JP2016071731A - 人材検索装置 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明の課題は、担当者ごとの知識の「見える化」を図り、知識の観点で人材開発を支援することができる人材検索装置を提供することにある。
【解決手段】人材検索装置１０では、作成者別の共起情報テーブル内の一のキーワードと他のキーワードとの「結びつき」を一覧することができるので、キーワードに対してそれを知っている一又は複数の人物を探せるだけでなく、各人物が他にどのような情報（共起情報）を持っているのかを知ることができる。その際、キーワード間の「結びつき度合い」をそれらが「同時発生割合」という数字で把握することができる。
【選択図】図５

Description

本発明は、人材検索装置、特に文書データから必要とされる専門性の高い適切な人材を抽出する人材検索装置に関する。

近年、文書データから人物とキーワードとを抽出し、それらを結びつけた情報を利用するためのツールが広く普及している。例えば、特許文献１（特開２００２−５６００１号公報）に開示されている精通者抽出装置は、文書から専門用語を切り出し、人物ごとに予めその専門用語の属する分野についての精通度を記憶したデータベースから適切な人物を抽出するものである。

しかしながら、特許文献１では、専門用語と人物とを結びつけることによって精通者を特定する方法は開示されているものの、それを人材開発に活かす方法が示されていない。

本発明の課題は、担当者ごとの知識の「見える化」を図り、知識の観点で人材開発を支援することができる人材検索装置を提供することにある。

本発明の第１観点に係る人材検索装置は、キーワード抽出部と、作成者抽出部と、人物キーワード抽出部と、共起情報抽出部とを備えている。キーワード抽出部は、メールを含む蓄積された多数の文書データからキーワードを抽出する。作成者抽出部は、文書データから作成者を抽出する。人物キーワード抽出部は、作成者とキーワードとの関連付け情報を作成して抽出する。共起情報抽出部は、作成者に関連付けられているキーワードに対し共起キーワードを付与して作成者別の共起情報を作成して抽出する。

この人材検索装置では、キーワードに対してそれを知っている一又は複数の人物を探せるだけでなく、各人物が他にどのような情報（共起情報）を持っているのかを知ることができる。つまり、あるキーワードについて共起情報をより多く持っている人物がよりそのキーワードに対する習熟度が高い傾向にあるので、適切な人物を探すことができる。

本発明の第２観点に係る人材検索装置は、第１観点に係る人材検索装置であって、共起情報抽出部が、キーワードに対し少なくとも１つの共起キーワードを付与する。

本発明の第３観点に係る人材検索装置は、第１観点又は第２観点に係る人材検索装置であって、共起情報抽出部が、共起情報内のキーワード群をマトリックス状に表す共起情報テーブルを作成する。

この人材検索装置では、共起情報内の一のキーワードと他のキーワードとの「結びつき」を一覧することができる。

本発明の第４観点に係る人材検索装置は、第３観点に係る人材検索装置であって、共起情報テーブルは、行と列との交点に、行に割り当てられたキーワードと列に割り当てられたキーワードとが同時発生する割合を表示する。

それゆえ、この人材検索装置では、キーワード間の「結びつき度合い（共起度合い）」をそれらが「同時発生する割合（同時発生割合）」という数字で把握することができる（つまり、「結びつき度合い」という特性値の代用特性値が「同時発生割合」である）。

本発明の第５観点に係る人材検索装置は、第３観点又は第４観点に係る人材検索装置であって、共起情報抽出部が、共起情報内の一のキーワードと他のキーワードとが同時発生する割合を演算し、同時発生する割合が所定値以上である共起情報を共起情報テーブルに蓄積する。

この人材検索装置では、各キーワードを蓄積させるか否かの判断が、他の共起キーワードとの同時発生割合の大きさに基づいて行われることにより、陳腐化した情報の排除、記憶容量の増大化抑制を図ることができる。

本発明の第６観点に係る人材検索装置は、第１観点から第４観点のいずれか１つに係る人材検索装置であって、共起情報抽出部が、共起情報内の一のキーワードと他のキーワードとが同時発生する割合を演算し、同時発生する割合が所定値以上である共起情報を表示する。

