特開 2024-30229 情報処理装置、プログラム、及び情報処理方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024030229

(43)【公開日】2024-03-07

(54)【発明の名称】情報処理装置、プログラム、及び情報処理方法

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/35 20190101AFI20240229BHJP

   G06F 40/216 20200101ALI20240229BHJP

【ＦＩ】

G06F16/35

G06F40/216

【審査請求】有

【請求項の数】12

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022132932

(22)【出願日】2022-08-24

(71)【出願人】

【識別番号】501440684

【氏名又は名称】ソフトバンク株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000877

【氏名又は名称】弁理士法人ＲＹＵＫＡ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】西田 昌市

【テーマコード（参考）】

5B091

5B175

【Ｆターム（参考）】

5B091AA15

5B091AB17

5B091CA01

5B091CC01

5B091CC05

5B175DA01

5B175FA03

(57)【要約】      （修正有）

【課題】顧客対応ログ分類の分析を支援する情報処理装置及び方法を提供する。
【解決手段】情報処理装置１００は、複数の分類カテゴリ毎に、キーワードと分類重み付けとの対応付けが複数登録された分類データを記憶する分類データ記憶部、キーワードと重要性重み付けとの対応付けが複数登録された重要性データを記憶する重要性データ記憶部、テキストデータについて、スライディングウィンドウに含まれるキーワードに対応する分類重み付けと重要性重み付けに基づいてウィンドウ分類スコア及びウィンドウ重要性スコアを算出するウィンドウスコア算出部並びにテキストデータについて、ウィンドウスコア算出部がスライディングウィンドウをずらしながら算出した複数のウィンドウ分類スコアのうち最も高いウィンドウ分類スコア及びウィンドウ重要性スコアをテキストデータのテキスト分類スコア及びテキスト重要性スコアとして特定するテキストスコア特定部を備える。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の分類カテゴリ毎に、キーワードと前記キーワードと前記分類カテゴリとの関連度を示す分類重み付けとの対応付けが複数登録された分類データを記憶する分類データ記憶部と、
キーワードと前記キーワードの重要性を示す重要性重み付けとの対応付けが複数登録された重要性データを記憶する重要性データ記憶部と、
テキストデータを取得するテキストデータ取得部と、
前記テキストデータ取得部が取得した前記テキストデータについて、予め定められたトークン数に対応するスライディングウィンドウに含まれるキーワードに対応する前記分類重み付け及び前記重要性重み付けに基づいて前記スライディングウィンドウのウィンドウ分類スコア及びウィンドウ重要性スコアを算出するウィンドウスコア算出部と、
前記テキストデータについて、前記ウィンドウスコア算出部が前記スライディングウィンドウをずらしながら算出した複数の前記ウィンドウ分類スコアのうち最も高い前記ウィンドウ分類スコア及び複数の前記ウィンドウ重要性スコアのうち最も高い前記ウィンドウ重要性スコアを前記テキストデータのテキスト分類スコア及びテキスト重要性スコアとして特定するテキストスコア特定部と
を備える情報処理装置。

【請求項2】

前記ウィンドウスコア算出部は、前記スライディングウィンドウに含まれるキーワードに対応する前記分類重み付けを加算することに基づいて前記ウィンドウ分類スコアを算出し、前記スライディングウィンドウに含まれるキーワードに対応する前記重要性重み付けを加算することに基づいて前記ウィンドウ重要性スコアを算出する、請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記分類データは、複数のキーワードの共起に対して前記分類重み付けを対応付け可能に構成されており、
前記ウィンドウスコア算出部は、前記スライディングウィンドウに前記共起が含まれる場合に、前記共起に対応する分類重み付けを加算する、請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記重要性データは、複数のキーワードの共起に対して前重要性重み付けを対応付け可能に構成されており、
前記ウィンドウスコア算出部は、前記スライディングウィンドウに前記共起が含まれる場合に、前記共起に対応する重要性重み付けを加算する、請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記分類データは、前記キーワードに対してプラスの分類重み付け及びマイナスの分類重み付けのいずれも対応付け可能に構成されている、請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記重要性データは、前記キーワードに対してプラスの重要性重み付け及びマイナスの重要性重み付けのいずれも対応付け可能に構成されている、請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記テキストスコア特定部によって特定された前記テキスト重要性スコアが予め定められた閾値より高い前記テキストデータをインシデントに関連するテキストデータとして特定するテキストデータ特定部
を更に備える、請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記テキストデータの重要性を打ち消す打ち消しワードが登録された打ち消しデータを記憶する打ち消しデータ記憶部
を更に備え、
前記テキストデータ特定部は、前記テキスト重要性スコアが前記予め定められた閾値より高い前記テキストデータのうち、前記打ち消しキーワードを含まない前記テキストデータを特定する、請求項７に記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記打ち消しデータは、複数のキーワードの共起を登録可能に構成されている、請求項８に記載の情報処理装置。

【請求項10】

前記ウィンドウスコア算出部は、ウィンドウ分類スコアに対して設定されたウィンドウ分類トークン数に対応するスライディングウィンドウに含まれるキーワードに対応する前記分類重み付けに基づいて前記ウィンドウ分類スコアを算出し、前記ウィンドウ分類トークン数とは異なる、ウィンドウ重要性スコアに対して設定されたウィンドウ重要性トークン数に対応するスライディングウィンドウに含まれるキーワードに対応する前記分類重み付けに基づいて前記ウィンドウ重要性スコアを算出する、請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項11】

