JP7640104B2

JP7640104B2 - Information processing program, information processing device, and information processing method

Info

Publication number: JP7640104B2
Application number: JP2022165299A
Authority: JP
Inventors: 文野鷺坂; 英梨子野本
Original assignee: 株式会社レトリバ
Priority date: 2022-10-14
Filing date: 2022-10-14
Publication date: 2025-03-05
Anticipated expiration: 2042-10-14
Also published as: JP2025065504A; JP2024058149A

Description

特許法第３０条第２項適用［刊行物１］令和３年１０月２１日販売、オンラインによる販売（クラウドサーバー上にあるソフトウェアの販売）［刊行物２］令和３年１０月２１日販売、オンラインによる販売（指定サイトからのダウンロード販売）［刊行物３］令和３年１１月１７日掲載、掲載アドレスｈｔｔｐｓ：／／ｒｅｔｒｉｅｖａ．ｊｐ／ｎｅｗｓ／ｄａｔｅ＿２０２１１１１７１１００／［刊行物４］令和３年１２月１日販売、オンラインによる販売（クラウドサーバー上にあるソフトウェアの販売）［刊行物５］令和４年１月２２日掲載、掲載アドレスｈｔｔｐｓ：／／ｐａｓｔｆｕｓｅ．ｆｏｒｓｔａｒｔｕｐｓ．ｃｏｍ／［刊行物６］令和４年３月２５日掲載、掲載アドレスｈｔｔｐｓ：／／ｆｕｓｅ．ｆｏｒｓｔａｒｔｕｐｓ．ｃｏｍ／ａｒｃｈｉｖｅ－ａ？ｕｔｍ＿ｃａｍｐａｉｇｎ＝ＦＵＳＥ％２０Ｖｏｌ２＆ｕｔｍ＿ｍｅｄｉｕｍ＝ｅｍａｉｌ＆＿ｈｓｍｉ＝２０８２７６９７５＆＿ｈｓｅｎｃ＝ｐ２ＡＮｑｔｚ－＿ｄＯＸｖＤｐｆＩＸＲＶｈＮＮＵｙＫｎＴｈｍＸｐｇＴＲ２ｓＫＷＮＤ１ｑｏｉ１ＰｚＷ－ｖｄｍＡｗｆｑｙＳＩｏｆｘ９Ｆ０ｒ１Ｂ２ｈＡＤ４ｚｖｎＰｐＧｎＷｚ０ｅｕＸｑａＶＡｑＤＱＧＳｎＹｃｙ９ＧＣ６２ｊｎ２－ｊＱＦｍｊＶＬｋＹｊ５Ａ＆ｕｔｍ＿ｃｏｎｔｅｎｔ＝２０８２７６９７５＆ｕｔｍ＿ｓｏｕｒｃｅ＝ｈｓ＿ｅｍａｉｌ ※現在非公開［刊行物７］令和４年６月２３日掲載掲載アドレスｈｔｔｐｓ：／／ｕｓ０６ｗｅｂ．ｚｏｏｍ．ｕｓ／ｗｅｂｉｎａｒ／ｒｅｇｉｓｔｅｒ／ＷＮ＿ｉＡ７ｅｉ２ｌＪＲＹｕ９ｌＴｐｂ１ｍＷ＿ｍＡ ※現在非公開［刊行物８］令和４年６月３０日掲載、掲載アドレスｈｔｔｐｓ：／／ｙｏｓｈｉｎａ．ｉｏ／［刊行物９］令和４年８月１日販売、オンラインによる販売（指定サイトからのダウンロード販売）［刊行物１０］令和４年８月１７日掲載、掲載アドレスｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｙｏｕｔｕｂｅ．ｃｏｍ／ｗａｔｃｈ？ｖ＝ＲｃＹＤＱＮ＿ＢＭＰｃApplicable under Article 30, Paragraph 2 of the Patent Act [Publication 1] On sale from October 21, 2021, online sales (sale of software on a cloud server) [Publication 2] On sale from October 21, 2021, online sales (sale of downloads from a designated site) [Publication 3] Posted on November 17, 2021, published at https://retrieva.jp/news/date_202111171100/ [Publication 4] On sale from December 1, 2021, online sales (sale of software on a cloud server) [Publication 5] Posted on January 22, 2022, published at https://pastfuse.forstartups.com/ [Publication 6] Posted on March 25, 2022, published at https://fuse. forstartups. com/archive-a? utm_campaign=FUSE%20Vol2&utm_medium=email&_hsmi=208276975 &_hsenc=p2ANqtz-_dOXvDpfIXRVhNNUyKnThmXpgTR2sKWND1qoi1PzW -vdmAwfqySIofx9F0r1B2hAD4zvnPpGnWz0euXqaVAqDQGSnYcy9GC62j n2-jQFmjVLkYj5A&utm_content=208276975&utm_source=hs_email *Currently not open to the public [Publication 7] Posted on June 23, 2020 Published address https://us06web. zoom. us/webinar/register/WN_iA7ei2lJRYu9lTpb1mW_mA *Currently not open to the public [Publication 8] Published on June 30, 2022, published address https://yoshina. io/ [Publication 9] On sale from August 1, 2022, online sales (download sales from a designated site) [Publication 10] Published on August 17, 2022, published address https://www. youtube. com/watch? v=RcYDQN_BMPc

本発明は、複数の文書を解析した結果をユーザに分かり易く提示するための情報処理プログラム、情報処理装置及び情報処理方法に関するものである。 The present invention relates to an information processing program, an information processing device, and an information processing method for presenting the results of analyzing multiple documents to a user in an easy-to-understand manner.

従来、複数の文書を自動で解析、分類してユーザに提供する技術が存在する。多量の文書についての解析結果、分類結果を知りたいというニーズは強く、そのようなニーズに対応するための様々な解析手法、分類手法が提案されている。 Conventionally, there are technologies that automatically analyze and classify multiple documents and provide them to users. However, there is a strong need to know the analysis and classification results for a large number of documents, and various analysis and classification methods have been proposed to meet such needs.

例えば、特許文献１には、単語単体の出現頻度のみではなく、単語同士の類似性を考慮した単語群の出現頻度に基づいた文書分類モデルに関する技術が開示されている。 For example, Patent Document 1 discloses technology related to a document classification model based on the frequency of occurrence of groups of words that take into account the similarities between words, rather than just the frequency of occurrence of individual words.