この人材検索装置では、同時発生しているが発生頻度があまりにも低く共起とは言えないようなキーワードの表示を控えることによって、絞り込みを容易にすることができる。

本発明の第７観点に係る人材検索装置は、第１観点に係る人材検索装置であって、キーワード抽出部が、文書データごとに抽出すべきキーワードの数量を決定する。

この人材検索装置では、全てがキーワードになることを防止することができる。また、文書データの大きさ応じて抽出すべきキーワード数量を決定するようにすれば、文書データの大きさに比例したキーワード数を確保することもできる。

本発明の第１観点又は第２観点に係る人材検索装置では、キーワードに対してそれを知っている一又は複数の人物を探せるだけでなく、各人物が他にどのような情報（共起情報）を持っているのかを知ることができる。つまり、あるキーワードについて共起情報をより多く持っている人物がよりそのキーワードに対する習熟度が高い傾向にあるので、適切な人物を探すことができる。

本発明の第３観点に係る人材検索装置では、共起情報内の一のキーワードと他のキーワードとの「結びつき」を一覧することができる。

本発明の第４観点に係る人材検索装置では、キーワード間の「結びつき度合い（共起度合い）」をそれらが「同時発生する割合」という数字で把握することができる。

本発明の第５観点に係る人材検索装置では、各キーワードを蓄積させるか否かの判断が、他の共起キーワードとの同時発生割合の大きさに基づいて行われることにより、陳腐化した情報の排除、記憶容量の増大化抑制を図ることができる。

本発明の第６観点に係る人材検索装置では、同時発生しているが発生頻度があまりにも低く共起とは言えないようなキーワードの表示を控えることによって、絞り込みを容易にすることができる。

本発明の第７観点に係る人材検索装置では、全てがキーワードになることを防止することができる。また、文書データの大きさ応じて抽出すべきキーワード数量を決定するようにすれば、文書データの大きさに比例したキーワード数を確保することもできる。

本発明の一実施形態に係る人材検索装置の構成を示すブロック図。 人材検索装置の第１の動作を表すフローチャート。 人物キーワード抽出部が作成した作成者ＩＤ「１０１」のＡ氏についての「人物キーワードテーブル」。 人物キーワード抽出部が作成した作成者ＩＤ「２０１」のＢ氏についての「人物キーワードテーブル」。 人物キーワード抽出部が作成した作成者ＩＤ「３０１」のＣ氏についての「人物キーワードテーブル」。 人材検索装置の第２の動作を表すフローチャート。 共起情報抽出部が作成した「共起情報テーブル」。 人材検索装置が検索端末のモニターに表示する「キーワード人物マップ」

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。なお、以下の実施形態は、本発明の具体例であって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。

（１）人材検索装置１０の構成
図１は、本発明の一実施形態に係る人材検索装置１０の構成を示すブロック図である。図１においてり、人材検索装置１０は、文書データ蓄積部２０、キーワード抽出部３０と、作成者抽出部４０、人物キーワード抽出部５０、及び共起情報抽出部６０を備えている。

（２）詳細説明
（２−１）文書データ蓄積部２０
文書データ蓄積部２０は、人物毎にその人物が作成した文書（メールを含む）を随時蓄積する仕組みになっている。文書には少なくとも文書名及び作成者名若しくは作成者ＩＤが付される。

（２−２）キーワード抽出部３０
キーワード抽出部３０は、文書内の特徴的な語句、つまりキーワードの抽出を行う。抽出する語句数は、文書毎に指定することができ、全てがキーワードになることを防止している。もちろん、文書データのサイズに応じてキーワード数を決めることもできる。

（２−３）作成者抽出部４０
作成者抽出部は、文書のプロパティ情報、あるいは文書登録時のログイン情報、メールであればフロム・フィールドなどを利用して文書の作成者を抽出する。

（２−４）人物キーワード抽出部５０
人物キーワード抽出部５０は、文書の作成者である人物と、人物毎にその人物が作成した文書内に出現するキーワードとを関連つけた人物キーワードテーブルを作成し、それを記憶する。

例えば、図１に示すように、左から順に作成者ＩＤ、文書ＩＤ、文書名、作成日時、キーワードを列挙した表が作成される。作成者ＩＤは、文書を作成した人物を特定するためのＩＤである。文書ＩＤは、その人物が作成した文書がどのような文書であるのかを特定するためのＩＤである。一例として、その人物が２００１年に作成した技術レポートであるならば、２００１ＴＲというＩＤが付与される。

文書名は、通常、その文書の作成者によってその内容に則して決定されるので、最重要キーワードを含んでいる可能性が高い。作成日時は、その文書の作成日時であるが、作成日時又は更新日時のいずれであってもよい。

