JPH07325832A - 単語使用パターンの時間的変化を利用した検索方法および情報検索装置 - Google Patents
単語使用パターンの時間的変化を利用した検索方法および情報検索装置Info
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- JPH07325832A JPH07325832A JP6118315A JP11831594A JPH07325832A JP H07325832 A JPH07325832 A JP H07325832A JP 6118315 A JP6118315 A JP 6118315A JP 11831594 A JP11831594 A JP 11831594A JP H07325832 A JPH07325832 A JP H07325832A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 時系列テキスト情報から抽出された特徴デー
タを利用して、特定の分野・期間において話題となった
単語および情報等の検索を可能とし、質の高いトレンド
分析・動向分析を容易に行えるようにすること。 【構成】 特徴データ抽出部３は、予め、テキスト情報
２から単語使用パターンの時間的変化を表す特徴データ
を抽出する。使用者８が検索入力を行うと、入力処理部
５は使用者８の検索入力を検索処理部６で解釈できる表
現形式に変換し、検索処理部６に送る。検索処理部６
は、テキスト情報２および特徴データ４を利用して検索
を行い、検索結果は出力処理部７に送られ使用者に表示
される。特徴データとしては、例えば、テキスト情報に
おける単語の出現確率等の各種統計量を用いることがで
きる。
タを利用して、特定の分野・期間において話題となった
単語および情報等の検索を可能とし、質の高いトレンド
分析・動向分析を容易に行えるようにすること。 【構成】 特徴データ抽出部３は、予め、テキスト情報
２から単語使用パターンの時間的変化を表す特徴データ
を抽出する。使用者８が検索入力を行うと、入力処理部
５は使用者８の検索入力を検索処理部６で解釈できる表
現形式に変換し、検索処理部６に送る。検索処理部６
は、テキスト情報２および特徴データ４を利用して検索
を行い、検索結果は出力処理部７に送られ使用者に表示
される。特徴データとしては、例えば、テキスト情報に
おける単語の出現確率等の各種統計量を用いることがで
きる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は時系列テキスト情報から
自動抽出した単語使用パターンの時間的変化の特徴デー
タを利用した情報検索方法および装置に関する。新製品
開発やマーケッティング戦略などの企画においては、い
ま世の中で何が話題になっているのか、流行がどのよう
に移りかわってきたのか、といったことを正しく捉えて
おくことが重要である。
自動抽出した単語使用パターンの時間的変化の特徴デー
タを利用した情報検索方法および装置に関する。新製品
開発やマーケッティング戦略などの企画においては、い
ま世の中で何が話題になっているのか、流行がどのよう
に移りかわってきたのか、といったことを正しく捉えて
おくことが重要である。
【０００２】また、研究開発の場面においても、最新の
研究動向や技術動向を調べておくことが重要になってい
る。これらの調査・分析作業は素早く正確に行う必要が
あり、大量の情報の中から、特定の分野・期間に話題と
なった単語・情報を検索したり、特定の単語と同時に話
題となった単語を検索したり、特定の単語が話題になっ
た分野・期間を検索したりすることができる方法および
装置が作業の大きな助けとなる。
研究動向や技術動向を調べておくことが重要になってい
る。これらの調査・分析作業は素早く正確に行う必要が
あり、大量の情報の中から、特定の分野・期間に話題と
なった単語・情報を検索したり、特定の単語と同時に話
題となった単語を検索したり、特定の単語が話題になっ
た分野・期間を検索したりすることができる方法および
装置が作業の大きな助けとなる。
【０００３】
【従来の技術】最新の流行語を調べるための「現代用語
の基礎知識」「イミダス」「知恵蔵」といった専門の事
典が刊行されており、ＣＤＲＯＭ装置などを用いて計算
