情報潮流検出・提示方法およびその装置ならびに記憶媒体
【課題】 文書データベースに含まれる文書内容の自動話題抽出、話題別整理と関連話題の的確な把握を同時に可能とする情報検索・閲覧支援装置の提供。
【解決手段】 情報検索・閲覧支援装置は、文書データベース３０内の情報をデータ処理手段により検索・閲覧処理できる。データ処理手段は、データベース３０内の各文書中の単語の頻度情報を抽出・解析する文書解析手段４０と、各話題中の各単語の重要度、各文書の重要度を求め、頻度情報と各単語および各文書の重要度とを基に、各文書中・各単語中の各話題の強度を求める独立話題分析手段４１と、各話題の強度から、各話題が同一文書中に同時に現れる強度を定めて、その強度と所定しきい値とを比較し話題の関連性判定を行なう話題関連度評価手段４４とからなる。
【解決手段】 情報検索・閲覧支援装置は、文書データベース３０内の情報をデータ処理手段により検索・閲覧処理できる。データ処理手段は、データベース３０内の各文書中の単語の頻度情報を抽出・解析する文書解析手段４０と、各話題中の各単語の重要度、各文書の重要度を求め、頻度情報と各単語および各文書の重要度とを基に、各文書中・各単語中の各話題の強度を求める独立話題分析手段４１と、各話題の強度から、各話題が同一文書中に同時に現れる強度を定めて、その強度と所定しきい値とを比較し話題の関連性判定を行なう話題関連度評価手段４４とからなる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータを使用して文書データベースに含まれる文書の内容の自動話題抽出、話題別整理と、話題の新規性の判定および情報潮流の検出、関連話題の的確な把握とを同時に可能とする情報検索・閲覧支援方法、情報潮流検出・提示方法およびその装置ならびに記憶媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年の電子技術やコンピュータ技術の急速な発展に伴い、さまざまな電子文書データがデータベースとして蓄積されている。例えば、各種マニュアル、製品レポート、トラブルレポートあるいは問い合わせ記録などがデータベース化されており、これらを活用することにより効率的な対処を実現させることができる。また、これら文書データベースを活用することは、各種業務処理の効率化を図ることが可能になる。
【０００３】
しかしながら、これら業務で必要となる文書データベースでは、常に最新情報が登録されているので、いつも同じ索引によって文書を整理する従来の方法では、次々と蓄積される文書内容の変化に対応できなかった。
【０００４】
そこで、話題を正確に反映し、話題の分類を適正に行なうことができる文書自動分類装置が提案されている（特開平１１−８５７９７号公報、第１の従来技術）。この第１の従来技術による装置は、学習用文書から有効語を選定し、学習文書と有効語とを参照して各段落内に含まれている有効語の数を求め、段落内有効語数を用いて各有効語の組の段落内共起頻度を求める。この求めた段落内共起頻度から各有効語の有効語ベクトルが求められ、学習用文書と分類対象文書のそれぞれについて、有効語ベクトルを参照して文書ベクトルを求め、各カテゴリのフォルダベクトルと分類対象文書の文書ベクトルとを比較し、その比較結果に応じて分類対象文書が属するカテゴリが決定される。
【０００５】
また、時間情報を有する文書を所定の時間間隔で分類し、分類カテゴリ別に時系列的に並べて、時間的な話題の変遷を抽出して比較する情報潮流提示方法が提案されている（特開平１０−１５４１５０号、第２の従来技術）。この情報潮流提示方法は、文書入力データと既知分類カテゴリと初期値とから既知分類カテゴリに入力データを割当て計算し、入力データと初期値により入力データから新しい分類カテゴリを作成して割り当て計算し、入力データと初期値から時間に関する分類カテゴリを作成し入力データの割り当てを計算し、前記計算結果で得た分類結果の分類カテゴリを時間情報で並べるものである。
【特許文献１】特開平１１−８５７９７号
【特許文献２】特開平１０−１５４１５０号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記第１の従来技術によれば、話題の分類を確かに適正に行えるものの、基本的に、その分類が特定の使用者の意図によって分類されているため、客観的な分類にならず、当該特定の使用者にとって使用し易くても、他の使用者には使いづらいという欠点があった。
【０００７】
また、上記第２の従来技術によれば、単に、話題を決まった時間間隔で分類し、分類カテゴリに割り当てられた文書の数と文書とを時系列的に並べて、時間的な話題の変遷を抽出し、視覚化したものであって、新規な話題の発見や話題間の関連性を得ることができない欠点があった。
【０００８】
本発明は、上述した欠点を解消するためになされたものであり、文書データベースに含まれる文書内容の自動話題抽出、話題別整理と関連話題の的確な把握を同時に可能とする情報検索・閲覧支援方法およびその装置ならびに記憶媒体を提供することを第１の目的としている。本発明は、新しい文書追加の多い文書データベースにおいて、その内容が時間経過とともに変化するため、話題の自動的抽出とその時間的変化の追跡により、現在の文書データベース内容のそのときの時間的変化の把握を容易にした情報潮流検出・提示方法およびその装置ならびに記憶媒体を提供することを第２の目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記第２の目的を達成するために、請求項１記載の発明は、記憶手段に記憶された文書データベース内の情報が時間経過に伴って変化することをデータ処理手段により追跡できる情報潮流検出・提示方法において、前記データ処理手段は、前記文書データベース更新前と更新後の各々に含まれる各文書中での各単語の出現表から、各話題中の各文書・各単語の重要度を求め、内容が互いに独立な決められた個数の話題を抽出する工程と、前記文書データベース更新後の話題の新規性を、更新前の話題との各単語の重要度による角度の最小値により計測し、その最小値を与える更新前の話題を更新前最類似話題とする工程と、前記角度が一定値以上であれば、新規な話題と判定する工程と、前記文書データベース更新後の話題から、更新前最類似話題へのリンクを作成するとともに当該リンク情報を蓄積する工程とを処理するようにしている。
【００１０】
上記第２の目的を達成するために、請求項２記載の発明は、データベースを記憶する記憶手段と、そのデータベース内の情報を検索・閲覧処理できるデータ処理手段とを備えた情報潮流検出・提示装置において、前記データ処理手段は、前記文書データベース更新前と更新後の各々に含まれる各文書中での各単語の出現表から、各話題中の各文書・各単語の重要度を求め、内容が互いに独立な決められた個数の話題を抽出する手段と、前記文書データベース更新後の話題の新規性を、更新前の話題との各単語の重要度による角度の最小値により計測し、その最小値を与える更新前の話題を更新前最類似話題とする手段と、前記角度が一定値以上であれば、新規な話題と判定する手段と、前記文書データベース更新後の話題から、更新前最類似話題へのリンクを作成するとともに当該リンク情報を蓄積する手段とを備えるようにしている。
【００１１】
上記第２の目的を達成するために、請求項３記載の発明は、データベース内の情報を検索・閲覧するに際して検索・閲覧支援できる情報潮流検出・提示プログラムが記憶された記憶媒体において、前記文書データベース更新前と更新後の各々に含まれる各文書中での各単語の出現表から、各話題中の各文書・各単語の重要度を求め、内容が互いに独立な決められた個数の話題を抽出する第１のプログラムと、前記文書データベース更新後の話題の新規性を、更新前の話題との各単語の重要度による角度の最小値により計測し、その最小値を与える更新前の話題を更新前最類似話題とする第２のプログラムと、前記角度が一定値以上であれば、新規な話題と判定する第３のプログラムと、前記文書データベース更新後の話題から、更新前最類似話題へのリンクを作成するとともに当該リンク情報を蓄積する第４のプログラムとを記憶し、コンピュータに上記各プログラムを格納することにより、情報潮流検出・提示方法あるいは情報潮流検出・提示装置を実現させるようにしている。
【発明の効果】
【００１２】
以上説明したように本発明に係る情報検索・閲覧支援方法並びに装置によれば、文書データベースに含まれる文書内容の自動的に話題を抽出できるとともに、話題別整理と関連話題の的確な把握を同時にできることになる。
【００１３】
また、本発明の情報潮流検出・提示方法並びに装置によれば、新しい文書追加の多いデータベースにおいて、その内容が時間経過とともに変化するため、話題の自動的抽出と、その時間的変化の追跡により、現在のデータベースの内容や、その時間的変化の把握を容易にすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の構成を図面に示す実施形態に基づいて詳細に説明する。
【００１５】
上記第１の目的を達成するために、記憶手段に記憶された文書データベース内の情報をデータ処理手段により検索・閲覧処理できる方法において、データ処理手段は、前記文書データベース内の各文書中の単語の頻度情報を抽出・解析する工程と、各話題中の各単語の重要度、各文書の重要度を求め、内容が互いに独立な決められた個数の話題を抽出する工程と、前記頻度情報と各単語および各文書の重要度とを基に、各文書中・各単語中の各話題の強度を求める工程と、前記各話題の強度から、各話題が同一文書中に同時に現れる話題の関連度を定めて、その求めた関連度と所定のしきい値とを比較して話題の関連性判定を行なう工程と、各抽出話題に関する情報を整理した表示用情報を作成する工程とを処理するようにしている。したがって、内容が互いに独立な話題の抽出と話題の関連性判定の２つの工程を経ることで、異なるが関連する内容を高精度に抽出・判定する。
【００１６】
上記第１の目的を達成するために、データベースを記憶する記憶手段と、そのデータベース内の情報を検索・閲覧処理できるデータ処理手段とを備えた装置において、前記データ処理手段は、前記文書データベース内の各文書中の単語の頻度情報を抽出・解析する手段と、各話題中の各単語の重要度、各文書の重要度を求め、内容が互いに独立な決められた個数の話題を抽出する手段と、前記頻度情報と各単語および各文書の重要度とを基に、各文書中・各単語中の各話題の強度を求める手段と、前記各話題の強度から、各話題が同一文書中に同時に現れる話題の関連度を定めて、その求めた関連度と所定のしきい値とを比較して話題の関連性判定を行なう手段と、各抽出話題に関する情報を整理した表示用情報を作成する手段とを処理するようにしている。
【００１７】
上記第１の目的を達成するために、データベース内の情報を検索・閲覧するに際して検索・閲覧支援できるプログラムが記憶された記憶媒体において、前記文書データベース内の各文書中の単語の頻度情報を抽出・解析する第１のプログラムと、各話題中の各単語の重要度、各文書の重要度を求め、内容が互いに独立した話題を抽出する第２のプログラムと、前記頻度情報と各単語および各文書の重要度とを基に、各文書中・各単語中の各話題の強度を求める第３のプログラムと、前記各話題の強度から、各話題が同一文書中に同時に現れる話題の関連度を定めて、その求めた関連度と所定のしきい値とを比較して話題の関連性判定を行なう第４のプログラムと、各抽出話題に関する情報を整理した表示用情報を作成する第５のプログラムとを記憶し、コンピュータに上記各プログラムを格納することにより、情報検索・閲覧支援方法あるいは情報検索・閲覧支援装置を実現させるようにしている。
【００１８】
［第１の実施の形態］
図１ないし図９は本発明の第１の実施に係る情報検索・閲覧支援方法を説明するための図である。ここで、図１は本発明の第１の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援方法を実現するハードウエア構成を示すブロック図である。この図１に示すコンピュータ装置１は、主な構成として、コンピュータ本体２と、キーボード３と、マウス４と、ディスプレイ５と、その他の周辺機器（図示せず）とからなる。
