WO2012127968A1 - イベント分析装置、イベント分析方法、およびコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

イベント分析装置、イベント分析方法、およびコンピュータ読み取り可能な記録媒体 Download PDF

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WO2012127968A1
WO2012127968A1 PCT/JP2012/054222 JP2012054222W WO2012127968A1 WO 2012127968 A1 WO2012127968 A1 WO 2012127968A1 JP 2012054222 W JP2012054222 W JP 2012054222W WO 2012127968 A1 WO2012127968 A1 WO 2012127968A1
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WO
WIPO (PCT)
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event
expression
degree
analysis
sharing
Prior art date
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PCT/JP2012/054222
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English (en)
French (fr)
Inventor
河合剛巨
中澤聡
Original Assignee
日本電気株式会社
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/93—Document management systems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G06Q10/109—Time management, e.g. calendars, reminders, meetings or time accounting

Definitions

  • the present invention relates to an event analysis apparatus, and more particularly to an event analysis apparatus used for analyzing an event that is a hot topic in the world, and further relates to an event analysis method and a computer-readable recording medium.
  • event refers to various events that occur in the world, and is not necessarily limited to events or accidents.
  • the event includes, for example, an event held somewhere, an event, a natural phenomenon that occurs at a specific location, and a behavior of a specific person.
  • Web documents describe various phenomena and many are published.
  • the content of Web documents is not limited to the content handled in news reporting by news media. Therefore, the Web document includes a lot of information that is meaningless to many people. For this reason, in order to analyze events that have become a hot topic in the world using Web documents, that is, events that are commonly picked up by many people, it has become a hot topic from miscellaneous information that is not appropriate as a topic. Some means of extracting information about the event is needed.
  • Non-Patent Document 1 discloses an example of a conventional technique for analyzing an event that has become a hot topic in the world.
  • the appearance frequency of keywords is counted from a plurality of Web documents on the Internet such as a blog and an electronic bulletin board, and a sudden increase in the number of documents in a certain period is evaluated. And based on evaluation, the burst degree which shows the strength of the topic in the period is provided with respect to a keyword.
  • Non-Patent Document 1 a keyword having a high burst degree is extracted, and it is determined that the extracted keyword indicates a hot topic. As described above, according to the technique disclosed in Non-Patent Document 1, one or a plurality of keywords that may be related to a topic noticed in a specific period can be obtained. Expect to be able to analyze events.
  • Non-Patent Document 1 the background in which each keyword appears in a burst in a certain period is not considered. For this reason, in the technique disclosed in Non-Patent Document 1, when the frequency of occurrence of a keyword in a specific period accidentally increases, even keywords that are not related to the topic of interest are extracted. End up. As a result, even when the technique disclosed in Non-Patent Document 1 is used, there is a problem that the event cannot be analyzed with high accuracy. This will be specifically described below.
  • keywords such as “train” or “car” frequently appear in a document group on a website such as a blog, a microblog, an electronic bulletin board, and a diary site on the Internet during one hour of a certain morning.
  • Documents that contain descriptions of unspecified trains are not necessarily attributed to a single common event, such as a specific incident or accident, but are more likely to be described because of individual events. It is thought that there are many.
  • Non-Patent Document 1 when analyzing the time zone when many people socially commute or go to school, the keyword “train” is always presented.
  • the keyword does not refer to the topic that is attracting attention, but refers to various events.
  • Non-Patent Document 1 does not consider such a common event at all. That is, in the technique disclosed in Non-Patent Document 1, only the frequency of keywords in a document written in a specific period is counted and used. In fact, even different events are expressed by the same keyword. If so, it will be processed as a keyword with a high degree of burst.
  • Non-Patent Document 1 if a plurality of documents describing different events include many of the same keywords by chance, all of these keywords are keywords related to the topical event. Will be extracted in the same way.
  • An object of the present invention is to solve the above-mentioned problems, and in an event analysis using a document, an event analysis device capable of performing an analysis in consideration of whether an event is commonly noticed among a plurality of people, An object of the present invention is to provide an event analysis method and a computer-readable recording medium.
  • an event analyzer provides: A device for analyzing events described in a document to be analyzed, A component specifying unit for specifying a description related to an event from the document to be analyzed, and for specifying a situation expression representing the situation and an expression corresponding to the situation expression from the specified description; A sharability analysis unit that obtains a degree of sharing that indicates a possibility that an event related to the description is shared by a plurality of people based on the situation expression and the corresponding expression specified from the description. It is characterized by.
  • an event analysis method includes: A method for analyzing events described in a document to be analyzed, (A) identifying a description related to an event from the document to be analyzed, and identifying a situation expression representing the situation and an expression corresponding to the situation expression from the identified description; (B) obtaining a degree of sharing that indicates a possibility that an event related to the description is shared by a plurality of people based on the situation expression and the corresponding expression specified from the description. It is characterized by that.
  • a recording medium recording a program for analyzing events described in a document to be analyzed by a computer, (A) identifying a description related to an event from the document to be analyzed in the computer, and identifying a situation expression representing the situation and an expression corresponding to the situation expression from the identified description; , (B) Based on the situation expression specified from the description and the corresponding expression, obtaining a degree of sharing that indicates a possibility that an event related to the description is shared by a plurality of people is executed.
  • a program including an instruction is recorded.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an event analysis apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the event analysis apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 3 shows an example of the situation expression specified from the event description and the corresponding expression corresponding to the situation expression in the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of rules used when obtaining the degree of sharing in Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 5 is a block diagram showing a schematic configuration of the event analysis apparatus according to Embodiment 2 of the present invention.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the operation of the event analysis apparatus according to Embodiment 2 of the present invention.
  • FIG. 7 is a block diagram illustrating an example of a computer that implements the event analysis apparatus according to the first and second embodiments of the present invention.
  • Embodiment 1 (Embodiment 1)
  • an event analysis apparatus and an event analysis method according to Embodiment 1 of the present invention will be described with reference to FIGS.
  • Embodiment 1 of the present invention will be described, the present invention is not limited to Embodiment 1 described below.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an event analysis apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the event analysis apparatus 100 is an apparatus for analyzing an event described in a document to be analyzed.
  • the event analysis device 100 includes a component specifying unit 101 and a shareability analysis unit 102.
  • the component specifying unit 101 receives a document to be analyzed from the outside, and specifies a description related to the event (hereinafter referred to as “event description”) from the document. Further, the component specifying unit 101 specifies, from the specified event description, a situation expression representing the situation and an expression corresponding to the situation expression (hereinafter referred to as “corresponding expression”) as the constituent elements of the event description. .
  • the shareability analysis unit 102 may share the event related to the event description with multiple people, that is, the degree of sharing indicating the event shareability. Ask for.
  • the degree of sharing is obtained for the event described in the document. And if the degree of sharing is high, there is a high possibility that the target event is shared by multiple people, and if the degree of sharing is low, the target event may be shared by multiple people. Also lower. Therefore, according to the event analysis apparatus 100, in the analysis of the event using the document, it is possible to perform the analysis in consideration of whether or not the event is commonly noticed among a plurality of people.
  • the component specifying unit 101 specifies, for example, a part indicating an action, an action, or a state included in the event description as a situation expression.
  • the component specifying unit 101 specifies, for example, an expression related to a situation expression and corresponding to any of time, place, subject, and object as a corresponding expression.
  • the shareability analysis unit 102 can obtain the degree of sharing by applying the situation expression and the correspondence expression to the set rules.
  • the rule includes a rule (see FIG. 4) that defines the degree of sharing for each combination of an assumed situation expression and a character string assumed as a corresponding expression.
  • the rule may further specify a case for a character string assumed as a corresponding expression.
  • the shareability analysis unit 102 applies the rule when the correspondence expression matches the case specified by the rule.
  • the shareability analysis unit 102 indicates the first degree indicating the possibility that the situation expression target is shared by a plurality of people and the possibility that the correspondence expression is related to the event.
  • the second degree shown can be obtained, and the sharing degree can be obtained from the first degree and the second degree.
  • the event analysis apparatus 100 includes an analysis result output unit 103.
  • the analysis result output unit 103 outputs the obtained sharing degree and information related to the event for which the sharing degree is obtained.
  • Information about the event includes a situation expression and a correspondence expression.
  • examples of the information related to the event include a sentence including a situation expression and a correspondence expression.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the event analysis apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 1 is taken into consideration as appropriate.
  • the event analysis method is implemented by operating the event analysis apparatus 100. Therefore, the description of the event analysis in the first embodiment is replaced with the following description of the operation of the event analysis apparatus 100.
  • the component specifying unit 101 receives an input of a document to be analyzed (step A1). If there are a plurality of documents accepted in step A1, the subsequent steps are executed for each document.
  • the component specifying unit 101 specifies one or more descriptions (event descriptions) related to the events included in each document for each received document (step A2).
  • the component specifying unit 101 specifies a component that is a situation expression among the components included in each event description, and further, a component corresponding to the specified component from the event description, That is, the correspondence expression is specified (step A3).
  • the sharing analysis unit 102 obtains a sharing degree indicating the sharing of the event based on the situation expression and the correspondence expression specified from the event description (step A4).
  • the degree of sharing is obtained for each event included in the input document.
  • the analysis result output unit 103 outputs, for each event, the degree of sharing obtained by the shareability analysis unit 102 and information about the event (for example, situation expression and correspondence expression) as an event shareability analysis result. (Step A5).
  • Step A1 the component specifying unit 101 receives an input of a document to be analyzed.
  • the input document may be a document set.
  • a set of Web pages may be input as a document set.
  • steps A2 to A4 are executed for each document as described above.
  • the component specifying unit 101 specifies an event description included in each document for each input document.
  • the event description can be specified by, for example, specifying a description portion including at least a situation expression based on a part-of-speech and part-of-speech string pattern obtained by morphological analysis of text in a document.
  • examples of the situation expression include a part indicating an action, an action, or a state, and specifically, a verb, an adjective verb, a sa-variant noun, an action noun that is a noun derived from a verb, and the like.
  • step A3 the component specifying unit 101 specifies a situation expression as a component of the event description for each event description specified in step A2, and further, a correspondence expression corresponding to this situation expression from the event description. Is identified.
  • the correspondence expression corresponding to the situation expression includes a noun string close to the situation expression.
  • the component specifying unit 101 parses the text in the document in step A2 and determines the action, action, or state from the verb, adjective verb, or action noun included in the predicate.
  • the part shown may be specified as a situation expression.
  • the component specifying unit 101 extracts a case element corresponding to the predicate from the dependency relationship in step A3, and generates an expression including a noun string, a proper noun, and a proper expression included in the case element. , Extracted as a corresponding expression.
  • the component specifying unit 110 can also classify the components specified as the corresponding expressions into components such as place, subject, and target.
  • FIG. 3 shows an example of the situation expression specified from the event description and the corresponding expression corresponding to the situation expression in the first embodiment of the present invention.
  • a corresponding expression such as a place, a subject, and an object is illustrated.
  • one event ID is assigned to one event description, and each event ID is associated with a place, a subject, an object, and a situation expression. Furthermore, each event ID may be associated with document metadata, description contents, transmission date and time, and the like.
  • the situation expression is shown in a state in which a notation such as a verb, an adjective verb, or a behavioral noun is used as the original form.
  • Corresponding expressions related to place, subject, and object can be extracted by using a particle as a clue from an expression including a noun string close to the situation expression.
