メンバキーワード関係表示装置
【課題】着目する事項に対する最適な人間関係を表示し得る。
【解決手段】メンバキーワード関係表示装置１は、文書データからキーワードを抽出するメンバキーワード抽出部１２と、キーワードに対応付けられたメンバをノードとし、各メンバに対応付けられたキーワードをノードラベルとして表示するとともに、各メンバ間に共通するキーワードが存する場合、各メンバに対応するノードをエッジで結び、この共通するキーワードをエッジラベルとして表示するメンバネットワーク表示部２２とを備える。
【解決手段】メンバキーワード関係表示装置１は、文書データからキーワードを抽出するメンバキーワード抽出部１２と、キーワードに対応付けられたメンバをノードとし、各メンバに対応付けられたキーワードをノードラベルとして表示するとともに、各メンバ間に共通するキーワードが存する場合、各メンバに対応するノードをエッジで結び、この共通するキーワードをエッジラベルとして表示するメンバネットワーク表示部２２とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、着目する事項に対する最適な人間関係を表示し得るメンバキーワード関係表示装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、電子メールやウェブ上の情報から人間関係を抽出し、ネットワーク状に表示する技術が利用されている。これにより、人間関係分析もしくは関係ネットワーク分析が可能となり、組織内の人間関係を俯瞰することや、ＫｎｏｗＷｈｏ検索をすることなどに応用されている。
【０００３】
例えば、特許文献１や非特許文献１には、Ｗｅｂ上の存在する研究者情報の人物名の共起の強さに基づき人間関係を抽出する技術が開示されている。抽出された関係には、共著関係である、同研究室である、などのラベルが付与される。
【０００４】
また、特許文献２には、組織内のコミュニケーションの単語出現回数をコミュニケーション流量として、組織内のコミュニケーションをネットワーク化する技術が開示されている。この特許文献２に係る技術では、ユーザがクエリとして単語群もしくは自然文を指定した場合、指定に該当する分類のコミュニケーションネットワークを合成し、ユーザの指定に基づくコミュニケーションネットワークを出力する。
【０００５】
また、特許文献３には、抽出された単語を利用して、人物間の関係にキーワードを付与する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−３１７２３８号公報
【特許文献２】特開２００７−２８００００号公報
【特許文献３】特開平１０−３０１９０５号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】松尾豊、他４名，「Web上の情報からの人間関係ネットワークの抽出」，人工知能学会論文誌，２００５年，第２０巻，第１E号，ｐ．４６−５６
【非特許文献２】長尾、他２名，「日本語文献における重要語の自動抽出、情報処理」，１９７６年，第１７巻，第２号，ｐ．１１０−１１７
【非特許文献３】松尾豊、他１名，「語の共起の統計情報に基づく文書からのキーワード抽出アルゴリズム」，人工知能学会論文誌，２００２年，第１７巻，第３号，p．２１７−２２３
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上述した人間関係分析等に係る技術には以下の問題がある。
【０００９】
第１の問題として、人物中心・キーワード中心のネットワークを横断的に俯瞰したり、操作したりすることができないという点が挙げられる。例えば、特許文献３に係る技術では、人物間の関係に対してキーワードを付与することによって、該当する２人が何について関係を持っているのかを表示するだけである。また、キーワードから人物を検索することのできるＫｎｏｗＷｈｏ検索や、文書集合に含まれるキーワードを表示する技術もあるが、これらも単純にネットワーク表示するだけである。
【００１０】
第２の問題として、人間関係の規模が大きくなるとネットワークが複雑になり理解しにくいという点が挙げられる。換言すると、ユーザが知りたい関係がどこにあるのかが把握できないという問題がある。例えば、特許文献２に係る技術では、ユーザがキーワードを指定することによって限定的にネットワークを表示できるが、適切なキーワードをユーザが知っているとは限らない。また、人物に対する検索をすることは可能だが、それではユーザが把握している人間関係しか検索もしくは表示することができない。
【００１１】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、着目する事項に対する最適な人間関係を表示し得るメンバキーワード関係表示装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は上記課題を解決するために、メンバとキーワードとの関係を表示するメンバキーワード関係表示装置であって、文書データをメンバと対応付けて記憶する文書データ記憶手段と、文書データ記憶手段に記憶された文書データからキーワードを抽出し、該キーワードに対応付けられたメンバを抽出するメンバキーワード抽出手段と、メンバキーワード抽出手段によって抽出されたメンバとキーワードとを対応付けて記憶するメンバキーワード記憶手段と、メンバキーワード記憶手段に記憶されたメンバに基づき、各メンバをノードとし、該各メンバに対応付けられたキーワードをノードラベルとして表示するとともに、該各メンバ間に共通するキーワードが存する場合、該各メンバに対応するノードをエッジで結び、この共通するキーワードをエッジラベルとして表示するメンバネットワーク表示手段とを備えたメンバキーワード関係表示装置を提供する。
【００１３】
＜作用＞
従って、本発明は以上のような手段を講じたことにより、文書データからキーワードを抽出するメンバキーワード抽出手段と、このキーワードに対応付けられたメンバをノードとし、各メンバに対応付けられたキーワードをノードラベルとして表示するとともに、各メンバ間に共通するキーワードが存する場合、各メンバに対応するノードをエッジで結び、この共通するキーワードをエッジラベルとして表示するメンバネットワーク表示手段とを備えているので、着目する事項に対する最適な人間関係を表示し得るメンバキーワード関係表示装置を提供することができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、着目する事項に対する最適な人間関係を表示することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第１の実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１の構成を示す模式図である。
【図２】同実施形態に係る文書データ記憶部４の構成を示す模式図である。
【図３】同実施形態に係る関係データ記憶部５の構成を示す模式図である。
【図４】同実施形態に係る「文書キーワードテーブル」の構成を示す模式図である。
【図５】同実施形態に係る出力画面の構成を示す模式図である。
【図６】同実施形態に係るキーワード間相関算出部１１の処理を説明するためのフローチャートである。
【図７】同実施形態に係るメンバキーワード抽出部１２の処理を説明するためのフローチャートである。
【図８】同実施形態に係るメンバ間連結度算出部１３の処理を説明するためのフローチャートである。
【図９】同実施形態に係るメンバ間キーワード抽出部１４の処理を説明するためのフローチャートである。
【図１０】同実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１１】同実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１の画面遷移を示す模式図である。
【図１２】同実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１の画面遷移を示す模式図である。
【図１３】同実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１の画面遷移を示す模式図である。
【図１４】同実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１の動作を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。
【００１７】
＜第１の実施形態＞
（メンバキーワード関係表示装置１の構成）
図１は本発明の第１の実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１の構成を示す模式図である。
【００１８】
メンバキーワード関係表示装置１は、メンバとキーワードとの関係を表示するものであり、文書データ記憶部４・関係データ記憶部５・関係抽出部１０・関係ネットワーク表示操作部２０・メンバキーワード推薦部３０を備えている。なお、メンバキーワード関係表示装置１は、ハードウェア構成とソフトウェア構成との組合せにより実現可能である。ソフトウェア構成は、予めコンピュータ読み取り可能な記憶媒体またはネットワークから得られた「メンバキーワード関係表示プログラム」がコンピュータのメモリにインストールされることにより、メンバキーワード関係表示装置１としての各機能を実現する。
【００１９】
文書データ記憶部４は、文書データをメンバと対応付けた「文書データテーブルＴＡ」を記憶するメモリである。「文書データテーブルＴＡ」は、図２に示すように、複数のメンバと、文書データにおいて関係抽出部１０でのキーワード抽出の対象となる、タイトルや本文などのテキストデータとを属性として有しているテーブル情報である。
【００２０】
ここで、文書データの構造が、｛文書ＩＤ，｛メンバＩＤ１，メンバＩＤ２｝，｛テキストデータ｝｝である場合、図２の２行目の文書データは、｛ｄ１，｛ｍ１，ｍ２｝，｛ｓｓｓ，ｘｘｘｘｘ｝｝と表記される。本実施形態においては、文書データとして、電子メールのようなコミュニケーションデータを例にとって説明する。文書データとして、電子メールのデータを用いた場合には、メールの送信者（Ｆｒｏｍ）や受信者（Ｔｏ）といった人物間の関係が抽出されるとともに、人物間で送受信されたメールのテキスト情報から人物間の関係におけるキーワードが抽出される。なお、「文書データテーブルＴＡ」は、複数のメンバと、テキストデータとを属性として持つデータであれば良いため、電子メールに限らず、ネットショッピングにおける商品の購入情報などでもよい。
【００２１】
この場合は、商品の購入者を“メンバ”とし、商品名や商品の説明、商品に対するレビューやコメントなどを“テキストデータ”とすればよい。また、メンバとしての購入者が、電子メールの場合のように２メンバ（送信者、受信者）ではなく、３人以上でもよい。例えば、ある商品ｐ１の購入者がＡ、Ｂ、Ｃの３人の場合、文書データの構造は｛ｐ１，｛Ａ，Ｂ，Ｃ｝，｛商品名，説明｝｝となるが、これを、｛ｐ１，｛Ａ，Ｂ｝，｛商品名，説明｝｝、｛ｐ１，｛Ｂ，Ｃ｝，｛商品名，説明｝｝、｛ｐ１，｛Ａ，Ｃ｝，｛商品名，説明｝｝として２人物間における文書データに変換することで、図２の「文書データテーブルＴＡ」と同様のデータ構造にすることができる。
【００２２】
関係データ記憶部５は、図３に示すように、「キーワード間相関テーブルＴＢ」・「メンバキーワードテーブルＴＣ」・「メンバ間連結度テーブルＴＤ」・「メンバ間キーワードテーブルＴＥ」を記憶するメモリである。
【００２３】
