WO2007060780A1 - 発想支援装置、発想支援方法および発想支援用プログラム - Google Patents

発想支援装置、発想支援方法および発想支援用プログラム Download PDF

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Ken Hanazawa
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Nec Corporation
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/279—Recognition of textual entities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data

Definitions

  • the present invention relates to an idea support device, an idea support method, and an idea support program that support the idea of a new idea.
  • the value provided by an existing service is prepared in the form of text, keywords corresponding to Who, Why, Where, When and How are extracted from the text, and the extracted keywords are converted into It is converted to a keyword different from the keyword to create new text.
  • This created text supports ideas of unprecedented value and is used to identify latent needs.
  • a text mining system performs dependency analysis on text in a database to recognize the structure of a sentence, and generates frequent patterns based on the appearance frequency of the partial structure of the sentence. Extract and output frequent patterns as mining results. Therefore, the text mining system can extract sentences and keywords that characterize the database.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of a text mining system.
  • the text mining system includes a text DB 101, a text analysis unit 102, a similar structure generation unit 103, a frequent pattern detection unit 104, a result output unit 105, and a keyword set DB1 06.
  • a conventional text mining system is described in Patent Document 1.
  • Patent Document 1 JP 2004-246491 A
  • the first problem is that, in the case of idea support using 4W1H conversion, text preparation before keyword conversion, extraction of keywords to be converted, and conversion of extracted keywords are performed. That is what humans must do.
  • the reason is that the method of preparing the text, the method of extracting keywords, and the method of conversion are generally not obvious.
  • the second problem is that it is difficult to use the text mining system for idea support.
  • the reason is that the method of using text mining for idea support is generally not obvious.
  • An object of the present invention is to provide efficient idea support.
  • the idea support device of the present invention analyzes a text database storing a plurality of texts and a plurality of texts stored in the text database by text mining.
  • a text mining unit for outputting text, a keyword set database for storing conversion keywords, and a keyword extraction unit for extracting keywords from the text of the mining results using conversion keywords stored in the keyword set database
  • For the text of the mining result a keyword conversion unit that converts a keyword extracted by the keyword extraction unit in a sentence into a conversion keyword stored in the keyword set database; and the keyword conversion unit To output the converted text To and a result output unit.
  • the idea support method of the present invention is an idea support method performed by an idea support apparatus including a text database that stores a plurality of texts and a keyword set database that stores conversion keywords. Analyze multiple texts stored in the database with text mining, extract the keywords from the text using text mining step that outputs the resulting text and conversion keywords stored in the keyword set database A keyword extraction step, a keyword conversion step of converting the extracted keyword in the sentence into a conversion keyword stored in the keyword set database, and the converted text Result output And a step.
  • the text mining result characterizing the text database is used as the text to which the keyword is converted. Text that has a different meaning from the result is automatically generated. This generated text will help you come up with new! / ⁇ ideas.
  • the idea support device collates the text converted by the keyword conversion unit with the text in the text database, and ranks the converted text based on the collation result.
  • the result output unit outputs the converted text ranked by the matching unit.
  • the keyword set database stores synonyms, synonyms or antonyms used in the text-meiing unit as the conversion keywords.
  • synonyms, synonyms or antonyms used in text mining can also be used as conversion keywords.
  • the keyword set database stores a plurality of conversion keyword candidates, and the keyword conversion unit uses the conversion keyword candidates associated in advance with the text database as the conversion keywords. Is desirable.
  • the conversion keyword is switched according to the text stored in the text database. For this reason, it is possible to convert the text of the mining result using a conversion keyword that is optimal for the text stored in the text database.
  • the collation unit performs a previous operation on the text converted by the keyword conversion unit. It is desirable to give a ranking that increases as the frequency of appearance in the text database decreases.
  • the idea support program of the present invention is an idea that causes a computer connected to a text database storing a plurality of texts and a keyword set database storing conversion keywords to execute an idea support process.
  • a support program that analyzes a plurality of texts stored in the text database by text mining and outputs the resulting text, and a conversion stored in the keyword set database. Keyword extraction processing for extracting a keyword from the mining result text using a keyword for the mining result, and the extracted keyword in the sentence for the mining result text as a conversion keyword stored in the keyword set database Keyword change to convert And processing, and result output process for outputting the converted text, the ideas assistance process comprising, Ru was performed on the computer.
  • the idea support method can be executed by the computer.
  • idea support using text mining can be automated.
  • the reason is that the mining result characterizing the text database is used as the text to which the keyword is converted, and text having a different meaning from the mining result is automatically generated by the keyword conversion.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a conventional example.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the best mode for carrying out the first invention of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart for explaining the operation of the best mode for carrying out the first invention.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a specific example of the best mode for carrying out the first invention.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram showing a specific example of conversion keywords.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram showing a specific example of conversion keywords.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an idea support device according to an embodiment of the present invention.
  • the present idea support device includes a text database 201, a text mining unit (hereinafter referred to as “mining unit”) 202, a keyword extracting unit 203, a keyword converting unit 204, a keyword A collective database 207, a collation unit 205, and a result output unit 206 are provided.
  • the text database 201 stores a plurality of texts.
  • the mining unit 202 analyzes a plurality of texts stored in the text database 201 by text mining.
  • Text mining is also generally referred to as “data mining”. Hereinafter, these are also referred to as “mining”.
  • the keyword set database 207 stores conversion keywords.
  • the keyword set database 207 stores keywords such as synonyms, synonyms, and antonyms used when the mining unit 202 performs mining as conversion keywords.
  • the keyword extraction unit 203 extracts keywords from the text that is the mining result. Specifically, the keyword extraction unit 203 uses the conversion keywords stored in the keyword set database 207 to extract keywords from the text that is the mining result.
  • the keyword conversion unit 204 includes a keyword extraction unit 2 in the text that is the mining result.
  • the keywords extracted in 03 are converted into conversion keywords stored in the keyword set database 207.