【００１９】
前記コンピュータ本体２は、主な構成として、プログラムにより各種制御や演算を行なう中央演算処理装置（ＣＰＵ）２１と、このＣＰＵ２１にメモリバス２２を介して接続されている主メモリ２３と、バスライン２４を介してＣＰＵ２１に接続されているＲＯＭ２５と、バスライン２４を介してＣＰＵ２１に接続されているハードディスク装置２６と、バスライン２４を介してＣＰＵ２１に接続されているディスプレイアダプタ２７と、バスライン２４を介してＣＰＵ２１に接続されているキーボード・マウス・ボード２８等とからなる。ディスプレイアダプタ２７にはディスプレイ５が接続されており、キーボード・マウス・ボード２８にはキーボード３とマウス４とが接続されている。
【００２０】
また、ハードディスク装置２６には、図示しないオペレーティングシステムと、本発明の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援方法を実現するためのプログラムを含む各種プログラムと、本発明の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援方法で対象とする文書データベース３０と、文書中単語頻度表３１と、単語リスト３２と、話題強度表３３と、話題中単語重要度表３４と、話題中文書重要度表３５と、文書中話題強度表３６と、単語中話題強度表３７と、その他必要なデータとが記憶されている。
【００２１】
コンピュータ本体２の電源が投入されると、ＲＯＭ２５に記憶されているイニシャルロードプログラムをＣＰＵ２１が実行することになり、このハードディスク装置２６に記憶されている本発明の第１の実施の形態を実現するアプリケーションプログラムが主メモリ２３に展開される。コンピュータ本体２のＣＰＵ２１は、主メモリ２３に展開された当該アプリケーションプログラムを実行することにより、本発明の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援装置を実現されることになる。
【００２２】
図２は、本発明の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援装置を説明するための概略構成図である。この図２に示す情報検索・閲覧支援装置は、上述したとおり、ＣＰＵ２１が主メモリ２３に展開された上記アプリケーションプログラムを実行することにより実現される。この実現された情報検索・閲覧支援装置は、図示しないデータ処理手段と、文書データベース３０と、その他のデータベースとからなる。
【００２３】
このデータ処理手段は、文書解析手段４０と、独立話題分析手段４１と、主要単語抽出手段４２と、主要文書抽出手段４３と、話題関連度評価手段４４とから構成されている。なお、この情報検索・閲覧支援装置には、文書データベース３０の他に、上記各手段４０ないし手段４４によって処理がなされてゆく過程で、文書中単語頻度表３１、単語リスト３２、話題強度表３３、話題中単語重要度表３４、話題中文書重要度表３５、文書中話題強度表３６および単語中話題強度表３７などのデータベースが作成され、必要に応じてハードディスク装置２６の所定の記憶領域に格納される。
【００２４】
上記文書解析手段４０は、文書データベース３０内の各文書中の各単語の頻度情報を抽出・解析し、文書中単語頻度表３１を形成するとともに、単語リスト３２を形成する手段である。文書中単語頻度表の形成には、文書データベース中の大半の文書に現れる単語を単語頻度表から除くなどの単語頻度表の整形を含む。
【００２５】
この文書・単語頻度表３１からの情報は、独立話題分析手段４1 に取り込まれるようになっている。独立話題分析手段４1 は、前記文書中単語頻度表３１からの情報を基に、各話題中の各単語の重要度や各文書の重要度を求めて、話題強度表３３と、話題中単語重要度表３４と、話題中文書重要度表３５とを形成して保存・更新する。また、独立話題分析手段４1 は、文書中単語頻度表３１と、話題中単語重要度表３４と、話題中文書重要度表３５とを基に、文書中話題強度を求めて文書中話題強度表３６を形成し更新するとともに、単語中話題強度を求めて単語中話題強度表３７を形成し更新する手段である。なお、話題強度表３３は、共通話題強度３３ａと、独立話題強度３３ｂとからなる。話題中単語重要度表３４は、共通話題中単語重要度表３４ａと、独立話題中単語重要度表３４ｂとからなる。話題中文書重要度表３５は、共通話題中文書重要度表３５ａと、独立話題中文書重要度表３５ｂとからなる。文書中話題強度表３６は、文書中共通話題強度表３６ａと、文書中独立話題強度表３６ｂとからなる。単語中話題強度表３７は、単語中共通話題強度表３７ａと、単語中独立話題強度表３７ｂとから構成されている。
【００２６】
また、主要単語抽出手段４２は、単語リスト３２と、独立話題強度表３３ｂ、独立話題中単語重要度表３４ｂとを基に、各独立話題の主要単語を抽出する手段である。
【００２７】
主要文書抽出手段４３は、独立話題強度表３３ｂ、独立話題中文書重要度表３５ｂを基に、各独立話題の主要文書を抽出する手段である。
【００２８】
また、話題関連度評価手段４４は、独立話題強度表３３ｂを基に、二つの独立話題が同一文書中に同時に現れる話題の関連度を定めて、その求めた関連度と所定のしきい値とを比較して話題の関連性判定を行ない、各独立話題の関連話題を決定する手段である。
話題情報作成手段４５は、独立話題強度表３３ｂ、主要単語抽出手段４２、主要文書抽出手段４４、話題関連度評価手段４４により得られた各話題の主要文書・主要単語、関連話題から主要話題リスト１１０を形成するとともに、個別話題情報１２０も形成する。
【００２９】
図３は、図２に示す装置により実行される数式を模式的に示すブロック図である。この図３において、文書中単語頻度表３１には出現確率行列Ａがあり、独立話題分析手段４１は、まず、この行列Ａと、共通話題中単語重要度Ｕと、共通話題中文書重要度Ｖと、共通話題強度Ｓと、単位行列Ｉとすると、文書中単語頻度表３１の情報の最良近似（数量化III類）の計算をし（Ｓ１）、図３に示すような共通話題に関する要素（３３ａ〜３７ａ）を得る。なお、主要話題を抽出するときには、特異値Ｓが大きいほうからｎ個採用する。
【００３０】
次に、独立話題分析手段４１は、これら要素（３３ａ〜３７ａ）を基に、話題の独立性指標の最大化（回転Ｒｏｔ決定）し（Ｓ２）、図３に示すような独立話題に関する要素（３３ｂ〜３７ｂ）を得る。なお、独立性指標は、複数存在し、話題中単語重要度に対する（ａ）加重付き４次キュムラントＫiiiiの和、（ｂ）−（加重付き４次キュムラントＫiijkの和）、（ｃ）加重付き正接に基づく指標、（ｄ）正規分布に基づく指標がある。同様に，話題中文書重要度に対する（ａ）〜（ｄ）の指標，さらに、話題中単語重要度の加重付き４次キュムラントの和と話題中文書重要度の加重付き４次キュムラントの和などがある。また、最大化アルゴリズムも複数存在する。
【００３１】
主要単語抽出手段４２、主要文書抽出手段４３および話題関連度評価手段４４は、単語リスト３２と、上記各要素（３３ｂ〜３７ｂ）を基に、各話題の主要単語、主要文書、関連話題を決定する。なお、各話題主要単語は、各話題の絶対値最大となる文書の重要度を正に正規化した場合に、４次キュムラントが正の全単語の４次キュムラントの総和の一定率が再生可能な単語群のことをいう。各話題の主要文書は、各話題の絶対値最大となる文書の重要度を正に正規化した場合に、４次キュムラントが正の全文書の４次キュムラントの総和の一定率が再生可能な文書群のことをいう。各話題の主要関連話題は、話題強度表３３ｂすなわち話題間の共通分散行列Ｒｏｔ* ・Ｓ・Ｒｏｔから、相関行列を求め、そのarc-cos(逆余弦) を独立話題間の関連度として定義する。この値は、２つの話題が同一文書で共通に現れる程度を示す。この関連度が一定以下の話題を関連話題としている。この結果得られた、各話題の主要単語、主要文書、関連話題、および、話題強度表３３ｂに基づいて、話題情報作成手段４５は、主要話題リスト（話題強度、主要単語リスト、個別話題情報へのリンク）と、個別話題詳細情報（主要単語リスト、関連話題リストおよびリンク、主要文書リストおよびリンク）などを作成する（Ｓ３）。なお、図４は、上記情報検索・閲覧支援装置の動作を説明するためのフローチャートである。この図４において、まず、文書解析手段４０は、文書データベース３０内の各文書中の各単語の出現頻度を作成する（Ｓ１１）。これにより、図２に示すように、文書中単語頻度表３１および単語リスト３２が作成される。文書中単語頻度表作成には、文書データベースの大半の文書に出現する単語を文書中単語頻度表から除くなどの整形操作を含む。
【００３２】
次に、独立話題分析手段４１は、前記文書中単語頻度表３１の情報を基に、各独立話題中の各単語の重要度、各文書の重要度、話題強度（話題間の強度の共分散）の決定を行なう（Ｓ１２）。なお、この独立話題分析手段４１で処理されるステップＳ１２は、次の主目標と副目標を持つ。
【００３３】
話題ｔ中の各文書ｄの（一語当たりの）重要度をＵ（ｄ，ｔ）とし、話題ｔ中の各単語ｗの（一語当たりの）重要度をＶ（ｗ，ｔ）とすると、各文書ｄ中の単語ｗを、各話題ｔを各座標軸とするｎ次元空間の点に対応させ、文書ｄ中の単語ｗの出現１回に対し、文書ｄと単語ｗに対応する点の間の距離の平方Σt (Ｕ（ｄ，ｔ）−Ｖ（ｗ，ｔ））2 を配置誤差とする。このとき、文書データベース３０中の各文書の各単語の出現での平均配置誤差err は、数式１となる。
＜数１＞
err ＝( Σｔ，ｄ，ｗ Ａ（ｄ，ｗ）（Ｕ（ｄ，ｔ）−Ｖ（ｗ，ｔ））2 ／２)
÷Σｄ，ｗＡ（ｄ，ｗ）
各文書は文中の各単語の近くに、単語は各出現文書の近くに、極力配置することが望ましい。この平均誤差を最小化とするように各話題の各文書重要度と各単語の重要度を定めることがステップＳ１２の主目標である。ただし、重要度が分布する範囲を制約する条件として、任意の話題について各単語出現での単語重要度および文書重要度の平均０、分散１で、かつ、異なる話題間では、各単語出現での単語重要度および文書重要度の共分散が０という正規直交条件を課す。
【００３４】
ステップＳ１２の副目標は、各話題の独立性、すなわち、各話題中の文書重要度および単語重要度に関する独立性の高さを最大とすることである。ここで，話題が単語重要度に対して独立性が高いとは、話題ｔ，ｓでの単語の重要度が各々ｖｔ，ｖｓである単語出現の確率Ｐｒ（ｖｔ，ｖｓ）が、話題ｔでの単語重要度がｖｔである単語出現の確率Ｐｒ（ｖｔ）と、話題ｓでの単語重要度がｖｓである単語出現の確率Ｐｒ（ｖｓ）との積で近似できることを示している。例えば、二つの話題ｓ，ｔが独立でなく、相互に関連する場合には、話題sで重要な単語ｗは話題ｔでも重要となる、すなわち、単語ｗの話題ｓでの単語重要度Ｖｓ、ｗが大きければ話題ｔでの単語重要度Ｖｔ、ｗも大きいといった傾向が生じたり、逆に、話題ｓで重要な単語は話題ｔでは重要でないといった傾向が生じる。図８（Ａ）は、この２つの傾向が混在している場合を示しており、斜めの線が生じている。話題が独立の場合には、このような斜めの線は生じず，図８（Ｂ）に示すように話題ｔ（話題１）での重要度は水平になり、話題ｓ（話題２）での重要度は垂直になる。
【００３５】
このような話題の独立性の高さを示す指標としては，図３に記したように複数の指標がある。具体的指標の例としては、下記をあげることができる。
（１） 単語重要度に関する加重付き４次キュムラントＫｉｉｉｉの平方和
Σｔ(Σｗ Ｄｗ（ｗ）・ Ｖ(ｔ，ｗ)４ −３)２
（２） 単語重要度に関する加重付き正接型
Σｔ(Σｗ Ｄｗ（ｗ）・ｌｏｇ(ｃｏｓｈ(ａ・Ｖ（ｔ、ｗ）) − ａ0／ａ))２
ただし、a0 は数式２で定義される。
【数２】
（３） 文書重要度に関する加重付き４次キュムラントＫｉｉｉｉの平方和
Σｔ(Σｄ Ｄｄ（ｄ）・ Ｕ(ｔ，ｄ)４ −３)２
（４）（３）と（２）の加重和
α・Σｔ( Σｗ Ｄｗ（ｗ）・ Ｖ(ｔ，ｗ)４ −３)２
