JP5171087B2 - Input information analyzer - Google Patents

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本発明は、入力情報と分類との相関を容易に把握することができる入力情報分析装置に関する。   The present invention relates to an input information analysis apparatus that can easily grasp the correlation between input information and classification.

メールや葉書等で送られてくる顧客からの意見やアンケート等の文章(入力情報)には、顧客の意見、市場のニーズ等の有用な情報が含まれている。このため、このような文章に含まれている有用な情報を獲得することによって、顧客の意見、市場のニーズ等に対して迅速、的確に対応することができる。ここで、選択肢の中から該当するものを選択する文章(定型の入力情報)の場合には、文章を分析するのが容易であるが、自由記述式(非定型)の意見やアンケート等の文章(非定型の入力情報)の場合には、文章を分析するのが困難である。このため、膨大な量の、非定型の文章(入力情報)の中から有用な情報を得るための分析技術(入力情報分析技術)の開発が進められている。
従来、特許文献1に記載されているような入力情報分析技術(テキストマイニング)が知られている。この特許文献1に記載の入力情報分析技術は、入力情報(文章)を分割して入力情報を構成する単語を抽出し、入力情報中における各単語と複数のカテゴリー(分類)それぞれに対応するキーワードを比較し、一致した個数をカテゴリー別頻度としてカウントし、カテゴリー別頻度の相互の相関係数を算出し、相互関係から因子と因子負荷量を算出することにより多量のテキストを適切に要約するものである。
特開2004−86350号公報
Sentences (input information) such as customer opinions and questionnaires sent by e-mail and postcards contain useful information such as customer opinions and market needs. For this reason, by acquiring useful information included in such text, it is possible to respond quickly and accurately to customer opinions, market needs, and the like. Here, in the case of a sentence (standard input information) that selects the corresponding one from the choices, it is easy to analyze the sentence, but a free description (atypical) opinion or questionnaire etc. In the case of (atypical input information), it is difficult to analyze the sentence. For this reason, development of analysis technology (input information analysis technology) for obtaining useful information from an enormous amount of atypical sentences (input information) is being promoted.
Conventionally, an input information analysis technique (text mining) as described in Patent Document 1 is known. The input information analysis technique described in Patent Document 1 divides input information (sentence) to extract words constituting the input information, and keywords corresponding to each word and each of a plurality of categories (classifications) in the input information. , Count the number of matches as the frequency by category, calculate the correlation coefficient of the frequency by category, and summarize the large amount of text appropriately by calculating the factor and factor loading from the correlation It is.
JP 2004-86350 A

ここで、文章として入力された入力情報に包含されている顧客の意見、市場のニーズ等の有用な情報を迅速、的確に取得するために、入力情報を分析した結果を視覚で、容易に把握することができる入力情報分析技術の開発が要望されている。
入力情報をカテゴリー(分類)で分類した結果を視覚で確認可能に出力する方法としては、カテゴリー毎の一覧や統計データ等によって出力する方法が用いられている。しかしながら、このような出力方法は、複数のカテゴリー(分類)に分類した場合の結果を視覚で確認することができる出力方法として用いることができない。また、特許文献1に記載の入力情報分析技術は、入力情報を構成する単語情報と複数のカテゴリー(分類)それぞれに対応するキーワードとを比較し、カテゴリー別頻度としてカウントする技術を用いているものの、カテゴリー別頻度等の出力方法については考慮されていない。
本発明は、このような点に鑑みて創案されたものであり、文章として入力された入力情報と複数の分類との相関関係を視覚で容易に把握可能に出力することができる入力情報分析技術を提供することを目的とする。
Here, in order to quickly and accurately obtain useful information such as customer opinions and market needs contained in the input information entered as sentences, the results of analyzing the input information can be easily grasped visually. There is a demand for the development of input information analysis technology that can do this.
As a method of outputting the result of classifying input information by category (classification) so that it can be visually confirmed, a method of outputting by a list for each category or statistical data is used. However, such an output method cannot be used as an output method capable of visually confirming the result of classification into a plurality of categories (classifications). Further, the input information analysis technique described in Patent Document 1 uses a technique that compares word information constituting input information with keywords corresponding to each of a plurality of categories (classifications) and counts them as a frequency for each category. The output method such as frequency by category is not considered.
The present invention was devised in view of the above points, and is an input information analysis technique capable of easily and visually outputting the correlation between input information input as sentences and a plurality of classifications. The purpose is to provide.

本願の第1発明は、請求項1に記載の構成を備える入力情報分析装置である。
本発明は、入力手段と、記憶手段と、管理手段と、単語情報抽出手段と、単語重要度パラメータ判別手段と、類似度判別手段と、座標情報算出手段と、出力手段を備えている。入力手段や出力手段としては、種々の入力手段や出力手段を用いることができる。本発明は、表示手段を出力手段として用いる場合に適している。
記憶手段には、複数の分類それぞれに対応する分類単語情報が記憶されている。分類(カテゴリー)としては、本発明が適用される分野・用途等に応じて適宜選択される。また、分類単語情報としては、分類を表す種々の単語情報が用いられる。分類単語情報としては、好適には、名詞が用いられるが、名詞に限定されるものではない。
単語情報抽出手段は、入力手段から入力された複数の入力情報を分割し、複数の入力情報それぞれを構成している単語情報を抽出する。入力情報を構成している単語情報を抽出する方法としては、典型的には、入力情報を形態素(単語)に分割する形態素解析手法が用いられる。形態素解析手法としては、公知の種々の手法を用いることができる。単語情報を抽出する入力情報としては、入力手段から入力されて記憶手段に記憶されている入力情報を用いることもできる。記憶手段に記憶されている入力情報は、本発明の「入力手段から入力された入力情報」に包含される。
なお、「記憶手段に記憶されている複数の分類」は、記憶手段に記憶されている全ての分類または記憶手段に記憶されている分類の中の指示された分類を意味する。指示された分類には、予め定められている分類または必要な都度入力装置を介して入力される分類が含まれる。すなわち、少なくとも入力情報の分析を行うのに必要な分類であればよい。
単語重要度パラメータ判別手段は、複数の入力情報それぞれに対する、複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれの単語重要度パラメータを判別する。複数の入力情報に対する、複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれの単語重要度パラメータは、複数の入力情報それぞれを構成している単語情報と、記憶手段に記憶されている複数の分類それぞれに対応する分類単語情報に基づいて判別される。複数の入力情報それぞれを構成している単語情報と、記憶手段に記憶されている複数の分類それぞれに対応する分類単語情報に基づいて、複数の入力情報に対する、複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれの単語重要度パラメータを判別する方法としては種々の方法を用いることができる。
類似度判別手段は、複数の入力情報と複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれとの単語重要度パラメータに基づいて、複数の入力情報と複数の分類それぞれとの類似度を判別する。複数の入力情報と複数の分類との類似度を判別する方法としては適宜の方法を用いることができる。
座標情報算出手段は、複数の分類それぞれを示す分類シンボルを、2次元座標平面上の円または楕円の外周に沿って配置するとともに、複数の入力情報それぞれとの類似度の状態の相間が高い分類を示す分類シンボルを近接した位置に配置するための、各分類シンボルの2次元座標平面上の配設位置を示す分類シンボル座標情報を算出する。また、複数の入力情報それぞれを示す入力情報シンボルを、各入力情報シンボルと各分類シンボルとの配置関係が各入力情報シンボルで示される入力情報と各分類シンボルで示される分類との類似度に対応する位置に配置するための、各入力情報シンボルの2次元座標平面上の配設位置を示す入力情報シンボル座標情報を算出する。複数の分類を座標軸とする2次元座標平面では、複数の分類に対応する座標軸が原点から延びている。外周に沿った位置は、適宜選択される。例えば、外周に沿って等間隔に配置されるように設定される。また、「円または楕円の外周に沿った位置」には、円または楕円の外周に沿った位置を包含する。類似度パターンの相関を判別する方法としては、公知の種々の方法を用いることができる。分類シンボル座標情報は、各入力情報との類似度の状態の相関が高い分類、すなわち、類似度パターンが類似している分類を示す分類シンボルが円または楕円に沿って近接した位置に配置されるように算出される。
管理手段は、分類シンボル座標情報と入力情報シンボル座標情報に基づいて、分類シンボルと入力情報シンボルを出力手段から出力する。
本発明では、複数の入力情報に対する、複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれの単語重要度パラメータに基づいて複数の入力情報と複数の分類との類似度を判別し、複数の分類を座標軸とする2次元座標平面上に、複数の分類を示す分類シンボルを配置するとともに、分類シンボルと入力情報シンボルとの間の配置関係が、入力情報と分類との類似度に対応するように入力情報シンボルを配置している。これにより、入力情報シンボルと分類シンボルとの位置関係から、入力情報と分類との相関、入力情報間の相関、複数の分類に分類される入力情報全体の傾向等を視覚で容易に把握することができる。特に、本発明では、各分類シンボルが、2次元座標平面上に原点から各分類シンボルまでの距離が大きく変化しない円または楕円に沿って配置されるため、入力情報と複数の分類との相関を容易に把握することができる。また、入力情報との類似度パターンが類似している分類を示す分類シンボルが2次元座標平面上の円または楕円に沿って近接した位置に配置されるため、入力情報と分類との相関関係をより容易に把握することができる。
1st invention of this application is an input information analysis apparatus provided with the structure of Claim 1. FIG.
The present invention includes input means, storage means, management means, word information extraction means, word importance parameter determination means, similarity determination means, coordinate information calculation means, and output means. Various input means and output means can be used as the input means and output means. The present invention is suitable when the display means is used as the output means.
The storage unit stores classification word information corresponding to each of a plurality of classifications. The classification (category) is appropriately selected according to the field / use to which the present invention is applied. Further, as the classification word information, various word information representing the classification is used. As the classification word information, a noun is preferably used, but it is not limited to a noun.
The word information extraction unit divides a plurality of pieces of input information input from the input unit, and extracts word information constituting each of the plurality of pieces of input information. As a method for extracting word information constituting input information, typically, a morpheme analysis technique for dividing input information into morphemes (words) is used. Various known techniques can be used as the morphological analysis technique. As the input information for extracting the word information, the input information input from the input unit and stored in the storage unit can be used. The input information stored in the storage means is included in the “input information input from the input means” of the present invention.
In addition, “a plurality of classifications stored in the storage unit” means all the classifications stored in the storage unit or the designated classification among the classifications stored in the storage unit. The instructed classification includes a predetermined classification or a classification input via an input device whenever necessary. In other words, it may be at least a classification necessary for analyzing input information.
The word importance parameter discriminating means discriminates the word importance parameter of each classified word information corresponding to each of a plurality of classifications for each of a plurality of input information. The word importance parameter of each classification word information corresponding to each of a plurality of classifications with respect to a plurality of input information is respectively included in the word information constituting each of the plurality of input information and each of the plurality of classifications stored in the storage unit. The determination is made based on the corresponding classified word information. Classification words corresponding to a plurality of classifications for a plurality of input information based on word information constituting each of the plurality of input information and classification word information corresponding to each of the plurality of classifications stored in the storage means Various methods can be used as a method of discriminating the word importance parameter of each piece of information.
The similarity determination unit determines the similarity between the plurality of input information and each of the plurality of classifications based on the word importance parameters of the plurality of input information and the respective classification word information corresponding to the plurality of classifications. An appropriate method can be used as a method of discriminating the degree of similarity between a plurality of input information and a plurality of classifications.
The coordinate information calculation means arranges a classification symbol indicating each of a plurality of classifications along the outer circumference of a circle or an ellipse on a two-dimensional coordinate plane, and a classification having a high degree of similarity between each of the plurality of input information Classification symbol coordinate information indicating the arrangement position of each classification symbol on the two-dimensional coordinate plane is calculated. In addition, the input information symbol indicating each of the plurality of input information corresponds to the similarity between the input information indicated by each input information symbol and the classification indicated by each classification symbol in the arrangement relationship between each input information symbol and each classification symbol. The input information symbol coordinate information indicating the arrangement position of each input information symbol on the two-dimensional coordinate plane is calculated. In a two-dimensional coordinate plane having a plurality of classifications as coordinate axes, coordinate axes corresponding to the plurality of classifications extend from the origin. The position along the outer periphery is appropriately selected. For example, it is set to be arranged at equal intervals along the outer periphery. The “position along the outer circumference of the circle or ellipse” includes the position along the outer circumference of the circle or ellipse. Various known methods can be used as a method for determining the correlation of the similarity pattern. The classification symbol coordinate information is arranged at a position where classification symbols indicating a classification having a high degree of similarity between each input information, that is, a classification having a similar similarity pattern, are close to each other along a circle or an ellipse. Is calculated as follows.
The management means outputs the classification symbol and the input information symbol from the output means based on the classification symbol coordinate information and the input information symbol coordinate information.
In the present invention, for the plurality of input information, the similarity between the plurality of input information and the plurality of classifications is determined based on the word importance parameter of each of the classification word information corresponding to each of the plurality of classifications, and the plurality of classifications are coordinate axes. The classification information indicating a plurality of classifications is arranged on the two-dimensional coordinate plane and the input information so that the arrangement relationship between the classification symbols and the input information symbols corresponds to the similarity between the input information and the classification. The symbol is arranged. This makes it easy to visually grasp the correlation between input information and classification, the correlation between input information, the tendency of the entire input information classified into multiple classifications, etc. from the positional relationship between the input information symbols and the classification symbols. Can do. In particular, in the present invention, each classification symbol is arranged on a two-dimensional coordinate plane along a circle or an ellipse in which the distance from the origin to each classification symbol does not change greatly. It can be easily grasped. In addition, since a classification symbol indicating a classification whose similarity pattern with the input information is similar is arranged at a position close to the circle or ellipse on the two-dimensional coordinate plane, the correlation between the input information and the classification is It can be grasped more easily.