  • Collation unit 205 collates the text converted by keyword conversion unit 204 with the text in text database 201, and ranks the converted text based on the collation result. . For example, the collation unit 205 assigns a high rank (small, number) to text that does not exist in the text database 201.
  • the result output unit 206 outputs the text converted by the keyword conversion unit 204. Furthermore, the result output unit 206 outputs the text to which the order is given by the collation unit 205.
  • the mining unit 202, the keyword extraction unit 203, the keyword conversion unit 204, and the matching unit 205 are realized by a computer that executes a program recorded in a recording medium such as a computer-readable memory. May be.
  • this idea support device includes a text database 201, a mining unit 202, a keyword extraction unit 203, a keyword conversion unit 204, a keyword set database 207, a matching unit 205, and a result output unit 206. It may be realized as an idea support system comprising
  • FIG. 3 is a flowchart for explaining an example of the operation of the idea support apparatus.
  • a keyword set for who conversion that collects keywords corresponding to Who a keyword set for conversion of Why that collects keywords that correspond to Why, and equivalent to Where A keyword set for Where conversion that collects the keywords to be collected, a keyword set for When conversion that collects keywords that correspond to When, and a keyword set for How conversion that collects keywords that correspond to How To do.
  • the keyword extraction unit 203 refers to the keyword set database 207 and extracts keywords corresponding to 4W lH (Who, Why, Where, When, How) from the text that is the text mining result. And
  • step 302 the mining unit 202 analyzes the text stored in the text database 201 by text mining, and the text mining result is obtained. Output text that is
  • the mining unit 202 provides the text that is the result of text mining to the keyword extraction unit 203. This text is given a tag such as part of speech.
  • the keyword extraction unit 203 executes Step 303 when receiving the text of the text mining result.
  • step 303 the keyword extraction unit 203 extracts a keyword corresponding to 4W1H (Who, Why, Where, When, How) from the text that is the text mining result, the extracted keyword and the text The text as the mining result is provided to the keyword conversion unit 204.
  • the keyword conversion unit 204 executes Step 304.
  • Step 304 the keyword conversion unit 204 converts the extracted keyword with reference to the keyword set database 207.
  • the keyword conversion unit 204 uses the keyword extracted by the keyword extraction unit 203 in the text that is the text mining result as the keyword set database 2.
  • the keyword conversion unit 204 is configured to use the Wh extracted by the keyword extraction unit 203.
  • the keyword corresponding to Why extracted by the keyword extraction unit 203 is converted into another keyword in the Why conversion keyword set.
  • the keyword conversion unit 204 converts the keyword corresponding to the Where extracted by the keyword extraction unit 203 into another keyword in the Where conversion keyword set.
  • the keyword corresponding to When extracted by the keyword extraction unit 203 is converted to another keyword in the When conversion keyword set, and the keyword corresponding to How extracted by the keyword extraction unit 203 is also converted. , Convert to other key word in How conversion keyword set.
  • the keyword conversion unit 204 combines these conversions to generate a plurality of texts in which the keywords are converted.
  • the keyword conversion unit 204 provides the text converted from the keyword to the matching unit 205.
  • the collation unit 205 executes Step 305.
  • step 305 the collation unit 205 collates the text converted by the keyword conversion unit 204 with the text in the text database 201, and ranks higher (smaller) in the converted text that does not exist in the text database 201. Number).
  • the collation unit 205 provides the converted text to which the rank is assigned to the result output unit 206.
  • Step 306 When the result output unit 206 receives the converted text to which the rank is assigned, the result output unit 206 executes Step 306.
  • step 306 the result output unit 206 outputs the converted text with a ranking.
  • the result output unit 206 displays the post-conversion text that has been ranked.
  • the collation unit 205 has a power that gives high rank to the converted text that does not exist in the text database 201.
  • the frequency of appearance in the text database 201 using a statistical method. Ranking may be performed in order from the smallest.
  • the matching unit 205 uses a thesaurus to define the distance between the conversion source keyword and the converted keyword, and after conversion according to the magnitude of the distance from the conversion source keyword.
  • a keyword may be weighted, and a rank may be given to the converted text based on the weight.
  • the first effect is that the idea support is automated.
  • the reason for this is that the text of the mining result obtained from the text database 201 is used as an existing idea, and the keywords in the existing idea are converted into other keywords. This is because the text can be automatically generated.
  • the second effect is that the efficiency of idea support is improved.
  • the reason is that a mining result characterizing the text database 201 is used as a keyword conversion target, and the collation unit 205 collates the keyword conversion result with the text database 201 and ranks the conversion results based on the collation result. This is because it is possible to give priority to the ones that are likely to lead to new ideas.
  • FIG. 4 is a block diagram showing an example of an embodiment of the present invention.
  • the same components as those shown in FIG. 2 are denoted by the same reference numerals.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of conversion keywords stored in the keyword set database 207.
  • the text database 201 stores reputation information of a plurality of passenger cars as text.
  • the domain of the text stored in the text database 201 is “passenger car reputation information”.
  • the mining unit 202 performs text mining on the reputation information of a plurality of passenger cars stored in the text database 201, and obtains a result 401 that "A company's luxury car is for mature men". As a result, 401 becomes the target sentence for 4W1H conversion.
  • the keyword extraction unit 203 extracts “mature group” and “male” 402 corresponding to Who from the mining result 401 as keywords. For example, the keyword extraction unit 203 matches the keywords (“mature”, “young” or “elder” and “male” or “female”) associated with Who in the keyword set database 207. The Who Are extracted from the mining result 401 as keywords corresponding to.
  • the keyword conversion unit 204 refers to the keyword set database 207, converts the keyword extracted by the keyword extraction unit 203 in the mining result 401 into a conversion keyword, and performs a plurality of conversions. Result 403 is generated.
  • the keyword conversion unit 204 refers to the keyword set database 207, and the "mature group" in the mining result 401 is associated with the "young group” and "elder group”.
