JP2006285499A - データマイニング装置、データマイニング方法およびそのプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 同じ原文を重複して読むことをなくすことができる、可読性の高い、テキストマイニング結果を得る。
【解決手段】 分析対象の文章を解析する文章解析手段１１と、解析された情報を統計解析する統計解析手段１２と、解析された単語情報を含む原文を検索する検索手段１５と、検索された原文を表示する表示手段１７と、表示手段１７に既に表示した原文を記憶する記憶手段２２と、検索手段１５で検索された原文が記憶手段２２にある場合に、表示手段１７に表示済みの原文と同じである、検索された原文に既読情報を付与する、又は表示手段１７に表示済みの原文に含まれる単語情報と同じである、統計解析手段１２で解析された単語情報に既読情報を付与する情報付与手段２３と、を有する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、データマイニング装置、データマイニング方法およびそのプログラムに関する。

近年、企業内に大量の電子化データが蓄積されるようになり、その大部分がデータとして定量的に扱いにくいテキストデータであると言われている。なかでも、コンタクトセンタ、アンケートなどに寄せられる顧客の声、営業日報、インターネットなどに記載されている情報は、顧客管理の上で重要視されており、その定量的な分析が求められている。そのための手法としてデータマイニングが注目されている。

データマイニングでは、分析結果を分かりやすく見せる点が課題となっている。分析者が有効な分析を行うためには、結果の可読性向上が重要なポイントである。

従来のデータマイニング装置では、単語一覧、表やグラフなどの形式で出力し、結果表示することができる。例えば、テキストマイニング製品TopicScope（非特許文献１）では、結果の単語一覧で単語をクリック操作などで選択するとその原文を表示する機能を備えている。他のテキストマイニング製品においても同様の機能を標準的に備えている。

本発明に関連する技術としては、特許文献１に過去に行われた操作履歴と分析中の操作履歴とが重複した場合に分析中の分析ツールにその旨を通知する情報マイニングシステムが記載されている。また特許文献２には、電子メールの重要度や未読・既読などの属性と電子メールを示す情報を対応づけて出力することの記載がある。
TopicScope Version2.0 資料ダウンロード TSV2紹介資料.pdf（URL:http://www.topicscope.com/） 特開２００４−３６２２２３号公報（段落番号（００１７）） 特開平０５−１９１４４６号公報（段落番号（００１４）、（００４５））

しかしながら、従来のデータマイニング装置では、結果の単語一覧で、各々の単語から同じ原文を参照することがあり、可読性が悪いという問題があった。例えば、単語一覧で「悪い」、「態度」という単語が表示され、「悪い」を選択して「店員の態度が悪い」という原文が表示され、その後、「態度」を選択して、「店員の態度が悪い」という原文が表示されるというように、同じ原文を重複して読むことになる。

また、単独の単語の一覧のみならず、係り受け関係（文の主語・述語の関係、修飾語・被修飾語の関係）や共起関係（共に出現する回数が多い単語同士）にある単語の一覧を表示する場合がある。上記例文では、「店員→態度」のような修飾関係や「態度→悪い」のような主語述語関係が表示される。各々の結果を選択すると、「店員の態度が悪い」という同じ原文が表示され、重複して読むことになる。とくに、このように複数の単語の組み合わせを一覧表示する場合に、同じ原文を参照することが多くなり、可読性が悪くなる。

本発明の目的は可読性の高い、テキストマイニング結果を得ることができるデータマイニング装置、データマイニング方法およびそのプログラムを提供することにある。

本発明のデータマイニング装置は、分析対象の文章を解析する文章解析手段と、前記文章解析手段で解析された情報を統計解析する統計解析手段と、前記統計解析手段で解析された単語情報を含む原文を検索する検索手段と、検索された原文を表示する表示手段と、前記表示手段に既に表示した原文を記憶する記憶手段と、前記検索手段で検索された原文と同じ原文が前記記憶手段にある場合に、前記表示手段に表示済みの原文と同じの該検索された原文に既読情報を付与する情報付与手段と、を有するデータマイニング装置である。

また本発明のデータマイニング装置は、分析対象のデータの文章を解析する文章解析手段と、前記文章解析手段で解析された情報を統計解析する統計解析手段と、前記統計解析手段で解析された単語情報を含む原文を検索する検索手段と、検索された原文を表示する表示手段と、前記表示手段に既に表示した原文を記憶する記憶手段と、前記検索手段で検索された原文と同じ原文が前記記憶手段にある場合に、前記表示手段に表示済みの原文に含まれる単語情報と同じの、前記統計解析手段で解析された単語情報に既読情報を付与する情報付与手段と、を有するデータマイニング装置である。

また本発明のデータマイニング装置は、分析対象のデータの文章を解析する文章解析手段と、前記文章解析手段で解析された情報を統計解析する統計解析手段と、前記統計解析手段で解析された単語情報を含む原文を検索する検索手段と、検索された原文を表示する表示手段と、前記表示手段に既に表示した原文を記憶する記憶手段と、前記検索手段で検索された原文と同じ原文が前記記憶手段にある場合に、前記表示手段に表示済みの原文に係わる単語情報を含み前記表示手段で表示されていない原文の未読件数を算出し、前記表示手段に表示済みの原文に含まれる単語情報と同じである、前記統計解析手段で解析された単語情報に、前記未読件数の情報を付与する未読件数算出手段と、を有するデータマイニング装置である。

本発明のデータマイニング方法は、解析手段により、分析対象の文章を解析し、解析された情報を統計解析するステップと、
解析された単語情報を含む原文を検索手段により検索し、検索された原文を表示手段により表示し、既に表示した原文を記憶手段に記憶するステップと、
前記検索手段により検索された原文と同じ原文が前記記憶手段にある場合に、前記表示手段に表示済みの原文と同じの、該検索された原文に既読情報を付与するステップと、を有するデータマイニング方法である。

また本発明のデータマイニング方法は、解析手段により、分析対象のデータの文章を解析し、解析された情報を統計解析するステップと、
解析された単語情報を含む原文を検索手段により検索し、検索された原文を表示手段により表示し、既に表示した原文を記憶手段に記憶するステップと、
前記検索手段により検索された原文と同じ原文が前記記憶手段にある場合に、前記表示手段に表示済みの原文に含まれる単語情報と同じの、前記解析手段により解析された単語情報に既読情報を付与するステップと、を有するデータマイニング方法である。

また本発明のデータマイニング方法は、解析手段により、分析対象のデータの文章を解析し、解析された情報を統計解析するステップと、
解析された単語情報を含む原文を検索手段により検索し、検索された原文を表示手段により表示し、既に表示した原文を記憶手段に記憶するステップと、
前記検索手段で検索された原文と同じ原文が前記記憶手段にある場合に、前記表示手段に表示済みの原文に係わる単語情報を含み前記表示手段で表示されていない原文の未読件数を算出し、前記表示手段に表示済みの原文に含まれる単語情報と同じである、前記統計解析手段で解析された単語情報に、前記未読件数の情報を付与するステップと、を有するデータマイニング方法である。

本発明のプログラムは、解析手段により、分析対象の文章を解析し、解析された情報を統計解析するステップと、
解析された単語情報を含む原文を検索手段により検索し、検索された原文を表示手段により表示し、既に表示した原文を記憶手段に記憶するステップと、
前記検索手段により検索された原文と同じ原文が前記記憶手段にある場合に、前記表示手段に表示済みの原文と同じの、該検索された原文に既読情報を付与するステップと、を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

また本発明のプログラムは、解析手段により、分析対象のデータの文章を解析し、解析された情報を統計解析するステップと、
解析された単語情報を含む原文を検索手段により検索し、検索された原文を表示手段により表示し、既に表示した原文を記憶手段に記憶するステップと、
前記検索手段により検索された原文と同じ原文が前記記憶手段にある場合に、前記表示手段に表示済みの原文に含まれる単語情報と同じの、前記解析手段により解析された単語情報に既読情報を付与するステップと、を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

また本発明のプログラムは、解析手段により、分析対象のデータの文章を解析し、解析された情報を統計解析するステップと、
解析された単語情報を含む原文を検索手段により検索し、検索された原文を表示手段により表示し、既に表示した原文を記憶手段に記憶するステップと、
前記検索手段で検索された原文と同じ原文が前記記憶手段にある場合に、前記表示手段に表示済みの原文に係わる単語情報を含み前記表示手段で表示されていない原文の未読件数を算出し、前記表示手段に表示済みの原文に含まれる単語情報と同じである、前記統計解析手段で解析された単語情報に、前記未読件数の情報を付与するステップと、を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

本発明によれば、同じ原文を重複して読むことをなくすことができる、可読性の高い、テキストマイニング結果を得ることができるデータマイニング装置、データマイニング方法およびそのプログラムを得ることができる。