特開２０２１－１４０４９７号公報JP 2021-140497 A

ところで、商品の販売サイトにおける各商品に対する複数のレビュー文書や、飲食店に対する複数の口コミ文書や、コールセンターにおいて受け付けた相談内容をテキスト化した複数文書など、解析のニーズのある複数の文書に対して特許文献１に記載の技術を適用することで、出現頻度の高い単語を抽出する処理や、出現頻度に基づいた文書の分類処理を行うことが可能となるが、そのような解析結果や分類結果をユーザに対して分かり易く提供する手段については開示されていない。 By applying the technology described in Patent Document 1 to multiple documents that need to be analyzed, such as multiple review documents for each product on a product sales site, multiple word-of-mouth documents for restaurants, and multiple documents that are text versions of inquiries received at a call center, it is possible to extract frequently occurring words and classify documents based on their occurrence frequency, but no means are disclosed for providing such analysis and classification results to users in an easy-to-understand manner.

複数の文書についての全体の傾向や、注目すべき単語の存在などをユーザに分かり易い形で提供する手法が求められていた。 There was a need for a method to provide users with an easy-to-understand view of overall trends across multiple documents and the presence of noteworthy words.

本発明は、上記問題点に鑑みなされたものであり、複数の文書を解析した結果をユーザに分かり易く提示することが可能な情報処理プログラム、情報処理装置及び情報処理方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in consideration of the above problems, and aims to provide an information processing program, an information processing device, and an information processing method that can present the results of analyzing multiple documents to a user in an easy-to-understand manner.

本発明に係る情報処理プログラムは、複数の文書の内容を分析する処理をコンピュータに実現させるための情報処理プログラムであって、前記コンピュータに、複数の文書をそれぞれテキストデータとして取得する文書取得機能と、前記複数の文書における単語の出現頻度を算出する出現頻度算出機能と、前記複数の文書における単語の注目度を算出する注目度算出機能と、各単語の前記出現頻度及び前記注目度に基づいて、前記出現頻度と前記注目度をそれぞれ軸として２次元マップ上に各単語をプロットしたワードマップを生成して出力するワードマップ生成機能と、生成した前記ワードマップを含む表示画面を表示用ディスプレイに表示させる表示機能とを実現させることを特徴とする。 The information processing program of the present invention is an information processing program for causing a computer to execute a process for analyzing the contents of a plurality of documents, and is characterized in that the computer is executed to execute a document acquisition function for acquiring each of the plurality of documents as text data, an occurrence frequency calculation function for calculating the occurrence frequency of words in the plurality of documents, an attention calculation function for calculating the attention level of words in the plurality of documents, a word map generation function for generating and outputting a word map in which each word is plotted on a two-dimensional map with the occurrence frequency and the attention level as axes based on the occurrence frequency and the attention level of each word, and a display function for displaying a display screen including the generated word map on a display for display.

また、本発明に係る情報処理プログラムは、さらに、前記コンピュータに、前記複数の文書における各単語に対して関連度の高い他の単語を特定する関連単語特定機能を実現させ、前記表示機能は、表示画面上の前記ワードマップのいずれかの単語に対して所定操作がなされた場合、当該単語の関連単語を当該単語の表示位置から派生させて表示させることを特徴とする。 The information processing program according to the present invention further causes the computer to realize a related word identification function that identifies other words that are highly related to each word in the plurality of documents, and the display function is characterized in that, when a predetermined operation is performed on any word in the word map on the display screen, related words of the word are derived from the display position of the word and displayed.

また、本発明に係る情報処理プログラムは、さらに、前記コンピュータに、前記単語の表示位置から派生させて表示させた前記関連単語の何れかに対して所定操作がなされた場合、前記複数の文書から当該単語及び当該関連単語を共に含む文書を抽出する文書抽出機能を実現させ、前記表示機能は、当該単語及び当該関連単語を共に含む前記文書を表示画面上に表示させることを特徴とする。 The information processing program according to the present invention further causes the computer to realize a document extraction function that extracts documents that contain both the word and the related words from the multiple documents when a predetermined operation is performed on any of the related words that are derived and displayed from the display position of the word, and the display function is characterized in that it displays the documents that contain both the word and the related words on a display screen.

また、本発明に係る情報処理プログラムは、さらに、前記表示機能は、出現頻度及び／又は注目度が所定の閾値以上の単語について、前記閾値未満の単語と表示態様を異ならせて表示させることを特徴とする。 The information processing program according to the present invention is further characterized in that the display function displays words whose frequency of occurrence and/or attention level is equal to or greater than a predetermined threshold in a different display mode than words whose frequency of occurrence and/or attention level is less than the threshold.

また、本発明に係る情報処理プログラムは、さらに、前記注目度算出機能は、所定の分類規則に基づいて前記複数の文書を複数のクラスタに分類し、各クラスタ単位でｔｆ-ｉｄｆ法を適用することで単語の注目度を算出することを特徴とする。 The information processing program according to the present invention is further characterized in that the attention calculation function classifies the documents into a plurality of clusters based on a predetermined classification rule, and calculates the attention of words by applying the tf-idf method on a cluster-by-cluster basis.

本発明に係る情報処理装置は、複数の文書の内容を分析する処理を行うための情報処理装置であって、複数の文書をそれぞれテキストデータとして取得する文書取得部と、前記複数の文書における単語の出現頻度を算出する出現頻度算出部と、前記複数の文書における単語の注目度を算出する注目度算出部と、各単語の前記出現頻度及び前記注目度に基づいて、前記出現頻度と前記注目度をそれぞれ軸として２次元マップ上に各単語をプロットしたワードマップを生成して出力するワードマップ生成部と、生成した前記ワードマップを含む表示画面を表示用ディスプレイに表示させる表示部とを備えることを特徴とする。 The information processing device according to the present invention is an information processing device for performing processing to analyze the contents of a plurality of documents, and is characterized by comprising a document acquisition unit that acquires each of the plurality of documents as text data, an occurrence frequency calculation unit that calculates the occurrence frequency of words in the plurality of documents, an attention calculation unit that calculates the attention level of words in the plurality of documents, a word map generation unit that generates and outputs a word map in which each word is plotted on a two-dimensional map with the occurrence frequency and the attention level as axes based on the occurrence frequency and the attention level of each word, and a display unit that displays a display screen including the generated word map on a display for display.

