WO2016147219A1 - テキスト可視化システム、テキスト可視化方法、及び、記録媒体 - Google Patents

テキスト可視化システム、テキスト可視化方法、及び、記録媒体 Download PDF

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WO2016147219A1
WO2016147219A1 PCT/JP2015/001510 JP2015001510W WO2016147219A1 WO 2016147219 A1 WO2016147219 A1 WO 2016147219A1 JP 2015001510 W JP2015001510 W JP 2015001510W WO 2016147219 A1 WO2016147219 A1 WO 2016147219A1
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representative
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texts
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PCT/JP2015/001510
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貴士 大西
康高 山本
正明 土田
享 赤峯
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日本電気株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
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    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/10—Text processing
    • G06F40/166—Editing, e.g. inserting or deleting
    • G06F40/177—Editing, e.g. inserting or deleting of tables; using ruled lines

Definitions

  • the present invention relates to a text visualization system, a text visualization method, and a recording medium, and more particularly, to a text visualization system, a text visualization method, and a recording medium that perform text clustering.
  • Non-Patent Document 1 discloses a technique for extracting intentions included in a plurality of texts based on keywords included in the texts.
  • classification is performed based on the degree of keyword sharing between texts.
  • a plurality of viewpoints may be mixed in each text to be clustered.
  • the viewpoint of each cluster may become unclear due to oversight of the viewpoint or classification of text from different viewpoints into the same cluster.
  • the user is forced to perform complicated operations such as confirming the text of a plurality of clusters and reclassifying the text.
  • Non-Patent Document 2 discloses an implication clustering technique for extracting an implication relationship between texts and classifying texts having an implication relationship into the same cluster.
  • Implication clustering is a clustering based on an implication relationship, which is a semantic relationship between texts.
  • implication clustering it is possible to extract the viewpoints included in the text to be analyzed, and the texts in the cluster are commonly implied and extracted together with the representative text representing the outline of the cluster.
  • Patent Document 1 discloses a technique for generating an implication graph representing an implication relationship based on an implication relationship between texts.
  • Patent Document 2 discloses a technique for browsing and counting defect information such as “phenomenon”, “cause”, “treatment”, “countermeasure”, and the like related to product defects.
  • a clustering target document may contain multiple categories of text. In this case, it is conceivable to extract the topical viewpoint of each category by applying the technique of Non-Patent Document 2 described above to each of a plurality of categories.
  • An object of the present invention is to provide a text visualization system, a text visualization method, and a recording medium that can solve the above technical problem and can grasp the relevance of viewpoints between categories in clustering for documents including a plurality of categories. It is to be.
  • the text visualization system includes a text of each of a plurality of categories included in each of the plurality of documents, and a representative text of the texts included in the plurality of documents for each of the plurality of categories. And information indicating element text implying the representative text are connected to a storage means for storing the first text, and a plurality of representative texts in each of one or more categories of the plurality of categories are displayed.
  • Display means and accepting means for accepting designation of representative text of a specific category among a plurality of representative texts of each of the one or more categories, wherein the first display means includes the specific category
  • the representative text of the specific category from multiple representative texts of other categories Contained in the document including the implications elements text, and displays the extracted representative text implies elements text of the other categories.
  • each of the plurality of documents includes text of each of a plurality of categories, and for each of the plurality of categories, the representative text of the text included in the plurality of documents and the text
  • element text implying representative text is set, a plurality of representative texts of each of one or more categories of the plurality of categories are displayed, and a plurality of representative texts of each of the one or more categories are displayed.
  • the representative text of the specific category is implied from the plurality of representative texts of the other categories. Extract the representative text that implies the element text of the other category included in the document that contains the element text Shimesuru.
  • each of the plurality of documents includes text of each of a plurality of categories, and the text included in the plurality of documents for each of the plurality of categories.
  • a plurality of representative texts of each of the one or more categories of the plurality of categories are displayed, and the one or more categories of the one or more categories are displayed.
  • the specification of the representative text of the specific category is accepted, and the specification of the representative text of the specific category is accepted from the representative texts of the other categories in response to the specification of the representative text of the specific category.
  • the element text of the other category included in the document containing the element text implying the representative text of that category Extracts and displays representative text implies, stores a program for executing the process.
  • the technical effect of the present invention is that the relevance of viewpoints between categories can be grasped in clustering for documents including a plurality of categories.
  • implication clustering which is a text clustering method used in the embodiment of the present invention.
  • implication clustering is performed based on an implication relationship that is a semantic relationship between texts.
  • the implication relationship is defined as follows, as in Patent Document 1. That is, if the content of the first text is true, if the content of the second text is true, the first text is defined as entailment of the second text. Further, when the content of the second text can be read from the content of the first text, it may be defined that the first text implies the second text.
  • the first text implies the second text.
  • representative text and “element text” are defined.
  • the representative text and the element text are determined.
  • the relationship between the representative text and the element text is that the content of the representative text is true if the content of the element text is true. That is, the relationship between the representative text and the element text is that the element text implies the representative text.
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of the relationship between the representative text and the element text in the embodiment of the present invention.
  • FIG. 14 shows a state in which implication clustering processing is executed for 11 texts from T1 to T11.
  • a circular symbol in FIG. 14 indicates one text.
  • the arrow in FIG. 14 indicates that the original text of the arrow implies the text ahead of the arrow.
  • texts T6, T7, and T11 imply text T1.
  • texts T2, T3, T7, and T10 imply text T5, and texts T2, T4, T7, and T8 imply text T9.
  • the texts T6, T7, and T11 are element texts of the representative text T1.
  • the texts T2, T3, T7, and T10 are element texts of the representative text T5.
  • the texts T2, T4, T7, and T8 are element texts of the representative text T9.
  • the representative text itself may be treated as an element text.
  • the texts T1, T6, T7, and T11 may be element texts of the representative text T1.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the clustering system 1 in the first embodiment of the present invention.
  • the clustering system 1 includes a storage unit 10, an implication relationship extraction unit 20, a clustering unit 30, and a display control unit 50.
  • the clustering system 1 is an embodiment of the text visualization system of the present invention.
  • the storage unit 10 stores text data indicating each text of a plurality of categories included in the clustering target document, and a clustering result (clustering result) between the texts of each category.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of text data in the first embodiment of the present invention.
  • the example of FIG. 5 is an example in which the text to be clustered is a natural language text related to a phenomenon, cause, and countermeasure extracted from a document related to a failure report of a PC (personal computer).
  • the text data includes document identifiers (D1, D2,...) And document acquisition date and time.
  • the text data further includes text included in the document for each category (phenomenon, cause, countermeasure).
  • symbol in the parenthesis before a text shows the identifier of a text.
  • the text is extracted by acquiring descriptions for each category from a document described for each of a plurality of categories (phenomena, causes, countermeasures) according to a predetermined format.
  • the text may be extracted from a document described in a free form by specifying a description portion related to each category.
  • the document may be a call log generated by voice recognition of a conversation in a call center or the like, for example.
  • the implication relationship extraction unit 20 extracts an implication relationship between the texts of each category included in the clustering target document.
  • the clustering unit 30 performs implication clustering on the text for each category based on the extracted implication relationship. Then, the clustering unit 30 generates a plurality of clusters in which the representative text and the element text implying the representative text are set.
  • the display control unit 50 Based on the clustering result, the display control unit 50 generates a clustering screen 80 for displaying the representative text of each category and the element text of the document to be displayed (hereinafter also referred to as the target document). Display (output).
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of the clustering screen 80 (before designation of representative text) in the first exemplary embodiment of the present invention.
  • the clustering screen 80 includes a representative text display area 81 (81a, 81b, 81c) and an element text display area 82.
  • the representative text of each category is displayed in the “cluster” column of the representative text display area 81.
  • the “number of cases” column the number of documents including element texts that imply each representative text among the target documents is displayed.
  • the representative texts in the representative text display area 81 may be displayed in order of increasing (or decreasing) number of documents shown in the “number of cases” column.
  • the element text of each category of each target document is displayed in association with the document identifier and the acquisition date and time, for example, in chronological order.
  • the display control unit 50 includes a representative text display unit 51 (or first display unit), an element text display unit 52 (or second display unit), and a reception unit 55.
  • the accepting unit 55 accepts designation of conditions relating to the target document (hereinafter also referred to as display conditions) from the user or the like.