コンピュータを、請求項１から１０のいずれか一項に記載の情報処理装置として機能させるためのプログラム。

【請求項12】

コンピュータによって実行される情報処理方法であって、
複数の分類カテゴリ毎に、キーワードと前記キーワードと前記分類カテゴリとの関連度を示す分類重み付けとの対応付けが複数登録された分類データを記憶する分類データ記憶段階と、
キーワードと前記キーワードの重要性を示す重要性重み付けとの対応付けが複数登録された重要性データを記憶する重要性データ記憶段階と、
テキストデータを取得するテキストデータ取得段階と、
前記テキストデータ取得段階において取得した前記テキストデータについて、予め定められたトークン数に対応するスライディングウィンドウに含まれるキーワードに対応する前記分類重み付け及び前記重要性重み付けに基づいて前記スライディングウィンドウのウィンドウ分類スコア及びウィンドウ重要性スコアを算出するウィンドウスコア算出段階と、
前記テキストデータについて、前記スライディングウィンドウをずらしながら算出した複数の前記ウィンドウ分類スコアのうち最も高い前記ウィンドウ分類スコア及び複数の前記ウィンドウ重要性スコアのうち最も高い前記ウィンドウ重要性スコアを前記テキストデータのテキスト分類スコア及びテキスト重要性スコアとして特定するテキストスコア特定段階と
を備える情報処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、プログラム、及び情報処理方法に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、電話によるカスタマーサポート業務等において、お客からの質問等に対して迅速かつ適切な対応を実現するのに好適なテキスト分類技術について記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］特開２０１８－２０６２３８号公報

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0003】

本発明の一実施態様によれば、情報処理装置が提供される。前記情報処理装置は、複数の分類カテゴリ毎に、キーワードと前記キーワードと前記分類カテゴリとの関連度を示す分類重み付けとの対応付けが複数登録された分類データを記憶する分類データ記憶部を備えてよい。前記情報処理装置は、キーワードと前記キーワードの重要性を示す重要性重み付けとの対応付けが複数登録された重要性データを記憶する重要性データ記憶部を備えてよい。前記情報処理装置は、テキストデータを取得するテキストデータ取得部を備えてよい。前記情報処理装置は、前記テキストデータ取得部が取得した前記テキストデータについて、予め定められたトークン数に対応するスライディングウィンドウに含まれるキーワードに対応する前記分類重み付け及び前記重要性重み付けに基づいて前記スライディングウィンドウのウィンドウ分類スコア及びウィンドウ重要性スコアを算出するウィンドウスコア算出部を備えてよい。前記情報処理装置は、前記テキストデータについて、前記ウィンドウスコア算出部が前記スライディングウィンドウをずらしながら算出した複数の前記ウィンドウ分類スコアのうち最も高い前記ウィンドウ分類スコア及び複数の前記ウィンドウ重要性スコアのうち最も高い前記ウィンドウ重要性スコアを前記テキストデータのテキスト分類スコア及びテキスト重要性スコアとして特定するテキストスコア特定部を備えてよい。

【0004】

前記情報処理装置において、前記ウィンドウスコア算出部は、前記スライディングウィンドウに含まれるキーワードに対応する前記分類重み付けを加算することに基づいて前記ウィンドウ分類スコアを算出し、前記スライディングウィンドウに含まれるキーワードに対応する前記重要性重み付けを加算することに基づいて前記ウィンドウ重要性スコアを算出してよい。前記分類データは、複数のキーワードの共起に対して前記分類重み付けを対応付け可能に構成されていてよく、前記ウィンドウスコア算出部は、前記スライディングウィンドウに前記共起が含まれる場合に、前記共起に対応する分類重み付けを加算してよい。

【0005】

前記いずれかの情報処理装置において、前記重要性データは、複数のキーワードの共起に対して前重要性重み付けを対応付け可能に構成されていてよく、前記ウィンドウスコア算出部は、前記スライディングウィンドウに前記共起が含まれる場合に、前記共起に対応する重要性重み付けを加算してよい。

【0006】

前記いずれかの情報処理装置において、前記分類データは、前記キーワードに対してプラスの分類重み付け及びマイナスの分類重み付けのいずれも対応付け可能に構成されていてよい。

【0007】

前記いずれかの情報処理装置において、前記重要性データは、前記キーワードに対してプラスの重要性重み付け及びマイナスの重要性重み付けのいずれも対応付け可能に構成されていてよい。

【0008】

前記いずれかの情報処理装置は、前記テキストスコア特定部によって特定された前記テキスト重要性スコアが予め定められた閾値より高い前記テキストデータをインシデントに関連するテキストデータとして特定するテキストデータ特定部を更に備えてよい。前記情報処理装置は、前記テキストデータの重要性を打ち消す打ち消しワードが登録された打ち消しデータを記憶する打ち消しデータ記憶部を更に備えてよく、前記テキストデータ特定部は、前記テキスト重要性スコアが前記予め定められた閾値より高い前記テキストデータのうち、前記打ち消しキーワードを含まない前記テキストデータを特定してよい。前記打ち消しデータは、複数のキーワードの共起を登録可能に構成されていてよい。

【0009】

前記いずれかの情報処理装置において、前記ウィンドウスコア算出部は、ウィンドウ分類スコアに対して設定されたウィンドウ分類トークン数に対応するスライディングウィンドウに含まれるキーワードに対応する前記分類重み付けに基づいて前記ウィンドウ分類スコアを算出し、前記ウィンドウ分類トークン数とは異なる、ウィンドウ重要性スコアに対して設定されたウィンドウ重要性トークン数に対応するスライディングウィンドウに含まれるキーワードに対応する前記分類重み付けに基づいて前記ウィンドウ重要性スコアを算出してよい。