本発明の第2発明は、請求項2に記載の構成を備える入力情報分析装置である。
本発明では、単語重要度パラメータ判別手段は、以下の方法で、複数の入力情報それぞれに対する、複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれの単語重要度パラメータを判別する。
先ず、単語情報抽出手段により抽出された複数の入力情報それぞれを構成している単語情報と、記憶装置に記憶されている複数の分類それぞれに対応する分類単語情報を比較することによって、分類単語情報に該当する単語情報の入力情報中における数を示す単語情報出現回数を、複数の入力情報それぞれに対して、複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれについて判別する。また、分類単語情報に該当する単語情報を含んでいる入力情報の数を示す入力情報出現回数を、複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれについて判別する。この場合、単語情報出現回数は、複数の入力情報それぞれに対して、複数の分類それぞれの分類単語情報それぞれ毎に判別されるが、入力情報出現回数は、複数の分類共通に、複数の分類それぞれの分類単語情報毎に判別される。
そして、複数の入力情報それぞれに対して、複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれについて判別した単語情報出現回数と、複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれについて判別した入力情報出現回数に基づいて、複数の入力情報それぞれに対する、複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれの単語重要度パラメータを判別する。例えば、任意の入力情報と任意の分類に対応する任意の分類単語情報との単語重要度パラメータは、当該入力情報に対する当該分類に対応する当該分類単語情報の単語情報出現回数と、当該入力情報に対する当該分類に対応する当該分類単語情報の入力情報出現回数を用いて判別される。勿論、単語情報出現回数と入力情報出現回数に基づいて単語重要度パラメータを判別する方法はこれに限定されない。
本発明では、分類に対応する分類単語情報に関する単語情報出現回数と入力情報出現回数を用いて単語重要度パラメータを判別している。これにより、容易に、精度よく単語重要度パラメータを判別することができる。
According to a second aspect of the present invention, there is provided an input information analyzing apparatus having the configuration according to the second aspect.
In the present invention, the word importance parameter determination means determines the word importance parameter of each classification word information corresponding to each of a plurality of classifications for each of a plurality of input information by the following method.
First, the classification word information is obtained by comparing the word information constituting each of the plurality of input information extracted by the word information extraction means with the classification word information corresponding to each of the plurality of classifications stored in the storage device. The number of occurrences of word information indicating the number of input word information in the input information is determined for each of the classification word information corresponding to each of the plurality of classifications for each of the plurality of input information. In addition, the number of times of appearance of input information indicating the number of input information including word information corresponding to the classification word information is determined for each of the classification word information corresponding to each of the plurality of classifications. In this case, the word information appearance count is determined for each of the plurality of input information, for each of the classification word information of each of the plurality of classifications, the input information appearance count is common to the plurality of classifications, each of the plurality of classifications Are determined for each classification word information.
For each of the plurality of input information, the number of occurrences of word information determined for each of the classification word information corresponding to each of the plurality of classifications and the number of input information appearances determined for each of the classification word information corresponding to each of the plurality of classifications Based on each of the plurality of input information, the word importance parameter of each of the classification word information corresponding to each of the plurality of classifications is determined. For example, the word importance parameter between arbitrary input information and arbitrary classification word information corresponding to an arbitrary classification includes the word information appearance count of the classification word information corresponding to the classification for the input information and the input information. The classification is performed using the number of appearances of input information of the classification word information corresponding to the classification. Of course, the method of determining the word importance parameter based on the word information appearance count and the input information appearance count is not limited to this.
In the present invention, the word importance parameter is determined using the word information appearance count and the input information appearance count regarding the classification word information corresponding to the classification. Thereby, it is possible to easily determine the word importance parameter with high accuracy.

本発明の第発明は、請求項に記載の構成を備える入力情報分析装置である。
本発明では、管理手段は、分類シンボルと入力情報シンボルを出力している状態で、分類シンボルを指示する入力情報シンボル出力要求信号が入力されると、入力情報シンボル出力要求信号で指示されている分類シンボルで示される分類との類似度を有している入力情報を示している入力情報シンボルを他の入力情報シンボルと異なる出力態様で出力する。
分類シンボルを指示する入力情報シンボル出力要求信号は、例えば、マウスポインタを分類シンボルに対応する箇所に配置することによってまたは配置した状態でマウスをクリックすることによって入力される。異なる出力態様で出力する方法としては、例えば、異なる色で出力する方法、入力情報シンボルの形状を変える方法等を用いることができる。また、複数の分類シンボルを支持する入力情報シンボル出力要求信号を入力可能に構成することもできる。この場合には、指示された分類シンボルに関連する入力情報シンボル(分類シンボルで示される分類と類似度を有している入力情報を示す入力情報シンボル)を、分類シンボル毎に異なる態様で出力可能に構成することもできる。
本発明では、分類シンボルを指示する入力情報シンボル出力信号を入力すると、指示された分類シンボルで示される分類と関連する入力情報の入力情報シンボルが表示されるため、特定の分類と相関がある入力情報を容易に把握することができる。
According to a third aspect of the present invention, there is provided an input information analyzing apparatus having the configuration according to the third aspect .
In the present invention, when the input information symbol output request signal indicating the classification symbol is input in a state where the classification symbol and the input information symbol are being output, the management means is instructed by the input information symbol output request signal. An input information symbol indicating input information having a similarity to the classification indicated by the classification symbol is output in a different output mode from other input information symbols.
The input information symbol output request signal designating the classification symbol is input by, for example, placing the mouse pointer at a position corresponding to the classification symbol or clicking the mouse in the arranged state. As a method of outputting in different output modes, for example, a method of outputting in different colors, a method of changing the shape of the input information symbol, or the like can be used. Moreover, it can also be comprised so that the input information symbol output request signal which supports a some classification | category symbol can be input. In this case, input information symbols related to the designated classification symbol (input information symbols indicating input information having similarity to the classification indicated by the classification symbol) can be output in a different manner for each classification symbol. It can also be configured.
In the present invention, when an input information symbol output signal indicating a classification symbol is input, the input information symbol of the input information related to the classification indicated by the indicated classification symbol is displayed, so that an input correlated with a specific classification Information can be easily grasped.

本発明の第発明は、請求項に記載の入力情報分析装置である。
本発明では、管理手段は、分類シンボルと入力情報シンボルを出力している状態で、分類シンボルを指示する入力情報出力要求信号が入力されると、入力情報出力要求信号で指示されている分類シンボルで示される分類との類似度を有する入力情報を出力する。
分類との類似度を有する入力情報を出力する方法としては、適宜の方法を用いることができる。例えば、表示手段の表示部に主表示部と副表示部を設け、分類シンボルと入力情報シンボルは主表示部に表示し、入力情報は副表示部に表示する方法を用いることができる。
分類シンボルで示される分類との類似度を有する入力情報を出力する際には、入力情報を示す入力情報シンボルを他の入力情報シンボルと異なる態様で出力するように構成することもできる。
本発明では、分類シンボルを指示する入力情報出力要求信号を入力すると、指示された分類シンボルで示される分類を関連する入量情報が出力されるため、特定の分類と相関がある入力情報を容易に確認することができる。
According to a fourth aspect of the present invention, there is provided the input information analyzing apparatus according to the fourth aspect .
In the present invention, when an input information output request signal indicating a classification symbol is input in a state in which the classification symbol and the input information symbol are output, the management means outputs the classification symbol indicated by the input information output request signal The input information having the similarity with the classification indicated by is output.
An appropriate method can be used as a method of outputting input information having a similarity to the classification. For example, it is possible to use a method in which a main display unit and a sub display unit are provided in the display unit of the display means, a classification symbol and an input information symbol are displayed on the main display unit, and input information is displayed on the sub display unit.
When outputting the input information having the similarity with the classification indicated by the classification symbol, the input information symbol indicating the input information may be output in a manner different from the other input information symbols.
In the present invention, when an input information output request signal indicating a classification symbol is input, input information related to the classification indicated by the specified classification symbol is output. Therefore, input information correlated with a specific classification can be easily obtained. Can be confirmed.

本発明の第発明は、請求項に記載の構成を備える入力情報分析装置である。
本発明では、管理手段は、分類シンボルと入力情報シンボルを出力している状態で、入力情報シンボルを指示する入力情報出力要求信号が入力されると、入力情報出力要求信号で指示されている入力情報シンボルに対応する入力情報を出力する。
入力情報を出力する方法としては、適宜の方法を用いることができる。例えば、表示手段の表示部に分類シンボルと入力情報シンボルを表示している状態で、分類シンボルが指示されると、分類シンボルの近傍に表示部に表示窓が表示され窓部が形成され主表示部と副表示部を設け、分類シンボルと入力情報シンボルは主表示部に表示し、入力情報は副表示部に表示する方法を用いることができる。
本発明では、入力情報シンボルを指示する入力情報出力用要求信号を入力すると、指示された入力情報シンボルで示される入力情報が出力されるため、入力情報を容易に確認することができる。
According to a fifth aspect of the present invention, there is provided an input information analyzing apparatus having the configuration according to the fifth aspect .
In the present invention, when the input information output request signal indicating the input information symbol is input in a state where the classification symbol and the input information symbol are output, the management means inputs the input indicated by the input information output request signal Output the input information corresponding to the information symbol.
As a method for outputting the input information, an appropriate method can be used. For example, when a classification symbol is instructed while a classification symbol and an input information symbol are displayed on the display section of the display means, a display window is displayed on the display section in the vicinity of the classification symbol, and a window section is formed to form a main display. A sub-display unit, a classification symbol and an input information symbol are displayed on the main display unit, and input information is displayed on the sub-display unit.
In the present invention, when an input information output request signal indicating an input information symbol is input, the input information indicated by the instructed input information symbol is output, so that the input information can be easily confirmed.

本発明の第発明は、請求項に記載の構成を備える入力情報分析装置である。
本発明では、座標情報算出手段は、分類シンボルと入力情報シンボルを出力している状態で、分類シンボル及び当該分類シンボルの位置が指示されると、指示された位置の座標情報を判別する。そして、判別した座標情報を、指示された分類シンボルの分類シンボル座標情報とした場合の、指示された分類シンボルで示される分類と類似度を有する入力情報を示す入力情報シンボルの入力情報シンボル座標情報を算出する。この場合の入力情報シンボル座標情報は、前述したように、指示された分類シンボルと入力情報シンボルとの配置関係が、指示された分類で示される分類と入力情報シンボルで示される入力情報との類似度に対応するように算出される。
分類シンボルと当該分類シンボルに対して指示される位置は、例えば、分類シンボルをマウスポインタでドラッグすることにより、マウスポインタに対応する箇所の分類シンボルを指示する分類シンボル指示信号とマウスポインタの位置検出信号が入力装置から入力されることによって判別することができる。
本発明では、分類シンボルと入力情報シンボルを出力している状態で、分類シンボル及び当該分類シンボルの位置が指示されると、指示された分類シンボルの移動に連動して、指示された分類シンボルで示される分類と類似度を有する入力情報を示す入力情報シンボルの入力情報シンボル座標情報を算出し、入力情報シンボルを移動させる。これにより、分類と入力情報との相関をより詳しく把握することができる。
According to a sixth aspect of the present invention, there is provided an input information analyzing apparatus having the configuration according to the sixth aspect .
In the present invention, when the classification symbol and the position of the classification symbol are instructed in a state where the classification symbol and the input information symbol are output, the coordinate information calculation means determines the coordinate information of the instructed position. Then, when the determined coordinate information is the classification symbol coordinate information of the designated classification symbol, the input information symbol coordinate information of the input information symbol indicating the input information having the classification and the similarity indicated by the designated classification symbol Is calculated. In this case, as described above, the input information symbol coordinate information is such that the arrangement relationship between the designated classification symbol and the input information symbol is similar to the classification indicated by the designated classification and the input information indicated by the input information symbol. It is calculated to correspond to the degree.
The classification symbol and the position indicated with respect to the classification symbol are detected by, for example, dragging the classification symbol with the mouse pointer to detect the classification symbol indication signal indicating the classification symbol at the location corresponding to the mouse pointer and the position of the mouse pointer. It can be determined by inputting a signal from the input device.
In the present invention, when the classification symbol and the position of the classification symbol are instructed in a state where the classification symbol and the input information symbol are output, the designated classification symbol is linked with the movement of the designated classification symbol. The input information symbol coordinate information of the input information symbol indicating the input information having the classification and similarity shown is calculated, and the input information symbol is moved. Thereby, the correlation between classification and input information can be grasped in more detail.

本発明の第発明は、請求項に記載の構成を備える入力情報分析装置である。
本発明では、管理手段は、分類シンボルと入力情報シンボルを異なる出力態様で出力する。
分類シンボルと入力情報シンボルを異なる出力態様で出力する方法としては、例えば、異なる色、異なる形状で出力する方法を用いることができる。
本発明では、分類シンボルと入力情報シンボルが異なる出力態様で出力されるため、分類と入力情報を容易に見分けることができ、分類と入力情報との相関等を容易に把握することができる。
A seventh aspect of the present invention is an input information analyzing apparatus having the configuration according to the seventh aspect .
In the present invention, the management means outputs the classification symbol and the input information symbol in different output modes.
As a method of outputting the classification symbol and the input information symbol in different output modes, for example, a method of outputting in different colors and different shapes can be used.
In the present invention, since the classification symbol and the input information symbol are output in different output modes, the classification and the input information can be easily distinguished, and the correlation between the classification and the input information can be easily grasped.

本発明の第発明は、請求項に記載された記憶媒体である。
本発明は、コンピュータに、第1発明〜第発明のいずれかの管理手段、単語情報抽出手段、単語重要度パラメータ判別手段、類似度判別手段、座標情報算出手段の処理を実行させるためのプログラムである。
本発明のプログラムを用いることにより、第1発明〜第9発明と同様の効果を得ることができる。
An eighth aspect of the present invention is the storage medium according to the eighth aspect .
The present invention is a program for causing a computer to execute processing of any of the management means, word information extraction means, word importance parameter determination means, similarity determination means, and coordinate information calculation means of any of the first to seventh inventions. It is.
By using the program of the present invention, the same effects as those of the first to ninth inventions can be obtained.

本発明の第発明は、請求項に記載された記憶媒体である。
本発明は、コンピュータに、第1発明〜第7発明のいずれかの管理手段、単語情報抽出手段、単語重要度パラメータ判別手段、類似度判別手段、座標情報算出手段の処理を実行させるためのプログラムが記録された記憶媒体である。
本発明の記憶媒体を用いることにより、第1発明〜第9発明と同様の効果を得ることができる。
A ninth aspect of the present invention is the storage medium according to the ninth aspect .
The present invention is a program for causing a computer to execute processing of any of the management means, word information extraction means, word importance parameter determination means, similarity determination means, and coordinate information calculation means of any of the first to seventh inventions. Is a storage medium on which is recorded.
By using the storage medium of the present invention, the same effects as those of the first to ninth inventions can be obtained.

請求項1〜請求項に記載の入力情報分析装置、請求項に記載のプログラム、請求項に記載の記憶媒体を用いることにより、入力情報と複数の分類との相関を視覚によって容易に把握することができる。 By using the input information analysis apparatus according to any one of claims 1 to 7 , the program according to claim 8 , and the storage medium according to claim 9 , the correlation between the input information and the plurality of classifications can be easily made visually. I can grasp it.