機上で検索することが可能となっている。ところが、こ
れらは、近年になってから刊行されるようになったもの
であるため、流行の移り変わりを調べようとしても、過
去の情報を得ることができない。
の基礎知識」「イミダス」「知恵蔵」といった専門の事
典が刊行されており、ＣＤＲＯＭ装置などを用いて計算
機上で検索することが可能となっている。ところが、こ
れらは、近年になってから刊行されるようになったもの
であるため、流行の移り変わりを調べようとしても、過
去の情報を得ることができない。
【０００４】また、事典を作成するために時間がかかる
こと、事典が刊行される時期が決まっていることもあ
り、必要な時点での最新情報を得ることができるとは限
らない。さらに、作成者の判断にしたがって画一的にま
とめられており、扱われる分野の限られたものになって
いる。一方、新聞記事、学術論文誌、技術雑誌、一般雑
誌、書籍などのテキスト情報が、計算機可読な形で提供
され、検索装置により検索することが可能となってきて
いる。これらのテキスト情報では、一般的な話題から専
門的な話題まで、幅広い分野の情報が網羅されている。
こと、事典が刊行される時期が決まっていることもあ
り、必要な時点での最新情報を得ることができるとは限
らない。さらに、作成者の判断にしたがって画一的にま
とめられており、扱われる分野の限られたものになって
いる。一方、新聞記事、学術論文誌、技術雑誌、一般雑
誌、書籍などのテキスト情報が、計算機可読な形で提供
され、検索装置により検索することが可能となってきて
いる。これらのテキスト情報では、一般的な話題から専
門的な話題まで、幅広い分野の情報が網羅されている。
【０００５】また、情報の更新も、一日あるいは一月程
度の頻度で行われており、いつでもその時点での最新情
報を得ることができる。また、かなり古い情報も利用可
能になっている。ところが、テキスト情報を時系列デー
タとして扱えて検索を行うための手段が用意されていな
い。
度の頻度で行われており、いつでもその時点での最新情
報を得ることができる。また、かなり古い情報も利用可
能になっている。ところが、テキスト情報を時系列デー
タとして扱えて検索を行うための手段が用意されていな
い。
【０００６】特定の期間に生成された情報のみを検索す
ることができるようになっている場合もあるが、その結
果から直接流行や動向を判断することはできない。トレ
ンド分析、動向分析は、異なる時期に生成された情報を
比較検討することによって始めて可能になるものであ
り、その作業を別途行う必要がある。
ることができるようになっている場合もあるが、その結
果から直接流行や動向を判断することはできない。トレ
ンド分析、動向分析は、異なる時期に生成された情報を
比較検討することによって始めて可能になるものであ
り、その作業を別途行う必要がある。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】上記したように、流行
・動向に関する情報が用意されている場合には、情報が
加工されたものであるが故に、使用者の多様な要求を満
たさない可能性があり、また逆に、加工されていない生
のテキスト情報を利用する場合には、流行・動向を的確
に捉えるための検索手段が用意されていないため、別途
分析作業を行う必要があった。
・動向に関する情報が用意されている場合には、情報が
加工されたものであるが故に、使用者の多様な要求を満
たさない可能性があり、また逆に、加工されていない生
のテキスト情報を利用する場合には、流行・動向を的確
に捉えるための検索手段が用意されていないため、別途
分析作業を行う必要があった。
【０００８】本発明は上記した従来技術の問題点を考慮
してなされたものであって、本発明の目的は、時系列テ
キスト情報から、単語使用パターンの時間的な変化を表
す特徴データを自動的に抽出し、その特徴データを利用
することにより、特定の分野・期間において話題となっ
た単語および情報を検索したり、特定の単語と同時に話
題となった単語を検索したり、さらに、特定の単語が話
題となった分野・期間を検索するための手段を提供し、
質の高いトレンド分析・動向分析を容易に行えるように
することである。
してなされたものであって、本発明の目的は、時系列テ
キスト情報から、単語使用パターンの時間的な変化を表