  • the converted text conversion result 403) “Company A's luxury car for young men” and “Company A's luxury car for elderly men” are generated.
  • the keyword conversion unit 204 refers to the keyword set database 207, converts “male” in the mailing result 401 to “female” associated with “male”, and converts the converted text. Produces “A company's luxury car is for older women”.
  • the keyword conversion unit 204 refers to the keyword set database 207, converts the “mature group” in the mailing result 401 to the “young group” associated with the “middle class”, and Then, “Men” in the mining result 401 is converted to “Woman” associated with “Men”, and the converted text “A company's luxury car is for young women” is generated.
  • the keyword conversion unit 204 refers to the keyword set database 207, converts the "mature group” in the mailing result 401 into “elderly” who is associated with the "middle class”, Further, “male” in the mining result 401 is converted to “female” associated with “male”, and the converted text “A company's luxury car is for elderly women” is generated.
  • the conversion result 403 is generated by the number of keyword combinations.
  • the collation unit 205 collates each conversion result 403 with the text in the text database 201. For example, the collation unit 205 sequentially ranks the conversion results 403 that appear in the text database 201 in ascending order. Sort result 403. As a result, for example, a matching result 404 of “Company's luxury car is for young women” is obtained with high priority.
  • collation result 404 does not exist in the text database 201 and is given priority, there is a possibility that it becomes a new U, an idea (latent needs).
  • conversion keyword set stored in the keyword set database 207 for example, keys such as synonyms, synonyms and antonyms used in the mining unit 202 are used. A set of words may be used. In this case, synonyms, synonyms or antonyms used in mining can also be used as conversion keywords.
  • the conversion keyword set can be dynamically switched according to the domain to be mined.
  • the keyword set database 207 originally has keywords (conversion keyword candidates) such as "male”, “female”, “young people”, “elderly”, and these keywords are stored in advance in the domain It is assumed that it is associated with.
  • keywords conversion keyword candidates
  • One keyword may be associated with multiple domains. In this case, once the domain is determined, the keyword associated with that domain is determined. This correspondence relationship is registered in advance in the keyword conversion unit 204, for example.
  • the collective power composed of keywords associated with a certain domain When used as a set of conversion keyword candidates for that domain, the optimal conversion keyword set for the domain is dynamically determined. It becomes possible to switch.
  • the keyword conversion unit 204 force accepts a domain of the text database 201 and uses a keyword associated with the domain in advance as a conversion keyword.
  • the conversion keyword is switched according to the text stored in the text database 201. For this reason, it is possible to convert the text using the conversion keyword that is most suitable for the text stored in the text database 201.
  • the keyword set shown in FIG. 5 corresponds to “passenger car reputation information” (domain), and the keyword set shown in FIG. 6 corresponds to “mobile phone reputation information” (domain). Comparing the two, the keywords “elderly” t belong to different sets.
  • the conversion target keyword is not limited to 4W1H, but for example, 5W1H with What added Yes. If the conversion target keyword is 5W1H, the same processing as above can be performed.
  • the mining result characterizing the text database 101 is used as the text into which the keyword is converted, and the mining result is obtained by the keyword conversion performed by the keyword extraction unit 203 and the keyword conversion unit 204. Text with a different meaning is automatically generated. This generated text will help you come up with new ideas.
  • the collation unit 205 collates the text converted by the keyword conversion unit 204 with the text in the text database 201, and based on the collation result, the converted text Rank the.
  • the post-conversion text can be ranked based on the content difference between the text converted from the keyword (post-conversion text) and the text in the text database 201. For this reason, for example, it is possible to give a high ranking to the converted text that is semantically different from the text in the text database 201 and can support a new idea.
  • the converted text when the text into which the keyword is converted (the converted text) is rearranged according to the ranking, the user can easily find the converted text that can support the new idea. it can.
  • the collation unit 205 assigns a higher rank to the text converted by the keyword conversion unit 204 as the frequency of appearance in the text database 201 decreases.
  • the illustrated configuration is merely an example, and the present invention is not limited to the configuration.
  • the present invention provides idea support and potential needs discovery at the time of product planning or strategy planning. It can be applied to various purposes.

