(57)【要約】【課題】所定の内容に類する記述内容の掲示板を、精度良く自動的に検出する。【解決手段】掲示板分析システム１は、インターネット上の掲示板の掲示板データを記憶する掲示板データ記憶部１１と、掲示板データに基づいて、掲示板での議論の活発度の特性を示す指標値、掲示板の議論の深まりを示す指標値、及び掲示板のインターネット独自表現の割合を示す指標値のうちの一つ以上の指標値を算出する指標値算出部１３と、指標値算出部１３で算出された指標値を含む、掲示板の特性を示す掲示板特性ベクトルを生成するベクトル生成部１７と、複数の代表ベクトルと掲示板特性ベクトルとに基づいて、複数の代表ベクトルと掲示板特性ベクトルとの類似度を判定する類似度判定部２１と、類似度判定部２１による判定結果に基づいて、所定のカテゴリに属する掲示板を抽出する掲示板抽出部２５と、を備える。【選択図】図１
2010231471.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数人が異なる時刻に書き込んだ複数の記事を含むインターネット上の掲示板の掲示板データを記憶する掲示板データ記憶部と、
前記掲示板データに基づいて、前記掲示板での議論の活発度の特性を示す指標値、前記掲示板の議論の深まりを示す指標値、及び前記掲示板のインターネット独自表現の割合を示す指標値のうちの一つ以上の指標値を算出する指標値算出手段と、
前記指標値算出手段で算出された指標値を含む、前記掲示板の特性を示す掲示板特性ベクトルを生成するベクトル生成手段と、
掲示板の記述内容を分類した複数カテゴリのそれぞれを代表する複数の代表ベクトルと前記掲示板特性ベクトルとに基づいて、前記各代表ベクトルと前記掲示板特性ベクトルとの類似度を判定する類似度判定手段と、
前記類似度判定手段による判定結果に基づいて、掲示板特性ベクトルが所定のカテゴリの代表ベクトルと所定以上の類似度を有する掲示板を抽出する抽出手段と、を備えるインターネット上の掲示板分析システム。
【請求項２】
前記複数の代表ベクトルは、予め用意された複数の掲示板の掲示板特性ベクトルを用いた学習によって生成される、請求項１記載のインターネット上の掲示板分析システム。
【請求項３】
前記掲示板データに基づいて、前記掲示板に含まれるテキストを単語に分割するテキスト解析手段をさらに備え、
前記ベクトル生成手段は、さらに、前記テキスト解析手段により分割された単語の単語別出現頻度を示す指標値を掲示板特性ベクトルに含める、請求項１または２に記載のインターネット上の掲示板分析システム。
【請求項４】
前記指標値算出手段は、
前記掲示板に含まれる記事数、及び前記掲示板へ記事が書き込まれた平均速度に基づいて、前記掲示板での議論の活発度の特性を示す指標値を算出し、
前記掲示板に含まれる記事の平均長さ、及び平均の返信記事数に基づいて、前記掲示板の議論の深まりを示す指標値を算出し、
特定文字数、及び予め定められた特定用語数のいずれか一つ以上に基づいて、前記掲示板のインターネット独自表現の割合を示す指標値を算出する、請求項１〜３のいずれかに記載のインターネット上の掲示板分析システム。
【請求項５】
複数人が異なる時刻に書き込んだ複数の記事を含むインターネット上の掲示板の掲示板データを記憶する掲示板データ記憶部と、
前記掲示板データに基づいて、前記掲示板に含まれるテキストを単語に分割するテキスト解析手段と、
前記掲示板データに基づいて、前記掲示板の一部の記事を含む選択範囲を定め、前記選択範囲内で、前記掲示板での議論の活発度の特性を示す指標値、前記掲示板の議論の深まりを示す指標値、及び前記掲示板のインターネット独自表現の割合を示す指標値のうちの一つ以上の指標値を算出する指標値算出手段と、
記事別に、前記テキスト解析手段により分割された各記事内の単語の単語別出現頻度を示す指標値と、前記指標値算出手段で算出された各記事が属する選択範囲の指標値とを含む、各記事の特性を示す記事特性ベクトルを生成するベクトル生成手段と、