また、図１の人物キーワードテーブルには、文書「２００１ＴＲ」関連に続いて、他の文書に関連する情報も下方に続いている。そして、このような人物キーワードテーブルが作成者別に作成され、記憶されているものとする。

（２−５）共起情報抽出部６０
共起情報抽出部６０は、人物キーワード抽出部５０が作成した「人物キーワードテーブル」に基づき、作成者別に「共起情報テーブル」を作成する。

この共起情報テーブルは、例えば、図１に示すように、行と列との交点に、行に割り当てられたキーワードと列に割り当てられたキーワードとが同時発生する割合を表示している。これによって、キーワード間の「結びつき度合い（共起度合い）」をそれらが「同時発生する割合（同時発生割合）」という数字で把握することができる。

その結果、キーワードに対してそれを知っている一又は複数の人物を探せるだけでなく、各人物が他にどのような情報（共起情報）を持っているのかを知ることができる。そのキーワードについて共起情報をより多く持っている人物がよりそのキーワードに対する習熟度が高い傾向にあるので、適切な人物を探すことができる。

（２−６）統括制御部１００
統括制御部１００は、いわゆるＣＰＵであって、ＯＳその他のプログラムに従って、必要な処理を実行する。

統括制御部１００は、利用者が専用端末からキーワードを入力すると、キーワード抽出部３０、作成者抽出部４０、人物キーワード抽出部５０、及び共起情報抽出部６０に適宜指令を送り、必要情報を抽出する。

（２−７）その他
キーワード抽出部３０と、作成者抽出部４０、人物キーワード抽出部５０、及び共起情報抽出部６０は、それぞれ抽出したデータを蓄積する記憶領域を個別に又は共通の記憶装置に有しているものとする。

（３）人材検索装置１０の動作
ここでは、２つの動作について説明する。第１の動作は人材検索装置１０に各端末から文書が入力されたときの動作であり、第２の動作は人材検索装置１０に端末から検索のためのキーワードが入力されたときの動作である。

（３−１）人材検索装置１０の第１の動作
図２は、人材検索装置１０の第１の動作を表すフローチャートである。図２において、統括制御部１００は、ステップＳ１において接続された端末のいずれかから文書入力があったか否かを判定し、文書入力があったときはステップＳ２へ進み、文書入力がないときは引き続き判定を継続する。

次に統括制御部１００は、ステップＳ２において入力された文書を文書データ蓄積部２０に蓄積し、ステップＳ３へ進む。

次に統括制御部１００は、ステップＳ３においてキーワード抽出部３０を介して、文書データ蓄積部２０に蓄積された文書データからキーワードを抽出し、ステップＳ４へ進む。

次に統括制御部１００は、ステップＳ４において作成者抽出部４０を介して、文書データ蓄積部２０に蓄積された文書データから作成者を抽出し、ステップＳ５へ進む。

次に統括制御部１００は、ステップＳ５において人物キーワード抽出部５０を介して、ステップＳ３で抽出したキーワードとステップＳ４で抽出した作成者とから人物キーワードテーブルを作成し記憶する。以下、人物キーワードテーブルについて図面を用いて説明する。

（人物キーワードテーブルの詳細説明）
図３Ａは、人物キーワード抽出部５０が作成した作成者ＩＤ「１０１」のＡ氏についての人物キーワードテーブルである。図３Ａにおいて、Ａ氏が作成した全１５０件の文書を対象に作成された人物キーワードテーブルから「デジタル信号」を含む１００件の文書が存在することが判明する。キーワードの欄には、左から同時発生割合の高いキーワードが表示されている。

ここでは、キーワード「デジタル信号」の下に「正弦波」、「離散化」、「サンプリング」、「周波数領域」、「フィルタ」の順で同時発生している。

図３Ｂは、人物キーワード抽出部５０が作成した作成者ＩＤ「２０１」のＢ氏についての人物キーワードテーブルである。図３Ｂにおいて、Ｂ氏が作成した全１００件の文書を対象に作成された人物キーワードテーブルから「デジタル信号」を含む５０件の文書が存在することが判明する。

また、Ｂ氏の文書では、キーワード「デジタル信号」の下に共起キーワードが「正弦波」、「量子化」、「周波数領域」、「フィルタ」の順で同時発生している。なお、キーワード「量子化」はＡ氏の文書からは抽出されなかったキーワードであるので、あえてキーワード７を付してキーワード２の「正弦波」の隣に表示している。