  • display conditions a combination (AND condition) of representative texts (clusters) of each of one or more categories is designated as a display condition.
  • the target document includes element texts (which belong to a cluster of representative texts) implying representative texts of one or more categories specified by the display condition among all the documents to be clustered. It is a document that includes all of the above.
  • the element text display unit 52 extracts (narrows down) the target document corresponding to the display condition from the clustering target document, and displays the element text of each category of the extracted document in the element text display area 82.
  • the representative text display unit 51 displays the representative text of each category in the representative text display area 81.
  • the representative text display unit 51 extracts (restricts) the related representative text corresponding to the display condition from the representative text of a category different from the category specified by the display condition, and displays it in the representative text display area 81.
  • the related representative text is representative text in a category different from one or more categories specified by the display condition, and is implied by the element text included in the target document.
  • the clustering system 1 may be a computer that includes a CPU (Central Processing Unit) and a storage medium that stores a program, and that operates by control based on the program.
  • a CPU Central Processing Unit
  • a storage medium that stores a program, and that operates by control based on the program.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of the clustering system 1 realized by a computer according to the first embodiment of the present invention.
  • the clustering system 1 includes a CPU 2, a storage device (storage medium) 3 such as an HDD (hard disk drive) and a memory, a communication device 4 that communicates with other devices, an input device 5 such as a mouse and a keyboard, and a display. An output device 6 is included.
  • the CPU 2 executes a computer program for realizing the functions of the implication relation extraction unit 20, the clustering unit 30, and the display control unit 50.
  • the storage device 3 stores data in the storage unit 10.
  • the output device 6 outputs a clustering screen 80 to a user or the like.
  • the input device 5 receives designation of display conditions from a user or the like. Further, the communication device 4 may output the clustering screen 80 to another device and accept designation of display conditions from the other device.
  • each component of the clustering system 1 shown in FIG. 2 may be an independent logic circuit. Further, each component of the clustering system 1 shown in FIG. 2 may be distributed in a plurality of physical devices connected by wire or wirelessly.
  • FIG. 4 is a flowchart showing the operation of the clustering system 1 in the first embodiment of the present invention.
  • the implication relationship extraction unit 20 extracts the implication relationship between the texts of each category of the clustering target document stored in the storage unit 10 (step S101).
  • the implication relationship extraction unit 20 extracts the implication relationship between the texts by performing the same determination process as in Patent Document 1, for example. In this case, the implication relationship extraction unit 20 determines whether or not there is an implication relationship by comparing content words included in the text and calculating a coverage rate. Note that the implication relationship extraction unit 20 may determine the implication relationship between the texts by a determination process different from that of Patent Document 1 as long as the implication relationship between the texts can be extracted.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of the extraction result of the implication relationship in the first embodiment of the present invention.
  • the original text of the arrow indicates that the previous text is implied.
  • the texts T2a and T7a imply the text T1a.
  • the implication relationship extraction unit 20 extracts an implication relationship as shown in FIG. 6 for the text of each category in FIG.
  • the clustering unit 30 performs implication clustering on the text of each category of the clustering target document stored in the storage unit 10 (step S102).
  • the clustering unit 30 performs implication clustering based on the implication relationship extracted by the implication relationship extraction unit 20, for example, as in the technique of Non-Patent Document 2.
  • the text implies a plurality of representative texts
  • the text is set as an element text of a plurality of clusters.
  • the text itself set as the representative text of a certain cluster is also set as an element text that implies the representative text of the cluster.
  • the clustering unit 30 stores the clustering result in which the identifier of the representative text of each cluster is associated with the identifier of the element text of the cluster in the storage unit 10.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of the clustering result in the first exemplary embodiment of the present invention.
  • texts T1a, T4a, and T5a are set as representative texts of clusters A1, A2, and A3 for the phenomenon category.
  • texts T2a and T7a implying the text T1a and the text T1a are set as element texts of the cluster A1.
  • the clustering unit 30 generates a clustering result as shown in FIG. 7 based on the implication relationship of FIG.
  • the clustering unit 30 may further integrate the two clusters into one cluster based on the degree of overlapping of element texts between two different clusters in each category.
  • the representative text display unit 51 of the display control unit 50 displays the representative text of each category in the representative text display area 81 of the clustering screen 80 based on the clustering result stored in the storage unit 10 (step S100). S103).
  • the representative text display unit 51 displays the representative texts T1a, T4a, and T5a in the representative text display area 81a as shown in FIG. 8 for the phenomenon category based on the clustering result of FIG. Similarly, the representative text display unit 51 displays representative texts T1b, T5b, and T4b for the cause cluster in the representative text display area 81b, and representative texts T1c, T5c, and T3c for the countermeasure cluster in the representative text display area 81c. Is displayed.
  • the element text display unit 52 extracts the target document from the clustering target document according to the display condition, and displays the element text of each category of the extracted document in the element text display area 82 (step S104). Note that since no display condition is specified at the first time point, for example, all documents to be clustered are used as target documents.
  • the element text display unit 52 displays the element text of each category for all the documents D1 to D7 to be clustered in the element text display area 82.
  • the representative text display unit 51 extracts the related representative text according to the display condition and displays it in the representative text display area 81 (step S105). At the same time, the representative text display unit 51 updates the number of documents in the representative text display area 81 according to the target document. Since the display condition is not specified at the first time, the extraction of the related representative text is omitted.
  • the representative text display unit 51 displays, in the representative text display areas 81a to 81c, the number of documents including element texts that imply each representative text among all the documents D1 to D7 to be clustered. To do.
  • the user can refer to the representative text display area 81 of the clustering screen 80 of FIG. 8 and grasp the overall phenomenon, cause, countermeasure, and the number of occurrences at the summary level.
  • the accepting unit 55 accepts designation of display conditions (representative text) on the clustering screen 80 (step S106).
  • the accepting unit 55 accepts designation of the representative text by detecting a click of the representative text displayed in the representative text display area 81 with the mouse.
  • step S104 the processing from step S104 is repeated, and each time a display condition is received, the clustering screen 80 is updated according to the display condition.
  • steps S104 to S106 will be described using some examples of display conditions.
  • the accepting unit 55 accepts designation of the phenomenon category representative text T1a “does not activate” from the user or the like in the representative text display area 81a of FIG.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of the clustering screen 80 (when the representative text of the phenomenon category is designated) in the first embodiment of the present invention.
  • the target documents corresponding to the display condition are documents D1, D2, and D7 including element texts T1a, T2a, and T7a that imply the representative text T1a.
  • the element text display unit 52 displays the element texts of the documents D1, D2, and D7 as the target documents in the element text display area 82 as shown in FIG.
  • the representative text display unit 51 as the related representative text of the cause category for the representative text T1a, includes the element text included in the target documents D1, D2, and D7 in the representative text display area 81b. T1b and T5b are displayed. In addition, the representative text display unit 51 includes representative texts T1c and T5c implying element texts included in the target documents D1, D2, and D7 in the representative text display area 81c as related representative texts of the countermeasure category for the representative text T1a. indicate. Further, as shown in FIG. 9, the representative text display unit 51 indicates the number of documents for each representative text in the representative text display area 81, and the element text implying each representative text among the target documents D1, D2, and D7. Update with the number of documents it contains.
  • the user and the like can refer to the representative text display area 81 of the clustering screen 80 in FIG. 9 and grasp the cause, countermeasures, and the number of occurrences related to the specified phenomenon at the summary level.
  • the element text display area 82 it is possible to grasp details of a specified phenomenon, a cause related to the phenomenon, and countermeasures.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of the clustering screen 80 (when the representative text of the phenomenon category and the cause category is specified) in the first exemplary embodiment of the present invention.
  • the target document corresponding to the display condition (a combination of the representative texts T1a and T5b) is the element text T2a that implies the representative text T1a and the document D2 that includes the element text T2b that implies the representative text T5b.
  • the element text display unit 52 displays the element text of the document D2, which is the target document, in the element text display area 82 as shown in FIG.
  • the representative text display unit 51 includes, as the representative text related to the countermeasure category for the combination of the representative texts T1a and T5b, the representative text that includes the element text included in the target document D2 in the representative text display area 81c. T5c is displayed.
  • the accepting unit 55 accepts designation of the cause category representative text T4b “main board is faulty” from the user or the like in the representative text display area 81b of FIG.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of the clustering screen 80 (when the cause category representative text is specified) in the first exemplary embodiment of the present invention.