以下、本発明の実施形態の構成について図面を参照して詳細に説明する。

図１は本発明のテキストマイニング装置の第１実施形態の構成を示すブロック図である。

図１を参照すると、本実施形態のテキストマイニング装置は、データ入力手段１０、文章解析手段１１、統計解析手段１２、単語一覧表示手段１３、単語選択手段１４、原文検索手段１５、単語位置情報記憶手段１６、原文表示手段１７、既読情報取得手段２１、既読情報記憶手段２２、及び既読情報付与手段２３から構成される。

データ入力手段１０は、分析対象とするデータを入力するための手段であり、例えばキーボードである。データは、文書ファイルや文章を含むテキストファイルなどである。CSVと呼ばれるコンマ区切りのテキストファイル、リレーショナルデータベース等のデータベースから抽出される、行と列から成るフォーマットのファイルなどの場合もある。

文章解析手段１１は、データ入力手段１０で入力されたデータの文章を単語単位に分割し各単語に品詞情報を付与する形態素解析処理、主語・述語や修飾語関係を判定する係り受け解析処理などを行うための手段である。

統計解析手段１２は、文章解析手段で解析処理された単語情報および係り受け情報のリストを頻度などの統計情報に基づき、ランキングを行う手段である。

単語一覧表示手段１３は、統計解析手段１２の結果、すなわちテキストマイニングの結果を表示するための手段である。表示される内容は、単語の一覧のほか、係り受けの関係の単語の一覧なども含めて想定している。

単語選択手段１４では、ユーザが単語一覧表示手段１３を目視しながら任意の単語を選択するための手段である。

原文検索手段１５は、単語位置情報記憶手段１６を参照して単語選択手段１４で選択した単語を含む原文を検索する手段である。単語位置情報記憶手段１６は、単語を含む原文の文書ＩＤなどを記憶する手段である。

原文表示手段１７は、原文検索手段１５が検索した原文を表示する手段である。

既読情報取得手段２１は、原文表示手段１７が原文を表示したことがある文書ＩＤを既読情報として取得する手段である。

既読情報記憶手段２２は、既読情報取得手段２１が取得した文書ＩＤを記憶する手段である。

既読情報付与手段２３は、既読情報記憶手段２２に存在する文書ＩＤに対して、既読情報を付与し、原文表示手段１７で既読情報付きの原文を表示する手段である。
［動作の説明］
図１を参照して本実施形態の全体の動作について詳細に説明する。

まず、データ入力手段１０において、分析対象とするデータを入力する。データは、文書ファイルや文章を含むテキストファイルなどである。ここでは、ＣＳＶと呼ばれるコンマ区切りのテキストファイルを入力するものとし、図６に内容の例を示す。

図６は、企業内に設置されたコンタクトセンタ（お客様相談室）で蓄積されたデータの例で、日時・商品名・顧客名・連絡先・問い合わせ内容などの項目から成る、表形式のファイルである。コンタクトセンタには、その企業の商品に対する質問や苦情、要望などの問い合わせが電話やＦＡＸ、電子メールなどで寄せられる。図６は、その問い合わせ内容を電子化してデータとして蓄積したものの例である。図６で、「日時」は問い合わせを受けた年月日および時刻情報、「問い合わせ内容」は電話などで受けた問い合わせの内容であり文章で記述されたものである。このようなデータは、コンタクトセンタ以外にも、アンケートに寄せられる意見や、営業担当者が書く日報をデータベース化したものなどがある。

文章解析手段１１は、データ入力手段１０で入力されたデータの文章を解析する。具体的には、形態素解析処理、係り受け解析処理などを行う。形態素解析処理は、データ入力手段１０で入力されたデータの文章を、辞書を用いて単語単位に分割し各単語に品詞情報を付与する処理である。とくに日本語のように分かち書きのない言語をコンピュータで処理する場合に一般的に適用される技術であり、「国語辞書の記憶と日本語文の自動分割」（長尾真ほか、情報処理、Ｖｏｌ．１９、Ｎｏ．６ 、１９７８年）などに記載がある。また、係り受け解析処理は、文中の係り受け関係（文の主語・述語の関係、修飾語・被修飾語の関係）などを判定する技術であり、特開２０００−１７２６９１号、特開２００１−８４２５０号、「係り受け解析を用いた複合語の分割方法」（宮崎正弘、情報処理学会論文誌、Ｖｏｌ．２５、Ｎｏ．６、１９８４年）などに記載されている。図７に、図６の「問い合わせ内容」の文章の一例に対する形態素解析処理結果、および、係り受け解析処理結果の例を示す。

図７に示すように、「 店員の態度がとても悪かった。 」を形態素解析すると、
「 店員（名詞）／の（助詞）／対応（名詞）／が（助詞）／とても（副詞）／悪（形容詞語幹）／かっ（形容詞活用語尾）／た（過去助動詞）／。（句点） 」
（／は単語の区切り、かっこ内は品詞を示す）
のように解析される。

また「 店員の態度がとても悪かった。 」を係り受け解析すると、
「 店員 → 対応 （修飾・被修飾語関係）
態度 → 悪い （主語・述語関係） 」
のように解析される。

統計解析手段１２は、単語情報および係り受け情報のリストを頻度などの統計情報に基づき、例えば頻度の高い順にランキングを行う。頻度の他の統計情報としては、特開２００１−２６６０６０号公報に記載されているように確率的コンプレキシティを用いる方法や、特開２０００−１７２６９１号公報に記載されているようにカイ二乗を用いる方法などがある。

単語一覧表示手段１３は、統計解析手段１２の結果、すなわちテキストマイニングの結果をＣＲＴや液晶表示装置に一覧表示（リスト表示）するための手段である。表示される内容は、単語の一覧だけでなく、係り受けの関係（文の主語・述語の関係、修飾語・被修飾語の関係）にある単語の一覧などを含める。単語の一覧のほかの情報として、単語の品詞、出現回数などを表示する。また、従来のテキストマイニング装置では、表やグラフなどの形式で出力し、表示することができる。表やグラフに表示される単語や係り受け関係の単語についても、単語一覧表示手段１３において表示対象とみなす。

単語選択手段１４は、単語一覧表示手段１３から任意の単語をユーザがクリック操作などで選択するための手段である。ユーザは、単語一覧表示手段１３の結果を目視しながら、注目する単語の原文を参照することができる。ここで、原文とは、単語を含む元の文や文章、文書全体を指す。

原文検索手段１５は、単語位置情報記憶手段１６を参照して単語選択手段１４で選択した単語を含む原文を検索する手段である。単語位置情報記憶手段１６は、指定した単語を含む原文の文書ＩＤなどを記憶する手段である。図８に単語位置情報記憶手段１６の内容例を示す。図８のように、単語ＩＤ（単語をユニークに識別するＩＤ）に対して、その単語が存在するすべての文書ＩＤ情報が付与されたインデックスファイルとなっている。これらの情報は、入力データを文章解析した際に予め作成しておくことができる。

原文表示手段１７は、原文検索手段１５が検索した原文を表示する手段である。図１１に、単語一覧表示手段１３に表示された単語をクリック操作によって選択し、原文表示手段１７において原文を表示する例を示す。なお、単語位置情報記憶手段１６において原文・文書内での位置情報（先頭からのバイト位置）を持たせることにより、原文全体ではなく該当箇所へのマークも可能である。

既読情報取得手段２１は、原文表示手段１７が原文を表示したことがある文書ＩＤを既読情報として取得する手段である。既読情報記憶手段２２は、既読情報取得手段２１が取得した文書ＩＤを記憶する手段である。図９に既読情報記憶手段２２の内容例を示す。図９では、過去に表示された文書ＩＤの単純なリストとなっている。

既読情報付与手段２３は、既読情報記憶手段２２に存在する文書ＩＤに対して、既読情報を付与する。原文表示手段１７は、既読情報が付与された原文に対して、図１１のように既読マークを付与して表示する。あるいは、最初に未読マークをすべての原文に付与しておき既読のものだけ未読マークを外す、既読のものは原文自体を表示しない、などの表示方法も考えられる。

図４は、単語一覧表示手段１３以降の動作の流れを示したフローチャートである。ステップＳ１０１で、単語一覧表示手段１４で単語を選択すると、単語ＩＤおよび単語に付随する情報として、ここでは単語を含む原文の総数ｎ＝Ｎを取得する。ここで、単語ＩＤは、文章解析手段１１で用いる辞書中にユニークなＩＤを持たせることで実現できる。あるいは、単語ＩＤの代わりに、単語を識別できる情報（単語の見出しと品詞情報の組み合わせなど）を用いてもよい。

ステップＳ１０２で、原文検索手段１５は、単語ＩＤを検索キーとして単語位置情報記憶手段１６を検索し、その単語が存在する文書ＩＤを取得する。ステップＳ１０３で、既読情報付与手段２３は、原文検索手段１５で検索キーとなった文書ＩＤが既読情報記憶手段２２の中にあるかどうかを判定する。ステップＳ１０３でＹｅｓであれば、ステップＳ１０４において、既読情報付与手段２３は、その文書ＩＤに対して既読情報を付与し、ステップＳ１０５において、原文表示手段１７は、既読マークを付けて文書を表示する。ステップＳ１０３でＮｏであれば、ステップＳ１０６において、原文表示手段１７でそのまま原文を表示し、既読情報取得手段２１は既読情報記憶手段２２に表示した文書ＩＤを追加する。ステップＳ１１０では、次の原文を表示するかを判定し、Ｙｅｓかつｎが０でなければ、ステップＳ１０２〜ステップＳ１０６を繰り返す。

本実施形態においては、原文側に既読情報を持たせることで、以前読んだ文は読み飛ばすことができ、マイニング結果の原文の可読性を向上させることができる。

例えば、図１１で、「店員」をクリックして、「店員」を含む原文をすべて参照したとする。つまり、原文例１Ａ、原文２Ａは参照されたことになる。その後で、「態度」をクリックして原文例１Ａを参照すると、原文例１Ａに既読マークが付く。その結果、ユーザは、既読マークが付いていない原文だけを参照することに集中することができる。

本発明の第２の実施形態について図面を参照して説明する。

本実施形態では、リスト側に既読情報を持たせることで、マイニング結果の可読性を向上させる。図２は本発明のテキストマイニング装置の第２実施形態の構成を示すブロック図である。図２において、図１に示した構成部材と同一構成部材については同一符号を付する。

図２を参照すると、本実施形態のテキストマイニング装置は、既読情報付与手段２３が、既読情報記憶手段２２と原文内単語記憶手段３１とを参照して、単語一覧表示手段１３において既読情報を表示させているという点で図１と異なる。

原文内単語記憶手段３１は、ある文書ＩＤに含まれるすべての単語ＩＤを記憶する。図１０に、原文内単語記憶手段３１の内容例を示す。既読情報付与手段２３は、原文検索手段１５で検索対象とする文書ＩＤが既読情報記憶手段２２に存在するならば、その文書ＩＤをキーに原文内単語記憶手段３１から単語ＩＤを取得する。

単語一覧表示手段１３は、既読情報付与手段２３が取得した単語ＩＤの単語に既読マークを付与して表示する。図１２に既読マークを付与して表示した例を示す。

図１２で、「店員→対応」をクリックして、「店員→対応」を含む原文をすべて参照したとする。つまり、原文例１Ｂ、原文２Ｂは参照されたことになる。その際、原文例１Ｂを指している「対応→悪い」に既読マークを付与する。その結果、ユーザは、既読マークの付与された単語の原文は飛ばして、既読マークが付いていない単語の原文だけを参照することに集中することができる。とくに、係り受けや共起の結果などの場合、同じ原文を指すことが多いので、有効となる。

図５は、単語一覧表示手段１３以降の動作の流れを示したフローチャートである。図４とほぼ同様の図であるが、ステップＳ２０４、ステップＳ２０５における動作が異なる。つまり、ステップＳ２０３でＹｅｓの場合、ステップＳ２０４で既読情報付与手段２３は、その文書IDをキーに原文内単語記憶手段３１を検索して単語ＩＤを取得する。そして、ステップＳ２０５で単語一覧表示手段１３は、該当する単語ＩＤに既読マークを付けて文書を表示する。最初に未読マークをすべての該当する単語ＩＤに付与しておき既読のものだけ未読マークを外すことも可能である。

図３は本発明のテキストマイニング装置の第３実施形態の構成を示すブロック図である。図３において、図１に示した構成部材と同一構成部材については同一符号を付する。

図３を参照すると、本実施形態のテキストマイニング装置は、既読情報付与手段２３の代わりに未読文書数算出手段４１が、既読情報記憶手段２２と原文内単語記憶手段３１とを参照して、単語一覧表示手段１３において既読情報を表示させているという点で図２と異なる。