本発明に係る情報処理方法は、複数の文書の内容を分析する処理をコンピュータによって行うための情報処理方法であって、複数の文書をそれぞれテキストデータとして取得する文書取得手順と、前記複数の文書における単語の出現頻度を算出する出現頻度算出手順と、前記複数の文書における単語の注目度を算出する注目度算出手順と、各単語の前記出現頻度及び前記注目度に基づいて、前記出現頻度と前記注目度をそれぞれ軸として２次元マップ上に各単語をプロットしたワードマップを生成して出力するワードマップ生成手順と、生成した前記ワードマップを含む表示画面を表示用ディスプレイに表示させる表示手順とを含むことを特徴とする。 The information processing method according to the present invention is an information processing method for performing processing for analyzing the contents of a plurality of documents by a computer, and is characterized by including a document acquisition step of acquiring each of the plurality of documents as text data, an occurrence frequency calculation step of calculating the occurrence frequency of words in the plurality of documents, an attention calculation step of calculating the attention level of words in the plurality of documents, a word map generation step of generating and outputting a word map in which each word is plotted on a two-dimensional map with the occurrence frequency and the attention level as axes based on the occurrence frequency and the attention level of each word, and a display step of displaying a display screen including the generated word map on a display for display.

本発明によれば、出現頻度と注目度をそれぞれ軸として２次元マップ上に各単語をプロットしたワードマップを生成し、生成したワードマップを含む表示画面を表示用ディスプレイに表示させるようにしたので、複数の文書を解析した結果をユーザが視覚的に把握し易いように提示することが可能となる。また、表示画面上の前記ワードマップのいずれかの単語に対して所定操作がなされた場合、当該単語の関連単語を当該単語の表示位置から派生させて表示させるようにしたので、ワードマップ上の各単語がどのような単語と一緒に使用されているかを関連単語の表示から簡単に把握することが可能となる。さらに、単語の表示位置から派生させて表示させた前記関連単語の何れかに対して所定操作がなされた場合、複数の文書から当該単語及び当該関連単語を共に含む文書を抽出して表示画面上に表示させるようにしたので、派生元の単語と関連単語とが実際の文書内でどのように使用されていたかを簡単に確認することが可能となる。 According to the present invention, a word map is generated in which each word is plotted on a two-dimensional map with the frequency of occurrence and the attention level as axes, and a display screen including the generated word map is displayed on a display for displaying the results of analyzing multiple documents, so that the results of analyzing multiple documents can be presented in a way that makes it easy for the user to visually understand them. In addition, when a predetermined operation is performed on any word in the word map on the display screen, related words of the word are derived from the display position of the word and displayed, so that it is possible to easily understand what words each word on the word map is used with from the display of the related words. Furthermore, when a predetermined operation is performed on any of the related words derived from the display position of a word and displayed, documents including both the word and the related words are extracted from multiple documents and displayed on the display screen, so that it is possible to easily check how the derived word and the related words were used in the actual document.

本発明に係る情報処理装置を実現するためのシステム全体の構成を表したブロック図である。1 is a block diagram showing the configuration of an entire system for realizing an information processing device according to the present invention; 本発明に係る情報処理装置（サーバ装置）１０の構成の一例を表したブロック図である。1 is a block diagram showing an example of a configuration of an information processing device (server device) 10 according to the present invention. 本発明に係る情報処理装置１０におけるワードマップ生成処理の流れを表したフローチャート図である。FIG. 2 is a flowchart showing the flow of a word map generation process in the information processing device 10 according to the present invention. 本発明に係る情報処理装置１０における関連単語表示処理の流れを表したフローチャート図である。1 is a flowchart showing the flow of related word display processing in an information processing device 10 according to the present invention. 本発明に係る情報処理装置１０における文書抽出処理の流れを表したフローチャート図である。FIG. 2 is a flowchart showing the flow of document extraction processing in the information processing device 10 according to the present invention. 本発明に係る情報処理装置１０において出現頻度の高い単語と注目度の高い単語を抽出した様子の一例を表した説明図である。FIG. 1 is an explanatory diagram showing an example of how frequently occurring words and highly attention-grabbing words are extracted in the information processing device 10 according to the present invention. 本発明に係る情報処理装置１０において出現頻度と注目度に基づいてワードマップを生成した様子の一例を表した説明図である。FIG. 1 is an explanatory diagram showing an example of a word map generated based on appearance frequency and attention level in the information processing device 10 according to the present invention. 本発明に係る情報処理装置１０において元の単語から関連単語を派生させて表示させる様子の一例を表した説明図である。1 is an explanatory diagram showing an example of how related words are derived from an original word and displayed in the information processing device 10 according to the present invention. FIG.

［第１の実施の形態］
以下、図面を参照しながら、第１の実施の形態に係る情報処理装置の例について説明する。図１は、本発明に係る情報処理装置を実現するためのシステム全体の構成を表したブロック図である。なお、情報処理装置１０は、専用マシンとして設計した装置であってもよいが、一般的なコンピュータやサーバ装置によって実現可能なものであるものとする。この場合に、情報処理装置１０は、一般的なコンピュータやサーバ装置が通常備えているであろうＣＰＵ（Central Processing Unit：中央演算処理装置）、メモリ、ハードディスクドライブ等のストレージを具備しているものとする（図示省略）。また、これらの一般的なコンピュータやサーバ装置を本例の情報処理装置１０として機能させるためにプログラムよって各種処理が実行されることは言うまでもない。 [First embodiment]
Hereinafter, an example of an information processing device according to a first embodiment will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the entire system for realizing the information processing device according to the present invention. The information processing device 10 may be a device designed as a dedicated machine, but it is assumed that it can be realized by a general computer or server device. In this case, the information processing device 10 is assumed to be equipped with a CPU (Central Processing Unit), memory, hard disk drive, and other storage that would normally be equipped in a general computer or server device (not shown). It goes without saying that various processes are executed by a program to make these general computers and server devices function as the information processing device 10 of this example.

図１に示すように、情報処理装置を実現するためのシステム全体の構成は、サーバ装置１０と、ユーザ端末２０１～２０ｎ（以下、これら総称してユーザ端末２０と表現する場合を含む）とが、通信ネットワーク３０を介して相互に接続可能に構成されている。このうち、サーバ装置１０が本例の情報処理装置１０として機能し、ユーザ端末２０１～２０ｎのそれぞれから情報処理装置（サーバ装置）１０にアクセスしてシステムを利用する場合を例として説明を行う。 As shown in FIG. 1, the overall system configuration for realizing an information processing device is configured such that a server device 10 and user terminals 201 to 20n (hereinafter, including cases where these are collectively referred to as user terminals 20) are mutually connectable via a communication network 30. Of these, the server device 10 functions as the information processing device 10 in this example, and an example will be described in which the information processing device (server device) 10 is accessed from each of the user terminals 201 to 20n to use the system.