  • the target documents corresponding to the display conditions are documents D3, D4, and D6 including element texts T3b, T4b, and T6b that imply the representative text T4b.
  • the element text display unit 52 displays the element texts of the documents D3, D4, and D6 that are the target documents in the element text display area 82 as shown in FIG.
  • the representative text display unit 51 as the related representative text of the phenomenon category for the representative text T4b, includes the element text included in the target documents D3, D4, and D6 in the representative text display area 81a. T4a and T5a are displayed.
  • the representative text display unit 51 displays the representative text T3c implied by the element text included in the target documents D3, D4, and D6 in the representative text display area 81c as the related representative text of the countermeasure category for the representative text T1a.
  • the representative text display unit 51 indicates the number of documents for each representative text in the representative text display area 81, and the element text implying each representative text among the target documents D3, D4, and D6. Update with the number of documents it contains.
  • the user or the like can grasp the phenomenon and countermeasures related to the designated cause and the number of occurrences at the summary level with reference to the representative text display area 81 of the clustering screen 80 of FIG. Further, the element text display area 82 can be referred to and the details of the designated cause, the phenomenon related to the cause, and the countermeasure can be grasped.
  • the display conditions are “typical text of phenomenon category”, “typical text of phenomenon category and cause category”, and “typical text of cause category” has been described as an example.
  • the present invention is not limited to this, and the representative text of each category may be specified for one or more arbitrary combinations of phenomena, causes, and countermeasures as display conditions.
  • the text category to be clustered is a phenomenon, cause, and countermeasure related to a PC failure.
  • the present invention is not limited to this, and the clustering target category may be a phenomenon, a cause, or a countermeasure related to a problem such as another product or service.
  • the clustering target category may be an object of a complaint from a customer, a content of the complaint, or a request. Further, the clustering target category may be any category as long as it is a category related to each other included in each document.
  • the element text display unit 52 displays all the texts to be clustered as target documents and displays the element texts of the target documents as element texts when the display condition is not specified. Displayed in area 82. Not limited to this, the element text display unit 52 may omit displaying the element text of the target document when the display condition is not specified.
  • the element text display unit 52 displays element texts of all categories of the target document in the element text display area 82. Not only this but the element text display part 52 may display only the element text of the specific category of an object document.
  • the representative text display unit 51 displays all the representative texts of all the categories in the representative text display area 81 when the display condition is not specified. Not limited to this, the representative text display unit 51 may display only the representative text of the category that accepts the designation as the display condition when the display condition is not designated.
  • the element text display unit 52 displays only the element text of the extracted target document in the element text display area 82 as a display method of the element text of the extracted target document. Not limited to this, the element text display unit 52 may highlight only the extracted element text of the target document while displaying the whole clustering target document or the element text of a specific document.
  • the representative text display unit 51 displays only the extracted representative text in the representative text display area 81 as a method for displaying the extracted representative text of each category. Not limited to this, the representative text display unit 51 may highlight only the extracted representative text while displaying all the representative text of each category or the specific representative text.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a basic configuration of the first embodiment of the present invention.
  • the clustering system 1 text visualization system of the present invention includes a representative text display unit 51 (first display unit) and a reception unit 55.
  • the clustering system 1 is connected so as to be accessible to the storage unit.
  • the storage unit stores text of each of a plurality of categories included in each of the plurality of documents.
  • the storage unit further stores, for each of the plurality of categories, information indicating the representative text of the text included in the plurality of documents and the element text implying the representative text.
  • the representative text display unit 51 displays a plurality of representative texts in each of one or more categories among the plurality of categories.
  • the accepting unit 55 accepts designation of a representative text of a specific category among a plurality of representative texts of each of one or more categories.
  • the representative text display unit 51 includes, from a plurality of representative texts in other categories, a document including element texts that imply the representative texts of the specified specific category, and representative texts that imply the element texts of the other categories. Is extracted and displayed.
  • the representative text display unit 51 displays each representative text of a plurality of categories. Then, the representative text display unit 51 implies the element text of the other category included in the document including the element text implying the representative text of the specified specific category from the plurality of representative texts of the other category. Extract representative text and display it.
  • the user can first grasp the viewpoint of each category at the overview level from the representative text of each category, and then specify the representative text of the viewpoint of the specific category, and then the other related to the viewpoint. Can grasp the viewpoint of the category.
  • the second embodiment of the present invention is different from the first embodiment of the present invention in that the display control unit 50 displays the analysis table 91.
  • FIG. 12 is a block diagram showing a configuration of the clustering system 1 in the second exemplary embodiment of the present invention.
  • the clustering system 1 according to the second embodiment of the present invention further includes the analysis result in addition to the configuration of the clustering system 1 according to the first embodiment of the present invention.
  • a display unit 56 (or a third display unit) is included.
  • the analysis result display unit 56 generates and displays an analysis table 91 representing the relationship (correlation) between the representative texts of the two categories.
  • step S106 the receiving unit 55 of the display control unit 50 receives an instruction to create the analysis table 91.
  • the analysis result display unit 56 generates an analysis table 91 for each of the two categories based on the clustering result.
  • the analysis result display unit 56 totals the number of documents in which the element texts of the two categories of the representative text pairs of the two categories imply the representative text of the pair, respectively, among the documents to be clustered. .
  • the analysis result display unit 56 generates an aggregation table representing the aggregation results as the analysis table 91.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of the analysis screen 90 in the second embodiment of the present invention.
  • the analysis screen 90 includes an analysis table 91 (91a, b, c).
  • the analysis tables 91a, 91b, 91c are analysis tables 91 for the phenomenon and cause category, the cause and countermeasure category, and the phenomenon and countermeasure category, respectively.
  • the analysis result display unit 56 generates analysis tables 91a, 91b, and 91c as shown in FIG. 13 based on the clustering result of FIG.
  • the user or the like can easily grasp the number of occurrences of pairs of viewpoints in each category among two categories of the phenomenon, cause, and countermeasure at the overview level.
  • the analysis result display unit 56 may further generate a table in which adjusted standardized residuals and the like are calculated for each cell of the above-described tabulation table as an analysis table 91 representing the correlation between categories.
  • the analysis result display unit 56 may generate a table representing the relationship calculated by another method as the analysis table 91 as long as the relationship between categories can be calculated.
  • the analysis result display unit 56 may generate a standardized residual or a table in which the residual is simply calculated for each cell of the above summary table.
  • the analysis result display unit 56 may indicate the relationship between categories by a chi-square value or a log-likelihood ratio.
  • the analysis result display unit 56 generates and displays the analysis table 91 representing the relationship between the representative texts implied by the element texts of the two categories included in the document. .
  • the viewpoint of each cluster is unclear, so even if a table representing the relationship between clusters between categories is generated in this way, meaningful results can be obtained. Can not.
  • the present invention can be applied to a system that clusters a large amount of document data.
  • the present invention can be applied to a system that analyzes call logs, customer opinions, and the like for the improvement of products and services, marketing, and the efficiency of sales activities.
  • the present invention can also be applied to a system that analyzes product defects, evaluations and requests for products, and a system that analyzes academic literature and the like.
  • the present invention can be applied to a system that analyzes a question for customer support and generates a FAQ (Frequently Asked Question).