【0010】

本発明の一実施態様によれば、コンピュータを、前記情報処理装置として機能させるためのプログラムが提供される。

【0011】

本発明の一実施態様によれば、コンピュータによって実行される情報処理方法が提供される。前記情報処理方法は、複数の分類カテゴリ毎に、キーワードと前記キーワードと前記分類カテゴリとの関連度を示す分類重み付けとの対応付けが複数登録された分類データを記憶する分類データ記憶段階を備えてよい。前記情報処理方法は、キーワードと前記キーワードの重要性を示す重要性重み付けとの対応付けが複数登録された重要性データを記憶する重要性データ記憶段階を備えてよい。前記情報処理方法は、テキストデータを取得するテキストデータ取得段階を備えてよい。前記情報処理方法は、前記テキストデータ取得段階において取得した前記テキストデータについて、予め定められたトークン数に対応するスライディングウィンドウに含まれるキーワードに対応する前記分類重み付け及び前記重要性重み付けに基づいて前記スライディングウィンドウのウィンドウ分類スコア及びウィンドウ重要性スコアを算出するウィンドウスコア算出段階を備えてよい。前記情報処理方法は、前記テキストデータについて、前記スライディングウィンドウをずらしながら算出した複数の前記ウィンドウ分類スコアのうち最も高い前記ウィンドウ分類スコア及び複数の前記ウィンドウ重要性スコアのうち最も高い前記ウィンドウ重要性スコアを前記テキストデータのテキスト分類スコア及びテキスト重要性スコアとして特定するテキストスコア特定段階を備えてよい。

【0012】

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】情報処理装置１００の一例を概略的に示す。

【図2】スライディングウィンドウについて説明するための説明図である。

【図3】情報処理装置１００の機能構成の一例を概略的に示す。

【図4】情報処理装置１００による処理の流れの一例を概略的に示す。

【図5】情報処理装置１００による処理の流れの一例を概略的に示す。

【図6】情報処理装置１００として機能するコンピュータ１２００のハードウェア構成の一例を概略的に示す。

【発明を実施するための形態】

【0014】

カスタマーサポート等では、膨大な数の顧客対応が行われており、膨大な数の顧客対応ログが生成されている。顧客対応ログを分析することは、業務内容や顧客対応を改善する上で非常に重要となる。しかし、膨大な数の顧客対応ログに対して、どのようなカテゴリに分類されるかという分類の分析や、マネージメントが管理すべきインシデントや、ビジネスインパクトの大きいインシデントを把握する重要性の分析を、人手で行うのは、マンパワーの問題や、正確性の問題などによって、困難性が高い。それに対して、本実施形態に係る情報処理装置１００は、分類の分析及び重要性の分析を支援する。

【0015】

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

【0016】

図１は、情報処理装置１００の一例を概略的に示す。情報処理装置１００は、例えば、複数のドキュメント２１０の入力を受け付けて、複数のドキュメント２１０を分析した結果である複数の分析結果３１０を出力する。

【0017】

ドキュメント２１０は、例えば、インシデントを発見する対象となるものであれば、どのようなものであってもよい。ドキュメント２１０は、例えば、顧客対応ログであってよい。例えば、ドキュメント２１０は、顧客との間の入電会話ログであったり、チャット等のメッセージログであったりしてよい。また、例えば、ドキュメント２１０は、一企業における社員からのメッセージであったり、パートナー企業からのメッセージであったりしてよい。ドキュメント２１０は、自然文であり、長文の場合もあれば、短文の場合もある。ドキュメント２１０は、テキストデータの一例であってよい。本実施形態では、ドキュメント２１０が顧客対応ログである場合を主に例に挙げて説明する。

【0018】

情報処理装置１００は、分析エンジン１０２及び辞書１０４を有してよい。分析エンジン１０２は、辞書１０４を用いてドキュメント２１０を分析して、ドキュメント２１０の分類カテゴリ、ドキュメント２１０がその分類カテゴリである尤度を示す分類スコア、及びドキュメント２１０の重要性の高さを示す重要性スコアを含む分析結果３１０を出力する。

【0019】

辞書１０４は、分類辞書、重要性辞書、及びシノニムを含んでよい。分類辞書には、複数の分類カテゴリ毎に、キーワードと、キーワードと分類カテゴリとの関連度を示す分類重み付けとの対応付けが複数登録される。重要性辞書には、キーワードと、キーワードの重要性を示す重要性重み付けとの対応付けが複数登録される。分類辞書は、分類データの一例であってよい。重要性辞書は、重要性データの一例であってよい。

【0020】

シノニムは、同義語や表記の揺れ等、キーワードでマッチするために、同じワードとして認識すべき語群を１つのグループとして扱う辞書機能であってよい。シノニムによって、同義語を一元管理することができる。具体例として、「誤り」、「間違え」、「過誤」がシノニムとして登録される。

【0021】

分析エンジン１０２は、対象となるドキュメント２１０について、スライディングウィンドウを用いて、ドキュメント２１０の分類カテゴリ、ドキュメント２１０の分類スコア、及びドキュメント２１０の重要性スコアを算出する。

【0022】

スライディングウィンドウとは、自然言語処理を用いてテキストを分析するための技術である。ドキュメント全体をウィンドウに分割し、各ウィンドウを１トークンずつスライドさせながら、スコア計算を行う。ここで、１トークンは、１形態素に相当する。

【0023】

分析エンジン１０２は、例えば、対象となるドキュメント２１０に対して形態素解析を行って、ドキュメント２１０をトークン化する。分析エンジン１０２は、スライディングウィンドウを１トークンずつずらしながら、キーワードとマッチングさせる。分析エンジン１０２は、キーワードとマッチした場合に、そのキーワードの重み付けの合計を元に、スコアを算出する。

【0024】

例えば、分析エンジン１０２は、対象となるドキュメント２１０について、ドキュメント２１０の開始位置に配置したスライディングウィンドウに含まれる分類辞書のキーワードに対応する分類重み付けに基づいてスライディングウィンドウのウィンドウ分類スコアを算出する。スライディングウィンドウに、異なる分類カテゴリのキーワードが含まれる場合、分析エンジン１０２は、分類カテゴリ毎に、ウィンドウ分類スコアを算出する。分析エンジン１０２は、スライディングウィンドウをずらしながらウィンドウ分類スコアを算出していき、最も高いウィンドウ分類スコアを、ドキュメント２１０の分類スコアとして特定する。また、分析エンジン１０２は、最も高いウィンドウ分類スコアに対応する分類カテゴリを、ドキュメント２１０の分類カテゴリとして特定する。