  • Corresponding expressions related to place, subject, and object can also be extracted from the terms that have a corresponding relationship such as a predicate and a dependency relationship by using expressions, parts of speech, specific expressions, and the like included in the relevant item as clues.
  • the component identifying unit 110 extracts the location from “Mt. Fuji”, extracts the subject from “Taro Tanaka”, The target is extracted from.
  • This example can be realized, for example, by applying an existing technique for analyzing a predicate term structure. Specifically, by using a predicate and a result obtained by analyzing the predicate term structure, the predicate can be used as a situation expression and the term can be used as a correspondence expression. Since one or more terms are obtained as a result of analyzing the predicate term structure, each term can be used as a corresponding expression. If the subject cannot be identified, or if the subject is a pronoun such as “I”, the component identifying unit 110 identifies the sender of the document identified from the document metadata as the subject. You can also
  • Step A4 the shareability analysis unit 102 obtains a degree of share indicating event shareability for each event description based on the situation expression and the corresponding expression specified in step A3.
  • the shareability analysis unit 102 refers to a rule defining the degree of sharing for a specific combination of a situation expression and a corresponding expression corresponding to the situation expression, and obtains the degree of event sharing.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of rules used when obtaining the degree of sharing in Embodiment 1 of the present invention.
  • the rule ID, the situation expression, the pattern of the correspondence expression corresponding to the situation expression, and the sharing degree are associated with each other to constitute one rule.
  • the situation expression is represented by a combination of original parts of speech as in the example of FIG. 3.
  • the correspondence expression corresponding to the situation expression is represented by a combination of an asterisk symbol “*” and a character string.
  • An asterisk symbol “*” indicates that an arbitrary word or character string is entered.
  • Each rule may further specify a case for a character string assumed as a corresponding expression. That is, each rule may include whether or not it matches case information such as a surface case and a deep case as a requirement. For example, when there is a rule “* (wo)” in the corresponding expression column, this indicates whether or not it matches the Japanese “wo case”. ).
  • the degree of sharing is a measure indicating the possibility that an event is shared by a plurality of people, that is, “event sharing” as described above.
  • a score indicating the degree of possibility that an event is shared by a plurality of people, that is, the strength of event sharing is used as a numerical value.
  • the degree of sharing may be expressed by a binary value of 1 or 0, for example, or may be expressed by a real value from 0 to 1.
  • the degree of sharing of each rule used to determine the degree of sharing is determined in advance based on the situation expression and correspondence expression dictionary information required for each rule or how it is used in the actual document corpus. You can ask for it.
  • the sharing degree is binary, it indicates whether the event is shared. In the case of a real value, the closer the sharing degree is to 1, the stronger the sharing of the event corresponding to this rule is. On the contrary, the closer the sharing degree is to 0, the weaker the sharing of the event is. Represented.
  • step A4 another specific example in step A4 will be described.
  • the shareability analysis unit 102 may relate the event to the first degree indicating the possibility that the subject of the situation expression is shared by a plurality of people and the location, subject, and subject. It is also possible to obtain the second degree indicating sex and to obtain the final “sharing degree” based on both.
  • the shareability analysis unit 102 obtains the second degree for each of the place, the subject, and the target, and specifies the maximum value from these. Then, the sharing analysis unit 102 can multiply the maximum value of the second degree by the first degree and determine the obtained multiplication value as the degree of sharing.
  • the first degree and the second degree will be described using specific examples.
  • the first degree can be obtained by, for example, checking a situation expression indicating an action, an action, and a state with a dictionary created in advance.
  • the dictionary in this case can be created by setting a value having a first degree for each situation expression.
  • expressions such as “eating, eating, making, cooking, buying, sleeping, and getting up” are expressions that make it difficult for a specific entity to share the subject of the act or state with other entities. In addition, it has exclusive properties. Therefore, since there is a low possibility that such an expression target is shared by a plurality of people, a value close to 0 is assigned to such an expression in the dictionary.
  • the expression of each action appearing in an actual document corpus is associated with the subject involved using existing language analysis technology, and the number of subjects involved in each action is determined.
  • a method for obtaining the degree of sharing of each action by counting is conceivable.
  • the usage of each expression may be obtained from lexicographic information, and the degree of sharing may be estimated therefrom.
  • the degree of sharing of each expression may be obtained from the frequency of co-occurrence or dependency with those clue expressions.
  • expressions such as “meet, see, go to see, join, come, hold, open, performed, gather, and entertain” are the actions or states of a particular entity with other entities. It is thought that it is an expression that is easy to share the target of. In general, it is presumed that the degree of sharing is high for an expression related to viewing of a subject and an action that is not repeated on a daily basis. Therefore, a value close to 1 is assigned to such an expression. Such degree of expression sharing may be obtained from the frequency of co-occurrence or dependency between the expression and an expression indicating the same target event related to different actors in an actual document corpus.
  • the second degree can be obtained by matching the corresponding expression with a dictionary created in advance.
  • the dictionary in this case can be created by setting a value having the second degree in advance for each corresponding expression.
  • the second degree may be obtained from the frequency of co-occurrence or dependency between the expression and the expression indicating the same target event in an actual document corpus.
  • the second degree is set to 0.
  • the first degree is set to 1.
  • the second degree is set to zero.
  • the corresponding expression of the place is the word “Mt. Fuji”, Mt. Fuji is a specific mountain, and since multiple subjects can share at a specific time, it is highly likely that it is related to the event.
  • the degree of is set to 1.
  • the second degree is set to a value close to 0.
  • places such as “Yokohama Station” and “Yokohama Port” are limited, the second degree is set to a value close to 1 because it is highly likely that the event is related to a specific event. .
  • the second degree can be determined based on the area or volume.
  • the second degree is set to a value close to zero.
  • the expression can include a plurality of entities such as an organization or a group, the second degree is set to a value close to 1 because there is a high possibility of being related to an event.
  • a clue expression that suggests an action by a plurality of subjects such as “together”, “all together”, “in a group”, a value close to 1 is assigned as a corresponding expression.
  • step A5 the analysis result output unit 103 outputs the analysis result obtained in step A4, that is, the information about the event and the obtained sharing degree as the analysis result.
  • the information related to the event include a situation expression and a correspondence expression.
  • the analysis result output unit 103 enumerates situation expressions, correspondence expressions, and sharing degrees for an event description “I went to Osaka Music Festival” in a document, for example, “ Situation expression: Done, Component: Osaka Music Festival, Share degree: 0.92 ”is output.
  • examples of information related to events include sentences containing situation expressions and correspondence expressions.
  • the analysis result output unit 103 can output the sentence and the degree of sharing as an analysis result, such as “I went to Osaka Music Festival: 0.92.”
  • the analysis result output unit 103 can output the presence / absence of sharing as the degree of sharing.
  • the analysis result output unit 103 outputs a sentence (event description) that is information about the event and the presence / absence of sharing as an analysis result, such as “I went to the Osaka Music Festival: Sharing” You can also
  • the analysis result output unit 103 can output each item name together with the contents of the place, subject, object, and situation expression as information about the event.
  • the analysis result output unit 103 includes the contents and item names as the analysis results, such as “Place: Osaka, Subject: Me, Subject: Osaka Music Festival, Situation: Performed, Sharing degree: 0.92.” Can be listed and output as a set.
  • the analysis result output unit 103 may be configured to output information about an event as an analysis result only when the sharing degree is 1 or when the sharing degree is greater than or equal to a threshold value. In this case, information regarding the event is not output for an event with a low degree of sharing.
  • an event described in a document increases when the possibility that the event is shared by a plurality of people is high, and the possibility that the event is shared by a plurality of people is low. A smaller degree of sharing is required. For this reason, according to the event analysis apparatus 100, it can be considered whether an event attracts attention among several persons based on a sharing degree. As a result, the expressions related to various different events match, and at first glance, it seems that multiple people seem to be picking up in common, and when multiple people are actually talking about a certain event This makes it easy to analyze events.
  • Embodiment 2 Next, an event analysis apparatus and an event analysis method according to Embodiment 2 of the present invention will be described with reference to FIGS. In addition, although Embodiment 2 of this invention is demonstrated hereafter, this invention is not limited to Embodiment 2 demonstrated below.
  • FIG. 5 is a block diagram showing a schematic configuration of the event analysis apparatus according to Embodiment 2 of the present invention.
  • the event analysis apparatus 200 includes a component specifying unit 201, a shareability analysis unit 202, an analysis result output unit 203, a document acquisition unit 204, a document database (hereinafter referred to as “document database”). , “Document DB”) 205.
  • the document acquisition unit 204 receives input of analysis conditions, and acquires one or more documents that match the input analysis conditions from a document set prepared in advance.
  • the analysis condition may include one or more keywords or a specific period.
  • the document set is prepared in the document DB 205.
  • the component specifying unit 201 sets the document acquired by the document acquisition unit 204 as an analysis target.
  • the component specifying unit 201 operates in the same manner as the component specifying unit 101 shown in FIG. 1 except that one or more documents acquired by the document set acquisition unit 204 are analyzed. Therefore, the component specifying unit 201 also specifies the event description, and further specifies the situation expression and the correspondence expression.
  • the shareability analysis unit 202 operates in the same manner as the shareability analysis unit 102 shown in FIG. That is, the shareability analysis unit 202 obtains a degree of share indicating event shareability based on the situation expression and the correspondence expression specified by the component specifying unit 201.
  • the analysis result output unit 203 outputs an analysis condition in addition to the degree of sharing and information about the event. Also, the analysis result output unit 203 can perform ranking based on the degree of sharing, as will be described later, depending on the analysis conditions received by the document acquisition unit 204.
  • the analysis result output unit 203 can also operate in the same manner as the analysis result output unit 103 illustrated in FIG.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the operation of the event analysis apparatus according to Embodiment 2 of the present invention.
  • the event analysis method is implemented by operating the event analysis apparatus 200. Therefore, the description of the event analysis in the second embodiment is replaced with the following description of the operation of the event analysis apparatus 200.
  • the document acquisition unit 204 searches the document DB 205 based on the analysis conditions, and acquires one or more documents that match the analysis conditions (steps). B1). Further, the document acquisition unit 204 inputs the acquired one or more documents to the component specifying unit 201.
  • step B1 one or more keywords are listed as analysis conditions.
  • the input keyword is a word representing the characteristics of the acquired document (hereinafter also referred to as “characteristic word”). Then, the document acquisition unit 204 acquires a document for each feature word using the feature word.
  • the analysis condition includes a specific period.
  • the document set acquisition unit 204 accepts a target period as an input instead of a keyword. That is, the document set acquisition unit 204 receives a period specified by the transmission date and time as an analysis condition.
  • the document set acquisition unit 204 accepts, as analysis conditions, conditions that specify the start date and time to the end date or conditions that specify the start date and time and the length of the period. Then, the document set acquisition unit 204 acquires a document that meets the condition for the specified period from the document DB 205.
  • the document set acquisition unit 204 determines one or more characteristic keywords as “character words” based on the input period, and for each determined characteristic word, A document relating to the feature word can be acquired from the document DB 205 using the feature word.
  • the document set acquisition unit 204 calculates an index such as a frequency of each word included in the document set or a tf ⁇ idf value from a document set transmitted in a specific period such as every hour. Then, the document set acquisition unit 204 compares each word with words that appear before and after that in time, and determines whether the index difference or the increase rate exceeds a specific threshold. Thereafter, the document set acquisition unit 204 determines that a word exceeding a specific threshold as a result of the determination is a characteristic keyword that has suddenly increased, and uses this as a characteristic word.