  • Clustering system CPU DESCRIPTION OF SYMBOLS 3 Storage device 4 Communication device 5 Input device 6 Output device 10 Storage part 20 Implication relation extraction part 30 Clustering part 50 Display control part 51 Representative text display part 52 Element text display part 55 Reception part 56 Analysis result display part 80 Clustering screen 81 Representative Text display area 82 Element text display area 90 Analysis screen 91 Analysis table

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Abstract

　複数のカテゴリを含む文書に対するクラスタリングにおいて、カテゴリ間での観点の関連性を把握できるクラスタリングシステムを提供する。　複数の文書の各々は複数のカテゴリの各々のテキストを含み、当該複数のカテゴリの各々について、複数の文書に含まれるテキストの内の代表テキストと当該代表テキストを含意する要素テキストとが設定されている。代表テキスト表示部（５１）は、複数のカテゴリの内の１以上のカテゴリの各々の複数の代表テキストを表示する。代表テキスト表示部（５１）は、受付部（５５）が特定のカテゴリの代表テキストの指定を受け付けたことに応じて、他のカテゴリの複数の代表テキストから、当該特定のカテゴリの代表テキストを含意する要素テキストを含む文書に含まれる、当該他のカテゴリの要素テキストを含意する代表テキストを抽出して表示する。

Description

テキスト可視化システム、テキスト可視化方法、及び、記録媒体
　本発明は、テキスト可視化システム、テキスト可視化方法、及び、記録媒体に関し、特に、テキストのクラスタリングを行うテキスト可視化システム、テキスト可視化方法、及び、記録媒体に関する。
　大量の文書データの概要を把握するための技術として、複数のテキストに含まれる観点を抽出し、当該複数のテキストを抽出した観点毎に分類する、クラスタリング技術がある。
　このようなテキストクラスタリング技術として、例えば、非特許文献１には、テキストに含まれるキーワードをベースに、複数のテキストに含まれる意図を抽出する技術が開示されている。
　キーワードをベースにしたクラスタリング技術では、例えば、テキスト間のキーワードの共有度合いをもとに、分類が行われる。しかしながら、一般に、クラスタリング対象の各テキストには、複数の観点が混在していることがある。このため、キーワードの共有度合いをもとに分類を行っても、観点の見落とし、或いは、異なる観点のテキストの同じクラスタへの分類等により、各クラスタの観点が不明確になることがある。この場合、ユーザは、観点を明確にするために、複数のクラスタのテキストを確認し、テキストの再分類を行うといった煩雑な作業が強いられる。
　また、テキストクラスタリングの他の技術として、非特許文献２には、テキスト間の含意関係を抽出し、含意関係があるテキストを同じクラスタに分類する、含意クラスタリング技術が開示されている。
　含意クラスタリングとは、テキスト間の意味の関係である、含意関係をもとにしたクラスタリングである。含意クラスタリングを用いることにより、分析対象のテキストに含まれる観点をもれなく、かつ、クラスタ内のテキストが共通に含意し、クラスタの概要を表す代表テキストとともに抽出できる。
　なお、関連技術として、特許文献１には、テキスト間の含意関係をもとに、含意関係を表す含意グラフを生成する技術が開示されている。また、特許文献２には、製品の不具合に係る「現象」、「原因」、「処置」、「対策」等の不具合情報の閲覧や集計を行う技術が開示されている。
特許第５４９４９９９号公報 特開２００３－２１６２２２号公報
「テキストマイニング・ソリューション～IBM Content Analyzer V8.4～ご紹介と活用事例」、[online]、日本アイ・ビー・エム株式会社、[2015年2月17日検索]、インターネット<URL:http://www.ibm.com/developerworks/jp/data/library/ecm/j-d_icaseminar01/pdf/ica01.pdf> 「NEC、大量の文書データを同じ意味で自動グループ化する技術を開発」、[online]、日本電気株式会社、[2015年2月17日検索]、インターネット<URL:http://jpn.nec.com/press/201411/20141118_02.html>
　クラスタリング対象の文書は、複数のカテゴリのテキストを含む可能性がある。この場合、複数のカテゴリの各々に対して、上述の非特許文献２の技術を適用することで、各カテゴリの話題の観点を抽出することが考えられる。
　ここで、クラスタリング対象の文書によっては、現象、原因、対策のように、カテゴリ間の話題に何らかの関連性が存在する場合がある。しかしながら、複数のカテゴリの各々に対して含意クラスタリングを行っただけでは、カテゴリ間での観点の関連性を把握できないという技術課題があった。
　本発明の目的は、上述の技術課題を解決し、複数のカテゴリを含む文書に対するクラスタリングにおいて、カテゴリ間での観点の関連性を把握できる、テキスト可視化システム、テキスト可視化方法、及び、記録媒体を提供することである。
　本発明の一態様におけるテキスト可視化システムは、複数の文書の各々に含まれる複数のカテゴリの各々のテキスト、及び、当該複数のカテゴリの各々について、前記複数の文書に含まれるテキストの内の代表テキストと当該代表テキストを含意する要素テキストとを示す情報、を記憶する記憶手段にアクセス可能に接続され、前記複数のカテゴリの内の１以上のカテゴリの各々の複数の代表テキストを表示する第１の表示手段と、前記１以上のカテゴリの各々の複数の代表テキストの内の、特定のカテゴリの代表テキストの指定を受け付ける受付手段と、を含み、前記第１の表示手段は、前記特定のカテゴリの代表テキストの指定を受け付けたことに応じて、他のカテゴリの複数の代表テキストから、当該特定のカテゴリの代表テキストを含意する要素テキストを含む文書に含まれる、当該他のカテゴリの要素テキストを含意する代表テキストを抽出して表示する。
　本発明の一態様におけるテキスト可視化方法は、複数の文書の各々が複数のカテゴリの各々のテキストを含み、当該複数のカテゴリの各々について、前記複数の文書に含まれるテキストの内の代表テキストと当該代表テキストを含意する要素テキストが設定されている場合に、前記複数のカテゴリの内の１以上のカテゴリの各々の複数の代表テキストを表示し、前記１以上のカテゴリの各々の複数の代表テキストの内の、特定のカテゴリの代表テキストの指定を受け付け、前記特定のカテゴリの代表テキストの指定を受け付けたことに応じて、他のカテゴリの複数の代表テキストから、当該特定のカテゴリの代表テキストを含意する要素テキストを含む文書に含まれる、当該他のカテゴリの要素テキストを含意する代表テキストを抽出して表示する。
　本発明の一態様におけるコンピュータが読み取り可能な記録媒体は、コンピュータに、複数の文書の各々が複数のカテゴリの各々のテキストを含み、当該複数のカテゴリの各々について、前記複数の文書に含まれるテキストの内の代表テキストと当該代表テキストを含意する要素テキストが設定されている場合に、前記複数のカテゴリの内の１以上のカテゴリの各々の複数の代表テキストを表示し、前記１以上のカテゴリの各々の複数の代表テキストの内の、特定のカテゴリの代表テキストの指定を受け付け、前記特定のカテゴリの代表テキストの指定を受け付けたことに応じて、他のカテゴリの複数の代表テキストから、当該特定のカテゴリの代表テキストを含意する要素テキストを含む文書に含まれる、当該他のカテゴリの要素テキストを含意する代表テキストを抽出して表示する、処理を実行させるプログラムを格納する。
　本発明の技術効果は、複数のカテゴリを含む文書に対するクラスタリングにおいて、カテゴリ間での観点の関連性を把握できることである。