【0025】

また、分析エンジン１０２は、対象となるドキュメント２１０について、ドキュメント２１０の開始位置に配置したスライディングウィンドウに含まれる重要性辞書のキーワードに対応する重要性重み付けに基づいてスライディングウィンドウのウィンドウ重要性スコアを算出する。分析エンジン１０２は、スライディングウィンドウをずらしながらウィンドウ重要性スコアを算出していき、最も高いウィンドウ重要性スコアを、ドキュメント２１０の重要性スコアとして特定する。

【0026】

分類カテゴリは、任意に設定されてよい。分類カテゴリの例として、不正決済、ＰＬ問題、情報事故、及び知得不正等が挙げられる。

【0027】

具体例として、不正決済に対して、不正（重み付け３．０）、不正請求（重み付け３．０）、及び勝手（重み付け２．０）等が登録される。また、ＰＬ問題に対して、やけど（重み付け３．０）、消費者センター（重み付け３．０）、及び熱（重み付け２．０）等が登録される。また、情報事故に対して、覚えない（重み付け３．０）、誤配信（重み付け３．０）、及び個人情報（重み付け３．０）等が登録される。また、知得不正に対して、改ざん（重み付け３．０）、勝手（重み付け３．０）及び代筆（重み付け３．０）等が登録される。

【0028】

図１に示す例では、１つ目のドキュメント２１０に対して、複数の分類カテゴリのうち、分類スコアが最も高かった「情報事故」と、分類スコアである０．９４と、重要性スコアである０．６８とが出力されている。情報処理装置１００による出力結果によって、複数のドキュメント２１０のそれぞれが、どの分類カテゴリに属するものであるのかと、その確からしさとを把握可能にでき、かつ、複数のドキュメント２１０の重要性の差を容易に把握可能にすることができる。これにより、例えば、重要性が高い順に改善に取り組む等の対応を可能とすることができる。

【0029】

分類辞書は、２つのキーワードの共起に対して分類重み付けを対応付け可能に構成されてよい。重要性辞書は、２つのキーワードの共起に対して分類重み付けを対応付け可能に構成されてよい。

【0030】

共起とは、スライディングウィンドウや、ドキュメントのスコープ（キーワードマッチングや共起におけるスコアリングの対象となる範囲）の中で、あるワードとあるワードが同時に出現することである。例えば、「子供」と「まとめて支払い」のキーワードを共起登録した場合、この２つのワードが同じスコープ内に出願する場合に、スコアリングの対象となる。「子供」と「まとめて支払い」が単独で登録されておらず、共起でのみ登録されている場合、「子供」と「まとめて支払い」が単独で出現する場合、スコアリングの対象とならない。

【0031】

図２は、スライディングウィンドウについて説明するための説明図である。ここでは、対象となるドキュメント２１０が４０個のトークンから構成されており、スライディングウィンドウのサイズが２０トークンに設定されている場合を例に挙げて説明する。

【0032】

分析エンジン１０２は、まず、ドキュメント２１０の１～２０トークンに対応する位置にスライディングウィンドウ４００を配置して、キーワードが含まれる分類カテゴリ毎にウィンドウ分類スコアを算出するとともに、ウィンドウ重要性スコアを算出する。

【0033】

分析エンジン１０２は、スライディングウィンドウ４００に含まれるキーワードに対応する分類重み付けを加算する事に基づいてウィンドウ分類スコアを算出し、スライディングウィンドウ４００に含まれるキーワードに対応する重要性重み付けを加算することに基づいてウィンドウ重要性スコアを算出してよい。算出方法としては、任意の方法が用いられてよい。

【0034】

分析エンジン１０２は、例えば、重み付けの合計を関数処理し、－１から１の間の値に変換することによって、スコアを算出する。例えば、分析エンジン１０２は、下記数式１に示すように、双曲線関数のハイパボリックタンジェントを用いことによって、スコアを算出する。引数として、キーワードにマッチした重み付けの合計に比例係数のスケール因子（scalingFactor）を乗算した数字を用いて算出する。

【0035】

【数1】

【0036】

例えば、スケール因子が０．３であり、スライディングウィンドウ内に重み付けが３．０のキーワードが３つ含まれている場合、スコアは、ｔａｎｈ（（３＋３＋３）×０．３）＝ｔａｎｈ（２．７）＝０．９９１００７４５３６７８１２となる。なお、スケール因子は、０．３に限らず、任意に設定されてよく、また、変更可能であってよい。

【0037】

次に、分析エンジン１０２は、スライディングウィンドウ４００を１トークンずらして、２～２１トークンに対応する位置に配置して、ウィンドウ分類スコア及びウィンドウ重要性スコアを算出する。次に、分析エンジン１０２は、スライディングウィンドウ４００を１トークンずらして、３～２２トークンに対応する位置に配置して、ウィンドウ分類スコア及びウィンドウ重要性スコアを算出する。このように、分析エンジン１０２は、スライディングウィンドウ４００を１トークンずらしながら、ウィンドウ分類スコア及びウィンドウ重要性スコアを算出していく。分析エンジン１０２は、分析エンジン１０２は、最後の２１～４０トークンにスライディングウィンドウ４００を配置してウィンドウ分類スコア及びウィンドウ重要性スコアを算出した後、最も高いウィンドウ分類スコアと、対応する分類カテゴリを特定して、ドキュメント２１０の分類カテゴリ及び分類スコアとし、最も高いウィンドウ重要性スコアを特定して、ドキュメント２１０の重要性スコアとする。

【0038】

図３は、情報処理装置１００の機能構成の一例を概略的に示す。情報処理装置１００は、記憶部１１０、登録部１２０、テキストデータ取得部１３０、分析部１４０、及び出力制御部１５０を備える。