以下に、本発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。
図1に、本発明の入力情報分析装置の一実施の形態の概略ブロック図を示す。本実施の形態は、顧客等の送信者から送信された(差し出された)自由記述式の意見やアンケート等の非定型の文章を入力情報として入力し、入力情報を構成している単語情報により表される分類(カテゴリー)を分析する入力情報分析装置として構成されている。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
FIG. 1 shows a schematic block diagram of an embodiment of an input information analyzing apparatus of the present invention. In the present embodiment, word information that constitutes input information by inputting, as input information, an atypical sentence such as a free description opinion or a questionnaire transmitted (submitted) from a sender such as a customer It is comprised as an input information analysis apparatus which analyzes the classification | category (category) represented by these.

本実施の形態は、処理装置10、記憶装置20、入力装置30、表示装置40等により構成される。
記憶装置20としては、ROMやRAM等の種々の記憶装置を用いることができる。記憶装置20は、分類単語情報データベース20a、入力情報データベース20b等を有している。記憶装置20は、分類単語情報データベース20aと入力情報データベース20bを有する1つの記憶装置によって構成することもできるし、個別の記憶装置により構成することもできる。また、記憶装置20の配設位置は、処理装置10(処理装置10の各手段)がアクセス可能な範囲で適宜設定可能である。
分類単語情報データベース20aには、分類(カテゴリー)を表す分類単語情報が分類に対応して記憶されている。分類単情報語データベース20aの一例が図2に示されている。図2に示されている分類単語データベース20aには、分類を示す分類識別情報(分類ID)、分類名、分類に対応する分類単語情報、分類単語情報識別情報(分類単語情報ID)、重み等が記憶されている。例えば、分類ID[C1]に対応して、分類名[株式]、分類[株式]を表す分類単語情報として、分類単語情報ID[T1]の分類単語情報[株式]、分類単語情報ID[T2]の分類単語情報[株価]、分類単語情報ID[T3]の分類単語情報[株主]が記憶されている。また、各分類単語情報に対応して重みが記憶されている。重みは、分類ベクトルの各成分を決定する際に用いられる。例えば、分類ID[C1][株式]に対応する分類単語情報として[株式]、[株価]、[株主]が用いられ、分類単語情報の重みとしてそれぞれ[0.8]、[1.0]、[1.0]が設定されている場合、分類ID[C1][株式]の分類ベクトル《C1(株式,株価,株主)》は、(0.8,1.0,1.0)で表される。単語重要度パラメータ等を判別する際に適宜用いられる。図2には、分類名[インターネット](分類ID[C2])に対応して[電子メール]、[ADSL]、[ホームページ]等の分類単語情報、分類名[オール電化](分類ID[C3])に対応して[クッキングヒーター]、[床暖房]、[光熱費]等の分類単語情報、分類名[新エネルギー](分類ID[C4])に対応して[太陽光発電]、[風力発電]、[燃料電池]等の分類単語情報等が記憶されている。
なお、図2に示す分類単語情報データベース20aでは、分類単語情報として名詞情報が用いられているが、分類単語情報としては名詞情報以外の品詞の単語情報を用いることができる。また、同じ単語情報が異なる分類(カテゴリー)を表す場合もあるため、同じ分類単語情報が異なる分類に対応して記憶される場合もある。
分類単語情報データベース20aに記憶する情報は、適宜設定することができる。また、分類単語情報を記憶装置20に記憶する態様は、適宜変更可能である。
入力情報データベース20bには、入力情報、入力情報と各分類との類似度が記憶されている。入力情報データベース20bの一例が図3に示されている。図3に示されている入力情報データベース20bには、送信者から送信された文章等の入力情報、入力情報と各分類との類似度が入力情報識別情報(入力情報ID)に対応して記憶されている。表示情報と各分類との類似度を判別する方法については後述する。
入力情報データベース20bに記憶する情報は、適宜設定することができる。例えば、入力情報と各分類との類似度をその都度判別する場合には、入力情報と各分類との類似度は省略することができる。また、入力情報等を記憶装置20に記憶する態様は、適宜変更可能である。
記憶装置20が本発明の「記憶手段」に対応する。
The present embodiment includes a processing device 10, a storage device 20, an input device 30, a display device 40, and the like.
As the storage device 20, various storage devices such as a ROM and a RAM can be used. The storage device 20 includes a classification word information database 20a, an input information database 20b, and the like. The storage device 20 can be constituted by one storage device having the classified word information database 20a and the input information database 20b, or can be constituted by individual storage devices. Further, the arrangement position of the storage device 20 can be set as appropriate as long as the processing device 10 (each unit of the processing device 10) can access.
In the classified word information database 20a, classified word information representing a classification (category) is stored corresponding to the classification. An example of the classification single information word database 20a is shown in FIG. The classification word database 20a shown in FIG. 2 includes classification identification information (classification ID) indicating classification, classification name, classification word information corresponding to the classification, classification word information identification information (classification word information ID), weight, and the like. Is remembered. For example, corresponding to the classification ID [C1], classification word information representing the classification name [stock] and classification [stock], classification word information [stock] of the classification word information ID [T1], classification word information ID [T2] ] Classified word information [stock price] and classified word information [shareholder] of classified word information ID [T3] are stored. Further, a weight is stored corresponding to each classification word information. The weight is used when determining each component of the classification vector. For example, [stock], [stock price], and [shareholder] are used as the classification word information corresponding to the classification ID [C1] [stock], and the weights of the classification word information are [0.8] and [1.0], respectively. , [1.0] is set, the classification vector [C1 (stock, stock price, shareholder)] of the classification ID [C1] [stock] is (0.8, 1.0, 1.0). expressed. It is used as appropriate when discriminating word importance parameters and the like. In FIG. 2, classification word information such as [E-mail], [ADSL], [Homepage], classification name [all electrification] (classification ID [C3], corresponding to classification name [Internet] (classification ID [C2]). ]) Corresponding to classification word information such as [cooking heater], [floor heating], [utilization cost], and classification name [new energy] (classification ID [C4]) [photovoltaic power generation], [wind power generation] Classification word information such as “power generation” and “fuel cell” is stored.
In the classification word information database 20a shown in FIG. 2, noun information is used as the classification word information, but word information of part of speech other than the noun information can be used as the classification word information. Moreover, since the same word information may represent different classifications (categories), the same classified word information may be stored corresponding to different classifications.
Information stored in the classified word information database 20a can be set as appropriate. Moreover, the aspect which memorize | stores classification word information in the memory | storage device 20 can be changed suitably.
The input information database 20b stores input information and the similarity between the input information and each classification. An example of the input information database 20b is shown in FIG. In the input information database 20b shown in FIG. 3, the input information such as text transmitted from the sender, and the similarity between the input information and each classification are stored corresponding to the input information identification information (input information ID). Has been. A method for determining the similarity between the display information and each classification will be described later.
Information stored in the input information database 20b can be set as appropriate. For example, when the similarity between the input information and each classification is determined each time, the similarity between the input information and each classification can be omitted. Moreover, the aspect which memorize | stores input information etc. in the memory | storage device 20 can be changed suitably.
The storage device 20 corresponds to the “storage means” of the present invention.

入力装置30としては、入力情報や各種の指示信号等を入力可能な、キーボード、表示装置40の表示部に設けられているタッチパネル、マウス、記憶媒体に記憶されている情報を読み取る情報読取装置等の種々の入力装置を用いることができる。
入力装置30が本発明の「入力手段」に対応する。
表示装置40としては、分析結果を表示可能な、液晶表示装置等の種々の表示装置を用いることができる。なお、遠方の端末装置と通信可能に構成される場合には、遠方の端末装置の入力装置や出力装置が、本発明の入力装置や出力装置に対応する。
表示装置40が本発明の「出力手段」に対応する。
As the input device 30, a keyboard capable of inputting input information and various instruction signals, a touch panel provided in the display unit of the display device 40, a mouse, an information reading device for reading information stored in a storage medium, and the like Various input devices can be used.
The input device 30 corresponds to the “input unit” of the present invention.
As the display device 40, various display devices such as a liquid crystal display device capable of displaying analysis results can be used. Note that, when configured to be communicable with a remote terminal device, the input device and output device of the remote terminal device correspond to the input device and output device of the present invention.
The display device 40 corresponds to the “output unit” of the present invention.

処理装置10は、管理手段10a、単語情報抽出手段10b、単語重要度パラメータ判別手段10c、類似度判別手段10d、座標情報算出手段10eを有している。処理装置10は、各手段10a〜10eの処理を実行する1つのCPUによって構成することもできるし、複数の処理手段の処理を実行する個別のCPUによって構成することもできる。
管理手段10aが本発明の「管理手段」に対応し、単語情報抽出手段10bが本発明の「単語情報抽出手段」に対応し、単語重要度パラメータ判別手段10cが本発明の「単語重要度パラメータ判別手段」に対応し、類似度別手段10dが本発明の「類似度判別手段」に対応し、座標情報算出手段10eが本発明の「座標情報算出手段」に対応する。
The processing apparatus 10 includes a management unit 10a, a word information extraction unit 10b, a word importance parameter determination unit 10c, a similarity determination unit 10d, and a coordinate information calculation unit 10e. The processing apparatus 10 can be configured by a single CPU that executes the processes of the units 10a to 10e, or can be configured by an individual CPU that executes the processes of a plurality of processing units.
The management means 10a corresponds to the “management means” of the present invention, the word information extraction means 10b corresponds to the “word information extraction means” of the present invention, and the word importance parameter determination means 10c corresponds to the “word importance parameter” of the present invention. Corresponding to the “discriminating means”, the similarity classification means 10d corresponds to the “similarity determining means” of the present invention, and the coordinate information calculating means 10e corresponds to the “coordinate information calculating means” of the present invention.

管理手段10aは、入力情報分析装置全体の処理を管理する。例えば、入力装置30からの入力情報や指示信号等の入力処理、分析結果等の表示装置40への出力処理、各手段10b〜10eによる処理の実行等を管理する。なお、管理手段10aの処理を単語情報抽出手段10b、単語重要度パラメータ判別手段10c、類似度判別手段10d、座標情報算出手段10eにより実行するように構成することもできる。管理手段10aによる分析結果の出力態様については後述する。   The management unit 10a manages the processing of the entire input information analysis apparatus. For example, it manages input processing of input information and instruction signals from the input device 30, output processing of analysis results and the like to the display device 40, execution of processing by each means 10b to 10e, and the like. Note that the processing of the management unit 10a may be executed by the word information extraction unit 10b, the word importance parameter determination unit 10c, the similarity determination unit 10d, and the coordinate information calculation unit 10e. The output mode of the analysis result by the management unit 10a will be described later.

単語情報抽出手段10bは、入力装置30から入力された入力情報または入力装置30から入力されて記憶装置20の入力情報データベース20bに記憶されている入力情報を分割し、入力情報を構成している単語情報を抽出する。入力情報を構成している単語情報を抽出する手法としては、例えば、入力情報を形態素に分解する形態素解析手法が用いられる。形態素解析手法としては、種々の手法が知られている。例えば、最長一致法、分割数最小法等が知られている。なお、入力情報を形態素に分解する際に用いられる辞書が記憶装置20に記憶されている。
入力情報データベース20bに記憶されている入力情報は、入力装置30から入力されて記憶される。したがって、入力情報データベース20bに記憶されている入力情報は、入力装置30から入力された入力情報に包含される。
The word information extraction means 10b divides the input information input from the input device 30 or the input information input from the input device 30 and stored in the input information database 20b of the storage device 20 to constitute input information. Extract word information. As a technique for extracting word information constituting input information, for example, a morpheme analysis technique for decomposing input information into morphemes is used. Various methods are known as morphological analysis methods. For example, the longest match method, the minimum number of division method, and the like are known. A dictionary used when decomposing input information into morphemes is stored in the storage device 20.
The input information stored in the input information database 20b is input from the input device 30 and stored. Therefore, the input information stored in the input information database 20b is included in the input information input from the input device 30.

