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本研究では，これまで別々の対象領域の系列データについて開発が行われてきた指標について，自然言語処理における特徴的な語句を抽出するための評価指標と系列データにおける系列パターン評価指標として統一した視点から評価指標群として定義し，これらを利用した複合形式データからの有用情報抽出手法の開発を行ってきた。
平成24年度においては，系列データベース中で系列パターンが出現する頻度などから種々の性質を数値として計量化する系列パターン評価指標の開発と情報システムの利用者による操作に関する系列パターン評価指標に基づく操作予測モデルの構築を行った。
平成25年度においては，系列データベース中で系列パターンが出現する頻度などから種々の性質を数値として計量化する系列パターン評価指標の拡充を行った。また，情報システムの利用者による操作に関する系列パターン評価指標に基づく操作予測モデルの別期間への適用可能性について評価した。さらに，先行研究で示したテキストにおける評価指標群の時系列変化パターンと系列パターン評価指標による時系列変化パターンについて，評価指標間でパターンの検出傾向にどのような関連があるかを比較した。
平成26年度においては，系列パターン評価指標として提案された確信度に基づく指標群を時々刻々と算出される時系列テキストデータに適用し，分析者の注目する発信者の行動に繋がる有用な時系列パターンが得られることを明らかにした。
以上より，従来，自然言語処理における特徴的な語句抽出に用いられた評価指標群に加え，テキストデータをアイテムである単語間に順序関係のある系列データとして，系列パターンの抽出と系列パターン評価指標群の適用が可能であることを示した。また，これらの指標群が系列データ集合およびテキスト集合において，分析者が着目する行動や情報の時間的な要因となる時系列パターンが抽出可能であることを示した。
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