【0039】

記憶部１１０は、分類データ記憶部１１２、重要性データ記憶部１１４、シノニムデータ記憶部１１６、及び打ち消しデータ記憶部１１８を有する。記憶部１１０は、これらの全てを有さずに、一部のみを有してもよい。

【0040】

分類データ記憶部１１２は、複数の分類カテゴリ毎に、キーワードと分類重み付けとの対応付けが複数登録された分類データを記憶する。分類重み付けは、キーワードと分類カテゴリとの関連度を示す。重要性データ記憶部１１４は、キーワードと、キーワードの重要性を示す重要性重み付けとの対応付けが複数登録された重要性キーワードを記憶する。シノニムデータ記憶部１１６は、同じキーワードとして取り扱う複数のキーワードのグループが複数登録されたシノニムデータを記憶する。打ち消しデータ記憶部１１８は、テキストデータの重要性を打ち消す打ち消しワードが登録された打ち消しデータを記憶する。

【0041】

登録部１２０は、各種登録を実行する。登録部１２０は、情報処理装置１００の管理者や、情報処理装置１００のサービスを利用するユーザからの入力に応じて、各種登録を実行してよい。登録部１２０は、情報処理装置１００が備える入力デバイスを介した入力を受け付けてよく、他の装置から送信された入力を受け付けてもよい。

【0042】

登録部１２０は、例えば、分類データ記憶部１１２が記憶する分類データに対する、キーワードと分類重み付けとの対応付けの登録を実行する。具体例として、登録部１２０は、「知得不正」の分類カテゴリに対して、「改ざん」というキーワードと、「改ざん」と「知得不正」との関連度を示す分類重み付けである３．０とを対応付けて登録する。

【0043】

分類データは、キーワードに対してプラスの分類重み付け及びマイナスの分類重み付けのいずれも対応付け可能に構成されていてよい。また、分類データは、複数のキーワードの共起に対して分類重み付けを対応付け可能に構成されていてもよく、登録部１２０は、複数のキーワードの共起と分類重み付けとを対応付けて登録してよい。具体例として、登録部１２０は、「不正決済」の分類カテゴリに対して、「子供」と「まとめて支払い」との共起と、分類重み付けである１．０とを対応付けて登録する。

【0044】

登録部１２０は、例えば、重要性データ記憶部１１４が記憶する重要性データに対する、キーワードと重要性重み付けとの対応付けの登録を実行する。具体例として、登録部１２０は、「怒り」というキーワードと、重要性重み付けである２．０とを対応付けて登録する。

【0045】

重要性データは、キーワードに対してプラスの重要性重み付け及びマイナスの重要性重み付けのいずれも対応付け可能に構成されていてよい。また、重要性データは、複数のキーワードの共起に対して重要性重み付けを対応付け可能に構成されていてもよく、登録部１２０は、複数のキーワードの共起と重要性重み付けとを対応付けて登録してよい。

【0046】

登録部１２０は、例えば、シノニムデータ記憶部１１６が記憶するシノニムデータに対する、同じキーワードとして取り扱う複数のキーワードのグループの登録を実行する。具体例として、登録部１２０は、「誤り」、「間違え」、「過誤」のグループを登録する。

【0047】

登録部１２０は、例えば、打ち消しデータ記憶部１１８が記憶する打ち消しデータに対する、打ち消しワードの登録を実行する。具体例として、登録部１２０は、「勘違い」を登録する。

【0048】

打ち消しデータは、複数のキーワードの共起を登録可能に構成されていてもよく、登録部１２０は、複数のキーワードの共起を打ち消しデータに登録してよい。具体例として、登録部１２０は、「お客様」及び「勘違い」の共起を打ち消しデータに登録する。

【0049】

テキストデータ取得部１３０は、分析対象となるテキストデータを取得する。テキストデータ取得部１３０は、複数のテキストデータを含む顧客対応ログ等からテキストデータを取得する。テキストデータ取得部１３０は、分析の対象となり得る任意のデータから、テキストデータを取得してよい。

【0050】

分析部１４０は、テキストデータ取得部１３０が取得したテキストデータを分析する。分析部１４０は、テキストデータ取得部１３０が取得したテキストデータに対して形態素解析を実行することによって、テキストデータをトークン化してよい。分析部１４０は、トークン化したテキストデータを対象に分析を実行してよい。なお、形態素解析は、分析部１４０が実行してなくてもよい。例えば、テキストデータ取得部１３０が、トークン化されたテキストデータを取得してもよい。

【0051】

分析部１４０は、ウィンドウスコア算出部１４２、テキストスコア特定部１４４、及びテキストデータ特定部１４６を有する。

【0052】

ウィンドウスコア算出部１４２は、トークン化されたテキストデータについて、スライディングウィンドウに含まれるキーワードに対応する分類重み付け及び重要性重み付けに基づいてスライディングウィンドウのウィンドウ分類スコア及びウィンドウ重要性スコアを算出する。ウィンドウスコア算出部１４２は、予め定められたトークン数に対応するスライディングウィンドウを用いてよい。

【0053】

ウィンドウスコア算出部１４２は、トークン化されたテキストデータの開始位置にスライディングウィンドウを配置し、スライディングウィンドウに含まれる、分類データ内のキーワードに対応する分類重み付けを加算することに基づいて、当該スライディングウィンドウのウィンドウ分類スコアを算出してよい。ウィンドウスコア算出部１４２は、スライディングウィンドウに、複数の分類カテゴリのキーワードが含まれる場合、複数の分類カテゴリのそれぞれについて、ウィンドウ分類スコアを算出してよい。ウィンドウスコア算出部１４２は、スライディングウィンドウを１トークンずつずらしながら、ウィンドウ分類スコアを算出していく。

【0054】

ウィンドウスコア算出部１４２は、分類データに複数のキーワードの共起が含まれる場合であって、スライディングウィンドウに、分類データ内のいずれかの共起が含まれる場合、当該共起に対応する分類重み付けを加算してよい。