＋β・ Σｔ(Σｄ Ｄｄ（ｄ）・ Ｕ(ｔ，ｄ)４ −３)２
ただし、Ｄｗは、ΣｄＡ(ｄ，ｗ)を対角成分とする対角行列、Ｄｄは、ΣｗＡ（ｄ，ｗ）を対角成分とする対角行列である。
一般には、話題の独立性指標は、文書の重要度に関する独立性指標Ｔｉｎｄｄ（Ｕ；Ｄd）と単語の重要度に関する独立性指標Ｔｉｎｄｗ（Ｖ；Ｄｗ）の加重和で表す。
【００３６】
この２つの目標（主目標・副目標）を満たすために、ステップＳ１２は、図４に示すように、ステップＳ１２１と、ステップＳ１２２との二つのステップからなる。
【００３７】
まず、ステップＳ１２１について説明する。与えられた話題数ｎで、平均配置誤差err 最小化を実現するＵ，Ｖの基本解Ｕ* ，Ｖ* は、各文書中の各単語の出現回数Ａ（ｄ，ｗ）の文書中単語頻度行列に対する数量化III類によって得られる。その他の解については、すべて、Ｕ* ，Ｖ* に対してｎ×ｎ回転行列Ｒｏｔをかけて得られる。
【００３８】
次に、ステップＳ１２２では、各話題の独立性を表す指標を最大とする回転行列Ｒｏｔを決定することを目的とする。
【００３９】
ステップＳ１２２の処理内容を図５に示すフローチャートで説明する。図５は、ステップＳ１２２のサブルーチンを示す図であり、対称アプローチによる解法を説明するための図である。この図５のサブルーチンでは、要するに、話題の独立性指標を最大とするＲｏｔを決定することを目的としている。
【００４０】
次に、上述した内容を具体的に処理する図５のサブルーチンについて説明する。まず、独立話題分析手段４１は、初期化を行なう（Ｓ１２２１）。すなわち、数式３、数式４を計算する。
＜数３＞
旧回転行列Ｒold ＝Ｉn （単位行列）
＜数４＞
回転行列Ｒｏｔ（Ｒｏｔt ・Ｒｏｔ＝Ｉn ）
次に、独立話題分析手段４１は、（Ｉn −Ｒｏｔt ・Ｒold ）の対角成分の絶対値の最大値が所定のしきい値より小さいか否か判定する（Ｓ１２２２）。対角成分の絶対値の最大値が所定のしきい値より大きいと独立話題分析手段４１が判断したときには（図５のＳ１２２２；ＮＯ）、独立話題分析手段４１は、話題中の文書重要度、話題中の単語の重要度の更新を行なう（Ｓ１２２３）。このステップＳ１２２３では、Ｕ＝Ｕ* ・Ｒｏｔ、Ｖ＝Ｖ* ・Ｒｏｔの計算をする。
【００４１】
次に、独立話題分析手段４１は、回転行列Ｒｏｔの更新を行なう（Ｓ１２２４）。これは、次のような数式５、数式６、数式７を計算する。
＜数５＞
Ｒold ＝Ｒｏｔ
＜数６＞
Ｒｏｔ＝ｆ（Ｒｏｔ,Ｄｗ，Ｄｄ）
＜数７＞
Ｒｏｔ＝（Ｒｏｔt ・Ｒｏｔ）-1/2・Ｒｏｔ
ここで、ｆ(Ｘ)は、採用した独立性指標により決まる行列関数である。
上記の単語重要度の加重付き４次キュムラントの平方和の場合は、数式８の計算をする。
＜数８＞
ｆ（Ｘ、Ｄｗ、Ｄｄ）＝ Ｘ.３・Ｄｗ・Ｘｔ − ３・Ｘ
ただし、Ｘ．ｎは行列Ｘの各要素のｎ乗である。
この計算が終了したら再びステップＳ１２２２に戻る。
【００４２】
対角成分の絶対値の最大値が所定のしきい値より小さいと独立話題分析手段４１が判断したときには（Ｓ１２２２；ＹＥＳ）、独立話題分析手段４１は、各話題ｔの絶対値最大の単語重要度の符号が正になるように調整する（Ｓ１２２５）。
【００４３】
そして、独立話題分析手段４１は、話題中文書重要度、単語重要度、話題強度を計算する（Ｓ１２２６）。すなわち、数式９、数式１０、数式１１の計算をする。
＜数９＞
Ｕ＝Ｕ* ・Ｒｏｔ
＜数１０＞
Ｖ＝Ｖ* ・Ｒｏｔ
＜数１１＞
Ｓ＝Ｒｏｔt ・Ｓ* ・Ｒｏｔ
上述したステップを独立話題分析手段４１が処理することにより、話題の独立性指標を最大とするＲｏｔを決定することができる。
【００４４】
図６は、図４のステップ１２２の別のサブルーチンを示す図であり、縮小アプローチによる解法を説明するための図である。
【００４５】
この図６におけるサブルーチンでも、まず、独立話題分析手段４１は、初期化をする（Ｓ１２２１）。具体的には、ｚ＝０とし，回転ベルトルｗを設定する（ただし、｜ｗ｜＝１）。また、回転ベクトルｗold ＝０とし、回転行列Ｒｏｔ＝０に設定する。
【００４６】
次に、独立話題分析手段４１は、｜ｗ−ｗold ｜＜しきい値、または、｜ｗ＋ｗold ｜＞しきい値でないと判定したときには（Ｓ１２２２；ＮＯ）、話題中の文書重要度、話題中の単語重要度を更新する（Ｓ１２２３）。具体的には、Ｒｏｔ（Ｉ）＝ｗ、Ｕ＝Ｕ* ・ｗ、ｖ＝Ｖ* ・ｗの計算をする。
【００４７】
ついで、独立話題分析手段４１は、図６に示す数式を使用して、回転行列Ｒｏｔの更新を行なう（Ｓ１２２４）。この計算が終了したら再びステップＳ１２２２に戻る。
【００４８】
一方、独立話題分析手段４１は、｜ｗ−ｗold ｜＜しきい値、または、｜ｗ＋ｗold ｜＞しきい値であると判定したときには（Ｓ１２２２；ＹＥＳ）、各話題ｔの絶対値最大の単語重要度の符号が正になるように調整する（Ｓ１２２５）。
【００４９】
そして、独立話題分析手段４１は、図６に示す数式を使用して、独立話題中文書重要度３５ｂ、独立話題中単語重要度３４ｂ、独立話題強度３３ｂを計算する（Ｓ１２２６）。
【００５０】
このような図６のサブルーチンによっても、ステップＳ１２２を実現することができる。
【００５１】
上記図４のステップＳ１２が終了すると、独立話題分析手段４１は、各文書中話題の強度、各単語中話題の強度、および、話題間の強度の相関を計算する（Ｓ１３）。具体的には、数式１２、数式１３、数式１４、数式１５のような計算式によって計算を行なう。
＜数１２＞
イ）文書中独立話題強度ＤＴは、
ＤＴ＝Ｕ・Ｓ
＜数１３＞
ロ）単語中独立話題強度ＷＴは、
ＷＴ＝Ｖ・Ｓ
＜数１４＞
ハ）独立話題強度共分散ＴＴは、
ＴＴ＝Ｓ・Ｓ
＜数１５＞
ニ）独立話題強度相関ＲＲは、
ＲＲ＝ｄＴ-1/2・ＴＴ・ｄＴ-1/2
ただし、ＤＴ＝ＴＴの対角成分を対角成分とする対角行列である。
【００５２】
次に、主要単語抽出手段４２および主要文書抽出手段４３は、単語リスト３２からの情報を基に主要単語リスト、主要文書リストを抽出する（Ｓ１４）。このステップＳ１４では、具体的には、次のようにしている。各話題ｔについての重要単語リストの作成手順は、まず、単語ｗをＶ（ｗ，ｔ）について降順にソートする。このとき、ｗ（ｉ）をｉ番目の単語とし、Ｖ（ｗ（ｉ），ｔ）が正である最大のｉをｉ０とする。
【００５３】
次に、次の数式を使用して抜き出し単語数の決定をおこなう。具体的には、Ｍ４（ｉ）＝Σｊ=1,..,iＤｗ （ｗ（ｊ））・Ｖ（ｗ（ｊ），ｔ）4 を計算し、このとき、Ｍ４（ｉ）／Ｍ４（ｉ０）＜α・Ｍ４（ｉ０）／Ｍ４（総単語数）を満たすｉで最大なものｉ１を求める（αは一定有為水準で、例えば、０．９）。
【００５４】
そして、話題ｔに関する主要単語リストを、ｗ（１），…，ｗ（ｉ１）とする。
【００５５】
また、重要文書リストの抽出は、文書ｄと文書重要度Ｕ（ｄ，ｔ）を使用する点を除き同様の手順で行なう。
【００５６】
また、話題関連度評価手段４４は、関連話題の抽出を行なう（Ｓ１５）。具体的には、二つの独立話題ｓ，ｔの関連性Ｒｅｌ（ｓ，ｔ）を強度ベクトル間の角度により定められる。すなわち、数式１６で計算する。
＜数１６＞
Ｒｅｌ（ｓ，ｔ）＝sin-1 （ＲＲ（ｓ，ｔ））
この角度が一定値以上の話題の組を関連性が高い話題とする。
【００５７】
話題情報作成手段４５は、主要単語リスト、主要文書、関連話題に基づいて、主要話題リスト、各話題の詳細情報、および、各文書の詳細情報の作成（Ｓ１７）、さらに、話題関連グラフの作成（Ｓ１８）を行なう。
【００５８】
具体的には、次のように処理する。主要話題リストは、各話題の強度・主要単語を話題ごとにリストしたものであり、ＨＴＭＬなどによるハイパーテキストとして作成する。また、リスト上の話題の順番は、話題強度Ｓ（ｔ，ｔ）が大きい順などの指定順による。
【００５９】
次に、指定話題については、主要話題リストの各話題に対応する情報（話題強度、主要単語）に加えて、「その話題の関連話題リスト（各関連話題の強度、話題中の重要単語リストおよび詳細情報へのリンク情報）」、「話題中の主要文書リスト（話題中の文書重要度順、各文書情報ヘのリンク情報）」をハイパーテキストで作成する。
【００６０】
さらに、指定文書については、その文書中の重要度の高い話題のリスト、および、本文を、各話題の主要単語となる単語については、話題ごとに固有の色で色分けをした文書の詳細情報を作成する。
【００６１】
また、話題関連グラフについては、ステップＳ１５で得た情報から、各話題と関連話題の間を線で結びグラフとして表現する（Ｓ１８）。
【００６２】
これらステップにより、主要話題リスト、詳細話題情報、話題関連グラフを利用者に提示できる（Ｓ２０）。
【００６３】
以上のように本発明の第１の実施の形態によれば、文書データベース３０に含まれる文書内容の自動的に話題を抽出できるとともに、話題別整理と関連話題の的確な把握を同時にできることになる。
【００６４】
また、上述した第１の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援方法を実現させるアプリケーションプログラムは、記憶媒体に記憶させることにより、頒布が可能になる。また、この記憶媒体に記憶された情報潮流検出・提示方法を実現させるアプリケーションプログラムをコンピュータにインストールさせることにより、上記情報潮流検出・提示方法およびその装置を実現させることができる。
【００６５】
なお、上述した第１の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援方法あるいは情報検索・閲覧支援装置を実現させるアプリケーションプログラムは、前記文書データベース内の各文書中の単語の頻度情報を抽出・解析する第１のプログラムと、各話題中の各単語の重要度、各文書の重要度を求める第２のプログラムと、前記頻度情報と各単語および各文書の重要度とを基に、各文書中・各単語中の各話題の強度を求める第３のプログラムと、前記各話題の強度から、各話題が同一文書中に同時に現れる強度を定めて、その求めた強度と所定のしきい値とを比較して話題の関連性判定を行なう第４のプログラムと、各抽出話題に関する情報を整理した表示用情報を作成する第５のプログラムとからなる。
【００６６】
ここで、上記プログラムを記憶させる記憶媒体には、例えば、フロッピーディスク（登録商標）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ、ＲＯＭカートリッジ、光磁気ディスク、バッテリバックアップＲＡＭメモリカード、フラッシュメモリカートリッジ、不揮発性ＲＡＭカード、磁気テープ、ハードディスク等が考えられる。また、他の記憶媒体としては、マイクロ波回線や光通信等の無線通信媒体とか、電話回線や光ファイバーやインターネット等の有線通信媒体とを利用することが考えられる。
【００６７】
要するに、この実施の形態でいうところの記憶媒体は、何らかの手段によって、所定の処理に使用されるデジタルデータや所定の処理を実行させるためのプログラムが記録されているものをいい、コンピュータや専用プロセッサ等の処理装置に当該デジタルデータやプログラムをインストールさせた後、これを実行させることにより、所定の機能を実現させられるものであればどのようなものであってもよい。
【００６８】
［第２の実施の形態］
図１０に情報潮流検出・提示方法の一実施形態を示す。この情報潮流検出・提示方法は、前述したとおり、ＣＰＵ２１が主メモリ２３に展開された第２の実施の形態を実現するアプリケーションプログラム２９ａを実行することにより実現される。この実現された情報検索・閲覧支援装置は、図示しないデータ処理手段と、文書データベース３０と、単語リスト３２と、その他のデータベースとからなる。
【００６９】
このデータ処理手段は、文書解析手段４０ａと、独立話題分析手段４１ａと、話題新規性計測・判定手段４２ａと、話題関連性表示データ作成手段４４ａとから構成されている。なお、この情報潮流検出・提示装置には、文書データベース３０の他に、上記各手段４０ａ、４１ａ、４２ａ、４４ａによって処理がなされてゆく過程で、更新前文書中単語頻度表３１Ａと、更新後文書中単語頻度表３１Ｂと、更新前話題中単語重要度表３４Ａと、更新後独立話題中単語重要度表３４Ｂと、独立話題間関連性データベース３８とからなるデータベースが作成されることになり、必要に応じてハードディスク装置２６の所定の記憶領域に格納される。