単語重要度パラメータ判別手段10cは、単語情報抽出手段10bにより抽出された、入力情報を構成している単語情報と、記憶装置20に設けられている分類単語情報データベース20aに記憶されている分類単語情報に基づいて、各入力情報に対する、各分類に対応する各分類単語情報の単語重要度パラメータを判別する。
各入力情報に対する、各分類に対応する各分類単語情報の単語重要度パラメータを判別する方法としては、例えば、分類単語情報の入力情報中における数を示す単語情報出現回数TFと、分類単語情報を含む入力情報の数を示す入力情報出現回数DFを判別し、入力情報に対する分類に対応する分類単語情報毎の単語情報出現回数TFと入力情報出現回数DFに基づいて、入力情報と分類に対応する分類単語情報との単語重要度パラメータWを算出する方法が用いられる。
分類Cnに対応する分類単語情報Fjの入力情報Di中における数(単語情報出現回数)TFij及び分類Cnに対応する分類単語情報Fjを含む入力情報の数(入力情報出現回数)の入力情報Di中における数(文情報出現回数)DFijを判別するには、入力情報Diを構成している単語情報と分類単語情報Fjを比較し、分類単語情報Fjに該当する単語情報の入力情報中における数を判別する。分類単語情報Fjに該当する単語情報であるか否かは、分類単語情報または単語情報の少なくとも一方の文法上の変化形を考慮して、分類単語情報と単語情報が一致するか否かを判別する。そして、入力情報Cnを構成している単語情報の中の、分類単語情報Fjに該当する単語情報の数を、分類単語情報Fjの入力情報Ci中における数(単語情報出現回数)TFijとする。この処理を分類Cnに対応する分類単語情報Fjそれぞれについて行うことによって、入力情報Ciに対する、分類Cnに対応する分類単語情報Fj毎の単語情報出現回数TFijを判別する。
そして、分類Cnに対応する分類単語情報Fjを含む入力情報Djの数、すなわち、分類単語情報Fjに対する単語情報出現回数DFijが1以上(DFij≧1)である入力情報の数が、分類Cnに対応する分類単語情報Fjを含む入力情報Diの数(入力情報出現回数)DFijである。
以上により、入力情報Ciに対する、分類Cnに対応する分類単語情報Fj毎の単語情報出現回数TFij及び入力情報出限回数DFijを判別する。
次に、入力情報Diに対する、分類Cnに対応する分類単語情報Fjの単語情報出現回数TFij及び入力情報出限回数DFijに基づいて、入力情報Diに対する、分類Cnに対応する分類単語情報Fjの単語重要度パラメータWijを判別する。単語重要度パラメータWijは、例えば、以下の式を用いて判別することができる。
Wij=TFij×IDFij=TFij×log(N/DFij)
ここで、Nは、入力情報の総数である。
この処理を、入力情報Diに対して、分類Cnに対応する分類単語情報Fiそれぞれについて行うことによって、入力情報Ciと、分類Cnに対応する分類単語情報Fjそれぞれとの単語重要度パラメータWijを判別する。
単語重要度パラメータWijは、入力情報Di内における分類単語情報Fjの重み(重要度)を表している。
The word importance parameter discriminating means 10c includes the word information constituting the input information extracted by the word information extracting means 10b and the classified words stored in the classified word information database 20a provided in the storage device 20. Based on the information, the word importance parameter of each classification word information corresponding to each classification for each input information is determined.
As a method for discriminating the word importance parameter of each classification word information corresponding to each classification for each input information, for example, the word information appearance frequency TF indicating the number in the input information of the classification word information and the classification word information. The input information appearance frequency DF indicating the number of input information included is determined, and the input information and the classification are corresponded based on the word information appearance frequency TF and the input information appearance frequency DF for each classification word information corresponding to the classification for the input information. A method of calculating the word importance parameter W with the classified word information is used.
In the input information Di, the number (number of appearances of word information) of the classification word information Fj corresponding to the classification Cn in the input information Di (number of appearances of word information) TFij and the number of input information (number of occurrences of input information) including the classification word information Fj corresponding to the classification Cn In order to determine the number (number of appearances of sentence information) DFij, the word information constituting the input information Di is compared with the classified word information Fj, and the number of the word information corresponding to the classified word information Fj in the input information is determined. Determine. Whether or not the word information corresponds to the classified word information Fj is determined by considering the grammatical variation of at least one of the classified word information and the word information, and whether or not the classified word information and the word information match. To do. Then, the number of word information corresponding to the classification word information Fj in the word information constituting the input information Cn is set as the number (word information appearance frequency) TFij in the input information Ci of the classification word information Fj. By performing this process for each of the classification word information Fj corresponding to the classification Cn, the word information appearance frequency TFij for each classification word information Fj corresponding to the classification Cn with respect to the input information Ci is determined.
The number of input information Dj including the classification word information Fj corresponding to the classification Cn, that is, the number of input information whose word information appearance frequency DFij for the classification word information Fj is 1 or more (DFij ≧ 1) is included in the classification Cn. This is the number of input information Di (number of appearances of input information) DFij including the corresponding classified word information Fj.
As described above, the word information appearance count TFij and the input information limit count DFij for each classification word information Fj corresponding to the classification Cn with respect to the input information Ci are determined.
Next, based on the word information appearance count TFij and the input information limit count DFij of the classification word information Fj corresponding to the classification Cn for the input information Di, the word of the classification word information Fj corresponding to the classification Cn for the input information Di The importance parameter Wij is determined. The word importance parameter Wij can be determined using, for example, the following expression.
Wij = TFij × IDFij = TFij × log (N / DFij)
Here, N is the total number of input information.
This processing is performed on the input information Di for each of the classification word information Fi corresponding to the classification Cn, thereby determining the word importance parameter Wij between the input information Ci and each of the classification word information Fj corresponding to the classification Cn. To do.
The word importance parameter Wij represents the weight (importance) of the classified word information Fj in the input information Di.

類似度判別手段10dは、入力情報と分類に対応する分類単語情報それぞれとの単語重要度パラメータに基づいて、入力情報と分類との類似度を判別する。
入力情報と分類との類似度を判別する方法としては、例えば、以下の方法が用いられる。
分類Cnは、分類Cnに対応する分類単語情報Fjを用いた分類ベクトル《Cn》として表される。なお、記号《 》は、ベクトルを表している。
《Cn》=(F1,F2,・・・)
例えば、図2に示した分類名[株式]の場合の分類ベクトル《Cn》(株式)は、以下のように表される。
《Cn》(株式)=(F1[株式],F2[株価],F3[株主])
分類ベクトル《Cn》(株式)の各成分、F1[株式]、F2[株価]、F3[株主]の値は、分類単語情報[株式]、[株価]、[株主]に対応して設定されている重みに基づいて決定される。
また、入力情報Diは、入力情報Diと、分類Cnに対応する分類単語情報Fjそれぞれとの単語重要度パラメータWijを用いて入力情報ベクトル《Di》として表される。例えば、入力情報Diの分類[株式]に対する入力情報ベクトル《Di》は、入力情報Diと、分類[株式]に対応する分類単語情報[株式]、[株価]、[株主]との単語重要度パラメータWi1[株式]、Wi2[株価]、Wi3[株主]を用いて以下のように表される。
《Di》=(Wi1[株式],Wi2[株価],Wi3[株主])
分類ベクトル《Cn》及び入力情報ベクトル《Di》は、例えば、図7に示すF1、F2、F3を基底とする多次元空間に表現される。
本実施の形態では、分類Cnに対する入力情報Diの類似度SIMinを、分類ベクトル《Cn》と、入力情報Diと分類Cnに対応する分類単語情報それぞれとの単語重要度パラメータを用いて表される入力情報ベクトル《Di》との間の角度θを用いて、以下の式により判別している。
類似度SIMin=cosθ=《Cn》・《Di》/(|《Cn》|×|《Di》|)
なお、演算記号・は、ベクトルの内積を示し、演算記号| |は、ベクトルの長さ(ノルム)を示している。
ここで、分類Cnに対する入力情報Diの入力情報ベクトルを、入力情報Diと分類Cnに対応する分類単語情報それぞれとの類似度を用いて表しているため、分類ベクトル《Cn》は正規化されたベクトルとして扱うことができる。
The similarity determination unit 10d determines the similarity between the input information and the classification based on the word importance parameter between the input information and each of the classification word information corresponding to the classification.
As a method for determining the similarity between the input information and the classification, for example, the following method is used.
The classification Cn is represented as a classification vector << Cn >> using classification word information Fj corresponding to the classification Cn. The symbol <<>> represents a vector.
<< Cn >> = (F1, F2,...)
For example, the classification vector << Cn >> (stock) in the case of the classification name [stock] shown in FIG. 2 is expressed as follows.
<< Cn >> (stock) = (F1 [stock], F2 [stock price], F3 [shareholder])
Each component of the classification vector << Cn >> (stock), F1 [stock], F2 [stock price], F3 [shareholder] values are set corresponding to the classification word information [stock], [stock price], [shareholder] It is determined based on the weight.
The input information Di is represented as an input information vector << Di >> using the word importance parameter Wij of the input information Di and each of the classification word information Fj corresponding to the classification Cn. For example, the input information vector << Di >> for the classification [stock] of the input information Di is the word importance of the input word Di and the classification word information [stock], [stock price], and [shareholder] corresponding to the classification [stock]. It is expressed as follows using the parameters Wi1 [stock], Wi2 [stock price], and Wi3 [shareholder].
<< Di >> = (Wi1 [stock], Wi2 [stock price], Wi3 [shareholder])
The classification vector << Cn >> and the input information vector << Di >> are expressed in, for example, a multidimensional space based on F1, F2, and F3 shown in FIG.
In the present embodiment, the similarity SIMin of the input information Di with respect to the classification Cn is expressed using the classification vector << Cn >> and the word importance parameters of the classification information corresponding to the input information Di and the classification Cn. Using the angle θ between the input information vector << Di >>, it is determined by the following equation.
Similarity SIMin = cos θ = << Cn >> · << Di >> / (| << Cn >> | × | << Di >> |)
The operation symbol • indicates an inner product of vectors, and the operation symbol || indicates the length (norm) of the vector.
Here, since the input information vector of the input information Di for the classification Cn is represented by using the similarity between the input information Di and the classification word information corresponding to the classification Cn, the classification vector << Cn >> is normalized. Can be treated as a vector.

座標情報算出手段10eは、分類を示す分類シンボルと入力情報を示す入力情報シンボルを2次元座標平面上に配置するための分類シンボル座標情報と入力情報シンボル座標情報を算出する。
ここで、前述したように、分類及び入力情報は、分類に対応する分類単語情報の数の成分を有する分類ベクトル及び入力情報ベクトルとして表される。これらの成分の数(次元数)の異なる分類ベクトルや入力情報ベクトルをそのまま2次元座標平面上に射影した場合には、2次元座標平面上に射影された分類シンボル及び入力情報シンボルからは、分類と入力情報との相関を視覚によって把握することができない。
本実施の形態では、類似度判別手段10dは、類似度判別手段10dによって判別された入力情報と分類との類似度に基づいて、分類を示す分類シンボルと入力情報を示す入力情報シンボルを、分類を座標軸とする2次元座標平面上に配置するための分類シンボル座標情報と入力情報シンボル座標情報を算出している。これにより、分類を示す分類シンボルの配置位置を考慮することにより、2次元座標上に射影された分類シンボルと入力情報シンボルから、視覚によって入力情報と分類値の相関を容易に把握することができる。
また、全ての分類を示す分類シンボルを2次元座標平面上に配置することもできるが、全ての分類と入力情報との相関を把握する必要がない場合もある。このため、本実施の形態では、座標情報算出手段10eは、指示された分類を示す分類シンボルと入力情報を示す入力情報シンボルを、指示された分類を座標軸とする2次元座標平面上に配置するための分類シンボル座標情報と入力情報シンボル座標情報を算出している。
なお、「指示された分類」は、予め定められている分類や、入力装置30により指定される分類を包含する。「指示された分類」として、予め定められている分類を用いる場合には、分析結果を出力する時、例えば、分析結果の出力を指示する分析結果出力指示信号が入力装置30から入力された時には、予め定められている分類と入力情報との類似度に基づいて、分類シンボルと入力情報シンボルが出力される。また、「指示された分類」として、入力装置30により指定される分類を用いる場合には、分析結果を出力する時には、入力装置30から分類を指示する分類指示信号を入力する。
The coordinate information calculation unit 10e calculates classification symbol coordinate information and input information symbol coordinate information for arranging a classification symbol indicating classification and an input information symbol indicating input information on a two-dimensional coordinate plane.
Here, as described above, the classification and input information are represented as a classification vector and an input information vector having components corresponding to the number of classification word information corresponding to the classification. When classification vectors and input information vectors having different numbers (dimensions) of these components are projected as they are onto the two-dimensional coordinate plane, the classification symbols and input information symbols projected onto the two-dimensional coordinate plane are used for classification. And the correlation between the input information cannot be grasped visually.
In the present embodiment, the similarity determination unit 10d classifies the classification symbol indicating classification and the input information symbol indicating input information based on the similarity between the input information and the classification determined by the similarity determination unit 10d. Classification symbol coordinate information and input information symbol coordinate information for placement on a two-dimensional coordinate plane with the coordinate axis as the coordinate axis are calculated. Thereby, by taking into consideration the arrangement position of the classification symbol indicating the classification, the correlation between the input information and the classification value can be easily grasped visually from the classification symbol and the input information symbol projected onto the two-dimensional coordinates. .
In addition, although classification symbols indicating all classifications can be arranged on the two-dimensional coordinate plane, there is a case where it is not necessary to grasp the correlation between all classifications and input information. For this reason, in the present embodiment, the coordinate information calculation unit 10e arranges the classification symbol indicating the instructed classification and the input information symbol indicating the input information on a two-dimensional coordinate plane having the instructed classification as a coordinate axis. Classification symbol coordinate information and input information symbol coordinate information are calculated.
The “instructed classification” includes a predetermined classification and a classification designated by the input device 30. When a predetermined classification is used as the “instructed classification”, when an analysis result is output, for example, when an analysis result output instruction signal for instructing the output of the analysis result is input from the input device 30 The classification symbol and the input information symbol are output based on the similarity between the predetermined classification and the input information. When the classification designated by the input device 30 is used as the “instructed classification”, a classification instruction signal for instructing classification is input from the input device 30 when outputting the analysis result.