掲示板の記述内容を分類した複数カテゴリのそれぞれを代表する複数の代表ベクトルと、前記ベクトル生成手段で生成された各記事の記事特性ベクトルとに基づいて、前記各代表ベクトルと各記事の記事特性ベクトルとの類似度を判定する類似度判定手段と、
前記類似度判定手段による判定結果に基づいて、記事特性ベクトルが所定のカテゴリの代表ベクトルと所定以上の類似度を有する記事を含む掲示板を抽出する抽出手段と、を備えるインターネット上の掲示板分析システム。
【請求項６】
複数人が異なる時刻に書き込んだ複数の記事を含むインターネット上の掲示板の掲示板データに基づいて、前記掲示板の規模の特性を示す指標値、前記掲示板への書き込み速度の特性を示す指標値、前記掲示板での議論の活発度の特性を示す指標値、及び前記掲示板のインターネット独自表現の割合を示す指標値のうちの一つ以上の指標値を算出するステップと、
前記算出された指標値を含む、前記掲示板の特性を示す掲示板特性ベクトルを生成するステップと、
掲示板の記述内容を分類した複数カテゴリのそれぞれを代表する複数の代表ベクトルと前記掲示板特性ベクトルとに基づいて、前記各代表ベクトルと前記掲示板特性ベクトルとの類似度を判定するステップと、
前記判定結果に基づいて、掲示板特性ベクトルが所定のカテゴリの代表ベクトルと所定以上の類似度を有する掲示板を抽出するステップと、を行うインターネット上の掲示板を分析する方法。
【請求項７】
インターネット上の掲示板を分析するためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータに
複数人が異なる時刻に書き込んだ複数の記事を含むインターネット上の掲示板の掲示板データに基づいて、前記掲示板の規模の特性を示す指標値、前記掲示板への書き込み速度の特性を示す指標値、前記掲示板での議論の活発度の特性を示す指標値、及び前記掲示板のインターネット独自表現の割合を示す指標値のうちの一つ以上の指標値を算出するステップと、
前記算出された指標値を含む、前記掲示板の特性を示す掲示板特性ベクトルを生成するステップと、
掲示板の記述内容を分類した複数カテゴリのそれぞれを代表する複数の代表ベクトルと前記掲示板特性ベクトルとに基づいて、前記各代表ベクトルと前記掲示板特性ベクトルとの類似度を判定するステップと、
前記判定結果に基づいて、掲示板特性ベクトルが所定のカテゴリの代表ベクトルと所定以上の類似度を有する掲示板を抽出するステップと、を実行させるコンピュータプログラム。
【請求項８】
複数人が異なる時刻に書き込んだ複数の記事を含むインターネット上の掲示板の掲示板データに基づいて、前記掲示板に含まれるテキストを単語に分割するステップと、
前記掲示板データに基づいて、前記掲示板の一部の記事を含む選択範囲を定め、前記選択範囲内で、前記掲示板での議論の活発度の特性を示す指標値、前記掲示板の議論の深まりを示す指標値、及び前記掲示板のインターネット独自表現の割合を示す指標値のうちの一つ以上の指標値を算出するステップと、
記事別に、前記分割された各記事内の単語の単語別出現頻度を示す指標値と、前記算出された各記事が属する選択範囲の指標値とを含む、各記事の特性を示す記事特性ベクトルを生成するステップと、
掲示板の記述内容を分類した複数カテゴリのそれぞれを代表する複数の代表ベクトルと、前記ベクトル生成手段で生成された各記事の記事特性ベクトルとに基づいて、前記各代表ベクトルと各記事の記事特性ベクトルとの類似度を判定するステップと、
前記類似度判定の結果に基づいて、記事特性ベクトルが所定のカテゴリの代表ベクトルと所定以上の類似度を有する記事を含む掲示板を抽出するステップと、を行うインターネット上の掲示板を分析する方法。
【請求項９】
インターネット上の掲示板を分析するためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータに
複数人が異なる時刻に書き込んだ複数の記事を含むインターネット上の掲示板の掲示板データに基づいて、前記掲示板に含まれるテキストを単語に分割するステップと、
前記掲示板データに基づいて、前記掲示板の一部の記事を含む選択範囲を定め、前記選択範囲内で、前記掲示板での議論の活発度の特性を示す指標値、前記掲示板の議論の深まりを示す指標値、及び前記掲示板のインターネット独自表現の割合を示す指標値のうちの一つ以上の指標値を算出するステップと、
記事別に、前記分割された各記事内の単語の単語別出現頻度を示す指標値と、前記算出された各記事が属する選択範囲の指標値とを含む、各記事の特性を示す記事特性ベクトルを生成するステップと、
掲示板の記述内容を分類した複数カテゴリのそれぞれを代表する複数の代表ベクトルと、前記ベクトル生成手段で生成された各記事の記事特性ベクトルとに基づいて、前記各代表ベクトルと各記事の記事特性ベクトルとの類似度を判定するステップと、
前記類似度判定の結果に基づいて、記事特性ベクトルが所定のカテゴリの代表ベクトルと所定以上の類似度を有する記事を含む掲示板を抽出するステップと、を実行させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インターネット上の掲示板の記述内容に基づいて掲示板を分析する技術に関し、特に、掲示板の記述内容に応じて特定のカテゴリに属する掲示板を抽出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネット上には、不特定多数のユーザが自由に書き込めるものや、グループ内の特定ユーザのみが書き込めるものなど様々な掲示板がある。このような掲示板は、ユーザ間での良好なコミュニケーションの場となる一方、不適切な書き込みが行われ、トラブルになることもしばしばである。不適切な書き込みとしては、例えば、特定の個人や企業を中傷したり、名誉を傷つけたりするものがある。このような不適切な書き込みを検出するために、従来は人手を介した検出作業が行われている。
【０００３】
特許文献１には、掲示板などのテキストを評価して所定のイベントの有無を推論するために、イベントを含んでいるかどうかを精度よく識別するための分類モデルを学習する方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−１５７０５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の人手を介した検出作業は非常に負荷が大きいので、その自動化が強く望まれている。そして、検出作業自動化の試みが一部で行われているが、その精度は必ずしも十分とは言えない。
【０００６】
一方、不適切な書き込みがされている掲示板を抽出する以外にも、記述内容が所定の内容に類する場合に、その掲示板を抽出したいというニーズもある。
【０００７】
そこで、本発明の目的は、所定の内容に類する記述内容の掲示板を、精度良く自動的に検出することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一つの実施態様に従うインターネット上の掲示板分析システムは、複数人が異なる時刻に書き込んだ複数の記事を含むインターネット上の掲示板の掲示板データを記憶する掲示板データ記憶部と、前記掲示板データに基づいて、前記掲示板での議論の活発度の特性を示す指標値、前記掲示板の議論の深まりを示す指標値、及び前記掲示板のインターネット独自表現の割合を示す指標値のうちの一つ以上の指標値を算出する指標値算出手段と、前記指標値算出手段で算出された指標値を含む、前記掲示板の特性を示す掲示板特性ベクトルを生成するベクトル生成手段と、掲示板の記述内容を分類した複数カテゴリのそれぞれを代表する複数の代表ベクトルと前記掲示板特性ベクトルとに基づいて、前記各代表ベクトルと前記掲示板特性ベクトルとの類似度を判定する類似度判定手段と、前記類似度判定手段による判定結果に基づいて、掲示板特性ベクトルが所定のカテゴリの代表ベクトルと所定以上の類似度を有する掲示板を抽出する抽出手段と、を備える。
【０００９】
好適な実施形態では、前記複数の代表ベクトルは、予め用意された複数の掲示板の掲示板特性ベクトルを用いた学習によって生成されたものでもよい。
【００１０】
好適な実施形態では、前記掲示板データに基づいて、前記掲示板に含まれるテキストを単語に分割するテキスト解析手段をさらに備え、前記ベクトル生成手段は、さらに、前記テキスト解析手段により分割された単語の単語別出現頻度を示す指標値を掲示板特性ベクトルに含めてもよい。
【００１１】
好適な実施形態では、前記指標値算出手段は、前記掲示板に含まれる記事数、及び前記掲示板へ記事が書き込まれた平均速度に基づいて、前記掲示板での議論の活発度の特性を示す指標値を算出し、前記掲示板に含まれる記事の平均長さ、及び平均の返信記事数に基づいて、前記掲示板の議論の深まりを示す指標値を算出し、特定文字数、及び予め定められた特定用語数のいずれか一つ以上に基づいて、前記掲示板のインターネット独自表現の割合を示す指標値を算出するようにしてもよい。
【００１２】
本発明の一つの態様に従うインターネット上の掲示板分析システムは、複数人が異なる時刻に書き込んだ複数の記事を含むインターネット上の掲示板の掲示板データを記憶する掲示板データ記憶部と、前記掲示板データに基づいて、前記掲示板に含まれるテキストを単語に分割するテキスト解析手段と、前記掲示板データに基づいて、前記掲示板の一部の記事を含む選択範囲を定め、前記選択範囲内で、前記掲示板での議論の活発度の特性を示す指標値、前記掲示板の議論の深まりを示す指標値、及び前記掲示板のインターネット独自表現の割合を示す指標値のうちの一つ以上の指標値を算出する指標値算出手段と、記事別に、前記テキスト解析手段により分割された各記事内の単語の単語別出現頻度を示す指標値と、前記指標値算出手段で算出された各記事が属する選択範囲の指標値とを含む、各記事の特性を示す記事特性ベクトルを生成するベクトル生成手段と、掲示板の記述内容を分類した複数カテゴリのそれぞれを代表する複数の代表ベクトルと、前記ベクトル生成手段で生成された各記事の記事特性ベクトルとに基づいて、前記各代表ベクトルと各記事の記事特性ベクトルとの類似度を判定する類似度判定手段と、前記類似度判定手段による判定結果に基づいて、記事特性ベクトルが所定のカテゴリの代表ベクトルと所定以上の類似度を有する記事を含む掲示板を抽出する抽出手段と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施形態に係るインターネット上の掲示板を分析するシステムの構成図を示す。
【図２】掲示板データ３０の一例を示す。
【図３】掲示板特性ベクトルＶの一例を示す。
【図４】結果表示画面１００の一例を示す。
【図５】掲示板データ３０に範囲選択用マスク４０を適用した例を示す。
【図６】記事特性ベクトルＶＶの一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の一実施形態に係るインターネット上の掲示板分析システムについて、図面を参照して説明する。
【００１５】
図１は、本実施形態に係るインターネット上の掲示板分析システム１の構成図を示す。同図に示すように、掲示板分析システム１は、掲示板分析システム本体１０と、表示装置２とを備える。
【００１６】
掲示板分析システム本体１０は、例えば汎用的なコンピュータシステムにより構成され、以下に説明する掲示板分析システム本体１０の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。このコンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納可能である。
【００１７】
掲示板分析システム本体１０は、掲示板データ記憶部１１と、指標値算出部１３と、テキスト解析部１５と、ベクトル生成部１７と、カテゴリデータ記憶部１９と、類似度判定部２１と、監視基準データ記憶部２３と、掲示板抽出部２５と、表示制御部２７と、を備える。
【００１８】
掲示板データ記憶部１１は、複数人が異なる時刻に書き込んだ複数の記事を含むインターネット上の掲示板の掲示板データ３０を記憶する。掲示板データ３０は掲示板単位に構成される。掲示板データ記憶部１１には、複数の掲示板の掲示板データ３０を格納することができる。ここで対象とする掲示板は、不特定多数のユーザが自由に書き込める掲示板及びグループ内の特定ユーザのみが書き込める掲示板のいずれであっても良い。
【００１９】
図２は、掲示板データ３０の一例を示す。同図に示すように、掲示板データ３０は、複数の記事３１，３１，・・・から構成されている。各記事３１には、それぞれが書き込まれた順番に従う、その掲示板内のシリアル番号が付されている。各記事３１には投稿者の名前が表示されるが、「名無し」と表示される匿名の入力も許容される。各記事３１はテキストで構成されていて、それぞれの記事が書き込まれた日時が含まれる。
【００２０】
ここで、各掲示板の特性を示す指標として、例えば、以下のものが定まる。
掲示板に含まれる記事全体の文字数を表す掲示板長ａ
掲示板に含まれる記事数ｂ
匿名の書き込み記事数ｃ
他の記事への返信記事数ｄ
特定文字（例えば、アスキーアートに含まれる非日本語文字（アルファベットを除く）及び記号）のバイト数ｅ
予め定められた特定用語（例えば、「キター」、「キボンヌ」、「コ゛ルァ！」など）数ｆ
削除された記事数（図示しない）ｇ
【００２１】
指標値算出部１３は、掲示板データ３０に基づいて、各掲示板の特性を示す指標値を算出する。指標値算出部１３は、例えば、掲示板データ３０を参照して、上記の掲示板長ａ、記事数ｂ、匿名記事数ｃ、返信記事数ｄ、特定文字数ｅ、特定用語数ｆ及び削除された記事数ｇを計数する。
【００２２】
また、指標値算出部１３は、以下の指標値を算出する。
一つの記事の平均文字数Ａ
掲示板への書き込み平均速度Ｂ
一つの記事に対する平均返信数Ｃ
【００２３】
記事の平均長さＡは、（掲示板長ａ／記事数ｂ）で算出される。書き込み平均速度Ｂは、一日あたりの平均書き込み記事数である。平均返信数Ｃは、（返信記事数ｄ／記事数ｂ）で算出される。
【００２４】
さらに、指標値算出部１３は、掲示板データ３０に基づいて、掲示板での議論の活発度の特性を示す指標値（活発度Ｄ）、掲示板の議論の深まりを示す指標値（深まり度Ｅ）、及び掲示板のインターネット独自表現の割合を示す指標値（マニア度Ｆ）のうちの一つ以上の指標値を算出する。
【００２５】
例えば、掲示板での議論の活発度の特性を示す指標値（活発度Ｄ）は、記事数ｂ、及び平均速度Ｂに基づいて算出される。例えば、活発度Ｄ＝記事数ｂ×平均速度Ｂでもよい。また、掲示板の議論の深まりを示す指標値（深まり度Ｅ）は、記事の平均文字数Ａ、及び平均返信数Ｃに基づいて算出される。例えば、深まり度Ｅ＝平均文字数Ａ×平均返信数Ｃでもよい。さらに、掲示板のインターネット独自表現の割合を示す指標値（マニア度Ｆ）は、特定文字のバイト数ｅ及び特定用語数ｆに基づいて算出される。例えば、マニア度Ｆ＝特定文字のバイト数ｅ＋特定用語数ｆでよい。
【００２６】
テキスト解析部１５は、掲示板データ３０に基づいて、掲示板に含まれるテキストの解析を行う。テキスト解析部１５は、例えば、図示しない辞書を用いて掲示板データ３０中のテキストを単語（例えば、形態素、n-gram、suffix arrayなど）に分割する。
【００２７】
ベクトル生成部１７は、指標値算出部１３で算出された一つ以上の指標値を含む、掲示板の特性を示す掲示板特性ベクトルＶを生成する。例えば、ベクトル生成部１７は、指標値算出部１３で算出された指標値の一部または全部を含む多次元の指標値ベクトルＶ１を生成し、これを掲示板特性ベクトルＶとしても良い。
【００２８】
また、ベクトル生成部１７は、さらに、テキスト解析部１５により分割された単語の単語別出現頻度を示す多次元の単語ベクトルＶ２を生成する。ベクトル生成部１７は、単語ベクトルＶ２を掲示板特性ベクトルＶに含めてもよい。つまり、この場合、掲示板特性ベクトルＶは、指標値ベクトルＶ１及び単語ベクトルＶ２を含む。
【００２９】
図３に掲示板特性ベクトルＶの一例を示す。
【００３０】
同図に示す掲示板特性ベクトルＶは、指標値ベクトルＶ１及び単語ベクトルＶ２（具体例は図６参照）からなる例である。掲示板特性ベクトルＶは、単語ベクトルＶ２を省略して、指標値ベクトルＶ１のみから構成されていても良い。掲示板特性ベクトルＶは、掲示板ごとに定まる。
【００３１】
カテゴリデータ記憶部１９は、複数カテゴリのそれぞれを代表する複数の代表ベクトルを記憶する。複数のカテゴリとは、例えば、掲示板の記述内容を分類したものである。例えば、犯罪に関する記述内容のカテゴリや、個人を中傷する記述内容のカテゴリや、企業に不利益を与えるような記述内容のカテゴリなどがある。この複数の代表ベクトルは、予め用意された複数の掲示板の掲示板特性ベクトルを用いて学習することによって得られるものである。その学習方法は、例えば、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）でもよい。
【００３２】
類似度判定部２１は、カテゴリデータ記憶部１９に記憶されている複数の代表ベクトルと、ベクトル生成部１７で生成された掲示板特性ベクトルとに基づいて、複数の代表ベクトルと掲示板特性ベクトルとの類似度を判定する。これにより、各掲示板と各カテゴリとの類似度が判定される。類似度判定部２１は、例えば、掲示板特性ベクトルとそれぞれの代表ベクトルとの類似度を判定する。ここで、ある掲示板とあるカテゴリとの類似度が所定の閾値（例えば、次の監視基準データ）以上のときは、その掲示板はそのカテゴリに属すると判定される。
【００３３】
監視基準データ記憶部２３は、類似度判定の結果に基づいて、監視対象となる掲示板を抽出するための監視基準データを記憶する。監視基準データは、例えば、カテゴリ別の閾値である。例えば、一部のカテゴリのみを監視対象とするときは、監視基準データは、その監視対象カテゴリについての閾値であってもよい。
【００３４】
掲示板抽出部２５は、類似度判定部２１による判定結果に基づいて、掲示板特性ベクトルが所定のカテゴリの代表ベクトルと所定以上の類似度を有する掲示板を抽出する。例えば、掲示板抽出部２５は、類似度判定部２１による判定結果と、監視基準データ記憶部２３の監視基準データとに基づいて、所定のカテゴリに属する掲示板を監視対象の掲示板として抽出する。例えば、掲示板抽出部２５は、監視基準データとして定められている閾値よりも類似度が高い掲示板を抽出するようにしてもよい。
【００３５】
表示制御部２７は、掲示板抽出部２５において、監視対象として抽出された掲示板に関する情報を含む結果表示画面を、表示装置２に表示させる。例えば、図４は、結果表示画面１００の一例を示す。
【００３６】
同図に示す結果表示画面１００では、掲示板抽出部２５で抽出された掲示板の名称１１０と、掲示板内の記事１２０と、指標値１３０と、監視推奨度１４０とが表示される。監視推奨度１４０は、例えば、監視対象カテゴリとの類似度であっても良い。
【００３７】
これにより、監視対象カテゴリに属する可能性が高い掲示板を自動的に抽出することができる。特に、本実施形態では、掲示板での議論の活発度の特性を示す指標値、掲示板の議論の深まりを示す指標値、及び掲示板のインターネット独自表現の割合を示す指標値のうちの一つ以上の指標値を用いることにより、監視対象カテゴリに属する掲示板を精度良く抽出することができる。
【００３８】
次に、上述した掲示板分析システム１は、さらに以下の機能を備えていても良い。
【００３９】
上述した実施形態では、一つの掲示板に対して一つの掲示板特性ベクトルを算出し、掲示板単位に類似度判定を行い、監視対象カテゴリに属する掲示板を抽出している。これに加えて、さらに、記事単位に類似度判定を行って、監視対象カテゴリに属する記事を含む掲示板を抽出してもよい。以下、記事単位に類似度判定を行って、監視対象カテゴリに属する記事を含む掲示板を抽出する処理について説明する。
【００４０】
