | 2021-06-16 | Kpmgコンサルティング株式会社 | 情報処理装置、サーバ装置、ユーザ端末、方法及びプログラム |
JP7276509B2 (ja) * | 2019-12-19 | 2023-05-18 | 日本電信電話株式会社 | 名称データ対応付け装置、名称データ対応付け方法及びプログラム |
-
2017
- 2017-09-26 JP JP2017185388A patent/JP6842397B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2019061490A (ja) | 2019-04-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Johann et al. | Safe: A simple approach for feature extraction from app descriptions and app reviews | |
US7624102B2 (en) | System and method for grouping by attribute | |
US9171072B2 (en) | System and method for real-time dynamic measurement of best-estimate quality levels while reviewing classified or enriched data | |
US20080065633A1 (en) | Job Search Engine and Methods of Use | |
Kagdi et al. | Who can help me with this change request? | |
JP4429356B2 (ja) | 属性抽出処理方法及び装置 | |
CN106446070B (zh) | 一种基于专利群的信息处理装置及方法 | |
US20140180934A1 (en) | Systems and Methods for Using Non-Textual Information In Analyzing Patent Matters | |
JP5329540B2 (ja) | ユーザ中心の情報探索方法、コンピュータ読み取り可能な記録媒体およびユーザ中心の情報探索システム | |
US20130282598A1 (en) | Patent assessment system and method | |
JP6842397B2 (ja) | 業務支援システムおよび業務支援方法 | |
EP2645309B1 (en) | Automatic combination and mapping of text-mining services | |
CN104699737A (zh) | 用于管理搜索的方法和*** | |
US20120143895A1 (en) | Query pattern generation for answers coverage expansion | |
CA2923892A1 (en) | Systems, methods, and software for manuscript recommendations and submissions | |
WO2020253391A1 (zh) | 一种基于数据分析的预检信息交互方法及相关设备 | |
JP2011108053A (ja) | ニュース記事評価システム | |
CN109766447B (zh) | 一种确定敏感信息的方法和装置 | |
CN109558384A (zh) | 日志分类方法、装置、电子设备和存储介质 | |
Behnert et al. | Known-item searches resulting in zero hits: considerations for discovery systems | |
CN110019762B (zh) | 一种问题定位方法、存储介质和服务器 | |
CN112199483B (zh) | 信息录入辅助方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN109918420B (zh) | 一种竞争对手推荐方法、服务器 | |
CN108804550A (zh) | 一种查询词拓展方法、装置以及电子设备 | |
CN103092838B (zh) | 一种获取英文词的方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200214 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20201208 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20201222 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210118 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20210216 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20210219 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6842397 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |