JP2011123795A - 株価影響企業検知システム及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】株価に影響を与えるイベントの有無を自動的に検知すると共に、このイベントによって株価に影響を受ける具体的な企業名を提示可能な技術の実現。
【解決手段】イベント情報を格納するイベント情報記憶部38と、各企業の属性情報を登録しておくオントロジ記憶部42と、イベントの属性と当該イベントによって株価に影響を受ける企業の属性との組合せパターン毎に、株価に与える影響がプラスかマイナスかを定義した推論ルールを格納する推論ルール記憶部40と、各イベント情報に対して推論ルールを適用し、当該イベントによって株価に影響が及ぶ企業の属性を特定すると共に、オントロジ記憶部42を参照して当該属性を備えた企業を株価影響企業として抽出し、株価影響企業のリストを生成してWebサーバ44に出力する株価影響企業抽出部26を備えた株価影響企業検知システム10。
【選択図】図１

Description

この発明は株価影響企業検知システム及びプログラムに係り、特に、自然災害の発生や為替レートの変動など、特定イベントの発生に伴って株価にプラスまたはマイナスの影響が及ぶ企業を特定する技術に関する。

株価は企業価値を表す重要な指標であり、当該企業自身の業績や将来性に応じて変動することはもちろんであるが、地震の発生や為替レートの乱高下、戦争の勃発、取引先企業の倒産など、外部要因によっても大きく影響を受けることがある。
例えば、アフリカの某国においてクーデターが発生した場合、その国に主力工場を保有しているメーカーの株価が暴落することが容易に予想される。
このため、投資家には日頃から新聞や専門雑誌、インターネット、テレビ等を通じて世界情勢に関する情報の収集に勤しみ、いったん事が起こった場合には、当該イベントによって影響を受ける企業を即座に特定すると共に、その影響がプラスのものである場合には当該企業の株式を買い、マイナスのものである場合には売る、という行動を執ることが求められる。
株価をうごかすもの／戦争・テロ・政治不安（地政学的リスク） インターネットURL:http://kabu-shosinsha-kabuneko.net/14/16/000136.html 検索日：平成２１年１１月２４日

しかしながら、このためには各企業の活動内容や活動地域、関連企業等について熟知すると共に、多種多様なイベント毎にプラスまたはマイナスの影響が及ぶ具体的企業名を事前に把握しておく必要があり、なおかつニュース情報等を常時チェックしている必要があるため、突発的なイベントの発生直後に、他に先んじて投資行動に移行できる投資家は限られているのが現状である。

この発明は、このような現状を打開するために案出されたものであり、企業の株価に影響を与えるイベントの有無を自動的に検知すると共に、このイベントによって株価に影響を受ける具体的な企業名を提示可能な技術の提供を目的としている。

上記の目的を達成するため、請求項１に記載した株価影響企業検知システムは、株価に影響を与える特定の属性を備えたイベント情報を格納するイベント情報記憶手段と、各企業の属性情報を登録しておく企業情報記憶手段と、イベントの属性と、当該イベントによって株価に影響を受ける企業の属性との組合せパターン毎に、株価に与える影響がプラスかマイナスかを定義した推論ルールを格納する推論ルール記憶手段と、上記イベント情報記憶手段に格納された各イベント情報に対して上記推論ルールを適用し、当該イベントによって株価に影響が及ぶ企業の属性を特定する手段と、上記企業情報記憶手段を参照し、上記属性を備えた企業を株価影響企業として抽出する株価影響企業抽出手段と、上記株価影響企業のリストを生成し、出力する手段とを備えたことを特徴としている。
ここで「出力」とは、株価影響企業のリストをディスプレイに表示させること、ファイルに書き出すこと、プリンタを介して印刷すること、他のコンピュータに送信すること、同リストを含むWebファイルを生成してクライアント端末に送信することなどを広く含む概念である。

請求項２に記載した株価影響企業検知システムは、請求項１のシステムであって、さらに上記イベント情報の属性が、イベントの種類を表す文字列と、当該イベントの発生地域を表す文字列との組合せよりなり、上記企業の属性情報として、当該企業に係る特定種類の地域情報（本社所在地、生産地域、販売地域等）が含まれており、上記推論ルールには、イベントの種類及び企業に係る特定種類の地域との組合せパターン毎に、株価に与える影響がプラスかマイナスか定義されており、上記株価影響企業抽出手段は、上記推論ルールにおいて定義された特定種類の地域として、イベント情報の発生地域が登録されている企業を株価影響企業として抽出することを特徴としている。

請求項３に記載した株価影響企業検知システムは、請求項２のシステムであって、さらに、上位概念的なイベントの種類を示す抽象化タグと、具体的なイベントの呼称を表す文字列との対応関係を定義したイベント辞書と、上位概念的な地域を示す抽象化タグと、具体的な地域名を表す文字列との対応関係を定義した地域辞書と、上位概念的なイベントの発生事実を示す抽象化タグと、具体的なイベントの発生事実を表す文字列との対応関係を定義したイベント述語辞書と、テキストデータ中の文を形態素単位に分解し、各形態素の品詞を同定するする手段と、上記の各辞書を参照し、各形態素の中で上記イベントの呼称を表す文字列、上記地域名を表す文字列、上記イベントの発生事実を表す文字列に該当するものに対して、それぞれイベントの種類を示す抽象化タグ、地域を示す抽象化タグ、イベントの発生事実を示す抽象化タグを関連付ける手段と、少なくとも主語に付属する助詞毎及び地域に付属する助詞毎に対応語（自立語）の格納欄が設けられた格スロットに、文中の対応語を充填すると共に、イベントの発生事実を示す抽象化タグが付与されている形態素を述語として当該格スロットに関連付ける格スロット充填手段と、抽出すべき主語の抽象化タグ及び当該主語に付属する助詞を特定する条件と、抽出すべき述語の抽象化タグを特定する条件と、抽出すべき地域の抽象化タグ及び当該地域に付属する助詞を特定する条件が少なくとも規定された抽出フレーム定義を、複数格納しておく抽出フレーム定義記憶手段と、対応語充填済みの上記格スロットに上記抽出フレーム定義を適用することにより、少なくとも文の主語、述語、地域に該当する情報要素を抽出し、上記イベント情報記憶手段に格納する情報抽出手段とを備え、上記格スロット充填手段が、以下の処理を実行することを特徴としている。
(1) 先行する述語に関して対応語の充填が完了した格スロットを、後続の述語について継承させる。
(2) 後続の述語に係る対応語を上記格スロットの対応語格納欄に上書充填する。
(3)文の主語を表す助詞の対応語格納欄が後続の述語に係る主語を表す語によって上書充填された場合には、先行する述語に関して充填された対応語を削除する。

請求項４に記載した株価影響企業検知システムは、請求項３のシステムであって、さらに、上記の文の中でタイトルに該当する文に対してタイトル文であることを示す識別情報を予め付与する手段を備え、上記格スロット充填手段が、この識別情報が付与されたタイトル文中のイベントの種類を示す抽象化タグが付与された語については、助詞の有無を問わず主語に付属する助詞の対応語格納欄に充填し、地域を示す抽象化タグが付与された語については、助詞の有無を問わず地域名に付属する助詞の対応語格納欄に充填することを特徴としている。

請求項５に記載した株価影響企業検知システムは、請求項１〜４のシステムであって、さらに上記イベント情報の属性が、イベントの主体となる企業名を特定する文字列と、企業情勢に係るイベントの種類を表す文字列との組合せよりなり、上記企業の属性情報として、当該企業に係る特定種類の関連企業情報（子会社名、親会社名、取引先名等）が含まれており、上記推論ルールには、企業情勢に係るイベントの種類及び関連企業の種類との組合せパターン毎に、株価に与える影響がプラスかマイナスか定義されており、上記株価影響企業抽出手段は、上記推論ルールにおいて定義された特定種類の関連企業として、企業情勢に係るイベント情報の主体となる企業名が登録されている企業を株価影響企業として抽出することを特徴としている。

