JP7496774B2 - 2ディメンション・ファセット・キューブ上のファセットのクラスタ化を用いたテキスト・マイニングのための方法、システム及びコンピュータ・プログラム - Google Patents
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Description
文書内に見出されるテキストなどの非構造化データを分析する改善された技術に対する必要性が増大している。ファセットに基づいたテキスト・マイニングは、非構造化データを分析するためのより効果的な方法の1つである。
図1は、ネットワーク106上で1又は複数のクライアント・コンピュータ104から受け取った要求を処理する1又は複数のサーバ・コンピュータ102を含むコンテンツ分析システム100の実施形態を示す。サーバ102は、テキスト・データ及び他のデータから構成されるデータ・ストア108を維持する。以下により詳細に説明されるように、サーバ102は、1つ又は複数の文書112を分析し、文書112のためのファセット114を生成するテキスト・マイナ110を実行する。具体的には、テキスト・マイナ110は、テキスト分析を文書112に適用し、ファセット114についての値を求める。テキスト分析は、文書112から、例えばコンテンツ、トピック等のような情報及び知識を抽出し、その情報をファセット114の値として分類する技術である。
図9は、1つの実施形態による、1つ又は複数の文書112における非構造化データを分析するための、ファセット114に基づいたテキスト・マイニング110を示すフローチャートである。
図10は、例えば、車の問題報告書を含む文書112のコーパスに本発明を適用することにより生じる経験的結果を示す、クライアント104上に表示されたユーザ・インターフェース1000を示す。この例において、ユーザ・インターフェース1000は、相関ベクトル空間上に選択及びプロットされた、各ファセット114についての2ディメンション相関ベクトルのグラフを含み、そこで、x軸及びy軸は、主成分分析(PCA)により低減又は圧縮された相関ベクトル・ディメンションである。
本発明は、システム、方法、及び/又はコンピュータ・プログラム製品とすることができる。コンピュータ・プログラム製品は、プロセッサに本発明の態様を実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令をその上に有するコンピュータ可読ストレージ媒体(単数又は複数)を含むことができる。
本発明の種々の実施形態の説明は、例証の目的のために提示されたが、これらは、網羅的であること、又は本発明を開示した実施形態に限定することを意図するものではない。当業者には、説明される実施形態の範囲及び趣旨から逸脱することなく、多くの修正及び変形が明らかであろう。本明細書で用いられる用語は、実施形態の原理、実際の適用、又は市場に見られる技術に優る技術的改善を最もよく説明するため、又は、当業者が、本明細書に開示される実施形態を理解するのを可能にするために選択された。
104:クライアント・コンピュータ
106:ネットワーク
108:データ・ストア
100:コンテンツ分析システム
120:テキスト・マイナ
112:文書
114:ファセット
200:ユーザ・インターフェース
202、204、206、208:象限
300、300a、300b:計算
304、304a、304b:反復絞り込み
306:トピック
400:リスト
402:作業負荷
500:クラスタ化
502:クラスタ
600:相関マトリックス
602:相関ベクトル
Claims (14)
- コンピュータの情報処理により実行される、ファセットに基づいたテキスト・マイニングによって複数の文書における非構造化データを分析する方法であって、
前記複数の文書のセット内の前記文書と関連付けられた複数のファセットを判断するために、ファセット統計量を計算し、計算したファセット統計量に基づいて前記セットを絞り込む処理を繰り返すことと、
絞り込まれた前記複数の文書の前記セットと関連付けられた前記複数のファセットの間又は当該複数のファセットと時間との関係を表す相関マトリックスである2ディメンション・ファセット・キューブを生成することと、
前記相関マトリックスにおいて、前記複数のファセットを少なくとも1つのクラスタにグループ化することと、
前記クラスタの中心を計算することと、
計算された前記クラスタの前記中心付近に位置するファセットを、前記クラスタを代表するものとして識別することと、
を含む、方法。 - 前記相関マトリックスは、前記複数のファセットの間の関係を表し、同じファセットを表す行と列との交点を含む自己相関マトリックスを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記相関マトリックスの指定された行と列との交点は、前記指定された行と列とにより表されるファセットとファセットとについて又はファセットと時間とについての相関値を有する、請求項1に記載の方法。
- 前記複数のファセットをグループ化することは、
前記相関マトリックスのファセットを表す行又は列についての相関ベクトルを生成することと、
前記相関ベクトルにおいて前記ファセットを前記クラスタにグループ化することと、
をさらに含む、請求項3に記載の方法。 - 前記クラスタ内のファセットについての距離相関を計算することをさらに含む、請求項4に記載の方法。
- 前記距離相関に基づいて、前記クラスタの前記中心を計算し、前記クラスタの前記中心に最も近い前記クラスタ内の前記ファセットの少なくとも1つを識別することを含む、請求項5に記載の方法。
- ファセットに基づいたテキスト・マイニングによって複数の文書における非構造化データを分析するためのシステムであって、動作を実行するようにプログラムされた1つ又は複数のコンピュータを備え、前記動作は、
前記複数の文書のセット内の前記文書と関連付けられた複数のファセットを判断するために、ファセット統計量を計算し、計算したファセット統計量に基づいて前記セットを絞り込む処理を繰り返すことと、
絞り込まれた前記複数の文書の前記セットと関連付けられた前記複数のファセットの間又は当該複数のファセットと時間との関係を表す相関マトリックスである2ディメンション・ファセット・キューブを生成することと、
前記相関マトリックスにおいて、前記複数のファセットを少なくとも1つのクラスタにグループ化することと、
前記クラスタの中心を計算することと、
計算された前記クラスタの前記中心付近に位置するファセットを、前記クラスタを代表するものとして識別することと、
を含む、システム。 - 前記相関マトリックスは、前記複数のファセットの間の関係を表し、同じファセットを表す行と列との交点を含む自己相関マトリックスを含む、請求項7に記載のシステム。
- 前記相関マトリックスの指定された行と列との交点は、前記指定された行と列とにより表されるファセットとファセットとについて又はファセットと時間とについての相関値を有する、請求項7に記載のシステム。
- 前記複数のファセットをグループ化することは、
前記相関マトリックスのファセットを表す行又は列についての相関ベクトルを生成することと、
前記相関ベクトルにおいて前記ファセットを前記クラスタにグループ化することと、
をさらに含む、請求項9に記載のシステム。 - 前記動作は、前記クラスタ内のファセットについての距離相関を計算することをさらに含む、請求項10に記載のシステム。
- 前記動作は、前記距離相関に基づいて、前記クラスタの前記中心を計算し、前記クラスタの前記中心に最も近い前記クラスタ内の前記ファセットの少なくとも1つを識別することを含む、請求項11に記載のシステム。
- 請求項1から請求項6までのいずれか1項に記載の方法をコンピュータに実行させるコンピュータ・プログラム。
- 請求項13に記載のコンピュータ・プログラムを格納したコンピュータ可読ストレージ媒体。
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