図２は、本発明に係る情報処理装置（サーバ装置）１０の構成の一例を表したブロック図である。この図２に示すように、情報処理装置１０は、文書取得部１１と、出現頻度算出部１２と、注目度算出部１３と、関連単語特定部１４と、文書抽出部１５と、ワードマップ生成部１６と、表示部１７と、記憶部１８とを少なくとも備えている。 Figure 2 is a block diagram showing an example of the configuration of an information processing device (server device) 10 according to the present invention. As shown in this Figure 2, the information processing device 10 includes at least a document acquisition unit 11, an occurrence frequency calculation unit 12, an attention calculation unit 13, a related word identification unit 14, a document extraction unit 15, a word map generation unit 16, a display unit 17, and a storage unit 18.

文書取得部１１は、複数の文書をそれぞれテキストデータとして取得する機能を有する。この文書取得部１１において取得する文書はどのようなものであってもよく、一例としては、商品の販売サイトにおける各商品に対する複数のレビュー文書や、飲食店に対する複数の口コミ文書や、コールセンターにおいて受け付けた相談内容をテキスト化した複数文書などが挙げられる。なお、音声データを取得してテキストデータ化する機能を本例の情報処理装置に備えさせることで複数の文書としての複数のテキストデータを文書取得部１１において取得するようにしてもよい。 The document acquisition unit 11 has a function of acquiring multiple documents as text data. Any type of document may be acquired by the document acquisition unit 11, and examples include multiple review documents for each product on a product sales site, multiple word-of-mouth documents for restaurants, and multiple documents in which consultation details received at a call center have been converted into text. Note that the information processing device of this example may be provided with a function for acquiring voice data and converting it into text data, so that the document acquisition unit 11 acquires multiple text data as multiple documents.

出現頻度算出部１２は、複数の文書における単語の出現頻度を算出する機能を有する。ここで、出現頻度とは、所定のカテゴリ内の複数文書全体の中における各単語の出現回数をカウントしたもの、或いは、出現回数をスコア化（正規化）したものをいう。出現頻度を算出する範囲は、取得した文書全体であってもよいし、取得した文書を所定の分類規則に基づいて複数カテゴリに分類した後の各カテゴリであってもよい。所定の分類規則としては、例えば、ＬＤＡ（Latent Dirichlet Allocation）が挙げられる。算出した単語毎の出現頻度の情報は、後述する記憶部１８に記憶させる。また、所定の分類規則に基づいて取得した文書を複数カテゴリに分類した場合には、各文書が該当するカテゴリの情報についても後述する記憶部１８に記憶させる。 The occurrence frequency calculation unit 12 has a function of calculating the occurrence frequency of a word in multiple documents. Here, the occurrence frequency refers to the count of the number of occurrences of each word in all multiple documents in a specified category, or the score (normalized) number of occurrences. The range for calculating the occurrence frequency may be all the acquired documents, or each category after the acquired documents are classified into multiple categories based on a specified classification rule. An example of the specified classification rule is LDA (Latent Dirichlet Allocation). The calculated information on the occurrence frequency of each word is stored in the storage unit 18 described later. In addition, when the acquired documents are classified into multiple categories based on the specified classification rule, information on the category to which each document belongs is also stored in the storage unit 18 described later.

また、出現頻度算出部１２においては、単語ごとの出現頻度を算出するにあたり、所定規則に基づいて文章を名詞、動詞、形容詞などの所定単位にて分割する前処理を実行する必要がある。また、出現頻度の算出にあたっては、連続した数単語を１つのまとまりとして扱って出現頻度を算出するようにしてもよい。一例としては、バイトペア符号化（Byte Pair Encoding）を用いて文章をサブワード（連続した数単語のまとまり）化した上で、出現頻度が高いサブワードはそれを１単語として扱って出現頻度を算出するようにし、出現頻度が低いサブワードはより短い単位に分割して出現頻度を算出するといった手法が考えられる。出現頻度が高いサブワードについては１単語として扱ってユーザに提示した方が、文書の解析結果をより分かり易くユーザに伝えることができるといえる。 In addition, in the occurrence frequency calculation unit 12, when calculating the occurrence frequency of each word, it is necessary to perform preprocessing to divide the text into predetermined units such as nouns, verbs, and adjectives based on a predetermined rule. In addition, when calculating the occurrence frequency, it is also possible to calculate the occurrence frequency by treating several consecutive words as one group. As an example, a method is conceivable in which a text is divided into subwords (groups of several consecutive words) using byte pair encoding, and then subwords that occur frequently are treated as one word to calculate the occurrence frequency, and subwords that occur less frequently are divided into shorter units to calculate the occurrence frequency. It can be said that the document analysis results can be conveyed to the user more easily if subwords that occur frequently are treated as one word and presented to the user.

注目度算出部１３は、複数の文書における単語の注目度を算出する機能を有する。ここで、注目度とは、その文書全体又はカテゴリを特徴付ける可能性のある単語として注目すべき度合いをスコア化したものをいう。各単語の注目度を算出することができればどのような手法であってもよいが、例えば、複数の文書に対してｔｆ-ｉｄｆ法を適用することで単語の注目度を算出することが考えられる。また、取得した文書を所定の分類規則に基づいて複数カテゴリに分類した後の各カテゴリに対してｔｆ-ｉｄｆ法を適用することで、頻出単語とは異なる注目度の高い単語を抽出し易くなるという効果が得られる。 The attention calculation unit 13 has a function of calculating the attention of words in multiple documents. Here, attention refers to a score that indicates the degree to which a word should be noted as a word that may characterize the entire document or a category. Any method can be used as long as it is possible to calculate the attention of each word, but for example, it is possible to calculate the attention of a word by applying the tf-idf method to multiple documents. In addition, by classifying acquired documents into multiple categories based on predetermined classification rules and then applying the tf-idf method to each category, it is possible to obtain the effect of making it easier to extract highly attention-grabbing words that are different from frequently occurring words.