  • an index such as a frequency of each word included in the document set or a tf ⁇ idf value from a document set transmitted in a specific period such as every hour. Then, the document set acquisition unit 204 compares each word with words that appear before and after that in time, and determines whether the index difference or the increase rate exceeds a specific threshold. Thereafter, the document set acquisition unit 204 determines that a word exceeding a specific threshold as
  • each document is preferably stored in the document DB 205 together with the transmission date and time.
  • the document is stored in the document DB 205 as a document with the date and time attached.
  • the document set acquisition unit 204 may acquire the transmission date and time in addition to the search result when searching for a document. Further, the document set acquisition unit 204 may search only for a document set transmitted during a specific period, and may perform processing only for the document set during that period. Further, the document set acquisition unit 204 may accept a logical product condition between a keyword and a specific period as an input.
  • the component specifying unit 201 receives the analysis condition and the document acquired by the document set acquisition unit 204 from the document set acquisition unit 204, and sets the event description included in each document to 1 for each received document. One or more are specified (step B2). Subsequently, the component specifying unit 101 specifies a situation expression and a corresponding expression from each event description (step B3). Step B2 and Step B3 are the same steps as Step A2 and Step A3 shown in FIG. 2, respectively.
  • Step B4 is the same as step A4 shown in FIG.
  • the analysis result output unit 203 receives the degree of sharing and information about the event from the shareability analysis unit 202, receives the analysis conditions from the document set acquisition unit 204, and outputs these as the event shareability analysis result to the outside. Output (step B4).
  • the keyword “Osaka Music Festival” is input as an analysis condition, and in response to this, the component identifying unit 101 identifies n event descriptions, and the shareability analyzing unit 202 shares each event description.
  • the analysis result output unit 203 outputs a keyword (feature word), information about n event descriptions, and each sharing degree. That is, in this case, the analysis result output unit 203 executes step A5 shown in FIG. 2 in the first embodiment for each event description.
  • the analysis result output unit 203 when a plurality of keywords that are feature words are input in Step B1, or when a plurality of feature words are determined from the input period.
  • the analysis result can also be output for each feature word.
  • the analysis result output unit 203 can rank each feature word based on the degree of sharing for each feature word, and can output the ranking result and each feature word.
  • the ranking is determined so that the score is calculated based on the degree of sharing and is ranked in descending order of score.
  • the analysis result output unit 203 can also calculate the score by adding the degree of sharing for each feature word, and output the obtained score and each feature word.
  • the analysis result output unit 203 may specify the maximum value of the degree of sharing instead of adding up, and use the specified maximum value as the score.
  • FIG. 7 is a block diagram illustrating an example of a computer that implements the event analysis apparatus according to the first and second embodiments of the present invention.
  • a computer apparatus 300 includes a CPU (central processing unit) 301, a RAM (random access memory) 302, a storage device 303, an input interface circuit (input I / F) 304, a display controller 305, a data reader / writer. 306 and a communication interface circuit (communication I / F) 307.
  • the storage device 303 is a large-capacity storage device such as a magnetic disk storage device or an SSD (solid state drive).
  • an input device 400 such as a keyboard and a mouse is connected to the input interface circuit 304.
  • another computer is connected to the communication interface circuit 307 via a communication network.
  • a display device 500 is connected to the display controller 305.
  • the data reader / writer 306 inputs and outputs data with the external recording medium 600.
  • the event analysis apparatus 100 When the steps A1 to A5 shown in FIG. 2 are installed and executed in the computer 300, the event analysis apparatus 100 according to the first embodiment is realized by the computer 300.
  • the CPU 301 functions as the component specifying unit 101, the sharing analysis unit 102, and the analysis result output unit 103 to perform processing.
  • the computer 300 realizes the event analysis apparatus 200 in the second embodiment.
  • the CPU 301 functions as the component specifying unit 201, the sharing analysis unit 202, the analysis result output unit 203, and the document set acquisition unit 204 to perform processing.
  • the storage device 303 functions as the document DB 205.
  • the document DB 205 may be realized by mounting a recording medium capable of a large number of electronic documents on the reading device 600. Further, the document DB 205 may be realized by another computer device connected to the computer device 300 via a network.
  • a program that causes the computer apparatus 300 to execute steps A1 to A5 shown in FIG. 2 and a program that causes the computer apparatus 300 to execute steps B1 to B5 shown in FIG. 6 are stored in, for example, a computer-readable recording medium 600.
  • the program stored in the recording medium 600 is installed in the computer device 300 via the reader / writer 306 that is a reading device such as an optical drive device.
  • These programs may be distributed on the Internet connected via the communication interface circuit 307.
  • the input interface circuit 304 and the communication interface circuit 307 function as input means for the component specifying unit 101 or 201. Further, the display controller 305 and the communication interface circuit 307 function as output means when the analysis result output unit 103 or 203 outputs data to the outside.
  • a part of the storage areas of the RAM 302 and the storage device 303 is used as a temporary storage area for intermediate results of each processing step executed by the event analysis apparatus 100 or 200. Further, a part of the storage area of the RAM 302 and the storage device 303 may be used as a data storage area of the document DB 205.
  • the computer-readable recording medium 600 include general-purpose semiconductor storage devices such as CF (Compact Flash (registered trademark)) and SD (Secure Digital), and magnetic storage media such as a flexible disk (Flexible Disk). Or an optical storage medium such as a CD-ROM (Compact Disk Read Only Memory).
  • general-purpose semiconductor storage devices such as CF (Compact Flash (registered trademark)) and SD (Secure Digital)
  • magnetic storage media such as a flexible disk (Flexible Disk).
  • an optical storage medium such as a CD-ROM (Compact Disk Read Only Memory).
  • a device for analyzing events described in a document to be analyzed A component specifying unit for specifying a description related to an event from the document to be analyzed, and for specifying a situation expression representing the situation and an expression corresponding to the situation expression from the specified description; Based on the situation expression specified from the description and the corresponding expression, a shareability analysis unit for obtaining a degree of sharing indicating a possibility that an event related to the description is shared by a plurality of people;
  • An event analysis device comprising:
  • Appendix 2 The event analysis apparatus according to appendix 1, further comprising an analysis result output unit that outputs the degree of sharing and information about the event for which the degree of sharing is obtained.
  • the component specifying unit specifies, as the situation expression, a part indicating an action, an action or a state included in the specified description, and further relates to the situation expression, and is related to time, place, subject, and object.
  • the shareability analysis unit applies the situation expression specified from the description and the corresponding expression to a set rule to obtain the degree of shareability,
  • the rule defines the degree of sharing for each combination of an assumed situation expression and a character string assumed as an expression corresponding to the situation expression.
  • the event analyzer according to any one of appendices 1 to 3.
  • the rule further defines a case for a character string assumed as an expression corresponding to the situation expression,
  • the event analysis device according to appendix 4, wherein the shareability analysis unit applies the rule when the corresponding expression matches the case defined by the rule.
  • Appendix 6 A first degree indicating the possibility that the situation expression target is shared by a plurality of people, and a second degree indicating the possibility that the corresponding expression is related to the event. And obtaining the degree of sharing from the first degree and the second degree.
  • the event analyzer according to any one of appendices 1 to 3.
  • Appendix 8 A document acquisition unit that receives input of analysis conditions and acquires one or more documents that match the analysis conditions received from a set of documents prepared in advance; The component specifying unit, the document acquired by the document acquisition unit, the analysis target, The event analysis apparatus according to appendix 2, wherein the analysis result output unit outputs the analysis condition in addition to the degree of sharing and information related to the event for which the degree of sharing is obtained.
  • the document acquisition unit determines a feature word based on the analysis condition that has received an input, acquires the document for each determined feature word,
  • the shareability analysis unit obtains the degree of share for each feature word,
  • a value obtained by adding up the degree of sharing for each feature word and each of the feature words are output, or each of the feature words is ranked based on the degree of sharing for each feature word, and a ranking result 9.
  • the event analysis device according to appendix 8, wherein each of the feature words is output.
  • Appendix 12 (C) The event analysis method according to appendix 11, further comprising a step of outputting the degree of sharing and information related to the event for which the degree of sharing is obtained.
  • a part indicating an action, an action or a state included in the specified description is specified as the situation expression, and further, related to the situation expression, and time, place, subject, and The event analysis method according to appendix 11 or 12, wherein an expression corresponding to any of the objects is specified as the corresponding expression.
  • step (b) the situation expression specified from the description and the corresponding expression are applied to a set rule to obtain the degree of sharing.
  • the rule defines the degree of sharing for each combination of an assumed situation expression and a character string assumed as an expression corresponding to the situation expression.
  • the event analysis method according to any one of appendices 11 to 13.
  • the rule further defines a case for a character string assumed as an expression corresponding to the situation expression, 15.
  • step (b) a first degree indicating the possibility that the subject of the situation expression is shared by a plurality of people, and a second degree indicating the possibility that the corresponding expression is related to the event. Obtaining the degree, and obtaining the degree of sharing from the first degree and the second degree.
  • the event analysis method according to any one of appendices 11 to 13.
  • step (d) a feature word is determined based on the analysis condition that has received an input, and the document is acquired for each determined feature word,
  • step (b) the degree of sharing is obtained for each feature word
  • step (c) when the feature word is 2 or more, A value obtained by adding up the degree of sharing for each feature word and each of the feature words are output, or each of the feature words is ranked based on the degree of sharing for each feature word, and a ranking result
  • the event analysis method according to claim 18, wherein each of the feature words is output.
  • a computer-readable recording medium recording a program for analyzing an event described in a document to be analyzed by a computer, (A) identifying a description related to an event from the document to be analyzed in the computer, and identifying a situation expression representing the situation and an expression corresponding to the situation expression from the identified description; , (B) obtaining a degree of sharing based on the situation expression identified from the description and the corresponding expression, indicating a possibility that an event related to the description is shared by a plurality of people;
  • the computer-readable recording medium which has recorded the program containing the instruction
  • Appendix 22 (C) The computer-readable recording medium according to appendix 21, further causing the computer to execute a step of outputting the degree of sharing and information relating to the event for which the degree of sharing is obtained.
  • a part indicating an action, an action or a state included in the specified description is specified as the situation expression, and further, related to the situation expression, and time, place, subject, and 23.
  • step (b) the situation expression specified from the description and the corresponding expression are applied to a set rule to obtain the degree of sharing.
  • the rule defines the degree of sharing for each combination of an assumed situation expression and a character string assumed as an expression corresponding to the situation expression.
  • the computer-readable recording medium according to any one of appendices 21 to 23.
  • the rule further defines a case for a character string assumed as an expression corresponding to the situation expression, 25.
  • step (b) a first degree indicating the possibility that the subject of the situation expression is shared by a plurality of people, and a second degree indicating the possibility that the corresponding expression is related to the event. Obtaining the degree, and obtaining the degree of sharing from the first degree and the second degree.
  • the computer-readable recording medium according to any one of appendices 21 to 23.
  • step (d) a feature word is determined based on the analysis condition that has received an input, and the document is acquired for each determined feature word,
  • step (b) the degree of sharing is obtained for each feature word
  • step (c) when the feature word is 2 or more, A value obtained by adding up the degree of sharing for each feature word and each of the feature words are output, or each of the feature words is ranked based on the degree of sharing for each feature word, and a ranking result 29.