未読文書数算出手段４１は、単語一覧表示手段１３に未読文書数情報（まだ表示していない原文の件数）を付与する手段である。

図１３は、単語一覧表示手段１３以降の動作の流れを示したフローチャートである。図５とほぼ同様の図であるが、ステップＳ３０５における動作が異なる。ステップＳ３０５において、ｎの値を未読件数として付与し、単語一覧表示手段１３で未読文書数を表示する。未読件数が０になった時、既読マークを付与する。

図２に示した実施形態２では、図１４のように原文例３Ｃを読み飛ばしてしまう問題がある。そこで、未読の文書の件数情報を付与することにより、可読性を上げることができる。

以上説明した実施形態の各手段の機能は、コンピュータで実行するプログラムとして具現化される。すなわち、図１５に示すようなコンピュータにおいて、図１〜図３に示したような各手段の機能、図４，図５，図１３のフローは、これらを記述したプログラムにより実現され、かかるプログラムをハードディスク装置等のディスク装置１２４やＲＯＭ等の記憶装置に記憶し、ＣＰＵ１２６によりそのプログラムが実行される。キーボード１２１は図１のデータ出力手段１０となる。ＣＲＴや液晶表示装置からなるディスプレイ１２２（ここではＣＲＴとして示している）は単語一覧表示手段１３や原文表示手段１７となるものである。１２５はデータバス等のバス、１２３はＣＰＵ１２６の情報処理に必要な情報を記憶するＤＲＡＭ等のメモリを示す。

本発明は、顧客管理（ＣＲＭ）、データ分析コンサルティングビジネス等に用いられるデータマイニング装置、データマイニング方法およびそのプログラムに適用される。

本発明のテキストマイニング装置の第１実施形態の構成を示すブロック図である。 本発明のテキストマイニング装置の第２実施形態の構成を示すブロック図である。 本発明のテキストマイニング装置の第３実施形態の構成を示すブロック図である。 単語一覧表示手段１３以降の動作の流れを示したフローチャートである。 単語一覧表示手段１３以降の動作の流れを示したフローチャートである。 企業内に設置されたコンタクトセンタ（お客様相談室）で蓄積されたデータの例を示す図である。 図６の「問い合わせ内容」の文章の一例に対する形態素解析処理結果、および、係り受け解析処理結果の例を示す図である。 単語位置情報記憶手段１６の内容例を示す図である。 既読情報記憶手段２２の内容例を示す図である。 原文内単語記憶手段３１の内容例を示す図である。 単語一覧表示手段１３に表示された単語をクリック操作によって選択し、原文表示手段１７において原文を表示する例を示す図である。 既読マークを付与して表示した例を示す図である。 単語一覧表示手段１３以降の動作の流れを示したフローチャートである。 未読の文書の件数情報を付与して表示した例を示す図である。 コンピュータの構成を示す図である。

符号の説明

１０ データ入力手段
１１ 文章解析手段
１２ 統計解析手段
１３ 単語一覧表示手段
１４ 単語選択手段
１５ 原文検索手段
１６ 単語位置情報記憶手段
１７ 原文表示手段
２１ 既読情報取得手段
２２ 既読情報記憶手段
２３ 既読情報付与手段
３１ 原文内単語記憶手段
４１ 未読文書数算出手段

Claims (12)