関連単語特定部１４は、複数の文書における各単語に対して関連度の高い他の単語（以下、関連単語という）を特定する機能を有する。関連単語を抽出することができればどのような手法であってもよいが、例えば、共起（collocation）の度合いの高さに基づいて関連単語を抽出することが考えられる。特定した単語と関連単語との関係性の情報は、後述する記憶部１８に記憶させる。 The related word identification unit 14 has a function of identifying other words (hereinafter referred to as related words) that are highly related to each word in multiple documents. Any method can be used as long as it can extract related words, but for example, it is possible to extract related words based on the degree of collocation. Information on the relationship between the identified words and the related words is stored in the storage unit 18, which will be described later.

文書抽出部１５は、単語とその単語の関連単語との組み合わせが指定された場合に、複数の文書から当該単語及び当該関連単語を共に含む文書を抽出する機能を有する。文書抽出部１５は、単語とその単語の関連単語との組み合わせが指定された場合に、複数の文書の中からこれらを共に含む文書を抽出する処理を実行する。 The document extraction unit 15 has a function of extracting documents that contain both a word and its related words from multiple documents when a combination of the word and its related words is specified. The document extraction unit 15 executes a process of extracting documents that contain both a word and its related words from multiple documents when a combination of the word and its related words is specified.

ワードマップ生成部１６は、各単語の出現頻度及び注目度に基づいて、出現頻度と注目度をそれぞれ軸として２次元マップ上に各単語をプロットしたワードマップを生成して出力する機能を有する。ワードマップは、複数の文書における出現頻度の高い単語や注目度の高い単語を２次元マップ上に配置して表示させたものであり、複数文書の解析結果をユーザに視覚的に分かり易く提示するために用いることができる。このワードマップは、取得した文書全体に対して生成してもよいし、取得した文書を所定の分類規則に基づいて複数カテゴリに分類した後の各カテゴリにて生成するようにしてもよい。縦横の軸に採用する出現頻度と注目度の情報は、出現回数のようにカウント数を用いてもよいし、スコア化（正規化）した数値を用いるようにしてもよい。また、ワードマップ上に全ての単語をプロットするのではなく、出現頻度や注目度に閾値を設けて、出現頻度又は注目度が閾値以上である単語をワードマップ上にプロットするようにしてもよい。また、ワードマップはユーザに対して分析結果を視覚的に分かり易く伝えるための手段であるため、プロット点が必ずしも正確な位置である必要はなく、文字の重なりを避けるためなどの理由に基づいて、所定範囲内のずれを許容して配置するようにしてもよい。 The word map generating unit 16 has a function of generating and outputting a word map in which each word is plotted on a two-dimensional map with the occurrence frequency and the attention level as axes based on the occurrence frequency and the attention level of each word. The word map is a two-dimensional map in which words with a high occurrence frequency or high attention level in multiple documents are arranged and displayed, and can be used to present the analysis results of multiple documents to a user in a visually easy-to-understand manner. This word map may be generated for all the acquired documents, or may be generated for each category after the acquired documents are classified into multiple categories based on a predetermined classification rule. The occurrence frequency and attention level information used for the vertical and horizontal axes may be count numbers like the number of occurrences, or may be scored (normalized) numerical values. In addition, instead of plotting all the words on the word map, thresholds may be set for the occurrence frequency and attention level, and words with occurrence frequency or attention level equal to or higher than the threshold may be plotted on the word map. Furthermore, because the word map is a means of visually conveying the analysis results to the user in an easy-to-understand manner, the plot points do not necessarily need to be in exact positions, and may be positioned with a certain degree of deviation, for example to avoid overlapping characters.

表示部１７は、生成したワードマップを含む表示画面を表示用ディスプレイに表示させる機能を有する。ここで、ユーザ端末２０が表示用ディスプレイを備える構成の場合、表示部１７で生成した表示画面を通信ネットワーク３０を介してユーザ端末２０に送信してユーザ端末２０の表示用ディスプレイに表示させるようにする。 The display unit 17 has a function of displaying a display screen including the generated word map on a display for display. Here, if the user terminal 20 is configured to have a display for display, the display screen generated by the display unit 17 is transmitted to the user terminal 20 via the communication network 30 and is displayed on the display for display of the user terminal 20.

また、表示部１７は、表示画面上のワードマップのいずれかの単語に対して所定操作がなされた場合、当該単語の関連単語を当該単語の表示位置から派生させて表示させる機能を有する。単語に対する所定操作はどのようなものであってもよいが、一例としては、ワードマップ上の単語にポインタをマウスオーバーさせる操作が挙げられる。所定操作がなされた単語が特定されると、関連単語特定部１４において予め特定して記憶させておいた各単語の関連単語の情報を参照して当該単語の関連単語の情報を読み出して、関連単語を当該単語の表示位置から派生させて表示させる。派生させて表示とは、元となる単語と関連単語の関係性を示せればどのような表示であってもよいが、一例としては、元となる単語の表示位置（ノード）からツリー構造のようにエッジで繋げて関連単語を表示させるといった手法が考えられる。すなわち、単語にマウスポインタをマウスオーバーさせたときに関連単語が初めて表示されるようにし、マウスオーバーを外すと関連単語の表示が消えるという表示処理とすることが考えられる。 The display unit 17 also has a function of displaying related words of a word derived from the display position of the word when a predetermined operation is performed on any word in the word map on the display screen. Any predetermined operation on a word may be performed, and one example is an operation of hovering the pointer over a word on the word map. When a word on which a predetermined operation is performed is specified, the related word specification unit 14 refers to information on related words of each word that has been specified and stored in advance, reads out information on related words of the word, and displays the related words derived from the display position of the word. The derived display may be any display that can show the relationship between the original word and the related words, and one example is a method of displaying related words by connecting them with edges like a tree structure from the display position (node) of the original word. In other words, a display process in which the related words are displayed for the first time when the mouse pointer is hovered over a word, and the display of the related words disappears when the mouse pointer is removed.

また、表示部１７は、単語の表示位置から派生させて表示させた関連単語の何れかに対して所定操作がなされた場合、当該単語及び当該関連単語を共に含む文書を表示画面上に表示させる機能を有する。関連単語に対する所定操作はどのようなものであってもよいが、一例としては、ワードマップ上の関連単語に対するシングルクリック操作が挙げられる。所定操作がなされた関連単語が特定されると、元となった単語と関連単語とを共に含む文書を文書抽出部１５によって抽出して、表示画面上に表示させる。元となった単語と関連単語とを共に含む文書の表示方法はどのようなものであってもよいが、一例としては、該当する全ての文書を表示するのではなく２～３例だけを表示させるようにしてもよいし、また、文書全体を表示させるのではなく元となった単語と関連単語とを共に含む個所のみを抜粋して表示させるようにしてもよい。 The display unit 17 also has a function of displaying a document including both the word and the related words on the display screen when a predetermined operation is performed on any of the related words derived from the display position of the word. Any predetermined operation on the related words may be performed, and one example is a single click operation on the related words on the word map. When the related words on which the predetermined operation is performed are identified, the document extraction unit 15 extracts documents including both the original word and the related words and displays them on the display screen. Any method of displaying documents including both the original word and the related words may be used, and one example may be to display only two or three examples instead of displaying all the relevant documents, or to display only excerpts including both the original word and the related words instead of displaying the entire document.

また、表示部１７は、出現頻度及び／又は注目度が所定の閾値以上の単語について、閾値未満の単語と表示態様を異ならせて表示させるようにしてもよい。すなわち、出現頻度が高い単語や、注目度が高い単語を区別してユーザに認識させることが可能となる。表示態様を異ならせる手法としては、例えば、フォントの大きさを変える、表示色を変えるなどが考えられる。 The display unit 17 may also display words whose frequency of occurrence and/or attention level is equal to or greater than a predetermined threshold in a different display manner than words whose frequency of occurrence and/or attention level is less than the threshold. In other words, it is possible to enable the user to distinguish between words whose frequency of occurrence and words whose attention level is high. Possible methods for changing the display manner include, for example, changing the font size or the display color.

記憶部１８は、情報処理装置１０において行われる様々な処理で必要なデータ及び処理の結果として得られたデータを記憶させる機能を有する。 The memory unit 18 has the function of storing data required for various processes performed in the information processing device 10 and data obtained as a result of the processes.

次に、本発明に係る情報処理装置１０における各種処理の流れについて説明を行う。図３は、本発明に係る情報処理装置１０におけるワードマップ生成処理の流れを表したフローチャート図である。この図３に示すように、情報処理装置１０におけるワードマップ生成処理は、情報処理装置１０において複数の文書を取得することによって開始される（ステップＳ１０１）。次に、情報処理装置１０は、取得した複数の文書における各単語の出現頻度を算出する（ステップＳ１０２）。次に、情報処理装置１０は、取得した複数の文書における各単語の注目度を算出する（ステップＳ１０３）。次に、情報処理装置１０は、取得した複数の文書における各単語の関連単語を特定する（ステップＳ１０４）。次に、情報処理装置１０は、出現頻度と注目度をそれぞれ軸として２次元マップ上に単語をプロットすることでワードマップを生成する（ステップＳ１０５）。そして、情報処理装置１０は、生成したワードマップを含む表示画面をディスプレイに表示（ユーザ端末に表示画面を送信）させて（ステップＳ１０６）、ワードマップ生成処理を終了する。 Next, the flow of various processes in the information processing device 10 according to the present invention will be described. FIG. 3 is a flow chart showing the flow of the word map generation process in the information processing device 10 according to the present invention. As shown in FIG. 3, the word map generation process in the information processing device 10 is started by acquiring a plurality of documents in the information processing device 10 (step S101). Next, the information processing device 10 calculates the occurrence frequency of each word in the acquired plurality of documents (step S102). Next, the information processing device 10 calculates the attention degree of each word in the acquired plurality of documents (step S103). Next, the information processing device 10 identifies related words of each word in the acquired plurality of documents (step S104). Next, the information processing device 10 generates a word map by plotting words on a two-dimensional map with the occurrence frequency and the attention degree as axes (step S105). Then, the information processing device 10 displays a display screen including the generated word map on the display (transmits the display screen to the user terminal) (step S106), and ends the word map generation process.

図４は、本発明に係る情報処理装置１０における関連単語表示処理の流れを表したフローチャート図である。この図４に示すように、情報処理装置１０における関連単語表示処理は、情報処理装置１０において表示中のワードマップ上の単語に対する所定操作（例えば、マウスオーバー）の操作情報を受信することによって開始される（ステップＳ２０１）。次に、情報処理装置１０は、所定操作が行われた単語の関連単語を読み出す（ステップＳ２０２）。次に、情報処理装置１０は、ワードマップ上の当該単語から派生させて関連単語を表示させた表示画面を生成する（ステップＳ２０３）。そして、情報処理装置１０は、生成した表示画面をディスプレイに表示（ユーザ端末に表示画面を送信）させて（ステップＳ２０４）、関連単語表示処理を終了する。なお、この図４に示すフローチャート図は、関連単語表示処理の一例であり、表示中のワードマップ上の単語に対して所定操作を行った際に関連単語を派生させて表示させることができれば内部における処理はどのようなものであってもよい。例えば、図３に示すフローチャート図におけるステップＳ１０５において、単語の関連単語を埋め込んだワードマップを生成しておき、表示中のワードマップ上の単語に対して所定操作が行われたときに埋め込んだ関連単語を即座に表示させるといった処理であってもよい。 FIG. 4 is a flow chart showing the flow of the related word display process in the information processing device 10 according to the present invention. As shown in FIG. 4, the related word display process in the information processing device 10 is started by receiving operation information of a predetermined operation (e.g., mouse over) on a word on the word map being displayed on the information processing device 10 (step S201). Next, the information processing device 10 reads out related words of the word on which the predetermined operation was performed (step S202). Next, the information processing device 10 generates a display screen on which related words are derived from the word on the word map and displayed (step S203). Then, the information processing device 10 displays the generated display screen on the display (transmits the display screen to the user terminal) (step S204), and ends the related word display process. Note that the flow chart shown in FIG. 4 is an example of the related word display process, and any internal process may be used as long as related words can be derived and displayed when a predetermined operation is performed on a word on the word map being displayed. For example, in step S105 in the flow chart shown in FIG. 3, a word map may be generated in which related words of a word are embedded, and when a predetermined operation is performed on a word on the displayed word map, the embedded related words may be displayed immediately.

図５は、本発明に係る情報処理装置１０における文書抽出処理の流れを表したフローチャート図である。この図５に示すように、情報処理装置１０における文書抽出処理は、情報処理装置１０において表示中のワードマップ上の関連単語に対する所定操作（例えば、シングルクリック）の操作情報を受信することによって開始される（ステップＳ３０１）。次に、情報処理装置１０は、派生元の単語と当該関連単語とを共に含む文書を抽出する（ステップＳ３０２）。そして、情報処理装置１０は、抽出した文書を表示させた表示画面をディスプレイに表示（ユーザ端末に表示画面を送信）させて（ステップＳ３０３）、文書抽出処理を終了する。 Figure 5 is a flow chart showing the flow of document extraction processing in the information processing device 10 according to the present invention. As shown in Figure 5, the document extraction processing in the information processing device 10 is started by receiving operation information of a predetermined operation (e.g., a single click) on a related word on a word map displayed on the information processing device 10 (step S301). Next, the information processing device 10 extracts documents that contain both the derived word and the related word (step S302). Then, the information processing device 10 displays a display screen showing the extracted document on the display (transmits the display screen to the user terminal) (step S303), and ends the document extraction processing.