  • the computer-readable recording medium according to appendix 28 which outputs each of the feature words.
  • the present invention in analyzing an event using a document, it is possible to perform an analysis in consideration of whether an event is attracting attention among a plurality of people.
  • the present invention relates to an event information extraction device that extracts information about an event from information on the Internet, an event analysis device that analyzes information about an extracted event, and an information search device that can search for a topical event. Applicable to usage.
  • the present invention can also be applied to applications such as a clustering device that clusters topics for each common event, and a clustering device that clusters documents that contain related event descriptions.
  • a clustering apparatus for example, a keyword in an event description determined according to the present invention or a feature word output in the second embodiment is used as a clustering feature.
  • the present invention can also be applied to a process of assigning weights to clustering features in such a clustering apparatus.
  • Event Analyzer (Embodiment 1) 101 Component identifying unit (Embodiment 1) 102 Shareability Analysis Unit (Embodiment 1) 103 Analysis Result Output Unit (Embodiment 1) 200 Event Analyzer (Embodiment 2) 201 component specifying unit (second embodiment) 202 Shareability Analysis Unit (Embodiment 2) 203 Analysis result output unit (Embodiment 2) 204 Document Acquisition Unit 205 Document Database 300 Computer Device 301 CPU 302 RAM 303 Storage Device 304 Input Interface Circuit (Input I / F) 305 Display controller 306 Data reader / writer 307 Communication interface circuit (communication I / F) 400 input device 500 display device 600 recording medium

Landscapes

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Abstract

　イベント分析装置１００は、分析対象となる文書に記述されているイベントの分析を行うために、分析対象となる文書からイベントに関係している記述を特定し、特定した記述から、事態を表わす事態表現と、それに対応する表現とを特定する、構成要素特定部１０１と、特定された事態表現および対応する表現に基づいて、特定された記述が関係するイベントが複数人に共有されている可能性を示す、共有度合を求める、共有性分析部１０２とを備えている。

Description

イベント分析装置、イベント分析方法、およびコンピュータ読み取り可能な記録媒体
　本発明は、イベント分析装置、特には、世の中で話題となるイベントに関する分析に用いるイベント分析装置に関し、さらには、イベント分析方法およびコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
　インターネットの普及に伴い、新聞社やテレビ局などの一部の限られた報道機関によるニュース配信の他に、多くの人々によって様々なイベントについて言及がなされたＷｅｂ文書がインターネットに多数公開されている。ここで言うイベント（以下「出来事」とも表記される）とは、世間で起こるさまざまな事柄のことであり、必ずしも事件または事故といった事柄に限定される意味ではない。イベントには、例えば、どこかで開催された催し物、行事、特定箇所で起きた自然現象、および特定の人の行動なども含まれる。
　Ｗｅｂ文書は、千差万別の事象について記述され、多数発行されている。Ｗｅｂ文書の内容は、報道機関によるニュース報道において扱われる内容に限られていない、のが現状である。従って、Ｗｅｂ文書には、多くの人にとって無意味な情報も多数含まれることになる。このため、Ｗｅｂ文書を用いて世の中で話題となっている、すなわち多数の人が共通に取りあげているイベントについて分析するためには、話題としては適切でない雑多な情報から、世の中で話題となっているイベントに関する情報を抽出する何らかの手段が必要となる。
　この要望に対して、非特許文献１は、世の中で話題となっているイベントを分析する従来技術の一例を開示している。この非特許文献１が開示する技術では、まず、ブログおよび電子掲示板等のインターネット上の複数のＷｅｂ文書から、キーワードの出現頻度が集計され、ある期間の文書数の急増が評価される。そして、評価に基づいて、その期間での話題の強さを示すバースト度が、キーワードに対して付与される。
　そして、非特許文献１に開示された技術では、バースト度が高いキーワードが抽出され、抽出されたキーワードが注目されている話題を示している、と判断される。このように、非特許文献１に開示された技術によれば、ある特定期間に注目された話題に関係している可能性のあるキーワードが１個または複数得られるので、その特定期間に生じたイベントの分析を行えることが期待できる。
藤木稔明、南野朋之、鈴木泰裕、奥村学　著、「document streamにおけるburstの発見」、情報処理学会研究報告　自然言語処理、2004-NL-160-(13) pp.85-92、2004年3月4日
　しかしながら、上記非特許文献１に開示された技術においては、各キーワードがある特定期間にバースト的に出現した背景については考慮されていない。このため、上記非特許文献１に開示された技術では、特定期間にあるキーワードの出現頻度が偶然に多くなった場合は、注目されている話題には関係していないキーワードまでもが抽出されてしまう。結果、上記非特許文献１に開示された技術を用いた場合であっても、イベントの分析を精度良く行うことができないという問題が発生する。以下に、具体的に説明する。
　例えば、ある朝の１時間の間に、インターネット上のブログ、マイクロブログ、電子掲示板、日記サイト等のＷｅｂサイトにおいて、文書群に「電車」または「自動車」といったキーワードが頻出しているとする。
　そして、多数の人々にとって通勤および通学等の移動の時間帯であれば、「電車に乗り遅れた」、「乗っている電車が事故にあった」、「私は電車を待っている」、「息子がそろそろ電車に乗る時間」といったように、電車に関する記述が含まれる文書が多様に存在する。
　不特定の電車という記述が含まれる文書は、特定の事件または事故といった共通の１つのイベントに起因しているとは限られず、個々人の様々なイベントに起因して記述されていることの方が多いと考えられる。
　そのため、非特許文献１に開示された技術を用いて、社会的に多くの人が通勤または通学を行なう時間帯について分析を行った場合は、いつでも「電車」というキーワードが提示されることが起こりえる。しかも、そのキーワードは、注目されている話題に言及しているのではなく、様々なイベントのことを言及している。
　つまり、一般に、ニュースとして世の中の関心および注目を集める話題についての各Ｗｅｂ文書は、多くの場合、一つの共通のイベントに基づいて書かれている。しかしながら、非特許文献１に開示された技術では、そのような共通のイベントについては一切考慮されていない。即ち、非特許文献１に開示された技術では、ある特定期間に書かれた文書中のキーワードの頻度を計数して用いるだけであり、実際には異なるイベントであっても同じキーワードで表現されていると、バースト度の高いキーワードとして処理されてしまうことになる。
　このため、非特許文献１に開示された技術では、異なるイベントについて述べられた複数の文書に偶然同じキーワードが多く含まれていると、そのようなキーワードを全て、話題となっているイベントに関するキーワートと同様に抽出されてしまう。
　以上の点から、イベントが複数の人の間で注目されているかどうかを考慮してイベントの分析を行うことが求められている。つまり、入力元の文書群から、話題の情報を抽出する際に、多くの人に共有されている、すなわち、多くの人が共通に取りあげているイベントか、それとも雑多な、それぞれの行動主体も異なる個別のイベントかどうかを考慮して、キーワードの抽出および集計などを行うことが求められている。
　［発明の目的］
　本発明の目的は、上記問題を解消し、文書を用いたイベントの分析において、イベントが複数人の間で共通に注目されているものかどうかを考慮して分析を行い得る、イベント分析装置、イベント分析方法、およびコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
　上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるイベント分析装置は、
分析対象となる文書に記述されているイベントの分析を行うための装置であって、
　前記分析対象となる文書からイベントに関係している記述を特定し、特定した記述から、事態を表わす事態表現と、前記事態表現に対応する表現とを特定する、構成要素特定部と、
　前記記述から特定された前記事態表現および前記対応する表現に基づいて、前記記述が関係するイベントが複数人に共有されている可能性を示す、共有度合を求める、共有性分析部と、を備えていることを特徴とする。
　また、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるイベント分析方法は、
分析対象となる文書に記述されているイベントの分析を行うための方法であって、
（ａ）前記分析対象となる文書からイベントに関係している記述を特定し、特定した記述から、事態を表わす事態表現と、前記事態表現に対応する表現とを特定する、ステップと、
（ｂ）前記記述から特定された前記事態表現および前記対応する表現に基づいて、前記記述が関係するイベントが複数人に共有されている可能性を示す、共有度合を求める、ステップと、を有することを特徴とする。
　更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
コンピュータによって分析対象となる文書に記述されているイベントの分析を行うための、プログラムを記録した記録媒体であって、
前記コンピュータに
（ａ）前記分析対象となる文書からイベントに関係している記述を特定し、特定した記述から、事態を表わす事態表現と、前記事態表現に対応する表現とを特定する、ステップと、
（ｂ）前記記述から特定された前記事態表現および前記対応する表現に基づいて、前記記述が関係するイベントが複数人に共有されている可能性を示す、共有度合を求める、ステップと、を実行させる、命令を含むプログラムを記録していることを特徴とする。
　以上のように、本発明によれば、文書を用いたイベントの分析において、イベントが複数人の間で共通に注目されているものかどうかを考慮して分析を行うことができる。