「キーワード間相関テーブルＴＢ」は、２つのキーワード間の相関値ｃｏが対応付けられたテーブル情報である。ここで相関値ｃｏとは、２つのキーワード間の関係の強さを表す値であり、相関値ｃｏが大きいほど２つのキーワード間の関係は強い。このキーワード間相関テーブルＴＢは、後述するキーワード間相関算出部１１により生成される。
【００２４】
「メンバキーワードテーブルＴＣ」は、後述するメンバキーワード抽出部１２によって抽出されたメンバとキーワードとが対応付けられたテーブル情報である。
【００２５】
「メンバ間連結度テーブルＴＤ」は、２つのメンバ間の連結度ｓｔｒが対応付けられたテーブル情報である。ここで、連結度ｓｔｒとは、２つのメンバ間の関係の強さを表す値であり、連結度ｓｔｒが大きいほど２つのメンバ間の関係は強い。このメンバ間連結度テーブルＴＤは、後述するメンバ間連結度算出部１３により生成される。
【００２６】
「メンバ間キーワードテーブルＴＥ」は、２つのメンバ間に共通するキーワードが各メンバと対応付けられたテーブル情報である。この「メンバ間キーワードテーブルＴＥ」は、後述するメンバ間キーワード抽出部１４により生成される。
【００２７】
関係抽出部１０は、キーワード間相関算出部１１・メンバキーワード抽出部１２・メンバ間連結度算出部１３・メンバ間キーワード抽出部１４を備えている。
【００２８】
キーワード間相関算出部１１は、キーワード間の相関値ｃｏを算出し、図３に示す「キーワード間相関テーブルＴＢ」を生成するものである。具体的には、キーワード間相関算出部１１は、文書データ記憶部４に記憶された文書データを取得し、各文書データに含まれるキーワードを抽出する。これにより、図４に示すように、文書ＩＤに対応してキーワードが関連付けられた「文書キーワードテーブル」が中間データとして生成される。そして、キーワード間相関算出部１１は、この文書キーワードテーブルをもとにキーワード間の相関値ｃｏを算出し、「キーワード間相関テーブルＴＢ」を生成する。
【００２９】
メンバキーワード抽出部１２は、図３に示す「メンバキーワードテーブルＴＣ」を生成するものである。具体的には、メンバキーワード抽出部１２は、文書データ記憶部４に記憶された文書データから、各メンバを属性値として含む文書データを抽出する。それから、メンバキーワード抽出部１２は、キーワード間相関算出部１１によって生成された文書キーワードテーブルと対応付けることで、各メンバに対するキーワードを抽出し、「メンバキーワードテーブルＴＣ」を生成する。
【００３０】
メンバ間連結度算出部１３は、図３に示す「メンバ間連結度テーブルＴＤ」を生成するものである。具体的には、メンバ間連結度算出部１３は、文書データ記憶部４に記憶された文書データから、２つのメンバが関連する文書（以下、「メンバ間に係る文書」ともいう）の文書データを抽出する。この際、メンバ間連結度算出部１３は、２つのメンバに関連する文書データの数や、テキストデータ長などに基づく統計情報により、各メンバ間の連結度ｓｔｒを算出し、「メンバ間連結度テーブルＴＤ」を生成する。
【００３１】
メンバ間キーワード抽出部１４は、図３に示す「メンバ間キーワードテーブルＴＥ」を生成するものである。具体的には、メンバ間キーワード抽出部１４は、文書データ記憶部４に記憶された文書データからメンバ間に係る文書を抽出し、さらにキーワード間相関算出部１１によって生成された文書キーワードテーブルと対応付けることで、各メンバ間に対するキーワードを抽出し、「メンバ間キーワードテーブルＴＥ」を生成する。
【００３２】
関係ネットワーク表示操作部２０は、関係ネットワーク操作部２１・メンバネットワーク表示部２２・キーワードネットワーク表示部２３を備えている。この関係ネットワーク表示操作部２０は、マウスやキーボード、ディスプレイ等により実現される。
【００３３】
関係ネットワーク操作部２１は、キーワードネットワーク表示部２３に表示された各キーワードから任意の「特定キーワード」を選択する機能（特定キーワード選択手段）や、メンバネットワーク表示部２２に表示された各メンバから任意の「特定メンバ」を選択する機能（特定メンバ選択手段）、特定キーワードのノードラベルから任意のメンバを「関連メンバ」として選択する機能（関連メンバ選択手段）、特定メンバのノードラベルから任意のキーワードを「関連キーワード」として選択する機能（関連キーワード選択手段）を有している。
【００３４】
メンバネットワーク表示部２２は、図５の画面２２１に示すように、メンバキーワードテーブルＴＣに記憶されたメンバに基づき、各メンバをノード２２２とし、該各メンバに対応付けられたキーワードをノードラベル２２３として表示する。ここで、メンバネットワーク表示部２２は、「メンバ間キーワードテーブルＴＥ」に基づき、各メンバ間に共通するキーワードが存する場合、その各メンバに対応するノードをエッジ２２４で結び、この共通するキーワードをエッジラベル２２５として表示する。また、メンバネットワーク表示部２２は、キーワード間の相関値ｃｏに応じた長さと太さとでエッジを表示する。各キーワード間の相関値ｃｏが大きければノード間の距離を近くするとともに、エッジを太く表示する。なお、ノードラベル２２３は、画面上でノード２２２がマウスクリック等されることで表示される。具体的には、関係ネットワーク操作部２１により特定メンバが選択された場合、選択された特定メンバに対応付けられたキーワードが「メンバキーワードテーブルＴＣ」から読み出される。そして、この読み出されたキーワードの一覧が特定メンバのノードラベルとして表示される。
【００３５】
キーワードネットワーク表示部２３は、図５の画面２３１に示すように、「メンバキーワードテーブルＴＣ」に記憶されたメンバに基づき、各キーワードをノード２３２とし、該各キーワードに対応付けられたメンバをノードラベル２３３として表示する。ここで、キーワードネットワーク表示部２３は、「メンバキーワードテーブルＴＣ」に基づき、各キーワード間において、該当する２つのキーワードを共に持つメンバが存する場合、該各キーワードに対応するノードをエッジ２３４で結び、この共通するメンバをエッジラベル２３５として表示する。また、キーワードネットワーク表示部２３は、メンバ間の連結度ｓｔｒに応じた長さと太さとでエッジを表示する。各メンバ間の連結度ｓｔｒが大きいほどノード間の距離を近くするとともに、エッジを太く表示する。なお、ノードラベル２３３は、画面上でノード２３２がマウスクリック等されることで表示される。具体的には、関係ネットワーク操作部２１により特定キーワードが選択された場合、選択された特定キーワードに対応付けられたメンバが「メンバキーワードテーブルＴＣ」から読み出される。そして、この読み出されたメンバの一覧が特定キーワードのノードラベルとして表示される。
【００３６】
メンバキーワード推薦部３０は、メンバ推薦部３１とキーワード推薦部３２とを備えている。
【００３７】
メンバ推薦部３１は、推薦メンバをメンバネットワーク表示部２２に出力するものである。具体的には、メンバ推薦部３１は、関係ネットワーク操作部２１により関連キーワードが選択された場合、この関連キーワードに対応付けられた関連メンバを「メンバ間キーワードテーブルＴＥ」から抽出する。続いて、メンバ推薦部３１は、前述の特定メンバに対する関連メンバの連結度ｓｔｒを「メンバ間連結度テーブルＴＤ」から読み出す。それから、メンバ推薦部３１は、この連結度ｓｔｒがしきい値を超える関連メンバを「推薦メンバ」としてメンバネットワーク表示部２２に出力する。なお、しきい値とは、２つのメンバの関連が強いと判断するための基準値であり、システム側で事前に設定される値である。
【００３８】
キーワード推薦部３２は、推薦キーワードをキーワードネットワーク表示部２３に出力するものである。具体的には、キーワード推薦部３２は、関係ネットワーク操作部２１により関連メンバが選択された場合、この関連メンバに対応付けられた関連キーワードを「メンバ間キーワードテーブルＴＥ」から抽出する。続いて、キーワード推薦部３２は、前述の特定キーワードに対する関連キーワードの相関値ｃｏを「キーワード間相関テーブルＴＢ」から読み出す。それから、キーワード推薦部３２は、この相関値ｃｏがしきい値を超える関連キーワードを「推薦キーワード」としてキーワードネットワーク表示部２３に出力する。
【００３９】
（メンバキーワード関係表示装置１の各処理部の動作）
次に本実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１の各処理部の動作を説明する。
【００４０】
図６はキーワード間相関算出部１１の処理を説明するためのフローチャートである。
【００４１】
始めに、キーワード間相関算出部１１は、文書データ記憶部４から分析対象の全ての文書データを取得する（Ｓ６０１）。
【００４２】
次に、キーワード間相関算出部１１は、文書データに含まれるテキストデータからキーワードを抽出し、このキーワードを文書キーワードテーブルに格納する（Ｓ６０２）。ここで、テキストデータからキーワードを抽出するには、非特許文献２や非特許文献３に示されるような、単語の共起頻度や、あるテキストデータ内における単語の出現頻度（ＴＦ）、単語が現れる文書頻度の逆数の対数（ＩＤＦ）といった統計情報に基づく従来手法を用いることができる。
【００４３】
キーワード間相関算出部１１は、全ての文書データに対し、ステップＳ６０２の処理を実行した場合（Ｓ６０３−Ｙｅｓ）、文書キーワードテーブルに格納した２つのキーワード（ｋ１、ｋ２）についての相関値ｃｏを求める（Ｓ６０４）。ここで、ｋ１≠ｋ２である。２つのキーワード（ｋ１、ｋ２）の相関値ｃｏとしては、例えば、全文書データにおいて、テキストデータにｋ１が含まれる文書の数（ｋ１の生起数）を｜ｋ１｜、テキストデータにｋ２が含まれる文書の数（ｋ２の生起数）を｜ｋ２｜、ｋ１とｋ２が共にテキストデータに含まれる文書の数（ｋ１、ｋ２の共起頻度）を｜ｋ１∩ｋ２｜、ｋ１とｋ２のうち少なくと１つがテキストデータに含まれる文書の数を｜ｋ１∪ｋ２｜と表記したときに、共起頻度：｜ｋ１∩ｋ２｜、Ｄｉｃｅ係数：｜ｋ１∩ｋ２｜／（｜ｋ１｜＋｜ｋ２｜）、Ｊａｃｃａｒｄ係数：｜ｋ１∩ｋ２｜／｜ｋ１∪ｋ２｜、Ｓｉｍｐｓｏｎ係数：｜ｋ１∩ｋ２｜／ｍｉｎ（｜ｋ１｜，｜ｋ２｜）、Ｃｏｓｉｎｅ係数：｜ｋ１∩ｋ２｜／ｓｑｒｔ（｜Ｘ｜｜Ｙ｜）、の各値を採用することができる。なお、キーワード間相関算出部１１は、求めた相関値ｃｏを「キーワード間相関テーブルＴＢ」に格納する。
【００４４】
キーワード間相関算出部１１は、文書キーワードテーブルに含まれる全てのキーワードの組み合わせ（ｋ１，ｋ２）について、ステップＳ６０４の処理を実行した場合（Ｓ６０５−Ｙｅｓ）、各キーワード間の相関値ｃｏが書き込まれた「キーワード間相関テーブルＴＢ」を関係データ記憶部５に格納する（Ｓ６０６）。
【００４５】
図７はメンバキーワード抽出部１２の処理を説明するためのフローチャートである。
【００４６】
始めに、メンバキーワード抽出部１２は、文書データ記憶部４から分析対象の全ての文書データを取得する（Ｓ７０１）。
【００４７】
次に、メンバキーワード抽出部１２は、全ての文書データの中から、メンバｍに係る文書データの集合ｄａｔａＳｅｔを取得する（Ｓ７０２）。ここで、メンバｍに係る文書データとは、例えば図２に示したような電子メールのデータを分析対象とした場合には、送信者(Ｆｒｏｍ属性)をメンバｍとする文書データであっても良いし、送信者(Ｆｒｏｍ属性)または受信者(Ｔｏ属性)をメンバｍとする文書データであっても良い。また、文書データは、電子メール以外のデータであってもよい。
【００４８】