次に、文書解析の流れについて具体例を挙げつつ説明を行う。解析対象の文書として、１つの企業の製造する即席カップめんについての口コミサイトの複数の口コミを対象とする場合を例として説明を行う。先ず、一例として、口コミ総数が１０００件の状況において、１０００件の文書をテキストデータとして取得する。次に、１０００件の文書に対して所定の分類規則としてのＬＤＡ（Latent Dirichlet Allocation）を適用することで、複数カテゴリに分類する。その結果、１０００件の文書がカテゴリ１～カテゴリ５の５つに分類されたものとする。次に、カテゴリ毎に、単語の出現頻度の算出と、単語の注目度の算出を行う。 Next, the flow of document analysis will be explained with a concrete example. The explanation will be given using an example in which the documents to be analyzed are multiple reviews on a review site about instant cup noodles manufactured by a single company. First, as an example, in a situation in which there are a total of 1000 reviews, 1000 documents are acquired as text data. Next, the 1000 documents are classified into multiple categories by applying LDA (Latent Dirichlet Allocation) as a predetermined classification rule. As a result, the 1000 documents are classified into five categories, category 1 to category 5. Next, the frequency of occurrence of words and the attention level of words are calculated for each category.

図６は、本発明に係る情報処理装置１０において出現頻度の高い単語と注目度の高い単語を抽出した様子の一例を表した説明図である。この図６は、カテゴリ１～カテゴリ５の５つに分類されたそれぞれのカテゴリ毎に頻出単語と注目単語を抽出した例を示している。このように、カテゴリ毎に頻出単語と注目単語を抽出して一覧表示することも可能であるが、これに基づいてワードマップを生成して表示する機能を備えている。 Figure 6 is an explanatory diagram showing an example of how frequently occurring words and words of interest are extracted in the information processing device 10 according to the present invention. This Figure 6 shows an example of frequent words and words of interest extracted for each of the five categories, Category 1 to Category 5. In this way, it is possible to extract frequent words and words of interest for each category and display them in a list, but the system also has a function for generating and displaying a word map based on this.

図７は、本発明に係る情報処理装置１０において出現頻度と注目度に基づいてワードマップを生成した様子の一例を表した説明図である。この図７は、図６におけるカテゴリ１における出現頻度と注目度とに基づいてワードマップを生成した様子を表している。このように、一覧表示ではなく、出現頻度と注目度とを軸として２次元マップ上に各単語をプロットすることで、文書の解析結果を視覚的に把握しやすくなる。例えば、この単語は出現頻度は高いが注目度は低いとか、この単語は出現頻度は中程度だが注目度が非常に高いとか、ワードマップ上の表示位置に基づいて各単語の解析結果を即座に把握することができる。 Figure 7 is an explanatory diagram showing an example of a word map generated based on occurrence frequency and attention in the information processing device 10 according to the present invention. This Figure 7 shows a word map generated based on occurrence frequency and attention in category 1 in Figure 6. In this way, by plotting each word on a two-dimensional map with occurrence frequency and attention as axes rather than a list display, it becomes easier to visually grasp the analysis results of a document. For example, the analysis results of each word can be immediately grasped based on the display position on the word map, such as this word has a high occurrence frequency but low attention, or this word has a medium occurrence frequency but very high attention.

図８は、本発明に係る情報処理装置１０において元の単語から関連単語を派生させて表示させる様子の一例を表した説明図である。図７に示すワードマップを見たユーザが「におい」という単語に関心を持ったとする。この場合に、そのユーザが「におい」という単語の表示個所にマウスポインタをマウスオーバーさせると、図８に示すように、「におい」の関連単語として、「開け」、「プラスチック」、「油」、「異臭」が表示される。これらの関連単語は「におい」と一緒の文脈で使用されていた単語であるため、「カップめんを開けた瞬間のにおい」、「プラスチックのにおい」、「油のにおい」、「異臭と感じた」などのように、派生元の単語と関連単語とを同時に表示させることで元文書の使用意図を即座に推測することが可能となり、ユーザが文書の解析結果の傾向を把握し易くなるという効果が得られる。また、この関連単語をシングルクリックすることで派生元の単語と関連単語とを共に含む元文書を表示させることができるため、推測した関連単語の使用意図を元文書において簡単に確認することができる。 Figure 8 is an explanatory diagram showing an example of how related words are derived from an original word and displayed in the information processing device 10 according to the present invention. Suppose a user who has seen the word map shown in Figure 7 is interested in the word "smell". In this case, when the user places the mouse pointer over the display area of the word "smell", "open", "plastic", "oil", and "foul smell" are displayed as related words of "smell", as shown in Figure 8. These related words are words that were used in the same context as "smell", so by simultaneously displaying the derived word and the related words, such as "the smell at the moment you open the cup noodles", "the smell of plastic", "the smell of oil", and "it felt like a foul smell", it is possible to instantly guess the intention of use of the original document, and the effect is obtained that the user can easily grasp the tendency of the document analysis result. In addition, by single-clicking on this related word, the original document containing both the derived word and the related word can be displayed, so the intention of use of the guessed related word can be easily confirmed in the original document.

以上のように、本例による情報処理装置によれば、複数の文書をそれぞれテキストデータとして取得し、複数の文書における単語の出現頻度を算出し、複数の文書における単語の注目度を算出し、各単語の出現頻度及び注目度に基づいて、出現頻度と注目度をそれぞれ軸として２次元マップ上に各単語をプロットしたワードマップを生成し、生成したワードマップを含む表示画面を表示用ディスプレイに表示させるようにしたので、複数の文書を解析した結果をユーザに分かり易く提示することが可能となる。 As described above, the information processing device of this example acquires multiple documents as text data, calculates the frequency of occurrence of words in the multiple documents, calculates the attention level of words in the multiple documents, and generates a word map in which each word is plotted on a two-dimensional map with the frequency of occurrence and attention level as axes based on the frequency of occurrence and attention level of each word. A display screen including the generated word map is then displayed on the display, making it possible to present the results of analyzing multiple documents to the user in an easy-to-understand manner.