以上の点を考慮して、本実施の形態では、座標情報算出手段は、指示された分類を示す分類シンボルが、2次元座標平面上に円の外周に沿って配置されるように分類シンボル座標情報を算出している。すなわち、円の中心を原点とし、指示された分類に対応する座標軸が原点から延びる座標平面が形成される。この時、指示された分類シンボルの、円の外周に沿った配置位置は適宜選択することができる。例えば、円の外周に沿って均等に配置することもできるし、固めて配置することもできる。本実施の形態では、分類シンボルが円の外周に沿って均等に配置されるように分類シンボル座標情報を算出している。
なお、分類シンボルは、楕円の外周に沿って配置することもできる。また、分類シンボルを円または楕円の外周に沿って配置する態様には、分類シンボルを、概略、円または楕円の外周に沿って配置する態様も包含される。
そして、座標情報算出手段10eは、算出した分類シンボルの座標情報に基づき、2次元座標平面上における入力情報シンボルと分類シンボルとの関係が、類似度判別手段10dによって判別された、入力情報シンボルで示される入力情報と分類シンボルで示される分類との類似度に対応するように、入力情報シンボルを2次元座標平面上に配置するための入力情報シンボル座標情報を算出する。2次元座標平面上における入力情報シンボルと分類シンボルとの関係としては、例えば、2次元座標平面上における入力情報シンボルの各座標軸に対応する値(座標軸に沿った原点からの距離)等を用いることができる。
なお、入力情報と類似度を有している分類Aと分類Bの座標軸が原点を挟んで逆位置に配置される場合には、2次元座標平面上の入力情報シンボルの位置からは、入力情報と分類A及び分類Bとの相関を正確に把握することができない。このような場合には、分類の座標軸(円の外周に沿った分類シンボルの配置位置)を適切な位置に移動させる必要がある。
また、分類シンボル及び入力情報シンボルを配置する表示装置40の表示領域には制限があるため、入力情報シンボルを効果的に配置するのが好ましい。そこで、本実施の形態では、座標情報算出手段10eは、表示情報と分類の類似度が閾値未満の場合には、当該表示情報と当該分類との類似度を[0]に設定するように構成されている。閾値としては、表示情報や分類に応じて適宜選択される。例えば、入力情報D1と分類C1、C2、C3との類似度が[0.1]、[0.2]、[0.1]であり、閾値が[0.3]に設定されている場合には、この入力情報D1の分類C1、C2、C3との類似度は、全て[0.3]未満となる。この場合、この入力情報D1を示す入力情報シンボルは、分類C1、C2、C3を座標軸とする2次元座標平面には表示されない。
管理手段10aは、座標情報算出手段10eで算出された分類シンボル座標情報及び入力情報座標情報で示される2次元座標平面上の配置位置に分類シンボル及び入力情報シンボルが配置されるように、分類シンボル及び入力情報シンボルを表示装置40に表示する。
この時、分類シンボルと入力情報シンボルを異なる出力態様で出力するのが好ましい。異なる出力態様には、例えば、異なる色を用いて出力する態様、異なる文字や記号等を用いて出力する態様等が包含される。
In consideration of the above points, in the present embodiment, the coordinate information calculation unit is configured so that the classification symbol indicating the designated classification is arranged along the outer periphery of the circle on the two-dimensional coordinate plane. Information is calculated. That is, a coordinate plane is formed in which the center of the circle is the origin and the coordinate axis corresponding to the designated classification extends from the origin. At this time, the arrangement position of the designated classification symbol along the outer circumference of the circle can be selected as appropriate. For example, it can be arranged evenly along the outer periphery of the circle, or it can be arranged hard. In the present embodiment, the classification symbol coordinate information is calculated so that the classification symbols are evenly arranged along the circumference of the circle.
The classification symbols can be arranged along the outer periphery of the ellipse. In addition, a mode in which the classification symbol is arranged along the outer periphery of the circle or ellipse includes a mode in which the classification symbol is roughly arranged along the outer periphery of the circle or ellipse.
Then, the coordinate information calculation unit 10e is an input information symbol in which the relationship between the input information symbol and the classification symbol on the two-dimensional coordinate plane is determined by the similarity determination unit 10d based on the calculated coordinate information of the classification symbol. Input information symbol coordinate information for arranging the input information symbol on the two-dimensional coordinate plane is calculated so as to correspond to the similarity between the input information shown and the classification indicated by the classification symbol. As a relationship between the input information symbol and the classification symbol on the two-dimensional coordinate plane, for example, a value (distance from the origin along the coordinate axis) corresponding to each coordinate axis of the input information symbol on the two-dimensional coordinate plane is used. Can do.
In addition, when the coordinate axes of classification A and classification B having similarity to the input information are arranged at opposite positions across the origin, the input information symbol position on the two-dimensional coordinate plane And the correlation between classification A and classification B cannot be accurately grasped. In such a case, it is necessary to move the classification coordinate axis (the arrangement position of the classification symbol along the circumference of the circle) to an appropriate position.
In addition, since the display area of the display device 40 on which the classification symbols and the input information symbols are arranged is limited, it is preferable to arrange the input information symbols effectively. Therefore, in the present embodiment, the coordinate information calculation unit 10e is configured to set the similarity between the display information and the classification to [0] when the similarity between the display information and the classification is less than the threshold. Has been. The threshold is appropriately selected according to display information and classification. For example, when the similarity between the input information D1 and the classifications C1, C2, and C3 is [0.1], [0.2], and [0.1], and the threshold is set to [0.3] All of the similarities of the input information D1 with the classifications C1, C2, and C3 are less than [0.3]. In this case, the input information symbol indicating the input information D1 is not displayed on the two-dimensional coordinate plane having the classifications C1, C2, and C3 as coordinate axes.
The management means 10a is arranged so that the classification symbol and the input information symbol are arranged at the arrangement position on the two-dimensional coordinate plane indicated by the classification symbol coordinate information and the input information coordinate information calculated by the coordinate information calculation means 10e. The input information symbol is displayed on the display device 40.
At this time, it is preferable to output the classification symbol and the input information symbol in different output modes. The different output modes include, for example, a mode of outputting using different colors, a mode of outputting using different characters and symbols, and the like.

次に、本実施の形態の動作を図4及び図5に示すフローチャートを用いて説明する。なお、図4のフローチャートは、入力情報と分類との類似度を判別する類似度判別処理を示している。図5のフローチャートは、入力情報と分類との類似度を表す入力情報分類図を出力する入力情報分類図出力処理を示している。
図4に示す処理は、例えば、類似度判別処理の開始を指示する類似度判別処理開始信号が入力装置30から入力されることによって開始される。
Next, the operation of the present embodiment will be described with reference to the flowcharts shown in FIGS. Note that the flowchart of FIG. 4 shows a similarity determination process for determining the similarity between input information and classification. The flowchart of FIG. 5 shows an input information classification diagram output process for outputting an input information classification diagram representing the similarity between input information and classification.
The process illustrated in FIG. 4 is started, for example, when a similarity determination process start signal instructing the start of the similarity determination process is input from the input device 30.

ステップA1では、入力装置30から入力されたN個の入力情報Di(i=1・・・N)それぞれから単語情報を抽出する。入力情報Diを構成している単語情報は、単語情報抽出手段10bにより、前述した方法で抽出される。入力装置30から入力された入力情報には、入力装置30から入力されて入力情報データベース20bに記憶されている入力情報が包含される。
ステップA2では、各入力情報Diに対する、各分類Cn(n=1・・・分類の数)に対応する各分類単語情報Fj(j=1・・・分類Cnに対応する分類単語情報の数)の単語重要度パラメータWijを判別する。単語重要度パラメータWijは、単語重要度パラメータ判別手段10cにより、前述した方法で判別される。
例えば、ステップA1で抽出された、入力情報Diを構成している単語情報と、記憶装置20の分類単語情報データベース20aに記憶されている、n番目の分類Cnに対応するj番目の分類単語情報Fjを比較する。そして、分類単語情報Fjに該当する単語情報の入力情報Di中の数(単語情報出現回数)TFijを判別する。また、分類単語情報Fjに該当する単語情報を含んでいる入力情報Diの総入力情報中の数(入力情報出現回数)DFijを判別する。
次に、単語情報出現回数TFijと入力情報出現回数DFijに基づいて、入力情報Diに対する、分類Cnに対応する各分類単語情報Fjの単語重要度パラメータWijを判別する。単語重要度パラメータWijは、例えば、以下の式により算出する。
Wij=TFij×IDFij=TFij×log(N/DFij)
ステップA3では、単語重要度パラメータWijと、分類単語情報データベース20bに記憶されている分類Cnに対応する分類単語情報に基づいて、入力情報Diと分類Cnとの類似度SIMinを判別する。類似度SIMinは、類似度判別手段10dにより、前述した方法で判別される。
例えば、分類ベクトル《Cn》と入力情報ベクトル《Di》に基づいて、以下の式により算出する。
SIMin=cosθ=《Cn》・《Di》/(|《Cn》|×|《Di》|)
入力情報Diと、入力情報Diと分類Cnとの類似度SIMinは、記憶装置20の入力情報データベース20bに記憶される。
In step A1, word information is extracted from each of N pieces of input information Di (i = 1... N) input from the input device 30. The word information constituting the input information Di is extracted by the method described above by the word information extracting means 10b. The input information input from the input device 30 includes input information input from the input device 30 and stored in the input information database 20b.
In step A2, for each input information Di, each classification word information Fj (j = 1... The number of classification word information corresponding to the classification Cn) corresponding to each classification Cn (n = 1... The number of classifications). The word importance parameter Wij is determined. The word importance parameter Wij is determined by the word importance parameter determination means 10c by the method described above.
For example, the word information constituting the input information Di extracted in step A1 and the jth classified word information corresponding to the nth classification Cn stored in the classified word information database 20a of the storage device 20 Compare Fj. Then, the number (word information appearance count) TFij in the input information Di of the word information corresponding to the classified word information Fj is determined. Further, the number (input information appearance frequency) DFij in the total input information of the input information Di including the word information corresponding to the classified word information Fj is determined.
Next, based on the word information appearance frequency TFij and the input information appearance frequency DFij, the word importance parameter Wij of each classification word information Fj corresponding to the classification Cn with respect to the input information Di is determined. The word importance parameter Wij is calculated by the following equation, for example.
Wij = TFij × IDFij = TFij × log (N / DFij)
In step A3, the similarity SIMin between the input information Di and the classification Cn is determined based on the word importance parameter Wij and the classification word information corresponding to the classification Cn stored in the classification word information database 20b. The similarity SIMin is determined by the similarity determination means 10d by the method described above.
For example, based on the classification vector << Cn >> and the input information vector << Di >>, the following formula is used.
SIMin = cos θ = << Cn >> · << Di >> / (| << Cn >> | × | << Di >> |)
The input information Di and the similarity SIMin between the input information Di and the classification Cn are stored in the input information database 20b of the storage device 20.

次に、図5のフローチャートにより、入力情報と分類との類似度を表す入力情報分類図を出力する入力情報分類図出力処理を説明する。図5のフローチャートは、入力情報を示す入力情報シンボルと分類を示す分類シンボルを、分類を座標軸とする2次元座標平面上に配置した入力情報分類図を出力する場合の動作を示している。
図5の処理は、例えば、図4に示した類似度判別処理が終了した後適宜の時期に開始され、あるいは、入力情報分類図の出力処理の開始を指示する入力情報分類図出力処理開始信号が入力装置30から入力されることにより開始される。
Next, an input information classification diagram output process for outputting an input information classification diagram representing the similarity between input information and classification will be described with reference to the flowchart of FIG. The flowchart of FIG. 5 shows an operation in the case of outputting an input information classification diagram in which an input information symbol indicating input information and a classification symbol indicating classification are arranged on a two-dimensional coordinate plane having the classification as a coordinate axis.
The process of FIG. 5 is started at an appropriate time after the similarity determination process shown in FIG. 4, for example, or an input information classification diagram output process start signal instructing the start of the output process of the input information classification diagram Is input from the input device 30.

ステップB1では、入力情報分類図を表示するための分類が指示されたか否かを判断する。分類の指示方法としては、適宜の方法を用いることができる。例えば、予め指示されている(予め設定されている)分類を用いる場合には、入力情報分類図の表示を指示する入力情報分類図表示指示信号が入力されたことによって分類が指示されたことを判断する。また、入力情報分類図を表示する際に入力装置30を用いて分類を指示する方法を用いる場合には、入力装置から分類を指示する分類指示信号が入力された後、分類の指示が完了したことを示す分類指示完了信号(または入力情報分類図表示指示信号)が入力されたことによって分類が指示されたことを判断する。分類が指示された場合にはステップB2に進み、分類が指示されなかった場合にはステップB5に進む。
ステップB5の処理は管理手段10aによって実行される。
ステップB2では、ステップB1で指示された分類を示す分類シンボルを、指示された分類を座標軸とする2次元座標平面上に配置するための分類シンボル座標情報を算出する。本実施の形態では、分類シンボルは、2次元座標平面上の原点を中心とする円の外周に沿って、均等に配置される。したがって、ステップB2では、分類シンボルが円の外周に沿って均等に配置されるように各分類シンボルの分類シンボル座標情報を算出する。この時の、分類シンボルを配置するための円周上の基準位置や、基準位置に配置する分類等については適宜設定される。例えば、表示装置40の表示部に円が表示されている状態において、上方の位置(12時の位置)を外周に沿った基準点とし、基準点から時計回りに、分類を示す分類シンボルを、分類IDの順に配置するように設定される。
ステップB3では、ステップB2で算出された、分類シンボルの2次元座標平面上の配置位置を示す分類シンボル座標情報と、入力情報とステップB1で指示された分類との類似度(図4のステップA3で判別される)に基づいて、入力情報シンボルの2次元座標平面上の配設位置を示す入力情報シンボル座標情報を算出する。この時、入力情報シンボルと分類シンボルの2次元座標平面状における関係が、入力情報シンボルで示される入力情報と分類シンボルで示される分類との類似度に対応するように入力情報シンボル座標情報を算出する。なお、入力情報と各分類との類似度が閾値以下の入力情報については、入力情報シンボル座標情報の算出を省略することができる。
ステップB2、B3の処理は、座標情報算出手段10eによって実行される。
ステップB4では、ステップB2で算出した分類シンボル座標情報及びステップB3で算出した入力情報シンボル座標情報に基づいて、表示装置40の表示部の2次元座標平面上に分類シンボルと入力情報シンボルを表示する。
ステップB4の処理は、管理手段10aによって実行される。
In step B1, it is determined whether or not a classification for displaying the input information classification diagram has been instructed. As a classification instruction method, an appropriate method can be used. For example, in the case of using a pre-instructed (pre-set) classification, it is confirmed that the classification is instructed by the input of the input information classification diagram display instruction signal for instructing the display of the input information classification diagram. to decide. Further, when the method of instructing classification using the input device 30 is used when displaying the input information classification diagram, the classification instruction is completed after the classification instruction signal instructing the classification is input from the input device. When a classification instruction completion signal (or input information classification diagram display instruction signal) indicating this is input, it is determined that the classification is instructed. When the classification is instructed, the process proceeds to Step B2, and when the classification is not instructed, the process proceeds to Step B5.
The process of step B5 is executed by the management means 10a.
In step B2, classification symbol coordinate information for arranging the classification symbol indicating the classification designated in step B1 on a two-dimensional coordinate plane having the designated classification as a coordinate axis is calculated. In the present embodiment, the classification symbols are evenly arranged along the outer periphery of a circle centered on the origin on the two-dimensional coordinate plane. Therefore, in step B2, the classification symbol coordinate information of each classification symbol is calculated so that the classification symbols are evenly arranged along the circumference of the circle. At this time, the reference position on the circumference for arranging the classification symbol, the classification arranged at the reference position, and the like are appropriately set. For example, in a state where a circle is displayed on the display unit of the display device 40, an upper position (12 o'clock position) is a reference point along the outer periphery, and a classification symbol indicating the classification is clockwise from the reference point. It is set to be arranged in the order of the classification ID.
In step B3, the classification symbol coordinate information indicating the arrangement position of the classification symbol on the two-dimensional coordinate plane calculated in step B2 and the similarity between the input information and the classification specified in step B1 (step A3 in FIG. 4). The input information symbol coordinate information indicating the arrangement position of the input information symbol on the two-dimensional coordinate plane is calculated. At this time, the input information symbol coordinate information is calculated so that the relationship between the input information symbol and the classification symbol in the two-dimensional coordinate plane corresponds to the similarity between the input information indicated by the input information symbol and the classification indicated by the classification symbol. To do. Note that the calculation of the input information symbol coordinate information can be omitted for input information whose similarity between the input information and each classification is equal to or less than a threshold value.
Steps B2 and B3 are executed by the coordinate information calculation means 10e.
In step B4, based on the classification symbol coordinate information calculated in step B2 and the input information symbol coordinate information calculated in step B3, the classification symbol and the input information symbol are displayed on the two-dimensional coordinate plane of the display unit of the display device 40. .
The process of step B4 is executed by the management unit 10a.