本発明の第１の実施の形態の基本的な構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態における、クラスタリングシステム１の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態における、コンピュータにより実現されたクラスタリングシステム１の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態における、クラスタリングシステム１の動作を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態における、クラスタリング対象のテキストデータの例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、含意関係の抽出結果の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、クラスタリング結果の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、クラスタリング画面８０（代表テキスト指定前）の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、クラスタリング画面８０（現象カテゴリの代表テキスト指定時）の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、クラスタリング画面８０（現象カテゴリ及び原因カテゴリの代表テキスト指定時）の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、クラスタリング画面８０（原因カテゴリの代表テキスト指定時）の例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態における、クラスタリングシステム１の構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施の形態における、分析画面９０の例を示す図である。 本発明の実施の形態における、代表テキストと要素テキストの関係の例を示す図である。
　はじめに、本発明の実施の形態で用いるテキストのクラスタリング手法である、含意クラスタリングについて説明する。含意クラスタリングでは、非特許文献２に記載されているように、テキスト間の意味の関係である、含意関係をもとにクラスタリングを行う。本発明の実施の形態では、含意関係を、特許文献１と同様に、次のように定義する。すなわち、第１のテキストの内容が真であるならば第２のテキストの内容が真である場合、第１のテキストが第２のテキストを含意（entailment）すると定義する。また、第１のテキストの内容から第２のテキストの内容が読み取れる場合、第１のテキストが第２のテキストを含意すると定義してもよい。
　含意関係の理解を容易にするため、具体例を用いて説明する、
　＜具体例１＞
第１のテキスト：オバマ大統領はホワイトハウスに住んでいる。
第２のテキスト：オバマ大統領はアメリカに住んでいる。
　この場合、第１のテキストの内容が真であるならば第２のテキストの内容が真であるので、第１のテキストが第２のテキストを含意するといえる。
　＜具体例２＞
第１のテキスト：犬養毅首相は海軍将校らに暗殺された。
第２のテキスト：犬養毅首相は亡くなった
　この場合、第１のテキストの内容が真であるならば第２のテキストの内容が真であるので、第１のテキストが第２のテキストを含意するといえる。
　ここで、「代表テキスト」と「要素テキスト」を定義する。テキストの集合に対して含意クラスタリング処理を実行すると、代表テキストと要素テキストとが決定される。代表テキストと要素テキストとの関係は、要素テキストの内容が真であるならば代表テキストの内容が真である、という関係である。すなわち、代表テキストと要素テキストとの関係は、要素テキストは代表テキストを含意するという関係である。
　図１４は、本発明の実施の形態における、代表テキストと要素テキストの関係の例を示す図である。代表テキストと要素テキストの理解を容易にするため、図１４を用いて説明する。図１４は、Ｔ１からＴ１１までの１１個のテキストについて、含意クラスタリング処理を実行した様子を示す。図１４における円形のシンボルは一つのテキストを示す。図１４における矢印は、矢印の元のテキストが矢印の先のテキストを含意することを示す。図１４において、テキストＴ６、Ｔ７、Ｔ１１が、テキストＴ１を含意している。同様に、テキストＴ２、Ｔ３、Ｔ７、Ｔ１０が、テキストＴ５を含意しており、テキストＴ２、Ｔ４、Ｔ７、Ｔ８が、テキストＴ９を含意している。このとき、テキストＴ６、Ｔ７、Ｔ１１は、代表テキストＴ１の要素テキストである。同様に、テキストＴ２、Ｔ３、Ｔ７、Ｔ１０は、代表テキストＴ５の要素テキストである。同様に、テキストＴ２、Ｔ４、Ｔ７、Ｔ８は、代表テキストＴ９の要素テキストである。
　ここで、代表テキスト自身が要素テキストとして扱われてもよい。例えば、テキストＴ１、Ｔ６、Ｔ７、Ｔ１１が代表テキストＴ１の要素テキストでもよい。
　（第１の実施の形態）
　次に、本発明の第１の実施の形態について説明する。
　はじめに、本発明の第１の実施の形態の構成を説明する。
　図２は、本発明の第１の実施の形態における、クラスタリングシステム１の構成を示すブロック図である。
　図２を参照すると、本発明の第１の実施の形態におけるクラスタリングシステム１は、記憶部１０、含意関係抽出部２０、クラスタリング部３０、及び、表示制御部５０を含む。クラスタリングシステム１は、本発明のテキスト可視化システムの一実施形態である。
　記憶部１０は、クラスタリング対象の文書に含まれる複数のカテゴリの各々のテキストを示すテキストデータ、及び、各カテゴリのテキスト間のクラスタリングの結果（クラスタリング結果）を記憶する。
　図５は、本発明の第１の実施の形態における、テキストデータの例を示す図である。図５の例は、クラスタリング対象のテキストが、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）の不具合報告に係る文書から抽出された、現象、原因、対策に係る自然言語のテキストである場合の例である。図５の例では、テキストデータは、文書の識別子（Ｄ１、Ｄ２、…）、文書の取得日時を含む。テキストデータは、さらに、各カテゴリ（現象、原因、対策）について、当該文書に含まれるテキストを含む。なお、テキストの前の括弧内の符号は、テキストの識別子を示す。
　テキストは、例えば、所定の形式に従って、複数のカテゴリ（現象、原因、対策）毎に記載された文書から、各カテゴリに対する記載を取得することにより抽出される。また、テキストは、自由形式で記述された文書から、各カテゴリに係る記載部分を特定することにより抽出されてもよい。また、文書は、例えば、コールセンタ等における会話を音声認識することにより生成した、コールログであってもよい。
　含意関係抽出部２０は、クラスタリング対象の文書に含まれる各カテゴリのテキスト間の含意関係を抽出する。
　クラスタリング部３０は、抽出された含意関係をもとに、各カテゴリについて、テキストに対する含意クラスタリングを行う。そして、クラスタリング部３０は、代表テキスト、及び、当該代表テキストを含意する要素テキストが設定されたクラスタを複数生成する。
　表示制御部５０は、クラスタリング結果をもとに、各カテゴリの代表テキスト、及び、表示対象の文書（以下、対象文書とも記載する）の要素テキストを表示するためのクラスタリング画面８０を生成し、ユーザ等に表示（出力）する。
　図８は、本発明の第１の実施の形態における、クラスタリング画面８０（代表テキスト指定前）の例を示す図である。
　クラスタリング画面８０は、代表テキスト表示領域８１（８１ａ、８１ｂ、８１ｃ）、及び、要素テキスト表示領域８２を含む。
　代表テキスト表示領域８１の「クラスタ」欄には、各カテゴリの代表テキストが表示される。また、「件数」欄には、対象文書の内、各代表テキストを含意する要素テキストを含む文書の数が表示される。代表テキスト表示領域８１の代表テキストは、「件数」欄に示される文書の数の大きい（または小さい）順に表示されてもよい。
　要素テキスト表示領域８２の「詳細テキスト」欄には、各対象文書の各カテゴリの要素テキストが、文書識別子、及び、取得日時に関連付けられて、例えば、時系列順で表示される。
　表示制御部５０は、代表テキスト表示部５１（または、第１の表示部）、要素テキスト表示部５２（または、第２の表示部）、及び、受付部５５を含む。
　受付部５５は、代表テキスト表示領域８１において、ユーザ等から、対象文書に係る条件（以下、表示条件とも記載する）の指定を受け付ける。本発明の実施の形態では、表示条件として、１以上のカテゴリの各々の代表テキスト（クラスタ）の組み合わせ（ＡＮＤ条件）が指定される。この場合、対象文書は、クラスタリング対象の全文書の内、表示条件で指定された１以上のカテゴリの各々の代表テキストを含意する（代表テキストのクラスタに属する）要素テキストを、当該１以上のカテゴリの全てについて含む文書である。
　要素テキスト表示部５２は、クラスタリング対象の文書から、表示条件に応じた対象文書を抽出し（絞り込み）、当該抽出した文書の各カテゴリの要素テキストを、要素テキスト表示領域８２に表示する。