また、表示画面上の前記ワードマップのいずれかの単語に対して所定操作がなされた場合、当該単語の関連単語を当該単語の表示位置から派生させて表示させるようにしたので、ワードマップ上の各単語がどのような単語と一緒に使用されているかを関連単語の表示から簡単に把握することが可能となる。 In addition, when a specified operation is performed on any word in the word map on the display screen, related words of that word are derived and displayed based on the display position of that word, so that it is possible to easily grasp from the display of related words what words each word on the word map is used with.

さらに、単語の表示位置から派生させて表示させた前記関連単語の何れかに対して所定操作がなされた場合、複数の文書から当該単語及び当該関連単語を共に含む文書を抽出して表示画面上に表示させるようにしたので、派生元の単語と関連単語とが実際の文書内でどのように使用されていたかを簡単に確認することが可能となる。 Furthermore, when a specified operation is performed on any of the related words derived from the display position of a word, documents that contain both the word and the related words are extracted from multiple documents and displayed on the display screen, making it possible to easily check how the derived word and the related words were used in the actual document.

［第２の実施の形態］
第１の実施の形態においては、ワードマップ生成のための軸として、出現頻度と注目度を採用したが、これに限定されるものではなく、単語の評価指標となるものであれば軸として採用可能である。他の軸の一例としては、感情の要素が挙げられる。各単語が良い意味で使用されるものであるか、悪い意味で使用されるものであるか、という感情の要素を判定することができる。単語自身が持つ感情的な要素の他、使用される文脈において単語が纏う感情要素などが考えられる。各単語の感情値の抽出は、一例としては、感情値の抽出について予め学習を行った学習済モデルを利用することが考えられる。各単語について良い感情は値が大きく、悪い感情は値が小さいというような感情値を抽出して、感情値をワードマップの軸とすることで、また異なった解析結果をユーザに提示することが可能となる。 [Second embodiment]
In the first embodiment, the frequency of appearance and the degree of attention are used as axes for generating the word map, but the present invention is not limited to these, and any axis that can be used as an evaluation index for a word can be used. An example of another axis is an emotional element. It is possible to determine the emotional element of whether each word is used in a good or bad sense. In addition to the emotional element of the word itself, the emotional element of the word in the context in which it is used can be considered. As an example, the emotional value of each word can be extracted by using a trained model that has been trained in advance on the extraction of emotional values. By extracting emotional values for each word, such as a large value for a good emotion and a small value for a bad emotion, and using the emotional values as the axes of the word map, it is possible to present different analysis results to the user.

なお、本発明は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または実施形態を取ることができる。 The present invention is not limited to the above-described embodiment, and various configurations or embodiments can be adopted without departing from the spirit of the present invention.

１０サーバ装置（情報処理装置）
１１文書取得部
１２出現頻度算出部
１３注目度算出部
１４関連単語特定部
１５文書抽出部
１６ワードマップ生成部
１７表示部
１８記憶部
２０、２０１～２０ｎユーザ端末
３０通信ネットワーク 10 Server device (information processing device)
REFERENCE SIGNS LIST 11 Document acquisition unit 12 Appearance frequency calculation unit 13 Attention calculation unit 14 Related word identification unit 15 Document extraction unit 16 Word map generation unit 17 Display unit 18 Storage unit 20, 201 to 20n User terminal 30 Communication network

Claims

An information processing program for causing a computer to execute a process for analyzing the contents of a plurality of documents,
The computer includes:
A document acquisition function for acquiring multiple documents as text data;
an occurrence frequency calculation function for calculating an occurrence frequency of a word in the plurality of documents;
an attention degree calculation function for calculating an attention degree of a word in the plurality of documents;
a word map generating function for generating and outputting a word map in which each word is plotted on a two-dimensional map with the frequency of occurrence and the attention level as axes based on the frequency of occurrence and the attention level of each word;
a display function for displaying a display screen including the generated word map on a display for display ;
A related word specification function is realized to specify other words having a high degree of relevance to each word in the plurality of documents,
The display function, when a predetermined operation is performed on any word of the word map on the display screen, displays words related to the word by deriving the words from the display position of the word.
Information processing program.

The computer includes:
a document extraction function is realized for extracting documents including both the word and the related words from the plurality of documents when a predetermined operation is performed on any of the related words derived from the display position of the word;
The information processing program according to claim 1 , wherein the display function displays the document including both the word and the related word on a display screen.

The information processing program according to claim 1 , wherein the display function displays words whose frequency of appearance and/or attention level is equal to or higher than a predetermined threshold in a different display mode from words whose frequency of appearance and/or attention level is lower than the threshold.

The information processing program according to any one of claims 1 to 3, wherein the attention calculation function classifies the plurality of documents into a plurality of clusters based on a predetermined classification rule, and calculates the attention of words by applying the TF-IDF method to each cluster unit.

An information processing device for performing processing to analyze the contents of a plurality of documents,
a document acquisition unit that acquires a plurality of documents as text data;
an occurrence frequency calculation unit that calculates an occurrence frequency of a word in the plurality of documents;
an attention degree calculation unit that calculates an attention degree of a word in the plurality of documents;
a word map generating unit that generates and outputs a word map in which each word is plotted on a two-dimensional map with the frequency of occurrence and the attention level as axes based on the frequency of occurrence and the attention level of each word;
a display unit that displays a display screen including the generated word map on a display for display ;
a related word specification unit that specifies other words that are highly related to each word in the plurality of documents;
When a predetermined operation is performed on any word in the word map on the display screen, the display unit derives a related word of the word from the display position of the word and displays the related word.
Information processing device.

An information processing method for performing a process of analyzing the contents of a plurality of documents by a computer, comprising the steps of:
A document acquisition step of acquiring a plurality of documents as text data;
an occurrence frequency calculation step of calculating an occurrence frequency of a word in the plurality of documents;
an attention degree calculation step of calculating an attention degree of a word in the plurality of documents;
a word map generating step of generating and outputting a word map in which each word is plotted on a two-dimensional map with the frequency of occurrence and the attention level as axes based on the frequency of occurrence and the attention level of each word;
a display step of displaying a display screen including the generated word map on a display for display ;
a related word specification step of specifying other words that are highly related to each word in the plurality of documents,
The display step includes, when a predetermined operation is performed on any word in the word map on the display screen, deriving a related word of the word from a display position of the word and displaying the related word.
Information processing methods.