請求項６に記載した株価影響企業検知システムは、請求項５のシステムであって、さらに、上位概念的な企業名を示す抽象化タグと、具体的な企業名を表す文字列との対応関係を定義した企業名辞書と、企業情勢に係る上位概念的なイベントの発生事実を示す抽象化タグと、企業情勢に係る具体的なイベントの発生事実を示す文字列との対応関係を定義したイベント述語辞書と、テキストデータ中の文を形態素単位に分解し、各形態素の品詞を同定するする手段と、上記の各辞書を参照し、各形態素の中で具体的な企業名を表す文字列、上記企業情勢に係るイベントの発生事実を表す文字列に該当するものに対して、それぞれ企業名であることを示す抽象化タグ、企業情勢に係るイベントの発生事実を示す抽象化タグを関連付ける手段と、少なくとも主語に付属する助詞毎に対応語（自立語）の格納欄が設けられた格スロットに、文中の対応語を充填すると共に、イベントの発生事実を示す抽象化タグが付与されている形態素を述語として当該格スロットに上記述語を関連付ける格スロット充填手段と、抽出すべき主語の抽象化タグ及び当該主語に付属する助詞を特定する条件と、抽出すべき述語の抽象化タグを特定する条件が少なくとも規定された抽出フレーム定義を、複数格納しておく抽出フレーム定義記憶手段と、対応語充填済みの上記格スロットに上記抽出フレーム定義を適用することにより、少なくとも文の主語、述語に該当する情報要素を抽出し、上記イベント情報記憶手段に格納する情報抽出手段とを備え、上記格スロット充填手段が、以下の処理を実行することを特徴としている。
(1) 先行する述語に関して必要な対応語の充填が完了した格スロットを、後続の述語について継承させる。
(2) 後続の述語に関して必要な対応語を上記格スロットの対応語格納欄に上書充填する。
(3)文の主語を表す助詞の対応語格納欄が後続の述語に係る主語を表す語によって上書充填された場合には、先行する述語に関して充填された対応語を削除する。

請求項７に記載した株価影響企業検知システムは、請求項６のシステムであって、さらに、上記の文の中でタイトルに該当する文に対して、タイトル文であることを示す識別情報を予め付与する手段を備え、上記格スロット充填手段が、この識別情報が付与されたタイトル文中の企業名であることを示す抽象化タグが付与された語については、助詞の有無を問わず主語に付属する助詞の対応語格納欄に充填することを特徴としている。

請求項８に記載した株価影響企業検知システムは、請求項３、４、６、７のシステムであって、さらに、複合語となるべき複数の品詞の連結パターン毎に、当該複合語の品詞を決定するための基準が規定された複合語解析ルールを格納しておく複合語解析ルール記憶手段と、この複合語解析ルールを参照し、文中に複合語解析ルールに規定された品詞の連結パターンに該当する形態素の組合せが存在している場合には、これらの形態素を複合語と認定する複合語解析手段とを備え、上記の格スロット充填手段が、複合語と認定された形態素の組合せについては、複合語単位で格スロットへの充填処理を実行することを特徴としている。

請求項９に記載した株価影響企業検知システムは、請求項３、４、６〜８のシステムであって、さらに、形態素の種類を推定するための抽象化ルールを格納しておく抽象化ルール記憶手段と、上記の抽象化ルールを文に対して適用し、当該抽象化ルールにマッチする形態素に対してその種類を示す抽象化タグを関連付ける手段とを備えたことを特徴としている。

請求項１０に記載した株価影響企業検知システムは、請求項３、４、６〜９のシステムであって、さらに、照応詞毎にその先行詞を決定するための基準を定めた照応解析ルールを格納しておく照応解析ルール記憶手段と、この照応解析ルールを参照し、文中に存する照応詞に対して、対応の先行詞を決定すると共に、この先行詞によって照応詞を置き換える照応解析手段とを備えたことを特徴としている。

請求項１１に記載した株価影響企業検知プログラムは、コンピュータを、株価に影響を与える特定の属性を備えたイベント情報を格納するイベント情報記憶手段、各企業の属性情報を登録しておく企業情報記憶手段、イベントの属性と、当該イベントによって株価に影響を受ける企業の属性との組合せパターン毎に、株価に与える影響がプラスかマイナスかを定義した推論ルールを格納する推論ルール記憶手段、上記イベント情報記憶手段に格納された各イベント情報に対して上記推論ルールを適用し、当該イベントによって株価に影響が及ぶ企業の属性を特定する手段、上記企業情報記憶手段を参照し、上記属性を備えた企業を株価影響企業として抽出する株価影響企業抽出手段、上記株価影響企業のリストを生成し、出力する手段として機能させることを特徴としている。

請求項１に記載した株価影響企業検知システム及び請求項１１に記載した株価影響企業検知プログラムによれば、各イベント情報の発生によって株価にプラスまたはマイナスの影響が及ぶ具体的な企業が自動的にリストアップされ、ユーザに提供されるため、常時ニュース情報をチェックする時間のないユーザや、各企業の具体的な活動内容や活動地域等について熟知せず、各イベントが株価に与える影響について認識していないユーザであっても、即座に必要な投資行動（該当企業の株式の売買）に移ることが可能となる。

自然災害や紛争の発生など、影響が及ぶ地理的範囲が局所的なイベントの場合、株価への影響を推し量るにはイベントの発生地域と各企業との関係がポイントとなる。
このため、請求項２に記載した株価影響企業検知システムにあっては、イベントの種類を表す文字列と発生地域を表す文字列がイベント情報の属性として設定されると共に、企業に係る特定種類の地域情報が企業の属性として設定されている。また、イベントの種類及び企業に係る特定種類の地域情報との組合せパターン毎に、当該イベントが株価に与える影響（プラスかマイナスか）が設定されている。
この結果、影響が局所的な自然災害等のイベントが発生した場合に、当該イベントの発生地域に関係のある企業を株価影響企業としてリストアップすることが可能となる。

原油取引価格や為替レートの変動のように、定期的に発生するイベントについては様々な情報提供企業が存在しており、比較的整った形式のイベント情報を容易に取得することができるが、自然災害や紛争のように突発的に発生するイベントの場合には、その第一報が自然言語で記述されたテキスト形式のデータ（Web上のニュース記事等）で提供されることが多いため、そのままではイベント情報として利用できない。
これに対し請求項３に記載した株価影響企業検知システムは、予め必要な助詞の種類が設定された定型的な格スロットと、抽出すべき情報の種類を規定する抽出フレーム定義を用意しておき、文中に対応の助詞が存在する場合にはその直前の自立語を当該助詞の対応語格納欄に充填すると共に、この充填済みの格スロットに抽出フレーム定義を適用することにより、語順にかかわらず自然文から「主語（自然災害や紛争等のイベント）−述語−地域」のように構造化された情報を自動的に抽出する機能を備えているため、この自然災害や紛争等に関するイベント情報に基づいて株価影響企業をリストアップすることが可能となる。
しかも、原則として前の述語に係る格スロットがつぎの述語に継承される仕組みを備えているため、後続の述語に関して主語や地域の省略が存在したとしても、前の述語の主語や地域で容易に補うことができる。

取引先企業の倒産や子会社の増益、減益、公開等、関連企業の動向（情勢変化）によっても企業の株価に大きな影響が生じる。
このため、請求項５に記載した株価影響企業検知システムにあっては、企業名を特定する文字列とイベントの種類を表す文字列がイベント情報の属性として設定されると共に、企業に係る特定種類の関連企業情報（取引先、子会社、親会社、提携先等）が企業の属性として設定されている。また、イベントの種類及び企業に係る特定種類の関連企業との組合せパターン毎に、当該イベントが株価に与える影響（プラスかマイナスか）が設定されている。
この結果、特定の企業について倒産や増益、減益、公開等のイベントが発生した場合に、当該イベントの主体となる企業に対して所定の関係を有する企業を、株価影響企業としてリストアップすることが可能となる。

企業動向に関する情報は、自然災害や紛争と同様、その第一報が自然言語で記述されたテキスト形式のデータ（Web上のニュース記事等）で提供されることが多いため、そのままではイベント情報として利用できない。
これに対し請求項６に記載した株価影響企業検知システムは、予め必要な助詞の種類が設定された定型的な格スロットと、抽出すべき情報の種類を規定する抽出フレーム定義を用意しておき、文中に対応の助詞が存在する場合にはその直前の自立語を当該助詞の対応語格納欄に充填すると共に、この充填済みの格スロットに抽出フレーム定義を適用することにより、語順にかかわらず自然文から「主語（企業名）−述語（企業情勢）」のように構造化された企業情勢に係るイベント情報を自動的に抽出する機能を備えているため、このイベント情報に基づいて株価影響企業をリストアップすることが可能となる。
しかも、原則として前の述語に係る格スロットがつぎの述語に継承される仕組みを備えているため、後続の述語に関して主語（企業名）の省略が存在したとしても、前の述語の主語で容易に補うことができる。