図１は、本発明の実施の形態１におけるイベント分析装置の概略構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の実施の形態１におけるイベント分析装置の動作を示すフロー図である。 図３は、本発明の実施の形態１において、イベント記述から特定された事態表現とそれに対応する対応表現との一例を示している。 図４は、本発明の実施の形態１において共有度合を求める際に用いられるルールの一例を示す図である。 図５は、本発明の実施の形態２におけるイベント分析装置の概略構成を示すブロック図である。 図６は、本発明の実施の形態２におけるイベント分析装置の動作を示すフロー図である。 図７は、本発明の実施の形態１および２におけるイベント分析装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
（実施の形態１）
　以下、本発明の実施の形態１における、イベント分析装置、およびイベント分析方法について、図１～図４を参照しながら説明する。なお、以下、本発明の実施形態１について説明するが、本発明は、以下に説明する実施の形態１に限定されるものではない。
［装置構成］
　最初に、本発明の実施の形態１におけるイベント分析装置の構成について図１を用いて説明する。図１は、本発明の実施の形態１におけるイベント分析装置の概略構成を示すブロック図である。
　図１に示す、本実施の形態１におけるイベント分析装置１００は、分析対象となる文書に記述されているイベントの分析を行うための装置である。図１に示すように、イベント分析装置１００は、構成要素特定部１０１と、共有性分析部１０２とを備えている。
　構成要素特定部１０１は、分析対象となる文書を外部から受け取り、当該文書からイベントに関係している記述（以下「イベント記述」という。）を特定する。また、構成要素特定部１０１は、特定したイベント記述から、事態を表わす事態表現と、この事態表現に対応する表現（以下「対応表現」とする。）とを、イベント記述の構成要素として特定する。
　共有性分析部１０２は、イベント記述から特定された事態表現および対応表現に基づいて、イベント記述が関係するイベントが複数人に共有されている可能性、即ち、イベントの共有性を示す、共有度合を求める。
　このように、イベント分析装置１００では、文書に記述されているイベントについて、共有度合が得られている。そして、共有度合が高い場合は、対象となったイベントが複数人に共有されている可能性も高くなり、共有度合が低い場合は、対象となったイベントが複数人に共有されている可能性も低くなる。従って、イベント分析装置１００によれば、文書を用いたイベントの分析において、イベントが複数人の間で共通に注目されているものかどうかを考慮して分析を行うことができる。
　ここで、本実施の形態１におけるイベント分析装置１００の構成について更に具体的に説明する。本実施の形態１では、構成要素特定部１０１は、例えば、イベント記述に含まれる動作、行為または状態を示す部分を、事態表現として特定する。また、構成要素特定部１０１は、例えば、事態表現に関係し、且つ、時間、場所、主体、および対象のいずれかに該当する表現を、対応表現として特定する。
　また、本実施の形態１では、共有性分析部１０２は、事態表現および対応表現を、設定されたルールに当てはめて、共有度合を求めることができる。この場合、ルールとしては、想定される事態表現と、対応表現として想定される文字列との組み合わせ毎に、共有度合を規定しているルール（図４参照）が挙げられる。
　また、ルールは、更に、対応表現として想定される文字列に対して、格を規定していても良い。この場合、共有性分析部１０２は、対応表現が、ルールによって規定される格に合致する場合に、ルールの当てはめを行う。
　さらに、本実施の形態１では、共有性分析部１０２は、事態表現の対象が複数人に共有されている可能性を示す第１の度合と、対応表現がイベントに関係している可能性を示す第２の度合とをそれぞれ求め、第１の度合と第２の度合とから、共有度合を求めることもできる。
　また、図１に示すように、本実施の形態１では、イベント分析装置１００は、分析結果出力部１０３を備えている。分析結果出力部１０３は、求められた共有度合と、共有度合が求められたイベントに関する情報とを出力する。イベントに関する情報としては、事態表現および対応表現が挙げられる。その他、イベントに関する情報としては、事態表現および対応表現を含む文も挙げられる。
［装置動作］
　次に、本発明の実施の形態１におけるイベント分析装置１００の動作について図２を用いて説明する。図２は、本発明の実施の形態１におけるイベント分析装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１を参酌する。また、本実施の形態１では、イベント分析装置１００を動作させることによって、イベント分析方法が実施される。よって、本実施の形態１におけるイベント分析の説明は、以下のイベント分析装置１００の動作説明に代える。
　図２に示すように、まず、構成要素特定部１０１が、分析対象となる文書の入力を受け付ける（ステップＡ１）。ステップＡ１で受け付けられた文書が複数ある場合には、以降のステップは、文書毎に実行される。
　続いて、構成要素特定部１０１は、受け付けた文書毎に、各文書中に含まれるイベントに関する記述（イベント記述）を１つ以上特定する（ステップＡ２）。
　次に、構成要素特定部１０１は、各イベント記述に含まれる構成要素のうち、事態表現となる構成要素を特定し、さらに、イベント記述の中から、この特定した構成要素に対応する構成要素、即ち、対応表現を特定する（ステップＡ３）。
　続いて、共有性分析部１０２が、イベント記述から特定された事態表現および対応表現に基づいて、イベントの共有性を示す共有度合を求める（ステップＡ４）。ステップＡ４の実行により、入力された文書に含まれる各イベントについて、共有度合が求められたことになる。
　その後、分析結果出力部１０３が、イベント毎に、共有性分析部１０２で求められた共有度合と、イベントに関する情報（例えば、事態表現および対応表現など）とを、イベント共有性分析結果として、外部に出力する（ステップＡ５）。
［装置動作：具体例］
　続いて、上述したステップＡ１～Ａ５を、具体例と共に詳細に説明する。また、以下の説明は、図１および図２に加え、図３および図４を参照しながら、ステップ毎に行う。
（ステップＡ１）
　ステップＡ１では、構成要素特定部１０１は、分析対象とする文書の入力を受け付ける。この入力される文書は、文書集合であっても良い。また、例えば、Ｗｅｂページの集合が文書集合として入力されても良い。更に、複数の文書が入力された場合は、上述したように、以降のステップＡ２～Ａ４は文書毎に実行される。
（ステップＡ２）
　ステップＡ２では、構成要素特定部１０１は、入力された文書ごとに、各文書中に含まれるイベント記述を特定する。イベント記述の特定は、例えば、文書中のテキストを形態素解析して得られる品詞および品詞列のパターンに基づいて、事態表現を少なくとも含む記述部分を特定することによって行うことができる。また、事態表現としては、動作、行為、または状態を示す部分が挙げられ、具体的には、動詞、形容動詞、サ変名詞、動詞由来の名詞である動作性名詞などが挙げられる。
（ステップＡ３）
　ステップＡ３では、構成要素特定部１０１は、ステップＡ２で特定されたイベント記述毎に、イベント記述の構成要素として、事態表現を特定し、さらに、イベント記述中から、この事態表現に対応する対応表現を特定する。例えば、事態表現に対応する対応表現としては、事態表現に近接している名詞列が挙げられる。
　また、別の例では、構成要素特定部１０１は、ステップＡ２において、文書中のテキストを構文解析して、述部に含まれる動詞、形容動詞、動作性名詞などから、動作、行為または状態を示す部分を事態表現として特定しても良い。そして、この場合、構成要素特定部１０１は、ステップＡ３において、係り受け関係から、この述部に対応する格要素を抽出し、格要素に含まれる名詞列、固有名詞、固有表現を含む表現を、対応表現として抽出する。
　さらに、ステップＡ３では、構成要素特定部１１０は、対応表現として特定された構成要素を、場所、主体、対象といった構成要素に仕分けることもできる。図３は、本発明の実施の形態１において、イベント記述から特定された事態表現とそれに対応する対応表現との一例を示している。図３の例では、イベント記述毎に、当該イベント記述から特定された事態表現に加え、それに対応する、場所、主体、対象といった対応表現が例示されている。
　また、図３に示すように、１つのイベント記述に対して、１つのイベントＩＤが付与され、各イベントＩＤに、場所、主体、対象、事態表現が対応付けられている。さらに、各イベントＩＤには、文書のメタデータ、記述内容、発信日時などが対応付けられていても良い。また、図３の例では、事態表現は、動詞、形容動詞、動作性名詞などの表記を原形にした状態で示されている。
　場所、主体、対象に関する対応表現は、例えば、事態表現に近接する名詞列を含む表現から助詞等を手がかりにすることによって抽出できる。また、場所、主体、対象に関する対応表現は、述部と係り受け関係などの対応関係にある項から、当該項に含まれる、表現、品詞、固有表現などを手がかりにすることによっても抽出できる。
　例えば「田中太郎は富士山を登った」というテキストを対象とした場合、構成要素特定部１１０は、「富士山を」から場所を抽出し、「田中太郎は」から主体を抽出し、さらに「富士山を」から対象を抽出する。この例は、例えば、述語項構造を解析する既存の技術を適用することによって実現できる。具体的には、述語項構造を解析した結果の述語と項とを用いて、述語を事態表現とし、項を対応表現として使うことができる。述語項構造を解析した結果の項は、１個または複数個得られるので、それぞれの項を対応表現として使うことができる。また、主体を特定できなかった場合、主体が「私」など代名詞になっている場合においては、構成要素特定部１１０は、文書のメタデータから特定される文書の発信者を、主体として特定することもできる。
（ステップＡ４）
　ステップＡ４では、共有性分析部１０２は、イベント記述毎に、ステップＡ３で特定された事態表現と対応表現とに基づいて、イベントの共有性を示す共有度合を求める。例えば、共有性分析部１０２は、事態表現と、事態表現に対応する対応表現との特定の組み合わせに対して、共有度合を規定したルールを参照して、イベントの共有度合を求める。
　図４は、本発明の実施の形態１において共有度合を求める際に用いられるルールの一例を示す図である。具体的には、図４の例では、ルールＩＤと、事態表現と、事態表現に対応する対応表現のパターンと、共有度合とが、対応付けられ、一つのルールを構成している。また、図４の例においても、事態表現は、図３の例と同様に、品詞の原形の組み合わせで表わされている。事態表現に対応する対応表現は，アスタリスク記号「＊」と文字列との組み合わせで表わされている。アスタリスク記号「＊」の部分は、任意の語または文字列が入ることを表わしている。
　また、各ルールは、更に、対応表現として想定される文字列に対して、格を規定していても良い。つまり、各ルールには、要件として、表層格、深層格といった格情報とマッチするかどうかが含められていても良い。例えば、対応表現の欄に「＊（ヲ）」というルールがあるとき、これは日本語の「ヲ格」にマッチするかどうかを表わしているので、共有制分析部１０２は、対格（accusative case）に該当するかどうかを判定することになる。
　また、共有度合とは、上述したように、イベントが複数人に共有されている可能性、即ち、「イベントの共有性」を示す尺度である。図４の例では、共有度合としては、イベントが複数人に共有されている可能性の程度、即ち、イベントの共有性の強さを数値で表わしたスコアが用いられている。共有度合は、例えば、１または０の２値で表現されても良いし、０から１の実数値によって表現されても良い。共有度合を求める際に用いられる各ルールの共有度合の大きさは、各ルールの適用要件とする事態表現および対応表現の辞書情報、または実際の文書コーパス中での使われ方等から、事前に求めておくことができる。
　共有度合が２値の場合には，イベントの共有性の有無が表わされる。実数値の場合は、共有度合が１に近いほど、このルールが該当するイベントの共有性が強いことが表され、逆に，共有度合が０に近いほど、同イベントの共有性が弱いことが表わされる。
　例えば、文書中に「私は大阪音楽祭へ行った」という記述があるとする。この文書には，動詞「行った」が存在し、これを品詞の原形にすることにより、事態表現として「行く」が特定され、そして、「行く」に関するイベント記述が存在していると判定できる。さらに、この事態表現は、ルールＩＤ「３」の事態表現「行く」に該当する。また、「行った」に対応する対応表現として、「私は」と、「大阪音楽祭へ」との２つが特定され、さらに、後者の「大阪音楽祭へ」がルールＩＤ「３」の対応構成要素「＊音楽祭」に該当する。従って、この事態表現「行く」に関するイベント記述は、ルールＩＤ「２」にマッチし、その共有度合は「０．９２」であると分析できる。
　一方、例えば、文書中に「カレーを食べた」という記述があったとする。この場合、「カレーを」と、「食べた」とが、それぞれルールＩＤ「１０２」の対応表現と事態表現とにマッチするので、共有度合は「０．１２」であると分析できる。一般にモノを食べる行為は単独の主体によってなされることが多いことから、共有性が低いと考えることができ、このような行為についての共有度合は０に近い値に設定される。