　代表テキスト表示部５１は、各カテゴリの代表テキストを、代表テキスト表示領域８１に表示する。また、代表テキスト表示部５１は、表示条件で指定されたカテゴリとは異なるカテゴリの代表テキストから、表示条件に応じた関連代表テキストを抽出し（絞り込み）、代表テキスト表示領域８１に表示する。ここで、関連代表テキストとは、表示条件で指定された１以上のカテゴリとは異なるカテゴリの代表テキストであって、対象文書に含まれる要素テキストが含意する代表テキストである。
　なお、クラスタリングシステム１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）とプログラムを記憶した記憶媒体を含み、プログラムにもとづく制御によって動作するコンピュータであってもよい。
　図３は、本発明の第１の実施の形態における、コンピュータにより実現されたクラスタリングシステム１の構成を示すブロック図である。
　クラスタリングシステム１は、ＣＰＵ２、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）やメモリ等の記憶デバイス（記憶媒体）３、他の装置等と通信を行う通信デバイス４、マウスやキーボード等の入力デバイス５、及び、ディスプレイ等の出力デバイス６を含む。
　ＣＰＵ２は、含意関係抽出部２０、クラスタリング部３０、及び、表示制御部５０の機能を実現するためのコンピュータプログラムを実行する。記憶デバイス３は、記憶部１０のデータを記憶する。出力デバイス６は、ユーザ等へ、クラスタリング画面８０を出力する。入力デバイス５は、ユーザ等から、表示条件の指定を受け付ける。また、通信デバイス４が、他の装置へクラスタリング画面８０を出力し、他の装置から表示条件の指定を受け付けてもよい。
　また、図２に示されたクラスタリングシステム１の各構成要素は、独立した論理回路でもよい。また、図２に示されたクラスタリングシステム１の各構成要素は、有線または無線で接続された複数の物理的な装置に分散的に配置されていてもよい。
　次に、本発明の第１の実施の形態の動作を説明する。
　ここでは、図５のようなテキストデータが、記憶部１０に記憶されていると仮定する。
　図４は、本発明の第１の実施の形態における、クラスタリングシステム１の動作を示すフローチャートである。
　はじめに、含意関係抽出部２０は、記憶部１０に記憶された、クラスタリング対象の文書の各カテゴリのテキスト間の含意関係を抽出する（ステップＳ１０１）。
　ここで、含意関係抽出部２０は、例えば、特許文献１と同様の判定処理を行うことにより、テキスト間の含意関係を抽出する。この場合、含意関係抽出部２０は、テキストに含まれる内容語を比較し、被覆率を算出することにより、含意関係の有無を判定する。なお、含意関係抽出部２０は、テキスト間の含意関係を抽出できれば、特許文献１と異なる判定処理により、テキスト間の含意関係を判定してもよい。
　図６は、本発明の第１の実施の形態における、含意関係の抽出結果の例を示す図である。図６において、矢印の元のテキストは、先のテキストを含意することを示す。図６の例では、例えば、カテゴリ「現象」について、テキストＴ２ａ、Ｔ７ａが、テキストＴ１ａを含意している。
　例えば、含意関係抽出部２０は、図５の各カテゴリのテキストに対して、図６に示すように、含意関係を抽出する。
　クラスタリング部３０は、記憶部１０に記憶された、クラスタリング対象の文書の各カテゴリのテキストに対して、含意クラスタリングを行う（ステップＳ１０２）。
　ここで、クラスタリング部３０は、例えば、非特許文献２の技術と同様に、含意関係抽出部２０により抽出された含意関係をもとに、含意クラスタリングを行う。クラスタリングの結果、テキストが複数の代表テキストを含意する場合、当該テキストは、複数のクラスタの要素テキストに設定される。なお、本発明の実施の形態では、あるクラスタの代表テキストに設定されたテキスト自身も、当該クラスタの代表テキストを含意する要素テキストとして設定される。クラスタリング部３０は、各カテゴリについて、各クラスタの代表テキストの識別子を当該クラスタの要素テキストの識別子と関連付けたクラスタリング結果を、記憶部１０に保存する。
　図７は、本発明の第１の実施の形態における、クラスタリング結果の例を示す図である。図７の例では、例えば、現象カテゴリについて、テキストＴ１ａ、Ｔ４ａ、及び、Ｔ５ａが、それぞれ、クラスタＡ１、Ａ２、及び、Ａ３の代表テキストに設定されている。また、テキストＴ１ａとテキストＴ１ａを含意するテキストＴ２ａ、Ｔ７ａが、クラスタＡ１の要素テキストに設定されている。
　例えば、クラスタリング部３０は、図６の含意関係をもとに、図７に示すようなクラスタリング結果を生成する。
　なお、クラスタリング部３０は、さらに、各カテゴリにおいて、異なる二つのクラスタ間の要素テキストの重複の度合いをもとに、当該二つのクラスタを一つのクラスタに統合してもよい。
　次に、表示制御部５０の代表テキスト表示部５１は、記憶部１０に記憶されたクラスタリング結果をもとに、各カテゴリの代表テキストを、クラスタリング画面８０の代表テキスト表示領域８１に表示する（ステップＳ１０３）。
　例えば、代表テキスト表示部５１は、図７のクラスタリング結果をもとに、現象カテゴリについて、図８のように、代表テキスト表示領域８１ａに、代表テキストＴ１ａ、Ｔ４ａ、Ｔ５ａを表示する。同様に、代表テキスト表示部５１は、代表テキスト表示領域８１ｂに、原因クラスタについて、代表テキストＴ１ｂ、Ｔ５ｂ、Ｔ４ｂを表示し、代表テキスト表示領域８１ｃに、対策クラスタについて、代表テキストＴ１ｃ、Ｔ５ｃ、Ｔ３ｃを表示する。
　要素テキスト表示部５２は、表示条件に応じて、クラスタリング対象の文書から対象文書を抽出し、当該抽出した文書の各カテゴリの要素テキストを、要素テキスト表示領域８２に表示する（ステップＳ１０４）。なお、最初の時点では、表示条件が指定されていないため、例えば、クラスタリング対象の全文書が、対象文書として用いられる。
　例えば、要素テキスト表示部５２は、図８のように、要素テキスト表示領域８２に、クラスタリング対象の全文書Ｄ１～Ｄ７について、各カテゴリの要素テキストを表示する。
　代表テキスト表示部５１は、表示条件に応じて、関連代表テキストを抽出し、代表テキスト表示領域８１に表示する（ステップＳ１０５）。また、同時に、代表テキスト表示部５１は、代表テキスト表示領域８１の文書の数を、対象文書に応じて更新する。なお、最初の時点では、表示条件が指定されていないため、関連代表テキストの抽出は省略される。
　例えば、代表テキスト表示部５１は、図８のように、代表テキスト表示領域８１ａ～８１ｃに、クラスタリング対象の全文書Ｄ１～Ｄ７の内、各代表テキストを含意する要素テキストを含む文書の数を表示する。
　ユーザ等は、図８のクラスタリング画面８０の代表テキスト表示領域８１を参照し、概要レベルで、全体的な現象、原因、対策や、それらの発生数を把握できる。
　次に、受付部５５は、クラスタリング画面８０において、表示条件（代表テキスト）の指定を受け付ける（ステップＳ１０６）。
　ここで、受付部５５は、例えば、代表テキスト表示領域８１に表示されている代表テキストの、マウスによるクリックを検出することにより、代表テキストの指定を受け付ける。
　以降、ステップＳ１０４からの処理が繰り返され、表示条件を受け付けるたびに、当該表示条件に応じて、クラスタリング画面８０が更新される。
　以下、表示条件のいくつかの例を用いて、ステップＳ１０４～Ｓ１０６の動作を説明する。
　＜表示条件として現象カテゴリの代表テキストが指定された場合＞
　ユーザ等が、図８の代表テキスト表示領域８１において、概要レベルの現象「起動しない」について、関連する原因や対策を分析する場合を考える。例えば、受付部５５は、図８の代表テキスト表示領域８１ａにおいて、ユーザ等から、現象カテゴリの代表テキストＴ１ａ「起動しない」の指定を受け付ける。
　図９は、本発明の第１の実施の形態における、クラスタリング画面８０（現象カテゴリの代表テキスト指定時）の例を示す図である。
　この場合、表示条件（代表テキストＴ１ａ）に応じた対象文書は、代表テキストＴ１ａを含意する要素テキストＴ１ａ、Ｔ２ａ、Ｔ７ａを含む文書Ｄ１、Ｄ２、Ｄ７である。
　要素テキスト表示部５２は、図９のように、要素テキスト表示領域８２に、対象文書である文書Ｄ１、Ｄ２、Ｄ７の要素テキストを表示する。
　代表テキスト表示部５１は、代表テキストＴ１ａに対する原因カテゴリの関連代表テキストとして、図９のように、代表テキスト表示領域８１ｂに、対象文書Ｄ１、Ｄ２、Ｄ７に含まれる要素テキストが含意する、代表テキストＴ１ｂ、Ｔ５ｂを表示する。また、代表テキスト表示部５１は、代表テキストＴ１ａに対する対策カテゴリの関連代表テキストとして、代表テキスト表示領域８１ｃに、対象文書Ｄ１、Ｄ２、Ｄ７に含まれる要素テキストが含意する、代表テキストＴ１ｃ、Ｔ５ｃを表示する。さらに、代表テキスト表示部５１は、図９のように、代表テキスト表示領域８１の各代表テキストに対する文書の数を、対象文書Ｄ１、Ｄ２、Ｄ７の内の、各代表テキストを含意する要素テキストを含む文書の数で更新する。