【００７０】
ここで、文書解析手段４０ａは、単語リスト３２からの情報を参照し、かつ、文書データベース３０を基に文書解析して、更新前文書中単語頻度表３１Ａと更新後文書中単語頻度表３１Ｂとを得る手段である。
【００７１】
また、独立話題分析手段４１ａは、更新前文書中単語頻度表３１Ａと更新後文書中単語頻度表３１Ｂの各々に含まれる各文書中での各単語の出現表から、各話題中の各文書・各単語の重要度を求め、内容が互いに独立な決められた個数の話題を抽出し、更新前独立話題中単語重要度表３４Ａと、更新後独立話題中単語重要度表３４Ｂとを得る手段である。
【００７２】
さらに、話題新規性計測・判定手段４２ａは、更新後話題中単語重要度表３４Ｂの話題の新規性を、更新前話題中単語重要度表３４Ａの話題との各単語の重要度による角度の最小値により計測し、その最小値を与える更新前の話題を更新前最類似話題とし、かつ、前記角度が一定値以上であれば、新規な話題と判定し、話題間関連性データベース３８を作成する手段である。また、話題新規性計測中判定手段４２ａは、更新後話題中単語重要度表３４Ｂの話題から、更新前最類似話題へのリンクを作成するとともに当該リンク情報を話題間関連性データベース３８に蓄積する手段でもある。
【００７３】
このような情報潮流検出・提示装置の動作を図４を参照して説明する。ここで、ステップＳ１１ないしステップＳ１３までは、上記第１の実施の形態と同様であって、文書解析手段４０ａでステップＳ１１が処理される。また、独立話題分析手段４１ａでは、ステップＳ１２，Ｓ１３が処理される。尚、文書解析手段４０ａと独立話題分析手段４１ａとは図２の実施形態における文書解析手段４０及び独立話題分析手段４１に相当し、同一装置で兼用される。
【００７４】
また、話題新規性計測・判定手段４２ａは、各話題の信号規制判定と直前類似話題とを決定する（Ｓ１６）。具体的には、データベース更新後の話題中単語重要度表３４Ｂによる更新後の話題中単語重要度行列Ｖと、更新前の話題中単語重要度表３４Ａの更新前の話題中単語重要度Ｖold とに基づき、更新後の話題ｔの新規性指標値Novelity(t) を下記数式１７により求める。
＜数１７＞
Novelity(t)＝minＳ （cos -1（Σｗ Ｖ（ｗ，ｔ）
・Ｄｗ （ｗ）・Ｖold （ｗ，ｓ））
また、この最小値を与えるｓを話題ｔの直前類似話題ｔold と定める。
【００７５】
さらに、一定更新回数前までの新規性指標の平均μと分散σ2 を計算し、これを平均、分散とする正規分布を仮定して、一定有意水準（例えば６０［％］）以上の新規性を保った話題を「新規」と判断する。
【００７６】
また、話題関連性表示データ作成手段４５ａは、その話題の強度Ｓ（ｔ，ｔ）、新規性指標 Novelity(t)および新規性判定結果、その直前類似話題へのリンク、その話題中の主要単語リスト（話題中の単語重要度順）を含む主要話題リストや話題ごとの詳細情報画面をハイパーテキストにより作成する（Ｓ１７）。画面中の話題のポイントにより、その話題の詳細情報ページへのリンクを表示できるとともに、新規性判定結果のポイントにより、直前類似話題やその話題の詳細情報へと移行可能とする。
【００７７】
さらに、話題関連性表示データ作成手段４５aは、指定文書に対して、「文書タイトルなどの書誌情報」、「文書中の主要話題（話題強度順、強度が一定値以上の話題のみ）（文書中話題強度、データベース中話題強度、新規性、直言話題へのリンク情報、主要単語リスト、話題詳細次へのリンク情報）」、「文書本文（文書中主要話題に属する単語は、話題ごとに色分け表示できるようにする）」を含むハイパーテキストを作成する。また、ＣＰＵ２１は、ステップＳ１６で得た情報から、話題変化グラフを更新する（Ｓ１９）。
【００７８】
これらステップにより、話題関連性表示データリスト、話題変化グラフを利用者に提示できる（Ｓ２０）。
【００７９】
上述したように本発明の第２の実施の形態によれば、新しい文書追加の多いデータベースにおいて、その内容が時間経過とともに変化するため、話題の自動的抽出と、その時間的変化の追跡により、現在のデータベースの内容や、その時間的変化の把握を容易にすることができる。
【００８０】
また、上述した第２の実施の形態に係る情報潮流検出・提示方法あるいは情報潮流検出・提示装置を実現させるためのアプリケーションプログラムは、記憶媒体に記憶させることにより、頒布が可能になる。また、この記憶媒体に記憶された情報潮流検出・提示方法を実現させるアプリケーションプログラムをコンピュータにインストールさせることにより、上記情報潮流検出・提示方法および情報潮流検出・提示装置を実現させることができる。
【００８１】
ここで、上述した第２の実施の形態に係る情報潮流検出・提示方法あるいは情報潮流検出・提示装置を実現させるためのアプリケーションプログラムは、前記文書データベース更新前と更新後の各々に含まれる各文書中での各単語の出現表から、各話題中の各文書・各単語の重要度を求め、内容が互いに独立な決められた個数の話題を抽出する第１のプログラムと、前記文書データベース更新後の話題の新規性を、更新前の話題との各単語の重要度による角度の最小値により計測し、その最小値を与える更新前の話題を更新前最類似話題とする第２のプログラムと、前記角度が一定値以上であれば、新規な話題と判定する第３のプログラムと、前記文書データベース更新後の話題から、更新前最類似話題へのリンクを作成するとともに当該リンク情報を蓄積する第４のプログラムとから構成されている。
【００８２】
上述した第２の実施の形態に係る情報潮流検出・提示方法あるいは情報潮流検出・提示装置を実現させるためのアプリケーションプログラムを記憶する記憶媒体には、第１の実施の形態で提示したものと同一のものを使用すればよい。
【００８３】
なお、本発明は、上記各実施の形態に限らず、特許請求の範囲に記載した発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形や変更をすることができる。例えば、本実施形態では、情報検索・閲覧支援方法と情報潮流検出・提示方法をそれぞれ別々に実施するものとして例示しているが、これらが同時に実施され得ることは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援方法を実現するハードウエア構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援装置を説明するための概略構成図である。
【図３】同第１の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援装置により実行される数式を模式的に示すブロック図である。
【図４】同第１の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図５】同第１の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援装置で処理されるステップのサブルーチンを示す図である。
【図６】同第１の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援装置で処理されるステップの他の処理方法によるサブルーチンを示す図である。
【図７】同第１の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援装置の独立話題分析において文書および単語の話題に対する重要度について説明するための説明図である。
【図８】同第１の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援装置の独立話題分析において話題が独立しているか否かの考え方を説明するための説明図であり、（Ａ）は話題が相互に関連する場合、（Ｂ）は話題が独立の場合である。
【図９】同第１の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援装置の独立話題分析において話題に対する主要文書や話題に対する文書群に特有の単語の分布を説明するための説明図である。
【図１０】本発明の第２の実施の形態に係る情報潮流検出・提示方法び装置の概略構成を示す説明図である。
【符号の説明】
【００８５】
３０ 文書データベース
３１ 文書中単語頻度表
３１Ａ 更新前文書中単語頻度表
３１Ｂ 更新後文書中単語頻度表
３２ 単語リスト
３３ 話題強度表
３３ａ 共通話題強度
３３ｂ 独立話題強度
３４ 話題中単語重要度表
３４ａ 共通話題中単語重要度表
３４ｂ 独立話題中単語重要度表
３４Ａ 更新前話題中単語重要度
３４Ｂ 更新後話題中単語重要度表
３５ 話題中文書重要度
３５ａ 共通話題中文書重要度表
３５ｂ 独立話題中文書重要度表
３６ 文書中話題強度表
３６ａ 文書中共通話題強度表
３６ｂ 文書中独立話題強度表
３７ 単語中話題強度表
３７ａ 単語中共通話題強度表
３７ｂ 単語中独立話題強度表
３８ 話題間関連性データベース
４０，４０ａ 文書解析手段
４１，４１ａ 独立話題分析手段
４２ 主要単語抽出手段
４２ａ 話題新規性計測・判定手段
４３ 主要文書抽出手段
４４ 話題関連度評価手段
４５ 話題情報作成手段
４５ａ 話題関連性表示データ作成手段
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータを使用して文書データベースに含まれる文書の内容の自動話題抽出、話題別整理と、話題の新規性の判定および情報潮流の検出、関連話題の的確な把握とを同時に可能とする情報検索・閲覧支援方法、情報潮流検出・提示方法およびその装置ならびに記憶媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年の電子技術やコンピュータ技術の急速な発展に伴い、さまざまな電子文書データがデータベースとして蓄積されている。例えば、各種マニュアル、製品レポート、トラブルレポートあるいは問い合わせ記録などがデータベース化されており、これらを活用することにより効率的な対処を実現させることができる。また、これら文書データベースを活用することは、各種業務処理の効率化を図ることが可能になる。
【０００３】
しかしながら、これら業務で必要となる文書データベースでは、常に最新情報が登録されているので、いつも同じ索引によって文書を整理する従来の方法では、次々と蓄積される文書内容の変化に対応できなかった。
【０００４】
そこで、話題を正確に反映し、話題の分類を適正に行なうことができる文書自動分類装置が提案されている（特開平１１−８５７９７号公報、第１の従来技術）。この第１の従来技術による装置は、学習用文書から有効語を選定し、学習文書と有効語とを参照して各段落内に含まれている有効語の数を求め、段落内有効語数を用いて各有効語の組の段落内共起頻度を求める。この求めた段落内共起頻度から各有効語の有効語ベクトルが求められ、学習用文書と分類対象文書のそれぞれについて、有効語ベクトルを参照して文書ベクトルを求め、各カテゴリのフォルダベクトルと分類対象文書の文書ベクトルとを比較し、その比較結果に応じて分類対象文書が属するカテゴリが決定される。
【０００５】
また、時間情報を有する文書を所定の時間間隔で分類し、分類カテゴリ別に時系列的に並べて、時間的な話題の変遷を抽出して比較する情報潮流提示方法が提案されている（特開平１０−１５４１５０号、第２の従来技術）。この情報潮流提示方法は、文書入力データと既知分類カテゴリと初期値とから既知分類カテゴリに入力データを割当て計算し、入力データと初期値により入力データから新しい分類カテゴリを作成して割り当て計算し、入力データと初期値から時間に関する分類カテゴリを作成し入力データの割り当てを計算し、前記計算結果で得た分類結果の分類カテゴリを時間情報で並べるものである。