　また、ステップＡ４での別の具体例について説明する。例えば、ステップＡ３において図３に示す事態表現および対応表現が得られているとする。この場合において、共有性分析部１０２は、事態表現の対象が複数人に共有されている可能性を示す第１の度合と、場所、主体、および対象に関する対応表現がイベントに関係している可能性を示す第２の度合とを求め、両者に基づいて、最終的な「共有度合」を求めることもできる。
　例えば、共有性分析部１０２は、場所、主体、対象それぞれについて第２の度合を求め、このうちから、最大値を特定する。そして、共有性分析部１０２は、第２の度合の最大値と、第１の度合とを乗算し、得られた乗算値を、共有度合として決定することができる。
　ここで、第１の度合および第２の度合について具体例を用いて説明する。まず、第１の度合は、例えば、動作、行為、状態を示す事態表現を、予め作成された辞書に照合することによって求めることができる。この場合の辞書は、事態表現毎に、予め、第１の度合となる値を設定することによって、作成できる。
　具体的には、「食べる、食う、作る、料理する、買う、寝る、起きる」といった表現は、特定の主体が、他の主体との間で、その行為または状態の対象を共有し難い表現であり、さらに、排他的な性質を有している。従って、このような表現の対象は複数人に共有されている可能性が低いので、辞書において、このような表現に対しては、０に近い値が付与される。
　他にも一般的には、個々人の主体の日常生活に関する個人的な行為、およびその行為に伴って対象物（例えば「食べる」場合は、食べ物）が消費・消耗される行為は、複数人に共有されている可能性が低いと言える。
　また、共有度合を求める手法としては、実際の文書コーパス中に出現する各行為の表現と、それに関わる主体とを、既存の言語解析技術を用いて対応付けし、各行為に関わる主体の数を計数することで、各行為の共有度合を求める手法が考えられる。また、辞書的な情報から、各表現の用法を求めて、そこから共有度合を推定しても良い。さらには、「開催」「発表」「報道」「参加」など、複数人に共有される可能性が高いイベントの報道、または記述によく使用される表現を手がかり表現として用い、実際の文書コーパスにおけるそれらの手がかり表現との共起または係り受けの頻度から、各表現の共有度合を求めても良い。
　一方、「会う、見る、見に行く、参加する、来る、開催する、開かれる、行なわれる、集まる、もてなす」といった表現は、特定の主体が、他の主体との間で、その行為または状態の対象を共有し易い、表現であると考えられる。一般的には、ある主体の視聴に関する表現、および日常的に繰り返される体験でない行為は、共有度合が高いと推定される。よって、このような表現に対しては、１に近い値が付与される。このような表現の共有度合は、実際の文書コーパスにおいて、当該表現と、異なる行為者が係わった同じ対象のイベントを示す表現との共起または係り受けの頻度から、求めても良い。
　また、第２の度合も、対応表現を、予め作成された辞書に照合することによって求めることができる。この場合の辞書は、対応表現毎に、予め、第２の度合となる値を設定することによって、作成できる。この第２の度合は、実際の文書コーパスにおいて、当該表現と、同じ対象のイベントを示す表現との共起または係り受けの頻度から、求めても良い。
　具体的には、場所、対象に関する対応表現が一般名詞である場合は、対応表現がイベントに関係している可能性が低いと考えられるので、第２の度合は０に設定される。逆に、固有名詞、特定条件が対応表現となっている場合は、対応表現がイベントに関係している可能性高いと考えられるので、第１の度合は１に設定される。
　つまり、場所の対応表現が、単語「山」であれば、どの山か特定されておらず一般名詞であるので第２の度合は０に設定される。一方、場所の対応表現が、単語「富士山」であれば、富士山は特定の山であり、複数の主体が特定時間において共有できるので、イベントに関係している可能性高いと考えられ、第２の度合は１に設定される。
　また、他にも例えば、場所の対応表現が「日本」および「関東」などのように広いエリアであれば、複数の別個のイベントがそのエリア内で関係していると想定されるため、特定のイベントに関係している可能性が低いと考えられ、第２の度合は０に近い値に設定される。一方、「横浜駅」および「横浜港」など場所が限定された場合は、特定のイベントに関係している可能性が高いと考えられるので、第２の度合は１に近い値に設定される。なお、場所の対応表現の場合には、第２の度合は、その面積または体積に基づいて決定することもできる。
　また、対象の対応表現についても同様であり、例えば、「寿司」であれば、誰によって調理されているのか、どのような特徴をもつのかなど、どういった「寿司」であるかが特定されていない。このため、「寿司」は、一般的であり、イベントに関係している可能性が低いと考えられるので、その共有度合は０に近い値に設定される。一方、「タナカ寿司店の寿司」であれば、調理元が限定でき、共有性が強く、イベントに関係している可能性が高いので、第２の度合は１に近い値に設定される。
　さらに、主体の対応表現についても同様であり、例えば、１個人であれば、イベントに関係している可能性が低いと考えられるので、第２の度合は０に近い値に設定される。一方、組織、団体など複数の主体が存在しうる表現であれば、イベントに関係している可能性が高いので、第２の度合は１に近い値に設定される。また、「一緒に」、「みんなで」、「グループで」などの、複数人の主体による行為を示唆する手がかり表現がある場合も、対応表現として１に近い値が付与される。
（ステップＡ５）
　ステップＡ５では、分析結果出力部１０３は、ステップＡ４で得られた分析結果、即ち、イベント関する情報と、求めた共有度合とを分析結果として出力する。イベントに関する情報としては、例えば、事態表現と対応表現とが挙げられる。具体的には、分析結果出力部１０３は、ある文書中の「私は大阪音楽祭へ行った」というイベント記述について、事態表現と、対応表現と、共有度合とを列挙して、例えば、「事態表現：行った、構成要素：大阪音楽祭へ、共有度合：０．９２」を出力する。
　また、イベントに関する情報としては、事態表現と対応表現とを含む文も挙げられる。例えば、分析結果出力部１０３は、分析結果として、文と共有度合とを「私は大阪音楽祭へ行った：０．９２」のように出力することもできる。
　さらに、分析結果出力部１０３は、共有度合として、共有性の有無を出力することもできる。例えば、分析結果出力部１０３は、イベントに関する情報となる文（イベント記述）と、共有性の有無とを、分析結果として、「私は大阪音楽祭へ行った：共有性有」のように出力することもできる。
　また、分析結果出力部１０３は、イベントに関する情報として、場所、主体、対象、事態表現、それぞれの内容と共に各項目名を出力することもできる。例えば、分析結果出力部１０３は、分析結果として、「場所：大阪、主体：私、対象：大阪音楽祭、事態表現：行った、共有度合：０．９２」のように、内容と項目名とをセットで列挙して出力することもできる。
　さらに、共有度合が１の場合、または共有度合が閾値以上の大きさを持つ場合にのみ、分析結果出力部１０３は、イベントに関する情報を、分析結果として出力する態様であっても良い。この場合には、共有度合が低いイベントについては、イベントに関する情報が、出力されないこととなる。
［実施の形態１の効果］
　以上のように、本実施の形態１では、文書に記述されているイベントについて、それが複数人に共有されている可能性が高いと大きくなり、複数人に共有されている可能性が低いと小さくなる共有度合が求められる。このため、イベント分析装置１００によれば、共有度合に基づいて、イベントが複数人の間で注目されているものかどうかを考慮できる。結果、雑多な個々に異なるイベントに関する表現が一致した結果、一見、複数人が共通して取りあげているように見える場合と、複数人が実際にある特定のイベントに関して話題にしている場合とが区別しやすくなるため、イベントの分析を精度良く行うことができる。
（実施の形態２）
　次に、本発明の実施の形態２における、イベント分析装置、およびイベント分析方法について、図５および図６を参照しながら説明する。なお、以下、本発明の実施形態２について説明するが、本発明は、以下に説明する実施の形態２に限定されるものではない。
［装置構成］
　最初に、本発明の実施の形態２におけるイベント分析装置の構成について図５を用いて説明する。図５は、本発明の実施の形態２におけるイベント分析装置の概略構成を示すブロック図である。
　図５に示すように、本実施の形態２におけるイベント分析装置２００は、構成要素特定部２０１と、共有性分析部２０２と、分析結果出力部２０３と、文書取得部２０４と、文書データベース（以下、「文書ＤＢ」とする。）２０５とを備えている。
　このうち、文書取得部２０４は、分析条件の入力を受け付け、予め用意されている文書集合から、入力を受け付けた分析条件に合致する１または２以上の文書を取得する。分析条件として、１つ以上のキーワード、または特定の期間が挙げられる。また、本実施の形態２では、文書集合は、文書ＤＢ２０５に用意されている。
　そして、本実施の形態２では、構成要素特定部２０１は、文書取得部２０４によって取得された文書を、分析対象とする。但し、構成要素特定部２０１は、文書集合取得部２０４が取得した１つ以上の文書を分析対象とする以外は、図１に示した構成要素特定部１０１と同様に動作する。よって、構成要素特定部２０１も、イベント記述を特定し、さらにこれから、事態表現と対応表現とを特定する。
　共有性分析部２０２は、図１に示した共有性分析部１０２と同様に動作する。つまり、共有性分析部２０２は、構成要素特定部２０１が特定した、事態表現および対応表現に基づいて、イベントの共有性を示す共有度合を求める。
　分析結果出力部２０３は、本実施の形態２では、共有度合とイベントに関する情報とに加えて、分析条件も出力する。また、分析結果出力部２０３は、文書取得部２０４が入力を受け付けた分析条件によっては、後述するように、共有度合に基づいたランキングを行うこともできる。なお、分析結果出力部２０３は、図１に示した分析結果出力部１０３と同様に動作することもできる。
［装置動作］
　次に、本発明の実施の形態２におけるイベント分析装置２００の動作について図６を用いて説明する。図６は、本発明の実施の形態２におけるイベント分析装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図５を参酌する。また、本実施の形態２では、イベント分析装置２００を動作させることによって、イベント分析方法が実施される。よって、本実施の形態２おけるイベント分析の説明は、以下のイベント分析装置２００の動作説明に代える。
　図６に示すように、まず、文書取得部２０４は、分析条件の入力を受付けると、分析条件に基づいて文書ＤＢ２０５を検索し、分析条件に合致する１または２以上の文書を取得する（ステップＢ１）。また、文書取得部２０４は、取得した、１または２以上の文書を構成要素特定部２０１に入力する。
　ステップＢ１において、分析条件としては、１つ以上のキーワードが挙げられる。この場合、入力されたキーワードは、取得される文書の特徴を表す語（以下「特徴語」ともいう。）となる。そして、文書取得部２０４は、特徴語毎に、当該特徴語を用いて文書を取得する。
　また、ステップＢ１では、分析条件としては、特定の期間も挙げられる。この場合、文書集合取得部２０４は、キーワードの代わりに、対象とする期間を入力として受付ける。つまり、文書集合取得部２０４は、発信日時で特定される期間を分析条件として受け付ける。
　例えば、文書集合取得部２０４は、開始日時から終了日時までを規定する条件、または開始日時と期間の長さとを規定する条件など、を分析条件として受け付ける。そして、文書集合取得部２０４は、文書ＤＢ２０５から、指定の期間の条件に合致する文書を取得する。
　また、分析条件が特定の期間である場合、文書集合取得部２０４は、入力された期間に基づいて、特徴的なキーワードを「特徴語」として１つ以上決定し、決定した特徴語毎に、当該特徴語を用いて、文書ＤＢ２０５から特徴語に関する文書を取得することもできる。
　例えば、文書集合取得部２０４は、１時間毎など特定の期間に発信された文書集合から、それらに含まれる各単語の頻度、またはｔｆ・ｉｄｆ値などの指標を計算する。そして、文書集合取得部２０４は、各単語について、時間的にその前後で出現した単語との比較を行い、指標の差分または増加率等が特定の閾値を越えているかどうか判定する。その後、文書集合取得部２０４は、判定の結果、特定の閾値を越えている単語を、急に増加した特徴的なキーワードと判断し、これを特徴語とする。
　また、本実施の形態２では、文書ＤＢ２０５において、各文書は発信日時とともに格納されているのが良い。例えば、ニュース、電子掲示板、ブログ、およびマイクロブログ等のＷｅｂページが収集されている場合は、これら収集されたＷｅｂページは、収集時刻、Ｗｅｂページ中に記述された時間情報などから得られた発信日時が付与された状態で、文書として文書ＤＢ２０５に格納される。