図３Ｃは、人物キーワード抽出部５０が作成した作成者ＩＤ「３０１」のＣ氏についての人物キーワードテーブルである。図３Ｃにおいて、Ｃ氏が作成した全１００件の文書を対象に作成された人物キーワードテーブルから「デジタル信号」を含む４０件の文書が存在することが判明する。

また、Ｃ氏の文書では、キーワード「デジタル信号」の下に共起キーワードが「正弦波」、「サンプリング」、「周波数領域」、「フィルタ」の順で同時発生している。なお、Ｃ氏の文書から抽出されたキーワードは全てＡ氏の文書から抽出されたキーワードの範囲に含まれていたので、Ａ氏の文書からは抽出されたキーワードと同じ符号で表示している。

（３−２）人材検索装置１０の第２の動作
ここでは、ある者が「デジタル信号」という用語が属する分野において専門性の高い人材を探すために、人材検索装置１０の専用端末からキーワード「デジタル信号」を入力したという想定の下で説明する。

図４は、人材検索装置１０の第２の動作を表すフローチャートである。図４において、統括制御部１００は、ステップＳ１１においてキーワードの入力があったか否かを判定し、キーワード入力が有ったときはステップＳ１２へ進み、キーワード入力がないときは引き続き判定を継続する。

次に、統括制御部１００は、ステップＳ１２において人物キーワードテーブルの全てのデータを走査して、入力されたキーワードにヒットする人物キーワードテーブルを抽出し、ステップＳ１３へ進む。

次に、統括制御部１００は、ステップＳ１３において共起情報抽出部６０を介して先のステップＳ１２で抽出された「人物キーワードテーブル」に基づき、作成者別の「共起情報テーブル」（図５参照）を作成し、ステップＳ１４へ進む。

次に、統括制御部１００は、ステップＳ１４において共起情報抽出部６０を介して先のステップＳ１３で抽出された「作成者別の共起情報テーブル」に基づき、入力された「キーワード」の属する分野に精通する適切な人物、及びその「キーワード」との共起度合いの高い共起キーワードを人物毎に表示した「キーワード人物マップ」作成し、検索端末のモニターに表示する（図６参照）。以下、「共起情報テーブル」、及び「キーワード人物マップ」について図面を用いて説明する。

（３−２−１）共起情報テーブルの詳細説明
共起情報抽出部６０は、人物キーワード抽出部５０が作成した図３Ａ〜図３Ｃに記載の「人物キーワードテーブル」に基づき、Ａ氏が「デジタル信号」の分野の専門知識を有する人物であるとして選択し、図３Ａに示す「人物キーワードテーブル」に基づいて「共起情報テーブル」を作成する。

図３Ａに示すようにＡ氏の文書データからは「デジタル信号」、「正弦波」、「離散化」、「サンプリング」、「周波数領域」、「フィルタ」というキーワードが繰り返し抽出されている。共起情報抽出部６０は、これらのキーワードからマトリックス状の共起情報テーブルを作成する。

この共起情報テーブルは、行と列との交点に、行に割り当てられたキーワードと列に割り当てられたキーワードとが同時発生する割合を表示している。

図５は、共起情報抽出部６０が作成した共起情報テーブルである。図５において、共起情報テーブルの左端列に「デジタル信号」、「正弦波」、「離散化」、「サンプリング」、「周波数領域」、「フィルタ」が上から下へ順に列挙されている。

また、共起情報テーブルの上端行に「デジタル信号」、「正弦波」、「離散化」、「サンプリング」、「周波数領域」、「フィルタ」が左から右へ順に列挙されている。

そして、行と列との交点には、行に割り当てられたキーワードと列に割り当てられたキーワードとが同時発生する割合が％単位で表示されている。

（３−２−１−１）共起情報テーブルが表す第１の側面
この共起情報テーブルは、２つの側面を表している。第１の側面はキーワードから視た共起度合い（同時発生割合）であり、第２の側面は共起キーワードから視た共起度合いである。以下、図面を参照しながら具体的に説明する。

先ず、第１の側面である「キーワードから視た共起キーワードの同時発生割合」を説明する。図５では、背景が網掛け表示されている領域が「キーワードから視た共起キーワードの同時発生割合」を表示している。