続いて、メンバキーワード抽出部１２は、文書キーワードテーブルから文書データのキーワードを取得して、メンバｍと対応づけて「メンバキーワードテーブルＴＣ」に書き込む（Ｓ７０３）。ここで、メンバｍに係る文書データと、文書キーワードテーブルの文書データとは、文書ＩＤによって対応づけられる。
【００４９】
そして、メンバキーワード抽出部１２は、ｄａｔａＳｅｔに含まれる全ての文書データについてステップＳ７０３の処理を実行する（Ｓ７０４）。さらに、メンバキーワード抽出部１２は、ステップＳ７０２〜Ｓ７０４の処理を全てのメンバｍについて実行する（Ｓ７０５）。
【００５０】
メンバキーワード抽出部１２は、全てのメンバｍについての処理が終了した場合（Ｓ７０５−Ｙｅｓ）、上述の繰り返し処理によって生成された「メンバキーワードテーブルＴＣ」を関係データ記憶部５に格納する（Ｓ７０６）。
【００５１】
図８はメンバ間連結度算出部１３の処理を説明するためのフローチャートである。
【００５２】
まず、メンバ間連結度算出部１３は、文書データ記憶部４から分析対象の全ての文書データを取得する（Ｓ８０１）。
【００５３】
次に、メンバ間連結度算出部１３は、全ての文書データの中から２つのメンバ（ｍ１，ｍ２）に係る文書データの集合ｄａｔａＳｅｔを取得する（Ｓ８０２）。ここで、ｍ１≠ｍ２である。２つのメンバ(ｍ１，ｍ２)に係る文書データが、例えば図２に示すような電子メールのデータであるとすると、送信者(もしくは受信者)がメンバｍ１となり、受信者(もしくは送信者)がメンバｍ２となる。なお、文書データは、電子メールのデータでなくても、ある属性ａｔｔｒ1がメンバｍ１であり、ある属性ａｔｔｒ２がメンバｍ２であるような文書データであればよい。
【００５４】
それから、メンバ間連結度算出部１３は、文書データの集合ｄａｔａＳｅｔから（ｍ１，ｍ２）に対するメンバ間の連結度ｓｔｒを算出し、この連結度ｓｔｒをメンバ間連結度テーブルＴＤに書き込む（Ｓ８０３）。ここで、メンバ間の連結度ｓｔｒはたとえば、ｄａｔａＳｅｔに含まれる文書数や、ｄａｔａＳｅｔに含まれる文書のテキストデータの単語数、ｄａｔａＳｅｔに含まれる文書のテキストデータの文字数などの値によって定義することができる。
【００５５】
そして、メンバ間連結度算出部１３は、全てのメンバの組み合わせについてステップＳ８０２・Ｓ８０３の処理を実行し、その繰り返し処理によって生成された「メンバ間連結度テーブルＴＤ」を関係データ記憶部５に格納する（Ｓ８０４−Ｙｅｓ，Ｓ８０５）。
【００５６】
図９はメンバ間キーワード抽出部１４の処理を説明するためのフローチャートである。
【００５７】
まず、メンバ間キーワード抽出部１４は、文書データ記憶部４にから分析対象の全ての文書データを取得する（Ｓ９０１）。
【００５８】
次に、メンバ間キーワード抽出部１４は、全ての文書データの中から、２つのメンバ（ｍ１，ｍ２）に係る文書データの集合ｄａｔａＳｅｔを取得する（Ｓ９０２）。ただし、ｍ１≠ｍ２である。
【００５９】
続いて、メンバ間キーワード抽出部１４は、該文書データの集合ｄａｔａＳｅｔに含まれる文書データについて、文書キーワードテーブルからキーワードを取得し、２つのメンバ（ｍ１，ｍ２）に対応するキーワードとして、「メンバ間キーワードテーブルＴＥ」に書き込む（Ｓ９０３）。
【００６０】
そして、メンバ間キーワード抽出部１４は、ｄａｔａＳｅｔに含まれる全ての文書データについてステップＳ９０３の処理を実行する（Ｓ９０４）。さらに、メンバ間キーワード抽出部１４は、ステップＳ９０２〜Ｓ９０４の処理を全てのメンバの組み合わせについて実行する（Ｓ９０５）。
【００６１】
メンバ間キーワード抽出部１４は、全てのメンバの組み合わせについての処理が終了した場合（Ｓ９０５−Ｙｅｓ）、上述の繰り返し処理によって生成されたメンバ間キーワードテーブルＴＥを関係データ記憶部５に格納する（Ｓ９０６）。
【００６２】
（メンバキーワード関係表示装置１の動作）
次に本実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１の動作を図１０のフローチャートを用いて説明する。始めに推薦メンバの出力について説明する。また、メンバキーワード関係表示装置１の画面遷移を図１１から図１３に示す。
【００６３】
まず、メンバキーワード関係表示装置１では、必要な情報が関係データ記憶部５に記憶される。具体的には、メンバキーワード抽出部１２により、文書データ記憶部４に記憶された文書データからキーワードが抽出され（Ｓ１００１）、このキーワードに対応付けられたメンバが抽出される（Ｓ１００２）。そうして、メンバキーワード抽出部１２によって抽出されたメンバとキーワードとから「メンバキーワードテーブルＴＣ」が生成され、関係データ記憶部５に記憶される。
【００６４】
続いて、ユーザの操作により画面の表示命令がなされると、メンバネットワーク表示部２２及びキーワードネットワーク表示部２３により、「メンバキーワードテーブルＴＣ」が読み出される。それから、メンバネットワーク表示部２２により、図１１に示すように、各メンバ２２２をノードとするメンバネットワークの画面２２１が表示される（Ｓ１００３）。また、キーワードネットワーク表示部２３により、各キーワード２３２をノードとするキーワードネットワークの画面２３１が表示される。
【００６５】
ここで、関係ネットワーク操作部２１のユーザの操作により、メンバネットワーク表示部２２に表示された各メンバ２２２から任意の特定メンバｍ１が選択されると（Ｓ１００４−Ｙｅｓ）、この選択された特定メンバｍ１に対応付けられたキーワードが「メンバキーワードテーブルＴＣ」から読み出される（Ｓ１００５）。そして、図１２に示すように、この読み出されたキーワードの一覧ｋｅｙＬｉｓｔを特定メンバｍ１のノードラベル２２３とするメンバネットワークの画面２２１が表示される（Ｓ１００６）。
【００６６】
さらに、図１３に示すように、この特定メンバｍ１のノードラベル２２３から任意の関連キーワードが関係ネットワーク操作部２１の操作により選択されると（Ｓ１００７−Ｙｅｓ）、選択された関連キーワードに対応付けられた関連メンバｍ２の集合ｒｅｌＭｅｎＳｅｔが「メンバ間キーワードテーブルＴＥ」から抽出される（Ｓ１００８）。
【００６７】
そうすると、メンバ推薦部３１により、特定メンバｍ１に対する関連メンバｍ２の連結度ｓｔｒが「メンバ間連結度テーブルＴＤ」から読み出される（Ｓ１００９）。そして、メンバ推薦部３１により、図１３に示すように、この連結度ｓｔｒがしきい値を超える関連メンバ２２６が「推薦メンバ」としてメンバネットワークの画面２２１に表示される（Ｓ１０１０−Ｙｅｓ，Ｓ１０１１）。
【００６８】
なお、この際、特定メンバｍ１と関連メンバｍ２との間の距離ｌｅｎは、連結度ｓｔｒの逆数などとし、連結度ｓｔｒが大きいほど距離が近くなるものとする。また、エッジの太さは、連結度ｓｔｒに比例して太くなるようにする。
【００６９】
次に推薦キーワードの出力について図１４のフローチャートを用いて説明する。
【００７０】
ステップＳ１４０１〜Ｓ１４０３までは、前述のステップＳ１００１〜Ｓ１００３と同様の処理が行なわれる。
【００７１】
ステップＳ１４０３の処理後、関係ネットワーク操作部２１のユーザの操作により、キーワードネットワーク表示部２３に表示された各キーワードから任意の特定キーワードｋ１が選択されると（Ｓ１４０４−Ｙｅｓ）、この選択された特定キーワードｋ１に対応付けられたメンバの集合ｍｅｎＳｅｔが「メンバキーワードテーブルＴＣ」から読み出される（Ｓ１４０５）。そして、この読み出されたメンバの一覧を特定キーワードｋ１のノードラベルとするキーワードネットワークの画面が表示される（Ｓ１４０６）。
【００７２】
さらに、この特定キーワードｋ１のノードラベルから任意の関連メンバｍ２が関係ネットワーク操作部２１の操作により選択されると（Ｓ１４０７−Ｙｅｓ）、選択された関連メンバｍ２に対応付けられた関連キーワードｋ２が「メンバ間キーワードテーブルＴＥ」から抽出される（Ｓ１４０８）。
【００７３】
そうすると、キーワード推薦部３２により、特定キーワードｋ１に対する関連キーワードｋ２の相関値ｃｏがキーワード間相関テーブルＴＢから読み出される（Ｓ１４０９）。そして、キーワード推薦部３２により、この相関値ｃｏがしきい値を超える関連キーワードが「推薦キーワード」としてキーワードネットワークの画面に表示される（Ｓ１４１０−Ｙｅｓ，Ｓ１４１１）。
【００７４】
なお、この際、特定キーワードｋ１と関連キーワードｋ２との間の距離ｌｅｎは、相関値ｃｏの逆数などとし、相関値ｃｏが大きいほど距離が近くなるものとする。また、エッジの太さは、相関値ｃｏに比例して太くなるようにする。
【００７５】
（メンバキーワード関係表示装置１の効果）
以上説明したように、本実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１は、文書データからキーワードを抽出するメンバキーワード抽出部１２と、キーワードに対応付けられたメンバをノードとし、各メンバに対応付けられたキーワードをノードラベルとして表示するとともに、各メンバ間に共通するキーワードが存する場合、各メンバに対応するノードをエッジで結び、この共通するキーワードをエッジラベルとして表示するメンバネットワーク表示部２２とを備えているので、着目するメンバに対する最適なキーワードを表示することができる。換言すれば、メンバキーワード関係表示装置１では、着目する事項に対する最適な人間関係を表示できる。
【００７６】
また、本実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１は、各キーワードをノードとし、各キーワードに対応付けられたメンバをノードラベルとして表示するとともに、各キーワード間に共通するメンバが存する場合、各キーワードに対応するノードをエッジで結び、この共通するメンバをエッジラベルとして表示するキーワードネットワーク表示部２３を備えているので、着目するキーワードに対する最適なメンバを表示することができる。
【００７７】
さらに、本実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１は、メンバネットワーク表示部２２により表示されるエッジを、キーワード間の相関値ｃｏに応じた長さと太さとで表示するので、着目するメンバとキーワードとの関係をユーザに視覚的に把握させることができる。同様に、メンバキーワード関係表示装置１は、キーワードネットワーク表示部２３により表示されるエッジを、メンバ間の連結度ｓｔｒに応じた長さと太さとで表示するので、着目するキーワードとメンバとの関係をユーザに視覚的に把握させることが可能となる。
【００７８】
また、本実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１は、関係ネットワーク操作部２１により任意の特定キーワードが選択された場合、この特定キーワードと対応付けられたメンバを「メンバキーワードテーブルＴＣ」から読み出し、該読み出したメンバの一覧を特定キーワードのノードラベルとしてキーワードネットワークに表示するので、選択された特定キーワードに対する最適なメンバを表示することができる。同様に、メンバキーワード関係表示装置１は、関係ネットワーク操作部２１により任意の特定メンバが選択された場合、この特定メンバに対応付けられたキーワードの一覧を特定メンバのノードラベルとしてメンバネットワークに表示するので、選択された特定メンバに対する最適なキーワードを表示できる。
【００７９】