【0055】

ウィンドウスコア算出部１４２は、分類重み付けを加算した値が大きいほど、スコアが高くなる任意の計算手法を用いて、ウィンドウ分類スコアを算出してよい。ウィンドウスコア算出部１４２は、例えば、分類重み付けの合計を関数処理して、－１から１の間の値に変換することによって、ウィンドウ分類スコアを算出してよい。具体例として、ウィンドウスコア算出部１４２は、ハイパボリックタンジェントを用いて、ウィンドウ分類スコアを算出する。また、ウィンドウスコア算出部１４２は、例えば、分類重み付けを単に加算することによってウィンドウ分類スコアを算出する。

【0056】

ウィンドウスコア算出部１４２は、トークン化されたテキストデータの開始位置にスライディングウィンドウを配置し、スライディングウィンドウに含まれる、重要性データ内のキーワードに対応する重要性重み付けを加算することに基づいて、当該スライディングウィンドウのウィンドウ重要性スコアを算出してよい。ウィンドウスコア算出部１４２は、スライディングウィンドウを１トークンずつずらしながら、ウィンドウ重要性スコアを算出していく。

【0057】

ウィンドウスコア算出部１４２は、重要性データに複数のキーワードの共起が含まれる場合であって、スライディングウィンドウに、重要性データ内のいずれかの共起が含まれる場合、当該共起に対応する重要性重み付けを加算してよい。

【0058】

ウィンドウスコア算出部１４２は、重要性重み付けを加算した値が大きいほど、スコアが高くなる任意の計算手法を用いて、ウィンドウ重要性スコアを算出してよい。ウィンドウスコア算出部１４２は、例えば、重要性重み付けの合計を関数処理して、－１から１の間の値に変換することによって、ウィンドウ重要性スコアを算出してよい。具体例として、ウィンドウスコア算出部１４２は、ハイパボリックタンジェントを用いて、ウィンドウ重要性スコアを算出する。また、ウィンドウスコア算出部１４２は、例えば、重要性重み付けを単に加算することによってウィンドウ重要性スコアを算出する。

【0059】

ウィンドウ分類スコアを算出するときに用いるスライディングウィンドウのサイズと、ウィンドウ重要性スコアを算出する時に用いるスライディングウィンドウのサイズとは、同じであってよい。この場合、ウィンドウスコア算出部１４２は、スライディングウィンドウをずらすごとに、ウィンドウ分類スコア及びウィンドウ重要性スコアの両方を算出していってよい。

【0060】

ウィンドウ分類スコアを算出するときに用いるスライディングウィンドウのサイズと、ウィンドウ重要性スコアを算出する時に用いるスライディングウィンドウのサイズとは、異なってもよい。この場合、ウィンドウ分類スコアに対するスライディングウィンドウと、ウィンドウ重要性スコアに対応するスライディングウィンドウとが、別々に設定されてよい。ウィンドウスコア算出部１４２は、ウィンドウ分類スコアに対して設定されたウィンドウ分類トークン数に対応するスライディングウィンドウに含まれるキーワードに対応する分類重み付けに基づいてウィンドウ分類スコアを算出し、ウィンドウ分類トークン数とは異なる、ウィンドウ重要性スコアに対して設定されたウィンドウ重要性トークン数に対応するスライディングウィンドウに含まれるキーワードに対応する分類重み付けに基づいてウィンドウ重要性スコアを算出してよい。スライディングウィンドウのサイズを、ウィンドウ分類スコア及びウィンドウ重要性スコアのそれぞれの適正に応じたトークン数に設定することによって、テキストデータの分類精度と、テキストデータの重要性の判定精度とを向上させることができる。

【0061】

テキストスコア特定部１４４は、テキストデータについて、ウィンドウスコア算出部１４２がスライディングウィンドウをずらしながら算出した複数のウィンドウ分類スコアのうち最も高いウィンドウ分類スコアを、テキストデータのテキスト分類スコアとして特定する。テキストスコア特定部１４４は、１つのテキストデータについて、１つの分類カテゴリ及びテキスト分類スコアを特定してよい。また、テキストスコア特定部１４４は、１つのテキストデータについて、複数の分類カテゴリ及びテキスト分類スコアを特定してもよい。例えば、あるテキストデータについて、分類カテゴリ「情報事故」及びテキスト分類スコア「０．９４」と、分類カテゴリ「不正決済」及びテキスト分類スコア「０．６８」とが特定される。これにより、当該テキストデータは、情報事故に関する可能性が高いが、不正決済に関する可能性もある程度高いことを把握可能にできる。

【0062】

テキストスコア特定部１４４は、テキストデータが、打ち消しデータ記憶部１１８内の打ち消しワードを含む場合に、特定した当該テキストデータのテキスト重要性スコアを低減してもよい。テキストスコア特定部１４４は、テキストデータが、打ち消しデータ記憶部１１８内の打ち消しワードを含む場合に、特定した当該テキストデータのテキスト重要性スコアを無効にしてもよい。これにより、例えば、テキストデータの大部分が、インシデントの可能性を示すキーワードを含んでいる場合であっても、テキストデータの一部が、それを打ち消す内容であった場合に、当該テキストデータがインシデントではなかったものとして取り扱うことを可能にできる。具体例として、テキストデータの大部分が顧客の怒りを表しているが、テキストデータの最後の部分が、それが顧客の勘違いであったことを示す場合に、当該テキストデータのテキスト重要性スコアを低減したり、無効にしたりする。

【0063】

テキストスコア特定部１４４は、テキストデータについて、ウィンドウスコア算出部１４２がスライディングウィンドウをずらしながら算出した複数のウィンドウ重要性スコアのうち最も高いウィンドウ重要性スコアを、テキストデータのテキスト重要性スコアとして特定する。

【0064】

テキストデータ特定部１４６は、テキストスコア特定部１４４によって特定されたテキスト重要性スコアが予め定められた閾値より高いテキストデータを、インシデントに関連するテキストデータとして特定する。これにより、例えば、膨大な数のテキストデータが入力された場合に、その中から、インシデントに関連する可能性が高く、何らかの対応をとる可能性が高いテキストデータを把握可能にできる。