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Abstract

　発想支援装置は、複数のテキストを格納するテキストデータベースと、前記テキストデータベースに格納された複数のテキストをテキストマイニングで分析し、その結果のテキスト文を出力するテキストマイニング部と、変換用キーワードを格納するキーワード集合データベースと、前記キーワード集合データベースに格納されている変換用キーワードを用いて前記テキスト文からキーワードを抽出するキーワード抽出部と、前記テキスト文について、文中の、前記キーワード抽出部にて抽出されたキーワードを、前記キーワード集合データベースに格納された変換用キーワードに変換するキーワード変換部と、前記キーワード変換部にて変換されたテキスト文を出力する結果出力部と、を備える。

Description

明 細 書
発想支援装置、発想支援方法および発想支援用プログラム
技術分野
[0001] 本発明は、新しいアイデアの発想を支援する発想支援装置、発想支援方法および 発想支援プログラムに関する。
背景技術
[0002] 新 、アイデアの発想を支援する方法として 4W1H変換がある。
[0003] この方法では、既存サービスが提供する価値がテキストの形で用意され、そのテキ ストから Who、 Why, Where, Whenおよび Howに対応するキーワードが抽出され、その 抽出されたキーワードが、そのキーワードと異なるキーワードに変換されて、新たなテ キストが作成される。この作成されたテキストが、従来にない価値の発想を支援し、潜 在ニーズ発掘に利用されている。
[0004] 一方、テキストマイニングシステムは、データベース中のテキストに対して係り受け解 析を行って文の構造を認識し、その文の部分的な構造の出現頻度を元に、頻出する ノ ターンを抽出し、その頻出するパターンをマイニング結果として出力する。このため 、テキストマイニングシステムは、データベースを特徴づける文およびキーワードを抽 出可能である。
[0005] 図 1は、テキストマイニングシステムの一例を示したブロック図である。図 1にお!/、て 、テキストマイニングシステムは、テキスト DB101と、テキスト解析部 102と、類似構造 生成部 103と、頻出パターン検出部 104と、結果出力部 105と、キーワード集合 DB1 06とを含む。なお、従来のテキストマイニングシステムの一例力 特許文献 1に記載さ れている。
特許文献 1：特開 2004— 246491号公報
発明の開示
発明が解決しょうとする課題
[0006] 第 1の問題点は、 4W1H変換を利用した発想支援の場合、キーワード変換前のテ キストの用意、変換対象のキーワードの抽出、および、抽出したキーワードの変換を、 人間が行わなければならないことである。その理由は、当該テキストを用意する方法 、キーワードを抽出する方法、および、変換する方法が、一般に自明ではないためで ある。
[0007] 第 2の問題点は、テキストマイニングシステムを発想支援に用いることが困難である ことである。その理由は、テキストマイニングを発想支援に用いる方法が、一般に自明 ではないためである。
[0008] 本発明の目的は、効率の良い発想支援を行うことである。
課題を解決するための手段
[0009] 上記目的を達成するために、本発明の発想支援装置は、複数のテキストを格納す るテキストデータベースと、前記テキストデータベースに格納された複数のテキストを テキストマイニングで分析し、その結果のテキストを出力するテキストマイニング部と、 変換用キーワードを格納するキーワード集合データベースと、前記キーワード集合デ ータベースに格納されている変換用キーワードを用いて前記マイニング結果のテキ ストからキーワードを抽出するキーワード抽出部と、前記マイニング結果のテキストに ついて、文中の、前記キーワード抽出部にて抽出されたキーワードを、前記キーヮー ド集合データベースに格納された変換用キーワードに変換するキーワード変換部と、 前記キーワード変換部にて変換されたテキストを出力する結果出力部とを備える。
[0010] また、本発明の発想支援方法は、複数のテキストを格納するテキストデータベースと 、変換用キーワードを格納するキーワード集合データベースと、を含む発想支援装置 が行う発想支援方法であって、前記テキストデータベースに格納された複数のテキス トをテキストマイニングで分析し、その結果のテキストを出力するテキストマイニングス テツプと、前記キーワード集合データベースに格納されている変換用キーワードを用 いて前記テキストからキーワードを抽出するキーワード抽出ステップと、前記マイニン グ結果のテキストについて、文中の、前記抽出されたキーワードを、前記キーワード 集合データベースに格納された変換用キーワードに変換するキーワード変換ステツ プと、前記変換されたテキストを出力する結果出力ステップとを備える。
[0011] 上記発明によれば、キーワードが変換されるテキストとして、テキストデータベースを 特徴づけるテキストマイニング結果が用いられ、キーワード変換により、テキストマイ- ング結果と異なる意味を持つテキストが自動生成される。この生成されたテキストは、 新し!/ゝアイデアを発想することを支援する。
[0012] このため、発想支援を自動化することが可能になり、効率の良い発想支援を行うこと が可能になる。また、テキストマイニングを発想支援に用いることが可能になる。
[0013] なお、前記発想支援装置は、前記キーワード変換部にて変換されたテキストと、前 記テキストデータベース中のテキストとを照合し、その照合結果に基づいて、前記変 換されたテキストに順位を付ける照合部をさらに含み、前記結果出力部は、前記照 合部にて順位を付けられた前記変換されたテキストを出力することが望ましい。
[0014] 上記発明によれば、キーワードが変換されたテキストとテキストデータベース中のテ キストとの内容の違いに基づいて、その変換されたテキストに順位を付すことが可能 になる。
[0015] このため、例えば、テキストデータベース中のテキストと意味的に異なる、新しい発 想を支援できそうな前記変換されたテキストに、高い順位を付すことが可能となる。よ つて、例えば、キーワードが変換されたテキストが、その順位に並び替えられると、ュ 一ザは、新しい発想を支援できそうなテキストを、簡単に見つけることができる。
[0016] また、前記キーワード集合データベースは、前記変換用キーワードとして、前記テキ ストマイユング部で使用される同義語、類義語または反意語を格納することが望まし い。
[0017] 上記発明によれば、テキストマイニングで使用される同義語、類義語または反意語 を、変換用キーワードとして兼用できる。