【特許文献１】特開平１１−８５７９７号
【特許文献２】特開平１０−１５４１５０号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記第１の従来技術によれば、話題の分類を確かに適正に行えるものの、基本的に、その分類が特定の使用者の意図によって分類されているため、客観的な分類にならず、当該特定の使用者にとって使用し易くても、他の使用者には使いづらいという欠点があった。
【０００７】
また、上記第２の従来技術によれば、単に、話題を決まった時間間隔で分類し、分類カテゴリに割り当てられた文書の数と文書とを時系列的に並べて、時間的な話題の変遷を抽出し、視覚化したものであって、新規な話題の発見や話題間の関連性を得ることができない欠点があった。
【０００８】
本発明は、上述した欠点を解消するためになされたものであり、文書データベースに含まれる文書内容の自動話題抽出、話題別整理と関連話題の的確な把握を同時に可能とする情報検索・閲覧支援方法およびその装置ならびに記憶媒体を提供することを第１の目的としている。本発明は、新しい文書追加の多い文書データベースにおいて、その内容が時間経過とともに変化するため、話題の自動的抽出とその時間的変化の追跡により、現在の文書データベース内容のそのときの時間的変化の把握を容易にした情報潮流検出・提示方法およびその装置ならびに記憶媒体を提供することを第２の目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記第２の目的を達成するために、請求項１記載の発明は、記憶手段に記憶された文書データベース内の情報が時間経過に伴って変化することをデータ処理手段により追跡できる情報潮流検出・提示方法において、前記データ処理手段は、前記文書データベース更新前と更新後の各々に含まれる各文書中での各単語の出現表から、各話題中の各文書・各単語の重要度を求め、内容が互いに独立な決められた個数の話題を抽出する工程と、前記文書データベース更新後の話題の新規性を、更新前の話題との各単語の重要度による角度の最小値により計測し、その最小値を与える更新前の話題を更新前最類似話題とする工程と、前記角度が一定値以上であれば、新規な話題と判定する工程と、前記文書データベース更新後の話題から、更新前最類似話題へのリンクを作成するとともに当該リンク情報を蓄積する工程とを処理するようにしている。
【００１０】
上記第２の目的を達成するために、請求項２記載の発明は、データベースを記憶する記憶手段と、そのデータベース内の情報を検索・閲覧処理できるデータ処理手段とを備えた情報潮流検出・提示装置において、前記データ処理手段は、前記文書データベース更新前と更新後の各々に含まれる各文書中での各単語の出現表から、各話題中の各文書・各単語の重要度を求め、内容が互いに独立な決められた個数の話題を抽出する手段と、前記文書データベース更新後の話題の新規性を、更新前の話題との各単語の重要度による角度の最小値により計測し、その最小値を与える更新前の話題を更新前最類似話題とする手段と、前記角度が一定値以上であれば、新規な話題と判定する手段と、前記文書データベース更新後の話題から、更新前最類似話題へのリンクを作成するとともに当該リンク情報を蓄積する手段とを備えるようにしている。
【００１１】
上記第２の目的を達成するために、請求項３記載の発明は、データベース内の情報を検索・閲覧するに際して検索・閲覧支援できる情報潮流検出・提示プログラムが記憶された記憶媒体において、前記文書データベース更新前と更新後の各々に含まれる各文書中での各単語の出現表から、各話題中の各文書・各単語の重要度を求め、内容が互いに独立な決められた個数の話題を抽出する第１のプログラムと、前記文書データベース更新後の話題の新規性を、更新前の話題との各単語の重要度による角度の最小値により計測し、その最小値を与える更新前の話題を更新前最類似話題とする第２のプログラムと、前記角度が一定値以上であれば、新規な話題と判定する第３のプログラムと、前記文書データベース更新後の話題から、更新前最類似話題へのリンクを作成するとともに当該リンク情報を蓄積する第４のプログラムとを記憶し、コンピュータに上記各プログラムを格納することにより、情報潮流検出・提示方法あるいは情報潮流検出・提示装置を実現させるようにしている。
【発明の効果】
【００１２】
以上説明したように本発明に係る情報検索・閲覧支援方法並びに装置によれば、文書データベースに含まれる文書内容の自動的に話題を抽出できるとともに、話題別整理と関連話題の的確な把握を同時にできることになる。
【００１３】
また、本発明の情報潮流検出・提示方法並びに装置によれば、新しい文書追加の多いデータベースにおいて、その内容が時間経過とともに変化するため、話題の自動的抽出と、その時間的変化の追跡により、現在のデータベースの内容や、その時間的変化の把握を容易にすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の構成を図面に示す実施形態に基づいて詳細に説明する。
【００１５】
上記第１の目的を達成するために、記憶手段に記憶された文書データベース内の情報をデータ処理手段により検索・閲覧処理できる方法において、データ処理手段は、前記文書データベース内の各文書中の単語の頻度情報を抽出・解析する工程と、各話題中の各単語の重要度、各文書の重要度を求め、内容が互いに独立な決められた個数の話題を抽出する工程と、前記頻度情報と各単語および各文書の重要度とを基に、各文書中・各単語中の各話題の強度を求める工程と、前記各話題の強度から、各話題が同一文書中に同時に現れる話題の関連度を定めて、その求めた関連度と所定のしきい値とを比較して話題の関連性判定を行なう工程と、各抽出話題に関する情報を整理した表示用情報を作成する工程とを処理するようにしている。したがって、内容が互いに独立な話題の抽出と話題の関連性判定の２つの工程を経ることで、異なるが関連する内容を高精度に抽出・判定する。
【００１６】
上記第１の目的を達成するために、データベースを記憶する記憶手段と、そのデータベース内の情報を検索・閲覧処理できるデータ処理手段とを備えた装置において、前記データ処理手段は、前記文書データベース内の各文書中の単語の頻度情報を抽出・解析する手段と、各話題中の各単語の重要度、各文書の重要度を求め、内容が互いに独立な決められた個数の話題を抽出する手段と、前記頻度情報と各単語および各文書の重要度とを基に、各文書中・各単語中の各話題の強度を求める手段と、前記各話題の強度から、各話題が同一文書中に同時に現れる話題の関連度を定めて、その求めた関連度と所定のしきい値とを比較して話題の関連性判定を行なう手段と、各抽出話題に関する情報を整理した表示用情報を作成する手段とを処理するようにしている。
【００１７】
上記第１の目的を達成するために、データベース内の情報を検索・閲覧するに際して検索・閲覧支援できるプログラムが記憶された記憶媒体において、前記文書データベース内の各文書中の単語の頻度情報を抽出・解析する第１のプログラムと、各話題中の各単語の重要度、各文書の重要度を求め、内容が互いに独立した話題を抽出する第２のプログラムと、前記頻度情報と各単語および各文書の重要度とを基に、各文書中・各単語中の各話題の強度を求める第３のプログラムと、前記各話題の強度から、各話題が同一文書中に同時に現れる話題の関連度を定めて、その求めた関連度と所定のしきい値とを比較して話題の関連性判定を行なう第４のプログラムと、各抽出話題に関する情報を整理した表示用情報を作成する第５のプログラムとを記憶し、コンピュータに上記各プログラムを格納することにより、情報検索・閲覧支援方法あるいは情報検索・閲覧支援装置を実現させるようにしている。
【００１８】
［第１の実施の形態］
図１ないし図９は本発明の第１の実施に係る情報検索・閲覧支援方法を説明するための図である。ここで、図１は本発明の第１の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援方法を実現するハードウエア構成を示すブロック図である。この図１に示すコンピュータ装置１は、主な構成として、コンピュータ本体２と、キーボード３と、マウス４と、ディスプレイ５と、その他の周辺機器（図示せず）とからなる。
【００１９】
前記コンピュータ本体２は、主な構成として、プログラムにより各種制御や演算を行なう中央演算処理装置（ＣＰＵ）２１と、このＣＰＵ２１にメモリバス２２を介して接続されている主メモリ２３と、バスライン２４を介してＣＰＵ２１に接続されているＲＯＭ２５と、バスライン２４を介してＣＰＵ２１に接続されているハードディスク装置２６と、バスライン２４を介してＣＰＵ２１に接続されているディスプレイアダプタ２７と、バスライン２４を介してＣＰＵ２１に接続されているキーボード・マウス・ボード２８等とからなる。ディスプレイアダプタ２７にはディスプレイ５が接続されており、キーボード・マウス・ボード２８にはキーボード３とマウス４とが接続されている。
【００２０】
また、ハードディスク装置２６には、図示しないオペレーティングシステムと、本発明の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援方法を実現するためのプログラムを含む各種プログラムと、本発明の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援方法で対象とする文書データベース３０と、文書中単語頻度表３１と、単語リスト３２と、話題強度表３３と、話題中単語重要度表３４と、話題中文書重要度表３５と、文書中話題強度表３６と、単語中話題強度表３７と、その他必要なデータとが記憶されている。
【００２１】
コンピュータ本体２の電源が投入されると、ＲＯＭ２５に記憶されているイニシャルロードプログラムをＣＰＵ２１が実行することになり、このハードディスク装置２６に記憶されている本発明の第１の実施の形態を実現するアプリケーションプログラムが主メモリ２３に展開される。コンピュータ本体２のＣＰＵ２１は、主メモリ２３に展開された当該アプリケーションプログラムを実行することにより、本発明の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援装置を実現されることになる。
【００２２】
図２は、本発明の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援装置を説明するための概略構成図である。この図２に示す情報検索・閲覧支援装置は、上述したとおり、ＣＰＵ２１が主メモリ２３に展開された上記アプリケーションプログラムを実行することにより実現される。この実現された情報検索・閲覧支援装置は、図示しないデータ処理手段と、文書データベース３０と、その他のデータベースとからなる。
【００２３】
このデータ処理手段は、文書解析手段４０と、独立話題分析手段４１と、主要単語抽出手段４２と、主要文書抽出手段４３と、話題関連度評価手段４４とから構成されている。なお、この情報検索・閲覧支援装置には、文書データベース３０の他に、上記各手段４０ないし手段４４によって処理がなされてゆく過程で、文書中単語頻度表３１、単語リスト３２、話題強度表３３、話題中単語重要度表３４、話題中文書重要度表３５、文書中話題強度表３６および単語中話題強度表３７などのデータベースが作成され、必要に応じてハードディスク装置２６の所定の記憶領域に格納される。
【００２４】
上記文書解析手段４０は、文書データベース３０内の各文書中の各単語の頻度情報を抽出・解析し、文書中単語頻度表３１を形成するとともに、単語リスト３２を形成する手段である。文書中単語頻度表の形成には、文書データベース中の大半の文書に現れる単語を単語頻度表から除くなどの単語頻度表の整形を含む。
【００２５】