す特徴データを自動的に抽出し、その特徴データを利用
することにより、特定の分野・期間において話題となっ
た単語および情報を検索したり、特定の単語と同時に話
題となった単語を検索したり、さらに、特定の単語が話
題となった分野・期間を検索するための手段を提供し、
質の高いトレンド分析・動向分析を容易に行えるように
することである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理説明
図である。同図において、１は検索装置、２は時系列テ
キスト情報、３は時系列テキスト情報２から単語使用パ
ターンの時間的変化を表す特徴データを抽出する特徴デ
ータ抽出部、４は抽出された特徴データ、５は使用者８
が入力する検索入力を処理する入力処理部、６は時系列
テキスト情報と特徴データ４を利用して検索処理を行う
検索処理部、７は検索結果を出力する出力処理部であ
る。
図である。同図において、１は検索装置、２は時系列テ
キスト情報、３は時系列テキスト情報２から単語使用パ
ターンの時間的変化を表す特徴データを抽出する特徴デ
ータ抽出部、４は抽出された特徴データ、５は使用者８
が入力する検索入力を処理する入力処理部、６は時系列
テキスト情報と特徴データ４を利用して検索処理を行う
検索処理部、７は検索結果を出力する出力処理部であ
る。
【００１０】上記図１の装置が行う処理として、図２の
フローチャートに示すように、大きく分けて、（イ）特
徴データの抽出処理と、（ロ）質問応答処理があり、使
用者の質問応答処理の前に、あらかじめ特徴データの抽
出を行っておく。図２の特徴データ抽出処理において
は、ステップ１４において、テキスト情報から単語使用
パターンの時間的変化を表す特徴データを抽出する。
フローチャートに示すように、大きく分けて、（イ）特
徴データの抽出処理と、（ロ）質問応答処理があり、使
用者の質問応答処理の前に、あらかじめ特徴データの抽
出を行っておく。図２の特徴データ抽出処理において
は、ステップ１４において、テキスト情報から単語使用
パターンの時間的変化を表す特徴データを抽出する。
【００１１】質問応答処理においては、まず、ステップ
１５において、質問処理を図１に示した入力処理部５で
行い、これにより、使用者８の検索入力が検索処理部６
で解釈できる表現形式に変換され、検索処理部６に送ら
れる。ついで、ステップ１６において、検索処理部６が
検索処理を行う。この際、テキスト情報２および特徴デ
ータ４を利用して検索が行われ、検索結果は出力処理部
７に送られる。
１５において、質問処理を図１に示した入力処理部５で
行い、これにより、使用者８の検索入力が検索処理部６
で解釈できる表現形式に変換され、検索処理部６に送ら
れる。ついで、ステップ１６において、検索処理部６が
検索処理を行う。この際、テキスト情報２および特徴デ
ータ４を利用して検索が行われ、検索結果は出力処理部
７に送られる。
【００１２】最後にステップ１７において、出力処理部
７は出力表示処理を行う。すなわち、出力処理部７は検
索結果を使用者８が解釈できる表現形式に変換し、使用
者８に表示する。前記課題を解決するため、上記のよう
に、本発明の請求項１の発明は、時系列テキスト情報２
から、単語使用パターンの時間的変化を表す特徴データ
４を自動抽出し、上記抽出された特徴データ４を利用し
て検索を行うようにしたものである。
７は出力表示処理を行う。すなわち、出力処理部７は検
索結果を使用者８が解釈できる表現形式に変換し、使用
者８に表示する。前記課題を解決するため、上記のよう
に、本発明の請求項１の発明は、時系列テキスト情報２
から、単語使用パターンの時間的変化を表す特徴データ
４を自動抽出し、上記抽出された特徴データ４を利用し
て検索を行うようにしたものである。
【００１３】本発明の請求項２の発明は、上記のよう
に、検索装置１を、時系列テキスト情報２から、単語使
用パターンの時間的変化を表す特徴データ４を抽出する
特徴データ抽出部３と、上記時系列テキスト情報２と特
徴データ４を利用して、使用者８の検索入力に応じた情
報を検索する検索処理部６と、検索結果を出力する出力
処理部７とから構成したものである。
に、検索装置１を、時系列テキスト情報２から、単語使
用パターンの時間的変化を表す特徴データ４を抽出する
特徴データ抽出部３と、上記時系列テキスト情報２と特