さらに、本実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１は、特定キーワードのノードラベルから任意の関連メンバが関係ネットワーク操作部２１により選択された場合、この関連メンバに対応付けられた関連キーワードの集合を「メンバ間キーワードテーブルＴＥ」から抽出し、特定キーワードに対する関連キーワードの相関値ｃｏを「キーワード間相関テーブルＴＢ」から読み出し、該相関値ｃｏがしきい値を超える関連キーワードを推薦キーワードとしてキーワードネットワークに表示するキーワード推薦部３２を備えているので、特定キーワードと関連メンバとに関係する関連キーワードを表示することができる。これにより、ユーザは、着目する特定キーワードに対して、認識していなかった関連キーワード等を把握することが可能となる。
【００８０】
また、本実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１は、特定メンバのノードラベルから任意の関連キーワードが関係ネットワーク操作部２１により選択された場合、この関連キーワードに対応付けられた関連メンバの集合を「メンバ間キーワードテーブルＴＥ」から抽出し、特定メンバに対する関連メンバの連結度ｓｔｒをメンバ間連結度テーブルＴＤから読み出し、該連結度ｓｔｒがしきい値を超える関連メンバを推薦メンバとしてメンバネットワークに表示するメンバ推薦部３１を備えているので、特定メンバと関連キーワードとに関係する関連メンバを表示することができる。これにより、ユーザは、着目する特定メンバに対して、認識していなかった関連メンバ等を把握することが可能となる。
【００８１】
本実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１は、前記の関連キーワードや関連メンバの表示において、従来のＫｎｏｗＷｈｏ検索のように単に関連キーワードや関連メンバを列挙するのではなく、これらの間の関係をその強さも考慮したネットワークとして表示する。これにより、ユーザは関連キーワードや関連メンバについてその関係の有無だけでなく、その時点でメンバキーワード関係表示装置１によって表示されている、キーワード間やメンバ間の関係性をより明確に把握することが可能となる。
【００８２】
例えば、ソフトウェア開発プロジェクト等において、特定メンバと認識があり、その特定メンバの専門技術（関連キーワード）にも詳しい関連メンバなどを検索することが可能となる。ソフトウェア開発等に際しては、専門技術者を一時期に大量に雇用する場合がある。一方、ソフトウェエア開発等においては、専門技術のみならずチームワークが要求される場合も少なくない。そこで、このような場合に本実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１を用いれば、雇用する専門技術者の選定が容易になるという効果が得られる。
【００８３】
＜その他＞
なお、本発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【００８４】
なお、上記実施形態に記載した手法は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、光磁気ディスク（ＭＯ）、半導体メモリなどの記憶媒体に格納して頒布することもできる。
【００８５】
また、この記憶媒体としては、プログラムを記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能な記憶媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であっても良い。
【００８６】
また、記憶媒体からコンピュータにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワークソフト等のＭＷ（ミドルウェア）等が上記実施形態を実現するための各処理の一部を実行しても良い。
【００８７】
さらに、本発明における記憶媒体は、コンピュータと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝送されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記憶媒体も含まれる。
【００８８】
また、記憶媒体は１つに限らず、複数の媒体から上記実施形態における処理が実行される場合も本発明における記憶媒体に含まれ、媒体構成は何れの構成であっても良い。
【００８９】
尚、本発明におけるコンピュータは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、上記実施形態における各処理を実行するものであって、パソコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であっても良い。
【００９０】
また、本発明におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本発明の機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
【符号の説明】
【００９１】
１・・・メンバキーワード関係表示装置、４・・・文書データ記憶部、５・・・関係データ記憶部、１０・・・関係抽出部、１１・・・キーワード間相関算出部、１２・・・メンバキーワード抽出部、１３・・・メンバ間連結度算出部、１４・・・メンバ間キーワード抽出部、２０・・・関係ネットワーク表示操作部、２１・・・関係ネットワーク操作部、２２・・・メンバネットワーク表示部、２３・・・キーワードネットワーク表示部、３０・・・メンバキーワード推薦部、３１・・・メンバ推薦部、３２・・・キーワード推薦部。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、着目する事項に対する最適な人間関係を表示し得るメンバキーワード関係表示装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、電子メールやウェブ上の情報から人間関係を抽出し、ネットワーク状に表示する技術が利用されている。これにより、人間関係分析もしくは関係ネットワーク分析が可能となり、組織内の人間関係を俯瞰することや、ＫｎｏｗＷｈｏ検索をすることなどに応用されている。
【０００３】
例えば、特許文献１や非特許文献１には、Ｗｅｂ上の存在する研究者情報の人物名の共起の強さに基づき人間関係を抽出する技術が開示されている。抽出された関係には、共著関係である、同研究室である、などのラベルが付与される。
【０００４】
また、特許文献２には、組織内のコミュニケーションの単語出現回数をコミュニケーション流量として、組織内のコミュニケーションをネットワーク化する技術が開示されている。この特許文献２に係る技術では、ユーザがクエリとして単語群もしくは自然文を指定した場合、指定に該当する分類のコミュニケーションネットワークを合成し、ユーザの指定に基づくコミュニケーションネットワークを出力する。
【０００５】
また、特許文献３には、抽出された単語を利用して、人物間の関係にキーワードを付与する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−３１７２３８号公報
【特許文献２】特開２００７−２８００００号公報
【特許文献３】特開平１０−３０１９０５号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】松尾豊、他４名，「Web上の情報からの人間関係ネットワークの抽出」，人工知能学会論文誌，２００５年，第２０巻，第１E号，ｐ．４６−５６
【非特許文献２】長尾、他２名，「日本語文献における重要語の自動抽出、情報処理」，１９７６年，第１７巻，第２号，ｐ．１１０−１１７
【非特許文献３】松尾豊、他１名，「語の共起の統計情報に基づく文書からのキーワード抽出アルゴリズム」，人工知能学会論文誌，２００２年，第１７巻，第３号，p．２１７−２２３
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上述した人間関係分析等に係る技術には以下の問題がある。
【０００９】
第１の問題として、人物中心・キーワード中心のネットワークを横断的に俯瞰したり、操作したりすることができないという点が挙げられる。例えば、特許文献３に係る技術では、人物間の関係に対してキーワードを付与することによって、該当する２人が何について関係を持っているのかを表示するだけである。また、キーワードから人物を検索することのできるＫｎｏｗＷｈｏ検索や、文書集合に含まれるキーワードを表示する技術もあるが、これらも単純にネットワーク表示するだけである。
【００１０】
第２の問題として、人間関係の規模が大きくなるとネットワークが複雑になり理解しにくいという点が挙げられる。換言すると、ユーザが知りたい関係がどこにあるのかが把握できないという問題がある。例えば、特許文献２に係る技術では、ユーザがキーワードを指定することによって限定的にネットワークを表示できるが、適切なキーワードをユーザが知っているとは限らない。また、人物に対する検索をすることは可能だが、それではユーザが把握している人間関係しか検索もしくは表示することができない。
【００１１】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、着目する事項に対する最適な人間関係を表示し得るメンバキーワード関係表示装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は上記課題を解決するために、メンバとキーワードとの関係を表示するメンバキーワード関係表示装置であって、文書データをメンバと対応付けて記憶する文書データ記憶手段と、文書データ記憶手段に記憶された文書データからキーワードを抽出し、該キーワードに対応付けられたメンバを抽出するメンバキーワード抽出手段と、メンバキーワード抽出手段によって抽出されたメンバとキーワードとを対応付けて記憶するメンバキーワード記憶手段と、メンバキーワード記憶手段に記憶されたメンバに基づき、各メンバをノードとし、該各メンバに対応付けられたキーワードをノードラベルとして表示するとともに、該各メンバ間に共通するキーワードが存する場合、該各メンバに対応するノードをエッジで結び、この共通するキーワードをエッジラベルとして表示するメンバネットワーク表示手段とを備えたメンバキーワード関係表示装置を提供する。
【００１３】
＜作用＞
従って、本発明は以上のような手段を講じたことにより、文書データからキーワードを抽出するメンバキーワード抽出手段と、このキーワードに対応付けられたメンバをノードとし、各メンバに対応付けられたキーワードをノードラベルとして表示するとともに、各メンバ間に共通するキーワードが存する場合、各メンバに対応するノードをエッジで結び、この共通するキーワードをエッジラベルとして表示するメンバネットワーク表示手段とを備えているので、着目する事項に対する最適な人間関係を表示し得るメンバキーワード関係表示装置を提供することができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、着目する事項に対する最適な人間関係を表示することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第１の実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１の構成を示す模式図である。
【図２】同実施形態に係る文書データ記憶部４の構成を示す模式図である。
【図３】同実施形態に係る関係データ記憶部５の構成を示す模式図である。
【図４】同実施形態に係る「文書キーワードテーブル」の構成を示す模式図である。