この文書・単語頻度表３１からの情報は、独立話題分析手段４1 に取り込まれるようになっている。独立話題分析手段４1 は、前記文書中単語頻度表３１からの情報を基に、各話題中の各単語の重要度や各文書の重要度を求めて、話題強度表３３と、話題中単語重要度表３４と、話題中文書重要度表３５とを形成して保存・更新する。また、独立話題分析手段４1 は、文書中単語頻度表３１と、話題中単語重要度表３４と、話題中文書重要度表３５とを基に、文書中話題強度を求めて文書中話題強度表３６を形成し更新するとともに、単語中話題強度を求めて単語中話題強度表３７を形成し更新する手段である。なお、話題強度表３３は、共通話題強度３３ａと、独立話題強度３３ｂとからなる。話題中単語重要度表３４は、共通話題中単語重要度表３４ａと、独立話題中単語重要度表３４ｂとからなる。話題中文書重要度表３５は、共通話題中文書重要度表３５ａと、独立話題中文書重要度表３５ｂとからなる。文書中話題強度表３６は、文書中共通話題強度表３６ａと、文書中独立話題強度表３６ｂとからなる。単語中話題強度表３７は、単語中共通話題強度表３７ａと、単語中独立話題強度表３７ｂとから構成されている。
【００２６】
また、主要単語抽出手段４２は、単語リスト３２と、独立話題強度表３３ｂ、独立話題中単語重要度表３４ｂとを基に、各独立話題の主要単語を抽出する手段である。
【００２７】
主要文書抽出手段４３は、独立話題強度表３３ｂ、独立話題中文書重要度表３５ｂを基に、各独立話題の主要文書を抽出する手段である。
【００２８】
また、話題関連度評価手段４４は、独立話題強度表３３ｂを基に、二つの独立話題が同一文書中に同時に現れる話題の関連度を定めて、その求めた関連度と所定のしきい値とを比較して話題の関連性判定を行ない、各独立話題の関連話題を決定する手段である。
話題情報作成手段４５は、独立話題強度表３３ｂ、主要単語抽出手段４２、主要文書抽出手段４４、話題関連度評価手段４４により得られた各話題の主要文書・主要単語、関連話題から主要話題リスト１１０を形成するとともに、個別話題情報１２０も形成する。
【００２９】
図３は、図２に示す装置により実行される数式を模式的に示すブロック図である。この図３において、文書中単語頻度表３１には出現確率行列Ａがあり、独立話題分析手段４１は、まず、この行列Ａと、共通話題中単語重要度Ｕと、共通話題中文書重要度Ｖと、共通話題強度Ｓと、単位行列Ｉとすると、文書中単語頻度表３１の情報の最良近似（数量化III類）の計算をし（Ｓ１）、図３に示すような共通話題に関する要素（３３ａ〜３７ａ）を得る。なお、主要話題を抽出するときには、特異値Ｓが大きいほうからｎ個採用する。
【００３０】
次に、独立話題分析手段４１は、これら要素（３３ａ〜３７ａ）を基に、話題の独立性指標の最大化（回転Ｒｏｔ決定）し（Ｓ２）、図３に示すような独立話題に関する要素（３３ｂ〜３７ｂ）を得る。なお、独立性指標は、複数存在し、話題中単語重要度に対する（ａ）加重付き４次キュムラントＫiiiiの和、（ｂ）−（加重付き４次キュムラントＫiijkの和）、（ｃ）加重付き正接に基づく指標、（ｄ）正規分布に基づく指標がある。同様に，話題中文書重要度に対する（ａ）〜（ｄ）の指標，さらに、話題中単語重要度の加重付き４次キュムラントの和と話題中文書重要度の加重付き４次キュムラントの和などがある。また、最大化アルゴリズムも複数存在する。
【００３１】
主要単語抽出手段４２、主要文書抽出手段４３および話題関連度評価手段４４は、単語リスト３２と、上記各要素（３３ｂ〜３７ｂ）を基に、各話題の主要単語、主要文書、関連話題を決定する。なお、各話題主要単語は、各話題の絶対値最大となる文書の重要度を正に正規化した場合に、４次キュムラントが正の全単語の４次キュムラントの総和の一定率が再生可能な単語群のことをいう。各話題の主要文書は、各話題の絶対値最大となる文書の重要度を正に正規化した場合に、４次キュムラントが正の全文書の４次キュムラントの総和の一定率が再生可能な文書群のことをいう。各話題の主要関連話題は、話題強度表３３ｂすなわち話題間の共通分散行列Ｒｏｔ* ・Ｓ・Ｒｏｔから、相関行列を求め、そのarc-cos(逆余弦) を独立話題間の関連度として定義する。この値は、２つの話題が同一文書で共通に現れる程度を示す。この関連度が一定以下の話題を関連話題としている。この結果得られた、各話題の主要単語、主要文書、関連話題、および、話題強度表３３ｂに基づいて、話題情報作成手段４５は、主要話題リスト（話題強度、主要単語リスト、個別話題情報へのリンク）と、個別話題詳細情報（主要単語リスト、関連話題リストおよびリンク、主要文書リストおよびリンク）などを作成する（Ｓ３）。なお、図４は、上記情報検索・閲覧支援装置の動作を説明するためのフローチャートである。この図４において、まず、文書解析手段４０は、文書データベース３０内の各文書中の各単語の出現頻度を作成する（Ｓ１１）。これにより、図２に示すように、文書中単語頻度表３１および単語リスト３２が作成される。文書中単語頻度表作成には、文書データベースの大半の文書に出現する単語を文書中単語頻度表から除くなどの整形操作を含む。
【００３２】
次に、独立話題分析手段４１は、前記文書中単語頻度表３１の情報を基に、各独立話題中の各単語の重要度、各文書の重要度、話題強度（話題間の強度の共分散）の決定を行なう（Ｓ１２）。なお、この独立話題分析手段４１で処理されるステップＳ１２は、次の主目標と副目標を持つ。
【００３３】
話題ｔ中の各文書ｄの（一語当たりの）重要度をＵ（ｄ，ｔ）とし、話題ｔ中の各単語ｗの（一語当たりの）重要度をＶ（ｗ，ｔ）とすると、各文書ｄ中の単語ｗを、各話題ｔを各座標軸とするｎ次元空間の点に対応させ、文書ｄ中の単語ｗの出現１回に対し、文書ｄと単語ｗに対応する点の間の距離の平方Σt (Ｕ（ｄ，ｔ）−Ｖ（ｗ，ｔ））2 を配置誤差とする。このとき、文書データベース３０中の各文書の各単語の出現での平均配置誤差err は、数式１となる。
＜数１＞
err ＝( Σｔ，ｄ，ｗ Ａ（ｄ，ｗ）（Ｕ（ｄ，ｔ）−Ｖ（ｗ，ｔ））2 ／２)
÷Σｄ，ｗＡ（ｄ，ｗ）
各文書は文中の各単語の近くに、単語は各出現文書の近くに、極力配置することが望ましい。この平均誤差を最小化とするように各話題の各文書重要度と各単語の重要度を定めることがステップＳ１２の主目標である。ただし、重要度が分布する範囲を制約する条件として、任意の話題について各単語出現での単語重要度および文書重要度の平均０、分散１で、かつ、異なる話題間では、各単語出現での単語重要度および文書重要度の共分散が０という正規直交条件を課す。
【００３４】
ステップＳ１２の副目標は、各話題の独立性、すなわち、各話題中の文書重要度および単語重要度に関する独立性の高さを最大とすることである。ここで，話題が単語重要度に対して独立性が高いとは、話題ｔ，ｓでの単語の重要度が各々ｖｔ，ｖｓである単語出現の確率Ｐｒ（ｖｔ，ｖｓ）が、話題ｔでの単語重要度がｖｔである単語出現の確率Ｐｒ（ｖｔ）と、話題ｓでの単語重要度がｖｓである単語出現の確率Ｐｒ（ｖｓ）との積で近似できることを示している。例えば、二つの話題ｓ，ｔが独立でなく、相互に関連する場合には、話題sで重要な単語ｗは話題ｔでも重要となる、すなわち、単語ｗの話題ｓでの単語重要度Ｖｓ、ｗが大きければ話題ｔでの単語重要度Ｖｔ、ｗも大きいといった傾向が生じたり、逆に、話題ｓで重要な単語は話題ｔでは重要でないといった傾向が生じる。図８（Ａ）は、この２つの傾向が混在している場合を示しており、斜めの線が生じている。話題が独立の場合には、このような斜めの線は生じず，図８（Ｂ）に示すように話題ｔ（話題１）での重要度は水平になり、話題ｓ（話題２）での重要度は垂直になる。
【００３５】
このような話題の独立性の高さを示す指標としては，図３に記したように複数の指標がある。具体的指標の例としては、下記をあげることができる。
（１） 単語重要度に関する加重付き４次キュムラントＫｉｉｉｉの平方和
Σｔ(Σｗ Ｄｗ（ｗ）・ Ｖ(ｔ，ｗ)４ −３)２
（２） 単語重要度に関する加重付き正接型
Σｔ(Σｗ Ｄｗ（ｗ）・ｌｏｇ(ｃｏｓｈ(ａ・Ｖ（ｔ、ｗ）) − ａ0／ａ))２
ただし、a0 は数式２で定義される。
【数２】
（３） 文書重要度に関する加重付き４次キュムラントＫｉｉｉｉの平方和
Σｔ(Σｄ Ｄｄ（ｄ）・ Ｕ(ｔ，ｄ)４ −３)２
（４）（３）と（２）の加重和
α・Σｔ( Σｗ Ｄｗ（ｗ）・ Ｖ(ｔ，ｗ)４ −３)２
＋β・ Σｔ(Σｄ Ｄｄ（ｄ）・ Ｕ(ｔ，ｄ)４ −３)２
ただし、Ｄｗは、ΣｄＡ(ｄ，ｗ)を対角成分とする対角行列、Ｄｄは、ΣｗＡ（ｄ，ｗ）を対角成分とする対角行列である。
一般には、話題の独立性指標は、文書の重要度に関する独立性指標Ｔｉｎｄｄ（Ｕ；Ｄd）と単語の重要度に関する独立性指標Ｔｉｎｄｗ（Ｖ；Ｄｗ）の加重和で表す。
【００３６】
この２つの目標（主目標・副目標）を満たすために、ステップＳ１２は、図４に示すように、ステップＳ１２１と、ステップＳ１２２との二つのステップからなる。
【００３７】
まず、ステップＳ１２１について説明する。与えられた話題数ｎで、平均配置誤差err 最小化を実現するＵ，Ｖの基本解Ｕ* ，Ｖ* は、各文書中の各単語の出現回数Ａ（ｄ，ｗ）の文書中単語頻度行列に対する数量化III類によって得られる。その他の解については、すべて、Ｕ* ，Ｖ* に対してｎ×ｎ回転行列Ｒｏｔをかけて得られる。
【００３８】
次に、ステップＳ１２２では、各話題の独立性を表す指標を最大とする回転行列Ｒｏｔを決定することを目的とする。
【００３９】
ステップＳ１２２の処理内容を図５に示すフローチャートで説明する。図５は、ステップＳ１２２のサブルーチンを示す図であり、対称アプローチによる解法を説明するための図である。この図５のサブルーチンでは、要するに、話題の独立性指標を最大とするＲｏｔを決定することを目的としている。
【００４０】
次に、上述した内容を具体的に処理する図５のサブルーチンについて説明する。まず、独立話題分析手段４１は、初期化を行なう（Ｓ１２２１）。すなわち、数式３、数式４を計算する。
＜数３＞
旧回転行列Ｒold ＝Ｉn （単位行列）
＜数４＞
回転行列Ｒｏｔ（Ｒｏｔt ・Ｒｏｔ＝Ｉn ）
次に、独立話題分析手段４１は、（Ｉn −Ｒｏｔt ・Ｒold ）の対角成分の絶対値の最大値が所定のしきい値より小さいか否か判定する（Ｓ１２２２）。対角成分の絶対値の最大値が所定のしきい値より大きいと独立話題分析手段４１が判断したときには（図５のＳ１２２２；ＮＯ）、独立話題分析手段４１は、話題中の文書重要度、話題中の単語の重要度の更新を行なう（Ｓ１２２３）。このステップＳ１２２３では、Ｕ＝Ｕ* ・Ｒｏｔ、Ｖ＝Ｖ* ・Ｒｏｔの計算をする。
【００４１】
次に、独立話題分析手段４１は、回転行列Ｒｏｔの更新を行なう（Ｓ１２２４）。これは、次のような数式５、数式６、数式７を計算する。
＜数５＞
Ｒold ＝Ｒｏｔ
＜数６＞
Ｒｏｔ＝ｆ（Ｒｏｔ,Ｄｗ，Ｄｄ）
＜数７＞
Ｒｏｔ＝（Ｒｏｔt ・Ｒｏｔ）-1/2・Ｒｏｔ
ここで、ｆ(Ｘ)は、採用した独立性指標により決まる行列関数である。
上記の単語重要度の加重付き４次キュムラントの平方和の場合は、数式８の計算をする。
＜数８＞
ｆ（Ｘ、Ｄｗ、Ｄｄ）＝ Ｘ.３・Ｄｗ・Ｘｔ − ３・Ｘ
ただし、Ｘ．ｎは行列Ｘの各要素のｎ乗である。
この計算が終了したら再びステップＳ１２２２に戻る。
【００４２】
対角成分の絶対値の最大値が所定のしきい値より小さいと独立話題分析手段４１が判断したときには（Ｓ１２２２；ＹＥＳ）、独立話題分析手段４１は、各話題ｔの絶対値最大の単語重要度の符号が正になるように調整する（Ｓ１２２５）。
【００４３】
そして、独立話題分析手段４１は、話題中文書重要度、単語重要度、話題強度を計算する（Ｓ１２２６）。すなわち、数式９、数式１０、数式１１の計算をする。
＜数９＞
Ｕ＝Ｕ* ・Ｒｏｔ
＜数１０＞
Ｖ＝Ｖ* ・Ｒｏｔ
＜数１１＞
Ｓ＝Ｒｏｔt ・Ｓ* ・Ｒｏｔ
上述したステップを独立話題分析手段４１が処理することにより、話題の独立性指標を最大とするＲｏｔを決定することができる。
【００４４】
図６は、図４のステップ１２２の別のサブルーチンを示す図であり、縮小アプローチによる解法を説明するための図である。
【００４５】
この図６におけるサブルーチンでも、まず、独立話題分析手段４１は、初期化をする（Ｓ１２２１）。具体的には、ｚ＝０とし，回転ベルトルｗを設定する（ただし、｜ｗ｜＝１）。また、回転ベクトルｗold ＝０とし、回転行列Ｒｏｔ＝０に設定する。