「デジタル信号」の行と「正弦波」の列との交点に８０の数値が表示されている。これは「デジタル信号」というキーワードは１００件の文書中に存在し、その内の８０件の文書中に「正弦波」というキーワードが「デジタル信号」と共に出現していたという意味である。この場合、キーワード「デジタル信号」に対して「正弦波」は共起キーワードであって、両者は１００件中の８０件の文書に共に出現していたので同時発生割合は８０％である。

また、「デジタル信号」というキーワードが出現した１００件の文書の内の６５件の文書に「離散化」というキーワードが出現していた場合、キーワード「デジタル信号」に対して「離散化」は共起キーワードであって、両者は１００件のうち６５件の文書で共に出現していたので同時発生割合は６５％である。

また、「デジタル信号」というキーワードが出現した１００件の文書の内の６０件の文書に「サンプリング」というキーワードが出現していた場合、キーワード「デジタル信号」に対して「サンプリング」は共起キーワードであって、両者は１００件のうち６０件の文書で共に出現していたので同時発生割合は６０％である。

また、「デジタル信号」というキーワードが出現した１００件の文書の内の３５件の文書に「周波数領域」というキーワードが出現していた場合、キーワード「デジタル信号」に対して「周波数領域」は共起キーワードであって、両者は１００件のうち３５件の文書で共に出現していたので同時発生割合は３５％である。

また、「デジタル信号」というキーワードが出現した１００件の文書の内の３０件の文書に「フィルタ」というキーワードが出現していた場合、キーワード「デジタル信号」に対して「フィルタ」は共起キーワードであって、両者は１００件のうち３０件の文書で共に出現していたので同時発生割合は３０％である。

（３−２−１−２）共起情報テーブルが表す第２の側面
次の、第２の側面である「共起キーワードから視た他のキーワードの同時発生割合」を説明する。図５では、背景が無色の領域が「共起キーワードから視た他のキーワードの同時発生割合」を表示している。

先ず、「正弦波」の行と「デジタル信号」の列との交点に６１の数値が表示されている。これは「正弦波」というキーワードがＡ氏の全文書１５０件の内の１３０件に存在し、その内の８０件の文書中に「デジタル信号」というキーワードが「正弦波」と共に出現していたという意味である。この場合、キーワード「正弦波」に対して「デジタル信号」は共起キーワードであって、両者は１３０件中の８０件の文書に共に出現していたので同時発生割合は６１％である。

また、「離散化」というキーワードが出現した１１８件の文書の内の６５件の文書に「デジタル信号」というキーワードが出現していた場合、キーワード「離散化」に対して「デジタル信号」は共起キーワードであって、両者は１１８件のうち６５件の文書で共に出現していたので同時発生割合は５５％である。

また、「サンプリング」というキーワードが出現した１１１件の文書の内の５０件の文書に「デジタル信号」というキーワードが出現していた場合、キーワード「サンプリング」に対して「デジタル信号」は共起キーワードであって、両者は１１１件のうち５０件の文書で共に出現していたので同時発生割合は４５％である。

また、「周波数領域」というキーワードが出現した１１７件の文書の内の３５件の文書に「デジタル信号」というキーワードが出現していた場合、キーワード「周波数領域」に対して「デジタル信号」は共起キーワードであって、両者は１１７件のうち３５件の文書で共に出現していたので同時発生割合は３０％である。

また、「フィルタ」というキーワードが出現した１２０件の文書の内の３０件の文書に「デジタル信号」というキーワードが出現していた場合、キーワード「フィルタ」に対して「デジタル信号」は共起キーワードであって、両者は１２０件のうち３０件の文書で共に出現していたので同時発生割合は２５％である。

（３−２−２）キーワード人物マップの詳細説明
図６は、人材検索装置１０が検索端末のモニターに表示する「キーワード人物マップ」である。図６において、キーワード人物マップは、キーワード「デジタル信号」が属する分野に精通する人物はＡ氏、Ｂ氏及びＣ氏の３名であること表示する。それと同時に、Ａ氏の作成する文書には「デジタル信号」と共に「正弦波」及び「離散化」という共起キーワードが高い頻度で出現していたことが表示されている。

また、Ｂ氏の作成する文書には「デジタル信号」と共に「正弦波」及び「量子化」という共起キーワードが高い頻度で出現していたことも表示されている。

さらに、Ｃ氏の作成する文書には「デジタル信号」と共に「正弦波」及び「サンプリング」という共起キーワードが高い頻度で出現していたことも表示されている。

このように、検索者は「デジタル信号」の分野に精通する適切な人物を検索することができるだけでなく、「デジタル信号」の共起キーワードから次に調査すべきキーワードを認識することができる。