徴データ４を利用して、使用者８の検索入力に応じた情
報を検索する検索処理部６と、検索結果を出力する出力
処理部７とから構成したものである。
【００１４】本発明の請求項３の発明は、請求項２の発
明において、特徴データ抽出部３が、時系列テキスト情
報２から、分野別に単語使用パターンの時間的変化を表
す特徴データ４を抽出するように構成したものである。
明において、特徴データ抽出部３が、時系列テキスト情
報２から、分野別に単語使用パターンの時間的変化を表
す特徴データ４を抽出するように構成したものである。
【００１５】
【作用】本発明の請求項１〜請求項３の発明において
は、上記したように、時系列テキスト情報２から、単語
使用パターンの時間的変化を表す特徴データ４を抽出
し、抽出された特徴データ４を用いて情報検索を行うよ
うにしているので、未加工のテキスト情報から、特定
の分野・期間において話題となった単語および情報を検
索すること、特定の単語と同時に話題になった単語を
検索すること、特定の単語が話題になった分野・期間
を検索すること、等が可能となる。
は、上記したように、時系列テキスト情報２から、単語
使用パターンの時間的変化を表す特徴データ４を抽出
し、抽出された特徴データ４を用いて情報検索を行うよ
うにしているので、未加工のテキスト情報から、特定
の分野・期間において話題となった単語および情報を検
索すること、特定の単語と同時に話題になった単語を
検索すること、特定の単語が話題になった分野・期間
を検索すること、等が可能となる。
【００１６】特に、テキスト情報を適当に選択すること
により、一般的な話題から専門的な話題まで幅広い分野
を扱うことができ、また、最新の情報が得られるごとに
特徴データ抽出処理を行うことにより、最新情報を反映
した検索を行うことができ、質の高いトレンド分析・動
向分析を行うことができるようになる。
により、一般的な話題から専門的な話題まで幅広い分野
を扱うことができ、また、最新の情報が得られるごとに
特徴データ抽出処理を行うことにより、最新情報を反映
した検索を行うことができ、質の高いトレンド分析・動
向分析を行うことができるようになる。
【００１７】
【実施例】図３は本発明の実施例のシステム構成の一例
を示す図であり、同図において、９はＣＰＵとメモリか
ら構成されるデータ処理装置であり、データ処理装置９
はテキスト情報から特徴データを抽出する特徴データ抽
出部３と、使用者が与える検索入力等の入力情報を処理
する入力処理部５と、検索入力に基づきテキスト情報と
特徴データを利用して検索処理を行う検索処理部６と、
検索処理部６における検索結果を出力する出力処理部７
とを備えている。
を示す図であり、同図において、９はＣＰＵとメモリか
ら構成されるデータ処理装置であり、データ処理装置９
はテキスト情報から特徴データを抽出する特徴データ抽
出部３と、使用者が与える検索入力等の入力情報を処理
する入力処理部５と、検索入力に基づきテキスト情報と
特徴データを利用して検索処理を行う検索処理部６と、
検索処理部６における検索結果を出力する出力処理部７
とを備えている。
【００１８】１０は特徴データ抽出部３および検索処理
部６で使用するテキスト情報を格納するための外部記憶
装置、１１は上記特徴データ抽出部３で抽出された特徴
データを格納する外部記憶装置、１２はキーボード等か
ら構成される入力装置であり、入力装置１２は使用者か
らの入力を上記入力処理部５に伝える。１３はディスプ
レイ装置等から構成される出力装置であり、上記出力処
理部７から得られる出力を使用者に表示する。
部６で使用するテキスト情報を格納するための外部記憶
装置、１１は上記特徴データ抽出部３で抽出された特徴
データを格納する外部記憶装置、１２はキーボード等か
ら構成される入力装置であり、入力装置１２は使用者か
らの入力を上記入力処理部５に伝える。１３はディスプ
レイ装置等から構成される出力装置であり、上記出力処
理部７から得られる出力を使用者に表示する。
【００１９】次に本発明の実施例の動作を説明する。な
お、特徴データ抽出部３と検索処理部６以外の、入力処
理部５、出力処理部７等は周知な既存のものでよいの
で、ここでは、上記特徴データ抽出部３と検索処理部６
を中心に説明する。図４は本発明の特徴データ抽出部３