ここで、本実施の形態では、前述したように、分類シンボルが、2次元座標平面上の円の外周に沿って、分類シンボルで示される分類IDの順に配置されるように分類座標情報を算出している。しかしながら、この方法を用いて分類座標情報を算出する場合には、入力情報と指示された分類によっては、分類に対する表示情報の類似度の状態(表示情報に対する類似度パターン)が類似している分類が、円の外周に沿って離れた位置(例えば、原点を挟んで対向する位置)に配置されることがある。この場合、入力情報と分類との相関を2次元座標平面上に正確に表示することができない虞がある。このため、分類の表示情報に対する類似度パターンが類似している分類は近接した位置に配置するのが好ましい。
例えば、図8に示すように、分類IDの順では、外周に沿って時計方向に、(分類ID[Ca]の分類)→(分類ID[Cb]の分類)→(分類ID[Cd]の分類)→(分類ID[Ce]の分類)の順に配置される。さらに、各分類Ca〜Ceと、入力情報Da〜Deの分類の状態(分類パターン)の相関を判断する。この相関を判断する方法としては例えば、多変量解析の一手法である対応分析を用いることができる。対応分析によって、各分類と、入力情報の分類パターンの相関を考慮すると、分類シンボル(分類に対応する座標軸)の配置順序は、図8に示すように、(分類ID[Ca]の分類)→(分類ID[Cd]の分類)→(分類ID[Cc]の分類)→(分類ID[Ce]の分類)の順に並び替えられる。分類と、入力情報に分類パターンの相関を判断する方法としては、対応分析以外の公知の種々の方法を用いることができる。
そして、図9に示すように、分類ID[Ca]〜[Ce]の分類を座標軸(a軸〜d軸)とする2次元座標平面上に、円の外周に沿って時計方向に、並び替えられた順に、(分類ID[Ca]の分類シンボル)→(分類ID[Cd]の分類シンボル)→(分類ID[Cc]の分類シンボル)→(分類ID[Cb]の分類シンボル)が等間隔に配置される。また、図10に示すように、この分類ID[Ca]〜[Ce]の分類を座標軸とする2次元座標平面上に、入力情報D1〜D4の入力情報シンボルが、入力情報D1〜D4の入力情報シンボルと分類ID[Ca]〜[Cd]の分類シンボルとの関係が、入力情報D1〜D4と分類ID[Ca]〜[Cd]との類似度に対応するように配置される。
Here, in this embodiment, as described above, the classification coordinate information is calculated so that the classification symbols are arranged in the order of the classification IDs indicated by the classification symbols along the outer circumference of the circle on the two-dimensional coordinate plane. doing. However, when the classification coordinate information is calculated using this method, the classification in which the state of similarity of display information with respect to the classification (similarity pattern with respect to display information) is similar depending on the input information and the designated classification. May be arranged at positions separated along the outer circumference of the circle (for example, positions facing each other across the origin). In this case, there is a possibility that the correlation between the input information and the classification cannot be accurately displayed on the two-dimensional coordinate plane. For this reason, it is preferable to arrange | position the classification | category with which the similarity pattern with respect to the display information of a classification | category is close in the position.
For example, as shown in FIG. 8, in the order of the classification IDs, (classification ID [Ca] classification) → (classification ID [Cb] classification) → (classification ID [Cd] Classification) → (Classification of classification ID [Ce]). Further, the correlation between the classifications Ca to Ce and the classification state (classification pattern) of the input information Da to De is determined. As a method for determining this correlation, for example, correspondence analysis, which is one method of multivariate analysis, can be used. Considering the correlation between each classification and the classification pattern of the input information by correspondence analysis, the arrangement order of the classification symbols (coordinate axes corresponding to the classification) is (classification of classification ID [Ca]) → Sorted in the order of (classification of classification ID [Cd]) → (classification of classification ID [Cc]) → (classification of classification ID [Ce]). As a method for determining the correlation between the classification and the classification pattern in the input information, various known methods other than the correspondence analysis can be used.
Then, as shown in FIG. 9, on the two-dimensional coordinate plane having the classification IDs [Ca] to [Ce] as the coordinate axes (a axis to d axis), they are rearranged clockwise along the outer circumference of the circle. (Classification symbol of classification ID [Ca]) → (Classification symbol of classification ID [Cd]) → (Classification symbol of classification ID [Cc]) → (Classification symbol of classification ID [Cb]) in equal order Placed in. As shown in FIG. 10, the input information symbols of the input information D1 to D4 are input to the input information D1 to D4 on the two-dimensional coordinate plane having the classification of the classification IDs [Ca] to [Ce] as coordinate axes. The relationship between the information symbols and the classification symbols of the classification IDs [Ca] to [Cd] is arranged so as to correspond to the similarity between the input information D1 to D4 and the classification IDs [Ca] to [Cd].

ステップB5では、2次元座標平面上に分類シンボルと入力情報シンボルが配置された入力情報分類図を表示装置40に表示している状態で、入力情報シンボルが指示されたか否かを判断する。入力情報シンボルが指示されたか否かは、例えば、マウスポインタが入力情報シンボルに対応する位置に配置されたことによって、または、さらにマウスがクリックされたことによって、入力情報シンボルを指示する入力情報出力要求信号が入力装置30から入力されたか否かによって判断することができる。入力情報シンボルが指示された場合にはステップB6に進み、指示されなかった場合にはステップB7に進む。
ステップB6では、入力装置30から入力された入力情報出力要求信号によって指示されている入力情報シンボルで示される入力情報を入力情報データベース20bから読み出して出力する。入力情報は、例えば、指示された入力情報シンボルの近傍に形成される表示窓に表示される。
なお、マウスポインタが入力情報シンボルに対応する位置に配置されることによって入力情報出力要求信号が入力されるように構成する場合には、マウスポインタが入力情報シンボルに対応する箇所から移動することによって、入力情報シンボルに対応する入力情報の表示を停止するように構成することができる。
また、マウスポインタが入力情報シンボルに対応する位置に配置されてマウスがクリックされたことによって入力情報出力要求信号が入力されるように構成する場合には、入力情報シンボルに対応する入力情報を設定期間だけ表示するように構成するか、または、入力情報シンボルに対応する入力情報シンボルを表示している状態で、マウスポインタが入力情報シンボルに対応する位置に配置されて再度マウスがクリックされたことにより入力情報シンボルに対応する入力情報の表示を停止するように構成することができる。
In step B5, it is determined whether or not an input information symbol is designated in a state where the input information classification diagram in which the classification symbol and the input information symbol are arranged on the two-dimensional coordinate plane is displayed on the display device 40. Whether or not an input information symbol has been specified is, for example, an input information output indicating the input information symbol when the mouse pointer is placed at a position corresponding to the input information symbol or when the mouse is further clicked The determination can be made based on whether or not the request signal is input from the input device 30. If an input information symbol is instructed, the process proceeds to step B6, and if not, the process proceeds to step B7.
In step B6, the input information indicated by the input information symbol indicated by the input information output request signal input from the input device 30 is read from the input information database 20b and output. For example, the input information is displayed in a display window formed in the vicinity of the instructed input information symbol.
When the input information output request signal is input by placing the mouse pointer at a position corresponding to the input information symbol, the mouse pointer moves from a position corresponding to the input information symbol. The display of input information corresponding to the input information symbol can be stopped.
If the input information output request signal is input when the mouse pointer is placed at a position corresponding to the input information symbol and the mouse is clicked, the input information corresponding to the input information symbol is set. When the mouse pointer is placed at a position corresponding to the input information symbol while the input information symbol corresponding to the input information symbol is displayed or the mouse is clicked again. Thus, the display of the input information corresponding to the input information symbol can be stopped.

ステップB7では、2次元座標平面上に分類シンボルと入力情報シンボルが配置された入力情報分類図を表示装置40に表示している状態で、分類シンボルが指示されたか否かを判断する。分類シンボルが指示されたか否かは、例えば、マウスポインタが分類シンボルに対応する位置に配置されたこと、または、さらにクリックされたことによって、分類シンボルを指示する入力情報シンボル出力要求信号が入力装置30から入力されたか否かによって判断することができる。分類シンボルが指示された場合にはステップB8に進み、分類シンボルが指示されなかった場合にはステップB9に進む。
ステップB8では、入力情報シンボル出力要求信号で指示されている分類シンボルで示される分類と類似度を有している入力情報を示す入力情報シンボルを判別可能に表示する。
例えば、図11に示されている入力情報分類図が表示装置40に表示されている場合を考える。図11に示す入力情報分類図では、分類ID[Cp]〜[Ct]の分類を座標軸(p軸〜t軸)とする2次元座標平面上に分類ID[Cp]〜[Ct]の分類シンボルと入力情報シンボルが表示されている。この状態で、マウスポインタが分類ID[Cq]の分類シンボルに対応する箇所に配置されると、分類ID[Cq]の分類シンボルを指示する入力情報シンボル出力要求信号が入力装置30から入力される。この場合、入力情報シンボル出力要求信号で指示されている分類ID[Cq]の分類シンボルで示されている分類と類似度を有している入力情報を示す入力情報シンボル(図12にハッチングで示されている入力情報シンボル)が他の入力情報シンボルと異なる出力態様で表示される。異なる出力態様には、異なる色を用いて出力する態様、異なる文字や図形を用いて出力する態様等が包含される。
In step B7, it is determined whether or not a classification symbol is instructed in a state where the input information classification diagram in which the classification symbol and the input information symbol are arranged on the two-dimensional coordinate plane is displayed on the display device 40. Whether or not the classification symbol is instructed is determined, for example, by the input information symbol output request signal indicating the classification symbol when the mouse pointer is placed at a position corresponding to the classification symbol or further clicked. It can be determined by whether or not the input from 30. When the classification symbol is instructed, the process proceeds to Step B8, and when the classification symbol is not instructed, the process proceeds to Step B9.
In step B8, an input information symbol indicating input information having similarity with the classification indicated by the classification symbol indicated by the input information symbol output request signal is displayed in a distinguishable manner.
For example, consider the case where the input information classification diagram shown in FIG. In the input information classification diagram shown in FIG. 11, classification symbols of classification IDs [Cp] to [Ct] are arranged on a two-dimensional coordinate plane with classifications of classification IDs [Cp] to [Ct] as coordinate axes (p-axis to t-axis). And the input information symbol is displayed. In this state, when the mouse pointer is placed at a position corresponding to the classification symbol of the classification ID [Cq], an input information symbol output request signal indicating the classification symbol of the classification ID [Cq] is input from the input device 30. . In this case, an input information symbol (indicated by hatching in FIG. 12) indicating input information having similarity to the classification indicated by the classification symbol of the classification ID [Cq] indicated by the input information symbol output request signal. Input information symbols) are displayed in an output mode different from other input information symbols. The different output modes include a mode of outputting using different colors, a mode of outputting using different characters and figures, and the like.

なお、ステップB10に替えてまたはステップB10に加えて、以下の処理を実行するステップを設けることもできる。
すなわち、2次元座標平面上に分類シンボルと入力情報シンボルが配置された入力情報分類図を表示装置40に表示している状態で、分類シンボルを指示する入力情報出力要求信号が入力装置30から入力されたか否かを判断する。分類シンボルを指示する入力情報出力要求信号が入力装置30から入力されたか否かは、例えば、マウスポインタが分類シンボルに対応する位置に配置されたこと、または、さらにクリックされたことによって、分類シンボルを指示する入力情報出力要求信号が入力装置30から入力されたか否かによって判断することができる。分類シンボルを指示する入力情報出力要求信号が入力された場合には、入力情報出力要求信号で指示されている分類シンボルで示されている分類と類似度を有する入力情報を入力情報データベース20bから読み出して出力する。この場合、例えば、表示装置40の表示部に入力情報分類図を表示する主表示部と副表示部を設け、副表示部に入力情報を表示するように構成することができる。入力情報の表示の停止制御に関しては、例えば、前述した方法を用いることができる。
Note that a step of executing the following processing may be provided instead of or in addition to step B10.
That is, an input information output request signal indicating a classification symbol is input from the input device 30 in a state where the input information classification diagram in which the classification symbol and the input information symbol are arranged on the two-dimensional coordinate plane is displayed on the display device 40. It is judged whether it was done. Whether or not the input information output request signal for instructing the classification symbol is input from the input device 30 is determined by, for example, the classification symbol being displayed when the mouse pointer is placed at a position corresponding to the classification symbol or further clicked. It can be determined by whether or not an input information output request signal for instructing is input from the input device 30. When an input information output request signal indicating a classification symbol is input, input information having a similarity to the classification indicated by the classification symbol indicated by the input information output request signal is read from the input information database 20b. Output. In this case, for example, a main display unit and a sub display unit that display the input information classification diagram may be provided on the display unit of the display device 40, and the input information may be displayed on the sub display unit. Regarding the display information display stop control, for example, the method described above can be used.

ステップB9では、分類シンボルが移動したか否かを判断する。分類シンボルが移動したか否かを判断する方法としては、例えば、マウスポインタによって分類シンボルがドラッグ操作されたか否か(分類シンボルをつかまえたマウスポインタの位置を示す位置検出信号が移動したか否か)を判断する方法を用いることができる。なお、指示された分類シンボルは、マウスポインタの位置検出信号と分類シンボル座標情報に基づいて判別することができる。分類シンボルが移動した場合にはステップB10に進み、移動していない場合にはステップB12に進む。
ステップB10では、マウスポインタの位置検出信号に基づいて、マウスポインタで指示されている分類シンボル及び当該マウスポインタの位置を判別する。そして、マウスポインタの位置を、このマウスポインタで指示されている分類シンボルの配置位置とし(分類シンボル座標情報を算出し)、マウスポインタで指示されている分類シンボルで示される分類と類似度を有している入力情報を示す入力情報シンボルの入力情報シンボル座標情報を算出する。入力情報シンボル座標情報を算出する方法は、ステップB3での入力情報シンボル座標情報算出処理と同様である。すなわち、分類シンボル座標情報に基づいて、2次元座標平面上における分類シンボルと入力情報シンボルとの関係が、分類シンボルで示される分類と入力情報シンボルで示される入力情報との類似度に対応するように、入力情報シンボル座標情報を算出する。
In step B9, it is determined whether or not the classification symbol has moved. As a method for determining whether or not the classification symbol has moved, for example, whether or not the classification symbol has been dragged by the mouse pointer (whether or not the position detection signal indicating the position of the mouse pointer that has acquired the classification symbol has moved). ) Can be used. The instructed classification symbol can be determined based on the position detection signal of the mouse pointer and the classification symbol coordinate information. If the classification symbol has moved, the process proceeds to step B10. If the classification symbol has not moved, the process proceeds to step B12.
In step B10, based on the mouse pointer position detection signal, the classification symbol designated by the mouse pointer and the position of the mouse pointer are determined. Then, the position of the mouse pointer is set as the arrangement position of the classification symbol designated by the mouse pointer (classification symbol coordinate information is calculated), and the classification symbol has a similarity with the classification indicated by the classification symbol designated by the mouse pointer. The input information symbol coordinate information of the input information symbol indicating the input information is calculated. The method for calculating the input information symbol coordinate information is the same as the input information symbol coordinate information calculation process in step B3. That is, based on the classification symbol coordinate information, the relationship between the classification symbol and the input information symbol on the two-dimensional coordinate plane corresponds to the similarity between the classification indicated by the classification symbol and the input information indicated by the input information symbol. Then, input information symbol coordinate information is calculated.