【００４６】
次に、独立話題分析手段４１は、｜ｗ−ｗold ｜＜しきい値、または、｜ｗ＋ｗold ｜＞しきい値でないと判定したときには（Ｓ１２２２；ＮＯ）、話題中の文書重要度、話題中の単語重要度を更新する（Ｓ１２２３）。具体的には、Ｒｏｔ（Ｉ）＝ｗ、Ｕ＝Ｕ* ・ｗ、ｖ＝Ｖ* ・ｗの計算をする。
【００４７】
ついで、独立話題分析手段４１は、図６に示す数式を使用して、回転行列Ｒｏｔの更新を行なう（Ｓ１２２４）。この計算が終了したら再びステップＳ１２２２に戻る。
【００４８】
一方、独立話題分析手段４１は、｜ｗ−ｗold ｜＜しきい値、または、｜ｗ＋ｗold ｜＞しきい値であると判定したときには（Ｓ１２２２；ＹＥＳ）、各話題ｔの絶対値最大の単語重要度の符号が正になるように調整する（Ｓ１２２５）。
【００４９】
そして、独立話題分析手段４１は、図６に示す数式を使用して、独立話題中文書重要度３５ｂ、独立話題中単語重要度３４ｂ、独立話題強度３３ｂを計算する（Ｓ１２２６）。
【００５０】
このような図６のサブルーチンによっても、ステップＳ１２２を実現することができる。
【００５１】
上記図４のステップＳ１２が終了すると、独立話題分析手段４１は、各文書中話題の強度、各単語中話題の強度、および、話題間の強度の相関を計算する（Ｓ１３）。具体的には、数式１２、数式１３、数式１４、数式１５のような計算式によって計算を行なう。
＜数１２＞
イ）文書中独立話題強度ＤＴは、
ＤＴ＝Ｕ・Ｓ
＜数１３＞
ロ）単語中独立話題強度ＷＴは、
ＷＴ＝Ｖ・Ｓ
＜数１４＞
ハ）独立話題強度共分散ＴＴは、
ＴＴ＝Ｓ・Ｓ
＜数１５＞
ニ）独立話題強度相関ＲＲは、
ＲＲ＝ｄＴ-1/2・ＴＴ・ｄＴ-1/2
ただし、ＤＴ＝ＴＴの対角成分を対角成分とする対角行列である。
【００５２】
次に、主要単語抽出手段４２および主要文書抽出手段４３は、単語リスト３２からの情報を基に主要単語リスト、主要文書リストを抽出する（Ｓ１４）。このステップＳ１４では、具体的には、次のようにしている。各話題ｔについての重要単語リストの作成手順は、まず、単語ｗをＶ（ｗ，ｔ）について降順にソートする。このとき、ｗ（ｉ）をｉ番目の単語とし、Ｖ（ｗ（ｉ），ｔ）が正である最大のｉをｉ０とする。
【００５３】
次に、次の数式を使用して抜き出し単語数の決定をおこなう。具体的には、Ｍ４（ｉ）＝Σｊ=1,..,iＤｗ （ｗ（ｊ））・Ｖ（ｗ（ｊ），ｔ）4 を計算し、このとき、Ｍ４（ｉ）／Ｍ４（ｉ０）＜α・Ｍ４（ｉ０）／Ｍ４（総単語数）を満たすｉで最大なものｉ１を求める（αは一定有為水準で、例えば、０．９）。
【００５４】
そして、話題ｔに関する主要単語リストを、ｗ（１），…，ｗ（ｉ１）とする。
【００５５】
また、重要文書リストの抽出は、文書ｄと文書重要度Ｕ（ｄ，ｔ）を使用する点を除き同様の手順で行なう。
【００５６】
また、話題関連度評価手段４４は、関連話題の抽出を行なう（Ｓ１５）。具体的には、二つの独立話題ｓ，ｔの関連性Ｒｅｌ（ｓ，ｔ）を強度ベクトル間の角度により定められる。すなわち、数式１６で計算する。
＜数１６＞
Ｒｅｌ（ｓ，ｔ）＝sin-1 （ＲＲ（ｓ，ｔ））
この角度が一定値以上の話題の組を関連性が高い話題とする。
【００５７】
話題情報作成手段４５は、主要単語リスト、主要文書、関連話題に基づいて、主要話題リスト、各話題の詳細情報、および、各文書の詳細情報の作成（Ｓ１７）、さらに、話題関連グラフの作成（Ｓ１８）を行なう。
【００５８】
具体的には、次のように処理する。主要話題リストは、各話題の強度・主要単語を話題ごとにリストしたものであり、ＨＴＭＬなどによるハイパーテキストとして作成する。また、リスト上の話題の順番は、話題強度Ｓ（ｔ，ｔ）が大きい順などの指定順による。
【００５９】
次に、指定話題については、主要話題リストの各話題に対応する情報（話題強度、主要単語）に加えて、「その話題の関連話題リスト（各関連話題の強度、話題中の重要単語リストおよび詳細情報へのリンク情報）」、「話題中の主要文書リスト（話題中の文書重要度順、各文書情報ヘのリンク情報）」をハイパーテキストで作成する。
【００６０】
さらに、指定文書については、その文書中の重要度の高い話題のリスト、および、本文を、各話題の主要単語となる単語については、話題ごとに固有の色で色分けをした文書の詳細情報を作成する。
【００６１】
また、話題関連グラフについては、ステップＳ１５で得た情報から、各話題と関連話題の間を線で結びグラフとして表現する（Ｓ１８）。
【００６２】
これらステップにより、主要話題リスト、詳細話題情報、話題関連グラフを利用者に提示できる（Ｓ２０）。
【００６３】
以上のように本発明の第１の実施の形態によれば、文書データベース３０に含まれる文書内容の自動的に話題を抽出できるとともに、話題別整理と関連話題の的確な把握を同時にできることになる。
【００６４】
また、上述した第１の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援方法を実現させるアプリケーションプログラムは、記憶媒体に記憶させることにより、頒布が可能になる。また、この記憶媒体に記憶された情報潮流検出・提示方法を実現させるアプリケーションプログラムをコンピュータにインストールさせることにより、上記情報潮流検出・提示方法およびその装置を実現させることができる。
【００６５】
なお、上述した第１の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援方法あるいは情報検索・閲覧支援装置を実現させるアプリケーションプログラムは、前記文書データベース内の各文書中の単語の頻度情報を抽出・解析する第１のプログラムと、各話題中の各単語の重要度、各文書の重要度を求める第２のプログラムと、前記頻度情報と各単語および各文書の重要度とを基に、各文書中・各単語中の各話題の強度を求める第３のプログラムと、前記各話題の強度から、各話題が同一文書中に同時に現れる強度を定めて、その求めた強度と所定のしきい値とを比較して話題の関連性判定を行なう第４のプログラムと、各抽出話題に関する情報を整理した表示用情報を作成する第５のプログラムとからなる。
【００６６】
ここで、上記プログラムを記憶させる記憶媒体には、例えば、フロッピーディスク（登録商標）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ、ＲＯＭカートリッジ、光磁気ディスク、バッテリバックアップＲＡＭメモリカード、フラッシュメモリカートリッジ、不揮発性ＲＡＭカード、磁気テープ、ハードディスク等が考えられる。また、他の記憶媒体としては、マイクロ波回線や光通信等の無線通信媒体とか、電話回線や光ファイバーやインターネット等の有線通信媒体とを利用することが考えられる。
【００６７】
要するに、この実施の形態でいうところの記憶媒体は、何らかの手段によって、所定の処理に使用されるデジタルデータや所定の処理を実行させるためのプログラムが記録されているものをいい、コンピュータや専用プロセッサ等の処理装置に当該デジタルデータやプログラムをインストールさせた後、これを実行させることにより、所定の機能を実現させられるものであればどのようなものであってもよい。
【００６８】
［第２の実施の形態］
図１０に情報潮流検出・提示方法の一実施形態を示す。この情報潮流検出・提示方法は、前述したとおり、ＣＰＵ２１が主メモリ２３に展開された第２の実施の形態を実現するアプリケーションプログラム２９ａを実行することにより実現される。この実現された情報検索・閲覧支援装置は、図示しないデータ処理手段と、文書データベース３０と、単語リスト３２と、その他のデータベースとからなる。
【００６９】
このデータ処理手段は、文書解析手段４０ａと、独立話題分析手段４１ａと、話題新規性計測・判定手段４２ａと、話題関連性表示データ作成手段４４ａとから構成されている。なお、この情報潮流検出・提示装置には、文書データベース３０の他に、上記各手段４０ａ、４１ａ、４２ａ、４４ａによって処理がなされてゆく過程で、更新前文書中単語頻度表３１Ａと、更新後文書中単語頻度表３１Ｂと、更新前話題中単語重要度表３４Ａと、更新後独立話題中単語重要度表３４Ｂと、独立話題間関連性データベース３８とからなるデータベースが作成されることになり、必要に応じてハードディスク装置２６の所定の記憶領域に格納される。
【００７０】
ここで、文書解析手段４０ａは、単語リスト３２からの情報を参照し、かつ、文書データベース３０を基に文書解析して、更新前文書中単語頻度表３１Ａと更新後文書中単語頻度表３１Ｂとを得る手段である。
【００７１】
また、独立話題分析手段４１ａは、更新前文書中単語頻度表３１Ａと更新後文書中単語頻度表３１Ｂの各々に含まれる各文書中での各単語の出現表から、各話題中の各文書・各単語の重要度を求め、内容が互いに独立な決められた個数の話題を抽出し、更新前独立話題中単語重要度表３４Ａと、更新後独立話題中単語重要度表３４Ｂとを得る手段である。
【００７２】
さらに、話題新規性計測・判定手段４２ａは、更新後話題中単語重要度表３４Ｂの話題の新規性を、更新前話題中単語重要度表３４Ａの話題との各単語の重要度による角度の最小値により計測し、その最小値を与える更新前の話題を更新前最類似話題とし、かつ、前記角度が一定値以上であれば、新規な話題と判定し、話題間関連性データベース３８を作成する手段である。また、話題新規性計測中判定手段４２ａは、更新後話題中単語重要度表３４Ｂの話題から、更新前最類似話題へのリンクを作成するとともに当該リンク情報を話題間関連性データベース３８に蓄積する手段でもある。
【００７３】
このような情報潮流検出・提示装置の動作を図４を参照して説明する。ここで、ステップＳ１１ないしステップＳ１３までは、上記第１の実施の形態と同様であって、文書解析手段４０ａでステップＳ１１が処理される。また、独立話題分析手段４１ａでは、ステップＳ１２，Ｓ１３が処理される。尚、文書解析手段４０ａと独立話題分析手段４１ａとは図２の実施形態における文書解析手段４０及び独立話題分析手段４１に相当し、同一装置で兼用される。
【００７４】
また、話題新規性計測・判定手段４２ａは、各話題の信号規制判定と直前類似話題とを決定する（Ｓ１６）。具体的には、データベース更新後の話題中単語重要度表３４Ｂによる更新後の話題中単語重要度行列Ｖと、更新前の話題中単語重要度表３４Ａの更新前の話題中単語重要度Ｖold とに基づき、更新後の話題ｔの新規性指標値Novelity(t) を下記数式１７により求める。
＜数１７＞
Novelity(t)＝minＳ （cos -1（Σｗ Ｖ（ｗ，ｔ）
・Ｄｗ （ｗ）・Ｖold （ｗ，ｓ））
また、この最小値を与えるｓを話題ｔの直前類似話題ｔold と定める。
【００７５】
さらに、一定更新回数前までの新規性指標の平均μと分散σ2 を計算し、これを平均、分散とする正規分布を仮定して、一定有意水準（例えば６０［％］）以上の新規性を保った話題を「新規」と判断する。
【００７６】
また、話題関連性表示データ作成手段４５ａは、その話題の強度Ｓ（ｔ，ｔ）、新規性指標 Novelity(t)および新規性判定結果、その直前類似話題へのリンク、その話題中の主要単語リスト（話題中の単語重要度順）を含む主要話題リストや話題ごとの詳細情報画面をハイパーテキストにより作成する（Ｓ１７）。画面中の話題のポイントにより、その話題の詳細情報ページへのリンクを表示できるとともに、新規性判定結果のポイントにより、直前類似話題やその話題の詳細情報へと移行可能とする。
【００７７】
さらに、話題関連性表示データ作成手段４５aは、指定文書に対して、「文書タイトルなどの書誌情報」、「文書中の主要話題（話題強度順、強度が一定値以上の話題のみ）（文書中話題強度、データベース中話題強度、新規性、直言話題へのリンク情報、主要単語リスト、話題詳細次へのリンク情報）」、「文書本文（文書中主要話題に属する単語は、話題ごとに色分け表示できるようにする）」を含むハイパーテキストを作成する。また、ＣＰＵ２１は、ステップＳ１６で得た情報から、話題変化グラフを更新する（Ｓ１９）。