における処理を説明する図であり、同図を参照して、本
実施例における特徴データの抽出処理について説明す
る。
お、特徴データ抽出部３と検索処理部６以外の、入力処
理部５、出力処理部７等は周知な既存のものでよいの
で、ここでは、上記特徴データ抽出部３と検索処理部６
を中心に説明する。図４は本発明の特徴データ抽出部３
における処理を説明する図であり、同図を参照して、本
実施例における特徴データの抽出処理について説明す
る。
【００２０】特徴データ抽出部３は外部記憶装置１０に
記憶されたテキスト情報を分野別に分割し、情報が生成
された日時の順に整列する。例えば、テキスト情報が新
聞記事の場合には、経済面、政治面、産業面などで分割
し、記事の日付にしたがって整列する。なお、上記のよ
うに分割された一連のテキスト情報を、以後、テキスト
グループと呼ぶ。
記憶されたテキスト情報を分野別に分割し、情報が生成
された日時の順に整列する。例えば、テキスト情報が新
聞記事の場合には、経済面、政治面、産業面などで分割
し、記事の日付にしたがって整列する。なお、上記のよ
うに分割された一連のテキスト情報を、以後、テキスト
グループと呼ぶ。
【００２１】すなわち、図４（ａ）に示す、Ｔa1，Ｔa
2，…、Ｔb1，Ｔb2等のテキスト情報を同図（ｂ）に示
すように、テキストグループ別に〔同図においては、Ｔ
ai，Ｔbi，Ｔci（i=1,2,…）はそれぞれ異なったテキス
トグループを示している〕分割し、記事の日付にしたが
って整列する（同図においては、横軸が日付を示してい
る）。
2，…、Ｔb1，Ｔb2等のテキスト情報を同図（ｂ）に示
すように、テキストグループ別に〔同図においては、Ｔ
ai，Ｔbi，Ｔci（i=1,2,…）はそれぞれ異なったテキス
トグループを示している〕分割し、記事の日付にしたが
って整列する（同図においては、横軸が日付を示してい
る）。
【００２２】ついで、各テキストグループに対して特徴
データを抽出する。特徴データの抽出としては、各種統
計量を利用することができるが、ここでは、出現確率を
用いた特徴データの抽出について説明する。出現確率を
用いた特徴データを抽出するには、図４（ｃ）に示すよ
うに、テキストグループ内の全テキスト情報における
単語の出現確率を計算する。すなわち、単語Ｗ１，Ｗ
２，Ｗ３，…について、それぞれの出現確率Ｐ０１，Ｐ
０２，Ｐ０３，…を求める。
データを抽出する。特徴データの抽出としては、各種統
計量を利用することができるが、ここでは、出現確率を
用いた特徴データの抽出について説明する。出現確率を
用いた特徴データを抽出するには、図４（ｃ）に示すよ
うに、テキストグループ内の全テキスト情報における
単語の出現確率を計算する。すなわち、単語Ｗ１，Ｗ
２，Ｗ３，…について、それぞれの出現確率Ｐ０１，Ｐ
０２，Ｐ０３，…を求める。
【００２３】次に、期間を徐々にずらしながらテキス
トグループ内のテキスト情報における単語の出現確率を
計算する。すなわち、図４（ｄ）に示すように、あるテ
キストグループＴa について、各期間（同図では、例え
ば、Ｔa1, …，Ｔa3等の３つの期間）における、単語Ｗ
１，Ｗ２，Ｗ３，…について、それぞれの出現確率Ｐ１
１，Ｐ１２，Ｐ１３，…、Ｐ２１，Ｐ２２，…、Ｐ３
１，Ｐ３２，…を求める。
トグループ内のテキスト情報における単語の出現確率を
計算する。すなわち、図４（ｄ）に示すように、あるテ
キストグループＴa について、各期間（同図では、例え
ば、Ｔa1, …，Ｔa3等の３つの期間）における、単語Ｗ
１，Ｗ２，Ｗ３，…について、それぞれの出現確率Ｐ１
１，Ｐ１２，Ｐ１３，…、Ｐ２１，Ｐ２２，…、Ｐ３
１，Ｐ３２，…を求める。
【００２４】さらに、上記特定期間における出現確率
を全テキスト情報における出現確率で割った値を算出す
る。例えば、図４の場合においては、ある単語Ｗ１につ
いて、全テキストグループにおける出現確率Ｐ０１によ
り、ある特定期間の出現確率Ｐ１１，Ｐ２１，…を割り
Ｐ１１／Ｐ０１，Ｐ２１／Ｐ０１，…を求める。以上の
計算により得られる相対出現確率は、各単語が特定の分
野・特定の期間において、通常より、どの程度頻繁に用
いられているかを表す特徴データとなり、この値が大き
いものほど話題になった単語であるといえる。
を全テキスト情報における出現確率で割った値を算出す