　そして、この場合、文書集合取得部２０４は、文書を検索する際に、検索結果に加えて、発信日時を取得しても良い。また、文書集合取得部２０４は、特定の期間に発信された文書集合に限定して検索を行い、その期間の文書集合だけを対象とした処理を行っても良い。また、文書集合取得部２０４は、キーワードと、特定の期間との論理積条件を入力として受付けても良い。
　次に、構成要素特定部２０１は、文書集合取得部２０４から、分析条件と、文書集合取得部２０４が取得した文書とを受け取り、受け取った文書毎に、各文書中に含まれるイベント記述を１つ以上特定する（ステップＢ２）。続いて、構成要素特定部１０１は、各イベント記述から、事態表現と対応表現とを特定する（ステップＢ３）。ステップＢ２およびステップＢ３は、それぞれ、図２に示したステップＡ２およびステップＡ３と同様のステップである。
　続いて、共有性分析部２０２は、イベント記述から特定された事態表現および対応表現に基づいて、イベントの共有性を示す共有度合を求める（ステップＢ４）。ステップＢ４は、図２に示したステップＡ４と同様のステップである。
　その後、分析結果出力部２０３は、共有性分析部２０２から、共有度合と、イベントに関する情報とを受け取り、文書集合取得部２０４から分析条件を受け取り、これらを、イベント共有性分析結果として、外部に出力する（ステップＢ４）。
　例えば、「大阪音楽祭」というキーワードが分析条件として入力され、これに対応して、構成要素特定部１０１が、ｎ個のイベント記述を特定し、共有性分析部２０２が、イベント記述毎に共有度合を求めたとする。この場合には、分析結果出力部２０３は、キーワード（特徴語）と、ｎ個のイベント記述に関する情報と、各共有度合とを出力する。つまり、この場合は、分析結果出力部２０３は、イベント記述毎に、実施の形態１において図２に示したステップＡ５を実行する。
　また、本実施の形態２では、分析結果出力部２０３は、ステップＢ１において、特徴語となるキーワードが複数入力されていた場合、または入力された期間から複数の特徴語が決定されている場合は、特徴語毎に、分析結果を出力することもできる。
　また、分析結果出力部２０３は、特徴語が複数存在する場合は、特徴語毎の共有度合に基づいて、特徴語それぞれをランキングし、ランキング結果と各特徴語とを出力することができる。この場合、ランキングは、共有度合に基づいてスコアを計算し、スコアの大きい順に上位となるように決定する。
　さらに、分析結果出力部２０３は、特徴語が複数存在する場合は、特徴語毎の共有度合を合算してスコアを計算し、得られたスコアと各特徴語とを出力することもできる。また、この場合において、分析結果出力部２０３は、合算する代わりに、共有度合の最大値を特定し、特定した最大値をスコアとしても良い。
［実施の形態２の効果］
　以上のように、本実施の形態２では、特定のキーワード、特定の期間が、分析条件として入力され、当該分析条件に関して得られたイベント記述について分析結果が出力される。このため、分析条件との関連において共有性が高いイベントが分析されることになる。また、本実施の形態２によれば、複数の特徴語の間での共有度合を比較することが可能となる。さらに、ランキングを行うことで、共有性が低いイベントおよび特徴語をフィルタリングすることも可能となる。なお、本実施の形態２を用いた場合も、実施の形態１と同様の効果を得ることができる。
（実施の形態におけるプログラム）
　続いて、実施の形態１および２におけるプログラムについて説明する。また、図７を用いて、実施の形態１および２におけるプログラムを実行可能なコンピュータについて説明する。図７は、本発明の実施の形態１および２におけるイベント分析装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
　図７に示すように、コンピュータ装置３００は、ＣＰＵ（central processing unit）３０１、ＲＡＭ（Random Access Memory）３０２、記憶装置３０３、入力インターフェイス回路（入力Ｉ／Ｆ）３０４、表示コントローラ３０５、データリーダライタ３０６、及び、通信インターフェイス回路（通信Ｉ／Ｆ）３０７、を備えている。記憶装置３０３は、例えば、磁気ディスク記憶装置、またはＳＳＤ（solid state drive）等の大容量の記憶装置である。
　また、図７に示すように、入力インターフェイス回路３０４に、キーボードおよびマウス等の入力装置４００が接続されている。また、通信インターフェイス回路３０７に通信ネットワークを介して他のコンピュータが接続されている。さらに、表示コントローラ３０５にディスプレイ装置５００が接続されている。データリーダライタ３０６は、外部の記録媒体６００との間で、データの入力および出力を行う。
　そして、コンピュータ３００に、図２に示すステップＡ１～Ａ５をインストールし、実行すると、コンピュータ３００により、実施の形態１におけるイベント分析装置１００が具現化される。この場合、ＣＰＵ３０１は、構成要素特定部１０１、共有性分析部１０２、および分析結果出力部１０３として機能し、処理を行う。
　また、コンピュータ３００に、図６に示すステップＢ１～Ｂ５をインストールし、実行すると、コンピュータ３００により、実施の形態２におけるイベント分析装置２００が具現化される。この場合、ＣＰＵ３０１は、構成要素特定部２０１、共有性分析部２０２、および分析結果出力部２０３、文書集合取得部２０４として機能し、処理を行う。また、記憶装置３０３は、文書ＤＢ２０５として機能する。
　なお、図７の例において、文書ＤＢ２０５は、多数の電子文書が可能された記録媒体を読取装置６００に搭載することによって実現されていても良い。更に、文書ＤＢ２０５は、コンピュータ装置３００にネットワークを介して接続された別のコンピュータ装置によって実現されていても良い。
　さらに、図２に示すステップＡ１～Ａ５をコンピュータ装置３００に実行させるプログラム、および図６に示すステップＢ１～Ｂ５をコンピュータ装置３００に実行させるプログラムは、例えば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体６００に格納されている。この場合、記録媒体６００に格納されているプログラムは、光学ドライブ装置等の読取装置であるリーダライタ３０６を介して、コンピュータ装置３００にインストールされる。また、これらプログラムは、通信インターフェイス回路３０７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。
　また、図７の例では、入力インターフェイス回路３０４および通信インターフェイス回路３０７は、構成要素特定部１０１または２０１に対して、入力手段として機能する。さらに、表示コントローラ３０５および通信インターフェイス回路３０７は、分析結果出力部１０３または２０３が外部にデータを出力する際の出力手段として機能する。
　また、図７の例では、ＲＡＭ３０２、記憶装置３０３の一部の記憶領域は、イベント分析装置１００または２００で実行される各処理ステップの途中結果などの一時記憶領域として利用される。さらに、ＲＡＭ３０２、記憶装置３０３の一部の記憶領域は、文書ＤＢ２０５のデータ記憶領域として利用されても良い。
　また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体６００の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記憶媒体、又はＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記憶媒体が挙げられる。
　上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）～（付記３０）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
（付記１）
　分析対象となる文書に記述されているイベントの分析を行うための装置であって、
　前記分析対象となる文書からイベントに関係している記述を特定し、特定した記述から、事態を表わす事態表現と、前記事態表現に対応する表現とを特定する、構成要素特定部と、
　前記記述から特定された前記事態表現および前記対応する表現に基づいて、前記記述が関係するイベントが複数人に共有されている可能性を示す、共有度合を求める、共有性分析部と、
を備えていることを特徴とするイベント分析装置。
（付記２）
　前記共有度合と、前記共有度合が求められたイベントに関する情報とを、出力する分析結果出力部を、更に備えている、付記１に記載のイベント分析装置。
（付記３）
　前記構成要素特定部が、特定した前記記述に含まれる動作、行為または状態を示す部分を、前記事態表現として特定し、更に、前記事態表現に関係し、且つ、時間、場所、主体、および対象のいずれかに該当する表現を、前記対応する表現として特定する、付記１または２に記載のイベント分析装置。
（付記４）
　前記共有性分析部が、前記記述から特定された前記事態表現および前記対応する表現を、設定されたルールに当てはめて、前記共有度合を求め、
　前記ルールは、想定される事態表現と、当該事態表現に対応する表現として想定される文字列との組み合わせ毎に、共有度合を規定している、
付記１から３のいずれかに記載のイベント分析装置。
（付記５）
　前記ルールが、更に、当該事態表現に対応する表現として想定される文字列に対して、格を規定しており、
　前記共有性分析部が、前記対応する表現が、前記ルールが規定する前記格に合致する場合に、前記ルールの当てはめを行う、付記４に記載のイベント分析装置。
（付記６）
　前記共有性分析部が、前記事態表現の対象が複数人に共有されている可能性を示す第１の度合と、前記対応する表現が前記イベントに関係している可能性を示す第２の度合とを求め、前記第１の度合と前記第２の度合とから、前記共有度合を求める、
付記１から３のいずれかに記載のイベント分析装置。
（付記７）
　前記分析結果出力部が、前記共有度合が求められたイベントに関する情報として、前記事態表現および前記対応する表現、または前記事態表現および前記対応する表現を含む文を出力する、付記２に記載のイベント分析装置。
（付記８）
　分析条件の入力を受け付け、予め用意されている文書集合から、入力を受け付けた前記分析条件に合致する１または２以上の文書を取得する、文書取得部を、更に備え、
　前記構成要素特定部が、前記文書取得部によって取得された前記文書を、前記分析対象とし、
　前記分析結果出力部が、前記共有度合と、前記共有度合が求められたイベントに関する情報とに加えて、前記分析条件を出力する、付記２記載のイベント分析装置。
（付記９）
　前記分析条件として、１つ以上のキーワード、または特定の期間が入力される、付記８に記載のイベント分析装置。
（付記１０）
　前記文書取得部が、入力を受け付けた前記分析条件に基づいて特徴語を決定し、決定した特徴語毎に、前記文書を取得し、
　前記共有性分析部が、前記特徴語毎に、前記共有度合を求め、
　前記分析結果出力部が、前記特徴語が２以上である場合に、
前記特徴語毎の前記共有度合を合算して得られた値と前記特徴語それぞれとを出力する、または、前記特徴語毎の前記共有度合に基づいて、前記特徴語それぞれをランキングし、ランキング結果と前記特徴語それぞれとを出力する、付記８に記載のイベント分析装置。
（付記１１）
　分析対象となる文書に記述されているイベントの分析を行うための方法であって、
（ａ）前記分析対象となる文書からイベントに関係している記述を特定し、特定した記述から、事態を表わす事態表現と、前記事態表現に対応する表現とを特定する、ステップと、
（ｂ）前記記述から特定された前記事態表現および前記対応する表現に基づいて、前記記述が関係するイベントが複数人に共有されている可能性を示す、共有度合を求める、ステップと、
を有することを特徴とするイベント分析方法。
（付記１２）
（ｃ）前記共有度合と、前記共有度合が求められたイベントに関する情報とを、出力するステップを、更に有する、付記１１に記載のイベント分析方法。
（付記１３）
　前記（ａ）のステップで、特定した前記記述に含まれる動作、行為または状態を示す部分を、前記事態表現として特定し、更に、前記事態表現に関係し、且つ、時間、場所、主体、および対象のいずれかに該当する表現を、前記対応する表現として特定する、付記１１または１２に記載のイベント分析方法。
（付記１４）
　前記（ｂ）のステップで、前記記述から特定された前記事態表現および前記対応する表現を、設定されたルールに当てはめて、前記共有度合を求め、
　前記ルールは、想定される事態表現と、当該事態表現に対応する表現として想定される文字列との組み合わせ毎に、共有度合を規定している、
付記１１から１３のいずれかに記載のイベント分析方法。
（付記１５）
　前記ルールが、更に、当該事態表現に対応する表現として想定される文字列に対して、格を規定しており、
　前記（ｂ）のステップで、前記対応する表現が、前記ルールが規定する前記格に合致する場合に、前記ルールの当てはめを行う、付記１４に記載のイベント分析方法。
（付記１６）