[0018] また、前記キーワード集合データベースは、複数の変換用キーワード候補を格納し 、前記キーワード変換部は、前記テキストデータベースに予め対応づけられた前記 変換用キーワード候補を、前記変換用キーワードとして用いることが望ましい。
[0019] 上記発明によれば、テキストデータベースに格納されたテキストに応じて、変換用キ 一ワードが切り替えられる。このため、テキストデータベースに格納されたテキストに 最適な変換用キーワードを用いて、前記マイニング結果のテキストを変換することが 可會 になる。
[0020] また、前記照合部は、前記キーワード変換部にて変換されたテキストに対して、前 記テキストデータベースに出現した頻度が小さいほど高くなる順位を付与することが 望ましい。
[0021] 上記発明によれば、テキストデータベース中のテキストと意味的に異なる、新しい発 想を支援できそうな前記変換されたテキストに、高 、順位を付すことが可能となる。
[0022] また、本発明の発想支援用プログラムは、複数のテキストを格納するテキストデータ ベースと、変換用キーワードを格納するキーワード集合データベースと、に接続され たコンピュータに、発想支援処理を実行させる発想支援用プログラムであって、前記 テキストデータベースに格納された複数のテキストをテキストマイニングで分析し、そ の結果のテキストを出力するテキストマイニング処理と、前記キーワード集合データべ ースに格納されている変換用キーワードを用いて前記マイニング結果のテキストから キーワードを抽出するキーワード抽出処理と、前記マイニング結果のテキストについ て、文中の、前記抽出されたキーワードを、前記キーワード集合データベースに格納 された変換用キーワードに変換するキーワード変換処理と、前記変換されたテキスト を出力する結果出力処理と、を備える発想支援処理を、前記コンピュータに実行させ る。
[0023] 上記発明によれば、上記発想支援方法を上記コンピュータに実行させることが可能 になる。
発明の効果
[0024] 本発明によれば、テキストマイニングを用いた発想支援を自動化できる。その理由 は、キーワードが変換されるテキストとして、テキストデータベースを特徴づけるマイ- ング結果が用いられ、キーワード変換により、マイニング結果と異なる意味を持つテキ ストが自動生成されるからである。
図面の簡単な説明
[0025] [図 1]図 1は、従来例の構成を示すブロック図である。
[図 2]図 2は、本発明の第 1の発明を実施するための最良の形態の構成を示すブロッ ク図である。
[図 3]図 3は、第 1の発明を実施するための最良の形態の動作を説明するためのフロ 一チャートである。 [図 4]図 4は、第 1の発明を実施するための最良の形態の具体例を示すブロック図で ある。
[図 5]図 5は、変換用キーワードの具体例を示した説明図である。
[図 6]図 6は、変換用キーワードの具体例を示した説明図である。
符号の説明
[0026] 201 テキストデータベース
202 テキストマイニング部
203 キーワード抽出部
204 キーワード変換部
205 照合部
206 結果出力部
207 キーワード集合データベース
発明を実施するための最良の形態
[0027] 次に、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明 する。
[0028] 図 2は、本発明の一実施形態の発想支援装置を示したブロック図である。
[0029] 図 2において、本発想支援装置は、テキストデータベース 201と、テキストマイニン グ部（以下「マイニング部」と称する。） 202と、キーワード抽出部 203と、キーワード変 換部 204と、キーワード集合データベース 207と、照合部 205と、結果出力部 206と、 を備える。
[0030] テキストデータベース 201は、複数のテキストを格納する。マイニング部 202は、テ キストデータベース 201に格納された複数のテキストをテキストマイニングで分析する
。なお、「テキストマイニング」は、一般に「データマイニング」とも称される。以下、これ らを「マイニング」とも称する。
[0031] キーワード集合データベース 207は、変換用キーワードを格納する。例えば、キー ワード集合データベース 207は、マイニング部 202がマイニングを行う際に使用する 同義語、類義語および反意語などのキーワードを、変換用キーワードとして格納する [0032] キーワード抽出部 203は、マイニング結果であるテキストからキーワードを抽出する 。具体的には、キーワード抽出部 203は、キーワード集合データベース 207に格納さ れている変換用キーワードを用いて、マイニング結果であるテキストからキーワードを 抽出する。
[0033] キーワード変換部 204は、マイニング結果であるテキスト中の、キーワード抽出部 2
03にて抽出されたキーワードを、キーワード集合データベース 207に格納された変 換用キーワードに変換する。
[0034] 照合部 205は、キーワード変換部 204にて変換されたテキストと、テキストデータべ ース 201中のテキストとを照合し、その照合結果に基づいて、その変換されたテキスト に順位を付ける。例えば、照合部 205は、テキストデータベース 201に存在しないテ キストに高 、順位 (小さ 、番号)を付与する。
[0035] 結果出力部 206は、キーワード変換部 204にて変換されたテキストを出力する。さら に言えば、結果出力部 206は、照合部 205にて順位が付与されたテキストを出力す る。
[0036] なお、マイニング部 202、キーワード抽出部 203、キーワード変換部 204および照 合部 205は、コンピュータにて読み取り可能なメモリ等の記録媒体に記録されたプロ グラムを実行するコンピュータにて実現されてもよい。
[0037] また、本発想支援装置は、テキストデータベース 201と、マイニング部 202と、キー ワード抽出部 203と、キーワード変換部 204と、キーワード集合データベース 207と、 照合部 205と、結果出力部 206と、を備える発想支援システムとして実現されてもよ い。
[0038] 次に、図 2および図 3を用いて、本発想支援装置の動作の一例を説明する。なお、 図 3は、本発想支援装置の動作の一例を説明するためのフローチャートである。
[0039] なお、以下では、キーワード集合データベース 207には、 Whoに相当するキーヮー ドを集めた Who変換用キーワード集合と、 Whyに相当するキーワードを集めた Why変 換用キーワード集合と、 Whereに相当するキーワードを集めた Where変換用キーヮー ド集合と、 Whenに相当するキーワードを集めた When変換用キーワード集合と、 How に相当するキーワードを集めた How変換用キーワード集合とが格納されているものと する。