【0065】

テキストデータ特定部１４６は、テキスト重要性スコアが予め定められた閾値より高いテキストデータのうち、打ち消しデータ記憶部１１８の打ち消しデータに含まれる打ち消しワードを含まないテキストデータを特定するようにしてもよい。すなわち、テキストデータ特定部１４６は、テキスト重要性スコアが予め定められた閾値より高いテキストデータであっても、打ち消しデータに含まれる打ち消しワードを含むテキストデータは特定しないようにしてよい。これにより、テキスト重要性スコアは高いものの、そのテキストデータがインシデントではないことを示唆する内容を含むものである場合には、インシデントに関連しないものとして取り扱うことができる。

【0066】

出力制御部１５０は、分析部１４０による分析結果を出力するよう制御する。例えば、出力制御部１５０は、分析部１４０による分析結果を、情報処理装置１００が備えるディスプレイに表示出力させる。例えば、出力制御部１５０は、分析部１４０による分析結果を、他の装置に対して送信するよう制御する。

【0067】

出力制御部１５０は、例えば、テキストスコア特定部１４４によって特定された、テキストデータの分類カテゴリと、テキスト分類スコアと、テキスト重要性スコアとを出力するよう制御する。出力制御部１５０は、例えば、１つのテキストデータについて、１つの分類カテゴリと、当該分類カテゴリのテキスト分類スコアとを出力するよう制御する。また、出力制御部１５０は、例えば、１つのテキストデータについて、テキスト分類スコアが高い順に特定した予め定められた数の分類カテゴリ及びテキスト分類スコアを出力するよう制御する。また、出力制御部１５０は、例えば、予め定められた閾値より高いテキスト分類スコアと、当該分類テキストスコアに対応する分類カテゴリとを出力するよう制御する。

【0068】

出力制御部１５０は、テキストデータ特定部１４６によって特定されたテキストデータと、当該テキストデータの分類カテゴリ、テキスト分類スコア、及びテキスト重要性スコアとを出力するよう制御する。

【0069】

図４は、情報処理装置１００による処理の流れの一例を概略的に示す。ここでは、複数のテキストデータを順次分析する場合であって、ウィンドウ分類スコア及びウィンドウ重要性スコアの算出に、同じサイズのスライディングウィンドウを用いる場合の処理の流れについて説明する。

【0070】

ステップ（ステップをＳと省略して記載する場合がある。）１０２では、テキストデータ取得部１３０が、テキストデータを取得する。Ｓ１０４では、ウィンドウスコア算出部１４２が、Ｓ１０２においてテキストデータ取得部１３０が取得したテキストデータをトークン化し、トークン化したテキストデータの開始位置にスライディングウィンドウを配置して、ウィンドウ分類スコアを算出する。Ｓ１０６では、ウィンドウスコア算出部１４２が、ウィンドウ重要性スコアを算出する。

【0071】

Ｓ１０８では、ウィンドウスコア算出部１４２が、スライディングウィンドウがテキストデータの終了位置に到達しているか否かを判定する。到達していない場合、Ｓ１１０に進み、到達した場合、Ｓ１１２に進む。Ｓ１１０では、ウィンドウスコア算出部１４２が、スライディングウィンドウを１トークンの分、移動させる。

【0072】

Ｓ１１２では、テキストスコア特定部１４４が、テキスト分類スコア及びテキスト重要性スコアを特定する。対象となる全テキストデータについて分析が終了していない場合（Ｓ１１４でＮＯ）、Ｓ１０２に戻って、テキストデータ取得部１３０が次のテキストデータを取得し、全テキストデータについて分析が終了した場合（Ｓ１１４でＹＥＳ）、処理を終了する。

【0073】

図５は、情報処理装置１００による処理の流れの一例を概略的に示す。ここでは、図４に示す処理の流れに加えて、打ち消しワードの有無も判定する場合について説明する。

【0074】

Ｓ２０２では、テキストデータ取得部１３０が、テキストデータを取得する。Ｓ２０４では、ウィンドウスコア算出部１４２が、Ｓ２０２においてテキストデータ取得部１３０が取得したテキストデータをトークン化し、トークン化したテキストデータの開始位置にスライディングウィンドウを配置して、ウィンドウ分類スコアを算出する。Ｓ２０６では、ウィンドウスコア算出部１４２が、ウィンドウ重要性スコアを算出する。

【0075】

Ｓ２０８では、ウィンドウスコア算出部１４２が、スライディングウィンドウ内に、打ち消しデータ記憶部１１８に記憶されている打ち消しデータ内の打ち消しワードが有るか否かを判定し、有ると判定した場合、その旨を記録する。

【0076】

Ｓ２１０では、ウィンドウスコア算出部１４２が、スライディングウィンドウがテキストデータの終了位置に到達しているか否かを判定する。到達していない場合、Ｓ２１２に進み、到達した場合、Ｓ２１４に進む。Ｓ２１２では、ウィンドウスコア算出部１４２が、スライディングウィンドウを１トークンの分、移動させる。

【0077】

Ｓ２１４では、テキストスコア特定部１４４が、テキスト分類スコア及びテキスト重要性スコアを特定する。対象となる全テキストデータについて分析が終了していない場合（Ｓ２１６でＮＯ）、Ｓ２０２に戻って、テキストデータ取得部１３０が次のテキストデータを取得し、全テキストデータについて分析が終了した場合（Ｓ２１６でＹＥＳ）、処理を終了する。

【0078】

図５に示す処理後、例えば、テキストデータ特定部１４６が、テキスト重要性スコアが予め定められた閾値より高いテキストデータのうち、打ち消しキーワードを含まないテキストデータを特定する。