　前記（ｂ）のステップで、前記事態表現の対象が複数人に共有されている可能性を示す第１の度合と、前記対応する表現が前記イベントに関係している可能性を示す第２の度合とを求め、前記第１の度合と前記第２の度合とから、前記共有度合を求める、
付記１１から１３のいずれかに記載のイベント分析方法。
（付記１７）
　前記（ｃ）のステップで、前記共有度合が求められたイベントに関する情報として、前記事態表現および前記対応する表現、または前記事態表現および前記対応する表現を含む文を出力する、付記１２に記載のイベント分析方法。
（付記１８）
（ｄ）分析条件の入力を受け付け、予め用意されている文書集合から、入力を受け付けた前記分析条件に合致する１または２以上の文書を取得する、ステップを、更に有し、
　前記（ａ）のステップで、前記（ｄ）のステップで取得された前記文書を、前記分析対象とし、
　前記（ｃ）のステップで、前記共有度合と、前記共有度合が求められたイベントに関する情報とに加えて、前記分析条件を出力する、付記１２記載のイベント分析方法。
（付記１９）
　前記（ｄ）のステップにおいて、前記分析条件として、１つ以上のキーワード、または特定の期間の入力を受け付ける、付記１８に記載のイベント分析方法。
（付記２０）
　前記（ｄ）のステップで、入力を受け付けた前記分析条件に基づいて特徴語を決定し、決定した特徴語毎に、前記文書を取得し、
　前記（ｂ）のステップで、前記特徴語毎に、前記共有度合を求め、
　前記（ｃ）のステップで、前記特徴語が２以上である場合に、
前記特徴語毎の前記共有度合を合算して得られた値と前記特徴語それぞれとを出力する、または、前記特徴語毎の前記共有度合に基づいて、前記特徴語それぞれをランキングし、ランキング結果と前記特徴語それぞれとを出力する、付記１８に記載のイベント分析方法。
（付記２１）
　コンピュータによって分析対象となる文書に記述されているイベントの分析を行うための、プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記コンピュータに
（ａ）前記分析対象となる文書からイベントに関係している記述を特定し、特定した記述から、事態を表わす事態表現と、前記事態表現に対応する表現とを特定する、ステップと、
（ｂ）前記記述から特定された前記事態表現および前記対応する表現に基づいて、前記記述が関係するイベントが複数人に共有されている可能性を示す、共有度合を求める、ステップと、
を実行させる、命令を含むプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記２２）
（ｃ）前記共有度合と、前記共有度合が求められたイベントに関する情報とを、出力するステップを、更に前記コンピュータに実行させる、付記２１に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記２３）
　前記（ａ）のステップで、特定した前記記述に含まれる動作、行為または状態を示す部分を、前記事態表現として特定し、更に、前記事態表現に関係し、且つ、時間、場所、主体、および対象のいずれかに該当する表現を、前記対応する表現として特定する、付記２１または２２に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記２４）
　前記（ｂ）のステップで、前記記述から特定された前記事態表現および前記対応する表現を、設定されたルールに当てはめて、前記共有度合を求め、
　前記ルールは、想定される事態表現と、当該事態表現に対応する表現として想定される文字列との組み合わせ毎に、共有度合を規定している、
付記２１から２３のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記２５）
　前記ルールが、更に、当該事態表現に対応する表現として想定される文字列に対して、格を規定しており、
　前記（ｂ）のステップで、前記対応する表現が、前記ルールが規定する前記格に合致する場合に、前記ルールの当てはめを行う、付記２４に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記２６）
　前記（ｂ）のステップで、前記事態表現の対象が複数人に共有されている可能性を示す第１の度合と、前記対応する表現が前記イベントに関係している可能性を示す第２の度合とを求め、前記第１の度合と前記第２の度合とから、前記共有度合を求める、
付記２１から２３のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記２７）
　前記（ｃ）のステップで、前記共有度合が求められたイベントに関する情報として、前記事態表現および前記対応する表現、または前記事態表現および前記対応する表現を含む文を出力する、付記２２に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記２８）
（ｄ）分析条件の入力を受け付け、予め用意されている文書集合から、入力を受け付けた前記分析条件に合致する１または２以上の文書を取得する、ステップを、更に前記コンピュータに実行させ、
　前記（ａ）のステップで、前記（ｄ）のステップで取得された前記文書を、前記分析対象とし、
　前記（ｃ）のステップで、前記共有度合と、前記共有度合が求められたイベントに関する情報とに加えて、前記分析条件を出力する、付記２２記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記２９）
　前記（ｄ）のステップにおいて、前記分析条件として、１つ以上のキーワード、または特定の期間の入力を受け付ける、付記２８に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記３０）
　前記（ｄ）のステップで、入力を受け付けた前記分析条件に基づいて特徴語を決定し、決定した特徴語毎に、前記文書を取得し、
　前記（ｂ）のステップで、前記特徴語毎に、前記共有度合を求め、
　前記（ｃ）のステップで、前記特徴語が２以上である場合に、
前記特徴語毎の前記共有度合を合算して得られた値と前記特徴語それぞれとを出力する、または、前記特徴語毎の前記共有度合に基づいて、前記特徴語それぞれをランキングし、ランキング結果と前記特徴語それぞれとを出力する、付記２８に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
　以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　この出願は、２０１１年３月２３日に出願された日本出願特願２０１１－６３７６６を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　以上のように、本発明によれば、文書を用いたイベントの分析において、イベントが複数人の間で注目されているかどうかを考慮して分析を行うことができる。本発明は、インターネット上の情報から、イベントに関する情報を抽出するイベント情報抽出装置、抽出したイベントに関する情報の分析を行なうイベント分析装置、および話題となったイベントを検索可能とする情報検索装置、といった用途に適用できる。
　また、本発明は、共通するイベント毎に話題をクラスタリングするクラスタリング装置、関連するイベント記述が含まれた文書をクラスタリングするクラスタリング装置、といった用途にも適用できる。このようなクラスタリング装置では、例えば、本発明により判定されたイベント記述中のキーワード、または実施形態２において出力される特徴語が、クラスタリングの素性として用いられる。また、本発明は、このようなクラスタリング装置において、クラスタリングの素性に重みを付与する処理にも適用できる。
　１００　イベント分析装置（実施の形態１）
　１０１　構成要素特定部（実施の形態１）
　１０２　共有性分析部（実施の形態１）
　１０３　分析結果出力部（実施の形態１）
　２００　イベント分析装置（実施の形態２）
　２０１　構成要素特定部（実施の形態２）
　２０２　共有性分析部（実施の形態２）
　２０３　分析結果出力部（実施の形態２）
　２０４　文書取得部
　２０５　文書データベース
　３００　コンピュータ装置
　３０１　ＣＰＵ
　３０２　ＲＡＭ
　３０３　記憶装置
　３０４　入力インターフェイス回路（入力Ｉ／Ｆ）
　３０５　表示コントローラ
　３０６　データリーダライタ
　３０７　通信インターフェイス回路（通信Ｉ／Ｆ）
　４００　入力装置
　５００　ディスプレイ装置
　６００　記録媒体

Claims (10)

  1. 　分析対象となる文書に記述されているイベントの分析を行うための装置であって、
    　前記分析対象となる文書からイベントに関係している記述を特定し、特定した記述から、事態を表わす事態表現と、前記事態表現に対応する表現とを特定する、構成要素特定部と、
    　前記記述から特定された前記事態表現および前記対応する表現に基づいて、前記記述が関係するイベントが複数人に共有されている可能性を示す、共有度合を求める、共有性分析部と、
    を備えていることを特徴とするイベント分析装置。
  2. 　前記共有度合と、前記共有度合が求められたイベントに関する情報とを、出力する分析結果出力部を、更に備えている、請求項１に記載のイベント分析装置。
  3. 　前記構成要素特定部が、特定した前記記述に含まれる動作、行為または状態を示す部分を、前記事態表現として特定し、更に、前記事態表現に関係し、且つ、時間、場所、主体、および対象のいずれかに該当する表現を、前記対応する表現として特定する、請求項１または２に記載のイベント分析装置。
  4. 　前記共有性分析部が、前記記述から特定された前記事態表現および前記対応する表現を、設定されたルールに当てはめて、前記共有度合を求め、
    　前記ルールは、想定される事態表現と、当該事態表現に対応する表現として想定される文字列との組み合わせ毎に、共有度合を規定している、
    請求項１から３のいずれかに記載のイベント分析装置。
  5. 　前記ルールが、更に、当該事態表現に対応する表現として想定される文字列に対して、格を規定しており、
    　前記共有性分析部が、前記対応する表現が、前記ルールが規定する前記格に合致する場合に、前記ルールの当てはめを行う、請求項４に記載のイベント分析装置。
  6. 　前記共有性分析部が、前記事態表現の対象が複数人に共有されている可能性を示す第１の度合と、前記対応する表現が前記イベントに関係している可能性を示す第２の度合とを求め、前記第１の度合と前記第２の度合とから、前記共有度合を求める、
    請求項１から３のいずれかに記載のイベント分析装置。
  7. 　分析条件の入力を受け付け、予め用意されている文書集合から、入力を受け付けた前記分析条件に合致する１または２以上の文書を取得する、文書取得部を、更に備え、
    　前記構成要素特定部が、前記文書取得部によって取得された前記文書を、前記分析対象とし、
    　前記分析結果出力部が、前記共有度合と、前記共有度合が求められたイベントに関する情報とに加えて、前記分析条件を出力する、請求項２記載のイベント分析装置。
  8. 　前記文書取得部が、入力を受け付けた前記分析条件に基づいて特徴語を決定し、決定した特徴語毎に、前記文書を取得し、
    　前記共有性分析部が、前記特徴語毎に、前記共有度合を求め、
    　前記分析結果出力部が、前記特徴語が２以上である場合に、
    前記特徴語毎の前記共有度合を合算して得られた値と前記特徴語それぞれとを出力する、または、前記特徴語毎の前記共有度合に基づいて、前記特徴語それぞれをランキングし、ランキング結果と前記特徴語それぞれとを出力する、請求項７に記載のイベント分析装置。
  9. 　分析対象となる文書に記述されているイベントの分析を行うための方法であって、
    （ａ）前記分析対象となる文書からイベントに関係している記述を特定し、特定した記述から、事態を表わす事態表現と、前記事態表現に対応する表現とを特定する、ステップと、
    （ｂ）前記記述から特定された前記事態表現および前記対応する表現に基づいて、前記記述が関係するイベントが複数人に共有されている可能性を示す、共有度合を求める、ステップと、
    を有することを特徴とするイベント分析方法。
  10. 　コンピュータによって分析対象となる文書に記述されているイベントの分析を行うための、プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
    前記コンピュータに、
    （ａ）前記分析対象となる文書からイベントに関係している記述を特定し、特定した記述から、事態を表わす事態表現と、前記事態表現に対応する表現とを特定する、ステップと、
    （ｂ）前記記述から特定された前記事態表現および前記対応する表現に基づいて、前記記述が関係するイベントが複数人に共有されている可能性を示す、共有度合を求める、ステップと、
    を実行させる、命令を含むプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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