【図５】同実施形態に係る出力画面の構成を示す模式図である。
【図６】同実施形態に係るキーワード間相関算出部１１の処理を説明するためのフローチャートである。
【図７】同実施形態に係るメンバキーワード抽出部１２の処理を説明するためのフローチャートである。
【図８】同実施形態に係るメンバ間連結度算出部１３の処理を説明するためのフローチャートである。
【図９】同実施形態に係るメンバ間キーワード抽出部１４の処理を説明するためのフローチャートである。
【図１０】同実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１１】同実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１の画面遷移を示す模式図である。
【図１２】同実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１の画面遷移を示す模式図である。
【図１３】同実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１の画面遷移を示す模式図である。
【図１４】同実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１の動作を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。
【００１７】
＜第１の実施形態＞
（メンバキーワード関係表示装置１の構成）
図１は本発明の第１の実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１の構成を示す模式図である。
【００１８】
メンバキーワード関係表示装置１は、メンバとキーワードとの関係を表示するものであり、文書データ記憶部４・関係データ記憶部５・関係抽出部１０・関係ネットワーク表示操作部２０・メンバキーワード推薦部３０を備えている。なお、メンバキーワード関係表示装置１は、ハードウェア構成とソフトウェア構成との組合せにより実現可能である。ソフトウェア構成は、予めコンピュータ読み取り可能な記憶媒体またはネットワークから得られた「メンバキーワード関係表示プログラム」がコンピュータのメモリにインストールされることにより、メンバキーワード関係表示装置１としての各機能を実現する。
【００１９】
文書データ記憶部４は、文書データをメンバと対応付けた「文書データテーブルＴＡ」を記憶するメモリである。「文書データテーブルＴＡ」は、図２に示すように、複数のメンバと、文書データにおいて関係抽出部１０でのキーワード抽出の対象となる、タイトルや本文などのテキストデータとを属性として有しているテーブル情報である。
【００２０】
ここで、文書データの構造が、｛文書ＩＤ，｛メンバＩＤ１，メンバＩＤ２｝，｛テキストデータ｝｝である場合、図２の２行目の文書データは、｛ｄ１，｛ｍ１，ｍ２｝，｛ｓｓｓ，ｘｘｘｘｘ｝｝と表記される。本実施形態においては、文書データとして、電子メールのようなコミュニケーションデータを例にとって説明する。文書データとして、電子メールのデータを用いた場合には、メールの送信者（Ｆｒｏｍ）や受信者（Ｔｏ）といった人物間の関係が抽出されるとともに、人物間で送受信されたメールのテキスト情報から人物間の関係におけるキーワードが抽出される。なお、「文書データテーブルＴＡ」は、複数のメンバと、テキストデータとを属性として持つデータであれば良いため、電子メールに限らず、ネットショッピングにおける商品の購入情報などでもよい。
【００２１】
この場合は、商品の購入者を“メンバ”とし、商品名や商品の説明、商品に対するレビューやコメントなどを“テキストデータ”とすればよい。また、メンバとしての購入者が、電子メールの場合のように２メンバ（送信者、受信者）ではなく、３人以上でもよい。例えば、ある商品ｐ１の購入者がＡ、Ｂ、Ｃの３人の場合、文書データの構造は｛ｐ１，｛Ａ，Ｂ，Ｃ｝，｛商品名，説明｝｝となるが、これを、｛ｐ１，｛Ａ，Ｂ｝，｛商品名，説明｝｝、｛ｐ１，｛Ｂ，Ｃ｝，｛商品名，説明｝｝、｛ｐ１，｛Ａ，Ｃ｝，｛商品名，説明｝｝として２人物間における文書データに変換することで、図２の「文書データテーブルＴＡ」と同様のデータ構造にすることができる。
【００２２】
関係データ記憶部５は、図３に示すように、「キーワード間相関テーブルＴＢ」・「メンバキーワードテーブルＴＣ」・「メンバ間連結度テーブルＴＤ」・「メンバ間キーワードテーブルＴＥ」を記憶するメモリである。
【００２３】
「キーワード間相関テーブルＴＢ」は、２つのキーワード間の相関値ｃｏが対応付けられたテーブル情報である。ここで相関値ｃｏとは、２つのキーワード間の関係の強さを表す値であり、相関値ｃｏが大きいほど２つのキーワード間の関係は強い。このキーワード間相関テーブルＴＢは、後述するキーワード間相関算出部１１により生成される。
【００２４】
「メンバキーワードテーブルＴＣ」は、後述するメンバキーワード抽出部１２によって抽出されたメンバとキーワードとが対応付けられたテーブル情報である。
【００２５】
「メンバ間連結度テーブルＴＤ」は、２つのメンバ間の連結度ｓｔｒが対応付けられたテーブル情報である。ここで、連結度ｓｔｒとは、２つのメンバ間の関係の強さを表す値であり、連結度ｓｔｒが大きいほど２つのメンバ間の関係は強い。このメンバ間連結度テーブルＴＤは、後述するメンバ間連結度算出部１３により生成される。
【００２６】
「メンバ間キーワードテーブルＴＥ」は、２つのメンバ間に共通するキーワードが各メンバと対応付けられたテーブル情報である。この「メンバ間キーワードテーブルＴＥ」は、後述するメンバ間キーワード抽出部１４により生成される。
【００２７】
関係抽出部１０は、キーワード間相関算出部１１・メンバキーワード抽出部１２・メンバ間連結度算出部１３・メンバ間キーワード抽出部１４を備えている。
【００２８】
キーワード間相関算出部１１は、キーワード間の相関値ｃｏを算出し、図３に示す「キーワード間相関テーブルＴＢ」を生成するものである。具体的には、キーワード間相関算出部１１は、文書データ記憶部４に記憶された文書データを取得し、各文書データに含まれるキーワードを抽出する。これにより、図４に示すように、文書ＩＤに対応してキーワードが関連付けられた「文書キーワードテーブル」が中間データとして生成される。そして、キーワード間相関算出部１１は、この文書キーワードテーブルをもとにキーワード間の相関値ｃｏを算出し、「キーワード間相関テーブルＴＢ」を生成する。
【００２９】
メンバキーワード抽出部１２は、図３に示す「メンバキーワードテーブルＴＣ」を生成するものである。具体的には、メンバキーワード抽出部１２は、文書データ記憶部４に記憶された文書データから、各メンバを属性値として含む文書データを抽出する。それから、メンバキーワード抽出部１２は、キーワード間相関算出部１１によって生成された文書キーワードテーブルと対応付けることで、各メンバに対するキーワードを抽出し、「メンバキーワードテーブルＴＣ」を生成する。
【００３０】
メンバ間連結度算出部１３は、図３に示す「メンバ間連結度テーブルＴＤ」を生成するものである。具体的には、メンバ間連結度算出部１３は、文書データ記憶部４に記憶された文書データから、２つのメンバが関連する文書（以下、「メンバ間に係る文書」ともいう）の文書データを抽出する。この際、メンバ間連結度算出部１３は、２つのメンバに関連する文書データの数や、テキストデータ長などに基づく統計情報により、各メンバ間の連結度ｓｔｒを算出し、「メンバ間連結度テーブルＴＤ」を生成する。
【００３１】
メンバ間キーワード抽出部１４は、図３に示す「メンバ間キーワードテーブルＴＥ」を生成するものである。具体的には、メンバ間キーワード抽出部１４は、文書データ記憶部４に記憶された文書データからメンバ間に係る文書を抽出し、さらにキーワード間相関算出部１１によって生成された文書キーワードテーブルと対応付けることで、各メンバ間に対するキーワードを抽出し、「メンバ間キーワードテーブルＴＥ」を生成する。
【００３２】
関係ネットワーク表示操作部２０は、関係ネットワーク操作部２１・メンバネットワーク表示部２２・キーワードネットワーク表示部２３を備えている。この関係ネットワーク表示操作部２０は、マウスやキーボード、ディスプレイ等により実現される。
【００３３】
関係ネットワーク操作部２１は、キーワードネットワーク表示部２３に表示された各キーワードから任意の「特定キーワード」を選択する機能（特定キーワード選択手段）や、メンバネットワーク表示部２２に表示された各メンバから任意の「特定メンバ」を選択する機能（特定メンバ選択手段）、特定キーワードのノードラベルから任意のメンバを「関連メンバ」として選択する機能（関連メンバ選択手段）、特定メンバのノードラベルから任意のキーワードを「関連キーワード」として選択する機能（関連キーワード選択手段）を有している。
【００３４】
メンバネットワーク表示部２２は、図５の画面２２１に示すように、メンバキーワードテーブルＴＣに記憶されたメンバに基づき、各メンバをノード２２２とし、該各メンバに対応付けられたキーワードをノードラベル２２３として表示する。ここで、メンバネットワーク表示部２２は、「メンバ間キーワードテーブルＴＥ」に基づき、各メンバ間に共通するキーワードが存する場合、その各メンバに対応するノードをエッジ２２４で結び、この共通するキーワードをエッジラベル２２５として表示する。また、メンバネットワーク表示部２２は、キーワード間の相関値ｃｏに応じた長さと太さとでエッジを表示する。各キーワード間の相関値ｃｏが大きければノード間の距離を近くするとともに、エッジを太く表示する。なお、ノードラベル２２３は、画面上でノード２２２がマウスクリック等されることで表示される。具体的には、関係ネットワーク操作部２１により特定メンバが選択された場合、選択された特定メンバに対応付けられたキーワードが「メンバキーワードテーブルＴＣ」から読み出される。そして、この読み出されたキーワードの一覧が特定メンバのノードラベルとして表示される。
【００３５】
キーワードネットワーク表示部２３は、図５の画面２３１に示すように、「メンバキーワードテーブルＴＣ」に記憶されたメンバに基づき、各キーワードをノード２３２とし、該各キーワードに対応付けられたメンバをノードラベル２３３として表示する。ここで、キーワードネットワーク表示部２３は、「メンバキーワードテーブルＴＣ」に基づき、各キーワード間において、該当する２つのキーワードを共に持つメンバが存する場合、該各キーワードに対応するノードをエッジ２３４で結び、この共通するメンバをエッジラベル２３５として表示する。また、キーワードネットワーク表示部２３は、メンバ間の連結度ｓｔｒに応じた長さと太さとでエッジを表示する。各メンバ間の連結度ｓｔｒが大きいほどノード間の距離を近くするとともに、エッジを太く表示する。なお、ノードラベル２３３は、画面上でノード２３２がマウスクリック等されることで表示される。具体的には、関係ネットワーク操作部２１により特定キーワードが選択された場合、選択された特定キーワードに対応付けられたメンバが「メンバキーワードテーブルＴＣ」から読み出される。そして、この読み出されたメンバの一覧が特定キーワードのノードラベルとして表示される。
【００３６】
メンバキーワード推薦部３０は、メンバ推薦部３１とキーワード推薦部３２とを備えている。
【００３７】