請求項４及び７に記載した株価影響企業検知システムによれば、助詞が省略されている場合が多いタイトル文に対しても、上記の格スロットを適用し、必要な語を抽出することが可能となる。

請求項８に記載した株価影響企業検知システムによれば、複数の形態素の組合せよりなる複合語を文中において的確に認定可能となり、この結果、情報要素を最適な粒度で抽出可能となる。

請求項９に記載した株価影響企業検知システムによれば、辞書に収録されていない形態素についてもルールベースで抽象化タグを付与することが可能となり、その分、多くの情報要素をテキストから抽出可能となる。

請求項１０に記載した株価影響企業検知システムによれば、文中の照応詞を対応の先行詞で置き換えることが可能となり、その分、多くの情報要素をテキストから抽出可能となる。

図１は、この発明に係る株価影響企業検知システム10の全体構成を示すブロック図であり、形態素解析処理部12と、複合語解析処理部14と、抽象化処理部16と、照応解析処理部18と、文タイプ判定処理部20と、格スロット充填処理部22と、イベント抽出処理部24と、株価影響企業抽出部26と、辞書記憶部28と、複合語解析ルール記憶部30と、抽象化ルール記憶部32と、照応解析ルール記憶部34と、抽出フレーム定義記憶部36と、イベント情報記憶部38と、推論ルール記憶部40と、オントロジ記憶部42とを備えている。
株価影響企業抽出部26には、Webサーバ44がネットワーク接続されている。このWebサーバ44は、インターネット等の通信ネットワーク46を介して接続された複数のクライアント端末47に対し、投資情報提供サービスを提供するものである。

上記の形態素解析処理部12、複合語解析処理部14、抽象化処理部16、照応解析処理部18、文タイプ判定処理部20、格スロット充填処理部22、イベント抽出処理部24、株価影響企業抽出部26は、コンピュータのCPUが、OS及びアプリケーションプログラムに従って必要な処理を実行することによって実現される。
また、上記の辞書記憶部28、複合語解析ルール記憶部30、抽象化ルール記憶部32、照応解析ルール記憶部34、抽出フレーム定義記憶部36、イベント情報記憶部38、推論ルール記憶部40、オントロジ記憶部42は、同コンピュータのハードディスク内に設けられている。
辞書記憶部28内には、イベント辞書、イベント述語辞書、地域辞書、企業名辞書、活動対象物辞書、同義語辞書等が格納されている。

図２は、イベント辞書の登録内容を例示するものであり、イベントの種類を示す上位概念的な文字列（抽象化文字列）である「自然災害」に対して、「地震」、「洪水」、「干ばつ」、「津波」等の具体的なイベントの呼称（表現文字列）が予め対応付けられている。また、上位概念的な文字列（抽象化文字列）である「紛争」に対しては、「テロ」、「内戦」、「武力衝突」、「クーデター」等の文字列が予め対応付けられている。

図３は、イベント述語辞書の登録内容を例示するものであり、イベントの発生事実を示す上位概念的な文字列（抽象化文字列）である「災害発生」に対して、「発生」、「観測」、「起こる」、「おそわれる」等の具体的な述語（表現文字列）が予め対応付けられている。また、上位概念的な文字列（抽象化文字列）である「紛争発生」に対して、「発生」、「勃発」、「起こる」、「生じる」等の具体的な述語（表現文字列）が予め対応付けられている。同じく、上位概念的な文字列（抽象化文字列）である「企業情勢」に対して、「倒産」、「破綻」、「増益」、「減益」、「公開」等の具体的な述語（表現文字列）が予め対応付けられている。

図４は、地域辞書の登録内容を例示するものであり、上位概念的な地域を示す文字列（抽象化文字列）である「地域」に対して、「北米」、「米国」、「カナダ」、…「東京」、「中央区」、「港区」、「神奈川県」…等の具体的な地域名（表現文字列）が予め対応付けられている。

図示は省略したが、企業名辞書には、主語となるべき具体的な企業名（正式名称及び略称）が、「企業名」の抽象化文字列に関連付けられて多数登録されている。
同じく図示は省略したが、活動対象物辞書には、上位概念的な「生産対象物」、「販売対象物」、「開発対象物」等の抽象化文字列に対して、「液晶」、「液晶テレビ」、「液晶パネル」、「液晶モニター」等、企業活動の対象物となるべき具体的な表現文字列が予め対応付けられている。

推論ルール記憶部40内には、各イベントの属性項目と、影響企業の属性項目との組合せパターン毎に、株価への影響（±）を定義した推論ルールデータが格納されている。図５及び図６は、推論ルール記憶部40内に格納された推論ルールデータの一例を示すものであり、各レコードには、イベントの属性項目として「イベントクラス」、「サブクラス」、「変化」のデータ項目が設定されると共に、影響企業の属性項目として「本社所在地」、「販売地域」、「生産地域」、「販売商品」、「原材料」、「関連企業」のデータ項目が設定されており、それぞれに「株価への影響（±）」のデータ項目が設定されている。

上記「イベントクラス」には、イベントの種類を示す上位概念的な文字列である「通貨」、「材料価格」、「自然災害」、「紛争」、「企業情勢」等が記述されている。
また、上記「サブクラス」は、イベントの種類を示す下位概念的な文字列が格納される項目であり、「通貨」のサブクラスとして「ユーロ／円」や「ドル／円」等が設定されている。また、「材料価格」のサブクラスとして「石油価格」や「鋼材価格」等が、「自然災害」のサブクラスとして「地震」や「噴火」等が、紛争のサブクラスとして「テロ」や「内戦」等が、「企業情勢」のサブクラスとして「破綻」や「増益」、「減益」、「公開」等がそれぞれ設定されている。

上記「変化」には、サブクラスに設定されたイベントについてプラス方向またはマイナス方向への時系列変化が存在する場合に、その変化を設定する項目であり、例えば「ユーロ／円」については「前日比＋」が設定されたレコードと、「前日比−」が設定されたレコードがそれぞれ用意されている。
また、「石油価格」や「鋼材価格」についても、それぞれ「前日比＋」が設定されたレコードが登録されている。「石油価格」や「鋼材価格」について「前日比−」が設定されたレコードも、推論ルール記憶部40内に登録されている。
これに対し、「地震」、「噴火」、「テロ」、「内戦」、「破綻」、「増益」、「減益」、「公開」の各イベントは、その性質上「プラス方向またはマイナス方向への時系列変化」という概念に馴染まないため、「変化」の項目はブランクとなされている。

上記したイベントの属性項目は、内容把握の容易化のために「イベントクラス−サブクラス−変化」のように細分化されているが、この分類方法は一例であり、例えば「材料価格（イベントクラス）−石油価格（サブクラス）−前日比＋（変化）」の代わりに、「石油価格の上昇（前日比）」のようにイベントの種類を１項目で定義することもできる。
あるいは逆に、「イベントクラス−サブクラス−変化」の他に「地域」や「時間」といった属性項目を加えることにより、イベントの属性項目をより細分化することもできる。

上記影響企業の属性項目に含まれる個別の項目には、当該イベントの発生によって株価に影響がでる企業を特定するための情報が格納されている。
例えば、「通貨−ユーロ／円−前日比＋」のレコードの場合、「販売地域」の項目に「ユーロ圏」が設定されており、「株価への影響」項目に「＋」が設定されていることから、ユーロ高になると、ユーロ圏において商品の販売活動を行っている輸出企業の株価にプラスの影響が出ることを示している。

また、「材料価格−石油価格−前日比＋」のレコードの場合、「原材料」の項目に「石油」が設定されており、「株価への影響」項目に「−」が設定されているため、製品の原材料として石油を用いている企業の株価にマイナスの影響が出ることを示している。

また、「自然災害−地震−ブランク」のレコードの場合、「生産地域」の項目に「発生地域」が設定されており、「株価への影響」項目に「−」が設定されていることから、地震発生地域で生産活動を行っている企業の株価にマイナスの影響が出ることを示している。

また、「企業情勢−破綻−ブランク」のレコードの場合、「関連企業」の項目に「取引先」が設定されており、「株価への影響」項目に「−」が設定されていることから、企業の破綻が生じた場合、この企業を取引先としている企業の株価にマイナスの影響が出ることを示している。

オントロジ記憶部42には、(1)企業オントロジ、(2)リソースオントロジ、(3)地域オントロジ、の３種類のオントロジ情報が格納されている。
ここでオントロジ(Ontology)情報とは、複数の構成要素間の位置関係（上下関係）や意義が明確に規定されたデータ構造を備えた情報を意味している。