る。例えば、図４の場合においては、ある単語Ｗ１につ
いて、全テキストグループにおける出現確率Ｐ０１によ
り、ある特定期間の出現確率Ｐ１１，Ｐ２１，…を割り
Ｐ１１／Ｐ０１，Ｐ２１／Ｐ０１，…を求める。以上の
計算により得られる相対出現確率は、各単語が特定の分
野・特定の期間において、通常より、どの程度頻繁に用
いられているかを表す特徴データとなり、この値が大き
いものほど話題になった単語であるといえる。
【００２５】特徴データの抽出としては、上記のような
出現確率による外、例えば、次のような手法を用いるこ
ともできる。 Ａ．出現頻度を利用して、特徴データを抽出する。出現
確率を用いる変わりに、テキスト情報の中で、特定の単
語がどの程度の頻度で現れるかを示す出現頻度を用いて
特徴データを抽出する。 Ｂ．単語の同時出現確率を用いる。
出現確率による外、例えば、次のような手法を用いるこ
ともできる。 Ａ．出現頻度を利用して、特徴データを抽出する。出現
確率を用いる変わりに、テキスト情報の中で、特定の単
語がどの程度の頻度で現れるかを示す出現頻度を用いて
特徴データを抽出する。 Ｂ．単語の同時出現確率を用いる。
【００２６】同一のテキスト中に特定の単語が同時に現
れる確率を利用して特徴データを抽出する。なお、特徴
データの抽出は、上記した手法の外、各種の統計量を利
用して特徴データを抽出したり、分野別の特徴データを
統合したり、あるいは、分野別に分割を行わずに特徴デ
ータを抽出することもできる。
れる確率を利用して特徴データを抽出する。なお、特徴
データの抽出は、上記した手法の外、各種の統計量を利
用して特徴データを抽出したり、分野別の特徴データを
統合したり、あるいは、分野別に分割を行わずに特徴デ
ータを抽出することもできる。
【００２７】上記のようにして特徴データが抽出される
と、特徴データ抽出部３は抽出した特徴データを外部記
憶装置１１に格納する。検索処理部６は、入力装置１２
から使用者が入力する検索入力に応じて、特徴データと
テキスト情報を用いて検索処理を行い、その検索結果は
出力処理部７を介して出力装置１３から出力される。
と、特徴データ抽出部３は抽出した特徴データを外部記
憶装置１１に格納する。検索処理部６は、入力装置１２
から使用者が入力する検索入力に応じて、特徴データと
テキスト情報を用いて検索処理を行い、その検索結果は
出力処理部７を介して出力装置１３から出力される。
【００２８】検索方法としては、特徴データの性質に応
じて種々の手法を用いることができるが、出現確率を用
いて特徴データを抽出した場合には、検索方法として以
下の方法が考えられる。 Ａ．分野・期間を指定し、流行語を検索 指定された分野・期間の特徴データを調べ、相対出現確
率が大きい単語を検索結果とする。 Ｂ．分野・期間を指定し、特定の単語が流行した期間を
検索 指定された分野の特徴データを調べ、指定された単語の
相対出現確率が大きい期間を検索結果とする。 Ｃ．分野・期間を指定し、その単語と同時に流行してい
た単語を検索 指定された分野の特徴データを調べ、指定された単語の
相対出現確率が大きい期間において、相対出現確率が大
きい単語を検索結果とする。
じて種々の手法を用いることができるが、出現確率を用
いて特徴データを抽出した場合には、検索方法として以
下の方法が考えられる。 Ａ．分野・期間を指定し、流行語を検索 指定された分野・期間の特徴データを調べ、相対出現確
率が大きい単語を検索結果とする。 Ｂ．分野・期間を指定し、特定の単語が流行した期間を
検索 指定された分野の特徴データを調べ、指定された単語の
相対出現確率が大きい期間を検索結果とする。 Ｃ．分野・期間を指定し、その単語と同時に流行してい
た単語を検索 指定された分野の特徴データを調べ、指定された単語の
相対出現確率が大きい期間において、相対出現確率が大
きい単語を検索結果とする。
【００２９】上記検索により、指定された分野におい
て、例えば、ある単語が流行した期間におけるその他の
単語の流行程度を知ることができる。 Ｄ．単語・期間を指定し、その単語が流行した分野・期
間を検索 全特徴データを調べ、指定された単語の相対出現確率が
大きい分野・期間を検索結果とする。 Ｅ．単語を指定し、その単語が流行した分野・期間を検
索 全特徴データを調べ、指定された単語の相対出現確率が