　ユーザ等は、図９のクラスタリング画面８０の代表テキスト表示領域８１を参照し、概要レベルで、指定した現象に関連する原因、対策や、それらの発生数を把握できる。また、要素テキスト表示領域８２を参照し、指定した現象や当該現象に関連する原因、対策の詳細を把握できる。
　＜表示条件として現象カテゴリ及び原因カテゴリの代表テキストが指定された場合＞
　ユーザ等が、図９の代表テキスト表示領域８１において、概要レベルの現象「起動しない」、及び、原因「ＨＤＤが壊れた」について、関連する対策を分析する場合を考える。例えば、受付部５５は、さらに、図９の代表テキスト表示領域８１ｂにおいて、ユーザ等から、原因カテゴリの代表テキストＴ５ｂ「ＨＤＤが壊れた」の指定を受け付ける。
　図１０は、本発明の第１の実施の形態における、クラスタリング画面８０（現象カテゴリ及び原因カテゴリの代表テキスト指定時）の例を示す図である。
　この場合、表示条件（代表テキストＴ１ａ及びＴ５ｂの組み合わせ）に応じた対象文書は、代表テキストＴ１ａを含意する要素テキストＴ２ａ、及び、代表テキストＴ５ｂを含意する要素テキストＴ２ｂを含む文書Ｄ２である。
　要素テキスト表示部５２は、図１０のように、要素テキスト表示領域８２に対象文書である文書Ｄ２の要素テキストを表示する。
　代表テキスト表示部５１は、代表テキストＴ１ａ及びＴ５ｂの組み合わせに対する対策カテゴリの関連代表テキストとして、図１０のように、代表テキスト表示領域８１ｃに、対象文書Ｄ２に含まれる要素テキストが含意する、代表テキストＴ５ｃを表示する。
　＜表示条件として原因カテゴリの代表テキストが指定された場合＞
　ユーザ等が、図８の代表テキスト表示領域８１において、概要レベルの現象「メインボードが故障」について、関連する現象や対策を分析する場合を考える。例えば、受付部５５は、図８の代表テキスト表示領域８１ｂにおいて、ユーザ等から、原因カテゴリの代表テキストＴ４ｂ「メインボードが故障」の指定を受け付ける。
　図１１は、本発明の第１の実施の形態における、クラスタリング画面８０（原因カテゴリの代表テキスト指定時）の例を示す図である。
　この場合、表示条件（代表テキストＴ４ｂ）に応じた対象文書は、代表テキストＴ４ｂを含意する要素テキストＴ３ｂ、Ｔ４ｂ、Ｔ６ｂを含む文書Ｄ３、Ｄ４、Ｄ６である。
　要素テキスト表示部５２は、図１１のように、要素テキスト表示領域８２に、対象文書である文書Ｄ３、Ｄ４、Ｄ６の要素テキストを表示する。
　代表テキスト表示部５１は、代表テキストＴ４ｂに対する現象カテゴリの関連代表テキストとして、図１１のように、代表テキスト表示領域８１ａに、対象文書Ｄ３、Ｄ４、Ｄ６に含まれる要素テキストが含意する、代表テキストＴ４ａ、Ｔ５ａを表示する。また、代表テキスト表示部５１は、代表テキストＴ１ａに対する対策カテゴリの関連代表テキストとして、代表テキスト表示領域８１ｃに、対象文書Ｄ３、Ｄ４、Ｄ６に含まれる要素テキストが含意する、代表テキストＴ３ｃを表示する。さらに、代表テキスト表示部５１は、図１１のように、代表テキスト表示領域８１の各代表テキストに対する文書の数を、対象文書Ｄ３、Ｄ４、Ｄ６の内の、各代表テキストを含意する要素テキストを含む文書の数で更新する。
　ユーザ等は、図１１のクラスタリング画面８０の代表テキスト表示領域８１を参照し、概要レベルで、指定した原因に関連する現象、対策や、それらの発生数を把握できる。また、要素テキスト表示領域８２を参照し、指定した原因や当該原因に関連する現象、対策の詳細を把握できる。
　なお、ここでは、表示条件が「現象カテゴリの代表テキスト」、「現象カテゴリ及び原因カテゴリの代表テキスト」、「原因カテゴリの代表テキスト」の場合を例に説明した。しかしながら、これに限らず、表示条件として、現象、原因、対策の内の１以上の任意の組み合わせについて、各カテゴリの代表テキストが指定されてもよい。
　以上により、本発明の第１の実施の形態の動作が完了する。
　なお、本発明の第１の実施の形態では、クラスタリング対象のテキストのカテゴリが、ＰＣの不具合に係る現象、原因、対策である場合を例に説明した。しかしながら、これに限らず、クラスタリング対象のカテゴリは、他の製品や、サービス等の課題に係る、現象、原因、対策でもよい。また、クラスタリング対象のカテゴリは、顧客からの苦情の対象、苦情の内容、要望でもよい。また、クラスタリング対象のカテゴリは、各文書に含まれる互いに関連するカテゴリであれば、どのようなカテゴリでもよい。
　また、本発明の第１の実施の形態では、要素テキスト表示部５２は、表示条件が指定されていない段階では、クラスタリング対象の全文書を対象文書として、当該対象文書の要素テキストを要素テキスト表示領域８２に表示した。これに限らず、要素テキスト表示部５２は、表示条件が指定されていない段階では、対象文書の要素テキストの表示を省略してもよい。
　また、本発明の第１の実施の形態では、要素テキスト表示部５２は、対象文書の全カテゴリの要素テキストを要素テキスト表示領域８２に表示した。これに限らず、要素テキスト表示部５２は、対象文書の特定のカテゴリの要素テキストのみを表示してもよい。
　また、本発明の第１の実施の形態では、代表テキスト表示部５１は、表示条件が指定されていない段階で、全カテゴリの全代表テキストを、代表テキスト表示領域８１に表示した。これに限らず、代表テキスト表示部５１は、表示条件が指定されていない段階では、表示条件としての指定を受け付けるカテゴリの代表テキストのみを表示してもよい。
　また、本発明の第１の実施の形態では、要素テキスト表示部５２は、抽出した対象文書の要素テキストの表示方法として、抽出した対象文書の要素テキストのみを要素テキスト表示領域８２に表示した。これに限らず、要素テキスト表示部５２は、クラスタリング対象の全文書、或いは、特定の文書の要素テキストを表示したまま、抽出した対象文書の要素テキストのみを強調表示してもよい。
　また、本発明の第１の実施の形態では、代表テキスト表示部５１は、各カテゴリの抽出した代表テキストの表示方法として、抽出した代表テキストのみを代表テキスト表示領域８１に表示した。これに限らず、代表テキスト表示部５１は、各カテゴリの全代表テキスト、或いは、特定の代表テキストを表示したまま、抽出した代表テキストのみを強調表示してもよい。
　次に、本発明の第１の実施の形態の基本的な構成を説明する。
　図１は、本発明の第１の実施の形態の基本的な構成を示すブロック図である。図１を参照すると、本発明のクラスタリングシステム１（テキスト可視化システム）は、代表テキスト表示部５１（第１の表示部）、及び、受付部５５を含む。クラスタリングシステム１は、記憶部にアクセス可能に接続される。記憶部は、複数の文書の各々に含まれる複数のカテゴリの各々のテキストを記憶する。記憶部は、さらに、複数のカテゴリの各々について、複数の文書に含まれるテキストの内の代表テキストと当該代表テキストを含意する要素テキストとを示す情報を記憶する。代表テキスト表示部５１は、複数のカテゴリの内の１以上のカテゴリの各々の複数の代表テキストを表示する。受付部５５は、１以上のカテゴリの各々の複数の代表テキストの内の、特定のカテゴリの代表テキストの指定を受け付ける。代表テキスト表示部５１は、他のカテゴリの複数の代表テキストから、指定された特定のカテゴリの代表テキストを含意する要素テキストを含む文書に含まれる、当該他のカテゴリの要素テキストを含意する代表テキストを抽出して表示する。
　次に、本発明の第１の実施の形態の効果を説明する。
　本発明の第１の実施の形態によれば、複数のカテゴリを含む文書に対するクラスタリングにおいて、カテゴリ間での観点の関連性を把握できる。その理由は、以下の通りである。すなわち、代表テキスト表示部５１は、複数のカテゴリの各々の代表テキストを表示する。そして、代表テキスト表示部５１は、他のカテゴリの複数の代表テキストから、指定された特定のカテゴリの代表テキストを含意する要素テキストを含む文書に含まれる、当該他のカテゴリの要素テキストを含意する代表テキストを抽出して表示する。
　これにより、ユーザは、最初に、各カテゴリの代表テキストにより、概要レベルで各カテゴリの観点を把握でき、次に、特定のカテゴリの観点の代表テキストを指定することで、当該観点に関連する他のカテゴリの観点を把握できる。
　（第２の実施の形態）
　次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。
　本発明の第２の実施の形態では、表示制御部５０が分析テーブル９１を表示する点において、本発明の第１の実施の形態と異なる。
　はじめに、本発明の第２の実施の形態の構成を説明する。
　図１２は、本発明の第２の実施の形態における、クラスタリングシステム１の構成を示すブロック図である。