1. 分析対象の文章を解析する文章解析手段と、前記文章解析手段で解析された情報を統計解析する統計解析手段と、前記統計解析手段で解析された単語情報を含む原文を検索する検索手段と、検索された原文を表示する表示手段と、前記表示手段に既に表示した原文を記憶する記憶手段と、前記検索手段で検索された原文と同じ原文が前記記憶手段にある場合に、前記表示手段に表示済みの原文と同じの該検索された原文に既読情報を付与する情報付与手段と、を有するデータマイニング装置。
2. 請求項１に記載のデータマイニング装置において、前記検索された原文に既読情報を付与して前記表示手段に表示するデータマイニング装置。
3. 分析対象のデータの文章を解析する文章解析手段と、前記文章解析手段で解析された情報を統計解析する統計解析手段と、前記統計解析手段で解析された単語情報を含む原文を検索する検索手段と、検索された原文を表示する表示手段と、前記表示手段に既に表示した原文を記憶する記憶手段と、前記検索手段で検索された原文と同じ原文が前記記憶手段にある場合に、前記表示手段に表示済みの原文に含まれる単語情報と同じの、前記統計解析手段で解析された単語情報に既読情報を付与する情報付与手段と、を有するデータマイニング装置。
4. 請求項３に記載のデータマイニング装置において、前記統計解析手段で解析された単語情報を表示する単語情報表示手段を有し、前記統計解析手段で解析された単語情報に既読情報を付与して前記単語情報表示手段に表示するデータマイニング装置。
5. 分析対象のデータの文章を解析する文章解析手段と、前記文章解析手段で解析された情報を統計解析する統計解析手段と、前記統計解析手段で解析された単語情報を含む原文を検索する検索手段と、検索された原文を表示する表示手段と、前記表示手段に既に表示した原文を記憶する記憶手段と、前記検索手段で検索された原文と同じ原文が前記記憶手段にある場合に、前記表示手段に表示済みの原文に係わる単語情報を含み前記表示手段で表示されていない原文の未読件数を算出し、前記表示手段に表示済みの原文に含まれる単語情報と同じである、前記統計解析手段で解析された単語情報に、前記未読件数の情報を付与する未読件数算出手段と、を有するデータマイニング装置。
6. 請求項５に記載のデータマイニング装置において、前記統計解析手段で解析された単語情報を表示する単語情報表示手段を有し、前記統計解析手段で解析された単語情報に前記未読件数の情報を付与して前記単語情報表示手段に表示するデータマイニング装置。
7. 解析手段により、分析対象の文章を解析し、解析された情報を統計解析するステップと、
   解析された単語情報を含む原文を検索手段により検索し、検索された原文を表示手段により表示し、既に表示した原文を記憶手段に記憶するステップと、
   前記検索手段により検索された原文と同じ原文が前記記憶手段にある場合に、前記表示手段に表示済みの原文と同じの該検索された原文に既読情報を付与するステップと、を有するデータマイニング方法。
8. 解析手段により、分析対象のデータの文章を解析し、解析された情報を統計解析するステップと、
   解析された単語情報を含む原文を検索手段により検索し、検索された原文を表示手段により表示し、既に表示した原文を記憶手段に記憶するステップと、
   前記検索手段により検索された原文と同じ原文が前記記憶手段にある場合に、前記表示手段に表示済みの原文に含まれる単語情報と同じの、前記解析手段により解析された単語情報に既読情報を付与するステップと、を有するデータマイニング方法。
9. 解析手段により、分析対象のデータの文章を解析し、解析された情報を統計解析するステップと、
   解析された単語情報を含む原文を検索手段により検索し、検索された原文を表示手段により表示し、既に表示した原文を記憶手段に記憶するステップと、
   前記検索手段で検索された原文と同じ原文が前記記憶手段にある場合に、前記表示手段に表示済みの原文に係わる単語情報を含み前記表示手段で表示されていない原文の未読件数を算出し、前記表示手段に表示済みの原文に含まれる単語情報と同じである、前記統計解析手段で解析された単語情報に、前記未読件数の情報を付与するステップと、を有するデータマイニング方法。
10. 解析手段により、分析対象の文章を解析し、解析された情報を統計解析するステップと、
    解析された単語情報を含む原文を検索手段により検索し、検索された原文を表示手段により表示し、既に表示した原文を記憶手段に記憶するステップと、
    前記検索手段により検索された原文と同じ原文が前記記憶手段にある場合に、前記表示手段に表示済みの原文と同じの、該検索された原文に既読情報を付与するステップと、を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
11. 解析手段により、分析対象のデータの文章を解析し、解析された情報を統計解析するステップと、
    解析された単語情報を含む原文を検索手段により検索し、検索された原文を表示手段により表示し、既に表示した原文を記憶手段に記憶するステップと、
    前記検索手段により検索された原文と同じ原文が前記記憶手段にある場合に、前記表示手段に表示済みの原文に含まれる単語情報と同じの、前記解析手段により解析された単語情報に既読情報を付与するステップと、を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
12. 解析手段により、分析対象のデータの文章を解析し、解析された情報を統計解析するステップと、
    解析された単語情報を含む原文を検索手段により検索し、検索された原文を表示手段により表示し、既に表示した原文を記憶手段に記憶するステップと、
    前記検索手段で検索された原文と同じ原文が前記記憶手段にある場合に、前記表示手段に表示済みの原文に係わる単語情報を含み前記表示手段で表示されていない原文の未読件数を算出し、前記表示手段に表示済みの原文に含まれる単語情報と同じである、前記統計解析手段で解析された単語情報に、前記未読件数の情報を付与するステップと、を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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