まず、指標値算出部１３は、上述の掲示板単位の指標値算出に加えて、さらに、記事単位に指標値を算出する。例えば、指標値算出部１３は、掲示板データ３０に基づいて、掲示板の一部の記事を含む選択範囲を定め、その選択範囲内で、掲示板での議論の活発度の特性を示す指標値（活発度Ｄ）、掲示板の議論の深まりを示す指標値（深まり度Ｅ）、及び掲示板のインターネット独自表現の割合を示す指標値（マニア度Ｆ）のうちの一つ以上の指標値を算出してもよい。例えば、ある一つの記事を指標値算出対象記事３１Ａとし、この指標値算出対象記事３１Ａについて各指標値を定めるとき、指標値算出部１３は、上述した実施形態のように掲示板データ３０全体を対象とするのではなく、その指標値算出対象記事を含む所定の範囲内の記事を対象とする。つまり、指標値算出部１３は、図５に示すように、掲示板データ３０に対して、指標値算出対象記事３１Ａを含む所定の範囲に範囲選択用マスク４０を適用し、このマスク４０内の記事を対象として指標値算出対象記事３１Ａに対する指標値を算出してもよい。なお、範囲選択用マスク４０の大きさは任意である。
【００４１】
ベクトル生成部１７は、各記事について記事特性ベクトルを算出する。例えば、ベクトル生成部１７は、記事別に、テキスト解析部１５により分割された各記事内の単語の単語別出現頻度を示す指標値と、指標値算出部１３で算出された各記事が属する選択範囲の指標値とを含む、各記事の特性を示す記事特性ベクトルを生成する。
【００４２】
また、ベクトル生成部１７は、例えば、記事内に含まれる単語に基づいて単語ベクトルＶ２を生成して、これを記事特性ベクトルＶＶとしても良い。あるいは、ベクトル生成部１７は、範囲選択用マスク４０範囲内の指標値から指標値ベクトルＶ１を生成して、単語ベクトルＶ２とともに指標値ベクトルＶ１を記事特性ベクトルＶＶに含めても良い。
【００４３】
図６に記事特性ベクトルＶＶの一例を示す。同図に示す記事特性ベクトルＶＶは、指標値ベクトルＶ１及び単語ベクトルＶ２からなる例である。単語ベクトルＶ２は、それぞれの記事内での各単語の出現回数を示す。
【００４４】
カテゴリデータ記憶部１９には、記事特性ベクトルＶＶに対応する、複数カテゴリの代表ベクトルが格納されている。
【００４５】
類似度判定部２１は、掲示板特性ベクトルと同様に、記事特性ベクトルＶＶについて、複数カテゴリの代表ベクトルとの類似度を判定する。
【００４６】
監視基準データ記憶部２３は、記事特性ベクトルＶＶを用いた類似判定に対する監視基準データを記憶する。監視基準データは、例えば、上述の実施形態と同様に、カテゴリ別の閾値でよい。
【００４７】
掲示板抽出部２５は、類似度判定部２１による判定結果に基づいて、所定のカテゴリに属する記事を含む掲示板を抽出する。例えば、掲示板抽出部２５は、監視基準データとして定められている類似度の閾値よりも類似度が高い記事を特定し、その記事が含まれている掲示板を抽出する。
【００４８】
表示制御部２７は、上述の実施形態と同様に、掲示板抽出部２５において、監視対象として抽出された掲示板に関する情報を含む結果表示画面を、表示装置２に表示させる。
【００４９】
記事単位に類似度判定を行うことにより、監視対象カテゴリに属するような記述が掲示板内で局在しているようなときに、これを高精度で検出することが可能となる。
【００５０】
上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。
【符号の説明】
【００５１】
１           掲示板分析システム
１０       掲示板分析システム本体
１１       掲示板データ記憶部
１３       指標値算出部
１５       テキスト解析部
１７       ベクトル生成部
１９       カテゴリデータ記憶部
２１       類似度判定部
２３       監視基準データ記憶部
２５       掲示板抽出部
２７       表示制御部
３０    掲示板データ
４０    範囲選択用マスク
１００  結果表示画面
【図１】
2010231471.tif 000003
【図２】
2010231471.tif 000004
【図３】
2010231471.tif 000005
【図４】
2010231471.tif 000006
【図５】
2010231471.tif 000007
【図６】
2010231471.tif 000008