　図１２を参照すると、本発明の第２の実施の形態のクラスタリングシステム１は、本発明の第１の実施の形態のクラスタリングシステム１の構成に加えて、表示制御部５０に、さらに、分析結果表示部５６（または、第３の表示部）を含む。
　分析結果表示部５６は、二つのカテゴリの代表テキストの関係性（相関）を表す分析テーブル９１を生成し、表示する。
　次に、本発明の第２の実施の形態の動作を説明する。
　上述のステップＳ１０６で、表示制御部５０の受付部５５は、分析テーブル９１の作成指示を受け付ける。分析結果表示部５６は、クラスタリング結果をもとに、二つのカテゴリ毎に分析テーブル９１を生成する。分析結果表示部５６は、二つのカテゴリの各代表テキストのペアについて、クラスタリング対象の文書の内、当該二つのカテゴリの要素テキストが、それぞれ、当該ペアの代表テキストを含意する文書の数を集計する。分析結果表示部５６は、集計結果を表す集計表を、分析テーブル９１として生成する。
　図１３は、本発明の第２の実施の形態における、分析画面９０の例を示す図である。分析画面９０は、分析テーブル９１（９１ａ、ｂ、ｃ）を含む。分析テーブル９１ａ、ｂ、ｃは、それぞれ、現象と原因カテゴリ、原因と対策カテゴリ、現象と対策カテゴリについての、分析テーブル９１である。
　例えば、分析結果表示部５６は、図７のクラスタリング結果をもとに、図１３のような分析テーブル９１ａ、ｂ、ｃを生成し、分析画面９０に表示する。
　ユーザ等は、図１３の分析画面９０を参照し、概要レベルの現象、原因、対策の内の二つのカテゴリ間で、それらのカテゴリの各観点のペアの発生数を、容易に把握できる。
　なお、分析結果表示部５６は、上述の集計表の各セルについて、さらに、調整済み標準化残差等を算出したテーブルを、カテゴリ間の相関を表す分析テーブル９１として生成してもよい。また、分析結果表示部５６は、カテゴリ間の関係性を算出できれば、他の方法により算出された関係性を表すテーブルを分析テーブル９１として生成してもよい。例えば、分析結果表示部５６は、調整済み標準化残差の代わりに、上述の集計表の各セルについて、標準化残差や、単に残差を算出したテーブルを生成してもよい。また、分析結果表示部５６は、カイ二乗値や対数尤度比（log-likelihood ratio）により、カテゴリ間の関係性を示してもよい。
　以上により、本発明の第２の実施の形態の動作が完了する。
　次に、本発明の第２の実施の形態の効果を説明する。
　本発明の第２の実施の形態によれば、複数のカテゴリを含む文書に対するクラスタリングにおいて、二つのカテゴリ間の、観点の関係性を容易に把握できる。その理由は、分析結果表示部５６が、二つのカテゴリについて、文書に含まれる当該二つのカテゴリの要素テキストがそれぞれ含意する代表テキストの関係性を表す分析テーブル９１を生成し、表示するためである。なお、上述のキーワードをベースにしたクラスタリングでは、各クラスタの観点が不明確となるため、このようにカテゴリ間のクラスタの関係性を表すテーブルを生成しても、意味のある結果を得ることができない。
　以上、実施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。
　本発明は、大量文書データをクラスタリングするシステムに適用できる。例えば、本発明は、製品やサービスの改善、マーケティング、営業活動の効率化のために、コールログや顧客の意見等を分析するシステムに適用できる。また、本発明は、製品の不具合や製品に対する評価や要望を分析するシステム、学術文献等を分析するシステムにも適用できる。また、本発明は、カスタマーサポートに対する質問を分析して、ＦＡＱ（Frequently Asked Questions）を生成するシステムにも適用できる。
　１　　クラスタリングシステム
　２　　ＣＰＵ
　３　　記憶デバイス
　４　　通信デバイス
　５　　入力デバイス
　６　　出力デバイス
　１０　　記憶部
　２０　　含意関係抽出部
　３０　　クラスタリング部
　５０　　表示制御部
　５１　　代表テキスト表示部
　５２　　要素テキスト表示部
　５５　　受付部
　５６　　分析結果表示部
　８０　　クラスタリング画面
　８１　　代表テキスト表示領域
　８２　　要素テキスト表示領域
　９０　　分析画面
　９１　　分析テーブル

Claims (7)

  1. 　複数の文書の各々に含まれる複数のカテゴリの各々のテキスト、及び、当該複数のカテゴリの各々について、前記複数の文書に含まれるテキストの内の代表テキストと当該代表テキストを含意する要素テキストとを示す情報、を記憶する記憶手段にアクセス可能に接続され、
    　前記複数のカテゴリの内の１以上のカテゴリの各々の複数の代表テキストを表示する第１の表示手段と、
    　前記１以上のカテゴリの各々の複数の代表テキストの内の、特定のカテゴリの代表テキストの指定を受け付ける受付手段と、を備え、
    　前記第１の表示手段は、前記特定のカテゴリの代表テキストの指定を受け付けたことに応じて、他のカテゴリの複数の代表テキストから、当該特定のカテゴリの代表テキストを含意する要素テキストを含む文書に含まれる、当該他のカテゴリの要素テキストを含意する代表テキストを抽出して表示する、
    　テキスト可視化システム。
  2. 　さらに、前記特定のカテゴリの代表テキストの指定を受け付けたことに応じて、前記複数の文書から、当該特定のカテゴリの代表テキストを含意する要素テキストを含む文書を抽出し、当該抽出した文書に含まれる、前記複数のカテゴリの内の１以上のカテゴリの各々の要素テキストを表示する第２の表示手段を備える、
    　請求項１に記載のテキスト可視化システム。
  3. 　前記受付手段は、前記１以上のカテゴリの各々の複数の代表テキストの内の、複数の特定のカテゴリの各々の代表テキストの指定を受け付け、
    　前記第１の表示手段は、前記複数の特定のカテゴリの各々の代表テキストの指定を受け付けたことに応じて、当該複数の特定のカテゴリの各々の代表テキストを含意する要素テキストを当該複数の特定のカテゴリの全てについて含む文書に含まれる、他のカテゴリの要素テキストを含意する代表テキストを抽出して表示する、
    　請求項１に記載のテキスト可視化システム。
  4. 　さらに、前記複数の特定のカテゴリの各々の代表テキストの指定を受け付けたことに応じて、前記複数の文書から、当該複数の特定のカテゴリの各々の代表テキストを含意する要素テキストを当該複数の特定のカテゴリの全てについて含む文書を抽出し、当該抽出した文書に含まれる、前記複数のカテゴリの内の１以上のカテゴリの各々の要素テキストを表示する第２の表示手段を備える、
    　請求項３に記載のテキスト可視化システム。
  5. 　さらに、前記複数のカテゴリの内の二つのカテゴリについて、文書に含まれる当該二つのカテゴリの要素テキストがそれぞれ含意する代表テキストの関係性を表すテーブルを表示する第３の表示手段を備える、
    　請求項１乃至４のいずれかに記載のテキスト可視化システム。
  6. 　複数の文書の各々が複数のカテゴリの各々のテキストを含み、当該複数のカテゴリの各々について、前記複数の文書に含まれるテキストの内の代表テキストと当該代表テキストを含意する要素テキストが設定されている場合に、
    　前記複数のカテゴリの内の１以上のカテゴリの各々の複数の代表テキストを表示し、
    　前記１以上のカテゴリの各々の複数の代表テキストの内の、特定のカテゴリの代表テキストの指定を受け付け、
    　前記特定のカテゴリの代表テキストの指定を受け付けたことに応じて、他のカテゴリの複数の代表テキストから、当該特定のカテゴリの代表テキストを含意する要素テキストを含む文書に含まれる、当該他のカテゴリの要素テキストを含意する代表テキストを抽出して表示する、
    　テキスト可視化方法。
  7. 　コンピュータに、
    　複数の文書の各々が複数のカテゴリの各々のテキストを含み、当該複数のカテゴリの各々について、前記複数の文書に含まれるテキストの内の代表テキストと当該代表テキストを含意する要素テキストが設定されている場合に、
    　前記複数のカテゴリの内の１以上のカテゴリの各々の複数の代表テキストを表示し、
    　前記１以上のカテゴリの各々の複数の代表テキストの内の、特定のカテゴリの代表テキストの指定を受け付け、
    　前記特定のカテゴリの代表テキストの指定を受け付けたことに応じて、他のカテゴリの複数の代表テキストから、当該特定のカテゴリの代表テキストを含意する要素テキストを含む文書に含まれる、当該他のカテゴリの要素テキストを含意する代表テキストを抽出して表示する、
    　処理を実行させるプログラムを格納する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
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