【００７８】
これらステップにより、話題関連性表示データリスト、話題変化グラフを利用者に提示できる（Ｓ２０）。
【００７９】
上述したように本発明の第２の実施の形態によれば、新しい文書追加の多いデータベースにおいて、その内容が時間経過とともに変化するため、話題の自動的抽出と、その時間的変化の追跡により、現在のデータベースの内容や、その時間的変化の把握を容易にすることができる。
【００８０】
また、上述した第２の実施の形態に係る情報潮流検出・提示方法あるいは情報潮流検出・提示装置を実現させるためのアプリケーションプログラムは、記憶媒体に記憶させることにより、頒布が可能になる。また、この記憶媒体に記憶された情報潮流検出・提示方法を実現させるアプリケーションプログラムをコンピュータにインストールさせることにより、上記情報潮流検出・提示方法および情報潮流検出・提示装置を実現させることができる。
【００８１】
ここで、上述した第２の実施の形態に係る情報潮流検出・提示方法あるいは情報潮流検出・提示装置を実現させるためのアプリケーションプログラムは、前記文書データベース更新前と更新後の各々に含まれる各文書中での各単語の出現表から、各話題中の各文書・各単語の重要度を求め、内容が互いに独立な決められた個数の話題を抽出する第１のプログラムと、前記文書データベース更新後の話題の新規性を、更新前の話題との各単語の重要度による角度の最小値により計測し、その最小値を与える更新前の話題を更新前最類似話題とする第２のプログラムと、前記角度が一定値以上であれば、新規な話題と判定する第３のプログラムと、前記文書データベース更新後の話題から、更新前最類似話題へのリンクを作成するとともに当該リンク情報を蓄積する第４のプログラムとから構成されている。
【００８２】
上述した第２の実施の形態に係る情報潮流検出・提示方法あるいは情報潮流検出・提示装置を実現させるためのアプリケーションプログラムを記憶する記憶媒体には、第１の実施の形態で提示したものと同一のものを使用すればよい。
【００８３】
なお、本発明は、上記各実施の形態に限らず、特許請求の範囲に記載した発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形や変更をすることができる。例えば、本実施形態では、情報検索・閲覧支援方法と情報潮流検出・提示方法をそれぞれ別々に実施するものとして例示しているが、これらが同時に実施され得ることは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援方法を実現するハードウエア構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援装置を説明するための概略構成図である。
【図３】同第１の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援装置により実行される数式を模式的に示すブロック図である。
【図４】同第１の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図５】同第１の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援装置で処理されるステップのサブルーチンを示す図である。
【図６】同第１の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援装置で処理されるステップの他の処理方法によるサブルーチンを示す図である。
【図７】同第１の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援装置の独立話題分析において文書および単語の話題に対する重要度について説明するための説明図である。
【図８】同第１の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援装置の独立話題分析において話題が独立しているか否かの考え方を説明するための説明図であり、（Ａ）は話題が相互に関連する場合、（Ｂ）は話題が独立の場合である。
【図９】同第１の実施の形態に係る情報検索・閲覧支援装置の独立話題分析において話題に対する主要文書や話題に対する文書群に特有の単語の分布を説明するための説明図である。
【図１０】本発明の第２の実施の形態に係る情報潮流検出・提示方法び装置の概略構成を示す説明図である。
【符号の説明】
【００８５】
３０ 文書データベース
３１ 文書中単語頻度表
３１Ａ 更新前文書中単語頻度表
３１Ｂ 更新後文書中単語頻度表
３２ 単語リスト
３３ 話題強度表
３３ａ 共通話題強度
３３ｂ 独立話題強度
３４ 話題中単語重要度表
３４ａ 共通話題中単語重要度表
３４ｂ 独立話題中単語重要度表
３４Ａ 更新前話題中単語重要度
３４Ｂ 更新後話題中単語重要度表
３５ 話題中文書重要度
３５ａ 共通話題中文書重要度表
３５ｂ 独立話題中文書重要度表
３６ 文書中話題強度表
３６ａ 文書中共通話題強度表
３６ｂ 文書中独立話題強度表
３７ 単語中話題強度表
３７ａ 単語中共通話題強度表
３７ｂ 単語中独立話題強度表
３８ 話題間関連性データベース
４０，４０ａ 文書解析手段
４１，４１ａ 独立話題分析手段
４２ 主要単語抽出手段
４２ａ 話題新規性計測・判定手段
４３ 主要文書抽出手段
４４ 話題関連度評価手段
４５ 話題情報作成手段
４５ａ 話題関連性表示データ作成手段
【特許請求の範囲】
【請求項１】
記憶手段に記憶された文書データベース内の情報が時間経過に伴って変化することをデータ処理手段により追跡できる方法において、前記データ処理手段は、前記文書データベース更新前と更新後の各々に含まれる各文書中での各単語の出現表から、各話題中の各文書・各単語の重要度を求め、内容が互いに独立な決められた個数の話題を抽出する工程と、前記文書データベース更新後の話題の新規性を、更新前の話題との各単語の重要度による角度の最小値により計測し、その最小値を与える更新前の話題を更新前最類似話題とする工程と、前記角度が一定値以上であれば、新規な話題と判定する工程と、前記文書データベース更新後の話題から、更新前最類似話題へのリンクを作成するとともに当該リンク情報を蓄積する工程とを処理することを特徴とする情報潮流検出・提示方法。
【請求項２】
データベースを記憶する記憶手段と、そのデータベース内の情報を検索・閲覧処理できるデータ処理手段とを備えた装置において、前記データ処理手段は、前記文書データベース更新前と更新後の各々に含まれる各文書中での各単語の出現表から、各話題中の各文書・各単語の重要度を求め、内容が互いに独立な決められた個数の話題を抽出する手段と、前記文書データベース更新後の話題の新規性を、更新前の話題との各単語の重要度による角度の最小値により計測し、その最小値を与える更新前の話題を更新前最類似話題とする手段と、前記角度が一定値以上であれば、新規な話題と判定する手段と、前記文書データベース更新後の話題から、更新前最類似話題へのリンクを作成するとともに当該リンク情報を蓄積する手段とを備えたことを特徴とする情報潮流検出・提示装置。
【請求項３】
データベース内の情報を検索・閲覧するに際して検索・閲覧支援できるプログラムが記憶された記憶媒体において、前記文書データベース更新前と更新後の各々に含まれる各文書中での各単語の出現表から、各話題中の各文書・各単語の重要度を求め、内容が互いに独立な決められた個数の話題を抽出する第１のプログラムと、前記文書データベース更新後の話題の新規性を、更新前の話題との各単語の重要度による角度の最小値により計測し、その最小値を与える更新前の話題を更新前最類似話題とする第２のプログラムと、前記角度が一定値以上であれば、新規な話題と判定する第３のプログラムと、前記文書データベース更新後の話題から、更新前最類似話題へのリンクを作成するとともに当該リンク情報を蓄積する第４のプログラムとを記憶し、コンピュータに上記各プログラムを格納することにより、情報潮流検出・提示方法あるいは情報潮流検出・提示装置を実現させることを特徴とする記憶媒体。
【請求項１】
記憶手段に記憶された文書データベース内の情報が時間経過に伴って変化することをデータ処理手段により追跡できる方法において、前記データ処理手段は、前記文書データベース更新前と更新後の各々に含まれる各文書中での各単語の出現表から、各話題中の各文書・各単語の重要度を求め、内容が互いに独立な決められた個数の話題を抽出する工程と、前記文書データベース更新後の話題の新規性を、更新前の話題との各単語の重要度による角度の最小値により計測し、その最小値を与える更新前の話題を更新前最類似話題とする工程と、前記角度が一定値以上であれば、新規な話題と判定する工程と、前記文書データベース更新後の話題から、更新前最類似話題へのリンクを作成するとともに当該リンク情報を蓄積する工程とを処理することを特徴とする情報潮流検出・提示方法。
【請求項２】
データベースを記憶する記憶手段と、そのデータベース内の情報を検索・閲覧処理できるデータ処理手段とを備えた装置において、前記データ処理手段は、前記文書データベース更新前と更新後の各々に含まれる各文書中での各単語の出現表から、各話題中の各文書・各単語の重要度を求め、内容が互いに独立な決められた個数の話題を抽出する手段と、前記文書データベース更新後の話題の新規性を、更新前の話題との各単語の重要度による角度の最小値により計測し、その最小値を与える更新前の話題を更新前最類似話題とする手段と、前記角度が一定値以上であれば、新規な話題と判定する手段と、前記文書データベース更新後の話題から、更新前最類似話題へのリンクを作成するとともに当該リンク情報を蓄積する手段とを備えたことを特徴とする情報潮流検出・提示装置。
【請求項３】
データベース内の情報を検索・閲覧するに際して検索・閲覧支援できるプログラムが記憶された記憶媒体において、前記文書データベース更新前と更新後の各々に含まれる各文書中での各単語の出現表から、各話題中の各文書・各単語の重要度を求め、内容が互いに独立な決められた個数の話題を抽出する第１のプログラムと、前記文書データベース更新後の話題の新規性を、更新前の話題との各単語の重要度による角度の最小値により計測し、その最小値を与える更新前の話題を更新前最類似話題とする第２のプログラムと、前記角度が一定値以上であれば、新規な話題と判定する第３のプログラムと、前記文書データベース更新後の話題から、更新前最類似話題へのリンクを作成するとともに当該リンク情報を蓄積する第４のプログラムとを記憶し、コンピュータに上記各プログラムを格納することにより、情報潮流検出・提示方法あるいは情報潮流検出・提示装置を実現させることを特徴とする記憶媒体。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【公開番号】特開２００６−２７７７６７（Ｐ２００６−２７７７６７Ａ）
【公開日】平成１８年１０月１２日（２００６．１０．１２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−１６８９２１（Ｐ２００６−１６８９２１）
【出願日】平成１８年６月１９日（２００６．６．１９）
【分割の表示】特願２０００−２２３７７５（Ｐ２０００−２２３７７５）の分割
【原出願日】平成１２年７月２５日（２０００．７．２５）
【出願人】（０００１７３８０９）財団法人電力中央研究所 (1,040)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１８年１０月１２日（２００６．１０．１２）
【国際特許分類】
【出願日】平成１８年６月１９日（２００６．６．１９）
【分割の表示】特願２０００−２２３７７５（Ｐ２０００−２２３７７５）の分割
【原出願日】平成１２年７月２５日（２０００．７．２５）
【出願人】（０００１７３８０９）財団法人電力中央研究所 (1,040)
【Ｆターム（参考）】
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