[0040] また、キーワード抽出部 203は、キーワード集合データベース 207を参照して、 4W lH (Who、 Why, Where, When, How)に相当するキーワードを、テキストマイニング結 果であるテキストから抽出するものとする。
[0041] ステップ 301で、複数のテキストがテキストデータベース 201に入力されると、ステツ プ 302で、マイニング部 202は、テキストデータベース 201に格納されたテキストをテ キストマイニングで分析して、テキストマイニング結果であるテキストを出力する。
[0042] マイニング部 202は、テキストマイニングした結果であるテキストを、キーワード抽出 部 203に提供する。なお、このテキストには、品詞等のタグが付与されている。
[0043] キーワード抽出部 203は、そのテキストマイニング結果のテキストを受け付けると、ス テツプ 303を実行する。
[0044] ステップ 303では、キーワード抽出部 203は、 4W1H (Who, Why, Where, When, How)に相当するキーワードを、テキストマイニング結果であるテキストから抽出し、そ の抽出されたキーワードと、テキストマイニング結果であるテキストとを、キーワード変 換部 204に提供する。
[0045] キーワード変換部 204は、その抽出されたキーワードと、テキストマイニング結果で あるテキストとを受け付けると、ステップ 304を実行する。
[0046] ステップ 304では、キーワード変換部 204は、その抽出されたキーワードを、キーヮ ード集合データベース 207を参照して変換する。
[0047] 具体的には、キーワード変換部 204は、テキストマイニング結果であるテキスト中の 、キーワード抽出部 203にて抽出されたキーワードを、キーワード集合データベース 2
07に格納された変換用キーワードに変換する。
[0048] さらに言えば、キーワード変換部 204は、キーワード抽出部 203にて抽出された Wh
◦に相当するキーワードを、 Who変換用キーワード集合内の他のキーワードに変換し
、また、キーワード抽出部 203にて抽出された Whyに相当するキーワードを、 Why変 換用キーワード集合内の他のキーワードに変換する。
[0049] また、キーワード変換部 204は、キーワード抽出部 203にて抽出された Whereに相 当するキーワードを、 Where変換用キーワード集合内の他のキーワードに変換し、ま た、キーワード抽出部 203にて抽出された Whenに相当するキーワードを、 When変換 用キーワード集合内の他のキーワードに変換し、また、キーワード抽出部 203にて抽 出された Howに相当するキーワードを、 How変換用キーワード集合内の他のキーヮー ドに変換する。
[0050] キーワード変換部 204は、これらの変換を組み合わせて、キーワードが変換された 複数のテキストを生成する。キーワード変換部 204は、キーワードが変換されたテキス トを、照合部 205に提供する。
[0051] 照合部 205は、キーワードが変換されたテキストを受け付けると、ステップ 305を実 行する。
[0052] ステップ 305では、照合部 205は、キーワード変換部 204にて変換されたテキストと 、テキストデータベース 201中のテキストとを照合し、テキストデータベース 201に存 在しない変換後テキストに高い順位 (小さい番号)を付与する。照合部 205は、順位 が付与された変換後テキストを、結果出力部 206に提供する。
[0053] 結果出力部 206は、順位が付与された変換後テキストを受け付けると、ステップ 30 6を実行する。
[0054] ステップ 306では、結果出力部 206は、順位が付けられた変換後テキストを出力す る。例えば、結果出力部 206は、順位が付けられた変換後テキストを表示する。
[0055] なお、この例では、照合部 205は、テキストデータベース 201に存在しない変換後 テキストに高い順位を付与している力 例えば、統計的手法を用いて、テキストデータ ベース 201に出現した頻度の小さいものから順に順位付けを行ってもよい。
[0056] また、照合部 205は、シソーラスを用いて、変換元のキーワードと変換後のキーヮー ドとの間の距離を定義し、変換元のキーワードとの距離の大きさにしたがって、変換 後のキーワードに重みづけを行い、その重みづけに基づいて、変換後のテキストに 順位を付与してもよい。
[0057] 本実施形態によれば、以下の効果を奏する。
[0058] 第 1の効果は、発想支援が自動化されることである。その理由は、テキストデータべ ース 201から得られるマイニング結果のテキストを既存の発想として用い、その既存 の発想内のキーワードを他のキーワードに変換することにより、異なる発想を持つテ キストを自動生成できるためである。
[0059] 第 2の効果は、発想支援の効率が良くなることである。その理由は、キーワード変換 対象として、テキストデータベース 201を特徴づけるマイニング結果が用いられ、照合 部 205が、キーワード変換結果とテキストデータベース 201を照合し、その照合結果 に基づいて、変換結果を順位付けすることで、新しい発想につながりやすいものを優 先して提示することが可能になるためである。
[0060] (実施例）
次に、具体的な実施例を用いて本実施の形態を説明する。
[0061] 図 4は、本発明の実施の形態の一例を示したブロック図である。なお、図 4において 、図 2に示したものと同一のものには同一符号を附してある。
[0062] 図 5は、キーワード集合データベース 207に格納された変換用キーワードの一例を 示した説明図である。
[0063] 図 5において、変換用キーワードである「熟年層」、「若年層」および「高齢者」は Wh ◦に対応づけられ、また、変換用キーワードである「男性」および「女性」は Whoに対応 づけられている。
[0064] 以下、 Whoに対応づけられた「熟年層」、「若年層」および「高齢者」と、 Whoに対応 づけられた「男性」および「女性」とのそれぞれを、変換キーワード集合と称する。
[0065] ここでは、乗用車の評判情報が扱われるものとする。
[0066] テキストデータベース 201には、テキストとして、複数の乗用車の評判情報が格納さ れている。この場合、テキストデータベース 201に格納されたテキストのドメインは、「 乗用車の評判情報」となる。
[0067] マイニング部 202は、テキストデータベース 201に格納された複数の乗用車の評判 情報をテキストマイニングして、「A社の高級車は熟年層の男性向け」という結果 401 を得たとする。この結果 401は、 4W1H変換の対象文となる。