図７は、企業オントロジの構成を示す概念図であり、各「Corporation（企業）」は、下位の構成要素として「Activity（活動）」、「Relation（関係）」、「Resource（資源）」を有していることを示している。
この図はまた、「Activity」の具体的内容として「Sales（販売）」、「Purchase（購買）」、「Production（生産）」等が該当し、「Relation」の具体的内容として「Business Ally（企業提携）」、「Parent Company（親会社）」、「Costomer（顧客企業）」等が該当し、「Resource」の具体的内容として「Brand（ブランド）」、「Product（製品）」、「Service（サービス）」等が該当することを示している。
この図はまた、Corporationには具体的な値として、「Name（企業名）」、「Stock Ticker Number(銘柄コード）」、「URL」、「Address（本社所在地）」が関連付けられていることを示している。

図８(a)は、「Activity」の詳細な構造を示すものであり、各「Activity」は、「what（何を／活動対象）」として「Resource（資源）」クラスを、また「where（何処で／活動地域）」として「Location（地域）」クラスを構成要素として備えている。

図８(b)は、「Relation」の詳細な構造を示すものであり、各「Relation」は、「who（誰と）」として「Corporation（企業）」クラスを、また「what（何を）」として「String（具体的な値）」を構成要素として備えている。

図８(c)は、「Resource」の詳細な構造を示すものであり、各「Resource」は、「category（分類）」として「String（具体的な値）」を、また「name（名称）」として「String（具体的な値）」を構成要素として備えている。

例えば、「東洋自動車がイギリスでハイブリッド車『メビウス』を販売している」という意味内容の情報は、図９に示すデータ構造を備えた企業オントロジ情報として表現され、オントロジ記憶部42に格納される。
また、「ブルＰＣとオジマ家電がパソコン販売で業務提携している」という意味内容の情報は、図１０に示すデータ構造を備えた企業オントロジ情報として表現され、オントロジ記憶部42に格納される。
これらの企業オントロジ情報は、実際にはRDF（Resource Description Framework）によって記述されている。

図１１は、リソースオントロジ情報の構造を例示する概念図であり、企業の「Resource」の具体的な内容が、階層構造で示されている。
例えば、「Product（製品）」の一つ下の概念として「自動車」が設定されており、この「自動車」には「トラック」や「ハイブリッド車」が含まれることが規定されている。
また、「Technology（技術）」の一つ下の概念として「遺伝子組み替え」や「半導体メモリ」等が含まれることが規定されている。
紙面に限りがあるため、図１１においては僅かな数のリソースのみが例示されているが、実際には企業の資源として想定される多数のリソースが、複数階層に亘って詳細に定義されている。

このように、企業の「Resource」に含まれる具体的な要素間の位置付け（階層構造）を、リソースオントロジ情報としてオントロジ記憶部42に格納しておくことにより、「トラック」という文字列が「Product」に含まれる「自動車」の下位概念であることが明確化される。

図１２は、地域オントロジ情報の構造を例示する概念図であり、「Location（地域）」の具体的な内容が、階層構造で示されている。
例えば、「北米」の一つ下の概念として「米国」及び「カナダ」が設定されており、「米国」の下位概念として「ニューヨーク州」や「カリフォルニア州」等が含まれることが規定されている。
また、「アジア」の一つ下の概念として「日本」や「中国」等が含まれ、「日本」の下位概念として「東京都」や「神奈川県」等が含まれることが規定されている。
紙面に限りがあるため、図１２においては僅かな数のリソースのみが例示されているが、実際には企業の活動地域として想定される多数の地名が、複数階層に亘って詳細に定義されている。

このように、「Location」に含まれる具体的な要素間の位置付け（階層構造）を、地域オントロジ情報としてオントロジ記憶部42に格納しておくことにより、例えば「ユーロ圏」の下位概念として「イギリス」や「フランス」、「ドイツ」等が含まれることが明確化される。

上記イベント情報記憶部38には、構造化されたイベント情報が時系列順に多数格納されている。このイベント情報としては、予め必要なデータ構造に整形された上で情報配信サーバ48から送信される定量イベント情報と、このシステム10によってテキストデータから抽出された定性イベント情報に大別される。

図１３は、定量イベント情報の一例を示すものであり、サブクラス、時間、前日比のデータ項目を備えている。
これらの定量イベント情報は、為替情報提供企業や商品価格情報提供企業から随時送信される定量データに対して、情報配信サーバ48が必要な変換処理（必要データの抽出及び整形処理）を施すことにより、生成される。

図１４は、定性イベント情報の一例を示すものである。
すなわち、(a)の定性イベント情報は新潟県で地震が発生したことを示しており、この定性イベント情報が生成された時点の日時情報である「2009/11/14 10:29」が関連付けられている。
また、(b)の定性イベント情報はダッカでテロが勃発したことを示しており、この定性イベント情報が生成された時点の日時情報である「2009/11/18 16:07」が関連付けられている。
さらに、(c)の定性イベント情報はＡ社が倒産したことを示しており、この定性イベント情報が生成された時点の日時情報である「2009/11/20 17:19」が関連付けられている。

上記のように、為替情報や商品価格情報などのように情報配信サービスが既に存在しており、そこから一定のフォーマットを備えた情報が提供される場合には、各データの意味や相互間の関係が明確であるため、比較的簡単なデータ変換処理を施すことにより、イベント情報として利用することができる。
これに対し、自然災害や紛争の発生などを告げる第一報は、構造化されていないテキスト情報の形で配信されるのが一般的である。もちろん、このような自然言語で記述された不定型のテキスト情報を逐一人間が解釈し、必要な構造に変換した上でイベントＤＢ20に格納することも不可能ではない。
しかしながら、いつ発生するのかわからないイベントのために多くの人員を確保しておくことは非効率的であり、網羅性や即時性にも欠ける結果となる。
そこでこのシステム10では、インターネット上の複数のニュースサイト等から定期または不定期に収集される大量のテキストデータから、自動的に定性イベント情報を生成する機能を備えている。以下、この機能について詳細に説明する。

まず、形態素解析処理部12により、外部から入力されたテキストデータ49に対する形態素解析が実行される。ここで「形態素解析」とは、自然言語で記述された文を、意味を有する最小の言語単位である形態素に分解し、それぞれの品詞を特定する処理をいう。

例えば、「ソミーが会社更生法の適用を受け、事実上倒産した」という文章が与えられた場合、図１５に示すように、形態素解析処理部12はこれを「ソミー／名詞」、「が／助詞」、「会社更生法／名詞」、「の／助詞」、「適用／名詞」、「を／助詞」、「受け／動詞」…のように分解し、それぞれの品詞を特定する。
この形態素解析自体は公知技術であり、例えば以下のようなフリーソフトを形態素解析エンジンとして用いることができる。
(1)MeCab（http://mecab.sourceforge.net/）
(2)ChaSen（http://chasen.naist.jp/hiki/ChaSen/）

つぎに形態素解析処理部12は、辞書ＤＢ26内に格納されたイベント辞書、イベント述語辞書、地域辞書、企業名辞書、活動対象物辞書を参照し、特定形態素の品詞に対応の抽象化タグ（抽象化文字列）を補充する。
例えば、「ソミー」に関しては企業名辞書に登録例が存在していたため、「＜企業名＞」という抽象化タグが品詞項目に追記される。また、「倒産」に関してはイベント述語辞書に登録例が存在していたため、「＜企業情勢＞」という抽象化タグが品詞項目に追記される。

つぎに、複合語解析処理部14が起動し、複合語解析ルール記憶部30に格納された複合語解析ルールを参照することにより、形態素解析処理部12によって形態素単位に分解された文の中から複合語を認定する。
この複合語解析ルールは、図１６(a)に示すように、品詞連結パターンと品詞決定基準のデータ項目を備えており、複合語解析処理部14は、文中において品詞連結パターンに合致する形態素の並びを発見すると、これらの形態素を複合語として連結すると共に、対応の品詞決定基準に従い、当該複合語の品詞を同定する。

例えば、図１６(b)に示すように、文中に「自然（名詞-形容動詞語幹）」「言語（名詞-一般）」「処理（名詞-サ変接続）」の３つの形態素が連続していた場合、複合語解析処理部14はそれぞれの品詞の連結パターンが複合語解析ルールの(1)にマッチするため「自然言語処理」の複合語と認定した後、(1)の品詞決定基準に基づいてその品詞を「名詞-一般」と認定する。