メンバ推薦部３１は、推薦メンバをメンバネットワーク表示部２２に出力するものである。具体的には、メンバ推薦部３１は、関係ネットワーク操作部２１により関連キーワードが選択された場合、この関連キーワードに対応付けられた関連メンバを「メンバ間キーワードテーブルＴＥ」から抽出する。続いて、メンバ推薦部３１は、前述の特定メンバに対する関連メンバの連結度ｓｔｒを「メンバ間連結度テーブルＴＤ」から読み出す。それから、メンバ推薦部３１は、この連結度ｓｔｒがしきい値を超える関連メンバを「推薦メンバ」としてメンバネットワーク表示部２２に出力する。なお、しきい値とは、２つのメンバの関連が強いと判断するための基準値であり、システム側で事前に設定される値である。
【００３８】
キーワード推薦部３２は、推薦キーワードをキーワードネットワーク表示部２３に出力するものである。具体的には、キーワード推薦部３２は、関係ネットワーク操作部２１により関連メンバが選択された場合、この関連メンバに対応付けられた関連キーワードを「メンバ間キーワードテーブルＴＥ」から抽出する。続いて、キーワード推薦部３２は、前述の特定キーワードに対する関連キーワードの相関値ｃｏを「キーワード間相関テーブルＴＢ」から読み出す。それから、キーワード推薦部３２は、この相関値ｃｏがしきい値を超える関連キーワードを「推薦キーワード」としてキーワードネットワーク表示部２３に出力する。
【００３９】
（メンバキーワード関係表示装置１の各処理部の動作）
次に本実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１の各処理部の動作を説明する。
【００４０】
図６はキーワード間相関算出部１１の処理を説明するためのフローチャートである。
【００４１】
始めに、キーワード間相関算出部１１は、文書データ記憶部４から分析対象の全ての文書データを取得する（Ｓ６０１）。
【００４２】
次に、キーワード間相関算出部１１は、文書データに含まれるテキストデータからキーワードを抽出し、このキーワードを文書キーワードテーブルに格納する（Ｓ６０２）。ここで、テキストデータからキーワードを抽出するには、非特許文献２や非特許文献３に示されるような、単語の共起頻度や、あるテキストデータ内における単語の出現頻度（ＴＦ）、単語が現れる文書頻度の逆数の対数（ＩＤＦ）といった統計情報に基づく従来手法を用いることができる。
【００４３】
キーワード間相関算出部１１は、全ての文書データに対し、ステップＳ６０２の処理を実行した場合（Ｓ６０３−Ｙｅｓ）、文書キーワードテーブルに格納した２つのキーワード（ｋ１、ｋ２）についての相関値ｃｏを求める（Ｓ６０４）。ここで、ｋ１≠ｋ２である。２つのキーワード（ｋ１、ｋ２）の相関値ｃｏとしては、例えば、全文書データにおいて、テキストデータにｋ１が含まれる文書の数（ｋ１の生起数）を｜ｋ１｜、テキストデータにｋ２が含まれる文書の数（ｋ２の生起数）を｜ｋ２｜、ｋ１とｋ２が共にテキストデータに含まれる文書の数（ｋ１、ｋ２の共起頻度）を｜ｋ１∩ｋ２｜、ｋ１とｋ２のうち少なくと１つがテキストデータに含まれる文書の数を｜ｋ１∪ｋ２｜と表記したときに、共起頻度：｜ｋ１∩ｋ２｜、Ｄｉｃｅ係数：｜ｋ１∩ｋ２｜／（｜ｋ１｜＋｜ｋ２｜）、Ｊａｃｃａｒｄ係数：｜ｋ１∩ｋ２｜／｜ｋ１∪ｋ２｜、Ｓｉｍｐｓｏｎ係数：｜ｋ１∩ｋ２｜／ｍｉｎ（｜ｋ１｜，｜ｋ２｜）、Ｃｏｓｉｎｅ係数：｜ｋ１∩ｋ２｜／ｓｑｒｔ（｜Ｘ｜｜Ｙ｜）、の各値を採用することができる。なお、キーワード間相関算出部１１は、求めた相関値ｃｏを「キーワード間相関テーブルＴＢ」に格納する。
【００４４】
キーワード間相関算出部１１は、文書キーワードテーブルに含まれる全てのキーワードの組み合わせ（ｋ１，ｋ２）について、ステップＳ６０４の処理を実行した場合（Ｓ６０５−Ｙｅｓ）、各キーワード間の相関値ｃｏが書き込まれた「キーワード間相関テーブルＴＢ」を関係データ記憶部５に格納する（Ｓ６０６）。
【００４５】
図７はメンバキーワード抽出部１２の処理を説明するためのフローチャートである。
【００４６】
始めに、メンバキーワード抽出部１２は、文書データ記憶部４から分析対象の全ての文書データを取得する（Ｓ７０１）。
【００４７】
次に、メンバキーワード抽出部１２は、全ての文書データの中から、メンバｍに係る文書データの集合ｄａｔａＳｅｔを取得する（Ｓ７０２）。ここで、メンバｍに係る文書データとは、例えば図２に示したような電子メールのデータを分析対象とした場合には、送信者(Ｆｒｏｍ属性)をメンバｍとする文書データであっても良いし、送信者(Ｆｒｏｍ属性)または受信者(Ｔｏ属性)をメンバｍとする文書データであっても良い。また、文書データは、電子メール以外のデータであってもよい。
【００４８】
続いて、メンバキーワード抽出部１２は、文書キーワードテーブルから文書データのキーワードを取得して、メンバｍと対応づけて「メンバキーワードテーブルＴＣ」に書き込む（Ｓ７０３）。ここで、メンバｍに係る文書データと、文書キーワードテーブルの文書データとは、文書ＩＤによって対応づけられる。
【００４９】
そして、メンバキーワード抽出部１２は、ｄａｔａＳｅｔに含まれる全ての文書データについてステップＳ７０３の処理を実行する（Ｓ７０４）。さらに、メンバキーワード抽出部１２は、ステップＳ７０２〜Ｓ７０４の処理を全てのメンバｍについて実行する（Ｓ７０５）。
【００５０】
メンバキーワード抽出部１２は、全てのメンバｍについての処理が終了した場合（Ｓ７０５−Ｙｅｓ）、上述の繰り返し処理によって生成された「メンバキーワードテーブルＴＣ」を関係データ記憶部５に格納する（Ｓ７０６）。
【００５１】
図８はメンバ間連結度算出部１３の処理を説明するためのフローチャートである。
【００５２】
まず、メンバ間連結度算出部１３は、文書データ記憶部４から分析対象の全ての文書データを取得する（Ｓ８０１）。
【００５３】
次に、メンバ間連結度算出部１３は、全ての文書データの中から２つのメンバ（ｍ１，ｍ２）に係る文書データの集合ｄａｔａＳｅｔを取得する（Ｓ８０２）。ここで、ｍ１≠ｍ２である。２つのメンバ(ｍ１，ｍ２)に係る文書データが、例えば図２に示すような電子メールのデータであるとすると、送信者(もしくは受信者)がメンバｍ１となり、受信者(もしくは送信者)がメンバｍ２となる。なお、文書データは、電子メールのデータでなくても、ある属性ａｔｔｒ1がメンバｍ１であり、ある属性ａｔｔｒ２がメンバｍ２であるような文書データであればよい。
【００５４】
それから、メンバ間連結度算出部１３は、文書データの集合ｄａｔａＳｅｔから（ｍ１，ｍ２）に対するメンバ間の連結度ｓｔｒを算出し、この連結度ｓｔｒをメンバ間連結度テーブルＴＤに書き込む（Ｓ８０３）。ここで、メンバ間の連結度ｓｔｒはたとえば、ｄａｔａＳｅｔに含まれる文書数や、ｄａｔａＳｅｔに含まれる文書のテキストデータの単語数、ｄａｔａＳｅｔに含まれる文書のテキストデータの文字数などの値によって定義することができる。
【００５５】
そして、メンバ間連結度算出部１３は、全てのメンバの組み合わせについてステップＳ８０２・Ｓ８０３の処理を実行し、その繰り返し処理によって生成された「メンバ間連結度テーブルＴＤ」を関係データ記憶部５に格納する（Ｓ８０４−Ｙｅｓ，Ｓ８０５）。
【００５６】
図９はメンバ間キーワード抽出部１４の処理を説明するためのフローチャートである。
【００５７】
まず、メンバ間キーワード抽出部１４は、文書データ記憶部４にから分析対象の全ての文書データを取得する（Ｓ９０１）。
【００５８】
次に、メンバ間キーワード抽出部１４は、全ての文書データの中から、２つのメンバ（ｍ１，ｍ２）に係る文書データの集合ｄａｔａＳｅｔを取得する（Ｓ９０２）。ただし、ｍ１≠ｍ２である。
【００５９】
続いて、メンバ間キーワード抽出部１４は、該文書データの集合ｄａｔａＳｅｔに含まれる文書データについて、文書キーワードテーブルからキーワードを取得し、２つのメンバ（ｍ１，ｍ２）に対応するキーワードとして、「メンバ間キーワードテーブルＴＥ」に書き込む（Ｓ９０３）。
【００６０】
そして、メンバ間キーワード抽出部１４は、ｄａｔａＳｅｔに含まれる全ての文書データについてステップＳ９０３の処理を実行する（Ｓ９０４）。さらに、メンバ間キーワード抽出部１４は、ステップＳ９０２〜Ｓ９０４の処理を全てのメンバの組み合わせについて実行する（Ｓ９０５）。
【００６１】
メンバ間キーワード抽出部１４は、全てのメンバの組み合わせについての処理が終了した場合（Ｓ９０５−Ｙｅｓ）、上述の繰り返し処理によって生成されたメンバ間キーワードテーブルＴＥを関係データ記憶部５に格納する（Ｓ９０６）。
【００６２】
（メンバキーワード関係表示装置１の動作）
次に本実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１の動作を図１０のフローチャートを用いて説明する。始めに推薦メンバの出力について説明する。また、メンバキーワード関係表示装置１の画面遷移を図１１から図１３に示す。
【００６３】
まず、メンバキーワード関係表示装置１では、必要な情報が関係データ記憶部５に記憶される。具体的には、メンバキーワード抽出部１２により、文書データ記憶部４に記憶された文書データからキーワードが抽出され（Ｓ１００１）、このキーワードに対応付けられたメンバが抽出される（Ｓ１００２）。そうして、メンバキーワード抽出部１２によって抽出されたメンバとキーワードとから「メンバキーワードテーブルＴＣ」が生成され、関係データ記憶部５に記憶される。
【００６４】
続いて、ユーザの操作により画面の表示命令がなされると、メンバネットワーク表示部２２及びキーワードネットワーク表示部２３により、「メンバキーワードテーブルＴＣ」が読み出される。それから、メンバネットワーク表示部２２により、図１１に示すように、各メンバ２２２をノードとするメンバネットワークの画面２２１が表示される（Ｓ１００３）。また、キーワードネットワーク表示部２３により、各キーワード２３２をノードとするキーワードネットワークの画面２３１が表示される。
【００６５】
ここで、関係ネットワーク操作部２１のユーザの操作により、メンバネットワーク表示部２２に表示された各メンバ２２２から任意の特定メンバｍ１が選択されると（Ｓ１００４−Ｙｅｓ）、この選択された特定メンバｍ１に対応付けられたキーワードが「メンバキーワードテーブルＴＣ」から読み出される（Ｓ１００５）。そして、図１２に示すように、この読み出されたキーワードの一覧ｋｅｙＬｉｓｔを特定メンバｍ１のノードラベル２２３とするメンバネットワークの画面２２１が表示される（Ｓ１００６）。
【００６６】
さらに、図１３に示すように、この特定メンバｍ１のノードラベル２２３から任意の関連キーワードが関係ネットワーク操作部２１の操作により選択されると（Ｓ１００７−Ｙｅｓ）、選択された関連キーワードに対応付けられた関連メンバｍ２の集合ｒｅｌＭｅｎＳｅｔが「メンバ間キーワードテーブルＴＥ」から抽出される（Ｓ１００８）。
【００６７】
そうすると、メンバ推薦部３１により、特定メンバｍ１に対する関連メンバｍ２の連結度ｓｔｒが「メンバ間連結度テーブルＴＤ」から読み出される（Ｓ１００９）。そして、メンバ推薦部３１により、図１３に示すように、この連結度ｓｔｒがしきい値を超える関連メンバ２２６が「推薦メンバ」としてメンバネットワークの画面２２１に表示される（Ｓ１０１０−Ｙｅｓ，Ｓ１０１１）。
【００６８】
なお、この際、特定メンバｍ１と関連メンバｍ２との間の距離ｌｅｎは、連結度ｓｔｒの逆数などとし、連結度ｓｔｒが大きいほど距離が近くなるものとする。また、エッジの太さは、連結度ｓｔｒに比例して太くなるようにする。
【００６９】
次に推薦キーワードの出力について図１４のフローチャートを用いて説明する。
【００７０】
ステップＳ１４０１〜Ｓ１４０３までは、前述のステップＳ１００１〜Ｓ１００３と同様の処理が行なわれる。
【００７１】