[0068] キーワード抽出部 203は、そのマイニング結果 401から、キーワードとして、 Whoに 対応する「熟年層」および「男性」 402を抽出する。例えば、キーワード抽出部 203は 、キーワード集合データベース 207内の Whoに対応づけられたキーワード（「熟年層」 、「若年層」または「高齢者」と、「男性」または「女性」）に一致するキーワードを、 Who に対応するキーワードとして、マイニング結果 401から抽出する。
[0069] キーワード変換部 204は、キーワード集合データベース 207を参照して、マイニン グ結果 401内の、キーワード抽出部 203にて抽出されたキーワードを、変換用キーヮ ードに変換して、複数の変換結果 403を生成する。
[0070] 具体的には、キーワード変換部 204は、キーワード集合データベース 207を参照し て、マイニング結果 401中の「熟年層」を、「熟年層」と関連づけられている「若年層」 および「高齢者」に変換して、変換後のテキスト (変換結果 403)「A社の高級車は若 年層の男性向け」および「A社の高級車は高齢者の男性向け」を生成する。
[0071] また、キーワード変換部 204は、キーワード集合データベース 207を参照して、マイ ユング結果 401中の「男性」を、「男性」と関連づけられている「女性」変換して、変換 後のテキスト「A社の高級車は熟年層の女性向け」を生成する。
[0072] また、キーワード変換部 204は、キーワード集合データベース 207を参照して、マイ ユング結果 401中の「熟年層」を、「熟年層」と関連づけられている「若年層」に変換し 、さらに、マイニング結果 401中の「男性」を、「男性」と関連づけられている「女性」に 変換して、変換後のテキスト「A社の高級車は若年層の女性向け」を生成する。
[0073] また、キーワード変換部 204は、キーワード集合データベース 207を参照して、マイ ユング結果 401中の「熟年層」を、「熟年層」と関連づけられて ヽる「高齢者」に変換し 、さらに、マイニング結果 401中の「男性」を、「男性」と関連づけられている「女性」に 変換して、変換後のテキスト「A社の高級車は高齢者の女性向け」を生成する。
[0074] ここで、変換結果 403は、キーワードの組み合わせ数だけ生成されてしまう。
[0075] このため、照合部 205は、各変換結果 403とテキストデータベース 201中のテキスト とを照合し、例えば、テキストデータベース 201に出現した頻度の小さい変換結果 40 3から順に順位付けを行って変換結果 403を並べ替える。その結果、例えば「 社の 高級車は若年層の女性向け」という照合結果 404が、高い優先度で得られる。
[0076] 照合結果 404は、テキストデータベース 201には存在しな 、ものが優先されて 、る ため、新 U、発想 (潜在ニーズ)となる可能性がある。
[0077] なお、キーワード集合データベース 207に格納される変換用キーワード集合として 、例えば、マイニング部 202にて使用される同義語、類義語および反意語などのキー ワードの集合が用いられてもよい。この場合、マイニングで使用される同義語、類義 語または反意語を、変換用キーワードとして兼用できる。
[0078] また、変換用キーワード集合は、マイニング対象のドメインに応じて、動的に切り替 えることも可會である。
[0079] 例えば、キーワード集合データベース 207には、元々「男性」、「女性」、「若年層」、 「高齢者」などのキーワード (変換用キーワード候補)が存在し、それらのキーワードは 、予めドメインに対応づけられているものとする。なお、 1つのキーワードが複数のドメ インに対応づけられていてもよい。この場合、ドメインが決まると、そのドメインに対応 づけられたキーワードが決まる。なお、この対応関係は、例えば、キーワード変換部 2 04に予め登録される。
[0080] よって、あるドメインに対応づけられたキーワードにて構成される集合力 そのドメィ ンの変換用キーワード候補の集合として使用されれば、ドメインに対して最適な変換 用キーワード集合を動的に切り替えることが可能になる。
[0081] 例えば、キーワード変換部 204力 テキストデータベース 201のドメインを受け付け 、そのドメインに予め対応づけられたキーワードを変換用キーワードとして用いる。
[0082] この場合、テキストデータベース 201に格納されたテキストに応じて、変換用キーヮ ードが切り替えられる。このため、テキストデータベース 201に格納されたテキストに 最適な変換用キーワードを用いて、テキストを変換することが可能になる。
[0083] 図 5に示したキーワード集合は、「乗用車の評判情報」（ドメイン）に対応し、図 6に示 したキーワード集合は、「携帯電話の評判情報」（ドメイン)に対応する。両者を比較す ると、「高齢者」 t 、うキーワードが異なる集合に属して 、る。
[0084] したがって、「乗用車の評判情報」を扱う場合には、「高齢者」というキーワードは、「 熟年層」および「若年層」に変換されるが、「携帯電話の評判情報」を扱う場合には、 同じ「高齢者」というキーワードは、「女子高生」、「OL」および「ビジネスマン」に変換 される。このため、より効率の良い発想支援が可能となる。
[0085] 本実施例では、 4W1H変換の対象キーワードのうち Whoのみについて説明したが 、これと異なるキーワード（Why、 Where, When, How)についても同様に変換される。 また、変換対象キーワードは 4W1Hに限らず、例えば Whatを追加した 5W1Hでもよ い。変換対象キーワードが 5W1Hの場合も、上記と同様の処理が可能である。
[0086] 本実施例によれば、キーワードが変換されるテキストとして、テキストデータベース 1 01を特徴づけるマイニング結果が用いられ、キーワード抽出部 203とキーワード変換 部 204とで行われるキーワード変換により、マイニング結果と異なる意味を持つテキス トが自動生成される。この生成されたテキストによって、新しいアイデアを発想すること が支援される。
[0087] このため、発想支援を自動化することが可能になり、効率の良い発想支援を行うこと が可能になる。また、テキストマイニングを発想支援に用いることが可能になる。
[0088] また、本実施例では、照合部 205は、キーワード変換部 204にて変換されたテキス トと、テキストデータベース 201中のテキストとを照合し、その照合結果に基づいて、 その変換後テキストに順位を付ける。
[0089] この場合、キーワードが変換されたテキスト（変換後テキスト）とテキストデータベース 201中のテキストとの内容の違 ヽに基づ 、て、その変換後テキストに順位を付すこと が可能になる。このため、例えば、テキストデータベース 201中のテキストと意味的に 異なる、新しい発想を支援できそうな変換後テキストに、高い順位を付すことが可能 性となる。
[0090] よって、キーワードが変換されたテキスト（変換後テキスト）が、その順位にしたがつ て並び替えられると、ユーザは、新しい発想を支援できそうな変換後テキストを、簡単 に見つけることができる。
