JP2019164592A5 - - Google Patents
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上記第９または第１８の局面によれば、注目語を含むクラスターの名前が大きく変化することが多い場合に警告メッセージを含む画面を表示することにより、利用者は階層的クラスター分析が不調であることを認識することができる。
分割後の期間の個数をｐとする。クラスタリング処理部１４は、ステップＳ１０４において、ｐ個の期間のそれぞれについて階層的クラスター分析を行う。より詳細には、クラスタリング処理部１４は、ｐ個の期間のそれぞれについて、ステップＳ１０３で抽出された単語に対して、ステップＳ１０２で読み出されたテキストデータのうち期間内の日時を有する文を用いて階層的クラスター分析を行う。クラスタリング処理部１４は、例えば、テキストデータ３２における２個の単語間の距離（２個の単語がどの程度離れて現れるか）に基づき、２個の単語間の類似度を求める。クラスタリング処理部１４は、求めた単語間の類似度に基づき、所定の方法（例えば、最短距離法、最長距離法、群平均法、十進法、ウォード法など）を用いて階層的クラスター分析を行う。
クラスタリング処理部１４は、ステップＳ１０５において、ｐ個の期間のそれぞれについて単語の出現頻度を求める。ステップＳ１０４では階層的クラスター分析の結果がｐ個求められ、ステップＳ１０５では単語の出現頻度がｐ個ずつ求められる。分析結果記憶部１５は、ステップＳ１０６において、ｐ個の期間のそれぞれについて、階層的クラスター分析の結果と単語の出現頻度を記憶する。
階層的クラスター分析によって得られるクラスターの構成（クラスターに含まれる要素）は、経時的に変化する。クラスターの経時変化を示すために、クラスターには自動的に名前が付けられる。クラスターが１個の単語だけを含む場合には、クラスター名にはその単語がそのまま使用される。クラスターが２個の単語を含む場合には、クラスター名には２個の単語を出現頻度が高い順に連結したものが使用される。クラスターが３個以上の単語を含む場合には、クラスター名にはクラスターに含まれる単語のうち出現頻度が高い３個の単語を出現頻度が大きい順に連結したものが使用される。なお、クラスター名を構成する単語の集合が同じ場合、単語の順序が異なっていても同じクラスター名として扱われる。
次に、画面表示部１６は、ステップＳ１２２で表示した画面に含まれる矢印５５の個数を種類ごとに求める（ステップＳ１２３）。次に、画面表示部１６は、各種類の矢印５５の個数に基づき、注目語クラスター名５３の変化が大きいか否かを判断する（ステップＳ１２４）。画面表示部１６は、例えば、赤い矢印５５ｒの個数が矢印５５の総数の３０％を超えた場合にＹｅｓと判断してもよく、赤い矢印５５ｒの個数と青い矢印５５ｂの個数の合計が矢印５５の総数の６０％を超えた場合にＹｅｓと判断してもよい。テキストマイニング装置１０の制御は、Ｙｅｓの場合はステップＳ１２５へ進み、Ｎｏの場合はステップＳ１１１へ進む。
以上に示すように、本実施形態に係るテキストマイニング方法は、日付を有する文からなるテキストデータから単語を抽出するステップ（ステップＳ１０２、Ｓ１０３）と、抽出した単語に対して分析期間ごとに階層的クラスター分析を行うステップ（ステップＳ１０４）と、階層的クラスター分析による分析結果を含む画面を表示するステップ（ステップＳ１０７、Ｓ１１３、Ｓ１２１〜Ｓ１２５）とを備えている。分析結果を含む第１画面（ウインドウ４１を含む画面）内で注目語を指定する指示が入力されたときに（図５）、画面を表示するステップ（ステップＳ１２２）は、注目語を含むクラスターの経時変化を示す第２画面（ウインドウ５１を含む画面）を表示する。本実施形態に係るテキストマイニング方法によれば、階層的クラスター分析の結果を含む第１画面内で注目語を指定する指示が入力されたときに、注目語を含むクラスターの経時変化を示す第２画面を表示することにより、利用者は階層的クラスター分析の結果の経時変化を容易に認識することができる。
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