大きい分野・期間を検索結果とする。 Ｆ．単語を指定し、その単語と同時に流行していた単語
を検索 全特徴データを調べ、指定された単語の相対出現確立が
大きい分野・期間において、相対出現確立が大きい単語
を検索結果とする。
て、例えば、ある単語が流行した期間におけるその他の
単語の流行程度を知ることができる。 Ｄ．単語・期間を指定し、その単語が流行した分野・期
間を検索 全特徴データを調べ、指定された単語の相対出現確率が
大きい分野・期間を検索結果とする。 Ｅ．単語を指定し、その単語が流行した分野・期間を検
索 全特徴データを調べ、指定された単語の相対出現確率が
大きい分野・期間を検索結果とする。 Ｆ．単語を指定し、その単語と同時に流行していた単語
を検索 全特徴データを調べ、指定された単語の相対出現確立が
大きい分野・期間において、相対出現確立が大きい単語
を検索結果とする。
【００３０】また、上記各検索に際し、それぞれ関連す
るテキスト情報を同時に出力することも可能である。な
お、上記では出現確率を用いて特徴データを抽出した場
合における検索方法について示したが、抽出された特徴
データに応じて、種々の検索を行うことができ、例え
ば、複数種類の特徴データを抽出しておき、これらを適
宜組み合わせ利用して検索を行うこともできる。
るテキスト情報を同時に出力することも可能である。な
お、上記では出現確率を用いて特徴データを抽出した場
合における検索方法について示したが、抽出された特徴
データに応じて、種々の検索を行うことができ、例え
ば、複数種類の特徴データを抽出しておき、これらを適
宜組み合わせ利用して検索を行うこともできる。
【００３１】
【発明の効果】以上説明したように、本発明において
は、時系列テキスト情報から、単語使用パターンの時間
的変化を表す特徴データを抽出し、抽出された特徴デー
タを用いて情報検索を行うようにしているので、多様な
要求に応じて、未加工のテキスト情報から、特定の分野
・期間において話題となった単語および情報を検索した
り、特定の単語と同時に話題となった単語を検索した
り、特定の単語が話題となった分野・期間を検索したり
することができる。このため、トレンド分析、動向分析
における質の向上・手間の軽減に寄与するところが大き
い。
は、時系列テキスト情報から、単語使用パターンの時間
的変化を表す特徴データを抽出し、抽出された特徴デー
タを用いて情報検索を行うようにしているので、多様な
要求に応じて、未加工のテキスト情報から、特定の分野
・期間において話題となった単語および情報を検索した
り、特定の単語と同時に話題となった単語を検索した
り、特定の単語が話題となった分野・期間を検索したり
することができる。このため、トレンド分析、動向分析
における質の向上・手間の軽減に寄与するところが大き
い。
【図１】本発明の原理説明図である。
【図２】本発明における処理のフローチャートである。
【図３】本発明の実施例のシステム構成を示す図であ
る。
る。
【図４】特徴データ抽出の一例を説明する図である。
１ 検索装置 ２ テキスト情報 ３ 特徴データ抽出部 ４ 特徴データ ５ 入力処理部 ６ 検索処理部 ７ 出力処理部 ８ 使用者 ９ データ処理装置 １０，１１ 外部記憶装置 １２ 入力装置 １３ 出力装置
Claims (3)
- 【請求項１】 時系列テキスト情報(2) から、単語使用
パターンの時間的変化を表す特徴データ(4) を自動抽出
し、 上記抽出された特徴データ(4) を利用して検索を行うこ
とを特徴とする単語使用パターンの時間的変化を利用し
た検索方法。 - 【請求項２】 時系列テキスト情報(2) から、単語使用
パターンの時間的変化を表す特徴データ(4) を抽出する
特徴データ抽出部(3) と、 上記時系列テキスト情報(2) と特徴データ(4) を利用し
て、使用者(8) の検索入力に応じた情報を検索する検索
処理部(6) と、 検索結果を出力する出力処理部(7) とを備えたことを特
徴とする情報検索装置。 - 【請求項３】 特徴データ抽出部(3) が、時系列テキス
ト情報(2) から、分野別に単語使用パターンの時間的変
化を表す特徴データ(4) を抽出することを特徴とする請
求項２の情報検索装置。
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