[0091] また、本実施例では、照合部 205は、キーワード変換部 204にて変換されたテキス トに対して、テキストデータベース 201に出現した頻度が小さいほど高くなる順位を付 与する。
[0092] この場合、テキストデータベース 201中のテキストと意味的に異なる、新しい発想を 支援できそうな変換後テキストに、高 、順位を付すことが可能性となる。
[0093] 以上説明した実施例において、図示した構成は単なる一例であって、本発明はそ の構成に限定されるものではない。
産業上の利用可能性
[0094] 本発明は、商品企画時または戦略立案時の発想支援および潜在ニーズ発掘とい つた用途に適用できる。

Claims

請求の範囲
[1] 複数のテキストを格納するテキストデータベースと、
前記テキストデータベースに格納された複数のテキストをテキストマイニングで分析 し、その結果のテキストを出力するテキストマイニング部と、
変換用キーワードを格納するキーワード集合データベースと、
前記キーワード集合データベースに格納されている変換用キーワードを用いて前 記マイニング結果のテキストからキーワードを抽出するキーワード抽出部と、
前記マイニング結果のテキストについて、文中の、前記キーワード抽出部にて抽出 されたキーワードを、前記キーワード集合データベースに格納された変換用キーヮー ドに変換するキーワード変換部と、
前記キーワード変換部にて変換されたテキストを出力する結果出力部と、を備える 発想支援装置。
[2] 前記キーワード変換部にて変換されたテキストと、前記テキストデータベース中のテ キストとを照合し、その照合結果に基づいて、前記変換されたテキストに順位を付け る照合部をさらに含み、
前記結果出力部は、前記照合部にて順位を付けられた前記変換されたテキストを 出力する、請求項 1に記載の発想支援装置。
[3] 前記キーワード集合データベースは、前記変換用キーワードとして、前記テキストマ イニング部で使用される同義語、類義語または反意語を格納する、請求項 1または 2 に記載の発想支援装置。
[4] 前記キーワード集合データベースは、複数の変換用キーワード候補を格納し、 前記キーワード変換部は、前記テキストデータベースに格納されたテキストに予め 対応づけられた前記変換用キーワード候補を、前記変換用キーワードとして用いる、 請求項 1な!、し 3の 、ずれ力 1項に記載の発想支援装置。
[5] 前記照合部は、前記キーワード変換部にて変換されたテキストに対して、前記テキ ストデータベースに出現した頻度が小さいほど高くなる順位を付与する、請求項 2な
V、し 4の 、ずれか 1項に記載の発想支援装置。
[6] 複数のテキストを格納するテキストデータベースと、変換用キーワードを格納するキ 一ワード集合データベースと、を含む発想支援装置が行う発想支援方法であって、 前記テキストデータベースに格納された複数のテキストをテキストマイニングで分析 し、その結果のテキストを出力するテキストマイニングステップと、
前記キーワード集合データベースに格納されている変換用キーワードを用いて前 記マイニング結果のテキストからキーワードを抽出するキーワード抽出ステップと、 前記マイニング結果のテキストについて、文中の、前記抽出されたキーワードを、前 記キーワード集合データベースに格納された変換用キーワードに変換するキーヮー ド変換ステップと、
前記変換されたテキストを出力する結果出力ステップと、を備える発想支援方法。
[7] 前記変換されたテキストと、前記テキストデータベース中のテキストとを照合し、その 照合結果に基づいて、前記変換されたテキストに順位を付ける照合ステップをさらに 含み、
前記結果出力ステップでは、前記順位を付けられた前記変換されたテキストを出力 する、請求項 6に記載の発想支援方法。
[8] 前記キーワード集合データベースは、前記変換用キーワードとして、前記テキストマ イニングステップで使用される同義語、類義語または反意語を格納する、請求項 6ま たは 7に記載の発想支援方法。
[9] 前記キーワード集合データベースは、複数の変換用キーワード候補を格納し、 前記キーワード変換ステップでは、前記テキストデータベースに格納されたテキスト に予め対応づけられた前記変換用キーワード候補を、前記変換用キーワードとして 用いる、請求項 6な 、し 8の 、ずれか 1項に記載の発想支援方法。
[10] 前記照合ステップでは、前記変換されたテキストに対して、前記テキストデータべ一 スに出現した頻度が小さ 、ほど高くなる順位を付与する、請求項 7な 、し 9の 、ずれ 力 1項に記載の発想支援方法。
[11] 複数のテキストを格納するテキストデータベースと、変換用キーワードを格納するキ 一ワード集合データベースと、に接続されたコンピュータに、発想支援処理を実行さ せる発想支援用プログラムであって、
前記テキストデータベースに格納された複数のテキストをテキストマイニングで分析 し、その結果のテキストを出力するテキストマイニング処理と、
前記キーワード集合データベースに格納されている変換用キーワードを用いて前 記マイニング結果のテキストからキーワードを抽出するキーワード抽出処理と、 前記マイニング結果のテキストについて、文中の、前記抽出されたキーワードを、前 記キーワード集合データベースに格納された変換用キーワードに変換するキーヮー ド変換処理と、
前記変換されたテキストを出力する結果出力処理と、を備える発想支援処理を、前 記コンピュータに実行させる発想支援用プログラム。
[12] 前記発想支援処理は、前記変換されたテキストと、前記テキストデータベース中の テキストとを照合し、その照合結果に基づいて、前記変換されたテキストに順位を付 ける照合処理をさらに含み、
前記結果出力処理では、前記順位を付けられた前記変換されたテキストを出力す る、請求項 11に記載の発想支援用プログラム。
[13] 前記キーワード集合データベースは、前記変換用キーワードとして、前記テキストマ イニング処理で使用される同義語、類義語または反意語を格納する、請求項 11また は 12に記載の発想支援用プログラム。
[14] 前記キーワード集合データベースは、複数の変換用キーワード候補を格納し、 前記キーワード変換処理では、前記テキストデータベースに格納されたテキストに 予め対応づけられた前記変換用キーワード候補を、前記変換用キーワードとして用
V、る、請求項 11な 、し 13の 、ずれか 1項に記載の発想支援用プログラム。
[15] 前記照合処理では、前記変換されたテキストに対して、前記テキストデータベース に出現した頻度が小さいほど高くなる順位を付与する、請求項 12ないし 14のいずれ 力 1項に記載の発想支援用プログラム。
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