概念を用いたHK Graphによる自由記述文章解析支援
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概要
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近年，企業において，アンケート調査・解析が盛んに行われている．これらアンケートでは，自由記述文章形式で回答を行う質問項目を含んでいることが多い．これらの自由記述回答の概要を得る際に，人手により１つ１つの文章を読む，もしくは分類などの処理を行うことは，時間と労力の観点から非効率的である．これに対し，著者らはこれまで，自由記述文章の解析支援を目的として，テキストマイニングツール"HK Graph"を開発してきた．HK Graphでは，属性や語句間の関係を，共起度を用いて階層的にグラフ構造で可視化することにより，文章全体の概要把握や特徴抽出をインタラクティブに行うことができる．しかしHK Graphでは，文章から切り出された語句間の関係性が表示されるのみであり，語句の類似性が考慮されていないなどの課題も多く，文章全体の概要を可視化結果のみから把握することは困難であった．本稿では，シソーラス辞典を用いて"概念"を定義することで，文章内に含まれる類似語句による概念グループを生成するとともに，それらの概念グループをHK Graphを用いて階層的グラフ構造で可視化する手法を提案する．さらに本稿では，この概念グループを用いたHK Graph上での検索支援システムを提案する．
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