ステップＳ１４０３の処理後、関係ネットワーク操作部２１のユーザの操作により、キーワードネットワーク表示部２３に表示された各キーワードから任意の特定キーワードｋ１が選択されると（Ｓ１４０４−Ｙｅｓ）、この選択された特定キーワードｋ１に対応付けられたメンバの集合ｍｅｎＳｅｔが「メンバキーワードテーブルＴＣ」から読み出される（Ｓ１４０５）。そして、この読み出されたメンバの一覧を特定キーワードｋ１のノードラベルとするキーワードネットワークの画面が表示される（Ｓ１４０６）。
【００７２】
さらに、この特定キーワードｋ１のノードラベルから任意の関連メンバｍ２が関係ネットワーク操作部２１の操作により選択されると（Ｓ１４０７−Ｙｅｓ）、選択された関連メンバｍ２に対応付けられた関連キーワードｋ２が「メンバ間キーワードテーブルＴＥ」から抽出される（Ｓ１４０８）。
【００７３】
そうすると、キーワード推薦部３２により、特定キーワードｋ１に対する関連キーワードｋ２の相関値ｃｏがキーワード間相関テーブルＴＢから読み出される（Ｓ１４０９）。そして、キーワード推薦部３２により、この相関値ｃｏがしきい値を超える関連キーワードが「推薦キーワード」としてキーワードネットワークの画面に表示される（Ｓ１４１０−Ｙｅｓ，Ｓ１４１１）。
【００７４】
なお、この際、特定キーワードｋ１と関連キーワードｋ２との間の距離ｌｅｎは、相関値ｃｏの逆数などとし、相関値ｃｏが大きいほど距離が近くなるものとする。また、エッジの太さは、相関値ｃｏに比例して太くなるようにする。
【００７５】
（メンバキーワード関係表示装置１の効果）
以上説明したように、本実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１は、文書データからキーワードを抽出するメンバキーワード抽出部１２と、キーワードに対応付けられたメンバをノードとし、各メンバに対応付けられたキーワードをノードラベルとして表示するとともに、各メンバ間に共通するキーワードが存する場合、各メンバに対応するノードをエッジで結び、この共通するキーワードをエッジラベルとして表示するメンバネットワーク表示部２２とを備えているので、着目するメンバに対する最適なキーワードを表示することができる。換言すれば、メンバキーワード関係表示装置１では、着目する事項に対する最適な人間関係を表示できる。
【００７６】
また、本実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１は、各キーワードをノードとし、各キーワードに対応付けられたメンバをノードラベルとして表示するとともに、各キーワード間に共通するメンバが存する場合、各キーワードに対応するノードをエッジで結び、この共通するメンバをエッジラベルとして表示するキーワードネットワーク表示部２３を備えているので、着目するキーワードに対する最適なメンバを表示することができる。
【００７７】
さらに、本実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１は、メンバネットワーク表示部２２により表示されるエッジを、キーワード間の相関値ｃｏに応じた長さと太さとで表示するので、着目するメンバとキーワードとの関係をユーザに視覚的に把握させることができる。同様に、メンバキーワード関係表示装置１は、キーワードネットワーク表示部２３により表示されるエッジを、メンバ間の連結度ｓｔｒに応じた長さと太さとで表示するので、着目するキーワードとメンバとの関係をユーザに視覚的に把握させることが可能となる。
【００７８】
また、本実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１は、関係ネットワーク操作部２１により任意の特定キーワードが選択された場合、この特定キーワードと対応付けられたメンバを「メンバキーワードテーブルＴＣ」から読み出し、該読み出したメンバの一覧を特定キーワードのノードラベルとしてキーワードネットワークに表示するので、選択された特定キーワードに対する最適なメンバを表示することができる。同様に、メンバキーワード関係表示装置１は、関係ネットワーク操作部２１により任意の特定メンバが選択された場合、この特定メンバに対応付けられたキーワードの一覧を特定メンバのノードラベルとしてメンバネットワークに表示するので、選択された特定メンバに対する最適なキーワードを表示できる。
【００７９】
さらに、本実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１は、特定キーワードのノードラベルから任意の関連メンバが関係ネットワーク操作部２１により選択された場合、この関連メンバに対応付けられた関連キーワードの集合を「メンバ間キーワードテーブルＴＥ」から抽出し、特定キーワードに対する関連キーワードの相関値ｃｏを「キーワード間相関テーブルＴＢ」から読み出し、該相関値ｃｏがしきい値を超える関連キーワードを推薦キーワードとしてキーワードネットワークに表示するキーワード推薦部３２を備えているので、特定キーワードと関連メンバとに関係する関連キーワードを表示することができる。これにより、ユーザは、着目する特定キーワードに対して、認識していなかった関連キーワード等を把握することが可能となる。
【００８０】
また、本実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１は、特定メンバのノードラベルから任意の関連キーワードが関係ネットワーク操作部２１により選択された場合、この関連キーワードに対応付けられた関連メンバの集合を「メンバ間キーワードテーブルＴＥ」から抽出し、特定メンバに対する関連メンバの連結度ｓｔｒをメンバ間連結度テーブルＴＤから読み出し、該連結度ｓｔｒがしきい値を超える関連メンバを推薦メンバとしてメンバネットワークに表示するメンバ推薦部３１を備えているので、特定メンバと関連キーワードとに関係する関連メンバを表示することができる。これにより、ユーザは、着目する特定メンバに対して、認識していなかった関連メンバ等を把握することが可能となる。
【００８１】
本実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１は、前記の関連キーワードや関連メンバの表示において、従来のＫｎｏｗＷｈｏ検索のように単に関連キーワードや関連メンバを列挙するのではなく、これらの間の関係をその強さも考慮したネットワークとして表示する。これにより、ユーザは関連キーワードや関連メンバについてその関係の有無だけでなく、その時点でメンバキーワード関係表示装置１によって表示されている、キーワード間やメンバ間の関係性をより明確に把握することが可能となる。
【００８２】
例えば、ソフトウェア開発プロジェクト等において、特定メンバと認識があり、その特定メンバの専門技術（関連キーワード）にも詳しい関連メンバなどを検索することが可能となる。ソフトウェア開発等に際しては、専門技術者を一時期に大量に雇用する場合がある。一方、ソフトウェエア開発等においては、専門技術のみならずチームワークが要求される場合も少なくない。そこで、このような場合に本実施形態に係るメンバキーワード関係表示装置１を用いれば、雇用する専門技術者の選定が容易になるという効果が得られる。
【００８３】
＜その他＞
なお、本発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【００８４】
なお、上記実施形態に記載した手法は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、光磁気ディスク（ＭＯ）、半導体メモリなどの記憶媒体に格納して頒布することもできる。
【００８５】
また、この記憶媒体としては、プログラムを記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能な記憶媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であっても良い。
【００８６】
また、記憶媒体からコンピュータにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワークソフト等のＭＷ（ミドルウェア）等が上記実施形態を実現するための各処理の一部を実行しても良い。
【００８７】
さらに、本発明における記憶媒体は、コンピュータと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝送されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記憶媒体も含まれる。
【００８８】
また、記憶媒体は１つに限らず、複数の媒体から上記実施形態における処理が実行される場合も本発明における記憶媒体に含まれ、媒体構成は何れの構成であっても良い。
【００８９】
尚、本発明におけるコンピュータは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、上記実施形態における各処理を実行するものであって、パソコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であっても良い。
【００９０】
また、本発明におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本発明の機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
【符号の説明】
【００９１】
１・・・メンバキーワード関係表示装置、４・・・文書データ記憶部、５・・・関係データ記憶部、１０・・・関係抽出部、１１・・・キーワード間相関算出部、１２・・・メンバキーワード抽出部、１３・・・メンバ間連結度算出部、１４・・・メンバ間キーワード抽出部、２０・・・関係ネットワーク表示操作部、２１・・・関係ネットワーク操作部、２２・・・メンバネットワーク表示部、２３・・・キーワードネットワーク表示部、３０・・・メンバキーワード推薦部、３１・・・メンバ推薦部、３２・・・キーワード推薦部。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
メンバとキーワードとの関係を表示するメンバキーワード関係表示装置であって、
文書データをメンバと対応付けて記憶する文書データ記憶手段と、
前記文書データ記憶手段に記憶された文書データからキーワードを抽出し、該キーワードに対応付けられたメンバを抽出するメンバキーワード抽出手段と、
前記メンバキーワード抽出手段によって抽出されたメンバと前記キーワードとを対応付けて記憶するメンバキーワード記憶手段と、
前記メンバキーワード記憶手段に記憶されたメンバに基づき、各メンバをノードとし、該各メンバに対応付けられたキーワードをノードラベルとして表示するとともに、該各メンバ間に共通するキーワードが存する場合、該各メンバに対応するノードをエッジで結び、この共通するキーワードをエッジラベルとして表示するメンバネットワーク表示手段と、
を備えたことを特徴とするメンバキーワード関係表示装置。
【請求項２】
請求項１に記載のメンバキーワード関係表示装置において、
前記メンバキーワード記憶手段に記憶されたメンバに基づき、各キーワードをノードとし、該各キーワードに対応付けられたメンバをノードラベルとして表示するとともに、該各キーワード間に共通するメンバが存する場合、該各キーワードに対応するノードをエッジで結び、この共通するメンバをエッジラベルとして表示するキーワードネットワーク表示手段、