【0079】

図６は、情報処理装置１００として機能するコンピュータ１２００のハードウェア構成の一例を概略的に示す。コンピュータ１２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ１２００を、本実施形態に係る装置の１又は複数の「部」として機能させ、又はコンピュータ１２００に、本実施形態に係る装置に関連付けられるオペレーション又は当該１又は複数の「部」を実行させることができ、及び／又はコンピュータ１２００に、本実施形態に係るプロセス又は当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ１２００に、本明細書に記載のフローチャート及びブロック図のブロックのうちのいくつか又はすべてに関連付けられた特定のオペレーションを実行させるべく、ＣＰＵ１２１２によって実行されてよい。

【0080】

本実施形態によるコンピュータ１２００は、ＣＰＵ１２１２、ＲＡＭ１２１４、及びグラフィックコントローラ１２１６を含み、それらはホストコントローラ１２１０によって相互に接続されている。コンピュータ１２００はまた、通信インタフェース１２２２、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ１２２６、及びＩＣカードドライブのような入出力ユニットを含み、それらは入出力コントローラ１２２０を介してホストコントローラ１２１０に接続されている。ＤＶＤドライブ１２２６は、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ及びＤＶＤ－ＲＡＭドライブ等であってよい。記憶装置１２２４は、ハードディスクドライブ及びソリッドステートドライブ等であってよい。コンピュータ１２００はまた、ＲＯＭ１２３０及びキーボードのようなレガシの入出力ユニットを含み、それらは入出力チップ１２４０を介して入出力コントローラ１２２０に接続されている。

【0081】

ＣＰＵ１２１２は、ＲＯＭ１２３０及びＲＡＭ１２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ１２１６は、ＲＡＭ１２１４内に提供されるフレームバッファ等又はそれ自体の中に、ＣＰＵ１２１２によって生成されるイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス１２１８上に表示されるようにする。

【0082】

通信インタフェース１２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。記憶装置１２２４は、コンピュータ１２００内のＣＰＵ１２１２によって使用されるプログラム及びデータを格納する。ＤＶＤドライブ１２２６は、プログラム又はデータをＤＶＤ－ＲＯＭ１２２７等から読み取り、記憶装置１２２４に提供する。ＩＣカードドライブは、プログラム及びデータをＩＣカードから読み取り、及び／又はプログラム及びデータをＩＣカードに書き込む。

【0083】

ＲＯＭ１２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ１２００によって実行されるブートプログラム等、及び／又はコンピュータ１２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入出力チップ１２４０はまた、様々な入出力ユニットをＵＳＢポート、パラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入出力コントローラ１２２０に接続してよい。

【0084】

プログラムは、ＤＶＤ－ＲＯＭ１２２７又はＩＣカードのようなコンピュータ可読記憶媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体から読み取られ、コンピュータ可読記憶媒体の例でもある記憶装置１２２４、ＲＡＭ１２１４、又はＲＯＭ１２３０にインストールされ、ＣＰＵ１２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ１２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置又は方法が、コンピュータ１２００の使用に従い情報のオペレーション又は処理を実現することによって構成されてよい。

【0085】

例えば、通信がコンピュータ１２００及び外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース１２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース１２２２は、ＣＰＵ１２１２の制御の下、ＲＡＭ１２１４、記憶装置１２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ１２２７、又はＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、又はネットワークから受信した受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ領域等に書き込む。

【0086】

また、ＣＰＵ１２１２は、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ１２２６（ＤＶＤ－ＲＯＭ１２２７）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイル又はデータベースの全部又は必要な部分がＲＡＭ１２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ１２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ１２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックしてよい。

【0087】

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、及びデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプのオペレーション、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ１２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ１２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ１２１２は、当該複数のエントリの中から、第１の属性の属性値が指定されている条件に一致するエントリを検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。

【0088】

上で説明したプログラム又はソフトウエアモジュールは、コンピュータ１２００上又はコンピュータ１２００近傍のコンピュータ可読記憶媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステム内に提供されるハードディスク又はＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読記憶媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ１２００に提供する。

【0089】

本実施形態におけるフローチャート及びブロック図におけるブロックは、オペレーションが実行されるプロセスの段階又はオペレーションを実行する役割を持つ装置の「部」を表わしてよい。特定の段階及び「部」が、専用回路、コンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、及び／又はコンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタル及び／又はアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）及び／又はディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、及びプログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のような、論理積、論理和、排他的論理和、否定論理積、否定論理和、及び他の論理演算、フリップフロップ、レジスタ、並びにメモリエレメントを含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。

【0090】

コンピュータ可読記憶媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読記憶媒体は、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読記憶媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（登録商標）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。

【0091】

コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又はＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコード又はオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。

【0092】

コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路が、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を生成するために当該コンピュータ可読命令を実行すべく、ローカルに又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路に提供されてよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。

【0093】

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

【0094】

特許請求の範囲、明細書、及び図面中において示した装置、システム、プログラム、及び方法における動作、手順、ステップ、及び段階などの各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」などと明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、及び図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」などを用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

【符号の説明】

【0095】

１００ 情報処理装置、１０２ 分析エンジン、１０４ 辞書、１１０ 記憶部、１１２ 分類データ記憶部、１１４ 重要性データ記憶部、１１６ シノニムデータ記憶部、１１８ 打ち消しデータ記憶部、１２０ 登録部、１３０ テキストデータ取得部、１４０ 分析部、１４２ ウィンドウスコア算出部、１４４ テキストスコア特定部、１４６ テキストデータ特定部、１５０ 出力制御部、２１０ ドキュメント、３１０ 分析結果、４００ スライディングウィンドウ、１２００ コンピュータ、１２１０ ホストコントローラ、１２１２ ＣＰＵ、１２１４ ＲＡＭ、１２１６ グラフィックコントローラ、１２１８ ディスプレイデバイス、１２２０ 入出力コントローラ、１２２２ 通信インタフェース、１２２４ 記憶装置、１２３０ ＲＯＭ、１２４０ 入出力チップ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】