また、図１６(c)に示すように、文中に「高級（名詞-形容動詞語幹）」「化粧品（名詞-一般）」の２つの形態素が連続していた場合、複合語解析処理部14はそれぞれの品詞の連結パターンが複合語解析ルールの(2)にマッチするため「高級化粧品」の複合語と認定した後、(2)の品詞決定基準に基づいてその品詞を「名詞-一般」と認定する。

さらに、図１６(d)に示すように、文中に「生産（名詞-サ変接続）」「量（名詞-接尾）」の２つの形態素が連続していた場合、複合語解析処理部14はそれぞれの品詞の連結パターンが複合語解析ルールの(3)にマッチするため「生産量」の複合語と認定した後、(3)の品詞決定基準に基づいてその品詞を「名詞-一般」と認定する。

つぎに、抽象化処理部16が起動し、文中の形態素に対して企業名や地域等の抽象化タグを関連付ける。
上記のように、先に形態素解析処理部12が辞書記憶部26を参照し、辞書に収録された企業名や地域等に対して該当の抽象化タグが付与されているが、辞書の収録語数には自ずと限界があり、辞書ベースでの抽象化処理だけでは漏れが生じる可能性がある。
このため抽象化処理部20は、抽象化ルール記憶部32に多数格納された正規表現ルールに基づく抽象化処理を実行し、辞書に収録されていない企業名や地域等について、対応の抽象化タグを関連付ける機能を備えている。

図１７(a)は抽象化ルールの一例を示すものであり、「＜company_size＞の＜country＞（＜feature:名詞＞＋）」は、「company_size（企業規模を表す文字列）」＋「の」＋「country（国を表す文字列）」の直後に続く名詞を企業名と認定することが定義されている。また、「company_size」のエイリアス表現（別名）として、「首位、大手、中堅」が定義されており、「country_size」のエイリアス表現として、「米、英、欧州」が定義されている。

ここに、図１７(b)に示すように、「小売大手の米AAAマートは、人員削減計画を発表した。」という文が与えられた場合、抽象化処理部20はこれを図１７(c)に示すように名詞単位のOR表現に置き換え、ルールにマッチする「小売り大手の米AAAマート」を抽出した後、正規表現の「後方参照」を用いて「AAAマート」を取り出し、企業名と認定する。

つぎに、照応解析処理部18が起動し、照応解析ルール記憶部34に格納された照応解析ルールを参照することにより、文中の照応詞（代名詞等）に対して先行詞を補充する。
この照応語解析ルールは、図１８(a)に示すように、照応詞と先行詞決定基準のデータ項目を備えており、照応解析処理部18は、定義された照応詞を文中において発見すると、対応の先行詞決定基準に従い、当該照応詞の先行詞を同定する。

例えば、図１８(b)に示すように、「同社は 同製品を １４日より 販売する。」という文が存在した場合、まず照応解析処理部18は「同社」が照応解析ルール(2)の先行詞に該当することを検知し、その先行詞決定基準に従い直近の＜企業名＞タグが付された「Ｂ社」を先行詞と認定し、文中の「同社」と置き換える。
つぎに照応解析処理部18は、文中の「同製品」が照応解析ルール(3)の先行詞に該当することを検知し、その先行詞決定基準に従い直近の＜生産対象物＞タグが付された「新型パソコン」を先行詞と認定し、文中の「同製品」と置き換える。

つぎに、文タイプ判定処理部20が起動し、各文の中で「タイトル文」に該当するものに対しては、タイトル文であることを示す識別情報を付与する。与えられた文がタイトル文であるのか、通常の文（本文）であるのかについては、テキストデータ49の収集元であるWebファイルに記述されたタグ情報によって判定される。タイトル文の具体例については、後述する。
「タイトル文」の識別情報が付与された文については、次段における格スロット充填処理において、これらの識別情報が付与されていない通常の文とは異なる扱いを受けることとなる。

つぎに、格スロット充填処理部22が起動し、メモリ上に設定された格スロットに対する語（形態素または複合語）の充填処理を実行する。
図１９は、格スロットの一例を示すものであり、「助詞」と「対応語」の項目を備えている。また、助詞の項目には、予め（は）、（が）、（を）、（に）…等の必要な助詞（係助詞、格助詞）が設定されている。

ここで図２０に示すように、「ソミーが会社更生法の適用を受け、事実上倒産した。」という文が与えられた場合、格スロット充填処理部22は格スロットの該当箇所に語を文頭から順に充填する。例えば、「ソミーが」の文節は助詞の「が」を含んでいるため、同文節内の自立語である「ソミー」が（が）の対応語格納欄に充填される。同様に、「会社更生法の」の文節は助詞の「の」を含んでいるため、その直前の語である「会社更生法」が（の）の対応語格納欄に充填される。同様に「適用を」の文節は助詞の「を」を含んでいるため、その直前の語である「適用」が（を）の対応語格納欄に充填される。なお、（が）、（を）、（の）以外の助詞の対応語格納欄については、空欄のまま残される。

つぎに格スロット充填処理部22は、当該格スロットに対して、文の述語である「倒産」を関連付ける。
一般的に「述語」といえば、主語の動作や状態、性質などを叙述する動詞、形容詞、名詞＋判定詞を意味するが、格スロット充填処理部22が文中から抽出する「述語」は、最終的な抽出対象であるイベント情報の「述語」となるべき語であり、具体的にはイベント述語辞書内の抽象化文字列に対応した＜災害発生＞、＜紛争発生＞、＜企業情勢＞等の抽象化タグが付された語が該当する。

格スロット充填処理部22によって必要な語が充填された格スロットに対しては、次段のイベント抽出処理部24が、抽出フレーム定義記憶部36に格納された多数の企業情勢イベント用の抽出フレーム定義の中で条件にマッチするものを適用することにより、所定のイベント情報を抽出する。

図２１は、この抽出フレーム定義の適用例を示すものであり、抽出フレーム定義50には、以下の(1)及び(2)の条件を全て満たしている場合に、当該格スロットからイベント情報を抽出すべきことが規定されている。
(1)格スロットの（が）または（は）に＜企業名＞の抽象化タグが付与された語が充填されていること。
(2)格スロットの述語として＜企業情勢＞の抽象化タグが付与された語が関連付けられていること。

イベント抽出処理部24は、格スロット充填処理部22から渡された充填済みの格スロット52に対して上記抽出フレーム定義50を当てはめ、上記の(1)及び(2)の条件に合致する場合には、当該格スロットの（が）または（は）に充填された語を「主語」とし、当該格スロットに述語として関連付けられた語を「述語」とするイベント情報54を生成する。
このイベント情報54は、イベント抽出処理部24によってイベント情報記憶部38に格納される。

つぎに、図２２に示すように、「ソミーは昨年１０月に株式を公開したばかりである。」という文が与えられた場合、格スロット充填処理部22は上記と同様、述語単位で格スロットの充填処理を実行する。
この際、図１９に示した空の格スロットが用いられるのではなく、対応語の充填が完了した直前の格スロットがコピーされ、つぎの文の語によって該当欄に上書充填されるのが原則であるが、つぎの文において（は）格または（が）格の対応語格納欄に語の充填がなされた場合、格スロット充填処理部20は話題が転換されたものと判断し、対応語の継承をキャンセルする。

具体的には、図２２(a)に示すように、前の文から一旦継承した格スロットに対して、後の文の「ソミー」が（は）格の対応語格納欄に充填された結果、（が）の「ソミー」、（を）の「適用」及び（の）の「会社更生法」が削除されると同時に、（を）に対して「株式」が、（に）に対して「昨年１０月」が新たに充填される。
この新たな格スロットに対しては、格スロット充填処理部22によって「公開」の文字列が述語として関連付けられる。

図示は省略したが、この格スロットに対して図２１に示した抽出フレーム定義50を適用することにより、イベント抽出処理部24は「（企業名：ソミー）→（企業情勢：公開）」のイベント情報を抽出し、イベント情報記憶部38に格納する。

つぎに格スロット充填処理部22は、図２２(b)に示すように、次の文である「結局、わずか１年で破綻したことになる。」の格スロット充填処理に移行する。この場合は、文中に（は）および（が）を含む文節自体が存在せず、主語が省略された文であるため、前の文から継承した格スロットの（は）または（が）に対する上書充填が生じないため、継承した格スロットの対応語のクリアは行われない。
したがって、（は）には「ソミー」が、（を）には「株式」が、（に）には「昨年１０月」がそのまま保持されると共に、（で）には「１年」が新たに充填される。
この格スロットに対しては、格スロット充填処理部22によって「破綻」の文字列が述語として関連付けられる。