をさらに備えたことを特徴とするメンバキーワード関係表示装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載のメンバキーワード関係表示装置において、
２つのキーワード間の相関値を対応付けて記憶するキーワード間相関値記憶手段と、
前記メンバネットワーク表示手段により表示されるエッジを、前記キーワード間の相関値に応じた長さと太さとで表示する手段と、
をさらに備えたことを特徴とするメンバキーワード関係表示装置。
【請求項４】
請求項２又は請求項３に記載のメンバキーワード関係表示装置において、
２つのメンバ間の連結度を対応付けて記憶するメンバ間連結度記憶手段と、
前記キーワードネットワーク表示手段により表示されるエッジを、前記メンバ間の連結度に応じた長さと太さとで表示する手段と、
をさらに備えたことを特徴とするメンバキーワード関係表示装置。
【請求項５】
請求項３又は請求項４に記載のメンバキーワード関係表示装置において、
前記キーワードネットワーク表示手段に表示された各キーワードから任意の特定キーワードを選択するための特定キーワード選択手段と、
前記特定キーワード選択手段により選択された特定キーワードと対応付けられたメンバを前記メンバキーワード記憶手段から読み出し、該読み出したメンバの一覧を前記特定キーワードのノードラベルとして前記キーワードネットワーク表示手段に出力する手段と、
をさらに備えたことを特徴とするメンバキーワード関係表示装置。
【請求項６】
請求項３乃至請求項５のいずれか1項に記載のメンバキーワード関係表示装置において、
前記メンバネットワーク表示手段に表示された各メンバから任意の特定メンバを選択するための特定メンバ選択手段と、
前記特定メンバ選択手段により選択された特定メンバに対応付けられたキーワードを前記メンバキーワード記憶手段から読み出し、該読み出したキーワードの一覧を前記特定メンバのノードラベルとして前記メンバネットワーク表示手段に出力する手段と、
を備えたことを特徴とするメンバキーワード関係表示装置。
【請求項７】
請求項５に記載のメンバキーワード関係表示装置において、
２つのメンバ間に共通するキーワードを、該各メンバと対応付けて記憶するメンバ間キーワード記憶手段と、
前記特定キーワードのノードラベルから任意の関連メンバを選択するための関連メンバ選択手段と、
前記関連メンバ選択手段により関連メンバが選択された場合、該関連メンバに対応付けられた関連キーワードを前記メンバ間キーワード記憶手段から抽出する手段と、
前記特定キーワードに対する前記関連キーワードの相関値を前記キーワード間相関値記憶手段から読み出し、該相関値がしきい値を超える関連キーワードを推薦キーワードとして前記キーワードネットワーク表示手段に出力するキーワード推薦手段と、
をさらに備えたことを特徴とするメンバキーワード関係表示装置。
【請求項８】
請求項６に記載のメンバキーワード関係表示装置において、
２つのメンバ間に共通するキーワードを、該各メンバと対応付けて記憶するメンバ間キーワード記憶手段と、
前記特定メンバのノードラベルから任意の関連キーワードを選択するための関連キーワード選択手段と、
前記関連キーワード選択手段により関連キーワードが選択された場合、該関連キーワードに対応付けられた関連メンバを前記メンバ間キーワード記憶手段から抽出する手段と、
前記特定メンバに対する前記関連メンバの連結度を前記メンバ間連結度記憶手段から読み出し、該連結度がしきい値を超える関連メンバを推薦メンバとして前記メンバネットワーク表示手段に出力するメンバ推薦手段と、
をさらに備えたことを特徴とするメンバキーワード関係表示装置。
【請求項９】
メンバキーワード関係表示装置のコンピュータを、
文書データをメンバと対応付けて文書データ記憶手段に書き込む手段、
前記文書データ記憶手段に記憶された文書データからキーワードを抽出し、該キーワードに対応付けられたメンバを抽出するメンバキーワード抽出手段、
前記メンバキーワード抽出手段によって抽出されたメンバと前記キーワードとを対応付けて記憶するメンバキーワード記憶手段、
前記メンバキーワード記憶手段に記憶されたメンバに基づき、各メンバをノードとし、該各メンバに対応付けられたキーワードをノードラベルとして表示するとともに、該各メンバ間に共通するキーワードが存する場合、該各メンバに対応するノードをエッジで結び、この共通するキーワードをエッジラベルとして表示するメンバネットワーク表示手段、
として実現させるメンバキーワード関係表示プログラム。
【請求項１】
メンバとキーワードとの関係を表示するメンバキーワード関係表示装置であって、
文書データをメンバと対応付けて記憶する文書データ記憶手段と、
前記文書データ記憶手段に記憶された文書データからキーワードを抽出し、該キーワードに対応付けられたメンバを抽出するメンバキーワード抽出手段と、
前記メンバキーワード抽出手段によって抽出されたメンバと前記キーワードとを対応付けて記憶するメンバキーワード記憶手段と、
前記メンバキーワード記憶手段に記憶されたメンバに基づき、各メンバをノードとし、該各メンバに対応付けられたキーワードをノードラベルとして表示するとともに、該各メンバ間に共通するキーワードが存する場合、該各メンバに対応するノードをエッジで結び、この共通するキーワードをエッジラベルとして表示するメンバネットワーク表示手段と、
を備えたことを特徴とするメンバキーワード関係表示装置。
【請求項２】
請求項１に記載のメンバキーワード関係表示装置において、
前記メンバキーワード記憶手段に記憶されたメンバに基づき、各キーワードをノードとし、該各キーワードに対応付けられたメンバをノードラベルとして表示するとともに、該各キーワード間に共通するメンバが存する場合、該各キーワードに対応するノードをエッジで結び、この共通するメンバをエッジラベルとして表示するキーワードネットワーク表示手段、
をさらに備えたことを特徴とするメンバキーワード関係表示装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載のメンバキーワード関係表示装置において、
２つのキーワード間の相関値を対応付けて記憶するキーワード間相関値記憶手段と、
前記メンバネットワーク表示手段により表示されるエッジを、前記キーワード間の相関値に応じた長さと太さとで表示する手段と、
をさらに備えたことを特徴とするメンバキーワード関係表示装置。
【請求項４】
請求項２又は請求項３に記載のメンバキーワード関係表示装置において、
２つのメンバ間の連結度を対応付けて記憶するメンバ間連結度記憶手段と、
前記キーワードネットワーク表示手段により表示されるエッジを、前記メンバ間の連結度に応じた長さと太さとで表示する手段と、
をさらに備えたことを特徴とするメンバキーワード関係表示装置。
【請求項５】
請求項３又は請求項４に記載のメンバキーワード関係表示装置において、
前記キーワードネットワーク表示手段に表示された各キーワードから任意の特定キーワードを選択するための特定キーワード選択手段と、
前記特定キーワード選択手段により選択された特定キーワードと対応付けられたメンバを前記メンバキーワード記憶手段から読み出し、該読み出したメンバの一覧を前記特定キーワードのノードラベルとして前記キーワードネットワーク表示手段に出力する手段と、
をさらに備えたことを特徴とするメンバキーワード関係表示装置。
【請求項６】
請求項３乃至請求項５のいずれか1項に記載のメンバキーワード関係表示装置において、
前記メンバネットワーク表示手段に表示された各メンバから任意の特定メンバを選択するための特定メンバ選択手段と、
前記特定メンバ選択手段により選択された特定メンバに対応付けられたキーワードを前記メンバキーワード記憶手段から読み出し、該読み出したキーワードの一覧を前記特定メンバのノードラベルとして前記メンバネットワーク表示手段に出力する手段と、
を備えたことを特徴とするメンバキーワード関係表示装置。
【請求項７】
請求項５に記載のメンバキーワード関係表示装置において、
２つのメンバ間に共通するキーワードを、該各メンバと対応付けて記憶するメンバ間キーワード記憶手段と、
前記特定キーワードのノードラベルから任意の関連メンバを選択するための関連メンバ選択手段と、
前記関連メンバ選択手段により関連メンバが選択された場合、該関連メンバに対応付けられた関連キーワードを前記メンバ間キーワード記憶手段から抽出する手段と、
前記特定キーワードに対する前記関連キーワードの相関値を前記キーワード間相関値記憶手段から読み出し、該相関値がしきい値を超える関連キーワードを推薦キーワードとして前記キーワードネットワーク表示手段に出力するキーワード推薦手段と、
をさらに備えたことを特徴とするメンバキーワード関係表示装置。
【請求項８】
請求項６に記載のメンバキーワード関係表示装置において、
２つのメンバ間に共通するキーワードを、該各メンバと対応付けて記憶するメンバ間キーワード記憶手段と、
前記特定メンバのノードラベルから任意の関連キーワードを選択するための関連キーワード選択手段と、
前記関連キーワード選択手段により関連キーワードが選択された場合、該関連キーワードに対応付けられた関連メンバを前記メンバ間キーワード記憶手段から抽出する手段と、
前記特定メンバに対する前記関連メンバの連結度を前記メンバ間連結度記憶手段から読み出し、該連結度がしきい値を超える関連メンバを推薦メンバとして前記メンバネットワーク表示手段に出力するメンバ推薦手段と、
をさらに備えたことを特徴とするメンバキーワード関係表示装置。
【請求項９】
メンバキーワード関係表示装置のコンピュータを、
文書データをメンバと対応付けて文書データ記憶手段に書き込む手段、
前記文書データ記憶手段に記憶された文書データからキーワードを抽出し、該キーワードに対応付けられたメンバを抽出するメンバキーワード抽出手段、
前記メンバキーワード抽出手段によって抽出されたメンバと前記キーワードとを対応付けて記憶するメンバキーワード記憶手段、
前記メンバキーワード記憶手段に記憶されたメンバに基づき、各メンバをノードとし、該各メンバに対応付けられたキーワードをノードラベルとして表示するとともに、該各メンバ間に共通するキーワードが存する場合、該各メンバに対応するノードをエッジで結び、この共通するキーワードをエッジラベルとして表示するメンバネットワーク表示手段、
として実現させるメンバキーワード関係表示プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【公開番号】特開２０１０−２１７９７３（Ｐ２０１０−２１７９７３Ａ）
【公開日】平成２２年９月３０日（２０１０．９．３０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−６０８７３（Ｐ２００９−６０８７３）
【出願日】平成２１年３月１３日（２００９．３．１３）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【出願人】（３０１０６３４９６）東芝ソリューション株式会社 (1,478)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年９月３０日（２０１０．９．３０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年３月１３日（２００９．３．１３）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【出願人】（３０１０６３４９６）東芝ソリューション株式会社 (1,478)
【Ｆターム（参考）】
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