ステップB11では、ステップB10で算出された分類シンボル座標情報及び入力情報シンボル座標情報に基づいて、分類シンボル及び入力情報シンボルを表示する(分類シンボル及び入力情報シンボルの表示位置を移動させる)。
例えば、図13に示す入力情報分類図が表示装置に表示されている状態で、マウスポインタが分類ID[Cq]の分類シンボルに対応する位置に配置され、破線矢印で示すようにドラッグされたものとする。この場合、マウスポインタの位置検出信号によって、マウスポインタによって分類ID[Cq]の分類シンボルが指示されていることを判別することができる。また、マウスポインタの位置検出信号によって、指示された分類ID[Cq]の分類シンボルの移動先の位置を当該分類シンボルの分類シンボル座標情報とする(分類座標情報を算出する)。また、指示された分類ID[Cq]の分類シンボルがマウスポインタの位置検出信号で示される位置に配置されたものとして、分類ID[Cq]の分類シンボルで示される分類と類似度を有している入力情報を示す入力情報シンボルの入力情報シンボル座標情報を算出する。そして、分類ID[Cq]の分類シンボル及び当該分類ID[Cq]の分類と類似度を有している入力情報の入力情報シンボルを、算出した分類シンボル座標情報及び入力情報シンボル座標情報で示される位置に配置する。例えば、図13では、分類ID[Cq]の分類を示す分類シンボルがドラッグ操作された位置に移動する。また、分類ID[Cq]の分類と類似度を有している入力情報の入力情報シンボル(図13では、ハッチングで示されている入力情報シンボル)が、分類ID[Cq]の分類シンボルの移動に連動して移動する(図13では、黒色で示されている入力情報シンボルの位置に移動する)。
ステップB12では処理の終了が指示されたか否かを判断する。処理の終了が指示された場合には処理を終了し、処理の終了が指示されていない場合にはステップB1に戻る。
ステップB5〜B9、B11の処理は管理手段10aによって実行され、ステップB10の処理は座標情報算出手段10eによって実行される。
なお、図11〜図13に示されている入力情報分類図には分類一覧部が設けられている。この分類一覧部によって、ステップB1での分類の指示を行うことができる。
In step B11, the classification symbol and the input information symbol are displayed based on the classification symbol coordinate information and the input information symbol coordinate information calculated in step B10 (the display positions of the classification symbol and the input information symbol are moved).
For example, in a state where the input information classification diagram shown in FIG. 13 is displayed on the display device, the mouse pointer is arranged at a position corresponding to the classification symbol of the classification ID [Cq] and dragged as indicated by a broken line arrow And In this case, it can be determined from the position detection signal of the mouse pointer that the classification symbol of the classification ID [Cq] is indicated by the mouse pointer. Further, based on the position detection signal of the mouse pointer, the movement destination position of the classification symbol of the designated classification ID [Cq] is used as the classification symbol coordinate information of the classification symbol (classification coordinate information is calculated). Further, it is assumed that the classification symbol of the designated classification ID [Cq] is arranged at the position indicated by the position detection signal of the mouse pointer, and has a similarity to the classification indicated by the classification symbol of the classification ID [Cq]. The input information symbol coordinate information of the input information symbol indicating the input information is calculated. Then, the classification symbol of the classification ID [Cq] and the input information symbol of the input information having similarity to the classification of the classification ID [Cq] are indicated by the calculated classification symbol coordinate information and input information symbol coordinate information. Place in position. For example, in FIG. 13, the classification symbol indicating the classification of the classification ID [Cq] moves to the position where the drag operation has been performed. Further, the input information symbol of the input information having the similarity with the classification of the classification ID [Cq] (the input information symbol indicated by hatching in FIG. 13) is the movement of the classification symbol of the classification ID [Cq]. (In FIG. 13, it moves to the position of the input information symbol shown in black).
In step B12, it is determined whether an instruction to end the process has been issued. If the end of the process is instructed, the process ends. If the end of the process is not instructed, the process returns to step B1.
The processes of steps B5 to B9 and B11 are executed by the management unit 10a, and the process of step B10 is executed by the coordinate information calculation unit 10e.
The input information classification diagrams shown in FIGS. 11 to 13 are provided with a classification list section. With this classification list section, it is possible to instruct classification in step B1.

次に、本実施の形態における、単語情報抽出処理、単語重要度パラメータ判別処理、類似度判別処理を、図6を参照して具体的に説明する。
いま、入力情報データベース20bには、入力情報Diとして、[D1]「役員削除などの経営姿勢について評価はよく、それが株価にも現れているとか株主からお褒めの言葉をいただいた。」、[D2]「2400円台になったらまた購入しようと考えており、今後の株価の動向についてどうかと尋ねられた。」、[D3]「数年前に株式を購入したが、カレンダーが送られてこないので株主サービスとして良いと思わない。昨年も2、3度言ってやっと送付されてきた。他社の株式も保有しており、こちらについては株主が何も言わなくてもカレンダー程度のものを送付してくる。御社も株主へのカレンダー送付を検討していただきたい。」、[D4]「今年の春に御社の株価が上昇したことから、手持ちの株式を全量売却した。ずいぶん前に購入したため、かなりな売却利益を得られた。」、[D5]「株主総会に参加した。経営に関する意気込みは良く分かった。大企業の株式会社といえど、個人投資家を大切にする姿勢を見せてほしい。」が記憶されており(入力情報の総数N=5)、分類単語情報データベース20aには、分類C1[株式]に対応する分類単語情報Fjとして、F1[株式]、F2[株価]、F3[株主]を含む分類[株式]が記憶されているものとする。
Next, word information extraction processing, word importance parameter determination processing, and similarity determination processing in the present embodiment will be specifically described with reference to FIG.
Now, in the input information database 20b, as input information Di, [D1] “We received a compliment from the shareholders that the management attitude such as the deletion of officers is well evaluated and that it also appears in the stock price.” [D2] “I thought I would buy it again when it was in the 2400 yen range, and I was asked about the future trend of the stock price.”, [D3] “I bought the stock several years ago, but I received a calendar. I don't think it's good as a shareholder service because it doesn't come in. Last year, it was finally sent a few times, and I have other companies' stocks. I would like you to consider sending a calendar to shareholders as well. ”[D4]“ Because your stock price rose this spring, you sold all your stock. "D5]" I participated in the general meeting of shareholders. I knew the enthusiasm about management well. Even though it was a large corporation, I would like to cherish individual investors. Is stored (total number of input information N = 5), and the classification word information database 20a includes F1 [stock], F2 [as classification word information Fj corresponding to the classification C1 [stock]. It is assumed that a classification [stock] including “stock price” and F3 [shareholder] is stored.

先ず、単語情報抽出手段10bにより、入力情報[D1]〜[D5]それぞれを文情報に分割するとともに、各文情報を構成している単語情報を抽出する(ステップA1)。
次に、入力情報Di(i=1〜5)に対する、分類C1[株式]に対応する分類単語情報Fj(j=1〜3)の単語重要度パラメータWij(i=1〜5、j=1〜3)を、例えば、以下の方法により判別する(ステップA2)。
入力情報Di(i=1〜5)を構成している単語情報と分類C1[株式]に対応する分類単語情報Fj(j=1〜3)(F1[株式]、F2[株価]、F3[株主])を比較し、分類単語情報Fjに該当する単語情報の入力情報Di中における数(単語情報出現回数)TFij(i=1〜5、j=1〜3)及び分類単語情報Fjに該当する単語情報を含んでいる入力情報の全入力情報中における数(文情報出現回数)DFij(i=1〜5、j=1〜、3)を判別する。図6に示す例では、入力情報D1に対しては、F1[株式]に該当する単語情報の数TF11=[0]、F2[株価]に該当する単語情報の数TF12=[1]、F3[株主]に該当する単語情報の数TF13=[1]が判別される。また、入力情報D1〜D5に対しては、分類単語情報F1[株式]に該当する入力情報の全入力情報中の数DFi1(i=1〜5)=[3]が判別される。
そして、各入力情報Di(i=1〜5)に対する、分類C1[株式]に対応する各分類単語情報Fj(J=1〜3)の単語情報出現回数TFij(i=1〜5、j=1〜3)と文情報出現回数DFij(i=1〜5、j=1〜3)に基づいて、各入力情報Di(i=1〜5)に対する、分類C1[株式]に対応する各分類単語情報Fj(j=1〜3)の単語重要度パラメータWij(i=1〜5、j=1〜3)を判別する。例えば、入力情報D1と単語情報F2[株価]との単語重要度パラメータW12としては、以下の式により[0.22]が判別される。
[W12=TF12×IDF12=TF12×log(5/DF12)]=0.22
次に、各入力情報Di(i=1〜5)に対する、分類C1[株式]に対応する各分類単語情報Fj(J=1〜3)の単語重要度パラメータWij(I=1〜5、J=1〜3)を用いて、各入力情報Di(i=1〜5)と分類C1[株式]との類似度SIMi1を判別する。例えば、入力情報D1と分類C1[株式]との類似度SIMinは、以下のようにして判別する。なお、入力情報D1の入力情報ベクトル《D1》=(0.00,0.22,0.40)であり、分類C1の分類ベクトル《C1》=(0.8,1.0,1.0)である。また、
SIMin=cosθ=《C1》・《D1》/(|《C1》|×|《D1》|)
=(0.8×0.00+1.0×0.22+1.0×0.40)/[SQRT(0.8×0.8+1.0×1.0+1.0×1.0)]×[SQRT(0.00×0.00+0.22×0.22+0.40×0.40)]=0.84
SQRT(X)はXの平方根を求める演算記号である。
First, the word information extraction means 10b divides each of the input information [D1] to [D5] into sentence information, and extracts word information constituting each sentence information (step A1).
Next, the word importance parameter Wij (i = 1 to 5, j = 1) of the classification word information Fj (j = 1 to 3) corresponding to the classification C1 [stock] for the input information Di (i = 1 to 5). To 3) are discriminated by the following method, for example (step A2).
Classification word information Fj (j = 1 to 3) (F1 [stock], F2 [stock price], F3 [) corresponding to the word information constituting the input information Di (i = 1 to 5) and the classification C1 [stock] Shareholder]), the number of word information corresponding to the classification word information Fj in the input information Di (number of word information appearances) TFij (i = 1 to 5, j = 1 to 3) and the classification word information Fj The number (sentence information appearance frequency) DFij (i = 1 to 5, j = 1 to 3) of all the input information including the word information to be determined is determined. In the example shown in FIG. 6, for input information D1, the number of word information corresponding to F1 [stock] TF11 = [0], the number of word information corresponding to F2 [stock price] TF12 = [1], F3 The number TF13 = [1] of word information corresponding to [shareholder] is determined. For the input information D1 to D5, the number DFi1 (i = 1 to 5) = [3] in all input information of the input information corresponding to the classification word information F1 [stock] is determined.
Then, for each input information Di (i = 1 to 5), the number of word information appearances TFij (i = 1 to 5, j = 1) of each classification word information Fj (J = 1 to 3) corresponding to the classification C1 [stock]. 1 to 3) and the sentence information appearance frequency DFij (i = 1 to 5, j = 1 to 3), each classification corresponding to the classification C1 [stock] for each input information Di (i = 1 to 5) The word importance parameter Wij (i = 1 to 5, j = 1 to 3) of the word information Fj (j = 1 to 3) is determined. For example, as the word importance parameter W12 of the input information D1 and the word information F2 [stock price], [0.22] is determined by the following equation.
[W12 = TF12 × IDF12 = TF12 × log (5 / DF12)] = 0.22
Next, the word importance parameter Wij (I = 1 to 5, J) of each classification word information Fj (J = 1 to 3) corresponding to the classification C1 [stock] for each input information Di (i = 1 to 5). = 1 to 3), the similarity SIMi1 between each input information Di (i = 1 to 5) and the classification C1 [stock] is determined. For example, the similarity SIMin between the input information D1 and the classification C1 [stock] is determined as follows. Note that the input information vector << D1 >> of the input information D1 = (0.00, 0.22, 0.40), and the classification vector << C1 >> of the classification C1 = (0.8, 1.0, 1.0). ). Also,
SIMin = cos θ = << C1 >> · << D1 >> / (| << C1 >> | × | << D1 >> |)
= (0.8 × 0.00 + 1.0 × 0.22 + 1.0 × 0.40) / [SQRT (0.8 × 0.8 + 1.0 × 1.0 + 1.0 × 1.0)] × [SQRT (0.00 × 0.00 + 0.22 × 0.22 + 0.40 × 0.40)] = 0.84
SQRT (X) is an operation symbol for obtaining the square root of X.

以上のように、本実施の形態では、複数の入力情報それぞれと複数の分類それぞれとの類似度を判別し、複数の入力情報それぞれと複数の分類それぞれとの類似度に基づいて、複数の分類を示す分類シンボルと複数の入力情報を示す入力情報シンボルを、複数の分類を座標軸とする2次元座標平面上に配置している。これにより、複数の入力情報と複数の分類との相関、入力情報同士の相関、複数の入力情報全体の動向等を視覚によって容易に把握することができる。
また、複数の分類を示す分類シンボルを円または楕円の外周に沿って配置している、これにより、入力情報と分類との相関をより容易に把握することができる。
また、複数の分類シンボルを、入力情報に対する類似度パターンの状態が類似している分類シンボルを近接した位置に配置しているため、入力情報と分類との相関を正確に把握することができる。
また、分類シンボルの移動と連動して、分類シンボルで示される分類と類似度を有している入力情報を示す入力情報シンボルも移動するため、入力情報と分類との相関をより適切に把握することができる。
As described above, in the present embodiment, the similarity between each of the plurality of input information and each of the plurality of classifications is determined, and the plurality of classifications are based on the similarity between each of the plurality of input information and each of the plurality of classifications. And an input information symbol indicating a plurality of input information are arranged on a two-dimensional coordinate plane having a plurality of classifications as coordinate axes. Thereby, the correlation between the plurality of input information and the plurality of classifications, the correlation between the input information, the trend of the entire plurality of input information, and the like can be easily grasped visually.
In addition, classification symbols indicating a plurality of classifications are arranged along the circumference of a circle or an ellipse, whereby the correlation between the input information and the classification can be grasped more easily.
In addition, since the plurality of classification symbols are arranged at positions close to the classification symbols having similar similarity pattern states with respect to the input information, the correlation between the input information and the classification can be accurately grasped.
In addition, in conjunction with the movement of the classification symbol, the input information symbol indicating the input information having similarity to the classification indicated by the classification symbol is also moved, so that the correlation between the input information and the classification can be grasped more appropriately. be able to.