図示は省略したが、この格スロットに対しても図２１に示した抽出フレーム定義50を適用することにより、イベント抽出処理部24は「（企業名：ソミー）→（企業情勢：破綻）」のイベント情報を抽出し、イベント情報記憶部38に格納する。

つぎに、図２３に示すように、「一方、競業のハープは今期、増収増益を果たした。」という文が与えられた場合、格スロット充填処理部22は前の文の格スロットを一旦継承させるが、（は）の対応語格納欄に主語となる「ハープ（＜企業名＞）」が上書充填された時点で、話題の転換が生じたものと判断して他の対応語格納欄に充填された対応語をクリアした後、改めて（を）に「増収増益」を、（の）に「競業」を充填する。
この新たな格スロットに対して格スロット充填処理部22は、「増収増益」の述語を関連付ける。

図示は省略したが、この格スロットに対して図２１に示した抽出フレーム定義50を適用することにより、イベント抽出処理部24は「（企業名：ハープ）→（企業情勢：増収増益）」のイベント情報を抽出し、イベント情報記憶部38に格納する。

図２４は、災害発生に係るイベント情報を抽出する際の具体例を示すものであり、「新潟県で震度６の強い地震が発生した。」という文が与えられた場合も、格スロット充填処理部22は上記と同様、格スロットの該当箇所に語を充填する。すなわち、「新潟県で」の文節は助詞の「で」を含んでいるため、同文節内の自立語である「新潟県」が（で）の対応語格納欄に充填される。同様に、「震度６の」の文節は助詞の「の」を含んでいるため、その直前の語である「震度６」が（の）の対応語格納欄に充填される。同様に「地震が」の文節は助詞の「が」を含んでいるため、その直前の語である「地震」が（が）の対応語格納欄に充填される。
格スロット充填処理部22は、この格スロットに対して＜災害発生＞の抽象化タグが付与された「発生」を述語として関連付ける。

この格スロット充填処理部22によって必要な語が充填された格スロットに対しては、イベント抽出処理部24が抽出フレーム定義記憶部36に格納された自然災害イベント用の抽出フレーム定義を適用することにより、イベント情報を抽出する。

図２５は、この抽出フレーム定義の適用例を示すものであり、抽出フレーム定義56には、以下の(1)〜(3)の条件を全て満たしている場合に、当該格スロットからイベント情報を抽出すべきことが規定されている。
(1)格スロットの（が）または（は）に＜自然災害＞の抽象化タグが付与された語が充填されていること。
(2)格スロットの述語として＜災害発生＞の抽象化タグが付与された語が関連付けられていること。
(3)格スロットの（に）、（で）あるいは（にて）に＜地域＞の抽象化タグが付与された語が充填されていること。

イベント抽出処理部24は、格スロット充填処理部22から渡された充填済みの格スロット58に対して上記抽出フレーム定義56を当てはめ、上記の(1)〜(3)の条件に合致することを確認した上で、格スロットの（が）に充填された自然災害としての「地震」と、述語としての「発生」と、地域としての「新潟県」を取り出し、イベント情報60を生成する。
このイベント情報60は、イベント抽出処理部24によってイベント情報記憶部38に格納される。

図２６は、紛争発生に係るイベント情報を抽出する際の具体例を示すものであり、「Ｘ国でクーデターが勃発した。」という文が与えられた場合も、格スロット充填処理部22は上記と同様、格スロットの該当箇所に語を充填する。すなわち、「Ｘ国で」の文節は助詞の「で」を含んでいるため、同文節内の自立語である「Ｘ国」が（で）の対応語格納欄に充填される。同様に、「クーデターが」の文節は助詞の「が」を含んでいるため、同文節内の自立語である「クーデター」が（が）の対応語格納欄に充填される。
格スロット充填処理部22は、この格スロットに対して＜紛争発生＞の抽象化タグが付与された「勃発」を述語として関連付ける。

この格スロット充填処理部22によって必要な語が充填された格スロットに対しては、イベント抽出処理部24が抽出フレーム定義記憶部36に格納された紛争イベント用の抽出フレーム定義を適用することにより、所定のイベント情報を抽出する。

図２７は、この抽出フレーム定義の適用例を示すものであり、抽出フレーム定義62には、以下の(1)〜(3)の条件を全て満たしている場合に、当該格スロット64からイベント情報を抽出すべきことが規定されている。
(1)格スロットの（が）または（は）に＜紛争＞の抽象化タグが付与された語が充填されていること。
(2)格スロットの述語として＜紛争発生＞の抽象化タグが付与された語が関連付けられていること。
(3)格スロットの（に）、（で）あるいは（にて）に＜地域＞の抽象化タグが付与された語が充填されていること。

イベント抽出処理部24は、格スロット充填処理部22から渡された充填済みの格スロット64に対して上記抽出フレーム定義62を当てはめ、上記の(1)〜(3)の条件に合致することを確認した上で、格スロットの（が）に充填された紛争としての「クーデター」と、述語としての「勃発」と、地域としての「Ｘ国」を取り出し、イベント情報66を生成する。
このイベント情報66は、イベント抽出処理部24によってイベント情報記憶部38に格納される。

上記した格スロット充填処理は、通常の自然文を対象とした場合の例であるが、与えられた文にタイトル文であることを示す識別情報が付与されていた場合、助詞が省略されていることが多いため、格スロット充填処理部22は省略された助詞を推定した上で、格スロットに対する語の充填処理を実行する。

例えば、図２８に示すように、「台風１８号、１５日未明、沖縄上陸」のタイトル文が与えられた場合、格スロット充填処理部22は＜自然災害＞の抽象化タグが付され、イベント情報の主語となるべき「台風」については、（は）または（が）の助詞が省略されているものと推定し、格スロットの（は）及び（が）に「台風」を充填する。
つぎに格スロット充填処理部22は、「沖縄」について＜地域＞の抽象化タグが付与されていることから、地域を表す語と共に用いられる助詞である（に）、（で）、（にて）の何れかが省略されているものと推定し、格スロットの（に）、（で）、（にて）に「沖縄」を充填する。
つぎに格スロット充填処理部22は、「上陸」について＜災害発生＞の抽象化タグが付与されているため述語であると認定し、格スロットに述語として「上陸」を関連付ける。

この格スロット充填処理部22によって必要な語が充填された格スロットに対しては、イベント抽出処理部24が抽出フレーム定義記憶部36に格納された自然災害イベント用の抽出フレーム定義を適用することにより、所定のイベント情報を抽出する。

図２９は、このイベント情報抽出の様子を示すものであり、イベント抽出処理部24は、格スロット充填処理部22から渡された充填済みの格スロット68に対して抽出フレーム定義56を当てはめることにより、格スロットの（は）及び（が）に充填された自然災害としての「台風」と、述語としての「上陸」と、格スロットの（に）、（で）及び（にて）に充填された地域としての「沖縄」を取り出し、イベント情報70を生成する。
このイベント情報70は、イベント抽出処理部24によってイベント情報記憶部38に格納される。

従来の構文解析技術を用いた情報抽出方式の場合、抽出すべき文節間の係り受け構造を構文パターンとして定義しておく必要があるが、このように文の構造に依存する構文パターンを用いる方式では、語の順番が入れ替わっただけでも対象となる情報の抽出が不可能となるため、文のあらゆるバリエーションを想定して構文パターンを準備する必要があった。

これに対し、このシステム10の場合には、上記のように予め必要な助詞の種類が設定された定型的な格スロットと、抽出すべき情報の種類を規定する抽出フレーム定義を用意しておき、文中に対応の助詞が存在する場合にはその直前の自立語を当該助詞の対応語格納欄に充填すると共に、この充填済みの格スロットに抽出フレーム定義を適用することにより、語順にかかわらず自然文から「主語−述語−地域」のように構造化された情報を確実に抽出することができる。また、語順に拘束されないため、抽出フレーム定義のバリエーションを抑制することができる。
しかも、原則として前の文の格スロットがつぎの文に継承される仕組みを備えているため、後続の文中に主語や地域の省略が存在したとしても、前の文の主語や地域で容易に補うことができる。

上記においては、格スロット充填処理部22から渡された充填済みの格スロットに対して、イベント抽出処理部24がイベント情報の抽出処理を直ちに実行する例を説明したが、この発明はこれに限定されるものではない。
すなわち、格スロット充填処理部22によって必要な語の充填が完了した格スロットを充填済み格スロット記憶部（図示省略）に蓄積しておき、これに対しイベント抽出処理部24が抽出フレーム定義を順次適用することにより、各種イベント情報をまとめて抽出するように構成してもよい。