（４）その他の動作
人材検索装置１０は、ユーザーが検索端末から所定の操作をすることによって、作成者別の「人物キーワードテーブル」、作成者別の「共起情報テーブル」、及び「キーワード人物マップ」をモニターに個別に表示させることができる。

（５）特徴
（５−１）
人材検索装置１０では、作成者別の共起情報テーブル内の一のキーワードと他のキーワードとの「結びつき」を一覧することができるので、キーワードに対してそれを知っている一又は複数の人物を探せるだけでなく、各人物が他にどのような情報（共起情報）を持っているのかを知ることができる。

（５−２）
その際、キーワード間の「結びつき度合い」をそれらが「同時発生割合」という数字で把握することができる。

（６）変形例
（６−１）
上記実施形態では、キーワードと共起キーワードとの同時発生割合の大きさに関係なく「人物キーワードテーブル」又は「共起情報テーブル」に蓄積することを前提に説明したが、これに限定されるものではない。

例えば、キーワードと共起キーワードとの同時発生割合の大きさが閾値未満のものを蓄積しないことによって、陳腐化した情報の排除、記憶容量の増大化抑制を図ることができる。

（６−２）
また、上記実施形態では、キーワードと共起キーワードとの同時発生割合の大きさに関係なく「人物キーワードテーブル」又は「共起情報テーブル」に表示することを前提に説明したが、これに限定されるものではない。

例えば、人材検索装置１０では、同時発生割合があまりにも低く共起とは言えないようなキーワードの表示を控えることもできる。これによって、絞り込みを容易にすることができる。

（７）その他
（７−１）
作成者は、外部から指定する場合もある。外部とは、「ＵＩ入力」、「ファイルと作成者との対応ファイル」、「ファイルの所有者を特定している文書」という形式が挙げられる。

（７−２）
「作成者」及び「人物」は、ヒトだけに限定されるものではなく、「部門」、「販売店」も包含される。

（７−３）
「人物キーワードテーブル」および「共起情報テーブル」はモニターへの表示の有無に関係なくＣＰＵ内で作成され、短期間又は長期間、所定の記憶領域に保存される。

１０ 人材検索装置
３０ キーワード抽出部
４０ 作成者抽出部
５０ 人物キーワード抽出部
６０ 共起情報抽出部

特開２００２−５６００１号公報

Claims (7)

1. メールを含む蓄積された多数の文書データからキーワードを抽出するキーワード抽出部（３０）と、
   前記文書データの作成者を抽出する作成者抽出部（４０）と、
   前記作成者と前記キーワードとの関連付け情報を作成して抽出する人物キーワード抽出部（５０）と、
   前記作成者に関連付けられている前記キーワードに対し共起キーワードを付与して作成者別の共起情報を作成して抽出する共起情報抽出部（６０）と、
   を備える、
   人材検索装置（１０）。
2. 前記共起情報抽出部（６０）は、前記キーワードに対し少なくとも１つの前記共起キーワードを付与する、
   請求項１に記載の人材検索装置（１０）。
3. 前記共起情報抽出部（６０）は、前記共起情報内のキーワード群をマトリックス状に表す共起情報テーブルを作成する、
   請求項１又は請求項２に記載の人材検索装置（１０）。
4. 前記共起情報テーブルは、行と列との交点に、前記行に割り当てられたキーワードと前記列に割り当てられたキーワードとが同時発生する割合を表示する、
   請求項３に記載の人材検索装置（１０）。
5. 前記共起情報抽出部（６０）は、前記共起情報内の一のキーワードと他のキーワードとが同時発生する割合を演算し、前記同時発生する割合が所定値以上である前記共起情報を前記共起情報テーブルに蓄積する、
   請求項３又は請求項４に記載の人材検索装置（１０）。
6. 前記共起情報抽出部（６０）は、前記共起情報内の一のキーワードと他のキーワードとが同時発生する割合を演算し、前記同時発生する割合が所定値以上である前記共起情報を表示する、
   請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の人材検索装置（１０）。
7. 前記キーワード抽出部（３０）は、前記文書データごとに抽出すべき前記キーワードの数量を決定する、
   請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の人材検索装置（１０）。

Images