本発明は、実施の形態で説明した構成に限定されず、種々の変更、追加、削除が可能である。
例えば、本発明の構成は、実施の形態で説明した構成に限定されない。
各手段の処理は、実施の形態で説明した処理に限定されない。例えば、入力情報から単語情報を抽出する手法、入力情報中における分類単語情報の重要度(重み)を示す単語重要度パラメータを判別する手法、入力情報と分類との類似度を判別する手法、分類シンボルや入力情報シンボルを2次元座標平面上に配置する手法としては、実施の形態で説明した手法に限定されず種々の手法を用いることができる。
記憶装置20に記憶する分類や分類に対応する分類単語情報としては、実施の形態で説明した分類や分類単語情報に限定されず、種々の分類及び分類単語情報を選択することができる。
各手段の動作は適宜変更可能である。
実施の形態で説明した各構成は、個別に用いることもできるし、適宜選択した複数の構成を組み合わせて用いることもできる。
The present invention is not limited to the configuration described in the embodiment, and various changes, additions, and deletions are possible.
For example, the configuration of the present invention is not limited to the configuration described in the embodiment.
The processing of each unit is not limited to the processing described in the embodiment. For example, a method of extracting word information from input information, a method of determining a word importance parameter indicating importance (weight) of classified word information in the input information, a method of determining similarity between input information and classification, classification The method for arranging the symbols and the input information symbols on the two-dimensional coordinate plane is not limited to the method described in the embodiment, and various methods can be used.
The classification word information corresponding to the classification and classification stored in the storage device 20 is not limited to the classification and classification word information described in the embodiment, and various classifications and classification word information can be selected.
The operation of each means can be changed as appropriate.
Each configuration described in the embodiment can be used individually, or a plurality of appropriately selected configurations can be used in combination.

本発明の一実施の形態の概略構成図である。It is a schematic block diagram of one embodiment of the present invention. 分類単語情報データベースの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a classification word information database. 入力情報データベースの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of an input information database. 類似度判別処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of a similarity determination process. 入力情報分類図出力処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of an input information classification diagram output process. 本発明の一実施の形態の動作を具体的に説明する図である。It is a figure explaining the operation | movement of one embodiment of this invention concretely. 分類ベクトルと入力情報ベクトルの関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between a classification vector and an input information vector. 分類ベクトルの配置位置を調整する処理を説明する図である。It is a figure explaining the process which adjusts the arrangement position of a classification vector. 分類ベクトルを2次元座標平面上に円に沿って配置した図である。It is the figure which has arrange | positioned the classification vector along the circle on the two-dimensional coordinate plane. 図8に示した分類ベクトルと入力情報ベクトルを2次元座標平面上に配置した例を示す図である。It is a figure which shows the example which has arrange | positioned the classification vector and input information vector shown in FIG. 8 on the two-dimensional coordinate plane. 本発明を用いて入力情報を分析した結果を表示している入力情報分類図の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the input information classification | category diagram which is displaying the result of having analyzed input information using this invention. 図11に示した入力情報分類図において、分類シンボルを指示した状態を示す図である。FIG. 12 is a diagram illustrating a state in which a classification symbol is designated in the input information classification diagram illustrated in FIG. 11. 図11に示した入力情報分類図において、指示した分類シンボルを移動させた状態を示す図である。FIG. 12 is a diagram showing a state in which the designated classification symbol is moved in the input information classification diagram shown in FIG. 11.

10 処理装置(処理手段)
10a 管理手段
10b 単語情報抽出手段
10c 単語重要度パラメータ判別手段
10d 類似度判別手段
10e 座標情報算出手段
20 記憶装置
20a 分類単語情報データベース
20b 入力情報データベース
30 入力装置(入力手段)
40 表示装置(出力手段)


10. Processing device (processing means)
10a management means 10b word information extraction means 10c word importance parameter determination means 10d similarity determination means 10e coordinate information calculation means 20 storage device 20a classified word information database 20b input information database 30 input device (input means)
40 Display device (output means)


Claims (9)

入力情報を分析する入力情報分析装置であって、
入力手段と、記憶手段と、管理手段と、単語情報抽出手段と、単語重要度パラメータ判別手段と、類似度判別手段と、座標情報算出手段と、出力手段を備え、
前記記憶手段には、複数の分類それぞれに対応する分類単語情報が記憶されており、
前記単語情報抽出手段は、前記入力手段から入力された複数の入力情報それぞれを構成している単語情報を抽出し、
前記単語重要度パラメータ判別手段は、前記単語情報抽出手段により抽出された複数の入力情報それぞれを構成している単語情報と、前記記憶装置に記憶されている複数の分類それぞれに対応する分類単語情報に基づいて、前記複数の入力情報と前記複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれとの単語重要度パラメータを判別し、
前記類似度判別手段は、前記単語重要度パラメータ判別手段により判別された、前記複数の入力情報と前記複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれとの単語重要度パラメータに基づいて、前記複数の入力情報と前記複数の分類との類似度を判別し、
前記座標情報算出手段は、
前記複数の分類それぞれを示す分類シンボルを、2次元座標平面上の円または楕円の外周に沿って配置するとともに、前記複数の入力情報それぞれとの類似度の状態の相間が高い分類を示す分類シンボルを近接した位置に配置するための、前記各分類シンボルの前記2次元座標平面上の配設位置を示す分類シンボル座標情報を算出し、
また、前記複数の入力情報それぞれを示す入力情報シンボルを、前記各入力情報シンボルと前記各分類シンボルとの配置関係が前記各入力情報シンボルで示される入力情報と前記各分類シンボルで示される分類との類似度に対応する位置に配置するための、前記各入力情報シンボルの前記2次元座標平面上の配設位置を示す入力情報シンボル座標情報を算出し、
前記管理手段は、前記座標情報算出手段により算出された分類シンボル座標情報と入力情報シンボル座標情報に基づいて、出力手段から分類シンボルと入力情報シンボルを出力することを特徴とする入力情報分析装置。
An input information analysis device for analyzing input information,
Input means, storage means, management means, word information extraction means, word importance parameter determination means, similarity determination means, coordinate information calculation means, and output means,
The storage means stores classification word information corresponding to each of a plurality of classifications,
The word information extracting means extracts word information constituting each of the plurality of input information input from the input means,
The word importance parameter determining means includes word information constituting each of a plurality of input information extracted by the word information extracting means, and classified word information corresponding to each of a plurality of classifications stored in the storage device And determining the word importance parameter of each of the plurality of input information and each of the classification word information corresponding to each of the plurality of classifications,
The similarity determination unit is configured to determine the plurality of the plurality of input information and the word importance parameter of each of the classification word information corresponding to each of the plurality of classifications determined by the word importance parameter determination unit. Determining the similarity between the input information and the plurality of classifications;
The coordinate information calculation means includes
The classification symbol indicating each of the plurality of classifications is arranged along the outer circumference of a circle or an ellipse on a two-dimensional coordinate plane, and the classification symbol indicates a classification having a high level of similarity with each of the plurality of input information Class symbol coordinate information indicating an arrangement position of each of the classification symbols on the two-dimensional coordinate plane for arranging the symbols at close positions ;
In addition, the input information symbol indicating each of the plurality of input information, the input information indicated by each input information symbol and the classification indicated by each classification symbol, the arrangement relationship between each input information symbol and each classification symbol, Calculating input information symbol coordinate information indicating an arrangement position of each input information symbol on the two-dimensional coordinate plane to be arranged at a position corresponding to the similarity of
The input information analysis apparatus characterized in that the management means outputs the classification symbol and the input information symbol from the output means based on the classification symbol coordinate information and the input information symbol coordinate information calculated by the coordinate information calculation means.
請求項1に記載の入力情報分析装置であって、
前記単語重要度パラメータ判別手段は、前記単語情報抽出手段により抽出された複数の入力情報それぞれを構成している単語情報と、前記記憶装置に記憶されている複数の分類それぞれに対応する分類単語情報に基づいて、分類単語情報に該当する単語情報の入力情報中における数を示す単語情報出現回数を、前記複数の入力情報それぞれに対して、前記複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれについて判別するとともに、分類単語情報に該当する単語情報を含んでいる入力情報の数を示す入力情報出現回数を、前記複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれについて判別し、さらに、前記複数の入力情報それぞれに対して、前記複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれについて判別した単語情報出現回数と、前記複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれについて判別した入力情報出現回数に基づいて、前記複数の入力情報それぞれと前記複数の分類それぞれに対応する分類単語情報それぞれとの単語重要度パラメータを判別することを特徴とする入力情報分析装置。
The input information analysis apparatus according to claim 1,
The word importance parameter determining means includes word information constituting each of a plurality of input information extracted by the word information extracting means, and classified word information corresponding to each of a plurality of classifications stored in the storage device The number of appearances of word information indicating the number of pieces of word information corresponding to the classification word information in the input information is determined for each of the classification word information corresponding to each of the plurality of classifications with respect to each of the plurality of input information. And determining, for each of the classification word information corresponding to each of the plurality of classifications, the number of input information appearances indicating the number of input information including the word information corresponding to the classification word information, and further, the plurality of input information For each, the word information appearance times determined for each of the classification word information corresponding to each of the plurality of classifications. And the word importance parameter of each of the plurality of input information and each of the classification word information corresponding to each of the plurality of classifications based on the number of times of appearance of the input information determined for each of the classification word information corresponding to each of the plurality of classifications An input information analyzing apparatus characterized by discriminating between.
請求項1または2に記載の入力情報分析装置であって、
前記管理手段は、前記出力手段から前記分類シンボルと前記入力情報シンボルを出力している状態で、前記分類シンボルを指示する入力情報シンボル出力要求信号が前記入力手段から入力されると、前記入力された入力情報シンボル出力要求信号で指示されている分類シンボルで示される分類と類似度を有する入力情報を示している入力情報シンボルを他の入力情報シンボルと異なる出力態様で前記出力手段から出力することを特徴とする入力情報分析装置。
The input information analysis device according to claim 1 or 2 ,
The management means receives the input information symbol output request signal for instructing the classification symbol when the classification means and the input information symbol are output from the output means. An input information symbol indicating input information having a similarity with the classification indicated by the classification symbol indicated by the input information symbol output request signal is output from the output means in a different output mode from the other input information symbols. An input information analyzer characterized by the above.
請求項1〜のいずれかに記載の入力情報分析装置であって、
前記管理手段は、前記出力手段から分類シンボルと入力情報シンボルを出力している状態で、分類シンボルを指示する入力情報出力要求信号が前記入力手段から入力されると、前記入力された入力情報出力要求信号で指示されている分類シンボルで示される分類と類似度を有している入力情報を前記出力手段から出力することを特徴とする入力情報分析装置。
The input information analysis apparatus according to any one of claims 1 to 3 ,
When the input means output request signal indicating the classification symbol is input from the input means in a state where the management means outputs the classification symbol and the input information symbol from the output means, the input information output that has been input An input information analyzing apparatus characterized in that input information having a classification and similarity indicated by a classification symbol indicated by a request signal is output from the output means.
請求項1〜のいずれかに記載の入力情報分析装置であって、
前記管理手段は、前記出力手段から分類シンボルと入力情報シンボルを出力している状態で、入力情報シンボルを指示する入力情報出力要求信号が前記入力手段から入力されると、前記入力された入力情報出力要求信号で指示されている入力情報シンボルに対応する入力情報を前記出力手段から出力することを特徴とする入力情報分析装置。
The input information analysis device according to any one of claims 1 to 4 ,
When the input information output request signal indicating the input information symbol is input from the input means in a state where the management means outputs the classification symbol and the input information symbol from the output means, the input information input An input information analyzing apparatus, wherein input information corresponding to an input information symbol indicated by an output request signal is output from the output means.
請求項1〜のいずれかに記載の入力情報分析装置であって、
前記座標情報算出手段は、前記出力手段から分類シンボルと入力情報シンボルを出力している状態で、前記入力手段により分類シンボル及び分類シンボルの位置が指示されると、前記指示された位置の座標情報を判別し、前記指示された分類シンボルで示される分類と類似度を有する入力情報を示している入力情報シンボルと前記指示された分類シンボルとの配置関係が、前記指示された分類シンボルで示される分類と類似度を有する入力情報と前記指示された分類シンボルで示される分類との類似度に対応するように、前記指示された分類シンボルで示される分類と類似度を有する入力情報を示している入力情報シンボルを前記2次元座標平面座標上に配置するための入力情報シンボル座標情報を算出することを特徴とする入力情報分析装置。
The input information analysis apparatus according to any one of claims 1 to 5 ,
The coordinate information calculation means, when outputting the classification symbol and the input information symbol from the output means, when the input means indicates the classification symbol and the position of the classification symbol, the coordinate information of the indicated position And the positional relationship between the input information symbol indicating the input information having similarity with the classification indicated by the indicated classification symbol and the indicated classification symbol is indicated by the indicated classification symbol. The input information having the classification and the similarity indicated by the indicated classification symbol so as to correspond to the similarity between the input information having the classification and the similarity and the classification indicated by the indicated classification symbol. An input information analysis apparatus for calculating input information symbol coordinate information for arranging an input information symbol on the two-dimensional coordinate plane coordinates .
請求項1〜のいずれかに記載の入力情報分析装置であって、
前記管理手段は、分類シンボルと入力情報シンボルを異なる出力態様で出力することを特徴とする入力情報分析装置。
The input information analysis apparatus according to any one of claims 1 to 6 ,
The management means outputs the classification symbol and the input information symbol in different output modes.
コンピュータに請求項1〜のいずれかに記載の管理手段、単語情報抽出手段、単語重要度パラメータ判別手段、類似度判別手段、座標情報算出手段の処理を実行させるためのプログラム。 A program for causing a computer to execute processing of a management unit, a word information extraction unit, a word importance parameter determination unit, a similarity determination unit, and a coordinate information calculation unit according to any one of claims 1 to 7 . コンピュータに請求項1〜のいずれかに記載の管理手段、単語情報抽出手段、単語重要度パラメータ判別手段、類似度判別手段、座標情報算出手段の処理を実行させるためのプログラムが記録された記憶媒体。 A storage in which a program for causing a computer to execute the processing of the management unit, the word information extraction unit, the word importance parameter determination unit, the similarity determination unit, and the coordinate information calculation unit according to any one of claims 1 to 7 is recorded. Medium.
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