つぎに、図３０のフローチャートに従い、株価影響企業の検知に係る処理手順を説明する。
まず、株価影響企業抽出部26は、定期的にイベント情報記憶部38をチェックし（Ｓ10）、前回チェック時から現在までの間に新規のイベント情報が登録されたか否かを判定する。
ここで新たなイベント情報の登録があった場合（Ｓ12／YES）、株価影響企業抽出部26は、推論ルール記憶部40及びオントロジ記憶部42を参照し、当該イベント情報によって株価に影響が生じる企業を特定する（Ｓ14）。

例えば、新規登録されたイベント情報が、「新潟県で地震が発生した」事実を伝えるものであった場合、株価影響企業抽出部26は図６に示したテーブルを参照し、発生地域＝新潟県で生産活動を行っている企業の株価にマイナスの影響が生じることを認識する。

つぎに株価影響企業抽出部26は、オントロジ記憶部42内に格納された企業オントロジ情報を参照し、新潟県内において生産活動を行っている企業の名称、銘柄コードを取得し、各企業名及び銘柄コードを所定の順序で整列させた株価影響企業リストを生成する（Ｓ16）。
「新潟県内において生産活動を行っている企業」は、具体的には企業オントロジ情報の「Activity＝Production」and「where→新潟県」の条件を満たすCorporationが該当する。

最後に株価影響企業抽出部26は、上記株価影響企業リストをWebサーバ44に送信する（Ｓ18）。
Webサーバ44は、上記株価影響企業リストを含むWebファイルをクライアント端末47に配信する。
この結果、クライアント端末47のWebブラウザには、図３１に示すように、株価マイナス影響企業リスト72を含むレポート画面74が表示される。
この株価マイナス影響企業リスト72中に自己の所有する銘柄が列記されていた場合、ユーザは注文ボタン76をクリックして当該銘柄の売り注文を証券会社のホストコンピュータに送信し、必要な株式の売買をいち早く完了することが可能となる。

また、新規登録されたイベント情報が、ユーロ／円が前日比プラス（ユーロ高）となった事実を伝えるものであった場合、株価影響企業抽出部26は図５に示したテーブルを参照し、ユーロ圏において商品を販売している輸出企業の株価にプラスの影響が生じることを認識する。

つぎに株価影響企業抽出部26は、オントロジ記憶部42内に格納された地域オントロジ情報を参照し、ユーロ圏に属する個々の国の名称（イギリス、フランス、ドイツ、イタリア…）を取得する。
つぎに株価影響企業抽出部26は、オントロジ記憶部42内に格納された企業オントロジ情報を参照し、上記の各国において商品の販売活動を行っている企業の名称、銘柄コードを取得し、各企業名及び銘柄コードを所定の順序で整列させた株価プラス影響企業リストを生成する。
「Ｘ国において販売活動を行っている企業」は、具体的には企業オントロジ情報の「Activity＝Sales」and「where→Ｘ国」の条件を満たすCorporationが該当する。

最後に株価影響企業抽出部26は、上記株価プラス影響企業リストをWebサーバ44に送信する。
Webサーバ44は、この株価プラス影響企業リストを含むWebファイルをクライアント端末47に配信する。
この結果、クライアント端末47のWebブラウザには、株価プラス影響企業リストを含む画面が表示される（図示省略）。これに対しユーザは、株価プラス影響リストの中から１または複数の銘柄を選択し、対応の注文ボタンをクリックして証券会社のホストコンピュータに株式の買い注文を発することが可能となる。

また、新規登録されたイベント情報が、Ａ社が倒産した事実を伝えるものであった場合、株価影響企業抽出部26は図６に示したテーブルを参照し、Ａ社を取引先としている企業の株価にマイナスの影響が生じることを認識する。

つぎに株価影響企業抽出部26は、オントロジ記憶部42内に格納された企業オントロジ情報を参照して、Ａ社を取引先としている企業の名称、銘柄コードを取得し、各企業名及び銘柄コードを所定の順序で整列させた株価マイナス影響企業リストを生成する。
「Ａ社を取引先としている企業」は、具体的には企業オントロジ情報の「Relation＝Business Ally」and「who→Ａ社」の条件を満たすCorporationが該当する。

最後に株価影響企業抽出部26は、上記株価マイナス影響企業リストをWebサーバ44に送信する。
Webサーバ44は、この株価マイナス影響企業リストを含むWebファイルをクライアント端末47に配信する。
この結果、クライアント端末47のWebブラウザには、株価マイナス影響企業リストを含む画面が表示される（図示省略）。これに対しユーザは、株価マイナス影響リストの中から１または複数の銘柄を選択し、対応の注文ボタンをクリックして証券会社のホストコンピュータに株式の売り注文を発することが可能となる。

この発明に係る株価影響企業検知システムの機能構成を示すブロック図である。 イベント辞書の登録内容を例示する図表である。 イベント述語辞書の登録内容を例示する図表である。 地域辞書の登録内容を例示する図表である。 推論ルールＤＢに格納された推論ルールデータの一例を示す図表である。 推論ルールＤＢに格納された推論ルールデータの一例を示す図表である。 企業オントロジ情報の構成を示す概念図である。 企業オントロジ情報の構成を示す概念図である。 企業オントロジ情報の具体例を示す概念図である。 企業オントロジ情報の具体例を示す概念図である。 リソースオントロジ情報の構成を示す概念図である。 地域オントロジ情報の構成を示す概念図である。 定量イベント情報の一例を示す図である。 定性イベント情報の一例を示す図である。 形態素解析の結果を示す図表である。 複合語解析ルール及びその適用事例を示す説明図である。 抽象化ルールによる抽象化処理を示す説明図である。 照応解析ルール及びその適用事例を示す説明図である。 格スロットの構成を示す概念図である。 格スロットに対する語の充填例を示す説明図である。 抽出フレーム定義及びその適用事例を示す説明図である。 格スロットに対する語の充填例を示す説明図である。 格スロットに対する語の充填例を示す説明図である。 格スロットに対する語の充填例を示す説明図である。 抽出フレーム定義及びその適用事例を示す説明図である。 格スロットに対する語の充填例を示す説明図である。 抽出フレーム定義及びその適用事例を示す説明図である。 格スロットに対する語の充填例を示す説明図である。 抽出フレーム定義及びその適用事例を示す説明図である。 株価影響企業の検知に係る処理手順を示すフローチャートである。 株価マイナス影響企業リストを含むレポート画面の構成図である。

10 株価影響企業検知システム
12 形態素解析処理部
14 複合語解析処理部
16 抽象化処理部
18 照応解析処理部
20 文タイプ判定処理部
24 イベント抽出処理部
26 株価影響企業抽出部
28 辞書記憶部
30 複合語解析ルール記憶部
32 抽象化ルール記憶部
34 照応解析ルール記憶部
36 抽出フレーム定義記憶部
38 イベント情報記憶部
40 推論ルール記憶部
42 オントロジ記憶部
44 Webサーバ
46 通信ネットワーク
47 クライアント端末
48 情報配信サーバ
49 テキストデータ
50 抽出フレーム定義
52 充填済み格スロット
54 イベント情報
56 抽出フレーム定義
58 充填済み格スロット
60 イベント情報
62 抽出フレーム定義
64 充填済み格スロット
66 イベント情報
68 充填済み格スロット
70 イベント情報
72 株価マイナス影響企業リスト
74 レポート画面
76 注文ボタン

Claims (11)

1. 株価に影響を与える特定の属性を備えたイベント情報を格納するイベント情報記憶手段と、
   各企業の属性情報を登録しておく企業情報記憶手段と、
   イベントの属性と、当該イベントによって株価に影響を受ける企業の属性との組合せパターン毎に、株価に与える影響がプラスかマイナスかを定義した推論ルールを格納する推論ルール記憶手段と、
   上記イベント情報記憶手段に格納された各イベント情報に対して上記推論ルールを適用し、当該イベントによって株価に影響が及ぶ企業の属性を特定する手段と、
   上記企業情報記憶手段を参照し、上記属性を備えた企業を株価影響企業として抽出する株価影響企業抽出手段と、
   上記株価影響企業のリストを生成し、出力する手段と、
   を備えたことを特徴とする株価影響企業検知システム。
2. 上記イベント情報の属性が、イベントの種類を表す文字列と、当該イベントの発生地域を表す文字列との組合せよりなり、
   上記企業の属性情報として、当該企業に係る特定種類の地域情報が含まれており、
   上記推論ルールには、イベントの種類及び企業に係る特定種類の地域との組合せパターン毎に、株価に与える影響がプラスかマイナスか定義されており、
   上記株価影響企業抽出手段は、上記推論ルールにおいて定義された企業に係る特定種類の地域として、イベント情報の発生地域が登録されている企業を株価影響企業として抽出することを特徴とする請求項１に記載の株価影響企業検知システム。
3. 請求項２に記載の株価影響企業検知システムにおいて、
   上位概念的なイベントの種類を示す抽象化タグと、具体的なイベントの呼称を表す文字列との対応関係を定義したイベント辞書と、
   上位概念的な地域を示す抽象化タグと、具体的な地域名を表す文字列との対応関係を定義した地域辞書と、
   上位概念的なイベントの発生事実を示す抽象化タグと、具体的なイベントの発生事実を表す文字列との対応関係を定義したイベント述語辞書と、
   テキストデータ中の文を形態素単位に分解し、各形態素の品詞を同定するする手段と、
   上記の各辞書を参照し、各形態素の中で上記イベントの呼称を表す文字列、上記地域名を表す文字列、上記イベントの発生事実を表す文字列に該当するものに対して、それぞれイベントの種類を示す抽象化タグ、地域を示す抽象化タグ、イベントの発生事実を示す抽象化タグを関連付ける手段と、
   少なくとも主語に付属する助詞毎及び地域に付属する助詞毎に対応語の格納欄が設けられた格スロットに、文中の対応語を充填すると共に、イベントの発生事実を示す抽象化タグが付与されている形態素を述語として当該格スロットに関連付ける格スロット充填手段と、
   抽出すべき主語の抽象化タグ及び当該主語に付属する助詞を特定する条件と、抽出すべき述語の抽象化タグを特定する条件と、抽出すべき地域の抽象化タグ及び当該地域に付属する助詞を特定する条件が少なくとも規定された抽出フレーム定義を、複数格納しておく抽出フレーム定義記憶手段と、
   対応語充填済みの上記格スロットに上記抽出フレーム定義を適用することにより、少なくとも文の主語、述語、地域に該当する情報要素を抽出し、上記イベント情報記憶手段に格納する情報抽出手段とを備え、
   上記格スロット充填手段が、以下の処理を実行することを特徴とする株価影響企業検知システム。
   (1) 先行する述語に関して対応語の充填が完了した格スロットを、後続の述語について継承させる。
   (2) 後続の述語に係る対応語を上記格スロットの対応語格納欄に上書充填する。
   (3)文の主語を表す助詞の対応語格納欄が後続の述語に係る主語を表す語によって上書充填された場合には、先行する述語に関して充填された対応語を削除する。
4. 上記の文の中でタイトルに該当する文に対して、タイトル文であることを示す識別情報を予め付与する手段を備え、
   上記格スロット充填手段が、この識別情報が付与されたタイトル文中のイベントの種類を示す抽象化タグが付与された語については、助詞の有無を問わず主語に付属する助詞の対応語格納欄に充填し、地域を示す抽象化タグが付与された語については、助詞の有無を問わず地域名に付属する助詞の対応語格納欄に充填することを特徴とする請求項３に記載の株価影響企業検知システム。
5. 上記イベント情報の属性が、イベントの主体となる企業名を特定する文字列と、企業情勢に係るイベントの種類を表す文字列との組合せよりなり、
   上記企業の属性情報として、当該企業に係る特定種類の関連企業情報が含まれており、
   上記推論ルールには、企業情勢に係るイベントの種類及び関連企業の種類との組合せパターン毎に、株価に与える影響がプラスかマイナスか定義されており、
   上記株価影響企業抽出手段は、上記推論ルールにおいて定義された特定種類の関連企業として、企業情勢に係るイベント情報の主体となる企業名が登録されている企業を株価影響企業として抽出することを特徴とする請求項１〜４の何れかに記載の株価影響企業検知システム。
6. 請求項５に記載の株価影響企業検知システムにおいて、
   上位概念的な企業名を示す抽象化タグと、具体的な企業名を表す文字列との対応関係を定義した企業名辞書と、
   企業情勢に係る上位概念的なイベントの発生事実を示す抽象化タグと、企業情勢に係る具体的なイベントの発生事実を示す文字列との対応関係を定義したイベント述語辞書と、
   テキストデータ中の文を形態素単位に分解し、各形態素の品詞を同定するする手段と、
   上記の各辞書を参照し、各形態素の中で具体的な企業名を表す文字列、上記企業情勢に係るイベントの発生事実を表す文字列に該当するものに対して、それぞれ企業名であることを示す抽象化タグ、企業情勢に係るイベントの発生事実を示す抽象化タグを関連付ける手段と、
   少なくとも主語に付属する助詞毎に対応語の格納欄が設けられた格スロットに、文中の対応語を充填すると共に、イベントの発生事実を示す抽象化タグが付与されている形態素を述語として当該格スロットに上記述語を関連付ける格スロット充填手段と、
   抽出すべき主語の抽象化タグ及び当該主語に付属する助詞を特定する条件と、抽出すべき述語の抽象化タグを特定する条件が少なくとも規定された抽出フレーム定義を、複数格納しておく抽出フレーム定義記憶手段と、
   対応語充填済みの上記格スロットに上記抽出フレーム定義を適用することにより、少なくとも文の主語、述語に該当する情報要素を抽出し、上記イベント情報記憶手段に格納する情報抽出手段とを備え、
   上記格スロット充填手段が、以下の処理を実行することを特徴とする株価影響企業検知システム。
   (1) 先行する述語に関して対応語の充填が完了した格スロットを、後続の述語について継承させる。
   (2) 後続の述語に係る対応語を上記格スロットの対応語格納欄に上書充填する。
   (3)文の主語を表す助詞の対応語格納欄が後続の述語に係る主語を表す語によって上書充填された場合には、先行する述語に関して充填された対応語を削除する。
7. 上記の文の中でタイトルに該当する文に対して、タイトル文であることを示す識別情報を予め付与する手段を備え、
   上記格スロット充填手段が、この識別情報が付与されたタイトル文中の企業名であることを示す抽象化タグが付与された語については、助詞の有無を問わず主語に付属する助詞の対応語格納欄に充填することを特徴とする請求項６に記載の株価影響企業検知システム。
8. 複合語となるべき複数の品詞の連結パターン毎に、当該複合語の品詞を決定するための基準が規定された複合語解析ルールを格納しておく複合語解析ルール記憶手段と、
   この複合語解析ルールを参照し、文中に複合語解析ルールに規定された品詞の連結パターンに該当する形態素の組合せが存在している場合には、これらの形態素を複合語と認定する複合語解析手段とを備え、
   上記の格スロット充填手段は、複合語と認定された形態素の組合せについては、複合語単位で格スロットへの充填処理を実行することを特徴とする請求項３、４、６、７の何れかに記載の株価影響企業検知システム。
9. 形態素の種類を推定するための抽象化ルールを格納しておく抽象化ルール記憶手段と、
   上記の抽象化ルールを文に対して適用し、当該抽象化ルールにマッチする形態素に対してその種類を示す抽象化タグを関連付ける手段と、
   を備えたことを特徴とする請求項３、４、６〜８の何れかに記載の株価影響企業検知システム。
10. 照応詞毎に、その先行詞を決定するための基準を定めた照応解析ルールを格納しておく照応解析ルール記憶手段と、
    この照応解析ルールを参照し、文中に存する照応詞に対して、対応の先行詞を決定すると共に、この先行詞によって照応詞を置き換える照応解析手段とを備えたことを特徴とする請求項３、４、６〜９の何れかに記載の株価影響企業検知システム。
11. コンピュータを、
    株価に影響を与える特定の属性を備えたイベント情報を格納するイベント情報記憶手段、
    各企業の属性情報を登録しておく企業情報記憶手段、
    イベントの属性と、当該イベントによって株価に影響を受ける企業の属性との組合せパターン毎に、株価に与える影響がプラスかマイナスかを定義した推論ルールを格納する推論ルール記憶手段、
    上記イベント情報記憶手段に格納された各イベント情報に対して上記推論ルールを適用し、当該イベントによって株価に影響が及ぶ企業の属性を特定する手段、
    上記企業情報記憶手段を参照し、上記属性を備えた企業を株価影響企業として抽出する株価影響企業抽出手段、
    上記株価影響企業のリストを生成し、出力する手段、
    として機能させることを特徴とする株価影響企業検知プログラム。

Images